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99% 실시간 가스를 구별하는 초저전력 전자 코 기술 개발
우리 대학 기계공학과 박인규 교수, 윤국진 교수와 물리학과 조용훈 교수 공동 연구팀이 `초저전력, 상온 동작이 가능한 광원 일체형 마이크로 LED 가스 센서 기반의 전자 코 시스템'을 개발하는 데 성공했다고 14일 밝혔다.
공동 연구팀은 마이크로 크기의 초소형 LED가 집적된 광원 일체형 가스 센서를 제작한 이후 합성곱 신경망 (CNN) 알고리즘을 적용해 5가지의 미지의 가스를 실시간으로 가스 종류 판별 정확도 99.3%, 농도 값 예측 오차 13.8%의 높은 정확도로 선택적 판별하는 기술을 개발했다. 특히 마이크로 LED를 활용한 광활성 방식의 가스 감지 기술은 기존의 마이크로 히터 방식 대비 소모 전력을 100분의 1 수준으로 획기적으로 절감한 것이 특징이다.
이번 연구에서 개발된 초저전력 전자 코 기술은 어떠한 장소에서든지 배터리 구동 기반으로 장시간 동작할 수 있는 모바일 가스 센서로 활용될 것으로 기대된다.
타깃 가스의 유무에 따라 금속산화물 가스 감지 소재의 전기전도성이 변화하는 원리를 이용한 반도체식 가스 센서는 높은 민감도, 빠른 응답속도, 대량 생산 가능성 등 많은 장점이 있어 활발히 연구되고 있다. 금속산화물 감지 소재가 높은 민감도와 빠른 응답속도를 보이기 위해서는 외부에서 에너지 공급을 통한 활성화가 필요한데 기존에는 집적된 히터를 이용한 줄 히팅 방식이 많이 사용됐다. 고온 가열 방식의 반도체식 가스 센서는 높은 소모전력과 낮은 선택성 등의 한계점이 있었다.
한편, 이번 연구에서 연구팀은 자외선 파장대의 빛을 방출하는 마이크로 크기의 LED를 제작한 후 바로 위에 산화인듐(In2O3) 금속산화물을 집적함으로써 광활성 방식의 가스 센서를 개발했다. 광원과 감지 소재 사이의 거리를 최소화한 광원 일체형 센서 구조는 광 손실을 줄임으로써 μW(마이크로와트) 수준의 초저전력 가스 감지를 실현할 수 있었다. 또한, 연구진은 광 활성식 가스 센서의 반응성을 극대화하기 위해 금속산화물 표면에 금속 나노입자를 코팅해 국소 표면 플라즈몬 공명(Localized surface plasmon resonsance, LSPR)* 현상을 활용했고 이를 통해 센서의 응답도가 향상되는 것을 확인했다.
* 국소표면 플라즈몬 공명에 의해 생성된 핫 전자들이 금속산화물로 이동(Hot electron transfer)해 타깃 가스와의 산화-환원 반응을 촉진하는 원리
그 후, 공동 연구팀은 앞서 설명한 반도체식 가스 센서의 낮은 선택성 문제를 해결하기 위해서 마이크로 LED 가스 센서에 서로 다른 감지 소재를 집적해 센서 어레이를 제작하고 합성곱 신경망의 딥러닝 알고리즘을 적용하여 각 타깃 가스가 만들어내는 고유한 금속산화물의 응답 패턴(저항 변화)을 포착하고 분석했다. 그 결과, 개발된 전자 코 시스템은 총 소모전력 0.38mW(밀리와트)의 초저전력으로 5가지 가스(일반 공기, 이산화질소, 에탄올, 아세톤, 메탄올)를 실시간으로 선택적 판별할 수 있었다.
연구책임자인 기계공학과 박인규 교수는 "마이크로 LED 기반의 광 활성식 가스 센서는 상온 동작이 가능하고 고온 가열 줄히팅을 하는 기존의 반도체식 가스 센서에 비해 소모전력이 100분의 1 수준으로 초저전력 구동이 가능해 대기오염 모니터링, 음식물 부패 관리 모니터링, 헬스케어 등 다양한 분야에서도 응용될 수 있는 기반 기술이 될 것ˮ이라고 연구의 의미를 설명했다.
우리 대학 기계공학과 이기철 박사과정 학생이 제1 저자로 참여하고 한국연구재단의 지원으로 수행된 이번 연구 결과는 나노 과학 분야의 저명한 국제 학술지 `ACS 나노 (ACS Nano)'에 2023년 1월 10일 字 정식 게재됐다. (논문명: Ultra-Low-Power E-Nose System Based on Multi-Micro-LED-Integrated, Nanostructured Gas Sensors and Deep Learning)
2023.02.14
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전자장비의 높은 전력 소모 한계를 뛰어넘는 저전력 고성능 다이오드 소자 최초 개발
우리 대학 물리학과 조성재 교수 연구팀이 기존 흔히 쓰이는 쇼트키 다이오드(Schottky diode)가 갖는 열적 거동의 한계를 뛰어넘는 저전력 정류 소자를 세계 최초로 개발하는 데 성공했다고 25일 밝혔다.
조 교수 연구팀은 단층 흑연, 즉, 그래핀(graphene)이 가지는 선형적 분산 관계의 전자 띠 구조 (linear dispersion band structure)를 이용해 열적 거동 한계(thermionic limit)를 극복한 다이오드를 최초로 구현하는 데 성공했다.
다이오드 전극으로 기존 다이오드에서 활용되었던 금속을 사용하는 대신, 그래핀을 활용함으로써 기존 다이오드의 이상지수 (ideality factor)의 한계를 뛰어넘는 초 이상적(super-ideal) 저전력 정류 소자를 개발하는 데 성공할 수 있었다.
물리학과 조성재 교수 연구실의 명규호 박사, 신원길 박사, 성경환 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이쳐 커뮤니케이션스 (Nature Communications)' 7월 온라인판에 출판됐다. (논문명 : Dirac-source diode with sub-unity ideality factor).
현대 정보화 기술 발전에 따라 트랜지스터 소형화 및 집적도 증가가 꾸준히 이뤄졌고, 열 전하 방출(thermionic emission)의 물리적 특성에 의해 제한되는 문턱전압이하 스윙(subthreshold swing, SS, 트랜지스터에서 전류를 10배 증가시키는 데 필요한 전압의 값)이 60mV/dec 라는 한계를 뛰어넘는 트랜지스터에 대한 연구가 이뤄져왔다. 다이오드는 믹서, 셀렉터, 스위치, 광센서, 태양광 소자 등 많은 전자 장비에 쓰임에도 불구하고 열 전하 방출에 의한 열적 거동 한계를 뛰어넘는 연구는 이뤄지지 않고 있다.
