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입자의 흐름을 실시간으로 제어해 박막 특성을 조절한다
액체가 증발해 박막 형태로 결정화되는 과정이 포착됐다.
한국연구재단은 우리 대학 신소재공학과 스티브 박 교수와 서울대학교 남재욱 교수 공동연구팀이 유기반도체 입자를 포함한 액체 재료가 고체박막으로 변하는 과정을 실시간으로 관찰할 수 있는 분석 시스템을 개발했다고 밝혔다.
액체상태의 재료를 코팅하는 용액공정은 진공·고온·고압에서 고체재료를 기화시키는 증착공정에 비해 경제적이지만, 결정화 과정에 대한 이해가 부족해 다양한 박막 기반 산업분야에 적용되지 못했다.
예측하기 어렵고 빠르게 형상이 변하는 *유체의 거동을 정밀하게 통제하는 것이 어렵기 때문이다.
※ 유체 : 액체와 기체처럼 형상이 정해져 있지 않아 변형이 쉽고 흐르는 성질을 지닌 물체
이에 연구팀은 사선모양이나 헤링본 무늬 같은 다양한 미세패턴이 새겨진 3차원 *미세유체 칩을 제작, 패턴에 따라 유체가 흐르는 양상을 정밀하게 제어하는 방식으로 마이크로미터 단위에서 유체의 환경을 자유자재로 조절하는 데 성공했다.
※ 미세유체 칩(microfluidic chip) : 직경이 매우 작은 유로로 액체의 흐름을 통제할 수 있다. 유로의 디자인에 따라 간결하게 다양한 흐름을 구현, 유체에 대한 빠른 분석이 가능하다.
3차원 시뮬레이션과 유체의 움직임을 ‘슬로우모션’으로 초고속 촬영하는 기술을 이용해, 분자가 유체의 움직임에 따라 이동하고 고체로 변하는 과정을 실시간으로 관찰했다.
특히 이 과정에서 헤링본 무늬의 미세패턴에서 작은 크기의 소용돌이가 동시다발적으로 나타나는 카오스 이류를 관찰하였다.
※ 카오스 이류 : 유체가 구조물에 부딪히는 등 외부요인으로 변형되어 형성되는 복잡한 형태의 흐름. 방향이 특정되지 않고 불규칙한 형태로 이동한다. 해안가 방파제에 해수가 부딪히며 형성되는 흐름 등에서 관찰할 수 있다.
흐름이 무작위적인 카오스 이류는 모든 방향으로 고체 입자가 빠르게 전달될 수 있어 입자들이 빈 공간 없이 정렬, 공정의 균일성을 높이는 실마리가 될 수 있다.
반면 층류나 나선형 형태의 유동은 방향이 규칙적이고 고정되어 있어 흐름이 약한 방향으로는 유기반도체 입자가 원활하게 공급되지 못한다.
실제 이렇게 제작된 트랜지스터는 층류나 나선형 형태의 유동을 기반으로 제작된 트랜지스터에 비해 박막의 결함(정렬 불량, 빈 공간, 덴드라이트)을 억제해 높은 트랜지스터 성능과 균일성을 보였다.
이정찬 박사과정이 1저자, 이호준 석사과정 졸업생이 공동 저자로 참여한 이 연구성과는 과학기술정보통신부·한국연구재단이 추진하는 중견연구사업 등의 지원으로 수행되었으며, 재료분야 국제학술지 어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials) 12월 3일자 표지논문으로 게재됐다.
2020.12.15
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원자간력 현미경(AFM)을 이용한 배터리 전극의 구성 성분 분포 영상화 기법 개발
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 원자간력 현미경(AFM, Atomic Force Microscope)을 이용해 배터리 전극의 구성성분 분포를 파악하는 영상화 기법을 개발하는 데 성공했다.
관련 기술은 차세대 배터리로 주목받는 전고체전지 설계를 용이하게 할 수 있고 다른 전기화학 소재에도 제조 공정을 크게 혁신하는 토대가 될 것으로 기대된다.
김홍준 연구원이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `ACS 어플라이드 에너지 머티리얼스(ACS Applied Energy Materials)'지 4월 27일 字에 게재됐다. (논문명: Visualization of Functional Components in a Lithium Silicon Titanium Phosphate-Natural Graphite Composite Anode)
리튬이온전지는 휴대용 장비와 전기자동차 등 여러 분야에서 강력한 전기 에너지저장장치(ESS)로 사용되고 있다. 그러나 액체나 젤 형태의 전해질을 사용하는 리튬이온전지는 충격이나 압력으로 인한 발화 가능성이 크고 충전소요 시간이 길어지는 취약점을 안고 있다. 따라서 지난 13일 국내 1, 2위 대기업인 삼성그룹과 현대차 그룹 수장들이 첫 단독 회동을 통해 협업을 논의한 사례에서 보듯 고체 전해질을 이용한 전고체전지가 가장 유망한 차세대 배터리로 주목을 받고 있다.
전고체전지는 양극과 음극 사이의 전해질을 액체가 아닌 고체로 대체한 전지다. 전고체전지는 특히 부피를 절반으로 줄이면서 대용량 구현이 가능해 완전 충전 시 최대 주행거리가 800Km에 달하기 때문에 글로벌완성차 업체와 배터리 업체를 중심으로 기술 상용화를 위한 연구개발(R&D) 움직임이 활발하다.
