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획기적 음의 정전용량 플래시 메모리 최초 개발
우리 대학 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 `음의 정전용량 효과(Negative Capacitance Effect, 이하 NC 효과)*'를 활용해 기존 플래시 메모리의 물리적 성능 한계를 뛰어넘는 음의 정전용량 플래시 메모리 (NC-Flash Memory)를 세계 최초로 개발했다고 18일 밝혔다.
*음의 정전용량 효과: 음의 정전용량 현상은 인가되는 전압이 증가하면 전하량이 감소함을 의미한다. 음의 정전용량 특성을 가지는 유전체 사용시, 트랜지스터에 인가되는 전압을 내부적으로 증폭하여 상대적으로 낮은 동작전압을 사용할 수 있어, 파워소모를 줄일 수 있다.
전기및전자공학부 김태호 박사과정과 김기욱 박사과정이 공동 제1 저자로 수행한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced Functional Materials)' 2022년 12월호에 출판됐다. (논문명 : The Opportunity of Negative Capacitance Behavior in Flash Memory for High-Density and Energy-Efficient In-Memory Computing Applications) 이 국제학술지는 독일 와일리 출판사(Wiley-VCH)에서 발행하는 피어리뷰 과학 저널이다. (Impact Factor : 19.924)
현대 전자 소자에서 축전기(Capacitor)는 매우 중요한 구성 요소의 하나로, 전자 소자가 소형화되고 수직 방향으로 적층 되면서 축전기에 저장되는 전하량(Charge, Q)이 감소하는 문제가 생기므로 높은 정전용량(Capacitance, C)을 가진 유전체 물질이 필수적으로 요구되고 있다. 여기에 일반적인 축전기와 다르게 정전용량이 음의 값을 갖는(Negative Capacitance) 축전기를 활용한다면 다층의 축전기의 전체 정전용량을 오히려 더 증가시킬 수 있고, 차세대 소자에 적합한 높은 정전용량 소자 개발 난제를 해결할 수 있을 것이라는 가설이 제안되었다.
최근 메모리 공급업체들은 데이터의 폭발적 증가와 더 높은 용량의 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 및 더 빠른 액세스 시간에 대한 요구로 인해 기술 경쟁을 치열하게 하고 있다. 스토리지의 핵심 기술인 3D 낸드 플래시는 지속적으로 더 높은 층을 적층할 수 있는 기술을 요구하고 있고, 2028년에는 1,000단 이상의 메모리 적층이 필요할 것으로 예상되고 있다.
한편, 강유전체* 물질에서 보이는 `음의 정전용량 효과(NC 효과)'은 전자 소자에 인가된 외부 전압을 내부적으로 증폭해 전력 소모를 줄이는 특성이 있어, 전자 소자의 물리적 성능 한계를 극복할 수 있다는 가능성이 제시됐다. 최근 페로브스카이트 강유전체에서 NC 효과를 실험적으로 관찰했으나, 페로브스카이트 강유전체의 소형화 한계 및 CMOS 공정과의 부적합성으로 인해 NC 효과를 활용한 전자 소자의 구현에 대해 상당한 회의론을 불러일으켰다.
*강유전체: 전기적으로는 절연체이지만 자연상태에서 외부 전기장이 없어도 전기 편극을 지닐 수 있는 특이한 물리적 성질을 가진 물질
전상훈 교수 연구팀은 기존 플래시 메모리의 물리적 성능 한계를 극복하고 동작전압을 낮추기 위해, 반도체 공정에 사용되는 하프늄옥사이드(HfO2) 강유전체 박막의 NC 효과를 안정화해 저전압 구동이 가능한 강유전체 소재의 NC-플래시 메모리를 세계 최초로 개발했다. 개발된 NC-플래시 메모리는 기존 플래시 메모리 대비 전력 소모가 10,000배 이상 낮은 저전력 고성능 특성을 달성했다.
연구팀은 그뿐만 아니라 기존 컴퓨팅 구조인 폰노이만 아키텍처를 대체하여 새롭게 지향하는 인메모리 컴퓨팅을 NC-플래시 메모리를 기반으로 구현해 세계 최고 수준의 에너지 효율 또한 달성했다.
이번 연구 결과는 빠른 스토리지를 필요로 하는 최신 컴퓨팅과 네트워킹의 요구를 충족하는 차세대 낸드 플래시 메모리 개발에 있어 핵심 역할을 할 것이다.
한편, 이번 연구는 연세대학교와 협업을 통해서 이루어졌고, 한국 연구재단 지능형 반도체 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.01.18
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돼지표피에서 추출한 젤라틴 활용해 고성능 고체산화물 연료전지 개발
우리 대학 기계공학과 이강택 교수 연구팀이 돼지 표피에서 추출한 젤라틴을 활용해 수백 나노 수준의 매우 얇은 고 치밀성 다중도핑 세라믹 박막 제조 기술을 적용한 고성능의 양방향 고체산화물 연료전지 개발에 성공했다고 8일 밝혔다.
양방향 고체산화물 연료전지(R-SOFC)는 하나의 연료전지 소자에서 수소 생산과 전력생산이 모두 가능한 시스템으로서 탄소중립 사회 실현을 위해 필수적인 에너지 변환장치다.
이러한 에너지 소자의 성능을 높이기 위해서는 700oC 이하의 중저온에서 고활성을 갖는 전극의 개발이 필수적이며, 이를 위해 코발트 기반 페로브스카이트 전극이 집중적으로 연구돼왔다. 하지만 이러한 코발트 기반 전극 소재는 범용으로 사용되는 지르코니아(ZrO2) 전해질과 고온에서 화학반응을 일으켜 성능을 저하하는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 전극과 전해질 사이에 세리아(CeO2) 기능층을 도입하는 연구가 진행돼왔지만, 세리아와 지르코니아 사이의 반응을 억제하기 위해서 공정온도가 제한되며 이로 인해 두꺼운 다공성 구조를 갖게 되어 연료전지의 성능 및 안정성이 저하된다는 문제가 있었다.
이 교수 연구팀은 이 연구에서 젤라틴을 활용해 매우 얇으면서도 치밀한 다중도핑의 세리아 나노박막 제조 공정기술을 개발해 양방향 고체산화물연료전지에 기능층으로 적용하는 데 성공했다. 전기화학 및 구조 분석을 통해 치밀한 기능층의 도입으로 산소이온의 이동경로가 크게 감소하며 전기화학적 활성영역이 크게 증가함을 확인했다. 또한 개발된 양방향 연료전지는 기존 공정을 적용한 연료전지 대비 2배 이상 높은 성능을 보였으며 동일소재를 사용한 연료전지 중 가장 높은 성능(3.5 W/cm2, 750oC) 을 나타냈으며, 수소 생산도 세계 최고성능을 발휘했다. 또한, 개발된 연료전지 소자는 1,500시간 동안 열화 없이 구동돼 매우 높은 안정성을 갖고 있음을 실증했다.
