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우리 대학 기계공학과 김지태 교수, 박인규 교수 공동연구팀은 3차원 프린팅 기술과 인공지능(AI)을 융합해 98%에 달하는 가스 판별 정확도를 지닌 나노선 기반 전자코 마이크로 칩 개발에 성공했다. 금속산화물 반도체 나노선은 극미량의 가스를 검출할 수 있는 유망한 소재로 알려져 있다. 다양한 종류의 가스의 농도와 성분을 함께 읽어내기 위해서는 서로 다른 특성의 여러 나노선들을 하나의 마이크로 칩에 심어야 한다. 하지만 기존 제조 방식으로는 매우 어려웠다. 연구팀은 독자적으로 개발한 초정밀 나노 3차원 프린터를 활용해 24종류의 서로 다른 반도체 나노선을 매우 작은 하나의 마이크로 칩 위에 제작하였다. 고성능 전자코 모델 구현을 위해서는 다양한 센서를 동시에 활용하는 스케일업이 중요한데, 본 공정은 나노선에 금속과 금속산화물의 양을 원하는 대로 조성하고 정밀하게 제어함으로써, 수십 종의 서로 다른 소재를 손쉽게 제작할 수 있는 획기적인 기술이다. 가스에 반응하는 24개

우리 대학 전기및전자공학부 김상현 교수가 20일 부산 벡스코에서 열린 제22회 머크 어워드에서 ‘머크 젊은 과학자상’을 수상했다. 머크 어워드는 독일 대표적인 과학기술기업인 머크가 2004년 한국정보디스플레이학회와 함께 제정한 기술 논문상으로, 디스플레이 기술 분야의 뛰어난 연구 성과를 기리고 한국 디스플레이 산업발전을 지원하기 위해 수여되고 있다. 김상현 교수는 무기물 기반 마이크로LED 디스플레이 기술의 핵심 원천 지식재산(IP)을 국내 독자 기술로 선제적으로 확보하고, 초고해상도 및 저전력 AR/VR 디스플레이 구현을 가능케하는 선도적 연구를 이어왔다. 그 결과 세계 최고 수준의 마이크로LED 픽셀을 개발하며 디스플레이 기술 혁신에 기여했다. 특히, 상보형 금속산화막 반도체* 백플레인 위에 마이크로LED를 단일공정으로 직접 집적할 수 있는 기술을 구현해, 1700PPI(픽셀/인치)급 초고해상도 적색 디스플레이 구현한 점이 높이 평가됐다. *

피부 노화는 많은 사람들의 관심사로 주름, 처짐, 탄력 저하 등의 문제를 해결하기 위하여 최근 웨어러블 LED 마스크가 주목받고 있다. 우리연구진이 기존 제품 대비 피부 탄력을 340% 향상시키는 LED 마스크 개발에 성공했다. 우리 대학 신소재공학과 이건재 교수 연구팀이 3,770개의 마이크로 LED와 광확산층*을 활용하여 피부 노화를 억제할 수 있는 진피 자극 얼굴밀착형 면발광 마이크로 LED 마스크를 개발했다고 29일 밝혔다. *광확산층: 광원이 방출하는 빛을 고르게 분산시켜 균일한 발광을 유도하는 층 기존 제품은 딱딱한 구조와 점발광 방식*으로 인해 피부에 밀착되지 않고 광손실이 발생하여, 치료용 빛이 진피까지 균일하게 전달되지 못하는 한계가 있다. *점발광 방식: 점발광이란 점으로 보이는 발광의 형태을 일컫음 이 교수팀은 유연한 기판에 3차원 종이접기 구조를 적용해 얼굴의 굴곡과 돌출된 부위에 밀착할 수 있는 LED 마스크를 개발했다. 이를 통해 1.5m

기존 OLED 등과 비해 전기적·광학적 특성이 우수한 마이크로 LED는 머리카락 두께인 100마이크로미터(μm) 이하 크기의 무기물 LED 칩을 활용하는 차세대 디스플레이용 광원이다. 마이크로 LED의 상용화를 위해선 성장 기판에 배열된 대량의 마이크로 LED 칩을 최종 기판의 정확한 위치에 원하는 배열로 옮기는 ‘전사 공정’이 가장 중요한 핵심기술이지만, 기존 전사 기술들은 별도의 접착제 사용, 정렬 오차, 낮은 수율, 칩 손상 등으로 마이크로 LED 상용화에 많은 어려움이 존재했다. 우리 대학 신소재공학과 이건재 교수 연구팀이 마이크로진공 흡입력을 조절해 대량의 마이크로 LED 칩을 색깔별 원하는 칩들만 선택적으로 전사하는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다. 이 교수팀은 레이저빔 조사시 물질 특성을 조정하여 식각하는 레이저 유도 에칭(Laser-induced etching, LIE) 기술을 활용해 미세 관통홀을 유리 기판에 초당 7

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