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2019-10 14 중요기사

[학술][이달의 연구자] 김재균 교수, 마이크로LED를 활용한 미래 디스플레이 연구 박차

현존하는 기술보다 더 우수한 기술을 만드는 건 공학인의 숙명이다. 삼성전자 미래기술육성센터는 지난 7월 △혁신적인 반도체 소재 및 소자·공정 기술 △차세대 디스플레이 △컨슈머 로봇 △진단 및 헬스케어 솔루션 등 4개 분야에서 총 15개 연구 지원 과제를 선정했다. 차세대 디스플레이 영역에는 김재균 ERICA캠퍼스 나노광전자학과 교수의 ‘프로그래머블 초고정확도 비접촉 5000ppi 마이크로 발광다이오드(LED) 디스플레이’ 연구 등 5개 과제가 선정됐다. ▲김재균 ERICA캠퍼스 나노광전자학과 교수가 마이크로 발광다이오드(LED)가 유기발광다이오드(OLED)보다 우수한 점을 설명하고 있다. 유기발광다이오드(OLED)는 현재 디스플레이 시장에서 가장 우수한 기술이다. OLED는 별도의 광원이 필요 없는 자발광 소자로 개별픽셀의 제어가 가능해 높은 명암비, 초박형 구조, 기계적 유연성의 장점을 가지고 있다. 최근에는 유기물 기반으로 만들어진 OLED의 내구성과 안정성에 대한 단점을 극복하기 위해 많은 과학자와 기업들이 노력 중이다. 특히 OLED를 뛰어넘는 소자로 마이크로발광다이오드(LED)가 주목 받고 있다. 마이크로 LED가 OLED보다 우수한 이유는 △디스플레이 전력 소비 △밝기 △화면 크기 △내구성 4가지다. △ 디스플레이 전력 소비 이제 스마트폰은 일상생활에서 빼놓을 수 없다. 그만큼 스마트폰 배터리의 수명은 우리에게 중요 관심사다. 휴대폰 디스플레이 전력 소비량은 배터리 소비량 중 절반 이상을 차지한다. 배터리의 용량을 늘리는 것도 중요하지만 디스플레이 전력 소비량 자체를 줄인다면 휴대폰을 보다 오래 사용할 수 있다. 김 교수는 “유기물은 전기에너지를 빛으로 바꿀 때 무기물보다 효율이 떨어진다”며 “유기물인 OLED 대신에 무기물인 마이크로 LED 디스플레이를 사용한다면 모바일 기기의 작동 시간을 늘릴 수 있다”고 말했다.. △ 밝기 마이크로 LED는 기존 OLED보다 동일 전력 기준 1000배 밝다. 모바일 기기 사용 시간을 늘리면서 뛰어난 밝기를 자랑한다. 김 교수는 "미래 모바일 시장의 판도가 스마트폰에서 '증강현실(AR) 글라스'로 바뀔 것"이라고 전망했다. AR 글라스는 안경 렌즈에 0.5인치 이하의 크기를 가진 마이크로 디스플레이를 부착해 사용한다. 손톱만큼 작은 디스플레이를 통해 렌즈에 빛을 쏜다. 야외에서 활동할 경우 실내에서 사용할 때보다 더 강한 빛이 필요하다. 태양으로 인해 주변이 밝기 때문이다. 김 교수는 "마이크로 LED 디스플레이를 AR 글라스 제작에 활용한다면 야외에서 활동해도 사용에 문제 없다"고 전했다. ▲ 마이크로 LED로 제작한 서울 신사동 가로수길 애플 매장 내부 대형 스크린(김재균 교수 제공) △ 화면 크기 마이크로 LED 디스플레이는 대형 고화질 스크린 제작에 유용하다. 마이크로 LED는 화면 크기에 제한이 없다. 유리판에 화소(픽셀ㆍPixel)를 증착하는 OLED와 달리 레고 쌓듯 모듈을 붙이는 방식이기 때문이다. 테두리(베젤)이라는 개념이 없기 때문에 화면을 제한 없이 크게 만들 수 있다. 서울 강남구 코엑스아티움 SM타운 대형 전광판과 서울 신사동 가로수길 애플 매장 내부 대형 스크린은 마이크로 LED 디스플레이로 제작됐다. 마이크로 LED의 상용화가 이루어진다면 일반 가정 거실 벽면 전체를 TV화면으로 만드는 기술도 가능하다. △ 내구성 OLED는 유기물이기 때문에 외부의 환경 조건에 영향을 많이 받는다. 반면에 마이크로 LED는 무기물이기 때문에 안정적이다. OLED소자는 빛을 내는 시간에 비례해서 점점 밝기가 떨어진다. 밝기 효율이 떨어질 때마다 보상회로를 통해서 저하된 밝기를 보정한다. 이 과정에서 높은 전류를 필요로 하게 되고, 밝기 저하가 빨라지는 악순환에 빠지게 된다. 결국 우리가 흔히 아는 번인(Burn-in) 현상으로 이어진다. 유기물은 외부습기와 산소에 취약해 디스플레이로 사용하기 위해서는 습기와 산소로부터 보호하는 기술도 필요하다. ▲김 교수가 고안한 프로그래머블 초고정확도 비접촉전사 공정(김재균 교수 제공) 마이크로 LED 디스플레이가 상용화되지 못한 이유는 높은 가격과 공정의 복잡성 때문이다. 마이크로 LED를 제작하기 위해서는 물리적으로 화소를 전사하는 공정이 필요하다. 시간이 오래 걸리고 비용이 많이 드는 과정이다. 디스플레이를 이루는 화소는 빛의 적·녹·청(RGB)의 삼원색이 하나로 묶여 구성된다. 마이크로 LED 디스플레이는 삼원색을 따로 만든 뒤에 결합 혹은 전사한다. 김 교수는 "전사과정 속 문제를 해결하지 않으면 마이크로 LED의 상용화는 매우 어렵거나 일부의 제품에만 적용이 가능하다"고 말했다. 김 교수는 문제를 극복하기 위해 나노와이어 형태 마이크로 LED를 제작한 후에 프로그래머블 비접촉 전사 방법을 이용해 화소를 구성하는 공정을 고안했다. 나노와이어 형태의 마이크로 LED 소자를 기판에 미리 제작하고 용매에 분산시켜 개별 화소를 준비한다. 용매에 분산된 마이크로LED 소자는 교류전기 신호에 의해 백플레인(배후 기판) 위 정확한 위치에 배치된다. 직접 옮기는 과정이 아니기 때문에 생산성이 높고 빠른 시간 안에 전사 공정을 완료할 수 있다. 김 교수는 "전사 정확도를 높혀줄 삼원색 형성기술을 보유하고 있어 마이크로 LED 디스플레이 상용화 도전할 수 있다"고 밝혔다. 김 교수는 "‘반드시 되게 한다’는 신념으로 3년 안에 기술을 완성하는 것이 목표"라고 말했다. 덧붙여 “궁극적으로 확신과 자신감을 갖고 팀원들과 재밌게 연구를 진행하고 싶다”라고 밝혔다. 글/ 윤석현 기자 aladin@hanyang.ac.kr 사진/ 이현선 기자 qserakr@hanyang.ac.kr

