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‘노벨상 펀드’, HFSP 2025, 윤영규·신우정 교수 선정
생명과학 분야의 ‘노벨상 펀드’로 불리며, 지금까지 31명의 노벨상 수상자를 배출한 ‘휴먼 프론티어 사이언스 프로그램(HFSP)’에서 우리 대학 연구진이 2025년 수상자로 선정됐다. 이번 수상은 KAIST의 학제 간 융합연구와 혁신적 연구 역량이 다시 한 번 전 세계적으로 인정받았다는 점에서 큰 의미를 가진다.
우리 대학 전기및전자공학부 윤영규 교수와 바이오및뇌공학과 신우정 교수가 2025년 휴먼 프론티어 사이언스 프로그램(HFSP) 상을 받게 됐다고 1일 밝혔다. 두 교수는 올해 첫 선정자를 배출한 액셀러레이터 트랙에 선정되어 향후 2년간 약 10만 달러를 지원받게 된다.
휴먼 프론티어 사이언스 프로그램(HFSP)은 생명과학 분야 세계 최고 권위의 국제 연구 지원 프로그램으로, 독창적인 학제 간 융합 국제공동연구를 수행할 역량이 있는 연구자를 선별, 새로운 접근법으로 생명 기전을 밝히는 연구를 지원하자는 취지로 1997년 G7 국과 유럽연합의 주도로 설립됐다. 대한민국은 2004년부터 이사국으로 참여하고 있다.
전기및전자공학부 윤영규 교수는 광학적 뇌 기능 영상 촬영 및 분석을 주제로 다수의 국제적 협력연구와 선도연구를 수행해 인정받았으며, ‘조류 신경계 확산광단층촬영 데이터 분석’연구를 주제로 미국 텍사스오스틴 대학교 보테로 교수, 미국 워싱턴 대학교 컬버 교수, 독일 보훔 루르 대학교 군투르쿤 교수와 한 팀을 구성하여 환경적, 진화적 요인이 신경계에 미치는 영향에 관해 연구할 예정이다.
윤 교수는 “뇌과학 기술을 연구하는 전자공학자로서 우수한 생명과학 연구자들에게 주어지는 HFSP 상을 받게 되어 영광이고 뇌과학 기술의 발전에 반드시 기여하겠다”고 소감을 밝혔다.
한편, 바이오및뇌공학과 신우정 교수는 ‘신경생리학에서 피부 마이크로바이옴, 면역계, 감각신경계의 상호작용 연구’를 주제로 영국 임페리얼 칼리지 런던의 시모네 드 지오바니 교수, 미국 예일 대학교 롱 판 교수, 이스라엘 와이즈만 과학 연구소의 이란 일리납 교수와 한 팀을 구성해 피부 마이크로바이옴-면역-신경계의 복잡한 상호작용에 대해 피부 환경을 모사하는 사람 ‘피부모사칩’을 활용해 연구를 진행할 예정이다.
신 교수는 “이번 연구를 통해 순수과학과 공학의 절묘한 만남을 구현해 보고 싶고, 공학적 접근법을 이용해 피부 마이크로바이옴을 세계적인 과학자들과 함께 연구할 수 있는 훌륭한 기회를 얻어 영광이다”라고 소감을 밝혔다.
한편, 휴먼 프론티어 사이언스 프로그램(HFSP)은 1989년 설립 이래로 73개국, 8,500명 이상의 연구자를 지원했으며, 우리나라는 2025년 지원 대상자를 포함해 총 83명이 지원을 받았다.
2025.04.01 조회수 821 -
당뇨병 만성상처 추적 스마트 헬스케어 기기 개발
우리 대학 연구팀이 당뇨병 등 상처 부위의 시공간 온도 변화 및 열전달 특성 추적을 통해 상처 치유 과정을 효과적으로 모니터링할 수 있는 무선 시스템을 개발했다.
전기및전자공학부 권경하 교수팀이 중앙대학교 류한준 교수와 상처 치유 과정을 실시간으로 추적해 적절한 치료를 제공할 수 있게 해주는 디지털 헬스케어 기술을 개발했다고 5일 밝혔다.
피부는 유해 물질로부터 인체를 보호하는 장벽 기능을 한다. 피부 손상은 집중 치료가 필요한 환자들에게 감염과 관련된 심각한 건강 위험을 초래할 수 있다. 특히 당뇨병 환자의 경우, 정상적인 혈액 순환과 상처 치유 과정에 문제가 생겨 만성 상처가 쉽게 발생한다. 이러한 만성 상처의 재생을 위해 미국에서만 매년 수백억 달러의 의료 비용이 지출되고 있다. 상처 치유를 촉진하는 다양한 방법이 있지만, 환자별 상처 상태에 따라 맞춤 관리가 필요하다.
이에 연구팀은 상처 부위와 주변 건강한 피부 사이의 온도 차이를 활용해 상처 내 발열 반응을 추적했으며, 열 전송 특성을 측정해 피부 표면 근처의 수분 변화를 관찰함으로써 흉터 조직의 형성 과정을 파악할 수 있는 기반으로 활용했다. 연구팀은 당뇨병이 있는 쥐를 통해 병적 상태에서 상처 치유가 지연되는 과정에서 실험을 진행했고, 수집된 데이터가 상처 치유 과정과 흉터 조직 형성을 정확히 추적할 수 있음을 입증했다.
해당 시스템은 상처가 치유된 후에 기기를 제거하는 과정에서 발생할 수 있는 조직 손상을 최소화하기 위해, 체내에서 자연 분해가 가능한 생분해성 센서 모듈과 통합됐다. 이 생분해성 모듈은 사용 후 별도로 제거할 필요 없이 몸속에서 저절로 분해되어 사라지므로, 추가적인 불편함이나 조직 손상의 위험을 최소화한다. 생분해성 재료를 사용한 이 장치는 사용 후 제거할 필요가 없으므로 상처 부위 내부에서도 모니터링할 수 있는 가능성을 제시한다.
연구를 주도한 권경하 교수는 "상처 부위의 온도와 열전달 특성을 지속적으로 모니터링함으로써, 의료 전문가들이 당뇨병 환자의 상처 상태를 더 정확하게 파악하고 적절한 치료를 제공할 수 있게 될 것으로 기대된다ˮ면서 "생분해성 센서를 사용해 상처 치유가 완료된 후 장치를 제거할 필요 없이 안전하게 분해될 수 있어, 병원뿐만 아니라 가정에서도 실시간 모니터링이 가능해질 것ˮ이라고 말했다.
