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이건재 교수, 유연 수직형 마이크로 LED 개발
〈 이 건 재 교수 〉
우리 대학 신소재공학과 이건재 교수팀과 생명과학과 김대수 교수팀이 유연한 수직형 마이크로 LED 기술을 개발했으며, 이를 동물의 뇌에 삽입하여 빛으로 행동을 제어하는 데 성공하였다고 밝혔다.
마이크로 LED는 기존 LED 칩 크기를 크게 축소시켜 적, 녹, 청색의 발광소재로 사용하는 기술로서, 저전력과 빠른 응답속도, 뛰어난 유연성을 가져 차세대 디스플레이로 각광받고 있다.
현재 산업계에서는 200마이크로미터(μm) 이상의 크기를 갖는 두꺼운 미니 LED 칩을 소형화해 개별 전사하는 방식을 채택하고 있어 대량 생산이 어렵고 생산단가가 높으며, 소요 시간이 오래 걸리는 등의 한계를 갖고 있다.
이번 연구에서 이 교수 연구팀은 수직 LED용 양산 장비를 자체적으로 설계하여 5마이크로미터의 두께, 80마이크로미터 이하의 크기를 갖는 2500여 개의 박막 LED를 이방성 도전 필름을 활용하여 한 번에 플라스틱 기판으로 전사함과 동시에 상호 연결된 유연한 수직형 마이크로 LED를 구현하였다.
이러한 수직형 마이크로 LED는 기존 수평형 마이크로 LED와 비교해 3배 이상 향상된 광 효율을 갖으며, 박막 LED의 발열로 인한 수명, 낮은 해상도 및 신뢰성 문제를 해결할 수 있다.
이 교수는 2009년부터 마이크로 LED 연구를 진행해 왔으며, 20여 개의 국내외 원천 특허를 등록하였을 뿐만 아니라, 지난 4년 간 교신저자로서 총 임팩트 팩터 600에 달하는 40여 편의 논문을 발표하였다.
한편, 뇌과학 분야에서는 빛을 이용한 인간 뇌의 신경회로를 밝히는 광유전학이 주목받고 있다. 이번에 개발한 기술은 뇌의 모든 신경세포를 자극하는 전기자극과 달리 흥분 및 억제 신경세포만을 선택적으로 자극할 수 있기 때문에 정밀한 뇌 분석, 고해상도의 뇌 지도 제작 및 신경세포 제어가 가능하다.
이번 연구에서는 30 밀리와트/제곱밀리미터(mW/mm2) 이상의 강한 빛을 내는 유연 마이크로 LED를 쥐의 뇌에 삽입하여 대뇌 표면으로부터 깊은 곳에 위치한 운동 신경세포를 활성화시켜 쥐의 행동을 제어하였을 뿐만 아니라, 발열이 적어 뇌조직의 손상 없는 생체 삽입형 유연 전자 시스템을 구현하였다.
이건재 교수는 “이번에 개발된 수직 마이크로 LED 및 전사 패키징 기술은 저전력을 필요로 하는 스마트워치, 모바일 디스플레이, 웨어러블 조명 등에 바로 활용될 수 있을 것이며, 인간이 아직 풀지 못한 뇌과학 및 광치료, 바이오센서 분야에서도 큰 기여를 할 수 있을 것이다”라고 이번 연구의 의의를 밝혔다.
이번 연구는 스마트 IT융합시스템 연구단의 지원을 받아 수행되었으며, 세계적 과학 학술지인 ‘나노 에너지(Nano Energy)’에 2월 1일자로 게재되었다.
□ 관련 영상
□ 그림 설명
그림1. 이번 기술을 이용해 제작한 마이크로 LED
그림2. 유연한 수직형 마이크로 LED의 구조
그림3. 유연한 수직형 마이크로 LED를 활용한 광유전학적 쥐의 행동 제어 실험 개략도
그림4. 이방성 도전 필름을 활용한 전사 및 패키징 기술 개략도
2018.01.29 조회수 17259 -
최원호 교수, 플라즈마로 바이오필름 제거 기술 개발
〈 박 주 영 박사과정, 최 원 호 교수, 박 상 후 박사 〉
우리 대학 물리학과 최원호 교수, 서울대 조철훈 교수 공동 연구팀이 대기압 저온 플라즈마를 통해 페트병 등 식품 보관 용기 표면에 존재하는 대장균, 박테리아 등 일명 바이오필름을 손쉽게 제거할 수 있는 기술을 개발했다.
이는 플라즈마를 물에 처리해 활성화시켜 발생하는 화학반응을 이용해 바이오필름을 제거하는 방식으로 기존 기술보다 안전하고 손쉬워 다양한 용도로 사용 가능할 것으로 기대된다.
박상후 박사, 박주영 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 재료분야 국제 학술지 ‘미국화학회 어플라이드 머티리얼즈&인터페이시스(ACS Applied Materials & Interfaces)’ 2017년도 12월 20일자에 게재됐다.
대기압 플라즈마는 대기 중에서 여러 형태로 플라즈마 및 2차 생성물을 방출할 수 있는 장점을 갖는다. 번개도 플라즈마의 일종인데 번개를 통해 공기 중 질소가 질소화합물이 돼 땅 속에 스며들어 토양을 비옥하게 만드는 것이 대표적인 사례이다.
이런 장점을 활용해 플라즈마는 에너지 및 환경 분야부터 생의학 분야까지 다양한 연구와 산업분야에 응용되고 있으며 플라즈마의 반응성 및 활용성을 높이기 위한 연구들이 전 세계적으로 활발히 진행 중이다.