2019-10 07 중요기사

[학술][이달의연구자] 전대원 교수, 요근과 대사증후군의 연관성 찾아내

일상에서 근육량에 관해 이야기를 할 기회는 체성분을 분석할 때 말고는 거의 없다. 많은 사람들은 근육량을 건강의 기준으로는 생각해도 질병의 기준으로 인식하지 않는다. 의과대학 내과학교실 전대원 교수는 ‘요근 근육의 글루코스 섭취와 대사증후군 발생과 연관성’ 연구를 통해 근육량과 기능 상태가 대사 질환과 관련이 있음을 밝혔다. ▲전대원 교수의 논문 ‘Psoas muscle fluorine‐18‐labelled fluoro‐2‐deoxy‐d‐glucose uptake associated with the incidence of existing and incipient metabolic derangement’에 개재된 사진. 의과대학 내과학교실 전대원 교수는 요근의 당섭취와 대사 증후군 간의 연관성을 밝혀냈다. (전대원 교수 제공) 최근 의학계는 근 감소증에 관심을 기울이고 있다. 근 감소증은 연령별 정상 기준보다 근육량과 기능 상태가 크게 감소하는 현상이다. 전 교수는 근육의 양과 질이 당뇨, 고혈압과 같은 대사 질환에도 영향을 미치는지 연구했다. 연구의 핵심은 단순히 고령자를 대상으로 하지 않는다. 젊은층과 중년층도 포함해 근육의 질, 양이 대사질환과 연관있고, 향후에도 대사질환 발병 가능성이 높은지를 밝히는 것. 전 교수는 건강검진을 목적으로 검사했던 사람들 1000명 대상으로 연구를 진행했다. 500명을 추적 관찰하고, 500명의 검진 결과를 분석했다. 전대원 교수팀은 허리 근육(요근)과 대사에 관련된 수치들을 비교했다. 요근은 전체 근육량을 가장 잘 대표하는 것으로 알려져 있다. 연구 결과 요근이 적다면 대사증후군이 동반될 확률이 높은 것을 밝혔다. 추적 관찰에 의하면 근육량이 적거나 질이 나쁜 사람들 혹은 염증이 있는 사람들이 향후에도 대사 질환이 더 많이 생기는 것으로 나타났다. ▲전대원 교수가 이번 연구 과정에 대해 설명하고 있다. 총 1000명을 대상으로 연관성을 확인했다. 연구는 구리병원의 핵의학 김지형 교수팀과 공동연구로 진행했다. 단순한 요근의 양만이 아닌 양전자방출전산화단층촬영장치(PET/CT)를 이용해 근육 조직의 글루코스(흔히 포도당으로 부르는 대표적인 단당류), 당 섭취 대사율을 측정했다. 근육의 양이나 근육 내 지방 침착만을 보는 연구들은 기존에도 있었다. 연구팀은 근육의 당 대사와 당 섭취도 같이 확인했다. 이번 연구는 국제적으로도 드문 시도로 평가된다. PET/CT는 고가의 검사고 외국의 경우 장비 보급률이 우리나라보다 낮아 시행 조건이 열악하기 때문이다. 전 교수는 임상 연구기 때문에 작용 기저를 명확히 밝히기 어려웠다고 전했다. 제3의 요인이 개입했을 수도 있기 때문이다. 현재까지는 연관성만을 연구한 것. 앞으로는 인과관계와 작용 기저 등을 밝혀야 한다. 전 교수는 "논문에 포함되지 않았지만 이를 찾아내기 위해 동물 및 세포실험도 1년간 진행했다"며 "연구를 계속 이어나갈 예정"이라고 말했다. 끝으로 "이번 연구는 근육 대사와 대사질환과의 관계에 하나의 화두를 제시했다"며 “후속 연구가 계속 이어져 실제 의료현장에서 쓰이길 바란다”고 덧붙였다. 글/ 김현섭 기자 swiken1@hanyang.ac.kr 사진/ 김주은 기자 coram0deo@hanyang.ac.kr

