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리튬-황 전지 성능 높일 다공성 2차원 무기질 나노소재 개발
우리 대학 생명화학공학과 이진우 교수팀이 서로 다른 크기의 기공을 동시에 가지고 있는 다공성 2차원 무기질 *나노코인을 합성하는 새로운 기술을 개발했다.
☞ 나노코인: 동전과 같이 둥근 모양이면서 두께가 약 3나노미터인 2차원 나노 소재
연구팀의 합성기술은 다공성 무기질 소재를 동전처럼 둥글고 납작한 형상으로 제어할 수 있고, 크기 및 두께 등의 물성을 정밀하게 제어할 수 있는 새로운 원천 기술이다. 이는 리튬-황 이차전지의 분리막에 사용돼 리튬-황 전지의 성능 저하 원인으로 꼽히는 리튬폴리설파이드의 용출을 효과적으로 억제해 성능을 높이는 데 성공했다.
이진우 교수 연구실의 김성섭 박사(現 전북대학교 교수)가 주도하고 임원광 박사가 참여한 이번 연구 결과는 화학 분야 국제 학술지 `미국화학회지(Journal of the American Chemical Society, JACS)' 2021년 9월 1일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Polymer Interface-Dependent Morphological Transition toward Two-Dimensional Porous Inorganic Nanocoins as an Ultrathin Multifunctional Layer for Stable Lithium–Sulfur Batteries)
기존의 다공성 2차원 무기질 소재의 합성 방법은 기판을 이용하거나 별도의 주형을 사용하는 방식으로 소재의 형상 원판처럼 제어함과 동시에 두께를 조절하는 것에 한계가 있다. 또한, 다공성 구조를 형성하기 위해서는 추가적인 공정을 도입해야만 한다. 이를 해결하기 위해서 용액에서 양친성 분자를 이용한 구조를 도입하려 시도했지만, 무기질 전구체의 반응을 제어하기 쉽지 않다는 문제가 발생했다.
이 교수 연구팀은 블록공중합체와 단일중합체의 고분자 블렌드의 상거동을 이용해 기존의 문제를 해결하는 새로운 합성 방식을 제시했다. 이를 통해서 연구팀은 다공성 2차원 무기질 나노코인을 3나노미터(㎚) 두께로 합성하는 데 성공했다. 서로 섞이지 않는 단일중합체와 블록공중합체의 계면에너지가 달라짐에 따라서 나노구조의 배향과 입자의 모양이 달라지는 원리를 이용했다. 또한, 나노구조의 형성을 위해서 무기질 소재 내부에 함께 자기조립 된 블록공중합체가 제거되면서 마이크로 기공이 형성됐다.
이 합성 방법은 별도의 주형이 필요하지 않은 간단한 원팟(one-pot) 방법으로 기존의 복잡한 과정을 혁신적으로 줄여 생산력을 증대시켰다. 이를 이용해 연구팀은 다공성 2차원 알루미노실리케이트 나노코인을 차세대 전지인 리튬-황 이차전지의 분리막에 코팅해 리튬-황 전지의 성능을 높이는 데 성공했다.
기존의 리튬 이온 이차전지보다 약 2~3배 높은 에너지 밀도를 발현할 수 있을 것이라 기대되고 있는 리튬-황 이차전지의 큰 문제점은 황이 충·방전 과정에서 새어나가는 현상이다. 다공성 2차원 알루미노실리케이트 나노코인은 분리막에 약 2 마이크로미터(㎛)로 얇게 코팅돼 용출되는 리튬폴리설파이드를 물리적, 화학적으로 억제했다. 나노코인의 다공성 구조는 전해질과 리튬이온은 통과시키는 반면, 리튬폴리설파이드는 필터처럼 걸러 물리적으로 막아준다. 또한 알루미노실리케이트는 고체산으로 염기성질을 가진 리튬폴리설파이드를 흡착하여 용출을 억제한다. 이를 통해서 분리막의 두께 대비 용량 향상시켜 세계 최고 수준의 결과를 얻었다.
연구팀의 합성기술은 블록공중합체의 분자량 및 고분자 대비 질량을 조절해 손쉽게 나노구조(넓이 및 두께)를 조절할 수 있고 다른 소재로의 확장도 가능하여 맞춤형 나노소재로도 활용할 수 있을 것으로 보인다.
우리 대학 생명화학공학과 이진우 교수는 "고분자에서 일어나는 현상을 이용한 새로운 다공성 2차원 무기 소재를 합성기술이 기존 기술의 문제점을 해결할 수 있음을 보여줬다ˮ고 설명하면서 "고분자 분야와 무기 소재 합성을 잇는 연구가 실용적인 에너지 장치 성능 향상에 큰 기여를 할 수 있을 것이다ˮ고 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단이 추진하는 중견연구의 지원을 통해 수행됐다.
2021.09.24 조회수 10444 -
우수한 소재를 설계하는 딥러닝 방법론 개발
우리 대학 기계공학과 유승화 교수 연구팀이 능동-전이 학습 (active-transfer learning)과 데이터 증강기법(Data augmentation)에 기반해, 심층신경망 초기 훈련에 쓰인 소재들과 형태와 조합이 매우 다른 우수한 특성을 지닌 소재를 효율적으로 탐색하고 설계하는 방법론을 개발했다고 16일 밝혔다.
