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화학적, 전기적 양방향 소통이 가능한 파이버형 뇌-컴퓨터 인터페이스 개발
뇌 속 뉴런은 화학적, 전기적 신호가 동시에 작동하면서 정교한 시스템을 만들어내지만 현재까지는 이러한 신호를 동시에 주고받으면서 신경의 작동 원리를 확인할 수 있는 장치가 존재하지 않았다. 한국 연구진이 화학적 신호와 전기적 신호를 양 방향적으로 주고받으며 세부적인 신호 전달 체계를 탐사할 수 있는 다기능 신경 인터페이스를 개발하여 앞으로 신경 체계 연구, 질환 연구 및 치료에 획기적인 발전을 가져올 것으로 기대한다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박성준 교수 연구팀이, 초소형 와이어 병합 열 인발공정(Microwire Co-drawing Thermal Drawing Process, MC-TDP)*을 통해 카본, 폴리머, 금속의 다양한 재료를 통합하여 4가지 기능성을 가진 다기능 섬유형 신경 인터페이스를 개발했다고 13일 밝혔다.
☞ 열 인발공정 : 열을 가해 큰 구조체의 복잡한 구조체를 빠른 속도로 당겨 같은 모양 및 기능을 갖춘 섬유를 뽑아내는 일 또는 가공
뇌신경 시스템 조사를 위한 삽입형 인터페이스는 전기적 성능에 중점을 두고 발전해 왔다. 하지만 전기적, 화학적 신호의 시너지 효과를 연구하기 위해서는 전기적 신호뿐만 아니라 화학적 신호의 역학을 기록하고 화학적 자극 또한 할 수 있는 신경 디바이스가 필요했다. 그러나 기존의 제작 방법으로는 다양한 자극과 기록을 수행할 수 있는 다양한 재료를 융합하는 것이 어려웠고, 특히 마이크로미터 스케일로 정교한 다기능성 신경 인터페이스를 만드는 것이 어렵다는 문제가 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 이번 연구에서 초소형 와이어 병합 열 인발공정을 통해 머리카락 크기의 다기능 섬유를 뽑아내는 동안 초소형 와이어를 병합하고 카본 파이버를 융합하여 뉴런 사이에서 일어나는 대표적인 신호 전달을 동시에 조사할 수 있는 다기능 섬유를 제작했다. 연구팀은 제작된 하나의 섬유가 카본 파이버를 통한 도파민 모니터링, 마이크로 유체관을 통한 약물 주입, 폴리머 광 도파관을 통한 광 유전학적 신경 자극, 그리고 초소형 와이어를 통한 전기신호 측정을 할 수 있음을 확인했다.
해당 뇌-기계 인터페이스를 실제 쥐 모델에서 광유전학적 자극에 따른 화학적 신경전달물질 중 도파민과 전기적 신경 활성 신호를 효과적으로 측정하고 약물에 따른 도파민 방출량의 변화를 확인할 수 있음을 보였다. 또한 연구팀은 개발된 섬유가 자발적인 신경 신호를 측정할 수 있음을 보여주며 신경 인터페이스로써의 범용적 사용성도 확인했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 '에이씨에스 나노(ACS Nano)'에 2024년 5월 온라인 출판됐다. (논문명: A Multifunctional and Flexible Neural Probe with Thermally Drawn Fibers for Bidirectional Synaptic Probing in the Brain)
박성준 교수는 "화학적 신경전달물질 기록 및 화학적 자극, 전기적 신경 활성신호 기록, 그리고 광학적 조절 기능을 갖춘 차세대 초다기능성 신경 인터페이스의 개발 성과ˮ임을 강조하며, "향후 다양한 신경 회로에의 적용을 통해 신경 회로의 작동원리 규명과 뇌 질환의 세부적인 메커니즘 파악에 사용될 수 있을 것ˮ 이라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 기초연구실, STEAM연구사업 및 범부처재생의료기술사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.05.13
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제약 혼합물 최고 분리막 기술 선보이다
분자의 크기와 모양에 따라 분자를 구별할 수 있는 분리막 공정*은 기존의 열 분리 공정(예: 증류법)보다 훨씬 적은 에너지를 소비하며 화학 산업의 탄소 배출량을 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
*분리막 공정: 분리막은 물질의 크기나 흡수력에 따라서 특정 물질을 선택적으로 통과시키거나 배제하는 역할을 하는 선택적 장애물로 분리막을 이용한 분리 공정은 기존의 공정과 달리 많은 에너지를 사용하지 않고도 화합물들을 효율적으로 분리할 수 있음
우리 대학 생명화학공학과 고동연, 임성갑 교수 공동연구팀이 기존에 분리하기 어려웠던 크기의 활성 제약 분자들을 매우 높은 선택도로 분리할 수 있는 초박막 분리 기술을 세계 최초로 개발했다고 29일 밝혔다.
분리막은 산업계 전반에 사용되는 유기용매들을 분리하는데 저에너지, 저탄소 해결법을 제공할 수 있어 비교적 짧은 상업화 역사에도 불구하고 석유화학, 반도체, 재생합성연료(E-Fuel), 바이오 제약 분야 등 폭넓은 분야에 응용되고 있다.
해수 담수화와 같은 전통적인 응용 분야를 뛰어넘어 분리막이 고부가가치의 화합물을 선택적으로 분리하기 위해서는 기존 소재의 한계를 뛰어넘을 수 있는 혁신적인 고분자 소재의 개발이 필요하다.
연구팀은 반도체 제조 공정에 쓰이는 고분자 박막 증착 기술로 기존 소재의 한계를 뛰어넘는 성능의 분리막을 제조하고, 이를 이용해 고부가가치의 제약 혼합물을 선택적으로 정제할 수 있는 기술을 개발했다.
연구팀은 iCVD(개시제를 이용한 화학 기상 증착법, initiated Chemical Vapor Deposition) 기술을 이용해 기존에 박막으로 만들기 어렵다고 알려진 유기 실록산 고분자를 초박막으로 합성하고 이를 이용해 활성 제약 분자를 선택적으로 정제할 수 있는 분리막 공정을 개발했다. 연구팀은 이와 같은 새로운 접근 방식을 이용해 극도로 얇으면서도 다중으로 연결돼있는 고분자 분리막을 만드는 데 성공했다.
