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김상욱 교수, 카메라 플래시로 7나노미터 반도체 패턴 제작 기술 개발
〈 김상욱 교수, 진형민 연구원 〉
우리 대학 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 카메라의 플래시를 이용해 반도체를 제작하는 기술을 개발했다.
이 기술은 반도체용 7나노미터 패턴 기법으로 한 번의 플래시를 조사하는 것만으로 대면적에서 초미세 패턴을 제작할 수 있다. 향후 고효율, 고집적 반도체 소자 제작 등에 활용 가능할 것으로 기대된다.
진형민 연구원, 박대용 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)’ 8월 21일자 온라인 판에 게재됐다.
4차 산업혁명의 주요 요소인 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터 등의 기술에는 고용량, 고성능 반도체 소자가 핵심적으로 필요하다. 이러한 차세대 고집적 반도체 소자를 만들기 위해서는 패턴을 매우 작게 형성하는 리소그래피(Lithography) 기술의 개발이 필수적이다.
현재 관련 업계에서는 작은 패턴 제작에 주로 광 리소그래피(Photolithograph) 기술을 이용하고 있다. 하지만 이 기술은 10나노미터 이하의 패턴을 형성하기엔 한계가 있다.
고분자를 이용한 분자조립 패턴 기술은 공정비용이 저렴하고 10나노미터 이하 패턴 형성이 가능해 광 리소그래피를 대신할 차세대 기술로 각광받고 있다. 그러나 고온 열처리나 유독성 증기 처리에 시간이 많이 소요되기 때문에 대량 생산이 어려워 상용화에 한계가 있다.
연구팀은 고분자 분자조립 패턴 기술의 문제 해결을 위해 순간적으로 강한 빛을 내는 카메라 플래시를 활용했다. 플래시 빛을 이용하면 15 밀리 초(1밀리 초 : 천분의 1초) 내에 7나노미터의 반도체 패턴을 구현할 수 있고, 대면적에서 수십 밀리 초의 짧은 시간 내에 수 백도의 고온을 낼 수 있다.
연구팀은 이 기술을 고분자 분자 조립에 응용해 단 한 번의 플래시를 조사하는 것으로 분자 조립 패턴을 형성할 수 있음을 증명했다.
또한 연구팀은 고온 열처리 공정이 불가능한 고분자 유연 기판에도 적용이 가능함을 확인했다. 이를 통해 차세대 유연 반도체 제작에 응용할 수 있을 것으로 보인다.
연구팀은 카메라 플래시 광열 공정을 분자 조립 기술에 도입해 분자 조립 반도체기술의 실현을 앞당길 수 있는 고효율의 기술이라고 밝혔다.
연구를 주도한 김상욱 교수는 “분자조립 반도체 기술은 그 잠재성에도 불구하고 공정효율 제고가 큰 숙제로 남아 있었다”며 “이번 기술은 분자조립기반 반도체의 실용화에 획기적 해결책이 될 것이다”고 말했다.
신소재공학과 이건재 교수, 부산대학교 재료공학과 김광호 교수와의 공동으로 진행된 이번 연구는 과학기술정보통신부 리더연구자지원사업인 다차원 나노조립제어 창의연구단과 글로벌프론티어사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 사진 설명
사진1. 플래시 광을 이용한 반도체 패턴 형성
사진2. 플래시 광을 이용한 분자조립 패턴 형성 모식도
사진3. 다양한 가이드 패턴을 이용한 자기조립 패턴 제어와 고분자 유연기판에서의 플래시 자기조립 패턴 형성
2017.09.13
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이동만 교수, 빅데이터로 SNS 분석해 맞춤형 장소 제공 기술 개발
<좌측부터 전산학부 이동만 교수, 신병헌 박사과정 학생, 최인경 박사과정 학생>
전산학부 이동만 교수 연구팀이 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사진과 글을 기반으로 장소의 특성을 분석해 사용자에게 맞춤형 장소를 제공하는 기술을 개발했다. 이 기술은 현재의 위치기반 추천서비스를 인공지능형 개인비서서비스로 도약시키는 원천기술이 될 것으로 기대된다.
이번 연구는 기존 위치기반 장소 검색 및 추천서비스의 검색 수준을 향상시켜 사용자들이 장소를 선택하는 기준을 다양하게 적용시킬 수 있다. 사용자의 트렌드를 반영해 실시간으로 변화된 장소 추천을 할 수 있을 것으로 보인다. 문화기술대학원 이원재, 박주용 교수와 전산학과 차미영 교수가 공동으로 참여한 이번 연구의 API(응용 프로그래밍 인터페이스)는 http://placeness.kaist.ac.kr:8080/ 을 통해 공개됐고 관련 정보는 http://placeness.kaist.ac.kr/wiki/doku.php 에서 열람할 수 있다.
맛집 추천서비스, 소셜 커머스 등 위치를 기반으로 정보 검색 및 추천서비스를 제공하는 업체들은 주로 고객의 후기를 수집하거나 직접 방문을 통해 경험한 내용을 토대로 음식점 혹은 매장을 평가한다. 이는 비교적 정확한 정보를 제공하지만 시간적, 경제적 비용이 많이 소모된다. 또한 사용자 전체의 관심과 선택의 평균에 중점을 두기 때문에 사용자 개인의 특성을 충분히 고려하지 못한다는 한계가 있다. 시간이 지날수록 사용자는 평균 중심의 예상 가능한 선택지를 추천받을 확률이 높아진다.
따라서 같은 장소라도 사용자가 방문하고자 하는 목적이 다르기 때문에(모임, 상견례, 소개팅 등) 방문 목적과 사회적 맥락을 파악할 수 있는 추가적인 기능이 필수적이다. 이를 위해 기본적으로 제공되는 정보 외에도 실제 사람들이 각 장소에서 어떤 세부적 활동을 하며 공간을 소비했는지에 대한 데이터 수집이 필요하다. 연구팀은 문제 개선을 위해 특정 소셜 네트워크 서비스(인스타그램)에 올라온 사진과 텍스트 자료를 바탕으로 이를 분석하는 알고리즘을 개발했다.
