2016년 하반기 삼성미래기술육성사업, 치매 치료 연구 등 28개 과제선정

이혁재 서울대 전기정보공학부 교수

우성훈 KIST 스핀연구단 연구원(박사)

박혜윤 서울대 물리천문학부 조교수

삼성은 2016년도 미래기술육성사업 하반기 지원과제로 치매나 파킨슨병 맞춤 치료를 위한 뇌 안의 기억흔적 영상기술 연구 등을 포함해 기초과학, 소재기술, 정보통신기술(ICT) 분야의 연구과제 28개를 선정했다.

29일 삼성에 따르면 우선 기초과학 분야에서는, 살아있는 뇌 안의 기억흔적 영상기술 연구(서울대 박혜윤 교수, 40세) 등 14개 과제가 선정됐다.

박혜윤 교수는 살아있는 동물의 뇌 세포 내에서 발현되는 'Arc mRNA'(초기발현 유전자 중 하나)를 실시간으로 영상화하는 기술을 개발하고, 이를 이용해 기억흔적의 변화 양상을 정량적으로 규명하는 연구를 진행 중이다. 이번 연구를 통해 기억 형성과 저장에 대한 기본적인 이해를 증진시킬 수 있으며, 치매나 파킨슨병과 같은 신경퇴행성 질환의 진단과 맞춤치료에 큰 기여를 할 것으로 예상된다.

소재기술 분야에서는, 차세대 초고집적 반도체 소재 기술인 상온 스핀 소용돌이(스커미온, Skyrmion)를 이용한 초고속 저전력 메모리 소재 연구(KIST 우성훈 박사, 27세)등 8건이 뽑혔다.

스커미온을 이용한 차세대 고집적 메모리 소재 연구는 기존에는 저온에서만 관찰 할 수 있었던 '스핀'의 소용돌이인 '스커미온'을 상온에서 발생·이동시킬 수 있는 새로운 자성소재를 개발해, 메모리를 10nm 이하로 구현하고자 하는 것이다. 초고속, 저전력 구동이 가능하고 구조가 간단하다는 스핀의 특성 상, 차세대 고집적 반도체 소재의 기반 기술로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

ICT 분야에서는, 고성능 저전력 딥러닝 하드웨어 구현을 위한 근사적 메모리(Approximate Memory) 구조(서울대 이혁재 교수,51세) 등 6건이 선정됐다.

근사적 메모리 구조 연구는 데이터의 중요도 혹은 시스템의 상황에 적응해 일부 오류를 허용하는 근사적 메모리 구조를 개발하는 과제이다. 근사적 메모리 개발을 통해 딥러닝의 정확도를 유지하면서 실행시간과 소비 전력을 개선할 수 있을 것으로 예상하고 있다.

또한, 메모리 산업의 부가가치 및 글로벌 경쟁력을 높이고, 자율주행 자동차와 자연어 처리 등 인공지능 산업 발전에도 큰 임팩트를 줄 수 있을 것으로 보인다.

삼성 미래기술육성사업은 △기초과학 △소재기술 △ICT 등의 연구분야에 2013년부터 10년 간 총 1조 5000억 원을 출연해 국가 미래기술 육성을 지원하는 프로그램이다.

삼성은 2013년 8월 프로그램 도입 이후 현재까지 총 272개 과제를 선정해 연구비를 지원했다. [e-mail] 전용기 기자