연구팀은 29나노미터(nm) 두께의 분리막을 이용해 다양한 활성 제약 성분, 석유 화합물, 연료 분자 등이 속하는 크기인 분자량 150~350g/mol 범위에 존재하는 분자들을 정제할 수 있다. 다양한 유기 물질이 섞여 있는 매우 복잡한 용매 환경에서 작동할 수 있도록 고안된 이 기술은 기존 분리막의 수명과 분자 선택도를 뛰어넘는 분리막 성능을 입증해 산업계에 분리막이 적용될 수 있는 영역을 넓힐 것으로 기대된다.
연구팀은 나아가 헤르페스 바이러스 치료에 사용되는 주요 활성 제약 성분(API, Active Pharmaceutical Ingredient)인 아시클로버 (Acyclovir), 발라시클로버(Valacyclovir)와 같이 비슷한 모양 및 비슷한 크기(분자량)를 가진 분자들이 섞여있을 때 매우 높은 순도로 아시클로버만 분리해낼 수 있음을 시연했다. 따라서 이번 연구는 분리막 기술을 이용해 기존 제약 제조 공정보다 더 값싸고 에너지 비용이 적은 방법으로 제약 물질을 정제할 수 있음을 밝혀낸 데 의미가 있다.
이번 연구를 이끈 고동연 교수는 "iCVD 방식을 사용한 초박막의 성공적인 제작은 불필요한 반응 없이 결함이 없고 고품질의 밀도 높은 고분자 분리막을 합성할 수 있는 강력한 방법ˮ 이라며 "이전에 접근할 수 없었던 고분자 소재를 제공해 고성능 분리막의 정교한 설계를 촉진할 것ˮ 이라고 말했다.
우리 대학 생명화학공학과 최지훈, 최건우 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 3월 15호에 지난 3월 30일 자 출판됐다. (논문명: Ultrathin organosiloxane membrane for precision organic solvent nanofiltration).
한편 이번 연구는 한국연구재단의 우수신진과제, 중견연구과제 및 한국화학연구원 기본사업 협력과제를 통해 지원됐다.
2024.04.29
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초장기간 작동 뇌-기계 인터페이스 개발
수술이 불가피한 삽입형 신경 인터페이스의 경우, 한 번의 수술로도 최대한 많은 정보를 얻을 수 있고 장기간 사용가능한 디바이스의 개발이 필요하다. 한국 연구진이 1년 이상 사용가능한 다기능성 신경 인터페이스를 개발하여 향후 뇌 지도, 질환 연구 및 치료에 획기적인 발전을 가져올 것으로 기대한다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박성준 교수 연구팀과 한양대학교(총장 이기정) 바이오메디컬공학과 최창순 교수 연구팀이, 열 인발공정(Thermal Drawing Process, TDP)*과 탄소나노튜브 시트를 병합해 장기간 사용 가능한 다기능성 섬유형 신경 인터페이스를 개발했다고 24일 밝혔다.
☞ 열 인발공정 : 열을 가해 큰 구조체의 복잡한 구조체를 빠른 속도로 당겨 같은 모양 및 기능을 갖춘 섬유를 뽑아내는 일 또는 가공.
뇌신경 시스템 탐구를 위한 삽입형 인터페이스는 생체 시스템의 면역 반응을 줄이기 위해 생체 친화적이며 부드러운 물질을 사용하면서도, 다양한 기능을 병합하는 방향으로 발전해 왔다. 하지만 기존의 재료와 제작 방법으로는 다양한 기능을 구현할 수 있으면서도 장기간 사용가능한 디바이스를 만들기 어려웠고, 특히 탄소 기반 전극의 경우 제조 및 병합 과정이 복잡하고 금속 전극에 비해 기능적 수행 능력이 떨어진다는 문제점이 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 이번 연구에서 탄소나노튜브 시트 전극과 고분자 광섬유를 병합했다. 탄소나노튜브 섬유가 한 방향으로 배열된 탄소나노튜브 시트 전극을 통해 신경세포 활동을 효과적으로 기록했고, 광 전달을 담당하는 고분자 광섬유에 이를 감아 머리카락 크기의 다기능 섬유를 제작했다. 연구팀은 제작된 섬유는 우수한 전기적, 광학적, 기계적 성질을 보였음을 확인했다.
해당 뇌-기계 인터페이스를 실제 쥐 모델에 삽입한 결과, 전기적 신경 활성신호, 화학적 신경전달물질(도파민)을 잘 측정하고 광유전학적 조절을 통해 행동학적 산출을 이끌어낼 수 있음을 확인했다. 또한 연구팀은 1년 이상 광학적으로 발화된 신경 신호와 자발적으로 발화된 신경 신호를 측정함으로써 초장기간 사용 가능성도 보여줬다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `어드밴스드 머터리얼스(Advanced Materials)'에 2024년 3월 29일 字로 출판됐다. (논문명: Structurally Aligned Multifunctional neural Probe (SAMP) using forest-drawn CNT sheet onto thermally drawn polymer fiber for long-term in vivo operation)
박성준 교수는 "전기적 신경 활성신호와 더불어 화학적 신경전달물질 기록 및 광학적 조절 기능을 갖춘 초장기간 사용가능한 차세대 신경 인터페이스의 개발 성과ˮ임을 강조하며, "향후 대동물 적용 및 자기공명영상 장비와 동시 사용을 통해 뇌 질환의 세부적인 메커니즘 파악과 전뇌적(Whole brain) 기록 및 조절 분야에 사용될 수 있을 것ˮ 이라고 말했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 나노및소재기술개발사업, 경찰청 미래치안도전기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.24
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변화된 데이터에서 인공지능 공정성 찾아내다
인공지능 기술이 사회 전반에 걸쳐 광범위하게 활용되며 인간의 삶에 많은 영향을 미치고 있다. 최근 인공지능의 긍정적인 효과 이면에 범죄자의 재범 예측을 위해 머신러닝 학습에 사용되는 콤파스(COMPAS) 시스템을 기반으로 학습된 모델이 인종 별로 서로 다른 재범 확률을 부여할 수 있다는 심각한 편향성이 관찰되었다. 이 밖에도 채용, 대출 시스템 등 사회의 중요 영역에서 인공지능의 다양한 편향성 문제가 밝혀지며, 공정성(fairness)을 고려한 머신러닝 학습의 필요성이 커지고 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 학습 상황과 달라진 새로운 분포의 테스트 데이터에 대해서도 편향되지 않은 판단을 내리도록 돕는 새로운 모델 훈련 기술을 개발했다고 30일 밝혔다.
