강보석 성균관대 교수팀, 인공지능 반도체 신 제조공정 개발

[캠퍼스人+스토리] 기존 공정의 복잡성, 고비용 문제 극복

강보석 성균관대 교수(왼쪽부터), 이지윤 박사과정생, 이재훈 석사과정생. /성균관대

강보석 성균관대학교 교수 연구팀이 '일체형 원격 전기중합법'으로 인공지능 반도체 박막의 합성과 패터닝 일원화 공정을 가능하도록 만들어 화제다.

10일 성균관대에 따르면 이 기술은 복잡한 기존의 기상화학증착법과 포토리소그래피 공정을 대체할 수 있는 용액상 공법이다. 연구팀은 교류 전압과 직류 전압이 중첩된 교직류 양극성 전기중합법을 응용해 해당 기술을 개발했다.

연구팀은 기존 신경 모방 소자의 전극을 전기중합용 양극성 전극으로 재해석, 인공지능 반도체 층을 원하는 부위를 선택해 전기화학적으로 성장시켰다. 이뿐만 아니라 2인치 웨이퍼 크기에 제작한 폴리(3,4-에틸렌디옥시티오펜) 반도체 채널의 면적, 도핑 비율, 전달 특성 평가를 통해 높은 균일성을 증명했다.

이 기술로 구현된 전기화학 트랜지스터 기반의 신경 모방 전자소자는 성공적인 시냅스 특성을 보였다. 또 인공지능 학습 시뮬레이션에서 95.20%의 인식 정확도를 보였다.

강보석 교수는 "유연한 고집적 신경 모방 전자소자를 단기간에 저비용으로 대량 생산할 수 있는 새로운 제조 기술을 제시했다"며 "이 기술은 기상화학법을 대체해 다양한 반도체 소재에 적용할 수 있어 학술적·산업적 발전에 크게 기여할 것으로 기대된다"고 밝혔다.

연구 결과는 지난달 19일 재료과학 분야 국제 권위지 어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)에 온라인 게재됐다.

신경 모방 전자소자의 고집적화 공정 복잡성을 해소한 단일 공정 패터닝 전기중합법 시스템(OSIEP) 기술. /성균관대