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생생한 3차원 실사 이미지 구현하는 ‘메타브레인’ 개발
우리 대학 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 실사에 가까운 이미지를 렌더링할 수 있는 인공지능 기반 3D 렌더링을 모바일 기기에서 구현, 고속, 저전력 인공지능(AI: Artificial Intelligent) 반도체*인 메타브레인(MetaVRain)’을 세계 최초로 개발했다고 7일 밝혔다.
* 인공지능 반도체 : 인식·추론·학습·판단 등 인공지능 처리 기능을 탑재하고, 초지능·초저전력·초신뢰 기반의 최적화된 기술로 구현한 반도체
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 GPU로 구동되는 기존 레이 트레이싱 (ray-tracing)* 기반 3D 렌더링을 새로 제작된 AI 반도체 상에서 인공지능 기반 3차원으로 만들어, 기존의 막대한 비용이 들어가는 3차원 영상 캡쳐 스튜디오가 필요없게 되므로 3D 모델 제작에 드는 비용을 크게 줄이고, 사용되는 메모리를 180배 이상 줄일 수 있다. 특히 블렌더(Blender) 등의 복잡한 소프트웨어를 사용하던 기존 3D 그래픽 편집과 디자인을 간단한 인공지능 학습만으로 대체하여, 일반인도 손쉽게 원하는 스타일을 입히고 편집할 수 있다는 장점이 있다.
*레이 트레이싱 (ray-tracing): 광원, 물체의 형태, 질감에 따라 바뀌는 모든 광선의 궤적을 추적함으로써 실사에 가까운 이미지를 얻도록 하는 기술
한동현 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 지난 2월 18일부터 22일까지 전 세계 반도체 연구자들이 미국 샌프란시스코에 모여 개최한 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다. (논문번호 2.7, 논문명: 메타브레인: A 133mW Real-time Hyper-realistic 3D NeRF Processor with 1D-2D Hybrid Neural Engines for Metaverse on Mobile Devices (저자: 한동현, 류준하, 김상엽, 김상진, 유회준))
유 교수팀은 인공지능을 통해 3D 렌더링을 구현할 때 발생하는 비효율적인 연산들을 발견하고 이를 줄이기 위해 사람의 시각적 인식 방식을 결합한 새로운 컨셉의 반도체를 개발했다. 사람은 사물을 기억할 때, 대략적인 윤곽에서 시작하여, 점점 그 형태를 구체화하는 과정과 바로 직전에 보았던 물체라면 이를 토대로 현재의 물체가 어떻게 생겼는지 바로 추측하는 인지능을 가지고 있다. 이러한 사람의 인지 과정을 모방하여, 새롭게 개발한 반도체는 저해상도 복셀을 통해 미리 사물의 대략적인 형태를 파악하고, 과거 렌더링했던 결과를 토대로, 현재 렌더링할 때 필요한 연산량을 최소화하는 연산 방식을 채택하였다.
유 교수팀이 개발한 메타브레인은 사람의 시각적 인식 과정을 모방한 하드웨어 아키텍처뿐만 아니라 최첨단 CMOS 칩을 함께 개발하여, 세계 최고의 성능을 달성하였다. 메타브레인은 인공지능 기반 3D 렌더링 기술에 최적화되어, 최대 100 FPS 이상의 렌더링 속도를 달성하였으며, 이는 기존 GPU보다 911배 빠른 속도다. 뿐만아니라, 1개 영상화면 처리 당 소모에너지를 나타내는 에너지효율 역시 GPU 대비 26,400배 높인 연구 결과로 VR/AR 헤드셋, 모바일 기기에서도 인공지능 기반 실시간 렌더링의 가능성을 열었다.
연구팀은 메타브레인의 활용 예시를 보여주고자, 스마트 3D 렌더링 응용시스템을 함께 개발하였으며, 사용자가 선호하는 스타일에 맞춰, 3D 모델의 스타일을 바꾸는 예제를 보여주었다. 인공지능에게 원하는 스타일의 이미지를 주고 재학습만 수행하면 되기 때문에, 복잡한 소프트웨어의 도움 없이도 손쉽게 3D 모델의 스타일을 손쉽게 바꿀 수 있다. 유 교수팀이 구현한 응용시스템의 예시 이외에도, 사용자의 얼굴을 본떠 만든 실제에 가까운 3D 아바타를 만들거나, 각종 구조물들의 3D 모델을 만들고 영화 제작 환경에 맞춰 날씨를 바꾸는 등 다양한 응용 예시가 가능할 것으로 기대된다.
연구팀은 메타브레인을 시작으로, 앞으로의 3D 그래픽스 분야 역시 인공지능으로 대체되기 시작할 것으로 기대한다며, 인공지능과 3D 그래픽스의 결합은 메타버스 실현을 위한 큰 기술적 혁신이라는 점을 밝혔다.
