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반도체공학대학원 설립, 초격차 반도체 기술 혁신 이끈다.
우리 대학이 반도체 분야의 선두 주자로서 미래 반도체 산업을 이끌어나갈 세계적인 인력 양성을 위해 반도체공학대학원(Graduate School of Semiconductor Technology)을 설립했다.
반도체는 국가안보 및 기술패권 확보를 위해 중요한 국가자산으로 정보통신, 자동차, 에너지, 의료 등 다양한 산업 분야에 핵심 기술이다. 디지털화가 가속되고 첨단 기술이 도약할수록 반도체 산업의 중요성은 더욱 커질 것으로 예상되며, 반도체 기술에 대한 연구개발과 새로운 혁신 기술의 발굴이 필수적으로 요구되고 있다.우리 대학 반도체공학대학원은 산업자원통상자원부의 ‘반도체특성화대학원’ 사업 및 대전시의 지원을 받아 설립됐다. 반도체 기술에 대한 깊은 이해와 전문성을 갖추고 대한민국의 미래 반도체 산업을 이끌어나갈 리더를 양성할 계획이다. 전기및전자공학부, 신소재공학과, 생명화학공학과, 기계공학과, 물리학과 등 5개 학과 32명의 교원이 참여해 반도체 소자/소재 및 패키징 분야에서 초격차 반도체 기술 혁신을 이끌어갈 고급 석박사 인재 양성을 목표로 한다.
동시에 삼성, SK하이닉스 등의 종합 반도체 기업을 포함하여 반도체 산업 밸류체인 전 분야에 이르는 10개의 소자, 소재, 장비 기업이 컨소시엄으로 참여한다. 이를 통해, 산학프로젝트 수행, 산업체 임직원 강의 등 다양한 형태의 현장 중심 교육과 연구를 지원할 계획이다. 또한, 한국전자통신연구원, 나노종합기술원 등 반도체 공공인프라 기관과도 협력하여 교육 및 연구 협력 시너지를 창출해 갈 계획이다.우리 대학 반도체공학대학원은 'CMOS 프론트-엔드 공정설계 및 실습'과 같은 체험형 교육과정의 개설을 통해 설계-공정-소자제작-평가에 이르는 전주기 반도체 교육 커리큘럼을 제공할 예정이다. 이에 더해 우리 대학이 보유한 반도체 연구시설을 더욱 확충해 세계적인 수준의 연구 환경도 구축된다. 인공지능용 반도체 소자, 첨단 반도체 소재, 차세대 반도체 패키징 등 여러 방면에서 선도적인 연구를 수행해 새로운 초격차 기술과 솔루션을 연구 개발하는 데 주력할 예정이다.
또한, 우수한 학생들이 연구에 전념해 학문적 성장과 국제적인 경쟁력을 두루 갖출 수 있도록 장학금과 연구활동비를 함께 제공하고 국내·외 다양한 학술 대회 참여와 연구 발표 기회를 부여하는 등 파격적으로 지원할 방침이다.
이번 반도체공학대학원을 지원한 대전시 한선희 전략사업추진실장은 "수도권에 대기업 중심의 반도체 생산기지가 있다면 대전에는 KAIST·출연연 등 중심의 반도체 인재와 기술을 보유하고 있다”라며 “이를 기반으로 인재와 기술을 공급하는 반도체 연구·교육·실증 거점도시로 거듭나겠다"라고 밝혔다.
최성율 반도체공학대학원장(책임교수)은 "KAIST는 우리나라 산업 발전 태동기 때부터 지금까지 반도체 산업을 주도한 우수 인력의 산실이었다"라며, "오랜 기간 축적해 온 KAIST만의 차별화된 반도체 교육과 연구를 바탕으로 국내·외 반도체 산업의 핵심적인 역할을 수행하고 세계 반도체 기술의 발전과 혁신에 기여할 인재들을 키워나가겠다"라고 기대감을 밝혔다.
KAIST 반도체공학대학원은 올해 가을학기에 입학할 석·박사과정 학생을 오는 7일까지 모집한다. 입학에 관한 내용은 KAIST의 입학처 홈페이지(https://admission.kaist.ac.kr/) 또는 반도체공학대학원 홈페이지(https://semicon.kaist.ac.kr)에서 확인할 수 있다.
2023.06.01
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연어 DNA를 활용해서도 위조방지 가능
30년이 걸린 천경자 화백의 미인도 관련 위작 스캔들을 보면 알 수 있듯이, 복제방지 분야에 문외한일 가능성이 큰 예술창작자에게 추가적인 짐을 지우고 있다. 이를 해결하기 위한 전자적 방식보다는 광학적 방식으로 예술가에게 친화적인 방식인 브러시로 바르는 즉시 형성되는 물리적 복제 방지 기능(PUF)의 위조 방지 플랫폼 기술이 필요하다.
우리 대학 화학과 윤동기 교수 연구팀이 연성 소재(Soft material)의 자기조립(Self-assembly) 시 발생하는 무작위 패턴을 이용해 보안․인증 원천기술을 개발했다고 23일 밝혔다.
최근 사물인터넷의 발달로 다양한 전자기기 및 서비스가 인터넷으로 연결되어 신기능 창출이 가능하게 되는 동시에 개인의 프라이버시를 침해하는 위조 기술도 발달되어 그 피해를 입는 사례가 빈번하게 보고되고 있다. 그에 따라 더욱 강력하고 높은 보안성을 갖춘 위조 방지 기술에 대한 요구가 꾸준히 증가하고 있다.
