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산소 이용해 알츠하이머 유발 단백질 독성 개선
화학과 임미희 교수 연구팀이 공기 중의 산소를 이용해 알츠하이머 유발에 관여하는 단백질의 독성을 개선할 수 있는 화학적 도구를 설계하는 데 성공했다.
연구팀은 알츠하이머 발병에 관여한다고 알려진 구리-아밀로이드 베타 복합체의 응집과 이에 의한 발생한 세포 독성을 개선할 수 있는 화학적 도구를 설계하고, 구리 배위권 이중 변형을 통한 작용 원리를 분자적 수준에서 밝혀냈다.
한지연 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지인 미국 국립과학원회보(PNAS)에 2월 27일 자로 게재됐다.(논문명 : Mechanistic approaches for chemically modifying the coordination sphere of copper-amyloid-β complexes)
전이 금속 중 구리 이온은 항산화 작용과 신경전달물질 생성 등 신체에 필수적인 생리적 기능에 관여한다. 건강한 사람의 뇌와 달리 알츠하이머병 같은 퇴행성 뇌 질환 환자의 뇌에서는 이러한 구리 이온의 항상성이 완전히 무너져있다고 알려져 있다.
알츠하이머 발병에 밀접하게 관계가 있다고 알려진 아밀로이드 베타 펩타이드는 구리 이온과 강하게 결합할 수 있다. 구리 이온은 아밀로이드 베타의 응집을 촉진할 뿐만 아니라, 활성산소를 과다하게 생성해 신경독성을 일으킨다. 따라서 구리-아밀로이드 베타 복합체를 표적하고 그 배위 결합을 효과적으로 막을 수 있는 화학적 접근 기법이 최근 주목받고 있다.
연구팀은 알츠하이머 발병 원리에 직간접적으로 관여하는 구리 이온이 공기 중 산소와 반응할 수 있다는 점을 이용했다. 이에 구리-아밀로이드 베타 복합체와 상호작용할 수 있도록 화합물을 합리적으로 설계하고, 해당분자가 산소가 존재하는 환경에서 구리 배위권에 위치한 특정 아미노산에 결합 및 산화에 의한 이중 변형을 일으킨 것을 확인했다.
연구팀은 연구팀이 개발한 배위권 이중 변형 기법에 따라 구리-아밀로이드 베타의 응집 과정 및 섬유 형성 정도가 확연히 달라짐을 확인했다. 이 기법을 통해 구리 이온의 병리학적 특성 중 하나인 활성산소 생성 정도 또한 두드러지게 개선된 것을 관찰했다.
나아가 기존의 기법과 비교했을 때 구리-아밀로이드 베타 복합체에 의한 세포 독성을 더욱 효과적으로 회복시키는 것으로 나타났다.
이번 연구는 산소의 유무, 전이 금속의 종류, 산화 활성 금속의 산화수, 아밀로이드성 단백질의 종류 등 다양한 변수의 통제를 통해 해당 화합물이 아밀로이드 베타의 구리 배위권을 어떻게 변형시켰는지에 대한 작용 원리를 분자적 수준에서 제안했다는 의의가 있다.
임미희 교수는 “알츠하이머 발병에 관여한다고 알려진 구리 이온이 산소와 반응할 수 있다는 점을 역으로 이용했다”라며 “이번 연구에서 최초로 발표한 단백질 내 구리 배위권 이중 변형 기법을 바탕으로, 다른 퇴행성 뇌질환의 치료제 개발에도 더욱 박차를 가할 수 있을 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단과 KAIST의 지원으로 수행됐다.
2020.03.03
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저전력·고속 터널 전계효과 트랜지스터 개발
물리학과 조성재 교수 연구팀이 기존의 금속 산화물 반도체 전계효과 트랜지스터(metal-oxide-semiconductor field-effect transistor, MOSFET) 대비 작동전력 소모량이 10배 이상, 대기전력 소모량이 1만 배 가까이 적은 저전력, 고속 트랜지스터를 개발했다.
조 교수 연구팀은 2차원 물질인 흑린(black phosphorus)의 두께에 따라 밴드갭이 변하는 독특한 성질을 이용해 두 물질의 접합이 아닌 단일 물질의 두께 차이에 의한 이종접합 터널을 제작하는 데 성공했다. 이러한 단일 물질의 이종접합을 터널 트랜지스터에 활용하면 서로 다른 물질로 제작한 이종접합 트랜지스터에서 발생했던 격자 불균형, 결함, 계면 산화 등의 문제를 해결할 수 있어 고성능 터널 트랜지스터의 개발이 가능하다.
김성호 연구원이 1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 나노테크놀로지 (Nature Nanotechnology)’ 1월 27일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Thickness-controlled black phosphorus tunnel field-effect transistor fro low-power switches).
무어 법칙에 따른 트랜지스터 소형화 및 집적도 증가는 현대의 정보화 기술을 가능하게 했지만 최근 트랜지스터의 소형화가 양자역학적 한계에 다다르면서 전력 소모가 급격히 증가해 이제는 무어 법칙에 따라 트랜지스터 소형화가 진행되지 못하는 상황이다. 최근에는 자율주행차, 사물인터넷 등의 등장으로 많은 양의 데이터를 저전력, 고속으로 처리할 수 있는 비메모리 반도체의 기술 발달이 시급히 요구되고 있다.
