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사람처럼 느끼고 상처 치유가 가능한 로봇 피부 기술 개발
우리 대학 기계공학과 김정 교수 연구팀이 메사추세츠 공과대학(MIT), 슈투트가르트 대학교(Univ. of Stuttgart)의 연구자들과 공동연구를 통해 `넓은 면적에 대해 다양한 외부 촉각 자극을 인지할 수 있으며, 칼로 베어져도 다시 기능을 회복할 수 있는 로봇 피부 기술'을 개발했다고 9일 밝혔다.
기계공학과 박경서 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 로보틱스(Science Robotics)'에 6월 9일 출판됐다. (논문명: A biomimetic elastomeric robot skin using electrical impedance and acoustic tomography for tactile sensing)
사람의 가장 큰 장기인 피부는 내부를 충격에서 보호함과 동시에 주위로부터의 물리적인 자극을 전달하는 통로다. 피부를 이용한 정보 전달(혹은 촉감)은 표면 인식, 조작, 쓰다듬기, 꼬집기, 포옹, 몸싸움 등으로 종류가 다양하며, 피부가 덮은 모든 부분에서 느낄 수 있기에 풍부한 비언어적 감정 표현과 교류를 가능하게 한다. 그래서 촉각은 `한 인간이 세계를 탐구하는 첫 번째 수단'이라고도 한다.
그러나, 로봇 분야의 비약적인 발전에도 불구하고 로봇 대부분은 딱딱한 소재의 외피를 가지며, 인간과의 물리적 교류를 터치스크린과 같은 특정한 부위로 제한하고 있다. 그 이유는 현재의 로봇 촉각 기술로는 `인간의 피부처럼 부드러운 물성과 복잡한 3차원 형상을 가지고, 동시에 섬세한 촉각 정보를 수용하는 것이 가능한 로봇 피부'를 개발하지 못하기 때문이다. 또한, 사람의 피부는 날카로운 물체에 베여 절상 혹은 열상이 발생하더라도 신축성과 기능을 회복하는 이른바 치유 기능을 하고 있으며, 이는 현대 기술로 재현하는 것이 매우 어렵다. 따라서, 사람과 로봇의 다양한 수준의 물리적 접촉을 중재하기 위해 부드러운 물성을 가지면서 다양한 3차원 형상을 덮을 수 있는 대면적 촉각 로봇 피부 기술이 필요하다.
김정 교수 연구팀은 이러한 로봇 피부를 만들기 위해 생체모사 다층구조와 단층촬영법을 활용했다. 이 기술들은 인간 피부의 구조와 촉각수용기의 특징과 구성 방식을 모사해, 적은 수의 측정 요소만으로도 넓은 3차원 표면 영역에서 정적 압력(약 0~15Hz) 및 동적 진동 (약 15~500Hz)을 실시간으로 감지 및 국지화하는 것을 가능케 했다. 기존의 터치스크린 기술은 해상도를 높일수록 필요한 측정점의 수가 증가하는 데 비해, 이번 기술은 넓은 수용영역을 갖는 측정 요소들을 겹치게 배치해 수십 개의 측정 요소만으로도 넓은 측정 영역을 달성할 수 있다.
연구팀은 측정된 촉감 신호를 인공지능 신경망으로 처리함으로써, 촉각 자극의 종류(누르기, 두드리기, 쓰다듬기 등)를 분류하는 것도 가능함을 선보였다. 더 나아가, 개발된 로봇 피부는 부드러운 소재(하이드로젤, 실리콘)로 만들어져 충격 흡수가 가능하고, 날카로운 물체에 의해 깊게 찢어지거나 베여도 피부의 구조와 기능을 손쉽게 회복하는 것이 가능했다.