인공신경망에 기반해 방대한 설계 공간에서 새로운 소재를 찾기 위한 역설계 연구는 최근 매우 활발하게 진행되고 있다. 하지만 이러한 기존 설계 방식은 목표로 하는 소재의 형태와 조합이 심층신경망 훈련에 활용된 소재들과 매우 다를 때 인공신경망이 가지는 낮은 예측능력으로 인해 극히 많은 수의 소재 데이터 검증이 요구되며, 이에 따라 제한적으로만 활용이 가능하다.
연구팀은 이번 연구에서 이를 극복하기 위해 초기 훈련 데이터 영역에서 벗어나 우수한 소재를 효율적으로 탐색할 수 있는 인공신경망 기반 전진 설계 (Forward design) 방법론을 제안했다. 이 방법론은, <그림 1>에 도시된 바와 같이 유전 알고리즘과 결합된 능동-전이 학습 및 데이터 증강기법을 통해 심층신경망을 점진적으로 업데이트함으로써, 초기 훈련데이터를 벗어난 영역에서 심층신경망의 낮은 예측능력을 적은 숫자의 데이터 검증 및 추가로 보완한다.
유전 알고리즘에 의해 제안되는 우수 소재 후보군은 기보유한 소재 데이터를 조합해 도출하기 때문에 심층신경망의 신뢰할 수 있는 예측 영역과 설계 공간 측면에서 상대적으로 가까워 예측정확도가 유지된다. 이 후보군과 능동-전이 학습을 활용해 점진적으로 심층신경망의 신뢰성 있는 예측 범위를 확장하면, 초기 훈련데이터 영역 밖에서도 적은 데이터를 생성해 효율적인 설계 과정이 가능하다.
이번 방법은 천문학적인 수의 설계 구성을 가지는 그리드 복합소재 최적화 문제에 적용해 검증했으며, 이를 통해 전체 가능한 복합재 구조의 1029분의 1 가량인 10만 개의 복합재들만 초기 훈련 데이터로 활용해 심층신경망을 학습한 후, 이후 약 500개에 미치지 못하는 데이터 검증을 통해 초기 훈련에 쓰인 복합재와 매우 다른 구조를 가지고 우수한 특성을 지닌 복합재 구조를 설계할 수 있음을 보였다.
연구진이 개발한 방법론은 국소 최적점(Local optima)에 수렴하는 문제를 완화하면서도 인공신경망의 신뢰할 수 있는 예측 영역을 점진적으로 확장하는 효율적인 방법을 제공하기 때문에, 큰 설계 공간을 다루는 다양한 분야의 최적화 문제에 적용할 수 있을 것으로 기대되며, 특히 설계에 요구되는 데이터 검증의 숫자가 적기 때문에 데이터 생성에 시간이 오래 걸리고 비용이 많이 드는 설계 문제에서 이 방법론이 크게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 공동 제 1저자 김용태 박사과정, 김영수 박사(한국기계연구원) 주도하에 진행됐으며, 유승화 교수(우리 대학 기계공학과)가 교신저자로 참여해, 국제학술지인 `npj 컴퓨테이셔널 머터리얼(Computational Material, IF:12.241)'에 `Deep Learning Framework for Material Design Space Exploration using Active Transfer Learning and Data Augmentation' 라는 제목으로 게재됐다.
이번 연구는 한국연구재단의 중견 연구자지원사업(3D 프린팅 복합재의 최적설계기법 및 피로수명 예측기법 개발)과 미래소재 디스커버리 사업 (레이저-물질 상호작용 멀티스케일 모델링을 통한 분자디자인), KAIST 글로벌 특이점 프렙 사업의 지원을 통해 수행됐다.
2021.09.16 조회수 9747 -
이동형 음압병동, 경기도 특별생활치료센터로 운영
우리 대학이 코로나대응 과학기술뉴딜사업단(단장 배충식)이 개발한 '이동형 음압병동(Mobile Clinic Module, 이하 MCM)'을 경기도(도지사 이재명)와 협력해 경기도 제2호 특별생활치료센터로 운영한다.
MCM은 고급 의료 설비를 갖춘 음압격리시설로 KAIST 남택진 산업디자인학과 교수팀이 지난해 7월부터 한국형 방역패키지 기술 개발사업의 일환으로 연구해왔다. MCM은 기능성·경제성·효용성뿐만 아니라 독창적 디자인과 심미성까지 갖춘 우수한 의료 시설로 인정받아 세계적인 권위의 독일 레드닷(Red Dot) 디자인 공모전의 제품디자인 분야와 커뮤니케이션 디자인(사용자 인터페이스) 분야에서 동시에 대상(Best of the Best)을 수상한 바 있다.
올해 1월 서울 한국원자력의학원에 4개의 중환자 병상을 갖춘 병동을 설치하고 시범 운영을 진행해 경증환자 2명의 치료를 완료했다. 또한, 대전 건양대병원 응급실에 음압격리실로 설치해 지난 6월부터 2개월 동안 138명이 진료를 받았으며 현재도 계속해서 활용 중이다.경기도 인재개발원 실내체육관에 설치된 특별생활치료센터는 28병상 14병실(2인 1실)과 다목적 1실(엑스레이 및 처치실)로 구성되어 오는 13일 문을 연다. 경기도 MCM은 코로나 19 확진자를 약 2주간 격리하는 기존 생활치료센터와는 다르게 자가치료 연계 단기 진료센터로 운영된다. 자가치료 중 관리가 필요한 증상을 보이는 환자를 MCM으로 이송해 1일~3일간의 단기 입원 경과를 관찰한 뒤 후속 조치를 취하는 방식이다.
