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페로브스카이트 퀀텀닷 발광 다이오드의 올인원 공정 개발
우리 대학 전기및전자공학부 이정용 교수 연구팀이 페로브스카이트 퀀텀닷(양자점) 층에 직접적인 자외선, 전자빔 처리나 용액 가둠막 없이 고효율 RGB 패턴 발광 다이오드 제작 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.
전기및전자공학부 김준호 박사과정과 서기원 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)' 2022년 3월 2일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명: All-in-one Process for Color Tuning and Patterning of Perovskite Quantum dot Light-Emitting Diodes).
페로브스카이트 퀀텀닷은 높은 외부 양자 효율과 색 순도를 가지고, 퀀텀닷 내부의 할라이드 음이온의 종류와 그 비율에 따라 밴드갭을 조절할 수 있다는 장점을 가져 차세대 디스플레이 발광 물질로 주목받고 있는 물질이다. 하지만, 페로브스카이트 퀀텀닷은 용매 분산을 위하여 긴 탄소 사슬을 갖는 절연 유기 분자가 퀀텀닷 주변을 둘러싸고 있어 전자 소자로 적용 시 낮은 성능을 갖게 하고, 패터닝 공정에 사용되는 자외선 및 전자빔 처리에 취약해 디스플레이를 만들기 위한 픽셀 패터닝 공정이 매우 어렵다는 문제점을 가지고 있다.
연구팀이 개발한 공정은 페로브스카이트 퀀텀닷 주변의 절연성 유기 리간드(결합 분자)를 전하 수송이 유리한 유기 리간드(결합 분자)로 교환해 발광 다이오드 성능을 향상할 뿐만 아니라 동시에 퀀텀닷 내부 할라이드 조성 비율을 조절하는 할라이드 음이온 교환을 통해 퀀텀닷 박막의 발광 색상을 자유롭게 바꿀 수 있다. 연구팀은 더 나아가 페로브스카이트 퀀텀닷 박막의 국부적 부분만 색을 변환시키는 패터닝 공정을 제안해, 페로브스카이트 퀀텀닷 박막에 직접적인 자외선 및 전자빔 처리 없이 RGB 색상이 패터닝된 발광 다이오드를 고속으로 제작하는 데 성공했다.
이정용 교수는 "이번에 개발한 페로브스카이트 퀀텀닷 박막 패터닝 공정은 용액공정 기반 페로브스카이트 퀀텀닷 패터닝 공정이 당면하고 있는 여러 문제점을 해소했고, 차세대 페로브스카이트 퀀텀닷 디스플레이 구현에 적용 가능할 것ˮ이라고 말했다.
또한, 이번 박막 패터닝 공정을 이용해 서로 다른 밴드갭을 가지는 페로브스카이트 퀀텀닷이 가림막(뱅크 구조물) 없이 평행하게 패터닝된 단일 박막 제작이 가능하다는 점에서 "발광 다이오드뿐만 아니라 광검출기, 태양전지, 광 컴퓨팅 소자 등 다양한 광전소자에도 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ며 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구사업, 나노 및 소재 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.03.16
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유전자 가위를 이용한 RNA 분해효소 검출 신기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 박현규 교수 연구팀이 *크리스퍼 카스12a (CRISPR-Cas12a) 시스템의 *부수적 절단 활성을 활용해 RNA 분해효소를 민감하게 검출해내는 신기술을 개발했다고 14일 밝혔다.
☞ 크리스퍼 카스 시스템 (유전자 가위 기술)
- 크리스퍼 카스 시스템은 박테리아가 바이러스 감염으로부터 자신을 보호하기 위해 진화시킨 적응 면역 시스템이다. 이는 외래 유전자의 정보를 담고있는 가이드RNA와 직접 핵산을 절단하는 카스 단백질로 이루어져 있다. 2020년 제니퍼 다우드나 교수의 연구팀이 크리스퍼 카스9 유전자 가위 시스템을 개발한 공로로 노벨화학상을 수상해 널리 알려졌으며, 높은 표적 특이성과 빠른 역학 덕분에 최근에는 유전체 편집을 넘어 생체물질 검출 및 분자진단 분야에 광범위하게 적용되고 있다.
☞ 부수적 절단 활성
- 카스9 이외에도 Cas12, Cas13 등의 다양한 카스 단백질이 발굴되고 활용되고 있다. 카스12a는 표적 DNA 서열을 인식해 이를 절단하며, 이에 더해 주변의 비표적 단일 가닥 DNA를 무작위하게 절단하는 부수적 절단 활성을 가지고 있다. 이러한 성질은 분자진단 분야에서 활발하게 사용되고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 김한솔 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 영국왕립화학회가 발행하는 국제 학술지 `케미컬 커뮤니케이션스 (Chemical Communications)'에 2022년도 16호 표지(Back cover) 논문으로 지난달 24일 선정됐다. (논문명: CRISPR/Cas12a collateral cleavage activity for an ultrasensitive assay of RNase H)
RNA 분해효소의 일종인 `리보핵산가수분해효소 H'는 후천성면역결핍증(에이즈)을 일으키는 바이러스인 인간 면역결핍 바이러스(HIV-1) 및 B형 간염 바이러스를 포함한 역전사 바이러스의 역전사효소에서 필수적인 영역으로, 역전사 바이러스의 증식에 관여한다. 따라서 리보핵산가수분해효소 H는 항바이러스제 개발의 중요한 표적으로 알려져 있다. 일반적으로 리보핵산가수분해효소 H의 활성을 검출하기 위해서는 전기영동 또는 고성능 액체크로마토그래피 등의 방식을 사용하고 있지만, 이와 같은 기술들은 낮은 특이도와 민감도, 복잡한 검출 과정, 긴 검출 시간 등의 단점이 있다.
