메모리 반도체 분야의 경우 우리나라의 대표적 수출 품목임에도 불구하고, 미국과 유럽, 특히 중국의 기술 추격이 가장 심한 분야 중의 하나입니다. 특히 반도체의 크기가 계속 줄어들 수 있다는 무어의 법칙이 수년 전에 깨진지 오래여서, 더 이상 새로운 disruptive 한 메모리 기술이 나오지 않는 한 상기 국가들의 추격 및 기술적 초격자 유지가 더 이상 힘든 어려운 분야임에 분명합니다. 저희 연구실은 2020년 세계 최초로, 원자 한 층 한 층을 1bit 의 메모리로 쓸 수 있는 옹스트롬 수준에서 “원자 반도체” 에 해당하는 헤프늄 산화 물질을 사이언스 지에 단독 교신으로 보고하였고 (“Scale-free ferroelectricity induced by flat phonon bands in hafnia”, H.-J. Lee et al, Science 369, 1343 (2020)), 인류가 궁극적으로 경험할 수 있는 최종 집적도의 반도체 소재는 약 수백 TB 의 메모리 집적도에 해당하는 헤프니아 기반 반도체 일 것임을 전 세계에 천명하였습니다. 이는 실험적인 사실만으로는 발굴하기가 어려운 이론 및 소재로, 제일 원리 계산에 기반한, 슈퍼컴퓨팅 계산을 통하여 찾아낸 국내 뿐 아니라 세계적으로도 유례가 거의 없는 큰 과학계의 쾌거라고 할 수 있습니다. 이 수백 TB 에 해당하는 원자 반도체 이론 및 소재가 사이언스지를 통하여 발표되었을 때 전 세계가 이것을 소재-소자화 하려는 경쟁에 뛰어들게 되었습니다. 실례로 미국 UC 버클리 대학의 단층 헤프니아 기반 메모리 박막 논문 (“Emergent ferroelectricity in subnanometer binary oxide films on Si”, Science 376, 648 (2022)), 중국 대학의 초저전력 작동 소재 논문 (“A stable rhombohedral phase in Hf(Zr)1+xO2 with ultralow coercive field”, Science 381, 558 (2023)) 등이 최고 저널들에 지속적으로 보고되며, 우리가 슈퍼컴퓨팅으로 찾아낸 원자 수준 반도체를 소자 및 상용화시키려는 기술 경쟁이 가속화되게 되었습니다, 저는 이 교류회를 통해, 향후 초저전력-초고집적-초고속 정보 저장이 가능한 이 원자 반도체 분야에 대해서 강연하였습니다. 슈퍼컴퓨팅 계산으로 발굴한 소재가 직접 소자화가 되고 상용화를 앞두고 있는 시점에서 계산과 실험의 공조는 더더욱 중요해지게 되었습니다. 우리 계산 연구팀은 국내의 박막 합성과 원자 현미경 (TEM), 광학 (THz) 팀 등과의 공동 연구를 통하여, 시뮬레이션에서 예측한, 반도체 내의 원자 한 층 한 층이 실제로 메모리로 작동할 수 있음을 시현할 수 있게 되었고, Science 와 Nature Materials 등의 다양한 추가 논문들을 준비하게 되었습니다. 향후 10TB 급 이상의 집적도를 가진 메모리 반도체를 구현하여, 메모리 분야의 국제적인 초격차를 지속하므로, 국가의 지속적인 먹거리를 제공하고, 국제 경쟁력 향상에 더욱 공헌할 예정입니다. 특히 이러한 초고집적 메모리 시뮬레이션에 대한 본인의 강연과, 또한 다양한 전문가들 (데이터과학-컴퓨팅-인공지능-산업계-의학-반도체) 들과 다양한 교류를 하며 최신 컴퓨팅 분야와 그 응용 가능성에 대해서 많은 것을 배우게 되었습니다. 특히 삼성데이타 센타의 상무님과 슈퍼게이트의 대표님 들과의 논의를 통해서 우리의 슈퍼컴퓨팅을 통해 발굴된 메모리 소재가 초처전력 메모리 소재로 데이터 센타의 정보저장 소재로 쓰일 수 있는 가능성을 확인하였습니다. 향후 이러한 지속적인 기술 교류회를 통해서, 차세대 여러 과학 분야에 있어서 슈퍼컴퓨팅의 활용 고도화의 중요성을 알리고, 학계와 산업계가 더욱 활발하게 연계될 수 있는 계기들이 마련되면 더욱 좋겠습니다.