연구를 주도한 KAIST 전기및전자공학부 유회준 교수는 “현재 3D 그래픽스는 사람이 사물을 어떻게 보고 있는지가 아니라, 사물이 어떻게 생겼는지를 묘사하는데 집중하고 있다”라며 “이번 연구는 인공지능이 사람의 공간 인지 능력을 모방하여 사람이 사물을 인식하고 표현하는 방법을 차용함으로써 효율적인 3D 그래픽스를 가능케 한 연구”라고 본 연구의 의의를 밝혔다. 또한 “메타버스의 실현은 본 연구에서 보인 것처럼 인공지능 기술의 혁신과 인공지능 반도체의 혁신이 함께 이루어질 것”이라 미래를 전망하였다.
데모 동영상 유튜브 주소: https://www.youtube.com/watch?v=m-aqnZhALv0
2023.03.07
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천조분의 일 안정성 가진 6G 테라헤르츠파 생성 기술 개발
차세대 6G 무선통신, 양자 분광 기술, 나아가 군용 레이더 기술을 실현하고, 6G 통신 기기 간 주파수 표준으로 이용될 수 있는 넓은 대역의 테라헤르츠파* 응용 기술이 개발되어 획기적인 성능 향상을 가져올 것으로 예상된다.
*테라헤르츠파(THz): 밀리미터파와 광파 사이(100기가헤르츠(GHz) ~ 3테라헤르츠(THz))에 해당하는 전자기파
우리 대학 기계공학과 김승우, 김영진 교수 공동연구팀이 차세대 6G 이동통신 대역으로 알려진 테라헤르츠 대역에서 세계 최고 수준의 안정도를 가지는 초안정 테라헤르츠파 생성 원천기술을 개발했다고 3일 밝혔다.
차세대 테라헤르츠파 기술을 선점/선도하기 위해서는, 핵심 테라헤르츠 소자들에 대한 개발, 평가 및 선점이 필수적이다. 하지만, 테라헤르츠 전송, 변조 및 검출 소자들에 대한 평가를 수행할 수 있는, 초안정 표준급 테라헤르츠 신호 생성에 어려움이 있어, 이러한 핵심 소자들에 대한 접근에 지금까지 제한이 존재해 왔다.
기존의 테라헤르츠파 생성 방식은 상대적으로 낮은 주파수 안정도를 가지는 마이크로파 원자시계에 기반한 것으로, 최근 개발된 광 시계와 비교하여서는 수천 배 이상 낮은 안정도를 보여 왔다.
이를 극복하기 위해, 연구팀에서는 천조분의 일(1/1,000,000,000,000,000)의 안정도를 가지는 매우 정밀한 광주파수 대역의 시간 표준을 안정화하는 펨토초 레이저 광빗*으로부터 두 개의 레이저를 추출/합성해 테라헤르츠파를 생성했다. 이 과정에서 연구팀은 다양한 잡음을 면밀히 분석하고, 광빗의 우수한 안정도를 유지하기 위해 잡음 보상/제어 기술을 개발했다. 이후, 광빗의 넓은 대역폭 특성을 활용하여 테라헤르츠파를 생성했으며, 전대역에서 시간 표준 수준의 안정도(천조분의 일)를 가지는 것을 실험적으로 검증했다. 이는 세계 최고 수준의 광 시계 안정도를 테라헤르츠 대역에서도 새로이 실현할 수 있음을 의미한다.
*펨토초 레이저 광 빗: 시간/주파수 표준으로 활용할 수 있는 광대역(수백만 개의 주파수의 중첩) 레이저, 빛의 스펙트럼이 머리빗과 닮았다 하여 붙여진 이름이다.
우리 대학 기계공학과 졸업생 신동철 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 2월 11일 게재됐다. (논문명: Photonic comb-rooted synthesis of ultra-stable terahertz frequencies)
이 기술은 광 시간 표준에 기반한 세계 최고 수준의 초안정 테라헤르츠파를 생성할 수 있어, 차세대 6G 통신 대역에서 초고속 통신을 실현하고, 6G 통신 기기 간 주파수 표준으로 이용될 수 있다. 또한, 생성한 테라헤르츠파는 밀리헤르츠(mHz) 수준의 정확도로 실시간 변조 가능하다는 것을 검증했다.
주저자인 신동철 박사는 "펨토초 레이저 광빗을 매개로 한 테라헤르츠 생성 기술 개발을 통해 세계 최고 수준의 광 시계 안정도를 테라헤르츠 영역으로 확장할 수 있음을 실험적으로 검증했다ˮ며 "차세대 6G 무선통신 대역에서 가장 우수한 안정도를 선점한 것에 의미가 있고 테라헤르츠 핵심 소자 평가 등에 응용돼 테라헤르츠 대역 표준 확립에 도움될 것이다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 과학기술분야 기초연구사업-개인연구사업- 리더연구(국가과학자)지원을 받아 수행됐다.
2023.03.03
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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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암세포만 공략하는 스마트 면역세포 시스템 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 최정균 교수와 의과학대학원 박종은 교수 공동연구팀이 인공지능과 빅데이터 분석을 기반으로 스마트 면역세포를 통한 암 치료의 핵심 기술을 개발했다고 밝혔다. 이 기술은 키메라 항원 수용체(Chimeric antigen receptor, CAR)가 논리회로를 통해 작동하게 함으로써 정확하게 암세포만 공략할 수 있도록 하는 차세대 면역항암 치료법으로 기대가 모아진다. 이번 연구는 분당차병원 안희정 교수와 가톨릭의대 이혜옥 교수가 공동연구로 참여했다.
