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극한 호우는 지구온난화 때문이었다
과거 60여 년간 동아시아지역에 호우 강도가 약 17% 증가했고 주된 원인이 인간 활동에 의한 지구온난화의 가속화임을 세계 최초로 입증하는 데 성공했다.
우리 대학 문술미래전략대학원(건설및환경공학과, 녹색성장및지속가능대학원 겸임) 김형준 교수와 인문사회연구소 문수연 박사가 한·미·일 국제 공동 연구를 통해 과거 60여 년간 관측된 동아시아 지역의 기상 전선에 의한 호우 강도의 증가가 인간 활동에 의한 기후변화의 영향이었음을 지구 메타버스 기술을 이용해 처음으로 증명했다고 5일 밝혔다.
여름 호우는 농업 및 산업에 큰 영향을 미치며 홍수나 산사태 등의 재해를 일으켜 지역의 생태계에도 영향을 주는 등 인간 사회 있어서 커다란 위협 중 하나라고 할 수 있다. 여름 호우의 강도가 과거 몇십 년간 변화돼 온 사실은 세계 각지에서 보고됐다. 그러나 동아시아의 여름 호우는 태풍, 온대 저기압, 전선과 같은 다양한 프로세스에 기인하며, 여름 호우의 40% 이상을 차지하는 전선이 야기하는 호우에 관한 연구는 아직 미흡하다. 또한, 호우는 기후 시스템의 자연 변동 혹은 우연성에 의한 영향 또한 존재하기 때문에 인간 활동에 의한 온난화가 전선 유래의 호우 강도에 어느 정도 영향을 주고 있는지는 아직 밝혀지지 않고 있다.
KAIST, 동경대, 동경공업대, 전남대, GIST, 유타주립대 등 한·미·일 8개 기관으로 구성된 국제 공동연구팀은 동아시아의 기상 전선에 의한 호우 강도를 과거 약 60년간 관측 데이터로 확인한 결과 중국 남동부의 연안 영역부터 한반도 그리고 일본에 걸쳐 호우의 강도가 약 17% 증가한 사실을 발견했다. 연구팀은 이러한 변화의 원인을 밝히기 위해 인간 활동에 의한 온실가스의 배출이 있는 지구와 그렇지 않은 지구를 시뮬레이션한 지구 메타버스 실험을 이용해 온실가스 배출에 의해 호우 강도가 약 6% 강화됐으며, 발견된 변화가 인간 활동에 의한 온난화의 영향을 배제하고서는 설명할 수 없음을 보이는 데 세계 최초로 성공했다.
교신 저자인 김형준 교수는 "이번 연구는 동아시아에서 기상 전선에 의한 호우의 강도가 최근 반세기에 걸쳐 유의미하게 증가했음을 밝히고 그러한 변화에 이미 인류의 흔적이 뚜렷하게 남겨져 있음을 증명한다ˮ며, "이는 기후변화의 영향을 이해하는 데 중요한 단서가 되며 동시에 탄소중립을 성공적으로 달성하더라도 필연적으로 진행되는 가까운 미래의 기후변화에 대해 효율적으로 적응하기 위해 필수 불가결한 정보라고 할 수 있다ˮ고 말했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)'에 11월 24일 출판됐다. (논문명: Anthropogenic warming induced intensification of summer monsoon frontal precipitation over East Asia)
한편 이번 연구는 한국연구재단 해외우수과학자유치사업(BP+)와 인류세연구센터의 지원을 받아 수행됐다.
2023.12.05
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제3회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회 성료
우리 대학 제조AI빅데이터센터가 중소 제조기업의 애로사항을 창의적인 인공지능(AI) 아이디어로 해결하는 '제3회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회' 시상식을 지난달 28일 서울 양재동 aT센터에서 개최했다.
중소벤처기업부(장관 이영, 이하 중기부), 스마트제조혁신추진단(단장 안광현, 이하 추진단)과 공동 주최한 이번 경진대회는 우수한 제조 인공지능 분석 인재를 발굴 및 육성하기 위해 올해 세 번째로 개최됐다.제조데이터 인공지능 분석에 관심 있는 19세 이상의 국민을 대상으로 지난 9월 말부터 참가자를 모집한 결과 3인 이내로 자유롭게 구성된 184개 팀, 389명이 신청을 완료했다. 각 팀은 10월 23일 KAMP*의 열처리 품질보증 제조AI데이터셋**을 활용해 뿌리기업 현장 개선 아이디어를 제시하고 알고리즘으로 구현하는 과제를 부여받아 본격적인 대회 일정에 돌입했다.
☞ KAMP: 인공지능(AI) 중소벤처 제조 플랫폼(Korea AI Manufacturing Platform) ☞ 열처리 품질보증 제조AI데이터셋: 열처리 공정에서 수집한 제조데이터를 인공지능 학습용으로 가공한 6천1백만 개의 제조데이터주최측은 11월 6일부터 10일까지 서면 평가를 통해 8개의 발표평가 최종 진출팀을 선발했다. 11월 21일 열린 발표평가는 메타버스 플랫폼에서 진행됐으며, 인공지능 모델의 창의성, 제조 현장 적용 가능성, 파급효과 등의 심사 항목에서 가장 높은 점수를 받은 '왕십리분석혁명가들'팀(정지인, 문정언, 신아리/한양대학교)이 대상(중기부 장관상)을 차지했다.
'왕십리분석혁명가들' 팀은 설명가능 인공지능(eXplainable AI, XAI)을 기반으로 열처리 공정과 같은 다양한 제조업의 연속공정에서 적용할 수 있는 실시간 설비 이상탐지 방안을 제시하여 문제해결 독창성, 제조현장 적용가능성, 분석모델 확장성 측면에서 높은 평가를 받았다.
이 외에도 '크로와상(김재연, 이예진, 최영주/성균관대학교)', 'TAVANNA(강병관, 박민제, 최무선/(주)타키온테크+고려대학교)' 2개 팀은 최우수상(KAIST 총장상)을 수상했으며, 우수상에 'IoT(에스케이플래닛(주))', '불량하냥(한양대학교 에리카)', 장려상에 'Absolute A(서울과기대)', 'Meta3DP((주)메타3디피)', 'NABIS(한양대학교)'가 수상의 영예를 안았다.
김일중 KAIST 제조AI빅데이터센터장은 "대회가 3회로 거듭되면서 제조AI 관심이 높아지고 있다는 것을 실감했으며, KAIST 제조AI빅데이터센터도 중소 제조기업의 제조AI 기술 적용과 인력 양성에 최선의 노력을 기울이겠다"라고 수상자들을 격려했다.
