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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 10133 -
박효훈 교수, 초소형 3차원 영상 센서의 핵심기술 개발
〈 (왼쪽부터) 나노종합기술원 유종범 연구원, 김성환 박사과정, 박효훈 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 박효훈 교수 연구팀이 나노종합기술원과의 공동 연구를 통해 3차원 영상 센서의 핵심 기술인 실리콘 기반 광위상배열(optical phased array, OPA) 칩을 개발했다.
김성환 박사과정과 나노종합기술원 유종범 박사가 주도한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘옵틱스 레터스(Optics Letters)’ 1월 15일자 온라인 판에 게재됐다.
3차원 영상 센서는 사진 등의 2차원 이미지에 입체감을 주는 거리정보를 추가해 3차원 이미지로 인식하는 센서이다. 사물의 정확한 거리정보가 필요한 자율주행 자동차, 드론, 로봇, 안면인식이 사용되는 스마트폰 등 다양한 전자기기에서 눈의 역할을 하는 핵심부품이다.
다수의 자동차, 드론 회사들이 레이저 빛을 이용한 3차원 영상 센서인 라이다(light detection and ranging, LiDAR) 개발에 주력하고 있다. 그러나 이 방식은 2차원 영상 센서로 3차원 스캐닝을 하는 기계적 방식을 사용하기 때문에 주먹 정도의 큰 크기를 가지며 고장 가능성도 크다.
광위상배열(Optical Phased Array, OPA)은 전기적으로 빛의 방향을 조절할 수 있어 라이다의 차세대 구조로 주목받고 있다. 실리콘 기반의 광위상배열은 크기가 작고 내구성이 높으며 기존의 반도체 칩을 제작하는 설비를 활용해 만들 수 있어 많은 연구가 활발히 진행되고 있다.
하지만 기존의 광위상배열은 빛 방향을 조절하는 방법에 문제가 있다. 수평 방향 조절은 전기-광학식 위상변조기를 이용해 넓은 범위의 스캐닝이 가능하지만, 수직 방향 조절은 레이저 빛의 파장을 바꿔줘야 하는 기술적 난제가 있다.
즉, 빛의 파장을 바꾸면 실리콘 광소자의 특성이 달라져 신뢰성 있는 방향조절이 어렵고 또한 파장을 조절할 수 있는 레이저를 실리콘 기반의 칩에 집적시키기가 어렵기 때문이다. 따라서 방사되는 빛을 수직 및 수평 방향으로 쉽게 조절할 수 있는 새로운 구조를 만드는 것이 중요하다.
연구팀은 파장 변조 광원을 사용해야 하는 기존의 광위상배열을 발전시켜 단일파장 광원으로 넓은 범위의 2차원 스캐닝이 가능한 초소형, 저전력 광위상배열 칩을 개발했다.
연구팀이 반도체 공정을 통해 광위상배열 구조로 제작한 이번 센서는 잠자리 눈 정도의 크기로 작게 제작할 수 있어 3차원 영상 센서를 소형화시킬 수 있다.
연구팀은 광위상배열이 3차원 영상 센서의 기능뿐 아니라 획득한 3차원 영상 데이터를 원하는 방향으로 무선전송하는 기능도 수행 가능해 고화질, 대용량의 영상정보를 전자기기 간 자유롭게 통신할 수 있다고 밝혔다.
김성환 박사과정은 “파장 변조를 이용한 2차원 스캐닝은 파장 변조가 가능한 광원의 집적이 매우 어려웠기 때문에 이번 연구를 통해 광위상배열의 상용화에 큰 도움이 될 것으로 기대한다”라고 말했다.
유종범 박사는 “3차원 영상 센서를 스마트폰에 장착해 얼굴인식 및 증강현실 서비스 등에 지원할 예정이다”라며 “공정 플랫폼을 발전시켜 3차원 반도체 영상 센서 핵심 기술의 국산화에 노력하겠다”라고 말했다.
□ 그림 설명
그림1. 제작된 초소형 광위상배열 칩
그림2. 3차원 영상센서 핵심기술인 광위상배열 칩
2019.01.22 조회수 11016 -
유승협 교수, 초저전력 심박 및 산소포화도 센서 구현
〈 유승협 교수, 이현우 박사과정〉
우리 대학 전기및전자공학부 유승협 교수 연구팀이 유기발광다이오드(OLED)와 유기포토다이오드(OPD)를 이용해 초저전력 심박 및 산소포화도 센서 구현에 성공했다.
