◇ 중기부, 삼성전자와 팹리스 돕는다…기업당 최대 1억원 지원

중기부는 27일 서울 강남구 팁스타운에서 삼성전자와 공동으로 유망 팹리스를 선정하는 '팹리스 챌린지 대회'를 열었다고 밝혔다. 대회에는 딥엑스, 지앨에스, 스카이칩스, 세미브레인, 라온텍 등 5개 팹리스가 참여해 각 기업의 비전을 발표했다.

앞서 중기부는 전문가 평가를 통해 대회 신청 기업 중 참여 기업을 선정했다. 삼성전자는 5개 팹리스에 25회에 걸쳐 MPW(Multi-Project Wafer) 서비스를 제공한다.

MPW는 웨이퍼 한 장에 다수 프로젝트 칩 설계물을 올려 시제품이나 연구를 목적으로 하는 제품 개발 방식이다. 각 팹리스는 8월부터 내년 7월까지 삼성전자가 제공한 공정 중 원하는 방식을 선택해 과제를 수행하면 된다. 중기부는 바우처 형태로 기업당 1억원 이내에서 소요 비용을 지원한다.

◇ 나노섬유 정렬기술로 수소연료전지 수명↑...생기원 등 새로운 전해질막 개발

한국생산기술연구원은 한국과학기술원(KAIST), 서울대와 공동으로 격자 구조 나노섬유를 활용해 내구성이 뛰어난 수소연료전지용 전해질막을 개발했다고 25일 밝혔다.

수소연료전지는 두 개 전극과 이들 사이 수소 이온을 전도시키는 전해질막으로 구성된다. 전해질막이 연료전지 시스템 출력과 내구성을 좌우한다. 그런데 연료전지 구동 중 발생하는 전해질막 부피 팽창, 이로 인한 수소연료 기체의 크로스오버(수소 연료기체가 전해질막을 통과해 반대 전극으로 이동하는 현상)가 성능과 내구성을 떨어뜨리는 주요인으로 꼽힌다.

연구팀은 전해질막 부피 팽창을 해결할 수 있는 방안으로 나노섬유에 주목했다. 정렬 전기방사기술을 활용, 격자 구조 폴리테트라플로오로에틸렌(PTFE) 나노섬유 제조에 성공했다. PTFE는 높은 열안정성과 내화학성, 융점을 가진 고분자 물질이다.

연구팀은 이어 격자 구조 PTFE를 전해질막 보강용 지지체로 사용해 수소이온 전도도와 내구성을 높인 강화 복합 전해질막을 개발했다. 격자 구조 PTFE 나노섬유는 기공 사이로 수소이온 전달을 돕는 고분자 물질 침투가 용이하고, 고분자 물질 팽창·수축 시에도 안정적으로 전해질막 형태를 유지하는 것으로 나타났다.

◇ 철도연, 열차자율주행 T2T 통신기술 개발 성공

한국철도기술연구원(철도연)은 자동차와 주변 사물을 연결하는 차량·사물통신(V2X) 기술을 열차 자율주행 시스템에 적용한 'T2T 열차간 통신기술' 개발에 성공했다고 26일 밝혔다.

T2T 열차간 통신기술은 주변의 교통 상황과 흐름을 분석해 운전자의 안전 운행을 돕는 자동차의 V2X 기술을 열차 자율주행 시스템에 맞게 개발한 기술이다.

열차 자율주행 시스템은 열차 간 통신을 통해 주행 안전을 확보하고, 운행 상황을 실시간으로 인지해 판단·제어하는 지능형 열차 제어 기술을 말한다.

철도연은 기존 안테나보다 전파를 더 멀리 보낼 수 있는 지향성 안테나를 개발해 2대의 축소시험차량에 탑재하고 다양한 철도 환경을 구현하며 열차와 열차 간 통신 시험을 세계 최초로 진행했다고 전했다.

◇ KAIST, 초고해상도 AR·VR 디스플레이 기술 개발

KAIST 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 초고해상도 증강현실(AR)·가상현실(VR) 디스플레이에 적용 가능한 LED를 3차원 집적 설계해 개발했다.

무기물 기반 마이크로 LED를 활용해 디스플레이를 제작하기 위해서는 적색, 청색, 녹색의 각 색상의 픽셀을 각각의 기판에서 분리해 디스플레이 패널로 옮기는 패키징 작업이 필수적이다.

기존에 사용돼온 픽앤플레이스(Pick-and-place) 방법은 기계적인 정렬 정밀도가 저하되고 전사 수율이 감소해 초고해상도 디스플레이에는 적용이 어려울 것이라는 평가를 받고 있다.

