%EA%B3%B5%EA%B3%BC%EB%8C%80%ED%95%99
-
정확성이 획기적으로 향상된 코로나19 영상 진단 기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수 연구팀이 흉부 단순 방사선 촬영 영상으로 신종 코로나바이러스 감염증(이하 코로나19) 진단의 정확성을 획기적으로 개선한 인공지능(AI) 기술을 개발했다.
예 교수 연구팀이 개발한 인공지능 기술을 사용해 코로나19 감염 여부를 진단한 결과, 영상 판독 전문가의 69%보다 17%가 향상된 86%이상의 우수한 정확성을 보였다고 KAIST 관계자는 설명했다.
이 기술을 세계적으로 대유행하는 코로나19 선별 진료(Triage)체계에 도입하면 상시 신속한 진단이 가능할 뿐만 아니라 한정된 의료 자원의 효율적인 사용에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
오유진 박사과정과 박상준 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이 연구 결과는 국제 학술지 `아이트리플이 트랜잭션 온 메디컬 이미징(IEEE transactions on medical imaging)'의 `영상기반 코로나19 진단 인공지능기술' 특집호 5월 8일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Deep Learning COVID-19 Features on CXR using Limited Training Data Sets)
현재 전 세계적으로 확진자 500만 명을 넘긴 코로나19 진단검사에는 통상 역전사 중합 효소 연쇄 반응(RT-PCR, Reverse Transcription Polymerase Chain Reaction)을 이용한 장비가 사용된다. RT-PCR 검사의 정확성은 90% 이상으로 알려져 있으나, 검사 결과가 나오기까지는 많은 시간이 걸리며 모든 환자에게 시행하기에 비용이 많이 든다는 단점이 있다.
컴퓨터 단층촬영(CT, Computed Tomography)을 이용한 검사도 비교적 높은 정확성을 보이지만 일반적인 X선 단순촬영 검사에 비해 많은 시간이 소요되고 바이러스에 의한 장비의 오염 가능성 때문에 선별 진료에 사용되기 어렵다.
흉부 단순 방사선 촬영(CXR, Chest X-ray)은 여러 폐 질환에서 표준 선별 검사로 활용되고 있지만 코로나19에는 RT-PCR와 CT 검사에 비해 정확성이 현저하게 떨어진다. 그러나, 최근 팬데믹으로 세계 각국에서 확진자 수가 급증함에 따라 비용이 적게 들어가고 검사방법이 용이한 CXR 검사를 정확성을 높여 활용하자는 요구가 증가하고 있다.
그동안 심층 학습(Deep Learning) 기법을 적용해 CXR 영상을 통해 코로나19를 진단하는 여러 연구사례가 보고되고 있지만 진단 정확성을 높이기 위해서는 많은 양의 데이터 확보가 필수적이며 현재와 같은 비상 상황에서는 일관되게 정제된 대량의 데이터를 수집하기가 극히 어렵다.
예 교수 연구팀은 자체 개발한 전처리(Preprocessing)와 국소 패치 기반 방식(Local Patch-based Approach)을 통해 이런 문제점을 해결했다. 적은 데이터 세트에서 발생할 수 있는 영상 간 이질성(Heterogeneity)을 일관된 전처리 과정으로 정규화한 뒤, 국소 패치 기반 방식으로 하나의 영상에서 다양한 패치 영상들을 얻어냄으로써 이미지의 다양성을 확보했다.
또 국소 패치 기반 방식의 장점을 활용한 새로운 인공지능 기술인 `확률적 특징 지도 시각화(Probabilistic Saliency Map Visualization)' 방식을 활용해 CXR 영상에서 코로나19 진단에 중요한 부분을 고화질로 강조해주는 특징 지도를 만들었는데 이 지도가 진단 영상학적 특징과 일치하는 것을 확인했다.
예종철 교수는 "인공지능 알고리즘 기술을 환자의 선별 진료에 활용하면 코로나19 감염 여부를 상시 신속하게 진단할 수 있고 이를 통해 가능성이 낮은 환자를 배제함으로써 한정된 의료 자원을 보다 우선순위가 높은 대상에게 효율적으로 배분할 수 있게 해줄 것ˮ 이라고 말했다.
한편, 이 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.05.25 조회수 16285 -
원자간력 현미경(AFM)을 이용한 배터리 전극의 구성 성분 분포 영상화 기법 개발
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 원자간력 현미경(AFM, Atomic Force Microscope)을 이용해 배터리 전극의 구성성분 분포를 파악하는 영상화 기법을 개발하는 데 성공했다.
관련 기술은 차세대 배터리로 주목받는 전고체전지 설계를 용이하게 할 수 있고 다른 전기화학 소재에도 제조 공정을 크게 혁신하는 토대가 될 것으로 기대된다.
김홍준 연구원이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `ACS 어플라이드 에너지 머티리얼스(ACS Applied Energy Materials)'지 4월 27일 字에 게재됐다. (논문명: Visualization of Functional Components in a Lithium Silicon Titanium Phosphate-Natural Graphite Composite Anode)
리튬이온전지는 휴대용 장비와 전기자동차 등 여러 분야에서 강력한 전기 에너지저장장치(ESS)로 사용되고 있다. 그러나 액체나 젤 형태의 전해질을 사용하는 리튬이온전지는 충격이나 압력으로 인한 발화 가능성이 크고 충전소요 시간이 길어지는 취약점을 안고 있다. 따라서 지난 13일 국내 1, 2위 대기업인 삼성그룹과 현대차 그룹 수장들이 첫 단독 회동을 통해 협업을 논의한 사례에서 보듯 고체 전해질을 이용한 전고체전지가 가장 유망한 차세대 배터리로 주목을 받고 있다.
