[연구]유독물질 뺀 초고해상도 QLED 신기술 개발​

< (왼쪽부터) 신소재공학과 조힘찬 교수, 이재환 석사과정 >디스플레이 패널에 쓰이는 차세대 발광소재로 양자점(Quantum dot)이 각광을 받고 있다. 특히, 카드뮴이나 납과 같은 유독성 물질을 포함하지 않는 친환경 인듐 포스파이드(InP) 양자점이 주목을 받고 있으나 현재 기술로는 초고해상도 구현이 어려워 양자점 LED(QLED) 디스플레이 및 안경형 증강현실/가상현실 기기 적용에 있어 한계를 지닌다. 우리 대학 신소재공학과 조힘찬 교수 연구팀이 친환경 InP 양자점의 우수한 광학적 특성을 유지하며 초고해상도 패턴을 제작하는 신기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 현재, 국제 유해물질 제한지침 (RoHS, Restriction of Hazardous Substances) 규정을 만족하지 못하는 제품은 많은 나라에서 판매가 금지되므로, 최근 많은 디스플레이 기업은 환경친화적인 특성을 갖춘 InP 양자점을 디스플레이에서의 빛 방출 소재로 채택하여 TV 등 중대형 디스플레이에 적용하기 시작하였다. 그러나 InP 양자점은 외부 환경에 매우 민감한 성질을 가지고 있어 픽셀을 만드는 패터닝 공정 적용시 소재의 광학적 특성이 크게 저하되는 단점이 있어 우수한 광학적 및 전기적 특성이 동시에 요구되는 QLED 디스플레이나, 기존 TV 대비 수십배의 초고해상도를 필요로 하는 안경형 증강현실/가상현실 기기 적용에 어려움이 있었다.< 그림 1. 제시된 공정을 통해 제작된 다양한 패턴. 친환경 나노 발광소재의 표면 물성을 변화시켜 모양에 상관없는 균일한 패턴을 제작할 수 있음. 해당 기술은 웨이퍼 규모의 대규모 패터닝부터 RGB 패터닝, 그리고 발광다이오드 등 다양한 분야에 적용 가능함 >조 교수 연구팀은 자외선을 받으면 산을 발생시키는 광산 발생기(photoacid generator)의 원리를 활용하여 초미세 양자점 패턴을 제작하였다. 양자점이 자외선을 받은 경우, 생성된 산에 의해 양자점 표면이 변화하면서 자외선을 받지 않은 부분 대비 용해도 차이가 생겨 패턴 형성이 가능해지는 원리이다. 연구팀은 패터닝시 손상된 InP 양자점의 발광 효율을 획기적으로 높일 수 있는 양자점 표면 치료법을 개발하였다. 양자점에는 양자점을 둘러싸고 있는 표면 리간드(ligand)들이 있는데, 이 리간드들에 의해 양자점의 발광 효율이 큰 영향을 받는다. 연구팀은 친환경 InP 양자점의 표면 리간드를 개질할 수 있는 맞춤형 후처리 공정을 개발하였고, 이를 통해 최종적으로 높은 발광 효율을 가지는 1 마이크로미터(μm)급 초미세 양자점 패턴을 구현할 수 있었다. 이는 기존의 디스플레이 (TV, 스마트폰, 모니터 등)에서 일반적으로 요구되는 픽셀 너비와 비교했을 때 수십 배 작은 패턴으로 증강현실/가상현실 기기 적용 가능성을 크게 높였다고 할 수 있다. 또한 연구팀은 정밀한 분석을 통해 개발된 광산 발생기 기반의 패터닝 기술의 반응 원리를 규명했고, 개발된 기술이 양자점 LED나 대면적 공정에 쉽게 적용될 수 있음을 증명하였다.< 그림 2. 광산발생기 기반 직접 광학 패터닝의 원리 및 공정 개요도. 연구팀은 광산을 활용한 리간드 치환 공정을 통해 친환경 InP 양자점의 패터닝을 진행하였다 >조힘찬 교수는 “이번에 개발한 친환경 InP 양자점 패터닝 기술은 높은 발광 효율과 초고해상도 패턴 제작을 동시에 가능하게 하여 차세대 양자점 LED 기반 디스플레이, 증강현실 기기, 이미지 센서 등 다양한 산업에 실제로 적용될 수 있을 것으로 기대하고 있다”라고 언급했다. KAIST 신소재공학과 이재환 석사과정 학생이 제1 저자로, 미국 시카고 대학교의 Dmitri V. Talapin 교수가 공동교신저자로, KAIST 생명화학공학과 이도창 교수 연구팀이 공동저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `에이씨에스 에너지 레터스 (ACS Energy Letters)' 에 출판됐다. (논문명 : Direct Optical Lithography of Colloidal InP-Based Quantum Dots with Ligand Pair Treatment)< 그림 3. 광산발생기 기반 직접 광학 패터닝시 발생하는 발광효율 저하 원인과 표면 치료법의 개요도. 연구팀은 발광효율 저하의 주 원인인 밴드갭 내부의 트랩을 표면 치료법을 통해 제거하는 기술을 개발함 >한편 이번 연구는 한국연구재단 및 삼성전자, 중소벤처기업부 그리고 KAIST의 지원을 받아 수행됐다.

