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실제 약물로 개발되는 단백질-리간드 상호작용 예측 인공지능 모델 개발
우리 대학 연구진이 물리화학적 아이디어를 인공지능 딥러닝에 접목해 기존의 방법보다 일반화 성능이 높은 단백질-리간드 상호작용 예측 모델을 개발했다. 리간드란 수용체와 같은 큰 생체 분자에 특이적으로 결합하는 물질을 말하며, 생체 내의 중요한 요소이자 의약품의 개발 등에 큰 역할을 한다.
화학과 김우연 교수 연구팀이 교원창업 인공지능 신약 개발 스타트업 HITS 연구진과 함께 물리 기반 삼차원 그래프 심층 신경망을 이용해 일반화 성능을 높인 단백질-리간드 상호작용 예측 모델을 개발했다고 17일 밝혔다.
약물 후보 분자를 발굴하기 위해서 타깃 단백질과 강하게 결합하는 리간드를 찾는 것이 중요하다. 하지만 유효 물질을 찾기 위해 수백만에서 수천만 개의 무작위 리간드 라이브러리를 대상으로 실험 전수 조사를 수행하는 것은 천문학적인 시간과 비용이 필요하다. 이러한 시간과 비용을 절감하기 위해 최근 단백질-리간드 상호작용 예측에 기반한 가상탐색(virtual screening) 기술이 주목받고 있다.
기존의 상호작용 예측 인공지능 모델들은 학습에 사용한 구조에 대해서는 높은 예측 성능을 보여주지만, 새로운 단백질 구조에 대해서는 낮은 성능을 보이는 과적합(over-fitting)이 문제가 됐다. 과적합 문제는 일반적으로 모델의 복잡도에 비해 데이터가 적을 때 발생한다. 이번 연구는 이러한 과적합 문제를 해결함으로써 다양한 단백질에 대해 고른 성능을 보여주는 예측 모델을 개발하는데 주안점을 뒀다.
연구진은 물리화학적 아이디어들을 딥러닝 모델에 적용해 모델의 복잡도를 줄임과 동시에 물리 시뮬레이션을 통해 부족한 데이터를 보강함으로써 과적합 문제를 해결하고자 하였다. 단백질 원자와 리간드 원자 사이의 거리에 따른 반데르발스 힘, 수소 결합력 등을 물리화학적 방정식으로 모델링하고, 매개변수를 딥러닝으로 예측함으로써 물리 법칙을 만족하는 예측을 가능하게 했다.
또한, 학습에 사용한 단백질-리간드 결정 구조가 실험적으로 판명된 가장 안정한 구조임에 착안했다. 부족한 실험 데이터를 보강하기 위해 불안정한 단백질-리간드 구조로 이루어진 수십만 개의 인공 데이터를 생성해 학습에 활용했고, 그 결과 생성된 구조에 비해 실제 구조를 안정하게 예측하도록 모델을 학습할 수 있었다.
연구진은 개발된 모델의 성능을 검증하기 위해 대조군으로 `CASF-2016 벤치마크'를 활용했다. 이 벤치마크는 다양한 단백질-리간드 구조들 사이에서 실험적으로 판명된 결정 구조에 근접한 구조를 찾는 도킹과 상대적으로 결합력이 큰 단백질-리간드 쌍을 찾는 스크리닝 등 실제 약물을 개발하는 과정에 필수적인 과제를 포함하고 있다. 검증 테스트 결과 기존에 보고된 기술에 비해 높은 도킹 및 스크리닝 성공률을 보여줬으며, 특히 스크리닝 성능은 기존에 보고된 최고 성능 대비 약 두 배 높은 수치를 보였다.
연구진이 개발한 물리 기반 딥러닝 방법론의 또 다른 장점은 예측의 결과를 물리적으로 해석 가능하다는 것이다. 이는 딥러닝으로 최적화된 물리화학 식을 통해 최종 상호작용 값을 예측하기 때문이다. 리간드 분자 내 원자별 상호작용 에너지의 기여도를 분석함으로써 어떤 작용기가 단백질-리간드 결합에 있어서 중요한 역할을 했는지 파악할 수 있으며, 이와 같은 정보는 추후 약물 설계를 통해 성능을 높이는 데 직접 활용할 수 있다.
공동 제1 저자로 참여한 화학과 문석현, 정원호, 양수정(현재 MIT 박사과정) 박사과정 학생들은 "데이터가 적은 화학 및 바이오 분야에서 일반화 문제는 항상 중요한 문제로 강조돼왔다ˮ며 "이번 연구에서 사용한 물리 기반 딥러닝 방법론은 단백질-리간드 간 상호작용 예측 뿐 아니라 다양한 물리 문제에 적용될 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
한국연구재단의 지원을 받아 수행된 이번 연구는 국제 학술지 `Chemical Science(IF=9.825)' 2022년 4월 13호에 표지 논문 및 `금주의 논문(Pick of the Week)'으로 선정됐다. (논문명 : PIGNet: a physics-informed deep learning model toward generalized drug–target interaction predictions, 논문 링크 : https://doi.org/10.1039/D1SC06946B)
2022.05.17
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2022 대한민국 인적자원개발 대상 대학 부문 ‘종합대상’ 수상
우리 대학이 12일(화) 한국HRD협회 주관으로 서울 삼성동 코엑스 컨퍼런스룸에서 열린 ‘2022 대한민국 인적자원개발 대상’에서 대학 부문 ‘종합대상(Best HRD Award)’을 수상했다.
