< (왼쪽부터) 바이오및뇌공학과 예종철 교수, 한요섭 박사, 차은주 박사과정, 정형진 석사과정 >
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수 연구팀이 삼성전자 종합기술원과 공동연구를 통해 나노입자의 3차원 형상과 조성 분포의 복원 성능을 획기적으로 향상한 인공지능 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 공동연구팀은 에너지 분산형 X선 분광법(EDX)을 주사 투과전자현미경(STEM)과 결합한 시스템을 활용했다.
이번 연구를 통해 나노입자를 형성하고 있는 물질의 형상과 조성 분포를 정확하게 재구성함으로써, 실제 상용 디스플레이를 구성하는 양자점(퀀텀닷)과 같은 반도체 입자의 정확한 분석에 도움을 줄 것으로 기대된다.
예종철 교수 연구팀의 한요섭 박사, 차은주 박사과정, 정형진 석사과정과 삼성종합기술원의 이은하 전문연구원팀의 장재덕, 이준호 전문연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)' 2월 8일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Deep learning STEM-EDX tomography of nanocrystals)
에너지 분산형 X선 분광법(이하 EDX)은 나노입자의 성분 분석에 주로 이용되며, X선과 반응한 물체의 성분에 따라 고유한 방출 스펙트럼을 보인다는 점에서 화학적인 분석이 가능하다. 퀀텀닷 및 배터리 등 다양한 나노 소재의 열화 메커니즘과 결함을 해석하기 위해 형상 및 조성 분포 분석이 가능한 이 분광법의 필요성과 중요도가 급증하고 있다.
그러나 EDX 측정 신호의 해상도를 향상하기 위해, 나노 소재를 오랜 시간 전자빔에 노출하면 소재의 영구적인 피해가 발생한다. 이로 인해 나노입자의 3차원 영상화를 위한 투사(projection) 데이터 획득 시간이 제한되며, 한 각도에서의 스캔 시간을 단축하거나 측정하는 각도를 줄이는 방식이 사용된다. 기존의 방식으로 획득된 투사 데이터를 이용해 3차원 영상을 복원할 시, 미량 존재하는 원자 신호의 측정이 불가능하거나 복원 영상의 정밀도와 해상도가 매우 낮다.
그러나 공동 연구팀이 자체 개발한 인공지능 기반의 커널 회귀(kernel regression)와 투사 데이터 향상(projection enhancement)은 정밀도와 해상도를 획기적으로 발전시켰다. 연구팀은 측정된 데이터의 분포를 네트워크가 스스로 학습하는 인공지능 기반의 커널 회귀를 통해 스캔 시간이 단축된 투사 데이터의 신호 대 잡음비(SNR)를 높인 데이터를 제공하는 네트워크를 개발했다. 그리고 개선된 고화질의 EDX 투사 데이터를 기반으로 기존의 방법으로는 불가능했던 적은 수의 투사 데이터로부터 더욱 정확한 3차원 복원 영상을 제공하는 데 성공했다.
연구팀이 개발한 알고리즘은 기존의 EDX 측정 신호 기반 3차원 재구성 기법과 비교해 나노입자를 형성하고 있는 원자의 형상과 경계를 뚜렷하게 구별했으며, 복원된 다양한 코어-쉘(core-shell) 구조의 퀀텀닷 3차원 영상이 샘플의 광학적 특성과 높은 상관관계를 나타내는 것이 확인됐다.
< 그림 1. 상용 퀀텀닷의 투사 데이터 및 개발한 알고리즘으로 복원한 3차원 복원결과 >
< 그림 2. 퀀텀닷 합성 시 쉘 코딩 과정에 차이를 두어 생성한 두 종류의 합성 복원결과 비교 >
예종철 교수는 "연구에서 개발한 인공지능 기술을 통해 상용 디스플레이의 핵심 기반이 되는 퀀텀닷 및 반도체 소자의 양자 효율과 화학적 안정성을 더욱 정밀하게 분석할 수 있다ˮ고 말했다.
