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컴퓨터와 인간의 두뇌는 닮아 있지만 작동방식은 전혀 다르다. 정수연산의 경우 인간의 두뇌가 아무리 좋다 해도 컴퓨터에 뒤쳐질 수 밖에 없다. 하지만 여러가지 경우의 수를 고려해야 하는 바둑이라면 알파고 수준의 슈퍼컴퓨터가 아닐 경우 프로 바둑기사를 이기기는 어렵다.

이같은 차이는 현재의 컴퓨터가 전통적인 폰노이만 구조로 설계돼 있기 때문이다. 노이만 구조는 01을 표시할 수 있는 스위치들을 모아 놓고 이를 디지털화 해 연산하는 과정을 거친다. 뇌는 다르다. 각 시냅스에서 벌어지는 연산은 01이 아닌 다양한 값을 갖고 이를 종합해 결론을 내리게 된다. 이처럼 인간의 뇌 작동 방식과 비슷하게 움직이는 반도체를 뉴로모픽 소자라 부른다. 한국과학기술원 전석우 박사는 뉴로모픽 소자 중에서도 가장 각광 받는 멤리스터를 기반으로 한 멤리스터용 3D 인공 결정 및 제어 나노 복합 소재를 개발중이다. 뇌속 뉴런에서 벌어지는 일을 반도체 소자로 구현해 인간의 뇌처럼 작동하는 AI 반도체를 개발하고 있다.

  • 진행 디일렉 한주엽 대표
  • 출연 한국과학기술원 전석우 박사

-오늘 한국과학기술원의 전석우 박사님 모셨습니다. 안녕하십니까.

“안녕하십니까.”

-저희가 과기정통부(과학기술정보통신부)에서 추진하는 나노 및 소재기술개발 사업의 주요 개발 책임자분들하고 릴레이 인터뷰를 하고 있습니다. 굉장히 도전적인 과제들에 대해서 개발을 하고 있는데. 왜 개발을 하고 있는지 그리고 개발 과정에 어떤 게 어려운지 그리고 개발이 성공적으로 되었을 때 우리 삶에 어떤 영향을 미칠지에 대해서 중점적으로 알아보는 시간입니다. 전 박사님 과제를 제가 보니까 「멤리스터용 3D 인공 결정 및 제어 나노 복합 소재 개발」이라고 돼 있습니다. AI 반도체에 들어가는 뭔가 어떤. 기술 같은 것 같은데 저는 구글에서 예전에 이세돌하고 바둑 둘 때 보면. 제가 여러 가지 생각을 했는데. 그 뒷단에 서버에 전력을 엄청나게 먹는단 말이죠.
“맞습니다.”

-엄청난 전력을 쓰는데 이세돌 프로는 밥 한 끼 먹고 하는 걸 생각해보면 물론 지긴 했지만 효율성 면에서는 아직 인간의 뇌를 우리가 반도체나 이런 기계가 따라오는 건 아직 좀 먼 길이 아닌가 이런 생각을 좀 했는데. 어떻습니까?
“사실 그거를 굉장히 착각들을 많이 하시는데요. 예를 들면 23자리수x23자리를 곱하면. 이세돌 9단이 아무리 머리가 좋고 하더라도 그 곱셈을 컴퓨터보다 빨리할 수는 없습니다.”
-그렇죠.

