본 연구실은 2007년 반도체 물성 분석 및 광소자 연구실에서 출발하였습니다. 2020년대 들어 광반도체 및 전자 반도체 반도체 칩 기술이 초미세화, 고출력, 고집적화됨에 따라 적정 구동온도를 넘어서는 일이 빈번합니다. 특히, AI (학습/해결/인식기술) 산업의 발전에 따라 요구되는 데이터의 규모와 연산량이 증가하면서, 연산을 담당하는 지능형 반도체 칩의 발열부하가 전체 시스템에 미치는 영향은 점차 커지고 있습니다.

열의 전달은 전도, 대류, 복사 등의 방법으로 이루어지는데, 반도체는 다양한 물질들로 층층이 쌓여 있어 전도를 방열 패키징에서 중요하게 다뤄왔습니다. 이에 따라, 방열판을 이용하거나 냉각팬을 결합하는 공랭식 방열은 실생활에서도 익숙합니다. 최근에는, 그래핀 등의 나노 신소재, 열전(열을 전기로 바꾸는) 현상, 복사 냉각 등을 포함한 다양한 방열 개념이 등장했습니다.

이러한 관점에서 우리 연구실은 기존의 퀀텀 전자공학을 "나노스케일 열 운반체인 포논"까지 확장하여 전자-광-열 기능을 집적한 AI 반도체의 성능을 개선하고 관련 특성을 평가하는 퀀텀 방열 패키징 방법론을 개척합니다.