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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 -
김상욱 교수, 홍합접착제 이용해 성능 높인 그래핀 섬유 개발
〈 김인호 박사과정, 김상욱 교수〉
우리 대학 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 흑연계 그래핀을 이용해 우수한 물성을 갖는 신개념의 탄소섬유를 개발했다.
연구팀이 개발한 탄소섬유는 홍합접착제로 잘 알려진 폴리도파민(poly-dopamine)을 이용해 그래핀 층간 접착력을 높여 고강도, 고전도도를 갖는다. 이 신소재는 직물형태의 다양한 웨어러블 장치용 원천소재로 활용 가능할 것으로 기대된다.
김인호 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 재료과학분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)’ 10월 4일자 표지논문으로 선정됐다. (논문명 : Mussel-Inspired Defect Engineering of Graphene Liquid Crystalline Fibers for Synergistic Enhancement of Mechanical Strength and Electrical Conductivity, 홍합접착제를 이용한 구조적 결함 제어를 통한 고강도/고전도도의 그래핀 액정 섬유 제조)
김상욱 교수 연구팀은 그래핀이 액체에 분산됐을 때 액정을 형성하는 새로운 현상을 최초로 밝히고 관련 원천특허를 보유하고 있다. 이후 그래핀 액정을 기반으로 하는 다양한 신소재 관련 후속연구를 통해 해당 분야를 선도하고 있다.
최근에는 그래핀 액정을 이용한 값싼 습식 섬유공정을 통해 기존 탄소섬유보다 훨씬 저렴한 탄소섬유의 제조가 가능한 것으로 규명됐다.
그러나 현재까지의 공정으로는 섬유 형성 과정에서 그래핀 층의 접힘 현상이 발생해 공극이 발생한다는 고질적인 문제점이 있다. 이러한 구조적 결함은 탄소섬유의 기계적 물성 뿐 아니라 전기전도성도 취약하게 만든다.
김 교수 연구팀은 문제 해결을 위해 자연계의 홍합에서 영감을 얻어 개발된 고분자인 도파민의 접착 성질에 주목했다. 다양한 분야에서 연구되는 이 도파민을 이용하면 그래핀 층간의 접착력을 증가시켜 구조적 결함을 방지하는 효과를 기대할 수 있다.
연구팀은 이를 통해 구조적 결함이 제어된 고강도의 탄소섬유 제작에 성공했다. 또한 폴리도파민의 탄화과정을 통해 전기전도도 역시 향상된 섬유를 제조하는 데 성공했다.
연구팀은 도파민에 열처리를 가하면 그래핀과 유사한 구조를 갖는다는 이론을 바탕으로 그래핀 액정 상에서 도파민의 고분자화 조건을 최적화시켰고, 이를 섬유화해 기존 그래핀 섬유의 본질적인 결함 제어 문제를 해결했다.
또한 도파민의 구조 변환을 통해 기존 고분자의 근본적 한계인 전도도 측면에서 손해를 보지 않으면서, 도파민 분자에 존재하는 질소의 영향으로 전기전도도 측면에서도 물성이 향상됨을 확인했다.
연구를 주도한 김상욱 교수는 “그래핀 액정을 이용한 탄소섬유는 기술적 잠재성에도 불구하고 구조적 한계를 극복해야 하는 한계가 있었다”며 “이번 기술은 추후 복합섬유 제조 및 다양한 웨어러블 직물기반 응용소자에 활용 가능할 것이다”고 말했다.
신소재공학과 박정영 교수, KIST 정현수 박사의 지원을 받아 수행된 이번 연구는 과학기술정보통신부 리더연구자지원사업인 다차원 나노조립제어 창의연구단과 글로벌프론티어사업(하이브리드인터페이스기반 미래소재연구단), 나노․소재원천기술개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 어드밴스드 머티리얼즈 표지
그림2. (좌) 일반적인 그래핀 섬유의 단면과 (중), (우) 도파민을 이용하여 두단계로 결함 제어된 후의 그래핀 섬유의 단면의 전자현미경 이미지
2018.10.17 조회수 14223 -
스티브 박 교수, 김정 교수, 3차원 표면 코팅 가능한 로봇피부 개발
〈(왼쪽부터) 오진원 석사과정, 스티브박 교수, 양준창 박사과정 〉
우리 대학 신소재공학과 스티브 박 교수, 기계공학과 김정 교수 공동 연구팀이 3차원 표면에 코팅이 가능하며 자극을 구분할 수 있는 로봇피부를 개발했다.
