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산업디자인학과 학생들이 개발한 이색 제품, 신세계 넥스페리움에 전시
우리 대학 산업디자인학과 학사과정 학생들(송유택, 이금진, 표승화, 김대욱, 박혜수)이 개발한 다섯 가지의 이색 제품들이 대전 신세계 Art & Science 넥스페리움에 지난 11월 11일부터 약 3개월간 전시된다고 18일 밝혔다. 전시되는 이색 제품들은 고양이들을 위한 노트북에서부터 아이들을 위한 새로운 개념의 인터랙티브 퍼즐 장난감까지 다양하다.
고양이는 천성적으로 호기심이 많아 주인이 아끼는 식물에 관심을 보일 수도 있다. 이렇게 고양이의 호기심 때문에 식물들이 손상을 입지만 송유택 학생이 개발한 `GROWL(그로울)'은 이러한 문제를 방지한다. GROWL은 고양이가 식물을 먹거나 건드리기만 해도 고양이를 쫓아내는 이색 제품이다. 고양이가 식물을 건드리는 순간 저항값이 달라져 이를 인식한 기기가 호랑이 소리를 내서 고양이를 쫓는다. 나중에는 고양이가 호랑이 소리에 대한 경각심이 생겨서 해당 화분의 식물을 건드리지 않게 된다. 호랑이 소리를 무서워하는 동물들에 관한 연구를 응용한 제품이다. 실제로 이러한 방식은 식물과 주인에게만 좋은 게 아니라 사실 고양이에게도 좋다. 이유는 많은 식물이 고양이가 먹게 되면 치명적이기 때문이다.
박혜수 학생이 개발한 `캣퓨터(Catputer)'는 고양이를 위한 컴퓨터다. 평소 고양이들이 컴퓨터의 따뜻한 온기를 좋아한다는 습성에서 영감을 받아서 고양이들만을 위한 컴퓨터 캣퓨터를 개발했다. 캣퓨터는 일반 노트북과 마찬가지로 접었다 폈다 하는 구조다. 화면을 펴면 말랑말랑한 튜브 안에 반딧불과 같은 불빛들이 다양한 패턴으로 돌아다니고 고양이들은 여기에 호기심을 자극받는다. 또한 캣퓨터의 키보드가 있는 위치에는 따뜻한 열이 나와 고양이들이 편안하게 쉴 수 있는 구조다. 해당 제품을 개발한 박혜수 학생은 고양이들이 따뜻한 제품에서 저온 화상을 입지 않도록 연구를 통해 세심히 디자인했다.
이금진 학생이 개발한 이색 캣휠 `인생냥컷'은 겉보기에는 일반 캣휠과 크게 달라 보이지 않는다. 하지만 이 캣휠에는 특별한 장치들이 숨어있는데 바로 `고양이 엽기 사진'을 찍어주는 카메라들이다. 고양이가 캣휠에서 열심히 뛰기 시작하면 계속해서 달리는 고양이의 모습을 숨어있는 4개의 카메라가 각각 다른 각도에서 찍어준다. 이러한 다소 우스꽝스러운 귀여운 이미지들은 추후 고양이 주인에게 자동으로 문자 전송되는데, 고양이들의 귀여움 그리고 우스꽝스러운 모습을 한없이 즐길 수 있는 제품이다.
학생들의 프로젝트를 담당했던 산업디자인학과 이창희 교수는 "산업의 새로운 미래를 상상하고 만들어나가는 학문을 공부하고 있는 학생들의 이색 프로젝트들이 일반 대중들에게도 넥스페리움을 통해 공개될 수 있어서 대단히 기쁘고 전시된 프로젝트 중 몇 개는 추후 더 구체화하여 양산된 제품으로도 나올 가능성이 있다ˮ라고 밝혔다.
신세계 넥스페리움 전시 담당자는 "KAIST 산업디자인학과 학생들의 프로젝트 결과물이 전시되면 과학관을 찾는 아이들에게 직간접 체험과 경험이 전달되어서 진로와 전공 탐색에 많은 도움이 될 것으로 기대하고 있다ˮ라고 밝혔다.
해당 프로젝트 외에도 퍼즐을 맞추고 퍼즐과 관련된 퀴즈를 맞히는 김대욱 학생의 `Quizzle(퀴즐, 퀴즈 + 퍼즐)', 그리고 성장기 아이의 서툰 감정표현을 도와서 부모님과의 소통을 원활히 해주는 `무드믹서(Moodmixer)' 등을 대전 신세계 Art & Science 넥스페리움에서 만나볼 수 있다.
2022.11.18 조회수 4140 -
차세대 대용량 데이터 처리용 컴퓨팅 구현을 위한 고신뢰성 인공 시냅스 트랜지스터 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 부가적인 회로 없이 소자의 특성을 이용해 인공지능(AI)의 학습 정확도를 높이면서, 높은 내구성을 바탕으로 신뢰성 높은 반복 동작이 가능하도록 설계된, 인간 뇌의 신경전달물질을 모사한 고신뢰성 인공 *시냅스 트랜지스터를 개발했다고 16일 밝혔다.
☞ 시냅스 트랜지스터(Synapse Transistor): 신경 세포간 연결부인 시냅스를 모사하는 트랜지스터 소자로, 연결 강도를 의미하는 가중치(Weight)를 채널의 저항(또는 컨덕턴스)값으로 나타내 이전 단에서 다음 단으로 흐르는 전류의 양을 조절한다.
최 교수 연구팀은 기존 낸드 플래시 메모리에 사용되는 구조를 이용하면서도, 기존 낸드 플래시의 단점인 낮은 내구성을 개선하는 방법을 차용해, 안정적인 시냅스 역할을 할 수 있는 트랜지스터를 개발했다.
낸드 플래시 메모리는 높은 전압을 이용해, 소자의 구성 물질을 손상시키는 방법(FN 터널링)으로 데이터를 저장하는 반면, 연구팀이 개발한 소자는 낮은 전압으로도 동작해, 기존 플래시 메모리에 비해 높은 내구성과 신뢰성을 확보했다.
최 교수 연구팀이 개발한 소자는 많은 데이터를 하나의 소자에 넣을 뿐 아니라 안정적으로 저장이 가능해, 부가적인 회로 없이도, AI의 학습 정확도를 획기적으로 높일 수 있다. 이를 통하여, 뉴로모픽 반도체 칩의 소형화 및 전력 소모 감소의 기반이 될 것으로 기대된다. 또한, 높은 학습 정확도와 더불어, 높은 내구성을 바탕으로 뉴로모픽 시스템에서, 실시간 온라인 데이터 학습에 적합한 시냅스 소자로 활발히 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
전기및전자공학부 서석호, 김범진, 김동훈, 박승우 석사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 10월호에 출판됐다. (논문명 : The gate injection-based field-effect synapse transistor with linear conductance update for online training)
인공지능의 발전과 빅데이터 처리의 중요성이 대두되면서, 데이터 병목현상과 많은 에너지를 소모하는 현대의 폰 노이만 컴퓨팅 구조를 탈피하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 중 '뉴로모픽 컴퓨팅'을 위한 하드웨어 기술은 우리 뇌의 계산 알고리즘을 모사해 대용량의 데이터를 낮은 전력으로 효율적으로 처리할 수 있어 차세대 지능형 하드웨어 시스템으로서 각광받고 있다. 기존 상용화된 구조의 메모리 소자뿐만 아니라, 멤리스터(Memristor)를 비롯해 다양한 차세대 메모리 소자들이 뉴로모픽 컴퓨팅 구현을 위해 끊임없이 연구되고 있다. 이 중 3단자(게이트, 소스, 드레인 전극) 형태의 시냅스 트랜지스터는 기존 상용화된 반도체 공정을 적용하기 쉽고, 데이터를 정밀하게 제어할 수 있는 장점이 있다.
