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고현용 연구원, 뇌전증 동반하는 소아 뇌종양 근본원인 밝혀
〈 고 현 용 연구원 〉
우리 대학 의과학대학원 고현용 연구원(지도교수 : 이정호 교수)이 난치성 뇌전증(간질 발작)을 일으키는 소아 뇌종양의 근본 원인과 뇌전증 발생의 원리를 규명해 새로운 치료법을 제시했다.
이번 연구 결과를 통해 수술 치료에 어려움이 있는 소아 뇌종양 기반의 난치성 뇌전증 치료에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
고현용 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 메디슨(Nature Medicine)’ 9월 17일자 온라인 판에 게재됐다. (논문명: 비라프 체성 돌연변이가 소아뇌종양의 본질적 뇌전증 발생에 기여함; BRAF somatic mutation contributes to intrinsic epileptogenicity in pediatric brain tumors)
소아 뇌종양은 성인 뇌종양에 비해 난치성 뇌전증이 빈번하게 동반되는 특징을 갖고 있다. 그러나 소아 뇌종양에서 특이적으로 난치성 뇌전증이 발생하는 원인에 대해서는 밝혀진 바가 없으며 현존하는 항 뇌전증 약물에 반응하지 않기 때문에 환자의 치료에 많은 어려움을 겪고 있다.
연구팀은 소아 뇌종양 환지 뇌 조직 및 동물 모델의 분자 유전학적 분석을 통해 태아의 뇌 발달과정 중 신경 줄기 세포에 ‘비라프 (BRAF V600E)’라는 돌연변이가 발생하면서 난치성 뇌전증이 동반된 소아 뇌종양이 발생하는 것을 규명했다.
연구팀은 뇌전증이 동반된 소아 뇌종양 중 하나인 신경절 교세포종 환자의 종양 조직을 분자 유전학적으로 분석한 결과 비라프 유전변이가 태아 뇌 발달 과정 중 발생함을 확인했다.
이 변이를 동물 모델에서 구현해 신경절 교세포종의 병리 양상을 재현하고 발작을 관찰해 소아 뇌종양 기반의 뇌전증 치료용 동물 모델을 최초로 확립했다.
이를 이용해 면역 염색 분석과 전사체 분석을 실시했다. 소아 뇌종양에서 발생하는 난치성 뇌전증이 신경세포에 존재하는 비라프 변이로 인해 발생하고, 교세포에 존재하는 변이는 종양 덩어리를 형성하는데 중요한 역할을 하는 것을 확인했다.
특히 현재 임상에서 항암제로 사용되고 있는 비라프의 저해제를 동물 모델에 주입해 난치성 뇌전증 치료 효과를 확인했다.
1저자인 고현용 연구원은 “소아 뇌종양 환자의 경 줄기 세포에서 발생한 특정 돌연변이가 난치성 뇌전증 발생에 핵심적 역할을 한다는 것을 국내 연구진이 최초로 발견해냈다는 것에 큰 의미가 있다”며 “소아 뇌종양으로 인해 발생한 난치성 뇌전증의 근본 원인을 규명해 과적 치료의 가능성을 처음으로 보여준 것이다”고 말했다.
연구팀은 교원창업기업(소바젠, 대표 김병태)을 통해 소아 뇌종양 기반의 난치성 뇌전증 치료약 개발에 나설 예정이다.
이번 연구는 연세대학교 의과대학 세브란스 병원 김동석, 김세훈, 강훈철 교수 연구팀과 공동 연구 및 서경배과학재단, 보건복지부 세계선도과학자육성사업의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 수술전 (PreOP) 과 수술후 (PostOP) 의 신경절 교세포종의 MRI사진과 이형성이 동반된 신경세포가 있는 병리 조직 사진
그림2. BRAF V600E 돌연변이가 발생하여 뇌전증 동반 소아 뇌종양을 유발하는 과정 모식도
2018.09.18
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김희영 교수, 반도체 기판 내 불량칩 탐지, 군집화 기술 개발
〈 이영민 박사과정, 김희영 교수, 김진호 석사 〉
우리 대학 산업및시스템공학과 김희영 교수 연구팀이 반도체 기판 내 여러 형태의 혼합된 불량 칩 패턴을 효과적으로 탐지하고 군집화하는 기술을 개발했다.
