-
최원호 교수, 플라즈마로 바이오필름 제거 기술 개발
〈 박 주 영 박사과정, 최 원 호 교수, 박 상 후 박사 〉
우리 대학 물리학과 최원호 교수, 서울대 조철훈 교수 공동 연구팀이 대기압 저온 플라즈마를 통해 페트병 등 식품 보관 용기 표면에 존재하는 대장균, 박테리아 등 일명 바이오필름을 손쉽게 제거할 수 있는 기술을 개발했다.
이는 플라즈마를 물에 처리해 활성화시켜 발생하는 화학반응을 이용해 바이오필름을 제거하는 방식으로 기존 기술보다 안전하고 손쉬워 다양한 용도로 사용 가능할 것으로 기대된다.
박상후 박사, 박주영 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 재료분야 국제 학술지 ‘미국화학회 어플라이드 머티리얼즈&인터페이시스(ACS Applied Materials & Interfaces)’ 2017년도 12월 20일자에 게재됐다.
대기압 플라즈마는 대기 중에서 여러 형태로 플라즈마 및 2차 생성물을 방출할 수 있는 장점을 갖는다. 번개도 플라즈마의 일종인데 번개를 통해 공기 중 질소가 질소화합물이 돼 땅 속에 스며들어 토양을 비옥하게 만드는 것이 대표적인 사례이다.
이런 장점을 활용해 플라즈마는 에너지 및 환경 분야부터 생의학 분야까지 다양한 연구와 산업분야에 응용되고 있으며 플라즈마의 반응성 및 활용성을 높이기 위한 연구들이 전 세계적으로 활발히 진행 중이다.
최근에는 의료기술, 식품, 농업 등 다양한 분야에 살균을 목적으로 한 활성화, 기능화 등 측면에서 대기압 플라즈마를 적용하고 있다.
그러나 대기압 플라즈마로부터 발생하는 활성종의 종류, 밀도, 역할 등은 현재까지도 명확하게 밝혀지지 않아 기술을 적용하는 데 큰 어려움이 있었다.
연구팀은 플라즈마를 물에 처리시켜 활성수로 만들어 대장균, 살모넬라, 리스테리아 등 유해한 미생물이 겹겹이 쌓여 막을 이룬 형태를 뜻하는 바이오필름을 제거하는 방법을 개발했다.
플라즈마를 처리할 때 발생하는 활성종은 수산기(하이드록시기, OH*), 오존, 과산화수소, 아질산이온, 활성산소 등이다. 연구팀은 그 중 수산기가 다른 활성종에 비해 100 배에서 1만 배 낮은 농도임에도 불구하고 산화력이 높아 바이오필름 제거에 큰 역할을 하는 것을 확인했다.
연구팀은 그 외에 발생된 오존, 과산화수소, 아질산 이온 등에 대해서도 바이오필름을 제거할 수 있는 기능이 있음을 정량적으로 증명했고 이를 통해 살균제로서 대기압 플라즈마의 역할을 규명했다.
연구팀은 향후 후속 연구를 통해 플라즈마로 수산기를 효율적으로 생산할 수 있는 기술을 개발할 예정이다.
최 교수는 2013년 플라즈마 발생이 가능한 포장재를 특허로 등록했고 지도학생 창업기업인 플라즈맵에 기술이전을 완료했다. 이번 연구를 통해 플라즈마 살균 기술의 상용화에 힘쓰는 중이다.
최 교수는 “이번 연구결과는 플라즈마 제어 기술과 플라즈마-미생물 간 물리화학적 상호작용을 이해하는데 유용한 기반이 될 것이다”며 “의학, 농업, 식품 분야에서의 플라즈마 기술의 활용이 가속화되는 계기가 될 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 국가핵융합연구소의 미래선도 플라즈마-농식품 융합기술 개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1.플라즈마 발생이 가능한 포장재
그림2.대기압 플라즈마를 이용한 바이오필름 저감 실험 개략도
그림3.대기압 플라즈마 적용 개념도 및 핵심요소 평가 결과
그림4.스타트업 기업인 플라즈맵(Plasmapp)에서 시판중인 STERPACK 제품
2018.01.23
조회수 15022
-
김정원 교수, 초저잡음 마이크로파 주파수 합성기 개발
우리 대학 기계항공공학부 김정원 교수 연구팀이 광섬유 광학 기술을 이용해 X-밴드 레이더에 활용할 수 있는 초저잡음 마이크로파 주파수 합성기를 개발했다.
이번 기술은 레이더 뿐 아니라 통신, 센서, 정밀계측 등 다양한 분야에서 활용 가능하고 기술이전을 통한 국산화도 가능할 것으로 기대된다.
권도현 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구 성과는 ‘포토닉스 리서치(Photonics Research)’ 2018년도 1월호에 게재됐다.
레이더는 자율주행 자동차, 기상관측, 천문연구, 항공관제, 군용탐지 등 민간 및 군용 분야에서 다양하게 활용된다.
고성능 레이더 내에서의 속도 탐지 및 이미지 분해능 개선, 통신 및 신호처리 능력 향상을 위해서는 레이더 송신신호의 위상잡음(phase noise)을 낮추는 것이 필수적이다. 또한 우수한 주파수 스위칭과 변조 성능 역시 레이더 신호원의 중요한 요구 조건이다.
하지만 위상잡음이 낮은 마이크로파 주파수 합성기는 고가일 뿐더러 수출승인(EL) 품목으로 자국 밖 수출이 금지되거나 특별 허가를 받아야 하는 경우가 많다.
