[과기원NOW] KAIST, 원하는 색깔의 '마이크로 LED 전사기술' 개발

마이크로 발광다이오드(LED) 칩에서 색깔별로 원하는 칩들만 전사하는 기술을 개발한 이건재 KAIST 신소재공학과 교수. KAIST 제공

■ KAIST는 이건재 신소재공학과 교수팀이 마이크로진공 흡입력을 조절해 대량의 마이크로 발광다이오드(LED) 칩에서 색깔별로 원하는 칩들만 선택적으로 전사하는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다. 연구팀은 레이저빔 조사 시 물질 특성을 조정해 화학약품의 부식작용을 응용해 표면을 가공하는 레이저 유도 에칭 기술을 활용했다. 미세 관통홀을 유리 기판에 초당 7000개 속도로 형성했고, 이를 진공 채널에 연결해 미세진공 흡입력을 발생시켜 마이크로 LED를 전사하는 데 성공했다. 기존 기술 기존 대비 뛰어난 접착력 전환성을 달성했고 다수의 진공 채널별 독립적인 진공 조절을 통해 대량의 마이크로 LED 칩을 선택적으로 전사하는 데 성공했다. 연구결과는 국제학술지 `네이처 커뮤니케이션스'에 지난달 26일 게재됐다.

■ 광주과학기술원(GIST)은 이재영 지구⋅환경공학부 교수와 정범균 한국기초과학지원연구원(KBSI)  공동연구팀이 알칼라인 하이드라진 액체연료전지에 사용하는 환원극 비백금계 촉매를 개발했다고 19일 밝혔다. 연구팀은 수증기 활성화 공정으로 철-질소-탄소 촉매에 계층적 기공 구조를 만들고 옥살산 처리로 표면 접촉 특성을 개질해 하이드라진 연료전지의 출력을 대폭 향상시켰다. 그 결과 촉매층 내부에 형성된 계층적 기공 구조 덕분에 반응물이 촉매층 내부로 확산될 수 있었다. 옥살산에 의해 산화철이 제거됨으로써 수용액, 산소 기체, 촉매 사이의 접촉 계면이 극대화됐다. 연구결과는 국제학술지 '케미칼 엔지니어링 저널'에 11월 23일 온라인 게재됐다.

■ 대구경북과학기술원(DGIST)은 임성훈 전기전자컴퓨터공학과 교수 연구팀이 단안 카메라를 이용해 3D 객체의 위치를 높은 정확도로 추정할 수 있는 딥러닝 기술을 개발했다고 19일 밝혔다. 연구팀은 한 장의 사진으로 정밀한 3D 이미지를 얻어내기 위해 신경망이 객체의 깊이를 잘 구분할 수 있도록 돕는 새로운 메트릭 학습 기법을 제안했다. 이 기법은 각각의 객체의 깊이 정보를 이용해 신경망이 형성하는 특징 공간을 정렬하게 한다. 이를 통해 깊이를 쉽게 구분하도록 도와준다. 연구 성과는 10~16일 미국 루이지애나에서 열린 국제학회 '신경정보처리시스템2023'에서 포스터 세션으로 발표됐다.

[박정연 기자 hesse@donga.com]