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IEEE 스펙트럼에 전기및전자공학부 김충기 명예교수 평전 실려
우리 대학 전기및전자공학부 김충기 명예교수의 평전이 국제전기전자공학회(IEEE) Spectrum에 실렸다. IEEE에서 한국인의 평전을 자세히 소개한 것은 처음 있는 일이다.
대한민국 반도체분야를 이끈 김충기 명예교수의 업적은 아래 링크에서 볼 수 있다.
링크 : https://spectrum.ieee.org/kim-choong-ki
2022.08.30
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세계적인 스테인드글라스 예술 거장 김인중 신부, 산업디자인학과 초빙석학교수로 임용
우리 학교가 세계적인 빛의 화가이자 스테인드글라스 예술의 거장 김인중 신부(베드로, 프랑스 도미니코 수도회)를 산업디자인학과 초빙석학교수에 임명했다. 임기는 올해 8월 1일부터 2024년 7월 31일까지 2년이다.
이번 임용은 국제적인 명성과 독창성을 지닌 김인중 신부의 삶과 정신, 예술 역량을 구성원과 함께 나누고자 추진됐다. 산업디자인학과의 중점 교육 부문인 조명 색채, 공간 등에 대한 전문적인 조언을 받는 것은 물론, 우리 대학 전반에 새로운 영감과 역동성을 불어넣는 것이 주요 목표다.
서울대 회화과를 졸업한 김인중 신부는 1965년 한국미술대상 대상을 수상하고 이후 스위스 프리부르대학과 파리가톨릭대학에서 수학했다. 1974년 프랑스 도미니코수도회에 입회해 사제와 예술가의 길을 걷기 시작한 그는 전 세계 200여 회 전시와 유럽 50여 개 성당의 스테인드글라스를 제작하며 활발한 활동을 이어갔다.
화려한 색채와 동양의 여백을 접목한 예술성과 공로를 인정받아 2019년 프랑스 앙베르에 ‘김인중 미술관’이 설립됐고, 프랑스 문화예술공로훈장(오피시에)을 수상하기도 했다.
이번 임용에 따라 우리 대학 산업디자인학과는 오는 가을학기 ‘서치더퓨처(Search the Future)’ 세미나 수업에 김인중 신부의 특강을 준비하고 있다.
특강에서는 심미적 가치 추구와 노력에 대한 김인중 신부의 오랜 경험과 철학을 아낌없이 학생들에게 공유할 예정이다. 아울러 학과 내 별도 작업 겸 소통 공간을 마련하여 학생들과 김인중 신부가 자연스럽게 교류하고 아이디어를 나누도록 독려할 계획이다.
최근 김인중 신부는 우리 대학 중앙도서관인 학술문화관 내 작업실에서 학술문화관 천창(天窓)을 53개의 스테인드글라스로 제작하는 작품을 진행 중이다. 완성 후 구성원들은 53개의 조각이 거대한 그림으로 펼쳐지는 거장의 예술을 교내 일상에서 보고 느낄 수 있다.
김인중 신부는 “뛰어난 과학도들이 자리한 KAIST에 초빙석학교수로 오게 되어 매우 기쁘다. 감성과 진심을 담은 작품·예술 철학으로 학생들의 마음을 어루만지고, 그들이 좀 더 풍요로운 경험을 할 수 있게 하는 것이 저의 바람이자 기도”라고 전했다.
이광형 총장은 “연구와 예술은 끝없는 고민과 시도, 개척이라는 점에서 큰 뜻을 함께한다. 53개의 조각이 하나로 완성되는 학술문화관의 스테인드글라스 작품은 구성원 각각의 개성이 분명한 동시에 KAIST라는 색으로 조화를 이루는 우리 학교와 닮아있다”라고 말했다. 이어, “세계적인 거장 김인중 신부의 예술혼이 우리 대학에 새로운 자극과 여유를 주는 빛이 되길 바란다”라고 밝혔다.
한편, 우리 대학은 2021년 10월 세계적인 성악가 조수미 씨를 문화기술대학원 초빙석학교수에 임명하고, 올해 3월 이수만 SM 엔터테인먼트 총괄 프로듀서를 전산학부 초빙석학교수에 임명한 바 있다. 우리 대학은 과학기술을 문화·예술 분야에 확장하여 접목하고, 공동 연구와 창작의 장으로 자리매김하고자 하는 노력을 지속하고 있다.
2022.08.30
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롯데그룹으로부터 140억 원 발전기금 유치
우리 대학이 롯데그룹(회장 신동빈)으로부터 140억 원의 발전기금을 유치했다. 발전재단 관계자는 "롯데와 KAIST의 열린 혁신을 바탕으로 탄소중립 및 사회공헌 디자인 등 다양한 연구 협력을 목적으로 이번 발전기금을 유치했다"라고 전했다. 롯데지주, 롯데케미칼, 롯데정밀화학, 롯데쇼핑, 코리아세븐, 롯데하이마트, 롯데멤버스, 롯데GFR, 롯데제과, 롯데칠성음료 등 10개 계열사가 참여해 출연한 발전기금은 'LOTTE-KAIST R&D센터'와 'LOTTE-KAIST 디자인센터' 건립에 활용된다.
