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스마트워치 병원급 혈압 도전..심혈관 질환 조기 진단 성큼
혈액의 흐름은 생명의 신호다. 이 흐름이 느려지거나 불안정해지면 심혈관 질환과 쇼크로 이어질 수 있다. 그러나 혈류를 정확히 측정하려면 병원 장비에 의존해야 했다. 우리 대학 연구진이 피부에 붙이기만 하면 혈류를 실시간으로 측정할 수 있는 무선 전자패치를 개발했다.
우리 대학은 전기및전자공학부 권경하 교수 연구팀이 딥러닝(AI)과 다층 열 센싱 기술을 결합한 무선 웨어러블 혈류 측정 시스템을 개발했다고 5일 밝혔다. 이 장치는 혈관을 직접 건드리지 않고도(비침습 방식) 혈류 속도와 혈관 깊이를 동시에 측정할 수 있다. 혈관이 피부 속 얼마나 깊이 위치하느냐에 따라 센서 신호가 달라지기 때문에, 깊이 정보는 혈류를 정확히 계산하는 핵심 변수다.
기존에는 초음파나 광학 방식이 주로 사용됐지만, 장비가 크거나 혈관 깊이에 따라 정확도가 떨어지는 한계가 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 ‘혈액이 흐르면 주변에 미세한 열 이동이 발생한다’는 점에 주목했다.
연구팀은 서로 다른 깊이에 온도 센서를 배치해 열의 이동 경로를 입체적으로 분석하는 ‘다층 열 센싱’ 기술을 개발했다. 여기에 AI 알고리즘을 적용해 복잡한 체온 분포 속에서 혈관의 깊이와 실제 혈류 속도를 실시간으로 분리·추출하는 데 성공했다. 여기에 AI를 적용해 복잡한 체온 분포 속에서 혈관의 깊이와 실제 혈류 속도를 정확히 구분해 냈다.
실험 결과, 초당 1~10mm 범위의 혈류 속도를 오차 0.12mm/s 이내로, 1~2mm 범위의 혈관 깊이를 오차 0.07mm 이내로 측정하는 데 성공했다. 이는 머리카락 굵기보다 작은 수준의 오차로, 일반적인 웨어러블 기기로는 구현하기 어려운 정밀도다.
특히 이 기술을 스마트워치에 사용되는 광혈류(PPG) 센서와 결합하면 혈압 측정 오차를 최대 72.6%까지 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 이는 스마트워치 혈압 측정값이 병원 장비에 한층 가까워질 수 있음을 의미한다. 즉, 웨어러블 기기의 신뢰도를 크게 높일 수 있는 성과다.
이 전자패치는 응급 의료 현장에서 환자의 상태 변화를 실시간으로 감지하는 데 활용될 수 있다. 고혈압·당뇨 환자의 맞춤형 건강관리, 쇼크와 같은 급성 위험 신호의 조기 감지에도 적용 가능하다.
권경하 교수는 “이번 기술은 혈류와 혈압을 더 정확하게 측정할 수 있는 원천 플랫폼”이라며 “스마트워치와 결합해 일상 속 건강 모니터링 수준을 한 단계 끌어올릴 것”이라고 말했다.
본 연구는 심영민 석박통합과정이 1저자로 연구를 주도했으며 해당 연구 결과는 세계적 학술지 '사이언스 어드밴시스(Science Advances)'에 2월 6일 게재되었다.
※ 논문명: Deep learning–integrated multilayer thermal gradient sensing platform for real-time blood flow monitoring, DOI: 10.1126/sciadv.aea8902
한편, 이번 연구는 삼성전자 종합기술원(SAIT) 및 한국연구재단(NRF) 우수신진연구(2022R1C1C1010555), 지역혁신 선도연구센터(2020R1A5A8018367), BK21 FOUR 프로그램, 정보통신기획평가원(IITP) 인공지능반도체대학원의 지원을 받아 수행됐다.
2026.03.05
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입어도 되고 수술 없이 치료도 되는 초음파 센서 나왔다
기존의 몸에 부착해 사용하는 초음파 센서는 출력 세기가 약하고 구조가 쉽게 변형돼, 고해상도 영상이나 치료 목적으로 활용하기 어려웠다. 우리 대학 연구팀이 이러한 한계를 극복하고 곡률(휘어진 정도)을 자유롭게 조절할 수 있는 유연 초음파 센서 기술을 개발했다. 이번 성과는 몸에 밀착해 정확한 영상을 얻는 웨어러블 의료기기와 수술 없이 초음파로 치료까지 가능한 비침습적 차세대 의료기술의 발전 가능성을 크게 높였다.
우리 대학은 전기및전자공학부 이현주 교수 연구팀이 반도체 웨이퍼 공정(MEMS)을 활용해 유연함부터 단단함까지 자유롭게 구현할 수 있는 ‘Flex-to-Rigid(FTR) 구조’의 초음파 트랜스듀서(센서, CMUT)를 제작했다고 12일 밝혔다.
연구팀은 저온에서 녹는 금속(저융점 합금, LMPA)을 소자 내부에 삽입해, 전류를 가하면 금속이 녹아 자유롭게 형태를 바꾸고, 냉각 시 다시 고체로 굳어 원하는 곡면 형태로 고정할 수 있는 기술을 구현했다.
기존의 고분자(폴리머) 막 기반 초음파 센서(CMUT)는 낮은 탄성계수(딱딱함)로 인해 충분한 음향 에너지를 발생시키지 못하고, 진동 시 초점이 흐려지는 문제가 있었다. 또한 곡률 조절이 어려워 목표 위치에 정밀하게 초점을 맞추기 힘든 한계가 있었다.
이현주 교수 연구팀은 단단한 실리콘 기판에 유연한 엘라스토머(고무 유사 물질) 브리지를 결합한 FTR 구조를 고안해 높은 출력 성능과 유연성을 동시에 확보했다. 내부의 저융점 합금은 전류에 의해 고체와 액체 상태를 오가며, 소자의 형태를 자유롭게 조정하고 고정할 수 있도록 돕는다.
그 결과, 초음파가 한 점으로 모이도록 전자적으로 신호를 제어하는 ‘별도의 빔 조정’ 과정 없이도 이번에 개발한 센서로 기계적으로 모양(곡률)에 맞추어 초점을 자동으로 형성하기 때문에 특정 부위에 정밀한 초음파 초점을 형성할 수 있었으며, 반복적인 굽힘에도 안정적인 전기·음향 특성이 유지됨을 확인했다.
이 센서의 출력은 조직을 손상시키지 않고 특정 부위를 부드럽게 자극해 치료 효과를 내는 초음파 기술인 ‘저강도 집속 초음파(LIFU)’ 수준 이상으로, 수술이나 절개 없이 신경과 장기를 자극해 염증을 완화하는 비침습적 치료에 활용될 수 있음이 검증됐다.
