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김용훈 교수, 페로브스카이트 나노선 기반 소자 구현방안 제시
〈 이주호 박사과정, 무하메드 칸 박사후 연구원, 김용훈 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 김용훈 교수 연구팀이 저차원 페로브스카이트 나노소재의 새 물성을 밝히고 이를 이용한 새로운 비선형 소자 구현 방법을 제시했다.
연구팀은 최근 태양전지, 발광다이오드(LED) 등 광소자 응용의 핵심 요소로 주목받는 페로브스카이트 나노소재가 차세대 전자 소자 구현에도 유망함을 증명했다. 또한 초절전, 다진법 전자 소자 구현에 필요한 부성 미분 저항 소자를 구현하는 새로운 이론적 청사진을 제시했다.
무하메드 칸(Muhammad Ejaz Khan) 박사후연구원과 이주호 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 1월 7일자 온라인판에 게재됐고, 표지논문으로 선정돼 출간될 예정이다.(논문명 : Semimetallicity and negative differential resistance from hybrid halide perovskite nanowires, 하이브리드 할로겐화 페로브스카이트 나노선에서의 준금속성과 부성미분저항 발현)
유무기 하이브리드 할로겐화 페로브스카이트 물질은 우수한 광학적 성능뿐만 아니라 저비용의 간편한 공정으로 제작할 수 있어 최근 태양전지 및 LED 등 다양한 광소자 응용 분야에서 주목받고 있다. 그러나 할로겐화 페로브스카이트의 전자 소자 응용에 관한 연구는 세계적으로도 아직 부족한 상황이다.
김 교수 연구팀은 최근 새롭게 제조 기술이 개발되고 양자효과가 극대화되는 특성을 가진 저차원 유무기 할로겐화 페로브스카이트 물질에 주목했다.
연구팀은 슈퍼컴퓨터를 활용해 우선 1차원 페로브스카이트 나노선의 유기물을 벗겨내면 기존에 보고되지 않은 준 금속성 특성을 발현할 수 있다는 것을 발견했다.
이 1차원 무기 틀을 전극으로 활용해 단일 페로브스카이트 나노선 기반의 터널링 접합 소자를 제작하면 매우 우수한 비선형 부성미분저항(negative differential resistance, NDR) 소자를 구현할 수 있음을 확인했다.
부성미분저항은 일반적인 특성과는 반대로 특정 구간에서 전압이 증가할 때 전류는 오히려 감소해 전류-전압 특성 곡성이 마치 알파벳 ‘N’모양처럼 비선형적으로 나타나는 현상을 말한다. 차세대 소자 개발의 원천기술 이 되는 매우 중요한 특성이다.
연구팀은 나아가 이 부성미분저항 특성은 기존에 보고된 바 없는 양자 역학적 혼성화(quantum-mechanical hybridization)에 기반을 둔 새로운 부성미분저항 원리에 기반함을 밝혀냈다.
연구팀은 저차원 할로겐화 페로브스카이트의 새로운 구조적, 전기적 특성을 규명했을 뿐 아니라 페로브스카이트 기반의 터널링 소자를 이용하면 획기적으로 향상된 부성미분저항 소자 특성을 유도할 수 있음을 증명했다.
김 교수는 “양자역학에 기반한 전산모사가 첨단 나노소재 및 나노소자의 개발을 선도할 수 있음을 보여준 연구이다”라며 “특히 1973년 일본의 에사키(Esaki) 박사의 노벨상 수상 주제였던 양자역학적 터널링 소자 개발의 새로운 방향을 제시한 연구이다”라고 말했다.
이번 연구는 미래창조과학부 중견연구자지원사업, 나노소재원천기술개발사업, 기초연구실지원사업, 글로벌프론티어사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈 표지
그림2. 연구개요
2019.02.21 조회수 18647 -
김용훈 교수, 차세대 탄소섬유 개발 위한 이론 규명
우리 대학 EEWS대학원 김용훈 교수 연구팀이 고품질 탄소섬유 개발에 필요한 고분자 전구체와 저차원 탄소 나노소재 간 계면의 원자구조 및 전자구조적 특성을 규명했다.
이번 연구로 차세대 탄소섬유 개발의 이론적 청사진을 제시할 것으로 기대된다.
이주호 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구 성과는 국제 과학 학술지인 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 4월 11일자에 속표지(Inside Back Cover) 논문으로 게재됐다.
