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[IT뉴스]“사람 수작업 대체” 선별작업 자동화…2차원 반도체 개발 가속도

온카뱅크관리자

2026-07-09 08:27:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">- KAIST, 2차원 반도체 자동 선별·트랜지스터 제작 기술 개발<br>- 기존 실리콘 반도체 한계 넘을 ‘원자 두께’ 연구 병목 해결</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="QNXax0e4tW">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="208c903b558e2d1a1cd49de9914e7d844b07a0af6563963d7468d0896d63e73b" dmcf-pid="xjZNMpd8Yy" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="KAIST 권지민(왼쪽부터) 교수, 정학순, 이용우 박사.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/09/ned/20260709082110281iztm.png" data-org-width="1280" dmcf-mid="682vDQmjGG" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/09/ned/20260709082110281iztm.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            KAIST 권지민(왼쪽부터) 교수, 정학순, 이용우 박사.[KAIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="dd89c499c73c7d66059aafebf0c6d3dc043b8a8f840eca612f24896eaf9cdc68" dmcf-pid="ypi0WjHl1T" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 연구자가 현미경으로 원하는 시료를 하나씩 찾아야만 했던 2차원 반도체 제작 과정이 자동화될 전망이다.</p>
          <p contents-hash="f3abefda849be470f1daea79b0d1ca35b529454cc2b3069f7001ead1a1b1f744" dmcf-pid="WUnpYAXSXv" dmcf-ptype="general">KAIST는 전기및전자공학부·AI시스템학과 권지민 교수 연구팀이 UNIST, 국립한밭대, 한양대, 미국 워싱턴대 세인트루이스와 공동 연구를 통해 광학 현미경 이미지만으로 2차원 반도체를 자동 선별하고 트랜지스터 제작까지 연결하는 기술을 개발했다고 9일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="b701ab77ba5b94c6b9879c3ef2f1ced52837b387b4b8cf38226009d0ba811e75" dmcf-pid="YuLUGcZvZS" dmcf-ptype="general">2차원 반도체는 원자 몇 개 층 두께에 불과한 초박막 반도체다. 기존 실리콘 반도체보다 더 작고 전기를 적게 쓰는 반도체를 구현할 수 있어 ‘꿈의 반도체’로 불린다. 현재 실리콘 반도체는 회로를 계속 작게 만들수록 전력 손실과 발열이 커지는 물리적 한계에 가까워지고 있다. 이를 극복할 차세대 소재로 주목받는 2차원 반도체는 앞으로 AI 반도체와 스마트폰, 데이터센터, 웨어러블 기기, 접거나 늘어나는 전자기기, 초소형 의료센서 등 다양한 미래 기술에 활용될 것으로 기대된다.</p>
          <p contents-hash="f1f59b9a0988b901663e8ca81e296b44367ad322621408cc7ddc076b06d2d4be" dmcf-pid="GmUroKNdZl" dmcf-ptype="general">하지만 용액공정으로 만든 2차원 반도체는 작은 반도체 조각(flake)의 위치와 크기, 두께가 모두 달라 연구자가 현미경으로 원하는 시료를 하나씩 찾아야 했다. 이후 찾은 위치에 맞춰 전극을 직접 설계해야 했기 때문에 많은 시간과 노력이 필요했고, 수천 개 이상의 소자를 한꺼번에 분석하는 것도 사실상 어려웠다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c5a68860e801742e9c0b7d50c725376c57a6650a4ce22fc31f9b02f56b350e4d" dmcf-pid="Hsumg9jJGh" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="이번 연구성과 모식도(AI 생성 이미지).[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/09/ned/20260709082110548rdpy.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="P7GoPFMV1Y" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/09/ned/20260709082110548rdpy.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            이번 연구성과 모식도(AI 생성 이미지).[KAIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="e254d11a6842293cc16a56fa9955f76580fac99e88c6a46b47a59563668c1217" dmcf-pid="XO7sa2AitC" dmcf-ptype="general">연구팀은 대표적인 2차원 반도체 소재인 이황화몰리브덴(MoS₂)을 이용했다. 현미경에서 보이는 RGB(적·녹·청) 밝기 값이 두께에 따라 달라지는 특성을 활용해 컴퓨터가 원하는 반도체를 자동으로 찾아내고, 전극까지 자동 설계하도록 했다. 원자힘현미경으로 검증한 결과, 3~8층의 미세한 두께 차이까지 정확히 구분할 수 있었다.</p>
          <p contents-hash="3a690df7c728f251170556a1386b64521015e161b5a9ff2eb24c3a6c2e44df5a" dmcf-pid="ZIzONVcnYI" dmcf-ptype="general">이를 통해 12만 개 이상의 반도체 조각 가운데 적합한 시료를 자동 선별해 1615개의 트랜지스터를 제작·분석하는 데 성공했다.</p>
          <p contents-hash="6f5fe44a5efa5f400130a38f93f0dc85e3f1f31ecbe2e624ea3a50a187a1070d" dmcf-pid="5CqIjfkLGO" dmcf-ptype="general">이번 연구의 가장 큰 의미는 단순히 제작 과정을 자동화한 것이 아니라, 사람의 경험에 의존하던 2차원 반도체 연구를 데이터 기반 연구로 바꿨다는 점이다. 더 많은 반도체를 더 빠르게 제작·분석해 성능이 뛰어난 소재를 찾고, 나아가 AI가 새로운 반도체를 설계하는 연구를 진행할 계획이라는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="4adc571d3ca2017ec9f0ee8a79cbcdb0b0033cd615e6c652a48c7d25b1cbcf07" dmcf-pid="1hBCA4EoZs" dmcf-ptype="general">권지민 교수는 “광학 검사만으로 시료의 두께와 품질을 판정하고 곧바로 소자 설계로 연결하는 이 방식은, 2차원 소재 소자 연구·시제작 단계에서 빠른 선별·품질 관리 도구로 활용될 수 있다”면서 “장기적으로는 광학 신호로부터 소자 특성을 예측하는 모델을 고도화해, 제작 전 단계에서 적합한 시료를 선별하고 수율을 높이는 데 기여하는 것을 목표로 한다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="11bfe1fb905aad9c56cc32dfdaec952f14aa44b63ac62f8e568d1c8d23cbb6e0" dmcf-pid="tlbhc8Dgtm" dmcf-ptype="general">이번 연구결과는 재료과학 분야 국제학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈’에 게재됐다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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