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발열 40% 낮춘 초고해상도 마이크로 LED 기술 구현
디지털화된 현대인 생활 속에는 웨어러블, 롤러블 디스플레이 등 다양한 형태의 미래 디스플레이가 요구되는데 특히 증강현실 및 가상현실을 위한 스마트 글라스 등 디바이스의 경우에 완벽하게 유저들을 몰입시키는데 요구되는 4K 이상의 해상도가 필요하다. 하지만 디바이스에 요구되는 작은 소비전력 및 제한된 면적에 많은 픽셀을 구현해야 하는 기술적 한계에 봉착하여 완벽하게 구현되지 못하고 있는 실정이다.
우리 대학 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 소자의 크기가 마이크로미터(μm, 백만분의 1미터) 정도의 크기를 갖는 마이크로 LED의 소형화될 때 소자 효율이 저하되는 현상을 재규명하고 이를 에피택시 구조 변경으로 근본적인 해결이 가능함을 제시했다고 22일 밝혔다.
에피택시 기술이란 마이크로 LED로 사용되고 있는 초순수 규소 (Silicon) 혹은 사파이어 (Sapphire) 기판을 매개체로 삼아 그 위에 발광체로 쓰이는 질화갈륨 결정체를 쌓아 올리는 공정을 말한다.
마이크로 LED는 OLED 대비 우수한 밝기, 명암비, 수명이라는 장점이 있어 활발히 연구되고 있으며, 삼성전자는 지난 2018년에 ‘The Wall’이라는 마이크로 LED를 탑재한 제품을 상용화했고, 애플은 2025년에 마이크로 LED를 탑재한 제품이 상용화될 것이라는 전망이 있다.
마이크로 LED를 제작하기 위해선 웨이퍼 위에 성장된 에피택시 구조를 식각 공정을 통해 원기둥 혹은 직육면체의 모양으로 깎아서 픽셀들을 형성하는데, 이 식각 과정에는 플라즈마 기반의 공정이 동반된다. 그러나, 이러한 플라즈마들은 픽셀 형성 과정에서 픽셀의 측면에 결함들을 발생시킨다. 따라서, 픽셀 사이즈가 작아지고 해상도가 높아질수록 픽셀의 표면적 대 부피의 비율이 상승해 공정 중 발생하는 소자 측면 결함이 마이크로 LED의 소자 효율을 더 크게 감소시킨다. 이에 따라, 측면 결함을 완화 혹은 제거하는 것에 많이 연구가 진행됐지만 이러한 방식은 에피택시 구조를 성장한 뒤 후공정으로 진행해야 하는 만큼 개선의 정도에 한계가 존재한다.
연구팀은 마이크로 LED 소자 동작 시 에피택시 구조에 따라 마이크로 LED의 측벽으로 이동하는 전류의 차이가 발생한다는 것을 규명했고, 이를 기반으로 측벽 결함에 민감하지 않는 구조를 설계하여 마이크로 LED 소자 소형화에 따른 효율 저하 문제를 해결하였다. 또한, 제시된 구조는 디스플레이 구동 시 발생하게 되는 열을 기존 대비 40% 정도 낮출 수 있어 초고해상도 마이크로 LED 디스플레이 상용화를 위한 연구로써 큰 의미를 갖는다.
우리 대학 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀의 백우진 박사과정이 제 1 저자로 주도하고 김상현 교수와 충북대학교 금대명 교수(KAIST 박사 후 연구원 재직 당시) 가 교신저자로 지도한 이번 연구는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 3월 17일 字 출판됐다 (논문명: Ultra-Low-Current Driven InGaN Blue Micro Light-Emitting Diodes for Electrically Efficient and Self-Heating Relaxed Microdisplay).
김상현 교수는 “이번 기술 개발은 마이크로LED의 소형화의 걸림돌이었던 효율 저하의 원인을 규명하고 이를 에피택시 구조의 설계로 해결한 데에 큰 의미가 있고 앞으로 초고해상도 디스플레이에 활용될 것이 기대된다”라고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
2023.03.22
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인공지능으로 코로나19 치료제 팍스로비드와 기존 약물간 반응 예측 고도화
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 인공지능 기반 약물 상호작용 예측 기술을 고도화해, 코로나19 치료제로 사용되는 팍스로비드(PaxlovidTM) 성분과 기존 승인된 약물 간의 상호작용 분석 결과를 논문으로 발표했다고 16일 밝혔다. 이번 논문은 국제저명학술지인 「미국국립과학원회보 (PNAS)」誌’ 3월 13일자 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명 : Computational prediction of interactions between Paxlovid and prescription drugs
※ 저자 정보 : 김예지(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 류재용(덕성여자대학교, 공동 제1 저자), 김현욱(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 4명
연구팀은 이번 연구에서 2018년에 개발한 인공지능 기반의 약물 상호작용 예측 모델인 딥디디아이(DeepDDI)를 고도화한 딥디디아이2(DeepDDI2)를 개발했다. 딥디디아이2는 기존 딥디디아이가 예측하는 86가지 약물 상호작용 종류보다 더 많은, 총 113가지의 약물 상호작용 종류를 예측한다.
연구팀은 딥디디아이2를 이용하여 코로나19 치료제인 팍스로비드*의 성분(리토나비르, 니르마트렐비르)과 기존에 승인된 약물 간의 상호작용 가능성을 예측하였다. 연구팀은 코로나19 환자 중 고위험군인 고혈압, 당뇨병 등을 앓고 있는 만성질환자가 이미 약물을 복용하고 있어, 약물 상호작용 및 약물 이상 반응이 충분히 분석되지 않은 팍스로비드를 복용 시 문제가 될 수 있다는 점에 착안해 이번 연구를 수행했다.
* 팍스로비드 : 팍스로비드는 미국 제약사인 화이자가 개발한 코로나19 치료제로, 2021년 12월 미국 식품의약국(FDA)의 긴급사용승인을 받았다.
연구팀은 팍스로비드의 성분인 리토나비르와 니르마트렐비르가 2,248개의 승인된 약물과 어떤 상호작용을 하는지, 딥디디아이2를 이용해 예측했다. 예측 결과 리토나비르는 1,403개의 승인된 약물과, 니르마트렐비르는 673개의 승인된 약물과 상호작용이 있을 것으로 예측됐다.
