-
[사진 좌측부터] 아주대 이준우 교수, KIST 문병준 박사, DGIST 최종민 교수, DGIST 유형렬 박사아주대 이준우 교수팀(응용화학과·대학원 분자과학기술학과)이 광전변환 효율과 습도에 강점을 가지는 양자점 태양전지의 새로운 소재를 개발했다. 양자점 태양전지의 광전변환효율(PCE)을 13.7%까지 끌어올리고, 초고습 환경에서도 24시간 이상 90% 이상의 성능을 유지하는 데 성공했다. 해당 연구는 국제학술지 Advanced Functional Materials에 게재되었으며 대구경북과학기술원(DGIST) 최종민 교수, 한국과학기술연구원(KIST) 문병준 박사가 교신저자로 그리고 대구경북과학기술원(DGIST) 유형렬 박사가 제1저자로 참여했다. 양자점 태양전지는 비용이 저렴한 용액 공정으로 제조가 가능하고, 넓은 파장대의 빛을 흡수하는 장점 덕분에 차세대 태양전지로 주목받고 있다. 하지만, 정공 수송층(Hole Transport Layer, HTL)으로 사용되는 전도성 고분자인 도판트가 고정되지 않아 전하 이동이 원활하지 않고, 성능이 저하되는 문제가 있었다. 이 교수팀은 리튬 기반 도판트를 킬레이트(chelation) 방식으로 고정할 수 있는 소재(PBTBDF-TEG)를 개발해 불안정 문제를 해결했다. PBTBDF-TEG는 전도성 고분자 기반 정공 전달 소재로서 벤조디푸란(benzodifuran) 기반 공액 고분자에 에틸렌 글리콜 곁사슬을 도입했다. 에틸렌 글리콜 곁사슬과 리튬 이온이 결합하면서 도판트가 안정화됐고, 고분자 적층 간격이 감소하면서 전하 이동도 더 원활해졌다. 양자점 태양전지의 광전변환효율(PCE)은 13.7%을 달성했고, 수분 억제력도 좋아 초고습 환경에서 24시간 이상 90% 이상의 성능을 유지하는 데 성공했다. 이준우 아주대 교수는 “이번 연구는 도판트 확산 문제를 화학적 설계로 해결해 고효율과 안정성을 동시에 달성한 점에서 의미가 크다”며, “향후 양자점 태양전지뿐만 아니라 페로브스카이트 태양전지 등 다른 차세대 태양전지에도 적용 가능하다”고 설명했다.이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단 지원사업과 아주대학교 교내 연구비 지원을 받아 수행됐다. [그림] 에틸렌글리콜 곁사슬 구조를 가진 고분자-리튬이온 간 고정 형태 및 양자점 태양전지 모식도. 에틸렌글리콜 정공전달 고분자의 도입으로 도판트 확산을 막고 리튬 이온을 고정화하여 고분자간 전하 이동 경로를 개선하고 수분 침투성을 억제하였다. 이에 전기적 특성 및 수분-장기 안정성이 증가하여, 기존에 양자점 태양전지에 비해 고습조건에서 장기안정성을 확보함과 동시에 성능이 16% 개선됐다.
-
235
- 작성자통합 관리자
- 작성일2026-03-06
- 581
- 동영상동영상
-
아주대∙UNIST 연구팀이 이황화텅스텐(WS₂) 나노닷(Nanodot)을 이용해 반도체 내부의 준입자인 ‘엑시톤’ 간의 상호작용을 강화할 수 있는 새로운 방법을 개발했다. 엑시톤의 특성을 잘 활용하면 기존에 없던 새로운 형태의 반도체 소자를 만들 수 있어 최근 활발히 연구가 이루어지고 있다.이번 연구 결과는 ‘WS₂ 나노점을 이용한 엑시톤 상호작용 증가 연구(Laterally Confined Monolayer WS₂ Nanodot for Enhanced Excitonic Interaction)’라는 제목으로 나노 분야 글로벌 저널 <나노 레터스(Nano Letters)> 10월 온라인판에 게재됐다.해당 연구는 아주대학교 물리학과와 울산과학기술원(UNIST) 연구진의 공동연구로 수행됐다. 아주대 에너지시스템학과 임승재 연구원과 UNIST 신소재공학과 여정인 연구원이 공동 제1저자로 참여했고, 아주대 물리학과 이재웅 교수와 UNIST 신소재공학과 서준기 교수가 공동 교신저자로 연구를 이끌었다.‘엑시톤’이란 반도체 내부에서 전자와 정공(hole)이 결합해 형성되는 준입자(quasiparticle)로, 반도체의 전기적·광학적 특성을 결정하는 핵심 요소다. 이러한 준입자들이 나노미터 수준의 좁은 공간에 갇혀 있을 때 나타나는 양자 상태의 변화를 ‘양자 구속효과’라고 한다. 특히 두께가 1nm 이하인 2차원 반도체에서는 엑시톤이 이차원 평면 상에 갇혀 있기 때문에 양자 구속효과로 인한 엑시톤 간 상호작용이 매우 강하게 나타난다. 