대한민국 인적자원개발 대상은 한국HRD협회가 1995년에 제정한 것으로 올해로 28년의 전통을 이어 오고 있다. 이는 교육문화 진흥과 인적자원개발의 발전 및 저변확대에 이바지한 공공기관, 민간기업, 교육기관 등을 매년 선정하여 시상하는 국내 HRD 분야 최고의 상이다.
한국HRD협회는 이번 ‘종합대상’ 선정 기준을 인적자원개발에 대한 철학과 투자, 경영전략 차원의 교육훈련, 인재 육성과 인사관리의 연계시스템, HRD 조직의 우수성 등이라고 밝혔다.
우리 대학은 2014년 별도 신설한 행정발전센터가 직원 교육을 전담하고 있으며 입사부터 퇴사까지 전 주기적인 교육훈련 프로그램을 제공한다. 특히 직원전문 강사, 학과 행정 세미나, 팀장 리더십 세미나 등 실질적인 업무 비결을 공유하는 맞춤형 교육과정을 통해 직원들의 행정역량을 강화하고 있다.
이와 더불어 신입직원 멘토링, 거꾸로 멘토링, 거꾸로 행정위원회 등 조직문화 활성화를 위한 신규 프로그램을 지속 발굴하여 시행하고 있다. 또한, ‘행정도 과학이다’, ‘나의 리더십’, ‘교직원 K의 이중생활’, ‘행복왔어요’ 등 우리 대학 행정의 변화와 혁신 활동을 정리해 대내·외 공유 및 확산에 힘쓰고 있다.
12일(화) 수상자로 참석한 방진섭 행정처장은 ▲질문하는 행정 ▲연구하는 행정 ▲국제화된 행정 ▲가치 창출 행정 ▲신뢰받는 행정을 전략목표로 삼아 ‘자기 진화형 행정생태계 구축’이라는 우리 대학 행정 비전을 달성하겠다”라고 말했다. 이어, “우리 대학이 글로벌 대학 행정을 선도하는 ‘최고 전문가 집단’으로 성장하도록 끊임없는 도전과 창의적인 시도를 지속할 것”이라고 밝혔다.
한편, 우리 대학은 교육부, 인사혁신처에서 주최하고 한국직업능력개발원에서 주관한 ‘2021년 공공부문 인적자원개발 우수기관 인증(Best HRD) 사업’에서도 우수기관으로 선정된 바 있다.
2022.04.15
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2021년 국가연구개발 우수성과 100선에 우리 대학 성과 5개 선정
과학기술정보통신부(장관 임혜숙, 이하 과기정통부)와 한국과학기술기획평가원(원장 김상선)은 '2021년 국가연구개발 우수성과 100선'을 선정하여 발표했다.
우수성과 100선은 국가 발전을 견인해 온 과학기술의 역할에 대해 국민들의 이해와 관심을 제고하고 과학기술인들의 자긍심을 고취하고자 2006년부터 매년 선정해 오고 있다.
올해는 정부지원을 받아 수행한 범부처 약 7만 여 연구개발(R&D) 과제(‘20년 기준) 중, 각 부‧처‧청이 추천한 총 852건의 후보성과를 대상으로, 산‧학‧연 전문가들로 구성된 우수성과 선정평가위원회*에서 질적 우수성**을 평가한 후, 대국민 공개검증을 거쳐 최종 100***건의 우수성과를 선정하였다.
* 위원장 박종훈 교수(숙명여대), 산·학·연 전문가 총 52명 참여 ** 과학기술개발 효과 및 경제사회적 파급 효과 *** 100건(6대 분야) 선정 : 기계·소재 18건, 생명·해양 26건, 에너지·환경 18건, 정보·전자 19건, 융합 10건, 순수기초·인프라 9건
특히, 국가연구개발사업으로 창출된 우수성과의 국민 체감도를 높이기 위해, '사회문제를 해결하는 연구개발성과' 선정 과정에 일반 국민이 직접 참여하는 온라인 투표(약 3천명 참여) 절차를 진행함으로써 의미를 더하였다.
우리 대학의 2021년 국가연구개발 우수성과 100선 선정내용은 아래와 같다.
- 개미산과 이산화탄소만으로 잘 증식하는 대장균 개발(생명화학공학과 이상엽 교수)
- 노화된 인간의 피부세포를 다시 젊은 세포로 되돌리는 역노화 원천기술 개발(바이오및뇌공학과 조광현 교수)
- 차세대 고효율 페로브스카이트-실리콘 이중접합 태양전지 기술 개발(신소재공학과 신병하 교수)
- 대기중 초미세먼지 증가가 전력소비에 미치는 영향 세계 최초 실증(기술경영학부 엄지용 교수)
- 바이오물질 상변화 제어하는 분자 트리거 연구(바이오및뇌공학과 최명철 교수)
이번에 100선으로 선정된 성과는 과기정통부장관의 인증서와 현판이 수여되고 관계규정에 따라 사업과 기관평가 등에서 가점을 받게 되며, 선정된 연구자는 국가연구개발 성과평가 유공포상(훈·포장, 대통령표창, 국무총리표창 등) 후보자로 적극 추천된다.
