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누리호 발사 큐브위성 랑데브(RANDEV) 지상국 교신 성공
우리 대학 항공우주공학과 항공우주시스템 및 제어연구실(방효충 지도교수) 팀에서 개발한 큐브위성이 지난 6월 21일 누리호에서 발사한 성능 검증위성에서 7월 1일 오후 4시 38분에 우주로 성공적으로 전개되어 7월 2일 새벽 3시 42분에 KAIST 지상국과 첫 교신에 성공했다고 밝혔다.
랑데브(RANDEV)로 명명된 큐브위성은 가로 10cm, 세로 10cm, 높이 30cm 크기의 직육면체 형상으로 무게는 3.2kg인 초소형 인공위성으로 연구실의 대학원생들이 주도해 개발했다.
이번 큐브위성의 주요 임무는 소형 지구관측 카메라를 활용해 지상 촬영을 수행하고 촬영된 영상을 지상국으로 전송하는 것이다. 또한 인공위성의 3축 자세제어 기능을 검증하고 지상국과 UHF/VHF(극초단파/초단파) 주파수를 활용한 통신 및 S 밴드의 고속 영상 전송을 포함한 큐브위성 시스템의 임무와 본체의 정상적인 운용을 검증하기 위한 목적이다.
이번 성과는 큐브위성의 임무 설계, 탑재 S/W, 지상국등 주요 임무를 학생 연구진들이 직접 참여함으로써 우주기술 역량을 확보하고 향후 큐브위성을 실용적인 임무 목적으로 활용할 수 있는 계기를 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구팀은 2017년과 2019년 각각 2차례에 걸쳐 큐브위성을 발사하였고 특히 2017년 발사한 LINK 큐브위성은 지상국과의 성공적인 교신과 운용 성과를 통해 큐브위성 경연대회 대상을 수상한 경험이 있다.
KAIST는 대한민국 인공위성 개발 역사의 시작이다. KAIST 인공위성연구소가 대한민국 첫 번째 국적 위성인 우리별 1호를 개발했기 때문이다. 국내 우주 연구를 주도하고 있는 KAIST는 올해 8월 우리별 1호 발사 30주년을 앞두고 있으며 이번 누리호 발사체를 이용한 큐브위성의 성공적인 전개와 교신을 통해 KAIST가 국내 우주 연구와 교육을 선도하고 나아가 글로벌 우주 교육 기관으로서 위상을 확립할 것으로 예상된다.
연구팀은 당분간 큐브위성 시스템의 안정적인 운용을 위성 본체 데이터를 통해 확인하는 절차를 밟을 예정이며 위성체가 안정화된 이후 탑재 카메라를 이용한 영상 촬영 및 지상국 전송 임무를 수행할 예정이다.
이번 누리호를 통해 발사된 성능 검증위성을 통해 4기 큐브위성이 우주로 전개되는데 다수의 큐브위성을 동시에 궤도에 투입하는 기술을 확보하는 새로운 시도로서 국내 우주개발의 중요 성과로 여겨질 수 있다.
2022.07.02
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GSI, 〈불평등과 불공정의 과학〉 온라인 국제포럼 개최
우리 대학은 '불평등과 불공정의 과학(Science of Inequality and Injustice)'을 주제로 오는 6일(수) 오전 9시부터 제7회 글로벌전략연구소(GSI) 온라인 국제포럼을 개최한다. 세계화가 본격화되며 소득·자산·기회의 불평등이 국제적인 화두로 부상했다. 이후 코로나19의 전 세계적인 유행을 기점으로 불평등과 더불어 불공정의 문제가 사회통합과 발전을 저해하는 핵심 이슈로 심화되었다. 그동안 이러한 논의는 인문학과 사회과학 분야에서 주도해왔으나, 최근 들어 자연과학과 공학 분야에서도 불평등과 불공정의 메커니즘을 과학적으로 분석하고 규명하려는 움직임이 활발하게 이루어지고 있다.
이광형 총장은 포럼 개회사를 통해 "학제 간 연구와 과학기술을 활용해서 사회문제를 해결하는 것은 KAIST가 가장 잘할 수 있는 분야이자 부여받은 임무"라고 강조하고 "불평등과 불공정을 과학적 사고로 해결하기 위한 논의의 장이 되길 기대한다"라고 독려할 예정이다.
이를 위해 미국 하버드대 · 듀크대 · MIT 미디어랩 등 관련 분야에서 활발하게 연구하고 있는 전문가들이 기조연설에 나선다. 이들은 최신 연구사례를 공유하고 정책 수립 및 제도 개선 방안을 모색할 계획이다. 첫 번째 기조 연사인 애드리안 베얀(Adrian Bejan) 미국 듀크대학교(Duke University) 기계공학과 특훈교수는 불평등 문제를 물리학적으로 접근한다. 불평등은 불공정이나 정의의 개념과는 달리 ‘열역학 법칙’이라는 물리적 메커니즘으로 설명할 수 있는 자연 현상임을 강조한다. 사회 현상에서는 불평등은 주로 부(富)의 비대칭적 분배 형태로 나타난다. 이러한 불평등을 감소시키는 메커니즘으로 혁신을 확산할 때, 혁신이 부재할 때보다 부를 더욱 평등하게 분배할 수 있다는 견해를 공유할 예정이다.
이어, 브루스 보고시안(Bruce Boghosian) 미국 터프츠대학교(Tufts University) 수학과·컴퓨터과학과 교수는 '부의 집중과 *과두정치의 기원 및 성격(The origin and nature of wealth concentration and oligarchy)'을 주제로 강연한다. ☞ 과두정치(寡頭政治): 적은 수의 우두머리가 국가의 최고 기관을 조직하여 행하는 독재적인 정치 체제
최근 수학자들과 통계물리학자들은 부의 집중 현상 및 정치 체제를 바라보는 새로운 과학적 접근법을 제시했다. 이 성과는 경제학·정치학·공공정책학·윤리학 분야의 최신 연구에 차용되었으며, 보고시안 교수는 전문지식 없는 청중들도 쉽게 이해할 수 있는 내용으로 강연을 구성해 전달할 예정이다. 또한, 도시에서 사회적 네트워크의 다양성과 탄력성을 잃게 만드는 취약성을 주제로 에스테반 모로(Esteban Moro) 스페인 마드리드 카를로스 3세 대학교(Universidad Carlos III de Madrid) 수학과 교수이자 MIT 방문 교수가 기조 연설한다. 모로 교수는 도시의 취약성이 불평등과 여러 소외현상에 미치는 영향력을 보여주기 위해 행동 및 이동 데이터를 분석한 최신 연구사례를 소개한다.
