우리 학부 김동준 교수님이 ‘고성능 인터커넥션 네트워크 아키텍처 설계 및 분석에 대한 기여’를 인정받아 국제전기전자공학회(IEEE) 2025 석학회원(Fellow)으로 선정됐습니다. 김동준 교수님의 연구 분야는 컴퓨터 아키텍처 및 인터커넥션 네트워크입니다. 최근 시스템의 노드의 수가 증가함에 따라 시스템 스케일업(scale-up) 및 스케일아웃(scale-out)으로 인해 데이터 이동 과정이 심각한 병목 현상으로 발생하고 있습니다. 김동준 교수님은 이러한 멀티코어 및 대규모 시스템에서의 통신 병목 현상 해결에 중점을 둔 연구를 하고 있으며 딥러닝 시스템에서 발생하는 통신 병목 문제를 연구하고 있습니다.
김동준 교수님은 아시아 소속 연구자 중 최초로 컴퓨터 아키텍처 분야의 3대 주요 학회(ISCA, MICRO, HPCA) 명예의 전당(Hall of Fame)에 헌액된 바 있습니다. 컴퓨터 아키텍처 3대 학회에서 프로그램위원, 운영위원장 등을 맡으며 해당 분야에서 국내 연구의 위상을 올리는 데 오랜 기간 노력해 왔으며, 아시아 기관 소속 연구자 중 최초로 최우수 컴퓨터 아키텍처 학회 (HPCA2024) 프로그램 의장도 역임했습니다. 김동준 교수님은 향후 메모리 중심 아키텍처에서 효율적인 데이터 이동과 도메인 특화 네트워크 활용에 대한 연구를 수행할 예정입니다.
< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 윤영규 교수, 한승재 석박사통합과정, 정학천 석박사통합과정, 최신현 교수 >
기존 컴퓨터 시스템은 데이터 처리 장치와 저장 장치가 분리돼 있어, 인공지능처럼 복잡한 데이터를 처리하기에는 효율적이지 않다. 우리 학부 연구팀이 우리 뇌의 정보 처리 방식과 유사한 멤리스터 기반 통합 시스템을 개발했다. 이제 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 의심스러운 활동을 즉시 인식하는 스마트 보안 카메라부터 건강 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 의료기기까지 다양한 분야에 적용될 수 있게 되었다.
최신현 교수, 윤영규 교수 공동연구팀은 스스로 학습하고 오류를 수정할 수 있는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 초소형 컴퓨팅 칩을 개발했다. 이 컴퓨팅 칩의 특별한 점은 기존 뉴로모픽 소자에서 해결이 어려웠던 비이상적 특성에서 발생하는 오류를 스스로 학습하고 수정할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 영상 스트림을 처리할 때 칩은 움직이는 물체를 배경에서 자동으로 분리하는 법을 학습하며 시간이 지날수록 이 작업을 더 잘 수행하게 된다.
이러한 자가 학습 능력은 실시간 영상 처리에서 이상적인 컴퓨터 시뮬레이션에 견줄 만한 정확도를 달성하며 입증됐다. 연구팀의 주요성과는 뇌와 유사한 구성 요소의 개발을 넘어, 신뢰성과 실용성을 모두 갖춘 시스템으로 완성한 것에 있다.
< 그림 1. 높은 신뢰성을 가진 셀렉터리스(selector-less) 32×32 멤리스터 크로스바 어레이가 탑재된 컴퓨팅 칩의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지 (왼쪽). 실시간 인공지능 구현을 위해 개발된 하드웨어 시스템 (오른쪽) >
연구팀은 세계 최초로 즉각적인 환경 변화에 적응할 수 있는 멤리스터 기반 통합 시스템을 개발하며, 기존 기술의 한계를 극복하는 혁신적인 해결책을 제시했다.
