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  • 대형연구장비를이용한막단백질분석기술개발사업

    (1355052024)

    2007

    한국기초과학지원연구원

    김수현

    한국기초과학지원연구원

    과학기술부

    2454000000 (2454000000)

    「연구개발성과」 : 논문(4) , 특허(1) , 기술요약정보(2)

    탑브랜드사업을 통하여 제안하는 “K-MeP(The Korean Membrane Protein Initiative)"인 "대형연구장비를 이용한 세포막단백질 분석기술 개발" 은 세포막단백질 연구에 있어 핵심 기술인 질환세포 및 신약발굴에 유용한 막단백질을 발굴/동정하고, 3차원 구조 및 기능을 규명하여 실용화 기반기술(지적재산권) 확보가 목표

    ○ 기능성 세포막 단백질 발굴을 위한 초정밀 프로테오믹스 기술 개발- 당뇨 및 비만관련 세포주 병원성 질환균등의 약물 표적 세포막단백질을 초고속 프로테옴 분석 시스템 기술을 이용하여 대량 발굴하고 바이오마커 후보물질을 체계적으로 탐색- 초고자기장 15 Tesla FT-ICR MS를 이용 Top-down방식으로 세포막단백질과 수식화를 분석할 수 있는 첨단 분석 플랫폼 개발- 생체막에 존재하는 단백질 복합체를 효과적으로 추출하고 동정하여 막단백질의 위치와 발현량 그리고 위상체의 입체지도를 작성할 수 있는 원천기술 개발○ 입체구조 규명을 위한 고해상도NMR 및 Cryo-EM분석기술 개발- 세포막단백질의 구조연구를 위한 재조합 단백질의 과발현, 정제, 결정화 및 구조분석장비를 이용한 구조규명 기술개발- 900 MHz, 800MHz NMR장비를 활용하여 구조규명이 가능한 단백질을 빠른 시간안에 선별, 15N,13C labeling 및 정제로 3D 구조규명 실험 수행- NMR로 분석이 어려운 macromolecule 혹은, 복합체로 이뤄진 세포막단백질의 3차원적 구조분석을 위해 Cryo-EM 및 X-ray 장비를 병행하여 구조분석 수행○ 막단백질 기능분석을 위한 분자영상 기술 개발 - 과발현 되거나 정제된 세포막단백질의 활성과 기능을 검증하고 평가하는 기술이 반드시 필요 - 영상을 통하여 생물체의 다양한 신진대사 변화를 가장 직접적으로 관찷기 위해 나노입자 기반의 세포막단백질 표적 조영제를 개발하고 고해상도의 분자영상기술개발 - 세포칩 및 이미지 분석기술을 활용하여 세포막단백질 상호작용분석 및 자동 정량분석 할 수 있는 in vitro 활성평가기술 개발 - 기능이 밝혀지지 않은 고아수용체 및 GPCR의 EC, TM, CP domain의 변형을 통한 in vivo에서의 GPCR 활성평가 기술개발

    "○ 국내신약개발의 기회를 극대화하여 신규 세포막단백질 분야에 대한 연구를 확대하고 표적 단백질 입체구조와 작용 기작에 기반을 둔 합리적, 경제적 시약개발 절차 확립○ 세포막단백질의 구조에 근거한 기능 해석을 통하여 세포막단백질 분야의 국가적 BT인프라 구축 및 세계 수준의 전문연구 클러스터를 구축하고 수용체, 채널 및 수송체 등에 관여된 질환 메커니즘 및 치료연구의 새로운 전기마련○ 신약개발을 위한 인프라, 인력, 정보를 국내 산학연과 공유,산업경쟁력 제고를 통하여 국민소득 3만불 시대 견인."