기존에 존재하는 딥러닝 방식을 이용해 사진을 분석하는 기술과 연구팀이 새로 개발한 텍스트 분석 기술인 워드백(Wordbag) 기술을 결합했다. 특정 상황이나 분위기에 사용되는 단어들을 분석하고 단어마다 가중치를 둬 분류하는 기술이다. 연구팀은 API에서 주요 연구 이슈에 따라 크게 4개의 세부 분야별 정보를 제공한다. ▲상위 장소의 장소성(장소의 성격 : placeness), ▲상위 장소 내에 있는 세부 장소의 장소성 추론, ▲감성분석 기반의 장소 분위기 추론, ▲사용자와 장소성 간 연관성을 제공한다.
연구팀의 API는 SNS에 존재하는 연구개발 대상으로 지정된 특정 상위장소(코엑스. 아이파크 몰) 및 그 내부의 세부장소에 대해 언급된 데이터를 분석해 행위, 방문자, 시간, 분위기 등 다양한 관점에서 공간의 활용 가능성을 제공한다. 이는 같은 장소라도 사용자가 시간대, 목적에 따라 다르게 활용했던 이력이나 기존 서비스에서 제공이 어려웠던 분위기(ex. 밝은, 전통적인 등)나 방문 목적(ex. 데이트, 공부, 회의)을 데이터로 수집할 수 있기 때문에 사용자의 의도에 따라 장소를 추천할 수 있다.
이 교수는 “이 연구에서 개발된 API를 통해 기존의 위치기반 장소 검색 및 추천 서비스의 검색 수준을 향상시키고 방문자들의 트렌드 변화에 따라 자동으로 변화된 장소를 추천할 수 있다”고 말했다. 또한 “기존 비정형 텍스트 데이터 분석의 한계를 극복하기 위해 사진과 텍스트를 동시에 분석해 공간에 대한 사회적 정보를 추론할 수 있어 현재의 위치기반 추천 서비스가 인공지능형 개인비서서비스로 도약하는 핵심 기술이 될 것이다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 디지털콘텐츠 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2017.08.29
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조광현 교수, 간암 표적 치료제 내성 극복 위한 최적 약물조합 발견
〈 조 광 현 교수 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 간암 약물 치료의 효과를 높이는 새로운 방법을 찾아냈다. 특히 이번 연구는 바이오분야의 4차 산업혁명을 견인하고 있는 IT와 BT의 융합연구인 시스템생물학(Systems Biology) 연구로 이뤄졌다.
서울대병원 내과 윤정환 교수팀과 공동연구를 통해 이루어낸 이번 연구 결과는 국제 간 전문지인 헤파톨로지(Hepatology)에 게재됐다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 바이오의료기술개발사업과 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
간암은 전 세계적으로 남성에게는 다섯 번째, 여성에게는 일곱 번째로 발생률이 높은 암이며 암 사망원인의 두 번째를 차지한다. 특히 우리나라의 간암 사망률은 인구 10만 명 당 28.4명으로 경제협력개발기구(OECD) 국가 중 압도적인 1위이며 2위인 일본의 2배에 이르고 있다.
우리나라에서만 간암 환자가 매년 평균 1만 6000명이 새로 발생하고 있지만 5년 생존율이 12%에 미치지 못한다. 국가암정보센터에 따르면 지난해 암으로 사망한 사람 가운데 폐암이 1만 7399명으로 가장 많았고 간암은 1만 1311명으로 그 뒤를 이었다.
간암은 우리나라의 암 가운데 사회적 비용이 1위인 암이다. 그 이유는 다른 암에 비해 사망자가 많고 더 젊은 나이(40, 50대)에 사망하기 때문이다. 이에 부작용이 적고 생존율을 높여줄 수 있는 새로운 치료법 개발이 시급한 실정이다.
간암의 치료로는 수술 및 색전술, 약물 치료가 있지만 수술이 어려운 진행성 간암에서는 치료 방법이 극히 제한적이다.
진행성 간암의 표적 항암제로 소라페닙(Sorafenib)이 유일하게 승인돼 임상에서 쓰이고 있는데 국내에서만 매년 200억 원 이상 처방되고 있지만 일부 환자에서만 효능을 나타내며 또한 대부분의 경우 약제 내성이 발생한다.
소라페닙은 말기 간암 환자의 생존 기간을 약 3개월 정도 밖에 늘리지 못하지만 다국적 제약회사에 의해 개발된 많은 후발주자 약물들이 그 효과를 뛰어 넘는데 실패했다.
소라페닙은 다중타겟을 치료표적으로 하여 그 작용 기전이 모호하고 따라서 약제의 내성기전 또한 아직 잘 알려져 있지 않다.
조광현 교수가 이끈 융합 연구팀은 소라페닙 작용 및 내성 기전을 규명하기 위해 소라페닙을 간암 세포에 처리하였을 때 세포내 분자 발현이 변화하는 것을 분석했다.
이를 통해 암세포가 소라페닙에 대항하는 기전을 알아냈고 시스템생물학적 분석을 실시하여 암세포내 단백질 이황화 이성질화 효소(protein disulfide isomerase, PDI)가 암세포가 소라페닙에 대항하는데 핵심적 역할을 하는 것을 발견했으며 이 효소를 차단했을 때 소라페닙의 효능이 훨씬 증가함을 관찰했다.
공동연구를 수행한 서울대병원 내과 윤정환 교수 연구팀은 쥐를 이용한 동물실험에서 소라페닙과 단백질 이황화 이성질화 효소 차단제를 같이 처리하면 간암 증식 억제에 시너지가 있음을 관찰하였고 소라페닙에 저항성을 가진 간암 환자의 조직에서 이 효소가 증가되어 있음을 관찰하여, 향후 임상 적용을 위한 가능성을 확인하였다.