최근에는 의료기술, 식품, 농업 등 다양한 분야에 살균을 목적으로 한 활성화, 기능화 등 측면에서 대기압 플라즈마를 적용하고 있다.
그러나 대기압 플라즈마로부터 발생하는 활성종의 종류, 밀도, 역할 등은 현재까지도 명확하게 밝혀지지 않아 기술을 적용하는 데 큰 어려움이 있었다.
연구팀은 플라즈마를 물에 처리시켜 활성수로 만들어 대장균, 살모넬라, 리스테리아 등 유해한 미생물이 겹겹이 쌓여 막을 이룬 형태를 뜻하는 바이오필름을 제거하는 방법을 개발했다.
플라즈마를 처리할 때 발생하는 활성종은 수산기(하이드록시기, OH*), 오존, 과산화수소, 아질산이온, 활성산소 등이다. 연구팀은 그 중 수산기가 다른 활성종에 비해 100 배에서 1만 배 낮은 농도임에도 불구하고 산화력이 높아 바이오필름 제거에 큰 역할을 하는 것을 확인했다.
연구팀은 그 외에 발생된 오존, 과산화수소, 아질산 이온 등에 대해서도 바이오필름을 제거할 수 있는 기능이 있음을 정량적으로 증명했고 이를 통해 살균제로서 대기압 플라즈마의 역할을 규명했다.
연구팀은 향후 후속 연구를 통해 플라즈마로 수산기를 효율적으로 생산할 수 있는 기술을 개발할 예정이다.
최 교수는 2013년 플라즈마 발생이 가능한 포장재를 특허로 등록했고 지도학생 창업기업인 플라즈맵에 기술이전을 완료했다. 이번 연구를 통해 플라즈마 살균 기술의 상용화에 힘쓰는 중이다.
최 교수는 “이번 연구결과는 플라즈마 제어 기술과 플라즈마-미생물 간 물리화학적 상호작용을 이해하는데 유용한 기반이 될 것이다”며 “의학, 농업, 식품 분야에서의 플라즈마 기술의 활용이 가속화되는 계기가 될 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 국가핵융합연구소의 미래선도 플라즈마-농식품 융합기술 개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1.플라즈마 발생이 가능한 포장재
그림2.대기압 플라즈마를 이용한 바이오필름 저감 실험 개략도
그림3.대기압 플라즈마 적용 개념도 및 핵심요소 평가 결과
그림4.스타트업 기업인 플라즈맵(Plasmapp)에서 시판중인 STERPACK 제품
2018.01.23 조회수 17353 -
김정원 교수, 초저잡음 마이크로파 주파수 합성기 개발
우리 대학 기계항공공학부 김정원 교수 연구팀이 광섬유 광학 기술을 이용해 X-밴드 레이더에 활용할 수 있는 초저잡음 마이크로파 주파수 합성기를 개발했다.
이번 기술은 레이더 뿐 아니라 통신, 센서, 정밀계측 등 다양한 분야에서 활용 가능하고 기술이전을 통한 국산화도 가능할 것으로 기대된다.
권도현 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구 성과는 ‘포토닉스 리서치(Photonics Research)’ 2018년도 1월호에 게재됐다.
레이더는 자율주행 자동차, 기상관측, 천문연구, 항공관제, 군용탐지 등 민간 및 군용 분야에서 다양하게 활용된다.
고성능 레이더 내에서의 속도 탐지 및 이미지 분해능 개선, 통신 및 신호처리 능력 향상을 위해서는 레이더 송신신호의 위상잡음(phase noise)을 낮추는 것이 필수적이다. 또한 우수한 주파수 스위칭과 변조 성능 역시 레이더 신호원의 중요한 요구 조건이다.
하지만 위상잡음이 낮은 마이크로파 주파수 합성기는 고가일 뿐더러 수출승인(EL) 품목으로 자국 밖 수출이 금지되거나 특별 허가를 받아야 하는 경우가 많다.
김 교수 연구팀은 고가의 재료나 실험실 밖 환경에서 사용이 어려운 기술 없이도 부품의 신뢰성과 가격경쟁력이 확보된 광섬유광학 기술과 상용 디지털신디사이저(DDS) 부품만을 이용했다. 이를 통해 매우 우수한 위상잡음 수준을 가지며 주파수 스위칭 및 다양한 변조가 가능한 마이크로파 주파수 합성기를 개발했다.
이 주파수 합성기는 광섬유 레이저 기술을 이용해 펄스(pulse) 형태의 빛을 생성한다. 이 때 빛 펄스 간의 시간 간격을 매우 일정하게 만들어 1초 동안 1 펨토초(1천조분의 1초)라는 아주 작은 시간의 오차를 갖는 빛 펄스들을 생성했다.
그리고 이 빛 펄스들을 전기 신호로 변환하는데 이 때 펄스 간 시간 간격에 의해 정해지는 반복률(repetition-rate)의 정수배에 해당하는 임의의 사인파(sinusoidal) 형태의 전기 신호를 생성할 수 있다.
이번 연구에서는 여러 가능한 주파수 대역들 중에서 최근 이슈가 된 사드(THAAD) 레이더를 비롯한 고성능 레이더와 우주 통신 분야에서 그 중요성이 커지는 X-밴드(8-12 GHz) 마이크로파 주파수 대역에서 동작하는 주파수 합성기를 구현했다.
