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보이스피싱 심박스 탐지 원천 기술 개발
보이스피싱에 심박스가 악용될 경우 해외에서 온 인터넷전화가 한국 내의 번호로 인식되는 발신 번호 조작에 활용될 수 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 김용대 교수 연구팀이 이동통신사가 보이스피싱에 사용되는 심박스를 식별할 수 있는 원천기술을 개발했다고 21일 밝혔다.
휴대전화 등 모든 단말기는 이동통신망에 접속할 때 지원 가능한 기능을 이동통신망에 전달한다. 김용대 교수 연구팀은 이러한 기능 중 1,000여 개를 이용해 이동통신 단말 기종을 구분하는 방법을 제안했고 100여 개의 이동통신 단말들의 기종을 분류할 수 있음을 입증했다. 또한, 이 기술을 보이스피싱에 사용되는 심박스에 적용했을 때 일반 휴대전화와 심박스를 명확히 구분할 수 있음을 확인했다.
현재 이동통신사들은 단말기 구분 및 단말 기종의 식별을 위해 모든 단말에 부여된 고유한 15자리 숫자인 단말기고유식별번호(이하 IMEI: International Mobile Equipment Identity)를 사용한다. IMEI는 이동통신망에서 단말 기종을 나타내기 위해 사용되는 8자리 숫자인 TAC(Type Allocation Code, 타입 할당 코드)를 포함한다.
이번 기술의 특징은 일반적인 단말뿐 아니라 악의적인 목적을 가진 다른 기종의 TAC로 변조한 단말들도 이동통신망에서 그 기종을 식별할 수 있다는 것이다. 이러한 특징은 현재 보이스피싱에 악용되고 있는 심박스들을 탐지하기에 유용하다. 심박스들은 IMEI 변조 기능을 지원하기 때문에 이동통신사가 심박스를 휴대전화로 오분류하도록 만들 수 있는데, 기존과 같이 TAC만을 이용해서는 이러한 심박스들을 탐지할 수 없기 때문이다. 이번 기술에서는 단말 기종 식별을 위해 TAC를 사용하지 않기 때문에, 그러므로 심박스가 이를 변조해 이동통신망에 접속하더라도 효과적으로 식별할 수 있다.
휴대전화와 심박스는 개발 과정에서 큰 차이를 보인다. 퀄컴, 삼성 같은 이동통신 칩 개발사는 매년 새로운 기능을 갖는 최신 사양의 칩셋을 제작하고, 이는 최신 휴대전화 제작에 사용된다. 반면 심박스의 경우 전화 기능을 위주로 한 장비이기 때문에, 비교적 저사양의 칩셋을 사용한다. 또한 일반적으로 휴대전화 제조사들은 심박스 제조사들과 달리 칩셋에 존재하는 다양한 기능들을 단말기에 구현한다. 이러한 개발 과정의 차이는 곧 휴대전화와 심박스가 지원하는 기능들의 차이로 이어진다. 연구팀이 개발한 기술에서는 이러한 단말들의 기능 정보들을 기기별 고유정보로 이용해 단말 기종을 분류했다. 그 시험 결과, 100여 종의 휴대전화 모델들이 잘 구분되는 것을 확인했고, 나아가 휴대전화와 심박스 또한 명확히 구분되는 것을 확인했다. 따라서 이번 기술이 이동통신사에 적용되더라도 심박스 탐지에 충분히 사용될 수 있을 것으로 보인다.
전기및전자공학부 오범석, 안준호 연구원이 공동 제1 저자로 참여하고 배상욱, 손민철, 이용화 연구원과 우리 대학 강민석 교수가 함께 참여한 이번 연구는 보안 최우수학회 중 하나인 `NDSS(Network and Distributed System Security)' 심포지움 2023에 채택됐다. (논문명 : Preventing SIM Box Fraud Using Device Model Fingerprinting)
한편 김용대 교수 연구팀은 2012년부터 현재까지 이동통신 보안 분야에서 다양한 연구를 진행했다. 2015년에는 상용 VoLTE 서비스의 10가지 구현 취약점들을 발견해 미국 컴퓨터 침해 사고 대응반(CERT)에 제보했고, 2019년에는 LTE 이동통신 취약점 자동분석 시스템을 개발, 51개의 새로운 취약점을 발견해 통신사 및 제조사들에 해당 문제들을 보고했다. 2022년에는 43개의 휴대전화 이동통신 칩에서 26개의 보안 취약점을 찾아 휴대전화 제조사들에게 보고했다.
공동 제1 저자인 오범석 연구원은 "100여 개의 이동통신 단말들을 이용해 휴대전화와 심박스가 잘 구분되는 것을 확인한 상태다ˮ며, "실제 보이스피싱 기술에 적용하기 위해서는 이동통신사와의 협력을 통해 상용 데이터를 활용한 검증과 기술 고도화가 필요하다ˮ 라고 말했다.
김용대 교수는 "합법적으로 심박스를 사용하는 사업 또한 존재하며 이동통신사에서 심박스를 탐지하는 것도 중요하지만 이 중 불법적으로 이용되는 심박스를 골라내는 것이 더 중요하다”며, "이 기술을 효과적으로 적용하기 위해서는 심박스 등록제가 필요한데 보이스피싱 목적이 아닌 합법적으로 사용되고 있는 심박스들은 사업 목적에 대해 등록을 하면 되고 그렇지 않은 심박스는 미등록 심박스이므로 적발이 가능하다”라고 말했다.
이번 연구는 경찰청 국가개발연구사업 <네트워크 기반 보이스피싱 탐지 및 추적 기술 개발>과 정보통신기획평가원 <정형 및 비교 분석을 통한 자동화된 이동통신 프로토콜 보안성 진단 기술> 사업 그리고 융합보안대학원 사업의 지원을 받아 수행됐다. 아울러, 현재 연구팀은 실제 고객의 피해 방지로 이어질 수 있도록 SK Telecom과 협업 중에 있다.
2023.03.21
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방사선에도 문제없는 초저에너지 메모리 최초 개발
지상에서 잘 동작하던 반도체 메모리가 우주나 비행기 안에서 갑자기 오동작을 일으키는 일이 있는데, 이는 고고도에 존재하는 방사선 때문이다. 이 뿐만 아니라, 최근 자율 주행 운송 수단과 같이 사람의 안전이 중요한 장치에 사용되는 반도체 메모리도 대기 방사선에 의해 오동작할 확률이 있다는 연구 결과들이 보고되면서 방사선에 대해 높은 안정성을 갖는 메모리 소자의 중요성이 점차 증가하고 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 윤준보 교수 연구팀이 나노종합기술원(원장 이조원) 강민호 박사와의 협업을 통해 우주 부품 수준의 내방사선 특성을 가지면서도 일반적인 비휘발성 플래시 메모리보다 30,000배 이상 프로그래밍 에너지가 낮은 나노 전자 기계식 비휘발성 메모리 소자를 세계 최초로 개발했다고 28일 밝혔다.
전기및전자공학부 이용복 박사과정이 제1 저자로 수행한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)' 2023년 1월호에 출판됐다. (논문명: Sub-10 fJ/bit radiation-hard nanoelectromechanical non-volatile memory). (Impact Factor : 17.690). (https://www.nature.com/articles/s41467-023-36076-0)
반도체 메모리 소자들은 동작 원리상 근본적으로 방사선에 취약해, 이를 보완하기 위해서는 복잡한 회로나 추가적인 데이터 프로세싱을 수반하는데 그 과정에서 많은 에너지가 소모된다. 즉, 일반적인 반도체 메모리 소자들은 내방사선과 낮은 동작 에너지를 동시에 만족하는 것이 매우 어렵다는 것을 의미한다.