조광현 교수는 “세포내 중요한 역할을 담당하는 분자들은 대부분 복잡한 조절관계 속에 놓여있기 때문에 기존의 직관적인 생물학 연구로 그 원리를 밝히는 것은 근본적인 한계가 있다. 이번 연구는 IT와 BT의 융합연구인 시스템생물학으로 그 한계를 극복할 수 있음을 보여주는 대표적인 사례로, 특히 암에 대한 표적 치료제 작용을 네트워크 차원에서 분석하여 내성을 극복할 수 있는 새로운 치료법을 개발할 수 있는 가능성을 제시하였다”고 말했다.
□ 사진 설명
사진1. 간암세포를 이용한 세포실험을 이용해 시뮬레이션 결과를 확인
사진2. 구축된 ER stress 네트워크를 이용한 네트워크 분석 및 컴퓨터 시뮬레이션 결과
사진3. 간암 세포가 소라페닙에 반응할 때 전사체 변화를 분석하여 ER stress 반응이 주요하게 나타남을 발견하게 된 ER stress 네트워크 모델
2017.08.24
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이상엽 특훈교수, 병원균이 항생제에 내성을 갖는 원리 규명
〈 이 상 엽 교수 〉
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 교수와 덴마크 공대(DTU) 노보 노르디스크 바이오지속가능센터(Novo Nordist Foundation Center for Biosustainability) 공동 연구팀이 박테리아 병원균이 항생제에 대한 내성을 획득하는 작동 원리를 밝혔다.
이번 연구결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 7일자 온라인 판에 게재됐다.
항생제 남용 등으로 인해 항생제 내성균이 점점 더 늘어나고 있다. 이는 인류의 생존을 위협하는 문제로 그 심각성이 전 세계적으로 점점 커지고 있다.
인체 감염균이 항생제 내성을 갖는 방식에는 항생제를 분해하는 효소를 갖거나 다시 뱉어내는 등 다양한 방식이 있다. 그 중 대표적인 것은 항생제 내성 유전자를 획득해 항생제를 무용지물로 만드는 것이다.
내성 유전자는 보통 항생제를 생산하는 곰팡이나 악티노박테리아에서 발견된다. 이는 해당 항생제를 만드는 곰팡이와 박테리아가 자기 스스로를 항생제로부터 보호하기 위해 갖고 있는 것이다.
이 내성 유전자를 인체 감염균이 획득하면 항생제 내성을 갖게 된다. 이러한 사실은 게놈 정보 등을 통해 이미 알려져 있는 사실이다.
그러나 어떤 방식으로 항생제 내성 유전자들이 인체 감염균에 전달되는지는 밝혀지지 않았다.
이상엽 교수와 덴마크 공대 공동 연구팀은 항생제 내성 유전자가 직접적으로 인체 감염균에 전달되는 것이 아니라 연구팀이 캐리백(carry-back)이라고 이름 지은 복잡한 과정을 통해 이뤄지는 것을 규명했다.
우선 인체 감염균과 방선균이 박테리아간의 성교에 해당하는 접합(conjugation)에 의해 인체 감염균의 DNA 일부가 방선균으로 들어간다.
그 와중에 항생제 내성 유전자 양쪽 주위에도 감염균의 DNA가 들어가는경우가 생긴다. 이 상태에서 방선균이 죽어 세포가 깨지면 항생제 내성 유전자와 감염균의 DNA 조각이 포함된 DNA들도 함께 나오게 된다.
이렇게 배출된 항생제 내성 유전자에는 인체 감염균의 일부 DNA가 양쪽에 공존하고 있다. 이 때문에 인체 감염균은 자신의 게놈에 재삽입이 가능해지고 이를 통해 항생제 내성을 획득한다.
연구팀은 생물정보학적 분석과 실제 실험을 통해 이를 증명했다.
이 교수는 “이번 연구결과는 인체 감염 유해균들이 항생제 내성을 획득하는 방식 중 한 가지를 제시한 것이다”며 “병원 내, 외부의 감염과 예방 관리시스템, 항생제의 올바른 사용에 대해 다시 한 번 생각할 수 있는 기회를 제공할 것이다”고 말했다.
이번 연구는 노보 노르디스크 재단과 미래창조과학부 원천기술과(바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 연구사업)의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 항생제 내성 유전자가 전달되는 캐리백 현상의 모식도
2017.06.19
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한동수 교수, 크라우드소싱 기반 실내 위치인식 시스템 개발
〈 한 동 수 교수 〉
우리 대학 전산학부 한동수 교수 연구팀(지능형 서비스통합 연구실)이 실내 공간에서 획득한 와이파이 신호의 수집 위치정보를 자동으로 파악할 수 있는 기술을 개발했다.
이 기술은 글로벌 실내 위치인식 시스템 구축에 필요한 핵심 기술로 다수의 스마트폰에서 수집된 무선랜 핑거프린트의 수집 위치를 자동으로 라벨링하는 인공지능 기법이다. 비용을 절감하면서 높은 정확도를 가질 수 있고 무선랜 핑거프린트 수집이 가능한 건물이라면 어느 곳에도 적용 가능하다.
여러 글로벌 기업들이 실내 GPS를 실현하기 위해 전 세계 주요도시에서 수만 건의 실내 지도를 수집했다. 실내 지도와 함께 신호 지도 수집도 시도했지만 높은 정확도를 갖지 못했고 그 결과 실내에서의 위치 인식 서비스 질이 떨어진다.
연구팀은 문제 해결을 위해 실내를 이동 공간과 체류 공간으로 구분하고 각각의 공간에 최적화된 수집 위치 라벨링을 자동화하는 기술을 개발했다.
연구팀이 개발한 기술은 복도, 로비, 계단과 같은 이동 공간에서도 수집된 신호의 위치정보를 별도의 외부 정도 없이도 자동으로 라벨링하는 새로운 자율학습(Unsupervised Learning) 인공지능 기술이다.