최정균 교수 연구팀은 수백만개의 세포에 대한 유전자 발현 데이터베이스를 구축하고 이를 이용해 종양세포와 정상세포 간의 유전자 발현 양상 차이를 논리회로 기반으로 찾아낼 수 있는 딥러닝 알고리즘을 개발하고 검증하는 데 성공했다. 이 방법론으로 찾아진 논리회로를 장착한 CAR 면역세포는 마치 컴퓨터처럼 암과 정상 세포를 구별하여 작동함으로써 부작용없이 암세포만 정확하게 공략하는 것이 가능하다.
바이오및뇌공학과 권준하 박사, 의과학대학원 강준호 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 '네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology)'에 지난 2월 16일 출판됐다. (논문명: Single-cell mapping of combinatorial target antigens for CAR switches using logic gates)
최근의 암 연구에서 가장 많은 시도와 진전이 있었던 분야는 바로 면역항암치료이다. 암환자가 갖고 있는 면역체계를 활용하여 암을 극복하는 이 치료 분야에는 몇 가지 방법이 있는데, 면역관문억제제 및 암백신과 더불어 세포치료 또한 해당된다. 특히, 키메라 항원 수용체를 장착한 CAR-T 혹은 CAR-NK라고 하는 면역세포들은 암항원을 인식하여 암세포를 직접 파괴할 수 있다.
CAR 세포치료는 현재 혈액암에서의 성공을 시작으로 고형암으로 그 적용 범위를 넓히고자 하는 중인데, 혈액암과 달리 고형암에서는 부작용을 최소화하면서 효과적인 암 살상 능력을 보유하는 CAR 세포 개발에 어려움이 있었다. 이에 따라 최근에는 한 단계 진보된 CAR 엔지니어링 기술, 즉 AND, OR, NOT 과 같은 컴퓨터 연산 논리회로를 활용해 효과적으로 암세포를 공략할 수 있는 스마트 면역세포 개발이 활발히 진행되고 있다.
이러한 시점에서, 연구진은 세포 단위에서 정확히 암세포들에서만 발현하는 유전자들을 발굴하기 위해 대규모 암 및 정상 단일세포 데이터베이스를 구축했다. 이어서 연구진은 암세포들과 정상세포들을 가장 잘 구별할 수 있는 유전자 조합을 검색하는 인공지능 알고리즘을 개발했다. 특히 이 알고리즘은, 모든 유전자 조합에 대한 세포 단위 시뮬레이션을 통해 암세포만을 특이적으로 공략할 수 있는 논리회로를 찾아내는데 사용되었다. 이 방법론으로 찾아진 논리회로를 장착한 CAR 면역세포는 마치 컴퓨터처럼 암과 정상 세포를 구별하여 작동함으로써 부작용은 최소화하면서도 항암치료의 효과는 극대화시킬 수 있을 것으로 기대된다.
제1 저자인 권준하 박사는 "이번 연구는 이전에 시도된 적이 없는 방법론을 제시했는데, 특히 주목할 점은 수백만개의 개별 암세포 및 정상세포들에 대한 시뮬레이션을 통해 최적의 CAR 세포용 회로들을 찾아낸 과정이다ˮ라며 "인공지능과 컴퓨터 논리회로를 면역세포 엔지니어링에 적용하는 획기적인 기술로서 혈액암에서 성공적으로 사용되고 있는 CAR 세포치료가 고형암으로 확대되는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다"고 설명했다.ᅠ
이번 연구는 한국연구재단 원천기술개발사업-차세대응용오믹스사업의 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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방사선에도 문제없는 초저에너지 메모리 최초 개발
지상에서 잘 동작하던 반도체 메모리가 우주나 비행기 안에서 갑자기 오동작을 일으키는 일이 있는데, 이는 고고도에 존재하는 방사선 때문이다. 이 뿐만 아니라, 최근 자율 주행 운송 수단과 같이 사람의 안전이 중요한 장치에 사용되는 반도체 메모리도 대기 방사선에 의해 오동작할 확률이 있다는 연구 결과들이 보고되면서 방사선에 대해 높은 안정성을 갖는 메모리 소자의 중요성이 점차 증가하고 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 윤준보 교수 연구팀이 나노종합기술원(원장 이조원) 강민호 박사와의 협업을 통해 우주 부품 수준의 내방사선 특성을 가지면서도 일반적인 비휘발성 플래시 메모리보다 30,000배 이상 프로그래밍 에너지가 낮은 나노 전자 기계식 비휘발성 메모리 소자를 세계 최초로 개발했다고 28일 밝혔다.
