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조승환 교수(포스텍)는 새로운 다중유기금속 물질을 개발하고 이를 사용하여 키랄성 유기 붕소 화합물을 합성할 수 있는 방법론을 개발하여 Angew. Chem(2018년 7월 on-line판)에 논문을 게재하였습니다. |
이 연구를 통해 얻어진 키랄성 유기 붕소 화합물은 추가적인 변환을 통해 다양한 의약품의 중간체를 합성할 수 있는 등 다양한 종류의 키랄성 물질들을 만드는데 응용될 수 있음을 보여주었습니다.
또한 본 연구 결과는 현재 해외 특허 출원 진행 중에 있습니다.
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장기주 교수(KAIST)는 참여 연구원인 이인호 박사(KRISS)와 함께 대기압에서 초전도성을 보이는 새로운 실리콘 (Si) 결정구조 및 나트륨-실리콘 클라스레이트 (clathrate) 화합물 구조를 이론적으로 예측하여 Physical Review Letters(2018년 4월)에 Editors Suggestion으로 논문 게재하였으며, 이 논문은 저널 (120권 15호) 표지 모델로도 선정되었습니다. |
반도체 소재로 사용되는 실리콘은 대기압에서 다이아몬드와 동일한 결정구조를 가지지만 이번에 새롭게 발표된 Si의 결정구조는 이와 다른 결정구조 (P6/m-Si6로 명명)를 가지며 12K에서 초전도 특성을 보이는 초전도체임을 최초로 예측되었습니다.
기존의 고압 처리한 금속성 Si 구조가 대기압으로 압력을 낮출 경우 반도체 성질을 보이는 결정구조로 변해 버리는 것과 달리, 이 연구에서는 고압 상태에서 나트륨-실리콘 화합물을 전구체로 만든 후 이를 열적 가스 제거 과정을 거쳐 나트륨 원자들을 제거하면 원하는 (P6/m-Si6) 결정구조를 얻을 수 있음을 제안하였습니다.
본 연구 성과는 새로운 초전도 실리콘 결정구조 예측으로 실리콘 동소체에 대한 이해를 넓히고 새로운 실리콘 기반 전자 소자를 구현하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.
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서진근 교수(연세대) 연구팀은 기계 학습을 이용하여 촬영 시간을 줄이면서도 고해상도의 자기공명영상 (magnetic resonance imaging)을 획득할 수 있는 기술을 개발하였으며, 국내 특허를 출원하고 해외로도 출원을 준비 중에 있습니다. |
MRI는 대표적인 의료영상진단 기술이지만 촬영과 영상획득 시간이 오래 걸리는 단점이 있어, 환자에게는 차례를 기다리는 시간이 길고 촬영하는 동안 고정된 자세로 참아야 하는 불편이 있고, MRI가 고가 장비인 데다가 회전율이 적어 결국 고가의 비용을 지불하게 됩니다.
기존에 시간을 줄이기 위한 방법으로 제시된 압축 센싱(Compressed Sensing)의 경우 영상을 재구성할 때 영상의 미세한 공간 변화를 지우는 근본적인 문제가 있어 실제 임상 적용에는 한계가 있고, 최근에 딥 러닝을 적용한 연구가 이루어지고 있으나 아직까지는 고해상도 영상의 효율적 처리에 문제점을 가지고 있습니다.
서진근 교수 연구팀이 개발한 기술은 기존에 비해 1/4 정도로만 촬영을 하여도 고해상도 영상을 획득할 수 있으며, 시간을 회기적으로 단축시킬 것으로 기대합니다.
함시현 교수 (숙명여대)는 2018년 7월 미국 뉴햄프셔에서 열린 Gordon Research Conference (GRC) on Water and Aqueous Solution에서 “Fluctuating Thermodynamics for Biomolecular Networks” 라는 주제로 포스터를 발표하였습니다. |
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이번 GRC에는 물(water) 연구분야의 세계적인 전문가 200여명이 참가하였고, 다수의 미국 국립과학원 멤버들과 미국화학회지 (ACS) 및 미국물리학회지 (AIP) 편집장들을 포함한 전문가들이 모여 토론의 장을 가졌습니다.GRC는 1970년에 시작되어 지난 48년동안 격년마다 열려 왔으며, 함시현 교수는 2014년에 초청 강연자로 발표를 하였고 2016년에는 Discussion Leader로 초청받은 바 있습니다.
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서진근 교수(연세대) 연구팀은 기계 학습을 이용하여 촬영 시간을 줄이면서도 고해상도의 자기공명영상 (magnetic resonance imaging)을 획득할 수 있는 기술을 개발하였으며, 국내 특허를 출원하고 해외로도 출원을 준비 중에 있습니다. |
MRI는 대표적인 의료영상진단 기술이지만 촬영과 영상획득 시간이 오래 걸리는 단점이 있어, 환자에게는 차례를 기다리는 시간이 길고 촬영하는 동안 고정된 자세로 참아야 하는 불편이 있고, MRI가 고가 장비인 데다가 회전율이 적어 결국 고가의 비용을 지불하게 됩니다.
