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미국 국방부가 주목한 C-러스트 기술 선도하다
컴퓨터 시스템을 작동시키기 위해서는 소프트웨어를 작성해야 하는데 그때 필요한 언어가 바로 프로그래밍 언어이다. 실행속도도 빠르고 유지보수도 쉬운 언어가 C언어인데 메모리 할당 및 관리 등에 치명적인 문제점을 가지고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 개발된 프로그래밍 언어는 러스트이다. 미국 백악관이나 국방성에서 메모리 문제를 막기 위해 러스트같이 안전한 언어 사용을 촉구하고 있는데 우리 대학 연구진이 C-러스트 코드 번역 기술을 이미 선제적으로 개발하고 선도하고 있어 화제다.
우리 대학 전산학부 류석영 교수 연구팀(프로그래밍 언어 연구실)이 C언어의 유니언(union)*을 러스트의 태그드 유니언(tagged union)으로 변환하는 기술을 세계 최초로 개발했다고 13일 밝혔다.
*유니언: 여러 종류의 데이터를 같은 공간에 보관해 메모리 효율을 높이는 C언어의 핵심 기능이다. 그러나 보관된 데이터가 어떤 종류인지 구분하지 않아 메모리 문제를 일으킬 수 있다.
**태그드 유니언: 같은 공간에 보관할 수 있는 여러 종류의 데이터 중 어떤 종류의 데이터를 보관하는지 태그를 붙여서 구분하여, 메모리 문제를 일으키지 않는다.
연구팀은 C언어의 유니언에 특화된 새로운 프로그램 분석 기법을 고안해 러스트의 태그드 유니언으로 자동 번역하는 데 성공했다.
올해 2월 백악관에서도 C언어의 사용을 중단하라고 촉구한 바가 있고(https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2024/02/Final-ONCD-Technical-Report.pdf) 미국 국방고등연구계획국(이하 DARPA)에서 C언어로 작성된 코드를 러스트(Rust)로 자동 번역하는 기술을 개발하는 연구 과제를 발표했다.(https://www.darpa.mil/program/translating-all-c-to-rust) DARPA는 미국 국방성의 연구·개발을 담당하는 기관이며 인터넷의 원형인 아파넷(ARPANET)을 개발하는 등 혁신적이고 영향력 있는 연구를 지원해 왔다. DARPA는 이 과제를 제안하며 C의 메모리 문제를 막기 위해 러스트같이 안전한 언어를 사용해야 한다고 밝혔다.
러스트는 2015년부터 개발된 프로그래밍 언어다. 운영 체제, 웹 브라우저 개발 등에 쓰이며, 2022년에는 리눅스(Linux) 개발에도 공식 사용되기 시작했다.(https://www.infoq.com/news/2022/12/linux-6-1-rust/) C와 달리 프로그램 실행 전에 메모리 문제를 탐지하고 예방할 수 있는 것이 특징이다.
류 교수 연구진은 2023년 5월과 2024년 6월에 각각 C의 뮤텍스(mutex)*와 출력 파라미터(output parameter)**를 러스트로 변환하는 기술을 세계 최초로 개발해, 최우수 국제 학술대회인 국제소프트웨어엔지니어링학회(ICSE)와 프로그래밍언어설계구현학회(PLDI)에 발표한 바 있다.
*뮤텍스: 프로그램 동기화에 필요한 기능
**출력 파라미터: 계산 결과 전달에 사용되는 기능
C언어와 러스트의 큰 간극으로 인해 세계적으로도 C-러스트 코드 번역 기술을 성공적으로 개발한 연구팀은 극소수다. 그마저도 포인터(pointer)*를 변환하는 데 머물고 있다. 그러나 류석영 교수 연구팀은 C의 여러 핵심 기능을 변환하는 기법을 연달아 제시해 C-러스트 코드 번역 기술을 선도하고 있다.
*포인터: 데이터 저장 위치를 표현하는 기능
류석영 교수는 “안전한 소프트웨어 제작을 목표로 연구하면서 C-러스트 코드 번역의 중요성을 일찍이 파악하고 각종 프로그래밍 언어 기법들을 코드 번역에 적극적으로 도입하여 나온 결과”라면서, “완전한 자동 번역을 위해 아직 풀어야 할 난제가 많으니 후속 연구에 정진하여 계속 분야를 선도하겠다”고 말했다.
전산학부 홍재민 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 최우수 국제 학술대회인 국제자동소프트웨어엔지니어링학회(ASE)에 채택됐다(논문명: To Tag, or Not to Tag: Translating C's Unions to Rust's Tagged Unions).
한편 이번 연구는 한국연구재단 선도연구센터 및 중견연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP), 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.13 조회수 3110 -
34배의 큰 힘을 내는 인공근육 소자 개발
우리 일상에 스며든 소프트 로봇, 의료기기, 웨어러블 장치 등에 적용시킬때 초저전력으로 구동되며 무게 대비 34배의 큰 힘을 내는 이온성 고분자 인공근육을 이용한 유체 스위치가 개발됐다. 유체 스위치는 유체 흐름을 제어함으로써 특정 방향으로 유체가 흐르게 하여 다양한 움직임을 유발하도록 한다.
우리 대학 기계공학과 오일권 교수 연구팀이 초저전력에서 작동하며 협소한 공간에서 사용할 수 있는 소프트 유체 스위치를 개발했다고 4일 밝혔다.