트랜지스터의 전력 소모는 크게 작동 전력 소모와 대기 전력 소모로 나뉜다. 작동 전력과 대기 전력을 같이 낮추기 위해서는 트랜지스터의 작동 전압과 대기 상태 전류를 동시에 낮추는 것이 필수적이다. 이를 위해서는 전류를 10배 증가시키는데 필요한 전압으로 정의되는 SS 값(subthreshold swing, 단위: mV/decade = mV/dec)의 감소가 필요한데, 금속 산화물 반도체 전계효과 트랜지스터에서는 SS 값이 상온에서 60 mV/dec 이하로 낮아질 수 없다. 이를 해결하기 위해서는 상온에서 SS 값을 60 mV/dec 이하로 낮출 수 있는 새로운 트랜지스터의 개발이 필요하다. 이전에 개발되었던 낮은 SS를 가지는 저전력 터널 트랜지스터의 경우 트랜지스터 채널을 구성하는 두 물질의 이종접합 계면에서 산화막 등의 문제가 발생하여 작동 상태에서 낮은 전류를 가지는 문제가 있었다. 작동 상태 전류는 트랜지스터 작동속도에 비례하기 때문에, 낮은 작동 상태 전류는 저전력 트랜지스터의 경쟁력을 떨어뜨린다.
조 교수 연구팀이 적은 전력소모를 위한 낮은 SS 값과 고속 작동을 위한 높은 작동 상태 전류를 단일 트랜지스터에서 동시에 달성한 것은 유례없는 일로 2차원 물질 기반의 저전력 트랜지스터가 기존의 금속 산화물 반도체 전계효과 트랜지스터의 전력 소모 문제를 해결하고, 궁극적으로 기존 트랜지스터를 대체하고 미래의 저전력 대체 트랜지스터가 될 수 있음을 의미한다. 조성재 교수는 “이번 연구는 기존의 어떤 트랜지스터보다 저전력, 고속으로 작동해 실리콘 기반의 CMOS 트랜지스터를 대체할 수 있는 저전력 소자의 필요충분조건을 최초로 만족시킨 개발이다”라며 “대한민국 비메모리 산업뿐 아니라 세계적으로 기초 반도체 물리학 및 산업 응용에 큰 의의를 지닌다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 미래반도체신소자원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.02.20
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미세 입자 질량 측정용 파이펫 형태 공진기 개발
우리 대학 기계공학과 이정철 교수 연구팀과 서울대학교 기계항공공학부 고상근 교수 공동 연구팀이 일반 실험실에서 쉽고 간단하게 제작 가능한 액상 부유입자 정밀 질량 측정용 마이크로 파이펫 공진기를 개발했다.
위 기술은 유리 캐필러리를 열 인장하는 방법으로 간단하게 제작한 공진기를 이용해 캐필러리 내부 채널을 통과하는 액상 부유 입자의 질량을 정밀하게 계측할 수 있는 기술이다.
고주희 석사과정과 서울대학교 이동혁 박사가 공동 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 센서 분야 대표 국제 학술지 ‘에이씨에스 센서스(ACS Sensors)’ 2019년 12월 27일 자 내부표지 논문으로 게재됐다. (논문명 : Micropipette Resonator Enabling Targeted Aspiration and Mass Measurement of Single Particles and Cells, 단일 세포의 선택적 흡입 및 질량 측정을 위한 마이크로 파이펫 공진기)
모든 물체는 각각의 고유한 진동수를 가지고 진동하며 이 고유 진동수는 질량의 영향을 받는다. 마이크로 유체 채널 또한 마찬가지로 유체 채널을 공진 센서 플랫폼으로 제작해, 입자를 포함한 유체가 공진 센서 내부로 주입됐을 때 바뀌는 고유 진동수의 변화로 미세 입자의 질량을 측정하는 연구들이 지금까지 널리 진행돼왔다.
하지만 지금까지의 기술은 주로 고가의 복잡한 마이크로 및 나노 공정에 의존해왔고 측정 표본이 밀폐된 공간에 보관됨으로써 필요한 영양분들이 고갈될 수도 있다는 문제점이 있었다.
이번 연구에서는 열린 구조의 파이펫 공진기를 고안하고 제작해 배양 접시와 같이 실제 세포가 배양되는 환경에서 선택적으로 원하는 세포만을 흡입해 측정하는 시스템을 최초로 구현했다.
실험 시에 여러 입자(또는 세포) 중 특정 입자(세포)를 측정하기 위해 파이펫 공진기를 통과하는 유량을 제어했고, 도립현미경 위에서 실험을 진행했다. 선택된 특정 입자는 파이펫의 열린 입구에서부터 측정부로 이동하게 된다.
연구팀은 초당 수십만 번 떨리는 진동을 측정하기 위해 CD 및 DVD와 같은 광디스크 재생장치에 사용되는 광 픽업 장치(Optical PickUp, OPU)를 이용했다.
연구팀은 레이저 다이오드에서 렌즈를 통과해 조사된 빛이 공진기에서 반사된 후 광센서로 입사되는 신호를 분석해 공진기의 진동주파수를 정밀하게 측정할 수 있었다. 추가로 고유 진동수에서 공진기의 떨림 현상을 극대화하기 위해 전압이 걸리면 기계적인 변형이 발생하는 압전 소자가 사용됐다.
이정철 교수는 “기존의 복잡한 마이크로/나노공정을 이용해 웨이퍼로 제작하던 초미세 정밀 센서를 일반 실험실 환경에서 유리 모세관을 이용해 간단하게 제작해 대체할 수 있다는 가능성을 봤다”라며 “또한 해당 장치는 이미 바이오 연구자들에게 친숙한 파이펫 형태로서 별도의 학습 및 훈련 없이 널리 이용될 것으로 기대된다”라고 말했다.