전기및전자공학부 이용복 박사과정이 제1 저자로 수행한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)' 2023년 1월호에 출판됐다. (논문명: Sub-10 fJ/bit radiation-hard nanoelectromechanical non-volatile memory). (Impact Factor : 17.690). (https://www.nature.com/articles/s41467-023-36076-0)
반도체 메모리 소자들은 동작 원리상 근본적으로 방사선에 취약해, 이를 보완하기 위해서는 복잡한 회로나 추가적인 데이터 프로세싱을 수반하는데 그 과정에서 많은 에너지가 소모된다. 즉, 일반적인 반도체 메모리 소자들은 내방사선과 낮은 동작 에너지를 동시에 만족하는 것이 매우 어렵다는 것을 의미한다.
윤준보 교수 연구팀은 방사선에 원천적으로 강인한 특성을 가진 나노 전자 기계 기술(Nano Electro Mechanical System, NEMS)을 활용해 고에너지 방사선에도 강인할 뿐만 아니라 매우 낮은 프로그래밍 에너지를 가지고, 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 유지할 수 있는 비휘발성 메모리 소자를 세계 최초로 개발했다.
연구팀은 반도체 메모리를 사용하는 대신, 나노 크기의 매우 작은 기계 구조에 전기 신호를 가함으로써 나노 기계 구조체가 실제로 움직여서 하부 전극에 붙고 떨어지는 방식을 사용하였다. 또한, 매우 낮은 프로그래밍 에너지를 달성하기 위해 파이프-클립 스프링 구조와 구부러진 외팔보 구조로 구성된 상부 전극을 도입했으며, 특히 파이프-클립 모양의 나노 기계 구조에 전류를 가해 열을 내는 구동 방식을 통해 프로그램된 구조체가 초기 상태로 복구할 수 있도록 하여 반복적인 프로그램 동작에도 낮은 프로그래밍 에너지를 유지할 수 있도록 하였다.
연구진은 나노종합기술원의 반도체 장비·시설 인프라를 활용해 8인치 웨이퍼 수준의 대면적 기판에 신뢰적으로 소자를 제작했고, 제작한 나노 전자 기계식 비휘발성 메모리의 프로그래밍 에너지는 차세대 메모리들과 비교했을 때도 매우 낮은 수준이었다. 또한, 기계적인 움직임을 기반으로 하는 동작 방식 덕분에 고에너지 방사선 조사 후에도 누설 전류 증가, 동작 전압 변화, 비트 오작동 등의 성능 저하 없이 우수한 내방사선 특성을 보였다.
연구개발에 주도적으로 참여한 이용복 박사과정은 “이번 연구 결과는 연구팀이 보유한 나노 전자 기계 설계 기술과 나노종합기술원의 첨단 공정 기술이 만나 내방사선 특성과 낮은 동작 에너지 소모를 동시에 만족하는 비휘발성 메모리를 세계 최초로 구현했다는 점에서 중요한 의미를 가지고, 해당 기술은 우주 환경에서의 인공지능, 초안정성 자율주행 시스템 등 내방사선과 높은 에너지 효율성이 필요한 다양한 미래 응용 분야에서 핵심 기술이 될 것” 이라고 말했다. 또한, “세계 차세대 반도체 시장에서 우리나라가 메모리 원천 기술을 선도할 수 있도록 기여하고 싶다”며 앞으로의 계획을 밝혔다.
해당 기술과 관련해 미국, 중국, 대만, 한국 등에 6건의 특허가 출원돼 있다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단의 차세대지능형반도체기술개발사업과 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2023.02.28
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퓨처모빌리티 기술교류회 개최
우리 대학이 28일 대전 본원 학술문화관 일대에서 '2023 퓨처모빌리티 기술교류회'를 개최한다.우리 대학과 한국자율주행산업협회(이하, KAAMI), 한국자동차연구원(이하, KATECH)이 공동 주최하는 이번 행사는 한국의 미래 성장동력인 모빌리티산업의 발전과 글로벌 주도권 확보를 위해 마련됐다. 정부-산업계-선도대학-연구소 간의 견고한 협력의 장을 만들기 위해 모빌리티 분야의 제품·기술투어 및 네트워킹, 산학연 핵심기술 교류회, 스타트업 피칭 등 다양한 프로그램이 진행될 예정이다.
대전 본원 학술문화관 실내·외에서 진행되는 모빌리티 기술 및 제품이 전시에는 총 42개 팀이 참여한다. KAAMI에서는 18개의 모빌리티 관련 기업이 제품을 전시해 기술력을 자랑한다. 도심형 근거리 운송 콘셉트카, 자율주행 플랫폼 및 차량 등을 전시하고 자율주행 시뮬레이션 영상, 라이다 센서를 활용한 도로 교통 인프라 시스템 시연 등이 포함되어 있다. KATECH에서는 산업부 지원으로 개발된 자율셔틀, 자율수소버스, 수소택시의 차량 및 핵심부품을 공개한다.
우리 대학에서는 21개 연구팀이 최신 연구 기술을 공유한다. 전기및전자공학부에서는 자율주행 데이터에 활용할 수 있는 인공지능기술 중심으로 교통인프라 지능 제어기술, 통신 및 차량 레이더를 이용한 밀리미터파 백스케터*, 자율주행 데이터 수집, 첨단 모빌리티 기술 제품 등이 전시될 예정이다. * 밀리터리파 백스케터(mmWave backscatter): 초고주파 신호의 후방산란을 통해 통신하는 초저전력 통신기술
조천식모빌리티대학원에서는 인공지능 및 디지털트윈을 활용한 미래 자율주행 차량 기술과 교통운영 기술을 소개하고, 이를 체험할 수 있는 시스템을 전시할 예정이다.