연구팀은 향후 이 기기를 항균 특성을 가진 재료와 통합해, 염증 반응, 박테리아 감염 및 기타 병변을 관측 및 예방하는 기술로 확장할 계획이다. 온도 및 열전달 특성 변화를 통해 감염 수준을 감지 함으로써 병원이나 가정에서 실시간으로 사용할 수 있는 항균, 범용 상처 모니터링 플랫폼을 제공하는 것을 목표로 한다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `어드밴스드 헬스케어 머티리얼스(Advanced Healthcare Materials)'에 지난 2월 19일 발표됐으며, 표지 논문(Inside Back Cover Journal)으로 선정됐다. (논문명 : Materials and Device Designs for Wireless Monitoring of Temperature and Thermal Transport Properties of Wound Beds during Healing)
한편, 이번 연구는 한국연구재단의 기초연구사업, 지역혁신선도연구센터사업 및 BK21의 지원을 받아 수행됐다.
2024.03.05 조회수 6393 -
KAIST, 2024년도 학위수여식 개최
우리 대학이16일 오후 2시 대전 본원 류근철스포츠컴플렉스에서 2024년도 학위수여식을 개최했다. 이번 학위수여식에서는 박사 756명, 석사 1천564명, 학사 694명 등 총 3천14명이 학위를 받는다. 이로써 우리 대학은 지난 1971년 설립 이래 박사 1만 6천528명을 포함해 석사 3만 9천924명, 학사 2만 1천561명 등 총 7만 8천13명의 고급 과학기술 인력을 배출하게 된다.
학사과정 수석 졸업의 영광은 유장목(24·화학과) 씨가 차지해 과학기술정보통신부 장관상을 받는다. 이사장상은 정우진(23·원자력및양자공학과) 씨, 총장상은 민소영(25·산업디자인학과) 씨, 동문회장상과 발전재단 이사장상은 각각 이한빛(23·산업및시스템공학과) 씨와 홍유승(22·생명화학공학과) 씨가 수상한다.올해 학위수여식에서는 우리 대학이 2020년 신설한 융합인재학부(학부장 정재승)가 첫 졸업생을 배출한다. 융합인재학부는 학생이 교과 과정을 직접 선택해 이수하고 등급으로 나뉘는 학점 대신 P/NR 방식*으로 성적을 표기하는 혁신적인 교육 제도를 운영하고 있다. *P/NR 방식: 일정 등급 이상의 성적 충족 시 P(Pass)로 표기하며, 기준 미만의 성적에 대해서는 NR(No Record)로 처리하여 표기하지 않는 방식
융합인재학부의 1호 졸업생인 고경빈(24)·김백호(23) 씨는 각각 화학생물학과 정서과학을 중점분야로 전공해 이학사 학위를 받는다. 이는 개인 맞춤형으로 설계된 전공 명칭이다. 고경빈 씨는 기초 학문인 생명과학과 화학을 중심으로, 김백호 씨는 뇌과학·심리행동과학·인간공학을 중심으로 교육 과정을 구성한 결과다.
고경빈 씨는 2019년에 입학해 이듬해 생명과학과에 진학했지만, 융합인재학부가 개설된 첫해에 소속 학과를 옮겼다. 고 씨는 "학문 분야를 다양하게 경험하고 시간을 들여가며 관심 분야와 진로를 결정하고 싶었는데, 통과 여부만 기록에 남는 제도 덕분에 학점에 연연하지 않는 과감한 자세로 도전하고 탐구할 수 있었다"라고 말했다. 의료분야의 난제를 해결할 유기화합물 디자인에 관심을 두고 화학과 생물학 관련 분야를 전공한 고 씨는 올해 3월 과학기술정책대학원으로 진학한다. 이런 결정에는 융합인재학부만의 전공 필수인 '지성과 문명 강독' 과목이 영향을 미쳤다. 인간·사회·우주·생명·예술·기술을 주제로 다루는 지정 도서를 매주 한 권씩 읽고 토론과 서평을 병행하는 수업이다. 학기마다 개설되는 이 수업을 모두 이수하면 졸업 무렵엔 100권의 책을 읽게 된다. 고 씨는 "수많은 책을 탐독하며 쌓은 지식은 과학이 사회·세상·인류와 어떻게 얽혀있는지를 넓은 시야로 이해하게 도와주는 자산이 됐다"라고 설명했다. 이어, "과학기술을 발전시키는 사람이 되고 싶어 KAIST에 진학했지만, 전공 지식을 바탕으로 과학기술을 ‘어떻게’ 발전시켜야 하는지를 더 깊게 연구하는 과학도가 되고 싶다"라고 전했다.
함께 졸업하는 김백호 씨는 입학 당시 수리과학과 진학을 희망했다. 행복이나 도덕, 사람의 감정 등과 같은 추상적인 가치를 수학으로 정량화하는 연구에 도전해 보고 싶었기 때문이다. 김 씨는 "융합인재학부가 개설할 때 내세운 슬로건이 'KAIST 속의 작은 혁명'이었는데, 교과 과정을 설계하고 수업을 듣고 독서와 사회 혁신 실험 등으로 평가를 받는 모든 과정이 그야말로 파격적이었다"라고 말했다.
“인간의 마음이 어떻게 구성되는지를 과학적으로 배우고 싶었는데, 세부 전공을 깊게 배우는 기존 학과보다는 KAIST 내의 모든 전공은 물론 대학원 수업까지 다양하게 수강하고 졸업할 수 있다는 점에서 신생 학과로 진학하는 모험을 결정했다”라고 덧붙였다.
이후 김 씨는 바이오및뇌공학과, 뇌인지과학과, 문화기술대학원, 산업및시스템공학과, 수리과학과를 넘나들며 수업을 들었다. "융합인재학부에서는 내가 무엇을 어떻게 배워야 하는지는 물론이고 심지어 지도교수님 배정까지도 스스로 결정해야 하는데, 이런 방식으로 경험을 쌓다 보니 자연스럽게 가야 할 길을 찾게 되었다"라고 말했다.
