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메모리-중심 인공지능 가속기 시스템 개발
삼성미래기술육성재단이 지원한 우리 대학 연구진이 세계 최초로 `프로세싱-인-메모리(Processing-In-Memory, 이하 PIM)' 기술을 기반으로 한 인공지능 추천시스템 학습 알고리즘 가속에 최적화된 지능형 반도체 시스템 개발에 성공했다.
전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀은 PIM 기술 기반의 메모리-중심 인공지능 가속기 반도체 시스템을 개발했다고 16일 밝혔다. 유 교수는 관련 분야에서 그동안의 탁월한 연구 성과를 인정받아 올해 아시아에서 유일하게 페이스북 패컬티 리서치 어워드(Facebook Faculty Research Award)를 수상했다.
인공지능 기술을 기반으로 고안된 추천시스템 알고리즘은 구글(Google), 페이스북(Facebook), 유튜브(YouTube), 아마존(Amazon) 등 빅테크 기업들이 콘텐츠 추천 및 개인 맞춤형 광고를 제작하는데 기반이 되는 핵심 인공지능 (AI) 기술이다. 온라인 광고를 통한 수입은 구글과 페이스북과 같은 실리콘밸리의 빅테크 기업의 주 수익 모델인 만큼 고도화된 추천 인공지능 기술에 대한 수요는 최근 들어 급상승하는 추세다.
페이스북이 최근 공개한 자료에 따르면 페이스북 데이터센터에서 처리되는 인공지능 연산의 70%가 추천 알고리즘을 처리하는 데에 사용되며, 인공지능 알고리즘 학습을 위한 컴퓨팅 자원의 50%를 추천 알고리즘을 학습하는 데 사용하고 있다.
유민수 교수 연구팀은 최근 메모리 반도체에 인공지능 연산 기능이 추가된 프로세싱-인-메모리(PIM) 기술 기반의 지능형 반도체 시스템을 개발하는 데 성공했다. 유 교수팀이 개발한 이 시스템은 인공지능 추천시스템 알고리즘의 학습 과정을 엔비디아(NVIDIA)의 그래픽카드(GPU)를 사용하는 기존 인공지능 가속 시스템 대비 최대 21배까지 빠르다고 연구팀 관계자는 설명했다.
지능형 메모리 반도체 기술은 우리나라의 AI 반도체 세계시장 공략을 위한 핵심기술로 주목받고 있다. 특히 정부에서도 `AI 종합 반도체 강국 실현'이라는 비전 아래 막대한 국가적 투자를 아끼지 않는 핵심 투자 분야다. 따라서 유 교수팀의 연구 성과는 향후 막대한 수요와 급성장이 예상되는 세계 AI 반도체 시장에서 메모리-중심으로 설계된 PIM 기술의 상용화 및 성공 가능성을 시사한다는 점에서 의미가 크다고 전문가들은 평가하고 있다.
유민수 교수는 서강대와 KAIST에서 각각 학사와 석사를 거쳐 미국 텍사스 오스틴 주립대에서 박사학위를 취득한 후 지난 2014년 인공지능 컴퓨팅 기술 기업인 미국 엔비디아(NVIDIA) 본사에 입사했다. 엔비디아에 입사한 이후 줄곧 인공지능 컴퓨팅 가속을 위한 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 시스템 연구를 주도했으며 지난 2018년부터 우리 대학 전기및전자공학부 교수로 재직 중이다.
전기및전자공학부 권영은 박사과정이 제1 저자, 이윤재 석사과정이 제2 저자로 참여한 이번 연구 결과는 세계 최초의 추천시스템 학습용 가속기 시스템 개발 성과라는 학술 가치를 인정받아 컴퓨터 시스템 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture(HPCA)에서 `Tensor Casting: Co-Designing Algorithm-Architecture for Personalized Recommendation Training' 이라는 논문 제목으로 내년 2월에 발표된다.
2020.11.16
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사진 위변조 탐지하는 실용 소프트웨어 개발
위조되거나 변조된 사진·영상자료를 손쉽게 탐지해내는 고성능 소프트웨어가 우리 연구진에 의해 개발됐다. 이 기술은 논문 발표 수준에만 머물러 있던 사진과 영상자료의 위·변조 탐지기술을 국내 최초로, 세계에서 두 번째로 실용화 단계로 끌어 올렸다는 점에서 의미가 크다.
우리 대학 전산학부 이흥규 교수 연구팀이 인공신경망을 이용해 디지털 형태의 사진 변형 여부를 광범위하게 탐지하는 실용 소프트웨어 `카이캐치(KAICATCH)'를 개발했다고 3일 밝혔다.
최근 딥페이크(deepfake)를 포함해 각종 위·변조 영상의 등장과 온라인 유통으로 인한 위·변조 탐지기술에 관한 관심이 급속히 증가하고 있다. 그러나 위·변조 여부를 직접 확인할 수 있는 객관적인 분석 도구가 없기 때문에 사실확인 작업이나 정황 판단 등에 의존해 진위를 판단함으로써 주관적 판단 여부의 논란 등 문제가 자주 발생하고 있다.
특히 기존의 디지털사진 포렌식 기술은 개개 변형의 유형에 대응해 개발돼서 변형 유형이 다양하거나, 사전 특정되기 전에는 일정 수준 이상의 높은 신뢰도를 확보하기가 어렵다. 즉, 기존 기술들은 제한된 형식과 알려진 특정 변형에 대해서는 만족할 만한 탐지 성능을 보여주지만, 어떤 변형들이 가해진 것인지 전혀 알 수 없는 임의의 디지털사진을 분석해야 하는 실제 상황에서는 판독의 정확성과 신뢰도가 크게 떨어질 수 밖에 없다.
다양한 변형이 가해진 채 온라인에서 유통되는 사진이나 영상에 대한 변형 여부의 탐지는 극소수 전문가들의 주관적인 판단의 영역에 머물러 왔기 때문에 이런 문제해결을 위해 많은 도전적 연구들이 진행되고 있다.
이흥규 교수 연구팀이 개발한 이 기술은 국내 최초이자 세계 두 번째로 거둔 쾌거이다. 연구팀은 일반인들을 대상으로 2015년 6월부터 `디지털 이미지 위·변조 식별 웹서비스'를 통해 수집한 30여만 장의 실 유통 이미지 데이터와 특징기반·신경망 기반의 포렌식 영상 데이터, 딥페이크와 스테고 분석을 위한 대량의 실험 영상자료를 정밀 분석해 활용한 연구 결과물이다.
