연구과제의 최종 목표데이터 과학 기반 천연물-타겟-질환 연계 맞춤형 신소재 발굴 연구- 데이터 과학 기반 천연물-타겟-질환이 연계된 맞춤 천연물 신소재를 발굴하기 위하여 다음과 같은 단계목표를 설정함.

-1년차 내용-■ NPASS를 이용하여 천연물 타겟 data set 구축 ■ Gene card를 이용하여 생리활성 타겟 data set 구축 ■ Therapeutic target database를 이용하여 질환별 타겟 data set 구축-2년차 내용-■ 각 data set로부터 R project를 이용한 link target 선별 ■ GTEx in silico 분석을 통해 link target의 생리활성 예측■ 생리활성이 예측되는 link target을 포함하는 천연물을 도출-3년차 내용-■ 도출된 천연물에 대한 추출물 제조 및 성분 규명■ 성분이 규명된 추출물에 대한 multi-target 조절 효과 탐색■ 최종 link target 천연물과 multi-target 천연물 후보 도출

연구과제의 활용방안 및 기대효과■ 학문적 활용방안- 데이터 기반 천연물 탐색을 활용한 연구과정에서 천연물-타겟-질환 적용 연구의 기초를 제시함- 천연물 데이터과학 천연물 신소재 개발을 통합한 연구 모델 제시- 천연물 과학의 효율적인 통합연구를 제시■ 산업적 활용방안- 데이터 및 실물기반의 통합형 미래 선도 천연물 의약품 신규 소재개발 플랫폼 활용- 천연물기반 생리활성 물질 도출 연구과정의 기간, 비용 절약으로 가치상승에 기여- 구축한 천연물 DB는 천연물 의약품뿐만 아니라 기능성 신소재, 건강기능식품 등 다양한 제품 개발에 폭넓게 활용 가능- 천연물의약품 개발 플랫폼의 활용을 통한 치료표적 후보 천연물을 제시하여 데이터과학 기반 신약개발 산업에 기여■ 사회적 활용방안- 천연물 신소재에 대한 약리활성 예측 서비스의 발전으로 이어질 것으로 예상- 다양한 질환에 대해 약리활성을 나타내는 천연물에 대하여 과학적 정보를 제안함으로써 관련 질환 예방을 위한 천연물 소재에 대한 가이드라인을 구축 및 이용 - 질병으로 인한 개인적·사회적 손실 최소화에 기여

연구과제의 최종 목표데이터 과학 기반 천연물-타겟-질환 연계 맞춤형 신소재 발굴 연구- 데이터 과학 기반 천연물-타겟-질환이 연계된 맞춤 천연물 신소재를 발굴하기 위하여 다음과 같은 단계목표를 설정함.

-1년차 내용-■ NPASS를 이용하여 천연물 타겟 data set 구축 ■ Gene card를 이용하여 생리활성 타겟 data set 구축 ■ Therapeutic target database를 이용하여 질환별 타겟 data set 구축-2년차 내용-■ 각 data set로부터 R project를 이용한 link target 선별 ■ GTEx in silico 분석을 통해 link target의 생리활성 예측■ 생리활성이 예측되는 link target을 포함하는 천연물을 도출-3년차 내용-■ 도출된 천연물에 대한 추출물 제조 및 성분 규명■ 성분이 규명된 추출물에 대한 multi-target 조절 효과 탐색■ 최종 link target 천연물과 multi-target 천연물 후보 도출

연구과제의 활용방안 및 기대효과■ 학문적 활용방안- 데이터 기반 천연물 탐색을 활용한 연구과정에서 천연물-타겟-질환 적용 연구의 기초를 제시함- 천연물 데이터과학 천연물 신소재 개발을 통합한 연구 모델 제시- 천연물 과학의 효율적인 통합연구를 제시■ 산업적 활용방안- 데이터 및 실물기반의 통합형 미래 선도 천연물 의약품 신규 소재개발 플랫폼 활용- 천연물기반 생리활성 물질 도출 연구과정의 기간, 비용 절약으로 가치상승에 기여- 구축한 천연물 DB는 천연물 의약품뿐만 아니라 기능성 신소재, 건강기능식품 등 다양한 제품 개발에 폭넓게 활용 가능- 천연물의약품 개발 플랫폼의 활용을 통한 치료표적 후보 천연물을 제시하여 데이터과학 기반 신약개발 산업에 기여■ 사회적 활용방안- 천연물 신소재에 대한 약리활성 예측 서비스의 발전으로 이어질 것으로 예상- 다양한 질환에 대해 약리활성을 나타내는 천연물에 대하여 과학적 정보를 제안함으로써 관련 질환 예방을 위한 천연물 소재에 대한 가이드라인을 구축 및 이용 - 질병으로 인한 개인적·사회적 손실 최소화에 기여

연구과제의 최종 목표데이터 과학 기반 천연물-타겟-질환 연계 맞춤형 신소재 발굴 연구- 데이터 과학 기반 천연물-타겟-질환이 연계된 맞춤 천연물 신소재를 발굴하기 위하여 다음과 같은 단계목표를 설정함.

-1년차 내용-■ NPASS를 이용하여 천연물 타겟 data set 구축 ■ Gene card를 이용하여 생리활성 타겟 data set 구축 ■ Therapeutic target database를 이용하여 질환별 타겟 data set 구축-2년차 내용-■ 각 data set로부터 R project를 이용한 link target 선별 ■ GTEx in silico 분석을 통해 link target의 생리활성 예측■ 생리활성이 예측되는 link target을 포함하는 천연물을 도출-3년차 내용-■ 도출된 천연물에 대한 추출물 제조 및 성분 규명■ 성분이 규명된 추출물에 대한 multi-target 조절 효과 탐색■ 최종 link target 천연물과 multi-target 천연물 후보 도출