기존에 시간을 줄이기 위한 방법으로 제시된 압축 센싱(Compressed Sensing)의 경우 영상을 재구성할 때 영상의 미세한 공간 변화를 지우는 근본적인 문제가 있어 실제 임상 적용에는 한계가 있고, 최근에 딥 러닝을 적용한 연구가 이루어지고 있으나 아직까지는 고해상도 영상의 효율적 처리에 문제점을 가지고 있습니다.
서진근 교수 연구팀이 개발한 기술은 기존에 비해 1/4 정도로만 촬영을 하여도 고해상도 영상을 획득할 수 있으며, 시간을 회기적으로 단축시킬 것으로 기대합니다.
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정운룡 교수(포스텍)는 마이크로입자를 활용한 촉각센서를 개발하고 이를 기반으로 손가락에 착용하여 점자를 인식하는 전자피부를 개발하였습니다. |
본 기술은 다이오드를 특성을 이용하는 간단한 구조이면서도 압력에 대한 정밀한 공간 분해능을 확보할 수 있어, 다양한 Application으로의 활용을 준비하고 있습니다. 이를 위해 소속 연구원과 전문경영인으로 구성된 ㈜마이다스H&T를 창업하였고, 기술을 이전할 예정입니다. ㈜마이다스H&T는 인식된 점자 패턴을 사용자에게 소리와 기계적인 자극으로 변환하여 전달해 주는 전자피부를 상용화할 예정입니다.
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최현용 교수(연세대) 연구팀은 상온에서 레이저를 이용하여 스핀과 밸리 두 개의 양자 자유도가 담긴 광전류를 만들고 이를 전기적으로 제어하는 성공하였습니다. |
본 연구 결과는 밸리와 스핀 정보를 동시에 발생시키고, 각각의 자유도를 검출해 낼 수 있는 양자정보처리 플랫폼을 세계 최초로 구현한 것으로, 연구 결과의 논문은 Nature Nanotechnology에 게재되었습니다. (2018년 7월)
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송장근 교수(성균관대)는 대면적 단결정 그래핀 위에서 액정분자를 원하는 방향으로 균일하게 배열할 수 있는 기술을 개발하고, 이를 이용한 LCD 소자를 제작하여 시연하였습니다. |
개발된 LCD 소자는 그래핀이 투명 전극과 배향막 기능을 모두 담당하게 함으로써 별도의 투명전극이나 배향막이 필요하지 않아 향후 LCD 제조공정 단계를 획기적으로 줄일 수 있게 되고 무배향막 차세대 LCD 소자의 개발 가능성을 제시하였습니다. 연구 결과는 Advanced Materials에 Early View 논문으로 게재되었습니다. (2018년 8월)
한정우 교수(포스텍)와 정우철 교수(KAIST) 연구팀은 고체산화물 연료전지의 효율을 떨어뜨리는 고질적인 문제점으로 지적되어 온 스트론튬이 발생되지 않는 기술을 개발하여 고체산화물 연료전지의 장기 안정성을 높인 연구결과를 발표하였습니다. |
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연구팀은 내구성이 높은 연료전지의 공기극 소재 개발을 위해 스트론튬 석출 현상과 표면 편석현상의 근본적인 원인을 규명하고 최적의 연료전지 공기극 물질을 설계하기 위한 7가지 방법론도 제시하였습니다. 연구 과정 중에 100여편의 관련 논문을 리뷰하는 노력도 하였다고 합니다. 향후 고체산화물 연료전지의 내구성과 수명을 획기적으로 향상시키는 데 기여할 것으로 기대되며, 전 세계 연구자들에게 연구 방향성을 제시하였다는 평입니다. 연구 결과는 Cell의 에너지 분야 자매지인 Joule에 게재되었습니다.(2018년 8월)
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전상용 교수(KAIST) 연구팀은 지난 3년 동안 표면자극유도로 3차원 암줄기세포 스페로이드를 제작하는 연구과제 수행을 통해 암세포주를 암줄기세포로 제작할 수 있는 기술을 개발하였으며, 그 동안의 연구성과와 이후 연구에 대한 중요성을 인정 받아 후속연구 지원 대상으로 선정되었습니다. |
앞으로의 후속 연구에서는 실제 환자 유래 암세포에서도 암줄기세포로 제작 가능한지를 검증하고 메커니즘을 심화 연구할 계획이며, 서울대학병원 송용상 교수, 한원식 교수, 서울아산병원 김경곤 교수, 고려대 김형기 교수 및 KAIST 주영석 교수 등 연구 수행에 필요한 전문가들이 참여합니다.
