단국대학교 융합반도체공학과 홍웅기 교수 연구팀이 지난 6월 16일, 차세대 인공지능(AI) 반도체의 핵심 부품으로 꼽히는 '저항변화메모리(RRAM)'의 신뢰성을 획기적으로 높이는 공정 기술을 개발하는 데 성공했다. 이번 연구는 그동안 RRAM 상용화의 가장 큰 걸림돌이었던 동작 불안정 문제를 해결했다는 점에서, 인간의 뇌 신경망을 모방한 '뉴로모픽' 컴퓨팅 시대를 앞당길 중요한 전환점으로 평가받고 있다. 홍 교수팀이 확보한 이 기술은 전력 소모는 극도로 낮추면서도 연산 효율은 극대화해야 하는 미래형 AI 반도체 생산의 필수 기반이 될 것으로 전망된다.

현재 우리가 사용하는 컴퓨터는 데이터를 저장하는 곳과 계산하는 곳이 따로 떨어져 있어 에너지가 많이 들고 속도도 느리다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 RRAM이다. RRAM은 전기가 흐르는 통로의 '저항' 값을 바꾸는 방식으로 정보를 기억하는데, 마치 조명의 밝기를 조절하는 다이얼 스위치처럼 작동한다. 하지만 그동안은 이 스위치가 제멋대로 움직이거나 신호가 일정하지 않은 '신뢰성' 문제가 발목을 잡았다. 단국대 연구팀은 새로운 공정 기술을 통해 이 스위치가 아주 정확하고 안정적으로 작동하도록 만드는 데 성공했다고 밝혔다.

기존 한계 뛰어넘은 RRAM, AI 반도체의 '두뇌' 된다

단국대학교 측 설명에 따르면, 이번에 개발된 기술은 저전력 AI 반도체와 뉴로모픽 컴퓨팅 소자의 완성도를 높이는 데 결정적인 역할을 할 것으로 보인다. 뉴로모픽 컴퓨팅이란 인간의 뇌가 수많은 신경세포를 통해 복잡한 정보를 한꺼번에 처리하는 방식을 흉내 낸 기술이다. 이 기술이 실현되려면 아주 작은 크기에서도 안정적으로 정보를 전달하는 메모리 소자가 필요한데, 홍웅기 교수팀이 RRAM의 동작 안정성을 크게 향상시킴으로써 이 과제를 해결한 것이다. 연구팀은 이번 성과가 단순히 이론에 그치지 않고 실제 산업 현장에서 활용 가능한 공정 기술이라는 점을 강조했다.

반도체 업계에서는 이번 연구 결과를 두고 차세대 먹거리 확보를 위한 중요한 이정표가 마련됐다고 보고 있다. 특히 최근 AI 열풍으로 반도체 수요는 폭발하고 있지만, 2025년 기준 반도체 업계 평균 영업이익률이 -0.2%에 머물 정도로 기존 방식의 경쟁은 한계에 다다른 상태다. 이런 상황에서 홍 교수팀의 RRAM 기술은 새로운 부가가치를 창출할 수 있는 돌파구가 될 수 있다. 업계 관계자들은 이 기술이 상용화될 경우, 스마트폰이나 로봇처럼 전력이 한정된 기기에서도 고성능 AI 기능을 자유롭게 쓸 수 있는 환경이 조성될 것으로 내다봤다.

글로벌 R&D 경쟁 속 한국의 위상과 경제적 맥락

이번 성과는 한국이 국가적 차원에서 연구개발(R&D)에 막대한 공을 들이고 있는 시점에 나왔다는 점에서 더욱 주목받는다. 2023년 기준 한국의 GDP 대비 R&D 지출 비중은 4.94%로, 미국(3.45%)이나 일본(3.44%) 등 주요 선진국을 크게 앞지르며 세계 최고 수준을 유지하고 있다. 이러한 과감한 투자가 대학 연구실에서의 핵심 기술 개발로 이어지며 국가 경쟁력을 뒷받침하고 있는 셈이다. 홍웅기 교수팀의 연구는 이러한 국가적 기술 투자 전략이 실제적인 기술적 도약으로 결실을 맺은 대표적인 사례로 꼽힌다.

경제 지표 면에서도 현재 반도체 기술에 대한 기대감은 시장에 고스란히 반영되어 있다. 2026년 6월 17일 기준, 코스피 지수는 전일 대비 2.11% 상승한 8,726.60을 기록하며 강력한 상승세를 보였다. 반면 코스닥 지수는 1,018.68로 다소 주춤한 모습이지만, 기술 중심의 반도체 업종에 대한 투자자들의 관심은 여전히 뜨겁다. 특히 반도체 업종의 영업이익률이 평균 -0.2%로 저조한 상황임에도 불구하고, 단국대와 같은 대학의 원천 기술 확보 소식은 미래 성장 동력에 대한 시장의 신뢰를 유지시키는 역할을 하고 있다.

