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지구온난화와 태풍 호우 빈도 상관관계 최초로 증명
우리 대학 문술미래전략대학원(건설및환경공학과 겸임) 김형준 교수가 국제 공동 연구를 통해 과거 50여 년간 관측된 동아시아 지역의 태풍에 의한 호우 빈도의 증가가 인간 활동에 의한 기후변화의 영향이었음을 지구 메타버스 기술을 이용해 처음으로 증명했다고 29일 밝혔다. 김형준 교수의 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 기후변화 (Nature Climate Change)’4월 28일 판에 출판됐다. (논문명: Observed influence of anthropogenic climate change on tropical cyclone heavy rainfall; doi:10.1038/s41558-022-01344-2)
태풍에 의해 초래되는 호우는 홍수나 산사태 등의 재해를 일으키고 지역의 생태계에도 영향을 주는 등 인간 사회 있어서 커다란 위협 중 하나라고 할 수 있다. 태풍에 의한 호우의 빈도가 과거 몇십 년간 변화되어 온 사실은 세계 각지에서 보고돼왔다. 그러나 태풍은 우연성이나 기후 시스템의 자연 변동 혹은 우연성에 의한 영향 또한 존재하기 때문에 인간 활동에 의한 온난화가 태풍 유래의 호우 빈도에 어느 정도 영향을 주고 있는지는 아직 밝혀지지 않고 있다.
KAIST와 교토 첨단 과학대학으로 구성된 국제 공동 연구팀은 일본을 포함하는 북서태평양에 있어서의 태풍에 의한 호우 빈도를 과거 약 50년간의 관측 데이터로 확인한 결과 중국 남동부의 연안 영역부터 한반도 그리고 일본에 걸쳐 호우의 빈도가 증가하고 남쪽의 지역에서는 감소한 사실을 발견했다. 연구팀은 이러한 변화의 원인을 밝히기 위해 인간 활동에 의한 온실가스의 배출이 있는 지구와 그렇지 않은 지구를 시뮬레이션한 지구 메타버스 실험을 이용해 발견된 변화가 인간 활동에 의한 온난화의 영향을 배제하고서는 설명할 수 없음을 보이는 데 세계 최초로 성공했다.
교신 저자인 우리 대학 김형준 교수는 “이번 연구는 동아시아에서 태풍에 의한 호우의 발생 확률이 최근 반세기에 걸쳐 유의미하게 증가했음을 밝히고 그러한 변화에 이미 인류의 흔적이 뚜렷하게 남겨져 있음을 증명한다”며, “이는 기후변화의 영향을 이해하는데 중요한 단서가 되며 동시에 탄소중립을 성공적으로 달성하더라도 필연적으로 진행되는 가까운 미래의 기후변화에 대해 효율적으로 적응하기 위해 필수 불가결한 정보라고 할 수 있다”고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 해외우수과학자유치사업(BP+)와 인류세연구센터의 지원을 받아 수행됐다.
2022.05.02
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리튬이온전지 충방전 과정을 나노스케일에서 영상화 성공
리튬이온전지는 스마트폰과 전기차 그리고 드론을 비롯한 각종 이동 수단에 필수적인 에너지 저장 매체로 사용되고 있다. 기후변화와 코로나 팬데믹이 키워드가 되는 시대가 도래하면서 급증하는 수요에 대응하기 위해 리튬이온전지의 에너지 용량, 충전 속도 등의 전기화학적 특성을 향상하려는 연구들이 이뤄지고 있지만, 기존의 전기화학 특성 평가 방법으로는 나노미터 수준의 미시세계에서 벌어지고 있는 현상들을 이해하기 어렵다. 따라서, 전기화학 특성에 대한 통합적인 이해를 위해 나노스케일 수준에서 리튬이온의 농도 및 전기전도도 분석 기술의 개발은 필수적이다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 독일의 아헨공과대학교 플로리안 하우센(Florian Hausen) 교수와 독일 뮌스터 대학교 카린 클라이너(Karin Kleiner) 교수와 협업하여 고용량 리튬이온배터리를 충‧방전할 때 리튬이온이 움직이는 모습과 그로 인해서 전자들이 움직이는 전도 경로 그리고 격자들의 움직임을 원자간력 현미경과 엑스레이 회절 및 흡수 패턴을 분석해 영상화하는 데 성공했다고 28일 밝혔다.
홍 교수 연구팀은 원자간력 현미경의 모드 중에서 전기화학적 변형 현미경(Electrochemical Strain Microscopy, 이하 ESM)과 전도성 원자간력 현미경(Conductive Atomic Force Microscopy, 이하 C-AFM)을 활용해, 친환경차 배터리에 적용되는 고용량 양극재인 NCM622 시료의 충방전상태(State of Charge, SOC)에 따른 리튬이온의 나노스케일 분포도를 영상화했으며, 이를 근단엑스선형광분광계(Near Edge X-ray Absorption Fluorescence Spectroscopy, NEXAFS)와 엑스선회절패턴(X-ray Diffraction Pattern, XRD pattern)과 비교 분석해 리튬이온이 양극재에 확산하여 들어갈 때 산소팔면체에 들어가면서 니켈과 산소의 결합이 이온 결합에서 공유결합으로 바뀌면서 전기전도도가 낮아지는 현상을 검증하고, 이를 ESM, C-AFM 영상과 비교하면서 상당한 상관관계가 있음을 밝혀냈다.