이번 기술은 기존의 최고 성능 오븐제어 수정발진기(OCXO) 기반 주파수 합성기들의 위상잡음보다 월등하게 우수한 성능을 보였다. 또한 전자전(electronic warfare) 및 레이더 시스템에서 중요하게 여겨지는 빠른 주파수 변환 속도와 다양한 주파수 변조 기능 역시 가능함을 선보였다.
이 시스템의 또 다른 장점은 기존 마이크로파 주파수 합성기와 달리 매우 낮은 잡음의 광신호 또한 함께 생성할 수 있다는 것이다. 이러한 저잡음 광신호를 이용하면 레이더 수신기에서 이전에는 없던 새로운 신호 분석 기능도 제공할 수 있다.
김 교수는 “이 연구에서는 X-밴드 신호원을 선보였지만 같은 원리를 활용해서 보다 고주파 대역의 초저잡음 신호도 생성할 수 있다”며 “드론처럼 소형, 저속 물체들에 대한 민감한 탐지에도 활용 가능할 것이다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 광섬유광학 기반 X-밴드 레이더 신호원의 개념도
그림2. 10-GHz에서의 위상잡음 측정 결과와 기존의 최고성능 주파수 합성기들과의 성능 비교
2018.01.18 조회수 15272 -
김문철 교수, 인공지능 통해 풀HD영상 4K UHD로 실시간 변환
〈 김 문 철 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 김문철 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 이용해 풀 HD 비디오 영상을 4K UHD 초고화질 영상으로 초해상화 변환할 수 있는 기술을 개발했다.
이 기술은 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경망(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)을 하드웨어로 구현했다. 초당 60프레임의 초고해상도 4K UHD 화면을 실시간으로 생성할 수 있는 알고리즘 및 하드웨어 개발을 통해 향후 프리미엄 UHD TV, 360 VR, 4K IPTV 등에 기여할 것으로 기대된다.
이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 김용우, 최재석 박사과정 등이 주도했고 현재 특허 출원을 준비 중이다.
최근 영상 화질 개선 연구에 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경망을 적용시키려는 노력이 활발히 이뤄지고 있다. 그러나 이러한 심층 콘볼루션 신경망 기술은 연산 복잡도와 매우 높고 사용되는 메모리가 커 작은 규모의 하드웨어를 통해 초고해상도 영상으로 실시간 변환하는 데 한계가 있다.
기존의 프레임 단위로 영상을 처리하던 방식은 DRAM과 같은 외부 메모리 사용이 필수적인데 이로 인해 영상 데이터를 처리할 때 지나친 외부 메모리 접근으로 인한 메모리 병목현상과 전력 소모 현상이 발생했다.
김 교수 연구팀은 프레임 단위 대신 라인 단위로 데이터를 처리할 수 있는 효율적인 심층 콘볼루션 신경망 구조를 개발해 외부 메모리를 사용하지 않고도 작은 규모의 하드웨어에서 초당 60 프레임의 4K UHD 초해상화를 구현했다.
연구팀은 기존 소프트웨어 방식의 심층 콘볼루션 신경망 기반의 고속 알고리즘과 비교해 필터 파라미터를 65% 정도만 적용하고도 유사한 화질을 유지했다.
이는 딥러닝 기술을 이용한 고해상도 영상 변환 기술이 활발히 진행되는 가운데 초당 60프레임의 4K UHD 초해상화를 하드웨어로 실현한 첫 사례로 꼽힌다.
김 교수는 “이번 연구는 심층 콘볼루션 신경망이 작은 규모의 하드웨어에서 초고품질 영상 처리에 실질적으로 응요 가능한 기술임을 보인 매우 중요한 사례다”며 “현재 프리미엄 UHD TV 및 UHD 방송 콘텐츠 생성, 360도 VR 콘텐츠, 4K IPTV 서비스에 매우 효과적으로 적용할 수 있다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기술진흥센터(IITP) ICT 기초연구실지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 실시간 AI(딥러닝) 기반 고속 초고해상도 업스케일링 기술
그림2.심층 신경망 AI 기반 4K UHD 60fps 실시간 초해상화 하드웨어 (FPGA)
그림3. 심층 신경망 AI 기반 4K UHD 60fps 실시간 초해상화 하드웨어 시연
2018.01.16 조회수 17113 -
양민양 교수, 고성능 필름형 차세대 전지 개발
〈 이 재 학 박사과정, 양 민 양 교수 〉
우리 대학 기계공학과 양민양 교수 연구팀이 고성능의 필름형 차세대 전지(슈퍼커패시터)를 저렴하고 간단한 방법으로 제작하는 데 성공했다.
연구팀은 기존의 복잡한 제작과정과 낮은 성능 등의 단점을 갖는 필름형 슈퍼커패시터를 대체할 수 있는 기술을 개발했다. 이는 새로운 고성능 소자구조를 단일공정으로 제작할 수 있는 핵심 재료 및 소자 제조 원천기술이다.
이재학 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 재료, 화학분야의 국제 학술지 영국왕립화학회의 ‘저널 오브 머티리얼즈 케미스트리 에이(Journal of Materials Chemistry A)’ 12월 21일자 표지논문에 선정됐다.
슈퍼커패시터는 기존의 리튬이온배터리와 비교해 월등하게 빠른 충전 속도와 반영구적 수명을 가져 차세대 에너지 저장소자로 각광받고 있다.
무엇보다 유연한 기판에 제조되는 필름형 슈퍼커패시터는 웨어러블 및 유연 전자소자의 회로에 직접 연결돼 전원 역할을 할 수 있기 때문에 차세대 유연 전자소자의 핵심 전력소자이다.