오진원 석사과정, 양준창 박사과정이 공동 1저자, 박현규 석사과정이 참여한 이번 연구는 국제학술지 ‘에이씨에스 나노(ACS Nano)’ 8월 28자 표지논문으로 게재됐다.
오늘날 로봇연구는 인간과 같은 기능을 가진 휴머노이드, 몸에 착용하는 헬스케어 장치 등 인간처럼 촉각을 구현하려는 연구가 활발히 진행되고 있다.
연구팀은 로봇의 복잡한 형상에 균일하게 코팅할 수 있는 로봇피부를 개발했다. 균일한 코팅은 로봇피부에 가해진 자극을 보다 정확히 측정할 수 있게 해주는 핵심 기술이다.
개발된 로봇피부 용액을 원하는 물체에 뿌린 뒤 굳히면 로봇피부가 형성된다. 매우 간편한 용액공정을 통해 제작하므로 저비용으로 대면적 및 대량생산이 가능하다. 또한 복잡한 형태를 지닌 로봇에도 적용할 수 있다.
특히 이 로봇피부는 인간과 같이 압력과 인장력을 구분해낸다. 수직 압력과 마찰에 대해 로봇피부의 내부구조가 각각 다르게 변형되기 때문에 이들을 구분할 수 있다.
또한 의료영상 기법 중 하나인 전기임피던스영상(EIT) 기술을 이용함으로써 복잡한 전기 배선 없이 로봇피부에 마찰이 가해지는 곳을 정확히 측정했다.
스티브 박 교수는 “개발된 로봇피부는 저비용으로 대량생산이 가능하며, 복잡한 3차원 표면에도 손쉽게 코팅이 가능하다”며, ”로봇피부의 상용화에 한 걸음 가까워질 수 있는 원천기술이다”라고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단 기초연구사업(신진연구) 지원으로 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 3차원 표면 코팅이 가능한 로봇피부 모식도 (ACS 나노 8월호 표지)
그림2. 전기임피던스영상법을 활용한 다양한 자극 측정
그림3. 다양한 코팅법을 활용한 로봇피부의 제작 및 로봇피부 신호 확인
2018.09.13 조회수 14052 -
이상엽 교수, 미생물 발효한 친환경 기술로 햄(haem) 생산 기술 개발
〈 이 상 엽 특훈교수 〉
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 대장균을 발효시켜 바이오매스로부터 헴(haem)을 생산하고 세포 밖으로 분비할 수 있는 기술을 개발했다.
이는 대사공학 전략을 통해 헴의 생산량을 대폭 높이고 생산된 헴을 효과적으로 세포 바깥에 분비하는 데 성공한 친환경적, 효율적 원천기술로 생산한 헴을 이용해 각종 산업의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
자오신루이, 최경록 연구원이 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 카탈리시스(Nature Catalysis)’ 8월 28일자 온라인 판에 게재됐다.
헴은 생명 유지에 필수적인 철분으로 혈액에서 산소를 운반하는 헤모글로빈이나 세포 호흡에 필수적인 사이토크롬을 비롯한 여러 중요한 단백질 기능에 핵심적 역할을 한다. 특히 인체 흡수율이 높기 때문에 고급 철분제나 약물로 이용된다.
무분별한 가축의 사육이 여러 사회 이슈를 불러일으키는 상황에서 최근 헴이 고기 맛을 내는 핵심 요소로 밝혀지며 콩고기에 미생물이나 식물에서 추출한 헴을 넣어 맛과 영양, 환경 등을 고려한 콩고기 조리법이 주목받기도 했다.
그러나 기존의 헴 생산 방식은 유기 용매를 이용한 동물의 혈액과 일부 식물 조직으로부터의 추출에 의존하고 있기 때문에 비효율적일 뿐 아니라 친환경적이지 않다는 한계가 있다.
대장균을 이용한 헴 생산 기술이 개발된 바 있지만 생산량이 수 밀리그램(mg)에 그치고 생산된 헴이 세포 내에 축적되기 때문에 헴 추출 등의 문제를 해결하지 못했다. 따라서 고농도로 헴을 생산하면서도 세포 바깥으로 헴을 분비해 정제를 용이하게 하는 친환경 생산 시스템 개발이 필요했다.
연구팀은 바이오매스를 이용한 고효율 헴 생산 미생물을 제작하기 위해 대장균 고유의 헴 생합성 회로를 구성했다. 또한 기존에 사용되지 않았던 C5 대사회로를 사용해 헴 생산의 전구체인 5-아미노레불린산을 생합성했다.