이번 연구결과는 한국연구재단의 중견연구자지원사업 및 기초연구실지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. ACS Sensors 저널 내부표지
그림2. 유리 파이펫 공진기계장치의 개요와 제작방법
그림3. 입자의 질량 측정을 위한 파이펫 공진기의 실험 장치 구성도
그림4. 질량 따른 공진주파수의 변화 및 측정된 질량 스펙트럼 결과
2020.02.07
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빅데이터로 인간의 창의성·혁신성을 계산하다
우리 대학 문화기술대학원의 박주용 교수 연구팀이 네트워크 과학과 빅데이터에 기반해 인간의 문화⋅예술 창작물의 혁신성과 영향력을 계산하는 이론물리학 알고리즘을 개발했다.
연구팀은 이 알고리즘을 통해 클래식 음악가들의 창작물의 창의성, 혁신성을 계산함으로써 음악의 발전에 베토벤이 끼친 영향력을 수치적으로 규명하고, 후기 낭만파 시대의 거장인 세르게이 라흐마니노프가 끊임없이 혁신을 시도한 대표적 예술가임을 밝혀냈다.
연구팀의 알고리즘은 예술 작품의 빅데이터로부터 창의성을 직접 계산함으로써 빠르게 증가하고 있는 창작 콘텐츠의 우수성을 효율적으로 판단할 수 있을 것으로 기대된다.
박도흠 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구는 스프링어-네이처(Springer Nature) 그룹의 데이터 과학 전문 학술지인 ‘EPJ 데이터 사이언스(EPJ Data Science)’ 1월 30일 자 온라인판에 게제됐다. (논문명: Probabilistic Influence Networks and Quantifying Patterns of Advances in Works)
인간 고유의 영역으로 알려진 문화예술 창작에서도 인공지능 등의 컴퓨터 알고리즘이 널리 활용되며 예술 작품의 창의성을 과학적으로 평가하는 방법의 필요성이 커지고 있다.
그동안 인간 창의성의 산물인 문화예술은 수치적인 평가가 어려워 인공지능을 한 단계 발전시킨 ‘인공창의성’ 연구에 큰 장벽이 되어왔다. 개별 창작품들에 대한 사람들의 심리적 반응을 측정하는 시도는 종종 있었지만, 대규모의 객관적 실험을 수행하기에는 한계가 있다.
위와 같은 문제 해결을 위해 창작품 자체를 빅데이터화 한 뒤 그로부터 창의성을 평가하는 과학적 방법론 개발의 필요성이 커지고 있다.
연구팀은 1700년~1900년 사이에 작곡된 서양 피아노 악보로부터 동시에 연주되는 음정으로 만들어진 ‘코드워드(codeword)’를 추출하고 이론물리학의 한 분야인 네트워크 과학을 적용했다.
그리고 난 뒤 작품들 사이의 유사도를 측정해 작품들이 서로 얼마나 영향을 주고받았는지를 나타내는 네트워크를 만들어 각 작품이 얼마나 혁신적인지, 또한 후대의 작품에 얼마나 큰 영향을 끼쳤는지를 통해 창의성을 평가했다.
연구팀은 현대에도 큰 영향을 끼치고 있는 핵심적 음악 스타일이 확립된 200년에 걸쳐 음악 창작의 패러다임이 어떻게 변화해왔는지 이해했다고 밝혔다.
이 연구에서는 바로크⋅고전기(1710-1800년)의 대표 작곡가인 핸델과 하이든, 모차르트를 거쳐 고전-낭만 전환기(1800-1820년) 이후 베토벤이 최고의 영향력을 가진 작곡자로 떠오르고, 베토벤의 영향을 받아 리스트와 쇼팽 등 낭만기(1820-1910년)의 거장들이 등장하는 과정을 규명하였다. 올해로 탄생 250주년을 맞은 베토벤은 사후에도 100년 가까이 최고의 영향력을 유지한 것으로 밝혀졌다.
또한, 연구팀은 후기 낭만파의 거장인 라흐마니노프가 과거의 관습은 물론 자신의 작품으로부터 차별화를 끊임없이 시도한 최고의 혁신적 작곡가였음을 밝혀냈다.
코드워드에 기반한 네트워크로부터 음악의 창의성을 계산해내는 이 알고리즘은 낱말, 문장, 색상, 무늬 등으로 만들어진 문학 작품이나 그림, 건축, 디자인 등의 시각 예술의 창의성 연구에도 적용할 수 있을 것으로 보인다.
박주용 교수는 “문화예술 창작물의 과학적 연구에 장벽이 되어온 창의성 평가라는 난제를 네트워크 과학과 빅데이터를 활용해 해결할 수 있음을 보였다”라며 “특히 문화예술 창작 영역에서 컴퓨터의 활약이 커지는 상황에서 인간의 단순 계산력만을 따라하는 인공지능의 한계를 극복함으로써, 인간 창의성과 미적 감각의 잠재력을 극대화하는 인공창의성 발전에 큰 도움이 될 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 국제연구네트워크(GRN)와 한국사회과학연구지원(SSK) 사업, BK21 플러스사업의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1.시대별 작곡가들 사이의 영향력을 나타내는 네트워크
그림2. 연도별 대표적 작곡가들의 영향력 변천사
2020.02.04
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재촬영 없이 MRI 강조영상 얻는 AI 기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수 연구팀 자기공명영상(magnetic resonance imaging: MRI)에서 재촬영 없이도 누락된 강조영상을 얻을 수 있는 인공지능 기술을 개발했다.
이 연구를 통해 각 질환별로 강조영상이 암의 진단에 미치는 영향을 객관적으로 밝힐 수 있으며, 실제 임상에서 고비용의 MRI를 효과적이고 체계적으로 활용할 수 있는 방안을 설계할 수 있을 것으로 기대된다.
이동욱 박사가 1 저자로 참여하고 건국대 의과대학 영상의학과 문원진 교수팀이 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 머신인테리젼스(Nature Machine Intelligence)’ 1월 18일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Assessing the importance of magnetic resonance contrasts using collaborative generative adversarial networks).