반도체 물질과 금속이 접합됐을 때 두 물질의 계면에서 형성되는 쇼트키 장벽에 의해 정류 현상이 일어나는 쇼트키 다이오드의 성능은 크게 정류비(rectifying ratio, 온(on) 상태와 오프(off) 상태 전압의 비)와 이상 지수 (ideality factor)로 나눌 수 있다. 쇼트키 다이오드의 이상 지수는 다이오드의 전류를 10배 증가시키는 데 필요한 전압의 값과 연관된 수치이며, 열적 거동 한계로 인해 상온에서의 일반적인 쇼트키 다이오드는 이상 지수 1 이상의 값을 반드시 가지는 것으로 알려져 있다.
연구팀은 이번 연구에서 단층의 이황화 몰리브덴에 일함수가 다른 단층 그래핀과 다층 그래핀의 비대칭적 접촉을 통해 계면 문제를 해결한 쇼트키 다이오드를 구현했다. 단층의 흑연, 즉, 그래핀은 선형적 분산 관계의 전자 띠 구조를 가지고 있는 물질로, 일반적인 금속과는 달리 에너지에 따라 전하 밀도가 급격히 증감하는 성질을 갖고 있다.
이번 연구에서 새롭게 개발한 그래핀 소스를 이용한 디랙 소스(Dirac-source) 다이오드는 넓은 전류 작동범위 (1-10,000배 전류 범위)에서 이상 지수의 값이 1 미만을 갖는 열적 거동의 한계를 극복한 성능을 달성했으며, 다이오드의 온(on) 상태와 오프(off) 상태의 비율인 정류비가 1억(108) 이상으로, 기존에 보고되어왔던 다이오드보다 2-10배 낮은 전압으로도 기존의 다이오드보다 높은 전류의 정류 작동이 가능함을 보였다.
연구팀이 1 미만의 이상 지수를 갖는 고성능 저전력 쇼트키 다이오드를 개발한 것은 세계 최초로서 2차원 물질 기반의 저전력 다이오드 소자가 미래의 저전력 트랜지스터의 개발과 발맞춰 다양한 저전력 집적회로의 구성이 가능해질 수 있음을 의미한다.
물리학과 조성재 교수는 "이번 연구는 세계 최초로 물리적인 열적 거동 한계를 뛰어넘는 저전력, 고성능의 다이오드 소자를 발명한 것으로, 최소한의 전압과 전력으로 태양광 소자나 광검출기와 같은 미래 산업에서의 활용성이 높을 것으로 기대한다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 지능형 반도체 선도기술 개발사업과 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.25
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초고속 자성메모리에 쓰이는 새로운 스핀소재 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 박병국 교수와 물리학과 이경진 교수 공동연구팀이 고속 동작 비휘발성 메모리로 개발 중인 스핀궤도토크 자성메모리(이하 SOT-MRAM)의 에너지 소비 전력을 획기적으로 감소시킬 스핀소재 기술을 개발했다고 27일 밝혔다.
SOT-MRAM은 고속 동작 및 높은 안정성의 특성으로 차세대 자성메모리로 주목받고 있다. 하지만 이 기술은 자화 스위칭을 위해서 외부자기장의 인가가 필수적이고, 스위칭 전류가 기존의 스핀전달토크 자성메모리(STT-MRAM)보다 커서 자성메모리 동작 전력이 많이 소모되는 단점을 가지고 있다. 따라서 SOT-MRAM의 실용화를 위해서는 외부자기장 없이 동작하면서 스위칭 효율이 높은 소재 기술 개발이 요구되고 있다.
연구팀은 새로운 스핀소재 구조, 즉 단결정 강자성/전이금속 이중층 구조에서 세 방향의 스핀분극을 가진 스핀 전류가 생성됨을 이론 및 실험으로 밝히고, 이를 조합해 자성메모리의 동작 에너지를 결정하는 자화반전 스위칭 전류를 효과적으로 감소시키는 결과를 발표했다.
이 신소재는 스핀궤도토크 효율을 높이고 외부자기장 없이 동작이 가능하므로 SOT-MRAM의 실용화를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다. SOT-MRAM은 고속 동작 및 비휘발성 특성으로 기존 반도체 소자 대기전력을 감소시켜, 저전력을 필수로 요구하는 모바일, 웨어러블, IoT(사물인터넷)용 메모리로 활용 가능성이 크다.
신소재공학과 류정춘 박사가 제1 저자로 참여하고, 신소재공학과 육종민 교수, 일본 도호쿠(Tohoku) 대학교 닛타 준사쿠(Nitta Junsaku) 교수와 공동으로 수행한 이번 연구는 국제학술지 `네이처 일렉트로닉스 (Nature Electronics)'에 4월 7일 字 온라인 게재됐다. (논문명 : Efficient spin–orbit torque in magnetic trilayers using all three polarizations of a spin current)
이번 연구에서 연구팀은 높은 결정성을 나타내는 단결정 강자성 소재와 전류의 이중층 구조에서 x, y, z의 세가지 방향의 스핀분극을 가진 스핀전류가 생성될 수 있음을 이론과 실험으로 증명했다. 또한, 자화방향과 전류방향을 제어해 스핀토크 효율이 최대가 되는 조건을 확보하여 스위칭 전류를 획기적으로 감소시키는 기술 개발에 성공했다. 이 기술은 SOT-MRAM의 동작 소모전력을 감소시키는 핵심 소재 기술로 활용될 것으로 기대된다.
제1 저자인 류정춘 박사는 "이번 연구는 자성메모리 내에서 여러 방향의 스핀 전류를 동시에 생성 및 제어할 수 있음을 실험으로 규명한 것으로, 저전력으로 구동하는 스핀트로닉스 소자 개발에 활용될 수 있을 것이다ˮ 라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 삼성전자, 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.04.27
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‘컴퓨터의 시간을 멈춘다’, 전원 공급 없이도 모든 정보가 복원, 작동되는 비휘발성 컴퓨터 최초 개발
우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)이 컴퓨터의 시간을 멈추는 하드웨어/소프트웨어 기술, `경량화된 비휘발성 컴퓨팅 시스템(Lightweight Persistence Centric System, 이하 라이트PC)'을 세계 최초로 개발했다고 25일 밝혔다. 연구진의 컴퓨터에서는 시간이 멈춰진 순간의 모든 정보(실행 상태 및 데이터)는 전원 공급 여부와 관계없이 유지되며, 유지되는 모든 정보는 언제든 사용자가 원할 때 바로 복원, 작동될 수 있다.
