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차세대 반도체 나노구조 공정을 혁신하는 새로운 3차원 노광 공정 개발
우리 대학 신소재공학과 전석우 교수와 신종화 교수 공동연구팀이 차세대 반도체 공정 핵심기술인 3차원의 나노구조를 단일 노광으로 효율적으로 제작하는 방법을 개발했다고 27일 밝혔다. 노광 공정이란 빛을 이용해 실리콘 웨이퍼에 전자 회로를 새기는 공정을 말한다.
이번 연구 성과는 갈수록 복잡해지는 반도체 구조와 배선구조 등을 기존 2차원 평면 노광 방식으로 건물을 한층 한층 제작하듯이 진행하던 방식에 비해 훨씬 더 낮은 비용과 공정으로 제작할 수 있는 근거를 마련한 획기적인 연구 결과로 판단된다.
전석우 교수와 신종화 교수가 교신 저자로, 남상현 박사와 김명준, 김나영 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명한 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 5월 25일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Photolithographic Realization of Target Nanostructures in 3D Space by Inverse Design of Phase Modulation)
공동연구팀은 수반행렬 방법(Adjoint method) 기반 역설계 알고리즘을 활용해, 적은 연산으로 원하는 형태의 나노 홀로그램을 생성하는 위상 마스크의 격자구조를 효율적으로 찾아내는 방법론을 제시했다. 이는 기존의 반도체 리소그래피 공정에 적용됐으며, 연구팀은 광감응성 물질에 단 한 번의 빛을 쏘아 목표하는 나노 홀로그램을 형성하고, 물질화해 원하는 3차원 나노구조를 단 한 번의 노광으로 구현할 수 있음을 실험적으로 증명했다.
최근 리소그래피 및 패터닝 기술의 발달로 소재의 형상을 나노스케일에서 구현하는 기술이 발달함에 따라 기존 소재의 물성을 극복하는 메타 소재 및 3차원 프린팅 연구가 주목받고 있다. 특히 3차원 나노소재를 구현하기 위해 활용되는 기존 공정들은 구현하는 구조의 자유도, 생산성, 정밀도를 모두 만족하기 어려운 점이 있어 이를 개선하기 위한 다양한 시도가 진행 중이다.
다양한 3차원 패터닝 공정 가운데, 근접장 나노패터닝(PnP, Proximity-field nanoPatterning)은 단일 노광으로 주기적인 3차원의 나노구조를 정확하고 생산성 있게 구현할 수 있다. 하지만, 현재까지 주기적인 위상 마스크 패턴을 활용해 구현할 수 있는 구조의 자유도는 제한돼왔으며, 이를 극복하기 위해서는 감광물질에 원하는 형태의 홀로그램을 구현하는 위상 마스크의 디자인을 계산하는 과정이 필요하다.
기존 연구에서는 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 통해 이러한 역계산을 수행했으나, 비효율적인 계산방식, 많은 계산량 등의 문제로 활용이 제한된다. 최근 주목받는 머신러닝도 학습을 위한 데이터양이 최소 수천 개 이상으로 많이 요구돼 현실적으로 이를 역계산에 활용하기에는 아직 요원한 상황이다.
연구팀은 수학적 방법론인 수반행렬 방법(Adjoint Method) 기반 알고리즘을 위상 마스크의 패턴이 빛과 상호작용하는 광학현상에 적용해, 원하는 홀로그램 형상을 광감응성 소재에 효율적으로 계산해 그 형상을 얻어내는 데 성공했다. 이 알고리즘은 수식으로 표현된 목표 디자인을 최소한의 계산 경로로 찾아내는 알고리즘이며, 행렬 연산을 활용해 많은 계산량을 효율적으로 처리한다는 장점이 있다. 기존의 단순한 주기적 위상 마스크 패턴은 수직 입사하는 빛으로 특정 배열의 나노구조만을 발생시켰다. 연구팀은 해당 연구에서 위상 마스크에 반도체 공정에 적용 가능한 수직 입사 빔 방식으로 기존의 마스크로 얻어내는 것이 불가능했던 새로운 배열의 3차원 나노구조를 얻어내는 데 성공했다. 이번 연구는 이를 통해 기존의 반도체 노광공정이 갖는 자유도의 한계를 극복하고 더 나아가 보다 복잡한 나노구조를 구현할 수 있다는 것을 이론적, 실험적으로 증명한 주요 연구라 할 수 있다.
이렇게 제작된 3차원의 나노구조는 원자층 증착법을 활용해 구조에 따라 물질의 주입 및 치환으로 다양한 소재를 원하는 구조로 제작할 가능성을 열어준다. 이번 기술이 차세대 반도체 소자인 GAA(Gate All Around) 소자나 3차원 반도체 집적기술에 적용된다면 현재 국가적으로 많은 노력을 기울이고 있는 차세대 반도체 역량 강화에 크게 이바지할 것으로 기대된다. 더 나아가 소재의 물성이 소재를 구성하는 원자나 결합이 아닌 순수한 나노구조에서 기인하는 새로운 물성을 확보하는 메타 소재 연구에서 원하는 나노구조를 낮은 비용으로 대면적에 생산함으로 국내의 소재 경쟁력을 크게 강화할 원천기술이 될 것이다.
이번 연구는 한국연구재단 원천기술개발사업의 미래소재디스커버리 사업과(NRF-2020M3D1A1110522) 삼성전자의(G01190420) 지원을 통해 수행됐다.