2025년 하반기 준공 예정인 양 센터는 최첨단 인프라를 활용해 산-학이 경계를 허물고 협업할 수 있는 연구 허브로 조성된다. KAIST의 글로벌 역량을 바탕으로 미래 기술 상용화를 위한 연구와 산업계의 신성장 동력을 창출할 수 있는 아이디어 및 솔루션을 발굴하는 프로젝트를 지원할 예정이다. 생명화학공학과가 운영하게 될 'LOTTE-KAIST R&D센터'는 기후변화와 이에 따른 탄소 중립을 실현하기 위한 경계를 초(超) 경계 협업형 연구 클러스터로 조성된다. ▴바이오-지속가능성(Sustainability) ▴탄소중립 소재 및 에너지 ▴영양 및 헬스케어(Advanced Food and Healthcare) 등 세 가지 주제를 중심으로 시스템대사공학, 바이오연료/플라스틱, 그린수소, 신재생에너지, 배터리 분야의 포괄적인 연구가 수행된다. 연구에서 시작해 실험, 시제품 제작, 사업화에 이르기까지 모든 단계를 지원하는 연구공간에는 개방형 공동실험실이 마련되며, 연구성과는 롯데와 협업을 통해 상용화를 시도할 계획이다. 'LOTTE-KAIST 디자인센터'는 산업디자인학과에서 운영한다. 사회공헌 디자인 랩, AI 및 데이터 기반 디자인 랩, 메타버스 디자인 랩, 사용자 경험 및 서비스 디자인 랩이 설치된다. 각 랩에서는 ▴제로웨이스트 디자인 및 디자인씽킹(Design Thinking) 기반의 ESG 연구 ▴데이터 기반 사용자 경험 디자인 연구 및 인간중심 인공지능 상호작용 기술·서비스 개발 ▴체화된 상호작용을 기반으로 가상과 현실을 통합한 미래형 제품 및 서비스 연구 ▴ 사용자 중심 디자인을 통한 신규 디지털 서비스 개발 등이 수행된다. 또한, 캠퍼스 및 지역사회 구성원들에게 개방되는 테스트베드(가칭 Playground L)도 만들어진다. 도출된 연구성과를 미래 유통의 혁신적 서비스로 구현해 실제 소비자들의 체험을 통해 검증받는 공간으로 활용된다. 우리대학과 롯데는 신사업 추진 연구개발 역량 강화를 위해 지속적으로 협업해왔다. 롯데케미칼은 올해 1월 탄소중립 사회 실현을 위한 미래 기술확보와 인재 발굴을 위해 롯데케미칼-KAIST 탄소중립연구센터를 설립했다. 기존 청정수소·친환경 납사 등 탄소중립 분야 연구 프로젝트 5건을 진행 중이며, 전지 소재와 공정 분야 연구 프로젝트 3건을 추가할 예정이다. 지난해 9월에는 배상민 산업디자인학과 교수가 롯데지주 내 디자인경영센터 사장으로 선임되어 제품과 서비스의 디자인 혁신은 물론, 창의적인 조직문화 강화 및 기업 전반의 혁신을 가속하는 데 일조하고 있다. 또한, 올해 2월에는 이광형 총장의 초청을 받은 신동빈 회장이 우리 대학을 방문한 바 있다. 이광형 총장은 "미래 혁신을 향한 롯데의 혜안과 이를 실행하기 위한 과감한 기부 결정에 감동과 감사의 마음을 전한다"라고 말했다. 이어, 이 총장은 "산-학이 뜻을 모아 자유로운 분위기 속에서 교류하는 연구공간에서 미래 유통을 선도하고 지구와 인류의 지속가능한 발전을 도모할 획기적인 성과가 태동하길 기대한다"라고 전했다.
2022.08.30
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김재철AI대학원, 기술 중심 법률인공지능 교과목 개설
김재철AI대학원(원장 정송)이 법률인공지능 수업을 정규 교과목으로 채택했다. 이번 수업은 법률과 기술을 접목한 리걸테크 산업이 급성장 중인 기술 수요를 반영해 개설됐다. 그동안 법학전문대학원 등에서 법과 인공지능의 관계를 다른 수업이 개설된 바 있지만, KAIST는 기술을 중심으로 법률 분야에 특화된 인공지능을 학습하고 시제품 제작 실습까지 수행하는 방식을 새롭게 시도한다. 법률업무 효율화를 위한 인공지능 및 자연어처리 기술 학습을 목표로 메타(구 페이스북)·네이버 클로바 연구원 출신의 서민준 KAIST 교수가 수업 총괄 및 인공지능 이론 강의를 맡는다. 또한, 김앤장 법률사무소 변호사와 판사를 역임한 박혜진 한양대학교 교수가 법률 이론을 강의하고, 네이버 클로바에서 문자 인식(OCR) 및 정보추출 기술을 주도했던 황원석 엘박스(판례검색 플랫폼) 연구원이 인공지능과 법률을 잇는 실무 강의를 주도한다. 이번 수업은 인공지능에 다양한 전공 분야를 접목하는 융합학문(AI+X)으로 설계된 것이 특징이다. 이를 위해, KAIST 대학원생을 주축으로 하는 AI 전문가 그룹과 한양대 법학전문대학원 대학원생 및 현업 변호사 등을 주축으로 하는 법률 전문가 그룹이 함께한다. 우리 대학이 개설한 정규과목을 한양대 학생들이 학점 교류로 수강하며, 한 학기 동안 인공지능으로 해결할 수 있는 법률문제를 발굴하고 시제품을 제작하는 과제를 수행할 예정이다. 정송 KAIST 김재철AI대학원장은 "이번 인공지능법률 교과목을 시작으로 다양한 융합 수업을 지속해서 추진해 인공지능 전문가와 분야별 전문가의 교류를 활성화하고 인공지능(AI)+X 인재양성과 연구에 박차를 가할 계획"이라고 전했다.
2022.08.30
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상호작용 가능한 바이오 기반 친환경 화학물질 합성지도 완성
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 미생물에서 화학물질을 생산하기 위한 바이오 화학반응을 총망라한 웹 기반의 합성 지도를 완성했다고 29일 밝혔다. 이번 연구는 국제학술지인 `생명공학 동향(Trends in Biotechnology)'에 8월 10일 字 게재됐다.