기존의 컴퓨터는 휘발성 메모리인 D램을 메인 메모리로 사용하기 때문에 전원이 사라지면 메모리가 저장하고 있는 데이터들을 잃어버린다. 이러한 D램보다 적은 전력 소모와 큰 용량을 제공하는 비휘발성 메모리(인텔의 옵테인 메모리)는 영구적으로 데이터를 기억할 수 있는 특징이 있다. 하지만, 복잡한 내부 구조 설계로 인한 느린 성능 때문에 온전히 메인 메모리로 사용되지 못하고, D램과 함께 사용해 비휘발성 메모리에 저장되는 일부 데이터만을 선택적으로 유지하는 형태로 사용된다. 또한 이상적인 환경 아래 비휘발성 메모리의 성능이 향상돼 메인 메모리로 단독 사용하더라도, 갑작스러운 전원 공급차단의 상황에서 컴퓨터의 모든 정보를 유지할 수는 없다. 비휘발성 메모리 내부에 존재하는 휘발성 구성요소와 프로세서 자체가 가지고 있는 레지스터나 캐시 메모리(휘발성) 같은 임시 저장 공간의 데이터는 전원 공급 없이 지속적 보존이 불가능하기 때문이다.
이러한 문제 때문에 기존의 컴퓨터에서 실행 상태와 데이터를 유지하기 위해서는, D램을 포함, 프로세서가 가지고 있는 휘발성 상태의 데이터들을 비휘발성 메모리나 저장장치인 SSD 등으로 옮기는 체크포인팅 기법등이 데이터 센터나 고성능 컴퓨터에서 사용되고 있다. 하지만 체크포인팅 방식은 주기적 데이터 이동에 추가적인 시간과 전력을 소모하며, 정전 후 전원이 인가되면 시스템 전체를 재부팅하는 데이터 복구 과정을 겪어야 하는 치명적인 단점이 존재한다.
우리 대학 정명수 교수 연구팀이 개발한 라이트PC는 이러한 과정 없이 컴퓨터의 모든 프로그램 실행 상태와 데이터들을 전원 없이 비휘발성으로 유지할 수 있는 프로세서와 메모리 컨트롤러, 그리고 운영체제 기술들을 개발해냈다. 이를 위해 연구팀은 기존 메모리나 스토리지 장치 없이 지속성 메모리만을 활용하여 시스템을 구성해, 시스템의 대부분 상태를 비휘발성으로 유지하게 했으며, 전원이 끊긴 직후 전원 공급 장치의 신호에 따라 프로세서의 남아 있는 비지속성 상태들을 비휘발성으로 변환하는 장치를 통해 정전 시에도 컴퓨터의 시간을 멈출 수 있게 만들었다.
이를 위해서 연구팀이 개발한 라이트PC 기술은 프로세서의 하드웨어 데이터 경로상의 휘발성 구성요소를 최소화하고, 복잡한 내부 구조를 최대한 단순화한 뒤, 데이터 처리의 병렬성을 극대화해 사용자가 일반적인 응용실행에서 D램만 사용하는 고성능 시스템과 큰 성능 차이를 느끼지 못하도록 성능을 개선했다. 또한, 컴퓨터의 시간을 멈추는 동안 일관성 유지를 위해 프로그램 실행이 비결정적으로 진행되지 않도록 임의의 상태/데이터의 변경을 막고 다양한 형태의 지속성 기능이 추가된 운영체제를 구축했다. 일관성이 유지되기 때문에 다시 전원이 인가되면 컴퓨터는 부팅 과정 없이 멈춘 시간부터 다시 실행될 수 있다.
연구팀은 라이트PC의 실효성을 검증하기 위해 자체 제작한 시스템 보드에 시제작한 지속성 메모리를 장착해 비휘발성 컴퓨터를 구축하고, 정전 시 컴퓨터의 시간을 멈추게 하는 운영체제 프로토타입을 제작해 비휘발성 컴퓨터 위에서 실행했다. 엔터프라이즈향 응용 프로그램이 실행되는 도중 무작위 시간에 전원을 제거한 뒤, 다시 인가했을 때 전원이 사라지기 직전의 상태로 모든 프로그램 실행과 데이터가 일관성 있게 복구되는 것을 연구팀은 확인했다. 이와 더불어 라이트PC는 기존 컴퓨터 대비 최대 8배 큰 메모리와 4.3배 빠른 응용실행 및 73%의 전력 소모 절감을 보였다.
정명수 교수는 "이번에 개발된 비휘발성 컴퓨터는 대용량 메모리 제공과 동시에 높은 신뢰성 및 서비스의 안전성을 제공할 수 있어 데이터 센터나 고성능 컴퓨팅의 저전력 운영으로 인한 탄소중립에너지 효율화에 극대화를 이룰 수 있을 것으로 예상된다. 또한 관련된 연구 핵심기술은 차량, 핸드폰 모바일, 사물인터넷 장치등의 베터리 사용량을 최소화하고 초연결사회를 이루는 등 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 미국 뉴욕시에서 오는 6월에 열릴 컴퓨터 구조 분야 최우수 학술대회인 `이스카(International Symposium on Computer Architecture, ISCA), 2022'에 라이트PC라는 논문명(LightPC: Hardware and Software Co-Desingn for Energy-Efficient Full System Persistence)으로 발표될 예정이다.
해당 연구는 차세대 메모리 개발 및 공급업체 멤레이, 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 우수신진(중견연계)사업, 그리고 정보통신기획평가원의 연구 지원을 받아 진행됐다. 비휘발성 컴퓨터의 실제 동작 및 자세한 내용은 연구실 웹사이트(http://camelab.org) 및 유튜브(https://youtu.be/mlF7W_RmYRk)에서 확인할 수 있다.
2022.04.25
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두뇌 신경 조율 활동을 모방한 저전력 인공지능 하드웨어 핵심기술 개발
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 두뇌에서 일어나는 신경 조율 활동을 구현한 인공지능용 하드웨어와 관련 알고리즘의 개발에 성공했다고 19일 밝혔다.