전고체전지는 양극과 음극 사이의 전해질을 액체가 아닌 고체로 대체한 전지다. 전고체전지는 특히 부피를 절반으로 줄이면서 대용량 구현이 가능해 완전 충전 시 최대 주행거리가 800Km에 달하기 때문에 글로벌완성차 업체와 배터리 업체를 중심으로 기술 상용화를 위한 연구개발(R&D) 움직임이 활발하다.
다만 전고체전지가 차세대 배터리로 확고히 자리를 잡기 위해서는 낮은 이온전도도와 전극-전해질 계면의 접합성 문제를 해결해야 한다. 이를 위해 리튬이온전도체가 분산된 복합 전극에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또 전지 구동 성능에 큰 영향을 미치는 복합 전극의 재료적 특성을 이해하기 위해서는 미시적 규모로 혼합된 활물질, 이온전도체, 바인더 그리고 도전재와 같은 구성성분들의 형상과 분포를 파악할 수 있는 기술이 필요하다.
홍승범 교수 연구팀이 개발한 영상화 기법은 이러한 문제점들을 거시·미시적 다중 스케일에서 전기화학 변위 현미경과 횡력 현미경 등 원자간력 현미경의 다양한 기능을 활용해 위치에 따른 검출 신호의 감도 차이로 구성성분들의 영역을 구별해 해결했다. 기존 전극과 복합 전극을 비교해서 결과를 제시했으며, 영역들의 구별뿐만 아니라 단일 영역 내에서 나노 스케일의 이온 반응성 세기 분포와 마찰력 세기 분포의 상관관계 파악을 통해 바인더 구성 비율이 이온 반응성에 미치는 영향을 파악했다.
또 기존 전자 현미경을 이용해 관찰할 경우, 진공 환경이 필수적으로 필요하고, 분석을 위한 시편 제작 시 매우 얇은 막 형태로 제작 및 백금 입자를 코팅해야 하는 등 특별한 사전처리 절차가 필요했다. 반면 홍 교수 연구팀이 이번 연구를 통해 제시한 관찰 방법은 일반적인 환경에서 수행할 수 있고, 특별한 사전처리 절차가 필요하지 않다. 이와 함께 다른 영상화 장비보다 관찰의 준비 과정이 편리하며, 공간 분해 능력과 검출 신호의 세기 분해 능력이 월등하고, 성분 관찰 시에는 3차원 표면 형상 정보가 제공된다는 장점이 있다.
홍승범 교수는 "원자간력 현미경을 이용해 개발된 분석 기법은 복합 소재 내의 각 구성성분이 물질의 최종적인 성질에 기여하는 역할을 정량적으로 이해하는 데 유리하다ˮ 면서 "이 기술은 차세대 전고체전지의 설계 방향을 다중 스케일에서 제시할 뿐만 아니라, 다른 전기화학 소재의 제조 공정에도 혁신의 기틀을 마련할 수 있을 것으로 기대된다ˮ 고 강조했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단 거대과학연구개발사업, 웨어러블 플랫폼 소재 기술센터 지원 기초연구사업 및 KAIST 글로벌특이점연구 지원으로 수행됐다.
2020.05.19 조회수 15354 -
빛 투과율 조절하는 능동형 광학 필름 개발
우리 대학 연구진이 기존 창호시스템을 교체하지 않고서도 투과율을 큰 폭으로 자유롭게 조절할 수 있는 에너지 절감형 스마트 윈도우 등으로 활용이 가능한 새로운 광학 필름 제작 기술을 개발했다.
우리 대학 신소재공학과 전석우 교수와 건설및환경공학과 홍정욱 교수·신소재공학과 신종화 교수 공동연구팀이 3차원 나노 복합체를 이용, 에너지의 효율적인 신축변형을 통해 세계 최고 수준의 가시광 투과율 조절이 가능한 능동형 광학 필름을 개발하는데 성공했다고 14일 밝혔다.
전석우 교수와 홍정욱 교수가 교신 저자로, 조동휘 박사과정 학생과 신라대학교 심영석 교수가 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 재료 분야의 세계적인 학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’ 4월 26일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: High-Contrast Optical Modulation from Strain-Induced Nanogaps at Three-Dimensional Heterogeneous Interfaces)
해당 연구진들은 정렬된 3차원 나노 네트워크에 기반한 신축성 나노 복합체를 이용해, 가시광 투과율을 최대 90%에서 16%까지 조절 가능한 넓은 면적의 광학 필름 제작에 필요한 원천 기술을 확보했다. 약 74%의 범위를 갖는 이는 평균적으로 46%의 범위를 가졌던 기존 2차원 필름의 수준을 훨씬 뛰어넘는 세계 최고 수준의 기술이다.
최근 제로 에너지 빌딩, 스마트 윈도우, 사생활 보호 등 에너지 저감/감성 혁신 응용에 대한 관심이 급증함에 따라, 능동형 광학 변조 기술이 주목받고 있다. 기존 외부 자극 (전기/열/빛 등)을 이용한 능동형 광학 변조 기술은 느린 반응속도와 불필요한 색 변화를 동반하고 낮은 안정성 등의 이유로 선글라스, 쇼케이스, 광고 등 매우 제한적인 분야에 적용돼왔기 때문에 현재 새로운 형태의 광학 변조 기술 개발이 활발히 진행 중이다.
에너지 효율적인 신축 변형을 이용한 광학 변조 기술은 비교적 간단한 구동 원리와 낮은 에너지 소비로 효율적으로 투과율을 제어할 수 있는 장점을 지녀 그동안 학계 및 관련 업계에서 집중적인 관심을 받아왔다. 그러나 기존 연구에서 보고된 광 산란 제어를 유도하는 구조는 대부분 광학 밀도가 낮은 2차원 표면 구조에 기반하기 때문에 좁은 투과율 변화 범위를 갖고, 물 등 외부 매질과 인접할 때 광학 변조기능을 잃는 문제를 가지고 있다. 특히, 비 정렬 구조에 바탕을 두고 있어 광학 변조 특성이 균일하지 못해서 넓은 면적으로 만들기도 힘들다.
