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광반도체 소자 집적도 100배 이상 높이다
라이다(LiDAR) 및 양자 센서·컴퓨터와 같은 복잡한 광학 시스템을 하나의 작은 칩으로 만들어 줄 수 있어 세계적으로 많은 연구와 투자가 이루어지고 있는 차세대 반도체 기술이 집적 광학 반도체(이하 광반도체) 기술이다. 기존의 반도체 기술에서 5나노, 2나노 등의 단위로 얼마나 작게 만드느냐가 관건이었는데, 광반도체 소자에서 집적도를 높이는 것은 성능, 가격, 에너지 효율 등을 결정짓는 핵심적인 기술이라 말할 수 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 김상식 교수 연구팀이 광반도체 소자의 집적도를 100배 이상 높일 수 있는 새로운 광 결합 메커니즘을 발견했다고 19일 밝혔다.
하나의 칩당 구성할 수 있는 소자 수의 정도를 집적도(集積度)라고 하는데, 집적도가 높을수록 많은 연산을 할 수 있고 공정 단가 또한 낮춰준다. 하지만 광반도체 소자의 집적도를 높이기는 매우 어려운데, 이는 빛의 파동성으로 인해 근접한 소자 사이에서 광자 간에 혼선(crosstalk)이 발생하기 때문이다.
기존 연구에서는 특정 편광에서만 빛의 혼선을 줄여줄 수 있었는데, 연구팀은 이번 연구에서 새로운 광 결합(coupling) 메커니즘의 발견으로써 기존에는 불가능이라 여겨졌던 편광 조건에서도 집적도를 높이는 방법을 개발했다.
김상식 교수가 교신저자로 주도하고 미국 텍사스 공과대학 재직 당시 지도하던 학생들과 함께한 이번 연구는 국제학술지‘라이트: 사이언스 앤 어플리케이션(Light: Science & Applications)’ [IF=20.257]에 6월 2일 字 게재됐다. (논문명: Anisotropic leaky-like perturbation with subwavelength gratings enables zero crosstalk).
김상식 교수는 “이번 연구가 흥미로운 점은 기존에는 오히려 빛의 혼선을 크게 해줄 거라고 여겨졌던 누설파(leaky wave, 빛이 옆으로 잘 퍼지는 특성을 가짐)를 통해 역설적으로 혼선을 없애준 점이다”라며 “이번 연구에서 밝혀진 누설파를 이용한 광 결합 방법을 응용한다면 더욱 작고 노이즈가 적은 다양한 광반도체 소자를 개발할 수 있을 것이다”라고 말했다.
김상식 교수는 광반도체의 집적도에 있어서 전문성과 연구 업적을 인정받는 연구자다. 선행 연구를 통해 반도체 구조물을 파장보다 작은 크기로 패턴화해 빛이 옆으로 퍼지는 정도를 제어할 수 있는 무손실 메타물질(all-dielectric metamaterial)을 개발했고, 실험을 통해 이를 입증해 광반도체 집적도에 있어서 세계적인 기록을 보유하고 있다. 이러한 연구는 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 9, 1893 (2018)’와 ‘옵티카(Optica) 7, 881-887 (2020)’에 보고됐다. 김 교수는 이러한 성과를 인정받아 미국 국립과학재단(National Science Foundation, NSF)에서 NSF 커리어 어워드(NSF Career Award)와 재미한인과학기술자협회에서 젊은과학기술자상을 수상한 바 있다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구 사업 및 미국 NSF의 지원을 받아 수행됐다.