탄소섬유는 매우 가벼우면서도 뛰어난 기계적, 열적 특성을 갖고 있기 때문에 초경량 자전거, 골프 클럽 등 스포츠 용품부터 자동차, 항공우주, 원자력 등 다양한 첨단 기술 분야에 활발히 활용되고 있는 신소재이다.
탄소섬유는 전구체(precursor) 고분자를 방사, 안정화 및 탄화 등의 작업을 통해 얻어지며 현재 폴리아크릴로나이트릴(polyacrylonitrile, PAN)이 탄소섬유의 주 전구체로 사용되고 있다.
고품질 차세대 탄소섬유를 얻는 방법으로 탄소나노튜브(carbon nanotube, CNT)를 탄소섬유 전구체 고분자 매트릭스에 분산시켜 고분자의 결정성을 높이는 연구가 대표적이다. 탄소나노튜브와 전구체 고분자의 조합이 탄소섬유의 물성을 향상시킬 수 있다는 것도 실험을 통해 확인된 바 있다.
그러나 20년 이상의 연구에도 탄소나노튜브와 전구체 고분자 간 상호작용에 대한 이해는 실험적 접근법의 어려움으로 인해 부족한 상황이다. 따라서 탄소나노튜브를 활용한 고품질 탄소섬유 제작 기술은 한계가 있었다.
김 교수 연구팀은 슈퍼컴퓨터를 활용해 양자역학적 제1원리 기반 멀티스케일 시뮬레이션을 수행해 대표적인 탄소섬유 전구체인 폴리아크릴로나이트릴 고분자가 탄소나노튜브 계면에서 배열되는 과정을 원자 수준에서 체계적으로 재현했다. 또한 탄소나노튜브-폴리아크릴로나이트릴 고분자 계면이 특히 좋은 특성을 보일 수 있는 이유를 연구했다.
폴리아크릴로나이트릴 고분자의 단위체가 누워있는 형태의 특정 원자구조를 선호하고, 이 때 양전하와 음전하가 균형 있게 이동하는 계면 특유의 특성이 발현되므로 이 계면 구조를 최대화 시키는 것이 최적의 대규모 폴리아크릴로나이트릴 고분자 정렬을 유도할 수 있음을 밝혔다.
또한 폴리아크릴로나이트릴 고분자의 정렬도가 그래핀 나노리본과의 계면에서 극대화되는 것을 확인해 최근 각광을 받고 있는 그래핀을 이용해 탄소 섬유의 품질을 더욱 향상시킬 수 있다는 가능성도 제시했다.
“김 교수는 양자역학에 기반한 전산모사가 첨단 소재·소자의 개발을 위한 기본원리를 제공해 줄 수 있음을 보여준 연구의 예다”며 “이러한 전산모사 연구의 중요성은 컴퓨터 성능 및 전산모사 이론체계의 비약적인 발전과 더불어 더욱 커질 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 미래창조과학부 중견연구자지원사업, 나노소재원천기술개발사업, 기초연구실지원사업, 글로벌프론티어사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈 표지
그림2. 연구 개요 모식도
2018.04.26 조회수 20242 -
김문철 교수, 인공지능 통해 풀HD영상 4K UHD로 실시간 변환
〈 김 문 철 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 김문철 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 이용해 풀 HD 비디오 영상을 4K UHD 초고화질 영상으로 초해상화 변환할 수 있는 기술을 개발했다.
이 기술은 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경망(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)을 하드웨어로 구현했다. 초당 60프레임의 초고해상도 4K UHD 화면을 실시간으로 생성할 수 있는 알고리즘 및 하드웨어 개발을 통해 향후 프리미엄 UHD TV, 360 VR, 4K IPTV 등에 기여할 것으로 기대된다.
이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 김용우, 최재석 박사과정 등이 주도했고 현재 특허 출원을 준비 중이다.
최근 영상 화질 개선 연구에 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경망을 적용시키려는 노력이 활발히 이뤄지고 있다. 그러나 이러한 심층 콘볼루션 신경망 기술은 연산 복잡도와 매우 높고 사용되는 메모리가 커 작은 규모의 하드웨어를 통해 초고해상도 영상으로 실시간 변환하는 데 한계가 있다.
기존의 프레임 단위로 영상을 처리하던 방식은 DRAM과 같은 외부 메모리 사용이 필수적인데 이로 인해 영상 데이터를 처리할 때 지나친 외부 메모리 접근으로 인한 메모리 병목현상과 전력 소모 현상이 발생했다.
