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박성준 교수팀, 공기 중 수분 활용해 전기 만드는 ‘초박막 피부 부착형’ 알루미늄-공기 전지 개발

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김장환 교수팀, 해양 생물 구조에서 착안한 정밀 측정 나노분석법 개발

아주대학교 김장환 교수 공동 연구팀이 해양 생물인 뇌산호의 구조에서 착안해 위치나 조건에 관계 없이 정밀하게 측정 가능한 나노 분석법을 개발했다. 이에 현장에서의 정밀 분자 분석과 AI 기반 질병 진단 등에 활용될 수 있을 전망이다. 첨단신소재공학과 김장환 교수 연구팀은 블록공중합체 나노패턴 내 '제어된 무질서(controlled disorder)'를 구현함으로써, 측정 방향과 빛의 편광에 관계 없이 균일한 신호를 제공하는 고재현성 표면증강 라만분광(SERS) 플랫폼을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구 결과는 ‘블록 공중합체 나노 무질서도 극대화를 통한 차세대 비침습 진단용 비편광 SERS 플랫폼 개발(Maximizing Nanoscale Disorder in Block Copolymers for Orientation-Independent SERS Platform Toward Non-Invasive Diagnostics)’이라는 제목으로 국제 저명 학술지 <어드밴스드 사이언스(Advanced Science) 7월14일 자에 게재됐다. 아주대 김원식 연구원(위 사진 왼쪽)과 충남대 김진만 연구원·경희대 김완선 연구원이 공동 제1저자로 참여했다. 아주대 김장환 교수(첨단신소재공학과, 위 사진 오른쪽)와 충남대 진형민 교수(유기재료공학과)·경희대 최삼진 교수(의과대학)·가톨릭대 김연희 교수(의과대학)는 교신저자로 함께 했다. ‘표면증강 라만분광법(SERS)’은 금속 나노구조에서 빛과 물질의 상호작용을 증폭시켜 극미량의 분자 신호를 검출하는 고감도 분석 기술이다. 이에 바이오 및 의학, 환경과 식품 안전, 국방 및 과학수사 등의 분야에 활용되고 있다. 이 분석법은 높은 감도를 갖는다는 장점이 있지만, 기존 방식의 기판은 나노구조의 배열 방향에 따라 빛의 편광과 입사 방향에 민감하게 반응하는 경우가 많아 측정 위치와 조건에 따른 신호 편차가 발생하는 점이 한계로 지적되어 왔다. 때문에 이러한 문제는 ‘표면증강 라만분광법(SERS)’을 실제 정량 분석과 진단 응용에 활용하기 위해 해결해야 할 핵심적 과제로 남아 있었다. 이를 해결하기 위해 공동 연구팀은 자연계의 뇌산호(Brain coral)가 가진 사람의 뇌와 닮은 구불구불한 무늬의 구조에서 착안, 무작위 방향성(controlled disorder)을 가진 나노패턴을 구현했다. 이러한 구조는 외부 분자가 접근할 수 있는 계면의 길이를 증가시켜 플라즈모닉 활성 부위인 나노갭의 밀도를 높이고, 다양한 방향에서 균일한 광학 특성을 구현할 수 있다. 이를 바탕으로 연구팀은 10nm(나노미터, 1nm는 1m의 십억분의 일에 해당) 미만의 균일한 금 나노갭 어레이를 제작했으며, 기존의 장거리 정렬 구조보다 약 1.5배 높은 SERS 신호와 편광·입사 방향에 영향을 거의 받지 않는 안정적인 특성을 구현해 냈다. 