연구진은 본 기술이 넓은 부위에 정교한 촉각 감각뿐만 아니라 사람의 피부와 유사한 물성과 질감도 부여할 수 있으므로, 서비스 로봇과 같이 사람과의 다양한 접촉과 상호작용이 필요한 응용 분야에 유용하게 활용될 것으로 기대했다. 예를 들면 점점 대중화되는 식당 서빙 로봇이나 인간형 로봇에 적용할 수 있다. 더 나아가, 로봇 피부를 의수/의족의 피부로 사용한다면 실제 사람의 손/다리와 똑같은 외형과 촉감 감각을 절단 환자들에게 제공할 수도 있다. 또한 인간형 로봇이 사람과 똑같은 기능과 외형의 피부를 가지고, 상처가 나더라도 피부의 기능을 복구하는 치유 능력을 갖게 할 수도 있다.
기계공학과 김정 교수는 "이번 연구를 통해 인간과 로봇이 같은 공간에 공존하기 위한 필수 기술인 대면적 로봇 촉각 피부를 개발했을 뿐만 아니라 현재 기술보다 월등한 사람의 피부감각 혹은 촉각의 성능에 비견할 만한 기술을 구현한 데 큰 의의가 있다ˮ라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐으며,ﾠKAIST 기계공학과 양민진, 조준휘 박사과정과 메사추세츠 공과대학(MIT)의 육현우 박사, 슈투트가르트 대학교(Univ. of Stuttgart)의 이효상 교수가 공동연구자로 참여했다.
동영상 1: 로봇 피부 촉각 시연 (https://youtu.be/3T8dX32fo6U)
동영상 2: 로봇 피부 촉감 인식 시연 (https://youtu.be/CViv1oLo_Ec)
동영상 3: 로봇 피부 절개 및 복구 시연 (https://youtu.be/vsllVFM9yS4)
동영상 4: 로봇피부의 미용의수에의 적용 (https://youtu.be/qR1msF0FDTA)
2022.06.09 조회수 4188 -
2022년 창의도전연구실 16개 선정 및 현판식 개최
우리 대학 연구처가 ‘2022년 창의도전연구실’ 16개를 선정하고 5월 30일(월) 오후 현판식을 개최했다. ‘창의도전연구사업 C2(Creative & Challenging) 프로젝트’란 학술적·사회적 의미가 크고 미래 사회 이슈로 대두될 가능성이 높은 문제를 선 발굴, 선 해결하는 연구를 지원하는 사업이다.
이는 우리 대학 이광형 총장이 미래 50년을 위해 제시한 ‘QAIST 신문화 전략’ 중 하나로, 연구자들이 실패를 두려워하지 않고 창의적인 아이디어로 과감하게 문제에 도전하는 연구 문화를 조성하고자 기획됐다.
연구처는 지난 3월 공고를 시행하고 창의성과 도전성을 기준으로 총 16개 과제를 선정했다. 5월 30일(월) 5시에 열린 `창의도전연구실(Creative&Challenging)' 현판식은 제안 주제 중 최고점을 받은 바이오및뇌공학과 박성준 교수 연구실에서 대표로 진행했다.
현판식에는 이광형 총장, 이상엽 연구부총장, 조광현 연구처장, 이동만 공과대학장, 정기훈 바이오및뇌공학과장, 성단근 명예교수와 박성준 교수(연구책임자)가 참석했다.
박성준 교수는 “창의도전연구실에 선정 되어 매우 기쁘다. 앞으로 ‘리버스 뇌 오가노이드-기계 인터페이스 개발’ 연구에 책임을 다하겠다. 본 연구 지원 사업을 통해 새로운 문제에 다양한 아이디어로 도전하며 개념검증을 시행할 것”이라고 소감을 전했다.
한편, 2022년 말까지 진행하는 본 사업에 선정된 16개 과제에는 각 5천만 원 이내의 연구비를 지원한다. 연구처는 향후 평가를 통해 선정된 과제에 대해 창의적 기초융합연구 관련하여 보다 중장기적으로 지원하는 ‘도약연구(UP) 사업’으로 연계하여 지속 지원할 예정이다.
또한, 연말 수행평가에서 문제해결과 검증을 탁월하게 제시한 우수 교원에게는 2023년 리서치데이에 ‘QAIST 창의도전 연구상’을 수여할 계획이다.
