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새로운 인공지능 형광 현미경 적용, 뇌 신경세포 등 3차원 고화질 영상기술 개발
우리 대학 김재철 AI 대학원 예종철 교수 연구팀이 서울대학교 장성호 교수팀, 포스텍 김기현 교수팀과 공동연구를 통해 형광 현미경의 오랜 문제인 이방성(Anisotropy)을 해결해, 3차원 영상 화질을 획기적으로 끌어올리는 인공지능 기술을 개발했다고 29일 밝혔다.
이방성 문제란 형광 현미경으로 3차원 영상을 획득하는 데 있어 빛의 성질로 인해 영상 공간 방향 간에 적게는 2~3배, 많게는 10배까지도 화질 차이가 발생하는 문제를 뜻한다. 예를 들면 3차원 영상을 보는 각도마다 화질의 차이가 발생하는 것이다.
연구팀은 수학적 기법인 최적 수송이론 기반을 둔 새로운 인공지능 시스템을 개발해 공초점 현미경과 광 시트 현미경에 적용했다. 기존 인공지능 기법들과는 다르게, 인공지능 학습 데이터가 따로 필요하지 않고, 하나의 3차원 영상만으로도 인공지능 학습에 적용할 수 있다는 점에서 획기적이라 볼 수 있으며, 생물학 연구자들에게 생물 표본의 3차원 고화질 영상 획득에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
예종철 교수는 "3차원 영상 획득에 있어 극복하기 어려웠던 현미경의 물리적 한계를 인공지능 기술을 통해 뛰어넘었다는 점에서 의미가 있고, 비지도 학습 기반으로 훈련이 진행되기 때문에, 다양한 많은 종류의 3차원 영상 촬영 기법에도 확장 적용 가능하며, 또한 인공지능 연구의 새로운 응용을 개척했다는 데 의미가 있다ˮ 고 말했다.
김재철 AI 대학원의 예종철 교수가 주도하고, 박형준 연구원이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 6월 8일 字 온라인판에 게재됐다.
*논문명 : Deep learning enables reference-free isotropic super-resolution for volumetric fluorescence microscopy
논문 링크: https://www.nature.com/articles/s41467-022-30949-6
2022.06.29
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인공지능 이용해 3차원 홀로그래피 현미경의 박테리아 신속 식별 기술 개발
우리 대학 물리학과 박용근 교수 연구팀이 홀로그래피 현미경과 인공지능을 이용한 신속 박테리아 병원균 식별 기술을 개발했다고 27일 밝혔다.
병원균의 조기 식별은 감염질환 치료에 필수적이다. 치명적인 상태로 진행되기 전에 감염균에 맞는 효과적인 항생제의 선택과 투여가 가능해지기 때문이다. 하지만 현재의 일상적 병원균 식별은 통상 수일이 소요된다. 이로 인해 감염 초기 식별 결과 없이 실증적인 처방으로 항생제를 투여하는 사례가 빈번하며, 이로 인해 패혈증의 경우 치명률이 50%에 달하며 항생제 남용으로 인한 슈퍼박테리아 문제도 발생한다.
기존 방법으로 병원균 식별이 오래 걸리는 원인은 긴 박테리아 배양 시간이다. 질량 분석기로 대표되는 식별 기술들은 일정량 이상의 박테리아 표본이 확보되어야 균종과 관련된 분자적 신호를 검출할 수 있다. 이로 인해, 환자에서 추출한 시편을 하루 이상 배양해야만 검출이 될 정도의 박테리아 개수가 확보된다.
광학 분야의 저명 학술지인 `빛: 과학과 응용(Light: Science & Applications), (IF = 17.782)'에 게재된 이번 연구(논문명: Rapid species identification of pathogenic bacteria from a minute quantity exploiting three-dimensional quantitative phase imaging and artificial neural network)에서 박용근 교수 연구팀은 3차원 홀로그래피 현미경과 인공지능 알고리즘을 활용해서 단일 세포 수준의 표본으로도 병원균의 균종을 정확히 알아낼 수 있음을 입증했다.
홀로그래피 현미경으로 측정되는 3차원 굴절률 영상 정보에 내재된 균종과 관련된 특성을 인공지능 알고리즘으로 학습해 종을 구분하는 것이 핵심 아이디어다. 연구팀은 종별로 500개 이상의 박테리아의 3차원 굴절률 영상을 측정했고, 이를 인공지능 신경망을 통해 학습시켰다.
연구팀은 개발한 방법을 이용해 주요한 혈액 감염균을 신속하게 식별함으로써 실제 진단에도 응용될 가능성을 검증했다. 구체적으로 그람 음성 및 양성, 구균 및 간균을 모두 포함한 총 19가지 균종으로 혈액 감염 사례의 90% 이상의 원인이 되는 균들이다. 한 개의 병원균 혹은 병원균 덩어리를 측정한 단일 3차원 굴절률 영상에서는 약 82.5%의 정확도로 균종 판별이 가능했다. 연구팀은 또한 여러 영상을 확보할 수 있을 때 정확도가 증가해, 7개의 박테리아 영상이 확보된다면 99.9%의 정확도를 얻을 수 있었다.
연구진의 책임자이자 논문의 교신저자인 박용근 교수는 "홀로그래피 현미경의 세포 감별 능력을 인공지능으로 극대화해 감염 진단 기술로서의 가능성을 확인한 것이 의미ˮ라고 말했다. 제1 저자인 물리학과 김건 박사과정 학생은 "100,000분의 1 수준의 표본량으로도 질량 분석기의 균종 검출률과 비슷한 정확도를 얻었고 환자 시편에서 다양한 병원균을 식별하는 플랫폼 기술이 될 것으로 기대된다ˮ라고 덧붙였다.
