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2020년 하반기 자유공모 지원 과제 선정
과학기술 연구 지원을 위한 사회공헌 활동인 '삼성미래기술육성사업'이 하반기부터 지원할 연구과제를 선정해 10월 6일 발표했습니다. 기초과학, 소재, ICT 분야에서 총31개 과제를 선정하였으며, 이번에 선정된 과제에는 총 396억원의 연구비를 지원하게 됩니다.
기초과학
기초과학 분야에서는 수리과학 5건, 물리 2건, 화학 4건, 생명과학 4건 등 총 15개 과제가 선정됐습니다. 자연현상의 기초 원리를 규명하기 위해 기존 가설에 대한 새로운 해석 또는 방법론을 연구하는 과제가 다수 선정됐습니다.
서울대학교 생명과학부 최명환 교수는 사람이 음식물을 먹으면서 어떻게 "맛"을 느끼는지에 대한 연구를 진행할 예정입니다. 현재 맛을 느끼는 현상에 대한 이론은 혀에 있는 세포는 단순한 센서로만 기능하고, 복잡한 정보처리는 모두 뇌에서 이루어지는 것으로 가정하고 있습니다. 반면, 이번 연구에서는 혀에 있는 세포가 단순한 센서를 넘어 혀에서 복잡한 정보 처리가 가능하다는 새로운 이론을 제안하였고 이를 증명하고자 합니다. 미각에 관한 기존 중심이론을 극복하여 혀에서 맛에 대한 정보 처리가 가능하다는 것을 밝히게 된다면 미각에 대한 패러다임 전환과 더불어 식품과 관련된 다양한 분야에도 활용이 기대됩니다.
포스텍 화학과 서종철 교수는 나노미터 크기의 용액 방울 안에서 일어나는 분자의 움직임을 직접 관찰할 예정입니다. 나노미터 크기의 아주 작은 공간에서 일어나는 화학 반응은 벌크에 비해 매우 빠르게 진행되거나 또는 전혀 다른 물질을 생성하는 등 특이한 현상을 보여줍니다. 그러나, 이런 용액 안에서 어떤 화학 반응이 일어나는지에 대해서는 구체적으로 알려져 있지 않고, 반응 생성물을 통해 간접적으로 유추하고 있는 실정입니다. 서교수 연구팀은 가속기를 이용하여 나노크기 용액 내에서 분자의 움직임과 화학 반응을 관찰할 수 있는 기법을 확립하고 반응 메커니즘을 규명할 계획입니다. 이번 연구가 실생활에 어떤 도움이 될지 현재 상황에서 구체화하기는 어려우나, 이제까지는 와는 전혀 다른 화학 반응 모형을 제시할 수 있을 것으로 기대됩니다.
소재 분야에서는 고도 분석 기술을 이용해 반도체, 디스플레이, 전지 등 주력 산업 경쟁력 강화에 기여할 수 있는 과제뿐만 아니라 세포 치료법 등 삶의 질 관련 연구 분야에서 총 7개 과제를 지원합니다.
서강대학교 물리학과 유효빈 교수는 2차원 소재의 강유전 특성을 지배하는 인자에 대한 연구를 진행할 계획입니다. 강유전 소재는 메모리의 집적도 한계를 돌파하여 반도체 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있어 전세계적으로 활발히 연구되는 있는 분야입니다. 반면, 강유전 소재의 균일하지 않은 적층, 소자 구동시 원자 재배열에 따른 강유전성 변화 등 실용화를 위해 해결해야 하는 기술적 난제가 산적해 있습니다. 유교수 연구팀은 오페란도 투과전자현미경 분석 등을 이용하여 소자 구동 중에 발생하는 강유전 소재의 구조 변화를 비파괴 그리고 실시간으로 관찰할 계획입니다. 이 연구를 통해 원자 배열, 두께 등과 강유전 특성 사이의 상관 관계에 대해 규명할 예정입니다. 이번 연구를 통해 구동 중인 반도체 소자 내에서 강유전체의 기능에 전기적/구조적 모델을 제시할 수 있어 반도체의 집적도 향상에 기여할 것으로 예상됩니다.
강원대학교 분자생명과학과 이지민 교수는 유전자의 이상 변화를 인지하는 동시에 치료할 수 있는 차세대 세포치료제 기술 개발에 나섭니다. 세포 치료는 환자의 질병 세포를 채취하여 정상 세포로 바꾼 후, 다시 환자에게 주입하는 방법으로 여러 난치성 질환을 해결하기 위한 치료법으로 기대를 모으고 있습니다. 현재 세포 치료법에는 성체줄기 세포, 역분화 줄기세포 등 다양한 방법이 시도 되고 있으나 의도치 않은 암발생 가능성, 여러 외래 유전자 도입에 따른 복잡성과 안전성 문제 등 단점이 있습니다. 이교수 연구팀은 난임, 임신중독증 등 태반 형성에 문제가 생기는 사례에 집중하여, 새로운 세포치료제 개발에 도전합니다. 과제가 성공적으로 수행될 경우, 태반 형성 질병을 가진 산모의 세포를 채취한 후 유전자 이상이 있는 세포만을 정상 세포로 바꾸기 때문에 의도치 않은 암발생 가능성을 줄일 수 있습니다. 뿐만 아니라, 외래 유전자를 도입하지 않기 때문에 안전한 차세대 세포치료제 기술로 활용될 수 있을 것으로 예상됩니다.
ICT 분야에서는 보행 로봇 제어 등 미래 핵심기술 연구 분야에 더해 차세대 망막 질환 진단 장비 등 헬스케어 분야에서 총 9개 과제가 선정됐습니다.