2023.06.19
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단일 센서만으로도 혼합 가스 분류가 가능한 초저전력, 초소형 전자코 개발
우리 대학 기계공학과 박인규 교수, 기계공학과 윤국진 교수 공동 연구팀이 ‘단일 센서만으로도 혼합 가스 분류가 가능한 전자코 시스템'을 개발하는 데 성공했다고 13일 밝혔다. 일반적으로 금속산화물 저항변화식 가스센서는 반응성을 가진 가스들에 비선택적인 응답을 보이기 때문에 가스들을 선택적으로 판별하는 것이 어려웠다. 특히, 두 가지 이상의 서로 다른 가스들이 섞인 혼합가스를 실시간으로 분류하는 것은 가스센서의 실상황 활용도를 높이는 것에 반드시 필요한 기술이나 아직까지 해결되지 못했다. 가스센서에 선택성을 부여하기 위해 센서 어레이와 패턴인식 알고리즘을 적용한 전자코 시스템이 활발히 연구중이나, 전자코에 사용되는 센서의 수가 많아질수록 전체 시스템의 소모전력과 부피 또한 필연적으로 증가하였다.
공동 연구팀은 전자코에 사용되는 개별 센서의 소모전력을 최소화하고, 적은 수의 센서만으로도 선택적 가스감지가 가능한 기술 개발에 집중하였다. 기존의 저항변화식 가스센서는 고온의 줄히팅으로 가스감지소재인 금속산화물을 가열하기 때문에 소모전력이 수십 mW로 높았다. 공동 연구팀은 마이크로 크기의 초소형 LED 기반의 광원일체형 가스센서를 개발하여 줄히팅 방식 대비 소모전력을 백 분의 일 이하 수준으로 줄였다. 이후 LED의 광량을 불규칙하게 주기적으로 변화시키며 구동하는 가변 광조사 기법을 적용하였다. 서로 다른 타겟가스들은 LED의 광량이 변화함에 따라 각기 다른 유니크한 응답 패턴을 나타내기 때문에 이 현상을 응용하면 동일 시간 내에 수집할 수 있는 센서 데이터가 훨씬 많아지고 풍부해진다. 결론적으로 가변광조사 기법으로 마이크로 LED 가스센서를 구동하고 데이터전처리와 딥러닝 알고리즘을 적용하여 단일 센서만으로도 선택적 가스판별이 실시간으로 가능한 전자코 시스템을 개발하였다. 센서의 크기는 5 × 5 mm2 초소형이고 평균 소모전력은 0.53 mW이고 에탄올과 메탄올이 혼합된 상황에서 각 가스의 종과 농도를 실시간으로 구별해낼 수 있었다.
연구책임자인 기계공학과 박인규 교수는 "본 연구에서 제안된 가변광조사 구동 기법은 빠른 ON/OFF가 가능하고 상온 동작하여 열적/기계적 내구성이 우수한 마이크로 LED 가스센서에 최적인 원천 기술이고, 이 기법을 활용하여 하나의 센서만으로도 우수한 선택성을 가진 전자코 시스템을 개발할 수 있었다“라고 기술에 대한 자신감을 밝혔다. 또한 ”단일 센서만을 사용하기 때문에 소모전력과 시스템 부피가 최소화되었고, 특히 혼합가스의 각 성분과 농도를 실시간으로 판별해내는 기술은 실상황에서 매우 활용성이 높을 것“이라고 연구의 의미를 설명했다.
기계공학과 조인철 박사와 이기철 박사과정이 공동 제1 저자로 참여하고 한국연구재단의 지원으로 수행된 이번 연구 결과는 네이처 (Nature) 자매지인 `빛 : 과학과 응용 (Light: Science & Applications)' (impact factor=20.257)에 2023년 4월 18일 字 정식 게재됐다. (논문명: Deep-learning-based gas identification by time-variant illumination of a single micro-LED-embedded gas sensor)
2023.06.14
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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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산업및시스템공학과 이재호 박사 · 명지윤 졸업생, ISMI 우수 연구상 수상
우리 대학 산업 및 시스템 공학과 장영재 교수 연구실 이재호 박사와 명지윤 졸업생(2022.2월 석사 졸업, 현 삼성 SDS근무)이 이달 11일부터 3일까지 대만에서 열린 International Symposium on Semiconductor Manufacturing Intelligence(ISMI)에서 우수연구상을 수상했다.
