• 최종편집 2024-12-12(목)

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  • 서울대 조규진 교수팀 비정형 환경에서도 활용 가능성 큰 로봇 그리퍼 개발
    서울대학교 공과대학은 기계공학부 조규진 교수(인간중심 소프트 로봇기술 연구센터장) 연구팀이 효율적인 픽 앤 플레이스(pick-and-place) 작업을 위해 사람처럼 여러 물체를 한 번에 옮길 수 있는 로봇 그리퍼를 개발했다고 밝혔다. 이 기술은 물체를 동시에 옮길 뿐만 아니라 원하는 위치에 정렬할 수 있는 기능까지 구현했기 때문에 비정형 환경에서도 활용 가능성이 크다. 사람의 손동작 원리를 분석해 로봇 그리퍼에 성공적으로 적용한 사례인 이번 연구 성과는 12월 12일 로봇 분야의 저명한 국제 학술지 ‘사이언스 로보틱스(Science Robotics)’에 게재돼 학계의 주목을 받았다. 연구의 출발점은 ‘다물체 파지(multi-object grasping)’로 불리는 사람의 파지 방법이었다. 연구팀은 2019년 공장에서 작업자들이 효율적 작업을 위해 물체를 하나씩 옮기지 않고, 여러 개를 동시에 옮기는 모습을 보고 영감을 얻어 연구를 시작했다. 조규진 교수는 “실제 사람의 손동작과는 다르게 기존의 그리퍼 연구들은 대부분 로봇이 한 번에 하나의 물체를 옮긴다는 가정 하에 발전해 왔다”며 “한 번에 여러 물체를 옮기는 다물체 파지 그리퍼도 개발된 바 있지만, 여러 개의 작은 그리퍼들을 로봇팔 끝단에 배치한 형태라 정형화된 환경에서만 사용이 가능하다는 한계가 있었다”고 밝혔다. 이러한 제약에 문제의식을 가진 연구팀은 비정형 환경에서도 그리퍼 활용이 가능하도록 사람의 다물체 파지 전략을 분석해 이를 적용한 로봇 그리퍼를 세계 최초로 개발했다. 이 과정에서 핵심이 된 동작은 ‘손가락-손바닥 이동 동작(finger-to-palm translation)’과 ‘손바닥-손가락 이동 동작(palm-to-finger translation)’이다. 예를 들어 사람들은 책상 위에 놓인 여러 물체를 손바닥에 모으기 위해 손가락으로 물체를 하나씩 잡고, 손바닥으로 옮기는 과정을 반복한다. 그리고 모은 물체들을 식탁 위로 함께 옮긴 후, 다시 손가락으로 하나씩 잡아 원하는 위치에 배치할 수 있다. 연구팀은 이 동작 원리를 로봇에 도입해, 물체를 하나씩 잡아 저장하고 여러 물체를 한 번에 옮긴 뒤, 다시 개별적으로 원하는 위치에 정렬할 수 있는 로봇 그리퍼를 개발한 것이다. 이를 구현하기 위해 그리퍼의 손가락에 디커플링 링크(decoupling link)를 설치함으로써 물체를 파지하고 손바닥으로 전달하는 동작을 기구학적으로 분리해 제어를 간단히 했다. 그리퍼의 손바닥은 유연한 털이 배열된 벨트형 구조로, 물체를 안정적으로 저장하며 다양한 크기의 물체를 동시에 처리할 수 있도록 설계했다. 이와 같이 독특한 하드웨어 설계를 통해 연구진은 사람의 복잡한 움직임을 로봇에 맞게 간단화시킨 후 적용했으며, 총 3개의 모터만으로 모든 움직임을 구현하는 데 성공했다. 연구진은 실험실 스케일의 데모를 통해 이번에 개발된 그리퍼가 다양한 비정형 환경에서 적용될 수 있음을 검증했다. 먼저 물류 환경에서 그리퍼가 선반에 놓인 8개의 물체를 2번의 왕복 운동으로 옮길 수 있고, 이때 물체를 하나씩 옮기는 단일 물체 파지 방식과 대비해 공정 시간을 34% 절감, 로봇팔의 이동 거리를 71% 단축할 수 있다는 사실을 확인했다. 또한 가정 환경에서는 책상에 놓인 물체들을 모두 저장한 뒤, 원하는 위치에 하나씩 놓을 수 있음을 검증했다. 이처럼 연구진이 개발한 그리퍼는 물류 및 가정 환경 뿐 아니라, 대표적인 비정형 환경으로 꼽히는 빈-피킹(bin picking, 여러 물건이 컨테이너, 수납함 등의 용기에 어지럽게 쌓여 있는 공정) 공정에도 적용이 가능할 것으로 기대된다. 연구책임자인 조규진 교수는 “자연의 원리는 효율적인 로봇 동작 설계에 대한 영감을 준다”며 “이때 단순히 자연의 동작을 모방하는 게 아니라, 핵심 원리를 로봇에 맞게 재구성하는 것이 로봇공학자의 역할”이라고 연구의 방향성을 설명했다. 또한 “사람의 다물체 파지 방법에서 손안 이동 기술은 핵심적인 움직임인데, 이번에 제안한 그리퍼는 이 원리를 최초로 로봇에 적용한 사례”라고 이번 연구의 의의를 강조하며 “물류나 가정 환경 등 다양한 비정형 환경에서 효율적인 픽 앤 플레이스를 가능케 할 것으로 기대한다”고 밝혔다. 현재 조규진 교수 연구팀은 다품종 소량생산, 빈 피킹, 물류 공정 등 자동화가 이뤄지지 않은 다양한 공정에 이 기술을 적용할 수 있는지 검토 중이며, 벨트형 손바닥의 디자인을 타깃 물체에 맞게 최적화하는 연구에 매진하고 있다. 제1저자인 박사과정 엄재민 연구원은 오는 2월에 졸업 후 박사 후 연구원으로서 다물체 파지 그리퍼의 경로 계획(path planning)과 벨트형 손바닥의 디자인 최적화 연구를 추가로 진행할 계획이다.