다만 전고체전지가 차세대 배터리로 확고히 자리를 잡기 위해서는 낮은 이온전도도와 전극-전해질 계면의 접합성 문제를 해결해야 한다. 이를 위해 리튬이온전도체가 분산된 복합 전극에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또 전지 구동 성능에 큰 영향을 미치는 복합 전극의 재료적 특성을 이해하기 위해서는 미시적 규모로 혼합된 활물질, 이온전도체, 바인더 그리고 도전재와 같은 구성성분들의 형상과 분포를 파악할 수 있는 기술이 필요하다.
홍승범 교수 연구팀이 개발한 영상화 기법은 이러한 문제점들을 거시·미시적 다중 스케일에서 전기화학 변위 현미경과 횡력 현미경 등 원자간력 현미경의 다양한 기능을 활용해 위치에 따른 검출 신호의 감도 차이로 구성성분들의 영역을 구별해 해결했다. 기존 전극과 복합 전극을 비교해서 결과를 제시했으며, 영역들의 구별뿐만 아니라 단일 영역 내에서 나노 스케일의 이온 반응성 세기 분포와 마찰력 세기 분포의 상관관계 파악을 통해 바인더 구성 비율이 이온 반응성에 미치는 영향을 파악했다.
또 기존 전자 현미경을 이용해 관찰할 경우, 진공 환경이 필수적으로 필요하고, 분석을 위한 시편 제작 시 매우 얇은 막 형태로 제작 및 백금 입자를 코팅해야 하는 등 특별한 사전처리 절차가 필요했다. 반면 홍 교수 연구팀이 이번 연구를 통해 제시한 관찰 방법은 일반적인 환경에서 수행할 수 있고, 특별한 사전처리 절차가 필요하지 않다. 이와 함께 다른 영상화 장비보다 관찰의 준비 과정이 편리하며, 공간 분해 능력과 검출 신호의 세기 분해 능력이 월등하고, 성분 관찰 시에는 3차원 표면 형상 정보가 제공된다는 장점이 있다.
홍승범 교수는 "원자간력 현미경을 이용해 개발된 분석 기법은 복합 소재 내의 각 구성성분이 물질의 최종적인 성질에 기여하는 역할을 정량적으로 이해하는 데 유리하다ˮ 면서 "이 기술은 차세대 전고체전지의 설계 방향을 다중 스케일에서 제시할 뿐만 아니라, 다른 전기화학 소재의 제조 공정에도 혁신의 기틀을 마련할 수 있을 것으로 기대된다ˮ 고 강조했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단 거대과학연구개발사업, 웨어러블 플랫폼 소재 기술센터 지원 기초연구사업 및 KAIST 글로벌특이점연구 지원으로 수행됐다.
2020.05.19
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스스로 그림 그리는 인공지능 반도체 칩 개발
전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 생성적 적대 신경망(GAN: Generative Adversarial Network)을 저전력, 효율적으로 처리하는 인공지능(AI: Artificial Intelligent) 반도체를 개발했다.
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 다중-심층 신경망을 처리할 수 있고 이를 저전력의 모바일 기기에서도 학습할 수 있다. 연구팀은 이번 반도체 칩 개발을 통해 이미지 합성, 스타일 변환, 손상 이미지 복원 등의 생성형 인공지능 기술을 모바일 기기에서 구현하는 데 성공했다.
강상훈 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 지난 2월 17일 3천여 명 반도체 연구자들이 미국 샌프란시스코에 모여 개최한 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다. (논문명 : GANPU: A 135TFLOPS/W Multi-DNN Training Processor for GANs with Speculative Dual-Sparsity Exploitation)
기존에 많이 연구된 인공지능 기술인 분류형 모델(Discriminative Model)은 주어진 질문에 답을 하도록 학습된 인공지능 모델로 물체 인식 및 추적, 음성인식, 얼굴인식 등에 활용된다.
이와 달리 생성적 적대 신경망(GAN)은 새로운 이미지를 생성·재생성할 수 있어 이미지 스타일 변환, 영상 합성, 손상된 이미지 복원 등 광범위한 분야에 활용된다. 또한, 모바일 기기의 다양한 응용 프로그램(영상·이미지 내 사용자의 얼굴 합성)에도 사용돼 학계뿐만 아니라 산업계에서도 주목을 받고 있다.
그러나 생성적 적대 신경망은 기존의 딥러닝 네트워크와는 달리 여러 개의 심층 신경망으로 이루어진 구조로, 개별 심층 신경망마다 다른 요구 조건으로 최적화된 가속을 하는 것이 어렵다.
또한, 고해상도 이미지를 생성하기 위해 기존 심층 신경망 모델보다 수십 배 많은 연산량을 요구한다. 즉, 적대적 생성 신경망은 연산 능력이 제한적이고 사용되는 메모리가 작은 모바일 장치(스마트폰, 태블릿 등)에서는 소프트웨어만으로 구현할 수 없었다.
최근 모바일 기기에서 인공지능을 구현하기 위해 다양한 가속기 개발이 이뤄지고 있지만, 기존 연구들은 추론 단계만 지원하거나 단일-심층 신경망 학습에 한정돼 있다.
연구팀은 단일-심층 신경망뿐만 아니라 생성적 적대 신경망과 같은 다중-심층 신경망을 처리할 수 있으면서 모바일에서 학습도 가능한 인공지능 반도체 GANPU(Generative Adversarial Networks Processing Unit)를 개발해 모바일 장치의 인공지능 활용범위를 넓혔다.