[연구]생생한 가상현실 구현 패터닝 기술 개발

< 신소재공학과 조힘찬 교수 >디스플레이 패널에 들어가는 수많은 픽셀은 빛을 낼 수 있는 발광 소재들을 고해상도로 패터닝(patterning) 함으로써 얻어진다. 특히, 증강현실/가상현실용 근안(near-eye) 디스플레이의 경우 우수한 화질을 얻기 위해서는 기존 디스플레이 이상의 초고해상도 픽셀 패턴이 반드시 필요하다. 우리 대학 신소재공학과 조힘찬 교수 연구팀(공동저자 강정구 교수 연구팀)이 발광성 나노소재의 높은 발광 효율을 유지하며 초고해상도 패턴을 제작하는 패터닝 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 높은 색 순도와 발광 효율로 인해 차세대 발광체로 주목받고 있는 양자점(퀀텀닷)이나 페로브스카이트 나노결정과 같은 용액공정용 나노소재들의 경우, 고유의 우수한 광학적 특성을 유지하면서 균일한 초고해상도 패턴을 제작하는 것이 어렵기 때문에 이를 극복할 수 있는 새로운 소재 및 공정 기술을 개발하는 것이 차세대 디스플레이 구현에 있어서의 필수 요소라고 할 수 있다.< 그림 1. 제시된 공정을 통해 제작된 다양한 패턴 >조 교수 연구팀은 양자점과 페로브스카이트 나노결정이 가지는 강한 광촉매 특성을 활용하여, 양자점 또는 페로브스카이트 나노결정에 빛이 조사되었을 때 나노결정 리간드 사이에서 가교(crosslinking) 화학 반응이 쉽게 유도되도록 소재를 설계하였고, 이를 통해 발광성 나노소재의 고유한 광학적 특성을 완전히 보존할 수 있는 초고해상도 패터닝 기술을 개발했다. 연구팀은 해당 공정을 통해 560 나노미터(nm) 수준의 패턴 너비를 가지는 초고해상도(12,000 ppi급) 페로브스카이트 나노결정 패턴을 균일하게 제작할 수 있음을 보였다. 이는 증강현실/가상현실 디스플레이에서 일반적으로 요구되는 해상도(수천 ppi)를 훨씬 상회하는 값이다. 형성된 발광 나노소재 패턴은 물리적, 광학적 특성 측면에서 높은 균일도를 보였다. 또한 연구팀은 정밀한 분석을 통해 개발된 광촉매 패터닝 공정에서의 정확한 반응 메커니즘을 규명하였고, 이러한 패터닝 메커니즘이 양자점과 페로브스카이트 뿐만 아니라 발광성 고분자에까지 범용적으로 적용될 수 있는 높은 확장성을 가지는 기술이라는 것을 확인하였다. 더 나아가, 연구팀은 개발된 광촉매 패터닝 기술이 연속적인 다층 공정 및 발광 다이오드 소자 제작에 적용 가능하다는 것을 증명하여 높은 산업적 활용 가능성을 입증하였다.< 그림 2. 다이렉트 광촉매 패터닝의 원리 및 공정 개요도 >조힘찬 교수는 “본 광촉매 패터닝 기술은 간단한 공정을 통해 다양한 발광 나노소재의 우수한 광학적 특성을 그대로 유지하면서도, 초고해상도 패터닝을 쉽게 가능하게 한다는 점에서 차세대 디스플레이, 이미지 센서 등 다양한 산업에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다”라고 언급하였다. 신소재공학과 맹성규 석사과정 및 박선재 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스 (Science Advances)' 8월 9권 33호에 출판됐다. (논문명 : Direct photocatalytic patterning of colloidal emissive nanomaterials). 한편 이번 연구는 한국연구재단 및 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.

