ATM LAB · EST. 2014
Advanced
Thermal Management Lab
Advancing thermal solutions for next-generation technologies — from microelectronics cooling to sustainable energy systems.
270Publications15Lab members12Funded projects
Welcome
Welcome.
Welcome to the Advanced Thermal Management Laboratory (ATM Lab) under the guidance of Prof. Jungho Lee in the Department of Mechanical Engineering at Ajou University.
We study heat transfer at the boundary of fundamental physics and real-world systems — from boiling on engineered surfaces to thermal control of next-generation electronics and energy storage. Our work pairs precision experiments with predictive modeling to push the limits of how heat moves through engineered systems.
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Join us.
ATM Lab is recruiting postdoctoral researchers and graduate students with passionate and innovative minds.
If you are interested in joining the lab or collaborating, please contact Prof. Jungho Lee at jungholee@ajou.ac.kr.
Graduate admissionsView admission process & deadlinesResearch Areas
From heat transfer fundamentals to advanced thermal management
Funded Projects
Selected funded research projects
Ongoing and recent projects supported by government agencies and industry partners
2025 — 2026
배터리 냉각용 등온 냉각판 특성 연구
Hyundai Mobis Co.
2024 — 2027
Direct-to-Chip Thermal Management and Server-Rack Operation Technology for High-density Data Center
Korea Institute of Energy Technology Evaluation and Planning (KETEP)
2023 — 2028
Development of multi-physics integrated platform for 3D reactor core validation and safety/performance analysis of i-SMR
Innovative Small Modular Reactor Development Agency
2026 — 2030
Human Resource Development Program of Smart Energy AI-Based Thermofluid Systems for Medium Enterprises
Korea Institute of Energy Technology Evaluation and Planning (KETEP)
Research Outputs
Journal Articles · Conference Papers · Patents
Selected journal articles, conference papers, and patents in thermal management and energy systems.
2026
01PATENT02CONFERENCE03CONFERENCE04JOURNAL05CONFERENCE06CONFERENCE07CONFERENCE08CONFERENCE09CONFERENCE10CONFERENCE
Two-phase jet impingement cooling plate
2026-502261, 2026
Thermal performance evaluation of a wrap-around loop heat pipe with various working fluids
IHTC18, 2026
Jung Chan Moc, Sukkyung Kang, Jungho Lee
A LOW-PRESSURE-DROP POOL BOILING COLD PLATE WITH A TAPERED GAP
IHTC18, 2026
Jungyoung Choi, Seok Chan Hwang, Seong Hyuk Lee, Jungho Lee
Thermal-hydraulic performance of tapered gap two-phase cold plate for thermal management in high-power electronics
Thermal Science and Engineering Progress, 2026
Junyoung Choi, Seokchan Hwang, Jungho Lee*
데이터센터용 히트파이프 열교환기 통합형 단상 침지 냉각 시스템
제14회 한국유체공학학술대회, 2026
박선민, 목정찬, 강석경, 이정호
공랭식 히트싱크 리트로핏을 위한 비등구동형 열확산판 적용 연구
제14회 한국유체공학학술대회, 2026
도수윤, 최현우, 이정호
1U 서버용 CPU 증발부가 적용된 루프 써모사이폰의 충진율에 따른 작동 특성
제14회 한국유체공학학술대회, 2026
금강민, 목정찬, 노홍식, 이정호
이상 밀폐형 써모사이폰 응축부에 적용된 수직 그루브 열성능 평가
제14회 한국유체공학학술대회, 2026
김승건, 금강민, 강석경, 이정호
구리 및 알루미늄 표면에서의 R1233zd(E) 풀비등 열전달 특성
제14회 한국유체공학학술대회, 2026
박종호, 최준영, 이정호
단상 침지냉각용 히트 스프레더 크기 변화에 따른 열전달 성능 분석
제14회 한국유체공학학술대회, 2026
목정찬, 박선민, 김민우, 김종은, 이성혁, 이정호
People
Meet the ATM Lab team.