이 교수팀은 특정 변형을 탐지하는 개개의 알고리즘들을 모아놓은 기존 기술의 한계를 극복하고, 다양한 변형에 대한 탐지를 유기적으로 통합하는 기술에 주목했다.
이를 위해 잘라 붙이기·복사 붙이기·지우기·이미지 내 물체 크기 변화와 이동·리터칭 등 일상적이면서 자주 발생하는 변형들에서 언제나 발생하는 변이들을 분류, 정리해 필수 변이로 정의하고 이들을 종합 탐지하는 연구를 수행했다. 그 결과 변형의 유형을 특정하지 못하는 상태에서도 변형이 발생했는지 여부를 판단함으로써 탐지 신뢰도를 크게 높였다.
연구팀은 이어 BMP·TIF·TIFF·PNG 등 무압축, 무손실 압축을 포함해 50여 개의 표준 양자화 테이블과 1,000여 개가 넘는 비표준화된 양자화 테이블에 기반한 JPEG 이미지들도 포괄적으로 처리하는 기술을 포함한 실용 소프트웨어를 개발하는 데 성공했다.
이 교수팀이 개발한 `카이캐치'는 전통적인 영상 포렌식 기술, 스테그 분석 기술 등 픽셀 단위의 미세한 변화를 탐지하는 기술들을 응용해, `이상 영역 추정 엔진'과 `이상 유형 분석 엔진' 두 개의 인공지능 엔진으로 구성됐으며 이를 기반으로 결과를 판단하고 사진에 대한 다양한 변형 탐지 기능과 사진의 변형 영역 추정 기능 등을 함께 제공한다.
이흥규 교수는 "다양한 변형 시 공통으로 발생하는 픽셀 수준에서의 변형 탐지와 인공지능 기술을 융합한 영상 포렌식 기술을 카이캐치에 담았는데 이 기술은 특히 임의의 환경에서 주어진 디지털사진의 변형 여부를 판단하는데 탁월한 성능을 보인다ˮ고 말했다.
이 교수는 이어 "향후 각종 편집 도구들의 고급 기능들에 대한 광범위한 탐지 기능을 추가하는 한편 현재 확보한 실험실 수준의 딥페이크 탐지 엔진과 일반 비디오 변형 탐지 엔진들도 실용화 수준으로 발전시켜 카이캐치에 탑재하겠다ˮ 고 덧붙였다.
한편 이번 연구는 우리 대학 창업기업인 ㈜디지탈이노텍(http://www.kaicatch.com/) 과 산학협력 연구로 수행됐다.
2020.11.04
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언제 말 걸지 아는 스마트 스피커 개발 길 열어
우리 대학 전산학부 이의진 교수 연구팀이 스마트 스피커 인공지능 비서가 선제적으로 말 걸기 좋은 최적의 시점을 결정하는 중요한 상황맥락 요인을 찾아냈다고 28일 밝혔다.
기존에 개발되거나 시판 중인 스마트 스피커 인공지능 비서는 사용자가 먼저 요청한 서비스만 제공하는 반면 최근 스마트 스피커의 개발은 사용자의 상황에 맞춰 능동적인 서비스를 제공하는 형태로 진화하는 추세다. 똑똑한 음성비서가 사용자가 처해 있는 상황을 정확히 이해한 후에 선제적으로 일정 및 건강관리를 도와주는 방향으로 개발되고 있는 것이다. 하지만 아무 때나 눈치 없이 말을 건다면 도움은커녕 하는 일에 방해만 될 수 있다.
이의진 교수 연구팀은 스마트 스피커가 선제적으로 음성서비스를 제공하기 좋은 최적의 시점을 찾는 연구를 전산학부 이재길 교수를 비롯해 산업디자인학과 이상수 교수와 함께 다학제 연구팀을 구성해 공동연구를 수행했다. 그 결과 다학제 연구팀은 스마트 홈 환경에서의 최적의 발화(發話) 시점을 결정하는 중요한 사용자 상황맥락 요인을 찾았다.
최적의 발화 시점에 관한 추론은 인공지능 비서가 음성서비스를 시작하거나 중지 또는 재개를 스스로 결정하고 제어하기 위한 필수적인 기술이다. 연구팀이 찾아낸 중요한 상황맥락 요인은 최적의 발화 시점 추론 시 정확성을 높일 것으로 관계자들은 기대하고 있다.
스마트 스피커 인공지능 비서가 선제적으로 말 걸기 좋은 시점을 찾기 위해 연구팀은 실험용 스마트 스피커를 제작했다. 스마트 스피커는 사용자의 움직임이 감지되거나 일정한 시간이 지나면 주기적으로 "지금 대화하기 좋은가요ˮ라는 질문을 했다. 참가자는 대화하기 좋은지 아닌지, "네ˮ 또는 "아니요ˮ로 대답하고 무엇을 하고 있었는지 설명했다. 연구진은 이어 교내 기숙사에 거주하는 학생 40명(2인 1실)의 방에 스마트 스피커를 설치해 1주일간 총 3,500개의 사용자 응답 데이터를 수집했다.
데이터 분석 결과 전체 참가자 응답 중 47%는 대화하기 부적절한 것으로 드러났다. 연구진은 대화하기 좋은 시점을 결정하는 주요 상황 요인을 찾기 위해 19개의 실내 활동 범주를 만들었다. 이를 통해 연구팀은 적절한 시점을 결정하는 상황맥락 요인으로 크게 개인적 요인과 움직임 요인, 사회적 요인을 꼽았다.
개인적 요인은 크게 `활동 집중도', `긴급함과 바쁨 정도', `정신적·육체적 상태' 그리고 `다중 작업수행을 위한 듣기 또는 말하기 가능성' 등 4가지다. 예를 들면 집중해서 공부하고 있거나 드라이로 머리를 말리고 있을 때는 스피커와 대화가 어려웠다. 움직임 요인은 `외출', `귀가' 그리고 `활동 전환' 등 3가지다. 특히 사용자 움직임이 있을 때는 스피커와 대화 가능한 거리가 최적 시점 판단에 큰 영향을 미쳤다. 외출은 스피커와 대화 가능 범위 밖으로 나가는 움직임이고, 귀가는 범위 안으로 들어오는 움직임이다. 범위 안으로 들어오는 귀가(歸家) 상황일 때는 대부분 대화하기 좋은 시점으로 분류됐다.