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    2024-12-12
  • 서울대 곽정훈 교수팀, 유기열전소자 최적화 관련 DOE 개발
    서울대학교 공과대학은 전기정보공학부 곽정훈 교수 연구팀이 유기열전소자의 성능과 공정 조건을 효율적으로 최적화하는 ‘머신러닝 기반 실험설계법(Design of Experiments, DOE)’을 개발했다고 밝혔다. 유기열전소자(Organic thermoelectric device)는 사람의 피부나 전자제품에서 발생하는 저온의 버려진 열에너지를 전기에너지로 변환하는 장치다. 유기열전소자 분야에서 머신러닝을 활용한 첫 사례인 이번 연구를 통해 개발한 실험 설계법은 많은 변수로 인해 최적의 성능 조건을 찾기 어려웠던 유기열전소자의 성능을 효과적으로 최적화하는 새로운 접근법으로 평가받고 있다. 서울대 전기정보공학부에서 박사과정 중인 정지현, 박수연 연구원이 주도한 해당 연구의 성과는 11월 26일 ‘어드밴스드 에너지 머티리얼즈(Advanced Energy Materials)’(IF: 24.4)에 게재됐다. 유기열전소자는 기계적 유연성이 우수하고 대면적 제작과 대량 생산이 가능하다는 강점 덕분에 차세대 웨어러블 기기의 에너지 하베스팅(Energy Havsesting) 소자로 각광받고 있으며, 온도 센서 분야에서도 주목받고 있다. 그런데 결정성 무기물 소재가 사용되는 기존 열전 기술(Thermoelectric technology, 열과 전기를 상호변환하는 기술)과 달리, 도핑된 반결정성 고분자 박막이 사용되는 유기열전소자는 그 최적 성능 조건을 찾기 어려웠다. 도핑된 반결정성 고분자 박막으로 인해 공정 변수(도핑 농도, 필름 형성 방법, 열처리 온도 등)와 열전 성능(전기 전도도, 제백 계수 등) 사이에 복잡한 상호작용이 일어나기 때문이다. 따라서 유기열전소자의 성능이 최적화되는 조건을 찾으려면 많은 시간과 노력을 들여 반복적 실험과 시행착오를 거쳐야 하는 실정이었다. 이 비효율의 문제를 해결하기 위해 곽정훈 교수 연구팀은 머신러닝 기반 실험 설계법을 도입했다. 먼저 연구팀은 유기열전소자의 성능에 영향을 미치는 네 가지 공정 변수(스핀 속도, 도핑 용액 농도, 도핑 시간, 열처리 온도)를 선정한 다음, 변수별로 네 가지 조건을 설정했다. 이 경우 모든 변수를 평가하기 위해서 최소 4의 4제곱, 즉 256가지 공정 조건의 열전소자를 제작하는 것이 전통적 방법이었다. 그러나 연구팀은 인공지능(AI) 기반 실험 설계법을 개발해 단 16개(4X4)의 열전소자만으로 유기열전소자 성능에 영향을 미치는 주요 공정 변수의 중요도를 도출하고 최적의 공정 조건을 확보할 수 있었다. 이처럼 반복적 실험을 최소화하면서도 유기열전소자의 최고 성능을 성공적으로 예측할 수 있는 머신러닝 기반 실험 설계법은 향후 소자의 성능 향상에 크게 기여할 뿐 아니라 소재 및 공정의 개발 방향도 제시하리라 전망된다. 이렇게 개발된 우수한 유기열전소자는 웨어러블 기기나 소형 전자소자의 전력원으로 널리 활용될 것으로 기대된다. 논문의 제 1저자인 정지현 연구원은 “이번 연구는 머신러닝 기반 기술을 통해 적은 횟수의 실험만으로도 최적의 열전 성능을 효율적으로 도출했다는 점에서 성공적인 AI 활용 사례”라며 “특히 전통적인 반복 실험 방식을 데이터 중심의 과학적 설계로 전환할 수 있음을 증명한 성과 역시 그 의미가 깊다”고 말했다. 연구를 지도한 곽정훈 교수는 “AI 기반 실험 계획법을 통해 연구 시간과 비용을 크게 절감했을 뿐만 아니라, 기존에는 탐구가 어려웠던 다차원 변수 간의 상호작용을 더욱 체계적으로 이해하게 됐다”고 밝혔다. 현재 서울대 광나노전자연구실을 이끌고 있는 곽정훈 교수는 앞으로 유기열전소자 개발을 비롯해 유기반도체를 이용한 다양한 전자소자 제작 공정과 성능 최적화에 관한 연구를 계속할 계획이다. 정지현 연구원은 유기열전소자의 추가적인 성능 향상을 목표로 관련 연구를 지속하고 있으며, 향후 폐열을 활용한 청정에너지 기술 발전에 필요한 공정 및 소자 설계의 최적화 연구에 매진할 예정이다.
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    2024-12-02
  • 건국대 정지혜 교수 및 학호용 교수팀, LHb 관련 우울증세 완화할 수 있는 메커니즘 규명
    건국대학교 정지혜 교수(생명과학특성학과)와 KU신경과학연구소 박호용 교수 연구팀이 측유상핵(외측고삐핵, Lateral Habenula, LHb)의 신경 활성을 조절해 우울증 증세를 완화할 수 있는 새로운 메커니즘을 규명했다고 밝혔다. 측유상핵은 뇌 내 시상상부의 작은 부위로, 감정 조절과 스트레스 반응에 중요한 역할을 한다. 정지혜 교수는 그동안 측유상핵의 전시냅스 과활성이 우울증 발병의 중요한 원인 중 하나일 수 있다고 제시해 왔다. 이번 연구에서는 측유상핵의 신경 활성이 일주기적 리듬을 따라 변동함을 확인했으며, 스트레스를 받으면 이 리듬이 사라지고 과도하게 강화된다는 사실을 밝혀냈다. 연구팀은 약리학적 전기생리학 분석을 통해 스트레스가 측유상핵의 MAPK/ERK 신호전달체계의 과활성화로 이어져 측유상핵 시냅스의 비정상적인 활성을 유발한다는 사실을 확인했다. MAPK/ERK 신호전달체계는 세포 내에서 신호를 전달하는 중요한 경로로, 세포 성장, 분화, 생존 및 스트레스 반응에 관여한다. 연구팀은 특히 스트레스에 의해 증가한 MAPK와 MAPKK (인산화 효소)의 활성을 억제하면 측유상핵의 일주기적 활성을 회복시킬 수 있을 뿐만 아니라 우울 행동까지 완화할 수 있다는 중요한 결과를 도출했다. 이번 연구는 건국대 생명과학특성학과 정지혜 교수가 교신저자, 건국대 KU신경과학연구소 박호용 교수가 주저자로 참여해 진행됐으며 한국연구재단 중견연구자지원사업과 세종펠로우십의 지원을 받아 수행했다.
