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인공지능 엔진으로 영상 위변조 탐지 기술 개발
우리 연구진이 영상 내 변형 영역을 더욱 정밀하게 탐지하기 위해 영상내 색상 정보와 주파수 정보를 함께 활용하는 인공지능 엔진 기술을 학계 처음으로 개발했다. 이번 개발 기술은 기존 기술보다 정밀도와 정확도를 크게 높여 위변조 탐지 기술의 기술 유용성을 일정 수준 확보할 수 있는 기반을 제공한다는 점에서 그 의미가 크다. KAIST에서 각종 위변조 영상들을 잡아낸다는 의미를 지닌 `카이캐치(KaiCatch)' 소프트웨어는 이미지, 영상뿐만 아니라 CCTV 비디오 변형 여부도 분석할 수 있다.
우리 대학 전산학부 이흥규 교수 연구팀이 새로운 인공지능 구조와학습 방법론, 그리고 실험실 환경에서는 구하기 힘든 고급 변형 이미지 영상들을 사용해 영상 이미지 위변조 탐지 소프트웨어인 `카이캐치(KaiCatch)'의 영상 이미지 정밀도와 정확도를 크게 높일 뿐만 아니라 비디오 편집 변형도 탐지할 수 있는 카이캐치 2.1 버전을 개발했다고 13일 밝혔다.
카이캐치 소프트웨어는 `이상(異常) 유형 분석 엔진'과 `이상(異常) 영역 추정 엔진' 두 개의 인공지능 엔진으로 구성된다. `이상 유형 분석 엔진'은 블러링, 노이즈, 크기 변화, 명암 대비 변화, 모핑, 리샘플링 등을 필수 변이로 정의해 이를 탐지하며 `이상 영역 추정 엔진'은 이미지 짜깁기, 잘라 붙이기, 복사 붙이기, 복사 이동 등을 탐지한다. 이번에 새로 개발한 기술은 `이상 영역 추정 엔진'으로 기존 기술에서는 이상 영역 탐지 시 그레이 스케일(회색조)로 이상 유무를 탐지하였으나 분석 신호의 표현력이 낮고 탐지 오류가 많아 위변조 여부 판정에 어려움이 많았다. 이번에 개발된 기술은 색상 정보와 주파수 정보를 함께 활용해 정밀도(precision)와 재현율(recall)이 크게 향상되고 변형 영역을 컬러 스케일로 표현함으로써 해당 영역의 이상 유무뿐만 아니라 위변조 여부도 더욱 명확하게 판별이 가능해졌다.
연구팀은 이번 연구에서 영상 생성 시 발생하는 흔적과 압축 시 발생하는 흔적 신호들을 함께 분석하기 위해 색상 정보와 주파수 정보를 모두 활용하는 접근 방법을 학계 처음으로 제시했다. 또 이러한 방법론을 설계 구현하기 위해 주파수 정보를 하나의 분할 네트워크에서 직접 입력으로 받아들이는 방식의 ‘압축 왜곡신호 탐지 네트워크(Compression Artifact Tracing Network, 이하 CAT-Net)’을 학계 최초로 개발하고 기존 기법들과 비교해 탐지 성능이 크게 뛰어남을 입증했다. 개발한 기술은 기존에 제시된 기법들과 비교할 때 특히 원본과 변형본을 판별하는 평가 척도인 F1 점수, 평균 정밀도(average precision)에서 대단히 뛰어나 실환경 위변조 탐지 능력이 크게 강화됐다.
비디오 편집 변형의 경우도, 프레임 삭제, 추가 등에 의한 편집 변형이 흔히 CCTV 비디오 등에서 발생한다는데 착안해 이러한 비디오 편집 변형을 탐지하는 기능 역시 이번 카이캐치 2.1 버전에 탑재됐다.
이번에 카이캐치 2.1 소프트웨어를 연구 개발한 이흥규 교수는 "영상 이미지 위변조 소프트웨어인 카이캐치를 휴대폰에 탑재되는 안드로이드 앱 형태로 일반에 소개한 2021년 3월 이후 현재까지 카이캐치 앱을 통한 900여 건의 위변조 분석 의뢰와 개별적으로 60건이 넘는 정밀 위변조 분석 의뢰를 받았다. KAIST 발표 논문 수준이나 실험 결과 등을 감안할 때 위변조 분야 최고 기술로 만든 소프트웨어인데, 오탐지율이 높아 실제 탐지 정밀도가 이론치보다 매우 낮았다. 많은 경우 위변조나 변형 여부에 대한 명확한 기술 판정이 불가능했으나 이번에 개발한 카이캐치 2.1 은 CAT-Net이라는 새로운 네트워크 구조와 학습 방법론, 그리고 ‘색상 및 주파수 영역 왜곡 흔적 동시 분석’이라는 첨단 기술을 사용해 정밀도를 높여, 보다 명확한 판별이 가능하도록 개발됐다. 앞으로 영상 위변조 판단 여부가 어려운 경우가 많이 줄어들기를 기대한다”고 말했다.
이 교수는 이어 "비디오는 MP4 파일 포맷이, 그리고 영상 이미지는 JPEG 이미지들이 일반인들이 널리 사용한다는 점에서 해당 포맷을 주 개발 대상으로 삼았다. 영상 이미지의 경우 영상 편집 변형 시 영상에 남겨지는 인위적으로 발생하는 JPEG 압축 미세 신호 탐지에 주안점을 두어, 위변조 여부와 위변조 영역을 잡아내는 것에 집중했다. 비디오의 경우 특정 프레임들을 삭제하거나 삽입하는 경우, 프레임 부분 편집 후 재압축 하는 경우 등을 탐지한다. 최근 CCTV 비디오 편집 여부에 대한 분쟁이 많아 크게 도움을 줄 수 있을 것으로 기대하며 향후에도 지속적으로 연구 개발해 취약점들을 보완해 나갈 계획이다ˮ 고 덧붙였다.