또한 대면적 웨이퍼에서도 높은 신호 균일성과 재현성을 확보해 실용적인 SERS 플랫폼으로서의 공정 확장 가능성을 확인했다. (나) 뇌산호에서 착안한 무작위 방향성 나노패턴 및 SERS 기판 제작 개념도 (다) 고엔트로피(HE)·저엔트로피(LE) 구조에 따른 SERS 방향 의존성 비교 (라) 엔트로피에 따른 각도별 SERS 신호 세기 비교 (마) 고엔트로피(HE)·저엔트로피(LE) 구조의 편광현미경 이미지 및 라만 신호 세기 매핑 비교 (바) 엔트로피에 따른SERS 신호 세기 분포도를 통한 재현성 비교 연구팀은 개발한 플랫폼을 실제 비침습 진단에도 적용했다. 이번에 개발한 플랫폼으로 정상 임산부와 자간전증(임신중독증) 임산부의 소변 시료를 분석한 결과, 기존 기판보다 우수한 인공지능(AI) 기반 분류 성능을 보였다. 이를 통해 연구팀은 자간전증의 비침습 조기 선별을 비롯한 AI 기반 질병 진단과 정량 분자 분석 등에 활용될 수 있음을 확인했다. 이번 연구는 초미세 나노 구조의 촘촘하고 정밀한 규칙성은 그대로 살리면서도, 빛이 들어오는 방향에 따라 측정값이 달라지는 기존의 한계(광학적 이방성)만을 선택적으로 극복한 새로운 설계 방식을 제시했다는 데 의의가 있다. 특히 극미량의 신호도 정확히 잡아내고(고감도), 언제 측정해도 동일한 결과를 나타내며(높은 재현성), 빛의 방향에도 구애받지 않고 측정이 가능(안정성)하며, 웨이퍼 단위의 대량 생산이 가능한 대면적 공정성을 동시에 확보했다. 이에 앞으로 현장에서 즉시 질병을 선별하고 정밀하게 분석할 수 있는 차세대 진단 기기 개발에 크게 기여할 것으로 기대된다. 아주대 김장환 교수는 "이번 연구는 나노구조의 무질서를 단순한 결함이 아닌 광학적 균일성과 측정 신뢰도를 높이는 기능적 설계 요소로 활용한 사례"라며 "대면적 나노패터닝 기술과 인공지능 분석을 결합해 앞으로 질병 조기 선별을 비롯한 다양한 비침습 분자 진단 분야로 확장할 수 있을 것"이라고 설명했다.

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이정호 교수팀, 총 388억원 AI 데이터센터 열관리 국가사업 주도

[ 데이터센터 탄소중립을 위한 열관리 기술개발 사업 체계 ] 아주대학교가 산업통상자원부 및 기후에너지환경부가 추진하는 대형 국가연구개발 및 인력양성 사업의 주관연구개발기관으로 연속 선정됐다. 이번 선정으로 아주대는 최근 인공지능(AI) 발전과 함께 핵심 과제로 떠오른 'AI 데이터센터 열관리' 분야에서 국가 연구연구개발사업과 전문 인재 양성을 주도하게 된다. 아주대가 이번에 주관하는 사업은 ▲데이터센터 탄소중립을 위한 열관리 기술개발 및 실증 사업(총 354억 원)과 ▲스마트 에너지-AI 열유체기기 시스템 중견기업 특화 인력양성사업(총 34억 원) 등 2개 과제로, 총 사업비 규모는 약 388억 원에 달한다. ◇ AI 데이터센터 전력·열 잡는다… 354억 규모 차세대 열관리 기술개발 총괄 아주대는 산업통상자원부사업으로 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 주관하는 '데이터센터 탄소중립을 위한 열관리 기술개발 및 실증' 과제의 총괄주관기관으로 선정됐다. 이번 사업은 인공지능(AI) 기술 확산으로 전력 소비가 급증하는 데이터센터의 열을 효과적으로 식혀 에너지를 절감하고 탄소 배출을 줄이는 차세대 열관리 기술 개발을 목표로 한다. 2026년 4월부터 2030년 12월까지 4년 9개월 동안 총 354억 2천만 원(정부지원금 276억 원)의 연구비가 투입된다. 데이터센터는 수많은 컴퓨터 서버가 모여 있어 막대한 열이 발생하며, 이를 식히는 냉각장치에 전체 전력의 절반 가까이가 소비된다. 