- 벌집 모양의 그래핀/전극 소재를 아코디언처럼 구부린 구조로 신축성 확보 - 신축성 젤 전해질과 차단막까지 함께 개발, 향후 신축 웨어러블 전자기기에 응용 국내 연구진이 단단하지 않고 유연하여 늘릴 수 있는 리튬 이온 배터리를 개발했다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 직무대행 윤석진) 광전하이브리드연구센터 손정곤 박사 연구팀은 신축성이 없는 기존의 배터리 전극이 늘어날 수 있도록 전극 소재만으로 신축성 구조체를 제작하고 신축성 젤 전해질과 패키징을 결합시켜 신축성을 가지면서도 높은 용량을 가지는 리튬 이온 배터리를 제작했다고 밝혔다. 전자 산업의 급속한 발전으로 스마트 밴드와 같은 고성능 웨어러블 기기나 몸속에 삽입하는 페이스메이커와 같은 이식형 전자기기의 시장이 빠르게 커짐에 따라 에너지를 저장하는 부분도 몸의 피부나 장기와 비슷하게 말랑말랑하고 늘어나는 형태로 만들어질 필요성이 크게 높아지고 있다. 하지만 기존의 배터리는 단단한 무기물 형태의 전극 소재가 부피 대부분을 차지하고 있어 늘어나게 만드는 것이 매우 힘들고, 전하를 뽑아 전달하는 집전체와 분리막 등 다른 구성 요소들도 늘어나야 하며 액체 형태의 전해질이 새는 문제도 해결해야 하므로, 늘어나는 배터리를 구현하는 기술은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. KIST 손정곤 박사 연구팀은 신축성이 없는 소재에서 구조적으로 신축성을 가지는 아코디언의 구조에 주목하여, 안쪽으로 구부러진 마이크로 크기의 벌집 모양 전극 구조체를 제작하고자 하였다. 입자 형태의 단단한 배터리 양극/음극 활성 소재 각각을 잘 잡아 주면서도 전도성이 매우 높은, 보자기 역할을 하는 원자 두께의 그래핀과 나노 크기의 노끈인 탄소 나노튜브를 복합화하여 벌집 구조의 뼈대를 제작했다. 이렇게 만든 벌집 모양의 활성 소재/그래핀/탄소나노튜브 복합 구조체를 김밥을 말 듯 압축하는 공정을 통해 아코디언처럼 굽어지게 하여 늘어날 수 있게 했다. 연구진이 개발한 전극은 신축성을 위해 별도의 고무와 같은 에너지 저장에 의미 없는 소재를 첨가한 것이 아닌, 모든 소재가 에너지 저장과 전하 전달에 참여한다. 이 배터리는 기존의 늘어나지 않는 배터리 수준의 우수한 에너지 저장 용량(5.05 mAh/cm2)을 보였다. KIST 연구진은 제작한 구조체에 신축성 젤 전해질과 공기와 수분을 차단하며 전해질이 새지 않게 하는 늘어나는 패키징 소재를 같이 조립하였다. 이를 통해 배터리를 구성하는 모든 부분에서 50% 이상의 높은 신축성 및 500번 이상의 반복적인 잡아당김에서도 성능을 유지하는 기계적 안정성을 확보하면서도, 공기 중에서의 장기 안정성까지 확보한 신축성 리튬 이온 배터리 개발에 성공했다. KIST 손정곤 박사는 “본 연구를 통해 개발한 신축성 리튬 이온 배터리는 최근 웨어러블이나 신체 부착형 소자 개발에서 신축성을 가지는 에너지 저장 시스템으로서 새로운 패러다임을 제시할 것으로 기대한다”고 연구의의를 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 최기영)지원으로 KIST 주요사업과 한국연구재단 중견연구자지원사업으로 수행되었으며, 연구내용은 나노기술 분야 국제적 과학 전문지인 ‘ACS Nano’ (IF:13.903)최신호에 게재되었다. * (논문명) Stretchable Lithium-Ion Battery Based on Re-Entrant Micro-Honeycomb Electrodes and Crosslinked Gel Electrolyte - (제1저자) 한국과학기술연구원 강슬기 석사과정(현, 전자부품연구원) - (제1저자) 한국과학기술연구원 홍수영 박사후연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 손정곤 책임연구원 <그림설명> [그림 1] 그래핀 용액을 얼음 기둥을 통해 그래핀 벌집 구조체를 제작한 후에, 이를 김밥을 마는 듯한 전방향 압축 공정을 통해 안쪽으로 굽어진 늘어나는 배터리 전극 구조체를 제작하고 신축성 젤 전해질과 신축성 패키징을 통해 신축성 배터리를 제작하는 공정에 대한 모식도 [그림 2] (a) 신축성 배터리 전극, 신축성 젤 전해질 및 부틸 고무 패키징에 기초한 모든 구성 요소가 늘어나는 신축성 배터리의 조립 된 셀의 개략도. (b) 0%에서 50%까지 다양하게 변형을 가하는 환경과 오랜 충방전 실험 하에서도 큰 특성 변화가 없는 신축성 배터리의 에너지 저장 용량 (c) 0%와 50 % 변형을 반복적으로 500번 수행하였을 때 측정된 저장 용량 변화. (d) 신축성 배터리에 의해 연신 및 신축 된 (50 % 변형률) 상태로 작동되는 발광 다이오드 전구의 사진

- 벌집 모양의 그래핀/전극 소재를 아코디언처럼 구부린 구조로 신축성 확보 - 신축성 젤 전해질과 차단막까지 함께 개발, 향후 신축 웨어러블 전자기기에 응용 국내 연구진이 단단하지 않고 유연하여 늘릴 수 있는 리튬 이온 배터리를 개발했다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 직무대행 윤석진) 광전하이브리드연구센터 손정곤 박사 연구팀은 신축성이 없는 기존의 배터리 전극이 늘어날 수 있도록 전극 소재만으로 신축성 구조체를 제작하고 신축성 젤 전해질과 패키징을 결합시켜 신축성을 가지면서도 높은 용량을 가지는 리튬 이온 배터리를 제작했다고 밝혔다. 전자 산업의 급속한 발전으로 스마트 밴드와 같은 고성능 웨어러블 기기나 몸속에 삽입하는 페이스메이커와 같은 이식형 전자기기의 시장이 빠르게 커짐에 따라 에너지를 저장하는 부분도 몸의 피부나 장기와 비슷하게 말랑말랑하고 늘어나는 형태로 만들어질 필요성이 크게 높아지고 있다. 하지만 기존의 배터리는 단단한 무기물 형태의 전극 소재가 부피 대부분을 차지하고 있어 늘어나게 만드는 것이 매우 힘들고, 전하를 뽑아 전달하는 집전체와 분리막 등 다른 구성 요소들도 늘어나야 하며 액체 형태의 전해질이 새는 문제도 해결해야 하므로, 늘어나는 배터리를 구현하는 기술은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. KIST 손정곤 박사 연구팀은 신축성이 없는 소재에서 구조적으로 신축성을 가지는 아코디언의 구조에 주목하여, 안쪽으로 구부러진 마이크로 크기의 벌집 모양 전극 구조체를 제작하고자 하였다. 