연구팀은 이 소자를 동물 모델에 적용해 비장(spleen)을 비침습적으로 자극하는 실험을 수행했으며, 그 결과 관절염 모델에서 염증이 완화되고 보행이 개선되는 치료 효과를 확인했다.
향후에는 한줄(1차원)이 아닌 많은 초음파 센서를 평면 위에 바둑판처럼 배열한 구조인 ‘2차원 배열 소자’ 개발을 통해 고해상도 초음파 영상과 치료를 동시에 구현하는 스마트 의료 기술로 발전시킬 계획이다.
또한 이 기술은 반도체 공정과 호환돼 대량 생산이 가능하므로, 웨어러블 및 재택 의료용 초음파 시스템으로 확장될 전망이다.
이번 연구에는 전기및전자공학부 이상목 박사와 샤오지아 량(Xiaojia Liang) 박사과정이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 학술지 네이처 파트너 저널 플렉서블 일렉트로닉스(npj Flexible Electronics, IF 15.5)에 10월 23일 자 온라인판으로 게재됐다.
※ 논문명: Flexible ultrasound transducer array with statically adjustable curvature for anti-inflammatory treatment DOI https://doi.org/10.1038/s41528-025-00484-7
과학기술정보통신부 바이오‧의료기술개발사업(뇌과학 선도융합기술개발사업)과 범부처전주기의료기기연구개발사업단의 지원을 받아 수행됐다.
2025.11.12
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‘2025 AI 챔피언’등극.. AI가 이제 택시도 스스로 부른다
이제는 단순히 대화만 하는 음성비서를 넘어, AI가 직접 화면을 보고 판단해 택시를 호출하고 SRT 티켓을 예매하는 시대가 열렸다.
우리 대학은 전산학부 신인식 교수(㈜플루이즈 대표)가 이끄는 AutoPhone 팀(플루이즈·KAIST·고려대·성균관대)이 과학기술정보통신부가 주최한 ‘2025 인공지능 챔피언(AI Champion) 경진대회’에서 초대 AI 챔피언(1위)에 선정됐다고 6일 밝혔다.
이번 대회는 AI 기술의 혁신성, 사회적 파급력, 사업화 가능성을 종합 평가하는 국내 최대 규모의 AI 기술 경진대회로, 전국 630개 팀이 참가한 가운데 AutoPhone 팀이 최고 영예를 차지하며 연구개발비 30억 원을 지원받는다.
AutoPhone 팀이 개발한 ‘FluidGPT’는 사용자의 음성 명령을 이해해 스마트폰이 스스로 앱을 실행하고 클릭·입력·결제까지 완료하는 완전 자율형 AI 에이전트 기술이다.
예를 들어, 사용자가 “서울역에서 부산 가는 SRT 예매해줘” 또는 “택시 불러줘”라고 말하면, FluidGPT는 실제 앱을 열고 필요한 단계를 순차적으로 수행해 결과를 완성한다.
이 기술의 핵심은 ‘비침습형(API-Free)’ 구조다. 기존에는 택시 앱(API) 을 이용해 직접 호출 기능을 실행해서 앱 내부 시스템에 연결(API 통신) 해야 했다. 반면 이 기술은 기존 앱의 코드를 수정하거나 앱(API)을 연동하지 않고, AI가 화면(UI)을 직접 인식하고 조작함으로써 사람처럼 스마트폰을 다룰 수 있는 능력을 갖췄다.
이로써 FluidGPT는 “사람처럼 보고, 판단하고, 손을 대신 움직이는 AI”라는 새로운 패러다임을 제시하며, ‘AI폰 시대’를 여는 핵심 기술로 평가받고 있다.
FluidGPT는 기존의 단순 음성비서를 넘어, AI가 직접 화면을 보고 판단하여 행동하는 ‘Agentic AI’(행동형 인공지능) 개념을 구현했다. AI가 앱 버튼을 클릭하고 입력 필드를 채우며 데이터를 참조해 사용자의 목적을 스스로 달성하는 완전 행동형 시스템으로, 스마트폰 사용 방식의 혁신을 예고하고 있다.
전산학부 신인식 교수는 “AI가 이제 대화에서 행동으로 진화하고 있다. FluidGPT는 사용자의 말을 이해하고 실제 앱을 스스로 실행하는 기술로, ‘AI폰 시대’의 출발점이 될 것이다. AutoPhone 팀은 세계적 수준의 연구 역량을 갖추고 있으며, 앞으로 모두가 쉽게 사용할 수 있는 AI 서비스 확산에 기여하겠다”고 소감을 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 “이번 성과는 KAIST의 AI 융합 비전을 보여주는 대표적인 사례”라며 “AI 기술이 국민 생활 속으로 들어와 새로운 혁신의 변화를 이끌고 있다”고 말했다.
이어 “KAIST는 앞으로도 AI와 반도체 등 미래 핵심기술 연구를 선도해 국가 경쟁력에 힘을 보태겠다”고 덧붙였다.
2025.11.06
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인증 절차없는 메세지로 통신을 원격 마비시킬수 있다
최근 발생한 SKT 해킹 사고와 KT 소액 결제 사건은 이동통신 보안의 중요성을 더욱 강조하고 있다. 휴대폰이나 IoT 기기가 기지국(무선)과 연결되면, 그 신호를 받아서 사용자의 정체 확인, 인터넷 연결, 전화·문자·요금 처리, 다른 사용자와의 데이터 전달 등을 담당하는 것이 ‘LTE 코어 네트워크’다. KAIST 연구진이 LTE 코어 네트워크에 인증되지 않은 공격자가 원격으로 정상 사용자의 내부 정보를 조작할 수 있는 새로운 보안 취약점을 세계 최초로 규명했다.
우리 대학 전기및전자공학부 김용대 교수 연구팀이 LTE 코어 네트워크에서 인증되지 않은 공격자가 원격으로 다른 사용자의 내부 상태 정보를 조작할 수 있는 심각한 보안 취약점을 발견했다고 2일 밝혔다.
김용대 교수 연구팀은 LTE 코어 네트워크에서 ‘컨텍스트 무결성 침해(Context Integrity Violation, CIV)’라는 새로운 취약점 클래스를 발견하고, 이를 체계적으로 탐지하는 세계 최초의 도구 ‘CITesting’을 개발했다.
이 연구는 10월 13~17일 대만 타이베이에서 열린 제32회 ACM CCS(Conference on Computer and Communications Security)에서 발표됐으며, 우수논문상(Distinguished Paper Award)을 수상했다.
ACM CCS는 전 세계 4대 최고 권위 보안 학회 중 하나로, 올해 약 2,400편의 논문이 제출된 가운데 단 30편만이 수상 논문으로 선정됐다.
기존 보안 연구들이 주로 '네트워크가 단말기를 공격하는' 다운링크 취약점에 집중한 반면, 이번 연구는 상대적으로 소홀히 다뤄진‘단말기가 코어 네트워크를 공격하는' 업링크 보안을 집중 분석했다. 특히 연구팀은 '컨텍스트 무결성 침해(Context Integrity Violation, CIV)'라는 새로운 취약점 클래스를 정의했다.