  • 딥러닝 기법을 이용한 골밀도 측정장치의 재현성 개선

    (1415152536)

    2017

    산업현장핵심기술수시개발

    안영복

    (주)오스테오시스

    산업통상자원부

    410000000 (525600000)

    「연구개발성과」 : 논문(1) , 연구보고서(1)

    - 주관기관(오스테오시스) :● 영상분할 (Segmentation) 학습 및 테스트용 손목 팬텀 제작● EXA-Presto 제품의 high-energy 및 low-energy 영상 데이터 수집● 딥러닝 학습 결과가 탑재되는 EXA-Presto 소프트웨어 개발 - 참여기관 1(가천대학교) :● High-energy 영상과 low-energy 영상 간 정합 알고리즘 개발 및 모듈화● Deep learning 기반의 low-energy 영상에서의 뼈 추출 알고리즘 개발 및 모듈화● 정합 및 뼈 추출 알고리즘 모듈 간 통합● 임상 데이터 적용 및 알고리즘 검증/보완 - 참여기관 2(건국대학교) :● Hydroxyapatite 와 epoxy resin을 이용하여 0.7~1.5 범위 골밀도 팬텀 제작● 제작된 골밀도 팬텀을 물+아크릴 조합의 soft-tissue와 조합하여 다양한 조건의 soft-tissue에 대해서도 기준 골밀도 값이 유지될 수 있는 산란 보정 기법 개발● 지도 학습 기반의 산란보정 기법을 개발하기 위해, 최소 10종의 골밀도값과, 각 골밀도값에 대해 최소 100종의 soft-tissue와 조합하여, 학습 데이터를 생성● 학습데이터를 이용하여 DNN을 학습● 학습된 DNN에 대해 test data를 입력하였을 때 결과 (정확도, 정밀도)를 분석함

    - 주관기관(오스테오시스) :● 촬영 중 환자의 움직임을 모사할 수 있는 기구물을 제작함● 환자의 다양한 손목 거치 자세를 모사할 수 있는 손목 팬텀을 제작함● Deep learning 알고리즘의 지도 학습 및 테스트를 위한 phantom 데이터 구축 (200례)● Deep learning 알고리즘의 학습 및 테스트를 위한 임상 데이터 구축 (1,000례). 수집된 1,000례 중 800장은 학습에, 200장은 테스트에 사용● Deep learning 학습을 위한 정답 데이터를 구축하기 위하여, 2인 이상의 전문가가 수동으로 직접 1,000례의 영상에서 뼈 영역에 대한 관심 영역 (Region Of Interest, ROI)을 그림. 그려진 데이터는 별도의 파일로 작성되어 영상 데이터와 세트로 구성함● 골영역 분할을 위해 각각의 영상들에서 패치 단위로 영상을 잘라내어 학습에 사용함. 패치 단위로 사용함으로써 골 영역 분할에 좀 더 용이할 수 있고, 데이터 또한 1,000례를 통해 500,000 ~ 1,000,000장 이상의 데이터를 만들어 낼 수 있음 - 참여기관 1(가천대학교) :● 뼈 영역 추출 알고리즘 개발과 병행 연구를 위해 Low-energy 영상을 기준(fixed image)으로 high-energy 영상(moving image)을 정합시킴● 수집된 DXA 영상에서 low-energy 영상들에 대해 deep learning 학습용 데이터를 선정하고, 학습에 용이하도록 전처리를 수행함● Deep learning은 연구기간 내에서의 효율을 위해 google에서 제공하는 tensor flow를 통해 데이터의 학습을 진행하며, 선정된 최종 모델에 대하여 c++ 기반으로 코드화 함● 뼈 추출에 적합한 Deep learning 모델을 설계함● Semantic segmentation 기법과 convolutional neural network(CNN) 인공신경망 구조를 적용● 개발된 high-energy와 low-energy 영상 간 정합 및 뼈 추출 알고리즘, 각각의 모듈에 대해 하나의 시스템으로 통합 함● 최종 알고리즘의 정합 및 추출 결과들에 대한 일치도, 민감도, 특이도, 정확도, 소요시간 등을 분석하고 평가함 - 참여기관 2(건국대학교) :● Hydroxyapatite 와 epoxy resin을 이용하여 0.7~1.5 범위내의 BMD팬텀을 제작● PBM/PST 추정 규칙 생성을 위한 계단 팬텀 제작 (아크릴과 알루미늄이용)● 제작된 계단 팬텀을 이용하여 PBM/PST 추정 규칙 생성● BMD 팬텀을 이용하여 PBM/PST로부터 BMD값을 추정하는 규칙 생성● Soft tissue가 일정한 상태 (예: 20t 아크릴)에서 측정된 BMD값에 대한 CV 및 상관계수를 구함● 다양한 아크릴/물 두께의 soft tissue를 골밀도 팬텀위에 올려 놓고 BMD값을 측정● 최소 1000개의 Hydroxyapatite+물+아크릴 조합에 대해 High/Low X-ray image를 생성하고, 유효 골밀도 영역에 대한 분할 수행. 이를 최소 100회 반복적으로 측정함. 이로부터 지도 학습에 필요한 학습 데이터를 생성함. (total 100,000개 학습 데이터) ● 생성된 학습 데이터를 이용하여 DNN을 학습 ● 학습된 DNN의 성능을 평가하기 위해 최소 500개의 Hydroxyapatite+물+아크릴 조합에 대해 최소 10회 반복 측정하여 총 5000개의 평가 데이터를 생성함● 평가 데이터에 대해 DNN을 이용하여 측정된 골밀도 값의 CV/상관계수를 관찰함

