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최성율, 박상희 교수, 전자기기용 저전력 멤리스터 집적회로 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최성율 교수와 신소재공학과 박상희 교수 공동 연구팀이 메모리와 레지스터의 합성어인 멤리스터(Memristor)를 이용해 저전력 비휘발성 로직-인-메모리 집적회로를 개발했다.
레지스터, 커패시터, 인덕터에 이어 4번째 전자 회로 소자인 멤리스터를 통한 기술로 새로운 컴퓨팅 아키텍처(하드웨어와 소프트웨어를 포함한 컴퓨터 시스템 전체 설계방식)를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
장병철, 남윤용 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 재료분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 1월 10일자 표지 논문으로 게재됐다.
4차 산업혁명 시대는 사물인터넷, 인공지능 등의 정보통신 기술 기반을 통해 발전되고 있으며 이는 사용자 친화적인 유연, 웨어러블 기기를 활용해 제공될 것으로 보여진다.
이러한 측면에서 저전력 배터리를 기반으로 한 소프트 전자기기의 개발에 대한 필요성이 커지고 있다.
하지만 기존 트랜지스터로 구성된 메모리와 로직회로 기반의 전자 시스템은 문턱전압 이하 수준의 트랜지스터 누설 전류(subthreshold leakage current)에 의한 대기전력 소모로 인해 휴대용 전자기기로의 응용에 한계가 있었다. 또한 기존 메모리와 프로세서가 분리돼 있어 데이터를 주고받는 과정에서 전력과 시간이 소모되는 문제점도 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 정보의 저장과 로직 연산 기능을 동시에 구현할 수 있는 로직-인-메모리 집적회로를 개발했다.
플라스틱 기판 위에 비휘발성의 고분자 소재를 이용한 멤리스터, 산화물 반도체 소재를 이용한 유연 쇼트키 다이오드 선택소자(Schottky Diode Selector)를 수직으로 집적해 선택소자와 멤리스터가 일대일로 짝을 이루는 1S-1M 집적소자 어레이를 구현했다.
연구팀은 기존의 아키텍처와는 달리 대기 전력을 거의 소모하지 않는 비휘발성 로직-인-메모리 집적회로를 구현해 새로운 컴퓨팅 아키텍처를 개발했다. 또한 어레이 상에서 소자 간에 흐르는 스니크(sneak) 전류라고 불리는 누설 전류 문제도 해결했다.
그 밖에도 연구팀의 기술은 병렬 컴퓨터 방식인 하나의 명령어로 여러 값을 동시에 계산하는 단일 명령 다중 데이터 처리(Single-Instruction Multiple-Data, SIMD)를 구현했다.
최 교수는 “멤리스터와 선택소자의 집적을 통해 유연한 로직-인-메모리 집적회로를 구현한 이번 연구는 유연성과 저전력성을 가진 메모리와 로직을 동시에 제공한다”며 “모바일 및 웨어러블 전자시스템의 혁신을 가져 올 수 있는 원천기술을 확보했다는 의의를 갖는다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 추진하는 글로벌프론티어사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 저널에 게재된 표지논문 사진
그림2 유연 멤리스티브 비휘발성 로직-인-메모리 회로와 소자 단면 고해상도 투과전자현미경 이미지
그림3. 비휘발성 메모리 소자 응용을 위한 인가전압에 따른 소자 성능 확인
그림4. 유연 1S-1M 집적 소자 어레이의 병렬 로직 연산
2018.02.13
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조영호 교수, 손목시계형 개인별 열적 쾌적감 측정기 개발
〈 조 영 호 교수, 윤 성 현 연구원 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 조영호 교수 연구팀이 손목의 땀을 측정해 인간의 개인별 열적 쾌적감을 측정할 수 있는 손목시계형 쾌적감 측정기를 개발했다.
심재경, 윤성현 연구원의 주도로 개발한 이번 연구 성과는 융합, 과학 분야의 네이처 자매지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’ 1월 19일자에 게재됐다.
인간이라면 누구나 더위를 느끼면 땀 발생률이 증가하며 추위를 느끼면 땀 발생률이 감소한다. 따라서 동일한 환경에서도 개인별 땀 발생률을 측정하면 개인마다 느끼는 더위와 추위 상태를 판별해 열적 쾌적감을 측정할 수 있다.
일반적인 냉, 난방기는 공기의 습도와 온도를 일정하게 유지하도록 동작하고 있기 때문에 동일한 온도와 습도여도 개인별 체질과 기후환경에 따라 개인마다 느끼는 추위와 더위 상태는 모두 다르다.
기존의 땀 발생률 측정기는 생리학 실험용으로 사용돼 펌프 및 냉각기 등의 큰 크기를 갖는 외부 장치가 필요하다. 피부 미용 용도는 크기가 작지만 장시간의 회복 시간을 필요로 하는 문제점이 있다.
연구팀은 작은 크기를 가지며 인간의 피부에 착용 가능하면서 환기구동기를 집적해 연속적으로 땀 발생률 측정이 가능한 손목시계형 쾌적감 측정기를 개발했다.