이강택 교수는 "이번 연구에서 사용된 공정들은 대면적 양산시스템에도 쉽게 적용할 수 있는 기술들이기 때문에, 탄소중립 실현을 위한 고성능 양방향 연료전지 상용화에 본 기술을 적용할 수 있을 것ˮ이라며 연구의 의미를 강조했다.
기계공학과 유형민 석사과정, 임하니 박사후연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지인 `어드벤스드 펑셔널 머티리얼스, Advanced Functional Materials' (IF : 19.924) 지난 9월 8일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Exceptionally High-performance Reversible Solid Oxide Electrochemical Cells with Ultra-thin and Defect-free Sm0.075Nd0.075Ce0.85O2-���� Interlayers). 또한 해당 논문은 연구의 파급력을 인정받아 표지논문 (Front cover)으로 선정됐다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 수소에너지혁신기술개발사업, 중견연구자지원사업, 나노 및 소재 기술개발사업, 그리고 기후변화대응기술개발사업의 지원으로 수행됐다.
2022.12.08
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디지털 펜으로 ´쓱쓱´ 그려 움직이는 3D 형상 ´뚝딱´ 만드는 시스템 개발
우리 대학 산업디자인학과 배석형 교수 연구팀이 종이 위에 그림을 그리는 듯한 펜 드로잉과 장난감을 손으로 다루는 듯한 멀티터치 제스처만으로 `움직이는 3D 스케치'를 쉽고 빠르게 만들 수 있는 새로운 시스템을 개발했다고 18일 밝혔다.
한때 공상과학 영화의 전유물이었으나 기술의 발전 덕분에 일상에서도 접할 수 있게 된 접이식 드론, 변신형 자동차, 다족 보행 로봇처럼 여러 움직이는 부분과 관절로 이뤄진 제품은 디자인할 때 형태뿐만 아니라 구조, 자세, 동작까지 동시에 고려해야 하므로 전문가도 많은 어려움을 겪는다.
기존의 3D 캐드(CAD) 소프트웨어는 정교한 형상 작업에 특화돼 있어 움직이는 모델 하나를 제작하는 데에도 많은 시간과 노력을 요구하는데, 특히 이는 다양한 가능성을 넓고 빠르게 탐색해야 하는 디자인 초기 과정에서 심각한 병목과 비용을 초래한다.
반면, 배 교수 연구팀은 모든 디자인은 종이 위에 펜으로 빠르게 그린 2D 스케치로부터 출발한다는 점에 주목하고 디자이너가 디지털 태블릿 위에 디지털 펜으로 자유롭게 표현한 2D 스케치로부터 입체 형상을 생성하는 `3D 스케칭' 기술을 개발해 왔다.
이번 연구에서 연구팀은 생성 중인 3D 스케치를 마치 장난감을 다루듯 두 손으로 조작할 수 있는 직관적인 멀티터치 제스처를 설계 및 구현함으로써 순식간에 살아 움직이는 입체 형상을 만들 수 있는 `움직이는 3D 스케칭' 기술을 완성했다(그림 1, 2).
우리 대학 산업디자인학과 이준협 박사과정 학생이 제1 저자로 참여한 해당 연구는 컴퓨터 그래픽스 분야 제1위 국제 학술지인 `ACM 트랜잭션 온 그래픽스(ACM Transactions on Graphics, 피인용지수: 7.403)'에 게재됐으며, 이와 연동돼 8월 초 캐나다 밴쿠버에서 개최된 최대 규모의 국제학술대회인 ACM 시그래프 2022(ACM SIGGRAPH 2022, h5-색인: 103)에 발표됐다(논문명: Rapid Design of Articulated Objects).
이번 시그래프(이하 SIGGRAPH)에는 전 세계 유수의 대학교 연구진, 마블(Marvel), 픽사(Pixar), 블리자드(Blizzard)와 같은 세계적인 애니메이션 사, 영화사, 게임사, 록히드 마틴(Lockheed Martin), 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)와 같은 첨단 제조사를 비롯해, 메타(Meta), 로블록스(Roblox)와 같은 메타버스 관련 기업 관계자 1만여 명이 참가한 것으로 알려졌다.
배 교수 연구팀의 기술 논문(Technical Paper) 성과는 SIGGRAPH에서 유망한 신기술을 현장에서 시연하는 `이머징 테크놀로지(Emerging Technologies)' 프로그램에 초청됐을 뿐만 아니라, 그중에서도 Top 3 우수 기술로 선정, 특별 강연으로 소개됐다. 제2 저자인 KAIST 산업디자인학과 김한빛 박사과정 학생이 불과 10분 만에 유려한 형태의 동물 로봇을 그리고 움직여서 입체 동영상을 완성하는 모습은 현장에 모인 청중의 감탄을 자아냈고 심사위원단이 선정한 우수 전시상(Honorable Mention)을 수상하는 영광을 얻었다(그림 3).
이번 SIGGRAPH에서 기조연설을 맡은 에드윈 캐트멀(Edwin Catmull) 픽사 공동 창업자 / 前 회장도 이 연구를 두고 "매우 훌륭한 업적이자(really excellent work), 픽사의 창의력 넘치는 디자이너들에게 필요한 도구(the kind of tool that would be useful to Pixar's creative model designers)ˮ라며 높이 평가했다.
연구를 지도한 배석형 교수는 "디자이너가 생각하고 작업하는 방식에 가까이 다가갈수록 효과적인 디자인 도구를 만들 수 있다ˮ며, "직관적인 상호작용 방식을 통해 여러 상이한 알고리즘을 하나의 조화로운 시스템으로 통합하는 것이 핵심ˮ이라고 강조했다. 또한 "학생 개개인이 디자이너인 동시에 엔지니어를 지향하는 KAIST 산업디자인학과만의 융합적인 토양이기에 가능한 연구였다ˮ고 덧붙였다.
3D 공간에서 자유자재로 움직이는 입체 형상과 같은 수준 높은 창의적 결과물을 기존 방식에 비교할 수 없을 만큼 쉽고 빠르게 생성할 수 있어서 가까운 미래에 콘텐츠 산업, 제조 산업, 나아가 메타버스 산업의 디자인 실무 혁신에 크게 기여할 것으로 기대된다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
- 웹사이트(다양한 움직이는 3D 스케치 예시 수록): https://sketch.kaist.ac.kr/publications/2022_siggraph_rapid_design
- ACM SIGGRAPH 2022 특별 강연(한글 자막 있음): https://www.youtube.com/watch?v=rsBl0QvSDqI
2022.08.18
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기계공학과 박인규 교수, 팽창하는 입자를 이용한 불규칙한 마이크로 돔 구조 기반 고감도 압력센서 개발
우리 대학 기계공학과 박인규 교수 연구팀이 한국생산기술연구원 조한철 박사와 공동 연구를 통해 3D 마이크로 구조 기반의 표면 형태 제어 기술 및 고감도 압력센서 설계 관련 원천기술을 개발했다.