교신 저자인 홍승범 교수는 "배터리 소재 내에서 리튬이온의 확산을 영상화하고 이를 통해서 일어나는 현상들을 다중스케일에서 이해하는 것은 향후 신뢰성이 높고 수명이 긴 고속 충‧방전 배터리 소재를 디자인하는 데 있어 매우 중요하다ˮ라며 "향후 신소재 영상화 기술과 머신러닝 기술을 융합하는 것이 20년 걸리던 배터리 소재 개발기간을 5년 이내로 단축할 수 있을 것이다ˮ 라고 말했다.
신소재공학과 알비나 제티바예바(Albina Jetybayeva) 연구원이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `ACS 어플라이드 에너지 머티리얼스 (ACS Applied Energy Materials)'에 게재됐다. (논문명: Unraveling the State of Charge-Dependent Electronic and Ionic Structure−Property Relationships in NCM622 Cells by Multiscale Characterization)
이번 연구는 KAIST 글로벌 특이점 사업과 한국연구재단의 거대과학연구개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.04.29
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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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유체 제어 기술로 차세대 재료의 대면적 다기능 나노박막 제작기술 개발
우리 대학 신소재공학과 스티브 박, 김일두 교수 공동연구팀이 세계 최초로 차세대 *전도성 금속유기골격체(이하 c-MOF) 재료 중 하나인인 니켈-헥사이미노트리페닐렌 (Ni3(HITP)2) 고품질 다공성 나노 박막을 유체 제어 기술로 제작하였다고 밝혔다. 연구팀은 공정 과정에서 *탈양성자화를 필요로 하는 재료들의 새로운 박막 합성 방법을 제시하였으며, 그동안 한계로 남아있던 대면적 박막 제작을 넘어서 높은 투명도와 유연성, 그리고 최고 수준의 민감도를 가지는 이산화황 가스 센서 제작을 성공하는 성과를 이뤘다.
☞ 전도성 금속유기골격체(Conductive Metal-Organic Framework, c-MOF): 금속유기골격체는 금속 이온과 유기 연결물질(리간드)가 연결되어 구조체를 이루는 다공성 고분자 재료이다. 이 중, 2D 구조를 가지며 전도성을 가지는 전도성 금속유기골격체는 최근 다양한 분야에 응용되고 있는 차세대 재료이다.
☞ 탈양성자화(Deprotonation): 산-염기 반응을 통해 양성자(H+)를 제거하는 반응을 말한다.
신소재공학과 이태훈 석사, 김진오 박사, 박충성 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 재료 분야 권위 학술지인 `어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials)'에 내지 삽화와 함께 3월 24일 字 게재됐다. (논문명: Large-area synthesis of ultrathin, flexible, and transparent conductive metal-organic framework thin films via a microfluidic-based solution shearing process)
c-MOF는 다공성, 전기적 특성 제어, 전기전도성 등의 재료적 특성을 기반으로 트랜지스터, 전극, 가스 센서 등의 분야에서 차세대 신소재로 각광받고 있다. 특히, Ni3(HITP)2는 c-MOF 중에서도 최고 수준의 전기전도도를 가지고 있어 지속적으로 연구가 진행되었으나, 합성의 어려움으로 고품질 박막 제조는 난제로 남아있었다.
공동연구팀은 미세 유체(Microfluidic) 시스템을 도입하여 Ni3(HITP)2 나노 박막 제작 신기술을 개발했다. 공정을 두 단계 과정으로 분리해 비정질(Amorphous) 박막을 우선적으로 제작한 후 추가 공정을 통해 결정화(Crystallization)를 진행하여 이전 연구들의 한계점을 극복했다. 이번 연구에서는 여기서 더 나아가 유연 소재로의 활용 가능성 및 높은 투명도(최대 약 88%)를 확인해 다기능 차세대 재료로의 가능성을 확인했다.
미세 유체 시스템을 활용한 이 공정은 연속적이고 일정한 용액의 공급을 기반으로 박막 제작 속도와 기판의 온도 등 다양한 변수(Parameter) 제어를 통하여 진행됐다. 특히, 미세 유체 반응기와 기판 사이에 수백 마이크로미터(㎛) 수준의 단차(Gap)를 주어 균일한 계면(Meniscus)을 형성해 일정한 용매 증발을 야기해 균일한 박막 제조가 가능하다. 이를 통해, 수십 나노미터 영역의 두께 제어가 가능함을 검증함과 동시에 박막 결정의 고배향성을 확인했다고 연구팀은 밝혔다. 결정의 배향성은 센서 성능과 투명 소재에 중요한 역할을 하여 박막의 성능을 향상시켜준다.
공동연구팀은 배향성을 가지는 해당 c-MOF 나노 박막을 사용해 날숨 내의 바이오마커(Biomarker)로 쓰이는 가스 중 하나인 이산화황 (H2S) 기체만을 선택적으로 검출할 수 있는 가스 센서를 개발하는 데 성공했으며, 기존에 보고된 본 재료 기반 최고 성능의 가스 센서 대비 약 30.2배의 성능을 확인했다. 뿐만 아니라, 가스 센서는 유연한 특성을 가지며 습한 환경에서도 높은 민감도를 보여 마스크에 적용이 가능한 점 등 그 파급효과가 클 것으로 예상된다.
공동 제1 저자인 이태훈 석사, 김진오 박사, 박충성 박사과정은 "이번 연구에서 후처리 공정의 도입으로 비정질 박막에서 전도성을 가지는 높은 결정성의 박막으로 빠르고 정교하게 결정화될 수 있다는 것을 보였다ˮ며, "이는 고품질 나노 박막 제작에 한계점을 가지고 있던 다양한 재료에 응용 가능함을 의미하며, 이를 토대로 개발된 가스 센서는 앞서 언급한 다양한 기능을 통해 관련 산업에도 기여할 것으로 기대한다ˮ라고 말했다.