2022.05.27
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실제 약물로 개발되는 단백질-리간드 상호작용 예측 인공지능 모델 개발
우리 대학 연구진이 물리화학적 아이디어를 인공지능 딥러닝에 접목해 기존의 방법보다 일반화 성능이 높은 단백질-리간드 상호작용 예측 모델을 개발했다. 리간드란 수용체와 같은 큰 생체 분자에 특이적으로 결합하는 물질을 말하며, 생체 내의 중요한 요소이자 의약품의 개발 등에 큰 역할을 한다.
화학과 김우연 교수 연구팀이 교원창업 인공지능 신약 개발 스타트업 HITS 연구진과 함께 물리 기반 삼차원 그래프 심층 신경망을 이용해 일반화 성능을 높인 단백질-리간드 상호작용 예측 모델을 개발했다고 17일 밝혔다.
약물 후보 분자를 발굴하기 위해서 타깃 단백질과 강하게 결합하는 리간드를 찾는 것이 중요하다. 하지만 유효 물질을 찾기 위해 수백만에서 수천만 개의 무작위 리간드 라이브러리를 대상으로 실험 전수 조사를 수행하는 것은 천문학적인 시간과 비용이 필요하다. 이러한 시간과 비용을 절감하기 위해 최근 단백질-리간드 상호작용 예측에 기반한 가상탐색(virtual screening) 기술이 주목받고 있다.
기존의 상호작용 예측 인공지능 모델들은 학습에 사용한 구조에 대해서는 높은 예측 성능을 보여주지만, 새로운 단백질 구조에 대해서는 낮은 성능을 보이는 과적합(over-fitting)이 문제가 됐다. 과적합 문제는 일반적으로 모델의 복잡도에 비해 데이터가 적을 때 발생한다. 이번 연구는 이러한 과적합 문제를 해결함으로써 다양한 단백질에 대해 고른 성능을 보여주는 예측 모델을 개발하는데 주안점을 뒀다.
연구진은 물리화학적 아이디어들을 딥러닝 모델에 적용해 모델의 복잡도를 줄임과 동시에 물리 시뮬레이션을 통해 부족한 데이터를 보강함으로써 과적합 문제를 해결하고자 하였다. 단백질 원자와 리간드 원자 사이의 거리에 따른 반데르발스 힘, 수소 결합력 등을 물리화학적 방정식으로 모델링하고, 매개변수를 딥러닝으로 예측함으로써 물리 법칙을 만족하는 예측을 가능하게 했다.
또한, 학습에 사용한 단백질-리간드 결정 구조가 실험적으로 판명된 가장 안정한 구조임에 착안했다. 부족한 실험 데이터를 보강하기 위해 불안정한 단백질-리간드 구조로 이루어진 수십만 개의 인공 데이터를 생성해 학습에 활용했고, 그 결과 생성된 구조에 비해 실제 구조를 안정하게 예측하도록 모델을 학습할 수 있었다.
연구진은 개발된 모델의 성능을 검증하기 위해 대조군으로 `CASF-2016 벤치마크'를 활용했다. 이 벤치마크는 다양한 단백질-리간드 구조들 사이에서 실험적으로 판명된 결정 구조에 근접한 구조를 찾는 도킹과 상대적으로 결합력이 큰 단백질-리간드 쌍을 찾는 스크리닝 등 실제 약물을 개발하는 과정에 필수적인 과제를 포함하고 있다. 검증 테스트 결과 기존에 보고된 기술에 비해 높은 도킹 및 스크리닝 성공률을 보여줬으며, 특히 스크리닝 성능은 기존에 보고된 최고 성능 대비 약 두 배 높은 수치를 보였다.
연구진이 개발한 물리 기반 딥러닝 방법론의 또 다른 장점은 예측의 결과를 물리적으로 해석 가능하다는 것이다. 이는 딥러닝으로 최적화된 물리화학 식을 통해 최종 상호작용 값을 예측하기 때문이다. 리간드 분자 내 원자별 상호작용 에너지의 기여도를 분석함으로써 어떤 작용기가 단백질-리간드 결합에 있어서 중요한 역할을 했는지 파악할 수 있으며, 이와 같은 정보는 추후 약물 설계를 통해 성능을 높이는 데 직접 활용할 수 있다.
공동 제1 저자로 참여한 화학과 문석현, 정원호, 양수정(현재 MIT 박사과정) 박사과정 학생들은 "데이터가 적은 화학 및 바이오 분야에서 일반화 문제는 항상 중요한 문제로 강조돼왔다ˮ며 "이번 연구에서 사용한 물리 기반 딥러닝 방법론은 단백질-리간드 간 상호작용 예측 뿐 아니라 다양한 물리 문제에 적용될 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
한국연구재단의 지원을 받아 수행된 이번 연구는 국제 학술지 `Chemical Science(IF=9.825)' 2022년 4월 13호에 표지 논문 및 `금주의 논문(Pick of the Week)'으로 선정됐다. (논문명 : PIGNet: a physics-informed deep learning model toward generalized drug–target interaction predictions, 논문 링크 : https://doi.org/10.1039/D1SC06946B)
2022.05.17
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꽃향기, 이젠 눈으로 보세요!
우리 대학 기계공학과 유체 및 계면 연구실 김형수 교수와 생명과학과 생태학 연구실 김상규 교수 연구팀이 공동 융합연구를 통해 세계 최초로 꽃향기가 나오는 것을 실시간으로 가시화하여 측정하는 데 성공했다고 10일 밝혔다.
