- 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

- 폐 PET병으로부터 고순도의 유기리간드 추출, 고효율 흡착 소재 개발 - 반복해서 재사용해도 흡착성능 유지, 폭 넓은 수처리 적용 가능성 보여 우리나라는 항생제 사용률이 높아, 항생제 다제내성균, 이른바 슈퍼박테리아 출현 가능성이 높은 국가로 분류돼 있다. 지난 환경부 발표에 따르면, 축산폐수처리장이나 하수처리장, 일반 강물에서도 항생제 성분이 검출됐다고 알려졌다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 직무대행 윤석진) 물자원순환연구센터 정경원 선임연구원, 최재우 책임연구원팀은 물 속 항생물질 유출 시에 발생하는 환경독성 및 항생 내성균의 문제를 해결하기 위해 버려지는 PET병을 활용한 고효율 흡착소재를 개발했다고 밝혔다. 최근 물 속 항생물질을 효과적으로 제거하기 위한 방법으로 금속-유기구조체(metal-organic framework, MOF)를 열분해공정을 통해 합성한 다공성 탄소복합소재가 각광받고 있다. 다공성 탄소복합소재는 물 속 항생물질을 흡착하여 제거한다. 하지만 일반적으로 MOF 합성을 위해 고가의 유기 리간드(organic ligand)를 사용하기 때문에 대량 생산을 통한 실제 현장 적용에는 한계점이 있었다. KIST 연구진은 수거된 폐 페트(PET)병에 주목했다. 우리 실생활에서 사용되는 페트병은 테레프탈산(terephthalic acid)과 에틸렌 글리콜(ethylene glycol)을 중합하여 만든 고분자 물질로, 테레프탈산은 금속-유기구조체(MOF) 합성을 위한 유기 리간드로 사용하는 물질이다. KIST 연구진은 버려지는 페트병으로부터 고순도의 유기 리간드를 추출하고, 이를 이용한 고효율 흡착 소재 합성에 성공함으로서 환경적·경제적 측면에서 유리한 항생물질 제거 방법을 찾았다. 이번 흡착소재 개발은 중화반응을 통해 고순도의 테레프탈산을 쉽게 얻을 수 있는 알칼리 가수분해 공정이 도입되었다. 이때, 가수분해 효율을 극대화시키기 위해 초음파와 상간 이동 촉매(phase transfer catalyst) 공정을 결합하였고, 연구진은 최적 설계를 통한 공정으로 고순도 테레프탈산을 100% 추출하는데 성공했다. 추출된 테레프탈산을 이용하여 다공성 탄소복합소재를 개발하였으며, 이때 철(Fe)기반의 금속-유기구조체를 전구체로 사용하여 소재에 자성을 부여함으로써 흡착공정 후 외부 자기장을 통해 쉽게 분리할 수 있는 장점을 가진 환경소재를 개발하였다. KIST 연구진은 세균 감염치료를 위한 항생물질인 ‘테트라사이클린’에 대한 물 속 흡착효율을 검증한 결과, 일반적인 환경 수 조건(pH 6)에서도 약 90분 동안 100% 제거가 가능하였으며, 다공성 탄소복합소재 1 g에서 약 671 mg의 흡착성능을 보였다. 이는 학계에 보고된 테트라사이클린 흡착성능 중 최고 수준이다. 또한 흡착-탈착공정을 5회 반복하여 재이용해도 초기 성능 대비 약 90% 이상의 흡착성능을 보임으로써 높은 안정성과 폭넓은 수처리 적용 가능성을 보여주었다. KIST 정경원 박사는 “폐 플라스틱을 이용하여 환경오염을 방지하고, 고효율 흡착성능과 재사용에도 성능을 유지함으로서 폭 넓은 수처리 적용이 가능할 것으로 기대한다.”고 말했다. KIST 최재우 박사는 “본 연구를 통해 개발된 다공성 탄소복합소재는 환경소재 뿐 아니라 에너지 소재 등 다양한 분야에 활용이 가능하며, 고부가가치 환경소재로 각광받을 것으로 기대한다.”고 밝혔다. 