전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀과의 협력을 통해 이뤄진 것으로 이 기술을 통해 심박 및 산소포화도 센서가 다양한 웨어러블 기기에 적용될 수 있는 계기가 될 것으로 기대된다.
이현우 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 ‘사이언스 어드밴스 (Science Advances)’11월 9일자 온라인 판에 게재됐다. (논문명 : Toward all-day wearable health monitoring: An ultralow-power, reflective organic pulse oximetry sensing patch)
심박 및 산소포화도 센서는 신체의 건강 상태를 나타내는 가장 중요한 생체 신호의 하나인 심장 박동과 혈액 내 산소와 결합한 헤모글로빈의 농도로서 신체 내 원활한 산소 공급 여부를 가늠할 수 있는 산소포화도를 측정하는 기기이다.
심박 및 산소포화도 센서에는 일반적으로 LED와 포토다이오드로 구성된 광학적 방법이 이용된다. 이 기술은 간단하고 소형화가 용이한 비 침습적 방법이면서 주요 생체신호의 모니터링이 가능하다는 이점이 있어 병원용 기기뿐 아니라 스마트 워치 등 웨어러블 기기에도 탑재되는 경우가 많다.
이러한 센서는 배터리 용량이 매우 제한적인 웨어러블 기기의 특성상 센서의 전력소모를 줄이는 것이 매우 중요하다.
그러나 현재 상용 심박 및 산소포화도 센서는 이산소자들의 배열로 구성돼 피부에서 산란으로 인해 전방위로 전달되는 빛을 효율적으로 감지하기 어렵다. 이러한 이유로 좀 더 강한 빛을 필요로 하기 때문에 장기간 실시간 모니터링에는 한계가 있다.
연구팀은 문제 해결을 위해 광원의 발광 파장에 따른 피부에서의 빛의 전달 형태를 실험과 피부 모델 시뮬레이션을 통해 검토했다. 유기소자의 경우 자유로운 패턴 구현이 용이한 점을 최대한 이용해 유기포토다이오드가 유기발광다이오드를 동심원 형태로 감싸 피부에서 전방위로 분포되는 빛을 효율적으로 감지하는 최적 구조를 갖는 유연 심박 및 산소포화도 센서를 구현했다.
이를 통해 평균소비전력 약 0.03밀리와트(mW)만으로도 심박 및 산소포화도를 측정할 수 있었다. 이는 LED와 PD가 일렬로 배치된 상용 센서가 갖는 통상 전력소모 양의 약 수십 분의 일에 해당하는 매우 작은 값으로 24시간 동작에도 1밀리와트시(mWh)가 채 되지 않는 양이다.
이 기술은 매우 낮은 전력 소모 외에도 유기소자가 갖는 유연 소자의 형태적 자유도도 그대로 갖는다. 따라서 스마트 워치부터 작게는 무선 이어폰, 스마트 반지, 인체 부착형 패치 등의 웨어러블 기기에서 배터리로 인한 제한을 최소화하면서 일상에 지장 없이 지속적인 생체 신호 모니터링을 가능하게 할 것으로 기대된다.
유승협 교수는 “생체 신호의 지속적인 모니터링은 건강의 이상 신호를 상시 검출 할 수 있게 할 뿐 아니라 향후 빅데이터 등과 연계하면 이들 생체신호의 특정 패턴과 질병 간의 상호 관계를 알아내는 등에도 활용될 수 있다.”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단-나노·소재원천기술개발사업 및 선도연구센터 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 사진 설명
사진1. 연구팀이 개발한 센서
2018.11.12 조회수 11719 -
한동수, 신진우 교수, 느린 인터넷 환경에서도 고화질 영상 감상 기술 개발
〈 (왼쪽부터) 김재홍, 정영목 석사과정, 여현호 박사과정, 한동수, 신진우 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 신진우, 한동수 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 이용한 인터넷 비디오 전송 기술을 개발했다.