이를 통해 원가가 비싸고 세포 독성을 일으키는 물질인 글리신을 사용하지 않고도 헴 생산량을 대폭 높였다. 이 과정에서 연구팀은 헴 생산량이 향상됨에 따라 생산된 헴이 상당 비율로 세포 바깥으로 분비되는 것을 발견했다.
연구팀은 구성한 대장균의 헴 분비량을 더욱 높이기 위해 사이토크롬 생합성에 관여한다고 알려진 단백질인 헴 엑스포터를 과발현함으로써 헴 생산량과 세포외 분비량 모두가 향상된 헴 분비생산 균주를 개발했다. 이를 통해 헴 엑스포터와 헴의 세포외 분비 사이의 연관성을 밝혔다.
이번 연구를 통해 개발된 기술을 활용하면 환경, 위생, 윤리적 문제없이 재생 가능한 자원을 통해 헴 생산을 할 수 있다. 향후 의료 및 식품 산업 등 헴을 이용하는 다양한 분야에 중요한 역할을 할 것으로 예상된다.
이 특훈교수는 “건강 보조제, 의약품, 식품 첨가물 등 다양한 활용이 가능한 헴을 미생물발효를 통해 고효율로 생산했다”며 “생산된 헴의 3분의 2 가량을 세포 바깥으로 분비하는 시스템을 개발함으로써 산업적 활용을 위한 헴의 생산 및 정제를 용이하게 했다는 의의를 갖는다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 기후변화대응기술개발사업의 ‘바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 원천기술개발 과제’ 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 대장균을 이용한 헴 생산 및 세포외 분비 전체 개념도
2018.09.06 조회수 14799 -
조영호 교수, 소름돋는 현상 분석해 열적 쾌적감 지표 발굴
〈 조영호 교수, 윤성현 연구원 〉
우리대학 바이오및뇌공학과 조영호 교수 연구팀이 피부의 경도를 근거로 인간의 열적 쾌적감을 예측할 수 있는 지표를 발굴했다.
윤성현, 심재경 연구원의 주도로 개발한 이번 연구는 네이처 자매지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’ 8월 13일자 온라인 판에 게재됐다.
인간은 개인별 체질과 기후 환경에 따라 동일한 온도와 습도에서도 느끼는 더위와 추위, 즉 열적 쾌적감이 다르다. 각 개인별 체질과 무관하게 인간이 실제 느끼는 열적 쾌적감을 알아내고 쾌적한 상태를 유지할 수 있는 새 개념의 개인별 맞춤형 냉난방시스템 연구가 활발히 진행 중이다.
인간이라면 누구나 더위를 느끼는 상황에서 피부온도와 땀 발생량이 올라가고 반대로 추위를 느끼면 피부온도와 땀 발생량이 감소한다. 연구팀은 지난 2월 이러한 피부온도와 땀 발생률의 두 가지 지표를 통해 인간의 열적 쾌적감을 측정할 수 있는 기기를 개발한 바 있다.
그러나 피부 온도와 땀 발생률만으로는 신뢰도가 충분하지 못해 정확성과 신뢰도를 높일 수 있는 지표가 요구되고 있다.
연구팀은 기존의 열적 쾌적감 지표 외에 인간의 피부 경도(硬度)를 추가적인 지표로 활용할 수 있음을 처음으로 발견했다.
인간이 추위나 더위를 느낄 때 모근에 붙어있는 아주 작은 근육인 입모근(立毛筋)이 수축되거나 이완된다. 우리가 추위를 느낄 때 흔히 ‘소름이 돋는다’고 말하는 신체 반응도 입모근이 수축해 피부가 단단해지며 발생한다. 반대로 더위를 느낄 때 모공에서 땀이 나는 반응도 입모근이 이완되면서 발생하는 현상이다.
연구팀은 입모근에 의해 피부의 경도가 변한다는 점에 착안해 피부 경도를 인간 열적 쾌적감의 새로운 지표로 제안했다.
조 교수 연구팀은 기존의 지표인 피부 온도와 땀 발생률과 피부 경도는 인간의 열적 쾌적감을 판단할 수 있는 각각의 독립적인 지표이며, 기존의 두 지표에 더해 피부 경도를 추가하면 쾌적감 판단 신뢰도가 23.5% 향상됨을 피험자 실험을 통해 입증했다.
이를 통해 피부 경도를 측정할 수 있는 센서를 개발하고 이를 적용해 자동차, 실내 등에서 기존의 냉, 난방기보다 인간과 교감 기능이 뛰어난 개인별 맞춤형 냉, 난방기를 개발할 예정이다.