두 연구팀은 기존 꽃향기 측정 방법과 완전히 다른 레이저 간섭계 기반의 휘발성 유기물 증기(VOCs, Volatile Organic Compounds)의 상대 굴절율 측정을 통해 백합에서 나오는 꽃향기를 시공간으로 직접 측정할 수 있는 결과를 획득했다. 기존 향기 측정 방법은 물질 포집 후 질량분석을 통해 양을 측정했기 때문에 꽃이 어떤 주기로 향기를 뿜어내는지 직접 알 수가 없었다.
꽃향기는 인간의 삶과 밀접한 화장품, 향수, 장식용 꽃 사업 등에서 중요한 요소 중 하나이기도 하지만 동시에 현화 식물이 여러 화분매개곤충과 교류하는 대표적인 수단 중 하나이기 때문에 꽃의 생식 및 진화에 큰 영향을 미친다.
꽃향기 분비 주기를 직접 관찰할 수 있는 이번 기술은 꽃향기 합성 및 분비에 관여하는 유전자를 찾고 화분매개곤충과 상호작용을 통한 꽃향기 물질 진화 연구에 활용될 것이다. 또한 향기 물질 분비를 제어할 수 있다면 원예 및 농작물 생산 증진에 영향을 끼칠 것으로 기대된다.
기계공학과 이길구 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제학술지 `프론티어스 인 플랜트 사이언스(Frontiers in Plant Science)' 2022년 4월호에 출판됐다(논문명 : Real-Time Visualization of Scent Accumulation Reveals the Frequency of Floral Scent Emissions, https://doi.org/10.3389/fpls.2022.835305).
기계공학과 김형수 교수는 "공기 중 증기나 가스를 가시화할 수 있는 기술이 더욱 발전될 수 있다면 위험 유해물질(HNS, Hazardous Noxious Substances)이 한정된 공간에 얼마나 노출됐는지 직접 알 수 있어 산업용이나 군사용으로도 확장이 가능하다ˮ고 말했다. 한편 생명과학과 김상규 교수는 "이번 기술을 활용해 향기 물질 분비에 관여하는 유전자를 찾고 그 메커니즘을 밝혀나갈 것ˮ이라고 언급했다.
이번 연구는 KAIST 글로벌특이점 프렙 연구를 통해서 시작됐고, 연구재단의 중견연구와 농진청의 부분 지원으로 수행됐다.
2022.05.10
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실 한오라기에 흰색의 빛을 내는 OLED 섬유 기술 최초 구현
우리 대학 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 머리카락보다 얇은 실 위에 흰색의 빛을 발산하는 섬유 OLED (유기발광다이오드) 개발에 성공했다고 20일 밝혔다.
전자 섬유는 기술을 입는다는 개념으로 웨어러블 디바이스의 궁극적인 폼팩터(form-factor, 제품의 물리적 외형을 뜻하는 말)로서 국내·외적으로 활발히 연구되고 있다. 특히나 전자 섬유 디스플레이 분야는 기능성 의류뿐만 아니라 패션, 의료, 안전, 차량 디자인 등 다양한 응용 가능성에 많은 주목을 받고 있다.
최경철 교수 연구팀은 원천기술인 딥 코팅 공정을 개발해 지금까지 형광 OLED, 구동 가능한 고효율 인광 RGB OLED 등 디스플레이 필수 요소 기술들을 머리카락보다 얇은 전자 섬유 형태로 성공적으로 구현해왔다. 하지만, 풀 컬러 디스플레이, 조명 기술 등을 구현하기 위한 필수 요소 기술인 흰색 OLED는 그 구조적 복잡성과 접근법의 부재로 기술 개발에 어려움이 있었다. 일반적으로, 흰색 OLED는 삼원색 OLED의 단일 적층 구조에 2~3배 달하는 다중 적층 구조(tandem structure)를 갖는다. 따라서, 용매 직교성, 곡률 의존성 등을 고려할 때 다중 적층 구조를 섬유 위에 구현하기엔 어려움이 있었다. 더욱이, 다중 적층 구조의 얇은 전하 생성층(CGL)은 섬유의 곡률에는 취약한 구조로 섬유에는 적합하지 않은 구조였다.
연구팀은 다중 적층 구조의 문제점들을 해결하고자 섬유 구조에 적합한 딥 코팅 가능한 흰색 단일 발광층 설계에 주목했다. 흰색 단일 발광층은 삼원색 발광 재료와 전하 균형을 위한 다수의 전하 수송체들로 구성돼, 시뮬레이션 및 최적화 과정을 통해 설계됐으며, 이와 함께 딥 코팅 공정이 가능하도록 재료적으로도 설계됐다. 이를 통해 흰색 OLED를 섬유에 최초로 구현했으며, 야외시인성 확보가 가능한 최고 700cd/m2(칸델라/제곱미터) 수준의 휘도, 10cd/A(칸델라/암페어) 수준의 높은 전기 광학적 성능을 보였다. 아울러, 개발된 흰색 OLED 전자 섬유는 그 구조상의 최적화된 에너지 전달 과정 덕분에 구동 환경에 따른 흰색 발광의 색 변화 의존성을 줄여 안정적인 흰색 발광을 보일 수 있었다.
최경철 교수 연구팀은 그동안 섬유 디스플레이 분야에서 부재했던 디스플레이 필수 요소 기술인 흰색 OLED를 실 한오라기에 성공적으로 구현하여 고품질 섬유 디스플레이를 포함한 패션, 기능성 의류, 차량 디자인 등 다양한 응용 분야에 적용이 가능할 것으로 기대한다고 밝혔다.