2022.06.09 조회수 2613 -
차세대 뉴로모픽 구현을 앞당길 멤리스터 기반 고신뢰성 인공 뉴런(신경세포) 어레이 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 뛰어난 안정성과 집적도가 높은 우리 뇌의 뉴런 세포의 동작을 모사하는 *고신뢰성 차세대 저항 변화 소자(멤리스터) 어레이를 개발했다고 7일 밝혔다.
☞ 멤리스터(Memristor): 입력에 따라 소자의 저항 상태가 바뀌는 소자. 입력 전압의 크기와 길이 등에 따라 소자 내부의 저항 값이 바뀌며 정보를 저장하거나 처리한다.
최 교수 연구팀은 기존 멤리스터의 불안정한 특성을 보이는 필라멘트 기반 방식에서 벗어나, 점진적인 산소 농도를 갖는 금속산화물을 이용해 안정적이고 신뢰성 높은 인공 뉴런 어레이를 발표하였다. 기존의 멤리스터 소자는 안정성이 낮고 응용에 사용하기 위한 어레이 형태로 제작하기 힘든 문제점이 있지만, 최 교수 연구팀이 개발한 소자는 뛰어난 안정성을 갖출 뿐만 아니라, 자가 정류 특성과 높은 수율을 갖춰 대용량 어레이 형태로 집적될 수 있다. 따라서 집적도가 높고 안정적인 뉴로모픽 시스템을 구현할 때 활발히 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
전기및전자공학부 박시온, 정학천 석박사통합과정, 박종용 석사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 6월호에 출판됐다. (논문명 : Experimental demonstration of highly reliable dynamic memristor for artificial neuron and neuromorphic computing)
인간의 뉴런은 들어오는 신호의 크기와 주파수에 따라 스파이크를 내보내거나 내보내지 않는 방식으로 정보를 처리한다. 현대의 컴퓨터가 빅데이터를 처리하는데 많은 에너지를 소모하는 것과 다르게, 사람의 뇌는 매우 적은 에너지만으로도 많은 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있다. 이러한 이유로, 신경의 효율적인 신호전달 시스템을 모사하여 컴퓨팅에 사용하는 `뉴로모픽' 하드웨어 기술이 활발히 연구되고 있다. 멤리스터 소자는 고집적, 고효율로 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 구현할 수 있는 차세대 소자로 주목받고 있다.
그러나 현존하는 멤리스터로 실용적인 대용량 인공신경망 컴퓨팅(Large-scale Neural Computing) 시스템을 구현하기에는 단위 소자의 신뢰성 및 수율의 문제가 있다. 기존의 멤리스터는 절연체 내부에서 필라멘트가 마치 번개와 같이 무작위적으로 생성되고 사라지며 동작하기 때문에 제어하기가 힘들어 낮은 신뢰성을 보이게 되며, 이로 인해 안정적인 뉴로모픽 시스템을 구현하는 데 한계점으로 지적되어 왔다.
최신현 교수 연구팀은 이러한 무작위적인 필라멘트 문제를 해결하기 위해 필라멘트 기반 저항 변화가 아닌, 산소 이온의 점진적인 이동을 이용해 저항 변화 소자를 구현함으로써 소자의 신뢰성 확보하였다. 또한 단위 소자를 통한 어레이 제작 기술을 확보하여, 400개의 고신뢰성 인공 뉴런 소자를 100% 수율의 크로스바 어레이 형태로 집적하는 데 성공했다.
연구팀은 제작한 고신뢰성 인공 뉴런 어레이 기반 뉴로모픽 시스템을 이용해 항균성 단백질(anti-microbial peptide) 아미노산 서열을 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 항균성 단백질을 만들어내는 뉴로모픽 시스템을 구현하였다.
