애물단지 열 활용하는 '열 컴퓨팅' 기술 개발
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애물단지 열 활용하는 '열 컴퓨팅' 기술 개발
  • 정 현 기자
  • 승인 2024.06.26 23:59
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- KAIST 김경민 교수팀, 미국 샌디아국립연구소 연구팀, 공동 연구
- 전기-열 상호작용이 강한 모트 전이 산화물 반도체 활용
- 전기 신호만 사용하던 컴퓨팅 기술 뛰어넘어 열 사용 컴퓨팅 기술 선보여
- 기존 CPU, GPU보다 백만분의 1 수준의 에너지만 사용해 최적화 문제 풀이 가능
- 논문, SCI급 저명 국제학술지 'Nature Materials' 게재

[위즈뉴스] 기존의 반도체 소자에서 열 발생은 피할 수 없는 현상이다. 이는 에너지 소모량을 증가시키고, 반도체의 정상적인 동작을 방해하기 때문에 문제가 됐다. 이 열의 발생을 최소화하는 것이 기존 반도체 기술의 관건이었다.

최근 국내 연구진이 주도한 국제공동연구팀이 이렇게 애물단지로 여겨지던 열을 오히려 컴퓨팅에 활용하는 방법을 고안해 화제가 되고 있다. 

KAIST(총장 이광형)는 25일, 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 미국 샌디아 국립 연구소(Sandia National Laboratory)의 수하스 쿠마르(Suhas Kumar) 박사팀과 공동 연구를 통해 산화물 반도체의 열-전기 상호작용에 기반하는 열 컴퓨팅(Thermal computing) 기술 개발에 성공했다고 밝혔다.

왼쪽부터 김경민 교수, 김광민 박사과정생, 인재현 박사, 이영헌 박사과정생 / 사진=KAIST

이번 연구 결과를 담은 논문은 재료과학 분야의 SCI급 저명 국제학술지 '네이처 머티리얼즈(Nature Materials, Impact factor=41.2)' 6월 18일 자에 온라인에 게재됐다.

논문명은 'Mott Neurons with Dual Thermal Dynamics for Spatiotemporal Computing'이며, KAIST 김경민 교수와 샌디아 국립연구소 수하스 쿠마르 박사가 공동 교신저자로, KAIST 김광민 박사과정생, 인재현 박사, 이영현 박사과정생이 공동 제1저자로 참여했다. 

"기존에 버려지던 열을 컴퓨팅에 활용할 수 있다는 개념을 최초 제안한 것"

연구팀의 김경민 교수는 “단순히 전기 신호만 사용하던 컴퓨팅 기술은 이제 한계에 이르렀으며, 열은 저장할 수 있고, 전달할 수 있는 특성이 있어 이를 잘 활용할 수만 있다면 컴퓨팅에서 매우 유용하게 쓰일 수 있다”며 “이번 연구의 의미는 기존에는 버려지던 열을 컴퓨팅에 활용할 수 있다는 개념을 최초로 제안한 데 있다”고 말했다.

국제학술지 'Nature Materials' 최신호에 게재된 해당 논문

연구팀은 전기-열 상호작용이 강한 모트 전이 (Mott transition) 반도체를 활용했으며, 이 반도체 소자에 열 저장 및 열전달 기능을 최적화해 열을 이용하는 컴퓨팅을 구현했다. 모트 전이 반도체란 온도에 따라 전기적 특성이 부도체에서 도체로 변하는 전기-열 상호작용이 강한 반도체 소자를 말한다.

이렇게 개발된 열 컴퓨팅 기술은 기존의 CPU, GPU와 같은 디지털 프로세서보다 1,000,000(백만)분의 1 수준의 에너지만으로 경로 찾기 등과 같은 복잡한 최적화 문제를 풀 수 있었다.

이번 연구에서는 낮은 열전도도와 높은 비열을 가지고 있는 폴리이미드 기판 상에 모트 전이 반도체 소자를 제작하여, 모트 전이 반도체 소자에서 발생한 열이 폴리이미드 기판에 저장이 될 수 있도록 하였다.

이렇게 저장된 열은 일정 시간 동안 유지되며 시간적 정보 역할을 하였다. 또한, 이 열은 공간적으로도 이웃 소자로 전파되게 되는데, 이는 공간적 정보 역할을 하였다. 이처럼 열 정보를 시공간적으로 활용할 수 있었으며, 이를 활용하여 컴퓨팅을 수행할 수 있었다. 

폴리이미드란 우수한 기계적 강도, 유연성, 내열성을 가진 폴리머 소재로, 디스플레이, 태양전지, 메모리 등에 다양하게 활용되고 있다.

동적 열 상호작용이 가능한 유연한 기판에 통합된 NbO2 기반의 모트 전이 소자 / 자료이미지=KAIST

연구팀의 김경민 교수는 “열 컴퓨팅 기술을 활용하면 뉴런과 같은 신경계의 복잡한 신호도 매우 간단히 구현할 수 있으며, 또한 고차원의 최적화 문제를 기존의 반도체 기술을 바탕으로 효과적으로 해결할 수 있어 양자 컴퓨팅의 현실적인 대안이 될 수 있다”고 말했다. 

이번 연구는 한국연구재단과 나노종합기술원, KAIST의 지원을 받아 수행됐다. 



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