연구팀은 이러한 현행 기술의 한계를 극복하기 위해, 크리스퍼 카스12a (CRISPR-Cas12a) 시스템을 활용해 검출의 민감도를 크게 향상하고 리보핵산가수분해효소 H를 현재 보고된 기술 중 가장 높은 민감도로(검출한계: 0.24 U/L) 1시간 이내에 검출하는 데 성공했다.
연구팀은 리보핵산가수분해효소 H의 기질로 짧은 DNA/RNA 키메라 복합체를 이용해 리보핵산가수분해효소 H의 활성 하에 활성제 DNA (Activator DNA, AD)가 방출되도록 설계했다. Cas12a/crRNA 복합체가 방출된 활성제 DNA를 인식할 시 Cas12a의 부수적 절단 활성을 가동해 주변의 리포터 DNA를 절단해 형광 신호가 발생하도록 설계함으로써, 표적 유전자 돌연변이를 고감도로 매우 정확하게 검출했다. 연구팀은 이 기술을 통해서 암세포의 리보핵산가수분해효소 H 활성도 성공적으로 검출할 수 있었다.
특히 리보핵산가수분해효소 H가 인간 면역결핍 바이러스 증식에 관여한다는 점을 고려할 때, 이번 연구 성과는 에이즈 치료제 개발에 기여할 수 있을 것으로도 기대된다.
박현규 교수는 “이번 기술은 크리스퍼 카스12a (CRISPR-Cas12a) 시스템의 부수적 절단 활성을 활용해 리보핵산가수분해효소 H를 고도로 민감하게 검출함으로써, 항바이러스제의 표적 발굴에 활용될 수 있다”라고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 경찰청의 치안과학기술연구개발사업 및 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 바이오·의료기술개발사업의 일환으로 수행됐다.
2022.03.14
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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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디스플레이용 퀀텀닷 패턴 형태에 상관없이 커피링을 완벽 제어하는 기술 개발
우리 대학 기계공학과 김형수 교수팀이 디스플레이 소자의 핵심 물질인 퀀텀닷의 마름 자국을 패턴의 형태에 상관없이 원형부터 다각형까지 완벽하게 균일 패터닝 할 수 있는 기술을 구현했다고 2일 밝혔다.
기계공학과 편정수 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)'에 지난 2월 7일 字 온라인 출판됐다. (논문명: Self-Induced Solutal Marangoni Flows Realize Coffee-Ring-Less Quantum Dot Microarrays with Extensive Geometric Tunability and Scalability, https://doi.org/10.1002/advs.202104519)
최근 퀀텀닷은 차세대 핵심 디스플레이용 소재로 각광받고 있다. 이를 잉크젯 프린팅 기술을 이용해 패터닝(형태화)하려는 노력을 크게 하고 있지만, 양산성이나 해상도의 제한적 문제 그리고 공정 과정 중에 발생하는 커피링 현상으로 효율이 크게 떨어지는 이슈가 큰 문제로 지적되고 있다.
커피링 자국은 용매 방울이 고체 표면 위에서 마르면서 물방울 표면의 상대적 불균일 증발률 때문에 발생하게 된다. 김 교수는 커피링을 제어하는 연구를 수년간 해오면서 얻은 노하우를 바탕으로 최근 획기적으로 커피링을 소멸시키는 기술을 발표한 바 있다. (DOI: https://doi.org/10.1039/D0SM01872D)
커피링 자국 이외에도 디스플레이의 해상도를 높이기 위해 다양한 모양의 패턴들이 제안되고 있으나, 일반적으로 다각형의 경우 커피링의 정도가 원형의 경우보다 더욱 심해지는 경향을 띤다. 이번 연구에서는 퀀텀닷 패턴의 기하학적 형태에 무관하게 커피링을 완전히 소멸시킬 수 있는 기술을 소개하고 있다. 연구팀은 퀀텀닷이 녹아 있는 용매의 성분을 적절히 조율하고 이 액적을 복잡한 물리-화학적 공정 없이 단순 증발 과정을 거쳐 100 마이크로미터(㎛) (1만 분의 1ｍ) 수준의 커피링이 전혀 없는 균일 패턴을 구현하는 데 성공했다.