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 서버로 데이터를 보내지 않고 모바일 장치 내에서 생성적 적대 신경망(GAN)을 스스로 학습할 수 있어 사생활을 보호를 가능케 하는 프로세서라는 점에서 그 활용도가 기대된다.
모바일 기기에서 저전력으로 다중-심층 신경망을 가속하기 위해서 다양한 핵심 기술이 필요하다. 연구팀이 개발한 GANPU에 사용된 핵심 기술 중 대표적인 기술 3가지는 ▲적응형 워크로드 할당(ASTM, 처리해야 할 워크로드*를 파악해 칩 상의 다중-심층 신경망의 연산 및 메모리 특성에 맞춰 시간·공간으로 나누어 할당함으로써 효율적으로 가속하는 방법) ▲입출력 희소성 활용 극대화(IOAS, 인공신경망 입력 데이터에서 나타나는 0뿐만 아니라 출력의 0도 예측해 연산에서 제외함으로써 추론 및 학습 과정에서의 속도와 에너지효율 극대화) ▲지수부만을 사용한 0 패턴 추측(EORS, 인공신경망 출력의 0을 예측하기 위한 알고리즘으로 인공신경망 입력과 연결 강도(weight)의 부동소수점 데이터 중 지수 부분만을 사용해 연산을 간단히 수행하는 방법)이다.
위의 기술을 사용함으로써 연구팀의 GANPU는 기존 최고 성능을 보이던 심층 신경망 학습 반도체 대비 4.8배 증가한 에너지효율을 달성했다.
연구팀은 GANPU의 활용 예시로 태블릿 카메라로 찍은 사진을 사용자가 직접 수정할 수 있는 응용 기술을 시연했다. 사진상의 얼굴에서 머리·안경·눈썹 등 17가지 특징에 대해 추가·삭제 및 수정사항을 입력하면 GANPU가 실시간으로 이를 자동으로 완성해 보여 주는 얼굴 수정 시스템을 개발했다.
2020.04.06
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정우철 교수, 5분 코팅만으로 연료전지 전극반응성 1천배 향상 기술 개발
〈 정 우 철 교수, 서 한 길 박사과정 〉
우리 대학 신소재공학과 정우철 교수 연구팀이 5분 이내의 산화물 코팅만으로 연료전지의 수명과 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있는 전극 코팅 기술을 개발했다.
서한길 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘어드밴스드 에너지 머티리얼즈(Advanced Energy Materials)’ 7월 5일자 표지 논문(Inside Front Cover)에 게재됐다. (논문명 : Exceptionally Enhanced Electrode Activity of (Pr,Ce)O2-δ-Based Cathodes for Thin-Film Solid Oxide Fuel Cells, 박막 고체산화물연료전지용 (Pr,Ce)O2-δ 기반 공기극의 향상된 전극 활성)
연료전지는 대기오염 물질을 배출하지 않는 친환경 발전장치로 특히 고체산화물 연료전지는 다른 연료전지에 비해 발전효율이 높고 값비싼 수소 이외에 다양한 연료를 직접 사용할 수 있다는 장점을 가져 세계적으로 큰 주목을 받고 있다.
하지만 고체산화물 연료전지를 구동하기 위해서는 700℃ 이상의 높은 작동온도가 필요하며 이는 소재 및 시스템 비용의 증가, 장시간 구동 시 성능 저하 등의 문제를 일으켜 연료전지의 상용화에 걸림돌이 되고 있다.
최근에는 박막 공정을 도입해 전해질의 두께를 수백 나노미터 크기로 줄임으로써 작동온도를 600℃ 이하로 크게 낮추고 가격 경쟁력을 확보하려는 박막형 고체산화물연료전지가 새로운 해결책으로 제시되고 있지만, 낮은 작동온도에서 급격히 떨어지는 전극 성능의 한계를 극복하지 못하고 있다.
연구팀은 공기극으로 사용되는 백금 박막의 산소환원반응 활성점을 극대화하고, 백금 전극이 고온에서 응집되는 현상을 막기 위해 산화물 코팅 기술을 개발했다.
연구팀은 전자와 산소이온 모두에 대한 높은 전도성과 산소환원 반응에 대한 뛰어난 촉매 특성을 가진 ‘프라세오디뮴이 도핑된 세리아((Pr,Ce)O2-δ)라는 새로운 코팅 소재를 전기화학도금을 통해 백금 표면에 코팅하는 데 성공했다. 이를 통해 기존 백금 박막 전극에 비해 1천 배 이상의 성능을 향상시켰다.
추가적으로 연구팀은 백금을 전혀 사용하지 않고 (Pr,Ce)O2-δ의 나노구조화를 제어하는 것만으로도 고성능의 박막형 고체산화물연료전지 공기극을 구현하는데 성공했다.
정 교수는“이번 연구에서 사용된 전극 코팅 기술은 쉽고 대량생산이 가능한 전기화학도금을 활용했기 때문에 그 기술적 가치가 매우 뛰어나다”며 “향후 박막형 고체산화물연료전지의 백금 전극을 대체할 수 있어 가격 저감을 통한 시장경쟁력 제고가 기대된다.”고 말했다.