이 혁신의 핵심에는 멤리스터(memristor)*라고 불리는 차세대 반도체 소자가 있다. 이 소자의 가변 저항 특성은 신경망의 시냅스 역할을 대체할 수 있게 되고, 이를 활용해 우리 뇌세포처럼 데이터 저장 및 연산을 동시에 수행할 수 있다.*멤리스터: 메모리(memory)와 저항(resistor)의 합성어로 두 단자 사이로 과거에 흐른 전하량과 방향에 따라 저항값이 결정되는 차세대 전기소자
연구팀은 저항 변화를 정밀하게 제어할 수 있는 고신뢰성 멤리스터를 설계하고, 자가 학습을 통해 복잡한 보정 과정을 배제한 효율적인 시스템을 개발했다. 이번 연구는 실시간 학습과 추론을 지원하는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 통합 시스템의 상용화 가능성을 실험적으로 검증했다는 점에서 중요한 의미를 가진다.
< 그림 2. 멤리스터 소자의 비이상적 특징이 포함된 영상의 배경 및 전경 분리 결과 (왼쪽). 본 연구진이 개발한 멤리스터 컴퓨팅 칩을 통한 기기 내 학습을 통한 실시간 영상 분리 결과 (오른쪽) >
이 기술은 일상적인 기기에서 인공지능을 사용하는 방식을 혁신하여 AI 작업 처리를 위해 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 로컬에서 처리할 수 있게 되어, 더 빠르고 사생활 보호가 강화되며 에너지 효율성이 높아질 것이다.
이 기술 개발을 주도한 정학천 연구원과 한승재 연구원은 “이 시스템은 책상과 자료 캐비닛을 오가며 일하는 대신 모든 것이 손이 닿는 곳에 있는 스마트 작업 공간과 같다. 이는 모든 것이 한 곳에서 처리돼 매우 효율적인 우리 뇌의 정보 처리 방식과 유사하다”고 설명했다.
전기및전자공학부 정학천 석박통합과정생과 한승재 석박사통합과정생이 제 1저자로 연구에 참여했으며 국제 학술지 `네이처 일렉트로닉스 (Nature Electronics)’에 2025년 1월 8일 자로 온라인 게재됐다. (논문 제목: Self-supervised video processing with self-calibration on an analogue computing platform based on a selector-less memristor array, https://doi.org/10.1038/s41928-024-01318-6)
이번 연구는 한국연구재단의 차세대지능형반도체기술개발사업, 우수신진연구사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 정보통신기획평가원의 한국전자통신연구원연구개발지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
<사진 1. (뒤 왼쪽부터) 이현주 교수, 손미영 박사, 이미옥 박사 (앞 왼쪽부터) 김기업 박사과정, 이영선 박사과정>
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.
< 그림 1. 고신축성 돌출형 미세전극 어레이의 개념도 >
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.
< 그림 2. 고신축성 돌출형 미세전극 어레이의 모식도 및 오가노이드에 대한 밀착성 확인 >
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.
< 그림 3. 고신축성 돌출형 미세전극 어레이의 전기생리신호 SNR 개선 효과 검증 >< 그림 4. 심근 스페로이드와 중뇌 오가노이드를 활용한 약물 스크리닝 결과 >
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.
< 그림 1 차세대 DRAM 메모리 개발 연구 대표도. DRAM 메모리 소자의 모식도와 저장 커패시터의 용량을 획기적으로 증가시키기 위한 차세대 강유전체 소재 기반 FRAM 메모리. 강유전체 소재는 낮은 동작 전압과 높은 분극 스위칭 특성 달성이 요구되며, 전상훈 교수 연구팀은 이를 위해 2가지 접근법을 적용하였음. 결과적으로 세계 최초로 1 V 이하의 동작 전압과 20 μC/cm2 이상의 분극 스위칭 특성을 동시에 달성하였음. 또한 수직 적층 3D 1T-nC FRAM 메모리 최적화를 위한 수학적 모델링 프레임워크를 개발하였음. >
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.