연구팀 관계자는 "QLED용 퀀텀닷 패턴은 주변의 공정 요인에 민감하게 변화할 수 있는데, 잉크젯 기반의 토출식 프린팅 기술에 집단 액적의 증발을 통한 자발적으로 발생하는 상호 마랑고니 작용 효과들을 이용해 소재의 손상을 방지하고 패턴의 균일도를 확보했다ˮ고 밝혔다. 실험적 기술 개발뿐 아니라 이론 모델을 바탕으로 마랑고니 발생 원리와 마랑고니 혼합 유동의 세기 조절에 대한 근본적 설명과 제어 변수들을 제공하고 있다.
김형수 교수는 "이번 연구 결과를 실제 디스플레이 양산을 위한 잉크젯 프린팅 공정에 활용하면 적녹청 퀀텀닷 패턴을 물리-화학적 복잡한 공정 없이 높은 효율의 차세대 QLED 디스플레이 구현에 적용 가능할 것ˮ이라고 말했다. 한편 이번 커피링을 없애는 기술을 이용해 "인쇄전자에 사용되는 값비싼 소재들로 확대하면 효과적으로 대면적 프린팅할 수 있고 패터닝 공정도 간소화돼 경제성을 높이는 데 기여할 것이다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 개인 기초 중견연구(NRF-2021R1A2C2007835)의 지원을 받아 수행됐고, 우리 대학 신소재공학과 정연식 교수 연구팀과의 협업을 통해 수행됐다.
2022.03.02
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강화학습을 활용한 인공지능으로 자유구조 메타표면 최적화 성공
우리 대학 전기및전자공학부 장민석 교수 연구팀이 KC ML2(반도체 제조 솔루션 기업 KC에서 설립한 연구조직) 박찬연 박사와 공동연구를 통해 강화학습에 기반한 자유 구조의 메타 표면 구조 설계 방법을 제안했다고 25일 밝혔다.
메타 표면은 빛의 파장보다 훨씬 작은 크기의 구조를 이용해 이전에 없던 빛의 성질을 달성하는 나노광학 소자를 뜻한다. 나노광학 소자는 빛의 특성을 미시 단위에서 제어하여, 자율주행에 쓰이는 라이다(LiDAR) 빔조향 장치, 초고해상도 이미징 기술, 디스플레이에 활용되는 발광소자의 광특성 제어, 홀로그램 생성 등에 활용될 수 있다. 최근 나노광학 소자에 대한 기대 성능이 높아지면서, 이전에 있던 소자구조를 훨씬 뛰어넘는 성능을 달성하기 위해 자유 구조를 가지는 소자의 최적화에 관한 관심이 증가하고 있다. 자유 구조와 같이 넓은 설계공간을 가진 문제에 대해 강화학습을 적용해 해결한 사례는 이번이 최초다.
우리 대학 서동진 연구원 및 ML2 남원태 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `ACS 포토닉스(ACS Photonics)' 2022년 2월호 전면 표지논문으로 게재됐다. (논문명 : Structural Optimization of a One-Dimensional Freeform Metagrating Deflector via Deep Reinforcement Learning)
강화학습은 동물이 학습하는 방법을 모방한 인공지능 방법론이다. 동물 행동 심리학에서 `스키너의 상자'라고 알려진 실험이 그 모티브가 되었는데, 해당 실험은 상자 내부에 쥐를 넣고 누르면 먹이가 나오는 지렛대를 함께 두는 방식으로 진행된다. 처음에 무작위 행동을 하던 쥐는 지렛대를 누르면 먹이가 나오는 것을 확인한다. 시간이 지날수록 더 높은 빈도수로 지렛대를 누르게 되는데, 이렇게 어떠한 보상(먹이)이 행동(지렛대를 누르는 행위)을 `강화'하는 것을 관찰할 수 있다. 해당 실험과 매우 유사한 구조를 갖는 강화학습은 행동 주체가 자기를 둘러싼 `환경'으로부터 `보상'을 받으면서 환경에 대해 배워나가는 인공지능 방법론이다.
2016년 이세돌 9단과의 대국에서 승리한 구글 딥마인드의 `알파고(AlphaGo)'가 그 대표적 사례다. 알파고는 바둑판으로 표현되는 환경과의 상호작용을 통해 바둑의 복잡한 규칙을 학습했고, 우주에 있는 원자보다 많다고 알려진 경우의 수 중 최적에 가까운 선택을 할 수 있었다. 최근 인공지능 학계에서 강화학습은 인간의 지능과 가장 유사한 형태의 인공지능 방법론으로 크게 주목받고 있다.
연구팀은 복잡한 환경을 쉽게 학습할 수 있는 강화학습의 특징을 메타 표면 자유 구조의 최적화에 활용하는 아이디어를 제안했다. 이전에 메타 표면 자유 구조 최적화 기술은 너무 많은 경우의 수로 인해 해결하기 어려운 것으로 여겨졌다. 따라서 기존 연구 방향은 주로 간단한 기본도형 등으로 구조를 단순화한 방식을 활용했다. 하지만 해당 방식은 기하학적 구조가 제한된다는 한계가 있었고, 더욱 복잡한 구조에 대한 최적화 기술은 달성하기 어려운 것으로 여겨졌다.