이번 연구를 주도한 최경철 교수 연구팀의 황용하 박사과정은 "흰색 OLED 전자 섬유 구현을 위해 섬유에 적합한 흰색 OLED 구조 및 설계에 집중했다ˮ며 "그동안 전자 섬유 디스플레이 분야에서 부재했던 필수 요소 기술을 개발해 더욱 완성도 높은 고품질 전자 섬유 디스플레이를 구현할 수 있을 것이라 기대된다ˮ고 말했다.
최경철 교수 연구팀의 황용하 박사과정이 제1 저자로 주도하고 산업통상자원부 전자부품산업핵심기술개발사업의 지원을 받아 수행된 이번 연구 결과는 나노 분야의 권위 있는 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science, IF 16.8)'에 지난 1월 24일 字로 온라인 게재됐으며, 4월 14일 字로 전면 내부 표지 논문(Inside Front Cover)으로 게재됐다. (논문명: High-Performance and Reliable White Organic Light-Emitting Fibers for Truly Wearable Textile Displays)
2022.04.21
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수학 모델로 개별 세포 간 이질성의 원인 밝혀
우리 연구진이 항생제와 같은 동일한 외부 자극에도 개별 세포마다 반응하는 정도가 다른 근본적인 원인을 밝혔다.
우리 대학 수리과학과 김재경 교수(기초과학연구원(IBS) 의생명수학 그룹 겸임) 연구팀이 외부 자극에 대한 세포 간 이질성(cell-to-cell heterogeneity)의 크기가 세포 내 신호 전달 과정의 반응 속도 제한 단계(rate-limiting step)의 수에 비례한다는 사실을 규명했다고 21일 밝혔다.
똑같은 유전자를 가진 세포들이 동일한 외부 자극에 다르게 반응하는 이유는 오랫동안 미스터리였다. 특히, 외부 자극에 대한 반응의 이질성은 항암 치료 시 화학 요법을 적용할 때 암세포의 완전 사멸을 막는 원인이 되기도 한다. 따라서, 세포 간 이질성을 유발하는 요인으로서 속도 제한 단계를 제시한 이번 연구는 화학 요법 치료의 효과를 개선하는 데에 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 수리과학과 김대욱 박사와 홍혁표 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 3월 18일 字 온라인판에 실렸다. (논문명 : Systematic inference identifies a major source of heteogeneity in cell signaling dynamics: the rate-limiting step number)
우리 몸속에 있는 세포는 항생제, 삼투압 변화 등 다양한 외부 자극에 반응하는 신호 전달 체계를 갖고 있다. 이러한 신호 전달 체계는 세포가 외부 환경과 상호 작용하는 데에 가장 핵심적인 역할을 한다.
동일한 외부 자극을 세포들에 가했을 때 반응하는 정도가 다르기 때문에 약물에 대한 이질적인 반응과 약물 내성이 강한 존속성 세균(persister cell)이 발생한다. 이러한 현상을 유발하는 세포 간 이질성의 원인을 찾기 위해 많은 시도가 있었다. 특히, 신호 전달 체계를 이루는 많은 중간 과정들이 영향을 미친다는 것이 제안됐으나, 실험적으로 모든 중간 과정을 직접 관측하는 것이 현재 기술로는 불가능하기에 난제로 남아 있었다.
김 교수 연구팀은 이 난제 해결을 위해 세포 내 신호 전달 체계를 묘사하는 큐잉 모형(Queueing model)을 개발했다. 개발된 큐잉 모형을 바탕으로 통계적인 추정 방법론인 베이지안 모형(Bayesian model)과 혼합 효과 모형(Mixed-effects model)을 결합해 신호 체계의 중간 과정에 대한 관측 없이도 신호 체계를 분석할 수 있는 컴퓨터 소프트웨어(MBI; Moment-based Bayesian Inference method)를 개발했다. 이를 이용해 분석한 결과, 연구팀은 외부 자극에 반응하는 세포 간 이질성이 신호 전달 체계를 구성하는 속도 제한 단계의 수에 비례한다는 사실을 밝혔다.
김 교수는 "신호 전달 체계를 이루는 속도 제한 단계의 수가 늘어날수록 유전적으로 같은 세포 집단일지라도 전달하는 신호가 더 다양하게 나타날 수 있음을 확인했다ˮ고 설명했다.
김 교수팀은 수리 모델 분석을 위한 이론적 토대를 마련하는 것에서 그치지 않고, 실제 대장균(E. coli)의 항생제 반응 실험 데이터를 이용해 이론적 결과를 검증했다. 이러한 연구 결과는 항생제 내성 세균 연구에 새로운 패러다임을 제시할 것으로 예상된다.
김 교수는 "항암 치료시 중요하게 고려되는 세포 간 이질성에 대한 이해를 수리 모델을 통해서 높인 연구ˮ라고 소개하면서 "이번 성과를 통해 항암 치료 개선 방안이 개발되기를 기대한다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.03.21
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페로브스카이트 퀀텀닷 발광 다이오드의 올인원 공정 개발
우리 대학 전기및전자공학부 이정용 교수 연구팀이 페로브스카이트 퀀텀닷(양자점) 층에 직접적인 자외선, 전자빔 처리나 용액 가둠막 없이 고효율 RGB 패턴 발광 다이오드 제작 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.