“그러니까 현재 우리가 따르는 폰 노이만 아키텍처의 컴퓨팅 시스템에서는 아주 이펙티브하고 빠른 그런 문제들이 있고요. 근데 어떤 문제들은 사람이 훨씬 더 잘 푸는 문제가 있습니다. 바둑도 어떤 면에서는 경우의 수라든가 어떤 포석이라든가. 모든 그런 것들이 사실 인간에게 좀 더 풀기 좋은 문제였다고 생각이 되는데요. 결국은 기존의 연산을 하는 컴퓨터를 통해서. 바둑이라는 걸 이세돌을 이길 수 있는 정도의 성능을 얻기 위해서 이미 그런 계산하는 방식을 찾아냈습니다. 찾아놨는데. 그런 계산 방식을 위해서는 아까도 말씀드렸다시피. 도시 하나를 돌려야 되는 전기가 필요할 수도 있고. 앞으로 자율주행차라든가 이런 게 올 때 굉장히 인간의 의사결정과 비슷한 판단을 내리려면 컴퓨터들이 좀 더, 새로 개발되는 소자들은 인간이 하는 것과 좀 더 비슷하게 하기를 바라는 겁니다. 결국 AI 인공지능이라는 것이 결국은 “사람의 뇌가 지능을 하는 것과 비슷하게. 어떻게 컴퓨터가 연산 자체를 인간이 하는 방식과 비슷하게 하는가.”라는 질문을 던진 거고요. 이제 그런 것들을 대응하기 위한 소자들을 저희가 뉴로모픽(Neuromorphic) 소자라고 합니다.

-뉴로모픽 소자.

“그러니까 뇌의 작동 방식과 비슷하게 움직이는걸. 뉴로모픽 소자라고 하고요. 그런 뉴로모픽 소자 중에서도 현재 가장 어떤 아키텍처(Architecture, 컴퓨터 시스템의 하드웨어 구조)상 할 때 투 터미널 디바이스(TTD, Two Terminal Device)로 이제 크로스바 타입의 멤리스터(Memristor)들이 굉장히 각광을 받고 있는데요. 이 기술도 이제 아직은 이제 산포도라든가 여러 가지 특성들 때문에 개발 길이 요원합니다. 하지만 반드시 저희가 뉴로모픽 소자라는 것이 미래형 반도체에서 필요하다면 반드시 가야 될 길이고. 그중에서 멤리스터는 꼭 우리가 국가 반도체 경쟁력을 위해서라도 보유해야 될 기술인데요. 근데 대부분 아직 AI 반도체 기술들이 아직은 초기 단계의 경쟁. 마치 우리가 액정 디스플레이(LCD, liquid crystal display), 플라스마 디스플레이 패널(PDP, Plasma Display Panel) 이런 것들이 경쟁해서 지금 LED가 또 살아남듯이 이런 것들이 경쟁을 하게 될 텐데. 아마 세대에 따라서 기술에 따라서 어떤 게 먼저 두각을 나타냈다가 또 바뀌기도 할 텐데. 멤리스터도 틀림없이 자기 자신의 어떤 라이프 사이클이 있을 것 같습니다.”
-말씀하시는 중에 죄송합니다. 제가 조금 끊고 궁금한 거 몇 가지 말씀드리겠습니다. 폰 노이만 방식. 기존에 소프트웨어 기반의 폰 노이만 방식을 사용한다. 이렇게 말씀하셨는데. 폰 노이만 방식은 어떤 방식으로 얘기하는 겁니까?
“제가 사실 굉장히 폰 노이만 방식이라는 건 한마디로 컴퓨터가 우리하고, 우리는 귀로 들으면 그게 머릿속에서 저장도 되고 프로세스도 되고 이렇게 되는데요. 컴퓨터라는 거는 한마디로 스위치들을 모아놓은 겁니다. 스위치들을 모아놓은 것들이 생각을 하게 어떻게 만들까요? 그러니까 생각하는 기계로 만들기 위해서 우리가 생각하는 방식에서 예를 들면 인풋이 들어오고 저장해놓고 그걸 프로세싱을 하고 다시 아웃풋을 배출하는 이 과정을 0과1의 신호로 바꿔서, 디지털로 바꿔서 프로세싱을 하게 만들어는 생각하는 기계를 만드는 방식을 폰 노이만 기계라고 부릅니다.”
-그런데 아까 지금 뉴로모픽이라고 말씀하셨고 또 멤리스터라고 얘기하셨는데요. 멤리스터는 약간 생소한 용어이긴 한데. 일반적인 이런 전자 쪽, IT 쪽에 관심이 없는 분들은. 멤리스터하고 뉴로모픽 설명을 해주시면 좋겠습니다. 뉴로모픽은 설명을 해 주셨고 멤리스터는 메모리와 레지스터의 합성어인가요?
“그렇습니다. 예를 들면 우리가 트랜지스터에서는 on/off로 어떤 쓰리 터미널 디바이스에서 게이팅(gating)에 의해서 스위치를 켰다 껐다 한다면, 멤리스터의 경우는 인풋된 볼티지(voltage)나 커런트(current)에서 저항값이 바뀌는 것을 이용을 해서 그걸 소자체로 쓰는 건데요. 사실은 그게 뇌. 우리가 뉴런의 끝단에서 일어나는 일들을 보면 멤리스터랑 조금 더, 우리가 알고 있는 트랜지스터보다는 좀 더 가깝지 않을까하는 생각이 드는데요. 저도 사실은 이 부분에서는 소재 전문가고. 소자 전문가 입장에서는 좀 다르게 생각하실 분도 있겠지만, 일단은 기본적으로 멤리스터 방식은 보통 두 개의 투 터미널 사이에 일단 어떤 저항이 변화되는 소재를 넣고 적절한 전압 또는 전류를 인가하면, 가역적이면서도 비휘발성인 저항의 변화를 보이게 됩니다. 조금 더 자세하게, 이러한 저항의 변화를 일으키는 방식은 지금까지 알려진 바로는 크게 2가지 방식이 있는데요, 하나는 계면제어형 (Interface-type)이고, 다른 하나는 필라멘트형 (Filament-type)입니다. 각 방식이 가지는 장/단점이 있지만, 우리가 최종 목표로 설정한 뉴로모픽 소자로 이 멤리스터를 사용하기 위해서는 동작 산포 제어 측면에서 유리한 계면제어형을 사용하는 것이 더 좋겠다고 판단하고 있습니다. 왜냐하면, 매우 확률적인 거동을 통해서 국부적인 전류길 (Localized current path) 을 형성하고 없애는 방식의 필라멘트형 보다는, 인가해준 전계에 따라서 저항 변화 소재내의 모바일(Mobile) 이온의 움직임을 기반으로 동작하는 계면제어형이 더 동작 산포를 줄이는데 유리하기 때문입니다. 뒤에서 좀 더 자세하게 말씀드리겠지만, 계면제어형 멤리스터 소자의 태생적인 단점을 극복하여 완전체에 가까운 멤리스터 소자를 개발하는 연구가 본 과제의 핵심 내용이라고 보시면 되겠습니다.”
-그러면 그거는 전원을 꺼도 계속 기억이 된다는 얘기입니까?