연구팀이 제안한 알고리즘은 아주 간단한 아이디어에서 출발한다. 강화학습의 `행동'을 구조의 구성요소를 하나씩 `뒤집는' 것으로 정의하는 것이다. 이것은 기존에 구조를 전체적으로 생성하는 방식으로만 생각되었던 자유 구조의 최적화에 대한 발상을 뒤집는 것이었다. 연구팀은 해당 방법을 이용해 메타 표면에 대한 특별한 사전지식 없이도 가능한 구조를 넓게 탐색하고 최적 구조를 발견할 수 있음을 보였다. 또한, 많은 입사 조건에서 최신 성능과 비슷하거나 앞서며 특정 조건에서는 100%에 가까운 효율을 달성했다.
이번 연구를 통해 자유 구조 최적화 분야의 새로운 돌파구를 찾을 것으로 기대되며, 광소자뿐 아니라 많은 분야의 소자 구조 최적화에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
제1 저자인 서동진 연구원은 "강화학습은 복잡한 환경에서 최적의 경우를 찾는 데에 효과적인 알고리즘이다. 이번 연구에서 해당 방법으로 자유 구조의 최적화를 수행하는 것에 성공하는 사례를 남겨 기쁘다ˮ고 말했다.
장민석 교수는 "광공학에 인공지능 기술을 적용하는 분야에서 좋은 결과가 나와 과학의 위상을 높이는 데 기여하기를 희망한다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업(전략연구), 한-스위스 이노베이션프로그램, 그리고 미래소재디스커버리 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.02.25
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인간의 촉각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 모듈 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수 연구팀이 지난 2021년 8월에 뉴런과 시냅스를 동일 평면 위에서 동시 집적으로 ‘인간의 뇌를 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈’을 개발하고, 연이어서 이번에는 ‘인간의 촉각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 모듈’을 개발하는 데에 성공했다고 24일 밝혔다. 개발된 모듈은 인간의 촉각 뉴런과 같이 압력을 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있어, 뉴로모픽 촉각 인식 시스템을 구현할 수 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 한준규 박사과정과 초일웅 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명한 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’ 2022년 1월 온라인판에 출판됐으며, 후면 표지 논문(Back Cover)으로 선정됐다. (논문명 : Self-powered Artificial Mechanoreceptor based on Triboelectrification for a Neuromorphic Tactile System).
인공지능을 이용한 촉각 인식 시스템은 센서 어레이에서 수신된 신호를 인공 신경망을 이용해 높은 정확도로 물체, 패턴, 또는 질감을 인식할 수 있어, 다양한 분야에 걸쳐 유용하게 사용되고 있다. 하지만 이러한 시스템의 대부분은 폰 노이만 컴퓨터가 필요한 소프트웨어를 기반으로 하므로, 높은 전력을 소모할 수밖에 없어 모바일 또는 사물인터넷(IoT) 장치에 적용되기는 어렵다.
한편, 생물학적 촉각 인식 시스템은, 스파이크 형태로 감각 정보를 전달함으로써 낮은 전력 소비만으로 물체, 패턴, 또는 질감을 판별할 수 있다. 따라서 저전력 촉각 인식 시스템을 구축하기 위해, 생물학적 촉각 인식 시스템을 모방한 뉴로모픽 촉각 인식 시스템이 주목을 받고 있다. 뉴로모픽 촉각 인식 시스템을 구현하기 위해서는 인간의 촉각 뉴런처럼 외부 압력 신호를 스파이크 형태의 전기 신호로 변환해주는 구성 요소가 필요하다. 하지만, 일반적인 압력 센서는 이러한 기능을 수행할 수 없다.
연구팀은 마찰대전 발전기(triboelectric nanogenrator, TENG)와 바이리스터(biristor) 소자를 이용해, 압력을 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있는 뉴로모픽 모듈을 개발했다. 제작된 뉴로모픽 모듈은 마찰대전을 이용하기 때문에, 자가 발전이 가능하고 3 킬로파스칼(kPa) 수준의 낮은 압력을 감지할 수 있다. 이는 손가락으로 사물을 만질 때, 피부가 느끼는 압력 정도의 크기다. 연구팀은 제작된 뉴로모픽 모듈을 바탕으로 저전력 호흡 모니터링 시스템을 구축했다. 호흡 모니터링 센서가 코 주위에 설치되면 들숨 및 날숨을 감지하고 복부 주변에 설치되면 복식호흡을 별도로 감지할 수 있다. 따라서 수면 중 무호흡이 일어날 경우, 이를 감지해 경보를 보냄으로써 심각한 상황으로의 진행을 미연에 방지할 수 있다.
연구를 주도한 한준규 박사과정은 "이번에 개발한 뉴로모픽 센서 모듈은 센서 구동에 필요한 에너지를 스스로 생산하는 반영구적 자가 발전형으로 사물인터넷(IoT) 분야, 로봇, 보철, 인공촉수, 의료기기 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ며, "이는 `인-센서 컴퓨팅(In-Sensor Computing)' 시대를 앞당기는 발판이 될 것이다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업, 중견연구사업, 미래반도체사업, BK21 사업 및 반도체설계교육센터의 지원을 받아 수행됐다.