기존에는 유연한 필름 위에 높은 표면적의 금속 전극을 형성하기 위해 포토리소그래피, 진공증착 등의 반도체 공정을 이용했다. 또한 금속전극의 표면적 향상을 위해 추가적으로 고가의 설비와 2단계의 유독한 화학 공정이 필요했다.
연구팀은 보다 빠르고 저렴하며 간단한 방법인 레이저 성장 소결 공정 기술을 개발했다. 이는 나노미터 단위의 기공을 갖는 초다공성 은(銀) 전극을 제조하는 기술로 슈퍼커패시터의 전극으로 적용하는 데 성공했다.
레이저만을 이용해 은 미세 패턴을 형성하는 동시에 내부에 다공성 나노구조를 생성해 10단계 이상 소요되던 세부 제조 과정을 1단계로 간소화했다.
연구팀은 기존 금속 나노 용액과 비교해 매우 저렴한 무입자 유기금속이온 화합물 용액을 사용해 핵생성, 열성장, 다결정 금속 막 형성으로 이어지는 특수한 성장 소결 원리를 규명했다.
연구팀은 일반적인 단일물질 대칭구조의 슈퍼커패시터 전극과 달리 이종(異種)의 금속산화물(이산화망간과 산화철)을 각각 양극과 음극으로 비대칭 적용해 구동 전압을 크게 향상시켰다.
이를 통해 전력 보유량을 극대화해 고용량 에너지 저장소자를 개발했고, 4초 내 초고속 충전이 가능하고 5천 번 이상의 내구성 테스트에서 안정적으로 작동하는 것을 확인했다.
양 교수는 “이번 연구 결과는 향후 웨어러블 및 유연 전자기기 기판에 포함돼 전력을 공급할 수 있는 에너지 저장소자로 사용 가능하다”며 “전원까지 포함하는 진정한 의미의 완전한 유연 전자기기의 현실화에 더 가까워졌다”고 말했다.
□ 그림 설명
그림1. 논문 표지 이미지
그림2. 제조된 필름형 슈퍼커패시터와 그 성능
그림3. 레이저 성장 소결 메카니즘
그림4. 레이저 조사조건에 따른 은 전극 형상 변화
2018.01.11 조회수 14971 -
하동수 교수, 양 날개를 개별 제어할 수 있는 드론 개발
〈 이 상 민 학생, 하 동 수 교수〉
우리 대학 조천식녹색교통대학원 하동수 교수 연구팀이 양 날개(주익[主翼], 비행기 몸체 중앙에서 양쪽으로 뻗은 날개)를 각각 분리시켜 개별적으로 제어할 수 있는 드론을 개발했다.
하 교수 연구팀이 개발한 분리형 주익 개별제어 비행체는 주익을 두 개로 완전히 분리해 별개로 제어할 수 있기 때문에 높은 에너지 효율, 기민한 운행, 작은 반경의 회전 운행이 가능하다.
우리에게 익숙한 일반항공기는 일체형 주익을 사용한다. 이는 공기 양력을 이용한 비행체이기 때문에 에너지 효율은 높지만 회전반경이 커 기민한 동작이 어렵다.
반면 여러 개의 프로펠러를 회전시켜 양력을 얻는 기존 방식은 회전반경이 작아 기민하게 동작할 수 있지만 공기 양력을 이용하지 못해 에너지 효율이 낮다.
하 교수 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 주익이 분리된 개별 제어형 비행체를 개발했다. 이는 분리된 주익의 회전을 개별적으로 제어하고 꼬리에 달린 모터의 추진방향을 바꾸는 방식으로 이를 통해 수직비행 및 수평비행의 전환을 구현했다.
주익을 분리하는 방법에는 두 가지가 있다. 몸체와 주익을 동시에 지지하는 지지대와 분리된 주익을 개별적으로 지지하는 지지대를 따로 사용하는 방식, 몸체의 측면을 주익 제어용 기기의 일부로 활용하며 개별적 지지대를 이용하는 방식이 있다.
이번에 개발한 드론은 몸체와 주익을 동시에 지지하는 지지대와 분리된 주익을 개별적으로 지지하는 지지대를 이용하는 방식으로 제작됐다.
연구팀의 기술은 원하는 운행방식에 따라 분리된 주익의 개별제어를 실행하며 제어결과는 비행체에 장착된 센서를 통해 다시 조정되는 과정을 거친다. 이러한 운행방식으로 일반 항공기가 만들 수 없는 다양한 동작이 가능해진다.
연구팀의 기술은 지난 11월 미국 우버와 나사가 발표한 도심지역 근거리 항공택시처럼 점차 보급될 중, 단거리 지역의 항공 교통에 속도, 기민성, 에너지 효율을 갖춘 비행체로 쓰일 것으로 기대된다.
하 교수는 “개발한 비행체는 민수용 항공교통, 군용 항공무기체계, 일반 안전관리 등 다양한 분야에 폭넓게 활용 가능하다”며 “주익 분리 및 독립제어는 비행 방식의 다양하고 효과적인 구현에 영향을 미친다. 2016년 설계 시점부터 한국, 미국, 중국등에 다양한 분리제어 구현방식에 대한 관련 특허를 출원했다”고 말했다.