연구팀이 개발한 이번 연구는 두 종류의 연성 소재가 자기조립되는 과정에서 자발적으로 발생하는 무작위 패턴을 활용해 사람의 지문과 같이 복제 불가능한 보안 기능을 할 수 있다는 것으로, 보안 분야의 전문가가 아니라도 마치 그림을 그리듯이 위조 방지 기술을 구현할 수 있다는 측면에서 큰 의의를 갖는다. 연구팀은 두 가지 방법을 개발했다.
첫 번째 방법은 액정물질을 이용한 것이다. 액정물질이 패턴 기판 속에 갇혀있을 때, 자발적으로 구조체의 대칭 파괴가 발생해 미로와 같은 구조체가 형성된다(그림 1). 오른쪽으로 트인 구조를 0(파랑), 왼쪽으로 트인 구조를 1(빨강)으로 정의하면, 이를 머신러닝을 이용한 객체 인식을 통해 디지털 코드(0과 1)로 변환돼 지문과 같은 역할을 할 수 있다고 연구팀은 확인했다. 본 연구의 경우 기존의 복잡한 반도체 패턴이 필요하지 않고, 핸드폰 카메라 정도의 해상도로 관찰할 수 있기에 비전문가도 사용할 수 있는 획기적인 기술이다. 이들은 기존의 반도체 칩을 이용한 방법에 비해 쉽게 정보를 재구성할 수 있다는 특이점을 가지고 있다.
두 번째 방법은 연어에서 추출한 DNA를 이용한 것이다. 추출된 DNA를 물에 녹여 붓으로 바르게 되면 좌굴 불안정성(Buckling instability)이 발생해 얼룩말의 무늬와 같은 무작위 패턴을 형성하게 된다. 이때, 무작위한 패턴들은 지문의 특징인 능선 끝 (Ridge Ending)과 분기점 (Bifurcation)이 나타나며 이 또한, 0, 혹은 1로 정의하여, 머신러닝을 통해 디지털화를 할 수 있다. 연구팀은 기존에 널리 사용되고 있는 지문 인식 기술을 이 패턴에 적용해 인공지문과 같이 사용했다. 이 방법은 쉽게 붓으로 제작 가능하며 다양한 색을 혼입시킬 수 있으므로 새로운 보안 잉크로 사용될 수 있다.
연구팀이 개발한 보안기술은 간단한 유기 물질만 사용하고 공정이 단순해 저비용으로 쉽게 보안 코드를 제작할 수 있다. 또한, 제조자의 목적에 따라 원하는 모양 및 크기대로 만들 수 있을 뿐만 아니라 같은 방법으로 제작하더라도 형성되는 무작위 패턴은 모두 다르므로 높은 보안 기능을 가능하게 함으로써 무궁무진한 시장성과 잠재력을 가지고 있다.
윤동기 교수는 “이번 연구들은 자기조립 시 발생하는 자연의 무작위성을 있는 그대로 받아들여 제조자조차 복제할 수 없는 인간의 지문과 같은 역할을 하는 패턴을 제작한 것ˮ이라며, “이러한 아이디어는 자연계에 존재하는 수많은 무작위성을 보안 시스템에 적용할 수 있는 기술의 초석이 될 수 있다ˮ고 설명했다.
한편, 두 연구는 모두 국제 학술지 어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)에 “1Planar Spin Glass with Topologically-Protected Mazes in the Liquid Crystal Targeting for Reconfigurable Micro Security Media”와 “2Paintable Physical Unclonable Function Using DNA”의 이름으로 5월 6일과 5일 자에 각각 게재됐다.
1박건형, 최윤석, 권석준*, 윤동기* / 2박순모†, 박건형†, 윤동기* : 공동 제1 저자, * 교신저자.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부-한국연구재단의 지원을 받은 멀티스케일 카이랄 구조체 연구센터, BRIDGE융합연구개발사업, 함께달리기사업, 삼성미래기술육성사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
2023.05.23
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소재부품장비 기술자문단, 2023년도 NH-Amundi 장학증서 수여
우리 대학 소재부품장비 기술자문단이 4일 '2023년도 NH-아문디 장학증서 수여식'을 개최했다. 이날 열린 수여식에는 최성율 단장, 배병수(신소재공학과), 윤용진(기계공학과), 홍순혁(화학과) 교수 및 6명의 장학금 수혜 학생이 참여했다. KAIST 소재부품장비 기술자문단은 NH-아문디 자산운용의 지원을 받아 지난해부터 우리 대학 재학생들에게 인당 100만 원의 장학금을 수여하고 있다. 이와 함께, 학생들이 고민과 진로를 상담할 수 있는 교수와 학생 간 멘토링 자리를 마련해 정서적 성장을 위한 후원도 제공하고 있다.최성율 단장은 “우리 대학 학생들이 소재부품장비 분야에서 글로벌 인재로 성장할 수 있도록 내년에도 NH-아문디 자산운용과 함께 장학생을 선발해 후원할 예정이다”라고 전했다.
