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우리 학교 김종현 교수 연구팀이 호주 연구팀과 공동으로 가축의 질병과 건강을 진단할 수 있는 태양전지 기반 자율전원 웨어러블 모듈의 핵심기술을 개발하는 데 성공했다. 이에 대규모 농가에서 가축의 건강상태를 실시간으로 진단 및 예측할 수 있는 첨단 플랫폼 구축에 활용될 전망이다. 김종현 교수(응용화학생명공학과·대학원 분자과학기술학과)는 소속된 공동 연구팀이 CZTS 기반 저조도 태양전지에 대한 연구결과를 <저널 오브 머터리얼즈 케미스트리 에이(Journal of Materials Chemistry A), 임팩트팩터: 11.301, JCR상위 6.7%> 7월21일자 온라인판에 게재했다고 밝혔다.논문은 “케스테라이트 구조 CZTS(Se) 박막태양전지의 저조도 출력원리에 관한 연구(Investigation of Low Intensity Light Performances of Kesterite CZTSe, CZTSSe, and CZTS Thin Film Solar Cells for Indoor Applications)”다. 이번 연구에는 아주대와 녹색에너지연구원, 전남대, 그리고 호주 뉴사우스웨일즈대학이 참여했다.연구팀은 실내 저조도 환경에서도 널리 활용될 수 있는 CZTS(Se) 기반 태양전지의 원리를 최초로 규명했다. CZTS 박막 기반 태양전지는 저비용의 친환경 광흡수 소재로, 기존 고비용 혹은 중금속 기반의 환경유해성 태양전지를 대체할 차세대 태양전지로 주목받아왔다. CZTS 태양전지는 높은 광량을 가지는 실외 태양광 하에서는 우수한 광전변환효율을 나타내는 것으로 잘 알려져 왔으나, 흐린 날 혹은 실내조명 등 저조도 환경에서의 활용 가능성에 대한 연구는 충분하지 않았다. 이에 공동 연구팀은 전략적으로 저조도 환경에서도 널리 활용될 수 있는 CZTSSe 박막을 제작함으로써, 이 박막이 저조도 환경에서도 사물인터넷(IoT) 센서를 구동할 수 있는 수준으로 전력생산이 가능함을 규명했다. CZTSSe 박막 기반 태양전지가 실내 및 실외에서 사용되는 다양한 사물인터넷(IoT) 센서의 구동용 자율전원소자로 활용될 수 있음을 밝혀낸 것. 돼지열병, 구제역 등 가축 질병의 발생을 예방하고 추가 확산을 막기 위해, 더불어 동물 복지 향상을 위해서는 실내외의 다양한 축산환경에서 가축의 건강상태를 실시간으로 진단 및 예측할 수 있는 효율적 모니터링 시스템이 필요하다. 김종현 교수 연구팀은 그동안 글로벌 산학연 연구그룹을 꾸려 가축 헬스 모니터링 시스템 구축을 위한 여러 연구를 함께 진행해왔다. 이에 아주대(김종현 교수)·전남대(김진혁 교수), 전자부품연구원(김진철 박사, 박노창 박사)·녹색에너지연구원(박종성 박사), ㈜대연씨앤아이 그리고 호주 뉴사우스웨일즈대학(University of New South Wales)·퀸즈랜드대학(University of Queensland) 연구진이 공동 연구에 참여해왔다. 공동 연구팀은 가축의 다양한 생활환경과 넓은 생활반경을 고려해 환경에 제약을 받지 않고 전원을 안정적으로 공급할 수 있는 무선형 독립전원시스템을 개발해왔다. 동시에 가축이 착용할 수 있는 센서를 개발, 가축 건강 진단용 자율전원 웨어러블 센서 모듈을 제작해 호주에서 실증 연구에 돌입했다. 농가에서는 센서를 통해 개별 가축의 상태를 확인할 수 있다.