현재 국내 데이터센터의 95% 이상은 '공기냉각 방식'을 사용하고 있어 전력 효율이 낮은 편이다. 연구진은 데이터센터의 전력사용효율(PUE, Power Usage Effectiveness)을 기존 1.5 수준에서 1.2 이하로 낮추고, 향후 차세대 '액체냉각 기술'까지 연계해 PUE 1.1 수준을 달성한다는 계획이다. PUE는 데이터센터의 전력 사용 효율성을 나타내는 지표로, 전체 전력 소비량을 실제 IT 장비가 소비하는 전력량으로 나누어 계산한다. 전체 소비 전력에는 IT 장비 외에 냉각이나 비상 전력 등이 포함되는데, 이 중 대부분이 냉각에 사용된다. 수치가 1에 가까울수록 낭비되는 전력이 없다는 뜻이며, 소수점 이하의 숫자는 주로 냉각에 쓰이는 전력 비중을 나타낸다. 특히 고성능 AI 서버(GPU 등)는 막대한 열을 발산하므로 효율적으로 식히지 못하면 막대한 전기요금이 발생할 수밖에 없어 관련 연구와 투자가 활발히 이뤄지고 있다. 이번 사업은 총 3개 세부 과제로 나뉘어 아주대 이정호 교수의 책임하에 산·학·연 협력으로 진행된다. ▲ 1세부과제(아주대 주관): 광섬유를 이용해 데이터센터 내부(칩·서버·랙)의 온도를 실시간으로 측정하는 '멀티스케일 광섬유 분포센싱(DTS)' 기술과 AI 기반의 온도부하 예측 알고리즘을 개발한다. ▲ 2세부과제(㈜쿨마이크로 주관): 내부에서 바로 열을 식히는 저전력 슬림팬 기반 '인랙(In-Rack) 냉각 시스템'과 자체 판단 제어가 가능한 '온디바이스 AI' 기술을 개발한다. ▲ 3세부과제(한국기계연구원 주관): 데이터센터 전체의 열관리 상태를 한눈에 파악하는 통합 모니터링 플랫폼을 구축하고, 롯데이노베이트 등 실제 운영 중인 데이터센터에서 성능을 검증한다. ◇ AI·방산·열유체 현장 맞춤형 석·박사 인재 양성… 34억 투입 아주대는 기후에너지환경부사업으로 한국에너지기술평가원(KETEP)이 추진하는 '스마트 에너지-AI 열유체기기 시스템 중견기업 특화 인력양성사업'의 주관기관으로도 지정됐다. 이 사업은 2026년 4월부터 2030년 12월까지 4년 9개월간 총 33억 9천만 원을 들여, AI 데이터센터, 방위산업, 스마트 열유체(공기조화·펌프·열교환기 등) 분야에 즉시 투입 가능한 석·박사급 전문인력을 양성하는 프로젝트다. 아주대는 중앙대, KAIST 등 대학과 SK이노베이션, 한온시스템, 퍼스텍 등 주요 기업들과 컨소시엄을 구성했다. 이와 함께 한화에어로스페이스, LG전자, LIG넥스원, 두산에너빌리티 등 14개 협력기관과 손잡고 산업 현장에 필요한 맞춤형 교육을 진행한다. 대학 측은 ▲AI 데이터센터 열관리 ▲AI 방위산업 열관리 ▲AI 스마트 열유체 등 3개 특화 교육 트랙을 신설하고, 실제 기업 과제를 해결하는 프로젝트 중심 학습(PBL)과 현장실습, 인턴십을 운영해 학생들의 실무 능력을 높일 예정이다. 총괄 연구책임자인 이정호 아주대 기계공학과 교수(사진)는 “본격적인 AI 시대를 맞아 데이터센터를 앞다투어 설립하고 있지만, 전력 공급에 대한 효과적인 해결책은 제시되지 못하고 있다”며 “보다 혁신적인 냉각 기술로 데이터센터 소비 전력의 약 40%를 절약할 수 있어 전력 난해를 해결하는 데 기여할 것”이라고 말했다. 이어 “혁신적인 열관리 기술 개발과 인재 양성을 통해 앞으로 펼쳐지게 되는 AI-데이터센터 분야에서의 퍼스트 무버(First Mover)로 도약하겠다”는 포부를 밝혔다. [ 첨단열관리 실험실 모습(좌)과 실험실 연구원들(우)]