연구
< (왼쪽부터) 기계공학과 이봉재 교수, 김동민 박사과정, 한국기계연구원 임미경 박사 >
최근 반도체 소자의 소형화로 인해 과열점(hot spot)에서 발생한 열이 효과적으로 분산되지 않아 소자의 신뢰성과 내구성이 저하되고 있다. 기존의 열관리 기술만으로는 심각해지는 발열 문제를 관리하는 데 한계가 있으며, 소자가 더욱 집적화됨에 따라 전통적 열관리 기술에서 탈피해 극한 스케일에서의 열전달 현상에 대한 근본적 이해를 바탕으로 한 접근이 필요하다. 기판 위에 증착된 금속 박막에서 발생하는 표면파에 의한 새로운 열전달 방식을 발견해 해결책을 제시하여 화제다.
우리 대학 기계공학과 이봉재 교수 연구팀이 세계 최초로 기판 위에 증착된 금속 박막에서 ‘표면 플라즈몬 폴라리톤’에 의해 발생하는 새로운 열전달 모드를 측정하는 데 성공했다고 밝혔다.
☞ 표면 플라즈몬 폴라리톤: 유전체와 금속의 경계면의 전자기장과 금속 표면의 자유 전자가 집단적으로 진동하는 유사 입자들이 강하게 상호작용한 결과로, 금속 표면에 형성되는 표면파(surface wave)를 의미한다.
연구팀은 나노 스케일 두께의 금속 박막에서 열확산을 개선하기 위해 금속과 유전체 경계면에서 발생하는 표면파인 표면 플라즈몬 폴라리톤을 활용했다. 이 새로운 열전달 모드는 기판에 금속 박막을 증착하면 발생하기 때문에, 소자 제작과정에 활용성이 높으며 넓은 면적에 제작이 가능하다는 장점이 있다. 연구팀은 반경이 약 3cm인 100나노미터 두께의 티타늄 박막에서 발생하는 표면파에 의해 열전도도가 약 25% 증가함을 보였다.
< 그림 1. 티타늄 박막의 열전도도 측정 원리에 대한 개략도와 티타늄 박막의 표면 플라즈몬 폴라리톤 열전도도 측정 결과 >
연구를 주도한 이봉재 교수는 "이번 연구의 의의는 공정난이도가 낮은 기판 위에 증착된 금속 박막에서 일어나는 표면파에 의한 새로운 열전달 모드를 세계 최초로 규명한 것으로, 이는 초고발열 반도체 소자 내 과열점 바로 근처에서 효과적으로 열을 분산시킬 수 있는 나노스케일 열 분산기(heat spreader)로 응용 가능하다ˮ고 말했다.
연구팀의 연구는 나노스케일 두께의 박막에서 열을 평면 방향으로 빠르게 분산시키는데 적용될 수 있다는 점에서 향후 고성능 반도체 소자 개발에 시사하는 바가 크다. 특히, 나노스케일 두께에서는 경계 산란에 의해 박막의 열전도도가 감소하는데, 연구팀이 규명한 이 새로운 열전달 모드는 오히려 나노스케일 두께에서 효과적인 열전달을 가능하게 해 반도체 소자 단위 열관리의 근본적인 문제를 해결해 줄 것으로 기대된다.
이번 연구는 국제학술지 `피지컬 리뷰 레터스(Physical Review Letters)'에 지난 4월 26일 字에 온라인 게재됐으며, 편집자 추천 논문(Editors' Suggestion)에 선정됐다. 한편 이번 연구는 한국연구재단의 기초연구실 지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
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연구 ‘스마트 출입문’ 반도체로 저장공간 크게 늘린다
스마트폰부터 대규모 인공지능(AI) 서버에 이르기까지 현대 사회의 디지털 정보는 대부분 낸드플래시(NAND Flash) 메모리*에 저장된다. 우리 대학 연구진이 더 많은 정보를 더 작은 공간에 담아야 하는 차세대 반도체의 한계를 넘어설 수 있는 혁신 기술을 개발했다. 이번 기술은 초고용량 메모리 구현을 앞당길 핵심 원천기술로 기대된다. *낸드플래시 메모리: 스마트폰 사진·영상·앱 등을 저장하는 스마트폰·SSD 등의 저장장치에 사용되는 반도체로, 전원이 꺼져도 데이터가 사라지지 않는 비휘발성 메모리 우리 대학은 전기및전자공학부 조병진 교수 연구팀이 머리카락보다 얇은 반도체 층에 새로운 소재를 적용해, 전자의 이동을 상황에 따라 선택적으로 제어하는 ‘스마트 출입문’ 구조를 구현함으로써 3차원 V-낸드(3D V-NAND) 메모리*의 고집적화 한계를 극복했다고 20일 밝혔다. *3차원 V-낸드: 기존 메모리 셀을 평면(
2026-03-20 -
연구 나만을 위한 ‘영혼의 단짝’ AI 반도체 ‘소울메이트’ 세계 최초 개발