윤준보 교수 연구팀은 방사선에 원천적으로 강인한 특성을 가진 나노 전자 기계 기술(Nano Electro Mechanical System, NEMS)을 활용해 고에너지 방사선에도 강인할 뿐만 아니라 매우 낮은 프로그래밍 에너지를 가지고, 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 유지할 수 있는 비휘발성 메모리 소자를 세계 최초로 개발했다.
연구팀은 반도체 메모리를 사용하는 대신, 나노 크기의 매우 작은 기계 구조에 전기 신호를 가함으로써 나노 기계 구조체가 실제로 움직여서 하부 전극에 붙고 떨어지는 방식을 사용하였다. 또한, 매우 낮은 프로그래밍 에너지를 달성하기 위해 파이프-클립 스프링 구조와 구부러진 외팔보 구조로 구성된 상부 전극을 도입했으며, 특히 파이프-클립 모양의 나노 기계 구조에 전류를 가해 열을 내는 구동 방식을 통해 프로그램된 구조체가 초기 상태로 복구할 수 있도록 하여 반복적인 프로그램 동작에도 낮은 프로그래밍 에너지를 유지할 수 있도록 하였다.
연구진은 나노종합기술원의 반도체 장비·시설 인프라를 활용해 8인치 웨이퍼 수준의 대면적 기판에 신뢰적으로 소자를 제작했고, 제작한 나노 전자 기계식 비휘발성 메모리의 프로그래밍 에너지는 차세대 메모리들과 비교했을 때도 매우 낮은 수준이었다. 또한, 기계적인 움직임을 기반으로 하는 동작 방식 덕분에 고에너지 방사선 조사 후에도 누설 전류 증가, 동작 전압 변화, 비트 오작동 등의 성능 저하 없이 우수한 내방사선 특성을 보였다.
연구개발에 주도적으로 참여한 이용복 박사과정은 “이번 연구 결과는 연구팀이 보유한 나노 전자 기계 설계 기술과 나노종합기술원의 첨단 공정 기술이 만나 내방사선 특성과 낮은 동작 에너지 소모를 동시에 만족하는 비휘발성 메모리를 세계 최초로 구현했다는 점에서 중요한 의미를 가지고, 해당 기술은 우주 환경에서의 인공지능, 초안정성 자율주행 시스템 등 내방사선과 높은 에너지 효율성이 필요한 다양한 미래 응용 분야에서 핵심 기술이 될 것” 이라고 말했다. 또한, “세계 차세대 반도체 시장에서 우리나라가 메모리 원천 기술을 선도할 수 있도록 기여하고 싶다”며 앞으로의 계획을 밝혔다.
해당 기술과 관련해 미국, 중국, 대만, 한국 등에 6건의 특허가 출원돼 있다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단의 차세대지능형반도체기술개발사업과 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2023.02.28
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세계 최고 수준의 딥러닝 의사결정 설명기술 개발
우리 대학 김재철AI대학원 최재식 교수(㈜인이지 대표이사) 연구팀이 인공지능 딥러닝의 의사결정에 큰 영향을 미치는 입력 변수의 기여도를 계산하는 세계 최고 수준의 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.
최근 딥러닝 모델은 문서 자동 번역이나 자율 주행 등 실생활에 널리 보급되고 활용되는 추세 및 발전에도 불구하고 비선형적이고 복잡한 모델의 구조와 고차원의 입력 데이터로 인해 정확한 모델 예측의 근거를 제시하기 어렵다. 이처럼 부족한 설명성은 딥러닝이 국방, 의료, 금융과 같이 의사결정에 대한 근거가 필요한 중요한 작업에 대한 적용을 어렵게 한다. 따라서 적용 분야의 확장을 위해 딥러닝의 부족한 설명성은 반드시 해결해야 할 문제다.
최교수 연구팀은 딥러닝 모델이 국소적인 입력 공간에서 보이는 입력 데이터와 예측 사이의 관계를 기반으로, 입력 데이터의 특징 중 모델 예측의 기여도가 높은 특징만을 점진적으로 추출해나가는 알고리즘과 그 과정에서의 입력과 예측 사이의 관계를 종합하는 방법을 고안해 모델의 예측 과정에 기여하는 입력 특징의 정확한 기여도를 계산했다. 해당 기술은 모델 구조에 대한 의존성이 없어 다양한 기존 학습 모델에서도 적용이 가능하며, 딥러닝 예측 모델의 판단 근거를 제공함으로써 신뢰도를 높여 딥러닝 모델의 활용성에도 크게 기여할 것으로 기대된다.
㈜인이지의 전기영 연구원, 우리 대학 김재철AI대학원의 정해동 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 오는 12월 1일, 국제 학술대회 `신경정보처리학회(Neural Information Processing Systems, NeurIPS) 2022'에서 발표될 예정이다.
모델의 예측에 대한 입력 특징의 기여도를 계산하는 문제는 해석이 불가능한 딥러닝 모델의 작동 방식을 설명하는 직관적인 방법 중 하나다. 특히, 이미지 데이터를 다루는 문제에서는 모델의 예측 과정에 많이 기여한 부분을 강조하는 방식으로 시각화해 설명을 제공한다.
딥러닝 예측 모델의 입력 기여도를 정확하게 계산하기 위해서 모델의 경사도를 이용하거나, 입력 섭동(행동을 다스림)을 이용하는 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 경사도를 이용한 방식의 경우 결과물에 잡음이 많아 신뢰성을 확보하기 어렵고, 입력 섭동을 이용하는 경우 모든 경우의 섭동을 시도해야 하지만 너무 많은 연산을 요구하기 때문에, 근사치를 추정한 결과만을 얻을 수 있다.
연구팀은 이러한 문제 해결을 위해 입력 데이터의 특징 중에서 모델의 예측과 연관성이 적은 특징을 점진적으로 제거해나가는 증류 알고리즘을 개발했다. 증류 알고리즘은 딥러닝 모델이 국소적으로 보이는 입력 데이터와 예측 사이의 관계에 기반해 상대적으로 예측에 기여도가 적은 특징을 선별 및 제거하며, 이러한 과정의 반복을 통해 증류된 입력 데이터에는 기여도가 높은 특징만 남게 된다. 또한, 해당 과정을 통해 얻게 되는 변형된 데이터에 대한 국소적 입력 기여도를 종합해 신뢰도 높은 최종 입력 기여도를 산출한다.
연구팀의 이러한 입력 기여도 측정 기술은 산업공정 최적화 프로젝트에 적용해 딥러닝 모델이 예측 결과를 도출하기 위해서 어떤 입력 특징에 주목하는지 찾을 수 있었다. 또한 딥러닝 모델의 구조에 상관없이 적용할 수 있는 이 기술을 바탕으로 복잡한 공정 내부의 다양한 예측변수 간 상관관계를 정확하게 분석하고 예측함으로써 공정 최적화(에너지 절감, 품질향상, 생산량 증가)의 효과를 도출할 수 있었다.
연구팀은 잘 알려진 이미지 분류 모델인 VGG-16, ResNet-18, Inception-v3 모델에서 개발 기술이 입력 기여도를 계산하는 데에 효과가 있음을 확인했다. 해당 기술은 구글(Google)이 보유하고 텐서플로우 설명가능 인공지능(TensorFlow Explainable AI) 툴 키트에 적용된 것으로 알려진 입력 기여도 측정 기술(Guided Integrated Gradient) 대비 LeRF/MoRF 점수가 각각 최대 0.436/0.020 개선됨을 보였다. 특히, 입력 기여도의 시각화를 비교했을 때, 기존 방식 대비 잡음이 적고, 주요 객체와 잘 정렬됐으며, 선명한 결과를 보였다. 연구팀은 여러 가지 모델 구조에 대해 신뢰도 높은 입력 기여도 계산 성능을 보임으로써, 개발 기술의 유효성과 확장성을 보였다.