연구팀이 개발한 손목시계형 쾌적감 측정기는 인간이 느끼는 더위나 추위의 정도에 따라 땀 발생률이 변화하는 점에 착안해 땀 발생률을 측정해 주어진 환경 내에서 인간의 체감 더위와 추위를 파악할 수 있는 기술이다.
연구팀은 밀폐된 챔버가 피부에 부착됐을 때 습도가 증가하는 비율을 통해 땀 발생률을 측정하는 방식을 이용했다. 이 측정기는 피부에 챔버가 완전히 부착된 후 측정하기 때문에 외부 공기나 인간의 움직임에도 안정적인 땀 발생률 측정이 가능하다.
또한 소형 열공압 구동기를 집적해 챔버를 피부 위로 들어올려 자동 환기가 가능하다.
연구팀의 손목시계형 쾌적감 측정기는 주위의 온도나 습도에 관계없이 인간의 인지기능에 따라 변화하는 땀 발생률을 측정할 수 있어 개인별 맞춤형 냉난방을 실현할 수 있다.
연구팀의 측정기는 직경 35mm, 두께 25mm, 배터리 포함 무게 30g으로 자동 환기기능을 갖추고 있으며 기존 측정기 대비 무게는 절반 이하(47.6%) 47.6%, 소비전력은 12.8%에 불과하다.
6V 소형 손목시계용 배터리로 4시간 동작이 가능하며 사람의 걸음에 해당하는 공기흐름인 0~1.5m/s에서 안정적으로 작동하기 때문에 움직이는 상태에서 성능을 유지하여야 하는 포터블, 웨어러블 기기로 사용가능하다는 장점이 있다.
이를 이용해 연구팀은 실내 또는 자동차 내에서 기존의 냉, 난방기에 비해 훨씬 더 인간과 교감 기능이 뛰어난 새로운 개념의 인지형 냉, 난방기를 제작할 예정이다.
조영호 교수는 “기존 냉난방기는 주변의 온, 습도 기준으로 쾌적감을 판단해 개인적으로 느끼는 쾌적감과 무관하지만 우리가 개발한 쾌적감 측정기는 개인적 쾌적감을 판단할 수 있어 새 개념의 개인맞춤형 지능형 냉, 난방기로 활용 가능하다”며 “나아가 미래사회에서는 인간의 신체적 건강 뿐 아니라 정신적 건강과 감정 상태의 관리가 필요하기에 향후 인간과 기계의 감성 교감을 이룰 수 있을 것이다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 중견연구자지원사업을 통해 수행됐으며 국내특허로 등록을 완료했다.
□ 그림 설명
그림1. 인간 열적 쾌적감 측정이 가능한 손목시계형 쾌적감 측정기
그림2. 손목시계형 쾌적감 측정기
그림3. 손목시계형 쾌적감 측정기의 동작 원리
2018.02.01
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최원호 교수, 플라즈마로 바이오필름 제거 기술 개발
〈 박 주 영 박사과정, 최 원 호 교수, 박 상 후 박사 〉
우리 대학 물리학과 최원호 교수, 서울대 조철훈 교수 공동 연구팀이 대기압 저온 플라즈마를 통해 페트병 등 식품 보관 용기 표면에 존재하는 대장균, 박테리아 등 일명 바이오필름을 손쉽게 제거할 수 있는 기술을 개발했다.
이는 플라즈마를 물에 처리해 활성화시켜 발생하는 화학반응을 이용해 바이오필름을 제거하는 방식으로 기존 기술보다 안전하고 손쉬워 다양한 용도로 사용 가능할 것으로 기대된다.
박상후 박사, 박주영 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 재료분야 국제 학술지 ‘미국화학회 어플라이드 머티리얼즈&인터페이시스(ACS Applied Materials & Interfaces)’ 2017년도 12월 20일자에 게재됐다.
대기압 플라즈마는 대기 중에서 여러 형태로 플라즈마 및 2차 생성물을 방출할 수 있는 장점을 갖는다. 번개도 플라즈마의 일종인데 번개를 통해 공기 중 질소가 질소화합물이 돼 땅 속에 스며들어 토양을 비옥하게 만드는 것이 대표적인 사례이다.
이런 장점을 활용해 플라즈마는 에너지 및 환경 분야부터 생의학 분야까지 다양한 연구와 산업분야에 응용되고 있으며 플라즈마의 반응성 및 활용성을 높이기 위한 연구들이 전 세계적으로 활발히 진행 중이다.
최근에는 의료기술, 식품, 농업 등 다양한 분야에 살균을 목적으로 한 활성화, 기능화 등 측면에서 대기압 플라즈마를 적용하고 있다.
그러나 대기압 플라즈마로부터 발생하는 활성종의 종류, 밀도, 역할 등은 현재까지도 명확하게 밝혀지지 않아 기술을 적용하는 데 큰 어려움이 있었다.
연구팀은 플라즈마를 물에 처리시켜 활성수로 만들어 대장균, 살모넬라, 리스테리아 등 유해한 미생물이 겹겹이 쌓여 막을 이룬 형태를 뜻하는 바이오필름을 제거하는 방법을 개발했다.