김흥남 KAIST 제조AI빅데이터센터 본부장은 "제조AI 시장이 성장함에 따라 KAIST는 중소벤처기업부와 협력하여 지속적으로 중소 제조기업의 AI 기반 경쟁력 강화를 위한 지원을 아끼지 않을 것"이라고 밝혔다.한편, '제3회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회' 대상팀에는 상장 및 상금 1,000만 원이 수여됐다. 최우수상 2개 팀과 우수상 2개 팀에게 각각 300만 원과 200만 원의 상금이, 장려상 3개 팀에게는 각각 100만 원의 상금이 지급됐다.
2023.12.04
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전염병 바이러스 10분 내 현장 진단 가능한 PCR 개발
전염성 높은 바이러스의 빠른 확산을 방지하기 위해서는 의료 현장에서 빠르고 정확하게 바이러스를 검출해 신속하게 진단하는 것이 매우 중요하다. 현재 현장 진단 검사는 신속 항원 검사에 국한되어 진단의 정확성이 낮은 문제점이 있다. 감염병 확진을 위해선 실시간 역전사 중합효소연쇄반응(Real-time reverse-transcription Polymerase Chain reaction, RT-qPCR) 검사가 필요하지만, 기술적인 한계로 인해 현장 진단 검사에는 매우 부적합한 실정이다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀이 나노종합기술원과 (주)오상헬스케어와의 공동연구로 개발하여 코로나-19 바이러스 검출 95% 정확도를 가진 현장 진단에 적합한 초고속 초소형 플라즈모닉 핵산 분석 시스템을 개발했다고 11일(화) 밝혔다.
연구팀이 개발한 시스템은 광열 나노소재 기반 초고속 플라즈모닉 열 순환기, 미세 유체 랩온어칩 기반 금속 박막 카트리지, 초박형 마이크로렌즈 어레이 형광 현미경 등 최첨단 마이크로 나노기술을 접목한 현장 진단형 플라즈모닉 핵산분석 시스템을 핸드헬드 크기로 개발했으며 코로나-19 RNA 바이러스를 10분 이내에 성공적으로 검출했다. 또한, 파일럿 제품의 성능평가를 위해 임상적 성능시험을 수행했으며, 임상 현장에서 정상인 시료로부터 코로나-19 환자의 시료를 95% 이상의 높은 정확도로 구분하는 데 성공했다.
`플라즈모닉 열 순환기'는 나노 및 마이크로공정기술을 통해 유리 나노 기둥 위 금나노섬 구조와 백금박막 저항 온도센서를 결합해 대면적으로 제작됐다. 해당 나노 구조는 가시광선 전 영역에서 광 흡수율이 매우 높아 백색광 다이오드(LED)의 빛을 빠르게 열로 치환해 온도 상승 속도를 대폭 향상했으며, 상단에 있는 박막 저항 온도 센서를 통해 실시간으로 표면 온도를 측정함으로써 초고속 열 순환 기능을 구현했다.
또한, 연구팀은 사출 성형된 플라스틱 미세 유체 칩과 알루미늄 박막을 결합해 `금속박막 카트리지'를 개발했으며, 이를 통해 값비싼 나노소재의 재사용률을 높이고 비용 효율을 극대화했다. 해당 금속 박막은 두께가 얇고 열전도율이 높으므로 열 순환기로부터 발생한 광열을 반응 용액에 효율적으로 전달해 온도상승 및 하강 속도를 개선했다. 또한, 금속 박막은 빛 반사율 또한 매우 높아 플라즈모닉 핵산 증폭 기술의 가장 큰 한계점인 광열 여기광원과 형광 검출 사이의 광학적 누화 현상을 완전히 해결했다.
연구팀은 미세 유체칩 내 실시간 정량화를 위해 마이크로공정기술을 활용해 곤충 눈을 모사한 `마이크로렌즈 어레이 형광 현미경'을 개발했다. 해당 기술은 초점거리의 한계를 극복해 10밀리미터(mm)의 초근접 거리에서 미세 유체 채널의 형광 이미지를 촬영할 수 있도록 제작됐고 전체 형광 시스템의 크기를 대폭 축소했다. 또한, 어레이 이미지의 병합 및 재구성을 통해 높은 동적범위 및 고대비 다중 형광 촬영이 가능하므로 플라즈모닉 핵산 증폭 동안 증가하는 유전자를 실시간으로 정량화할 수 있도록 개발했다.
정기훈 교수는 “플라즈모닉 핵산분석 시스템이 속도, 가격, 크기 측면에서 현장 진단에 매우 적합하여 진단 장비의 탈중앙화를 가능하게 할 뿐만 아니라 다중 이용 시설이나 지역 병원 등 방역 현장에서 바이러스 검출 목적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다” 라고 말했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 강병훈 박사과정이 주도한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `에이씨에스 나노 (ACS Nano)'에 게재됐다. (논문명: 분자진단의 분산화를 위한 초고속 플라즈모닉 핵산 증폭 및 실시간 정량화, Ultrafast Plasmonic Nucleic Acid Amplification and Real-Time Quantification for Decentralized Molecular Diagnostics)
한편 이번 연구는 KAIST 코로나19대응 과학기술뉴딜사업과 과학기술정보통신부 나노소재기술개발사업으로 수행됐다.
2023.04.11
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반도체 웨이퍼 절단 없는 두께 분석장비 개발
우리 대학 기계공학과 이정철 교수 연구팀이 근적외선의 간섭 효과를 이용해 실리콘 박막-공동 구조를 검사할 수 있는 웨이퍼 비파괴 분석 장비를 개발했다고 19일 밝혔다.
1 마이크로미터(이하 μm) 급의 두께를 갖는 박막-공동 구조는 압력센서, 마이크로미러, 송수신기 등의 다양한 미세전자기계시스템(MEMS) 소자로 사용된다. 이러한 MEMS 소자에서 박막의 두께와 공동의 높이는 소자 성능의 주요 설계 인자이기 때문에 소자의 거동 분석을 위해서는 제작된 구조의 두께 측정이 필수적이다. 하지만 최근까지 후속 공정에 사용할 수 없는 단점에도 불구하고 웨이퍼를 절단해 주사 전자 현미경과 같은 고해상도 현미경으로 두께를 측정하는 단면 촬영 기법이 사용됐다.
연구팀은 1μm 급의 두께를 갖는 실리콘 박막-공동 구조의 두께를 비파괴적으로 측정하기 위해 근적외선 간섭 현미경을 개발했다. 연구팀은 실리콘의 광특성과 빛의 간섭 길이를 고려해 근적외선 계측 장비를 설계 및 구축했으며 개발한 근적외선 간섭 현미경은 1μm 급과 서브 1μm 급의 단층 박막-공동 구조를 100 나노미터(nm) 미만의 편차로 측정했다. 이에 더불어 다중 반사로 인한 가상의 경계면을 특정하는 방법을 제안해 복층의 실리콘 박막-공동 구조에서 숨겨진 실리콘 박막의 두께 측정을 성공적으로 시연했다.