이번 연구 결과는 산업공학 분야 저명 국제 학술지 ‘IISE Transactions’ 2월호에 게재됐다. 특히 이 논문은 특집 기사(featured article)로 선정돼 ‘ISE(Industrial and Systems Engineering)’ 매거진 1월호에도 게재됐다.
반도체 기판 제조공정은 기판 표면에 집적회로를 형성하는 복잡한 일련의 공정을 통해 구성된다. 기판 가공이 끝나면 기판 내 각 칩의 불량 여부를 테스트하는 과정을 거친다.
이 때 불량칩은 공정 이상 원인에 따라 특정한 패턴(예 : 원, 링, 스크래치 등)을 보이며 분포한다고 알려져 있다. 불량칩의 분포 패턴을 분석하는 것은 공정 이상을 탐지하고 그 원인을 파악하는데 중요한 단서를 제공한다.
최근 반도체 제조 공정이 점점 복잡해짐에 따라 한 기판 안에 여러 형태의 불량칩 패턴이 혼재되는 사례가 증가하고 있다. 연구팀은 다수의 불량칩 패턴을 효과적으로 파악하기 위해 일정 패턴을 형성하고 있는 불량칩을 선택한 후 여러 개의 특정 패턴으로 군집화하는 방법을 제시했다.
연구팀은 무작위 분포가 아닌 특정 패턴을 형성하고 있는 불량칩을 효과적으로 탐지할 수 있는 CPF(connected-path filtering) 기술을 개발했다. CPF는 특히 스크래치 형태로 분포된 불량칩 탐지에 탁월한 성능 향상을 보였다.
탐지한 불량칩을 다수의 패턴별로 군집화하는 과정에서는 사전에 서로 다른 몇 개의 패턴이 혼재됐는지 알지 못한다는 점과 각 패턴이 복잡한 모양을 가진다는 점이 어려움으로 남아 있었다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 무한 비선형 혼합 모형(infinite warped mixture model)을 이용함으로써 군집화 과정에서 데이터가 스스로 군집 수를 결정할 수 있도록 했다.
또한 복잡한 모양의 패턴을 바로 이용하는 대신 은닉 공간(latent space)에서의 단순한 모양의 패턴을 이용해 보다 효과적으로 군집화하는 데 성공했다.
연구팀은 SK 하이닉스의 실제 반도체 데이터를 활용해 제안된 방법을 검증함으로써 실제 반도체 제조 현장 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 확인했다.
이번 연구에 1저자로 참여한 김진호 석사졸업생은 SK 하이닉스의 수학 파견 인원으로 선발돼 석사과정 동안 2저자인 이영민 박사과정과 공동 연구를 수행했다. 김진호 졸업생은 현재 SK 하이닉스 수석 엔지니어로 근무하고 있으며 Alius TEST 기술팀을 이끌고 있다.
□ 그림 설명
그림1. CPF 적용 전, 후 결과
그림2. 여러형태의 혼합된 불량칩 패턴과 각 특정 패턴으로 군집화된 불량칩 패턴
2018.06.12
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이정용 교수, 고효율의 콜로이달 양자점 태양전지 기술 개발
〈 이정용 교수, 이상훈 박사과정 〉
우리 대학 EEWS 대학원 이정용 교수 연구팀이 산소와 수분에 저항성을 갖는 박막을 이용해 고성능, 고안정성의 양자점 태양전지 제작 기술을 개발했다.
백세웅 박사, 이상훈 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘에너지&인바이러멘탈 사이언스’ 5월 10일자 온라인 판에 게재됐다. (논문명 : A hydro/oxo-phobic top hole-selective layer for efficient and stable colloidal quantum dot solar cells)
콜로이달 양자점 태양전지는 매우 가볍고 유연하며 근적외선 영역까지 흡수하는 특성 때문에 차세대 전자소자의 에너지 소재로 주목받고 있다. 최근 변환효율이 향상되면서 다양한 상업적 응용 가능성이 높아지고 있지만 아직까지 효율과 안정성, 비용 측면에서 기존의 상업화된 태양전지에 비해 경쟁력이 부족했다.
연구팀은 비정질의 단분자 박막이 산소 및 수분에 높은 저항성을 갖는 것에 주목해 이를 양자점 태양전지의 외부 전극 쪽 정공선택층으로 활용하는 기술을 개발했다.