특히, 올해부터는 일반 국민들이 100선 연구성과별 주요내용을 보다 쉽게 접할 수 있도록 e-book('21년 국가연구개발 우수성과 100선 사례집)을 제작하여 주요 온라인 서점을 통해 무상으로 제공될 예정이다.
한편, 100선으로 선정된 연구성과는 연구자와 국민 누구나 과학기술지식 정보서비스(NTIS)와 연구성과 관리·유통 전담기관을 통해 자세한 내용을 확인하고 활용할 수 있다.
과기정통부 이경수 과학기술혁신본부장은 "과학기술이 우리나라의 사회 문제를 해결하고 미래를 열어가는 중심이 될 수 있도록 지속적으로 국가연구개발 예산을 확대할 계획이며, 국민들이 체감할 수 있는 연구성과 홍보 등 소통에도 보다 노력할 것"이라고 밝혔다.
2022.02.11
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전산학부 동문 박준하 토스뱅크 CTO 1억 기부
우리대학 전산학부(학사 99) 동문인 박준하 토스뱅크 CTO가 전산학부에 발전기금 1억 원을 기부했다.
박준하 동문은 NHN, 열두시, 플레이독소프트, 비바리퍼블리카(토스) 등의 개발자를 거쳐 2021년부터 토스뱅크 최고기술책임자(Head of Technology)로 재직 중이다. 여러 분야에서 경력을 쌓으며 혁신을 하기 위해 많은 고민을 해왔지만, 결국 가장 중요한 것은 좋은 개발자와 엔지니어를 배출하는 것이라고 결론을 내린 박준하 동문은 "좋은 세상을 만들어 가는 일에 기여할 수 있는 개발자를 양성하는 일에 힘을 보태고 싶다"라고 기부 취지를 전했다. 전산학부는 "박준하 동문님의 귀한 기부금은 학부 공간 확장을 위해 소중하게 사용하겠다"라고 감사의 뜻을 전했다. 박준하 동문의 인터뷰는 유튜브를 통해 확인할 수 있다.(인터뷰 영상 바로가기 => https://www.youtube.com/watch?v=T8hBml5Vm5s)
2021.11.04
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14주간 앱(App) 창업 지원해 37건 창업 성과 달성
우리 대학이 ʻ앱(App) 창업지원 프로그램ʼ을 운영해 총 37건의 창업 성과를 달성했다. ʻApp 창업지원 프로그램ʼ은 KAIST SW교육센터(센터장 배두환)가 소프트웨어 분야의 창업 교육 및 인큐베이팅을 목적으로 기획했다. 어플리케이션(이하, 앱) 시제품을 만들기 위한 기획·분석·설계·구현에 이르는 전 과정을 교육하고 창업과 기술 분야의 멘토링을 지원하는 프로그램으로 지난해 12월부터 올해 4월까지 총 14주간 온라인으로 진행됐다. 소프트웨어 분야 비전공자들도 앱 서비스 개발 능력을 기를 수 있도록 전공 및 출신 학교 등 소속에 제한을 두지 않은 공모를 진행했으며, 총 78개 팀으로 구성된 196명의 지원자를 모집했다. 지원자들은 창업등록(10일) - 앱 기획(1개월) - 앱 개발(2개월) 등 3단계로 진행되는 임무를 부여받아 앱 기획서 작성·사업자 등록·프로토타입 개발·앱 및 서버 프로그램 개발 등의 강도 높은 과제들을 수행했다. SW교육센터는 각 단계별 임무를 완수할 때마다 참가자들에게 창업 촉진금을 지급하고 서비스 구성을 위한 클라우드 환경 및 소프트웨어 라이선스 등 창업에 필요한 환경도 함께 제공했다.
그 결과 1단계에서 20개 팀의 70명이 선발되었으며, 16개 팀의 58명이 최종 3단계 임무까지 완주하는데 성공했다. 각 완주 팀은 분야별 전문가에게 소프트웨어 개발 교육을 받고 기술 멘토링을 지원받았다. 이를 통해 성장 가능성이 있는 앱 시제품을 개발한 것은 물론 법인창업 1건 및 개인 창업 36건 등 총 37건의 실질적인 성과를 창출했다.
최종 완주에 성공한 16개 팀 중 ʻ관리비책ʼ, ʻ얌밀ʼ, ʻ큐피드ʼ 팀은 2021년 창업진흥원 예비창업패키지에 최종 선정돼 각각 4천만 원에서 1억 원에 이르는 정부지원 창업자금을 확보했다. 또한, 창업팀 ʻ그레이트퍼즐ʼ은 중소벤처기업진흥공단 청년창업사관학교를 통해 1억 1천만 원의 창업자금을 유치했다. 이번 앱 창업 지원 프로그램의 가장 큰 성과는 단 14주간의 교육만으로 소프트웨어 개발에 문외한이었던 지원자들을 앱 개발자 및 창업자로 성장시켰다는 점이다. 전체 지원자 196명 중 146명(74.5%)이 소프트웨어 비전공자였으며, 최종 임무를 완수해 앱을 개발한 58명 중 77%가 넘는 45명이 개발 경험이 거의 없는 비전공자였다. 특히, 이번 프로그램에서 대상을 수상한 창업팀 ʻ관리비책ʼ의 유성국(33)씨와 이윤곤(33)씨는 프로그래밍을 전혀 알지 못하는 상태로 참여해 소규모 건물 거주자들을 대상으로 하는 데이터 기반 디지털 관리사무소 서비스 앱을 개발하는데 성공했다. ʻ관리비책ʼ은 개발 성과를 바탕으로 현재 법인 설립을 진행하고 있으며 유 씨와 이 씨가 공동 대표를 맡았다.
