최근 POSTECH(포항공과대학교) 신소재공학과 및 반도체공학과 최시영 교수 · 오동고 프란시스 응곰메 오켈로(Odongo Francis Ngome Okello) 박사 · 통합과정 양동환 씨, 연세대 정밀의학과 및 보건대학원 양세정 교수 · 의공학과 통합과정 추유성 씨 공동 연구팀은 2차원 반도체 소재에 인위적으로 결함을 생성하고, 인공지능 기술을 이용해 주요 결함과 소재 물성 간 관계를 분석하는 데 성공했다. 이번 연구는 나노 분야 국제 학술지인 ‘에이씨에스 나노(ACS Nano)’에 게재됐다.
컴퓨터와 통신기기, 자동차 등 운송수단, 의료 기기까지 현대 사회에서 반도체가 사용되지 않는 산업을 찾는 것은 거의 불가능하다. 이처럼 광범위하게 활용되고 있는 반도체 분야에서는 최근 원자층 두께로, 유연하며 전기적 특성 조절이 용이한 2차원 소재의 신 물성 발현을 위한 연구가 활발하다. 기존 소재 성능 한계를 극복하는 것도 중요하지만, 물성 변화에 직접적 영향을 주는 결함을 제어할 방법을 찾는다면 전기적 특성과 반응 속도 모두 우수한 반도체 소자를 만들 수 있다.
최시영 교수팀은 이전 연구를 통해 2차원 반도체 소재(2H-MoTe2*1)의 원자 구조 이미지에서 점 결함*2을 정교하게 분석하는 딥 러닝 모델을 개발하고, 전 공정 자동화를 구현하는 데 성공했다. 이번 연구에서는 2H-MoTe2 소재에 섭씨 200도 진공 가열과 532nm(나노미터) 파장의 레이저를 조사해 인위적으로 결함을 형성했다. 나아가 결함 형성 원인에 따라 발생하는 점 결함 종류를 원자 구조로 세분화하고, 딥 러닝 기술로 점 결함 유형의 통계적 분석 실험을 설계했다.
연구팀은 섭씨 200도 진공 가열과 레이저 조사 실험 조건을 조절해 소재의 손상(비정질화2*3)을 최소화하는 전략을 찾는 데 성공했으며 피코미터(10-12m) 수준의 높은 분해능을 가진 구면 수차보정 주사투과전자현미경*4으로 발생하는 점 결함 유형을 세분화했다. 2H-MoTe2 소재의 섭씨 200도 진공 가열은, 소재 내 단일 · 이중 Te(텔루륨) 공공 결함과 Te 추가 결함 유형이 나타남을 확인했다. 또한, 2H-MoTe2 소재에 레이저를 조사한 경우, 소재 내 Mo(몰리브데넘) 공공 결함과 Mo 침입형 결함이 생겼으며, 단일 · 이중 Te 공공 결함 위치에 산소가 흡착됨을 원자 구조 분석을 통해 확인했다.
이어 이전 연구에서 개발한 딥 러닝 기술을 바탕으로 섭씨 200도 진공 가열 조건에서는 단일 Te 공공 유형이, 532nm 레이저 조사는 단일 Te 공공 위치의 산소 흡착 유형이 2H-MoTe2 소재 내에 가장 우세하게 형성됨을 통계적으로 규명했다. 2차원 소재 결정 구조 손상을 최소화하면서, 결함 생성 원인에 따른 점 결함 유형을 세분화하고, 물성 변화 주요한 원인을 딥 러닝과 결합하여 원자 단위에서 통계적으로 규명한 연구는 이번이 처음이다.
최시영 교수는 ”기존 2차원 소재 결함 관련 연구는 이론 중심이거나 단편적인 원자 구조를 확인하는 데 그쳤다“며, ”연구팀은 결함 형성 원인에 따른 특정 점 결함 요소 확인하고, 점 결함과 물성 변화의 관계를 원자 단위에서 통계적으로 분석한 통합 연구로서 의미를 지닌다“고 전했다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단과 과학기술정보통신부, 한국기초과학지원 연구원 국가연구시설장비진흥센터, 기초과학연구원의 지원으로 수행됐다.
■ 용어 설명
1. 2H-MoTe2: 몰리브덴 디텔루라이드화합물 반도체
2. 점 결함: 소재 결정 구조 내에 원자가 하나 비어있거나 추가되는 0차원 결함이다.
3. 비정질화: 원자(격자)의 장거리 규칙도가 존재하지 않는 상태
4. 구면 수차보정 주사투과전자현미경: Spherical aberration-corrected scanning transmission electron microscopy
-출처: POSTECH 연구성과
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