전자의 고유 성질인 ‘스핀’을 활용하는 스핀트로닉스에서 그동안 비효율의 주범으로 여겨졌던 ‘스핀 손실(spin loss)’이 오히려 자성 제어 동력으로 작용해 소자 효율을 크게 높일 수 있는 기술이 개발됐다.

한국과학기술연구원(KIST) 반도체기술연구단 한동수 박사 연구팀은 DGIST 홍정일 교수, 연세대 김경환 교수 연구팀과 공동으로 자성체 내부 자화 방향을 외부 자극 없이 스핀 손실을 이용해 전환할 수 있다는 새로운 물리 현상을 규명했다고 17일 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 *네이처 커뮤니케이션(Nature Communications)*에 게재됐다.

스핀트로닉스는 기존 반도체보다 전력 소모가 적고, 데이터가 전원이 꺼져도 유지되는 비휘발성 특성 덕분에 초저전력 메모리, 뉴로모픽 칩, 확률 계산용 연산 소자 등 차세대 정보 처리 핵심 기술로 주목받아왔다. 이 기술은 자성체의 자화 방향을 ‘위’나 ‘아래’로 바꾸어 1과 0을 구분하는 방식으로 정보를 저장한다.

문제는 자화 전환을 위해 강한 스핀 전류를 주입해야 하고, 이 과정에서 일부 스핀이 소멸하는 ‘스핀 손실’이 필연적으로 발생한다는 점이었다. 스핀 손실은 전력 낭비와 효율 저하 요인으로 지적돼왔으며, 연구자들은 이를 최소화하기 위한 소재·공정 개선에 몰두해왔지만 근본적인 한계가 있었다.

그러나 이번 연구에서는 스핀 손실이 단순한 낭비가 아니라 자성체 내부에서 자발적인 자화 전환을 유도하는 ‘역작용’을 한다는 사실이 밝혀졌다. 연구진은 손실되는 스핀이 자성체 안에서 마치 반대 방향에서 들어온 것처럼 작용해 자화 방향을 스스로 바꾸는 효과가 발생하며, 손실이 많을수록 자화 전환이 쉬워지는 역설적 현상을 실험적으로 입증했다.

실제 소자 적용 결과, 기존 대비 최대 3배 이상 에너지 효율이 높아지는 것으로 확인됐다. 특히 이 기술은 기존 반도체 공정과 호환되는 소자 구조를 채택해 양산 가능성이 높고, 소형화·고집적화에도 유리한 것으로 평가된다.

연구진은 “스핀 손실을 줄이는 대신 활용한다는 새로운 패러다임을 제시했다”며 “AI 반도체, 초저전력 메모리, 뉴로모픽 컴퓨팅, 확률 기반 연산 소자 등 다양한 분야로 확장이 가능하다”고 설명했다.

한동수 박사는 “AI 시대에는 초소형·초저전력 반도체가 필수”라며 “이번 성과를 기반으로 차세대 AI 반도체 소자 개발을 적극 추진하겠다”고 말했다.

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