김 교수 연구팀은 고가의 재료나 실험실 밖 환경에서 사용이 어려운 기술 없이도 부품의 신뢰성과 가격경쟁력이 확보된 광섬유광학 기술과 상용 디지털신디사이저(DDS) 부품만을 이용했다. 이를 통해 매우 우수한 위상잡음 수준을 가지며 주파수 스위칭 및 다양한 변조가 가능한 마이크로파 주파수 합성기를 개발했다.
이 주파수 합성기는 광섬유 레이저 기술을 이용해 펄스(pulse) 형태의 빛을 생성한다. 이 때 빛 펄스 간의 시간 간격을 매우 일정하게 만들어 1초 동안 1 펨토초(1천조분의 1초)라는 아주 작은 시간의 오차를 갖는 빛 펄스들을 생성했다.
그리고 이 빛 펄스들을 전기 신호로 변환하는데 이 때 펄스 간 시간 간격에 의해 정해지는 반복률(repetition-rate)의 정수배에 해당하는 임의의 사인파(sinusoidal) 형태의 전기 신호를 생성할 수 있다.
이번 연구에서는 여러 가능한 주파수 대역들 중에서 최근 이슈가 된 사드(THAAD) 레이더를 비롯한 고성능 레이더와 우주 통신 분야에서 그 중요성이 커지는 X-밴드(8-12 GHz) 마이크로파 주파수 대역에서 동작하는 주파수 합성기를 구현했다.
이번 기술은 기존의 최고 성능 오븐제어 수정발진기(OCXO) 기반 주파수 합성기들의 위상잡음보다 월등하게 우수한 성능을 보였다. 또한 전자전(electronic warfare) 및 레이더 시스템에서 중요하게 여겨지는 빠른 주파수 변환 속도와 다양한 주파수 변조 기능 역시 가능함을 선보였다.
이 시스템의 또 다른 장점은 기존 마이크로파 주파수 합성기와 달리 매우 낮은 잡음의 광신호 또한 함께 생성할 수 있다는 것이다. 이러한 저잡음 광신호를 이용하면 레이더 수신기에서 이전에는 없던 새로운 신호 분석 기능도 제공할 수 있다.
김 교수는 “이 연구에서는 X-밴드 신호원을 선보였지만 같은 원리를 활용해서 보다 고주파 대역의 초저잡음 신호도 생성할 수 있다”며 “드론처럼 소형, 저속 물체들에 대한 민감한 탐지에도 활용 가능할 것이다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 광섬유광학 기반 X-밴드 레이더 신호원의 개념도
그림2. 10-GHz에서의 위상잡음 측정 결과와 기존의 최고성능 주파수 합성기들과의 성능 비교
2018.01.18
조회수 13167
-
김문철 교수, 인공지능 통해 풀HD영상 4K UHD로 실시간 변환
〈 김 문 철 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 김문철 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 이용해 풀 HD 비디오 영상을 4K UHD 초고화질 영상으로 초해상화 변환할 수 있는 기술을 개발했다.
이 기술은 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경망(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)을 하드웨어로 구현했다. 초당 60프레임의 초고해상도 4K UHD 화면을 실시간으로 생성할 수 있는 알고리즘 및 하드웨어 개발을 통해 향후 프리미엄 UHD TV, 360 VR, 4K IPTV 등에 기여할 것으로 기대된다.
이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 김용우, 최재석 박사과정 등이 주도했고 현재 특허 출원을 준비 중이다.
최근 영상 화질 개선 연구에 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경망을 적용시키려는 노력이 활발히 이뤄지고 있다. 그러나 이러한 심층 콘볼루션 신경망 기술은 연산 복잡도와 매우 높고 사용되는 메모리가 커 작은 규모의 하드웨어를 통해 초고해상도 영상으로 실시간 변환하는 데 한계가 있다.
기존의 프레임 단위로 영상을 처리하던 방식은 DRAM과 같은 외부 메모리 사용이 필수적인데 이로 인해 영상 데이터를 처리할 때 지나친 외부 메모리 접근으로 인한 메모리 병목현상과 전력 소모 현상이 발생했다.
김 교수 연구팀은 프레임 단위 대신 라인 단위로 데이터를 처리할 수 있는 효율적인 심층 콘볼루션 신경망 구조를 개발해 외부 메모리를 사용하지 않고도 작은 규모의 하드웨어에서 초당 60 프레임의 4K UHD 초해상화를 구현했다.
연구팀은 기존 소프트웨어 방식의 심층 콘볼루션 신경망 기반의 고속 알고리즘과 비교해 필터 파라미터를 65% 정도만 적용하고도 유사한 화질을 유지했다.
이는 딥러닝 기술을 이용한 고해상도 영상 변환 기술이 활발히 진행되는 가운데 초당 60프레임의 4K UHD 초해상화를 하드웨어로 실현한 첫 사례로 꼽힌다.
김 교수는 “이번 연구는 심층 콘볼루션 신경망이 작은 규모의 하드웨어에서 초고품질 영상 처리에 실질적으로 응요 가능한 기술임을 보인 매우 중요한 사례다”며 “현재 프리미엄 UHD TV 및 UHD 방송 콘텐츠 생성, 360도 VR 콘텐츠, 4K IPTV 서비스에 매우 효과적으로 적용할 수 있다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기술진흥센터(IITP) ICT 기초연구실지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 실시간 AI(딥러닝) 기반 고속 초고해상도 업스케일링 기술
그림2.심층 신경망 AI 기반 4K UHD 60fps 실시간 초해상화 하드웨어 (FPGA)
그림3. 심층 신경망 AI 기반 4K UHD 60fps 실시간 초해상화 하드웨어 시연
2018.01.16
조회수 14570
-
조용훈 교수, 금속나노구조 이용해 효율 높인 퀀텀닷 LED 개발
우리 대학 물리학과 조용훈 교수 연구팀이 금속나노 배열 구조를 이용해 퀀텀닷(Quantum Dot) 발광다이오드(LED)의 효율을 향상시킬 수 있는 기술을 개발했다.