또한, 연구팀은 예측 결과를 활용해, 약물 상호작용 가능성이 높은 승인 약물에 대해, 동일 기전을 갖되 약물 상호작용 가능성이 낮은 대체 약물들을 제안했다. 이에 따라, 리토나비르와의 약물 상호작용 가능성을 낮출 수 있는 대체 약물 124개와 니르마트렐비르와의 약물 상호작용 가능성을 낮출 수 있는 대체 약물 239개를 제안했다.
이번 연구 성과를 통해 약물 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 인공지능 모델을 활용하는 것이 가능해졌으며, 이는 신약 개발 및 약물 처방 시 유용한 정보를 제공함으로써, 디지털 헬스케어, 정밀의료 산업 및 제약 산업에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
이상엽 특훈교수는 "이번 연구 결과는 실험과 임상을 통해 검증된 것은 아니므로 100% 의존해서는 안된다“고 강조하면서 ”팬데믹과 같이 긴급한 상황에서 신속하게 개발된 약물을 사용할 때, 예측된 약물 상호작용 유래 약물 이상 반응결과를 전문의가 미리 검토하여 약을 처방할 때 도움을 줄 수 있다는 점에서 의미가 있다"고 말했다.
한편 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 KAIST 코로나대응 과학기술 뉴딜사업과 바이오·의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.03.16
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왼쪽 눈이 본 것을 오른쪽 뇌가 알게 하라
인간을 비롯한 대부분 동물의 신체 기관들은 대칭적 구조를 가지고 있다. 이를 통해 몸의 좌우 균형을 맞추고, 움직이고, 반응을 할 수 있게 된다. 동물의 시각이 시작되는 안구 역시 머리의 양쪽에 하나씩 위치하며 한쪽 눈으로 볼 때 보다 더 넓은 영역의 물체를 인식할 수 있게 된다. 사람이나 고양이 같은 경우는 양쪽 눈이 정면을 향하고 있고, 개나 쥐 같은 동물은 눈이 사람보다 측면부를 향해 있고, 많은 물고기의 경우는 두 눈이 완전히 반대쪽을 향하고 있다. 이로 인해 좌우측 눈이 받아들이는 이미지 역시 차이를 보이게 된다. 인간의 경우 좌측과 우측 눈이 인식하는 이미지의 50%에 가까운 영역이 겹치는 반면, 생쥐의 경우는 5% 이하의 영역이 중복이 되며, 물고기는 중복된 영역이 거의 없다. 이들 겹치는 시각 영역 이미지의 위상차를 뇌가 인식해 동물은 물체의 입체감을 느낄 수 있다. 또, 물체가 움직이는 경우에는 좌측 눈과 우측 눈에 감지된 물체의 이미지의 시간차 정보가 뇌에서 처리되어 물체의 이동 경로를 감지하고 예측할 수 있게 된다. 결국, 중복된 시각 영역이 넓을수록 외부 물체의 입체감과 이동을 더 잘 감지할 수 있게 되어, 대부분 포식 동물들이 넓은 중복 영역을 확보하기 위해 안구를 정면에 위치하는 경우가 많다.
이렇게 좌우 안구에서 인식된 이미지를 뇌의 특정 영역에 전달하기 위해 눈에서 나온 시신경은 뇌의 좌우 반구에 모두 연결이 되어 있다. 흥미롭게 좌우 반구로 연결되는 시신경 비율은 좌우 안구 이미지의 중복 비율에 역비례해서, 인간의 경우 50% 시신경이 반대쪽 뇌로 연결되고, 생쥐의 경우 95% 내외, 물고기는 100% 반대쪽으로 연결된다. 시신경이 좌측 또는 우측 중 어느 쪽 뇌로 뻗어 나갈 것인지를 결정하는 과정은 시신경이 눈에서 출발해 시상하부 영역에 도달할 때 시상하부 중간선에 존재하는 경로 결정자(pathway selection cue)에 의해 일어난다고 알려져 있다. 오랜 동안 이러한 동물의 양안 시각계 (binocular visual system)의 핵심인 시상하부 중간선에서 경로 결정에 관련된 메커니즘을 이해하려는 시도가 있어 왔고 일부 경로 결정 인자들이 밝혀진 바도 있다. 하지만, 핵심인자의 부재로 이 과정에 대한 명확한 이해는 부족한 상황이었다.
생명과학과 김진우 교수 연구실에서는 시신경 및 시상하부 중간선에 많이 발현되는 VAX1 유전자에 대한 연구를 수행해 오고 있다. 이 유전자가 결핍된 생쥐와 사람은 시신경이 제대로 성장하지 못하고 시신경이 시상하부에서 교차하지 못하는 발달 이상을 보였다. VAX1이 호메오도메인을 가지는 전사인자의 특성을 가지고 있기 때문에 당연히 시상하부에서 경로 결정자의 유전자 발현을 조절해 시신경 교차(optic chiasm)를 생성할 것이라고 추정하였으나, 김교수 연구팀에서는 VAX1이 시상하부 세포에서 전사인자로 기능하기 보다는 눈의 망막신경절세포에서 뻗어 나온 시신경 축삭(axon)에서 mRNA 번역인자로 작용하여 시신경의 성장을 유도한다는 놀라운 사실을 발견하여 2014년 발표한 바 있다. 하지만, VAX1이 전혀 없는 동물은 두개골 기형 때문에 생존하기 어려워 이러한 VAX1 이상으로 인해 시신경 교차가 없는 동물의 시각 반응 및 행동에 대한 이해는 이루어지지 못하고 있었다.
김 교수 연구실에서 VAX1의 전사인자 기능은 유지한 채 시신경 축삭에 작용하지 못하는 VAX1(AA) 생쥐를 제작하였고, 이 생쥐는 외형적 이상이 전혀 없이 정상적으로 태어나 성장하였다. 다만, VAX1(AA) 생쥐는 모든 시신경이 안구와 같은 쪽 뇌에만 연결되는 시신경 교차 결핍증(agenesis of optic chiasm, AOC)을 나타냈다. 이 생쥐의 시각을 다양한 방법을 통해 검증한 결과, 눈 속의 신경 조직인 망막이 빛을 감지하는 기능은 정상이나 입체 시각이 전혀 없었고, 시력 역시 저하되어 있었다.