즉, 단말(또는 공격자가 조작한 단말)이 정상 기지국을 통해 코어 네트워크로 메시지를 보낸 뒤, 그 메시지가 네트워크 내부의 사용자 상태(정보)를 잘못 변경하게 만드는 ‘업링크 보안’에 집중했고, 인증되지 않은(또는 부적절하게 인증된) 입력이 네트워크의 내부 상태를 바꿔버리는 상황인 ‘컨텍스트 무결성 침해(CIV)’에 집중했다.
이는 ‘인증되지 않은 메시지는 내부 시스템 상태를 변경해서는 안 된다’는 기본 보안 원칙을 위반하는 것이다. 3GPP(휴대전화·무선망의 작동 규칙을 만드는 국제 표준 기구)의 표준 초기 버전에서는 이러한 행위를 명시적으로 금지하지 않았다.
즉 3GPP 표준은‘인증에 실패한 메시지는 처리하지 말라’는 규칙은 갖고 있지만, ‘아예 인증 절차 없이 들어온 메시지를 어떻게 다뤄야 하는지’에 대한 규정은 명확히 없다는 점이 문제다.
유일한 선행 연구인 LTEFuzz가 31개의 제한된 테스트 케이스에 그친 것과 달리, 본 연구에서는 CITesting을 통해 2,802개에서 4,626개에 이르는 훨씬 광범위한 테스트 범위를 체계적으로 탐색하였다.
연구팀은 CITesting을 활용해 오픈소스와 상용 LTE 코어 네트워크 4종을 대상으로 평가한 결과, 실제 공격 시연에서도 통신 마비를 확인했다.
이를 통해 모두 CIV 취약점이 존재하는 것으로 확인되었고 테스트 대상 탐지 결과(총 테스트 기반)와 고유 취약점 수는 ▲Open5GS 2,354건 탐지, 29건 ▲srsRAN 2,604건 탐지, 22건 ▲Amarisoft 672건 탐지, 16건 ▲Nokia 2,523건 탐지, 59건으로 확인되었다.
연구팀은 해당 취약점이 (1) 공격자가 피해자 식별자를 도용해 네트워크 정보를 망가뜨려 재접속을 거부시키는 서비스 거부, (2) 단말로 하여금 휴대폰 유심(SIM)에 저장된 이용자 고유 식별번호(IMSI)를 평문으로 재전송하게 해 노출시키는 IMSI 유출, (3) 이미 알고 있는 영구 식별번호를 이용해 재접속 시 발생하는 신호를 수동으로 포착함으로써 특정 사용자의 위치를 추적하는 공격으로 이어질 수 있음을 증명했다.
기존의 가짜 기지국·신호 간섭 공격은 피해자 근처에 물리적으로 있어야 했지만, 이번 공격은 정상 기지국을 통해 코어로 조작된 메시지를 보내는 방식이라 피해자와 같은 MME(LTE 네트워크에서 가입자 인증과 이동·세션 관리를 총괄하는 중앙관제 역할을 하는 기지국) 관할 지역이면 어디서든 원격으로 영향을 줄 수 있어 훨씬 광범위하다.
김용대 KAIST 교수는 “그동안 업링크 보안은 코어 네트워크 테스트의 어려움, 구현 다양성 부족, 규제 제약 등으로 인해 상대적으로 소홀히 다뤄져 왔으며, 컨텍스트 무결성 침해는 심각한 보안 위험을 초래할 수 있다”고 설명했다.
이어 그는 “이번 연구에서 개발한 CITesting 도구와 검증 결과를 바탕으로 5G 및 프라이빗 5G 환경으로 검증 범위를 확대할 계획”이라며, “특히 산업·인프라용 전용망(프라이빗 5G)에서는 탱크 통신 차단이나 IMSI 노출과 같은 치명적 보안 위협을 예방하기 위한 필수 테스트 도구로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다.
연구팀은 취약점을 벤더별로 책임감 있게 공개해 Amarisoft는 패치를 배포하고 Open5GS는 연구팀 패치를 공식 저장소에 통합했으나, Nokia는 3GPP 표준을 준수한다며 취약점으로 보지 않아 패치 계획이 없다(현재 해당 장비를 사용하는 통신사 여부에 대해서도 답변하지 않았다).
이번 연구에는 KAIST 전기및전자공학부 손민철, 김광민 박사과정이 공동 제 1저자로 KAIST 전기및전자공학부 오범석 박사과정, 경희대 박철준 교수, KAIST 김용대 교수가 교신저자로 참여해 세계 최고 보안학회 ACM CCS 2025에서 10월 14일 발표되었다.
※논문 제목: CITesting: Systematic Testing of Context Integrity Violations in LTE Core Networks,
논문링크: https://syssec.kaist.ac.kr/pub/2025/CITesting.pdf
오픈소스: https://github.com/SysSec-KAIST/CITesting
동영상: https://sites.google.com/view/citesting/%ED%99%88
한편 이번 연구는 2025년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 수행되었다(No. RS-2024-00397469, 특화망·기업망 통합보안을 위한 5G 특화망 보안 기술개발).
2025.11.03
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차세대 메모리의 비밀을 풀다
차세대 메모리와 뉴로모픽 컴퓨팅 소자로 주목받는 ‘산화물 기반 저항 메모리(Resistive Random Access Memory, ReRAM)’는 빠른 속도와 데이터 보존 능력, 단순한 구조 덕분에 기존 메모리를 대체할 후보로 떠오르고 있다. 우리 연구진이 이 메모리 작동 원리를 밝혀내 앞으로 고성능·고신뢰성 차세대 메모리 개발에 핵심 단서를 제공할 것으로 기대된다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 신소재공학과 박상희 교수 연구팀과 협업해, 차세대 반도체 핵심 기술로 주목받는 산화물 기반 메모리의 작동 원리를 세계 최초로 정밀하게 밝혀냈다고 2일 밝혔다.
연구팀은 여러 종류의 현미경*을 하나로 결합한 ‘다중모드 주사 탐침 현미경(Multi-modal SPM)’을 활용해, 산화물 박막 내부에 전자가 흐르는 통로와 산소 이온의 움직임, 그리고 표면 전위(재료표면에 전하의 분포) 변화를 동시에 관찰하는 데 성공했다. 이를 통해 메모리에 정보를 기록하고 지우는 과정에서 나타나는 전류 변화와 산소 결함이 어떻게 달라지는지 상관관계를 규명했다.
