-  전기화학적 도핑 기술을 통해 발광하는 트랜지스터 개발- “Advanced Materials Technologies” 국제 학술지 표지 논문 선정서울시립대학교 물리학과 및 지능형반도체학과의 서정화 교수 연구팀이 웨어러블 및 투명 디스플레이 상용화를 앞당길 혁신적인 발광 소자 기술을 개발했다고 발표했다. 서 교수팀은 전기화학적 도핑 기술을 적용한 발광 트랜지스터 소자를 구현해 주목받고 있으며, 이를 통해 차세대 디스플레이에서 복잡한 다층 구조 공정을 획기적으로 단순화하고 고효율·저비용의 생산이 가능해질 것으로 기대된다.▲ (a-d) 전기화학 발광 트랜지스터의 발광 메커니즘과 (e) 전계 및 광 발광 스펙트럼과 “Advanced Materials Technologies” 학술지의 2024년 volume 9, issue 20의 표지 이미지서정화 교수 연구팀은  폴리비닐 카바졸 (poly(9-vinylcarbazole)) 고분자에 금속 이온 (Li플러스, Cu2플러스)이 결합된 고분자 전해질 신소재를 전기화학적으로 발광 소재에 도핑하는 기술을 개발하였다. 이를 통해 우수한 발광 효율을 가지는 발광 트랜지스터 소자를 성공적으로 구현하였고 금속 이온의 이동에 따른 전자-정공 이동·결합 메커니즘을 밝혀냈다. 전기화학 도핑 기술을 통해 기존의 발광 전자소자들이 가지는 복잡한 다층 구조공정을 획기적으로 단순화해 제작 비용을 낮추어 고집적화, 대면적화에 유리하기 때문에 웨어러블· 투명 디스플레이 등 차세대 디스플레이에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.이번 연구는 서울시립대 물리학과의 박유정 연구교수와 이진희 박사후 연구원이 제1저자와 공동연구원으로 참여했으며, 경희대 화학과의 브라이트 워커(Bright Walker) 교수와 성균관대 신소재공학과 김한기 교수팀과 협력해 이루어졌다.이 연구 결과는 세계적 권위를 가진 국제 학술지인 Wiley의 재료 분야 상위 저널 (Q1)인 “Advanced  Materials Technologies”에 “Photoelectron Spectroscopic Study of the Interfacial Electronic Structures of Metal-Ion Containing Polyelectrolytes on ITO substratesAmbipolar Charge Injection and Bright Light Emission in Hybrid Oxide/Polymer Transistors Doped with Poly(9-Vinylcarbazole) Based Polyelectrolytes”라는 제목으로 5월 16일에 온라인 게재되었고 10월 21일 표지 논문으로 선정되었다.본 연구는 한국연구재단 기초연구실지원사업, 중견연구자지원사업과 창의·도전연구 기반지원사업 지원으로 수행되었다.          

대외협력과 68 2024-11-07

- 물리학과 장영준, 한문섭, 최은집 교수 연구팀, 메모리 반도체 분석기술 도입- 차세대 낸드플래시 메모리 반도체의 원천기술 제시서울시립대학교 물리학과 장영준, 한문섭, 최은집 교수 연구팀이 경희대 박용섭 교수와 함께 낸드플래시 메모리 반도체의 핵심물질을 신속하게 분석하는 새로운 분석기법을 개발했다고 발표했다.▲ 김현돈 학생 (좌1, 공동 제1저자), 구민선 박사 (좌2, 공동 제1저자)낸드플래시 메모리(NAND Flash Memory)는 스마트폰과 컴퓨터 서버에 널리 사용되는 대용량 저장장치다. 2024년 글로벌 낸드플래시 메모리 시장규모는 약 78조 원에 이를 것으로 예상되며, 삼성전자가 가장 큰 시장점유율을 차지하고 있다.연구팀은 3차원 낸드플래시 메모리 소자에서 실리콘 질화물(SiNx)이 전하 트랩층으로 중요한 역할을 함에도 불구하고, 그 작동 과정을 분석할 방법이 부족하다는 문제에 주목했다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 고해상도의 타원분광법(SE)과 전자에너지손실분광법(REELS)을 통합한 새로운 분석법을 고안했다. 연구에서는 얇은 실리콘 질화물 박막의 전하 트랩층에서 발생하는 광흡수 상태는 타원분광법을 통해 측정하여 표면에서 반사된 빛의 편광 특성을 분석했다. 또한 전자빔 반사를 이용해 전하 트랩층의 신호를 검출하여 보다 신뢰도 있는 전자구조 정보를 확보했다. 이 기술은 차세대 메모리 반도체 개발에 중요한 기초 연구로서, 미래 반도체 소재 연구에 새로운 패러다임을 제시할 것으로 기대된다.▲ 장영준 교수 (좌3, 공동 교신저자), 한문섭 교수 (좌4, 공동 교신저자), 최은집 교수 (우, 공동 교신저자)이번 연구 결과는 10월 24일 한국물리학회와 네덜란드 엘스비어 출판사가 공동 발행하는 SCI(과학기술논문인용색인)급 국제학술지인 “현대 응용 물리학(Current Applied Physics)”에 ‘Advanced spectroscopic methods for probing in-gap defect states in amorphous SiNx for charge trap memory applications’라는 제목으로 게재되었다.이 연구는 삼성전자 반도체연구소의 산학연구 및 미래소자 원천기술개발사업, 한국연구재단의 기초연구(집단연구, 중견연구)의 지원을 받아 수행되었다. 연구 과정에서 나노팹센터와 HB솔루션은 시료 분석을 담당하였다.         