제1 저자인 박시온 석박통합과정 연구원은 "이번에 개발한 고신뢰성 인공 뉴런 소자는 안정적인 특성과 높은 수율을 바탕으로 차세대 멤리스터 기반 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 구현에 기여할 수 있을 것으로 기대되며, 개발된 인공 뉴런 소자를 이용해 촉각 등을 감지하는 로봇의 인공 신경계, 시계열 데이터를 처리하는 축적 컴퓨팅(reservoir computing) 등 다양한 응용을 가능케 하여 미래 전자공학의 기반이 될 것으로 기대한다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성미래육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.06.07 조회수 2011 -
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 조회수 2067 -
전기및전자공학부 명현 교수 연구팀, 2022 ICRA서 열린 힐티 슬램 챌린지 2위 차지
우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구실 임형태, 송승원, 이준호 박사과정, 이승재 석사과정, 김대범, 김범수 인턴으로 이루어진 '팀 콰이스트(Team QAIST)'가 '2022 ICRA(IEEE International Conference on Robotics and Automation)'에서 열린 '힐티 슬램 챌린지(HILTI SLAM Challenge) 2022'에서 학생 부문 2등의 성과를 거두었다. 이번 챌린지는 지난 23일(현지 시각) ICRA 2022가 열린 필라델피아 컨벤션센터에서 개최됐다.
'힐티 슬램 챌린지 2022'는 2022 ICRA '건축의 미래 워크숍(Future of Construction Workshop)' 프로그램의 일부로, 리히텐슈타인공국의 힐티사와 옥스포드대 '옥스포드 로봇연구소(Oxford Robotics Institute)', 스위스 취리히공대의 로봇 및 인식그룹(Robotics and Perception Group)과 함께 주최했다.
이 대회는 공사환경이나 특징점이 부족한 좁은 실내 환경, 어두운 환경 등 기존 슬램(SLAMㆍSimultaneous Localization And Mapping) 알고리즘이 동작하기 어려운 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 슬램알고리즘을 개발하여 정확한 매핑을 하는 대회이다.
이 대회에 총 40여팀의 해외 유수 기업과 연구팀들이 참가했으며, 카이스트 팀은 주변 환경의 특징에 따른 적응형 'LiDAR-Inertial Odometry' 알고리즘과, 이 학회에서 구두 발표한 콰트로(Quatro)라는 알고리즘을 활용한 강인한 최적화 프레임워크를 제안해 학생 부문에서 2등을 수상했다. 부상으로 상금 3,000달러를 받을 예정이다.
이번 대회에서 1위와 3위는 홍콩대와 홍콩중문대가 받았다. 1등 상금은 7,000달러다.
2022.06.03 조회수 1513 -
고동연 교수, 분리막을 이용해 원유 정제하는 기술 Science지에 소개
우리 대학 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 새로운 미래지향적인 패러다임의 분리막 기반 원유정제 기술에 대한 Perspective 기사를 Science지에 게재했다.
글로벌 탄소중립을 달성을 위한 탈탄소화(Decarbonization)가 산업계의 화두인 현재 기존 석유화학 공정의 에너지 효율성을 높이고 탄소를 덜 배출할 수 있는 새로운 기술에 대한 요구가 크다. 즉, 원유를 끓는점 차이에 따라 정제하는 분별 증류 공정에 전 세계적으로 막대한 양의 에너지가 소비되기 때문에 이를 대체할 수 있는 기술이 필요한 실정이다.
최근 고동연 교수 연구팀을 포함해 전 세계의 연구팀들이 이와 같은 에너지-탄소 저감 문제를 해결할 수 있는 기술로 원유를 구성하는 분자를 크기와 모양에 따라 상온에서 연속적으로 분리막을 통해 분리할 수 있는 기술에 대해 연구하고 있다. 분리막 기술은 기존의 증류법보다 약 10배 정도 낮은 에너지를 소비하며 석유화학공정의 탄소배출량을 극적으로 줄일 수 있는 기술이다. 이와 같은 기술이 앞으로 산업계에 미칠 파급력이 클 것으로 예상된다.
고동연 교수는 "우리나라는 원유를 수입하고, 이를 분리 및 정제해 다양한 고부가가치 제품을 창출하는데 여러 집약된 기술에 의존하고 있어 이에 대한 파격적 비용 절감은 석유화학 산업계의 탈탄소화 및 탄소저감 목표치 달성에 직결된다ˮ며, "특히 용매 사용량이 많은 제약 분야 및 반도체 화학 공정에도 분리막 기술이 널리 사용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 Perspective 기사의 의의를 설명했다.
