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실리콘 한계 넘는 양극성 반도체 소자 개발
차세대 2차원 층상구조 나노소재로 주목받는 인듐 셀레나이드(InSe)는 실리콘 반도체보다 전자 이동도가 뛰어나고 포화 속도가 두 배 이상 빠른 장점을 가지지만, 주로 N형 반도체로만 사용되어 왔다. 우리 연구진이 이를 극복하고 N형 및 P형, 양극에 우수한 성능을 제공하는 인듐 셀레나이드 기반 기술을 개발하여 차세대 전자 소자의 설계 및 상용화 가능성을 크게 앞당길 것으로 기대된다.
우리 대학 전기및전자공학부 이가영 교수 연구팀이 나노 반도체 인듐 셀레나이드(InSe)* 기반 혁신적인 양극성 다기능 트랜지스터를 개발했다고 30일 밝혔다.
*인듐 셀레나이드(InSe): 인듐과 셀레늄으로 이루어진 무기 화합물 반도체로 2차원 층간 결합을 이루고 있음
인듐 셀레나이드는 N형 반도체로만 사용되어 왔는데, 이는 P형 반도체 및 상보적 회로 구현에 필요한 양(P) 전하를 띄는 정공*을 유도하기 어렵다는 문제 때문으로 이는 상용화의 큰 걸림돌로 작용해 왔다.
*정공: P형 트랜지스터 구현에 필요한 양 전하를 띠는 입자
이가영 교수 연구팀은 정공 유도를 위해 추가적인 공정이나 다른 물질을 접목하는 다양한 시도에도 해결되지 못했던 문제점을 새로운 소자 구조 설계를 통해 해결했다. 이번에 공개된 양극성 반도체 소자는 N형과 P형 트랜지스터에 모두 적용이 가능하다.
연구팀은 인듐 셀레나이드 하부에 전극을 배치하고 금속-반도체 접합 특성을 개선함으로써, 전자와 정공이 선택적으로 흐를 수 있는 양극성 특성을 구현하는 데 성공했다.
특히, 이번 연구에서는 N형 및 P형 전류 꺼짐/켜짐 비가 모두 109(10억) 이상에 달하는 우수한 성능을 기록했다. 실리콘 반도체 소자의 경우 일반적으로 108 이하 꺼짐/켜짐 비의 단극성 구동을 띄며, N형과 P형 구동이 동시에 가능한 양극성 2차원 반도체*의 경우도 N형과 P형 꺼짐/켜짐 비가 동시에 108 이상인 경우는 없었다.
*2차원 반도체: 2차원 방향으로만 강한 원자 결합을 이루며 수직 방향으로는 층상구조를 가져 층상구조 반도체라고 불리기도 함
이가영 교수는 “다기능 소자들은 일반적으로 복잡한 공정 과정과 구조를 요구해 제작과 집적에 어려움이 있다. 그러나 이번 연구에서는 간단한 부분 게이트 구조를 도입해 하나의 소자에서 다양한 기능을 구현할 수 있는 다기능 소자를 제작하는 데 성공했다”며 “이 기술은 공정 효율성을 높이고 회로 설계 유연성 향상에 기여할 것으로 기대된다”고 설명했다.
또한 “이번 연구는 인듐 셀레나이드를 기반으로 한 P형 응용 가능성을 새롭게 밝혔으며, 궁극적으로는 상보적 다기능 시스템으로서의 활용 가능성을 보여준다”고 덧붙였다.
전기및전자공학부 김민수 석박통합과정, 염동주 석사과정, 석용욱 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 나노 물리 분야 저명 국제 학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’에 2024년 12월 18일 출판됐으며 동시에 저널 표지 논문으로 채택됐다. (논문명: Superior P-Type Switching in InSe Nanosheets for Complementary Multifunctional Systems, https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.4c04624)
한편 이번 연구는 한국기초과학지원연구원 국가연구시설장비진흥센터, 한국연구재단 우수연구사업, KAIST 도약연구(UP) 사업, 그리고 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2024.12.30
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KAIST 설명가능 인공지능연구센터, 플러그앤플레이 방식의 설명가능 인공지능 프레임워크 공개
KAIST 설명가능 인공지능연구센터(센터장 최재식 교수)는 별도의 복잡한 설정이나 전문 지식 없이도 손쉽게 AI모델에 대한 설명성을 제공할 수 있는 플러그앤플레이(Plug-and-Play) 방식의 설명가능 인공지능 프레임워크를 개발해, 이를 27일 오픈소스로 공개했다.
설명가능 인공지능(Explainable AI, 이하 XAI)이란 AI 시스템의 결과에 영향을 미치는 주요 요소를 사람이 이해할 수 있는 형태로 설명해주는 제반 기술을 말한다. 최근 딥러닝 모델과 같이 내부 의사 결정 프로세스가 불투명한 블랙박스 AI 모델에 대한 의존도가 커지면서 설명가능 인공지능 분야에 대한 관심과 연구가 증가했다. 그러나 지금까지는 연구자와 기업 실무자들이 설명가능 인공지능 기술을 활용하는 것이 몇 가지 이유로 쉽지 않았다. 우선, 딥러닝 모델의 유형별로 적용 가능한 설명 알고리즘들이 서로 달라서 해당 모델에 적용할 수 있는 설명 알고리즘이 무엇인지 알기 위해서는 XAI에 대해 어느 정도 사전지식이 필요하기 때문이다. 두번째로, 대상 모델에 적용할 수 있는 설명 알고리즘을 파악하더라도, 각 알고리즘마다 다른 하이퍼 파라미터를 어떻게 설정해야 최적의 설명 결과를 얻을 수 있을지 이해하는 것은 여전히 어려운 과제이다. 세번째로는 적용된 다수의 설명 알고리즘들 중에 어떤 알고리즘이 가장 정확하고 신뢰할 수 있는 것인지를 정량적으로 평가하기 위해서 또다른 툴을 이용해야 하는 번거로운 과정이 뒤따라야 했다. 이번에 오픈소스로 공개된 플러그앤플레이 설명가능 인공지능 프레임워크(Plug-and-Play XAI Framework, 이하 PnPXAI 프레임워크)는 이러한 어려움을 해결하고자 개발되었으며, AI의 신뢰성이 중요한 다양한 AI시스템 연구개발 현장에서 유용한 도구로 활용될 것으로 기대된다.