이번 연구는 정보통신기술진흥센터의 ITRC 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 수직 이착륙, 수직 및 수평비행이 가능한 분리형 주익(主翼) 독립제어기술
2018.01.04 조회수 9690 -
최경철 교수, 머리카락보다 얇은 실에 OLED 제작 성공
〈 권 선 일 박사과정 〉
우리 대학 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 머리카락보다 얇은 섬유 위에 고효율의 유기발광 디스플레이(OLED)를 제작할 수 있는 기술을 개발했다.
연구팀은 향후 웨어러블 디스플레이에 적용할 수 있는 고효율, 고수명의 OLED 기술이 될 것으로 기대된다고 밝혔다.
권선일 박사과정이 주도한 이번 연구는 나노과학 분야 국제 학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’ 12월 6일자 온라인 판에 게재됐다.
기존의 섬유형 웨어러블 디스플레이 연구는 기기를 구현하는 데 초점을 맞춰서 진행이 됐다. 따라서 소자의 성능이나 내구성 측면에서 평판 기반의 OLED 소자에 비해 턱없이 낮은 성능을 보였고 이로 인해 실제 웨어러블 디스플레이로 응용하는 데 한계가 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 섬유에 적합한 OLED 소자 구조를 설계해 3차원 섬유 구조에 적합한 딥 코팅 공정을 활용했고 이를 통해 평판 제작물에 버금가는 고효율, 고수명의 OLED를 개발했다.
이 기술을 통해 평판 기반의 용액 공정을 활용한 OLED 구조를 그대로 섬유에 적용해도 성능 저하가 전혀 없이 1만cd/m2(칸델라/제곱미터) 수준의 휘도, 11cd/A(칸델라/암페어) 이상의 효율을 보임을 확인했다.
또한 4.3%의 기계적 변형률에도 섬유형 OLED 성능이 잘 유지됨을 확인했고 개발한 섬유형 OLED를 직물에 직조해도 아무런 문제가 발생하지 않음을 증명했다.
연구진이 개발한 기술은 300마이크로미터(㎛) 직경의 섬유에서부터 머리카락보다 얇은 90마이크로미터 직경 섬유에도 OLED를 형성할 수 있었다. 또한 105℃ 이하의 저온에서 모든 과정이 진행되기 때문에 열에 약한 일반적인 섬유에도 적용 가능하다.
최 교수는 “기존 섬유형 웨어러블 디스플레이 연구는 낮은 성능으로 인해 응용에 많은 제약이 따랐지만 이 기술은 직물을 구성하는 요소인 섬유에 고성능의 OLED를 제조할 수 있는 기술이다”며 “간단하고 저비용의 공정으로 고성능 섬유형 웨어러블 디스플레이 상용화의 길을 열었다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 선도연구센터지원사업과 나노소재원천기술개발사업의 지원으로 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 섬유형 유기 발광 다이오드를 직조하여 구동한 모습
2018.01.03 조회수 15159 -
박현욱 교수, 머신러닝 통해 MRI 영상촬영시간 단축기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 박현욱 교수 연구팀이 머신러닝 기반의 영상복원법을 이용해 자기공명영상장치(이하 MRI)의 영상 획득시간을 6배 이상 단축시킬 수 있는 기술을 개발했다.
이번 연구를 통해 MRI의 영상획득시간을 대폭 줄임으로써 환자의 편의성을 높일 뿐 아니라 의료비용 절감 효과를 기대할 수 있을 것으로 보인다.
권기남 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘메디컬 피직스(Medical Physics)’ 12월 13일자에 게재됐고 그 우수성을 인정받아 표지 논문에 선정됐다.
MRI는 방사능 없이 연조직의 다양한 대조도를 촬영할 수 있는 영상기기이다. 다양한 해부학적 구조 뿐 아니라 기능적, 생리학적 정보 또한 영상화 할 수 있기 때문에 의료 진단을 위해 매우 높은 빈도로 사용되고 있다.
하지만 MRI는 다른 의료영상기기에 비해 영상획득시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 환자들은 MRI를 찍기 위해 긴 시간을 대기해야 하고 촬영 과정에서도 자세를 움직이지 않아야 하는 등의 불편함을 감수해야 한다.
특히 길게 소요되는 영상획득시간은 MRI의 비싼 촬영 비용과 직접적인 연관이 있다.
박 교수 연구팀은 MRI의 영상획득시간을 줄이기 위해 데이터를 적게 수집하고 대신 부족한 데이터를 기계학습(Machine Learning)을 이용해 복원하는 방법을 개발했다.
기존의 MRI는 주파수 영역에서 여러 위상 인코딩을 하면서 순차적으로 한 줄씩 얻기 때문에 영상획득시간이 오래 걸린다. 획득 시간을 단축시키기 위해 저주파 영역에서만 데이터를 얻으면 저해상도 영상을 얻게 되고 듬성듬성 데이터를 얻으면 영상에서 인공물이 생기는 에일리어싱 아티팩트 현상이 발생한다.
이러한 에일리어싱 아티팩트를 해결하기 위해 다른 민감도를 갖는 여러 수신 코일을 활용한 병렬 영상법과 신호의 희소성을 이용한 압축 센싱 기법이 주로 활용됐다.
그러나 병렬 영상법은 수신 코일들의 설계에 영향을 받기 때문에 시간을 많이 단축할 수 없고 영상 복원에도 시간이 많이 걸린다.
연구팀은 MRI의 가속화에 의해 발생하는 에일리어싱 아티팩트 현상을 없애기 위해 라인 전체를 고려한 인공 신경망(Deep Neural Networks)을 개발했다.
