실용학풍의 역사 위에 세워진 한양만의 이유있는 연구 역량
무섭도록 빠르게 변화하고 있는 기술혁명 시대! 4차 산업혁명시대를 맞은 오늘날, 대학의 연구는 어디를 향하고 있는 걸까? 한양대의 연구가 4차 산업혁명시대를 이끄는 탁월한 연구들을 보유한 힘은 무엇일까? 그 대답은 80년 한양대 역사에서 찾아볼 수 있다.
지금부터 80년 전인 1939년. 한양대의 교육은 설립자의 ‘기술 교육을 통해 부강한 나라를 만들자’는 뜻 위에서 시작되었고, 그 정신은 ‘실용학풍’이라는 대학의 교육이념으로 계승되어 왔다. 한양대는 처음부터 국가와 사회에 도움이 되는 연구와 교육을 지향해 왔고, 그 가치는 4차 산업혁명시대에 더 큰 힘을 발휘하게 됐다. 다음 8명의 대표 연구자들과 그들의 놀라운 연구 결과는 한양대가 4차 산업혁명시대를 어떻게 이끌고 있는지를 보여준다.
김기현 건설환경공학과 교수
대기오염 물질 제거 기술 개발
김기현 교수는 휘발성유기화합물(Volatile Organic Compounds, VOC)과 악취를 제어, 관리하는 환경분석 시스템 개선과 관련 신소재를 개발했다. 벤젠, 포름알데히드 등은 VOC의 일종으로 운전‧흡연‧음식 조리 등 실생활에서 만들어지는 1급 발암물질이다. 현재의 공기청정 기술은 대부분 분진 제거에 특화돼 있어 이런 발암물질을 감지 및 제거하는 데 한계가 있다. 김 교수는 금속과 탄소 유기물을 결합한 금속유기골격체(Metal Organic Frameworks, MOF)를 개발해 이런 유해물질을 흡착해 제거하는 데 성공했다. 또 효과적으로 유해물질 등 시료를 농축해 내는 기술을 개발, 환경부가 지정한 22종의 악취 물질을 동시에 분석해 내는 새로운 공기 질 진단법을 제시했다.
김상욱 컴퓨터소프트웨어학부 교수
기존 대비 40배 이상 빠른 그래프 빅데이터 분석 기술 개발
김상욱 교수는 그래프 빅데이터의 분석성능을 기존 대비 최대 40배 이상 빨라진 싱글머신 기반 그래프엔진 ‘리얼그래프(RealGraph)’를 개발했다. 김 교수는 리얼 그래프를 설계하는 과정에서 ‘현실 세계의 그래프 데이터는 정규분포가 아닌 멱급수법칙 분포(power-law degree distribution)를 보인다’는 특징을 반영했다.(인스타그램 등의 사회연결망에서 대부분의 사용자들은 소수의 사용자들과만 관계를 맺는데 반해, 극소수의 사용자들은 수많은 사용자들과 관계를 맺는 것이 대표적인 멱급수법칙의 예)
기존 그래프 엔진들은 이러한 멱급수법칙 분포를 보이는 특성을 고려하지 않아 작업량 불균등 분배와 비효율적인 메모리 접근을 일으켰고, 김 교수는 이런 문제를 해결할 수 있는 새로운 전략들을 반영했다. 그 결과 리얼 그래프는 대용량 그래프 빅데이터 처리 시 기존보다 최대 44배 빠른 성능을 보여 향후 사회연결망 분석, 단백질 구조 분석 등 그래프 빅데이터의 빠른 분석을 위해 다양한 영역에서 활용될 것으로 기대된다.
김선정 전기생체공학부 교수
인체근육 대비 40배 강한 인공근육
김선정 교수는 미국 텍사스대 등 다국적 연구팀과 함께 인체근육보다 최대 40배의 힘을 내는 새로운 ‘외피구동(sheath-run)’ 인공근육을 개발했다. 이번에 개발된 외피구동 인공근육은 기존 인공근육보다 9배 더 높은 성능을 가지며 기존 인공근육의 한계로 대두됐던 경제적인 문제를 해결했다. 기존 생산 가격이 높아 상업화에 어려웠던 탄소나노튜브(Carbon nanotube)에서 벗어나 나일론 및 실크 등의 상업용 실을 이용함으로써 재료 가격이 상대적으로 저렴해 향후 상업적으로도 이용 가치가 크다는 평가를 받는다.
선양국 에너지공학과 교수
경제적이고 고용량의 전기 배터리 개발
선양국 교수의 주요 연구 분야는 리튬이온 전지용 양극재(Cathode material, )와 차세대 전지소재이다. 리튬이온 전지용 양극재는 전기차의 치명적인 단점인 짧은 주행거리와 고가의 가격을 한 번에 잡을 수 있는 결정적 열쇠다. 전기차 생산 비용의 60%를 소재가, 그리고 소재의 44%를 양극재가 차지한다. 따라서 양극재 소재 비용을 줄이면 전기차 가격을 좀 더 대중화할 수 있다. 이렇게 가격도 낮추고 배터리 용량도 높이려면 니켈 함량을 늘려야 하는데, 이 경우 열 때문에 안정성과 수명이 떨어지는 문제가 발생한다. 즉 용량과 안정성 및 수명은 반비례 곡선을 그린다. 선 교수는 ‘전체 농도구배 복합층 구조 양극소재(Full Concentration Gradient Structure, 중심부의 니켈 함량을 높이되 표면으로 갈수록 망간 함량을 높이는 방식)’를 개발해 이 문제를 해결했다. 이로 인해 높은 용량을 가지면서도 저렴하고 안정적인 양극재가 탄생됐고, 이미 기아자동차의 전기차 ‘니로 EV’에 탑재되어 있다.