PnPXAI 프레임워크는 적용 가능한 설명알고리즘을 자동으로 추천하기 위해 모델 구조를 인식하는 탐지모듈(Detector)과 적용가능한 설명 알고리즘을 선별하는 추천모듈(Recommender), 설명 알고리즘을 최적화하는 최적화모듈(Optimizer) 및 설명 결과 평가모듈(Evaluator)로 구성되어 있다. 사용자는 ‘자동설명(Auto Explanation)’ 모드에서 대상 모델과 데이터만 입력하면 설명 알고리즘의 시각적 결과(히트맵 또는 모델 결과에 영향을 끼친 중요한 속성들)와 설명의 정확도를 한번에 확인할 수 있다. 사용자들은 자동설명 모드를 통해 XAI에 대한 기본지식과 사용법을 숙지한 이후에는 프레임워크에 포함된 설명 알고리즘과 평가지표를 원하는 방식으로 자유롭게 활용할 수 있다.
현재 프레임워크에는 이미지, 텍스트, 시계열, 표 데이터 등 다양한 데이터유형을 지원하는 설명 알고리즘들이 제공되고 있다. 특히, 서울대학교(2세부 연구책임자 한보형교수)와 협력을 통해 뇌MRI 기반 알츠하이머병 진단모델에 대한 반예제 설명 알고리즘을 지원하였고, 서강대학교(3세부 연구책임자 구명완교수)와 공동연구를 통해 마비말장애 진단모델에 PnPXAI 프레임워크의 설명 알고리즘을 적용하여 AI 기반 의사결정지원 시스템에서 설명성을 성공적으로 구현하기도 했다. 또한, 한국전자통신연구원(4세부 연구책임자 배경만박사)에서 개발한 LLM(대규모언어모델) 생성결과의 사실성을 검증하는 알고리즘을 프레임워크에 통합하는 등 지원 범위를 지속적으로 확장하고 있다.
KAIST 설명가능 인공지능연구센터 최재식 센터장은 “기존 설명가능 인공지능 도구들의 한계를 해결하고, 다양한 도메인에서 실질적으로 활용하기 쉬운 도구를 제공하기 위해 국내 최고의 연구진과 수년간 협력한 성과”라며, “이 프레임워크 공개를 통해 AI 기술의 신뢰성을 높여 상용화에 기여하는 것은 물론, 우리 연구센터가 설명가능 인공지능 분야의 글로벌 연구 생태계를 선도하는 중요한 발판을 마련했다는 점에서 의의가 있다”고 밝혔다.
PnPXAI 프레임워크는 현재 국내 및 국제특허 출원을 완료했으며, Apache 2.0 라이선스를 준수하는 경우 누구나 깃허브 페이지[링크]를 통해 사용할 수 있다. 한편, 이 연구는 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구이다. (No. RS-2022-II220984, 플러그앤플레이 방식으로 설명가능성을 제공하는 인공지능 기술 개발 및 인공지능 시스템에 대한 설명 제공 검증)
2024.12.27
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‘호버바이크’, 미래 하늘을 누비다
호버바이크는 기존 교통 체계를 보완할 수 있는 차세대 모빌리티로서 고중량 탑재 및 장거리 비행을 통해 교통 혼잡이 없는 공중 교통 수단으로 활용될 수 있다. 국내 연구진이 고성능 호버바이크의 개발을 통해 해외 기술 의존을 탈피한 국내 자체 개발의 유/무인 복합 하이브리드 기체를 개발하여 국내 PAV* 및 UAM 시장 발전에 이바지할 것으로 기대된다.
*PAV: Personal Aerial Vehicle, 개인용 비행체. 미래 도시형 항공 교통(UAM, Urban Air Mobility)의 핵심 요소로, 차세대 교통 체계의 중요한 부분을 구성함.
우리 대학 항공우주공학과 방효충 교수 연구팀이 유/무인 운용 가능한 고신뢰성의 다목적 수직 이착륙 호버바이크 핵심 기술을 성공적으로 개발했다고 27일 밝혔다.
이번 연구는 항공우주공학과 한재흥 교수, 이지윤 교수, 안재명 교수, 최한림 교수, 이창훈 교수, 한서대학교 무인항공기학과 이동진 교수, 동아대학교 전자공학과 박종오 교수 연구팀이 참여하였다.
연구팀은 고성능 호버바이크의 개발을 위해 다목적 비행체 최적설계, 하이브리드 추진 시스템, 고신뢰성 정밀항법 및 비행제어 시스템, 자율비행 및 고장 감지 관련 주요 기술을 확보하였다.
호버바이크 플랫폼은 배터리 기반 드론의 단점을 극복하고자 가솔린 엔진 기반의 하이브리드 시스템을 도입하여, 해외 기술 수준 대비 약 60% 우수한 성능 및 최대 탑재 중량을 달성하였다. 이를 통해 민수용으로 긴급 물자 배송, 물류, 구조 활동과 군수용으로 군수품 수송 및 임무 지원 등의 다양한 분야에서 활용이 가능할 것으로 기대된다.
고신뢰성 정밀 항법 기술을 이용하여 GPS가 없거나 신호가 약한 환경에서도 안정적인 비행이 가능하도록 DGPS/INS* 기반의 다중 센서 융합 기술을 구현하여 항법 시스템을 적용하였다.
*DGPS/INS: Differential GPS(DGPS)의 높은 정확도와 관성항법장치(Inertial Navigation System, INS)을 결합한 항법 솔루션
또한, 고신뢰성 비행제어 기술을 개발하여 탑재체 및 바람 등의 외란 요소, 모델의 불확실성 하에서도 신뢰도 높은 기동이 가능하며 고장 검출 기술도 개발하였다.