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    2024-11-28
  • 사이버한국외대 “사이버대 최초 일반대학원 신규 설치 인가” 글로벌한국어학과와 AI & English학과 운영
    사이버한국외국어대학교(총장 장지호)는 “교육부로부터 사이버대학 최초로 일반대학원 신규 설치 인가를 통보받아 2025학년도 1학기에 석사과정 일반대학원을 개원한다”고 밝혔다. 사이버한국외대 일반대학원은 글로벌한국어학과와 AI & English학과 두 개의 전공으로 운영된다. 글로벌한국어학과는 한국어와 한국문화에 대한 세계인의 관심과 선호가 확대되고 국내외 한국어 학습자도 그에 비례해 증가하는 추세에 맞춰 글로벌 환경 속에서 더욱 유연하게 활동할 글로벌 한국언어문화 전문가를 양성한다. AI & English학과는 딥러닝 플랫폼, 챗봇, 텍스트 분석과 자연어 처리 등 AI의 사용이 보편화된 상황에서 한 걸음 더 나아갈 능력을 갖춘 언어데이터 분석 및 AI 활용 영어 콘텐츠 개발 전문인력을 양성하게 된다. 사이버한국외대 장지호 총장은 “올해로 개교 20주년을 맞은 우리 대학이 사이버대학 최초로 일반대학원 신규 설치 인가를 받았다는 것은 매우 고무적인 일”이라며 “더욱 질 높은 교육콘텐츠와 첨단 교육환경을 제공함으로써 미래를 선도하는 글로벌 전문가의 육성이라는 소명에 충실히 임하겠다”고 말했다. 한편 사이버한국외국어대학교는 서울시 동대문구 이문동 한국외국어대학교 안에 자리한 4년제 원격대학이다. 사이버한국외대는 국내 유일 외국어 특성화 사이버대학교로, 세계 3위 언어 교육 기관인 한국외대의 외국어 교육 노하우를 바탕으로 △체계적인 교육 과정 △최첨단 온라인 교육 환경 △학생 중심의 교육 서비스를 제공한다. 사이버한국외대 대학 과정에는 영어학부, 중국어학부, 일본어학부, 한국어학부, 스페인어학부, 베트남·인도네시아학부, 마케팅·경영학부, 지방 행정·의회 학부, 산업안전·주택관리학부, 다문화·심리상담학부, K뷰티학부 등 11개 학부와 아테나 교양학부가 있다. 대학원 과정에는 TESOL대학원과 2025년 개원하는 일반대학원이 있다.
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    2024-11-19
  • 서울대 정인호 교수 미국 금속·재료학회가 주관하는 상의 수상자로 선정
    서울대학교 공과대학은 재료공학부 정인호 교수가 미국 금속·재료학회(TMS)가 주관하는 ‘Sadoway Materials Innovation and Advocacy Award’의 2025년 수상자로 선정됐다고 밝혔다. 지속가능한 재료 공정에 기여한 미국 매사추세츠 공대(MIT) 재료화학공학과 교수 도널드 새도웨이(Donald R. Sadoway) 교수의 공로를 기리는 ‘Sadoway Materials Innovation and Advocacy Award’는 연구, 교육, 정책적 노력 등을 통해 재료과학 및 공학 분야, 특히 지속가능성(sustainability) 분야에서 혁신적 업적을 거둔 중견 연구자에게 수여하는 상이다. 정인호 교수는 재료 열역학 데이터베이스 개발과 교육을 통해 혁신적 재료개발 및 지속가능한 공정 개발에 기여한 공헌을 인정받아 본 상을 수상했다. 그간 정 교수는 금속 및 세라믹 재료의 열역학 데이터베이스 개발 및 이를 이용한 재료설계 및 공정 최적화, 철강제조 공정 설계 및 탄소중립 관련 공정 기술 개발 등을 주제로 연구를 수행해 온 바 있다. 시상식은 내년 3월 미국 라스베이거스에서 열리는 제154회 TMS 학술대회(TMS 2025 Annual Meeting)에서 개최될 예정이다. 정 교수는 “지난 20여 년 동안 재료 분야의 열역학 데이터베이스 개발에 매진하고, 이를 전 세계 재료분야 연구자들이 활용할 수 있게 교육 및 전파해 온 노력을 인정받은 데 대해 깊은 감사의 말씀을 드린다”며 “학계와 산업계에서 열역학 계산을 활용해 혁신적이고 지속가능한 재료 및 공정설계를 수행할 수 있도록 관련 연구 및 교육을 계속해 나갈 계획”이라고 밝혔다. 2007년부터 2017년까지 캐나다 맥길대학교(McGill University) 광업 및 재료공학과에서 조교수와 부교수를 지낸 정 교수는 현재 서울대학교 재료공학부 교수로 재직 중이다. 또한 2009년부터 전 세계 14개 철강 관련 기업이 공동 지원하는 철강 컨소시엄(Steelmaking Consortium)의 과제 책임자를 맡아오고 있다.
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    2024-11-14
  • 세계 최상위 연구자에 포함된 한국의 연구자 수 작년 대비 12% 증가
    엘스비어는 세계 최상위 연구자에 포함된 한국의 연구자 수가 2023년 대비 12% 증가해 2024년 2364명으로, 2년 연속 두 자릿수 성장을 지속하고 있다고 밝혔다. 세계 최상위 2% 연구자 리스트는 색인/인용데이터베이스인 Scopus 기반 22개의 주요 주제, 174개의 세부 주제분야 별로 최소 5편 이상의 논문을 발표한 전 세계 연구자 중 백분위 2% 이상인 상위 10만 명의 연구자를 대상으로 1960년부터 2023년까지의 논문 피인용도에 따른 영향력을 분석(2024년 8월 1일 기준)해 최종 선정했다. 전세계 연구자 수는 작년 961만 명에서 1025만 명으로 7%, 리스트에 포함된 최상위 2% 연구자는 20만4643명에서 21만7097명으로 6% 증가했다. 한국의 최상위 2% 연구자는 2023년 2120명에서 2364명으로 244명이 늘어 12% 증가, 연구자 수 기준으로 전세계 15위에 올랐다. 미국이 8만4204명으로 가장 많고, 다음으로 영국(1만9648명), 독일(1만1527명) 순으로 나타나며, 중국은 1만 명이 넘어서며 4위에 자리했다. 2364명의 한국 연구자들은 18개 주제분야에 분포돼 있으며, 모든 분야에서 연구자 수가 증가했다. 가장 많은 연구자가 인에이블링 및 전략 기술(555명)에 포함됐으며, 다음으로 임상 의학(440명), 공학(341명), 화학(285명), 물리학 및 천문학(234명)이 뒤를 이었다. 연구자 수 증가가 가장 많았던 주제는 임상 의학으로 71명이 증가했다. 세계 최상위 2% 연구자가 가장 많이 포함된 기관은 서울대학교(323명)로 확인되며, 다음으로 KAIST(162명), 연세대학교(156명), 성균관대학교(145명), 고려대학교(117명) 순으로 나타났고, 상위 20개 대학 중 18대학의 연구자 수가 증가했다. 5위까지 순위는 작년과 동일하며, 23명이 증가한 울산대학교가 11위, 이화여자대학교(38명)가 2022년에 이어 상위 20개 대학에 다시 포함됐다. 이들 상위 20개 대학에 소속된 세계 최상위 2% 연구자 수는 총 1642명으로, 전체 2364명의 약 70%를 차지했다. 엘스비어 장현주 이사는 “한국의 상위 2% 연구자 수가 2년 연속 두 자릿수 성장을 하고 있다는 것은 한국 연구자의 연구 경쟁력이 강화되고 있다는 증거”라고 말하며 “연구자의 논문 인용 영향력을 높이기 위해 출판 전에는 국제, 산학, 다학제 협력을 전략적으로 검토하고, 출판 후에는 가시성을 높이기 위해 홍보하며, 인용 현황을 확인 및 관리하는 것이 필요하다”고 강조했다. 한편 엘스비어(Elsevier)는 과학 기술, 의학 분야 출판사이자 데이터 분석 기업이다. 9500여 명의 직원들이 170개 이상의 국가와 지역에서 전세계 연구자들에게 최상의 연구 솔루션을 제공하고 있다.