여현호, 정영목, 김재홍 학생이 주도한 이번 연구 결과는 격년으로 개최되는 컴퓨터 시스템 분야의 유명 학술회의인 ‘유즈닉스 OSDI(USENIX OSDI)’에서 10월 10일 발표됐고 현재 국제 특허 출원을 완료했다.
이 기술은 유튜브, 넷플릭스 등에서 비디오를 사용자에게 전송할 때 사용하는 적응형 스트리밍(HTTP adaptive streaming) 비디오 전송기술과 딥러닝 기술인 심층 콘볼루션 신경망(CNN) 기반의 초해상화를 접목한 새로운 방식이다.
이는 열악한 인터넷 환경에서도 고품질, 고화질(HD)의 비디오 시청이 가능할 뿐 아니라 4K, AV/VR 등을 시청할 수 있는 새로운 기반 기술이 될 것으로 기대된다.
기존의 적응형 스트리밍은 시시각각 변화하는 인터넷 대역폭에 맞춰 스트리밍 중인 비디오 화질을 실시간으로 조절한다. 이를 위해 다양한 알고리즘이 연구되고 있으나 네트워크 환경이 좋지 않을 때는 어느 알고리즘이라도 고화질의 비디오를 감상할 수 없다는 한계가 있다.
연구팀은 적응형 스트리밍에 초해상화를 접목해 인터넷 대역폭에 의존하는 기존 적응형 스트리밍의 한계를 극복했다. 기존 기술은 비디오를 시청 시 긴 영상을 짧은 시간의 여러 비디오 조각으로 나눠 다운받는다. 이를 위해 비디오를 제공하는 서버에서는 비디오를 미리 일정 시간 길이로 나눠 준비해놓는 방식이다.
연구팀이 새롭게 개발한 시스템은 추가로 신경망 조각을 비디오 조각과 같이 다운받게 했다. 이를 위해 비디오 서버에서는 각 비디오에 대해 학습이 된 신경망을 제공하며 또 사용자 컴퓨터의 사양을 고려해 다양한 크기의 신경망을 제공한다.
제일 큰 신경망의 크기는 총 2메가바이트(MB)이며 비디오에 비해 상당히 작은 크기이다. 신경망을 사용자 비디오 플레이어에서 다운받을 때는 여러 개의 조각으로 나눠 다운받으며 신경망의 일부만 다운받아도 조금 떨어지는 성능의 초해상화 기술을 이용할 수 있도록 설계했다.
사용자의 컴퓨터에서는 동영상 시청과 함께 병렬적으로 심층 콘볼루션 신경망(CNN) 기반의 초해상화 기술을 사용해 비디오 플레이어 버퍼에 저장된 저화질 비디오를 고화질로 바꾸게 된다. 모든 과정은 실시간으로 이뤄지며 이를 통해 사용자들이 고화질의 비디오를 시청할 수 있다.
연구팀이 개발한 시스템을 이용하면 최대 26.9%의 적은 인터넷 대역폭으로도 최신 적응형 스트리밍과 같은 체감 품질(QoE, Quality of Experience)을 제공할 수 있다. 또한 같은 인터넷 대역폭이 주어진 경우에는 최신 적응형 스트리밍보다 평균 40% 높은 체감 품질을 제공할 수 있다.
이 시스템은 딥러닝 방식을 이용해 기존의 비디오 압축 방식보다 더 많은 압축을 이뤄낸 것으로 볼 수 있다. 연구팀의 기술은 콘볼루션 신경망 기반의 초해상화를 인터넷 비디오에 적용한 차세대 인터넷 비디오 시스템으로 권위 잇는 학회로부터 효용성을 인정받았다.
한 교수는 “지금은 데스크톱에서만 구현했지만 향후 모바일 기기에서도 작동하도록 발전시킬 예정이다”며 “이 기술은 현재 유튜브, 넷플릭스 등 스트리밍 기업에서 사용하는 비디오 전송 시스템에 적용한 것으로 실용성에 큰 의의가 있다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기술진흥센터(IITP) 방송통신연구개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.