대외협력과 51 2024-11-07

- 세계적 학술지인 Nature Genetics (IF=31.7)에 논문 게재- 부모 유래 반수체별 소나무 표준 유전체 해독 및 거대 유전체의 진화과정과 반수체 간 유전적 차이에 대한 새로운 통찰력 제공서울시립대학교 환경원예학과 김승일 교수 연구팀이 세계 최초로 반수체 유전형 정보를 반영한 소나무의 표준 유전체를 구축하고, 거대 유전체의 진화 과정과 반수체 간 유전적 차이에 대한 심도 있는 연구 결과를 발표했다. 이번 연구는 김승일 교수가 교신저자로, 장민정 박사와 조혜정 박사가 제1저자로 참여했으며, 국립산림과학원과의 공동연구로 진행되어 박응준 박사가 공동 교신저자로 참여했다.▲ 소나무 정이품송 유전체 정보 이용 연구 일부연구 결과는 ‘Haplotype-resolved genome assembly and resequencing analysis provide insights into genome evolution and allelic imbalance in Pinus densiflora’라는 제목으로, 생명과학 유전학 분야 최고 권위 국제 학술지 Nature Genetics (IF=31.7)에 2024년 10월 20일 온라인 게재되었다.▲ 소나무 정이품송 사진이번 연구는 겉씨식물 중 최초로 소나무의 반수체 단위 표준 유전체를 구축하고 반수체 기반 야생 개체들의 유전 변이 탐색을 시도한 첫 사례다. 연구팀은 반수체 유전형 정보를 기반으로 소나무의 유전체 변이를 상세히 분석하고, 거대 유전체의 진화 과정에서 발생하는 유전적 차이를 규명했다.대부분의 식물은 두 쌍의 반수체로 구성된 이배체로 존재하는데, 한 쌍은 어머니로부터, 다른 한 쌍은 아버지로부터 물려받는다. 기존에는 두 반수체 간 차이가 크지 않다고 여겨져 하나의 유전체 정보로 통합해 연구해 왔으나, 이번 연구는 반수체 간 유전적 차이가 매우 크다는 점에 착안해 두 반수체를 각각 분석한 것이 특징이다.▲ 서울시립대 연구팀. 김승일 교수 (좌), 장민정 박사 (중), 조혜정 박사 (우)연구팀은 한국의 상징적인 소나무 ‘Pinus densiflora 정이품송’을 대상으로 최신 유전체 조립 방식인 Phasing 기법을 활용해 총 21.7Gb(인간 유전체의 7배 이상)에 달하는 고품질 반수체 유전체 2세트를 구축했다. 이는 현재까지 공개된 겉씨식물 유전체 중 가장 높은 품질로 평가되며, 소나무 속 종 분화 과정에서 유전체 재배열과 중요 기능성 전사인자의 진화 기작을 규명하는 데 기여했다.또한, 연구팀은 소나무 속 유전자 다양성에 대한 연구의 일환으로 국내 소나무 야생종 30개체를 대상으로 반수체 정보를 반영한 서열 변이 분석을 최초로 시도했다. 이를 통해 개체별 유전적 변이가 소나무 유전자 다양성에 미치는 영향을 밝혀내며, 다수 개체의 유전체 정보를 반영한 데이터 구축이 필요하다는 점을 시사했다.김승일 교수는 “이번 연구는 소나무 및 주요 수목에 대한 육종 연구의 중요한 기반을 마련했다는 점에서 큰 의미를 가진다.”며, “이 연구를 통해 소나무 재선충 저항성, 송이 육종, 탄소 절감 등 다양한 분야에서 후속 연구를 가속화할 수 있을 것으로 기대된다.”고 밝혔다.이번 연구는 한국연구재단 신진연구지원사업, 농림축산식품부 디지털육종전환기술개발사업, 산림청 산림과학기술개발사업의 지원을 받아 수행되었다.        

