KAIST, 차세대 신소재 설계 도울 원자간력 현미경 활용 로드맵 제시

(대전=뉴스1) 김종서 기자 = 한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 원자간력 현미경(AFM) 기반 강유전체 연구 전략을 체계적으로 정리하고 분석·조작 방법론과 전략적 가이드라인을 제시하는 리뷰 논문을 발표했다고 8일 밝혔다.

강유전체는 자석처럼 전기적 극성(분극)을 가진다. 이를 활용하면 전력이 끊겨도 정보가 유지되는 메모리나 정밀 센서를 구현할 수 있다. 최근 반도체 소자의 초소형화가 진행되면서 나노 단위에서 발생하는 미세한 물리 현상이 전체 소자의 성능을 좌우하고 있다. 이를 정밀하게 분석하고 제어할 수 있는 기술 필요성도 높다.

연구팀은 AFM을 활용해 나노 수준에서 물질을 관찰하고 직접 조작할 수 있는 통합 분석 체계를 제시했다. AFM은 매우 미세한 탐침을 이용해 표면을 스캔하며 원자 수준의 정보를 읽어내는 장치다.

연구진은 시료 표면을 미세한 탐침으로 스캔해 원자 수준의 물리·전기적 특성을 측정하는 AFM을 기반으로 압전반응 힘 현미경(PFM), 켈빈 탐침 힘 현미경(KPFM), 전도성 현미경(C-AFM) 등 분석 기술을 하나로 묶어 소재의 구조와 전하 분포를 입체적으로 파악하는 체계를 세웠다.

나아가 AFM은 나노 크기의 아주 작은 영역에 전기 자극이나 압력을 직접 가해 물질의 성질을 바꾸고 조절할 수 있다. 즉, 단순히 보는 데 그치지 않고, 원하는 형태로 설계하고 실험할 수 있는 도구로 발전해왔음을 논문을 통해 정리했다.

특히 이번 연구는 AFM이 이황화몰리브덴(MoS₂)과 같은 이차원 전이금속 디칼코게나이드 물질과 초박막 하프늄지르코늄산화물(HfZrO₂ 계열) 등 차세대 반도체 소재의 성능을 확인하고 개선하는 데 활용됨을 강조했다.

또 연구팀은 향후 기술 발전 방향으로 고속 원자간력 현미경과 인공지능(AI)을 결합해 사람이 일일이 분석하기 어려운 복잡한 나노 구조를 빠르게 이해하고 더 좋은 소재를 효율적으로 설계할 수 있는 방법을 제시했다.

홍 교수는 "이번 연구는 AFM이 단순한 관찰 장비를 넘어 신소재를 설계하고 정밀하게 제어하는 핵심 공정 도구로 자리 잡았음을 보여준다"며 "인공지능과 결합한 분석 기술은 차세대 반도체 및 에너지 소재 분야에서 기술적 우위를 확보하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다"고 말했다.

KAIST 신소재공학과 김연규 박사과정과 박건우 석·박사통합과정이 공동 제1저자로 참여한 이번 연구는 영국 왕립화학회가 발행하는 국제 학술지 '재료화학 저널 C(Journal of Materials Chemistry C)' 전면 표지 논문으로 실렸다.

연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 다각도-멀티스케일 데이터 융합형 리튬이차전지 설계 인공지능 플랫폼 개발사업 지원을 받아 수행됐다.

jongseo12@news1.kr