유성국(33) 씨는 "IT기술로 사회 문제를 해결하는 일에 관심이 많았던 차에 KAIST가 소프트웨어 개발을 교육한다는 공고를 보고 지원하게 되었다ˮ라고 전했다. 이어, "앱 개발 기술을 배운 것뿐만 아니라 창업에서 겪을 수 있는 시행착오와 성공 요소를 간접적으로 체험하는 교육을 통해 창업가이자 개발자로 거듭날 수 있었다ˮ라고 소감을 전했다. 이번 프로그램을 주최한 배두환 KAIST SW교육센터장은 "다양한 전공과 경험을 배경으로 가진 지원자들이 팀을 꾸린 결과 주거·패션·교통·교육·스포츠 등을 아우르는 다채로운 아이디어의 소프트웨어 시제품을 구현하고 창업까지 성공하는 결과로 완성됐다ˮ라고 전했다. 이어, 배 센터장은 "소프트웨어 교육을 통해 실무 인재를 양성한 좋은 본보기를 마련한 만큼 이번 프로그램의 성과 및 개선점을 분석해 소프트웨어 분야의 교육과 창업을 더욱 촉진할 수 있는 2기 프로그램을 내년 7월부터 운영할 예정이다ˮ라고 밝혔다.한편, 우리 대학은 2016년 과기정통부의 SW중심대학 사업에 선정되어 ʻ융합, 개방, 수요자중심, 협업, 확산, 지속ʼ이라는 6대 핵심 가치아래 산업계와 연구계의 수요에 부응하는 융합형 소프트웨어 인재양성에 매진하고 있다.
2021.07.22
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중기부 추진 ‘소・부・장 전략협력 기술개발’ 사업 운영기관 선정
우리 대학이 중소벤처기업부가 추진하는 ‘소부장 전략협력 기술개발’ 사업의 운영기관으로 지난 7월 6일 선정되었다.
‘소부장 전략협력 기술개발’ 사업은 소부장 분야의 기술·인프라·인력을 보유한 대학 및 연구기관을 운영기관으로 선정한 뒤, 해당 분야 유망 중소벤처기업과의 협력을 지원해 혁신 기술개발을 촉진하겠다는 취지로 마련되었다.
우리 대학 기술가치창출원 산학협력센터(센터장 이건재)는 지난 5월부터 진행된 공모에 참여했으며, 과제 기획을 위한 전담 인력의 전문성과 후보 과제 발굴 역량을 높게 평가 받아 최종 선정됐다. 올해 처음 시도되는 이번 기술개발 사업은 ‘플랫폼 협력 기술개발’ 형태로 시범 운영된다. 운영기관이 시장에 필요한 기술을 직접 발굴해 기술제안요청서를 기획하고 중소기업과 공동 연구개발 등을 수행하는 방식이다. 또한, 플랫폼에 DB로 구축한 기술개발 경험 및 지식을 활용해 기업의 기술개발 수요에 따라 기술개발 발굴·기획, 협력기술개발, 공통기술사업화 등을 맞춤형으로 제공하는 패키지 지원 시스템이 도입될 예정이다. 우리 대학은 소부장 기업과의 협력 과제 수행을 위해 과제당 최대 3년간 12억 원을 지원 받는다. 중기부는 올해부터 2023년까지 140억 원의 규모로 전체 사업을 시범 운영한 뒤, 지속적인 사업 확대를 위한 예타(22~’31, 1.2조 원 규모) 추진도 검토할 계획이다.
2021.07.08
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KAIST-한국앤컴퍼니㈜, 디지털 미래혁신센터 2기 협약 체결
우리 대학이 한국앤컴퍼니㈜와 ‘디지털 미래혁신센터 2기 협약'을 18일 유성구 한국테크노돔에서 체결하고 미래 성장 동력과 테크놀로지 기반 혁신 역량 확보를 위한 협력을 한층 강화해 가기로 했다.
'KAIST 디지털 미래혁신센터'는 지난 2019년 한국앤컴퍼니㈜와 KAIST가 디지털 전환(Digital Transformation)을 통한 혁신적 연구개발(R&D) 및 디지털 기술 역량 확보를 목표로 건립한 산학협력 조직이다.
센터장인 KAIST 산업및시스템공학과 장영재 교수를 포함하여 여러 교수진이 참여하는 생산 및 연구개발 분야 프로젝트를 통해 뉴 디지털 테크놀로지 완성과 미래 경쟁력 확보를 위한 발판을 마련하고 있다.