※ 논문명 : An interactive metabolic map of bio-based chemicals
※ 저자 정보 : 장우대(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 김기배(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 3명
급격한 기후 변화와 환경오염에 대응하기 위해 석유화학 제품을 미생물을 활용해 생산하는 연구가 주목받고 있다. 미생물을 이용해 다양한 화학 물질, 재료, 연료 등을 합성하기 위해선 목표 물질의 생합성 경로를 탐색 및 발굴해 미생물 내에 도입하는 것이 우선돼야 한다. 또한, 다양한 화학물질을 효율적으로 합성하기 위해선 미생물을 이용한 생물공학적 방법뿐만 아닌 화학적 방법 또한 통합해 활용할 필요가 있다.
지난 2019년, 이상엽 특훈교수팀은 미생물을 이용해 화학물질을 합성할 수 있는 경로를 기존 화학반응 공정과 함께 정리한 지도를 국제학술지 ‘네이처 카탈리시스(Nature Catalysis)’에 발표한 바 있다. 당시 편찬한 지도는 네이처 측에서 포스터 형식으로 전 세계의 산업계 및 학계에 배포해 각 화학물질의 합성 경로를 한눈에 확인할 수 있도록 했다.
연구팀은 전 세계적인 관심을 바탕으로 지난번에 공개한 바이오 기반 화학물질 합성 지도를 업데이트 및 확장하고, 웹 기반으로 제작해 누구나 쉽게 접근하여 각 화학물질 합성을 위한 효율적인 경로를 빠르게 탐색할 수 있도록 했다. 사용자는 개발한 웹 기반의 합성 지도에서 제공하는 대화형 시각적 도구를 사용해 다양한 화학물질 생산으로 이어지는 생물학적 및 화학적 반응의 복잡한 네트워크를 분석할 수 있다. 또한, 이번 개편에서는 식품, 의약품, 화장품 등에 활용할 수 있는 다양한 천연물과 그 합성 경로를 추가해 지도의 활용성을 넓혔다. 발표한 바이오 기반 화학물질 합성지도는 http://systemsbiotech.co.kr 에서 확인할 수 있다.
공동 제1 저자인 생명화학공학과 장우대 박사와 김기배 박사과정생은 “기존 배포했던 합성 지도의 업데이트와 사용성 증대에 대한 요구를 반영하여 이번 연구를 진행했다”라고 말했으며, “이번 논문에서 정리한 생물공학적 방법과 화학공학적 방법을 통합한 화학물질 생산 전략과 전망은 미생물 세포 공장 구축 시 화학물질의 합성 경로 설계뿐만 아닌, 신규 물질의 생합성 경로 설계에도 유용하게 활용할 것으로 기대된다”라고 밝혔다.
이상엽 특훈교수는 “이번 연구에서 업데이트한 웹 기반 합성 지도는 기후 위기와 탄소중립에 대응하기 위한 바이오 기반 화학물질 생산 연구의 청사진으로서 역할을 할 것”이라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발 과제 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.29
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과학기술정책대학원, 재난학교(Disaster Haggyo) 개최
우리 대학 과학기술정책대학원(원장 최문정)의 스콧 게이브리얼 놀스(Scott Gabriel Knowles교수 연구팀이 지난 14(일)부터 21(일)까지 8일 간 '재난 학교(Disaster Haggyo)'를 개최했다.
전 세계 각지의 연구자, 활동가, 예술가를 초청해 국제 행사로 진행한 재난 학교는 재난학 분야에서 현장에 응답하는 연구의 중요성이 부각되는 시대적 흐름을 반영해 기획됐다. 실제 재난이 벌어졌거나 아직 재난이 종결되지 않은 현장에서 살아가는 공동체와 함께 재난을 새롭게 이해하고 상호 협력을 도모하기 위해 마련된 자리다.
참가자들은 14일부터 이틀간 우리 대학에서 재난학교를 아우르는 중요한 개념과 재난 정의(Justice), 재난 인류학, 인류세 (Anthropocene), 재난 저널리즘, 재난과 예술, 재난 교육 등 방법론에 관한 강연에 참석했다.
행사 첫날인 14일 스콧 게이브리얼 놀스 교수(과학기술정책대학원 교수 겸 인류세 연구센터 부센터장)는 개회사를 통해 ▴재난 정의(正義) ▴인류세 ▴상호 도움 ▴기억의 형성 등을 재난학교를 통해 생각해보고자 하는 네 가지의 큰 개념이라고 소개했다.
특히, 상호 도움을 형성해 나가는 과정에 대해서는 "재난 연구는 대학의 경계를 넘어 여러 사람이 같이 머리를 맞대는 연구 공동체를 향해가야 한다"라고 말했다, 이어, 놀스 교수는 "연구의 주제뿐 아니라, 연구 과정에서도 새로운 방식을 생각해봐야 한다"라고 역설했다. 기조연설을 맡은 박범순(과학기술정책대학원 교수 겸 인류세 연구센터 센터장)교수는 "식민주의, 한국 전쟁과 냉전의 맥락에서 동아시아 및 한국의 재난을 생각해볼 것"을 당부하며, "재난의 희생자와 기억을 재현(representation)하는 것이 매우 어려운 일이라는 전제 아래 어떻게 하면 이를 다양한 방식으로 재현할 수 있을지 고민하는 것이 우리의 역할"이라는 도전 과제를 제기하며 재난학교의 포문을 열었다.
16일부터는 안산으로 재난 학교의 장소를 옮겼다. 안산에서 재난학교는 단원고 일대와 4.16 기억교실, 4.16생명안전공원 부지 등을 방문해 세월호 참사 유가족 및 관련 단체들과 긴밀하게 협력하는 시간을 가졌다. 또한. 현존하는 재난 현장들이 추모 사업뿐 아니라 세월호 참사에 대한 과학적 분석 및 조사 과정과 어떻게 뒤얽혀 있는지 연구해 더 나은 미래를 위해서 나아가야 할 방향을 모색하는 연구를 수행했다. 18일부터는 제주로 이동해 4.3 사건과 관련된 오랜 문제들과 현재 심화되고 있는 제주의 환경 문제들을 동시에 탐구했다. 희생자 유해 수습이 여전히 완료되지 않았을 정도로 오랫동안 침묵 속에 갇혀 있던 4.3 사건에 대한 교육과 추모 활동의 일환으로 4.3 평화공원과 4.3 평화기념관을 방문했다. 또한, 제주도에서 벌어진 오래된 폭력의 역사가 관광산업, 신재생에너지테스트베드 등으로 인해 새롭게 생겨난 환경 문제들과 어떻게 연결될 수 있을지에 관해 해양환경단체, 생태해설사, 에너지 전문가 등 제주도 지역의 전문가들을 직접 만나는 시간도 가졌다.