대외협력과 199 2024-10-21

- 마이크로에서 나노 전자소자까지 적용 가능한 보안기술 선보여- 광학적, 전기적 복제 불가한 위조 방지 기술 동시 개발서울시립대학교 첨단융합학부와 지능형반도체학과 이신형 교수 연구팀이 충남대학교 나준희 교수 연구팀과 공동연구를 통해 나노 입자 거동 제어 기술을 활용한 웨어러블 하드웨어 보안 소자 기술을 개발했다고 8일 밝혔다. 이 연구 성과는 나노분야 최상위급 SCI 학술지인 ‘ACS Nano'에 9월 29일 온라인 게재되었으며, 서울시립대 지능형반도체학과 석사과정 백창재 학생이 제1저자로, 이신형 교수와 나준희 교수가 교신저자로 참여했다.이번 연구는 최근 빈번히 발생하는 정보 유출 및 인공지능 기반 사이버 공격에 대응할 수 있는 중요한 기술로, 마이크로에서 나노미터 크기까지 다양한 웨어러블 전자기기에 적용 가능한 하드웨어 보안 소자를 개발하는 데 성공했다.▲ 연구 요약 개념도‘물리적 복제 방지 기술(PUF)’은 전자소자의 제작 공정에서 발생하는 물리적 임의성을 이용해 강력한 위변조 방지 기능을 제공하는 기술이다. 하지만 기존 PUF 기술은 특정한 크기에서만 물리적 불규칙성이 발생해 소자의 크기 확장에 한계가 있었다.연구팀은 용액 상태의 나노 입자를 코팅하는 과정에서 입자가 임의로 뭉치는 현상을 제어할 수 있는 기술을 개발했다. 이를 통해 입자 간 인력을 조절함으로써 다양한 크기의 입자 집합체를 형성하고, 이를 바탕으로 광학적·전기적 복제 방지가 가능한 하드웨어 보안 소자를 시스템화하는 플랫폼 기술을 제시했다.▲ 좌측부터 백창재 석사과정생, 서울시립대 이신형 교수, 충남대 나주희 교수이번에 개발된 하드웨어 보안 소자는 웨어러블 기기의 위조 방지, 보안 키 생성, 이미지 암호화 시스템 등 여러 분야에 적용 가능하다.이신형 교수는 “이번 연구로 개발된 웨어러블 하드웨어 보안 기술은 마이크로에서 나노 스케일까지 적용할 수 있으며, 광학적 및 전기적 위변조 방지 기술 개발에도 활용될 수 있는 혁신적인 기술이다.”라고 설명했다.이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 개인기초연구지원사업(중견연구)과 기초연구실지원사업의 지원을 받아 진행되었다.        