지난 2년 간 진행된 1기 활동을 통해 12개 과제의 연구를 추진해 연구 및 생산 현장에 적용할 수 있는 수준의 성과를 일궈냈다. AI를 활용한 타이어 컴파운드 물성 예측 모델인 ‘VCD(Virtual Compound Design) 시스템’, 디지털 센서를 접목한 자동화 검수 시스템(Automatic Inspection Process), AI와 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 기술을 활용한 설비 이상 탐지 예측 시스템 CMS+(Hankook Condition Monitoring System Plus) 등 신기술 개발을 완료했다.
18일 협약 체결을 통해 공식 개시되는 2기 활동에서는 디지털 기술을 활용해 다각도의 가상실험 데이터를 확보하기 위한 미래 기술 개발에 주력한다.
'AI 레시피 역설계 및 빅데이터 모델 생성 자동화', '분자구조에 따른 컴파운드 물성 예측 위한 머신러닝 모델 개발', 'AI 기반 Virtual 예측력 향상 기술 개발'을 비롯한 7개 과제에 대한 연구가 진행될 예정이다.우리 대학과 한국앤컴퍼니㈜는 현재 확정된 연구 과제들 외에도 산업 현장의 수요에 맞는 혁신기술 개발과 창의적 인재 양성을 위해 적극 협력할 예정이다.
2021.05.20
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제7회 국제핵비확산학회, 온라인 국제포럼으로 개최
우리대학 핵비확산교육연구센터는 오는 4일부터 6일까지 3일간 '제7회 국제핵비확산학회(2020 Online International Conference on Nuclear Nonproliferation)'를 국립외교원 외교안보연구소(소장 오영주)와 공동 개최한다.
7회째를 맞는 올해 학회에서는 반기문 前 유엔 사무총장이 축사를 전하고 브렌트(Brent K. Park) 미국 에너지부 산하 국가핵안보국(NNSA) 차관보가 연사로 참여해 ▴2020년 핵비확산 동향 평가 ▴동북아 평화와 북한의 비핵화 ▴미래 세계의 지속 가능한 에너지 사용과 국제 안보 및 핵비확산 측면에서 바라본 소형원전 개발의 의미 ▴글로벌 차원에서의 핵비확산 강화 방안 등을 주제로 논의가 이뤄질 예정이다.
이를 위해, KAIST·국립외교원·한국원자력통제기술원 등 국내 기관은 물론 미국 에너지부(Department of Energy) · 하버드대 · 스탠퍼드대 · MIT, 러시아 에너지 및 안보연구센터(CENESS Russia), 중국의 푸단대를 비롯해 카네기-칭화 글로벌정책센터, 일본 히토쓰바시대와 UN 포괄적핵실험금지 조약기구(CTBTO), 국제원자력기구(IAEA), 미국 원자력발전 전문회사인 뉴스케일파워(NuScale Power) 등 20여 개의 국내·외 원자력 및 핵비확산 기관 소속 전문가들이 참여해 현안을 논의한다.
지난 2014년 시작된 국제핵비확산학회는 세계 핵비확산을 위해 매년 여름마다 정례 학회를 진행해왔다. 또 전 세계 핵비확산 연구기관 및 교육기관과의 네트워크 구축을 통해 원자력의 평화적인 이용 및 확산을 도모하고 이를 바탕으로 세계 핵비확산 및 한반도 평화 증진에 실질적으로 기여할 방안을 모색하고 있다.
신성철 KAIST 총장은 환영사를 통해 "이번 학회에서 국가 안보 현안인 북핵 문제에 관해 의미 있는 제안들이 도출되고 대한민국이 세계 핵비확산에 더욱 크게 기여하는 계기가 마련되기를 기대한다ˮ고 말했다.
KAIST 핵비확산교육연구센터(센터장 임만성 원자력및양자공학과 교수)가 주최하는 이번 학회는 유튜브(채널명: KAIST NEREC 2020)를 통해 생중계된다. 국제핵비확산·한반도 안보 문제·원자력 등의 분야에 관심 있는 사람이라면 누구나 시청이 가능하고 학회에 관한 자세한 내용은 KAIST 핵비확산교육연구센터 홈페이지(http://nerec.or.kr/)에서 확인할 수 있다.
2020.08.03
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저전력·고속 터널 전계효과 트랜지스터 개발
물리학과 조성재 교수 연구팀이 기존의 금속 산화물 반도체 전계효과 트랜지스터(metal-oxide-semiconductor field-effect transistor, MOSFET) 대비 작동전력 소모량이 10배 이상, 대기전력 소모량이 1만 배 가까이 적은 저전력, 고속 트랜지스터를 개발했다.
조 교수 연구팀은 2차원 물질인 흑린(black phosphorus)의 두께에 따라 밴드갭이 변하는 독특한 성질을 이용해 두 물질의 접합이 아닌 단일 물질의 두께 차이에 의한 이종접합 터널을 제작하는 데 성공했다. 이러한 단일 물질의 이종접합을 터널 트랜지스터에 활용하면 서로 다른 물질로 제작한 이종접합 트랜지스터에서 발생했던 격자 불균형, 결함, 계면 산화 등의 문제를 해결할 수 있어 고성능 터널 트랜지스터의 개발이 가능하다.
