[IT비즈뉴스 한지선 기자] 컴퓨터를 활용한 양자계산으로 주목받고 있는 투명반도체 소재를 선별할 수 있는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

한국연구재단은 한승우 서울대교수 연구진이 투명반도체 소자의 성능을 획기적으로 높여줄 수 있는 신소재 선별기술을 양자계산을 통해 개발했다고 밝혔다.

스마트 디바이스의 터치패널, 광고용 투명 디스플레이와 같은 실생활에 많이 활용되고 있는 투명반도체는 향후 성능이 향상되면 발광소자, 태양광발전 등 다양한 분야에서 활용도가 높아질 것으로 예상된다.

허나 소재가 가진 물성의 한계로 폭넓은 분야에서의 상용화에는 제약이 있다. 특히 소자 성능을 극대화하기 위해서는 n형 반도체와 p형 반도체 물질의 성능이 모두 높아야 하지만 지금까지 알려진 p형 반도체 소재는 대체로 낮은 성능을 나타낸다.

n형 투명 산화물반도체는 이미 상업적으로 이용될 정도로 높은 특성을 가지고 있다. 반면 p형 산화물 반도체는 일반적으로 양공의 이동도가 낮고 양공 형성을 억제하는 결함들이 쉽게 존재하는 산화물의 내재적 특성으로 n형 산화물에 비해 낮은 성능을 보인다.

우수한 성능의 전자소자를 만들기 위해서는 n형 산화물뿐만 아니라 그에 비견되는 성능을 가진 p형 산화물을 복합적으로 사용하는 것이 필수적이므로 새로운 p형 산화물 반도체를 찾는 것은 중요하다.

연구진은 p형 산화물과 관련된 신뢰할만한 선별자를 찾고 이를 통해 고속 전산 스크리닝을 진행할 필요성에 주목하고 수소 결함에너지(hydrogen impurity energy)라는 새로운 선별자를 제안, 이 선별자가 알려진 p형, n형 물질을 잘 구별할 뿐만 아니라 Cu2O와 SnO의 높은 전기전도성도 설명할 수 있는 것을 확인했다.

이를 적용한 결과 수많은 물질을 신속하게 스크리닝하고 CuLiO, La2O2Te 등 투명하면서도 전기전도도가 우수한 p형 반도체 후보군을 새롭게 발굴하는 데 성공했다.

p형 반도체 물질 선별에서 핵심적인 기술은 물질의 전기전도도를 정확하게 예측하는 것이다. 연구진은 물질 내 수소 불순물 에너지를 이용하여, 기존 연구들과 차별화된 높은 정확도를 선보였다.

한승우 교수는 “신물질 선별을 실험으로 규명하기에는 막대한 비용이 소요돼 불가능하다고 여겨졌으나, 향후 짧은 시일 내에 효과적으로 찾아낼 수 있는 기술이 개발된 셈”이라며 “연구를 통해 선별된 새로운 p형 반도체를 통해 고성능 투명 전자기기의 산업화를 앞당길 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단 미래소재디스커버리사업의 지원으로 수행됐으며 네이처 파트너십 저널인 '엔피제이 컴퓨테이셔널 머터리얼즈(npj Computational Materials)'의 4월3일자 논문으로 게재됐다.