마지막으로, 과세와 분배정책 전문가인 스테파니 스탠체바(Stefanie Stantcheva) 미국 하버드대(Harvard University) 정치경제학 교수가 강연한다. 세금·이민 정책·사회적 이동성 등 공공정책에 대한 사람들의 인식 및 태도를 연구하기 위해 진행했던 대규모 사회 경제 조사 및 실험 사례를 ’사회경제학: 정책 입장의 이해(social economics: understanding policy views)’라는 주제로 전달할 계획이다.
이날 포럼에서는 이원재 KAIST 문화기술대학원 교수가 기조 강연을 논평하며, 모든 연사가 참여하는 원탁 토론을 진행한다. 불평등의 가속과 불공정의 심화로 증대되는 사회문제의 대응책을 찾아보고 새롭게 출범한 한국 정부에 적용할 수 있는 정책적 대안도 함께 논의할 예정이다.
김소영 KAIST KPC4IR 센터장은 "전 세계가 함께 고민해야 하는 불평등과 불공정의 문제를 과학적으로 접근하고 이해하기 위해 이번 포럼을 준비했다"'라고 말했다. 이어, "국제적인 전문가들이 직접 경험한 연구사례를 바탕으로 정책의 방향을 전환하고 구체적인 전략을 함께 생각해볼 수 있는 계기가 되기를 바란다"라고 밝혔다. 영어로 진행되는 이번 포럼은 6일 오전 9시부터 '유튜브 KAIST 채널'에서 온라인으로 실시간 중계되며, 한글 동시통역 자막을 제공한다. 한편, 이번 포럼은 KAIST 글로벌전략연구소(Global Strategy Institute, GSI)와 한국4차산업혁명정책센터(Korea Policy Center for the Fourth Industrial Revolution, 이하 KPC4IR)가 공동 주최한다.
2022.07.01
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영국 임페리얼 칼리지 런던과 국제 해커톤 ‘핵카이스트’ 성료
우리 대학은 6월 20일부터 5일동안 산업디자인학과와 영국의 임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London)의 다이슨 디자인 엔지니어링 스쿨(Dyson School of Design Engineering)간 ‘핵카이스트(hackaist.com)’ 해커톤 행사를 성공적으로 마무리했다.
해커톤(hackathon)이란 해킹(hacking)과 마라톤(marathon)의 합성어로 기획자, 개발자, 디자이너 등의 직군이 팀을 이루어 제한 시간 내 주제에 맞는 실험적 시스템, 제품 내지는 서비스를 개발하는 공모전이다.
두 학과는 코로나로 인해 단절된 국제 교류를 이색 온/오프 해커톤을 통해 재개했다. 양교의 교수진은 서로 다른 문화권에서 공부한 학생들의 교류와 협업이 혁신 교육의 일환이 될 수 있다고 판단해 공동 해커톤을 개최했다고 밝혔다.
양교 학생들의 상호교류와 해커톤은 6월 20일부터 5일간 우리 대학 산업디자인학과 코아스 홀에서 그리고 영국의 임페리얼 공과대학교 에이스 워크숍(Ace Workshop)에서 동시에 진행됐다.
양교에서 선발된 학생 총 50명은 2인 1조로(양교에서 각 1명) 팀을 이뤄 나사(NASA), 우리 대학, 임페리얼 칼리지에서 주는 이색 미션들을 수행했다.
미션 수행에 앞서 학생들은 나사 제트추진연구소(NASA JPL)의 티보 발린트(Tibor Balint) 박사, 임페리얼 칼리지의 트리샨사 나나야카라(Thrishantha Nanayakkara) 교수, 우리 대학 산업디자인학과의 이창희 교수의 강연을 들었다.
해커톤 미션에는 심우주 탐사 시 우주인의 흥미와 안정을 돕는 실험적 기기나 제품을 고안할 수 있는 가능성에서부터 공감각을 이용한 신개념 정보 표현 인터페이스 고안까지 다양한 화두를 들여다보았다.
임페리얼 공과대학교의 라이언 매클루어(Ryan McClure) 학생은 “이번 해커톤 행사로 인해서 꼭 탐구해보고 싶었던 주제를 짧지만 날카롭게 다뤄볼 수 있어서 너무 흥미진진했다고”라고 참여 소감을 밝혔다.
또한, 우리 대학 김희진 산업디자인학과 학생은 “해커톤에 참여하면서 다양한 학생들의 아이디어를 보고 영감을 얻을 수 있어서 좋았으며 짧은 기간이었지만, 온전히 자기 아이디어를 집중적으로 개발하고, 문제에 대해 사람들과 의논할 수 있었던 귀중한 시간이었던 것 같다”라고 전했다.
이번 해커톤을 총괄한 우리 대학 이창희 산업디자인학과 교수와 소속 연구팀(조해나, 이윤지)은 “이번 해커톤을 통해 코로나로 인해 단절된 국제 교류를 적극적으로 재개할 수 있어 기뻤고 학생들이 닫혀있던 교류를 통해 많은 영감을 얻어갔길 바란다”라고 소감을 밝혔다.
우리 대학 산업디자인학과는 이번 해커톤의 성료를 바탕으로 매년 국외의 대학 혹은 기관들과 해커톤을 개최하는 것은 물론 신입생 대상으로도 프로그램을 확장 추진할 예정이다.
이우훈 산업디자인학과 학과장은 “우리 대학이 초일류 대학으로 한 걸음 더 나아가기 위해서는 학생들의 국제적 협업 능력과 학제적 창의 능력이 중요한데 이번 행사가 그런 역량들을 키우는 좋은 계기가 될 것이다”라고 밝혔다.
2022.06.30
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전자기기 도움 없이 실시간 체온 모니터링 가능한 초고감도 센서 개발
우리 대학 신소재공학과 김일두 교수 연구팀이 온도에 감응하는 색 변화 염료를 전기방사 기술을 통해 나노섬유 멤브레인(얇은 막)에 적용해 인간의 체온(31.6~42.7℃)을 색 변화를 통해 육안으로 손쉽게 감지할 수 있는 초고감도 센서 플랫폼을 개발했다.