대면 및 산소치료·엑스레이·수액 등 MCM의 자체 진료 역량을 활용해 환자를 치료할 수 있다. 병실 안에 개별 화장실이 구비되어 있으며 음압·환기상황·출입문 자동 개폐를 중앙에서 모니터링하고 제어할 수 있다. 치료 중 이상 징후가 발생한 환자는 전담 중증 병원으로 전원 조치하고 특이 사항이 없는 경우 다시 자가 치료 시설로 이송하게 된다.
이를 위해, 경기도의료원 안성병원이 특별생활치료센터의 운영을 맡는다. 1일 기준 의사 1~2명, 간호사 3명, 간호조무사 2명, 행정원 1명, 방역 인원 2~3명, 영상기사 1명 등이 3교대로 근무할 예정이다. 이 외에도 KAIST 연구원, 소방, 경찰, 기타 용역 등 약 20여 명의 전담 인력이 현장에 투입된다.
13일부터 다음달 10일까지 운영되며 경기도는 한 달간의 운영 성과와 코로나19 확산 상황을 고려해 필요에 따라 운영 기간을 조정할 방침이다. 최근 심화되고 있는 음압병상 부족 사태 해결에 기여하고 더 나아가 한국 방역 시스템의 새로운 패러다임을 제시하겠다는 것이 두 기관의 협업 목표다.
우리 대학은 이번 특별생활치료센터 운영을 통해 음압병상의 효율화와 최적화 모델을 구축하기 위한 연구를 진행한다. 향후, 오폐수 처리 시스템, 감염환자에 최적화된 이동형 화장실, 모바일 기기용 MCM 사용자인터페이스 등의 연구개발을 이어갈 예정이다.
디자인과 프로젝트 총 감독을 맡은 남택진 산업디자인학과 교수는 "활용 가능한 실내 체육관이 있다면, 독립된 설비가 없더라도 2주 내에 의료가스·오폐수처리·음압설비 등이 구비된 특별생활치료센터로 바꿀 수 있다ˮ라고 설명했다.
사업단을 이끈 배충식 단장은 "지난해 7월에 연구개발을 시작한 MCM은 1년 남짓한 짧은 시간 안에 시범 운영을 거쳐 치료 현장에 상용화된 획기적이고 성공적인 사례ˮ라고 전했다. 또한, "KAIST는 코로나19에 발 빠르게 대응하기 위해 이동형 음압병동 뿐만 아니라 다각적인 방역기술 분야에서 연구개발 및 실증연구를 수행하고 있다ˮ라고 강조했다. KAIST 코로나대응 과학기술뉴딜사업단은 교내 연구진이 보유한 우수 방역기술을 바탕으로 기술이전 및 사업화를 진행하고 과학기술에 바탕을 둔 한국형 방역 패키지 모델 정립을 위한 역할을 수행하고 있다.
2021.09.09 조회수 8460 -
위치 영상화가 가능한 약물 전달체 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 박현규 교수 연구팀이 중앙대 화학과 박태정 교수, 가천대 바이오나노학과 김문일 교수와의 공동 연구를 통해 중금속 흡착 단백질을 이용한 금속 나노입자 고효율 생합성 기술을 개발하고, 이를 이용해 위치 영상화가 가능한 약물 전달체를 개발했다고 7일 밝혔다.
우리 대학 생명화학공학과 졸업생 김문일 박사(現 가천대 교수), 중앙대 박찬영 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 미국화학회가 발행하는 국제 학술지 ‘ACS 어플라이드 머터리얼즈 앤 인터페이시스(Applied Materials and Interfaces)’ 2021년도 13호 표지 논문으로 선정됐다. (논문명: In situ biosynthesis of a metal nanoparticle encapsulated in alginate gel for imageable drug-delivery system)
현재 금속 나노입자의 합성에 주로 사용되고 있는 물리화학적 방법은 독성이 있는 환원제, 계면활성제 및 유기 용매의 이용이 필요해 약물전달체 등 생체 내에 사용하기 어려운 단점을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해 환원력이 우수한 단백질을 미생물 내에 과발현해 금속 나노입자를 생합성하는 기술이 개발됐으나, 이 방법은 미생물이 받아들일 수 있는 금속 전구체의 종류 및 농도가 제한된다는 단점이 있다.
연구팀은 이러한 현행 기술의 한계를 극복하기 위해, 대장균에 중금속 흡착 단백질을 발현하는 플라스미드를 형질 전환해 단백질을 과발현한 후 이를 알지네이트 젤에 포집해 그 활성을 안정화하는 기술을 개발했다. 중금속 흡착 단백질을 포집한 알지네이트 젤은 다양한 종류의 금속 이온을 30분 이내로 빠르게 고농도로 흡착 및 환원시켜 금, 은, 자성 및 양자점 나노입자 등 다양한 종류의 금속 나노입자를 알지네이트 젤 내부에 고농도로 생합성하는 데 효과적으로 활용됐다.
특히, 연구팀은 항암제 등 약물과 중금속 흡착 단백질을 알지네이트 젤에 동시에 포집한 후 높은 형광을 나타내는 양자점 나노입자를 젤 내부에 합성함으로써 형광을 통해 위치의 추적 및 영상화가 가능하고 약물의 서방형 방출이 가능한 다기능 약물 전달체를 개발하는 데 성공했다.