이 기술을 토대로 기초실험연구동(N5)과 김병호-김삼열IT융합빌딩(N1)에서 실험을 실시했고, 충분한 양의 학습 데이터가 주어진다는 가정 하에 오차범위 3~4미터 수준의 정확도를 보였다.
이는 수작업을 통해 수집 위치를 라벨링한 결과와 비슷한 정확도로 연구팀이 함께 개발한 지자기 신호, 3축 가속기, 자이로스코프 기반의 딥러닝을 활용한 새로운 센서 퓨전 기법을 통하면 정확도가 더욱 상승하는 결과를 보였다.
그 동안 스마트폰을 통해 수집된 핑거프린트는 활용되지 못하고 버려졌지만 개발된 기술을 통해 무선랜 핑거프린트 빅데이터 영역이 새롭게 열릴 것으로 기대된다.
개발된 GPS 구축 기술은 글로벌 기업이나 국내 위치정보 서비스 기업 등이 전국 범위에서 위치정보 서비스를 제공할 때 도입해 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 예상된다.
GPS 신호가 도달하지 않는 실내 환경에서 위치인식 정확도가 높아짐에 따라 포켓몬고 등의 O2O(online to offline) 위치기반 게임도 실내에서 실행 가능할 것으로 기대된다.
또한 다양한 위치기반 SNS, 사물인터넷 등 서비스가 활성화되고 위급한 상황에서 112나 119에 구조요청을 할 시 정확한 위치 파악이 가능할 것으로 보인다.
한 교수는 “개발된 글로벌 실내 위치인식 시스템 구축 기술을 KAIST 실내 위치인식 시스템인 카이로스(KAILOS)에 탑재해 서비스 할 예정이다”며 “전 세계 어느 건물에서든 정확도 높은 실내 위치인식 시스템을 손쉽게 구축할 수 있고 장래에 대부분 실내 공간에서도 위치인식 서비스가 제공 가능할 것이다”고 말했다.
카이로스는 2014년 KAIST에서 출시한 개방형 실내 위치인식 서비스 플랫폼이다. 자신이 원하는 건물의 실내지도를 카이로스에 등록하고 해당 건물의 핑거프린트를 수집해 실내 위치인식 시스템을 구축하도록 지원 중이다.
□ 그림 설명
그림1. 핑거프린트를 수집하여 신호지도를 구축한 뒤, 구축된 신호지도를 기반으로 위치를 추정하는 과정
그림2. KAILOS가 여러 가지 신호와 센서를 복합적으로 사용하였을 때 예상되는 정확도
2017.04.12
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김순태 교수, 무선인터넷 시뮬레이션 기술 모파이심(MofySim) 개발
〈 김 순 태 교수 〉
스마트폰 사용자의 75%가 하루 1회 이상 인터넷 검색, 사회연결망서비스(SNS) 관련 서비스를 이용할 만큼 무선 네트워크는 모바일 기기에서 가장 핵심적인 요소이다.
무선 네트워크에서는 상황에 따라 패킷 손실, 손상 등의 오류가 발생할 수 있고 이것이 배터리 소모의 원인이 된다. 따라서 모바일 기기를 설계할 때 네트워크 상황에 따라 기기의 성능 및 소비 에너지 등을 고려해야 한다.
우리 대학 전산학부 김순태 교수 연구팀은 스마트폰, 컴퓨터 등에서 사용되는 무선 인터넷 환경을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 미리 구현할 수 있는 시뮬레이션 플랫폼 모파이심(MofySim)을 개발했다.
이를 통해 스마트폰의 인터넷 환경과 비슷하게 시뮬레이션을 수행할 수 있어 하드웨어, 소프트웨어의 문제점과 개선 사항을 쉽게 파악 수 있다.
실제 시스템에서는 추출하기 어려운 하드웨어 상에서 발생하는 다양한 현상 및 시스템 소프트웨어의 활동 상황, 네트워크 상황에 따라 생기는 하드웨어와 소프트웨어의 문제점을 찾을 수 있다는 점이다. 이를 통해 모바일 시스템의 성능, 전력소비, 신뢰성을 측정할 수 있다.
이번 성과는 4월 19일 스웨덴 웁살라에서 열린 ISPASS(International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software)학회에서 발표됐다.
기존 시뮬레이션 시스템은 통신을 통한 인터넷 연결을 완벽히 지원하지 못하고 로컬(local) 디스크에서 데이터를 읽는 형태로 지원했다. 즉, 로컬 디스크에 있는 오프라인 상의 자료만을 토대로 웹 서핑을 시뮬레이션 하는 제한된 환경 때문에 네트워크의 변동성을 반영하지 못하고 이는 신뢰도 하락으로 이어진다.
모파이심은 문제 해결을 할 수 있도록 3G, 4G, 와이파이 등 무선통신 네트워크와 통신 대역폭(bandwidth), 패킷(packet) 분실, 지연시간 등 발생 가능한 네트워크 상황을 모델링하는 모바일 시스템 시뮬레이션을 지원한다.
실제 모바일 시스템에서 무선통신으로 인터넷에 접속해 웹 서핑을 하는 것과 동일한 효과를 시뮬레이션 상에서도 구현할 수 있다.
모파이심은 모바일 시스템, 서버 시스템, 두 시스템부를 연결하는 무선 통신부로 구성된다. 모바실 시스템부는 CPU, 메모리, 저장장치, 디스플레이 등의 하드웨어를 모델링하고, 리눅스 운영체제와 안드로이드 시스템을 구동한다.
서버 시스템부는 모바일 시스템이 접속하는 인터넷에 연결된 원격 서버를 모델링한다. 마지막으로 무선 통신부는 두 시스템을 무선 통신을 통해 연결하는 모파이심의 핵심이다.
연구팀은 모파이심이 교육 분야에서도 활용이 가능해 관련 분야 교육 수준을 향상시키는 데 기여할 것으로 예상했다.