연구팀은 정렬된 3차원 나노구조 제작에 효과적인 근접장 나노패터닝 (PnP, Proximity-field nanopatterning) 기술과 산화물 증착(증기를 표면에 얇은 막으로 입힘)을 정교하게 제어할 수 있는 원자층 증착법 (ALD, Atomic layer deposition)을 이용했다. 이에 주기적인 3차원 나노쉘 (nanoshell) 구조의 알루미나 (alumina)가 탄성중합체에 삽입된 신축성 3차원 나노복합체 필름을 현존하는 광학 변조 필름 중 가장 큰 면적인 3인치×3인치 크기로 제작하는 데 성공했다.
광학 필름을 약 60% 범위에서 당겨 늘리는 경우, 산화물과 탄성중합체의 경계면에서 발생하는 수없이 많고 작은 구멍에서 빛의 산란 현상이 발생하는데 연구진은 이를 이용해 세계 최고 수준의 가시광 투과율 조절 범위인 약 74%를 달성했다. 동시에 10,000회에 걸친 반복적인 구동 시험과 굽힘과 뒤틀림 등 거친 변형, 70℃ 이내 고온 환경에서의 구동, 물속에서의 구동 특성 등을 확인한 결과 높은 내구성과 안정성을 확인했다. 이와 함께 재료역학적‧광학적 이론 해석을 바탕으로 경계면에서 발생하는 광 산란 현상 메커니즘도 규명하는 데 성공했다.
전 교수 공동연구팀이 개발한 이 기술은 기존 창호 시스템 교체 없이도, 간단한 얇은 필름 형태로 유리 표면에 부착함으로써 투과율 조절이 가능한 에너지 절감형 스마트 윈도우로 활용이 가능하다. 이 밖에 두루마리 타입의 빔프로젝터 스크린 응용 등 감성 혁신적인 폭넓은 응용이 가능할 것으로 기대된다.
이번 연구는 한국연구재단 원천기술개발사업의 다부처 공동사업과 글로벌 프론티어 사업, 그리고 이공분야기초개발사업의 지원을 통해 수행됐다.
2020.05.14 조회수 21400 -
초저조도/초고조도 환경에서도 모션 블러 없는 고화질 및 고해상도 영상 생성이 가능한 알고리즘 개발
우리 대학 기계공학과 윤국진 교수 연구팀이 영국 임페리얼 칼리지 김태균 교수 연구팀과 GIST 최종현 교수 공동 연구팀과의 2건의 공동 연구를 통해 이벤트 카메라를 활용한 고화질 및 고해상도 영상 생성 알고리즘들을 개발했다.
연구팀은 이번에 개발한 알고리즘들을 통해 기존의 RGB 기반 카메라가 영상을 획득하지 못하는 초저조도/초고조도 환경에서도 이벤트 카메라(Event Camera)를 활용하여 고화질 및 고해상도 영상을 생성할 수 있고, 특히 이벤트 카메라의 장점을 살려 초고속의 움직임에도 모션 블러(motion blur, 빠른 움직임에 의한 영상 열화) 없는 고프레임율의 영상을 생성할 수 있다고 밝혔다.
이벤트 카메라는 카메라 각 화소에 입사하는 빛의 세기의 변화에 반응하여 광역동적범위(High Dynamic Range)에서 매우 짧은 지연 시간을 갖는 비동기적 이벤트 데이터를 영상 정보로 제공하기 때문에, 기존 RGB 카메라가 영상을 획득할 수 없었던 고조도/저조도 환경에서도 영상 데이터 획득이 가능하고 또한 초고속 움직임을 갖는 피사체에 대한 영상 데이터 획득이 가능하다는 장점이 있다.
하지만 기존의 영상과는 다른 형태의 영상 정보를 제공하기 때문에 기존의 영상 이해 기술을 접목시키기 어렵고 또한 센서의 제약으로 인해 영상의 해상도가 낮다는 단점이 있다. 연구팀은 이벤트 카메라의 장점을 유지하면서 이와 같은 문제를 해결하기 위해 이벤트 데이터로부터 고화질의 초고해상도의 영상을 생성해 내기 위한 최적화된 심층 신경망과 학습 알고리즘들을 제안하였다. 제안된 알고리즘들은 이벤트 카메라로부터 획득된 이벤트 데이터를 일정 시간 동안 누적하여 딥러닝 기반의 합성곱 신경망을 통해 영상을 생성하는 방식으로, 두 공동 연구에서 각각 교사 학습/비교사 학습 기반의 알고리즘을 제안하였는데, 제안된 두 알고리즘들 모두 이벤트 카메라의 장점을 유지할 수 있어 초당 최대 100만 프레임의 영상 생성이 가능하여 조명의 변화가 극심한 환경이나 고속 움직임에 대한 분석이 필요한 다양한 분야에 적용 가능할 것으로 기대된다.
윤국진 교수는 “본 기술은 이벤트 카메라를 활용한 영상 기반 상황 인식을 위한 기술로서, 기존 RGB 카메라로는 검출이 어려운 조명 변화가 극심한 상황에서 사용될 수 있고, 초고속 움직임에 대한 분석이 가능하기 때문에 자율주행 자동차, 드론, 로봇 등에 다양하게 활용될 것으로 기대한다.”고 말했다.
Mohammad Mostafavi 박사과정(GIST)이 1저자로 참여한 공동 연구와 Wang Lin 박사과정(KAIST)이 1저자로 참여한 공동 연구 논문들은 오는 6월에 개최 예정인 컴퓨터 비전/기계학습 분야의 국제 학술대회인 ‘IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)에 각각 구술/포스터 논문으로 발표될 예정이다. (논문명: (1) Learning to Super Resolve Intensity Images from Events, 이벤트를 활용한 초고해상도 이미지 생성 학습법, (2) EventSR: From Asynchronous Events to Image Reconstruction, Restoration, and Super-Resolution via End-to-End Adversarial Learning, 적대적 신경망 학습을 통한 비동기적 이벤트의 이미지로의 재구성, 복원 및 초해상도 연구)
한편, 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업(NRF-2018R1A2B3008640)과 차세대정보・컴퓨팅기술개발사업(NRF-2017M3C4A7069369)의 지원을 받아 수행됐다.