고신뢰성 자율비행 시스템을 구성하여 자동착륙 안전지역을 선정한 후 헬리패드에 자동 착륙하는 유도 기법을 높은 정확도로 구현하였다. 장애물 회피 및 자동 착륙 자율비행 기술을 통해 복잡한 환경에서도 안정적인 운용이 가능하다.
연구 책임자인 방효충 교수는 "고신뢰성 비행 제어와 정밀 항법 기술을 통해 다양한 환경에서 호버바이크의 높은 실용성을 입증했다”라며“호버바이크는 PAV 및 미래 비행체로 이어지는 주요 길목을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 기존 드론 기술을 몇 단계 뛰어넘을 수 있는 유망한 연구 성과이다. 이번 성과는 과제 실무자인 장광우/안형주 박사과정을 비롯한 8개의 공동 연구팀이 5년 동안 함께한 노력이 모여 이룬 결과라 더욱 뜻깊다”라고 강조했다.
이번 연구는 국방 및 민간 분야에서 새로운 개념의 비행체로 활용될 수 있는 유/무인 다목적 호버바이크의 핵심 기술을 확보하기 위한 것으로, 2019년 방위사업청 미래도전국방기술 연구개발사업으로 시작되어 국방과학연구소의 관리하에 2024년 마무리되었다. 향후 2025년 2월 26~28일 부산 벡스코에서 개최되는 2025 드론쇼코리아(DSK2025)에서 최초로 전시될 예정이다.
2024.12.27
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기존보다 5배 정밀하게 생체 임피던스 측정 가능
‘인바디(InBody)’란 기기로 체성분을 분석하는 것은 이제 우리의 일상이 되었다. 이렇듯 몸에 교류 전류를 흘릴 때 전류 흐름을 방해하는 인체의 저항 특성인 생체 임피던스* 측정 기술은 웨어러블 기기에 매우 중요하다. 국제 공동 연구진이 단 두 개의 전극만을 사용하면서도 기존보다 5배 정밀하게 생체 임피던스를 측정할 수 있는 기술을 개발해 화제다.
*생체 임피던스 측정 기술 : 생체 조직의 전기적 특성을 기반으로 체내의 다양한 생리적 상태를 모니터링할 수 있는 핵심 기술
우리 대학 전기및전자공학부 제민규 교수 연구팀이 뉴욕대학교 아부다비(New York University Abu Dhabi, NYUAD) 하소명 교수 연구팀과 공동연구를 통해 웨어러블 기기에 최적화된 고해상도 생체 임피던스 측정 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
생체 임피던스 측정 기술로 잘 알려진 기존 4개 전극 시스템*에 비해 2개 전극 기반 측정 시스템**은 소형화가 쉽다는 장점으로 웨어러블 기기에 적합하다고 평가받고 있다.
*4개 전극 시스템: 생체 임피던스를 측정하기 위해 네 개의 전극을 사용하는 시스템으로 웨어러블 기기의 소형화에 불리함
**2개 전극 시스템: 단 두 개의 전극만을 사용하여 생체 임피던스를 측정할 수 있는 시스템으로 웨어러블 기기의 소형화에 적합함
하지만, 2개 전극 시스템은 전극 자체의 임피던스 값이 포함된 신호를 측정하기 때문에 넓은 입력 범위가 필요하며, 측정하는 임피던스 값에 비례해 정확한 측정을 방해하는 잡음이 증가하는 한계로 활용이 어려웠다.
연구팀은 기존 2개 전극 시스템의 기술적 한계를 극복하기 위해 전극 자체의 임피던스 값인 베이스라인과 그에 의해 발생하는 측정 잡음을 기존보다 훨씬 효과적으로 제거할 수 있는 반도체 회로 설계 기술을 새롭게 개발했다. 이번에 제안된 기술을 적용한 시스템은 기존 기술 적용 시 필요로 하던 별도의 전류 생성 회로를 없앨 수 있어 전력 소모 역시 줄일 수 있다.
이런 기술을 통해 생체 임피던스 측정 과정에서 발생하는 임피던스의 위상 및 크기 변화에 따른 잡음 문제를 효과적으로 해결해, 높은 정밀도와 효율성을 동시에 확보했다.
제민규 교수(교신저자)는 “이번 연구로 개발된 생체 임피던스 측정 기술은 다양한 임피던스 모델에 대해 기존의 방식 대비 최대 약 5배 가량 우수한 잡음 성능을 달성하였음을 입증했다”면서 “향후 생체 임피던스 측정을 활용한 개인 맞춤형 건강 관리와 질환 예측 기술 발전에 크게 기여할 것”이라고 말했다.
우리 대학 전기및전자공학부 최해담, 천송이 박사과정이 공동 제1 저자, 제민규 교수와 NYUAD 하소명 교수가 공동 교신 저자로 참여했으며 해당 논문은 세계 최고 권위의 반도체 집적회로 및 시스템 학회인 ‘ISSCC (International Solid-State Circuits Conference)’에 발표됐으며, 동 분야 세계 최고 학술지인 ‘IEEE JSSC (Journal of Solid-State Circuits)’의 초청을 받아 지난 11월 게재됐다.
IEEE Journal of Solid-State Circuits (2024), DOI:10.1109/JSSC.2024.3439865
(논문명: A Bio-Impedance Readout IC With Complex-Domain Noise-Correlated Baseline Cancellation)
한편 이번 연구는 NYUAD (New York University Abu Dhabi)와의 협업으로 진행됐으며, 과학기술정보통신부가 지원한 ‘상시 근골격 모니터링 및 재활을 위한 무자각 온스킨 센서 디바이스 기술’과제와 ‘인간 기능 확장을 위한 생체 신호 센서 기반의 내골격 장치 및 통합 시스템 개발’ 과제를 통해 수행됐다.