산소 및 수분에 저항성이 높은 막을 외부 전극 쪽에 활용하면 공기 중에 노출됐을 때 산소나 수분의 침투를 효과적으로 막아 양자점 태양전지소자의 안정성을 크게 향상시킬 수 있다.
특히 이 단분자 박막은 유기 반도체 증착을 통해 전기전도도를 크게 향상시킬 수 있어 단순한 배리어 층이 아닌 태양전지에서 생성된 정공(正孔)을 효과적으로 전달하는 역할도 수행할 수 있다.
연구팀의 기술은 다양한 장점을 갖는다. 우선 진공증착 방식을 이용하기 때문에 소자 종류와 상관없이 어떠한 박막소자에도 응용 가능하다. 또한 두께를 자유롭게 조절할 수 있어 박막이 갖는 산소 및 수분의 차단 특성을 극대화할 수 있다.
또한 양자점 층에서 생성된 정공을 전극까지 효과적으로 전달할 수 있고 비싼 금 전극을 성능 감소 없이 저렴한 은 전극으로 대체할 수 있기 때문에 소자의 생산비용을 크게 낮출 수 있다.
연구팀은 이 기술로 고성능 및 고안정성 양자점 태양전지를 제작하는데 성공했다. 이는 기존의 금 전극을 사용해 제작한 고효율 양자점 태양전지와 비슷한 효율을 가진다.
연구팀은 단분자 박막을 이용한 양자점 태양전지를 제작해 약 11.7%의 최고효율을 달성했고, 산소 및 수분 저항성을 확보해 소자를 공기 중에서 보관할 시 약 1년이 지나도 초기 효율의 90% 이상을 유지함을 확인했다.
이 교수는 “양자점 태양전지 뿐 아니라 양자점 발광소자, 유기 전자소자, 페로브스카이트 소자 등 다양한 분야에 적용이 가능한 기술이다”며 “저렴한 가격에 고효율의 양자점 태양전지를 제작해 상용화를 앞당길 수 있는 원천기술이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
이 연구는 한국연구재단 기초연구사업, 기후변화대응기술개발사업, KAIST 기후변화연구허브 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 비정질 단분자 박막을 3D 이미지로 묘사한 개념도
그림2. 개발한 기술에 대한 개념도와 제작된 양자점 태양전지 성능 그래프
2018.06.07
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최성율, 박상희 교수, 전자기기용 저전력 멤리스터 집적회로 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최성율 교수와 신소재공학과 박상희 교수 공동 연구팀이 메모리와 레지스터의 합성어인 멤리스터(Memristor)를 이용해 저전력 비휘발성 로직-인-메모리 집적회로를 개발했다.
레지스터, 커패시터, 인덕터에 이어 4번째 전자 회로 소자인 멤리스터를 통한 기술로 새로운 컴퓨팅 아키텍처(하드웨어와 소프트웨어를 포함한 컴퓨터 시스템 전체 설계방식)를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
장병철, 남윤용 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 재료분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 1월 10일자 표지 논문으로 게재됐다.
4차 산업혁명 시대는 사물인터넷, 인공지능 등의 정보통신 기술 기반을 통해 발전되고 있으며 이는 사용자 친화적인 유연, 웨어러블 기기를 활용해 제공될 것으로 보여진다.
이러한 측면에서 저전력 배터리를 기반으로 한 소프트 전자기기의 개발에 대한 필요성이 커지고 있다.
하지만 기존 트랜지스터로 구성된 메모리와 로직회로 기반의 전자 시스템은 문턱전압 이하 수준의 트랜지스터 누설 전류(subthreshold leakage current)에 의한 대기전력 소모로 인해 휴대용 전자기기로의 응용에 한계가 있었다. 또한 기존 메모리와 프로세서가 분리돼 있어 데이터를 주고받는 과정에서 전력과 시간이 소모되는 문제점도 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 정보의 저장과 로직 연산 기능을 동시에 구현할 수 있는 로직-인-메모리 집적회로를 개발했다.
플라스틱 기판 위에 비휘발성의 고분자 소재를 이용한 멤리스터, 산화물 반도체 소재를 이용한 유연 쇼트키 다이오드 선택소자(Schottky Diode Selector)를 수직으로 집적해 선택소자와 멤리스터가 일대일로 짝을 이루는 1S-1M 집적소자 어레이를 구현했다.