MRI는 엑스선 컴퓨터 단층촬영, 초음파와 더불어 임상 진단에서 중요한 역할을 하는 진단 장비이다. 특히 비침습적 방법으로 고해상도의 영상을 얻기 때문에 종양이나 병변을 관찰하며 진단하는데 매우 중요한 임상 정보를 제공한다. 이는 영상의 대조도 (contrast)를 다양하게 조절할 수 있는 MRI의 특징 덕분이다.
예를 들어 뇌종양을 진단하는 데 활용되는 T1·T2 강조영상, FLAIR 기법 영상, T1 조영증강 영상 등 여러 가지 대조 영상을 얻어 진단에 사용함으로써 종양을 찾을 수 있다.
하지만 실제 임상 환경에서는 강조영상을 모두 얻기 어려운 경우가 많다. 여러 장의 강조영상 촬영을 위해 촬영시간이 길어지기도 하고, 잡음이나 인공음영 발생으로 인해 진단에 사용하기 어려운 경우가 많기 때문이다.
또한, 뇌질환진단을 위한 MRI 검사는 의심 질환이 무엇인지에 따라 필수 강조영상이 달라지며, 이후 특정 질환으로 진단명이 좁혀지면서 부득이하게 누락된 강조영상을 확보하기 위한 재촬영이 필요한 경우가 많다. 이러한 상황에 의해 많은 시간과 비용이 소모된다.
최근 인공지능 분야에서 생성적 적대 신경망(Generative adversarial networks, GAN)이라는 딥러닝을 이용해 영상을 합성하는 기술이 많이 보고되고 있지만, 이 기술을 MRI 강조영상 합성에 사용하면 준비하고 미리 학습해야 하는 네트워크가 너무 많아지게 된다.
또한, 이러한 기법은 하나의 영상에서 다른 영상으로의 관계를 학습하기 때문에 몇 개의 강조영상의 존재하더라도 이 정보 간의 시너지를 활용하는 영상 학습기법이 없는 현실이다.
예 교수 연구팀은 자체 개발한 ‘협조·생성적 적대신경망(Collaborative Generative Adversarial Network : CollaGAN)’이라는 기술을 이용해 여러 MRI 강조영상의 공통 특징 공간을 학습함으로써 확장성의 문제를 해결했다.
이를 통해 어떤 대조 영상의 생성이 가능한지와 불가능한지에 대한 질문과, 그에 대한 체계적인 대답 기법을 제안했다.
즉, 여러 개의 강조영상 중에서 임의의 순서 및 개수로 영상이 없어져도 남아있는 영상을 통해 사라진 영상을 복원하는 기법을 학습한 후 합성된 영상의 임상적 정확도를 평가해, 강조 영상 간 중요도를 자동으로 평가할 수 있는 원천 기술을 개발했다.
예 교수 연구팀은 건국대 문원진 교수 연구팀과의 협력을 통해 T1강조·T2강조 영상과 같이 내인성 강조영상은 다른 영상으로부터 정확한 합성이 가능하며, 합성된 강조영상이 실제 영상과 매우 유사하게 임상 정보를 표현하고 있다는 것을 확인했다.
연구팀은 확보한 합성 영상이 뇌종양 분할기법을 통해 뇌종양 범위를 파악하는데 유용한 정보를 제공한다는 것을 확인했다. 또한, 현재 많이 사용되는 합성 MRI 기법(synthetic MRI)에서 생기는 인공음영 영상도 자동 제거가 가능함이 증명됐다. 이 기술을 이용하면 추가적인 재촬영을 하지 않고도 필요한 대조 영상을 생성해 시간과 비용을 비약적으로 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
건국대 영상의학과 문원진 교수는 “연구에서 개발한 방법을 이용해 인공지능을 통한 합성 영상을 임상현장에서 이용하면 재촬영으로 인한 환자의 불편을 최소화하고 진단정확도를 높여 전체의료비용 절감 효과를 가져올 것이다”라고 말했다.
예종철 교수는 “인공지능이 진단과 영상처리에 사용되는 현재의 응용 범위를 넘어서, 진단의 중요도를 선택하고 진단 규약을 계획하는 데 중요한 역할을 할 수 있는 것을 보여준 독창적인 연구이다”라고 말했다.
이 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. CollaGAN의 작동 원리의 예
2020.01.30
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오차율 10% 이내 정확도의 소재 설계 기술 개발
우리 대학 화학과 김형준 교수 연구팀이 소재 물성의 예측 오차율을 기존 기술보다 30% 이상 줄여 정확도를 한층 높인 소재 시뮬레이션 설계 기술을 개발했다.
이번 기술 개발을 통해 기존 40%에 달했던 소재 물성 예측 오차율을 10% 내로 줄임으로써 소재 개발에 걸리는 시간과 비용을 크게 절약할 수 있을 것으로 기대된다.
김민호 박사와 창원대 김원준 교수가 공동 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘미국 화학회지(Journal of the American Chemical Societry)’ 1월 10일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : uMBD: A Materials-Ready Dispersion Correction that Uniformly Treats Metallic, Ionic, and van der Waals Bonding)
새로운 기능성 소재 개발의 중요성이 커지면서 컴퓨터 시뮬레이션을 이용해 소재 물성을 정확히 예측해 새로운 소재를 설계하는 기술이 주목받고 있다.
소재 시뮬레이션 기술은 실제로 소재를 합성하고 평가하기 전에 가상 실험으로 다양한 소재 물성을 예측 및 설계하는 기술로, 주로 밀도범함수 이론(Density functional theory)이라는 양자 이론에 바탕을 두고 있다.
