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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 12728 -
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 17235 -
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 17579 -
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 23109 -
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 21757 -
최경철 교수, 머리카락보다 얇은 실에 OLED 제작 성공
〈 권 선 일 박사과정 〉
우리 대학 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 머리카락보다 얇은 섬유 위에 고효율의 유기발광 디스플레이(OLED)를 제작할 수 있는 기술을 개발했다.
연구팀은 향후 웨어러블 디스플레이에 적용할 수 있는 고효율, 고수명의 OLED 기술이 될 것으로 기대된다고 밝혔다.
권선일 박사과정이 주도한 이번 연구는 나노과학 분야 국제 학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’ 12월 6일자 온라인 판에 게재됐다.
기존의 섬유형 웨어러블 디스플레이 연구는 기기를 구현하는 데 초점을 맞춰서 진행이 됐다. 따라서 소자의 성능이나 내구성 측면에서 평판 기반의 OLED 소자에 비해 턱없이 낮은 성능을 보였고 이로 인해 실제 웨어러블 디스플레이로 응용하는 데 한계가 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 섬유에 적합한 OLED 소자 구조를 설계해 3차원 섬유 구조에 적합한 딥 코팅 공정을 활용했고 이를 통해 평판 제작물에 버금가는 고효율, 고수명의 OLED를 개발했다.
이 기술을 통해 평판 기반의 용액 공정을 활용한 OLED 구조를 그대로 섬유에 적용해도 성능 저하가 전혀 없이 1만cd/m2(칸델라/제곱미터) 수준의 휘도, 11cd/A(칸델라/암페어) 이상의 효율을 보임을 확인했다.
또한 4.3%의 기계적 변형률에도 섬유형 OLED 성능이 잘 유지됨을 확인했고 개발한 섬유형 OLED를 직물에 직조해도 아무런 문제가 발생하지 않음을 증명했다.
연구진이 개발한 기술은 300마이크로미터(㎛) 직경의 섬유에서부터 머리카락보다 얇은 90마이크로미터 직경 섬유에도 OLED를 형성할 수 있었다. 또한 105℃ 이하의 저온에서 모든 과정이 진행되기 때문에 열에 약한 일반적인 섬유에도 적용 가능하다.
최 교수는 “기존 섬유형 웨어러블 디스플레이 연구는 낮은 성능으로 인해 응용에 많은 제약이 따랐지만 이 기술은 직물을 구성하는 요소인 섬유에 고성능의 OLED를 제조할 수 있는 기술이다”며 “간단하고 저비용의 공정으로 고성능 섬유형 웨어러블 디스플레이 상용화의 길을 열었다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 선도연구센터지원사업과 나노소재원천기술개발사업의 지원으로 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 섬유형 유기 발광 다이오드를 직조하여 구동한 모습
2018.01.03 조회수 18884 -
박현욱 교수, 머신러닝 통해 MRI 영상촬영시간 단축기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 박현욱 교수 연구팀이 머신러닝 기반의 영상복원법을 이용해 자기공명영상장치(이하 MRI)의 영상 획득시간을 6배 이상 단축시킬 수 있는 기술을 개발했다.
이번 연구를 통해 MRI의 영상획득시간을 대폭 줄임으로써 환자의 편의성을 높일 뿐 아니라 의료비용 절감 효과를 기대할 수 있을 것으로 보인다.
권기남 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘메디컬 피직스(Medical Physics)’ 12월 13일자에 게재됐고 그 우수성을 인정받아 표지 논문에 선정됐다.
MRI는 방사능 없이 연조직의 다양한 대조도를 촬영할 수 있는 영상기기이다. 다양한 해부학적 구조 뿐 아니라 기능적, 생리학적 정보 또한 영상화 할 수 있기 때문에 의료 진단을 위해 매우 높은 빈도로 사용되고 있다.
하지만 MRI는 다른 의료영상기기에 비해 영상획득시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 환자들은 MRI를 찍기 위해 긴 시간을 대기해야 하고 촬영 과정에서도 자세를 움직이지 않아야 하는 등의 불편함을 감수해야 한다.
특히 길게 소요되는 영상획득시간은 MRI의 비싼 촬영 비용과 직접적인 연관이 있다.
박 교수 연구팀은 MRI의 영상획득시간을 줄이기 위해 데이터를 적게 수집하고 대신 부족한 데이터를 기계학습(Machine Learning)을 이용해 복원하는 방법을 개발했다.