김 씨는 융합인재학부 재학 기간 중 특허 기술도 출원했다. 전공 필수 과목인 '기술을 통한 사회적 혁신 실험(이하, 혁신 실험)'에서 팀원들과 함께 '링고미터'라는 언어 계수기를 개발했다. 인간이 말하는 양은 개인의 정신건강을 보여주는 기본적인 지표인데, 걸음 수를 측정하는 만보기처럼 말 수를 측정해 정서 상태를 파악할 수 있는 정보를 제공하는 장치다. '혁신 실험' 수업은 ▴개인 삶의 질 향상을 위한 소프트웨어 솔루션 개발 ▴사회적 문제 해결을 위한 하드웨어 솔루션 개발 ▴글로벌 이슈 해결을 위한 솔루션 등 크게 세 가지 주제를 다루는 수업이 개설된다. 협업하며 사회문제를 해결할 아이디어를 찾고, 이를 실현하는 프로젝트 기반형 학습을 통해 결과물을 남겨야 한다. 연구를 실제로 수행하는 힘을 길러 각자의 역량을 발휘하는 것이 교육의 핵심이다.
김 씨는 3월부터 뇌인지과학과 대학원에 진학할 예정이다. 인간의 다양한 감정이 어떻게 연결되어 있는지 구조를 발견하고, 개인이 감정을 세분화해 다스리는 능력이 타인과의 관계 속에서 어떻게 상호작용하는지 탐구할 계획이다. 이런 연구 결과를 대중과 소통하며 공유하는 것이 장기적인 목표다.정재승 융합인재학부장은 "융합인재학부의 첫 졸업생들은 다른 학과에서는 배출될 수 없는 '대체 불가능한 인재'라고 자신한다"라며, "성적을 매기지 않는 제도 속에서 자신의 능력과 존재가치를 다양하고 독창적인 방식으로 증명하고 학점 이상의 역량을 보여준 점을 격려하고 싶다"라고 말했다.
한편, 장애인재활공학자를 꿈꾸며 미국 MIT와 존스홉킨스대학에 동시에 합격한 이혜민(23, 전기및전자공학부) 씨도 학부를 졸업한다.
이 씨는 2019년 재활 보조기를 착용한 채로 신입생이 됐다. 입학 직전에 무릎 인대 세 개가 끊어지는 부상을 당했기 때문이다. 3개월간의 입원을 포함해 세 번의 수술을 해야 했던 큰 사고였다.
"일시적인 부상인 걸 아는데도 의지대로 몸을 움직일 수 없는 순간마다 무력감을 느꼈다"라고 이 씨는 회상했다. "사고 전까지는 로봇공학자가 되겠다는 꿈을 막연하게 가지고 있었는데, 이 경험을 통해 장애인의 재활과 치료기술에 기여하고 싶다는 선명한 목표가 생겼다"라고 덧붙였다.
구체적인 진로를 정한 이 씨는 신경재활공학 분야를 연구하는 박형순 기계공학과 교수의 연구실에서 학부생 신분으로 연구에 참여했다. 6개월 간의 학부생 참여 연구 프로그램 지원 기간이 끝난 이후에도 이 씨는 박 교수의 연구실에 2년간 남아 끈질기게 연구에 매달렸다.
마비 환자들의 신체 기능 보조와 재활을 돕는 뇌·컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface) 연구를 위해 오스트리아의 신경기술 회사인 지테크(g.tec)와의 협업과 실험을 직접 주도했다. 뇌파는 인체 내부에서 수집하면 신호의 강도가 좋지만, 두개골을 여는 수술이 필요하다는 단점이 있다. 이 씨는 뇌파를 두개골 밖에서 고해상도로 수집하는 기기를 이용해 세밀한 뇌파를 구분하는 연구를 진행했다.그 결과 SCI급 저널인 ‘프론티어즈 인 뉴로사이언스(Frontiers in Neuroscience)’에 이혜민 씨가 1 저자인 논문**이 출간됐고, 관련 분야의 세계적인 학술대회인 'The 2021 Annual BCI Award'에서 3등 상을 차지했다. 이런 노력 덕분에 이 씨는 학부 재학 기간 중 대통령과학장학생을 포함해 여러 차례 장학생에 선발되고, 공과대학 최우수 학생(Dean's List)으로도 두 차례 선정되기도 했다. ** 논문명:Individual finger movement decoding using a novel ultra-high-density electroencephalography-based brain-computer interface system연구를 지도한 박형순 교수는 "학부생이 뇌파 신호를 분석하는 수학적인 이론 지식 등을 습득하고 프로그램까지 이해하는 것은 단기간에는 불가능한 일"이라고 설명했다. "이혜민 학생이 시행착오를 거치면서도 포기하지 않는 모습을 보며, 타 학과 학생이지만 논문출간까지 적극적으로 지도해야겠다는 생각이 절로 들었다"라고 전했다. 이 씨는 현재 MIT와 존스홉킨스대학교에 합격했으며, 두 학교 모두 장학금을 제안했다.
이혜민 씨는 "재활 분야 의공학 연구 환경이 잘 갖춰져 있어서 미국 유학을 결심했지만, 많이 배운 후 다시 한국으로 돌아와 연구와 기술 배포에 힘쓰고 싶다"라고 포부를 밝혔다. "미래 세대가 의공학을 배울 때는 유학을 갈 필요 없이 한국이 가장 연구하기 좋은 나라가 될 수 있도록 힘을 보태고 싶다"라고도 전했다. 이광형 총장은 "꿈꾸는 삶을 이어가고, 실패를 두려워하지 말고 도전하며, 실패를 만나더라도 포기하지 않길 바란다"라고 당부하고 "성공에 대한 부담은 내려놓고 어제와는 다른 생각, 남과는 다른 나만의 고유한 색으로 빛나기를 바란다"라고 격려했다.
2024.02.16 조회수 9147 -
강한 빛에서 0.02초 내에 새로운 촉매를 합성하다
대면적의 빛을 활용하고 대기 중의 환경에서 0.02초 이내에 연료전지 등 차세대 에너지 저장 및 발전에 광범위하게 적용되는 고엔트로피 촉매 및 단일원자 촉매의 합성을 세계 최초로 구현했다.
우리 대학 전기및전자공학부 최성율 교수 연구팀과 신소재공학과 김일두 교수 연구팀이 공동연구를 통해 강한 빛을 다양한 탄소 기반 소재에 조사해, 0.02초 이내에 나노입자 촉매와 단일원자(single atom) 촉매를 진공 시설이 없는 대기 조건에서 합성하고 우수한 촉매 성능을 구현하는데 성공했다고 6일 밝혔다.