    [기술적 측면] o 의료분야에서 인공지능 (AI)은 크게 진단보조와 의료영상 분석에 적용되고 있으며 IBM의 Watson과 딥러닝이 각 분야에서의 대세임 o DXA 영상에 인공지능 기법의 하나인 딥러닝 기술을 도입하는 것은 국내뿐만 아니라 국제적으로도 시도된 예가 없는 방식임 o 개발 완료시 고품질 DXA 영상 구현이 예상되며 지향 산란 보정 기법이 적용된 최초의 DXA 제품이 될 것임 o 엑스선 산란 보정을 위한 기법의 하나로써 딥러닝이 자리잡게 될 것임 [경제적 산업적 측면] o 콘 빔 방식의 DXA 기술은 골밀도 측정장치를 넘어 연구용 초고해상도 DXA나 전산화단층촬영 (CT; Computed Tomography) 에서도 도입되고 있기 때문에 본 연구개발을 통해 개발된 딥러닝 기법을 이용한 엑스선 영상 분할과 산란성 보정 기술은 향후 기술이전 가능성이 있음 o 콘 빔 방식 DXA 기법을 이용하는 EXA-3000과 차세대 초고해상도 DXA 제품에 확대 적용 가능하며 기존 제품의 매출을 폭발적으로 증가시킬 것으로 기대됨 o 당사만의 특화된 기술력을 확보하게 되어 DXA 시장에서 기술력 부문의 First Mover로 자리매김하여 수출 경쟁력을 확보할 수 있음 o DXA 시장은 고령화와 여성인권 상승으로 인해 지속적인 시장 확대가 지속될 것으로 예상되는 가운데 동 품목의 개발 완료시에는 글로벌 Top3 의 지위를 공고히 할 수 있을 것으로 기대됨 [사회적 측면] o 독립형 의료기기에 인공지능 기법 또는 딥러닝 기법을 적용한 최초의 사례로서 향후 다양한 의료기기로의 인공지능 기법 도입을 촉진할 것임 o 골밀도 측정기기의 재현성 확보는 불필요한 반복 측정을 없애고 정확하고 신뢰할 수 있는 스크리닝을 통해 정밀진단 수요를 조절함으로써 사회비용을 감소시킬 수 있음

  • 북미소방방재협회 규격(NFPA 1901)을 만족하는 LIN통신 기반의 현장대응형 소방자동차 통합램프 개발

    (1415163148)

    2019

    자동차부품기업활력제고사업(R&D)

    정상민

    비전엑스아시아(주)

    산업통상자원부

    450000000 (600000000)

    「연구개발성과」 : 특허(4) , 연구보고서(1)

    [개발목표] o 고광도의 빛을 구조현장 맞춤형으로 균일하게 조사할 수 있는 소방차 통합램프를 개발 o 음영영역을 최소화 위한 복합광학구조의 통합 램프 개발 o LIN통신을 기반으로 자유제어가 가능한 통합램프시스템 개발 o LIN통신 기반 자유제어가 가능한 복합광학구조의 소방차 통합 램프 개발