2022.06.03 조회수 1453 -
기계공학과 윤용진 교수, (사)대한3D프린팅융합의료학회 제10차 정기학술대회 금상 수상
우리 대학 기계공학과 윤용진 교수 연구팀(이태협 석사과정, Nicha Vnichvoranun 학사과정 등) 및 이진균 원장(페리오치과)의 공동 연구팀은 최근 열린 (사)대한3D프린팅융합의료학회 제10차 정기학술대회의 자유 연제 구연 발표에서 “컬러센서가 포함된 3D 프린팅 치아 스플린트 개발 및 이갈이 심각도의 정량적 진단법 제안”을 주제로 발표하였으며, 금상(1위)을 수상했다. 이번 학회에서는 KAIST, Stanford 의과대학, 싱가포르 국립대학 의과대학, 연세대, 성균관대, 가톨릭대, 고려대, 아주대 의대 및 삼성 의료원, 아산병원, 국립 암센터 등 국내 유수대학 및 의료 기관이 참여하였다.
대한3D프린팅의료융합학회는 의료산업에서의 3D 프린팅 기술을 발전을 목표로 2016년 출범한 이후 매년 학회를 개최하고 있다. 최근 4차 산업혁명의 시대적 흐름과 함께 높은 형상 자유도를 가진 3D 프린팅이 의료 산업에서 주목 받고 있으며, 본 학회는 맞춤형 의료기기 개발 및 임상 적용 등 융합 연구를 위한 소통의 장으로 그 역할을 다하고 있다.
윤용진 교수 및 이진균 원장 공동 연구팀은 3D 프린팅의 획기적인 기술로, 이갈이 진단장치를 제작하고 심각도를 정량화하는 방법을 제안하였다. 심각한 이갈이 환자의 경우 치아 마모, 턱관절 장애 등 겪을 수 있으며, 이갈이의 효과적인 치료를 위해 정확한 진단은 필수적이다. 이를 위해 진단장치의 레이어 색상을 다르게 하는 획기적인 아이디어로, 진단장치의 마모량을 거시적으로 확인하는 방식을 제안하여 금상을 수상했다.
2022.06.02 조회수 1439 -
기억 저장 세포의 뇌 지도 제작기법 최초 개발
우리 대학 연구진이 기억을 저장하는 다양한 뇌 부위 세포들의 분포를 지도로 제작하는 기법의 개발에 최초로 성공했다.
바이오및뇌공학과 박영균 교수 연구팀이 메사추세츠 공과대학(MIT) 정광훈 교수 및 스스무 도네가와(Susumu Tonegawa) 교수 공동연구팀과 함께 단일 기억을 저장하는 세포들을 생쥐의 뇌 전체에서 매핑하는 기법을 개발하고, 이를 통해 공간 공포 기억을 저장하는 새로운 뇌 부위 세포들을 발견했다고 2일 밝혔다.
기억은 주로 몇몇 뇌 부위에 국한해 연구돼왔다. 예를 들어 공포 기억은 편도체, 공간 기억은 해마의 세포들에 저장된다고 생각돼왔으며, 해당 뇌 부위들이 주로 연구됐다. 하지만 단일 기억이 다양한 뇌 부위에 나누어 저장될 것이라는 가설도 제시돼왔는데, 이러한 가설은 기억을 저장하는 세포들의 분포를 뇌 전체에서 확인(매핑)함으로써 확실한 검증이 가능하나, 이는 기술적 한계로 이뤄지지 못했다.