또한, 10시부터는 미래 모빌리티 기술을 이끌어갈 우리 대학 재학생과 스타트업 및 관련 기업에서 기술 피칭을 진행한다. 이들은, 소형 전기 상용차의 안정성 강화·자동차 사이버 보안·인공지능 기반 차량 실내 모니터링 등에 관한 9개의 도전적인 연구 성과들을 소개할 예정이다.
오후 1시부터는 본격적인 산학연 교류를 위한 프로그램이 이어진다. 박동일 산업자원통상부 국장의 '미래자동차 산업정책 방향'과 기아 강주엽 상무의 '기아의 트랜스포메이션 전략' 기조 강연을 시작으로 산·학·연을 대표해 문희석 KAAMI 사무국장과 강준혁 KAIST 전기및전자공학부 학부장, 김현철 KATECH 부원장이 발표자로 나서 긴밀하고 전략적인 상호협력을 주제로 발표한다.
또한, 이광형 KAIST 총장, 조성환 한국자율주행산업협회장(現현대모비스 대표이사), 나승식 한국자동차연구원장이 모빌리티 산업 대도약을 위한 산학연 협력을 도모하기 위한 MOU도 체결한다.
두 번째 세션에서는 산학연이 연합한 네 개의 연구개발협력 그룹이 모빌리티 기술 현황 및 향후 발전 방향을 발표한다.
▴소프트웨어·인공지능 분야에서는 곽수진 KATECH 부문장이 '모빌리티 산업생태계 활성화를 위한 데이터 플랫폼 구축방안'을 주제로 발표한다. 곽 부문장은 순수 국내 기술 기반으로 완성한 레벨3 자율주행 기술이 포함된 수소전기버스와 운전자 개입 없이 대중교통 서비스를 제공하는 미래형 자율주행 셔틀 기술을 소개한다. 이와 함께 연구원이 자체 개발한 전자 아키텍처와 고성능 제어기를 바탕으로 재구성된 SDV* 실증차량 기술도 함께 다룬다. ** SDV(Software Defined Vehicle): 소프트웨어로 하드웨어를 제어하고 관리하는 자동차
▴미래 교통 인프라·반도체 분야에서는 김주영 KAIST 전기및전자공학부 교수(하이퍼엑셀 대표이사)가 '거대 모델-생성 인공지능(AI)으로의 대전환과 자율주행 반도체의 미래'를 주제 발표한다. 거대 모델 연산을 가속하기 위한 새로운 반도체 기술을 세계 최초로 제안하고 자율 주행차의 시각 인식, 사용자 멀티모달 인터페이스* 등에 적용할 수 있는 거대 모델을 전망한다. *** 멀티모달(multimodal interface): 음성, 제스처, 터치 등 생체 인식을 포함한 여러 가지 도구로 데이터의 입출력 하는 장치
또한, 김인희 KAIST 조천식 모빌리티대학원 교수가 '자율주행을 위한 메타버스의 역할'을 발표한다. 실제와 매우 유사한 환경을 구현한 메타버스 공간 안에서 자율주행차량, 일반차량, 보행자 등이 안전하게 공존할 수 있는 플랫폼 개발 성과를 소개한다.
▴로보틱스 분야에서는 노민균 KAIST 기계공학과 교수가 '미래 모빌리티와 전기모터'를 주제로 퓨처모빌리티를 위한 고효율 고출력밀도 전기모터 기술의 동향과 어플리케이션 특화형 구동기에 응용될 수 있는 자기부상 및 다자유도 모터 연구를 발표한다.
▴모빌리티 서비스 분야에서는 유민상 오토노머스에이투지 상무가 발제자로 나서 '자율주행 산업 동향과 상용화 전개 방향'을 주제로 다룬다. 유 상무는 완전자율주행(레벨4) 상용화에 대비한 대중교통과 물류산업의 정책 및 산업 전개와 체감형 마스*를 중심으로 국민의 일상에서 체험할 수 있는 자율주행 체험 사업 등을 소개한다. **** 마스(Mobility as a Service, MaaS): 서비스로서의 이동 수단
마지막 세션에서는 '글로벌 탑을 위한 퓨처모빌리티 발전방안'을 주제로 산학연 전문가들이 패널 토론을 진행한다. 이를 위해, 강주엽 기아자동차 상무와 자율주행 스타트업인 모라이 홍준 대표, 송세경 KAIST 산학협력중점교수, 문희석 KAAMI 국장, 김규옥 한국교통연구원 박사, 최재범 HL클레무브 실장이 전문가 패널로 참여해 청중 Q&A와 함께 열띤 토론을 전개한다.