최근 전 세계의 연구자들이 인공지능의 공정성을 높이기 위한 다양한 학습 방법론을 제안하고 있지만, 대부분의 연구는 인공지능 모델을 훈련시킬 때 사용되는 데이터와 실제 테스트 상황에서 사용될 데이터가 같은 분포를 갖는다고 가정한다. 하지만 실제 상황에서는 이러한 가정이 대체로 성립하지 않으며, 최근 다양한 어플리케이션에서 학습 데이터와 테스트 데이터 내의 편향 패턴이 크게 변화할 수 있음이 관측되고 있다.
이때, 테스트 환경에서 데이터의 정답 레이블과 특정 그룹 정보 간의 편향 패턴이 변경되면, 사전에 공정하게 학습되었던 인공지능 모델의 공정성이 직접적인 영향을 받고 다시금 악화된 편향성을 가질 수 있다. 일례로 과거에 특정 인종 위주로 채용하던 기관이 이제는 인종에 관계없이 채용한다면, 과거의 데이터를 기반으로 공정하게 학습된 인공지능 채용 모델이 현대의 데이터에는 오히려 불공정한 판단을 내릴 수 있다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 먼저 `상관관계 변화(correlation shifts)' 개념을 도입해 기존의 공정성을 위한 학습 알고리즘들이 가지는 정확성과 공정성 성능에 대한 근본적인 한계를 이론적으로 분석했다. 예를 들어 특정 인종만 주로 채용한 과거 데이터의 경우 인종과 채용의 상관관계가 강해서 아무리 공정한 모델을 학습을 시켜도 현재의 약한 상관관계를 반영하는 정확하면서도 공정한 채용 예측을 하기가 근본적으로 어려운 것이다. 이러한 이론적인 분석을 바탕으로, 새로운 학습 데이터 샘플링 기법을 제안해 테스트 시에 데이터의 편향 패턴이 변화해도 모델을 공정하게 학습할 수 있도록 하는 새로운 학습 프레임워크를 제안했다. 이는 과거 데이터에서 우세하였던 특정 인종 데이터를 상대적으로 줄임으로써 채용과의 상관관계를 낮출 수 있다.
제안된 기법의 주요 이점은 데이터 전처리만 하기 때문에 기존에 제안된 알고리즘 기반 공정한 학습 기법을 그대로 활용하면서 개선할 수 있다는 것이다. 즉 이미 사용되고 있는 공정한 학습 알고리즘이 위에서 설명한 상관관계 변화에 취약하다면 제안된 기법을 함께 사용해서 해결할 수 있다.
제1 저자인 전기및전자공학부 노유지 박사과정 학생은 "이번 연구를 통해 인공지능 기술의 실제 적용 환경에서, 모델이 더욱 신뢰 가능하고 공정한 판단을 하도록 도울 것으로 기대한다ˮ고 밝혔다.
연구팀을 지도한 황의종 교수는 "기존 인공지능이 변화하는 데이터에 대해서도 공정성이 저하되지 않도록 하는 데 도움이 되기를 기대한다ˮ고 말했다.
이번 연구에는 노유지 박사과정이 제1 저자, 황의종 교수(KAIST)가 교신 저자, 서창호 교수(KAIST)와 이강욱 교수(위스콘신-매디슨 대학)가 공동 저자로 참여했다. 이번 연구는 지난 7월 미국 하와이에서 열린 머신러닝 최고권위 국제학술 대회인 `국제 머신러닝 학회 International Conference on Machine Learning (ICML)'에서 발표됐다. (논문명 : Improving Fair Training under Correlation Shifts)
한편, 이 기술은 정보통신기획평가원의 지원을 받은 `강건하고 공정하며 확장가능한 데이터 중심의 연속 학습' 과제 (2022-0-00157)와 한국연구재단 지원을 받은 `데이터 중심의 신뢰 가능한 인공지능' 과제의 성과다.
2023.10.30
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세탁에도 끄떡없는 체온측정 센서 개발
개인 맞춤형 건강 관리에 관심이 높아지면서 입을 수 있는 웨어러블 전자기기가 주목받고 있다. 특히 체온은 개인의 건강 상태를 반영하는 중요한 지표이므로, 이를 일상생활에서 불편감 없이 측정하려는 다양한 형태의 센서 개발이 이루어지고 있다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박성준 교수 연구팀이 열인발공정(Thermal Drawing Process, TDP)*을 이용한 수백 미터 길이의 섬유(파이버)형 온도 센서를 개발했다고 20일 밝혔다.
☞ 열인발공정 : 열을 이용하여 큰 구조체를 말랑말랑하게 만든 후, 빠른 속도로 당겨 복잡한 구조체와 같은 모양 및 기능의 파이버를 뽑아내는 일 또는 가공.
의복에 쉽게 적용되는 섬유/직물형 온도 센서는 편하게 온도를 측정할 수 있다는 편리성 때문에 주목받고 있으나, 기존 센서를 만드는 제작방법 (코팅, 스피닝 등)의 경우는 대량생산이 어렵고, 구조/재료가 단순할 수 밖에 없기 때문에 물리, 화학적 안정성을 높이기 위해서 여러 추가적인 과정을 거쳐야 한다는 문제점이 있었다.
박성준 교수 연구팀은 문제 해결을 위해 이번 연구에서‘고분자-나노물질 복합체’재료와‘열인발공정’방법을 이용했다. 열을 가하면 녹는 고분자와 온도가 바뀌면 저항이 바뀌는 나노입자를 혼합하여 복합체를 제작하고, 이를 유연하고 안정적인 폴리에틸렌 시트에 감싸 원기둥 모양의 구조체를 완성하였다. 이후 연구팀은 큰 구조체에 열을 가하면서 당기면 크기가 줄어들며 섬유 형태로 변하는 열인발공정을 이용해서, 얇고, 유연하며, 물리/화학적 안정성이 높은 섬유형 온도 센서를 수백 미터 길이로 대량 생산하는 데 성공했다.