기존의 MRI는 주파수 영역에서 여러 위상 인코딩을 하면서 순차적으로 한 줄씩 얻기 때문에 영상획득시간이 오래 걸린다. 획득 시간을 단축시키기 위해 저주파 영역에서만 데이터를 얻으면 저해상도 영상을 얻게 되고 듬성듬성 데이터를 얻으면 영상에서 인공물이 생기는 에일리어싱 아티팩트 현상이 발생한다.
이러한 에일리어싱 아티팩트를 해결하기 위해 다른 민감도를 갖는 여러 수신 코일을 활용한 병렬 영상법과 신호의 희소성을 이용한 압축 센싱 기법이 주로 활용됐다.
그러나 병렬 영상법은 수신 코일들의 설계에 영향을 받기 때문에 시간을 많이 단축할 수 없고 영상 복원에도 시간이 많이 걸린다.
연구팀은 MRI의 가속화에 의해 발생하는 에일리어싱 아티팩트 현상을 없애기 위해 라인 전체를 고려한 인공 신경망(Deep Neural Networks)을 개발했다.
연구팀은 위 기술과 함께 기존 병렬 영상법에서 이용했던 복수 수신 코일의 정보를 활용했고, 이 방식을 통해 직접적으로 영향을 주는 부분만을 연결해 네트워크의 효율성을 높였다.
기존 방법들의 경우 서브 샘플링 패턴에 많은 영향을 받았지만 박 교수 연구팀의 기술은 다양한 서브샘플링 패턴에 적용 가능하며 기존 방법대비 복원 영상의 우수함을 보였고 실시간 복원 또한 가능하다.
박 교수는 “MRI는 환자 진단에 필요한 필수 장비가 됐지만 영상 획득 시간이 오래 걸려 비용이 비싸고 불편함이 많았다”며 “기계학습을 활용한 방법이 MRI의 영상 획득 시간을 크게 단축할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 인공지능 국가전략프로젝트와 뇌과학원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 국제 학술지 ‘메디컬 피직스 (Medical Physics)’12월호 표지
그림2. 제안하는 네트워크의 모식도
그림3. MRI의 일반적인 영상 획득 및 가속 영상 획득 모식도
2017.12.29 조회수 22466 -
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 조회수 25451 -
유승협 교수, 일회용 전자기기에 쓰일 유연 플래시메모리 개발
〈 문 한 얼 박사, 유 승 협 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 유승협 교수, 생명화학공학과 임성갑 교수 공동 연구팀이 유기물 기반의 유연하면서도 우수한 성능을 갖는 플래시 메모리를 개발했다.
이 기술을 통해 본격적인 웨어러블 전자기기 및 스마트 전자종이 등의 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
문한얼 박사, 이승원 박사가 주도한 이번 연구는 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 9월 28일자 온라인 판에 게재됐다.
플래시 메모리는 태블릿, 스마트폰, USB 드라이브 등 대부분의 IT 기기에서 사용되는 정보 저장을 위한 필수 소자이다. 웨어러블 및 유연 스마트 기기를 제작하기 위해서는 기기에 들어갈 메모리도 매우 우수한 유연성을 갖게 하는 것이 중요하다.
하지만 소재의 제약으로 인해 유연성과 성능을 동시에 갖춘 유연 플래시 메모리의 구현은 사실상 이뤄지지 못했다.
연구팀은 문제 해결을 위해 ‘개시제를 이용한 화학 기상 증착법(initiated chemical vapor deposition, iCVD)’을 이용해 유연하면서도 우수한 절연 특성을 갖는 고성능의 고분자 절연막 군(群)을 제작했다. 그리고 이를 이용해 최적의 플래시 메모리 동작이 가능하도록 설계했다.
기존의 고분자 절연막을 사용한 메모리는 일정 정도의 성능을 내기 위해서 100V(volt) 이상의 높은 전압이 필요했다. 만약 낮은 전압으로 구동하도록 제작하면 한 달 미만의 짧은 유지기간을 갖는 문제점이 있었다.
연구팀이 제작한 플래시 메모리는 10V 이하의 프로그래밍 전압과 10년 이상의 데이터 유지시간을 갖는 동시에 2.8%의 기계적 변형률에도 메모리 성능을 유지했다. 이는 기존의 무기물 절연층 기반 플래시 메모리가 1% 수준의 변형률만을 허용하던 것을 대폭 향상시킨 것이다.