*여러 종류 현미경: 전류 흐름을 보는 전도성 원자간력 현미경(Conductive atomic force microscopy, C-AFM), 산소 이온 움직임을 보는 전기화학적 변형률 현미경(Electrochemical strain microscopy, ESM), 전위 변화를 보는 켈빈 탐침 힘 현미경(Kelvin probe force microscopy, KPFM)
이 특별한 장비로 연구팀은 이산화티타늄(TiO2) 박막에 전기 신호를 주어, 메모리에 정보를 기록하고 지우는 과정을 직접 구현해서 전류가 달라지는 이유가 산소 결함 분포의 변화 때문임을 나노 수준에서 직접 확인했다.
이 과정에서 산소 결함이 많아지면 전자의 이동 통로가 넓어져 전류가 잘 흐르고, 반대로 흩어지면 전류가 차단되는 등, 전류의 흐름이 산소 결함의 양과 위치에 따라 달라짐을 확인했다. 이를 통해 산화물 내의 산소 결함 분포가 메모리의 켜짐(on)/꺼짐(off) 상태를 결정한다는 점을 정밀하게 시각화하는 데 성공했다.
이번 연구에서는 단일 지점의 분포에 국한되지 않고, 수 마이크로미터(µm2) 크기의 넓은 영역에서 전기 신호를 인가한 뒤, 변화된 전류 흐름, 산소 이온의 움직임, 표면 전위 분포의 변화를 종합적으로 분석했다. 그 결과, 메모리의 저항이 바뀌는 과정이 단순히 산소 결함 때문만이 아니라 전자들의 움직임(전자적 거동)과도 긴밀히 얽혀 있다는 사실을 규명했다.
특히 연구진은 메모리를 ‘지우는 과정(소거 과정)’에서 산소 이온이 주입되면, 메모리가 안정적으로 꺼진 상태(고저항 상태)를 오래 유지할 수 있다는 사실을 확인했다. 이는 곧 메모리 소자의 신뢰성을 높이는 핵심 원리으로 향후 안정적인 차세대 비휘발성 메모리 개발에 중요한 단서를 제공할 것으로 기대된다.
연구를 주도한 홍승범 교수는 “다중모드 현미경을 통해 산소 결함, 이온, 전자의 공간적 상관관계를 직접 관찰할 수 있음을 입증한 사례”라며 “향후 이러한 분석 기법이 다양한 금속 산화물 기반 차세대 반도체 소자의 연구와 개발의 새로운 장을 열 것”이라고 말했다.
신소재공학과 공채원 박사과정 연구원이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 미국화학학회(American Chemical Society, ACS)에서 발간하는 신소재·화학공학 분야의 권위 있는 학술지인 ‘ACS Applied Materials and Interfaces’에 7월 20일 자로 출판됐다.
※ 논문 제목: Spatially Correlated Oxygen Vacancies, Electrons and Conducting Paths in TiO2 Thin Films
※ DOI: https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acsami.5c10123
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원으로 수행됐다.
2025.09.02
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미래 반도체 소재 나노 분석 정확도 획기적 향상
머리카락 두께의 수만 분의 1도 관찰할 수 있는 초정밀 현미경으로 특수 전자소자를 측정할 때 발생하던 오차의 원인이 밝혀졌다. 한미 공동 연구진이 그동안 측정 대상 물질의 특성으로 여겨졌던 오차가, 실제로는 현미경 탐침 끝부분과 물질 표면 사이의 극미세 공간 때문이라는 사실을 밝혀낸 것이다. 이번 연구는 반도체, 메모리 소자, 센서 등에 활용되는 나노 소재 특성을 정확하게 분석하여 관련 기술 발전에 크게 기여할 것이다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 미국 버클리 대학 레인 마틴(Lane W. Martin) 교수팀과의 국제 공동연구를 통해, 주사탐침현미경 측정의 최대 난제였던 신호 정확도를 저해하는 핵심 요인을 규명하고 이를 제어하는 획기적인 방법을 개발했다고 18일 밝혔다.
연구팀은 현미경 탐침과 시료 표면 사이에 존재하는 비접촉 유전 간극이 측정 오차의 주요 원인임을 밝혀냈다. 이 간극은 측정환경에서 쉽게 변조되거나 오염물질로 채워져 있어 전기적 측정에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
이에 연구진은 물과 같은 고유전율 유체를 이용해 이 간극을 채우는 방법을 고안, 나노스케일 분극 전환 전압 측정의 정밀도를 8배 이상 향상했다. 이러한 접근은 기존의 대칭 커패시터 구조에서 얻은 결과와 거의 일치하는 값을 얻을 수 있어, 강유전체 박막의 특성 분석에 새로운 장을 열 것으로 기대되고 있다.
특히, 연구진은 규칙적으로 위아래 전기적 특성이 정렬된 리튬 니오베이트(PPLN, 광학 및 전자 소자에 사용되는 특수 결정) 물질에 물을 매개체로 사용했을 때, 기존보다 월등히 높은 정밀도의 압전 반응력 현미경(PFM, 물질의 미세 전기적 특성을 관찰하는 특수 현미경) 측정에 성공했다.
물로 제어된 유전 간극에서는 다른 분극 신호 간의 비대칭성이 4% 이하까지 떨어지는 것을 확인했다. 이는 물 분자가 표면 전하를 중화시켜 정전기력 영향을 최소화한 결과로 분석된다. 이는 마치 건조한 겨울철에 발생하는 정전기를 물로 없앨 수 있는 것과 비슷한 원리다.
홍승범 교수는 "이번 발견은 미세 탐침을 활용한 나노스케일 측정 기술의 불확실성 문제를 해결할 수 있는 기반 연구이며, 강유전체뿐만 아니라 다양한 기능성 재료의 전기적 특성 분석에 널리 적용될 수 있을 것”이라고 전망했다.
신소재공학과 엄성문 박사과정이 제 1저자로, 김연규 박사과정이 공저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)'에 9월 2일 자 출판되었다. (논문 제목: Unveiling the Nanoscale Dielectric Gap and Its Influence on Ferroelectric Polarization Switching in Scanning Probe Microscopy)
한편 이번 연구는 한국연구재단과 KAIST 글로벌 특이점 사업의 지원 및 미국 연구진과의 국제공동 연구를 통해 수행되었다.
2024.11.18
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반도체 활용 탄소나노튜브로 고정밀 가공 가능하다
탄소나노튜브*는 강철보다 강도가 높아 반도체, 센서, 화학, 군수산업 등 다양한 응용 분야에 활용된다. 하지만 실제 사용시 금속/세라믹 소재가 표면에 코팅되어야 한다. 한국 연구진이 탄소나노튜브의 표면을 균일하게 코팅할 수 있게 보조하는 나노전사인쇄 기반 패터닝 기술 개발에 성공했다.
*탄소나노튜브(carbon nanotube; CNT): 다이아몬드의 주성분인 탄소들이 6각형 고리 형태로 연결되어 지름 1나노미터(1m의 10억분의 일)의 긴 대롱 모양을 하고 있는 것
우리 대학 기계공학과 박인규 교수, 김산하 교수가 고려대(총장 김동원) 세종캠퍼스 안준성 교수, 한국기계연구원(원장 류석현) 정준호 박사와 공동연구를 통해 `탄소나노튜브의 원자 침투성(atomic permeability) 향상을 위한 고정밀 나노패터닝 기술'을 개발했다고 8일 밝혔다.
