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Research Highlights
- 화공 조길원 교수팀, ‘피부’로 귀보다 정확히 들을 수 있다
- [연구팀, 소리 감지하는 피부 부착형 마이크로폰 개발]
[“크기 줄이고, 유연성 늘리고…청각 전자 피부로 활용 가능“]
“시리야, 오늘 날씨 어때?” 일상의 궁금증 해소부터 음악 재생, 카카오톡 메시지 발송, 내비게이션 조작에 이르기까지 음성 인식 기술은 이미 우리 생활 곳곳에 널리 퍼져있다. 잘 활용하면 더없이 편리하지만, 원하는 기능을 수행하기 위해선 기기 근처에서 정확히 말해야 한다는 한계가 있었다. 별도의 기기 없이, 우리 몸의 ‘피부’에서 바로 음성을 인식할 수 있다면 어떨까?
화학공학과 조길원 교수·이시영 박사, 기계공학과 문원규 교수·김준수 박사 연구팀은 고분자 재료를 미세전자기계시스템(Microelectromechanical system, MEMS) 기술에 접목해, 소리를 감지하는 마이크로폰을 개발했다.
아주 작은 크기의 이 마이크로폰은 피부에 간단히 붙였다 뗄 수 있는 데다가, 사람의 귀보다 넓은 범위의 소리까지 들을 수 있다. 이 연구성과는 최근 재료 분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)’ 표지논문으로 선정됐다.
휴대전화, 블루투스 기기 등에 활용되는 기존의 MEMS 기반 마이크로폰은 얇고, 작고, 정교한 진동판 구조로 이뤄졌다. 다만, 딱딱한 실리콘으로 만들어져 진동판이나 마이크로폰을 마음대로 휘거나 구부리기 어려웠다. 이는 마이크로폰이 소리를 감지하는 데도 걸림돌이 됐다.
연구팀은 실리콘보다 유연하고, 원하는 모양대로 만들 수 있는 고분자 재료로 MEMS 기반 마이크로폰 구조를 구현했다. 마이크로폰의 크기는 손톱 4분의 1, 두께는 수백 마이크로미터(μm, 1μm=100만분의 1미터)에 불과하다. 인체의 넓은 부위뿐만 아니라 손가락에도 붙일 수 있으며, 마치 피부인 것처럼 편하게 마이크로폰을 사용할 수 있다.
연구 결과, 마이크로폰의 민감도는 귀보다 높았으며, 사용자의 목소리를 비롯한 주변 소리를 왜곡 없이 인식했다. 사람의 청력 손상을 유발하는 85데시벨(dB...
2022-06-22
- 전자·반도체 정윤영 교수팀, 범퍼카처럼 ‘쾅’ 부딪혀 메모리 성능 높인다
- [정윤영 교수팀, 의도적으로 결함 만들어 데이터 저장량 증가시키는 기술 개발]
[“하나의 플래시 메모리에 멀티 데이터 구현… 고성능 인공지능 반도체로 활용 가능”]
남녀노소 누구나 즐길 수 있는 범퍼카. 이곳저곳을 시원하게 질주하는 것도 즐겁지만 주변 사람과 일부러 ‘쾅’ 부딪히면서 스트레스를 풀 수도 있다. 이러한 범퍼카처럼 입자를 의도적으로 충돌시켜 플래시 메모리의 성능을 획기적으로 높인 기술이 나왔다. 이 메모리는 한 개 소자만으로도 여러 데이터를 동시에 표현할 수 있어, 메모리 용량 증가뿐만 아니라 향후 인공지능 연산을 위한 반도체로 활용할 수 있다.
전자전기공학과·반도체공학과 정윤영 교수·전자전기공학과 통합과정 박성민 씨 연구팀은 삼성전자와의 공동연구를 통해 의도적으로 결함을 만들어 데이터 저장량을 늘린 플래시 메모리 기술을 개발했다.
인공지능 기술이 많은 발전을 거듭하면서 기존 디지털 방식과 다르게 여러 레벨의 데이터를 표현하면서 신경망 연산에 최적화된 인공지능 반도체의 필요성이 커지고 있다. 새로운 소재, 소자를 활용한 메모리가 인공지능 반도체로 다양하게 연구되고 있지만, 그동안 다양한 전자기기 저장장치로 널리 이용된 플래시 메모리에 비해 내구성, 양산성, 정보 저장능력이 떨어지는 문제가 있었다.