2020.05.12 조회수 13272 -
이상엽 특훈교수 연구팀, 미생물 기반 바이오 숙신산 대량 생산 기술 개발
국내 연구진이 플라스틱의 원료와 식품·의약품 합성에 사용되는 중요한 화학물질인 숙신산을 대량으로 생산할 수 있는 기술을 개발했다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀과 경북대학교(총장 김상동) 김경진 교수 연구팀이 시스템 대사공학을 이용해 미생물 기반의 바이오 숙신산 대량 생산을 가능케 하는 세계 최고의 효율을 지닌 숙신산 생산 균주를 개발하는데 성공했다고 6일 밝혔다. 이 교수와 김 교수가 이끄는 공동연구팀의 이번 연구 성과는 국제학술지 ‘네이쳐 커뮤니케이션 (Nature Communications)’ 4월 23일 字 온라인 판에 게재됐다. (논문명 : Enhanced succinic acid production by Mannheimia employing optimal malate dehydrogenase)
기후변화 대응 기술 중 바이오리파이너리 기술은 화석연료에 의존하지 않고 바이오매스 원료로부터 생물공학적 ‧ 화학적 기술을 이용해 화학제품과 바이오연료 등 산업 화학물질을 친환경적으로 생산하는 분야이다. 이 중 특히 핵심 기술인 ‘시스템 대사공학’은 미생물의 복잡한 대사회로를 효과적으로 조작해 산업 화학물질의 생산 효율을 높일 수 있다.
현대 산업 전반은 화석연료를 바탕으로 하는 산업에 매우 의존적이며 숙신산의 생산 또한 화석연료를 기반으로 이뤄진다. 그러나 이는 화석연료의 고갈과 이에 따른 원류 가격의 지속적인 증가, 화석연료 기반 산업으로부터 발생되는 지구 온난화 등 매우 심각한 부작용을 낳는다. 또 급속도로 고갈돼 가는 화석연료를 대체할 수 있는 바이오 기반의 숙신산 생산은 필수적이다. 연구팀은 한우의 반추위에서 분리한 미생물인 맨하이미아(Mannheimia)의 대사회로를 조작해 숙신산을 생산하는 연구를 지속해 왔으며 이번에 세계 최고의 생산 효율을 지닌 숙신산을 생산할 수 있는 개량균주를 개발하는데 성공했다.
숙신산은 탄소 4개로 구성된 다이카복실산인데 대사과정에 있어 숙신산 한 분자를 생산할 때 이산화탄소 한 분자를 소모한다. 따라서 미생물 배양에 의한 숙신산 생산을 통해 이산화탄소의 저감에 기여한다. 연구팀은 이번 연구 과정에서 숙신산 전환에 핵심역할을 하는 효소의 구조를 밝히는 한편 단백질 공학을 통해 효소 성능을 개선했으며, 이를 전체 대사회로 최적화에 연계시키는 시스템 대사공학을 수행했다. 이를 통해 포도당, 글리세롤, 이산화탄소를 원료로 리터당 134g(그램)의 높은 농도로 숙신산을 생산하고 경제와 가장 밀접하게 연관되는 생산성이 시간당·리터당 21g(그램)에 달하는 등 매우 효율적인 공정을 개발했는데 이는 세계 최고의 효율성을 지닌 숙신산 생산 공정으로 평가를 받고 있다. 지금까지는 일반적으로 시간당·리터당 1~3g(그램)이 최고 수준이었다.
기후변화 등 환경 문제의 주범으로 꼽히는 화석연료에 대한 의존성을 대폭 낮추고 주요 산업 기반 화학물질인 숙신산을 효과적으로 생산할 수 있는 근간을 제시한 이번 연구 성과는 학계로부터 중요성을 인정받아, 국제학술지인 네이처 커뮤니케이션지에 게재됐다. KAIST 이상엽 특훈교수는 “이번에 개발한 미생물 기반 바이오 숙신산 대량 생산 기술은 화학산업의 플랫폼 화학물질로 사용될 수 있는 숙신산을 보다 더 효율적으로 생산할 수 있기 때문에 환경친화적인 바이오화학 산업으로의 전환에 기여할 것”이라고 설명했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 ‘C1 가스 리파이너리 사업’ 및 ‘바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 원천기술개발 과제’의 지원을 받아 수행됐다.
2020.05.06 조회수 16789 -
70년 만에 준-페르미 준위 분리 현상 제1 원리적으로 규명
국내 연구진이 70년 난제로 꼽히던 준-페르미 준위 분리 현상의 원자 수준 규명에 성공했다.
우리 대학 전기및전자공학부 김용훈 교수 연구팀이 반도체 소자 동작의 기원인 준-페르미 준위(quasi-Fermi level) 분리 현상을 제1 원리적으로 기술하는 데 최초로 성공했다고 27일 밝혔다.
제1 원리적인 방법이란 실험적 데이터나 경험적 모델을 사용하지 않고 슈뢰딩거 방정식을 직접 푸는 양자역학적 물질 시뮬레이션 방법이다.
김용훈 교수 연구팀의 연구 결과는 특히 비평형 상태의 나노 소자 내에서 발생하는 복잡한 전압 강하의 기원을 새로운 이론 체계와 슈퍼컴퓨터를 통해 규명함으로써, 다양한 첨단 반도체 소자의 분석 및 차세대 나노 소자 개발을 위한 이론적 틀을 제공할 것으로 기대되고 있다.