4차 산업 혁명 시대를 맞아 인공지능 기술(Artificial Intelligence; AI)의 연구가 활발해지고 이에 따라 인공지능 기반 전자기기들의 개발 및 제품 출시가 가속화되고 있다. 인공지능을 전자기기에서 구현하기 위해서 맞춤형 하드웨어의 개발 또한 뒷받침돼야 하는데, 현재 대부분의 인공 지능용 전자기기들은 많은 연산량을 수행하기 위해 높은 전력 소모와 고도로 집적된 메모리 배열을 사용하고 있다.
인공 지능의 능력 향상을 위해 이러한 전력 소모 및 집적화 한계의 문제를 해결하는 것은 인공 지능 기술 분야의 커다란 과제이며, 인간의 뇌 활동에서 문제 해결의 단서를 찾고자 하는 노력이 계속돼왔다.
김경민 교수 연구팀은 인간의 두뇌 신경망이 신경 조율(Neuromodulation) 기능을 통해 연결 구조를 상황에 따라 지속적으로 변화시키는 것을 모방, 인공 지능을 위한 수학적 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 기술을 개발했다. 두뇌에서는 학습하는 과정에서 실시간으로 신경망의 연결도를 변경해 필요에 따라 기억을 저장하거나 불러내는데, 이러한 신경 조율 기능을 하드웨어에서 직접 구현하는 새로운 방식의 인공 지능 학습 방식을 제시한 것이다.
연구팀은 개발된 기술의 효율성을 증명하기 위해 독자적인 전자 시냅스 소자가 탑재된 인공 신경망 하드웨어를 제작했으며, 여기에 개발한 알고리즘을 적용해 실제 인공지능 학습을 진행했고, 그 결과 인공지능 학습에 필요한 에너지를 37% 절약할 수 있었다.
공동 제1 저자인 신소재공학과 정운형 박사과정과 전재범 박사과정은 "인간의 두뇌는 생존을 위해 에너지 소모를 최소화하는 방향으로 진화해왔다. 이번 연구에서는 간단한 회로의 구성만으로 인간 두뇌의 학습 방식을 구현하였으며, 이를 통해 40%에 가까운 에너지를 줄일 수 있었다, 이는 범용성 있게 모든 SNN(스파이킹 뉴럴 네트워크) 인공 신경망에서 사용 가능한 장점을 가진다ˮ며 "뇌 활동을 모방해 개발한 새로운 학습 방식의 착안은 앞으로 인공 지능 분야의 소프트웨어·하드웨어 분야가 나아가야 할 길의 이정표가 될 것이다ˮ라고 말했다.
이러한 두뇌 신경 활동을 모방한 학습 알고리즘은 기존 전자기기 및 상용화된 반도체 하드웨어에 적용 및 호환을 할 수 있으며 차세대 인공 지능용 반도체 칩의 설계에 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced Functional Materials)'에 지난 3월 31일 자에 게재됐으며 한국연구재단, ㈜SK Hynix, 나노종합기술원(NNFC) 및 KAIST의 지원을 받아 수행됐다. (논문명: Demonstration of Neuromodulation-inspired Stashing System for Energy-efficient Learning of Spiking Neural Network using a Self-Rectifying Memristor Array)
2022.04.19
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미세 유체의 회전 운동을 활용한 현장 진단용 초고감도 바이오센서 개발
우리 대학 기계공학과 윤용진 교수팀이 뉴캐슬 대학(Newcastle University in Singapore) 김누리 교수와 공동연구를 통해 미세 유체의 회전력을 이용해 극소량의 분자 샘플로 현장 진단(Point-of-Care)이 가능한 바이오센서 칩을 개발했다고 18일 밝혔다.
윤용진 교수 연구팀은 미세 유체(microfluidics) 기술과 광 초소형 정밀기계 기술 바이오센서(Optical MEMS BioSensor)를 융합해 특정 용액의 0.19 펨토 몰(fM) 농도까지 감지할 수 있는 것으로 기존의 단일 유동 방법보다 1억(108)배 이상 향상된 감지력을 보여주는 `다상 유동 바이오센서(Rotationally Focused Flow (RFF) Biosensor)'의 연구 개발에 성공했다.
이와 관련해 윤용진 교수는 "이번 연구를 통해 T자형 미세 유체 채널 내에 유체의 회전 운동을 발생시키는 현상을 적용함으로서, 현재까지 알려진 분자 진단의 최소 샘플 농도로, 극소량의 피분석물(target analyte)의 검진이 가능하여 현장 진단 테스트 (PoC, Point Of Care testing) 개념의 바이오센서를 구현했다ˮ며, "이번 연구는 앞으로 코로나19와 같은 바이러스의 조기 발견을 통한 빠른 진단과 분자 진단 기기의 소형화를 통한 PoC 실시간 현장 진단을 가능하게 할 것이고, 나아가 차세대 랩 온어 칩(Lab-on-a-chip)을 이용한 바이오 분석학(bioanalytics)의 새로운 돌파구가 될 수 있을 것이다ˮ라고 설명했다.
뉴캐슬 대학 김누리 교수가 제1 저자로 참여하고 윤용진 교수가 교신저자로 진행된 해당 연구 결과는 국제적 권위 학술단체 `네이처(nature)'의 퍼블리셔 그룹인 `사이언티픽 레포트(scientific reports)'에 지난 4월 29일 자 게재됐다.
한편 이번 연구는 한국연구재단과(NRF-2020R1A2C1011859)과 한국교육재단BK21+ 프로그램 지원을 부분적으로 받아 수행됐다.
(논문명: A rotationally focused flow (RFF) microfluidic biosensor by density difference for early‑stage detectable diagnosis)
2021.10.19
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초소형·저전력·저잡음 브릴루앙 레이저 구현 성공
우리 대학 물리학과 이한석, 이용희 교수 공동연구팀(초세대협업연구실)이 경북대학교 최무한 교수, 호주국립대학교 최덕용 교수 연구팀과 공동연구를 통해 초소형·저전력·저잡음 *브릴루앙 레이저를 구현하는 데 성공했다고 23일 밝혔다. 주파수의 흔들림이 거의 없는 초소형·저전력·저잡음 광원은 차세대 초정밀 광센서 구성에 필요한 핵심 소자다.
☞ 브릴루앙 레이저(Brillouin laser): *브릴루앙 산란에 기반해 레이저 빛을 생성 증폭하며, 따라서 레이저의 매질이 브릴루앙 산란을 쉽게 일으킬수록 더 작은 에너지로도 작동할 수 있다. 출력 레이저 빛은 입력된 펌프 빛보다 주파수의 흔들림이 작고 매우 낮은 잡음을 갖는다.
