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바이오및뇌공학과 박영균 교수, 교육부-KERIS 대학 원격교육 우수사례 공모전 교육부장관상 수상
우리 대학 바이오및뇌공학과 박영균 교수가 교육부와 한국교육학술정보원(KERIS)에서 주최·주관한 ‘제2회 대학 원격교육 우수사례 공모전’에서 11월 4일(금) 개인 부문 최우수상(교육부 장관상)을 수상했다고 밝혔다. 해당 공모전은 전국 대학 및 전문대학의 원격교육 우수사례 발굴·전파를 통한 대학 원격교육 활성화 및 질 제고에 기여하고자 2021년에 시작되어 올해로 2회째를 맞는다. 생물실험교육은 생물실험의 특성상 디테일한 교육이 필요하고, 인큐베이터나 후드 등 값비싼 장비들이 기본적으로 필요하다. 따라서 과거에는 정해진 실험실에서 조교와 학생이 대면하여 상호작용하는 방식으로 교육되어왔다. 이러한 대면실험교육은 질 높은 교육을 제공할 수 있으나, 코로나와 같은 사회적 거리두기 상황하에 진행이 불가능하며, 소수 학생들에게만 교육을 제공할 수 있어 파급력이 떨어진다는 단점이 있다. 박 교수는 대면 생물실험교육시 조교로부터 학생에게 전달되는 풍부한 정보와 조교-학생 간 밀접한 상호작용을 증강현실 기술을 사용해 원격으로 구현함으로써, 원격 생물실험교육을 구현하였다. 즉, 학생이 증강현실 고글을 쓰고 실험실에 들어서면, 실험 과정과 단계에 대한 증강현실 콘텐츠가 적재적소에서 학생에게 보여지며, 이는 대면 교육 시 조교로부터 학생에게 전달되는 풍부한 시각 및 공간 정보를 대체하게 된다 (그림 1~2 참조). 나아가 학생은 필요 시 고글을 사용해 조교에게 전화를 걸어 본인의 실험 과정이나 결과를 실시간으로 보여줄 수 있고, 조교는 이에 대한 증강현실 주석을 달아 학생에게 공유함으로써, 대면상황에서 가능했던 밀접한 상호작용을 원격으로 대체할 수 있게 된다(그림 3 참조). 이러한 증강현실 컨텐츠와 원격 상호작용을 통해, 대면교육과 같은 질 높은 원격 생물실험교육이 가능하게 된다. 박 교수는 이러한 새로운 교육법을 활용해 ‘Bio and Brain Engineering Lab’(BiS425) 라는 과목을 개설하고, 원격 생물실험교육을 두 학기째 시도하고 있다. 나아가 해당 교육법이 학생이 원할 때 실험실에 와서 혼자 실험을 수행할 수 있기에 대면교육보다 더 다양한 종류의 생물실험을 가르칠 수 있다는 점을 활용하여, 다양한 생명수준(세포, 분자, 조직, 개체) 실험을 한 학기에 모두 수행하고 데이터를 통합하여 해석할 기회를 제공하는 ‘통합 생명실험교육’도 시도하고 있다. 박영균 교수는 "KAIST에 부임하면서 새로운 연구에 더해 새로운 교육을 시도해보고자 하는 마음이 있었는데, 이렇게 수상까지 하게 되어 영광이다ˮ면서 "이러한 시도를 물심양면으로 지원해주신 바이오및뇌공학과의 교수님들 및 직원분들과 해당 교육법 구현에 함께한 수업 조교들, 그리고 저희의 새로운 시도를 믿고 사업비를 후원해 주신 KAIST 교육학습혁신센터에 진심으로 감사드린다"며 소감을 밝혔다.