인공근육은 인간의 근육을 모방한 것으로 전통적인 모터에 비해 유연하고 자연스러운 움직임을 제공해 소프트 로봇이나 의료기기, 웨어러블 장치 등에 사용되는 기본 소자 중 하나이다. 이러한 인공근육은 전기, 공기 압력, 온도 변화와 같은 외부 자극에 반응하여 움직임을 만들어 내는데, 인공근육을 활용하기 위해서는 이 움직임을 얼마나 정교하게 제어하는지가 중요하다.
또한 기존 모터를 기반으로 한 스위치는 딱딱하고 큰 부피로 인해 제한된 공간 내에서 사용하는데 어려웠다. 이에, 연구팀은 좁은 관 속에서도 큰 힘을 내며 유체 흐름을 제어할 수 있는 이온성 고분자 인공근육을 개발하여 이를 소프트 유체 스위치로써 활용했다.
연구팀이 개발한 이온성 고분자 인공근육은 금속 전극과 이온성 고분자로 구성되어 있으며, 전기에 반응하여 힘과 움직임을 발생시킨다. 초저전력(~0.01V)에서 구동하면서 무게 대비 큰 힘을 낼 수 있도록 인공근육 전극의 표면에 유기 분자가 결합하여 만든 다공성의 공유결합성 유기 골격구조체 (pS-COF)를 활용했다.
그 결과, 머리카락 정도의 얇은 180 마이크로미터의 두께로 제작된 인공근육은 가벼운 무게 (10mg) 대비 34배 이상의 큰 힘을 내며 부드러운 움직임을 보였고, 이를 통해 연구팀은 낮은 전력으로 유체 흐름 방향을 정교하게 제어하는데 성공했다.
이번 연구를 주도한 오일권 교수는 “초저전력으로 작동하는 전기화학적 연성 유체 스위치는 유체 제어를 기반으로 하는 소프트 로봇, 소프트 일렉트로닉스, 미세유체공학 분야에서 많은 가능성을 열어줄 수 있다”며, “스마트 섬유에서 생체 의료 기기에 이르기까지, 이 기술은 우리 일상에서 초소형 전자 시스템에 쉽게 적용함으로써 다양한 산업현장에서 즉시 활용할 수 있는 잠재력을 지니고 있다”고 말했다.
기계공학과 연구 교수인 만마싸 마하토 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 2023년 12월 13일에 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 게재됐다. (논문명: Polysulfonated Covalent Organic Framework as Active Electrode Host for Mobile Cation Guests in Electrochemical Soft Actuator)
이번 연구는 한국연구재단의 리더과학자지원사업(창의연구단)과 미래융합파이어니어 사업을 지원받아 수행됐다.
2024.01.04 조회수 8549 -
최초 머신러닝 기반 유전체 정렬 소프트웨어 개발
우리 대학 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 머신러닝(기계학습)에 기반한 *유전체 정렬 소프트웨어를 개발했다고 12일 밝혔다.
☞ 유전체(genome): 생명체가 가지고 있는 염기서열 정보의 총합이며, 유전자는 생물학적 특징을 발현하는 염기서열들을 지칭한다. 유전체를 한 권의 책이라고 비유하면 유전자는 공백을 제외한 모든 글자라고 비유할 수 있다.
차세대 염기서열 분석은 유전체 정보를 해독하는 방법으로 유전체를 무수히 많은 조각으로 잘라낸 후 각 조각을 참조 유전체(reference genome)에 기반해 조립하는 과정을 거친다. 조립된 유전체 정보는 암을 포함한 여러 질병의 예측과 맞춤형 치료, 백신 개발 등 다양한 분야에서 사용된다.
유전체 정렬 소프트웨어는 차세대 염기서열 분석 방법으로 생성한 유전체 조각 데이터를 온전한 유전체 정보로 조립하기 위해 사용되는 소프트웨어다. 유전체 정렬 작업에는 많은 연산이 들어가며, 속도를 높이고 비용을 낮추는 방법에 관한 관심이 계속해서 증가하고 있다. 머신러닝(기계학습) 기반의 인덱싱(색인) 기법(Learned-index)을 유전체 정렬 소프트웨어에 적용한 사례는 이번이 최초다.
전기및전자공학부 정영목 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `옥스포드 바이오인포메틱스(Oxford Bioinformatics)' 2022년 3월에 공개됐다. (논문명 : BWA-MEME: BWA-MEM emulated with a machine learning approach)
유전체 정렬 작업은 정렬해야 하는 유전체 조각의 양이 많고 참조 유전체의 길이도 길어 많은 연산량이 요구되는 작업이다. 또한, 유전체 정렬 소프트웨어에서 정렬 결과의 정확도에 따라 추후의 유전체 분석의 정확도가 영향을 받는다. 이러한 특성 때문에 유전체 정렬 소프트웨어는 높은 정확성을 유지하며 빠르게 연산하는 것이 중요하다.
일반적으로 유전체 분석에는 하버드 브로드 연구소(Broad Institute)에서 개발한 유전체 분석 도구 키트(Genome Analysis Tool Kit, 이하 GATK)를 이용한 데이터 처리 방법을 표준으로 사용한다. 이들 키트 중 BWA-MEM은 GATK에서 표준으로 채택한 유전체 정렬 소프트웨어이며, 2019년에 하버드 대학과 인텔(Intel)의 공동 연구로 BWA-MEM2가 개발됐다.