그러나 지금까지 주로 연구된 플래시 메모리 소자를 이용한 CTF(Charge Trap Flash) 구조의 시냅스 트랜지스터는 가중치를 변경하기 위해 높은 전압이 필요하며, 이로 인한 낮은 내구성, 비선형적인 가중치 변화라는 단점을 지닌다. 이는 전자가 이동할 때, 소자 구조상 존재하는 높은 에너지 장벽을 뚫고 지나가야 하는 것에서 기인한다. 이러한 낮은 내구성 및 비선형적 가중치 변화에 의한 낮은 학습 정확도 때문에 기존의 소자는 수천만 번 이상의 데이터를 쓰고 지우는 동작을 수행하기에 부적합해 실시간 온라인 학습에 적용하기에 어려움이 존재해왔다.
최신현 교수 연구팀은 이러한 한계점을 해결하기 위해 FN 터널링이 아닌, 열전자 방출 현상을 이용해, 전자를 게이트 전극에서 전하 저장층으로 이동시키는 방법으로 동작하는 소자를 고안했다. 이 방법은 전자가 높은 에너지 장벽을 뚫고 지나가는 것이 아닌, 낮은 에너지 장벽 위로 넘어서 이동하는 방법이므로, 낮은 전압을 이용하면서 이상적인 선형적 형태로 가중치를 업데이트할 수 있다. 또한, 장벽층을 손상시키지 않기 때문에 높은 내구성을 지니며, 2억 번 이상의 시냅스 업데이트 동작을 증명했다.
추가적으로, 연구팀은 제작한 열전자 방출 기반 시냅스 트랜지스터를 이용해 손글씨 숫자 이미지 데이터(MNIST, Modified National Institute of Standards and Technology database)를 학습한 후, 이를 바탕으로 무작위의 손글씨 이미지를 분류한 결과 약 93.17%의 높은 정확도를 달성했다.
제1 저자인 전기및전자공학부 서석호 석사과정은 "이번에 개발한 고신뢰성 인공 시냅스 트랜지스터는 선형적인 가중치 업데이트와 높은 내구성을 바탕으로 기존 시냅스 트랜지스터가 지닌 온라인 학습 한계에 대한 솔루션이 될 수 있음을 기대한다. 특히, 기존 CMOS 공정과 호환을 할 수 있고 가장 일반적인 트랜지스터인 금속 산화막 반도체 전계효과 트랜지스터(MOSFET, Metal-Oxide-Semiconductor Field Effect Transistor)과 구조 및 동작이 유사하므로 뉴로모픽 하드웨어 시스템에 적용하는데 다른 차세대 메모리 소자에 비해 실현 가능성이 보다 높을 것으로 생각된다ˮ며 "이 연구를 바탕으로 계속해서 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신소자 기술 개발에 힘쓰고 싶다ˮ라고 말했다.
공동 제1 저자인 전기및전자공학부 박승우 석사과정은 “뉴로모픽의 관점뿐만 아니라, 기존 낸드 플래시의 낮은 내구성이라는 한계점을 개선하는 연구의 발판이 될 수 있을 것으로 기대된다”며 이 연구의 또 다른 의의를 제시했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, 한국산업기술평가관리원, 나노종합기술원, 삼성미래육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.11.16 조회수 6862 -
딥러닝 적대적 공격을 막는 방어 프레임 개발
우리 대학 전기및전자공학부 노용만 교수 연구팀이 물체를 검출하는 딥러닝 신경망에 대한 적대적 공격을 방어하는 알고리즘을 개발했다고 15일 밝혔다.
최근 몇 년간 인공지능 딥러닝 신경망 기술이 나날이 발전하고 실세계에 활용되면서, 딥러닝 신경망 기술은 자율주행 및 물체검출 등 다양한 분야에서 떠오르는 핵심기술로 주목받고 있다.
하지만 현재의 딥러닝 기반 검출 네트워크는, 특정한 적대적 패턴을 입력 이미지에 악의적으로 주입하여 잘못된 예측 결과를 초래하는 적대적 공격에 대해 심각하게 취약하다. 적대적 패턴이란 공격자가 검출이 되지 않기 위해 인위적으로 만든 패턴이다. 이 패턴이 포함된 물체는 검출이 되지 않게 하는 것으로 적대적 패턴 공격이라 한다.
이러한 취약성은 인공지능으로 대표되는 딥러닝 기반의 모델을 국방이나 의료 및 자율주행 등 국민의 생명과 재산을 직접 다루는 분야에 적용할 때 크게 문제가 된다. 구체적인 예로 국방·보안을 위한 감시 정찰 분야에서 적군이 적대적 패턴으로 위장하여 침입하면 검출을 못하는 경우가 발생하여 국방 및 보안에 매우 큰 위험을 초래할 수 있다.
기존의 많은 연구가 적대적 패턴 공격을 막기 위해 노력했으나 추가로 복잡한 모듈이 필요하거나 네트워크를 처음부터 다시 학습해야 했기 때문에, 기존 연구는 실시간으로 동작하는 물체검출 알고리즘에 현실적으로 적용하기가 쉽지 않았다.
노 교수 연구팀은 물리적인 환경에서 적대적 패턴 공격의 원리를 반대로 이용해 적대적 공격을 막아내는 방어 프레임을 고안했다. 이러한 방어 프레임은 부가적인 복잡한 모듈이나 네트워크의 재학습이 필요하지 않으므로 보다 실용적이고 강인한 물체검출 네트워크를 구축하는데 폭넓게 응용 및 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
공동 제1 저자인 전기및전자공학부 유영준 박사과정 학생과 이홍주 박사과정 학생 등이 함께 수행한 이번 연구는 영상처리 분야 최고의 국제 학술지인 `IEEE Transactions on Image Processing'에 11월 1일 자로 온라인 게재됐다. (논문명 : Defending Person Detection Against Adversarial Patch Attack by using Universal Defensive Frame).
연구팀은 문제 해결을 위해 적대적 공격의 원리를 역으로 이용해, 학습된 네트워크에 접근하지 않으면서도 입력단에서 방어할 수 있는 방어 프레임 기술을 고안했다.
연구팀의 방어 기술은 적대적 공격과 정반대로 물체검출 시 딥러닝 모델이 옳은 예측 결과를 내리도록 방어 프레임을 만드는 것이다. 이러한 방어 프레임은 마치 창과 방패의 싸움처럼 적대적 패턴과 함께 경쟁적으로 학습되며, 해당 과정을 반복해 최종적으로 모든 적대적 패턴 공격에 대해 높은 방어성능을 지니도록 최적화된다.
연구팀은 입력 이미지 외부에 덧붙이는 방어 프레임을 변화시킴으로써 손쉽게 방어성능을 조절할 수 있음을 확인했고, 개발된 방어 프레임은 인리아(INRIA) 검출 벤치마크 데이터셋에서 기존 방어 알고리즘 대비 평균 31.6% 정확도가 향상하는 성과를 거뒀다.