대외협력과 143 2024-10-10

- 프랙탈(Fractal) 차원 분석으로 교통체계 신진대사 역학 규명서울시립대학교(총장 원용걸) 교통공학과 이승재 교수 연구팀이 프랙탈(Fractal) 차원 분석을 통해 교통체계의 신진대사 효율을 분석하는 새로운 방법을 제시했다. 연구 결과는 SSCI에 등재된 국제 저명 학술지 Transportmetrica A: Transport Science에 2024년 8월 19일 자로 게재되었다.이번 연구는 서울시 도로에서 차량이 많아질 때 일어나는 변화를 분석한 것으로 연구진은 서울 도로 시스템의 트래픽(traffic)이 혼잡해짐에 따른 프랙탈 차원의 변화를 관찰하고, 이를 신진대사 지표와 연결하여 교통체계의 효율성을 조명했다. 여기서 신진대사 지표는 생물체의 신진대사 원리에서 착안한 자원의 이용 효율성을 의미하며, 교통체계에서 투입된 자원 대비 실제 활용 비율로 정의된다.(상단) 서울 도로 시스템의 트래픽 성장 패턴(하단 우측) 생물체와 교통시스템의 신진대사 (하단 좌측) 프랙탈 차원과 신진대사 지표의 관계연구 결과, 서울시 도로 시스템은 차량이 많아지면 일정한 패턴을 보이기 시작한다. 이 패턴은 '프랙탈 차원'으로 표현되며, 이 수치가 높아질수록 교통 흐름이 더 복잡해진다는 것을 뜻한다. 서울 도로의 프랙탈 차원은 6.7에서 7.7 사이로 측정되었고, 이 수치와 교통 효율성을 나타내는 신진대사 지표는 간단한 직선 관계를 보였다. 연구진은 이러한 관계가 운전자가 자유롭게 경로를 선택할 때만 성립하며, 이는 도시가 외부의 개입 없이 자연스럽게 성장할 때 나타나는 '지프의 법칙'(Zipf’s law)과 본질적으로 유사하다고 설명했다.▲ 서울시립대학교 교통공학과 이승재 교수팀(좌측부터 김시온 연구원(왼쪽), 정일호 연구원, 이승재 교수)이번 연구에는 교통공학과의 김시온 연구원이 제1저자로 참여했고, 이승재 교수가 교신저자, 옥스퍼드 대학 TSU(Transport Studies Unit)에 파견 중인 정일호 연구원 등이 공동저자로 함께했다.이승재 교수는 “교통체계는 다양한 요소가 상호작용하여 예측하기 어려운 복잡한 시스템이다.”라며, “프랙탈 이론과 같은 복잡계 이론은 이러한 교통체계를 깊이 이해하는 데 중요한 통찰력을 제공할 수 있다.”고 밝혔다.       

대외협력과 424 2024-09-06

- 자율주행 기술의 투명성과 안정성을 향상시키기 위한 딥러닝 기반의 접근법- 국제 저명 학술지 ‘Energy’에 연구 결과 게재서울시립대학교 교통공학과 이승재 교수 연구팀이 설명 가능한 인공지능(XAI; eXplainable AI) 기술을 활용해 자율주행 딥러닝 기술의 투명성과 에너지 효율성을 향상시키는 연구 결과를 발표했다. 이번 연구는 ‘Deep Learning Based Approaches to Enhance Energy Efficiency in Autonomous Driving Systems’라는 제목으로 SCI급 국제 학술지 Energy (Impact Factor: 9.0, Q1)에 게재되었다.자율주행차는 다수의 센서와 고성능 컴퓨터 시스템을 통해 데이터를 처리하기 때문에 상당한 전력을 소모하며, 이는 자율주행차의 도입 확대에 따라 온실가스 배출 증가로 이어질 수 있다. 또한, 자율주행차에 적용되는 딥러닝 기술의 의사결정 과정을 직접 확인할 수 없는 ‘블랙박스 문제’와 이로 인해 발생하는 다양한 사고 사례들은 자율주행차의 안정성과 신뢰성에 대한 우려를 증폭시키고 있다. 이에 연구진은 자율주행차의 에너지 효율성을 높이고 사회적 수용성을 개선하기 위한 연구의 필요성을 강조했다.▲ XAI 기반 딥러닝 해석 및 자율주행 시스템 활용 과정의 흐름도본 연구에서는 자율주행차의 블랙박스 문제를 설명 가능한 인공지능(XAI) 기술을 통해 해결하고, 에너지 효율을 개선하는 방안을 제시했다. 연구진은 딥러닝 모델의 에너지 효율성을 평가하여 자율주행차의 에너지 소비를 최적화하는 방법을 제안했다. 특히, 다양한 주행 환경에 맞춰 객체 탐지 알고리즘을 유연하게 선택함으로써 자율주행차의 에너지 소비를 줄이고 효율성을 극대화할 수 있는 방법을 입증했다.▲ 제1저자 교통공학과 곽주현 박사수료 연구원, 공동저자 이용령 연구원(석박사 통합과정), 교통공학과 최민제 연구교수, 교신저자 교통공학과 이승재 교수본 연구의 교신저자인 이승재 교수는 “XAI 기술을 활용해 자율주행차의 딥러닝 시스템을 해석하고 이를 적용하는 접근법을 제시함으로써 현재 자율주행 기술이 직면한 문제를 해결할 수 있는 원천기술의 기반이 될 것”이라고 밝혔다. 연구진은 서울시립대학교 교통공학과 곽주현 박사수료 연구원이 제1저자로, 교통공학과 이용령 연구원(석박사 통합과정)과 최민제 연구교수가 공동저자로, 그리고 이승재 교수가 교신저자로 구성되었다.이 연구는 국토교통과학기술진흥원의 선도기술탐색형 국토교통 국제공동연구 사업, 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 박사 후 국내연수 사업, 그리고 국토교통부의 스마트시티 혁신인재육성사업의 지원으로 수행되었다.      