2019-09 30 중요기사

[학술][우수 R&D] 김승현 교수, 난치성 신경계 퇴행성 환자들을 위한 맞춤형 치료제 개발

다수를 위한 소수의 치료법이 아닌 소수를 위한 다수의 치료법을 만들고자 하는 이가 있다. 바로 김승현 의과대학 신경과 교수다. 김 교수는 루게릭병, 치매 등 희귀 난치성 신경계 질환을 앓고 있는 환자들을 위한 맞춤형 치료제를 만들고 있다. 각각의 유전 및 임상 특징에 맞는 친화형 치료제다. 치료제 개발이라는 길은 가기 힘들다. 어려움을 누구보다 잘 헤처나가고 있는 김 교수를 만났다. ▲ 김승현 의과대학 신경과 교수가 난치성 신경계 질환 환자들을 위한 맞춤형 치료제에 대해 설명하고 있다. 약 중심에서 환자 중심으로 지금까지는 ‘하나의 약이 모든 해당 질환을 치료할 것’이라는 생각이 지배적이었다. 하지만 루게릭병, 치매 등의 신경계 퇴행성 질환은 대체로 다인자 유전에 의해 발병한다. 같은 병일지라도 그 안에서 일어나는 병의 진행 속도, 눈에 보이는 형태와 같은 현상과 그 원인은 개인차가 있다. 결국 공통된 하나의 약만 개발해서는 신경계 퇴행성 질환을 치료하지 못한다. 김 교수는 ‘약’ 중심에서 ‘환자’ 중심으로 관점을 바꿨다. 모든 사람에게 맞는 하나의 치료제가 아닌 각 환자의 유전, 임상 특징에 맞는 친화형 치료제를 고안했다. 김 교수는 치료제 개발을 위한 실험을 이어가고 있다. 환자 부검을 통해 채취한 피부 세포를 뇌 신경으로 만든 후, 이 신경에 치료제를 투여해 효과를 확인한다. 같은 유전자 변이가 있는 동물에게도 해당 치료제를 사용해 효과가 있는지 실험한다. 두 실험군이 모두 성공하고 임상 실험까지 잘 치뤄지면 치료제의 효과를 인정받게 된다. 동일한 질병도 그 안에서 다양한 진단을 내릴 수 있다. 같은 알츠하이머 치매 환자일지라도 10개~20개의 부집단이 나올 수 있다는 뜻이다. 김 교수는 이 부분에서 아이디어를 얻어 면역 염증 조절을 통해 치료 효과가 좋은 환자를 찾아 하나의 친화형 모델을 설정하고자 한다. 해당 환자 선정 후, 맞춤형 치료를 진행하는 것이다. ▲ 현재까지 진행해온 임상시험에 대한 요약 및 관련 타깃 자료. (김승현 교수 제공) 인공지능을 활용한 플랫폼 사업까지 김 교수는 나아가 인공지능(AI)을 활용해 데이터를 모든 사람과 나눌 수 있는 플랫폼 사업을 고민 중이다. 치료 확률을 판별해주는 노모그램(변수 관계를 나타낸 그래프)에 환자의 정보를 입력하면 그 환자에게 적합한 치료 지침을 주는 방식이다. 다시 말해 환자의 유전 정보, 병의 진행 속도, 나이 등을 기준으로 각 환자에게 맞는 치료제를 제시해주는 것이다. 인공지능은 학습 기능이 있으므로 김 교수팀이 만들어놓은 정보들이 계속 쌓이면 시간이 지나갈수록 더 정확한 판별이 가능할 것이다. 의사의 사명으로 신경계 퇴행성 질환 치료 위해 김 교수의 이러한 성과는 의사의 사명에서 시작했다. 김 교수는 “치료가 어려운 병을 앓고 있는 사람들을 위해 질환을 연구하는 것이 대학 병원 교수이자 의사로서의 임무”라며 “그동안 신경 질환 중 치료가 어려운 루게릭병, 치매 등의 신경 퇴행성 질환을 위해 노력했다”고 전했다. 그는 현재 요일별 진료를 통해 여러 의사가 한 환자를 돌보는 다각제 진료 시스템과 루게릭병 환자 대상 교육 프로그램 진행(한 달에 한 번) 등 연구 이외의 다양한 방법으로도 최선을 다하고 있다. 끝으로 김 교수는 의학을 공부하는 학생들에게 격려의 메세지를 남겼다. 김 교수는 “한 분야에 국한되기보다 소외된 분야에도 관심을 갖고 연구했으면 좋겠다”고 전했다. 평범한 길이 아닌, 잘 가지 않는 새로운 길. 김 교수에게 그 새로운 길에 대한 가치를 엿볼 수 있다. 글/ 정연 기자 cky6279@hanyang.ac.kr 사진/ 김주은 기자 coram0deo@hanyang.ac.kr