2022.12.09
조회수 3346
돼지표피에서 추출한 젤라틴 활용해 고성능 고체산화물 연료전지 개발
우리 대학 기계공학과 이강택 교수 연구팀이 돼지 표피에서 추출한 젤라틴을 활용해 수백 나노 수준의 매우 얇은 고 치밀성 다중도핑 세라믹 박막 제조 기술을 적용한 고성능의 양방향 고체산화물 연료전지 개발에 성공했다고 8일 밝혔다. 양방향 고체산화물 연료전지(R-SOFC)는 하나의 연료전지 소자에서 수소 생산과 전력생산이 모두 가능한 시스템으로서 탄소중립 사회 실현을 위해 필수적인 에너지 변환장치다. 이러한 에너지 소자의 성능을 높이기 위해서는 700oC 이하의 중저온에서 고활성을 갖는 전극의 개발이 필수적이며, 이를 위해 코발트 기반 페로브스카이트 전극이 집중적으로 연구돼왔다. 하지만 이러한 코발트 기반 전극 소재는 범용으로 사용되는 지르코니아(ZrO2) 전해질과 고온에서 화학반응을 일으켜 성능을 저하하는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 전극과 전해질 사이에 세리아(CeO2) 기능층을 도입하는 연구가 진행돼왔지만, 세리아와 지르코니아 사이의 반응을 억제하기 위해서 공정온도가 제한되며 이로 인해 두꺼운 다공성 구조를 갖게 되어 연료전지의 성능 및 안정성이 저하된다는 문제가 있었다. 이 교수 연구팀은 이 연구에서 젤라틴을 활용해 매우 얇으면서도 치밀한 다중도핑의 세리아 나노박막 제조 공정기술을 개발해 양방향 고체산화물연료전지에 기능층으로 적용하는 데 성공했다. 전기화학 및 구조 분석을 통해 치밀한 기능층의 도입으로 산소이온의 이동경로가 크게 감소하며 전기화학적 활성영역이 크게 증가함을 확인했다. 또한 개발된 양방향 연료전지는 기존 공정을 적용한 연료전지 대비 2배 이상 높은 성능을 보였으며 동일소재를 사용한 연료전지 중 가장 높은 성능(3.5 W/cm2, 750oC) 을 나타냈으며, 수소 생산도 세계 최고성능을 발휘했다. 또한, 개발된 연료전지 소자는 1,500시간 동안 열화 없이 구동돼 매우 높은 안정성을 갖고 있음을 실증했다. 이강택 교수는 "이번 연구에서 사용된 공정들은 대면적 양산시스템에도 쉽게 적용할 수 있는 기술들이기 때문에, 탄소중립 실현을 위한 고성능 양방향 연료전지 상용화에 본 기술을 적용할 수 있을 것ˮ이라며 연구의 의미를 강조했다. 기계공학과 유형민 석사과정, 임하니 박사후연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지인 `어드벤스드 펑셔널 머티리얼스, Advanced Functional Materials' (IF : 19.924) 지난 9월 8일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Exceptionally High-performance Reversible Solid Oxide Electrochemical Cells with Ultra-thin and Defect-free Sm0.075Nd0.075Ce0.85O2-���� Interlayers). 또한 해당 논문은 연구의 파급력을 인정받아 표지논문 (Front cover)으로 선정됐다. 한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 수소에너지혁신기술개발사업, 중견연구자지원사업, 나노 및 소재 기술개발사업, 그리고 기후변화대응기술개발사업의 지원으로 수행됐다.
2022.12.08
조회수 4534
낸드플래시 방식의 고신뢰성 인공 시냅스 소자 개발
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 낸드플래시(NAND Flash)의 전하 저장 방식을 활용하여 양산성이 높으며 높은 균일도를 갖는 고신뢰성 인공 시냅스 소자 개발에 성공했다고 6일 밝혔다. 최근 고성능의 인공지능 기술(Artificial Intelligence; AI) 구현을 위하여 인공 시냅스 소자를 통해 크로스바 어레이 구조에서 고밀도의 메모리 집적과 행렬 연산 가속을 동시에 구현하는 맞춤형 하드웨어를 개발하기 위한 노력이 계속되고 있다. 시냅스 소자의 후보 물질로 다양한 물질이 제시되었으나, 인공지능 가속기가 요구하는 다비트성 (Multi-bit), 보존성 (retention), 균일성 (uniformity), 내구성(Endurance) 등을 모두 만족하는 소자는 매우 드물었으며, 또한 제시되는 후보 물질들의 동작 방식도 기존 반도체 소자들과 매우 달라 반도체 소자로 활용함에 있어 양산성 및 수율 등에도 추가적인 검증이 필요하다는 한계가 있었다. 김경민 교수 연구팀은 낸드플래시의 전하 저장하는 방식을 차용한 2단자 구조의 인공 시냅스 소자를 개발했다. 기존에는 2단자 시냅스 구조가 안정적으로 동작하기 위해서는 전하의 저장 상태를 읽기 위해 산화막을 얇게 하여 저장된 전하의 보존성을 희생해야하는 한계가 있었다. 