대외협력과 293 2024-09-05

- 서울시립대 환경공학부 최진희, 통계학과 전종준 교수 연구팀 공동 연구- 동물실험을 대체할 AI기반 화학물질의 흡입독성을 예측 모델 개발- 생활화학제품의 위해성 관리 및 안전한 설계에 활용 가능성 기대서울시립대학교(총장 원용걸) 환경공학부 최진희 교수 연구팀은 통계학과 전종준 교수 연구팀과 협력하여 인공지능(AI) 기반의 흡입독성 예측 모델을 개발하고, 이를 생활화학제품 내 물질의 위해성 관리에 활용할 수 있는 가능성을 제시했다고 밝혔다.이 연구는 환경공학과 박사과정 김동현 학생과 통계학과 박사과정 조소영 학생이 공동 제1저자로 참여했으며, 8. 18.(일) 환경과학 분야 국제 저명 학술지인 Journal of Hazardous Materials(JHM)에 “Inhalation Toxicity Screening of Consumer Products Chemicals using OECD Test Guideline Data-based Models”라는 제목으로 온라인 게재되었다.▲ 흡입독성 데이터 기반 머신러닝 모델 개발 및 활용 워크플로우생활화학제품은 일상생활에서 다양한 경로로 인체에 노출될 수 있으며, 그 중 흡입을 통한 노출이 가장 큰 비중을 차지한다. 그러나 현재 OECD에서 제정된 흡입독성시험 가이드라인은 동물실험에 크게 의존하고 있어, 시험이 노동집약적이고 숙련된 기술을 필요로 하며, 이를 수행할 수 있는 화학물질은 매우 제한적이다. 따라서 신속하고 효율적으로 흡입독성을 평가할 수 있는 새로운 방법의 필요성이 대두되고 있다.이에 연구팀은 OECD 시험 가이드라인에 따라 수집된 흡입독성 시험 데이터를 바탕으로, 분자지문과 분자구조를 학습하는 머신러닝 기반의 AI 모델을 개발하였다. 이 모델을 통해 생활화학제품 내 물질의 흡입독성을 예측할 수 있어 최근 강화되고 있는 화학물질 안전 관리에 기여하고, 동물실험을 최소화할 수 있는 대체시험법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.▲ 연구진 사진 : 좌측부터 최진희 교수 (환경공학부), 전종준 교수 (통계학과), 김동현 학생 (환경공학과), 조소영 학생 (통계학과)최진희 교수는 “생활화학제품의 안전성에 대한 국민적 우려가 커지고 있는 가운데, 위해성 평가가 충분히 이루어지지 않은 것이 문제”라며, “이를 해결하기 위해 첨단 데이터과학 기술을 적용해 생활화학제품의 독성을 예측하는 기술 개발이 필요하다. 이번 연구는 초기 단계지만, 시민 안전을 위한 중요한 기술로 앞으로 큰 활용 가능성을 지니고 있다.”고 밝혔다.이번 연구는 환경부의 ‘환경성질환 예방관리 핵심기술 개발 사업’과 ‘생활화학제품 안전관리 기술 개발 사업’의 지원으로 수행되었다.     