KAIST 기계공학과 황보제민 교수는 4족 보행 로봇이 스스로 목적지를 찾아갈 수 있게 하는 기술 개발에 나섭니다. 4족 보행 로봇은 재해현장, 건설, 탐사 등 복잡하고 위험한 상황에서 인간을 대신할 수 있을 것으로 기대돼 활발한 연구가 진행되고 있는 분야입니다. 그러나, 현재 기술 수준은 일반 평지에서 미리 설정해 둔 움직임만 구현할 수 있는 정도입니다. 황보교수 연구팀은 움직임 제어와 경로 탐색을 동시에 학습할 수 있는 강화학습 프레임워크를 개발할 예정입니다. 기술 개발을 통해 복잡하고 험난한 지형에서 스스로 경로를 찾아 목적지까지 갈 수 있는 4족 보행 로봇 개발에 도전합니다.
연세대학교 주철민 교수는 안구 질환을 높은 해상도로 빠르게 진단할 수 있는 기술 개발에 나섭니다. 녹내장, 황반 변성 등 안구 질환은 실명의 주요한 원인으로 알려져 있는데, 예를 들어 녹내장의 경우 지난 5년간 국내에서 환자가 27% 급증하여 2019년에는 97만명이 녹내장 진단을 받았습니다. 하지만, 일반적인 검사 장비로는 망막구조 내 시신경 세포의 형태 변화, 망막 조직의 복굴절 특성 감소 등 망막 질환 신호를 조기에 정밀하게 측정하기 어려워 진단과 치료 예후 판단에 어려움이 있어 왔습니다. 주교수 연구팀은 높은 해상도의 편광 현미경과 영상 복원 알고리즘을 개발하여 망막에 존재하는 다양한 세포를3차원으로 영상화 할 수 있는 기술에 대한 연구를 계획하고 있습니다. 이번 연구는 안구 질환의 진단에 있어 기존 기술의 한계를 뛰어넘을 뿐만 아니라 인체 내 조직 구조, 세포 형태 측정 등 다양한 분야에 활용할 수 있는 결과를 제시할 수 있을 것으로 기대됩니다.
과제명 | 연구책임자 (소속) |
공생균에 의한 腸신경계 발생과 기능 조절의 이해 | 김재상 (이화여대) |
초끈 이론을 이용한 완전한 위상 물질 분류법 연구 | 김희철 (포스텍) |
생체 근접 표지를 이용한 인핸서 시공간의 재해석 | 노재석 (연세대) |
회전도가 0이 아닌 부드러운 천음속 흐름과 천음속 충격파 연구 (후속 지원 과제) | 배명진 (포스텍) |
XFEL을 이용한 나노크기 용매방울 내 특이적 분자거동 연구 | 서종철 (포스텍) |
평평한 에너지띠 시스템의 양자 기하학적 성질 연구 | 양범정 (서울대) |
작용소대수 이론의 양자정보론에의 응용 | 윤상균 (서울대) |
알켄의 이중 알킬화 비대칭 반응 | 윤재숙 (성균관대) |
유성생식의 기원과 분화 기작 | 윤환수 (성균관대) |
신종 감염병과 AI 기반 최적제어방법 | 이선미 (경희대) |
초안정 유기 라디칼의 합성과 생체내 응용 | 이은성 (포스텍) |
양자이동을 위한 펩토이드기반 엑시플렉스 시스템 | 이호재 (GIST) |
다출처자료인자모형의 일반화와 통계이론 | 정성규 (서울대) |
비압축성 유체의 난류 현상에 대한 수학적 해석 | 정인지 (KIAS) |
혀에서 이루어지는 지능적 맛 정보 처리 | 최명환 (서울대) |
과제명 | 연구책임자 (소속) |
양자점의 생로병사 비밀규명을 통한 고효율∙고안정성 양자점 소재∙소자 개발 | 양지웅 (DGIST) |
치료 항체 성능의 획기적 개선 단백질 모듈 | 오병하 (KAIST) |
Operando 투과전자현미경 분석을 이용한 2차원 반데르발스 계면에서 발현되는 새로운 강유전 특성 연구 | 유효빈 (서강대) |
신개념 Watt급 파워지수 포논-칼코지나이드 전자-전도체 기반 열전물질 구현 | 이상권 (중앙대) |
신개념 Chromatin epi-glue 기술을 이용한 세포치료법 | 이지민 (강원대) |
전고체전지 실시간 변형률-응력-화학조성 결맞는 이미징 'PICASSO' 기법 개발 | 임종우 (서울대) |
위상 소재 및 교환결합을 이용한 신개념 매그논 밸브 개발 | 진현규 (포스텍) |
과제명 | 연구책임자 (소속) |
DRAM 기반의 인 메모리 연산을 위한 시스템소프트웨어 연구 | 김선욱 (고려대) |
XBox: 프로세싱인플래시 기반의 가속용 저장장치시스템 |
김지홍 (서울대) |
소셜 로봇을 위한 공유 가능한 작업 지식 학습 프레임워크 개발 | 오윤선 (KIST) |
난류 비모사 예측 인공지능기술의 정확도 향상과 실용성 증대 연구 (후속 지원 과제) | 유동현 (포스텍) |
2.5차원 무질서 메타 구조 기반의 스냅샷 초분광 센서 기술 | 장무석 (KAIST) |
다차원 공간전력합성 기법을 적용한 고출력 테라헤르츠 송수신 모듈 개발 | 전상근 (고려대) |
생체 망막 세포와 복굴절 특성의 대면적 고해상도 영상을 위한 반사형 산술 편광 현미경 기술 개발 | 주철민 (연세대) |
조합 최적화 문제를 위한 온 칩 광학 아이징 머신 | 한상윤 (DGIST) |
강화학습을 이용한 통합된 보행 로봇 제어와 경로 탐색 체계 개발 | 황보제민 (KAIST) |
02
주요 공지 사항
접수 일정 : 2020. 12. 11(금) 17시 까지
내용 | 일정 |
과제접수 * 홈페이지에「연구제안서」등록 | '20.6.15(월) ∼ '20.12.11(금) 17:00 |
서면심사 결과 발표 * 홈페이지 확인 | '21.1.13(수) 10:00 |
「연구계획서」 접수 | '21.1.13(수) ~ 2.3(수) 17:00 |
발표심사 진행 | '21.2.20(토) ~ 3.7(일) |
발표심사 결과 발표 * 홈페이지에 게시 | '21.4.1(목) 10:00 |
과제 협약 및 연구비 지급 | '21.5월 중 * 별도 안내 |
* 세부 일정은 변동될 수 있으며, 응모 관련 상세 내용은 홈페이지(www.samsungstf.org) 내 '프로그램(기초과학, 소재, ICT)'에서 확인바랍니다.
