KISTI-서울대 공동 연구, 대규모 연구데이터 활용성 극대화 기대
후보물질, 높은 온도에서 구조안정성 시뮬레이션 통해 입증

계층적 스크리닝 기법을 통해 얻어낸 P형 반도체의 구조 예시.(NaNbO2(좌), La2SiO4Se) <자료=KISTI 제공>
계층적 스크리닝 기법을 통해 얻어낸 P형 반도체의 구조 예시.(NaNbO2(좌), La2SiO4Se) <자료=KISTI 제공>
국내 연구진이 P형 산화반도체 소재 후보 물질을 발굴했다. 

KISTI(한국과학기술정보연구원·원장 최희윤)는 한승우 서울대 교수 연구팀과 함께 슈퍼컴퓨터 '누리온'을 활용해 P형 산화반도체 소재 후보 물질을 찾았다고 8일 밝혔다. 

P형 반도체는 태양전지, 광전자소재와 같은 거의 모든 형태의 전자소자에 필요로 하는 핵심적인 소자다. 

특히, 투명한 전자소자를 만들기 위해선 충분한 띠틈(band gap)을 갖는 전하의 이동이 원활한 P형 산화반도체가 필요하다. 기존 P형 산화반도체는 산소가 갖는 국소전하로 인해 전하의 흐름이 방해하는 단점을 지녔다. 

연구팀은 누리온을 활용해 존재 가능한 다수의 P형 반도체 구조의 전기적 특성을 시뮬레이션을 통해 알아냈다. P형 반도체의 성능을 분석하기 위해 필요한 수소 불순물의 에너지를 시뮬레이션을 통해 도출해내기 위해서는 대규모 계산이 필요하다.

연구팀은 띠틈 에너지 및 전도띠의 산소원자의 기여도를 활용해 P형 반도체로서의 활용 가능성을 우회적으로 얻어냈다. 1만7700개 물질을 대상으로 연구팀에서 자체적으로 수립한 스크리닝 기법을 도입해 총 156개의 선도 P형 산화반도체 후보군을 도출했다. 

이중 전자전달이 빠르게 일어나면서 충분한 에너지 장벽을 갖는 두 개의 후보물질(NaNbO2, La2SiO4Se)에 대해 높은 온도(1000K 이상)에서 구조안정성을 시뮬레이션을 통해 입증했다.  

최성환 KISTI 박사는 누리온 슈퍼컴퓨터를 활용해 13만4000건의 저분자 양자화학 시뮬레이션을 수행하고 이를 바탕으로 기존 데이터베이스 문제점을 파악 및 보완하는 연구결과를 발표했다. 

염민선 슈퍼컴퓨팅응용센터장은 "슈퍼컴퓨터를 활용해 대규모 연구데이터를 생산, 고속으로 처리해 데이터 기반 연구와 인공지능 연구를 활성화할 수 있도록 더욱 노력하겠다"고 말했다. 
 

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