흥미로운 점은 VAX1(AA) 생쥐의 눈이 아무런 자극이 없는 상태에서도 지속적으로 상하궤도 운동을 하는 시소안구진탕증(Seesaw Nystagmus)를 보인다는 것이었다. 이러한 시소안구진탕증은 시신경 교차에 이상이 있는 사람과 벨지안쉽도그(Belgian sheepdog)에서도 관찰이 된 바 있어서 시신경 교차 결여가 VAX1(AA) 생쥐의 안구 운동 이상의 원인임을 알 수 있었다.
더욱 흥미로운 점은 VAX1(AA) 생쥐의 시각 운동 반응이 반전되어 있다는 점이었다. 왼쪽 눈에 빛을 주면 오른쪽 동공이 먼저 축소되고, 물체 이동을 감지한 후에는 움직이던 눈이 오히려 정면을 응시하는 등, 시각 정보와 반대되는 안구의 움직임을 보였다. VAX1(AA) 생쥐는 시신경 교차에만 이상이 있고 시각을 처리하는 뇌 부위는 정상적으로 형성이 되어 있기 때문에, 이 결과는 우측 눈에서 오는 신호를 처리해 우측 눈으로 운동 정보를 보내야 할 좌측뇌가 정작 좌측 눈에서 오는 신호를 받아 우측 눈을 자극하는 입력-출력 반전(input-output inversion) 현상 때문으로 해석되었다. 하지만, 아직 VAX1(AA) 생쥐의 좌측 눈에서 들어 온 시각 신호가 어떤 뇌 부위를 안구로 다시 전달되는지에 대한 정보가 거의 전무하기 때문에 이러한 반전된 시각-운동 신경망에 대한 이해는 부족한 상황이다. 이를 해결하기 위해 김교수팀은 시각 자극을 받은 VAX1(AA) 생쥐의 뇌를 자기 공명 영상 분석하는 공동 연구를 시작하였다. 이 연구를 통해 동물의 시각 정보가 어떤 경로로 뇌에서 처리되어 운동 신경을 활성화 할 수 있는지에 대한 이해를 심화할 수 있을 것으로 기대한다.
이번 연구는 국제학술지인 Experimental & Molecular Medicine (https://doi.org/10.1038/s12276-023-00930-4) 2월3일자로 발표됐다. KAIST 생명과학과 김진우 교수 연구팀 민광욱 박사가 제1저자로 연구를 주도하였고, 생명과학과 이승희 교수 연구팀, 바이오및뇌공학과 박영균 교수 연구팀, 연세대학교 이한웅 교수 연구팀, 한국뇌연구원 김남석 박사, 기초과학연구원 이창준 박사 연구팀이 함께 참여하였다. 본 연구는 과학기술정보통신부 중견연구자연구지원사업과 선도연구센터사업, 그리고 KAIST 국제공동연구지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.03.02
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반도체 소자 내의 복잡한 움직임을 관측할 수 있는 초고속 카메라 개발
우리 대학 김정원 교수 연구팀이 반도체 소자 내의 미세 구조와 동적 특성을 고해상도로 측정할 수 있는 초고속 카메라 기술을 개발하였다고 밝혔다.
기존에는 볼 수 없었던 반도체 소자 내에서의 빠르고 불규칙적인 복잡한 움직임을 이제 초고속 카메라로 관측할 수 있게 되었다.
기계공학과 나용진 박사가 제 1저자로 참여하고 기계공학과 유홍기, 이정철 교수팀 및 한국표준과학연구원(KRISS) 서준호, 강주식 박사팀이 참여한 공동연구팀의 이번 논문은 국제학술지 ‘빛: 과학과 응용(Light: Science & Applications)’ [IF=20.257] 2월 15일 字에 게재됐다. (논문명: Massively parallel electro-optic sampling of space-encoded optical pulses for ultrafast multi-dimensional imaging)
최근 마이크로 및 나노 소자들의 복잡도와 기능성이 급격하게 향상됨에 따라 이들 소자 내의 미세 구조와 동적인 움직임을 실시간으로 정확하게 측정해야 할 필요성이 급증하고 있다. 미세 구조 측정 측면에서는 다양한 3차원 집적회로와 소자들의 발전으로 더 큰 웨이퍼 영역에 대해 더 높은 분해능 및 측정속도를 가지는 계측 기술이 반도체 산업에서 중요해지고 있다. 한편 동적 특성의 측정은 마이크로 및 나노 소자 내에서의 물리현상들을 이해하고 다양한 응용 분야들로 발전시키는 데 중요하다. 특히 다양한 역학 현상의 관측을 위해서는 더 높은 해상도, 더 빠른 측정속도 및 더 큰 측정범위를 필요로 하지만 기존의 측정 기술들은 여러가지 한계들을 가지고 있었다.
이번 연구는 기존의 한계를 극복한 새로운 초고속 카메라 기술을 개발하였다. 100펨토초(10조분이 1초) 정도의 매우 짧은 펄스폭을 가지는 빛 펄스를 1000개 이상의 다른 색을 가지는 펄스들로 쪼갠 후, 각기 다른 색을 가진 펄스들을 이용하여 서로 다른 공간적 위치에서의 높낮이를 정밀하게 측정할 수 있는 기술이다. 구현한 기술은 초당 2.6억개의 픽셀들에 대한 높낮이의 차이를 최고 330피코미터(30억분의 1미터) 수준까지 측정할 수 있을 정도로 빠르고 정밀하다. 연구팀은 이를 이용하여 복잡한 3차원 형상을 고속으로 정밀하고 정확하게 측정할 수 있는 초고속 카메라 기능을 선보였고, 기존의 측정 기술로는 관측하기 어렵던 복잡하고 비반복적인 고속의 동역학 현상들을 성공적으로 관측할 수 있었다.
