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물질 증착, 패터닝, 식각 등 복잡한 과정들이 필요했던 기존 반도체 공정과는 달리, 원하는 영역에서만 선택적으로 물질을 바로 증착하는 기술은 공정을 획기적으로 줄일 수 있는 차세대 기술로 크게 주목받고 있다. 특히, 현재의 실리콘을 대체할 차세대 이차원 반도체에서 이런 선택적 증착 기술 개발이 핵심 요소기술로 중요성이 더욱 커지고 있다. 우리 대학 신소재공학과 강기범 교수 연구팀과 고려대학교 김용주 교수 연구팀이 이차원 반도체의 수평 성장 성질을 이용해 쉽고 간편한 산화물, 금속 등의 10나노미터 이하 미세 패터닝 기술을 공동 개발했다고 28일 밝혔다. 강 교수 연구팀은 차세대 반도체 물질로 주목받는 이차원 전이금속 ‘칼코겐’ 물질의 독특한 결정학적 특징을 패터닝 기술에 접목했다. 일반적인 물질과는 달리 이차원 물질은 성장 시 수평 방향으로만 자랄 수 있기에 서로 다른 이차원 물질을 반복적으로 성장해 10나노미터 이하 수준의 이차원 반도체 선형 패턴을

우리 연구진이 금속-산화물 계면에서의 촉매 화학 반응 과정에 대한 메커니즘을 직접 밝히고, *핫전자(뜨거운 전자)가 촉매 선택도를 향상시키는 데 결정적인 요소임을 실시간 핫전자 검출을 통해 입증했다. ☞ 핫전자(Hot electron): 분자의 흡착, 화학 촉매 반응, 빛의 흡수와 같은 외부 에너지가 금속 표면에 전달될 때, 화학 에너지의 순간적인 전환과정에서 에너지가 올라간(물질의 자유전자보다 약 100배 높은) 상태의 전자를 말한다. 태양광을 전기에너지로 전환하는 데 사용되는 매개체로도 사용된다. 우리 대학 화학과 박정영 교수(기초과학연구원(IBS) 나노물질 및 화학반응 연구단 부연구단장), 신소재공학과 정연식 교수, 생명화학공학과 정유성 교수 공동연구팀이 차세대 고성능 촉매 설계에 활용할 수 있는 반응성 향상 원리의 기틀을 마련했다고 8일 밝혔다. 현재 에너지 사용량 절감과 친환경 화학 공정 개발이라는 글로벌 도전 과제를 해결하기 위해 새로운 고효율 촉매 소재 개발은

우리 대학 바이오및뇌공학과 백세범 교수 연구팀이 대뇌 시각 피질 회로가 정보처리에 가장 최적화된 구조를 자발적으로 형성하는 원리를 밝혔다. 이번 연구 결과는 수 십년간의 뇌신경과학 연구에서 그 원리를 명확히 밝혀내지 못했던 시각 피질 기능성 지도들의 복합 구조 형성의 기작을 규명한 것으로, 수학적 모델의 도입을 통해 복잡한 생물학적 신경망 구조의 기원을 찾아낸 성공적인 연구로 평가된다. 연구팀은 망막 신경세포들이 초기 발생 단계에서 일정한 물리적 공간 분포 패턴을 형성하는 과정에서 다양한 종류의 정보 처리 회로가 자발적으로 생성될 뿐만 아니라, 이 패턴으로부터 시각 피질의 기능성 뇌지도들의 규칙적이고 효율적인 복합적 구조가 형성됨을 밝혀냈다. 바이오및뇌공학과 송민 박사과정과 장재선 박사가 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘셀(cell)’의 온라인 자매지 ‘셀 리포츠(Cell Reports)’ 1월 5일 자에 게재됐다.

우리 대학 물리학과 조용훈 교수 연구팀이 LED에 널리 사용되는 질소화합물 반도체를 이용해 대칭성이 매우 높은 삼각형 형태의 양자점(퀀텀닷)을 형성하고 제어하는 데 성공, 광자들 사이에 얽힘을 발생시키는 차세대 양자광원 개발에 핵심적인 양자점 제어 기술을 갖추게 됐다고 13일 밝혔다. ‘얽힘(entanglement)’은 입자들이 쌍으로 상관관계를 가져 거리에 상관없이 얽혀 있는 쌍의 한쪽 특성을 측정하면 나머지 한쪽의 특성을 즉시 알게 되는 현상으로, 전문가들은 얽힘이라는 양자역학적인 현상을 활용하면 양자통신과 양자컴퓨팅과 같은 양자정보에 필요한 기술 개발과 함께 물리학적으로 새로운 주제들이 개척될 것으로 기대하고 있다. 반도체 양자점(Quantum Dot)은 원하는 순간에 광자를 한 개씩 방출하는 대표적인 고체 기반의 양자광 방출 소자로써 널리 연구되고 있다. 특히, 반도체 양자점의 대칭성을 제어해 양자점 내부의 미세 에너지 구조를 정교하게 조절할 수

우리 대학 융합인재학부(학부장 정재승) 가현욱 교수와 산업및시스템공학과(학과장 이태식) 장영재 교수가 2019년 7월 KAIST와 구글이 AI 우수 인재 양성을 위해 체결한 협약의 일환으로 진행되는 AI 교육과정 개발 프로그램에 참여한다. AI 대학원은 이번 프로그램을 위해 지난 7월부터 약 1개월간 KAIST 전 교원을 대상으로 공모를 진행하였으며, 내부심사를 통해 가현욱 교수의 `Cloud AI-Empowered Multimodal Data Analysis for Human Affect Detection and Recognition' 과 장영재 교수의 `Learning Smart Factory with AI'를 추천하였고 구글에서 최종 심사 후 개발 대상으로 선정했다. 두 교수는 구글의 기술을 활용한 교육 과정을 약 1년에 걸쳐 개발할 예정이며, 과목당 미화 7,500달러가 지원된다. 가현욱 교수가 개발하는 ‘Cloud AI-Empowered Multimoda