2019-09 23 중요기사

[학술][이달의 연구자] 김영득 교수, 흡착식 담수 기술로 한국 담수화 연구 이끌다

삼면이 바다인 한국은 해수를 활용한 기술 개발이 중요하다. 특히 해수를 담수(민물)로 바꾸는 담수화 기술은 식수와 순도 높은 정제수를 얻을 수 있다. 싱가포르, 호주와 사우디아라비아 등에서는 이미 담수화 연구가 활발히 진행 중이다. 한국은 아직 더딘 상황이다. 김영득 ERICA캠퍼스 기계공학과 교수가 선보인 흡착식 담수 기술은 한국의 담수화 연구에 희망의 불씨가 되고 있다. ▲김영득 ERICA캠퍼스 기계공학과 교수가 연구 중인 흡착식 담수 기술과 기존의 담수화 방법에 대해 설명 중이다. 흡착식 담수기술은 해수를 증발 시킨 뒤 수증기를 냉각시켜 담수를 만드는 열적 담수화 기술이다. 적은 열에너지로 깨끗한 물과 냉방에 사용할 수 있는 냉수를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 높은 담수화 효율을 자랑하며 담수화 공정에서 쓰이는 방습제가 비교적 저렴해 경제적이기까지 하다. 김 교수는 이번 연구를 통해 친환경적인 적정기술 실현을 목표하고 있다. ▲흡착식 담수기술의 공정 과정을 보여주는 사진. (김영득 교수 제공) 흡착식 담수 기술은 김이 눅눅해지는 것을 방지하기 위한 소형제습제(실리카겔)를 떠올리면 이해하기 쉽다. 우선 해수에 섭씨 12도에서 28도의 열을 가해 만든 수증기를 관을 통해 실리카겔 판으로 보낸다. 실리카겔의 친수성으로 인해 상대적으로 낮은 온도로도 해수를 증발시킬 수 있다. 이 과정에서 냉수를 얻을 수 있다. 실리카겔 판은 흡착판과 탈착판으로 짝을 이룬다. 탈착 과정에서 정제된 담수가 생성된다. 흡착판에서는 수증기를 흡수하고 탈착판에서는 흡수한 수증기를 탈착해 물을 만든다. 김 교수는 “흡착식 담수화가 기술 시장에서 확대 된다면 열교환기와 흡착제 기술 개발 등 다양한 분야가 활성화될 것”이라고 전했다. 아울러 “고순도의 물이 필요한 제약회사, 제지회사와 반도체회사 등과 협업을 구상하고 있다”고 밝혔다. 글/ 윤석현 기자 aladin@hanyang.ac.kr 사진/ 이현선 기자 qserakr@hanyang.ac.kr

2019-09 22 중요기사

[학술][우수 R&D] 안신원 교수, 강화군 시지정 문화재 위한 종합 정비 계획 사업 진행

안신원 ERICA캠퍼스 문화인류학과 교수가 강화군의 시 지정 문화재들을 종합 정비하는 사업을 맡았다. 안 교수는 인천광역시가 지정한 강화군 내 문화재를 올바르게 관리하고자 노력 중이다. 보존만 하는 것이 아니다. 문화재와 사람들이 함께 공존하는 방법들도 연구 중이다. 안 교수는 “문화재와 사람 사이의 관계를 가깝게 만들고 있다”고 전했다. 특별한 시선으로 문화재를 바라본 안 교수를 만났다. ▲ 안신원 ERICA캠퍼스 문화인류학과 교수가 강화군 시 지정 문화재 종합정비 기본계획 수립 사업에 관해 설명하고 있다. 안 교수는 이번 사업을 통해 강화군 내에 있는 문화재 60건을 정비하고 활용하는 방안을 만들고자 한다. 현재 강화군의 문화재들은 관리 부족으로 인해 용역에 들어간 상태. 안 교수는 문화재 보존과 함께 종합적인 활용 계획을 수립 중이다. 여기서 ‘활용’은 누구나 문화유산을 직접 만나고 즐길 수 있도록 만드는 것을 의미한다. 안신원 교수팀은 대상 문화재의 기초조사 및 현황 파악, 보존계획 도출과 활용 방안 제시 등의 과업을 진행한다. 각 사안별로 보수, 지정과 정비 등 중 어디에 더 투자해야 하는지에 대한 해결책도 제공한다. 구체적 활용방안으로는 도시 계획 단계부터 문화재가 포함되어 있는 ‘명품 문화 도시’ 착안 등을 염두에 두고 있다. 안 교수는 “한국은 활용 부문에서 초기 상태이기 때문에 더 많은 고민과 논의가 필요하다”고 말했다. 현재 안 교수는 강화군 문화재들의 현황조사와 문헌 조사를 마친 상태다. ▲안신원 문화인류학과 교수가 현황조사 중 강화군 오상리 고인돌을 촬영한 모습이다. (안신원 교수 제공) “문화유산은 단순히 아끼는 것이 아니라 사람들의 생활 안에 녹아들어야 합니다.” 문화재는 보존만 하기 보다 우리 삶과 함께해야 하는 존재다. 안 교수는 “이탈리아는 콜로세움을 파티 장소로 대여해줄 만큼 문화재와 사람 간의 유대관계가 잘 형성되어 있다”고 전했다. 이번 사업은 향후 다른 지역의 문화유산을 관리하는 데에도 큰 귀감이 된다. 아직 가치가 드러나지 않은 문화유산들이 전국 곳곳에 존재해 종합 정비가 필요한 곳이 많다. 안 교수는 “타 지역의 유·무형 문화재 보존 및 활용에 좋은 모범 사례가 될 것”이라고 말했다. ▲안신원 문화인류학과 교수팀이 강화군에 위치한 문화유산인 분오리돈대를 조사하는 모습이다. (안신원 교수 제공) 문화재는 꼭 박물관에서만 볼 수 있는 것이 아니라 우리 삶 속에 함께하는 존재다. 한양대 근처 살곶이 다리도 보물 제1738호인 문화재다. 안 교수는 “문화재는 친구 같은 존재”라며 “문화재를 가깝고 친근하게 생각해야 사람과의 공존을 이뤄낼 수 있다”고 말했다. 문화유산을 친밀하게 받아들일 때, 비로소 문화유산을 지킬 수 있는 건강한 환경이 조성될 것이다. 글/ 정연 기자 cky6279@hanyang.ac.kr 사진/ 이현선 기자 qserakr@hanyang.ac.kr