김 교수는 “모파이심을 이용해 현재 뿐 아니라 미래의 모바일 시스템 모델링이 가능해진다”며 “하드웨어가 개발되지 않은 상황에서 미래 시스템을 실험할 수 있는 유용한 플랫폼이 될 것이다”고 말했다.
이 시스템은 홈페이지(http://ecl.kaist.ac.kr/tools)에서 등록 후 무료 다운로드할 수 있다.
전산학부 김형규 박사과정과 삼성전자 소프트웨어센터 주민호 책임연구원의 참여로 이뤄진 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업과 정보통신기술진흥센터 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
ㅁ 그림 설명
그림1. 모파이심 시스템 시뮬레이션 플랫폼 구조도
2016.05.16
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데이터 소비 없이 실시간으로 사진 공유한다
〈이 의 진 교수〉
우리 대학 지식서비스공학과 이의진 교수 연구팀이 실시간 사진 공유와 고용량 사진의 무료 고속 다운로드가 가능한 실시간 사진공유 시스템 ‘렛츠픽(LetsPic)’을 개발했다.
최근 스마트폰을 통해 시공간에 구애받지 않고 사진 촬영이 가능해져 여행, 현장학습, 레저 등의 그룹 활동에서 촬영과 동시에 SNS를 통해 함께 사진을 공유하는 문화가 보편화됐다.
하지만 그룹 활동 중 사진 촬영과 공유가 불편할 때도 있다. 예로 등산 동호회에서 등산 중 사진을 찍고 공유하는 과정을 살펴보면 개인이 찍은 사진을 일일이 선택하고 그룹 메신저나 SNS를 통해 전송하는 과정이 필요하다. 수신자도 원하는 사진을 수동으로 선별해서 다운로드해야한다.
또한 수십 장의 사진을 이동 중 전송하고 싶어도 데이터 요금 부담 때문에 현장에서 즉각적인 공유가 어렵다. 현장 체험 학습에서 실시간으로 사진을 공유하며 회의를 진행해야 할 때 데이터 소비의 부담은 더욱 커진다.
연구팀은 문제 해결을 위해 실시간 사진 공유와 고화질 사진의 무료 고속 다운로드가 가능한 렛츠픽(LetsPic) 시스템을 개발했다.
렛츠픽의 특징은 같은 그룹끼리 사진첩을 실시간 공유하는 커넥티드 그룹 카메라 기능에서 찾을 수 있다.
사진을 찍는 즉시 그룹 사진첩에 공유돼 그룹 활동 중 언제든 다 같이 사진을 감상할 수 있다. 그리고 구글 지도상에 사진 촬영한 흔적을 남겨 여행 경로를 공유할 수 있다.
무엇보다도 렛츠픽의 장점은 와이파이나 통신사를 거치지 않는 단말간 직접통신(D2D:device to device) 기술인 와이파이 다이렉트(Wi-Fi Direct) 기술에 최적화시켰다는 점이다.
이를 통해 200미터 이내 근거리에서는 데이터 소비 없이 고용량의 사진을 무료로 고속 다운로드할 수 있고, 통신망이 열악한 산악이나 통신비가 비싼 해외여행 중에도 부담 없이 사진을 주고받을 수 있다.
연구팀은 KAIST 캠퍼스 학생들 대상으로 기존 카메라와 커넥티드 그룹 카메라의 비교 평가를 실시했다. 그룹 카메라 앱이 다른 그룹원의 촬영 활동을 실시간으로 파악할 수 있고, 각자 원하는 사진을 D2D를 이용해 데이터 소비 없이 고속 다운로드 할 수 있어 흥미를 높여준다는 의견을 얻었다.
향후 연구팀은 고도화된 지능형 서비스 기술 개발을 통해 그룹의 상황을 인지해 촬영 결과물에서 유사 이미지를 자동 태그하거나 그룹에 맞는 베스트 사진을 자동 추출하는 등 맞춤형 서비스 기술을 추가 개발할 예정이다.
이의진 교수는 “기존 스마트폰에 존재하는 기술인 와이파이 다이렉트 기술을 최대한으로 활용한 차세대 커넥티드 그룹 카메라 시스템이다”며 “이를 통해 오프라인 그룹활동에 특화된 새로운 사용자 경험을 제공한다”고 설명했다.
이번 연구(총괄책임 KAIST 산업공학과 박준성 초빙교수)는 미래창조과학부 및 정보통신기술연구진흥센터의 정보통신-방송 연구개발사업의 지원을 받아 리코시스, 고려대, 명지대, 한경대, 경상대와 공동으로 진행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 렛츠픽 시작화면
그림2. 와이파이 다이렉트 기술로 다른 그룹원과 직접 공유하기 위해 연결 설정하는화면
그림3. 와이파이 다이렉트 기술로 다른 그룹원의 사진을 무료 다운로드하는 사진
그림4. 사진 촬영하면서 동시에 그룹원의 사진을 실시간 공유하는 화면
그림5. 사진 촬영 한 장소를 구글맵 상에 표시해 여행 경로를 파악 가능
2016.01.13
조회수 14033
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와이파이만 자동 감지해 다운로드하는 기술 개발
해외출장이 잦은 김 모 씨는 스마트폰에 영화를 다운받아 기내에서의 무료함을 달랜다. 그는 아침 회의에 들어가기 전 오후 5시까지만 다운을 완료하면 된다는 데드라인을 설정하고, 여러 일정을 마친 후 시간이 되자 기내에 탑승했다.
스마트폰을 확인하니 다운이 완료됐고, 자동으로 와이파이만 인식해 다운로드 했기 때문에 LTE 데이터는 전혀 소비되지 않았다.
우리 대학 전기및전자공학과 박경수, 이융, 정송 교수 연구팀은 와이파이와 이동통신 망의 단절을 자동으로 감지해 모바일 콘텐츠를 전달하는 기술 및 시스템을 개발했다.