연구팀은 개발한 플래시 메모리를 6 마이크로미터 두께의 플라스틱 필름에 제작해 실제 접을 수 있는 메모리를 시연했다. 또한 인쇄용 종이 위에도 제작에 성공해 종이 재질의 전자신문, 전자명함 등 일회용 스마트 전자제품에도 활용할 수 있는 길을 열었다.
유 교수는 “유연 트랜지스터 연구는 많은 진보가 있었지만 유연 플래시 메모리는 상대적으로 발전이 느렸다. 메모리 소자의 구성요소가 갖는 만족요건이 까다롭기 때문이다”며 “이번 연구로 고유연성, 고성능의 플래시 메모리의 가능성이 확인돼 본격적인 웨어러블 전자기기, 스마트 전자종이 등에 기여할 것이다”고 말했다.
이번 연구 결과는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
□ 사진 설명
사진1. 유연 플레쉬 메모리의 구조
사진2. 폴더블 플래시 메모리
사진3. 종이에 제작된 플래시 메모리
2017.10.26 조회수 21122 -
최경철 교수, 초고유연성 의류형 디스플레이 개발
〈 최 승 엽 박사과정 〉
우리 대학 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 직물과 유기발광다이오드(OLED)를 융합해 높은 유연성을 갖는 최고 효율의 의류형 디스플레이 기술을 개발했다.
최승엽 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’ 7월 21자 온라인 판에 게재됐다.
디스플레이는 차세대 스마트 제품 외형의 대부분을 차지할 정도로 그 중요성이 커지고 있다. 더불어 사물인터넷과 웨어러블 기술의 비중이 늘어나면서 의류 형태의 웨어러블 디스플레이 기술도 주목받고 있다.
2011년 직물 위에 발광체를 형성한 연구 이후 실제 옷감 위에 디스플레이를 구현하기 위한 노력이 계속됐다. 하지만 직물 특유의 거친 표면과 유연한 특성 때문에 상용화 수준의 성능을 보여주지 못했다.
최 교수 연구팀은 의류 형태의 웨어러블 디스플레이 구현을 위해 직물(fabric)형과 섬유(fiber)형 두 가지 방식으로 연구를 진행했다.
연구팀은 2015년에 열접착 평탄화 기술을 통해 거친 직물 위에서 수백 나노미터 두께의 유기발광소자를 동작하는 데 성공했다. 2016년에는 용액 속 실을 균일한 속도로 뽑는 딥 코팅(dip-coating) 기술을 통해 얇은 섬유 위에서도 높은 휘도를 갖는 고분자발광소자를 개발했다.
위와 같은 연구를 바탕으로 최 교수 연구팀은 옷감의 유연성을 유지하면서 높은 휘도와 효율 특성을 갖는 직물형 유기발광소자를 구현했다.
최고 수준의 전기 광학적 특성을 갖는 이 소자는 자체 개발한 유무기 복합 봉지(encapsulation) 기술을 통해 장기적 수명이 검증됐고, 굴곡 반경 2mm의 접히는 환경에서도 유기발광소자가 동작한다.
연구팀은 최고 수준의 휘도와 효율을 갖는 의류 형태의 유기발광 다이오드를 구현했다는 의의가 있으며 보고된 직물 기반의 발광소자 중 가장 유연하다고 밝혔다.
이번 연구를 통해 의류형 발광소자의 기계적 특성에 대한 심층적 분석이 더해져 직물 기반 전자산업 발전에 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.
최승엽 박사과정은 “직물 특유의 엮이는 구조와 빈 공간은 유기발광소자에 가해지는 기계적 스트레스를 크게 낮추는 역할을 한다”며 “직물을 기판으로 사용해 디스플레이를 구현하면 유연하며 구겨지는 화면을 볼 수 있다”고 말했다.
최경철 교수는 “우리가 매일 입는 옷 위에서 디스플레이를 보는 것이 먼 미래가 아니다”며 “앞으로 빛이 나는 옷은 패션, 이-텍스타일(E-textile) 뿐 아니라 자동차 산업, 광치료와 같은 헬스케어 산업에도 큰 영향을 끼칠 것이다”고 말했다.
이번 연구는 ㈜코오롱글로텍과의 공동 연구로 진행됐고 산업통상자원부 산업기술혁신사업의 지원으로 수행됐다.
