오가노이드*는 인체 조직을 높은 정확도로 모사하기 때문에 질병 모델 개발이나 약물 스크리닝뿐만 아니라 개인 맞춤형 의학에도 활용이 가능하다. 하지만 매우 작은 크기의 전기 신호가 발생하는 심장과 뇌 오가노이드는 전기생리신호를 측정하는 것이 매우 어려웠다. 한국 연구진이 다양한 오가노이드에 손쉽게 적용가능한 전기생리신호 모니터링 시스템을 개발하는 데 성공했다. *오가노이드 : 인간유래 줄기세포를 기반으로 제작되는 3차원 형태의 세포 집합체로, 동물 실험 모델과 2차원 세포 배양 모델을 대체할 실험 모델로 큰 주목을 받고 있다. 

우리 학부 이현주 교수 연구팀이 한국생명공학연구원 국가아젠다연구부 손미영 부장 연구팀 및 줄기세포융합연구센터 이미옥 박사 연구팀과 공동 연구를 통해 오가노이드의 비침습적 전기생리신호 측정을 위한 고신축성 돌출형 미세전극 어레이 플랫폼을 개발했다.

기존의 오가노이드 관련 연구는 유전자 분석을 위주로 진행되어 왔으며, 상대적으로 오가노이드의 기능성에 대한 연구는 미비한 상태다. 효과적인 약물 평가와 정밀한 생물학 연구를 위해서는 오가노이드의 3차원 형태와 상태를 보존하며 그 기능을 실시간으로 모니터링할 수 있는 기술의 개발이 필요하다. 

이 중 전기신호가 발생하는 심장과 뇌 오가노이드의 전기생리신호 측정의 경우, 오가노이드의 제작 방식에 따라 그 크기가 수백 마이크로미터(μm)부터 수 밀리미터(mm)까지 다양하고 형태가 불규칙하기 때문에 오가노이드를 파괴하지 않고 외부 표면에 전극을 밀착하여 측정하는 것은 매우 어려운 일이다.

연구팀은 오가노이드의 크기와 형태에 맞춰 스스로 늘어나 그 표면에 밀착할 수 있는 고신축성 돌출형 미세전극 어레이를 개발했다. 또한, 이를 활용해 오가노이드에서 발생하는 전기생리신호의 실시간 변화를 성공적으로 측정하여 평가했다. 

연구팀은 미소 전자 기계 시스템(Micro Electro Mechanical Systems; MEMS) 공정을 개발해 서펜타인(Serpentine) 구조 기반의 고신축성 미세전극 어레이를 제작했으며, 전기증착 공정을 통해 돌출형 미세전극을 제작했다. 돌출형 미세전극은 오가노이드에 전극을 좀 더 강하게 밀착시켜 주어 오가노이드에는 손상이 가하지 않으면서도 안정적으로 전기생리신호를 측정할 수 있게 하였다.

이현주 교수는 “다양한 크기의 오가노이드에 활용 가능한 고신축성 돌출형 미세전극 어레이를 개발하여 실시간으로 오가노이드의 상태를 평가할 수 있다. 이번 기술은 신약 개발 시 실험동물을 대체하거나 재생 치료제로써 사용되는 오가노이드의 품질 평가에 바로 적용할 수 있을 것”이라고 말했다.

이번 연구 결과는 전기및전자공학부 김기업 박사과정과 한국생명공학연구원 이영선 박사과정이 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼스 (Advanced Materials)’지에 지난 12월 15일 자 온라인에 게재됐다. (논문명: Highly Stretchable 3D Microelectrode Array for Noninvasive Functional Evaluation of Cardiac Spheroids and Midbrain Organoids), DOI: https://doi.org/10.1002/adma.202412953

한편, 이번 연구는 산업통상자원부 3D생체조직칩기반신약개발플랫폼구축기술개발사업 및 과학기술정보통신부 국산연구장비기술경쟁력강화사업, 바이오의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.