김 교수 연구팀은 프레임 단위 대신 라인 단위로 데이터를 처리할 수 있는 효율적인 심층 콘볼루션 신경망 구조를 개발해 외부 메모리를 사용하지 않고도 작은 규모의 하드웨어에서 초당 60 프레임의 4K UHD 초해상화를 구현했다.
연구팀은 기존 소프트웨어 방식의 심층 콘볼루션 신경망 기반의 고속 알고리즘과 비교해 필터 파라미터를 65% 정도만 적용하고도 유사한 화질을 유지했다.
이는 딥러닝 기술을 이용한 고해상도 영상 변환 기술이 활발히 진행되는 가운데 초당 60프레임의 4K UHD 초해상화를 하드웨어로 실현한 첫 사례로 꼽힌다.
김 교수는 “이번 연구는 심층 콘볼루션 신경망이 작은 규모의 하드웨어에서 초고품질 영상 처리에 실질적으로 응요 가능한 기술임을 보인 매우 중요한 사례다”며 “현재 프리미엄 UHD TV 및 UHD 방송 콘텐츠 생성, 360도 VR 콘텐츠, 4K IPTV 서비스에 매우 효과적으로 적용할 수 있다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기술진흥센터(IITP) ICT 기초연구실지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 실시간 AI(딥러닝) 기반 고속 초고해상도 업스케일링 기술
그림2.심층 신경망 AI 기반 4K UHD 60fps 실시간 초해상화 하드웨어 (FPGA)
그림3. 심층 신경망 AI 기반 4K UHD 60fps 실시간 초해상화 하드웨어 시연
2018.01.16 조회수 17095 -
새 인공 형광 단백질 나노 조립체 개발
정 용 원 교수
우리 대학 화학과 정용원 교수 연구팀이 새로운 모양과 다양한 크기의 인공적 형광 단백질 나노 조립체를 개발했다.
이 단백질 나노 조립체 연구로 단백질 기반 신약 및 백신 개발 등 새로운 나노구조체 분야에 활발한 적용이 가능할 것으로 기대된다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 14일자 온라인 판에 게재됐다.
우리 몸의 필수 구성요소인 단백질은 나노미터 크기의 특성과 더불어 무한한 기능과 구조를 갖고 있다는 점에서 새로운 물질 및 구조체 개발에 매우 적합한 것으로 알려져 있다.
특히 단백질 다수가 조립된 다중 조립체는 새로운 성질과 모양, 크기를 가지며 생체친화적인 나노 구조체이기 때문에 많은 관심을 받고 있다. 단백질 다중 조립체는 다수의 단백질이 동시에 작용하기 때문에 결합력을 극대화 해 신약, 백신 기능 향상 연구에 중요한 방법론을 제시할 것으로 기대되기 때문이다.
이 조립체의 상업적, 연구적 이용을 위해선 조립된 단백질의 수가 정확히 조절되고, 다양한 크기의 조립체를 제작할 수 있어야 한다. 하지만 현재의 기술로는 조립체의 크기에 따라 정밀히 분리하는 것이 쉽지 않다.
연구팀은 문제 해결을 위해 인공적 형광 단백질 조립체를 세포 내 합성을 통해 다양한 크기로 제작했다. 또한 조립체 표면 개량을 통해 거대 생체분자의 안정성을 향상시켰고, 다양한 크기의 조립체를 분리할 수 있는 방법을 최초로 개발했다.
이 방법을 이용해 다각형 및 선형 배열을 갖는 형광 단백질 조립체 또한 제작해 관찰했다. 이 과정에서 나노크기 공간에서의 결합 단백질의 개수를 증가시켰고, 기존 단일 단백질보다 비약적으로 향상된 결합력을 확인했다.
정 교수는 “이번 단백질 조립체 제작 기술은 다양한 모양과 크기, 기능성을 갖는 새 조립체 제작의 기반이 될 것이다”며 “비약적으로 향상된 기능을 가진 단백질 신약, 백신, 혹은 결합 리셉터 연구에 핵심적 역할을 할 것”이라 말했다.
정용원 교수 지도 아래 김영은 박사과정 학생이 1저자로 참여한 이번 연구는 우리 대학 김호민 교수 연구팀이 참여했으며, 한국연구재단이 추진하는 글로벌프론티어사업(바이오나노 헬스가드 연구단) 및 기초연구실지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림 1. 형광단백질 조립체 모식도 및 전자현미경 사진
2015.05.26 조회수 12938