ATM Lab is led by Prof. Jungho Lee and includes researchers and students working in heat transfer and thermal management. Detailed profiles and alumni information are available on the Members page.
PRINCIPAL INVESTIGATOR
Prof. Jungho Lee
Ph.D. POSTECH · 1999
Department of Mechanical Engineering · Ajou University
Phase-Change Heat TransferData Center Thermal ManagementThermosyphon and Waste Heat Recovery
Prof. Jungho Lee received his Ph.D. in Mechanical Engineering from POSTECH in 1999. His research focuses on phase-change heat transfer, data-center thermal management, thermosyphon-based waste-heat recovery, and advanced heat-spreading technologies. His work combines experimental studies with thermal modeling and analysis.
Researchers02
Ph.D. Students02
M.S. Students08
Undergrad / Intern02
Teaching
Courses at Ajou University.
Prof. Lee teaches undergraduate and graduate courses in heat transfer, phase-change heat transfer, and experimental thermal-fluid mechanics. Course materials are available on AjouBb.
Undergraduate
Graduate
Phase-Change Heat Transfer
Provides an in-depth study of boiling and condensation phenomena in phase-change heat transfer.
Experimental Thermal and Fluid Mechanics
Covers experimental methods and measurement techniques for thermal and fluid systems.
Advanced Thermal Management
Provides graduate-level theoretical knowledge of thermal management.
Board
News & Gallery.
Updates on awards, conferences, and activities at ATM Lab.
News
View all →23AUG 2026
韓, 8.4GW AI 데이터센터 추진한다는데… '전기길' 설계는 어쩌나 / 조선비즈
정부가 2029년까지 8.4기가와트(GW) 규모의 인공지능(AI) 데이터센터를 짓겠다고 밝히면서 전력 확보가 핵심 과제로 떠올랐다. 전문가들은 전기를 어디서 어떻게 끌어올지뿐 아니라, 끌어온 전기를 데이터센터 안에서 어떻게 나눠 보내고 식힐지도 병목이라고 본다. 정부는 지난 6월 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'를 발표하며 SK 5GW, GS 2.4GW, 네이버 1GW 등 1단계로 총 8.4GW 규모의 AI 데이터센터를 구축하겠다고 밝혔다. 