연구팀은 이번 연구에서 알루미늄 산화막, 나이오븀 산화막, 탄탈룸 산화막 등이 순차적으로 적층된 최적의 시냅스 소자 구조를 제안하였으며, 이를 통해 안정적인 다비트성과 보존성을 모두 확보하였다. 또한, 제안한 시냅스 소자가 갖는 자가정류(self-rectifying) 특성을 활용하는 병렬 컴퓨팅 방법을 제시하여 기존의 순차적 컴퓨팅 대비 필요한 에너지를 약 71% 절약할 수 있었다. 공동 제1 저자인 신소재공학과 김근영 석박통합과정은 “이번 연구는 이미 검증된 낸드플래시 메모리 구조를 인공 시냅스 소자에 적용하여 시냅스 소자의 양산성에 대한 우려를 불식한데 의미가 있다”며 “이처럼 향후 개발되는 인공지능 반도체에도 기존 반도체 소자의 고성능 특성과 물질의 새로운 특성을 접목하는 연구가 활발히 이뤄질 것으로 예상된다”고 밝혔다. 이러한 인공 시냅스 소자 기술은 인공지능 컴퓨팅을 저전력으로 구현하는 지능형 반도체 소자에 적용되어 에지 컴퓨팅 (Edge computing)과 같이 적은 에너지 소모가 필수적인 인공지능 기술에 다양하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다. 이번 연구는 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’에 11월 28일 字 온라인 게재됐으며 한국연구재단, KAIST, SK Hynix의 지원을 받아 수행됐다. (논문명: Retention secured nonlinear and self-rectifying analog charge trap memristor for energy-efficient neuromorphic hardware)
2022.12.06
조회수 3565
건설및환경공학과, 인공 물나무 연구단 개소
우리 대학 건설및환경공학과 강석태 교수 가 주도하는 '인공 물나무 연구단'이 지난달 18일 개소식 및 현판식을 개최했다. 한국과학기술한림원에서 제안하고 연구재단에서 지원하는 '2022년 국가 과학난제도전 융합연구개발사업의 과학난제 도전형 연구사업(STEAM)'에 우리 대학 최초로 선정되어 개소했다.나무가 물을 수송하는 방식을 공학적으로 모사하고 이를 바탕으로 음용 가능한 수준의 물을 생산할 수 있는 '인공 물나무'를 공학적으로 디자인해 실증하는 과제다. 건설및환경공학과 강석태 교수가 연구단을 이끌며, 유지환 건설및환경공학과 교수, 남택진 산업디자인학과 교수, 김인수 GIST 지구환경공학부 교수가 참여해 향후 6년 동안 관련 연구를 수행할 예정이다. 11월 18일 열린 개소식에는 과학난제도전협력지원단 성창모 단장, 이상엽 KAIST 연구부총장, 홍정욱 KAIST 재난과학기술연구소 소장, 인공 물나무 연구단의 공동 연구자인 GIST 김인수 교수, 남택진 KAIST 산업디자인학과 교수, 자문위원인 이정현 고려대학교 화공생명공학과 교수가 참석했다.강석태 연구단장은 "이번 연구는 태양열 등의 신재생 에너지만을 사용하는 인공 물나무를 실증하는 연구"라고 설명하며, "기후 변화로 점차 늘어나고 있는 극한 기후 지역에서 안전하고 깨끗한 물을 공급하는 것은 물론 인류의 지속 가능한 생존 및 발전에 이바지할 수 있는 연구를 위해 매진하겠다"라고 포부를 밝혔다.
2022.12.05
조회수 4029
인간 근육보다 17배 강한 헤라클래스 인공 근육 개발
우리 대학 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 부산대 안석균 교수 연구팀과 공동 연구를 통해 그래핀-액정 복합섬유를 이용한 새로운 인공 근육을 개발하는 데 성공했다고 5일 밝혔다. 이 인공 근육은 현재까지 과학계에 보고된 것 중에서 인간 근육과 가장 유사하면서도 최대 17배 강한 힘을 보이는 것으로 밝혀졌다. 동물의 근육은 신경 자극에 의해 그 형태가 변하면서 기계적인 운동을 일으키는 것으로 알려져 있다. 로봇이나 인공장기 등 다양한 분야에서 동물근육과 유사한 운동을 일으키기 위한 기술들이 개발돼왔으나, 지금까지는 주로 기계장치에 의존한 것들이 대부분이다. 최근에는 유연성을 가지는 신소재를 이용해 생명체의 근육같이 유연하면서도 기계적 운동을 일으킬 수 있는 인공 근육들이 연구되고 있다. 그러나 이들 대부분이 일으키는 운동의 범위가 동물 근육보다 제한되고 강한 운동을 일으키기 위해서는 마치 시계태엽을 감듯이 부가적인 에너지 저장과정을 거쳐야만 하는 문제점이 있다. 김교수 연구팀이 개발한 신소재는 온도변화에 따라 동물 근육과 같이 크게 수축을 일으키는 액정물질에 고품질의 그래핀을 적용함으로써 레이저를 이용한 원격제어가 가능하며 인간 근육의 작업 수행능력(17배)과 출력밀도(6배)를 크게 능가하는 운동능력을 구현했다. 