2022.02.25
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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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장수명 리튬 금속 배터리를 위한 새로운 액체 첨가제 개발
우리 대학 신소재공학과 강지형 교수와 박찬범 교수, 충남대학교 송우진 교수 공동연구팀이 새로운 대칭성 이온성 액체 첨가제를 개발하고, 이를 이용해 장수명 리튬 금속 배터리를 구현했다고 21일 밝혔다.
리튬 금속 배터리는 기존의 흑연 음극재를 리튬 금속 음극으로 대체한 배터리로, 흑연 전극이 사용된 배터리에 비해 높은 에너지 밀도를 가지는 차세대 전지다.
하지만 리튬 금속은 증착 시 발생하는 침상(dendrite)의 리튬이 내부 단락을 일으켜 배터리의 수명과 안전성을 저해시킨다는 문제점이 있었다. 이러한 침상의 성장은 리튬 팁(Tip)이 평평한 부분에 비해 강한 전기장을 띄는 것으로 인해 리튬 이온 흐름이 돌출부에 집중되는 현상으로부터 발생한다.
이온성 액체는 이러한 침상의 리튬을 억제할 수 있는 유망한 첨가제다. 이온성 액체의 양이온은 리튬 팁에 흡착돼 알킬 사슬 기반의 반(反)리튬성 보호층을 형성하고 이를 통해 리튬 이온을 팁 주변으로 반발시켜 균일한 리튬 증착을 유도할 수 있다.
그러나 기존의 이온성 액체는 비대칭적인 분자 구조를 가져 높은 양친매성(amphiphilic, 극성인 물과 비극성인 기름 모두에 친화적인 성질)을 보이기 때문에 자가 응집되는 현상이 일어난다. 그 결과 상대적으로 이온성 액체가 부족한 부분이 발생해 불완전한 보호층이 생기는 문제가 있었다.
강지형 교수 연구팀은 최적의 반리튬성 보호층을 형성하는 분자 구조가 대칭성을 띠는 이온성 액체 첨가제를 새롭게 개발해 침상의 리튬 성장을 억제하고 리튬 금속 배터리의 안정성을 크게 개선했다.
공동연구팀은 이온성 액체에 대칭성의 알킬 사슬을 도입해 양친매성을 완화했으며, 이에 따라 이온성 액체가 응집 현상 없이 균일한 반리튬성 보호층을 형성한다는 것과 대칭 사슬 중에 `n-헥실 사슬'이 최적의 보호층을 만든다는 것을 확인했다.
대칭성의 이온성 액체 첨가제를 삼원계(니켈·고발트·망간) 배터리에 사용한 경우, 600 사이클 동안 쿨롱 효율 99.8%와 초기 용량의 80%를 유지하며 우수한 성능을 보였고, 희박 전해액(E/C, electrolyte/cathode ratio=3.5 g/Ah), 초박막 리튬(두께 40μm)과 같은 실용적인 조건에서도 250 사이클 동안 전극의 용량이 80% 이상 유지되는 높은 안정성을 보였다. 이는 기존 기술 대비 3배 향상된 결과다.
우리 대학 신소재공학과 장진하 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 에너지 재료 분야 저명 국제 학술지 `어드밴스드 에너지 머티리얼즈 (Advanced Energy Materials)' 2월 10일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Self-assembled Protective Layer by Symmetric Ionic Liquid for Long-cycling Lithium-Metal Batteries).
강지형 교수는 "이번 연구는 장수명 리튬 금속 배터리 구현을 위한 전해질 설계 방향을 새롭게 제시했다는 점에서 의미가 있다ˮ고 하면서, "이번에 개발된 신개념 전해질은 급속도로 성장하고 있는 배터리 소재 시장에 게임 체인저가 될 것으로 기대된다.ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 미래소재디스커버리사업, 과학기술정보통신부의 리더연구자 지원사업, 나노소재기술개발사업, 2020 과학기술연구원 공동연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.02.22
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딥러닝을 응용한 신속한 박테리아 검출 방법 개발
우리 대학 전산학부 조성호 교수, 신소재공학과 정연식 교수 공동 연구팀이 딥러닝(deep learning) 기법과 표면 증강 라만 분광법(surface-enhanced Raman spectroscopy, SERS)의 결합을 통해 효율적인 박테리아 검출 플랫폼 확립에 성공했다고 10일 밝혔다.
공동 연구팀은 질량분석법, 면역분석법(ELISA), 중합효소 연쇄 반응(PCR) 등과 같은 일반적인 박테리아 검출 방법보다 획기적으로 빠르게 신호 습득이 가능한 SERS 스펙트럼을 연구팀 고유의 딥러닝 기술로 분석해 다양한 용액 속 박테리아 신호 구분에 성공했다.