비디오 자료 링크 주소 1.
https://www.dropbox.com/sh/z2hvw1iv1459698/AADk3NB5EBgDhv3J4aiZo9nta?dl=0&lst =
□ 그림 설명
그림1. 기술이 적용되기 전 화질(좌)과 적용된 후 화질 비교(우)
그림2. 기술 개념도
그림3. 비디오 서버로부터 비디오가 전송된 후 저화질의 비디오가 고화질의 비디오로 변환되는 과정
2018.10.30 조회수 10888 -
유재영, 서민호 연구원, 상용화 가능한 포스터치 센서 개발
〈 유재영 박사과정, 서민호 박사, 윤준보 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 유재영 박사과정과 서민호 박사(지도교수: 윤준보 교수) 연구팀이 플렉서블 기기에 적용할 수 있는 상용화 수준의 고민감도 투명 유연 포스터치(Force touch) 센서를 개발했다.
이 센서는 스마트폰 뿐 아니라 다양한 곡률에서 사용되는 플렉서블 기기, 헬스케어 웨어러블 기기 등 다양한 터치 인터페이스에 적용 가능할 것으로 기대된다.
유재영 박사과정, 서민호 박사가 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 9월 6일자 온라인 판에 게재됐으며, 연구의 우수성을 인정받아 오프라인 저널 후면 표지논문으로 선정됐다.
포스 터치 센서는 인식되는 터치의 위치 정보와 더불어 누르는 압력도 인식 가능한 기술로 실제 스마트폰에 집적돼 한 번의 터치만으로 다양한 기능을 제공할 수 있어 많은 관심을 받고 있다.
최근 포스 터치 센서를 스마트폰 뿐 아니라 플렉서블 기기를 포함한 다양한 응용 제품에 적용하기 위해 마이크로-나노 크기의 미세 구조를 이용한 민감도 및 유연성 향상 연구가 활발히 진행되고 있다.
그러나 기존의 고성능 센서들은 특정 성능만을 향상시킴으로써 실제로 필요한 민감도, 유연성, 투명도, 재현성, 다양한 사용 환경에서의 동작 신뢰성 등의 총체적인 성능을 동시에 만족시키지 못해 상용화에 한계가 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 포스 터치 센서는 공기를 포함한 간격을 갖는다는 기존 상식에서 벗어나 속이 가득 찬 센서를 개발하는 데 집중했다.
연구팀은 센서 내부에 압력에 따른 유전율 변화를 극대화할 수 있는 금속 나노 입자가 포함된 투명 나노 복합 절연층과, 가해진 압력을 집중시켜 민감도를 높일 수 있는 나노그레이팅 구조를 개발해 고민감도의 투명 유연 포스 터치 센서를 제작하는 데 성공했다.
연구팀은 감지 전극을 감지층의 상하부에 형성한다는 기존 방식에서 벗어나 동일 평면(기계적 중립면)에 배치함으로써 볼펜심 정도의 극대화된 굽힘 정도에서도 성능의 변화 없이 동작하는 것을 확인했다.
또한 대량 양산 시 주요 고려 사항인 대면적 균일성, 제작 재현성, 온도 및 장기 사용에 따른 신뢰성 등 역시 상용화 수준임을 증명했다.
연구팀은 개발한 센서를 맥박 모니터링이 가능한 헬스케어 웨어러블 기기에 적용해 실시간 맥박을 감지해냈다. 또한 국내 포스 터치 센서 기업인 ㈜하이딥과 함께 7인치 대면적 센서를 스마트폰에 실제 장착해 실시간 압력 분포를 확인해 상용화 가능한 수준임을 확인했다.
연구를 주도한 유재영 박사과정은 “간단한 구조, 공정을 이용해 상용화 수준의 포스 터치 센서를 개발했으며, 다양한 실제 사용 환경에서도 높은 신뢰성 수준에서 동작함으로써 사용자 터치 인터페이스와 웨어러블 기기에 널리 활용될 수 있을 것으로 기대한다”며 “연구를 전폭적으로 지원해준 나노종합기술원 이재영 원장님과 임성규 책임님, 그리고 연구재단 관계자분들께 큰 감사를 드린다”고 말했다.
이번 연구는 나노종합기술원 오픈이노베이션 사업과 한국연구재단의 중견연구자 지원사업을 통해 수행됐다.
또한 원천 특허화 활용 특허로 국내 출원 6건, 해외 출원 2건과 함께 ‘어드밴스드 사이언스 뉴스(Advanced Science News)’에 영상 초록과 함께 소개될 예정이다.