연구팀은 실제로 인공 근육을 이용해 1 킬로그램(kg) 짜리 아령을 들어올리는 데 성공하기도 했으며, 이를 이용한 인공 자벌레는 살아있는 자벌레보다 3배나 빠른 속도로 움직이는 기록을 달성하기도 했다. 연구를 주도한 신소재 분야 석학인 KAIST 김상욱 교수는 "최근 세계적으로 활발히 개발되고 있는 인공 근육들은 비록 한두 가지 물성이 매우 뛰어난 경우는 있으나 실용적인 인공 근육으로 작동하는 데 필요한 다양한 물성들을 골고루 갖춘 경우는 없었다ˮ며 "이번 연구를 시발점으로 실용성 있는 인공 근육 소재가 로봇 산업 및 다양한 웨어러블 장치에 활용할 수 있으며 4차 산업 혁명에 따른 비대면 과학기술에서도 크게 이바지할 수 있을 것이다ˮ라고 말했다. 신소재공학과 김인호 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 이러한 성과를 인정받아 저명한 영국의 과학 학술지 네이처 나노테크놀로지(Nature Nanotechnology)에 지난 10월 27일자로 출간됐었으며, 해당 학술지의 표지 논문으로 선정됐다. 또한 관련 기술에 대한 특허를 국내외에 출원하여 KAIST 교원창업 기업인 ㈜소재창조를 통해 상용화를 진행할 계획이다. 신소재공학과 강지형 교수, 기계공학과 유승화 교수, 부산대학교 고분자공학과 안석균 교수가 공동 연구로 참여한 이번 연구는 한국연구재단의 리더연구자지원사업인 다차원 나노조립제어 창의연구단과 기초연구 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.12.05
조회수 6203
빛을 완전히 조절할 수 있는 메타렌즈 개발
우리 대학 신소재공학과 신종화 교수 연구팀이 빛의 세 가지 주요 특성인 세기, 위상, 편광을 동시에 모두 조절할 수 있는 유니버설 메타표면(universal metasurface)을 개발했다고 2일 밝혔다. 단일 소자로 빛의 세기, 위상, 편광을 모두 자유로이 조절할 수 있는 기술은 갈릴레이가 망원경으로 목성의 위성을 관측했던 광학 분야의 시초부터 제임스웹 망원경으로 130억 년 전 우주를 볼 수 있게 된 현재까지 풀리지 않는 난제로 남아있었다. 최근, 마이크로미터 이하 크기의 인공적인 구조체들을 유리 등 기존 소재 표면을 따라 배열해 빛의 특성을 높은 자유도로 조절할 수 있는 메타표면이 이러한 난제를 해결할 수 있는 기술이 될 수 있다는 기대감으로 관련 연구가 세계 여러 대학과 연구소, 기업에서 경쟁적으로 이뤄지고 있다. 이러한 메타표면은 현재 안경 두께의 천 분의 일인 수 마이크로미터 수준의 얇은 두께만으로도 렌즈의 역할을 할 수 있을 뿐만 아니라, 편광판, 컬러필터 등 기존 다른 광학 부품들의 기능도 동시에 수행할 가능성을 갖고 있어서 여러 종류의 광학필름이 필수적으로 들어가는 OLED 등 현재 상용 디스플레이의 두께를 현저히 줄이고 공정을 단순화시키거나 동영상 홀로그램, 증강현실(AR) 글래스, 라이다(LiDAR) 등의 새로운 응용의 광학 부품들에도 널리 적용될 수 있는 다재다능한 기술로 관심을 받고 있다. 하지만, 현재까지 보고된 메타표면들은 여전히 특정 색의 빛이 가지는 세 가지 특성 중 일부분만을 동시에 조절(예: 위상과 편광 또는 위상과 세기 등)할 수 있어, 하나의 소자로 세 특성을 완전히 조절하는 문제는 해결되지 못한 숙제로 남아있었다. 연구팀은 행렬과 관련된 수학적 원리에 착안해, 밀접한 두 층으로 이뤄진 유전체 메타표면이 빛의 세 가지 주요한 특성을 완벽히 조절할 수 있음을 이론적으로 밝히고, 이를 실험적으로 규명했다. 특히, 기존에 단일 소자로 불가능했던 벡터 홀로그램들을 제안하고 최초로 구현하는 데 성공했다. 학문적으로는 메타표면의 편광 선택적인 특성을 통해 맥스웰 방정식을 만족하는 두 가지 독립적인 임의의 3차원 전자기장 분포를 구현하는 방법을 최초로 보였다는 점에서 이번 연구는 큰 의의를 갖는다. 또한, 연구진은 유니버설 메타표면과 일반 렌즈의 조합만으로 임의의 편광 선택적인 선형 광학계의 구현이 가능함을 이론적으로 입증했는데, 이는 푸리에 변환 등을 포함한 복잡한 수학적 연산이나 데이터 처리를 광학적으로 간단하게 구현할 수 있음을 의미한다. 한 가지 예시로 연구팀은 확률론적 양자 CNOT 게이트 배열을 유니버설 메타표면과 렌즈만을 사용해 만들 수 있음을 보였으며, 이러한 원리는 양자 광학 뿐만 아니라, 광 통신, 광 신경망을 이용한 기계학습 기반 안면인식 등 여러 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 연구진은 "이번 연구를 통해 광학 분야의 오랜 난제였던 빛의 세기, 위상, 편광의 완전한 조절을 해결했을 뿐만 아니라, 이를 바탕으로 모든 편광 선택적인 선형 광학계 구현이 이론적으로 가능함을 밝혔다ˮ며, 이어 "이번 연구에서 제안한 메타표면의 가능성을 활용하여 기존 한계를 극복한 응용 광소자를 적극적으로 개발할 계획ˮ이라고 언급했다. 신소재공학과 장태용 박사와 정준교 박사과정생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials)' 지난 11월 3일 字 출판됐다. (논문명 : Universal Metasurfaces for Complete Linear Control of Coherent Light Transmission). 한편 이번 연구는 한국연구재단 과학기술분야 기초연구사업 및 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.12.02