이번 연구는 과학기술정보통신부(장관 최기영)의 지원을 받아 KIST 주요사업과 산업통상자원부(장관 성윤모) 산업핵심기술개발사업으로 수행되었으며, 연구결과는 ‘Composites Part B : Engineering’(JCR 분야 상위 2.000 %) 최신호에 게재되었다. * (논문명) Synthesis of magnetic porous carbon composite derived from metal-organic framework using recovered terephthalic acid from polyethylene terephthalate (PET) waste bottles as organic ligand and its potential as adsorbent for antibiotic tetracycline hydrochloride - (제1저자/교신저자) 한국과학기술연구원 정경원 선임연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 최재우 책임연구원 <그림설명> <그림 1> 폐 PET에서 추출한 유기리간드(테레프탈산)로 수 중 항생물질을 흡착하는 다공성 탄소복합소재를 개발하는 모식도. <그림 2> (좌측) 추출한 테레프탈산 (가운데) 이를 이용하여 합성된 철(Fe)기반 금속-유기구조체 (우측)자성 다공성 탄소복합소재 <그림 3> 자성 다공성 탄소복합소재의 투과전자현미경 사진 <그림 4> 자성 다공성 탄소복합소재의 자석 반응 사진

- 폐 PET병으로부터 고순도의 유기리간드 추출, 고효율 흡착 소재 개발 - 반복해서 재사용해도 흡착성능 유지, 폭 넓은 수처리 적용 가능성 보여 우리나라는 항생제 사용률이 높아, 항생제 다제내성균, 이른바 슈퍼박테리아 출현 가능성이 높은 국가로 분류돼 있다. 지난 환경부 발표에 따르면, 축산폐수처리장이나 하수처리장, 일반 강물에서도 항생제 성분이 검출됐다고 알려졌다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 직무대행 윤석진) 물자원순환연구센터 정경원 선임연구원, 최재우 책임연구원팀은 물 속 항생물질 유출 시에 발생하는 환경독성 및 항생 내성균의 문제를 해결하기 위해 버려지는 PET병을 활용한 고효율 흡착소재를 개발했다고 밝혔다. 최근 물 속 항생물질을 효과적으로 제거하기 위한 방법으로 금속-유기구조체(metal-organic framework, MOF)를 열분해공정을 통해 합성한 다공성 탄소복합소재가 각광받고 있다. 다공성 탄소복합소재는 물 속 항생물질을 흡착하여 제거한다. 하지만 일반적으로 MOF 합성을 위해 고가의 유기 리간드(organic ligand)를 사용하기 때문에 대량 생산을 통한 실제 현장 적용에는 한계점이 있었다. KIST 연구진은 수거된 폐 페트(PET)병에 주목했다. 우리 실생활에서 사용되는 페트병은 테레프탈산(terephthalic acid)과 에틸렌 글리콜(ethylene glycol)을 중합하여 만든 고분자 물질로, 테레프탈산은 금속-유기구조체(MOF) 합성을 위한 유기 리간드로 사용하는 물질이다. KIST 연구진은 버려지는 페트병으로부터 고순도의 유기 리간드를 추출하고, 이를 이용한 고효율 흡착 소재 합성에 성공함으로서 환경적·경제적 측면에서 유리한 항생물질 제거 방법을 찾았다. 이번 흡착소재 개발은 중화반응을 통해 고순도의 테레프탈산을 쉽게 얻을 수 있는 알칼리 가수분해 공정이 도입되었다. 이때, 가수분해 효율을 극대화시키기 위해 초음파와 상간 이동 촉매(phase transfer catalyst) 공정을 결합하였고, 연구진은 최적 설계를 통한 공정으로 고순도 테레프탈산을 100% 추출하는데 성공했다. 추출된 테레프탈산을 이용하여 다공성 탄소복합소재를 개발하였으며, 이때 철(Fe)기반의 금속-유기구조체를 전구체로 사용하여 소재에 자성을 부여함으로써 흡착공정 후 외부 자기장을 통해 쉽게 분리할 수 있는 장점을 가진 환경소재를 개발하였다. KIST 연구진은 세균 감염치료를 위한 항생물질인 ‘테트라사이클린’에 대한 물 속 흡착효율을 검증한 결과, 일반적인 환경 수 조건(pH 6)에서도 약 90분 동안 100% 제거가 가능하였으며, 다공성 탄소복합소재 1 g에서 약 671 mg의 흡착성능을 보였다. 이는 학계에 보고된 테트라사이클린 흡착성능 중 최고 수준이다. 