연구팀이 개발한 딥러닝 모델의 입력 기여도 측정 기술은 이미지 외에도 다양한 예측 모델에 적용돼 모델의 예측에 대한 신뢰성을 높일 것으로 기대된다.
전기영 연구원은 "딥러닝 모델의 국소 지역에서 계산된 입력 기여도를 기반으로 상대적인 중요도가 낮은 입력을 점진적으로 제거하며, 이러한 과정에서 축적된 입력 기여도를 종합해 더욱 정확한 설명을 제공할 수 있음을 보였다ˮ라며 "딥러닝 모델에 대해 신뢰도 높은 설명을 제공하기 위해서는 입력 데이터를 적절히 변형한 상황에서도 모델 예측과 관련도가 높은 입력 특성에 주목해야 한다ˮ라고 말했다.
이번 연구는 2022년도 과학기술정보통신부의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받은 사람 중심 AI강국 실현을 위한 차세대 인공지능 핵심원천기술개발 사용자 맞춤형 플로그앤플레이 방식의 설명가능성 제공, 한국과학기술원 인공지능 대학원 프로그램, 인공지능 공정성 AIDEP 및 국방과학연구소의 지원을 받은 설명 가능 인공지능 프로젝트 및 인이지의 지원으로 수행됐다.
2022.11.23
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KAIST, 인공지능 반도체 생태계를 선도하다
인공지능 반도체(이하 AI 반도체)가 국가적인 전략기술로 두드러지면서 KAIST의 관련 성과도 주목받고 있다. 과학기술정보통신부는 지난해 2030년 세계 AI 반도체 시장 20% 점유를 목표로 인공지능 반도체 지원사업에 본격적으로 착수한 바 있다. 올해에는 산학연 논의를 거쳐 5년간 1조 200억 원을 투입하는 `인공지능 반도체 산업 성장 지원대책'으로 지원을 확대했다. 이에 따라 AI 반도체 전문가 양성을 위해 주요 대학들의 행보도 분주해졌다.
KAIST는 반도체와 인공지능 양대 핵심 분야에서 최상급의 교육, 연구 역량을 쌓아 왔다. 반도체 분야에서는 지난 17년 동안 메사추세츠 공과대학(이하 MIT), 스탠퍼드(Stanford)와 같은 세계적인 학교를 제치고 국제반도체회로학회(이하 ISSCC, International Solid State Circuit Conference)에서 대학 중 1위를 지켜 왔다는 점이 돋보인다. ISSCC는 1954년 설립된 반도체 집적회로 설계 분야 세계 최고 권위 학회다. 참가자 중 60% 이상이 삼성, 퀄컴, TSMC, 인텔을 비롯한 산업계 소속일만큼 산업적인 실용성을 중시해서 `반도체 설계 올림픽'이라는 별명도 있다.
KAIST는 ISSCC에서 채택 논문 수 기준 매년 전 세계 대학교 중 1~2위를 유지했다. 최근 17년간 평균 채택 논문 수를 살펴보면 압도적인 선두다. 해당 기간 채택된 KAIST의 논문은 평균 8.4편으로, 경쟁자인 MIT(4.6편)와 캘리포니아대학교 로스앤젤레스(UCLA)(3.6편)에 비해 두 배 가까운 성과다. 국내에서는 반도체 설계 분야 부동의 1위인 삼성에 이어 종합 2위 자리를 유지하고 있다. 그럴 뿐만 아니라 ISSCC와 쌍벽을 이루는 집적회로 분야 학술대회인 초고밀도집적회로학회에서도 KAIST는 2022년 전 세계 대학 중 1위를 기록했다.
KAIST의 연구진들이 반도체 산업 핵심 분야 전반에서 신기술을 발표해 연구의 질적인 수준도 높다. 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀은 고성능 저전력을 추구하는 현재 업계의 수요에 대응해 전력 공급 없이도 동작을 유지하는 컴퓨터를 개발했다. 소재 분야에서는 신소재공학과의 박병국 교수 연구팀이 기존의 메모리에 비해 동작 속도가 10배 이상 빠른 `스핀궤도토크 자성메모리' 소자를 개발해서 기존 `폰노이만 구조'의 한계를 극복하는 방안을 제시하기도 했다.
이처럼 현재 반도체 산업의 주요 과제에 솔루션을 제공하는 한편으로 미래의 새로운 반도체 분야를 선점하는 데 필요한 신기술 개발도 활발하다. 암호 및 비선형 연산 분야에서 차세대 컴퓨팅으로 주목받는 양자컴퓨팅 분야에서는 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 3차원 집적 기술을 세계 최초로 선보였다. 신경계의 원리를 활용해 인공지능 분야에서 발군의 성능을 보일 것으로 기대되는 뉴로모픽 컴퓨팅에서는 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 신경세포를 모사하는 차세대 멤리스터를 개발 중이다.
인공지능 분야에서도 비약적으로 성장했다. 인공지능 분야의 양대 세계 최고 권위 학회인 국제머신러닝학회(ICML)과 인공신경망학회(NeurIPS) 논문 수 기준으로 KAIST는 2020년 세계 6위, 아시아에서는 1위를 기록했다. KAIST의 순위는 2012년부터 꾸준히 우상향 그래프를 그려 8년만에 37위에서 6위로, 무려 31계단이나 도약했다. 2021년에는 인공지능 분야 톱 학회 11개에 발표된 한국 논문 중 약 40%에 달하는 129편이 KAIST에서 나왔다. KAIST의 이러한 활약에 힘입어 2021년 한국은 글로벌 인공지능 톱 학회 등재 논문 수 기준으로 미국, 중국, 영국, 캐나다, 독일에 이어 6위에 올랐다.
내용 면에서도 KAIST의 인공지능 연구는 최전선에 있다. 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀은 모바일기기에서 인공지능 실시간 학습을 구현해 에지 네트워크의 단점을 보완했다. 인공지능을 구현하려면 데이터 축적관 막대한 양의 연산이 필요한데, 이를 위해 고성능 서버가 방대한 연산을 담당하고 사용자 단말은 데이터 수집과 간단한 연산만 하는 `에지 네트워크'가 사용된다. 유 교수의 연구는 사용자 단말에 학습 능력을 부여함으로써 인공지능의 처리 속도와 성능을 크게 높일 수 있다.
지난 6월에는 전산학부 김민수 교수 연구팀이 초대규모 인공지능 모델 처리에 꼭 필요한 솔루션을 제시했다. 연구팀이 개발한 초대규모 기계학습 시스템은 현재 업계에서 주로 사용되는 구글의 텐서플로우(Tensorflow)나 IBM의 시스템DS 대비 최대 8.8배나 빠른 속도를 달성할 수 있을 것으로 기대된다.
KAIST는 반도체와 인공지능이 결합된 AI 반도체 분야에서도 주목할만한 성과를 내고 있다. 2020년 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀은 세계 최초로 추천시스템에 최적화된 AI 반도체를 개발하는 데 성공했다. 인공지능 추천시스템은 방대한 콘텐츠와 사용자 정보를 다룬다는 특성상 범용 인공지능 시스템으로 운영하면 병목현상으로 성능에 한계가 있다. 유민수 교수팀은 `프로세싱-인-메모리(이하 PIM, Processing-In-Memory)' 기술을 기반으로 기존 시스템 대비 최대 21배 빠른 속도를 낼 수 있는 반도체를 개발했다. PIM은 처리할 데이터를 임시로 저장하기만 하던 `램'에서 연산까지 수행해 효율을 높이는 기술이다. PIM 기술이 본격적으로 상용화되면 메모리 분야에서 강세인 한국 기업의 AI 반도체 시장 경쟁력이 비약적으로 높아질 것으로 기대된다.