전산학부 노어진 석박사통합과정 학생과 신소재공학과 김민준 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지‘바이오센서 및 바이오일렉트로닉스 (Biosensors and Bioelectronics)’1월 18일 字 온라인 판에 게재됐다. (논문명: Separation-free bacterial identification in arbitrary media via deep neural network-based SERS analysis)
박테리아 감염으로 인한 질병 예방과 원인 분석을 위해 소변 또는 음식물에서 신속한 박테리아 검출법이 요구되며, 다양한 바이오마커 분석물의 스펙트럼 신호를 높은 민감도로 수초~수십초 이내에 측정하는 SERS가 검출 방법으로 주목받고 있다.
박테리아 대상의 기존 SERS 신호 분석은 그 복잡성과 수많은 신호 겹침 현상 때문에 주성분 분석(principal component analysis, PCA)과 같은 통계적인 방법으로도 정확도에 한계가 있었다. 특히, 박테리아의 고유 신호와 간섭현상을 일으키는 환경 매질의 신호를 제거하기 위해 번거로운 박테리아 분리 과정을 거쳐 시간 소모가 큰 것이 문제로 지적돼 왔다. 따라서 SERS를 이용한 박테리아 검출의 활용도를 높이기 위해서는 분리 단계를 최소화하고 신속하게 높은 정확도로 분석하는 기술 개발이 요구된다.
연구팀은 분리 단계를 완전히 생략해 박테리아가 담긴 서식 용액을 SERS 측정 기판에 올려 신호를 측정하고 딥러닝을 이용해 분석하는 방법을 시도했으며, 이를 위해 서로 다른 커널 크기(kernel size)를 가지는 이중 분기 네트워크로 구성된 `듀얼 WK넷' (DualWKNet, Dual-Branch Wide Kernel Network)라는 효율적인 딥러닝 모델을 개발했다.
특정 매질 속 박테리아의 신호는 매질의 신호와 유사해 사람의 눈으로는 구별하기가 사실상 불가능하지만, 연구팀은 DualWKNet을 이용해 스펙트럼 신호의 특징을 추출하고 물, 소변, 소고기 용액, 우유, 배양 배지 등 다양한 환경 내 대장균(Escherichia coli)과 표피 포도상구균(Staphylococcus epidermidis)의 신호를 학습해 최대 98%의 정확도로 검출 및 구분했다.
조성호 교수는 "이번 연구는 딥러닝 기술을 활용해 실제 환경에서 사용 가능한 라만 신호 분석 방법을 제시했다는 점에서 의미가 있다ˮ며 "의료 분야와 식품 안전 분야로 확장하여 사용돼 발전에 이바지할 것ˮ이라고 예상했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 나노 및 소재기술개발사업의 지원을 받아 수행됐으며, 향후 추가 연구와 기술이전을 통해 KAIST 교원/학생 공동 창업 기업인 ㈜피코파운드리에서 상용화를 추진할 계획이다.
2022.02.10
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광학 칩과 광섬유로 초안정 마이크로파 발생 기술 개발
우리 대학 기계공학과 김정원 교수와 물리학과 이한석 교수 공동연구팀이 광학 칩과 광섬유를 이용해 손바닥만 한 작은 장치로부터 2조분의 1(5×10-13) 수준의 주파수 안정도를 가지는 초안정 마이크로파를 발생하는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
이 새로운 기술을 이용하면 기존의 마이크로파 발생 기술들보다 월등하게 우수한 위상잡음과 주파수 안정도의 마이크로파를 핸드폰 크기 면적의 작은 장치로부터 생성할 수 있어, 향후 5G/6G 통신, 전파망원경을 이용한 천체 관측, 군용 레이더, 휴대용 양자 센서 및 초고속 신호 분석 기술 등의 다양한 분야에서 획기적인 성능 향상이 가능하다.
우리 대학 기계공학과 권도현 박사(現 한국표준과학연구원)와 나노과학기술대학원 정동인 박사가 공동 제1 저자로 참여한 공동연구팀의 이번 논문은 국제학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 1월 19일 字에 게재됐다. (논문명: Ultrastable microwave and soliton-pulse generation from fibre-photonic-stabilized microcombs)
최근 초소형 마이크로공진기(microresonator)를 이용해 광 펄스를 생성하는 마이크로콤(micro-comb) 기술이 급격하게 발전하고 있다. 마이크로콤은 광 펄스가 나오는 속도를 수십 기가헤르츠(GHz, 1초에 10억 번 진동)에서 테라헤르츠(THz, 1초에 1조 번 진동)까지 높일 수 있어 고주파 마이크로파(microwave)나 밀리미터파(millimeter-wave) 생성이 쉽고 시스템의 소형화가 가능해 다양한 정보통신기술 시스템의 대역폭 향상과 성능 개선에 핵심적인 역할을 할 것으로 기대되고 있다.