이러한 센서 모듈에 사용되는 무선 자율전원의 핵심은 실내외에서 활용 가능한 태양전지로 공동 연구팀은 앞서 실내외에서 우수한 출력을 내는 페로브스카이트 태양전지를 개발, 저명 학술지 <나노 에너지(Nano Energy)> 2020년 2월호에 발표하기도 했다. 개발된 태양전지의 실질적 응용을 위한 봉지기술에 대해서도 지속적으로 연구를 이어와 관련 성과를 <솔라 에너지 머터리얼즈 앤드 솔라 셀즈(Solar Energy Materials & Solar Cells)> 2018년 12월호에 발표한 바 있다.김종현 교수는 “그동안의 연구를 기반으로 태양전지 기반 무선자율전원형 웨어러블 센서 모듈을 자체 개발, 호주 브리즈번 소재 가축 농장의 소에 착용시켜 실증 연구를 진행하고 있다”며 “호주 다른 지역의 가축 농가에서 대형 규모 실증 연구에도 돌입할 계획”이라고 설명했다.공동 연구팀은 호주 대형 축산농가에서 실질적으로 필요로 하는 기술을 이해하고 이를 개발하기 위해 주기적인 자체 연구 교류회를 개최하고 있다. 호주는 가축산업이 발달한 농업 테크놀로지 분야 선진국으로 가축의 건강 진단을 통한 농가 소득 증대에 관심이 매우 높다. 연구팀은 호주 뉴사우스웨일즈 나로민(Narromine)시와 시장 크레이그 데이비스(Craig Davies)의 추가적인 지원을 받아 실증 연구단지의 확장을 계획하고 있다. 김종현 교수는 “연구팀이 웨어러블 가축 건강 진단 모듈의 최종 제품 개발에 성공할 경우, 호주 농축산업계에서의 상용화 가능성이 매우 높다”며 “실증 연구를 통해 나온 빅데이터 분석기술에 현재 계획 중인 AI 기반 분석 기술을 추가로 도입해, 국가별·가축별 질병·건강진단 플랫폼을 구축해갈 계획”이라고 밝혔다. 관련 연구결과들은 산업통상자원부·한국산업기술진흥원 지원 국제공동기술개발사업 (P0006857)과 과학기술정보통신부·한국연구재단 지원 한-오세아니아 협력기반조성사업(NRF-2018K1A3A1A17081404)을 바탕으로 수행되었다.
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우리 학교 서형탁 교수 연구팀이 생체 신경을 모사한 인공 시냅스 소자를 구현하는 데 성공했다. 이에 생체 신경 전달의 최소 단위인 시냅스를 모방한 고밀도 인공 시냅스 플랫폼으로의 활용이 가능할 전망이다.서형탁 교수(신소재공학과·대학원 에너지시스템학과, 사진) 연구팀은 생체 신경을 모방한 나노 스케일의 인공 시냅스 소자를 구현하고 동작 원리를 밝혀내는 데 성공했다고 밝혔다. 관련 내용은 “나노 크기의 2계 시냅스 에뮬레이터를 이용한 뇌 모방 시공간 정보 처리: 고체 상태 기억 시각화 소자(Brain-like Spatiotemporal Information Processing with Nanosized Second-Order Synaptic Emulators; “Solid-State Memory Visualizer)”라는 논문으로 나노 분야 국제 학술지 <나노 에너지(Nano Energy, IF=16.602)> 6월27일자 온라인판에 게재됐다. 우리 학교 박지용 교수(물리학과), 김상완 교수(전자공학과)와 쿠마 모히트(Mohit Kumar) 연구원이 함께 참여했다.인간 뇌의 기본 구성 요소인 시냅스는 뇌의 신경세포(뉴런)들을 이어주며 신호를 주고 받는 부위를 말한다. 시냅스에서 신경전달물질을 교환하면서 신경세포 간에 신호 전달이 이뤄지는 것. 최근 다양한 신소자를 이용해 인공 시냅스를 개발하기 위한 연구가 진행되어 왔다.