연구팀은 위 기술과 함께 기존 병렬 영상법에서 이용했던 복수 수신 코일의 정보를 활용했고, 이 방식을 통해 직접적으로 영향을 주는 부분만을 연결해 네트워크의 효율성을 높였다.
기존 방법들의 경우 서브 샘플링 패턴에 많은 영향을 받았지만 박 교수 연구팀의 기술은 다양한 서브샘플링 패턴에 적용 가능하며 기존 방법대비 복원 영상의 우수함을 보였고 실시간 복원 또한 가능하다.
박 교수는 “MRI는 환자 진단에 필요한 필수 장비가 됐지만 영상 획득 시간이 오래 걸려 비용이 비싸고 불편함이 많았다”며 “기계학습을 활용한 방법이 MRI의 영상 획득 시간을 크게 단축할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 인공지능 국가전략프로젝트와 뇌과학원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 국제 학술지 ‘메디컬 피직스 (Medical Physics)’12월호 표지
그림2. 제안하는 네트워크의 모식도
그림3. MRI의 일반적인 영상 획득 및 가속 영상 획득 모식도
2017.12.29 조회수 17608 -
정우철 교수, 소량 금속으로 연료전지 수명 극대화기술 개발
〈 정우철 교수(오른쪽)와 연구진 〉
우리 대학 신소재공학과 정우철 교수 연구팀이 서울시립대학교 한정우 교수와의 공동 연구를 통해 소량의 금속으로 연료전지의 수명을 향상시킬 수 있는 새로운 전극소재 기술을 개발했다.
구본재 박사과정과 서울시립대 권형욱 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 에너지, 환경 분야 국제 학술지 ‘에너지&인바이러멘탈 사이언스(Energy&Environmental Science)’ 2018년도 1호 표지논문에 선정됐다.
연료전지는 친환경이면서 신재생에너지원으로 주목받고 있는 에너지변환기술이다. 특히 세라믹 소재로 구성된 고체산화물 연료전지는 수소 이외에도 바이오매스, LNG, LPG 등 다양한 종류의 연료를 직접 전기에너지로 바꿀 수 있는 장점을 갖는다. 이를 통해 발전소, 전기자동차, 가정용 예비전원 등 분야에 폭넓게 사용될 것으로 전망되고 있다.
고체산화물 연료전지의 성능을 좌우하는 핵심 요소는 산소의 환원 반응이 일어나는 공기극으로 현재 페로브스카이트(ABO3) 구조의 산화물들이 주로 사용된다.
그러나 페로브스카이트 산화물들은 작동 초기 성능이 뛰어나지만 시간이 지날수록 성능이 저하돼 장기간 사용이 어렵다는 한계를 갖는다.
특히 공기극의 작동 조건인 고온 산화 상태에서 산화물 표면에 스트론튬(Sr) 등의 2차상이 축적되는 표면 편석 현상이 발생함으로써 전극의 성능을 낮추는 것으로 알려졌다. 아직까지 이러한 현상의 구체적인 원리와 이를 억제할 수 있는 효과적인 해결책이 나오지 않았다.
정 교수 연구팀은 페로브스카이트 산화물이 변형될 때 면 내 압축 변형이 일어나 스트론튬의 편석을 발생시키는 것을 계산화학적 및 실험적 결과를 통해 확인했다.
연구팀은 페로브스카이트 산화물 내부의 부분적인 변형 분포가 스트론튬 표면 편석의 주요 원인임을 규명했다.
이를 바탕으로 정 교수 연구팀은 크기가 다른 금속을 산화물 내에 장착함으로써 공기극 소재 내부의 격자변형 정도를 제어하고 스트론튬 편석을 효과적으로 억제하는데 성공했다.
정 교수는 “이 기술은 추가적인 공정 없이 소재를 합성하는 과정에서 소량의 금속입자를 넣는 것만으로 구현된다”며 “향후 고내구성 페로브스카이트 산화물 전극을 개발하는 데 유용하게 활용될 것으로 기대된다”고 말했다.
이 연구는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 본 연구의 Energy & Environmental Science 논문지의 커버 이미지
그림2. 전극의 격자변형 정도와 Sr 편석, 전극반응의 상관관계
그림3. 개발한 기술을 적용하여 안정화된 고체산화물 연료전지 공기극의 표면
2017.12.26 조회수 17255 -
최성율 교수, 이차원 소재 이용한 초저전력 유연메모리 개발
〈 최성율 교수, 장병철 박사과정 〉
우리 대학 전기및전자공학부 최성율 교수와 생명화학공학과 임성갑 교수 공동 연구팀이 2차원 소재를 이용한 고집적, 초저전력 비휘발성 유연 메모리 기술을 개발했다.
연구팀은 원자층 두께로 매우 얇은 이황화몰리브덴 채널 소재와 고성능의 고분자 절연막 소재를 이용해 이 기술을 개발했다.
우명훈 석사(현 삼성전자 연구원)와 장병철 박사과정 학생이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제적인 재료분야 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 11월 17일자 표지 논문으로 게재됐다.
사물인터넷, 인공지능, 클라우드 서버 기술 등의 등장으로 인해 메모리 중심의 컴퓨팅 전환과 함께 웨어러블 기기 산업의 수요 증가로 고집적, 초저전력 비휘발성 유연 메모리에 대한 필요성이 커지고 있다.
특히 원자층 두께의 매우 얇은 이황화몰리브덴 반도체 소재는 최근 포스트 실리콘 소재로 주목받고 있다. 이는 얇은 두께로 인해 기존 실리콘 소자에서 나타나는 단채널 효과를 억제해 고집적도 및 전력 소모 측면에서 장점을 갖기 때문이다.