강유전체는 메모리 소자에서 전하를 잘 저장하기 때문에 “전기를 기억하는 소재”와 같다는 특성으로 차세대 반도체 기술 개발에 있어 핵심 소재로 부각되고 있다.  우리 학부 전상훈 교수 연구팀이 이러한 하프니아 강유전체 소재를 활용해 현재 메모리 반도체 산업의 양대 산맥인 디램(DRAM)과 낸드 플래시(NAND Flash) 메모리의 한계를 극복한 고성능, 고집적 차세대 메모리 소자를 개발하는데 성공했다. *하프니아 강유전체 소재: 비휘발성 절연막으로, CMOS 공정 호환성, 동작 속도, 내구성 등의 우수한 물리적 특성을 바탕으로 차세대 반도체의 핵심 소재로 활발하게 연구되고 있는 물질 

디램 메모리는 우리가 스마트폰, 컴퓨터, USB 등에서 사용하는 데이터를 저장하는 휘발성 메모리다. 휘발성 특성으로 인해, 외부 전력이 끊어지면 저장된 데이터가 손실되지만, 공정 단가가 낮고 집적도가 높아 메인 메모리로 활용돼 왔다. 하지만 디램 메모리 기술은 소자의 크기가 작아질수록 디램 소자가 정보를 저장하는 저장 커패시터의 용량도 작아지게 되고, 더 이상 메모리 동작을 수행하기 어렵다. 

연구팀은 저장 커패시터는 정보를 저장하는 디램 기술의 한계를 극복하고자 이러한 저장 커패시터가 물리적으로 작은 면적에서도 높은 저장 용량을 달성할 수 있도록 개선하는 데에 집중했다. 이를 위해 하프니아 강유전체 기반 극박막의 고유전율 물질을 개발했다. 연구 결과 현재까지 보고된 디램 커패시터 중, 가장 낮은 2.4 Å (머리카락 굵기의 약 10만분의 1)의 SiO2(실리콘 산화물) 유효 두께와 같이 얇은 층에 저장하는 것을 달성했다. 

또한 연구팀은 디램 메모리 기술을 잠재적으로 대체할 수 있는 후보군으로 주목받고 있는 강유전체 메모리 FRAM 메모리도 개발하였다. 현 DRAM 수준의 1V 이하의 낮은 전압에서도 비 휘발성 정보 저장과 삭제가 확실히 이루어지는 기술은 에너지 효율성을 크게 향상시켜 차세대 메모리에 필수적이다. 

디램 메모리 기술에 이어 연구팀은 낸드 플래시 메모리의 한계를 극복할 하프니아 강유전체 기반의 차세대 메모리 기술을 개발했다. 낸드 플래시 메모리는 우리가 스마트폰, 컴퓨터, USB 등에서 사용하는 데이터를 저장하는 비휘발성 메모리이다. 현재, 낸드플래시 메모리의 저장 용량을 늘리기 위해 여러 층을 쌓아 올리는 방식으로 발전해 왔지만, 물리적인 한계로 인해 500층, 1000층 이상으로 쌓기가 어려운 상황이다.

이에 연구팀은 강유전체라는 새로운 소재를 낸드 플래시에 적용하는 방식을 연구한 결과, 소재 계면에 TiO2 층이라는 얇은 층을 추가함으로써 1000단 이상의 수직 적층 3차원이며 외부 환경의 간섭에도 데이터를 안정적으로 유지하도록 설계했다.

마지막으로 기존의 낸드 플래시 기술에서 산화물 채널 기반의 메모리 소자는 데이터를 완전히 지울 수 없는 한계가 있어 새로운 구조의 고성능 산화물 채널 기반 낸드 플래시 소자를 개발하는 데 성공했다. 이 소자는 더 많은 데이터를 저장할 수 있고 데이터를 10년 이상 안정적으로 보존할 수 있는 특징을 가진다. 

전상훈 교수는 “이번 연구 결과들은 스케일링 이슈로 인해 답보상태에 있는 메모리 반도체 기술 개발에 돌파구가 되는 기술이 될 것으로 판단되며, 향후 다양한 인공지능 컴퓨팅 및 엣지 컴퓨팅 기술 상용화에 기여할 수 있을 것”이라고 설명했다.

‘인바디(InBody)’란 기기로 체성분을 분석하는 것은 이제 우리의 일상이 되었다. 이렇듯 몸에 교류 전류를 흘릴 때 전류 흐름을 방해하는 인체의 저항 특성인 생체 임피던스* 측정 기술은 웨어러블 기기에 매우 중요하다. 국제 공동 연구진이 단 두 개의 전극만을 사용하면서도 기존보다 5배 정밀하게 생체 임피던스를 측정할 수 있는 기술을 개발해 화제다. *생체 임피던스 측정 기술 : 생체 조직의 전기적 특성을 기반으로 체내의 다양한 생리적 상태를 모니터링할 수 있는 핵심 기술