이번 재난 학교에 참여한 최승찬(전산학부 학사과정) 학생은 "지역과 활동 분야 등 다양한 배경을 가진 사들이 모여 재난학에 관해 활발히 논의하며 재난학의 사회적 중요성을 확인할 수 있었다"라고 말했다. 이어, "하지만 이 활동이 사회공동체의 어떤 이익을 발전시킬 수 있을 것인지에 대한 궁금증이 남아 있어서 과학기술정책대학원의 석사 과정을 막 시작하는 학생으로서 많은 생각과 고민을 더하는 경험이었다"라고 전했다.
참가자들은 행사가 종료된 후에도 긴밀히 교류하며 상호 협력의 장을 지속해 나갈 계획이며, 그 첫 번째 시도로 재난학교 참여 경험을 담은 에세이집 혹은 잡지 발간 등을 기획 중이다.
한편, 올해 처음으로 열린 재난 학교는 과학기술정책대학원, KAIST 인류세연구센터, 미국 사회과학연구위원회(Social Science Research Council)의 후원을 받았다. 한국문화예술위원회(Arts Council Korea)의 드리프팅 커리큘럼(Drifting Curriculum), 네덜란드 암스테르담의 Framer Framed(미술, 시각 문화, 비판적 이론 및 실천 플랫폼)와도 함께 여러 세션을 기획했다.
이번 재난 학교에 관한 자세한 내용은 과학기술정책대학원 홈페이지에서 확인할 수 있다.( 바로가기 링크 → https://stp.kaist.ac.kr/announcements/view/id/1203#u )
2022.08.26
조회수 747
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최준일 교수, IEEE 최우수 이동체 전자공학 논문상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 최준일 교수가 2022년 국제전기전자공학회(IEEE) 이동체공학 학술회(Vehicular Technology Society)의 최우수 이동체 전자공학 논문상(Best Vehicular Electronics Paper Award) 수상자로 선정되었다고 26일 밝혔다.
최우수 이동체 전자공학 논문상은 이동체/이동통신 분야 저명 국제 학술지인 국제전기전자공학회 이동기술 분과(Transactions on Vehicular Technology) 저널에 출판된 지난 5년간의 자동차 전자기술 관련 논문 중 가장 우수한 논문에 주어지는 최우수 논문상이다. 최준일 교수는 이미 2015년 국제전기전자공학회 신호처리 학술회(Signal Processing Society)에서 최우수 논문상을, 2019년 국제전기전자공학회 통신 학술회(Communications Society)에서 최우수 논문상인 스테판 오 라이스 상(Stephen O. Rice Prize)을, 그리고 2021년 국제전기전자공학회 이동체공학 학술회에서 최우수 논문상인 닐 세퍼드 상(Neal Shepherd Memorial Best Propagation Award)을 수상한 바 있다.
국제전기전자공학회의 39개 모든 학술회를 조사한 결과 국제전기전자공학회 저널 최우수 논문상을 4회 이상 받은 한국인은 최준일 교수가 유일하다.
최준일 교수는 프리티 쿠마리(Preeti Kumari) 박사(당시 박사과정 학생, 현재 퀄컴(Qualcomm) 연구원), 누리아 프렐식(Nuria Prelcic) 교수(당시 스페인 비고(Vigo) 대학, 현재 미국 노스캐롤라이나 주립대학(NCSU)), 로버트 히스(Robert Heath) 교수(당시 미국 어스틴 소재 텍사스 주립대학(UT Austin), 현재 미국 노스캐롤라이나 주립대학)가 공동으로 저술한 아래 논문으로 이번에 상을 받았다.
“IEEE 802.11ad-Based Radar: An Approach to Joint Vehicular Communication-Radar System” IEEE Transactions on Vehicular Technology, Vol. 67, No. 4, pp. 3012-3027, April 2018.
이 논문은 밀리미터파를 사용하는 차량 간 통신 환경에서 통신과 레이더를 융합한 시스템을 제안해서 현재 약 340회의 인용 횟수(구글 스칼라 기준)를 기록하고 있다. 최준일 교수는 해당 연구를 통해 이미 상용화된 밀리미터파 통신 시스템(IEEE 802.11ad)으로 데이터 통신을 하는 것과 동시에 매우 정확한 레이더 시스템을 구현하는 것이 가능하다는 것을 최초로 보였고, 이 결과는 통신-레이더 시스템 융합 연구를 촉진하는 계기가 됐다.
최준일 교수는 “선도적으로 수행한 차량 간 통신 환경에서의 밀리미터파 통신-레이더 시스템 융합 연구가 국제적으로 인정받아 매우 기쁘고, 한국인 최초로 국제전기전자공학회 저널 논문상을 4번이나 수상하게 되어 영광이다”라고 소감을 밝혔다.
시상식은 9월에 열리는 국제전기전자공학회 이동체공학 학술회 최대 학회인 이동체공학 학술회의(Vehicular Technology Conference, VTC)에서 진행될 예정이다. 또한, 국제전기전자공학회 VTC2022 가을 학회 홈페이지와 국제전기전자공학회 이동체공학 학술회 뉴스레터에 수상 소식이 게시되며, 수상자 리스트는 영구적으로 국제전기전자공학회 이동체공학 학술회 홈페이지에 게시될 예정이다.