장기적으로는 전체 규모를 18.4GW까지 확대하고, 전력과 용수 공급, 입지 분산, 국산 전력·냉각 솔루션 실증까지 지원한다는 계획이다. AI 데이터센터가 기존 데이터센터와 다른 점은 서버 랙 하나가 쓰는 전력이 급격히 커진다는 데 있다. 서버 랙은 그래픽처리장치(GPU)와 중앙처리장치(CPU), 메모리, 저장장치가 들어간 서버 묶음이다. 기존 저전압 전원 구조에서는 랙 전력이 커질수록 전류와 발열, 전력 손실 부담도 함께 커진다. 발전소에서 데이터센터까지 이어지는 외부 전력망, 데이터센터 안에서 GPU까지 이어지는 내부 전력 전달 구조, 이른바 '전기길'을 함께 검증해야 한다는 지적이 나오는 이유다. ◇ 랙 하나에 1㎿ 전력… 기존 '48V 전기길'로는 한계 이정호 아주대 기계공학과 교수는 "요즘 엔비디아는 GPU 칩을 한 장씩 파는 게 아니라 랙으로 판다"며 "현재 AI 서버 랙의 전력은 약 150㎾ 수준이고, 차세대에는 600㎾, 장기적으로는 랙 하나가 1㎿급까지 커질 수 있다"고 했다. 현재 서버 랙에서 널리 쓰이는 48V 전원 구조는 전압이 낮아 설계가 익숙하고 안전성이 높다는 장점이 있다. 하지만 같은 전력을 보낼 때 전압이 낮으면 전류가 커진다. 랙 하나에 100㎾ 전력을 공급하려면 48V 구조에서는 2000A가 넘는 전류가 필요하다. 랙 전력이 600㎾, 1㎿로 커질수록 더 큰 전류가 필요해 배선과 발열, 전력 손실 부담이 커진다. 지난달 온라인 논문 사전공개 사이트 '아카이브(arXiv)'에 공개된 논문도 같은 문제를 짚었다. 이상휘 고려대 교수 등이 참여한 국제 연구진은 AI 작업 증가로 데이터센터 전력 수요와 순간 전류 변화, 열 부담이 커지고 있으며 기존 48V 서버 랙 전원 구조와 저전압 교류 배전 방식이 한계에 부딪힐 수 있다고 분석했다. 연구진은 대안으로 랙 내부 전압을 400V 또는 800V급으로 높이는 방식, 데이터센터 내부 배전을 직류 중심으로 바꾸는 방식, 전력망과 데이터센터를 중전압 고체변압기로 연결하는 방식을 제시했다. 고체변압기는 기존 변압기보다 전력전자 장치를 더 많이 써 전압 변환과 전력 흐름을 세밀하게 제어하는 기술이다. 전압을 높이면 같은 전력을 더 작은 전류로 보낼 수 있고, 직류 배전은 전력 변환 단계를 줄여 손실을 낮출 수 있다. 다만 이런 설계 전환은 아직 연구와 실증이 더 필요한 단계다. 데이터센터는 24시간 멈추지 않고 돌아가야 하는 시설인 만큼, 고전압 직류 배전을 쓰려면 고장 났을 때 어디서 전기를 끊을지, 감전과 화재를 어떻게 막을지, 접지는 어떻게 할지, 장기간 운전해도 안정적인지 검증해야 한다. 연구진도 차세대 전력 구조의 병목으로 보호·고장 대응, 접지, 표준화, 장기 신뢰성, 열·전기 동시 설계, 디지털트윈 기반 검증을 꼽았다. ◇ 랙당 전력 커지면 냉각도 재설계… 실증 기반도 과제 AI 데이터센터의 전기길이 바뀌면 열 관리도 함께 바뀐다. GPU가 쓰는 전력의 상당 부분이 열로 바뀌기 때문이다. 이 교수는 "GPU는 보통 85도 안팎 이하에서 운용돼야 제 성능을 낼 수 있는데, 전력 소모가 커질수록 열도 함께 늘어난다"며 "휴대폰을 오래 쓰면 뜨거워지는 것과 같은 원리"라고 말했다. 기존 데이터센터는 차가운 공기를 서버실에 불어넣어 열을 빼내는 공랭식 냉각을 주로 썼지만, AI 서버에 드는 전력이 높아지면서 냉각도 공랭식에서 액체냉각으로 무게중심이 옮겨가고 있다. 액체냉각은 물이나 절연성 냉각액을 칩 가까이 흐르게 해 열을 빼내는 방식으로, 공기보다 열을 효율적으로 옮길 수 있다. 차세대 AI 칩에 드는 전력이 더 높아지면서 냉각 장치를 칩 가까이, 더 나아가 칩 내부나 반도체 패키지 안으로 넣는 기술이 필요해지고 있다. 