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스핀트로닉스: 에너지 효율적인 컴퓨팅의 미래
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스핀트로닉스가 컴퓨팅에 혁명을 일으킬 수 있는 방법
하드웨어 컴퓨팅의 세계는 점차 실리콘 칩이나 심지어 고전적인 바이너리 컴퓨팅 방식을 넘어서는 방향으로 나아가고 있습니다. 컴퓨터와 데이터 센터에 사용되는 일반적인 칩과 메모리는 점점 더 제작하기 어려워지고 있으며, 최신 세대의 트랜지스터는 크기가 불과 몇 나노미터에 불과하기 때문입니다.
또 다른 요인은 특히 AI 시스템에 대한 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 계속해서 증가함에 따라 에너지 소비가 문제가 되고 있다는 것입니다.
컴퓨팅 수요를 줄이거나 컴퓨팅 속도를 높이고 에너지 소모를 줄이기 위한 가장 두드러진 옵션으로 양자 컴퓨팅과 광자공학을 비롯하여 다양한 해결책이 제안되었습니다.
또 다른 방법은 스핀트로닉스로, 전류(전자의 흐름) 대신 전자의 스핀이라는 양자적 특성을 활용합니다.
과학자들은 스핀트로닉스를 매우 효율적으로 만들어 컴퓨팅 수요의 상당 부분을 대체할 수 있을 만큼 연구하고 있습니다.
한국과학기술연구원(KIST), 서울대학교, 군산대학교(한국), 연세대학교, 요하네스 구텐베르크 마인츠대학교(독일)의 연구진이 최근 발표한 과학 논문에 따르면, 스핀 손실을 자화로 다시 변환할 수 있으며, 이를 통해 스핀트로닉스 전자장치의 에너지 효율을 한층 더 높일 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다.
그들은 Nature Communications에 결과를 발표했습니다.1, 제목 아래 '자기 스핀 소산에 의해 구동되는 자화 스위칭".
중국과학원, 중국국가방사선연구소, 상하이기술대학교, 베이항대학교의 연구자들이 최근 발견한 것은 스핀트로닉스 소재의 불완전성을 이용하여 전자 장치를 더 빠르고, 더 똑똑하고, 더 효율적으로 만드는 방법이었습니다.
그들은 Nature Materials에 결과를 발표했습니다.2, 제목 아래 '궤도 홀 효과의 비전통적 스케일링".
스핀트로닉스의 장점 및 잠재적 응용 분야
트랜지스터와 같은 전자 부품은 전통적으로 실리콘으로 제작되며 반도체에 의존합니다. 이진수에서 0과 1 신호는 전류의 통과 또는 차단을 나타냅니다.
계산을 수행하는 또 다른 방법은 스핀트로닉스 장치를 사용하는 것인데, 이는 전류(전자의 흐름)가 아닌 전자의 스핀(근본적인 양자 특성)을 이용하여 작동합니다.
출처: 인사이트 IAS
데이터는 전자의 내장된 "위" 또는 "아래" 방향으로 상상할 수 있는 스핀 각운동량과 전자가 원자핵 주위를 어떻게 움직이는지 설명하는 궤도 각운동량 모두에 인코딩될 수 있습니다.
스핀은 0과 1 이상의 정보를 담고 있기 때문에 기존 전자 장치보다 원자 하나당 더 많은 데이터를 담을 수 있습니다.
Spintronics에는 몇 가지가 있습니다 기타 기존 전자 시스템에 비해 장점, 특히:
- 스핀을 훨씬 빠르게 변경할 수 있으므로 데이터가 더 빠릅니다.
- 전류를 생성하기 위해 전자 흐름을 유지하는 데 필요한 것보다 적은 전력으로 스핀을 변경할 수 있으므로 에너지 소비가 적습니다.
- 복잡한 반도체 재료 대신 단순한 금속을 사용할 수 있습니다.
- 스핀은 반도체 상태보다 휘발성이 낮아 데이터 저장이 더 안정적입니다.
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| 특색 | 전통적인 전자 제품 | 스핀 트로닉스 |
|---|---|---|
| 정보 운반자 | 전류(0 또는 1) | 전자 스핀(위/아래) |
| 에너지 효율 | 높은 전력 수요 | 낮은 전력 사용 |
| 속도 | 현재 흐름에 의해 제한됨 | 더 빠른 스핀 전환 |
| 소스 | 복합 반도체 | 단순 금속/산화물 |
| 데이터 안정성 | 휘발성 저장 | 안정적이고 휘발성이 없음 |
스핀트로닉스는 이미 하드 드라이브에 사용되고 있으며, 지난 10년 동안 데이터 저장 용량이 증가하는 데 기여했습니다.