2019-09 09 중요기사

[학술][우수 R&D] 임종우 교수, 알고리즘과 딥러닝 방식을 융합해 컴퓨터 비전 향상 (1)

컴퓨터 비전이란 동영상과 이미지에서 필요한 정보를 뽑아내는 것을 의미한다. 이 분야에는 전통적 알고리즘 방식과 딥러닝을 이용하는 방식이 있다. 임종우 서울캠퍼스 컴퓨터소프트웨어학과 교수는 이 두 가지를 융합해 상호 보완하는 시도를 하고 있다. ‘비전 모델 기반 공간 상황 인지 원천기술 연구’의 책임을 맡은 임 교수의 이야기를 들어본다. 컴퓨터 비전: 알고리즘 방식과 딥러닝 방식 알고리즘 방식의 컴퓨터 비전은 40~50년간 발전해온 전통적 연구법이다. 알고리즘은 카메라를 통해 자동차가 얼마나 빨리 주행하는지 등 정확한 수치적 상황 인식에서 주로 쓰인다. 딥러닝도 연구된 역사가 길지만 비교적 최근에 활발히 이용되고 있다. 딥러닝은 얼굴 표정에서 사람의 감정을 인지하는 등 의미론적 정보 해석에 활용된다. 임 교수는 두 분야를 별개로 보지 않고 합칠 방안을 연구했다. ▲ 딥러닝 방식을 이용하면 이미지로 받아들인 주변의 공간을 3차원 정보로 복원할 수 있다. 입력 영상과 추정된 거리정보(왼쪽)와 3차원 복원 결과 (임종우 교수 제공) 자율주행 자동차의 컴퓨터 비전 임 교수의 이번 연구는 자율주행 자동차와 CCTV 등에 활용될 컴퓨터 비전이 주를 이뤘다. 임 교수는 이해를 돕기 위해 자율주행 자동차를 예시로 들어 연구를 설명했다. 자율주행을 위해서는 카메라로 들어오는 정보들을 인지하고 해석할 기술이 필요하다. 주행 시 앞차와의 거리를 즉각적으로 정보화해야 한다. 알고리즘 방식은 이에 특화돼 있다. 차가 주행하는 동안 다양하게 변하는 주위 공간을 3차원으로 인식하는 것도 핵심기술 중 하나다. 딥러닝 방식은 이를 보다 효율적으로 처리할 수 있다. 알고리즘과 딥러닝 둘 중 하나만 채택해서는 자율주행을 완성할 수 없다. 도로 상황은 카메라를 통해 인식하기 때문에 순간적으로 물체가 다른 물체에 겹쳐 가려지거나 큰 조도(조명 받는 면의 밝기 척도) 변화가 생길 때 위험할 수 있다. 이 경우 전통적 방식의 알고리즘에 문제가 생긴다. 임 교수는 딥러닝으로 이 문제를 해결했다. 임 교수의 기법은 물체를 추적하고 외형의 정보를 학습, 변형될 모습을 미리 예상해 사물의 판독을 가능케 한다. ▲ 알고리즘 방식은 물체의 속도와 거리를 측정하는 데 유리하다. 딥러닝 방식은 운동하고 있는 물체와 정지한 물체를 분류하는 등 의미론적 분석에 용이하다. 사진에서 운동물체는 표시되고, 정지물체는 표시되지 않는다. (임 교수 제공) 알고리즘과 딥러닝 방식을 융합하는 방법 딥러닝 방식은 처리 결과가 시각적 이미지가 아닌 ‘정보(data)’가 된다. 시각 자료를 큰 범주들로 분류해 물체의 특징을 기술한 정보로 내보낸다. 알고리즘 방식의 처리 결과는 픽셀로 표현된 이미지로 남는다. 알고리즘 방식으로 얻어낸 픽셀 이미지를 딥러닝의 결과 정보와 매칭하는 것이 임 교수가 두 분야를 융합하는 방식이다. 그는 “물체 추적 영역에서는 많은 사람이 이미 알고리즘과 딥러닝을 혼합해 사용하고 있다”고 밝혔다. ▲ 임종우 교수는 “컴퓨터가 사람처럼 시각 정보를 인식한다는 것 자체가 쉽지 않다”며 "여전히 기술적 시도를 하고 있다"고 전했다. 2부 연구를 향해 ‘비전 모델 기반 공간 상황 인지 원천기술 연구’는 2017년 9월부터 2년간 진행됐다. 이번 연구는 ‘인간 수준의 종합적 비디오 이해를 통한 상황인지 및 예측’ 연구의 1부다. 1부 연구를 통해 임 교수와 연구진들은 목표한 기능 개발을 실현했으며 여러 논문을 작성했다. 임 교수는 “컴퓨터가 사람처럼 시각 정보를 인식한다는 것 자체가 쉽지 않다”며 "여전히 기술적 시도를 하고 있다"고 전했다. 임 교수는 2부 연구에서도 연구책임자를 맡으며 ‘딥러닝 기반 의미론적 상황 이해 원천기술 연구’를 수행할 예정이다. 글/ 김현섭 기자 swiken1@hanyang.ac.kr 사진/ 김현수 기자 soosoupkimmy@hanyang.ac.kr