하지만 기존에 널리 이용되어온 폰노이만 방식은 에너지 소모량과 속도 측면에서 한계를 보여왔다. 폰노이만 방식은 메모리에서 중앙처리장치(CPU)로 정보를 호출해 순차적으로 정보를 처리하는 방식이다. 이 방식으로는 기억 장치에 병목 현상이 발생해 처리 속도가 느려질 뿐 아니라 에너지 소모가 많고, 시공간 정보의 강도에 따른 차별화된 기억 구현도 어렵다.때문에 생체 신경 전달의 최소 단위인 시냅스와 유사한 나노 크기에서 낮은 전력으로도 신호 처리가 가능하며, 자극 강도와 지속 정도에 따라 장단기 기억을 제어하고 이를 고밀도로 통합할 수 있는 인공 신경망 장치의 개발이 요구되어 왔다. 이를 위해서는 특히 단위 시냅스 소자 작동의 원리를 명확히 이해하는 것이 필수적이다.아주대 연구팀은 생체 신경 회로를 인공적으로 구현하기 위해 니켈산화물과(NiO) 아연산화물(ZnO)로 이루어진 이종 구조 기반 인공 시냅스로 소자를 구성했다. 이종 접합 계면에서 소재의 화학적 특성을 제어, 생체 신경의 이온 신호 전달 방식을 모사해 낸 것. 연구팀은 이를 통해 전자를 받아들이는 수용체 역할을 하는 계면 결함을 인위적으로 형성했고, 전자의 이동을 외부 자극에 따라 계면 결함에 저장 및 제어하는 방식으로 인체 시냅스의 ‘장·단기 기억’ 방식을 구현했다.서형탁 교수는 “연구팀이 시도한 새로운 방식은 현재 널리 사용되는 비휘발성 플래시메모리의 정보 저장과 유사한 방식이나, 저장된 정보를 입력 신호의 강도 혹은 유지 시간에 따라 제어할 수 있다는 점에서 차별화 된다”라고 설명했다.이어 “뉴런 시냅스의 모든 전형적 특성을 구현할 수 있게 된 것으로 생체 신경 회로와 기능적으로 매우 유사하다”고 덧붙였다.연구팀은 더불어 개발된 인공 신경 소자의 균일한 저항성 스위칭 거동을 효과적으로 이용함으로써, 인공 시냅스의 크기가 전도성 원자현미경(cAFM)을 사용하여 약 40나노미터(1나노미터=10-9 미터)로 축소될 수 있음을 입증하는 데 성공했다. 실제 생체 시냅스와 거의 유사한 크기에서 인공 시냅스 기능을 구현한 것.연구팀은 인공 신경 소자로써의 안정적 동작뿐 아니라, 실제 생체 뇌의 구조와 같이 수많은 인공 시냅스의 병렬 연결로 인공지능을 구현하기 위해 필요한 다단계 신호처리와 실시간 학습 규칙(Bienenstock, Cooper 및 Munro 학습 규칙)을 나노 스케일 인공 시냅스에서 구현할 수 있음도 확인했다.서형탁 교수는 “실제 뇌는 100조개 정도의 시냅스가 병렬로 연결된 다발로 구성된다”며 “따라서 인공 시냅스 소자에서 인공지능시스템을 구현하기 위해서는 개별 인공 시냅스 소자가 뇌의 학습 원리나 다단계 신호 처리를 모사할 수 있어야 한다”고 설명했다.이어 서 교수는 “이번 연구를 통해 실제 생체 시냅스와 유사한 나노 스케일 산화물 소자에서 인공 시냅스 소자 구동 원리를 규명하는 데 성공했다”며 “고밀도 인공 지능 소자 플랫폼으로 활용이 가능할 것으로 기대한다”고 덧붙였다.이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단 주관 미래신소자기술원천기술개발사업 및 중견·기본 기초연구지원사업의 지원으로 수행됐다.(상단) 강한 신호 자극으로 인해 축적된 전하가 잘 보존되어 기억이 강화된 이미지 (하단) 약한 자극으로 인해 전하 보존이 약화되어 기억의 소실을 나타내는 이미지
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