플라즈마를 처리할 때 발생하는 활성종은 수산기(하이드록시기, OH*), 오존, 과산화수소, 아질산이온, 활성산소 등이다. 연구팀은 그 중 수산기가 다른 활성종에 비해 100 배에서 1만 배 낮은 농도임에도 불구하고 산화력이 높아 바이오필름 제거에 큰 역할을 하는 것을 확인했다.
연구팀은 그 외에 발생된 오존, 과산화수소, 아질산 이온 등에 대해서도 바이오필름을 제거할 수 있는 기능이 있음을 정량적으로 증명했고 이를 통해 살균제로서 대기압 플라즈마의 역할을 규명했다.
연구팀은 향후 후속 연구를 통해 플라즈마로 수산기를 효율적으로 생산할 수 있는 기술을 개발할 예정이다.
최 교수는 2013년 플라즈마 발생이 가능한 포장재를 특허로 등록했고 지도학생 창업기업인 플라즈맵에 기술이전을 완료했다. 이번 연구를 통해 플라즈마 살균 기술의 상용화에 힘쓰는 중이다.
최 교수는 “이번 연구결과는 플라즈마 제어 기술과 플라즈마-미생물 간 물리화학적 상호작용을 이해하는데 유용한 기반이 될 것이다”며 “의학, 농업, 식품 분야에서의 플라즈마 기술의 활용이 가속화되는 계기가 될 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 국가핵융합연구소의 미래선도 플라즈마-농식품 융합기술 개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1.플라즈마 발생이 가능한 포장재
그림2.대기압 플라즈마를 이용한 바이오필름 저감 실험 개략도
그림3.대기압 플라즈마 적용 개념도 및 핵심요소 평가 결과
그림4.스타트업 기업인 플라즈맵(Plasmapp)에서 시판중인 STERPACK 제품
2018.01.23
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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
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신의철, 정민경 교수, 바이러스 간염 악화시키는 세포의 원리 규명
〈 신 의 철 교수, 정 민 경 교수 〉
우리 대학 의과학대학원 신의철 교수, 정민경 교수와 충남대 의대 최윤석 교수, 연세대 의대 박준용 교수로 이루어진 공동 연구팀이 바이러스 간염을 악화시키는 ‘조절 T 세포’의 염증성 변화를 발견했다.
이번 연구를 통해 다양한 염증성 질환을 이해하고 치료에 적용시킬 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘소화기학(Gastroenterology)’ 2017년도 12월호 온라인 판에 게재됐다.
바이러스성 간염은 A형, B형, C형 등 다양한 간염 바이러스에 의해 발생하는 질환으로 간세포(hepatocyte)를 파괴시키는 특징을 갖는다.
이러한 간세포의 파괴는 바이러스에 의해 직접적으로 일어나는 것이 아닌 바이러스 감염으로 인해 활성화된 면역세포에 의한 것으로 알려져 있다. 그러나 그 상세한 작용 원리는 밝혀지지 않았다.
조절 T 세포는 다른 면역세포의 활성화를 억제해 인체 내 면역체계의 항상성을 유지하는 데 중요한 역할을 수행한다.
최근 연구에 따르면 염증이 유발된 상황에서는 조절 T 세포의 면역억제 기능이 약화되며 오히려 염증성 사이토카인 물질을 분비한다고 알려졌다. 그러나 A형, B형 등 바이러스성 간염에서는 이러한 현상이 과거에는 발견되지 않았다.
연구팀은 바이러스성 간염 환자에게서 나타나는 조절 T 세포의 변화에 주목했다. 이 조절 T 세포가 염증성 변화를 일으켜 TNF라는 염증성 사이토카인(면역 세포에서 분비되는 단백질) 물질을 분비할 수 있다는 사실을 처음 발견했다. 그리고 이 TNF를 분비하는 조절 T 세포가 바이러스성 간염의 악화를 유발함을 증명했다.
연구팀은 급성 A형 간염 환자를 대상으로 분석을 실시해 환자의 조절 T 세포의 면역억제 기능이 저하된 상태임을 밝혔고 TNF를 분비하는 것을 확인했다. 이를 통해 조절 T 세포 변화의 분자적 작용 원리를 밝히고 이를 조절하는 전사인자를 규명했다.
또한 조절 T 세포의 이러한 변화가 B형 및 C형 간염환자에게도 나타남을 발견했다.
이번 연구는 동물 모델이 아닌 인체에서 원리를 직접 밝히기 위해 충남대, 연세대 의대 등 임상 연구팀과 의과학대학원의 면역학 연구팀과의 협동 연구로 이뤄져 중개 연구(translational research)의 모범 사례가 될 것으로 예상된다.
신 교수는 “바이러스성 간염에서 간 손상을 악화시키는 조절 T 세포 변화에 대한 첫 연구사례이다”며 “향후 바이러스성 간염에서 효과적 치료 표적으로 이용할 수 있는 세포와 분자를 규명했다는 의의를 갖는다”고 말했다.