이 기술을 통해 차세대 디스플레이 기술이 한 단계 발전하는 데 기여할 것으로 기대된다.
현재 사용되는 퀀텀닷 기반의 디스플레이는 청색 LED를 광원으로 사용해 녹색과 적색 퀀텀닷을 여기(勵起, 광자 에너지가 분자로 옮아가 높은 에너지상태로 방출되는 상태)해 색 변환을 하는 방식이다.
이러한 방식은 높은 가격의 퀀텀닷을 이용하기 때문에 디스플레이 소자의 단가가 높아진다. 또한 액체 상태인 퀀텀닷을 소재에 적용하기 위해 공기 중에 말리면 발광 효율이 급격히 저하된다.
연구팀은 문제 해결을 위해 금속 나노구조가 청색 LED의 빛을 받으며 발생하는 국소 표면 플라즈몬 효과를 이용해 퀀텀닷의 발광효율을 증가시켰다. 더불어 발광 휘도를 높일 수 있는 LED 구조를 이론적으로 제시하고 구현하는 데 성공했다.
이 구조는 기본 청색 LED를 여기 광원으로 이용한다. 알루미늄 금속 나노구조와 녹색 퀀텀닷을 여기해 녹색 발광 휘도를 증가시키고, 은 금속 나노구조와 적색 퀀텀닷을 여기해 적색 발광 휘도를 증가시키는 방식이다.
이는 금속 나노구조를 통해 특정 휘도를 얻기 위해 필요한 퀀텀닷의 양을 많이 줄일 수 있다는 의미이고 결과적으로 소재의 단가를 낮출 수 있다.
이번 연구는 소재의 구조를 이론적으로 모델링했기 때문에 목적에 따라 금속 나노구조를 간단하게 새로 디자인해 조절할 수 있다.
조 교수는 “향후 퀀텀닷 디스플레이에 금속 나노구조를 도입하는 기술이 적절히 도입된다면 소재에 필요한 퀀텀닷의 양을 줄이고 효율적인 색 변환을 통해 단가를 줄일 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.
박현철 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 나노과학 분야 국제 학술지 ‘스몰(Small)’ 12월 27일자 표지 논문에 선정되었으며, 한국연구재단의 중견연구자 지원사업과 KAIST 기후변화연구 허브사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 스몰(Small)저널의 12월 27일자 표지 논문 그림
.
그림2. 금속 나노구조가 있을 경우와 없을 경우의 발광 세기 차이를 보인 스펙트럼
2018.01.15
조회수 11562
-
최경철 교수, 머리카락보다 얇은 실에 OLED 제작 성공
〈 권 선 일 박사과정 〉
우리 대학 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 머리카락보다 얇은 섬유 위에 고효율의 유기발광 디스플레이(OLED)를 제작할 수 있는 기술을 개발했다.
연구팀은 향후 웨어러블 디스플레이에 적용할 수 있는 고효율, 고수명의 OLED 기술이 될 것으로 기대된다고 밝혔다.
권선일 박사과정이 주도한 이번 연구는 나노과학 분야 국제 학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’ 12월 6일자 온라인 판에 게재됐다.
기존의 섬유형 웨어러블 디스플레이 연구는 기기를 구현하는 데 초점을 맞춰서 진행이 됐다. 따라서 소자의 성능이나 내구성 측면에서 평판 기반의 OLED 소자에 비해 턱없이 낮은 성능을 보였고 이로 인해 실제 웨어러블 디스플레이로 응용하는 데 한계가 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 섬유에 적합한 OLED 소자 구조를 설계해 3차원 섬유 구조에 적합한 딥 코팅 공정을 활용했고 이를 통해 평판 제작물에 버금가는 고효율, 고수명의 OLED를 개발했다.
이 기술을 통해 평판 기반의 용액 공정을 활용한 OLED 구조를 그대로 섬유에 적용해도 성능 저하가 전혀 없이 1만cd/m2(칸델라/제곱미터) 수준의 휘도, 11cd/A(칸델라/암페어) 이상의 효율을 보임을 확인했다.
또한 4.3%의 기계적 변형률에도 섬유형 OLED 성능이 잘 유지됨을 확인했고 개발한 섬유형 OLED를 직물에 직조해도 아무런 문제가 발생하지 않음을 증명했다.
연구진이 개발한 기술은 300마이크로미터(㎛) 직경의 섬유에서부터 머리카락보다 얇은 90마이크로미터 직경 섬유에도 OLED를 형성할 수 있었다. 또한 105℃ 이하의 저온에서 모든 과정이 진행되기 때문에 열에 약한 일반적인 섬유에도 적용 가능하다.
최 교수는 “기존 섬유형 웨어러블 디스플레이 연구는 낮은 성능으로 인해 응용에 많은 제약이 따랐지만 이 기술은 직물을 구성하는 요소인 섬유에 고성능의 OLED를 제조할 수 있는 기술이다”며 “간단하고 저비용의 공정으로 고성능 섬유형 웨어러블 디스플레이 상용화의 길을 열었다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 선도연구센터지원사업과 나노소재원천기술개발사업의 지원으로 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 섬유형 유기 발광 다이오드를 직조하여 구동한 모습
2018.01.03
조회수 12738
-
박현욱 교수, 머신러닝 통해 MRI 영상촬영시간 단축기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 박현욱 교수 연구팀이 머신러닝 기반의 영상복원법을 이용해 자기공명영상장치(이하 MRI)의 영상 획득시간을 6배 이상 단축시킬 수 있는 기술을 개발했다.