이번 연구는 한국에너지기술평가원과 한국전력공사의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 어드밴스드 에너지 머티리얼즈 표지(Inside Front Cover)
그림2. 코팅된 (Pr,Ce)O2-δ 나노구조체 유무에 따른 전극성능 변화
2018.07.09
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유회준 교수, 딥러닝용 AI 반도체 개발
우리대학 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 스타트업 '유엑스 팩토리'와 함께 가변 인공신경망 기술을 적용해 딥러닝을 효율적으로 처리하는 AI 반도체를 개발했다. 딥러닝이란 컴퓨터가 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있도록 인공신경망을 기반으로 구축한 '기계 학습' 기술이다.
유 교수 연구팀이 개발한 새로운 칩은 반도체 안에서 인공신경망의 무게 정밀도를 조절함으로써 에너지 효율과 정확도를 조절한다. 1비트부터 16비트까지 소프트웨어로 간편하게 조절하면서 상황에 맞춰 최적화된 동작을 얻어낸다. 하나의 칩이지만 '콘볼루션 신경망'(CNN)과 '재귀 신경망'(RNN)을 동시에 처리할 수 있다. CNN은 이미지를 분류나 탐지하는 데 쓰이며, RNN은 주로 시간의 흐름에 따라 변화하는 영상과 음성 등 데이터 학습에 적합하다. 또 통합 신경망 프로세서(UNPU)를 통해 인식 대상에 따라 에너지효율과 정확도를 다르게 설정하는 것도 가능하다.
모바일에서 AI 기술을 구현하려면 고속 연산을 '저전력'으로 처리해야 한다. 그렇지 않으면 한꺼번에 많은 정보를 처리하면서 발생하는 발열로 인해 배터리 폭발 등의 사고가 일어날 수 있기 때문이다. 연구팀에 따르면 이번 칩은 세계 최고 수준 모바일용 AI 칩 대비 CNN과 RNN 연산 성능이 각각 1.15배, 13.8배이 달한다. 에너지효율도 40% 높은 것으로 나타났다.
스마트폰 카메라를 통해 사람의 얼굴 표정을 인식해 행복, 슬픔, 놀람, 공포, 무표정 등 7가지의 감정을 자동으로 인식하는 감정인식 시스템도 개발됐다. 이 시스템은 감정 상태를 스마트폰 상에 실시간으로 표시한다. 유 교수 연구팀의 이번 연구는 지난 13일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다.
유회준 교수는 "기술 상용화에는 1년 정도 더 걸릴 전망"이라며 " 모바일에서 AI를 구현하기 위해 저전력으로 가속하는 반도체를 개발했으며, 향후 물체인식, 감정인식, 동작인식, 자동 번역 등 다양하게 응용될 것으로 기대된다"고 설명했다.
2018.02.26
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유회준 교수, 인공지능 얼굴인식 시스템 K-EYE 개발
우리 대학 전기및전자공학과 유회준 교수 연구팀이 딥러닝 알고리즘을 세계 최소 전력으로 구현하는 인공지능 반도체 칩 CNNP를 개발했다. 그리고 이를 내장한 얼굴인식 시스템 K-Eye 시리즈를 개발했다.
연구팀이 개발한 K-Eye 시리즈는 웨어러블 디바이스와 동글 타입 2가지로 구성된다. 웨어러블 타입인 K-Eye는 블루투스로 스마트폰과 연동 가능하다.
봉경렬 박사과정이 주도하고 ㈜유엑스팩토리(대표 박준영)과 공동으로 개발한 이번 연구는 지난 2월 미국에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 세계 최저전력 CNN칩으로 발표돼 주목을 받았다.
최근 글로벌 IT 기업들이 알파고를 비롯한 인공지능 관련 기술들을 경쟁적으로 발표하고 있다. 그러나 대부분은 소프트웨어 기술이라 속도가 느리고 모바일 환경에서는 구현이 어렵다는 한계가 있다.
따라서 이를 고속 및 저전력으로 구동하기 위해 인공지능 반도체 칩 개발이 필수적이다.
연구팀의 K-Eye 시리즈는 1mW 내외의 적은 전력만으로도 항상 얼굴 인식을 수행하는 상태를 유지하면서 사람의 얼굴을 먼저 알아보고 반응할 수 있다는 특징을 갖는다.
K-Eye의 핵심 기술인 얼웨이즈 온(Always-On) 이미지 센서와 CNNP라는 얼굴 인식 처리 칩이 있었기 때문에 위와 같은 세계 최저전력 기술이 가능했다.
첫 번째 칩인 얼웨이즈 온(Always-On) 이미지 센서는 얼굴이 있는지 없는지 스스로 판단할 수 있어 얼굴 인식이 될 때에만 작동하게 해 대기 전력을 대폭 낮출 수 있다.
얼굴 검출 이미지 센서는 아날로그 프로세싱으로 디지털 프로세싱을 제어해 센서 자체의 출력 소모를 줄였다. 픽셀과 결합된 아날로그 프로세서는 배경 부분과 얼굴 부분을 구분하는 역할을 하고 디지털 프로세서는 선택된 일부 영역에서만 얼굴 검출을 수행하면 돼 효율적인 작업이 가능하다.
두 번째 칩인 CNNP는 딥러닝을 회로, 구조, 알고리즘 전반에 도입하고 재해석을 진행해 최저 수준의 전력을 구현하는 역할을 했다.