제작된 섬유의 경우, 센서를 보호할 수 있는 얇은 보호층이 포함된 상태에서 한번에 인발된다. 보호층의 효과로 센서는 1,000회의 온도 자극과 굽힘 자극에도 성능이 변하지 않았으며, 다양한 화학물질과 습도에 노출 되어도 안정성을 유지했다. 심지어 100회의 세탁을 진행했을 때도 뛰어난 안정성을 가지고 있음이 확인되었다.
섬유형 온도 센서를 실제 직물에 직조해 착용 한 결과, 연구팀은 실제 온도와 일치하게 체온을 측정할 수 있었으며, 걷는 등의 활동에도 신호의 잡음 없이 온도를 잘 측정할 수 있음을 확인했다. 또한 연구팀은 장갑에 센서를 직조함으로써 접촉하는 물질 온도를 측정하는 전자 피부로서의 가능성도 보여줬다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `어드벤스드 파이버 머터리얼스(Advanced Fiber Materials, 직물(textile)분야 JCR 상위 1.92% 저널)'에 2023년 6월 12일 字로 출판됐다. (논문명: Thermally drawn multi-material fibers based on polymer nanocomposite for continuous temperature sensing)
박성준 교수는 "향후 온도뿐만 아니라 다양한 요소를 동시에 감지할 수 있는 열인발공정 기반 섬유/직물형 센서 개발이 기대된다ˮ며, "이는 스마트 의류 속에 결합함으로써 헬스케어 분야 뿐만 아니라 VR/AR, 메타버스, 실생활 통신 분야 등과 접목될 수 있을 것ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 신진후속중견연계사업 및 과학기술정보통신부 지능형반도체사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.06.20
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암모니아 합성 친환경 공정 촉매 개발
암모니아는 최근 높은 수소 저장 용량과 운송의 편의성으로 수소경제를 위한 새로운 수소 운반체로도 큰 주목을 받고 있다. 그런데 기존 암모니아를 생산 공정은 화석 연료로부터 생산한 수소와 공기에 존재하는 질소를 분리해 고온·고압 조건에서 반응을 진행하기 때문에 많은 이산화탄소 방출과 에너지 소모가 발생한다. 이에 대안으로 최근에는 수전해로부터 생산한 수소를 이용해 저온·저압에서 암모니아를 합성하는 친환경 공정에 관한 관심이 커지고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 최민기, 화학과 김형준 교수 공동연구팀이 알칼리/알칼리 토금속 조촉매의 작동 기작 규명을 통해 저온·저압 조건에서도 높은 암모니아 합성 활성을 갖는 고성능 촉매를 개발했다고 7일 밝혔다.
암모니아의 저온·저압 합성에서는 주로 활성이 우수한 루테늄 촉매가 사용됐지만, 일반적인 루테늄 촉매의 경우 수소 피독 현상으로 질소 활성화가 억제되면서 활성 저하가 발생하는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 기존 연구들에서는 산화바륨, 산화세슘 등의 알칼리/알칼리 토금속 조촉매를 도입해 활성을 높이고자 하였으나, 조촉매의 작용 원리에 대한 이해가 매우 제한적이었으며 조촉매-촉매 계면 구조를 정확히 분석한 사례가 없어 고성능 촉매를 설계하는 데 한계가 있었다.
본 연구진은 수소 분자가 루테늄 촉매 입자 위에서 흡착과 동시에 분해되면, 이때 발생한 수소 원자가 산화바륨과 루테늄 계면에서 다시 양성자(H+)와 전자(e-)로 분해됨을 확인하였다. 이때 생성된 전자는 루테늄 촉매 입자에 축적되어 전자 밀도를 크게 높인다. 이렇게 전자가 풍부해진 루테늄 입자는 암모니아 합성과정에서 가장 어려운 단계인 질소 분자의 분해를 가속할 수 있어, 기존의 촉매에 비해 저온·저압 조건에서도 암모니아 생산 속도를 비약적으로 증진시킬 수 있음을 확인했다.
조촉매의 작동 기작 규명에 더해 연구팀은 산화바륨 조촉매-루테늄 촉매 계면 형성이 극대화된 촉매를 새롭게 설계했다. 새로운 촉매는 앞서 제시한 메커니즘을 바탕으로 기존 촉매들보다 최고 수준의 암모니아 합성 활성을 보였고, 100시간 동안 성능 저하 없이 안정적인 암모니아 생산이 가능했다. 또한 본 촉매는 경제적인 촉매 전구체를 사용하면서도 단순한 공정을 통해 합성됐기 때문에 상용화의 가능성이 클 것으로 기대된다.
최민기 교수는 “알칼리/알칼리 토금속 조촉매의 작동 메커니즘은 세계적으로 보고된 바가 없던 새로운 개념이라는 점에서 학문적 의미가 크다”며, “알칼리/알칼리 토금속 조촉매-금속 촉매 계면 조절을 통한 고성능 저온·저압 암모니아 합성 촉매 개발은 암모니아 생산의 경제성을 크게 증진하는데 기여할 뿐 아니라 환경문제 및 에너지 부족 문제에 적극적으로 대응할 수 있을 것”이라고 말했다.
한편, 한국에너지기술연구원과 한국연구재단 중견연구자 지원사업의 지원을 받아 수행된 이번 연구는 KAIST 생명화학공학과 백예준 박사과정 학생, 화학과 권민재 학사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제학술지 ‘미국화학회지(Journal of the American Chemical Society)’에 지난 5월 15일 字 온라인판에 게재됐다.
2023.06.07
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차세대 반도체 나노구조 공정을 혁신하는 새로운 3차원 노광 공정 개발
우리 대학 신소재공학과 전석우 교수와 신종화 교수 공동연구팀이 차세대 반도체 공정 핵심기술인 3차원의 나노구조를 단일 노광으로 효율적으로 제작하는 방법을 개발했다고 27일 밝혔다. 노광 공정이란 빛을 이용해 실리콘 웨이퍼에 전자 회로를 새기는 공정을 말한다.
이번 연구 성과는 갈수록 복잡해지는 반도체 구조와 배선구조 등을 기존 2차원 평면 노광 방식으로 건물을 한층 한층 제작하듯이 진행하던 방식에 비해 훨씬 더 낮은 비용과 공정으로 제작할 수 있는 근거를 마련한 획기적인 연구 결과로 판단된다.