퓨처모빌리티 산학연 기술교류회 조직위원회(위원장 강준혁 KAIST 전기및전자공학부 학부장, 문희석 KAAMI 사무국장, 이재관 KATECH 연구소장 이하 조직위)는 "산학연을 포함한 정·관계 간 상호 전략적 협력관계를 구축해 대한민국의 미래 모빌리티 산업이 대도약하고 글로벌 주도권을 선점할 수 있는 발판을 마련하기 위해 이번 산학연 기술교류회를 준비했다"라고 밝혔다.
강준혁 KAIST 조직위원장은 "올해 첫 행사를 시작으로 산학연이 연구개발로 협력할 수 있는 체계 및 분야별 연구개발협력 그룹을 만들어 정기적으로 교류하고 모빌리티 산업을 선도할 핵심기술개발과 전문인재 양성 프로그램을 도입해 매년 세계가 주목하는 기술교류회로 발전시켜 나가겠다"라고 전했다.28일 KAIST 대전 본원 학술문화관 일대에서 현장 진행되는 이번 행사는 유튜브 'KAIST 전기및전자공학부' 채널에서 주요 세션이 실시간 중계된다.
2023.02.24
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심현철 교수팀, 현대자동차와 자율주행 파트너십 체결
우리 대학이 현대자동차와 '고속 자율주행 기술 연구를 위한 파트너십' 계약을 23일 체결했다.
심현철 전기및전자공학부 교수팀과 체결한 이번 계약은 현대차가 우리 대학에 연구비를 지원하고, 우리 대학은 고속 자율주행 기술과 관련된 전문 지식과 경험 등을 공유하고 홍보에 협조하는 내용을 골자로 한다.
심 교수팀은 국내에 자율주행기술이 보편화되기 이전인 2009년부터 자율주행 연구를 시작한 국내 자율주행 1세대 연구실이다. 지난 15년여간 지속적인 연구를 통해 '2021 현대자동차그룹 자율주행 챌린지'에서 우승하고 과학기술정보통신부가 주최하는 '인공지능 그랜드 챌린지 제어지능부문'에서 2년 연속('19~'20)으로 우승해 국토부 및 과기부 장관 표창을 받는 등 무인 시스템 분야에서 두각을 나타냈다.
또한, 2021년에는 시속 300km가 넘는 속도로 달리는 고속 자율주행 차량 경주대회인 '인디 자율주행 챌린지(Indy Autonomous Challenge, 이하 IAC)'에 아시아 유일 팀으로 참가해 4위에 입상했다.
IAC와 이어지는 'CES 자율주행 챌린지'에도 2년 연속 아시아 유일팀으로 출전해 독일과 이탈리아 등 레이싱 강국의 연구팀과 대등하게 경쟁하며 국제적인 기술력을 인정받았다. 지난 1월 열린 대회 성과를 바탕으로 다음 열리는 대회의 출전권을 획득해 올해 6월 이탈리아 몬짜(Monza) 트랙에서 열리는 대회와 내년 CES 대회에도 계속 참가할 계획이다.
성낙섭 현대자동차 연구개발경영기획실장(상무)은 "이번 파트너십을 토대로 고속 자율주행에 관한 연구가 고속 차량뿐 아니라 일반 자율주행 차량의 안전성과 성능을 높이는 계기가 될 것을 기대한다"라고 말했다. 이어, "많은 어려움 속에서도 아시아에서 유일하게 세계 무대에 도전장을 내민 KAIST 심현철 교수팀의 고속 자율주행 기술 연구에 힘을 보태겠다"고 덧붙였다.
심현철 교수는 "2010년부터 국내 자율주행대회를 계속 개최하고 여러 대학의 연구를 지원해 국내 자율주행 기술 저변 확대를 위해 힘쓰고 있는 현대자동차의 후원을 받게 되어 영광이다"라고 소감을 밝히고 "향후 이탈리아와 미국에서 개최되는 대회에서는 이번 지원에 힘입어 더욱 좋은 성과를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있다"라고 소감을 밝혔다. 23일(목) 경기도 화성시 롤링힐스 호텔에서 열린 체결식에는 현대차 성낙섭 상무와 KAIST 심현철 전기및전자공학부 교수 및 연구진 등 주요 관계자들이 참석한 가운데 진행됐다.
2023.02.23
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KAIST 설명가능 인공지능 연구센터, XAI 기술 이해 저변을 넓히기 위한 튜토리얼 시리즈 개최
인공지능(AI) 기술 발전과 활용 분야가 확대되면서 다양한 AI 기반 서비스들이 등장하고 있다. 하지만 실제로는 어떤 원리로 작동하는지 이해하기 어려워 이용자 입장에서는 막연하게 느껴질 때가 많다. 이 같은 상황에서 국내 대표적인 설명가능 인공지능 연구그룹인 KAIST 설명가능 인공지능연구센터 (센터장 최재식 교수) 연구진이 지난 1월 26일부터 2월 16일까지 7회에 걸쳐 ‘설명가능 인공지능 (XAI, Explainable Artificial Intelligence)’ 알고리즘, 평가기법, 툴 등 XAI 분야의 주요 기술을 총망라하여 소개하는 튜토리얼 시리즈를 개최했다. 이 행사에는 관련 분야 연구자뿐만 아니라 AI 기술기반 제품을 개발 중인 기업(성남시 소재) 관계자 약 130여명이 신청하여 XAI에 대해 높아진 관심을 알 수 있었다. 센터장 최재식 교수는 “AI기술을 활용하는 산업에서 필수로 자리잡게 될 XAI 분야 기반 기술에 대한 교육 프로그램을 제공하여 유관 연구기관 및 기업들이 성과를 높이는 데에 기여하고자 한다”고 행사 취지를 밝혔다.