[연구]발열 40% 낮춘 초고해상도 마이크로 LED 기술 구현

< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 김상현 교수, 백우진 박사과정, 충북대학교 금대명 교수 >디지털화된 현대인 생활 속에는 웨어러블, 롤러블 디스플레이 등 다양한 형태의 미래 디스플레이가 요구되는데 특히 증강현실 및 가상현실을 위한 스마트 글라스 등 디바이스의 경우에 완벽하게 유저들을 몰입시키는데 요구되는 4K 이상의 해상도가 필요하다. 하지만 디바이스에 요구되는 작은 소비전력 및 제한된 면적에 많은 픽셀을 구현해야 하는 기술적 한계에 봉착하여 완벽하게 구현되지 못하고 있는 실정이다. 우리 대학 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 소자의 크기가 마이크로미터(μm, 백만분의 1미터) 정도의 크기를 갖는 마이크로 LED의 소형화될 때 소자 효율이 저하되는 현상을 재규명하고 이를 에피택시 구조 변경으로 근본적인 해결이 가능함을 제시했다고 22일 밝혔다. 에피택시 기술이란 마이크로 LED로 사용되고 있는 초순수 규소 (Silicon) 혹은 사파이어 (Sapphire) 기판을 매개체로 삼아 그 위에 발광체로 쓰이는 질화갈륨 결정체를 쌓아 올리는 공정을 말한다. 마이크로 LED는 OLED 대비 우수한 밝기, 명암비, 수명이라는 장점이 있어 활발히 연구되고 있으며, 삼성전자는 지난 2018년에 ‘The Wall’이라는 마이크로 LED를 탑재한 제품을 상용화했고, 애플은 2025년에 마이크로 LED를 탑재한 제품이 상용화될 것이라는 전망이 있다.< 그림 1. 양자장벽의 두께가 다른 에피택시 구조로 제작된 마이크로 LED의 전계 구동시 발광 분포 이미지 >마이크로 LED를 제작하기 위해선 웨이퍼 위에 성장된 에피택시 구조를 식각 공정을 통해 원기둥 혹은 직육면체의 모양으로 깎아서 픽셀들을 형성하는데, 이 식각 과정에는 플라즈마 기반의 공정이 동반된다. 그러나, 이러한 플라즈마들은 픽셀 형성 과정에서 픽셀의 측면에 결함들을 발생시킨다. 따라서, 픽셀 사이즈가 작아지고 해상도가 높아질수록 픽셀의 표면적 대 부피의 비율이 상승해 공정 중 발생하는 소자 측면 결함이 마이크로 LED의 소자 효율을 더 크게 감소시킨다. 이에 따라, 측면 결함을 완화 혹은 제거하는 것에 많이 연구가 진행됐지만 이러한 방식은 에피택시 구조를 성장한 뒤 후공정으로 진행해야 하는 만큼 개선의 정도에 한계가 존재한다. 연구팀은 마이크로 LED 소자 동작 시 에피택시 구조에 따라 마이크로 LED의 측벽으로 이동하는 전류의 차이가 발생한다는 것을 규명했고, 이를 기반으로 측벽 결함에 민감하지 않는 구조를 설계하여 마이크로 LED 소자 소형화에 따른 효율 저하 문제를 해결하였다. 또한, 제시된 구조는 디스플레이 구동 시 발생하게 되는 열을 기존 대비 40% 정도 낮출 수 있어 초고해상도 마이크로 LED 디스플레이 상용화를 위한 연구로써 큰 의미를 갖는다.< 그림 2. 같은 광량에서 다른 에피택시 구조로 제작된 소자의 열 분포 이미지 >우리 대학 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀의 백우진 박사과정이 제 1 저자로 주도하고 김상현 교수와 충북대학교 금대명 교수(KAIST 박사 후 연구원 재직 당시) 가 교신저자로 지도한 이번 연구는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 3월 17일 字 출판됐다 (논문명: Ultra-Low-Current Driven InGaN Blue Micro Light-Emitting Diodes for Electrically Efficient and Self-Heating Relaxed Microdisplay). 김상현 교수는 “이번 기술 개발은 마이크로LED의 소형화의 걸림돌이었던 효율 저하의 원인을 규명하고 이를 에피택시 구조의 설계로 해결한 데에 큰 의미가 있고 앞으로 초고해상도 디스플레이에 활용될 것이 기대된다”라고 말했다. 한편 이번 연구는 삼성미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.