이번 연구는 국제학술지 `어드밴스드 엔지니어링 머터리얼즈(Advanced Engineering Materials)'에 지난 7월 14일 字에 온라인 게재됐으며 지난 10월 호의 후면 표지 논문(back cover)으로 선정됐다.
이번 연구는 실리콘 박막-공동 구조뿐만 아니라 기능성 웨이퍼인 실리콘 온 인슐레이터(Silicon-on-Insulator, SOI) 웨이퍼에서도 실리콘과 내부에 숨겨진 산화막의 두께를 성공적으로 측정함으로써 다양한 구조의 반도체 소자 비파괴 검사에 적용 가능함을 연구팀은 확인했다. 또한 연구팀은 적합한 파장 선택을 통해 실리콘뿐만 아니라 게르마늄 등 다른 반도체 물질의 비파괴 검사에도 적용할 수 있음을 밝혔다. 반도체 기판의 비파괴 검사 방법을 제안하는 이번 연구는 반도체 공정 중 소자 결함을 판별하기 위한 실시간 비파괴 검사에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
연구를 주도한 이정철 교수는 "개발된 기술은 널리 사용되는 적외선 광원을 사용해 비파괴 방식으로 반도체 물질 내부 구조를 측정한 점에서 기존 방법과 다르고, 안전하고 정밀한 장점 때문에 반도체 소재 및 소자 검사 속도를 향상하는 효과를 가져와 반도체 관련 산업과 우리 삶의 발전에 기여할 것이다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자 지원사업과 기초연구실 지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.12.20
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해킹 동아리 GoN, 국내·외 각종 대회 석권
우리 대학 정보보안 및 해킹 동아리 GoN이 국내·외 각종 대회를 석권했다.
GoN은 지난달 7일부터 이틀간 과학기술정보통신부 주최로 열린 국제해킹방어대회 '코드게이트 2022'에서 대학생부 1위를 차지해 과기정통부 장관상과 상금 1천만 원을 수상했다.
'코드게이트 2022'는 세계 최고의 화이트해커들이 실력을 겨루는 국제적인 해킹방어대회로 2008년 시작돼 올해로 14번째 대회를 맞았다. 이번 대회에는 일반부 48개국 2,647개 팀, 대학생부 국내 8개 대학 225개 팀, 주니어부 27개국 196명이 참가했다. GoN에서는 김동옥(전산학부 18), 민승기(화학과 17), 박창완(전기및전자공학부 17), 허현(전산학부 20) 학생이 팀을 이뤄 1박 2일간 경연을 펼쳤으며, 숭실대 '해군 해난구조전대' 팀과 고려대 'CyKor'팀이 각각 2위와 3위에 올랐다.
또한, 지난 10월 개최된 2022 암호분석경진대회에서도 일반부 대상을 차지하는 성과를 거뒀다.
암호분석경진대회는 암호분석 기술 발전 및 암호해독 분야의 우수 인재를 발굴하기 위해 국방암호특화연구센터가 주최하고 777사령부가 후원하는 대회로 고등학생부터 일반인까지 모두 참가할 수 있다. 올해 대회는 ▲ 대칭키 암호 ▲ 블록체인 ▲ 임베디드 시스템 상에서의 암호 최적화 ▲ 암호에 대한 부채널 공격 ▲ 해시 함수 ▲ 양자내성 암호 등의 분야가 문제로 출제되었다. GoN에서는 박창완(전기및전자공학부 17), 민승기(화학과 17), 최유빈(새내기과정학부 22), 이재웅(전산학부 20) 학생이 참가해 암호 최적화, 양자내성 암호 분야에서 우수한 성적을 거둬 국방부장관상인 대상과 상금 600만 원을 수상했다. 허현 GoN 회장은 "연이은 대회 입상으로 우리 동아리의 저력을 보여준 것 같아 기쁘고 뿌듯하다"라며, "앞으로도 활발하게 활동해 좋은 성과가 나올 수 있도록 노력하겠다"라고 소감을 전했다.
2022.12.05
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제1회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회 개최
KAIST(총장 이광형)는 중소제조기업의 애로사항을 창의적인 인공지능(AI) 아이디어로 해결하는 ‘제1회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회’를 개최했다.
중소벤처기업부(장관 권칠승, 이하 중기부), 스마트제조혁신추진단(단장 박한구, 이하 추진단)과 공동 주최한 이번 경진대회는 우수한 제조 인공지능 분석 인재를 발굴 및 육성하기 위해 올해 처음으로 개최됐다.제조데이터 인공지능 분석에 관심 있는 19세 이상의 국민을 대상으로 지난 10월 말부터 참가자를 모집한 결과 3인 이내로 자유롭게 구성된 153개 팀 355명이 신청을 완료했다. 각 팀은 지난달 23일 KAMP*의 사출성형 제조AI데이터셋**을 활용해 뿌리기업 현장 개선 아이디어를 제시하고 알고리즘으로 구현하는 과제를 부여받아 본격적인 대회 일정에 돌입했다. ☞ KAMF: 인공지능(AI) 중소벤처 제조 플랫폼(Korea AI Manufacturing Platform) ☞ 사출성형 제조AI데이터셋: 사출성형 현장에서 수집한 제조데이터를 인공지능 학습용으로 가공한 47개 변수, 4천2백만 개의 제조데이터
5일간 진행된 1단계 서면평가에는 총 52개 팀이 보고서·발표 자료·소스 코드 등의 결과물을 제출했다. 주최 측은 각 팀의 인공지능 분석 모델을 바탕으로 제조현장의 문제 이해도 및 문제 정의, 분석 모델의 독창성, 결과 해석의 우수성, 인공지능 성능 정확도 등을 심사해 8개의 최종 진출팀을 선발했다.
16일 열린 최종 평가는 메타버스 플랫폼에서 진행됐으며, 각 팀이 아이디어를 발표하는 방식으로 진행됐다. RK3 팀(고진욱, 이진욱, 김태훈/서울대)은 인공지능 모델의 창의성, 제조 현장 적용 가능성, 파급효과 등의 심사 항목에서 가장 높은 점수를 받아 대상(중기부 장관상)을 차지했다. Rk3 팀은 인공지능을 기반으로 사출물의 품질 이상을 진단하고 공정 최적화를 지원하는 제조 인공지능 분석 모델을 개발했다. 아이디어의 독창성은 물론 개발기술의 완성도 및 확장성 측면에서 심사위원단의 호평을 받았다.