또한 흡착-탈착공정을 5회 반복하여 재이용해도 초기 성능 대비 약 90% 이상의 흡착성능을 보임으로써 높은 안정성과 폭넓은 수처리 적용 가능성을 보여주었다. KIST 정경원 박사는 “폐 플라스틱을 이용하여 환경오염을 방지하고, 고효율 흡착성능과 재사용에도 성능을 유지함으로서 폭 넓은 수처리 적용이 가능할 것으로 기대한다.”고 말했다. KIST 최재우 박사는 “본 연구를 통해 개발된 다공성 탄소복합소재는 환경소재 뿐 아니라 에너지 소재 등 다양한 분야에 활용이 가능하며, 고부가가치 환경소재로 각광받을 것으로 기대한다.”고 밝혔다. 이번 연구는 과학기술정보통신부(장관 최기영)의 지원을 받아 KIST 주요사업과 산업통상자원부(장관 성윤모) 산업핵심기술개발사업으로 수행되었으며, 연구결과는 ‘Composites Part B : Engineering’(JCR 분야 상위 2.000 %) 최신호에 게재되었다. * (논문명) Synthesis of magnetic porous carbon composite derived from metal-organic framework using recovered terephthalic acid from polyethylene terephthalate (PET) waste bottles as organic ligand and its potential as adsorbent for antibiotic tetracycline hydrochloride - (제1저자/교신저자) 한국과학기술연구원 정경원 선임연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 최재우 책임연구원 <그림설명> <그림 1> 폐 PET에서 추출한 유기리간드(테레프탈산)로 수 중 항생물질을 흡착하는 다공성 탄소복합소재를 개발하는 모식도. <그림 2> (좌측) 추출한 테레프탈산 (가운데) 이를 이용하여 합성된 철(Fe)기반 금속-유기구조체 (우측)자성 다공성 탄소복합소재 <그림 3> 자성 다공성 탄소복합소재의 투과전자현미경 사진 <그림 4> 자성 다공성 탄소복합소재의 자석 반응 사진

- 폐 PET병으로부터 고순도의 유기리간드 추출, 고효율 흡착 소재 개발 - 반복해서 재사용해도 흡착성능 유지, 폭 넓은 수처리 적용 가능성 보여 우리나라는 항생제 사용률이 높아, 항생제 다제내성균, 이른바 슈퍼박테리아 출현 가능성이 높은 국가로 분류돼 있다. 지난 환경부 발표에 따르면, 축산폐수처리장이나 하수처리장, 일반 강물에서도 항생제 성분이 검출됐다고 알려졌다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 직무대행 윤석진) 물자원순환연구센터 정경원 선임연구원, 최재우 책임연구원팀은 물 속 항생물질 유출 시에 발생하는 환경독성 및 항생 내성균의 문제를 해결하기 위해 버려지는 PET병을 활용한 고효율 흡착소재를 개발했다고 밝혔다. 최근 물 속 항생물질을 효과적으로 제거하기 위한 방법으로 금속-유기구조체(metal-organic framework, MOF)를 열분해공정을 통해 합성한 다공성 탄소복합소재가 각광받고 있다. 다공성 탄소복합소재는 물 속 항생물질을 흡착하여 제거한다. 하지만 일반적으로 MOF 합성을 위해 고가의 유기 리간드(organic ligand)를 사용하기 때문에 대량 생산을 통한 실제 현장 적용에는 한계점이 있었다. KIST 연구진은 수거된 폐 페트(PET)병에 주목했다. 우리 실생활에서 사용되는 페트병은 테레프탈산(terephthalic acid)과 에틸렌 글리콜(ethylene glycol)을 중합하여 만든 고분자 물질로, 테레프탈산은 금속-유기구조체(MOF) 합성을 위한 유기 리간드로 사용하는 물질이다. KIST 연구진은 버려지는 페트병으로부터 고순도의 유기 리간드를 추출하고, 이를 이용한 고효율 흡착 소재 합성에 성공함으로서 환경적·경제적 측면에서 유리한 항생물질 제거 방법을 찾았다. 이번 흡착소재 개발은 중화반응을 통해 고순도의 테레프탈산을 쉽게 얻을 수 있는 알칼리 가수분해 공정이 도입되었다. 