이번 연구를 통해 MRI의 영상획득시간을 대폭 줄임으로써 환자의 편의성을 높일 뿐 아니라 의료비용 절감 효과를 기대할 수 있을 것으로 보인다.
권기남 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘메디컬 피직스(Medical Physics)’ 12월 13일자에 게재됐고 그 우수성을 인정받아 표지 논문에 선정됐다.
MRI는 방사능 없이 연조직의 다양한 대조도를 촬영할 수 있는 영상기기이다. 다양한 해부학적 구조 뿐 아니라 기능적, 생리학적 정보 또한 영상화 할 수 있기 때문에 의료 진단을 위해 매우 높은 빈도로 사용되고 있다.
하지만 MRI는 다른 의료영상기기에 비해 영상획득시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 환자들은 MRI를 찍기 위해 긴 시간을 대기해야 하고 촬영 과정에서도 자세를 움직이지 않아야 하는 등의 불편함을 감수해야 한다.
특히 길게 소요되는 영상획득시간은 MRI의 비싼 촬영 비용과 직접적인 연관이 있다.
박 교수 연구팀은 MRI의 영상획득시간을 줄이기 위해 데이터를 적게 수집하고 대신 부족한 데이터를 기계학습(Machine Learning)을 이용해 복원하는 방법을 개발했다.
기존의 MRI는 주파수 영역에서 여러 위상 인코딩을 하면서 순차적으로 한 줄씩 얻기 때문에 영상획득시간이 오래 걸린다. 획득 시간을 단축시키기 위해 저주파 영역에서만 데이터를 얻으면 저해상도 영상을 얻게 되고 듬성듬성 데이터를 얻으면 영상에서 인공물이 생기는 에일리어싱 아티팩트 현상이 발생한다.
이러한 에일리어싱 아티팩트를 해결하기 위해 다른 민감도를 갖는 여러 수신 코일을 활용한 병렬 영상법과 신호의 희소성을 이용한 압축 센싱 기법이 주로 활용됐다.
그러나 병렬 영상법은 수신 코일들의 설계에 영향을 받기 때문에 시간을 많이 단축할 수 없고 영상 복원에도 시간이 많이 걸린다.
연구팀은 MRI의 가속화에 의해 발생하는 에일리어싱 아티팩트 현상을 없애기 위해 라인 전체를 고려한 인공 신경망(Deep Neural Networks)을 개발했다.
연구팀은 위 기술과 함께 기존 병렬 영상법에서 이용했던 복수 수신 코일의 정보를 활용했고, 이 방식을 통해 직접적으로 영향을 주는 부분만을 연결해 네트워크의 효율성을 높였다.
기존 방법들의 경우 서브 샘플링 패턴에 많은 영향을 받았지만 박 교수 연구팀의 기술은 다양한 서브샘플링 패턴에 적용 가능하며 기존 방법대비 복원 영상의 우수함을 보였고 실시간 복원 또한 가능하다.
박 교수는 “MRI는 환자 진단에 필요한 필수 장비가 됐지만 영상 획득 시간이 오래 걸려 비용이 비싸고 불편함이 많았다”며 “기계학습을 활용한 방법이 MRI의 영상 획득 시간을 크게 단축할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 인공지능 국가전략프로젝트와 뇌과학원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 국제 학술지 ‘메디컬 피직스 (Medical Physics)’12월호 표지
그림2. 제안하는 네트워크의 모식도
그림3. MRI의 일반적인 영상 획득 및 가속 영상 획득 모식도
2017.12.29
조회수 14989
-
이진환 교수, 스핀 전류로 초전도를 제어하는 신기술 개발
〈 이진환 교수, 최석환 박사 〉
우리 대학 물리학과 이진환 교수가 포항공대 및 연세대와의 공동 연구를 통해 스핀 전류를 이용해 물질의 초전도를 제어하는 기술을 최초로 개발했다.
연구팀이 사용한 물질은 철계열 초전도체인 FeAs 원자층과 페로브스카이트 Sr2VO3 원자층이 반복해서 자기조립에 의해 형성된 헤테로 구조 물질이다. 스핀 제어 주사 터널링 현미경의 탐침과 시료 사이에 흐르는 스핀 분극 전류에 의해 FeAs층의 자성이 C2구조와 C4구조 사이에서 변화하고 이로 인해 FeAs층의 초전도가 켜지고 꺼짐을 원자수준에서 명확히 보일 수 있었다.
최석환 박사(현 BK 박사후연구원)가 제1저자로 참여한 이번 연구는 대표 물리 학술지 ‘피지컬 리뷰 레터스(Physical Review Letters, PRL)’에 11월 27일자로 PRL 대표 논문(Editors’ Suggestion)으로 출판됐다.
이 연구는 스핀 분극 전류와 비분극 전류를 활용해 자성 배열을 국소적으로 바꿈으로써, 나노 자성 메모리를 구현하거나 초전도를 제어하는 트랜지스터 소자를 개발하는데 필요한 기본적인 물리 원리를 최초로 밝혔으며 동시에 이를 원자 수준에서 규명한 것으로 평가받고 있다.