지난 9월에는 20여명의 참여 교수와 연구진이 모여 성공적인 과제 수행을 위한 워크샵을 개최하였으며, 상호 긴밀한 협업을 통한 기초연구 수행뿐만 아니라, 신규 진단 마커 발굴, 신약 개발 등과 같이 사업화로 연결될 것으로 기대됩니다.
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윤의준 교수(서울대) 연구팀은 사파이어 나노 멤브레인 구조를 이용하여 마이크로 LED를 성장시킬 수 있는 기술에 대한 연구 결과를 International Union of Pure and Applied Physics(IUPAP) 주관의 ICPS 2018 초청 강연으로 발표하였습니다. |
사파이어 나노 멤브레인 구조를 이용해 마이크로 LED를 제작하면 에칭 공정에 의한 물질 손실과 Sidewall에서의 비발광성 재결합에 의한 효율 저하가 없고 칩 분리와 Passivation 공정이 필요 없다는 장점이 있어, 마이크로 LED 디스플레이 제작을 위한 혁신적인 기술로 기대됩니다.
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노삼혁 교수(UNIST) 연구팀의 NVRAM (Non-Volatile Random Access Memory)에 관한 연구 성과가 IEEE NVMSA (Non-Volatile Memory Systems and Applications Symposium)에서 Best paper award를 수상했습니다. |
NVRAM은 바이트 접근성, DRAM과 비슷한 접근속도, 비휘발성을 갖는 차세대 메모리이며, 여러 분야에서 도입이 고려되고 있지만, 시스템 오류 발생 시 NVRAM에 쓰인 데이터를 보장하기 위해 일관성 메커니즘이 필요하며, 이는 기존 코드 수정 및 코드 복잡도로 이어집니다.
연구팀이 제시한 μSnap은 운영체제 수준에서 NVRAM에 데이터가 온전하게 쓰인 시점의 스냅샷을 보존하여 시스템 오류 발생 시 최근 저장된 스냅샷 상태로 프로그램을 복구하여 복잡한 프로그래밍 모델 대신 기존 프로그래밍 모델을 그대로 사용할 수 있음을 보였습니다.
이남윤 교수(포스텍)와 홍송남 교수(아주대) 연구팀의 연구 성과가
IEEE Transactions on Wireless Communications과
IEEE Transactions on Signal Processing에 발표되었습니다. |
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저전력 ADC를 사용하는 MIMO system에서 최적의 데이터 검출방법을 수행하여 머신러닝 기법의 계산 복잡도를 획기적으로 줄일 수 있는 새로운 알고리듬을 제안하였으며, 송신단에서 저전력 DAC를 사용하는 MIMO system에서 정보이론관점의 최적 constellation set을 lattice theory 기반으로 찾은 결과를 발표하였습니다.
이는 최적의 전송효율을 달성하기 위한 저전력 다중안테나 통신 시스템 설계에 있어서 핵심 요소 기술이 될 것으로 주목받고 있습니다.
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김선주 교수(연세대) 연구팀은 다양한 비디오 분석 방법 학습을 위한 새로운 동영상 데이터베이스 논문을 대표적인 국제 비전 학회인 ECCV에 발표하였습니다. |
해당 데이터베이스는 프로야구 영상으로 구성되어 있으며, 준자동적인 방법으로 수집되어 매우 방대하면서도 정확한 데이터로 이루어져 있습니다. 4,200시간이 넘는 영상에 대해 400,000개 이상의 이벤트가 기록되어 있으며, 보다 어려운 환경에서의 영상 분석 연구를 목적으로 제작되었습니다. 전례가 없는 규모의 이 데이터베이스를 활용하여 앞으로 비전 분야의 비디오 행동 인식, Temporal Action Localization, 비디오 하이라이트 생성 등의 연구에 적극적으로 활용될 것으로 기대됩니다.
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재단 심사위원장인 금종해 교수(고등과학원)가 대한민국학술원 주관의 2018년 학술원상의 수상자로도 선정되었습니다. (2018년 9월) |
학술원상은 국내 학술연구 진흥을 위해 세계 정상 수준의 우수한 연구 업적을 이룬 학자에게 1955년부터 매년 수여해온 상으로, 올해는 금교수 포함 총 6명이 선정되었습니다.
또한 금교수는 제14회 경암상 자연과학부문 수상자로 선정되었습니다.(2018년 9월) 경암상은, 송금조 태양그룹 회장이 1000억원을 내놓아 만든 경암교육문화재단에서 2004년부터 국가 발전에 이바지한 학자와 예술가를 지원하기 위해 제정한 학술상입니다.