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한양대 2차원 반도체 광메모리 개발, 뉴로모픽 AI 반도체 연구 주목
AI 상세 요약
- 한양대 융합전자공학부 유호천 교수 연구팀이 한국기계연구원, 성균관대와 함께 차세대 광메모리 소자를 개발했다고 2일 밝혔다.
- 소자 소재는 2차원 반도체인 이황화텅스텐(WS₂)이며, 빛을 감지하면서 이전 자극을 기억하는 '광멤리스터' 구조다.
- 2차원 반도체는 원자 수준으로 얇고 광학 특성이 좋다. 하지만 두께를 원자층 단위로 맞추면서 넓은 면적에서 균일한 특성을 얻기는 어려웠다.
- 연구팀은 플라즈마 기반 합성 공정과 반응성 이온 식각을 결합해 이 문제를 풀었다.
- 6인치 웨이퍼 위 텅스텐 박막을 WS₂로 합성한 뒤 식각 조건을 조절해 두께를 5층에서 2층까지 정밀하게 제어했다.
- 초기 박막의 표면 거칠기가 결정 구조와 식각 균일성에 영향을 준다는 점도 확인했다.
- 제작한 소자는 빛을 받으면 그 영향을 전기적 상태로 저장했다. 반복 조사 시 지속 시간과 입력 간격에 따라 광전류가 달라졌고, 외부 읽기 전압 없이도 반응이 나타났다.
- 4층 WS₂ 소자는 네 차례 빛 자극으로 만들 수 있는 16가지 입력 조합을 서로 다른 전류 상태로 구분했다.
- 빛의 세기뿐 아니라 입력 순서와 시간 간격까지 소자에 반영된다는 의미다.
- 소자 특성을 반영한 리저버 컴퓨팅 모델로 AI 연산 성능도 검증했다. 층수에 따라 단기·장기 기억 응답이 달라져 두께로 기억 특성을 설계할 가능성도 제시했다.
- 연구는 한국기계연구원 기관사업, 산업통상자원부 K-CHIPS 사업, 과기정통부·한국연구재단 등의 지원을 받았다.
- 결과는 'Advanced Functional Materials'에 게재 승인됐다. 아직 실험실 단계의 기초 연구이며 상용화 일정은 기사에 언급되지 않았다.
AI 분석
분석 기준: 원문 URL 기반 Claude 요약 시도
이번 소식은 대학 중심의 소재·소자 연구 성과입니다. 기사에는 특정 기업의 참여나 양산 계획, 계약이 없어 단기 실적이나 주가로 연결되기는 어렵습니다. 다만 뉴로모픽·차세대 메모리 같은 장기 기술 테마의 관심도를 높이는 재료로는 볼 수 있습니다.
조건부로 보면, 이런 기술이 장기간 검증되어 대면적 공정과 호환되고 수율·비용 문제까지 해결된다면 메모리·파운드리·반도체 장비 업종에 간접적으로 의미가 생길 수 있습니다. 반대로 상용화까지 시간이 길고 기존 HBM, DRAM, 첨단 패키징 중심의 AI 반도체 흐름을 당장 바꾸기는 어렵습니다.
관련 종목은 직접 수혜주가 아니라 기술 테마상 간접 연관 종목으로 보는 것이 적절합니다. 투자 판단에는 기업의 공식 발표, 공동연구나 기술이전 여부, 실적 연결 가능성을 별도로 확인해야 합니다. 현재가·목표가·PER·PBR은 이번 작성 과정에서 실시간 확인이 불가능해 null로 두었습니다.
관련 종목과 뉴스 영향도
현재가는 저장된 일봉 종가 · 지표는 저장 출처 기준
삼성전자
005930
중립
뉴스 영향도
★☆☆☆☆ 1/5
장기 기술 테마 간접 연관
현재가
229,000원
PER
12.10배
PBR
1.50배
저장지표 기준 · 지표 출처: Gemini Search + FinanceDataReader · 확인: 2026-11-03 08:45
SK하이닉스
000660
중립
뉴스 영향도
★☆☆☆☆ 1/5
장기 차세대 메모리 테마 간접 연관
현재가
1,472,000원
PER
15.20배
PBR
2.10배
저장지표 기준 · 지표 출처: Gemini Search + FinanceDataReader · 확인: 2026-11-03 08:45
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