2022.04.27
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체중 부하가 암 진행에 영향을 미치는 기전 제시
우리 대학 의과학대학원 김준 교수 연구팀이 우리 대학 기계공학과 박형순 교수, 연세대 세브란스 병원 정기양 교수, 연세대 강남세브란스 병원 노미령 교수와의 공동 연구를 통해 악성흑색종이 발바닥에서 체중부하가 높은 부위에 주로 발생하는 기전을 제시했다고 26일 밝혔다.
의과학대학원 졸업생 서지명 박사와 김현석 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 본 연구 논문은 4월 25일에 국제 학술지 네이쳐 커뮤니케이션(Nature Communications)저널에 발표됐다.
악성흑색종은 멜라닌 생성 세포에서 기원하는 치명적인 피부종양으로 자외선에 의한 DNA 손상이 주요 원인으로 알려져 있다. 하지만 자외선 노출이 적은 발바닥, 손바닥, 손톱 등에서도 악성흑색종이 발생한다. 발바닥 악성흑색종은 체중부하로 인한 압력 자극이 높은 부위에 집중적으로 발생하는 것으로 알려져 있는데 이 특이한 현상의 기전은 아직 밝혀지지 않았다.
연구팀은 생쥐의 발바닥에 흑색종 세포를 이식하고 강제 쳇바퀴 운동으로 발바닥에 기계적 스트레스를 가하는 실험을 수행했다. 반복적 기계적 스트레스는 흑색종에서 세포핵의 형태적 이상과 일시적 핵막 파열을 유도했다. 핵막 파열은 DNA 손상을 일으켰으며, 동시에 세포질로 유출된 DNA는 암 악성화와 연관된 내재 면역반응을 유도했다.
이식된 암세포의 주변에 있는 정상세포는 동일한 기계적 스트레스 상황에서도 핵막 불안정성과 DNA 손상을 보이지 않았다. 연구팀은 종양억제단백질 p53의 기능소실과 암 촉진 전사조절인자 YAP의 활성화가 상승적으로 핵막의 기계적 자극에 대한 취약성을 유도함을 규명했다. 이번 연구는 기계적 자극이 멜라닌 생성 세포의 암화를 시작하는 요소일 가능성은 낮지만 암 진행을 촉진하는 중요한 인자임을 보여준다.
연구를 주도한 김준 교수는 “이번 연구는 기계적 스트레스로 인한 암세포 핵막 손상이 암 진행에 영향을 미치는 중요한 인자임을 규명하였다”고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 중견연구 및 기초연구실 사업의 지원으로 수행됐다.
2022.04.26
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‘컴퓨터의 시간을 멈춘다’, 전원 공급 없이도 모든 정보가 복원, 작동되는 비휘발성 컴퓨터 최초 개발
우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)이 컴퓨터의 시간을 멈추는 하드웨어/소프트웨어 기술, `경량화된 비휘발성 컴퓨팅 시스템(Lightweight Persistence Centric System, 이하 라이트PC)'을 세계 최초로 개발했다고 25일 밝혔다. 연구진의 컴퓨터에서는 시간이 멈춰진 순간의 모든 정보(실행 상태 및 데이터)는 전원 공급 여부와 관계없이 유지되며, 유지되는 모든 정보는 언제든 사용자가 원할 때 바로 복원, 작동될 수 있다.
기존의 컴퓨터는 휘발성 메모리인 D램을 메인 메모리로 사용하기 때문에 전원이 사라지면 메모리가 저장하고 있는 데이터들을 잃어버린다. 이러한 D램보다 적은 전력 소모와 큰 용량을 제공하는 비휘발성 메모리(인텔의 옵테인 메모리)는 영구적으로 데이터를 기억할 수 있는 특징이 있다. 하지만, 복잡한 내부 구조 설계로 인한 느린 성능 때문에 온전히 메인 메모리로 사용되지 못하고, D램과 함께 사용해 비휘발성 메모리에 저장되는 일부 데이터만을 선택적으로 유지하는 형태로 사용된다. 또한 이상적인 환경 아래 비휘발성 메모리의 성능이 향상돼 메인 메모리로 단독 사용하더라도, 갑작스러운 전원 공급차단의 상황에서 컴퓨터의 모든 정보를 유지할 수는 없다. 비휘발성 메모리 내부에 존재하는 휘발성 구성요소와 프로세서 자체가 가지고 있는 레지스터나 캐시 메모리(휘발성) 같은 임시 저장 공간의 데이터는 전원 공급 없이 지속적 보존이 불가능하기 때문이다.
이러한 문제 때문에 기존의 컴퓨터에서 실행 상태와 데이터를 유지하기 위해서는, D램을 포함, 프로세서가 가지고 있는 휘발성 상태의 데이터들을 비휘발성 메모리나 저장장치인 SSD 등으로 옮기는 체크포인팅 기법등이 데이터 센터나 고성능 컴퓨터에서 사용되고 있다. 하지만 체크포인팅 방식은 주기적 데이터 이동에 추가적인 시간과 전력을 소모하며, 정전 후 전원이 인가되면 시스템 전체를 재부팅하는 데이터 복구 과정을 겪어야 하는 치명적인 단점이 존재한다.