현재 카이캐치 소프트웨어는 안드로이드 기반 휴대폰의 구글 플레이스토어에서 ‘카이캐치’를 검색하여 앱을 다운로드 받아 설치한 후, 영상 이미지들을 카이캐치에 업로드하면 위변조 여부를 간단하게 테스트해 볼 수 있다.
한편 이번 연구는 제1 저자로 참여한 우리 대학 전기및전자공학부 권명준 박사, 그리고 김창익 교수, 남승훈 박사, 유인재 박사 등과 공동으로 수행됐으며, `스프링거 네이처(Springer Nature)'에서 발간하는 컴퓨터 비전 분야 톱 국제저널인 `국제 컴퓨터 비전 저널(International Journal of Computer Vision, IF 7.410)'에 2022년 5월 25일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Learning JPEG Compression Artifacts for Image Manipulation Detection and Localization)
이번 연구는 한국연구재단 창의도전연구기반지원사업지원과 KAIST 창업기업인 ㈜디지탈이노텍(http://www.kaicatch.com/) 과의 산학협력 연구로 수행됐다.
2022.06.13
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기계공학과 공경철, 화학과 임미희 교수-과기부 기초과학 리더연구자 선정
우리 대학 기계공학과 공경철 교수, 화학과 임미희 교수가 과학기술정보통신부가 주관한 ‘2022년도 기초연구사업의 리더연구자(12인)’부문에 선정됐다.
리더연구는 국내 최고 수준의 기초과학 연구자의 연구주제를 지원하는 프로그램으로, 선정된 연구자는 연간 8억원 규모로 최대 9년간 72억원까지 지원받는다.
기계공학과 공경철 교수는 로봇과 사람이 결합된 형태인 웨어러블 로봇의 제어 성능 향상, 동기화를 연구한다. 인간의 운동 제어이론, 인간-로봇 통합 시뮬레이션 인공지능 학습 등 연구 범위를 확장할 예정이다. 본 연구를 통해 더 다양한 종류의 보행장애를 극복하는 웨어러블 로봇 기술을 실현하는 것이 목표다.
공교수는 “충분한 기간 기초연구에 집중할 기회가 생긴 만큼 보행장애 완전 극복을 위한 발판을 다지겠다. 사람의 관점에서 웨어러블 로봇을 탐구하고 고민할 것”이라고 밝혔다.
화학과 임미희 교수는 기존에 밝혀지지 않은 금속과 뇌신경단백질 간의 다양한 상호작용을 밝히고, 이를 바탕으로 새로운 신경 퇴화를 유발하는 금속-뇌신경단백질 복합체를 발굴한다. 본 연구를 통해 치매 발병 원인을 규명하고 새로운 개념의 치료제·진단제를 개발하는 것이 목표다.
임교수는 “리더 연구과제에 선정되어 영광이다. 앞으로 연구에 더욱 정진하여 기초과학 중심의 치매 극복에 힘쓰겠다”라고 소감을 전했다.
과기부는 6월 중 선정된 신규 리더연구자에 지정서를 수여하고 연구에 착수하도록 본격 지원할 예정이다.
2022.06.07
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차상길 교수, IEEE Test-of-Time Award 수상
우리 대학 전산학부 정보보호대학원 차상길 교수가 올해 5월에 열린 정보보안 최정상 학회인 IEEE Security & Privacy[1]에서 Test-of-Time Award를 수상했다.
Test-of-Time Award란 지난 10년간 정보보안 분야에서 가장 큰 영향력을 행사했던 논문에 수여하는 것으로, 올해는 총 3개의 논문이 선정되었으며, 한국인으로서는 최초이다.
선정된 논문은 차상길 교수가 지난 2012년에 발표했던 ‘Unleashing Mayhem on Binary Code’로 바이너리코드에서 버그를 자동으로 찾고, 공격코드로 연계되는 익스플로잇을 생성하는 알고리즘을 세계 최초로 제안했던 것이다 [2].
당시 개발된 알고리즘은 인공지능 해킹대회인 CGC(Cyber Grand Challenge)[3] 등의 세계적 사이버 보안 해킹 경진대회에서 사용되는 핵심 알고리즘이라 할 수 있다.
차상길 교수는 이 논문을 계기로 바이너리 분석을 통한 버그 및 취약점을 찾는 기술개발을 하기 위한 다양한 연구를 수행하여 왔으며, 현재는 다양한 바이너리 코드를 분석할 수 있는 토종 플랫폼인 'B2R2'를 개발하고 있다[4].
< 참고사이트 >
[1] 43rd IEEE Symposium on Security and Privacy : https://www.ieee-security.org/TC/SP2022/
[2] 수상관련 논문 'Unleashing Mayhem on Binary Code' : https://www.computer.org/csdl/proceedings-article/sp/2012/06234425/12OmNzcPAxU
[3] 사이버그랜드챌린지 홈페이지 : https://www.darpa.mil/program/cyber-grand-challenge
[4] B2R2 깃허브 : https://github.com/B2R2-org/B2R2
2022.05.27
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교보생명-디플래닉스와 KDK 미래보험 AI연구센터 설립
우리 대학과 디플래닉스(Dplanex)가 24일(화) 대전 본원 IT융합빌딩에서 ‘KYOBO-DPLANEX-KAIST(이하 KDK) 미래보험 AI연구센터’ 개소식을 가졌다.