김성호 연구원이 1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 나노테크놀로지 (Nature Nanotechnology)’ 1월 27일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Thickness-controlled black phosphorus tunnel field-effect transistor fro low-power switches).
무어 법칙에 따른 트랜지스터 소형화 및 집적도 증가는 현대의 정보화 기술을 가능하게 했지만 최근 트랜지스터의 소형화가 양자역학적 한계에 다다르면서 전력 소모가 급격히 증가해 이제는 무어 법칙에 따라 트랜지스터 소형화가 진행되지 못하는 상황이다. 최근에는 자율주행차, 사물인터넷 등의 등장으로 많은 양의 데이터를 저전력, 고속으로 처리할 수 있는 비메모리 반도체의 기술 발달이 시급히 요구되고 있다.
트랜지스터의 전력 소모는 크게 작동 전력 소모와 대기 전력 소모로 나뉜다. 작동 전력과 대기 전력을 같이 낮추기 위해서는 트랜지스터의 작동 전압과 대기 상태 전류를 동시에 낮추는 것이 필수적이다. 이를 위해서는 전류를 10배 증가시키는데 필요한 전압으로 정의되는 SS 값(subthreshold swing, 단위: mV/decade = mV/dec)의 감소가 필요한데, 금속 산화물 반도체 전계효과 트랜지스터에서는 SS 값이 상온에서 60 mV/dec 이하로 낮아질 수 없다. 이를 해결하기 위해서는 상온에서 SS 값을 60 mV/dec 이하로 낮출 수 있는 새로운 트랜지스터의 개발이 필요하다. 이전에 개발되었던 낮은 SS를 가지는 저전력 터널 트랜지스터의 경우 트랜지스터 채널을 구성하는 두 물질의 이종접합 계면에서 산화막 등의 문제가 발생하여 작동 상태에서 낮은 전류를 가지는 문제가 있었다. 작동 상태 전류는 트랜지스터 작동속도에 비례하기 때문에, 낮은 작동 상태 전류는 저전력 트랜지스터의 경쟁력을 떨어뜨린다.
조 교수 연구팀이 적은 전력소모를 위한 낮은 SS 값과 고속 작동을 위한 높은 작동 상태 전류를 단일 트랜지스터에서 동시에 달성한 것은 유례없는 일로 2차원 물질 기반의 저전력 트랜지스터가 기존의 금속 산화물 반도체 전계효과 트랜지스터의 전력 소모 문제를 해결하고, 궁극적으로 기존 트랜지스터를 대체하고 미래의 저전력 대체 트랜지스터가 될 수 있음을 의미한다. 조성재 교수는 “이번 연구는 기존의 어떤 트랜지스터보다 저전력, 고속으로 작동해 실리콘 기반의 CMOS 트랜지스터를 대체할 수 있는 저전력 소자의 필요충분조건을 최초로 만족시킨 개발이다”라며 “대한민국 비메모리 산업뿐 아니라 세계적으로 기초 반도체 물리학 및 산업 응용에 큰 의의를 지닌다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 미래반도체신소자원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.02.20
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김상현 교수, 6만 ppi 초고해상도 디스플레이 제작기술 개발
〈 김상현 교수 연구팀(왼쪽 위 두번째 김상현 교수) 〉
우리 대학 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 반도체 공정 기술을 활용해 기존 마이크로 LED 디스플레이의 해상도 한계를 극복할 수 있는 6만 ppi(pixel per inch) 이상의 초고해상도 디스플레이 제작 가능 기술을 개발했다.
금대명 박사가 1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 ‘나노스케일(Nanoscale)’ 12월 28일자 표지 논문으로 게재됐다. (논문명 : Strategy toward the fabrication of ultrahigh-resolution micro-LED displays by bonding interface-engineered vertical stacking and surface passivation).
디스플레이의 기본 단위인 LED 중 무기물 LED는 유기물 LED보다 높은 효율, 높은 신뢰성, 고속성을 가져 마이크로 크기의 무기물 LED를 픽셀 화소로 사용하는 디스플레이(마이크로 LED 디스플레이)가 새로운 디스플레이 기술로 주목받고 있다.
무기물 LED를 화소로 사용하기 위해서는 적녹청(R/G/B) 픽셀을 밀집하게 배열해야 하지만, 현재 적색과 녹색, 청색을 낼 수 있는 LED의 물질이 달라 각각 제작한 LED를 디스플레이 기판에 전사해야 한다. 따라서 마이크로 LED 디스플레이에 관련한 대부분 연구가 이런 패키징 측면의 전사 기술 위주로 이루어지고 있다.
그러나 수백만 개의 픽셀을 마이크로미터 크기로 정렬해 세 번의 전사과정으로 화소를 형성하는 것은 전사 시 사용하는 LED 이송헤드의 크기 제한, 기계적 정확도 제한, 그리고 수율 저하 문제 등 해결해야 할 기술적 난제들이 많아 초고해상도 디스플레이에 적용하기에는 한계가 있다.
연구팀은 문제 해결을 위해 적녹청 LED 활성층을 3차원으로 적층한 후, 반도체 패터닝 공정을 이용해 초고해상도 마이크로 LED 디스플레이에 대응할 수 있는 소자 제작 방법을 제안함과 동시에 수직 적층시 문제가 될 수 있는 색의 간섭 문제, 초소형 픽셀에서의 효율 개선 방안을 제시했다.