전석우 교수와 신종화 교수가 교신 저자로, 남상현 박사와 김명준, 김나영 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명한 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 5월 25일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Photolithographic Realization of Target Nanostructures in 3D Space by Inverse Design of Phase Modulation)
공동연구팀은 수반행렬 방법(Adjoint method) 기반 역설계 알고리즘을 활용해, 적은 연산으로 원하는 형태의 나노 홀로그램을 생성하는 위상 마스크의 격자구조를 효율적으로 찾아내는 방법론을 제시했다. 이는 기존의 반도체 리소그래피 공정에 적용됐으며, 연구팀은 광감응성 물질에 단 한 번의 빛을 쏘아 목표하는 나노 홀로그램을 형성하고, 물질화해 원하는 3차원 나노구조를 단 한 번의 노광으로 구현할 수 있음을 실험적으로 증명했다.
최근 리소그래피 및 패터닝 기술의 발달로 소재의 형상을 나노스케일에서 구현하는 기술이 발달함에 따라 기존 소재의 물성을 극복하는 메타 소재 및 3차원 프린팅 연구가 주목받고 있다. 특히 3차원 나노소재를 구현하기 위해 활용되는 기존 공정들은 구현하는 구조의 자유도, 생산성, 정밀도를 모두 만족하기 어려운 점이 있어 이를 개선하기 위한 다양한 시도가 진행 중이다.
다양한 3차원 패터닝 공정 가운데, 근접장 나노패터닝(PnP, Proximity-field nanoPatterning)은 단일 노광으로 주기적인 3차원의 나노구조를 정확하고 생산성 있게 구현할 수 있다. 하지만, 현재까지 주기적인 위상 마스크 패턴을 활용해 구현할 수 있는 구조의 자유도는 제한돼왔으며, 이를 극복하기 위해서는 감광물질에 원하는 형태의 홀로그램을 구현하는 위상 마스크의 디자인을 계산하는 과정이 필요하다.
기존 연구에서는 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 통해 이러한 역계산을 수행했으나, 비효율적인 계산방식, 많은 계산량 등의 문제로 활용이 제한된다. 최근 주목받는 머신러닝도 학습을 위한 데이터양이 최소 수천 개 이상으로 많이 요구돼 현실적으로 이를 역계산에 활용하기에는 아직 요원한 상황이다.
연구팀은 수학적 방법론인 수반행렬 방법(Adjoint Method) 기반 알고리즘을 위상 마스크의 패턴이 빛과 상호작용하는 광학현상에 적용해, 원하는 홀로그램 형상을 광감응성 소재에 효율적으로 계산해 그 형상을 얻어내는 데 성공했다. 이 알고리즘은 수식으로 표현된 목표 디자인을 최소한의 계산 경로로 찾아내는 알고리즘이며, 행렬 연산을 활용해 많은 계산량을 효율적으로 처리한다는 장점이 있다. 기존의 단순한 주기적 위상 마스크 패턴은 수직 입사하는 빛으로 특정 배열의 나노구조만을 발생시켰다. 연구팀은 해당 연구에서 위상 마스크에 반도체 공정에 적용 가능한 수직 입사 빔 방식으로 기존의 마스크로 얻어내는 것이 불가능했던 새로운 배열의 3차원 나노구조를 얻어내는 데 성공했다. 이번 연구는 이를 통해 기존의 반도체 노광공정이 갖는 자유도의 한계를 극복하고 더 나아가 보다 복잡한 나노구조를 구현할 수 있다는 것을 이론적, 실험적으로 증명한 주요 연구라 할 수 있다.
이렇게 제작된 3차원의 나노구조는 원자층 증착법을 활용해 구조에 따라 물질의 주입 및 치환으로 다양한 소재를 원하는 구조로 제작할 가능성을 열어준다. 이번 기술이 차세대 반도체 소자인 GAA(Gate All Around) 소자나 3차원 반도체 집적기술에 적용된다면 현재 국가적으로 많은 노력을 기울이고 있는 차세대 반도체 역량 강화에 크게 이바지할 것으로 기대된다. 더 나아가 소재의 물성이 소재를 구성하는 원자나 결합이 아닌 순수한 나노구조에서 기인하는 새로운 물성을 확보하는 메타 소재 연구에서 원하는 나노구조를 낮은 비용으로 대면적에 생산함으로 국내의 소재 경쟁력을 크게 강화할 원천기술이 될 것이다.
이번 연구는 한국연구재단 원천기술개발사업의 미래소재디스커버리 사업과(NRF-2020M3D1A1110522) 삼성전자의(G01190420) 지원을 통해 수행됐다.
2022.05.27
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페로브스카이트 퀀텀닷 발광 다이오드의 올인원 공정 개발
우리 대학 전기및전자공학부 이정용 교수 연구팀이 페로브스카이트 퀀텀닷(양자점) 층에 직접적인 자외선, 전자빔 처리나 용액 가둠막 없이 고효율 RGB 패턴 발광 다이오드 제작 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.
전기및전자공학부 김준호 박사과정과 서기원 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)' 2022년 3월 2일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명: All-in-one Process for Color Tuning and Patterning of Perovskite Quantum dot Light-Emitting Diodes).
페로브스카이트 퀀텀닷은 높은 외부 양자 효율과 색 순도를 가지고, 퀀텀닷 내부의 할라이드 음이온의 종류와 그 비율에 따라 밴드갭을 조절할 수 있다는 장점을 가져 차세대 디스플레이 발광 물질로 주목받고 있는 물질이다. 하지만, 페로브스카이트 퀀텀닷은 용매 분산을 위하여 긴 탄소 사슬을 갖는 절연 유기 분자가 퀀텀닷 주변을 둘러싸고 있어 전자 소자로 적용 시 낮은 성능을 갖게 하고, 패터닝 공정에 사용되는 자외선 및 전자빔 처리에 취약해 디스플레이를 만들기 위한 픽셀 패터닝 공정이 매우 어렵다는 문제점을 가지고 있다.
연구팀이 개발한 공정은 페로브스카이트 퀀텀닷 주변의 절연성 유기 리간드(결합 분자)를 전하 수송이 유리한 유기 리간드(결합 분자)로 교환해 발광 다이오드 성능을 향상할 뿐만 아니라 동시에 퀀텀닷 내부 할라이드 조성 비율을 조절하는 할라이드 음이온 교환을 통해 퀀텀닷 박막의 발광 색상을 자유롭게 바꿀 수 있다. 연구팀은 더 나아가 페로브스카이트 퀀텀닷 박막의 국부적 부분만 색을 변환시키는 패터닝 공정을 제안해, 페로브스카이트 퀀텀닷 박막에 직접적인 자외선 및 전자빔 처리 없이 RGB 색상이 패터닝된 발광 다이오드를 고속으로 제작하는 데 성공했다.