□ 그림 설명
그림1. 연구팀이 제작한 대면적 7인치 투명 유연 포스터치 센서
그림2. 연구팀의 후면 표지 논문 이미지
그림3. 스마트 폰 집적 후 압력 감지 확인을 위한 붓글씨 어플리케이션 동작 결과
2018.09.19 조회수 11223 -
이현주 교수, 생체 친화적 전도성 실크 접착제 개발
〈 (왼쪽부터)서지원 박사, 이현주 교수, 김효중 박사과정 〉
우리 대학 전기및전자공학부 이현주 교수 연구팀이 생체 친화적 실크 고분자를 이용해 생체적합 전도성 접착제를 개발하고 이를 통해 인간 피부에 잘 부착되는 경피형 전자소자를 개발했다.
이번에 개발된 실크 전도성 접착제 필름은 생체친화적 실크 고분자에 금속이온을 도입해 접착성을 갖도록 만든 기술로 접착성이 높은 경피형 전자소자의 구현이 가능해 장기간 모니터링 및 약물 투여가 필요한 환자에게 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
서지원 박사, 김효중 박사과정이 주도하고 생명화학공학과 최시영 교수, 김기한 박사가 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 9월 5일자 표지논문에 게재됐다. (논문명 : 피부부착형 전자소자를 위한 생체적합 및 고접착성을 지닌 칼슘이 도입된 실크 접착제, Calcium-modified silk as a biocompatible and strong adhesive for epidermal electronics)
최근 생체친화성 실크 고분자는 구조의 변형 및 생분해성이 가능해 유연기판 및 희생층으로 적용하는 사례가 늘어나고 있다. 연구팀은 지난 2년 간의 연구로 칼슘금속이온에 의한 실크 고분자의 접착 특성을 발견했다.
연구팀은 이를 이용해 인간의 피부에 고 접착으로 붙어 장기간 모니터링 및 재사용이 가능한 경피형 전자소자를 개발하기 위한 연구를 해 왔다. 연구팀은 기존 실크 고분자의 한계와 제한을 극복하기 위해 칼슘이온을 도입을 통해 생체 적합하고 고접착력을 갖는 실크 접착제를 개발했다.
실크 고분자에 도입된 칼슘이온은 물을 흡수하는 능력과 고분자를 결합해주는 능력을 갖고 있어 단단한 실크 고분자에 점탄성특성을 부여해준다. 강한 점탄성특성을 갖는 실크 고분자는 인체 피부 및 다양한 고분자 기판의 계면에서 물리적으로 결합해 강한 접착특성을 갖는다.
고접착 특성과 더불어 실크 고분자의 칼슘이온은 실크 접착제가 이온전도성을 갖게 도와주며, 원래의 실크 고분자가 갖고 있는 생분해특성에 의해 특정 조건에서 쉽게 접착력이 사라지는 특성을 보인다.
연구팀은 이 특성을 통해 실크접착제를 경피형 전자소자와 인체피부사이에 삽입해 고접착을 가지는 유연성 캐패시터 터치센서를 제작하고 장기간 부착이 가능하고 쉽게 탈부착 및 재사용 할 수 있는 터치센서를 개발했다.
또한 인체 장기의 조직 중 신축성이 강한 방광 조직에 고 접착성을 가지는 변형센서를 집적해 방광 조직의 변형률에 따른 저항변화를 이용한 변형정도를 확인했다.
연구팀의 기술은 생체적합성과 접착력이 높아 체내 이식용 전자소자에도 활용돼 장기간 모니터링 및 치료에 응용 가능할 것으로 기대된다.
이 교수는 “생체친화적인 실크고분자를 이용해 재사용이 가능하며 쉽게 생분해가 되는 고접착 접착제를 개발했다는 점에서 실크 물질에 대한 새로운 가능성을 제시했다”며 “바이오공학 분야에서 경피형 및 체내이식형 전자소자에 적용할 수 있고 장기간 모니터링 및 약물전달 시스템을 구현할 수 있을 것이다”고 말했다.
이번 연구는 보건복지부 한국보건산업진흥원의 보건의료기술연구개발사업 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈 표지
2018.09.17 조회수 10939 -
유승협 교수, 무기LED 상응하는 고효율 OLED 구현
〈 유승협 교수, 송진욱 박사과정 〉
우리 대학 전기및전자공학부 유승협 교수 연구팀이 무기 LED에 상응하는 높은 효율의 유기발광다이오드(OLED)를 구현하는 데 성공했다.