기획과 304 2024-08-26

- 서울시립대 물리학과, 한국천문연구원, 중원대 공동 연구- 초경량 암흑물질에 회전 에너지 전달로 해결  - 초거대 블랙홀 형성과 암흑물질 역할 이해 기대서울시립대학교(총장 원용걸)는 서울시립대학교, 한국천문연구원, 중원대학교 공동 연구진이 초거대 블랙홀 형성 과정에서 발생하는 ‘최종 파섹’ 문제에 대한 새로운 해법을 제시했다고 밝혔다. 이 연구는 ‘초경량 암흑물질’을 활용하여 블랙홀 형성 병목 문제를 해결할 수 있는 가능성을 처음으로 제시했으며, 국제 학술지 Physics Letters B에 발표되었다.‘최종 파섹’ 문제는 두 블랙홀이 약 1파섹(약 3.26광년) 거리에서 더 이상 가까워지지 못하는 현상을 말한다. 기존 이론에서는 블랙홀들이 서로 가까워지기 위해 주변에 별이나 가스가 필요하지만, 1파섹 거리에서는 이들이 거의 없기 때문에 블랙홀들이 더 이상 가까워지지 못한다.▲ 공전하는 초거대 블랙홀 쌍성의 모식도연구진은 초경량 암흑물질이 이 문제를 해결할 수 있다고 제안했다. 초경량 암흑물질은 매우 가벼운 입자들로 이루어져 있으며, 개별적으로 움직이지 않고 거대한 파동처럼 단체로 움직인다. 이는 기존 차가운 암흑물질의 단점을 보완한다.연구진은 초경량 암흑물질의 고밀도 덩어리(스파이크) 속에서 초거대 블랙홀 쌍이 회전할 때 동역학적 마찰로 블랙홀들의 공전 반경이 줄어드는 시간을 계산하고 시뮬레이션을 통해 이 현상이 10억 년 이내에 가능함을 확인했다. 초경량 암흑물질 스파이크 속에서 회전하는 블랙홀 쌍성은 동역학적 마찰로 회전 에너지를 암흑물질 파동에 전달하며, 이를 통해 블랙홀들의 궤도 반지름을 감소시킨다.초경량 암흑물질이 최종 파섹 문제의 해결책이라면, 블랙홀의 자전 속도 관측이나 블랙홀 충돌 과정에서 발생하는 중력파를 통해 그 특성을 간접적으로 확인할 수 있다. 이는 초거대 블랙홀과 은하의 공동 진화 연구, 중력파 관측 연구에도 영향을 미칠 것으로 기대된다.▲ (좌측부터 구현모 서울시립대 물리학과 박사과정생, 서울시립대 박동수 교수, 박인규 교수, 한국천문연구원 홍성욱 연구원, 중원대 이재원 교수)이번 연구 논문은 구현모 서울시립대 물리학과 박사과정생이 제1저자로, 서울시립대 박동수 교수, 박인규 교수, 한국천문연구원 홍성욱 연구원이 공동 저자로, 중원대 전기전자공학과 이재원 교수가 교신저자로 참여했다.중원대 이재원 교수는 “초경량 암흑물질과 자체상호작용 암흑물질 중 어느 모델이 은하 구조나 블랙홀, 중력파 관측을 더 잘 설명할지 치열한 경쟁이 진행 중”이라고 언급했다. 서울시립대 박동수 교수는 “이번 연구는 제임스웹 망원경의 관측 결과와 맞물려 초거대 블랙홀의 진화 문제를 해결하는 데 중요한 의미가 있다.”고 말했다.======================================================================○ 연구팀 (저자순위 순)- 구현모 (서울시립대 물리학과 박사과정생)- 박동수 (서울시립대 물리학과 교수)- 박인규 (서울시립대 물리학과 교수)- 홍성욱 (한국천문연구원 책임연구원)- 이재원 (중원대 전기전자공학과 교수)○ 논문- 제목: Final parsec problem of black hole mergers and ultralight dark matter- 게재지 : Physics Letters B, 856 (2024) 138908https://doi.org/10.1016/j.physletb.2024.138908○ 