입자 형태의 단단한 배터리 양극/음극 활성 소재 각각을 잘 잡아 주면서도 전도성이 매우 높은, 보자기 역할을 하는 원자 두께의 그래핀과 나노 크기의 노끈인 탄소 나노튜브를 복합화하여 벌집 구조의 뼈대를 제작했다. 이렇게 만든 벌집 모양의 활성 소재/그래핀/탄소나노튜브 복합 구조체를 김밥을 말 듯 압축하는 공정을 통해 아코디언처럼 굽어지게 하여 늘어날 수 있게 했다. 연구진이 개발한 전극은 신축성을 위해 별도의 고무와 같은 에너지 저장에 의미 없는 소재를 첨가한 것이 아닌, 모든 소재가 에너지 저장과 전하 전달에 참여한다. 이 배터리는 기존의 늘어나지 않는 배터리 수준의 우수한 에너지 저장 용량(5.05 mAh/cm2)을 보였다. KIST 연구진은 제작한 구조체에 신축성 젤 전해질과 공기와 수분을 차단하며 전해질이 새지 않게 하는 늘어나는 패키징 소재를 같이 조립하였다. 이를 통해 배터리를 구성하는 모든 부분에서 50% 이상의 높은 신축성 및 500번 이상의 반복적인 잡아당김에서도 성능을 유지하는 기계적 안정성을 확보하면서도, 공기 중에서의 장기 안정성까지 확보한 신축성 리튬 이온 배터리 개발에 성공했다. KIST 손정곤 박사는 “본 연구를 통해 개발한 신축성 리튬 이온 배터리는 최근 웨어러블이나 신체 부착형 소자 개발에서 신축성을 가지는 에너지 저장 시스템으로서 새로운 패러다임을 제시할 것으로 기대한다”고 연구의의를 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 최기영)지원으로 KIST 주요사업과 한국연구재단 중견연구자지원사업으로 수행되었으며, 연구내용은 나노기술 분야 국제적 과학 전문지인 ‘ACS Nano’ (IF:13.903)최신호에 게재되었다. * (논문명) Stretchable Lithium-Ion Battery Based on Re-Entrant Micro-Honeycomb Electrodes and Crosslinked Gel Electrolyte - (제1저자) 한국과학기술연구원 강슬기 석사과정(현, 전자부품연구원) - (제1저자) 한국과학기술연구원 홍수영 박사후연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 손정곤 책임연구원 <그림설명> [그림 1] 그래핀 용액을 얼음 기둥을 통해 그래핀 벌집 구조체를 제작한 후에, 이를 김밥을 마는 듯한 전방향 압축 공정을 통해 안쪽으로 굽어진 늘어나는 배터리 전극 구조체를 제작하고 신축성 젤 전해질과 신축성 패키징을 통해 신축성 배터리를 제작하는 공정에 대한 모식도 [그림 2] (a) 신축성 배터리 전극, 신축성 젤 전해질 및 부틸 고무 패키징에 기초한 모든 구성 요소가 늘어나는 신축성 배터리의 조립 된 셀의 개략도. (b) 0%에서 50%까지 다양하게 변형을 가하는 환경과 오랜 충방전 실험 하에서도 큰 특성 변화가 없는 신축성 배터리의 에너지 저장 용량 (c) 0%와 50 % 변형을 반복적으로 500번 수행하였을 때 측정된 저장 용량 변화. (d) 신축성 배터리에 의해 연신 및 신축 된 (50 % 변형률) 상태로 작동되는 발광 다이오드 전구의 사진

- 벌집 모양의 그래핀/전극 소재를 아코디언처럼 구부린 구조로 신축성 확보 - 신축성 젤 전해질과 차단막까지 함께 개발, 향후 신축 웨어러블 전자기기에 응용 국내 연구진이 단단하지 않고 유연하여 늘릴 수 있는 리튬 이온 배터리를 개발했다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 직무대행 윤석진) 광전하이브리드연구센터 손정곤 박사 연구팀은 신축성이 없는 기존의 배터리 전극이 늘어날 수 있도록 전극 소재만으로 신축성 구조체를 제작하고 신축성 젤 전해질과 패키징을 결합시켜 신축성을 가지면서도 높은 용량을 가지는 리튬 이온 배터리를 제작했다고 밝혔다. 전자 산업의 급속한 발전으로 스마트 밴드와 같은 고성능 웨어러블 기기나 몸속에 삽입하는 페이스메이커와 같은 이식형 전자기기의 시장이 빠르게 커짐에 따라 에너지를 저장하는 부분도 몸의 피부나 장기와 비슷하게 말랑말랑하고 늘어나는 형태로 만들어질 필요성이 크게 높아지고 있다. 하지만 기존의 배터리는 단단한 무기물 형태의 전극 소재가 부피 대부분을 차지하고 있어 늘어나게 만드는 것이 매우 힘들고, 전하를 뽑아 전달하는 집전체와 분리막 등 다른 구성 요소들도 늘어나야 하며 액체 형태의 전해질이 새는 문제도 해결해야 하므로, 늘어나는 배터리를 구현하는 기술은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. KIST 손정곤 박사 연구팀은 신축성이 없는 소재에서 구조적으로 신축성을 가지는 아코디언의 구조에 주목하여, 안쪽으로 구부러진 마이크로 크기의 벌집 모양 전극 구조체를 제작하고자 하였다. 입자 형태의 단단한 배터리 양극/음극 활성 소재 각각을 잘 잡아 주면서도 전도성이 매우 높은, 보자기 역할을 하는 원자 두께의 그래핀과 나노 크기의 노끈인 탄소 나노튜브를 복합화하여 벌집 구조의 뼈대를 제작했다. 이렇게 만든 벌집 모양의 활성 소재/그래핀/탄소나노튜브 복합 구조체를 김밥을 말 듯 압축하는 공정을 통해 아코디언처럼 굽어지게 하여 늘어날 수 있게 했다. 연구진이 개발한 전극은 신축성을 위해 별도의 고무와 같은 에너지 저장에 의미 없는 소재를 첨가한 것이 아닌, 모든 소재가 에너지 저장과 전하 전달에 참여한다. 이 배터리는 기존의 늘어나지 않는 배터리 수준의 우수한 에너지 저장 용량(5.05 mAh/cm2)을 보였다. KIST 연구진은 제작한 구조체에 신축성 젤 전해질과 공기와 수분을 차단하며 전해질이 새지 않게 하는 늘어나는 패키징 소재를 같이 조립하였다. 