“네 그렇습니다. 전원을 꺼도 입력한 정보가 남아있는 것을 비휘발성이라고 하고 저희가 연구하는 멤리스터는 기본적으로 비휘발성 특성이 매우 중요합니다. 이와 관련한 특성을 평가하는 것을 리텐션 (retention)이라 보통 칭합니다. 인간의 뇌가 외부로부터 들어오는 자극에 대해서 기억을 하고 학습을 하고 또 때로는 잊어버릴 수 있는 것은 이전 상황 또는 자극에 대한 이력을 안고 가기 때문이고, 이를 구현하기 위한 전자 소자는, 특히 인공시냅스의 경우는, 비휘발성 특성이 중요하게 됩니다.”
-그게 멤리스터용 3D 인공결정립 제어 나노 복합 소재를, 과제명이 그렇게 되어 있는데. 기존에 우리가 그냥 AI 반도체라고 소위 얘기하는 뉴로모픽 반도체. 굉장히 병렬로 연산을 많이 하는 거 하고는 구조가 다른 뭔가 소자의 어떤 구조라든지 소재라든지 이런 게 개발되어야 뭔가 전력도 좀 더 적게 먹고 사람의 뇌하고 비슷하게 되니까 좀 더 빠르게 처리할 수 있고 이렇다는 얘기입니까?
“그렇죠. 일단은 그런 앞에서 얘기했던 폰 노이만 아키텍처의 방식은. 그런 디지털 라이즈 된 on/off되는 스위치들을 모아서 만드는 건 굉장히 효율적이었고. 지금 결국 반도체 역사를 보면 하나의 웨이퍼에 더 많은 트랜지스터를, 더 많은 스위치를 집어넣어서 더 빠르게 작동할 수 있도록 클럭 스피드를 높이고 이런 경쟁이었다면.”