KDK 미래보험 AI연구센터는 급변하는 보험산업에서 AI기반의 디지털 혁신 기술을 발굴하고 중장기적 관점의 미래 보험산업을 전망하는 산학협력 전문 연구센터다.
우리 대학 김대식 교수가 센터장인 KDK는 빅데이터, 딥러닝, AI 등 관련 기술 전문 교수진, 연구인력으로 구성됐으며, 디플래닉스 및 교보생명보험그룹 전문가들과의 협업을 통해 실무 중심의 데이터 분석 결과를 도출하고 미래보험의 방향성을 제시하고자 설립됐다.
구체적으로 KDK 미래보험 AI연구센터는 디플래닉스가 선정한 ▲메타버스 등 새로운 디지털 플랫폼에서의 보험영업 관리 ▲AI기반 상품 트렌드 및 리스크 예측 ▲데이터 중심 고객관리 연구 과제를 수행한다. 특히 올해는 가상 환경에서 아바타의 제스처와 대화를 통해 보험 가입의도를 파악하는 프로젝트를 추진하고, 이를 통해 보험 데이터 간의 연관성을 파악해 데이터 네트워크를 구축하는 과제를 진행할 예정이다.
24일(화) 열린 개소식에는 우리 대학 강준혁 전기및전자공학부 학부장, 김대식 전기및전자공학부 교수(KDK 미래보험 AI연구센터장), 황지영 전산학부 교수와 김범진 디플래닉스 대표이사, 신중하 교보생명 그룹DT지원담당(겸 디플래닉스 디지털전략총괄) 등의 관계자가 참석했다.
김범진 디플래닉스 대표는 “세계 수준의 연구진을 보유한 KAIST와 연구센터를 개설하게 돼 매우 기쁘다. 교보생명, 디플래닉스, KAIST 모두 협업을 통해 상생하고 발전할 수 있도록 최선을 다할 것”이라고 밝혔다.
KDK는 이후 우리 대학 연구진의 '디지털 기술 역량'과 교보그룹의 '비즈니스 지식'을 결합한 윈윈효과를 기대하고 있다. 또한, 우리 대학과의 활발한 인력 교류와 리크루팅을 통해 국내 디지털 인재를 양성할 예정이다.
한편, 디플래닉스는 2021년 12월 교보정보통신의 자회사로 발족한 데이터 분석 전문 법인이다. 교보생명 및 그룹 관계사의 데이터를 수집해 그룹 통합 데이터 레이크를 구축하고 가치 데이터 발굴 및 분석 서비스를 제공하기 위해 설립됐다.
2022.05.26
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전산학부 김주호 교수 연구팀, ACM CHI 2022 학술대회 최우수논문상 및 우수논문상 수상
우리 대학 전산학부 김주호 교수가 이끄는 연구팀이 지난 4월 30일부터 5월 6일까지 열린 美 컴퓨터협회 인간-컴퓨터 상호작용 학술대회(이하 ACM CHI 2022)에서 최우수논문상(Best Paper Award)과 우수논문상(Honorable Mention Award)을 받았다고 19일 밝혔다.
ACM CHI 학술대회는 인간-컴퓨터 상호작용(Human-Computer Interaction: HCI) 분야의 세계 최고 권위 학회로 구글 스칼라 h-5 인덱스 기준 HCI 분야 저널과 학술대회를 통틀어 1위에 올라있다. 최우수논문상은 전체 논문 중 상위 1%의 논문에, 우수논문상은 상위 5%의 논문에 주어지는 상이다.
김주호 교수는 이번 ACM CHI 2022 학술대회에 총 7개의 논문을 발표해 발표 논문 수로 전 세계 연구자 중 공동 1위에 올랐다. KAIST 소속의 논문은 총 19개로, 전 세계 기관 중 5위에 올라 KAIST의 세계 수준의 연구 역량을 증명했다.
전산학부 김정연 연구원(제1 저자, 석사과정 졸업), 최유빈 전기및전자공학부 석사과정, 멍 시아 박사(전산학부 박사 후 연구원; 현재 미국 카네기멜론대학교 박사 후 연구원)로 구성된 김주호 교수 연구팀은 `Mobile-Friendly Content Design for MOOCs: Challenges, Requirements, and Design Opportunities' 라는 제목의 논문으로 CHI 2022 학술대회 최우수논문상을 받았다.
이 연구는 모바일 환경에서 영상 기반 학습 콘텐츠를 시청하는 학습자가 겪는 어려움을 분석하고 이를 해결하기 위한 가이드라인을 제시했다. 연구팀은 134명의 학습자를 대상으로 한 설문과 21명을 대상으로 한 인터뷰를 분석해 너무 작거나 과밀한 텍스트가 영상 콘텐츠의 가독성을 떨어뜨리는 것이 주요 문제임을 밝혔다. 또한 조명, 소음, 주변 환경의 잦은 변화로 인한 학습상황의 장애 또한 중요한 문제임을 밝혔다.
이러한 분석을 토대로 101개의 영상 강의 속 41,722개의 영상 프레임에 대한 모바일 환경 적합도를 분석한 결과 전반적으로 낮은 수준의 적합도를 보인다는 것을 확인했다. 예를 들어 텍스트 크기의 경우 불과 24.5%의 영상 프레임만이 모바일 환경에서의 학습에 적합한 것으로 나타났다. 연구팀은 이러한 문제를 극복하기 위해 영상 콘텐츠의 가독성을 높이고 모바일 학습 상황에서 발생하는 장애를 극복하기 위한 가이드라인을 제시했다.