조회수 4451
세계 최초로 사람처럼 사물의 개념을 스스로 학습하는 장면 인식 기술 개발
우리 대학 전산학부 안성진 교수 연구팀이 미국 럿거스(Rutgers) 대학교와 공동연구를 통해 사람의 라벨링 없이 스스로 영상 속 객체를 식별할 수 있는 인공지능 기술을 개발했다고 1일 밝혔다. 이 모델은 복잡한 영상에서 각 장면의 객체들에 대한 명시적인 라벨링 없이도 객체를 식별하는 최초의 인공지능 모델이다. 기계가 주변 환경을 지능적으로 인지하고 추론하기 위해서는 시각적 장면을 구성하는 객체들과 그들의 관계를 파악하는 능력이 필수적이다. 하지만 이 분야의 연구는 대부분 영상의 각 픽셀에 대응하는 객체의 라벨을 사람이 일일이 표시해야 하는 지도적 학습 방식을 사용했다. 이 같은 수작업은 오류가 발생하기 쉽고 많은 시간과 비용을 요구한다는 단점이 있다. 이에 반해 이번에 연구팀이 개발한 기술은 인간과 유사하게 환경에 대한 관측만으로 객체의 개념을 스스로 자가 학습하는 방식을 취한다. 이렇게 인간의 지도 없이 스스로 객체의 개념을 학습할 수 있는 인공지능은 차세대 인지 기술의 핵심으로 기대돼왔다. 비지도 학습을 이용한 이전 연구들은 단순한 객체 형태와 배경이 명확히 구분될 수 있는 단순한 장면에서만 객체를 식별하는 단점이 있었다. 이와 달리 이번에 안성진 교수 연구팀이 개발한 기술은 복잡한 형태의 많은 객체가 존재하는 사실적인 장면에도 적용될 수 있는 최초의 모델이다. 이 연구는 그림 인공지능 소프트웨어인 DALL-E와 같이 텍스트 입력을 통해 사실적인 이미지를 생성할 수 있는 이미지 생성 연구에서 영감을 얻었다. 연구팀은 텍스트를 입력하는 대신, 모델이 장면에서 객체를 감지하고 그 객체의 표상(representation)으로부터 이미지를 생성하는 방식으로 모델을 학습시켰다. 또한, 모델에 DALL-E와 유사한 트랜스포머 디코더를 사용하는 것이 사실적이고 복잡한 영상을 처리할 수 있게 한 주요 요인이라고 밝혔다. 연구팀은 복잡하고 정제되지 않은 영상뿐만 아니라, 많은 물고기가 있는 수족관과 교통이 혼잡한 도로의 상황을 담은 유튜브 영상과 같이 복잡한 실제 영상에서도 모델의 성능을 측정했다. 그 결과, 제시된 모델이 기존 모델보다 객체를 훨씬 더 정확하게 분할하고 일반화하는 것을 확인할 수 있었다. 연구팀을 이끈 안성진 교수는 "인간과 유사한 자가 학습 방식으로 상황을 인지하고 해석하는 혁신적인 기술ˮ이라며 "시각적 상황인지 능력을 획기적으로 개선해 지능형 로봇 분야, 자율 주행 분야뿐만 아니라 시각적 인공지능 기술 전반에 비용 절감과 성능향상을 가져올 수 있다ˮ고 말했다. 이번 연구는 미국 뉴올리언스에서 지난 11월 28일부터 개최되어 12월 9일까지 진행 예정인 세계 최고 수준의 기계학습(머신러닝) 학회인 제36회 신경정보처리학회(NeurIPS)에서 발표됐다.
2022.12.02
조회수 3562
스핀 소자 기반 물리적 복제방지 보안기술 개발
우리 대학 신소재공학과 박병국 교수팀이 물리학과 김갑진 교수 연구팀 및 현대자동차와 공동연구를 통해 자성메모리(Magnetic random-access memory, MRAM)를 기반으로 사람의 지문과 같이 매번 다른 패턴을 갖는 하드웨어 보안인증 원천 기술을 개발하는 데 성공했다고 30일 밝혔다. 박병국 교수 연구팀은 반강자성체-하부강자성체-비자성체-상부강자성체 다층박막 구조에서 무자기장(field-free) 스핀-궤도 토크(spin-orbit torque, SOT)로 동작하는 MRAM 소자의 스위칭 극성을 무작위적으로 분포시켜 물리적 복제 불가능성(physical unclonable function, 이하 PUF)을 지닌 보안소자를 개발하는 것이 가능함을 입증했다. 이 기술은 고온 및 고자기장 등의 환경에서도 높은 동작 신뢰도 및 무작위성을 유지하면서 작동 가능해 사물인터넷(IoT)을 비롯한 다양한 보안시스템에 응용될 수 있을 것으로 기대된다. PUF를 이용한 하드웨어 기반 보안 소자는 동일한 공정 과정을 통해 제작해도 공정 편차에서 발생하는 제어되거나 예측할 수 없는 반도체소재/소자 간의 차이를 이용해 보안용 인증키를 형성하는 기술이다. 