-그렇게 왔죠.
“이제는 폰 노이만 방식이 아닌 다른 어떤 뉴로모픽 소자들의 방식에 맞게 소자를 개발하려면 기존의 트랜지스터는 정말, 처음 트랜지스터를 만들었을 때는 노벨상을 받으셨던 분 중에 한 분이.”

-잭 킬비.

“그런 분도 있는데. 노벨상을 받았던 다른 분야의 분이 “실리콘같이 더러운 물질로는 반도체를 절대 만들 수 없다.” 그런 얘기를 하셨는데. 결국은 엔지니어들이 쵸크랄스키법(Czochralski Method)이라든가 대역 정제법(zone refining) 이런 방법이 지금은 기체 사일레인(silane; SiH 4)을 통해서 진짜 그러니까 99.9999%의 순도의 실리콘을 만들고 그거로 저희가 진짜 도핑을 제어해서 소자를 만들듯이 결국은 뉴로모픽 소자용의 새로운 소재가 필요합니다. 그러니까 그 좋은 소재가 필요한데. 아직도 사람들이 어떤 옥사이드를 써야 될지 그리고 어떤 저항 변화 물질을 써야 될지. 또 여기에 어떤 원소를 추가해야 될지, 이 두께가 어떤 게 최적일지. 이거에 대해서 지금 굉장히 지금 전 세계로 경쟁하는 추세라면, 현재 그다음 추세는 이런 걸 바이너리 타입으로 on/off만 해서는, 이게 결국 우리가 on/off라는 건 이거 저희가 1비트를 그렇게 하는데. 예를 들면은 on/off 단계를 여러 개로 해서 8비트짜리 16비트짜리를 하나의 소자에 넣는다면 원래는 트랜지스터 1비트짜리 수십 개를 가지고 구동해야 하는 회로를 얘는 어떤 자기한테 한 번 왔으면 한 틱 올라가고 한 틱 올라가고 해서 저장도 하면서 한 소자의 하나로 얘가 이만큼 하던 거를 할 수 있게 됩니다. 그게 아날로그 방식이라고 저희가 얘기하는데요. 결국은 아날로그 방식 소자들은 여러 가지 장점들은 있지만. 여러 가지 기존의 반도체 역사에서는 단점들이 좀 더 있었기 때문에. 서바이브 못 했던 그러니까 여전히 아날로그 반도체 쓰는 통신이나 파워 이쪽에서 쓰기도 하는데. 그래도 우리가 알고 있는 대부분은.”

-디지털 방식.

“디지털 방식을 하고 있는데요. 결국 뉴로모픽 소자에서도 그런 대역이 넓어지는 게 장점들이 있고. 그래서 그게 선형성이니 그런 얘기들이 필요한 거고요. 그다음에 그래서 그 방식으로 요즘 굉장히 많은 다양한 연구들이 진행되고 있는데. 저희가 이 과제를, 제가 뉴로모픽 소자를 가만히 지켜보면서 “사람들이 아직도 고민하지 않고 있던 부분이 뭘까?”라고 생각해봤을 때는 지금 반도체 역사에서도 결국 리소그래피로 계속 공정 사이즈를 줄여와서. 집적도를 높였잖아요. 집적도를 높이는 과정에서 여러 가지 문제가 생기니까. 이번에 과기부 장관님이 되신 이종호 장관님도 그 핀펫(FinFET) 특허를 가지고.”

-게이트 바꾸고.