이에 준입자가 여러 개 결합한 다체 준입자(many-body quasiparticle) 연구가 활발히 진행되고 있다. 슈퍼 컴퓨터 보다 월등히 빠른 양자 컴퓨터나 해킹이 불가능한 양자 암호 통신 등 새로운 양자 기술 개발의 토대를 마련하기 위해서다. 공동 연구팀은 빛이나 전자빔을 사용하는 기존 나노점 합성법과 달리, ‘다공성 박막 기반 합성법’을 개발해 높은 결정성을 가진 이황화텅스텐(WS₂) 이차원 나노점 제작에 성공했다. 새로 개발된 나노점은 두께가 1nm 이하에 크기는 수십 nm로, 기존 이차원 소재가 갖고 있는 수직 방향의 양자 구속효과 뿐만 아니라, 수평 방향의 움직임을 제한해 추가적인 양자 구속효과를 유도함으로써 엑시톤 밀도를 크게 증가시킬 수 있었다.그 결과 연구팀은 기존 이차원 시료에서는 관측이 매우 어려웠던 엑시톤 2개가 결합된 바이엑시톤 상태를 관측하는 데 성공했다. 또한 이황화텅스텐(WS₂) 나노점 구조에서 발생하는 빛의 밸리 분극(valley polarization) 특성도 향상되어, 밸리트로닉스(valleytronics) 기반 양자정보 소자 개발 가능성을 제시했다.이재웅 아주대 교수는 “이번 연구는 ‘엑시톤’의 특성을 제어하기 위해 새로운 방향을 제시한 것으로, 양자정보 소자의 설계에 활용될 수 있다”라며 “앞으로 양자광학 연구와 차세대 반도체 소자 개발 등에 기여할 수 있을 것”이라고 말했다.이번 연구는 교육부의 G-LAMP 사업, 과학기술정보통신부의 기초연구실지원사업, 나노·소재기술개발사업, 양자정보 인적기반 조성 사업의 지원을 받아 수행됐다. 이차원 WS2 나노닷의 모식도 및 엑시톤에 의한 발광 신호를 보여주는 이미지* 위 사진 - 이재웅 교수팀의 연구 모습
-
233
- 작성자통합 관리자
- 작성일2026-03-06
- 616
- 동영상동영상
-
아주대학교 약학과 서민덕 교수팀이 인공지능(AI)과 천연물 탐색 기술을 결합해 자가면역질환 치료에 활용 가능한 새로운 후보물질을 발굴했다. 자가면역질환은 우리 몸을 지켜주어야 할 면역세포가 오히려 자신의 몸을 공격하는 질병으로, 증상이 매우 다양하게 나타난다.서민덕 교수(약학과·대학원 분자과학기술학과) 연구팀은 건선을 비롯한 자가면역질환의 치료에 활용될 수 있는 새로운 RORγt 억제제 후보물질을 발굴했다고 밝혔다.이번 연구의 내용은 ‘머신러닝·가상 스크리닝·생체 내 검증을 활용한 천연 RORγt 억제제 발굴(Discovery of natural RORγt inhibitor using machine learning, virtual screening, and in vivo validation)’이라는 제목으로 국제 학술지 <저널 오브 어드밴스드 리서치(Journal of Advanced Research)>에 9월 게재됐다. 이번 연구는 아주대 서민덕 교수(약학과·대학원 분자과학기술학과)와 인천대(김병석 교수), 강원대(양희정 교수), 서울대(정연석 교수) 연구팀과의 공동연구로 수행됐다. 인공지능 기반 신약 개발 벤처기업인 바이온사이트(대표 유호진·양희정)도 참여했다. RORγt(Retinoic acid receptor-related orphan receptor gamma t)는 면역세포 Th17의 분화와 IL-17 사이토카인 생성을 조절하는 핵심 전사인자로 건선, 루프스, 제1형 당뇨, 류마티스 관절염 같은 자가면역질환의 주요 발병 인자로 알려져 있다. 때문에 RORγt의 기능을 억제하는 약물은 자가면역질환의 치료를 위해 꼭 필요하며, 이미 다수의 제약사가 관심을 갖고 있는 차세대 면역조절 치료 타깃이기도 하다.아주대 공동 연구팀은 인공지능(AI) 기반 분자 예측 모델과 가상 스크리닝(virtual screening)을 활용해 약 20만 종의 천연물 라이브러리를 분석했다. 연구팀은 예측된 상위 후보물질 중 화학계통학 분석을 통해 ‘프로토베르베린 알칼로이드(protoberberine alkaloids)’ 계열 화합물을 최종 선정했으며, 코프티신(coptisine)과 베르베린(berberine)이 RORγt에 직접 결합해 Th17 세포의 분화와 염증 유발 기능을 억제한다는 것을 단백질-천연물 결합, 분자 도킹 연구(docking study), 마우스 모델 등을 통해 규명했다.서민덕 교수는 앞으로도 지속적인 공동 연구를 통해 ▲AI 기반 신규 타깃 발굴 ▲단백질-화합물 구조 규명 및 구조 기반 신약 개발 등의 연구를 수행할 계획이다.