2020년 지정테마 공모에 선정된 과제의 연구책임자를 대상으로 온라인 사업설명회를 실시했습니다.
미래기술육성사업 사무국에서는 먼저 사업 취지와 철학에 대해 설명하고, 향후 과제 운영에 필요한 프로세스 전반에 대해 안내하였습니다. 아울러 연구비 지원 외에 IP 지원 제도, R&D교류회, Annual Forum 등 다양한 지원 프로그램에 대해서도 설명하였습니다.
참석자들은 과제 착수 전에 운영 전반에 대해 이해도를 높일 수 있는 좋은 계기가 되었다고 하였습니다.
03
센터 R&D 교류회 및 IP 지원
센터는 연구성과 활용 제고를 위해 연구책임자와 산업계가 연구성과를 공유하고 산업계의 Needs와 이슈를 연구방향에 반영할 수 있도록 R&D 교류회를 운영하고 있습니다.
지난 7월 17일 진행된 저온 산화물 반도체 공정 R&D 교류회에서는 포스텍 손준우 교수 등 연구진이 저온에서도 고유전율의 루틸 TiO2 박막을 합성할 수 있는 공정 아이디어를 제시하였고, 산업계는 아이디어 검증 및 상용화에 필요한 조건 등에 대해 활발한 토론을 하여, 해당 기술의 적용 가능성과 실제 상용화를 위한 공정 조건 및 필요 스펙을 협의하였습니다.
7월 이후 소재 프로그램에서는 7회, ICT 프로그램에서는 3회 R&D 교류회를 실시하였습니다.
R&D 교류회를 희망하시는 연구책임자께서는 담당 PD에게 요청하시기 바랍니다.
센터는 연구성과물 활용 제고를 위하여 기술이전 등에 기본이 되는 특허출원 품질 개선을 지원하는 IP 지원 프로그램을 운영하고 있습니다. 이 프로그램에서는 삼성전자에서 운영하는 전문 변리사 중 기술분야별 우수 변리사를 지정하여 발명발굴, 선행특허조사, 특허맵 분석, 권리범위 강화, 특허출원 품질 개선 등 전반적인 지원을 하고 있습니다.
최근 COVID-19로 인해 화상회의로 진행 중인 IP 멘토링은 시간, 장소 제약을 덜 받아 필요 시 여러 차례 개최하여 숨겨진 특허 포인트를 파악하는 등 전화위복의 효과를 거두고 있습니다.
마찬가지로 연구기관을 방문하여 진행하였던 특허교육도 화상을 통해 진행 가능하오니 필요하신 경우 신청해 주시기 바랍니다. 실제 경영환경에서 벌어지는 특허의 중요성을 충실히 전달해 드리겠습니다.
연구 성과물인 특허는 쓰이지 않으면 아무 소용 없습니다. 상용화에 크게 기여할 수 있는 특허라면 적절한 가치 평가 진행, 통과 후 삼성전자 연구진과 협력 연계 등을 통해 기술의 실제 구현 및 관련 시장을 창출하여 연구진 및 삼성전자 상호 win-win이 되는 협력 모델 구현이 가능합니다.
상용화 가능성 높은 과제성과물 특허에 대해 많은 매입 의뢰 바랍니다.
* 산단 특허담당자와 협의 하신 후 사무국 과제담당PD나 특허담당 이상혁 PD에게 연락 주시기 바랍니다.
04
Science & Tech Focus
최석봉 교수(서울대) 연구팀은 이종 접합 경계의 계면 현상이 유한한 개수의 계면 원자층에서 발생함을 규명하고, 이러한 계면 원자층의 개수를 실험적으로 측정하는데 성공하였습니다. |
본 연구 결과는 계면 현상의 원인을 밝힘으로써 고성능 응용기술 개발에 필요한 물질 특성 개발의 Design rule을 제시한 것으로, Nature-Publishing-Group Asia Materials에 게재되었습니다(2020년 6월).
김재훈 교수(KAIST)는 위치 특이적 화학 변형 뉴클레오솜을 이용한 효소 반응 분석을 통해 인간 세포에서 히스톤 변형 효소의 작동 원리를 규명한 연구 결과를 Nucleic Acids Research에 게재하였습니다(2020년 6월). |
진핵세포의 유전자는 크로마틴 구조를 가지고 있으며 크로마틴의 구성인자인 히스톤은 다양한 화학 변형을 통해 유전자 발현을 정교하게 조절합니다. 활성 전사의 대표적 표식자인 히스톤 H3의 네 번째 라이신 (H3K4) 메틸화는 인간 세포의 경우 여섯 개의 H3K4 메틸화 효소에 의해 이루어지는데, 이들은 모두 여러 개의 구성인자를 가진 거대 단백질 복합체로서 효소 활성 분자 기전에 대한 연구가 이루어지지 않았습니다.
