- 유기물기반 광전자 광검출기를 활용, 처음으로 단일 픽셀 이미징 성공 - 에너지 효율적이면서도 저조도에서 인간-컴퓨터 상호작용 구현 가능한 이미징 성능 가져 스마트 실내 환경 기술에 활용 기대 유기물 기반 광전자 기술은 기존 실리콘 기반 소자 대비 유연성, 경량성이 우수해 저전력 실내 전자 장치나, 무선 IoT 센서를 위한 에너지 효율적 전자 장치로 주목받는다. 매우 약한 빛에서도 에너지를 흡수해 전기를 생산할 수 있는 ‘유기 태양광전지’와 이미지를 획득할 수 있는 ‘유기 광 검출기’가 대표적이다. 하지만 지금까지는 이 두 장치에 대한 개발이 독립적으로 이루어져 차세대 소형 장치로써 실용화할 수 있을 만큼의 효율성을 달성하지 못했다. 한국과학기술연구원 (KIST, 원장 윤석진)은 광전소재연구단 박민철 박사 연구팀, 황도경 박사 연구팀, 고려대학교 전기전자공학부 심재원 교수팀, 이화여자대학교 화학나노과학과 박재홍 교수팀과 고려대학교 전기전자공학부 김태근 교수팀의 공동연구를 통해 OPV와 OPD의 기능을 통합해 에너지 효율성을 높이면서 조명이 거의 없는 실내 환경에서도 영상을 촬영할 수 있는 유기물 기반 광전자 장치를 구현했다고 밝혔다. 연구팀은 이 장치의 유기 반도체층을 다성분계 구조로 진화시킴으로써 실내 환경에서 32% 이상의 높은 광전 변환 효율을 가지면서도 130 dB 이상의 선형 동적 범위를 달성하였다. 조명이 거의 없는 환경에서 100 dB의 선형 동적 범위를 가지는 기존 실리콘 소자보다 명암비를 높여 더욱 선명한 화면을 보여줄 수 있다. 공동연구팀은 여기에 그치지 않고, 처음으로 단일 픽셀 이미지 센싱을 시연하는 데 성공했다. 이 이미지 센싱 시스템은 주변 빛을 수집해 전기 에너지로 변환한 후, 이 에너지를 이용해 이미지를 획득한다. 기존에는 저조도 및 일반 조명 환경에서는 특수 성능의 카메라가 반드시 필요했지만, 개발된 다성분계 반도체층 구조의 광 검출기를 이용하면 카메라 형태가 아닌 유리창 또는 벽에 붙이는 인테리어 소품 형태로도 사물이나 움직이는 물체의 형체가 파악되는 수준의 해상도를 얻을 수 있다. KIST 박민철 박사는 “평소에는 에너지 하베스터로 작동하다가, 조명이 없는 상태에서 움직임을 감지하거나 동작 패턴을 인지하는 데 응용될 수 있는 기술”이라면서 “향후 인간-컴퓨터 상호작용 (HCI,Human-Computer Interaction) 연구뿐 아니라 스마트 실내 환경을 비롯한 여러 산업 분야에서 활용 가능성이 높다”라고 기대했다. [그림 1] 다성분계 유기 반도체층 기반 이중기능 통합형 이미지 센서 유기물기반 광전자 기술은 사물 인터넷 (IoT)기반 무선 센서 및 저전력 실내 전자 장치를 위한 에너지 효율적이고 친환경적인 전자 장치로 주목받고 있다. 그중 유기 실내광전지 (organic photovoltaic, OPV)와 광검출기 (organic photodetector, OPD)는 주변 미활용 또는 저조도의 빛을 효율적으로 활용하여 전기를 만들고, 빛을 감지하여 이미지를 구현한다. 유기 실내광전지 (organic photovoltaic, OPV)는 실내 에너지 하베스팅을 광검출기 (organic photodetector, OPD)은 필요에 따라서 실내 조명을 활용하여 이미징을 하여 카메라처럼 활용 할 수 있다. ○ 논문명: Self-Powering Sensory Device with Multi-Spectrum Image Realization for Smart Indoor Environments ○ 학술지: Advanced Materials ○ 게재일: 2023.11.16.(온라인) ○ DOI: https://doi.org/10.1002/adma.202307523 ○ 논문저자 - 유병수 학생연구원(제1저자/KIST 광전소재연구단) - 고현우 학생연구원(제1저자/KIST 광전소재연구단) - 김태혁 학생연구원(제1저자/고려대학교) - 조수연 학생연구원(공동저자/KIST 광전소재연구단) - 황도경 책임연구원(교신저자/KIST 광전소재연구단) - 박민철 책임연구원(교신저자/KIST 광전소재연구단) - 김태근 교수(교신저자/고려대학교) - 박재홍 교수(교신저자/이화여자대학교) - 심재원 교수(교신저자/고려대학교)