최근 인간과 전자기기 간의 상호작용 기술의 중요성 증가에 따라, 그 매개체 역할을 하는 센서 기술 개발에 대한 관심이 증가하고 있다. 고성능 센서 기술은 스마트 기기, 보안 및 안전, 의료 및 헬스케어 분야와 같은 고부가가치 산업에 주로 적용되고 있다. 최근에는 뛰어난 센서 특성과 함께 유연한 특성으로 인해 사람의 피부와 같은 굴곡진 부위에 쉽게 부착 가능한 유연 압력센서 및 웨어러블 센서 응용에 대한 관심이 급증하고 있다. 특히, 표면에 3D 마이크로 구조가 어레이된 필름을 사용하면 센서의 전반적인 특성을 향상시킬 수 있어, 3D 마이크로 구조의 크기 및 밀도를 제어할 수 있는 기술이 필수적으로 요구된다.
하지만, 기존의 연구들은 원하고자 하는 패턴의 역상으로 제작된 몰드에 액상의 엘라스토머를 부어 제작하기 때문에 몰드 제작 공정이 필수적으로 요구되며, 3D 마이크로 구조의 크기/밀도 등을 조절하는데 한계가 있어 제작 유연성에 있어 큰 한계점이 존재했다.
공동 연구진은 이러한 문제를 해결을 위해, 온도에 의해 팽창하는 입자를 이용하여 표면에 3D 마이크로 구조를 제작하는 기술을 개발하였다. 본 연구에서 핵심으로 사용한 물질은 온도에 의해 팽창하는 미소 입자이다. 이 입자는 상온에서는 초기 상태인 6~11 ㎛를 유지하는데, 특정 온도를 가하면 내/외부의 변화로 인해 약 30~50 ㎛로 크기가 변하게 된다. 해당 입자를 유연 엘라스토머와 혼합하여 유연 필름을 제작한 뒤에 열팽창을 시키는 표면에 3D 마이크로 구조가 어레이된 유연 필름의 제작이 가능하다 (그림 1).
이를 활용하여 고민감도의 유연 압력센서에 적용하였다 (그림 2). 본 센서는 기존에 제안되었던 3D 마이크로 구조 기반 압력센서에 비해 높은 감도를 보여주었으며 내구성/검출한계/응답속도 등에서도 뛰어난 성능을 보였다. 이를 활용하여 다양한 사용자 맞춤형 어플리케이션에 적용하였다. 첫 번째로 손가락형 압력센서에 적용하였다. 개발된 손가락형 압력센서는 높은 감도로 인해 미세한 압력 변화를 감지할 수 있었으며 이를 이용하여 손가락의 미세한 맥박 변화, 물체를 누르는 힘 등에 대해 정밀하게 감지/구분할 수 있음을 보였다. 두 번째로는 대면적 어레이 센서로 제작하여 인간-컴퓨터 상호작용에 적용하였다. 이를 통해 손목의 움직임을 감지하고 획득한 신호를 기계학습에 적용하여 마우스 커서를 움직일 수 있음을 증명하였다 (그림 3).
이번 연구는 제 1 저자로는 정영 박사후연구원(KAIST 기계공학과)과 최중락 박사과정 학생(KAIST 기계공학과)이, 교신저자로는 조한철 박사(한국생산기술연구원)와 박인규 교수(KAIST 기계공학과)가 참여했으며, 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 중견연구자 과제 (박인규 교수), 창의도전연구 과제 (정영 박사), 신진연구자 과제 (조한철 박사)의 지원을 받아 수행되었다. 본 연구 결과는 재료연구 분야 최상위 학술지 중 하나인 Advanced Functional Materials (Impact factor 18.81) 지 2022년 7월 4일자로 논문이 게재되었으며, 후면 표지논문 (Back cover)에 선정되었다. (논문명: “Irregular Microdome Structure-Based Sensitive Pressure Sensor Using Internal Popping of Microspheres”)
2022.08.01
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인공지능 및 빅데이터 시대를 이끌어갈 차세대 CXL2.0 메모리 확장 플랫폼 세계 최초 개발
우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)이 대용량 메모리 장치부터 프로세스를 포함한 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL) 2.0 기반의 차세대 메모리 확장 플랫폼 ‘다이렉트CXL(이하 DirectCXL)’을 세계 최초로 프로토타입 제작, 운영체제가 실장된 단대단(End-to-End) 시연에 성공했다고 1일 밝혔다.
오늘날 빅데이터 분석, 그래프 분석, 인메모리 데이터베이스 등 대규모 데이터에 기반한 응용처리가 증가함에 따라, 데이터 센터에서는 이를 더 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 시스템의 메모리 확장에 많은 투자를 하고 있다.
그러나 우리가 흔히 알고 있는 메모리 확장 방식인 더블 데이터 대역폭(DDR) 인터페이스를 통한 메모리 확장은 추가할 수 있는 메모리 개수의 제한이 있어, 대규모 데이터 기반의 응용을 처리하기에 충분치 않다. 따라서 데이터 센터에서는 CPU와 메모리로 이루어진 메모리 노드들을 따로 구성하고, 응용을 수행하는 호스트의 메모리가 부족하면 네트워크로 연결된 메모리 노드를 자신의 메모리 공간으로 사용하는 원격 데이터 전송 기술(이하 RDMA) 기반의 메모리 확장을 사용한다.
여러 메모리 노드를 사용하는 RDMA 기반의 메모리 확장을 통해 데이터센터는 시스템의 메모리 크기를 늘릴 수 있었지만, 여전히 해결해야 할 문제들이 남아있었다. 우선 RDMA 기반 메모리 확장 시스템에서는 노드 간 데이터 이동 시 불필요한 데이터 복사, 소프트웨어의 개입 그리고 프로토콜 전환으로 인한 지연을 발생시켜 성능 저하가 발생했다. 또한 시스템의 메모리 확장 시 메모리만을 추가할 수 있는 것이 아닌, 메모리와 메모리를 제어할 CPU가 하나의 메모리 노드를 이루어 시스템에 추가되어야 했기 때문에, 추가적인 비용 소모가 발생했다.
최근 컴퓨트 익스프레스 링크(Compute Express Link, 이하 CXL) 프로토콜의 등장으로 많은 메모리 고객사와 제조사가 이러한 문제를 해결할 가능성을 확인하고 있다. CXL은 PCI 익스프레스(PCIe) 인터페이스 기반의 CPU-장치(Device) 간 연결을 위한 프로토콜로, 이를 기반으로 한 장치 연결은 기존보다 높은 성능과 확장성을 지원하는 것이 특징이다.
