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5만 원권의 묵포도도에 자외선(UV)을 비추면 형광색이 드러난다. 금융업 종사자 등 전문가를 위해 숨겨놓은 위조 방지 정보다. 높은 보안이 필요한 품목에는 업계 관계자들만이 알 수 있는 ‘은닉형 위조방지 정보’가 있다. 최근 국내 연구진이 이러한 은닉형 위조 방지 기술을 새롭게 개발해 주목받고 있다. UNIST(박종래) 에너지화학공학과 이지석 교수팀은 은 나노 입자를 이용한 은닉형 위조 방지 기술을 개발했다. 이지석 교수는 “기업이 하자가 발생한 자사 제품이 불법 복제 제품이 아닌지를 판단해 고객에게 알릴 때나, 높은 수준의 보안성이 필요한 고가의 예술품, 군수품 위조 방지 등에 유망한 기술”이라고 설명했다. |
개발된 기술은 은 나노입자가 자외선에 노출되면 변색 되는 단점을 역으로 활용한 기술이다. 발색을 조절하기 위해서는 고분자 그물에 은 나노입자를 가둬 나노입자의 성장을 조절하는 방식을 고안했다. 그물의 크기가 크면 은 나노입자 크기가 커져 노란색에 가까운 빛을, 그물 크기가 작으면 입자 크기가 작아지고 빨간빛을 띠게 된다. 성분 배합에 따라 자외선을 쪼였을 때 고분자 그물의 촘촘함과 은 나노입자의 발색이 달라진다. 연구팀은 이 은 나노입자가 포함된 고분자 구조체를 픽셀 삼아 고해상도 발색 이미지를 만들었다. 기존 공정보다 제작 시간을 1/10로 단축한 자동화된 광식각 프린팅 공정으로 반 명함 크기보다 큰 앵무새 이미지를 30분 안에 찍어냈다. 디지털 방식 공정을 이용하기 때문에 원하는 모든 이미지를 컬러 프린팅할 수 있으며, 채도와 색조 또한 정밀하게 조절할 수 있다. 또 고분자 구조체를 빨강, 노랑, 파랑 바코드 형태로 배열하는 방식으로도 위조 방지 정보를 만들 수 있다. 자외선 노출 시간에 따라 발색이 달라져 시간 정보 또한 바코드에 저장된다. 시간 정보까지 이용하면 3원색을 이용한 배열 조합보다 정보량이 1,000배 이상 늘어 최대 303까지 정보를 담을 수 있다. 색상의 종류를 늘리기 위한 추가적인 합성 과정이 필요 없고 바코드 입자를 연속적으로 배열해 이미지를 만들면 사실상 정보의 양을 무한대로 늘릴 수도 있다. 연구팀은 인공지능 알고리즘을 개발해 바코드의 시간 정보까지 판독할 수 있도록 했으며, 판도 신뢰도 또한 98.36%까지 올렸다. 인공지능이 재질 배합, UV 노출 시간과 실제 나타난 바코드를 분석해 정품 여부를 판정한다. 제1저자인 유병천 연구원은 “제조 공정이 매우 단순하고 색상 재현성 뛰어나 위조 방지를 비롯한 정보 암호화 시스템 개발에 큰 도움이 될 것”이라고 설명했다. 이번 연구 결과는 재료분야 권위 학술지인 어드밴스드 머터리얼즈 (Advanced Materials)에 11월 20일 자로 온라인 공개됐다. 연구 수행은 한국연구재단의 지원을 받아 이뤄졌다. (끝) (논문명: High-throughput Multiplexed Plasmonic Color Encryption of Microgel Architectures via Programmable Dithering-mask Flow Microlithography) |
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[붙임] 연구결과 개요 |
1.연구배경 은 나노 입자(AgNP)는 빛에 노출 시, 나노 입자 내에서 전자가 집단적으로 진동하는 현상인 플라즈모닉 공명1)이란 고유한 광학 특성이 있어 여러 연구 분야에서 관심을 받고 있다. 이러한 상호 작용은 주변 전자기장의 섭동으로 이어져 국소 표면 플라즈모닉 공명(LSPR) 밴드라는 특정 주파수에서 빛을 흡수하고 산란시킨다. 특히, 이 플라즈모닉 밴드의 정확한 위치는 나노 입자의 크기, 모양과 같은 형태학적 매개변수 등에 의해 결정된다. 광범위한 색 영역, 생생한 색조 및 우수한 해상도와 같은 광학 특성은 컬러 프린팅부터 광학 보안 암호화 및 복잡한 데이터 인코딩 시스템 등 다양한 응용 분야에 활용된다. 그러나, 은 나노입자는 온도 변동과 자외선 노출로 인한 색상 변화에 민감하여 색상 안정성이 중요한 디스플레이 애플리케이션에서 사용이 제한됐다. 한편, 플라즈모닉 색 구조체를 제작하는 데는 EBL, FIB 밀링, NIL, 광촉매 증착 등이 사용됐지만 실제 응용을 위한 효율성, 비용 또는 확장성 등의 문제에 직면하였다. 예를 들어, EBL과 FIB 밀링는 높은 해상도를 갖는 반면 느린 스캔 속도로 처리량을 저하시키고, NIL은 제조 프로세스를 신속하게 처리하는 반면, 필수 단계 반복 과정과 복잡하게 제조된 몰드에 의해 제약을 받아 비용이 증가한다.