이 연구는 상위 3%의 가장 중요한 PRL 논문에 대해 해당 분야의 권위자의 해설이 함께 실리는 Viewpoint in Physics에도 선정됐으며, 미국 국립 연구소들이 주도하는 일반인 대상의 과학 전문 온라인 뉴스 매체인 Phys.org에 매월 가장 중요한 10개 연구만 선정되는 특집(Feature) 기사로 소개되기도 했다.
또 이진환 교수가 독자 설계 제작하여 이 연구에 활용된 장비는 지난 10월호 최고 권위의 과학 장비 저널인 ‘리뷰 오브 사이언티픽 인스트루먼츠(Review of Scientific Instruments, RSI)’지의 표지 논문으로 선정되기도 했다.
이 장비의 측정 정밀도를 향상시키기 위해 개발하였으나 일반적인 모든 센서와 증폭기의 성능을 향상시킬 수 있는 수학적인 모델이 같은 과학 장비 저널 RSI에 수학적인 논문으로는 예외적으로 별도 정규 논문으로 게재됐다.
이진환 교수는 “모두가 그 기본 원리가 잘 알려진 간단한 주사 탐침 현미경 또는 상용 현미경으로 실험할 때, 우리는 반강자성 탐침을 이용한 스핀 제어 기능, 고자기장 구조에서 불가능할 것으로 여겨졌던 넓은 가변온도 기능, 체계적인 스핀제어 실험을 위한 다중 시료 장착 기능 등을 과감히 설계에 반영하였고, 그 결과 자연스럽게 다른 경쟁 그룹들이 수년 내에 따라 할 수 없는 자성과 초전도의 동시 제어 실험을 체계적으로 수행할 수 있었다”면서 “학내에 공용 헬륨 액화기가 없는 등 기초과학 연구 환경상의 약간의 어려움이 있지만, 이 연구의 물리학적인 성취를 실용적인 소자로 구현하기 위한 확장 연구와 함께, 앞으로도 보다 다양한 측정 기술 혁신으로 첨단 과학의 발전을 선도할 수 있기 위해 최선을 다할 것”이라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단이 추진하는 미래융합 파이오니어 사업과 이공학 개인기초연구지원 사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
이 연구 논문은 https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.119.227001 에서 확인할 수 있으며, Viewpoint in Physics와 Phys.org 특집 기사는
https://physics.aps.org/articles/v10/127 및 https://phys.org/news/2017-12-scientists-superconductivity-currents.html 에서 찾아볼 수 있다.
□ 그림 설명
그림1. 연구 개념도
2017.12.26
조회수 17474
-
최성율 교수, 이차원 소재 이용한 초저전력 유연메모리 개발
〈 최성율 교수, 장병철 박사과정 〉
우리 대학 전기및전자공학부 최성율 교수와 생명화학공학과 임성갑 교수 공동 연구팀이 2차원 소재를 이용한 고집적, 초저전력 비휘발성 유연 메모리 기술을 개발했다.
연구팀은 원자층 두께로 매우 얇은 이황화몰리브덴 채널 소재와 고성능의 고분자 절연막 소재를 이용해 이 기술을 개발했다.
우명훈 석사(현 삼성전자 연구원)와 장병철 박사과정 학생이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제적인 재료분야 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 11월 17일자 표지 논문으로 게재됐다.
사물인터넷, 인공지능, 클라우드 서버 기술 등의 등장으로 인해 메모리 중심의 컴퓨팅 전환과 함께 웨어러블 기기 산업의 수요 증가로 고집적, 초저전력 비휘발성 유연 메모리에 대한 필요성이 커지고 있다.
특히 원자층 두께의 매우 얇은 이황화몰리브덴 반도체 소재는 최근 포스트 실리콘 소재로 주목받고 있다. 이는 얇은 두께로 인해 기존 실리콘 소자에서 나타나는 단채널 효과를 억제해 고집적도 및 전력 소모 측면에서 장점을 갖기 때문이다.
또한 얇은 두께로 인해 유연한 특성을 가져 웨어러블 전자소자로의 응용이 가능하다는 이점이 있다.
하지만 이황화몰리브덴 반도체 소재는 불포화 결합(dangling bond)을 갖지 않는 표면 특성으로 인해 기존의 원자층 증착 장비로는 얇은 절연막을 균일하고 견고하게 증착하기 어렵다는 한계가 있다.
게다가 현재의 액상 공정으로는 저유전율 고분자 절연막을 10나노미터 이하로 균일하게 대면적으로 증착하기가 어려워 저전압 구동이 불가능하고 포토리소그래피 공정과 호환이 이뤄지지 않았다.
연구팀은 문제 해결을 위해 ‘개시제를 이용한 화학 기상증착법(initiated chemical vapor deposition, iCVD)’을 이용해 고성능의 고분자 절연막을 개발해 해결했다.
연구팀은 iCVD 공정을 이용해 이황화몰리브덴 반도체 소재 위에 10나노미터 두께의 터널링 고분자 절연막이 균일하고 견고하게 증착됨을 확인했다.
연구팀은 기존의 이황화몰리브덴 반도체 메모리 소자가 20V 이상의 전압으로 구동되는 반면 이번에 제작한 소자는 10V 부근의 저전압으로 구동됨을 확인했다.
최 교수는 “인공지능, 사물인터넷 등 4차산업혁명의 근간인 반도체 소자기술은 기존 메모리 소자를 뛰어넘는 저전력성과 유연성 등의 기능을 갖춰야 한다”며 “이번 기술은 이를 해결할 수 있는 소재, 공정, 소자 원천 기술을 개발했다는 의의를 갖는다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 추진하는 글로벌프론티어사업, 미래소재 디스커버리 사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. Advanced Functional Materials 표지
그림2. 제작된 비휘발성 메모리 소자의 개념도 및 소자 단면 고해상도 투과전자현미경 이미지
2017.12.18
조회수 17403
-
2017 KAIST 발명 경진대회 개최
우리 대학이 6일 KI빌딩 매트릭스 홀에서 2017 KAIST 발명 어워드 행사를 진행했다.