2022.08.26
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전자장비의 높은 전력 소모 한계를 뛰어넘는 저전력 고성능 다이오드 소자 최초 개발
우리 대학 물리학과 조성재 교수 연구팀이 기존 흔히 쓰이는 쇼트키 다이오드(Schottky diode)가 갖는 열적 거동의 한계를 뛰어넘는 저전력 정류 소자를 세계 최초로 개발하는 데 성공했다고 25일 밝혔다.
조 교수 연구팀은 단층 흑연, 즉, 그래핀(graphene)이 가지는 선형적 분산 관계의 전자 띠 구조 (linear dispersion band structure)를 이용해 열적 거동 한계(thermionic limit)를 극복한 다이오드를 최초로 구현하는 데 성공했다.
다이오드 전극으로 기존 다이오드에서 활용되었던 금속을 사용하는 대신, 그래핀을 활용함으로써 기존 다이오드의 이상지수 (ideality factor)의 한계를 뛰어넘는 초 이상적(super-ideal) 저전력 정류 소자를 개발하는 데 성공할 수 있었다.
물리학과 조성재 교수 연구실의 명규호 박사, 신원길 박사, 성경환 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이쳐 커뮤니케이션스 (Nature Communications)' 7월 온라인판에 출판됐다. (논문명 : Dirac-source diode with sub-unity ideality factor).
현대 정보화 기술 발전에 따라 트랜지스터 소형화 및 집적도 증가가 꾸준히 이뤄졌고, 열 전하 방출(thermionic emission)의 물리적 특성에 의해 제한되는 문턱전압이하 스윙(subthreshold swing, SS, 트랜지스터에서 전류를 10배 증가시키는 데 필요한 전압의 값)이 60mV/dec 라는 한계를 뛰어넘는 트랜지스터에 대한 연구가 이뤄져왔다. 다이오드는 믹서, 셀렉터, 스위치, 광센서, 태양광 소자 등 많은 전자 장비에 쓰임에도 불구하고 열 전하 방출에 의한 열적 거동 한계를 뛰어넘는 연구는 이뤄지지 않고 있다.
반도체 물질과 금속이 접합됐을 때 두 물질의 계면에서 형성되는 쇼트키 장벽에 의해 정류 현상이 일어나는 쇼트키 다이오드의 성능은 크게 정류비(rectifying ratio, 온(on) 상태와 오프(off) 상태 전압의 비)와 이상 지수 (ideality factor)로 나눌 수 있다. 쇼트키 다이오드의 이상 지수는 다이오드의 전류를 10배 증가시키는 데 필요한 전압의 값과 연관된 수치이며, 열적 거동 한계로 인해 상온에서의 일반적인 쇼트키 다이오드는 이상 지수 1 이상의 값을 반드시 가지는 것으로 알려져 있다.
연구팀은 이번 연구에서 단층의 이황화 몰리브덴에 일함수가 다른 단층 그래핀과 다층 그래핀의 비대칭적 접촉을 통해 계면 문제를 해결한 쇼트키 다이오드를 구현했다. 단층의 흑연, 즉, 그래핀은 선형적 분산 관계의 전자 띠 구조를 가지고 있는 물질로, 일반적인 금속과는 달리 에너지에 따라 전하 밀도가 급격히 증감하는 성질을 갖고 있다.
이번 연구에서 새롭게 개발한 그래핀 소스를 이용한 디랙 소스(Dirac-source) 다이오드는 넓은 전류 작동범위 (1-10,000배 전류 범위)에서 이상 지수의 값이 1 미만을 갖는 열적 거동의 한계를 극복한 성능을 달성했으며, 다이오드의 온(on) 상태와 오프(off) 상태의 비율인 정류비가 1억(108) 이상으로, 기존에 보고되어왔던 다이오드보다 2-10배 낮은 전압으로도 기존의 다이오드보다 높은 전류의 정류 작동이 가능함을 보였다.
연구팀이 1 미만의 이상 지수를 갖는 고성능 저전력 쇼트키 다이오드를 개발한 것은 세계 최초로서 2차원 물질 기반의 저전력 다이오드 소자가 미래의 저전력 트랜지스터의 개발과 발맞춰 다양한 저전력 집적회로의 구성이 가능해질 수 있음을 의미한다.
물리학과 조성재 교수는 "이번 연구는 세계 최초로 물리적인 열적 거동 한계를 뛰어넘는 저전력, 고성능의 다이오드 소자를 발명한 것으로, 최소한의 전압과 전력으로 태양광 소자나 광검출기와 같은 미래 산업에서의 활용성이 높을 것으로 기대한다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 지능형 반도체 선도기술 개발사업과 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.25
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정밀한 시각적 판단을 추론한 새로운 인공지능 가속칩 개발
우리 대학 전기및전자공학부 윤찬현, 김주영 교수 연구팀이 설명 가능한 인공지능(eXplainable AI, XAI) 기법을 처리하기 위한 노이즈(잡음)에 강한 다중 피라미드 활성화 맵 기반 주의집중 구조가 탑재된 인공지능 칩을 설계하고, 삼성전자 DS부문의 지원으로 설명가능 뉴로프로세싱 유닛(이하 EPU, Explainable neuro-Processing Unit)을 개발했다고 24일 밝혔다.
설명가능 인공지능이란 사람이 이해할 수 있고 신뢰할 수 있는 설명을 제공할 수 있는 인공지능 기법이다. 기존의 수학적 알고리즘으로 학습되는 인공지능은 학습예제에 편향되어 신뢰할 수 없거나, 수천억개의 매개변수를 사람이 이해할 수 없다는 문제점을 해결하기 위해, 왜 인공지능이 특정 결과를 추론했는지 판단근거를 설명할 수 있도록 개발되었다. 설명가능한 인공지능은 어떤 이유에 의해서 인공지능의 의사결정에 큰 영향을 주었는지 설명할 수 있다는 점에서 기존의 인공지능보다 정확성, 공정성, 신뢰성을 보장할 수 있다는 특징을 가진다.