연구팀은 3차원 적층을 위해 기판 접합 기술을 사용했고, 색 간섭을 최소화하기 위해 접합 면에 필터 특성을 갖는 절연막을 설계해 적색-청색 간섭 광을 97% 제거했다.
이러한 광학 설계를 포함한 접합 매개물을 통해 수직으로 픽셀을 결합해도 빛의 간섭 없이 순도 높은 픽셀을 구현할 수 있음을 확인했다. 연구팀은 수직 결합 후 반도체 패터닝 기술을 이용해 6만 ppi 이상의 해상도 달성 가능성을 증명했다.
또한, 초소형 LED 픽셀에서 문제가 될 수 있는 반도체 표면에서의 비 발광성 재결합 현상을 시간 분해 광발광 분석과 전산모사를 통해 체계적으로 조사해 초소형 LED의 효율을 개선할 수 있는 중요한 방향성을 제시했다.
김상현 교수는 “반도체 공정을 이용해 초고해상도의 픽셀 제작 가능성을 최초로 입증한 연구로, 반도체와 디스플레이 업계 협력의 중요성을 보여주는 연구 결과이다”라며 “후속 연구를 통해 초고해상도 미래 디스플레이의 기술 개발에 힘쓰겠다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 이공분야 기초연구사업 기본연구, 기후변화대응기술개발사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림 1. 1um 크기를 가진 마이크로 단일 LED 가 실제로 배열된 모습을 보여주는 이미지, 1 um, 0.6 um 크기를 가진 LED를 광 여기 방법을 통해 적색 발광이 되는 모습을 보여주는 이미지(작은 사진). 이는 작아진 LED에서도 적색 발광특성이 잘 발현됨을 보여줌.
그림 2. 나노스케일 커버 이미지: 본 제작 방법의 사용 예시를 보여줌
2020.01.06
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김진환 교수팀, 국제 자율무인선 알고리즘 경진대회 우승
우리대학 기계공학과 학부생과 대학원생으로 구성된 학생팀(지도교수 김진환)이 `2019 국제 자율무인선 알고리즘 경진대회(2019 Virtual RobotX Competition)'에서 우승을 차지했다.
미 해군 연구개발국(ONR. U.S. Office of Naval Research)의 주최로 올해 처음 열린‘국제 자율무인선 알고리즘 경진대회’는 지난 9월 첫 알고리즘 코드 제출을 시작으로 약 3개월에 걸쳐 진행됐다. 한국·미국·중국·일본·호주·싱가포르 등 9개국 17개 대학팀이 참가했는데 국내 대학으로는 KAIST가 유일하게 출전했다.
이번 대회에는 미 해군대학원(NPS, Naval Postgraduate School)이 구축한 가상 환경이 도입됐다. 실제 바다에서 발생할 수 있는 바람·파도·조류 조건 등을 임의로 조절할 수 있는 공통의 가상 환경에 각 팀이 제출한 컴퓨터 알고리즘 코드를 적용해 결과물을 평가하는 방식으로 진행됐다.
각 참가팀에는 ▲바람과 파도 등이 영향을 미치는 바다 위에서 무인선의 위치와 방향을 일정하게 유지하기 ▲주어진 항로와 방향을 정확히 제어하며 목표점까지 이동하기 ▲해상에 나타난 임의의 물체를 탐지해서 정확한 위치를 찾고 물체의 구체적인 종류를 인식하기 ▲항해 부표를 따라가되 동시에 장애물을 피해 목표점까지 이동하기 ▲해상에 놓인 여러 개의 해상 도크(dock)에 표시된 마커의 모양과 색상을 인식하여 목표 도크 위치를 찾기 ▲목표 도크에 자동으로 진입해서 일정 시간 정박 후에 빠져나오기 등 모두 6개의 임무가 주어졌다.
주최 측은 참가 팀이 제출한 컴퓨터 알고리즘 코드에 다양한 가상 환경 조건을 적용한 뒤 주어진 임무의 수행도를 평가하고 6개 미션에 대한 성적을 모두 합산해 최종 순위를 결정했다.
KAIST팀은 총 3차례의 알고리즘 코드 제출과 평가를 거친 끝에 2개 종목에서 1위, 2개 종목에서 2위를 차지하는 등 6개의 전 종목에서 우수한 성적을 거뒀으며, 17개 참가팀 중 가장 높은 합산 성적을 기록해 종합 우승을 차지했다.
종합 2위와 3위는 미국의 조지아 공과대학(Georgia Tech)과 호주의 시드니 대학(University of Sydney)이 각각 차지했다. 지난 4일~6일 싱가포르에서 개최된 2019 RobotX Interactive Forum에서 진행된 시상식에는 김종휘·장준우 학생이 KAIST 대표로 참가해 수상했다.