ISMI는 반도체 생산 운영 관련 국제학회로 2013년 시작된 이후 글로벌 반도체 제조 운영 기술 연구를 선도하고 있다.이재호 연구원은 반도체 물류 운송 장비(OHT)의 이동 패턴 예측 모델을 활용한 동적 경로 탐색 알고리즘을 제안한 연구로 수상했다. 그래프 인공 신경망을 활용해 실시간 트랙 상태를 반영한 반도체 물류 운송 장비의 이동 패턴 예측하는 새로운 모델을 고안하고 시뮬레이션을 통해 제안한 동적 경로 탐색 알고리즘의 성능을 비교 검증한 성과를 인정받았다. 명지윤 졸업생은 반도체 물류 운송 장비 시스템의 이상을 감지해낼 때 작업 상태를 고려해야 할 필요성을 제시한 연구로 수상했다. 조건부 오토인코더의 구조를 기반으로 반도체 물류 운송 장비의 다양한 작업 상태를 반영할 수 있는 'CRAE'라는 새로운 구조 고안했다. 또한, 실제 테스트 베드에서 다양한 시스템 이상 상황을 재현하고 데이터를 수집해 'CRAE'의 이상 감지 성능을 검증해 우수 연구로 평가 받았다.두 연구는 BK 스마트팩토리 교육연구단, 연구재단 중견연구자 지원사업, 그리고 기계공학과와 산업및시스템 공학과가 함께 설립한 KAIST 첨단제조지능 혁신센터 지원으로 수행했으며, 국내 반도체 물류 장비 기업과의 협업을 통한 사업화를 진행 중이다.
2022.11.25
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전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀, Nature Communications Editor's highlight 선정
전기및전자공학부 박시온 연구원, 정학천 연구원, 박종용 연구원 및 최신현 교수는 점진적 산소 농도를 갖는 금속산화물 층을 활용하여 우리 뇌의 뉴런 세포의 동작을 모사하는 고 신뢰성 차세대 저항 변화 소자(멤리스터) 어레이를 개발 하였으며, 올해 Nature Communications에 출판됐다.
위 연구는 최근 Nature Communications의 Editor's highlight 논문에 선정됨에 이어, Featured Image로 선정되어 홈페이지 메인을 장식했다.
관련 링크 : https://www.nature.com/ncomms/
또한 본 연구는 2022 가을 KAIST 공과대학 breakthrough 연구성과로 소개된 바 있다.
(논문명 : Experimental demonstration of highly reliable dynamic memristor for artificial neuron and neuromorphic computing)
이번 연구는 삼성미래육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.10.31
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헌팅턴병 발병원인 제거를 위한 치료제 개발 방법 제시
우리 대학 생명과학과 송지준 교수 연구팀이 헌팅턴병(Huntington's disease)을 치료할 수 있는 새로운 개념의 방법을 제시했다고 2일 밝혔다.
헌팅턴병은 희귀 유전성 질환으로 근육 간 조정 능력 상실과 인지능력 저하, 정신적인 문제가 동반되는 신경계 퇴행성 질환이다. 이는 유전되는 퇴행성 뇌 질환이며 헌팅턴 단백질에 글루타민 아미노산이 여러 개가 연속적으로 확장되는 돌연변이로 인해 발병된다.
헌팅턴병은 약 1~3만 명 중 1명의 발병률을 가지고, 10여 년의 퇴행과정을 거쳐 죽음에 이르게 하는 병이다. 아미노산이 3,000개 이상 연결돼 만들어지는 거대 단백질인 헌팅틴(Huntingtin) 단백질은 질병을 일으키기는 하지만, 생체기능에 필수적인 단백질이고, 병을 일으키는 형태의 단백질만을 치료 표적으로 골라내는 것이 매우 중요하다.