이번 연구는 KAIST-삼성서울병원-토모큐브 팀의 수년간의 공동 연구를 통해 진행됐다. 물리학과 박용근 교수 연구팀의 기술에 다양한 기관의 경험과 비전을 반영함으로써 완성할 수 있었다. 삼성서울병원 진단검사의학과 이남용 교수, 진단검사의학과 허희재 교수, 감염내과 정두련 교수 연구팀, 서울성모병원 진단검사의학과 유인영 교수, 분당 차병원 응급의학과 김규석 교수, 우리 대학 나노과학기술대학원 정현정 교수 등 다양한 분야와 기관이 모여, 실험적 검증을 효과적으로 진행할 수 있었다. 또한 KAIST 교원 창업 기업인 ㈜토모큐브의 3차원 홀로그래피 기술 지원도 필수적인 역할을 했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 창의연구사업, 과학기술일자리진흥원의 지원을 받아 수행됐다.
2022.06.27
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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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차세대 반도체 나노구조 공정을 혁신하는 새로운 3차원 노광 공정 개발
우리 대학 신소재공학과 전석우 교수와 신종화 교수 공동연구팀이 차세대 반도체 공정 핵심기술인 3차원의 나노구조를 단일 노광으로 효율적으로 제작하는 방법을 개발했다고 27일 밝혔다. 노광 공정이란 빛을 이용해 실리콘 웨이퍼에 전자 회로를 새기는 공정을 말한다.
이번 연구 성과는 갈수록 복잡해지는 반도체 구조와 배선구조 등을 기존 2차원 평면 노광 방식으로 건물을 한층 한층 제작하듯이 진행하던 방식에 비해 훨씬 더 낮은 비용과 공정으로 제작할 수 있는 근거를 마련한 획기적인 연구 결과로 판단된다.
전석우 교수와 신종화 교수가 교신 저자로, 남상현 박사와 김명준, 김나영 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명한 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 5월 25일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Photolithographic Realization of Target Nanostructures in 3D Space by Inverse Design of Phase Modulation)
공동연구팀은 수반행렬 방법(Adjoint method) 기반 역설계 알고리즘을 활용해, 적은 연산으로 원하는 형태의 나노 홀로그램을 생성하는 위상 마스크의 격자구조를 효율적으로 찾아내는 방법론을 제시했다. 이는 기존의 반도체 리소그래피 공정에 적용됐으며, 연구팀은 광감응성 물질에 단 한 번의 빛을 쏘아 목표하는 나노 홀로그램을 형성하고, 물질화해 원하는 3차원 나노구조를 단 한 번의 노광으로 구현할 수 있음을 실험적으로 증명했다.
최근 리소그래피 및 패터닝 기술의 발달로 소재의 형상을 나노스케일에서 구현하는 기술이 발달함에 따라 기존 소재의 물성을 극복하는 메타 소재 및 3차원 프린팅 연구가 주목받고 있다. 특히 3차원 나노소재를 구현하기 위해 활용되는 기존 공정들은 구현하는 구조의 자유도, 생산성, 정밀도를 모두 만족하기 어려운 점이 있어 이를 개선하기 위한 다양한 시도가 진행 중이다.
다양한 3차원 패터닝 공정 가운데, 근접장 나노패터닝(PnP, Proximity-field nanoPatterning)은 단일 노광으로 주기적인 3차원의 나노구조를 정확하고 생산성 있게 구현할 수 있다. 하지만, 현재까지 주기적인 위상 마스크 패턴을 활용해 구현할 수 있는 구조의 자유도는 제한돼왔으며, 이를 극복하기 위해서는 감광물질에 원하는 형태의 홀로그램을 구현하는 위상 마스크의 디자인을 계산하는 과정이 필요하다.
기존 연구에서는 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 통해 이러한 역계산을 수행했으나, 비효율적인 계산방식, 많은 계산량 등의 문제로 활용이 제한된다. 최근 주목받는 머신러닝도 학습을 위한 데이터양이 최소 수천 개 이상으로 많이 요구돼 현실적으로 이를 역계산에 활용하기에는 아직 요원한 상황이다.
연구팀은 수학적 방법론인 수반행렬 방법(Adjoint Method) 기반 알고리즘을 위상 마스크의 패턴이 빛과 상호작용하는 광학현상에 적용해, 원하는 홀로그램 형상을 광감응성 소재에 효율적으로 계산해 그 형상을 얻어내는 데 성공했다. 이 알고리즘은 수식으로 표현된 목표 디자인을 최소한의 계산 경로로 찾아내는 알고리즘이며, 행렬 연산을 활용해 많은 계산량을 효율적으로 처리한다는 장점이 있다. 기존의 단순한 주기적 위상 마스크 패턴은 수직 입사하는 빛으로 특정 배열의 나노구조만을 발생시켰다. 연구팀은 해당 연구에서 위상 마스크에 반도체 공정에 적용 가능한 수직 입사 빔 방식으로 기존의 마스크로 얻어내는 것이 불가능했던 새로운 배열의 3차원 나노구조를 얻어내는 데 성공했다. 이번 연구는 이를 통해 기존의 반도체 노광공정이 갖는 자유도의 한계를 극복하고 더 나아가 보다 복잡한 나노구조를 구현할 수 있다는 것을 이론적, 실험적으로 증명한 주요 연구라 할 수 있다.
이렇게 제작된 3차원의 나노구조는 원자층 증착법을 활용해 구조에 따라 물질의 주입 및 치환으로 다양한 소재를 원하는 구조로 제작할 가능성을 열어준다. 이번 기술이 차세대 반도체 소자인 GAA(Gate All Around) 소자나 3차원 반도체 집적기술에 적용된다면 현재 국가적으로 많은 노력을 기울이고 있는 차세대 반도체 역량 강화에 크게 이바지할 것으로 기대된다. 더 나아가 소재의 물성이 소재를 구성하는 원자나 결합이 아닌 순수한 나노구조에서 기인하는 새로운 물성을 확보하는 메타 소재 연구에서 원하는 나노구조를 낮은 비용으로 대면적에 생산함으로 국내의 소재 경쟁력을 크게 강화할 원천기술이 될 것이다.
이번 연구는 한국연구재단 원천기술개발사업의 미래소재디스커버리 사업과(NRF-2020M3D1A1110522) 삼성전자의(G01190420) 지원을 통해 수행됐다.
