KAIST, 차세대 신소재 설계 돕는 ‘AFM’ 설계 로드맵 제시

(왼쪽부터) 김연규 KAIST 박사과정생, 홍승범 교수, 박건우 석-박사통합과정생. [사진: KAIST]

[디지털투데이 이진호 기자] KAIST는 홍승범 신소재공학과 교수 연구팀이 원자간력 현미경(AFM) 기반 강유전체 연구 전략을 정리하고 분석·조작 방법론과 전략적 가이드라인을 제시하는 리뷰 논문을 발표했다고 8일 밝혔다.

연구팀은 나노 세계에서 전기를 정밀하게 제어할 수 있는 AFM의 새로운 활용 전략을 제시하며 차세대 신소재 연구 방향을 제시했다.

강유전체는 자석처럼 전기적 극성(분극)을 가지며 이를 활용하면 전력이 끊겨도 정보가 유지되는 메모리나 정밀 센서를 구현할 수 있다. 최근 반도체 소자 초소형화가 진행되며 나노 단위에서 발생하는 미세한 물리 현상이 전체 소자의 성능을 좌우하게 됐다.

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.

연구팀은 시료 표면을 미세한 탐침으로 스캔해 원자 수준의 물리·전기적 특성을 측정하는 AFM을 기반으로, 압전반응 힘 현미경(PFM, 전기-기계적 반응 측정), 켈빈 탐침 힘 현미경(KPFM, 표면 전위 상태 측정), 전도성 현미경(C-AFM, 전류 흐름 측정) 등 다양한 분석 기술을 하나로 묶어 소재 구조와 전하 분포를 입체적으로 파악하는 체계를 세웠다.

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 본 논문을 통해 정리했다.

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

또한 향후 기술 발전 방향으로 고속 원자간력 현미경(High-speed AFM)과 인공지능(AI)을 결합해 사람이 분석하기 어려운 복잡한 나노 구조를 빠르게 이해하고, 더 좋은 소재를 효율적으로 설계할 수 있는 방법을 제시했다.

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

이번 연구결과는 영국 왕립화학회가 발행하는 국제 학술지 ‘재료화학 저널 C(Journal of Materials Chemistry C)’ 전면 표지 논문으로 선정돼 게재됐다.