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    2024-11-13

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    서울대 조규진 교수팀 비정형 환경에서도 활용 가능성 큰 로봇 그리퍼 개발
    서울대학교 공과대학은 기계공학부 조규진 교수(인간중심 소프트 로봇기술 연구센터장) 연구팀이 효율적인 픽 앤 플레이스(pick-and-place) 작업을 위해 사람처럼 여러 물체를 한 번에 옮길 수 있는 로봇 그리퍼를 개발했다고 밝혔다. 이 기술은 물체를 동시에 옮길 뿐만 아니라 원하는 위치에 정렬할 수 있는 기능까지 구현했기 때문에 비정형 환경에서도 활용 가능성이 크다. 사람의 손동작 원리를 분석해 로봇 그리퍼에 성공적으로 적용한 사례인 이번 연구 성과는 12월 12일 로봇 분야의 저명한 국제 학술지 ‘사이언스 로보틱스(Science Robotics)’에 게재돼 학계의 주목을 받았다. 연구의 출발점은 ‘다물체 파지(multi-object grasping)’로 불리는 사람의 파지 방법이었다. 연구팀은 2019년 공장에서 작업자들이 효율적 작업을 위해 물체를 하나씩 옮기지 않고, 여러 개를 동시에 옮기는 모습을 보고 영감을 얻어 연구를 시작했다. 조규진 교수는 “실제 사람의 손동작과는 다르게 기존의 그리퍼 연구들은 대부분 로봇이 한 번에 하나의 물체를 옮긴다는 가정 하에 발전해 왔다”며 “한 번에 여러 물체를 옮기는 다물체 파지 그리퍼도 개발된 바 있지만, 여러 개의 작은 그리퍼들을 로봇팔 끝단에 배치한 형태라 정형화된 환경에서만 사용이 가능하다는 한계가 있었다”고 밝혔다. 이러한 제약에 문제의식을 가진 연구팀은 비정형 환경에서도 그리퍼 활용이 가능하도록 사람의 다물체 파지 전략을 분석해 이를 적용한 로봇 그리퍼를 세계 최초로 개발했다. 이 과정에서 핵심이 된 동작은 ‘손가락-손바닥 이동 동작(finger-to-palm translation)’과 ‘손바닥-손가락 이동 동작(palm-to-finger translation)’이다. 예를 들어 사람들은 책상 위에 놓인 여러 물체를 손바닥에 모으기 위해 손가락으로 물체를 하나씩 잡고, 손바닥으로 옮기는 과정을 반복한다. 그리고 모은 물체들을 식탁 위로 함께 옮긴 후, 다시 손가락으로 하나씩 잡아 원하는 위치에 배치할 수 있다. 연구팀은 이 동작 원리를 로봇에 도입해, 물체를 하나씩 잡아 저장하고 여러 물체를 한 번에 옮긴 뒤, 다시 개별적으로 원하는 위치에 정렬할 수 있는 로봇 그리퍼를 개발한 것이다. 이를 구현하기 위해 그리퍼의 손가락에 디커플링 링크(decoupling link)를 설치함으로써 물체를 파지하고 손바닥으로 전달하는 동작을 기구학적으로 분리해 제어를 간단히 했다. 그리퍼의 손바닥은 유연한 털이 배열된 벨트형 구조로, 물체를 안정적으로 저장하며 다양한 크기의 물체를 동시에 처리할 수 있도록 설계했다. 이와 같이 독특한 하드웨어 설계를 통해 연구진은 사람의 복잡한 움직임을 로봇에 맞게 간단화시킨 후 적용했으며, 총 3개의 모터만으로 모든 움직임을 구현하는 데 성공했다. 연구진은 실험실 스케일의 데모를 통해 이번에 개발된 그리퍼가 다양한 비정형 환경에서 적용될 수 있음을 검증했다. 먼저 물류 환경에서 그리퍼가 선반에 놓인 8개의 물체를 2번의 왕복 운동으로 옮길 수 있고, 이때 물체를 하나씩 옮기는 단일 물체 파지 방식과 대비해 공정 시간을 34% 절감, 로봇팔의 이동 거리를 71% 단축할 수 있다는 사실을 확인했다. 또한 가정 환경에서는 책상에 놓인 물체들을 모두 저장한 뒤, 원하는 위치에 하나씩 놓을 수 있음을 검증했다. 이처럼 연구진이 개발한 그리퍼는 물류 및 가정 환경 뿐 아니라, 대표적인 비정형 환경으로 꼽히는 빈-피킹(bin picking, 여러 물건이 컨테이너, 수납함 등의 용기에 어지럽게 쌓여 있는 공정) 공정에도 적용이 가능할 것으로 기대된다. 연구책임자인 조규진 교수는 “자연의 원리는 효율적인 로봇 동작 설계에 대한 영감을 준다”며 “이때 단순히 자연의 동작을 모방하는 게 아니라, 핵심 원리를 로봇에 맞게 재구성하는 것이 로봇공학자의 역할”이라고 연구의 방향성을 설명했다. 또한 “사람의 다물체 파지 방법에서 손안 이동 기술은 핵심적인 움직임인데, 이번에 제안한 그리퍼는 이 원리를 최초로 로봇에 적용한 사례”라고 이번 연구의 의의를 강조하며 “물류나 가정 환경 등 다양한 비정형 환경에서 효율적인 픽 앤 플레이스를 가능케 할 것으로 기대한다”고 밝혔다. 현재 조규진 교수 연구팀은 다품종 소량생산, 빈 피킹, 물류 공정 등 자동화가 이뤄지지 않은 다양한 공정에 이 기술을 적용할 수 있는지 검토 중이며, 벨트형 손바닥의 디자인을 타깃 물체에 맞게 최적화하는 연구에 매진하고 있다. 제1저자인 박사과정 엄재민 연구원은 오는 2월에 졸업 후 박사 후 연구원으로서 다물체 파지 그리퍼의 경로 계획(path planning)과 벨트형 손바닥의 디자인 최적화 연구를 추가로 진행할 계획이다.