2024.12.26
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기계공학과 구승범 교수팀, NeurIPS 2024 MyoChallenge 대회 보행 부문 우승
우리 대학 기계공학과 구승범 교수 연구팀(박건우 박사과정, 신범수 박사과정, 박종현 박사과정)은 2024년 12월 캐나다 밴쿠버에서 열린 NeurIPS 학회의 경쟁 대회 중 하나인 MyoChallenge 대회에 참가하여, 15개국에서 54팀이 참여한 가운데, 보행 운동 부문 1위를 차지하였다. 이 대회는 Google Deepmind, Google Cloud와 Össur가 후원하였다.
이 대회에서는 인체의 신경근육제어 원리를 연구하기 위한 다물체 동역학 기반의 인체 근골격 시뮬레이션 환경이 제시되었다. 자체 알고리즘으로 작동하는 의족/의수 (Prosthetic limb)가 결합된 인체 모델이 일상 생활 동작(상지 운동, 보행 운동)을 할 수 있도록 인체 근육 제어기를 학습하고, 그 성능을 경쟁하였다. 보행 운동 부문에서는 의족을 장착한 인체 모델이 주어진 트랙(평지, 거친길, 언덕, 계단)에 맞춰 보행할 수 있도록 인체 제어기를 학습하고, 그 안정성과 속도를 평가하였다.
하지에 54개 근육과 오른 다리 의족이 장착된 인체 모델의 근육 활성도를 제어하여, 지면이 고르지 않은 5m x 120m 경기장에서 넘어지지 않고 앞으로 나아가는 경기가 진행되었다. 구승범 교수 연구팀은 심층강화학습 기술과 인체 운동 데이터 기반 동작 생성 기술을 적용하여, 실제 사람이 근육을 제어하여 운동하는 모습을 모방할 수 있는 고성능 인체 운동 제어기를 학습하였다. 특히, 올해는 연구실에서 자체 구축한 120명의 평지, 계단 및 경사로 보행 동작 데이터셋을 사용해서, 인체 모델이 계단 및 경사로 지형에서도 안정적으로 보행할 수 있도록 학습하였다.
이 기술은 인체의 신경운동제어를 모방하여 다양한 상황에서의 보행 동작을 생성할 수 있다. 또한 이번 대회와 같이 인체에 착용하는 보조 장비와 상호 작용 시뮬레이션이 가능하여, 장비/기구의 개발 및 성능 개선에 사용 가능하다.
이번 대회에는 과학기술정보통신부(IITP ETRI 연구개발지원사업, 연구재단 미래유망융합기술파이오니어사업, 연구재단 중견연구자지원사업)의 지원을 받아 참여하였다.
2024.12.24
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뇌 신경활동의 시간적 스케일 규명
두뇌가 수행해야 하는 여러 가지 기능 중에는 감각 정보 처리와 같이 순간적인 것에서부터 기억과 같이 상대적으로 긴 시간 동안 그 내용이 보존되어야 하는 것도 있다. 한미 공동 연구진은 이런 뇌 신경 활동이 이루어지는 다양한 시간적 스케일에 대한 보편적 패턴을 파악하여 뇌의 다양한 기능을 가능하게 하는 신경망 회로 구조를 이해하는 길을 열었다.
우리 대학 뇌인지과학과 백세범 교수와 생명과학과 정민환 교수, 존스홉킨스대학교 이대열 교수 연구팀이 다양한 포유류 종의 뇌에서 공통적으로 나타나는 영역별 신경 활동의 시간적 스케일 패턴을 확인함으로써 뇌가 정보를 표상하는 원리를 이해하는 데에 한 걸음 더 나아갔다고 24일 밝혔다.
인간의 뇌에서 가장 두드러지는 영역인 대뇌피질은 시각피질과 같이 감각 정보를 담당하는 영역부터 전전두엽 피질과 같이 고등 인지를 담당하는 영역까지 순차적인 위계 구조로 되어있다.
연구팀은 신경 활동의 시간적 스케일이 위계가 낮은 영역에서부터 위계가 높은 영역에 이르기까지 점점 증가하는 것을 관측했다. 즉, 뇌의 상위 영역으로 갈수록 정보처리를 위해 상대적으로 긴 시간적 스케일을 사용하는 신경 활동이 나타난다는 것이다.
또한 연구팀은 이와 같은 경향성이 영장류와 설치류에서 공통적으로 존재함을 확인함으로써, 포유류의 뇌 진화에서 다양한 과제 처리를 위한 시간적 스케일이 중요한 공통의 변수였음을 밝혀냈다.
한편 시상(thalamus)*과 같은 영역은 대뇌피질과 강하게 연결돼 있음에도 시간적 스케일의 위계적 변화가 나타나지 않는다는 점도 알아냈다.
*시상: 대뇌 깊은 곳에 위치한 타원형의 핵 집합체로서, 감각 정보를 대뇌피질로 전달하는 ‘중계국’ 역할을 함. 시상을 통해 들어온 정보는 대뇌피질의 각 부분으로 전달되어, 인식·판단·조절과 같은 더 높은 수준의 처리 과정을 거치게 됨.
이전의 연구들은 인간, 원숭이, 설치류 뇌의 대뇌피질 영역에서 자발적 신경 활동의 시간 스케일이 해부학적 계층이 높을수록 길어지는 상관관계를 보였다. 그러나 실제로 정보를 표상하는 활동을 할 때 시간 스케일이 어떻게 달라지는지는 알려진 바가 없었다.
연구팀은 의사 결정 행동을 수행하고 있는 원숭이, 쥐(rat), 생쥐(mouse)의 뇌에서 측정한 신경 활동을 자발적 요소와 행동 관련 요소로 나눠 두 유형의 시간 스케일의 변화가 여러 대뇌피질 영역에서 계층이 높아질수록 길어지는 양상을 나타내는지 분석했다. 나아가 대뇌피질과 직접적인 연결이 존재하는 영역인 시상까지 분석의 범위를 확장하여 신경 활동의 시간적 스케일을 비교했다.