[연구]머리카락 굵기의 1/100보다 작은 초고해상도 디스플레이 픽셀 구현 기술 개발​

< 사진 1. 물리학과 조용훈 교수(왼쪽 두번째) 연구팀 단체 사진 >초고해상도 디스플레이는 가상 현실(VR), 증강 현실(AR), 스마트 워치 등의 차세대 전자제품 개발에 필수적인 요소로, 헤드 마운트 디스플레이 방식 뿐 아니라 스마트 글라스, 스마트 렌즈 등에도 적용이 가능하다. 이번 연구를 통해 개발된 기술은 이러한 차세대 초고해상도 디스플레이나 다양한 초소형 광전자 소자를 만드는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 우리 대학 물리학과 조용훈 교수 연구팀이 집속 이온 빔을 이용하여 평균 머리카락 굵기(약 100 마이크론)의 100분의 1보다도 작은 0.5 마이크론 스케일의 픽셀을 구현할 수 있는 초고해상도 발광 다이오드 (LED) 디스플레이 핵심 기술을 개발했다고 22일 밝혔다. 현재 초고해상도 LED 디스플레이의 픽셀화는 보통 픽셀 주변의 영역을 물리적으로 깎아내는 식각 방법을 사용하는데, 주변에 여러 결함이 발생하여 픽셀이 작아질수록 누설전류가 증가하고 발광 효율이 떨어지는 부작용이 있다. 또한 픽셀화를 위한 패터닝 및 누설전류를 막기 위한 후공정 과정 등 여러 복합한 공정이 필요하다.< 그림 1. 헬륨 집속 이온 빔 조사를 통한 마이크로 발광 다이오드의 픽셀화 기술 >조용훈 교수 연구팀은 집속 이온 빔을 이용해 복잡한 전, 후 공정 없이도 마이크로 스케일 이하의 크기까지 픽셀을 만들 수 있는 기술을 개발했다. 해당 방법은 집속 이온 빔을 약하게 제어하여 물질 표면에 어떤 구조적 변형을 일으키지 않고, 발광하는 픽셀 모양을 자유자재로 설정할 수 있다는 장점이 있다. 집속 이온 빔 기술은 재료공학이나 생물학 등의 분야에서 초고배율 이미징이나 나노 구조체 제작 등에 널리 쓰여 왔다. 그러나, LED와 같은 발광체 위에 집속 이온 빔을 사용하면 빔을 맞은 부분과 그 주변 영역의 발광이 급격히 감소하기 때문에 나노 발광 구조를 제작하는 데 장벽으로 작용되어 왔다. 이에 조용훈 교수 연구팀은 이러한 문제들을 역발상으로 이용하게 되면 서브 마이크론 (sub-micron) 스케일의 초미세 픽셀화 방식에 활용할 수 있다는 점을 착안했다.< 그림 2. 집속 이온 빔으로 구현한 다양한 크기의 사각형 픽셀들 >연구팀은 표면이 깎이지 않을 정도로 세기가 약화된 집속 이온 빔을 사용했는데, 집속 이온 빔을 맞은 부분에 발광이 급격히 줄어들 뿐만 아니라 국소적인 저항도 크게 증가함을 알아내었다. 이로 인해 LED 표면을 평평하게 유지되면서도 집속 이온 빔을 맞은 부분은 광학적 및 전기적으로 격리가 되어 개별적으로 작동을 할 수 있는 픽셀화가 가능하게 된다. 연구를 주도한 조용훈 교수는 “집속 이온 빔을 이용해 복잡한 공정이 없이도 서브 마이크론 스케일의 초소형 픽셀을 만들 수 있는 기술을 새롭게 개발했고, 이는 차세대 초고해상도 디스플레이와 나노 광전소자에 응용될 수 있는 기반 기술이 될 것” 이라고 말했다.< 그림 3. 