KAIST는 그간의 성과에 안주하지 않고 인공지능 및 반도체, 그리고 AI 반도체 분야 초격차를 유지하고자 다각적인 노력을 기울이고 있다. 1990년 국내 최초로 인공지능연구센터를 설립한 데 이어 2019년에는 김재철AI대학원을 개설해 전문인력을 양성 중이다. 2020년에는 인공지능과 반도체 연구를 융합해 ITRC 인공지능반도체시스템 연구센터가 출범했으며, 2021년에는 인공지능을 다양한 분야에 접목하는 `AI+X' 연구를 활성화하고자 김재철AI대학원과 별도로 AI 연구원을 설립했다.
KAIST는 이러한 노력으로 축적된 내적 역량을 바탕으로 네이버 등 기업과 공동연구센터를 설립하는 한편, 화성시와 같은 지자체와 협력해 동시다발적인 전문인력 양성에 나섰다. 지난 2021년에는 삼성전자와 함께 반도체시스템공학과 설립 협약을 체결하고 새로운 반도체 전문인력 교육과정을 준비하고 있다. 새로 설립되는 반도체시스템공학과는 2023년부터 매년 100명 내외의 신입생을 선발하고, 이들이 전문역량을 꽃피울 수 있도록 학생 전원에게 특별장학금을 지급할 예정이다. 또한 산업계와의 긴밀한 협력을 통해 삼성전자 견학과 인턴십, 공동 워크숍을 지원해 현장에 밀착한 교육을 제공할 예정이다.
KAIST는 국내 반도체 분야 박사 인력의 25%, 박사 출신 중견 및 벤처기업 CEO의 20%를 배출하며 한국 반도체 산업 생태계가 성장하는 데 중대한 공헌을 했다. 본격적으로 열린 AI 반도체 경쟁 체제를 앞두고 KAIST가 다시 산업 생태계의 구심점 역할을 할지 귀추가 주목된다.
2022.08.04
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무한대 화소 수준의 초고해상도 AR/VR 디스플레이 기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 *모놀리식 3차원 집적의 장점을 활용한 1,600PPI*에 상응하는 마이크로LED 디스플레이를 구현하는 데 성공했다고 29일 밝혔다. 1,600 PPI는 초고해상도 증강현실(AR)/가상현실(VR) 디스플레이에 적용 가능한 해상도로써 2020년 출시된 오큘러스(Oculus) 社(現 메타(Meta))의 메타 퀘스트 2(Meta quest 2, 442 PPI)의 3.6배에 해당하는 디스플레이 해상도다.
☞ 모놀리식 3차원 집적: 하부 소자 공정 후, 상부의 박막층을 형성하고 상부 소자 공정을 순차적으로 진행함으로써 상하부 소자 간의 정렬도를 극대화할 수 있는 기술로 궁극적 3차원 집적 기술로 불린다.
☞ PPI: Pixel per Inch. 디스플레이에서 1인치에 포함되는 픽셀의 갯수
전기및전자공학부 박주혁 박사과정과 금대명 박사가 제1 저자로 주도하고 백우진 박사과정과 대만의 제스퍼 디스플레이(Jasper Display)의 존슨 쉬(Johnson Shieh) 박사와 협업으로 진행한 이번 연구는 반도체 올림픽이라 불리는 하와이 호놀롤루에서 열린 `VLSI 기술 & 회로 심포지엄 (2022 IEEE Symposium on VLSI Technology & Circuits)'에서 지난 6월 16일에 발표됐다. (논문명 : Monolithic 3D sequential integration realizing 1600-PPI red micro-LED display on Si CMOS driver IC)
VLSI 기술 심포지엄은 국제전자소자학회(International Electron Device Meetings, IEDM)와 더불어 대학 논문의 채택 비율이 25%가 되지 않는 저명한 반도체 소자 분야 최고 권위 학회다.
최근 디스플레이 분야는 각종 TV, 모니터 및 모바일 기기뿐만 아니라 스마트 워치, 스마트 글라스 등의 웨어러블 디바이스까지 그 응용처가 크게 확장됐다. 이처럼 디스플레이의 활용이 점차 다양화되고 고도화됨에 따라 요구되는 픽셀의 크기가 점점 작아지고 있는데, 특히 증강현실(AR)/가상현실(VR) 스마트 글라스 등과 같이 사람의 눈과 매우 가까운 거리를 유지하는 디스플레이의 경우 *픽셀화가 없는 완벽한 이미지의 구현을 위해서는 4K 이상의 고해상도가 요구된다.
☞ 픽셀화(Pixelation): 컴퓨터 그래픽에서 비트맵을 구성하는 작은 단색 정사각형 디스플레이 요소인 개별 픽셀이 보이는 현상.
앞서 언급한 초고해상도 디스플레이를 구현하기 위한 차세대 디스플레이 소자로서 무기물 기반의 인듐갈륨나이트라이드/갈륨나이트라이드(InGaN/GaN), 혹은 알루미늄 갈륨 인듐 인화물/갈륨 인듐 인화물(AlGaInP/GaInP)로 대표되는 3-5(III-V)족 화합물 반도체를 활용한 마이크로 LED 소자가 핵심 소재 및 부품으로써 주목받고 있다. 마이크로 LED는 현재 TV, 모바일 기기에 많이 사용되고 있는 OLED, LCD 디스플레이에 비해 높은 휘도와 명암비, 긴 픽셀 수명 등의 장점이 있어 차세대 디스플레이 소자로서 장점이 뚜렷하다.
☞ III-V 화합물 반도체: 주기율표 III족 원소와 V족 원소가 화합물을 이루고 있는 반도체로 전하 수송 특성 및 광 특성이 매우 우수한 소재.
하지만 무기물 기반 마이크로 LED를 활용해 디스플레이를 제작하기 위해서는 적색, 청색, 녹색의 각 색상의 픽셀을 각각의 기판에서 분리해 디스플레이 패널로 옮기는 패키징 작업이 필수적이다.
기존에 사용돼온 픽앤플레이스(Pick-and-place) 방법은 각각의 픽셀을 일일이 기계적으로 옮겨서 디스플레이 패널에 결합하는 방법으로 픽셀의 크기가 수십 마이크로미터 미만 수준으로 작아지게 되면 기계적인 정렬 정밀도가 저하되고 전사 수율이 감소해 초고해상도 디스플레이에는 적용이 어려울 것이라는 평가를 받고 있다.
연구팀은 이러한 문제의 해결을 위해 디스플레이 구동용 규소 상보적 금속산화물 반도체(이하 Si CMOS) 회로 기판 위에 적색 발광용 LED를 모놀리식 3차원 집적하는 방식을 적용했다. 위 방식은 Si CMOS 회로 위에 마이크로 LED 필름층을 먼저 웨이퍼 본딩을 통해 전사한 뒤, 포토리소그래피 공정으로 픽셀을 구현하는 방법으로, 기계적 픽셀 전사 공정이 제외된다. 이후 연구팀은 Si CMOS 회로상에서 상단에서 하단 방향으로(Top-down) 연속적인 반도체 공정 과정을 통해 고해상도 디스플레이 데모에 성공했다.