2022.05.27
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호르몬 조절 수용체 구조와 작용 메커니즘 규명으로 뇌기능 향상 물질 개발 가속
우리 대학 생명과학과 송지준 교수 연구팀이 초저온 전자 현미경(cryo-Electron Microscopy)을 이용해 호르몬 조절 물질인 소마토스타틴(somatostatin)과 그 수용체인 소마토스타틴 리셉터 2(Somatostatin Receptor 2, 이하 SSTR2) 복합체의 3차원 원자 해상도 구조를 규명해 호르몬 조절 메커니즘을 밝혔다고 6일 밝혔다.
소마토스타틴은 성장호르몬의 분비를 억제하는 작용이 있는 호르몬으로 내장과 뇌에 관련된 호르몬이며, 호르몬 분비 조절, 세포의 증식, 뇌 신경 물질 전달에 관한 작용을 한다.
송 교수 연구팀은 연세대학교 이원태 교수 연구팀, 피씨지-바이오텍 연구팀과의 공동연구를 통해, 소마토스타틴과 결합해 다양한 호르몬의 분비를 억제하는 SSTR2 복합체 구조를 3차원 원자 해상도로 초저온 전자현미경을 이용해 규명하고, 소마토스타틴이 SSTR2를 통해 호르몬 분비를 억제하는 메커니즘을 규명했다. 이러한 연구 결과는 호르몬 분비의 이상에서 유발되는 말단비대증, 신경 뇌분비 종양을 제어하는 방법을 개발하는데 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
생명과학과 윤어진 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 저명 학술지 `이라이프(eLife)' 에 4월 22일에 출판됐다. (논문명 : Cryo-EM structure of the human somatostatin receptor 2 complex with its agonist somatostatin delineates the ligand binding specificity)
SSTR2은 세포막에 존재하는 막 단백질로, 세포 밖의 소마토스타틴을 신호로 인식해 세포 내로 전달하는 역할을 한다. 최근 생명과학과 이승희 교수 연구팀에서도 소마토스타틴이 인지기능 향상에 기여한다 것을 밝힌 바 있다. 이렇게 소마토스타틴의 생체 내 기능 및 질병에 역할의 중요성에도 불구하고, 소마토스타틴이 세포막에 존재하는 수용체와 결합하는 자세한 메커니즘에 대해서는 알려지지 않았고, 신약 개발에 필수적인 역할을 하는, 3차원 원자구조는 알려지지 않았다.
송지준 교수 연구팀은 소마토스타틴이 수용체인 SSTR2와 결합하는 원리를 규명하기 위해, 초저온 전자현미경을 이용해 소마토스타틴이 결합된 SSTR2 복합체의 원자 3차원 구조를 규명했다. 또한 연구팀은 소마토스타틴과 수용체가 결합한 3차원 구조를 바탕으로 소마토스타틴과 결합하는데 중요한 아미노산들을 발견하고, 이들의 기능성을 세포 내에서 확인했다.
연구팀은 더 나아가 인공지능을 이용한 구조예측 프로그램인 알파폴드(AlphaFold)를 이용해 소마토스타틴 수용체의 이성질 형태(같은 분자식을 갖는 화합물이지만 분자 구조가 다른 형태)인 SSTR1, SSTR3, SSTR4, SSTR5의 구조를 예측해 이성질 형태 각각의 소마토스타틴 결합 메커니즘을 밝혀냈다.
이번 연구 결과는 소마토스타틴 수용체의 작용 메커니즘을 이용해 말단비대증, 신경뇌분비 종양의 제어 및 뇌기능을 향상할 수 있는 물질 개발에 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 바이오-의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.05.09
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물리학 난제였던 유전율 텐서 측정 구현
우리 대학 물리학과 박용근 교수 연구팀이 기존에는 이론조차 존재하지 않았던 물리학 난제 중 하나인 유전율 텐서의 3차원 단층 촬영 방법을 개발했다고 4일 밝혔다.
유전율 텐서는 빛과 물질의 상호작용을 근본적으로 기술하는, 물질의 광학적 이방성(異方性, 방향에 따라 달라 보이는 특성)을 정량적으로 표현할 수 있는 중요한 물리량이다. 유전율은 고등학교 물리학에서도 다루는 기본적인 개념이지만, 지금까지 3차원 유전율 텐서를 실험적으로 측정할 수 있는 방법이 존재하지 않았다. 병리학, 재료과학, 연성물질 과학, 또는 디스플레이 등 다양한 분야에서 갖는 중요성에도 불구하고, 직접적으로 측정할 방법이 없다는 한계가 있었다. 현재까지도 3차원 광학적 이방성은 2차원 편광현미경 측정 및 시뮬레이션을 통해 부정확하게 추정할 수밖에 없다.
3차원 유전율 텐서의 측정은 물리학, 광학 분야의 오래된 난제 중 하나였다. 1967년 광학적 이방성을 무시하고 유전율 텐서를 3차원 굴절률 수치로 단순화하여 측정하는 기술이 발명돼 지난 50여 년간 빠르게 성장하고 상용화까지 성공했지만, 여전히 3차원 유전율 텐서를 측정하는 방법은 개발되지 못했다.
여태껏 이 문제가 풀리지 못했던 까닭은, 3개의 고유치를 가지는 유전율 텐서를 측정하기에는 빛의 편광 방향 자유도가 2개로 제한되기 때문이다.
재료과학 분야 최고 권위지인 `네이처 머티리얼즈(Nature Materials, IF 43.84)'에 3일 발표된 이번 연구(논문명: Tomographic measurements of dielectric tensors at optical frequency)에서 연구팀은 이러한 한계를 극복하고 광학적 이방성 구조의 3차원 유전율 텐서 단층 촬영 이론을 개발해 구현하는 데 성공했다.