“그렇죠. 게이트 구조의 모양을 바꾸고 함으로써. 더 좋은 스위치를 만들었죠. 더 작아도 성능이 잘 작동하는. 그런데 멤리스터는 아직도 사람들이 이게 계속 소자가 작아지게 됐을 때의 이슈에 대해서 좀 덜 고민한 것 같아요.”
-고려를 안 하고 있다. 지금 얘기를 하는 게.
“그래서 저희가 제가 착안했던 건 결국은 멤리스터가 투 터미널이나 또는 쓰리 터미널 방식의 멤리스터가 있는데. 결국 이 투 채널이 점점 선폭이 작아지고 작아지다 보면 결국 이 두 크로스바의 에어리어가 점점 줄게 되죠. 그러면 결국에는 우리가 원하는 아날로그 방식이 되려면 이 에어리어가 충분히 존재해야지만 신호를 쪼갤 수가 있는데. 점점 작아지니까 신호는 못 쪼개게 되고. 그리고 또 말씀드렸던 것처럼 점점 작아지게 되면 터널링부터 시작해서 온갖 저희가 익스펙트하지 않은 현상들이 일어나게 됩니다. 그것들을 그럼 “회피하려면 어떻게 해야 하느냐. 스케일 다운하더라도 이 에어리어 자체는 줄지 않는 방법의 소재는 없을까?” 그게 저희가 말하는 인공결정립입니다.”
-그게 인공결정립.
“그 인공결정립은 뭐냐하면 한마디로 우리가 트랜지스터에서도 핀펫이라는 게 평면으로 할 때는 이 에어리어를 절대 못 넘어가잖아요.”
-그렇죠.
“디귿 자로 만드는 순간 게이팅을 할 수 있는 에어리어가 옆면, 윗면 사이드까지 해서 3면으로 늘어나죠. 그리고 현재 삼성이랑 저기 TSMC가 계속 가는 인텔도 게이트올어라운드(GAA)는 아예 그냥 채널 물질을 공중 부양을 시켜서 서너 가닥을 띄워놓고 그걸 주변을 다 해서 게이팅을 하겠다는 것. 결국 에어리어가 굉장히 핵심 키워드가 됩니다. 그렇다면 멤리스터도 그 “개면을 넓힐 수 있는 방법이 뭘까?” 라고 했는데. 저희가 이 제안한 인공결정립이 한마디로 우리는 2차원에서 생각하지만, 결국 심지어 그 트랜지스터도 2차원에서 결국은 디귿 자 공중 부양. 점점 3차원으로 복잡한 모양이 되고 있는데. 멤리스터도 그 개면 제어가 되는 머티리얼이 그런 3차원의 제어가 된다는 거죠. 그러니까 트랜지스터의 경우는 소스. 드레인. 게이트 이런 거지만. 오히려 크로스바 타입은 굉장히 간단해요. 메탈과 메탈. 인슐레이터. 그럼 메탈과 메탈과 인슐레이터를 서피스를 높이는 가장 간단한 법은 트렌치를 막 파서 해서 해도 되겠죠. 근데 그거는 개면을 늘릴 수 있는 데 한계가 어느 정도 있는데. 저희가 제안한 거는 3차원의 네트워크 구조를 갖는 메탈을 먼저 만들고. 그다음에 아래쪽 메탈을 연결해주고. 그 위에 저항 변화층이 되는 옥사이드를 코팅해주고. 거기에 다시 메탈 층을 채워서 이렇게 해서 인터디지테이티드(interdigitated) 돼 있는. 우리가 보통 결정립이라고 부르면.

-말이 되게 어려워요. 결정립.
“그걸 그레인(grain)이라고 보통 얘기하는데요.”
-드레인?