일반적으로 스마트 스피커는 거실처럼 집 구성원이 함께 생활하는 공간에 설치된다. 수집된 사용자 응답 중 절반은 룸메이트가 함께 있을 때 수집됐다. 연구팀은 전화 대화뿐만 아니라 누군가와 함께 있다는 것 또한 스마트 스피커와 대화하기 좋은 시점에 영향을 끼친다는 현상을 발견했다. 룸메이트가 자고 있거나 어떤 활동에 집중하고 있을 때 스마트 스피커와의 대화로 인한 갈등을 최소화하고 싶기 때문이다.
이번 연구에 제1 저자로 참여한 차나래 학생은 "이번 연구가 미래 스마트 스피커 개발의 중요한 토대가 될 것ˮ이라면서 "앞으로는 센서 데이터로 감지된 상황맥락 정보를 활용해 스마트 스피커가 스스로 대화를 시작·중지, 또는 재개하기 좋은 타이밍을 선제적으로 감지해 지능적인 음성서비스를 제공할 수 있을 것ˮ이라고 밝혔다.
한편, 이 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단-차세대정보 컴퓨팅기술개발사업의 지원을 받아 수행됐고 유비쿼터스 컴퓨팅 분야 국제 최우수 학술지인 `Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies' 9월호에 게재됐다.
(논문명 : Hello There! Is Now a Good Time to Talk?: Opportune Moments for Proactive Interactions with Smart Speakers)
2020.10.28
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인공지능을 이용해 숨겨진 소재를 탐색하는 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 인공지능(AI) 기술을 이용해 숨겨진 소재 공간을 탐색, 숨겨진 새로운 물질을 예측하는 기술을 개발하는 데 성공했다고 27일 밝혔다.
소재 연구의 궁극적인 목표는 원하는 *물성을 갖는 소재를 발견하는 것이다. 그러나 무기화합물의 가능한 모든 조성과 결정구조를 고려할 때 무한대에 가까운 경우의 수를 샅샅이 탐색하기는 쉽지 않다. 이러한 문제 해결을 위한 방안으로 컴퓨터 스크리닝 소재 탐색 방법이 널리 사용되고 있지만 찾고자 하는 소재가 스크리닝 후보군에 존재하지 않을 때는 유망한 물질 후보들을 놓치는 경우가 종종 발생한다.
☞ 물성(physical properties): 물질의 전기적, 자기적, 광학적, 역학적 성질 따위를 통틀어 이르는 말
정유성 교수 연구팀이 개발한 *소재 역설계 방법은 데이터 학습을 통해 주어진 조성을 갖는 결정구조를 새롭게 생성하게 함으로써 기존 데이터베이스에는 존재하지 않던 신물질을 발견할 수 있도록 한다. 특히, 기존의 역설계 방법에서는 원하는 조성을 제어할 수 없지만, 정 교수팀이 개발한 역설계 방법은 원하는 조성을 제어함으로써 숨어있는 화학 공간을 효율적으로 탐색해 물질을 설계할 수 있다.
☞ 소재 역설계(Materials Inverse Design): 주어진 구조에 대한 물성을 측정하는 방식의 반대 개념으로, 특정한 물성을 갖도록 소재의 구조를 역으로 찾아가는 방법
이번 정 교수팀의 연구성과인 결정구조 예측기술은 인공지능 생성모델인 적대적 생성 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)을 기반으로 개발됐다. 또 기존의 복잡한 3차원 이미지 기반 물질 표현자의 단점을 해소하기 위해 비교적 간단한 원자들의 3차원 좌표를 기반으로 한 물질 표현자를 사용했다.
정 교수팀은 이번 연구를 통해 개발한 소재 역설계 방법을 활용, 빛을 이용한 수소생산 촉매로 활용될 수 있는 마그네슘-망간-산화물 기반의 광촉매 물질의 결정구조를 예측하는 데도 성공했다. 기존 데이터베이스에 존재하지 않는 조성들을 생성조건으로 다양한 마그네슘-망간-산화물 구조를 생성한 결과, 기존에 알려지지 않았으면서 광촉매로서 전도유망한 특성을 갖는 신물질을 다수 발견했다.
정유성 교수는 "광촉매 물질의 설계에 적용한 이번 소재 설계 프레임워크는 화합물의 화학적 조성뿐 아니라 사용자가 원하는 특정 물성을 갖는 소재를 역설계하는데 적용이 가능하다ˮ면서 "여러 소재 응용 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 말했다.
우리 대학 생명화학공학과 김성원 박사과정과 노주환 박사과정이 공동 제1 저자로, 토론토 대학의 아스푸루-구지크(Aspuru-Guzik) 교수가 공동연구로 참여한 이 연구성과는 미국화학회(ACS)가 발행하는 국제학술지 ACS 센트럴 사이언스(ACS Central Science) 지난 8월호에 실렸다.(논문명: Generative Adversarial Networks for Crystal Structure Prediction)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 산하 한국연구재단의 기초연구사업(중견연구) 지원을 받아 수행됐다.
2020.10.28
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물고기처럼 점액질 뿜어내는 선체로 선박 연비 높인다
우리 대학 기계공학과 성형진 교수가 이끄는 KAIST-POSTECH 공동연구팀이 미역, 미꾸라지 등 피부가 미끌미끌한 해초와 물고기의 점액질 분비 메커니즘에 착안해 선체의 표면 마찰력을 줄이는 방법을 고안해냈다. 그동안 표면에 골을 내 기름을 주입하는 등 여러 마찰력 저감 기술이 선을 보였으나 생체의 점액 분비 구조를 모방해 항력을 줄이는 구조를 제시한 것은 이번이 처음이다.
물살을 가르며 앞으로 나아가는 배는 물과의 마찰력을 이겨내기 위해 많은 에너지를 소비한다. 장거리 화물선은 운항 과정에서 유체 마찰로 잃어버리는 에너지만 해도 상당한 양에 이른다. 선박이 받는 전체 저항력의 60~70%가 물과 선체 사이의 마찰에서 비롯된다고 한다. 따라서 이 마찰력을 줄이면 그만큼 선박의 연료 소비량을 줄일 수 있다. 오늘날 세계 전체 운송물량의 약 90%는 해상운송이 맡고, 해운업이 전 세계 온실가스 배출량의 2.5%(연간 약 10억톤)를 배출하는 현실을 고려하면 선박 연료 소비 절감을 위한 신기술 기대감이 어느 때보다 높은 상황이다.