연구 결과, 연구팀은 뉴런의 자발적 활동뿐 아니라 의사 결정 행동 관련 활동의 시간 스케일 역시 세 종의 대뇌피질에서 상위 정보 처리 영역으로 올라갈수록, 즉 해부학적 계층이 높아질수록 길어지는 반면, 뇌의 다른 영역인 시상에서의 신경 활동 시간 스케일은 대뇌피질의 신경 활동의 시간보다 전반적으로 짧고, 계층적 변화의 양상이 없는 것을 확인했다.
백세범 교수는 “포유류의 뇌가 정보를 처리하는 원리를 이해하는데 중요한 단서인 신경 활동의 시간적 스케일이 해부학적 계층에 따라 변하는 보편적인 구조적 패턴을 밝힘으로써, 뇌의 다양한 기능을 구현하기 위해 필요한 신경망 구조에 대한 구체적인 설명이 가능해질 것으로 기대된다”고 말하며 “이번 성과는 연구진들의 밀접한 국제적 협력을 통한 결과이기에 더 뜻깊다”고 덧붙였다.
이번 연구는 미국국립과학원회보 (Proceedings of the National Academy of Sciences, PNAS)에 지난 13일 게재됐다. (논문명: Hierarchical gradients of multiple timescales in the mammalian forebrain, DOI: 10.1073/pnas.2415695121)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 이공분야기초연구사업, KAIST 특이점교수 사업 및 기초과학연구원의 지원을 받아 수행됐다.
2024.12.24
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도심 항공 모빌리티는 리튬황전지로 세대교체 가능
전기자동차 시장의 성장에 이어, 항공 교통을 연결하는 도심 항공 모빌리티(Urban Air Mobility, UAM) 시장이 배터리 산업의 새로운 전환점으로 주목받고 있다. 항공 모빌리티를 위한 에너지원으로는 쓰이는 기존 상용 리튬이온전지는 무게당 에너지밀도가 낮은 한계점이 있어 대학과 기업 공동연구진이 이를 극복할 차세대 기술로 활용될 혁신적인 리튬황전지를 개발해서 화제다.
우리 대학 생명화학공학과 김희탁 교수팀이 LG에너지솔루션 공동연구팀과 협력 연구를 통해 배터리의 안정적 사용을 위해 전해액 사용량이 줄어든 환경에서 리튬황전지 성능 저하 원인을 규명하고, 이를 바탕으로 성능을 혁신적으로 개선할 수 있는 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.
중국 CATL社는 2023년 ‘응축 배터리(Condensed battery)’기술을 발표하며 항공용 배터리 시장을 준비하고 있음을 밝힌 바 있다. 이와 같은 흐름 속에서, 기존 리튬이온전지를 뛰어넘는 차세대 기술로 리튬황전지가 주목받고 있다. 리튬황전지는 기존 리튬이온전지 대비 2배 이상의 무게당 에너지밀도를 제공할 수 있어 UAM 시장의 게임 체인저로 평가받는다.
그러나 기존 리튬황전지 기술은 배터리의 안정적 구동을 위해 많은 양의 전해액이 필요해 전지 무게가 증가하고, 결과적으로 에너지밀도가 감소하는 문제가 있었다. 더불어 전해액 사용량을 줄이는 희박 전해액 환경에서는 성능 열화가 가속화되는 한편, 퇴화 메커니즘조차 명확히 밝혀지지 않아 UAM용 리튬황전지 개발이 난항을 겪어 왔다.
연구팀은 전해액 사용량을 기존 대비 60% 이상 줄이고도 400Wh/kg 이상의 에너지밀도를 구현하는 리튬황전지를 개발했다. 이는 상용 리튬이온전지보다 60% 이상 높은 에너지밀도를 가지며, 안정적인 수명 특성을 확보해 UAM용 배터리의 가장 큰 장애물을 극복한 것으로 평가된다.
연구팀은 다양한 전해액 환경을 실험하며, 성능 저하의 주요 원인이 전극 부식으로 인한 전해액 고갈임을 밝혀냈다. 이를 해결하기 위해 불소화 에테르 용매를 도입해 리튬 금속 음극의 안정성과 가역성을 높이고 전해액 분해를 줄이는 데 성공했다.
생명화학공학과 김일주 박사과정 학생이 제 1저자로 참여한 이번 연구는 에너지 분야 최고 권위 학술지인 어드밴스드 에너지 머터리얼즈(Advanced Energy Materials)’에 게재되며 그 혁신성을 인정받았다.
(논문 제목: Moderately Solvating Electrolyte with Fluorinated Cosolvents for Lean-Electrolyte Li-S Batteries,
DOI: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/aenm.202403828)
연구 책임자인 우리 대학 김희탁 교수는 “이번 연구는 리튬황전지에서 전해액 설계를 통한 전극 계면 제어의 중요성을 밝힌 의미 있는 연구로 대학과 기업의 협력을 통해 이루어진 대표적인 성공 사례로 UAM과 같은 차세대 모빌리티 배터리 상용화를 앞당기는 데 큰 진전을 이룰 것”이라고 말했다.
KAIST와 LG에너지솔루션은 앞으로도 차세대 모빌리티를 위한 배터리 기술 협력을 강화해, 새로운 배터리 시장을 선도할 계획이다.
이번 연구는 2021년 KAIST와 LG에너지솔루션이 공동 설립한 ‘프론티어 리서치 랩(Frontier Research Laboratory)’에서 수행됐으며, 또한, 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2024.12.23
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암세포를 정상세포로 되돌려 치료하는 원천기술 개발
지금까지 다양한 항암 치료 기술이 개발됐음에도 현재 시행되고 있는 모든 항암치료의 공통점은 암세포를 사멸시켜서 치료하는 것을 목표로 하고 있다. 이로 인해 암세포가 내성을 획득해 재발하거나 정상세포까지 사멸시켜 큰 부작용을 유발하는 등 근본적인 한계를 지니고 있다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 대장암세포를 죽이지 않고 그 상태만을 변환시켜 정상 대장세포와 유사한 상태로 되돌림으로써 부작용 없이 치료할 수 있는 대장암 가역 치료를 위한 원천기술을 개발하였다고 22일 밝혔다.