☞ 서방형(sustained release): 약물 등이 장시간에 걸쳐 서서히 방출되는 형태
연구팀은 항암제와 녹색 형광을 보이는 카드뮴 셀레나이드 (CdSe) 및 파란색 형광을 보이는 유로피움 셀레나이드 (EuSe)로 이루어진 양자점을 동시에 포집한 약물 전달체를 마우스에 경구로 주입한 후, 이 약물 전달체의 위치를 생체 내에서 추적 및 영상화할 수 있음을 확인했다.
박현규 교수는 “이번 연구에서 개발된 중금속 흡착 단백질을 포집한 알지네이트 젤은 독성 물질 없이, 고속·고농도로 다양한 금속 나노입자를 생합성할 수 있고 동시에 약물의 서방형 방출이 가능하기 때문에, 향후 위치 추적이 가능한 약물 전달체 등에 응용될 수 있다”고 이번 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 중견연구자지원사업의 일환으로 수행됐다.
2021.09.07 조회수 12671 -
생체 내 조직의 온도·압력 실시간 측정 가능한 센서 집적 고주파 소작 바늘 개발
우리 대학 기계공학과 박인규 교수 연구팀이 삼성서울병원 임효근 박사 연구팀, ㈜알에프메디컬 이진우 박사 연구팀과 공동 연구를 통해 암 소작 시술 시 실시간으로 고주파 소작 중인 조직의 온도와 압력의 측정이 가능한 소작용 바늘을 개발했고, 이 기술의 유효성을 전임상/임상 실험을 통해 검증했다고 2일 밝혔다.
고주파 소작술(Radiofrequency ablation, 이하 RFA) 은 암 조직에 도체 바늘을 삽입한 뒤 전기 소작을 통해 암 조직을 고온 가열해 제거하는 최소침습적 방법으로 시술 과정이 편리하고 효과적일 뿐만 아니라 환자에게도 부담이 적어 암 치료 시술에 널리 사용되고 있다. 하지만 소작 중 발생하는 열에 의해 체액이 기화되며 내부의 압력을 증가시키는데, 이는 스팀 팝(steam pop)이라는 소작 중 소규모 폭발 현상으로 연결된다. 이러한 폭발 현상은 환자에게 악영향을 끼칠 수 있을 뿐만 아니라, 만약 암조직의 소작이 완전히 이루어지지 않은 상황에서 발생하면 암의 전이까지 유발될 가능성이 있어 매우 위험하다.
박인규 교수 연구팀은 이러한 문제의 해결을 위해, RFA용 바늘에 집적 가능한 얇은 필름 형태의 생체적합성 온도/압력 센서를 개발해 소작 부위의 조건을 실시간으로 모니터링할 수 있는 RFA용 센서 집적 바늘(sRFA-needle)을 구현했다. 전임상/임상 실험을 통해 신뢰성있게 스팀 팝을 감지할 수 있으며, 조직 내부의 온도, 압력, 그리고 전기전도성의 변화를 동시에 측정함으로써 스팀 팝이 어떠한 식으로 이뤄지는지에 대한 실마리를 제공하는 기술을 세계 최초로 개발했다.
이번 연구에 사용된 압력 센서는 피라미드 형태로 초미세 3차원 형태화된 전도성 나노 복합재 필름과의 기판 전극 사이의 접촉 저항 변화로 압력을 측정하며, 연구진은 온도에 따른 금속 저항 변화를 통해 온도를 측정했다. 또한 개발된 센서가 체내 고주파 소작술 중 발생 가능한 고온/고압 조건에 높은 신뢰성을 가짐을 검증했다. (그림 1)
제작된 집적 바늘의 전임상/임상 실험 수행 전에 시뮬레이션을 통해 소작 과정이 모사됐는데, 그 결과 RFA용 바늘의 전도성 영역의 양 끝단에서 가장 활발하게 소작이 일어남이 확인됐으며, 이를 통해 스팀 팝은 소작이 진행되는 앞부분과 뒷부분의 각 소작 영역이 합쳐지며 급격한 소작 영역의 팽창에서 나타나는 결과임을 유추할 수 있었다. 이에 더해, 연구팀은 기존에 고주파 소작술에서 사용되던 임피던스 측정만으로는 모니터링할 수 없던 스팀 팝을 온도/압력 측정을 통해 감지할 수 있음을 확인했으며, 세부적인 스팀 팝 메커니즘이 시뮬레이션과 비슷하게 구현됨을 센서를 통한 소작 환경 모니터링을 통해 확인했다. 그리고 이를 통해 고주파 소작술의 안정성 및 수술 유효성 증진에 기여할 수 있는 가능성을 보였다. (그림 2) 또한, 실제 암 환자들의 고주파 소작술 모니터링에 임상 적용돼 의학적으로 유용성을 입증했으며 (그림 3), 의료기기 인증을 획득하고, ㈜알에프메디컬을 통해 상용화에 성공했다.
이번 연구를 주도한 우리 대학 박인규 교수는 "암, 하지정맥류 등의 질병에 최소침습적 치료 방법으로 널리 사용되고 있는 고주파 소작술에서 조직 내의 온도, 압력을 측정할 수 있는 기술이 세계 최초로 개발됐으며, 이를 통해 고주파 소작술의 안정성과 정확성을 획기적으로 향상할 수 있는 계기가 될 것으로 기대한다ˮ고 밝혔다.