이번에 개발한 초고속 카메라 기술의 고속 형상 이미징 속도와 높은 공간 분해능을 이용하면 반도체 공정이나 3D 프린팅 과정을 실시간으로 모니터링하며 공정을 제어할 수 있어 점점 고도화 및 집적화 되는 공정의 수율을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 또한 다양한 진폭이 존재하면서 동시에 매우 빠른 순간 속도를 갖는 미세 구조의 움직임을 포착할 수 있음을 보여, 기존에 관찰하지 못했던 복잡한 비선형(nonlinear) 및 과도(transient)의 물리 현상들을 탐구하는 차세대 계측 기술로 발전할 수 있을 것으로 기대된다.
김정원 교수는 “이번 연구에서는 1차원적인 선 모양의 빛을 스캔해서 움직이는 방식으로 2차원 표면의 높낮이를 측정하였으나, 향후에는 2차원 표면의 높낮이를 스캔 없이 한번에 측정할 수 있는 방식으로 기술을 발전시킬 예정”이라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 중견후속연구, 선도연구센터, 기초연구실 및 중견연구 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.03.02
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유회준 교수, ISSCC 반도체 설계 최고 권위자로 선정
국제고체회로학회(International Solid-State Circuits Conference, 이하 ISSCC)는 세계 반도체올림픽이라고 불리며 70주년 기념식을 올해 2월 20일 미국 샌프란시스코 메리어트 호텔에서 개최했다.
우리 대학 전기및전자공학부 유회준 교수가 63편의 논문을 발표한 실적으로 동양인으로서 유일하게 톱5에 들어 최다 논문 발표자로 선정되었다고 1일 밝혔다.
유 교수는 ISSCC의 설립 41년이 지난 1995년에 현대전자(現 SK하이닉스)에서 세계 최초로 256M SDRAM을 개발한 뒤 이를 동 학회에서 한국 최초 논문을 발표한 바 있다. 이후 유 교수 연구팀은 KAIST로 옮겨 2000년부터 2023년까지 62편의 논문을 발표하여 동 학회에서 총 63편의 논문을 발표했다.
1996년에 유 교수가 집필한 `DRAM의 설계'라는 책은 삼성전자나 하이닉스 기술자들의 필독서로 활용됐다. 또한, 동 학회에서 DRAM 관련 반도체에 대해 5편, 바이오메디컬용 반도체 및 저전력 무선 통신용 칩에 대해 총 26편, 증강현실(AR)용 웨어러블 반도체에 대해 총 14편 발표했다. 특히 2008년부터 인공지능 반도체를 연구하기 시작해 2014년 세계 최초로 DNN 가속기를 발표하는 등 올해까지 총 18 편의 인공지능(이하 AI) 반도체 관련 연구 결과를 동 학회에서 발표했다. 아울러, 아시아 교수로는 최초로 2019년 AI 반도체에 관련한 ISSCC 기조강연자로 초청되기도 하였다.
올해는 특히 트랜지스터의 발명 75주년이기도 한데 이를 기념하기 위해 국제전기전자공학회 (IEEE) 전자소자학회/고체회로학회 (EDS/SSCS) 에서 10인의 대표강연자를 선정하여 세계 순회 강연을 계획 중에 있으며 이 중 1인으로 유 교수가 선정됐다. 또한 올해는 모든 반도체 제조에 이용되는 모스펫(이하 MOSFET)발명 60주년이기도 한데 MOSFET의 발명자인 강대원 박사를 기리는 강대원 상을 올해 2월 14일에 한국반도체 학술대회에서 수상하기도 했다.
올해 ISSCC 학회에서는 DRAM을 이용한 지능형 반도체(이하 PIM 반도체)인 다이나플라지아(DynaPlasia), 뉴로모픽 반도체인 스파이크 인공신경망(SNN, Spike Neural Network)과 기존의 합성곱 인공신경망(CNN, Convolutional Neural Network)을 결합해 저전력으로 동작하는 상보 심층신경망(C-DNN), 그리고 3차원 영상 제작 및 가속의 혁명을 가져올 NeRF(Neural Radiance Fields) 가속 칩을 세계 최초로 개발해 총 3편의 혁신적인 새로운 연구 방향을 제시하는 논문들을 발표하여 매우 우수하다는 평가를 받았다.
유 교수의 연구 결과에 대해 일본 동경대 전자공학과 학과장인 타케우치 교수는 "항상 새로운 방향을 제시하는 연구를 발표하는 것이 존경스럽다"고 했으며 미국 MIT 공대 학장인 아난싸 찬드라카산 교수는 "끊임없이 좋은 연구 결과를 내는 그 비결을 알고 싶다"며 찬사를 보내고 있다.
유 교수의 연구 결과는 삼성전자에 기술이전 되기도 했고, 특히 5개의 국내 대표 AI 반도체 벤처 창업들이 있다. 이중 `리벨리온'은 최근 챗GPT용 가속 인공지능 칩인 아톰칩(ATOM)을 개발해 KT와 함께 상용화를 하고 있으며 `모빌린트'는 자동차용 인공지능 칩을 개발하여 2023년 CES에서 선보이기도 했다.
유회준 교수는 2022년 6월에 과기정통부의 지원으로 PIM반도체 설계연구센터(AI-PIM)을 KAIST에 설립해 한국의 PIM반도체 연구의 허브로서 한국 메모리 산업, 시스템 반도체 기술의 업그레이드와 미래 도약 발판을 위해 아직도 왕성한 연구 의욕을 불태우고 있다.
2023.03.02
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머리카락 굵기의 1/100보다 작은 초고해상도 디스플레이 픽셀 구현 기술 개발
초고해상도 디스플레이는 가상 현실(VR), 증강 현실(AR), 스마트 워치 등의 차세대 전자제품 개발에 필수적인 요소로, 헤드 마운트 디스플레이 방식 뿐 아니라 스마트 글라스, 스마트 렌즈 등에도 적용이 가능하다. 이번 연구를 통해 개발된 기술은 이러한 차세대 초고해상도 디스플레이나 다양한 초소형 광전자 소자를 만드는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 물리학과 조용훈 교수 연구팀이 집속 이온 빔을 이용하여 평균 머리카락 굵기(약 100 마이크론)의 100분의 1보다도 작은 0.5 마이크론 스케일의 픽셀을 구현할 수 있는 초고해상도 발광 다이오드 (LED) 디스플레이 핵심 기술을 개발했다고 22일 밝혔다.