연구를 나타내는 이미지 >물리학과 문지환 석사와 김바울 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 한국연구재단의 중견연구자지원사업 및 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐으며, 재료 과학 분야의 세계적 학술지인 ‘어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)’에 2월 13일 字에 온라인 출간되었고, 다음 오프라인 출간호의 내부 표지로도 선정됐다. (논문명: Electrically Driven Sub-Micron Light-Emitting Diode Arrays Using Maskless and Etching-Free Pixelation)

[연구]똑똑한 영상 복원 인공지능 기술 개발

< (왼쪽부터) 바이오및뇌공학과 장무석 교수, 이찬석 박사과정 >딥러닝 기술은 영상 복원 속도가 기존 알고리즘 대비 수백 배 이상 빠를 뿐만 아니라 복원 정확도 역시 높다. 하지만, 주어진 학습 데이터에만 의존하는 딥러닝 기술은 영상 취득 환경상에 변화가 생기면 성능이 급격히 저하되는 치명적인 약점이 있다. 이는 알파고와 이세돌 九단과의 대국 시 `신의 한 수'에 의해 알파고의 성능이 급격하게 저하되었던 사례를 떠올리면 쉽게 이해할 수 있다. 즉, 인공지능이 학습하지 못했던 변수(학습 데이터상에 존재하지 않는 수)가 발생할 때 신뢰도가 급격히 낮아지는 인공지능 기술의 근본적인 문제이기도 하다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀과 김재철AI 대학원 예종철 교수 연구팀이 공동 연구를 통해 인공 지능의 신뢰도 문제를 해결할 수 있는 물리적 학습 기반의 영상 복원 딥러닝 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 연구팀은 영상 취득 환경에서 발생할 수 있는 변수 대부분이 물리적 법칙을 통해 수학적으로 기술 가능하다는 점에 착안해 물리적 법칙과 심층 신경망이 통합된 학습 기법을 제시했다.모든 영상 기술은 물리적인 영상 기기를 통해 영상 정보를 취득한다. 연구팀은 이 정보 취득 과정에 대한 물리적인 통찰력을 인공지능에 학습시키는 방법을 개발했다. 예를 들면, `네가 도출한 복원 결과가 물리적으로 합당할까?' 혹은 `이 영상 기기는 물리적으로 이런 변수가 생길 수 있을 것 같은데?'라는 식의 질문을 통해 물리적 통찰력을 인공지능에 이식하는 방법을 제시한 것이다.< 그림 1. 물리 법칙을 통해 학습하는 인공지능 기술의 구상화 >연구팀은 변화하는 영상 취득 환경에서도 신뢰도 높은 홀로그래피 영상* 을 복원하는데 성공했다. 홀로그래피 영상 기술은 의료 영상, 군용 감시, 자율 주행용 영상 등 다양한 정밀 영상 기술에 다양하게 활용될 수 있는데, 이번 연구는 의료 진단 분야의 활용성을 집중적으로 검증하였다.*홀로그래피 영상: 물체의 그림자 패턴(회절 패턴)으로부터 물체의 형태를 복원하는 영상 기법, 일반적인 영상 기술과 달리 위상 변화에 의한 물체의 미세 구조를 감지할 수 있는 영상 기술연구팀은 먼저 3차원 공간상에서 매우 빠르게 움직이는 적혈구의 회절 영상(확산된 그림자형상)으로부터 적혈구의 형태를 실시간으로 복원하는데 성공했다. 