우리가 일상적으로 사용하는 챗GPT(ChatGPT)와 같은 거대 언어 모델(LLM)은 수많은 질문에 능숙하게 답하지만, 정작 사용자의 사소한 습관이나 이전 대화 맥락등은 알지 못한다. 인공지능이 생활 깊숙이 들어왔음에도 여전히 ‘남’처럼 느껴지는 이유다. 우리 대학 연구진이 이러한 한계를 넘어 사용자의 말투와 취향, 감정까지 실시간으로 배우고 닮아가는, 이른바 ‘영혼의 단짝’ 같은 인공지능 반도체를 세계 최초로 개발했다. 우리 대학은 인공지능반도체대학원 유회준 교수 연구팀이 사용자의 특성에 맞춰 스스로 진화하는 개인 맞춤형 거대 언어 모델(LLM) 가속기‘소울메이트(SoulMate)’를 개발했다고 17일 밝혔다. 이번 기술은 기존의 ‘모두를 위한 AI’를 넘어 사용자의 대화 스타일과 선호도를 학습해 반응하는 ‘나만을 위한 초개인화 AI’ 시대를 앞당길 핵심 반도체 기술로
2026-03-17 -
연구 ‘사포’로 반도체를 깎았더니...AI 반도체 가공 새 길 열다
스마트폰과 인공지능(AI) 서비스의 성능과 안정성은 반도체 표면을 얼마나 고르고 정밀하게 가공하느냐에 달려 있다. 우리 대학 연구진은 일상에서 흔히 사용하는 ‘사포’의 개념을 나노 기술로 확장해, 반도체 표면을 원자 수준까지 균일하게 가공할 수 있는 새로운 기술을 개발했다. 이 기술은 고대역폭 메모리(HBM) 등 첨단 반도체 공정에서 표면 품질과 가공 정밀도를 크게 향상시킬 수 있는 가능성을 보여준다. 우리 대학은 기계공학과 김산하 교수 연구팀이 머리카락보다 수만 배 가는 탄소나노튜브를 연마재로 활용한 ‘나노 사포’를 개발했다고 11일 밝혔다. 이 기술은 기존 반도체 제조 공정보다 표면을 더 정밀하게 가공하면서도, 공정 과정에서 발생하는 환경 부담을 줄일 수 있는 새로운 평탄화 기술이다. 사포는 표면을 문질러 매끄럽게 만드는 익숙한 도구지만, 반도체와 같이 극도로 정밀한 표면 가공이 필요한 분야에는 적용이 쉽지 않았다. 이는 일반
2026-02-11 -
연구 엔비디아보다 2.1배 빠른 유튜브 추천...‘버벅임’없앴다
유튜브 영상 추천이나 금융 사기 탐지처럼 사람 사이의 복잡한 관계를 빠르게 분석하는 핵심 AI 기술로 ‘그래프 신경망(GNN, Graph Neural Network)’이 있다. 여기서 말하는 그래프는 우리가 떠올리는 그래프 그림이 아니라, 사람과 사람 사이의 연결 관계를 뜻한다. 우리 대학 연구진은 엔비디아보다 추천 속도는 2.1배 빠르고, 지연은 줄이며, 전력 소모까지 낮춘 AI 반도체 기술 ‘오토GNN(AutoGNN)’을 개발해 주목받고 있다. 우리 대학은 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀이 그래프 신경망 기반 인공지능의 추론 속도를 획기적으로 높일 수 있는 AI 반도체 기술 ‘오토GNN’을 세계 최초로 개발했다고 5일 밝혔다. 연구팀은 서비스 지연의 주된 원인이 인공지능 추론 이전 단계인 그래프 전처리(Graph Preprocessing) 과정에 있음을 밝혀냈다. 이 과정은 전체 계산 시간의 70~90%를
2026-02-05 -
연구 1%의 벽 넘었다… 친환경 초소형 반도체 밝기 18배 향상
TV, 스마트폰, 조명처럼 빛을 내는 반도체는 우리 일상 곳곳에 쓰이고 있다. 하지만 친환경 반도체를 만들기 위해서는 아직 넘어야 할 기술적 장벽이 많다. 특히 머리카락 굵기(약 10만 나노미터)보다 수만 배 작은 크기의 나노 반도체는 이론적으로는 밝은 빛을 낼 수 있지만, 실제로는 빛이 거의 나지 않는 문제가 있었다. 우리 대학 연구진이 이 한계를 해결할 수 있는 새로운 표면 제어 기술을 개발했다. 우리 대학은 신소재공학과 조힘찬 교수 연구팀이 차세대 친환경 반도체 소재로 주목받는 나노 반도체 입자인 인듐 포스파이드(InP)* 매직 사이즈 나노결정(Magic-Sized Clusters, MSC)의 표면을 원자 수준에서 제어하는 원천 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. *인듐 포스파이드(InP): 인듐(In)과 인(P)으로 만든 화합물 반도체 물질로 카드뮴 같은 환경 유해 물질을 쓰지 않은 친환경 반도체 소재 연구팀이 주목한 소재는 ‘매직 사이즈 나노결정&rsquo
2026-01-14