송 교수 연구팀은 네델란드 프로큐알 테라퓨틱스(ProQR Therapeutics NV), 프랑스 그레노블 대학, 스웨덴 왕립 공대의 연구그룹이 참여한 국제 공동연구를 통해, 헌팅턴병을 유발하는 돌연변이 헌팅틴 단백질을 고유의 기능을 유지하면서 질병을 일으키지 않는 형태로 전환해 헌팅턴병을 치료하는 새로운 방법론을 제시했다. 이 결과는 헌팅턴병 치료제를 개발하는데 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 생명과학과 김형주 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 저명 학술지 `임상연구저널(Journal of Clinical Investigation Insights)' 온라인판에 출판됐다.
(논문명 : A pathogenic proteolysis-resistant huntingtin isoform induced by an antisense oligonucleotide maintains huntingtin function) https://elifesciences.org/articles/76823
연구팀은 알엔에이(RNA)의 일종인 안티센스올리고뉴클레오타이드(antisense oligonucleotide)를 이용해 생성이 유도된 헌팅틴 델타 12의 형태가, 헌팅턴병을 유발하는 주요 원인인 단백질 아미노산 말단부위로 인해 절단되지 않으면서도 헌팅틴 단백질 고유의 기능을 유지한다는 사실 밝혔다. 연구팀이 결과는 헌팅턴병 치료제 개발의 새로운 개념으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구를 주도한 생명과학과 송지준 교수는 "이번 연구는 한국을 포함한 4개국의 공동연구를 통해 이뤄진 것으로, 질병을 유발하는 헌팅틴 단백질을 정상상태로 유도하는 방법이 헌팅턴병 치료제 개발에 새로운 길을 열어줄 것으로 기대한다ˮ이라고 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 글로벌연구실(Global Research Laboratory) 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.09.02
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2022 실리콘밸리 글로벌 창업 부트 캠프 성료
우리 대학이 예비 창업자 및 초기 창업자를 위한 '2022 실리콘밸리 글로벌 창업 부트 캠프(Global Entrepreneurship Summer Camp, 이하 GESC)'를 개최해 성공적으로 마무리했다. 국제협력처 글로벌사업기획센터(처장 임만성)와 창업원(원장 김영태)이 공동주최한 '2022 KAIST GESC' 프로그램은 교내에서 처음 시행하는 실리콘밸리 산-학 연계 창업 부트캠프 프로그램이다. 실리콘밸리 현지를 방문해 창업 기업의 사례를 체험하는 기회를 제공하고, 향후 실리콘밸리로 진출할 수 있는 네트워크를 마련해주고자 시범적으로 기획되었다.
이를 위해, 재학생을 포함한 예비 창업자와 법인설립 1년 이내의 초기 창업자 등 총 20명을 이달 초 선발했다. 선발된 학생 중에는 KAIST에 재학 중인 에티오피아·멕시코·인도네시아·키르기스스탄 등 다양한 국적의 외국인 학생들도 포함되어 있어 국적을 초월한 글로벌 팀워크의 중요성을 상기하는 계기가 되었다. 참가자들은 일주일간의 국내 교육을 수료한 후 지난 27일부터 미국 스탠퍼드 대학교, 실리콘밸리 코트라 무역관(관장 박용민) 및 현지 기업을 방문해 실리콘밸리 내 우리 대학 동문 및 현지 전문가들과 협력하는 창업 교육 및 스타트업 현장 체험을 진행했다. 실리콘밸리 코트라 무역관에서는 현지의 엑셀러레이터(accelerator)와 KAIST의 학생팀을 연계시켜 각 팀의 비즈니스 아이템과 모델이 글로벌 시장가치를 창출하는 사업으로 발전할 수 있도록 돕는 시간이 마련됐다. 