우리 학부 제민규 교수 연구팀은 뉴욕대학교 아부다비(New York University Abu Dhabi, NYUAD) 하소명 교수 연구팀과 공동연구를 통해 웨어러블 기기에 최적화된 고해상도 생체 임피던스 측정 기술을 개발했다. 생체 임피던스 측정 기술로 잘 알려진 기존 4개 전극 시스템*에 비해 2개 전극 기반 측정 시스템**은 소형화가 쉽다는 장점으로 웨어러블 기기에 적합하다고 평가받고 있다. *4개 전극 시스템: 생체 임피던스를 측정하기 위해 네 개의 전극을 사용하는 시스템으로 웨어러블 기기의 소형화에 불리함 **2개 전극 시스템: 단 두 개의 전극만을 사용하여 생체 임피던스를 측정할 수 있는 시스템으로 웨어러블 기기의 소형화에 적합함

하지만, 2개 전극 시스템은 전극 자체의 임피던스 값이 포함된 신호를 측정하기 때문에 넓은 입력 범위가 필요하며, 측정하는 임피던스 값에 비례해 정확한 측정을 방해하는 잡음이 증가하는 한계로 활용이 어려웠다.

연구팀은 기존 2개 전극 시스템의 기술적 한계를 극복하기 위해 전극 자체의 임피던스 값인 베이스라인과 그에 의해 발생하는 측정 잡음을 기존보다 훨씬 효과적으로 제거할 수 있는 반도체 회로 설계 기술을 새롭게 개발했다. 이번에 제안된 기술을 적용한 시스템은 기존 기술 적용 시 필요로 하던 별도의 전류 생성 회로를 없앨 수 있어 전력 소모 역시 줄일 수 있다. 

이런 기술을 통해 생체 임피던스 측정 과정에서 발생하는 임피던스의 위상 및 크기 변화에 따른 잡음 문제를 효과적으로 해결해, 높은 정밀도와 효율성을 동시에 확보했다.

제민규 교수(교신저자)는 “이번 연구로 개발된 생체 임피던스 측정 기술은 다양한 임피던스 모델에 대해 기존의 방식 대비 최대 약 5배 가량 우수한 잡음 성능을 달성하였음을 입증했다”면서 “향후 생체 임피던스 측정을 활용한 개인 맞춤형 건강 관리와 질환 예측 기술 발전에 크게 기여할 것”이라고 말했다.

우리 학부 김준모 교수 연구팀이 사람처럼 이미지의 변화를 상상하고 이해하는 인공지능(AI) 기술을 개발했습니다. 이번 기술은 이미지를 단순히 분석하는 것을 넘어, 이미지가 어떻게 변형되는지 그 과정 자체를 이해하고 이를 표현할 수 있는 능력을 갖췄습니다. 이를 통해 의료 영상 분석, 자율주행, 로봇공학 등 다양한 분야에서 더 정교하고 유연한 AI 활용이 기대됩니다.

사람처럼 변화를 이해하는 AI

연구팀이 개발한 새로운 AI 기술, STL(Self-supervised Transformation Learning)은 이미지를 변화시키는 방식을 스스로 배우는 데 초점을 맞췄습니다. STL은 사람이 만든 꼬리표(라벨) 없이 원래 이미지와 변형된 이미지를 비교하며, “이건 돌려졌네”, “이건 색이 바뀌었네”와 같은 변화를 스스로 학습합니다. 마치 사람이 한 장의 사진을 보며 변화를 상상하고 해석하는 것과 비슷합니다.

기존 방식의 한계 극복

지금까지의 AI는 이미지를 학습할 때, 다양한 변화를 무시하고 단순히 큰 특징만 포착하는 경향이 있었습니다. 하지만 이러한 접근은 특히 정교한 작업이나 섬세한 변화가 중요한 상황에서는 성능이 떨어지는 한계가 있었습니다.

STL은 기존 AI와 달리, 이미지의 세세한 변화를 구체적으로 학습합니다. 변화를 무시하는 대신, 이를 이미지의 특징 공간(머릿속의 지도를 그리듯 데이터의 관계를 표현한 공간)에 저장하고 반영해 훨씬 더 정밀한 결과를 얻을 수 있습니다.

예를 들어, STL은 이미지 자르기, 밝기 조절, 색상 변경 등 세부적인 변화를 정확히 이해하며, 이를 활용해 기존 AI보다 최대 42% 더 뛰어난 성능을 보였습니다. 특히 STL은 기존 방법으로는 처리하기 어려웠던 복잡한 변형들도 자연스럽게 다룰 수 있습니다.

AI의 한계를 넘어, 더 똑똑하게

STL이 특별한 이유는 단순히 이미지를 이해하는 데서 끝나지 않고, 변화 그 자체를 표현하고 학습할 수 있다는 점입니다. 이는 의료용 CT 스캔에서 병변의 미세한 변화를 찾아내거나, 자율주행차가 다양한 도로 상황을 이해하는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다.