이러한 동적인 영상 환경에서 예상치 못한 변수로는 여러 개의 적혈구 덩어리가 복잡하게 겹쳐진다거나 적혈구가 예상하지 못했던 위치로 흘러가는 경우를 생각해 볼 수 있다. 여기서, 연구팀은 인공 지능이 생성한 영상이 합당한 결과인지 빛 전파 이론을 통해 검산하는 방식으로 물리적으로 유효한 복원 신뢰도를 구현하는데 성공하였다.< 그림 2. 흘러내리는 적혈구의 실시간 위상 영상 복원 결과 >연구팀은 암 진단의 표준기술로 자리잡고 있는 생검 조직(생체에서 조직 일부를 메스나 바늘로 채취하는 것)의 영상 복원에도 성공했다. 주목할 점은 특정한 카메라 위치에서 측정된 회절 영상만을 학습했음에도 인공지능의 인지능력이 부가되어 다양한 카메라 위치에서도 물체를 인식하는데 성공했다는 점이다. 이번에 구현된 기술은 세포 염색 과정이나 수 천 만원에 달하는 현미경이 필요하지 않아 생검 조직 검사의 속도와 비용을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대된다. 물리적 통찰력을 인공 지능에 이식하는 영상 복원 기술은 의료 진단 분야 뿐만 아니라 광범위한 영상 기술에 활용될 것으로 기대된다. 최근 영상 기술 산업계 (모바일 기기 카메라, 의료 진단용 MRI, CT, 광 기반 반도체 공정 불량 검출 등) 에선 인공지능 솔루션 탑재가 활발히 이루어지고 있다. 영상 취득에 사용되는 센서, 물체의 밝기, 물체까지의 거리와 같은 영상 취득 환경은 사용자마다 다를 수밖에 없어 적응 능력을 갖춘 인공 지능 솔루션에 대한 수요가 큰 상황이다. 현재 대부분의 인공 지능 기술은 적응 능력 부재로 신뢰도가 낮은 문제 때문에 실제 현장에서 활용성이 제한적인 상황이다.< 그림 3. 결장 조직 이미지 복원 결과 >바이오및뇌공학과 이찬석 연구원은 "데이터와 물리 법칙을 동시에 학습하는 적응형 인공지능 기술은 홀로그래피 영상뿐만 아니라 초고해상도 영상, 3차원 영상, 비시선 영상(장애물 뒷면을 보는 영상) 등 다양한 계산 영상 기술에 적용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 밝혔다. 연구진은 "이번 연구를 통해 인공지능 학습에 있어서 학습 데이터에 대한 강한 의존성(신뢰도 문제)을 물리적 법칙을 결합해 해소했을 뿐만 아니라, 이미지 복원에 있어 매게 변수화된 전방 모델을 기반으로 했기 때문에 신뢰도와 적응성이 크게 향상됐다ˮ며, 이어 "이번 연구에서는 데이터의 다양한 특성 중에서 수학적 혹은 물리적으로 정확히 다룰 수 있는 측면에 집중했고, 향후 무작위적인 잡음이나 데이터의 형태에 대해서도 제약받지 않는 범용 복원 알고리즘을 개발하는 데 주력할 것이다ˮ라고 밝혔다. 바이오및뇌공학과 이찬석 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)'에 지난 1월 17일 字 출판됐다. (논문명: Deep learning based on parameterized physical forward model for adaptive holographic imaging with unpaired data) 한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업과 선도연구센터사업의 지원을 받아 수행됐다.