이번 연구는 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 조절T세포에 의해 간손상이 악화되는 현상
그림2. 간염 환자와 정상인의 조절T세포 관찰 그래프
2018.01.08
조회수 15117
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하동수 교수, 양 날개를 개별 제어할 수 있는 드론 개발
〈 이 상 민 학생, 하 동 수 교수〉
우리 대학 조천식녹색교통대학원 하동수 교수 연구팀이 양 날개(주익[主翼], 비행기 몸체 중앙에서 양쪽으로 뻗은 날개)를 각각 분리시켜 개별적으로 제어할 수 있는 드론을 개발했다.
하 교수 연구팀이 개발한 분리형 주익 개별제어 비행체는 주익을 두 개로 완전히 분리해 별개로 제어할 수 있기 때문에 높은 에너지 효율, 기민한 운행, 작은 반경의 회전 운행이 가능하다.
우리에게 익숙한 일반항공기는 일체형 주익을 사용한다. 이는 공기 양력을 이용한 비행체이기 때문에 에너지 효율은 높지만 회전반경이 커 기민한 동작이 어렵다.
반면 여러 개의 프로펠러를 회전시켜 양력을 얻는 기존 방식은 회전반경이 작아 기민하게 동작할 수 있지만 공기 양력을 이용하지 못해 에너지 효율이 낮다.
하 교수 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 주익이 분리된 개별 제어형 비행체를 개발했다. 이는 분리된 주익의 회전을 개별적으로 제어하고 꼬리에 달린 모터의 추진방향을 바꾸는 방식으로 이를 통해 수직비행 및 수평비행의 전환을 구현했다.
주익을 분리하는 방법에는 두 가지가 있다. 몸체와 주익을 동시에 지지하는 지지대와 분리된 주익을 개별적으로 지지하는 지지대를 따로 사용하는 방식, 몸체의 측면을 주익 제어용 기기의 일부로 활용하며 개별적 지지대를 이용하는 방식이 있다.
이번에 개발한 드론은 몸체와 주익을 동시에 지지하는 지지대와 분리된 주익을 개별적으로 지지하는 지지대를 이용하는 방식으로 제작됐다.
연구팀의 기술은 원하는 운행방식에 따라 분리된 주익의 개별제어를 실행하며 제어결과는 비행체에 장착된 센서를 통해 다시 조정되는 과정을 거친다. 이러한 운행방식으로 일반 항공기가 만들 수 없는 다양한 동작이 가능해진다.
연구팀의 기술은 지난 11월 미국 우버와 나사가 발표한 도심지역 근거리 항공택시처럼 점차 보급될 중, 단거리 지역의 항공 교통에 속도, 기민성, 에너지 효율을 갖춘 비행체로 쓰일 것으로 기대된다.
하 교수는 “개발한 비행체는 민수용 항공교통, 군용 항공무기체계, 일반 안전관리 등 다양한 분야에 폭넓게 활용 가능하다”며 “주익 분리 및 독립제어는 비행 방식의 다양하고 효과적인 구현에 영향을 미친다. 2016년 설계 시점부터 한국, 미국, 중국등에 다양한 분리제어 구현방식에 대한 관련 특허를 출원했다”고 말했다.
이번 연구는 정보통신기술진흥센터의 ITRC 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 수직 이착륙, 수직 및 수평비행이 가능한 분리형 주익(主翼) 독립제어기술
2018.01.04
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최경철 교수, 머리카락보다 얇은 실에 OLED 제작 성공
〈 권 선 일 박사과정 〉
우리 대학 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 머리카락보다 얇은 섬유 위에 고효율의 유기발광 디스플레이(OLED)를 제작할 수 있는 기술을 개발했다.
연구팀은 향후 웨어러블 디스플레이에 적용할 수 있는 고효율, 고수명의 OLED 기술이 될 것으로 기대된다고 밝혔다.
권선일 박사과정이 주도한 이번 연구는 나노과학 분야 국제 학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’ 12월 6일자 온라인 판에 게재됐다.
기존의 섬유형 웨어러블 디스플레이 연구는 기기를 구현하는 데 초점을 맞춰서 진행이 됐다. 따라서 소자의 성능이나 내구성 측면에서 평판 기반의 OLED 소자에 비해 턱없이 낮은 성능을 보였고 이로 인해 실제 웨어러블 디스플레이로 응용하는 데 한계가 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 섬유에 적합한 OLED 소자 구조를 설계해 3차원 섬유 구조에 적합한 딥 코팅 공정을 활용했고 이를 통해 평판 제작물에 버금가는 고효율, 고수명의 OLED를 개발했다.
이 기술을 통해 평판 기반의 용액 공정을 활용한 OLED 구조를 그대로 섬유에 적용해도 성능 저하가 전혀 없이 1만cd/m2(칸델라/제곱미터) 수준의 휘도, 11cd/A(칸델라/암페어) 이상의 효율을 보임을 확인했다.
또한 4.3%의 기계적 변형률에도 섬유형 OLED 성능이 잘 유지됨을 확인했고 개발한 섬유형 OLED를 직물에 직조해도 아무런 문제가 발생하지 않음을 증명했다.