-
231
- 작성자통합 관리자
- 작성일2026-02-05
- 2723
- 동영상동영상
-
아주대 기계공학과 연구진이 피부 건강을 장기간 정밀하게 측정할 수 있는 웨어러블 기기를 개발했다. 아토피 피부염과 같은 만성 피부질환의 진단과 관리뿐 아니라 환경 오염 물질의 피부 건강에의 영향 규명 등을 위한 정밀 헬스케어 플랫폼으로 활용될 것으로 기대된다. 기계공학과 한승용·고제성 교수 공동 연구팀은 피부 장벽의 기능을 장기간 정밀하게 모니터링 할 수 있는 통기성 웨어러블 기기 ‘통기성 피부 분석기(Breathable Skin Analyzer, BSA)’를 개발했다고 밝혔다.이번 연구 내용은 ‘피부 장벽 기능과 개인 환경 건강 영향을 안정적으로 장기 모니터링 할 수 있는 통기성 웨어러블 피부 분석기(Breathable, wearable skin analyzer for reliable long-term monitoring of skin barrier function and individual environmental health impacts)’라는 제목으로 글로벌 저명 학술지 <네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)> 9월호에 게재됐다.이번 연구에는 아주대 대학원 기계공학과 졸업생 홍인식 박사(현 미국 매사추세츠종합병원 시스템생물학센터), 임다슬 박사과정생, 김동진 박사후연구원, 홍명래 석사 졸업생이 제1저자로 참여했다. 아주대 한승용·고제성 교수, 포항공대 강대식 교수와 서경대 서성철 교수는 공동 교신저자로 참여했다.‘피부’는 외부 환경으로부터 인체를 보호하는 첫 번째 방어선이다. 피부 장벽의 건강은 ▲수분 함량(Skin Hydration, SH) ▲경피 수분 손실(Transepidermal Water Loss, TEWL)과 같은 지표로 평가하고 있다. 그러나 이러한 데이터를 오랜 시간 동안 모니터링하면서 측정할 수 있는 착용형 기기의 부재로, 그동안은 대규모 임상을 통해서만 피부 질병과 환경 유해 인자 간의 영향을 살펴볼 수 있었다. 또한 땀 축적이나 외부 환경 잡음으로 인해 웨어러블 기기를 활용한 장기 모니터링이 어려웠고, 피부 건강에 대한 환자의 주관적 평가에 의존하는 경우가 많아 정확성에도 한계가 있었다.이에 공동 연구팀은 ‘호흡하는 피부 분석기(Breathable Skin Analyzer, BSA)’ 개발에 나섰다. 연구팀은 초소형 형상기억합금(SMA) 기반 이중안정(bistable) 구동기와 통기성 챔버 구조를 적용해, 측정 시에는 피부에 밀착해 정확한 데이터를 확보하고 측정 후에는 센서를 띄워 땀 증발을 유도하도록 했다. 이를 통해 장기간 착용에도 피부 자극이 적고, 신뢰도 높은 연속 측정이 가능해진 것. 연구팀은 임상시험을 통해 최대 28일 동안 피부 수분과 경피 수분 손실을 연속 측정, 미세먼지(PM) 농도 변화와 피부 장벽 손상 간의 상관관계를 규명해냈다. 특히 아토피 피부염 환자에게서 수분 감소와 경피 수분 손실 증가가 동시에 나타나는 점을 확인했다. 이는 통계적으로 유의미한 패턴으로, 마스크 착용·세안 등 생활 습관 개선이 피부 손상을 완화한다는 것도 연구팀은 확인했다. 더불어 데이터 분석에 군집 기반 이상치 제거 알고리즘(DBSCAN)을 적용, 샤워나 땀으로 인한 비정상적 데이터를 걸러내 정밀한 피부 건강 모니터링이 가능함을 보였다. 연구팀이 이번에 개발한 ‘통기성 피부 분석기(Breathable Skin Analyzer, BSA)’는 ▲개인 맞춤형 피부 건강 관리 ▲환경 오염의 인체 영향 평가 ▲장기 임상 연구 ▲스마트 헬스케어 산업 등 다양한 분야에서 활용될 전망이다. 