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    2024-12-12
  • 서울대 곽정훈 교수팀, 유기열전소자 최적화 관련 DOE 개발
    서울대학교 공과대학은 전기정보공학부 곽정훈 교수 연구팀이 유기열전소자의 성능과 공정 조건을 효율적으로 최적화하는 ‘머신러닝 기반 실험설계법(Design of Experiments, DOE)’을 개발했다고 밝혔다. 유기열전소자(Organic thermoelectric device)는 사람의 피부나 전자제품에서 발생하는 저온의 버려진 열에너지를 전기에너지로 변환하는 장치다. 유기열전소자 분야에서 머신러닝을 활용한 첫 사례인 이번 연구를 통해 개발한 실험 설계법은 많은 변수로 인해 최적의 성능 조건을 찾기 어려웠던 유기열전소자의 성능을 효과적으로 최적화하는 새로운 접근법으로 평가받고 있다. 서울대 전기정보공학부에서 박사과정 중인 정지현, 박수연 연구원이 주도한 해당 연구의 성과는 11월 26일 ‘어드밴스드 에너지 머티리얼즈(Advanced Energy Materials)’(IF: 24.4)에 게재됐다. 유기열전소자는 기계적 유연성이 우수하고 대면적 제작과 대량 생산이 가능하다는 강점 덕분에 차세대 웨어러블 기기의 에너지 하베스팅(Energy Havsesting) 소자로 각광받고 있으며, 온도 센서 분야에서도 주목받고 있다. 그런데 결정성 무기물 소재가 사용되는 기존 열전 기술(Thermoelectric technology, 열과 전기를 상호변환하는 기술)과 달리, 도핑된 반결정성 고분자 박막이 사용되는 유기열전소자는 그 최적 성능 조건을 찾기 어려웠다. 도핑된 반결정성 고분자 박막으로 인해 공정 변수(도핑 농도, 필름 형성 방법, 열처리 온도 등)와 열전 성능(전기 전도도, 제백 계수 등) 사이에 복잡한 상호작용이 일어나기 때문이다. 따라서 유기열전소자의 성능이 최적화되는 조건을 찾으려면 많은 시간과 노력을 들여 반복적 실험과 시행착오를 거쳐야 하는 실정이었다. 이 비효율의 문제를 해결하기 위해 곽정훈 교수 연구팀은 머신러닝 기반 실험 설계법을 도입했다. 먼저 연구팀은 유기열전소자의 성능에 영향을 미치는 네 가지 공정 변수(스핀 속도, 도핑 용액 농도, 도핑 시간, 열처리 온도)를 선정한 다음, 변수별로 네 가지 조건을 설정했다. 이 경우 모든 변수를 평가하기 위해서 최소 4의 4제곱, 즉 256가지 공정 조건의 열전소자를 제작하는 것이 전통적 방법이었다. 그러나 연구팀은 인공지능(AI) 기반 실험 설계법을 개발해 단 16개(4X4)의 열전소자만으로 유기열전소자 성능에 영향을 미치는 주요 공정 변수의 중요도를 도출하고 최적의 공정 조건을 확보할 수 있었다. 이처럼 반복적 실험을 최소화하면서도 유기열전소자의 최고 성능을 성공적으로 예측할 수 있는 머신러닝 기반 실험 설계법은 향후 소자의 성능 향상에 크게 기여할 뿐 아니라 소재 및 공정의 개발 방향도 제시하리라 전망된다. 이렇게 개발된 우수한 유기열전소자는 웨어러블 기기나 소형 전자소자의 전력원으로 널리 활용될 것으로 기대된다. 논문의 제 1저자인 정지현 연구원은 “이번 연구는 머신러닝 기반 기술을 통해 적은 횟수의 실험만으로도 최적의 열전 성능을 효율적으로 도출했다는 점에서 성공적인 AI 활용 사례”라며 “특히 전통적인 반복 실험 방식을 데이터 중심의 과학적 설계로 전환할 수 있음을 증명한 성과 역시 그 의미가 깊다”고 말했다. 연구를 지도한 곽정훈 교수는 “AI 기반 실험 계획법을 통해 연구 시간과 비용을 크게 절감했을 뿐만 아니라, 기존에는 탐구가 어려웠던 다차원 변수 간의 상호작용을 더욱 체계적으로 이해하게 됐다”고 밝혔다. 현재 서울대 광나노전자연구실을 이끌고 있는 곽정훈 교수는 앞으로 유기열전소자 개발을 비롯해 유기반도체를 이용한 다양한 전자소자 제작 공정과 성능 최적화에 관한 연구를 계속할 계획이다. 정지현 연구원은 유기열전소자의 추가적인 성능 향상을 목표로 관련 연구를 지속하고 있으며, 향후 폐열을 활용한 청정에너지 기술 발전에 필요한 공정 및 소자 설계의 최적화 연구에 매진할 예정이다.
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    2024-12-02
  • 건국대 정지혜 교수 및 학호용 교수팀, LHb 관련 우울증세 완화할 수 있는 메커니즘 규명
    건국대학교 정지혜 교수(생명과학특성학과)와 KU신경과학연구소 박호용 교수 연구팀이 측유상핵(외측고삐핵, Lateral Habenula, LHb)의 신경 활성을 조절해 우울증 증세를 완화할 수 있는 새로운 메커니즘을 규명했다고 밝혔다. 측유상핵은 뇌 내 시상상부의 작은 부위로, 감정 조절과 스트레스 반응에 중요한 역할을 한다. 정지혜 교수는 그동안 측유상핵의 전시냅스 과활성이 우울증 발병의 중요한 원인 중 하나일 수 있다고 제시해 왔다. 이번 연구에서는 측유상핵의 신경 활성이 일주기적 리듬을 따라 변동함을 확인했으며, 스트레스를 받으면 이 리듬이 사라지고 과도하게 강화된다는 사실을 밝혀냈다. 연구팀은 약리학적 전기생리학 분석을 통해 스트레스가 측유상핵의 MAPK/ERK 신호전달체계의 과활성화로 이어져 측유상핵 시냅스의 비정상적인 활성을 유발한다는 사실을 확인했다. MAPK/ERK 신호전달체계는 세포 내에서 신호를 전달하는 중요한 경로로, 세포 성장, 분화, 생존 및 스트레스 반응에 관여한다. 연구팀은 특히 스트레스에 의해 증가한 MAPK와 MAPKK (인산화 효소)의 활성을 억제하면 측유상핵의 일주기적 활성을 회복시킬 수 있을 뿐만 아니라 우울 행동까지 완화할 수 있다는 중요한 결과를 도출했다. 이번 연구는 건국대 생명과학특성학과 정지혜 교수가 교신저자, 건국대 KU신경과학연구소 박호용 교수가 주저자로 참여해 진행됐으며 한국연구재단 중견연구자지원사업과 세종펠로우십의 지원을 받아 수행했다.