특히 CNNP칩은 3가지의 핵심 기술을 사용했는데 ▲알파고 인공지능 알고리즘에서 사용하는 2차원 계산을 1차원 계산으로 바꿔 고속 저전력화 ▲분산형으로 배치된 칩 내 메모리가 가로방향 뿐 아니라 세로방향도 읽어낼 수 있는 특수 저전력 분산 메모리로의 설계 ▲1024개의 곱셈기와 덧셈기가 동시에 구동돼 막강한 계산력을 가지면서 외부 통신망을 거치지 않고 직접 계산 결과를 주고받을 수 있게 한 점이다.
CNNP는 97%의 인식률을 가지면서도 알파고에 사용된 GPU에 비해 5천분의 1정도의 낮은 전력인 0.6mW만을 소모한다.
K-Eye를 목에 건 사용자는 앞에서 다가오는 상대방의 얼굴이 화면에 떠오르면 미리 저장된 정보와 실시간으로 찍힌 사진을 비교해 상대방의 이름 등 정보를 자연스럽게 확인할 수 있다.
동글 타입인 K-EyeQ는 스마트폰에 장착해 이용할 수 있는데 사용자를 알아보고 반응하는 기능을 한다. 미리 기억시킨 사용자의 얼굴이 화면을 향하기만 하면 스마트폰 화면이 저절로 켜지면서 그와 관련된 정보를 제공한다.
또한 입력된 얼굴이 사진인지 실제 사람인지도 구분할 수 있어 사용자의 얼굴 대신 사진을 보여주면 스마트폰은 반응하지 않는다.
유 교수는 “인공지능 반도체 프로세서가 4차 산업혁명시대를 주도할 것으로 기대된다”며 “이번 인공지능 칩과 인식기의 개발로 인해 세계시장에서 한국이 인공지능 산업의 주도권을 갖길 기대한다”고 말했다.
□ 사진 설명.
사진1. K-EYE 사진
사진2. K-EYEQ 사진
사진3. CNNP 칩 사진
2017.06.14
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제7회 KINC 융합연구상 시상식 개최
(왼쪽부터) 이도창 생명화학공학과 교수, 배병수 신소재공학과 교수, 정희태 나노융합연구소 소장, 정후영 UNIST 교수, 윤다은 생명화학공학과 박사과정, 김회윤 신소재공학과 박사과정, 최성율 전기및전자공학부 교수, 이건재 신소재공학과 교수
우리 대학 나노융합연구소(소장 정희태)는 본교 KI빌딩에서 교수님들의 융합연구를 장려하고 대학원생 및 연구원들의 연구 의욕 고취를 위한 '제7회 KINC 융합연구상 시상식' 을 22일(수) 개최했다.
올해로 일곱 번째를 맞이하는 시상식은 연구자의 노고를 격려하고, 우수 연구로 선정된 연구 성과를 구성원들과 함께 공유함으로써 융합연구 분위기를 활성화 시키자는 취지로 마련되었다.
KINC 융합연구상은 공모를 통해 접수된 논문을 대상으로 창의성과 융합성이 가장 우수한 논문 2편을 선정하여 논문에 참여한 공동 제1저자와 교신저자에게 각각 상패와 상금을 수여한다.
첫 번째 수상 팀은 고온 및 고습에 견딜 수 있는 퀀텀닷 기술을 개발한 신소재공학과 배병수 교수, 생명화학공학과 이도창 교수 연구팀으로, 연구 결과는 화학분야의 권위 있는 국제 학술지인 ‘미국화학회 학회지(Journal of the American Chemical Society, JACS)’ 2016년 12월 21일자에 게재됐다.
두 번째 수상 팀은 초단시간의 레이저를 조사해 단결정 탄화규소(SiC)의 고체 상분리 현상을 발견하고 이를 활용한 그래핀 생성원리를 밝힌 신소재공학과 이건재 교수와 전기및전자공학부 최성율 교수 연구팀으로, 연구결과는 자연과학 및 응용과학 분야 세계적인 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 2016년 11월 30일자에 게재됐다.
정희태 소장은 “세계적으로 인정받는 우수한 연구 성과들이 많이 도출되어 매우 기쁘며, 교내 융합연구의 발전적인 연구 환경을 조성하기 위하여 앞으로 행사를 더욱 확대해 나갈 계획이다.”라고 뜻을 밝혔다.
※ KAIST 나노융합연구소는 나노과학기술분야에 대해 학과간의 경계를 허물고 진정한 학제 간 공동연구를 촉진하여 창조적인 융합연구를 추진하기 위해 지난 2006년 6월 KAIST 연구원 산하에 설립되었다. 현재 나노융합연구소에서는 총 85명의 겸임교수가 참여하고 있으며, 최근에는 나노연구의 미래 이슈와 KAIST 경쟁력을 고려하여 재설정한 중점 연구 분야의 연구역량을 결집하여 연구를 수행하면서 세계 최고 수준의 나노융합연구 허브 대학연구소로 성장해 나가고 있다.
2017.03.22
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유회준 교수, 무선으로 마취 심도 측정할 수 있는 기술 개발
〈 유 회 준 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학과 유회준 교수 연구팀이 고려대학교 구로병원 최상식 교수, ㈜케이헬쓰웨어(대표 노태환)와의 공동 연구를 통해 무선으로 마취의 심도를 정확하게 파악할 수 있는 측정기를 개발했다.
하언수 박사과정 학생이 주도한 이번 연구는 9일 미국 샌프란시스코에서 열린 반도체 학술대회인 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다.
마취의 심도가 적정하게 유지되는 것은 환자에게 매우 중요하다. 마취가 얕으면 수술 도중 깨어나 큰 고통을 겪기도 하고, 반대로 마취가 너무 깊게 되면 심장발작, 합병증, 사망에 이르기도 한다.