김성진 카이스트 기계공학과 교수는 "액체냉각은 지금도 사용하고 있지만, 냉각 장치를 칩 내부에 내장시키기 위해 인텔, HP 등 여러 회사가 기술을 개발 중"이라며 "아직 기술이 성숙하지 않아 시간이 걸릴 것이다. 대면적으로 여러 칩과 냉각 장치를 통합하는 것이 쉽지는 않다"고 설명했다. 국내에서 새로운 전력 전달·냉각 구조를 실제로 검증할 수 있는지도 변수다. AI 데이터센터는 서버 랙, 전력 공급 장치, 냉각 장치를 따로 바꿔 끼우는 설비가 아니다. 서버 제조사가 정한 랙 구조에 맞춰 전력 공급과 냉각 장치가 붙는다. 이정호 교수는 "한국이 AI 데이터센터를 한다고 하지만 알맹이는 빠져 있다"며 "냉각에 필요한 요소기술은 만들 수 있지만, 전체 시스템이나 서버·랙 기술을 만드는 회사가 국내에 없다"고 말했다. 그는 "실질적으로 AI 데이터센터를 꾸린다 하더라도 우리가 원하는 방식으로 꾸리는 것은 현재로서는 거의 불가능하다"고 했다. ◇ 바깥 전기길도 변수… 재생에너지·송전망 속도 관건 AI 데이터센터 밖 전력망 문제도 남아 있다. 캐나다 캘거리대 연구진은 AI 데이터센터의 빠른 증가가 전력 총량뿐 아니라 전력 사용 위치와 시간, 전력 변동성 문제를 함께 키운다고 분석했다. 그러면서 데이터센터 부하가 특정 지역에 집중되면 청정에너지 확충 속도를 앞지를 수 있고, 전력망 유연성과 신뢰성, 탄소 배출 문제가 함께 커질 수 있다는 것이다. 이유수 숭실대 에너지정책·기술융합학과 교수도 호남의 재생에너지를 AI 데이터센터에 활용하는 구상은 신중하게 봐야 한다고 지적했다. 이 교수는 "AI 학습 작업은 대규모 GPU가 동시에 돌아가야 하기 때문에 24시간 안정적으로 전력을 공급해야 한다"며 "재생에너지에 원전이나 액화천연가스(LNG) 같은 전원이 복합적으로 들어가지 않으면 쉽지 않다"고 말했다. 송전망 구축 속도도 변수다. 이 교수는 "국내에는 발전소에서 원거리로 전력을 보내는 방식이 많아 송전망 구축 속도가 중요하다"며 "송전망 공사에는 주민 수용성과 비용, 공기 지연 문제가 따라붙는다"고 말했다. 이어 "데이터센터 구축 시점과 전력 공급 시점이 맞을지 불확실하다"며 "전체적으로 다시 점검해볼 필요가 있다"고 했다. 본문링크 : https://biz.chosun.com/science-chosun/science/2026/08/23/RN735IJZIZHTFPFMB5AHFTAMAQ/?utm_source=naver&utm_medium=original&utm_campaign=biz
01AUG 2026
아주대, 인공지능 열관리 맡는다 / 내일신문
아주대학교가 인공지능(AI) 데이터센터의 전력 사용을 줄이는 국가 연구개발사업과 전문인력 양성사업을 동시에 맡게 됐다. 인공지능 확산으로 데이터센터가 빠르게 늘면서 전력 소비도 급증하고 있어 냉각 기술을 고도화해 에너지 효율을 높이고 관련 전문인력을 키우겠다는 것이다. 아주대는 산업통상자원부와 기후에너지환경부가 추진하는 국가 연구개발(R&D) 및 인력양성 사업의 주관기관으로 선정됐다고 31일 밝혔다. 선정된 사업은 ‘데이터센터 탄소중립을 위한 열관리 기술개발 및 실증’과 ‘스마트 에너지-AI 열유체기기 시스템 중견기업 특화 인력양성사업’으로 총 사업비는 약 388억원이다. 연구개발사업에는 354억2000만원이 투입된다. 2026년부터 2030년까지 데이터센터에서 발생하는 열을 더 적은 전기로 식히는 기술을 개발하는 것이 핵심이다. 이를 통해 전력 사용량과 탄소배출을 줄이는 것이 목표다. 데이터센터는 수많은 서버를 24시간 가동하기 때문에 열이 많이 발생한다. 이 열을 식히는 냉각장치에 전체 전력의 상당 부분이 사용된다. 국내 데이터센터 대부분은 공기로 열을 식히는 방식을 사용하고 있어 전력 효율을 높일 필요성이 꾸준히 제기돼 왔다. 