◇ 서울시립대, 42.8억 지원받아 반도체 첨단 패키징 기술 개발 착수

서울시립대가 42.8억 원을 지원받아 반도체 첨단 패키징 기술 개발에 착수했다고 밝혔다. 

이번 연구는 산업통상자원부가 주관하는 '전자부품산업기술개발사업'의 '첨단전략산업초격차기술개발사업'의 일환으로 서울시립대는 유기인터포저 개발 과제에 선정됐다.

김혁 전자전기컴퓨터공학부 교수 연구팀은 3년 동안 약 42.8억 원의 연구비를 지원받아 서울대학교, LG전자, 울산과학기술원, 차세대융합기술연구원, 한국생산기술연구원, 한양대학교, 포항공과대학교와 함께 '잉크젯 프린팅 공정을 이용한 저가형 패널레벨 반도체 첨단 패키징 유기 RDL 인터포저 기술 개발'공동 연구를 진행한다.

◇ 디지스트, EU와 반도체 원천기술 개발

31일 디지스트에 따르면 한국과 EU가 반도체 분야 4개의 공동연구 컨소시엄을 구성한 가운데, 디지스트는 2개 과제에서 주관 연구개발기관으로 참여한다. EU에서는 벨기에(반도체), 그리스(신호처리), 독일(인공지능) 3개국 연구기관이 참여한다. 한국과 EU는 2022년 11월 반도체 협력 강화를 위해 ‘한·EU 디지털 파트너십’을 체결한 바 있다.

디지스트가 2027년 6월까지 진행하는 과제는 반도체 이종집적화 기술과 뉴로모픽(Neuromorphic) 연구이다. 이종집적화는 서로 다른 공정으로 개별 생산한 칩을 하나의 통합 칩 수준으로 만드는 기술로 생산 공정의 효율성을 높일 수 있다. 뉴로모픽은 인간의 뇌를 모사해 전력 소모를 줄이면서 성능을 높이는 컴퓨팅을 위한 기술이다.

◇ 기계연-나노종기원 '반도체 첨단 패키징 인프라' 맞손

한국기계연구원은 1일 대전 본원에서 나노종합기술원과 반도체 첨단 패키징 분야 인프라 구축 및 기술개발을 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다.

이번 협약에서 두 기관은 과학기술정보통신부의 반도체 첨단 패키징 인프라 구축 사업을 비롯해 차세대 반도체 첨단 패키징 R&D 플랫폼 구축 등에서 힘을 모으기로 합의했다.

이를 위해 기계연구원과 나노종합기술원은 반도체 첨단 패키징 분야 소재·부품·장비 관련 차세대 핵심기술 공동 연구 개발 및 기업 지원, 장비구축 및 공동 활용, 공정기술 개발 등을 추진해 나갈 방침이다.

◇ “자율車 위치 파악 신호등 변경”…GIST, ‘커넥티드 자동차’ 플랫폼 개발

광주과학기술원(GIST)은 AI대학원이 자율주행 차량용 커넥티드 자동차 플랫폼 개발 연구의 시제품 시연을 위한 ‘하이브리드(Hybrid) V2X 데모 데이’ 행사를 개최했다고 30일 밝혔다.

‘인공지능중심 산업융합 집적단지 조성사업 연구개발 사업’의 일환으로 약 5년간 총 22억원을 지원받는 해당 연구개발과제 연구팀(주관 GIST)은 ▷Hybrid-V2X 통신 플랫폼 ▷고정밀 측위 기술 ▷분산형 XAI-DCU 프로토타입 ▷드라이빙 시뮬레이터 하드웨어인더루프(HILS) 연동 기술에 관한 연구개발을 수행하고 있다. 개발된 기술은 매년 ‘Hybrid V2X Demo Day’ 행사를 통해 공개하고 있다.

연구팀은 첫해부터 3차년(2020-2022년)까지 커넥티드 자동차 플랫폼에 관련된 요소 기술을 공개하고, 4차년(2023년)에는 ‘Hybrid V2X 통신에 연계한 4D 레이더 기반의 차량 측위 데모’와 ‘SiLS(Software-in-the-loop) 방식의 Hybrid V2X Car Edge 클라우드를 통한 저지연 서비스 실증환경 구축 데모’를 공개 시연했다.

◇ 경북대 연구팀, 인공지능용 '유기트랜지스터' 세계 첫 개발

2일 경북대에 따르면 이 대학 화학공학과 김영규 교수팀이 친환경 전고체 전해질을 사용해 초저전력 뇌신경 모방 유기트랜지스터를 세계 최초로 개발했다.

이 트랜지스터는 물을 이용한 친환경 공정이 가능하고, 매우 낮은 전압에서도 인간 뇌 수준의 초저전력으로 작동할 수 있다.