팬데믹 이후 영상 기반 학습에 대한 중요성과 의존성이 더욱 높아지고 있는 상황에서, 이 연구는 작은 화면의 모바일 기기로 학습을 하는 많은 학습자의 어려움을 분석하고 극복 방법을 제시했다는 면에서 의미가 있다. 또한 나아가 학습 영상의 문제를 인간과 인공지능의 협업으로 해결하는 기술까지 제시하여 기존 학습 영상의 활용도를 높이면서 학습 경험 개선을 가능케 하였다. 이 기술은 다양한 영상 기반 학습 플랫폼이나 컨텐츠 제작 환경에 적용될 수 있다.
한편 전산학부 김태수 박사과정(제1 저자), 최다은 석사과정, 최윤서 박사과정 연구원으로 구성된 연구팀은 `Stylette: Styling the Web with Natural Language' 라는 제목의 논문으로 CHI 2022 학술대회 우수논문상을 받았다.
연구팀은 전문용어를 모르는 비전문가가 음성으로 웹사이트의 스타일을 수정할 수 있도록 지원하는 새로운 인터페이스 기술을 개발했다. 다양한 웹사이트를 사용하다 보면 접근성 문제, 기기 환경의 제약, 불편하고 보기 힘든 디자인, 스타일 선호 등의 이유로 원하는 내용을 찾기 어렵거나 사용에 어려움을 겪는 경우가 있다. 하지만 프로그래밍과 디자인의 전문성이 없는 일반인이 직접 웹사이트의 스타일을 수정하기는 어려워 대부분 사용자는 불편함을 참고 사용한다. 사용자가 "이 부분은 더 강조해줘ˮ, "좀 더 모던한 디자인으로ˮ와 같이 자신의 의도를 일상의 언어로 표현하고, 시스템이 사용자의 의도를 파악해 자동으로 스타일을 수정해 준다면 어떨까?
위와 같은 질문을 바탕으로 김주호 교수 연구팀이 개발한 `Stylette' 시스템은 사용자의 자연 언어 기반 음성 입력을 인공지능이 파악해 가장 의도에 부합하는 새로운 스타일을 자동으로 추천해 준다. 연구팀은 언어 인공지능, 시각 인공지능, 사용자 인터페이스 기술을 결합해 새로운 시스템을 만들었다. 언어 측면에서는 대규모 언어모델 인공지능이 사용자의 일상언어로 표현된 의도를 적절한 스타일 요소로 변환해 준다. 시각 측면에서는 컴퓨터 비전 인공지능이 170만 개의 기존 웹 디자인 요소 데이터와의 비교를 통해 현재 웹사이트에 적절한 수준의 스타일을 추천해 준다. 40명의 일반인을 대상으로 진행한 실험에서 이번 시스템을 사용한 사용자는 대조군과 비교해 두 배 이상 높은 성공률로 35% 적은 시간에 디자인 수정을 완료할 수 있었다.
이 연구는 최신 인공지능 기술이 직관적인 사용자 상호작용 설계에 적용되는 실질적인 사례를 제시했다는 점에서 의미가 있다. 개발된 기술은 기존 디자인 애플리케이션이나 웹브라우저에 플러그인 형태로 적용 가능하며, 사용자의 자연스러운 의도 데이터를 대규모로 수집해 웹사이트 개선이나 광고 등에도 활용할 수 있다.
2022.05.19
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Crazy Day 아이디어 공모전 당선작 선정
우리 대학이 6일 ‘Crazy Day 아이디어 공모전’ 당선작 5개를 선정하여 18일(수) 최종 발표했다. 우리 대학은 파격(Crazy), 창의(Creative), 도전(Challenging), 배려(Caring) 등 우리 대학의 실험정신과 혁신 정신을 담은 아이디어를 발굴하고 실행하고자 ‘Crazy Day 아이디어 공모전’을 3월 14일부터 4월 8일까지 개최했다.
공모 결과 총 847건의 응모작이 접수됐으며 창의성, 대중성, 현실성, 윤리성을 기준으로 총 3단계의 내부 심사를 거쳐 대상 1개, 최우수상 1개, 우수상 3개를 선정했다.
구체적으로는 ▲대상: KAIST 콘텐츠 네트워크(KAIST Contents Network, 이하 KCN) ▲최우수상: 평화의 등불 밝히기 미션 ▲우수상: 새로운 관점으로 창조와 혁신을 이끄는 리버스 데이(Reverse Day), KAIST에서 보물찾기, 장영실을 이겨라! KAIST 과거시험’이다. 수상자에게는 대상 500만 원, 최우수상 200만 원, 우수상 각 100만 원의 상금을 수여 예정이다.
대상 당선작인 'KCN(김한라)‘는 우리 대학이 제시하는 첫 실험적인 아이디어에 구성원 개개인이 논문, 연구문화, 인용구, 밈(meme) 등의 모든 지식과 정보를 방사형으로 연결해 대형 마인드맵을 만드는 것이다.
수상자 김한라는 “두뇌의 신경세포 연결망이 생각의 패턴을 만드는 것처럼, 각각의 개념들이 이어진 결과를 보면 그 조직이 어떤 생각을 하는지 알 수 있다. 약도처럼 이어진 우리 대학만의 생각의 지도를 제작해, 세상에 큰 변화를 가져올 최종 아이디어를 도출해 낼 것”이라고 전했다.
최우수상인 ‘평화의 등불 밝히기 미션(이지형)’은 캠퍼스 내 자전거 발전기를 설치해 구성원들이 릴레이 챌린지로 페달을 밟으며 10시간 동안 전광판에 메시지를 송출하는 것이다. 감염병, 전쟁, 환경오염 등 세계적인 위기 상황에서 평화 기원 메시지를 대내외적으로 전하고자 함이다.