공동연구팀은 다중 규모 및 다중물체의 특징 추출 구조인 피라미드형 신경망 구조에서 추론 결과에 영향을 주는 인공지능 내부의 신경층별 활성화되는 정도를 복합적으로 해석할 수 있는 인공지능 모델과 이를 가속처리 특화된 채널 방향 합성곱 연산 및 정확도를 유지하는 EPU칩을 구현했다.
다중 규모 및 다중물체 특징 추출에 특화된 피라미드형 인공지능 모델에서 설명 시각화 구현을 위해서는 추론 과정의 역방향으로 모든 합성곱 층별 활성화 맵에서 모델 파라미터의 변화도를 추출할 수 있는 구조가 요구된다.
그러나 역전파 계산 과정은 기존의 추론처리 가속을 위한 인공지능 칩 설계와 달리 이전 파라미터 및 상태를 기억해야 하며 이는 한정된 온 칩 메모리 크기 및 인공지능 모델 전체를 특정한 용도에 맞게 주문 제작(ASIC; Application Specific Integrated Circuit)해 구현하기에는 물리적 한계가 있다.
또한, 피라미드형 구조의 설명 가능한 인공지능 모델은 설명성 보장을 위한 N개 층의 활성화 맵으로부터 기울기 기반의 클래스 활성 맵핑 시각화 처리 각각 필요해 복잡도를 높이는 문제가 있다. 그리고, 입력의 매우 작은 노이즈에도 클래스 활성화 맵핑 시각화 설명이 완전히 달라져 설명 가능한 인공지능 모델의 신뢰도 저하가 큰 문제점이었다.
전기및전자공학부 윤찬현 교수 연구팀은 문제해결을 위해(그림1 참조) 설명 가능한 인공지능의 다중 활성화 맵 고유의 특성 정보를 융합해 전역 주의 집중 맵을 생성하는 네트워크 구조와 입력 이미지 노이즈에 강건한 모델 생성을 위한 상호학습 방법을 개발해, 단일 활성화 맵 기반 주의집중 맵 생성 기술에 비해 설명성 지표를 최대 6배가량 높였다.
또한, 다중 스케일의 다양한 주의집중 맵들의 상호 보완적인 특성을 일원화된 주의집중 맵으로 정교하게 재구성함으로써 사람이 해석 가능한 수준의 정밀한 설명성을 제공할 수 있게 했다. 이번 연구 성과를 통해 위성 영상과 같이 객체 크기 변화가 큰 이미지 분석에서 인공지능 모델의 설명성을 크게 향상할 수 있을 것으로 기대된다고 연구팀 관계자는 설명했다.
전기및전자공학부 김주영 교수 연구팀은 제안된 설명 가능한 인공지능 모델을 가속하기 위해 기존 모델의 추론과 역전파 과정에 더해 활성화 맵 생성까지 처리할 수 있는 XAI 코어를 개발하고, 다양한 연산 태스크를 유연하게 분할해 동시에 처리할 수 있는 멀티 데이터 플로우 방식을 제안했다. 또한, 많은 0 값을 포함하는 활성화 맵의 특성을 활용해, 연속된 0을 건너뛸 수 있는 새로운 데이터 압축 포맷을 제안하고 이를 지원하는 가속 유닛을 개발해 최대 10배 이상의 활성화 맵을 칩 내부에서 처리할 수 있도록 했다.
연구팀이 개발한 EPU 칩은 광학 위성, 전천후 관측 영상레이더(Synthetic Aperture Radar) 위성 등 특수 목적과 고정밀 인공지능 영상처리시스템에 적용할 수 있으며, 저지연‧저전력으로 인공지능 시스템의 판단 근거에 대한 설명성을 획기적으로 높일 수 있을 것으로 기대된다. 연구팀은 EPU 칩 개발 후속 연구를 진행할 계획이다.
2022.08.25
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인공지능 활용 고용량 배터리 소재 역설계 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 우리 대학 조은애 교수, 변혜령 교수, 이혁모 교수, 신종화 교수, 육종민 교수, 그리고 미국의 르하이 대학교(Lehigh University), 죠수아 C 에이가(Joshua C. Agar) 교수와 협업해 기존 문헌에 발표된 실험값들을 추출하는 데이터 마이닝 과정과 이런 실험값들을 입력변수로 하는 다변수 선형회귀 모형을 기반으로 배터리 소재 역설계 머신러닝(기계학습) 모델을 수립했다고 23일 밝혔다.
인공지능은 고차원의 변수 공간에서 각 매개변수 간의 정량적인 상관관계를 신속하고 정확하게 추출할 수 있다. 이를 공정-구조-물성 간의 상관관계를 기반으로 발전하는 신소재공학에 적용하면 신소재 개발 시간을 단축할 수 있으며, 이런 이유로 많은 연구자가 인공지능을 신소재 개발에 활용하려고 노력하고 있다. 특히, 배터리 소재 개발에 인공지능을 활용하는 예가 가장 많은데, 주로 제1 원리 계산(양자화학에 기반한 계산법으로 계산 시 다른 경험적 수량을 전혀 사용하지 않음)과 머신러닝을 융합해 수많은 전극 소재 조합을 대량으로 스크리닝하는 기술 개발이 주를 이루고 있다.
그런데, 인공지능을 활용해서 새로운 배터리 소재를 탐색하고, 탐색한 소재를 합성 및 특성 평가에 있어 가장 큰 문제점은 데이터의 신뢰성과 양이다. 제1 원리 계산으로 예측한 값들은 실험으로 검증이 돼야 하며, 실험데이터의 경우 실험실마다 편차가 있고, 중요한 공정변수들을 공개하지 않은 경우가 많아 인공지능이 학습할 수 있는 데이터의 크기가 한정적이라는 문제가 대두되고 있다.