이번 연구는 공동 제1 저자 KAIST 기계공학과 박재호 박사, KAIST 기계공학과 정용록 박사과정 학생 및 삼성서울병원 차동익 교수 주도하에 진행됐으며, 삼성서울병원 임효근 교수와 KAIST 기계공학과 박인규 교수가 교신저자로 참여했다. 또한 이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 선도연구센터 지원사업(ERC, 초정밀 광기계기술 연구센터)의 지원을 받아 수행됐다.
이번 연구 결과는 재료과학 및 융합연구 분야 최상위 학술지 중 하나인 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science, 2020 impact factor 16.806)' 誌 2021년 8월 6일자 온라인 판에 게재됐고, 연구의 우수성을 인정받아 표지논문(frontispiece) 으로 선정됐다.
2021.09.02 조회수 9485 -
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 조회수 8628 -
모트 전이 반도체로 진성 난수 생성기 개발
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 모트 전이 반도체의 확률적 거동을 이용한 진성 난수(True Random Number) 생성기 개발에 성공했다고 18일 밝혔다.
전자기기들이 초연결되는 메타버스 시대에는 전자기기 간에 대량의 데이터가 실시간으로 오가게 되는데, 이때 더욱 고도화된 데이터의 보안과 암호화 기술이 뒷받침돼야 한다. 현재 대부분의 난수는 소프트웨어로 생성되고 있는데, 이렇게 생성된 일반적인 난수는 소프트웨어의 해독을 통해 쉽게 예측할 수 있고 이는 데이터 보안 및 개인 정보 침해에 매우 큰 위협이 될 수 있다.
이에 반해 진성 난수는 자연의 무작위적인 물리적 현상으로부터 얻어지는 인간이 예측할 수 없는 난수로 이를 얻는 것은 궁극의 보안 기술을 구현하기 위해 필수적이다.
김경민 교수 연구팀은 진성 난수를 추출하기 위해 모트 전이 소재에 주목했다. 모트 전이 소재는 특정 온도에서 전기전도도가 부도체에서 도체로 전이하는 소재로, 이 소재에 전류를 흘려주어 가열하면 부도체 상태와 도체 상태가 주기적으로 변하는 상태의 진동 현상을 관찰할 수 있음이 잘 알려져 있었다. 연구팀은 이 과정에서 주기적으로 소재의 가열과 냉각이 반복될 때 열의 생성과 발산이 예측 불가능함을 이론적으로 입증했다.
연구팀은 이와 같은 모트 전이 소재에서의 예측 불가능한 특성을 진성 난수로 변환해주는 프로토타입의 진성 난수 생성기를 설계 및 제작하여 진성 난수를 성공적으로 수집했다.
공동 제1 저자인 신소재공학과 김광민 석사과정과 인재현 박사과정은 "모트 전이 반도체를 기반으로 하는 진성 난수 생성기는 25 마이크로초(μs) 마다 5.22 나노줄(nJ)의 에너지로 1개의 난수를 생성할 수 있는데 이는 기존 기술에 대비 최소 2.5배 이상 빠르고, 1,800분의 1 수준의 에너지로 저전력 동작이 가능하다ˮ며 "이는 저항 변화 메모리의 셀렉터 등 제한된 분야에서만 사용되던 모트 전이 소재를 진성 난수 생성기에 적합하다는 것을 입증한 결과로 새로운 하드웨어 보안용 소재 개발 분야를 개척한 의의가 있다ˮ 라고 말했다.
이러한 진성 난수 생성기는 반도체 칩의 형태로 제작해 기존 전자기기와 호환할 수 있으며 휴대전화 등 전자기기의 보안을 위한 암호화 하드웨어로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 지난 5월 18일 字에 게재됐으며 산업통상자원부, 한국반도체연구조합, KAIST의 지원을 받아 수행됐다. (논문명 : Self-clocking fast and variation tolerant true random number generator based on a stochastic mott memristor)
2021.08.18 조회수 10859 -
숨 쉬는 헤어셀 구조의 피부부착형 맥파 센서 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 조영호 교수 연구팀이 피부에서 발생하는 땀을 실시간으로 투과시키며 피부와의 접촉면적을 획기적으로 개선한 다공성 헤어셀 구조의 맥파※ 센서를 개발했다고 17일 밝혔다.
※ 맥파: 심장이 박동할 때 발생하는 파동을 말한다.
헤어셀 구조란 피부의 섬모와 같이 다공성 표면 위에 여러 개의 섬모가 형성돼있는 구조를 말한다.
새로 개발된 다공성 헤어셀 구조의 맥파 센서 기술은 맥파 외 피부 온도, 피부 전도도 등 타 생체신호 센서들의 결합을 통해, 인간의 정신건강 상태를 상시 장기적으로 판별하는 연구에 적용하고 있다.
바이오및뇌공학과 석민호 박사과정의 주도로 개발한 이번 연구는 국제 학술지 `나노스케일 어드벤시스(Nanoscale Advances)' 7월 27일 字 온라인판에 게재됐다. 논문명: A Porous PDMS Pulsewave Sensor with Haircell Structures for Water Vapor Transmission Rate and Signal-to-Noise Ratio Enhancement)
기존 폴리머 기반 맥파 센서는 땀 투과도가 피부의 하루 평균 땀 발생량 (432g/m2) 보다 낮아 장기간 부착 시 접촉성 피부염, 가려움 등의 피부 문제를 일으키는 단점이 있으며, 피부에 안정적으로 접촉할 수 있는 면적이 낮아 맥파 신호의 정확도가 떨어지는 문제를 지닌다.
