카이스트 제1원리 나노소자 컴퓨팅 연구실
반도체공학대학원-전기및전자공학부 김용훈
카이스트 제1원리 나노소자 컴퓨팅 연구실은 원자 수준에서의 소자 시뮬레이션과 기능성 양자 소재 연구를 선도하는 세계적 연구 그룹입니다. 본 연구실은 다공간 밀도범함수론(MS-DFT) 등 첨단 제1원리 계산 이론을 개발 및 적용하여, 반도체 및 에너지 소자의 동작 원리를 원자적 관점에서 규명하고 있습니다. 이를 통해 차세대 전자 소자, 에너지 변환 및 저장 소자, 양자 센싱 및 컴퓨팅 소자 등 다양한 미래형 소자의 설계와 최적화에 기여하고 있습니다.
연구실은 그래핀, 탄소나노튜브, 풀러렌, 이차원 반도체(TMDs), 하이브리드 할라이드 페로브스카이트 등 저차원 양자 소재의 성장, 자기조립, 계면 특성, 산화 및 3차원 구조화 등 다양한 물리적·화학적 특성을 심층적으로 연구합니다. 또한, 나노스케일 계면에서의 전자 및 이온 수송, 결함 특성, 비평형 양자 현상 등을 제1원리 시뮬레이션과 실험적 데이터와 연계하여 분석함으로써, 소자의 성능과 신뢰성을 극대화하는 설계 전략을 도출하고 있습니다.
특히, 연구실은 'More Moore'와 'More than Moore' 패러다임에 부합하는 다치 논리 소자, 탄소/2D 전자소자, 뉴로모픽 컴퓨팅 소자, 양자 센싱 및 컴퓨팅 소자, 에너지 변환 및 저장 소자 등 다양한 응용 분야에서 세계적인 연구 성과를 창출하고 있습니다. 인공지능 및 멀티스케일 계산 기법을 접목한 대규모 시뮬레이션, DeepSCF 등 AI 기반 가속화 모델 개발 등 첨단 기술을 적극적으로 도입하여, 기존에 불가능했던 대규모 소자 시뮬레이션을 실현하고 있습니다.
연구실의 연구 성과는 국내외 유수 학술지 및 학회에서 활발히 발표되고 있으며, 삼성전자, KISTI, 한국연구재단 등과의 산학협력을 통해 실제 산업 현장에 적용되고 있습니다. 또한, 다수의 특허 출원 및 수상 경력을 보유하고 있어, 학계와 산업계 모두에서 높은 평가를 받고 있습니다.
앞으로도 카이스트 제1원리 나노소자 컴퓨팅 연구실은 원자 규모의 이론과 시뮬레이션을 바탕으로, 반도체 및 에너지 소자의 혁신적 설계와 성능 향상에 기여하며, 미래 정보·에너지 기술의 패러다임 전환을 선도할 것입니다.
Machine Learning for Material Science
Density Functional Theory (DFT)
Li-air Battery Materials
다공간 밀도범함수론(MS-DFT) 및 원자 규모 소자 시뮬레이션
카이스트 제1원리 나노소자 컴퓨팅 연구실은 다공간 밀도범함수론(MS-DFT)과 같은 첨단 계산 이론을 바탕으로 원자 규모에서의 소자 시뮬레이션을 선도하고 있습니다. 기존의 Landauer 관점이나 DFT 기반 비평형 그린 함수(NEGF) 방법론을 넘어, 비평형 개방 양자계에 특화된 다공간 제약 탐색 밀도범함수론을 개발하여, 양자 수송 현상을 새로운 시각에서 해석하고 있습니다. 이러한 이론적 혁신은 차세대 반도체 소자 및 에너지 소자의 동작 원리를 원자 수준에서 규명하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
연구실은 MS-DFT뿐만 아니라, DFT, 다공간 DFT, 시간 의존 DFT 등 다양한 제1원리 계산 기법을 활용하여, 실제 소자 환경에서의 전자 구조 및 동적 현상을 정밀하게 예측합니다. 또한, 이러한 계산 방법을 멀티스케일 및 기계학습(머신러닝) 기법과 결합하여, 기존에 불가능했던 대규모 소자 시뮬레이션을 실현하고 있습니다. 예를 들어, DeepSCF 모델과 같은 인공지능 기반 가속화 기술을 도입함으로써, 전자 구조 계산의 효율성과 정확성을 동시에 확보하고 있습니다.