연구팀은 정상세포의 암화 과정에서 정상적인 세포분화 궤적을 역행한다는 관찰 결과에 주목하고, 이를 기반으로 정상세포의 분화궤적에 대한 유전자네트워크의 디지털트윈을 제작하는 기술을 개발했다.
그리고 이를 시뮬레이션 분석해 정상세포 분화를 유도하는 마스터 분자스위치를 체계적으로 탐색해 발굴한 뒤 대장암세포에 적용했을 때 대장암세포의 상태가 정상화된다는 것을 분자세포 실험과 동물실험을 통해 입증했다.
이번 연구성과는 암세포를 정상세포로 가역화 하는 것이 우연한 현상적 발견에 의존하는 것이 아니라 암세포 유전자 네트워크의 디지털 트윈을 제작하고 분석함으로써 체계적으로 접근해 이루어낼 수 있음을 보인 원천기술 개발이며 이 기술을 다른 다양한 암종에 응용하여 암 가역 치료제 개발이 가능함을 제시한 것에 큰 의미가 있다.
조광현 교수는 "암세포가 정상세포로 변환될 수 있다는 것은 놀라운 현상이다. 이번 성과는 이를 체계적으로 유도해낼 수 있음을 증명한 것이다ˮ라고 말했다.
이어 “이번 연구 결과는 암세포를 정상세포로 되돌리는 가역 치료 개념을 최초로 제시한 성과들을 바탕으로 정상세포의 분화궤적을 체계적으로 분석해 암 가역화 치료타겟을 발굴하는 원천기술을 개발한 것이다”라고 강조했다.
우리 대학 공정렬 박사, 이춘경 박사과정 학생, 김훈민 박사과정 학생, 김주희 박사과정 학생 등이 참여한 이번 연구 결과는 와일리(Wiley)에서 출간하는 국제저널 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)' 12월 11일 字 온라인판 논문으로 출판됐다. (논문명: Control of cellular differentiation trajectories for cancer reversion) DOI: https://doi.org/10.1002/advs.202402132
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구사업 및 기초연구실사업의 지원을 통해 수행되었으며 연구 성과는 바이오리버트(주)로 기술이전 되어 실제 암 가역치료제 개발에 활용될 예정이다.
2024.12.23
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세계 최초 소형 초저온 냉각장치 개발
우주 방사선 등 미세한 에너지를 검출하는 우주용 센서나, 양자컴퓨터에 설치된 초전도 큐비트(qubit)의 양자 상태를 안정적으로 유지하기 위해서는 온도를 매우 낮게 유지해 열적 교란을 최소화하여야 한다. 우리 연구진이 값비싼 냉매를 사용하지 않고 소형의 크기로 초저온을 달성할 수 있는 냉각장치를 개발하는 데 성공했다.
우리 대학 기계공학과 정상권 교수 연구팀이 세계 최초로 자기장 변화를 이용해 절대온도 0도에 가까운 온도를 구현하는 방식의 단열 탈자 냉동기와 흡착식 냉동기*를 통합한 구조를 제안하고 이를 구현, 절대온도 0.3 K(섭씨 -272.85도)의 냉각 온도를 달성했다고 19일 밝혔다.
*훕착식 냉동기: 활성탄 등 고체인 흡착제 표면에 기체가 달라붙는 흡착(adsorption) 현상을 이용하여, 흡착제의 온도를 조절하여 액체를 감압시켜 냉각 효과를 생성하는 냉각 방식
이러한 초저온 냉각을 위해, 일반적으로는 동위원소인 헬륨-3과 헬륨-4의 혼합물을 이용한 희석식 냉동기(dilution refrigerator)*가 사용돼왔다. 하지만 희석식 냉동기는 값이 매우 비싼 헬륨-3을 사용하며, 또한 밀도가 매우 낮은 헬륨-3이 순환하는 시스템이기 때문에 상온부에 거대한 기체 순환 장치가 요구되어 시스템의 크기가 거대하다는 단점이 있다.
*희석식 냉동기: 헬륨-3과 헬륨-4 동위원소 혼합물을 사용하여, 헬륨-3이 희석되는 과정에서 열을 흡수하는 원리를 이용한 냉각 방식으로, 주로 양자컴퓨팅이나 초전도 연구 등 극저온 환경이 필요한 실험에 사용
따라서, 본 연구에서는 값이 비싼 헬륨-3을 냉매로 사용하지 않으면서 비교적 소형의 크기로 초저온을 달성할 수 있는 냉각장치를 개발하고자 하였다.
우리 연구팀은 헬륨-3 없이도 작동 가능한 소형 단열 탈자 냉동기를 개발했다. 기체 압축과 팽창을 통한 기존 냉각 방식과 달리 자성 물질(magnetic material)의 자기적(magnetic) 압축과 팽창을 가능하게 하는 초전도 자석으로 기존의 대형 기체 순환 장치를 대체하여 시스템을 소형화했다.
단열 탈자 냉동기는 기계적 움직임 없이 구성되어 신뢰성과 냉각 효율이 높지만, 작동 온도 범위가 제한적이라는 단점이 있다. 우리 연구팀은 이를 보완하기 위해 4 K(-269.15℃) 냉각 온도를 제공하는 상용 극저온 냉동기와 액체 헬륨-4의 증발 냉각 효과를 이용한 흡착식 냉동기를 통합한 구조를 채택했다.
또한 국산 초전도 선재로 제작한 초전도 자석을 통해 최대 4 T*의 중심 자기장을 생성해 단열 탈자 냉동기를 구동했다. 자성 물질은 상용 냉동기와 흡착식 냉동기로 약 1.5 K(섭씨 -271.65도)까지 예냉되며, 이후 초전도 자석의 자기장 변화를 통해 최종 0.3 K(섭씨 -272.85도)까지 냉각된다. 현재까지 수십 차례의 연속작동을 테스트를 수행하였으며 개발된 냉동기가 성능 저하 없이 안정적으로 작동함을 확인하였다.