〈2019 국제 자율무인선 알고리즘 경진대회 우승팀 (왼쪽 뒷줄부터 시계방향으로) 성수환(학사과정, 제어/경로계획-항법), 김종휘(박사과정, 리더/인식 알고리즘 총괄), 박진욱(석사과정-제어/경로계획-운동제어), 김태원(학사과정,탐지/인식-센서), 김준형(학사과정,탐지/인식-센서), 김경서(석사과정-제어/경로계획-경로계획), 조현근(석사과정, 탐지/인식-딥러닝), 장준우(석박사통합과정-제어 알고리즘 총괄), 홍승조(석사과정, 탐지/인식-센서융합)>
팀 리더를 맡은 김종휘 기계공학과 박사과정 학생은 "지난 수개월 동안 대회를 준비하면서 밤을 꼬박 새우는 날이 많았지만 학교에서 배운 지식이 가상 환경에서 실제로 적용되는 것을 보는 것이 모두에게 즐겁고 보람있는 경험이었다ˮ고 말했다. 김종휘 학생은 이어 "세계적으로 유명한 여러 대학팀들이 참가한 대회에서 우리나라를 대표해 좋은 성적으로 거두게 되어 기쁘다ˮ라고 우승 소감을 밝혔다.
김진환 기계공학과 교수가 지도하는 KAIST팀은 지난 2014년 싱가포르 마리나 베이에서 실제 무인 선박을 이용해 진행된 제1회 국제 자율무인선 경진대회에서 MIT에 이어 준우승을 차지한 바 있는데 이번 대회에서 우승을 차지함으로써 자율무인선 분야에서 KAIST가 보유한 우수한 기술력을 전 세계에 과시했다.
2019.12.26
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KAIST-구글, AI 교육과정 공동 개발
우리 대학이 구글(Google)과 함께 AI 교육과정을 개발한다. 전기및전자공학부(학부장 문재균) 서창호 교수와 기계공학과(학과장 이두용) 윤용진 교수가 참여하는 이번 프로그램은 지난 7월 KAIST와 구글이 AI 우수 인재양성을 위해 체결한 협약의 일환으로 진행된다.
두 교수는 구글의 기술(TensorFlow, Google Cloud, Android 등)을 활용한 교육 과정을 약 1년에 걸쳐 개발할 예정이며, 과목당 미화 7,500달러가 지원된다.
AI 대학원은 이번 프로그램을 위해 지난 8월부터 약 1개월간 KAIST 전 교원을 대상으로 공모를 진행해 서창호 교수의 `정보 이론과 컨벡스 최적화를 위한 텐서플로(TensorFlow for Information theory and convex optimization courses)'와 윤용진 교수의 `AI 융합 응용 PBL(project based learning)'이 KAIST 내부 심사와 Google의 최종 심사를 거쳐 개발 대상으로 선정했다.
윤용진 교수가 개발하는 `AI 융합응용 PBL' 교육과정은 KAIST 학생 및 교직원을 포함한 AI 초보자를 대상으로 설계된 것이 특징이다. AI를 손쉽게 활용해 문제를 발굴 및 정의하고 이를 바탕으로 제품설계-제작-검증까지 이르는 디자인 씽킹(Design Thinking)을 통해 AI를 응용한 제품 개발 과정을 체험하는 형태로 구성된다.
윤 교수는 "향후 초급자를 대상으로 데이터 기반의 사물인터넷 센서와 AI 응용 교육도구(Tool Kit)를 개발하는 것은 물론 AI 응용 교육의 대중화를 위한 AI 어플리케이션 발명·창업대회를 개최하는 등 다양한 계획을 구상하고 있다ˮ고 밝혔다.
또한, 서창호 교수는 최근 각광을 받고 있는 인공지능·머신러닝·딥러닝은 물론 순수과학·공학 분야에도 근간을 이루는 `정보이론과 컨벡스' 분야를 교육을 통해 접근한다.
체계적으로 축적한 관련 이론을 구글의 텐서플로(딥 러닝·머신러닝 등에 활용하기 위해 개발된 오픈소스 소프트웨어, TensorFlow)를 활용해 AI 분야와 구체적으로 연계시켜 이론과 응용기술을 고루 갖춘 AI 인재를 양성하는 것이 목표다.
AI 대학원 관계자는 "이번에 시도되는 AI 교육과정 개발을 바탕으로 일반인을 위한 단기 비학위 코스를 선보이기 위해 지속해서 노력할 예정ˮ이라고 밝혔다.
한편, KAIST는 구글과의 파트너십을 통해 최첨단 연구를 수행하는 세계적 수준의 교수진을 지원하는 `AI 집중연구 어워즈(AI Focused Research Awards)'도 함께 진행 중이다. 작년 10월부터 황성주 AI대학원 교수와 황의종 전기및전자공학부 교수가 1년간 각각 미화 5만 달러의 지원을 받아 구글 연구원 및 엔지니어들과 팀을 이뤄 연구를 수행해왔으며 2020년까지 프로젝트를 연장해 AI 관련 심층 연구를 진행한다.
두 교수는 `AI 집중 연구 어워즈' 외에도 구글 클라우드 플랫폼 내에서 활용할 수 있는 미화 2만 5천 달러 상당의 크레딧을 작년에 이어 올해도 지원받아 연구에 활용하고 있다.
한편, 지난 9월에는 전산학부 박성준 박사과정 학생이 2019년 구글 PhD 자연어처리(Natural Language Processing) 부문 펠로우에 선정되었으며, KAIST는 구글과의 파트너십을 2년간 유지하며 다양한 연구 및 교육 활동을 진행할 계획이다.
2019.11.21
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