연구팀은 2022년 4월 제논 램프 빛을 조사해 금속산화물의 상(phase) 변화와 표면에 촉매 입자가 생성될 수 있음을 최초로 밝혔고 그 후속으로 소재의 광열효과를 유도하는 합성법에 대한 연구를 진행했다. 이에 초고온(1,800~3,000oC)과 빠른 승/하온 속도(105 oC/초)를 통해 기존의 합성법으로는 구현할 수 없는 촉매 입자를 합성하는 데 성공했다.
이번 기술은 대면적의 빛을 활용하고 대기 중의 환경에서 매우 빠른 시간(0.02초 이내)에 고엔트로피 촉매 및 단일원자 촉매의 합성을 세계 최초로 구현한 기술이다. 광열효과가 뛰어난 소재(탄소 나노섬유, 그래핀 산화물, 맥신(Mxene))에 다종 금속 염을 고르게 섞어주고 빛을 가하게 되면 초고온 및 매우 빠른 승/하온 속도를 기반으로 최대 9성분계의 합금 촉매를 합성할 수 있음을 밝혔다. 합금 촉매는 연료전지, 리튬-황전지, 공기 전지, 물 분해 수소 생산 등 저장 및 발전에 광범위하게 적용되며, 비싼 백금의 사용량을 획기적으로 줄이는데 유리하다.
연구팀은 광열효과를 통해 단일원자 촉매의 신규 합성법에도 성공했다. 그래핀 산화물에 멜라민 및 금속염을 동시에 혼합하여 빛을 조사하게 되면 단일원자 촉매가 결합된 질소 도핑 그래핀을 합성할 수 있음을 최초로 밝혔다. 백금, 코발트, 니켈 등의 다양한 단일원자 촉매가 고밀도로 결착되어 다양한 촉매 응용 분야에 활용할 수 있다.
최성율 교수와 김일두 교수는 "강한 빛을 소재에 짧게(0.02초 이내) 조사하는 간편한 합성기법을 통해 단일 원소 촉매부터 다성분계 금속 나노입자 촉매의 초고속, 대면적 합성을 가능하게 하는 새로운 촉매 합성 공정 플랫폼이 될 것으로 기대된다ˮ고 밝혔다. 특히, "매우 빠른 승/하온 속도를 기반으로 기존에 합성하기 어려웠던 고엔트로피 다성분계 촉매 입자를 대기 중 조건에서 균일하게 합성해 고성능 물 분해 촉매로 응용했다는 점에서 매우 의미있는 연구 결과이며, 응용 분야에 따라 촉매 원소의 크기와 조성을 자유롭게 조절해 제작할 수 있는 신개념 광 기반 복합 촉매 소재 합성 플랫폼을 구축했다ˮ고 밝혔다.
고엔트로피 촉매 제조 관련 연구는 공동 제1 저자인 차준회 박사(KAIST 전기및전자공학부, 現 SK하이닉스 미래기술연구원), 조수호 박사(KAIST 신소재, 現 나노펩 선임연구원), 김동하 박사(KAIST 신소재, 현 MIT 박사후 연구원, 한양대학교 ERICA 재료화학공학과 교수 임용)의 주도하에 진행됐으며, 최성율 교수(KAIST 전기및전자공학부), 김일두 교수(KAIST 신소재), 정지원 교수(KAIST 신소재, 現 울산대학교 신소재 교수)가 교신저자로 참여했다.
단일원자 촉매 제조 관련 연구는 공동 제1 저자인 김동하 박사와 차준회 박사의 주도하에 진행됐으며, 김일두 교수, 최성율 교수가 교신저자로 참여했다.
이번 연구 결과는 나노 분야의 권위적인 학술지인 `어드밴스드 매트리얼즈(Advanced Materials)' 11월호에 속표지 논문으로 선정되었으며, `에이씨에스 나노(ACS Nano)' 12월호에 속표지 논문으로 출간 예정이다.
한편 연구는 한국연구재단 중견연구자지원 사업, 과학기술정보통신부와 산업통상자원부 사업, 한국연구재단 미래소재디스커버리 사업의 지원, 과학기술정보통신부 반도체-이차전지 인터페이싱(InterFacing) 플랫폼 기술개발사업을 받아 수행됐다.
2023.12.06 조회수 8788 -
인간의 뇌를 모방한 3차원 집적 뉴로모픽 반도체 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수, 명현 교수, 그리고 신소재공학과 이건재 교수 공동연구팀이 ‘인간의 뇌를 모방한 3차원 집적 뉴로모픽 반도체’를 개발하는 데에 성공했다. ‘인간의 뇌를 모방해 동일평면 상에 수평 집적한 뉴로모픽 반도체’를 개발(2021년 Science Advances 게재)하는 데에 성공했던 연구팀은, 뉴런 소자와 시냅스 소자를 상하부에 3차원 방식으로 수직 집적해, 보다 높은 집적도와 전력 효율을 가지는 뉴로모픽 반도체를 구현할 수 있음을 처음으로 보였다.
전기및전자공학부 졸업생 한준규 박사, 전기및전자공학부 이정우 박사과정과 김예은 박사과정, 그리고 신소재공학과 김영빈 박사과정이 공동 제1저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 ‘Advanced Science’ 2023년 9월 온라인판에 출판됐다. (논문명 : 3D Neuromorphic Hardware with Single Thin-Film Transistor Synapses Over Single Thin-Body Transistor Neurons by Monolithic Vertical Integration). ‘Advanced Science’는 재료과학, 물리학, 화학, 생명과학, 엔지니어링 분야의 기초 및 응용 연구를 다루는 학제 간 오픈 액세스 저널이다. (impact factor : 17.521)
뉴로모픽(neuromorphic) 하드웨어는, 인간의 뇌가 매우 복잡한 기능을 수행하지만 소비하는 에너지는 20와트(W) 밖에 되지 않는다는 것에 착안해, 인간의 뇌를 모방해 인공지능 기능을 하드웨어로 구현하는 방식이다. 뉴로모픽 하드웨어는 기존의 폰 노이만(von Neumann) 방식과 다르게 인공지능 기능을 초저전력으로 수행할 수 있어 많은 주목을 받고 있다. 뉴로모픽 하드웨어를 구현하기 위해서는 생물학적 뇌와 동일하게 일정 신호가 통합되었을 때 스파이크를 발생하는 뉴런과 두 뉴런 사이의 연결성을 기억하는 시냅스가 필요하다.