이주호 박사과정 학생이 제1 저자로 참여한 이번 연구 성과는 국제학술지 미국‘국립과학원회보(Proceedings of the National Academy of Sciences)’ 4월 23일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Quasi-Fermi level splitting in nanoscale junctions from ab initio)
반도체 관련 교과서에도 소개되고 있는 준-페르미 준위 개념은 반도체 소자 내 전압인가 상황을 기술하는 표준적인 이론 도구로서 그동안 트랜지스터, 태양전지, 발광다이오드(LED) 등 다양한 반도체 소자들의 구동 원리를 이해하거나 성능을 결정하는데 경험적으로 사용돼왔다.
하지만 준-페르미 준위 분포 현상은 1956년 노벨 물리학상 수상자 윌리엄 쇼클리(William B. Shockley)가 제시한 지 70년이 지난 현재에도 전압 인가 상황의 반도체 소자 채널 내에서 측정을 하거나 계산을 해야 하는 어려움 때문에 원자 수준에서는 이해되지 못한 상황이 계속돼왔다.
연구팀은 차세대 반도체 소자의 후보군으로 주목을 받는 단일분자 소자에서, 나노미터 길이에서 발생하는 복잡한 전압 강하 현상을 최초로 규명해냈다. 특히 전도성이 강한 특정 나노 전자소자에 대해 비 선형적 전압 강하 현상이 일어나는 원인이 준-페르미 준위 분리 현상임을 밝혔다.
이러한 연구 성과는 김 교수 연구팀이 다년간에 걸쳐 새로운 반도체 소자 제1 원리 계산 이론을 확립하고 이를 소프트웨어적으로 구현했기에 가능했다. 이는 외산 소프트웨어에만 의존하던 반도체 설계 분야에서 세계적으로 경쟁력 있는 차세대 나노소자 전산 설계 원천기술을 확보했다는 점에서 큰 의미를 부여할 수 있다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 중견연구자지원사업, 나노소재원천기술개발사업, 기초연구실지원사업, 글로벌프론티어사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.04.27 조회수 16966 -
실시간 영상 전송 보안 기술 개발
전산학부 김명철 교수 연구팀이 웹캠, 영상 드론, CCTV, 증강현실(AR), 가상현실(VR) 등에 사용하는 영상 전송 장비용 실시간 영상 암호화 및 전산 자원(CPU, 배터리 등) 소모 저감 기술을 개발했다.
연구팀의 실시간 영상 전송 보안기술은 비디오 코덱 종류에 상관없이 적용될 수 있는 범용성을 가질 뿐 아니라 영상전송기기의 CPU나 배터리를 최대 50%까지 절약하면서도 최고 수준의 보안성능을 제공하는 결과를 보였다.
고경민 박사 주도로 개발된 이번 연구결과는 보안 분야의 국제 학술지 IEEE TDSC(Transactions on Dependable and Secure Computing) 3월 13일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명: Secure video transmission framework for battery-powered video devices) 또한, 국내 특허로 등록, 미국특허로 출원돼 2차 심사가 진행 중이다. (국내특허명: 통신 시스템의 암호화 패킷 전송 방법)
기존 실시간 영상 전송 보안기술은 촬영한 모든 영상을 암호화해 전송하거나 비디오 데이터 식별 없이 무작위로 암호화하기 때문에 전산 자원이 제한된 상황에서 적용하기에는 한계가 있다. 문제 해결을 위해 연구팀은 새로운 실시간 영상 암호화 및 배터리 소모 저감 기술을 개발했다. 이 기술은 영상전송 장비에서 동작하는 자원 모니터링 결과에 따라 카메라로 촬영한 영상을 구성하는 비디오 데이터를 데이터중요도 관점에서 선별적으로 암호화 전송을 수행한다.
암호화 전송 시에는 영상 송신 장비의 가용자원량에 따라 실시간으로 암호화 정도를 조정하며, 다중 전송경로 지원을 통해 보안성을 높인다. 수신된 영상 데이터는 실시간 영상 재생이 가능한 단위로 그 순서를 복원한 후 화면에 표시된다. 이 기술은 가용 전산 자원의 모니터링 결과에 따라 촬영된 영상을 구성하는 비디오 데이터 단위로 암호화가 가능해 전산 자원 가용량에 따른 선별적 적용이 가능하다.
연구팀은 카메라 장비를 상용 영상 드론에 탑재해 무선을 통한 영상전송 시 전산 자원 소모를 낮추면서 보안성을 높일 수 있음을 증명했다. 최근 코로나로 인해 널리 활용되는 비대면 강의 및 미팅의 보안성 강화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
김명철 교수는 “영상전송 보안이 중요한 온라인 교육/회의, 스마트시티의 CCTV, 민군 드론 영상 송수신, 증강현실(AR), 가상현실(VR) 등에서 특허화된 개발기술이 원천기술로 활용될 수 있도록 산학협력을 활발히 추진하고 있다”라고 말했다.
2020.04.16 조회수 11688 -
초안정 광대역 광주파수 안정화 기술 개발
기계공학과 김정원 교수 연구팀이 광섬유 광학 기술을 이용한 고성능 주파수 안정화 기술을 개발했다.
이 기술을 이용하면 150테라헤르츠(THz)의 넓은 대역폭에 걸쳐 일정한 간격으로 분포한 60만 개 이상의 광주파수 모드들의 선폭을 동시에 1헤르츠(Hz) 수준으로 낮출 수 있다. 이를 통해 원자시계나 주파수 분광학에 활용할 수 있고, 광주파수를 기반으로 한 양자 센서의 성능도 크게 높일 수 있을 것으로 기대된다.
권도현 박사과정이 1 저자로 참여하고 한국표준과학연구원 시간표준센터와 공동연구로 수행된 이번 연구는 국제학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 3월 27일 자에 게재됐다. (논문명: Generation of multiple ultrastable optical frequency combs from an all-fiber photonic platform)
레이저의 선폭과 광주파수의 안정도는 시간/주파수 표준, 양자광학, 분광학 등 기초과학 분야뿐 아니라 거리 측정, 형상 이미징 및 분산형 센서 등 다양한 공학 응용에서의 측정 분해능을 결정한다.