"스핀은 전자의 양자역학적 특성으로, 전자에 의해 운반되는 작은 자석과 같아서 위나 아래를 가리킵니다.
우리는 전자의 스핀을 활용해 소위 스핀트로닉스 장치에서 정보를 전달하고 처리할 수 있습니다."
스핀트로닉스의 재료 문제 극복
이러한 장점에도 불구하고 스핀트로닉스는 아직 상업적으로 큰 주목을 받지 못하고 있습니다. 이는 부분적으로 재료 결함의 역할 때문입니다. 재료에 결함을 도입하면 필요한 전류를 줄여 메모리 비트에 데이터를 "기록"하는 것이 더 쉬워질 수 있습니다.
그러나 이러한 결함은 전기 저항을 증가시키고 스핀 홀 전도도를 감소시켜 스핀을 사용하여 데이터를 인코딩하는 것을 훨씬 더 어렵게 만듭니다.
해결책은 특성을 정밀하게 조절할 수 있는 전이 금속 산화물인 루테늄 스트론튬(SrRuO3)을 사용하는 것입니다.
맞춤형으로 설계된 장치와 정밀 측정 기술을 사용하여 재료의 결함을 신중하게 엔지니어링하면 스핀이 결함에 반응하는 방식이 바뀝니다.
"일반적으로 성능을 저하시키는 산란 과정은 실제로 궤도 각운동량의 수명을 늘려 궤도 전류를 증가시킵니다."
이는 기존의 스핀 기반 시스템과는 근본적으로 다릅니다. 이 실험에서 맞춤형 전도도 변조를 통해 스위칭 에너지 효율이 3배 향상되었습니다.
"이 연구는 이러한 장치 설계의 규칙을 근본적으로 바꿔놓았습니다. 재료적 결함에 맞서 싸우는 대신, 이제 우리는 결함을 활용할 수 있습니다."
스핀트로닉스를 활용한 에너지 효율적인 컴퓨팅
자기와 스핀
스핀은 전자 입자의 특성이므로, 연구자들이 스핀과 전자 소재의 자화 사이에 새로운 연관성을 발견하는 것은 놀라운 일이 아닐 수도 있습니다.
한국 연구진은 이러한 연관성을 연구하고 있었습니다. 전통적으로 전자 부품의 자화를 1과 0으로 전환하려면 자화 방향을 반전시키기 위해 큰 전류가 필요합니다. 이 과정은 스핀 손실을 초래하는데, 이는 전력 낭비와 효율 저하의 주요 원인으로 여겨져 왔습니다.
그들은 이러한 손실을 완화하고 스핀 소실을 줄이는 대신, 단일 강자성 금속과 반강자성 절연체를 결합하여 이를 활용하는 방안을 모색하고 있습니다.
출처: 자연 재료
출처: 자연 재료
스핀 전류
연구원들은 스핀 전류라고도 불리는 것에 초점을 맞췄습니다. 마그논.
출처: 허브페이지
그들은 자기결정 용이축(n)이 스핀 편극(μ)에 가장 가까울 때 스핀-마그논 변환 효율이 가장 높다는 것을 발견했습니다.
실제로 이는 스핀 손실이 물질의 자기 상태의 변화를 유도하는 데 필요한 에너지를 제공하는 데 사용되었음을 의미합니다.
출처: 자연 재료
현재 기술을 사용하여 확장 가능
이 방법은 기존 반도체 제조 공정과 호환되는 간단한 장치 구조를 채택합니다.
“지금까지 스핀트로닉스 분야는 스핀 손실을 줄이는 데만 집중해 왔지만, 우리는 손실을 에너지로 활용해 자화 스위칭을 유도함으로써 새로운 방향을 제시했습니다.”
대량 생산이 매우 실현 가능하며, 소형화와 고집적화에도 유리한데, 이는 전자 분야에서 보다 혁신적인 신설계의 도입을 크게 늦출 수 있는 요소입니다.
따라서 이러한 발견은 AI 반도체의 메모리와 컴퓨팅, 초저전력 메모리, 신경형 컴퓨팅, 확률 기반 컴퓨팅 장치에 빠르게 적용될 수 있을 것입니다.