“그레인. 쌀알 같은 것들 그레인이라고 그러잖아요. 우리가 보통 소재를 만들고 단결정을 만들면 그건 싱글 그레인이라고 부르는데. 보통 우리가 결정을 현미경에서 보면 보통 메탈이 한 100마이크론 이내에서 그레인들이 형성됩니다. 그런데 그것들을 또 열처리나 이런 걸 통해서 그레인 사이즈가 점점 작아져요. 그러니까 결정들의 아토믹 성장 방향이 되어 있는 것들이 이렇게 랜덤하게 돼 있는 것들이 일반적인 우리가 아는 결정립입니다. 결정립들인데. 그렇다면 결국 결정립이라는 건 예를 들면 메탈과 메탈 바운더리 사이에 우리가 어떤 새로운 소재를 끼워 넣어서 이렇게 막 지금 해놓는다면. 그거는 랜덤하게 되어 있기 때문에 위하고 아래 컨택할 방법이 없어요. 그런데 이걸 잘 오더드된 구조로 잘 정렬되게 만든 새로운 인공적으로. 인간이 우리가 원하는 디자인대로 결정 모양을 가지는 소재를 우리가 만들 수 있다면. 그 소재를 거기에 집어넣으면 아까 말씀드린 단면적이 줄어들더라도. 전혀 영향을 받지 않고 아날로그 거동할 수 있는 차세대 멤리스터 소재를 만들 가능성이 있는데. 그 소재를 만드는 방법에 대해서 아직 거의 특허도 없고 논문도 나온 바가 없습니다. 그래서 제가 사실은 저희 그룹이 특허들을 몇 개 썼는데요. 특허에 나온 아이디어들을 지금 개괄적으로 설명해 드린 건데요. 제가 이 사업에도 미래 소재 디스커버리 사업의 단장을 맡고 있는데. 저희는 3차원 나노 구조를 반도체 스케일로 4인치x4인치 웨이퍼 위에 한 100나노 이하의 결정립을 가지는 다이아몬드 구조나. BCC(Body-centered cubic, 체심입방구조), FCC(face-centered cubic, 면심입방구조) 이런 샘메트리를 갖는 나노 그레인 구조를 리소그래피를 한 방에 만드는 방법을 가지고 있습니다. 그래서 그 기술을 바탕으로 지금까지는 저희가 복합체라든가 어떤 에너지 일렉트로드 아니면 저희가 또 촉매. 그리고 그다음에 여러 가지 어떤 나노 과학에서 필요한 연구들을 했는데. 사실은 이 기술을 바탕으로 저희가 또 가만히 지켜 봤더니 이게 요즘 뉴로모픽 소자의 미래에 필요한 스케일 다운 이슈에 대응할 수 있는 소재가 될 수 있지 않을까하는 작은 아이디어에서 시작해서. 저는 소자 전문가가 아니기 때문에. 우리 사업단에는 UNIST의 윤태식 교수님. 그리고 한국화학연구원의 김건환 박사. 그리고 한양대학교 정재경 교수를 해서 그리고 금오공대 박준영 교수까지 해서 국내에서 내로라하는 하는 멤리스터나 뉴로모픽 소자 전문가들과 함께 저는 소재를 만드는 관점에서.”
-소자를 만드는 안의 소재를.
“그렇죠. 그 인공결정립에서 그분들이 만드는 채널 사이에 껴 넣어주는 그 새로운 소재를 개발하는 게 이 과제의 목표입니다.”
-그 소재는 어떻게 만들어야 됩니까?
“그래서 이것도 굉장히 긴 스토리인데요. 우리가 리소그래피라고 하면 어떤 거죠? 여기 빛이 있으면. 빛을 막으면 포토레지스트에 여기는 감광이 안 되고. 여기에 구멍이 있으면 거기로 빛이 통과해서 거기가 반응을 해서 변화한 게 우리가 리소그래피 공정이라고 하는데요. 그런 포토리소그래피 공정을 우리는 전부 2D에서만 이루어진다고 생각하는데. 사실은 빛을 잘 간섭을 시키면 여기에 홀로그램이 생겨서 3차원의 리소그래피를 할 수가 있습니다. 제가 지난 20년간 연구해 온 주제가 빛의 인터피어런스를 이용해서 포토레지스트가 두껍기만 하면 빛이 강한 부분이 약한 부분을 제가 3차원 공간상에서 그릴 수가 있거든요. 그래서 그걸 그려서 3D 구조를 한 방에 찍어낼 수가 있습니다. 그래서 저희가 4인치x4인치 두께 한 50마이크론 정도의 3차원 나노 구조를 이미 카이스트에서 인하우스해서 개발을 해서 그거를 만들었고요. 그렇게 만든 거에다가 저희가 포토레지스트로 만드는 폴리머라서 그러면 구멍이 잘 정렬된 상태로 3차원으로 연결돼 있으면. 거기다가 우리가 원하는 메탈을 채워넣는 겁니다. 그리고 폴리머를 메탈이든 옥사이드든 우리가 원하는 소재를 집어넣고. 원래 있던 포토리소를 녹여버리면 3차원이 생기는 거죠. 그래서 3차원 리소그래피를 기반으로 물질 치환 기술을 합쳐서 만드는 게 3차원 나노 인공결정립입니다.