이번 연구는 서울대학교 재료공학부 김장주 교수, 경상대 화학과 김윤희 교수 연구팀과의 협력을 통해 이뤄진 것으로 이 기술을 통해 OLED 조명의 대중화 및 시장 성장에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
송진욱 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 8월 10일자 온라인 판에 게재됐다.
OLED는 수많은 모바일 기기와 고품질 TV 등의 디스플레이 기술에 광원으로 활용되고 있는 소자로, 두께가 얇고 유연 소자 제작이 가능하다는 장점을 갖고 있다. 최근에는 조명, 차량용 광원에도 OLED를 활용하기 위한 노력이 계속되고 있다.
이러한 응용에는 광원의 효율이 매우 중요하다. 최근 지속적인 연구 개발에 의해 OLED의 효율이 꾸준히 상승했고 일부는 기존 고효율 무기 LED 수준에 준하는 결과들이 보고되고 있다.
그러나 이러한 고효율 OLED의 연구 결과들은 OLED가 갖는 면광원(面光源)의 장점을 해치는 반구형 렌즈가 쓰이거나 소자 내부에 빛을 추출하는 나노 구조가 도입돼 안정적인 동작을 방해하는 등의 문제로 상용화에 한계가 있었다.
연구팀은 OLED의 광 추출용으로 개발됐던 여러 방법 중 실용화 가능성이 가장 큰 기술인 나노입자 기반의 광 산란층을 소자 외부에 도입하는 방법에 주목했다.
특히 광 산란을 이용한 기존 OLED 광 추출 향상 연구가 반복적인 실험을 통해 경험적인 방식으로 이뤄졌던 것과는 다르게 연구팀은 종합적이고 분석적 방법론을 정립해 최대 효율을 이끌어낼 수 있는 구조를 이론적으로 예측했다.
OLED에 광 추출 구조를 적용해 가능한 최대의 효율에 도달하기 위해선 광 추출 구조와 OLED 구조를 각각이 아닌 전체로 보고 최적화를 이뤄야 한다.
연구팀은 산란 현상을 수학적으로 기술하는 이론을 OLED 발광 특성 예측 모델과 최초로 결합해 여러 구조를 가지는 수많은 소자들의 특성을 짧은 시간에 예측했고, 이를 기반으로 최대 효율을 갖는 최적 구조를 이론적으로 예측하는 데 성공했다.
연구진은 이론적으로 예측된 최적의 광 산란 필름을 실험적으로 구현하고 이를 고효율 유기 발광소재를 이용한 소자 구조에 접목해 56%의 외부 양자 효율 및 221lm/W의 전력 효율을 이끌어내는데 성공했다. 이는 큰 렌즈나 내부 광 추출구조 없이 구현된 OLED 단위 소자 효율로는 최고의 결과이다.
유승협 교수는 “다양한 OLED 광 추출 효율 향상 기술이 개발됐지만 실용화 가능성은 높지 않은 경우가 많았다. 이번 연구는 상용화 가능성에서 가장 의미가 큰 기술을 활용하면서 고효율 LED의 효율에 상응하는 OLED 구현 방법을 체계적으로 제시했다는데 의의가 있다”며 “낮은 전력소모가 특히 중요한 조명용 광원이나 웨어러블 기기의 센서용 광원에 OLED가 활용되는 데 기여할 것이다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업 및 나노소재원천기술개발사업, 한국전자통신연구원(ETRI)의 초저가플렉서블 Lightning Surface 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 외부 산란층과 결합된 OLED 구조 모식도
2018.08.21 조회수 15554 -
서민호 박사, 윤준보 교수, 완벽 정렬된 나노와이어 옮기는 기술 개발
〈 서 민 호 박사, 윤 준 보 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 서민호 박사, 윤준보 교수 연구팀이 완벽하게 정렬된 나노와이어 다발을 대면적의 유연 기판에 옮기는 데 성공했다.
이 나노와이어 전사(transfer) 기술은 기존 화학 반응 기반의 나노와이어 제작 기술이 갖고 있던 낮은 응용성과 생산성을 높였다는 의의를 갖는다.