이정용 교수는 "이번에 개발한 페로브스카이트 퀀텀닷 박막 패터닝 공정은 용액공정 기반 페로브스카이트 퀀텀닷 패터닝 공정이 당면하고 있는 여러 문제점을 해소했고, 차세대 페로브스카이트 퀀텀닷 디스플레이 구현에 적용 가능할 것ˮ이라고 말했다.
또한, 이번 박막 패터닝 공정을 이용해 서로 다른 밴드갭을 가지는 페로브스카이트 퀀텀닷이 가림막(뱅크 구조물) 없이 평행하게 패터닝된 단일 박막 제작이 가능하다는 점에서 "발광 다이오드뿐만 아니라 광검출기, 태양전지, 광 컴퓨팅 소자 등 다양한 광전소자에도 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ며 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구사업, 나노 및 소재 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.03.16
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신소재 영상화 및 머신러닝을 활용한 미래 개척
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 KAIST 10대 플래그쉽 분야이자, 글로벌 특이점 과제인 `KAIST 신소재 혁명: M3I3 이니셔티브' 과제의 배경, 역사, 진행 상황 그리고 미래 방향을 제시했다고 31일 밝혔다.
홍 교수 연구팀은 다중스케일 다중모드 영상화 기술과 머신러닝(기계학습) 기법을 융합해서 고차원의 구조-물성 및 공정-구조 상관관계를 도출했다. 그리고 이를 인공지능과 3차원 다중 스케일 프린팅 기술을 활용해서 신소재 디자인부터 시장 진입까지의 기간을 획기적으로 단축할 수 있는 비전과 실행 플랫폼을 제안했다. M3I3 플랫폼은 고용량 에너지 소재 디자인에서 시작해서, 고밀도 메모리 소재, 고성능 자동차/항공 소재에도 응용 가능할 것으로 기대된다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수가 제1 저자로, 리오치하오 박사가 제2 저자로 참여하고, 육종민 교수, 변혜령 교수, 양용수 교수, 조은애 교수, 최벽파 교수, 이혁모 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `에이씨에스 나노(ACS Nano)' 2월 12일 字 온라인 출판됐다. (논문명 : Reducing Time to Discovery: Materials and Molecular Modeling, Imaging, Informatics, and Integration)
역사의 큰 흐름을 결정한 신소재는 시행착오와 도제식의 비결 전수를 통해서 발견 및 개발돼왔다. 각종 무기와 그릇, 그리고 장신구들이 좋은 예다. 광학현미경이 발명되면서 검의 미세구조와 검의 강도 혹은 경도 간의 상관관계를 이해하기 시작했고, 투과전자현미경과 원자간력 현미경의 발명으로 원자 수준의 분해능으로 신소재를 영상화하기 시작했다.
고려청자를 현재 재현하지 못하는 것은 고려 시대의 장인들이 그 비결을 남기지 않았기 때문이라고 우리는 가르치고 있다. 그러나, 미래에는 고려청자의 다중 스케일 구조를 영상화해서 데이터화 하고, 구조를 구현할 수 있는 공정 과정을 머신러닝의 힘을 빌려 역설계한다면, 고려청자를 재현하는 일은 가능할 것으로 보인다.
우리 대학 M3I3 플랫폼은 이처럼 다중 스케일 및 다중 모드 영상화 기술, 데이터 마이닝과 머신러닝, 그리고 다중 스케일 제조 기술을 접목해 미래에 필요한 신소재를 역설계해서 빠르게 공정 레시피를 확보할 수 있게 만들어준다.
이번 논문에서는 M3I3 플랫폼의 유효성을 확인하기 위해 배터리 소재에 적용하는 연구를 진행했다. 고용량 배터리 소재의 개발 기간을 단축할 수 있다는 것을 검증하기 위해서 20년간의 논문 자료를 50여 명의 학생이 읽고 데이터를 추출해 양극재의 에너지 밀도와 소재 조성 간의 상관관계를 도출했다. 그리고 논문에 나와 있는 공정, 측정 및 구조 변수들을 머신러닝 기법을 활용해 모델을 수립한 후, 무작위 조건에서 합성해 모델의 정확도를 측정함으로써 데이터 마이닝과 머신러닝의 우수성을 입증했다.
또한 투과전자현미경(TEM), 주사투과전자현미경(STEM), 원자간력현미경(AFM), 광학현미경 등의 다양한 현미경과 엑스레이(X-ray), 라만(Raman), UV/Visible/IR 등 다양한 분광 장비들을 통해 얻은 영상과 스펙트럼 데이터를 기반으로 다중 스케일 구조↔물성 상관관계를 도출하고, 여러 가지 공정변수 데이터를 수집해, 공정↔구조 상관관계를 수립하는 것이 M3I3 플랫폼의 중요한 핵심이다. 특히, 실험데이터와 시뮬레이션 데이터를 융합하고, 머신러닝으로 생성한 가상의 데이터를 과학적인 기준에 맞춰 유의미한 빅데이터로 만들면, 머신러닝을 활용해 물성→구조→공정으로 연결되는 역설계 알고리즘을 개발하는 것이 가능해지며, 이를 통해 미래에 필요한 물성을 갖는 신소재 공정 레시피를 신속하게 확보할 수 있게 된다.
제1 저자인 홍승범 교수는 "과학은 날카로운 관찰과 정량적 측정에서 시작한 학문이며, 기술의 발전으로 현재는 눈에 보이는 소재의 모양과 구조뿐만 아니라 눈에 보이지 않는 소재의 구조를 볼 수 있는 시대가 왔고, 물성마저 공간과 시간의 함수로 영상화할 수 있는 시대가 도래했다ˮ라며 "신소재 영상화 기술과 머신러닝 기술을 융합하고 3D 프린팅 기술을 다중 스케일 자동 합성 기술로 승화시키게 되면 20년 걸리던 신소재 개발 기간을 5년 이내로 단축할 수 있을 것이다ˮ 라고 말했다.