해초와 물고기에는 흐르는 물과의 마찰을 줄여주는 점액질을 분비하는 세포가 있다. 성형진 교수는 "포항의 방사광 가속기로 미꾸라지의 점액 분비 구조를 들여다본 결과, 아래는 넓고 위는 좁은 항아리 모양을 하고 있는 것을 확인했다"며 이런 구조가 모세관 현상을 일으켜 점액질을 끊임없이 분비해주는 것으로 보인다고 밝혔다. 모세관 현상이란 액체가 중력 등 외부 힘의 도움 없이 좁은 관을 따라 올라가는 현상을 말한다. 모세관 지름이 충분히 작을 때 액체의 표면장력(응집력)이 작용하면서 일어나는 현상이다. 나무에서 뿌리가 빨아들인 수분이 줄기를 거쳐 꼭대기의 잎까지 올라갈 수 있는 것이 이 모세관현상 덕분이다.
연구진은 미꾸라지의 점액 분비 시스템을 모방해 윤활유를 방출하는 항아리 형태의 미세구멍을 만들어 실험했다. 구멍의 바닥과 목 부분 비율을 여러가지로 바꿔가며 실험한 결과 윤활유가 지속적으로 방출되면서 물과의 마찰력이 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 구멍의 개방률(바닥 지름 대비 목 지름 비율)이 클수록 윤활유가 더 많이 방출되면서 선박의 표면을 따라 퍼져나갔다. 또 목 부분을 더 길쭉하게 늘려주면 윤활제가 표면에 조금 더 두텁게 퍼지는 효과가 있었다. 연구진은 실험 결과 마찰력이 약 18% 감소하는 것을 확인했다고 밝혔다. 마찰력이 줄어드는 만큼 선박의 연비는 좋아진다. 구멍 개방률 60%에서 마찰력 감소율이 가장 좋은 것으로 나타났다.
그러나 이 방법을 선박에 적용할 경우, 밖으로 배출된 윤활유가 바다를 오염시킬 수 있지 않을까? 성형진 교수는 이에 대해 생물의 점액 분비 조직처럼 윤활유도 아주 미세한 구멍을 통해 배출돼 표면을 덮기 때문에 생물에 해를 줄 만한 양이 바다로 흘러들어가지는 않는다고 말했다. 연구진이 실험에서 사용한 미세구멍의 지름은 불과 100나노미터(0.1마이크론 = 0.0001밀리미터) 정도였다. 연구진은 또 무해한 윤활유가 개발돼 있는 만큼 이런 윤활유를 쓰면 된다고 밝혔다. 연구진이 실험에서 사용한 윤활유는 듀폰의 크라이톡스(Krytox GPL 103)였다. 성형진 교수는 "한국에서도 홍합 추출물을 이용한 친환경 윤활유가 개발되고 있다"고 말했다.
이번 연구는 유체 역학에 바탕한 선체 표면의 윤활 원리와 최적 설계 구조를 밝힌 기초 연구다. 성 교수는 보도자료를 통해 "이번 연구를 통해 선체에 윤활 표면을 구현할 경우 얻을 수 있는 이점을 상당히 규명했다"며 연구 성과가 실제 선박에서도 구현될 수 있기를 기대했다.
이번 연구는 미국물리학회(AIP)가 발행하는 국제학술지 'Physics of Fluids' 에 '항력을 줄이는 윤활유 주입형 미끄럼표면(A lubricant-infused slip surface for drag reduction)'이란 제목으로 실렸다. NewScientist, Brietbart, MailOnline등 12개 세계영문과학잡지에 실렸으며, 한겨레신문의 미래창에 출간됐다. (2020.09.17.)
2020.10.05
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한국인의 자연스러운 감성 인식 인공지능을 위한 공공 DB 구축
기계적 인공지능을 뛰어넘는 감성 지능기술 기반의 미래산업 창출과 효율적인 동영상 요약 서비스 개발을 위한 공공 데이터베이스 구축 사업에 대학이 주도적으로 나선다.
문화기술대학원 박주용 교수 연구팀은 한국인의 감정을 인지할 수 있는 감성 기술과 지능형 영상 요약기술 개발을 위한 인공지능 빅데이터 구축 사업을 통해 코로나 이후 새로운 인공지능산업 창출에 적극적으로 나설 계획이라고 24일 밝혔다.
현재 인공지능은 질병 진단과 자율운전 등 인간의 기계적인 움직임과 판단력을 보완하는 영역에서 활용 폭을 넓히고 있다. 그러나 사람들의 미묘한 감정 표현 인식처럼 기계적으로 판단하기 어려운 문제를 해결하는 '감성 지능' 기술의 국내 수준은 아직 걸음마 단계라고 평가받고 있다. 미국이나 일본과 같은 선진국에서 '험인텔(Humintell)'과 같은 감성 인식 기술기반 서비스가 두각을 보이는 상황에서 이제 우리나라도 사람의 감정을 인지할 수 있는 인공지능 기술 개발을 위해 고품질의 한국인 고유의 감정 표현과 관련된 데이터 수집하고, 또 다양한 응용 서비스 개발에도 더욱 박차를 가해야 한다는 목소리가 커지고 있다.
박주용 교수 연구팀의 '감성 인식 인공지능 공공DB 구축사업'은 COVID-19로 인한 경기침체를 극복하고 코로나19 종식 이후 디지털 시대의 신산업 창출을 위해 과기정통부(장관 최기영)와 한국정보화진흥원(원장 문용식)의 '인공지능 학습용 데이터 구축(2차)' 사업 예산 및 KAIST가 주도하는 컨소시엄의 민간투자금 등 모두 46억 원의 재원으로 운용된다. 이를 위해 일반인과 전문배우 등 약 2,500명의 자발적 참여자로부터 감정 학습을 위한 얼굴 데이터 수집과 함께, K-pop과 K-드라마 등의 세계적 성공으로 수요가 급증하고 있는 환경에서 다양한 동영상 콘텐츠의 효과적인 영상 요약과 맞춤형 마케팅을 가능케 하는 영상 데이터 확보에 나선다.