조 교수는 “새로 발굴한 지표인 피부 경도를 도입해 인간의 개인별 체질, 기후 환경과 무관하게 실제 느끼는 열적 쾌적감 예측의 신뢰도를 높여 개인별 맞춤형 냉, 난방기의 개발에 힘쓸 예정이다”며 “신체적 건강 상태 뿐 아니라 정신적 건강과 감정 상태 교감을 통해 인간과 기계 간 정서적 교감도 이룰 수 있을 것이다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 중견연구자지원사업을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 피부경도를 통한 인간 열적 쾌적감 측정
그림2. 피부경도를 통한 인간 열적 쾌적감 측정기
2018.08.29 조회수 8809 -
강정구 교수, 급속충전 가능한 하이브리드 에너지 저장소자 개발
〈 강 정 구 교수〉
우리 대학 EEWS대학원/신소재공학과 강정구 교수 연구팀이 다공성 금속 산화물 나노입자와 그래핀을 이용해 고성능, 고안정성을 갖는 물 기반 하이브리드 에너지 저장 소자를 개발했다.
이 하이브리드 소자는 기존 배터리에 비해 100배 이상 빠른 출력 밀도를 보이며 수십 초 내로 급속 충전이 가능해 소형의 휴대용 전자기기 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
강원대학교 정형모 교수 연구팀과 공동으로 진행된 이번 연구 결과는 재료 분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 8월 15일자에 온라인 판에 게재됐다.
리튬 이온 배터리를 비롯한 기존 유계 에너지 저장 소자는 넓은 전압 범위와 높은 에너지 밀도를 갖지만 유기 전해질의 사용에 따른 화재 등의 안전 문제가 뒤따른다. 또한 전기화학적 반응 속도가 느리기 때문에 소자를 충전하는데 긴 시간이 필요하고 사이클이 짧다는 한계가 있다.
이에 반해 수계 전해질 기반 에너지 저장 소자는 안전하고 친환경적 소자로써 주목받고 있다. 하지만 제한된 전압 범위와 낮은 용량으로 인해 유계 기반 소자에 비해 에너지 밀도가 낮은 단점을 가지고 있다.
연구팀은 금속 산화물과 그래핀을 결합한 뒤 수계 기반 전해질을 사용해 높은 에너지 밀도, 고출력, 우수
한 사이클 특성을 갖는 에너지 저장 전극을 개발했다.
이번 연구에서 개발한 다공성의 금속 산화물 나노 입자는 2~3 나노미터 크기의 나노 클러스터로 이루어져 있으며 5 나노미터 이하의 메조 기공이 다량으로 형성돼 있다. 이러한 다공성 구조에서는 이온이 물질 표면으로 빠르게 전달되며 작은 입자크기와 넓은 표면적에 의해 짧은 시간 동안 많은 수의 이온이 금속 산화물 입자 내부에 저장된다.
연구팀은 철과 망간, 두 종류의 다공성 금속 산화물을 양극과 음극에 각각 적용해 2V의 넓은 전압 범위에서 작동 가능한 수계 전해질 기반 하이브리드 소자를 구현했다.
강 교수는 “다공성의 금속 산화물 전극이 가진 기존 기술 이상의 고용량, 고출력 특성은 새로운 개념의 에너지 저장장치의 상용화에 기여할 것이다”며 “수십 초 내의 급속 충전이 가능하기 때문에 휴대폰, 전기자동차 등의 주전원이나 태양에너지를 전기로 직접 저장해 플렉서블 기기에 적용될 수 있을 것이다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 글로벌프론티어사업의 하이브리드인터페이스기반 미래소재연구단(단장 김광호)의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림설명
그래핀 위에 형성된 다공성 금속 산화물 나노입자 전극의 수계 이온 저장 특성을 나타낸 이미지
2018.08.27 조회수 12384 -
이상엽 특훈교수, 대장균 이용한 나노재료 생물학적 합성법 개발
〈 최 유 진 박사과정, 이 상 엽 특훈교수 〉
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 대장균을 이용해 다양한 나노재료를 생물학적으로 합성할 수 있는 기술을 개발했다.
이번 연구를 통해 기존의 물리, 화학적 방법으로 합성되지 않는 새로운 나노재료도 생물학적으로 합성할 수 있는 가능성을 제시했다.
중앙대학교 박태정 교수 팀과 공동으로 진행하고 우리 대학 최유진 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘미국 국립과학원 회보(PNAS)’ 5월 22일자 온라인 판에 게재됐다.
기존의 생물학적 나노재료는 주로 고온, 고압의 조건에서 합성되고 유독한 유기용매와 값비싼 촉매를 사용하기 때문에 환경오염과 높은 에너지 소모의 문제가 있었다.