특히 작년 5월 기본단위의 재정의를 통해 7개의 국제 단위계(SI) 중 6개(시간, 길이, 질량, 전류, 온도 및 광도)가 주파수를 기반으로 정의되기 때문에 광주파수의 안정도를 확보하는 것은 초정밀 측정 및 센서 분야에서 매우 중요한 이슈이다.
기존에는 다수의 광주파수를 안정화하기 위해 Q인자가 높은 초안정 공진기에 연속파 레이저를 주파수 잠금한 후 이를 다시 펄스 레이저에 주파수 잠금하는 방식을 사용했다. 하지만 이 방식은 장치의 크기가 클 뿐 아니라 주변 환경에 매우 민감한 수억 원 이상의 고가 장치이기 때문에 소수의 표준 연구소에서만 활용됐다.
연구팀은 부품의 신뢰성과 가격 경쟁력이 확보된 광통신용 광섬유 광학 기술을 이용한 광주파수 안정화 기술을 개발했다. 그 결과 A4 용지 절반보다 작은 면적의 소형 장치를 이용해 펄스 레이저에서 발생하는 60만 개 이상의 광주파수 모드들의 선폭을 1Hz 수준으로 낮출 수 있었다. 또한, 각각의 주파수 모드에서 1천조 분의 1(10-15) 수준의 주파수 안정도를 확보했다.
연구팀의 기술은 다양하게 활용 가능해, 특히 최근 대기 중 유해물질 모니터링 등의 분야에서 활용되고 있는 듀얼콤 분광학을 위한 고성능 광원으로 활용할 수 있다.
연구팀은 하나의 광섬유 링크에 두 펄스 레이저를 동시에 안정화하는 방식을 통해 150THz의 넓은 주파수 대역에 걸쳐 1Hz 수준의 선폭으로 흡수 스펙트럼을 측정할 수 있는 고분해능 듀얼콤 분광학 광원을 선보였다.
불변하는 원자의 특성을 이용해 고정확도 측정이 가능한 양자 센서의 경우도 광주파수 분광학 기반이기 때문에, 광주파수의 선폭과 안정도가 측정의 정확도와 신뢰도에 매우 중요하다.
김 교수는 “이번 연구 결과를 활용하면 소형, 경량, 저가의 장치로 1천조분의 1 수준의 광주파수 안정화가 가능해 다양한 양자 센서를 센서 네트워크 형태로 확장하는 데 기여할 수 있을 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.04.09 조회수 19034 -
스스로 그림 그리는 인공지능 반도체 칩 개발
전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 생성적 적대 신경망(GAN: Generative Adversarial Network)을 저전력, 효율적으로 처리하는 인공지능(AI: Artificial Intelligent) 반도체를 개발했다.
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 다중-심층 신경망을 처리할 수 있고 이를 저전력의 모바일 기기에서도 학습할 수 있다. 연구팀은 이번 반도체 칩 개발을 통해 이미지 합성, 스타일 변환, 손상 이미지 복원 등의 생성형 인공지능 기술을 모바일 기기에서 구현하는 데 성공했다.
강상훈 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 지난 2월 17일 3천여 명 반도체 연구자들이 미국 샌프란시스코에 모여 개최한 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다. (논문명 : GANPU: A 135TFLOPS/W Multi-DNN Training Processor for GANs with Speculative Dual-Sparsity Exploitation)
기존에 많이 연구된 인공지능 기술인 분류형 모델(Discriminative Model)은 주어진 질문에 답을 하도록 학습된 인공지능 모델로 물체 인식 및 추적, 음성인식, 얼굴인식 등에 활용된다.
이와 달리 생성적 적대 신경망(GAN)은 새로운 이미지를 생성·재생성할 수 있어 이미지 스타일 변환, 영상 합성, 손상된 이미지 복원 등 광범위한 분야에 활용된다. 또한, 모바일 기기의 다양한 응용 프로그램(영상·이미지 내 사용자의 얼굴 합성)에도 사용돼 학계뿐만 아니라 산업계에서도 주목을 받고 있다.
그러나 생성적 적대 신경망은 기존의 딥러닝 네트워크와는 달리 여러 개의 심층 신경망으로 이루어진 구조로, 개별 심층 신경망마다 다른 요구 조건으로 최적화된 가속을 하는 것이 어렵다.
또한, 고해상도 이미지를 생성하기 위해 기존 심층 신경망 모델보다 수십 배 많은 연산량을 요구한다. 즉, 적대적 생성 신경망은 연산 능력이 제한적이고 사용되는 메모리가 작은 모바일 장치(스마트폰, 태블릿 등)에서는 소프트웨어만으로 구현할 수 없었다.
최근 모바일 기기에서 인공지능을 구현하기 위해 다양한 가속기 개발이 이뤄지고 있지만, 기존 연구들은 추론 단계만 지원하거나 단일-심층 신경망 학습에 한정돼 있다.
연구팀은 단일-심층 신경망뿐만 아니라 생성적 적대 신경망과 같은 다중-심층 신경망을 처리할 수 있으면서 모바일에서 학습도 가능한 인공지능 반도체 GANPU(Generative Adversarial Networks Processing Unit)를 개발해 모바일 장치의 인공지능 활용범위를 넓혔다.
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 서버로 데이터를 보내지 않고 모바일 장치 내에서 생성적 적대 신경망(GAN)을 스스로 학습할 수 있어 사생활을 보호를 가능케 하는 프로세서라는 점에서 그 활용도가 기대된다.