조영호 교수 연구팀은 문제 해결을 위해, 폴리디메틸실록산(PDMS) 고분자 내에 구연산을 결정화 후 에탄올로 녹여 작고 균일한 공극을 형성함으로써 맥파 센서의 땀 투과도를 높였으며, 이러한 다공성 고분자 표면에 헤어셀 구조를 형성해 피부와의 접촉면적을 획기적으로 넓혀 맥파 센서의 측정 정확도를 개선한 다공성 헤어셀 구조의 맥파 센서를 제작했다.
이번 다공성 헤어셀 구조의 맥파 센서의 땀 투과도는 하루 486g/m2을 보여 피부의 하루 평균 땀 발생량보다 많고, 기존 기술 대비 72% 증가함을 보였다. 또한 피부에 장기간 부착 시에도 피부 트러블이 발생하지 않음을 7일간의 연속 부착 실험을 통해 입증했다. 측정 정확도(≈신호대잡음비※)는 22.89를 보여, 기존 기술 대비 측정 정확도를 약 9배 높였다.
※ 신호대잡음비: 잡음의 크기 대비 맥파 신호의 크기 정도를 말한다.
조영호 교수는 "이번 연구를 통해 피부 트러블 없이 인간의 건강 상태를 상시 모니터링할 수 있는 웨어러블 센서를 개발했고 인공피부로서의 상시 사용성 역시 확립했다ˮ고 말했다.
한편, 이번 연구는 알키미스트 프로젝트 사업의 지원을 통해 수행됐다.
2021.08.18 조회수 7593 -
에너지 비용 낮춘 상온 액상 분리막 개발
우리 대학 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 상온에서 크기 차이 0.1 나노미터(nm) 이하의 액상 유기물질을 직접 분리할 수 있는 유기용매 정삼투 시스템을 개발했다고 12일 밝혔다.
액체 혼합물의 대규모 분리 공정은 주로 물질의 끓는점 차이를 이용하는 증류법을 이용하는데, 이때 전 세계적으로 막대한 양의 에너지가 소비된다. 특히, 석유화학 산업의 기초가 되는 액상 탄화수소들은 섬유, 플라스틱 등 일상생활과 밀접한 소재 개발에 필수적이기 때문에 이들을 저에너지, 저탄소 공정을 통해 분리하는 새로운 미래지향적인 패러다임이 필요하다.
연구진이 개발한 초미세 다공성 탄소 분리막은 위와 같은 에너지 문제를 해결할 수 있는 기술로, 액상 탄화수소를 크기와 모양에 따라 상온에서 연속적으로 분리할 수 있는 기술이다.
생명화학공학과 서혁준 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)' 에 온라인 게재됐으며, 연구의 파급력을 인정받아 뒷표지 논문으로 선정됐다. (논문명 : Shape-Selective Ultramicroporous Carbon Membranes for Sub-0.1nm Organic Liquid Separation)
연구팀이 이번에 개발한 유기용매 정삼투법은 정밀하게 디자인된 기공 크기 및 구조를 갖는 탄소 분리막을 이용한다. 이는 외부 동력원 없이 자연스러운 농도 기울기 및 화학적 포텐셜을 기반으로 크기 및 모양 차이에 따라 탄화수소 화학종들의 분리가 진행되는 에너지 효율적 기법으로, 기존의 증류법보다 약 10배 정도 낮은 에너지 소모량을 요구한다. 이와 같은 유기용매 정삼투법은 분리막 재료의 기공 크기 디자인에 따라 석유화학, 정유, 제약 및 반도체 공정 등 다양한 분야에 활용 가능하기 때문에 산업 전반의 에너지 효율성을 극대화하며 동시에 탄소 배출량을 줄일 수 있는 획기적인 기술이다.
특히 연구팀은 상온에서 서로 다른 크기와 모양을 갖는 헥산 이성질체의 혼합물들을 모양 차이에 따라 손쉽게 분리할 수 있음을 증명했다. 탄소 분리막은 0.7 나노미터(nm) 이하의 단단한 슬릿 형태(slit-like structure)를 갖는 초미세 기공을 가지며, 이처럼 작은 나노 공간에서 분자들의 확산을 조절하여 크기 차이가 0.1 나노미터(nm) 이하인 분자들까지 정밀하게 걸러낼 수 있다.
특히, 이번 연구에 이용된 탄소 분리막은 속이 비어있는 실과 같은 기다란 형태(할로우 파이버, Hollow Fiber)를 가지고 있어, 이의 산업적 적용성과 파급 효과는 상당할 것으로 기대된다. 할로우 파이버 분리막은 적은 비용으로 대량생산이 매우 쉬우며, 기존의 평면적인 분리막 대비 수십 배 높은 표면적을 가지고 있어 차세대 분리막 형태로 주목받는 소재다.
연구팀은 그동안 불가능했던 분리막을 이용한 0.1 나노미터(nm) 이하 크기의 액체 분자들의 크기 및 모양에 따른 분리에 성공해 저에너지, 저탄소 분리 공정의 새로운 막을 열게 됐다. 수많은 소재의 원재료가 되는 탄화수소 분자들을 적은 비용 및 저탄소 배출공정으로 분리 정제할 수 있는 새로운 방식은 화학산업의 초미의 관심사다.