대안으로 친환경적이고 경제적인 미생물을 활용한 생물 공학적 나노재료 합성법에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나 현재까지 보고된 합성기술은 나노재료의 종류가 다양하지 않고 결정질과 비결정질 나노재료의 합성 원리가 규명되지 않아 다양한 결정질의 나노재료를 만드는 데 어려움이 있다.
이 교수 연구팀은 유전자 재조합 대장균을 이용해 주기율표 기반의 35개 원소로 이뤄진 60가지의 다양한 나노재료를 친환경적으로 생물학적 합성하는 기술을 개발했다.
다양한 금속 이온과 결합할 수 있는 단백질인 메탈로싸이오닌(metallothionein)과 펩타이드인 파이로킬레틴(phytochelatin)을 합성하는 파이오킬레틴 합성효소(phytochelatin synthase)를 대장균 내에서 동시에 발현해 다양한 나노재료를 합성하는 데 성공했다.
연구팀은 각 원소별 푸베 다이어그램(pourbaix diagram)을 분석해 생물학적 나노재료의 합성 과정에서 열역학적 안정성을 갖는 화학종의 상태를 파악했다. 이를 기반으로 생물학적으로 합성 가능한 물질을 예측 및 생산하는 데 성공했다.
또한 용액의 pH를 조절해 기존 생물학적 합성 조건에서 합성이 불가능하거나 비결정질 나노재료로 합성되는 물질을 합성이 가능하게 만들었다.
연구팀의 이번 연구는 화학적 방법으로 합성하기 어렵거나 아직 보고되지 않은 다양한 나노소재의 종류를 확장시켰다는 의의를 갖는다.
이상엽 특훈교수는 “기존의 물리, 화학적인 공정을 통한 나노재료 합성이 아닌 박테리아를 대사공학적으로 개량한 뒤 생물 공학적 배양을 통해 원하는 나노입자를 쉽고 효율적으로 합성 가능한 기술이다”고 말했다.
또한 “생물공학적 방법으로 합성된 60개의 나노재료들은 나노입자, 나노막대, 나노 판상형 등의 모양을 가지며 향후 에너지, 의료, 환경 분야 등 다양한 산업적 응용이 가능하다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 기후변화대응사업의 ‘바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 연구과제’의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 재조합 대장균을 이용한 다양한 나노재료들의 생물학적 합성 기술의 전체 모식도 및 이미지
2018.05.23 조회수 13941 -
예종철 교수, 인공지능 블랙박스의 원리 밝혀
〈 예종철 교수, 한요섭 연구원, 차은주 연구원 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 석좌교수 연구팀이 인공지능의 기하학적인 구조를 규명하고 이를 통해 의료영상 및 정밀분야에 활용 가능한 고성능 인공신경망 제작의 수학적인 원리를 밝혔다.
연구팀의 ‘심층 합성곱 프레임렛(Deep Convolutional Framelets)’이라는 새로운 조화분석학적 기술은 인공지능의 블랙박스로 알려진 심층 신경망의 수학적 원리를 밝혀 기존 심층 신경망 구조의 단점을 보완하고 이를 다양하게 응용 가능할 것으로 기대된다.
예종철 석좌교수가 주도하고 한요섭, 차은주 박사과정이 참여한 이번 연구는 응용수학 분야 국제 학술지 ‘사이암 저널 온 이매징 사이언스(SIAM Journal on Imaging Sciences)’ 4월 26일자 온라인 판에 게재됐다.
심층신경망은 최근 폭발적으로 성장하는 인공지능의 핵심을 이루는 딥 러닝의 대표적인 구현 방법이다. 이를 이용한 영상, 음성 인식 및 영상처리 기법, 바둑, 체스 등은 이미 사람의 능력을 뛰어넘고 있으며 현재 4차 산업혁명의 핵심기술로 알려져 있다.
그러나 이러한 심층신경망은 그 뛰어난 성능에도 불구하고 정확한 동작원리가 밝혀지지 않아 예상하지 못한 결과가 나오거나 오류가 발생하는 문제가 있다. 이로 인해 ‘설명 가능한 인공지능(explainable AI: XAI)’에 대한 사회적, 기술적 요구가 커지고 있다.
연구팀은 심층신경망의 구조가 얻어지는 고차원 공간에서의 기하학적 구조를 찾기 위해 노력했다. 그 결과 기존의 신호처리 분야에서 집중 연구된 고차원 구조인 행켈구조 행렬(Hankel matrix)을 기저함수로 분해하는 과정에서 심층신경망 구조가 나오는 것을 발견했다.