이번 KAIST XAI 튜토리얼 시리즈엔 KAIST 설명가능 인공지능연구센터 소속 석박사과정 연구원 총 11명과 센터장 최재식 교수, 그리고 초청 연사로서 박우진 교수(서울대 산업공학과), 서민준 교수(KAIST 김재철AI대학원) 등 국내외 전문가들이 강연을 담당해 △다양한 XAI 알고리즘 △XAI 알고리즘의 평가기법과 툴 △사용자 중심 XAI 인터페이스 △대규모 언어모델 기반 추론 기술로 최근 주목을 받고 있는 Chain of Thoughts 등을 주제로 발표했다.
‘설명가능 인공지능’이란 기계학습 및 딥러닝 모델이 내놓은 결과에 대해 왜 그런 결과가 나온 것인지를 사람이 이해할 수 있는 방식으로 설명해주는 기술이다. 예를 들어, 자율주행차가 주행 중 장애물을 발견하여 급정거를 했을 때 왜 그런 판단을 했는지 사람에게 설명할 수 있어야 한다. 그래야 사고 위험을 줄일 수 있고 오작동 시 책임 소재도 가릴 수 있다. 최근 딥러닝 알고리즘의 성능이 향상되고 있지만 아직까지는 사용자들이 내부 로직에 대해 이해할 수 있는 설명을 제공하는 기술까지 적용된 사례는 많지 않다. 앞으로 다양한 산업분야에서 인공지능 기술을 도입함에 따라 적용된 AI기술에 대한 신뢰성과 투명성을 담보하기 위해서 반드시 함께 제공되어야 하는 것이 설명가능 인공지능 기술이라고 볼 수 있다.
KAIST 설명가능 인공지능연구센터 (http://xai.kaist.ac.kr)는 사람중심인공지능 핵심원천기술개발(R&D)사업의 일환으로 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 후원으로 설립된 연구조직으로서 현재 KAIST 김재철AI대학원 성남연구센터에 자리잡고 있다. 튜토리얼 자료와 동영상은 KAIST 설명가능 인공지능연구센터 홈페이지에서 제공될 예정이다. (관련 문의: 김나리 교수(nari.kim@kaist.ac.kr))
2023.02.15
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로봇공학학제전공, 삼성전자와 로봇 특화 인재 육성
우리 대학은 삼성전자와 '삼성전자 로보틱스 인재양성 프로그램(로봇 트랙) 협약'을 13일 체결했다.
이날 협약식에는 전경훈 삼성리서치 사장과 이승섭 교학부총장 등이 참석했다.이 프로그램은 채용연계형 석사 과정으로, 우리 대학과 삼성전자는 2023학년도부터 매년 10명의 장학생을 선발한다. 심화된 이론과 실무 역량을 겸비할 수 있는 로보틱스 관련 커리큘럼이 진행될 예정이다. 학생들은 재학 기간 동안 등록금과 학비 보조금 등 산학장학금을 지원받고, 학위 취득과 동시에 삼성전자에 입사하게 된다. 또한 삼성전자 현장실습, 로봇 학회와 해외 전시회 참관의 기회도 제공받는다.전경훈 삼성리서치 사장은 "빠르게 성장하는 로봇 시장의 변화에 발맞춰 로봇 분야에 전문화된 인재 양성을 위해 프로그램을 신설했다"라며, "로봇을 차세대 신성장동력으로 육성하기 위해 적극 지원하겠다"고 말했다.
이승섭 부총장은 "최근 미래산업인 로봇관련 기술의 중요성이 주목받으며 관련 기술의 급격한 발전이 이루어지는 상황에서 삼성전자와의 협력을 통하여 미래성장동력을 확보하고 새로운 트렌드를 개척해 나갈 예정"이라고 밝혔다.삼성전자는 "로봇 관련 인재 양성 프로그램을 서울대로도 확대하고, 로봇 특화 인력 육성을 기반으로 핵심기술 확보에 더욱 주력할 계획"이라고 밝혔다. 한편, 삼성전자는 AI, 차세대 통신, 반도체 등 중점 분야에서 계약학과, 연합전공, 양성 트랙 등을 통해 맞춤형 인재를 지속적으로 양성하고 있다.
2023.02.14
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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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저농도 폐수에서 암모니아 생산 기술 개발
현대사회에서 우리의 삶을 위협하는 탄소 순환 불균형에 못지않게 부각되는 질소 순환 문제가 중요한 이슈다. 특히 질산염은 수질 오염, 산성비, 그리고 최근 기승을 부리는 미세먼지의 생성 원인으로도 알려져 있으며, 암모니아는 주로 농업용 비료, 플라스틱, 폭발물, 의약품, 선박용 청정원료, 수소 운반체, 암모니아 발전 등 다양한 산업군에 쓰이는 유용한 자원이다.