색 변화식 센서는 오직 육안으로 센서의 물리화학적 변화(온도, pH 등)를 감지할 수 있어 사용이 편리한 장점이 있다. 하지만, 기존의 상용화된 필름(film) 타입의 온도 감응 색 변화 센서는 염료의 색상이 필름 내부에 갇혀 외부로 효과적으로 전달되지 않아 색 변화 감도가 낮다는 단점이 있다.
이러한 한계를 극복하고자 본 연구팀은 넓은 비표면적과 높은 기공도를 나타내는 나노섬유 멤브레인에 온도 감응 색염료를 효과적으로 결착해 기존의 필름 타입의 색 변화 멤브레인 대비 인간의 체온 범위의 온도에서 색 변화 민감도를 최대 5배 이상 높일 수 있는 기술을 개발했다.
이 기술로 개발된 센서는 특히 휴대가 가능한 개인 헬스케어 진단기기로 별도의 전자기기의 도움 없이 실시간 체온 모니터링이 가능한 센서다.
전기방사 기술을 이용해 합성된 다공성 나노섬유 멤브레인은 필름 타입의 센서 대비 매우 높은 기공도(~95%)와 10배 이상 높은 빛 투과율을 나타내기 때문에 나노섬유 멤브레인에 결착된 염료의 색을 효과적으로 외부로 전달할 수 있어, 연구팀은 색 변화 센서 감도를 극대화할 수 있음을 확인했다.
연구팀은 이번 연구에서 기존에 주로 보고됐던 무정렬(random) 나노섬유 멤브레인 뿐만 아니라 전기장을 조절해 정렬(aligned)된 나노섬유 멤브레인 및 개별 섬유 가닥들이 초고밀도로 나선상으로 꿰어진 나노섬유 얀(yarn) 구조의 온도 감응형 색 센서를 제조하는 데 성공했다. 연구팀은 나노섬유의 밀도와 기공 구조를 더욱 세밀하게 조절해 색 변화 강도를 한층 더 높일 수 있다.
연구를 주도한 김일두 교수는 "기존에 활용되는 필름 타입의 멤브레인이 아닌 진보된 전기방사 기법을 도입함으로써, 나노섬유 멤브레인의 밀도와 정렬 방향을 조절해 온도 감응 색 변화 센서의 반응성을 극대화할 수 있었다ˮ며 "정렬된 나노섬유 및 얀 타입의 나노섬유 멤브레인을 활용해 마스크, 팔찌, 또는 몸에 붙이는 패치(patch) 타입의 웨어러블 온도 감응 색 변화 센서로 활용 가능성을 제시했다는 측면에서 매우 의미가 있는 연구 결과ˮ라고 말했다.
그리고 "저비용, 대량생산이 가능한 전기방사 기법을 활용했기 때문에 상용화 가능성이 큰 기술이며, 누구나 손쉽게 스스로 체온을 육안으로 진단할 수 있는 자가 진단 기기의 진보는 개인의 지속적인 건강관리에 큰 도움이 될 것이다ˮ고 밝혔다.
이번 연구는 공동 제1 저자인 우리 대학 신소재공학과 김동하 박사(現 MIT 박사후 연구원)와 배재형 박사(우리 대학 신소재, 現 하버드 대학 박사후 연구원)의 주도하에 진행됐으며, 우리 대학 신소재공학과 김일두 교수가 교신저자로 참여했다.
이번 연구 결과는 나노 분야의 권위적인 학술지 `어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)' 6월호에 앞 표지 논문으로 선정됐다.
2022.06.30
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과학기술정책대학원, 과학기술외교 워크숍 성료
우리 대학 과학기술정책대학원(원장 최문정)이 지난 24(금)~25(토) 이틀 동안 외교부 관계자 및 과학기술외교안보 전문가들과 함께 서울 웨스틴 조선호텔에서 '과학기술외교 워크숍'을 개최했다.
팬데믹, 탄소중립, 디지털 전환, 미중 패권경쟁 등 과학기술과 외교안보를 둘러싼 국제적인 이슈의 등장으로 두 분야의 시너지가 절실히 요구되고 있다. 그러나 이러한 시대상과는 다르게 전문성을 갖춘 인력이 절대적으로 부족한 실정이다. 이번 워크숍은 과학기술외교 역량 강화를 위한 중장기적인 관학협력을 모색하기 위해 마련됐다.
개회사를 맡은 이승섭 교학부총장은 "기정학의 부상으로 국제정치에서 과학기술이 핵심 변인으로 등장함에 따라 기술주권 확보와 과학기술외교 역량을 담보할 수 있는 전문인력이 중요하다"라고 강조했다. 이어 "과학기술 인재의 산실인 KAIST가 이러한 인력양성에 중요한 역할을 담당해야 한다"라고 필요성을 역설했다. 외교부에서 과학기술외교를 포함해 경제안보를 총괄하는 윤성덕 경제외교조정관이 환영사를 맡아 새 정부의 과학기술외교 역량 제고를 위한 노력을 소개했다. 또한, 윤 조정관은 ▴과학기술협력대사 임명 ▴미국과의 신흥· 핵심기술 협력 ▴과학기술외교 예산 확보 등의 노력과 더불어 기존 외교관들의 과학기술외교 역량을 강화할 수 있는 KAIST와의 협력 방안도 언급했다.
이어진 주제 발표 시간에는 최문정 KAIST 과학기술대학원장의 사회로 한국의 과학기술 외교 전문 인력 현황을 조망하고 선진국 해외공관의 과학기술정책관 운영 사례가 소개됐다.
첫 번째 발표자로 나선 김소영 KAIST 한국4차산업혁명정책센터장은 과학외교의 세 측면에 대한 이론적인 배경을 설명하고 한국의 과학기술 인력 양성 현황을 분석해 정책적으로 제언했다.
주한 대사관 사례 발표는 주한 스위스대사관의 알레산드라 아피첼라(Alessandra Apicella) 과학기술협력실 실장이 맡았다. 국제기구가 밀집해 과학기술 외교안보 연계가 가장 활발할 나라로 꼽히는 스위스가 'Swissnex'라는 글로벌 과학기술혁신 허브를 소개하고 이를 구축하고 운영하는 과정에서 얻은 교훈에 대해 설명했다.
