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2025-05-21 (수)

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AI 에너지 효율성 100배 개선⋯클라우드 의존 없는 실시간 나노전자소자 개발

노스웨스턴 대학교 엔지니어들은 가장 에너지 효율적인 방식으로 정확한 머신러닝 분류 작업을 수행할 수 있는 새로운 나노 전자 장치를 개발했다. 12일(현지시간) 미국 매체 노스웨스턴나우(northwestern now)에 따르면 기존 기술보다 100배 적은 에너지를 사용하는 방식으로 실시간으로 인공지능(AI) 작업을 수행할 수 있다. 이 장치의 가장 큰 특징은 클라우드를 이용하지 않고도 대용량 데이터를 실시간으로 처리하고 분석할 수 있는 점이다. 따라서 설치 공간이 협소하고 전력 소비가 적은 웨어러블 기기, 예를 들어 스마트 시계나 피트니스 트래커에 적용하기에 이상적이다. 연구 팀은 이 새로운 나노전자소자의 성능을 확인하기 위해 심전도(ECG) 데이터를 활용해 불규칙한 심장 박동인 부정맥을 진단하는 실험을 진행했다. 실험 결과, 이 장치는 다양한 부정맥 유형을 거의 95%의 높은 정확도로 판별할 수 있었다. 이번 연구 결과는 공학과 의학 분야에서 큰 파장을 일으킬 것으로 보이며, 관련 논문은 12일 '네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)' 저널에 게재됐다. '개인화된 서포트 벡터 머신 분류를 위한 재구성 가능한 혼합 커널 이종 접합 트랜지스터'라는 제목의 이 연구는 미국 에너지부, 국립과학재단, 육군 연구소의 지원을 받아 진행됐다. 이 연구의 선임 저자인 노스웨스턴의 마크 허삼(Mark C. Hersam) 박사는 "오늘날 대부분의 센서는 데이터를 수집한 다음 클라우드로 전송하고, 분석은 에너지 소모가 많은 서버에서 수행된 후 최종적으로 사용자에게 결과를 전송한다"며 "이 접근 방식은 엄청나게 비싸고 상당한 에너지를 소비하며 시간이 많이 걸린다"고 성명했다. 이어 "우리 장치는 에너지 효율이 매우 높아 웨어러블 전자기기에 직접 배치하여 실시간 감지 및 데이터 처리를 할 수 있으므로 건강 응급상황에 보다 신속하게 개입할 수 있다"고 말했다. 나노기술 전문가로 유명한 허삼 박사는 노스웨스턴 맥코믹 공과대학에서 월터 머피 재료과학 및 공학 교수로 활약하고 있다. 또한 재료 과학 및 공학과 학과장, 재료 연구 과학 및 공학 센터 소장, 그리고 국제 나노기술연구소 회원 등 왕성한 역할을 하고 있다. 허삼 박사는 이번 연구를 서던캘리포니아 대학교의 한 왕(Han Wang) 교수, 노스웨스턴 대학교의 비노드 상완(Vinod Sangwan) 연구 조교수와 공동으로 주도했다. 머신러닝 툴은 신규 데이터를 분석하기 전에, 먼저 학습 데이터를 다양한 카테고리에 정확하게 분류하는 과정을 거쳐야 한다. 예를 들어, 사진을 색상별로 분류하는 도구의 경우, 빨간색이나 노란색, 파란색 등 각 사진의 색상을 정확히 식별할 수 있어야 한다. 이러한 작업은 인간에게는 간단하지만, 기계에게는 상당한 에너지를 소모하는 복잡한 작업이다. 현재 실리콘 기반 기술로 심전도와 같은 대규모 데이터 세트를 분류하려면 100개 이상의 트랜지스터를 필요로 한다.이러한 각각의 트랜지스터는 작동과정에서 에너지를 소비한다. 하지만 노스웨스턴의 나노 전자 장치는 단 두 개의 장치로 동일한 머신러닝 분류를 수행할 수 있다. 