외신보도자료 (Research in English News)https://researchinenglish.com/article/2023.11/new-research-shows-ultralight-dark-matter-waves-could-n09j8qol/https://phys.org/news/2023-11-dark-parsec-problem-black-holes.html○ 참고 설명1) 암흑물질의 종류: 기존의 차가운 암흑물질 모델(윔프 포함)은 은하 이상의 크기에서는 관측 결과를 잘 설명하지만, 은하나 그 이하의 규모에서는 너무 많은 위성은하를 예측하는 등 관측과 모순되는 점이 많다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초경량 암흑물질, 자체상호작용 암흑물질, 따뜻한 암흑물질, 액시온 등이 대안으로 제시되며 다양한 연구가 진행되고 있다. 자체상호작용 암흑물질(SIDM: self-interacting dark matter)은 암흑물질 입자들끼리 중력 외에도 다른 미지의 힘으로 상호작용하는 모델이다. 이 모델에서는 암흑물질 입자 간에 척력이 작용해 은하보다 작은 암흑물질 구조의 형성을 억제한다. 반면, 초경량 암흑물질은 작은 질량 때문에 긴 파장을 가져 그 파장보다 작은 천체의 형성을 막는다. 이는 마치 큰 붓으로 세밀한 그림을 그리기 어려운 것과 같은 원리이다.  암흑물질의 주요 후보 중 윔프(약하게 상호작용하는 차가운 암흑물질)는 이휘소 박사, 액시온은 김진의 교수, 초경량 암흑물질은 신상진 교수가 개척한 모델로, 모두 한국인들이 중요한 기여를 했다.2) 동력학적 마찰: 마치 움직이는 보트 뒤에 생기는 파도처럼 큰 천체가 움직일 때 그 뒤에 작은 천체들이 중력으로 딸려 오며 반작용으로 큰 천체를 뒤로 당기는 힘을 말한다. 3) 펄사 타이밍 어레이 (PTA): 매우 규칙적으로 고속 회전하는 중성자성인 펄사들을 관측하는 한 방식이다. 여러 개의 펄사에서 나오는 전파의 주기를 수십 년간 관측하면, 그 전파가 지나온 펄사와 지구 사이의 공간을 채우고 있는 중력파 배경복사의 스펙트럼을 파악할 수 있다. 이 스펙트럼에는 블랙홀 쌍성의 병합 과정에서 발생한 중력파 신호가 포함되어 있을 것으로 예상된다.4) 본 연구와 별도로 최근 캐나다 연구팀이 자체상호작용 암흑물질(SIDM) 모델도 최종 파섹 문제를 해결할 수 있다는 제안을 피지컬 리뷰 레터스에 발표했다. 논문의 제목은 “Self-Interacting Dark Matter Solves the Final Parsec Problem of Supermassive Black Hole Mergers”이다. 그들의 연구에서는 블랙홀의 회전으로 파괴된 암흑물질 스파이크가 암흑물질 간의 상호작용을 통해 일종의 열평형을 이뤄 재빨리 회복되며, 이에 따라 동역학적 마찰이 꾸준히 유지된다는 제안을 했다. 본 연구에서는 초경량 암흑물질의 파동성이, 그들의 연구에서는 SIDM의 상호작용이 블랙홀 주변의 높은 암흑물질 밀도를 유지하는 데 중요한 역할을 한다는 점에서 차이가 있다.본 연구는 국토교통과학기술진흥원의 선도기술탐색형 국토교통 국제공동연구 사업, 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 박사 후 국내연수 사업, 국토교통부의 스마트시티 혁신인재육성사업 지원으로 수행되었다.       

