한승우 서울대 교수팀 연구···우수한 p형 반도체 물질 선별

수많은 실험으로도 찾지 못했던 우수한 투명반도체 소재를 컴퓨터 계산을 통해 발굴해낼 수 있게 됐다. 

한국연구재단은 한승우 서울대 교수 연구팀이 투명반도체 소자의 성능을 높여줄 신소재 선별기술을 양자계산을 통해 개발했다고 23일 밝혔다.

투명반도체는 스마트 기기의 터치 패널, 광고용 투명 디스플레이 등 실생활에 많이 활용되고 있다. 평범한 유리 위에서 뉴스 영상과 정보 글을 볼 수 있는 기술도 현실화되고 있다.

하지만 기존 투명반도체는 소재가 가진 물성의 한계 때문에 폭넓은 분야에서 상용화되기 어려웠다.

반도체 소자의 성능을 극대화하기 위해서는 n형 반도체와 p형 반도체, 두 가지 물질의 성능이 모두 높아야 하는데, 지금까지 알려진 p형 반도체 소재는 대체로 낮은 성능을 나타낸다.

이에 연구팀은 컴퓨터 계산만으로 우수한 p형 반도체 물질을 선별할 수 있는 기술을 개발했다. 또 이를 적용해 수많은 물질을 신속하게 스크리닝하고, CuLiO, La2O2Te 등 투명하면서도 전기전도도가 우수한 p형 반도체 후보군을 새롭게 발굴했다.

p형 반도체 물질 선별에서 핵심적인 기술은 물질의 전기전도도를 정확하게 예측하는 것이다. 연구팀은 물질 내 수소 불순물 에너지를 이용해 기존 연구들과 차별화된 높은 정확도를 선보였다.

한승우 교수는 "신물질 선별을 실험으로 규명하기에는 막대한 비용이 소요되어 불가능하다고 여겨졌으나, 앞으로 훨씬 짧은 시일 내에 효과적으로 찾아낼 수 있게 됐다"면서 "연구를 통해 선별된 새로운 p형 반도체를 통해 고성능 투명 전자기기의 산업화를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 미래소재디스커버리사업의 지원을 받았다. 연구 결과는 네이처 파트너쉽 저널인 '엔피제이 컴퓨테이셔널 머터리얼즈(npj Computational Materials)'에 지난 3일자 논문으로 게재됐다. 

잘 알려진 p형 반도체 및 n형 반도체 물질들의 수소 불순물 형성에너지와 전공 유효질량.<자료=한국연구재단 제공>
잘 알려진 p형 반도체 및 n형 반도체 물질들의 수소 불순물 형성에너지와 전공 유효질량.<자료=한국연구재단 제공>
저작권자 © 헬로디디 무단전재 및 재배포 금지