2019-09 01 중요기사

[학술][이달의 연구자] 최진식 교수, 에너지 효율 높이는 에너지인터넷 기술 개발

최진식 서울캠퍼스 컴퓨터소프트웨어학부 교수가 스마트 홈, 스마트 그리드, 스마트 시티를 아우를 수 있는 계층분산형 에너지관리 에이전트 프레임워크 기술을 개발했다. 국가 발전소를 통해 수직적으로 전기를 제공 받는 기존의 ‘계층적’인 에너지 공급 방식과 네트워크 간 자율적 정보 교환이 가능한 인터넷의 ‘분산형’ 특징을 융합했다. 최 교수는 “전기 에너지 생산 및 사용자 간의 균형 조절은 국가 차원에서 이뤄지지만, 자체적 지능을 갖고 있는 에이전트가 대리인 역할을 함으로써 사용자에 맞게 전기 에너지를 관리한다”고 밝혔다. ▲최진식 컴퓨터소프트웨어학부 교수가 ‘계층분산형’ 에너지관리 에이전트 프레임워크 기술에 대해 설명하고 있다. 대부분의 국가는 전기 사용자들에게 발전소에서 생산한 전기를 일괄적으로 제공한다. 개별 상황은 고려하지 않고 전기를 공급한다. 이로 인해 전기가 부족하거나 남는 현상이 발생했고 정전 사태와 과도한 전기 생산 등의 원인이 되기도 했다. 계층분산형 방식의 에너지 관리 도입으로 문제를 해결할 수 있다. 사용자의 대리인 역할을 하는 지능형 에이전트가 사용자의 패턴과 선호도에 맞춰 전기 에너지를 관리하기 때문에 불필요한 전기 낭비를 막을 수 있다. 인터넷의 분산형 방식을 통해 전기 에너지와 관련한 정보를 실시간으로 교류하여 에너지 사용량을 줄일 수 있다. 이번 연구 결과에 인공지능(AI)을 더하면 사회 전반에서 에너지 효휼을 높이는 '에너지인터넷'을 만들 수 있다. 에너지인터넷은 사회 곳곳에 도움을 준다. 먼저 전기를 사용하는 사람들이 자신의 필요에 맞게 에너지를 효율적으로 소비하므로 불필요한 사용을 줄일 수 있다. 전기 사용량, 소비패턴 등의 정보를 실시간으로 제공해주기 때문에 전체 에너지 생산량의 약 20%까지 절감할 수 있다. 지능형 에이전트의 개입으로 각 가정과의 전기 에너지 교환도 가능해진다. 여름철 정전 방지, 전기세 하락 등 실생활에서도 많은 편리함을 제공한다. 이뿐 아니다. 기후변화로 인해 생산이 일정하지 않은 신재생에너지 분야에도 희소식이다. ▲ 계층분산형 에너지관리 에이전트 프레임워크를 보여주는 그림이다. (최진식 컴퓨터소프트웨어학부 교수 제공) 이번 연구는 에너지의 중요성이 커지고 이를 적재적소에 관리하는 것이 필요하다는 점에서 의의가 있다. 계속 개발될 경우 국가적으로도 큰 이득을 볼 수 있다. 최 교수는 “현재 경제협력개발기구(OECD) 최하위권인 한국의 에너지 이용 효율을 파격적으로 높일 수 있다”며 “세계 최초로 국제 표준 에너지 관리 에이전트를 기반으로 에너지인터넷 구축을 실현할 수 있다”고 전했다. 글/ 정연 기자 cky6279@hanyang.ac.kr 사진/ 이현선 기자 qserakr@hanyang.ac.kr