전기및전자공학부 김준호 박사과정과 서기원 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)' 2022년 3월 2일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명: All-in-one Process for Color Tuning and Patterning of Perovskite Quantum dot Light-Emitting Diodes).
페로브스카이트 퀀텀닷은 높은 외부 양자 효율과 색 순도를 가지고, 퀀텀닷 내부의 할라이드 음이온의 종류와 그 비율에 따라 밴드갭을 조절할 수 있다는 장점을 가져 차세대 디스플레이 발광 물질로 주목받고 있는 물질이다. 하지만, 페로브스카이트 퀀텀닷은 용매 분산을 위하여 긴 탄소 사슬을 갖는 절연 유기 분자가 퀀텀닷 주변을 둘러싸고 있어 전자 소자로 적용 시 낮은 성능을 갖게 하고, 패터닝 공정에 사용되는 자외선 및 전자빔 처리에 취약해 디스플레이를 만들기 위한 픽셀 패터닝 공정이 매우 어렵다는 문제점을 가지고 있다.
연구팀이 개발한 공정은 페로브스카이트 퀀텀닷 주변의 절연성 유기 리간드(결합 분자)를 전하 수송이 유리한 유기 리간드(결합 분자)로 교환해 발광 다이오드 성능을 향상할 뿐만 아니라 동시에 퀀텀닷 내부 할라이드 조성 비율을 조절하는 할라이드 음이온 교환을 통해 퀀텀닷 박막의 발광 색상을 자유롭게 바꿀 수 있다. 연구팀은 더 나아가 페로브스카이트 퀀텀닷 박막의 국부적 부분만 색을 변환시키는 패터닝 공정을 제안해, 페로브스카이트 퀀텀닷 박막에 직접적인 자외선 및 전자빔 처리 없이 RGB 색상이 패터닝된 발광 다이오드를 고속으로 제작하는 데 성공했다.
이정용 교수는 "이번에 개발한 페로브스카이트 퀀텀닷 박막 패터닝 공정은 용액공정 기반 페로브스카이트 퀀텀닷 패터닝 공정이 당면하고 있는 여러 문제점을 해소했고, 차세대 페로브스카이트 퀀텀닷 디스플레이 구현에 적용 가능할 것ˮ이라고 말했다.
또한, 이번 박막 패터닝 공정을 이용해 서로 다른 밴드갭을 가지는 페로브스카이트 퀀텀닷이 가림막(뱅크 구조물) 없이 평행하게 패터닝된 단일 박막 제작이 가능하다는 점에서 "발광 다이오드뿐만 아니라 광검출기, 태양전지, 광 컴퓨팅 소자 등 다양한 광전소자에도 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ며 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구사업, 나노 및 소재 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.03.16
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디스플레이용 퀀텀닷 패턴 형태에 상관없이 커피링을 완벽 제어하는 기술 개발
우리 대학 기계공학과 김형수 교수팀이 디스플레이 소자의 핵심 물질인 퀀텀닷의 마름 자국을 패턴의 형태에 상관없이 원형부터 다각형까지 완벽하게 균일 패터닝 할 수 있는 기술을 구현했다고 2일 밝혔다.
기계공학과 편정수 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)'에 지난 2월 7일 字 온라인 출판됐다. (논문명: Self-Induced Solutal Marangoni Flows Realize Coffee-Ring-Less Quantum Dot Microarrays with Extensive Geometric Tunability and Scalability, https://doi.org/10.1002/advs.202104519)
최근 퀀텀닷은 차세대 핵심 디스플레이용 소재로 각광받고 있다. 이를 잉크젯 프린팅 기술을 이용해 패터닝(형태화)하려는 노력을 크게 하고 있지만, 양산성이나 해상도의 제한적 문제 그리고 공정 과정 중에 발생하는 커피링 현상으로 효율이 크게 떨어지는 이슈가 큰 문제로 지적되고 있다.
커피링 자국은 용매 방울이 고체 표면 위에서 마르면서 물방울 표면의 상대적 불균일 증발률 때문에 발생하게 된다. 김 교수는 커피링을 제어하는 연구를 수년간 해오면서 얻은 노하우를 바탕으로 최근 획기적으로 커피링을 소멸시키는 기술을 발표한 바 있다. (DOI: https://doi.org/10.1039/D0SM01872D)
커피링 자국 이외에도 디스플레이의 해상도를 높이기 위해 다양한 모양의 패턴들이 제안되고 있으나, 일반적으로 다각형의 경우 커피링의 정도가 원형의 경우보다 더욱 심해지는 경향을 띤다. 이번 연구에서는 퀀텀닷 패턴의 기하학적 형태에 무관하게 커피링을 완전히 소멸시킬 수 있는 기술을 소개하고 있다. 연구팀은 퀀텀닷이 녹아 있는 용매의 성분을 적절히 조율하고 이 액적을 복잡한 물리-화학적 공정 없이 단순 증발 과정을 거쳐 100 마이크로미터(㎛) (1만 분의 1ｍ) 수준의 커피링이 전혀 없는 균일 패턴을 구현하는 데 성공했다.
연구팀 관계자는 "QLED용 퀀텀닷 패턴은 주변의 공정 요인에 민감하게 변화할 수 있는데, 잉크젯 기반의 토출식 프린팅 기술에 집단 액적의 증발을 통한 자발적으로 발생하는 상호 마랑고니 작용 효과들을 이용해 소재의 손상을 방지하고 패턴의 균일도를 확보했다ˮ고 밝혔다. 실험적 기술 개발뿐 아니라 이론 모델을 바탕으로 마랑고니 발생 원리와 마랑고니 혼합 유동의 세기 조절에 대한 근본적 설명과 제어 변수들을 제공하고 있다.