연구팀은 배터리 양극재 원료조성, 1차 및 2차 소결 온도와 시간 등의 공정 변수와 컷오프 전위 및 충․방전률과 같은 측정 변수, 그리고 1차 및 2차 입자의 크기와 같은 구조 변수, 마지막으로 충․방전 용량과 같은 성능 변수 간의 상관관계를 정량적으로 수립했고, 이를 활용해 요구되는 에너지 용량에 맞는 합성 조건을 찾는 알고리즘을 개발했다.
홍 교수 연구팀은 고니켈 함량 양극재 관련 논문 415편 안에 발표된 주요 변수들을 추출하고, 그중 16% 정도의 정보가 기입되지 않음을 발견했으며, 머신러닝 기법 중에서 k-최근접 이웃 알고리즘(k-nearest neighbors (KNN)), 랜덤 포레스트(random forest (RF)), 연쇄등식을 이용한 다중대치(multiple imputations by chained equations (MICE))를 활용해 빠진 정보를 예측하여 기입했다. 그리고, 가장 신뢰도가 높은 MICE를 선택해 얻은 입력 데이터 셋을 기반으로 주어진 공정 및 측정 변수에 대해서 성능 변수를 예측하는 순방향 모델을 얻었다.
이어서 입자 군집 최적화(particle swarm optimization, PSO) 알고리즘을 활용하여 주어진 성능 변수에 대응하는 공정 및 측정 변수를 추출하는 역방향 모델을 수립했고, 이 모델을 검증하기 위해 소재를 실제로 합성하여 타깃 용량인 200, 175, 150 mAh/g과 11% 정도의 오차를 보여 상당히 정확하게 역설계할 수 있음을 입증했다.
교신 저자인 홍승범 교수는 "인공지능을 활용해 대량의 논문 및 특허 내에 있는 공정-구조-물성 변수들을 자동으로 분류하고 실험값들을 추출해 각 변수 간의 다차원 상관관계를 기반으로 모델을 수립하는 것이 차세대 배터리 소재의 역설계의 핵심ˮ이라며 "향후 데이터 마이닝 기술, 머신러닝 기술 그리고 공정 자동화 기술을 융합하는 것이 미래의 신소재공학ˮ이라고 말했다.
신소재공학과 치 하오 리오우(Chi Hao Liow) 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `나노에너지(Nano Energy)'에 게재됐다. (논문명: Machine learning assisted synthesis of lithium-ion batteries cathode materials)
한편 이번 연구는 KAIST 글로벌 특이점 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.23
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심각한 염증 부작용 없앤 새로운 알츠하이머병 치료제 개발
우리 대학 생명과학과 김찬혁, 정원석 교수 공동연구팀이 알츠하이머병에 대한 새로운 형태의 단백질 치료제를 개발했다고 22일 밝혔다.
연구팀은 세포 포식작용에 관여하는 단백질을 응용한 `Gas6 융합단백질'을 제작하고 이를 통해 알츠하이머병을 유발하는 베타 아밀로이드 플라크(단백질 응집체)를 제거할 수 있는 새로운 형태의 치료제를 개발했다. 기존의 베타 아밀로이드를 표적으로 하는 항체 기반 치료제가 불확실한 치료 효과와 더불어 심각한 부작용을 일으키는 것이 보고되고 있는 가운데, 이를 근본적으로 극복할 수 있는 새로운 방식의 치료제를 연구팀은 제작한 것이다. 또한 해당 접근법은 향후 다양한 퇴행성 뇌 질환 및 자가면역질환 치료에 폭넓게 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
생명과학과 박사과정 정현철, 이세영 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 메디슨 (Nature Medicine)' 8월 4일 字 온라인 출판됐다. (논문명 : Anti-inflammatory clearance of amyloid beta by a chimeric Gas6 fusion protein).
알츠하이머병은 기억상실과 인지장애를 동반하는 노인성 치매의 대표적 원인이다. 최근 국내 언론에 잘못 알려진 바와는 달리, 알츠하이머병은 뇌에 쌓이는 베타 아밀로이드 응집체 (비정상적으로 39~43개의 아미노산으로 잘려진 아밀로이드 조각들의 응집체)에 의한 시냅스 손상과 세포 독성으로 발병한다는 것이 학계 및 의료계의 정설이다. 이러한 정설에 의구심이 일었던 것은 아직까지 수많은 노력에도 불구하고 베타 아밀로이드를 제거하는 알츠하이머병 치료제가 성공적으로 개발되지 못했기 때문이었다. 최근 베타 아밀로이드를 표적으로 하는 항체 기반 치료제인 아두헬름이 사상 처음으로 알츠하이머병의 근원 치료제로써 2021년 6월 미국에서 FDA 승인이 이뤄졌으나, 치료 효과 및 부작용에 관한 논란이 여전히 지속되고 있다.
아두헬름과 같은 항체 기반의 치료제를 처방받은 알츠하이머병 환자들에게서 나타나는 가장 큰 부작용은 뇌 부종 (ARIA-E) 및 뇌 미세혈관출혈 (ARIA-H)이다. 이러한 부작용은 뇌 염증과 밀접하게 관련돼 있는데, 이는 항체 기반 치료제들이 면역세포에서 발현되는 Fc 수용체를 통해 필연적으로 염증반응을 일으키기 때문으로 알려져 있다. 이 Fc 수용체는 다른 한편으로는 면역세포가 항체에 의한 포식작용을 통해 베타 아밀로이드 응집체를 제거하는데 필수적인 기능을 한다. 따라서 심각한 염증 부작용을 근본적으로 예방하면서 베타 아밀로이드 응집체를 효과적으로 제거하는 치료제를 개발하는 것은 알츠하이머병 치료의 오랜 딜레마였다.