연구팀이 개발한 머신러닝 기반의 유전체 정렬 소프트웨어는 연산량을 대폭 줄이면서도 표준 유전체 정렬 소프트웨어 BWA-MEM2과 동일한 결과를 만들어 정확도를 유지했다. 사용한 머신러닝 기반의 인덱싱 기법은 주어진 데이터의 분포를 머신러닝 모델이 학습해, 데이터 분포에 최적화된 인덱싱을 찾는 방법론이다. 데이터에 적합하다고 생각되는 인덱싱 방법을 사람이 정하던 기존의 방법과 대비된다.
BWA-MEM과 BWA-MEM2에서 사용하는 인덱싱 기법(FM-index)은 유전자 조각의 위치를 찾기 위해 유전자 조각 길이만큼의 연산이 필요하지만, 연구팀이 제안한 알고리즘은 머신러닝 기반의 인덱싱 기법(Learned-index)을 활용해, 유전자 조각 길이와 상관없이 적은 연산량으로도 유전자 조각의 위치를 찾을 수 있다. 연구팀이 제안한 인덱싱 기법은 기존 인덱싱 기법과 비교해 3.4배 정도 가속화됐고, 이로 인해 유전체 정렬 소프트웨어는 1.4 배 가속화됐다.
연구팀이 이번 연구에서 개발한 유전체 정렬 소프트웨어는 오픈소스 (https://github.com/kaist-ina/BWA-MEME)로 공개돼 많은 분야에 사용될 것으로 기대되며, 유전체 분석에서 사용되는 다양한 소프트웨어를 머신러닝 기술로 가속화하는 연구들의 초석이 될 것으로 기대된다.
한동수 교수는 "이번 연구를 통해 기계학습 기술을 접목해 전장 유전체 빅데이터 분석을 기존 방식보다 빠르고 적은 비용으로 할 수 있다는 것을 보여줬으며, 앞으로 인공지능 기술을 활용해 전장 유전체 빅데이터 분석을 효율화, 고도화할 수 있을 것이라 기대된다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 데이터 스테이션 구축·운영 사업으로서 수행됐다.
2022.04.17 조회수 8095 -
생각만으로 정확하게 로봇팔 조종이 가능한 뇌-기계 인터페이스 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 정재승 교수 연구팀이 3차원 공간상에서 생각만으로 로봇팔을 높은 정확도 (90.9~92.6%)로 조종하는 `뇌-기계 인터페이스 시스템'을 개발했다고 23일 밝혔다.
정 교수 연구팀은 인공지능과 유전자 알고리즘을 사용해 인간의 대뇌 심부에서 측정한 뇌파만으로 팔 움직임의 의도를 파악해 로봇팔을 제어하는 새로운 형태의 뇌-기계 인터페이스 시스템을 개발했다. 뇌 활동만으로 사람의 의도를 파악해 로봇이나 기계가 대신 행동에 옮기는 `뇌-기계 인터페이스' 기술은 최근 급속도로 발전하고 있다. 하지만 손을 움직이는 정도의 의도 파악을 넘어, 팔 움직임의 방향에 대한 의도를 섬세하게 파악해 정교하게 로봇팔을 움직이는 기술은 아직 정확도가 높지 않았다.
하지만 연구팀은 이번 연구에서 조종 `방향'에 대한 의도를 뇌 활동만으로 인식하는 인공지능 모델을 개발했고, 그 결과 3차원 공간상에서 24개의 방향을 90% 이상의 정확도로 정교하게 해석하는 시스템을 개발했다.
게다가 딥러닝 등 기존 기계학습 기술은 높은 사양의 GPU 하드웨어가 필요했지만, 이번 연구에서는 축적 컴퓨팅(Reservoir Computing) 기법을 이용해 낮은 사양의 하드웨어에서도 인공지능 학습이 가능하여 스마트 모바일 기기에서도 폭넓게 응용될 수 있도록 개발해, 향후 메타버스와 스마트 기기에도 폭넓게 적용이 가능할 것으로 기대된다.
우리 대학 김훈희 박사(現 강남대 조교수)가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `어플라이드 소프트 컴퓨팅(Applied Soft Computing)' 2022년 117권 3월호에 출판됐다. (논문명 : An electrocorticographic decoder for arm movement for brain-machine interface using an echo state network and Gaussian readout).
뇌-기계 인터페이스는 사용자의 뇌 활동을 통해 의도를 읽고 로봇이나 기계에 전달하는 기술로서 로봇, 드론, 컴퓨터뿐만 아니라 스마트 모바일 기기, 메타버스 등에서의 이용될 차세대 인터페이스 기술로 각광받고 있다.
특히 기존의 인터페이스가 외부 신체 기관을 통해 명령을 간접 전달(버튼, 터치, 제스처 등)해야 하지만 뇌-기계 인터페이스는 명령을 뇌로부터 직접적 전달한다는 점에서 가장 진보된 인터페이스 기술로 여겨진다.
그러나 뇌파는 개개인의 차이가 매우 크고, 단일 신경 세포로부터 정확한 신호를 읽는 것이 아니라 넓은 영역에 있는 신경 세포 집단의 전기적 신호 특성을 해석해야 하므로 잡음이 크다는 한계점을 가지고 있다.