이는 기존 소프트웨어 기반 보안시스템과 다르게 외부 공격에 대해 높은 저항성을 지니는 장점이 있기에 최근 증가하고 있는 사물인터넷 기기 해킹 등의 보안 위협을 해결할 기술로 주목받고 있다. 하지만 기존에 주로 연구됐던 상보적 금속 산화물 반도체(complementary metal oxide semiconductor, CMOS) 소자 기반 물리적 복제방지기술은 외부 환경 변화에 민감하며 반복 동작 시 신뢰도가 낮아지는 문제점이 있다. 이에 반해 자성메모리(magnetic random-access memory, MRAM)를 포함한 자화를 이용해 정보를 저장하는 스핀트로닉스 기반 소자는 높은 내구성 및 안정성을 지니고 있고 환경 변화에 비교적 민감하지 않다. 따라서 이러한 특성을 이용해 물리적 복제방지기술을 개발한다면 현행 반도체 공정 기술과 호환이 가능하며 보안인증 등 다양한 활용 범위를 가지는 비휘발성 메모리 기반 보안 기술 개발을 기대할 수 있다. 신소재공학과 이수길 박사와 강재민 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드벤스드 머티리얼스(Advanced Materials)'에 11월 10일 字 온라인 게재됐다. (논문명 : Spintronic physical unclonable functions based on field-free spin-orbit torque switching) 연구팀은 교환결합이 형성된 다층박막을 제작해 고온에서 교류 자기장 인가를 통해 교환결합의 방향의 좌우로 50:50의 비율을 갖는 무작위한 분포 생성했다. [그림1(a)] 이때 생성된 교환결합의 방향이 상부 강자성체의 무자기장 스위칭 부호를 결정하는 성질을 이용해 무작위한 분포 방향을 전기적으로 0과1의 이진법분포로 바꿔 출력했으며 이를 보안키로 활용하는 물리적 복제 방지 기술을 개발했다. [그림1(b) 및 1(c)] 연구팀이 개발한 스핀 기반 물리적 복제방지 기술은 50,000번 이상의 반복 동작 시에도 에러가 발생하지 않는 높은 내구성을 보이며 반도체소자가 기본적으로 요구하는 -100℃부터 125℃까지 넓은 온도 범위에서도 안정적으로 작동한다. 또한 무작위성의 원천으로 교환결합의 방향을 이용했기 때문에 자성체 기반 소자임에도 불구하고 외부 자기장을 이용해 저장된 무작위분포를 바꾸지 못하는 것을 확인했다. 공동 제1 저자인 이수길 박사와 강재민 연구원은 "이번 연구는 차세대 MRAM의 주요 기술인 스핀-궤도 토크 기반으로 보안소자 기술을 개발할 수 있다는 것을 제시한 것에 의미가 있으며 향후 유력한 차세대 메모리인 MRAM에 보안 소자 기술을 접목하는 연구가 활발히 이뤄질 것으로 예상 된다ˮ고 밝혔다. 한편 이번 연구는 현대자동차 및 과학기술정보통신부 PIM인공지능반도체핵심기술개발 사업과 중견연구자지원 사업 연구과제의 지원을 받아 수행됐다.
2022.12.02
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기계공학과 권동수 명예교수, 2022년 보건의료 기술진흥유공자 대통령 표창
우리 대학 기계공학과 명예교수이자, 교원창업기업 ㈜로엔서지컬 대표이사인 권동수 교수가 ‘2022년 보건산업 성과교류회’에서 보건의료 기술진흥 유공 대통령 표창을 받았다. 국내 최초로 의료용 로봇 연구를 시작하고 자동화시스템 로봇 수술기(신장결석 제거용 유연내시경 수술 로봇) 상용화를 통해 K-Medical 의료기기 원천기술 확보와 세계적 수준의 국가 보건의료기술 향상에 기여한 공로를 인정받은 것이다. 보건복지부와 한국보건산업진흥원은 지난 11월 30일, 서울 양재 엘타워에서 ‘2022년 보건산업 성과교류회’를 개최했다. 올해로 8회째를 맞이한 보건산업 성과교류회에서는 제약·바이오, 의료기기, 화장품 등 바이오헬스 산업을 대표하는 기업, 병원, 연구소 등 바이오헬스 분야 관계자 700여 명이 참여한 가운데, 2022년 한 해 동안 기술진흥과 산업진흥 발전에 기여가 큰 개인과 단체에 대한 유공자 포상이 진행되었으며, 유공자 포상은 5개 분야에서 97점의 포상이 수여되었다. 권동수 명예교수는 27년간의 KAIST 텔레로보틱스 & 제어 연구실 로봇연구결과를 바탕으로 교원창업기업 ㈜로엔서지컬을 설립하고, 유연수술로봇 ‘케이-플렉스(K-FLEX)’ 개발의 우수성을 인정받아 로봇 분야의 위상을 높인 공로로 지난 2018년에도 제13회 대한민국 로봇대상 대통령 표창을 받은 바 있다. 이에 그치지 않고 자동화시스템 로봇수술기(신장결석 제거용 유연내시경 수술로봇)가 식약처 제17호 혁신의료기기에 지정(2021.12.02.)되고 식약처 제조허가 (2022. 10. 25. 제허 22-702호)를 획득하는 등 계속해서 K-Medical 수술로봇분야의 퍼스트 무버로서 활약에 박차를 가하고 있다.