연구진이 개발한 기술은 300마이크로미터(㎛) 직경의 섬유에서부터 머리카락보다 얇은 90마이크로미터 직경 섬유에도 OLED를 형성할 수 있었다. 또한 105℃ 이하의 저온에서 모든 과정이 진행되기 때문에 열에 약한 일반적인 섬유에도 적용 가능하다.
최 교수는 “기존 섬유형 웨어러블 디스플레이 연구는 낮은 성능으로 인해 응용에 많은 제약이 따랐지만 이 기술은 직물을 구성하는 요소인 섬유에 고성능의 OLED를 제조할 수 있는 기술이다”며 “간단하고 저비용의 공정으로 고성능 섬유형 웨어러블 디스플레이 상용화의 길을 열었다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 선도연구센터지원사업과 나노소재원천기술개발사업의 지원으로 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 섬유형 유기 발광 다이오드를 직조하여 구동한 모습
2018.01.03
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박현욱 교수, 머신러닝 통해 MRI 영상촬영시간 단축기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 박현욱 교수 연구팀이 머신러닝 기반의 영상복원법을 이용해 자기공명영상장치(이하 MRI)의 영상 획득시간을 6배 이상 단축시킬 수 있는 기술을 개발했다.
이번 연구를 통해 MRI의 영상획득시간을 대폭 줄임으로써 환자의 편의성을 높일 뿐 아니라 의료비용 절감 효과를 기대할 수 있을 것으로 보인다.
권기남 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘메디컬 피직스(Medical Physics)’ 12월 13일자에 게재됐고 그 우수성을 인정받아 표지 논문에 선정됐다.
MRI는 방사능 없이 연조직의 다양한 대조도를 촬영할 수 있는 영상기기이다. 다양한 해부학적 구조 뿐 아니라 기능적, 생리학적 정보 또한 영상화 할 수 있기 때문에 의료 진단을 위해 매우 높은 빈도로 사용되고 있다.
하지만 MRI는 다른 의료영상기기에 비해 영상획득시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 환자들은 MRI를 찍기 위해 긴 시간을 대기해야 하고 촬영 과정에서도 자세를 움직이지 않아야 하는 등의 불편함을 감수해야 한다.
특히 길게 소요되는 영상획득시간은 MRI의 비싼 촬영 비용과 직접적인 연관이 있다.
박 교수 연구팀은 MRI의 영상획득시간을 줄이기 위해 데이터를 적게 수집하고 대신 부족한 데이터를 기계학습(Machine Learning)을 이용해 복원하는 방법을 개발했다.
기존의 MRI는 주파수 영역에서 여러 위상 인코딩을 하면서 순차적으로 한 줄씩 얻기 때문에 영상획득시간이 오래 걸린다. 획득 시간을 단축시키기 위해 저주파 영역에서만 데이터를 얻으면 저해상도 영상을 얻게 되고 듬성듬성 데이터를 얻으면 영상에서 인공물이 생기는 에일리어싱 아티팩트 현상이 발생한다.
이러한 에일리어싱 아티팩트를 해결하기 위해 다른 민감도를 갖는 여러 수신 코일을 활용한 병렬 영상법과 신호의 희소성을 이용한 압축 센싱 기법이 주로 활용됐다.
그러나 병렬 영상법은 수신 코일들의 설계에 영향을 받기 때문에 시간을 많이 단축할 수 없고 영상 복원에도 시간이 많이 걸린다.
연구팀은 MRI의 가속화에 의해 발생하는 에일리어싱 아티팩트 현상을 없애기 위해 라인 전체를 고려한 인공 신경망(Deep Neural Networks)을 개발했다.
연구팀은 위 기술과 함께 기존 병렬 영상법에서 이용했던 복수 수신 코일의 정보를 활용했고, 이 방식을 통해 직접적으로 영향을 주는 부분만을 연결해 네트워크의 효율성을 높였다.
기존 방법들의 경우 서브 샘플링 패턴에 많은 영향을 받았지만 박 교수 연구팀의 기술은 다양한 서브샘플링 패턴에 적용 가능하며 기존 방법대비 복원 영상의 우수함을 보였고 실시간 복원 또한 가능하다.
박 교수는 “MRI는 환자 진단에 필요한 필수 장비가 됐지만 영상 획득 시간이 오래 걸려 비용이 비싸고 불편함이 많았다”며 “기계학습을 활용한 방법이 MRI의 영상 획득 시간을 크게 단축할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 인공지능 국가전략프로젝트와 뇌과학원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 국제 학술지 ‘메디컬 피직스 (Medical Physics)’12월호 표지
그림2. 제안하는 네트워크의 모식도
그림3. MRI의 일반적인 영상 획득 및 가속 영상 획득 모식도
2017.12.29
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정우철 교수, 소량 금속으로 연료전지 수명 극대화기술 개발
〈 정우철 교수(오른쪽)와 연구진 〉
우리 대학 신소재공학과 정우철 교수 연구팀이 서울시립대학교 한정우 교수와의 공동 연구를 통해 소량의 금속으로 연료전지의 수명을 향상시킬 수 있는 새로운 전극소재 기술을 개발했다.