이 연구에서는 히스톤 H2B의 120 번째 라이신이 위치 특이적으로 유비퀴틴화된 (H2Bub) 재조합 크로마틴과 순수 정제한 H3K4메틸화 복합체를 이용한 효소 반응 분석을 이용하여 각 복합체의 H2B 유비퀴틴화 의존적 H3K4 메틸화 활성이 다름을 보이고, 각 복합체마다 효소 활성에 필요한 구성인자가 다름을 증명하였습니다.
또한, 효소 활성에 필수적인 단백질 부위를 밝혀냄으로써 비정상적인 H3K4 메틸화로 인해 유발되는 각종 질병의 치료제 개발에 기여할 것으로 기대됩니다.
한순규 교수(KAIST)는 스틸리 교차 짝지음 반응과 입체선택적 콘쥬게이션 첨가반응을 통한 이합체화 전략을 통해 세계 최초로 C(α)–C(δ’) 사이의 결합으로 연결된 이합체 세큐리네가 플루게닌 D와 I의 전합성을 완성하여 Chemical Science에 게재하였으며(2020년 9월), 이 논문은 영국왕립화학회에 의해 ChemSci Pick of the Week으로 선정되었습니다. |
라우훗-쿠리어 반응을 통해 생합성된 이합체 및 소중합체 세큐리네가 천연물군은 항HIV 생리활성을 보여 약학적으로 매우 중요한데 구조적으로는 단위체 사이가 C(γ)–C(δ’)이나 C(γ)–C(δ’) 사이의 결합으로 연결되었습니다.
한순규 교수가 이끄는 연구팀은 지난 2017년 C(γ)–C(δ’) 사이의 결합을 형성할 수 있는 전략개발을 통해 이합체 세큐리네가 플루게닌 C의 전합성을 완성한 데 이어 이번에 C(α)–C(δ’) 사이의 결합을 입체선택적으로 형성할 수 있는 핵심기술을 개발하여 다양한 소중합체 세큐리네가 천연물을 합성할 수 있는 기반을 다졌습니다.
또한, 한순규 교수는 유기합성분야에서의 학문적 우수성을 인정받아, 지난 8월 7일 미국화학회 유기분과회가 주최한 Academic Young Investigator’s Symposium에서 해당 연구 내용을 구두 발표하였습니다.
심지원 교수(한양대)는 초파리의 림프선에 대해 단일세포 RNA 시퀀싱을 사용하여 림프선에서 발달하는 혈구의 이질성을 포괄적으로 분석하고 이를 통해 지방혈구세포 등 기존에 알려지지 않은 혈구세포 유형을 발견하여 그 연구결과를 Nature Communications에 게재되었습니다(2020년 9월). |
또한, 정상적인 발생 과정과 말벌 감염에 의해 면역이 활성화된 상황에서 라멜로 세포 계통의 출현 등을 확인하였고, 배아유래 및 유충 림프선 혈구 사이의 유사점과 차이점도 확립했습니다.
초파리의 림프선은 조혈 및 면역의 기전을 이해하는 모델로 이 연구결과는 단일세포 수준에서 골수성 혈구세포 발생과 세포 면역 반응을 이해하는 데에 도움이 될 것으로 기대됩니다.
김채운 교수(UNIST) 연구팀은 세상에서 가장 빠른 촉매 활성을 보이는 탄산탈수효소의 실제 작용 모습을 순간 포착하는데 성공하여, 활성부위의 금속이온이 효소 작용을 총괄 지휘 하는 새로운 메커니즘을 규명하여 Nature Communications에 발표하였습니다(2020년 9월). |
이번 연구결과는 금속단백질효소를 타깃으로 하는 신약개발은 물론, 단백질 촉매작용을 모사하는 금속유기골격체 개발 등에도 중요한 이론적 토대를 제공할 것으로 기대됩니다.
이길호 교수(포스텍)는 차세대 양자컴퓨팅 제작에 핵심 구성 요소로 기대되는 파라페르미온 구현을 목표로 연구하는 과정에서 최근 고품질의 그래핀을 초전도체 사이에 끼워 넣는 조셉슨 접합을 도입함으로써 마이크로파를 이론적 한계인 1 초안에 1 아토와트(aW) 수준으로 감지할 수 있는 초고감도 검출기를 제작하였으며, 이를 Nature에 논문으로 발표하였습니다(2020년 10월). |
이는 기존 반도체 기반의 마이크로파 검출기 대비 10억배 향상된 성능으로 미국 Raytheon BBN사, Harvard 대학교 등의 해외 연구그룹과 공동연구 성과입니다.
이 같은 고품질의 그래핀과 초전도 접합 기술은 파라페르미온 구현의 전제 조건으로 향후 과제 목표 달성 가능성을 높이는 발판을 마련했습니다.
윤태식 교수(명지대) 연구팀은 기존의 전하 저장 기반 플래시 메모리 소자의 한계를 극복하기 위하여, 게이트 전압에 의해 게이트 스택의 물성 및 구조 변조를 유도하여 소자의 전기적 특성을 변화시키는 비 전하 저장형(non-charge storage-based) 비휘발성 메모리 소자를 개발하고 있습니다. |
3차원 고집적 소자에 적용 가능한 원자층 증착법을 이용하여 HfO2 게이트 절연막과 ZnO 산화물 반도체 채널층의 형성 조건에 따른 미세구조와 결함상태를 제어하고, 게이트 전압 인가에 의한 산소 이온의 이동에 의해 소자의 컨덕턴스를 변화시키는 비휘발성 메모리 소자와 시냅스 소자 특성을 구현하였습니다.
이는 전하 저장 방식의 플래시 메모리 소자의 단점을 극복하는 대안을 제시한 결과이며, 연구 결과는 Advanced Electronic Materials에 게재되었습니다(2020년 4월).