기획과 332 2024-08-09

- 자율주행 발렛 주차 로봇 시스템을 모빌리티 허브의 세부 모델로 대도시에 적용하기 위한 접근법 제시- SCI급 국제 학술지 Journal of Cleaner Production에 연구 결과 게재서울시립대학교 교통공학과 이승재 교수 연구팀이 자율주행 발렛 주차 로봇 시스템을 통해 도시 환경에 미치는 긍정적 영향을 평가한 연구 결과를 발표했다. 이번 연구는 ‘Autonomous Driving Parking Robot Systems for Urban Environmental Benefit Evaluation’라는 제목으로 SCI급 국제 학술지인 Journal of Cleaner Production (IF 9.7, Q1)에 게재되었다.이번 연구는 서울의 주요 교통 거점인 모빌리티 허브(Mobility Hub)와 외곽 환승 주차장에 자율주행 발렛 주차 로봇 시스템을 도입하여, 승용차 사용을 줄이고 대중교통 이용을 늘리는 방식으로 도시의 탄소 배출량을 줄이고 공기질을 개선하는 것을 목표로 했다.▲ 제1저자 교통공학과 최민제 연구교수, 교신저자 교통공학과 이승재 교수, 공동저자 경기연구원 강가영 연구원(서울시립대학교 교통공학과 석사졸업)연구 결과에 따르면, 자율주행 발렛 주차 로봇 시스템 도입 후 주차 시간이 단축되고 승용차 이용이 감소함에 따라 대중교통 이용이 증가한 것으로 나타났다. 이는 대기질 개선 및 교통 혼잡 해소에 기여할 것으로 분석된다. 구체적으로, 서울시에서는 약 52,000통행이 대중교통으로 전환되고, 연간 약 197,525 kg의 CO2 배출 감소가 예상되어 도시 내 공기질 개선에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다. 또한, 이번 연구는 서울과 유사한 다양한 대도시에도 적용할 수 있는 접근법을 제시하고 있어, 자율주행 발렛 주차 로봇 시스템의 광범위한 활용 가능성을 보여준다.서울시립대학교 교통공학과 연구교수 최민제 박사가 제1저자로 참여했으며, 교통공학과 이승재 교수가 교신저자로, 경기연구원 강가영 연구원(서울시립대 교통공학과 석사 졸업)이 공동저자로 참여했다.▲ 자율주행 발렛 주차 로봇 시스템 최적운영 프레임워크 사진이승재 교수는 “자율주행 발렛 주차 로봇 시스템을 통해 시민들의 주차 시간을 크게 단축함으로써 환승 주차장에서 대중교통 이용을 자연스럽게 증가시키는 모빌리티 허브(Mobility Hub)의 세부 모델을 제시했다.”고 말했다. 최민제 연구교수는 “이번 연구는 자율주행 로봇 기술이 교통 및 도시 계획과 환경 개선에 어떻게 기여할 수 있는지를 보여주는 사례이며, 앞으로도 스마트 도시를 위한 다양한 연구를 이어갈 것”이라고 밝혔다.본 연구는 국토교통과학기술진흥원의 선도기술탐색형 국토교통 국제공동연구 사업, 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 박사 후 국내연수 사업, 국토교통부의 스마트시티 혁신인재육성사업 지원으로 수행되었다.      

기획과 299 2024-08-07

- 물리학과 장영준 교수 연구팀, 2차원 반도체 합성에 인공지능 분석기법 도입- 차세대 반도체 소자 개발의 원천기술 제시서울시립대학교 물리학과 장영준 교수 연구팀이 울산과학기술대학교 정후영 교수, 성균관대학교 김영민 교수, 강원대학교 김흥식 교수와 함께 2차원 반도체 박막 합성과정을 분류해 내는 인공지능 분석기법을 개발했다고 발표했다.이번 연구 결과는 6월 16일 네덜란드 엘세비어 출판사에서 발간하는 재료과학(코팅&박막)분야 최상위 국제학술지인 Applied Surface Science(Impact factor: 6.7)에 ‘Machine-learning-empowered identification of initial growth modes for 2D transition metal dichalcogenide thin films’라는 제목으로 게재되었다.▲ 연구관련 사진연구팀은 아주 얇은 2차원 반도체 박막을 만드는 과정에서 인공지능을 사용했다. ‘분자살켜쌓기(MBE) 증착기법’을 통해 그래핀 위에 아주 얇은 2차원 물질을 쌓는 동안, 전자빔을 이용해 그 과정을 실시간으로 관찰했다. 그 결과를 인공지능이 분석해 박막의 성장 상태를 분류하는 데 성공했다. 2차원 반도체 박막의 성장 과정을 실시간으로 판별하는 인공지능 분석기법은 다양한 2차원 반도체 물질의 성장에 적용이 가능할 것으로 기대된다.2차원 반도체는 원자 한 층 또는 몇 층 두께의 매우 얇은 반도체 물질로, 저전력 반도체와 인공지능 반도체 등 차세대 반도체 분야에 활용될 가능성이 크다. 이번 연구에서 개발된 인공지능 기반 합성 기술은 차세대 반도체 소자 개발에 중요한 원천 기술을 제공할 것으로 예상된다.▲ 정민수 학생 (좌1, 공동 제1저자), 이태규 학생 (좌2, 공동 제1저자), 장영준 교수 (좌3, 공동 교신저자), 김혁진 박사 (우, 공동 교신저자)장영준 교수와 김혁진 박사는 “이번 연구로 개발된 2차원 반도체 합성기술은 인공지능을 활용한 반도체 개발 자동화의 핵심 기술”이라며 “이 기술은 반도체 초격차 기술 개발을 위한 중요한 원천기술을 제공할 수 있을 것”이라고 밝혔다.이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 집단연구지원사업, 중견연구자지원사업 및 창의도전연구기반지원사업, 한국화학연구원의 지원을 받아 수행되었다.       

기획과 744 2024-06-27