서민호 박사가 1저자로 참여한 이번 연구는 나노 과학 및 공학 분야 국제 학술지 ‘에이씨에스 나노(ACS Nano)’ 5월 24일자에 게재됐다. (논문명 : Material-Independent Nano-Transfer onto a Flexible Substrate Using Mechanical-Interlocking Structure, 기계식 연동 구조를 활용하는 재료 선택폭 넓은 나노와이어 전사 방법)
대표적 나노 물질인 나노와이어는 작고 가볍다는 구조적 장점과 우수한 물리적, 화학적 특성 덕분에 소형 및 유연 전자 소자에 사용될 수 있다.
기존 나노와이어 전자 소자 제작은 화학적 합성법으로 제조된 나노와이어를 용액에 섞어 유연 기판에 무작위로 뿌리는 방식을 활용했다. 이로 인해 같은 방법을 사용해도 제작된 전자 소자들의 특성이 매우 다르다는 불균일성 문제가 있었다.
이러한 문제 때문에 화학적 표면 처리를 이용한 나노와이어 전사 공정이 개발돼 유연 기판 위 정렬된 나노와이어를 균일하게 제작하는 방법이 개발되기도 했다. 그러나 이 기술은 화학적인 접촉력의 조절이 가능한 일부 나노와이어만 제작 가능하기 때문에 사용 범위가 극히 제한적이다.
연구팀은 문제 해결을 위해 기계식 접촉력 조절 원리를 활용하는 새로운 나노와이어 전사 기술을 개발했다.
이 기술은 전사의 모체(master mold)가 되는 나노그레이팅 기판(nanograting substrate)에 나노희생 층(nanosacrificial layer)과 나노와이어를 순차적으로 형성한 후, 나노희생 층을 건식 식각 공정을 통해 구조적으로 약하게 만든다.
나노희생 층은 나노와이어와 모체를 매우 약하게 연결하고 있기 때문에 이후 유연 기판이 되는 재료를 이용하면 마치 테이프를 이용해 바닥의 먼지를 떼어내듯 나노와이어를 쉽게 모체에서 유연 기판으로 옮길 수 있다.이 기술은 일반적인 물리적 증착법을 기반으로 제작되고 재료 의존성이 낮기 때문에 손쉽게 나노와이어를 유연 기판에 제작할 수 있다.
연구팀은 개발한 기술을 이용해 금, 백금, 구리 등 다양한 금속 나노와이어와 결정화된 금속 산화물을 유연 기판 위에 완벽하게 정렬해 제작했다.
또한 이를 유연 히터와 가스 센서 소자에 응용함으로써 실제 생활에 사용될 수 있는 안정적인 응용 소자를 구현할 수 있음을 증명했다.
서민호 박사는 “우수한 물성의 다양한 금속, 반도체 나노와이어를 웨이퍼 수준으로 완벽 정렬해 유연 기판에 옮기고 이를 소자 제작에 응용했다”며 “다양한 나노와이어 재료의 유연 기판 위 제작을 위한 플랫폼 기술로 고성능 유연 전자 소자의 안정적 개발에 기여할 것이다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업, 나노종합기술원 오픈 이노베이션 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 연구팀의 기술로 제작된 금 단면
2018.05.29 조회수 10437 -
최경철 교수 연구팀, 웨어러블 광 치료 패치 개발
우리대학 전기및전자공학부 최경철 교수와 전용민 연구원이 서울대 분당병원 박경찬 교수/최혜령 연구원과 OLED로 웨어러블 광 치료 패치를 개발하는데 성공했다. 광 치료는 빛을 쬐어 인체의 생화학 반응을 촉진시키는 치료법으로, 병원 등에 설치된 LED 또는 레이저 기기를 통해 상처를 치유하는 데 널리 사용되고 있다.
기존 기기는 유연하지 못하고 균일하게 빛을 조사하기 어려우며 열이 발생하는 문제가 있어서, 치료효과를 높이고 싶어도 인체에 밀착할 수 없는 한계가 있었다.