두 번째 사례로는 주한 독일대사관의 알렉산더 레너(Alexander Renner) 과학기술참사관이 유럽의 대표적인 과학기술 강국인 독일 사례를 소개했다. 특히, 레너 참사관은 "한국은 과학기술 프로젝트 추진 시 협력 파트너가 될 수 있는 나라지만, 협업을 수행할 과학기술참사관 부재로 어려움을 겪는다"라고 토로했다. 이어, 패널 토론에서는 박경렬 KAIST 인공지능연구원 사회정책위원장의 사회로 정기원 외교부 기후환경외교국 에너지과학외교과장, 외교부 과학기술외교자문위원장을 맡고 있는 장용석 과학기술정책연구원 책임연구원, 한국과총에서 수년간 과학외교위원장을 역임한 김승환 POSTECH 물리학과 교수가 전문가 토론을 펼쳤다. 워크샵 이튿날에는 실제 외교 현장에서 과학기술 분야 실무를 담당했던 외교관들과 워크숍 참석자들이 한국 과학기술 외교 전문인력 현황 분석과 인력양성 정책을 토론했다.
이번 워크샵을 주관한 최문정 과학기술정책대학원장은 "국가 기술주권 확보와 인류의 지속가능발전을 위해 초국가적 도전을 함께 풀어가기 위해서는 과학기술과 외교 역량을 겸비한 인재를 양성하는 관학협력이 본격적으로 활성화되어야 한다”고 강조했다. 과학기술정책대학원 관계자는 "이번 워크숍의 후속 조치로 외교부 국립외교원, 과기정통부 국가과학기술인력개발원 등과 과학기술외교 전문인력 양성을 위한 구체적인 협력을 추진할 계획"이라고 밝혔다. 이와 동시에 외교부와 과기정통부를 중심으로 한 다부처 과학기술외교 인력양성을 위한 중장기적 사업도 기획할 예정이다.
2022.06.29
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새로운 인공지능 형광 현미경 적용, 뇌 신경세포 등 3차원 고화질 영상기술 개발
우리 대학 김재철 AI 대학원 예종철 교수 연구팀이 서울대학교 장성호 교수팀, 포스텍 김기현 교수팀과 공동연구를 통해 형광 현미경의 오랜 문제인 이방성(Anisotropy)을 해결해, 3차원 영상 화질을 획기적으로 끌어올리는 인공지능 기술을 개발했다고 29일 밝혔다.
이방성 문제란 형광 현미경으로 3차원 영상을 획득하는 데 있어 빛의 성질로 인해 영상 공간 방향 간에 적게는 2~3배, 많게는 10배까지도 화질 차이가 발생하는 문제를 뜻한다. 예를 들면 3차원 영상을 보는 각도마다 화질의 차이가 발생하는 것이다.
연구팀은 수학적 기법인 최적 수송이론 기반을 둔 새로운 인공지능 시스템을 개발해 공초점 현미경과 광 시트 현미경에 적용했다. 기존 인공지능 기법들과는 다르게, 인공지능 학습 데이터가 따로 필요하지 않고, 하나의 3차원 영상만으로도 인공지능 학습에 적용할 수 있다는 점에서 획기적이라 볼 수 있으며, 생물학 연구자들에게 생물 표본의 3차원 고화질 영상 획득에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
예종철 교수는 "3차원 영상 획득에 있어 극복하기 어려웠던 현미경의 물리적 한계를 인공지능 기술을 통해 뛰어넘었다는 점에서 의미가 있고, 비지도 학습 기반으로 훈련이 진행되기 때문에, 다양한 많은 종류의 3차원 영상 촬영 기법에도 확장 적용 가능하며, 또한 인공지능 연구의 새로운 응용을 개척했다는 데 의미가 있다ˮ 고 말했다.
김재철 AI 대학원의 예종철 교수가 주도하고, 박형준 연구원이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 6월 8일 字 온라인판에 게재됐다.
*논문명 : Deep learning enables reference-free isotropic super-resolution for volumetric fluorescence microscopy
논문 링크: https://www.nature.com/articles/s41467-022-30949-6
2022.06.29
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팔라듐 나노와이어를 이용한 고민감도 고신뢰성 무선 수소 가스센서 개발
우리 대학 전기및전자공학부 윤준보 교수와 부산대학교 의생명융합공학부 서민호 조교수(KAIST 박사 졸업) 연구팀이 넓은 범위의 수소가스 농도를 무선으로 검출하는 고 민감도 센서 기술을 개발했다고 28일 밝혔다. (제1 저자: KAIST 조민승 박사과정)
연구팀은 팔라듐 금속을 3차원 나노구조로 설계함으로써 나타날 수 있는 `팔라듐 상전이(phase-transition)* 억제 효과'를 통해 0~4% 농도의 수소가스를 높은 선형성으로 감지하는 무선 가스 센서 기술을 개발했다.
*상전이(phase transition): 화학, 열역학 및 기타 관련 분야에서 일반적으로 물질의 기본 상태(결정성, 고체, 액체, 기체) 사이의 변화를 뜻한다.
우리 대학 전기및전자공학부 조민승 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ACS 나노(ACS nano) 온라인판에 지난달 27일 게재됐으며, 그 우수성을 인정받아 추가 표지 논문으로 선정됐다. (논문명: Wireless and Linear Hydrogen Detection up to 4% with High Sensitivity through Phase-Transition-Inhibited Pd Nanowires)
(https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.2c01783)
수소가스는 에너지 효율성이 높고 연소 시 물을 생성하는 친환경적인 이점으로 차세대 에너지원으로 주목받고 있다. 하지만, 무색, 무취의 수소가스는 4% 이상의 농도에서 낮은 발화에너지로 폭발하는 위험성이 크기 때문에 주의 깊은 사용과 관리가 필요하다.
다양한 방식의 수소가스 감지 기술 중, 팔라듐(palladium, Pd) 금속 소재 기반의 기술은 수소가 팔라듐 내부 격자 사이에 해리되어 팔라듐 하이드라이드(PdHx)를 형성하면서 저항이 바뀌는 간단한 원리로 동작할 뿐만 아니라, 상온에서도 수소가스를 선택적으로 감지할 수 있고, 반응 시 부산물이 없어 습도 안정성도 매우 우수하다는 장점이 있다.
하지만, 팔라듐은 상온에서 2% 이상의 수소가스에 노출되게 되면, 상 변이가 일어나면서 1) 센서로서의 농도 범위가 제한*되고, 2) 반응 속도가 지연*되며, 3) 내구성이 저해*되는 등 다양한 문제를 발생시켜, 최소 4%까지의 농도를 감지해야 하는 수소가스의 기초 요구 조건을 만족시키지 못하는 실정이다.