    [개발내용] o 디자인 및 기구설계 기술 - 수요자의 Needs를 반영한 독창적 디자인 및 고균일도의 제품 개발 - 하이브리드 복합구조의 제품 디자인 설계 및 제품개발 o 고신뢰성 조명 개발을 위한 기구 및 방수처리 기술 개발 - 고온고습한 화재작업 현장에서도 제품의 신뢰성을 유지할 수 있는 Housing 기술개발 - 알루미늄 캐스팅 바디 적용통한 방열구조 개선 - 제품신뢰성 향상 위한 바디의 외면에 분체도 도장 기술 적용 - 수분/염수의 노출 저항력 향상기술 개발 - 사용 중 발생할 수 있는 불특정 위치의 Leak를 통해 제품의 내부에 발생할 수 있는 수분을 빠르게 증발시킬 수 있도록 Ventilation valve를 도입하는 설계 반영 o 전면 커버를 실리콘 융찹방법으로 방수처리 기술개발 - 전면커버 조립을 위해 실리콘 융착방법을 사용함으로써 전통전인 실링구조인 전면커버를 누르는 Top cover와 볼트구조면적을 최소화 하고 제품의 무게를 낮추도록 설계 - 고밀도 고점성 실리콘을 사용하여 전면커버의 부착을 단단히 하고 댐구조의 공간에 실리콘을 채워 'ㄷ자' 형태의 구조를 형성하는 방수구조 설계 o LIN 통신 구현 - 지능형 디바이스를 연결하기 위해 자동차 업계에서 가장 보편적으로 사용하는 임베디드 네트워킹 표준을 연결된 개별모듈 뿐아니라 차량에 장착된 각 모듈로 구성된 Light들을 제어할 수 있도록 설계 o 방열 및 회로설계 기술 - 방열 및 내열 해석으로 열에 의한 LED의 광량 손실을 최소화 - 램프 구동 및 신뢰성 테스트를 위해 전자 소자 및 pattern 간격 등을 고려한 최적의 하드웨어 설계 - BUCK 구조의 LED구동 Driver를 이용하여 효율을 높여 저전력구동이 가능하도록 설계 o LED 칩 스케일 수준의 근접영역 광학설계 - 소방구조 현장의 고시인성 확보를 위한 고출력 LED 광원 선정 - 정확한 광원의 광원 특성 평가를 위한 근접영역 광측정 장비를 사용한 시뮬레이션용 Ray data 확보 o 소방차용 통합램프의 광학적 특성 평가 - 복합광학구조의 통합램프 광학설계 및 조도균일도 특성평가 - 통합램프의 조사 거리에 따른 균제도 평가 o 소방차용 통합램프의 광원의 배광특성 분석 - Goniomter를 이용한 통합램프의 배광특성분석 - 각도에 따른 광균일도 평가 o 광학적 특성 및 신뢰성 평가 - 각도별 색온도, 스펙트럼, 색좌표, 연색지수 등 광원의 광학적 특성 확보 - 조명 측정 시스템 및 제품 수명 파악 위한 고온고습동작의 장기신뢰성 평가