프로포폴도 호흡을 억압하기 때문에 마취 심도가 깊어지면 사망 사고를 유발하기도 한다. 이런 사고 방지를 위해 마취 심도를 정량적으로 측정하려는 시도가 국내외로 활발하게 진행 중이다.
이러한 노력으로 개발된 마취심도계측기로 인해 마취 사고 발생률은 크게 낮아졌다. 그러나 기존의 제품들은 모니터링 장치에 연결하기 위해 긴 전선이 사용돼 번거로움을 유발한다. 또한 마취 약물 종류에 따라 심도를 측정할 수 없다는 한계가 있다.
연구팀이 개발한 마취 심도 모니터링 측정기는 마취 중인 환자의 이마에 접착된 패치를 통해 뇌파 신호 및 혈중 헤모글로빈 농도를 추출한다. 이를 정확히 제어하는 반도체 칩이 패치에 집적돼 무선으로 뇌파와 근적외선 분광 신호를 동시에 측정할 수 있다.
측정된 다중 신호들은 디지털 신호로 바뀌어 전달된 후 딥 러닝(Deep Learning) 기술을 이용해 환자의 마취 심도를 정확히 판단한다.
수술 시간이 길어지면 전극의 젤이 마르게 돼 뇌파 측정신호가 나빠지지만 연구팀은 이런 상황에서도 정확한 신호를 측정할 수 있는 회로 기법을 도입했다.
또한 실제 수술실에서 사용할 수 있는 초소형 근적외선 분광 센서가 붙어 있어 성별, 나이, 인종에 상관없이 유효한 신호 측정이 가능하다. 나아가 다중 신호를 이용하기 때문에 수술 중 전기 잡음을 유발하는 전기 소작기나 삽관 사용 중에도 신호 왜곡 없이 마취심도의 측정이 가능하다.
연구팀의 측정기는 기존 기기로는 측정이 불가능했던 케타민 등의 약물도 마취 심도를 측정할 수 있어 의료 분야에서 응용 가능할 것으로 기대된다.
유 교수는 “그동안 마취 심도 센서는 비싼 가격의 특정 외국회사 제품이 독점하는 형태였다”며 “환자들의 부담을 줄이면서 안전한 마취를 제공할 수 있어 새 제품을 개발할 수 있는 좋은 기회가 될 것이다”고 말했다.
□ 그림 설명
그림1. 센서의 구성을 나타낸 모식도
그림2. 마취 심도의 측정 비교
2017.02.10
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이건재, 최성율 교수, 고체 상분리 현상에 의한 그래핀 생성원리 발견
우리 대학 신소재공학과 이건재 교수와 전기및전자공학부 최성율 교수 연구팀이 초단시간의 레이저를 조사해 단결정 탄화규소(SiC)의 고체 상분리 현상을 발견하고 이를 활용한 그래핀 생성원리를 밝혔다.
기존에 활용되고 있는 화학기상증착(Chemical Vapor Deposition, CVD) 기반의 그래핀 합성법이 상당시간의 고온 공정을 필요로 하는 것과 달리 새로운 레이저 열처리법은 상온환경에서 단시간의 공정으로 그래핀을 합성할 수 있어 향후 그래핀 활용의 폭을 넓힐 수 있을 전망이다.
연구진은 단결정 탄화규소 소재 표면에 나노초(10억분의 1초) 단위의 극히 짧은 시간 동안 레이저를 쪼여 표면을 순간적으로 녹였다가 다시 응고시켰다. 그러자 탄화규소 표면이 두께 2.5나노미터의 탄소(C) 초박막층과 그 아래 두께 5나노미터의 규소(Si, 실리콘)층으로 분리되는 상분리 현상이 나타났다. 여기에 레이저를 다시 쪼이자 안쪽 실리콘층은 증발하고, 탄소층은 그래핀이 됨을 확인했다.
특히 탄화규소와 같은 이종원소 화합물과 레이저의 상호작용에 대한 연구는 아주 짧은 시간에 일어나는 복잡한 상전이 현상으로 지금까지 그 규명이 쉽지 않았다. 그러나 연구진은 레이저에 의해 순간적으로 유도된 탄소 및 실리콘의 초박막층을 고해상도 전자현미경으로 촬영하고, 실리콘과 같은 반도체 물질이 고체와 액체 상태일 때 나타나는 광학 반사율이 다르다는 점에 착안해 탄화규소의 고체 상분리 현상을 성공적으로 규명해낼 수 있었다.
연구에 활용된 레이저 열처리기술은 AMOLED(능동형 유기발광다이오드) 등 상용 디스플레이 생산공정에 널리 활용되고 있는 방법으로, CVD 공정과 달리 레이저로 소재 표면만 순간적으로 가열하기 때문에 열에 약한 플라스틱 기판 등에도 활용이 가능하여, 향후 플렉시블 전자 분야로 응용의 폭을 넓힐 수 있을 것으로 기대된다.
이 교수는 "이번 연구 결과를 통해 레이저 기술이 그래핀과 같은 2차원 나노소재에 보다 폭넓게 응용될 수 있을 것이다”고 말했다.
최 교수는 "앞으로 다양한 고체 화합물과 레이저의 상호작용을 규명해 이들의 상분리 현상을 활용하면 새로운 나노소재 개발을 기대할 수 있을 것이다”고 말했다.