이를 통해 배터리를 구성하는 모든 부분에서 50% 이상의 높은 신축성 및 500번 이상의 반복적인 잡아당김에서도 성능을 유지하는 기계적 안정성을 확보하면서도, 공기 중에서의 장기 안정성까지 확보한 신축성 리튬 이온 배터리 개발에 성공했다. KIST 손정곤 박사는 “본 연구를 통해 개발한 신축성 리튬 이온 배터리는 최근 웨어러블이나 신체 부착형 소자 개발에서 신축성을 가지는 에너지 저장 시스템으로서 새로운 패러다임을 제시할 것으로 기대한다”고 연구의의를 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 최기영)지원으로 KIST 주요사업과 한국연구재단 중견연구자지원사업으로 수행되었으며, 연구내용은 나노기술 분야 국제적 과학 전문지인 ‘ACS Nano’ (IF:13.903)최신호에 게재되었다. * (논문명) Stretchable Lithium-Ion Battery Based on Re-Entrant Micro-Honeycomb Electrodes and Crosslinked Gel Electrolyte - (제1저자) 한국과학기술연구원 강슬기 석사과정(현, 전자부품연구원) - (제1저자) 한국과학기술연구원 홍수영 박사후연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 손정곤 책임연구원 <그림설명> [그림 1] 그래핀 용액을 얼음 기둥을 통해 그래핀 벌집 구조체를 제작한 후에, 이를 김밥을 마는 듯한 전방향 압축 공정을 통해 안쪽으로 굽어진 늘어나는 배터리 전극 구조체를 제작하고 신축성 젤 전해질과 신축성 패키징을 통해 신축성 배터리를 제작하는 공정에 대한 모식도 [그림 2] (a) 신축성 배터리 전극, 신축성 젤 전해질 및 부틸 고무 패키징에 기초한 모든 구성 요소가 늘어나는 신축성 배터리의 조립 된 셀의 개략도. (b) 0%에서 50%까지 다양하게 변형을 가하는 환경과 오랜 충방전 실험 하에서도 큰 특성 변화가 없는 신축성 배터리의 에너지 저장 용량 (c) 0%와 50 % 변형을 반복적으로 500번 수행하였을 때 측정된 저장 용량 변화. (d) 신축성 배터리에 의해 연신 및 신축 된 (50 % 변형률) 상태로 작동되는 발광 다이오드 전구의 사진

- 벌집 모양의 그래핀/전극 소재를 아코디언처럼 구부린 구조로 신축성 확보 - 신축성 젤 전해질과 차단막까지 함께 개발, 향후 신축 웨어러블 전자기기에 응용 국내 연구진이 단단하지 않고 유연하여 늘릴 수 있는 리튬 이온 배터리를 개발했다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 직무대행 윤석진) 광전하이브리드연구센터 손정곤 박사 연구팀은 신축성이 없는 기존의 배터리 전극이 늘어날 수 있도록 전극 소재만으로 신축성 구조체를 제작하고 신축성 젤 전해질과 패키징을 결합시켜 신축성을 가지면서도 높은 용량을 가지는 리튬 이온 배터리를 제작했다고 밝혔다. 전자 산업의 급속한 발전으로 스마트 밴드와 같은 고성능 웨어러블 기기나 몸속에 삽입하는 페이스메이커와 같은 이식형 전자기기의 시장이 빠르게 커짐에 따라 에너지를 저장하는 부분도 몸의 피부나 장기와 비슷하게 말랑말랑하고 늘어나는 형태로 만들어질 필요성이 크게 높아지고 있다. 하지만 기존의 배터리는 단단한 무기물 형태의 전극 소재가 부피 대부분을 차지하고 있어 늘어나게 만드는 것이 매우 힘들고, 전하를 뽑아 전달하는 집전체와 분리막 등 다른 구성 요소들도 늘어나야 하며 액체 형태의 전해질이 새는 문제도 해결해야 하므로, 늘어나는 배터리를 구현하는 기술은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. KIST 손정곤 박사 연구팀은 신축성이 없는 소재에서 구조적으로 신축성을 가지는 아코디언의 구조에 주목하여, 안쪽으로 구부러진 마이크로 크기의 벌집 모양 전극 구조체를 제작하고자 하였다. 입자 형태의 단단한 배터리 양극/음극 활성 소재 각각을 잘 잡아 주면서도 전도성이 매우 높은, 보자기 역할을 하는 원자 두께의 그래핀과 나노 크기의 노끈인 탄소 나노튜브를 복합화하여 벌집 구조의 뼈대를 제작했다. 이렇게 만든 벌집 모양의 활성 소재/그래핀/탄소나노튜브 복합 구조체를 김밥을 말 듯 압축하는 공정을 통해 아코디언처럼 굽어지게 하여 늘어날 수 있게 했다. 연구진이 개발한 전극은 신축성을 위해 별도의 고무와 같은 에너지 저장에 의미 없는 소재를 첨가한 것이 아닌, 모든 소재가 에너지 저장과 전하 전달에 참여한다. 이 배터리는 기존의 늘어나지 않는 배터리 수준의 우수한 에너지 저장 용량(5.05 mAh/cm2)을 보였다. KIST 연구진은 제작한 구조체에 신축성 젤 전해질과 공기와 수분을 차단하며 전해질이 새지 않게 하는 늘어나는 패키징 소재를 같이 조립하였다. 이를 통해 배터리를 구성하는 모든 부분에서 50% 이상의 높은 신축성 및 500번 이상의 반복적인 잡아당김에서도 성능을 유지하는 기계적 안정성을 확보하면서도, 공기 중에서의 장기 안정성까지 확보한 신축성 리튬 이온 배터리 개발에 성공했다. KIST 손정곤 박사는 “본 연구를 통해 개발한 신축성 리튬 이온 배터리는 최근 웨어러블이나 신체 부착형 소자 개발에서 신축성을 가지는 에너지 저장 시스템으로서 새로운 패러다임을 제시할 것으로 기대한다”고 연구의의를 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 최기영)지원으로 KIST 주요사업과 한국연구재단 중견연구자지원사업으로 수행되었으며, 연구내용은 나노기술 분야 국제적 과학 전문지인 ‘ACS Nano’ (IF:13.903)최신호에 게재되었다. * (논문명) Stretchable Lithium-Ion Battery Based on Re-Entrant Micro-Honeycomb Electrodes and Crosslinked Gel Electrolyte - (제1저자) 한국과학기술연구원 강슬기 석사과정(현, 전자부품연구원) - (제1저자) 한국과학기술연구원 홍수영 박사후연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 손정곤 책임연구원 <그림설명> [그림 1] 그래핀 용액을 얼음 기둥을 통해 그래핀 벌집 구조체를 제작한 후에, 이를 김밥을 마는 듯한 전방향 압축 공정을 통해 안쪽으로 굽어진 늘어나는 배터리 전극 구조체를 제작하고 신축성 젤 전해질과 신축성 패키징을 통해 신축성 배터리를 제작하는 공정에 대한 모식도 [그림 2] (a) 신축성 배터리 전극, 신축성 젤 전해질 및 부틸 고무 패키징에 기초한 모든 구성 요소가 늘어나는 신축성 배터리의 조립 된 셀의 개략도. (b) 0%에서 50%까지 다양하게 변형을 가하는 환경과 오랜 충방전 실험 하에서도 큰 특성 변화가 없는 신축성 배터리의 에너지 저장 용량 (c) 0%와 50 % 변형을 반복적으로 500번 수행하였을 때 측정된 저장 용량 변화. (d) 신축성 배터리에 의해 연신 및 신축 된 (50 % 변형률) 상태로 작동되는 발광 다이오드 전구의 사진