연구팀은 이러한 문제 해결을 위해 최첨단 인공지능 기법의 하나인 `축적 컴퓨팅 기법'을 이용해 뇌-기계 인터페이스에서 필요한 개개인의 뇌파 신호의 중요 특성을 인공신경망이 자동으로 학습해 찾을 수 있도록 구현했다.
또한 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용해 인공지능 신경망이 최적의 뇌파 특성을 효율적으로 찾을 수 있게 시스템을 설계했다. 연구팀은 심부 뇌파를 최종 해석하는 리드아웃(Readout)을 가우시안(Gaussian) 모델로 설계해 시각피질 신경 세포가 방향을 표현하는 방법을 모방하는 인공신경망을 개발했다. 이런 리드아웃 방식은 축적 컴퓨팅의 선형 학습 알고리즘을 이용해 일반적 사양의 간단한 하드웨어에서도 빠르게 학습할 수 있어 메타버스, 스마트기기 등 일상생활에서 응용이 가능해진다.
특히, 이번 연구에서 만들어진 뇌-기계 인터페이스 인공지능 모델은 3차원상에서 24가지 방향 즉, 각 차원에서 8가지 방향을 디코딩할 수 있으며 모든 방향에서 평균 90% 이상의 정확도 (90.9%~92.6% 범위)를 보였다. 또한 연구된 뇌-기계 인터페이스는 3차원 공간상에서 로봇팔을 움직이는 상상을 할 때의 뇌파를 해석해 성공적으로 로봇팔을 움직이는 시뮬레이션 결과를 보였다.
인공지능 시스템을 만든 제1 저자인 김훈희 박사는 "공학적인 신호처리 기법에 의존해 온 기존 뇌파 디코딩 방법과는 달리, 인간 뇌의 실제 작동 구조를 모방한 인공신경망을 개발해 좀더 발전된 형태의 뇌-기계 인터페이스 시스템을 개발해 기쁘다ˮ면서 "향후 뇌의 특성을 좀 더 구체적으로 이용한 `뇌 모방 인공지능(Brain-inspired A.I.)'을 이용한 다양한 뇌-기계 인터페이스를 개발할 계획이다ˮ라고 말했다.
이번 연구를 주도한 연구책임자 정재승 교수는 "뇌파를 통해 생각만으로 로봇팔을 구동하는 `뇌-기계 인터페이스 시스템'들이 대부분 고사양 하드웨어가 필요해 실시간 응용으로 나아가기 어렵고 스마트기기 등으로 적용이 어려웠다. 그러나 이번 시스템은 90%~92%의 높은 정확도를 가진 의도 인식 인공지능 시스템을 만들어 메타버스 안에서 아바타를 생각대로 움직이게 하거나 앱을 생각만으로 컨트롤하는 스마트기기 등에 광범위하게 사용될 수 있다ˮ고 말했다.
이번 연구 결과는 사지마비 환자나 사고로 팔을 잃은 환자들을 위한 로봇팔 장착 및 제어 기술부터, 메타버스, 스마트기기, 게임, 엔터테인먼트 애플리케이션 등 다양한 시스템에 뇌-기계 인터페이스를 적용할 가능성을 열어 줄 것으로 기대된다.
이번 연구는 한국연구재단 뇌 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.02.24 조회수 12383 -
자체 무게의 480배 이상을 들어올릴 수 있는 소프트 그리퍼 개발
우리 대학 기계공학과 경기욱 교수 연구팀이 자체 무게의 480배 이상의 중량을 들어올릴 수 있는 소프트 그리퍼를 개발했다.
연구팀에서 개발한 그리퍼는 인공근육과 전기접착식피부를 결합한 초경량 그리퍼로서, 가벼운 인공근육을 이용해 쥐고자 하는 물체에 접촉한 후 강력한 전기접착력을 발생시켜 무거운 물체를 들어올릴 수 있도록 한다. 제작된 소프트 그리퍼는 6.2g의 가벼운 무게를 가지지만 625g의 무게까지 쥐고 이송시킬 수 있으며, 대면적으로 제작된 35g의 그리퍼는 자체 무게의 480배 이상인 16.8kg까지 집어올릴 수 있다.
연구팀은 이번 연구에서 폴리머 기반의 액추에이터를 인공근육으로 사용했기 때문에 매우 가벼운 무게의 소프트 그리퍼를 구현할 수 있었다. 폴리머 기반의 액추에이터는 높은 유전율을 가지는 얇은 탄성체의 양면에 신축성이 있는 전극을 도포하여 제작됐다. 양면의 전극에 전압을 가해주면 전극 사이의 인력이 발생하여 탄성체를 두께 방향으로 누르게 되고, 결과적으로 면 방향의 팽창이 발생하는 원리를 사용했다. 연구팀은 이러한 작동원리를 소프트 그리퍼에 응용하기 위해 팽창 변형을 굽힘 변형으로 변환해주는 기계적 구조를 도입했다.
연구팀은 인공근육을 사용해 그리퍼를 초경량으로 제작함과 동시에, 무거운 물체를 들어올릴 수 있도록 전기접착식피부를 적용했다. 전기접착식피부의 내부에는 접착력을 발생시키기 위한 전극이 반복적으로 배치되어 있으며, 피부의 표면에는 전기적 절연층이 코팅돼있다. 전기접착식피부가 물체와 접촉한 후 반복적으로 배치된 전극에 전압이 가해지면, 접촉한 물체의 표면에 전기접착식피부의 전극과 반대된 전하가 유도된다. 결과적으로 전기접착식피부의 전극과 물체 표면에 유도된 전하 사이에 전기적 인력이 생성돼 그리퍼와 대상 물체 사이에 높은 접착력을 발생시킬 수 있다.