기존의 밀도범함수 이론은 소재 계면에서 반데르발스 힘을 정확하게 설명하지 못한다는 문제가 있었다. 반데르발스 힘은 전하의 일시적 쏠림으로 인해 분자가 순간적으로 극성을 띠면서 나타나는 당기는 힘을 뜻하는데, 이를 정확히 기술하지 못하기 때문에 소재 물성 예측 정확도가 떨어진다는 한계가 있다.
연구팀은 반데르발스 힘을 정확하고 효과적으로 기술할 수 있는 새로운 이론을 개발하고, 이를 밀도범함수 이론에 접목해 소재 시뮬레이션 기술의 정확도를 한층 높이는 데 성공했다.
연구팀은 100여 종의 다양한 소재를 테스트한 결과 40% 정도에 달했던 기존의 소재 물성 예측 오차율이 새 기술을 통해 10% 이내로 줄어듦을 확인했다.
특히 반데르발스 힘은 분자 소재부터 금속 및 반도체 소재에 이르기까지 거의 모든 재료 내에서 소재 물성을 결정하는 데 중요한 역할을 해, 연구팀의 새로운 이론은 다양한 차세대 기능성 소재 설계 연구에 적용 가능할 것으로 기대된다.
실제로 연구팀의 새 시뮬레이션 방법을 통해 리튬 이온 배터리 물질의 전압이나 2차원 소재의 박리 에너지를 예측하는 과정에서 높은 정확도를 보인 것으로 확인됐다.
김형준 교수는 “소재 개발 연구에 있어 경쟁력 강화를 위해서 기초 연구의 중요성이 점차 커지고 있다”라며 “새로 개발한 소재 시뮬레이션 기술을 배터리 소재, 에너지 전환 촉매 소재, 2차원 나노 소재 등 다양한 기능성 소재 설계 연구에 적용할 수 있을 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 미래소재디스커버리 사업과 선도연구센터 지원 사업 (SRC)의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 새롭게 개발한 이론 (uMBD)을 이용한 소재 시뮬레이션 기술과 기능성 소재 설계
2020.01.29
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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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박인규 교수, 헬스 모니터링용 고감도 유연 압력센서 개발
우리 대학 기계공학과 박인규 교수 연구팀에서 생체 신호 및 신체 압력 모니터링에 활용이 가능한 액체 금속 기반 웨어러블 유연 압력 센서를 개발했다.
이 기술을 통해 맥박, 혈압 등 다양한 중요 생체 신호를 연속적으로 모니터링하고 욕창과 같은 압력으로 인해 비롯한 여러 질병을 예방할 수 있는 시스템으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
김규영 박사과정이 1저자, 오용석 연구교수가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘어드밴스트 헬스케어 머터리얼스(Advanced Healthcare Materials)’11월 21일자 표지논문에 게재됐다. (논문명: Highly Sensitive and Wearable Liquid Metal‐Based Pressure Sensor for Health Monitoring Applications: Integration of a 3D‐Printed Microbump Array with the Microchannel)
최근 헬스케어에 대한 관심이 커짐에 따라 웨어러블 유연 센서 개발이 활발히 진행되고 있다. 기능성 소재를 기반으로 다양한 고감도의 유연 센서가 많이 개발되고 있지만, 기존 고체 소재 기반 센서는 웨어러블 디바이스로 활용되기에 신축성, 신호 반복성 및 안정성 측면에서 한계를 보인다.
이러한 점을 보완하기 위해 현재 액체 소재 기반 유연 센서가 다양하게 개발되고 있다. 액체 전극 중에서도 특히 갈린스탄(Galinstan)과 같은 액체 금속은 신축성에 제한이 없으며, 무독성, 높은 전기 전도도, 전기/기계적 안정성 등의 특징으로 신축성 소자 및 웨어러블 디바이스 요소로써 활용도가 매우 높다.
하지만 기존의 액체 금속 기반 유연 압력 센서는 안정적이지만 매우 감도가 낮아 맥박이나 신체 압력 모니터링과 같은 수 kPa 수준의 작은 범위의 압력 측정에 활용하기 어려웠다.
이번 연구에서는 다중물질 3D 프린팅 기술을 활용해 단단한 마이크로 범프 구조물을 액체 금속 채널에 배치하여 작은 압력에도 신호 변화가 크게 나타날 수 있는 구조를 개발했다. 이러한 구조를 통해 마이크로 범프가 없는 일반 액체 금속기반 압력 센서보다 6배 이상의 높은 감도를 얻고 고체 기반 유연 압력 센서 수준의 감도를 얻을 수 있었다.
또한, 개발된 유연 압력 센서는 1만 회 이상의 인장, 굽힘 등 다양한 물리 변형에도 안정적인 신호 회복을 보이고, 다양한 환경 요인(온도, 습도)에도 안정적인 감지 성능을 보여 웨어러블 디바이스로써 활용될 수 있는 큰 가능성을 보였다.
연구팀은 이러한 성능을 바탕으로 평상시와 운동 시의 맥박, 혈압을 측정하여 그 변화를 연속적으로 감지해 건강 상태를 모니터링할 수 있음을 확인했다.
센서가 부착된 양말과 무선 통신 시스템을 구축하여 누워있는 사람의 다양한 자세 변화 도중 나타나는 신체 압력 및 그 변화를 원격으로 모니터링할 수 있었다.
박인규 교수는 “개발한 고감도 및 고신뢰성 액체 금속기반 유연 압력 센서를 통해 다양한 생체 건강 정보를 연속적으로 수집할 수 있었다. 이를 이용하여 다양한 헬스 케어/헬스 모니터링 어플리케이션, 특히 욕창과 같이 압력으로 인해 나타나는 다양한 질병 관리 및 예방 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.”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.
