[KAIST 산학협력센터] CES2023 KAIST관 전시참가기업 모집(~6.24)

KAIST에서는 KAIST 브랜드를 적극 활용하여, CES 2023 KAIST관 운영을 통해 참가기업이 보유한 기술을 적극적으로 홍보하고 글로벌 시장 진출을 지원하고자 합니다. KAIST 관 참가를 희망하시는 기업에서는 아래 정보를 참고하시어 신청하여 주시기 바랍니다.2022. 5. 25. KAIST 기술가치창출원 산학협력센터  

[연구]두뇌 신경 조율 활동을 모방한 저전력 인공지능 하드웨어 핵심기술 개발

 < (왼쪽부터) 신소재공학과 김경민 교수, 정운형 박사과정, 전재범 박사과정 >우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 두뇌에서 일어나는 신경 조율 활동을 구현한 인공지능용 하드웨어와 관련 알고리즘의 개발에 성공했다고 19일 밝혔다. 4차 산업 혁명 시대를 맞아 인공지능 기술(Artificial Intelligence; AI)의 연구가 활발해지고 이에 따라 인공지능 기반 전자기기들의 개발 및 제품 출시가 가속화되고 있다. 인공지능을 전자기기에서 구현하기 위해서 맞춤형 하드웨어의 개발 또한 뒷받침돼야 하는데, 현재 대부분의 인공 지능용 전자기기들은 많은 연산량을 수행하기 위해 높은 전력 소모와 고도로 집적된 메모리 배열을 사용하고 있다. 인공 지능의 능력 향상을 위해 이러한 전력 소모 및 집적화 한계의 문제를 해결하는 것은 인공 지능 기술 분야의 커다란 과제이며, 인간의 뇌 활동에서 문제 해결의 단서를 찾고자 하는 노력이 계속돼왔다.김경민 교수 연구팀은 인간의 두뇌 신경망이 신경 조율(Neuromodulation) 기능을 통해 연결 구조를 상황에 따라 지속적으로 변화시키는 것을 모방, 인공 지능을 위한 수학적 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 기술을 개발했다. 두뇌에서는 학습하는 과정에서 실시간으로 신경망의 연결도를 변경해 필요에 따라 기억을 저장하거나 불러내는데, 이러한 신경 조율 기능을 하드웨어에서 직접 구현하는 새로운 방식의 인공 지능 학습 방식을 제시한 것이다.연구팀은 개발된 기술의 효율성을 증명하기 위해 독자적인 전자 시냅스 소자가 탑재된 인공 신경망 하드웨어를 제작했으며, 여기에 개발한 알고리즘을 적용해 실제 인공지능 학습을 진행했고, 그 결과 인공지능 학습에 필요한 에너지를 37% 절약할 수 있었다. < 그림1. 스테이싱 알고리즘에 관한 모식도 > < 그림2. CTM 멤리스터 데모 >공동 제1 저자인 신소재공학과 정운형 박사과정과 전재범 박사과정은 "인간의 두뇌는 생존을 위해 에너지 소모를 최소화하는 방향으로 진화해왔다. 이번 연구에서는 간단한 회로의 구성만으로 인간 두뇌의 학습 방식을 구현하였으며, 이를 통해 40%에 가까운 에너지를 줄일 수 있었다, 이는 범용성 있게 모든 SNN(스파이킹 뉴럴 네트워크) 인공 신경망에서 사용 가능한 장점을 가진다ˮ며 "뇌 활동을 모방해 개발한 새로운 학습 방식의 착안은 앞으로 인공 지능 분야의 소프트웨어·하드웨어 분야가 나아가야 할 길의 이정표가 될 것이다ˮ라고 말했다. 이러한 두뇌 신경 활동을 모방한 학습 알고리즘은 기존 전자기기 및 상용화된 반도체 하드웨어에 적용 및 호환을 할 수 있으며 차세대 인공 지능용 반도체 칩의 설계에 사용할 수 있을 것으로 기대된다. 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced Functional Materials)'에 지난 3월 31일 자에 게재됐으며 한국연구재단, ㈜SK Hynix, 나노종합기술원(NNFC) 및 KAIST의 지원을 받아 수행됐다. (논문명: Demonstration of Neuromodulation-inspired Stashing System for Energy-efficient Learning of Spiking Neural Network using a Self-Rectifying Memristor Array)