현재 초고해상도 LED 디스플레이의 픽셀화는 보통 픽셀 주변의 영역을 물리적으로 깎아내는 식각 방법을 사용하는데, 주변에 여러 결함이 발생하여 픽셀이 작아질수록 누설전류가 증가하고 발광 효율이 떨어지는 부작용이 있다. 또한 픽셀화를 위한 패터닝 및 누설전류를 막기 위한 후공정 과정 등 여러 복합한 공정이 필요하다.
조용훈 교수 연구팀은 집속 이온 빔을 이용해 복잡한 전, 후 공정 없이도 마이크로 스케일 이하의 크기까지 픽셀을 만들 수 있는 기술을 개발했다. 해당 방법은 집속 이온 빔을 약하게 제어하여 물질 표면에 어떤 구조적 변형을 일으키지 않고, 발광하는 픽셀 모양을 자유자재로 설정할 수 있다는 장점이 있다.
집속 이온 빔 기술은 재료공학이나 생물학 등의 분야에서 초고배율 이미징이나 나노 구조체 제작 등에 널리 쓰여 왔다. 그러나, LED와 같은 발광체 위에 집속 이온 빔을 사용하면 빔을 맞은 부분과 그 주변 영역의 발광이 급격히 감소하기 때문에 나노 발광 구조를 제작하는 데 장벽으로 작용되어 왔다. 이에 조용훈 교수 연구팀은 이러한 문제들을 역발상으로 이용하게 되면 서브 마이크론 (sub-micron) 스케일의 초미세 픽셀화 방식에 활용할 수 있다는 점을 착안했다.
연구팀은 표면이 깎이지 않을 정도로 세기가 약화된 집속 이온 빔을 사용했는데, 집속 이온 빔을 맞은 부분에 발광이 급격히 줄어들 뿐만 아니라 국소적인 저항도 크게 증가함을 알아내었다. 이로 인해 LED 표면을 평평하게 유지되면서도 집속 이온 빔을 맞은 부분은 광학적 및 전기적으로 격리가 되어 개별적으로 작동을 할 수 있는 픽셀화가 가능하게 된다.
연구를 주도한 조용훈 교수는 “집속 이온 빔을 이용해 복잡한 공정이 없이도 서브 마이크론 스케일의 초소형 픽셀을 만들 수 있는 기술을 새롭게 개발했고, 이는 차세대 초고해상도 디스플레이와 나노 광전소자에 응용될 수 있는 기반 기술이 될 것” 이라고 말했다.
물리학과 문지환 석사와 김바울 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 한국연구재단의 중견연구자지원사업 및 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐으며, 재료 과학 분야의 세계적 학술지인 ‘어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)’에 2월 13일 字에 온라인 출간되었고, 다음 오프라인 출간호의 내부 표지로도 선정됐다. (논문명: Electrically Driven Sub-Micron Light-Emitting Diode Arrays Using Maskless and Etching-Free Pixelation)
2023.02.22
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뇌 속 자명종 신경회로 발견
우리 대학 생명과학과 김대수 교수 연구팀이 한국과학기술연구원(KIST) 김정진 박사팀과 공동연구를 통해 동물이 잠을 자는 동안에도 소리에 반응해 각성하는 원리를 규명했다고 20일 밝혔다.
수면은 뇌의 활동을 정비하고 건강을 유지하는 매우 중요한 생리작용이다. 잠을 자는 동안 감각신경의 작용이 차단되므로 주변의 위험을 감지하는 능력이 감소하게 된다. 그러나 많은 동물은 잠자는 동안에도 포식자의 접근을 감지하고 반응한다. 과학자들은 동물이 깊은 잠과 낮은 잠을 번갈아 자면서 언제 있을지 모를 위험에 대비한다고 생각했다.
김대수 교수 연구팀은 깊은 잠을 자는 동안에도 동물이 소리에 반응하는 신경회로가 있다는 사실을 발견했다. 깨어 있을 때는 청각 시상핵 (Medial geniculate thalamus)이 소리에 반응하지만 깊은 잠 즉 비 램수면 (Non-REM) 동안에는 배내측 시상핵(Mediodorsal thalamus)이 소리에 반응해 뇌를 깨운다는 사실을 밝혔다.
연구 결과 쥐가 깊은 잠에 빠졌을 때 청각 시상핵 신경도 잠을 자고 있었지만 배내측 시상핵 신경은 깨어 있어 소리를 들려주자 곧바로 반응했다. 또한 배내측 시상핵을 억제하면 소리를 들려줘도 쥐가 잠에서 깨어나지 못했으며 배내측 시상핵을 자극하면 소리 없이도 쥐가 수초 이내에 잠에서 깨어나는 것을 관찰할 수 있었다.
이것은 수면상태와 각성상태가 서로 다른 신경회로를 통해 청각신호를 전달 할 수 있다는 최초의 연구로서 국제 학술지 ‘커런트 바이올로지 (Current Biology)’에 2월 7일자로 보고됐으며 (https://www.nature.com/articles/d41586-023-00354-0) 국제학술지 네이처에 하이라이트 되었다. ( https://www.nature.com/articles/d41586-023-00354-0)
김대수 교수는 “이번 연구를 통해 수면 질환 등 다양한 뇌 질환에서 보이는 각성 및 감각장애에 대한 이해를 증진하고 향후 감각을 조절할 수 있는 디지털 헬스케어 개발 등 다양한 분야로 활용이 가능하다”라고 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구재단 과제로 지원됐다.
2023.02.20
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제52주년 개교기념식에서 ‘2022년 올해의 KAIST인 상’ 등 총 35명 교원 시상
우리 대학 물리학과 서민교 교수가 ‘2022년 올해의 KAIST상’을 수상했다.