모바일 기기에서 저전력으로 다중-심층 신경망을 가속하기 위해서 다양한 핵심 기술이 필요하다. 연구팀이 개발한 GANPU에 사용된 핵심 기술 중 대표적인 기술 3가지는 ▲적응형 워크로드 할당(ASTM, 처리해야 할 워크로드*를 파악해 칩 상의 다중-심층 신경망의 연산 및 메모리 특성에 맞춰 시간·공간으로 나누어 할당함으로써 효율적으로 가속하는 방법) ▲입출력 희소성 활용 극대화(IOAS, 인공신경망 입력 데이터에서 나타나는 0뿐만 아니라 출력의 0도 예측해 연산에서 제외함으로써 추론 및 학습 과정에서의 속도와 에너지효율 극대화) ▲지수부만을 사용한 0 패턴 추측(EORS, 인공신경망 출력의 0을 예측하기 위한 알고리즘으로 인공신경망 입력과 연결 강도(weight)의 부동소수점 데이터 중 지수 부분만을 사용해 연산을 간단히 수행하는 방법)이다.
위의 기술을 사용함으로써 연구팀의 GANPU는 기존 최고 성능을 보이던 심층 신경망 학습 반도체 대비 4.8배 증가한 에너지효율을 달성했다.
연구팀은 GANPU의 활용 예시로 태블릿 카메라로 찍은 사진을 사용자가 직접 수정할 수 있는 응용 기술을 시연했다. 사진상의 얼굴에서 머리·안경·눈썹 등 17가지 특징에 대해 추가·삭제 및 수정사항을 입력하면 GANPU가 실시간으로 이를 자동으로 완성해 보여 주는 얼굴 수정 시스템을 개발했다.
2020.04.06 조회수 19040 -
광 투과 방식의 웨어러블 유연 인장 센서 개발
기계공학과 박인규 교수 연구팀이 신체 동작 및 자세 모니터링에 활용이 가능한 탄소 나노튜브–탄성 중합체 복합소재 광 투과 방식의 웨어러블 유연 인장 센서를 개발했다.
이번 기술을 통해 인체의 다양한 관절 굽힘 동작, 자세, 맥박 및 표정 등 다양한 생체 동작을 연속적으로 측정해, 운동 시 관절부 움직임 자세 교정 및 맥박 측정을 통한 헬스케어 모니터링 시스템 등에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
구지민 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구는 나노기술 분야 국제 학술지 ‘ACS Applied Materials & Interfaces’ 3월 4일 자 표지 논문에 게재됐다. (논문명: Wearable Strain Sensor Using Light Transmittance Change of Carbon Nanotube Embedded Elastomer with Microcrack)
최근 헬스케어에 대한 관심이 커짐에 따라 웨어러블 유연 센서 개발이 활발히 진행되면서 인체에 적용하는 센서로서의 유연 소재를 기반으로 다양한 전기저항식, 정전용량 방식의 플랫폼을 이용한 인장 센서가 많이 개발되고 있다.
그러나 기존의 전기저항식 센서는 장시간 반복 신호 안정성, 선형성에 한계를 보이며, 정전용량식 센서의 경우 외부 전기장의 영향에 취약하고 센서 민감도가 낮다. 이러한 점을 보완하기 위해 광학 방식의 유연 인장 센서가 개발됐으나 여전히 민감도가 낮다는 한계점이 있다.
문제 해결을 위해 연구팀은 탄소 나노튜브가 함침된 탄성중합체의 인장에 따른 광 투과도 변화 현상을 활용해 수 퍼센트에서 400%에 달하는 넓은 범위의 인장률을 안정적으로 측정할 수 있는 유연 인장 센서를 개발했다.
연구팀이 개발한 센서는 외부 인장에 따라 탄성중합체에 함침된 탄소 나노튜브 필름에 틈이 형성돼 광 투과도를 크게 변화시켜 기존의 광학 방식 인장 센서에 비해 10배 이상의 높은 감도를 가진다. 또한, 1만 3천 회 이상의 인장 변형에도 안정적인 신호 회복을 보이고, 다양한 환경 요인(온도, 습도)에도 안정적인 감지 성능을 보여 웨어러블 기기로 활용할 수 있는 큰 가능성을 보였다.
연구팀은 이러한 성능을 바탕으로 손가락 굽힘 동작을 측정해 이를 로봇 조종에 활용했으며, 3축 센서로 패키징 해 인체 자세 모니터링에 활용했다. 또한, 경동맥 근처의 맥박 모니터링과 발음할 때의 입 주변 근육 움직임 등 미세한 동작도 관찰하는 데 성공했다.
박인규 교수는 “이번 연구에서는 기존의 전기저항식, 정전용량식 및 광학 방식의 유연 인장률 센서가 갖는 한계점을 극복할 수 있는 새로운 플랫폼을 개발했다”라며 “헬스케어, 엔터테인먼트, 로보틱스 등 다양한 분야에 널리 활용할 수 있는 우수한 성능의 웨어러블 센서를 실현했다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 중견 연구 과제(올인원 스마트 스킨을 위한 웨어러블 멀티센서 시스템 핵심기술 연구)와 선도연구센터지원 사업(초정밀 광 기계기술 연구센터)의 지원을 통해 수행됐다.
2020.04.02 조회수 20961 -
고효율 페로브스카이트-실리콘 탠덤 태양전지 개발
신소재공학과 신병하 교수 연구팀 주도의 공동 연구팀(서울대학교 김진영 교수, 세종대학교 김동회 교수, 미국 국립재생에너지 연구소 Kai Zhu 박사, 노스웨스턴 대학 정희준 박사)이 큰 밴드갭의 페로스카이트 물질을 개발하고 이를 적용해, 26.7%의 광 변환 효율을 갖는 고효율 페로브스카이트-실리콘 탠덤(tandem) 태양전지를 구현했다.