연구팀은 단일 박막 트랜지스터(thin-film transistor) 기반 시냅스 소자를 단일 트랜지스터 기반 뉴런 소자 위에 3차원 방식으로 수직 집적해, 높은 집적도와 전력 효율을 가지는 3차원 집적 뉴로모픽 반도체를 개발했다. 아래층 뉴런 소자의 손상 없이 위층 시냅스 소자를 제작하기 위해, 엑시머 레이저 어닐링(excimer laser annealing) 기법을 활용했다. 또한, 아래층 뉴런 소자의 손상 없이 위층 시냅스 소자의 내구성을 향상시키기 위해, 소자 내부의 줄열(Joule heat)을 이용한 자체 어닐링 기법도 제안했다. 이러한 뛰어난 내구성을 바탕으로, 이벤트 카메라(event camera)를 기반으로 제작된 손동작 기반의 수화 (手話) 패턴을 높은 성공률로 인식할 수 있음을 보였다.
2023.09.21 조회수 7228 -
150% 쭉쭉 늘어나는 전자 섬유 개발
전자 섬유는 최근 각광받고 있는 사용자 친화 웨어러블 소자, 헬스케어 소자, 최소 침습형 임플란터블 전자소자에 핵심 요소로 여겨져 활발하게 연구가 진행되고 있다. 하지만 고체 금속 전도체 필러(Conductive filler)를 사용한 전자 섬유를 늘려서 사용하려 할 경우, 전기전도성이 급격하게 감소해 전기적 성질이 망가진다는 단점이 있다.
우리 대학 신소재공학과 스티브 박, 전기및전자공학부 정재웅, 바이오및뇌공학과 박성준 교수 공동 연구팀이 높은 전도도와 내구성을 가지는 액체금속 복합체를 이용해 신축성이 우수한 전자 섬유를 개발했다고 25일 밝혔다.
전자 섬유의 늘어나지 않는 단점을 해결하기 위해 연구팀은 고체처럼 형상이 고정된 것이 아닌 기계적 변형에 맞춰 형태가 변형될 수 있는 액체금속 입자 기반의 전도체 필러를 제시했다. 액체금속 마이크로 입자는 인장이 가해질 경우에 그 형태가 타원형으로 늘어나면서 전기 저항 변화를 최소화할 수 있다. 하지만 그 크기가 수 마이크로미터이기 때문에, 기존에 이용된 딥-코팅(dip-coating)과 같은 단순한 방법으로 실에 코팅하는 것이 불가능하다. 연구진은 액체금속 입자가 높은 밀도로 실 위에 전달될 수 있고, 블레이드와 기판 사이에서 현탁액의 조성을 실시간으로 바꾸면서 화학적 변성을 통해 액체금속 입자를 실과 접착시킬 수 있는 새로운 방법인 현탁액 전단(suspension shearing) 방법을 통해 이를 해결했다. 추가로 기계적 안정성이 우수한 탄소나노튜브(CNT)가 포함된 액체금속 입자를 한층 더 코팅하는 방식으로, 액체금속 복합체의 기계적 안정성도 확보할 수 있었다.
제작된 신축성 전자 섬유는 추가적인 공정이 필요 없이 우수한 초기전도성을 보였고(2.2x10^6 S/m), 기존의 고체 금속 전도체 기반 섬유들과는 다르게 150% 늘려도 전기저항 변화가 거의 없다. 기계적 안정성도 우수해 반복되는 변형 실험에도 전기적 성질을 유지할 수 있었고, 다양한 전자 부품들과 쉽게 통합될 수 있다. 연구팀은 이를 이용해 실제 상용화된 옷에 다양한 전자회로를 구현했다.
나아가서 연구팀은 액체금속 복합체를 코팅하는 방법이 다양한 실에 호환 가능하고, 재료의 생친화성이 우수하기 때문에, 이를 이용해 신경과학 연구에 사용할 수 있는 섬유형 바이오 전자 섬유를 구현했다. 연구팀은 제안된 코팅 방법을 이용해 기계적 변형에 영향을 받지 않는 뇌 활동 전극, 신경 자극 전극, 다기능성 옵토지네틱 프로브를 제작해 넓은 범용성과 높은 공정 신뢰성을 갖는다는 것을 보였다.
우리 대학 이건희 박사, 이도훈 박사과정, 전우진 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 온라인 판에 7월 13일자 출판됐다. (논문명: Conductance stable and mechanically durable bi-layer EGaIn composite-coated stretchable fiber for 1D bioelectronics)
스티브박 교수는 "옷에 다양한 전자 공학적인 기능을 웨어러블 형태로 구현하는 가능성을 보여준 연구로 최근에 각광받고 있는 환자 편의성을 높인 웨어러블 헬스케어 소자나 최소침습형 임플란터블 전자소자 개발의 새로운 방향성을 제시한 의미있는 결과ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, KAIST의 지원을 받아 수행됐다. 이건희 박사는 포스코청압재단의 지원을 받고 있다.
2023.07.25 조회수 8060 -
기존 반도체 전자소자 공정과 호환되는 신축성 전도체 포토패터닝 방법 개발
우리 대학 신소재공학과 스티브 박, 전기및전자공학부 정재웅 교수 공동 연구팀이 기존의 반도체공정을 이용하여 고해상도로 패터닝할 수 있는 초기전도성이 확보된 액체금속 기반의 신축성 전도체 필름 제작 방법을 개발했다고 밝혔다.
신축성 전도체는 최근 각광받고 있는 사용자 친화형 웨어러블 소자, 신축성 디스플레이, 소프트 로봇의 전자 피부 개발에 핵심 요소로 여겨져 활발하게 연구가 진행되어왔다. 최근 신축성 전도체 중 하나로 높은 전기전도성과 신축성, 낮은 기계적 강성을 동시에 만족하고 안정성도 어느정도 확보가 된 갈륨기반의 액체금속 입자가 전도성 필러로 각광받고 있다. 하지만 액체금속 입자의 경우에는 기계적 불안정성으로 인하여 제한된 형태의 용액공정으로만 사용이 가능했기 때문에, 기존의 금속을 전자소자에 통합하는 방법인 반도체 공정을 이용하는 것이 어려웠다. 이런 이유로, 액체금속 입자 기반의 전자소자는 지금까지 연구실 수준에서 노즐 프린팅, 스크린 프린팅과 같은 제한된 방법으로 제작되는 것에 그쳤다. 나아가서 액체금속 입자는 초기에는 산화막의 존재로 인하여 전기전도성이 없기 때문에, 추가적인 후처리를 통해 전기전도성을 확보해야했다. 이런 추가적인 공정은 이 새로운 전자재료의 범용성 높은 사용을 막는 큰 장애물이었다.