공동연구팀은 기존 팀이 개발한 전뇌 투명화 기술(SHIELD) 및 초고속 전뇌 면역염색 기술(eFLASH)을 통해, 공간 공포 기억을 학습한 생쥐에서 기억의 학습과 회상 시 모두 활성화된 세포들을 뇌 전체에서 매핑했다. 이를 통해 공간 공포 기억을 저장하고 있을 확률이 높은 뇌 부위의 세포들을 생쥐 뇌 전체에서 찾아낼 수 있었다. 이후 해당 세포들을 광유전학적 방법으로 조절해 해당 세포들에 공간 공포 기억이 저장됐음을 확인함으로써, 공간 공포 기억을 저장하는 7개의 새로운 뇌 부위와 세포들을 연구팀은 찾아낼 수 있었다.
그렇다면 기억에 다양한 뇌 부위의 기억저장 세포들이 모두 필요한 것일까? 연구팀은 이를 확인하기 위해, 화학유전학 기법을 통해 다양한 뇌 부위의 기억저장 세포들을 한꺼번에 자극해 보았으며, 그 결과 뇌의 한 부위의 기억저장 세포를 자극했을 때와는 다르게, 자연적인 기억 회상에 가까운 기억의 완전한 회상이 유도됨을 확인했다. 이는 다양한 뇌 부위의 기억저장 세포들의 활성이 기억에 모두 필요함을 의미한다.
박영균 교수는 "이번 연구는 연구팀이 기존에 개발한 기술들에 힘입어 기억저장 세포의 매핑을 최초로 실현하고, 이를 통해 단일 기억이 다양한 뇌 부위 세포들에 흩어져 저장됨을 증명한 데 의의가 있다ˮ며, "이번 연구에서 밝혀진 기억저장 세포의 뇌 지도는, 각 뇌 부위의 세포 및 세포 간 상호작용이 기억에 있어 각각 어떠한 세부적인 기능을 하는지에 관한 연구를 촉진함으로써, 기억의 메커니즘에 대한 완전한 이해를 도울 수 있다ˮ고 말했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 지난 4월 4일 자로 게재됐다(논문명: Brain-wide mapping reveals that engrams for a single memory are distributed across multiple brain regions)
2022.06.02 조회수 1905 -
전기및전자공학부 정재웅 교수, 현우 KAIST 학술상 수상
우리 대학 정재웅(사진) 전기및전자공학부 교수가 KAIST가 주관하고 현우문화재단(이사장 곽수일, 서울대학교 경영대학 명예교수)이 후원하는 `현우 KAIST 학술상' 수상자로 선정됐다. 시상식은 이달 31일 오전 10시 학술문화관 정근모 홀에서 개최된다.
2021년 처음 시행에 이어 올해 두 번째로 시행되는 `현우 KAIST 학술상'은 현우문화재단 곽수일 이사장이 KAIST에서 우수한 학술적 업적을 남긴 학자들을 매년 포상하고자 기부한 재원을 통해 신설된 상이다.
우리 대학은 현우재단 선정위원과 교원포상추천위원회의 엄격한 심사를 거쳐 KAIST를 대표할 수 있는 탁월한 학술 업적을 이룬 교원을 매년 1명 선정해 상패와 포상금 1,000만 원을 시상할 계획이다.
올해의 수상자로 선정된 정 교수는 인류의 난제 중 하나인 뇌 질환 극복을 목표로 사물인터넷(IoT) 기반의 무선 원격 뇌 신경회로 제어 시스템을 세계 최초로 개발하는 등 해당 분야를 선도해왔다. 본 연구는 2021년 세계 최고 학술지인 `네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)'에 발표됐으며, 뇌 연구 및 뇌 질환 치료 자동화의 새로운 비전을 제시한 신기술로 평가받았다. 본 기술은 KAIST 공과대학 글로벌 이니셔티브 융합연구사업의 일환으로 정재웅 교수 연구팀 주도로 미국 워싱턴대 의대와 국제공동연구를 통해 개발됐으며, Medical Xpress, MBC 뉴스, 매일경제 등 국내외 60개 이상의 언론에 보도되며 많은 국제적 주목을 받았다.
정 교수는 이와 함께 무선 충전이 가능한 부드러운 뇌 이식용 기기를 개발하고 이를 세계 최고 학술지인 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 발표함으로써, 생체 내 반영구적으로 사용 가능한 이식용 장치 구현의 새로운 지평을 여는 등 전례 없는 연구 성과를 거두고 있다.
