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국내 연구진이 자연스럽게 새어 나가는 ‘스핀 손실’을 에너지원으로 활용할 수 있는 새로운 원리를 제시했다. 앞으로 인공지능(AI) 엣지 연산칩이나 뉴로모픽 소자, 확률 컴퓨팅 연산기 등 차세대 정보처리 소자 기술에 활용할 수 있을 전망이다. 한국과학기술연구원(KIST)은 한동수 박사 연구팀이 홍정일 대구경북과학기술원(DGIST) 교수, 김경환 연세대 교수팀과 공동으로 자성체 내부의 자화(자기장에 놓여진 물체가 자성을 띄는 것) 방향을 외부 자극 없이 스스로 전환시키는 새로운 물리 현상을 규명했다고 17일 밝혔다. 자성체는 내부의 자화 방향을 바꾸어 정보를 저장하거나 연산을 수행하는 차세대 m머니
정보처리 소자의 핵심 물질이다. 예를 들어 자화 방향이 위쪽이면 ‘1’, 아래쪽이면 ‘0’으로 인식해 데이터를 저장하거나 연산하는 데 활용한다. 기존에는 자성체의 자화 방향을 바꾸려면 많은 전류를 흘려 전자의 스핀을 자성체에 강하게 주입해야 하는데, 일부 스핀이 자성체에 도달하지 못하고 소멸되는 스핀 손실이 발생한다. 이는 전력 낭비와 효율 저하의 주요 원바다 이야기 다운
인으로 여겨져 왔다. 이런 스핀 손실을 줄이기 위해 복잡한 소재 설계나 정밀한 공정기술 개발에 집중해 왔지만, 근본적인 한계가 있었다. 연구팀은 스핀 손실이 오히려 자화를 바꾸를 ‘역작용’을 제공한다는 사실을 밝혀냈다. 마치 풍선에서 바람이 빠질 때 생기는 반작용으로 풍선이 움직이는 것처럼 스핀 손실이 자성체 내부에서 자발적인 자화 전환을 유도한다는 것을 대림B&Co 주식
입증한 것이다. 연구팀은 이를 위해 자성체와 반강자성체를 정밀하게 접합한 이종접합 구조를 구현하고, 외부에서 주입된 스핀 전류가 아닌 자성체 내에서 발생하는 스핀 전류가 자연스럽게 반강자성체쪽으로 빠져나가도록 설계했다. 그 결과, 스핀 손실이 오히려 자성체 내부 자화에 반작용을 유도해 자발적인 자기 상태 전환을 일으키는 것을 실험적으로 입증했다. 실제, 기스윙매매기법
존 대비 최대 3배 이상 높은 에너지 효율을 확보했고, 특수 소재나 복잡한 소자 구조 없이 구현할 수 있음을 확인했다. 이 기술은 기존 반도체 공정과 호환되는 단순한 소자 구조를 채택해 양산 가능성이 높고, 소형화와 고집적화에도 유리하다고 연구팀은 설명했다. 한동수 KIST 박사는 “그동안 스핀트로닉스 분야에서는 스핀 손실을 줄이려는 데만 집중했지만, 오히주식독학
려 그 손실을 에너지로 활용해 자화 전환을 유도하는 새로운 방향을 제시한 연구”라며 “AI시대에 필수적인 초저전력 연산 기술 기반으로 활용할 수 있어 초소형·저전력 AI반도체 개발에 기여할 것”이라고 말했다. 이 연구결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(지난달 1일)’에 실렸다.



한동수 KIST 박사.


이준기 기자 bongchu@dt.co.kr