KAIST 강기범 교수팀은 2차원 이황화몰리브덴(MoS₂) 결정이 어디서 시작되는지 조절해 400개 실험 패턴의 99% 이상에서 핵을 중앙에 맞췄다. 수직 적층 AI 프로세서의 저전력 경로에 한 걸음 더 다가섰다.
과기정통부는 10월 8일 Nature 게재 후 이 연구를 조명했다. 울산과학기술원, 한양대, TDS이노베이션이 참여해 산소를 방출하는 산화물 장벽을 패터닝했고, 가장자리에서는 결정 씨앗을 억제하면서 각 부지 중앙에 단일 핵을 허용했다.
작동 원리
MoS₂는 초박형 트랜지스터 채널 후보지만 무작위 핵생은 균일 박막을 어렵게 했다. 장벽 가장자리에서 더 강한 산소 억제를 이용해 성장을 중심으로 끌어당겨 수백 개 리소그래피 창에서 단결정을 얻었다.
강 교수는 2D 반도체 성장에서 핵 위치를 희망이 아니라 설계할 수 있다고 말했다. 그룹은 맞춤형 실험실 공정보다 기존 웨이퍼 장비와 통합하려 한다.
산업적 의미
온디바이스 AI에 중요한 적층 메모리·로직은 정밀한 층 정렬이 필요하다. 핵 위치를 고정하면 후속 식각·전사 단계가 예측 가능해져, 2D 소재를 연구 fab에만 묶어 두던 수율 손실을 줄일 수 있다.
과기부 김성수 연구정책 책임자는 기초과학을 제조 가능한 노하우로 바꾼 사례로, 서울이 DRAM 대기업과 파운드리 스타트업을 함께 지원하는 맥락에서 프레임했다.
남은 과제
연구는 패턴 쿠폰에서 위치 제어를 증명했으며 300mm 양산 라인은 아니다. 확장하려면 산소 방출 속도를 대량 증착 장비와 맞춰야 한다. 용인·판교 장비 업체들은 저전력 엣지 가속기 시범 라인에 이 공정을 주시한다고 말한다.
지원 구조
프로젝트는 과기부 차세대 반도체 프로그램 지원을 받았으며, 이는 사학이 이끄는 대규모 DRAM 투자와는 별도다. 원자층 증착 스타트업은 KAIST가 동료 심사 후 세부 파라미터를 공개하면 산소 구배 레시피 라이선스를 검토할 수 있다고 말한다.
실험은 고진공 CVD 챔버에서 수행됐으며, 산화물 장벽 두께를 5나노미터 단위로 바꿔 최적 조건을 찾았다. 실패한 패턴은 가장자리에서 다결정이 생긴 사례로, 논문 부록에 전자현미경 사진이 실렸다.
이번 결과는 리소그래피 창 크기를 바꿔도 핵 위치가 흔들리지 않는다는 점에서 재현성을 강조한다. 연구팀은 산소 방출 속도를 온도와 시간으로 조절하는 프로토콜을 부록에 상세히 적었다.
국내 팹리스 스타트업은 2D 소재를 메모리 위 변환층으로 쓰는 로드맵을 발표한 바 있다. 핵 위치가 고정되면 후속 박막 두께 균일도가 개선돼, 소량 생산 단계에서의 수율 손실을 줄일 수 있다는 기대가 나온다.
KAIST는 산업 파트너와 비독점 라이선스 협상을 검토 중이라고 밝혔다. Nature 논문 동행 보도자료에는 향후 실리콘 웨이퍼와의 접합 실험 일정이 언급됐다.
학계에서는 2D 소재가 실리콘을 대체하기보다 특정 가속기·센서 층에 먼저 들어갈 것으로 본다. 이번 핵 제어 기술은 그 ‘첫 층’을 양산 친화적으로 만드는 데 초점이 맞춰져 있다. 후속 연구에서는 텅스텐 디설파이드 등 다른 2D 재료에도 같은 장벽 원리를 적용할 계획이다. 연구비 집행률도 올해 목표의 80%를 넘겨 추가 실험 여력이 남아 있다. 강 교수팀은 내년 초 국제 반도체 학회에서 라이브 데모를 검토 중이다. 실험 데이터는 곧 학술 DB에 단계적으로 공개될 예정이다.