국내외 유수 기업들이 모여 CXL 인터페이스 표준 규약을 제안하는 CXL 컨소시엄은 지난 2019년 CXL 1.0/1.1을 처음 제안했고, 이후 CXL 2.0을 발표하며 CXL 1.0/1.1에서 하나의 포트당 하나의 지역 메모리 장치만을 연결할 수 있었던 확장성 문제를 스위치 네트워크를 통해 개선, 하나의 포트를 여러 포트로 확장할 수 있도록 했다. 따라서 CXL 1.0/1.1과 달리 CXL 2.0에서는 확장된 포트에 다수의 원격 CXL 메모리 장치를 연결하는 것이 가능해 더 높은 확장성을 지원할 수 있게 됐다.
그러나 CXL 2.0의 높은 확장성에도 불구하고, 아직 CXL 연구의 방향성을 제시해줄 수 있는 시제품 개발 및 연구들이 진행되지 않아, 메모리 업계와 학계에서는 여전히 CXL1.0/1.1을 기반으로 지역 메모리 확장 장치, 시제품 개발 및 연구를 진행하고 있는 실정이다. 따라서 새로운 CXL 2.0을 통한 메모리 확장 연구의 방향성 초석을 제시할 필요성이 커졌다.
정명수 교수 연구팀이 전 세계 최초로 프로토타입한 CXL 2.0 기반 메모리 확장 플랫폼 ‘DirectCXL’은 높은 수준의 메모리 확장성을 제공하며, 빠른 속도로 대규모 데이터 처리를 가능케 한다. 이를 위해 연구팀은 메모리를 확장해 줄 장치인 ‘CXL 메모리 장치’와 호스트 ‘CXL 프로세서 (CPU)’, 여러 호스트를 다수의 CXL 메모리 장치에 연결해주는 ‘CXL 네트워크 스위치’ 그리고 메모리 확장 플랫폼 전반을 제어할 리눅스 운영체제 기반의‘CXL 소프트웨어 모듈’을 개발해 플랫폼을 구성했다.
구성된 ‘DirectCXL’ 플랫폼을 사용한 시스템에서는 확장된 메모리 공간에 직접 접근해 데이터를 CPU의 캐시로 가져와 불필요한 메모리 복사와 소프트웨어의 개입이 없으며, PCIe 인터페이스만을 사용해 프로토콜 전환을 없애 지연시간을 최대한 줄였다. 또한 추가적인 CPU가 필요 없는 CXL 메모리 장치를 CXL 스위치에 연결하는 것만으로 메모리 확장이 가능해 효율적인 시스템의 구성이 가능했다. 국내외 소수 대기업에서 메모리 장치 일부 단품에 대한 구성을 보여준 준 사례는 있지만, CXL 2.0 기반, CPU부터 CXL 스위치, 메모리 장치가 장착된 시스템에서 운영체제를 동작시키고 데이터 센터와 응용을 실행하고 시연한 것은 정명수 교수 연구팀이 처음이다.
연구팀은 자체 제작한 메모리 확장 플랫폼 ‘DirectCXL’의 성능을 검증하기 위해 CXL 동작이 가능한 다수의 자체 개발 호스트 컴퓨터가 CXL 네트워크 스위치를 통해 연결된 다수 CXL 메모리 장치들을 제어하는 환경을 구성했다. 이후 구성된 플랫폼을 통해 CXL 메모리 장치의 성능을 기존 RDMA 기반 메모리 확장 솔루션과 비교했다. 연구팀이 제안한 ‘DirectCXL’은 확장된 메모리에 대한 접근 시간 검증에서 기존 RDMA 기반의 메모리 확장 솔루션 대비 8.3배의 성능 향상을 보였으며, 많은 메모리 접근을 요구하는 그래프 응용처리 및 인 메모리 데이터베이스 응용처리에서도 각각 2.3배, 2배의 성능 향상을 이뤄냈다.
정명수 교수는 "이번에 개발된 ‘DirectCXL’은 기존 RDMA기반 메모리 확장 솔루션보다 훨씬 적은 비용으로도 뛰어난 성능과 높은 확장성을 제공하는 만큼 데이터센터나 고성능 컴퓨팅 시스템에서의 수요가 클 것으로 기대한다ˮ며, "세계 최초로 개발된 CXL 2.0 기반의 단대단 프로토타입 플랫폼을 활용해 CXL이 적용된 새로운 운영체제(OS)는 물론 시스템 소프트웨어, 솔루션 시제품 고도화를 통해 향후 CXL을 활용한 시스템 구축에 초석을 제공할 것이다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 미국 칼스배드에서 지난 7월에 11에 열린 시스템 분야 최우수 학술대회인 유즈닉스 연례 회의 `USENIX Annual Technical Conference, 2022'에 ‘DirectCXL’이라는 논문명(Direct Access, High-performance Memory Disaggregation with DirectCXL)으로 발표되었다. 또한 미국 산호세에서 열리는 8월 2/3일에 플래시 메모리 정상회담(Flash Memory Summit)에서 CXL 컨소시움이 이끄는 CXL포럼에 발표될 예정이다.
‘DirectCXL’의 자세한 내용은 연구실 웹사이트(http://camelab.org)에서 확인할 수 있다. DirectCXL은 데이터센터와 클라우드 시스템에서 다양한 응용에 쉽게 적용 가능하며, 하나의 실시예로 메타(페이스북) 추천시스템 기계학습 데이터 가속에 대한 시연 영상을 연구실 유튜브(https://youtu.be/jm8k-JM0qbM) 에서 확인할 수 있다. 해당 영상은 각 개인의 대규모 특성 자료들(텐서)을 CXL 메모리 풀에 올려두고 빅데이터를 활용한 인공지능이 친구나 광고 등 개인 특성에 맞는 자료들을 추천하게 하는 시스템으로 기존 데이터 센터의 원격메모리에 비해 3.2배 이상의 사용자 수준 성능 향상을 보여주고 있다.
2022.08.01
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초고속 자성메모리에 쓰이는 새로운 스핀소재 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 박병국 교수와 물리학과 이경진 교수 공동연구팀이 고속 동작 비휘발성 메모리로 개발 중인 스핀궤도토크 자성메모리(이하 SOT-MRAM)의 에너지 소비 전력을 획기적으로 감소시킬 스핀소재 기술을 개발했다고 27일 밝혔다.
SOT-MRAM은 고속 동작 및 높은 안정성의 특성으로 차세대 자성메모리로 주목받고 있다. 하지만 이 기술은 자화 스위칭을 위해서 외부자기장의 인가가 필수적이고, 스위칭 전류가 기존의 스핀전달토크 자성메모리(STT-MRAM)보다 커서 자성메모리 동작 전력이 많이 소모되는 단점을 가지고 있다. 따라서 SOT-MRAM의 실용화를 위해서는 외부자기장 없이 동작하면서 스위칭 효율이 높은 소재 기술 개발이 요구되고 있다.