연구팀이 개발한 방어 프레임은 실시간 물체 탐지 시, 모델의 재학습 없이 적대적 패턴 공격을 방어할 수 있으므로 예측 시간 및 비용 절감을 크게 이룰 수 있을 것으로 기대된다.
연구팀은 나아가 이번 연구에서 개발된 방어 프레임을 물리적으로 직접 구현시켜서, 물리적 환경에 자연스레 놓여있는 적대적 패턴 공격과 마찬가지로 좀 더 접근성 있는 방어 방법으로도 활발히 응용될 수 있음을 제시하였다.
노용만 교수는 "국방 및 보안 분야에서 인공지능이 활용되기 위해서 아직 인공지능의 완전성을 높이는 많은 연구가 필요한데, 이번에 개발된 방어 기술은 이 분야들에서 인공지능 모델을 적용 시 실용적인 적대적 방어를 제시함에 의의가 있을 것ˮ이라며 "이 기술은 국방 감시정찰, 보안, 자율주행 분야에도 적용될 수 있을 것이다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 방위사업청과 국방과학연구소의 지원으로 한국과학기술원 미래국방 인공지능 특화연구센터에서 수행됐다.
2022.11.15 조회수 4893 -
세계 최고 수준 신축성과 전도성 가진 액체금속 입자로 신축성 인쇄 전자회로 기판 구현
우리 대학 신소재공학과 강지형 교수 연구팀이 고분자 속 전도성 액체금속 입자 네트워크 제조법을 개발하고, 이를 이용해 고무 특성을 갖는 신축성 인쇄 전자회로 기판을 구현했다고 14일 밝혔다.
최근 체내 삽입형 전자소자, 웨어러블 전자소자, 소프트 로보틱스 등에 관한 관심이 증가하면서 우수한 신축성 및 전기적 성질을 갖는 신축성 전자기기에 관한 다양한 연구가 진행됐다. 이러한 신축성 전자기기의 실현을 위해서는 고집적 전자기기 제작의 바탕이 되는 신축성 인쇄 회로 기판이 요구된다.
신축성 인쇄 회로 기판의 실현을 위해 기존에 형태가 변하지 않는 인쇄 회로 기판에 사용되는 구리와 같은 금속을 신축성 고분자 기판 위에 구불구불한 형태로 패터닝을 해 신축성 인쇄 회로 기판을 구현한 연구가 제시됐으나, 이렇게 구조 공학을 통해 만들어진 신축성 인쇄 회로 기판은 신축성이 제한적이고 전자 부품의 밀도가 줄어든다는 한계가 있다. 이러한 한계를 뛰어넘기 위해 자체적으로 늘어날 수 있고 전기전도성을 갖는 전도성 고분자, 금속 나노 물질–고분자 복합체 등이 제시됐으나 이들은 신축 과정에서 급격한 저항 변화를 보여 신축성 인쇄 회로 기판으로 사용되기 어렵다는 한계를 갖고 있다.
이러한 한계를 뛰어넘을 재료로 액체금속이 큰 관심을 받게 됐다. 액체금속은 상온에서 액체의 형태를 띠는 금속으로, 높은 전기전도성과 액체와 같은 자유로운 변형성으로 인해 신축성 전자소자에 사용하기에 적합한 재료로 평가를 받는다. 하지만 액체 상태가 갖는 외부 충격에 대한 불안정성으로 인해 실제 인쇄 회로 기판의 배선으로 사용하는 것에 한계가 있었다.
이를 극복하기 위해 많은 연구진이 액체금속을 마이크로 크기의 입자로 분쇄한 후 고분자와 섞어 우수한 기계적 성질을 부여하고자 했다. 하지만 이렇게 만들어진 액체금속 입자–고분자 복합체는 액체금속 입자 간의 반발력으로 인해 입자 간의 연결이 형성되지 않아 전기가 통하지 않는다는 문제점이 있다.
이러한 문제를 해결하기 위해 강지형 교수 연구팀은 초음파를 이용해 고분자 지지체 내에서 액체금속 입자들을 조립시켜 전도성 네트워크를 형성했고 신축과정에서 저항이 변하지 않는 전극을 개발했다. 이를 이용해 세계 최초로 구조 공학 없이 고무처럼 자유자재로 변형이 가능한(5배 이상 늘어나는) 신축성 인쇄 회로 기판에 응용될 수 있음을 보였다.
연구팀은 절연성 복합체에 초음파를 가하면 액체금속 입자/고분자/액체금속 입자 계면에 나노 크기의 액체금속 입자가 집중적으로 형성되고 전도성 입자 조립 네트워크가 만들어지는 것을 확인했다.
만들어진 네트워크는 기존 인쇄 회로 기판의 배선에 사용되는 구리와 비슷한 수준의 낮은 전기 저항을 갖고, 10배까지 늘렸을 때도 저항이 거의 변하지 않는다. 이와 더불어 복합체의 우수한 기계적 성질로 인해 외부의 물리적 충격에 대한 높은 저항성을 가진다.
특히, 이번 연구는 이전의 기계적 손상을 가해 전도성을 부여하는 방식과 달리 초음파에 기반한 비 파괴적 방식을 이용해 액체금속이 새어 나오는 문제를 해결했고, 이를 통해 다양한 전자 부품과의 높은 접합력을 얻을 수 있었다.
이러한 액체금속 입자 네트워크의 우수한 전기적/기계적 성질, 그리고 높은 접합력에 기반해 연구팀은 신축성 고분자 기판 위에 액체금속 입자 네트워크를 패터닝한 후, 전자 부품과 연결해 신축성 디스플레이 및 광 혈류 측정 센서를 제작함으로써 다양한 신축성 웨어러블 전자소자로의 응용 가능성을 제시했다.
연구팀은 나아가 포토레지스트, 하이드로겔, 자가 치유 고분자 등 다양한 고분자 속에서 동일한 방식으로 액체금속 입자 네트워크를 만듦으로써, 기존의 신축성 전극 연구들이 보여주지 못한 고해상도 광 패터닝, 체내 삽입형 전자소자에 활용되기 위한 낮은 임피던스를 갖는 전극, 자가 치유가 가능한 액체금속 기반 전극 등으로의 다양한 응용 가능성을 확인했다.
신소재공학과 이원범, 김현준 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 (Science)' 11월 11일 字 표지 논문으로 게재됐다. (논문명 : Universal Assembly of Liquid Metal Particles in Polymers Enables Elastic Printed Circuit Board).
강지형 교수는 "이번 연구를 통해 개발된 액체금속 입자 조립 네트워크 기반의 복합 전극은 웨어러블 및 생체 삽입형 전자장치 발전과 상용화에 크게 기여할 것ˮ이라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 나노소재기술개발사업 미래기술연구실, 우수신진연구사업, ERC 웨어러블 플랫폼 소재기술 센터의 지원을 받아 수행됐다.
2022.11.14 조회수 8811 -
면 발광 마이크로 LED 패치 개발로 피부 미백에 획기적 효과
우리 대학 신소재공학과 이건재 교수팀과 세브란스 오상호 교수팀이 멜라닌 생성 억제를 위한 *면 발광 마이크로 LED 피부 패치를 개발했다고 10일 밝혔다.