2022.12.02
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예종철 교수, 제10회 KSIAM-금곡학술상 수상
우리 대학 김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 지난 11월 24일 제주도에서 열린 한국산업응용수학회(KSIAM) 가을정기학술대회에서 제10회 KSIAM-금곡학술상 수상자로 선정됐다. KSIAM-금곡학술상은 연령에 무관하게 연구의 수월성을 기준으로 수학 분야(응용수학 및 계산수학 분야) 및 공학 분야(계산과학공학 분야)에서 탁월한 연구업적을 통해 해당 학문 분야의 진보에 기여한 국내외 한인 연구자에게 수여된다. 예 교수는 인공지능 기반으로 응용수학의 중요한 분야인 역문제(inverse problem)를 푸는 연구를 국제적으로 선도하고, 이러한 인공지능망을 통한 역문제 해석 기법의 수학적 원리를 밝히는 것을 개척해 온 공로로 이 상을 받게 됐다. 여기서 역문제는 센서 등에서 얻어진 측정치에서 신호원을 복원하는 문제로서 의료, 자연과학 및 편미분방정식등 많은 분야에 사용이 되는 중요한 문제다. 이러한 역문제는 측정치가 적거나 잡음이 많은 경우 전통적인 방식으로는 해결되지 않는데, 예종철 교수는 이러한 난제를 데이터 기반 인공지능 기술을 이용해 푸는 것을 개척해왔다. 예종철 교수는 이러한 연구 성과를 `미국 산업응용수학학회 이미징 사이언스 저널(SIAM Journal on Imaging Science)' `미국 산업응용수학학회 응용수학 저널(SIAM Journal on Applied Mathematics)', `네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)', `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)', `전기전자학회 정보이론 트랜잭션(IEEE Transaction on Information Theory)', `전기전자학회 메디컬이미징 트랜잭션(IEEE Transaction on Medical Imaging)', `의료 이미지 분석(Medical Image Analysis)' 등 역문제 분야 응용수학 및 공학 분야의 최고 권위 학술지에 약 150여편의 논문을 발표하고, 신경정보처리학회(NeurIPS), 국제 컴퓨터 비전 및 패턴인식 학술대회(CVPR), 국제 머신러닝학회(ICML), 유럽컴퓨터비전학회(ECCV) 등 인공지능 분야 일류(top tier) 학술대회에 23편 이상의 논문을 게재하고, 총 논문 인용 횟수 1만 6천 회 이상으로 응용수학 분야의 탁월한 지명도 (H-index 59)를 보이고 있다. 특히 합성곱 신경망(컨볼루션 뉴럴 네트워크)의 구성 원리를 조화해석학 기법으로 밝힌 연구(`Deep Convolutional Framelets: A General Deep Learning Framework for Inverse Problems')는 미국 산업응용수학학회 이미징 사이언스 저널(SIAM Journal on Imaging Sciences)에서 가장 많이 인용된 논문 탑 10에 드는 연구로서 응용수학계에 많은 반향을 일으키고 있다. 예종철 교수는 "인공지능을 이용한 역문제에 대한 이론적인 연구가 수학계에서 인정받아 매우 기쁘고, 금곡학술상을 수상하게 되어 영광이다ˮ 라고 소감을 밝혔다.
2022.11.29
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김정원 교수, 미국 광학회 석학회원으로 선출
우리 대학 기계공학과 김정원 교수가 지난 11월 8일 미국광학회(Optica, 舊 Optical Society of America, OSA)의 석학회원(Fellow)으로 선출됐다. 미국광학회는 1916년 창설돼 현재 180여 개국 22,000명 이상의 회원을 보유한 광학 분야에서 세계 최대 규모와 권위를 가진 학회다. 김 교수는 `초저잡음 광주파수빗 광원들과 이를 활용한 대규모 타이밍 동기화 및 초고속 펄스비행센서'를 포함한 새로운 응용 분야들을 개척한 공로(for pioneering contributions to ultralow-noise optical frequency combs and their applications including large-scale timing synchronization and ultrafast time-of-flight sensors)를 인정받아 석학회원으로 선출됐다. 김 교수는 2009년 9월 우리 대학에 부임한 이래 매우 낮은 잡음을 가지는 광주파수빗 광원들을 연구해왔다. 2011년 100 아토초(1경 분의 1초)보다 작은 타이밍 지터를 가지는 광섬유 레이저를 세계 최초로 개발한 것을 비롯해 다양한 광섬유 및 마이크로공진기 기반 광원들의 잡음 현상을 연구해왔으며, 2016년 미국광학회에서 발간하는 `어드밴시스 인 옵틱스 앤 포토닉스(Advances in Optics and Photonics)' 誌에 게재한 초저잡음 광섬유 광주파수빗에 관한 초청논문은 2020년 웹 오브 사이언스(Web of Science)의 물리(physics) 분야 상위 1% 피인용 논문(Highly Cited Paper)으로 선정되기도 했다. 최근에는 이러한 초저잡음 광원들의 공학 응용에 집중해 초고속 초고분해능 펄스비행시간 센서(Nature Photonics 2020), 광주파수 안정화(Science Advances 2020), 초저잡음 전류펄스 생성(Nature Communications 2020), 초안정 마이크로파 생성(Nature Communications 2022) 등 다양한 연구성과를 내고 있다. 김 교수는 현재 미국광학회에서 발간하는 `옵틱스 레터스(Optics Letters)' 誌의 편집위원, 레이저 분야 최대 학회인 `레이저 및 전자광학 국제학술회의(Conference on Lasers and Electro-Optics, CLEO)'의 광계측 분과 프로그램 위원, 한국광학회 학술이사 등으로도 활동 중이다. 김정원 교수는 "그동안 같이 연구한 뛰어난 대학원생들과 훌륭한 동료 연구자들께 감사드린다ˮ라며 "앞으로도 광학 분야 발전을 위한 연구와 봉사분야에서 더욱 열심히 활동하겠다ˮ라고 소감을 밝혔다.
