AI·전동화 시대의 미래 열관리 기술

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확장요약문

인공지능과 전동화 기술의 확산으로 반도체, 배터리 및 전력변환 장치의 고집적·고출력화가 가속화되면서, 열관리 기술의 중요성이 더욱 커지고 있다. 열관리는 시스템의 과열을 방지하는 것을 넘어 성능과 안전성, 에너지 효율 및 장기 신뢰성을 확보하기 위한 핵심 요소이며, 냉각 장치의 운전에 수반되는 소음·진동을 함께 고려한 설계가 요구된다. 특히 운전 부하와 주변 환경의 변화에 능동적으로 대응하면서 냉각에 필요한 에너지와 소음·진동을 최소화하는 지능형 통합 열관리 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 발표에서는 최신 열에너지 기술의 동향을 살펴보고, 로봇과 데이터센터의 열관리 시스템 및 차세대 냉각 기술의 발전 방향을 소개한다. 먼저 고열유속 대응, 극한환경에서의 신뢰성 확보, AI 기반 예측·최적 제어를 중심으로 열관리 기술의 주요 변화와 연구 과제를 살펴본다. 로봇 열관리에서는 모터, 감속기, 배터리 및 제어기의 발열 특성과 이에 따른 구동 성능, 제어 정밀도 및 연속 운전시간의 제약을 설명하고, 제한된 공간과 중량 조건에 적합한 액체냉각, 유연 마이크로채널 및 상변화물질 기반 열완충 기술을 소개한다. 또한 반복적인 고부하 동작에 따른 급격한 온도 변화와 국부 과열에 대응하기 위해 개별 열원의 냉각과 로봇 전체의 통합 열관리를 연계하고, 냉각계의 소음·진동을 고려한 시스템 설계의 필요성을 논의한다. 데이터센터 열관리에서는 AI 연산 장치의 발열 증가와 서버의 고밀도화에 대응하기 위한 콜드플레이트 기반 직접액체냉각과 액침냉각을 중심으로 냉각 구조와 적용 과제를 살펴본다. 특히 국부 고열유속과 온도 불균일을 완화하기 위한 유로 및 유량 분배 설계와 함께, 열저항과 압력손실을 동시에 고려하는 최적화의 중요성을 설명한다. 이와 더불어 냉각 성능과 소비전력, 팬·펌프의 소음·진동을 종합적으로 고려한 운전 최적화 및 AI 기반 냉각 제어의 활용 방향을 제시한다. 마지막으로 열전냉각, 탄성열량 냉각 및 자기냉각 등 새로운 냉각 기술의 작동원리와 특성을 소개하고, 효율, 소형화, 정밀 온도제어, 정숙성 및 내구성 측면에서의 가능성과 한계를 살펴본다. 또한 소재와 소자의 성능 향상뿐 아니라 방열 구조, 열교환 과정 및 구동 방식의 최적화가 실제 시스템 적용에 미치는 영향을 논의한다. 이를 통해 AI·전동화 시스템의 고성능화와 에너지 효율 향상을 뒷받침하고, 소음·진동 저감 요구에 대응하기 위한 미래 열관리 기술의 발전 방향을 조망한다.