☞ 면 발광 마이크로 LED 피부 패치: 인간의 머리카락의 ~1/100 의 두께를 가지는 매우 작은 LED 칩을 사용하여 제작한 인체에 부착 가능한 광치료 패치다. 기존의 점 발광의 특성을 가지는 LED와 달리, 구형 실리카 입자를 이용한 빛의 산란을 통해 면 발광의 특성을 갖는다.
멜라닌은 피부 내 존재하는 갈색 또는 흑색 색소로, 자외선 혹은 스트레스와 같은 외부 요인에 의해 비정상적으로 합성될 경우, 기미, 주근깨, 검버섯 등의 질환 형태로 나타나기 때문에 정상적으로 치료할 필요가 있다.
최근 피부질환 치료 및 미용을 위한 LED 기기들이 지속적으로 출시되고 있지만, 치료 효과에 있어서는 여전히 논란이 있다. 이는 LED가 피부에 밀착될 수 없어, 거리에 따른 광 손실 및 발열 문제로 인하여 역효과를 낼 수 있기 때문이다. 유의미한 피부 미용 효과를 얻기 위해서는 LED 광원을 피부에 밀착하여 조사함으로써, 균일한 빛을 피부 진피 내까지 효과적으로 전달해야 한다.
이에, 이건재 교수팀은 천여 개의 마이크로 LED를 4×4 cm2의 플라스틱 기판 위에서 구현하고, 빛의 확산을 위한 실리카 입자를 코팅함으로써 피부에 밀착하여 붙일 수 있는 면 발광 마이크로 LED 패치를 제작했다. 100 마이크로미터(μm) 크기의 마이크로 LED는 매우 작아 유연성을 가지며, 수직으로 배열된 전극은 LED의 발열을 줄여, 인간 피부 위에서 열적 손상 없이 장시간 구동 가능하다.
연구팀은 인간 피부 세포와 쥐의 등 피부에 면 발광 마이크로 LED 패치를 밀착시키고 조사하여 멜라닌 생성 억제 효능을 확인하였으며, 기존 상용 LED 대비, 피부 조직에 미치는 독성이 적을 뿐만 아니라, 효과적이고 일관된 경향으로 멜라닌 생성량을 감소시키는 데 성공했다. 또한, 피부 조직 분석을 통하여 멜라닌 생성에 관여하는 MITF (microphthalmia-associated transcription factor), Melan-A, 티로시나아제를 포함하는 단백질 및 효소 발현의 억제가 확인되었다.
이건재 교수는 "이번에 개발한 무기물 기반 면 발광 마이크로 LED 패치는 광 효율, 신뢰성, 수명 등이 우수하며, 기존 광 치료 기기와 달리 부작용은 줄이고 치료 효과를 극대화하여 코스메틱 분야에 큰 영향을 줄 것”이라고 말했다. 면 발광 마이크로 LED 패치는 현재 이 교수가 교원 창업한 ㈜프로닉스에 기술이전되어, 양산 장비를 갖추고 내년 3월 제품 출시를 앞두고 있다.
이번 연구는 웨어러블플랫폼 소재기술센터, 휴먼플러스 융합연구개발사업의 지원을 받아 수행됐으며, 국제 학술지 `어드밴스드 헬스케어 메터리얼즈(Advanced Healthcare Materials)'에 11월 게재됐다.
2022.11.10 조회수 6115 -
수면 및 단기 기억력 조절을 위한 초소형 초음파 자극·뇌파 측정 시스템 개발
우리 대학 전기및전자공학부 이현주 교수, 한국뇌연구원 김정연 박사 공동연구팀이 소형 동물에서 초음파 뇌 자극과 뇌파 측정이 동시에 가능한 초소형 시스템을 개발했다고 9일 밝혔다. 수면 상태에 따라 실시간으로 초음파 뇌 자극이 가능한 해당 기술을 이용해, 연구팀은 비 급속 안구 운동(NREM, Non-rapid-eye Movement) 수면 시 전전두엽(PFC, Prefrontal cortex)을 실시간으로 자극해 수면 및 단기 기억력 조절이 가능함을 밝혔다.
☞ 미세 전자 기계 시스템(Micro Electro Mechanical Systems, MEMS): 마이크로 단위의 기계적 구조물과 전자 회로가 결합된 초소형 정밀 기계 제작 기술. 전자(반도체) 기술·기계 기술·광 기술 등을 융합해 마이크로 단위의 작은 부품과 시스템을 설계·제작하고 응용하는 기술을 의미한다.
☞ 초음파: 사람이 들을 수 있는 청각 영역에서 벗어난 고주파수 내역의 음파(>20 kHz).
☞ 뇌파: 저주파수 대역의 뇌 전기신호. 비침습적으로 두개골이나 두피에서 전반적인 뇌 활동을 뇌파로 측정할 수 있다. 영문으로 EEG라고 부른다.
☞ 전전두엽: 전두엽에서 인간 고유의 정신 기능을 담당하는 앞부분이다. 행동을 주시하고, 감독하고, 이끌고, 지시하고, 집중시키는 일을 하는 부위다.
이번 연구에서 개발된 초소형 초음파 자극 및 뇌파 측정 시스템은 기존의 마취가 필요한 시스템과는 달리 자유롭게 행동하는 쥐에 장기간 동시 자극과 측정을 할 수 있다. 초음파 자극 소자는 미세 전자 기계 시스템(이하 MEMS, Micro Electro Mechanical Systems)의 실리콘 공정을 활용했기 때문에 매우 정밀하고 초소형으로 제작할 수 있으며 대량생산이 가능하다. 초경량의 해당 시스템을 향후 다양한 뇌 질환 동물 모델에 적용한다면, 여러 뇌 질환에 대한 초음파 뇌 자극의 효과를 평가할 수 있을 것으로 기대된다.
기존 신경 자극 기술과는 달리 초음파는 수술 없이 뇌 심부의 국소적인 작은 영역까지도 자극할 수 있어, 저강도 집속 초음파 치료 기술이 주목받고 있다. 최근 저강도 집속 초음파 기술의 치료 효과와 유효성에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 초음파를 뇌 또는 인체에 조사했더니, 알츠하이머병, 파킨슨병, 간질, 비만, 관절염 등이 호전되는 연구들이 다수 발표되고 있다.
신경 자극의 효능을 확인하는 방법으로는 생체 내 신호 측정과 행동 관찰을 들 수 있다. 그러나 이를 질병 모델이 많이 존재하는 소형 동물에서 구현하기는 쉽지 않다. 기존의 초음파 자극 기술은 부피가 커서 움직이는 생쥐에 사용이 불가능하거나 작동할 때 생기는 잡음 신호로 동시 전기 생리 신호 측정이 어렵다. 특히, 생쥐처럼 작은 동물에서 장기간으로 초음파 자극을 주면서 생체 내 반응을 실시간으로 측정하는 시스템이 없었다. 따라서 소형 동물에 인가되는 초음파 자극 실험은 통상적으로 짧게 자극 후 즉각적인 반응을 보거나 마취 상태에서 여러 차례 자극을 인가하고 장기적인 반응을 보는 연구들이 주를 이루고 있다.
