“스핀 손실을 에너지로 바꿨다” KIST, 초저전력 차세대 정보소자 개발

구본혁 2025. 8. 17. 12:01
자동요약 기사 제목과 주요 문장을 기반으로 자동요약한 결과입니다.
전체 맥락을 이해하기 위해서는 본문 보기를 권장합니다.

한국과학기술연구원(KIST) 반도체기술연구단 한동수 박사 연구팀은 DGIST 홍정일 교수, 연세대학교 김경환 교수 연구팀과 공동으로, 기존에는 단순한 손실로만 여겨졌던 '스핀 손실(spin loss)'을 자성 제어의 새로운 동력으로 활용할 수 있는 소자 원리를 개발했다고 밝혔다.

한동수 박사는 "그동안 스핀트로닉스 분야에서는 스핀 손실을 줄이려는 데만 집중했지만, 오히려 그 손실을 에너지로 활용해 자화 전환을 유도하는 새로운 방향을 제시했다"며 "AI 시대에 필수적인 초저전력 연산 기술의 기반이 될 수 있어 초소형·저전력 AI 반도체 소자 개발을 적극 추진할 계획"이라고 밝혔다.

음성재생 설정 이동 통신망에서 음성 재생 시 데이터 요금이 발생할 수 있습니다. 글자 수 10,000자 초과 시 일부만 음성으로 제공합니다.
번역beta Translated by kaka i
글자크기 설정 파란원을 좌우로 움직이시면 글자크기가 변경 됩니다.

이 글자크기로 변경됩니다.

(예시) 가장 빠른 뉴스가 있고 다양한 정보, 쌍방향 소통이 숨쉬는 다음뉴스를 만나보세요. 다음뉴스는 국내외 주요이슈와 실시간 속보, 문화생활 및 다양한 분야의 뉴스를 입체적으로 전달하고 있습니다.

- 복잡한 구조 없이 자성 제어 가능…AI·엣지 컴퓨팅 핵심 기술 기대
‘스핀 손실’기반 자화 스위칭.[KIST 제공]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 한국과학기술연구원(KIST) 반도체기술연구단 한동수 박사 연구팀은 DGIST 홍정일 교수, 연세대학교 김경환 교수 연구팀과 공동으로, 기존에는 단순한 손실로만 여겨졌던 ‘스핀 손실(spin loss)’을 자성 제어의 새로운 동력으로 활용할 수 있는 소자 원리를 개발했다고 밝혔다.

스핀트로닉스는 전자의 ‘스핀’이라는 성질을 이용해 정보를 저장하고 제어하는 기술로, 기존 반도체보다 전력 소모가 적고 비휘발성이 뛰어나 초저전력 메모리, 뉴로모픽 칩, 확률 계산용 연산 소자 등 차세대 정보 처리 기술의 핵심 기반으로 주목받고 있다. 이번 연구 성과는 이러한 스핀트로닉스 소자의 효율을 크게 향상시킬 수 있는 새로운 접근법을 제시했다는 점에서 의미가 크다.

공동 연구팀은 자성체 내부의 자화 방향을 외부 자극 없이 스스로 전환시키는 새로운 물리 현상을 규명했다. 자성체는 내부 자화 방향을 바꾸어 정보를 저장하거나 연산을 수행하는 차세대 정보 처리 소자의 핵심 물질이다. 예를 들어, 자화 방향이 위쪽이면 ‘1’, 아래쪽이면 ‘0’으로 인식하는 방식으로 데이터를 저장하거나 연산이 가능하다.

기존에는 자화 방향을 바꾸기 위해 많은 전류를 흘려 전자의 스핀을 자성체에 강하게 주입하는 방식을 사용했다. 그러나 이 과정에서 일부 스핀이 자성체에 도달하지 못하고 소멸되는 스핀 손실이 발생했으며, 이는 전력 낭비와 효율 저하의 주요 원인으로 여겨져 왔다.

그동안 연구자들은 스핀 손실을 줄이기 위해 소재 설계와 공정 개선에 집중해 왔다. 하지만 연구팀은 이번에 스핀 손실이 오히려 자화를 바꾸는 ‘역작용’을 제공한다는 새로운 사실을 밝혀냈다. 이는 마치 풍선에서 바람이 빠질 때 생기는 반작용으로 풍선이 움직이는 것처럼, 스핀 손실이 자성체 내부에서 자발적인 자화 전환을 유도한다는 것이다.

실험을 통해 연구팀은 스핀 손실이 클수록 자화 전환에 필요한 전력이 줄어드는 역설적 현상을 입증했다. 그 결과 기존 대비 최대 3배 이상 높은 에너지 효율을 확보할 수 있음을 확인했으며, 특수 소재나 복잡한 소자 구조 없이도 구현 가능하다는 점에서 실용성과 산업적 확장성이 크다.

한동수 KIST 박사.[KIST 제공]

또한 이번 기술은 기존 반도체 공정과 호환되는 단순한 소자 구조를 채택해 양산 가능성이 높으며, 소형화와 고집적화에도 유리하다. 이에 따라 AI 반도체, 초저전력 메모리, 뉴로모픽 컴퓨팅, 확률 기반 연산 소자 등 다양한 분야로의 응용이 가능하다. 특히 AI·엣지 컴퓨팅용 고효율 연산 소자 개발이 본격화될 것으로 기대된다.

한동수 박사는 “그동안 스핀트로닉스 분야에서는 스핀 손실을 줄이려는 데만 집중했지만, 오히려 그 손실을 에너지로 활용해 자화 전환을 유도하는 새로운 방향을 제시했다”며 “AI 시대에 필수적인 초저전력 연산 기술의 기반이 될 수 있어 초소형·저전력 AI 반도체 소자 개발을 적극 추진할 계획”이라고 밝혔다.

이번 연구결과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 게재됐다.

Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.