안녕하세요. 에너지저장연구센터 인턴 조효빈입니다. 제가 12월 16일자로 퇴사하여 부득이하게 이 곳을 통해 문의드립니다. 개인적인 이유로 4대 보험 가입 해지가 긴급하게 필요합니다. 이와 관련해서 담당자 연락처 (혹은 메일주소)를 받을 수 있을까요? 감사합니다.

안녕하세요. KIST 커뮤니케이션팀입니다. 문의주신 내용에 대해 연구책임자로부터 받은 답변 전달드립니다. 중위도 지역의 겨울 날씨는 편서풍 제트기류의 강도와 밀접한 관련이 있습니다. 북대서양의 걸프류 해양전선에 열이 축적될 때 대서양 상공의 제트기류가 남북방향으로 크게 출렁이게 되는데, 이 때의 대기의 운동 에너지가 편서풍을 타고 유라시아 지역으로 전달되면서 우리나라에 한파가 오게 됩니다. 마찬가지로, 쿠로시오 해류 전선에 열이 쌓이는 경우에는, 태평양 상공의 편서풍 제트 기류가 남북방향으로 출렁이게 되고 이는 북미 지역에 한파가 발달하기 좋은 조건을 만듭니다. 문의주신 내용과 같이 쿠로시오 해류 전선이 우리나라에 인접해 있기 때문에 쿠로시오 해류 전선의 영향이 우리나라에도 전혀 없지는 않겠지만 편서풍 하류 지역에 위치하는 구조 상 그 영향은 우리나라에는 제한적으로 나타나게 됩니다. 연구 내용에 흥미를 갖고 질문해주셔서 감사합니다.

안녕하세요. KIST 학연운영팀입니다. 학부생의 경우, 학점인정형 현장실습학기제를 운영하고 있으며 대학 측의 모집일정에 맞추어 선발 가능합니다. 관련 사항은 소속 대학 현장실습센터 혹은 KIST 학연운영팀(02-958-6097)으로 문의 부탁드립니다. 감사합니다.

안녕하세요. KIST 커뮤니케이션팀입니다. 먼저 한약 복용 후 평소와 다른 반응을 겪고 계신 점에 걱정이 많으실 것 같습니다. 다만 KIST는 문의주신 내용에 관하여 연구하거나 의료 분쟁 해결에 종사하는 기관이 아니므로 도움을 드리기가 어렵습니다. 양해 부탁드립니다.

강릉분원은 이용가능한 연수원(리조트형)있어 때론 이용할 수 있어 늘 감사하게 생각합니다. 그런데 문제점이 있어 강릉분원으로 얘기 하는 것 보다 본원으로 문제점을 얘기 하는게 효과적일 것 같아 올리오니 꼭 해결 해 주시기 바랍니다. (문제점) 1. 접속이 많아서 인지 수시로 접속이 안됨 2. 한국과학기술의 산실의 홈폐이지가 이렇게 관리가 되는 것은 안된다고 생각함 3. 늘 원활하게 접속될 수 있도록 조속한 조치를 부탁드립니다. 끝.

안녕하세요. 혹 학부연구생 모집이 끝난 이후, 개인적으로 컨택드리는 방법 등을 통해서도 학부연구생으로 지원이 가능할까요? 감사합니다.

