빛이나 적외선과 같은 테라헤르츠(THz) 전자기파를 3만 배 이상 증폭시킬 수 있는 기술이 개발됐다. 물리 모델을 바탕으로 인공지능(AI)과 결합한 이 기술은 6G 통신용 주파수의 상용화를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다.

UNIST(총장 이용훈) 물리학과 박형렬 교수팀은 미국 테네시대학교 이준수 교수팀, 미국 오크리지 국립 연구소 윤미나 교수팀과 함께 6G 통신용 THz 나노공진기의 최적화 기술을 개발했다. 슈퍼컴퓨터로도 오래 걸리던 작업을 물리 이론 모델 기반의 AI 학습으로 개인 컴퓨터에서도 쉽게 설계 가능하도록 만들었다.

연구팀은 THz 전자기파 투과 실험으로 새로 개발한 나노공진기의 효율을 분석했다. 일반 전자기파가 만드는 전기장과 비교했을 때, 3만 배 이상 증폭된 전기장을 발생시킬 수 있었다. 이는 지금까지 학계에 보고된 THz 나노공진기에 비해 300% 이상 효율이 향상된 결과다.

지금까지는 광 시뮬레이션과 AI를 합해 최적의 설계법을 찾아내는 ‘AI 역설계 기술’이 사용됐다. 주로 가시광이나 적외선 영역에서 작동하는 광소자 빛에너지를 전기에너지로 변환하는 소자를 설계했다.

박형렬 교수는 “AI 역설계 기술에선 파장의 십분의 일이나 백분의 일 크기의 광소자 구조를 주로 설계했다”며 “하지만 6G 통신의 주파수인 0.075∼0.3 THz 영역의 파장에 비해 백만분의 일 만큼 작아 적용이 어려웠다”고 덧붙였다.

6G 주파수에 작동하는 나노공진기를 설계할 경우 고성능 컴퓨터를 이용해도 한 번의 시뮬레이션을 위해 수십 시간이 소요된다. 즉, 기존에 알려진 역설계 방법을 이용해 하나의 소자를 최적화하려면 수백 년의 시간이 소요될 수 있다.

연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 물리학 이론 모델을 이용해 AI 역설계 방법과 결합해 THz 영역의 나노공진기를 새로 설계했다. 개인용 컴퓨터 사양으로도 40시간 이내에 소자를 최적화할 수 있었다.

제 1저자 이형택 연구원은 “이번 연구를 통해 최적화된 나노공진기는 초정밀 검출기뿐만 아니라 극미량 분자 감지 센서, 볼로미터 연구 등에도 활용될 수 있다”며 “연구에 적용된 방법론은 특정 나노 구조물에만 국한되지 않으며 여러 파장이나 구조의 물리 이론 모델 함께 다양한 연구에 활용될 수 있다”고 설명했다.

박형렬 물리학과 교수는 “이번 연구의 핵심은 물리 현상을 이해해 AI를 이용한 기술의 효율을 향상시킨 것이다”며 “AI가 모든 문제를 해결해 줄 수 있을 것 같지만 물리 현상을 먼저 잘 이해하는 것이 여전히 중요하다”고 덧붙였다.

이번 연구는 세계적 권위의 국제학술지인 나노 레터스(Nano Letters)에 12월7일 온라인 게재됐다. 연구 수행은 과학기술정보통신부 한국연구재단(NRF), 정보통신기획평가원의 글로벌 핵심인재 양성사업, 대학ICT연구센터지원사업(IITP), 울산과학기술원 A.I. 보급 및 확산 지원사업의 지원을 받아서 이뤄졌다.