[과기원NOW] GIST-서울대, 메모리용 고성능 강유전체 확보 위한 공정 개발 外

고성능 강유전체 산화물 확보를 위한 공정을 개발한 연구진. 왼쪽부터 윤명한 광주과학기술원(GIST) 교수, 박민혁 서울대 교수, 최준규 GIST 연구원, 이상우 GIST 이상우 석사과정생, 김세현 서울대 박사과정생. GIST 제공

■ 광주과학기술원(GIST)은 윤명한 신소재공학부 교수와 박민혁 서울대 재료공학부 교수 공동연구팀이 고성능 강유전체 산화물 확보를 위한 '저온 심자외선(DUV) 기반 결함 제어 및 결정화 메커니즘'을 규명했다고 10일 밝혔다. 이 메커니즘을 활용하면 기존보다 100도 낮은 온도에서 강유전체 산화물을 확보할 수 있다. 강유전체는 외부에서 전기장을 가하지 않더라도 스스로 전기분극하는 물질이다. 고성능 반도체 메모리 소자에 사용될 수 있다. 연구 결과는 국제학술지 '소재과학과 엔지니어링 R :리포츠'에 7일 온라인 게재됐다.

■ KAIST는 ‘삼성중공업-KAIST 산학협력 30주년 기념행사’를 10일 대전 본원에서 개최했다고 밝혔다. 두 기관은 협력을 통해 740여 건의 기술 자문, 370여 건의 조선 및 해양기술 연구과제 수행, 기업 실무 역량 강화를 위한 맞춤 강좌, 산학협동 공개강좌, 삼성중공업 직원들의 KAIST 기계공학과 정규강좌 청강, 연구원 단기연수 등 다양한 형태의 인력 교류를 이어왔다.

■ KAIST는 김기응 '김재철AI대학원' 교수가 자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 국제재단(IFAAMAS)으로부터 '영향력 있는 논문상'을 수상했다고 10일 밝혔다. 수상한 논문은 2000년 발표된 `정책 탐색을 통한 협동 학습'이다.  이 논문은 다수의 인공지능(AI) 시스템이 분산화된 환경에서 협동 학습하는 상황에서 개별 시스템의 학습 신호가 다른 시스템의 정보에 의존하지 않음을 밝혔다. 이를 기반으로 분산 학습 알고리즘을 제안했다.

[박정연 기자 hesse@donga.com]