연구팀은 새로운 스핀소재 구조, 즉 단결정 강자성/전이금속 이중층 구조에서 세 방향의 스핀분극을 가진 스핀 전류가 생성됨을 이론 및 실험으로 밝히고, 이를 조합해 자성메모리의 동작 에너지를 결정하는 자화반전 스위칭 전류를 효과적으로 감소시키는 결과를 발표했다.
이 신소재는 스핀궤도토크 효율을 높이고 외부자기장 없이 동작이 가능하므로 SOT-MRAM의 실용화를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다. SOT-MRAM은 고속 동작 및 비휘발성 특성으로 기존 반도체 소자 대기전력을 감소시켜, 저전력을 필수로 요구하는 모바일, 웨어러블, IoT(사물인터넷)용 메모리로 활용 가능성이 크다.
신소재공학과 류정춘 박사가 제1 저자로 참여하고, 신소재공학과 육종민 교수, 일본 도호쿠(Tohoku) 대학교 닛타 준사쿠(Nitta Junsaku) 교수와 공동으로 수행한 이번 연구는 국제학술지 `네이처 일렉트로닉스 (Nature Electronics)'에 4월 7일 字 온라인 게재됐다. (논문명 : Efficient spin–orbit torque in magnetic trilayers using all three polarizations of a spin current)
이번 연구에서 연구팀은 높은 결정성을 나타내는 단결정 강자성 소재와 전류의 이중층 구조에서 x, y, z의 세가지 방향의 스핀분극을 가진 스핀전류가 생성될 수 있음을 이론과 실험으로 증명했다. 또한, 자화방향과 전류방향을 제어해 스핀토크 효율이 최대가 되는 조건을 확보하여 스위칭 전류를 획기적으로 감소시키는 기술 개발에 성공했다. 이 기술은 SOT-MRAM의 동작 소모전력을 감소시키는 핵심 소재 기술로 활용될 것으로 기대된다.
제1 저자인 류정춘 박사는 "이번 연구는 자성메모리 내에서 여러 방향의 스핀 전류를 동시에 생성 및 제어할 수 있음을 실험으로 규명한 것으로, 저전력으로 구동하는 스핀트로닉스 소자 개발에 활용될 수 있을 것이다ˮ 라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 삼성전자, 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.04.27
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두뇌 신경 조율 활동을 모방한 저전력 인공지능 하드웨어 핵심기술 개발
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 두뇌에서 일어나는 신경 조율 활동을 구현한 인공지능용 하드웨어와 관련 알고리즘의 개발에 성공했다고 19일 밝혔다.
4차 산업 혁명 시대를 맞아 인공지능 기술(Artificial Intelligence; AI)의 연구가 활발해지고 이에 따라 인공지능 기반 전자기기들의 개발 및 제품 출시가 가속화되고 있다. 인공지능을 전자기기에서 구현하기 위해서 맞춤형 하드웨어의 개발 또한 뒷받침돼야 하는데, 현재 대부분의 인공 지능용 전자기기들은 많은 연산량을 수행하기 위해 높은 전력 소모와 고도로 집적된 메모리 배열을 사용하고 있다.
인공 지능의 능력 향상을 위해 이러한 전력 소모 및 집적화 한계의 문제를 해결하는 것은 인공 지능 기술 분야의 커다란 과제이며, 인간의 뇌 활동에서 문제 해결의 단서를 찾고자 하는 노력이 계속돼왔다.
김경민 교수 연구팀은 인간의 두뇌 신경망이 신경 조율(Neuromodulation) 기능을 통해 연결 구조를 상황에 따라 지속적으로 변화시키는 것을 모방, 인공 지능을 위한 수학적 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 기술을 개발했다. 두뇌에서는 학습하는 과정에서 실시간으로 신경망의 연결도를 변경해 필요에 따라 기억을 저장하거나 불러내는데, 이러한 신경 조율 기능을 하드웨어에서 직접 구현하는 새로운 방식의 인공 지능 학습 방식을 제시한 것이다.
연구팀은 개발된 기술의 효율성을 증명하기 위해 독자적인 전자 시냅스 소자가 탑재된 인공 신경망 하드웨어를 제작했으며, 여기에 개발한 알고리즘을 적용해 실제 인공지능 학습을 진행했고, 그 결과 인공지능 학습에 필요한 에너지를 37% 절약할 수 있었다.
공동 제1 저자인 신소재공학과 정운형 박사과정과 전재범 박사과정은 "인간의 두뇌는 생존을 위해 에너지 소모를 최소화하는 방향으로 진화해왔다. 이번 연구에서는 간단한 회로의 구성만으로 인간 두뇌의 학습 방식을 구현하였으며, 이를 통해 40%에 가까운 에너지를 줄일 수 있었다, 이는 범용성 있게 모든 SNN(스파이킹 뉴럴 네트워크) 인공 신경망에서 사용 가능한 장점을 가진다ˮ며 "뇌 활동을 모방해 개발한 새로운 학습 방식의 착안은 앞으로 인공 지능 분야의 소프트웨어·하드웨어 분야가 나아가야 할 길의 이정표가 될 것이다ˮ라고 말했다.
이러한 두뇌 신경 활동을 모방한 학습 알고리즘은 기존 전자기기 및 상용화된 반도체 하드웨어에 적용 및 호환을 할 수 있으며 차세대 인공 지능용 반도체 칩의 설계에 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced Functional Materials)'에 지난 3월 31일 자에 게재됐으며 한국연구재단, ㈜SK Hynix, 나노종합기술원(NNFC) 및 KAIST의 지원을 받아 수행됐다. (논문명: Demonstration of Neuromodulation-inspired Stashing System for Energy-efficient Learning of Spiking Neural Network using a Self-Rectifying Memristor Array)
2022.04.19
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6개의 표적 물질을 동시에 검출할 수 있는 질병물질 검출 종이센서 개발
우리 대학 생명화학공학과 이진우 교수 연구팀이 가천대학교 바이오나노학과 김문일 교수팀, POSTECH 화학공학과의 한정우 교수팀과 함께 새로운 무기 소재(*나노자임, Nanozyme)를 합성하는 데 성공하였고, 이를 이용해 종이 기반 질병 물질 검출 센서에 도입, 6개의 표적 물질을 동시에 그리고 민감하게 검출 가능한 종이 센서를 개발했다고 7일 밝혔다.
☞나노자임(Nanozyme): 단백질로 이루어진 효소와 달리 무기물질로 합성된 효소 모방 물질을 말한다. 기존 효소의 단점으로 꼽히는 안정성, 생산성 그리고 가격적 측면에서 매우 뛰어나며, 기존의 효소가 사용되던 질병 진단 시스템에 그대로 활용될 수 있다.
