〈 이 건 재 교수 〉
우리 대학 신소재공학과 이건재 교수와 한국기계연구원 김재현 박사 공동 연구팀이 롤 기반 공정을 통해 플렉서블 기기의 핵심기술인 유연 고집적회로를 연속적으로 패키징(소자와 전자기기를 연결하는 전기적 포장) 및 전사(轉寫)할 수 있는 기술을 개발했다.
또한 개발된 롤 기반 전사 및 패키징 기술을 유연 낸드플래시 메모리(전원이 끊겨도 저장된 데이터를 잃어버리지 않는 비휘발성 메모리의 일종)에 적용하는데 성공했다.
이번 연구 결과는 재료과학 분야 학술지인 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)’ 7월 20일자 온라인 판에 게재됐다.
롤 공정(유연기판을 회전하는 롤에 감으며 동시에 공정을 진행하는 방식) 기반의 유연전자 생산기술은 높은 생산효율을 바탕으로 웨어러블 및 플렉서블 기기 상용화에 중요한 역할을 할 것으로 기대되고 있다.
그러나 지금까지는 고집적회로를 롤 공정으로 구현하는 방법 및 주변회로와 상호 연결하는 패키징 기술이 해결되지 않아 실용화에 한계가 있었다.
문제 해결을 위해 연구팀은 기존 반도체 공정을 이용해 실리콘 기판에 낸드 플래시 메모리를 형성한 후 수백 나노미터(10분의 1m) 두께로 얇게 만들었다.
그 후 개발한 롤 기반 전사 및 패키징 기술을 통해 소자를 유연기판에 옮기는 동시에 이방성 전도 필름을 이용해 상호 연결하는 기술을 구현했다.
연구팀의 최종적인 실리콘 기반 유연 낸드플래시 메모리는 반복적인 휘어짐에도 모든 기능이 정상적으로 동작했고 외부와의 상호연결도 매우 안정적으로 유지됐다.
개발된 롤 기반 유연 고집적회로 기술은 유연 어플리케이션 프로세서(AP), 고집적 메모리, 고속 통신소자 등의 양산에 응용 가능할 것으로 기대된다.
이 교수는 “높은 생산성을 지닌 롤 기반 전사 기술을 이용해 단결정 실리콘 박막 고집적회로를 유연한 인쇄회로 기판 위에 패키징하는 생산기술을 확보했다”며 “향후 유연 디스플레이 및 배터리 기술과 함께 휘어지는 컴퓨터 구현의 핵심 생산 기술이 될 것으로 기대된다”고 말했다.
김재현 박사는 “한국기계연구원이 보유한 롤 기반 전사 기술을 이용해 단결정 실리콘 고집적소자를 유연한 폴리머 인쇄회로 기판 상에 손상 없이 전사함과 동시에 소자와 인쇄회로기판이 전기적으로 연결되도록 하는 롤 기반의 생산 공정 기술을 개발하였다”며 “이 기술은 향후 고성능 전자 소자를 유연 기판 위에 형성해 사물인터넷 및 웨어러블용 고성능 전자기기를 제조하는 핵심 생산 기술이 될 것으로 전망한다.”라고 말했다.
이건재 교수는 2013년도에 0.18 씨모스(CMOS) 공정기반으로 컴퓨터의 두뇌에 해당하는 휘어지는 유연 고집적회로를 최초로 구현했다. 특히 반도체분야 최고 권위학회인 국제반도체소자학회(IEDM)에서 초청받아 발표하는 등 세계적인 주목을 받았다.
한국기계연구원 김재현 박사 연구팀은 2009년부터 롤 스탬프를 이용해 박막소자를 옮기는 기술을 연구하고 있다. 관련 롤 전사 장비 기술을 디스플레이 및 반도체 용도의 롤 장비 회사에 기술이전하기도 했다.
이번 연구는 2013년부터 진행된 한국기계연구원의 나노소재 응용 고성능 유연소자기술 기반구축사업의 일환으로 수행됐다. 이건재 교수는 교원창업을 통해 유연한 고집적회로 관련 기술 상용화를 계획 중이다.