한편, 이번 연구는 글로벌 특이점 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.04.01
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입자의 흐름을 실시간으로 제어해 박막 특성을 조절한다
액체가 증발해 박막 형태로 결정화되는 과정이 포착됐다.
한국연구재단은 우리 대학 신소재공학과 스티브 박 교수와 서울대학교 남재욱 교수 공동연구팀이 유기반도체 입자를 포함한 액체 재료가 고체박막으로 변하는 과정을 실시간으로 관찰할 수 있는 분석 시스템을 개발했다고 밝혔다.
액체상태의 재료를 코팅하는 용액공정은 진공·고온·고압에서 고체재료를 기화시키는 증착공정에 비해 경제적이지만, 결정화 과정에 대한 이해가 부족해 다양한 박막 기반 산업분야에 적용되지 못했다.
예측하기 어렵고 빠르게 형상이 변하는 *유체의 거동을 정밀하게 통제하는 것이 어렵기 때문이다.
※ 유체 : 액체와 기체처럼 형상이 정해져 있지 않아 변형이 쉽고 흐르는 성질을 지닌 물체
이에 연구팀은 사선모양이나 헤링본 무늬 같은 다양한 미세패턴이 새겨진 3차원 *미세유체 칩을 제작, 패턴에 따라 유체가 흐르는 양상을 정밀하게 제어하는 방식으로 마이크로미터 단위에서 유체의 환경을 자유자재로 조절하는 데 성공했다.
※ 미세유체 칩(microfluidic chip) : 직경이 매우 작은 유로로 액체의 흐름을 통제할 수 있다. 유로의 디자인에 따라 간결하게 다양한 흐름을 구현, 유체에 대한 빠른 분석이 가능하다.
3차원 시뮬레이션과 유체의 움직임을 ‘슬로우모션’으로 초고속 촬영하는 기술을 이용해, 분자가 유체의 움직임에 따라 이동하고 고체로 변하는 과정을 실시간으로 관찰했다.
특히 이 과정에서 헤링본 무늬의 미세패턴에서 작은 크기의 소용돌이가 동시다발적으로 나타나는 카오스 이류를 관찰하였다.
※ 카오스 이류 : 유체가 구조물에 부딪히는 등 외부요인으로 변형되어 형성되는 복잡한 형태의 흐름. 방향이 특정되지 않고 불규칙한 형태로 이동한다. 해안가 방파제에 해수가 부딪히며 형성되는 흐름 등에서 관찰할 수 있다.
흐름이 무작위적인 카오스 이류는 모든 방향으로 고체 입자가 빠르게 전달될 수 있어 입자들이 빈 공간 없이 정렬, 공정의 균일성을 높이는 실마리가 될 수 있다.
반면 층류나 나선형 형태의 유동은 방향이 규칙적이고 고정되어 있어 흐름이 약한 방향으로는 유기반도체 입자가 원활하게 공급되지 못한다.
실제 이렇게 제작된 트랜지스터는 층류나 나선형 형태의 유동을 기반으로 제작된 트랜지스터에 비해 박막의 결함(정렬 불량, 빈 공간, 덴드라이트)을 억제해 높은 트랜지스터 성능과 균일성을 보였다.
이정찬 박사과정이 1저자, 이호준 석사과정 졸업생이 공동 저자로 참여한 이 연구성과는 과학기술정보통신부·한국연구재단이 추진하는 중견연구사업 등의 지원으로 수행되었으며, 재료분야 국제학술지 어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials) 12월 3일자 표지논문으로 게재됐다.
2020.12.15
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이상엽 특훈교수팀, 세계 최고 농도의 글루타르산 생산이 가능한 미생물 균주 개발
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 세계 최고 농도의 *글루타르산 생산이 가능한 미생물 균주를 개발했다고 19일 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지인 `미국 국립과학원 회보(PNAS)' 11월 16일 자에 게재됐다. (논문명: Glutaric acid production by systems metabolic engineering of an L-lysine-overproducing Corynebacterium glutamicum)
※ 글루타르산(glutaric acid) : 두 개의 카복실산기를 가진 유기 화합물. 무색의 고체로 사탕무나 양모의 추출물 속에 들어있다. 폴리에스터, 나일론 등의 제조에 쓰인다.
※ 저자 정보 : 한태희(KAIST 박사과정 학생, 제1 저자), 김기배(KAIST 박사과정 학생, 제2 저자), 이상엽 교수(교신저자) 등 총 3명
최근 들어 기후 변화에 대한 우려가 증대되고 화석 자원에 대한 의존도가 높아지면서 재생 가능한 자원에서 화학 연료와 재료를 바이오 기반으로 생산하기 위한 관심이 증가하고 있다.
글루타르산은 폴리아미드, 폴리우레탄, 글루타르산 무수물, 1,5-펜탄디올의 생산을 포함한 다양한 응용 분야에 널리 사용되는 중요한 유기 화합물이다.
지금까지 글루타르산은 석유화학에 기반한 다양한 화학적 방법으로 생산돼왔는데, 이들은 대개 재생 불가능하고 독성이 강한 시작 물질에 의존해 친환경적이지 않다는 단점이 있다. 따라서 포도당과 같은 재생 가능한 자원에서 글루타르산을 생물학적으로 생산하기 위한 연구가 활발히 이뤄지고 있다.
다만 기존에 발표된 미생물을 이용한 글루타르산 생산 연구는 높은 글루타르산 생산 농도를 달성하는 데 한계가 존재했다. 또 균주 전체의 대사 밸런스를 고려하지 않고 알려진 표적 유전자들만을 개량했기 때문에 균주 개발에 어려움도 많았다.
이 교수 연구팀도 앞서 토양 세균의 일종인 `수도모나스 푸티다(Pseudomonas putida)' 균주의 유전자를 대장균에 도입해 최초로 글루타르산을 생산하는 미생물 개발에 관한 연구 결과를 발표한 바 있는데 문제는 생산된 글루타르산의 농도가 매우 낮다는 점이다.
연구팀은 이러한 취약점 개선을 위해 그간 아미노산 생산에 주로 사용되는 세균의 일종인 `코리네박테리움 글루타미쿰 (Corynebacterium glutamicum)'을 이용한 글루타르산 생산공정에 관한 연구에 주목했다. 해당 균주가 글루타르산의 전구체(전 단계의 물질)인 `라이신'을 130 g/L 이상 생산 가능하다는 점을 고려하면 높은 농도의 글루타르산 생산도 가능할 것으로 연구팀은 판단했다.