2023년도 NH-아문디 장학생 명단- 강민구(전기및전자공학부 박사과정)- 진혁준(전기및전자공학부 석‧박사 통합과정)- 강승모(신소재공학과 박사과정)- 김상래(기계공학과 박사과정)- 정민준(화학과 석‧박사 통합과정)- 김다원(전기및전자공학부 학사과정)
2023.05.04
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챗GPT에 사용된 트랜스포머로 다공성 소재 예측
다공성 소재는 넓은 공극과 표면 면적을 지니고 있어, 가스 흡착, 분리, 촉매 등 다양한 에너지 및 환경 분야에서 적용된다. 다공성 소재 중 한 종류인 금속 유기 골격체(MOF)는 무한대에 가까운 경우의 수를 갖는 넓은 물질 공간(materials space) 안에 존재하기에, 인공지능을 사용해 최적의 물질을 추출하고 특성을 예측하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이러한 모델들은 대부분 특정한 물성 한 종류만 학습할 수 있으며, 모든 재료 특성에 보편적으로 적용할 수 없다는 단점이 존재한다.
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 세계 최초로 멀티모달 트랜스포머를 적용한 인공지능(AI)을 통해 다공성 소재의 다양한 물성을 예측하는 기술을 개발했다고 5일 밝혔다. 멀티모달 트랜스포머는 비디오 프레임과 오디오 트랙, 웹 이미지와 캡션, 교육용 비디오와 음성 대본과 같이 서로 다른 형태의 정보를 효과적이고 효율적으로 결합하도록 설계된 신경망 모델의 일종이다.
김지한 교수 연구팀은 챗GPT(ChatGPT)에서 사용된 모델인 트랜스포머를 다공성 소재에 도입해 모든 성능을 예측할 수 있는 멀티모달 인공 신경망을 개발했다. 멀티모달은 사진(이미지)과 설명(자연어)같이 서로 다른 형태의 데이터를 함께 학습하며, 이는 인간과 비슷하게 입체적이고 종합적인 사고를 할 수 있도록 도와준다. 연구팀이 개발한 멀티모달 트랜스포머 (MOFTransformer)는 원자 단위의 정보를 그래프로 표현하고, 결정성 단위의 정보를 3차원 그림으로 전환 후 함께 학습하는 방식으로 개발했다. 이는 다공성 소재의 물성 예측의 한계점이었던 다양한 물성에 대한 전이 학습을 극복하고 모든 물성에서 높은 성능으로 물성을 예측할 수 있게 했다.
김지한 교수 연구팀은 다공성 소재를 위한 트랜스포머를 개발해 1백만 개의 다공성 소재로 사전학습을 진행했으며, 다공성 소재의 가스 흡착, 기체 확산, 전기적 특성 등의 다양한 소재의 물성을 기존의 발표된 머신러닝 모델들보다 모두 더 높은 성능으로 (최대 28% 상승) 예측하는 데 성공했고, 또한 논문으로부터 추출된 텍스트 데이터에서도 역시 높은 성능으로 예측하는 데 성공했다.
연구팀이 개발한 기술은 물질의 특성을 계산 및 예측하는 새로운 방법론을 제시했으며, 이를 통해 소재 분야에서 새로운 소재의 설계와 개발에 도움이 될 뿐만 아니라, 기존의 소재에 대한 깊은 이해를 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 더불어, 멀티모달 트랜스포머는 다공성 소재뿐만 아니라 다른 종류의 소재에도 확장 가능한 범용적인 모델이므로, 인공지능을 통한 소재 과학의 발전에 크게 이바지할 수 있을 것이다.
생명화학공학과 강영훈, 박현수 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)'에 지난 3월 13일에 게재됐다. (논문명: A multi-modal pre-training transformer for universal transfer learning in metal–organic frameworks)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원으로 국가 소재 연구 데이터 사업단, 그리고 한국연구재단 (NRF) 중견 연구자 지원 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.04.05
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7개 연구실, '안전관리 우수연구실' 인증 취득
우리 대학 7개 연구실이 과학기술정보통신부가 주관하는 2022 안전관리 우수연구실 인증을 획득했다.
안전관리 우수연구실 인증제는 대학이나 연구기관 등에 설치된 과학기술 분야 연구실이 자율적으로 안전관리 역량을 강화할 수 있도록 정부가 2013년 도입한 제도다. 안전관리 표준모델을 발굴하고 확산하는 것을 목표로 안전관리 수준과 활동이 우수한 연구실에 전문가의 심사를 통한 인증을 부여하고 있다.
이번에 신규 인증을 획득한 연구실은 총 7개로 대전 소재 정부출연연구기관 중 최다 규모다. 생명과학과 ①시스템 및 합성생물학 연구실(조병관 교수), 신소재공학과 ②NanoSF 연구실(강정구 교수), ③바이오신소재연구실(박찬범 교수), ④지속가능에너지재료 연구실(정우철 교수), ⑤신소재 영상화 및 융합 연구실(홍승범 교수), 원자력및양자공학과 ⑥핵융합 및 플라즈마 동역학 연구실(성충기 교수), 화학과 ⑦나노촉매연구실(송현준 교수) 등이다.
해당 연구실들은 ▴연구실 안전 환경 시스템 분야(30점) ▴연구실 안전 환경 활동 수준 분야(50점), ▴연구실 안전관리 관계자 안전의식 분야(20점) 등 세 가지로 구분된 심사 항목에서 각 분야 배점의 80% 이상을 득점하고 80점 이상의 총점을 얻었다. 또한, 안전관리 우수연구실 인증제 운영에 관한 규정에 명시된 필수 이행항목 4종에 대한 평가를 동시에 충족해 우수 연구실로 인증됐다.
