◇ 상상만으로 로봇팔 움직인다…KAIST 연구팀 ‘뇌-기계 인터페이스’ 개발

한국과학기술원(KAIST)는 정재승 뇌인지과학과 교수 연구팀이 이 같은 연구결과를 국제학술지 ‘저널오브뉴럴엔지니어링’에 지난 9월 발표했다고 밝혔다.

연구팀은 뇌에 전극을 꽂으면서도 큰 손상이 가지 않을 만한 뇌 부위인 ‘대뇌피질’에 주목했다. 장상진 박사과정생은 “신경세포체가 모여 있는 대뇌피질은 어느 정도 정확한 상상 뇌 신호를 파악할 수 있는 적정한 부위”라며 “두피 밖에서 얻은 상상 뇌신호보다 훨씬 더 정확하다”고 했다. 가령 축구 경기장 밖에서는 사람들의 함성소리를 구분할 순 없지만 경기장 안에 들어가면 바로 옆 관중의 소리를 구분할 수 있다는 설명이다.

연구팀은 측정한 상상 뇌 신호에 기계학습 기법을 더해 측정 정확도를 높였다. 그 결과 환자가 상상한 팔 뻗기 방향을 약 80% 정확도로 예측하는 데 성공했다. 연구팀은 또 로봇팔에 측정한 상상 뇌신호를 연동시켜 의도한 방향으로 로봇팔이 이동하는지 실험했다. 네 가지 방향에 대한 의도를 읽어 정확하게 목표물에 도달하는 데 성공했다.

◇ DGIST 연구팀, VR·AR서 자연스러운 화면출력 딥러닝 기술 개발

대구경북과학기술원(DGIST)은 전기전자컴퓨터공학과 진경환 교수 연구팀이 메모리 사용량은 줄이고, 해상력은 증가한 영상처리 딥러닝 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.

진 교수 연구팀이 개발한 기술은 화면의 컴퓨터 그래픽에서 사선이나 곡선을 그리면 톱니 모양으로 선이 형성되는 '엘리어싱 현상'을 줄여 보다 자연스럽게 영상을 출력할 수 있다. 또 이미지의 고주파 부분을 뚜렷하게 복원할 수도 있다.

연구팀은 새로 개발한 기술을 활용하면 가상현실(VR)·증강현실(AR)을 활용할 때 자연스러운 화면을 출력할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

◇ 포스텍 연구팀, 전해질서 안정적 구동 아연전지 시스템 개발

포스텍은 24일 화학과 박수진교수 연구팀이 물을 사용한 전해질에서 안정적으로 구동하는 아연전지 시스템을 개발했다고 밝혔다.

포스텍에 따르면 박 교수와 송규진 박사후연구원, 첨단재료과학부 통합과정 이상엽 연구팀이 블록 공중합체를 활용해 다기능성 보호 코팅층이 있는 아연음극을 개발했다.

이 고분자는 늘어나는 성질이 있어 충방전 과정에서 생기는 음극의 부피 변화를 견딜 수 있고, 고분자 보호층은 내부 아연이온의 균일한 분포를 유도하고 수지상 성장을 억제해 아연음극의 수명을 연장시키는 것으로 확인됐다.

◇ 서울대 연구팀, '변형·복원 가능' 전기·전자用 에폭시 비트리머 소재 개발

서울대는 농업생명과학대학 농림생물자원학부의 김현중 교수 연구팀이 변형 및 복원이 가능한 에폭시 비트리머(Vitrimer) 소재를 개발했다고 26일 밝혔다. 

에폭시 비트리머(Vitrimer) 소재는 에폭시 가교결합 간의 동적 교환반응을 통해 응력을 완화하는 능력이 있다. 높은 연성과 소재적 신뢰성을 동시에 만족하며, 미량의 액화 이온성 촉매를 도입하여 속경화와 응력완화를 동시에 촉진하고, 경화 시 열 수축에 의한 변형을 낮추는 데 효과가 있다고 한다.

칩 온 플렉스(Chip on Flex) 구조체의 유연 포장재를 적용해 폴리이미드 기판과 접착성 및 폴더블 특성을 구현함으로써 향후 차세대 반도체, 전기·전자용 접착제 및 포장재 적용 가능성을 제시했다고 서울대는 설명했다.