연구과제의 활용방안 및 기대효과■ 학문적 활용방안- 데이터 기반 천연물 탐색을 활용한 연구과정에서 천연물-타겟-질환 적용 연구의 기초를 제시함- 천연물 데이터과학 천연물 신소재 개발을 통합한 연구 모델 제시- 천연물 과학의 효율적인 통합연구를 제시■ 산업적 활용방안- 데이터 및 실물기반의 통합형 미래 선도 천연물 의약품 신규 소재개발 플랫폼 활용- 천연물기반 생리활성 물질 도출 연구과정의 기간, 비용 절약으로 가치상승에 기여- 구축한 천연물 DB는 천연물 의약품뿐만 아니라 기능성 신소재, 건강기능식품 등 다양한 제품 개발에 폭넓게 활용 가능- 천연물의약품 개발 플랫폼의 활용을 통한 치료표적 후보 천연물을 제시하여 데이터과학 기반 신약개발 산업에 기여■ 사회적 활용방안- 천연물 신소재에 대한 약리활성 예측 서비스의 발전으로 이어질 것으로 예상- 다양한 질환에 대해 약리활성을 나타내는 천연물에 대하여 과학적 정보를 제안함으로써 관련 질환 예방을 위한 천연물 소재에 대한 가이드라인을 구축 및 이용 - 질병으로 인한 개인적·사회적 손실 최소화에 기여

[데이터이관 글자수 검증으로 인한 추가 텍스트 입력][데이터이관 글자수 검증

연구내용은 중단기 목표의 구체적 로드맵이 제시된 이론적 문제와 이를 바탕으로 설계될 이론 및 응용 연구로 이루져 있다.중단기 연구 내용은 기존의 본인의 연구성과를 확장하는 작업을 기초로 한다. 이는, Hiraku Nakajima 등의 최상위레벨 기하학적 표현론 및 수리물리 분야의 수학자들과 밀접한 소통 하에 과거로부터 미래에 거쳐 진행되는 과제이며 기하학적 표현론의 중심적 과제의 일부이기도 하다. 첫번째 구체적인 논문과제 내용은, 본 연구자의 홈페이지에 구체적 로드맵이 계시된 saw quiver 표현론과 모듈라이 공간다양체 연구이다. 이는 Cherkis bow quiver 및 Nakajima quiver 표현론의 일반화이며 물리적으로 Coulomb branch 와 Higgs branch 의 대수기하학적 해석의 경계를 설정하여 기존 내용을 갈무리하는 동시, 향후 연구내용의 진전방향의 포커스를 설정하고자 한다. 두번째 과제의 내용은 본 연구자의 홈페이지에 로드맵이 계시된 4차원 Yang-Mills 장론에 대응하는 quiver 표현론 공간의 character formula 의 계산적 측면 연구이다. 제시된 방향은 character formula 의 wall-crossing 현상의 기술이다. 학계의 비공개 커뮤니케이션으로부터, 본 로드맵은 A 타입 리군의 대칭성에 대한 계산을 성공적 수행한 것으로 판단된다. 모든 반단순 대칭성에 대한 wall-crossing 현상 및 기하학적 표현론으로의 응용을 설계하고자 한다. 세번째 과제의 내용은 위 홈페이지에 계시된 2차원 conformal field theory 에 대응하는 quiver 표현론 공간의 character formula 및 복소사교기하 및 대수기하학적 성질 연구이다. 계시된 프로그램의 conformal field 의 대칭군은 복소 반단순 리군으로, 향후 추구할 방향으로 복소 아핀 반단순 리군에 관한 conformal field theory 이 추가제시될 예정이다. 제시된 각각의 구체적 성과 목표에 더불어 양자군의 표현론과의 연관성을 탐구할 예정이다. 보다 깊은 관점에서, 2차원 이론에 수반되는 Langlands 대칭성과 4차원-2차원 대칭성의 범주론적 동등성 가설을 정형화하는 문제에 착수하고자 한다. 네번째 연구 내용 또한 홈페이지에 계시된 바, 동역학계 문제에서 파생된 2차원 공간 내 그래프 이론의 문제이다. 본 연구자는 이 문제가 2차원 conformal field theory 에 연결되는 것에 착안, 과거 동역학계 연구과제와 병행 연구를 수행 중이다. 특히 enumerative 조합론으로 분류되는 분야에 밀접하여 2차원 동역학계에서 파생된 그래프 카운팅 문제를 2차원 곡면 상의 분할함수로 구현하는 것에 목표가 맞추어져 있다. 또한 그래프의 3차원 공간 내 deformation 으로 얻어지는 매듭이론에 관련하여 분할함수를 재해석하는 것이 중단기 연구과제 내용이다.중단기 연구는 공통적으로 표현론적 character formula 및 분할함수의 알고리즘적 계산 가능성을 다루고 있다. 이미 실용적 측면의보편화 단계에 이른, 2차원 공간 상 그래프 이론의 분할함수를 활용한 알고리즘 및 데이터과학은 네크워킹, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 등의 분야로 기하학적 표현론의 관점을 도입하고자 한다. 중단기간 연구와 병행될 데이터과학 연구의 내용은 중단기 연구기간 동안 보다 구체적으로 설정될 것이다. 중단기 연구 내용이 될 Langlands 대칭성 및 4차원-2차원 대칭성의 동등성을 통해, 기하학적 표현론 이외 복소사교기하학 및 대수기하학, 동역학계 및 enumerative 조합론의 구체적 가설을 생성할 것이며 이를 중장기의 2단계 연구 과제로서 진행할 예정이다.

[데이터이관 글자수 검증으로 인한 추가 텍스트 입력][데이터이관 글자수 검증

연구 목표: 선택적 광투과 기술을 적용한 초고효율 다중접합 무색·투명 태양전지 개발본 연구진은 기존에 보고된 투명 태양전지 개발 방법의 근본적 한계를 극복하기 위해, 본 연구책임자가 세계 최초로 연구한 선택적 광투과 기술*을 이용하여 가시광 영역 파장의 고른 투과가 가능한 태양전지 소재를 개발하고, 다중접합 기술을 통해 단일접합 기반 투명 태양전지의 효율 한계를 극복한 초고효율 투명 태양전지를 구현하고자 함. 투명 태양전지 개발을 위해서는 태양전지에 사용되는 모든 소재를 투명하게 만들어야 하기 때문에, 투명 태양전지 개발은 매우 도전적인 연구로 알려져 있음. 다중접합 투명 태양전지의 경우 단일접합 태양전지 보다 2배 이상의 소재가 적용되기 때문에 다중접합 기반 무색·투명 태양전지 연구는 훨씬 더 도전적인 연구로 예상됨. 본 연구자는 선택적 광투과 기술을 활용하여 유리와 같은 무색·투명 다중접합 태양전지 개발 연구를 성공적으로 수행하고자 함. 이를 위해 1) 고효율 다중접합 투명 태양전지 개발을 위한 소재 탐색 및 선택적 광투과 기술을 통한 소재의 광학적 물성을 조절하는 연구를 수행하고, 2) 개발된 투명 소재를 기반으로 고효율 다중접합 무색·투명 태양전지를 개발하고자 함. *선택적 광투과 기술 (Selective light transmission technology)선택적 광투과 기술은 본 연구책임자가 세계 최초로 보고한 기술로, 사람의 눈으로는 인식이 불가능하며 가시광 영역 파장의 빛은 투과 가능한 신개념 마이크로 구조를 적용하여, 기존에 불투명한 물성을 보이는 소재를 유리와 같은 무색·투명한 소재로 만드는 혁신적인 기술임. 본 기술을 활용하여 세계 최초로 고효율 결정질 실리콘 기반 무색·투명 태양전지를 성공적으로 개발하였음.