우리 대학 정명수 교수 연구팀이 개발한 라이트PC는 이러한 과정 없이 컴퓨터의 모든 프로그램 실행 상태와 데이터들을 전원 없이 비휘발성으로 유지할 수 있는 프로세서와 메모리 컨트롤러, 그리고 운영체제 기술들을 개발해냈다. 이를 위해 연구팀은 기존 메모리나 스토리지 장치 없이 지속성 메모리만을 활용하여 시스템을 구성해, 시스템의 대부분 상태를 비휘발성으로 유지하게 했으며, 전원이 끊긴 직후 전원 공급 장치의 신호에 따라 프로세서의 남아 있는 비지속성 상태들을 비휘발성으로 변환하는 장치를 통해 정전 시에도 컴퓨터의 시간을 멈출 수 있게 만들었다.
이를 위해서 연구팀이 개발한 라이트PC 기술은 프로세서의 하드웨어 데이터 경로상의 휘발성 구성요소를 최소화하고, 복잡한 내부 구조를 최대한 단순화한 뒤, 데이터 처리의 병렬성을 극대화해 사용자가 일반적인 응용실행에서 D램만 사용하는 고성능 시스템과 큰 성능 차이를 느끼지 못하도록 성능을 개선했다. 또한, 컴퓨터의 시간을 멈추는 동안 일관성 유지를 위해 프로그램 실행이 비결정적으로 진행되지 않도록 임의의 상태/데이터의 변경을 막고 다양한 형태의 지속성 기능이 추가된 운영체제를 구축했다. 일관성이 유지되기 때문에 다시 전원이 인가되면 컴퓨터는 부팅 과정 없이 멈춘 시간부터 다시 실행될 수 있다.
연구팀은 라이트PC의 실효성을 검증하기 위해 자체 제작한 시스템 보드에 시제작한 지속성 메모리를 장착해 비휘발성 컴퓨터를 구축하고, 정전 시 컴퓨터의 시간을 멈추게 하는 운영체제 프로토타입을 제작해 비휘발성 컴퓨터 위에서 실행했다. 엔터프라이즈향 응용 프로그램이 실행되는 도중 무작위 시간에 전원을 제거한 뒤, 다시 인가했을 때 전원이 사라지기 직전의 상태로 모든 프로그램 실행과 데이터가 일관성 있게 복구되는 것을 연구팀은 확인했다. 이와 더불어 라이트PC는 기존 컴퓨터 대비 최대 8배 큰 메모리와 4.3배 빠른 응용실행 및 73%의 전력 소모 절감을 보였다.
정명수 교수는 "이번에 개발된 비휘발성 컴퓨터는 대용량 메모리 제공과 동시에 높은 신뢰성 및 서비스의 안전성을 제공할 수 있어 데이터 센터나 고성능 컴퓨팅의 저전력 운영으로 인한 탄소중립에너지 효율화에 극대화를 이룰 수 있을 것으로 예상된다. 또한 관련된 연구 핵심기술은 차량, 핸드폰 모바일, 사물인터넷 장치등의 베터리 사용량을 최소화하고 초연결사회를 이루는 등 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 미국 뉴욕시에서 오는 6월에 열릴 컴퓨터 구조 분야 최우수 학술대회인 `이스카(International Symposium on Computer Architecture, ISCA), 2022'에 라이트PC라는 논문명(LightPC: Hardware and Software Co-Desingn for Energy-Efficient Full System Persistence)으로 발표될 예정이다.
해당 연구는 차세대 메모리 개발 및 공급업체 멤레이, 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 우수신진(중견연계)사업, 그리고 정보통신기획평가원의 연구 지원을 받아 진행됐다. 비휘발성 컴퓨터의 실제 동작 및 자세한 내용은 연구실 웹사이트(http://camelab.org) 및 유튜브(https://youtu.be/mlF7W_RmYRk)에서 확인할 수 있다.
2022.04.25
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급속 충전이 가능한 고에너지 하이브리드 리튬전지 개발
우리 대학 신소재공학과 강정구 교수 연구팀이 우수한 성능의 급속 충전이 가능한 고에너지·고출력 하이브리드 리튬 이온 전지를 개발했다고 21일 밝혔다.
연구팀은 고분자 수지 배향의 변화를 통해 넓은 표면적의 다공성 탄소 중공 구조체를 합성했고, 이를 기반으로 하는 음극 및 양극 소재를 개발해 고성능 하이브리드 리튬 이온 전지를 구현했다.
현재 리튬이온 배터리는 대표적인 상용화 에너지 저장 장치로 스마트 전자기기부터 전기 자동차까지 전반적인 전자 산업에 필수적인 요소로 자리 잡고 있어 `제2의 반도체'로 불린다. 그러나 느린 전기화학적 반응 속도, 전극 재료의 한정 등의 특성에 의한 낮은 출력 밀도, 긴 충전 시간, 음극 및 양극 비대칭성에 따른 큰 부피 등의 근본적인 한계로 인해 고성능 전극 재료 및 차세대 에너지 저장 소자의 개발이 필요하다.
이러한 문제를 해결하기 위해 최근 활발하게 연구 중인 하이브리드 전지는 배터리용 음극과 축전기용 양극을 결합해 높은 저장 용량과 빠른 충·방전 속도의 장점을 모두 가지고 있기에 기존 리튬이온 배터리를 대체할 수 있는 차세대 에너지 저장 장치로 주목받고 있다.