- 벌집 모양의 그래핀/전극 소재를 아코디언처럼 구부린 구조로 신축성 확보 - 신축성 젤 전해질과 차단막까지 함께 개발, 향후 신축 웨어러블 전자기기에 응용 국내 연구진이 단단하지 않고 유연하여 늘릴 수 있는 리튬 이온 배터리를 개발했다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 직무대행 윤석진) 광전하이브리드연구센터 손정곤 박사 연구팀은 신축성이 없는 기존의 배터리 전극이 늘어날 수 있도록 전극 소재만으로 신축성 구조체를 제작하고 신축성 젤 전해질과 패키징을 결합시켜 신축성을 가지면서도 높은 용량을 가지는 리튬 이온 배터리를 제작했다고 밝혔다. 전자 산업의 급속한 발전으로 스마트 밴드와 같은 고성능 웨어러블 기기나 몸속에 삽입하는 페이스메이커와 같은 이식형 전자기기의 시장이 빠르게 커짐에 따라 에너지를 저장하는 부분도 몸의 피부나 장기와 비슷하게 말랑말랑하고 늘어나는 형태로 만들어질 필요성이 크게 높아지고 있다. 하지만 기존의 배터리는 단단한 무기물 형태의 전극 소재가 부피 대부분을 차지하고 있어 늘어나게 만드는 것이 매우 힘들고, 전하를 뽑아 전달하는 집전체와 분리막 등 다른 구성 요소들도 늘어나야 하며 액체 형태의 전해질이 새는 문제도 해결해야 하므로, 늘어나는 배터리를 구현하는 기술은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. KIST 손정곤 박사 연구팀은 신축성이 없는 소재에서 구조적으로 신축성을 가지는 아코디언의 구조에 주목하여, 안쪽으로 구부러진 마이크로 크기의 벌집 모양 전극 구조체를 제작하고자 하였다. 입자 형태의 단단한 배터리 양극/음극 활성 소재 각각을 잘 잡아 주면서도 전도성이 매우 높은, 보자기 역할을 하는 원자 두께의 그래핀과 나노 크기의 노끈인 탄소 나노튜브를 복합화하여 벌집 구조의 뼈대를 제작했다. 이렇게 만든 벌집 모양의 활성 소재/그래핀/탄소나노튜브 복합 구조체를 김밥을 말 듯 압축하는 공정을 통해 아코디언처럼 굽어지게 하여 늘어날 수 있게 했다. 연구진이 개발한 전극은 신축성을 위해 별도의 고무와 같은 에너지 저장에 의미 없는 소재를 첨가한 것이 아닌, 모든 소재가 에너지 저장과 전하 전달에 참여한다. 이 배터리는 기존의 늘어나지 않는 배터리 수준의 우수한 에너지 저장 용량(5.05 mAh/cm2)을 보였다. KIST 연구진은 제작한 구조체에 신축성 젤 전해질과 공기와 수분을 차단하며 전해질이 새지 않게 하는 늘어나는 패키징 소재를 같이 조립하였다. 이를 통해 배터리를 구성하는 모든 부분에서 50% 이상의 높은 신축성 및 500번 이상의 반복적인 잡아당김에서도 성능을 유지하는 기계적 안정성을 확보하면서도, 공기 중에서의 장기 안정성까지 확보한 신축성 리튬 이온 배터리 개발에 성공했다. KIST 손정곤 박사는 “본 연구를 통해 개발한 신축성 리튬 이온 배터리는 최근 웨어러블이나 신체 부착형 소자 개발에서 신축성을 가지는 에너지 저장 시스템으로서 새로운 패러다임을 제시할 것으로 기대한다”고 연구의의를 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 최기영)지원으로 KIST 주요사업과 한국연구재단 중견연구자지원사업으로 수행되었으며, 연구내용은 나노기술 분야 국제적 과학 전문지인 ‘ACS Nano’ (IF:13.903)최신호에 게재되었다. * (논문명) Stretchable Lithium-Ion Battery Based on Re-Entrant Micro-Honeycomb Electrodes and Crosslinked Gel Electrolyte - (제1저자) 한국과학기술연구원 강슬기 석사과정(현, 전자부품연구원) - (제1저자) 한국과학기술연구원 홍수영 박사후연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 손정곤 책임연구원 <그림설명> [그림 1] 그래핀 용액을 얼음 기둥을 통해 그래핀 벌집 구조체를 제작한 후에, 이를 김밥을 마는 듯한 전방향 압축 공정을 통해 안쪽으로 굽어진 늘어나는 배터리 전극 구조체를 제작하고 신축성 젤 전해질과 신축성 패키징을 통해 신축성 배터리를 제작하는 공정에 대한 모식도 [그림 2] (a) 신축성 배터리 전극, 신축성 젤 전해질 및 부틸 고무 패키징에 기초한 모든 구성 요소가 늘어나는 신축성 배터리의 조립 된 셀의 개략도. (b) 0%에서 50%까지 다양하게 변형을 가하는 환경과 오랜 충방전 실험 하에서도 큰 특성 변화가 없는 신축성 배터리의 에너지 저장 용량 (c) 0%와 50 % 변형을 반복적으로 500번 수행하였을 때 측정된 저장 용량 변화. (d) 신축성 배터리에 의해 연신 및 신축 된 (50 % 변형률) 상태로 작동되는 발광 다이오드 전구의 사진

- 나노 자성구조체인 스커미온을 이용한 초저전력 인공지능 반도체 소자 개발 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능(AI) 반도체 기술 개발 경쟁이 치열하다. AI 기술이 발전하면서 연산능력은 기하급수적으로 늘어남에 따라 초저전력 AI 전용 반도체의 필요성이 급부상하고 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 직무대행 윤석진) 차세대반도체연구소 송경미 박사, 주현수 박사, 장준연 소장 그리고 우성훈 박사(현 IBM) 공동연구팀은 소용돌이 모양의 나노 스핀 구조체인 ‘ 스커미온(Skyrmion) : 소용돌이 모양으로 스핀들이 배열되어 형성되는 스핀 구조체 (그림 1. 참조) 스커미온을(Skyrmion)’ 이용하여 차세대 저전력 뉴로모픽(Neuromorphic) 컴퓨팅 : 인간의 두뇌를 구성하는 신경 시스템을 모사한 컴퓨팅 기술이며, 뉴런 소자 (프로세서)와 시냅스 소자 (메모리)가 병렬 구조로 형성되어 있어 방대한 양의 데이터를 매우 낮은 전력으로 처리하는 시스템. 뉴로모픽 컴퓨팅 소자의 핵심 기술을 개발했다고 밝혔다. ‘스커미온’은 소용돌이 모양으로 배열된 스핀 구조체로 특유의 구조적 안정성, 나노미터 수준의 작은 크기 그리고 생성 및 개수 조절이 용이한 장점을 가져 메모리, 논리소자, 통신 소자 등 차세대 전자소자에 적용하기에 매우 유용하다. 더욱이 개개의 스커미온은 각각 고유한 전기 저항을 가져, 스커미온 개수에 따른 저항 변화를 아날로그적으로 조절하고 측정 할 수 있다. 이런 우수한 특성으로 인해 스커미온 기반의 인공 시냅스 소자를 개발에 대한 관심이 높았으나, 스커미온을 전기적으로 제어하는 기술적 어려움으로 인해 현재까지 이론적으로만 예측되었다. KIST 연구진은 신경전달 물질과 동일한 원리로 스커미온의 수를 조절함으로써 시냅스 가중치 : 전기적인 신호를 인접한 뉴런으로 전달하면서 신호 전달 능력 시냅스 가중치를 변화시킬 수 있음에 착안하였다. 그동안 개념적으로만 제안되었던 스커미온 전자소자를 전기적으로 제어하는 방법을 찾아냈으며 이를 기반한 시냅스 소자를 최초로 제작하였다. 