고동연 교수는 "우리나라는 원유를 수입하고, 이를 분리 및 정제해 다양한 고부가가치 제품을 창출하는데 여러 집약된 기술에 의존하고 있어 이에 대한 파격적 비용 절감은 석유화학 산업계의 글로벌 경쟁력 강화와 직결된다ˮ며, "특히 용매 사용량이 많은 제약 분야 및 반도체 화학 공정에도 널리 사용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.08.13 조회수 10911 -
유체 제어 기술로 대면적 기능성 나노박막 제작 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 스티브 박, 김일두 교수 공동 연구팀이 세계 최초로 금속 나노입자가 결착된 전도성 금속 유기 골격체 나노 박막을 대면적으로 제작하는 새로운 공정 기술을 개발했다고 11일 밝혔다.
신소재공학과 김진오 박사, 구원태 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 네이처 출판 그룹의 오픈 액세스(Open-access) 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature communications)' 7월 13일 字에 게재됐으며 연구의 우수성을 인정받아 재료공학과 화학 부문의 편집장 선정 논문(Editors' Highlights)에 선정됐다. (논문명: Large-area synthesis of nanoscopic catalyst-decorated conductive MOF film using microfluidic-based solution shearing)
다공성 구조를 가지는 2차원 전도성 *금속유기골격체(Metal-Organic Frameworks, 이하 MOF)는 전도성 유기 리간드 도입을 통해 전하 수송, 전계 효과 및 전자 상호작용과 같은 전기적 특성 제어 및 초소형 금속 나노입자 촉매의 주입이 가능해, 높은 선택성과 민감도를 요구하는 가스 센서 분야의 차세대 신소재로 각광받고 있다.
☞ 금속유기골격체(MOF)는 금속 이온과 유기 연결물질(리간드)가 연결된 다공성 물질로 배위 고분자의 일종이다. 이는 기공을 매개로 하여 화학종의 분리, 가스 저자아, 촉매, 약물 전달, 화학 센서 등 다양한 기능을 수행할 수 있다.
이러한 전도성 MOF의 뛰어난 재료적 특성을 활용하기 위해서는 균일한 전도성 MOF 입자의 합성과 합성된 전도성 MOF 입자 간의 간격을 최소화해 향상된 전자 이동도를 확보할 수 있는 고품질, 대면적 전도성 MOF 박막 제작 기술이 요구된다. 하지만 지금까지 보고된 전도성 MOF 박막 제작 기술의 경우, 나노 수준의 균일한 박막 두께 제어, 대면적 박막 제작 및 초소형 나노입자 촉매의 균일한 결착이 어려워 고민감도 가스 센서 소자 적용에 한계로 존재해왔다.
공동 연구팀은 전도성 MOF 박막의 형성 및 금속 나노입자의 합성 과정을 정밀하게 통제하는 데 중점을 뒀다. 미세 유체(Microfluidic) 시스템을 도입해 화학 반응을 단계적으로 제어하고 용액 전단 공정 (Solution shearing)을 통해 균일한 전도성 MOF 박막을 제조하는 새로운 공정 개발 연구를 진행 했다. 머리카락 굵기보다 가는 미세관 내(300 마이크로미터(㎛) 이하)로 합성에 필요한 용액을 흘려주게 되면 물질 전달이 극대화돼 수백 밀리초( ms)의 매우 짧은 시간에도 불구하고 화학 반응을 일으키고 제어할 수 있다. 이를 통해 금속 나노입자를 수 나노미터의 MOF 기공 내부에 균일하게 결착시킬 수 있게 된다.
미세 유체 시스템으로부터 합성된 용액은 용액 전단 공정을 통해 MOF 박막 형성을 하는데 일정한 속도와 연속적인 용액의 공급으로 인해 대면적의 기능성 MOF 나노 박막 형성이 가능하다. 미세 유체 반응기와 기판 사이에 마이크로 수준의 단차(Gap)를 주며 일정한 속도로 움직일 수 있는 용액 전단 공정은 균일한 계면(Meniscus)을 형성해 일정한 용매 증발을 야기 한다. 이는 균일한 MOF 성장을 일으켜 나노 두께의 박막 제조가 가능하다.
공동 연구팀은 미세 유체의 정밀 제어를 통해 제작된 초소형 나노입자 촉매가 결착된 전도성 MOF 나노 박막을 활용해, 대기 유독 가스 중 하나인 이산화질소(NO2) 기체를 선택적으로 검출할 수 있는 가스 센서를 개발하는 데 성공했으며, 기존에 보고된 2차원 소재 기반 가스 센서 대비 우수한 가스 검출 특성을 검증했다.
열 및 물질 전달 면에서 우수한 장점을 가지는 미세 유체 시스템과 일정한 용매 증발을 통한 두께 제어가 쉬운 용액 전단 공정의 융합 및 이를 이용한 금속 나노입자가 결착된 MOF 나노 박막 합성 연구는 기능성 박막 제조 연구 분야에 새로운 접근법을 제안해 그 파급효과가 클 것으로 기대한다.
공동 제1 저자인 김진오, 구원태 박사는 "입자의 상호작용력 조절을 통해 단일 층 두께에서 나노막대 스스로가 방향성을 통제하며 고 배열로 정렬할 수 있다는 것을 보였다. 이는 외부 힘 없이도 더욱 정교한 자기 조립구조가 가능하다는 것을 보여주는 결과다ˮ 라며 "고배열, 고배향을 갖는 다양한 나노입자의 초박막 필름 제작 및 필름 소자에 활발히 사용될 것이다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 포스코청암재단의 포스코사이언스 펠로우십, K-Materials 글로벌 혁신 교육 연구단 (BK21 FOUR), 지역혁신선도연구센터사업, 한국연구재단의 나노․소재원천기술개발 사업 및 중견연구 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.08.12 조회수 12278 -
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 조회수 10757 -
인간의 뇌를 모방한 뉴로모픽 반도체 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최양규, 최성율 교수 공동연구팀이 인간의 뇌를 모방한 고집적 뉴로모픽 반도체를 개발했다고 5일 밝혔다.
