AI 기술이 반도체 칩의 '열 문제'를 해결할 새로운 실마리를 제시했다.

국립한밭대학교 신소재공학과 조훈휘 교수 연구팀이 수행한 논문이 국제 저명학술지 'Case Studies in Thermal Engineering(IF 6.4, JCR 상위 7%)'에 게재됐다. 이번 연구는 시스템온칩(System-on-Chip, SoC)의 복잡한 발열 구조를 AI 기반 분석으로 정밀하게 해석한 점에서 학계의 주목을 받고 있다.

논문은 대학원 응용소재공학과 천민준 석사과정생이 1저자로 참여했으며, 제목은 'An investigation of heat transfer of system-on-chip using finite element analysis and optimized graph convolution networks'이다.

연구팀은 유한요소모델(Finite Element Model)을 구축해 SoC의 내부 발열 거동을 분석하고, 적외선 열화상 카메라 측정 데이터를 통해 이를 검증했다. 경계조건 최적화, 프로세서·NPU 전력 측정값 반영, 소재별 물성값 정교화 등을 통해 모델의 신뢰성을 높였으며, 이를 기반으로 다이·언더필·기판 등 주요 인터페이스 주변의 열 확산 특성을 체계적으로 규명했다.

특히 유한요소모델 결과를 학습데이터로 활용해 그래프 콘볼루셔널 신경망(GCN)을 학습시킨 결과, 잔차 연결(Residual Connection)과 파라미터 최적화로 예측 정확도를 향상시켰다. 드롭아웃(Dropout)과 얼리 스톱(Early Stop) 기법을 적용해 과적합을 억제하고 학습 효율을 크게 높인 것도 주목할 만하다.

조 교수는 "AI 기반 예측 모델을 통해 SoC의 발열 분포를 신속하고 정밀하게 파악할 수 있게 됐다"며 "이는 스마트폰, 자율주행차, AI 칩 등 고성능 반도체의 효율적인 패키징 설계에 중요한 기반이 될 것"이라고 말했다.

이번 연구는 정보통신기획평가원(과학기술정보통신부, RS-2023-00222609)과 한국연구재단(과학기술정보통신부, RS-2025-02303250)의 지원을 받아 수행됐으며, 향후 반도체 냉각 기술·차세대 열관리 설계의 혁신으로 이어질 것으로 기대된다. /대전=이한영기자