이 사업은 우리 대학 문화기술대학원이 주관하고 메트릭스리서치(대표 나윤정), 액션파워(공동대표 조홍식/이지화), 소리자바(대표이사 안상현), 데이터헌트(대표이사 김태헌), 아트센터 나비미술관(관장 노소영), 리콘랩스(대표이사 반성훈)가 공동연구기관으로, 그리고 대홍기획(대표이사 홍성현)이 수요기관으로 참여한다. 이밖에 한국 소비자 광고심리학회가 자문하는 이 프로젝트에서 개발되는 데이터베이스, 인공지능 학습모델, 프로그래밍 코드 등 모든 연구결과는 공공재이기 때문에 누구나 연구와 사업에 사용이 가능하다.
특히 문화기술대학원 박주용, 이원재, 남주한 교수팀과 리콘랩스, 아트센터 나비미술관은 사용자의 심리적 건강을 추적할 수 있는 심리 일기장, 음악 영상의 하이라이트 생성을 위한 알고리즘, 서비스 사용자의 반응을 감지할 수 있는 앱 등 이번 사업을 통해 구축예정인 공공 데이터베이스를 활용하는 각종 응용 서비스를 설계하고 실험할 계획이다.
박주용 교수는 "인간을 감정을 이해하는 미래 인공지능 기술발전을 위해서는 고품질의 공공데이터 확보가 필수ˮ라고 전제하면서 "일상 사진을 공유하며 공감대를 찾는 소셜미디어 시대의 문화에 힘입어 새로운 산업을 창출하고 세계적 팬데믹으로 인한 위기 극복에 주도적인 역할을 하는 것은 KAIST의 당연한 책무"라고 강조했다.
2020.09.24
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고접착 패브릭 기반 웨어러블 에너지 하베스팅 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 *핫프레싱 기술을 이용해 가격 경쟁력과 내구성이 높은 패브릭(천) 기반 웨어러블 압전 *에너지 하베스터 제조 방법을 개발하는 데 성공했다고 9일 밝혔다.
☞ 핫프레싱(hot pressing): 온도와 압력을 가해 두 물체를 단단히 점착시키는 공법
☞ 에너지 하베스팅(energy harvesting): 버려지는 에너지를 수집(수확)해 전기로 바꿔 쓰는 기술. 압전 에너지 하베스팅이란 압전체라는 물질을 이용, 생활 주변에서 버려지는 압력과 진동 같은 에너지를 사용 가능한 전기에너지로 변환해주는 것을 말한다.
홍 교수 연구팀 소속 김재규 박사과정 학생이 제1저자로 참여한 이번 연구는 지난 2019년 12월 23일 국내 특허 등록이 됐고, 국제 학술지 '나노 에너지(Nano Energy)' 이번 9월호에 게재됐다(5월 22일 온라인판에 게재). 이번 연구는 DGIST 에너지공학전공 이용민 교수팀과 우리 대학 신소재공학과 노광수·기계공학과 유승화 교수팀과의 협업을 통해 수행됐다. (논문명: Cost-effective and strongly integrated fabric-based wearable piezoelectric energy harvester)
오늘날 웨어러블 소자는 센서, 원동기, 디스플레이에서 에너지 하베스팅에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 사용되고 있으며, 4차 산업혁명 도래 이후 소형에서 내장형으로 더욱 급속히 발전하고 있다. 이러한 흐름과 맞물려 기존 옷에 내장형으로 사용될 수 있고, 편안하고 내구성 좋은 패브릭(천)에 기반한 웨어러블 소자가 주목받고 있다.
이러한 장점에도 불구하고, 기존 패브릭 기반 웨어러블 소자는 복잡한 제조 방법과 설비 시설에 따른 공정 및 가격 측면에서 한계를 가져 아직 실용화 단계에 이르지 못하고 있다. 또한, 소자 내의 패브릭과 실제 구동 파트 사이의 결합력 및 효율 테스트의 부재는 소자의 내구성에도 의문을 갖게 한다. 이러한 문제를 보완하기 위해 간단하고 값싼 공정과 재료, 새로운 기계적 특성 분석 기술 등에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다.
이번 연구에서는 복잡한 공정 및 설비 시설 대신 비교적 간단한 방법인 핫프레싱을 이용해 전도성 폴리에스터 패브릭과 압전 고분자 필름(Poly(vinylidene fluoride-co-trifluoroethylene), P(VDF-TrFE))이 결합된 패브릭 기반 웨어러블 압전 에너지 하베스터 제조 방법을 개발했다. 또한, 기존의 내구성 테스트 방법인 굽힘(bending) 테스트와 더불어 새롭게 도입한 `표면 및 계면 절단 분석시스템(SAICAS, Surface and Interfacial Cutting Analysis System)'을 이용해 패브릭과 고분자 필름 사이 계면 결착력을 측정함으로써 웨어러블 소자의 높은 기계적 내구성을 증명했다.
연구진이 개발한 제조 방법에서 제시하는 핫프레싱은 배터리나 연료전지 셀 제작에 주로 쓰이는 방법으로 2~3분 안에 완료될 정도로 빠르고 간단하며 동시에 높은 접착력을 얻을 수 있는 공정이다. 결정화 온도 근처 이하에서 고분자 필름을 패브릭에 접착시키면, 고분자 필름 표면이 *비정질화되면서 접촉면이 넓은 울퉁불퉁한 패브릭 표면에 빽빽이 접착되고, 날실과 씨실 사이로 새어 나와 못과 같은 형태로 되어 높은 계면 결합력을 가질 수 있게 된다. 이러한 핫프레싱을 이용해 개발된 웨어러블 소자는 기존 의류에 접착할 수 있는 응용 가능성을 가지고 있어 공정 단가를 낮출 수 있을 것으로 기대된다.
☞ 비정질(amorphous): 고체 물질로, 균일한 조성은 가지고 있으나, 원자 배열이 액체와 같이 흐트러져 있는 물질. 유리, 고무, 수지 따위가 있으며 반도체, 자성체, 고강도 재료 따위로 쓴다.
한편, SAICAS를 이용한 계면 결착력 분석은 마이크로 스케일에서 칼날을 이용해 정량적 및 정성적으로 힘을 측정하는 방법으로, 기존 계면 결착력 측정 방법(박리 테스트, 테이프 테스트, 마이크로신축성 테스트)보다 훨씬 정확한 분석 기법으로, 본 연구에서 처음으로 웨어러블 소자에 도입됐다. SAICAS를 이용한 계면 결착력 분석은 향후 고분자를 이용한 웨어러블 소자 내구성 테스트의 새로운 방법으로 쓰일 수 있을 것으로 기대된다.