연구진은 데이터센터의 전력사용효율(PUE)을 현재 1.5 수준에서 1.2 이하로 낮추고, 앞으로는 액체를 이용한 냉각기술을 적용해 1.1 수준까지 끌어올릴 계획이다. PUE는 데이터센터가 사용하는 전기 가운데 실제 서버 운영에 얼마나 효율적으로 쓰이는지를 보여주는 지표다. 수치가 1에 가까울수록 전력 낭비가 적다. 사업은 세 분야로 나눠 진행된다. 아주대는 광섬유를 이용해 서버와 장비의 온도를 실시간으로 측정하고 인공지능으로 냉각이 필요한 정도를 미리 예측하는 기술을 개발한다. 쿨마이크로는 서버가 설치된 장비 안에서 직접 열을 식히는 냉각장치를 개발하고, 한국기계연구원은 데이터센터 전체의 열관리 상태를 한눈에 확인할 수 있는 통합 관리 시스템을 구축한다. 개발된 기술은 실제 운영 중인 롯데이노베이트 데이터센터에서 성능을 검증할 예정이다. 아주대는 이와 함께 34억원 규모의 전문인력 양성사업도 맡았다. 데이터센터와 방위산업, 에너지 설비 분야에서 활동할 석·박사급 전문인력을 2030년까지 양성한다. 이를 위해 중앙대와 KAIST를 비롯해 SK이노베이션, 한온시스템, 퍼스텍 등과 협력체를 꾸렸다. 또 한화에어로스페이스, LG전자, LIG넥스원, 두산에너빌리티 등 14개 기업·기관과 함께 산업 현장에 필요한 교육을 진행할 예정이다. 대학은 △인공지능 데이터센터 열관리 △인공지능 방위산업 열관리 △인공지능 기반 에너지 설비 등 3개 교육과정을 운영한다. 학생들은 기업 프로젝트와 현장실습, 인턴십에 참여하며 실무 경험을 쌓게 된다. 이정호 교수(기계공학과)는 “새로운 냉각기술을 통해 데이터센터 전력 소비를 약 40% 줄이고, 관련 산업을 이끌 전문인력도 함께 양성하겠다”고 말했다. 본문링크 : https://www.naeil.com/news/read/597345?ref=naver
31JUL 2026
AI 데이터센터 발열 잡는다 … 아주대, 388억 규모 국가 R&D·인력양성 총괄 / 뉴데일리 경제
아주대학교가 최근 생성형 인공지능(AI)의 확산으로 핵심 과제로 떠오른 ‘AI 데이터센터 열관리’ 분야의 국가 연구·개발(R&D)과 석·박사급 전문인력 양성 사업을 주도하게 됐다고 31일 밝혔다. 아주대는 ▲산업통상부의 데이터센터 탄소중립을 위한 열관리 기술개발과 실증 사업 ▲기후에너지환경부의 스마트 에너지-AI 열유체기기 시스템 중견기업 특화 인력양성사업 등 2개 과제의 주관 기관으로 선정됐다. 총사업비 규모는 388억 원이다. 산업부가 추진하고 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 관리하는 데이터센터 탄소중립을 위한 열관리 기술개발 과제는 전력 소비가 급증하는 데이터센터의 열을 효과적으로 식혀 에너지를 절감하고 탄소 배출을 줄이는 차세대 열관리 기술을 개발한다는 목표다. 지난 4월부터 오는 2030년 12월까지 총 354억2000만 원(정부지원금 276억 원)의 연구비가 투입된다. 아주대는 총괄 주관기관으로 선정됐다. 데이터센터는 그래픽처리장치(GPU) 등 수많은 컴퓨터 서버의 열을 식히기 위해 냉각장치에 전체 전력의 절반쯤을 쓴다. 현재 국내 데이터센터의 95% 이상은 팬을 이용한 ‘공기냉각 방식’으로 전력 효율이 낮은 편이다. 글로벌 빅테크 기업들은 고발열 AI 서버를 중심으로 ‘액체냉각 기술’ 도입을 빠르게 확대하는 추세다. 연구진은 데이터센터의 전력사용효율(PUE)을 기존 1.5 수준에서 1.2 이하로 낮추고, 향후 차세대 액체냉각 기술까지 연계해 PUE 1.1 수준을 달성한다는 계획이다. PUE는 데이터센터 전력 소비량을 서버 등 정보·기술(IT) 장비가 소비하는 전력량으로 나눠 계산한다. 값이 1.0에 가까울수록 낭비되는 전력이 없다는 뜻이다. 