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4차 산업혁명 이끄는 삼성미래기술육성사업
4차 산업혁명 이끄는 삼성미래기술육성사업
  • 인사이트코리아
  • 승인 2016.10.04 12:51
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올 하반기 지원과제 확정…10년간 총 1조 5천억 지원

삼성그룹이 2013년부터 10년 간 총 1조 5천억 원을 출연해 기초과학, 소재기술, ICT 등의  국가 미래기술 육성을 지원하는 프로그램인 ‘삼성미래기술육성사업’ 올 하반기 연구과제 28개가 선정됐다.

기초과학 분야에서는 ‘살아있는 뇌 안의 기억흔적 영상기술 연구’(서울대 박혜윤 교수, 40세) 등 14개 과제, 소재기술 분야에서는 차세대 초고집적 반도체 소재 기술인 ‘상온 스핀 소용돌이(스커미온, Skyrmion)를 이용한 초고속 저전력 메모리 소재 연구’(KIST 우성훈 박사, 27세)등 8건, ICT(정보통신기술) 분야에서는 ‘고성능 저전력 딥러닝 하드웨어 구현을 위한 근사적  메모리(Approximate Memory) 구조’(서울대 이혁재 교수, 51세) 등 6건이 각각 뽑혔다.

기초과학, 소재기술, ICT 분야 28건 

삼성미래기술육성사업은 완료된 과제를 대상으로 과제의 성과, 연구진의 역량, 향후 계획의 독창성과 산업에 미치는 임팩트 등을 심사해 후속 지원 과제를 선정하고 있다. 특히 건국대 김진태 교수의 ‘단백질 기반 플레시 메모리 연구 과제’는 2014년 지원과제로 선정돼 지난 2년간 지원을 받았으며, 1단계 연구 성과가 우수해 이번에 후속 지원을 받게 됐다.
김 교수는 “이번 후속 지원을 통해 단백질 메모리의 가능성을 확보하고, 원천 디바이스 구현, 특허 확보 등 연구의 완성도를 높이는데 주력할 예정”이라고 밝혔다.
삼성은 2013년 8월 프로그램 도입 이후 현재까지 총 272개 과제를 선정해 연구비를 지원했다. 삼성미래기술육성사업 자유공모 지원과제는 온라인으로 수시 접수해 매년 상, 하반기에 한 차례씩 선정한다. 2017년 상반기 지원과제는 삼성미래기술육성재단(www.samsungstf.or.kr), 삼성전자 미래기술육성센터 홈페이지(www.samsungftf.com)를 통해 올해 12월 16일까지 접수해 1월 서면심사를 진행할 계획이다. 

주요 선정과제 세부내용

#[기초과학] 살아있는 뇌 안의 기억흔적  영상기술 연구 

살아있는 동물의 뇌 세포 내에서 발현되는 Arc mRNA(초기발현 유전자 가운데 하나로, 활성화된 신경세포에서 증가하기 때문에 학습이나 기억과 관련된 분자 기전에 중요한 역할을 한다고 알려짐)를 실시간으로 영상화하는 기술을 개발하고, 이를 이용해 기억흔적의 변화 양상을 정량적으로 규명하는 연구이다. 이 연구를 통해 기억 형성과 저장에 대한 기본적인 이해를 증진시킬 수 있으며, 치매나 파킨슨병과 같은 신경퇴행성 질환의 진단과 맞춤치료에 큰 기여를 할 것으로 예상된다.


*대표 연구자 : 박혜윤 교수(서울대)

- 나이 :  1976년생, 40세

- 학력 :  서울대 물리학 학사(1999)
          美 코넬大 응용물리학 석사(2001)  
          美 코넬大 응용물리학 박사(2007)
- 경력 :  美 앨버트 아인슈타인 의대 박사후연구원(2008~2013) 
          美 HHMI 자넬리아팜 연구캠퍼스 방문과학자(2013~2014)
          [現] 서울대 물리천문학부 조교수(2014~) 

 
#[소재기술] 스커미온을 이용한 차세대 고집적 메모리 소재 연구 

기존에는 저온에서만 관찰 할 수 있었던 ‘스핀’의 소용돌이인 ‘스커미온’을 상온에서 발생·이동시킬 수 있는 새로운 자성소재를 개발해 메모리를 10nm 이하로 구현하고자 하는 연구.
초고속, 저전력 구동이 가능하고 구조가 간단하다는 스핀의 특성 상, 차세대 고집적 반도체 소재의 기반 기술로 사용될 수 있을 것으로 기대된다. 스커미온(Skyrmion)은 매우 안정한 상태의 스핀 소용돌이로 스커미온 유무에 따른 저항 차이를 이용해 읽고 쓰는 것이 가능한 차세대 비휘발성 메모리 소자 후보 기술이다.

 

*대표 연구자 : 우성훈 박사(KIST)
- 나이 : 1989년생, 27세
- 학력 : 포스텍 재료공학 학사(2011)
         美 MIT 재료공학 석·박사(2015)
- 경력 : [現] KIST 스핀연구단 연구원(2015~)


 


#[ICT] 고성능 저전력 딥러닝 하드웨어 구현을 위한 
       근사적 메모리(Approximate Memory) 구조

데이터의 중요도 혹은 시스템의 상황에 적응해 일부 오류를 허용하는 근사적 메모리(Approximate Memory) 구조를 개발하는 과제. 근사적 메모리 개발을 통해 딥러닝의 정확도를 유지하면서 실행시간과 소비 전력을 개선할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 메모리 산업의 부가가치 및 글로벌 경쟁력을 높이고, 자율주행 자동차와 자연어 처리 등 인공지능 산업 발전에도 큰 임팩트를 줄 수 있을 것으로 보여진다.

*대표 연구자 : 이혁재 교수(서울대)
- 나이 : 1965년생, 51세
- 학력 : 서울대 전자공학 학사(1987)
         서울대 전자공학 석사(1989)
         美 퍼듀大 컴퓨터공학 박사(1996)             
- 경력 : 前 루이지애나 공대 조교수(1996~1998)
         前 인텔 책임연구원(1998~2001)
         [現] 서울대 전기정보공학부 교수(2001~)
 


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