기존의 고정관념에서 벗어나, 빛의 방향을 살짝 틀어주어 중첩된 정보를 활용하면, 편광 방향 자유도를 3개로 늘려서 유전율 텐서의 3개 고유치를 모두 구할 수 있다는 점에 착안한 것이 연구진의 핵심 아이디어다. 이렇게 3개의 편광 자유도를 제어하는 것과 동시에, 병원에서 사용하는 엑스레이, 컴퓨터단층(CT) 촬영처럼, 여러 각도에서 광학적 이방성 구조를 홀로그래피 현미경을 개발하여 촬영함으로써 3차원 유전율 텐서를 직접적으로 측정했다.
연구팀은 개발된 방법을 이용해 뒤틀린 네마틱 (twisted nematic) 액정과 같은 잘 알려진 3차원 광학적 이방체의 3차원 유전율 텐서를 성공적으로 측정함으로써 기술의 구현을 입증했다. 더 나아가 열적 비평형 상태로 성장-소멸-융합하는 액정 동역학, 반복되는 위상학적 특이점 구조의 액정 네트워크 등 기존의 방법들로 추정하기 어려웠던 3차원 유전율 텐서를 실험적으로 최초 측정하는 성과를 거뒀다.
제1 저자인 물리학과 신승우 박사는 "지금까지 직접 볼 수 없던 유전율 텐서를 실제로 측정할 수 있는 방법론을 처음으로 개발한 것이 큰 의미ˮ라며 "액정, 카이랄 물질, 암조직과 같은 병리 조직 내부의 콜라겐 파이버 등과 같은 광학적 방향성을 보이는 다양한 물질들의 3차원 구조를 정량적이고 비침습적으로 직접 관측할 수 있기에 여러 분야에 범용적, 필수적으로 사용할 수 있는 도구로 기대한다ˮ라고 말했다.
이번 연구는 박용근 교수 연구팀의 기술 개발 이외에도 다학제적 접근을 통해 결실을 볼 수 있었다. UNIST 물리학과 정준우 교수, 우리 대학 생명화학공학과 김신현 교수, 우리 대학 화학과 윤동기 교수 연구팀들이 오랜 기간 발전시켜온 액정 구조체 제작 기술 덕분에, 다양한 액정 구조체를 통해 기술의 실험적 검증을 효과적으로 진행할 수 있었다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 정보통신기획평가원, 한국연구재단 창의연구사업 및 G-CORE 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.03.04
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생각만으로 정확하게 로봇팔 조종이 가능한 뇌-기계 인터페이스 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 정재승 교수 연구팀이 3차원 공간상에서 생각만으로 로봇팔을 높은 정확도 (90.9~92.6%)로 조종하는 `뇌-기계 인터페이스 시스템'을 개발했다고 23일 밝혔다.
정 교수 연구팀은 인공지능과 유전자 알고리즘을 사용해 인간의 대뇌 심부에서 측정한 뇌파만으로 팔 움직임의 의도를 파악해 로봇팔을 제어하는 새로운 형태의 뇌-기계 인터페이스 시스템을 개발했다. 뇌 활동만으로 사람의 의도를 파악해 로봇이나 기계가 대신 행동에 옮기는 `뇌-기계 인터페이스' 기술은 최근 급속도로 발전하고 있다. 하지만 손을 움직이는 정도의 의도 파악을 넘어, 팔 움직임의 방향에 대한 의도를 섬세하게 파악해 정교하게 로봇팔을 움직이는 기술은 아직 정확도가 높지 않았다.
하지만 연구팀은 이번 연구에서 조종 `방향'에 대한 의도를 뇌 활동만으로 인식하는 인공지능 모델을 개발했고, 그 결과 3차원 공간상에서 24개의 방향을 90% 이상의 정확도로 정교하게 해석하는 시스템을 개발했다.
게다가 딥러닝 등 기존 기계학습 기술은 높은 사양의 GPU 하드웨어가 필요했지만, 이번 연구에서는 축적 컴퓨팅(Reservoir Computing) 기법을 이용해 낮은 사양의 하드웨어에서도 인공지능 학습이 가능하여 스마트 모바일 기기에서도 폭넓게 응용될 수 있도록 개발해, 향후 메타버스와 스마트 기기에도 폭넓게 적용이 가능할 것으로 기대된다.
우리 대학 김훈희 박사(現 강남대 조교수)가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `어플라이드 소프트 컴퓨팅(Applied Soft Computing)' 2022년 117권 3월호에 출판됐다. (논문명 : An electrocorticographic decoder for arm movement for brain-machine interface using an echo state network and Gaussian readout).
뇌-기계 인터페이스는 사용자의 뇌 활동을 통해 의도를 읽고 로봇이나 기계에 전달하는 기술로서 로봇, 드론, 컴퓨터뿐만 아니라 스마트 모바일 기기, 메타버스 등에서의 이용될 차세대 인터페이스 기술로 각광받고 있다.
특히 기존의 인터페이스가 외부 신체 기관을 통해 명령을 간접 전달(버튼, 터치, 제스처 등)해야 하지만 뇌-기계 인터페이스는 명령을 뇌로부터 직접적 전달한다는 점에서 가장 진보된 인터페이스 기술로 여겨진다.
그러나 뇌파는 개개인의 차이가 매우 크고, 단일 신경 세포로부터 정확한 신호를 읽는 것이 아니라 넓은 영역에 있는 신경 세포 집단의 전기적 신호 특성을 해석해야 하므로 잡음이 크다는 한계점을 가지고 있다.
연구팀은 이러한 문제 해결을 위해 최첨단 인공지능 기법의 하나인 `축적 컴퓨팅 기법'을 이용해 뇌-기계 인터페이스에서 필요한 개개인의 뇌파 신호의 중요 특성을 인공신경망이 자동으로 학습해 찾을 수 있도록 구현했다.
또한 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용해 인공지능 신경망이 최적의 뇌파 특성을 효율적으로 찾을 수 있게 시스템을 설계했다. 연구팀은 심부 뇌파를 최종 해석하는 리드아웃(Readout)을 가우시안(Gaussian) 모델로 설계해 시각피질 신경 세포가 방향을 표현하는 방법을 모방하는 인공신경망을 개발했다. 이런 리드아웃 방식은 축적 컴퓨팅의 선형 학습 알고리즘을 이용해 일반적 사양의 간단한 하드웨어에서도 빠르게 학습할 수 있어 메타버스, 스마트기기 등 일상생활에서 응용이 가능해진다.