연구팀은 기존의 아키텍처와는 달리 대기 전력을 거의 소모하지 않는 비휘발성 로직-인-메모리 집적회로를 구현해 새로운 컴퓨팅 아키텍처를 개발했다. 또한 어레이 상에서 소자 간에 흐르는 스니크(sneak) 전류라고 불리는 누설 전류 문제도 해결했다.
그 밖에도 연구팀의 기술은 병렬 컴퓨터 방식인 하나의 명령어로 여러 값을 동시에 계산하는 단일 명령 다중 데이터 처리(Single-Instruction Multiple-Data, SIMD)를 구현했다.
최 교수는 “멤리스터와 선택소자의 집적을 통해 유연한 로직-인-메모리 집적회로를 구현한 이번 연구는 유연성과 저전력성을 가진 메모리와 로직을 동시에 제공한다”며 “모바일 및 웨어러블 전자시스템의 혁신을 가져 올 수 있는 원천기술을 확보했다는 의의를 갖는다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 추진하는 글로벌프론티어사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 저널에 게재된 표지논문 사진
그림2 유연 멤리스티브 비휘발성 로직-인-메모리 회로와 소자 단면 고해상도 투과전자현미경 이미지
그림3. 비휘발성 메모리 소자 응용을 위한 인가전압에 따른 소자 성능 확인
그림4. 유연 1S-1M 집적 소자 어레이의 병렬 로직 연산
2018.02.13
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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
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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
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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
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김상규 교수, 화학반응 교차점에서 반응 메커니즘 규명
〈 우경철 박사과정, 김상규 교수, 강도형 박사과정 〉
우리 대학 화학과 김상규 교수 연구팀이 분자의 결합이 떨어지는 화학반응의 교차점에서 발생하는 두 가지 반응 경로를 실시간으로 관찰해 정확한 속도를 측정하는 데 성공했다.
김 교수는 지난 2010년 실험을 통해 두 반응의 위치에너지의 곡면이 만나는 화학반응의 핵심인 ‘원뿔형 교차점’의 존재와 분자구조를 규명한 바 있다.
이어서 이번 연구를 통해 화학반응의 교차점에서 발생하는 두 반응의 속도를 정확하게 측정함으로써 관련 연구의 이론적, 실험적 발전에 기여할 것으로 기대된다.
우경철, 강도형 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 ‘미국화학회지(JACS)’ 11월 7일자 온라인 판에 게재됐다.
빛을 받아 일어나는 화학반응은 전자적으로 들뜬 상태에서의 상호작용을 통해 발생한다. 일반적으로 전자상태 간의 상호작용은 한 개의 경로를 갖는 것이 보통이다. 하지만 양자상태에 따라 반응속도가 변하는 현상이 종종 발견되기도 한다.
이렇게 두 개 이상의 서로 다른 성격을 지닌 위치에너지곡면들이 교차하는 지점을 원뿔형 교차점(conical intersection)이라고 부른다. 이 구간은 화학반응에 대한 양자역학적 기술을 가능케 하는 ‘본-오펜하이머 가정(Born Oppenheimer approximation)’이 성립하지 않는 영역으로 알려져 있다.
김 교수는 2010년 분광학적 방법을 통해 이 원뿔형 교차점의 존재를 발견했고 이는 곧 에너지곡면 교차점의 양자상태 반응의 시작점임을 증명했다. 또한 여기서 출발한 반응은 매우 다른 반응속도를 가진 서로 다른 두 경로로 분리돼 진행된다는 것을 밝혔다.
그러나 일반적인 분광법을 통해서 교차점의 시작점은 알 수 있었지만 각 곡면이 갖는 속도를 측정하는 것은 불가능했다.
연구팀은 기존의 분광법이 아닌 피코초(10-12초) 시간분해능 분광법을 이용했다. 기존 기술은 나노초를(10-9초) 기반으로 한 실험을 이용한하기 때문에 에너지 부분에서는 정확하게 측정할 수 있지만 나노초로는 반응의 속도를 측정할 수 없다. 화학반응이 나노초 이내에서 이뤄지기 때문이다.
연구팀의 피코초 시간분해능 분광법은 에너지와 시간 모두 정확하게 측정할 수 있기 때문에 원하는 결과를 얻을 수 있었다.
연구팀은 본-오펜하이머 가정이 성립하는 단열 반응(adiabatic reaction)과 본-오펜하이머 가정이 성립하지 않는 비단열 반응(non-adiabatic reaction) 각각 두 개의 경로가 활성화되고 반응 속도 뿐 아니라 생성물의 에너지 분포 등이 큰 차이를 보임을 확인했다.