    [기대효과] o 광학적으로 차별화된 하이브리드 복합광구조 LED 통합조명 개발을 통해 수요자의 작업환경에 맞는 제품부품 개발 o LIN 통신 기반의 제어 기술 확보고 연결구조를 간단히 하고 향후 관련 부품개발로 기술확장 가능 o 고부가가치의 특장 자동차 시장의 매출증가 예상[내용] o 기존 제품은 빛이 외부로 직접 노출되는 기존의 LED조명의 눈부심과 시한 빛의 편차가 발생하는데 차별화된 하이브리드 복합광구조 LED 통합조명을 개발함 o 기존 각기 개별적으로 제작된 조명을 Lens type과 reflector type 조명을 복합화하여 수요자의 요구를 만족하는 작업환경 맞춤형 제품부품을 개발하고자 함 o LIN통신 기술을 기반으로 Master control unit 하나에 다중 Slave unit을 단일 선으로 연결하여 통합제어할 수 있는 조명시스템으로써 단순구조로 사용자의 자유도가 높아 구조현장 맞춤 활용이 용이함 o 일반 상용차 부품생태계와는 달리 특장차부품의 경우, 경쟁업체가 적고, 부품의 고부가가치를 통한 개별단가가 높아, 영업이익률에 대한 비중이 매우 높으며, 비전엑스아시아는 글로벌 특장차 조명부품시장을 대상으로 250억 이상의 매출과 15%이상의 영업이익을 통해 꾸준한 성장을 이루고 있음 o 비전엑스아시아는 Vision MotorS와 2008년부터 11년동안 공고한 비즈니스 파트너쉽을 유지하고 있고, 현재 소방구조 및 특장차 관련 조명부품을 연간 250억원 규모납품하고 있음 o 비전전엑스아시아는 북미시장의 특장자동차 조명부품에 대한 높은 브렌드 가치를 확보하고 있고, 북미전역에 120여개의 판매 네트워크망을 보유함 o 구조현장 및 상황 맞춤형 통합제어가 가능한 토탈현장조명 개발을 VisionMotorS社로부터 요청 받았으며, 미국 소방차 시장의 28%를 차지하는 E-ONE社의 소방차에 실장되어 뉴욕 소방처로 납품할 계획임 o 본 과제를 통해 개발될 소방조명부품의 예상 판매단가는 $2,000이며, 우선적으로 2,000개 판매수량을 확보함 o 뉴욕 시는 소방출동부(865개), 소방출동·관리부(689개), 1만명미만관리부(1,563개), 1만명이상관리부(184개)를 포함하여 미국 51개주 중 가장 많은 소방부서를 보유하고 있음 (Number of US Fire Department by state 2017, NFPA) o 뉴욕 소방처는 미국 소방구조 장비·차량의 활용에 있어 선도적 지위를 확보하고 있어, 뉴욕 소방구조차에 부품공급을 통해 북미 전역 소방서로 부품공급을 확대할 수 있음 o 미국 각 시의 소방서에는 약 50~100대의 소방차를 보유하고 있으며, 미국 소방구조 자동차는 2015년도 기준 소방구조차(79,050대) 소방펌프차 (71,800대), 대공소방차(7,300)로 158,150대가 있으며, 모든 소방구조차에는 조명부품 필수적으로 실장되기 때문에 개발제품의 시장파급효과가 클 것으로 판단됨

  • Perovskite 4-Terminal Tandem Solar Cell 개발과 적용

    (1711097892)

    2019

    한국화학연구원연구운영비지원(R&D)(주요사업비)

    서장원

    한국화학연구원

    과학기술정보통신부

    180626000 (180626000)

    「연구개발성과」 : 특허(6)

    1)최종목표 -4-terminal tandem 용 페로브스카이트 태양전지 기술 개발① 페로브스카이트, n-type, p-type 소재 원천 특허 확보② 4-terminal tandem 소자 효율 ≥25% (under AM 1.5G 1 Sun)2)2019년도 목표(총 4년중 4년차) -페로브스카이트 Top 셀 투과도 ≧ 80 % (파장영역 800 nm ~ 1000 nm 평균) -불투명 페로브스카이트 Top 셀 효율 ≧ 18 % (band gap=1.74eV) -4-terminal tandem 효율 ≧ 25 % (실리콘 bottom 셀 효율: 19.0 %)

    4-terminal 용 고효율 페로브스카이트 태양전지 기술- 페로브스카이트 소재의 밴드갭 제어 및 상안정화 기술- 높은 Voc달성을 위한 n-type, p-type 소재 기술- 이종 접합간 계면 제어 기술- 고투광성 페로브스카이트 태양전지 기술