< 그림 2 차세대 스토리지 메모리 개발 연구 대표도. 3D 수직 적층 강유전체 NAND Flash 소자 어레이와 게이트 스택 구조. 강유전체 NAND Flash 소자는 저전압 고집적 성능을 가지지만, 강유전체 소재의 부분 분극 스위칭 동작으로 인해 교란 이슈에 취약함. 전상훈 교수 연구팀은 강유전체 소재의 자유 에너지를 고려하여 도메인 크기를 극대화할 수 있는 TiO2 층을 포함하는 NAND Flash 소자 게이트 스택 구조를 제안하여 성공적으로 고성능, 교란이 없는 강유전체 NAND Flash 소자를 개발하였음. >
벤카테스왈루 가담(Venkateswarlu Gaddam) 연구 교수, 김기욱 박사 과정, 조홍래 박사 과정, 황정현 박사 과정, 이상호 박사 과정, 최효준 석사 과정, 강현준 석사 과정이 공동 제1 저자로 참여했고 이러한 연구 성과를 국제적으로 인정받아 반도체 산업계 최고 수준의(Top-tier) 컨퍼런스에 2024년 5편의 논문을 발표했다. (2024 VLSI 2편, 2024 IEDM 3편)
– In-depth analysis of the Hafnia ferroelectrics as a key enabler for low voltage & QLC 3D VNAND beyond 1K layers: Experimental demonstration and modeling VLSI 24 DOI: 10.1109/VLSITechnologyandCir46783.2024
– Low-Damage Processed and High-Pressure Annealed High-k Hafnium Zirconium Oxide Capacitors near Morphotropic Phase Boundary with Record-Low EOT of 2.4 Å & high-k of 70 for DRAM … VLSI 24 DOI: 10.1109/VLSITechnologyandCir46783.2024
우리 학부 제민규 교수님이 eMRAM(embedded magnetoresistive random access memory) PIM(process in memory)을 기반으로 하는 혁신적인 인공신경망 연산 회로 및 시스템 기술을 개발함으로써 인공지능 반도체 산업 발전에 기여한 공로를 인정받아, 지난 12월 20일에 열린 인공지능 반도체 미래기술 컨퍼런스에서 과학기술정보통신부장관 표창을수상하였습니다.
제민규 교수 연구팀(KAIST 전기및전자공학부 IMPACT Lab)은 2022년 4월 1일부터 현재까지 과학기술정보통신부가 지원하고 정보통신기획평가원이 주관하는 “eMRAM 기반 PIM 기술을 활용한 고효율 AI 반도체 핵심기술 개발” 과제를 통해, 낮은 전력을 소모하면서도 연산 정밀도를 가변할 수 있으며 기존 기술에 비해 메모리 사용 효율을 두 배 이상 개선할 수 있는 인공신경망 연산 회로 기술, 메모리 내 아날로그 연산 과정에서 아날로그 변이에 의한 연산 오차를 개선하는 동시에 전력소모도 줄일 수 있는 가중치 표현 방식 및 이를 지원하는 회로 구조, 거대화하는 인공신경망 모델에 적용할 수 있도록 재학습 없이도 아날로그 변이에 의한 연산 오차에 강인하고 신경망 연산 전 과정을 PIM 기반 SoC 내에서 처리할 수 있도록 하는 효율적인 아날로그 인공신경망 가속기 기술 등을 개발하며 뛰어난 성과를 거두고 있습니다.
우리 학부 김정호 교수 연구실의 김태수 석사과정 학생이 12월 19일 인도 벵갈루루 Taj Yeshwantpur에서 열린 ‘IEEE EDAPS (Electrical Design of Advanced Packaging and Systems) 2024‘에서 최우수논문상을 수상하는 성과를 거두었습니다.
‘IEEE EDAPS’는 아시아·태평양 지역에서 가장 큰 규모와 영향력을 지닌 반도체 패키징 기술 관련 학회로, 지난 2002년부터 국제전기전자공학자협회 (IEEE) Elecronic Packaging Society가 매년 주관, 개회하고 있습니다.