연구팀에서는 소프트 그리퍼의 성능을 극대화하기 위해 인공근육 및 전기접착식피부의 구조, 규격, 소재를 실험적으로 최적화했다. 그 결과 연구팀에서 개발한 소프트 그리퍼는 두 개의 손가락만을 이용하지만 원기둥, 구, 육면체, 평평한 물체, 포장재, 비정형 물체 등 다양한 형상의 물체를 집어올리고 이송할 수 있으면서도, 자체 무게의 480배에 달하는 무게까지 들어올릴 수 있다.
연구팀이 개발한 소프트 그리퍼는 손으로 쥐기 어려운 평평한 모양부터 다양한 입체 모양의 물체를 모두 집을 수 있다는 장점이 있기 때문에, 로봇핸드를 교체하지 않고도 다양한 모양의 물체를 다루는 작업을 연속적으로 수행할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 경량화된 소프트 그리퍼를 사용함으로써 로봇팔에 가해지는 부하를 줄일 수 있고, 그 결과 기존의 로봇 그리퍼를 사용한 경우보다 더 무거운 물체를 이송시키는 것을 가능하게 할 수 있다.
관련 연구를 주도적으로 수행한 박사과정 황건우 학생은 이번 연구를 Instruments 분야 Top (상위 1%) 학술지인 IEEE Trans. Industrial Electronics를 포함해Smart Materials and Structures 등에 총 2편의 논문을 게재했다. (논문명: Electroadhesion-Based High-Payload Soft Gripper With Mechanically Strengthened Structure / Improved electroadhesive force by using fumed alumina/PDMS composites)
이번 연구는 한국산업기술평가관리원의 산업핵심기술개발사업 및 로봇산업핵심기술개발사업(알키미스트 프로젝트)의 지원을 받아 수행됐다.
2021.03.09 조회수 91479 -
광 투과 방식의 웨어러블 유연 인장 센서 개발
기계공학과 박인규 교수 연구팀이 신체 동작 및 자세 모니터링에 활용이 가능한 탄소 나노튜브–탄성 중합체 복합소재 광 투과 방식의 웨어러블 유연 인장 센서를 개발했다.
이번 기술을 통해 인체의 다양한 관절 굽힘 동작, 자세, 맥박 및 표정 등 다양한 생체 동작을 연속적으로 측정해, 운동 시 관절부 움직임 자세 교정 및 맥박 측정을 통한 헬스케어 모니터링 시스템 등에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
구지민 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구는 나노기술 분야 국제 학술지 ‘ACS Applied Materials & Interfaces’ 3월 4일 자 표지 논문에 게재됐다. (논문명: Wearable Strain Sensor Using Light Transmittance Change of Carbon Nanotube Embedded Elastomer with Microcrack)
최근 헬스케어에 대한 관심이 커짐에 따라 웨어러블 유연 센서 개발이 활발히 진행되면서 인체에 적용하는 센서로서의 유연 소재를 기반으로 다양한 전기저항식, 정전용량 방식의 플랫폼을 이용한 인장 센서가 많이 개발되고 있다.
그러나 기존의 전기저항식 센서는 장시간 반복 신호 안정성, 선형성에 한계를 보이며, 정전용량식 센서의 경우 외부 전기장의 영향에 취약하고 센서 민감도가 낮다. 이러한 점을 보완하기 위해 광학 방식의 유연 인장 센서가 개발됐으나 여전히 민감도가 낮다는 한계점이 있다.
문제 해결을 위해 연구팀은 탄소 나노튜브가 함침된 탄성중합체의 인장에 따른 광 투과도 변화 현상을 활용해 수 퍼센트에서 400%에 달하는 넓은 범위의 인장률을 안정적으로 측정할 수 있는 유연 인장 센서를 개발했다.
연구팀이 개발한 센서는 외부 인장에 따라 탄성중합체에 함침된 탄소 나노튜브 필름에 틈이 형성돼 광 투과도를 크게 변화시켜 기존의 광학 방식 인장 센서에 비해 10배 이상의 높은 감도를 가진다. 또한, 1만 3천 회 이상의 인장 변형에도 안정적인 신호 회복을 보이고, 다양한 환경 요인(온도, 습도)에도 안정적인 감지 성능을 보여 웨어러블 기기로 활용할 수 있는 큰 가능성을 보였다.
연구팀은 이러한 성능을 바탕으로 손가락 굽힘 동작을 측정해 이를 로봇 조종에 활용했으며, 3축 센서로 패키징 해 인체 자세 모니터링에 활용했다. 또한, 경동맥 근처의 맥박 모니터링과 발음할 때의 입 주변 근육 움직임 등 미세한 동작도 관찰하는 데 성공했다.
박인규 교수는 “이번 연구에서는 기존의 전기저항식, 정전용량식 및 광학 방식의 유연 인장률 센서가 갖는 한계점을 극복할 수 있는 새로운 플랫폼을 개발했다”라며 “헬스케어, 엔터테인먼트, 로보틱스 등 다양한 분야에 널리 활용할 수 있는 우수한 성능의 웨어러블 센서를 실현했다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 중견 연구 과제(올인원 스마트 스킨을 위한 웨어러블 멀티센서 시스템 핵심기술 연구)와 선도연구센터지원 사업(초정밀 광 기계기술 연구센터)의 지원을 통해 수행됐다.