이 과정에서 연구팀은 조명용으로 활용돼왔던 무기물 기반 LED 반도체가 아닌 디스플레이용 LED 반도체층을 설계해 발광을 위한 활성층의 두께를 기존의 1/3로 감소시켜, 픽셀 형성에 필요한 식각 공정의 난도를 크게 낮추어 이번 연구성과를 얻어냈다.
또한, 연구팀은 하부 디스플레이 구동 회로의 성능 저하 방지를 위해 350oC 이하에서 상부 III-V 소자를 집적하는 웨이퍼 본딩 등의 초저온 공정을 활용해 상부 소자 집적 후에도 하부 드라이버 IC(Driver IC)의 성능을 그대로 유지할 수 있었다.
이번 연구 결과는 적색 마이크로 LED를 3차원 적층 방식으로 집적해 세계적인 수준의 해상도인 1,600 PPI 구현에 성공한 연구로서 연구에서 활용된 모놀리식 3차원 집적에 관한 연구 결과는 차세대 초고해상도 디스플레이 구현을 위한 좋은 가이드가 될 것으로 예상된다.
김상현 교수는 "향후 유사 공정을 확대 적용해 적색, 녹색, 청색이 모두 포함된 풀 컬러 디스플레이 제작도 가능할 것으로 생각한다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행했다.
2022.07.29
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스스로 진화하는 흉부 엑스선 인공지능 진단기술 개발
우리 대학 김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 서울대학교 병원, 서울 아산병원, 충남대학교 병원, 영남대학교 병원, 경북대학교 병원과의 공동연구를 통해 결핵, 기흉, 코로나-19 등의 흉부 엑스선 영상을 이용한 폐 질환의 자동 판독 능력을 스스로 향상할 수 있는 자기 진화형 인공지능 기술을 개발했다고 27일 밝혔다.
현재 사용되는 대부분의 의료 인공지능 기법은 지도학습 방식 (Supervised learning)으로서 인공지능 모델을 학습하기 위해서는 전문가에 의한 다량의 라벨이 필수적이나, 실제 임상 현장에서 전문가에 의해 라벨링 된 대규모의 데이터를 지속해서 얻는 것이 비용과 시간이 많이 들어 이러한 문제가 의료 인공지능 발전의 걸림돌이 돼왔다.
이러한 문제를 해결하기 위해, 예종철 교수팀은 병원 현장에서 영상의학과 전문의들이 영상 판독을 학습하는 과정과 유사하게, 자기 학습과 선생-학생 간의 지식전달 기법을 묘사한 지식 증류 기법을 활용한 자기 지도학습 및 자기 훈련 방식(Distillation for self-supervised and self-train learning, 이하 DISTL) 인공지능 알고리즘을 개발했다. 제안하는 인공지능 알고리즘은 적은 수의 라벨데이터만 갖고 초기 모델을 학습시키면 시간이 지남에 따라 축적되는 라벨 없는 데이터 자체만을 가지고 해당 모델이 스스로 성능을 향상해 나갈 수 있는 것을 보였다.
실제 의료 영상 분야에서 전문가들이 판독한 정제된 라벨 획득의 어려움은 영상 양식이나 작업과 관계없이 빈번하게 발생하는 문제점이고, 이러한 영상 전문의의 부족 현상은 저소득 국가들과 개발도상국과 같이 결핵과 같은 다양한 전염성 질환이 많이 발생하는 지역에 많다는 점을 고려할 때, 예 교수팀에서 개발한 인공지능 알고리즘은 해당 지역에서 인공지능 모델을 자기 진화시키는 방식으로 진단 정확도를 향상하는 데 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
예종철 교수는 “지도학습 방식으로 성능을 향상하기 위해서는 전문가 라벨을 지속해서 획득해야 하고, 비 지도학습 방식으로는 성능이 낮다는 문제점을 극복한 DISTL 모델은 영상 전문의들의 인공지능 학습을 위한 레이블 생성 비용과 수고를 줄이면서도 지도학습 성능을 뛰어넘었다는 점에서 의미가 있고, 다양한 영상 양식 및 작업에 활용할 수 있을 것으로 기대된다”라고 말했다.
예종철 교수 연구팀의 박상준 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)'에 7월 4일 자로 게재됐다.
한편 이번 연구는 중견연구자지원사업, 범부처전주기의료기기연구개발사업 및 한국과학기술원 중점연구소 사업등의 지원을 받아 수행됐다.
*논문명: Self-evolving vision transformer for chest X-ray diagnosis through knowledge distillation
논문 링크: https://www.nature.com/articles/s41467-022-31514-x
2022.07.27
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양자컴퓨팅 한계를 극복하는 3차원 반도체 제어/해독 소자 집적 기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 *모놀리식 3차원 집적의 장점을 활용해 기존 양자 컴퓨팅 시스템의 대규모 큐비트 구현의 한계를 극복하는 3차원 집적된 화합물 반도체 해독 소자 집적 기술을 개발했다고 24일 밝혔다. ‘모놀리식 3차원 집적 초고속 소자’ 연구 (2021년 VLSI 발표, 2021년 IEDM 발표, 2022년 ACS Nano 게재)를 활발하게 진행해 온 연구팀은 양자컴퓨터 판독/해독 소자를 3차원으로 집적할 수 있음을 처음으로 보였다.
☞ 모놀리식 3차원 집적: 반도체 하부 소자 공정 후, 상부의 박막층을 형성하고 상부 소자 공정을 순차적으로 진행함으로써 상하부 소자 간의 정렬도를 극대화할 수 있는 기술로 궁극적 3차원 반도체 집적 기술로 불린다.
우리 대학 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀의 정재용 박사과정이 제1 저자로 주도하고 한국나노기술원 김종민 박사, 한국기초과학지원연구원 박승영 박사 연구팀과의 협업으로 진행한 이번 연구는 반도체 올림픽이라 불리는 ‘VLSI 기술 심포지엄(Symposium on VLSI Technology)’에서 발표됐다. (논문명 : 3D stackable cryogenic InGaAs HEMTs for heterogeneous and monolithic 3D integrated highly scalable quantum computing system).
VLSI 기술 심포지엄은 국제전자소자학회(International Electron Device Meetings, IEDM)와 더불어 대학 논문의 채택 비율이 25%가 되지 않는 저명한 반도체 소자 분야 최고 권위 학회다.
양자컴퓨터는 큐비트 하나에 0과 1을 동시에 담아 여러 연산을 한 번에 처리할 수 있는 차세대 컴퓨터로, 최근에 IBM과 구글 등의 글로벌 기업이 양자 컴퓨터 제작에 성공하면서 양자 컴퓨터가 차세대 컴퓨터로 주목받고 있다.
기존 컴퓨터의 정보 단위인 `비트'의 경우 1 비트당 1개의 값만 가지는 것에 반해, 양자 컴퓨터의 정보 단위인 `큐비트'는 1 큐비트가 0과 1의 상태를 동시에 가진다. 따라서 비트에 비해 큐비트는 2배 빠른 계산이 가능하고, 2큐비트, 4큐비트, 8큐비트로 큐비트 수가 선형적으로 커질수록 처리 계산 속도는 4배, 8배, 16배로 지수적으로 증가한다. 따라서 많은 수의 큐비트를 활용한 대규모 양자컴퓨터 개발이 매우 중요하다. IBM에서는 큐비트 수를 127개로 늘린 `이글'을 작년에 발표했고, IBM 로드맵에 따르면 오는 2025년까지 4,000큐비트, 10년 이내에 10,000큐비트 이상을 탑재한 대규모 양자컴퓨터 개발을 목표로 하고 있다.