    가. 과학기술적 측면○ 페로브스카이트 태양전지는 급격한 효율 향상으로 큰 주목을 받고 있지만 학문적 연구는 초기 단계에 있음. 본 과제를 통하여 밴드갭 제어와 동시에 결정성 유지 및 결정상의 안정성을 확보할 수 있는 소재의 개발은 향후 페로브스카이트 할로겐화물 소재의 다양한 분야 (LED, X-ray detector, FET, photo-detector 등) 적용 가능성을 고려할 때 재료과학 분야 발전에 크기 기여 할 것을 기대됨.○ 용액 공정에 기반 한 무기물과 유기물을 이용한 새로운 소재/소자 개발은 분자 수준에서의 화학적 조성 및 나노 수준에서의 계면 조절 등이 핵심으로서 다양한 특성의 복합 기능과 신기능성을 가진 재료 개발이 가능함. ○ 페로브스카이트 소자 상부에 3D 인쇄기반 직접 인쇄 및 라미네이션 전극 형성 기술은 아직 보고된 바가 극히 드물며, 현재까지 개발된 결과 및 추가적인 연구를 진행했을 시 상위 학술논문 저널에 충분히 발표할 수 있을 것으로 예상되며, 접근성이 좋고, 효율적인 인쇄방법으로 학술계에 자리할 수 있음. 나. 경제적 측면○ 4-terminal 용 고효율 페로브스카이트 태양전지 기술을 바탕으로 기존 실리콘 태양전지와 접목하여 효율 향상 기대되고 이를 통한 저가-고효율 태양광 시장 초기 진입이 기대됨.○ 시장의 초기 진입은 추후 산업계의 요구 사항을 단계별로 개발 만족 시킬 수 있는 가능성을 열어두게 함으로써 궁극적으로 페로브스카이트 태양전지의 Utility 시장 진입 가능성을 높임.○ 고투과성 페로브스카이트 태양전지 기술을 바탕으로 BIPV와 같은 투과성 태양전지로 확장 기대됨.○ 2020년을 기점으로 본격적으로 성장하여 2025년에는 $220 million에 이를 페로브스카이트 태양전지 시장 선점 기대됨.○ 본 과제에서 주로 다루고 있는 기능성 무기물과 기능성 유기물이 가진 특성을 모두 이용하는 시너지성 재료는 현재 사용되는 재료의 특성 향상에 의한 경쟁력 향상과 새로운 물성의 발현에 의한 신산업 창출로 경제․산업적 측면에서의 기여가 예상됨 ○ 특히 무/유기 하이브리드 페로브스카이트 태양전지는 고효율/저가 제조가 기대되므로, 대면적 코팅과 환경 친화적인 요소가 모두 만족된다면, 빠른 시간 내에 상용화가 가능하여, 태양전지 산업의 근간을 개편할 수 있는 산업적 파급 효과가 예상됨.○ 현재 개발된 금속 전극 기반 반투명 태양전지는 아직 개발 단계로써, 효율의 최적화 공정을 거쳐 고효율, 고투과성 반투명 태양전지의 개발에 성공한다면 기존의 고단가 실리콘 태양전지를 대체할 수 있으며, 투과율에 따라 많은 적용 분야가 예상됨. 다. 사회적 측면○ 태양에너지의 저가/고효율 활용에 의한 CO2 배출 감소 및 신재생 에너지 비율의 제고로 국가 에너지 정책목표의 조기 구현 기여가 예상됨.○ 태양에너지를 이용한 신재생 에너지의 활용도 제고, 이에 따른 쾌적한 삶을 위한 국민 욕구 충족에 기여가 예상됨○ 본 인쇄기반 반투명 태양전지 제작 기술이 상용화가 된다면, 전공정 진공공정 또는 포토리소그래피 공정 대비 태양전지의 단가를 낮출 수 있고, 신시장 창출에 의한 충분한 고용인력 증대 효과를 예상할 수 있으며, 에너지 생산에 다방면으로 기여할 수 있으므로 자원 절약에 기여 및 나아가 친환경 에너지 생산 시스템 구축이 가능함.

  • 자기조립법을 이용하여 제작한 3차원 자성나노구조의 자기이방성과 상호작용 연구

    (1340023243)

    2004

    학술연구조성사업(기초학문지원)

    이재용

    연세대학교

    교육인적자원부

    58000000 (58000000)

    「연구개발성과」 : 논문(2)