☞ 브릴루앙 산란(Brillouin scattering): 빛이 매질과 상호작용을 통해 음파(acoustic phonon)를 생성하고 산란되는 현상. 산란된 빛은 음파의 에너지에 대응되는 주파수 감소를 겪으며, 유도 방출(stimulated emission) 즉 동일한 특성의 빛을 복제하는 것이 가능해 레이저 구성에 이용될 수 있다.
공동연구팀은 기존에 주로 사용돼온 물질보다 브릴루앙 산란 현상이 수백 배 잘 일어나는 칼코겐화합물 유리를 기반으로 브릴루앙 레이저를 개발함으로써 성능을 극대화했다. 칼코겐화합물 유리는 화학적 불안정성으로 인해 칩 상에서 식각을 통한 성형이 어렵다는 근본적인 약점이 있지만 연구팀은 증착 과정에서 자발적으로 광소자가 구성되는 새로운 제작 기법을 개발해 이런 문제를 해결했다.
연구팀이 개발한 제작 기법은 겨울철 지붕 위에 쌓인 눈의 형태가 지붕의 형태에 의해 정해지므로 눈을 직접 만지지 않고서도 지붕의 형태만을 조절해 원하는 눈의 형태를 얻는 것에 비유할 수 있다. 즉, 현재 반도체 공정 기술로 가공하기 쉬운 산화규소를 이용해 바닥구조를 적절히 형성하면, 그 위에 칼코겐화합물 유리를 증착하는 것만으로도 우수한 성능의 광소자가 자발적으로 형성되는 현상을 최초로 입증한 것이다.
공동연구팀은 자체 개발한 이 제작 기법을 활용해서 칼코겐화합물 유리 기반 고성능 브릴루앙 레이저를 반도체 칩 상에 초소형 광소자의 형태로 구현하는 데 성공했다. 또 기존 기록보다 100배 이상 낮은 펌프 에너지로도 레이저 구동이 가능함을 밝혔다.
공동연구팀 관계자는 "소형화 및 저전력 구동은 상용화를 위한 필수적인 요소ˮ라면서 "공동연구팀의 브릴루앙 레이저 광원 개발은 자율주행에 필요한 거리뿐만 아니라 회전관성 센서의 감도를 획기적으로 개선하는 등 차세대 광센서 개발에 널리 활용될 것으로 기대가 크다ˮ고 말했다.
그는 또 "연구 과정에서 개발한 신공정 기법은 지금껏 활용할 수 없었던 다양한 물질을 미세 광학소자 분야에 도입, 가능케 했다는 점에서 매우 의미가 클 뿐 아니라 향후 널리 활용될 가능성이 큰 원천기술이다ˮ라고 의미를 부여했다.
이번 연구를 주도한 교신저자 이한석 교수는 "칼코겐화합물 유리는 다양한 분자의 흡수선이 존재하는 중적외선 대역에도 적용 가능해 분자 분광에 기반한 환경감시 및 헬스케어 분야까지 그 응용범위를 넓힐 수 있을 것ˮ이라고 내다봤다. 또 다른 교신저자인 최덕용 교수는 "연구 과정에서 개발된 공정기법은 다양한 물질의 이종 결합(hybrid integration)을 가능하게 해 미래 양자 인터넷의 핵심 소자인 고효율 양자 광원 및 양자 메모리 분야에도 응용될 수 있다ˮ고 강조했다.
우리 대학 물리학과 김대곤 박사과정 학생과 한상윤 박사후연구원(現 대구경북과학기술원 교수)이 공동 제1 저자로 참여한 공동연구팀의 이번 논문은 국제학술지 `네이쳐 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 11월 23일 字에 실렸다. (논문명: Universal light-guiding geometry for on-chip resonators having extremely high Q-factor)
한편 이번 연구는 2018년 삼성미래기술육성사업에 선정돼 지속적인 지원을 받아 수행됐다.
2020.12.23
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엄지용 교수팀, 대기 중 미세먼지 증가가 전력 소비에 미치는 영향 실증
우리 대학 기술경영학부 엄지용 교수 연구팀이 대기 중 미세먼지 증가가 가정의 전력소비를 증가시킴을 실증적으로 밝혔다. 이번 연구는 대기 중 초미세먼지(PM2.5) 등급을 '좋음'에서 '매우 나쁨'으로 격상시키는 75μg/m3 농도증가가 가정부문 전력소비량을 평균 11.2% 증가시킴을 계량경제 모형으로 확인했는데, 이는 한 여름철 실외온도가 3.5oC 상승할 때 유발되는 전력소비 증가량에 해당하는 큰 폭의 유의미한 변화로 확인됐다. 이번 연구에는 전국 136개 주요 시군구 853가구에 설치된 실시간 스마트미터에서 1년여에 걸쳐 수집한 전력사용 데이터에 전국 미세먼지 관측소와 기상관측소에서 수집한 시간별 환경정보를 매칭해 얻은 에너지-환경 빅데이터가 활용됐다.
미세먼지와 같은 급성 환경스트레스에 대한 소비자의 적응행태는 그간 에너지 학계에서 많은 주목을 받지 못했는데, 이번 연구에서는 미세먼지에 대한 가구의 에너지 집약적인 적응행태를 최초로 확인했다. 특히, 가구의 적응행태는 라이프스타일에 영향을 받는데, 그 민감도는 주중보다 주말에 그리고 저녁이나 새벽시간대 보다는 낮 시간대에 높은 것으로 나타났다. 아울러, 실외 기온이 아주 높거나 낮을 경우, 미세먼지에 대한 환경적응 행태가 더 크게 나타나는 것으로 확인됐다. 미세먼지 농도증가로 가정에서는 공기청정기 등의 간편하고 즉각적인 적응수단을 활용하는데 이 때문에 전력소비가 증가하고, 다시 미세먼지 농도가 더욱 상승하는 誤적응(mal-adaptation)의 가능성을 보여준 실증연구이다. 이번 연구는 미세먼지 저감정책 설계에 있어 미세먼지 적응의 역량을, 미세먼지 적응정책 설계에 있어 미세먼지 저감의 역량을 함께 고려할 필요가 있음을 시사하고 있다.