명재민 교수와 조정호 교수(연세대) 연구팀은 니켈로 전기 도금된 은 나노와이어 (AgNWs) 전극을 이용한 고성능 유연 페로브스카이트 발광 다이오드 (PeLED)를 개발하였으며, 연구 결과가 ACS Applied Materials & Interfaces에 게재되었습니다(2020년 7월). |
AgNWs는 낮은 면저항과 높은 투과도를 가지며 대면적 용액공정이 가능해 발광 다이오드용 유연 투명전극 소재로 많은 각광을 받고 있고, 최근에는 페로브스카이트 기반 발광 다이오드에 적용되고 있습니다. 하지만 AgNWs의 낮은 산화·환원 안정성과 낮은 일함수로 인해 PeLED의 발광 효율이 높지 않은 문제가 있습니다.
이를 해결하기 위해, 정밀한 전기 도금 기술을 도입해, 수 나노미터의 균일한 니켈 층을 AgNWs 표면에 도포하는데 성공하였고, 이를 이용해 기존 AgNWs 기반 PeLED 대비 높은 발광 효율을 달성하였습니다. 니켈로 전기 도금된 AgNWs는 기존 AgNWs에 비해 산화·환원 안정성이 뛰어나 발광층의 degradation을 막으며, 높은 일함수로 인해 발광층으로의 정공 주입을 원활히 합니다.
간단하고 대면적 공정이 가능한 전기 도금 기술을 이용한 니켈-은 나노와이어 투명전극 제조 기술은 차세대 PeLED 개발에 큰 기여를 할 것으로 기대합니다.
허남호 교수와 주진 교수(경북대), 그리고 한정우 교수(포스텍) 연구팀은 수분에 매우 안정한 녹색 발광 퀀텀닷을 개발하여 연구 결과를 Advanced Materials에 발표하였습니다(2020년 8월). |
연구팀은 보다 자연색에 가까운 디스플레이를 구현하기 위해 제올라이트 나노 동공 내부에 크기와 배열이 균일한 [Na4Cs6PbBr4]8+ 퀀텀닷을 도입함으로써 물속에서도 1년 이상 안정한 녹색 발광 퀀텀닷을 만들 수 있었고 (반치폭 17.6 nm), 이에 따라 색재현성 또한 기존 상용화 된 LCD 디스플레이 대비 약 2배 이상 향상된 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.
이번 연구결과는 차세대 퀀텀닷 기술의 중요한 난제였던 수분 안정성 문제를 해결할 수 있는 가능성을 보여줬다는 것에 큰 의미가 있다고 밝혔습니다.
정대성 교수(포스텍)와 김윤희 교수(경상대) 연구팀은 양자효율을 비약적으로 향상시킨 포토다이오드에 관한 연구결과를 Advanced Functional Materials지에 발표하였습니다(2020년 9월). |
본 연구에서 최근 이미지 센서 연구 분야에서 각광 받고 있는 광전류이득형(photomultiplication-type) 포토다이오드의 구동원리를 실험적으로 분석하고 이론적으로 해석하여, 양자효율을 향상시킬 수 있는 메커니즘을 제시하였습니다.
특히, 전자 받개 소재의 파이전자 공명 구조를 기반으로 구현한 고-양자효율 포토다이오드는 디스플레이 임베디드 지문/정맥 인식 및 각종 생체 신호 센서 등 다양한 이미지 센서 분야에 응용될 것으로 기대됩니다.
또한, 포토다이오드의 색 선택성을 화학적 도핑법으로 조절할 수 있는 새로운 방법에 대한 연구 결과를 Materials Horizons지에 게재하였습니다(2020년 9월).
이번 연구결과는 포토다이오드의 두께를 얇게 유지하면서도 화학적 도핑법만을 이용하여 색 선택성을 효과적으로 구현할 수 있다는 것입니다.
해당 연구를 통해 개발된 도핑 기반의 포토다이오드의 색 선택성 조절 기술은 차세대 고해상도 이미지 센서 구현에 응용될 수 있을 것으로 기대됩니다.
박태주 교수(한양대) 연구팀은 독자적인 2차원 전자기체 (2-Dimensional Electron Gas, 2DEG) 구조를 이용하여, 양산성이 뛰어난 차세대 반도체용 2차원 채널 소자를 개발하였습니다. |
단결정 란타늄 알루미네이트/스트론튬 티타네이트 (LaAlO3/SrTiO3) 적층구조로 이루어진 기존의 2DEG 소자는 제작공정이 까다로운 다성분계 단결정 적층 구조를 가지고 있어, 양산성이 극히 떨어지고, 구동전류 제어가 불완전한 단점이 있었습니다.
반도체 양산 공정인 원자층 증착법으로 형성한 이성분계 박막을 이용하여 기존 구조에 비해 약 50000배 가량 얇으면서도 완벽한 구동 전류의 제어가 가능한 우수한 알루미나/티타니아 (Al2O3/TiO2) 구조의 2DEG 소자를 구현하였습니다.
특수 제작된 원자층 증착반응계측기를 이용하여 2DEG의 형성기구인 진공 표면화학반응을 실시간으로 관찰하고 규명한 연구결과는 Chemistry of Materials의 표지 논문으로 선정되었습니다(2020년 7월).
이형순 교수(중앙대) 연구팀은 레이저 유도 방식을 활용하여 전자기기 열관리용 다공성 그래핀 패턴을 제작 및 분석하여 이 결과를 ACS Applied Materials and Interfaces에 게재하였습니다(2020년 7월). |
레이저 유도 그래핀 섬유는 이산화탄소 레이저를 상용 폴리이미드 필름에 직접 조사하여 그래핀 섬유의 성장을 유도하는 방식으로 손쉬운 공정으로 원하는 패턴 제작을 가능하게 합니다.