연구진은 디바이스 수를 줄임으로써 전력 소비를 획기적으로 줄이고 표준 웨어러블 기기에 적용 가능한 훨씬 더 작은 크기의 디바이스를 개발했다. 이 새로운 디바이스의 비결은 다양한 소재를 혼합하여 전례 없는 조정성을 구현한 것이다. 기존 기술은 실리콘을 사용하지만 연구진은 2차원 이황화몰리브덴과 1차원 탄소 나노튜브로 소형화된 트랜지스터를 제작했다. 따라서 데이터 처리 단계마다 하나씩 많은 실리콘 트랜지스터가 필요한 대신, 재구성 가능한 트랜지스터는 다양한 단계 간에 전환할 수 있을 만큼 동적이다. 이번 새로운 디바이스의 성공 비결은 다양한 소재의 혼합과 창의적인 조절 능력에 있다. 기존에는 실리콘을 주로 사용했으나, 이번 연구에서는 2차원 이황화몰리브덴과 1차원 탄소 나노튜브를 활용하여 소형화된 트랜지스터를 구현했다. 이러한 혁신적 접근 방법 덕분에, 각 데이터 처리 단계에 여러 개의 실리콘 트랜지스터를 사용하는 것이 아니라, 하나의 재구성 가능한 트랜지스터만으로도 다양한 단계를 동적으로 전환할 수 있게 되었다. 허삼 박사는 이에 대해 "두 가지 서로 다른 재료를 하나의 디바이스에 통합함으로써, 전류 흐름을 강력하게 조절할 수 있는 동적 재구성이 가능하다"며 "이런 방식으로 단일 디바이스에서도 높은 수준의 조절이 가능해져, 작은 공간과 적은 에너지만을 소비하면서도 정교한 분류 알고리즘 실행이 가능하다"고 덧붙였다. 연구진은 장치를 테스트하기 위해 공개적으로 사용가능한 의료 데이터 세트를 찾았다. 먼저 심전도 데이터를 해석하도록 디바이스를 훈련시켰는데, 이는 일반적으로 숙련된 의료진이 상당한 시간을 들여야 하는 작업이다. 그런 다음 장치에 정상, 심방 조기 박동, 심실 조기 수축, 속도 박동, 왼쪽 다발 분기 블록 박동, 오른쪽 다발 분기 블록 박동 등 6가지 유형의 심장 박동을 분류하도록 요청했다. 연구팀은 장치의 성능을 테스트하기 위해 공개적으로 접근 가능한 의료 데이터 세트를 활용했다. 첫 단계에서 연구팀은 디바이스를 훈련시켜 심전도 데이터를 해석할 수 있도록 하였는데, 이는 일반적으로 전문 의료인력이 상당한 시간을 투입해야 해결할 수 있는 문제였다. 연구팀은 이어서 장치에게 정상 심장 박동, 심방 조기 박동, 심실 조기 수축, 속도 박동, 왼쪽 번치 가지 블록, 오른쪽 번치 가지 블록 등 총 6가지 유형의 심장 박동 패턴을 구분하도록 요청했다. 이렇게 개발된 나노전자 장치는 1만 개의 심전도 샘플을 분석하며 각각의 부정맥 유형을 정확하게 식별할 수 있었다. 또한, 이 장치는 데이터를 클라우드로 전송할 필요가 없어, 환자의 소중한 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라, 환자의 개인 정보 보호도 가능하다. 허삼 박사는 "데이터가 전송될 때마다 도난당할 위험이 증가한다"고 주장했다. 그는 "개인 건강 정보가 손목 시계와 같은 웨어러블 장치에서 로컬로 처리될 경우, 정보의 도난 위험이 크게 감소한다"고 덧붙였다. 그러면서 이런 방법으로 이 장치가 개인 정보의 보호를 강화하고 정보 유출의 위험을 줄일 것이라고 강조했다. 그는 이러한 나노전자 장치가 향후 웨어러블 기기에 통합되어, 각 사용자의 건강 상태에 맞춰 개인화되며 실시간 애플리케이션에 적용될 것으로 전망했다. 이를 통해 사용자들은 추가적인 전력 소모 없이도 기존에 수집된 데이터를 최적화하여 활용할 수 있을 것으로 보인다고 말했다. 허삼 박사는 "AI 도구들이 전력 소비의 큰 부분을 차지하고 있는 상황"이라며 "현재의 컴퓨터 하드웨어에 계속 의존하는 것은 지속 가능하지 않다"라고 경고했다.