특히 큐비트의 수가 많은 대규모 양자컴퓨터 개발을 위해서는 큐비트를 제어/해독하는 소자에 대한 개발이 필수적이다. 기존 컴퓨터와 다르게 양자컴퓨터는 통상 –273 oC 내외의 극저온에서 동작하는 큐비트 하나당 최소 하나의 제어와 해독 연결이 필요하다. 현재는 큐비트 수가 많지 않아 극저온에서 동작하는 큐비트와 상온의 측정 장비를 긴 동축케이블로 연결해 제어/해독하는 방식을 사용하고 있다.
하지만 수천 혹은 수만 개 이상의 큐비트를 활용하는 대규모 양자 컴퓨팅에서 이러한 방식을 활용하면 양자 컴퓨터 크기가 매우 커지고 긴 연결 거리로 인해 신호 손실도 커 대규모 양자컴퓨터 구현이 매우 어려워진다. 따라서 큐비트를 제어/해독에 활용할 수 있는 저전력, 저잡음, 초고속 특성의 극저온 소자를 큐비트와 일대일로 연결할 수 있는 시스템 구성이 매우 중요하다.
연구팀은 이러한 문제 해결을 위해 큐비트 회로 위에 저전력, 저잡음 초고속 특성이 매우 뛰어난 *III-V 화합물 반도체 *고전자 이동 트랜지스터(HEMT)를 3차원으로 집적해 수천 혹은 수만 개의 큐비트에 아주 짧은 거리에서 일대일로 연결 가능한 구조를 제시했다.
☞ III-V 화합물 반도체: 주기율표 III족 원소와 V족 원소가 화합물을 이루고 있는 반도체로 전하 수송 특성 및 광 특성이 매우 우수한 소재.
☞ HEMT: High-Electron Mobility Transistor
연구팀은 250oC 이하에서 상부 제어/해독 소자를 집적하는 웨이퍼 본딩 등의 초저온 공정을 활용해 이후 하부 큐비트 회로의 성능 저하 없이 3차원 집적을 할 수 있도록 했다.
연구진은 이러한 3차원 집적 형태의 제어/해독 소자를 최초로 제시 및 구현했을 뿐만 아니라 소자의 성능 면에서도 극저온에서 세계 최고 수준의 차단주파수 특성을 달성했다.
김상현 교수는 "이번 기술은 향후 대규모 양자컴퓨터의 제어/판독 회로에 응용이 가능할 것으로 생각한다ˮ라며 "모놀리식 3차원 초고속 소자의 경우 양자컴퓨터뿐만이 아니라 6G 무선통신 등 다양한 분야에서 응용할 수 있어 그 확장성이 매우 큰 기술이며 앞으로도 다양한 분야에서 활용할 수 있도록 후속 연구에 힘쓰겠다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 지능형반도체기술개발사업, 경기도 시스템반도체 국산화 연구지원 사업, 한국기초과학지원연구원 분석과학연구장비개발사업(BIG사업) 등의 지원을 받아 수행됐다.
2022.06.24
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시니어 게임 이용자를 위해 게임 제작사가 참고할 수 있는 디자인 가이드 발간
우리 대학 문화기술대학원 도영임 교수 연구팀과 디지털 인문사회과학부 이경면 교수 연구팀이 연세대학교(이병주 교수 연구팀), ㈜캐어유(대표 신준영), ㈜하트버스(대표 도민석)와 공동으로 `세대를 연결하는 게임 디자인 가이드: 50대 이상 게임 이용자를 중심으로'라는 제목의 위키독스 온라인 책을 발간했다.
이 온라인 책은 문화체육관광부와 한국콘텐츠진흥원의 지원을 받아 2019년부터 2021년까지 3년간 진행한 산학 협력의 결과물로, 위키독스 플랫폼에서 국문과 영문으로 출간해 관심이 있는 사람은 누구나 무료로 이용할 수 있다. 컴퓨터 공학, 심리학, 게임 디자인, 스마트에이징 등 다학제 전문가가 연구 및 집필에 참여했다.
연구진은 초세대 게임 리빙 랩을 운영해 다양한 시니어 이용자들과 게임을 플레이하면서 좋았던 점, 어려웠던 점을 공유하며 함께 개선점을 찾았다. 또한, 게임 플레이와 관련 있는 다양한 인지 및 운동 실험을 수행해, 게임 난이도, 감각 및 인지 요소, 게임 규칙, 스토리와 캐릭터, 소셜 요소 등을 총망라한 게임 디자인 가이드를 만들었다.
2021년 한국콘텐츠진흥원의 게임 이용자 실태조사에 따르면, 50대의 57.1%, 60~65세의 37.15%가 게임을 이용하고 있으며, 이들의 게임 머니/아이템 구매율도 다른 세대와 비교해 낮지 않다. 그러나 시중에 나온 게임 대부분이 젊은 사용자를 대상으로 하다 보니, 게임 이용에 불편함을 느끼는 경우가 많았다.
예를 들어, 순발력과 정확한 타이밍을 요구하는 실시간 게임들의 난이도가 너무 어렵다거나, 글자나 오브젝트의 크기가 너무 작다거나, 게임 인터페이스나 게임 방법이 너무 복잡한 경우, 시니어 이용자들은 불편을 겪고, 플레이해 볼 시도조차 하지 않거나 게임을 포기하게 된다. 또한, 게임의 콘셉트나 스토리가 시니어들의 공감을 얻지 못한다거나, 연령차별 시각을 담은 경우에도 시니어 이용자들은 부정적인 경험을 하게 된다.
이번 가이드는 50대 이상 사용자들의 게임 경험을 분석하고, 이를 게임 제작자들이 참고하기 쉽게 게임 디자인 문법으로 변환했다. 또한 상세한 예시를 담아 시니어 게임 이용자들의 경험을 생생하게 전달하고자 했다. 본 가이드는 50대 이상 게임 이용자를 대상으로 게임을 만들 때, 기존의 게임에 접근성을 높이고자 할 때, 50대 이상을 대상으로 게임 관련 교육 프로그램을 만들 때 등 다양한 상황에 도움이 될 것으로 기대한다.
가이드는 총 5장으로 구성했으며, 1장에서는 20대부터 80대까지 각 나이대의 시각-운동 협응 능력을 고려해, 게임 과업별로 적정한 난이도를 제안했다. 또한, 시청각 요소, 인지 및 운동 요소, 게임 규칙, 스토리와 캐릭터, 소셜 요소, 인 앱 광고 및 결제와 같은 세부 게임 요소별로 게임 디자인 시에 참고해야 할 사항들을 정리했다. 2장에서는 이러한 가이드를 만들기 위한 과정을 소개한다. 2019년부터 3년간 초세대 게임 리빙 랩을 운영하면서 시각-운동 협응 실험, 인지 및 뇌파 실험, 시민연구원의 참여 워크숍을 어떻게 진행해 왔는지 자세한 정보를 담았다. 3장에서는 시니어 플레이어의 시각-운동 협응 능력, 인지 능력, 사회 정서적 특징 등 이용자 특성을 정리했다. 4장에서는 앞으로 시니어들의 게임 이용을 촉진할 수 있는 게임 서비스 모델을 제안하고, 서로 다른 세대가 함께 플레이할 수 있는 게임을 제작한 사례를 소개했다. 마지막으로 5장에서는 연구의 한계, 향후 연구의 방향, 가이드 이용 시의 유의사항을 담았다.
책임 저자 중 한 명인 우리 대학 문화기술대학원 도영임 초빙교수는 "노화와 관련해 인지적 부담을 느낄 수 있는 게임 인터페이스의 접근성을 높여 초기 진입 장벽을 낮춘다면, 고령 사회에서 점차 늘어나는 중년 및 노년 인구를 다양한 장르의 게임에 유인할 수 있다ˮ며, "앞으로 중노년층 친화적인 게임을 많이 제작해 게임 시장 규모를 확대할 수 있기를 기대한다ˮ고 밝혔다.