본 연구에서 제안된 패턴 된 레이저유도 그래핀 기술은 비등시의 이상 간의 유로를 분리하여 기존 소재대비 혁신적인 방열성능을 기록하였습니다.
이러한 기술은 복잡한 구조의 고발열 전자기기나 유연소재 기반의 웨어러블 전자기기의 열관리 분야에 다양하게 응용 가능할 것으로 기대됩니다.
이기욱 교수(중앙대) 연구팀은 레버 메커니즘의 형상 최적화를 통해 가변 중력보상장치의 성능을 약 3배 향상시킬 수 있는 기술을 개발하였고, 연구 결과를 IEEE/ASME Transactions on Mechatronics에 게재하였습니다(2020년 5월). |
이번 발표한 기술은 모듈 크기의 변경 없이 레버 메커니즘의 형상 최적화를 통해 가변 중력보상모듈의 토크 보상 성능을 약 3배 가량 증가시키는 획기적인 기술입니다.
특히 레버 메커니즘의 형상이 유연한 곡선 형태를 띨 때 한정적인 공간에서의 토크 성능 향상에 효과적임을 밝혀냈습니다.
본 연구팀은 해당 기술을 발전시켜 모듈 크기 소형화와 토크 보상 성능 최대화를 동시에 달성하는 최적화 연구를 이어나가고 있습니다.
김정원 교수(KAIST), 정하연 교수(고려대) 연구팀은 초고속 펄스 레이저를 이용하여 전자신호의 시간오차를 1경분의 1초(100아토초=10^-16초) 이하 수준까지 측정하고 제어하는 기술을 개발하여, 해당 연구 결과를 Nature Communications에 게재하였습니다(2020년7월). |
최근 전자 시스템과 데이터 속도가 급격하게 빨라짐에 따라 펄스나 사각파 형태의 전자 클럭 신호의 시간 오차를 줄이는 것이 매우 중요해지고 있으며, 고속 데이터 전송 및 데이터 변환, 고속 칩간 통신, 5G 통신 등에서는 이미 수십 펨토초(펨토초=10^-15초, 1000조분의 1초) 수준의 시간오차를 요구하고 습니다.
이번 연구 결과는 초고속 레이저를 이용하면 이러한 최근의 요구보다도 훨씬 우수한 펨토초 이하의 100아토초(1경분의 1초) 수준까지도 전자 클럭 신호의 시간 오차를 제어할 수 있음을 의미합니다.
이번 연구 결과를 이용하면 향후 초고속 레이저의 ICT 분야에서의 활용이 보다 본격화될 수 있을 것으로 기대됩니다.
노종선 교수(서울대), 신동준 교수(한양대), 김영식 교수(조선대) 공동 연구팀은 양자 내성의 격자기반 암호의 문제 중 특정 파라미터에 대한 Ring-SIS와 Module-SIS의 환원(reduction) 관계를 유도한 논문을 IEEE Access지에 게재하였습니다(2020년 7월). |
새로운 환원 관계 유도를 통해 Module-SIS가 Ring-SIS보다 같은 조건에서 항상 더 어려울 것이라는 일반적인 통념과 달리 Module-SIS가 Ring-SIS보다 더 쉬운 파라미터 값들이 존재함을 새롭게 증명하였습니다.
또한 2020년 Code-Based Cryptography Workshop(CBCrypto 2020)에서 발표된 새로운 부호기반 암호에 대한 공격방법을 제시한 논문을 IEEE Communications Letter지에 제출하여 게재가 확정되었습니다(2020년 8월).
부호 기반 암호는 양자 내성 암호의 주요 설계 방식 중 하나로 최근 이를 기반으로한 IKKR 암호 시스템이 제시되었습니다. 본 논문에서는 이 암호의 두 가지 형태에 대해 다항식 시간 공격 알고리즘을 제시하였으며, 또 다른 변형의 경우 기존의 Classic McEliece와 등가임을 증명하였습니다.
그리고, 제안하는 공격 알고리즘을 실제 구현하여 일반 PC환경에서 0.2초 이내에 암호화된 평문을 찾아낼 수 있음을 보였습니다. 이번에 제시한 부호 기반 암호에 대한 공격 기술은 암호 시스템의 효율화/복잡화를 목적으로 오류에 선형구조를 도입하는 경우, 취약해질 수 있음을 보인 것입니다.
양준성 교수(연세대) 연구팀은 컴퓨터 설계 자동화 국제 학회 DAC (Design Automation Conference)에서 시스템 수준 동작 안정성을 확보하기 위한 오류정정 메모리 구조를 발표하였으며, 본 연구가 최우수 논문 후보로 선정되었습니다(2020년 7월). |
본 연구를 통하여 저전력 및 스케일링으로 인하여 생기는 메모리 오동작에 대해 기존 대비 10 ~ 10^6배의 안정성 향상을 확인함으로써, 저전력 시스템 및 컴퓨터 구조의 동작 신뢰성 향상 기술의 가능성을 확인하였습니다.
또한, 양준성(연세대), 정재용(인천대) 공동 연구팀은 같은 학회에서 인공 지능 연산 가속을 위한 Factored Systolic Array 구조를 발표하였습니다(2020년 7월). |
본 연구에서는 Google TPU에 적용되어 널리 알려진 행렬 곱 연산 가속 회로인 Systolic Array와 동일한 기능을 제공하면서도 PDP를 최대 38%까지 향상 시키는 새로운 회로를 제안하였습니다.
종래 기술과는 달리 응용에 Transparent하며 유사한 구조에 널리 적용될 수 있는 범용적인 기술로 앞으로 다양한 후속 연구가 가능할 것으로 기대됩니다.