뉴로모픽 컴퓨팅, 이제는 현실의 영역으로

연구팀이 개발한 공정 기술은 RRAM 소자의 신뢰성을 높여 AI가 데이터를 처리할 때 생기는 오류를 최소화하는 데 초점을 맞췄다. 기존의 RRAM은 동작할 때마다 성능이 들쭉날쭉하거나 수명이 짧은 문제가 있었으나, 단국대 홍웅기 교수팀은 공정 과정에서의 미세한 조정으로 이를 안정화했다. 이는 마치 고르지 못한 비포장도로를 매끄러운 고속도로로 닦아 놓은 것과 같다. 이 고속도로 위를 달리는 데이터들은 더 빠르고 정확하게 이동할 수 있게 되었고, 결과적으로 AI 반도체의 전체적인 성능 향상으로 이어진다.

이러한 기술적 진보는 단순히 성능 좋은 메모리를 만드는 것을 넘어, 컴퓨터의 설계 방식 자체를 바꾸는 뉴로모픽 컴퓨팅의 실현을 가능하게 한다. 자료에 따르면 뉴로모픽 소자는 기존 방식보다 전력 효율이 수십 배 이상 높아질 수 있어, 탄소 배출 절감과 같은 환경적 측면에서도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 분석된다. 대학 연구실에서 시작된 작은 공정의 변화가 거대한 산업 생태계와 지구 환경에까지 영향을 미칠 수 있는 셈이다. 홍 교수는 이번 기술이 저전력 AI 반도체 분야에서 독보적인 경쟁력을 확보하는 밑거름이 될 것이라고 설명했다.

향후 단국대 연구팀은 개발된 RRAM 기술의 상용화 가능성을 검토하고, 이를 실제 AI 칩에 이식하기 위한 추가 연구를 이어갈 계획이다. 전 세계가 AI 주도권을 잡기 위해 총력전을 벌이는 가운데, 이번 성과가 한국 반도체 산업이 메모리 강국을 넘어 시스템 반도체와 뉴로모픽 분야에서도 정점에 서는 계기가 될지 주목된다. 시장 전문가들은 이번 기술 개발 소식이 전해진 이후 관련 장비 및 소재 기업들의 행보에도 큰 변화가 있을 것으로 보고 있으며, 기업들과의 공동 연구 및 기술 이전 여부가 다음 관전 포인트가 될 것으로 예고했다.

단국대학교 융합반도체공학과 홍웅기 교수 연구팀이 지난 6월 16일, 차세대 인공지능(AI) 반도체의 핵심 부품으로 꼽히는 '저항변화메모리(RRAM)'의 신뢰성을 획기적으로 높이는 공정 기술을 개발하는 데 성공했다. 이번 연구는 그동안 RRAM 상용화의 가장 큰 걸림돌이었던 동작 불안정 문제를 해결했다는 점에서, 인간의 뇌 신경망을 모방한 '뉴로모픽' 컴퓨팅 시대를 앞당길 중요한 전환점으로 평가받고 있다. 홍 교수팀이 확보한 이 기술은 전력 소모는 극도로 낮추면서도 연산 효율은 극대화해야 하는 미래형 AI 반도체 생산의 필수 기반이 될 것으로 전망된다.

현재 우리가 사용하는 컴퓨터는 데이터를 저장하는 곳과 계산하는 곳이 따로 떨어져 있어 에너지가 많이 들고 속도도 느리다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 RRAM이다. RRAM은 전기가 흐르는 통로의 '저항' 값을 바꾸는 방식으로 정보를 기억하는데, 마치 조명의 밝기를 조절하는 다이얼 스위치처럼 작동한다. 하지만 그동안은 이 스위치가 제멋대로 움직이거나 신호가 일정하지 않은 '신뢰성' 문제가 발목을 잡았다. 단국대 연구팀은 새로운 공정 기술을 통해 이 스위치가 아주 정확하고 안정적으로 작동하도록 만드는 데 성공했다고 밝혔다.

기존 한계 뛰어넘은 RRAM, AI 반도체의 '두뇌' 된다

단국대학교 측 설명에 따르면, 이번에 개발된 기술은 저전력 AI 반도체와 뉴로모픽 컴퓨팅 소자의 완성도를 높이는 데 결정적인 역할을 할 것으로 보인다. 뉴로모픽 컴퓨팅이란 인간의 뇌가 수많은 신경세포를 통해 복잡한 정보를 한꺼번에 처리하는 방식을 흉내 낸 기술이다. 이 기술이 실현되려면 아주 작은 크기에서도 안정적으로 정보를 전달하는 메모리 소자가 필요한데, 홍웅기 교수팀이 RRAM의 동작 안정성을 크게 향상시킴으로써 이 과제를 해결한 것이다. 연구팀은 이번 성과가 단순히 이론에 그치지 않고 실제 산업 현장에서 활용 가능한 공정 기술이라는 점을 강조했다.