고성능 반도체, 센서, 에너지 소자를 구현하기 위해서는 수직 성장된 탄소나노튜브 표면에 기능성 물질을 코팅하는 것이 필수적이지만, 합성된 탄소나노튜브는 높은 응집률을 갖고 있어서 원자 침투성이 떨어지고 내부에 기능성 물질을 균일하게 코팅하는 것이 불가능하다.
이를 극복하기 위해 탄소나노튜브의 마이크로 패터닝 등 다양한 전략적 기술이 개발되고 있지만 균일한 코팅을 위한 높은 원자 침투성을 갖는 탄소나노튜브의 구현은 아직 미흡한 실정이다.
공동 연구팀은 정교하게 제작된 금속 또는 금속산화물 나노구조체를 전사할 수 있는 나노 임프린팅 공정을 접목한 공정을 개발했다. 그 결과, 다양한 형상의 나노 패턴을 따라 탄소나노튜브 성장을 구현해 원자 침투성의 개선을 통한 기능성 물질 코팅의 품질 향상을 이룩했다.
일례로, 원자층 증착법을 통한 세라믹 원자의 코팅을 수행한 나노 패턴된 탄소나노튜브는 기존 탄소나노튜브의 높은 응집률로 인한 세라믹 원자 증착 균일도 저하 한계를 개선해, 나노 패턴된 탄소나노튜브의 상단부에서 하단까지 나노 스케일로 균일한 세라믹 코팅 결과를 보였다.
이처럼 세라믹 코팅 품질의 개선은 탄소나노튜브의 기계적 복원 특성을 높일 수 있기에 반도체, 센서, 에너지 소자의 반복적 활용 및 산업적 적용을 위해 반드시 선결돼야 하는 작업이다.
또한, 전자빔 증착법과 같은 물리적 증착법 역시 나노 패턴으로 인한 원자 침투성의 증진으로 인해 패턴이 없는 탄소나노튜브가 상단에만 금속이 증착되는 것에 비해, 나노 패턴된 탄소나노튜브는 내부까지 금속이 증착되는 결과를 보였다. 이와 같은 금속 증착 품질의 개선은 가스 센서와 같은 활용을 위한 촉매 역할을 해 보다 민감하고 반응성이 우수한 센서 활용이 가능해진다.
KAIST 박인규 교수는 "개발된 수직 정렬 탄소나노튜브의 나노패턴화 공정은 탄소나노튜브 기능성 코팅 응용에 있어 본질적인 문제인 낮은 원자 침투성을 해결할 수 있을 것으로 기대되고, 추후 기계적 화학적 응용을 포함한 탄소나노튜브의 산업 전반적 활용으로 이어질 수 있을 것이다ˮ라며 "이는 나노 소재의 구조화 및 기능화와 같은 나노테크놀로지의 압도적 선도 국가가 되기 위한 발판이 될 것이다ˮ고 연구적 의의를 설명했다.
한국기계연구원 하지환 박사후연구원, KAIST 기계공학과 양인영 박사과정, 고려대 세종캠퍼스 안준성 교수가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials, Impact Factor 19, JCR 4.2%)' 지난 6월 온라인판에 출판됐으며, 학술지 전면 표지논문으로 선정됐다.
(논문명: Nanotransfer Printing for Synthesis of Vertically Aligned Carbon Nanotubes with Enhanced Atomic Penetration)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 및 산업통상자원부, 한국과학기술원의 재원으로 한국연구재단 중견연구자지원사업, 산업기술알키미스트프로젝트, 도약연구 프로젝트의 지원을 받아 수행됐다.
2024.11.08
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롯데케미칼, ′천원의 아침밥′ 쌀 10톤 기부
우리 대학에 롯데케미칼(대표이사 이훈기)로부터 지난달 24일 3천만 원 상당의 쌀 10톤을 기부받았다. 이와 함께 ㈜롯데케미칼 임직원 10여 명이 우리 대학 캠퍼스에 방문해 기부된 쌀을 학생식당으로 운반하는 봉사활동도 진행됐다.
㈜롯데케미칼 송보근 연구소장은 "언론보도를 통해 ‘천원의 아침밥’ 사업을 접했고, 대전지역 대학교와 학생들에게 조금이나마 도움을 주고 싶어 이번 기부를 진행하게 됐다"라며, "든든한 아침밥을 먹고 KAIST 학생들이 과학 기술 인재로 성장하는 데 도움이 되길 바란다"라고 기부 배경과 취지를 밝혔다.
우리 대학은 지난 2023년부터 국비와 시비, 자체 예산 등을 활용하여 학생들에게 아침 식사를 1,000원에 제공하는 '천원의 아침밥' 사업에 참여하고 있다.
㈜롯데케미칼은 지난 2021년부터 매년 사업장 인근 지역의 쌀을 수매해 농가에 보탬을 주고 쌀을 지역사회에 기부하는 사회공헌 '동행쌀' 사업을 진행해 왔다. 올해는 ㈜롯데케미칼 기초화학연구소가 위치한 대전지역 대학교 가운데 화학 관련 학과가 개설된 우리 대학과 충남대 등에 쌀을 기부했다.
전달식은 24일 오후 ㈜롯데케미칼 기초화학연구소 대회의실에서 열렸으며, 롯데케미칼 송보근 연구소장을 비롯하여 이균민 교학부총장, 충남대 민경택 학생처장 등이 참석했다. 이균민 교학부총장은 "KAIST가 과학 기술 인재를 양성하는 일에 따뜻한 관심으로 힘을 보태주신 ㈜롯데케미칼 및 임직원 여러분께 감사드린다"라며, "든든한 아침밥을 먹고 성장한 학생들이 지역과 사회에 공헌하는 인재로 꿈을 펼쳐갈 수 있도록 학교도 최선의 노력을 다하겠다”라고 덧붙였다.
2024.05.03
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열을 전기로 변환하는 하프호이즐러 물질의 나노구조 제어 성공
우리 대학 신소재공학과 최벽파 교수 연구팀이 경북대 이승훈 교수(신소재공학과) 연구팀과 공동연구를 통해 *준 안정상을 활용, *하프호이즐러 *열전재료의 나노구조를 제어하는 새로운 방법을 개발했다고 11일 밝혔다.
☞ 준 안정상(metastable phase): 어떤 물질의 가장 안정한 상(고체, 액체, 기체 등)은 아니지만 꽤나 안정하여 유지되는 상.
☞ 하프호이즐러(half-Heusler) 화합물: 금속 간 화합물(합금)의 일종으로 열전발전, 태양광 발전, 자성재료 등의 에너지 재료로 각광을 받는 물질.