-근데 뉴로모픽 멤리스터 소자들은 글로벌하게 세계적으로 그런 거를 IBM이라든지 이런 기업들이 다 연구를 하고 있는 주제들인 거죠?
“그럼요. 근데 일단은 IBM이라든가 선도 그룹들이 몇 그룹이 있고. 국내에서도 굉장히 여러 그룹들이 하고 있는데요. 기본적으로 반도체 연구하시는 분들이 굉장히 보수적이세요. 그러니까 반도체에서는 모든 어떤 디자인룰이라는 게 나오지 않습니까? 디자인룰이 나오면 그 디자인룰에 따라서 그 디자인들에 맞는 소재, 소자, 스펙들이 모두 결정이 돼야 이게 쭉 가잖아요. 그래서 어떤 새로운 공정이나 새로운 소재를 반도체에 쓰겠다 그러면 굉장히 들어가기 힘들어요. 그런 면에서 아직 멤리스터는 제가 볼 때는 아직 초기이고. 아직도 그런 선형성이라든가 대칭성 같은 여러 가지 소재 이슈들 리텐션 타임 이런 것들을 저희가 개발하는 단계이기 때문에. 이런 새로운 소재를 저희가 한번 제안해 보는 게. 그래서 또 어떤 미래기술연구실 사업 자체가 진짜 가능할까? 이게 될까? 그런 것들이었기 때문에. 정말 소재 전문가와 소자 전문가들이 만나서 해볼 수 있는 좋은 사업이었던 것 같습니다.”
-멤리스터가 아직 그렇게, 이런 소재가 지금 나와서 상용화된 사례는 제가 아직 못 들어본 것 같은데.
“그렇죠. 여전히 기존에 우리가 쓰던 트랜지스터들을 어떻게 좀 잘 연결해서. 뇌와 비슷하게 좀 더 효율적으로 조금 더 저전력으로. 근데 한번 생각해 보면 지금 반도체 라인 하나 까는데 10조원이 드는데. 새로운 공정이 하나가 중간에 들어가면 이 수백 프로세스에서 이 스텝 하나가 병목(bottleneck)이 될 가능성이 굉장히 많고. 여기 수율이 떨어지면 전체 공정이 바뀌기 때문에. 반도체에서 그래서 더 보수적인 것 같아요.”
-그런데 멤리스터가 아직 상용화 안 됐지만. 누군가가 상용화해서 나오고 나면. 그게 이제 시장이 펼쳐진다고 가정했을 때 거기서 또 스케일링이 될 때는 이런 소재들이 필요할 것이다.
“어떻게 보면 트랜지스터의 역사를 봤을 때 원래는 채널 랭스들이 있는데. 리소그래피를 계속 줄이고 그게 5나노와 3나노 되다 보니까 더 이상 못 줄이게 되면 공중부양도 시키는 3차원으로 가는데요. 그 역사를 보니까 “멤리스터도 언젠가는 3차원이 필요할 것 같다.”라는 생각을 하게 된 거죠.”
-이런 주제에 대해서는 연구 논문이나 이런 게 많이 아까 고려를 많이 사람들이 안 하는 것 같다고 말씀하셨는데. 미국이나 일본이나 이런 쪽에서는 전혀 없습니까?
“감히 3차원 나노패터닝 기술로는 저희 그룹이 세계 최고라고 자부합니다. 세계 어떤 그룹도 4인치x4인치의 100~200나노짜리 퓨어 다이아몬드 심메트리나 어떤 특정 심메트리를 가지고 4인치x4인치 한 번에 익스포즈로 만들어낼 수 있는 그룹은 없습니다. 이거 저희가 제가 박사 과정 때 존 로저스(John A. Rogers) 교수님이라고 또 지금 노스웨스턴대학교에 계시는데 그분의 첫 학생이 첫 페이치트를 졸업할 때부터 소프트 리소그래피라고 알려졌던 기술을 저희가 이제 보통 2차원 패터닝이 많이 있습니다. 소프트 리소그래피는 비평면에 2D 패터닝을 하기 위해서 만든 개발 기술인데. 소프트 리소그래피를 바탕으로 3차원 패터닝 기술을 개발한 게 제 박사과정이였고. 처음에 한국 들어왔을 때는 “전석우 교수 그런 기술로 해서 과제 할 수 있겠어?” 하면서 정말 과제가 하나도 안 됐어요. 그러더니 한 5년 전부터 3차원 패터닝이 어쩌면 미래 기술일지 몰라. 그리고 우리 저희가 정말 인하우스로 그런 4인치x4인치를 만드는 걸 보여줬더니. 사람들이 조금씩 관심을 가지면서 이게 여기도 써볼 수 있을 것 같은데, 여기서도 써볼 수 있을 것 같은데.”
-다양한 영역에서 활용이 될 수 있겠다.
“새로운 나노 소재이기 때문에.”
-그럼 그걸 위에서 그렇게 올려놓으면. 나중에 실제로 양산 언제 될지는 알 수는 없지만, 그게 멤리스터 자체가 지금 언제 사실 양산화가 돼서 시장에 나올 지는?