이광형 총장은 "최근 중대재해 처벌 등에 관한 법률이 시행되어 공공기관의 사회적 책임에 부응하기 위해 안전보건경영시스템 'ISO45001' 인증을 준비하는 등 연구실 안전관리에 많은 관심을 가지고 있다"라고 전했다. 이어 이 총장은, "KAIST의 우수한 연구자들이 안전하게 연구할 수 있도록 안전관리 우수연구실 인증을 향후 확대하여 시행하는 등 안전관리에 만전을 기하겠다"고 강조했다. 26일 오후 2시부터 진행된 인증서 수여식에는 이승섭 교학부총장, 방진섭 행정처장 등 보직자들과 해당 연구실 관계자들이 참여했다. 또한, 연구실 내 행정적 관리를 평가하는 "안전 환경 시스템 분야"와 구성원의 안전의식을 평가하는 "안전관리 관계자 안전의식 분야"에서 높은 점수를 받은 강정구 신소재공학과 교수 연구실 투어가 진행됐다.
2023.01.30
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KAIST-한솔 소재부품 혁신 연구센터 설립
우리 대학이 산학협력을 통한 신산업 창출을 목표로 한솔그룹과 함께 'KAIST-한솔 소재부품 혁신 연구센터(이하, 연구센터)'를 설립한다.
연내 개소 예정인 연구센터는 친환경 재료 응용과 저에너지 및 정밀 공정 연구를 중심으로 운영될 예정이다. 산업계에서 요구하는 연구개발 문제에 공동연구로 대응하는 것은 물론 연구 과정에서의 아이디어 교환을 통해 기존의 계획을 뛰어넘는 신산업 창출을 위한 초석을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
초대 센터장은 최성율 전기및전자공학부 교수가 맡는다. 최 교수는 소재·부품·장비 산업 분야 연구를 통해 국가산업발전에 기여한 공로를 인정받아 지난 2021년 국무총리 표창을 받은 관련 분야 최고의 권위자다. 한솔그룹에서는 한솔제지와 한솔테크닉스, 아이원스 등의 주요 계열사가 참여해 우리 대학 교수진과 협력 연구그룹을 구성한다. 이를 위해, 최시영(생명화학공학과), 이상국(전기및전자공학부), 정연식(신소재공학과), 유승화(기계공학과) 교수 등 다양한 학과의 연구팀이 소재·부품·장비 및 AI 등과 관련된 연구를 진행할 예정이다. 연구센터 설립 후 연간 5억 규모의 소재부품 협력 연구가 수행되며, 협약 기간은 2025년 8월 31일까지다.
이를 위해, 우리 대학과 한솔그룹은 이광형 총장, 이재희 한솔홀딩스 대표가 참석한 가운데 ‘KAIST-한솔 소재부품 혁신 연구센터’ 설립을 위한 업무 협약 체결식을 지난 11일 본관 제1 회의실에서 진행했다.
한솔홀딩스 이재희 대표는 "금번 협약을 통해 과학기술 분야에서 국내 최고 권위를 보유하고 있는 KAIST의 연구진들과 협업하게 된 것을 기쁘게 생각한다"며, "한솔그룹과 KAIST의 역량이 시너지를 창출하여 좋은 성과를 거두기를 기대한다"고 말했다.이광형 총장은 "제조업 현장의 노하우를 가진 한솔그룹과 소재, 전기전자, 기계 분야에서 앞선 연구를 추구하는 KAIST와의 공동연구 협력은 산업체에서 요구하는 기술 목표에 도달해 신산업을 창출하는 혁신의 시작이 될 것"이라고 기대감을 밝혔다.
2022.10.12
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종이보다 10,000배 얇은 신소재 맥신을 수직으로 세우는 데 성공
우리 대학 화학과 윤동기 교수팀과 한국과학기술연구원(KIST)김선준 박사 공동연구팀이 성균관대학교 구종민 교수와 고려대학교 강윤찬 교수팀과의 협업으로 전자파 차폐·흡수가 가능한 차세대 신소재인 맥신(MXene)을 세계 최초로 수직으로 세우고 한 방향으로 배향하는 데 성공했다고 11일 밝혔다.
종이 한 장 혹은 여러 장을 평평한 바닥에 수직으로 세우는 일은 불가능하다고 사람들은 말한다. 왜냐하면 얇고 유연하기 때문이다. 윤동기, 김선준 공동연구팀은 일반 종이의 만분의 일보다 더 얇고 유연한 맥신 나노 시트를 수직, 일렬 정렬시킬 수 있는 기술을 개발하였다.
맥신이란 전이 금속인 티타늄과 유기물인 탄소로 이루어진 이차원 물질이다. 전기적인 특성이 뛰어난 그래핀과 비슷하게 전도성이 좋으면서 가볍다는 특징 이외에도, 다양한 용매들에 잘 녹아 가공성이 좋다는 장점이 있지만, 종잇장과 같은 성질로 인해 수평으로만 배향된 연구가 지금까지 이뤄져 온 것이 지배적이었다. 이번 연구에서는 친환경 용매인 물에 분산된 맥신 나노 시트에 교류 전기장을 인가하면 전기장을 따라 일렬로 정렬되는 현상에 연구팀은 주목했다. (그림 1)
이때 맥신의 표면은 강한 음전하를 띠기 때문에, 100마이크로미터 두께의 얇은 셀에서 서로 최대한 멀어지기 위해서 맥신 시트는 수평이 아닌 수직으로 배열된다. 그리고 물에 분산된 맥신 나노 시트의 수직 배열은 전기장의 유무에 따라 가역적으로 조절될 수 있다.