이러한 연구는 그래핀 기반 2차원 이종접합 트랜지스터, 나노와이어, 양자점 등 다양한 차세대 소자에 적용되고 있으며, 실제로 원자 수준에서의 TCAD(기술 전산설계) 시뮬레이션을 세계 최초로 구현하는 등 학계와 산업계 모두에서 큰 주목을 받고 있습니다. 앞으로도 연구실은 원자 규모의 이론과 시뮬레이션을 바탕으로, 반도체 및 에너지 소자의 혁신적 설계와 성능 향상에 기여할 것입니다.
기능성 양자 소재 및 차세대 반도체·에너지 소자
본 연구실은 기능성 양자 소재의 원자적 특성과 이들이 구현하는 차세대 전자 및 에너지 소자에 대한 심층 연구를 수행합니다. 그래핀, 탄소나노튜브, 풀러렌, 이차원 반도체(TMDs), 하이브리드 할라이드 페로브스카이트 등 다양한 저차원 양자 소재의 성장, 자기조립, 계면 특성, 산화 및 3차원 구조화 등 물리적·화학적 특성을 원자 수준에서 분석합니다. 이를 통해, 기존 소재의 한계를 극복하고 새로운 전자·광전자·에너지 소자에 적용할 수 있는 혁신적 소재 설계 원리를 제시합니다.
특히, 연구실은 'More Moore'와 'More than Moore' 패러다임에 부합하는 다치 논리 소자, 탄소/2D 전자소자, 뉴로모픽 컴퓨팅 소자, 양자 센싱 및 컴퓨팅 소자(예: 양자 DNA 시퀀싱, 반도체 스핀 큐비트), 에너지 변환 및 저장 소자(태양전지, 양자점 LED, 전기/광촉매, 슈퍼커패시터, 배터리 등) 개발에 집중하고 있습니다. 나노스케일 계면에서의 전자 및 이온 수송, 결함 특성, 비평형 양자 현상 등을 제1원리 시뮬레이션과 실험적 데이터와 연계하여 분석함으로써, 소자의 성능과 신뢰성을 극대화하는 설계 전략을 도출합니다.
이러한 연구는 실제 산업 현장에서 요구되는 차세대 반도체 및 에너지 소자 개발에 직접적으로 기여하고 있습니다. 예를 들어, 하이브리드 할라이드 페로브스카이트 기반의 고효율 태양전지 및 LED, 환경 안정성이 뛰어난 양자점, 신개념 부성저항 소자(QH-NDR) 등 다양한 응용 분야에서 세계적인 연구 성과를 창출하고 있습니다. 앞으로도 연구실은 기능성 양자 소재의 탐구와 이를 활용한 혁신적 소자 개발을 통해, 미래 정보·에너지 기술의 패러다임 전환을 이끌어갈 것입니다.
1
Characterizing Defects Inside Hexagonal Boron Nitride Using Random Telegraph Signals in van der Waa…
ACS Nano, 2024
2
Ab initio theory of the nonequilibrium adsorption energy
Juho Lee, Hyeonwoo Yeo, Ryong-Gyu Lee
npj Comput. Mater., 2024
3
High‐κ dielectric (HfO2)/2D semiconductor (HfSe2) gate stack for low‐power steep‐switching computin…
Adv. Mater., 2024
1
다공간 밀도범함수론 기반 비평형 멀티 스케일 계산 방법론의 개발
2
반도체소자물리 온라인 R&D 플랫폼 구축 및 활용 활성화
3
자동화 패키지를 이용하여 제1원리 촉매 반응 데이터베이스 구축 및 기계학습을 위한 플랫폼 개발