2017 KAIST 발명 어워드 학생들의 발명 및 특허에 대한 관심을 높이고 우수 발명에 대한 권리화를 추진하기 위해 올해 처음 개최됐다.
산학협력단 기술사업화센터 주관으로 총 31개 팀이 지원했으며 서류 심사 및 발표 심사를 거쳐 최종 수상자 5팀을 선정했다.
영예의 대상은 학부생 3명(신승재, 이태영, 배수정)으로 구성된 New axis 팀이 차지했다. New axis 팀은 우산 분수로 묘사되는 박막형 분수 생성 기능을 비데의 노즐에 추가해 좌변기의 물 내림 시 발생하는 오물 튀김과 세균의 비산을 방지할 수 있는 발명을 제안하였다.
금상은 사용자들이 유해물질에 대한 걱정 없이 스틱 커피의 포장재로 커피를 저을 수 있도록 한 산업디자인학과 고동현 학생에게 돌아갔다.
은상은 디스플레이에 부착하여 손쉽게 화면 확장이 가능한 보조 디스플레이 장치를 제안한 전기 및 전자공학부 이상한 학생이 차지했다.
동상은 양면을 위생적으로 사용할 수 있는 도마 구조를 제안한 산업디자인학과 박형근 학생과 제스처 인식으로 키를 측정하고 측정된 기록을 체계적으로 관리할 수 있는 스마트 거울을 제안한 전산학부 민모란 학생에게 각각 돌아갔다.
수상자에게는 대상 200만원, 금상 150만원, 은상 100만원, 동상 50만원의 상금이 수여되며 기술사업화센터를 통한 특허출원도 지원된다.
박희경 연구부총장은 격려사를 통해 “이번 KAIST 발명 어워드가 학생들의 발명의지를 일깨우고 특허의 중요성을 알릴 수 있는 좋은 기회가 되었을 것이다”며 “학생들의 좋은 아이디어가 사업화까지 연결될 수 있도록 학교도 적극적으로 지원할 것이다”고 말했다.
한편 대회에 심사위원으로 참가한 안승영 교수(조천식 녹색교통대학원)는 “전반적으로 매우 다양하고 참신한 아이디어들이 제안되었다”면서 “향후 특허권 획득 및 사업화로 이어졌으면 좋겠다”고 소감을 밝혔다.
기술사업화센터는 앞으로 매년 KAIST 발명 어워드를 개최하고 발명에 대한 학생들의 관심을 이끌어내는 동시에 우수 발명에 대한 권리화 및 사업화를 지원할 계획이다.
2017.12.11
조회수 12725
-
조광현 교수, 암세포 유형별 최적 약물표적 발굴기술 개발
〈 최민수 박사, 조광현 교수 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 암세포의 유형에 따라 최적의 약물 표적을 찾는 기술을 개발했다.
이는 시스템생물학을 이용해 암세포의 유전자변이가 반영된 분자네트워크의 다이나믹스(동역학)를 분석해 약물의 반응을 예측하는 기술로 향후 암 관련 신약 개발에 크게 기여할 것으로 기대된다.
최민수, 시 주 (Shi Jue), 주 양팅 (Zhu Yanting), 양 루젠 (Yang Ruizhen)이 참여한 이번 연구는 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 12월 5일자 온라인 판에 게재됐다.
인간의 암세포는 유전자 돌연변이, 유전체 단위의 반복적 변이 등 여러 형태의 유전자 변이가 있다. 이러한 변이는 같은 암종에서도 암세포에 따라 많은 차이를 보이기 때문에 약물에 대한 반응도 다양하다.
암 연구자들은 암 환자에게서 빈번하게 발견되는 유전자변이를 파악하고 이 중 특정 약물의 지표로 사용될 수 있는 유전자변이를 찾기 위해 노력해 왔다. 이러한 연구는 단일 유전자변이의 발견 또는 유전자네트워크의 구조적 특징 분석에 초점이 맞춰져 있다.
하지만 이러한 접근 방법은 암세포 내 다양한 유전자 및 단백질의 상호작용에 의해 유발되는 암의 생물학적 특성과 이로 인한 약물반응의 차이를 설명하지 못하는 한계가 있다.
암세포의 유전자변이는 해당 유전자 기능 뿐 아니라 이 유전자와 상호작용하는 다른 유전자, 단백질에 영향을 미치기 때문에 결과적으로 분자네트워크의 다이나믹스(동역학) 특성에 변화를 일으킨다.
이로 인해 항암제에 대한 암세포의 반응이 변화하게 된다. 따라서 분자네트워크의 다이나믹스(동역학) 특성을 무시하고 소수의 암 관련 유전자를 표적으로 하는 현재의 치료법은 일부 환자에게만 유용하고 약물저항성을 갖는 대다수 환자에게는 효과적으로 적용되지 못한다.
조 교수 연구팀은 문제 해결을 위해 슈퍼컴퓨팅을 이용한 대규모 컴퓨터시뮬레이션과 세포 실험을 융합해 암세포 분자네트워크의 다이나믹스(동역학) 변화를 분석했다.