<12월 18일 열린 EDAPS에서 발표 중인 김태수 석사과정>
수상한 논문의 제목은 ‘Design and Analysis of Twin Tower High Bandwidth Memory (HBM) Architecture for Large Memory Capacity and High Bandwidth System’이며, 김태수 석사과정이 1저자로 작성하였습니다.
해당 논문은 창의성, 완성도, 미래 확장성를 기준으로 높은 평가를 받았으며, 특히, ‘Twin Tower’라는 독창적인 구조를 통해 기존 메모리 설계의 한계를 효과적으로 해결하고, 초거대 AI 모델 지원을 위한 메모리 아키텍처의 새로운 방향성을 제시한 점에서 최우수논문상을 수상하는 영예를 안았습니다.
우리 학부 황의종 교수님이 한국과학기술한림원(이하 한림원)의 2025년도 한국차세대과학기술한림원(Young Korean Academy of Science and Technology, 이하 Y-KAST)* 회원으로 선출됐습니다.
2017년 2월 출범한 Y-KAST는 만 45세 이하의 우수한 젊은 과학자들이 주축이 되어 정책 활동과 해외 교류를 수행하는 국내 유일의 영아카데미입니다.
Y-KAST 회원은 만 43세 이하의 젊은 과학자 중 학문적 성과가 뛰어난 연구자를 선발합니다. 특히, 박사학위 후 국내에서 독립적 연구자로서 이룬 성과를 중점 평가해 우리나라 과학기술 발전에 기여할 가능성이 큰 차세대 과학기술 리더를 최종 선출합니다.
<12월 19일 열린 Y-KAST Member’s Day에 참석한 황의종 교수(왼쪽에서 세 번째)>
황의종 교수님은 빅데이터와 인공지능(AI) 분야에서 독보적인 연구를 수행하는 젊은 과학자로 평가받았습니다. 데이터 중심 책임 있는 AI 연구 분야를 개척하고 글로벌 IT 기업들과 공동 연구를 진행하며, 아시아 최초로 Google AI 상을 받는 등 세계적 수준의 연구 성과를 인정받아 이번 Y-KAST의 공학부 회원으로 선출됐습니다.
이로써 우리 학부는 황의종 교수님을 포함해 유민수, 이현주, 장민석, 최준일교수님 등 총 5명의Y-KAST 회원과 배준우, 서창호 교수님 등 Y-KAST의 임기가 종료된 2명의 차세대 동문 회원을 보유하게 됐습니다.
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.
< 그림 1. 기존 소자와 비교한 신규 개발 소자 양극성 반도체 특성 및 높은 전류 꺼짐/켜짐 비 >
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.
< 채택된 Nano Letters 표지 커버 >
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.
우리 학부 최경철, 최준균 교수님의 연구성과가 과학기술정보통신부가 주관하는 ‘2024년 국가연구개발 우수성과 100선’에 선정됐습니다.
국가연구개발 우수성과 100선은 국가 발전을 견인해 온 과학기술의 역할에 대한 국민들의 이해와 관심을 높이고 과학기술인들의 자긍심을 고취하기 위해 마련된 제도로, 지난 2006년부터 범부처적으로 우수한 국가연구개발 성과를 선정하고 있습니다.
올해는 각 부‧처‧청이 선별해 추천한 총 869건의 성과가 후보로 올랐으며, 산‧학‧연 전문가 100명으로 구성된 선정평가위원회의 평가와 대국민 공개검증을 거친 최종 100건의 우수성과가 선정되었습니다.
<휘어지는 조건에서 안정적으로 발광하는 섬유 OLED>
정보/전자분야의 우수 성과로 꼽힌 최경철 교수님의 ‘웨어러블 디스플레이 구현을 위한 세계 최고 수명의 섬유 기반 OLED 개발’ 성과는 사용자의 착용감과 편의성을 극대화하는 섬유형 디스플레이를 위해 고안됐습니다.