우수상으로는 구성원 간 역할과 직무, 보직 바꾸기를 통해 역할 고정관념을 깨는 ‘리버스 데이(Reverse Day)(안성준)’가 선정됐다.
이 외에도 대중들이 과학 퀴즈를 풀며 캠퍼스 내 숨겨진 보물을 찾는 ‘KAIST에서 보물찾기(김대호)’, 과거시험을 통해 엉뚱한 호기심을 창의 융합적 접근으로 해결해보는 ‘장영실을 이겨라! KAIST 과거시험(이홍무)’이 우수상으로 선정됐다.
Crazy Day 아이디어 공모전을 공동 기획한 손훈 글로벌전략연구소장, 신병하 학생생활처장, 이수진 학생정책처장은 “재미있고 참신한 아이디어를 제출해주신 국민분들께 진심으로 감사의 뜻을 전한다” 라고 밝혔다. 이어, “대상 당선작인 KCN을 통해 그려질 KAIST 마인드맵이 어떤 형태일지 매우 기대된다. 이러한 활동이 또 다른 새로운 아이디어로 이어지는 영감의 원천이 되도록 지속적으로 노력할 것”이라고 전했다.
우리 대학은 대상 당선작인 ‘KCN’아이디어를 올해 상반기 중 하루 동안 캠퍼스에서 구성원들과 함께 실행에 옮길 예정이다.
2022.05.18
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저주파 자기장 반응성 나노입자 개발해 알츠하이머 원인물질 분해 성공
우리 대학 신소재공학과 박찬범 교수 연구팀이 저주파 자기장 반응성 나노입자를 개발하는 데 성공했다고 16일 밝혔다. 연구팀은 이를 이용해 알츠하이머질환을 유발하는 베타-아밀로이드 펩타이드(아미노산 화합물) 응집체를 자기장으로 분해할 수 있다고 밝혔다.
신소재공학과 장진형 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 5월 13일 字에 게재됐다. (논문명: Magnetoelectric dissociation of Alzheimer's β-amyloid aggregates)
자기 전기(Magnetoelectric) 소재는 자성과 전기성이 결합한 물성을 가지며 스핀트로닉스(Spintronics) 소자, 트랜스듀서(Transducer) 등 다양한 전자기기를 구성하는 핵심 물질이다. 그러나 자기 전기 소재는 원자 내 전자의 회전과 궤도 운동을 방해하는 양성자의 정전기적 상호작용(스핀-오빗 상호작용)으로 인해 성능 향상에 한계를 지닌다.
연구팀은 자기 전기 소재의 일종이며, 반도체 및 배터리 분야에 주로 쓰이는 코발트 페라이트(Cobalt ferrite)와 비스무스 페라이트(Bismuth ferrite)를 코어쉘(Core-shell) 구조로 접합시킴으로써 이종(Heterogeneous) 자기 전기 나노입자를 개발했다. 서로 다른 자기 전기 소재의 균일한 접합을 통해 이들의 경계면에서 저주파 자기장에 반응하는 자기-압전효과(Magneto-piezoelectric effect)를 일으킬 수 있었다.
특히, 나노입자가 저주파 자기장에 반응해 전하 운반체를 생성할 때 열을 방출하지 않는 현상에 연구팀은 주목했다. 자기장은 뇌 조직을 손상 없이 투과할 수 있으며 자기공명영상(MRI, Magnetic Resonance Imaging) 등에서 활용돼 의료적 안전성이 이미 검증된 바가 있다.
연구팀이 개발한 나노입자에 저주파 자기장을 쏘았을 때 베타-아밀로이드 펩타이드(Beta-amyloid peptide)를 산화시킴으로써 그 응집체의 결합력을 약화시켜 분해했고, 신경독성도 중화시킬 수 있음을 연구팀은 관찰했다.
아밀로이드 응집체는 알츠하이머병 등 다양한 퇴행성 신경질환들에서 공통적으로 관찰되며, 규칙적인 수소 결합을 통해 매우 안정적인 단백질 이차구조(Secondary structure)를 가져 분해가 어렵다고 알려져 왔다.
박찬범 교수는 "저주파 자기장 반응성 나노소재는 독성이 낮으며 자기장과 반응해 아밀로이드 응집체를 효율적으로 분해할 수 있기에 의료분야로 확장할 수 있는 잠재력이 있다ˮ면서, "이를 검증하기 위해 향후 알츠하이머 형질변환 마우스 등을 이용한 동물실험 등이 우선적으로 필요하다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 리더연구자지원사업(창의연구)의 지원을 받아 수행됐다.
2022.05.16
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초고속 자성메모리에 쓰이는 새로운 스핀소재 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 박병국 교수와 물리학과 이경진 교수 공동연구팀이 고속 동작 비휘발성 메모리로 개발 중인 스핀궤도토크 자성메모리(이하 SOT-MRAM)의 에너지 소비 전력을 획기적으로 감소시킬 스핀소재 기술을 개발했다고 27일 밝혔다.
SOT-MRAM은 고속 동작 및 높은 안정성의 특성으로 차세대 자성메모리로 주목받고 있다. 하지만 이 기술은 자화 스위칭을 위해서 외부자기장의 인가가 필수적이고, 스위칭 전류가 기존의 스핀전달토크 자성메모리(STT-MRAM)보다 커서 자성메모리 동작 전력이 많이 소모되는 단점을 가지고 있다. 따라서 SOT-MRAM의 실용화를 위해서는 외부자기장 없이 동작하면서 스위칭 효율이 높은 소재 기술 개발이 요구되고 있다.