최영리 교수(UNIST) 연구팀은 이기종 GPU 클러스터에서 대형 Deep Neural Network(DNN) 모델을 training 할 수있게 하는 DNN training 시스템을 개발하여 2020 USENIX ATC(USENIX Annual Technical Conference)에서 발표하였습니다(2020년 7월). |
GPU 기술의 빠른 발전에 따라 DNN training을 위해 이기종 GPU 클러스터의 사용이 불가피해지고 있으며, DNN 모델의 크기는 모델의 정확성을 높이기 위해 지속적으로 증가하고 있습니다. 이기종 GPU 클러스터는 오래되고 성능이 떨어지는 GPU를 포함할 수 있는데, 이런 GPU를 대형 DNN 모델의 training을 위해 사용하는 것이 어렵습니다.
이 논문에서는 파이프라인 기반 모델 병렬화(Pipelined Model Parallelism)와 데이터 병렬화(Data Parallelism)를 통합하는 DNN training 시스템과 이런 시스템을 위한 파라미터 동기화 모델을 연구 개발하였습니다.
이 기술들을 통해 이기종 GPU들을 효율적으로 활용하여 기존 기술보다 DNN 모델 training의 성능을 향상할 수 있음을 보여주었습니다.
이영민 교수(서울시립대) 연구팀은 모바일 환경에서 빠르고 에너지 효율적인 Convolutional Neural Network (CNN) 추론을 가능하게 하는 조건부 추론 기술을 컴퓨터 설계 및 자동화 국제 학회 DAC (Design Automation Conference)에 발표하였습니다(2020년 7월). |
본 연구는 CNN 추론을 수행할 때, 보조 분류기를 여러 개 두고 객체를 조기에 판별하여 추론을 빨리 끝낼 수 있도록 합니다.
이 때 보조 분류기의 위치와 조기종료 임계치를 체계적으로 설계할 수 있는 방법론을 제안함으로써, 컴퓨팅 파워가 부족하고 에너지 제약이 있는 모바일 환경에서도 인식 정확도를 유지하면서 최대 3.15배까지 빠르게 수행하고, 에너지는 4.36배 적게 소모합니다.
김창석 교수(부산대) 연구팀은 능동모드 잠금 파장가변 레이저 기술을 활용하여 초고속으로 인간의 망막 영상 획득하는데 성공하였습니다. |
또한, 전기적인 신호로만 제어되는 비기계적 방식의 파장변조 방식에 반복 학습 제어(Iterative Learning Control, ILC) 기술을 적용하여 완전파수선형 동작이 가능한 제어 파형을 도출하는데 성공하여 향후 광학적 5감 신경망 피부를 갖춘 컨슈머 로봇의 피드백 능동 제어에 기여할 것으로 기대됩니다. 본 연구 결과는 Optics Letters에 게재되었습니다(2020년 8월).
한편, 김창석 교수는 Optics Letters 의 Fiber Optics, Fiber Sensors, and Biomedical Optical Systems and Sensing 분야의 신임 Topical Editor로 위촉되었습니다(2020년 9월).
함범섭 교수(연세대) 연구팀은 효율적인 초해상도 복원 네트워크를 위한 정제법을 연구 개발하고 연구 결과를 European Conference on Computer Vision (ECCV)에서 발표하었습니다(2020년 8월). |
네트워크 정제법은 네트워크의 구조적 변형 없이 성능을 향상시킬 수 있는 학습 방법으로 모델 압축(model compression) 기법 중 하나 입니다. 이는 teacher-student 구조를 가지고 있으며, 높은 성능을 갖는 teacher 모델로부터 추출된 지식을 경량화된 student 모델로 전파시키는 작업을 수행합니다.
함범섭 교수 연구팀은 이에 착안하여 효율적인 초해상도 복원 네트워크에 특화된 네트워크 정제법을 제안하였습니다. 특히, 학습시에 접근 가능한 고해상도 영상을 teacher 모델의 입력으로 활용하여 성능이 높은 teacher 모델을 얻었으며, 저해상도 영상에 존재하지 않는 정보를 student 모델에게 전달 가능하게 하였습니다. 제안한 framework를 다양한 초해상도 복원 네트워크를 이용해 검증하였으며 추가적인 연산량/메모리 요구 없이 전반적인 성능 향상을 보였습니다.
또한, 함범섭 교수 연구팀은 딥러닝 기반 조인트 필터링(joint filtering) 기술을 개발하였으며, 연구 결과는 International Journal of Computer Vision (IJCV)에 게재 승인 되었습니다(2020년 9월).
조인트 필터링은 가이던스(guidance) 영상의 구조적인 정보를 타겟(target) 영상으로 전파하여 타겟 영상의 노이즈를 제거하거나 해상도를 높이는 작업입니다.
함범섭 교수 연구팀은 수식 기반 가중평균 기법에 CNN을 접목시켜 새로운 구조의 커널 기반 네트워크를 제시하였습니다. 개발한 네트워크는 가중 평균에 이용할 커널 가중치와 참조할 픽셀의 위치를 학습을 통해 획득하고, 이 후 가중 평균을 계산하여 가이던스 영상의 구조적인 특징을 타겟 영상으로 전파시킵니다. 이는 최신 방법들과 비교하여 깊이 영상 초해상도 복원 작업에서 50% 높은 성능을 보였습니다.