자유도의 수가 많은 복잡한 분자 반응에서 양자상태에 근거한 반응교차점에서의 비 단열성을 정량적으로 관찰하고 설명한 경우는 처음이다. 이를 통해 향후 있을 이론적, 실험적 연구의 촉진에 기여할 것으로 기대된다.
김 교수는 “기초과학 연구는 인류가 자연을 이해하고 지혜롭게 이용하는데 필수적이며 기초과학의 발전 없이 새로운 기술적 진보를 기대하기는 힘들다”며 “이번 연구를 통해 기초과학의 연구에 열정을 다할 수 있는 젊은 학문적 기대주들이 많이 성장할 수 있길 바란다”고 말했다.
이번 연구는 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 반응교차점에서 시작된 반응 그래프, 단열반응경로 (빨간색)와 비단열반응경로 (파란색)로 나눠짐
그림2. 반응교차점 입체도
그림3. 반응교차점 메커니즘 개념도
2017.11.30
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박병국 교수, 열로 스핀전류를 얻는 소재기술 개발
〈 박병국 교수, 김동준 박사 〉
우리 대학 신소재공학과 박병국 교수 연구팀이 자성메모리(MRAM)의 새로운 동작 원리인 열로 스핀전류를 생성하는 소재기술을 개발했다.
이 연구는 고려대 이경진 교수, 충남대 정종율 교수와 공동으로 수행했고 ‘네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 11월 9일자에 게재됐다.
- 논문명: Observation of transverse spin Nernst magnetoresistance induced by thermal spin current in ferromagnet/non-magnet bilayers - 저자 정보 : 김동준(제1저자, 한국과학기술원 박사과정), 전철연, 최종국, 이재욱(한국과학기술원), Srivathsava Surabhi, 정종율 교수(충남대학교), 이경진 교수(고려대학교), 박병국 교수(교신저자, 한국과학기술원) 포함 총 8명
자성메모리는 실리콘 기반의 기존 반도체 메모리와 달리 얇은 자성 박막으로 만들어진 비휘발성 메모리 소자다.
외부 전원 공급이 없는 상태에서 정보를 유지할 수 있으며 집적도가 높고 고속동작이 가능한 장점이 있어 차세대 메모리 기술로 경쟁적으로 개발되고 있다.
자성메모리의 동작은 자성소재에 스핀전류를 주어 자성의 방향을 제어하는 방식으로 이루어진다. 기존 자성메모리에서는 스핀전류를 전기로 생성하는데, 본 연구에서 열로 스핀전류를 발생시키는 소재기술을 개발했다.
그동안 열에 의해 스핀전류가 생성되는 현상, 즉 스핀너런스트 효과(spin Nernst effect)가 이론적으로 발표됐으나 최근까지 기술적 한계로 실험적으로 증명되지 못하였다.
하지만 이번 연구에서 스핀궤도결합이 큰 텅스텐(W)과 백금(Pt) 소재를 활용하고 스핀너른스트 자기저항 측정방식을 도입해 스핀너른스트 효과를 실험적으로 규명했고 열에 의한 스핀전류의 생성효율이 기존의 전기에 의한 스핀전류의 생성효율과 유사함을 밝혔다.
박병국 교수는 “본 연구는 열에 의한 스핀전류 생성이라는 새로운 물리현상을 실험적으로 규명한 것에 의미가 크고, 추가 연구를 통하여 자성메모리의 새로운 동작방식으로 개발할 예정이다.” 라고 밝혔다.
열에 의해 동작하는 자성메모리의 개발은 전력소모를 획기적으로 낮출 수 있어 웨어러블, 모바일 및 사물인터넷 등 저전력 동작이 요구되는 전자기기의 발전에 기여할 것으로 기대된다.
이 연구성과는 과기정통부 미래소재디스커버리사업과 중견연구자사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 스핀너른스트 현상을 이용한 열인가 자성메모리의 개념도
그림2. 스핀너른스트 기반 열인가 스핀전류 생성에 관한 주요 연구 결과
2017.11.27
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이재길 교수 연구팀 연구성과 Microsoft Research 블로그 게재
<이재길 교수, 송환준 박사과정>
우리대학 이재길 교수(산업및시스템공학과 지식서비스공학대학원)와 송환준 박사과정 학생의 최신 빅데이터 연구결과가 최근 Microsoft Research 블로그에 실렸다. Microsoft Research는 매 분기 자사의 지원을 받은 연구과제 중에서 대표적인 성과를 선정해 자사 블로그에 게시하고 있는데 이번에는 이재길 교수 연구팀의 연구결과가 그 중 하나로 선정된 것이다.