* 일반적인 냉장고 자석의 세기는 0.001 T 정도이며, 의료용 MRI(자기공명영상장치)에는 일반적으로 3 T의 자기장 세기를 가지는 자석이 설치되어 있음
정상권 교수는 “이번에 개발한 ‘통합형 단열 탈자 냉동기’는 소형화와 단순성을 모두 갖춘 혁신적인 초저온 냉각 방식으로, 다양한 양자 소자 냉각에 활용될 것으로 기대된다”며, “앞으로 더 낮은 온도를 구현할 수 있는 자성 물질을 선택한다면 기존 희석식 냉동기를 완전히 대체할 수 있을 것”이라고 말했다.
기계공학과 권도훈 박사과정이 참여한 이번 연구 결과는 2025년 5월 미국항공우주국(NASA)이 주관하는 우주 극저온 워크숍(SCW: Space Cryogenics Workshop)*에서 발표될 예정이다.(논문명: Performance evaluation of a sub-Kelvin adiabatic demagnetization refrigerator (ADR) integrated with a 4He sorption cooler)
*SCW(Space Cryogenics Workshop, 우주 극저온 워크샵): NASA 주관으로 2년마다 개최되는 극저온 냉각 분야 최고 권위의 학회임. NASA, 유럽의 esa, 일본의 JAXA, 그리고 한국의 항공우주연구원 등 세계 10여개국의 많은 연구원들이 참여한 가운데 우수한 연구 성과와 정보를 교환하고 미래의 극저온 냉각 기술을 논의하는 학회로서 2025년에는 Nevada Hyatt Regency Lake Tahoe Resort에서 5월 13일부터 15일까지 개최될 예정임
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원으로 수행됐다.
2024.12.19
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메타버스 시대 이끌 초고해상도 화면 구현 패터닝 기술 개발
생동감 있는 색상, 높은 효율과 긴 수명을 자랑하는 양자점(Quantum Dot) 기반 디스플레이가 주목받고 있다. 특히, 친환경 인듐 포스파이드(InP) 양자점은 현재 TV와 스마트폰을 비롯한 다양한 디스플레이에 폭넓게 활용되고 있다. 그러나 다가오는 메타버스 시대를 현실감 있게 구현하기 위한 디스플레이 구현을 위해서는 초고해상도 양자점 패턴 제작 기술의 개발이 필수적이다.
우리 대학 신소재공학과 조힘찬 교수 연구팀이 신규 양자점 리간드*를 개발하여 InP 양자점의 초고해상도 패턴을 형성하는 동시에 소자 효율을 향상시키는 신기술을 개발했다고 13일 밝혔다.
*리간드: 양자점 표면에 결합하여 양자점을 보호하고 계면활성제 역할을 하는 물질.
InP 양자점은 외부 환경에 민감하여 패턴 형성 공정 중 광학적 특성이 크게 저하되는 한계가 있었다. 또한, 디스플레이 효율에 직결되는 리간드를 조절하는 과정에서도 광학적 특성이 손상되는 문제가 있었다. 따라서, 소재 고유의 특성을 유지하면서 초고해상도 패턴을 구현하고, 소자의 효율까지 높일 수 있는 기술 개발은 큰 도전 과제로 남아 있다.
이에, 조힘찬 교수 연구팀은 양자점의 광학적 특성을 보존하는 동시에 초고해상도 패턴 구현을 가능하게 하는 리간드를 개발하였다. 개발된 리간드는 빛에 의해 절단되어 길이가 짧아지는 특성을 보이는 물질로, 양자점 표면이 변화하면서 용해도 차이가 생겨 패턴 형성이 가능해지는 원리이다. 더불어 짧아진 리간드는 소자에서의 전기 전도도를 증가시켜 향상된 효율의 디스플레이를 구현할 수 있었다.
조힘찬 교수는 “이번에 개발한 광민감성 양자점 소재와 패터닝 기술은 기존 기술과 달리 초고해상도 패턴 제작과 양자점 박막의 전기 전도도 향상을 동시에 달성하여 차세대 양자점 LED 기반 디스플레이, 양자점 이미지 센서 등 다양한 미래 산업 분야에 실질적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다”라고 언급했다.
연구팀의 이재환 박사과정, 연성범 석박사통합과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘에이씨에스 에너지 레터스 (ACS Energy Letters)’에 12월 13일 온라인 게재됐으며, 1월 호 부록 표지(Supplementary Cover)로 출판될 예정이다.(논문명: Photocleavable Ligand-Induced Direct Photolithography of InP-Based Quantum Dots).
한편 이번 연구는 한국연구재단 및 중소벤처기업부의 지원을 받아 수행됐다.
2024.12.18
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원형 RNA로 특정 유전자 표적 치료한다
코로나19를 계기로 활발히 연구되는 RNA 백신의 효율을 극대화하고자, RNA의 안정성에 관한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 우리 연구진은 생체내 DNA에서 만들어지는 안정한 형태인 동그란 원형 RNA가 세포 내에서 특정 유전자의 발현을 억제할 수 있다는 것을 밝히고, 원형 RNA를 이용한 새로운 형태의 질병치료법을 제시했다.
우리 대학 생명과학과 김윤기 교수 연구팀이 원형 RNA를 이용하여 세포 내 특정 mRNA*의 안정성 조절할 수 있는 새로운 형태의 유전자 발현 조절 기전을 규명했다고 18일 밝혔다.
*mRNA: 메신저 RNA는 단백질을 합성할 수 있는 유전정보를 담아서 이를 전달하는 역할
세포 내에 보존되는 유전정보는 DNA에서 RNA, RNA에서 단백질로 이어지는 중심원리(central dogma)에 의해 조절돼 그 기능이 나타나게 된다. 이 과정에서 세포는 최종적으로 생성되는 단백질의 품질을 엄격히 통제하기 위해 mRNA의 양과 질을 끊임없이 관리한다. 가장 대표적인 mRNA 품질 관리 기전은 ‘논센스 돌연변이 매개 mRNA 분해’다.