‘올해의 KAIST인 상’은 한 해 동안 국‧내외에서 탁월한 학술 및 연구 실적으로 우리 대학 발전을 위해 노력한 교원에게 수여하는 상으로 지난 2001년 처음 제정됐다.
22번째 수상의 영예를 안은 서민교 교수는 광학적 무반사를 재해석한 연구를 통해 마치 준입자처럼 행동하는 빛의 소용돌이(Optical Vortex)를 구현할 수 있음을 이론적·실험적으로 증명했다. 이 연구 결과는 2022년 네이처(Nature)지에 게재되었으며, 순수 KAIST 구성원만으로 얻어낸 성과인 점에서 우리 대학의 위상을 크게 높였다는 평가를 받았다. 또한, 서민교 교수는 그간 광학 분야에서 쌓아온 연구 업적과 탁월한 성과를 인정받아 2023년 한국광학회 학술대상을 수상할 예정이다.
서민교 교수는 "KAIST에서 공부하고 연구하며 많은 기회를 얻었는데, 이렇게 과분한 상까지 받게 되어 큰 영광“이라고 소감을 전했다. 이어, 서 교수는 ”함께 연구하고 있는 학생들, 훌륭한 스승, 동료 교수님들과 학과 선생님들, 그리고 항상 같이 있어 주는 가족들의 응원에 힘입어 앞으로 더욱 깊이 있는 연구를 위해 노력하겠다”라고 소감을 밝혔다.
이와 함께 교육, 학술, 국제협력 등 여러 분야에서 학교의 위상을 높인 35명의 교원에게 ‘개교기념 우수교원 및 특별포상’이 수여됐다.
학술대상을 수상한 이효철 화학과 교수는 시간분해 엑스선 회절을 이용한 분자구조동역학 연구의 선구자로 다수의 파급효과가 큰 논문들을 지속해서 게재해 우리 대학의 국제적 인지도를 높이는데 크게 기여했다. 특히 기존 학계에서 받아들여지던 고정관념을 혁신하고 한계를 돌파하는 획기적인 연구성과를 거듭 달성한 점이 높은 평가를 받았다.
창의강의대상을 수상한 최정우 전기및전자공학부 교수는 학부의 인공지능(AI)융합교육을 활성화하기 위한 핸즈 온 익스페리먼트(Hands-on experiment, 실습 중심 실험) 위주의 ‘AI 융합 캡스톤’ 강의를 기획하고 개발했다. 이를 통해, 창의적이고 통합된 인공지능 모델을 완성하는 경험을 학부생에게 제공하는 성공적인 교육 모델로 정착시킨 공로를 인정받았다.
우수강의대상을 수상한 윤태중 경영공학부 교수는 “No One Left Behind(아무도 뒤에 남겨두지 않는다)” 정신으로 마케팅 연구와 실무를 제자들이 체계적이고 깊이 있게 이해할 수 있도록 이끌어 KAIST 교육에 대한 학생들의 만족도와 자부심을 높이는데 크게 기여한 것으로 평가받았다.
공적대상을 수상한 서연수 생명과학과 교수는 KAIST-베트남 국제협력에 앞장서 대학에 국제화의 수준을 높였으며, ‘이윤보다는 가치 공유’를 내세우는 바이오 벤처인 엔지노믹스(주)를 설립해 후학 양성을 위한 발전기금을 기부하는 등 다양한 공로를 인정받았다.
사회봉사부문 우수교원 대상을 수상한 이우훈 산업디자인학과 교수는 2019년부터 재단법인 소야장학재단 이사장으로 재임하며 가정형편이 어려운 과학영재를 위한 장학사업을 진행해 대전지역 과학영재 육성에 기여한 공로를 높게 평가받았다.
<수상 교원 명단>
○ 올해의 KAIST인상 : 물리학과 서민교 부교수
○ 학술대상 : 화학과 이효철 교수
○ 학술상 : 생명과학과 김찬혁 부교수, 전산학부 이의진 교수, 신소재공학과 박병국 교수, 경영공학부 김민기 부교수
○ 창의강의대상 : 전기및전자공학부 최정우 부교수
○ 우수강의대상 : 경영공학부 윤태중 조교수
○ 우수강의상 : 물리학과 김용관 부교수, 화학과 정용원 부교수, 생명과학과 정민환 교수, 의과학대학원 김준 부교수, 기계공학과 황보제민 조교수, 항공우주공학과 신동혁 조교수, 전기및전자공학부 김민준 조교수, 건설및환경공학과 김재홍 부교수, 산업및시스템공학과 박찬영 조교수, 생명화학공학과 최민기 교수, 신소재공학과 정성윤 부교수, 조천식모빌리티대학원 이진우 조교수, 디지털인문사회과학부 김란우 조교수, 문술미래전략대학원 서용석 부교수, 기술경영학부 김혜진 부교수
○ 공적대상 : 생명과학과 서연수 교수
○ 공적상 : 전기및전자공학부 조성환 교수, 전산학부 배두환 교수, 생명화학공학과 이재우 교수
○ 국제협력상 : 전기및전자공학부 김성민 부교수, 전산학부 오혜연 교수, 산업디자인학과 이창희 조교수, 생명화학공학과 배태현 부교수
○ 사회봉사 우수교원 특별포상 대상 : 산업디자인학과 이우훈 교수
○ 사회봉사 우수교원 특별포상 우수상 : 전기및전자공학부 조병진 교수
○ 송암미래석학 우수연구상 : 전산학부 강민석 조교수, 신소재공학과 강지형 조교수
2023.02.15
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오스틴 기븐스 교수, 농림축산식품부 장관상 수상
우리 대학 어학센터 오스틴 기븐스(Austin Givens) 교수가 지난해 12월 21일 농림축산식품부(장관 정황근) 장관상을 수상했다.
오스틴 기븐스 교수는 2017년부터 우리 대학 어학센터에 재직 중이며, '오스틴! 주는 대로 먹는다(Eating what is Given)'라는 유튜브 채널을 개설해 한국의 음식 문화는 물론 우리 대학을 전 세계에 널리 알리는데 기여하고 있다. 농림축산식품부 관계자는 "오스틴 교수가 유튜브 콘텐츠를 통해 한국 식품외식산업 발전에 이바지한 공로를 인정해 표창을 수상여게 됐다"라고 전했다.
