
< (왼쪽부터) 기계공학과 김정원 교수, 현민지 박사과정 >
최근 반도체 칩의 성능이 급격하게 향상됨에 따라, 보다 정확한 타이밍으로 칩 내의 다양한 회로 블록들의 동작을 동기화(synchronization)시키는 클럭(clock) 신호를 공급하는 기술이 중요해지고 있다.
우리 대학 기계공학과 김정원 교수 연구팀이 레이저를 이용해 반도체 칩 내에서 초저잡음 클럭 신호를 생성하고 분배할 수 있는 기술을 개발했다고 9일 밝혔다.
기존에는 클럭 신호의 정확성이 통상적으로 피코초(1조 분의 1초) 수준이었으나 이번에 개발된 기술을 이용하면 기존의 방식보다 월등한 펨토초(femtosecond, 10-15초, 천 조 분의 1초) 수준의 정확한 타이밍을 가지는 클럭 신호를 칩 내에서 생성하고 분배할 수 있으며, 클럭 분산 과정에서 발생하는 칩 내에서의 발열 또한 획기적으로 줄일 수 있다.
기계공학과 현민지 박사과정 학생이 제1 저자로 참여하고 고려대학교 세종캠퍼스 정하연 교수팀과의 공동연구로 이루어진 이번 논문은 국제학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 4월 24일 字에 게재됐다. (논문명: Femtosecond-precision electronic clock distribution in CMOS chips by injecting frequency comb-extracted photocurrent pulses)
고성능의 반도체 칩 내에서 클럭 신호를 분배하기 위해서는 클럭 분배 네트워크(clock distribution network, CDN)에 많은 수의 클럭 드라이버(clock driver)들을 사용해야 하는데, 이로 인해 발열과 전력 소모가 커질 뿐 아니라 클럭 타이밍도 나빠지게 된다. 칩 내의 클럭 타이밍은 무작위적으로 빠르게 변화하는 지터(jitter)와 칩 내의 서로 다른 지점 간의 클럭 도달 시간 차이에 해당하는 스큐(skew)에 의하여 결정되는데, 클럭 드라이버들의 개수가 늘어남에 따라 지터와 스큐 모두 통상 수 피코초 이상으로 커지게 된다.

< 그림 1. 이번 연구에서 개발한 광학 기반 클럭 분배 네트워크의 구성도 및 원리, 성능 비교 >
연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 펨토초 이하의 지터를 가지는 광주파수빗(optical frequency comb) 레이저를 마스터 클럭으로 하는 새로운 방식의 클럭 분배 네트워크 기술을 선보였다. 이는 광주파수빗 레이저에서 발생하는 광 펄스들을 고속 광다이오드를 이용해 광전류 펄스(photocurrent pulse)로 변환한 후 반도체 칩 내의 금속 구조 형태로 된 클럭 분배 네트워크를 충전 및 방전하는 과정을 통해 구형파 형태의 클럭 신호를 생성하는 방식이다.
특히 이 기술을 사용하면 클럭 분배 네트워크의 클럭 드라이버들을 제거한 금속 구조만을 통해 칩 내에서 클럭을 분배할 수 있어, 타이밍 성능을 개선할 수 있을 뿐 아니라 칩 내 발열도 획기적으로 줄일 수 있다. 그 결과 지터와 스큐를 기존 대비 1/100 수준인 20펨토초 이하로 낮춘 뛰어난 타이밍 성능을 보일 수 있었으며, 칩내 클럭 분산 과정에서의 전력소모 및 발열 역시 기존 방식 대비 1/100 수준으로 낮출 수 있었다.