하지만 고에너지 및 고출력 밀도의 하이브리드 전지를 구현하기 위해서 배터리용 음극의 전기 전도성 및 이온 확산 속도 개선, 축전기용 양극의 에너지 저장 용량 증가, 서로 다른 이온 저장 메커니즘에 따른 두 전극의 최적화 과정이 필요하다.
이에 강 교수 연구팀은 고분자 수지의 배향 변화를 통해 넓은 표면적을 가진 다공성 탄소 구조체를 합성할 수 있는 새로운 합성법을 제시했고, 이를 기반으로 음극 및 양극 소재를 개발해 고에너지·고출력의 하이브리드 리튬이온 에너지 저장 장치를 성공적으로 구현했다.
연구팀은 레졸시놀-폼알데하이드(Resorcinol-Formaldehyde) 수지 합성 과정에 멜라민(Melamine)을 첨가해 수지의 배향을 선형에서 꼬인 형태로 변화시켰다. 꼬인 형태의 수지가 탄화(carbonization)될 경우 더 많은 마이크로 기공이 형성됐으며, 기존 선형 구조의 수지로 생성된 탄소 구조체보다 12배 넓은 표면적을 가진 탄소 구조체가 생성됐다. 이 과정을 통해 생성된 탄소 구조체는 축전기용 양극 재료로 사용됐으며, 넓은 표면적으로 많은 이온이 표면에 흡착될 뿐만 아니라 중공 구조 및 메조 기공을 통해 이온이 빠르게 확산할 수 있어 높은 용량과 속도 특성을 보이는 것을 연구팀은 확인했다.
그뿐만 아니라 연구팀은 꼬인 형태의 수지 구조체 내에 높은 에너지 저장 용량을 가진 저마늄(Ge) 전구체를 삽입하는 합성방식을 통해 분자 수준 크기의 저마늄 입자가 삽입된 탄소 중공 구조체를 합성해 이를 배터리용 음극 재료로 사용했다. 다공성 탄소 구조체 내 삽입된 분자 수준 크기의 저마늄 입자의 경우 충·방전시 큰 부피 팽창으로 인한 성능 저하 현상을 억제할 뿐만 아니라 내부까지 빠르게 리튬 이온이 확산할 수 있어 높은 수명 특성 및 속도 특성을 가지는 것을 확인했다.
연구팀은 개발된 음극과 양극을 완전셀로 구성해 고성능 하이브리드 리튬 이온 전지를 구현했다. 이 하이브리드 리튬 이온 전지는 기존 상용화된 리튬이온 배터리에 필적하는 에너지 밀도와 축전기의 출력 밀도 특성을 모두 가지는 것을 확인했으며, 차세대 에너지 저장 장치로 수 초에서 수 분의 급속 충전으로도 활용 가능해 전기 자동차, 드론, 스마트 전자기기 등에 적용 가능할 것으로 예상된다.
우리 대학 신소재공학과 김기환 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 나노 분야의 국제 저명학술지 `ACS 나노'에 4월 4일 字 게재됐다. (논문명 : Coiled Conformation Hollow Carbon Nanosphere Cathode and Anode for High-Energy Density and Ultrafast Chargeable Hybrid Energy Storage)
강 교수는 "전극기준으로 높은 에너지 밀도 (285 Wh/kg)를 가지며, 고출력 밀도(22,600W/kg)에 의한 급속 충전이 가능한 하이브리드 리튬 이온 전지는 현 에너지 저장 시스템의 한계를 극복할 수 있는 새로운 돌파구가 될 것이다ˮ라며 "전기 자동차를 포함한 모든 전자기기의 활용 범위를 확대해 적용될 수 있을 것이다ˮ고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 글로벌프론티어사업의 하이브리드 인터페이스 기반 미래소재연구단의 지원을 받아 수행됐다.
2022.04.22
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실 한오라기에 흰색의 빛을 내는 OLED 섬유 기술 최초 구현
우리 대학 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 머리카락보다 얇은 실 위에 흰색의 빛을 발산하는 섬유 OLED (유기발광다이오드) 개발에 성공했다고 20일 밝혔다.
전자 섬유는 기술을 입는다는 개념으로 웨어러블 디바이스의 궁극적인 폼팩터(form-factor, 제품의 물리적 외형을 뜻하는 말)로서 국내·외적으로 활발히 연구되고 있다. 특히나 전자 섬유 디스플레이 분야는 기능성 의류뿐만 아니라 패션, 의료, 안전, 차량 디자인 등 다양한 응용 가능성에 많은 주목을 받고 있다.
최경철 교수 연구팀은 원천기술인 딥 코팅 공정을 개발해 지금까지 형광 OLED, 구동 가능한 고효율 인광 RGB OLED 등 디스플레이 필수 요소 기술들을 머리카락보다 얇은 전자 섬유 형태로 성공적으로 구현해왔다. 하지만, 풀 컬러 디스플레이, 조명 기술 등을 구현하기 위한 필수 요소 기술인 흰색 OLED는 그 구조적 복잡성과 접근법의 부재로 기술 개발에 어려움이 있었다. 일반적으로, 흰색 OLED는 삼원색 OLED의 단일 적층 구조에 2~3배 달하는 다중 적층 구조(tandem structure)를 갖는다. 따라서, 용매 직교성, 곡률 의존성 등을 고려할 때 다중 적층 구조를 섬유 위에 구현하기엔 어려움이 있었다. 더욱이, 다중 적층 구조의 얇은 전하 생성층(CGL)은 섬유의 곡률에는 취약한 구조로 섬유에는 적합하지 않은 구조였다.