김형수 교수는 "이번 연구 결과를 실제 디스플레이 양산을 위한 잉크젯 프린팅 공정에 활용하면 적녹청 퀀텀닷 패턴을 물리-화학적 복잡한 공정 없이 높은 효율의 차세대 QLED 디스플레이 구현에 적용 가능할 것ˮ이라고 말했다. 한편 이번 커피링을 없애는 기술을 이용해 "인쇄전자에 사용되는 값비싼 소재들로 확대하면 효과적으로 대면적 프린팅할 수 있고 패터닝 공정도 간소화돼 경제성을 높이는 데 기여할 것이다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 개인 기초 중견연구(NRF-2021R1A2C2007835)의 지원을 받아 수행됐고, 우리 대학 신소재공학과 정연식 교수 연구팀과의 협업을 통해 수행됐다.
2022.03.02
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인간의 촉각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 모듈 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수 연구팀이 지난 2021년 8월에 뉴런과 시냅스를 동일 평면 위에서 동시 집적으로 ‘인간의 뇌를 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈’을 개발하고, 연이어서 이번에는 ‘인간의 촉각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 모듈’을 개발하는 데에 성공했다고 24일 밝혔다. 개발된 모듈은 인간의 촉각 뉴런과 같이 압력을 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있어, 뉴로모픽 촉각 인식 시스템을 구현할 수 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 한준규 박사과정과 초일웅 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명한 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’ 2022년 1월 온라인판에 출판됐으며, 후면 표지 논문(Back Cover)으로 선정됐다. (논문명 : Self-powered Artificial Mechanoreceptor based on Triboelectrification for a Neuromorphic Tactile System).
인공지능을 이용한 촉각 인식 시스템은 센서 어레이에서 수신된 신호를 인공 신경망을 이용해 높은 정확도로 물체, 패턴, 또는 질감을 인식할 수 있어, 다양한 분야에 걸쳐 유용하게 사용되고 있다. 하지만 이러한 시스템의 대부분은 폰 노이만 컴퓨터가 필요한 소프트웨어를 기반으로 하므로, 높은 전력을 소모할 수밖에 없어 모바일 또는 사물인터넷(IoT) 장치에 적용되기는 어렵다.
한편, 생물학적 촉각 인식 시스템은, 스파이크 형태로 감각 정보를 전달함으로써 낮은 전력 소비만으로 물체, 패턴, 또는 질감을 판별할 수 있다. 따라서 저전력 촉각 인식 시스템을 구축하기 위해, 생물학적 촉각 인식 시스템을 모방한 뉴로모픽 촉각 인식 시스템이 주목을 받고 있다. 뉴로모픽 촉각 인식 시스템을 구현하기 위해서는 인간의 촉각 뉴런처럼 외부 압력 신호를 스파이크 형태의 전기 신호로 변환해주는 구성 요소가 필요하다. 하지만, 일반적인 압력 센서는 이러한 기능을 수행할 수 없다.
연구팀은 마찰대전 발전기(triboelectric nanogenrator, TENG)와 바이리스터(biristor) 소자를 이용해, 압력을 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있는 뉴로모픽 모듈을 개발했다. 제작된 뉴로모픽 모듈은 마찰대전을 이용하기 때문에, 자가 발전이 가능하고 3 킬로파스칼(kPa) 수준의 낮은 압력을 감지할 수 있다. 이는 손가락으로 사물을 만질 때, 피부가 느끼는 압력 정도의 크기다. 연구팀은 제작된 뉴로모픽 모듈을 바탕으로 저전력 호흡 모니터링 시스템을 구축했다. 호흡 모니터링 센서가 코 주위에 설치되면 들숨 및 날숨을 감지하고 복부 주변에 설치되면 복식호흡을 별도로 감지할 수 있다. 따라서 수면 중 무호흡이 일어날 경우, 이를 감지해 경보를 보냄으로써 심각한 상황으로의 진행을 미연에 방지할 수 있다.
연구를 주도한 한준규 박사과정은 "이번에 개발한 뉴로모픽 센서 모듈은 센서 구동에 필요한 에너지를 스스로 생산하는 반영구적 자가 발전형으로 사물인터넷(IoT) 분야, 로봇, 보철, 인공촉수, 의료기기 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ며, "이는 `인-센서 컴퓨팅(In-Sensor Computing)' 시대를 앞당기는 발판이 될 것이다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업, 중견연구사업, 미래반도체사업, BK21 사업 및 반도체설계교육센터의 지원을 받아 수행됐다.
2022.02.25
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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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화학 색소 없는 구조색 컬러 인쇄 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 김신현 교수 연구팀이 한국화학연구원 이수연 박사 연구팀과의 공동 연구를 통해 자연을 모방한 구조색을 맞춤형으로 인쇄하는 기술을 개발했다고 14일 밝혔다.
구조색은 색채에 의존하지 않고 물체의 구조에 의해 나타나는 유채색으로, 일반적인 화학 색소에 의한 색과는 구별된다. 구조색은 영롱하고 반짝이는 색감을 가지며, 자연에서 나타나는 수컷 공작새의 깃털이나 카멜레온의 피부, 모르포나비의 날개 등에서 관찰된다. 특히 우리 조상들은 자연의 구조색을 진귀하게 여겨 나전칠기 공예에 사용한 전복 껍데기를 사용했으며, 신라 시대 유물에서도 구조색을 보이는 비단벌레 장식이 발견되고 있다.