특히, 이번 연구에서 만들어진 뇌-기계 인터페이스 인공지능 모델은 3차원상에서 24가지 방향 즉, 각 차원에서 8가지 방향을 디코딩할 수 있으며 모든 방향에서 평균 90% 이상의 정확도 (90.9%~92.6% 범위)를 보였다. 또한 연구된 뇌-기계 인터페이스는 3차원 공간상에서 로봇팔을 움직이는 상상을 할 때의 뇌파를 해석해 성공적으로 로봇팔을 움직이는 시뮬레이션 결과를 보였다.
인공지능 시스템을 만든 제1 저자인 김훈희 박사는 "공학적인 신호처리 기법에 의존해 온 기존 뇌파 디코딩 방법과는 달리, 인간 뇌의 실제 작동 구조를 모방한 인공신경망을 개발해 좀더 발전된 형태의 뇌-기계 인터페이스 시스템을 개발해 기쁘다ˮ면서 "향후 뇌의 특성을 좀 더 구체적으로 이용한 `뇌 모방 인공지능(Brain-inspired A.I.)'을 이용한 다양한 뇌-기계 인터페이스를 개발할 계획이다ˮ라고 말했다.
이번 연구를 주도한 연구책임자 정재승 교수는 "뇌파를 통해 생각만으로 로봇팔을 구동하는 `뇌-기계 인터페이스 시스템'들이 대부분 고사양 하드웨어가 필요해 실시간 응용으로 나아가기 어렵고 스마트기기 등으로 적용이 어려웠다. 그러나 이번 시스템은 90%~92%의 높은 정확도를 가진 의도 인식 인공지능 시스템을 만들어 메타버스 안에서 아바타를 생각대로 움직이게 하거나 앱을 생각만으로 컨트롤하는 스마트기기 등에 광범위하게 사용될 수 있다ˮ고 말했다.
이번 연구 결과는 사지마비 환자나 사고로 팔을 잃은 환자들을 위한 로봇팔 장착 및 제어 기술부터, 메타버스, 스마트기기, 게임, 엔터테인먼트 애플리케이션 등 다양한 시스템에 뇌-기계 인터페이스를 적용할 가능성을 열어 줄 것으로 기대된다.
이번 연구는 한국연구재단 뇌 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.02.24
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화학 색소 없는 구조색 컬러 인쇄 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 김신현 교수 연구팀이 한국화학연구원 이수연 박사 연구팀과의 공동 연구를 통해 자연을 모방한 구조색을 맞춤형으로 인쇄하는 기술을 개발했다고 14일 밝혔다.
구조색은 색채에 의존하지 않고 물체의 구조에 의해 나타나는 유채색으로, 일반적인 화학 색소에 의한 색과는 구별된다. 구조색은 영롱하고 반짝이는 색감을 가지며, 자연에서 나타나는 수컷 공작새의 깃털이나 카멜레온의 피부, 모르포나비의 날개 등에서 관찰된다. 특히 우리 조상들은 자연의 구조색을 진귀하게 여겨 나전칠기 공예에 사용한 전복 껍데기를 사용했으며, 신라 시대 유물에서도 구조색을 보이는 비단벌레 장식이 발견되고 있다.
연구팀이 개발한 구조색 인쇄 기술은 화학 색소 대신 콜로이드 입자의 3차원 결정 구조를 이용해 발색하며, 맞춤형으로 제작 가능한 인쇄 공법을 통해 광학 소자, 광학 센서, 위변조방지 소재를 포함한 광범위한 분야에 적용 가능할 것으로 기대된다.
생명화학공학과 김종빈 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 사이언스 자매지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 11월 24일 자 온라인판에 게재됐으며, 특허로 출원했다. (논문명 : Direct writing of customized structural-color graphics with colloidal photonic inks, 콜로이드 잉크의 직접 프린팅을 통한 구조색의 맞춤형 패턴 형성)
구조색을 인공적으로 형성하는 방법으로 콜로이드 나노입자를 3차원 결정 구조로 만드는 전략이 사용됐다. 그러나 일반적으로 콜로이드의 결정화는 까다로운 공정 조건과 긴 공정 시간을 요구하는 한계점이 있었다. 게다가 콜로이드 결정을 원하는 구조와 패턴을 보이도록 성형하는 것은 복잡한 제조 공정이 필요해 실용화가 거의 불가능했다.
공동연구팀은 새롭게 형성한 콜로이드 잉크의 인쇄 공정을 통해 콜로이드 결정을 패턴화할 수 있는 새로운 기술을 개발했다. 이를 통해 단순한 인쇄 공정으로 정교한 콜로이드 결정 구조 형성 및 패턴화가 가능했다. 특히 인쇄를 통해 그래픽의 디자인, 색의 명도와 채도, 기계적 물성, 각도 의존성 등을 자유롭게 맞춤형으로 설계할 수 있었다.
기술의 핵심은 콜로이드 잉크의 최적화에 있다. 연구팀은 인쇄에 적합하도록 잉크의 물성을 제어함과 동시에 자발적인 콜로이드 결정 형성을 통해 우수한 광 특성을 발현할 수 있도록 잉크를 설계했다. 이를 통해 그래픽의 기본 성분인 선을 머리카락 굵기 수준의 높은 해상도로 최대 15 mm/s의 속도로 인쇄할 수 있었으며, 면의 경우 90%에 달하는 반사도를 달성할 수 있었다.
특히 기존의 구조색 패턴 화법으로는 다색 패턴 형성이 매우 복잡한 공정을 요구하는 데 반해 연구팀은 서로 다른 잉크를 동시에 사용해도 서로 혼합되지 않도록 설계해 다색 패턴을 손쉽게 제작할 수 있었다.