이에 연구팀은 디스플레이 구동용 규소 상보적 금속산화물 반도체(이하 Si CMOS) 회로 기판 위에 적색 발광용 LED를 모놀리식 3차원 집적하는 방식을 적용했다.  그 결과, Si CMOS 회로상에서 상단에서 하단 방향으로(Top-down) 연속적인 반도체 공정 과정을 통해 고해상도 디스플레이 데모에 성공했다.

◇ GIST, 영상 속 3D 깊이 정보 더 정확하게 추정하는 알고리즘 개발

광주과학기술원(GSIT)은 전해곤 인공지능(AI)대학원 교수팀이 AI 기술로 자동 초점 기능에서 사용하는 영상 속 깊이 정보를 더 정확히 추정하는 알고리즘을 개발했다고 28일 밝혔다.

연구팀은 3차원(D) 가상현실(VR)·증강현실(AR) 영상 품질 개선, 메타버스, 영상 기반 인지 탐지 등 컴퓨터 비전 응용 분야 발전에 기여할 것으로 기대하고 있다.

영상 속 깊이 정보는 AR·VR 3D 공간, 자연스러운 이미지 합성 등 응용하는 여러 분야에서 핵심 요소로 이용한다. 만약 깊이 정보가 없으면 3D 공간에 대한 정보가 없어 응용 단계에서 부자연스러운 영상을 구현할 수밖에 없다.

전 교수팀은 카메라에서 출력한 메타데이터에서 자동 초점 기능을 통해 얻은 영상을 AI 네트워크로 정렬하고 이를 이용해 깊이 정보까지 추정하는 앤드-투-앤드 기법을 세계 최초로 고안했다. 앤드-투-앤드는 알고리즘 입력과 출력 사이에 있는 모든 과정을 하나의 모델로 학습 및 추론하는 딥러닝 기법이다.

◇ 한국재료연구원, 연구소기업 ㈜트윈위즈 설립

한국재료연구원은 창원 강소연구개발특구에 기능성 항균·항바이러스 첨가기술 기반 연구소기업 ㈜트윈위즈를 설립했다고 29일 밝혔다. 연구소기업은 정부출연연구기관 등이 공공연구기관 기술의 직접 사업화를 위해 자본금의 10% 이상을 출자해 특구 내에 설립한 기업을 말한다.

㈜트윈위즈는 일반적으로 사용하는 다양한 제품의 외관이나 물성 변화 없이 항균·항바이러스 기능을 부여하는 소재 기술을 개발해 제품화에 성공했다. ㈜트윈위즈가 사업화에 성공한 소재는 높은 금속이온을 발생시키는 액상형 항균·항바이러스 첨가제다.

필름이나 플라스틱과 같은 다양한 수지나 페인트, 도료 등에 소량을 첨가하는 것만으로도 광학적·기계적·열적 물성 변화 없이 기존 제품에 항균·항바이러스 특성을 극대화할 수 있다.

◇ KAIST, 1000개 이상 대규모 사물인터넷 동시 통신 기술 개발

한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 김성민 교수 연구팀이 1000개 이상 대규모 사물인터넷(IoT)을 동시에 통신할 수 있는 '밀리미터파 후방산란 시스템'을 개발했다고 28일 밝혔다.

밀리미터파 통신은 30∼300기가헤르츠(GHz) 주파수 대역을 활용하는 통신으로, 5·6세대(5·6G) 통신 등에서 도입을 준비 중인 차세대 기술이다. 이는 넓은 주파수 대역폭(10GHz 이상)을 확보할 수 있어 높은 확장성을 제공한다. 

후방산란 기술은 기기가 직접 무선 신호를 생성하지 않는 대신 공중에 존재하는 무선 신호를 반사해 정보를 전달하는 방식으로, 무선 신호를 생성하는데 전력을 소모하지 않기 때문에 초저전력 통신이 가능하다. 이는 낮은 설치비용으로 대규모 IoT 기기의 광범위한 인터넷 연결성을 제공할 수 있다.

연구팀은 밀리미터파 후방산란을 이용해 수천만 개 IoT 기기들이 실내에 배치된 복잡한 통신 환경에서 모든 신호가 동시에 작동하도록 설계했다.

다양한 장애물과 반사체가 설치된 복잡한 통신 환경에서 제대로 작동하지 않던 문제점을 해결했고, 총 1천100개의 기기가 송신하는 정보를 동시에 수신하는 사실도 실험을 통해 확인했다.

◇ KIST "투광형 태양전지 개발"

한국과학기술연구원(KIST)은 차세대태양전지연구센터 정증현 센터장·유형근 박사 연구팀이 뉴욕주립대 연구팀과의 공동연구로 투광형 태양전지 기술을 개발했다고 24일 밝혔다. 