이런 기존의 문제를 극복하여, 연구팀은 기존의 반도체 공정 (포토리소그래피 기반의 패터닝, 에칭을 이용한 다층구조 통합)과 호환이 가능한 안정적인 형태의 액체금속입자 필름을 코팅하는 방법을 제안하였다. 연구진은 먼저 안정적인 필름을 증착하기 위해 고분자로 쌓인 액체금속 마이크로입자 현탁액을 제작하였다. 용액전단 방법을 이용하여 이 현탁액을 미리 반도체공정을 이용하여 패터닝이 되어있는 기판 위에 대면적으로 균일하게 코팅을 할 수 있었다. 특히 현탁액을 물 기반으로 만들어 코팅 과정에서 포토레지스트 (Photoresist)에 손상을 가하지 않게 하여, 정밀한 패터닝이 가능하게 했다. 포토레지스트 위에 코팅된 액체금속 입자필름은 유기용매를 이용한 lift-off를 통해 최소 10um의 높은 해상도로 패터닝이 가능했다. 특히, 연구진은 이 과정에서 극성유기용매인 DMSO (dimethyl sulfoxide)를 사용하여, 액체금속과 고분자간의 상분리를 유도하였다. 이 과정에서 액체금속 입자 표면의 고분자와 산화막이 제거되어 다른 추가적인 공정없이 초기 전도성을 갖는 도선을 기판 위에 패터닝할 수 있었다. (그림1)
이 공정을 이용해 제작된 신축성 전도체는 기존의 고체 금속 전도체기반 섬유들과는 다르게 50%의 인장이 가해져도 전기저항변화가 거의 없어 이상적인 신축성 도선의 성질을 보였다. 또, 기계적, 화학적으로 안정적이어서 다양한 기판에 전이 (transfer) 공정이 가능하였e다. 액체금속 입자가 패턴된 기판을 마스크 얼라이너 (Mask aligner) 장비 및 에셔 (Asher) 장비를 이용해 고해상도 멀티레이어 회로를 제작할 수 있었다. 연구진은 이 기술을 이용하여 (그림 2)와 같이 신축성 디스플레이, 유연 로봇에 사용할 수 있는 고해상도 전자 피부 등의 구현이 가능함을 보여주었다.
우리 대학 이건희 박사, 김현지 석사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `머터리얼즈 투데이 (Materials Today)' 온라인 버전에 7월 14일 출판됐다. (논문명: Large-area photo-patterning of initially conductive EGaIn particle-assembled film for soft electronics)
연구팀은 "새로운 전자재료를 기존의 표준공정이라할 수 있는 반도체공정에 적용하여 차세대 전자소자의 양산화 가능성을 보여준 의미있는 연구ˮ라고 말했다. 또, "최근에 각광받고 있는 신축성 전도체인 액체금속의 고해상도 패터닝 및 초기전도성을 얻을 수 있는 방법을 제시하여 유연 전자소자 연구의 새로운 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대된다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다. 이건희 박사는 포스코청암재단의 지원을 받고 있다.
2023.07.17 조회수 6261 -
유민수, 김범준 교수, 구글 리서치 학술상(Google Research Scholar Award) 수상
우리 대학 전기및전자공학부 유민수 교수와 김재철AI대학원 김범준 교수가 구글(Google) 본사에서 수여하는 구글 리서치 학술상(Google Research Scholar Award) 올해 수상자로 선정됐다고 9일 밝혔다.
이 상은 전 세계 대학들을 대상으로 컴퓨터 과학 및 관련 분야를 연구하고 있는 신진 연구자들과 구글과의 협업을 촉진하고 장기적 협력 관계를 도모하기 위해 구글 본사에서 2021년에 신설한 프로그램이다. 유민수 교수와 김범준 교수는 학계에서 7년 미만으로 활동한 신진 연구자 자격으로 전 세계에서 선정된 총 78명의 신진 교원 수상자 명단에 포함됐다. 국내 소재 대학에 재직 중인 교수는 3명이 선정됐으며, 이 중 유민수 교수와 김범준 교수를 포함하여 2명이 KAIST 소속이다.
유민수 교수는 ‘차등 프라이버시 기술 기반 기계학습을 위한 하드웨어/소프트웨어 설계(Co-Designing Hardware/Software Systems for Differentially Private Machine Learning)'이라는 연구 주제로 수상을 하게 되었다. 최근 들어 챗GPT(ChatGPT)로 각광받고 있는 초거대형 언어 모델(LLM, Large Language Model) 기반의 생성형 AI(Generative AI) 기술은 AI 서비스 품질 향상을 위해 대량의 사용자 데이터를 수집 및 활용하여 AI 모델의 정확도를 개선하고 있다. 하지만 사용자의 민감한 개인정보가 데이터센터로 전송 및 저장되는 와중에 유출되거나, 이를 기반으로 학습된 모델이 추론 과정에서 서비스될 때 학습에 사용된 개인정보가 유출되는 등 사용자 개인정보보호가 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 이번 수상의 기반이 된 '프라이버시가 보호되는 기계학습을 위한 컴퓨터 시스템 연구'는 대량의 데이터 사용이 필수적인 AI 모델 학습 과정에서, 개인정보나 민감한 사용자 데이터가 AI 모델의 학습이나 추론 과정에서 유출되지 않는 솔루션 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
김범준 교수는 ‘동작 계획 및 작업 계획을 접목시킨 초거대 언어모델(Integrating large language models with geometric task and motion planning)' 이라는 주제로 기계학습 및 데이터마이닝 분야에서 수상했다. 현존하는 로봇들이 동작 계획이나 작업계획 중 한 가지만 달성할 수 있는 반면 작업 및 동작 계획 문제는 이 두 가지를 동시다발적으로 푸는 문제인데, 현재 이 분야 알고리즘들을 사용하기 위해서는 수많은 수작업이 들어간다. 최근 이런 수작업들을 초거대형 언어 모델로 대체할 수 있다는 가능성을 보여주는 연구 결과들이 나오기 시작했는데, 아직까지 이 방식들은 견실성(soundness)이나 정확성(correctness)를 보여주진 못하고 있다. 현 주제에서는 이런 연구 결과들과 기존에 쓰이던 작업 및 동작 계획법들을 효과적으로 결합하여 정확성(correctness)도 보장하고 수작업도 불필요한 알고리즘을 개발하는 것이 목표다.ﾠ
한편, 유민수 교수는 텍사스대학교 오스틴캠퍼스(University of Texas at Austin)에서 박사 학위를 받고 미국 엔비디아(NVIDIA) 본사 연구소 (2014-2017) 및 메타 인공지능 (Meta AI) 연구소 (2022-2023)에서 AI 컴퓨팅 가속을 위한 AI 반도체 및 AI 소프트웨어 시스템 연구를 주도해왔다. 지난 2018년부터는 우리 대학 전기및전자공학부에 교수로 재직 중이다. 김범준 교수는 메사추세츠공과대학(MIT)에서 2020년 박사 학위를 받고 같은 해부터 우리 대학 김재철AI대학원 교수로 재직중이다.