이현주 교수팀은 그간 이런 문제를 해결하기 위해 MEMS 기반의 초소형 초음파 소자(CMUT, Capacitive Micromachined Ultrasound Transducer) 연구를 지속해서 수행해왔는데, 이번 연구에서 뇌파 신호 측정 및 실시간 수면 분석 기술을 접목해, 뇌의 현재 상태에 따라 자극을 주는 맞춤형, 폐루프 자극 시스템을 개발했다. 폐루프 자극 알고리즘은 6초 단위로 수면 단계를 실시간으로 분석해 비 급속 안구 운동(NREM, Non-rapid-eye Movement) 수면 단계일 때 초음파 자극을 전달한다. 이 시스템은 잡음 신호 없이 자극과 측정이 동시에 가능하다. NREM 상태 시 10시간 동안 수면 박탈 쥐의 전전두엽을 자극한 결과, 단기 공간 기억력이 보호되고 급속 안구 운동(REM, Rapid-eye Movement) 수면량이 증가함을 보였다.
연구팀은 현재 이 신기술을 고도화하기 위해 뇌 단일 영역의 매우 작은 부위를 자극할 수 있는 후속 시스템을 개발하고 있다. 국소 부위 자극을 통해 향후 정밀한 수면 단계 조절이 가능하게 된다면, 수술 없이 비침습적으로 수면 질환, 알츠하이머병, 파킨슨병 등의 뇌 질환 치료의 길이 열릴 것으로 연구팀은 기대하고 있다.
이현주 교수는 "초음파는 태아 영상화에도 활용될 만큼 안전한 인체 조사 기술 중 하나인데, 인체 내부 깊숙이까지 전달되며 펴지지 않고 집중 조사가 가능해 치료를 위한 비수술적 인체 조사 기술로 매우 매력적인 기술이다ˮ라고 말했다. "하지만, 전임상 자극 시스템의 부재로 현재 초음파 자극의 효능 평가 연구가 부족한 상황이며, 이번에 개발한 시스템을 많은 뇌과학 연구팀들이 활용해 초음파의 다양한 치료 효과를 밝혀낼 수 있기를 바란다ˮ라고 전했다.
전기및전자공학부 이현주 교수 연구팀의 조예현 박사과정, 그리고 한국뇌연구원 김정연 박사 연구팀이 주도하고 기초과학연구원 김성기 단장, 한국과학기술연구원 이병철 박사, 우리 대학 생명과학과 서성배 교수가 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)'誌 10월 19일 字에 게재됐으며 출판사 와일리(Wiley)의 리서치 헤드라인(Research Headline) 논문으로 선정돼 이현주 교수와 김정연 박사 인터뷰가 어드밴스드 사이언스 뉴스(Advanced Science News)에 11월 1일 실렸다. (논문명: General-purpose ultrasound neuromodulation system for chronic, closed-loop preclinical studies in freely behaving rodents)
한편, 이 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단 차세대지능형반도체 사업의 지원으로 수행됐다.
2022.11.09 조회수 7442 -
리튬이차전지 실리콘 기반 음극의 수명과 관련된 전자전도도 퇴화를 나노스케일에서 영상화 성공
고에너지 밀도를 갖는 리튬이차전지 개발에 대한 수요가 폭발적으로 증가하면서, 실리콘 기반 음극 개발에 관한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 실리콘 활물질은 기존 음극 활물질인 흑연 대비 높은 용량 값(4200 mAh/g)을 가지고 있어, 고에너지 밀도를 가지는 리튬이차전지용 음극의 유력한 후보로 자리 잡고 있다.
하지만 충전 및 방전 간 400%에 달하는 높은 부피 팽창/수축률이 실리콘 활물질의 상업화를 방해하고 있다. 실리콘 기반 음극의 급격한 부피 변화는 특히 전극 내 전자 전달 시스템에 큰 악영향을 미치고 있으며, 이를 보완하기 위해 다양한 도전재 시스템을 적용하는 연구가 활발히 진행 중이다. 전극 내 전자 전도 채널의 확보는, 활물질 내 균등한 전기화학 반응을 유발하기 위해 필수적이지만, 이를 나노스케일 공간 분해능을 갖고 영상화하는 방법론에 관해서는 많은 연구가 진행되지 않은 실정이다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 LG에너지솔루션과 협업해, 나노스케일 분해능으로 전극 내 전자 전도 채널을 왜곡 신호 없이 정량적으로 추출하는 방법론을 개발하는 데 성공했다고 8일 밝혔다. 연구팀은 전극 소재와 같이 표면 거칠기가 큰 시료에서 전도성 원자간력현미경(Conductive Atomic Force Microscopy, C-AFM) 운용 시 발생하는 왜곡 정보인 용량성 전류(capacitive current)의 원인을 규명하고, 피어슨 상관 분석 방법을 기반으로 해당 왜곡 정보를 제거했다. 이 방법론을 실리콘/흑연 기반 복합 음극에 적용해 도전재 성분에 따른 전자 전도 채널 영상화를 실시했으며, 이를 통해 단일벽 탄소나노튜브(Signle-Walled Carbon Nano Tube, 이하 SWNCT)가 적용된 전극의 전기적, 전기화학적 우수성을 입증하는 데 성공했다.
연구팀은 이번 연구를 통해 실리콘 기반 전극과 같이 활물질의 부피 변화가 큰 시스템에서는 기존의 점형 도전재 대비 선형의 구조적 장점을 갖고 있는 SWCNT가 안정적인 전자 전도 채널을 확보하는 데 유리함을 보였다. 또한 SWCNT가 포함된 복합 전극의 경우, 130 사이클 이후에도 활물질의 분쇄가 보다 억제됐음을 보여주며, 전자 전도 채널의 불균일성이 활물질의 구조적 안정성에도 영향을 미칠 수 있음을 가설을 들어 설명했다.
제1 저자인 신소재공학과 박건 박사과정은 "전자 전도 채널 불균일이 유발한 전극의 전기화학 특성 퇴화라는 주제로 후속 연구를 진행 중이다ˮ라며 "나노스케일 영상화를 기반으로 지금껏 관찰하지 못했던 현상을 탐구할 수 있어 즐겁다ˮ라고 말했다. 교신 저자인 홍승범 교수는 "왜곡 신호의 원인을 규명하고, 이를 정량적으로 제거하는 연구는 영상화 분야에서 매우 중요하다ˮ라며 "이번에 개발한 방법론이 전극 내 전자 전도 채널을 강화하는데 적용돼, 실리콘 기반 복합 음극의 고도화를 앞당기는 데 도움이 되면 좋겠다ˮ라고 말했다.
이번 연구는 국제 학술지 `에이씨에스 어플라이드 머티리얼즈 앤드 인터페이시스(ACS Applied Materials & Interfaces)'에 게재됐다. (논문명: Nanoscale Visualization of the Electron Conduction Channel in the SiO/Graphite Composite Anode)
한편 이번 연구는 LG에너지솔루션-KAIST 프론티어 리서치 랩(Frontier Research Lab)과 KAIST 글로벌 특이점 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.11.08 조회수 7571 -
전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀, Nature Communications Editor's highlight 선정
전기및전자공학부 박시온 연구원, 정학천 연구원, 박종용 연구원 및 최신현 교수는 점진적 산소 농도를 갖는 금속산화물 층을 활용하여 우리 뇌의 뉴런 세포의 동작을 모사하는 고 신뢰성 차세대 저항 변화 소자(멤리스터) 어레이를 개발 하였으며, 올해 Nature Communications에 출판됐다.
위 연구는 최근 Nature Communications의 Editor's highlight 논문에 선정됨에 이어, Featured Image로 선정되어 홈페이지 메인을 장식했다.