대상을 받은 Rk3 팀의 김태훈(26/서울대 기계공학과) 씨는 "KAMP가 제공하는 사출성형기 데이터를 분석해본 이번 대회는 제조 현장의 지식을 배우는 좋은 기회였다“라고 말했다. 이어, ”앞으로도 뿌리기업에 실질적으로 도움이 될 수 있는 연구를 진행하고 싶다“라고 수상 소감을 밝혔다.이외에도 소프트컴퓨팅 팀(부석준, 문형준, 박경원/연세대), Ensembler 팀(이원석, 전소현/㈜브릭) 등 2개 팀은 최우수상(KAIST 총장상)을 수상했다. 또한, Team-Hybrid 팀(김원곤, 채민석/서울대), NaeBIS 팀(박인창, 박지훈, 이헌득/한양대) 등 2개 팀과 Cube J 팀(김수지, 박종민, 김성종/서울대), Shango 팀(문성민, 이호민, 윤병관/이상고㈜), ELSSA 팀(이예원, 이태형, 김다해/㈜엘렉시) 등 3개 팀은 각각 우수상과 장려상을 받았다.
심사위원장인 신민수 한양대학교 경영학부 교수는 "8개 참가팀이 제시한 좋은 방법들이 중소 제조기업의 품질 향상과 생산성 향상에 실제로 적용되어 우리나라 중소기업의 발전에 기여할 수 있기를 기대한다“라고 심사평을 전했다.
이광형 KAIST 총장은 "대한민국이 제조 인공지능 강국으로 도약하기 위해서는 제조업 분야의 인공지능 인력양성이 필수 과제”라고 강조했다. 이어, 이 총장은 "이번 경진대회 수상자들처럼 훌륭한 인재를 발굴해 지원하는 일에 최선의 노력을 기울이겠다“라고 수상자들을 격려했다. 한편, `제1회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회' 대상팀에는 상장 및 상금 1,000만 원이 수여됐다. 최우수상 2개 팀과 우수상 2개 팀에게 각각 300만 원과 200만 원의 상금이, 장려상 3개 팀에게는 각각 100만 원의 상금이 지급됐다.
2021.12.17
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김원준 교수, Clarivate와 <글로벌 AI 혁신경쟁 보고서> 국제 공동 발간
우리 혁신전략정책연구센터(CISP)와 글로벌 학술정보분석기업 클래리베이트 애널리틱스(Clarivate Analytics)가 공동으로 '글로벌 AI 혁신경쟁-현재와 미래 보고서'를 지난 5월 25일 발간했다.글로벌 AI 혁신경쟁-현재와 미래 보고서는 전 세계 AI 기술 혁신 전개 상황을 객관적으로 분석하고 체계적인 전략 수립을 돕기 위해 발간됐다. 2010년부터 2019년까지 10년에 걸쳐 한국을 포함한 세계 주요 10개국이 출원한 AI 기술 발명(invention)과 14만7000여건의 특허 출원 현황, AI 세부 기술, 산업별 AI 기술 개발 트렌드 등에 대해 자세하게 분석했으며, 세계 AI 기술 발명의 현황을 통합적으로 분석해 AI 기술 발전에 관한 국가 전략을 구체화한 보고서로 평가받고 있다.
이 보고서에 따르면, 한국은 AI 기술 발명 규모에서 세계 4위를 차지하고 있지만 양적·질적 측면에서 미국(1위)·캐나다(2위)와 격차가 크게 벌어진 것으로 조사됐다. 1위를 차지한 미국은 양과 질 모두에서 절대적 우위를 차지한 것으로 분석됐다.
연구 주체별로 분석한 인공지능 특허 분포에서 한국은 중국 다음으로 대학의 연구 수행 비중이 높지만 영향력 지표에서는 저조한 성과가 도출되었다. 중국은 AI 발명 규모는 세계 1위지만 기술 영향력은 영국, 인도, 대만, 일본 등에 못 미치는 것으로 나타났다.
김원준 혁신전략정책 연구센터장은 "AI 기술 발전을 위해서는 질적 성장을 위한 전략 수립과 산업적 응용과 관련된 AI 연구를 보다 활성화하는 것이 필요하다"고 강조했다. 이어, 김 센터장은 "긴밀한 산학 협력을 바탕으로 하는 AI 생태계를 만들지 못한다면 기업의 해외 의존도가 높아지고 인재들이 해외로 빠져나가는 등의 문제가 발생해 국가 간 AI 경쟁력 격차를 심화시킬 것이다"라고 말했다.
김 교수와 김진우 전 클래리베이트 대표가 주도한 이번 보고서는 KAIST CISP 홈페이지(http://cisp.kaist.ac.kr)에서 자세한 내용을 확인할 수 있다. 한편, KAIST 혁신전략정책연구센터(CISP)는 과학기술정책, 산업전략, 기업가정신 및 창업정책 등 우리 사회와 산업, 과학기술이 나아가야 할 혁신의 방향을 제시하는 글로벌 연구센터로, 과학기술혁신 전략•정책 연구플랫폼을 제공하고 있다.
2021.06.14
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딥페이크 탐지 모바일 앱 서비스 개시
우리 대학 전산학부 이흥규 교수 연구팀이 인공신경망 기반 딥페이크(deepfake) 탐지와 사진 위변조 탐지 소프트웨어인 `카이캐치(KaiCatch)'를 모바일 앱 형태로 개발해 서비스를 시작한다고 30일 밝혔다. 이는 디지털콘텐츠 위변조 탐지가 필요한 공공기관, 산업계, 언론 및 방송사, 각종 포털 종사자들 및 일반인들도 손쉽게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
이번 모바일 앱 서비스는 본격적으로 일반인들도 손쉽게 디지털콘텐츠 위변조 탐지 기술을 활용할 수 있도록 실용화 단계로 들어섰다는 점에서 의미가 크다. KAIST에서 딥페이크 영상을 포함해 각종 위변조 사진들을 잡아낸다는 의미를 지닌 `카이캐치(KaiCatch)' 소프트웨어를 모바일 앱 형태로 개발해 서비스를 시작하는데 이러한 유형의 서비스로는 국내 최초다. 구글스토어에서 `카이캐치'를 검색해 앱을 다운로드하면 간단하게 딥페이크 및 이미지 위변조 분석을 할 수 있다.
주로 사람의 얼굴을 대상으로 하는 딥페이크 기술은 얼굴 교체, 얼굴 재현, 얼굴 속성 변환으로 크게 3가지 유형으로 나눌 수 있다. 그중 얼굴 교체와 얼굴 재현은 악의적으로 사용할 때 가짜 뉴스로 사회적 큰 혼란을 일으킬 수 있고 음란물 제작 등에도 악용돼 개인의 인권을 크게 침해할 수 있다. 또한, 얼굴 속성 변환은 영상 증거를 조작하는데 악용될 수 있다.
연구팀이 개발한 기술은 딥페이크 생성 유형에 상관없이 딥페이크 여부를 탐지하기 위해 영상의 미세 변형 신호 흔적과 미세 이상 신호 흔적 탐지 기술을 적용한 신호처리 및 인공지능 기술로 개발됐다. 이러한 핵심 기술들을 사용해, 얼굴 영역의 미세 변형과 코, 입, 얼굴 윤곽 등 얼굴 내 기하학적 왜곡 발생 가능 영역의 이상 신호 흔적을 분석해 딥페이크를 탐지한다.