이교수 연구팀은 이번 연구를 통해 전통적인 데이터 군집화 알고리즘인 k-메도이드의 분산 병렬처리 알고리즘을 개발했다. 그동안 빅데이터의 처리 속도를 높이기 위해 결과 정확도를 다소 희생하는 것이 일반적인 관례였으나 이 교수팀은 이번 연구를 통해 정확도를 거의 잃지 않고 현존하는 타 알고리즘보다 높은 성능을 달성했다고 밝혔다.
이번 연구결과는 지난 8월 열린 데이터 마이닝 분야 최고 학술대회인 ACM KDD 2017에서 발표된바 있다. 이 교수는 "추가적인 군집화 알고리즘의 연구도 마무리해 아파치 스파크 오픈소스 플랫폼에 연 성과를 탑재시킬 것"이라고 향후 계획을 밝혔다.
블로그 게시물 : https://www.microsoft.com/en-us/research/lab/microsoft-research-asia/articles/using-microsoft-azure-research-tool-scalable-data-mining-2/
2017.10.16
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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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김지한 교수, 비정질 다공성 물질의 가스 흡착 성능 분석법 개발
〈 김 지 한 교수 〉
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 비정질 다공성 물질의 가스 흡착 성능을 예측하는 방법을 개발했다.
이번 연구는 교토대 임대운 교수, 서울대 백명현 교수, 가천대 윤민영 교수, 사우디 아람코 연구소와 공동으로 진행됐다.
정우석 박사과정생과 임대운 교수가 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘미국국립과학원회보(PNAS)’ 7월 10일자 온라인 판에 게재됐다.
금속-유기물 구조체(metal-organic framework, MOF)는 넓은 표면적과 풍부한 내부 공극을 가지고 있어 다양한 에너지 및 환경 관련 소재로 응용될 수 있다.
이런 금속-유기물 구조체 물질 대부분이 결정성 물질이지만 합성과정 또는 산업 공정에 사용 중에 구조가 붕괴돼 결정성을 잃기 쉽다. 그로 인해 내부 구조를 파악할 수 없게 되면 기존의 어떠한 컴퓨터 시뮬레이션 방법론으로도 분석이 어려웠다.
김 교수 연구팀은 이와 같이 붕괴된 금속-유기물 구조체의 물성치를 결정성 금속-유기물 구조체의 물성치로 대체해 우회적으로 비정질 구조(amorphous structure)의 다공성 물질에서 물성치 분석이 가능함을 증명했다.
연구팀은 우선 12,000여 개의 결정성 금속-유기물 구조체에 대해 다양한 가스 및 온도 조건에서 가스 흡착 물성치 계산을 수행했다. 이로부터 특정 가스 및 온도 조건에서 비슷한 물성치를 보인 금속-유기물 구조체들은 다른 가스나 온도 조건에서도 비슷한 흡착 성능을 보인다는 것을 보였다.
이러한 결과를 바탕으로 연구팀은 붕괴된 구조가 보이는 메탄가스 흡착성능과 가장 비슷한 물성치를 지닌 결정성 금속-유기물 구조체들을 12,000여 개 구조 중에서 선별했다.
그 후 전혀 다른 온도 및 수소가스 흡착에 있어서도 붕괴된 구조의 실험값과 결정성 금속-유기물 구조정보를 이용한 시뮬레이션 결과가 잘 일치한다는 상호교환성(transferability)를 확인했다.
이번 연구성과는 구조 정보가 없는 경우에도 금속-유기물 구조체와 같은 다공성 물질들에서 물성치를 예측할 수 있어 앞으로 이산화탄소 포집, 가스 분리 및 저장소재 개발에 활용될 것으로 기대된다.
이번 연구는 Saudi Aramco-KAIST CO2 Management Center의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 구조-물성치 맵에 나타나는 경향성과 붕괴된 구조의 경향성
그림2. 붕괴된 금속-유기물 구조체 실험결과와 결정성 금속-유기물 구조체 시뮬레이션 결과의 상호교환성
2017.07.21
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