관련 링크 : https://www.nature.com/ncomms/
또한 본 연구는 2022 가을 KAIST 공과대학 breakthrough 연구성과로 소개된 바 있다.
(논문명 : Experimental demonstration of highly reliable dynamic memristor for artificial neuron and neuromorphic computing)
이번 연구는 삼성미래육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.10.31 조회수 5764 -
RNA를 활용한 자가면역질환 조기진단 및 치료제 개발 앞장설 것
우리 대학 생명화학공학과 김유식 교수와 임성갑 교수, 분당서울대병원 류마티스내과 이윤종 교수 그리고 미국 플로리다주립대 차승희 교수 공동 연구팀이 희귀난치성 자가면역질환인 쉐그렌 증후군(Sjögren’s Syndrome)을 유발하는 주요 인자를 찾아냈다고 31일 밝혔다.
원인불명의 만성 전신 염증 질환인 쉐그렌 증후군은 눈물샘 및 침샘 등 외분비샘을 주로 침범하는 자가면역질환이다. 안구 및 구강건조증 등 외분비샘 기능 저하가 가장 흔한 증상이지만, 외분비샘 외 장기 침범이 다양하고 악성 림프종 합병증에 대한 위험이 특징적으로 수반되고 있다. 주로 중년 여성에게 나타나며 환자 중 약 3분의 1은 림프종, 관절염, 간 손상, 기관지염 등의 다양한 전신증상을 겪으며, 악성 림프종 및 폐 섬유화 합병증으로 조기 사망할 수 있는 무서운 질환이다.
연구팀은 쉐그렌 증후군에서 비정상적인 면역 활성을 유발해 외분비샘 조직 손상을 일으키는 물질로 미토콘드리아 이중나선 RNA(mitochondrial double-stranded RNA, 이하 mt-dsRNA)를 제시했다.
이번 연구는 mt-dsRNA라는 쉐그렌 증후군 증상 조절 인자를 최초로 확립해 비침습성 조기 진단법 및 치료제 개발을 위한 이론적 기반을 제공할 것으로 기대된다.
우리 대학 생명화학공학과 윤지민 박사과정생과 이민석 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `몰레큘러 테라피 뉴클레익 에시드(Molecular Therapy – Nucleic Acids)'에 지난 9월 27일 게재됐다. (논문명 : Mitochondrial double-stranded RNAs as a pivotal mediator in the pathogenesis of Sjögren’s syndrome)
쉐그렌 증후군은 질병의 심각성에도 불구하고 지금까지 질환의 병태생리를 대변하는 유전자 마커 없이 환자의 증상을 기반으로 진단이 이뤄지고 있으며 치료제 또한 존재하지 않는 희귀성 난치질환이다. 또한, 쉐그렌 증후군 진단은 이미 외분비샘 조직 손상이 상당히 진행된 후에 가능하고 진단법 역시 증상을 기반으로 해 낮은 질병 특이도를 갖고 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 연구팀은 질병의 발병 및 진행 메커니즘을 분석해 쉐그렌 증후군의 조기 진단과 치료 효과를 기대할 수 있는 신규 면역 제어 표적 물질을 확립하고자 했다.
쉐그렌 증후군 환자에게서는 특히 이중나선 RNA(dsRNA)를 인지하는 선천성 면역 반응 단백질의 과활성화 그리고 이에 의한 항바이러스성 인터페론 반응이 관찰됐다. 하지만 지금까지 dsRNA가 실제 질환에 관여하는지는 보고된 바 없으며 dsRNA를 표적으로 하는 진단법 및 치료 방향을 탐색한 연구 또한 존재하지 않는다.
세포 내 자연적으로 존재하는 RNA도 dsRNA를 형성해 선천성 면역반응을 조절할 수 있다. 세포 내재 dsRNA를 생성하는 대표적인 세포 내 소기관은 미토콘드리아이며 mt-dsRNA 또한 선천성 면역반응 단백질에 의해 인지되어 인터페론 반응을 유도할 수 있다. 연구팀은 쉐그렌 증후군 환자에서 관찰된 과도한 면역 활성의 특징과 미토콘드리아 기능 이상 등을 고려해 mt-dsRNA가 질환 발병에서 중요한 기능을 할 것이라는 가설을 세우고 연구를 수행했다.
연구팀은 쉐그렌 증후군 환자의 누액과 타액을 분석한 결과 환자 특이적으로 mt-dsRNA의 과발현 현상을 확인했다. 이는 환자의 일차 세포 및 쉐그렌 증후군 모델 생쥐의 손상된 침샘에서도 확인됐다. 연구팀은 이에 mt-dsRNA의 기능을 분석하기 위해 세포 실험을 진행했다. 특히, 타액선 세포주의 3차원 스페로이드 배양 시스템을 구축해 보다 정확한 질병 환경을 모사했다. 그 결과 mt-dsRNA의 발현이 면역 활성이 유발되는 스트레스 상황에서 증가하며 이는 면역 활성의 촉진제 역할을 한다는 것을 연구팀은 규명했다. 특히, mt-dsRNA의 발현을 억제했을 때 면역 활성이 감소하며 질환의 특징이 일부 복원되는 것을 확인했다.
나아가 연구팀은 쉐그렌 증후군 환자의 증상 완화에 활용되는 필로카핀의 치료 메커니즘에서 mt-dsRNA의 기능을 분석했다. 연구팀은 M3R 수용체 작용제인 아세틸콜린이 mt-dsRNA 조절을 통해 면역 활성을 억제하며 쉐그렌 증후군 환자에서 추출된 자가항체가 아세틸콜린을 억제해 과도한 면역 활성을 유발한다는 것을 확인했다. 필로카핀이 아세틸콜린을 모방하는 M3R 작용제임을 고려했을 때, 연구팀은 약물의 효과를 대변할 수 있는 마커로서 mt-dsRNA의 기능성을 검증했다.
생명화학공학과 김유식 교수는 "이번 연구를 통해 난치병으로 인식되고 있는 쉐그렌 증후군에서 mt-dsRNA라는 새로운 병인을 제시했다ˮ면서 "특히, mt-dsRNA 발현량 조절을 통한 면역 과활성화의 완화 효과를 고려했을 때 쉐그렌 증후군 외 기타 자가면역질환에서도 mt-dsRNA라는 새로운 생태 병리학적 마커를 활용해 진단 및 치료 전략을 마련할 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
이번 연구는 KAIST-SNUBH End Run 협업 과제, 보건복지부 공익적 의료기술연구사업 및 산업통상자원부 기술혁신프로그램사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.10.31 조회수 6860 -
기존 불소계 전해질 대체할 고성능 비불소계 전해질 개발
우리 대학 생명화학공학과 이진우 교수 연구팀이 포항공과대학교 조창신 교수 연구팀과 공동연구를 통해 장수명 소듐(나트륨) 금속 음극 및 고출력 해수 전지를 위한 비불소계 전해질을 개발했다고 28일 밝혔다.
불소(F)는 전지의 전기화학적 성능을 향상시키는데 크게 기여하여 현재 상용화된 리튬-이온 전지 외에도 다양한 차세대 전지 전해질의 필수 요소로 자리매김하고 있다. 다만, 비싼 가격, 인체 및 환경에 유해하며 강한 독성이라는 문제점을 가져 이를 대체할 비불소계 전해질 (F-free electrolyte) 개발이 필수적이다.