김윤기 교수 연구팀은 논센스 돌연변이 매개 mRNA 분해(nonsense-mediated mRNA decay; 이하 NMD)가 원형 RNA (circular RNA)에 의해 유도될 수 있음을 밝혔다. 특히, 해당 기전을 활용해 표적 유전자의 발현을 인위적으로 억제할 수 있음을 규명했다.
DNA에서 만들어진 RNA는 스플라이싱(splicing)* 과정을 통해 성숙되고, 그 결과 성숙된 형태의 선형 RNA가 생성된다. 또한, 최근에 밝혀진 스플라이싱의 또 다른 방법인 백스플라이싱(back-splicing)**을 통해 동그란 형태의 원형 RNA가 생성될 수 있다. 이렇게 생성된 원형 RNA는 세포 내에서 보다 더 안정적으로 존재할 수 있다. 연구팀은 이렇게 형성된 원형 RNA가 특정 mRNA에 결합할 경우, mRNA를 빠르게 분해한다는 것을 밝혔다.
*스플라이싱: DNA에서 갓 만들어진 mRNA 전구체는 인트론(intron)과 액손(exon)으로 구성되어 있다. 스플라이싱 과정을 통해 인트론은 제거되고, 액손만 남은 성숙한 mRNA가 생성된다.
**백스플라이싱: 스플라이싱 과정 동안, 아래쪽 염기서열이 위쪽 염기서열과 연결되는 변형된 형태의 스플라이싱으로서, 일반적인 스플라이싱 대비 염기서열이 거꾸로 연결되기 때문에 백스플라이싱이라고 부른다.
김윤기 교수는 “ 이번 연구를 통해 원형 RNA에 의해 유도되는 표적 유전자 발현을 억제하는 새로운 메커니즘을 밝혀냈다. 또한 인위적으로 제작된 원형 RNA를 이용해 세포 내 특정 mRNA의 양을 조절할 수 있으며, 해당 기능을 인위적으로 조절할 수 있음을 증명했다”고 말했다.
이어 김 교수는 “이 연구 결과는 다양한 질병 치료제 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 교원창업기업인 원형 RNA 플랫폼 개발 회사 라이보텍(주)(대표 김윤기)과 공동연구 및 기술이전을 통해 질병치료제 개발을 가속화 할 계획이다.”고 강조했다.
생명과학과 부성호 박사와 고려대학교 신민경 박사과정생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 12월 11일 자 국제전문학술지 ‘몰레큘러 셀(Molecular Cell)’에 온라인으로 발표됐다. (논문명 : Circular RNAs trigger nonsense-mediated mRNA decay, DOI : 10.1016/j.molcel.2024.11.022)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 글로벌리더사업 지원을 받아 수행됐다. 또한, 부성호 박사는 KAIST 장영실 펠로우쉽 지원을 일부 받아 연구를 수행했다.
2024.12.18
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인간의 인지 방식과 유사한 AI 모델 개발
우리 연구진이 인간의 인지 방식을 모방해 이미지 변화를 이해하고, 시각적 일반화와 특정성을 동시에 확보하는 인공지능 기술을 개발했다. 이 기술은 의료 영상 분석, 자율주행, 로보틱스 등 다양한 분야에서 이미지를 이해하여 객체를 분류, 탐지하는 데 활용될 전망이다.
우리 대학 전기및전자공학부 김준모 교수 연구팀이 변환 레이블(transformational labels) 없이도 스스로 변환 민감 특징(transformation-sensitive features)을 학습할 수 있는 새로운 시각 인공지능 모델 STL(Self-supervised Transformation Learning)을 개발했다고 13일 밝혔다.
연구팀이 개발한 시각 인공지능 모델 STL은 스스로 이미지의 변환을 학습하여, 이미지 변환의 종류를 인간이 직접 알려주면서 학습하는 기존 방법들보다 높은 시각 정보 이해 능력을 보였다. 특히, 기존 방법론들을 통해 학습한 모델이 이해할 수 없는 세부적인 특징까지도 학습하여 기존 방법 대비 최대 42% 우수한 성능을 보여줬다.
컴퓨터 비전에서 이미지 변환을 통한 데이터 증강을 활용해 강건한 시각 표현을 학습하는 방식은 일반화 능력을 갖추는 데 효과적이지만, 변환에 따른 시각적 세부 사항을 무시하는 경향이 있어 범용 시각 인공지능 모델로서 한계가 있다.
연구팀이 제안한 STL은 변환 라벨 없이 변환 정보를 학습할 수 있도록 설계된 새로운 학습 기법으로, 라벨 없이 변환 민감 특징을 학습할 수 있다. 또한, 기존 학습 방법 대비 학습 복잡도를 유지한 채로 효율적인 최적화할 수 있는 방법을 제안했다.
실험 결과, STL은 정확하게 객체를 분류하고 탐지 실험에서 가장 낮은 오류율을 기록했다. 또한, STL이 생성한 표현 공간은 변환의 강도와 유형에 따라 명확히 군집화되어 변환 간 관계를 잘 반영하는 것으로 나타났다.
김준모 교수는 "이번에 개발한 STL은 복잡한 변환 패턴을 학습하고 이를 표현 공간에서 효과적으로 반영하는 능력을 통해 변환 민감 특징 학습의 새로운 가능성을 제시했다”며, "라벨 없이도 변환 정보를 학습할 수 있는 기술은 다양한 AI 응용 분야에서 핵심적인 역할을 할 것”이라고 말했다.
우리 대학 전기및전자공학부 유재명 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 최고 권위 국제 학술지 ‘신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2024’에서 올 12월 발표될 예정이다.(논문명: Self-supervised Transformation Learning for Equivariant Representations)
한편 이번 연구는 이 논문은 2024년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구 성과물(No.RS-2024-00439020, 지속가능한 실시간 멀티모달 인터렉티브 생성 AI 개발, SW스타랩) 이다.
2024.12.15
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