2.연구내용 본 연구팀은 다중화된 플라즈모닉 색상 암호화 마이크로겔 구조체의 대량 생산과 이를 구현하기 위한 리소그래피 방법을 제시하였다. 조성 변화를 통해 다공성을 조절 가능한 마이크로겔 매트릭스 내에서 광화학적 환원을 통해 은 나노 입자의 플라즈모닉 색상을 정밀하게 조절하였다. 구조체의 뼈대를 이루는 광경화성 고분자와 다공성을 조절하는 포로젠(porogen), 은 나노 입자와 결합하여 안정화시키는 스테빌라이저(stabilizer)의 비율을 조절함으로써 은 나노 입자의 크기 및 분포를 조절하였고 이는 크게 빨강, 노랑, 파랑의 3가지 색으로 구현되었다. 프로그래밍으로 마스크 변환이 쉬운 플로우 마이크로 리소그래피2) 장비를 통해 특정 색상 발현 가능성이 있는 형상별 또는 바코드 하이드로겔 마이크로 입자의 대량 생산했다. 더불어, 플라즈모닉 색상 코드의 암호화 용량을 33개에서 303개로 향상시켜 1,000배 증가를 기록했으며, 딥러닝3) 기반 색상 및 모양 분류를 통해 암호화된 플라즈모닉 색상과 색상 발현 후 광학적으로 해독된 플라즈모닉 색상 사이의 상관관계를 확립함으로써 암호화 및 해독 수준을 향상시켰다. 또 디더링마스크 리소그래피와 픽셀 단위 제어가 가능한 DMD 장비4)를 기반으로 그레이스케일5) 마스크를 이용하여 프린팅의 채도를 조절하였다. 이는 단일 색상 구조물 내에서 색상 인코딩의 정밀 제어 기술을 향상시키는 결과를 보였다. 어플리케이션의 다양성을 위해 포스트 패턴을 어레이로 설계하여 고해상도 마이크로 구조체도 제작하였다. 300 dpi 이상의 고해상도 시공간 마이크로겔 어레이는 은 이온 용액 및 자외선 노출을 거쳐 암호화된 정보를 플라즈모닉 색상 이미지로 해독 가능하다. 본 연구팀은 이를 이용해 5.6 x 5.6cm² 이상의 대면적 프린팅 및 독립형 필름으로 활용 가능하게 하였고, 이는 즉각적이고 독특한 플라즈모닉 색상 변화 특성을 활용함으로써 위조 방지 기술의 새로운 가능성을 열었다.
3.기대효과 본 연구팀의 결과로 다양한 플라즈모닉 컬러를 고분자 매트릭스 내에서 구현하는 마이크로 구조체 제작 방법을 개발하였다. 이는 독특할 뿐만 아니라 복제하기 어려운 복잡한 색상 패턴을 설계할 수 있도록 한다. 다공성과 광패터닝 영역을 정밀하게 제어하여 다중화된 마이크로 입자 및 시공간 컬러 프린팅을 생성하였으며, 이는 효과적인 시각 인증 시스템 역할을 하며, 위조 시도에 장벽을 높였다. 마이크로 구조체의 대면적 고해상도 광패터닝과 디더링 마스크 기술을 통합하여 고유한 색상 패턴의 구조체를 대량으로 생산 가능해 위조 방지 산업에 실용적으로 사용 가능하다. 위조 방지로써의 응용 외에도 고분자 내 나노 입자 성장 및 플로우 리소그래피 기술의 결합을 사용하여 나노복합로봇을 제작할 수 있는 잠재력을 시사한다.