이 교수 연구팀은 기존 불소계 전해질을 대체할 수 있는 비불소계 전해질을 설계해 매우 뛰어난 가격 경쟁력과 불소계 전해질의 전기화학적 성능을 상회하는 전기화학적 성능을 달성했다.
생명화학공학과 김진욱 박사과정, 김지오 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `에너지 인바이론멘탈 사이언스(Energy & Environmental Science)' 10월 10권 15호에 출판됐으며, 후면 표지논문(outside back cover)로 선정됐다. (논문명 : Designing Fluorine-Free Electrolytes for Stable Sodium Metal Anodes and High-Power Seawater Batteries via SEI reconstruction)
소듐 금속 음극은 기존 리튬 이온 전지의 흑연 음극을 대체할 수 있는 높은 이론적 용량과(흑연: 372 mAh g-1, 소듐 금속: 1,166 mAh g-1) 리튬에 비해 매우 높은 지각 내 존재비로 인해(리튬: 0.002%, 소듐: 2%) 각광받고 있는 차세대 음극 소재 중 하나다.
하지만 소듐 금속 음극은 매우 강한 화학적, 전기화학적 반응성 때문에 지속적으로 유기 전해액과 반응해 소듐 표면에 불균일하고 두꺼운 고체-전해질 계면을 형성하고, 이는 충전 과정에 소듐 금속의 수지상 성장(나뭇가지 모양 성장)을 일으킨다. 소듐 금속의 수지상 성장은 고체-전해질 계면을 파괴해 새로운 소듐 금속을 유기 전해액에 노출시키고 추가적인 전해질 분해를 일으키며, 낮은 쿨롱 효율, 전지 단락 등을 발생시켜 전지 구동에 치명적이다.
기존 불소계 전해질은 소듐 금속 표면에 불화 소듐을(NaF) 형성해 앞서 언급한 소듐 금속의 수지상 성장을 억제한다. 불화 소듐은 강한 기계적 성질로 인해 소듐 금속의 수지상 성장을 물리적으로 억제할 수 있음이 널리 알려져 있으나 불소계 전해질의 높은 가격, 불산(HF) 부산물 형성 등의 치명적인 문제점이 수반된다.
연구팀은 수소화 소듐(NaH)이 불화 소듐을 대체할 수 있다는 최근 연구 보고에 착안해 수소화붕소 소듐(NaBH4) 염을 이써 (ether, C-O-C 결합을 포함) 계열 유기용매에 녹인 전해질을 설계했다. 수소화붕소 소듐은 환원제의 일종으로 유, 무기 합성이 필요한 산업계에서 널리 사용되는 물질이다. 따라서, 같은 부피의 불소계 전해질을 제작하는 것에 비해 5~10% 정도의 비용만이 소요돼 큰 가격 경쟁력을 가진다.
연구팀은 비행시간형 이차이온 질량 분석을 통해(Time of Flight Secondary Ion Mass Spectrometry, TOF-SIMS) 수소화붕소 소듐 기반의 전해질이 수소화 소듐이 우세한 고체-전해질 계면을 형성함을 밝혔다.
또한, 산화된 소듐 금속을 수소화붕소 소듐에 장시간 담가뒀을 때, 산화막이 점차 수소화 소듐으로 전환되는 것을 비행시간형 이차이온 질량 분석을 통해 확인했으며, 온라인 전기화학 질량 분석(Online Electrochemical Mass Spectrometry)을 통해, 수소화붕소 소듐 전해질을 이용해 전지 제작 후 8시간 정도의 휴지기에 수소 기체가 형성되는 것을 확인했다.
결론적으로, 소듐 금속은 산화하려는 성질이 강해 표면에 불가피하게 산화막을 형성하는데, 수소화붕소 소듐은 환원성이 강해 표면 산화막을 환원시킬 수 있다. 소듐의 표면 산화막이 환원되면서 수소 기체가 발생함과 동시에 다시 소듐 금속과 반응해 수소화 소듐이 생성되며 연구팀은 이를 `고체-전해질 계면 재건 현상'이라고 명명했다.
이를 통해, 수소화붕소 소듐 기반의 전해질은 소듐-소듐 대칭전지에서 600 사이클, 소듐-알루미늄 반쪽 전지에서 99.67%의 쿨롱 효율을 보여 불소계 전해질에 비해 매우 우수한 전기화학적 성능을 제공했다.
더 나아가, 연구팀은 수소화붕소 소듐 기반 전해질을 해수 전지에 적용했다. 높은 전류밀도인 1 mA cm-2에서 기존 불소계 전해질은 35회 정도의 수명 특성을 보인 반면, 수소화붕소 소듐 기반 전해질은 150회 이상의 장수명 특성을 달성했다. 마찬가지로, 기존 불소계 전해질의 출력밀도는 2.27 mW cm-2 에 그친 반면, 수소화붕소 소듐 기반 전해질의 출력밀도는 2.82 mW cm-2로 큰 차이를 보였다.
연구팀이 개발한 수소화붕소 소듐 기반의 전해질은 비용 절감, 수명 특성 향상을 통해 해수전지의 상용화에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
제1 저자인 김진욱 박사과정은 "기존 소듐 전해질의 필수 원소였던 불소 없이도 불소계 전해질의 성능을 상회하는 전해질을 개발한 것은 큰 의미가 있다ˮ 라며 "앞으로 비불소계 소듐 전해질과 그에 따른 고체-전해질 계면에 관한 연구가 활발해질 것으로 판단된다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업과 한국전력 사외공모 기초연구지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.10.31 조회수 6107 -
인간 피부의 압력 감지 능력을 뛰어넘는 로봇용 전자 피부 개발
우리 대학 전기및전자공학부 정재웅 교수 연구팀이 인간 피부의 압력 감지 능력을 뛰어넘는 고감도 및 광범위 압력 측정이 가능한 로봇용 전자 피부를 개발했다고 27일 밝혔다.
연구팀이 개발한 전자 피부는 인간 피부에 비해 더 높은 민감도와 더 넓은 압력 측정 범위를 보여 최근 각광받는 로봇 산업, 헬스케어 산업, 증강 현실 등 다양한 분야에 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
전기및전자공학부 이시목 박사과정과 변상혁 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)' 온라인 버전에 10월 3일 字 출판됐다. (논문명 : Beyond the Human Touch Perception: Adaptive Robotic Skin Based on Gallium Microgranules for Pressure Sensory Augmentation)
인간 피부의 촉각 인지 능력을 모방하는 전자 피부는 원격으로 감도 및 외압 측정이 가능해 메타버스, 로봇 공학, 의료 기기 등 다양한 산업에 활용할 수 있다. 이로 인해 전자 피부가 많은 주목을 받고 있으며, 특히 전자 피부의 핵심 기술인 압력 센서의 민감도를 높이기 위해 많은 연구가 진행됐다.
하지만 개발된 고감도 압력 센서는 압력 감지 범위가 좁다는 단점을 가진다. 이를 해결하기 위해 광범위 압력 감지 센서가 등장했으나 기존 고감도 센서들과 비교해 현저히 낮은 민감도를 보였다. 이에 따라 사용자들은 상황과 목적에 맞춰 별개의 센서를 사용해야 했으며 이 과정에서 측정의 정확도가 떨어지고 번거롭다는 문제가 발생했다.