연구팀은 다중 적층 구조의 문제점들을 해결하고자 섬유 구조에 적합한 딥 코팅 가능한 흰색 단일 발광층 설계에 주목했다. 흰색 단일 발광층은 삼원색 발광 재료와 전하 균형을 위한 다수의 전하 수송체들로 구성돼, 시뮬레이션 및 최적화 과정을 통해 설계됐으며, 이와 함께 딥 코팅 공정이 가능하도록 재료적으로도 설계됐다. 이를 통해 흰색 OLED를 섬유에 최초로 구현했으며, 야외시인성 확보가 가능한 최고 700cd/m2(칸델라/제곱미터) 수준의 휘도, 10cd/A(칸델라/암페어) 수준의 높은 전기 광학적 성능을 보였다. 아울러, 개발된 흰색 OLED 전자 섬유는 그 구조상의 최적화된 에너지 전달 과정 덕분에 구동 환경에 따른 흰색 발광의 색 변화 의존성을 줄여 안정적인 흰색 발광을 보일 수 있었다.
최경철 교수 연구팀은 그동안 섬유 디스플레이 분야에서 부재했던 디스플레이 필수 요소 기술인 흰색 OLED를 실 한오라기에 성공적으로 구현하여 고품질 섬유 디스플레이를 포함한 패션, 기능성 의류, 차량 디자인 등 다양한 응용 분야에 적용이 가능할 것으로 기대한다고 밝혔다.
이번 연구를 주도한 최경철 교수 연구팀의 황용하 박사과정은 "흰색 OLED 전자 섬유 구현을 위해 섬유에 적합한 흰색 OLED 구조 및 설계에 집중했다ˮ며 "그동안 전자 섬유 디스플레이 분야에서 부재했던 필수 요소 기술을 개발해 더욱 완성도 높은 고품질 전자 섬유 디스플레이를 구현할 수 있을 것이라 기대된다ˮ고 말했다.
최경철 교수 연구팀의 황용하 박사과정이 제1 저자로 주도하고 산업통상자원부 전자부품산업핵심기술개발사업의 지원을 받아 수행된 이번 연구 결과는 나노 분야의 권위 있는 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science, IF 16.8)'에 지난 1월 24일 字로 온라인 게재됐으며, 4월 14일 字로 전면 내부 표지 논문(Inside Front Cover)으로 게재됐다. (논문명: High-Performance and Reliable White Organic Light-Emitting Fibers for Truly Wearable Textile Displays)
2022.04.21
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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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합성생물학 기반 차세대 미생물 대사 조절 밸브 개발
국제 공동연구진이 대장균의 모든 전사종결부위*를 해독하고, 이를 바탕으로 미생물의 대사 경로를 수도꼭지처럼 자유자재로 조절하는 합성생물학** 기반 차세대 대사 조절 밸브 기술을 개발했다.
*전사종결부위: DNA가 암호화하는 정보를 RNA로 전사할 때, RNA 합성이 종결되도록 조절하는 DNA 서열
**합성생물학: 생명현상의 복잡성, 다양성으로 인해 발생하는 낮은 재현성, 예측효율 저하 등의 기존 바이오기술의 문제를 해결하기 위해 생명체의 구성요소를 설계, 제작, 조립하는 공학적 접근방식의 바이오 기술
우리 대학 생명과학과 조병관 교수, 한국생명공학연구원 이승구 박사, 바이오융합연구소 조수형 교수, 미국 캘리포니아대학교 샌디에이고(UCSD) 생명공학과(Bioengineering)의 최동희 박사, 버나드 팔슨(Bernhard Palsson) 교수 국제 공동연구팀이 대장균에 존재하는 1,600여 개의 전사종결부위를 대량으로 해독 및 발굴하고, 이를 기반으로 고부가가치 바이오화합물 생산을 위한 미생물 대사 회로 설계를 가능케 하는 합성생물학 기반 기술을 개발했다고 14일 밝혔다.
전사종결부위는 DNA가 암호화하는 유전 정보가 RNA로 전사될 때, 원하는 유전자만이 정확히 전사되도록 조절하는 역할을 한다. 그 중요성에도 불구하고 기존에는 전사 종결에 관한 데이터의 부족으로, 구체적인 조절 기작에 대한 이해가 부족했다. 연구진은 전사종결부위가 다양한 세기를 가져 인접한 유전자들의 발현을 정교하게 조절한다는 사실을 발견하고, 이를 대사회로 조절에 이용했다.
한편 미생물은 다양한 유용 바이오화합물 생산에 이용되고 있는데, 효율적인 생산을 위해서는 대사 회로의 조절이 필수적이다. 그 이유는 단순히 원하는 물질 생산을 위한 유전자만을 과도하게 발현할 경우, 미생물 생장에 필요한 양분과 에너지까지 소모해 생산에 실패하기 때문이다. 공동연구진은 개발한 전사종결부위를 통해 서로 다른 대사 회로의 세기를 수도꼭지처럼 조절해 대사물질 생산을 최적화할 수 있는 '대사 밸브 기술'을 개발했다.
기존에는 전사의 시작이 되는 프로모터, 번역의 시작이 되는 리보솜 결합 부위를 통해 유전자 발현을 조절했는데, 이에는 수많은 인자가 관여하고 있어 실험 간 편차가 크고, 고가의 화학물질을 요구하는 등 한계를 지니고 있었다. 하지만 연구진이 개발한 대사 밸브는 실험 간 편차를 기존 시스템 대비 최대 75% 억제할 수 있는 것으로 나타났고, 대사 밸브를 이용한 생산 최적화를 통해 유용 대사물질인 비타민 B8의 생산을 최대 11배 증대하는 데 성공했다.