◇ 탄소 배출 없는 '그린 암모니아' 생산공정 개발

광주과학기술원(GIST)는 26일 전기에너지만으로 질소를 암모니아로 전환할 수 있는 촉매를 개발해 탄소 배출이 없는 '그린 암모니아' 생산을 위한 새로운 공정을 제시했다고 밝혔다. 

질소와 수소의 화합물인 암모니아는 비료나 요소수를 만드는 데 사용되는 중요한 물질로, 온실가스 없는 친환경 에너지원으로 기대되며 차세대 수소 저장체로 주목받고 있다.

연구팀은 전기방사법을 통해 코발트-몰리브데넘이 탄소나노섬유 내부에 적절히 분포된 구조의 물질을 개발해 이를 질소환원반응 촉매로 이용, 공기 중 질소를 고부가가치의 암모니아로 전환하는 데 성공했다.  

연구팀이 제시한 촉매의 탄소나노섬유 구조에서는 반응물의 흡·탈착 세기가 적절히 조절되고, 전해질 내 물이 수소로 전환되는 경쟁반응보다 질소환원반응에 참여하는 것으로 나타났다.  이러한 촉매를 이용한 전기화학적 암모니아 합성 시스템에서는 암모니아 전환 효율이 기존 약 10% 미만 수준에서 최대 34.5%까지 향상됐다.

◇ 화학연, 인공지능 활용 열전소재 성능 높일 '도핑 원소' 발견

한국화학연구원은 화학데이터기반연구센터 장현주·임진오·이예리 박사 연구팀이 인공지능(AI)·빅데이터 기술을 활용해 기존보다 더 높은 효율을 가진 열전소재(열을 전기로 바꾸는 소재)를 개발했다고 24일 밝혔다.

연구팀은 현존하는 소재 가운데 가장 열전 성능이 높은 셀레늄화 주석(SnSe)에 다양한 도핑 원소를 도입한 뒤 그 연구데이터를 수집했다. 최종적으로 이트리움(Yttrium)과 소듐(Sodium)을 함께 셀레늄화 주석에 도핑할 경우 열전 성능이 상용화 수준으로 높게 나타날 것으로 예측했다.

열전 성능 지수인 ZT가 2 이상이면 상용화 가능 수준인데, 이트리움·소듐을 함께 도핑하면 ZT가 2.08에 이르는 것으로 예측됐다.

연구팀이 개발한 고성능 열전소재는 폐열 발전, 소형 냉장고, 우주탐사선 발전 등 다양한 분양에 응용할 수 있다.

◇ 인간 피부보다 훨씬 더 민감…KAIST ‘로봇 전자피부’ 개발

한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 정재웅 교수 연구팀이 인간 피부의 압력 감지 능력을 뛰어넘는 고감도 및 광범위 압력 측정이 가능한 로봇용 전자 피부를 개발했다고 27일 밝혔다.

연구팀은 갈륨과 중합체(Polymer)를 합성해 온도에 따라 민감도와 압력 감지 범위를 변화시킬 수 있는 가변 강성 압력 센서를 개발했다. 개발된 압력 센서는 사용자가 상황과 목적에 맞게 고감도 감지 모드와 광범위 압력 감지 모드를 손쉽게 전환할 수 있도록 설계됐다.

압력 센서의 핵심 소재는 액체금속 중 하나인 갈륨으로, 금속임에도 불구하고 미온(29.76 ℃)에서 녹는점을 가져 쉽게 고체와 액체 간의 상태 변화가 가능하다. 연구팀은 내장된 갈륨의 상태에 따라 센서의 강성률이 변화하는 점에 기반해 온도에 따라 민감도와 감지 범위 변화가 가능한 압력 센서를 제작했다.

연구팀은 미세 유체기반 제작 방식을 통해 균일한 갈륨 미립자를 형성/활용해 압력 센서를 제작했고 이를 통해 센서 간 균일성 및 재현성을 극대화해 신뢰성 높은 대면적 전자 피부 제작을 가능하게 했다.