반도체 업계에서는 이번 연구 결과를 두고 차세대 먹거리 확보를 위한 중요한 이정표가 마련됐다고 보고 있다. 특히 최근 AI 열풍으로 반도체 수요는 폭발하고 있지만, 2025년 기준 반도체 업계 평균 영업이익률이 -0.2%에 머물 정도로 기존 방식의 경쟁은 한계에 다다른 상태다. 이런 상황에서 홍 교수팀의 RRAM 기술은 새로운 부가가치를 창출할 수 있는 돌파구가 될 수 있다. 업계 관계자들은 이 기술이 상용화될 경우, 스마트폰이나 로봇처럼 전력이 한정된 기기에서도 고성능 AI 기능을 자유롭게 쓸 수 있는 환경이 조성될 것으로 내다봤다.

글로벌 R&D 경쟁 속 한국의 위상과 경제적 맥락

이번 성과는 한국이 국가적 차원에서 연구개발(R&D)에 막대한 공을 들이고 있는 시점에 나왔다는 점에서 더욱 주목받는다. 2023년 기준 한국의 GDP 대비 R&D 지출 비중은 4.94%로, 미국(3.45%)이나 일본(3.44%) 등 주요 선진국을 크게 앞지르며 세계 최고 수준을 유지하고 있다. 이러한 과감한 투자가 대학 연구실에서의 핵심 기술 개발로 이어지며 국가 경쟁력을 뒷받침하고 있는 셈이다. 홍웅기 교수팀의 연구는 이러한 국가적 기술 투자 전략이 실제적인 기술적 도약으로 결실을 맺은 대표적인 사례로 꼽힌다.

경제 지표 면에서도 현재 반도체 기술에 대한 기대감은 시장에 고스란히 반영되어 있다. 2026년 6월 17일 기준, 코스피 지수는 전일 대비 2.11% 상승한 8,726.60을 기록하며 강력한 상승세를 보였다. 반면 코스닥 지수는 1,018.68로 다소 주춤한 모습이지만, 기술 중심의 반도체 업종에 대한 투자자들의 관심은 여전히 뜨겁다. 특히 반도체 업종의 영업이익률이 평균 -0.2%로 저조한 상황임에도 불구하고, 단국대와 같은 대학의 원천 기술 확보 소식은 미래 성장 동력에 대한 시장의 신뢰를 유지시키는 역할을 하고 있다.

뉴로모픽 컴퓨팅, 이제는 현실의 영역으로

연구팀이 개발한 공정 기술은 RRAM 소자의 신뢰성을 높여 AI가 데이터를 처리할 때 생기는 오류를 최소화하는 데 초점을 맞췄다. 기존의 RRAM은 동작할 때마다 성능이 들쭉날쭉하거나 수명이 짧은 문제가 있었으나, 단국대 홍웅기 교수팀은 공정 과정에서의 미세한 조정으로 이를 안정화했다. 이는 마치 고르지 못한 비포장도로를 매끄러운 고속도로로 닦아 놓은 것과 같다. 이 고속도로 위를 달리는 데이터들은 더 빠르고 정확하게 이동할 수 있게 되었고, 결과적으로 AI 반도체의 전체적인 성능 향상으로 이어진다.

이러한 기술적 진보는 단순히 성능 좋은 메모리를 만드는 것을 넘어, 컴퓨터의 설계 방식 자체를 바꾸는 뉴로모픽 컴퓨팅의 실현을 가능하게 한다. 자료에 따르면 뉴로모픽 소자는 기존 방식보다 전력 효율이 수십 배 이상 높아질 수 있어, 탄소 배출 절감과 같은 환경적 측면에서도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 분석된다. 대학 연구실에서 시작된 작은 공정의 변화가 거대한 산업 생태계와 지구 환경에까지 영향을 미칠 수 있는 셈이다. 홍 교수는 이번 기술이 저전력 AI 반도체 분야에서 독보적인 경쟁력을 확보하는 밑거름이 될 것이라고 설명했다.

향후 단국대 연구팀은 개발된 RRAM 기술의 상용화 가능성을 검토하고, 이를 실제 AI 칩에 이식하기 위한 추가 연구를 이어갈 계획이다. 전 세계가 AI 주도권을 잡기 위해 총력전을 벌이는 가운데, 이번 성과가 한국 반도체 산업이 메모리 강국을 넘어 시스템 반도체와 뉴로모픽 분야에서도 정점에 서는 계기가 될지 주목된다. 시장 전문가들은 이번 기술 개발 소식이 전해진 이후 관련 장비 및 소재 기업들의 행보에도 큰 변화가 있을 것으로 보고 있으며, 기업들과의 공동 연구 및 기술 이전 여부가 다음 관전 포인트가 될 것으로 예고했다.