2020.04.02 조회수 18170 -
최성율 교수, 뉴로모픽 칩의 시냅스 구현
〈 최성율 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 최성율 교수 연구팀이 멤리스터(Memristor) 소자의 구동 방식을 아날로그 형태로 변화해 뉴로모픽 칩의 시냅스로 활용할 수 있는 기술을 개발했다.
이 기술을 통해 기존의 디지털 비휘발성 메모리로만 이용되던 멤리스터를 아날로그 형태로 활용함으로써 인간의 뇌를 모사한 인공지능 컴퓨팅 칩인 뉴로모픽 칩의 상용화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
장병철 박사(현 삼성전자 연구원), 김성규 박사(현 노스웨스턴대학), 양상윤 연구교수가 공동 1 저자로 참여하고 美 노스웨스턴 대학, KAIST 임성갑 교수가 공동으로 수행한 이번 연구는 나노과학 분야 국제 학술지 ‘나노 레터스 (Nano Letters)’ 1월 4일 온라인판에 게재됐다.
사람 뇌를 닮은 반도체로 알려진 뉴로모픽 칩은 기존의 반도체 칩이 갖는 전력 확보 문제를 해결할 수 있고 데이터 처리 과정을 통합할 수 있어 차세대 기술로 주목받고 있다.
멤리스터는 메모리와 레지스터의 합성어로, 메모리와 프로세스가 통합된 기능을 수행할 수 있다. 특히 뉴로모픽 칩 내부에 물리적 인공신경망을 가장 효과적으로 구현할 수 있는 크로스바 어레이(crossbar array) 제작에 최적인 소자로 알려져 있다.
물리적 인공신경망은 뉴런 회로와 이들의 연결부인 시냅스 소자로 구성되는데 뉴로모픽 칩 기반의 인공지능 연산을 수행할 때 각 시냅스 소자에서는 뉴런 간의 연결 강도를 나타내는 전도도 가중치가 아날로그 데이터로 저장 및 갱신돼야 한다.
그러나 기존 멤리스터들은 대부분 비휘발성 메모리 구현에 적합한 디지털의 특성을 가져 아날로그 방식의 구동에 한계가 있었고, 이로 인해 시냅스 소자로 응용하기 어려웠다.
최 교수 연구팀은 플라스틱 기판 위에 고분자 소재 기반의 유연 멤리스터를 제작하면서 소자 내부에 형성되는 전도성 금속 필라멘트 크기를 금속 원자 수준으로 얇게 조절하면 멤리스터의 동작이 디지털에서 아날로그 방식으로 변화하는 것을 발견했다.
연구팀은 이러한 현상을 이용해 멤리스터의 전도도 가중치를 연속적, 선형적으로 갱신할 수 있고 구부림 등의 기계적 변형 상태에서도 정상 동작하는 유연 멤리스터 시냅스 소자를 구현했다.
유연 멤리스터 시냅스로 구성된 인공신경망은 학습을 통해 사람의 얼굴을 효과적으로 인식해 분류할 수 있고 손상된 얼굴 이미지도 인식할 수 있음을 확인했다. 이를 통해 얼굴, 숫자, 사물 등의 인식을 효율적으로 수행할 수 있는 유연 뉴로모픽 칩 개발의 가능성을 확보했다.
최 교수는 “멤리스터 소자의 구동 방식이 디지털에서 아날로그로 변화되는 주요 원리를 밝힘으로써 다양한 멤리스터 소자들을 디지털 메모리 또는 시냅스 소자로 응용할 수 있는 길을 열었다”라며 “고성능 뉴로모픽 칩 개발의 가속화에 기여할 수 있을 것이다” 라고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단 글로벌프론티어사업 중 (재)나노기판소프트일렉트로닉스 연구단의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 플라스틱 기판 위에 제작된 유연 멤리스터 시냅스 소자 모식도
2019.02.11 조회수 10100 -
김수빈 학생, 영국왕립화학회 학술지 표지논문 게재
〈 김 규 한 연구교수, 김 수 빈 학생 〉
우리 대학 학부 4학년 김수빈 학생의 이중 에멀젼(Double Emulsion) 형성 관련 논문이 국제 학술지의 표지논문에 선정됐다.
우리 대학의 학부생 연구지원 프로그램인 URP(Undergraduate Research Participation)를 통한 연구 참여가 활발해지면서 학부생이 1저자로 참여한 논문이 국제 학술지에 등재되는 경우가 많아지고 있다. 김수빈 학생은 URP 프로그램을 통한 연구로 국제 학술지 게재를 넘어 표지논문에 선정되는 성과를 이뤘다.
김수빈 학생의 논문은 세계적으로 권위 있는 학술단체인 영국왕립화학회(Royal Society of Chemistry)가 발간하는 국제 학술지 ‘소프트 매터(Soft Matter)’2018년 2월 7호 표지논문에 게재됐다. (논문명: Controllable one-step double emulsion formation via phase inversion)
특히 김수빈 학생은 이번 표지 이미지를 자신의 상상과 관찰을 바탕으로 직접 디자인해 그 가치를 더 높였다.