특히, 실리콘밸리에서 성장하고 있는 모션투에이아이(Motion2AI, 대표 김병수), 임프리메드(ImpriMed, 대표 임성원), 메딕 라이프 사이언스(Medic Life Sciences, 대표 한규호) 등의 기업이 창업에 대한 열정과 도전정신을 불어넣어줄 강연과 스타트업 현장 방문 등으로 함께했다. 창업 교육 워크숍의 일부를 주관한 스탠퍼드 대학교 기술 벤처 프로그램(The Stanford Technology Ventures Program, 이하 STVP)의 모윤 르이 펑(Mo-Yun Lei Fong) 원장은 "KAIST와의 협력해 기획된 이번 워크숍을 통해 미래의 기업가들을 글로벌 시민으로 육성하고자 하는 STVP의 비전을 실현하고 특히, 한국의 학생들에게 글로벌 기업가가 되기 위해 반드시 필요한 통찰력에 대하여 알려주는 기회가 마련되어 기뻤다"라고 밝혔다. 이어, "STVP 또한 이번 프로그램을 기획하면서 한국 대학과의 네트워크가 구축되었고, KAIST 학생들과의 소통하며 한국의 문화와 아이디어를 이해하고 글로벌 문화와 관련된 커리큘럼을 개선할 수 있었다"라고 덧붙였다. 선발된 학생들은 국내·외에서 2주간 진행한 글로벌 창업교육에서 습득한 내용을 바탕으로 사업계획서를 작성하고, 미국 현지 창업 액셀러레이터인 '플러그 앤 플레이(Plug and Play)'에서 투자자를 초청해 지난 1일 최종 피칭을 펼쳤다. 최종 피칭에 앞서 이종문 암벡스 벤처 파트너스(AmBex Venture Partners) 회장이 특별 강연해 학생들에게 글로벌 기업가 정신을 바탕으로 한 사회적 기여의 중요성을 역설했다.참가자들은 최종 피칭에서 메타버스 데이트 서비스 · AI 소음차단 베개 · VR 원격회의 오피스 · AI 한국어 튜터링 앱 등 다양한 기술을 적용한 창의적인 사업 아이템을 발표했으며, 2주간이라는 짧은 기간 동안 준비해 우수한 수준의 피칭을 선보여 심사위원들의 호평을 받았다. 그중 1위는 항공우주공학과, 기술경영학부, 수리과학과, 생명화학공학과 등 다양한 학과의 학생으로 구성된 '보드 KAIST 요트 클럽(Bored KAIST Yacht Club)'팀의 '메타-에버랜드(Meta-Everland)'가 선정됐다. 이승희 기술경영학부 석사과정 학생은 "우리팀의 아이템은 메타데이트를 통해 실시간으로 오프라인과 유사한 데이트를 경험할 수 있게 하는 서비스"라며, "이번 프로그램을 통해 창업이 어려운 것이 아닌, 누구나 재미있게 도전해 볼 수 있는 경험이라는 사실을 알게 되었다"라고 전했다. 이어, "실리콘밸리 현지에서 활동하고 있는 투자자나 엑셀러레이터의 심사와 조언을 받으며 흥미로운 아이디어만 가지고도 투자자나 심사위원의 관심을 받을 수 있다는 중요한 사실을 깨달았다"라고 소감을 밝혔다. 피칭 1위를 차지한 팀은 흥미로운 사업 아이템과 우수한 팀워크로 프로그램 기간 중 멘토로 활동한 현지 엑셀러레이터로부터 실리콘밸리 현지의 사업파트너를 소개받기도 했다. 또한, 프로그램에 함께 참가한 황병훈 생명화학공학과 석사과정 학생은 "실리콘밸리 최전선에서 일하고 있는 사람들이 어떤 태도나 마음가짐으로 일하고 있는지 알게 되어 졸업 후 진로와 스타트업 창업을 생각하는 시야가 많이 확장되었다"라고 소감을 전했다. 몬드라곤 마리나(MONDRAGON MARINA) 글로벌 정보통신 기술 프로그램 석사과정 학생은 "실리콘밸리에서 활동하고 있는 스타트업 CEO를 만나 대화하며 실리콘밸리와 한국의 창업 에코 시스템의 다른 점을 배울 수 있어 뜻깊었다"라고 말했다.
윤상수 주샌프란시스코 총영사는 "이번 프로그램이 지속적으로 발전한다면 과학기술을 통한 혁신적인 기술 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대된다"라고 말하며 "총영사관에서도 프로그램이 잘 지속될 수 있도록 협조할 계획이다"라고 덧붙였다.