딥페이크 탐지 기술의 경우, avi 나 mp4 형식의 딥페이크 의심 동영상이 주어지면 개별 프레임으로 자른 뒤 분석하고자 하는 프레임을 이미지로 변환 후 딥페이크 탐지를 수행한다. 동영상 내의 얼굴이 지나치게 작거나(해상도 128×128 이하) 동영상 내 사람 얼굴이 상당 부분 잘린 경우가 아니면 정상적인 탐지가 가능하다. 따라서 동영상의 한 프레임을 잘라 이미지로 만들어 카이캐치 앱에 업로드하면 손쉽게 딥페이크 여부를 확인할 수 있다. 분석 결과는 0에서 100 (%) 값으로 표시되며 숫자가 높을수록 딥페이크일 확률이 높은 것으로 판단한다.
사진 위변조 탐지 기술의 경우도 마찬가지로 카이캐치 앱에 해당 이미지를 업로드하면 위변조 분석 결과를 받아 볼 수 있다. 카이캐치는 BMP, TIF, TIFF, PNG 등 무압축, 무손실 압축을 포함해 50여 개의 표준 양자화 테이블과 1,000여 개가 넘는 비표준화된 양자화 테이블에 기반한 JPEG 이미지들도 모두 처리할 수 있다. 사진 위변조가 의심되는 이미지를 업로드하면 해당 이미지를 분석한 결과를 시각화한 두 장의 분석 이미지를 도출하며, 분석 이미지 내에 위변조가 의심되는 특징들이 포함된 주요 영역들이 다른 주변 영역들과 색상이 크게 다르거나, 또는 주요 영역들에만 다양한 색상들이 혼재해 나타나면 해당 영역이 위변조된 것으로 일반인들도 간단하게 판단할 수 있다.
이번에 개발한 모바일용 위변조 탐지 앱 개발은 국내 최초이자 선진국에서도 찾기 어려운 위변조 탐지 앱 서비스 기술이다. 이흥규 교수는 "카이캐치는 인공지능과 미세 이상 신호 흔적 분석 기법이라는 첨단 기술을 사용해 다양한 유형의 변형에 대응한 범용성을 가지도록 개발됐다”며 "우리가 예측하지 못하거나 모르는 변형 기법을 사용해도 90% 내외의 높은 신뢰도로 탐지한다”고 말했다.
이 교수는 이어 "이번에는 안드로이드 기반의 모바일 환경에서만 동작하는 앱 서비스 기술로 개발됐지만 가까운 기간내 애플 iOS 기반의 앱 출시와 함께, 영어, 중국어, 일어 앱 들도 출시하려고 한다ˮ며 "기존 탐지 기법과는 매우 상이한 기법들을 사용한 위변조 탐지 기술도 실용화해 카이캐치에 추가 탑재 운용함으로써, 탐지가 안 되는 각종 예외 경우들을 대폭 줄이도록 노력하겠다ˮ 고 덧붙였다.
한편 이번 연구는 KAIST 창업기업인 ㈜디지탈이노텍(http://www.kaicatch.com/) 과 산학협력 연구로 수행됐다.
2021.03.31
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조현병의 새로운 원인을 규명했다
우리 대학 의과학대학원 이정호 교수 연구팀이 미국 스탠리 의학 연구원(Stanley Medical Research Institute) 김상현 박사팀과 공동연구를 통해 후천적으로 발생한 뇌 특이적 체성 유전변이가 조현병(舊 정신분열증) 발병에 크게 기여하고 있음을 규명했다고 11일 밝혔다.
의과학대학원 김명희 박사, 김일빈 박사과정 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구내용은 정신의학 분야 국제 학술지 `생물 정신의학회지(Biological Psychiatry)'에 지난달 4일 字 온라인 게재됐다. (논문명 : Low-level brain somatic mutations are implicated in schizophrenia)
조현병은 전 세계적으로 100명당 1명의 높은 비율로 발병되는 질환이지만, 근본적인 원인은 분명히 규명되지 않고 있다. 기존의 연구들은 조현병의 유전적 원인 규명을 위해 주로 환자의 말초조직인 혈액이나 침에서 돌연변이 연구를 진행했으나, 혈액이나 침에서는 조현병의 분자 유전학적 원인을 완벽하게 밝혀내지 못하고 있었다.
이에 연구팀은 혈액이나 침에서 검출되지 않는, 환자 뇌에서만 존재하는 뇌 특이 체성 유전변이(Somatic mutation)가 조현병의 병리에 영향을 미칠 가능성을 주목했다.
연구팀은 27명의 조현병 환자에게서 얻은 사후 뇌 조직에 `전장 엑솜 유전체 서열(Whole-exome sequencing) 기법'을 적용해 조현병 환자의 뇌에 존재하는 뇌 특이 체성 유전변이를 찾아냈다. 이를 위해 연구팀은 고심도 전장 엑솜 유전체 서열 분석기법을 통해 저빈도의 체성 유전변이를 정확히 찾아내기 위한 독자적 분석 파이프라인을 구축했다.
또한 조현병 환자의 뇌 조직에서 발견된 뇌 특이적 체성 유전변이가 뇌 신경 정보 교환 및 신경 발달에 중요한 역할을 하는 유전자상에 주로 분포하는 것을 발견, 환자의 뇌 체성 유전변이가 뇌 신경회로를 망가뜨려 조현병의 원인이 될 수 있음을 보였다.
논문의 주저자인 김명희 박사는 "우리 주변에서 흔히 발견되지만, 원인이 분명하지 않아 배척돼 온 조현병의 원인 규명에 한 발짝 다가갈 수 있어 기쁘다ˮ며 "이번 연구를 기반으로 조현병의 발병 원인이 더 분명해져 환자뿐 아니라 그 주변 사람들까지 질병으로 인한 고통에서 벗어날 수 있게 되면 좋겠다ˮ라고 말했다.
연구팀의 발견은 조현병의 발병에 체성 유전변이가 중요한 역할을 하고 있음을 밝혀내 조현병의 새로운 발병 원리를 규명함과 동시에, 조현병 연구에 새로운 틀을 제시함으로써 향후 다른 신경정신질환의 연구에도 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 연구팀은 우리 대학 교원 창업 기업인 소바젠(대표 김병태)과 협력을 통해 뇌 체성 돌연변이 연관 조현병 환자 진단과 치료법 개발을 진행할 계획이다.
한편 이번 연구는 서경배 과학재단, 보건복지부 및 스탠리 의학 연구원의 지원을 받아 수행됐고, 신속한 유전체 빅데이터 분석을 위해 KISTI의 슈퍼컴퓨터 5호기 누리온 시스템이 활용됐다.