본 연구는 1) 무색·투명 다중 접합 태양전지 구성 소재의 광학적 물성 조절에 관한 기초연구와, 2) 초고효율 다중 접합 무색·투명 태양전지 개발 응용 연구로 나눌 수 있음.(1) 1단계 (1~3년차) - 창의적 기초 연구: 태양전지 구성 소재의 광학적 물성 조절 연구본 연구를 통해 태양전지의 모든 구성 소재 (e.g., 광흡수층, 전자수송층, 전공수송층, 전극)의 광학적 물성을 조절하는 연구를 수행하고자 함. 이를 위해, 다중접합 투명 태양전지에 적용될 상부 태양전지 및 하부 태양전지의 구성 소재 라이브러리 구축부터 각 소재의 광학적 물성을 바꾸기 위한 마이크로 구조 설계 및 적용 연구까지 태양전지 핵심 소재의 광학적 물성 변형을 위한 심도있는 기초 연구를 수행할 예정임. 이와 더불어, 재료과학-광학-화학의 다양한 학문 분야 융합을 통해 개발된 투명 소재의 광학적/화학적/전기적 물성 분석을 진행하여 개발된 소재를 태양전지 뿐 아니라 다양한 차세대 소재 및 소자에 적용 가능하도록 응용 분야를 탐색하는 학문 융합형 창의적 기초 연구 수행을 진행하고자 함.(2) 2단계 (4~5년차)- 도전적 응용 연구: 초고효율 다중 접합 무색·투명 태양전지 제조 기술 개발다중 접합 태양전지 제조를 위한 핵심 구성요소는 1) 서로 다른 빛의 파장을 흡수할 수 있는 다중 광흡수층, 2) 상부 태양전지 소자 층과 하부 태양전지 소자 층을 전기적으로 연결해 주는 역할을 함과 동시에 전자와 정공이 재결합되는 장소를 제공하는 중간층 소재, 3) 전극과 각 광흡수층 사이 계면에서 전자와 정공을 분리하여 서로 반대 방향으로 전달하게 해주는 캐리어 수송층, 4) 전자/정공 수집을 위한 전극층 등이 필수적으로 요구됨. 본 연구를 통해 투명 다중접합 태양전지에 최적화된 중간층 소재 개발과 더불어 1단계 연구 수행를 통해 개발된 상/하부셀용 투명 소재의 다중 접합 연구를 수행하여 세계 최고 효율을 갖는 초고효율 다중접합 투명 태양전지 개발 응용 연구를 수행하고자 함. 이 때 본 책임연구자가 보유한 세계 최고 수준의 반도체 나노/마이크로 구조 제작 기술, 소재 증착 기술, 태양전지 소자 제작 기술 등을 활용하고자 함. 더불어 제안 투명 태양전지의 개발 완료시 건물 일체형 태양전지, 스마트 유리 온실 등에 적용 가능할 수 있도록 건축/농업 등 해당 분야 전문가들과 협업 통해 실제 상용화가 가능한 도전적 응용 연구를 수행하고자 함. 연구자의 연구 수행역량본 연구자는 다양한 물질 기반 태양전지에 관한 연구 경험이 풍부하여, 본 연구에서 새롭게 제시된 초고효율 다중 접합 무색·투명 태양전지 연구에 관해 깊고 심층적인 기초연구가 가능함. 이와 더불어, 본 연구자는 독창적인 마이크로 구조 설계를 통해 반도체의 광학적 물성 조절 연구 수행에 있어 세계 최고 수준의 기술을 보유 중임. 대표 연구 성과로 기존에 불투명한 광학적 특성을 가지는 결정질 실리콘에 독창적인 마이크로 구조를 도입하여 세계 최초로 투명 결정질 실리콘 웨이퍼 및 태양전지를 구현하였음. 본 연구 결과는 학술지 (Joule, IF: 41.248) 뿐 아니라 세계적인 경제지인 The Economist에도 매우 유망한 기술로 소개됨. 이러한 본 연구자가 보유한 태양전지 고효율화 지식과 투명 태양전지에 관한 성공적인 선행 연구를 기초하여, 기초연구 및 응용 연구에서 제시된 도전적 목표를 가장 빠르게 달성할 수 있을 것으로 기대됨.

본 연구가 성공적으로 수행될 경우, 다음과 같은 연구 및 산업 분야에 막대한 파급효과를 일으킬 수 있음. 1) 건물일체형태양전지 (BIPV) 및 스마트 농장용 태양광 시스템: 현재 보고중인 투명태양전지는 낮은 광전변환효율 및 유리와 같은 무색 구현과 투과도 조절의 어려움 등으로 실질적 투명태양전지 개발에는 한계가 있음. 이를 무색·투명 다중접합 태양전지로 대체할 경우, 기존에 투명태양전지의 한계점들이 극복된 차세대 투명태양전지 개발이 가능함. 또한 본 기술은 재생에너지 활용을 통한 에너지 절감 기술로 향후 정부의 재생에너지 정책인 3020 이행계획에 핵심적 역할이 될 수 있을 것으로 기대됨. 2) 투명 전자소자: 본 연구의 핵심 기술은 선택적 광 투과 기술은 투명 태양전지 개발 뿐 아니라 다양한 투명 반도체 및 투명 금속 개발로 응용범위를 넓혀 나갈 수 있음. 따라서 이 기술은 태양전지 뿐 아니라 차세대 투명 전자소자 개발에도 핵심 기술이 될 것으로 예상됨. 뿐만 아니라, 반도체 다중 접합 형성 기술, 나노/마이크로 구조 제작 기술은 3) 차세대 반도체 전자 소자 개발을 위한 핵심 원천기술로 활용 가능할 것으로 사료됨.뿐만 아니라, 본 연구과제의 원천기술을 적용하여 개발될 초고효율 다중접합 무색·투명 태양전지 개발 기술은 기존에 보고된 바 없는 신개념 응용 연구이므로 Nature 자매지 이상의 최고 수준의 저널에 게재될 수 있을 것으로 기대됨.