한의원에서 개인적으로 맞춤 약 복용받았는데 성분을 알려달라 하니 알려주지 않아요 체질개선 다이어트 한약 복용 7일 했는데요 32년동안 처음 먹어보거든요 그런데 복용한 순간부터 잠이 오질 않구요 없던 편두통이 생겼고 , 가슴두근거림, 그리고 무엇보다 피부전체에 두드러기 발진 수포가 올라왔습니다. 그래서 환불을 요청하려 하는데 의학적 정보가 부족하니까 , 정당하게 따지지 못하고 있어요 . 약성분 분석 어디에 해야 가능할까요 ㅠ

유성종 KIST 수소·연료전지연구센터 책임연구원 그린 수소 생산 기술의 조기 정착화를 위한 필수 요건은 신·재생에너지원과의 연계와 수전해 기술 고도화를 통한 기존 수소생산기술 대비 높은 시장경제성 확보다. 이는 2020년 10월 정부가 선언한 2050 탄소중립 이행계획과 2021년 발표 한 수소경제 이행 기본계획에서 중요성이 강조된 바 있다. 가장 이상적인 그린수소 생산 방식은 해상풍력, 조력발전, 파력 발전, 해수 온도차 발전 등 신·재생에너지원을 활용하는 것이다. 이들 에너지원은 안정적 전력 공급이 가능하며 특히 해상플랜트 상에 설치되는 직접 해수 수전해 시스템을 활용함으로써 물 부족 문제를 해결할 뿐 아니라 해상플랜트의 신·재생에너지원과의 연계를 통해 공급전력 손실을 최소화하는 동시에 경제성을 향상시킬 수 있다. 이 기술은 기존의 담수를 사용하는 수전해 방식과 달리 해수를 직접 전해액으로 활용한다. 해상플랜트와 해상풍력발전소 등 다양한 환경에서 수전해 시스템 적용 범위를 확대할 수 있으며 전력 전송 효율 극대화로 비용 절감을 통해 가격 경쟁력을 높일 수 있다. 하지만 해수에는 다양한 이온과 불순물이 함유되어 있어 이들이 착물을 형성하거나 산소발생반응과 경쟁하는 염소이온의 산화반응으로 인해 수전해 시스템의 효율성과 장기 내구성이 저하될 수 있다. 현재 고활성 촉매로 귀금속 기반 이리듐(Ir), 루테늄(Ru) 등이 주로 사용되면서 촉매 사용량 저감 기술, 촉매 구조와 형상을 최적화하는 기술, 내구성을 강화하는 기술이 중요 과제로 떠오르고 있다. 염소이온의 산화 반응으로 인해 생성되는 유독성 기체인 염소(Cl2)는 주로 산성 환경에서 발생하는 현상이다. 이러한 문제는 높은 pH조건에서 작동하는 알칼리 환경 수전해 기술에서 효과적으로 억제될 수 있다. 하지만 수전해 과정에서 발생하는 높은 과전압 범위에서는 ClO- 생성 위험이 있다. ClO-은 강력한 산화력을 갖고 있어 촉매층의 부식이나 전극층과 고분자막의 물리적 해리와 같은 열화 현상을 일으킬 수 있다. 또한 고분자기반 분리막과 이오노머도 중요한 기술적 도전을 안고 있다. 해수 기반 수전해에서 분리막은 두 전극 사이의 단락을 방지하고 생성된 수소와 산소의 혼합을 막는 역할을 하며 이온의 이동을 통해 수전해 반응을 완성시키는 고체전해질 역할을 한다. 이오노머 역시 이온교환소재를 사용해 제조되며 전극 슬러리 제조를 위한 용액 형태로 만들어진다. 이들 소재는 성능과 내구성이 우수해야 할 뿐만 아니라 분리막은 기체 혼합을 방지하기 위해 낮은 기체 투과도를 가져야 하고 이오노머는 우수한 기체투과도 및 용해도를 가져야 한다. 이오노머는 촉매와의 흡착을 최소화해 전극 성능과 내구성을 극대화하는 데 중요한 역할을 한다. 이같은 사항들은 직접 해수 수전해 기술의 효율적이고 지속가능한 발전을 위해 필수적이다. 직접 해수 수전해 전용 막전극접합체(MEA) 부품의 개발에는 몇 가지 기술적 과제가 있다. 해수에 특화된 촉매, 전극, 분리막 및 이오노머를 결합한 MEA를 개발하는 과정에서 각 구성 소재의 성능과 내구성을 향상시키는 것은 물론 다양한 규모의 요구사항에 대응할 수 있고 장기 안정성을 보장하는 MEA 제작이 중요하다. 먼저 정부는 해수 수전해 기술 연구개발에 대한 투자를 확대해야 한다. 이는 촉매, 전극, 분리막, 이오노머와 같은 핵심 소재의 개발에 집중돼야 하며 기초 연구부터 응용 연구에 이르기까지 다양한 단계의 연구에 자금을 지원하는 것을 포함한다. 아울러 해수 수전해 기술과 관련된 표준화 작업을 진행하고 관련 규제를 완화해 기술의 도입과 시장 진입을 용이하게 하는 것이 필요하다. 이와 함께 해수 수전해 기술과 관련된 전문 인력 양성을 위한 교육 프로그램과 장학 제도를 마련해야 한다. 마지막으로 다른 국가들과의 기술 교류 및 협력을 증진해 해수 수전해 기술 발전을 가속화하고 세계 시장에서 경쟁력을 높이며 최신 기술 동향에 대한 접근을 개선하는 것이 중요하다. 이러한 정책 방향은 해수 수전해 기술 발전을 촉진할 뿐 아니라 국가 차원에서 그린수소 생산 확대를 실현하는데에도 기여할 것이다. 출처 : 투데이에너지(링크)