또한 개발된 기술은 미생물의 생장 조건(영양분 및 배양 환경)에 거의 영향을 받지 않는 것으로 나타나 실험실 조건에서 출발해 산업 규모로 확장할 시 부수적인 최적화 과정을 최소화할 수 있고, 목적 화합물에 따라 첨가하는 원료와 배양 조건이 변화해도 조절 기작이 유지되는 것으로 나타났다.
이번 연구 결과는 기존에 알려지지 않았던 전사종결부위의 특성을 규명하고, 이를 대사 조절에 이용한 획기적인 시도로 차세대 대사 조절 합성생물학 기반 기술로 기대받고 있다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 C1 가스 리파이너리 프로그램 및 한국 바이오 그랜드챌린지 프로그램의 지원을 받은 KAIST 조병관 교수 연구진과 한국생명공학연구원이 추진하는 KRIBB 연구 혁신 프로그램(Research Initiative Program)의 지원을 받은 이승구 박사(한국생명공학연구원), 기초과학 연구 프로그램(Basic Science Research Program)의 지원을 받은 KAIST 조수형 교수, 노보 노르디스크 재단(Novo Nordisk Foundation)의 연구지원을 받은 버나드 팔슨(Bernhard Palsson) 교수 연구진의 협업을 통해 수행됐으며, 국제적인 학술지인 `핵산 연구(Nucleic Acids Research, 영향력지수 16.971)' 에 3월 31일 게재됐다.
(논문명 : Synthetic 3'-UTR valves for optimal metabolic flux control in Escherichia coli)
2022.04.17
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최초 머신러닝 기반 유전체 정렬 소프트웨어 개발
우리 대학 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 머신러닝(기계학습)에 기반한 *유전체 정렬 소프트웨어를 개발했다고 12일 밝혔다.
☞ 유전체(genome): 생명체가 가지고 있는 염기서열 정보의 총합이며, 유전자는 생물학적 특징을 발현하는 염기서열들을 지칭한다. 유전체를 한 권의 책이라고 비유하면 유전자는 공백을 제외한 모든 글자라고 비유할 수 있다.
차세대 염기서열 분석은 유전체 정보를 해독하는 방법으로 유전체를 무수히 많은 조각으로 잘라낸 후 각 조각을 참조 유전체(reference genome)에 기반해 조립하는 과정을 거친다. 조립된 유전체 정보는 암을 포함한 여러 질병의 예측과 맞춤형 치료, 백신 개발 등 다양한 분야에서 사용된다.
유전체 정렬 소프트웨어는 차세대 염기서열 분석 방법으로 생성한 유전체 조각 데이터를 온전한 유전체 정보로 조립하기 위해 사용되는 소프트웨어다. 유전체 정렬 작업에는 많은 연산이 들어가며, 속도를 높이고 비용을 낮추는 방법에 관한 관심이 계속해서 증가하고 있다. 머신러닝(기계학습) 기반의 인덱싱(색인) 기법(Learned-index)을 유전체 정렬 소프트웨어에 적용한 사례는 이번이 최초다.
전기및전자공학부 정영목 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `옥스포드 바이오인포메틱스(Oxford Bioinformatics)' 2022년 3월에 공개됐다. (논문명 : BWA-MEME: BWA-MEM emulated with a machine learning approach)
유전체 정렬 작업은 정렬해야 하는 유전체 조각의 양이 많고 참조 유전체의 길이도 길어 많은 연산량이 요구되는 작업이다. 또한, 유전체 정렬 소프트웨어에서 정렬 결과의 정확도에 따라 추후의 유전체 분석의 정확도가 영향을 받는다. 이러한 특성 때문에 유전체 정렬 소프트웨어는 높은 정확성을 유지하며 빠르게 연산하는 것이 중요하다.
일반적으로 유전체 분석에는 하버드 브로드 연구소(Broad Institute)에서 개발한 유전체 분석 도구 키트(Genome Analysis Tool Kit, 이하 GATK)를 이용한 데이터 처리 방법을 표준으로 사용한다. 이들 키트 중 BWA-MEM은 GATK에서 표준으로 채택한 유전체 정렬 소프트웨어이며, 2019년에 하버드 대학과 인텔(Intel)의 공동 연구로 BWA-MEM2가 개발됐다.
연구팀이 개발한 머신러닝 기반의 유전체 정렬 소프트웨어는 연산량을 대폭 줄이면서도 표준 유전체 정렬 소프트웨어 BWA-MEM2과 동일한 결과를 만들어 정확도를 유지했다. 사용한 머신러닝 기반의 인덱싱 기법은 주어진 데이터의 분포를 머신러닝 모델이 학습해, 데이터 분포에 최적화된 인덱싱을 찾는 방법론이다. 데이터에 적합하다고 생각되는 인덱싱 방법을 사람이 정하던 기존의 방법과 대비된다.
BWA-MEM과 BWA-MEM2에서 사용하는 인덱싱 기법(FM-index)은 유전자 조각의 위치를 찾기 위해 유전자 조각 길이만큼의 연산이 필요하지만, 연구팀이 제안한 알고리즘은 머신러닝 기반의 인덱싱 기법(Learned-index)을 활용해, 유전자 조각 길이와 상관없이 적은 연산량으로도 유전자 조각의 위치를 찾을 수 있다. 연구팀이 제안한 인덱싱 기법은 기존 인덱싱 기법과 비교해 3.4배 정도 가속화됐고, 이로 인해 유전체 정렬 소프트웨어는 1.4 배 가속화됐다.