기존 시냅스 소자들에 비해 낮은 전압으로도 동작하면서도 높은 내구성을 갖는다. 연구진은 이 인공 시냅스 소자를 이용하여 손글씨 숫자 패턴(MNIST) 인식 학습 : 28×28 픽셀 크기의 0~9사이의 숫자 이미지 데이터 베이스(MNIST)를 이용하는 인식 학습. 총 784개의 픽셀에 저장된 0 ~ 255 사이의 값을 입력(input)층에 있는 각각의 뉴런에서 입력받아 후속 은닉(Hidden) 층과 출력(Output)층에 있는 뉴런에게 신호를 전달하는 체계를 기반으로 한 학습 방법. 손글씨 숫자 패턴(MNIST) 인식 학습을 진행하였을 때, 90%의 높은 인식률을 증명하였다. 기존 인공 시냅스 소자는 이와 유사한 수준의 인식률을 얻기 위해 수십만 번의 반복 학습이 필요했으나, 스커미온 기반 인공 시냅스 소자는 15,000회 학습만으로 달성 가능하여 인식에 필요한 소자의 전력소모를 10배 이상 감소하였다. KIST 송경미 박사는 “기존에 이론으로만 제시되었던 스커미온 기반의 인공 시냅스 소자를 세계 최초로 구현한 연구 결과이며, 전기적으로 제어되는 스커미온의 개수에 따라 시냅스 가중치를 제어함으로써 신경전달물질의 양으로써 시냅스 가중치를 조절하는 인간의 뇌를 가장 밀접하게 모방하였다.”라고 말했다. 또한 KIST 주현수 박사는 “본 연구에서 ‘스커미온’을 활용한 새로운 접근법은 차세대 물질이나 새로운 소자 기반의 뉴로모픽 소자를 새롭게 제시하는 것으로 이 분야 연구에 새로운 방법을 제시한 것으로 시사하는 바가 크다”라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 최기영) 지원으로 KIST 주요사업인 차세대반도체연구소 플래그십 과제와 국가과학기술연구회 창의형 융합연구사업, 한국연구재단 인공지능·빅데이터 전략과제로 수행되었다. 본 연구결과는 세계적인 학술지 ‘Nature Electronics’에 3월 16일 (월) 온라인 판에 게재되었다. * (논문명) Skyrmion-based artificial synapse for neuromorphic computing - (제1저자) 한국과학기술연구원 송경미 박사후연구원 - (공저자) 한국과학기술연구원 주현수 선임연구원 - (공저자) 한국과학기술연구원 장준연 책임연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 우성훈 선임연구원 (현재 IBM 연구원) <그림설명> [그림 1] 스커미언의 모식도. 전자의 스핀이 나선형 모양으로 배열되어 구조적으로 안정하고, 전기적으로 생성, 이동, 소멸 등 제어가 가능 [그림 2] (좌) 페리 자성체(강자성체와 반강자성체의 중간 형태) 에서 형성되는 스커미온의 모식도와 (우) 뇌신경계의 신호 전달 모방을 위한 스커미온 기반의 시냅스 모식도 [그림 3] (좌) 전자 스핀구조체 스커미온의 제어 통한 인공 스냅스 소자의 가중치 변화 모습과 (우) 인공 시냅스 소자의 전체 시냅스 가중치 특성을 나타내는 결과 [그림 4] (좌) 뉴런과 뉴런 사이의 연결강도 (시냅스 가중치)를 스커미온 기반 인공 시냅스로 구현한 모식도 (우) 28 ×28 픽셀로 표현되는 손글씨 패턴 인식 학습을 위한 인공 신경망 [그림 5] 손글씨 이미지(MNIST) 학습 진행에 따른 정확도 개선 결과. 전체 6만개 손글씨 이미지 중 1회 학습에 300개의 이미지씩 패턴 학습 진행 후 정답률 확인. 100회 학습 진행 후 90% 정확도 확보

- 나노 자성구조체인 스커미온을 이용한 초저전력 인공지능 반도체 소자 개발 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능(AI) 반도체 기술 개발 경쟁이 치열하다. AI 기술이 발전하면서 연산능력은 기하급수적으로 늘어남에 따라 초저전력 AI 전용 반도체의 필요성이 급부상하고 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 직무대행 윤석진) 차세대반도체연구소 송경미 박사, 주현수 박사, 장준연 소장 그리고 우성훈 박사(현 IBM) 공동연구팀은 소용돌이 모양의 나노 스핀 구조체인 ‘ 스커미온(Skyrmion) : 소용돌이 모양으로 스핀들이 배열되어 형성되는 스핀 구조체 (그림 1. 참조) 스커미온을(Skyrmion)’ 이용하여 차세대 저전력 뉴로모픽(Neuromorphic) 컴퓨팅 : 인간의 두뇌를 구성하는 신경 시스템을 모사한 컴퓨팅 기술이며, 뉴런 소자 (프로세서)와 시냅스 소자 (메모리)가 병렬 구조로 형성되어 있어 방대한 양의 데이터를 매우 낮은 전력으로 처리하는 시스템. 뉴로모픽 컴퓨팅 소자의 핵심 기술을 개발했다고 밝혔다. ‘스커미온’은 소용돌이 모양으로 배열된 스핀 구조체로 특유의 구조적 안정성, 나노미터 수준의 작은 크기 그리고 생성 및 개수 조절이 용이한 장점을 가져 메모리, 논리소자, 통신 소자 등 차세대 전자소자에 적용하기에 매우 유용하다. 더욱이 개개의 스커미온은 각각 고유한 전기 저항을 가져, 스커미온 개수에 따른 저항 변화를 아날로그적으로 조절하고 측정 할 수 있다. 이런 우수한 특성으로 인해 스커미온 기반의 인공 시냅스 소자를 개발에 대한 관심이 높았으나, 스커미온을 전기적으로 제어하는 기술적 어려움으로 인해 현재까지 이론적으로만 예측되었다. KIST 연구진은 신경전달 물질과 동일한 원리로 스커미온의 수를 조절함으로써 시냅스 가중치 : 전기적인 신호를 인접한 뉴런으로 전달하면서 신호 전달 능력 시냅스 가중치를 변화시킬 수 있음에 착안하였다. 그동안 개념적으로만 제안되었던 스커미온 전자소자를 전기적으로 제어하는 방법을 찾아냈으며 이를 기반한 시냅스 소자를 최초로 제작하였다. 기존 시냅스 소자들에 비해 낮은 전압으로도 동작하면서도 높은 내구성을 갖는다. 연구진은 이 인공 시냅스 소자를 이용하여 손글씨 숫자 패턴(MNIST) 인식 학습 : 28×28 픽셀 크기의 0~9사이의 숫자 이미지 데이터 베이스(MNIST)를 이용하는 인식 학습. 총 784개의 픽셀에 저장된 0 ~ 255 사이의 값을 입력(input)층에 있는 각각의 뉴런에서 입력받아 후속 은닉(Hidden) 층과 출력(Output)층에 있는 뉴런에게 신호를 전달하는 체계를 기반으로 한 학습 방법. 손글씨 숫자 패턴(MNIST) 인식 학습을 진행하였을 때, 90%의 높은 인식률을 증명하였다. 