이번 연구는 과거 불안정하다고 알려진 큰 밴드갭 유무기 하이브리드 페로브스카이트 물질(Organic-Inoraganic Hybrid Perovskite)의 안정화 및 고효율화하는 기술을 개발함과 동시에, 이를 실리콘 태양전지와 적층해 고효율 탠덤 태양전지를 개발했다는 점에서 향후 30% 이상의 초고효율 태양전지 개발에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
신병하 교수가 교신저자로, 김대한 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘사이언스(Science)’ 3월 26일 자 온라인판에 게재됐다.(논문명: Efficient, stable silicon tandem cells enabled by anion-engineered wide bandgap perovskites)
기존의 단일 태양전지로는 약 30% 초반의 한계효율을 넘을 수 없다는 쇼클리-콰이저(Shockley-Queisser) 이론이 존재한다. 이에 단일 태양전지 효율의 한계를 극복하기 위해 연구자들이 2개 이상의 태양전지를 적층 형태로 연결하는 기술인 탠덤 태양전지 개발을 위해서 노력하고 있다.
하지만 탠덤 태양전지의 상부 셀(cell)로 적합한 큰 밴드갭의 페로브스카이트는 빛, 수분, 산소 등의 외부 환경에 민감하게 반응하는 낮은 안정성 때문에 고품질의 소자를 합성할 수 없다는 한계가 존재했다.
연구팀은 새로운 음이온을 포함한 첨가제를 도입해 페로브스카이트 박막 내부에 형성되는 2차원 안정화 층(passivation layer)의 전기적·구조적 특성을 조절할 수 있다는 것을 밝혔고, 이를 통해 최고 수준의 큰 밴드 갭 태양전지 소자를 제작했다. 공동 연구팀은 더 나아가 개발한 페로브스카이트 물질을 상용화된 기술인 실리콘 태양전지에 적층해 탠덤 태양전지를 제작하는 데 성공했고, 최고 수준인 26.7%의 광 변환 효율을 달성했다.
연구팀의 기술은 향후 첨가제 도입법을 통한 반도체 소재의 2차원 안정화 기법에 대한 방향을 제시할 수 있으며, 유무기 하이브리드 페로브스카이트 물질을 이용한 태양전지, 발광 다이오드, 광 검출기와 같은 광전자 소자 분야에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
신병하 교수는 “페로브스카이트 태양전지 기술은 지난 10년간 눈부신 발전을 이뤄, 이제는 상용화를 고민해야 하는 시기이다. 실리콘 태양전지와의 이종 접합 구조를 통한 고효율 달성은 페로브스카이트 태양전지 기술의 상용화를 앞당기는 데 도움이 될 것이다”라며 “연구결과는 향후 30% 이상의 초고율 탠덤 태양전지 구현에 초석이 될 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 나노소재기술개발사업, 중견연구자지원사업, 산업통상자원부(MOTIE)와 한국에너지기술평가원(KETEP) 에너지기술개발사업, 알키미스트 프로젝트, BK21 사업의 지원을 통해 수행됐다.
2020.03.30 조회수 19681 -
딥러닝 통해 MRI 다중 대조도 영상 복원 기법 개발
바이오및뇌공학과 박성홍 교수 연구팀이 자기공명영상장치(MRI)의 다중 대조도 영상을 복원하기 위한 새로운 딥러닝 네트워크를 개발했다. 이번 연구를 통해 병원에서 반복적으로 획득하는 다중 대조도 MRI 영상을 얻는 시간이 크게 줄어 편의성 증대, 촬영비용 절감 등의 효과를 볼 것으로 기대된다.
도원준 박사가 1 저자로, 서성훈 박사과정이 공동 1 저자로 참여한 이번 연구는 우수성을 인정받아 국제 학술지 ‘메디컬 피직스 (Medical Physics)’ 2020년 3월호 표지 논문으로 게재됐다.
일반적으로 임상적 환경에서 MRI 촬영은 정확한 진단을 위해 두 개 이상의 대조도로 진행돼 촬영시간이 길어진다. 이에 따라 MRI 촬영비용도 비싸지며 환자들의 불편함을 유발하고, 영상의 품질 역시 환자의 움직임 등으로 인해 낮아질 수 있다.
문제 해결을 보완하기 위해 박 교수 연구팀은 다중 대조도 획득의 특징을 활용한 새로운 딥러닝 기법을 개발해 기존 방식보다 데이터를 적게 수집하는 방식으로 MRI 영상획득 시간을 크게 단축했다. MRI 영상에서 데이터를 적게 수집하는 것은 영상의 주파수 영역에서 이뤄지며, 일반적으로 위상 인코딩의 개수를 줄이는 것으로 영상획득 시간을 감소시키는 것을 뜻한다. 영상획득 시간은 줄어든 인코딩 개수의 비율만큼 줄어들게 되며, 이번 연구에서는 촬영시간을 최대 8배까지 줄여 영상을 복원했다.
연구팀은 임상에서 정확한 진단을 위해 MRI 영상을 다중 대조도로 얻는다는 점을 활용해 복원의 효율을 높였으며, 실제로 데이터를 얻을 당시의 전략을 고려해 네트워크들을 따로 개발했다. 구체적으로 ▲다중 대조도 전체 프로토콜의 촬영시간을 모두 줄이는 네트워크(X-net)와 ▲하나의 프로토콜은 전체 인코딩 데이터를 획득하고 나머지 프로토콜들은 촬영시간을 크게 줄이는 네트워크(Y-net)를 따로 개발해 MRI 다중 대조도 영상을 촬영하는 목적에 맞춰 다르게 최적화했다.
박성홍 교수는 “병원에서 반복적으로 시행하는 다중 대조도 MRI 촬영의 특성을 잘 살려서 성능을 극대화한 딥러닝 네트워크의 개발에 의의가 있다”라며, “병원에서 환자의 MRI 촬영시간을 줄이는 데 도움을 줄 것으로 기대한다”라고 말했다.
서울대학교병원 최승홍 교수와 공동연구로 진행한 이번 연구는 한국연구재단과 한국보건산업진흥원의 지원을 받아 수행됐다.
2020.03.27 조회수 14822