그린수소 또는 배터리 분야 등 청정 에너지의 성능을 높이는데 가장 큰 영향을 미치는 소재 중 하나는 전극이다. 한국 연구진이 차세대 전극 및 촉매로 활용될 수 있는 신소재를 효율적으로 설계하는 인공지능 기술을 개발했다. 이 기술을 통해 친환경 에너지 사회를 촉진하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 우리 대학 기계공학과 이강택 교수 연구팀의 주도로 한국에너지기술연구원 (원장 이창근), 한국지질자원연구원 (원장 이평구), KAIST 신소재공학과 공동 연구팀들과 함께, 인공지능(AI)과 계산화학을 결합해 그린수소 및 배터리에 활용될 수 있는 스피넬 산화물 신소재를 설계하고, 성능과 안정성을 예측할 수 있는 새로운 지표를 개발하는 데 성공했다고 21일 밝혔다. 스피넬 산화물(AB2O4)은 그린수소 또는 배터리 분야의 차세대 촉매 및 전극 물질로 활용되어 산소 환원 반응(ORR)과 산소 발생 반응(OER)의 속도를 향상시킬 수 있는 잠재력이 높은 물질이다. 하지만, 수천 개
2024-11-21우리 대학이 12일(화) 오전 대전 인터시티호텔에서 ‘제1회 한국인공지능시스템포럼(이하 KAISF) 조찬 강연회’를 개최했다. 이는 우리 대학 인공지능반도체대학원이 AI 기술에 관련 미래와 혁신 등에 대해 다양한 분야의 전문가들이 함께 논의하는 장을 열고자 추진됐다. 총 77명의 전문가가 참석한 이번 행사에는 이광형 총장, 홍진배 정보통신기획평가원장, 방승찬 한국전자통신연구원장 등이 축사를 전했다. 이어서 ▲칩렛 이종 집적 첨단 패키지 기반 페타플롭스급 고성능 PIM 설계(한진호 한국전자통신연구원 PIM인공지능반도체연구실장) ▲자율주행·자율 행동체 연구개발사업 소개(최정단 한국전자통신연구원 모빌리티로봇연구본부장)에 대해 발표했다. 이후 인공지능 반도체 설계 전문 기업인 리벨리온(Rebellions)의 박성현 대표가 ‘인공지능 반도체와 리벨리온의 여정’을 주제로 강연을 진행했다. 박성현 리벨리온 대표는 강연에서 &ldq
2024-11-12최근 건강에 관한 관심이 점차 커지면서 일상생활에서 스마트 워치, 스마트 링 등을 통해 자기 신체 변화를 살펴보는 일이 보편화되었다. 그런데 기존 헬스케어 앱에서는 걷기에서 뛰기로 갑자기 변화를 줄 경우는 잘 측정이 되지만 천천히 속도를 높이는 경우는 측정이 안 되는 현상이 발생했다. 우리 연구진이 완만한 변화에도 동작을 정확하게 파악하는 기술을 개발했다. 우리 대학 전산학부 이재길 교수 연구팀이 다양한 착용 기기 센서 데이터에서 사용자 상태 변화를 정확하게 검출하는 새로운 인공지능 기술을 개발했다고 12일 밝혔다. 보통 헬스케어 앱에서는 센서 데이터를 통해 사용자의 상태 변화를 탐지하여 현재 동작을 정확히 인식하는 기능이 필수이다. 이를 변화점 탐지라 부르며 다양한 인공지능 기술이 변화점 탐지 품질을 향상하기 위해 적용되고 있다. 이재길 교수팀은 사용자의 상태가 급진적으로 변하거나 점진적으로 변하는지에 관계없이 정확하게 잘 동작하는 변화점 탐지 방법론을 개발했다.
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2024-11-08인공지능 차세대 반도체, 자율 실행 실험실 (Self-Driving Lab), 소재 개발 자율 로봇(Robotics for Autonomous Materials Development) 등 최신 연구 동향과 네이처 편집위원들을 만나 토론을 할 수 있는 국제행사가 KAIST에서 열린다. 우리 대학이 2025년 2월 5일부터 7일까지 3일간 대전 KAIST 본원 학술문화관에서 ‘2025 네이처 컨퍼런스’를 개최한다고 4일(월) 밝혔다. 국제학술지 네이처와 공동으로 개최하는 이번 행사에서는 5일 네이처 인텍스(Nature Index)와 정책포럼으로 시작하여 6~7일은 ‘인공지능을 위한 신소재, 신소재를 위한 인공지능(Materials for AI, AI for Materials)’을 주제로 인공지능과 신소재 분야의 최신 연구 동향을 공유한다. 네이처 인덱스는 올해 특집호에서 한국의 과학기술 분야 연구개발(R&D) 성과가 인력과 예산
2024-11-04