2021.03.11
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개교 50주년 국제학술지 ACS Nano 특집호 발간
우리 대학은 나노과학분야 권위학술지 ‘에이시에스 나노 (ACS Nano)’가 KAIST의 혁신적인 연구 성과와 코로나 대응을 위한 연구개발 노력을 집중 조명하는 개원 50주년 기념특집호를 발간했다고 22일 밝혔다.
에이시에스 나노 부편집장인 신소재공학과 김일두 교수가 주도한 이번 ‘ACS Nano’ 특집호는 혁신과 도전 정신을 바탕으로 ‘글로벌 가치창출 선도대학’의 비전을 이룩해온 KAIST의 50년 역사를 소개하며, 4만6천여 명의 석·박사 졸업생이 사회 각 분야의 핵심 인력이 되어 대한민국의 경제발전 및 성장을 이끌어나가는 점을 조명했다.
또한, 코로나 시대에 국제적인 연구 협력 및 교류가 더욱 필요한 점을 역설하면서, 작년 9월 KAIST가 주최하여 국제적으로 약 1만여명이 참여한 ‘제1회 KAIST 이머징 소재 심포지엄’을 코로나 및 4차 산업 혁명 시대에 걸맞는 성공적인 비대면 학술 교류 사례로 소개했다.
이번 특집호는 KAIST 교수진이 주도적으로 진행한 나노과학 분야 우수한 성과 내용 및 미래 발전 방향을 깊이 있게 요약한 14개의 리뷰논문을 △신소재 물성 연구 △소재 가공 및 처리 기술 △고급 물질분석 기술 △첨단 기술의 실용화의 네 가지 주제로 나누어 수록했다.
신소재 물성 연구
신소재공학과 박찬범 교수의 리뷰(Photonic Carbon Dots as an Emerging Nanoagent for Biomedical and Healthcare Applications)는 10나노미터 이하의 크기를 가지는 탄소 나노입자인 카본 닷의 주목할만한 광학적 특성과 그 기전에 관해 설명하고, 기존 광학 물질보다 높은 성능·가공의 용이성·안전성·낮은 가격을 가진 차세대 광학 재료로의 가능성을 소개했다.
생명화학공학과 이현주 교수의 리뷰(Heterogeneous Atomic Catalysts Overcoming the Limitations of Single-Atom Catalysts)는 이론상 최대 성능을 낼 것으로 여겨지는 단원자 촉매의 개발 현황 및 단원자 촉매의 고활성도에 대한 원리를 설명하고, 단원자 촉매의 한계점과 이를 돌파할 수 있는 해법으로 앙상블 촉매의 개념을 소개했다.
에이시에스 나노 11월호 표지 논문으로도 선정된 신소재공학과 정성윤 교수의 리뷰(Atomic-Level Manipulations in Oxides and Alloys for Electrocatalysis of Oxygen Evolution and Reduction)는 산업적으로 매우 중요한 산소 발생 및 환원 반응 (OER/ORR) 에 있어 최적의 금속 및 금속 산화물 기반의 전기촉매를 합성하기 위한 디자인 원칙을 소개하며, 특히 OER/ORR 특성을 극대화하는 방법을 물성-구조의 관점에서 명쾌하게 요약하였다.
소재 가공 및 처리 기술
신소재공학과 강기범 교수의 리뷰(Growth and Interlayer Engineering of 2D Layered Semiconductors for Future Electronics)는 차세대 반도체 후보로 뛰어난 물성을 가진 2차원 다중층 물질의 특성 및 그 합성법을 소개하고, 최근 그 구조를 제어하기 위해 개발된 합성 후처리 기술인 ‘중간층 공정 (interlayer engineering)’에 대해 자세하게 설명하였다.
생명화학공학과 김범준 교수의 리뷰(Eco-Friendly Polymer Solar Cells: Advances in Green-Solvent Processing and Material Design)는 값비싼 실리콘 기반 태양전지를 대체할 수 있는 소재로 최근에도 많은 연구가 진행 중인 고분자 기반 태양전지를 소개하며, 환경 및 건강에 해로운 기존 고분자 합성 공정의 문제점을 해결하는데 필요한 친환경 공정 개발 전략 및 현황을 소개했다.
신소재공학과 정우철 교수의 리뷰(Nanoparticle Ex-solution for Supported Catalysts: Materials Design, Mechanism and Future Perspectives)는 금속 나노입자 촉매를 금속산화물 지지체에 강력하고 균일하게 결착시켜 우수한 열적 안정성을 지닌 촉매 물질을 합성할 수 있는 엑솔루션 기술의 기초 원리 및 수많은 응용법에 대해 자세하게 설명하였다.
신소재공학과 전석우 교수 및 원자력양자공학과 장동찬 교수의 리뷰(Scalable Fabrication of High-Performance Thin Shell Oxide Nano-Architected Materials via Proximity Field Nanopatterning)는 정렬된 나노구조체의 대면적 생산을 가능하게 하는 3차원 광패턴 기술을 소개하고, 기존의 물성-구조 관계상의 한계를 초월하여 우수한 기계적 특성을 지닌 물질의 합성에 대해 소개했다.
고급 물질분석 기술
화학과 박정영 교수의 리뷰(Operando Surface Characterization on Catalytic and Energy Materials from Single Crystals to Nanoparticles)는 X선 광전자 분광법 및 원자간력 현미경 등 기존 물질분석법이 고진공 환경 등 실제와 차이가 있는 조건에서 진행되는 만큼 현실적인 물성 분석에 한계가 있는 점을 들어 비진공 및 실제 응용 조건에서 분석이 가능한 신기술의 원리 및 적용에 관해 설명하였다.
신소재공학과 육종민 교수의 리뷰(Graphene Liquid Cell Electron Microscopy: Progress, Applications, and Perspectives)는 생물 조직 등 소프트 재료의 특성 및 콜로이드 물질의 나노스케일 역학을 실시간으로 직접 관찰하는 방법으로 그래핀 기반 실시간 액상투과전자현미경 기술을 소개하고, 각 발전 단계의 사례들을 중심으로 기술의 핵심 원리를 소개했다.
신소재공학과 홍승범 교수의 리뷰(Reducing Time to Discovery: Materials and Molecular Modeling, Imaging, Informatics and Integration)는 물질의 구조와 물성을 한꺼번에 분석할 수 있는 신기술들을 소개하고, 확보한 데이터를 기반으로 다중 스케일 모델링 및 영상화를 통해 물질계의 물성-구조 및 물성-가공 관계에 대한 데이터베이스를 구축하는 방법, 그리고 이에 머신러닝을 접합하여 자동화된 신소재 개발이 가능한 시스템을 디자인하는 접근법을 소개했다.