실리콘밸리 교육에 학생들을 인솔한 임만성 국제협력처장은 "KAIST에서 처음으로 시행한 실리콘밸리 산-학 연계 창업 부트캠프인 만큼 학생들이 더욱더 넓은 시야를 가지고 글로벌 창업의 꿈을 키우는 멋진 기회가 되었을 것으로 생각한다"라고 말했다.
프로그램을 공동 주최한 김영태 창업원장은 "이번 교육 프로그램을 통해 개발된 우수한 사업 아이템이 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖출 수 있도록 창업원의 다양한 프로그램을 통해 지원할 계획"이라고 전했다. 한편, 글로벌사업기획센터와 창업원은 이번 프로그램의 성공적인 개최를 발판삼아 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖춘 예비 창업가를 육성하기 위한 'KAIST GESC' 프로그램을 지속 발전시킬 예정이다.
2022.07.04
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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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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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김대수 교수, 근긴장이상증 억제 신약 개발
우리 대학 생명과학과 김대수 교수 연구팀이 신경전달물질인 세로토닌을 억제하는 물질을 성분으로 포함해 근긴장이상증을 효율적으로 치료할 수 있는 신규 약물을 개발했다고 10일 밝혔다.
근긴장이상증은 의지와 무관하게 근육의 긴장이 증가해 통증과 함께 몸의 일부 또는 전신이 뒤틀리는 세계 3대 운동 질환 중 하나이며 스트레스가 많은 현대사회에서 환자 수가 증가하고 있다. 우리나라에서 2010년 2만 8 천여 명이던 환자가 2017년 통계로는 3만 5천여 명으로 약 25% 증가했다.
근긴장이상증은 발병 원인이 밝혀져 있지 않고 효과적인 치료약물이 없는 상황이다. 유일한 치료 방법으로는 보톡스 주사 혹은 수술로 해당 근육을 긴장시키는 신경 신호를 차단하거나 뇌를 전기로 자극하는 뇌 심부 전기자극 수술(DBS)을 받는 것이다.
김대수 교수 연구팀은 근긴장이상증 환자들이 스트레스 상황에서 증상이 심해지는 것에 주목했다. 스트레스를 받으면 전신에서 근긴장이상증을 나타내는 동물모델을 활용해 어떻게 스트레스가 근긴장이상증을 유발하는지를 연구했다. 연구 결과 스트레스를 받으면 세로토닌 신경의 활성이 증가해 세로토닌 분비가 늘어나며 늘어난 세로토닌은 5HT2A 라는 세로토닌 수용체에 작용해 근육을 긴장시킴을 밝혔다. 따라서 세로토닌 신경을 차단하거나 5HT2A 수용체를 억제하면 근긴장이상증을 치료할 수 있게 된다. 연구팀은 또한 5HT2A 수용체를 효과적으로 억제할 수 있는 약물을 개발해 근긴장이상증 치료에 기반을 마련했다.
김대수 교수가 주도하고 김정은 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 저널 3월 4일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Cerebellar 5HT-2A receptor mediates stress-induced onset of dystonia)
기존 치료법으로 알려진 보톡스 주사의 경우는 국소적인 근긴장이상에 적용할 수 있어 부위가 넓을 때 적용이 어려우며 내성이 생기면 투여량을 증가시켜야 한다. 또 다른 치료법인 뇌 심부 전기자극 수술(DBS)은 일부 환자들에게만 적용 가능하며 뇌수술의 위험을 감수해야 한다. 따라서 수술 없는 약물치료가 가능하다면 환자들의 증상 관리와 치료에 획기적인 전기를 마련하게 된다.
김대수 교수는 "이번 연구를 통해 개발된 근긴장이상증 치료제가 환자들의 삶의 질을 높이는 데 이바지하기를 바란다ˮ라며 "근긴장이상증뿐 아니라 근육 통증 등 스트레스에 의해 유발되는 다양한 운동 질환에도 적용할 수 있을 것이라 기대된다ˮ라고 말했다.