행켈 행렬이 분해되는 과정에서 기저함수는 국지기저함수(local basis)와 광역기저함수(non-local basis)로 나눠진다. 연구팀은 광역기저함수와 국지기저함수가 각각 인공지능의 풀링(pooling)과 필터링(filtering) 역할을 한다는 것을 밝혔다.
기존에는 인공지능을 구현하기 위한 심층신경망을 구성할 때 구체적인 작동 원리를 모른 채 실험적으로 구현했다면, 연구팀은 신호를 효과적으로 나타내는 고차원 공간인 행켈 행렬를 찾고 이를 분리하는 방식을 통해 필터링, 풀링 구조를 얻는 이론적인 구조를 제시한 것이다.
이러한 성질을 이용하면 입력신호의 복잡성에 따라 기저함수의 개수와 심층신경망의 깊이를 정해 원하는 심층신경망의 구조를 제시할 수 있다.
연구팀은 수학적 원리를 통해 제안된 인공신경망 구조를 영상잡음제거, 영상 화소복원 및 의료영상 복원 문제에 적용했고 매우 우수한 성능을 보임을 확인했다.
예종철 교수는 “시행착오를 반복해 설계하는 기존의 심층신경망과는 달리 원하는 응용에 따라 최적화된 심층신경망구조를 수학적 원리로 디자인하고 그 영향을 예측할 수 있다”며 “이 결과를 통해 의료 영상 등 설명 가능한 인공지능이 필요한 다양한 분야에 응용될 수 있다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 중견연구자지원사업(도약연구) 및 뇌과학원천기술사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 수학적인 원리를 이용한 심층신경망의 설계 예시
그림2. 영상잡음제거 결과
그림3. 영상에서 80% 화소가 사라진 경우 인공신경망을 통해 복원한 결과
2018.05.10 조회수 17466 -
정연식 교수, 2차원 반도체 공중 부양시켜 고성능 소자 제작
우리 대학 신소재공학과 정연식 교수 연구팀이 차세대 2차원 반도체를 빈 공간이 90%가 넘는 나노크기 돔 구조체 위에 올려 고성능 전자소자를 구현하는 데 성공했다.
연구팀은 이 기술을 활용해 2차원 반도체의 전자이동 능력이 기존 기술에 비해 2배 이상, 빛 감지 성능은 10배 이상 향상시켰다.
박사과정 임순민 연구원이 제1 저자로 수행한 이번 연구는 미국화학회가 발간하는 국제학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’ 온라인 판 4월 3일에 게재됐다.
2차원 반도체 소재는 기존 실리콘 반도체의 물리적인 성능 한계를 극복할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다.
하지만 원자층 수준의 얇은 두께 때문에 주변 영향에 매우 민감하다는 특성이 있다. 특히 2차원 반도체가 올려진 기판으로부터의 불규칙한 영향에 의해 성능과 신뢰성이 확보되지 못하고 있다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 해외 연구팀들이 기판의 영향을 원천적으로 차단할 수 있는 방법을 연구하고 있다. 그 중 2차원 반도체를 공중에 매달린 구조로 설계하는 기술이 보고된 바가 있지만 반도체 층 하단을 받쳐주는 구조물이 존재하지 않아 기계적 내구성이 크게 떨어지는 단점이 있다.
정 교수 연구팀은 2차원 반도체 하단에 산화규소 재질의 초미세 돔형 구조물을 촘촘히 형성하는 아이디어로 문제를 해결했다.
기판 위에 올라가 있는 돔형 구조물은 초미세 나노크기이기 때문에 빈 공간이 90%가 넘는다. 그러한 돔 형태의 구조물 위에 2차원 반도체를 올리면 마치 기판 위에 반도체가 공중 부양하는 것과 유사한 효과를 보이게 된다. 이를 통해 기계적으로 안정적이면서 접촉 면적 및 기판의 영향을 최소화할 수 있다.
이러한 둥근 돔 구조 형상 덕분에 2차원 반도체와 기판 사이의 접촉면적을 최소화할 수 있어 반도체의 물리적 성능이 대폭 향상된다.
일반적으로 초미세 돔형 구조물을 제작하기 위해서는 패턴을 일일이 새겨주는 고가의 장비가 필요하다. 그러나 정 교수 연구팀은 분자가 스스로 움직여 나노구조물을 형성하는 자기조립 현상을 이용해 저비용으로 미세한 돔 구조 배열을 구현하는 데 성공했다. 또한 기존 반도체 공정과도 높은 호환성을 보임을 확인했다.