□ 사진 설명
사진1. 옷감 위에서 구동 되고 있는 유기발광다이오드 사진
사진2. 유기발광다이오드
사진3.고유연성 직물 기반 유기발광다이오드의 전류-전압-휘도 및 효율 특성
2017.08.24 조회수 23038 -
유회준 교수, 인공지능 얼굴인식 시스템 K-EYE 개발
우리 대학 전기및전자공학과 유회준 교수 연구팀이 딥러닝 알고리즘을 세계 최소 전력으로 구현하는 인공지능 반도체 칩 CNNP를 개발했다. 그리고 이를 내장한 얼굴인식 시스템 K-Eye 시리즈를 개발했다.
연구팀이 개발한 K-Eye 시리즈는 웨어러블 디바이스와 동글 타입 2가지로 구성된다. 웨어러블 타입인 K-Eye는 블루투스로 스마트폰과 연동 가능하다.
봉경렬 박사과정이 주도하고 ㈜유엑스팩토리(대표 박준영)과 공동으로 개발한 이번 연구는 지난 2월 미국에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 세계 최저전력 CNN칩으로 발표돼 주목을 받았다.
최근 글로벌 IT 기업들이 알파고를 비롯한 인공지능 관련 기술들을 경쟁적으로 발표하고 있다. 그러나 대부분은 소프트웨어 기술이라 속도가 느리고 모바일 환경에서는 구현이 어렵다는 한계가 있다.
따라서 이를 고속 및 저전력으로 구동하기 위해 인공지능 반도체 칩 개발이 필수적이다.
연구팀의 K-Eye 시리즈는 1mW 내외의 적은 전력만으로도 항상 얼굴 인식을 수행하는 상태를 유지하면서 사람의 얼굴을 먼저 알아보고 반응할 수 있다는 특징을 갖는다.
K-Eye의 핵심 기술인 얼웨이즈 온(Always-On) 이미지 센서와 CNNP라는 얼굴 인식 처리 칩이 있었기 때문에 위와 같은 세계 최저전력 기술이 가능했다.
첫 번째 칩인 얼웨이즈 온(Always-On) 이미지 센서는 얼굴이 있는지 없는지 스스로 판단할 수 있어 얼굴 인식이 될 때에만 작동하게 해 대기 전력을 대폭 낮출 수 있다.
얼굴 검출 이미지 센서는 아날로그 프로세싱으로 디지털 프로세싱을 제어해 센서 자체의 출력 소모를 줄였다. 픽셀과 결합된 아날로그 프로세서는 배경 부분과 얼굴 부분을 구분하는 역할을 하고 디지털 프로세서는 선택된 일부 영역에서만 얼굴 검출을 수행하면 돼 효율적인 작업이 가능하다.
두 번째 칩인 CNNP는 딥러닝을 회로, 구조, 알고리즘 전반에 도입하고 재해석을 진행해 최저 수준의 전력을 구현하는 역할을 했다.
특히 CNNP칩은 3가지의 핵심 기술을 사용했는데 ▲알파고 인공지능 알고리즘에서 사용하는 2차원 계산을 1차원 계산으로 바꿔 고속 저전력화 ▲분산형으로 배치된 칩 내 메모리가 가로방향 뿐 아니라 세로방향도 읽어낼 수 있는 특수 저전력 분산 메모리로의 설계 ▲1024개의 곱셈기와 덧셈기가 동시에 구동돼 막강한 계산력을 가지면서 외부 통신망을 거치지 않고 직접 계산 결과를 주고받을 수 있게 한 점이다.
CNNP는 97%의 인식률을 가지면서도 알파고에 사용된 GPU에 비해 5천분의 1정도의 낮은 전력인 0.6mW만을 소모한다.
K-Eye를 목에 건 사용자는 앞에서 다가오는 상대방의 얼굴이 화면에 떠오르면 미리 저장된 정보와 실시간으로 찍힌 사진을 비교해 상대방의 이름 등 정보를 자연스럽게 확인할 수 있다.
동글 타입인 K-EyeQ는 스마트폰에 장착해 이용할 수 있는데 사용자를 알아보고 반응하는 기능을 한다. 미리 기억시킨 사용자의 얼굴이 화면을 향하기만 하면 스마트폰 화면이 저절로 켜지면서 그와 관련된 정보를 제공한다.
또한 입력된 얼굴이 사진인지 실제 사람인지도 구분할 수 있어 사용자의 얼굴 대신 사진을 보여주면 스마트폰은 반응하지 않는다.