연구팀은 활용성이 검증된 플래시 메모리 기반으로 고성능 인공지능 반도체를 구현하기 위해 높은 에너지를 갖는 플라즈마*1 입자를 메모리 데이터 저장 영역에 강하게 충돌시켰다. 충돌로 인해 데이터 저장 층에 생성된 다량의 결함에는 보다 많은 전자가 저장될 수 있어, 기존의 플래시 메모리 대비 데이터 저장량을 획기적으로 증가시킬 수 있음을 확인했다.
다량의 결함이 형성된 데이터 저장 층에 전자를 점진적으로 채우면 여러 레벨의 데이터를 단일 소자에서 표현하는 멀티레벨 메모리를 구현할 수 있다. 본 연구에서 개발된 멀티레벨 플래시 메모리는 무려 8개의 레벨을 안정적으로 구분할 수 있었다.
본 연구성과는 새로운 반도체 소재...
2022-06-21
- 화공 차형준 교수팀, ‘홍합’으로 흉터 없이 피부 되살린다
- [차형준 교수팀, 홍합접착단백질 기반 무(無)봉합 피부 이식용 의료접착제 개발]
[두 가지 약물로 피부 재생효과 ‘극대화’]
피부 이식술을 할 때 환자들의 가장 큰 걱정거리는 수술 후 남는 흉터와 이식된 피부의 재생이다. 피부 이식술을 주도하는 의료인의 숙련도에 따라 봉합 후 흉터의 깊이가 달라질 뿐만 아니라, 봉합 부위의 상처가 회복되는 데만 한 달이 넘게 걸리기 때문이다. 최근 국내 연구진이 홍합접착단백질을 이용해 상처 회복이 빠르고 흉터가 거의 생기지 않는 의료접착제를 개발해 눈길을 끈다. 이 접착제로 피부를 이식하면, 봉합실 없이도 피부를 효과적으로 되살릴 수 있다.
화학공학과 차형준 교수·박우형 석사·통합과정 이재윤 씨 연구팀은 한국화학연구원 김효정 박사와의 공동연구를 통해 두 가지 약물이 담긴 피부 이식용 의료접착제를 개발했다.
‘흉터 없는’ 피부 이식술의 가능성을 제시한 이 연구성과는 화학공학 분야 최고 권위의 국제 학술지 ‘케미컬 엔지니어링 저널(Chemical Engineering Journal)’에 최근 게재됐다.
연구팀은 알란토인과 표피생장인자를 액상체 제형*1의 홍합접착단백질에 담아 의료접착제를 만들었다. 이 의료접착제를 바르면 상처 재생 단계에 따라 두 가지 약물이 차례대로 방출돼 작용하며 피부가 재생된다.
연구 결과, 기존 피부 이식술에 사용됐던 봉합실보다 상처 부위가 효과적으로 회복된 것으로 조사됐다. 특히, 이식 환부의 모낭 손실이 극히 적었으며, 콜라겐과 주요 피부 인자가 효과적으로 되살아났다.
이 의료접착제는 봉합실과 달리 상처 부위에 흉터가 거의 남지 않는 데다가, 생체물질인 홍합접착단백질을 사용해 인체에 무해하다는 점이 특징이다.
차형준 교수는 “우리나라 원천소재인 홍합접착단백질 기반의 의료접착제를 피부 이식술에 사용해 흉터를 최소화하고 피부 재생을 촉진시켰다”며 “이 연구성과는 조직 재생이 필요한 다양한 환부의 이식 수술에도 성공적으로 적용할 수 있을 것”이라고 말했다.
한...
2022-06-16
- 신소재 손준우·이동화 교수팀, 파이프라인도 ‘카멜레온’처럼 색깔 바꾼다
- [손준우·이동화 교수팀, 온도에 따라 색깔 바뀌는 고체 산화물 개발]
[“300℃의 고온에서도 변형 無…산업 적용 가능성 ↑”]
뜨거운 커피가 담긴 머그컵에 무심코 손을 댔다가 황급히 뗀 경험이 한 번쯤 있기 마련이다. 온도에 따라 ‘카멜레온’처럼 색깔이 바뀌는 컵을 사용하면, 직접 손을 대지 않고도 컵이 충분히 식었는지 확인할 수 있다. 컵뿐만 아니라 산업 분야에서도 이같은 ‘카멜레온’ 기술을 적용할 길이 열렸다. 파이프라인이나 고로의 색깔로 온도를 알 수 있다면, 안전사고를 예방하는데 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
신소재공학과 손준우 교수·김영광 박사, 신소재공학과·첨단재료과학부 이동화 교수·신소재공학과 이준호 박사 연구팀은 온도에 따라 색깔이 바뀌는 고체 산화물을 개발했다.