조정현 KIST 인공지능연구단 책임연구원 세상을 포착하는 마법의 기계, 카메라 카메라의 발명은 우리가 세계를 기록하고 기억하는 방식을 완전히 바꿨다. 글과 그림이 우리가 세상을 이해하고 그 관념을 표현하는 단순한 도구였다면, 카메라는 그런 복잡한 사고의 과정 없이도 세상을 있는 그대로 포착하고 저장할 수 있는 마법의 기계였다. 1888년, 초창기 카메라 기술 개발을 선도했던 코닥(Kodak)사가 ‘당신은 버튼만 누르세요, 나머지는 우리가 할게요’ 라고 광고했던 것처럼, 사람들은 카메라를 이용하여 매우 쉽고 빠르게 우리가 사는 세상을 기록했고, 그 기록을 기반으로 우리가 보는 세상의 범위와 인식의 폭을 크게 넓혀 왔다. 카메라가 발명된 지 200여년이 흐른 지금, 카메라의 발전을 돌이켜보면 초기 카메라는 세상을 있는 그대로 기록하지 못했다. 카메라가 포착하는 피사체는 자주 초점이 맞지 않았고, 가시광선의 다양한 색도 표현하지 못했다. 이런 한계를 보완하기 위해 과학자들은 움직임이 있는 피사체도 기록할 수 있는 비디오 카메라를 발명했고, 총천연색을 표현할 수 있는 컬러 필름을 개발했다. 1980년 이후에는 화학 성분에 기반한 컬러 필름을 전자기적 성질에 기반한 디지털 센서와 메모리로 대체할 수 있게 했고, 그 결과 지금은 우리가 매일 생산하고 소비하는 약 300만 테라바이트의 디지털 정보 중 카메라를 이용한 정보가 절반 이상을 차지하게 되었다. 카메라를 보완하는 인공지능 기술, ‘인버스 렌더링’ 이렇게 발전을 거듭한 지금의 카메라는 우리가 경험하는 세상을 충분히 담아내게 되었을까? 그렇지 않다. 단적으로, 사진을 출력하는 프린터와 디스플레이 장비의 성능이 높아지면서 카메라가 포착해야 할 해상도의 크기가 지속적으로 증가하고 있다. 올해 새롭게 출시된 가상 체험 기기 ‘Meta Quest 3’ 장비를 충분히 즐기기 위해서는 4K 해상도의 영상이 필요하고, Las Vegas에 새로 건립된 Sphere 공연장에는 무려 16K 해상도의 영상이 필요하다. 따라서 과거의 영상은 끊임없이 발전하는 현재와 미래 시점에서 저해상도일 수밖에 없다. 또한, 우리가 경험하는 세상은 평면적이지 않고 입체적이며, 우리의 기억을 형성하는 감각은 시각에만 국한되지 않고 공감각적이다. 예를 들어, 잔잔하게 흐르는 음악과 따뜻한 난로의 온기, 햇살이 드리운 나무 테이블의 질감과 은은한 커피 향기 같은 정보들이 총체적으로 우리가 일상에서 경험하는 세계와 기억 속에 녹아 들어 있다. 카메라 기기의 발전과 함께, 컴퓨터 과학자들은 인공지능 기술을 사용하여 태생적으로 한정된 정보만을 포함하고 있는 사진에서 더 많은 정보를 추출하고 보완하기 위해 노력하고 있다. 