특히 시계형 크기의 소형·경량 설계(13g)와 블루투스 기반 무선 통신 기능을 갖추고 있어 실제 일상에서 편리하게 사용할 수 있기에 상용화 가능성이 높은 기술이다.우리 학교 기계공학과 한승용 교수는 “이번에 개발한 피부 분석기는 환자 맞춤형 진단뿐 아니라, 환경과 건강을 연결하는 정밀 헬스케어 플랫폼으로 발전할 수 있다”며 “앞으로 추가 연구를 통해 영유아 및 민감성 피부 환자에게 최적화된 기기를 개발할 것”이라고 말했다.이번 연구는 환경산업기술원(KEITI)의 환경보건 디지털 조사 기반 구축 기술개발사업 지원을 받아 수행됐다. 연구팀이 개발한 통기성 웨어러블 피부 분석기의 기능과 구성을 보여주는 이미지* 위 사진 - 공동 연구팀 소속 연구자들. 왼쪽부터 홍인식 박사, 임다슬 학생, 김동진 연구원, 고제성 교수, 한승용 교수
-
229
- 작성자통합 관리자
- 작성일2026-01-02
- 2959
- 동영상동영상
-
아주대 연구진이 기계가 사람처럼 시각 정보를 인식하고 판별하는 지능형 머신 비전 기술에 활용 가능한 신소자를 개발했다. 이 기술은 단일 칩으로 기존의 센서 시스템보다 속도는 빠르고 에너지는 적게 소모하며 고차원의 이미지를 처리할 수 있어 향후 영상 처리 분야에 폭넓게 활용될 수 있을 전망이다.서형탁 교수(첨단신소재공학과·대학원 에너지시스템학과) 연구팀은 지능형 이미지 처리가 가능한 AI 머신 비전용 뉴로모픽 광센서를 개발했다고 밝혔다. 연구 내용은 ‘온 칩 실시간 시공간 분류와 이동 예측을 위한 강유전성 기반 정적·이벤트·단기 메모리를 갖춘 뉴로모픽 광감지 센서(A neuromorphic photodetector with ferroelectric-controlled static, event, and short-term memory modes for on-chip real-time spatiotemporal classification and motion prediction)’라는 제목으로 나노 분야 저명 국제 학술지 <나노 에너지(Nano Enegy)> 9월호 온라인판에 게재됐다. 이번 연구에는 아주대 대학원 에너지시스템학과의 모히트 쿠마(Mohit Kumar, 위 사진 오른쪽) 교수가 제1저자로, 아주대 대학원 박사과정 당현민· 석사과정 배동현 학생이 공저자로 참여했다. 서형탁 교수(첨단신소재공학과·대학원 에너지시스템학과, 위 사진 왼쪽)는 교신저자로 함께 했다. 머신 비전(machine vision)은 카메라·영상 처리 소프트웨어·인공지능(AI) 등을 활용해 기계가 사람 눈처럼 시각 정보를 인식하고 수집해 판별하는 기술이다. 이 기술은 그동안 주로 산업 현장에서의 자동화를 위해 사람 대신 제품을 측정하고, 위치를 파악하거나, 불량품을 판별하는 데 사용되어왔다. 그러나 최근 들어 이 기술은 AI 알고리즘을 기반으로 자율주행, 로봇, 보안, 군사, 의료 등 한층 복잡한 영상의 판독과 해석이 필요한 분야로 빠르게 확장되고 있다. 카메라로 이미지를 포착하고 컴퓨터로 특징을 파악·분석해, 주변의 환경을 스스로 판단하고 동작할 수 있기 때문이다.머신 비전을 활용한 시스템의 진화를 위한 핵심 요건은 무엇보다도 고해상도 이미지를 기록하는 광 이미지 센서와 영상 데이터의 빠른 신호처리다. 머신 비전 기술은 엄청난 크기의 데이터 전송량을 유발하는데, 이러한 대규모 데이터 전송 과정에서 ▲네트워크 대역폭의 제한 ▲대기 시간 증가 ▲데이터 손실 등 여러 문제가 발생할 수 있다. 특히 실시간 처리가 중요한 자동화 및 검사 시스템에서 이러한 문제는 심각한 병목현상을 유발할 수 있다. 