뉴로모픽(neuromorphic) 하드웨어는, 인간의 뇌가 매우 복잡한 기능을 수행하지만 소비하는 에너지는 20와트(W) 밖에 되지 않는다는 것에 착안해, 인간의 뇌를 모방해 인공지능 기능을 하드웨어로 구현하는 방식이다. 뉴로모픽 하드웨어는 기존의 폰 노이만(von Neumann) 방식과 다르게 인공지능 기능을 초저전력으로 수행할 수 있어 많은 주목을 받고 있다.
공동연구팀은 단일 트랜지스터를 이용해 인간의 뇌를 모방한 뉴런과 시냅스로 구성된 뉴로모픽 반도체를 구현했다. 이 반도체는 상용화된 실리콘 표준 공정으로 제작되어, 뉴로모픽 하드웨어 시스템의 상용화 가능성을 획기적으로 높였다.
우리 대학 전기및전자공학부 한준규 박사과정이 제1 저자로, 같은 학부 오정엽 박사과정이 제2 저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `사이언스 어드벤시스(Science Advances)' 8월 온라인판에 출판됐다. (논문명 : Co-integration of single transistor neurons and synapses by nanoscale CMOS fabrication for highly scalable neuromorphic hardware).
뉴로모픽 하드웨어를 구현하기 위해서는, 생물학적 뇌와 동일하게 일정 신호가 통합되었을 때 스파이크를 발생하는 뉴런과 두 뉴런 사이의 연결성을 기억하는 시냅스가 필요하다. 하지만, 디지털 또는 아날로그 회로를 기반으로 구성된 뉴런과 시냅스는 큰 면적을 차지하기 때문에 집적도 측면에서 한계가 있다. 인간의 뇌가 약 천억 개(1011)의 뉴런과 백조 개(1014)의 시냅스로 구성된다는 점에서, 실제 모바일 및 사물인터넷(IoT) 장치에 사용되기 위해서는 집적도를 개선할 필요가 있다.
이를 개선하기 위해 다양한 소재 및 구조 기반의 뉴런과 시냅스가 제안되었지만, 대부분 표준 실리콘 미세 공정 기술로 제작될 수 없어 상용화가 어렵고 양산 적용에 문제가 많았다.
연구팀은 문제 해결을 위해 이미 널리 쓰이고 있는 표준 실리콘 미세 공정 기술로 제작될 수 있는 단일 트랜지스터로 생물학적 뉴런과 시냅스의 동작을 모방했으며, 이를 동일 웨이퍼(8 인치) 상에 동시 집적해 뉴로모픽 반도체를 제작했다.
제작된 뉴로모픽 트랜지스터는 현재 양산되고 있는 메모리 및 시스템 반도체용 트랜지스터와 같은 구조로, 트랜지스터가 메모리 기능 및 논리 연산을 수행하는 것은 물론, 새로운 뉴로모픽 동작이 가능함을 실험적으로 보여 준 것에 가장 큰 의미가 있다. 기존 양산 트랜지스터에 새로운 동작원리를 적용해, 구조는 같으나 기능이 전혀 다른 뉴로모픽 트랜지스터를 제작했다. 뉴로모픽 트랜지스터는 마치 동전에 앞면과 뒷면이 동시에 있는 것처럼, 뉴런 기능도 하고 시냅스 기능도 수행하는 야누스(Janus) 구조로 구현 가능함을 세계 최초로 입증했다.
연구팀의 기술은 복잡한 디지털 및 아날로그 회로를 기반으로 구성되던 뉴런을 단일 트랜지스터로 대체 구현해 집적도를 획기적으로 높였고, 더 나아가 같은 구조의 시냅스와 함께 집적해 공정 단순화에 따른 비용 절감을 할 수 있는 신기술이다. 기존 뉴런 회로 구성에 필요한 평면적이 21,000 단위인 반면, 새로 개발된 뉴로모픽 트랜지스터는 6 단위 이하이므로 집적도가 약 3,500 배 이상 높다.
연구팀은 제작된 뉴로모픽 반도체를 바탕으로 증폭 이득 조절, 동시성 판단 등의 뇌의 기능을 일부 모방했고, 글자 이미지 및 얼굴 이미지 인식이 가능함을 보였다.
연구팀이 개발한 뉴로모픽 반도체는 집적도 개선과 비용 절감 등에 이바지하며, 뉴로모픽 하드웨어의 상용화를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다.
한준규 박사과정은 "상보성 금속 산화막 반도체(CMOS) 기반 단일 트랜지스터를 이용해 뉴런과 시냅스 동작이 가능함을 보였다ˮ 라며 "상용화된 CMOS 공정을 이용해 뉴런, 시냅스, 그리고 부가적인 신호 처리 회로를 동일 웨이퍼 상에 동시에 집적함으로써, 뉴로모픽 반도체의 집적도를 개선했고, 이는 뉴로모픽 하드웨어의 상용화를 한 단계 앞당길 수 있을 것이다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업, 중견연구사업, 미래반도체사업 및 반도체설계교육센터의 지원을 받아 수행됐다.
2021.08.06 조회수 10981