SPMDL
차세대반도체공학연계전공 권석준
SPMDL(Smart Process and Material Design Lab)은 첨단 화학공학 및 재료공학 분야에서 세계적인 연구를 선도하는 연구실입니다. 본 연구실은 멀티스케일/멀티피직스 기반의 계산과학, 통계물리 기반 소재 설계, 그리고 차세대 반도체 및 광전자 소재·공정 개발 등 다양한 연구를 수행하고 있습니다.
특히, 나노미터에서 마이크로미터까지 다양한 스케일에서의 물리적 현상을 정밀하게 해석하고, 이를 바탕으로 혁신적인 소재와 소자 설계에 적용하고 있습니다. 3D FDTD, 몬테카를로 시뮬레이션, DFT 등 첨단 계산과학 기법을 활용하여, 실험적 한계를 극복하고 미래 산업에 필요한 신소재 및 공정 솔루션을 제시합니다.
또한, 통계물리와 정보이론을 접목한 정량적 분석을 통해 소재의 본질적 특성과 패턴 형성 메커니즘을 규명하고 있습니다. 이는 고신뢰성, 고성능 소재 개발에 필수적인 요소로, 반도체, 에너지, 광전자, 바이오 등 다양한 분야에 응용되고 있습니다.
SPMDL은 삼성전자, SK하이닉스, 한국연구재단 등과의 산학협력을 통해 실제 산업 현장에 적용 가능한 기술을 개발하고 있으며, AI 기반 공정 오류 검출, IoT 보안용 PUF, 저온·저압 공정 등 미래 지향적 연구를 활발히 진행하고 있습니다.
이처럼 SPMDL은 실험과 계산, 이론과 응용을 융합한 다학제적 연구를 통해, 첨단 소재 및 공정 기술의 혁신을 이끌고 있으며, 글로벌 반도체 및 신소재 산업의 미래를 선도하고 있습니다.
Multiscale Modeling
Statistical Physics
Materials Design
멀티스케일/멀티피직스 기반 모델링 및 시뮬레이션
본 연구실은 다양한 스케일과 물리 현상을 아우르는 멀티스케일/멀티피직스 기반의 모델링 및 시뮬레이션 연구를 수행하고 있습니다. 나노미터 단위의 양자역학적 계산(ab initio, DFT)부터 수십 나노미터 이상의 거시적 스케일까지, 몬테카를로(MC) 및 분자동역학(MD) 시뮬레이션 등 이산적 모델링 기법을 활용하여 복잡한 재료 및 공정 현상을 정밀하게 해석합니다. 이러한 접근은 전자, 광학, 열, 기계적 특성이 복합적으로 작용하는 첨단 소재 및 소자 개발에 필수적입니다.
특히, 연속체 이론에 기반한 수송 현상 모델링과 더불어, 3차원 유한차분시간영역법(3D FDTD), 이산/결합 쌍극자 근사(DDA/CDA), 엄밀결합파 근사(RCWA), 몬테카를로 광선 추적(MCRT), 경계요소법(BEM), 산란/전달 행렬법(SMM/TMM) 등 다양한 계산과학 도구를 활용하여 광전자 및 전자재료의 설계와 최적화를 진행합니다. 이를 통해 신소재의 구조적, 기능적 특성을 예측하고, 실제 공정에 적용 가능한 솔루션을 제시합니다.
이러한 멀티스케일/멀티피직스 접근법은 반도체, 에너지, 광전자, 바이오 등 다양한 산업 분야에서 혁신적인 소재 및 소자 개발을 가능하게 하며, 실험적 한계를 극복하고 미래 지향적 연구를 선도하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
통계물리 기반 소재 설계 및 분석
본 연구실은 통계물리학과 정보이론을 바탕으로 소재의 고유 특성과 현상을 정량적으로 규명하고자 합니다. 전자, 자기, 광학적 특성 등 다양한 물성뿐만 아니라, 상전이 및 반응 과정에서 나타나는 패턴 형성(예: 균일, 스트라이프, 삼각상 등)까지 폭넓게 연구합니다. 이러한 패턴은 밀도, 온도 등 환경 변수에 따라 달라지며, 1차원 신호, 2차원 이미지, 3차원 구조 등 다양한 형태로 나타납니다.
기존에는 이러한 데이터가 주로 정성적으로 해석되어 왔으나, 본 연구실은 오더 파라미터, 프랙탈 분석, 정보 엔트로피 등 통계물리 및 정보이론 기반의 정량적 분석 방법을 도입하여 소재의 본질적 특성을 심층적으로 파악합니다. 이를 통해 신소재의 설계, 기능성 향상, 신뢰성 평가 등 다양한 응용 분야에 기여하고 있습니다.
이러한 연구는 차세대 반도체, 에너지 소재, 광전자 소자 등 첨단 산업에서 요구되는 고성능·고신뢰성 소재 개발에 필수적이며, 실험적·계산적 방법론의 융합을 통해 소재 과학의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.
차세대 반도체 및 광전자 소재·공정 개발
SPMDL 연구실은 차세대 반도체 및 광전자 소재와 공정 개발에 중점을 두고 있습니다. 고효율 페로브스카이트 태양전지, 고성능 리튬이차전지, 신개념 광전자 소자 등 다양한 응용 분야에서 혁신적인 소재와 공정 기술을 연구합니다. 특히, 물리적 복제 불가능 함수(PUF), 고신뢰성 접착소재, 저온·저압 공정 등 미래 반도체 패키징 및 IoT 보안에 필수적인 핵심 기술을 개발하고 있습니다.
이러한 연구는 삼성전자, SK하이닉스, 한국연구재단 등과의 산학협력을 통해 실제 산업 현장에 적용되고 있으며, 고난이도 공정 최적화, 신소재 설계, 인공지능 기반 오류 검출 등 다양한 융합 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 또한, 광학적·전자적 특성이 우수한 나노소재의 합성 및 구조 제어, 신뢰성 평가 등도 주요 연구 주제입니다.
이와 같은 차세대 소재 및 공정 연구는 반도체 산업의 글로벌 경쟁력 강화와 미래 ICT, 에너지, 바이오 융합 산업의 혁신을 이끄는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
1
Opportunities Await If China Is Shut Out of Semiconductor Innovation
S. Joon Kwon*
Global Asia, 2022
2
Synthesis of MAPbBr3-Polymer Composite Films by Photolysis of DMF: Toward Transparent and Flexible Optical Physical Unclonable Functions (PUFs) with Hierarchical Multilevel Complexity
Duong Nguyen Minh, Lan Anh Thi Nguyen, Quynh H Nguyen, Thanh Van Vu, Jinwoo Choi, Sangwon Eom, S Joon Kwon*, Youngjong Kang*
Advanced Materials, 2023
3
Oriented Crystal Growth during Perovskite Surface Reconstruction
Hyeon-Seo Choi, Yu-Na Kim, Seungyeon Hong, Bowen Yang, Jiajia Suo, Ji-Youn Seo, Seok Joon Kwon, Anders Hagfeldt, Hyo Jung Kim, Wan In Lee, Hui-Seon Kim*
ACS Applied Materials & Interfaces, 2022
1
SAIT 산학연구과제 CO2-to-IPA 전기화학 공정 에너지 효율 평가
2
원익QnC 산학연구과제 Y2O3 후막 레이저 소결 공정 과정에서의 크랙 생성 기구 규명 및 방지를 위한 공정 파라미터 계산 연구
3
성균관대 삼성학술연구 차세대 반도체 공정 온라인 오류 검지, 모니터링 및 오류 징후 검사를 위한 인공지능 알고리듬 개발