“그거는 저보다 소자 전문가들이 훨씬 잘 아실 것 같은데요.”
-그러면 이 과제의 목표는 뭡니까?
“그래서 저희는 기본적으로 소재·부품·장비. 미래기술연구실 사업의 철학 자체가 지난 몇 년 전에 있었던 일본과의 소부장(소재·부품·장비)에서 결국 우리가 소재 기술을 갖고 있지 못하면은 중요한 글로벌 공급망 체인에서 언제나 굉장히 큰 타격을 받을 수 있다는 걸 알았고. 그다음에 이 미래기술연구실 사업은 정말 미래의 또 어떤 부분에서 우리가 정말 그런 소재들에 있어서. 다시 그런 일이 반복되지 않게. 우리가 정말 원천성이 높은. 그래서 많은 특허들과 관련 연구자들을 배출하는 게 이 과제 목표라고 생각을 하고요. 저희는 그런 3차원 인공결정립이라는 소재로 세계 최초로 멤리스터 소자를 만드는 게 저희 목표입니다.”
-그걸 이렇게 해놓으면 나중에 어떤 글로벌 기업이 멤리스터를 상용화하고 뭔가 스케일링하려고 할 때 그런 소자가 필요하면.
“그때 거기에 저희가 마치 이종호 장관님처럼 쥐고 있다가. 1조원을 벌게 되는 거죠.”
-국내 기업이 됐든 해외 기업이 됐든 다 이렇게 이전을 하든지 할 수 있는 거죠.
“그런 소재 기술이, 세계를 선도할 수 있는 소재 기술이 우리나라의 특허를 시작으로 가지고 있고. 우리가 가지고 있다면 국가 경쟁에 큰 도움이 되겠죠.”
-사실 핀펫이라는 소자 게이트 구조 자체도 22나노때 인텔이 먼저 내놓고 했는데. 훨씬 그전에 그런 구조나 이런 특허를 내놓았으니까 인텔에서도.
“그렇죠. 상용화되기 이전에 내셨기 때문에 그게 그렇게 중요한 비싼 거죠.”
-글로벌 기업으로부터 인정받는 거죠.

“그렇죠.”

-지금 현재 과기정통부 장관께서. 알겠습니다. 이거 잘하셔서 오늘 말씀해 주신 내용은 조금 쉽지 않은 부분들이 있는데. 저희가 자막이나 안에 자료 화면이나 아니면 저희 텍스트 기사에서 조금 부연 설명을 조금 더 다른 형식으로 해서 보강을 하겠습니다. 박사님 오늘 말씀해 주셔서 정말 고맙습니다.
“감사합니다.”

정리_명진규 와이일렉 총괄 에디터 aeon@thelec.kr

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