이번 연구결과는 자연과학 및 응용과학 분야 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 최신호에 게재됐다.
□ 그림 설명
그림1. 단결정 탄화규소의 용융을 통한 상분리 현상의 원리를 밝혀내는 분자동역학 시뮬레이션의 모식도
그림2. 레이저에 의해 순간적으로 유도된 단결정 탄화규소의 용융 및 응고 현상을 증명하는 실시간 시간 분해능 반사율 (In-situ time-resolved reflectance) 측정 스펙트럼
그림3. 레이저가 조사된 탄화규소 표면의 전체적인 전자현미경 사진(a) 및 이로 의한 탄소와 실리콘으로의 상분리 현상을 촬영한 고해상도 전자현미경 사진(b)
2016.12.05
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동작 인식 증강현실 스마트 안경 개발
〈 유 회 준 교수 〉
우리 대학 전기 및 전자공학과 유회준 교수 연구팀이 동작 인식이 가능한 증강 현실 전용 초저전력 스마트 안경 ‘케이 글래스 3(K-Glass 3)’를 개발했다.
유 교수 연구팀은 2014년 증강현실을 기반으로 한 케이 글래스 1, 2015년 시선추적이 가능한 케이 글래스 2에 이어 동작 인식이 가능한 3번째 버전의 케이 글래스 3를 발표했다.
이번 연구는 지난 달 31부터 5일간 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다.
케이 글래스 3의 핵심 기술은 스테레오 카메라 시스템이다. 이를 통해 사용자가 가상 키보드를 타이핑하거나 가상 피아노 연주를 하는 등의 증강 현실을 체험할 수 있다.
기존 안경형 스마트 기기에서는 텍스트 전송을 위한 UI/UX(사용자 인터페이스 및 경험)가 없어 텍스트에 익숙한 사용자들에게 유용할 것으로 기대된다.
최근 대기업에서 발표되는 증강현실 기기들은 복잡한 알고리즘 처리를 위한 컴퓨터가 추가로 요구되고, 가상 아이콘 클릭 등의 심화 동작을 인식하기 위한 전용 센서를 필요로 한다.
이는 평균 3와트(W) 이상의 많은 전력을 소모시켜 스마트폰 대비 20%에 불과한 스마트 안경 시스템에서 사용하기엔 부적합하다.
그러나 케이 글래스 3의 스테레오 카메라 시스템은 복잡한 스테레오 비전 알고리즘을 초저전력 프로세서 내에서 평균 20mW의 효율로 가속하기 때문에 24시간 이상 동작 가능하다.
이는 연구팀이 저전력 딥러닝 전용 멀티코어를 모바일 기기에서 가속할 수 있도록 개발해 전용 프로세서 내에 집적했기 때문에 가능했다.
딥러닝 멀티코어는 총 7개의 고성능 코어로 구성돼 있고 사용자 동작 인식을 33ms 이내의 빠른 속도로 가속해 편리함을 증가시켰다. 또한 동작을 탐지해 사용하지 않을 때는 작동을 멈춰 초저전력으로 가속할 수 있다.
연구팀은 스마트 안경 시장이 스마트폰을 대체하기 위해선 저전력, 소형화는 물론 편리하고 직관적인 유저 인터페이스 및 경험(UI/UX) 개발이 필수적이라고 말했다.
이에 유 교수는 “케이 글래스 3는 기존 안경형 디스플레이(HMD)가 지원하지 않는 편리하고 직관적인 UI를 결합해 하나의 저전력 시스템으로 구현하는 데 성공했다”며 “미래 스마트 모바일 IT 분야에서 혁신적 변화를 주도할 것이다”고 말했다.
박성욱 박사과정 학생이 주도한 이번 연구는 유저 인터페이스 및 경험 개발 기업인 UX Factory와의 협업을 통해 진행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 착용 이미지
그림2. 케이글래스 3 실제사진
그림3. 케이글래스 3를 통해 구현한 가상키보드,가상피아노
2016.02.25
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몸에 스티커 붙여 생체신호 측정한다
우리 대학 전기 및 전자공학과 유회준 교수, 유승협 교수 공동 연구팀이 신체 모든 부위에 손쉽게 부착이 가능한 생체신호 측정 스마트 스티커 센서를 개발했다.
연구팀의 스티커 센서는 반도체 칩과 휘어지는 유기광전소자를 결합한 초저전력 센서로 심전도, 근전도 뿐 아니라 산소 포화도도 측정 가능해 의료 및 헬스케어 분야에서 광범위하게 응용될 것으로 기대된다.
이용수 박사과정과 이현우 석사과정이 주도한 이 기술은 미국 샌프란시스코에서 열린 세계적 반도체 학술대회 ISSCC(국제고체회로설계학회)에서 3일(현지시간) 하이라이트 논문으로 발표됐다.
스마트 스티커 센서는 길이 55mm, 너비 25mm의 직사각형 페트 필름(PET Film)에 센서, 처리기, 무선송수신기 기능을 집적한 초저전력 시모스 단일칩시스템(CMOS SoC)을 부착한 형태로 하이브리드 집적기술을 활용했다.
연구팀은 적, 녹색의 유기발광다이오드(OLED)와 유기광센서(OPD)로 구성된 유기광전소자를 사용해 전력 소모를 크게 줄였다.