기존 인공 시냅스 소자는 이와 유사한 수준의 인식률을 얻기 위해 수십만 번의 반복 학습이 필요했으나, 스커미온 기반 인공 시냅스 소자는 15,000회 학습만으로 달성 가능하여 인식에 필요한 소자의 전력소모를 10배 이상 감소하였다. KIST 송경미 박사는 “기존에 이론으로만 제시되었던 스커미온 기반의 인공 시냅스 소자를 세계 최초로 구현한 연구 결과이며, 전기적으로 제어되는 스커미온의 개수에 따라 시냅스 가중치를 제어함으로써 신경전달물질의 양으로써 시냅스 가중치를 조절하는 인간의 뇌를 가장 밀접하게 모방하였다.”라고 말했다. 또한 KIST 주현수 박사는 “본 연구에서 ‘스커미온’을 활용한 새로운 접근법은 차세대 물질이나 새로운 소자 기반의 뉴로모픽 소자를 새롭게 제시하는 것으로 이 분야 연구에 새로운 방법을 제시한 것으로 시사하는 바가 크다”라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 최기영) 지원으로 KIST 주요사업인 차세대반도체연구소 플래그십 과제와 국가과학기술연구회 창의형 융합연구사업, 한국연구재단 인공지능·빅데이터 전략과제로 수행되었다. 본 연구결과는 세계적인 학술지 ‘Nature Electronics’에 3월 16일 (월) 온라인 판에 게재되었다. * (논문명) Skyrmion-based artificial synapse for neuromorphic computing - (제1저자) 한국과학기술연구원 송경미 박사후연구원 - (공저자) 한국과학기술연구원 주현수 선임연구원 - (공저자) 한국과학기술연구원 장준연 책임연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 우성훈 선임연구원 (현재 IBM 연구원) <그림설명> [그림 1] 스커미언의 모식도. 전자의 스핀이 나선형 모양으로 배열되어 구조적으로 안정하고, 전기적으로 생성, 이동, 소멸 등 제어가 가능 [그림 2] (좌) 페리 자성체(강자성체와 반강자성체의 중간 형태) 에서 형성되는 스커미온의 모식도와 (우) 뇌신경계의 신호 전달 모방을 위한 스커미온 기반의 시냅스 모식도 [그림 3] (좌) 전자 스핀구조체 스커미온의 제어 통한 인공 스냅스 소자의 가중치 변화 모습과 (우) 인공 시냅스 소자의 전체 시냅스 가중치 특성을 나타내는 결과 [그림 4] (좌) 뉴런과 뉴런 사이의 연결강도 (시냅스 가중치)를 스커미온 기반 인공 시냅스로 구현한 모식도 (우) 28 ×28 픽셀로 표현되는 손글씨 패턴 인식 학습을 위한 인공 신경망 [그림 5] 손글씨 이미지(MNIST) 학습 진행에 따른 정확도 개선 결과. 전체 6만개 손글씨 이미지 중 1회 학습에 300개의 이미지씩 패턴 학습 진행 후 정답률 확인. 100회 학습 진행 후 90% 정확도 확보

- 나노 자성구조체인 스커미온을 이용한 초저전력 인공지능 반도체 소자 개발 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능(AI) 반도체 기술 개발 경쟁이 치열하다. AI 기술이 발전하면서 연산능력은 기하급수적으로 늘어남에 따라 초저전력 AI 전용 반도체의 필요성이 급부상하고 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 직무대행 윤석진) 차세대반도체연구소 송경미 박사, 주현수 박사, 장준연 소장 그리고 우성훈 박사(현 IBM) 공동연구팀은 소용돌이 모양의 나노 스핀 구조체인 ‘ 스커미온(Skyrmion) : 소용돌이 모양으로 스핀들이 배열되어 형성되는 스핀 구조체 (그림 1. 참조) 스커미온을(Skyrmion)’ 이용하여 차세대 저전력 뉴로모픽(Neuromorphic) 컴퓨팅 : 인간의 두뇌를 구성하는 신경 시스템을 모사한 컴퓨팅 기술이며, 뉴런 소자 (프로세서)와 시냅스 소자 (메모리)가 병렬 구조로 형성되어 있어 방대한 양의 데이터를 매우 낮은 전력으로 처리하는 시스템. 뉴로모픽 컴퓨팅 소자의 핵심 기술을 개발했다고 밝혔다. ‘스커미온’은 소용돌이 모양으로 배열된 스핀 구조체로 특유의 구조적 안정성, 나노미터 수준의 작은 크기 그리고 생성 및 개수 조절이 용이한 장점을 가져 메모리, 논리소자, 통신 소자 등 차세대 전자소자에 적용하기에 매우 유용하다. 더욱이 개개의 스커미온은 각각 고유한 전기 저항을 가져, 스커미온 개수에 따른 저항 변화를 아날로그적으로 조절하고 측정 할 수 있다. 이런 우수한 특성으로 인해 스커미온 기반의 인공 시냅스 소자를 개발에 대한 관심이 높았으나, 스커미온을 전기적으로 제어하는 기술적 어려움으로 인해 현재까지 이론적으로만 예측되었다. KIST 연구진은 신경전달 물질과 동일한 원리로 스커미온의 수를 조절함으로써 시냅스 가중치 : 전기적인 신호를 인접한 뉴런으로 전달하면서 신호 전달 능력 시냅스 가중치를 변화시킬 수 있음에 착안하였다. 그동안 개념적으로만 제안되었던 스커미온 전자소자를 전기적으로 제어하는 방법을 찾아냈으며 이를 기반한 시냅스 소자를 최초로 제작하였다. 기존 시냅스 소자들에 비해 낮은 전압으로도 동작하면서도 높은 내구성을 갖는다. 연구진은 이 인공 시냅스 소자를 이용하여 손글씨 숫자 패턴(MNIST) 인식 학습 : 28×28 픽셀 크기의 0~9사이의 숫자 이미지 데이터 베이스(MNIST)를 이용하는 인식 학습. 총 784개의 픽셀에 저장된 0 ~ 255 사이의 값을 입력(input)층에 있는 각각의 뉴런에서 입력받아 후속 은닉(Hidden) 층과 출력(Output)층에 있는 뉴런에게 신호를 전달하는 체계를 기반으로 한 학습 방법. 손글씨 숫자 패턴(MNIST) 인식 학습을 진행하였을 때, 90%의 높은 인식률을 증명하였다. 기존 인공 시냅스 소자는 이와 유사한 수준의 인식률을 얻기 위해 수십만 번의 반복 학습이 필요했으나, 스커미온 기반 인공 시냅스 소자는 15,000회 학습만으로 달성 가능하여 인식에 필요한 소자의 전력소모를 10배 이상 감소하였다. KIST 송경미 박사는 “기존에 이론으로만 제시되었던 스커미온 기반의 인공 시냅스 소자를 세계 최초로 구현한 연구 결과이며, 전기적으로 제어되는 스커미온의 개수에 따라 시냅스 가중치를 제어함으로써 신경전달물질의 양으로써 시냅스 가중치를 조절하는 인간의 뇌를 가장 밀접하게 모방하였다.”라고 말했다. 또한 KIST 주현수 박사는 “본 연구에서 ‘스커미온’을 활용한 새로운 접근법은 차세대 물질이나 새로운 소자 기반의 뉴로모픽 소자를 새롭게 제시하는 것으로 이 분야 연구에 새로운 방법을 제시한 것으로 시사하는 바가 크다”라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 최기영) 지원으로 KIST 주요사업인 차세대반도체연구소 플래그십 과제와 국가과학기술연구회 창의형 융합연구사업, 한국연구재단 인공지능·빅데이터 전략과제로 수행되었다. 