연구팀은 새로운 스핀소재 구조, 즉 단결정 강자성/전이금속 이중층 구조에서 세 방향의 스핀분극을 가진 스핀 전류가 생성됨을 이론 및 실험으로 밝히고, 이를 조합해 자성메모리의 동작 에너지를 결정하는 자화반전 스위칭 전류를 효과적으로 감소시키는 결과를 발표했다.
이 신소재는 스핀궤도토크 효율을 높이고 외부자기장 없이 동작이 가능하므로 SOT-MRAM의 실용화를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다. SOT-MRAM은 고속 동작 및 비휘발성 특성으로 기존 반도체 소자 대기전력을 감소시켜, 저전력을 필수로 요구하는 모바일, 웨어러블, IoT(사물인터넷)용 메모리로 활용 가능성이 크다.
신소재공학과 류정춘 박사가 제1 저자로 참여하고, 신소재공학과 육종민 교수, 일본 도호쿠(Tohoku) 대학교 닛타 준사쿠(Nitta Junsaku) 교수와 공동으로 수행한 이번 연구는 국제학술지 `네이처 일렉트로닉스 (Nature Electronics)'에 4월 7일 字 온라인 게재됐다. (논문명 : Efficient spin–orbit torque in magnetic trilayers using all three polarizations of a spin current)
이번 연구에서 연구팀은 높은 결정성을 나타내는 단결정 강자성 소재와 전류의 이중층 구조에서 x, y, z의 세가지 방향의 스핀분극을 가진 스핀전류가 생성될 수 있음을 이론과 실험으로 증명했다. 또한, 자화방향과 전류방향을 제어해 스핀토크 효율이 최대가 되는 조건을 확보하여 스위칭 전류를 획기적으로 감소시키는 기술 개발에 성공했다. 이 기술은 SOT-MRAM의 동작 소모전력을 감소시키는 핵심 소재 기술로 활용될 것으로 기대된다.
제1 저자인 류정춘 박사는 "이번 연구는 자성메모리 내에서 여러 방향의 스핀 전류를 동시에 생성 및 제어할 수 있음을 실험으로 규명한 것으로, 저전력으로 구동하는 스핀트로닉스 소자 개발에 활용될 수 있을 것이다ˮ 라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 삼성전자, 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.04.27
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유체 제어 기술로 차세대 재료의 대면적 다기능 나노박막 제작기술 개발
우리 대학 신소재공학과 스티브 박, 김일두 교수 공동연구팀이 세계 최초로 차세대 *전도성 금속유기골격체(이하 c-MOF) 재료 중 하나인인 니켈-헥사이미노트리페닐렌 (Ni3(HITP)2) 고품질 다공성 나노 박막을 유체 제어 기술로 제작하였다고 밝혔다. 연구팀은 공정 과정에서 *탈양성자화를 필요로 하는 재료들의 새로운 박막 합성 방법을 제시하였으며, 그동안 한계로 남아있던 대면적 박막 제작을 넘어서 높은 투명도와 유연성, 그리고 최고 수준의 민감도를 가지는 이산화황 가스 센서 제작을 성공하는 성과를 이뤘다.
☞ 전도성 금속유기골격체(Conductive Metal-Organic Framework, c-MOF): 금속유기골격체는 금속 이온과 유기 연결물질(리간드)가 연결되어 구조체를 이루는 다공성 고분자 재료이다. 이 중, 2D 구조를 가지며 전도성을 가지는 전도성 금속유기골격체는 최근 다양한 분야에 응용되고 있는 차세대 재료이다.
☞ 탈양성자화(Deprotonation): 산-염기 반응을 통해 양성자(H+)를 제거하는 반응을 말한다.
신소재공학과 이태훈 석사, 김진오 박사, 박충성 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 재료 분야 권위 학술지인 `어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials)'에 내지 삽화와 함께 3월 24일 字 게재됐다. (논문명: Large-area synthesis of ultrathin, flexible, and transparent conductive metal-organic framework thin films via a microfluidic-based solution shearing process)
c-MOF는 다공성, 전기적 특성 제어, 전기전도성 등의 재료적 특성을 기반으로 트랜지스터, 전극, 가스 센서 등의 분야에서 차세대 신소재로 각광받고 있다. 특히, Ni3(HITP)2는 c-MOF 중에서도 최고 수준의 전기전도도를 가지고 있어 지속적으로 연구가 진행되었으나, 합성의 어려움으로 고품질 박막 제조는 난제로 남아있었다.
공동연구팀은 미세 유체(Microfluidic) 시스템을 도입하여 Ni3(HITP)2 나노 박막 제작 신기술을 개발했다. 공정을 두 단계 과정으로 분리해 비정질(Amorphous) 박막을 우선적으로 제작한 후 추가 공정을 통해 결정화(Crystallization)를 진행하여 이전 연구들의 한계점을 극복했다. 이번 연구에서는 여기서 더 나아가 유연 소재로의 활용 가능성 및 높은 투명도(최대 약 88%)를 확인해 다기능 차세대 재료로의 가능성을 확인했다.
미세 유체 시스템을 활용한 이 공정은 연속적이고 일정한 용액의 공급을 기반으로 박막 제작 속도와 기판의 온도 등 다양한 변수(Parameter) 제어를 통하여 진행됐다. 특히, 미세 유체 반응기와 기판 사이에 수백 마이크로미터(㎛) 수준의 단차(Gap)를 주어 균일한 계면(Meniscus)을 형성해 일정한 용매 증발을 야기해 균일한 박막 제조가 가능하다. 이를 통해, 수십 나노미터 영역의 두께 제어가 가능함을 검증함과 동시에 박막 결정의 고배향성을 확인했다고 연구팀은 밝혔다. 결정의 배향성은 센서 성능과 투명 소재에 중요한 역할을 하여 박막의 성능을 향상시켜준다.