연구팀이 이번 연구에서 개발한 유전체 정렬 소프트웨어는 오픈소스 (https://github.com/kaist-ina/BWA-MEME)로 공개돼 많은 분야에 사용될 것으로 기대되며, 유전체 분석에서 사용되는 다양한 소프트웨어를 머신러닝 기술로 가속화하는 연구들의 초석이 될 것으로 기대된다.
한동수 교수는 "이번 연구를 통해 기계학습 기술을 접목해 전장 유전체 빅데이터 분석을 기존 방식보다 빠르고 적은 비용으로 할 수 있다는 것을 보여줬으며, 앞으로 인공지능 기술을 활용해 전장 유전체 빅데이터 분석을 효율화, 고도화할 수 있을 것이라 기대된다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 데이터 스테이션 구축·운영 사업으로서 수행됐다.
2022.04.17
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그래핀 기반 2차원 반도체 소자 시뮬레이션의 양자 도약 달성
반도체 연구 개발에서 소자의 미세화에 따라 원자 수준에서 전류의 흐름을 이해하고 제어하는 것이 핵심적 요소가 되고 있는 상황에서, 우리 연구진이 기존에는 불가능했던 원자만큼 얇은 2차원 반도체 소자의 엄밀한 양자 역학적 컴퓨터 시뮬레이션을 성공적으로 구현하고 이를 기반으로 원자 결함에 의해 발생하는 특이한 소자 특성을 세계 최초로 보고했다.
우리 대학 전기및전자공학부 김용훈 교수 연구팀이 자체적으로 개발한 양자 수송 이론을 통해 세계 최초로 그래핀 전극 간 전자의 터널링 현상(전자가 포텐셜 장벽을 투과하는 현상)으로 작동하는 *2차원 터널링 트랜지스터의 **제1 원리 시뮬레이션을 수행하는 데 성공했다고 4일 밝혔다.
* 2차원 터널링 트랜지스터: 그래핀을 전극으로 하여 전극 간 전자의 터널링(tunneling) 현상을 통해 소자가 작동하는 반도체 소자이다. 소자의 동작 특성을 결정하는 그래핀 전극간 전자의 터널링 현상은 소스-드레인(source-drain) 전극 및 게이트(gate) 전압에 의해 결정된다.
**제1 원리 시뮬레이션: 제1원리 계산은 물질 내 전자들의 거동을 해석할 때 실험적 데이터나 경험적 모델을 도입하지 않고 지배방정식인 슈뢰딩거 방정식을 원자 정보를 포함시켜 직접 푸는 양자역학적 물질 시뮬레이션 방법으로 대표적인 방법론은 밀도 범함수론(density functional theory, DFT)이 있음
전기및전자공학부 김태형 박사과정과 이주호 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 소재 계산 분야의 권위 있는 학술지 `네이쳐 파트너 저널 컴퓨테이셔널 머터리얼즈(Npj Computational Materials)' (IF 13.20) 3월 25일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Gate-versus defect-induced voltage drop and negative differential resistance in vertical graphene heterostructures)
제1 원리 시뮬레이션이란 슈퍼컴퓨터에서 원자 수준의 양자역학 계산을 수행해 실험적 데이터나 경험적 모델의 도움 없이 물질의 특성을 도출하는 방법으로 제1 원리 계산을 통한 평형 상태의 소재 연구는 1998년 월터 콘(Walter Khon) 교수가 노벨상을 받은 `밀도 범함수론(density functional theory: DFT)'을 기반으로 다방면으로 수행돼왔다.
반면 전압 인가에 따른 비평형 상태에서 작동하는 나노 소자의 제1 원리 계산은 DFT 이론을 적용하기 어렵고 그 대안으로 제시된 이론들에도 한계가 있어 현재 그래핀 기반 2차원 반도체 소자의 엄밀한 양자역학적 시뮬레이션은 불가능한 상황이었다.
연구팀은 먼저 이러한 어려움을 극복하기 위해 자체적으로 수립한 새로운 양자 수송 계산 체계인 다공간 DFT 이론을 발전시켜 그래핀 기반 2차원 터널링 트랜지스터의 제1 원리 시뮬레이션을 가능하게 했다.
다음으로 이를 그래핀 전극-육각형 질화붕소 채널-그래핀 전극 소자 구조에 적용해 질화붕소 층에 존재하는 원자 결함이 다양한 비선형 소자 특성들을 도출시킬 수 있음을 보여 원자 결함의 종류와 위치에 대한 정보가 신뢰성 있는 2차원 소자의 구현에 매우 중요함 요소을 입증했다.
한편 이러한 비선형 소자 특성은 연구진이 기존에 세계 최초로 제안했던 양자 혼성화(quantum hybridization) 소자 원리(device principle)에 따라 발현됨을 보여 2차원 소자의 양자적 특성을 활용하는 한 방향을 제시했다.
김 교수는 "나날이 치열해지는 반도체 연구/개발 분야에서 세계적으로 경쟁력 있는 나노 소자 전산 설계 원천기술을 확보했다ˮ고 연구의 의미를 소개하며 "양자 효과가 극대화될 수밖에 없는 차세대 반도체 연구/개발에서 양자역학적 제1 원리 컴퓨터 시뮬레이션의 역할이 더욱 중요해질 것”이라고 강조했다.
한편 이번 연구는 삼성전자 미래기술 육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
2022.04.04
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