홍승범 교수는 "본 연구에서 개발된 패브릭 기반 웨어러블 압전 에너지 하베스터 제조 기술은 패브릭 기반 소자의 실용화 가능성을 한 단계 높였고, 계면 결착력 분석을 통해 고내구성 웨어러블 소자의 디자인 방향을 제시했다ˮ며 "이 기술은 패브릭과 고분자를 이용한 다른 소자의 제조 공정 및 분석에도 새로운 기틀을 마련할 수 있을 것으로 전망한다ˮ라고 말했다.
이번 연구는 KAIST HRHRP 사업, 과학기술정보통신부 재원 한국연구재단 지원 기초연구사업과 중견연구사업, 웨어러블 플랫폼소재 기술센터 지원 및 KAIST 글로벌 특이점 연구사업 지원으로 수행됐다.
2020.09.09
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코로나19 해외유입 확진자 수 예측 기술 개발
최근 전 세계적으로 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 확진자 수가 2,000만 명을 넘어선 가운데 최근 국내에서도 코로나19 확진자 수가 급증해 2차 대유행 조짐을 보이면서 정부는 8월 23일부터 전국 대상으로 사회적 거리두기 단계를 2단계로 격상해 시행 중이다.
중앙재난안전대책본부(중대본)에 따르면 국내 코로나 누적 확진자 수는 8월 23일 오전 0시 기준으로 총 1만7,399명이다. 이 중 해외유입 감염자 수는 2,716명(8월 22일 오전 0시 기준)으로 전체 확진자의 약 16%를 차지한다. 대륙별로 보면 아시아(중국 외), 미주, 유럽, 아프리카 순이다. 지난 14일 이후 국내 지역 발생 신규확진자 수가 급증하고 있지만 향후 해외유입 확진자 수의 확산추세 또한 결코 장담할 수 없는 상황이다.
이런 가운데 우리 연구진이 해외유입 확진자 수를 예측할 수 있는 관련 기술을 개발했다. 우리 대학 산업및시스템공학과 이재길 교수 연구팀이 코로나19 해외유입 확진자 수를 예측하는 빅데이터‧인공지능(AI) 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.
이재길 교수 연구팀이 개발한 이 기술은 해외 각국의 확진자 수와 사망자 수, 해외 각국에서의 코로나19 관련 키워드 검색빈도와 한국으로의 일일 항공편 수, 그리고 해외 각국에서 한국으로의 로밍 고객 입국자 수 등 빅 데이터에 인공지능(AI) 기술을 적용해 향후 2주간의 해외유입 확진자 수를 예측한다.
코로나19 확진자 수가 급증할수록 해외유입에 의한 지역사회 확산의 위험성도 항상 뒤따르기 마련이다. 이에 따라 이재길 교수 연구팀이 개발한 정확한 해외유입 확진자 수 예측기술은 방역 시설 및 격리 시설 확충, 고위험 국가 입국자 관리 정책 등에 폭넓게 응용 및 적용될 수 있을 것으로 기대가 크다.
우리 대학 지식서비스공학대학원에 재학 중인 김민석 박사과정 학생이 제1 저자로, 강준혁, 김도영, 송환준, 민향숙, 남영은, 박동민 학생이 제2~제7 저자로 각각 참여한 이번 연구는 최고권위 국제 학술대회 'ACM KDD 2020'의 'AI for COVID-19' 세션에서 오는 24일 발표된다. (논문명 : Hi-COVIDNet: Deep Learning Approach to Predict Inbound COVID-19 Patients and Case Study in South Korea)
해외유입 확진자 수는 다양한 요인에 의해서 영향을 받는다. 일반적으로 해외 각국에서의 코로나19 위험도와 비례하며, 해외 각국에서 한국으로의 입국자 수와도 비례한다. 그러나 코로나19 위험도와 입국자 수를 실시간으로 알아내기에는 많은 제약이 따르므로 연구진은 쉽게 구할 수 있는 종류의 빅데이터를 기반으로 하는 인공지능(AI) 모델을 구축하는 데 성공했다.
연구진은 기본적으로 해외 각국의 코로나19 위험도를 산출할 때, 보고된 확진자 수와 사망자 수를 활용했다. 그러나 이러한 수치는 진단검사 수에 좌우되기 때문에 코로나19 관련 키워드 검색빈도를 같이 입력 데이터로 활용해 해당 국가의 코로나19 위험도를 실시간으로 산출했다.
이와 함께 실시간 입국자 수는 기밀정보로서 외부에 공개되지 않기 때문에 매일 제공되는 한국에 도착하는 항공편수와 로밍 고객 입국자 수를 통해 이를 유추해냈다. 로밍 고객 입국자 수 데이터는 KT로부터 제공 받았지만 KT 고객 입국자만을 포함한다는 한계를 일일 항공편수를 함께 고려함으로써 이 문제를 해소했다.
이밖에 해외유입 확진자 수 예측을 위해서는 국가 간의 지리적 연관성도 매우 중요하게 고려해야 한다. 어느 특정 국가의 코로나19 발병이 이웃 국가로 더 쉽게 전파되며, 국가 간의 교류도 거리에 따라 영향을 받기 때문이다. 연구팀은 이러한 문제해결을 위해 지리적 연관성을 학습하도록 국가-대륙으로 구성되는 지리적 계층구조에 따라 우선 각 대륙으로부터의 해외유입 확진자 수를 정확히 예측함으로써 궁극적으로 전체 해외유입 확진자 수를 정확히 예측하도록 하는 인공지능(AI) 모델을 설계했다. 연구팀은 이 인공지능 모델을 'Hi-COVIDNet'라고 이름 붙였다.
이후 연구팀은 약 한 달 반에 걸친 단기간의 훈련 데이터만으로 생성된 `Hi-COVIDNet'을 통해 향후 2주 동안의 해외유입 확진자 수를 예측한 결과, 이 모델이 기존의 시계열 데이터기반의 예측 기계학습이나 딥러닝 기반의 모델과 비교했을 때 최대 35% 더 높은 정확성을 지니고 있음을 확인했다.
제1 저자인 김민석 박사과정 학생은 "이번 연구는 최신 AI 기술을 코로나19 방역에 적용할 수 있음을 보여준 사례ˮ 라면서 "K-방역의 위상을 높이는데 기여할 것으로 기대한다ˮ 고 밝혔다.