구본재 박사과정과 서울시립대 권형욱 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 에너지, 환경 분야 국제 학술지 ‘에너지&인바이러멘탈 사이언스(Energy&Environmental Science)’ 2018년도 1호 표지논문에 선정됐다.
연료전지는 친환경이면서 신재생에너지원으로 주목받고 있는 에너지변환기술이다. 특히 세라믹 소재로 구성된 고체산화물 연료전지는 수소 이외에도 바이오매스, LNG, LPG 등 다양한 종류의 연료를 직접 전기에너지로 바꿀 수 있는 장점을 갖는다. 이를 통해 발전소, 전기자동차, 가정용 예비전원 등 분야에 폭넓게 사용될 것으로 전망되고 있다.
고체산화물 연료전지의 성능을 좌우하는 핵심 요소는 산소의 환원 반응이 일어나는 공기극으로 현재 페로브스카이트(ABO3) 구조의 산화물들이 주로 사용된다.
그러나 페로브스카이트 산화물들은 작동 초기 성능이 뛰어나지만 시간이 지날수록 성능이 저하돼 장기간 사용이 어렵다는 한계를 갖는다.
특히 공기극의 작동 조건인 고온 산화 상태에서 산화물 표면에 스트론튬(Sr) 등의 2차상이 축적되는 표면 편석 현상이 발생함으로써 전극의 성능을 낮추는 것으로 알려졌다. 아직까지 이러한 현상의 구체적인 원리와 이를 억제할 수 있는 효과적인 해결책이 나오지 않았다.
정 교수 연구팀은 페로브스카이트 산화물이 변형될 때 면 내 압축 변형이 일어나 스트론튬의 편석을 발생시키는 것을 계산화학적 및 실험적 결과를 통해 확인했다.
연구팀은 페로브스카이트 산화물 내부의 부분적인 변형 분포가 스트론튬 표면 편석의 주요 원인임을 규명했다.
이를 바탕으로 정 교수 연구팀은 크기가 다른 금속을 산화물 내에 장착함으로써 공기극 소재 내부의 격자변형 정도를 제어하고 스트론튬 편석을 효과적으로 억제하는데 성공했다.
정 교수는 “이 기술은 추가적인 공정 없이 소재를 합성하는 과정에서 소량의 금속입자를 넣는 것만으로 구현된다”며 “향후 고내구성 페로브스카이트 산화물 전극을 개발하는 데 유용하게 활용될 것으로 기대된다”고 말했다.
이 연구는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 본 연구의 Energy & Environmental Science 논문지의 커버 이미지
그림2. 전극의 격자변형 정도와 Sr 편석, 전극반응의 상관관계
그림3. 개발한 기술을 적용하여 안정화된 고체산화물 연료전지 공기극의 표면
2017.12.26
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최성율 교수, 이차원 소재 이용한 초저전력 유연메모리 개발
〈 최성율 교수, 장병철 박사과정 〉
우리 대학 전기및전자공학부 최성율 교수와 생명화학공학과 임성갑 교수 공동 연구팀이 2차원 소재를 이용한 고집적, 초저전력 비휘발성 유연 메모리 기술을 개발했다.
연구팀은 원자층 두께로 매우 얇은 이황화몰리브덴 채널 소재와 고성능의 고분자 절연막 소재를 이용해 이 기술을 개발했다.
우명훈 석사(현 삼성전자 연구원)와 장병철 박사과정 학생이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제적인 재료분야 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 11월 17일자 표지 논문으로 게재됐다.
사물인터넷, 인공지능, 클라우드 서버 기술 등의 등장으로 인해 메모리 중심의 컴퓨팅 전환과 함께 웨어러블 기기 산업의 수요 증가로 고집적, 초저전력 비휘발성 유연 메모리에 대한 필요성이 커지고 있다.
특히 원자층 두께의 매우 얇은 이황화몰리브덴 반도체 소재는 최근 포스트 실리콘 소재로 주목받고 있다. 이는 얇은 두께로 인해 기존 실리콘 소자에서 나타나는 단채널 효과를 억제해 고집적도 및 전력 소모 측면에서 장점을 갖기 때문이다.
또한 얇은 두께로 인해 유연한 특성을 가져 웨어러블 전자소자로의 응용이 가능하다는 이점이 있다.
하지만 이황화몰리브덴 반도체 소재는 불포화 결합(dangling bond)을 갖지 않는 표면 특성으로 인해 기존의 원자층 증착 장비로는 얇은 절연막을 균일하고 견고하게 증착하기 어렵다는 한계가 있다.
게다가 현재의 액상 공정으로는 저유전율 고분자 절연막을 10나노미터 이하로 균일하게 대면적으로 증착하기가 어려워 저전압 구동이 불가능하고 포토리소그래피 공정과 호환이 이뤄지지 않았다.
연구팀은 문제 해결을 위해 ‘개시제를 이용한 화학 기상증착법(initiated chemical vapor deposition, iCVD)’을 이용해 고성능의 고분자 절연막을 개발해 해결했다.
연구팀은 iCVD 공정을 이용해 이황화몰리브덴 반도체 소재 위에 10나노미터 두께의 터널링 고분자 절연막이 균일하고 견고하게 증착됨을 확인했다.