연구팀은 이번 연구성과를 바탕으로 설립된 신약 개발 회사인 ㈜뉴로토브(CEO 김대수)를 통해 근긴장이상증 치료제 개발을 위한 임상 연구를 준비 중이다.
이번 연구는 한국연구재단 초 융합 AI 원천기술개발 인프라, KAIST G-core 연구사업 및 글로벌특이점 과제의 지원을 통해 수행됐다.
2021.03.10
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반도체 다층 소자의 개별 층 두께를 옹스트롬 정확도로 비파괴 검사하는 기술 개발
우리 대학 기계공학과 김정원 교수 연구팀이 삼차원 낸드플래시 메모리(이하 3D-NAND)의 비파괴적인 검사를 위해 광학 측정법과 머신러닝을 사용한 다층 두께 측정기술을 개발했다. 이 기술은 200층 이상의 초고밀도 3D-NAND 소자 공정 과정에서 전수검사 방법으로 사용돼 공정의 효율을 극대화할 수 있을 것으로 기대된다.
3D-NAND 메모리는 수백층의 메모리 셀이 적층되어 있는 메모리 반도체로, 기존의 평면형 플래시 메모리와 비교하여 저장용량과 에너지 효율이 매우 우수하여 개인용 USB부터 서버 시스템까지 다양하게 사용되고 있다.
기존에는 수직으로 적층된 반도체 셀들의 두께를 측정하기 위하여 전자현미경을 사용하였다. 하지만 전자현미경을 사용한 방법은 샘플의 단면을 이미징하기 위하여 샘플을 절단해야 하고 비용도 많이 들기 때문에, 전수검사로서는 적합하지 않은 문제가 있었다.
연구팀은 반도체 다층 구조가 초고속 광학 시스템에 자주 사용되는 유전체 거울의 구조와 유사하다는 점에 착안하여, 유전체 거울의 분석에 활용되는 광학 스펙트럼 측정법을 반도체 다층 구조에도 적용했다.
연구팀은 엘립소미터(ellipsometer)와 스펙트로포토미터(spectrophotometer)를 이용한 반도체 다층 샘플의 스펙트럼 측정과 머신러닝 알고리즘을 활용하여 200층이 넘는 반도체 물질의 각 층 두께를 1.6 옹스트롬 (1Å = 1미터의 100억 분의 1)의 평균제곱근오차로 예측할 수 있는 방법을 개발했다. 이 기술은 삼차원 반도체 소자의 검수 공정, 적층 공정, 그리고 식각 공정의 정확도를 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
연구팀은 또한 시뮬레이션 스펙트럼 데이터를 생성해 개별 층의 두께 불량을 검출할 수 있는 머신러닝 학습법도 개발했다. 그 결과 반도체 물질 적층 시 목표로 설정한 두께보다 약 50Å만큼 얇게 제작된 샘플들을 정상 범주의 샘플들로부터 성공적으로 분리할 수 있었다. 연구팀이 개발한 불량샘플 검출법은 시뮬레이션 데이터를 활용하기 때문에 큰 비용이 들지 않으며, 공정의 초기에 발견될 수 있는 불량 샘플들을 효과적으로 검출할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 글로벌 IT 기업들의 서버 시스템에 대한 수요가 늘어나고 높은 저장용량을 가진 스마트 기기들이 개발됨에 따라, 초고밀도, 초고효율을 갖는 3D-NAND 메모리가 반도체 시장에서 각광받고 있다. 이번 연구 결과는 다양한 삼차원 반도체 소자들의 비파괴적인 검수를 위해 활용될 수 있다.
김 교수는 “비파괴적인 광학 측정법과 머신러닝을 결합한 방법은 다양한 반도체 검수 공정에도 적용할 수 있다”고 밝히며, “다양한 반도체 소자들의 형상이나 공정 조건 모니터링에도 광학측정법과 머신러닝을 결합한 접근방식을 활용할 것”이라고 말했다.