김 군이 수행한 이번 연구는 이중 에멀젼(Double Emulsion)의 안정성 향상 관련 연구로 이중 에멀젼이란 에멀젼 방울 안에 또 다른 액체로 구성된 방울이 서로 섞이지 않고 캡슐화 된 상태로 구성된 형태를 뜻한다.
이중 에멀젼은 캡슐화를 통한 보유 능력이 탁월해 식품, 화장품, 약물 전달 등 다양하게 사용 가능하다. 그러나 이중 에멀젼을 대량 생산할 수 있는 기존 기술은 내부의 액체 방울을 만든 뒤 이를 캡슐화 하는 두 단계의 공정에서 액체 방울이 쉽게 파괴되고 개발 이후 이중 에멀젼의 안정성이 보장되지 않는 한계가 있다.
또한 이런 과정에서 이중 에멀젼의 크기와 내부 액체 방울의 비율을 조절하는 데 어려움을 겪고 있다.
김 군은 분자들의 화학 반응처럼 물방울들이 충돌해 일어나는 상 반전(Phase Inversion)의 과정에서 단서를 얻었다. 상 반전이 일어나는 과정에서 이중 에멀젼이 일시적으로 형성됨을 발견했고 이를 바탕으로 이중 에멀젼의 안정성을 높일 수 있는 기준을 제시했다.
이후 지속된 연구에서 폴리메틸 메타아크릴레이트(PMMA)와 소수성 실리카 입자가 이 조건을 만족하는 것을 찾아내 한 번의 공정으로 안정적인 이중 에멀젼을 만들 수 있음을 증명했다. 추가적으로 PMMA와 나노입자의 양을 조절해 이중 에멀젼 내부 물방울의 개수와 부피를 조절하는데 성공했다.
2014년 총장장학생(KPF : KAIST Presidential Fellowship)이자 대통령과학장학생으로 입학한 김 군은 화학과 생명화학공학을 배우고 연구하며 직접 관찰하기 어려운 현상을 머릿속으로 상상하며 이를 바탕으로 가설을 세우고 연구해왔다.
김 군이 일찍부터 연구에 몰두할 수 있었던 것은 학부생 연구지원(URP) 프로그램에 두 차례 참여했던 경험 덕분이다. 학부 2학년 때에는 물리적 힘을 이용해 식품, 화장품에 널리 쓰이는 고내부상 에멀젼을 만드는 방법을 연구했고 1년 후엔 콜로이드 입자를 이용해 기저귀의 원료가 되는 다공성 고 흡수성 수지를 만드는 연구를 수행했다.
김 군은 두 번의 URP 프로그램에서 우수상을 수상했고 이 연구 결과 중 일부를 저명 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 2저자로 게재하기도 했다.
김수빈 학생은 “평소에 복수전공을 통해 생명화학공학과에서 에멀젼의 기초가 되는 유체역학, 계면 물리학 등을 배우고 화학과에서 분자 구조를 배워 왔던 것을 융합함으로서 좋은 결과가 나온 것 같다”고 말했다.
이어 “이번 연구 결과로 이중 에멀젼의 상용화에 기여할 수 있을 것으로 기대한다”며 “앞으로도 정확한 원리를 파악하고 이를 바탕으로 정교하게 컨트롤 할 수 있는 화학제품을 만들어 내고 싶다”고 말했다.
이번 연구는 URP 프로그램 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 김수빈 학생이 직접 디자인한 저널 표지논문
2018.04.12 조회수 17944 -
오일권 교수, 그래핀 기반의 소프트 액추에이터 개발
〈 타바시안 라솔 박사과정, 오 일 권 교수 〉
우리 대학 기계공학과 오일권 교수 연구팀이 두 개의 서로 상반된 그래핀 구조체를 전극으로 사용해 소프트 액추에이터(작동장치)의 성능을 높이는데 성공하였다.
연구팀이 이번 연구를 통해 제작한 액추에이터는 웨어러블 전자기기, 소프트 로봇 등의 분야에서 사용 가능할 것으로 기대된다.
타바시안 라솔(Tabassian Rassoul) 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 온라인 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 1월 31일자에 게재됐으며 표지논문에 선정됐다.
차세대 전자기기에 능동형 소프트 액추에이터를 적용하기 위해서는 액추에이터의 전극이 유연성, 높은 전기 전도성 및 전기 화학적 활성, 내구성 등을 갖는 동시에 높은 효율성을 가져야 한다.
하지만 기존의 소프트 액추에이터는 백금 또는 금 등의 고가 귀금속이 사용됐기 때문에 실제 적용이 어려웠다.
연구팀은 문제 해결을 위해 기능적인 길항성(두 요인이 동시에 작용해 서로의 효과를 상쇄시키는 성질)을 갖는 각기 다른 두 종류의 그래핀 전극을 동시에 사용했다.
연구팀은 전기전도성은 매우 좋지만 전기화학적 활성이 낮은 그래핀 그물망의 단점을 보완하기 위해 질소가 증착된 구겨진 그래핀 입자들을 추가로 적용했다. 그물망 그래핀 메쉬(mesh)와 질소가 증착된 구겨진 그래핀을 결합해 전기화학적으로 기능적 길항성을 갖는 하이브리드 전극을 제작해 소프트 액추에이터에 적용했다.
연구팀이 합성한 그래핀 메쉬 구조는 그래핀 튜브들이 서로 엮인 그물망 형태의 구조를 갖는다. 특히 그물망 구조의 물결 모양 패턴 덕분에 다른 유형의 그래핀 구조보다 우수한 신축성을 갖는다.