오스틴 교수는 "처음에는 유튜브 채널을 운영하는 것을 적극적으로 알리지 않았는데, 주변에서 많이 응원해줘서 계속 할 수 있었다"라고 전했다. 이어, "한국 음식에 대한 내 열정을 담은 콘텐츠를 계기로 표창까지 받게 되어 매우 기쁘다"라고 소감을 전했다.
◎ 오스틴! 주는 대로 먹는다(Eating what is Given) 유튜브 채널 바로가기 => https://www.youtube.com/@EatingwhatisGiven
2023.02.09
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학생 창업기업 유니테크쓰리디피, 2022 X-IST 창업경진대회 대상(장관상) 수상
우리 대학은 과학기술정보통신부가 후원하는 X-IST 창업경진대회에서 KAIST 학생 창업 기업인 유니테크쓰리디피가 최종 1위로 대상을 수상했다고 7일 밝혔다.
X-IST 창업경진대회는 국내 4대 과학기술원(KAIST, UNIST, DGIST, GIST)의 유망 스타트업이 한자리에 모이는 연례행사로 2022년 10월 27일부터 28일까지 울산 현대호텔에서 개최되었다. 이번 대회는 KAIST를 대표해 3D 프린팅 스타트업 유니테크쓰리디피와 북엔드가 참가했다. 유니테크쓰리디피 팀은 새로운 방식의 금속 3D 프린팅 기술을 선보여 과학기술정보통신부 장관상과 상금 500만 원을 수상했다. 유니테크쓰리디피 팀은 기계공학과 윤용진 교수 연구실의 박사과정 학생인 김상래 CEO와 알베르토 앤드류(Alberto Andreu) CTO로 구성된 학생 창업팀이다.
유니테크쓰리디피는 기존의 금속 3D 프린터가 다양한 산업에서 활용되지 못한 이유에 대해 집중했다고 한다. 고가의 레이저와 광학계를 기반으로 하는 기존의 금속 3D 프린팅은 초기 도입 비용으로 인해 항공 우주, 의료와 같은 특수 분야에 국한된다는 단점이 있었다.
이를 해결하고자 유니테크쓰리디피는 초기 도입 비용을 획기적으로 줄이고, 기존 사용 환경을 바꿀 수 있는 새로운 금속 3D 프린팅 기술 개발을 시작했다. 유니테크쓰리디피의 핵심기술은 수 천만 원에 달하는 고가의 레이저를 대체하고 2중 가열 챔버를 사용한다는 것이다. 덕분에 유니테크쓰리디피의 금속 3D 프린팅 기술은 금속 파우더를 사용하는 기존 금속 3D 프린터와 달리 금속 원재료를 사용할 수 있다. 다시 말해, 기존에 파우더화 할 수 없었던 금속 재료를 3D 프린팅에 활용할 수 있게 된 것이다. 유니테크쓰리디피의 새로운 금속 3D 프린팅 기술은 하드웨어의 혁신과 재료 다양성을 확보함으로써 연구 개발 및 디자인, 일반 금속 가공 시장 등에 활용될 수 있는 높은 잠재력을 가지고 있다.
우리 대학 이광형 총장은 과학기술로 세상을 이롭게 만들 스타트업의 탄생을 돕고자 `1랩(실험실) 1창업'의 비전을 발표한 바 있다. 우리 대학은 창업을 활성화하기 위해 창업 관련 행정을 간소화하고, 창업 기업의 놀이터가 될 수 있도록 다양한 프로그램을 운영하고 있다. 대표적으로 국내 유명 투자사가 참가하는 KAIST 스타트업 테크 플라자를 매년 6회 시행하고, 학생 창업 기업을 대상으로 하는 창업 경쟁프로그램인 E*5 프로그램을 운영하고 있다. 이 외에도 2022 KAIST 스타트업 페스티벌(Startup Festival) 등 다양한 프로그램을 성황리에 개최했다. 이런 노력으로 학생창업 실적은 61개(20년), 57개(21년), 60개(22년)이며 교원창업 실적은 코로나 위기에도 2배 성장하여 4개(20년), 11개(21년), 18개(22년)이다.
2022년 KAIST 스타트업 테크 플라자와 E*5, 그리고 스타트업 페스티벌에 참여한 유니테크쓰리디피는 이광형 총장의 1랩 1창업의 우수 성공사례라고 할 수 있다. 유니테크쓰리디피는 현재 KAIST 문지캠퍼스 진리관에서 그 꿈을 더욱 키우고 있다. 최근 시드 투자를 마무리한 김상래 대표는 "스타트업에 관심이 많은 분을 팀에 모시려고 하고 있고, 좋은 팀을 만들어 금속 3D 프린팅의 대중화를 이끌겠다ˮ며 "국내를 넘어 해외에서도 KAIST의 비전을 이어나가겠다ˮ고 포부를 나타냈다. 더불어, "금속 3D 프린팅에 관심 있는 분들이 회사에 많이 지원하여 주셨으면 좋겠다ˮ고 덧붙였다.
2023.02.07
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똑똑한 영상 복원 인공지능 기술 개발
딥러닝 기술은 영상 복원 속도가 기존 알고리즘 대비 수백 배 이상 빠를 뿐만 아니라 복원 정확도 역시 높다. 하지만, 주어진 학습 데이터에만 의존하는 딥러닝 기술은 영상 취득 환경상에 변화가 생기면 성능이 급격히 저하되는 치명적인 약점이 있다. 이는 알파고와 이세돌 九단과의 대국 시 `신의 한 수'에 의해 알파고의 성능이 급격하게 저하되었던 사례를 떠올리면 쉽게 이해할 수 있다. 즉, 인공지능이 학습하지 못했던 변수(학습 데이터상에 존재하지 않는 수)가 발생할 때 신뢰도가 급격히 낮아지는 인공지능 기술의 근본적인 문제이기도 하다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀과 김재철AI 대학원 예종철 교수 연구팀이 공동 연구를 통해 인공 지능의 신뢰도 문제를 해결할 수 있는 물리적 학습 기반의 영상 복원 딥러닝 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
연구팀은 영상 취득 환경에서 발생할 수 있는 변수 대부분이 물리적 법칙을 통해 수학적으로 기술 가능하다는 점에 착안해 물리적 법칙과 심층 신경망이 통합된 학습 기법을 제시했다.