기계공학과 곽현수 박사과정 학생이 제1저자로 참여하고 삼성전자 메모리 계측기술팀과의 산학협력연구로 수행된 이번 연구는 국제학술지 ‘라이트: 어드밴스드 매뉴팩처링(Light: Advanced Manufacturing)’ 창간호에 1월 12일 게재됐다. (논문명: Non-destructive thickness characterisation of 3D multilayer semiconductor devices using optical spectral measurements and machine learning)
이번 연구는 삼성전자 산학연구과제의 지원을 받아 수행됐다.
2021.01.13
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해상도 높인 곤충 눈 구조 초박형 카메라 개발
바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀이 고해상도 이미징을 위한 곤충 눈 구조의 초박형 카메라를 개발했다. 이 카메라는 독특한 시각 구조를 가진 제노스 페키(Xenos peckii)라는 곤충의 눈을 모사해 개발돼, 상용 카메라보다 더 얇은 렌즈 두께와 넓은 광시야각을 갖는다. 이러한 특징을 이용해 모바일, 감시 및 정찰 장비, 의료영상 기기 등 다양한 소형 카메라가 필요한 분야에 적용 가능할 것으로 기대된다.
김기수 박사과정이 주도한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘빛 : 과학과 응용 (Light : Science & Applications)’ 2월 27일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명: 고대비 고해상도 이미징을 위한 생체모사 초박형 카메라, Biologically Inspired Ultrathin Arrayed Camera for High Contrast and High Resolution Imaging)
최근 초소형 및 초박형 스마트 기기의 개발로 소형화된 이미징 시스템의 수요가 커지고 있다. 그러나 기존의 카메라는 물체의 상이 일그러지거나 흐려지는 현상인 수차를 줄이기 위해 다층 렌즈 구조를 활용하기 때문에 렌즈 두께를 감소하는 데 한계가 있다. 또한, 기존의 곤충 눈을 모사한 미세렌즈 배열(Microlens arrays)은 렌즈 사이의 광학 크로스토크(Optical crosstalk)로 인해 해상도가 저해되는 단점이 있다.
연구팀은 문제 해결을 위해 제노스 페키 곤충의 시각 구조를 모사한 렌즈를 제작했고 이를 이미지 센서와 결합해 초박형 카메라를 개발했다. 곤충의 눈은 렌즈와 렌즈 사이의 빛을 차단하는 색소 세포(pigment cells)가 존재해 각 렌즈에서 결상(어떤 물체에서 나온 광선 등이 반사 굴절한 다음 다시 모여 그 물체와 닮은꼴의 상을 만드는 현상)되는 영상들 간의 간섭을 막는다. 이러한 구조는 렌즈들 사이의 광학 크로스토크를 막아 고 대비 및 고해상도 영상을 획득하는 데 도움을 준다.
연구팀은 이러한 광 차단 구조를 포토리소그래피(Photolithography) 공정으로 매우 얇게 제작해 렌즈들 사이의 광학 크로스토크를 효율적으로 차단했다. 렌즈의 두께를 최소화하기 위해 렌즈의 방향을 이미지 센서 방향인 역방향으로 배치했으며, 이를 통해 최종 개발된 카메라 렌즈의 두께는 0.74mm로 이는 10원짜리 동전 절반 정도의 두께이다. 연구팀은 카메라의 원거리에 있는 물체를 모든 렌즈에서 같은 시야각을 통해 동일한 영상을 획득하고, 이 배열 영상들은 해상도를 하나의 이미지로 합성했다. 합성된 영상은 합성 전 단일 채널 영상보다 향상된 해상도를 가짐을 확인했다.
정기훈 교수는 “실질적으로 상용화 가능한 초박형 카메라를 제작하는 방법을 개발했다”라며 “이 카메라는 영상획득이 필요한 장치에 통합돼 장치 소형화에 크게 기여할 것으로 확신한다”라고 말했다.
2020.03.23
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