전기장이 인가된 상태에서 맥신을 순간적으로 얼린 뒤 승화 현상을 이용해 건조시키는 동결 건조 방법을 사용할 경우, 맥신 나노 시트들이 나노미터(머리카락 두께의 십 만분의 1) 수준의 얇은 모서리로 바닥을 딛고 수직으로 서 있는 모습을 전자 현미경을 통해 직접 확인할 수 있다. (그림 2)
기존의 다른 연구들에서는 이를 수직으로 세우기 위해 다른 첨가물을 혼합해야 했기에 맥신이 가진 특성을 활용하기 어려웠고, 마이크로미터 단위의 매우 좁은 영역에서만 원하는 수직 배열이 만들어지는 한계점들이 있었다. 전기장을 사용하는 이번 연구 방식은 순수한 맥신으로 센티미터 단위의 대면적 제작이 가능하고 자동화 공정에도 유리하다는 장점이 있다.
게다가 수직으로 정렬된 맥신의 배향은 전기장의 방향에 따라서 자유롭게 조절할 수 있다. 연구팀은 전극을 다양하게 디자인함으로써 풍차 모양을 만들 수 있고, 심지어는 글자까지 쓸 수 있다는 것을 연구팀은 최초로 선보였다. (그림 3)
현재, 맥신을 수직으로 세우는 일은 이온의 빠른 이동을 유도해 높은 정전 용량을 가진 축전지를 제작할 수 있기에 많은 주목을 받고 있다. 이번 연구 결과를 통해 가역적 조절, 대면적 제작, 방향성 제어 등의 장점들을 이용하면 고용량 축전지 뿐만 아니라, 맥신의 가장 널리 알려진 응용처인 우수한 전자파 차폐 특성도 필요에 따라 가역적으로 조절할 가능성을 제시할 수 있을 것으로 기대된다. 이 외에도 광학, 센서, 전자 패키징 등 더 다양한 분야에 수직 정렬 맥신을 응용할 수 있을 것이다.
화학과 윤동기 교수는 "이차원 물질들이 전자파를 막을 수 있는 얇은 선글라스용 렌즈라고 했을 때, 기존의 연구는 수평으로 정렬된 맥신 시트들이기에 일반 선글라스와 마찬가지의 성능을 나타냈다면 이번 연구 결과를 통해 렌즈를 수직으로 세워서 그 방향으로 전자파를 흡수, 혹은 차폐시키는 효과를 낼 수 있기에 기존의 한계점들을 극복하면서 이차원 물질들의 장점을 극대화할 수 있을 것ˮ이라며, "이번 연구는 불가능하다고 여겨졌던 이차원 물질의 수직 정렬을 구현할 수 있는 효율적이면서 어디에나 쉽게 적용 가능한 혁신적인 플랫폼을 개발한 것이라고 볼 수 있다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
우리 대학 화학과 박사과정 이창재 학생, 나노과학기술대학원 석박사통합과정 박순모 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)'에 게재됐고 해당 저널에서 우수성을 인정받아 에디터 하이라이트(Editors’ Highlights)에 소개됐다. (논문명: Field-induced orientational switching produces vertically aligned Ti3C2Tx MXene nanosheet)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부-한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2022.10.11
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인공지능 활용 고용량 배터리 소재 역설계 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 우리 대학 조은애 교수, 변혜령 교수, 이혁모 교수, 신종화 교수, 육종민 교수, 그리고 미국의 르하이 대학교(Lehigh University), 죠수아 C 에이가(Joshua C. Agar) 교수와 협업해 기존 문헌에 발표된 실험값들을 추출하는 데이터 마이닝 과정과 이런 실험값들을 입력변수로 하는 다변수 선형회귀 모형을 기반으로 배터리 소재 역설계 머신러닝(기계학습) 모델을 수립했다고 23일 밝혔다.
인공지능은 고차원의 변수 공간에서 각 매개변수 간의 정량적인 상관관계를 신속하고 정확하게 추출할 수 있다. 이를 공정-구조-물성 간의 상관관계를 기반으로 발전하는 신소재공학에 적용하면 신소재 개발 시간을 단축할 수 있으며, 이런 이유로 많은 연구자가 인공지능을 신소재 개발에 활용하려고 노력하고 있다. 특히, 배터리 소재 개발에 인공지능을 활용하는 예가 가장 많은데, 주로 제1 원리 계산(양자화학에 기반한 계산법으로 계산 시 다른 경험적 수량을 전혀 사용하지 않음)과 머신러닝을 융합해 수많은 전극 소재 조합을 대량으로 스크리닝하는 기술 개발이 주를 이루고 있다.
그런데, 인공지능을 활용해서 새로운 배터리 소재를 탐색하고, 탐색한 소재를 합성 및 특성 평가에 있어 가장 큰 문제점은 데이터의 신뢰성과 양이다. 제1 원리 계산으로 예측한 값들은 실험으로 검증이 돼야 하며, 실험데이터의 경우 실험실마다 편차가 있고, 중요한 공정변수들을 공개하지 않은 경우가 많아 인공지능이 학습할 수 있는 데이터의 크기가 한정적이라는 문제가 대두되고 있다.