*1) 농도 범위 제한: 상 변이와 함께 팔라듐 내부에 수소가 포화되어 저항 변화가 더 이상 일어나지 않고 이로 인해 수소가스 감지 범위 특성이 저해되는 현상
*2) 반응 속도 지연: 상 변이에 의한 시간 소요로 느린 저항 변화를 보임
*3) 내구성 저해: PdHx는 상 변이하면서 10%가 넘는 부피 팽창이 발생하는데, 이때, 기계적인 스트레스로 인해 Pd의 파단이 일어남
이에, 연구팀은 나노미터 두께로 얇고 납작한 3차원 나노구조를 팔라듐에 도입함으로써 4%까지의 수소가스를 정확하게 측정할 수 있는 무선 팔라듐 수소가스 감지 기술을 세계 최초로 개발했다.
팔라듐이 얇고 납작한 3차원 나노구조로 기판에 형성되게 되면, 팔라듐이 수소가스에 노출돼도 쉽게 부피 팽창을 일으킬 수 없게 되고 내부에 높은 응력이 발생하게 된다. 이러한 응력은 팔라듐의 상전이 활성화 에너지를 높이게 되는데, 연구진은 이 현상을 이용해 4% 이상의 높은 수소가스 농도에도 상전이 없이 안정적으로 수소가스를 감지하는 팔라듐 나노구조를 개발할 수 있었다.
실제 연구진은, 15 나노미터 (nm) 두께와 160 나노미터 (nm) 폭으로 팔라듐 나노구조를 설계·제작했고, 이를 기반으로 제작된 센서 소자는 0.1~4%의 수소가스를 98.9%의 선형성(linearity)으로 감지하는 성능을 성공적으로 보였다. 특히, 연구팀은 개발한 소자에 BLE(Bluetooth low energy) 기술과 3D 프린팅 기술, 안드로이드 앱 개발을 통해 무선으로 수소가스를 감지하는 센서 시스템 기술도 시연했는데, 이 기술은 센서와 20 미터(m) 떨어진 상황에서도 스마트폰이나 PC로 수소가스 누출을 안정적으로 감지할 수 있게 한다.
연구팀 관계자는 "이번 결과는 2% 이상 고농도에서 측정이 어려웠던 기존 팔라듐 기반 수소가스 센서의 문제점을 해결할 수 있는 새로운 기술을 개발했다는 점에서 중요한 의미가 있다ˮ고 말했다. 특히, "이번 센서 기술이 향후 수소가스를 이용한 청정에너지 시대에 안전관리를 위해서 활발히 활용될 수 있을 것ˮ이라고 기대했다.
한편 이번 연구는 2022년도 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 나노및소재기술개발사업, 선도연구센터지원사업과 기본연구지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.06.28
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인공지능 이용해 3차원 홀로그래피 현미경의 박테리아 신속 식별 기술 개발
우리 대학 물리학과 박용근 교수 연구팀이 홀로그래피 현미경과 인공지능을 이용한 신속 박테리아 병원균 식별 기술을 개발했다고 27일 밝혔다.
병원균의 조기 식별은 감염질환 치료에 필수적이다. 치명적인 상태로 진행되기 전에 감염균에 맞는 효과적인 항생제의 선택과 투여가 가능해지기 때문이다. 하지만 현재의 일상적 병원균 식별은 통상 수일이 소요된다. 이로 인해 감염 초기 식별 결과 없이 실증적인 처방으로 항생제를 투여하는 사례가 빈번하며, 이로 인해 패혈증의 경우 치명률이 50%에 달하며 항생제 남용으로 인한 슈퍼박테리아 문제도 발생한다.
기존 방법으로 병원균 식별이 오래 걸리는 원인은 긴 박테리아 배양 시간이다. 질량 분석기로 대표되는 식별 기술들은 일정량 이상의 박테리아 표본이 확보되어야 균종과 관련된 분자적 신호를 검출할 수 있다. 이로 인해, 환자에서 추출한 시편을 하루 이상 배양해야만 검출이 될 정도의 박테리아 개수가 확보된다.
광학 분야의 저명 학술지인 `빛: 과학과 응용(Light: Science & Applications), (IF = 17.782)'에 게재된 이번 연구(논문명: Rapid species identification of pathogenic bacteria from a minute quantity exploiting three-dimensional quantitative phase imaging and artificial neural network)에서 박용근 교수 연구팀은 3차원 홀로그래피 현미경과 인공지능 알고리즘을 활용해서 단일 세포 수준의 표본으로도 병원균의 균종을 정확히 알아낼 수 있음을 입증했다.
홀로그래피 현미경으로 측정되는 3차원 굴절률 영상 정보에 내재된 균종과 관련된 특성을 인공지능 알고리즘으로 학습해 종을 구분하는 것이 핵심 아이디어다. 연구팀은 종별로 500개 이상의 박테리아의 3차원 굴절률 영상을 측정했고, 이를 인공지능 신경망을 통해 학습시켰다.
연구팀은 개발한 방법을 이용해 주요한 혈액 감염균을 신속하게 식별함으로써 실제 진단에도 응용될 가능성을 검증했다. 구체적으로 그람 음성 및 양성, 구균 및 간균을 모두 포함한 총 19가지 균종으로 혈액 감염 사례의 90% 이상의 원인이 되는 균들이다. 한 개의 병원균 혹은 병원균 덩어리를 측정한 단일 3차원 굴절률 영상에서는 약 82.5%의 정확도로 균종 판별이 가능했다. 연구팀은 또한 여러 영상을 확보할 수 있을 때 정확도가 증가해, 7개의 박테리아 영상이 확보된다면 99.9%의 정확도를 얻을 수 있었다.
연구진의 책임자이자 논문의 교신저자인 박용근 교수는 "홀로그래피 현미경의 세포 감별 능력을 인공지능으로 극대화해 감염 진단 기술로서의 가능성을 확인한 것이 의미ˮ라고 말했다. 제1 저자인 물리학과 김건 박사과정 학생은 "100,000분의 1 수준의 표본량으로도 질량 분석기의 균종 검출률과 비슷한 정확도를 얻었고 환자 시편에서 다양한 병원균을 식별하는 플랫폼 기술이 될 것으로 기대된다ˮ라고 덧붙였다.