공동연구팀은 배향성을 가지는 해당 c-MOF 나노 박막을 사용해 날숨 내의 바이오마커(Biomarker)로 쓰이는 가스 중 하나인 이산화황 (H2S) 기체만을 선택적으로 검출할 수 있는 가스 센서를 개발하는 데 성공했으며, 기존에 보고된 본 재료 기반 최고 성능의 가스 센서 대비 약 30.2배의 성능을 확인했다. 뿐만 아니라, 가스 센서는 유연한 특성을 가지며 습한 환경에서도 높은 민감도를 보여 마스크에 적용이 가능한 점 등 그 파급효과가 클 것으로 예상된다.
공동 제1 저자인 이태훈 석사, 김진오 박사, 박충성 박사과정은 "이번 연구에서 후처리 공정의 도입으로 비정질 박막에서 전도성을 가지는 높은 결정성의 박막으로 빠르고 정교하게 결정화될 수 있다는 것을 보였다ˮ며, "이는 고품질 나노 박막 제작에 한계점을 가지고 있던 다양한 재료에 응용 가능함을 의미하며, 이를 토대로 개발된 가스 센서는 앞서 언급한 다양한 기능을 통해 관련 산업에도 기여할 것으로 기대한다ˮ라고 말했다.
2022.04.27
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한국뇌연구원과 혁신적 뇌연구를 위한 업무협약 체결
우리 대학이 한국뇌연구원(서판길 원장)과 18일(월) ‘혁신적 뇌연구를 위한 업무협약’을 체결했다. 이번 협약은 KAIST 신경과학-인공지능 융합연구센터(센터장 이상완 교수)와 한국뇌연구원 윤종혁 그룹장(퇴행성뇌질환 연구그룹)이 협력하며 성사됐다. 양 기관은 유기적인 업무협력 체계를 구축함과 더불어 공동연구 협력 및 인재 양성을 통한 뇌연구 분야 역량 강화를 위해 한 뜻을 모았다.
이번 협약을 통해 양 기관은 혁신적 뇌연구(뇌공학, 뇌질환, 뇌영상, 데이터과학 등)와 관련 주제를 함께 발굴하여 연구하고, 최신 뇌연구 인프라를 공동 활용할 예정이다. 또한 전문인력을 교류하고 양성하는 등 다각적인 노력을 해 나갈 것을 약속했다.
18일(월) 오후 5시 우리 대학 본원 제1회의실에서 개최되는 협약식에는 이광형 KAIST 총장, 이상완 신경과학-인공지능 융합 연구센터장, 정용 헬스사이언스 연구소장, 김재경 수리과학과/IBS 수리및계산과학연구단 교수등 KAIST 관계자들과 한국뇌연구원 서판길 원장, 김형준 연구본부장, 윤종혁 그룹장, 하창만 대외협력센터장 등의 관계자가 참석했다.
이광형 KAIST 총장은 “특성화 대학과 정부출연연구기관 간 상호 긴밀한 협력 체제를 구축하게 되어 기쁘다. 우수한 뇌연구 성과를 통해 국민 삶의 질 향상, 국가 경쟁력 강화, 국제적 위상 정립에 이바지할 것”이라고 소감을 전했다.
한국뇌연구원 서판길 원장은 “인공지능을 기반으로 한 뇌 빅데이터 분석 및 검증 플랫폼 공동 개발을 추진할 계획이다. 적극적인 연구 및 전문 인재 공유와 협업을 통해 뇌연구 고도화의 초석을 함께 다지겠다”라고 밝혔다.
2022.04.18
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50주년 기념로켓 프로젝트 'Perigee Blue Whale 0.1' 성료
우리 대학이 로켓 스타트업 페리지에어로스페이스와 공동 추진하는 「초소형 우주발사체 선행 프로젝트(BW-0.1)」를 3월 24일 제주도에서의 3차 발사를 마지막으로 성공적으로 종료했다고 11일(월) 밝혔다.
항공우주공학과 재학생인 신동윤 대표가 설립한 스타트업 페리지에어로스페이스(이하 페리지)는 초소형 우주발사체 개발을 목표로 하고 있다.최종 목표인 BW 1.0은 50kg의 페이로드를 지구저궤도(LEO, 약 500km)에 실어나를 수 있도록 설계하였으며, 미래 상업 우주 운송 수단으로 활용할 예정이다.
페리지는 BW 1.0 개발을 위해 3개의 선행 프로젝트를 진행 중이다. 이번에 성공리에 종료된 0.1 프로젝트는 개교50주년을 기념하는 사업의 일환으로 KAIST와 공동 진행하였고 ▲초소형 액체연료 기반의 발사체의 설계 ▲구성품 시험, 제작, 발사 캠페인 등 일련의 개발과정 경험 ▲비행 시험을 통한 주요 시험 데이터를 확보를 목표로 하였다.
현재 추진 중인 ‘BW 0.4 프로젝트’는 우주에서 인공위성을 설계된 궤도로 보내게 될 상단부(2단) 개발이 목표다. 이후 지상부터 우주까지 위성과 상단부를 실어 나를 하단부(1단)를 개발하는 ‘BW 0.6 프로젝트’, 마지막으로 0.4 프로젝트(상단)와 0.6 프로젝트(하단)를 통합하는 ‘BW-1.0 프로젝트’를 계획 중이다.
총 3회의 발사 시험이 진행된 BW-0.1은 길이 3.2m, 지름 20cm, 무게 52kg로, 에탄올과 액체산소를 각 연료와 산화제로 사용하는 추력 150kgf의 액체로켓 추진기관이 사용되었다.