한편 이번 연구는 문화체육관광부와 한국콘텐츠진흥원의 <시니어 게임 플레이 지원 기술 및 게임 서비스 모델 개발> 과제의 지원을 받아 수행했다.
국문: https://wikidocs.net/book/7249
영문: https://wikidocs.net/book/7356
2022.06.03
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무질서로부터 질서를 생성하는 원리 제시
우리 대학 화학과 서명은 교수 연구팀이 물에 녹는 부분과 녹지 않는 부분이 무작위로 섞여 있는 고분자가 물에서 처음 보는 규칙적 구조를 만드는 것을 발견하고, 무질서로부터 질서가 출현할 수 있는 새로운 원리를 제시했다고 11일 밝혔다.
동전을 던져서 앞면과 뒷면이 나올 확률이 똑같다면, 아주 많이 동전을 던졌을 때 앞면이 나온 경우는 전체 중 반에 가까울 것이다. 그렇다고 해서 앞면만 연달아 나올 확률이 없는 것은 아니다. 사실 이 확률은 앞면과 뒷면이 번갈아 가며 나올 확률과 정확히 똑같다. 동전을 여러 번 던질수록 앞뒷면이 나오는 순서의 가짓수는 기하급수적으로 증가하는데(60차례 던지면 1018=100경 가지보다 많은 서열이 생겨난다), 이 서열을 보고 무작위한 과정을 통해 만들어졌는지 판별하기는 생각보다 어렵다. 반대로 온전히 무작위로 난수를 만드는 방법은 전산과학과 보안 등에서 중요한 문제다.
서명은 교수 연구팀은 무작위한 서열 사이의 짝맞추기 문제에 주목했다. 물에 녹는 부분과 녹지 않는 부분을 무작위하게 도입해서 고분자를 만들면 마치 비누에 들어있는 계면활성제나 세포막 이중 층을 이루는 지질처럼 양친매성을 띠어, 물에 넣으면 물에 녹지 않는 지용성 부분끼리 뭉치고 이를 물에 녹는 수용성 부분이 감싸는 형태로 저절로 조립된다. 이때 각 사슬의 서열은 모두 다르므로, 두 사슬이 서로 만나 지용성 부분끼리 뭉칠 때 정확히 들어맞는 짝은 그 수많은 사슬 중 한 쌍밖에 없다.
연구팀은 이 고분자를 고농도로 물에 녹이면 세포막에서 관찰되는 것과 같은 이중 층들이 반복적으로 접히면서 켜켜이 쌓이는 새로운 판상 구조를 만드는 것을 발견했다. 세포는 필요에 따라 세포막을 접어 골지체와 같은 구조를 만들지만, 이중 층 구조 자체를 안정하게 규칙적으로 접을 수 있다는 것은 처음 밝혀지는 것이다. 무작위한 서열에서는 지용성 부분이 몰려 있는 구간이 상당히 큰 확률로 발생하기 때문에, 연구진은 사슬들이 만날 때 필연적으로 짝이 맞지 않는 부분들이 생겨 평평한 판상 구조가 접히는 것으로 이 현상을 설명했다.
연구진은 "흔히 무질서하다고 간주되는 무작위 서열 속에서 어떻게 질서가 태동할 수 있는지 하나의 가능성을 엿볼 수 있었다ˮ며, "무작위성에 대한 이해를 토대로 물리적 복제방지기술(PUF)로 응용함과 아울러 구조적인 특성을 활용하여 인공 근육 등에 쓸 수 있는 나노 연성 구조 소재로 확장할 가능성을 향후 연구하고 싶다ˮ고 소감을 밝혔다.
우리 대학 화학과 신민중 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 연구를 주도하고 포항가속기연구소 안형주 박사, 우리 대학 화학과 윤동기 교수 연구팀, GIST 이은지 교수 연구팀이 협업한 이번 연구 결과는 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 5월 4일 字로 온라인 게재됐다. (논문명 : Bilayer-folded Lamellar Mesophase Induced by Random Polymer Sequence)
한편 이번 연구는 한국연구재단(NRF)의 보호연구사업과 선도연구센터지원사업(멀티스케일 카이랄 구조체 연구센터), KAIST의 그랜드 챌린지 30 프로젝트의 지원을 받아 진행됐다.
2022.05.11
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꽃향기, 이젠 눈으로 보세요!
우리 대학 기계공학과 유체 및 계면 연구실 김형수 교수와 생명과학과 생태학 연구실 김상규 교수 연구팀이 공동 융합연구를 통해 세계 최초로 꽃향기가 나오는 것을 실시간으로 가시화하여 측정하는 데 성공했다고 10일 밝혔다.
두 연구팀은 기존 꽃향기 측정 방법과 완전히 다른 레이저 간섭계 기반의 휘발성 유기물 증기(VOCs, Volatile Organic Compounds)의 상대 굴절율 측정을 통해 백합에서 나오는 꽃향기를 시공간으로 직접 측정할 수 있는 결과를 획득했다. 기존 향기 측정 방법은 물질 포집 후 질량분석을 통해 양을 측정했기 때문에 꽃이 어떤 주기로 향기를 뿜어내는지 직접 알 수가 없었다.
꽃향기는 인간의 삶과 밀접한 화장품, 향수, 장식용 꽃 사업 등에서 중요한 요소 중 하나이기도 하지만 동시에 현화 식물이 여러 화분매개곤충과 교류하는 대표적인 수단 중 하나이기 때문에 꽃의 생식 및 진화에 큰 영향을 미친다.
꽃향기 분비 주기를 직접 관찰할 수 있는 이번 기술은 꽃향기 합성 및 분비에 관여하는 유전자를 찾고 화분매개곤충과 상호작용을 통한 꽃향기 물질 진화 연구에 활용될 것이다. 또한 향기 물질 분비를 제어할 수 있다면 원예 및 농작물 생산 증진에 영향을 끼칠 것으로 기대된다.
기계공학과 이길구 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제학술지 `프론티어스 인 플랜트 사이언스(Frontiers in Plant Science)' 2022년 4월호에 출판됐다(논문명 : Real-Time Visualization of Scent Accumulation Reveals the Frequency of Floral Scent Emissions, https://doi.org/10.3389/fpls.2022.835305).
기계공학과 김형수 교수는 "공기 중 증기나 가스를 가시화할 수 있는 기술이 더욱 발전될 수 있다면 위험 유해물질(HNS, Hazardous Noxious Substances)이 한정된 공간에 얼마나 노출됐는지 직접 알 수 있어 산업용이나 군사용으로도 확장이 가능하다ˮ고 말했다. 한편 생명과학과 김상규 교수는 "이번 기술을 활용해 향기 물질 분비에 관여하는 유전자를 찾고 그 메커니즘을 밝혀나갈 것ˮ이라고 언급했다.
이번 연구는 KAIST 글로벌특이점 프렙 연구를 통해서 시작됐고, 연구재단의 중견연구와 농진청의 부분 지원으로 수행됐다.
2022.05.10
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전기화학 분야의 오랜 난제인 전기 이중층 구조 규명
우리 대학 화학과 김형준 교수 연구팀이 GIST 신소재공학부 최창혁 교수 연구팀과 공동 연구를 통해 전기화학 분야의 오랜 난제 중 하나인 전기 이중층 구조를 이론적으로 규명하는 데 성공했다고 27일 밝혔다.