이번 연구는 KAIST-삼성서울병원-토모큐브 팀의 수년간의 공동 연구를 통해 진행됐다. 물리학과 박용근 교수 연구팀의 기술에 다양한 기관의 경험과 비전을 반영함으로써 완성할 수 있었다. 삼성서울병원 진단검사의학과 이남용 교수, 진단검사의학과 허희재 교수, 감염내과 정두련 교수 연구팀, 서울성모병원 진단검사의학과 유인영 교수, 분당 차병원 응급의학과 김규석 교수, 우리 대학 나노과학기술대학원 정현정 교수 등 다양한 분야와 기관이 모여, 실험적 검증을 효과적으로 진행할 수 있었다. 또한 KAIST 교원 창업 기업인 ㈜토모큐브의 3차원 홀로그래피 기술 지원도 필수적인 역할을 했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 창의연구사업, 과학기술일자리진흥원의 지원을 받아 수행됐다.
2022.06.27
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양자컴퓨팅 한계를 극복하는 3차원 반도체 제어/해독 소자 집적 기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 *모놀리식 3차원 집적의 장점을 활용해 기존 양자 컴퓨팅 시스템의 대규모 큐비트 구현의 한계를 극복하는 3차원 집적된 화합물 반도체 해독 소자 집적 기술을 개발했다고 24일 밝혔다. ‘모놀리식 3차원 집적 초고속 소자’ 연구 (2021년 VLSI 발표, 2021년 IEDM 발표, 2022년 ACS Nano 게재)를 활발하게 진행해 온 연구팀은 양자컴퓨터 판독/해독 소자를 3차원으로 집적할 수 있음을 처음으로 보였다.
☞ 모놀리식 3차원 집적: 반도체 하부 소자 공정 후, 상부의 박막층을 형성하고 상부 소자 공정을 순차적으로 진행함으로써 상하부 소자 간의 정렬도를 극대화할 수 있는 기술로 궁극적 3차원 반도체 집적 기술로 불린다.
우리 대학 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀의 정재용 박사과정이 제1 저자로 주도하고 한국나노기술원 김종민 박사, 한국기초과학지원연구원 박승영 박사 연구팀과의 협업으로 진행한 이번 연구는 반도체 올림픽이라 불리는 ‘VLSI 기술 심포지엄(Symposium on VLSI Technology)’에서 발표됐다. (논문명 : 3D stackable cryogenic InGaAs HEMTs for heterogeneous and monolithic 3D integrated highly scalable quantum computing system).
VLSI 기술 심포지엄은 국제전자소자학회(International Electron Device Meetings, IEDM)와 더불어 대학 논문의 채택 비율이 25%가 되지 않는 저명한 반도체 소자 분야 최고 권위 학회다.
양자컴퓨터는 큐비트 하나에 0과 1을 동시에 담아 여러 연산을 한 번에 처리할 수 있는 차세대 컴퓨터로, 최근에 IBM과 구글 등의 글로벌 기업이 양자 컴퓨터 제작에 성공하면서 양자 컴퓨터가 차세대 컴퓨터로 주목받고 있다.
기존 컴퓨터의 정보 단위인 `비트'의 경우 1 비트당 1개의 값만 가지는 것에 반해, 양자 컴퓨터의 정보 단위인 `큐비트'는 1 큐비트가 0과 1의 상태를 동시에 가진다. 따라서 비트에 비해 큐비트는 2배 빠른 계산이 가능하고, 2큐비트, 4큐비트, 8큐비트로 큐비트 수가 선형적으로 커질수록 처리 계산 속도는 4배, 8배, 16배로 지수적으로 증가한다. 따라서 많은 수의 큐비트를 활용한 대규모 양자컴퓨터 개발이 매우 중요하다. IBM에서는 큐비트 수를 127개로 늘린 `이글'을 작년에 발표했고, IBM 로드맵에 따르면 오는 2025년까지 4,000큐비트, 10년 이내에 10,000큐비트 이상을 탑재한 대규모 양자컴퓨터 개발을 목표로 하고 있다.
특히 큐비트의 수가 많은 대규모 양자컴퓨터 개발을 위해서는 큐비트를 제어/해독하는 소자에 대한 개발이 필수적이다. 기존 컴퓨터와 다르게 양자컴퓨터는 통상 –273 oC 내외의 극저온에서 동작하는 큐비트 하나당 최소 하나의 제어와 해독 연결이 필요하다. 현재는 큐비트 수가 많지 않아 극저온에서 동작하는 큐비트와 상온의 측정 장비를 긴 동축케이블로 연결해 제어/해독하는 방식을 사용하고 있다.
하지만 수천 혹은 수만 개 이상의 큐비트를 활용하는 대규모 양자 컴퓨팅에서 이러한 방식을 활용하면 양자 컴퓨터 크기가 매우 커지고 긴 연결 거리로 인해 신호 손실도 커 대규모 양자컴퓨터 구현이 매우 어려워진다. 따라서 큐비트를 제어/해독에 활용할 수 있는 저전력, 저잡음, 초고속 특성의 극저온 소자를 큐비트와 일대일로 연결할 수 있는 시스템 구성이 매우 중요하다.
연구팀은 이러한 문제 해결을 위해 큐비트 회로 위에 저전력, 저잡음 초고속 특성이 매우 뛰어난 *III-V 화합물 반도체 *고전자 이동 트랜지스터(HEMT)를 3차원으로 집적해 수천 혹은 수만 개의 큐비트에 아주 짧은 거리에서 일대일로 연결 가능한 구조를 제시했다.
☞ III-V 화합물 반도체: 주기율표 III족 원소와 V족 원소가 화합물을 이루고 있는 반도체로 전하 수송 특성 및 광 특성이 매우 우수한 소재.
☞ HEMT: High-Electron Mobility Transistor
연구팀은 250oC 이하에서 상부 제어/해독 소자를 집적하는 웨이퍼 본딩 등의 초저온 공정을 활용해 이후 하부 큐비트 회로의 성능 저하 없이 3차원 집적을 할 수 있도록 했다.
연구진은 이러한 3차원 집적 형태의 제어/해독 소자를 최초로 제시 및 구현했을 뿐만 아니라 소자의 성능 면에서도 극저온에서 세계 최고 수준의 차단주파수 특성을 달성했다.
김상현 교수는 "이번 기술은 향후 대규모 양자컴퓨터의 제어/판독 회로에 응용이 가능할 것으로 생각한다ˮ라며 "모놀리식 3차원 초고속 소자의 경우 양자컴퓨터뿐만이 아니라 6G 무선통신 등 다양한 분야에서 응용할 수 있어 그 확장성이 매우 큰 기술이며 앞으로도 다양한 분야에서 활용할 수 있도록 후속 연구에 힘쓰겠다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 지능형반도체기술개발사업, 경기도 시스템반도체 국산화 연구지원 사업, 한국기초과학지원연구원 분석과학연구장비개발사업(BIG사업) 등의 지원을 받아 수행됐다.
