한승우 서울대 교수팀 연구···우수한 p형 반도체 물질 선별
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.
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