이를 통해 약물반응을 예측해 유형별 암세포의 최적 약물 표적을 발굴하는 기술을 개발했다. 이 기술은 대다수 암 발생에 관여하는 것으로 알려진 암 억제 유전자 p53의 분자조절네트워크에 시범적으로 적용됐다.
연구팀은 국제 컨소시엄인 암 세포주 백과사전(CCLE : The Cancer Cell Line Encyclopedia)에 공개된 대규모 암세포 유전체 데이터를 분자네트워크에 반영해 구축했으며 유전변이의 특성에 따라 서로 다른 분자네트워크를 생성했다.
각 분자네트워크에 대해 약물반응을 모사한 섭동분석을 수행해 약물반응을 나타내는 암세포의 변화를 정량화하고 군집화했다. 그 후 컴퓨터시뮬레이션 분석을 통해 효능, 조합에 따른 시너지효과 등 약물반응정도를 예측했다.
이러한 컴퓨터시뮬레이션 결과를 토대로 폐암, 유방암, 골종양, 피부암, 신장암, 난소암 등 다양한 암세포주를 대상으로 약물반응 실험을 수행해 비교 검증했다.
이 기술은 임의의 분자네트워크에 대해서 동일한 방식으로 적용할 수 있고 최적의 약물 표적을 발굴해 개인 맞춤치료에 활용가능하다.
연구팀은 암세포의 이질성에 따른 다양한 약물반응의 원인을 특정 유전자나 단백질뿐만 아니라 상호조절작용을 종합적으로 고려해 분석할 수 있게 됐다고 밝혔다.
또한 약물저항성의 원인을 사전에 예측하고 이를 억제할 수 있는 최적의 약물 표적을 발굴할 수 있게 됐고 기존 약물의 새로운 적용대상을 찾는 약물재창출에 활용될 수 있는 핵심 원천기술을 확보하게 됐다고 말했다.
조 교수는 “암세포별 유전변이는 약물반응 다양성의 원인이지만 지금까지 이에 대한 총체적 분석이 이뤄지지 못했다”며 “시스템생물학을 통해 암세포 유형별 분자네트워크의 약물반응을 시뮬레이션으로 분석해 약물 반응의 근본적 원리를 파악하고 새로운 개념의 최적 약물 타겟을 발굴할 수 있게 됐다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 바이오의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 컴퓨터시뮬레이션을 통한 암세포 유형별 약물반응 예측 및 세포실험 비교 검증
그림2. 암세포별 분자네트워크의 동역학 분석에 기반한 약물반응 예측 및 군집화
그림3. 세포 분자네트워크 분석에 따른 암세포 유형별 약물타겟 발굴 및 암환자별 맞춤치료 전략 수립
2017.12.07
조회수 15686
-
한명준 교수, 새로운 양자역학적 자성 상태 확인
〈 한명준 교수 연구팀 〉
우리 대학 물리학과 한명준 교수 연구팀이 중앙대학교, 일본 이화학연구소 (RIKEN), 미국 아르곤 국립 연구소 (Argonne National Laboratory) 등과의 공동연구를 통해 새로운 양자역학적 자성 상태인 ‘Jeff = 3/2’의 존재를 처음으로 확인했다.
양자역학에서는 스핀 각운동량과 궤도 각운동량의 합으로 주어지는 총 각운동량을 보통 영문자 ‘J’로 표현한다. 이번에 확인된 특이 자성은 특정한 조건이 만족될 때만 나타나는 일종의 각운동량으로 볼 수 있는데, 학계에서는 ‘유효 (effective) 각운동량’이라는 의미로 흔히 ‘Jeff’로 표기해 왔다.
유효 각운동량이 3/2이 되는 경우는 그간 그 가능성에 대한 논의가 있기는 했지만 실제로 확인되지 못하고 있었는데 이번에 최초로 발견된 것이다.
이는 향후 초전도 현상, 양자 자성 등 관련 연구에도 새로운 발판이 될 것으로 기대된다.
정민용, 심재훈 석박사 통합과정이 참여한 이번 연구는 국제 학술지‘네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 게재됐다.
최근 학계에서는 스핀-궤도 결합이 강한 상황에서 통상적인 것과는 다른 독특한 양자 상태가 구현될 수 있다는 것이 알려지면서 활발한 연구가 진행되고 있다.
보통 전자의 스핀이나 오비탈이 나타내는 자기 모멘트와 달리 이 두 가지가 강하게 결합하여 형성된 유효 자기 모멘트 Jeff는 특이한 바닥상태와 상호작용 양상을 나타내며 이로부터 새로운 현상과 물성이 발현될 수 있다.
지난 10년 여 간의 연구가 주로 Jeff가 1/2인 경우에 대하여 이루어진 데에 반해 이 값이 3/2이 되는 경우에 대한 연구는 실제 사례를 찾지 못하며 더디게 진전되고 있는 상황이었다.
한 교수가 이끄는 연구팀은 지난 2014년 원자가 아니라 분자 오비탈에 기반해 특정 물질군에서‘Jeff = 3/2’상태가 구현될 수 있는 가능성을 이론적으로 예측한 바 있고 이번 연구는 이를 실험적으로 증명한 것이다.
한 교수 팀은‘Jeff = 3/2’상태에서는 일반적인 스핀 모멘트와는 다른 양자역학적 ‘선택 규칙 (Selection Rule)’이 적용되어야 한다는 점에 착안했다.
엑스레이를 이용해 원자 핵 근처에 있는 전자를 ‘여기 (excite)’시키면 여기된 전자는 다른 전자들과 상호작용을 하는 과정에서 흡수되기도 하고 재방출되기도 하는데 이 때 만족시키게 되는 물리법칙이 ‘선택 규칙 (Selection Rule)’이다.