2022.06.24
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최소영 생명화학공학과 연구조교수, 로레알-유네스코 인터내셔널 라이징 탤런트상 수상
우리 대학 생명화학공학과 최소영 연구조교수(대사 및 생물분자공학 연구실, 지도교수: 이상엽 특훈교수)가 로레알과 유네스코가 선정하는 신진 여성과학자상인‘인터내셔널 라이징 탤런트상’을 수상했다고 24일 밝혔다.
‘로레알-유네스코 세계여성과학자상’은 매해 과학 분야에서 탁월한 연구업적을 달성한 여성 과학자 5인에게 세계여성과학자상을, 성장 잠재력이 우수한 신진 여성 과학자 15인에게 인터내셔널 라이징 탤런트(International Rising Talents, IRT) 상을 수여한다.
‘2022 로레알-유네스코 세계여성과학자상’에는 우리 대학 생명화학공학과 최소영 연구조교수가 인터내셔널 라이징 탤런트상을 수상하는 영예를 안았다. 최소영 연구조교수는 아시아 지역에서 선정된 4인 중 하나다.
최소영 연구조교수는 다양한 생분해성 바이오 플라스틱을 생물학적 방법으로 생산하는 연구를 통해 국가적 문제인 플라스틱으로 인한 환경오염 해결에 기여하는 세계적인 수준의 연구 성과를 창출한 것을 인정받아 선정됐다.
시상식은 6월 22일과 23일 프랑스 파리에서 개최됐다. 이번 시상식에서는 2020년, 2021년, 2022년 세계여성과학자상 수상자 15명과 2020년, 2022년 인터내셔널 라이징 탤런트상 수상자 30명의 시상이 함께 이루어질 예정이다.
수상자로 선정된 최소영 교수는 “이러한 큰 상을 받게 되어 진심으로 감사드리며, 우리 사회의 지속가능한 발전에 기여할 수 있는 연구를 하도록 더욱 노력하겠다”라고 소감을 밝혔다.
2022.06.24
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고정확도 실시간 학습 가능한 모바일 인공지능 반도체 칩 세계 최초 개발
우리 대학 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 인공지능의 실시간 학습을 모바일 기기에서 구현, 고정확도 인공지능(AI: Artificial Intelligent) 반도체*를 세계 최초로 개발했다고 23일 밝혔다.
* 인공지능 반도체 : 인식·추론·학습·판단 등 인공지능 처리 기능을 탑재하고, 초지능·초저전력·초신뢰 기반의 최적화된 기술로 구현한 반도체
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 저비트 학습과 저지연 학습 방식을 적용해, 모바일 기기에서도 학습할 수 있다. 특히 이번 반도체 칩은 인공지능의 예상치 못한 성능 저하를 막을 수 있는 실시간 학습 기술을 성공적으로 구현했다.
전기및전자공학부 한동현 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 지난 6월 12일부터 15일까지 인천 연수구 송도 컨벤시아에서 개최된 국제 인공지능 회로 및 시스템 학술대회(AICAS)에서 발표됐으며 응용 예시를 현장에서 시연했고, 최우수 논문상과 최우수 데모상을 모두 석권해 그 우수성을 널리 알렸다. (논문명 : A 0.95 mJ/frame DNN Training Processor for Robust Object Detection with Real-World Environmental Adaptation (저자: 한동현, 임동석, 박광태, 김영우, 송석찬, 이주형, 유회준))
인공지능 (AI) 반도체 기술을 망라하는 국제 학술 대회 ‘AICAS 2022’는 인공지능 반도체 분야 세계 최고 권위를 가진 IEEE(미국 전기 전자 기술자 협회)학회로 평가받으며, 삼성, SK를 필두로, 한국전자통신연구원(ETRI), 엔비디아(NVIDIA), 케이던스(Cadence) 등 국내외 저명한 기업과 기관 등이 참석해 인공지능 반도체 회로와 시스템 전 분야, 인공지능 반도체와 관련된 연구성과를 공유하는 행사다.
기존 인공지능은 사전에 학습된 지능만으로 추론을 진행했기 때문에 학습하지 않은 새로운 환경 혹은 물체에 대해서는 물체 검출이 어려웠다. 하지만 유회준 교수 연구팀이 개발한 실시간 학습은 추론만 수행하던 기존 모바일 인공지능 반도체에 학습 기능을 부여함으로써, 인공지능의 지능 수준을 크게 끌어올렸다.
유 교수팀의 새로운 인공지능 반도체는 사전에 학습한 지식과 애플리케이션 수행 중에 학습한 지식을 함께 활용해 고정확도 물체검출 성능을 보였다. 특히 유회준 교수 연구팀은 렌즈가 깨지거나, 기계 오류로 인한 인공지능의 예상치 못한 정확도 감소도 자동으로 인지하고 이를 실시간 학습을 통해 보정, 기존 인공지능의 문제점을 해결했다.
유 교수팀은 실시간 학습 기능에 더해, 모바일 기기에서 저전력으로 학습이 가능할 수 있도록, 저비트 인공지능 학습 방법, 직접 오류 전사 기반 저지연 학습 방식을 제안, 이를 최적화할 수 있는 반도체(HNPU) 와 응용 시스템을 모두 개발했다.
저전력, 실시간 학습을 수행할 수 있는 모바일 인공지능 전용 반도체, HNPU는 다음과 같이 6가지 핵심 기술이 도입됐다.