노준석 교수(포스텍) 연구팀은 Stefan Maier 교수(Ludwig Maximilian University of Munich) 연구팀과 공동연구를 통해 다중 궤도각 운동량 메타표면을 이용한 대용량 홀로그래픽 저장장치를 구현하였고, 이를 Nature Nanotechnology에 게재하였습니다(2020년 9월). |
본 연구에서 빛의 나선형의 파면으로 결정되는 궤도각 운동량을 정보 전달 매개체로 사용하여 총 202개의 홀로그램 이미지를 2개의 다른 초점거리에 복원시킬수 있는 다중 궤도각 운동량 메타표면을 구현하는데 성공하여 이를 통해 향후 궤도각 운동량을 정보 전달자를 사용하는 광통신, 3차원 홀로그램, 홀로그래픽 비디오, 위변조 방지 기술 등에 사용될 것으로 기대됩니다.
또한, 본 연구팀은 정윤영 교수(포스텍) 연구팀과의 협업으로 IGZO (Indium-Gallium-Zinc-Oxide) 기반의 파브리-페로 공진기 구조를 이용한 가변형 컬러필터 연구를 Photonics Research에 보고 하였습니다(2020년 8월).
산화물 반도체에 일종인 IGZO는 패널 디스플레이의 박막 트랜지스터로 주목을 받고 있는 물질로, 도핑 농도에 따라 층 안에 전자 농도를 임의로 조절할 수 있기 때문에 가시광선 영역에서의 굴절률을 크게 변화시킬 수 있습니다.
이 특성을 이용해 전하농도를 조절함에 따라 공진기의 구조색을 임의로 스위칭할 수 있는 기술을 개발하는데 성공하여 이를 통해 향후 차세대 저전력 반사형 디스플레이, 위변조 방지 디스플레이 기술 등에 접목될 수 있을 것으로 기대됩니다.
위와 같은 활발한 연구성과에 힘입어 노준석 교수는 Springer Nature의 학술지 Microsystems and Nanoengineering(MINE)에서 한국인 최초 ‘젊은 과학자상’을 수상하였습니다(2020년 8월).
김휘강 교수(고려대) 연구팀의 차량용 침입탐지 방법론에 대한 국제표준 X.itssec-4가 2020년 8월 24일 ~ 9월 3일까지 진행된 ITU-T SG17 국제표준회의에서 사전 채택 (consent) 되었으며, X.1375 로 명명되었습니다. |
X.1375의 main editor 로 활동한 김휘강 교수는, 삼성미래기술육성사업의 연구과제를 수행하면서 다년간에 걸쳐 개발한 다수의 탐지 알고리즘들을 본 국제표준에 담았습니다.
차량 내부네트워크의 특징을 고려하여 일반적인 IDS로 탐지하기 어려운 악성 활동이나 침입을 탐지하는 방법을 다루며, CAN 기반의 자동차에서 발생될 수 있는 여러 위협들에 대한 분류와 이러한 공격을 효과적으로 탐지할 수 있는 기법들을 제시하였습니다.
전세계의 상용 차량에 차량용 침입탐지시스템(In-vehicle IDS)이 탑재되기 시작하는 시점이어서 전세계 완성차 업계 및 차량 보안 회사들에게 훌륭한 reference model 이 될 것으로 기대됩니다.
미래기술육성센터 지원사업으로 개발된 특허들을 X.1375 관련 국제특허로 선언하여 향후 많은 기술이전 또는 차량업체들과 협업할 수 있는 계기가 될 것으로 기대됩니다.
또한, 김휘강 교수 연구팀은 차량 네트워크 내 데이터만을 이용하여, 운전자를 구분해 낼 수 있는 연구인 “Driver Identification Based on Wavelet Transform Using Driving Patterns”논문을 IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS 에 게재하였습니다(2020년 6월).
곽수하 교수(포스텍) 연구팀은 다양한 악조건 하에서도 강인한 영상 인식을 가능케 하는 새로운 영상 증강 AI를 개발하여 컴퓨터비전 분야의 국제학술대회인 ECCV에서 발표하였습니다(2020년 8월). |
제안하는 기술은 현실에서 종종 마주하는 우천, 폭설, 안개와 같은 악천후 상황, 그리고 카메라의 저노출, 과노출, 잡음 등 다양한 원인에 의해 영상이 오염되는 경우에도 영상인식 모델들이 강인하게 동작하도록 돕습니다.
특히 기존 영상인식 AI 모델들에게 씌워주는 안경과도 같은 역할을 하여, 그들을 다시 학습 하지 않고도 다양한 악조건에서 인식 성능을 유지하는 것을 가능케 합니다.
이 기술은 자율주행자동차 등 실세계에 적용되는 영상인식 기술들의 신뢰성을 제고할 수 있습니다.
이수형 교수(연세대)가 미국 물리학회(American Physical Society, 이하 APS)로부터 “Outstanding Referee for 2020”에 선정되었습니다. |
1899년 설립된 APS는 Physical Review, Physical Review Letters등 10여개의 유수 저널을 출판하고 있는 물리학 분야 학회로서, 2008년부터 Outstanding Referee Program을 운영하고 있습니다.
APS는 매년 제출된 논문 약 4만건을 71,000여명의Reviewer가 심의를 진행하며 이중 탁월한 공로가 있는 약 150명을 매년 Outstanding Referee로 선정하고 있습니다.
올해는 147명의 Outstanding Referee가 선정되었으며 한국인으로는 이수형 교수가 유일한 것으로 알려졌습니다. 이는 Lifetime Award로 APS Fellow에 버금가는 것으로 알려져 있습니다.
김형범 교수(연세대)가 제2회 용운의학대상을 수상했습니다(2020년 7월). |
2019년에 제정된 용운의학대상은 연세대 의대와 용운장학재단이 제정한 상으로 대한민국 의사면허를 가진 한국인 중 세계적 수준의 의학 논문을 발표하거나 뛰어난 의학연구 업적이 있는 기초 또는 중개의학 연구자에게 수여됩니다.
작년 제1회 용운의학대상도 삼성미래기술육성사업이 지원하고 있는 신의철 교수(KAIST)가 수상한 바 있습니다.