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    2024-11-28
  • 사이버한국외대 “사이버대 최초 일반대학원 신규 설치 인가” 글로벌한국어학과와 AI & English학과 운영
    사이버한국외국어대학교(총장 장지호)는 “교육부로부터 사이버대학 최초로 일반대학원 신규 설치 인가를 통보받아 2025학년도 1학기에 석사과정 일반대학원을 개원한다”고 밝혔다. 사이버한국외대 일반대학원은 글로벌한국어학과와 AI & English학과 두 개의 전공으로 운영된다. 글로벌한국어학과는 한국어와 한국문화에 대한 세계인의 관심과 선호가 확대되고 국내외 한국어 학습자도 그에 비례해 증가하는 추세에 맞춰 글로벌 환경 속에서 더욱 유연하게 활동할 글로벌 한국언어문화 전문가를 양성한다. AI & English학과는 딥러닝 플랫폼, 챗봇, 텍스트 분석과 자연어 처리 등 AI의 사용이 보편화된 상황에서 한 걸음 더 나아갈 능력을 갖춘 언어데이터 분석 및 AI 활용 영어 콘텐츠 개발 전문인력을 양성하게 된다. 사이버한국외대 장지호 총장은 “올해로 개교 20주년을 맞은 우리 대학이 사이버대학 최초로 일반대학원 신규 설치 인가를 받았다는 것은 매우 고무적인 일”이라며 “더욱 질 높은 교육콘텐츠와 첨단 교육환경을 제공함으로써 미래를 선도하는 글로벌 전문가의 육성이라는 소명에 충실히 임하겠다”고 말했다. 한편 사이버한국외국어대학교는 서울시 동대문구 이문동 한국외국어대학교 안에 자리한 4년제 원격대학이다. 사이버한국외대는 국내 유일 외국어 특성화 사이버대학교로, 세계 3위 언어 교육 기관인 한국외대의 외국어 교육 노하우를 바탕으로 △체계적인 교육 과정 △최첨단 온라인 교육 환경 △학생 중심의 교육 서비스를 제공한다. 사이버한국외대 대학 과정에는 영어학부, 중국어학부, 일본어학부, 한국어학부, 스페인어학부, 베트남·인도네시아학부, 마케팅·경영학부, 지방 행정·의회 학부, 산업안전·주택관리학부, 다문화·심리상담학부, K뷰티학부 등 11개 학부와 아테나 교양학부가 있다. 대학원 과정에는 TESOL대학원과 2025년 개원하는 일반대학원이 있다.
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    2024-11-19
  • 서울대 정인호 교수 미국 금속·재료학회가 주관하는 상의 수상자로 선정
    서울대학교 공과대학은 재료공학부 정인호 교수가 미국 금속·재료학회(TMS)가 주관하는 ‘Sadoway Materials Innovation and Advocacy Award’의 2025년 수상자로 선정됐다고 밝혔다. 지속가능한 재료 공정에 기여한 미국 매사추세츠 공대(MIT) 재료화학공학과 교수 도널드 새도웨이(Donald R. Sadoway) 교수의 공로를 기리는 ‘Sadoway Materials Innovation and Advocacy Award’는 연구, 교육, 정책적 노력 등을 통해 재료과학 및 공학 분야, 특히 지속가능성(sustainability) 분야에서 혁신적 업적을 거둔 중견 연구자에게 수여하는 상이다. 정인호 교수는 재료 열역학 데이터베이스 개발과 교육을 통해 혁신적 재료개발 및 지속가능한 공정 개발에 기여한 공헌을 인정받아 본 상을 수상했다. 그간 정 교수는 금속 및 세라믹 재료의 열역학 데이터베이스 개발 및 이를 이용한 재료설계 및 공정 최적화, 철강제조 공정 설계 및 탄소중립 관련 공정 기술 개발 등을 주제로 연구를 수행해 온 바 있다. 시상식은 내년 3월 미국 라스베이거스에서 열리는 제154회 TMS 학술대회(TMS 2025 Annual Meeting)에서 개최될 예정이다. 정 교수는 “지난 20여 년 동안 재료 분야의 열역학 데이터베이스 개발에 매진하고, 이를 전 세계 재료분야 연구자들이 활용할 수 있게 교육 및 전파해 온 노력을 인정받은 데 대해 깊은 감사의 말씀을 드린다”며 “학계와 산업계에서 열역학 계산을 활용해 혁신적이고 지속가능한 재료 및 공정설계를 수행할 수 있도록 관련 연구 및 교육을 계속해 나갈 계획”이라고 밝혔다. 2007년부터 2017년까지 캐나다 맥길대학교(McGill University) 광업 및 재료공학과에서 조교수와 부교수를 지낸 정 교수는 현재 서울대학교 재료공학부 교수로 재직 중이다. 또한 2009년부터 전 세계 14개 철강 관련 기업이 공동 지원하는 철강 컨소시엄(Steelmaking Consortium)의 과제 책임자를 맡아오고 있다.
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    2024-11-14
  • 세계 최상위 연구자에 포함된 한국의 연구자 수 작년 대비 12% 증가
    엘스비어는 세계 최상위 연구자에 포함된 한국의 연구자 수가 2023년 대비 12% 증가해 2024년 2364명으로, 2년 연속 두 자릿수 성장을 지속하고 있다고 밝혔다. 세계 최상위 2% 연구자 리스트는 색인/인용데이터베이스인 Scopus 기반 22개의 주요 주제, 174개의 세부 주제분야 별로 최소 5편 이상의 논문을 발표한 전 세계 연구자 중 백분위 2% 이상인 상위 10만 명의 연구자를 대상으로 1960년부터 2023년까지의 논문 피인용도에 따른 영향력을 분석(2024년 8월 1일 기준)해 최종 선정했다. 전세계 연구자 수는 작년 961만 명에서 1025만 명으로 7%, 리스트에 포함된 최상위 2% 연구자는 20만4643명에서 21만7097명으로 6% 증가했다. 한국의 최상위 2% 연구자는 2023년 2120명에서 2364명으로 244명이 늘어 12% 증가, 연구자 수 기준으로 전세계 15위에 올랐다. 미국이 8만4204명으로 가장 많고, 다음으로 영국(1만9648명), 독일(1만1527명) 순으로 나타나며, 중국은 1만 명이 넘어서며 4위에 자리했다. 2364명의 한국 연구자들은 18개 주제분야에 분포돼 있으며, 모든 분야에서 연구자 수가 증가했다. 가장 많은 연구자가 인에이블링 및 전략 기술(555명)에 포함됐으며, 다음으로 임상 의학(440명), 공학(341명), 화학(285명), 물리학 및 천문학(234명)이 뒤를 이었다. 연구자 수 증가가 가장 많았던 주제는 임상 의학으로 71명이 증가했다. 세계 최상위 2% 연구자가 가장 많이 포함된 기관은 서울대학교(323명)로 확인되며, 다음으로 KAIST(162명), 연세대학교(156명), 성균관대학교(145명), 고려대학교(117명) 순으로 나타났고, 상위 20개 대학 중 18대학의 연구자 수가 증가했다. 5위까지 순위는 작년과 동일하며, 23명이 증가한 울산대학교가 11위, 이화여자대학교(38명)가 2022년에 이어 상위 20개 대학에 다시 포함됐다. 이들 상위 20개 대학에 소속된 세계 최상위 2% 연구자 수는 총 1642명으로, 전체 2364명의 약 70%를 차지했다. 엘스비어 장현주 이사는 “한국의 상위 2% 연구자 수가 2년 연속 두 자릿수 성장을 하고 있다는 것은 한국 연구자의 연구 경쟁력이 강화되고 있다는 증거”라고 말하며 “연구자의 논문 인용 영향력을 높이기 위해 출판 전에는 국제, 산학, 다학제 협력을 전략적으로 검토하고, 출판 후에는 가시성을 높이기 위해 홍보하며, 인용 현황을 확인 및 관리하는 것이 필요하다”고 강조했다. 한편 엘스비어(Elsevier)는 과학 기술, 의학 분야 출판사이자 데이터 분석 기업이다. 9500여 명의 직원들이 170개 이상의 국가와 지역에서 전세계 연구자들에게 최상의 연구 솔루션을 제공하고 있다.