연구팀이 개발한 구조색 인쇄 기술은 화학 색소 대신 콜로이드 입자의 3차원 결정 구조를 이용해 발색하며, 맞춤형으로 제작 가능한 인쇄 공법을 통해 광학 소자, 광학 센서, 위변조방지 소재를 포함한 광범위한 분야에 적용 가능할 것으로 기대된다.
생명화학공학과 김종빈 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 사이언스 자매지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 11월 24일 자 온라인판에 게재됐으며, 특허로 출원했다. (논문명 : Direct writing of customized structural-color graphics with colloidal photonic inks, 콜로이드 잉크의 직접 프린팅을 통한 구조색의 맞춤형 패턴 형성)
구조색을 인공적으로 형성하는 방법으로 콜로이드 나노입자를 3차원 결정 구조로 만드는 전략이 사용됐다. 그러나 일반적으로 콜로이드의 결정화는 까다로운 공정 조건과 긴 공정 시간을 요구하는 한계점이 있었다. 게다가 콜로이드 결정을 원하는 구조와 패턴을 보이도록 성형하는 것은 복잡한 제조 공정이 필요해 실용화가 거의 불가능했다.
공동연구팀은 새롭게 형성한 콜로이드 잉크의 인쇄 공정을 통해 콜로이드 결정을 패턴화할 수 있는 새로운 기술을 개발했다. 이를 통해 단순한 인쇄 공정으로 정교한 콜로이드 결정 구조 형성 및 패턴화가 가능했다. 특히 인쇄를 통해 그래픽의 디자인, 색의 명도와 채도, 기계적 물성, 각도 의존성 등을 자유롭게 맞춤형으로 설계할 수 있었다.
기술의 핵심은 콜로이드 잉크의 최적화에 있다. 연구팀은 인쇄에 적합하도록 잉크의 물성을 제어함과 동시에 자발적인 콜로이드 결정 형성을 통해 우수한 광 특성을 발현할 수 있도록 잉크를 설계했다. 이를 통해 그래픽의 기본 성분인 선을 머리카락 굵기 수준의 높은 해상도로 최대 15 mm/s의 속도로 인쇄할 수 있었으며, 면의 경우 90%에 달하는 반사도를 달성할 수 있었다.
특히 기존의 구조색 패턴 화법으로는 다색 패턴 형성이 매우 복잡한 공정을 요구하는 데 반해 연구팀은 서로 다른 잉크를 동시에 사용해도 서로 혼합되지 않도록 설계해 다색 패턴을 손쉽게 제작할 수 있었다.
새롭게 개발된 인쇄 방법은 유리, 금속, 플라스틱 등의 비흡수성 기판뿐만 아니라 천, 종이 등에도 인쇄 가능하며, 인쇄된 구조색 패턴은 각도에 따라 색이 변하며, 카멜레온과 같이 늘리거나 휘어 색이 변하도록 조절할 수 있다.
김신현 교수는 "새롭게 개발한 구조색 기반 컬러 인쇄 기술이 MZ 세대들에게 개성을 어필할 수 있는 새로운 도구가 될 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국도레이과학진흥재단의 연구기금과 한국연구재단의 나노소재원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.12.14
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차세대 친환경 유기 이차전지 핵심기술 개발
우리 대학 신소재공학과 전석우 교수와 김일두 교수, 미국 일리노이대학 어바나-샴페인 캠퍼스 폴 브라운(Paul V. Braun) 교수 공동연구팀이 차세대 친환경 유기 이차전지의 핵심기술을 개발하는 데 성공했다고 24일 밝혔다.
연구진은 재현성 있는 광학 패터닝 기술을 통해 고도로 정렬된 나노 네트워크 구조의 유기 음극을 설계해 리튬유기전지의 성능을 획기적으로 향상시켰다. 연구진이 이번에 확보한 충·방전 특성은 현재까지 보고된 유기 음극 소재 중 가장 높은 수준으로, 무기물 기반의 현 전극 소재를 대체할 수 있으며 장기적으로는 전기차 또는 휴대용 전자기기 등 상용화에 크게 기여할 것으로 기대되고 있다.
유기 이차전지는 원료 수급에 제한이 적고 저렴한 유기 전극 소재를 기반으로 하며 전극의 경량화가 가능하고 우수한 가변성은 물론 재활용이 용이하다는 장점이 있어 지속 가능한 친환경 전지 시스템으로 각광 받고 있다.
하지만 유기물의 낮은 전기전도도를 극복하기 위해 높은 함량의 탄소계 도전재가 첨가돼 고에너지밀도 달성에는 한계가 있었다. 또한, 실제 전기차 및 휴대용 전자기기 등에 적용되기 어려운 느린 충전 속도와 수명 저하 이슈가 결정적인 걸림돌로 지적돼왔다.
연구진은 전기화학적 활성과 안정성을 제한하는 기존의 비정렬적 전극 구조 대신 정렬된 서브 마이크론(100만분의 1미터 이하) 크기의 기공 채널을 갖는 3차원 이중 연속 구조의 유기 고분자-니켈 복합전극을 도입했다.
그 결과 탄소계 도전재 없이도 속도 특성을 비약적으로 향상하는 데 성공했으며, 15 A g-1 의 높은 전류밀도에서도 250회의 충·방전 사이클 동안 전극의 용량이 83% 이상 유지되는 높은 내구성과 안정성을 확인했다.