정연식 교수는 "이번 연구가 다양한 2차원 반도체 소재 이외에도 금속성 2차원 소재인 그래핀의 특성 향상에 동일하게 적용될 수 있다“며 ”활용범위가 커 차세대 유연디스플레이의 구동 트랜지스터용 고속 채널 소재 그리고 광 검출기의 핵심 소재인 광 활성층으로 활용될 수 있다"고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 추진하는 미래소재디스커버리사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 돔 구조체 이용한 2차원 반도체 제작 이미지
2018.04.24 조회수 14924 -
이상엽, 김현욱 교수, 약물 상호작용 예측기술 DeepDDI 개발
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수와 김현욱 교수 공동 연구팀이 약물-약물 및 약물-음식 간 상호작용을 정확하게 예측하기 위해 딥 러닝(deep learning)을 이용해 약물 상호작용 예측 방법론인 딥디디아이 (DeepDDI)를 개발했다.
김현욱 교수, 류재용 연구원이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 ‘미국 국립과학원 회보(PNAS)’ 4월 16일자 온라인판에 게재됐다.
기존의 약물 상호작용 예측 방법론은 약물-약물 간의 상호작용 가능성만을 예측할 뿐, 두 약물 간의 구체적인 약리작용에 대한 정보는 제공하지 못했다. 이러한 이유로 맞춤형 약물 처방, 식이요법 등 응용 연구에서 체계적인 근거를 제시하거나 가설을 세우는 데에 한계가 있었다.
연구팀은 딥 러닝(deep learning) 기술을 적용해 19만 2천 284개의 약물-약물 상호작용을 아우르는 86가지의 약물 상호작용을 92.4%의 정확도로 예측하는 시스템 딥디디아이 (DeepDDI)를 개발했다.
딥디디아이는 두 약물 A, B 간의 상호작용에 대한 예측 결과를 다음과 같이 사람이 읽을 수 있는 영문 문장으로 출력한다 : “The metabolism of Drug B can be decreased when combined with Drug A (약물 A를 약물 B와 함께 복용 시 약물 B의 약물 대사가 감소 될 수 있다)”
연구팀은 딥디디아이를 이용해 두 약물 복용 시 일어날 수 있는 유해반응의 원인, 보고된 인체 부작용을 최소화시킬 수 있는 대체 약물, 특정 약물의 약효를 떨어뜨릴 수 있는 음식 및 음식 성분, 지금껏 알려지지 않은 음식 성분의 활성 등을 예측했다.
이번 연구성과로 약물-약물 및 약물-음식 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 시스템을 활용하는 것이 가능해졌으며 이는 신약개발, 복합적 약의 처방, 투약시의 음식조절 등을 포함해 헬스케어, 정밀의료 산업 및 제약 산업에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
이상엽 특훈교수는 “이번 연구결과는 4차 산업혁명 시대의 정밀의료를 선도할 수 있는 기반 기술을 개발한 것이다”며, “복합 투여되는 약물들의 부작용을 낮추고 환자 맞춤형 약물 처방과 식이요법 제안을 통한 효과적인 약물치료 전략을 수립할 수 있다. 특히 고령화 사회에서 건강한 삶을 유지하는데 필요한 약-음식 궁합에 대한 제안을 해 줄 수 있는 시스템으로 발전해 나갈 것이다”고 말했다.
이 연구성과는 과학기술정보통신부의 바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 연구사업, KAIST의 4차 산업혁명 인공지능 플래그십 이니셔티브 연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 딥디디아이 (DeepDDI)의 모식도 및 예측된다양한 약물-음식성분의 상호작용들의 시각화
2018.04.18 조회수 16283 -
박병국, 김갑진 교수, 고효율 스핀 신소재 개발
〈 박 병 국 교수, 김 갑 진 교수 〉
우리 대학 신소재공학과 박병국 교수와 물리학과 김갑진 교수 연구팀이 자성메모리(Magnetic Random Access Memory, MRAM) 구동의 핵심인 스핀전류를 효율적으로 생성하는 새로운 소재를 개발했다.
이번 연구는 ‘네이처 머티리얼즈(Nature Materials)’ 3월 19일자 온라인 판에 게재됐다.
이 연구는 고려대 이경진 교수, 미국국립표준연구소(NIST)의 Mark Stiles 박사 연구팀 등과 공동으로 수행됐다.
자성메모리는 외부 전원 공급이 없는 상태에서 정보를 유지할 수 있고 집적도가 높으며 고속 동작이 가능해 차세대 메모리로 주목받고 있다.
자성메모리의 동작은 스핀전류를 자성소재에 주입해 발생하는 스핀토크로 이뤄지기 때문에 스핀전류의 생성 효율이 자성메모리의 소모 전력을 결정하는 핵심 기술이다.