이번 연구는 KAIST 글로벌전략연구소(소장 김정호)의 코로나19 AI 태스크포스팀의 지원을 받았고, KT(담당 변형균 상무)와 과학기술정보통신부(담당 김수정 서기관)의 '코로나19 확산예측 연구 얼라이언스'를 통해 로밍 데이터 세트를 지원받아 이뤄졌다.
2020.08.23
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사생활 침해 논란없는 코로나19 감염병 확산방지시스템 개발
세계 각국에서 주목을 받는 K-방역을 떠받쳐 온 코로나19 관련 검사·추적·치료 등 기존 3T 시스템을 한층 업그레이드시킨 새로운 `코로나19 감염병 확산방지시스템(앱&웹)'이 개발됐다.
우리 대학이 개발한 이 시스템은 GPS·무선랜·블루투스·기압계·관성 센서의 신호를 주기적으로 수집, 기록하는 스마트폰 블랙박스를 기반으로 하고 있어 사생활 침해 논란을 최소화하면서 신속한 역학조사와 격리자 관리 등 코로나19 상황에 효율적인 대응이 가능하다. 기존 3T 시스템은 신용카드 이용 내역 등 광범위한 개인정보 접근을 통해 확진자 동선을 공개하는 과정에서 사생활 노출로 인한 인권침해 우려가 꾸준히 제기돼 왔다.
전산학부 지능형서비스통합연구실 한동수 교수 연구팀은 스마트폰의 이동 동선을 기록하는 스마트폰 블랙박스를 기반으로 `코로나19 감염병 확산방지시스템(앱&웹)'을 개발했다고 10일 밝혔다.
한 교수 연구팀이 개발한 스마트폰 블랙박스 시스템은 스마트폰에 내장돼있는 GPS와 와이파이·블루투스·관성 센서 등을 통해서 수집된 신호를 보관했다가 2주가 지나면 자동으로 폐기한다. 또 개인 스마트폰 블랙박스에 저장된 기록은 일체 외부로 유출되지 않으며 특히 확진자의 동선을 공개하는 경우에도 문자로 표현되는 장소 정보가 아닌 신호 정보를 공개하기 때문에 확진자의 사생활 보호가 가능하다.
따라서 코로나19 집단감염대응 차원에서 그동안 꾸준히 지적돼 온 개인의 사생활 침해 문제에 대해 기존과는 다르게 보다 섬세한 방법으로 접근했다는 점이 이 시스템의 가장 큰 특징이다.
한 교수팀의 `코로나19 감염병 확산방지시스템'은 크게 일반인을 위한 `바이러스 노출 자가진단 시스템'과 감염병 관리기관을 위한 `확진자 역학조사 시스템', 그리고 `격리자 관리 시스템' 등 3개 시스템으로 이뤄져 있다.
우선 `바이러스 노출 자가진단 시스템'은 확진자의 동선과 개인의 스마트폰 블랙박스에 기록된 동선의 중첩 여부를 체크해 이뤄진다. 현재 방식은 확진자의 정보가 메시지를 통해 전달되고 개개인이 직접 확진자의 동선을 확인하는 불편함이 따르지만 한 교수팀이 개발한 시스템에서는 사용자가 수시로 해당 앱의 버튼을 눌러 바이러스 노출 여부를 쉽고 빠르게 체크할 수 있다.
`확진자 역학조사 시스템'을 통해 확진자 관련 역학조사를 빠르고 정확하게 수행할 수 있다. 코로나19 감염병 확진을 받은 환자의 스마트폰 블랙박스에 기록된 신호를 지도상에 표시를 해주기 때문에 역학 조사관이 확진자의 이동 동선을 쉽게 파악할 수 있다.
한동수 교수는 이와 함께 이 시스템에 지난 10여년간 개발해 온 실내·외 통합 위치 인식시스템 KAILOS(KAIST Locating System)의 기능도 적용했다. 이에 따라 실내지도와 신호지도가 준비된 건물에서는 건물 내부에서도 확진자의 이동 동선을 확인할 수 있다.
스마트폰 블랙박스는 격리자 관리에도 활용된다. 격리자의 스마트폰 블랙박스가 수집한 신호는 주기적으로 `격리자 관리 시스템'에 전송된다. `격리자 관리 시스템'은 전송받은 신호를 실시간으로 분석해 격리자의 격리공간 이탈 여부를 확인한다. GPS 신호뿐 아니라 무선랜 신호를 사용함으로써 실외뿐 아니라 실내에서의 확진자 격리공간 이탈 여부를 확인할 수 있어 기존 방식보다 더 정확하게 격리자를 관리할 수 있다는 게 강점이다.
한동수 교수는 "현재 약 30여 종의 스마트폰이 사용되고 있는데 스마트폰마다 탑재된 센서의 종류가 매우 다양해서 연구팀이 개발한 시스템을 다양한 스마트폰에 이식하고 테스트하는 작업을 진행하고 있다ˮ면서 "이 작업을 마치는 대로 곧 시스템을 출시할 계획ˮ이라고 소개했다.
KAIST 신성철 총장도 "PreSPI(Prevention System for Pandemic Disease Infection)로 이름 붙인 이 시스템을 활용하면 코로나19 재확산으로 수고하는 의료진 등 방역 분야 종사자들의 수고와 시간을 획기적으로 줄일 수 있고 사생활 침해 논란 없이 신속하고 정확한 역학조사가 가능해져 K-방역의 우수성을 다시 한번 세계 각국에 과시하는 계기가 될 것ˮ이라고 강조했다.
2020.06.11
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온실가스 감소·수소 생산성 높일 촉매 개발
우리 대학 생명화학공학과 자패르 야부즈(Cafer T. Yavuz) 교수 연구팀이 장시간 사용해도 코킹(coking)과 소결(sintering) 현상이 발생하지 않는 메탄의 건식 개질 반응(dry reforming of methane) 촉매를 개발했다.
연구팀의 기술은 온실가스의 가장 큰 부분을 차지하는 이산화탄소와 메탄을 이용해 합성가스를 생산할 수 있는 기술로, 지구온난화 해결에 이바지할 것으로 기대된다. 또한, 개발된 촉매는 비활성화 없이 안정적으로 합성가스를 생산할 수 있어 수소 생산성 향상 및 합성가스 생산비용 절감 등의 효과를 기대할 수 있다. 야부즈 교수 연구팀은 단결정 마그네슘 산화물의 꼭짓점에서 탄소가 자라는 현상을 발견하고 이를 막기 위해 니켈 기반의 니켈-몰리브데넘 합금 나노입자를 올리는 방법을 설계했다. 이러한 기술은 향후 다른 개질 반응 및 기존의 수소 생산반응인 메탄의 습식 개질 반응에도 직접 적용이 가능할 것으로 기대된다.