2019-08 26 중요기사

[학술][우수 R&D] 박태준 교수, 인공지능 기반 물품조립 협업로봇 기술 개발

박태준 ERICA캠퍼스 로봇공학과 교수와 한국산업기술평가관리원(KEIT)이 지난 7월 로봇산업핵심기술개발사업을 위한 협약을 맺었다. 이 사업은 설명서를 보고 스스로 가구를 조립할 수 있는 로봇 개발을 목표로 한다. 로봇들은 머신 비전 기반의 강화학습 인공지능(AI)을 통해 작업을 수행할 예정이다. 로봇은 가구를 조립하면서 겪는 시행착오를 통해 정보를 수집한다. 그 뒤 조립대상물을 인식하고, 설계도에 맞게 조립하는 능력을 갖추게 된다. 한편 박태준 교수는 ERICA 캠퍼스 인공지능협동로봇사업단 단장을 맡고 있다. ▲ 박태준 ERICA캠퍼스 로봇공학과 교수가 한국산업기술평가관리원 ‘인공지능 기반 물품조립 협업 로봇’ 공모전에서 당선된 인공지능 기반의 가구조립 로봇 프로젝트에 대해 설명하고 있다. 박 교수는 사람을 위한 가구 조립설명서를 시각적으로 이해해 사람의 조립 환경과 동일한 환경에서 물품을 조립하는 로봇을 개발하는 프로젝트를 기획했다. 이 프로젝트는 한국산업기술평가관리원에서 4차 산업 혁명에 대비해 진행한 ‘인공지능 기반 물품조립 협업 로봇’ 공모전에 채택됐다. 박 교수는 "4차 산업 혁명의 본질은 현실 세계인 하드웨어와 가상세계인 소프트웨어의 융합"이라며 "자율주행 자동차처럼 하드웨어와 소프트웨어가 결합하여 부가가치를 생산하는 로봇을 제작하는 것이 목표"라고 밝혔다. ▲ 박태준 로봇공학과 교수가 가구조립 로봇의 팔 부분을 제작하고 있다. (ERICA캠퍼스 산학협력단 제공) 프로젝트를 위해 지난 4월부터 선행연구를 진행했고 내년 말 완성품 제작을 목표하고 있다. 가구조립 로봇 한 대가 사람처럼 물품 조립설명서를 보고 완성품을 만든다. 카메라가 눈 역할을 하면서 팔이 작동한다. 기존 컨베이어 벨트 공정은 로봇 여러 대가 부속을 만들어 합쳤다. 가구조립 로봇에 내장된 인공지능 기술은 사람의 뇌 역할을 한다. 박 교수는 "인공지능 기반의 물품조립 기술을 확보해 산업적으로는 제조산업의 경쟁력 향상을, 사회적으로는 인간의 로봇 사용 증대를 목표로 하고 있다"고 전했다. 이세돌 9단과 구글 알파고의 대국이 끝난지 3년이 지났다. 그 후로 전 세계는 인공지능에 주목하기 시작했다. 당시 알파고의 소프트웨어는 놀라운 성과를 보였지만 실제 바둑돌은 사람이 두어야 한다는 한계가 있었다. 가구조립 로봇은 소프트웨어와 하드웨어의 융합이라는 측면에서 의의가 있다. 알파고처럼 인공지능이 탑재돼 있으며 사람처럼 움직일 수 있기 때문이다. 로봇 기술의 발달로 실생활에서 독거노인 가구나 1인 가구를 포함해 가구조립에 어려움을 겪는 사람들에게 편리함을 선사할 것으로 기대된다. 글/ 윤석현 기자 aladin@hanyang.ac.kr 사진/ 김주은 기자 coram0deo@hanyang.ac.kr

2019-08 12 중요기사

[학술][이달의 연구자]이한승 교수, 오래가는 건축물을 위한 내구성 헬스 모니터링 기술을 개발하다

이한승 ERICA캠퍼스 건축학부 교수가 내구성 헬스(건정성) 모니터링(Durability Health Monitoring : DHM) 기술 센서를 개발했다. 내구성 헬스 모니터링 기술이 적용된 센서는 콘크리트 구조물의 손상 정도를 파악해 건설구조물의 수명을 획기적으로 늘릴 수 있고 세계 최초로 고체를 대상으로 한 염소 이온과 이산화탄소 측정계라는 점에서 혁신적이다. 이 교수는 건축물의 유지관리라는 관점을 중심으로 연구하고 있다. 과거 효율성 중심 건축 패러다임에서 벗어나 생애주기의 관점에서 오래 버티는 건축물이 인간에게 장기적으로 도움이 되리라 생각하기 때문이다. ▲ 이한승 ERICA캠퍼스 건축학부 교수가 기존 건축물의 수명을 획기적으로 연장할 수 있는 내구성 헬스(건정성) 모니터링(Durability Health Monitoring : DHM) 기술에 대해서 설명하고 있다. 이 교수는 염소이온과 이산화탄소의 콘크리트 내 침투를 실시간으로 확인할 필요성을 느꼈다. 이 둘은 콘크리트 내 매설된 철근을 녹슬게 하고 팽창시켜 구조물 수명을 다하게 만든다. 이 교수는 성균관대학교 김선국 신소재공학부 교수 연구팀과 함께 센서 개발 및 적용 실험을 통해 연구 개발에 성공했다. 측정 센서는 광파이버(빛을 이용해 정보를 전달하는 유리 섬유)를 이용한다. 센서에 염소 이온과 이산화탄소가 접촉하면 색이 변해 침투 정도를 확인할 수 있다. 센서를 콘크리트 구조물 안에 일정한 간격을 두고 설치해 구조물의 기능 저하 정도를 실시간으로 파악하고 적절하게 대응하면서 구조물의 수명을 연장할 수 있다. 사람의 신체 헬스 모니터링 기술과 원격진료의 원리를 건축물에 대입한 것이다. ▲ 이한승 건축학부 교수는 "이번 연구가 앞으로 인간의 생애주기에 있어 큰 도움을 줄 수 있는 건축물의 비전을 제공할 것"이라고 말했다. 이 교수는 ‘내구성 헬스 모니터링 기술’으로 인해 건설구조물에 대한 기존의 안전성의 개념을 넘어 내구성을 확보하고 오랜 기간 사용할 수 있는 건축물을 기대하고 있다. 끝으로 이 교수는 “이번 연구처럼 앞으로도 4차 산업혁명시대의 혁신기술을 적용해 혁신적인 연구성과를 내고 싶다“고 말했다. 글/ 손민서 기자 angelico008@hanyang.ac.kr 사진/ 이현선 기자 qserakr@hanyang.ac.kr