◇ 초소형 로봇에 쓸 차세대 ‘하이드로겔 모터’, 국내 연구진이 개발

26일 과학기술정보통신부에 따르면 조진한 고려대 화공생명공학과 교수와 고제성 아주대 기계공학과 교수 공동 연구팀은 고성능·저전력 연성 구동기 개발에 성공했다. 연성 구동기는 금속처럼 단단하고 부피가 큰 소재가 아니라 부드러운 재료로 만든 모터의 일종이다.

연구팀은 이번 구동기 개발에 ‘하이드로겔’이라 불리는 신소재를 사용했다. 하이드로겔은 응답속도가 빠르고 운동능력이 뛰어나 차세대 초소형 로봇 제작의 핵심 재료로 쓰인다.

그런데 기존 하이드로겔 구동기는 금속 모터에 비하면 탄성이 좋았지만, 표면에 주름이 없고 팽팽해 유연하고 복잡한 움직임이 필요한 로봇 시스템에 쓰기는 한계가 있었다.

이에 연구팀은 표면이 주름진 하이드로겔을 제작한 뒤, 표면에 수십 나노미터(㎚) 크기의 전극을 촘촘히 깔았다. 이렇게 하면 구동기가 로봇의 유연한 움직임에도 손상되지 않는 것에 더해, 전기 효율이 좋아져 적은 에너지로도 작동이 가능하다. 기존 연성 구동기에는 ㎚의 1000배인 마이크로미터(㎛) 단위의 전극을 사용했다. 그만큼 표면에 깔 수 있는 전극 수가 적어 에너지 효율도 떨어졌다.

◇ CCTV 속 흐릿한 범인 얼굴, AI 기술로 '또렷이'

광주과학기술원(GIST)는 융합기술학제학부 이규빈 교수 연구팀이 '어텐션 맵'을 이용해 고해상도 얼굴 이미지에서 학습한 정보를 저해상도 얼굴 이미지 인식 모델에 전달해 성능을 향상하는 방법을 개발했다고 24일 밝혔다.

'어텐션 맵(attention map)'은 딥러닝 네트워크가 인식을 수행할 때 입력 이미지의 어떤 영역이 인식 결과에 많은 영향을 주었는지 시각화 한 정보다.

연구팀은 저해상도 네트워크의 어텐션 맵이 고해상도 네트워크의 어텐션 맵과 유사해지도록 학습하는 손실 함수를 추가해, 저해상도 네트워크가 얼굴 인식에 도움이 되는 주요 영역에 초점을 맞추도록 유도했다.

그 결과 기존 세계 최고 수준의 인식 성능인 45.49%보다 5% 향상된 47.91%의 인식 정확도를 얻어, 현재까지 가장 높은 수준의 성능을 달성했다. 

얼굴 인식 외에도 저해상도 이미지에서 물체의 종류를 분류하는 과업에서도 연구팀이 제안한 방법이 높은 성능 향상을 거둬 다양한 활용 가능성을 제시했다.

◇ 다 쓴 캡슐 커피 재활용한다

한국지질자원연구원(KIGAM)은 자원활용연구본부 전호석 박사 연구팀은 플라스틱 쓰레기로 최근 급증하고 있는 생활 폐기물인 ‘폐 커피 캡슐’의 재활용 기술개발에 성공했다고 26일 밝혔다. 

연구팀은 일반쓰레기로 분류돼 버려지고 있는 다 쓴 캡슐 커피에 착안해 플라스틱과 커피 찌꺼기 혼합물의 재질 분리 연구를 실시했다. 그 결과 쓰레기는 물론 환경오염 문제를 유발할 수 있는 폐 커피 캡슐에서 98.3%의 플라스틱을 회수했다. 

전 박사 연구팀은 플라스틱(97.3%)과 알루미늄(2.7%)으로 구성된 폐 커피 캡슐을 파쇄하고 세척해 커피 찌꺼기를 제거했다. 10㎜의 크기로 2차 파쇄 후 코로나방전형정전선별을 통해 전도성 산물인 알루미늄과 비전도성 플라스틱을 분류해 95.4%의 알루미늄 제거와 98.3%의 플라스틱을 회수하는데 성공했다.