300℃의 높은 온도까지 견딜 수 있는 물질로 산업 적용 가능성을 한층 높인 이 연구성과는 국제 학술지 ‘머터리얼즈 호라이즌스(Materials Horizons)’에 속표지논문(Inside Front Cover)으로 최근 게재됐다.
온도가 올라가면서 색깔이 변하는 물질은 대개 유기물로 만들어져 100℃가 넘는 높은 온도에서 쉽게 열화됐다. 이 때문에 고온 공정이 필요한 산업에 활용하기는 어려웠다.
연구팀은 높은 온도에서도 견딜 수 있도록 고체 산화물로 열변색성 물질을 만들었다. 연구 결과, 상온(25℃)에서 투명한 색을 띠던 이 물질은 온도가 높아질수록 노란색으로 변했다. 특히, 300℃의 높은 온도에서도 물질의 열화 없이 가역적으로 변화가 이루어지는 것으로 확인됐다.
나아가, 연구팀은 제일원리(First-principles) 계산을 사용해 열변색성 물질의 전자 구조를 규명함으로써 물질이 작동하는 원리를 최초로 밝혔다. 온도가 올라가면 물질의 전자 구조에서 밴드 갭(Band Gap)*1이 줄어드는데, 이에 따라 색깔이 바뀐다는 게 연구팀의 설명이다.
이 연구성과를 활용하면 열화상카메라 없이 직접 보기만 해도 생산 장비의 온도를 알 수 ...
2022-06-14
- 기계 이승철 교수, 물리 이론 학습하는 인공지능 탄생, 응용문제도 ‘척척’
- [KRISS‧포스텍 공동연구팀, 물리 이론 학습하는 AI 음향 시뮬레이션 기술 개발]
[음향‧소음‧진동 실시간 감지 및 최적화 가능해 스마트 팩토리, 디지털 트윈에 활용 전망]
한국표준과학연구원(KRISS, 원장 박현민)과 포항공과대학교 공동연구팀이 음향 물리 이론을 학습할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 국내 최초로 개발했다.
이번에 개발한 기술은 AI 기반 음향 시뮬레이션 기술로, 음향‧소음‧진동 등의 변화를 실시간으로 예측하고 문제를 해결할 수 있는 기반기술이다. 이를 활용하면 가전기기, 자동차 등의 제품부터 건물, 다리 등의 구조물에 이르기까지 다양한 대상의 음향‧진동 상태를 모니터링하고, AI가 시뮬레이션*1을 거쳐 내린 의사결정을 즉각 반영해 성능을 최적화할 수 있다.
이번 성과는 특히 산업계에서 각광받는 신기술인 “디지털 트윈(digital twin)*2”에 적용 가능하다. 디지털 트윈은 가상세계에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만든 뒤 다양한 시뮬레이션을 통해 검증하는 기술이다. 가상세계에서 장비, 시스템 등의 상태를 모니터링하고 유지·보수 시점을 파악할 수 있다. 공장 내부의 데이터를 수집‧분석해 사람 없이 AI가 공정을 제어하는 스마트 팩토리*3는 디지털 트윈을 필요로 하는 대표적인 사례다.
현재 디지털 트윈의 음향 시뮬레이션에 활용할 수 있는 기술은 일반 AI 기술과 공학분석용 계산법 두 가지다. 일반 AI 기술의 경우 학습한 데이터 범위 내의 계산은 빠르고 정확하지만 경험하지 않은 상황에 대한 응용력이 부족하다는 단점이 있다. 공학분석용 계산법은 정확도는 높지만 계산 소요시간이 길어 실시간 활용이 어렵다.
이번에 개발한 AI 음향 시뮬레이션 기술은 기존 기술들의 단점을 모두 극복했다. 일반 AI 기술에 비해 월등한 정확도와 돌발변수 대응능력을 갖췄으며, 공학분석용 계산법보다 계산 속도가 450배 빠르다. 높은 정확도와 초고속 해석능력, 변수에 대한 응용력을 모두 갖춰 디지털 트윈 실용화에 기여할 수 있다.
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2022-06-13