본 프로젝트는 발사 시험 편의를 위해 목표 고도를 낮춰 설계한 기술검증용 시험 로켓임에도 추진에 많은 어려움이 있었다. 엔진 점화와 추진, 항전 장비 교신, 주파수 및 데이터 전송 등의 발사체 개발에 필요한 기술적 문제 뿐 아니라, 발사 관련 인허가 등 많은 행정 단계들이 많았기 때문이다.
발사 장소 선정, 인근 주민 동의, 안전 수칙 확보, 연료 및 발사체의 운송, 공역 허가, 해상 및 육상 통제 등 발사에 필요한 모든 절차를 원활히 수행했다는 점에서 본 프로젝트의 의의를 찾을 수 있다.
페리지 신동윤 대표는 BW 0.1 프로젝트의 성공적인 종료에는 우리 대학의 지원이 큰 역할을 했다고 전했다. KAIST는 2019년에 산-학 협력에 기반한 로켓추진기관 연구·개발을 위한 연구센터를 설립했으며, 이에 안정적으로 엔진 연소시험 데이터를 확보할 수 있었다.
페리지 신동윤 대표는 “KAIST가 로켓 엔진뿐 아니라 비행 제어 및 발사체 구조, 항전 장비 등 필수 기술 분야에서 특히 많은 도움을 주었다” 라고 말했다. 이어 “BW 0.1 프로젝트는 모범적인 산·학 협력 사례로 남을 것”이라고 자신감을 보였다.
페리지-KAIST 로켓연구센터의 안재명 센터장은 “BW 0.1이 분명 쉽지 않은 프로젝트였음에도 불구하고 완료하여 매우 기쁘다”라고 소감을 밝혔다.
이어, “몇 번의 실패에도 좌절하지 않고 끝까지 목표를 달성한 연구팀과 KAIST 50주년 기념 민간 과학로켓(BW 0.1) 발사에 지원을 아끼지 않은 제주도 및 관계자분들, 용수리 주민분들께 특히 감사드린다”라고 말했다.
우리 대학은 이번 프로젝트를 통해 확보한 데이터, 기술을 기반으로 교육용 로켓 프로그램을 진행하는 한편, 페리지의 발사체 개발에도 지속적으로 관심을 갖고 협력할 예정이다.
<참고: BW-0.1 프로젝트 결과요약>
구분
발사일자
발사시간대
발사 목적
확인 사항
1차
2021.12.05.
01:30 AM
엔진을 비롯한 발사체 시스템 검증
고도 변화에 따른 기상 데이터를 비행제어 시뮬레이션 반영
2차
2021.12.29.
11:50 AM
엔진을 비롯한 발사체 시스템 검증
FTS 작동 확인
3차
2022.03.24.
01:30 AM
발사체 시스템 검증 및 발사체 회수
비행 데이터 확보 및
발사체 회수 완료
2022.04.11
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전산학부 김범준 동문 〈좌경룡-김범준 장학기금〉 1억원 기부
배달의 민족을 서비스하는 우아한 형제들 대표인 김범준 전산학부 동문(학부 93, 석사 97)이 발전기금 1억 원을 8일 기부했다. 지난해 4월 전산학부 공간 확장을 위한 발전기금 1억 원을 기부한데 이은 두 번째 기부다.
김 대표의 이번 기부는 지난해 별세한 은사인 故좌경룡 교수를 기리기 위해 “좌경룡-김범준 장학기금”으로 전달되었으며, 올해부터 4년간 한해 5명의 학생에게 장학금을 지원하는 용도로 사용된다.
김범준 대표는 국제정보올림피아드(IOI)에 한국인 최초로 참가해 고등학교 2학년이었던 1992년도 4회 대회에서 세계 1위 금메달을 수상하고 세계 대학생 프로그래밍 경진대회까지 석권한 경력을 가지고 있다. 故좌경룡 교수(1946~2021)는 국내 ‘컴퓨터 알고리즘’ 분야의 개척자이자 선구자다. 김범준 대표를 포함한 4명의 고등학생을 IOI에 참가할 수 있도록 지도했으며 총 40여 개국 중 4등이라는 우수한 성적을 거둔 것을 시작으로, 1990년대 후반부터 미국컴퓨터학회(ACM) 세계 대학생 프로그래밍 경진대회(ICPC)에 대학생들을 참가시키고 탁월한 성적을 내게 한 KAIST 전산학부 교수다.
김범준 대표 기부사
<이하 김범준 대표 기부사 전문>
저는 KAIST에서 많은 것을 받은 사람입니다. 함께 꿈꿀 수 있는 친구들을 만났고, 훌륭하신 교수님들을 만났으며, 다양한 도전과 성장을 할 수 있는 환경을 만났습니다.
후배님들도, 제가 꾸었던 꿈들을, 제가 받았던 기회를 가질 수 있기를 바라는 마음에 기부를 합니다. 지도교수님이셨던 좌경룡 교수님은, 학문적으로도 큰 업적을 남기신 뛰어난 교수님이지만,
따뜻한 눈으로 학생들을 바라보면서 이끌고 응원해 주셨던 멋진 선배님이기도 합니다. Pay It Forward 라는 말이 있죠. 좌 교수님에 대한 감사의 마음을 실천하는 가장 좋은 방법은,
그분이 보여 주셨던 마음과 행동을 이어가는 거라고 생각합니다.
후배님들이 더 큰 꿈을 꾸고 더 자유롭게 도전할 수 있도록 응원하겠습니다. 감사합니다.
- 김범준 드림
2022.03.11
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