“AI 반도체 10년 기억한다”… 한국공학대, 데이터 소실 장벽 깼다

세계적 권위지 ‘Materials Horizons’ 표지논문 선정 쾌거
하프늄 산화물(HfO₂) 기반 강유전체, 10년 이상 데이터 보존 입증
‘로렌츠 테일 엔지니어링’로 분극 불안정성 정밀 제어
저전력·초고속 지능형 반도체(PIM) 상용화 성큼

(좌)한국공학대 고원우 박사과정 학생 (우)한국공학대 안승언 교수.

한국공학대학교 안승언 교수 연구팀이 차세대 AI 반도체의 최대 난제였던 '데이터 소실' 문제를 정면 돌파했다. 연구 성과는 재료과학 분야 세계적 학술지 Materials Horizons(IF 10.7) 2월 9일 자 표지논문으로 선정되며 학술적 가치를 입증했다.

최근 생성형 AI 확산으로 메모리와 프로세서(CPU·GPU) 간 대규모 데이터 이동이 급증하면서 전력 소모가 폭증하는 구조적 한계가 드러났다. 이를 해결할 대안으로 주목받아 온 소재가 하프늄 산화물(HfO₂) 기반 강유전체다. 전원을 꺼도 데이터를 기억하는 특성 덕분에 저전력·초고속 뉴로모픽 및 PIM(Processing-In-Memory) 구현의 핵심 소재로 평가받아 왔다.

그러나 시간이 지나면 저장 데이터가 점차 사라지는 '보존 신뢰성' 문제가 상용화의 결정적 걸림돌이었다. 안 교수팀은 강유전체 분극 스위칭 과정에서 발생하는 불안정한 분극 성분을 선택적으로 제어하는 '로렌츠 테일 엔지니어링(Lorentz-Tail Engineering)' 기법을 개발해 이 난제를 근본적으로 해결했다.
 

이번 연구 성과는 재료과학 분야 세계적 학술지 Materials Horizons(IF 10.7) 2월 9일 자 표지논문으로 선정되며 학술적 가치를 입증했다. 사진=시흥 한국공학대

실험 결과는 명확하다. 데이터 보유율 90% 이상을 유지한 채 10년 이상 안정적 저장이 가능함을 확인했다. 가혹 조건에서 실시한 가속 노화 테스트까지 통과하며 극한 환경에서도 데이터 안정성을 입증했다.

안승언 교수는 "이번 성과는 하프늄 산화물 기반 강유전체가 단순 메모리를 넘어 AI 시대를 이끌 지능형 반도체의 핵심 소재로 도약하는 전환점"이라며 "국내 지능형 반도체 기술 경쟁력 강화에 결정적 역할을 할 것"이라고 밝혔다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원으로 수행됐다. AI 반도체의 수명 한계를 뛰어넘은 이번 성과는, 전력 효율과 데이터 신뢰성을 동시에 확보하는 '게임 체인저'로 평가받고 있다.

김명철·손용현 기자