연구팀은 배터리 양극재 원료조성, 1차 및 2차 소결 온도와 시간 등의 공정 변수와 컷오프 전위 및 충․방전률과 같은 측정 변수, 그리고 1차 및 2차 입자의 크기와 같은 구조 변수, 마지막으로 충․방전 용량과 같은 성능 변수 간의 상관관계를 정량적으로 수립했고, 이를 활용해 요구되는 에너지 용량에 맞는 합성 조건을 찾는 알고리즘을 개발했다.
홍 교수 연구팀은 고니켈 함량 양극재 관련 논문 415편 안에 발표된 주요 변수들을 추출하고, 그중 16% 정도의 정보가 기입되지 않음을 발견했으며, 머신러닝 기법 중에서 k-최근접 이웃 알고리즘(k-nearest neighbors (KNN)), 랜덤 포레스트(random forest (RF)), 연쇄등식을 이용한 다중대치(multiple imputations by chained equations (MICE))를 활용해 빠진 정보를 예측하여 기입했다. 그리고, 가장 신뢰도가 높은 MICE를 선택해 얻은 입력 데이터 셋을 기반으로 주어진 공정 및 측정 변수에 대해서 성능 변수를 예측하는 순방향 모델을 얻었다.
이어서 입자 군집 최적화(particle swarm optimization, PSO) 알고리즘을 활용하여 주어진 성능 변수에 대응하는 공정 및 측정 변수를 추출하는 역방향 모델을 수립했고, 이 모델을 검증하기 위해 소재를 실제로 합성하여 타깃 용량인 200, 175, 150 mAh/g과 11% 정도의 오차를 보여 상당히 정확하게 역설계할 수 있음을 입증했다.
교신 저자인 홍승범 교수는 "인공지능을 활용해 대량의 논문 및 특허 내에 있는 공정-구조-물성 변수들을 자동으로 분류하고 실험값들을 추출해 각 변수 간의 다차원 상관관계를 기반으로 모델을 수립하는 것이 차세대 배터리 소재의 역설계의 핵심ˮ이라며 "향후 데이터 마이닝 기술, 머신러닝 기술 그리고 공정 자동화 기술을 융합하는 것이 미래의 신소재공학ˮ이라고 말했다.
신소재공학과 치 하오 리오우(Chi Hao Liow) 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `나노에너지(Nano Energy)'에 게재됐다. (논문명: Machine learning assisted synthesis of lithium-ion batteries cathode materials)
한편 이번 연구는 KAIST 글로벌 특이점 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.23
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뇌 모방 스핀 소자 핵심기술 개발
우리 대학 물리학과 김갑진 교수와 신소재공학과 박병국 교수 공동연구팀이 뇌 모방 소자로 개발 중인 스핀토크발진기 주파수 대역을 증대시킬 핵심 기술을 개발했다고 18일 밝혔다.
두 연구팀은 비자성체/강자성체/산화물 3중층 구조의 자기발진소자에 게이트 전압을 인가하여 GHz 수준의 발진주파수 조절에 성공하였다. 이는 기존 기술보다 약 10배 이상 향상된 결과로 스핀토크 기반 뉴로모픽 소자가 가진 학습 효과의 휘발성, 좁은 주파수 대역 등의 문제를 해결할 핵심 기술로 제안되었다.
본 소자는 게이트 전압이 영구적으로 수직자기이방성을 변화시켜 소자에 전류가 흐르지 않아도 학습 내용이 저장되어 있는 비휘발성 특성을 가지고 있으며 그 폭이 GHz 수준으로 넓어 뉴로모픽 소자 활용성을 증대시켜줄 것으로 기대된다.
신소재공학과 최종국 박사과정과 물리학과 박재현 박사가 공동 제1저자로 참여하고, KAIST 신소재공학과 강민구 연구원, 고려대학교 이재성 교수와 김도윤 연구원, KAIST 물리학과 이경진 교수가 공동저자로 참여한 본 논문은 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 6월 30일 온라인 게재됐다. (논문명 : Voltage-driven gigahertz frequency tuning of spin Hall nano-oscillators)
기존의 스핀토크발진기 기반 뉴로모픽 소자는 학습 대상을 주파수 대역에 대응시켜 학습하는 소자로, 전류가 흐르지 않으면 학습 내용이 사라지는 휘발성과 200MHz 이내의 제한적인 학습 가능 대역폭을 가지고 있어 이에 대한 개선이 필요한 상황이다.
이번 연구에서 연구팀은 게이트 전압 인가가 소자의 수직자기이방성을 영구적으로 조절하고 이를 통해 자기공명주파수가 조절된다는 사실을 이용하여 기존 보고의 10배 이상인 2.1 GHz 이상의 광대역 조절 가능한 발진기를 실현하였다. 본 기술은 스핀-홀 나노 발진기 기반 뉴로모픽 소자 개발에 핵심 기술로 활용될 것이라 기대된다.
한편 이번 연구는 KAIST 글로벌 특이점 연구사업, 삼성미래기술육성사업, 한국연구재단 선도연구센터/중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.07.29
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암의 조기 진단, 치료방향 결정 등을 위한 표적 마이크로RNA 다중 검출 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 박현규 교수, 신소재공학과 정연식 교수 공동 연구팀이 암 관련 마이크로RNA를 다중 검출할 수 있는 다색 양자점(퀀텀닷) 어레이를 개발했다고 20일 밝혔다.