예를 들어, 낮은 해상도의 사진을 고화질의 영상으로 복원하는 기술, 색이 없는 사진에 색을 더하는 기술, 더 나아가 공감각적인 정보를 사진에서 추출하는 기술을 매우 빠른 속도로 개발하고 있다. 마지막에 소개한 기술은 고차원적인 세상의 정보를 2차원 평면의 사진으로 투사하는 렌더링(Rendering) 과정의 역방향의 기술이라는 뜻에서 인버스 렌더링(Inverse-Rendering) 기술이라고 부르고 있다. 한국과학기술연구원의 인버스 렌더링 기술(Multi-view Attention Inverse Rendering, MAIR) 한국과학기술연구원(이하 KIST)은 몇 장의 장면 사진으로부터 사진 안에 포함된 3차원 객체들의 색상과 형태 정보, 공간의 조명 정보, 그리고 객체와 조명 사이의 빛 반사 특성을 결정하는 재질 정보를 유추하는 인버스 렌더링 기술(MAIR)을 개발하여 관련 분야 최고 권위의 CVPR 학회에 발표하였다. 이 기술을 응용하면 2차원 사진 속에 3차원 객체를 그림자와 빛 반사를 포함하여 사실적으로 합성하고 시점을 바꿔볼 수 있다. 공간 내 음향 재현 기술과 결합하면 사진 속에 음향을 합성하고 듣는 이의 위치에 따라 소리가 어떻게 다르게 들리는지 확인할 수 있다. 인버스 렌더링 기술에는 일반적으로 동시에 촬영된 많은 수(100장 수준)의 입력 사진이 필요하다. KIST는 이 입력 사진의 수를 획기적으로 줄이고 촬영의 동시성 조건을 완화해도 정확한 결과를 얻을 수 있는 사전 정보를 활용한 인버스 렌더링 기술(ExtremeNeRF)도 개발했다. 이 기술을 사용하면 적은 수의 일반 사진으로부터 그 안에 포함된 다양한 정보를 추출해낼 수 있다. 사진으로 일상을 저장하고, 기억을 꺼내어 보는 인공지능 기술 애플(Apple)사는 올해 여름, 공간 컴퓨팅(Spatial Computing)이라는 이름으로 위와 같은 기술들을 망라하는 소프트웨어 및 하드웨어 기술 개발을 예고했다. 인공지능 기술은 카메라가 아직 도달하지 못한 세계를 있는 그대로 기록하고, 그것을 생생하게 기억하는 목표를 향해 빠르게 발전하고 있다. KIST는 이와 같은 기술 발전에 발 맞추어 올해부터 엠83, KAIST, 고려대와 함께 정보통신산업진흥원의 “가변시점허용 실사 영상에서의 강인한 3D 객체식별 기술개발” 과제를 통해 일반 사진에 포함된 장면의 여러가지 정보를 추출하고, 이를 언어모델 등 사전 학습된 모델을 활용하여 새로운 방식으로 색인하고, 효과적이고 즉각적으로 정보를 검색하는 공간 컴퓨팅 기술 개발을 시작했다. 머지않은 미래에 우리가 경험하는 공간과 사물의 시각과 청각 정보뿐만 아니라, 향기, 흔적, 감촉, 애착(Attachment)과 공감각적인 분위기(Mood)까지 모두 저장하고 이를 있는 그대로 꺼내어 추억할 수 있는 새로운 카메라와 인공지능 기술이 등장할 것으로 기대한다. 출처 : The Science Times(링크)