    자성물질은 특정 방향으로 잘 자화되며, 한번 그 방향으로 자화되면 외부의 자기장 없이도 그 자화된 상태를 유지한다. 이 자화된 상태를 유지하는 에너지는 자성물질의 부피에 비례한다. 자성체의 부피가 감소하면 자기이방에너지가 감소하고, 주변의 열에너지에 의하여 자화방향을 유지하지 못하게 되는데 이 한계를 superparamagnetic limit 라 한다.자성물질의 다음세대 응용분야로 각광을 받고 있는 MRAM 분야는 자성체를 반도체와 연결하여 비휘발성 RAM을 만들겠다는 시도이다. MRAM이 1 기가이상의 용량을 갖는 DRAM과 플래쉬 메모리와 경쟁하기 위해서는 자성체의 크기가 ~100 nm 정도로 제한되어야 한다. 한 예로 나노 자성체의 직경이 800 nm이고 자성체 간의 간격이 800 nm인 경우 기록밀도는 ~250 메가 정도이다. 그러나 MRAM용 나노 자성체의 두께가 ~10 nm 정도라는 것과 측면의 크기가 ~100 nm인 것을 감안하면 나노자성체의 superparamagnetic limit에 대한 연구 등 자기적 성질에 대한 상세한 연구가 필요하다.최근 자성물질을 이용하여 기록하는 PC 하드디스크(HDD)의 기록밀도의 급격한 증가는 자성체의 열적안정성의 한계에 대한 우려를 일으키고 있으며, 대처방안으로 수직자기이방성을 가진 나노크기의 자성체를 이용하는 것에 대한 연구가 진행되고 있다. 가령 50 nm의 직경을 갖는 자성나노체의 경우 약 300 Gbit/in2의 기록밀도를 가질 수 있다. 그러나 이 경우는 나노구조체간의 상호 작용을 무시한 것으로 이들 간의 상호작용은 기록밀도에 영향을 줄 것으로 예상된다. 자성 나노구조물간의 상호작용이

    1. 자기조립법을 이용한 3차원 자성 나노구조의 제작본 연구에서는 자성나노구조를 만들기 위하여 전통적인 공정과정을 이용하는 top-down 방식 대신 자기조립법을 이용하는 bottom-up 방식을 이용하려 한다. 특히 Si 기판위에 성장한 Al 박막을 양극산화하여 나노기공을 가진 알루미나를 만들고, 이를 마스크(mask)로 이용하여 Co, Ni, Fe 등의 자성체를 초고진공에서 성장한 후 알루미나를 제거하여 3차원 자성 나노구조를 만들 예정이다. 본 실험에서는 Al foil 보다는 Al 박막을 양극산화 물질로 이용할 예정인데, 이는 원하는 기판위에 Al 박막을 성장하여 마스크로 사용할 수 있다는 장점이 있기 때문이다. Al foil의 경우 원하는 기판으로 옮겨서 마스크로 사용하기 위해서는 수백 nm 정도로 얇게 만들어야 하며 또한 그것을 다루는 데 있어서 깊은 주의가 필요하다는 단점이 있다[13].제작된 나노구조는 FE-SEM과 AFM(atomic force microscope)을 이용하여 모양과 크기를 관찰하고, XRD(X-ray diffraction) 등을 이용하여 구조를 연구할 예정이다.2. 3차원 자성 나노구조의 자기이방성 및 superparamagnetic limit 연구자기이방성은 자기기록에 있어서 특히 중요하다. 쉽게 자화되는 축의 한 방향으로 스핀이 향했을 때를 '0'으로 정의하고 반대 방향으로 자화된 것을 '1'로 정의하여 자기기록이 행해지기 때문이다. 자성물질에서 쉽게 자화되는 방향이 있는 것을 자기이방성이라고 하는데 이 자기이방성은 자성체의 형태에 매우 민감하다. 따라서 본 연구에서 하고자 하는 자성 나노구조의 자기이방성에 대한 연구는 다

    본 연구 결과는 자기기록용으로 연구되고 있는 나노 자성체의 개발에 기초적인 data를 제공하게 될 것이다. 특히 나노 자성체 사이의 상호작용은 자기기록의 한계를 설정하는 중요한 자료가 될 것이다. 본 연구를 통하여 자성 나노선에서 계속 관찰되고 있는 상호작용을 제어할 수 있는 방법을 찾을 수 있다면, 자기기록용 매체 개발에 있어서 획기적인 결과를 가져올 수 있을 것이다. 더불어 국내의 MRAM 연구자들이 현재는 상대적으로 소홀히 하는 나노 자성체의 자기이방성 및 superparamagntic limit 등에 대한 연구는 미래 MRAM 소자 크기가 감소함에 따라 부닥치게 될 것으로 예상되는 것으로 값진 data를 생산할 것으로 예상된다. 비록 본 연구에서는 자성 나노구조의 제작 및 특성 연구에 중점을 두고 있지만, 자기조립법을 이용한 나노구조 제조방법은 반도체의 양자점, 금속 및 세라믹 나노구조체의 연구 등 다양한 나노 구조물를 만드는 기술에 응용될 수 있을 것으로 예상된다.

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