2022.05.30 조회수 1775 -
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 조회수 1631 -
차세대 반도체 나노구조 공정을 혁신하는 새로운 3차원 노광 공정 개발
우리 대학 신소재공학과 전석우 교수와 신종화 교수 공동연구팀이 차세대 반도체 공정 핵심기술인 3차원의 나노구조를 단일 노광으로 효율적으로 제작하는 방법을 개발했다고 27일 밝혔다. 노광 공정이란 빛을 이용해 실리콘 웨이퍼에 전자 회로를 새기는 공정을 말한다.
이번 연구 성과는 갈수록 복잡해지는 반도체 구조와 배선구조 등을 기존 2차원 평면 노광 방식으로 건물을 한층 한층 제작하듯이 진행하던 방식에 비해 훨씬 더 낮은 비용과 공정으로 제작할 수 있는 근거를 마련한 획기적인 연구 결과로 판단된다.
전석우 교수와 신종화 교수가 교신 저자로, 남상현 박사와 김명준, 김나영 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명한 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 5월 25일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Photolithographic Realization of Target Nanostructures in 3D Space by Inverse Design of Phase Modulation)
공동연구팀은 수반행렬 방법(Adjoint method) 기반 역설계 알고리즘을 활용해, 적은 연산으로 원하는 형태의 나노 홀로그램을 생성하는 위상 마스크의 격자구조를 효율적으로 찾아내는 방법론을 제시했다. 이는 기존의 반도체 리소그래피 공정에 적용됐으며, 연구팀은 광감응성 물질에 단 한 번의 빛을 쏘아 목표하는 나노 홀로그램을 형성하고, 물질화해 원하는 3차원 나노구조를 단 한 번의 노광으로 구현할 수 있음을 실험적으로 증명했다.
최근 리소그래피 및 패터닝 기술의 발달로 소재의 형상을 나노스케일에서 구현하는 기술이 발달함에 따라 기존 소재의 물성을 극복하는 메타 소재 및 3차원 프린팅 연구가 주목받고 있다. 특히 3차원 나노소재를 구현하기 위해 활용되는 기존 공정들은 구현하는 구조의 자유도, 생산성, 정밀도를 모두 만족하기 어려운 점이 있어 이를 개선하기 위한 다양한 시도가 진행 중이다.
다양한 3차원 패터닝 공정 가운데, 근접장 나노패터닝(PnP, Proximity-field nanoPatterning)은 단일 노광으로 주기적인 3차원의 나노구조를 정확하고 생산성 있게 구현할 수 있다. 하지만, 현재까지 주기적인 위상 마스크 패턴을 활용해 구현할 수 있는 구조의 자유도는 제한돼왔으며, 이를 극복하기 위해서는 감광물질에 원하는 형태의 홀로그램을 구현하는 위상 마스크의 디자인을 계산하는 과정이 필요하다.
기존 연구에서는 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 통해 이러한 역계산을 수행했으나, 비효율적인 계산방식, 많은 계산량 등의 문제로 활용이 제한된다. 최근 주목받는 머신러닝도 학습을 위한 데이터양이 최소 수천 개 이상으로 많이 요구돼 현실적으로 이를 역계산에 활용하기에는 아직 요원한 상황이다.
연구팀은 수학적 방법론인 수반행렬 방법(Adjoint Method) 기반 알고리즘을 위상 마스크의 패턴이 빛과 상호작용하는 광학현상에 적용해, 원하는 홀로그램 형상을 광감응성 소재에 효율적으로 계산해 그 형상을 얻어내는 데 성공했다. 이 알고리즘은 수식으로 표현된 목표 디자인을 최소한의 계산 경로로 찾아내는 알고리즘이며, 행렬 연산을 활용해 많은 계산량을 효율적으로 처리한다는 장점이 있다. 기존의 단순한 주기적 위상 마스크 패턴은 수직 입사하는 빛으로 특정 배열의 나노구조만을 발생시켰다. 연구팀은 해당 연구에서 위상 마스크에 반도체 공정에 적용 가능한 수직 입사 빔 방식으로 기존의 마스크로 얻어내는 것이 불가능했던 새로운 배열의 3차원 나노구조를 얻어내는 데 성공했다. 이번 연구는 이를 통해 기존의 반도체 노광공정이 갖는 자유도의 한계를 극복하고 더 나아가 보다 복잡한 나노구조를 구현할 수 있다는 것을 이론적, 실험적으로 증명한 주요 연구라 할 수 있다.