첨단 기술의 실용화
신소재공학과 김일두 교수의 리뷰(Chemiresistive Hydrogen Sensors: Fundamentals, Recent Advances, and Challenges)는 높은 가연성으로 매우 위험하나 산업적으로 중요한 수소 기체의 누출 여부를 조기에 감지할 수 있는 저항변화식 센서 개발에 관해 설명하며, 수소와 반응해 전기적 저항이 변화하는 원리 및 성능 개선 전략을 각 물질군에 대해 정리하여 요약하였다.
신소재공학과 스티브박 교수의 리뷰(From Diagnosis to Treatment: Recent Advances in Patient-Friendly Biosensors and Implantable Devices)는 비침습적 방법으로 바이오마커를 감지해 환자의 병리적인 상태를 빠르고 간단하게 파악할 수 있는 장치와 더불어 인체 친화적인 치료용 이식 장치의 개발에 대한 전반적인 현황과 인체 친화성을 갖추는 데 있어 필수적인 요소들을 소개하였다.
전기및전자공학부 최양규 교수의 리뷰(Triboelectric Nanogenerator: Structure, Mechanism, and Applications)는 혁신적인 에너지 하베스팅 기술인 마찰전기 기반의 나노 발전기를 소개하고, 나노 발전기의 구동 원리 및 에너지 변환 효율 증대를 위한 기본 요소들에 관해 자세히 설명하였다.
화학과 변혜령 교수 및 신소재공학과 김일두 교수의 리뷰(Lithium-Air Batteries: Air-Breathing Challenges and Perspective)는 기존의 리튬 이온 기반 이차전지보다 이론적인 성능이 더욱 뛰어나며 풍부한 자원인 공기를 이용하는 리튬-공기 기반 이차전지를 소개하고, 이를 구성하는 필수 요소들의 역할 및 개선 방안에 대해 소개했다.
코로나에 맞선 KAIST의 선도적 역할
에이시에스 나노는 이와 더불어 과학기술정보통신부 지원하에 KAIST가 주도한 “코로나대응 과학기술 뉴딜 사업”을 팬데믹 위기극복을 위한 기술 혁신 및 집단지성의 예시이자 국제적인 모범 사례로 조명하였으며, 감염병 대응의 각 단계인 예방보호·응급대응·치료복구에 사용될 △재사용 항바이러스 필터 △이송-입원 연계형 음악 앰뷸런스 △이동 확장형 음압 병동 등의 신기술 개발 성과를 소개했다.
안재완 신소재공학과 박사, 배충식 KAIST 공과대학장, Paul S. Weiss 에이시에스 나노 편집장, 김일두 신소재공학과 교수가 저자로 참여한 이번 온라인 특집호는 2021년 2월호 ACS Nano에 소개됐다.
2021.02.22
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사진 위변조 탐지하는 실용 소프트웨어 개발
위조되거나 변조된 사진·영상자료를 손쉽게 탐지해내는 고성능 소프트웨어가 우리 연구진에 의해 개발됐다. 이 기술은 논문 발표 수준에만 머물러 있던 사진과 영상자료의 위·변조 탐지기술을 국내 최초로, 세계에서 두 번째로 실용화 단계로 끌어 올렸다는 점에서 의미가 크다.
우리 대학 전산학부 이흥규 교수 연구팀이 인공신경망을 이용해 디지털 형태의 사진 변형 여부를 광범위하게 탐지하는 실용 소프트웨어 `카이캐치(KAICATCH)'를 개발했다고 3일 밝혔다.
최근 딥페이크(deepfake)를 포함해 각종 위·변조 영상의 등장과 온라인 유통으로 인한 위·변조 탐지기술에 관한 관심이 급속히 증가하고 있다. 그러나 위·변조 여부를 직접 확인할 수 있는 객관적인 분석 도구가 없기 때문에 사실확인 작업이나 정황 판단 등에 의존해 진위를 판단함으로써 주관적 판단 여부의 논란 등 문제가 자주 발생하고 있다.
특히 기존의 디지털사진 포렌식 기술은 개개 변형의 유형에 대응해 개발돼서 변형 유형이 다양하거나, 사전 특정되기 전에는 일정 수준 이상의 높은 신뢰도를 확보하기가 어렵다. 즉, 기존 기술들은 제한된 형식과 알려진 특정 변형에 대해서는 만족할 만한 탐지 성능을 보여주지만, 어떤 변형들이 가해진 것인지 전혀 알 수 없는 임의의 디지털사진을 분석해야 하는 실제 상황에서는 판독의 정확성과 신뢰도가 크게 떨어질 수 밖에 없다.
다양한 변형이 가해진 채 온라인에서 유통되는 사진이나 영상에 대한 변형 여부의 탐지는 극소수 전문가들의 주관적인 판단의 영역에 머물러 왔기 때문에 이런 문제해결을 위해 많은 도전적 연구들이 진행되고 있다.
이흥규 교수 연구팀이 개발한 이 기술은 국내 최초이자 세계 두 번째로 거둔 쾌거이다. 연구팀은 일반인들을 대상으로 2015년 6월부터 `디지털 이미지 위·변조 식별 웹서비스'를 통해 수집한 30여만 장의 실 유통 이미지 데이터와 특징기반·신경망 기반의 포렌식 영상 데이터, 딥페이크와 스테고 분석을 위한 대량의 실험 영상자료를 정밀 분석해 활용한 연구 결과물이다.
이 교수팀은 특정 변형을 탐지하는 개개의 알고리즘들을 모아놓은 기존 기술의 한계를 극복하고, 다양한 변형에 대한 탐지를 유기적으로 통합하는 기술에 주목했다.
이를 위해 잘라 붙이기·복사 붙이기·지우기·이미지 내 물체 크기 변화와 이동·리터칭 등 일상적이면서 자주 발생하는 변형들에서 언제나 발생하는 변이들을 분류, 정리해 필수 변이로 정의하고 이들을 종합 탐지하는 연구를 수행했다. 그 결과 변형의 유형을 특정하지 못하는 상태에서도 변형이 발생했는지 여부를 판단함으로써 탐지 신뢰도를 크게 높였다.
연구팀은 이어 BMP·TIF·TIFF·PNG 등 무압축, 무손실 압축을 포함해 50여 개의 표준 양자화 테이블과 1,000여 개가 넘는 비표준화된 양자화 테이블에 기반한 JPEG 이미지들도 포괄적으로 처리하는 기술을 포함한 실용 소프트웨어를 개발하는 데 성공했다.
이 교수팀이 개발한 `카이캐치'는 전통적인 영상 포렌식 기술, 스테그 분석 기술 등 픽셀 단위의 미세한 변화를 탐지하는 기술들을 응용해, `이상 영역 추정 엔진'과 `이상 유형 분석 엔진' 두 개의 인공지능 엔진으로 구성됐으며 이를 기반으로 결과를 판단하고 사진에 대한 다양한 변형 탐지 기능과 사진의 변형 영역 추정 기능 등을 함께 제공한다.