☞ 열전발전: 온도 차에 의해 생긴 전위차를 이용해 전기를 생산하는 발전방식.
열전 소자는 열에너지를 전기로 직접적으로 변환시키는 에너지 소자다. 소자의 양단에 온도 차가 존재할 때 내부의 전하가 이동함으로써 전기를 발생시킨다.
좋은 열전재료가 되기 위해서는 소자 양단의 온도 차는 오래 유지돼야 하고 전하는 잘 이동해야 하므로 열전도도는 낮아야 하고 전기 전도도는 높아야 한다.
다양한 열전재료 중 하나인 하프호이즐러 물질은 폐열(에너지의 생산, 소비 과정에서 사용되지 못하고 버려지는 열)이 풍부하고 중온 영역(300~800℃)에서 높은 효율의 열전발전이 가능하다. 특히 열 안정성과 기계적 특성(강도)이 우수하고 높은 제벡 계수(온도 차이를 전력으로 변환하는 정도)와 출력 계수를 지니고 있는데 독성이 없고 지구에 풍부하게 매장된 원소로 이뤄져 있다. 하지만 상대적으로 높은 열전도도로 인해 낮은 열전성능을 갖는다는 점이 약점이다.
열 전도도를 낮추기 위해서는 포논(입자)의 산란을 극대화해야 하는데 이를 위해서는 서로 다른 상의 경계를 만든 후 나노 결정화를 통해 달성할 수 있다. 이 때문에 기존에는 하프호이즐러 합금을 제조한 뒤 물리적으로 파쇄해 나노분말을 제조하고 이를 가열해 굳히는 방법을 사용해왔다. 하지만 이 방법은 나노결정의 크기 제어는 물론 복잡한 미세구조 형성이 어렵기 때문에 열전도도를 획기적으로 감소시키기는 매우 어렵다.
최 교수 연구팀은 문제해결을 위해 준 안정상(비정질)의 결정화 방법을 활용했다. 준 안정상은 안정상에 비해 상대적으로 덜 안정한 상을 의미하는데 열처리를 통해 안정상(고체, 액체, 기체 등)으로 쉽게 상변화를 일으킬 수 있다. 이때, 열처리 온도에 따라 준 안정상(비정질)의 결정화 거동은 다양하게 변화하고 이를 이용해 나노결정의 크기와 상을 제어할 수 있다.
구체적으로 연구팀은 급속냉각 공정을 이용해 하프호이즐러(NbCo1.1Sn) 조성을 가진 비정질(준 안정상)을 제조한 뒤 비교적 저온에서 짧은 열처리를 통해 하프호이즐러 물질 내부에 풀호이즐러(NbCo2Sn) 나노 석출물이 존재하는 복잡한 나노구조를 만들었다.
최 교수 연구팀이 새로 개발한 이 방법은 기존의 방법과는 달리 고온에서의 장시간의 열처리가 필요 없으므로 쉽고 경제적이면서도 더욱 복잡하고 세밀한 나노구조의 형성이 가능하다.
연구팀은 특히 이번 연구에서 3차원 원자 탐침 현미경(Atom probe tomography)과 투과 전자 현미경(Transmission electron microscope)을 활용했는데 하프호이즐러 물질 내부에 존재하는 수 나노미터의 풀호이즐러 석출물의 존재를 규명하는 데도 성공했다.
최벽파 교수는 "이번 연구에서 새롭게 제안된 방법을 활용해 만든 열전재료는 기존 대비 복잡한 나노구조를 갖고 있어 3배 이상의 열전도도 감소 와 함께 열전발전 성능도 획기적으로 증가하는 효과가 있을 것으로 기대된다ˮ고 말했다.
신소재공학과 정찬원 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지인 `나노 에너지(Nano Energy, IF: 16.602)' 10월 20일 字 온라인 판에 실렸다. (논문명: Tailoring nanostructured NbCoSn-based thermoelectric materials via crystallization of an amorphous precursor)
한편 이번 연구는 한국연구재단 과학기술 분야 기초연구사업인 기초연구실지원사업 (중온(300-800 ℃) 작동형 합금 기반 half-Heusler계 고성능/고강도 열전소재 개발)의 지원을 통해 수행됐다.
2020.11.12
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딥러닝 기반 실시간 기침 인식 카메라 개발
우리 대학 기계공학과 박용화 교수 연구팀이 ㈜에스엠 인스트루먼트와 공동으로 실시간으로 기침 소리를 인식하고 기침하는 사람의 위치를 이미지로 표시해주는 '기침 인식 카메라'를 개발했다고 3일 밝혔다.
작년 말부터 시작된 세계적 유행성 전염병인 코로나19가 최근 미국·중국·유럽 등 세계 각국에서 재확산되는 추세로 접어들면서 비접촉방식으로 전염병을 감지하는 기술에 대한 수요가 증가하고 있다.
코로나19의 대표적인 증상이 발열과 기침인데, 현재 발열은 열화상 카메라를 이용해 직접 접촉을 하지 않고도 체온을 쉽게 판별할 수 있다. 문제는 비접촉방식으로는 기침하는 사람의 증상을 쉽사리 파악하기 어렵다는 점이다. 박 교수 연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 기침 소리를 실시간으로 인식하는 딥러닝 기반의 기침 인식 모델을 개발했다. 또한 열화상 카메라와 같은 원리로 기침 소리와 기침하는 사람의 시각화를 위해 기침 인식 모델을 음향 카메라에 적용, 기침 소리와 기침하는 사람의 위치, 심지어 기침 횟수까지를 실시간으로 추적하고 기록이 가능한 '기침 인식 카메라'를 개발했다.
연구팀은 기침 인식 카메라가 사람이 밀집한 공공장소에서 전염병의 유행을 감지하거나 병원에서 환자의 상태를 상시 모니터링 가능한 의료용 장비로 활용될 것으로 기대하고 있다.
연구팀은 기침 인식 모델 개발을 위해 *합성 곱 신경망(convolutional neural network, CNN)을 기반으로 *지도학습(supervised learning)을 적용했다. 1초 길이 음향신호의 특징(feature)을 입력 신호로 받아, 1(기침) 또는 0(그 외)의 2진 신호를 출력하고 학습률의 최적화를 위해 일정 기간 학습률이 정체되면 학습률 값을 낮추도록 설정했다.
이어서 기침 인식 모델의 훈련 및 평가를 위해 구글과 유튜브 등에서 연구용으로 활발히 사용 중인 공개 음성데이터 세트인 `오디오세트(Audioset)'를 비롯해 `디맨드(DEMAND)'와 `이티에스아이(ETSI)', `티미트(TIMIT)' 등에서 데이터 세트를 수집했다. 이 중 `오디오세트'는 훈련 및 평가 데이터 세트 구성을 위해 사용했고 다른 데이터 세트의 경우 기침 인식 모델이 다양한 배경 소음을 학습할 수 있도록 데이터 증강(data augmentation)을 위한 배경 소음으로 사용했다.