산소 포화도 측정에는 녹색, 적색 광원이 동시에 필요한데 녹색 파장대역에서 효율이 낮은 기존 발광다이오드와 달리, OLED는 두 색의 파장대역 모두에서 고르게 높은 양자효율을 보인다. 동시에 광손실이 적도록 인체에 밀착 가능한 유연함을 가져 적은 구동 전류로 충분한 신호를 확보했다.
연구팀은 기존 기기들이 블루투스 통신으로 데이터를 전송하는 것과 달리 전도성이 존재하는 인체를 통신매질로 이용했다. 고속 저전력 전송이 가능한 인체매질통신 기술을 실현해 무거운 외부 소자 없이 초저전력으로 데이터 통신이 가능하다.
또한 기존 기기들이 개인차나 부위에 상관없이 항상 최대의 빛을 방출하는 것에 비해 스마트 스티커 센서는 자동으로 수신부의 빛 양을 모니터링해 상황에 맞춰 빛을 조절한다.
이를 통해 주변 빛이나 동작에 따른 신호 잡음을 효과적으로 제거하는 기술도 갖췄다. 또한 유기광전소자 특성상 빛의 밝기가 시간의 흐름에 따라 서서히 감소할 수 있지만 이 스티커 센서는 일정한 빛이 나오도록 제어해 장기간 일정한 밝기를 유지할 수 있다.
스마트 스티커 센서는 총 200마이크로와트(μW) 미만의 초저전력으로 구동 가능해 기존 기기의 수~수십 밀리와트(mW)에 비해 매우 감소된 전력 소비량을 보였다. 또한 동전 배터리 포함 약 2그램의 무게로 피부에 완벽히 부착이 가능해 48시간 이상 지속적으로 생체신호를 측정할 수 있다.
유회준 교수는 “국내외 IT 기업들이 차세대 산업으로 웨어러블 헬스케어를 주목하고 관련 디바이스를 출시하고 있다”며 “시장 선점을 위해서는 초저전력 및 소형화는 물론이고 시계, 밴드 같은 액세서리 형태에서 한 단계 나아가는 변화를 보여야 할 것이다”고 말했다.
유승협 교수는 “이번 스마트 스티커 센서의 개발로 플렉서블 OLED와 유기광센서 응용에 새 가능성을 열었다”고 말했다.
연구팀은 관련 회사에 기술이전을 통해 올해 내로 상용화할 예정이라고 밝혔다.
□ 그림 설명
그림1. 스마트 스티커 센서에 쓰인 플렉서블 OLED와 유기포토센서
그림2. 반도체 칩과 유기광전 소자 결합 하이브리드 스마트 스티커 센서
그림3. 스마트 스티커 센서 씨모스 단일칩시스템(CMOS SoC)
2016.02.05
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유회준 교수, 시선 추적 스마트 안경 ‘케이-글래스 2’ 개발
<유회준 교수>
우리 대학 전기 및 전자공학과 유회준 교수 연구팀이 사용자의 시선을 인식해 증강현실을 구현할 수 있는 저전력 스마트안경 ‘케이-글래스2(K-Glass 2)’를 개발했다.
이번 연구는 지난 2월 미국 샌프란시스코에서 열린 세계 반도체 올림픽이라 불리는 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표돼 주목을 받았다.
케이-글래스 2의 핵심 기술인 시선 추적 이미지 센서 ‘아이-마우스(i-Mouse)’는 사용자의 시선에 따라 마우스 포인터를 움직이고, 눈 깜빡임으로 아이콘을 클릭할 수 있다. 더불어 안경 너머의 물체를 쳐다보면 관련 증강 현실 정보를 얻을 수 있다.
케이-글래스 2는 음성 인식 기능을 주로 사용하는 구글 글래스에 비해 주변 소음이 많은 야외에서도 방해받지 않고 쉽게 조작이 가능하다.
기존 시선 추적 시스템은 눈을 촬영하는 이미지 센서와 시선추적 알고리즘을 가속하는 멀티코어 프로세서로 구성된다. 이는 평균 200mW 이상의 전력을 필요로 해 스마트폰 배터리의 20%가량인 스마트 안경 시스템에서는 부적합했다.
하지만 케이-글래스 2의 시선 추적 이미지 센서는 복잡한 시선 추적 알고리즘을 센서 내에서 모두 처리하기 때문에 10mW의 평균 전력으로도 24시간 이상 동작이 가능하다.
이 기술은 유 교수 팀이 시선 추적 및 시선 속 물체를 인식할 수 있는 저전력의 전자 칩을 개발함으로써 가능해졌다.
또한 전압과 동작 주파수를 동적 조절이 가능한 멀티코어 프로세서에 함께 집적했기 때문에 복잡한 증강현실 알고리즘을 저전력으로 가속할 수 있다.
유 교수는 “스마트 안경 분야에서 주도권을 잡기 위해선 소형화·저전력화는 물론 사용자 인터페이스(UI)와 사용자 경험(UX)에 대한 개발이 필수”라며, “케이-글래스 2는 복잡한 증강현실을 초저전력으로 구현해 차세대 스마트 IT분야의 견인차 역할을 할 것”이라고 밝혔다.
유회준 교수 지도하에 홍인준 박사과정 학생이 주도해 개발한 케이-글래스 2는 미래창조과학부 국책과제인 뇌모방 지능형 메니코아 프로세서 연구사업의 일환으로 진행됐다.
사진1. 케이-글래스 2 후면 사진 및 기능 설명
사진2. 케이-글래스 2 착용 사진
2015.03.09
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