송영동 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘사이언스 (Science)’ 2월 14일 자에 게재됐다.(논문명 : Dry reforming of methane by stable Ni-Mo nanocatalysts on single crystalline MgO)
메탄의 건식 개질 반응은 온실가스인 메탄과 이산화탄소를 동시에 감축할 수 있으면서도 화학산업의 기반이 되는 합성가스를 생산할 수 있어 큰 관심을 받고 있다. 하지만 반응이 진행될수록 촉매의 표면에 탄소가 쌓여 반응성을 낮추는 코킹(coking) 현상과 나노입자가 서로 뭉치게 되는 소결(sintering) 현상 때문에 실제 산업에서 적용에 큰 어려움이 있다.
연구팀은 문제를 해결하기 위해 니켈-몰리브데넘 합금 나노입자를 단결정의 마그네슘 산화물 지지체에 담지했다. 이렇게 제조된 니켈-몰리브데넘 합금 나노입자 촉매는 800도로 온도를 높이는 과정에서 단결정 지지체의 꼭짓점을 막아 안정되는 현상을 보였다. 이는 충분한 열에너지가 공급됐을 때 니켈-몰리브데넘 나노입자가 지지체의 표면을 이동하다가 열역학적으로 불안정한 꼭짓점을 덮은 후 안정화되는 원리임을 규명했다.
연구팀은 개발한 촉매를 온도변화에 민감한 메탄의 건식 개질 반응에 적용하기 위해 온도를 변화시키며 활성도를 측정했다. 그 결과 800도에서 700도까지의 변화 구간에서도 활성도가 안정적인 것으로 나타났으며, 반응 중간에 온도를 상온으로 낮추었다가 재가동해도 활성도에 영향을 주지 않음을 확인했다. 나아가 실제 산업에서 사용하는 반응조건에 적용하기 위해 고압 조건에서 측정한 결과 15바(bar)의 압력에서도 안정적인 것으로 나타났다. 또한, 장시간 안정성 역시 800도에서 850시간 동안 사용 후에도 코킹 및 소결 현상이 발생하지 않는 것으로 확인됐다.
연구팀이 개발한 촉매는 메탄의 건식 개질 반응에 적용할 수 있어 온실가스 감축을 통한 환경문제 해결에 큰 도움을 줄 수 있다. 또한, 현재 수소생산의 90% 이상을 차지하는 메탄의 습식 개질 반응에도 직접 적용이 가능하다. 이를 통해 합성가스 생산비용 절감, 니켈 기반의 저렴한 촉매생산, 성능 강화 등에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
1 저자인 송영동 박사과정은 “그동안 큰 문제였던 코킹 현상을 값비싼 귀금속이나 복잡한 제조과정 없이 해결할 수 있는 촉매를 개발했다”라며 “단결정 위에서 나노입자가 안정화되는 기술을 다른 지지체와 금속 나노입자를 이용해 적용하면 다양한 문제를 해결할 수 있을 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 사우디 아람코-KAIST CO2 매니지먼트 센터 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2020.02.18
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인공신경망 기반 핵융합플라즈마 자기장 재구성 기술 개발
우리 대학 원자력및양자공학과 김영철 교수 연구팀(핵융합및플라즈마연구실)이 국가핵융합연구소, ㈜모비스 연구진과 공동으로 인공신경망 기반 핵융합플라즈마 자기장의 재구성 기법을 개발했다.
김 교수 연구팀은 비실시간으로 엄밀히 계산된 자기장 구조와의 오차를 최소화함과 동시에 실시간으로 해당 정보를 제공할 수 있는 인공신경망을 개발해 핵융합플라즈마 제어 성능을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.
정세민 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘뉴클리어 퓨전(Nuclear Fusion)’ 2019년 12월 3일 자에 게재됐다. (논문명: Deep neural network Grad-Shafranov solver constrained with measured magnetic signals)
핵융합 연구에 널리 사용되는 토카막은 실시간으로 재구성된 자기장 구조를 바탕으로 초고온(약 1억도) 핵융합 플라즈마의 운전과 제어를 가능하게 만든다. 따라서 재구성된 자기장 구조의 정확도는 토카막 운전 성능과 밀접한 관계가 있다.
2계 비선형 미분방정식을 따르는 토카막의 내부 자기장은 일반적으로 수치해석 기법과 외부에서 측정된 자기장 값을 이용하여 재구성된다. 실시간과 비실시간 재구성 기법이 존재하며, 비실시간 기법의 정확도가 실시간보다 높다고 알려졌지만 이름에서도 확인할 수 있듯 실시간 운전에 활용하기 어렵다는 아쉬움이 있다.
연구팀은 비실시간 기법의 정확도를 유지하되 실시간으로 해당 정보를 확보할 수 있는 알고리즘을 인공신경망을 활용해 개발했다. 측정된 외부 자기장과 토카막 내부 공간 정보를 입력값으로 하고 비실시간 기법을 활용해 재구성된 자기장을 출력값으로 신경망을 훈련했다.
또한, 신경망의 출력값은 앞서 언급된 2계 비선형 미분방정식을 만족해야 하므로 이 역시 신경망의 훈련 조건으로 둬 단순한 자기장 재구성을 넘어서 해당 문제의 지배방정식 역시 만족하도록 했다.
연구팀이 개발한 기법은 그 성능의 우수성과 더불어 토카막의 고성능 운전 달성에 큰 영향을 미칠 것을 인정받았다. 세계적으로 활발히 진행 중인 토카막 연구에 가장 기초적이며 중추적인 토카막 내부 자기장 정보를 최소화된 오차 내에서 실시간으로 제공할 수 있다는 점에서 토카막을 활용한 핵융합발전의 가능성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 핵융합기초연구사업과 개인연구사업(신진연구) 및 기관고유과제 KAI-NEET의 지원을 받아 수행됐다.
타기관 참여연구진
국가핵융합연구소(공저자순): 박준교, 이상곤, 한현선, 김현석 ㈜모비스(공저자순): 이근호, 권대호
□ 그림 설명
그림1. 토카막 내부 재구성된 자기장 구조
2020.02.05
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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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