□ 그림 설명
그림1. Advanced Healthcare Materials 표지
그림2. 마이크로 범프가 집적된 액체 금속 기반 유연 압력 센서
그림3. 높은 감도와 안정적 성능의 유연 센서 및 신체 압력 측정 어플리케이션
2019.12.11
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이성빈 교수, 나노 물결 무늬에서 고차-위상 양자상태 발견
〈 박문집 연구원, 이성빈 교수 〉
우리 대학 물리학과 이성빈 교수 연구팀이 두 겹으로 비스듬하게 겹쳐 있는 뒤틀린 이중 층 그래핀의 무아레 무늬(나노 물결 무늬)에서 새로운 고차-위상학적 양자 상태가 발생한다는 사실을 이론적으로 규명했다.
이번 연구 결과는 뒤틀린 그래핀 이중 층 뿐 아니라 다양하고 복잡한 2차원 물질의 무아레 구조를 연구하는데도 적용할 수 있어 광범위한 응용이 가능할 것으로 기대된다. 특히 국내 물리학에서는 흔하지 않은 이론적 발견과 증명을 했다는 의미가 있다.
박문집 연구원이 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘피지컬 리뷰 레터스(Physical Review Letters)’ 11월 22일 자 온라인판에 편집자 추천(editors’ suggestion) 논문으로 선정됐다. (논문명 : Higher-Order Topological Insulator in Twisted Bilayer Graphene)
또한, 매달 전체 물리학계에서 중요하다고 여겨지는 주제를 소개하는 ‘네이처 리뷰 피직스 (Nature Review Physics)’ 연구 하이라이트(research highlight)에 11월 14일 자로 선정되기도 했다. (기사명: Fantastic beasts)
프랑스어로 물결이라는 뜻의 무아레(moiré)는 두 격자구조를 비스듬히 겹쳐 놓았을 때 물결이 일렁이듯이 나타나는 간섭무늬를 말한다. 모기장이 겹쳐 있는 부위에 햇빛이 비치면 물결무늬가 발생하는 것처럼 일상에서도 쉽게 확인할 수 있는 현상이다.
무아레 무늬는 일상생활뿐만 아니라 그래핀과 같은 이차원 나노 물질 두 겹을 비스듬하게 올려놓았을 때도 나타난다. 이때 뒤틀린 그래핀 이중 층에서 나타나는 무아레 무늬는 그래핀 격자의 주기를 수십에서 수만 배까지 증폭시킬 수 있다.
이러한 원리로 뒤틀림 각도에 따라 전기가 흐르지 않는 절연체가 되기도 하고 전기 저항이 아예 없는 초전도체가 되기도 하는 등 물성이 크게 변화할 수 있다. 특히 마법의 각도(magic angle)라고 불리는 1.1도 부근에서 전기 저항이 0이 되는 초전도 현상이 발견돼 이를 설명하기 위한 많은 연구가 진행 중이다.
고차-위상학적 절연체 상태는 새롭게 발견된 위상학적 절연체 중 하나이다. 기존 위상 절연체는 원래 물질보다 한 차원 낮은 경계면이 금속성을 띠는 특성을 갖지만, 고차-위상 절연체는 두 차원 낮은 경계가 금속성을 갖는다.
2차원 표면(surface) 물질을 예로 들면 위상 절연체의 경우 1차원 모서리(edge)에서 금속성을 확인할 수 있다면 고차-위상 절연체에서는 두 차원 낮은 0차원의 특정 끝부분(corner)에서 전자 상태가 된다.
이 2차원 물질 고차-위상학적 절연체의 존재는 아직 실험적으로 증명된 적이 없어 이 물질을 찾기 위한 연구들이 많은 관심을 받고 있다.
그러나 뒤틀린 그래핀 이중 층에서는 이러한 2차원 물질의 위상학적 양자 상태를 설명하기 위한 명확한 이론이 존재하지 않았다. 이는 뒤틀린 그래핀 이중 층에서 나타나는 무아레 무늬의 단위 격자당 탄소 원자의 개수가 수천에서 수만 개에 달해 전자의 움직임을 풀기에는 너무 복잡하기 때문이다.
이러한 탄소 기반의 전자 구조를 이론적으로 정확히 기술하기 위해서는 매우 큰 전산 능력의 대용량 컴퓨터를 이용하거나 특수한 상황으로 가정해 적용하는 근사방법들에 의존해야만 했다.
문제해결을 위해 이 교수 연구팀은 근사방법이 아닌 그래핀 이중 층의 무아레 무늬에서 나타나는 탄소 구조가 뒤틀림 각도에 상관없이 항상 일정한 몇 가지의 정확한 공간 대칭성을 가진다는 점을 이용했다. 이를 통해 뒤틀림 각도에 상관없이 이중 층 그래핀이 절연체라면, 이 이중 층 그래핀은 반드시 고차-위상학적 절연체 상태여야 한다는 사실을 이론적으로 규명했다.
이는 그래핀 이중 층이 가지는 회전 대칭성과 무아레 대칭 이동성이 뒤틀림 각도에 상관없이 항상 성립하는 것을 활용하는 원리이다. 연구팀의 이번 발견은 어떠한 근사방법에도 의존하지 않고 규명했다는 의의가 있다.
박문집 연구원은 “격자구조의 대칭성만을 이용해 이중 층 그래핀의 위상학적 특성을 정확하게 이론적으로 기술했다는 의의가 있다”라며 “뒤틀린 그래핀 이중 층이 이차원 고차-위상학적 절연체의 새로운 후보가 될 수 있을 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 KAIST 스타트업 펀딩, BK21, 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 뒤틀어진 그래핀 이중층의 모서리에서 나타나는 고차 위상학적 양자상
그림2. 두 층의 뒤틀어진 벌집모양 격자에서 나타나는 무아레 무늬
2019.12.04
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이정용 교수, 유기고분자-양자점 기반 하이브리드 태양전지 개발
〈 이정용 교수 〉
우리 대학 EEWS 대학원 이정용 교수 연구팀과 캐나다 토론토 대학교 전기 및 컴퓨터 공학부 테드 사전트(Ted Sargent) 교수 공동 연구팀이 유기 단분자 물질 도입을 통한 고효율, 고 안정성 유무기 하이브리드 태양전지 제작 기술을 개발했다.