연구팀은 갈륨(Gallium)과 중합체(Polymer)를 합성해 온도에 따라 민감도와 압력 감지 범위를 변화시킬 수 있는 가변 강성 압력 센서를 개발했다. 개발된 압력 센서는 사용자가 상황과 목적에 맞게 고감도 감지 모드와 광범위 압력 감지 모드를 손쉽게 전환할 수 있도록 설계됐다.
압력 센서의 핵심 소재는 액체금속 중 하나인 갈륨으로, 금속임에도 불구하고 미온(29.76 ℃)에서 녹는점을 가져 쉽게 고체와 액체 간의 상태 변화가 가능하다. 연구팀은 내장된 갈륨의 상태에 따라 센서의 강성률이 변화하는 점에 기반해 온도에 따라 민감도와 감지 범위 변화가 가능한 압력 센서를 제작했다.
연구팀은 미세 유체기반 제작 방식을 통해 균일한 갈륨 미립자를 형성/활용해 압력 센서를 제작했고 이를 통해 센서 간 균일성 및 재현성을 극대화해 신뢰성 높은 대면적 전자 피부 제작을 가능하게 했다.
제작된 전자 피부는 인간 피부와 비교 시 97% 높은 민감도와 262.5% 넓은 압력 측정 범위를 보였다. 연구팀은 전자 피부의 가변성을 활용해 맥박 측정과 같이 높은 압력 민감도가 필요한 상황과 몸무게 측정과 같이 넓은 감지 범위가 필요한 상황 모두에 개발된 로봇 피부가 활용될 수 있음을 입증했다.
정재웅 교수는 "액체금속의 상변화를 활용한 이번 기술은 전자 피부를 넘어 상황과 목적에 맞게 전기/기계적 특성을 변환시킬 수 있는 다양한 다목적 전자기기, 센서, 로봇 기술의 개발에도 활용될 수 있을 것이다 ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부에서 추진하는 나노 및 소재 기술개발사업, ICT 핵심기술개발사업, 한국전자통신연구원 내부연구개발사업 개방형융합선행연구의 지원을 받아 수행됐다.
2022.10.27 조회수 6623 -
레이블 없이 훈련 가능한 그래프 신경망 모델 기술 개발
최근 다양한 분야 (소셜 네트워크 분석, 추천시스템 등)에서 그래프 데이터 (그림 1) 의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 그래프 신경망(Graph Neural Network) 기술을 활용한 서비스가 급속히 증가하고 있다. 서비스 구축을 위해서는 심층 학습 모델을 훈련해야 하며, 이를 위해서는 충분한 훈련 데이터를 준비해야 한다. 특히 훈련 데이터에 정답지를 만드는 레이블링(labeling) 과정이 필요한데 (예를 들어, 소셜 네트워크의 특정 사용자에 `20대'라는 레이블을 부여하는 행위), 이 과정은 일반적으로 수작업으로 진행되므로 노동력과 시간이 소요된다. 따라서 그래프 신경망 모델 훈련 시 데이터가 충분하지 않은 상황을 효과적으로 타개하는 방법의 필요성이 대두되고 있다.
우리 대학 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 데이터의 레이블이 없는 상황에서도 높은 예측 정확도를 달성할 수 있는 새로운 그래프 신경망 모델 훈련 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.
정점의 레이블이 없는 상황에서 그래프 신경망 모델의 훈련은 데이터 증강을 통해 생성된 정점들의 공통된 특성을 학습하는 과정으로 볼 수 있다. 하지만 이러한 정점의 공통된 특성을 학습하는 과정에서, 기존 훈련 방법은 표상 공간에서 자신을 제외한 다른 정점들과의 유사도가 작아지도록 훈련을 한다. 하지만 그래프 데이터가 정점들 사이의 관계를 나타내는 데이터 구조라는 점을 고려했을 때, 이런 일차원적인 방법론은 정점 간의 관계를 정확히 반영하지 못하게 된다.
박 교수팀이 개발한 기술은 그래프 신경망 모델에서 정점들 사이의 관계를 보존해 정점의 레이블이 없는 상황에서 모델을 훈련시켜 높은 예측 정확도를 달성할 수 있게 해준다.
KAIST 산업및시스템공학과 이남경 석사과정이 제1 저자, 현동민 박사, 이준석 석사과정 학생이 제2, 제3 저자로 참여한 이번 연구는 최고권위 국제학술대회 `정보지식관리 콘퍼런스(CIKM) 2022'에서 올 10월 발표될 예정이다. (논문명: Relational Self-Supervised Learning on Graphs)
기존 연구에서는 정점의 레이블이 없는 상황에서 정점에 대한 표상을 훈련하기 위해 표상 공간 내에서 자기 자신을 제외한 다른 정점들과의 유사도가 작아지도록 훈련을 한다. 예를 들어서, 소셜 네트워크에 A, B, C 라는 사용자가 존재할 때, A, B와 C가 표상 공간에서 서로 간의 유사도가 모두 작아지도록 모델을 훈련하는 것이다. 이때 박 교수팀이 착안한 점은 그래프 데이터가 정점 간의 관계를 나타내는 데이터이므로 정점 간의 관계를 포착하도록 정점의 표상을 훈련할 필요가 있다는 점이었다.
즉, A, B와 C 서로 간의 유사도가 모두 작아지게 하는 훈련 메커니즘과는 달리, 실제 그래프상에서는 이들이 연관이 있을 수 있다는 점이다. 따라서 A, B와 C 사이의 관계를 긍정/부정의 이진 분류를 통해 표상 공간에서 유사도가 작아지도록 훈련을 하는 것이 아닌, 이들의 관계를 정의해 그 관계를 보존하도록 학습하는 모델을 연구팀은 개발했다(그림 2). 연구팀은 정점 간의 관계를 기반으로 정점의 표상을 훈련함으로써, 기존 연구가 갖는 엄격한 규제들을 완화해 그래프 데이터를 더 유연하게 모델링했다.
연구팀은 이 학습 방법론을 `관계 보존 학습'이라고 명명했으며, 그래프 데이터 분석의 주요 문제(정점 분류, 간선 예측)에 적용했다(그림 3). 그 결과 최신 연구 방법론과 비교했을 때, 정점 분류 문제에서 최대 3% 예측 정확도를 향상했고, 간선 예측 문제에서 6%의 성능 향상, 다중 연결 네트워크 (Multiplex network)의 정점 분류 문제에서 3%의 성능 향상을 보였다.
제1 저자인 이남경 석사과정은 "이번 기술은 데이터의 레이블이 부재한 상황에서도 그래프 신경망을 학습할 수 있는 새로운 방법ˮ 이라면서 "그래프 기반의 데이터뿐만이 아닌 이미지 텍스트 음성 데이터 등에 폭넓게 적용될 수 있어, 심층 학습 전반적인 성능 개선에 기여할 수 있다ˮ고 밝혔다.
연구팀을 지도한 박찬영 교수도 "이번 기술은 그래프 데이터상에 레이블이 부재한 상황에서 표상 학습 모델을 훈련하는 기존 모델들의 단점들을 `관계 보존`이라는 개념을 통해 보완해 새로운 학습 패러다임을 제시하여 학계에 큰 파급효과를 낼 수 있다ˮ라고 말했다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 사람중심인공지능핵심원천기술개발 과제로 개발한 연구성과 결과물(No. 2022-0-00157, 강건하고 공정하며 확장 가능한 데이터 중심의 연속 학습)이다.
2022.10.25 조회수 5994