해당 수상에 관한 자세한 소식은 아래 웹사이트에서 확인할 수 있다.
https://research.google/outreach/research-scholar-program/recipients/?category=2023
2023.06.09 조회수 6754 -
김준모·주재걸 교수, 한국인공지능학회 학술상·학회공로상 수상
우리 대학 유창동 전기및전자공학부 교수가 회장을 맡은 한국인공지능학회 지난 11일 2022 송년회를 개최하고 인공지능의 학술적 발전에 기여한 기업과 연구자에게 시상했다.
최근 5년 간 영향력이 큰 논문을 쓴 연구자에게 주는 학술상은 김준모 KAIST 전기및전자공학부 교수, 주재걸 KAIST 김재철AI대학원 교수에게 수여됐다. 서민준 KAIST 김재철AI대학원 교수는 신진연구자상을 받았다. 또한, 인공지능 및 학회 발전에 세운 공로로 김광수·장동의 KAIST 전기및전자공학부 교수, 석흥일 고려대 인공지능학과 교수, 백승렬 유니스트 AI 대학원 교수, 주재걸 KAIST 김재철AI대학원 교수에게 학회공로상이 부상과 함께 주어졌다.
이번 시상식에서는 학술분야의 높은 성과와 함께 인공지능 개발과 응용에 앞장서 국내·외 협력 사업을 활성화고 학회와의 협력을 위해서 노력한 기업인들의 공로도 치하돼 배경훈 LG AI 연구원장, 하정우 네이버 AI 연구소장, 배순민 KT AI2XL 소장에게 기업인상이 주여졌다.
배경훈 원장은 LG AI 연구원의 초대원장으로 LG 그룹의 인공지능 연구를 발전에 일조하고 최근에는 인력양성과 초거대 AI에 큰 힘을 쏟고 있다.
하정우 네이버 AI 연구소장은 네이버의 인공지능 연구를 세계적 수준으로 올리는데 크게 기여하고 있으며, 최근에는 NeurIPS 2022 의 Social Chair와 디지털플랫폼정부위원회 데이터-인공지능 분과 위원장을 역임하고 있다.
배순민 소장은 디지털플랫폼정부위원회 데이터-인공지능 분과에 참여하고 있으며, KT내 인공지능 연구와 국제협력 사업에 큰 힘을 기울이고 있다.
유창동 회장은 “2022년 한국인공지능 발전을 이끌어주신 모든 수상자들에게 축하와 감사의 인사를 전하며, 2023년에는 더 크게 도약하는 한 해가 되길 기원한다”라고 전했다.
2022.12.19 조회수 7298 -
이성주, 신진우 교수팀, 스스로 새로운 환경 적응하는 인공지능 기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 이성주 교수와 AI대학원 신진우 교수 연구팀이 공동연구를 통해 스스로 환경변화에 적응하는 테스트타임 적응 인공지능 기술을 개발했다고 밝혔다.
해당 연구는 “NOTE: Robust Continual Test-time Adaptation Against Temporal Correlation”라는 제목으로 인공지능 분야 최고권위 국제학술대회 ‘신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2022'에서12월 발표될 예정이다.
이성주 교수와 신진우 교수 공동 연구팀이 스스로 새로운 환경에 적응하는 “테스트타임 적응 (Test-Time Adaptation)” 인공지능 기술을 개발하였다. 연구팀이 제안한 알고리즘은 기존의 최고 성능 알고리즘보다 평균 11% 향상된 정확도를 보였다.
기계학습 모델들의 한계점은 학습했던 데이터와 다른 분포의 데이터에 적용되면 성능이 급격히 하락한다는 것이다. 이를 푸는 여러 방법 중에서 데이터를 미리 수집할 필요없이 모델이 스스로 테스트 데이터를 분석하여 변하는 환경에 적응하고 성능을 향상시키는 기술인 테스트타임 도메인 적응 (Test-Time Adaptation) 방법이 최근 산학계에서 크게 각광을 받고 있었다.
연구팀은 기존의 테스트타임 도메인 적응 기술들이 모두 데이터가 이상적인 균일분포를 따른다는 가정을 한다는 문제점에 착안했다. 실제 데이터는 환경 변화나 시간 변화에 따라 데이터 분포가 변하거나 비균일분포의 데이터에 대해서는 기존 기술을 동작하지 않는다. 하지만 연구팀이 제시한 “NOTE” 기술은 비균일분포의 데이터에서도 기존 최대 성능 알고리즘 보다 평균 11%만큼 향상된 정확도를 보였다.
이성주 교수 연구팀과 신진우 교수 연구팀의 공동연구로, 공태식 박사과정이 제1저자로 연구를 이끌었고, 정종헌 박사과정, 김태원 학사과정, 김예원 석사과정이 공동 저자로 기여하였다.
이성주 교수와 신진우 교수는 ”테스트타임 도메인 적응은 인공지능이 스스로 환경 변화에 적응하여 성능을 향상시키는 기술로, 활용도가 무궁무진하다. 이번에 발표될 NOTE 기술은 실제 데이터 분포에서 성능향상을 보인 최초의 기술이고 자율주행, 인공지능 의료, 모바일 헬스케어 등 다양한 분야에 적용이 가능할 것으로 기대된다.” 라고 밝혔다.
이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원 (No. NRF-2020R1A2C1004062)과 방위사업청과 국방과학연구소의 지원(UD190031RD)으로 한국과학기술원 미래 국방 인공지능 특화연구센터에서 수행된 연구이다.
2022.10.21 조회수 9249 -
투명 스마트 복합 필름 상용화에 성공
우리 대학 기계공학과 이승섭 교수와 전기전자공학부 윤준보 교수 공동 연구팀이 `투명 스마트 복합 필름' 상용화에 성공했다고 19일 발표했다.