이동통신 망에서 와이파이 망으로 데이터를 분산시키고 이양하는 것을 와이파이 오프로딩이라 한다. 이는 스마트폰에서 쉽게 볼 수 있는 기능이다.
그런데 현재의 와이파이 오프로딩은 원활하지 않아 자동적 시스템이 아닌 개인의 선택에 의해 이뤄지고 있다. 와이파이 망을 벗어나 이동하는 경우 연결이 단절되고 버퍼링이 발생해, 사용자들은 한 곳에서만 와이파이를 사용하거나 아예 해제하고 이동통신망을 이용하는 것이다.
원활한 오프로딩을 위해 관련 미래 표준을 만들고 있지만 LTE 망 통합 등의 변화가 필요하고 추후 장비 업그레이드 비용이 문제가 된다.
연구팀은 이러한 네트워크 단절 문제를 자동으로 처리하면서 와이파이 망을 최대한 사용하게 만드는 모바일 네트워크 플랫폼을 구축했다. 우선 네트워크 단절을 트랜스포트 계층에서 직접 처리해 네트워크간 이동 시에도 연결의 끊김 없이 전송이 가능한 프로토콜을 개발했다.
더불어 연구팀은 지연 허용 와이파이 오프로딩 기법을 개발했다. 다운로드 완료 시간을 예약하면 잔여 시간과 용량 등의 정보를 계산한 뒤, LTE와 와이파이를 스스로 조절해 최소의 LTE 데이터로 원하는 시간대에 다운로드를 완료할 수 있는 알고리즘이다.
이 기술은 스트리밍 플레이어에도 적용 가능해 와이파이 망에 있는 동안 더 많은 트래픽을 전송해 구역을 벗어나도 버퍼링 없는 동영상 시청이 가능하다.
이 기술로 사용자는 적은 요금으로 질 높은 콘텐츠를 이용할 수 있고, 사업자는 기존 LTE망의 재투자 및 효율적인 와이파이 망 유도가 가능하다. 또한 모바일 동영상 콘텐츠 사업자에겐 더 많은 수요자를 확보할 수 있다.
이융 교수는 “와이파이 오프로딩과 LTE 망의 관계를 최소화함으로써 모바일 콘텐츠 사업자, 망 사업자, 사용자 모두가 윈윈할 수 있는 기술이 될 것이다”고 말했다.
이번 연구는 미래창조과학부 정보통신기술진흥센터 (IITP) 네트워크 CP실(임용재 CP)의 지원을 받아 수행됐고, 5월에 개최하는 모바일 시스템 분야 최고 권위의 국제 학회인 에이씨엠 모비시스(ACM MobiSys)에서 발표될 예정이다.
□ 그림설명
그림 1. 지연 허용 와이파이 오프로딩 기법 개념도
2015.04.20
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특정 1~2개 앱 많이 쓰면 스마트폰 중독될 가능성 높아
우리 학교 지식서비스공학과 이의진 교수 연구팀은 개인의 스마트폰 사용기록을 분석해 스마트폰 중독 행동패턴을 발견하고 중독 위험에 있는 사람을 자동으로 분류하는 시스템을 개발했다.
이 교수는 95명의 대학생을 한국정보화진흥원의 성인 스마트폰 중독 자가진단 척도를 바탕으로 중독 위험군(36명)과 비위험군(59명)으로 나눴다.
연구팀은 사용자 스마트폰의 전원, 화면, 배터리 상태, 앱 실행, 인터넷 이용, 전화 및 문자메시지 등 총 5만 시간 이상의 사용기록을 수집했다.
연구결과 위험군은 특정 1~2개 앱을 매우 한정적으로 사용했다. 대표적인 앱은 모바일 메신저(카카오톡 등)와 SNS(페이스북 등) 이었다.
알림 기능도 중독 행동과 밀접한 관련이 있었다. 카카오톡 메시지, SNS 댓글 등 알림기능을 설정했을 때 스마트폰 사용시간은 위험군이 하루 평균 38분 더 길었다. 알림메시지가 자기조절력이 낮은 위험군에게 외부 자극이 되어 더욱 빈번한 스마트폰 사용을 야기한 것이다.
위험군의 하루 평균 사용 시간은 4시간 13분으로, 3시간 27분으로 나타난 비위험군에 비해 약 46분 길었다. 특히 오전 6시에서 정오 사이와 오후 6시부터 자정사이에 사용량 차이가 두드러졌다. 사용횟수는 위험군이 11.4회 많았다.
이 교수는 이번에 수집한 자료를 기반으로 사용자를 위험군과 비위험군으로 자동으로 판별하는 시스템을 개발, 80%이상의 정확도를 보였다. 앞으로 스마트폰 중독 현상에 대한 행동을 조기에 발견하고 적절한 조치를 취할 수 있도록 보다 효과적인 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대 된다.
이의진 교수는 이번 연구에 대해 “기존 설문조사를 통한 자기보고기반 스마트폰 중독 분석은 실시간 데이터 확보가 어렵고 입력한 데이터가 정확하지 않을 수 있지만 실제 수집한 자료를 데이터 사이언스 기법과 퍼스널 빅데이터 분석으로 한계점을 극복했다”며 “스마트폰의 과도한 사용을 중재하는 앱을 개발 중”이라고 밝혔다.
지난 4월 말 캐나다 토론토에서 열린 디지털 분야 세계 최대 학술대회인 국제HCI학술대회(ACM SIGCHI CHI)에 출판된 이번 연구는 지식서비스공학과 권가진 교수, 전산학과 송준화 교수, 연세대학교 심리학과 정경미 교수, 마이크로소프트 연구소 코지 야타니 박사(Koji Yatani)가 참여했다.