우리 대학 현민우 녹색경영정책 석사 졸업생(現 UC Santa Barbara 경제학 박사과정)과 이재웅 경영공학 박사(現 삼성전자 근무)가 공동저자로 참여하고, 인코어드 테크놀로지스의 이효섭 연구소장과 공동 수행한 이번 연구는 국제학술지 '네이처 에너지(Nature Energy)' 9월 21일자에 게재됐다. (논문명: Increase in household energy consumption due to ambient air pollution)
엄 교수는 “이번 논문의 후속 연구로 미세먼지 경보시스템의 효과성 실증과, 효과적인 예보시스템을 제시하기 위한 연구를 수행중이고 이미 기초 결과를 도출하는 데 성공했다”고 밝히며 “에너지-환경 빅데이터를 이용해 기후 및 환경경제 분야의 다양한 융합연구를 계속할 계획"이라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 중견연구자 지원사업과, 한-EU 공동연구지원사업, 그리고 녹색성장대학원 운영사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.09.23
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언제 어디서든 사람을 살리는 상시 동작형 유해가스 감지 센서 개발
밀폐된 공간에서 유해가스를 감지해 안전사고를 사전에 방지할 수 있는 초 저전력 유해가스 감지 센서가 우리 연구진에 의해 개발됐다.
우리 대학 전기및전자공학부 윤준보 교수 연구팀은 독자 기술로 개발한 나노 소재 *'나노린'을 통해 상시 동작이 가능한 초 저전력 유해가스 감지 센서를 개발했다고 1일 밝혔다.
☞ 나노린(Nanolene): 완벽하게 정렬된 나노와이어 다발들이 공중에 떠 있는 구조를 지칭하는 용어. 나노와이어의 Nanoline과 그래핀과 같은 2차원 나노 재료의 접미사 –ene을 합성해 탄생한 단어다.
일산화탄소 등의 유해가스에 의한 안타까운 인명 사고는 과거로부터 현재까지 끊임없이 반복되고 있다. 이에 따라 유해가스를 실시간으로 감지하는 예방 기술에 대한 대중의 관심과 수요가 꾸준히 증가하는 추세인데 학계에서도 유해가스 감지 센서 개발을 위한 연구가 활발하다.
금속산화물을 기반으로 하는 가스 센서는 소형화에 유리하고, 생산 단가가 저렴해서 관련 산업에 활용이 가능한 가스 감지 기술로 주목받아 왔다. 가스 센서는 수백 도 씨(℃) 내외의 고온에서 동작하기 때문에 히터를 통한 열에너지 공급이 필수적이다.
이때 주변으로 방출되는 다량의 열과 히터의 높은 소비 전력 때문에 스마트폰과 같은 휴대용기기에 적용 가능한 실시간 가스 센서를 개발하기는 쉽지 않다. 윤준보 교수팀이 개발한 유해가스 감지 센서는 독자적인 나노 공정 기술을 통해 개발한 나노 소재 `나노린'을 활용해 초 저전력으로 언제, 어디서든 항상 사용이 가능한 게 큰 특징이다.
나노 소재는 독특한 전기적, 화학적 특성 때문에 미래 센서 기술의 핵심 구성 요소로 주목받고 있지만, 제조 방법상 크기를 제어하기가 쉽지 않고 원하는 위치에 정렬된 형태로 구현하는 것 또한 어렵다. 윤 교수 연구팀은 나노린을 통해 이런 문제점을 해결했다. 윤 교수팀이 개발한 이 기술은 기존의 나노 소재 제작 방법과는 다른, 일반적인 반도체 공정을 기반으로 제작하기 때문에 양산성이 뛰어나고(대량생산이 가능) 산업적 활용 가치 또한 매우 높다고 평가받고 있다.
연구팀은 우선 나노린을 초 저전력 나노 히터에 활용했다. 시험과정에서 나노 소재가 지닌 고유의 열 고립 효과를 통해 기존 마이크로히터의 물리적 한계를 뛰어넘는 초 저전력 고온 구동을 실현하는 데 성공했다. 이와 함께 나노 히터에 완벽하게 정렬된 형태의 금속산화물 나노와이어를 일체형으로 집적해 가스 센서로 응용했는데 스마트폰 내장에 적합한 수준의 낮은 소비 전력으로 일산화탄소 가스 검출에 성공했다.
과거 광부들은 유해가스로부터 생명을 지키기 위해 탄광에 들어갈 때마다 카나리아라는 새를 데리고 들어갔다. 카나리아는 메탄, 일산화탄소 가스에 매우 민감해 유해가스에 소량만 노출돼도 죽는다. 광부들은 카나리아의 노래가 들리면 안심하고 채굴했고 카나리아가 노래를 부르지 않을 땐 탄광에서 뛰쳐나와 스스로 생명을 지킬 수 있었다.
윤준보 교수는 "상시 동작형 가스 센서는 언제 어디서나 유해가스의 위험을 알려주는 '스마트폰 속 카나리아'로 활용이 기대된다ˮ고 연구결과를 소개했다.
제1 저자인 전기및전자공학부 최광욱 박사는 이를 휴대용기기에 내장하기 적합한 초 저전력 가스 센서 기술이라고 설명하면서 "이 기술이 가스 사고를 사전에 차단하고 인명 사고를 막는 데 활용되길 기대한다ˮ고 말했다.
KAIST UP 프로그램과 한국연구재단의 중견연구자 지원사업을 통해 수행된 이번 연구결과는 국제 학술지 '어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈 (Advanced Functional Materials)' 8월 12일 字에 온라인으로 게재되는 한편 연구 내용의 우수성을 인정받아 오프라인 저널의 후면 표지논문으로 선정됐다. (논문명: Perfectly Aligned, Air-Suspended Nanowire Array Heater and Its Application in an Always-On Gas Sensor)
2020.09.01
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AI대학원 김기응 교수 연구팀, 인공지능 전력망 운영관리 국제대회 1위 달성
우리 대학 AI대학원 김기응 교수 연구팀(홍성훈, 윤든솔 석사과정, 이병준 박사과정)이 인공지능 기반 전력망 운영관리 기술을 겨루는 국제경진대회인 'L2RPN 챌린지(Learning to Run a Power Network Challenge 2020 WCCI)'에서 최종 1위를 차지했다. 이 대회는 기계학습 연구를 촉진하기 위한 각종 경진대회를 주관하는 비영리단체 ChaLearn, 유럽 최대 전력망을 운영관리하는 프랑스 전력공사의 자회사 RTE(Réseau de Transport d'Électricité)社 및 세계 최대 규모의 전력 회사 SGCC(State Grid of China)의 자회사인 GEIRI North America(Global Energy Interconnection Research Institute)에서 공동주최해, 세계 각국의 약 50팀이 약 40일간 (2020.05.20.~06.30) 온라인으로 참여해 성황리에 마감됐다.