나아가 3차원 나노 네트워크 구조를 기반으로 유기물 내 다중 탄소 고리의 불포화 결합에서의 촉진된 `슈퍼리튬화' 현상을 규명해 1,260mAh g-1의 높은 가역 용량 달성을 확증함과 동시에 우수한 전하 이동에 대한 동역학 분석을 통해 초고속 성능의 메커니즘을 검증했다.
전석우 교수는 "친환경적이고 유망한 에너지 저장을 실현하기 위한 유기 전극의 구조 공학적 설계 방향을 새롭게 제시한 결과ˮ라며 "이번 연구의 3차원 정렬 나노 네트워크 구조는 다양한 유기 화합물과 호환 가능해 유기 전극의 플랫폼으로써 일반적 활용이 가능하다ˮ라고 밝혔다.
우리 대학 신소재공학과 함영진 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 에너지·환경 분야 최고 권위지 `에너지와 환경 과학(Energy & Environmental Science, IF: 38.532)' 11월호에 게재되는 한편 학계 및 일반인에게 널리 알릴만한 내용으로 인정받아 내부 표지 논문(Inside Back Cover)으로 선정됐다. (논문명: 3D Periodic Polyimide Nano-Networks for Ultrahigh-Rate and Sustainable Energy Storage)
한편 이번 연구는 한국연구재단 미래소재디스커버리사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.11.24
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거대 단백질 구조체를 레고 블록 쌓듯 조립하는 기술 개발
우리 대학 생명과학과 김학성 교수와 배진호 박사팀이 거대 (초분자) 단백질을 레고 블록 쌓듯 조립할 수 있는 새로운 기술을 개발했다고 19일 밝혔다. 이 방법으로 단백질 구조체의 크기 및 작용기 수를 원하는 대로 조절할 수 있고 메가 달톤(dalton) 크기의 대칭형 거대 단백질 구조체를 조립할 수 있다. 거대 단백질 구조체는 효율적인 약물 전달, 다양한 백신 개발, 그리고 질병 진단에 활용될 것으로 기대된다.
이번 연구 성과는 국제 저명 학술지인 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)' (IF: 16.806)에 2021년 11월 1일 字 온라인 발표됐다. (논문명: Dendrimer-like supramolecular assembly of proteins with a tunable size and valency through stepwise iterative growth)
자연계에는 매우 다양한 특성과 기능을 갖는 단백질이 존재하며 생명현상을 유지하는데 핵심 역할을 한다. 이러한 단백질 중에는 단량체가 큰 구조체 형태로 조립됐을 때만 정상적 기능을 수행하거나, 어떤 경우에는 조립된 경우가 단량체와 완전히 다른 특성을 나타내며, 심지어는 심각한 질병을 유발하는 경우도 많다.
예를 들어 바이러스의 껍질인 켑시드는 단백질 단량체가 조립(assembly)된 것이고, 치매는 아밀로이드 펩타이드나 타우(tau) 단백질이 파이브릴(fibril) 형태로 조립되면서 발생한다. 따라서, 거대(초분자) 단백질 구조체들의 조립 기작 이해는 단백질의 기능과 질병의 원인 규명 및 치료제 개발에 중요하다. 또한, 단백질 구조체는 뛰어난 생체 적합도 때문에 생명공학 및 의학 분야에서도 응용 가능성이 크다.
현재 많은 연구 그룹에서 자연계에 존재하는 단백질 구조체들의 조립 과정을 모방해 새로운 기능의 단백질 구조체 개발에 많은 연구를 진행하고 있다. 그러나 단백질의 구조적 다양성, 상이한 특성 및 큰 분자량 때문에 원하는 구조체를 자유자재로 조립하는 것은 아직도 어려운 과제로 남아 있다.
김학성 교수 연구팀은 두 종류의 빌딩(building) 블록 단백질을 코어(core) 단백질에 순차적으로 교대로 결합시킴으로써 간편하게 3차원 구조의 대칭형 거대 단백질 구조체를 조립하는 방법을 개발했다(그림 1). 즉, 서로 특이적으로 반응하는 두 쌍의 단백질과 리건드(P1/L1 과 P2/L2)를 이용해 코어(core) 단백질에 두 종류의 빌딩(building) 블록을 순차적, 반복적으로 결합함으로써 크기와 작용 기작 수를 조절하면서 메가 달톤 (Mega Dalton) 크기를 갖는 단백질 구조체를 쉽게 조립하였다.
개발된 구조체는 다양한 분야에 응용 가능하며 하나의 예로서, 이번 연구에서는 단백질 구조체에 박테리아 독소를 결합해 암세포 내로 고효율로 전달할 수 있었고, 결과적으로 암세포를 효과적으로 사멸했다(그림 2). 구조체 단백질의 특징인 다가 효과(avidity effect)로 인해 암 표적에 대한 결합력이 약 1,000배 이상 증가돼 암세포 사멸 효과가 획기적으로 증대됐고 이러한 특성은 백신 개발 및 질병 진단에도 응용될 수 있다.
제1 저자인 배진호 박사는 "이번 연구에서 개발된 거대(초분자) 단백질 구조체 조립 기술은 향후, 약물 전달, 백신 개발, 질병 진단 및 바이오센서 등을 포함한 광범위한 분야에서 새로운 플랫폼 기술로 활용될 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
이번 연구는 한국 연구 재단의 중견 연구과제 (NRF-2021R1A2C201421811) 지원을 받아 수행됐다.
2021.11.19
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