이때, 가수분해 효율을 극대화시키기 위해 초음파와 상간 이동 촉매(phase transfer catalyst) 공정을 결합하였고, 연구진은 최적 설계를 통한 공정으로 고순도 테레프탈산을 100% 추출하는데 성공했다. 추출된 테레프탈산을 이용하여 다공성 탄소복합소재를 개발하였으며, 이때 철(Fe)기반의 금속-유기구조체를 전구체로 사용하여 소재에 자성을 부여함으로써 흡착공정 후 외부 자기장을 통해 쉽게 분리할 수 있는 장점을 가진 환경소재를 개발하였다. KIST 연구진은 세균 감염치료를 위한 항생물질인 ‘테트라사이클린’에 대한 물 속 흡착효율을 검증한 결과, 일반적인 환경 수 조건(pH 6)에서도 약 90분 동안 100% 제거가 가능하였으며, 다공성 탄소복합소재 1 g에서 약 671 mg의 흡착성능을 보였다. 이는 학계에 보고된 테트라사이클린 흡착성능 중 최고 수준이다. 또한 흡착-탈착공정을 5회 반복하여 재이용해도 초기 성능 대비 약 90% 이상의 흡착성능을 보임으로써 높은 안정성과 폭넓은 수처리 적용 가능성을 보여주었다. KIST 정경원 박사는 “폐 플라스틱을 이용하여 환경오염을 방지하고, 고효율 흡착성능과 재사용에도 성능을 유지함으로서 폭 넓은 수처리 적용이 가능할 것으로 기대한다.”고 말했다. KIST 최재우 박사는 “본 연구를 통해 개발된 다공성 탄소복합소재는 환경소재 뿐 아니라 에너지 소재 등 다양한 분야에 활용이 가능하며, 고부가가치 환경소재로 각광받을 것으로 기대한다.”고 밝혔다. 이번 연구는 과학기술정보통신부(장관 최기영)의 지원을 받아 KIST 주요사업과 산업통상자원부(장관 성윤모) 산업핵심기술개발사업으로 수행되었으며, 연구결과는 ‘Composites Part B : Engineering’(JCR 분야 상위 2.000 %) 최신호에 게재되었다. * (논문명) Synthesis of magnetic porous carbon composite derived from metal-organic framework using recovered terephthalic acid from polyethylene terephthalate (PET) waste bottles as organic ligand and its potential as adsorbent for antibiotic tetracycline hydrochloride - (제1저자/교신저자) 한국과학기술연구원 정경원 선임연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 최재우 책임연구원 <그림설명> <그림 1> 폐 PET에서 추출한 유기리간드(테레프탈산)로 수 중 항생물질을 흡착하는 다공성 탄소복합소재를 개발하는 모식도. <그림 2> (좌측) 추출한 테레프탈산 (가운데) 이를 이용하여 합성된 철(Fe)기반 금속-유기구조체 (우측)자성 다공성 탄소복합소재 <그림 3> 자성 다공성 탄소복합소재의 투과전자현미경 사진 <그림 4> 자성 다공성 탄소복합소재의 자석 반응 사진

- 폐 PET병으로부터 고순도의 유기리간드 추출, 고효율 흡착 소재 개발 - 반복해서 재사용해도 흡착성능 유지, 폭 넓은 수처리 적용 가능성 보여 우리나라는 항생제 사용률이 높아, 항생제 다제내성균, 이른바 슈퍼박테리아 출현 가능성이 높은 국가로 분류돼 있다. 지난 환경부 발표에 따르면, 축산폐수처리장이나 하수처리장, 일반 강물에서도 항생제 성분이 검출됐다고 알려졌다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 직무대행 윤석진) 물자원순환연구센터 정경원 선임연구원, 최재우 책임연구원팀은 물 속 항생물질 유출 시에 발생하는 환경독성 및 항생 내성균의 문제를 해결하기 위해 버려지는 PET병을 활용한 고효율 흡착소재를 개발했다고 밝혔다. 최근 물 속 항생물질을 효과적으로 제거하기 위한 방법으로 금속-유기구조체(metal-organic framework, MOF)를 열분해공정을 통해 합성한 다공성 탄소복합소재가 각광받고 있다. 