[디지털투데이 석대건 기자] KIST 연구팀이 기존 손실로만 여겨졌던 스핀 손실을 자성 제어 동력으로 활용하는 차세대 정보소자 원리를 개발했다.

한국과학기술연구원 반도체기술연구단 한동수 박사 연구팀은 DGIST 홍정일 교수, 연세대학교 김경환 교수 연구팀과 공동으로 스핀 손실을 자성 제어의 새로운 동력으로 활용할 수 있는 소자 원리를 개발했다고 17일 밝혔다.

스핀트로닉스는 전자가 가진 자기적 성질인 스핀을 이용해 정보를 저장하고 제어하는 기술이다. 기존 반도체보다 전력 소모가 적고 비휘발성이 뛰어나 초저전력 메모리, 뉴로모픽 칩, 확률 계산용 연산 소자 등 차세대 정보 처리 기술의 핵심 기반으로 주목받고 있다. 

공동 연구팀은 스핀트로닉스 소자의 효율을 크게 향상시킬 수 있는 새로운 접근법을 제시했다. 자성체 내부의 자화 방향을 외부 자극 없이 스스로 전환시키는 물리 현상을 규명했다.

자성체는 내부 자화 방향을 바꾸어 정보를 저장하거나 연산을 수행한다. 자화 방향이 위쪽이면 '1', 아래쪽이면 '0'으로 인식하는 방식으로 데이터를 저장하거나 연산이 가능하다.

기존에는 자화 방향을 바꾸기 위해 많은 전류를 흘려 전자의 스핀을 자성체에 강하게 주입하는 방식을 사용했다. 그러나 이 과정에서 일부 스핀이 자성체에 도달하지 못하고 소멸되는 스핀 손실이 발생했으며, 이는 전력 낭비와 효율 저하의 주요 원인으로 여겨져 왔다.

연구팀은 이번에 스핀 손실이 오히려 자화를 바꾸는 역작용을 제공한다는 새로운 사실을 밝혀냈다.

스핀 손실이 클수록 자화 전환에 필요한 전력이 줄어드는 역설적 현상을 입증한 결과 기존 대비 최대 3배 이상 높은 에너지 효율을 확보할 수 있음을 확인했다. 

특수 소재나 복잡한 소자 구조 없이도 구현 가능하다는 점에서 실용성과 산업적 확장성이 크다.

또 기존 반도체 공정과 호환되는 단순한 소자 구조를 채택해 양산 가능성이 높으며, 소형화와 고집적화에도 유리하다.

이에 따라 AI 반도체, 초저전력 메모리, 뉴로모픽 컴퓨팅, 확률 기반 연산 소자 등 다양한 분야로의 응용이 가능하다. 특히 AI·엣지 컴퓨팅용 고효율 연산 소자 개발이 본격화될 것으로 기대된다.

한동수 KIST 박사는 "그동안 스핀트로닉스 분야에서는 스핀 손실을 줄이려는 데만 집중했지만, 오히려 그 손실을 에너지로 활용해 자화 전환을 유도하는 새로운 방향을 제시했다"며 "AI 시대에 필수적인 초저전력 연산 기술의 기반이 될 수 있어 초소형·저전력 AI 반도체 소자 개발을 적극 추진할 계획"이라고 말했다.