[연구]빛 소용돌이의 역학적 제어 구현​

< (왼쪽부터) 물리학과 김동하 박사, Arthur Baucour 연구원, 최윤석 박사, 신소재공학과 신종화 교수, 물리학과 서민교 교수 >우리 대학 물리학과 서민교 교수, 김동하 박사, 신소재공학과 신종화 교수 공동연구팀이 자기장에 의해 자발적으로 생성되고 동역학적 움직임을 보이는 빛 소용돌이(optical vortex)를 구현했다고 13일 밝혔다. 빛 소용돌이는 전기장의 위상 분포의 공간적인 꼬임으로서, 기초 물리량중 하나인 궤도 각운동량을 전자기파에 싣는 역할을 수행한다. 전자기파의 궤도 각운동량은 고전적 또는 양자화된 회전 특성을 광학 기술에 도입할 수 있기에, 광 집게, 초고해상도 현미경, 고차원 광통신, 양자 얽힘 등 다양한 분야로의 응용으로 주목받아 왔다. 그러나 기존의 빛 소용돌이/궤도 각운동량 생성은 나선형의 구조적 특이점을 갖는 소자를 통해서만 구현되어 왔기에, 역학적 변화를 가할 수 없는 수동적 형태로서만 활용되어 왔다. 연구팀은 구조적 특이점 없이도 빛 소용돌이가 자발적으로 생성될 수 있는 플랫폼을 다층 박막 구조를 통해 구현하였다. 이 플랫폼은 반사율이 이상적으로 0이 되는 수학적 특이점을 가지는 위상학적 상(相)을 실 공간에 만들어 내며, 특이점을 중심으로 빛 소용돌이가 나타난다. 다층 박막 구조내의 자기 광학 효과를 이용하여, 위상학적 상의 생성과 소멸이 외부 자기장에 의해 제어된다. 나아가, 빛 소용돌이들이 외부 자기장 하에서 위상전하에 따라 다른 양상의 움직임들을 보이거나 빛 소용돌이-반(反)소용돌이 쌍이 생성되는 등의 준입자적 (quasiparticle) 양상을 관측했다.< 그림 1. 위상학적 다층 박막 구조의 작동 원리 모식도: 니켈층의 두께에 따라 빛 소용돌이가 발생할 수 있는 위상학적 특이 (non-trivial topology) 상과 사라지게 되는 위상학적 비특이 (trivial topology) 상이 결정된다. >연구팀이 개발한 플랫폼은 구성 물질에 따라 전기장이나 열에 의한 구동도 가능하며, 제작 방식의 단순화로 인해 여러 다양한 능동적 위상 광학 소자 개발 및 빛 소용돌이 생성 소자의 개발이 기대된다. 서민교 교수는 "자발적 생성 및 역학적 움직임을 보이는 등의 준입자적 양상을 가지는 빛 소용돌이가 구현될 수 있음을 보였다. 광학 시스템내의 다양한 위상학적 전자기장 텍스처와 그들의 준입자적 상호작용에 대한 연구의 시작점이 될 것이 기대된다.ˮ라고 말했다. 김동하 박사가 제1 저자이자 공동 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 (Nature)' 10월 13일 온라인 판본에 출판됐다. (논문명 : Spontaneous generation and active manipulation of real-space optical vortices). 이번 연구는 한국연구재단 중견연구, 기초연구실, 대학중점연구소지원사업의 지원을 받아 수행됐다.

[연구]강화학습을 활용한 인공지능으로 자유구조 메타표면 최적화 성공

< (왼쪽부터) 우리 대학 전기및전자공학부 장민석 교수, 서동진 연구원, KC ML2 박찬연 박사, KC ML2 남원태 연구원 > 우리 대학 전기및전자공학부 장민석 교수 연구팀이 KC ML2(반도체 제조 솔루션 기업 KC에서 설립한 연구조직) 박찬연 박사와 공동연구를 통해 강화학습에 기반한 자유 구조의 메타 표면 구조 설계 방법을 제안했다고 25일 밝혔다. 메타 표면은 빛의 파장보다 훨씬 작은 크기의 구조를 이용해 이전에 없던 빛의 성질을 달성하는 나노광학 소자를 뜻한다. 나노광학 소자는 빛의 특성을 미시 단위에서 제어하여, 자율주행에 쓰이는 라이다(LiDAR) 빔조향 장치, 초고해상도 이미징 기술, 디스플레이에 활용되는 발광소자의 광특성 제어, 홀로그램 생성 등에 활용될 수 있다. 최근 나노광학 소자에 대한 기대 성능이 높아지면서, 이전에 있던 소자구조를 훨씬 뛰어넘는 성능을 달성하기 위해 자유 구조를 가지는 소자의 최적화에 관한 관심이 증가하고 있다. 