연구팀이 개발한 유기 고분자-양자점 하이브리드 태양전지는 단순 성능 개선을 넘어 기존의 구조에서 성능이 제한된 문제점을 해결할 수 있는 구체적인 방안을 제시하고, 차세대 에너지원으로써 하이브리드 태양전지에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
백세웅, 전선홍 박사, 김병수 박사과정 및 앤드류 프로페(Andrew H. Proppe) 박사가 공동 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 에너지(Nature Energy)’ 11월 11일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명: Efficient hybrid colloidal quantum dot/organic solar cells mediated by near-infrared sensitizing small molecules)
높은 기계적 특성 및 흡광 계수를 갖는 유기 고분자와 근적외선 영역을 흡수할 수 있는 콜로이달 양자점을 이용해 제작되는 하이브리드 태양전지는 용액공정으로 제작할 수 있고 두 물질의 장점을 모두 취할 수 있다는 점에서 많은 관심을 받아왔다.
하지만 유기 고분자-양자점 기반의 하이브리드 구조는 낮은 광전변환 효율과 안정성 측면에서 기존의 차세대 태양전지들과 경쟁하기에 부족한 점이 있다.
낮은 전하추출 능력과 그로 인해 발생하는 재결합 문제로 인해 최근까지도 10% 이하의 낮은 광전변환 효율에 머무르는 하이브리드 태양전지의 성능 개선이 필요한 실정이다.
연구팀은 문제 해결을 위해 고분자와 양자점의 매개체 역할을 할 수 있는 새 유기 단분자 구조를 도입했다. 이렇게 유기 단분자 매개체 도입된 유기 고분자-양자점 하이브리드 구조는 기존의 구조보다 다양한 강점을 가진다.
우선 기존의 유기 고분자에서 생성된 엑시톤을 원활하게 추출할 수 있으며, 상호 보완적인 흡광 대역이 형성돼 추가적인 전류 향상을 얻을 수 있고, 계단형 에너지 레벨을 형성해 에너지 및 전하를 효과적으로 운반할 수 있다.
이러한 강점을 통해 연구팀은 13.1%의 광전변환 효율을 달성했으며, 이는 기존의 유기 고분자와 양자점을 이용하는 하이브리드 태양전지보다 30% 이상 높은 효율이다. 그뿐만 아니라 제작 후 약 1천 500시간 이후에도 초기 효율의 90% 성능을 유지했으며, 최대전력조건에서 약 150시간 이후에도 초기 효율의 80% 이상의 성능을 유지했다.
이 교수는 “단분자를 도입해 기존의 하이브리드 구조의 고질적인 한계를 극복하고 고효율의 차세대 태양전지를 구현했다”라며 “개발한 고효율 태양전지는 최근 주목받고 있는 웨어러블 전자기기를 넘어서 모바일, IoT, 드론 및 4차산업에 적용 가능한 차세대 에너지 동력원으로써 주목받게 될 것이다”라고 말했다.
이 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업, 기후변화대응기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 새롭게 제시한 하이브리드 소재 구조의 작동 원리
2019.11.19
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신병하 교수, 홀 효과 한계 보완한 새 반도체 분석기술 개발
〈 신병하 교수, 배성열 박사과정 〉
우리 대학 신소재공학과 신병하 교수와 IBM 연구소의 오키 구나완(Oki Gunawan) 박사 공동 연구팀이 반도체 특성 분석의 핵심 기술인 홀 효과(Hall effect)의 한계를 넘을 수 있는 새로운 반도체 정보 분석 기술을 개발했다.
이번 연구는 140년 전에 처음 발견된 이래로 반도체 연구 및 재료 분석의 토대가 된 홀 효과 측정에 대한 새로운 발견으로 향후 반도체 기술 개발에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
신병하 교수와 오키 구나완 박사가 교신 저자로, 배성열 박사과정이 2 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지‘네이처(Nature)’ 10월 07일 자 온라인판에 게재됐으며 11월 07일 정식 게재됐다. (논문명: Carrier-Resolved Photo Hall Effect)
1879년 에드윈 홀(Edwin Hall)이 발견한 홀 효과는 물질의 전하 특성(유형, 밀도, 이동성 또는 속도)에 대한 중요한 정보를 제공한다. 이는 반도체 소자를 이해하고 설계하는 데 필요한 가장 기본적인 특성들이다.
이러한 이유로 홀 효과는 지난 100년이 넘는 시간 동안 가장 일반적인 반도체 특성 분석 기법의 하나며 전 세계의 반도체 연구기관에서 보편적으로 사용되고 있다.
그러나 현재까지의 분석 기법으로는 홀 효과를 통해 다수 운반체(Majority carrier)와 관련한 특성만 파악할 수 있고, 태양 전지와 같은 소자의 구동 원리 파악에 필수인 소수 운반체(Minority carrier) 정보는 얻을 수 없다는 한계를 가지고 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 ‘포토 홀 효과(Carrier-Resolved Photo-Hall" (CRPH))’ 기술을 개발했다. 이 기술을 사용하면 한 번의 측정으로 다수 운반체 및 소수 운반체에 대한 많은 정보를 동시에 추출할 수 있다.