인간 뇌의 신경세포인 뉴런의 신호 전달 방식을 모방한 이 트랜지스터는 일반적인 트랜지스터와 달리 생체의 신경망처럼 신호의 가소성(재구성)과 기억(메모리) 능력을 갖춰 방대한 데이터를 저전력으로 구동할 수 있다.

◇ UNIST "값싼 주석염화물, 페로브스카이트 태양전지 효율 높인다"

울산과학기술원(UNIST)은 김동석 탄소중립대학원 교수와 조임현 한국에너지기술연구원 박사 공동연구팀이 페로브스카이트 태양전지의 안정성을 개선했다고 2일 밝혔다.

연구팀은 값싼 주석(IV) 염화물을 주석산화물 위에 반응시켜 태양전지의 안정성을 높였다.

연구팀은 주석 염화물을 물에 녹여 산화물층에 도포했다. 처리 과정에서 형성된 수산화주석이 산화물 주석의 상층부를 완전히 산화시키고, 산이 재결정화를 이뤄내 전자 이동성을 개선했다.

화학용액증착법은 주석산화물층을 형성하는 기술로, 표면에 자연스럽게 결함이 생긴다. 

주석이 완전히 산화되지 않았기 때문이다. 박막을 형성한 후 결함을 줄이는 처리는 고효율과 장기 안정성을 동시에 확보하는 핵심 기술이다.

◇ 고온초전도체의 비밀 풀어낼 실마리, 연세대 연구팀이 찾았다

과학기술정보통신부는 김근수 연세대학교 교수 연구팀이 국제 공동연구를 통해 세계 최초로 고체 물질 속에서 '암흑 전자'의 존재를 규명했다고 29일 밝혔다.

암흑 전자가 규명되며 인류의 고체 구조를 더 깊이 이해할 수 있게 될 전망이다. 김 교수 연구팀은 고체 중에서도 아직 밝혀지지 않은 부분이 있는 고온초전도체 원리 규명에 도전할 예정이다.

암흑 전자는 빛을 흡수하거나 방출하지 않으면서 저에너지 상태가 아닌 고에너지 상태에 머물 수 있다. 암흑 전자는 다양한 자연 현상에도 영향을 주기 때문에 아직 밝혀지지 않은 물질의 비밀을 밝힐 수단으로도 여겨진다.

◇ 손영두 동국대 연구팀, 다중 작업 학습 AI 새로운 가능성 열어

1일 학계에 따르면 손영두 교수팀(신석원 박사과정)과 도형록 뉴욕대학교 그로스만 의과대학 교수팀 공동 연구인 '자기 지도학습을 활용한 다중 작업 고도화를 위한 표현 학습' 논문이 유럽 컴퓨터 비전 학회(ECCV)에 최종 게재 확정됐다.

다중작업학습(MTL) 기법에 자기 지도학습(SSL)을 결합한 AI 학습 방식을 제안한 게 차별점이다. 다중작업학습은 여러 작업을 동시에 처리하여 성능과 효율성을 극대화하는 학습 방식이다. 예를 들면, 이미지 한 장을 보고 물체의 종류뿐 아니라 거리·수를 동시에 인식하도록 AI를 학습하는 것을 의미한다. 자기 지도학습은 AI 모델이 데이터 구조를 스스로 파악하고 학습하는 방법이다.

손영두 교수는 “다중작업학습에서 공유 표현 보편성을 제시한 연구는 학계 최초”라며 “이론적 발전에 새로운 방향성을 제시했다는 점에서 높은 평가를 받았다”고 말했다.

◇ 화학연·LG전자, 디지털 사이니지 변색 해소 기술 개발

한국화학연구원 이왕은 박사 연구팀은 LG전자와 협력해 디지털 사이니지의 변색 원인을 밝히고 이를 해소하는 기술을 개발했다고 1일 밝혔다.

디지털 사이니지는 밝은 태양 빛에서도 잘 보이게 유지하려다 보니 디스플레이 화면이 노랗게 변색하는 '황변 현상' 등이 일어나기도 하는데, 이는 시인성을 떨어뜨리고 불쾌감을 주는 요인이 된다. 

공동 연구팀은 사이니지를 구성하는 디스플레이 일부 구성품에서 황변이 발생하는 구조적인 문제를 발견, 유발 인자들을 입증했다. 황변에 대한 내구성을 판정할 수 있는 기술을 개발해 다양한 사용 환경을 고려한 사이니지의 수명을 보증할 수 있는 신뢰성 시험법을 도출했다. 

이 연구를 바탕으로 LG전자는 사이니지 방열 기술을 개선하고 태양 빛에 강한 소재를 적용하는 등 '안티 디스컬러레이션' 기술을 개발해 변색을 최소화했다.