새롭게 개발된 인쇄 방법은 유리, 금속, 플라스틱 등의 비흡수성 기판뿐만 아니라 천, 종이 등에도 인쇄 가능하며, 인쇄된 구조색 패턴은 각도에 따라 색이 변하며, 카멜레온과 같이 늘리거나 휘어 색이 변하도록 조절할 수 있다.
김신현 교수는 "새롭게 개발한 구조색 기반 컬러 인쇄 기술이 MZ 세대들에게 개성을 어필할 수 있는 새로운 도구가 될 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국도레이과학진흥재단의 연구기금과 한국연구재단의 나노소재원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.12.14
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원자 단층 촬영 기술로 나노입자 표면 리간드 분자의 3차원 분포 규명
우리 대학 신소재공학과 최벽파 교수 연구팀이 이화여자대학교 화학신소재공학과 이상헌 교수 연구팀과 공동연구를 통해 원자 단층 촬영 기술을 활용해 나노입자 표면에 존재하는 리간드 분자의 3차원 분포를 최초로 규명했다고 9일 밝혔다.
리간드(Capping ligand)는 금속 나노입자 합성 시 발생하는 유기 분자로서, 입자 간 응집을 방지할 뿐만 아니라 입자의 형태와 각종 특성까지 조절한다는 사실이 밝혀지며 나노입자의 합성 및 설계에 있어 그 중요성이 점점 더 커지고 있다.
신소재공학과 장규선 박사과정과 독일 막스 플랑크 연구소 김세호 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지인 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications, IF: 14.919)' 7월 14일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Three-dimensional atomic mapping of ligands on palladium nanoparticles by atom probe tomography)
복잡한 구조의 유기 분자로 이루어진 리간드의 공간적 분포를 분석하기 위해서는 원자단위의 공간 분해능과 경량 원소에 대한 높은 검출 민감도를 가지며 3차원 분석이 가능한 기술이 필요하다. 이러한 분석 기술의 부재로 인해 현재까지 나노입자 표면에 존재하는 리간드 분포를 3차원에서 관찰한 사례는 존재하지 않으며, 이로 인해 입자 합성과정에서 리간드의 거동은 상당 부분 미지의 영역으로 남아있다. 예를 들어, 할라이드 리간드인 브롬(Br) 이온의 경우 정육면체 형태의 금속 나노입자 형성을 촉진하는 것으로 알려져 있으나, 여러 논문에서 이와 다른 결과를 보고하고 있다.
최벽파 교수 연구팀은 원자 단층 촬영 현미경(Atom probe tomography)을 활용해 서로 다른 할라이드 리간드를 통해 합성된 두 종류의 팔라듐 나노입자 표면에 존재하는 세트리모늄 리간드(Cetrimonium chloride)의 3차원 분포를 원자단위에서 관찰하는 데 성공했다.
원자 단층 촬영 현미경은 아주 얇은 바늘 모양으로 가공된 시편 표면의 원자들을 고전압 또는 고에너지 펄스를 가해 차례차례 증발시켜 검출기에 충돌시키고, 검출기에 기록된 원자의 충돌 위치와 충돌 순서, 그리고 충돌 원자의 질량 대 전하 비를 이용해 시편의 3차원 원자 분포를 재구성하는 분석 기술이다.
이러한 원자 단층 촬영 기술은 3차원 원자단위 분석 및 화학적 정량 분석이 가능할 뿐 아니라, 옹스트롬(100억 분의 1미터) 단위의 공간 분해능과 모든 원소에 대해 동일한 ppm 단위의 우수한 검출 감도를 갖고 있어 최근 재료 분석 분야에서 큰 주목을 받고 있다.
연구팀은 리간드의 3차원 분포에 대한 단층 촬영 데이터로부터 각각의 나노입자 표면에 존재하는 세트리모늄 리간드의 밀도를 계산했다. 이를 통해 연구진은 세트리모늄 리간드와 할라이드 리간드 사이에 기존에 알려지지 않았던 상호작용이 존재하며, 이러한 서로 다른 리간드 사이의 상호작용이 나노입자의 최종 형태와 산화 저항 특성을 결정할 뿐 아니라 기존의 연구 결과들이 합치되지 않았던 원인이었음을 규명했다.
최벽파 교수는 "이번 연구는 기존에 상반됐던 연구 결과들을 모두 포용할 수 있는 실험적, 이론적 결과를 제시했다는 점에서 의의가 있다ˮ며, "해당 연구를 통해 얻은 결과는 나노입자 합성에 대한 근본적인 이해를 높이고, 우수한 특성을 가진 나노입자를 설계하는데 응용될 수 있으리라 기대한다ˮ고 밝혔다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 과학기술분야 기초연구사업인 중견연구자지원사업의 지원을 통해 수행됐다.
2021.08.10
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3차원 적층형 화합물 반도체 소자 제작 성공
우리 대학 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 *모놀리식 3차원 집적의 장점을 극대화해 기존의 통신 소자의 단점을 극복하는 화합물 반도체 소자 집적 기술을 개발했다고 14일 밝혔다.
☞ 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.
우리 대학 전기및전자공학부 정재용 박사과정이 제1 저자로 주도하고 한국나노기술원 김종민 박사, 광주과학기술원 장재형 교수 연구팀과의 협업으로 진행한 이번 연구는 반도체 올림픽이라 불리는 ‘VLSI 기술 심포지엄(Symposium on VLSI Technology)’에서 발표됐다. (논문명 : High-performance InGaAs-On-Insulator HEMTs on Si CMOS for Substrate Coupling Noise-free Monolithic 3D Mixed-Signal IC).
VLSI 기술 심포지엄은 국제전자소자학회(International Electron Device Meetings, IEDM)와 더불어 대학 논문의 채택비율이 25%가 되지 않는 저명한 반도체 소자 분야 최고 권위 학회다.
반도체 소자는 4차 산업 혁명의 특징인 초연결성 구현을 위한 핵심 통신 소재 및 부품으로서 주목받고 있다.