그림 1. 실험에 참여한 95명 대학생의 스마트폰 사용시간(위) 및 사용횟수(아래). All: 전체 사용자, 위험군이 비위험군에 비해 평균 45.6분 정도 더 오래 쓰고, 평균 11.4회 더 자주 쓰는 것으로 나타남. 앱 카테고리별로 자세히 보면 모바일 메신저(예: 카카오톡), 웹, SNS(예: 페이스북) 등에서 대표적으로 차이가 나타났음.
그림 2. 하루 시간대별 스마트폰 사용 시간(위) 및 사용 횟수(아래). 오전 6~12시 사이 시간과 저녁 18~24시 사이 시간대에서 위험군과 비위험군의 차이가 두드러지게 나타났음.
2014.06.01
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명현 교수, 해파리 퇴치용 군집 로봇 개발
- 3대의 군집 로봇으로 현장 시연 완료 -
우리 학교 건설 및 환경공학과 명현 교수 연구팀이 해파리 퇴치용 로봇 제로스 (JEROS)를 이용한 협업 군집 로봇 개발을 완료하고 이를 현장에서 시험했다.
최근 우리나라 연근해에 해파리 떼가 출몰하면서 해파리로 인한 인명 사고와 조업 손실(연간 3,000억원 정도 추산됨)이 큰 문제가 되고 있는 가운데, 명현 교수 연구팀은 4년 전 해파리를 제거할 수 있는 무인 자동화 시스템인 ‘제로스’ 개발에 착수했으며, 작년에 1대로 현장 시험을 완료한 바 있다.
올해에는 제로스의 속도 및 퇴치 성능을 향상시키고 3대를 제작하여, 편대를 지으며 협동으로 해파리를 퇴치하는 군집 로봇을 개발, 현장에서 시험을 진행했다.
무인 수상 로봇의 일종인 ‘제로스’는 길이 1.5m, 폭 1m, 높이 1m이고, 폭 1.2m, 높이 1.2m 크기의 분쇄부를 탈부착 가능하다. 원기둥 형태의 두 개의 동체가 부력을 유지하며, 동체에 붙어 있는 두 개의 추진 모터를 이용해서 전・후진 및 회전이 가능하다. 또한 GIS (지리정보시스템) 기반 맵 데이터를 이용하여 해파리 퇴치 작업 영역을 지정하면 작업 경로를 자동으로 계산을 하며 GPS(위성항법장치) 수신기 및 IMU(관성항법장치)를 이용하여 자율 운항을 한다.
군집 로봇은 삼각 편대, 일렬 편대와 같이 정해진 패턴을 유지하는 동시에, 계산된 경로를 따라가며 해파리 퇴치 작업을 수행하게 된다. 이때 선도(리더) 로봇만 주어진 경로를 알면 되고, 다른 로봇들은 무선통신(지그비 방식) 을 이용하여 서로의 위치를 주고 받으며 편대를 유지하게 되므로, 개별적인 제어가 필요하지 않다는 장점이 있다.
제로스는 무인 항법을 통해 스스로 이동하며, 추진 속도를 이용하여 아래에 부착된 분쇄부 쪽으로 해파리가 미끄러져 들어오게 하고, 분쇄부 중앙의 고속 회전하는 프로펠러가 흡입하여 해파리를 완전 분쇄하게 된다.
현장 시험 결과에 따르면, 3대의 군집 로봇이 4노트(시속 7.2km) 의 속도로 진행하였을 때 처리 용량은 시간당 약 900kg인 것으로 나타났다.
연구팀은 현재 경남 마산만에서 보름달물해파리 제거 시험을 완료하였으며, 추후 다양한 장소 및 환경에서 성능 보완을 완료할 예정이다.
군집 제로스 기술은 해파리 제거 외에도 해양 순찰 및 경계, 원유 유출 방지, 부유 쓰레기 제거 등 다양한 목적으로도 활용될 수 있다.
한편, 이번 연구는 미래창조과학부의 ‘신진연구지원사업’ 및 산업통상자원부의 ‘융복합 로봇 전문인력 양성 사업’을 통해 수행됐다.
2013.08.19
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가구단위 실내 위치인식 기술 개발
한동수 교수
- 10m 이내로 위치 파악할 수 있어 구글 WPS(35~40m) 보다 월등히 우수 -- 기존에 설치된 무선랜 중계기를 사용해 적은 비용으로도 전 세계 구축 가능 -
GPS 신호가 도달하지 않는 실내 스마트 폰의 위치를 가구단위로 정확하게 알아내는 기술이 개발됐다. 이 기술이 상용화되면 실내에서 위급한 상황에 처해있는 사람의 위치를 추적하거나, 분실한 스마트 폰을 되찾는데 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
우리 학교 전산학과 한동수 교수 연구팀이 무선랜 신호정보를 이용해 실내에 있는 스마트 폰의 위치를 오차거리 10m 이내로 파악하는 기술을 개발했다.
이 기술은 실내에서 수집된 무선 랜 신호정보와 스마트 폰 사용자의 주소정보를 활용했다. 이미 설치된 무선 랜 신호 중계기를 이용하기 때문에 매우 적은 비용으로 전 세계를 대상으로 서비스를 제공할 수 있다.
통상적으로 스마트 폰을 잃어버렸을 경우 통신사에 문의하면 위치를 알려준다. 하지만 기지국을 통한 실내 위치인식은 500~700m 범위의 오차가 있기에 분실한 스마트 폰을 되찾기는 거의 불가능하다.
또 최근에는 주택가에 납치된 상황에서 경찰에 도움을 요청했으나 피해자의 위치를 곧바로 찾지 못해 살해당하는 안타까운 사건이 발생했다.
이러한 실내 위치인식에 대한 한계를 KAIST 한동수 교수 연구팀이 해결한 것이다.한동수 교수는 먼저 스마트 폰 사용자의 무선 랜 신호정보 특성을 파악하는 데 주력했다.
한 교수는 5명의 연구원을 대상으로 일주일간 스마트 폰에 기록된 무선 랜 신호 정보를 수집했다. 이들의 신호정보를 분석한 결과 가장 많은 시간 동안 집과 사무실에 있었다는 것을 확인했고, 신호정보의 특성을 분석해 집과 직장을 분류했다.