공동연구팀은 기존의 과산화효소 모방 나노자임들과 달리 중성에서 활성을 지니며 큰 기공(구멍)을 가져 산화효소를 적재할 수 있는 코발트가 도핑된 메조 다공성 구조의 산화 세륨을 개발했고, 이를 이용해 질병 진단물질인 글루코오스, 아세틸콜린, 콜레스테롤을 비롯한 6개의 물질을 동시에 검출 가능한 종이 센서를 개발했다.
생명화학공학과 이준상 박사과정생이 가천대학교 바이오나노학과 푸엉 타이 응우옌(Phuong Thy Nguyen) 박사과정생, 포항공과대학교 화학공학과 조아라 박사과정생과 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced Functional Materials)' 2월 19권 2호에 출판됐다. (논문명 : Rational Development of Co-Doped Mesoporous Ceria with High Peroxidase-Mimicking Activity at Neutral pH for Paper-Based Colorimetric Detection of Multiple Biomarkers).
나노자임은 기존의 효소가 사용되던 다양한 질병의 검출에 사용될 수 있을 뿐만 아니라 효소가 사용되기 어려웠던 극한 환경 혹은 다양한 미세환경이 존재하는 체내에서도 그 역할을 수행할 수 있어 목적에 맞는 활성을 지니는 나노자임의 필요성이 더욱 강조되고 있다.
효소는 우리의 몸속의 다양한 화학 반응에 촉매로서 작용을 하고 있었지만, 최근에는 이러한 효소들을 정제해서 다양한 물질들을 검출 및 치료 등 다방면에서의 활용이 가능하다는 것이 보고돼왔다. 특히 과산화효소의 경우 과산화수소의 존재 하에서 투명한 발색 기질을 산화시켜 푸른색을 띠기 때문에 과산화수소를 시각적으로 검출할 수 있으며, 이를 이용해 산화 과정에서 과산화수소를 배출하는 아세틸콜린, 글루코오스를 포함한 다양한 물질들의 산화효소와 함께 사용되면 표적 물질을 시각적으로 검출할 수 있다.
하지만 아세틸콜린, 글루코오스 등을 산화시키는 대부분의 산화 효소는 중성에서 최적 활성을 가지는 것과 달리, 과산화효소 모방 나노자임은 산성에서만 활성을 지니기 때문에 중간에 수소 이온 농도 지수(pH)를 조절하는 버퍼 용액을 변경해야 하거나, 최적 활성이 아닌 지점에서 반응이 일어나 표적 물질의 미세한 검출을 하기 어렵고, 바이오 센서로서의 적용도 어렵다. 이 때문에 중성 상태에서도 과산화효소 활성을 모방하면서 표적 물질의 산화효소를 담을 수 있는 나노자임의 개발이 필수적이다.
공동연구팀은 문제 해결을 위해 밀도범함수이론(Density Functional Theory, DFT)을 도입해 기존에 과산화효소 활성이 있던 산화 세륨 위에 어떠한 원소를 도핑할 경우 중성에도 과산화효소 활성이 유지될지 스크리닝을 진행했고, 코발트 원소가 최적 물질임을 계산을 통해 예측했다.
연구팀은 중성에서의 활성을 유도할 코발트 원소를 도핑하면서 산화효소를 적재할 수 있게 17 나노미터(nm)의 큰 기공을 지니는 메조 다공성 구조의 산화세륨 합성에 성공했다. 메조 다공성 나노물질들이 2~3 나노미터(nm) 기공을 지니는 것과 달리, 연구팀은 열처리 과정에서의 변화를 통해 큰 기공을 지니도록 합성할 수 있었고, 이 기공에 산화효소들을 적재할 수 있다는 것을 확인했다. 또한, 합성된 나노자임은 중성(pH 6)에서 최적 활성을 지녀 pH의 변경 없이 산화효소와 연쇄 반응을 일으킬 수 있었다.
연구팀은 개발한 나노자임에 중요한 질병 진단물질인 글루코오스, 아세틸콜린, 콜린, 갈락토오스, 콜레스테롤의 산화효소를 담아, 과산화수소를 포함한 6개 물질을 동시에 검출이 가능한 종이 센서를 개발했다. 이 종이 센서는 20분 만에 6개 물질을 빠르게 검출할 수 있으며, 기존 하나씩만을 검출할 수 있는 센서들의 검출한계보다 더 좋은 성능을 보였다. 또한 연구팀은 산화효소를 메조 다공성 산화세륨에 적재해 60℃의 고온에서도 안정적이고, 60일이 넘는 시간 동안 안정적으로 작동함을 확인했다.
이 교수는 "나노자임은 분야 자체가 시작된 지 오래되지 않았지만, 기존 효소를 대체해 쓰일 수 있다는 잠재성 때문에 폭발적으로 관심이 증가하고 있다ˮ라며 "앞으로 종이 센서 뿐만 아니라 각종 진단 및 암 치료에 나노자임을 도입해 진단 및 치료 분야에 큰 도약을 이뤄낼 가능성이 있다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.03.07
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낙엽을 활용한 친환경 마이크로 슈퍼커패시터 개발
우리 대학 기계공학과 김영진 교수 연구팀과 한국에너지기술연구원(이하 에너지연, 원장 김종남) 에너지저장연구실 윤하나 박사 연구팀이 공동연구를 통해, 극초단 펨토초 레이저 직접 묘화 기술을 기반으로, 세계최초 낙엽 상 그래핀-무기-하이브리드 마이크로 슈퍼커패시터 제작에 성공했다고 13일 밝혔다.
웨어러블 전자 장치의 발전은 유연한 에너지 저장장치의 혁신에 직접적으로 영향을 받는다. 다양한 에너지 저장장치 중 마이크로 슈퍼커패시터의 경우 높은 전력 밀도, 긴 수명 및 짧은 충전 시간으로 큰 관심을 끌고 있다. 그러나, 증대되는 전자 전기 제품의 소비 및 사용, IT 모바일 기기의 첨단화에 따른 짧은 교체 주기에 따라 폐전지의 발생량이 증대하고 있다. 이는 폐전지의 수거, 재활용 및 처리 과정에 있어, 안정성 및 환경적인 이슈 등의 많은 어려움을 유발한다.
산림은 전 세계 육지의 30% 가량을 덮고 있으며, 산림에서는 엄청난 양의 낙엽이 배출된다. 이러한 바이오매스는 자연적으로 풍부하고, 생분해성이며 재생 가능한 매력적인 친환경 재료다. 그러나 이를 효과적으로 활용하지 못하고 방치하면 화재 위험, 식수원 오염 등 산림 재해가 발생할 수 있다.