STL은 이미지의 변형을 스스로 파악하고, 이를 바탕으로 더 안전하고 정밀한 결과를 제공할 수 있습니다. 김준모 교수는 “STL은 사람이 이미지를 보고 느끼며 상상하는 방식과 유사하게, 변화를 깊이 이해하는 AI 기술입니다. 이 기술은 의료, 자율주행, 로봇 공학 등 여러 분야에서 새로운 혁신을 이끌어낼 것입니다”라고 말했습니다.

이번 연구는 유재명 박사과정 학생이 제1저자로 참여했으며, 세계적인 AI 학술대회인 NeurIPS 2024에서 “Self-supervised Transformation Learning for Equivariant Representations”라는 제목으로 발표되었습니다.

차세대 2차원 층상구조 나노소재로 주목받는 인듐 셀레나이드(InSe)는 실리콘 반도체보다 전자 이동도가 뛰어나고 포화 속도가 두 배 이상 빠른 장점을 가지지만, 주로 N형 반도체로만 사용되어 왔다. 우리 연구진이 이를 극복하고 N형 및 P형, 양극에 우수한 성능을 제공하는 인듐 셀레나이드 기반 기술을 개발하여 차세대 전자 소자의 설계 및 상용화 가능성을 크게 앞당길 것으로 기대된다. 

우리 학부 이가영 교수 연구팀이 나노 반도체 인듐 셀레나이드(InSe)* 기반 혁신적인 양극성 다기능 트랜지스터를 개발했다. *인듐 셀레나이드(InSe): 인듐과 셀레늄으로 이루어진 무기 화합물 반도체로 2차원 층간 결합을 이루고 있음 

인듐 셀레나이드는 N형 반도체로만 사용되어 왔는데, 이는 P형 반도체 및 상보적 회로 구현에 필요한 양(P) 전하를 띄는 정공*을 유도하기 어렵다는 문제 때문으로 이는 상용화의 큰 걸림돌로 작용해 왔다. *정공: P형 트랜지스터 구현에 필요한 양 전하를 띠는 입자 

이가영 교수 연구팀은 정공 유도를 위해 추가적인 공정이나 다른 물질을 접목하는 다양한 시도에도 해결되지 못했던 문제점을 새로운 소자 구조 설계를 통해 해결했다. 이번에 공개된 양극성 반도체 소자는 N형과 P형 트랜지스터에 모두 적용이 가능하다.

연구팀은 인듐 셀레나이드 하부에 전극을 배치하고 금속-반도체 접합 특성을 개선함으로써, 전자와 정공이 선택적으로 흐를 수 있는 양극성 특성을 구현하는 데 성공했다. 

특히, 이번 연구에서는 N형 및 P형 전류 꺼짐/켜짐 비가 모두 109(10억) 이상에 달하는 우수한 성능을 기록했다. 실리콘 반도체 소자의 경우 일반적으로 108 이하 꺼짐/켜짐 비의 단극성 구동을 띄며, N형과 P형 구동이 동시에 가능한 양극성 2차원 반도체*의 경우도 N형과 P형 꺼짐/켜짐 비가 동시에 108 이상인 경우는 없었다. *2차원 반도체: 2차원 방향으로만 강한 원자 결합을 이루며 수직 방향으로는 층상구조를 가져 층상구조 반도체라고 불리기도 함 

이가영 교수는  “다기능 소자들은 일반적으로 복잡한 공정 과정과 구조를 요구해 제작과 집적에 어려움이 있다. 그러나 이번 연구에서는 간단한 부분 게이트 구조를 도입해 하나의 소자에서 다양한 기능을 구현할 수 있는 다기능 소자를 제작하는 데 성공했다”며  “이 기술은 공정 효율성을 높이고 회로 설계 유연성 향상에 기여할 것으로 기대된다”고 설명했다. 

또한  “이번 연구는 인듐 셀레나이드를 기반으로 한 P형 응용 가능성을 새롭게 밝혔으며, 궁극적으로는 상보적 다기능 시스템으로서의 활용 가능성을 보여준다”라고 덧붙였다.

우리 학부 김민수 석박통합과정, 염동주 석사과정, 석용욱 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 나노 물리 분야 저명 국제 학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’에 2024년 12월 18일 출판됐으며 동시에 저널 표지 논문으로 채택됐다. (논문명: Superior P-Type Switching in InSe Nanosheets for Complementary Multifunctional Systems, https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.4c04624) 

한편 이번 연구는 한국기초과학지원연구원 국가연구시설장비진흥센터, 한국연구재단 우수연구사업, KAIST 도약연구(UP) 사업, 그리고 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.