☞ 합성 곱 신경망(convolutional neural network): 시각적 이미지를 분석하는 데 사용되는 인공신경망(생물학의 신경망에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘)의 한 종류
☞ 지도학습(Supervised Learning): 훈련 데이터(Training Data)로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습(Machine Learning)의 한 방법
데이터 증강을 위해 배경 소음을 15%~75%의 비율로 `오디오세트'에 섞은 후, 다양한 거리에 적응할 수 있게 음량을 0.25~1.0배로 조정했다. 훈련 및 평가 데이터 세트는 증강된 데이터 세트를 9:1 비율로 나눠 구성했으며, 시험 데이터 세트는 따로 사무실에서 녹음한 것을 사용했다.
모델 최적화를 위해서는 '스펙트로그램(spectrogram)' 등 5개의 음향 특징과 7개의 최적화 기기(optimizer)를 사용해 학습을 진행하고 시험 데이터 세트의 정확도를 측정, 성능을 확인한 결과 87.4%의 시험 정확도를 얻을 수 있었다.
연구팀은 이어 학습된 기침 인식 모델을 소리를 수집하는 마이크로폰 어레이와 카메라 모듈로 구성되는 음향 카메라에 적용했다. 그 결과 수집된 데이터는 음원의 위치를 계산하는 빔 형성 과정을 거쳐 기침 인식 모델이 기침 소리로 인식할 경우 기침 소리가 난 위치에 기침 소리임을 나타내는 등고선과 라벨이 각각 표시된다.
박 교수팀은 마지막 단계로 기침 인식 카메라의 예비 테스트를 진행한 결과, 여러 잡음 환경에서도 기침 소리와 그 이외의 소리로 구분이 가능하며 기침하는 사람과 그 사람의 위치, 횟수 등을 실시간으로 추적해 현장에서의 적용 가능성을 확인했다. 이들은 추후 병원 등 실사용 환경에서 추가 학습이 이뤄진다면 정확도는 87.4%보다 더 높아질 것으로 기대하고 있다.
박용화 교수는 "코로나19가 지속적으로 전파되고 있는 상황에서 공공장소와 다수 밀집 시설에 기침 인식 카메라를 활용하면 전염병의 방역 및 조기 감지에 큰 도움이 될 것ˮ이라고 말했다. 박 교수는 이어 "특히 병실에 적용하면 환자의 상태를 24시간 기록해 치료에 활용할 수 있기 때문에 의료진의 수고를 줄이고 환자 상태를 더 정밀하게 파악할 수 있을 것ˮ 이라고 강조했다.
한편, 이번 연구는 에너지기술평가원(산업통상자원부)의 지원을 받아 수행됐다.
2020.08.03
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김용대 교수, 대테러 방지용 안티 드론 기술 개발
〈 (오른쪽 위부터 시계방향으로) 김용대 교수, 권유진, 노주환, 신호철, 김도현 박사과정 〉
우리 대학 전기및전자공학부 김용대 교수 연구팀이 위조 GPS 신호를 이용해 드론의 위치를 속이는 방식으로 드론을 납치할 수 있는 안티 드론 기술을 개발했다.
이 기술은 긴급 상황에서 급격한 방향 변화 없이도 드론이 원하는 방향으로 안전하게 움직이도록 유도할 수 있어 테러 등의 목적을 가진 위험한 드론에 효과적으로 대응할 수 있다.
이번 연구성과는 ‘ACM 트랜잭션 온 프라이버시 & 시큐리티(ACM Transactions on Privacy and Security, TOPS)’ 저널 4월 9일 자에 게재됐다. (논문명 : Tractor Beam: Safe-hijacking of Consumer Drones with Adaptive GPS Spoofing)
드론 산업이 발전하며 수색, 구조, 방재 및 재해 대응, 택배와 정찰 등 다양한 영역에서 드론이 활용되면서 한편으로는 사유지와 주요시설 무단 침입, 안전과 보안 위협, 사생활 침해 등의 우려 또한 커지고 있다.
이에 따라 드론 침투를 탐지하고 대응하는 안티 드론 산업 급성장하고 있다. 현재 공항 등 주요시설에 구축되고 있는 안티 드론 시스템들은 방해 전파나 고출력 레이저를 쏘거나 그물로 포획해 드론을 무력화시키는 방식이다.
그러나 테러를 목적으로 폭발물이나 무기를 장착한 드론은 사람들과 주요시설로부터 즉시 안전거리를 확보한 뒤 무력화해야 피해가 최소화될 수 있다. 예를 들어 공항에서 무단 침입한 드론을 단순 방해 전파로 대응하면 드론을 못 움직이게 할 수는 있지만 한 자리에 계속 떠 있게 돼 비행기의 이착륙이 긴 시간 중단될 수 있다.
이렇듯 위험한 드론을 발견하는 즉시 안전하게 원하는 방향으로 격리할 수 있는 새로운 안티 드론 기술의 필요성이 커지고 있다.
김 교수 연구팀은 위조 GPS 신호를 이용해 드론의 위치를 속이는 방식으로 드론을 납치할 수 있는 안티 드론 기술을 개발했다.
위조 GPS 신호를 통해 드론이 자신의 위치를 착각하게 만들어서 정해진 위치나 경로로부터 드론을 이탈시키는 공격 기법은 기존 연구를 통해 알려진 바 있다. 그러나 이러한 공격 기법은 GPS 안전모드가 활성화되면 적용할 수 없다는 문제가 있다.
GPS 안전모드는 드론이 위조 GPS 신호로 인해 신호가 끊기거나 위치 정확도가 낮아지면 드론의 안전을 보장하기 위해 발동되는 일종의 비상 모드로 모델이나 제조사에 따라 제각각이기 때문이다.
연구팀은 디제이아이(DJI), 패롯(Parrot) 등 주요 드론 제조업체의 드론 GPS 안전모드를 분석하고 이를 기준으로 드론의 분류 체계를 만들어 각 드론 유형에 따른 드론 납치 기법을 설계했다.
이 분류 체계는 거의 모든 형태의 드론 GPS 안전모드를 다루고 있어 모델, 제조사와 관계없이 GPS를 사용하고 있는 드론이라면 보편적으로 적용할 수 있다. 연구팀은 실제 총 4종의 드론에 개발한 기법을 적용했고, 그 결과 작은 오차범위 안에서 의도한 납치 방향으로 드론을 안전하게 유도할 수 있음을 입증했다.
김 교수는 “기존 컨슈머 드론들은 GPS 안전모드를 갖추고 있어 위조 GPS 공격으로부터 안전한 것처럼 보이나 초보적인 방법으로 GPS 오류를 감지하고 있어 대부분 우회가 가능하다”라며 “특히 드론 불법 비행으로 발생하는 항공업계와 공항의 피해를 줄이는데 기여할 수 있을 것이다”라고 말했다.