본 연구의 궁극적 목표는 4차원 장론과 2차원 끈이론을 기하학적 표현론 언어를 통해 조화하며, 그 둘의 물리계에 발현되는 자연현상 수학, 물리 더 나아가 실용학문 전반에 응용하는 데에 있다. 역으로 타분야로부터 파생되는 성질을 수학-물리적으로 재해석하여 관련 분야의 상호증진을 추구하고자 한다. 4차원 Yang-Mills 이론은 위상-기하학의 연구대상으로서 4차원 공간 뿐 아닌 양자군의 표현론을 기술하는 언어로 사용되고 있다. 이를 통해, 양자군 표현론 응용의 다른 예인 2차원 물리이론을 기술하는 성과도 있었다. 이와 같은 연결고리는 quiver 표현론으로 기술되는 경우가 빈번하며, 위상-기하학 및 물리와 결합되어 수학의 중요한 언어로 정착되었다. 물리적 관점의 Intriligator-Seiberg 3차원 거울 대칭 은 4차원 Yang-Mills 이론과 2차원 conformal field theory 의 동등성을 제시한다. 2차원 이론은 리만 곡면과 그래프 이론을 통해 대수기하학, 사교기하학, 조합론의 언어로 이해되어왔다. 이에 대응되는 분할함수를 계산하여 표현론 및 대수기하, 사교기하적 의미와 동역학계 및 조합론적 해석법을 부여하는 것까지 하나의 프로젝트 단위로 추진할 것이다. 더 나아가 분할함수를 수학-물리적 의미를 넘어선 인공지능, 머신러닝 등의 데이터과학 분야 및 생체정보처리 등의 생물학-수학 연계분야의기반을 다지고자 한다. 이들 분야는 행렬이론을 기초로 하여 설계된 프로그래밍 언어를 사용하여 기술되고 있어, 수학-물리적 해석을 내포한 quiver 표현론적 기술법과의 상호증진을 추구한다. 이는 이론 연구와 동시에 병행될 응용학문 프로젝트로, 이를 통해 이론학문의 외연을 확장한다. 깊은 레벨의 수학의 응용학문이 더욱 보편-활성화되어 실용적 측면의 영향을 발휘한다.

연구내용은 중단기 목표의 구체적 로드맵이 제시된 이론적 문제와 이를 바탕으로 설계될 이론 및 응용 연구로 이루져 있다.중단기 연구 내용은 기존의 본인의 연구성과를 확장하는 작업을 기초로 한다. 이는, Hiraku Nakajima 등의 최상위레벨 기하학적 표현론 및 수리물리 분야의 수학자들과 밀접한 소통 하에 과거로부터 미래에 거쳐 진행되는 과제이며 기하학적 표현론의 중심적 과제의 일부이기도 하다. 첫번째 구체적인 논문과제 내용은, 본 연구자의 홈페이지에 구체적 로드맵이 계시된 saw quiver 표현론과 모듈라이 공간다양체 연구이다. 이는 Cherkis bow quiver 및 Nakajima quiver 표현론의 일반화이며 물리적으로 Coulomb branch 와 Higgs branch 의 대수기하학적 해석의 경계를 설정하여 기존 내용을 갈무리하는 동시, 향후 연구내용의 진전방향의 포커스를 설정하고자 한다. 두번째 과제의 내용은 본 연구자의 홈페이지에 로드맵이 계시된 4차원 Yang-Mills 장론에 대응하는 quiver 표현론 공간의 character formula 의 계산적 측면 연구이다. 제시된 방향은 character formula 의 wall-crossing 현상의 기술이다. 학계의 비공개 커뮤니케이션으로부터, 본 로드맵은 A 타입 리군의 대칭성에 대한 계산을 성공적 수행한 것으로 판단된다. 모든 반단순 대칭성에 대한 wall-crossing 현상 및 기하학적 표현론으로의 응용을 설계하고자 한다. 세번째 과제의 내용은 위 홈페이지에 계시된 2차원 conformal field theory 에 대응하는 quiver 표현론 공간의 character formula 및 복소사교기하 및 대수기하학적 성질 연구이다. 계시된 프로그램의 conformal field 의 대칭군은 복소 반단순 리군으로, 향후 추구할 방향으로 복소 아핀 반단순 리군에 관한 conformal field theory 이 추가제시될 예정이다. 제시된 각각의 구체적 성과 목표에 더불어 양자군의 표현론과의 연관성을 탐구할 예정이다. 보다 깊은 관점에서, 2차원 이론에 수반되는 Langlands 대칭성과 4차원-2차원 대칭성의 범주론적 동등성 가설을 정형화하는 문제에 착수하고자 한다. 네번째 연구 내용 또한 홈페이지에 계시된 바, 동역학계 문제에서 파생된 2차원 공간 내 그래프 이론의 문제이다. 본 연구자는 이 문제가 2차원 conformal field theory 에 연결되는 것에 착안, 과거 동역학계 연구과제와 병행 연구를 수행 중이다. 특히 enumerative 조합론으로 분류되는 분야에 밀접하여 2차원 동역학계에서 파생된 그래프 카운팅 문제를 2차원 곡면 상의 분할함수로 구현하는 것에 목표가 맞추어져 있다. 또한 그래프의 3차원 공간 내 deformation 으로 얻어지는 매듭이론에 관련하여 분할함수를 재해석하는 것이 중단기 연구과제 내용이다.중단기 연구는 공통적으로 표현론적 character formula 및 분할함수의 알고리즘적 계산 가능성을 다루고 있다. 이미 실용적 측면의보편화 단계에 이른, 2차원 공간 상 그래프 이론의 분할함수를 활용한 알고리즘 및 데이터과학은 네크워킹, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 등의 분야로 기하학적 표현론의 관점을 도입하고자 한다. 중단기간 연구와 병행될 데이터과학 연구의 내용은 중단기 연구기간 동안 보다 구체적으로 설정될 것이다. 중단기 연구 내용이 될 Langlands 대칭성 및 4차원-2차원 대칭성의 동등성을 통해, 기하학적 표현론 이외 복소사교기하학 및 대수기하학, 동역학계 및 enumerative 조합론의 구체적 가설을 생성할 것이며 이를 중장기의 2단계 연구 과제로서 진행할 예정이다.