연구팀은 이 기술을 확인하기 위해 지난 7월부터 11월까지 5개월 동안 서울 인사동 민속촌, 대전 갤러리아 백화점 주변, 대전 어은동 아파트 단지, 대전 전민동 원룸 밀집지역 등 각각 특성이 다른 지역을 대상으로 위치추정 정확도를 측정했다.
그 결과 데이터를 수집한 양이 전체 가구 수의 50%를 넘어서면 10m 미만의 오차를 나타내, 도심 어느 환경에서나 가구단위로 정확하게 스마트 폰의 위치를 확인할 수 있었다. 게다가 실내에서는 몇 층에 있는지도 명확하게 구분됐다.
한동수 교수는 “도심에 설치된 수많은 무선 랜 중계기의 위치정보 없이도 스마트폰의 정확한 위치추정이 가능해졌다”며 “최근 구글이나 애플에서 개발한 WPS(Wi-Fi Positioning System)의 경우 35~40m의 오차를 좁히지 못하고 있어 이번에 개발된 기술이 월등히 우수하다”고 강조했다.
아울러 “스마트 폰 사용자의 집과 직장 주소 등의 개인정보가 필요한 만큼 보안에 대한 대비를 철저히 해야 할 것”이라며 “앞으로 위급한 상황에 대한 대처 등 스마트 폰 사용자에게 도움이 되는 일에 폭넓게 활용됐으면 좋겠다”고 덧붙였다.
그림1[대표도]. 실내위치인식 기술 활용 예
그림2. 무선 랜 기반 실내 위치인식 기술
- 스마트 폰 사용자의 무선 랜 신호정보를 수집한 뒤, 분류하고, 주소정보와 일치시켜 신호 DB를 구축한다.
- 스마트 폰 사용자의 위치를 분석하면 집 또는 직장에서 가장 많은 생활을 하며 이를 구분해 낼 수 있다.
2012.12.13
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실리콘 나노선의 불순물 특성 세계 첫 규명
장기주 교수
- “실리콘 나노선을 소재 상용화 앞당겨 획기적 반도체 집적도 향상 기대” -- 나노분야 세계적 학술지 ‘나노레터스’ 9월 17일자 게재 -
우리 학교 연구진이 미래 차세대 반도체 소자 소재로 기대를 모으고 있는 실리콘 나노선의 전기 흐름과 직결된 불순물 특성을 밝혀냈다.
우리 학교 물리학과 장기주 특훈교수팀은 산화 처리된 실리콘 나노선에서 전기를 흐르게 하기위해 첨가한 불순물 붕소(B), 인(P) 등의 움직임과 비활성화를 일으키는 메커니즘을 세계 최초로 규명했다.
현재 최첨단 기술로도 10nm(나노미터) 이하의 실리콘 기반 반도체 제작은 불가능한 것으로 알려져 있지만, 실리콘 나노선은 굵기가 수 나노미터이기 때문에 보다 획기적인 집적도를 가진 반도체를 구현할 수 있을 것으로 기대된다.
실리콘 나노선은 원래 전기가 흐르지 않는 데 반도체 소자로 적용하려면 인 또는 붕소와 같은 불순물을 소량 첨가(Doping)해 양의 전하를 띠는 정공이나 음 전하를 띠는 전자 운반 매개체를 만들어 전기가 흐를 수 있도록 해야 한다.
그러나 덩어리 형태의 기존 실리콘에 비해 나노선에서는 불순물 첨가가 어려울 뿐만 아니라 전기전도 특성을 조절하기 어려운 문제가 있었다.
장 교수 연구팀은 이번 연구를 위해 단순 모형을 이용한 기존 이론을 개선한 획기적 양자시뮬레이션 이론을 고안해 실제와 매우 가까운 코어-쉘 원자 모델을 만들었다.연구팀은 이를 통해 실리콘 코어 내부에 첨가된 붕소 불순물이 산화과정에서 코어를 싸고 있는 산화물 껍질로 쉽게 빠져나가는 원인을 세계 최초로 규명하는 데 성공했다.
이와 함께 인 불순물은 산화물로 빠져나가지 못하지만 서로 전기적으로 비활성화 된 쌍을 이루면서 정공이 생기는 효율을 감소시킨다는 사실도 밝혔다.
이러한 현상은 나노선이 필름 형태로 돼 있는 기존 실리콘에 비해 같은 부피라도 표면적이 더 넓기 때문에 더욱 심각한 문제를 일으킨다고 연구팀은 이번 연구에서 입증했다.
장기주 교수는 “이번 연구방법은 실리콘과 산화물 사이의 코어-쉘 나노선 모델을 구현하는 이론 연구의 기본 모형으로 받아질 것으로 기대된다”며 “특히, 10nm급 수준의 소자 연구에서 실리콘 채널을 산화물로 둘러 싼 3차원 FinFET 구조의 원자구조를 구현해 소자 특성을 밝히는 데 커다란 도움이 될 것이다”라고 연구의의를 밝혔다.KAIST 장기주 교수가 주도하고 김성현 박사과정 학생(제1저자)과 박지상 박사과정 학생(제 2저자)이 참여한 이번 연구는 교육과학기술부와 한국연구재단이 추진하는 중견연구자사업(도약연구) 및 신기술융합형성장동력사업(나노기반정보⋅에너지) 지원으로 수행됐고, 나노과학분야 세계적 학술지인 ‘나노레터스(Nano Letters)’ 9월 17일자 온라인 판에 게재됐다.
그림설명 : 실리콘/산화물 코어-쉘 나노선의 종단면. 초기 코어에 잘 들어가 있던 붕소(녹색)이 격자 틈새에 위치한 실리콘(연파랑)에 의해 밀려남 따라 붕소가 산화물 껍질로 빠져나간다.
2012.10.22
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