우리 대학 신소재공학과 강정구 교수 연구팀이 전기를 이용해 저농도 질산염 수용액으로부터 암모니아를 생산하는 고효율 촉매를 개발했다고 8일 밝혔다.
연구팀이 개발한 전기 촉매는 구리 금속 폼(Cu foam)과 니켈-철 층상이중수산화물(NiFe Layered double hydroxide)의 복합체로 구성돼 있다. 구리 폼은 질산염을 선택적으로 흡착하고, 니켈-철 층상이중수산화물은 화학이나 생체반응을 통해 반응 중 생성된 중간체 수소 라디칼을 생성해 구리 폼에 전달함으로써 질산염이 암모니아로 바뀌도록 효율적으로 진행한다. 구리, 철, 니켈 모두 귀금속과 비교해 지구에 풍부하고 비교적 저렴하므로 연구팀이 개발한 기술은 친환경적이고 경제적인 원천기술이다.
이 기술은 질산염을 통해 직접적으로 암모니아를 생산할 수 있을 뿐 아니라, 기존 질산염 환원의 가장 큰 문제였던 저농도 질산염 수용액에서도 좋은 성능을 갖는다. 실제 하천이나 강물, 혹은 여러 질산염을 배출하는 저농도 폐수를 이용해 암모니아를 생산할 수 있어 경제적이고 실용적이다는 특성을 가진다.
김건한 박사 (現 옥스퍼드 대학교 화학과, KAIST 신소재공학과 졸업생)가 제1 저자로 참여하고, 더모트 오헤어 교수 (옥스퍼드 대학교 화학과) 연구팀이 공동으로 참여한 강정구 교수 연구팀의 이번 연구 결과는 에너지 및 환경 분야 국제 학술지 `에너지 환경 과학(Energy & Environmental Science, IF 39.71)' 1월 24일 字 온라인 게재됐다. (논문명: Energy-efficient electrochemical ammonia production from dilute nitrate solution)
현재 암모니아 생산은 대부분 `하버-보쉬 공정'을 통해 생산된다. 이 공정은 고온, 고압의 합성 조건을 전제로 하기 때문에 안전성에서 문제를 갖고 있을 뿐만 아니라 값비싼 수소 기체를 반응물로 이용하기 때문에 경제성 문제를 동시에 유발한다. 이에 대한 대안으로, 친환경적이며 값싸고 풍부한 질소 기체를 직접 전기 환원시키는 전기화학적 질소 환원법도 수용액에 대한 낮은 용해도와 강한 질소-질소 삼중결합 때문에 발생하는 낮은 효율로 큰 문제를 겪고 있다.
반면, 전기에너지를 이용해 질산염을 암모니아로 환원시키는 전기화학적 질산염 환원법은 수용액에 잘 녹는 질산염과 상대적으로 더 약한 질소-산소 결합에너지로 질소 환원법보다 더 높은 효율을 가지고 있다. 하지만, 기존의 질산염 전기 촉매의 경우, 경쟁 반응인 물 환원 반응으로 인해 암모니아로의 환원 효율이 떨어진다는 단점을 가지고 있다. 또한, 실제 하천이나 강물, 혹은 여러 질산염을 배출하는 폐수의 경우, 약 10mM(밀리몰) 이하 낮은 농도의 질산염을 포함하고 있는데, 저농도에서 촉매 특성이 급격히 떨어진다는 특성이 있다.
이에 강정구 교수 연구팀은 표면적이 넓은 구리 금속 폼을 호스트로 사용하여 저농도의 질산염이 효율적으로 흡착될 수 있도록 했다. 한편, 호스트인 구리 금속 폼에 수소 라디칼 생성이 가능한 니켈-철 층상이중산화물을 포함하는 `구리 금속 폼/니켈-철 층상이중수산화물' 복합체를 형성하였는데, 니켈-철 층상이중수산화물의 전기전도도가 낮아 질산염 환원이 일어나는 전압에서 수소-수소 결합을 통한 수소가스 (H2)를 생성하지 않고 효율적으로 수소 라디칼 (H)을 물로부터 만들 수 있었다.
강정구 교수는 "친환경적인 전기에너지를 이용해 질산염 환원법으로 암모니아를 생성하는 경우, 주로 메탄 리포밍을 통해 생산되는 값비싼 수소 기체를 이용하며 고온/고압의 반응 조건으로 유발되는 안전성 문제를 가진 하버-보쉬 공정을 효과적으로 대체할 수 있다ˮ라고 소개하면서 "특히, 반응 자리와 수소 라디칼 자리가 분리된 촉매 구조를 통해 저농도 질산염에서도 효율적으로 암모니아를 생성할 수 있기 때문에, 실제 강물, 하천, 공장 폐수에 포함돼있는 질산염을 농축시키는 과정 없이도 효율적으로 암모니아를 생산할 수 있어 질산염을 통한 암모니아 생산의 상용화에 이바지할 것이다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 나노 및 소재기술개발사업 미래기술연구실의 지원을 받아 수행됐다.
2023.02.08
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