연구팀은 기존의 이황화몰리브덴 반도체 메모리 소자가 20V 이상의 전압으로 구동되는 반면 이번에 제작한 소자는 10V 부근의 저전압으로 구동됨을 확인했다.
최 교수는 “인공지능, 사물인터넷 등 4차산업혁명의 근간인 반도체 소자기술은 기존 메모리 소자를 뛰어넘는 저전력성과 유연성 등의 기능을 갖춰야 한다”며 “이번 기술은 이를 해결할 수 있는 소재, 공정, 소자 원천 기술을 개발했다는 의의를 갖는다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 추진하는 글로벌프론티어사업, 미래소재 디스커버리 사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. Advanced Functional Materials 표지
그림2. 제작된 비휘발성 메모리 소자의 개념도 및 소자 단면 고해상도 투과전자현미경 이미지
2017.12.18
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조광현 교수, 암세포 유형별 최적 약물표적 발굴기술 개발
〈 최민수 박사, 조광현 교수 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 암세포의 유형에 따라 최적의 약물 표적을 찾는 기술을 개발했다.
이는 시스템생물학을 이용해 암세포의 유전자변이가 반영된 분자네트워크의 다이나믹스(동역학)를 분석해 약물의 반응을 예측하는 기술로 향후 암 관련 신약 개발에 크게 기여할 것으로 기대된다.
최민수, 시 주 (Shi Jue), 주 양팅 (Zhu Yanting), 양 루젠 (Yang Ruizhen)이 참여한 이번 연구는 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 12월 5일자 온라인 판에 게재됐다.
인간의 암세포는 유전자 돌연변이, 유전체 단위의 반복적 변이 등 여러 형태의 유전자 변이가 있다. 이러한 변이는 같은 암종에서도 암세포에 따라 많은 차이를 보이기 때문에 약물에 대한 반응도 다양하다.
암 연구자들은 암 환자에게서 빈번하게 발견되는 유전자변이를 파악하고 이 중 특정 약물의 지표로 사용될 수 있는 유전자변이를 찾기 위해 노력해 왔다. 이러한 연구는 단일 유전자변이의 발견 또는 유전자네트워크의 구조적 특징 분석에 초점이 맞춰져 있다.
하지만 이러한 접근 방법은 암세포 내 다양한 유전자 및 단백질의 상호작용에 의해 유발되는 암의 생물학적 특성과 이로 인한 약물반응의 차이를 설명하지 못하는 한계가 있다.
암세포의 유전자변이는 해당 유전자 기능 뿐 아니라 이 유전자와 상호작용하는 다른 유전자, 단백질에 영향을 미치기 때문에 결과적으로 분자네트워크의 다이나믹스(동역학) 특성에 변화를 일으킨다.
이로 인해 항암제에 대한 암세포의 반응이 변화하게 된다. 따라서 분자네트워크의 다이나믹스(동역학) 특성을 무시하고 소수의 암 관련 유전자를 표적으로 하는 현재의 치료법은 일부 환자에게만 유용하고 약물저항성을 갖는 대다수 환자에게는 효과적으로 적용되지 못한다.
조 교수 연구팀은 문제 해결을 위해 슈퍼컴퓨팅을 이용한 대규모 컴퓨터시뮬레이션과 세포 실험을 융합해 암세포 분자네트워크의 다이나믹스(동역학) 변화를 분석했다.
이를 통해 약물반응을 예측해 유형별 암세포의 최적 약물 표적을 발굴하는 기술을 개발했다. 이 기술은 대다수 암 발생에 관여하는 것으로 알려진 암 억제 유전자 p53의 분자조절네트워크에 시범적으로 적용됐다.
연구팀은 국제 컨소시엄인 암 세포주 백과사전(CCLE : The Cancer Cell Line Encyclopedia)에 공개된 대규모 암세포 유전체 데이터를 분자네트워크에 반영해 구축했으며 유전변이의 특성에 따라 서로 다른 분자네트워크를 생성했다.
각 분자네트워크에 대해 약물반응을 모사한 섭동분석을 수행해 약물반응을 나타내는 암세포의 변화를 정량화하고 군집화했다. 그 후 컴퓨터시뮬레이션 분석을 통해 효능, 조합에 따른 시너지효과 등 약물반응정도를 예측했다.
이러한 컴퓨터시뮬레이션 결과를 토대로 폐암, 유방암, 골종양, 피부암, 신장암, 난소암 등 다양한 암세포주를 대상으로 약물반응 실험을 수행해 비교 검증했다.
이 기술은 임의의 분자네트워크에 대해서 동일한 방식으로 적용할 수 있고 최적의 약물 표적을 발굴해 개인 맞춤치료에 활용가능하다.
연구팀은 암세포의 이질성에 따른 다양한 약물반응의 원인을 특정 유전자나 단백질뿐만 아니라 상호조절작용을 종합적으로 고려해 분석할 수 있게 됐다고 밝혔다.
또한 약물저항성의 원인을 사전에 예측하고 이를 억제할 수 있는 최적의 약물 표적을 발굴할 수 있게 됐고 기존 약물의 새로운 적용대상을 찾는 약물재창출에 활용될 수 있는 핵심 원천기술을 확보하게 됐다고 말했다.