태양광 발전 등 친환경적으로 생산된 전기를 화학연료의 형태로 변환 및 저장하는 기술은 현재 인류가 직면하고 있는 에너지-환경 문제를 해결할 수 있는 가장 효율적인 미래전략이다. 2019년 리튬이온 배터리의 노벨 화학상 수상에서도 볼 수 있듯이, 전기화학 기술은 이러한 지속 가능한 탄소 중립 사회의 구축에 있어 가장 중요한 코어 기술로 여겨진다. 그러나 전기화학 분야에서 교과서에도 등장하는 100년 가까운 오래된 난제 중 하나가 있는데, 이는 바로 `전기 이중층'이라 불리는 특별한 액체 구조를 밝혀내는 것이다.
전기 이중층은 전기를 가한 금속 전극 주변에 액체 속의 이온이 쌓이면서 생성되는 특이한 층 구조를 의미한다. 이 구조적 특성에 따라 에너지 변환/저장 성능이 결정되기 때문에, 전기 이중층의 구조를 밝히려는 노력이 오랫동안 이어져 왔다. 그러나 전기 이중층은 금속 전극과 액체 전해질 사이 계면에 파묻혀 생성되는 나노 크기 정도 공간 속, 물과 이온들의 복잡한 배열을 가지는 구조이기 때문에 이를 직접 관측하기란 거의 불가능에 가까웠으며 지난 수십 년간 난제의 풀이에 대한 뚜렷한 진보를 이룰 수 없었다.
김형준 교수 연구팀은 컴퓨터 속 디지털 세상에 전기 이중층을 구현해 이러한 실험적 한계를 돌파하고자 했다. 양자 역학 및 분자동역학에 기반한 높은 정확도의 컴퓨터 시뮬레이션 방법을 개발해 그동안 베일에 싸여있던 전기 이중층 구조를 규명하는 데 성공했다. 이러한 가상공간에서의 결과는 GIST 최창혁 교수 연구팀이 실제로 실험에서 측정한 전기 이중층의 물리적 특성을 정확하게 예측할 수 있었다. 더 나아가 이러한 지식의 진보를 바탕으로, `주인-손님 화학' (특정 `손님' 분자만을 선택적으로 받아들이는 `주인' 분자의 특이한 화학적 성질을 의미)이라는 특별한 화학 반응을 활용해 전기 이중층 구조를 실제로 제어할 수 있는 전략을 도출했으며, 이를 통해 탄소 저감에 중요한 전기화학적 이산화탄소의 연료화 반응 효율 제어에 성공했다.
연구진은 "이번 연구를 통해 전기화학 분야의 오래된 난제인 전기 이중층 구조를 규명하는 데 성공했을 뿐만 아니라, 궁극적으로 이를 제어해 친환경 전기 에너지의 변환 및 저장 성능을 획기적으로 높일 가능성에 첫 단추를 끼웠다ˮ며, 이어 "이번 연구를 시발점으로 연료전지, 배터리, 질소 고정화 등 인류의 생존에 꼭 필요한 신 전기화학 기술 개발을 위한 연구를 지속하겠다ˮ고 소감을 밝혔다.
우리 대학 화학과 신승재 박사과정 학생과 GIST 신소재공학부 김동현, 배근수 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 에 1월 10일 字 게재됐다. (논문명: On the importance of the electric double layer structure in aqueous electrocatalysis)
한편 이번 연구는 삼성전자 미래기술육성사업 및 한국연구재단(NRF)의 지원으로 진행됐다.
2022.01.27
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페로브스카이트 상에서 이산화탄소 열화학적 환원반응 기작 규명
우리 대학 생명화학공학과 이재우 교수 연구팀이 페로브스카이트* 상에서 발생하는 이산화탄소의 열화학적 환원반응의 기작을 규명하고, 반응을 최적화하기 위한 요인을 다변화하는 데에 성공했다고 13일 밝혔다.
☞ 페로브스카이트: ABO3 (A = 란탄족, B = 전이금속)의 분자식을 가진 입방체 구조의 산화금속으로 차세대 태양전지에 응용되는 물질로 알려져 있다.
이 교수 연구팀은 이산화탄소의 환원반응 성능을 예측하기 위해, 기존에 주로 활용돼왔던 산소 공공 형성 에너지 계산 외에도 수소 흡착에너지, 이온 전도도 및 이산화탄소의 흡착상태를 분석해 성능 예측의 정확도를 더욱 높일 수 있다는 것을 확인했다. 연구팀이 다변화에 성공한 요인을 통해, 탄소중립 실현을 개발될 다분야의 이산화탄소 전환 및 환원 촉매의 성능을 더욱 정확하게 예측할 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 생명화학공학과 임현석 박사와 김이겸 박사과정이 공동 제1 저자로 참여하고 영남대학교 화학공학부 강도형 교수 연구팀과의 협업을 통해 이루어진 이번 연구 결과는 국제 학술지 `ACS 카탈리시스(ACS Catalysis)'에 9월 17일 字 온라인판에 게재됐으며, 연구의 파급력을 인정받아 표지논문(Front cover)으로도 선정됐다. (논문명 : Fundamental Aspects of Enhancing Low-Temperature CO2 Splitting to CO on a Double La2NiFeO6 Perovskite).
페로브스카이트는 고온에서, 그리고 지속적인 산화환원을 거치면서도 그 구조를 안정적으로 유지할 수 있어 산화탄소 환원반응 및 물 분해반응에 활용될 수 있는 물질로 주목받고 있다. 하지만 기존에는 다양한 조성의 페로브스카이트 상에서 이산화탄소 환원반응의 성능을 예측하는 요인으로 `산소공공 형성 에너지' 만을 활용했기 때문에 그 정확도가 다소 떨어진다는 단점이 있었다.
이 교수 연구팀은 란타넘-니켈-철산화물(La2NiFeO6 분자식) 더블 페로브스카이트를 합성하고 란타넘-니켈산화물(LaNiO3)과 란타넘-철산화물(LaFeO3)과의 비교 분석을 실시했다. 페로브스카이트 내 니켈(Ni) 구역은 산소 공공의 형성뿐만이 아닌 수소 흡착과 이온 전도도를 향상하는 것을 통해 입자의 환원을, 철(Fe) 구역은 이산화탄소의 강한 흡착을 방지해 이산화탄소의 해리 반응을 촉진하는 것을 확인했다. 이에 La2NiFeO6 더블 페로브스카이트에서는 각 구역의 역할이 시너지로 발현돼 각각의 단일 페로브스카이트 대비 월등한 이산화탄소 전환을 보이는 것을 확인해 일련의 요인들이 모두 성능을 예측하는 데 활용될 수 있다는 것을 연구팀은 확인했다.
이재우 교수는 "페로브스카이트는 대량생산이 가능해 스크리닝 과정을 거쳐 최적화한 조성으로 페로브스카이트를 생산할 시, 이산화탄소를 전환해 활용하는 탄소 포집 및 활용저장 기술(CCUS)의 조기 실현에 기여할 것ˮ이라고 설명했다.
공동 제1 저자인 임현석 박사는 "연구를 통해 페로브스카이트 상에서의 이산화탄소 전환뿐만이 아닌, 물 분해 기반의 수소생산 등 다양한 반응연구를 촉진해 탄소중립에 다방면으로 기여할 수 있을 것ˮ이란 기대를 표했으며, 김이겸 박사과정생도 "페로브스카이트 촉매에서의 이산화탄소 전환 반응 기작 규명을 통해 분리와 반응이 동시에 진행될 수 있는 열화학 전환기술 상용화에 큰 역할을 할 수 있을 것ˮ 으로 기대했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단과 한국에너지기술연구원의 지원을 받아 수행됐다.
2021.10.13
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