소수점 이하의 숫자는 주로 냉각에 쓰이는 전력 비중을 나타낸다. 가령 PUE 1.5는 IT 장비가 소비하는 전력을 100으로 봤을 때, 냉각시설 등 부대설비에 50의 전력이 추가로 사용돼 전체 전력 소비량이 150이 된다는 얘기다. 아마존의 클라우드 서비스인 아마존웹서비스(AWS)가 글로벌 IT 시장조사업체 IDC의 2025년 자료를 인용해 홈페이지에 공개한 내용을 보면 일반 기업의 자체 데이터센터 평균 PUE는 1.63, 클라우드 업계 평균은 1.25 수준이다. 연구진이 이번 사업을 통해 PUE를 1.2로 낮추겠다는 것은 글로벌 클라우드 기업 수준의 효율을 목표로 냉각시설 등에 쓰이는 전력 소비를 줄이겠다는 얘기다. 이번 사업은 아주대 기계공학과 이정호 교수의 책임하에 총 3개 세부 과제로 나뉘어 산·학·연 협력으로 진행한다. 먼저 아주대 주관으로 광섬유를 이용해 데이터센터 내부(칩·서버·랙)의 온도를 실시간으로 측정하는 ‘멀티스케일 광섬유 분포센싱(DTS)’ 기술과 AI 기반의 열부하 예측 알고리즘을 개발한다. ㈜쿨마이크로는 내부에서 바로 열을 식히는 저전력 슬림팬 기반 ‘인랙(In-Rack) 냉각 시스템’과 자체 판단 제어가 가능한 ‘온디바이스 AI’ 기술 개발을 주관한다. 한국기계연구원은 데이터센터 전체의 열관리 상태를 한눈에 파악하는 통합 모니터링 플랫폼을 구축하고, 롯데이노베이트 등 실제 운영 중인 데이터센터에서 성능을 검증하는 역할을 맡는다. 기후부가 추진하고 한국에너지기술평가원(KETEP)이 관리하는 스마트 에너지-AI 열유체기기 시스템 중견기업 특화 인력양성사업은 AI 데이터센터, 방위산업, 스마트 열유체(공기조화·펌프·열교환기 등) 분야에 즉시 투입할 수 있는 석·박사급 인력을 양성하는 프로젝트다. 오는 2030년 12월까지 총 33억9000만 원을 투입한다. 아주대는 중앙대, KAIST 등 대학은 물론 SK이노베이션, 한온시스템, 퍼스텍 등 기업과 컨소시엄을 구성했다. 한화에어로스페이스, LG전자, LIG넥스원, 두산에너빌리티 등 14개 협력기관과도 손잡고 산업 현장에 필요한 맞춤형 교육을 진행할 계획이다. 대학은 ▲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 운영할 예정이다. 총괄 연구책임자인 이정호 교수는 “AI 시대를 맞아 데이터센터를 앞다퉈 설립하고 있지만, 전력 문제를 해결할 효과적인 방안은 제시되지 못하고 있다”며 “혁신적인 냉각 기술로 데이터센터 소비 전력을 40%쯤 절약할 수 있게 연구를 진행하겠다”고 말했다. 본문링크 : https://biz.newdaily.co.kr/site/data/html/2026/07/31/2026073100002.html
31JUL 2026
이정호 교수팀, 총 388억원 AI 데이터센터 열관리 국가사업 주도 / Ajou News
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.
30JUL 2026
아주대, 388억 규모 ‘AI 데이터센터 열관리’ 국가사업 주도 / 한국대학신문
[한국대학신문 김연주 기자] 아주대학교(총장 최기주)가 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’ 과제 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’ 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 교수는 “본격적인 AI 시대를 맞아 데이터센터를 앞다퉈 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. 본문링크 : https://news.unn.net/news/articleView.html?idxno=595369