마이크로콤은 이론적으로 펨토초(femtosecond, 10-15초=1,000조분의 1초) 수준의 펄스 간 시간 오차를 가지지만, 소형 소자의 특성상 주변 환경에 의해 쉽게 변해 장시간 그 성능을 유지하는 데에 어려움이 있었다. 이를 해결하기 위해 마이크로콤을 기계적으로 안정한 장치에 주파수 잠금해 안정도를 향상할 수 있으나, 지금까지는 이러한 안정화 장치가 매우 복잡하고 진동에 민감하며 부피가 커서 초소형 마이크로콤이 가지는 장점을 살릴 수 없고 실험실 밖 응용에 활용할 수 없었던 문제가 있었다.
연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 광섬유를 이용해 마이크로콤의 주파수를 안정화하는 기술을 개발했다. 1km 길이의 광섬유는 열 기계적(thermomechanical) 잡음 한계에 의한 이론적인 길이 안정도가 1,000조분의 1 수준으로 매우 우수하면서도, 부피가 작고 매우 가벼우면서 가격도 저렴한 장점이 있다. 연구팀은 이러한 광섬유 기반의 안정화 장치를 108 mm × 73 mm × 54 mm 크기로 구현할 수 있었다.
그 결과 생성된 22-기가헤르츠(GHz) 마이크로파의 시간 오차를 상용 고성능 신호 발생기보다 6배 이상 향상된 10펨토초 수준으로 낮출 수 있었으며, 주파수 안정도는 2조분의 1(5×10-13) 수준까지 낮출 수 있었다.
이 기술은 매우 우수한 위상잡음과 주파수 안정도의 마이크로파와 광 펄스를 동시에 생성할 수 있어, 다양한 최첨단 과학기술 분야들에서 활용할 수 있다. 대표적인 예로서 전파망원경 기반의 초장기선 간섭계(very long baseline interferometer, VLBI)의 경우 보다 높은 주파수와 낮은 잡음을 가지는 마이크로파와 광 펄스를 사용하면 측정 분해능과 관측 정밀도를 획기적으로 향상시킬 수 있어 기존에는 관측할 수 없었던 블랙홀의 사건의 지평선(event horizon)과 같은 새로운 천체 현상들을 탐사할 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 기계공학과 김정원 교수는 "이번에 개발된 초안정 기술을 통신, 레이더, 데이터 변환기와 전파망원경 등 다양한 분야들에 적용하기 위한 후속 연구들을 진행 중ˮ이라고 밝혔으며, 물리학과 이한석 교수는 "향후 성능을 더욱 끌어올리고자, 실리콘 칩 상에 구현된 핵심 소자인 마이크로공진기의 광학적 특성을 개선하는 연구를 수행 중ˮ이라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 정보통신기획평가원 양자센서핵심원천사업과 한국연구재단 중견연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.01.26
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다공성 나노소재를 활용한 고신뢰성 시냅스 소자 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 다공성 구조를 갖는 *차세대 저항 변화 소자(멤리스터)를 활용해 우리 뇌의 신경전달물질 시냅스를 모방한 고신뢰성 소자(시냅스 소자)를 개발했다고 25일 밝혔다.
☞ 멤리스터(Memristor): 메모리와 레지스터의 합성으로 이전의 상태를 모두 기억하는 메모리 소자. 전원공급이 끊어졌을 때도 직전에 통과한 전류의 방향과 양을 기억한다.
최 교수 연구팀은 기존 양이온 저항 변화 방식과 음이온 저항 변화 방식을 혼합한 하이브리드 형태로 매개체를 구성해, 비정질로 이루어진 다공성 구조 및 버퍼 층을 이용해 고신뢰성 시냅스 소자를 설계했다. 해당 구조는 저온 공정을 통해 형성함으로써 기존 실리콘 상보형 산화금속 반도체(CMOS)에 집적 및 적층 가능해 집적도 높은 대용량 로직/인공신경망 컴퓨팅 시스템 제작에 활발히 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 최상현 연구원과 박시온 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 1월호에 출판됐다. (논문명 : Reliable multilevel memristive neuromorphic devices based on amorphous matrix via quasi-1D filament confinement and buffer layer)
멤리스터는 저전력으로 인메모리(In-memory) 컴퓨팅, 가중치 저장, 행렬 계산 능력(vector-matrix multiplication) 등으로 차세대 논 폰노이만 구조에 쓰일 수 있는 차세대 소자로 주목받고 있다.
그러나 현존하는 멤리스터로 실용적인 대용량 인공신경망 컴퓨팅 (Large-scale neural computing) 시스템을 만들기 위해서는 멤리스터 단위 소자의 신뢰성을 확보할 수 있는 연구가 필요하다.
소자의 신뢰성 저하는 전통적으로 비정질 물질 내에 무작위적으로 움직이는 결함 및 이온의 배치에서 기인한다. 최신현 교수는 이러한 문제를 단결정 물질을 사용해 결함 및 이온의 무작위적인 움직임을 제어함으로써 소자 신뢰성 확보에 성공한 바 있다. 하지만 단결정을 이용하는 문제 및 제작에 고온 공정이 필요하므로 기존 실리콘 CMOS에 집적 및 적층이 어려워 집적도를 높이는 데 한계가 있었다.