최경철 교수 연구팀이 개발한 광 치료 패치는 가볍고 유연해 피부에 부착한 채 일상생활을 하면서 고효율 치료를 지속할 수 있다. 구성요소인 OLED, 배터리, 과열방지 장치(히트싱크), 패치가 모두 얇은 막의 형태로 디자인됐고, 두께가 1㎜ 미만, 무게가 1g 미만이다. 300시간 이상 장시간 작동되며, 반경 20㎜ 이내로 휘어진 상태에서도 구동될 수 있으므로 다양한 인체 부위에 부착할 수 있다.
42℃ 이하에서 구동돼 저온화상의 위험도 없으며, 국제표준화기구(ISO) 기준의 안전성도 검증됐을 뿐만 아니라 세포증식이 58% 향상되고 세포이동이 46% 향상돼 상처 부위가 효과적으로 아물게 되는 뛰어난 치유효과를 보였다.
연구를 주도한 전용민 박사과정 연구원은 "웨어러블 광 치료 패치의 뛰어난 치료 효과와 편리함으로 인해 앞으로는 병원에 방문하지 않고 약국에서 구매해서 쉽게 광 치료를 받을 수 있을 것"이라며 "광 출력을 조절하면 피부미용/피부암/치매치료/우울증 치료 등 응용 범위를 넓힐 수 있다"라고 말했다.
최경철 교수는 "디스플레이로 응용되는 OLED의 장점을 광 치료와 융합한 기술로서, 휴대용, 고효율의 웨어러블 광 치료 상용화 길을 열 수 있을 것"이라고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부/한국연구재단 기초연구사업(선도연구센터)의 지원으로 수행됐으며, 국제학술지 어드밴스드 머티리얼스 테크놀로지 8일 게재됐다.
□ 그림 설명
그림1. 피부에 부착하는 웨어러블 OLED 패치의 구동 사진
그림2. 피부에 부착하는 웨어러블 OLED 패치의 상처치유 효과
2018.03.19 조회수 13973 -
유회준 교수, 딥러닝용 AI 반도체 개발
우리대학 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 스타트업 '유엑스 팩토리'와 함께 가변 인공신경망 기술을 적용해 딥러닝을 효율적으로 처리하는 AI 반도체를 개발했다. 딥러닝이란 컴퓨터가 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있도록 인공신경망을 기반으로 구축한 '기계 학습' 기술이다.
유 교수 연구팀이 개발한 새로운 칩은 반도체 안에서 인공신경망의 무게 정밀도를 조절함으로써 에너지 효율과 정확도를 조절한다. 1비트부터 16비트까지 소프트웨어로 간편하게 조절하면서 상황에 맞춰 최적화된 동작을 얻어낸다. 하나의 칩이지만 '콘볼루션 신경망'(CNN)과 '재귀 신경망'(RNN)을 동시에 처리할 수 있다. CNN은 이미지를 분류나 탐지하는 데 쓰이며, RNN은 주로 시간의 흐름에 따라 변화하는 영상과 음성 등 데이터 학습에 적합하다. 또 통합 신경망 프로세서(UNPU)를 통해 인식 대상에 따라 에너지효율과 정확도를 다르게 설정하는 것도 가능하다.
모바일에서 AI 기술을 구현하려면 고속 연산을 '저전력'으로 처리해야 한다. 그렇지 않으면 한꺼번에 많은 정보를 처리하면서 발생하는 발열로 인해 배터리 폭발 등의 사고가 일어날 수 있기 때문이다. 연구팀에 따르면 이번 칩은 세계 최고 수준 모바일용 AI 칩 대비 CNN과 RNN 연산 성능이 각각 1.15배, 13.8배이 달한다. 에너지효율도 40% 높은 것으로 나타났다.
스마트폰 카메라를 통해 사람의 얼굴 표정을 인식해 행복, 슬픔, 놀람, 공포, 무표정 등 7가지의 감정을 자동으로 인식하는 감정인식 시스템도 개발됐다. 이 시스템은 감정 상태를 스마트폰 상에 실시간으로 표시한다. 유 교수 연구팀의 이번 연구는 지난 13일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다.
유회준 교수는 "기술 상용화에는 1년 정도 더 걸릴 전망"이라며 " 모바일에서 AI를 구현하기 위해 저전력으로 가속하는 반도체를 개발했으며, 향후 물체인식, 감정인식, 동작인식, 자동 번역 등 다양하게 응용될 것으로 기대된다"고 설명했다.
2018.02.26 조회수 14371 -
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 조회수 18248 -
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 17111