특히 통신 신호, 양자 신호는 아날로그 형태의 신호이고 신호전달 과정에서 신호의 크기가 약해지거나 잡음이 생겨 신호의 왜곡이 생기기도 한다. 따라서 이러한 신호를 주고받을 때 고속으로 신호의 증폭이 필요한데 이러한 증폭 소자에서는 초고속, 고출력, 저전력, 저잡음 등의 특성이 매우 중요하다. 또한 통신 기술이 발전함에 따라 이를 구성하는 시스템은 점점 더 복잡해져 고집적 소자 제작기술이 매우 중요하다.
통신 소자는 통상적으로 두 가지 방식으로 구현된다. 실리콘(Si)을 사용해 집적도 높은 Si CMOS를 이용해 증폭 소자를 구현하는 방법과 *III-V 화합물 반도체를 증폭 소자로 제작하고 기타 소자들을 Si CMOS로 제작해 패키징 하는 방식이 있다. 그러나 각각의 방식은 단점이 존재한다. 기존의 실리콘(Si) 기술은 물성적 한계로 인해 차단주파수 특성 등 통신 소자에 중요한 소자 성능 향상이 어려우며 기판 커플링 잡음 등 복잡한 신호 간섭에 의한 잡음 증가 문제가 존재한다. 반면, III-V 화합물 반도체 기술은 소자 자체의 잡음 특성은 우수하지만 다른 부품과의 집적/패키징 공정이 복잡하고 이러한 패키징 공정으로 인해 신호의 손실이 발생하는 문제가 존재한다.
☞ III-V 화합물 반도체: 주기율표 III족 원소와 V족 원소가 화합물을 이루고 있는 반도체로 전하 수송 특성 및 광 특성이 매우 우수한 소재
연구팀은 이러한 문제 해결을 위해 증폭 소자 이외의 소자 및 디지털 회로에서 좋은 성능을 낼 수 있는 Si CMOS 기판 위에 아날로그 신호 증폭 성능이 매우 우수한 III-V 화합물 반도체 *HEMT를 3차원 집적해 Si CMOS와 III-V HEMT의 장점을 극대화하는 공정 및 소자 구조를 제시했다. 3층으로 소자를 쌓아나감으로써 같은 기판 위에 집적할 수 있는 방식이다. 이와 동시에 기판 신호 간섭에 의한 잡음을 제거할 수 있음을 증명했다.
☞ HEMT: High-Electron Mobility Transistor
연구팀은 하부 Si CMOS의 성능 저하 방지를 위해 300oC 이하에서 상부 III-V 소자를 집적하는 웨이퍼 본딩 등의 초저온 공정을 활용해 상부 소자 집적 후에도 하부 Si CMOS의 성능을 그대로 유지할 수 있었다.
또한 고성능 상부 III-V 소자 제작을 위해서 InGaAs/InAs/InGaAs의 양자우물 구조를 도입해 높은 전자 수송 특성을 실현했으며 100 나노미터(nm) 노드 공정 수준으로도 세계 최고 수준의 차단 주파수 특성을 달성했다. 이는 10 나노미터(nm) 이하 급의 최첨단 공정을 사용하지 않고도 그 이상의 우수한 성능을 낼 수 있는 융합 기술로 향후 기존과 다른 형태의 파운드리 비즈니스 방식의 도입 가능성을 증명했다고 할 수 있다.
더불어 연구진은 이러한 3차원 집적 형태로 소자를 제작함으로써 기존에 SI CMOS에서 존재하는 기판 간섭에 의한 잡음을 해결할 수 있음을 실험을 통해 최초로 증명했다.
김상현 교수는 “디지털 회로 및 다양한 수동소자 제작에 최적화된 Si CMOS 기판 위에 증폭기 등의 능동소자 특성이 현존하는 어떤 물질보다 우수한 III-V 화합물 반도체 소자를 동시 집적할 가능성을 최초로 입증한 연구로, 향후 통신 소자 등에 응용이 가능할 것으로 생각한다”라며 “이번 기술은 향후 양자 큐빗의 해독 회로에도 응용할 수 있어 그 확장성이 매우 큰 기술이다. 다양한 분야에서 활용할 수 있도록 후속 연구에 힘쓰겠다”라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 지능형반도체기술개발사업, 경기도 시스템반도체 국산화 연구지원 사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
2021.06.14
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양용수 교수팀, 나노물질 표면과 내부 3차원 원자구조 규명
우리 대학 물리학과 양용수 교수 연구팀이 인공신경망을 이용한 주사투과전자현미경(STEM) 기반 원자분해능 전자토모그래피 기술을 개발, 이를 적용해 백금 나노입자 표면과 내부의 3차원 원자 구조를 15 pm(피코미터)의 정밀도로 규명했다. 1 pm(피코미터)는 1 미터의 1조 분의 일에 해당하는 단위로, 15 pm의 정밀도는 수소 원자 반지름의 약 1/3 정도에 해당하는 매우 높은 수준이다.
전자토모그래피는 전자현미경으로 다양한 각도에서 측정된 2차원 투영된 이미지로부터 3차원 이미지를 얻어내는 기술이다. 최근 주사투과전자현미경과 3차원 토모그래피 재구성 알고리즘의 기술 발전으로 전자토모그래피의 분해능은 단일 원자까지 구분할 수 있는 수준에 이르렀다. 이를 통해 많은 나노물질의 구조와 물성의 근본적인 이해가 가능해졌다.
그러나 일반적인 전자토모그래피 실험에서는 시편을 탑재한 홀더 또는 그리드가 전자빔을 가리게 되는 실험적 제약으로 인해 고 각도(약 75도 이상)의 이미지 측정이 불가능하다. 이로 인해 고 각도 방향의 분해능이 저하되고, 재구성된 3차원 이미지에 원치 않는 노이즈들이 생겨난다. 이러한 현상을 손실 웨지 문제(missing wedge problem)라 부르며, 이러한 문제 때문에 기존의 전자토모그래피 방법으로는 표면/계면의 3차원 원자 구조를 고분해능으로 측정하기 힘들었다.
