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테크노트 KAIST, 반도체 소자 열 활용한 컴퓨팅 기술 개발

KAIST는 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 산화물 반도체의 열-전기 상호작용에 기반하는 열 컴퓨팅(Thermal computing) 기술 개발에 성공했다고 25일 밝혔다. 연구팀은 전기-열 상호작용이 강한 모트 전이(Mott transition) 반도체를 활용했으며, 이 반도체 소자에 열 저장 및 열전달 기능을 최적화해 열을 이용하는 컴퓨팅을 구현했다. 이렇게 개발된 열 컴퓨팅 기술은 기존의 CPU, GPU와 같은 디지털 프로세서보다 100만분의 1 수준의 에너지만으로 경로 찾기 등과 같은 복잡한 최적화 문제를 풀 수 있었다. 해당 연구에서는 낮은 열전도도와 높은 비열을 가지고 있는 폴리이미드 기판 상에 모트 전이 반도체 소자를 제작해 모트 전이 반도체 소자에서 발생한 열이 폴리이미드 기판에 저장이 될 수 있도록 했다. 이렇게 저장된 열은 일정 시간 동안 유지되며 시간적 정보 역할을 한다. 또한 이 열은 공간적으로도 이웃 소자로 전파되게 되는데, 이는 공간적 정보 역할도 수행한다. 김경민 교수는 “단순히 전기 신호만 사용하던 컴퓨팅 기술은 이제 한계에 이르렀다”며 “열은 저장할 수 있고 전달할 수 있는 특성이 있어 이를 잘 활용할 수만 있다면 컴퓨팅에서

이창현 기자

2024-06-25 12:23

일반뉴스 KAIST, 데이터 보안·암호화 활용하는 진성 난수 생성기 개발

헬로티 이동재 기자 | KAIST 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 모트 전이 반도체의 확률적 거동을 이용한 진성 난수(True Random Number) 생성기 개발에 성공했다고 18일 밝혔다. 전자기기들이 초연결되는 메타버스 시대에는 전자기기 간에 대량의 데이터가 실시간으로 오가게 되는데, 이때 더욱 고도화된 데이터의 보안과 암호화 기술이 뒷받침돼야 한다. 현재 대부분의 난수는 소프트웨어로 생성되고 있는데, 이렇게 생성된 일반적인 난수는 소프트웨어의 해독을 통해 쉽게 예측할 수 있고 이는 데이터 보안 및 개인정보 침해에 매우 큰 위협이 될 수 있다. 이에 반해 진성 난수는 자연의 무작위적인 물리적 현상으로부터 얻어지는 인간이 예측할 수 없는 난수로 이를 얻는 것은 궁극의 보안 기술을 구현하기 위해 필수적이다. 김경민 교수 연구팀은 진성 난수를 추출하기 위해 모트 전이 소재에 주목했다. 모트 전이 소재는 특정 온도에서 전기전도도가 부도체에서 도체로 전이하는 소재로, 이 소재에 전류를 흘려주어 가열하면 부도체 상태와 도체 상태가 주기적으로 변하는 상태의 진동 현상을 관찰할 수 있음이 잘 알려져 있었다. 연구팀은 이 과정에서 주기적으로 소재의 가열과 냉각이 반

이동재 기자

2021-08-19 10:58