이상엽 특훈교수 연구팀은 우선 라이신을 과량 생산하는 코리네박테리움 글루타미쿰 균주에 수도모나스 푸티다균에서 유래한 외래 유전자와 코리네박테리움 글루타미쿰의 유전자로 이뤄진 생합성 경로 구축을 통해 포도당으로부터 글루타르산을 효율적으로 생산하는 데 성공했다.
연구팀은 특히 이번 연구 과정에서 라이신을 과량 생산하는 균주에 대한 게놈(genome), 전사체(transcriptome), 흐름체(fluxome)을 아우르는 다중 오믹스 분석을 진행해 균주의 대사 흐름에 대한 이해도를 높였다. 또 이를 통해 예측한 11개의 표적 유전자들을 프로모터 교환, 유전자 결실 및 추가 유전자 도입 등의 방법으로 조작했다.
또한 연구팀은 효율적인 글루타르산 생산을 위해 새로운 글루타르산 수송체 유전자를 발견했고, 해당 유전자의 발현 수준 조작과 발효 조건 최적화를 통해 포도당으로부터 세계 최고 농도(105.3 g/L, 기존 연구 대비 1.17배)를 지닌 글루타르산을 생산하는 데 성공했다.
연구팀 관계자는 이번 연구에 적용한 시스템 대사공학 전략과 발효 공정 최적화 기술을 활용하면 글루타르산 외에도 다양한 고부가 가치 화학물질을 생산하는 미생물 세포 공정 개발도 가능하다고 내다봤다.
이상엽 특훈교수는 “이번 연구는 시스템 대사공학을 활용해 재생 가능한 탄소원으로부터 폴리에스터와 나일론 등의 원료인 글루타르산을 친환경적으로 세계 최고 농도로 생산하는 균주를 제작했다는 점에 의미가 있다”면서 “향후 화학·환경·의료 분야 등 다양한 산업적 응용이 가능할 것”이라고 강조했다.
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 한국연구재단 바이오·의료기술개발사업의 `에스테르계 차세대 바이오 플라스틱 합성 원천기술개발’ 과제 지원을 받아 수행됐다.
2020.11.20
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김상현 교수, 6만 ppi 초고해상도 디스플레이 제작기술 개발
〈 김상현 교수 연구팀(왼쪽 위 두번째 김상현 교수) 〉
우리 대학 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 반도체 공정 기술을 활용해 기존 마이크로 LED 디스플레이의 해상도 한계를 극복할 수 있는 6만 ppi(pixel per inch) 이상의 초고해상도 디스플레이 제작 가능 기술을 개발했다.
금대명 박사가 1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 ‘나노스케일(Nanoscale)’ 12월 28일자 표지 논문으로 게재됐다. (논문명 : Strategy toward the fabrication of ultrahigh-resolution micro-LED displays by bonding interface-engineered vertical stacking and surface passivation).
디스플레이의 기본 단위인 LED 중 무기물 LED는 유기물 LED보다 높은 효율, 높은 신뢰성, 고속성을 가져 마이크로 크기의 무기물 LED를 픽셀 화소로 사용하는 디스플레이(마이크로 LED 디스플레이)가 새로운 디스플레이 기술로 주목받고 있다.
무기물 LED를 화소로 사용하기 위해서는 적녹청(R/G/B) 픽셀을 밀집하게 배열해야 하지만, 현재 적색과 녹색, 청색을 낼 수 있는 LED의 물질이 달라 각각 제작한 LED를 디스플레이 기판에 전사해야 한다. 따라서 마이크로 LED 디스플레이에 관련한 대부분 연구가 이런 패키징 측면의 전사 기술 위주로 이루어지고 있다.
그러나 수백만 개의 픽셀을 마이크로미터 크기로 정렬해 세 번의 전사과정으로 화소를 형성하는 것은 전사 시 사용하는 LED 이송헤드의 크기 제한, 기계적 정확도 제한, 그리고 수율 저하 문제 등 해결해야 할 기술적 난제들이 많아 초고해상도 디스플레이에 적용하기에는 한계가 있다.
연구팀은 문제 해결을 위해 적녹청 LED 활성층을 3차원으로 적층한 후, 반도체 패터닝 공정을 이용해 초고해상도 마이크로 LED 디스플레이에 대응할 수 있는 소자 제작 방법을 제안함과 동시에 수직 적층시 문제가 될 수 있는 색의 간섭 문제, 초소형 픽셀에서의 효율 개선 방안을 제시했다.
연구팀은 3차원 적층을 위해 기판 접합 기술을 사용했고, 색 간섭을 최소화하기 위해 접합 면에 필터 특성을 갖는 절연막을 설계해 적색-청색 간섭 광을 97% 제거했다.
이러한 광학 설계를 포함한 접합 매개물을 통해 수직으로 픽셀을 결합해도 빛의 간섭 없이 순도 높은 픽셀을 구현할 수 있음을 확인했다. 연구팀은 수직 결합 후 반도체 패터닝 기술을 이용해 6만 ppi 이상의 해상도 달성 가능성을 증명했다.
또한, 초소형 LED 픽셀에서 문제가 될 수 있는 반도체 표면에서의 비 발광성 재결합 현상을 시간 분해 광발광 분석과 전산모사를 통해 체계적으로 조사해 초소형 LED의 효율을 개선할 수 있는 중요한 방향성을 제시했다.
김상현 교수는 “반도체 공정을 이용해 초고해상도의 픽셀 제작 가능성을 최초로 입증한 연구로, 반도체와 디스플레이 업계 협력의 중요성을 보여주는 연구 결과이다”라며 “후속 연구를 통해 초고해상도 미래 디스플레이의 기술 개발에 힘쓰겠다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 이공분야 기초연구사업 기본연구, 기후변화대응기술개발사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림 1. 1um 크기를 가진 마이크로 단일 LED 가 실제로 배열된 모습을 보여주는 이미지, 1 um, 0.6 um 크기를 가진 LED를 광 여기 방법을 통해 적색 발광이 되는 모습을 보여주는 이미지(작은 사진). 이는 작아진 LED에서도 적색 발광특성이 잘 발현됨을 보여줌.
그림 2. 나노스케일 커버 이미지: 본 제작 방법의 사용 예시를 보여줌
2020.01.06
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