○ 확률적 동적 고정 소수점 활용 저비트 학습 방식 (SDFXP: Stochastic Dynamic Fixed-point Representation)
- 동적 고정 소수점에 확률적 표현을 결합하고 확률적 반올림을 도입하여 인공지능 학습에 필요한 비트 정밀도를 최소화 할 수 있는 방법
○ 레이어별 자동 정밀도 검색 알고리즘 및 하드웨어 (LAPS: Layer-wise Adaptive Precision Scaling)
- 학습의 난이도를 자동으로 파악하고 심층신경망의 레이어별로 최적의 비트수를 자동으로 찾아주는 알고리즘 및 이를 가속하는 하드웨어
○ 입력 비트 슬라이스 희소성 활용* (ISS: Input Slice Skipping or Bit-slice Level Sparsity Exploitation)
- 데이터를 이진수로 표현했을 때 중간중간 나타나는 ‘0’ 비트를 활용하여, 데이터 처리량을 높이는 방식
○ 내재적 순수 난수 생성기 (iTRNG: Intrinsic True Random Number Generator)
인공지능 연산을 활용한 순수 난수 생성기를 설계, 데이터의 암호화 및 확률적 반올림을 구현
○ 다중 학습 단계 할당을 통한 고속 학습 알고리즘 및 하드웨어 (MLTA: Multi Learning Task Allocation & Backward Unlocking)
기존 역전파 (Back-propagation) 알고리즘에서 탈피해, 직접 오류 전사를 통한 저지연 학습 구현
○ 실시간 인공지능 학습 기반 자동 오류 검출 기능 저하 보정 시스템 개발 (Real-time DNN Training based Automatic Performance Monitor and Performance Recovery System)
평상시 물체 검출 결과를 주기적으로 모니터링하면서, 갑작스러운 확률 변화를 자동으로 인식, 정확도 저하를 보정하기 위해 실시간 학습을 적용
* 희소성 활용 (Sparsity Exploitation) : 심층 신경망 모델의 연산은 수많은 곱셈누적(MAC: Multiply-And-Accumulate)연산의 연속이다. 연산자에 0이 존재할 시, 굳이 연산을 해보지 않아도 결과는 0임을 알기에 이를 뛰어넘는 방식으로 연산 속도를 높이는 방식.
이러한 기술을 사용해 HNPU는 저전력 물체검출을 구현하여, 다른 모바일 물체검출 시스템과 비교해 75% 높은 속도, 44% 낮은 에너지 소모를 달성하면서도, 실시간 학습으로 고정확도 물체검출을 개발해 주목을 받았다.
연구팀은 HNPU의 활용 예시로 카메라 렌즈가 깨지거나, 기계 오류, 조명, 밝기 변화로 인공지능의 추론 능력이 떨어졌을 때, 실시간 학습을 통해 다시 정확도를 높이는 고정확도 물체검출 시스템을 개발했다. 이는 이후 자율 주행, 로봇 등 다양한 곳에 활용될 것으로 기대된다.
특히 연구팀의 HNPU 연구는 2022 국제인공지능회로및시스템학술대회(AICAS 2022)에서 발표돼, 최우수 논문상과 최우수 데모상을 모두 석권하여 그 우수성을 널리 알렸다.
연구를 주도한 KAIST 전기및전자공학부 유회준 교수는 “현재 인공지능은 사전에 학습한 지식만으로 주어진 문제를 해결하고 있으며, 이는 변화하는 환경과 상황에 맞춰 계속 학습하는 인간의 지능과 뚜렷한 차이를 보인다”라며 “이번 연구는 실시간 학습 인공지능 반도체를 통해 인공지능의 지능 수준을 사람 수준으로 한층 더 끌어올리는 연구”라고 본 연구의 의의를 밝혔다.
2022.06.23
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인간 뇌처럼 뉴런-시냅스 동시 구동 모사한 메모리 최초 구현
우리 대학 신소재공학과 이건재 교수팀이 100 nm(나노미터) 두께의 단일 소자에서 뉴런과 시냅스를 동시에 모사하는 뉴로모픽(neuromorphic) 메모리를 개발했다고 23일 밝혔다. 뉴런은 신경계를 이루는 기본적인 단위세포를, 시냅스는 뉴런 간의 접합 부위를 말한다.
이 교수팀은 인간의 뇌처럼 뉴런과 시냅스가 유기적으로 동작하는 방식의 단일 메모리 소자를 최초로 구현했으며, 이를 통해 반도체 소자로 인간 뇌를 완전히 구현한다는 뉴로모픽 컴퓨팅 본연의 목표 달성에 근접할 수 있을 것으로 기대된다.
1,000억 개의 뉴런과 100조 개의 시냅스의 복잡한 네트워크로 구성된 인간 뇌는 그 기능과 구조가 고정된 것이 아니라 외부 환경에 따라서 유연하게 변하는 특징을 가지고 있다. 따라서 뉴로모픽 소자는 뉴런과 시냅스의 특성을 모사해 기존의 컴퓨터로는 구현할 수 없는 인간 뇌의 고도 인지 기능을 실현하는 데에 가장 큰 목적을 두고 있다.
지금까지 뉴로모픽 컴퓨팅 구현을 위해서 CMOS 집적회로와 비휘발성 메모리 등을 이용한 연구들이 진행됐으나, 기존 기술들은 뉴런과 시냅스의 기능을 분리해 모사한다는 한계점을 가지고 있었다.
인간 뇌에서 뉴런과 시냅스는 서로 유기적으로 연결돼 있으며, 서로 간의 상호작용을 통해 인지 기능이 발현된다. 이러한 뉴런과 시냅스의 기능을 인간 뇌처럼 단일 구조체에서 통합해 구현하는 것은 어려운 도전 과제였다.
이 교수 연구팀은 휘발성의 소자(threshold switch)로 뉴런을, 비휘발성의 상변화 메모리 소자로 시냅스를 모사해 단기·장기 기억이 공존하는 단일 뉴로모픽 소자를 개발했으며, 이를 통해 집적도 개선 및 비용 절감 효과도 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 특히 기존 CMOS 뉴런 소자에서는 단순 신호 발산 기능만이 구현됐으나, 연구팀의 뉴런-시냅스 통합소자는 신호 발산 유형이 환경에 따라서 유연하게 적응하는 가소성(plasticity)을 구현하는 데 성공했다.
이건재 교수는 이번 연구 성과에 대해 "인간은 뉴런과 시냅스의 상호작용을 통해 기억, 학습, 인지 기능을 발현하므로 둘 모두를 통합 모사하는 것이 인공지능에 있어서 필수적인 요소ˮ라며 "개발한 단일 뉴런-시냅스 소자는 기존의 단순 이미지 학습 효과를 넘어서, 피드백 효과를 기반으로 한 번 배운 내용을 더 빨리 학습하는 재학습(retraining) 효과 구현도 성공해 인공지능뿐만 아니라 뇌를 역설계하는 연구에도 큰 도움이 될 것이다”고 언급했다.
한편 이번 연구는 삼성전자 전략산학과제와 지능형반도체 사업의 지원을 받아 수행됐으며, 국제 학술지 `네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 5월 19일 字 게재됐다.
2022.06.23
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