본 연구결과는 세계적인 학술지 ‘Nature Electronics’에 3월 16일 (월) 온라인 판에 게재되었다. * (논문명) Skyrmion-based artificial synapse for neuromorphic computing - (제1저자) 한국과학기술연구원 송경미 박사후연구원 - (공저자) 한국과학기술연구원 주현수 선임연구원 - (공저자) 한국과학기술연구원 장준연 책임연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 우성훈 선임연구원 (현재 IBM 연구원) <그림설명> [그림 1] 스커미언의 모식도. 전자의 스핀이 나선형 모양으로 배열되어 구조적으로 안정하고, 전기적으로 생성, 이동, 소멸 등 제어가 가능 [그림 2] (좌) 페리 자성체(강자성체와 반강자성체의 중간 형태) 에서 형성되는 스커미온의 모식도와 (우) 뇌신경계의 신호 전달 모방을 위한 스커미온 기반의 시냅스 모식도 [그림 3] (좌) 전자 스핀구조체 스커미온의 제어 통한 인공 스냅스 소자의 가중치 변화 모습과 (우) 인공 시냅스 소자의 전체 시냅스 가중치 특성을 나타내는 결과 [그림 4] (좌) 뉴런과 뉴런 사이의 연결강도 (시냅스 가중치)를 스커미온 기반 인공 시냅스로 구현한 모식도 (우) 28 ×28 픽셀로 표현되는 손글씨 패턴 인식 학습을 위한 인공 신경망 [그림 5] 손글씨 이미지(MNIST) 학습 진행에 따른 정확도 개선 결과. 전체 6만개 손글씨 이미지 중 1회 학습에 300개의 이미지씩 패턴 학습 진행 후 정답률 확인. 100회 학습 진행 후 90% 정확도 확보

- 나노 자성구조체인 스커미온을 이용한 초저전력 인공지능 반도체 소자 개발 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능(AI) 반도체 기술 개발 경쟁이 치열하다. AI 기술이 발전하면서 연산능력은 기하급수적으로 늘어남에 따라 초저전력 AI 전용 반도체의 필요성이 급부상하고 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 직무대행 윤석진) 차세대반도체연구소 송경미 박사, 주현수 박사, 장준연 소장 그리고 우성훈 박사(현 IBM) 공동연구팀은 소용돌이 모양의 나노 스핀 구조체인 ‘ 스커미온(Skyrmion) : 소용돌이 모양으로 스핀들이 배열되어 형성되는 스핀 구조체 (그림 1. 참조) 스커미온을(Skyrmion)’ 이용하여 차세대 저전력 뉴로모픽(Neuromorphic) 컴퓨팅 : 인간의 두뇌를 구성하는 신경 시스템을 모사한 컴퓨팅 기술이며, 뉴런 소자 (프로세서)와 시냅스 소자 (메모리)가 병렬 구조로 형성되어 있어 방대한 양의 데이터를 매우 낮은 전력으로 처리하는 시스템. 뉴로모픽 컴퓨팅 소자의 핵심 기술을 개발했다고 밝혔다. ‘스커미온’은 소용돌이 모양으로 배열된 스핀 구조체로 특유의 구조적 안정성, 나노미터 수준의 작은 크기 그리고 생성 및 개수 조절이 용이한 장점을 가져 메모리, 논리소자, 통신 소자 등 차세대 전자소자에 적용하기에 매우 유용하다. 더욱이 개개의 스커미온은 각각 고유한 전기 저항을 가져, 스커미온 개수에 따른 저항 변화를 아날로그적으로 조절하고 측정 할 수 있다. 이런 우수한 특성으로 인해 스커미온 기반의 인공 시냅스 소자를 개발에 대한 관심이 높았으나, 스커미온을 전기적으로 제어하는 기술적 어려움으로 인해 현재까지 이론적으로만 예측되었다. KIST 연구진은 신경전달 물질과 동일한 원리로 스커미온의 수를 조절함으로써 시냅스 가중치 : 전기적인 신호를 인접한 뉴런으로 전달하면서 신호 전달 능력 시냅스 가중치를 변화시킬 수 있음에 착안하였다. 그동안 개념적으로만 제안되었던 스커미온 전자소자를 전기적으로 제어하는 방법을 찾아냈으며 이를 기반한 시냅스 소자를 최초로 제작하였다. 기존 시냅스 소자들에 비해 낮은 전압으로도 동작하면서도 높은 내구성을 갖는다. 연구진은 이 인공 시냅스 소자를 이용하여 손글씨 숫자 패턴(MNIST) 인식 학습 : 28×28 픽셀 크기의 0~9사이의 숫자 이미지 데이터 베이스(MNIST)를 이용하는 인식 학습. 총 784개의 픽셀에 저장된 0 ~ 255 사이의 값을 입력(input)층에 있는 각각의 뉴런에서 입력받아 후속 은닉(Hidden) 층과 출력(Output)층에 있는 뉴런에게 신호를 전달하는 체계를 기반으로 한 학습 방법. 손글씨 숫자 패턴(MNIST) 인식 학습을 진행하였을 때, 90%의 높은 인식률을 증명하였다. 기존 인공 시냅스 소자는 이와 유사한 수준의 인식률을 얻기 위해 수십만 번의 반복 학습이 필요했으나, 스커미온 기반 인공 시냅스 소자는 15,000회 학습만으로 달성 가능하여 인식에 필요한 소자의 전력소모를 10배 이상 감소하였다. KIST 송경미 박사는 “기존에 이론으로만 제시되었던 스커미온 기반의 인공 시냅스 소자를 세계 최초로 구현한 연구 결과이며, 전기적으로 제어되는 스커미온의 개수에 따라 시냅스 가중치를 제어함으로써 신경전달물질의 양으로써 시냅스 가중치를 조절하는 인간의 뇌를 가장 밀접하게 모방하였다.”라고 말했다. 또한 KIST 주현수 박사는 “본 연구에서 ‘스커미온’을 활용한 새로운 접근법은 차세대 물질이나 새로운 소자 기반의 뉴로모픽 소자를 새롭게 제시하는 것으로 이 분야 연구에 새로운 방법을 제시한 것으로 시사하는 바가 크다”라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 최기영) 지원으로 KIST 주요사업인 차세대반도체연구소 플래그십 과제와 국가과학기술연구회 창의형 융합연구사업, 한국연구재단 인공지능·빅데이터 전략과제로 수행되었다. 본 연구결과는 세계적인 학술지 ‘Nature Electronics’에 3월 16일 (월) 온라인 판에 게재되었다. * (논문명) Skyrmion-based artificial synapse for neuromorphic computing - (제1저자) 한국과학기술연구원 송경미 박사후연구원 - (공저자) 한국과학기술연구원 주현수 선임연구원 - (공저자) 한국과학기술연구원 장준연 책임연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 우성훈 선임연구원 (현재 IBM 연구원) <그림설명> [그림 1] 스커미언의 모식도. 전자의 스핀이 나선형 모양으로 배열되어 구조적으로 안정하고, 전기적으로 생성, 이동, 소멸 등 제어가 가능 [그림 2] (좌) 페리 자성체(강자성체와 반강자성체의 중간 형태) 에서 형성되는 스커미온의 모식도와 (우) 뇌신경계의 신호 전달 모방을 위한 스커미온 기반의 시냅스 모식도 [그림 3] (좌) 전자 스핀구조체 스커미온의 제어 통한 인공 스냅스 소자의 가중치 변화 모습과 (우) 인공 시냅스 소자의 전체 시냅스 가중치 특성을 나타내는 결과 [그림 4] (좌) 뉴런과 뉴런 사이의 연결강도 (시냅스 가중치)를 스커미온 기반 인공 시냅스로 구현한 모식도 (우) 28 ×28 픽셀로 표현되는 손글씨 패턴 인식 학습을 위한 인공 신경망 [그림 5] 손글씨 이미지(MNIST) 학습 진행에 따른 정확도 개선 결과. 전체 6만개 손글씨 이미지 중 1회 학습에 300개의 이미지씩 패턴 학습 진행 후 정답률 확인. 100회 학습 진행 후 90% 정확도 확보