모든 영상 기술은 물리적인 영상 기기를 통해 영상 정보를 취득한다. 연구팀은 이 정보 취득 과정에 대한 물리적인 통찰력을 인공지능에 학습시키는 방법을 개발했다. 예를 들면, `네가 도출한 복원 결과가 물리적으로 합당할까?' 혹은 `이 영상 기기는 물리적으로 이런 변수가 생길 수 있을 것 같은데?'라는 식의 질문을 통해 물리적 통찰력을 인공지능에 이식하는 방법을 제시한 것이다.
연구팀은 변화하는 영상 취득 환경에서도 신뢰도 높은 홀로그래피 영상* 을 복원하는데 성공했다. 홀로그래피 영상 기술은 의료 영상, 군용 감시, 자율 주행용 영상 등 다양한 정밀 영상 기술에 다양하게 활용될 수 있는데, 이번 연구는 의료 진단 분야의 활용성을 집중적으로 검증하였다.
*홀로그래피 영상: 물체의 그림자 패턴(회절 패턴)으로부터 물체의 형태를 복원하는 영상 기법, 일반적인 영상 기술과 달리 위상 변화에 의한 물체의 미세 구조를 감지할 수 있는 영상 기술
연구팀은 먼저 3차원 공간상에서 매우 빠르게 움직이는 적혈구의 회절 영상(확산된 그림자형상)으로부터 적혈구의 형태를 실시간으로 복원하는데 성공했다. 이러한 동적인 영상 환경에서 예상치 못한 변수로는 여러 개의 적혈구 덩어리가 복잡하게 겹쳐진다거나 적혈구가 예상하지 못했던 위치로 흘러가는 경우를 생각해 볼 수 있다. 여기서, 연구팀은 인공 지능이 생성한 영상이 합당한 결과인지 빛 전파 이론을 통해 검산하는 방식으로 물리적으로 유효한 복원 신뢰도를 구현하는데 성공하였다.
연구팀은 암 진단의 표준기술로 자리잡고 있는 생검 조직(생체에서 조직 일부를 메스나 바늘로 채취하는 것)의 영상 복원에도 성공했다. 주목할 점은 특정한 카메라 위치에서 측정된 회절 영상만을 학습했음에도 인공지능의 인지능력이 부가되어 다양한 카메라 위치에서도 물체를 인식하는데 성공했다는 점이다. 이번에 구현된 기술은 세포 염색 과정이나 수 천 만원에 달하는 현미경이 필요하지 않아 생검 조직 검사의 속도와 비용을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
물리적 통찰력을 인공 지능에 이식하는 영상 복원 기술은 의료 진단 분야 뿐만 아니라 광범위한 영상 기술에 활용될 것으로 기대된다. 최근 영상 기술 산업계 (모바일 기기 카메라, 의료 진단용 MRI, CT, 광 기반 반도체 공정 불량 검출 등) 에선 인공지능 솔루션 탑재가 활발히 이루어지고 있다. 영상 취득에 사용되는 센서, 물체의 밝기, 물체까지의 거리와 같은 영상 취득 환경은 사용자마다 다를 수밖에 없어 적응 능력을 갖춘 인공 지능 솔루션에 대한 수요가 큰 상황이다. 현재 대부분의 인공 지능 기술은 적응 능력 부재로 신뢰도가 낮은 문제 때문에 실제 현장에서 활용성이 제한적인 상황이다.
바이오및뇌공학과 이찬석 연구원은 "데이터와 물리 법칙을 동시에 학습하는 적응형 인공지능 기술은 홀로그래피 영상뿐만 아니라 초고해상도 영상, 3차원 영상, 비시선 영상(장애물 뒷면을 보는 영상) 등 다양한 계산 영상 기술에 적용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 밝혔다.
연구진은 "이번 연구를 통해 인공지능 학습에 있어서 학습 데이터에 대한 강한 의존성(신뢰도 문제)을 물리적 법칙을 결합해 해소했을 뿐만 아니라, 이미지 복원에 있어 매게 변수화된 전방 모델을 기반으로 했기 때문에 신뢰도와 적응성이 크게 향상됐다ˮ며, 이어 "이번 연구에서는 데이터의 다양한 특성 중에서 수학적 혹은 물리적으로 정확히 다룰 수 있는 측면에 집중했고, 향후 무작위적인 잡음이나 데이터의 형태에 대해서도 제약받지 않는 범용 복원 알고리즘을 개발하는 데 주력할 것이다ˮ라고 밝혔다.
바이오및뇌공학과 이찬석 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)'에 지난 1월 17일 字 출판됐다. (논문명: Deep learning based on parameterized physical forward model for adaptive holographic imaging with unpaired data)
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업과 선도연구센터사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.02.06
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기술경영학부 김지희 교수, 김태성 학술상 수상
우리 대학 김지희 기술경영학부 교수가 지난 2월 2일 한국 경제학 공동학술대회에서 2023년 김태성 학술상을 수상하였다.
김태성 학술상은 한국 경제학계에서 가장 권위있는 상 중 하나로서, 한국계량경제학회에서 만 40세 이하 젊은 경제학자들 중 연구 성과가 탁월한 경제학자를 선정하여 경제학 공동학술대회(한국계량경제학회 총회)에서 시상한다.
한국계량경제학회는 김지희 교수의 2021년 로버트 루카스 주니어 상 수상 논문인 “A Schumpeterian Model of Top Income Inequality (2018, Journal of Political Economy)”, 무역제재로 인한 북한의 경제적 손실을 인공위성 조도 데이터를 이용하여 분석하여 최근 Journal of International Economics에 조건부 게재 승인된 논문 “The Economic Costs of Trade Sanctions: Evidence from North Korea”, 또한 금융, machine learning, AI등의 분야에서 학제간 연구를 활발히 진행한 점 등을 선정 이유로 밝혔다.
2023.02.03
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