`투명 스마트 복합 필름'은 투명한 필름 혹은 유리판 위에 안테나, 열선, 발광 기능이 복합적으로 구현된 것으로, 시야 방해 없이 원활한 5G 통신, 고효율 방열, 정보 전달 기능이 동시에 가능하다.
한편, 자동차부품 기업인 ㈜티에이치엔은 5G 안테나 기업인 ㈜센서뷰와 함께 관련 기술을 이용해 자동차용 제품 개발을 진행 중이며 시제품이 2022년 현대자동차 테크데이에 선정됐다고 발표했다.
이승섭 교수 연구팀과 윤준보 교수 연구팀은 서로 다른 방법으로 투명 필름 연구를 수행했는데, 이승섭 교수팀은 투명 전도성 필름 기반의 안테나와 열선을 연구했고, 윤준보 교수팀은 초소형 3차원 패턴을 이용한 투명 발광을 연구했다.
이승섭 교수팀이 개발한 투명 전도성 필름은 투명도 90% (PET 필름 포함), 면저항 0.3옴/sq, 헤이즈 1%의 세계 최고 성능을 가지고 있다.
투명 안테나 필름은 짧은 주파수 특성으로 많은 안테나를 요구하는 5G 특화망을 대상으로 개발됐는데, 스마트 빌딩과 팩토리는 물론 자율주행 및 커넥티드 모빌리티 등에 적용이 예상된다.
투명 열선 필름은 저전력 고효율 방열이 가능해 유리창 서리 제거, 외부 카메라 시야 확보, 겨울철 라이더 적용은 물론 복사열을 이용한 실내 난방 등에 광범위하게 응용될 수 있다.
윤준보 교수팀의 투명 발광 필름은 가장자리에 배치된 LED에서 도광된 빛이 필름의 한쪽 방향으로만 나오는 특징을 지니는데, 이미 `매직라이팅 시트' 라는 상표로 제품화됐다.
투명 발광 필름은 투명해서 하늘을 볼 수 있다가 밤이 되면 실내 조명으로 변하는 `라이팅 썬루프', 차량 유리에서 특정 모양으로 빛이 나오도록 하는 `라이팅 유리' 등 미래 모빌리티 조명을 주 시장으로 하고 있으며, 비전 검사 장비에 설치할 수 있는 `투명 비전 조명' 으로 출시된 바 있다.
이승섭 교수와 윤준보 교수는 관련 기술을 바탕으로 각각 ㈜제이마이크로와 ㈜멤스룩스를 창업했다.
연구를 주도한 이승섭 교수는 "세계 최고 성능을 가진 투명 전도성 필름에 5G 통신, 고효율 방열 등이 가능하도록 개발된 이번 투명 스마트 복합 필름의 상용화를 통해 차량, 실내 난방뿐만 아니라 나아가 스마트 빌딩, 스마트 팩토리, 자율주행 등 광범위하게 응용이 가능할 것으로 기대된다ˮ라고 설명했다.
2022.10.19 조회수 8571 -
유해가스 및 와인을 구별하는 전자 코 뉴로모픽 반도체 모듈 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수와 기계공학과 박인규 교수 공동연구팀이 `인간의 후각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈'을 개발했다고 4일 밝혔다. 인간의 뇌, 시각 뉴런, 그리고 촉각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈을 각각 개발하는 데 성공했던 연구팀은, 인간의 후각 뉴런과 같이 가스 성분을 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있는 뉴로모픽 반도체 모듈을 통해 뉴로모픽 기반의 전자코(eletronic nose)를 구현할 수 있음을 처음으로 보였다.
전기및전자공학부 한준규 박사과정과 강민구 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)' 2022년 4월 온라인판에 출판됐으며, 후면 표지 논문(Back Cover)으로 선정됐다. (논문명 : Artificial olfactory neuron for an in-sensor neuromorphic nose)
인공지능을 이용한 후각 인식 시스템은 높은 정확도로 가스를 인식할 수 있어 환경 모니터링, 음식 모니터링, 헬스케어 등 다양한 분야에 걸쳐 유용하게 사용되고 있다. 하지만 이러한 시스템 대부분은 CPU와 메모리가 분리된 구조인 폰노이만 컴퓨터가 필요한 소프트웨어를 기반으로 하므로, 데이터가 CPU와 메모리 사이를 이동할 때 높은 전력이 소모된다. 또한 센서에서 CPU로 데이터가 전송될 때 필요한 변환 회로에서도 추가 전력 소비가 발생한다. 따라서 모바일 또는 사물인터넷(IoT) 장치에 적용되기는 어렵다.
한편, 생물학적 후각 시스템은 감각 세포 자체에서 스파이크 형태로 감각 정보를 전달하고, 이를 뇌에서 병렬적으로 처리함으로써 낮은 전력 소비만으로 가스를 판별할 수 있다. 따라서 저전력 후각 시스템을 구축하기 위해, 생물학적 후각 시스템을 모방해 센서 단에서 스파이크 형태로 정보를 전달하는 `인 센서 컴퓨팅(In-Sensor Computing)' 기반 뉴로모픽 후각 시스템이 주목을 받고 있다. 이러한 뉴로모픽 후각 시스템을 구현하기 위해서는 인간의 후각 뉴런처럼 화학 신호를 스파이크 형태의 전기 신호로 변환해주는 구성 요소가 필요하다. 하지만, 일반적인 가스 센서는 이러한 기능을 수행할 수 없다.
연구팀은 반도체식 금속산화물 기반 가스 센서와 단일 트랜지스터 기반 뉴런 소자를 이용해, 가스를 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있는 뉴로모픽 반도체 모듈을 개발했다. 연구팀은 제작된 뉴로모픽 반도체 모듈을 바탕으로 유해가스를 구분할 수 있는 가스 인식 시스템과 와인을 구분할 수 있는 전자 소믈리에 시스템을 구축했다. 특히, 여러 가지 가스 분자가 섞여 있어 구분이 힘든 와인을 뉴로모픽 시스템을 이용해서 구분할 수 있음을 보인 것에서 그 의미가 크다.
연구를 주도한 한준규 박사과정은 "개발된 뉴로모픽 반도체 모듈은 전자코에 적용되어 사물인터넷(IoT) 분야, 환경 모니터링, 음식 모니터링, 헬스케어 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ며, "이는 `인-센서 컴퓨팅(In-Sensor Computing)' 시대를 앞당기는 발판이 될 것이다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업, 중견연구사업, 국민위해인자대응기술개발사업 및 반도체설계교육센터의 지원을 받아 수행됐다.
2022.07.04 조회수 11090