김정원 교수는 "현재 아날로그-디지털 변환기와 같은 고속 회로에 매우 낮은 지터의 샘플링 클럭 신호를 공급해 성능을 향상하는 연구를 진행 중ˮ이라고 밝히면서 "3차원 적층 칩과 같은 구조에서 발열을 줄일 수 있을 지에 대한 후속 연구도 계획 중ˮ이라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
차세대 AI 반도체로 주목받는 2차원 반도체를 사람이 일일이 찾던 시대가 끝난다. 우리 대학 연구진이 반도체 선별과 소자 제작을 자동화해 수천 개의 소자를 분석하고, 그동안 규명하기 어려웠던 두께와 성능의 관계를 밝혀냈다. 이번 성과는 차세대 반도체 연구를 데이터 기반으로 전환하고, AI 반도체와 초저전력 반도체의 상용화를 앞당길 것으로 기대된다. 우리 대학은 전기및전자공학부·AI시스템학과 권지민 교수 연구팀이 UNIST, 국립한밭대, 한양대, 미국 워싱턴대 세인트루이스(Washington University in St. Louis)와 공동 연구를 통해 광학 현미경 이미지만으로 2차원 반도체를 자동 선별하고 트랜지스터 제작까지 연결하는 기술을 개발했다고 9일 밝혔다. 2차원 반도체는 원자 몇 개 층 두께에 불과한 초박막 반도체로, 기존 실리콘 반도체보다 더 작고 전기를 적게 쓰는 반도체를 구현할 수 있어 '꿈의 반도체'로 불린다. 현재 실리콘 반도체는 회로를
2026-07-09‘전력 먹는 하마'로 불리는 AI 데이터센터의 냉각 전력을 10분의 1 수준으로 줄일 수 있는 기술이 나왔다. 우리 대학 연구진은 반도체 칩 내부에 머리카락보다 가는 물길을 새겨 넣는 초고효율 액체 냉각 기술을 개발해 AI 반도체의 최대 난제로 꼽히는 발열 문제 해결 가능성을 제시했다. 우리 대학은 기계공학과 김성진 교수팀과 AX학과 이익진 교수팀이 공동연구를 통해 기존 매니폴드 마이크로채널(MMC, Manifold MicroChannel) 냉각 기술의 한계를 극복하고, 반도체 칩 내부에 매니폴드(manifold·냉각수를 여러 경로로 나누어 공급·회수하는 구조)와 마이크로채널(microchannel·머리카락보다 가는 미세 물길)을 결합한 초고효율 액체 냉각 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. AI 반도체의 성능이 높아질수록 칩에서 발생하는 열량도 빠르게 증가하고 있다. 그러나 기존 공랭 방식만으로는 차세대 AI 반도체에서 발생하는
2026-06-16삼성전자와 TSMC가‘2nm(나노미터·10억분의 1미터) 공정’경쟁에 나서고 있지만, 실제 반도체 칩의 핵심 소자인 트랜지스터의 크기는 아직 10nm 이상이다. 그렇다면 트랜지스터는 실제로 어디까지 더 작아질 수 있을까? 우리 대학 연구진이 원자 수준의 계산을 통해 그 한계를 예측하는 기술을 개발했다. 우리 대학은 전기및전자공학부 김용훈 교수 연구팀이 컴퓨터 시뮬레이션을 활용해 차세대 반도체 소자 개발의 핵심적 난관인 트랜지스터 미세화의 한계를 분석, 예측할 수 있는 전산 설계 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 트랜지스터는 전류를 켜고 끄는 초소형 스위치로, 스마트폰, 인공지능 컴퓨터 등을 구동하는 반도체 칩의 성능과 전력 효율을 결정하는 핵심 부품이다. 반도체 업계는 더 높은 성능과 낮은 전력 소모를 구현하기 위해 트랜지스터를 지속적으로 작게 만들어 왔다. 그러나 크기가 지나치게 작아지면 양자터널링(전자가 원래 통과할 수 없는 에너지 장
2026-06-15빅데이터와 인공지능 시대, 수천 년이 걸리는 ‘조합 최적화 문제(가능한 모든 경우 중 가장 효율적인 답을 찾는 문제)’를 해결할 수 있는 길이 열렸다. KAIST 연구진이 기존 실리콘 공정만으로 구현 가능한 연산 하드웨어를 개발해, 별도 설비 없이 바로 생산·적용 가능한 전환점을 제시했다. 이를 통해 물류, 금융, 반도체 설계 등 다양한 산업에서 더 빠르고 정확한 의사결정이 가능해질 전망이다. 우리 대학은 전기및전자공학부 최양규 교수와 김상현 교수 공동 연구팀이 기존 실리콘 반도체 공정만을 활용해 차세대 최적화 전용 하드웨어인 ‘오실레이터 기반 아이징 머신(Oscillatory Ising Machine, 여러 진동 소자가 상호작용하며 최적 해를 찾아내는 특수 목적형 컴퓨터)’을 구현하는 데 성공했다고 6일 밝혔다. 연구팀이 주목한 것은 ‘오실레이터(일정한 주기로 신호를 반복하는 진동 소자)’다. 여러
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2026-03-20