양용수 교수 연구팀은 인공신경망을 이용해 고 각도 방향의 데이터를 복원함으로써 이러한 손실 웨지 문제(missing wedge problem)를 해결하는 데 성공했다. 이를 통해 고분해능 3차원 표면/계면 원자 구조의 결정이 가능하게 됐고, 나노물질의 표면/계면에서 나타나는 물성의 메커니즘을 단일 원자 수준에서 근본적으로 해석할 수 있게 됐다.
물리학과 이주혁 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 3월 30일 字 게재됐다. (논문명 : Single-atom level determination of 3-dimensional surface atomic structure via neural network-assisted atomic electron tomography)
연구팀은 모든 물질은 원자들로 구성돼 있다는 원자성(atomicity)에 근거해 원자 구조 토모그래피 3차원 데이터를 시뮬레이션을 통해 생성했다. 고 각도의 데이터가 손실된 불완전한 원자 구조 토모그래피 3차원 데이터와 이상적인 원자 구조 3차원 데이터 사이의 상관관계를 학습시키기 위해 인공지능 신경망(3d-unet기반 모델)을 지도학습했다. 원자성에 기반해 학습된 인공지능 신경망은 손실된 고 각도 데이터를 성공적으로 복원함으로써 손실 웨지 문제로 인한 분해능 저하 문제를 해결했다. 이는 높은 정밀도의 3차원 표면/계면 원자 구조 규명을 가능하게 한다.
연구팀은 개발된 인공신경망 기반 전자토모그래피 기술을 이용해 실제 백금 나노입자의 3차원 표면 및 내부 구조를 단일 원자 수준에서 규명할 수 있었다. 원자 구조의 정밀도는 인공신경망 적용 전 26 pm에서 적용 후 15 pm으로 큰 폭으로 향상됐다.
연구를 주도한 양용수 교수는 "인공신경망 기반 전자토모그래피는 구성 원소, 물질의 구조/형태에 의존하지 않는 매우 일반적인 방법으로서, 전자토모그래피로 얻은 원자 구조 부피데이터에는 종류에 상관없이 바로 적용할 수 있다ˮ며 "이를 통해 많은 물질의 3차원 표면/계면 원자 구조가 정밀하게 규명되고, 표면/계면에서 일어나는 물성과 이에 연관된 메커니즘의 근본적인 이해를 바탕으로 고성능 촉매 개발 등에 응용될 것ˮ이라고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 개인기초연구지원사업 및 KAIST 글로벌 특이점 사업(M3I3)의 지원을 받아 수행됐다.
2021.04.05
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인공지능으로 3차원 고해상도 나노입자 영상화 기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수 연구팀이 삼성전자 종합기술원과 공동연구를 통해 나노입자의 3차원 형상과 조성 분포의 복원 성능을 획기적으로 향상한 인공지능 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 공동연구팀은 에너지 분산형 X선 분광법(EDX)을 주사 투과전자현미경(STEM)과 결합한 시스템을 활용했다.
이번 연구를 통해 나노입자를 형성하고 있는 물질의 형상과 조성 분포를 정확하게 재구성함으로써, 실제 상용 디스플레이를 구성하는 양자점(퀀텀닷)과 같은 반도체 입자의 정확한 분석에 도움을 줄 것으로 기대된다.
예종철 교수 연구팀의 한요섭 박사, 차은주 박사과정, 정형진 석사과정과 삼성종합기술원의 이은하 전문연구원팀의 장재덕, 이준호 전문연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)' 2월 8일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Deep learning STEM-EDX tomography of nanocrystals)
에너지 분산형 X선 분광법(이하 EDX)은 나노입자의 성분 분석에 주로 이용되며, X선과 반응한 물체의 성분에 따라 고유한 방출 스펙트럼을 보인다는 점에서 화학적인 분석이 가능하다. 퀀텀닷 및 배터리 등 다양한 나노 소재의 열화 메커니즘과 결함을 해석하기 위해 형상 및 조성 분포 분석이 가능한 이 분광법의 필요성과 중요도가 급증하고 있다.
그러나 EDX 측정 신호의 해상도를 향상하기 위해, 나노 소재를 오랜 시간 전자빔에 노출하면 소재의 영구적인 피해가 발생한다. 이로 인해 나노입자의 3차원 영상화를 위한 투사(projection) 데이터 획득 시간이 제한되며, 한 각도에서의 스캔 시간을 단축하거나 측정하는 각도를 줄이는 방식이 사용된다. 기존의 방식으로 획득된 투사 데이터를 이용해 3차원 영상을 복원할 시, 미량 존재하는 원자 신호의 측정이 불가능하거나 복원 영상의 정밀도와 해상도가 매우 낮다.
그러나 공동 연구팀이 자체 개발한 인공지능 기반의 커널 회귀(kernel regression)와 투사 데이터 향상(projection enhancement)은 정밀도와 해상도를 획기적으로 발전시켰다. 연구팀은 측정된 데이터의 분포를 네트워크가 스스로 학습하는 인공지능 기반의 커널 회귀를 통해 스캔 시간이 단축된 투사 데이터의 신호 대 잡음비(SNR)를 높인 데이터를 제공하는 네트워크를 개발했다. 그리고 개선된 고화질의 EDX 투사 데이터를 기반으로 기존의 방법으로는 불가능했던 적은 수의 투사 데이터로부터 더욱 정확한 3차원 복원 영상을 제공하는 데 성공했다.
연구팀이 개발한 알고리즘은 기존의 EDX 측정 신호 기반 3차원 재구성 기법과 비교해 나노입자를 형성하고 있는 원자의 형상과 경계를 뚜렷하게 구별했으며, 복원된 다양한 코어-쉘(core-shell) 구조의 퀀텀닷 3차원 영상이 샘플의 광학적 특성과 높은 상관관계를 나타내는 것이 확인됐다.
예종철 교수는 "연구에서 개발한 인공지능 기술을 통해 상용 디스플레이의 핵심 기반이 되는 퀀텀닷 및 반도체 소자의 양자 효율과 화학적 안정성을 더욱 정밀하게 분석할 수 있다ˮ고 말했다.
2021.02.16
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