- 나노 자성구조체인 스커미온을 이용한 초저전력 인공지능 반도체 소자 개발 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능(AI) 반도체 기술 개발 경쟁이 치열하다. AI 기술이 발전하면서 연산능력은 기하급수적으로 늘어남에 따라 초저전력 AI 전용 반도체의 필요성이 급부상하고 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 직무대행 윤석진) 차세대반도체연구소 송경미 박사, 주현수 박사, 장준연 소장 그리고 우성훈 박사(현 IBM) 공동연구팀은 소용돌이 모양의 나노 스핀 구조체인 ‘ 스커미온(Skyrmion) : 소용돌이 모양으로 스핀들이 배열되어 형성되는 스핀 구조체 (그림 1. 참조) 스커미온을(Skyrmion)’ 이용하여 차세대 저전력 뉴로모픽(Neuromorphic) 컴퓨팅 : 인간의 두뇌를 구성하는 신경 시스템을 모사한 컴퓨팅 기술이며, 뉴런 소자 (프로세서)와 시냅스 소자 (메모리)가 병렬 구조로 형성되어 있어 방대한 양의 데이터를 매우 낮은 전력으로 처리하는 시스템. 뉴로모픽 컴퓨팅 소자의 핵심 기술을 개발했다고 밝혔다. ‘스커미온’은 소용돌이 모양으로 배열된 스핀 구조체로 특유의 구조적 안정성, 나노미터 수준의 작은 크기 그리고 생성 및 개수 조절이 용이한 장점을 가져 메모리, 논리소자, 통신 소자 등 차세대 전자소자에 적용하기에 매우 유용하다. 더욱이 개개의 스커미온은 각각 고유한 전기 저항을 가져, 스커미온 개수에 따른 저항 변화를 아날로그적으로 조절하고 측정 할 수 있다. 이런 우수한 특성으로 인해 스커미온 기반의 인공 시냅스 소자를 개발에 대한 관심이 높았으나, 스커미온을 전기적으로 제어하는 기술적 어려움으로 인해 현재까지 이론적으로만 예측되었다. KIST 연구진은 신경전달 물질과 동일한 원리로 스커미온의 수를 조절함으로써 시냅스 가중치 : 전기적인 신호를 인접한 뉴런으로 전달하면서 신호 전달 능력 시냅스 가중치를 변화시킬 수 있음에 착안하였다. 그동안 개념적으로만 제안되었던 스커미온 전자소자를 전기적으로 제어하는 방법을 찾아냈으며 이를 기반한 시냅스 소자를 최초로 제작하였다. 기존 시냅스 소자들에 비해 낮은 전압으로도 동작하면서도 높은 내구성을 갖는다. 연구진은 이 인공 시냅스 소자를 이용하여 손글씨 숫자 패턴(MNIST) 인식 학습 : 28×28 픽셀 크기의 0~9사이의 숫자 이미지 데이터 베이스(MNIST)를 이용하는 인식 학습. 총 784개의 픽셀에 저장된 0 ~ 255 사이의 값을 입력(input)층에 있는 각각의 뉴런에서 입력받아 후속 은닉(Hidden) 층과 출력(Output)층에 있는 뉴런에게 신호를 전달하는 체계를 기반으로 한 학습 방법. 손글씨 숫자 패턴(MNIST) 인식 학습을 진행하였을 때, 90%의 높은 인식률을 증명하였다. 기존 인공 시냅스 소자는 이와 유사한 수준의 인식률을 얻기 위해 수십만 번의 반복 학습이 필요했으나, 스커미온 기반 인공 시냅스 소자는 15,000회 학습만으로 달성 가능하여 인식에 필요한 소자의 전력소모를 10배 이상 감소하였다. KIST 송경미 박사는 “기존에 이론으로만 제시되었던 스커미온 기반의 인공 시냅스 소자를 세계 최초로 구현한 연구 결과이며, 전기적으로 제어되는 스커미온의 개수에 따라 시냅스 가중치를 제어함으로써 신경전달물질의 양으로써 시냅스 가중치를 조절하는 인간의 뇌를 가장 밀접하게 모방하였다.”라고 말했다. 또한 KIST 주현수 박사는 “본 연구에서 ‘스커미온’을 활용한 새로운 접근법은 차세대 물질이나 새로운 소자 기반의 뉴로모픽 소자를 새롭게 제시하는 것으로 이 분야 연구에 새로운 방법을 제시한 것으로 시사하는 바가 크다”라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 최기영) 지원으로 KIST 주요사업인 차세대반도체연구소 플래그십 과제와 국가과학기술연구회 창의형 융합연구사업, 한국연구재단 인공지능·빅데이터 전략과제로 수행되었다. 본 연구결과는 세계적인 학술지 ‘Nature Electronics’에 3월 16일 (월) 온라인 판에 게재되었다. * (논문명) Skyrmion-based artificial synapse for neuromorphic computing - (제1저자) 한국과학기술연구원 송경미 박사후연구원 - (공저자) 한국과학기술연구원 주현수 선임연구원 - (공저자) 한국과학기술연구원 장준연 책임연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 우성훈 선임연구원 (현재 IBM 연구원) <그림설명> [그림 1] 스커미언의 모식도. 전자의 스핀이 나선형 모양으로 배열되어 구조적으로 안정하고, 전기적으로 생성, 이동, 소멸 등 제어가 가능 [그림 2] (좌) 페리 자성체(강자성체와 반강자성체의 중간 형태) 에서 형성되는 스커미온의 모식도와 (우) 뇌신경계의 신호 전달 모방을 위한 스커미온 기반의 시냅스 모식도 [그림 3] (좌) 전자 스핀구조체 스커미온의 제어 통한 인공 스냅스 소자의 가중치 변화 모습과 (우) 인공 시냅스 소자의 전체 시냅스 가중치 특성을 나타내는 결과 [그림 4] (좌) 뉴런과 뉴런 사이의 연결강도 (시냅스 가중치)를 스커미온 기반 인공 시냅스로 구현한 모식도 (우) 28 ×28 픽셀로 표현되는 손글씨 패턴 인식 학습을 위한 인공 신경망 [그림 5] 손글씨 이미지(MNIST) 학습 진행에 따른 정확도 개선 결과. 전체 6만개 손글씨 이미지 중 1회 학습에 300개의 이미지씩 패턴 학습 진행 후 정답률 확인. 100회 학습 진행 후 90% 정확도 확보