이렇게 제작된 3차원의 나노구조는 원자층 증착법을 활용해 구조에 따라 물질의 주입 및 치환으로 다양한 소재를 원하는 구조로 제작할 가능성을 열어준다. 이번 기술이 차세대 반도체 소자인 GAA(Gate All Around) 소자나 3차원 반도체 집적기술에 적용된다면 현재 국가적으로 많은 노력을 기울이고 있는 차세대 반도체 역량 강화에 크게 이바지할 것으로 기대된다. 더 나아가 소재의 물성이 소재를 구성하는 원자나 결합이 아닌 순수한 나노구조에서 기인하는 새로운 물성을 확보하는 메타 소재 연구에서 원하는 나노구조를 낮은 비용으로 대면적에 생산함으로 국내의 소재 경쟁력을 크게 강화할 원천기술이 될 것이다.
이번 연구는 한국연구재단 원천기술개발사업의 미래소재디스커버리 사업과(NRF-2020M3D1A1110522) 삼성전자의(G01190420) 지원을 통해 수행됐다.
2022.05.27 조회수 2224 -
과기정통부, 데이터사이언스 융합인재양성사업에 우리학교 선정
우리 대학(산업및시스템공학과)이 과학기술정보통신부 주관의 '데이터사이언스융합인재양성사업' 단독형 2022년 신규과제에 선정됐다.
과기정통부는 컨소시엄형(고려대, 서울시립대, 충남대, 호서대) 1개와 단독형(KAIST) 1개를 선정해 향후 7년간 총 465억원을 지원한다. 우리 대학은 올해 6월부터 2028년까지 약 7년간 약 133억(2022년 13억 원, 2023년부터 매년 20억 원)의 정부지원금을 받는다.
올해 신규 과제인 이 사업의 목표는 데이터사이언스 핵심 지식을 다양한 활용 분야에 접목할 수 있는 융합 인재를 양성하는 것이다. 특히 ▲T자형(광범위 지식과 전문성 보유) 인재 양성을 위한 교육 프로그램 설계 ▲비즈니스 모델을 선도하는 석박사 고급 인재 육성에 중점을 두고 있다.
이에, 우리 학교 산업및시스템공학과 GSDS(Graduate School of Data Science)는 22년도 가을학기부터 데이터사이언스 대학원 과정을 개설하여, '데이터사이언스+α 융합 커리큘럼'을 개발 및 운영할 계획이다. 이를 통해 데이터사이언스를 기반으로 한 연구 분야를 확장하고 유관 기관들과 적극적인 협력을 추진할 예정이다.
구체적으로는 다양한 학사 전공의 학생들을 선발하여 연구·교과·창업·산업체 추천 등 각 트랙에 따라 맞춤형 커리큘럼을 제시한다. 또한, 교과 기반의 데이터사이언스 핵심 교육을 지원함은 물론, 산업체·연구기관 인턴십, 해외대학·연구소 파견, 문제 해결형 캡스톤 프로젝트 등 비교과 기반의 양방향 교육을 병행할 방침이다.
사업단장인 산업및시스템공학과 김우창 교수는 “총 11개 학과 33명의 우수한 교수님들과 함께 데이터사이언스 융합 인재 양성을 위한 양질의 교육을 제공할 것이다. 더 나아가 대한민국의 데이터사이언스 기술 발전에도 기여하도록 최선을 다할 것”이라고 밝혔다.
2022.05.26 조회수 1287