연구팀은 이번 연구를 통해 기존의 비정질 물질을 사용해 신뢰성을 확보할 수 있는 다공성 구조의 양이온 제어층 및 버퍼층으로 이용되는 음이온 제어층을 설계했고, 이를 통해 적층 및 집적 가능한 소자를 제작했다. 연구팀은 기존 소자 대비 6배 이상 신뢰성을 개선할 수 있었으며, 이와 동시에 인공 시냅스 소자로서 필요한 다른 특성들도 확보할 수 있었다.
연구를 주도한 최신현 교수는 "이번에 개발한 고신뢰성 시냅스 소자는 안정적인 대용량 어레이 제작의 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대되며, 차세대 신소자를 기반으로 한 뉴로모픽 컴퓨팅 등 빅데이터 처리가 필요한 응용 분야에 적합한 플랫폼을 구축하는 데에 기여할 수 있기를 바란다. 또한, 미국, 대만 기업에서 활발히 진행 중인 차세대 신소자 기반 기술 개발이 국내에서도 활성화되기를 희망한다ˮ며 "다른 물질계에서도 구조적으로 적용할 수 있는 방법론을 제시함으로써 활발히 연구가 진행될 것으로 생각된다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, 나노종합기술원, 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다.
2022.01.25
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전하 전달 복합체를 이용한 신개념 디스플레이 소재 개발
우리 대학 신소재공학과 정연식 교수, 전덕영 명예교수, 한국전자통신연구원(ETRI) 권병화 박사 공동 연구팀이 차세대 디스플레이 소자에 적용 가능한 신개념 금속 산화물 복합 나노소재 개발에 성공했다고 19일 밝혔다.
KAIST-ETRI 공동 연구팀은 특정 금속 산화물 나노입자가 다른 산화물 내부에서 나노미터(nm) 크기로 분산될 경우, 접촉면(인터페이스)에서 전하가 교환되면서 전하 전달 복합체(Charge transfer complex)를 형성하는 새로운 현상을 발견했다. 연구팀은 이를 유기발광다이오드(OLED) 등 고부가가치 디스플레이에 적용해 기존 상용 유기 소재 기반의 소자 성능을 뛰어넘는 데 성공했다.
오는 2월에 우리 대학 신소재공학 박사학위 취득 예정인 김무현 연구원이 주도하고 조남명 박사, ETRI 주철웅 선임연구원 등이 참여한 이번 연구는 국제학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 1월 10일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Metal Oxide Charge Transfer Complex for Effective Energy Band Tailoring in Multilayer Optoelectronics)
디스플레이 발광 셀 등 다층구조를 가지는 광전자소자에서 금속 산화물은 우수한 전기적 특성 및 안정성 덕분에 전하 수송 및 주입 층으로 널리 활용되고 있다. 하지만, 유기 발광 다이오드(OLED)에서 퀀텀닷 발광다이오드(QLED), 페로브스카이트 발광다이오드(PeLED)로 이어지는 미래 디스플레이 산업에서 이러한 금속 산화물 소재를 더 유용하게 활용하기 위해서는 에너지 레벨 및 전기전도도와 같은 특성들이 더 넓은 범위에서 제어될 수 있어야 한다.
이는 유기 발광 소재, 퀀텀닷, 페로브스카이트 등으로 발광층 소재가 매우 다양해짐에 따라 디스플레이 소자들의 성능을 극대화하기 위해서는 각각의 시스템에 최적화된 전기적 특성을 제공해야 하기 때문이다.
연구팀은 에너지 레벨 차이가 있는 두 금속 산화물 사이에서 일어나는 전하 전달(Charge transfer) 현상에 주목했다. 전하 전달 복합체는 마치 건포도 빵의 형태와 유사한 구조로 되어 있는데, 건포도(나노입자)를 더 넣게 되면 더 많은 당분(전하)이 빵(매트릭스)으로 이동하여 빵 전체가 더 달콤해지는 원리로 비유될 수 있다.
이 새로운 개념을 산화 몰리브덴(MoO3) 나노입자와 산화니켈(NiO)의 조합으로 구현해 두 금속 산화물의 전하 전달 현상을 효과적으로 유도했으며, 광범위한 에너지 레벨 조절 능력 및 최대 2.4배의 전기전도도 향상을 달성했다. 이를 녹색과 청색 OLED에 적용했고 기존의 상용 유기 소재를 적용한 소자보다 32% 더 우수한 외부양자효율을 달성함으로 높은 범용성과 성능을 입증했다.
신소재공학과 정연식 교수는 "이번 기술은 핵심 소재의 성능 제어 방법을 혁신함으로써, 실감형 메타버스 구현에 꼭 필요한 최첨단 디스플레이 구현에 기여할 것ˮ이라고 전망했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 및 한국연구재단이 추진하는 미래소재디스커버리지원사업(단장 최성율), 글로벌프런티어 사업(단장 김광호) 및 나노·소재기술개발사업, 그리고 산업통상자원부에서 추진하는 소재부품장비혁신 Lab기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.01.24
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