연구팀은 두 가지 문제점을 동시에 해결할 방법으로 친환경의 생분해성 바이오매스인 낙엽 위에 추가 재료 없이 펨토초 레이저 펄스를 조사해, 대기 중에서 특별한 처리 없이 단일 단계로 높은 전기 전도성을 지닌 미세 전극인 3D 다공성 그래핀을 생성하는 기술을 개발했다. 또한 이를 활용해 유연한 마이크로 슈퍼커패시터를 제작하는 방안을 제시했다. 연구팀은 해당 연구를 통해 낙엽으로부터 쉽고 저렴하며 빠르게 다공성 그래핀-무기결정 하이브리드 전극을 제작할 수 있음을 보였으며, 제작된 그래핀 마이크로 슈퍼커패시터를 LED 발광을 위한 전원 공급 및 온, 습도계 타이머/카운터 기능의 전자시계 전원 공급을 테스트함으로써 성능을 검증했다. 이는 저가의 녹색 그래핀 기반 유연한 전자 제품의 대량 생산을 위한 길을 열 수 있음을 의미한다. (그림1)
연구 논문의 교신저자인 우리 대학 김영진 교수는 개발된 차세대 에너지 저장 소자에 대해 "현재 감당이 어려운 산림 바이오매스인 낙엽을 차세대 에너지 저장 소자로 재사용함으로써, 폐자원의 재사용 및 에너지 선순환 시스템 확립을 가능하게 한다ˮ라고 했다. 또한 공동 교신저자인 에너지연 윤하나 박사는 "이번 기술은 친환경 산업의 기술 혁신 및 고부가가치 신재생에너지 및 이차전지 사업으로써의 신시장 창출뿐 아니라 국가의 사회적, 경제적 비용을 크게 감소시킬 수 있을 것이며, 더 나아가 웨어러블 전자 제품 및 스마트 홈이나 사물 인터넷에도 적용될 것으로 기대된다ˮ라고 말했다.
이번 연구는 한국농림축산식품부의 기획평가원 지원사업과 산림청의 산림과학기술 연구개발사업 및 한국에너지기술연구원 주요사업의 지원을 받아 수행됐다.
기계공학과 레딘츤손 박사 후 연구원과 에너지연 이영아 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 재료과학 및 융합연구분야의 세계적인 학술지인 `어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈'(Advanced Functional Materials)에 작년 12월 5일 온라인 공개됐다. (논문명 : Green Flexible Graphene–Inorganic-Hybrid Micro-Supercapacitors Made of Fallen Leaves Enabled by Ultrafast Laser Pulses)
2022.01.13
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신소재 데이터 고속 분석을 위한 인공지능 훈련 방법론 개발
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 시뮬레이션을 기반으로 한 신소재 데이터 분석을 위한 인공지능을 개발했다고 24일 밝혔다.
최근 컴퓨팅 파워가 기하급수적으로 증가함에 따라 인공지능을 활용한 다양한 응용들이 실생활에 활용되고 있으며, 이에 인공지능을 활용해 신소재 데이터를 고속으로 분석하고 소재를 역설계하는 기술의 연구 역시 가속화되고 있다.
최근 인공지능의 효율 및 정확도를 증가시키는 연구를 바탕으로 자율주행 자동차, 데이터베이스 기반의 마케팅 및 물류 시스템 보조 등의 분야에 인공지능의 활용이 높아지고 있다. 특히 신소재 개발에 장시간이 소요되는 점을 고려할 때, 소재 및 공정 개발에 인공지능을 활용해 다양한 구조 및 물성 데이터 사이의 상관관계를 빠르게 분석해 신소재 개발 소요 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 인공지능 방법론이 주목을 받고 있다.
그러나 신소재 데이터의 경우, 대량의 유의미한 실험 데이터를 구하기 어렵고 기업들이 중요한 데이터는 대외비로 취급하고 있어서 인공지능을 소재 데이터 영역에 적용하는 것이 상당히 어려운 것이 현실이다. 이런 데이터의 다양성, 크기 및 접근성 문제가 해결돼야 하며, 이를 보완하기 위해 생성 모델 및 적절한 데이터의 합성에 관한 연구가 진행되고 있다. 인공지능의 성능 향상을 위해 생성되는 데이터 또한 실제 소재가 가지는 물리적 제약을 따라야 하며, 소재 데이터의 재료적 특징을 파악할 수 있는 기술이 필요하다.
홍승범 교수 연구팀이 이번에 개발한 인공지능 훈련 방법론은 훈련을 위해 생성되는 데이터가 물리적 제약을 공유하도록 위상 필드 시뮬레이션을 활용해 기초 데이터를 형성하고 소재 데이터가 가지고 있는 실제 측정 과정에서 발생하는 다양한 잡음, 입자의 분포 정보 및 입자의 경계를 모사해 크기가 작은 소재 데이터의 한계를 해결했다. 기존에 수작업으로 작성한 소재 데이터를 활용한 인공지능과의 상 분리 성능을 비교했으며, 생성된 데이터의 모사 요소가 상 분리에 영향을 미치는 영향을 파악했다.
아울러 이번 연구에서 제시하는 소재 데이터 생성을 활용한 인공지능 훈련 방법은 기존의 수작업으로 훈련 데이터를 준비하는 시간을 크게 단축할 수 있으며, 인공지능의 전이 학습 및 다양한 물리적 제약을 바탕으로 하는 위상 필드 시뮬레이션 활용을 바탕으로 다양한 소재 데이터에 빠르게 적용할 수 있는 장점이 있다.
홍승범 교수는 "인공지능은 분야를 막론하고 다양한 영역에서 활용되고 있으며, 소재 분야 역시 인공지능의 도움을 바탕으로 신소재 개발을 더욱 빠르게 완료할 수 있는 세상을 맞이할 것이다ˮ라며, "이번 연구 내용을 신소재 개발에 바로 적용하기에는 데이터 합성 측면에서의 여전히 보강이 필요하지만, 소재 데이터 활용에 큰 문제가 됐던 훈련 데이터를 준비하는 긴 시간을 단축해 소재 데이터의 고속 분석 가능성을 연 것에 연구의 의의가 있다ˮ고 말했다.
신소재공학과 염지원 연구원, 노스웨스턴(Northwestern) 대학의 티베리우 스탄(Tiberiu Stan) 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 노스웨스턴 대학의 피터 부리스(Peter Voorhees) 교수 연구실과 함께 진행됐으며 연구 결과는 국제 학술지 `악타 머터리얼리아(Acta Materialia)'에 게재됐다. (논문명: Segmentation of experimental datasets via convolutional neural networks on phase field simulations)
한편 이번 연구는 KAIST 글로벌특이점 연구 지원으로 수행됐다.