양자역학에 따르면 이 선택 규칙은‘Jeff = 3/2’상태에서는 매우 독특해 보통의 스핀상태와는 뚜렷이 구분될 것이라는 예측이 가능하다. 이러한 아이디어에 따라 진행된 실험에서는 물질 내의 탄탈륨 원자에서 뽑아낸 두 가지 서로 다른 에너지 영역의 전자가 실제 이론 예측을 따르는 스펙트럼 양상을 보이는 것이 확인됐다.
이는‘Jeff = 3/2’모멘트 고유의 양자역학적 간섭현상이 반영된 것으로 그 존재에 대한 매우 직접적인 증거로 받아들여진다.
이 새로운 양자상태는 통상적인 물질의 자기 상태와 매우 다른 것으로서 그 특성에 대한 연구의 시발점이 될 것으로 기대되고 있다. 또한 이러한 자성상태와 상호작용으로부터 발현되는 다양한 물성에 대한 연구 역시 탄력을 받을 것으로 보고 있다.
이번 연구는 한국연구재단의 일반연구자 지원사업과 해외 과학기술 자원활용사업의 지원을 받아 수행됐으며 한국과학기술정보연구원의 슈퍼컴퓨터 자원을 사용했다.
□ 그림 설명
그림1. ‘Jeff=3/2’상태를 갖는 것으로 밝혀진 갈륨 탄탈륨 셀레늄화합물의 결정구조
그림2. 갈륨 탄탈륨 셀레늄화합물(GaTa4Se8)의 계산된 전자구조
2017.11.30
조회수 16647
-
기술사업화대전 장관상 및 국가지식재산위원장상 수상
우리 대학이 지난 15일 산업통상자원부가 주최한 ‘2017 대한민국 기술사업화대전’에서 기술이전, 기술거래 부문 산업통상자원부장관상을 수상했다. 또한 27일 대통령소속 국가지식재산위원회에서 개최한 ‘국가지식재산네트워크 컨퍼런스’에서 2017 청년지식재산인상 대학, 연구소 부문 국가지식재산위원장상(국무총리급)을 수상했다. 기술사업화대전의 기술이전, 기술거래 부문은 공공 및 민간부문 연구개발(R&D) 결과물이 기업에 이전 및 사업화돼 산업 전반의 기술경쟁력을 강화하고 신 산업을 창출하도록 기여하는 선도적인 기술이전, 거래, 기술사업화 등의 분야의 우수기관을 포상하기 위한 상이다. 국가지식재산위원장상은 지식재산 창출, 보호, 활용, 기반 등과 관련해 우수한 성과를 거둔 기관과 지식재산 발전에 기여한 개인들에게 그 공적을 기리기 위해 수여한 상이다. 우리 대학은 1994년에 국가 성장 동력 창출을 위한 세계적 수준의 신지식과 신기술을 발굴하기 위해 산학협력단을 설립했다. 산학협력단을 통해 세계적 수준의 연구성과물을 기반으로 고부가가치 지식재산권 창출 및 기술이전 사업화를 추진하고 있으며 산학협력의 선도 모델을 구축하고 있다. 산학협력단(기술사업화센터)에서는 전문 인력을 활용한 우수 기술 선별, 발명자 인터뷰, 연구실 맞춤형 IP, 기술이전사업화 컨설팅, 우수특허 리빌딩 등을 통해 기술분야별 IP 포트폴리오를 구축하고 있으며, 대형 기술이전 사업화를 통해 기술이전 수입을 2014년 20억에서 2016년 27억으로 증대시키고 있다. 2014년에는 대학 주도 최초 국제 표준특허(MPEG-LA HEVC)를 등록해 2017년 현재까지 22건의 영상 압축 기술에 관한 국제 표준특허를 창출해 6억 4천만 원의 로열티 수입을 거뒀다. 향후 100억원 이상의 로열티 수익이 예상된다. 외국기업인 프랑스 Brainever로 대형기술이전을 성사시켜 국제 공동연구 개발 성과를 기술이전하고 기술창업을 이룬 성공적인 사례를 발굴해냈다. 또한 4차 산업혁명시대를 대비 핵심특허기술설명회를 개최하여 중소중견기업들과의 기술이전 확대를 추진하고 있으며 스탠퍼드, MIT 등 세계 최고 수준의 대학들과 나란히 어깨를 같이 할 수 있도록 미래 Top 기술 발굴하고 특허, 기술사업화 경쟁력을 강화하기 위한 다양한 노력을 추진하고 있다. 산학협력단은 학교의 우수 연구인력을 기반으로 중소 벤처기업의 기술적 애로사항에 대한 해결방안을 모색하고 기업이 혁신기업으로 발전할 수 있도록 2015년부터 2017년 현재까지 연구자와 함께 240여건의 기술상담 및 자문을 하고 있다. 2015년에는 교원창업 및 출자회사 설립으로 매출 1천 80억 달성, 일자리 530여개를 창출했다. 성남시 등 지역사회들과의 MOU 체결 추진을 통해 IP R&D, 기술이전 등 다각도의 협력을 모색하고 있다. 신성철 총장은 “ KAIST는 이번 수상을 계기로 앞으로 세계적 글로벌가치 창출 선도대학으로 더욱 발전할 수 있도록 연구자 중심의 지원체계를 더욱 확대하고 산학협력단을 글로벌 선도대학 수준의 기술사업화 전문조직으로 육성하여 국제적인 기술이전·사업화를 증진시키는데 모든 역량을 집중할 예정이다”고 말했다.
2017.11.28
조회수 12007