또한 화학기상증착법(Chemical vapor deposition, CVD) 방법으로 합성하기 때문에 높은 전기 전도도를 갖는 고품질 그래핀 그물망을 제작할 수 있다.
이 하이브리드 전극에서 그래핀 그물망은 신속하고 균일한 전하 분포 촉진, 질소가 증착된 구겨진 그래핀은 전하를 효율적으로 저장하는 서로 상반된 역할을 각각 수행한다. 이를 통해 재료의 비용적 단점을 보완함과 동시에 전극의 성능 요건을 충족했다.
연구팀은 이번 연구를 통해 제작된 액추에이터는 햅틱 피드백 시스템, 웨어러블 핼스케어 전자기기, 능동촉각 시스템, VR 및 AR용 능동형 디스플레이, 소프트 로봇 등의 분야에서 사용 가능할 것으로 기대된다.
오 교수는 “이번 연구결과를 통해 소프트 액추에이터의 성능향상 원리를 이해하는 기반 연구가 될 것이다”며 “차세대 유연 전자산업에서의 소프트 액추에이터 기술 활용이 가속화되는 계기가 될 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 리더연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 논문 커버 이미지
그림2. 기능적 길항성을 갖는 그래핀 구조 전극 사진 및 소프트 액추에이터 개요
2018.02.07 조회수 12746 -
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 15178 -
김정, 박인규 교수, 로봇의 피부 역할 할 수 있는 촉각센서 개발
우리 대학 기계공학과 김정, 박인규 교수 공동 연구팀이 실리콘과 탄소 소재를 활용한 로봇의 피부 역할을 할 수 있는 촉각 센서를 개발했다.
이 기술은 충격 흡수가 가능하면서 다양한 형태의 촉감을 구분할 수 있어 향후 로봇의 외피로 이용 가능할 것으로 기대된다.
이효상 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구결과는 네이처 자매지인 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Report)’ 1월 25일자 온라인 판에 게재됐다.
피부는 인체에서 가장 많은 부분을 차지하는 기관이며 주요 장기를 외부 충격으로부터 보호하는 동시에 섬세한 촉각 정보를 측정 및 구분해 신경계에 전달하는 역할을 한다.
현재 로봇 감각 기술은 시각, 청각 부분에서는 인간의 능력에 근접하고 있으나 촉각의 경우는 환경의 변화를 온몸으로 감지하는 피부 능력에 비해 많이 부족한 것이 사실이다
인간과 비슷한 기능의 피부를 로봇에게 적용시키기 위해선 높은 신축성을 갖고 충격을 잘 흡수하는 피부 센서 기술의 개발이 필수이다. 전기 배선을 통해 몸 전체에 분포된 많은 센서를 연결하는 기술 또한 해결해야 할 문제이다.
연구팀은 문제 해결을 위해 실리콘과 탄소나노튜브(CNT)를 혼합해 복합재를 만들었고 이를 전기임피던스영상법(EIT)라는 의료 영상 기법과 결합했다. 이를 통해 넓은 영역에 가해지는 다양한 형태의 힘을 전기 배선 없이도 구분할 수 있는 기술을 개발했다.
이를 통해 개발된 로봇 피부는 망치로 내려치는 수준의 강한 충격도 견딜 수 있으며 센서의 일부가 파손돼도 파손 부위에 복합재를 채운 뒤 경화시키면 재사용이 가능하다.
또한 3D 프린터 등으로 만들어진 3차원 형상 틀에 실리콘-나노튜브 복합재를 채워 넣는 방식으로 제작할 수 있다. 기존 2차원 평판 뿐 아니라 다양한 3차원 곡면으로 제작이 가능해 새로운 형태의 컴퓨터 인터페이스도 개발할 수 있다.
이 기술은 다른 형태의 위치나 크기 등을 촉각적으로 구분할 수 있고 충격 흡수가 가능한 로봇의 피부, 3차원 컴퓨터 인터페이스, 촉각 센서 등에 적용 가능할 것으로 예상된다.
특히 이번 연구는 나노 구조체 및 센서 분야의 전문가인 박인규 교수와 바이오 로봇 분야 전문가인 김정 교수가 공동으로 진행해 실제 제품 적용 가능성이 높다.
김정 교수는 “신축성 촉각 센서는 인체에 바로 부착 가능할 뿐 아니라 다차원 변형상태에 대한 정보를 제공할 수 있다”며 “로봇 피부를 포함한 소프트 로봇 산업 및 착용형 의료기기 분야에 기여할 것이다”고 말했다.
박인규 교수는 “기능성 나노 복합소재와 컴퓨터단층법의 융합을 이용해 차세대 유저인터페이스를 구현한 것이다”고 말했다.
이번 연구는 1저자 이효상 박사과정 외 권동욱, 조지승 연구원과의 공동연구로 진행됐고, 미래창조과학부 이공분야 기초연구사업(중견연구자 지원사업)과 초정밀 광기계기술 연구센터(선도연구센터지원사업)의 지원으로 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 제작한 촉각 센서와 연결돼 저항에 반응하는 로봇 손
그림2. 실리콘 고무와 카본나노튜브를 이용한 압저항 복합재 제작 과정
그림3. 압저항 복합재를 활용한 컴퓨터 인터페이스
2017.02.02 조회수 18681 -
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 조회수 10971