- IT/바이오
2023-10-14 10:24:00
청색 OLED, 고효율 상향변화 ⋯전력 수요 대폭 낮춰

새로운 OLED(유기발광다이오드) 전력 절감 기술이 세상에 나왔다. OLED는 색상 왜곡 없이 정확하게 표현 가능하며, LCD(액정디스플레이) 대비 낮은 전력 소모와 빠른 응답 속도로 잔상 없이 동영상 재생이 가능한 점에서 큰 주목을 받고 있다. 이번에 개발된 기술은 OLED를 훨씬 적은 전력으로 원하는 밝기까지 높일 수 있게 만드는 것으로, 디스플레이 산업에서 큰 혁신으로 평가받고 있다. 미국의 산업 전문지 '핵스터(Hackster)'는 최근에 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 게재된 연구를 인용, 청색 OLED가 100cd/m²(칸델라 매 제곱미터)의 밝기를 얻기 위해 필요한 전력이 기존의 절반만으로도 가능하다는 내용의 에너지 효율적인 OLED 개발 사례를 전하며, 이 기술의 중요성을 강조했다. 도쿄공업대학과 오사카대학, 일본과학기술진흥원(JST), 도야마대학, 시즈오카대학, 분자과학연구소의 연구팀이 함께 연구한 결과, 청색 OLED의 전력 효율성이 크게 개선되었다. 이 연구팀은 청색 OLED가 100cd/m²의 밝기를 얻기 위해 오직 1.47V의 전력만 필요로 하는 에너지 효율적인 기술을 선보였다. 이 수치는 다른 경쟁사 제품의 요구 전력의 절반에 불과하다. 휘도를 나타내는 국제 단위인 칸델라 매 제곱미터(cd/m²)는 단위 면적당 빛의 양을 측정할 때 주로 사용되며, 디스플레이의 밝기를 표현하는 데 핵심적인 역할을 한다. OLED는 선명하고 밝은 화면 표현으로 큰 인기를 얻고 있지만, 비용이 많이 드는 문제점이 있었다. 특히 빨간색과 녹색 OLED의 제작은 상대적으로 용이했으나, 청색은 그렇지 않았는데, 이번 연구로 그 문제점이 해결될 수 있을 것으로 보인다. 연구팀은 "풀 컬러 디스플레이를 위해서는 청색 OLED가 필수적이며, 이는 빨간색과 녹색 기기보다 전력 소모가 월등히 높다"라고 설명했다. 또한 "일반적으로 100cd/m²의 밝기를 달성하기 위해 약 4V의 전압이 필요하지만, 대다수 스마트폰과 태블릿의 배터리는 3.7V의 출력만을 제공하는 상황이다. 우리 연구팀은 이 문제점을 극복했다"고 덧붙였다. 최근에 개발된 청색 OLED 프로토타입은 전원 공급 전압이 단지 1.47V에 불과하며, 기존 설계에 비해 훨씬 낮은 1.97V만으로도 100cd/m²의 밝기를 달성할 수 있다는 것이 특징이다. OLED의 효율성 향상의 비결은 특정 재료의 선별적 사용을 통한 상향 변환 원리에 있다. 이 방식에서는 정공과 전자가 주체 및 수용체 층으로 주입되며, 이후 인터페이스에서 다시 결합하여 전하를 전달한다. 이번 연구를 주도한 도쿄공과대학과 오사카대학의 세이치로 이자와 교수는 "CT 상태의 에너지가 방광체의 밴드갭 에너지보다 낮아, 삼중항(TTA)과 결합된 상향 변환(UC) 메커니즘이 발광체를 구동하는 데 필요한 전압을 크게 줄여준다"고 말했다. 개선된 UC-OLED는 단지 1.97V에서 상업용 디스플레이와 동등한 100cd/m²의 밝기에 도달했다. 그렇지만 이 연구의 세부 로드맵은 아직 공개되지 않았다. 인하대, 고품위 진청색 OLED 소자 개발 한편, 한국 인하대학교의 신소재공학과 이정환 교수 연구팀은 최근 고색순도 및 고효율의 청색 발광 OLED 소자를 성공적으로 개발했다. 이 기술은 발광체 간의 상호작용을 최소화함으로써 진청색을 표현하는 것에 중점을 둔 것이다. 연구 결과, 에너지 전달 효과는 8분의 1로 크게 감소하였으며, 외부 발광 효율은 최대 29%에 도달한 것으로 알려졌다. 연구팀은 발광체 간의 상호작용을 최소화하는 접근법을 통해 진청색을 구현하고자 했다. 이 목적을 달성하기 위해, 트립티센(Triptycene) 분자를 다중 공명 구조를 가진 DABNA 분자에 도입함으로써 고색순도 및 고효율 발광체 특성을 동시에 가진 Tp-DABNA를 개발했다. 이번 연구를 통해 구현된 Tp-DABNA를 기존 DABNA-1 발광체와 비교했을 때 덱스터(Dexter) 에너지 전달 효과를 8분의 1 이하로 줄일 수 있다는 결과를 도출했다. 연구팀은 이를 기반으로 29%의 최대 외부발광효율, 462nm 발광스펙트럼 피크·30nm 이하의 발광 반치폭을 가진 고품위 진청색 OLED 소자를 개발했다고 설명했다. 결국 고색순도를 바탕으로 색공간 CIE1931에서 표현 가능한 색의 범위를 넓혀, 생동감 있는 이미지를 전달할 수 있는 차세대 디스플레이 패널에 적용 가능하다. 이정환 교수는 "최근 융합연구와 공동연구의 중요성이 대두되는 시점에서 울산대 연구팀과 공동연구를 진행해 OLED 디스플레이 분야에서 좋은 연구 성과를 거둬 기쁘다"며 "앞으로도 인하대학교의 우수한 학생들과 차세대 디스플레이·반도체 분야 발전에 도움이 되는 기술 개발에 매진할 계획"이라고 말했다. 한편, OLED시장 세계 1~2위를 달리고 있는 한국의 뒤를 이어, 중국과 대만, 일본이 기술 격차를 줄이며 바짝 추격하고 있다. 이에 한국은 차세대 디스플레이 OLED를 뛰어 넘어 iLED(무기발광) 디스플레이 연구개발에도 힘쏟고 있다.
- 산업
2023-10-05 08:58:00