신소재공학과 남태원 박사와 생명화학공학과 박연경 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 미국화학회(American Chemical Society)가 발행하는 국제 학술지 `ACS 나노(ACS Nano)'에 2022년도 6월 15일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Polychromatic quantum dot array to compose a community signal ensemble for multiplexed miRNA detection)
마이크로RNA는 18~25개의 염기서열로 이루어진 짧은 RNA로, 유전자 발현을 조절함으로써 세포 성장 및 분화와 같은 다양한 세포 활동을 제어한다. 마이크로RNA의 비정상적인 발현은 암을 포함한 다양한 질병과 밀접하게 연관돼있어, 여러 가지 질병을 진단하는 차세대 바이오마커로 크게 주목을 받고 있다.
마이크로RNA를 검출하는 가장 일반적인 기존의 방법은 역전사 중합효소 연쇄반응(qRT-PCR)이다. 하지만 이 기술은 역전사 반응을 수반하기 때문에 정량의 정확도가 떨어지고 다중 분석이 제한된다. 다중 핵산 분석에 특화되어 개발된 마이크로 어레이 기술 또한 여전히 역전사 단계를 수반하고 있으며 민감도와 특이도에 있어서 한계가 있다.
연구팀은 이러한 현행 기술의 한계를 극복하기 위해서, 트랜스퍼 프린팅 기법을 활용해 초고해상도의 다색 양자점 어레이(이하 PQDA)를 제작했고 이를 마이크로RNA를 분석하는 기술로 발전시켰다. 그 결과 연구팀은 표적 마이크로RNA를 높은 민감도와 특이도로 다중 검출하는 데 성공하였다.
PQDA는 표적 마이크로RNA에 상보적인 DNA프로브/양자점 복합체가 고정된 고분자 패턴으로, 이중가닥 특이적 뉴클레아제(이하 DSN) 효소에 의해서 표적 마이크로RNA에 특이적인 양자점을 방출하도록 설계됐다. 연구팀은 방출된 양자점들의 형광 신호 앙상블을 기반으로 유방암에 관련된 세 종류의 마이크로RNA를 펨토(10-15) 몰 수준으로 검출하는 데 성공했다. 또한, 혈청과 유방암세포로부터 마이크로RNA를 검출함으로써 기술의 임상 활용도를 입증했다.
PQDA는 각각 독립적인 정량화가 가능한 DNA프로브-양자점 모듈로 이뤄져 있다는 점에서 다중 분석에 적합하다. 특히, PQDA 기반 검출은 역전사 단계 없이 원상태의 마이크로RNA에서 수행하기 때문에 정확한 정량 분석이 가능하고, DSN 효소를 활용해 별도의 증폭 절차 없이 높은 감도를 달성했다. 또한, DSN 효소의 우수한 표적 식별 능력을 이용해 매우 높은 특이도로 표적 마이크로RNA를 검출할 수 있었다.
연구팀 관계자는 "특히 마이크로RNA는 혈액, 타액 및 소변과 같은 체액에도 존재하기 때문에 액체생검(Liquid biopsy)을 위한 핵심 바이오마커로 작용할 수 있다ˮ며 "따라서 이번 기술은 암의 조기 진단, 치료 방향 결정, 치료 효과 모니터링 등을 위한 액체생검 기술로 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 기초연구사업, 글로벌프론티어사업, 중견연구자지원사업의 일환으로 수행됐다.
2022.07.20
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헬스케어용 액체금속 전자문신 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 스티브 박, 전기및전자공학부 정재웅 교수 공동 연구팀이 높은 전도도와 내구성을 가지는 액체금속 복합체를 이용해 건강 모니터링 및 치료를 위한 개인 맞춤형 전자문신을 즉석으로 구현할 수 있는 기술을 개발했다고 4일 밝혔다.
기존의 전자문신 (e-tattoo)은 주로 얇은 박막 위에 전도성 물질을 패터닝 하는 방식으로 만들어졌다. 하지만 소자를 일률적인 공정을 통해 제작해야 하기 때문에, 시술자의 요구를 즉석에서 반영할 수 없었다. 또 기판의 존재로 인한 제한된 신축성과 통기성은 사용을 제한하는 단점이 있었다. 나아가서 기존의 비싸거나 상대적으로 전도성이 낮은 신축성 재료들과 달리 금속처럼 전도성이 높으면서도 상대적으로 저렴한 재료를 이용해야 전자문신의 적용성을 높일 수 있었다.
이 문제를 해결하기 위해 연구팀은 액체금속 복합체 기반의 현탁액(suspension)을 이용해 전자문신을 구현할 수 있는 기술을 개발했다. 연구팀은 전도성이 우수하고 상대적으로 저렴하면서 생친화성도 우수한 갈륨기반의 액체금속을 백금으로 기능화된 탄소나노튜브와 함께 팁소니케이션을 통해 현탁액을 만들어 전자문신에 사용될 수 있는 잉크를 제작하였다. 추가로 연구팀은 잉크의 용매로 에탄올을 이용하여 높은 습윤성과 입자간의 낮은 전기적 반발력, 그리고 빠른 증발을 가능하게 하여 10초 이내에 피부 위에 발릴 수 있는 전자문신을 개발하였다.