본 연구자의 과거 및 향후 연구결과는 4차원 이론물리의 양자장론에 문제의 뿌리를 두고 있다. 수학적 측면으로 Donaldson 이론과 저차원 위상학의 교점에 위치하며 기술적으로는 미분기하, 대수기하, 복소사교기하를 활용한 기하학적 표현론에 기초한다. 이는 근래의 Intriligator-Seiberg 의 3차원 거울 대칭성의 기하학적 정형화 중 Higgs-Coulomb branch 의 대칭성을 설명하는 모델로 기여하였고 향후 보다 확장될 것으로 기대된다.양자장론에 대응되는 기하학적 표현론은 기하학적 Langlands 대칭성의 D-module 측면에도 적용 가능할 것으로 높은 기대가 모아진다. 정수론과 조화해석에 기반한 Langlands program 이 3차원 거울 대칭성의 다른 모습이며 2차원 conformal field theory 와 4차원 Yang-Mills gauge theory 상관성을 기술하는 언어로 기여할 것이라는 수학-물리학계의 예상과 기대는 고조되어 있다. 이에 본 연구결과들이 이와 같은 수학 분야 및 저차원 동역학계 등의 밀접분야들과 상호 파급효과를 공유할 것으로 예측된다.4차원 공간의 양자장론 및 2차원 끈이론의 기하학적 표현론은 저차원 위상, 복소곡면론의 기하, 변환이론의 대수적 해석 등의 수학이론으로 다각적으로 접근되어 온 분야이다. 수학-물리의 긴밀한 연계성으로 물리현상의 이론화 결과물이 수학의 다양한 분야로 또한 그 정형화 과정의 수리적 계산법은 데이터과학 분야에도 새로운 관점을 부여한다는 점에, 본 연구과제의 비전이 있다.

[최종연구목표]물질의 자발성 및 불확실성을 인공신경망 기술에 도입하여 인간과 유사하게 효율적이고 자율적 (자발성에 기인) 이면서 동시에 확률적이고 다차원적인 (불확실성에 기인) 학습이 가능한 나노소자기반 인공신경망 시스템 개발[최종연구목표 확립근거]▷ 인공신경망 소프트웨어와 하드웨어 간의 기술 격차가 매우 큼▷ 현재까지 인공신경망을 가속하는 것 이외에 새로운 기능 미비▷ 인공신경망 기술은 여전히 효율성, 자율성, 해석가능성 등의 어려운 도전과제가 남아있음▷ 해결 방안을 소재-뇌과학-인공신경망 융합에서 찾을 수 있음▷ 소재의 자발성은 에너지를 필요로하지 않는 변화과정으로 효율성과 자율성을 내포하고 있음▷ 불확실성은 확률적인 상태를 말하며, 정보를 하나의 값으로 다루지 않기 때문에 외부 영향에 덜 취약하고 고차원의 정보 저장이 가능함▷ 자발성 및 불확실성은 뇌과학에서도 중요하게 다루어지고 있으므로, 소재-뇌과학-인공신경망 융합을 통하여 연구 분야간의 간극을 좁히고 완전히 새로운 방식으로 인공지능 연구 방법론을 제안하고자 함[연차별 세부목표]1차: (선행연구를 확장하여) 자발성과 불확실성을 여러 인공신경망 모델의 핵심 알고리즘과 융합하여 뇌과학과 연계된 새로운 학습방법을 개발함2차: (1차년도 연구결과를 선행연구의 상전이 물질을 기반으로) 물성[상전이, 전자구조 등]-뇌과학[확신, 공간적분산처리 등]-인공신경망[조건부확률 접근법, 하드웨어기반 최적화 등]간의 유사성을 기반으로 융합시스템 구축함3차: 다양한 나노소자 대상으로 소재의 물성을 발굴하고 새로운 학습모델을 개발함4차: 소재-뇌과학-인공신경망 융합기반 인공지능 개발 방법론을 제시함5차: 응용분야를 발굴하고 응용성을 평가하고 검증함