2021.08.24
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신경신호 모사를 통한 인공 감각 시스템 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 박성준 교수 연구팀이 고려대학교 천성우 교수, 한양대학교 김종석 박사 공동 연구팀과 함께 인간 피부-신경 모사형 인공 감각 인터페이스 시스템을 개발했다고 12일 밝혔다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)'에 2021년 6월 3일 字로 출판됐다. (논문명: Artificial Neural Tactile Sensing System)
가상/증강 현실, 메타버스, 화상 환자를 위한 인공피부, 로봇형 의수/의족 등에 사용될 수 있는 인공 감각 시스템은, 구현해야 할 원리와 그 시스템의 복잡성 때문에 실제 감각기관처럼 만들기 어려운 상황이었다. 특히 사람은 다양한 유형의 촉각 수용기를 통해 (압력, 진동 등) 정보를 조합하여 촉각을 감지하므로, 완벽한 인공 감각 시스템의 구현은 더욱 어려울 수 밖에 없다.
연구팀은 문제 해결을 위해 나노입자 기반의 복합 촉각 센서를 제작하고, 이를 실제 신경 패턴에 기반한 신호 변환 시스템과 연결하는 방법을 사용하였다. 이 두 가지 기술의 조합을 통해 연구팀은 인간의 촉각 인식 프로세스를 최대로 모방하는 인공 감각 인터페이스 시스템을 구현하는데 성공했다.
연구팀은 우선 압전재료 및 압전 저항성 재료의 조합으로 이루어진 전자 피부를 제작했다. 이 센서는 나노입자의 적절한 조합을 통해 피부 내의 압력을 감지하는 늦은 순응 기계적 수용기(SA mechanoreceptor)와 진동을 감지하는 빠른 순응 기계적 수용기(FA mechanoreceptor)를 동시에 모사할 수 있다는 특징을 가지고 있다. 해당 센서를 통해 생성된 전위는, 연구팀이 제작한 회로 시스템을 통해 실제 감각 신호와 같은 형태의 패턴으로 변환된다. 이때 생체 내 상황을 최대한 모사하기 위해, 실제 감각신경을 추출, 다양한 감각에 의한 신호를 측정하여 함수화하는 방법이 사용됐다.
해당 시스템을 동물 모델에 적용한 결과, 연구팀은 인공 감각 시스템에서 발생한 신호가 생체 내에서 왜곡 없이 전달되며, 근육 반사 작용 등 생체 감각 관련 현상들을 구현할 수 있음을 확인했다. 또한 연구팀은 지문 구조로 만든 감각 시스템을 20여 종의 직물과 접촉함으로써, 딥 러닝 기법을 통해 직물의 질감을 99% 이상 분류할 수 있을 뿐만 아니라 학습된 신호를 기반으로 인간과 동일하게 예측할 수 있음을 보여줬다.
박성준 교수는 "이번 연구는 실제 신경 신호의 패턴 학습을 바탕으로 한 인간 모사형 감각 시스템을 세계 최초로 구현했다는 데 의의가 있다. 해당 연구를 통해 향후 더욱 현실적인 감각 구현이 가능할 뿐만 아니라, 연구에 사용된 생체신호 모사 기법이 인체 내 다양한 종류의 타 감각 시스템과 결합될 경우 더욱 큰 시너지를 낼 수 있으리라 기대한다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 신진연구사업, 범부처의료기기개발 사업, 나노소재원천기술개발사업, 차세대 지능형 반도체 개발사업, KK-JRC 스마트 프로젝트, KAIST 글로벌 이니셔티브 프로그램, Post-AI 프로젝트 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.07.12
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디스플레이 구동 가능한 OLED 전자 섬유 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 정보 출력이 가능한 유기발광다이오드(OLED) 전자 섬유를 개발했다고 12일 밝혔다.
전자 섬유는 실제 입을 수 있는 형태의 소자로서 기존 2차원 평면 소자와는 다르게 인체의 다양한 움직임에 순응하고 뛰어난 착용성과 휴대성을 제공할 수 있는 섬유의 1차원 구조 덕분에 차세대 폼 팩터(form-factor)로 주목받고 있다. 특히나 빛을 방출하는 전자 섬유는 패션, 기능성 의류, 의료, 안전, 차량 디자인 등 다양한 응용 잠재력에 많은 주목을 받고 있다.
하지만 지금까지의 발광 전자 섬유 연구는 디스플레이로 활용되기엔 부족한 전기광학적 성능을 보여 왔거나 단순히 소자 단위로만 연구가 진행 또는 종횡비가 긴 2차원 평면 단위에서 연구가 이루어져 응용 기술 개발에 어려움이 있었다.
최경철 교수 연구팀은 OLED 전자 섬유 디스플레이 구현을 위해 높은 전기광학적 성능 구현과 함께 주소 지정 체계 구축에 주목했다. 연구팀은 먼저 300 마이크로미터(µm) 직경의 원통형 섬유 구조에 적합한 RGB 인광 OLED 소자 구조를 설계했고 연구팀이 보유한 원천기술인 딥 코팅 공정을 활용해 평면 OLED 소자에 버금가는 수준의 OLED 전자 섬유를 개발했다.
특히 고효율을 얻을 수 있는 인광 OLED를 섬유에 성공적으로 구현해 최고 1만 cd/m2(칸델라/제곱미터) 수준의 휘도, 60 cd/A(칸델라/암페어) 수준의 높은 전류 효율을 보였다. (이는 기존 기술 대비 약 5배 이상의 전류 효율에 해당하는 수치다.)
연구팀은 아울러 OLED 전자 섬유를 기반으로 안정적인 디스플레이 구동을 위해, OLED 전자 섬유 위에 접촉 영역을 설계해 직조된 주소 지정 체계를 구축했다. 그리고 문자와 같은 정보를 디스플레이 해 실제 입을 수 있는 기능성을 확인했다.
최 교수 연구팀 관계자는 이 전자 섬유가 디스플레이라는 표시 장치 관점에서 반드시 요구되는 밝은 밝기와 낮은 전력 소모를 위한 높은 전류 효율, 낮은 구동 전압, 그리고 주소 지정성을 갖췄다고 밝혔다.
이번 연구를 주도한 최 교수 연구팀의 황용하 박사과정은 "섬유 기반 디스플레이 구현을 위해 필수적으로 요구되는 요소 기술들을 구현하는 데 집중했다ˮ며 "전자 섬유가 가진 뛰어난 착용성과 휴대성을 제공함과 동시에 디스플레이 기능성을 구현해 패션, 기능성 의류 등 다양한 응용 분야에 적할 수 있을 것이라 기대된다ˮ고 말했다.
최경철 교수 연구팀의 황용하 박사과정이 제1 저자로 주도한 이번 연구 결과는 나노 분야의 권위 있는 국제 학술지 `어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced Functional Materials)' (피인용지수(IF) 16.836) 2월 4일 字로 온라인 게재됐으며, 5월 3일 字로 전면 표지 논문(Front Cover)으로 게재됐다. (논문명: Bright-Multicolor, Highly Efficient, and Addressable Phosphorescent Organic Light-Emitting Fibers: Toward Wearable Textile Information Displays)
한편, 이번 연구는 산업통상자원부 전자부품산업핵심기술개발사업과 LG디스플레이의 지원을 받아 수행됐다.
2021.05.12
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