또한 얇은 두께로 인해 유연한 특성을 가져 웨어러블 전자소자로의 응용이 가능하다는 이점이 있다.
하지만 이황화몰리브덴 반도체 소재는 불포화 결합(dangling bond)을 갖지 않는 표면 특성으로 인해 기존의 원자층 증착 장비로는 얇은 절연막을 균일하고 견고하게 증착하기 어렵다는 한계가 있다.
게다가 현재의 액상 공정으로는 저유전율 고분자 절연막을 10나노미터 이하로 균일하게 대면적으로 증착하기가 어려워 저전압 구동이 불가능하고 포토리소그래피 공정과 호환이 이뤄지지 않았다.
연구팀은 문제 해결을 위해 ‘개시제를 이용한 화학 기상증착법(initiated chemical vapor deposition, iCVD)’을 이용해 고성능의 고분자 절연막을 개발해 해결했다.
연구팀은 iCVD 공정을 이용해 이황화몰리브덴 반도체 소재 위에 10나노미터 두께의 터널링 고분자 절연막이 균일하고 견고하게 증착됨을 확인했다.
연구팀은 기존의 이황화몰리브덴 반도체 메모리 소자가 20V 이상의 전압으로 구동되는 반면 이번에 제작한 소자는 10V 부근의 저전압으로 구동됨을 확인했다.
최 교수는 “인공지능, 사물인터넷 등 4차산업혁명의 근간인 반도체 소자기술은 기존 메모리 소자를 뛰어넘는 저전력성과 유연성 등의 기능을 갖춰야 한다”며 “이번 기술은 이를 해결할 수 있는 소재, 공정, 소자 원천 기술을 개발했다는 의의를 갖는다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 추진하는 글로벌프론티어사업, 미래소재 디스커버리 사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. Advanced Functional Materials 표지
그림2. 제작된 비휘발성 메모리 소자의 개념도 및 소자 단면 고해상도 투과전자현미경 이미지
2017.12.18 조회수 20283 -
조광현 교수, 암세포 유형별 최적 약물표적 발굴기술 개발
〈 최민수 박사, 조광현 교수 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 암세포의 유형에 따라 최적의 약물 표적을 찾는 기술을 개발했다.
이는 시스템생물학을 이용해 암세포의 유전자변이가 반영된 분자네트워크의 다이나믹스(동역학)를 분석해 약물의 반응을 예측하는 기술로 향후 암 관련 신약 개발에 크게 기여할 것으로 기대된다.
최민수, 시 주 (Shi Jue), 주 양팅 (Zhu Yanting), 양 루젠 (Yang Ruizhen)이 참여한 이번 연구는 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 12월 5일자 온라인 판에 게재됐다.
인간의 암세포는 유전자 돌연변이, 유전체 단위의 반복적 변이 등 여러 형태의 유전자 변이가 있다. 이러한 변이는 같은 암종에서도 암세포에 따라 많은 차이를 보이기 때문에 약물에 대한 반응도 다양하다.
암 연구자들은 암 환자에게서 빈번하게 발견되는 유전자변이를 파악하고 이 중 특정 약물의 지표로 사용될 수 있는 유전자변이를 찾기 위해 노력해 왔다. 이러한 연구는 단일 유전자변이의 발견 또는 유전자네트워크의 구조적 특징 분석에 초점이 맞춰져 있다.
하지만 이러한 접근 방법은 암세포 내 다양한 유전자 및 단백질의 상호작용에 의해 유발되는 암의 생물학적 특성과 이로 인한 약물반응의 차이를 설명하지 못하는 한계가 있다.
암세포의 유전자변이는 해당 유전자 기능 뿐 아니라 이 유전자와 상호작용하는 다른 유전자, 단백질에 영향을 미치기 때문에 결과적으로 분자네트워크의 다이나믹스(동역학) 특성에 변화를 일으킨다.
이로 인해 항암제에 대한 암세포의 반응이 변화하게 된다. 따라서 분자네트워크의 다이나믹스(동역학) 특성을 무시하고 소수의 암 관련 유전자를 표적으로 하는 현재의 치료법은 일부 환자에게만 유용하고 약물저항성을 갖는 대다수 환자에게는 효과적으로 적용되지 못한다.
조 교수 연구팀은 문제 해결을 위해 슈퍼컴퓨팅을 이용한 대규모 컴퓨터시뮬레이션과 세포 실험을 융합해 암세포 분자네트워크의 다이나믹스(동역학) 변화를 분석했다.
이를 통해 약물반응을 예측해 유형별 암세포의 최적 약물 표적을 발굴하는 기술을 개발했다. 이 기술은 대다수 암 발생에 관여하는 것으로 알려진 암 억제 유전자 p53의 분자조절네트워크에 시범적으로 적용됐다.
연구팀은 국제 컨소시엄인 암 세포주 백과사전(CCLE : The Cancer Cell Line Encyclopedia)에 공개된 대규모 암세포 유전체 데이터를 분자네트워크에 반영해 구축했으며 유전변이의 특성에 따라 서로 다른 분자네트워크를 생성했다.
각 분자네트워크에 대해 약물반응을 모사한 섭동분석을 수행해 약물반응을 나타내는 암세포의 변화를 정량화하고 군집화했다. 그 후 컴퓨터시뮬레이션 분석을 통해 효능, 조합에 따른 시너지효과 등 약물반응정도를 예측했다.