□ 그림 설명
그림1. 연속 롤-패키징 공정의 개요 모식도
그림2. 제작된 유연 실리콘 낸드 플래시메모리
국제공동연구진이 인공지능 학습을 통해 배터리의 표면 형상만 보고 각 원소의 함량 그리고 충·방전 횟수에 대한 정보를 높은 정확도로 알아내는 영상인식 기술을 개발하여 화제다. 우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수가 한국전자통신연구원(ETRI), 미국 드렉셀대학과 공동연구를 통해 다양한 조성과 각기 다른 충·방전 사이클의 NCM 양극재 주사전자현미경 사진을 합성곱 신경망* 기반 인공지능에 학습시켜 주요 원소 함량과 충·방전 상태를 99.6%의 높은 정확도로 맞추는 방법론을 세계 최초로 개발했다고 2일 밝혔다. *합성곱 신경망(콘볼루션 신경망, Convolutional Neural Network, CNN): 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층의 피드-포워드적인 인공신경망의 한 종류이다. 연구팀은 반도체 공정에서는 웨이퍼의 불량 검수를 위해 주사전자현미경(SEM)을 사용하는 반면 배터리 공정에서는 그런 경우가 드물고 연구 현장에서만 입자
2024-07-02세포들이 뭉쳐 생성된 구형 집합체인 스페로이드(spheroid)의 제작 기술은 현재 단일 조건의 스페로이드를 대규모로 생성하는 것까지는 가능하나, 체내 조직의 기능을 모사할 수 있는 최적의 크기 및 세포 조성 범위의 탐색이 어렵고, 다중 약물 스크리닝에 적합하지 않다는 문제가 있었다. 우리 연구진이 단 3번의 세포 주입으로 10가지 세포 조성을 갖는 100개의 스페로이드를 제작하고, 25가지 약물 조합을 동시에 처리할 수 있는 플랫폼을 구축하는 데 성공했다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 박제균 교수 연구팀이 다양한 스페로이드 어레이(배열)를 맞춤형으로 손쉽게 제작하고 이를 구획화해 다중 시약 처리를 수행할 수 있는 조립형 마이크로어레이 플랫폼을 개발했다고 27일 밝혔다. 기존 단일 조건의 스페로이드를 대규모로 제작하는 방법은 다중 약물 스크리닝이 어렵고, 다중 약물 스크리닝이 가능한 방법은 대규모 제작이 어려워, 두 가지 장점을 동시에 만족하는 플랫폼이 개발되지 않은 실정이
2024-06-27기존의 반도체 소자에서 열 발생은 피할 수 없는데, 이는 에너지 소모량을 증가시키고, 반도체의 정상적인 동작을 방해하기 때문에 문제가 되며, 이에 열 발생을 최소화하는 것이 기존 반도체 기술의 관건이었다. KAIST 연구진이 이렇게 애물단지로 여겨지던 열을 오히려 컴퓨팅에 활용하는 방법을 고안하여 화제다. 우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 산화물 반도체의 열-전기 상호작용에 기반하는 열 컴퓨팅(Thermal computing) 기술 개발에 성공했다고 25일 밝혔다. 연구팀은 전기-열 상호작용이 강한 모트 전이 (Mott transition) 반도체*를 활용했으며, 이 반도체 소자에 열 저장 및 열전달 기능을 최적화해 열을 이용하는 컴퓨팅을 구현했다. 이렇게 개발된 열 컴퓨팅 기술은 기존의 CPU, GPU와 같은 디지털 프로세서보다 1,000,000(백만)분의 1 수준의 에너지만으로 경로 찾기 등과 같은 복잡한 최적화 문제를 풀 수 있었다. *모트 전이 반도체:
2024-06-25최근까지도 다양한 웨어러블 시스템을 위한 섬유의 기능화를 위한 시도가 이뤄지고 있다. 그중에서, 나노구조체의 전사 기술은 섬유의 굴곡진 형상과 낮은 표면 접착력으로 인해 웨어러블 시스템을 위한 기능성 섬유 제조에 있어서는 한계를 마주했다. 공동연구팀은 신축성이 우수한 마이크로 스케일의 전기방사 섬유를 개발하여 웨어러블 헬스케어 응용에 접목돼, 땀의 미세한 포도당 수치 진단이 가능하고 다양한 기능성 의복의 고안 및 웨어러블 시스템 영역을 확장하게 할 기술을 개발했다. 우리 대학 기계공학과 박인규 교수와 한국기계연구원(KIMM) 정준호 박사 공동연구팀이 `전기방사 섬유 상 금속 및 금속산화물 기반 나노구조체 전사 기술'을 개발했다고 13일 밝혔다. 연구팀은 일상 속 웨어러블 헬스케어 응용을 위해 기반 고분자의 열적 거동 특성(열 변형 특성) 및 산소 플라즈마 처리를 통한 표면 특성을 고려해, 신축성이 우수한 마이크로 스케일의 전기방사 섬유 위 금속/금속산화물 나노구조체의
2024-06-13우리 연구진이 기존까지 전무했던 녹색빛을 가스 센서에 조사하여 상온에서 최고 수준의 이산화질소 감지 성능을 보이는 것을 확인했다. 이를 통해 녹색광이 50% 이상 포함된 실내조명을 통해서도 작동이 가능한 초고감도 상온 가스 센서를 개발했다. 우리 대학 신소재공학과 김일두 교수 연구팀이 가시광을 활용해 상온에서도 초고감도로 이산화질소(NO2)를 감지할 수 있는 가스 센서를 개발했다고 10일 밝혔다. 금속산화물 반도체 기반 저항 변화식 가스 센서는 가스 반응을 위해 300 oC 이상 가열이 필요해 상온 측정에 한계가 있었다. 이를 극복하기 위한 대안으로 최근 금속산화물 기반 광활성 방식 가스 센서가 크게 주목받고 있으나, 기존 연구는 인체에 유해한 자외선 내지는 근자외선 영역의 빛을 활용하는 데에 그쳤다. 김일두 교수 연구팀은 이를 녹색 빛을 포함한 가시광 영역으로 확대해 범용성을 크게 높였으며, 녹색광을 조사했을 때 이산화질소 감지 반응성이 기존 대비 52배로 증가하였다
2024-06-10