자유 구조와 같이 넓은 설계공간을 가진 문제에 대해 강화학습을 적용해 해결한 사례는 이번이 최초다. 우리 대학 서동진 연구원 및 ML2 남원태 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `ACS 포토닉스(ACS Photonics)' 2022년 2월호 전면 표지논문으로 게재됐다. (논문명 : Structural Optimization of a One-Dimensional Freeform Metagrating Deflector via Deep Reinforcement Learning) 강화학습은 동물이 학습하는 방법을 모방한 인공지능 방법론이다. 동물 행동 심리학에서 `스키너의 상자'라고 알려진 실험이 그 모티브가 되었는데, 해당 실험은 상자 내부에 쥐를 넣고 누르면 먹이가 나오는 지렛대를 함께 두는 방식으로 진행된다. 처음에 무작위 행동을 하던 쥐는 지렛대를 누르면 먹이가 나오는 것을 확인한다. 시간이 지날수록 더 높은 빈도수로 지렛대를 누르게 되는데, 이렇게 어떠한 보상(먹이)이 행동(지렛대를 누르는 행위)을 `강화'하는 것을 관찰할 수 있다. 해당 실험과 매우 유사한 구조를 갖는 강화학습은 행동 주체가 자기를 둘러싼 `환경'으로부터 `보상'을 받으면서 환경에 대해 배워나가는 인공지능 방법론이다. 2016년 이세돌 9단과의 대국에서 승리한 구글 딥마인드의 `알파고(AlphaGo)'가 그 대표적 사례다. 알파고는 바둑판으로 표현되는 환경과의 상호작용을 통해 바둑의 복잡한 규칙을 학습했고, 우주에 있는 원자보다 많다고 알려진 경우의 수 중 최적에 가까운 선택을 할 수 있었다. 최근 인공지능 학계에서 강화학습은 인간의 지능과 가장 유사한 형태의 인공지능 방법론으로 크게 주목받고 있다.  < 그림 1. 연구팀 알고리즘의 모식도 >연구팀은 복잡한 환경을 쉽게 학습할 수 있는 강화학습의 특징을 메타 표면 자유 구조의 최적화에 활용하는 아이디어를 제안했다. 이전에 메타 표면 자유 구조 최적화 기술은 너무 많은 경우의 수로 인해 해결하기 어려운 것으로 여겨졌다. 따라서 기존 연구 방향은 주로 간단한 기본도형 등으로 구조를 단순화한 방식을 활용했다. 하지만 해당 방식은 기하학적 구조가 제한된다는 한계가 있었고, 더욱 복잡한 구조에 대한 최적화 기술은 달성하기 어려운 것으로 여겨졌다. 연구팀이 제안한 알고리즘은 아주 간단한 아이디어에서 출발한다. 강화학습의 `행동'을 구조의 구성요소를 하나씩 `뒤집는' 것으로 정의하는 것이다. 이것은 기존에 구조를 전체적으로 생성하는 방식으로만 생각되었던 자유 구조의 최적화에 대한 발상을 뒤집는 것이었다. 연구팀은 해당 방법을 이용해 메타 표면에 대한 특별한 사전지식 없이도 가능한 구조를 넓게 탐색하고 최적 구조를 발견할 수 있음을 보였다. 또한, 많은 입사 조건에서 최신 성능과 비슷하거나 앞서며 특정 조건에서는 100%에 가까운 효율을 달성했다. 이번 연구를 통해 자유 구조 최적화 분야의 새로운 돌파구를 찾을 것으로 기대되며, 광소자뿐 아니라 많은 분야의 소자 구조 최적화에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 제1 저자인 서동진 연구원은 "강화학습은 복잡한 환경에서 최적의 경우를 찾는 데에 효과적인 알고리즘이다. 이번 연구에서 해당 방법으로 자유 구조의 최적화를 수행하는 것에 성공하는 사례를 남겨 기쁘다ˮ고 말했다. 장민석 교수는 "광공학에 인공지능 기술을 적용하는 분야에서 좋은 결과가 나와 과학의 위상을 높이는 데 기여하기를 희망한다ˮ고 말했다. 한편 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업(전략연구), 한-스위스 이노베이션프로그램, 그리고 미래소재디스커버리 사업의 지원을 받아 수행됐다.< 그림 2. ACS 포토닉스 2022년 2월호 전면 표지 >