2019-08 05 중요기사

[학술][이달의 연구자] 김도환 교수, 유기반도체 겔(Gel)개발로 유기반도체 내구성 향상

영화 ‘아바타’의 등장인물들과 함께 하늘을 날고, 세계적인 축구 스타 리오넬 메시를 내 집 거실로 불러올 수 있는 시대다. 가상현실(VR)과 증강현실(AR)의 발전으로 불가능했던 일들이 우리 주변에서 일어나고 있다. 하지만 오랜 시간 VR·AR 기기를 착용하면 낮은 해상도로 인해 멀미와 어지럼증을 동반한다. 김도환 화학공학과 교수는 이를 해결할 수 있는 ‘유기반도체 겔(Gel)’을 개발했다. 유기반도체란 기존의 실리콘 반도체를 대체할 수 있는 유기화합물 기반의 차세대 반도체를 말한다. 최근 플렉서블 (휘어지거나 접어지는), 스트레쳐블(늘어나는) 전자기기 제작에 쓰여 많은 관심을 받고 있다. 하지만 물리적 충격에 약하고 용액공정 기반의 유기발광다이오드(OLED) 발광형 유기반도체를 연속적으로 가공할 수 없었다. 핵심적으로는 기존 실리콘 반도체 제작 과정인 포토리소그래피(Photolithography) 패턴 공정을 이용할 수 없었던 것. 김 교수 연구팀은 유기반도체가 전기적, 광학적, 기계적 성능을 유지하면서 기존 포토리소그래피 공정을 이용할 수 있는 방법을 알아냈다. ▲ 김도환 화학공학과 교수가 내구성이 우수한 ‘유기반도체 겔(Gel)’을 세계 최초로 개발했다. 김 교수는 유기반도체 겔(Gel) 소재변환 기술을 개발해 유기반도체의 내구성을 향상시킬 수 있는 구조체인 유기실리카 네트워크 간 ‘3차원 초밀도 엉킴구조’를 만들어냈다. 유기반도체 사슬과 유기실리카 사슬의 결합으로 내구성이 강한 겔 사슬을 제작한 것이다. 이 연구로 초고해상도 적층형 유기 전자소자를 제작한 김 교수 연구팀은 이어 고해상도 유기전자회로와 올레드 마이크로디스플레이 제작도 성공했다. 이번 연구 결과를 통해 VR·AR 기기 성능이 극적으로 향상될 것이라는 평을 받고 있다. 또한 빛을 흡수하는 수광형 겔은 고해상도 패턴 제작이 가능해 고해상도 이미지 센서 제작도 가능할 것으로 보인다. ▲ 김 교수 연구팀이 개발한 엉킴구조. 유기실리카 네트워크 간 ‘3차원 초밀도 엉킴구조’를 유도하는 소재 변환기술을 개발해 기존 유기반도체의 한계를 극복했다. (김도환 교수 제공) 김 교수는 연구를 시작하게 된 계기에 대해 “학생 연구원과 달걀의 비가역적(돌이킬 수 없는) 변성에 대해 논의하다 연구를 시작했다”고 말했다. “상온에서 달걀흰자는 물에 용해되지만, 열을 가해 하얗게 변하고 나면 액체화 되지 않는다”며 “열을 가해 분자가 얽히면서 네트워크가 구성되는 졸겔 법(Sol-gel process)을 반도체에 적용했다”고 설명했다. 이번 연구는 재료과학 분야 세계적인 학술지 ‘어드밴스트 머티리얼스(Advanced Materials)’ 7월호에 표지논문으로 게재됐으며, 관련 기술로 5건의 국내외 특허를 등록 및 출원한 상태다. ▲ 김도환 교수(왼쪽에서 두번째)와 이번 연구에 참여한 학생 연구원들이 함께 포즈를 취하고 있다. 글/ 김가은 기자 kate981212@hanyang.ac.kr 사진/ 김주은 기자 coram0deo@hanyang.ac.kr