연구팀은 기술이전을 통해 기존 안티 드론 솔루션에 연구팀이 개발한 기술을 적용하는 방식으로 상용화에 나설 계획이다.
이번 연구는 방위사업청의 광운대학교 초소형무인기 전술신호처리 특화연구실과 국방과학연구소의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. PC로 부터 위조 GPS 전파를 생성하여 지향성 안테나를 이용해 드론에 신호를 주입하는 실험환경
2019.06.05
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석현정, 최경아 교수 청백색 조명이 아침잠 깨워주는 효과 입증
〈 왼쪽부터 정현정 교수, 석현정 교수, 김태수 박사과정, 최경아 연구교수 〉
출근과 등교. 이 두 단어는 대부분의 직장인과 학생에게 유쾌하지 않다. 회식, 인터넷 강의, 스마트폰, 육아 등으로 인해 부족해진 아침잠은 쉽사리 사라지지 않는다. 하지만 우리가 매일 접하는 빛을 통해 오전의 나른함을 깨우고 생체리듬을 유지할 수 있다는 연구 결과가 발표됐다.
우리 대학 산업디자인학과 석현정 교수, 최경아 연구교수가 높은 색의 온도를 갖는 청백색(blue-enriched white)의 푸른 빛이 아침잠을 깨우는 데 효과적임을 밝혀냈다.
이 연구는 인간 중심의 조명이 나아가야 할 방향을 제시한 것으로, 인공적인 조명 시스템을 변화하는 데 긍정적인 영향을 끼칠 것으로 기대된다.
특히 이번 연구는 산업디자인학과 소속 교수와 연구원이 교신저자 및 1 저자로 참여해 순수과학 분야 저널에 논문을 게재했다. 이는 세계적으로도 찾기 힘든 사례로 디자인학과 자연과학의 우수 융합 연구의 표본이 될 것으로 예상된다.
최경아 연구교수가 1 저자, 나노과학기술대학원 정현정 교수가 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’ 1월 23일 자에 게재됐다. (논문명 : Awakening effects of blue-enriched morning light exposure on university students’ physiological and subjective responses)
2017년도 노벨 생리의학상은 태양의 주기에 따라 아침, 저녁으로 몸의 변화가 규칙적으로 일어나는 서카디안(circadian) 리듬, 즉 생체리듬을 조절하는 유전자를 규명한 미국의 과학자 제프리 홀 메인대(University Of Maine) 교수, 마이클 로스바시 브랜다이스대(Brandeis University) 교수, 마이클 영 록펠러대(Rockefeller University) 교수에게 돌아갔다.
이처럼 수면과 각성 등 인간의 생체리듬 관련 연구는 끊임없이 이뤄지고 있다. 빛이 생리적 작용에 관여한다는 사실은 2000년대 초반 인간의 망막에서 제3의 광수용세포가 발견된 이후 꾸준히 연구되고 있다.
제3의 광수용세포는 기존의 간상세포나 원추세포와는 달리 비 시각적인 것에 반응하고 뇌에 전달되는 경로도 다르다. 특히 이 세포는 빛의 파란색 영역에 가장 민감해 이를 통해 각성 등 여러 생리적 현상이 발생할 뿐 아니라 뇌파, 멜라토닌 분비, 심전도 등에도 영향을 미친다는 사실이 밝혀졌다.
그러나 관련 기존 연구는 푸른 빛의 강한 레이저를 직접 조사하는 한정적인 조건에서 실험이 이뤄지기 때문에 결과를 일상에 접목하기가 어려웠다. 또한 기존 연구 대부분은 푸른 빛을 저녁이나 늦은 오후에 접하면 멜라토닌 분비가 억제돼 숙면을 방해한다는 사실을 규명하는 데에만 주력했다.
연구팀은 푸른 빛이 저녁에는 숙면에 방해될 수 있지만, 때와 장소에 따라서는 이로운 빛으로 활용할 수 있음을 증명하기 위해 노력했다. 오전에 쬐는 청백색의 빛은 인체를 잠에서 깨워 생체리듬을 조절하는 데 긍정적인 영향을 미친다는 사실을 밝혀냈다.
연구팀은 우리 대학 학생 15명을 대상으로 실험을 진행했고 호르몬과 타액 변화 등의 생리적 지표와 설문조사를 통한 주관적 지표를 동시에 관찰했다. 이 결과 빛의 색 변화에 따라 감성 등을 나타낸 주관적 지표와 멜라토닌 분비에 변화가 일어남을 확인했다.
최경아 연구교수는 박사과정 시절 학습 환경의 조명이 학생들의 학습 활동에 미치는 영향을 밝힌 바 있다. (논문명: Dynamic lighting system for the learning environment: performance of elementary students). 이번 연구를 통해 조명의 빛깔이 사람에게 미치는 영향을 하루 주기와 접목해 더욱 심화된 결과를 얻은 것이다.
석현정 교수는 “처음에는 단순히 조명을 다양하게 바꿔가며 구성원들을 편하게 쉬게 해주려는 의도에서 시작해, 호텔이나 레스토랑, 모닥불 등의 조명에서는 편안해지고 흰색 조명에서는 긴장감이 발생하는 이유를 명쾌하게 밝히고자 했다”라며 “과학적 근거와 고도화를 통해 신뢰성이 있는 데이터를 수집했고 많은 사람이 혜택을 볼 수 있는 결과를 얻었다고 생각한다”라고 말했다.
최경아 연구교수는 “이와 같은 조명 시스템의 진화가 실내 건축물뿐 아니라 자동차 내부와 지하주차장 세탁기, 냉장고 등 각종 전자기기에도 적용될 수 있다”고 밝혔다. 또한 스마트 조명 시스템을 달력, 출장 앱과 연동한다면 자동 학습을 통해 인간의 생체리듬과 권장 수면시간 및 기상 시간에 맞춰 조명의 색과 세기를 조절할 수도 있을 것으로 전망했다.
석현정 교수는 “학문마다 중요시하는 관점이 달라 디자인학자로서 자연과학의 기준을 통과하기가 쉽지 않았다. 꼼꼼히 설계하고 유의미한 데이터를 축적하는 데 큰 노력을 기울여 좋은 결과가 나온 것 같다”라며 “인간 중심의 조명이 우리 일상생활에 성공적으로 적용될 기회는 무궁무진하다”라고 말했다.
최경아 연구교수는 “빛을 단순히 공간을 밝히는 용도를 넘어 사용자의 경험을 한층 더 풍요롭게 하는 중요한 도구로 인식하는 데서 시작된 연구이다”라며 “학문 간 경계를 허물고 우리 연구를 읽어주는 독자의 스펙트럼이 확대된다는 데 의의가 있다고 생각한다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 이공분야 기초연구사업의 지원으로 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 낮과 밤의 멜라토닌 분비량의 변화 그래프
2019.02.28
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