연구팀은 이러한 문제를 기존 항체의 틀에서 벗어나 새로운 기전의 단백질 치료제를 디자인함으로써 해결했다. 우리 몸에는 끊임없이 죽어 나가는 세포들을 제거하기 위한 특수한 포식작용 경로가 존재하는데, 연구팀은 이에 관여하는 Gas6라는 단백질을 인위적으로 조작해 베타 아밀로이드를 표적으로 하는 융합단백질을 제작했다. 연구팀은 실험을 통해 이 융합단백질(anti-Abeta-Gas6)이 뇌 안에서 선택적으로 베타 아밀로이드를 제거함과 동시에 염증반응을 오히려 억제한다는 것을 증명했다.
또한 알츠하이머 질병 쥐 모델을 통해 연구팀이 개발한 융합단백질이 미세아교세포와 별아교세포를 동시에 활용해 뇌 속에 축적된 베타 아밀로이드의 양을 현저하게 줄이는 것을 발견했다. 이는 기존의 항체 치료제가 미세아교세포를 통해서만 베타 아밀로이드를 줄일 수 있는 것에 비해 뚜렷한 이점으로 보인다. 동시에 연구팀은 Gas6 융합단백질이 항체 치료제에 의해서 더 악화되는 미세아교세포에 의한 과도한 시냅스 제거 현상을 획기적으로 억제할 수 있음을 밝혔다. 더 나아가, Gas6 융합단백질을 주입한 알츠하이머 질병 쥐 모델에서는 손상된 인지능력 및 기억력이 항체 치료제보다도 높은 수준으로 회복되는 결과도 확인했다.
추가로 기존의 항체 기반 치료제를 처방받은 알츠하이머 환자에게서 나타났던 부작용인 뇌 미세혈관 출혈도, Gas6 융합단백질을 주입한 알츠하이머 질병 쥐 모델에서는 현저하게 감소하는 것을 연구팀은 증명했다.
따라서 연구팀이 개발한 융합단백질은 새로운 형태의 작용기전을 적용한 최초의 알츠하이머 질병 치료제이며, 이러한 형태의 치료제는 다양한 퇴행성 뇌 질환 및 자가 면역질환에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
연구팀은 "지금까지 많은 항체 기반 치료제가 성공하지 못했던 이유는 뇌 조직 및 혈관에 쌓이는 베타 아밀로이드가 올바른 방식으로 청소되지 않았기 때문ˮ이라며 "Gas6 융합단백질을 통해서는 베타 아밀로이드가 염증반응 없이 청소되기 때문에 부작용이 낮을 뿐만 아니라 높은 인지기능의 향상도 기대할 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
연구팀은 이번 Gas6 융합단백질 치료기술을 기반으로 2021년 8월에 일리미스테라퓨틱스(Illimis Therapeutics, 대표이사: 박상훈)를 설립했고, 향후 이를 통해 베타 아밀로이드를 표적으로 하는 알츠하이머 치료제(GAIA-Abeta, ILM01) 개발뿐 아니라, 표적을 타우 등으로 치환하는 치료제도 개발하여 다양한 확장 및 임상 개발을 계획하고 있다.
한편 이번 연구는 KAIST 글로벌 특이점 사업(프렙과제) 및 치매극복연구개발사업단 (KDRC, 단장: 묵인희)의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.22
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전산학부 김민혁 교수 연구팀, ACM SIGGRAPH 2022 학회 Technical Paper Award 수상
우리 대학 전산학부 김민혁 교수 연구팀은 2022년 8월 8-11일 캐나다 밴쿠버에서 열린 ACM SIGGRAPH (the 49th ACM SIGGRAPH Conference and Exhibition on Computer Graphics and Interactive Techniques) 2022 국제학회에서 “Sparse Ellipsometry: Portable Acquisition of Polarimetric SVBRDF and Shape with Unstructured Flash Photography” 논문으로 ‘Technical Paper Award Honorable Mention’을 수상했다. ACM SIGGRAPH 국제학회는 컴퓨터 그래픽스 분야에서 세계 최고의 학회이며, 이 학회의 49년 역사상 최초이자 유일하게 한국 주관연구팀이 Technical Paper Award를 수상했다.
빛의 물리적인 편광 성분은 극사실적인 가상 인간, 물체 및 메타버스 환경 공간을 물리적으로 더 정확하게 컴퓨터로 재현하기 위해, 컴퓨터 그래픽스 및 비전 분야에서 최근 활발하게 활용되고 있다. 이러한 편광 성분은 타원계측기법을 통해서 정보를 측정하게 되는데, 현존하는 지금까지의 기술은 초정밀 광학 기구를 통해 2-5일 간의 긴 스캐닝 시간을 거쳐야만 획득이 가능했으며, 측정할 수 있는 물체의 모양 또한 구형으로 만들어진 균일한 소재로 제한되어 왔다. 본 연구팀은 이러한 기술적인 한계를 극복하고, 고가의 전문 촬영 장비 없이, 다양한 형태의 물체를 온전한 3차원 편광 반사계 및 형상으로 수분 안에 측정할 수 있는 3차원 영상 기술을 개발하였다.
프로젝트 페이지: http://vclab.kaist.ac.kr/siggraph2022p1/
스페인 Zaragoza대학교와 중국 Microsoft Research Asia의 공동 연구로 진행된 이 연구는 2022년 8월 8일부터 11일까지 캐나다 밴쿠버에서 열린 ACM SIGGRAPH 2022 국제 학회에서 구두 발표되고, 그래픽스 분야 최우수 저널인 ACM Transactions of Graphics에 게재되었으며, 8월 11일에 Technical Paper Award Honorable Mention을 수상했다.
이 논문의 교신저자인 김민혁 교수는 "제안하는 편광기반 3차원 스캐닝 기술은 기존의 눈으로 보기 좋은 컴퓨터 그래픽스 렌더링 기술을 물리적으로 더욱 더 정확한 렌더링 기술로 진화하는 것을 가속화할 것으로 기대하며, 극사실적인 메타버스 재현을 위한 물리기반 렌더링 패러다임의 전환은 지금껏 생각할 수 없었던 새로운 형태의 그래픽스 기술의 활용을 가능케 할 것이다"고 밝혔다.
2022.08.22
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