[선행연구결과 요약]□ Phase-change material (PCM, 상변화물질) 기반 메모리 소자의 불확실성으로써 cycle-to-cycle, device-to-device variation 을 자발성으로써 resistance drift 를 이용하여 fully connected network에서의 학습효과를 각각 연구하었음□ 물성분석, 동작회로제안, 인공신경망 학습, 학습과정 분석 등을 진행하였고 그 결과들을 토대로 물성을 통한 인공신경망의 구현의 중요성을 확인할 수 있었음□ 이를 근거로 연구를 더 확장하고 보완하는 형태로 본 과제의 연차별 세부연구 내용은 다음과 같이 요약될 수 있음[연차별 연구 수행계획][1차년도]□ 선행연구는 fully connected network 모델에서만 분석되었기 때문에 convolution, recurrent 모델 등으로의 확장하여 자발성, 불확실성이 학습에 응용될 수 있도록 인공신경망을 구현하고 학습과정을 비교 분석할 계획임□ Fully connected network 는 non-linear approximator 로써 다양한 네트워크 모델과 결합되어 사용되지만 이미지, 자연어 처리 등 특정 응용분야에서 도입되는 핵심 알고리즘(이미지는 특정 픽셀 주변픽셀 정보가 중요하고, 자연어는 단어들의 위치나 순서가 중요하게 다루어짐)도 자발성, 불확실성이 학습효과와 어떻게 연관되어질 수 있는지 판단함[2차년도]□ 선행연구분석 결과는 Sparsity, Confidence, Bayesian inference, hardware optimizer 와 같은 연구내용을 파생시키고 있음□ 기존 연구 결과는 자발적인 weight 변화가 결국 weigtht 의 sparsity 를 제어하는 것으로 이해되고 있는데, 2차년도에서는 확장된 모델에서 소재-뇌과학-인공신경망을 하나의 시스템으로 해석하여 융합시스템을 구축할 계획임□ 예를들어, structural relaxation으로 이해되고 있는 resistancne drift 현상은 비정질 상태가 되었을 때 시간 증가에 따라서 저항이 증가하는 현상으로 PCM소자의 스위칭 조건(언제 비정질 상태가 되는가)에 의존하게 되는데, 이것은 weight의 변화 패턴에 대한 2차적인 정보를 포함하게 됨□ 이는 뇌과학의 메타학습과 연결될 수 있으며, 인공신경망 측면에서는 global minimum을 찾기 위해 2차도함수의 모양까지 확인하려는 Hessian 방법론까지 연결될 수 있게 됨□ 가능성 정도만 보았던 관련성들을 소재-뇌과학-인공신경망 관점에서 집대성할 계획임[3차년도]□ PCM 이외에 나소소자들을 융합시스템에 포함하여 소재의 물성풀을 확대하고, 더 다양한 인지기능을 포함하면서 새로운 인공신경망 모델을 확충할 계획임□ 기존 시냅스 소자 개발 연구과제 참여한 경험을 바탕으로 PCM 소자 이외에 charge trap 소자, spin 소자 등에 확대 적용할 확대할 계획임□ PCM은 retention, reliability의 장점이 있는 반면, charge trap 소자는 고도화된 VNAND 기술을 활용하여 실용성을 확보할 수 있고, spin 소자는 매우 적은 에너지로 동작시킬 수 있는 잠재성을 갖고 있음[4차년도]□ 다양한 소재물성-뇌인지기능-신경망모델의 확보를 바탕으로 특정 인지기능을 목적으로하는 소재기반 인공신경망 시스템을 제안할 수 있는 플랫폼을 구축할 계획임□ 응용분야에 맞게 소재(소자)를 선택하고 신경망모델을 구축하는 것이 가능함[5차년도]□ 특정 인지기능에 부합하는 응용분야들을 발굴하고, 응용성을 평가 검증할 계획임□ 인공신경망을 어디에 활용할지 탐색하는대신, 필요한 인지지능을 구현해내는 방법임

[소재분야]□ 기존의 뉴런 및 시냅스 동작을 단순히 모방하려는 연구에서 벗어나 본질적으로 인지과정으로써 활용될 수 있는 물성을 발굴하고 활용할 수 있음□ 과거에 밝혀졌지만 활용되지 못했던 다양한 물성들도 인공지능 기술로써 활용될 수 있는 새로운 가능성을 갖게됨[뇌과학분야]□ 고도의 인지과정을 해석할 수 있는 현상학적 모델을 확보할 수 있음□ 인간과 유사한 인공지능을 구현할 수 있는 유용한 방법이 될 수 있음[인공신경망 분야]□ 고도의 학습알고리즘을 하드웨어로 구현하여 고효율의 인공신경망 구현이 가능함□ 해석가능성을 높여서 인간의 언어 수준에서 인공신경망과의 상호작용이 가능함[융합시스템관점]□ 고도화된 인공지능 기술 개발을 위한 새로운 방법론을 확보하고 기술적 우위를 선점할 수 있음□ 뇌과학의 학문적 이해도와 인공신경망 기술적 이해도 사이의 간극을 더 좁힐 수 있음□ 소재-뇌과학-인공신경망이 융합된 인공지능 시스템은 복잡한 인간의 인지과정을 기능 중심으로 구분하여 이해할 수 있게 해주고, 기능별로 다양한 응용분야에 활용될 수 있음

[최종연구목표]물질의 자발성 및 불확실성을 인공신경망 기술에 도입하여 인간과 유사하게 효율적이고 자율적 (자발성에 기인) 이면서 동시에 확률적이고 다차원적인 (불확실성에 기인) 학습이 가능한 나노소자기반 인공신경망 시스템 개발[최종연구목표 확립근거]▷ 인공신경망 소프트웨어와 하드웨어 간의 기술 격차가 매우 큼▷ 현재까지 인공신경망을 가속하는 것 이외에 새로운 기능 미비▷ 인공신경망 기술은 여전히 효율성, 자율성, 해석가능성 등의 어려운 도전과제가 남아있음▷ 해결 방안을 소재-뇌과학-인공신경망 융합에서 찾을 수 있음▷ 소재의 자발성은 에너지를 필요로하지 않는 변화과정으로 효율성과 자율성을 내포하고 있음▷ 불확실성은 확률적인 상태를 말하며, 정보를 하나의 값으로 다루지 않기 때문에 외부 영향에 덜 취약하고 고차원의 정보 저장이 가능함▷ 자발성 및 불확실성은 뇌과학에서도 중요하게 다루어지고 있으므로, 소재-뇌과학-인공신경망 융합을 통하여 연구 분야간의 간극을 좁히고 완전히 새로운 방식으로 인공지능 연구 방법론을 제안하고자 함[연차별 세부목표]1차: (선행연구를 확장하여) 자발성과 불확실성을 여러 인공신경망 모델의 핵심 알고리즘과 융합하여 뇌과학과 연계된 새로운 학습방법을 개발함2차: (1차년도 연구결과를 선행연구의 상전이 물질을 기반으로) 물성[상전이, 전자구조 등]-뇌과학[확신, 공간적분산처리 등]-인공신경망[조건부확률 접근법, 하드웨어기반 최적화 등]간의 유사성을 기반으로 융합시스템 구축함3차: 다양한 나노소자 대상으로 소재의 물성을 발굴하고 새로운 학습모델을 개발함4차: 소재-뇌과학-인공신경망 융합기반 인공지능 개발 방법론을 제시함5차: 응용분야를 발굴하고 응용성을 평가하고 검증함