[연구]강한 빛을 쏘아 나노 촉매 제조해 황 기반 가스 검출센서 구현 성공

< (왼쪽부터) 신소재공학과 김동하 박사, 김일두 교수, 전기및전자공학부 최성율 교수, 차준회 박사 > 우리 대학 신소재공학과 김일두 교수 연구팀과 전기및전자공학부 최성율 교수 연구팀이 공동연구를 통해 강한 빛(400 나노미터~900 나노미터 파장)을 금속산화물 나노 시트에 짧게 조사해, 0.02초 만에 다성분계 금속 합금 나노입자 촉매를 합성하고, 이를 극미량의 황 기반 생체지표(biomarker) 가스를 감지할 수 있는 가스 센서 플랫폼에 성공적으로 적용했다고 18일 밝혔다. 이 가스 센서 플랫폼은 사람의 날숨에 포함된 다양한 질병과 관련된 미량의 생체지표 가스를 선택적으로 감지해 관련된 특정 질병을 실시간 모니터링할 수 있는 기술이다. 날숨만으로 각종 질병 여부를 파악하는 비침습적 호흡 지문 센서 기술은 핵심 미래 기술이다. 날숨 속 특정 가스들의 농도변화를 검사해 건강 이상 여부를 판단할 수 있다. 날숨 가스의 성분에는 수분 외에도 구취의 생체지표 가스인 황화수소(hydrogen sulfide), 메틸머캅탄(methyl mercaptan), 디메틸설파이드(dimethyl sulfide)의 3종 황 화합물이 포함된다. 그중에서 황화수소는 구취, 메틸머캅탄 가스는 잇몸병 환자에게서 높은 농도로 배출되는 생체지표 가스로서 상기 3종 황화합물 가스를 선택적으로 감지하는 것이 매우 중요하다. 공동연구팀은 이번 연구에서 전자(electron)가 속박 상태에서 자유롭게 벗어나기 위해 필요한 에너지 차를 의미하는 밴드 갭(band gap, 물질의 전기적, 광학적 성질을 결정하는 요인)이 커 빛 흡수율이 낮은 백색 산화물 나노소재에서의 광열효과를 극대화하는 전략을 최초로 제시했다. 일반적으로 소재의 밴드갭이 커질수록 빛 흡수율이 낮아지며, 유리와 같이 밴드 갭이 매우 큰 물질은, 빛이 투과되어 투명하게 보이게 된다. 연구팀은 주석산화물(SnO2)이 10 나노미터 이하의 나노 결정립들로 구성된 나노 시트 형상을 나타낼 때, 흡수된 빛에너지가 열에너지로 효과적으로 전환됨을 최초로 관찰하였다. 또한, 높은 기공 구조와 나노 시트 내 다수의 결함을 통해 열 전도도를 인위적으로 낮춰 발생 된 열이 소재 외부로 잘 빠져나가지 않게 했다. 대면적 제논 램프(Xenon lamp)의 빛이 조사된 부분은 소재의 온도가 1,800oC 이상까지 급격하게 상승하는 것을 적외선 센서 시스템을 통해 확인했다. < 그림 1. 금속산화물의 표면 활성 모식도 >< 그림 2. 금속산화물 합성 모식도 등 >< 그림 3. 금속 나노입자 촉매가 결착된 주석산화물의 현미경 이미지 >공동연구팀은 이를 활용해 금속산화물의 상을 제어함과 동시에 다성분계 금속 나노입자 촉매를 대기 중에서 0.02초 만에 광열 합성하는 데 성공했다. 합성한 다성분계 입자 촉매들이 결착된 금속산화물 나노 시트를 센서 소재로 활용해 세계 최고 수준의 황 기반 가스 감지 성능을 구현했다. 특히, 백금(Pt)과 3성분계 백금-루테늄-이리듐(PtRuIr) 촉매가 각각 결착된 주석산화물의 경우 1ppm(백만분의 일) 수준의 황화수소 (H2S)와 디메틸 설파이드 (C2H6S)가스에 대해 약 3,165배, 6,080배의 세계 최고 수준의 저항 변화비 특성을 나타냄을 확인했다. 추가로, 연구팀은 미세전자기계시스템(MEMS) 기반 휴대용 가스 센서를 개발했다. MEMS 센서는 센서부 크기가 0.1밀리미터 크기로 작아서, 1g의 감지 소재로 8천여 개 정도의 센서를 제작할 수 있다. 연구팀은 MEMS 가스 센서 어레이화와 모바일 기기와의 연동을 통해 초저전력(< 10 mW), 초소형 생체지표 검출 가스 센서 플랫폼을 개발했다. 우리 대학 최성율 교수와 김일두 교수는 "강한 빛을 1초도 안되는 짧은 시간동안 간편하게 조사하는 방식과 소재의 광열효과를 극대화하는 합성기법은 금속산화물의 상(phase) 조절과 촉매 기능화를 초고속, 대면적으로 가능하게 하는 새로운 공정 플랫폼이 될 것으로 기대된다ˮ고 밝혔다. 특히, "램프 조사 횟수에 따라 단일원자 촉매의 대기 중 합성도 성공해, 세계 최고 수준의 가스 감지 성능 결과를 유도했다는 측면에서 매우 의미가 있는 연구 결과이며 매일같이 호흡 가스를 분석해 질병을 조기 모니터링하는 자가 진단 호흡 센서기기의 상용화에 효과적으로 적용될 수 있는 기술이 될 것이다ˮ고 밝혔다. 이번 연구는 공동 제1 저자인 김동하 박사(우리 대학 신소재, 현 MIT 박사후 연구원)와 차준회 박사(KAIST 전기및전자공학부)의 주도하에 진행됐으며, 최성율 교수(KAIST 전기및전자공학부)와 김일두 교수(KAIST 신소재)가 교신저자로 참여했다.< 그림 4. 플래쉬 램프 공정의 대량 합성 모식도 >< 그림 5. MEMS센서 제작 이미지 및 사진 >이번 연구 결과는 나노 및 화학 분야의 권위적인 학술지이자 Cell지의 자매지인 `켐(Chem)' 4월호에 표지 논문으로 선정됐으며, ‘광열램핑(Flash-Thermal Lamping) 합성’으로 켐 프리뷰(Chem Preview)로도 소개되었다. 본 연구는 한국연구재단 중견연구자지원 사업, 과학기술정보통신부와 산업통상자원부 사업, 한국연구재단 미래소재디스커버리 사업의 지원을 받아 수행됐다.< 그림 6. Chem 4월호 표지 이미지 >