이번 기술은 발전 성능과 장기안정성이 뛰어난 Cu(InGa)Se2(CIGS) 화합물 박막소재를 이용해 개발됐다. CIGS 화합물 태양전지는 기존에 주로 사용된 결정질 실리콘 태양전지 수준의 고효율(23.4%) 광발전성능과 안정성을 갖춘 반면 창으로 활용하기엔 불투명한 점이 한계였다.

연구진은 소재 전면 투광도를 높이기 위해 수 ㎛(마이크로미터) 크기까지 에칭(화학적 부식작용을 통한 가공방식)이 가능한 레이저 공정을 적용했다. 그 결과 육안으로는 구분이 어려운 크기로 불투명한 박막소재를 제거하고 광투과가 가능한 미세패턴을 균일하게 형성할 수 있었다. 에칭된 태양전지는 광발전성능 저하가 없는 투광형 태양전지다. 현재 건물 창호로 사용중인 유리를 태양전지로 대체 또는 기존 유리에 태양전지를 추가하는 등 바로 활용할 수 있다.

◇ 성균관대 이준엽 교수 연구팀, 딥러닝 활용한 OLED 소자 최적화 방법론 개발

성균관대학교(총장 신동렬) 화학공학/고분자공학부 이준엽 교수 연구팀이 단위소자 제작 없이 소자 내부의 전기적 물성을 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 최초로 개발하고 최적화 방법론을 정립했다고 28일 성균관대 측이 밝혔다.

기존에는 OLED 소자를 최적화하기 위해 각 유기물층의 전기적 물성을 분석하기 위한 단위소자(단일전하소자)를 추가 제작해야 했다. 최소 6종 이상의 유기물이 소자를 구성하는 것을 고려하면 한 개의 발광소자를 분석하기 위해서는 6종의 단위소자(전자 혹은 정공만 흐르도록 설계된 소자)를 제작하고 전기적 특성을 분석해야 하므로 최적화에 시간과 자원이 많이 소요돼 소자 개발에 속도를 내기 어려웠다.

이러한 문제점을 해결하기 위해 이준엽 교수 연구팀은 OLED 소자의 임피던스 응답 특성으로 얻은 모듈러스 데이터가 소자 내부 전하 거동과 연관이 깊다는 것에 착안해 이를 입력 변수로 하는 딥러닝 모델을 개발하였다. 연구팀은 소자의 구동 전압과 주파수에 따른 임피던스 특성 값을 모듈러스 2D 이미지로 변환하여 이를 합성곱 신경망 기반 모델에 훈련시킨 결과, 모듈러스 2D 이미지만으로 각 유기물층의 전하이동도를 예측하는 데 세계 최초로 성공했다.

◇ 차세대 디스플레이 소재 페로브스카이트의 발광효율 극대화 방법 규명

차세대 디스플레이 소재로 각광받는 페로브스카이트의 발광효율을 극대화할 방법이 서울대 연구진에 의해 규명됐다고 서울대 측이 27일 밝혔다. 본 연구 결과는 과학 전문지 'Nature'의 자매지 'Nature Communications'에 지난 23일 자로 게재됐다.

더 선명하고 생동감 있는 최첨단 디스플레이 발광층으로 활용될 물질을 찾는 연구가 활발한 가운데, 금속 할라이드 페로브스카이트 발광체가 주목받고 있다. 금속 할라이드 페로브스카이트는 지구 내부에 존재하는 광물인 페로브스카이트 (CaTiO3)와 동일한 구조를 가지는 ABX3 (X=염소, 브롬, 요오드) 구조의 화합물이다. 하지만 페로브스카이트 소재는 현재 발광효율과 발광지속성이 상대적으로 낮아 이를 해결하려는 연구가 세계적으로 이뤄지고 있다.

연구팀은 용액 합성법의 대안으로 기계화학적 합성법(mechanochemical synthesis)을 적용해, 발광효율이 극대화된 다차원의 세슘–납–브롬 물질로 이뤄진 페로브스카이트 이종구조의 배열 상태를 구현할 새로운 합성경로를 제시했다. 특히, 페로브스카이트 이종구조의 형성 과정을 합성 시간에 따라 분석한 결과 발광체가 절연체 호스트에 캡슐화된 구조에서 가장 높은 발광효율을 보였다. 이 합성법은 인체 및 환경에 해로운 용매의 사용이 없어 환경친화적이고, 높은 수율을 자랑하며, 대량 합성이 가능해 산업계에서 활용될 가능성을 지닌다.