[선행연구결과 요약]□ Phase-change material (PCM, 상변화물질) 기반 메모리 소자의 불확실성으로써 cycle-to-cycle, device-to-device variation 을 자발성으로써 resistance drift 를 이용하여 fully connected network에서의 학습효과를 각각 연구하었음□ 물성분석, 동작회로제안, 인공신경망 학습, 학습과정 분석 등을 진행하였고 그 결과들을 토대로 물성을 통한 인공신경망의 구현의 중요성을 확인할 수 있었음□ 이를 근거로 연구를 더 확장하고 보완하는 형태로 본 과제의 연차별 세부연구 내용은 다음과 같이 요약될 수 있음[연차별 연구 수행계획][1차년도]□ 선행연구는 fully connected network 모델에서만 분석되었기 때문에 convolution, recurrent 모델 등으로의 확장하여 자발성, 불확실성이 학습에 응용될 수 있도록 인공신경망을 구현하고 학습과정을 비교 분석할 계획임□ Fully connected network 는 non-linear approximator 로써 다양한 네트워크 모델과 결합되어 사용되지만 이미지, 자연어 처리 등 특정 응용분야에서 도입되는 핵심 알고리즘(이미지는 특정 픽셀 주변픽셀 정보가 중요하고, 자연어는 단어들의 위치나 순서가 중요하게 다루어짐)도 자발성, 불확실성이 학습효과와 어떻게 연관되어질 수 있는지 판단함[2차년도]□ 선행연구분석 결과는 Sparsity, Confidence, Bayesian inference, hardware optimizer 와 같은 연구내용을 파생시키고 있음□ 기존 연구 결과는 자발적인 weight 변화가 결국 weigtht 의 sparsity 를 제어하는 것으로 이해되고 있는데, 2차년도에서는 확장된 모델에서 소재-뇌과학-인공신경망을 하나의 시스템으로 해석하여 융합시스템을 구축할 계획임□ 예를들어, structural relaxation으로 이해되고 있는 resistancne drift 현상은 비정질 상태가 되었을 때 시간 증가에 따라서 저항이 증가하는 현상으로 PCM소자의 스위칭 조건(언제 비정질 상태가 되는가)에 의존하게 되는데, 이것은 weight의 변화 패턴에 대한 2차적인 정보를 포함하게 됨□ 이는 뇌과학의 메타학습과 연결될 수 있으며, 인공신경망 측면에서는 global minimum을 찾기 위해 2차도함수의 모양까지 확인하려는 Hessian 방법론까지 연결될 수 있게 됨□ 가능성 정도만 보았던 관련성들을 소재-뇌과학-인공신경망 관점에서 집대성할 계획임[3차년도]□ PCM 이외에 나소소자들을 융합시스템에 포함하여 소재의 물성풀을 확대하고, 더 다양한 인지기능을 포함하면서 새로운 인공신경망 모델을 확충할 계획임□ 기존 시냅스 소자 개발 연구과제 참여한 경험을 바탕으로 PCM 소자 이외에 charge trap 소자, spin 소자 등에 확대 적용할 확대할 계획임□ PCM은 retention, reliability의 장점이 있는 반면, charge trap 소자는 고도화된 VNAND 기술을 활용하여 실용성을 확보할 수 있고, spin 소자는 매우 적은 에너지로 동작시킬 수 있는 잠재성을 갖고 있음[4차년도]□ 다양한 소재물성-뇌인지기능-신경망모델의 확보를 바탕으로 특정 인지기능을 목적으로하는 소재기반 인공신경망 시스템을 제안할 수 있는 플랫폼을 구축할 계획임□ 응용분야에 맞게 소재(소자)를 선택하고 신경망모델을 구축하는 것이 가능함[5차년도]□ 특정 인지기능에 부합하는 응용분야들을 발굴하고, 응용성을 평가 검증할 계획임□ 인공신경망을 어디에 활용할지 탐색하는대신, 필요한 인지지능을 구현해내는 방법임

[소재분야]□ 기존의 뉴런 및 시냅스 동작을 단순히 모방하려는 연구에서 벗어나 본질적으로 인지과정으로써 활용될 수 있는 물성을 발굴하고 활용할 수 있음□ 과거에 밝혀졌지만 활용되지 못했던 다양한 물성들도 인공지능 기술로써 활용될 수 있는 새로운 가능성을 갖게됨[뇌과학분야]□ 고도의 인지과정을 해석할 수 있는 현상학적 모델을 확보할 수 있음□ 인간과 유사한 인공지능을 구현할 수 있는 유용한 방법이 될 수 있음[인공신경망 분야]□ 고도의 학습알고리즘을 하드웨어로 구현하여 고효율의 인공신경망 구현이 가능함□ 해석가능성을 높여서 인간의 언어 수준에서 인공신경망과의 상호작용이 가능함[융합시스템관점]□ 고도화된 인공지능 기술 개발을 위한 새로운 방법론을 확보하고 기술적 우위를 선점할 수 있음□ 뇌과학의 학문적 이해도와 인공신경망 기술적 이해도 사이의 간극을 더 좁힐 수 있음□ 소재-뇌과학-인공신경망이 융합된 인공지능 시스템은 복잡한 인간의 인지과정을 기능 중심으로 구분하여 이해할 수 있게 해주고, 기능별로 다양한 응용분야에 활용될 수 있음

연구 목표: 선택적 광투과 기술을 적용한 초고효율 다중접합 무색·투명 태양전지 개발본 연구진은 기존에 보고된 투명 태양전지 개발 방법의 근본적 한계를 극복하기 위해, 본 연구책임자가 세계 최초로 연구한 선택적 광투과 기술*을 이용하여 가시광 영역 파장의 고른 투과가 가능한 태양전지 소재를 개발하고, 다중접합 기술을 통해 단일접합 기반 투명 태양전지의 효율 한계를 극복한 초고효율 투명 태양전지를 구현하고자 함. 투명 태양전지 개발을 위해서는 태양전지에 사용되는 모든 소재를 투명하게 만들어야 하기 때문에, 투명 태양전지 개발은 매우 도전적인 연구로 알려져 있음. 다중접합 투명 태양전지의 경우 단일접합 태양전지 보다 2배 이상의 소재가 적용되기 때문에 다중접합 기반 무색·투명 태양전지 연구는 훨씬 더 도전적인 연구로 예상됨. 본 연구자는 선택적 광투과 기술을 활용하여 유리와 같은 무색·투명 다중접합 태양전지 개발 연구를 성공적으로 수행하고자 함. 이를 위해 1) 고효율 다중접합 투명 태양전지 개발을 위한 소재 탐색 및 선택적 광투과 기술을 통한 소재의 광학적 물성을 조절하는 연구를 수행하고, 2) 개발된 투명 소재를 기반으로 고효율 다중접합 무색·투명 태양전지를 개발하고자 함. *선택적 광투과 기술 (Selective light transmission technology)선택적 광투과 기술은 본 연구책임자가 세계 최초로 보고한 기술로, 사람의 눈으로는 인식이 불가능하며 가시광 영역 파장의 빛은 투과 가능한 신개념 마이크로 구조를 적용하여, 기존에 불투명한 물성을 보이는 소재를 유리와 같은 무색·투명한 소재로 만드는 혁신적인 기술임. 본 기술을 활용하여 세계 최초로 고효율 결정질 실리콘 기반 무색·투명 태양전지를 성공적으로 개발하였음.