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[붙임] 용어설명 |
1.플라즈모닉 공명 (Plasmonic resonance) 금과 은 같은 금속 나노 입자가 특정한 빛의 파장을 흡수하거나 산란시키는 현상이다. 입자의 크기, 모양, 주변 환경에 따라 특정 파장대에서 공명이 발생하는데, 이때 전자가 집단적으로 진동하며 빛을 강하게 흡수하거나 반사한다. 2.플로우 마이크로 리소그래피 (flow micro lithography) 미세 유체 공정을 통해 특정 패턴을 가진 구조물을 생성하는 기법으로, 미세 유체 채널 내에 광감응성 물질을 흘려 빛을 이용하여 원하는 부분만 경화시키는 방식을 사용한다. 이를 통해 고해상도 미세 패턴 구조체를 형성할 수 있으며, 주로 미세 구조 전자기기, 의료용 소자 제조 등에 사용되고 있다. 3.DMD (digital micro-mirror) 빛을 반사하는 수많은 미세한 거울로 이루어진 장비로, 각각의 거울은 개별적으로 기울기를 조정할 수 있어 빛은 반사하거나 차단하여 픽셀 단위로 이미지 생성이 가능한다. 각 거울은 초당 수천 번을 움직여 고속의 이미지 처리가 가능하며, 고해상도 구현에 효율적이다. 4.그레이스케일 (Grayscale) 그레이 스케일은 밝기 단계를 조절하여 흑백 이미지를 생성하는 방식으로, 256단계의 밝기 차이를 이용해 색감을 표현할 수 있다. 리소그래피 기술과 결합하면 더 정밀한 패턴 및 입체감을 구현할 수 있어 미세 구조체 생성 등에 활용되고 있다. 5.딥러닝 (Deep learning) 다층의 네트워크를 이용해 방대한 데이터를 학습하여 새로운 데이터를 예측하고 분류하는 인공지능 기법으로, 머신러닝보다 더 복잡한 구조를 통해 이미지 인식, 음성 인식 등의 분야에 사용된다. 특히, 이미지나 비디오 분석에 높은 성능을 보이며 학습할수록 정확도가 높아지는 특징을 가지고 있다.
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[붙임] 그림설명 |
그림1. 은 나노입자가 포함된 고분자 구조체 제작 및 패터닝 (a) 미세유체 채널 내에서 플라즈모닉 컬러가 인코딩된 여러 모양의 고분자 구조체 제작; ⅰ) PDMS 채널 내부의 광경화성 전구체 용액 층류에 DMD 패턴의 UV 노광을 통해 경화됨. ⅱ) 다공성이 다른 여러 모양의 고분자 구조체 합성. ⅲ) AgNO3 용액을 통해 플라즈모닉 컬러 암호화 마이크로 입자 배양 ⅳ) UV 노출 시 마이크로 입자의 여러 플라즈모닉 컬러 동시 발현. (b) 가교제(PEGDA)와 안정제(AA)의 배합 비율별 AgNP의 플라즈모닉 컬러 변화. (c) 암호화된 고해상도 마이크로아키텍처 어레이의 대면적 제작 그림2. 바코드 형태 배열을 통한 정보 암호화와 인공지능 학습 (a) 다공성이 다른 여러 모양의 마이크로 입자의 현미경 이미지, Ag 이온과 함께 배양 후 365nm 자외선 조사 후 이미지 (b) 모양과 색상(예: 육각형으로서의 파란색, 십자형으로서의 빨간색, 원으로서의 노란색)을 일치시키고 분류하기 위해 사용된 딥 러닝 훈련 프로세스. (c) 다중 색상 및 모양 코딩된 마이크로 입자의 딥러닝 기반 분류. (d) 365nm UV 광 노출 시간에 따른 바코드 마이크로 입자의 플라즈모닉 색상 변화. (e) 바코드 마이크로 입자의 딥 러닝 기반 시간 의존적 코드 생성 및 인식 프로세스. (f) 바코드 마이크로 입자의 각 영역에서 시간 의존적 RGB 변화의 2D PCA 투영. (g) 바코드 마이크로 입자의 딥 러닝 기반 분류. (Scale Bar: 100 μm) 그림3. 그레이스케일 포토마스크를 더해 만든 고분자 구조체 배열 이미지 (a) 바코드 패턴 및 (b) 타일링 패턴. (Scale bar: 100 μm) (c) 디더링 패턴 그레이스케일 포토마스크를 위한 이미지 재처리 프로세스. (d) 디더링 패턴 그레이스케일 포토마스크를 사용한 단색 인쇄물의 플라즈모닉 컬러링. (Scale bar: 0.5cm) 그림4. 대면적 컬러 패터닝 기술 (a) 프로그래밍 가능한 ‘디더링 마스크 플로우 마이크로리소그래피 시스템’과 ‘디더링 마스크 리소그래피 기술’을 결합한 대면적 마이크로구조물 제작 시스템의 개요도. (b) 대면적 포스트 어레이 제작을 위해 DMD 크기에 맞게 분할된 디더링-포토마스크. (c) 디지털 컬러 이미지를 빨간색, 파란색, 노란색, 무색 디더링-마스크로 변환하는 프로세스. (d) 각 색상에 대한 솔루션 변경 및 대면적 인쇄 프로세스 (Scale Bar: 0.5cm) (e) 다양한 dpi 값의 광학 이미지: i) 100, ii) 150 및 iiii) 300 (Scale Bar: 0.5cm) (f) 유리 웨이퍼 기판에서 해치를 플라즈모닉 컬러로 인쇄한 사진. (Scale Bar: 1cm(왼쪽) 및 1mm (오른쪽)) (g) 대면적 독립형 PDMS 필름에 있는 트럼프 광학 이미지. (Scale Bar: 1cm) |
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