선우명호 미래자동차공학과 교수
스스로 운전하는 자율주행차 개발
선우명호 교수는 자율주행차 분야의 세계적인 권위자다. 선우 교수는 지난 3월 LG U+와 함께 세계 최초로 5G 기반 도심 자율주행에 성공했다. 5G 자율주행차가 일반 차량들이 가득한 혼잡한 도심도로 주행에 성공한 것은 이번이 처음이다. 선우 교수팀이 개발한 자율주행자동차의 핵심은 최첨단 센서와 딥러닝 기반 인공지능(AI)이다. 차량에 장착된 라이다(Lidar), 레이다(Radar), 카메라 등 센서가 주변 상황을 인지하고, 자체 개발한 인공지능(AI) 기술로 주행은 물론 전·후·측방 차량의 차선변경, 끼어들기에 유연하게 대응한다. 해당 AI 기술은 딥러닝 기반이기에, 주행도로·상황·변수 등의 데이터를 지속적으로 축적·분석하며 계속해서 스스로 진화한다.
성태현 전기생체공학부 교수
버려지는 에너지를 전기로 바꾸는 에너지하베스팅 기술 고도화
성태현 교수가 주로 연구하는 에너지하베스팅(Energy Harvesting) 기술은 산업현장에서 버려지고 있는 진동에너지(Vibration energy)와 형광등의 빛 에너지를 전기에너지로 변환해 센서들의 독립된 전류 원천으로 사용하는 방식이다. 산업현장에는 다양한 사물인터넷 센서(이하 IoT 센서)들이 있다. 대부분 유선으로 전력을 공급받고 있어 설치 장소가 제한적이다. 센서의 독립전원 원천으로 사용되는 에너지 하베스터가 만들어진다면 다양한 장소에 IoT 센서를 활용한 제품이 들어설 수 있다.
성태현 교수 연구팀의 에너지 하베스팅 기술은 세계 최고 수준이다. 특히 진동에너지를 전기에너지로 변환하는데 효과적인 압전에너지 하베스팅(Piezoelectric Energy Harvesting) 기술이 탁월하다. 성 교수는 “한양대는 기존 세계 최곳값인 0.58 mW/cm2(상하이 교통대)의 16배에 해당하는 9.38 mW/cm2 의 기록을 보유하고 있으며, 본 연구를 통해 12 mW/cm2를 달성하려고 한다”고 포부를 밝혔다.
이영무 에너지공학과 교수
수소연료전지 가격 1/10로 낮추는 기술 개발
이영무 교수는 분리막(Separator), 이산화탄소 분리(Carbon dioxide separation), 연료전지(Fuel Cell), 고분자재료(Polymer material) 등 고분자공학(polymer engineering) 분야 전문가로, 한양대 14대 총장을 역임하면서도 과학전문학술지 ‘네이처’에 논문을 싣는 등 ‘연구하는 총장’으로 유명하다. 이 교수는 선인장의 수분 유지 기능을 본뜬 수소연료전지(Hydrogen Fuel Cell) 분리막을 개발했다. 해당 기술은 환경오염을 줄이는 것은 물론 수소연료전지를 이용하는 전기차 가격까지 크게 낮출 수 있을 것으로 예상된다.
수소연료전지는 여러 겹의 전해질막(electrolyte membrane)에서 일어나는 화학 반응으로 에너지를 얻는데 기존 전해질막은 온도가 높아지면 성능이 떨어지고 화학 반응에 필요한 수분도 유지하지 못하는 한계가 있었다. 이 교수는 선인장을 본뜬 새로운 전해질막 개발로 이런 문제를 해결했다. 이 기술을 활용할 경우, 수소연료전지를 기존의 10분의 1 가격으로 만들 수 있어 궁극적으로 수소차의 가격도 최대 30%까지 낮출 수 있을 것으로 예상된다.
장준혁 융합전자공학부 교수
인공지능 기반 음성인식 기술 개발
장준혁 교수는 지난 2017년 국내 최초로 인터넷 연결 없이 목소리를 구별해 음성 인식하는 임베디드형 AI(인공지능) 스피커 ‘플루토(Pluto)’를 개발했다. 기존 국내 IT 기업들이 개발한 AI스피커는 음성인식을 위해 클라우드 서버에 연결해야하고 이 과정에서 네트워크 지연‧보안 문제가 있었다. 장 교수는 20만 단어 수준의 대용량 음성인식 시스템을 하드웨어 시스템에 내장하는 임베디드 방식을 응용해 이 문제를 해결했다. 또 원거리 환경에서 원활한 음성인식을 위해 잡음을 제거하는 ‘빔포밍(beamforming) 기술’과 등록된 사용자 목소리만 인식하고 TV 등에서 나오는 목소리를 필터링하는 ‘화자 인식 기술(Speaker recognition technology)’을 개발했는데, 해당 원천기술들로 글로벌 IT기업과 산학협력도 진행했다. 장 교수는 삼성의 빅스비, 현대자동차의 AI 카닥터 및 음성인식 엔진, LG의 Q보이스, 인천공항 안내 로봇 ‘클로이’의 엔진을 공동 개발하는 등 목소리만으로 자연스럽게 모든 기기를 제어하는 미래를 위해 끊임없이 연구하고 있다.
* 위 연구자 배열 순서는 성명 가나다순입니다.
작성 : 서울 산학협력단 이건수
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