단순한 전력망이 스마트 그리드를 넘어서 에너지 클라우드 및 네트워크로 진화하려면 신재생 에너지의 비율이 30% 이상이 돼야 하고, 신재생 에너지 비율이 높아지면 전력망 운영의 복잡도가 매우 증가한다. 실제로 독일의 경우 신재생 에너지 비율이 30%가 넘어가면서 전력사고가 3,000건 이상 증가할 정도로 심각하며, 미국의 ENRON 사태 직전에도 에너지 발전과 수요 사이의 수급 조절에 문제가 생기면서 잦은 정전 사태가 났던 사례도 있다.
전력망 운영에 인공지능 기술 도입은 아직 초기 단계이며, 현재 사용되고 있는 전력망은 관리자의 개입 없이 1시간 이상 운영되기 힘든 실정이다. 이에 프랑스의 RTE(Réseau de Transport d'Électricité) 社는 전력망 운영에 인공지능 기술을 접목하는 경진대회 'L2RPN'을 2019년 처음 개최했다. 2019년 대회는 IEEE-14라는 14개의 변전소를 포함하는 가상의 전력망에서 단순한 운영을 목표로 열렸다. 2020년 대회는 L2RPN 2020 WCCI 챌린지라는 이름으로 특정 국가 수도 규모의 복잡한 전력망을 72시간 동안 관리자의 개입 없이 스스로 안전하고 효율적으로 운영될 수 있는 인공지능 전력망 관리 에이전트를 개발하는 것을 목표로 열렸다. 시간에 따른 공급-수요의 변화, 시설 유지보수 및 재난에 따른 급작스러운 단전 등 다양한 시나리오에 대해 전력망 운영관리 능력의 평가가 이뤄졌다.
김 교수 연구팀은 이번 2020년 대회에서 전력망 구조를 효과적으로 반영할 수 있는 그래프 신경망 모델 기반의 강화학습 에이전트를 개발해 참가했다. 기존의 에이전트들은 소규모의 전력망에서만 적용 가능하다는 한계가 있었지만, 김 교수 연구팀은 국가 수도 규모의 복잡한 전력망에도 적용 가능한 에이전트를 개발했다. 연구팀이 개발한 인공지능 전력망 운영관리 에이전트는 주어진 모든 테스트 시나리오에 대해 안전하고 효율적으로 전력망을 운영해 최종 1위의 성적을 거뒀다. 우승팀에게는 상금으로 미국 실리콘밸리에 있는 GEIRI North America를 방문할 수 있는 여행경비와 학회참가 비용 3,000달러가 주어진다. 연구진은 앞으로도 기술을 고도화해 국가 규모의 전력망과 다양한 신재생 에너지원을 다룰 수 있도록 확장할 계획이다.
한편 이번 연구는 과기정통부 에너지 클라우드 기술개발 사업의 지원으로 설치된 개방형 에너지 클라우드 플랫폼 연구단과제로 수행됐다. (연구단장 KAIST 전산학부 문수복 교수)
※ 대회 결과 사이트 관련 링크: https://l2rpn.chalearn.org/competitions
※ 개방형 에너지 클라우드 플랫폼 연구단 사이트: https://www.oecp.kaist.ac.kr
2020.07.28
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사물인터넷(IoT)을 위한 무전원 인터넷 연결 기술 개발
우리 대학 연구진이 초저전력, 저비용으로 우리 생활의 모든 사물을 연결하는 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 서비스를 광범위하게 제공하는 핵심 기술을 개발해 초연결 사회 구현을 한층 앞당길 수 있을 것으로 기대된다. 사물인터넷이란 각종 사물이 센서와 통신기기를 통해 서로 연결돼 양방향으로 소통함으로써 개별 객체로는 제공하지 못했던 서비스를 제공하는 기술이다.
전기및전자공학부 김성민, 이융 교수와 정진환 박사과정, 한국뉴욕주립대 류지훈 교수(컴퓨터과학과)가 참여한 공동 연구팀은 후방산란(Backscattering) 기술을 이용한 무전원 사물인터넷 게이트웨이 개발에 성공했다고 13일 밝혔다.
후방산란 기술이란 기기의 무선 신호를 직접 만들어내지 않고, 공중에 존재하는 방사된 신호를 반사해 정보를 전달하는 방식의 기술이다. 무선 신호를 생성하는데 전력을 소모하지 않아 초저전력으로 통신을 가능케 하는 기술이다.
김성민 교수 연구팀은 이러한 초저전력 후방산란 기술을 이용해 사물인터넷 기기들이 방사하는 무선 사물인터넷 신호가 와이파이(WiFi) 신호로 공중에서 변조되도록 설계했다. 후방산란 기술 기반의 무전원 게이트웨이를 이용하면 사물인터넷 기기를 와이파이 네트워크에 쉽게 연결할 수 있기 때문에 인터넷 연결성의 범위가 크게 확장될 것으로 기대된다.
전기및전자공학부 정진환 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 지난 6월 캐나다 토론토에서 열린 모바일 컴퓨팅 분야의 최고 권위 학술대회 `ACM 모비시스(ACM MobiSys) 2020'에서 발표됐다. (논문명 : Gateway over the air: Towards Pervasive Internet Connectivity for Commodity IoT).
5G 네트워크의 핵심 구성요소 중 하나인 사물인터넷은 각종 사물인터넷 기기들이 인터넷에 연결돼야만 다양한 서비스를 제공할 수 있는 구조로 돼 있다. 사물인터넷 기기들을 인터넷에 연결하기 위해서는 사물인터넷 게이트웨이라는 다수의 무선 송수신 장치를 장착하고 있는 기기가 꼭 필요하다.
사물인터넷 게이트웨이는 다수의 무선 송수신 장치에서 발생하는 전력소모량이 크기 때문에 유선 전원공급장치가 필요하다. 따라서 자유로운 설치가 제한될 수밖에 없어 광범위한 인터넷 연결성을 제공하는데 많은 제약이 따른다.