조 교수는 “암세포별 유전변이는 약물반응 다양성의 원인이지만 지금까지 이에 대한 총체적 분석이 이뤄지지 못했다”며 “시스템생물학을 통해 암세포 유형별 분자네트워크의 약물반응을 시뮬레이션으로 분석해 약물 반응의 근본적 원리를 파악하고 새로운 개념의 최적 약물 타겟을 발굴할 수 있게 됐다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 바이오의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 컴퓨터시뮬레이션을 통한 암세포 유형별 약물반응 예측 및 세포실험 비교 검증
그림2. 암세포별 분자네트워크의 동역학 분석에 기반한 약물반응 예측 및 군집화
그림3. 세포 분자네트워크 분석에 따른 암세포 유형별 약물타겟 발굴 및 암환자별 맞춤치료 전략 수립
2017.12.07
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김상규 교수, 화학반응 교차점에서 반응 메커니즘 규명
〈 우경철 박사과정, 김상규 교수, 강도형 박사과정 〉
우리 대학 화학과 김상규 교수 연구팀이 분자의 결합이 떨어지는 화학반응의 교차점에서 발생하는 두 가지 반응 경로를 실시간으로 관찰해 정확한 속도를 측정하는 데 성공했다.
김 교수는 지난 2010년 실험을 통해 두 반응의 위치에너지의 곡면이 만나는 화학반응의 핵심인 ‘원뿔형 교차점’의 존재와 분자구조를 규명한 바 있다.
이어서 이번 연구를 통해 화학반응의 교차점에서 발생하는 두 반응의 속도를 정확하게 측정함으로써 관련 연구의 이론적, 실험적 발전에 기여할 것으로 기대된다.
우경철, 강도형 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 ‘미국화학회지(JACS)’ 11월 7일자 온라인 판에 게재됐다.
빛을 받아 일어나는 화학반응은 전자적으로 들뜬 상태에서의 상호작용을 통해 발생한다. 일반적으로 전자상태 간의 상호작용은 한 개의 경로를 갖는 것이 보통이다. 하지만 양자상태에 따라 반응속도가 변하는 현상이 종종 발견되기도 한다.
이렇게 두 개 이상의 서로 다른 성격을 지닌 위치에너지곡면들이 교차하는 지점을 원뿔형 교차점(conical intersection)이라고 부른다. 이 구간은 화학반응에 대한 양자역학적 기술을 가능케 하는 ‘본-오펜하이머 가정(Born Oppenheimer approximation)’이 성립하지 않는 영역으로 알려져 있다.
김 교수는 2010년 분광학적 방법을 통해 이 원뿔형 교차점의 존재를 발견했고 이는 곧 에너지곡면 교차점의 양자상태 반응의 시작점임을 증명했다. 또한 여기서 출발한 반응은 매우 다른 반응속도를 가진 서로 다른 두 경로로 분리돼 진행된다는 것을 밝혔다.
그러나 일반적인 분광법을 통해서 교차점의 시작점은 알 수 있었지만 각 곡면이 갖는 속도를 측정하는 것은 불가능했다.
연구팀은 기존의 분광법이 아닌 피코초(10-12초) 시간분해능 분광법을 이용했다. 기존 기술은 나노초를(10-9초) 기반으로 한 실험을 이용한하기 때문에 에너지 부분에서는 정확하게 측정할 수 있지만 나노초로는 반응의 속도를 측정할 수 없다. 화학반응이 나노초 이내에서 이뤄지기 때문이다.
연구팀의 피코초 시간분해능 분광법은 에너지와 시간 모두 정확하게 측정할 수 있기 때문에 원하는 결과를 얻을 수 있었다.
연구팀은 본-오펜하이머 가정이 성립하는 단열 반응(adiabatic reaction)과 본-오펜하이머 가정이 성립하지 않는 비단열 반응(non-adiabatic reaction) 각각 두 개의 경로가 활성화되고 반응 속도 뿐 아니라 생성물의 에너지 분포 등이 큰 차이를 보임을 확인했다.
자유도의 수가 많은 복잡한 분자 반응에서 양자상태에 근거한 반응교차점에서의 비 단열성을 정량적으로 관찰하고 설명한 경우는 처음이다. 이를 통해 향후 있을 이론적, 실험적 연구의 촉진에 기여할 것으로 기대된다.
김 교수는 “기초과학 연구는 인류가 자연을 이해하고 지혜롭게 이용하는데 필수적이며 기초과학의 발전 없이 새로운 기술적 진보를 기대하기는 힘들다”며 “이번 연구를 통해 기초과학의 연구에 열정을 다할 수 있는 젊은 학문적 기대주들이 많이 성장할 수 있길 바란다”고 말했다.
이번 연구는 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 반응교차점에서 시작된 반응 그래프, 단열반응경로 (빨간색)와 비단열반응경로 (파란색)로 나눠짐
그림2. 반응교차점 입체도
그림3. 반응교차점 메커니즘 개념도
2017.11.30
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