이에 최근에는 배경 정지 영상까지 모든 화상을 기록 및 처리하는 기존 광센서 시스템과 차별화되는 모션 이벤트 기반의 비전 센서가 주목받고 있다. 모션 이벤트 기반의 비전 센서란, 모든 장면을 촬영해 정보를 처리하는 것이 아니라, 유의미한 특정 픽셀만을 선택적으로 처리하는 방식이다. ‘밝기’의 변화를 감지해, 움직임이 발생한 부분만을 선택적으로 포착할 수 있는 것. 아주대 연구팀은 정지 화면과 이동 피사체를 구분할 수 있을 뿐 아니라, 정보 저장 시간의 조정 또한 가능한 광 감지 메모리 센서 개발에 나섰다. 정보 저장 시간을 조정할 수 있다는 것은, 피사체 움직임의 지속 시간이나 강도에 따라 영상을 메모리에 저장하는 시간이 달라진다는 뜻으로 에너지 효율적 처리를 가능하게 한다. 이러한 광 감지 특성은 생체 망막을 비롯한 인체의 기능을 모사한 것으로, 생체 망막 내의 광수용체는 빛의 변화를 통해 주변 환경의 움직임에 반응하는 역할을 하며 포착된 시각 정보는 그 중요도에 따라 다르게 받아들여진다. 이번에 개발된 광 감지 메모리 센서는 생체 망막과 같이 전압 조절을 통해 모션(이벤트)이 있는 화상을 정전형 전류 스파이크가 촉발한 단기 메모리(0.001초 이내) 형태로 저장한다. 그 외의 배경 정지 화상은 정적인 광전류로 출력해 구분할 수 있다. 연구팀의 광 감지 메모리 센서는 또한 인체 망막의 수평 세포와 말단 신경절 세포를 모사해 설계됐다. 수평 세포의 기능처럼 빛의 어두운 부분과 밝은 부분의 경계를 뚜렷하게 하는 측면 억제를 통해 광 감도나 색채 분류 등의 관련 기능을 향상시키고, 노이즈를 억제함으로써 이미지 정보를 조정할 수 있는 단기 기억 기능을 갖게 한 것. 또한 말단의 신경절 세포처럼 이벤트 기반의 스파이크 신호를 발생시켜, 데이터를 압축할 수 있도록 했다. 연구팀은 최근 나노 스케일 강유전성 소재로 널리 개발되고 있는 헤프늄-지르코늄 복합산화물(HfZrO: HZO)에 주목해 이를 실리콘 기판에 적층함으로써 새로운 센서를 개발할 수 있었다. 전압 크기에 따라 전류 혹은 정전 용량 등 다른 형태의 신호를 출력하는 다중 출력 특성을 통해 정지 화면과 이동 피사체를 구분하고, 정보 저장 시간 조정도 가능하게 된 것. 아주대 연구팀이 개발한 AI 머신 비전용 뉴로모픽 광센서에 대한 이미지. 연구팀은 그동안 여러 개의 소자로 복잡하게 구동해야 했던 모션 이벤트 기반 광 감지 메모리 센서를 하나의 칩으로 구현 가능하게 했다연구팀은 개발된 소자의 다중 출력 특성과 이벤트 발생 시에만 촉발되는 단기 메모리를 활용해 머신 비전 시스템을 구성했다. 그리고 이미지에 대한 적응형 학습을 통해 실제 측정된 영상에 이를 적용해 ▲이벤트성 이미지 판별 및 분류(정확도 93%) ▲이동 추적 및 예측(정확도 20~80%) 까지 단일 칩에서 기존보다 빠른 속도와 낮은 전력으로 가능함을 증명했다. 속도는 기존 대비 200배 수준, 전력 소모는 기존 대비 1000배 수준 개선됐다. 서형탁 교수는 “이번 연구는 기존 머신 비전 시스템의 데이터 병목현상 한계를 극복하기 위해 단일 칩으로 이벤트 기반 이미지 인코딩과 메모리 기반 지능형 프로세스를 구현한 최초의 사례”라며 “실리콘 접합 구조의 소자 구조를 구현해 양산 공정 적용이 가능하다”라고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단이 주관하는 차세대지능형반도체기술개발사업과 중견 기초연구지원사업의 지원으로 수행되었으며, 특허 출원이 진행 중이다.
-
227
- 작성자통합 관리자
- 작성일2026-01-02
- 2900
- 동영상동영상