연구팀은 문제 해결을 위해 후방산란 기술을 활용해 사물인터넷 기기들이 주로 사용하는 지그비(ZigBee, 저전력 무선망 기술) 또는 BLE(Bluetooth Low Energy, 저전력 블루투스 기술) 통신 규격을 따르는 무선 신호를 최적의 패턴으로 반사해 와이파이 신호로 변조시키는 기술을 개발했다. 이 기술을 이용해 사물인터넷 기기들을 사용자 주변에 흔히 볼 수 있는 와이파이 기기에 연결함으로써 인터넷 연결성을 제공하는 무전원 사물인터넷 게이트웨이를 제작했다.
연구팀이 개발한 무전원 사물인터넷 게이트웨이 기술은 후방산란 기술을 활용해 에너지 수확(Energy harvesting)을 통해 무전원으로 동작할 수 있어 설치비용과 유지·보수 비용을 크게 줄일 수 있다. 또 후방산란의 특성상 공중에 방사된 무선 신호를 반사하면서 물리적으로 변조하므로 동일한 통신 규격을 사용하는 모든 사물인터넷 기기에 보편적으로 적용할 수 있다는 장점이 있다.
연구팀은 저전력 통신 규격인 지그비와 BLE 신호를 무전원 사물인터넷 게이트웨이를 통해 와이파이 신호로 변조해 상용 노트북에서 수신됨을 확인했다. 이와 함께 다양한 제작사에서 판매하는 상용 스마트홈 기기(스마트 전구, 스마트 스피커 등)가 사물인터넷 게이트웨이를 통해 와이파이 기기에 상호 연결되는 현상을 실험을 통해 입증함으로써 통합형 사물인터넷 게이트웨이로서의 가능성도 확인했다.
제1 저자인 정진환 연구원은 "후방산란이라는 초저전력 통신 기술을 통해 상용 사물인터넷 기기들이 매우 적은 비용으로 와이파이를 통해 인터넷에 연결될 수 있다는 점을 확인했다ˮ면서 "값비싸고 전력소모량이 큰 기존의 사물인터넷 게이트웨이의 한계를 무전원 사물인터넷 게이트웨이로 극복할 수 있다는 점을 확인한 게 이번 연구의 성과ˮ라고 설명했다.
정 연구원은 이어 "향후 끊임없이 규모가 커질 사물인터넷에 대해 효율적으로 인터넷 연결성을 확대, 제공하는 방향으로 활용이 가능할 것으로 기대가 크다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단과 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다.
2020.07.13
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MOSFET보다 빠른 저전력 트랜지스터 개발
우리 대학 물리학과 조성재 교수 연구팀이 기존의 금속 산화물 반도체 전계효과 트랜지스터(metal-oxide-semiconductor field-effect transistor, MOSFET) 대비 작동 전력 소모량이 10배 이상 낮고 동작 속도가 2배 이상 빠른 저전력, 고속 터널 트랜지스터를 개발했다. 이제까지 구현된 저전력 트랜지스터 중 MOSFET보다 빠른 트랜지스터의 개발은 최초이다.
조 교수 연구팀은 흑린(black phosphorus)의 두께에 따라 밴드갭이 변하는 독특한 성질을 이용해 트랜지스터 채널을 구성함으로써 전력소모를 줄이고, 단층 붕화 질소 (hexagonal boron nitride)를 트랜지스터의 drain 접합에 이용해 터널 트랜지스터의 작동 상태 전류를 높이는데 성공했다. 이제까지의 저전력 트랜지스터는 전력 소모는 낮지만, 작동 상태 전류가 기존 MOSFET에 비해 현저히 작아서 작동 속도가 느린 문제점이 있었다.
김성호 연구원이 1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘나노 레터스 (Nano Letters)’ 4월 24일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Monolayer Hexagonal Boron Nitride Tunnel Barrier Contact for Low-Power Black Phosphorus Heterojunction Tunnel Field-Effect Transistors)
트랜지스터의 전력 소모를 감소시키기 위해서는 트랜지스터의 작동 전압과 대기 상태 전류를 동시에 낮추는 것이 필수적이다. 이를 위해서는 subthreshold swing (SS, 전류를 10배 증가시키는데 필요한 전압값, 단위: mV/decade = mV/dec)을 낮추는 것이 필요한데, 기존의 MOSFET은 thermal carrier injection mechanism 때문에 SS 값이 상온에서 60 mV/dec 이하로 낮아질 수 없다는 한계를 지닌다. band-to-band-tunneling을 carrier injection mechanism으로 가지는 터널 트랜지스터는 상온에서 SS 값이 60 mV/dec 미만으로 낮아질 수 있기 때문에 MOSFET을 대체할 수 있는 저전력 소자로 제안되어왔다. 지난 1월 조교수 연구팀은 흑린을 사용하여 60 mV/dec미만의 SS를 가지는 저전력 트랜지스터를 개발하는데 성공하여 Nature Nanotechnology에 결과를 보고하였다. 하지만, 그 결과 또한 여전히 작동 상태 전류, 특히 SS = 60 mV/dec인 지점에서의 전류가 0.6 μA/μm로 MOSFET의 threshold에서의 전류값 1-10μA/μm보다 낮은 한계가 있었다.
조 교수 연구팀은 본 연구에서 단층 붕화 질소를 활용하여 지난 연구의 한계를 극복하고 SS = 60mV/dec 지점에서의 작동 상태 전류를 Nature Nanotechnology에 보고한 저전력 흑린 트랜지스터에서의 결과보다 10배 이상 크고, MOSFET의 threshold에서의 전류값보다도 큰 20 μA/μm을 달성했다. 흑린(black phosphorus)의 두께에 따라 밴드갭이 변하는 독특한 성질을 이용해 트랜지스터 채널을 구성함으로써 전력소모를 줄이고, 단층 hexagonal boron nitride를 트랜지스터의 drain 접합에 이용해 터널 트랜지스터의 작동 속도를 높이는데 성공하여 저전력 고속 트랜지스터의 구성 요건을 완성했다는 점에서 큰 의의가 있다.
조성재 교수는 “흑린 이종접합 트랜지스터가 기존의 어떤 트랜지스터보다 저전력, 고속으로 작동하는 것을 확인했다. 이는 기존 실리콘 기반의 MOSFET을 대체할 수 있는 새로운 트랜지스터의 가능성을 보여주는 결과이다.”라며 “이번 연구 결과를 바탕으로 기초 반도체 물리학 및 비메모리 반도체 산업에 다양한 응용이 가능할 것으로 기대한다.”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 미래반도체신소자원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.05.06
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