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    2024-11-13
  • 서울대 김성우 교수 IFEES 집행위원 선출 “인재 양성 국제협력 체계 구축할 것”
    서울대학교 공과대학은 공학전문대학원 김성우 교수가 2024년 ‘세계공학교육단체협의회’(International Federation of Engineering Education Societies, IFEES)의 2024년도 집행위원으로 선출됐다고 밝혔다. IFEES는 전 세계 공학교육 조직 관련 국제 단체다. 세계공과대학장협의회(GEDC), 미국공학교육협회(ASEE) 등 다양한 공학교육 조직들이 IFEES에 참여 중이다. 올해 선거에서는 한국공학교육학회(KSEE)를 대표하는 김성우 교수 외에도 전기전자공학자협회(IEEE), 미국공학인증제(ABET), 국제시스템엔지니어링협회(INCOSE), 호주공학교육협회(AAEE), 세계공학교육학생협의체(SPEED)를 각각 대표하는 후보 5명이 함께 집행위원으로 선출됐다. 김성우 교수의 IFEES 집행위원 선출은 한국의 우수한 공학교육이 전 세계에 걸쳐 국제적 영향력을 확대할 수 있는 중대한 전기를 마련했다는 점에서 괄목할 만한 성과로 평가받는다. 향후 김 교수는 IFEES의 글로벌 공학교육 정책 수립과 주요 의사결정에 참여하는 동시에 국제 협력을 통해 공학교육 발전을 주도하게 된다. 김 교수는 “수많은 공학 및 공학교육 조직을 대표하는 IFEES의 집행위원으로서 한국과 세계 공학교육 발전에 기여해야 할 책무를 맡게 돼 큰 책임감을 느낀다”고 선출 소감을 밝히며 “탄소중립, 고령화, 양극화, 디커플링, 과학기술윤리 문제처럼 국제적 핵심 도전 과제들을 해결할 공학 인재를 양성하는 국제협력 체계를 구축하겠다. 아울러 내년에 한국에서 열리는 ‘세계공학교육포럼 및 공과대학장 세계대회(WEEF&GEDC 2025)’를 성공적으로 개최하기 위한 국제 외교를 담당할 예정”이라고 밝혔다.
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    2024-11-01
  • 건국대 강학수 교수팀 답토마이신 항생제 고효율로 생산할 수 있는 미생물 균주 확보
    건국대학교 KU융합과학기술원 강학수 교수(의생명공학과) 연구팀이 합성생물학 기술을 활용해 답토마이신 항생제를 고순도, 고효율로 생산할 수 있는 미생물 균주를 개발했다. 이 연구 결과는 한국연구재단의 중견연구자지원사업, 기초연구실지원사업, 레트로생합성 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행된 것으로 세계적 화학 저널인 ‘Journal of the American Chemical Society’ (JACS, IF=14.5)에 지난 28일 게재됐다. 답토마이신은 리포펩타이드 계열의 항생제로, 다제내성 슈퍼박테리아 감염증 치료에 중요한 역할을 하는 의약품이다. 그러나 기존의 산업 생산 방식에서는 불필요한 유도체가 생성되고, 지방산인 데카노익산을 추가로 공급해야 하는 등 비효율적인 과정이 존재했다. 이에 따라 고효율의 대량 생산 균주 개발이 필요하다는 요구가 증가해 왔다. 강 교수팀은 이번 연구를 통해 답토마이신 생산균주인 스트렙토마이세스 로제오스포로스의 유전체를 엔지니어링하고, 지방산 대사 경로를 리프로그래밍해 고순도 및 고효율의 생산 균주를 확보했다. 이 균주는 기존 야생형 균주에 비해 약 2200% 향상된 생산 수율을 자랑하며, 배양 과정에서 데카노익산의 공급이 필요 없어 경제적이고 친환경적인 생산 공정을 가능하게 할 것으로 기대된다. 이는 합성생물학 플랫폼을 통해 미생물 유래 의약품 생산의 가능성을 극대화한 사례로, 향후 원료 의약품 산업에서의 응용 가능성을 보여준다.
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    2024-10-31
  • 서울대 유경민 학생의 투명 전극 연구, ACerS 주관 알프레드 쿠퍼 장학상 수상
    서울대학교 공과대학은 재료공학부 유경민 학생(22학번, 20)이 투명 전극 연구의 학문적 우수성을 인정받아 세라믹 분야에서 권위 있는 학회인 미국 세라믹학회(American Ceramic Society, ACerS)가 주관하는 학부생 논문 공모전에서 ‘알프레드 쿠퍼 장학상(Alfred R. Cooper Scholars Award)’을 수상했다고 밝혔다. 알프레드 쿠퍼 장학상은 유리 및 광학 소재 분야에서 연구 성과가 탁월한 학부생을 격려하기 위해 제정된 상이다. 수상자에게는 500달러의 상금과 상패가 수여되며, 매년 미국에서 개최되는 재료공학 분야 컨퍼런스인 ‘미국재료학회(Materials Science & Technology, MS&T)’에서 자신의 연구 성과를 구두 발표할 기회를 얻는다. 이번 수상을 통해 우수 논문으로 선정된 유경민 학생의 연구 논문은 재료공학 분야의 SCIE급 상위 10%에 해당하는 국제 학술지 ‘저널 오브 올로이스 앤 컴파운즈(Journal of Alloys and Compounds)’에 게재됐다. 재료공학부 정인호 교수 연구실에서 인턴십 과정을 밟은 유경민 학생은 최운오 박사과정생과 함께 투명 전극 연구를 진행한 바 있다. 투명 전극이란 투명하면서도 전류가 잘 흐르는 재료를 말하며, 이러한 특성 때문에 태양 전지, 터치스크린 등에 사용된다. 유경민 학생은 투명 전극에 주로 사용되는 산화 인듐(indium oxide, In2O3)에 산화 주석(tin oxide, SnO2)과 산화 아연(zinc oxide, ZnO)이 추가된 물질이 1400℃ 이상의 고온에서 어떤 거동을 보이는지 연구했다. 그 결과, 지금까지 보고된 적 없는 인듐(In), 주석(Sn), 아연(Zn)의 혼합 산화물(In2Sn2Zn2O9)을 발견하는 성과를 거뒀을 뿐 아니라 해당 물질의 정확한 조성, 결정 구조, 생성 온도를 분석하는 연구도 수행했다. 학부생 신분임에도 주도적으로 연구를 진행해 우수한 성과를 거둔 유경민 학생은 “연구를 지도해주신 정인호 교수님, 함께 논문 작업에 참여하신 최운오 선배님에게 감사드린다”고 인사를 전하며 “다른 학부생들도 인턴십에 참여해 연구의 전 과정을 직접 체험해보면 진로 선택과 연구 역량 함양에 있어서 큰 도움이 될 것”이라고 밝혔다.