2022.11.25
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고성능 스트레처블 고분자 반도체를 위한 신개념 계면공학법 개발
우리 대학 신소재공학과 강지형 교수, 미국 버클리 대학교 문재완 박사와 미국 스탠퍼드 대학교 제난 바오(Zhenan Bao) 교수 공동연구팀이 고분자 반도체와 회로기판의 경계면을 개선하는 새로운 계면 개질법을 개발하고, 이를 이용해 고성능 스트레처블(늘어나고 유연한) 고분자 반도체를 구현했다고 24일 밝혔다. 고분자 반도체는 기존의 실리콘 기반의 반도체와는 다르게 탄소를 기반으로 구성돼 있으며, 상대적으로 낮은 가격과 대면적 공정이 가능하다는 장점으로 인해 추후 유연 소자, 태양전지, OLED 등의 산업에 응용될 수 있는 차세대 반도체 재료다. 하지만 전기적 성능이 좋은 고분자 반도체는 작은 응력에도 쉽게 깨지는 문제점이 있었다. 일반적으로 고분자 반도체는 결정구조를 많이 가질수록 전기적 성능이 좋아지지만, 이러한 결정구조는 고분자 반도체가 응력에 취약해지게 만들기 때문이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 기존에는 분자구조의 변화, 첨가제 등을 이용해 고분자 반도체 자체의 기계적 물성을 변화시키는 데 주로 초점을 맞춰왔다. 그러나 기존의 방법들은 기계적 물성이 향상되는 대신 전기적 성질이 악화되고, 각각의 고분자 반도체에 맞는 분자구조를 찾는데 많은 시간이 소요돼 고성능 스트레처블 고분자 반도체 구현에 적합하지 않았다. 우리 대학 강지형 교수와 스탠퍼드 대학교 제난 바오 교수 공동연구팀은 이번 연구에서 고분자 자체의 성질을 변화시키는 것이 아닌 기판과 고분자 반도체 사이의 계면을 개질하는 새로운 방법을 제시했다. 이러한 계면 공학법을 통해 고분자 반도체는 전기적 성질을 잃지 않으면서 기계적 물성이 크게 개선됐다. 공동연구팀은 이번 연구에서 응력에 의해 고분자 반도체가 손상을 받는 것은 고분자 박막과 기판 사이 계면에서의 박리 현상과 그로 인한 응력의 편재화(localization)에 의해 상당 부분 기인함을 발견했다. 공동연구팀은 이러한 문제점을 극복하기 위해 고분자 반도체 박막과 기판 사이의 계면에 새로운 고분자 층을 도입했다. 이 고분자 층은 반도체 박막과 기판 모두와 강하게 결합해 두 층의 박리현상과 응력의 편재화를 효과적으로 막아줬으며, 동역학적 결합(dynamic bond)을 할 수 있는 구조를 가져 추가적인 응력 분산 효과를 보였다. 이러한 계면 개질이 이뤄진 고성능 고분자 반도체는 최대 110%의 변형률까지 눈에 띄는 균열이 발견되지 않았으며, 이는 기존의 같은 반도체가 30% 변형률에서 상당한 균열을 보인 것에 비하면 획기적인 발전이다. 또한 이러한 접근법은 특정 고분자 반도체에 국한되지 않고, 다양한 고분자 반도체, 고분자 전도체, 금속 전도체에 모두 적용 가능하다는 장점이 있다. 신소재공학과 강지형 교수와 스탠퍼드 대학교 문재완 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 나노 재료 분야 저명 국제 학술지 `네이처 나노테크놀로지 (Nature Nanotechnology)' 11월 10일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Tough interface-enabled stretchable electronics using non-stretchable polymer semiconductors and conductors). 강지형 교수는 "이번 연구는 스트레처블 고분자 반도체 구현을 위한 설계 방향을 새롭게 제시했다는 점에서 의미가 있다ˮ고 하면서, "이번에 개발된 계면 공학법은 급속도로 성장하고 있는 유연소자 시장에 게임 체인저가 될 것으로 기대된다ˮ고 말했다. 한편 이번 연구는 한국연구재단의 우수신진연구사업, 나노소재기술개발사업 미래기술연구실, 삼성종기원 과제의 지원을 받아 수행됐다.
2022.11.25
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