이흥규 교수는 "다양한 변형 시 공통으로 발생하는 픽셀 수준에서의 변형 탐지와 인공지능 기술을 융합한 영상 포렌식 기술을 카이캐치에 담았는데 이 기술은 특히 임의의 환경에서 주어진 디지털사진의 변형 여부를 판단하는데 탁월한 성능을 보인다ˮ고 말했다.
이 교수는 이어 "향후 각종 편집 도구들의 고급 기능들에 대한 광범위한 탐지 기능을 추가하는 한편 현재 확보한 실험실 수준의 딥페이크 탐지 엔진과 일반 비디오 변형 탐지 엔진들도 실용화 수준으로 발전시켜 카이캐치에 탑재하겠다ˮ 고 덧붙였다.
한편 이번 연구는 우리 대학 창업기업인 ㈜디지탈이노텍(http://www.kaicatch.com/) 과 산학협력 연구로 수행됐다.
2020.11.04
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고접착 패브릭 기반 웨어러블 에너지 하베스팅 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 *핫프레싱 기술을 이용해 가격 경쟁력과 내구성이 높은 패브릭(천) 기반 웨어러블 압전 *에너지 하베스터 제조 방법을 개발하는 데 성공했다고 9일 밝혔다.
☞ 핫프레싱(hot pressing): 온도와 압력을 가해 두 물체를 단단히 점착시키는 공법
☞ 에너지 하베스팅(energy harvesting): 버려지는 에너지를 수집(수확)해 전기로 바꿔 쓰는 기술. 압전 에너지 하베스팅이란 압전체라는 물질을 이용, 생활 주변에서 버려지는 압력과 진동 같은 에너지를 사용 가능한 전기에너지로 변환해주는 것을 말한다.
홍 교수 연구팀 소속 김재규 박사과정 학생이 제1저자로 참여한 이번 연구는 지난 2019년 12월 23일 국내 특허 등록이 됐고, 국제 학술지 '나노 에너지(Nano Energy)' 이번 9월호에 게재됐다(5월 22일 온라인판에 게재). 이번 연구는 DGIST 에너지공학전공 이용민 교수팀과 우리 대학 신소재공학과 노광수·기계공학과 유승화 교수팀과의 협업을 통해 수행됐다. (논문명: Cost-effective and strongly integrated fabric-based wearable piezoelectric energy harvester)
오늘날 웨어러블 소자는 센서, 원동기, 디스플레이에서 에너지 하베스팅에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 사용되고 있으며, 4차 산업혁명 도래 이후 소형에서 내장형으로 더욱 급속히 발전하고 있다. 이러한 흐름과 맞물려 기존 옷에 내장형으로 사용될 수 있고, 편안하고 내구성 좋은 패브릭(천)에 기반한 웨어러블 소자가 주목받고 있다.
이러한 장점에도 불구하고, 기존 패브릭 기반 웨어러블 소자는 복잡한 제조 방법과 설비 시설에 따른 공정 및 가격 측면에서 한계를 가져 아직 실용화 단계에 이르지 못하고 있다. 또한, 소자 내의 패브릭과 실제 구동 파트 사이의 결합력 및 효율 테스트의 부재는 소자의 내구성에도 의문을 갖게 한다. 이러한 문제를 보완하기 위해 간단하고 값싼 공정과 재료, 새로운 기계적 특성 분석 기술 등에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다.
이번 연구에서는 복잡한 공정 및 설비 시설 대신 비교적 간단한 방법인 핫프레싱을 이용해 전도성 폴리에스터 패브릭과 압전 고분자 필름(Poly(vinylidene fluoride-co-trifluoroethylene), P(VDF-TrFE))이 결합된 패브릭 기반 웨어러블 압전 에너지 하베스터 제조 방법을 개발했다. 또한, 기존의 내구성 테스트 방법인 굽힘(bending) 테스트와 더불어 새롭게 도입한 `표면 및 계면 절단 분석시스템(SAICAS, Surface and Interfacial Cutting Analysis System)'을 이용해 패브릭과 고분자 필름 사이 계면 결착력을 측정함으로써 웨어러블 소자의 높은 기계적 내구성을 증명했다.
연구진이 개발한 제조 방법에서 제시하는 핫프레싱은 배터리나 연료전지 셀 제작에 주로 쓰이는 방법으로 2~3분 안에 완료될 정도로 빠르고 간단하며 동시에 높은 접착력을 얻을 수 있는 공정이다. 결정화 온도 근처 이하에서 고분자 필름을 패브릭에 접착시키면, 고분자 필름 표면이 *비정질화되면서 접촉면이 넓은 울퉁불퉁한 패브릭 표면에 빽빽이 접착되고, 날실과 씨실 사이로 새어 나와 못과 같은 형태로 되어 높은 계면 결합력을 가질 수 있게 된다. 이러한 핫프레싱을 이용해 개발된 웨어러블 소자는 기존 의류에 접착할 수 있는 응용 가능성을 가지고 있어 공정 단가를 낮출 수 있을 것으로 기대된다.
☞ 비정질(amorphous): 고체 물질로, 균일한 조성은 가지고 있으나, 원자 배열이 액체와 같이 흐트러져 있는 물질. 유리, 고무, 수지 따위가 있으며 반도체, 자성체, 고강도 재료 따위로 쓴다.
한편, SAICAS를 이용한 계면 결착력 분석은 마이크로 스케일에서 칼날을 이용해 정량적 및 정성적으로 힘을 측정하는 방법으로, 기존 계면 결착력 측정 방법(박리 테스트, 테이프 테스트, 마이크로신축성 테스트)보다 훨씬 정확한 분석 기법으로, 본 연구에서 처음으로 웨어러블 소자에 도입됐다. SAICAS를 이용한 계면 결착력 분석은 향후 고분자를 이용한 웨어러블 소자 내구성 테스트의 새로운 방법으로 쓰일 수 있을 것으로 기대된다.
홍승범 교수는 "본 연구에서 개발된 패브릭 기반 웨어러블 압전 에너지 하베스터 제조 기술은 패브릭 기반 소자의 실용화 가능성을 한 단계 높였고, 계면 결착력 분석을 통해 고내구성 웨어러블 소자의 디자인 방향을 제시했다ˮ며 "이 기술은 패브릭과 고분자를 이용한 다른 소자의 제조 공정 및 분석에도 새로운 기틀을 마련할 수 있을 것으로 전망한다ˮ라고 말했다.
이번 연구는 KAIST HRHRP 사업, 과학기술정보통신부 재원 한국연구재단 지원 기초연구사업과 중견연구사업, 웨어러블 플랫폼소재 기술센터 지원 및 KAIST 글로벌 특이점 연구사업 지원으로 수행됐다.
2020.09.09
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