이러한 컴퓨터시뮬레이션 결과를 토대로 폐암, 유방암, 골종양, 피부암, 신장암, 난소암 등 다양한 암세포주를 대상으로 약물반응 실험을 수행해 비교 검증했다.
이 기술은 임의의 분자네트워크에 대해서 동일한 방식으로 적용할 수 있고 최적의 약물 표적을 발굴해 개인 맞춤치료에 활용가능하다.
연구팀은 암세포의 이질성에 따른 다양한 약물반응의 원인을 특정 유전자나 단백질뿐만 아니라 상호조절작용을 종합적으로 고려해 분석할 수 있게 됐다고 밝혔다.
또한 약물저항성의 원인을 사전에 예측하고 이를 억제할 수 있는 최적의 약물 표적을 발굴할 수 있게 됐고 기존 약물의 새로운 적용대상을 찾는 약물재창출에 활용될 수 있는 핵심 원천기술을 확보하게 됐다고 말했다.
조 교수는 “암세포별 유전변이는 약물반응 다양성의 원인이지만 지금까지 이에 대한 총체적 분석이 이뤄지지 못했다”며 “시스템생물학을 통해 암세포 유형별 분자네트워크의 약물반응을 시뮬레이션으로 분석해 약물 반응의 근본적 원리를 파악하고 새로운 개념의 최적 약물 타겟을 발굴할 수 있게 됐다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 바이오의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 컴퓨터시뮬레이션을 통한 암세포 유형별 약물반응 예측 및 세포실험 비교 검증
그림2. 암세포별 분자네트워크의 동역학 분석에 기반한 약물반응 예측 및 군집화
그림3. 세포 분자네트워크 분석에 따른 암세포 유형별 약물타겟 발굴 및 암환자별 맞춤치료 전략 수립
2017.12.07 조회수 18512 -
김지한 교수, 다공성 물질 내 가스 흡착량 증진 가능성 제시
〈 김 지 한 교수, 정 상 규 석사과정 〉
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 결함공학을 통한 다공성 물질의 가스 흡착량 증진법을 개발했다.
정상규 석사과정이 1저자, UC 버클리 화학과의 Günther Thiele 박사후 연구원이 2저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’11월 16일차 온라인 판에 게재됐다.
금속-유기 구조체(metal-organic framework, 이하 MOF)는 금속 클러스터와 유기 리간드의 규칙적인 배위결합을 통해 합성되는 결정체이며, 넓은 표면적과 수많은 공극을 지닌 물질로서 다양한 에너지 및 환경 관련 소재로 각광받고 있다.
하지만 다른 결정성 물질들과 마찬가지로 실제 MOF는 완벽한 결정성을 가질 수 없으며 여러 종류의 결함을 가지게 된다.
이러한 결함들 중 결정체 내 유기 리간드가 불규칙적으로 본래 자리에 결합되지 않은 상태를 뜻하는 리간드 공공결함은 실험적인 기법들을 통해 공공결함의 밀도가 조절될 수 있다고 알려져 있다.
연구팀은 기존 제시된 리간드 공공결함의 조절을 통한 결함 공학 기법을 특정 MOF 내 고립된 공극의 존재여부와 접목시켜 결함공학을 통한 가스 흡착 증진 가능성을 제시했다.
김지한 교수가 직접 개발한 그래픽 프로세서(GPU) 소프트웨어 코드로 초고속 스크리닝 기법을 활용해 실험적으로 합성된 12,000 가량의 MOF들로 부터 메탄 가스에 대해 상당한 부피의 고립공극을 가지는 MOF들을 계산적으로 선별했다.
고립 공극의 판별 작업에는 안정적 에너지 구간에 대한 플러드-필(flood-fill) 알고리즘이 사용됐으며 이는 마이크로소프트 그림판에서 흔히 접할 수 있는 ‘색 채우기’ 기능과 동일한 알고리즘이다. 이를 통해 무한히 연결된 주 공극구조만 판별해내고 연결되지 않고 고립돼 존재하는 공극의 존재여부를 판단했다.
이후 많은 양의 고립공극이 파악된 MOF들에 대해 리간드 공공결함을 가상으로 결정 구조 내 도입했으며 리간드가 없어지면서 기존의 고립돼 존재하던 공극들이 주 공극구조와 합쳐지도록 유도했다.
이러한 스크리닝 작업을 통해 연구팀은 리간드 공공결함이 도입되었을 시 상당한 메탄 가스의 흡착량 증진을 겪을 수 있는 13개의 MOF를 최종적으로 선별했으며, 불과 8.33% 이하의 리간드 결함이 존재했을 시에도 최대 55.6% 의 메탄 가스 흡착량 증진을 가질 수 있다는 것을 확인했다.
본 연구팀이 제시한 리간드 공공결함을 통해 기존에 활용되지 못하던 고립 공극을 주 공극구조에 연결시켜 새로이 활용하는 기법은 단순한 가스 흡착량 증진 외에도 혼합 가스의 선택적 흡착, 반 영구적 가스 포획 등 다양한 효과를 가져올 수 있다.
이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 본 연구에서 사용된 플러드-필 알고리즘을 설명하는 도해와 플러드-필 알고리즙을 통해 고립공극이 판별된 MOF의 예시
그림2. 본 연구에서 선별된 MOF 중 두 가지 MOF의 공공결함 도입 전과 후(좌, 우)의 흡착가능 공간 비교
2017.11.27 조회수 15239