피부에 증착된 전자문신은 높은 전도성, 내구성, 신축성 및 생친화성을 가져 사용자의 신체에 맞춰 최적화된 생체전극으로 사용될 수 있다. 연구팀은 전자문신을 피부에 증착하여 생체의 심전도신호 (ECG)를 측정하거나 근육에 전기자극을 전달할 수 있는 생체전극을 제작했다. 또한 액체금속 복합체가 빛에 반응하여 열을 발생시킬 수 있다는 점(photothermal effect)을 이용하여 물리치료에 적용될 수 있는 빛-열 전환 패치도 제작하는데 성공하였다. 나아가서 액체금속 복합체에 효소를 부착하여 땀에 많이 포함되어 있는 바이오마커인 포도당(glucose), 젖산(lactate), 알코올(ethanol)을 측정하는 웨어러블 바이오 센서로서의 가능성도 구현하였다.
우리 대학 신소재공학과 이건희(스티브 박, 정재웅 교수 공동 지도) 박사과정, 우희진 석사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)' 온라인 버전에 6월 14일 字 출판됐다. (논문명: Personalized electronic tattoo for healthcare realized by on-the-spot assembly of intrinsically conductive and durable liquid-metal-composite)
스티브 박 교수는 "최근 주목받고 있는 액체금속 입자의 한계점을 극복하고, 액체금속-탄소 복합체 기반 현탁액의 다양한 적용 가능성을 보여주었다ˮ라고 말했다. 정재웅 교수는 "헬스케어에 대한 관심이 증가하면서 각광받고 있는 맞춤형 전자소자의 새로운 방향성을 제시한 의미있는 결과ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2022.07.04
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다공성 나노소재를 활용한 고신뢰성 시냅스 소자 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 다공성 구조를 갖는 *차세대 저항 변화 소자(멤리스터)를 활용해 우리 뇌의 신경전달물질 시냅스를 모방한 고신뢰성 소자(시냅스 소자)를 개발했다고 25일 밝혔다.
☞ 멤리스터(Memristor): 메모리와 레지스터의 합성으로 이전의 상태를 모두 기억하는 메모리 소자. 전원공급이 끊어졌을 때도 직전에 통과한 전류의 방향과 양을 기억한다.
최 교수 연구팀은 기존 양이온 저항 변화 방식과 음이온 저항 변화 방식을 혼합한 하이브리드 형태로 매개체를 구성해, 비정질로 이루어진 다공성 구조 및 버퍼 층을 이용해 고신뢰성 시냅스 소자를 설계했다. 해당 구조는 저온 공정을 통해 형성함으로써 기존 실리콘 상보형 산화금속 반도체(CMOS)에 집적 및 적층 가능해 집적도 높은 대용량 로직/인공신경망 컴퓨팅 시스템 제작에 활발히 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 최상현 연구원과 박시온 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 1월호에 출판됐다. (논문명 : Reliable multilevel memristive neuromorphic devices based on amorphous matrix via quasi-1D filament confinement and buffer layer)
멤리스터는 저전력으로 인메모리(In-memory) 컴퓨팅, 가중치 저장, 행렬 계산 능력(vector-matrix multiplication) 등으로 차세대 논 폰노이만 구조에 쓰일 수 있는 차세대 소자로 주목받고 있다.
그러나 현존하는 멤리스터로 실용적인 대용량 인공신경망 컴퓨팅 (Large-scale neural computing) 시스템을 만들기 위해서는 멤리스터 단위 소자의 신뢰성을 확보할 수 있는 연구가 필요하다.
소자의 신뢰성 저하는 전통적으로 비정질 물질 내에 무작위적으로 움직이는 결함 및 이온의 배치에서 기인한다. 최신현 교수는 이러한 문제를 단결정 물질을 사용해 결함 및 이온의 무작위적인 움직임을 제어함으로써 소자 신뢰성 확보에 성공한 바 있다. 하지만 단결정을 이용하는 문제 및 제작에 고온 공정이 필요하므로 기존 실리콘 CMOS에 집적 및 적층이 어려워 집적도를 높이는 데 한계가 있었다.
연구팀은 이번 연구를 통해 기존의 비정질 물질을 사용해 신뢰성을 확보할 수 있는 다공성 구조의 양이온 제어층 및 버퍼층으로 이용되는 음이온 제어층을 설계했고, 이를 통해 적층 및 집적 가능한 소자를 제작했다. 연구팀은 기존 소자 대비 6배 이상 신뢰성을 개선할 수 있었으며, 이와 동시에 인공 시냅스 소자로서 필요한 다른 특성들도 확보할 수 있었다.
연구를 주도한 최신현 교수는 "이번에 개발한 고신뢰성 시냅스 소자는 안정적인 대용량 어레이 제작의 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대되며, 차세대 신소자를 기반으로 한 뉴로모픽 컴퓨팅 등 빅데이터 처리가 필요한 응용 분야에 적합한 플랫폼을 구축하는 데에 기여할 수 있기를 바란다. 또한, 미국, 대만 기업에서 활발히 진행 중인 차세대 신소자 기반 기술 개발이 국내에서도 활성화되기를 희망한다ˮ며 "다른 물질계에서도 구조적으로 적용할 수 있는 방법론을 제시함으로써 활발히 연구가 진행될 것으로 생각된다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, 나노종합기술원, 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다.
2022.01.25
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