최경철 교수님이 개발한 섬유 유기 발광 소자(OLED)는 원통 형태의 실 한 가닥 위에서 동작할 수 있도록 구현됐으며, 기존 산업에서 활용 중인 열 증착 장비만으로도 제작할 수 있어 산업과의 연계 및 호환성이 높다는 장점을 가지고 있습니다.
특히, 현재까지 보고된 섬유 OLED의 최고 구동 수명인 80시간 보다 9배 높은 수준인 최대 720시간 동안 안정적으로 동작이 가능해 세계 최고 수준의 성능을 확보한 기술로 인정받고 있습니다.
실 한 가닥에 구현되는 발광 소자와 이를 토대로 구현될 웨어러블 디스플레이는 발광 소자뿐만 아니라 센서, 배터리 등 다양한 전자소자의 섬유화에 기여하고 다양한 웨어러블 전자섬유 개발을 촉진시킬 핵심 기술이기도 합니다. 이를 통해, 착용하는 의류형 디스플레이를 통한 의료 및 안전산업의 혁신은 물론 다양한 과학기술 분야와 산업에서 파급 효과를 미칠 것으로 기대되고 있습니다.
<ITU-T 국제 표준 채택>
2024년 국가연구개발 우수성과 100선 정보/전자분야의 우수 성과로 함께 이름을 올린 최준균 교수님의 ‘IoT 트러스트 인에이블러 기술 개발 및 국제 표준 선도’ 성과는 신뢰있고 안전한 지능형 IoT 생태계 구축을 위해 개발됐습니다.
최준균 교수님이 개발한 IoT 생대계의 구축을 위한 트러스트 모델링 알고리즘은 정보통신기술분야의 최고위 국제기구인 ITU-T에서 IoT 데이터의 트러스트 프레임워크 및 신뢰기반 서비스 제공 구조에 대한 국제 표준안(Y.3057, Y.3058, Y.3060) 3건의 표준안승인을 확보한 기술입니다.
특히, 국제표준화 기고서 49건 제출 중 38건이 채택이라는 높은 채택률을 보이며 글로벌 표준 정립을 주도했다는 점에서 큰 의미를 가집니다.
이러한 표준화 성과를 뒷받침하기 위해 개발된 트러스트 분석 및 IoT 기기 운영기술 등은 mrnlF 상위 SCI 국제학술지에 10 건 이상을 포함한 총 17건의 논문으로 게재됐고, 총 9건의 국내외〮 특허 출원/등록되어 기술의 혁신성과 실용성을 아울러 보여준 우수한 성과로 평가되고 있습니다.
‘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.
< 그림 1. (좌) 웨어러블 기기를 이용한 생체 임피던스 측정의 예시; (우) 전극 자체의 임피던스 값인 베이스라인과 그로 인한 잡음 제거 기능을 갖춘 새로운 임피던스 측정 회로의 개념도 >
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.
< 그림 2. 다양한 임피던스 모델에 대한 잡음 성능 측정 결과 >
우리 학부 최해담, 천송이 박사과정이 공동 제1 저자, 제민규 교수와 NYUAD 하소명 교수가 공동 교신 저자로 참여했으며 해당 논문은 세계 최고 권위의 반도체 집적회로 및 시스템 학회인 ‘ISSCC (International Solid-State Circuits Conference)’에 발표됐으며, 동 분야 세계 최고 학술지인 ‘IEEE JSSC (Journal of Solid-State Circuits)’의 초청을 받아 지난해 11월 게재됐다.
* IEEE Journal of Solid-State Circuits (2024), DOI:10.1109/JSSC.2024.3439865 (논문명: A Bio-Impedance Readout IC With Complex-Domain Noise-Correlated Baseline Cancellation)
한편 이번 연구는 NYUAD (New York University Abu Dhabi)와의 협업으로 진행됐으며, 과학기술정보통신부가 지원한 ‘상시 근골격 모니터링 및 재활을 위한 무자각 온스킨 센서 디바이스 기술’과제와 ‘인간 기능 확장을 위한 생체 신호 센서 기반의 내골격 장치 및 통합 시스템 개발’ 과제를 통해 수행됐다.