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    2024-10-29
  • 서울대 장호원 교수팀 초저전력 인공지능 연산 뉴로모픽 하드웨어 개발
    서울대학교 공과대학은 재료공학부 장호원 교수팀이 초저전력으로 인공지능 연산을 수행할 수 있는 뉴로모픽(Neuromorphic) 하드웨어를 개발했다고 밝혔다. 이번 연구 결과는 기존의 지능형 반도체 소재 및 소자가 지닌 근원적 문제의 해결책을 제시하고 어레이 수준의 기술화 가능성을 시사한 점을 국제적으로 인정받아 지난 18일 다학제 분야 최고 수준 저널인 ‘네이처 나노테크놀로지(Nature Nanotechnology)’(IF: 38.1)에 발표됐다. 현재 사물 인터넷, 사용자 데이터 분석, 생성형 AI, 거대언어모델(LLM), 자율 주행 등 다양한 분야에서 빅데이터 처리를 위해 막대한 전력이 병렬연산 기반의 컴퓨팅에 소요된다. 그런데 병렬연산에 쓰이는 기존 CMOS 실리콘 반도체 기반 컴퓨팅은 에너지 소모, 메모리 및 프로세서의 속도 저감, 고집적 공정의 물리적 한계 등의 문제점을 안고 있다. 이로 인해 인공지능이 우리의 삶을 윤택하게 해주는 한편으로는 에너지 및 탄소 배출 문제를 낳고 있는 상황이다. 이 난제를 해결하려면 기존의 디지털 기반 폰노이만 구조(Von Neumann architecture) 컴퓨팅의 한계를 극복할 필요가 있다. 따라서 인간 뇌의 작동 원리를 모사한 차세대 지능형 반도체 기반 뉴로모픽 하드웨어의 개발이 시급한 과제로 부상 중이다. 인간의 뇌는 대략 1000억 개의 뉴런과 이들이 서로 연결된 1000조 개의 시냅스로 구성돼 있는데, 시냅스는 전기적 신호를 통해 이온 이동을 유도해 상호 연관 정보를 시냅스 가중치로 저장함으로써 기억, 연산, 추론 등을 수행하는 지성 활동의 기본 단위다. 이러한 두뇌의 시냅스 작동 방식을 모사한 지능형 반도체 기반 뉴로모픽 하드웨어는 입력 신호의 이력에 따라 아날로그 다중저항 상태를 저장해 그 가중치를 연산에 활용하는 비휘발성 멤리스터(Memristor) 소자에 기반을 두고 있다. 이 멤리스터 소자에 적용 가능한 소재로 많이 연구된 비정질 금속 산화물은 전도성 필라멘트를 기반으로 구동돼 특정 부분에서만 전하가 축적되기 때문에 시냅스 가중치 조절이 비대칭, 비선형적으로 이뤄질 수밖에 없다. 따라서 병렬 연산의 부정확성이 크고 에너지 효율성이 낮다는 치명적 한계가 있었다. 이에 문제의식을 발전시킨 김승주 박사와 장호원 교수는 최근 차세대 태양전지 및 LED 소재로 주목받던 할라이드 페로브스카이트 소재가 높은 이온 이동도를 가진다는 특성에 착안해, 유·무기 하이브리드 소재 설계를 기반으로 뉴로모픽 소자를 개발하는 연구에 집중했다. 그 결과 연구팀은 첨단 공정으로 설계된 새로운 이차원 페로브스카이트 소재에서 이온이 반도체 표면 전면에 균일하게 분포할 수 있다는 사실을 발견할 수 있었다. 이를 통해 기존 지능형 반도체에서는 실현 불가능했던 초선형적이고 대칭적인 시냅스 가중치 조절을 성공적으로 구현했다. 이 기전은 연구에 함께한 포항공과대학교 연구팀이 제일원리 계산을 통해 이론적으로 증명했다. 그리고 개발된 소자의 성능을 활용해 하드웨어에서 인공지능 연산의 높은 정확도를 평가한 결과, MNIST와 CIFAR와 같은 작은 데이터뿐만 아니라 고해상도 이미지인 이미지넷(ImageNET) 데이터에서도 이론적 한계값과 0.08% 이내의 매우 적은 오차로 추론이 가능함을 확인했다. 더 나아가 단일 소자뿐만 아니라 어레이 수준에서도 초저전력으로 인공지능 연산을 가속할 수 있다는 사실을 미국 서던캘리포니아대학교(USC, University of Southern California)와의 공동 연구를 통해 입증했다. 지능형 반도체 소재 및 소자의 에너지 효율성을 크게 향상시킨 이번 연구는 앞으로 인공지능 연산의 전반적인 에너지 소모를 줄이는데 크게 기여할 수 있다. 또한 초선형적이고 대칭적인 시냅스 가중치 조절을 통해 인공지능 연산의 정확도를 획기적으로 높이는 동시에 자율주행, 의료 진단 등 다양한 분야에서 응용이 가능할 것으로 기대된다. 더불어 향후 차세대 인공지능 하드웨어 기술의 발전은 물론이고 관련 반도체 산업의 혁신도 촉진할 것으로 전망된다. 이번 연구에서 개발한 기술은 3년 전 김승주 박사와 장호원 교수가 재료 분야 최고 수준 저널인 ‘머티리얼즈 투데이(Materials Today)’(IF: 21.1)에 실린 주목할 만한 논문(Highlighted Paper)에서 발표한 기술을 한층 더 업그레이드한 기술로, 현재 국내 및 미국 특허 등록을 위한 심사가 진행 중이다. 연구를 지도한 장호원 교수는 “이번 연구는 차세대 지능형 반도체 소자의 근원적 문제를 해결할 수 있는 중요한 기초 자료를 제공하는 성과를 거뒀다”며 “특히 고성능의 뉴로모픽 하드웨어를 개발하기 위해서는 인공 시냅스 소재 내에 국소화된 필라멘트를 만드는 것보다 소재 전면에 균일한 이온 이동을 유도하는 것이 중요하다는 사실을 제시했다는 점에서 매우 의미가 깊다”고 밝혔다. 논문의 제1 저자로서 본 연구를 주도한 김승주 박사는 서울대학교 재료공학부에서 학사, 석사, 박사를 졸업한 후 서던캘리포니아대학교(USC, University of Southern California) 전기컴퓨터공학부에서 박사후연구원으로 재직 중이다. 박사과정 중 개발한 소재 기술을 어레이 수준으로 확장시키기 위해 해당 분야 최고 수준의 연구실이 있는 서던캘리포니아대의 방문연구원으로 파견을 가서 국제적 공동 연구를 수행한 후 박사후연구원까지 연계하며 연구의 완성도를 높였다. 현재 미 공군연구소 및 미국 반도체 회사들과의 협업 하에 우주, 항공 분야에서 활용할 수 있는 극한조건 지능형 반도체 개발 연구를 담당하고 있다.
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    2024-10-21
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