다공성 탄소복합소재는 물 속 항생물질을 흡착하여 제거한다. 하지만 일반적으로 MOF 합성을 위해 고가의 유기 리간드(organic ligand)를 사용하기 때문에 대량 생산을 통한 실제 현장 적용에는 한계점이 있었다. KIST 연구진은 수거된 폐 페트(PET)병에 주목했다. 우리 실생활에서 사용되는 페트병은 테레프탈산(terephthalic acid)과 에틸렌 글리콜(ethylene glycol)을 중합하여 만든 고분자 물질로, 테레프탈산은 금속-유기구조체(MOF) 합성을 위한 유기 리간드로 사용하는 물질이다. KIST 연구진은 버려지는 페트병으로부터 고순도의 유기 리간드를 추출하고, 이를 이용한 고효율 흡착 소재 합성에 성공함으로서 환경적·경제적 측면에서 유리한 항생물질 제거 방법을 찾았다. 이번 흡착소재 개발은 중화반응을 통해 고순도의 테레프탈산을 쉽게 얻을 수 있는 알칼리 가수분해 공정이 도입되었다. 이때, 가수분해 효율을 극대화시키기 위해 초음파와 상간 이동 촉매(phase transfer catalyst) 공정을 결합하였고, 연구진은 최적 설계를 통한 공정으로 고순도 테레프탈산을 100% 추출하는데 성공했다. 추출된 테레프탈산을 이용하여 다공성 탄소복합소재를 개발하였으며, 이때 철(Fe)기반의 금속-유기구조체를 전구체로 사용하여 소재에 자성을 부여함으로써 흡착공정 후 외부 자기장을 통해 쉽게 분리할 수 있는 장점을 가진 환경소재를 개발하였다. KIST 연구진은 세균 감염치료를 위한 항생물질인 ‘테트라사이클린’에 대한 물 속 흡착효율을 검증한 결과, 일반적인 환경 수 조건(pH 6)에서도 약 90분 동안 100% 제거가 가능하였으며, 다공성 탄소복합소재 1 g에서 약 671 mg의 흡착성능을 보였다. 이는 학계에 보고된 테트라사이클린 흡착성능 중 최고 수준이다. 또한 흡착-탈착공정을 5회 반복하여 재이용해도 초기 성능 대비 약 90% 이상의 흡착성능을 보임으로써 높은 안정성과 폭넓은 수처리 적용 가능성을 보여주었다. KIST 정경원 박사는 “폐 플라스틱을 이용하여 환경오염을 방지하고, 고효율 흡착성능과 재사용에도 성능을 유지함으로서 폭 넓은 수처리 적용이 가능할 것으로 기대한다.”고 말했다. KIST 최재우 박사는 “본 연구를 통해 개발된 다공성 탄소복합소재는 환경소재 뿐 아니라 에너지 소재 등 다양한 분야에 활용이 가능하며, 고부가가치 환경소재로 각광받을 것으로 기대한다.”고 밝혔다. 이번 연구는 과학기술정보통신부(장관 최기영)의 지원을 받아 KIST 주요사업과 산업통상자원부(장관 성윤모) 산업핵심기술개발사업으로 수행되었으며, 연구결과는 ‘Composites Part B : Engineering’(JCR 분야 상위 2.000 %) 최신호에 게재되었다. * (논문명) Synthesis of magnetic porous carbon composite derived from metal-organic framework using recovered terephthalic acid from polyethylene terephthalate (PET) waste bottles as organic ligand and its potential as adsorbent for antibiotic tetracycline hydrochloride - (제1저자/교신저자) 한국과학기술연구원 정경원 선임연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 최재우 책임연구원 <그림설명> <그림 1> 폐 PET에서 추출한 유기리간드(테레프탈산)로 수 중 항생물질을 흡착하는 다공성 탄소복합소재를 개발하는 모식도. <그림 2> (좌측) 추출한 테레프탈산 (가운데) 이를 이용하여 합성된 철(Fe)기반 금속-유기구조체 (우측)자성 다공성 탄소복합소재 <그림 3> 자성 다공성 탄소복합소재의 투과전자현미경 사진 <그림 4> 자성 다공성 탄소복합소재의 자석 반응 사진