이번 연구에서는 강자성-전이금속 이중층이라는 새로운 소재 구조에서 스핀전류를 효과적으로 생성할 수 있음을 이론 및 실험을 통해 규명했다. 특히 이 구조는 기존 기술과 달리 생성된 스핀전류의 스핀 방향을 임의로 제어할 수 있다.
이 소재를 차세대 메모리로 주목받는 스핀궤도토크 기반 자성메모리에 적용하면 스핀토크 효율이 높아지고 외부자기장 없이 동작이 가능해 스핀궤도토크 자성메모리의 실용화를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다.
스핀궤도토크 자성메모리는 고속 동작 및 비휘발성 특성으로 S램(D램에 대응하는 반도체 기억소자로 전원만 공급하면 기억된 정보가 계속 소멸하지 않는 램) 대비 대기전력을 획기적으로 감소시켜 모바일, 웨어러블, 사물인터넷용 메모리로 활용 가능하다.
이번 연구성과는 과학기술정보통신부 미래소재디스커버리사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 강자성-전이금속 이중층에서 스핀전류 생성 개략도
2018.04.13 조회수 15377 -
박인규, 정연식 교수, 모바일 기기 탑재 가능한 고성능 수소센서 개발
〈 가오민 연구원, 박인규 교수, 조민규 연구원 〉
우리 대학 기계공학과 박인규 교수, 신소재공학과 정연식 교수 공동 연구팀이 폴리스티렌(Polystyrene) 구슬의 자기 조립(self-assembly) 현상을 이용해 고성능의 실리콘 기반 수소센서를 개발했다.
연구팀이 개발한 수소 센서는 제작 과정이 단순하고 비용이 저렴해 모바일 기기에 탑재할 수 있어 전력 소모에 어려움을 겪는 모바일 분야에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
가오 민(Gao Min) 연구원, 조민규 박사후 연구원, 한혁진 박사과정이 참여한 이번 연구는 나노 분야 국제 학술지 ‘스몰(Small)’ 3월 8일자 표지논문에 선정됐다.
청정에너지인 수소 가스는 차세대 에너지원으로 각광받고 있다. 현재도 냉각 시스템이나 석유 정제시설 등 다양한 산업분야에서 활용되고 있지만 무색, 무취의 가연성 물질이기 때문에 조기 발견이 어려워 고성능 수소 센서를 개발하는 것이 중요하다.
그러나 기존 수소 센서들은 부피가 크고 소모 전력이 높으며 제작비용이 상대적으로 높은 단점이 있다.
공동 연구팀은 수백 나노미터 (nm) 직경의 폴리스틸렌 구슬들을 자기조립 현상을 이용해 규칙적으로 실리콘 기판 위에 배열시켰다. 이를 이용해 수십 나노미터 수준의 그물 모양 패턴을 구현해 초소형 고성능 수소 센서를 개발했다.
이 기술은 수소가스가 센서에 노출되면 팔라듐 나노입자와 반응해 팔라듐의 일함수(work function)가 변화하고 그에 따라 실리콘 나노 그물 내 전자의 공핍 영역(depletion region)의 크기가 변화하면서 전기 저항이 바뀌는 원리이다.
이번에 개발한 수소 센서는 최소 선폭 50 나노미터 (nm) 이하의 실리콘 나노 그물 구조 센서를 저비용으로 구현할 수 있다.
일반적으로 수소 센서의 성능은 민감도, 반응속도, 선택성 등에 따라 구분된다. 연구팀의 센서는 0.1%의 수소 농도에서 10%의 민감도와 5초의 반응속도를 기록해 기존 실리콘 기반 수소 센서보다 50% 이상 빠르고 10배 이상 높은 민감도를 보였다.
박인규 교수는 “기존의 값비싸고 복잡한 공정을 거치지 않고도, 단순한 방법으로 초미세 나노패턴 구현이 가능하며, 수소센서 뿐만 아니라 다양한 화학, 바이오센서에도 응용이 가능할 것이다”고 말했다.
과학기술정보통신부의 나노소재기술개발사업, 한국연구재단의 국민위해인자에 대응한 기체분자식별․분석기술개발사업, 해양수산부의 해양수산환경기술개발사업, KUSTAR-KAIST 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 스몰(Small) 2018년 3월 8일자 Issue 표지논문
그림2. 완성된 수소센서의 일반 사진 (왼쪽), 전자현미경 사진 (중간, 오른쪽)
그림3. 수소 농도 변화에 따른 수소센서의 감지 그래프
2018.04.04 조회수 21293