기존 홀 측정에서는 세 가지 정보를 얻을 수 있었다면 연구팀의 새로운 기술은 실제 작동 조건을 포함한 여러 광도에서 광여기 전하의 농도, 다수 운반체 및 소수 운반체의 전하 이동도, 재결합 수명, 확산 거리 등 최대 일곱 개의 중요한 정보를 얻을 수 있다.
연구팀의 이 기술은 태양 전지, 발광 다이오드와 같은 광전자 소자 분야에서 사용 가능한 신소재 개발 및 최적화에 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다.
신 교수는 “지난 2년간의 연구가 좋은 결심을 맺게 되어 기쁘고, 이 기술을 통해 새로운 광소자 물질의 전하 수송 특성을 이해하고 더 나은 소자를 개발하는 데 큰 도움이 되리라 믿는다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 기후변화대응기술개발사업, 산업통상자원부와 한국에너지기술평가원(KETEP) 에너지기술개발사업의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 포토 홀 효과 개념도
2019.11.14
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이의진 교수, 차량 대화형서비스 안전성 향상 기술 개발
〈 이의진 교수, 김아욱 박사과정 〉
우리 대학 산업및시스템공학과 이의진 교수 연구팀이 차량용 인공지능이 능동적으로 운전자에게 대화 서비스를 어느 시점에 제공해야 하는지 자동으로 판단할 수 있는 기술을 개발했다.
연구팀은 차량에서 수집되는 다양한 센서 데이터와 주변 환경 정보를 통합 분석해 언제 운전자에게 말을 걸어야 하는지 자동 판단하는 인공지능 기술을 개발했다.
차량 대화형서비스가 가진 문제를 해결하는 데 중점을 둔 이번 연구는 인공지능의 자동판단 기술을 통해 대화형서비스로 인한 운전자 주의분산 문제를 해결함으로써, 부적절한 시점에 운전자에게 대화를 시도하다가 발생할 수 있는 교통사고 등을 방지하는 기반기술이 될 것으로 기대된다.
이번 연구결과는 유비쿼터스 컴퓨팅 분야 국제 최우수학회인 ACM 유비콤(UbiComp)에서 9월 13일 발표됐다. 김아욱 박사과정이 1저자로 참여하고 최우혁 박사과정, 삼성리서치 박정미 연구원, 현대자동차 김계윤 연구원과의 공동 연구로 이뤄졌다. (논문명: Interrupting Drivers for Interactions: Predicting Opportune Moments for In-vehicle Proactive Auditory-verbal Tasks)
차량 대화형서비스는 편의와 안전을 동시에 제공해야 한다. 운전 중에 대화형서비스에만 집중하면 전방 주시에 소홀하거나 주변 상황에 주의를 기울이지 못하는 문제가 발생한다. 이는 운전뿐만 아니라 대화형서비스 사용 전반에도 부정적인 영향을 줄 수도 있다.
연구진은 말 걸기 적절한 시점 판단을 위해 ▲현재 운전상황의 안전도 ▲대화 서비스 수행의 성공률 ▲운전 중 대화 수행 중 운전자가 느끼는 주관적 어려움을 통합적으로 고려한 인지 모델을 제시했다.
연구팀의 인지 모델은 개별 척도를 다양하게 조합해 인공지능 에이전트가 제공하는 대화형서비스의 유형에 따른 개입 시점의 판단 기준을 설정할 수 있다.
일기예보 같은 단순 정보만을 전달하는 경우 현재 운전상황의 안전도만 고려해 개입 시점을 판단할 수 있고, ‘그래’, ‘아니’ 같은 간단한 대답을 해야 하는 질문에는 현재 운전상황의 안전도와 대화 서비스 수행의 성공률을 함께 고려한다. 매우 보수적으로 세 가지 척도를 모두 함께 고려해 판단할 수 있다. 이 방식은 에이전트와 운전자가 여러 차례의 상호작용을 통해 의사결정을 할 때 사용한다.
정확도 높은 자동판단 인공지능 기술 개발을 위해서는 실제 도로 운전 중 에이전트와의 상호작용 데이터가 필요하기 때문에 연구팀은 반복적인 시제품 제작 및 테스트를 수행해 실제 차량 주행환경에서 사용 가능한 내비게이션 앱 기반 모의 대화형서비스를 개발했다.
자동판단을 위해 대화형서비스 시스템과 차량을 연동해 운전대 조작, 브레이크 페달 조작 상태 등 차량 내 센서 데이터와 차간거리, 차량흐름 등 주변 환경 정보를 통합 수집했다.
연구팀은 모의 대화형서비스를 사용해 29명의 운전자가 실제 운전 중에 음성 에이전트와 수행한 1천 3백 88회의 상호작용 및 센서 데이터를 구축했고, 이를 활용해 기계학습 훈련 및 테스트를 수행한 결과 적절 시점 검출 정확도가 최대 87%에 달하는 것을 확인했다.
연구팀의 이번 기술 개발로 대화형서비스로 인한 운전자 주의분산 문제를 해결할 수 있을 것으로 전망된다. 이 기술은 대화형서비스를 제공하는 차량 인포테인먼트 시스템에 바로 적용할 수 있다. 운전 부주의 실시간 진단 및 중재에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
이의진 교수는 “앞으로의 차량 서비스는 더욱더 능동적으로 서비스를 제공하는 형태로 거듭나게 될 것이다”라며 “자동차에서 생성되는 기본 센서 데이터만을 활용해 최적 개입 시점을 정확히 찾을 수가 있어 앞으로는 안전한 대화 서비스 제공이 가능할 것이다”라고 밝혔다.
이번 연구는 한국연구재단 차세대정보컴퓨팅기술개발사업과 현대NGV의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 실차 데이터 수집장비 및 실제 실험 모습
그림2. 모의 대화형서비스 개념도
그림3. 차량 대화형서비스의 안전성 증진 기술 개념도
2019.11.12
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