이러한 분야가 이미 호황을 누리고 있기 때문에 이 기술은 엄청난 기회의 창구를 갖게 될 수 있습니다.
“AI 시대에 필수적인 초저전력 컴퓨팅 기술의 기반이 될 수 있는 초소형·저전력 AI 반도체 소자를 적극 개발해 나갈 계획입니다.”
맺음말
스핀트로닉스는 지금까지 하드 드라이브 기술에만 국한되어 있었지만, 전자의 스핀을 조작하고 사용하는 방법에 대한 이해가 높아짐에 따라 빠르게 변화하고 있습니다.
이는 새로운 유형의 전자 장치를 만들어낼 것입니다. 이 장치는 새로운 소형 칩에서 흔히 볼 수 있는 것처럼 훨씬 더 강력하지는 않지만, 더 에너지 효율적이고 제조가 더 쉽습니다. 두 가지 모두 에너지 소비가 AI 데이터 센터와 엣지 컴퓨팅(자율 주행 자동차나 로봇 공학 등)의 배치에서 점점 더 병목 현상이 되고 있기 때문에 중요한 점입니다.
스핀트로닉스 회사
1. 에버스핀 테크놀로지스
(MRAM )
에버스핀은 프리스케일(현재 NXP, 주식 티커는 NXPI)의 자회사로, MRAM 메모리 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 2016년에 분사하여 기업공개(IPO)를 실시했습니다.
Everspin은 Freescale의 경험을 계승하여 MRAM(Magnetoresistive Random-Access Memory) 기술의 선두주자로 간주됩니다. 2006년 최초로 MRAM 칩 상용화.
MRAM은 전류가 없어도 내용이 유지되는 메모리이므로, 중요 데이터가 손실될 위험이 없는 민감한 사용 사례에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
데이터 분석, 지상 및 외계 클라우드 컴퓨팅, 인공 지능(AI), 산업용 IoT를 포함한 Edge AI와 같은 광범위한 애플리케이션의 주도로 지속형 메모리 시장은 27.5년부터 2020년까지 연평균 성장률 2030%로 성장할 것으로 예상됩니다.
출처: 에버스핀
이 회사는 시장 규모가 7.4년까지 2027억 달러에 이를 것으로 추산합니다. 이 회사는 2021년 이후로 부채가 없고 자유 현금 흐름이 긍정적입니다.
Everspin MRAM 제품은 현재 작지만 성장하는 틈새 시장을 차지하고 있으며, 항공우주, 위성, 데이터 기록기, 환자 모니터링 장치 등 신뢰성이 중요한 시장에 서비스를 제공하고 있습니다.
출처: 에버스핀
칩셋, AI, 시냅스 시스템의 성장도 회사에 장기적인 활력소가 될 수 있습니다.
2. 엔비이코퍼레이션
(NVEC )
스핀트로닉스의 또 다른 선두주자, NVE는 1995년 MRAM 기술에 대한 첫 번째 특허 이후 이 기술을 연구해 왔습니다.. 스핀트로닉스를 생성합니다. 센서 절연체, 주로 자동차, 기어, 의료 기기, 전원 공급 장치 및 기타 산업용 장치의 측정 및 센서 시스템에 사용됩니다.
출처: NVE
이러한 점에서 NVE는 Everspin과는 다소 다른 범주에 속합니다. NVE는 틈새 시장(스핀트로닉스를 이용한 자력계)에서 강력한 입지를 갖춘 산업 기업인 반면, Everspin은 Intel, Qualcomm, Toshiba, Samsung과 같은 기업과 협력하고 경쟁하는 메모리/컴퓨팅 기업입니다. 이들 기업도 자체 MRAM 제품을 개발하고 있습니다.
투자자 프로필에 따라 주식의 매력도가 달라질 수 있는데, NVE 주식은 배당 수익률과 안전성을 추구하는 보수적인 투자자에게 더 매력적일 가능성이 높습니다.
참고 연구
1. Peng, S., Zheng, X., Li, S. et al. 궤도 홀 효과의 비전통적 스케일링. 냇ure 배우이알. (2025). https://doi.org/10.1038/s41563-025-02326-3
2. 최, WY., 하, JH., 정, MS. et al. 자기 스핀 소산에 의해 구동되는 자화 스위칭. 냇ure 코뮌착빙 16, 5859(2025). https://doi.org/10.1038/s41467-025-61073-w