본 연구는 1) 무색·투명 다중 접합 태양전지 구성 소재의 광학적 물성 조절에 관한 기초연구와, 2) 초고효율 다중 접합 무색·투명 태양전지 개발 응용 연구로 나눌 수 있음.(1) 1단계 (1~3년차) - 창의적 기초 연구: 태양전지 구성 소재의 광학적 물성 조절 연구본 연구를 통해 태양전지의 모든 구성 소재 (e.g., 광흡수층, 전자수송층, 전공수송층, 전극)의 광학적 물성을 조절하는 연구를 수행하고자 함. 이를 위해, 다중접합 투명 태양전지에 적용될 상부 태양전지 및 하부 태양전지의 구성 소재 라이브러리 구축부터 각 소재의 광학적 물성을 바꾸기 위한 마이크로 구조 설계 및 적용 연구까지 태양전지 핵심 소재의 광학적 물성 변형을 위한 심도있는 기초 연구를 수행할 예정임. 이와 더불어, 재료과학-광학-화학의 다양한 학문 분야 융합을 통해 개발된 투명 소재의 광학적/화학적/전기적 물성 분석을 진행하여 개발된 소재를 태양전지 뿐 아니라 다양한 차세대 소재 및 소자에 적용 가능하도록 응용 분야를 탐색하는 학문 융합형 창의적 기초 연구 수행을 진행하고자 함.(2) 2단계 (4~5년차)- 도전적 응용 연구: 초고효율 다중 접합 무색·투명 태양전지 제조 기술 개발다중 접합 태양전지 제조를 위한 핵심 구성요소는 1) 서로 다른 빛의 파장을 흡수할 수 있는 다중 광흡수층, 2) 상부 태양전지 소자 층과 하부 태양전지 소자 층을 전기적으로 연결해 주는 역할을 함과 동시에 전자와 정공이 재결합되는 장소를 제공하는 중간층 소재, 3) 전극과 각 광흡수층 사이 계면에서 전자와 정공을 분리하여 서로 반대 방향으로 전달하게 해주는 캐리어 수송층, 4) 전자/정공 수집을 위한 전극층 등이 필수적으로 요구됨. 본 연구를 통해 투명 다중접합 태양전지에 최적화된 중간층 소재 개발과 더불어 1단계 연구 수행를 통해 개발된 상/하부셀용 투명 소재의 다중 접합 연구를 수행하여 세계 최고 효율을 갖는 초고효율 다중접합 투명 태양전지 개발 응용 연구를 수행하고자 함. 이 때 본 책임연구자가 보유한 세계 최고 수준의 반도체 나노/마이크로 구조 제작 기술, 소재 증착 기술, 태양전지 소자 제작 기술 등을 활용하고자 함. 더불어 제안 투명 태양전지의 개발 완료시 건물 일체형 태양전지, 스마트 유리 온실 등에 적용 가능할 수 있도록 건축/농업 등 해당 분야 전문가들과 협업 통해 실제 상용화가 가능한 도전적 응용 연구를 수행하고자 함. 연구자의 연구 수행역량본 연구자는 다양한 물질 기반 태양전지에 관한 연구 경험이 풍부하여, 본 연구에서 새롭게 제시된 초고효율 다중 접합 무색·투명 태양전지 연구에 관해 깊고 심층적인 기초연구가 가능함. 이와 더불어, 본 연구자는 독창적인 마이크로 구조 설계를 통해 반도체의 광학적 물성 조절 연구 수행에 있어 세계 최고 수준의 기술을 보유 중임. 대표 연구 성과로 기존에 불투명한 광학적 특성을 가지는 결정질 실리콘에 독창적인 마이크로 구조를 도입하여 세계 최초로 투명 결정질 실리콘 웨이퍼 및 태양전지를 구현하였음. 본 연구 결과는 학술지 (Joule, IF: 41.248) 뿐 아니라 세계적인 경제지인 The Economist에도 매우 유망한 기술로 소개됨. 이러한 본 연구자가 보유한 태양전지 고효율화 지식과 투명 태양전지에 관한 성공적인 선행 연구를 기초하여, 기초연구 및 응용 연구에서 제시된 도전적 목표를 가장 빠르게 달성할 수 있을 것으로 기대됨.

본 연구가 성공적으로 수행될 경우, 다음과 같은 연구 및 산업 분야에 막대한 파급효과를 일으킬 수 있음. 1) 건물일체형태양전지 (BIPV) 및 스마트 농장용 태양광 시스템: 현재 보고중인 투명태양전지는 낮은 광전변환효율 및 유리와 같은 무색 구현과 투과도 조절의 어려움 등으로 실질적 투명태양전지 개발에는 한계가 있음. 이를 무색·투명 다중접합 태양전지로 대체할 경우, 기존에 투명태양전지의 한계점들이 극복된 차세대 투명태양전지 개발이 가능함. 또한 본 기술은 재생에너지 활용을 통한 에너지 절감 기술로 향후 정부의 재생에너지 정책인 3020 이행계획에 핵심적 역할이 될 수 있을 것으로 기대됨. 2) 투명 전자소자: 본 연구의 핵심 기술은 선택적 광 투과 기술은 투명 태양전지 개발 뿐 아니라 다양한 투명 반도체 및 투명 금속 개발로 응용범위를 넓혀 나갈 수 있음. 따라서 이 기술은 태양전지 뿐 아니라 차세대 투명 전자소자 개발에도 핵심 기술이 될 것으로 예상됨. 뿐만 아니라, 반도체 다중 접합 형성 기술, 나노/마이크로 구조 제작 기술은 3) 차세대 반도체 전자 소자 개발을 위한 핵심 원천기술로 활용 가능할 것으로 사료됨.뿐만 아니라, 본 연구과제의 원천기술을 적용하여 개발될 초고효율 다중접합 무색·투명 태양전지 개발 기술은 기존에 보고된 바 없는 신개념 응용 연구이므로 Nature 자매지 이상의 최고 수준의 저널에 게재될 수 있을 것으로 기대됨.