유 교수는 “인공지능 반도체 프로세서가 4차 산업혁명시대를 주도할 것으로 기대된다”며 “이번 인공지능 칩과 인식기의 개발로 인해 세계시장에서 한국이 인공지능 산업의 주도권을 갖길 기대한다”고 말했다.
□ 사진 설명.
사진1. K-EYE 사진
사진2. K-EYEQ 사진
사진3. CNNP 칩 사진
2017.06.14 조회수 19591 -
윤준보 교수, 700℃로 열처리된 나노와이어 옮기는 기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 윤준보 교수 연구팀이 고온에 열처리된 나노와이어 다발 물질을 유연 기판에 옮기는 기술과 이를 이용한 고성능의 유연 에너지 수확 소자를 개발했다.
서민호 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 나노과학 및 공학 분야 국제 학술지 ‘에이씨에스 나노(ACS Nano)’ 1월 30일자 온라인 판에 게재됐다.
대표적인 나노물질인 나노와이어(nanowire)는 나노미터 단위의 크기를 가지는 와이어 구조체를 말한다. 1차원 구조에 기반한 우수한 물리, 화학적 특성과 높은 응용성 덕분에 과학 및 공학적으로 중요하게 사용되고 있다.
특히 완벽하게 정렬된 배열, 평균보다 긴 길이 등 특수한 구조를 갖는 나노와이어는 그 성능이 더욱 우수한 것으로 밝혀졌다. 따라서 나노와이어들을 손쉽게 제작 및 분석하고 이를 통한 고성능의 응용 소자를 구현하려는 연구가 활발히 진행 중이다.
최근에는 물리, 화학적으로 우수한 나노와이어를 유연 기판에 제작하고 고성능 웨어러블 센서 등의 유연 전자소자에 응용하는 연구가 각광을 받고 있다.
그러나 기존 기술은 화학적 합성법으로 제조된 나노와이어를 용액에 섞어 유연 기판에 도포하는 무작위 분포 방식을 활용했기 때문에, 나노와이어의 구조적 장점을 활용하는 고성능 소자의 구현에는 어려움이 있다.
최첨단 나노 공정법과 내열성을 갖는 유연 물질을 이용하기도 하지만 이는 경제적으로 비효율적이고 700℃ 이상의 초고온에서 안정적인 재료를 제작하기에는 부적합해 사용 범위가 제한적이다.
연구팀은 문제 해결을 위해 대면적으로 제작된 실리콘 나노그레이팅(nano-grating) 기판과 나노희생 층(nano-sacrificial layer) 공정을 결합하는 새로운 나노 옮기기(nano-transfer) 기술을 개발했다.
이 기술은 옮기기의 틀(mold)이 되는 나노그레이팅 기판과 나노와이어 사이에 존재하던 나노희생 층이 열처리 이후 나노와이어를 유연 기판으로 옮길 때 희생 층이 없어진다.
이를 통해서 초고온에서 물성 확보가 된 나노와이어를 정렬된 형태로 유연 기판에 안정적으로 제작할 수 있다.
연구팀은 개발된 기술을 이용해 700℃ 이상부터 물성이 확보되는 티탄산바륨 나노와이어를 유연 기판 위에 완벽하게 정렬해 제작했다.
또한 이를 웨어러블 에너지 수확에 응용해 기존에 보고된 일반적인 티탄산바륨 나노와이어 기반 에너지 수확 소자의 특성을 뛰어넘는 높은 전기적 에너지를 얻었다.
이 기술은 반도체식 공정인 물리기상 증착법을 기반으로 제작하기 때문에 세라믹, 반도체 등 다양한 물질을 나노와이어의 유연 기판 위 제작에 활용 가능하다.
유연 트랜지스터, 열전소자 등 다양한 고성능 유연 전자소자 제작에 활발히 이용 가능할 것으로 기대된다.
서민호 박사과정은 “물성이 향상된 나노와이어 물질을 유연 기판 위에 옮기고 이를 이용한 소자 수준의 성능 향상을 선보였다”며 “다양한 나노와이어 물질의 유연 기판 위 제작 및 고성능 웨어러블 전자 소자의 구현에 기반이 될 것이다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 도약연구지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1.티탄산바륨( BaTiO₃) 나노와이어를 이용한 전사의 광학적, 물질적, 단면 전자현미경 결과
그림2. 개발된 새로운 나노와이어 전사 공정 과정과 나노희생층 식각 원리의 모식도
그림3. 에너지 수확소자의 모식도와 검지에 부착된 소자의 에너지 수확 실험 광학사진
2017.02.23 조회수 19082