제목 | Transducers ’2013 학술대회 자료를 활용한 MEMS분야 연구동향 조사분석 |
---|---|
작성자 | 정병규 |
작성일 | 2014-03-25 오전 11:40:55 |
첨부파일 |
![]() ![]() |
미세전자기계시스템(MEMS, Micro-Electro Mechanical Systems)은 반도체 제조기술을 이용해 실리콘 기판 위에 3차원의 구조물을 형성하는 기술로 초고밀도 집적회로, 각종 센서, 잉크젯 프린터 헤드, HDD 자기헤드 등 초미세 기계구조물을 만드는 기술을 말한다. MEMS는 20세기의 대표적인 산업기술인 반도체 기술에 버금가는 유망 기술로 현재 기술의 응용 범위는 유전자 정보 해독을 위한 바이오칩 등 생명의료 분야, 무선부품, 광부품, 미세기계 분야로 급속히 확산되고 있는 유망한 기술이다. 따라서 해외의 연구동향을 분석하고 이를 국내연구자들에게 제공한다면 연구방향 수립과 공동연구를 위한 네트워크 형성에 도움을 줄 수 있을 것이다. 나아가 국가적 차원의 R&D 정책수립을 위한 기반 자료로서 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
센서(Sensor)와 액추에이터(Actuator) 관련 국제 학술대회인 The 17th International Conference on Solid-State Sensors, Actuators and Microsystems(Transducers’2013)이 지난 6월 16일부터 20일까지 5일간의 일정으로 스페인의 바르셀로나에서 개최되었다. 이 학회는 격년으로 미국, 유럽, 아시아를 돌아가며 열리며, 액추에이터나 센서분야를 포함하는 Transducer 분야를 기본으로 시작하여 현재는 화학, 생물 등도 포함하는 거의 전 분야를 다루고 있다. 이 학술대회는 매년 700여건의 논문이 발표되고 있으며, 현재 17회로 역사가 깊은 MEMS 분야의 대표적인 해외학술대회로 인식되고 있다.
이번 2013년 학술대회에서는 총 707건의 논문들이 발표되었으며 자료 분석을 위해 이들 논문에 대한 저자 및 소속, 키워드 등을 논문 Proceeding에서 추출하였다. 분석방법은 통계분석과 사회적 네트워크 분석(Social Network Analysis)을 하였으며, 통계분석은 분야별 논문 수, 기관별 논문 발표 수, 저자별 논문 발표 수를 분석하였고, 네트워크 분석은 Net Miner 3.6을 사용하여 키워드 분석, 공저자 분석, 분야-기관 분석(2Mode), 저자-키워드 분석(2Mode)을 하였다.
1. 분야별 논문수
논문이 발표된 분야는 Plenary를 포함하여 총 96개 분야가 있으며, Gas Sensors가 24건, Medical Microsystems가 24건, Microfluidics가 22건, Accelerometers가 20건, Fluid manipulation in microsystems가 20건으로 나타났으며, 이중 10건 이상의 논문이 발표된 분야의 순서는 아래 그래프와 같다.
2. 국가별 논문발표수
Transducers’2013에는 총 38개 국가가 참여하였다. 국가별로는 USA가 202건의 논문을 발표하여 가장 많았으며, 그 다음으로 JAPAN이 119건, TAIWAN이 52건, GERMANY가 48건, 홍콩을 제외한 CHINA가 41건으로 나타났으며, 그 다음으로 KOREA가 41건으로 나타났다. 즉 USA, JAPAN, TAIWAN, GERMANY, CHINA 그리고 KOREA 순으로 우리나라가 공동 5위이다. 이전에는 미국, 일본, 독일 다음으로 한국이 4위를 차지했었지만 국내 대기업의 MEMS 분야 연구 중단으로 MEMS분야 논문 발표가 감소되었고 국가지원 연구비 또한 MEMS분야에서 나노 및 바이오로 옮겨감에 따라 이 분야의 기술 및 인력양성이 급격히 감소하였다. 또한 최근 중국 및 대만의 경우 국가적인 연구비 지원을 통하여 미국, 일본 및 유럽에서 학위를 취득한 연구원의 자국 회귀와 인력양성이 함께 이루어짐으로써 논문수가 급격히 증가하고 있는 실정이다.
3. 기관별 논문 발표수 Transducers’2013에서는 247개의 기관에서 투고한 707건의 논문이 발표되었다. 기관별 발표 논문 수는 아래 표2와 같이 대만의 National Tsing Hua University가 가장 많은 수인 34건의 논문을 발표하였으며, University of Tokyo, University of California-Berkeley가 20건 이상의 논문을 발표하였다. 한국의 기관 중에는 KAIST가 10건의 논문을 발표하였고, 서울대학교와 연세대학교가 각각 5개의 논문을 발표한 것으로 나타났다.
4. 주저자별 논문 발표순위 주저자별 논문 발표 수를 살펴보면 G.-H. Feng(National Chung Cheng University)과 UNIST(울산과학기술대학교)의 임영진이 3편의 논문을 발표하여 가장 많은 논문을 발표한 것으로 나타났다. 2건 이상의 논문을 발표한 연구자는 아래 표3과 같다.
또한 논문의 공저자는 2,927명으로, 이들 중 6건 이상의 논문에 참여한 공저자는 아래 표와 같다.
1. 키워드 네트워크 분석 발표된 논문에서 나열된 키워드는 2,511건이었다. 여기에는 아래 표의 수정 전 키워드와 같이 동일한 의미임에도 불구하고 대문자와 소문자, 복수와 단수 등으로 다르게 표기된 것들이 포함되어 있어서 오른쪽과 같이 소문자, 단수로 일괄 통일하여 최종적으로 2,463개의 키워드를 추출하였다.
한 논문에 같이 나열된 키워드들의 상관관계를 서로 연결하여 그림으로 나타낸 것을 spring layout으로 표현할 수 있는데 여기서 키워드는 노드로 표현되어 있고, 두 키워드가 한 논문에 같이 나열된 횟수에 비례한 굵기를 갖는 선으로 연결되어 있다. 모든 관계를 다 나타내면 너무 복잡하여 그림 4처럼 살펴보기가 어렵다. 그림 5는 전체 키워드의 상관관계를 좀 더 보기 쉽도록 한 번만 같이 나열된 키워드의 관계를 생략(선의 굵기가 1 이하인 값을 삭제, Link Reduction 1)한 그림이다. 노드의 크기는 다른 키워드와 연결된 링크의 수에 비례하여 표시된다. 이 그림을 보면 “MEMS” 키워드가 가장 많은 연결 관계를 가지는 것으로 확인할 수 있으며 학술대회에서 사용된 키워드의 빈도수를 표 7과 같이 정리하였다.
그림 6은 빈도수가 가장 많은 키워드를 중심에 표시하고 빈도가 낮을수록 바깥쪽에 표시한 Degree Centrality이다. Degree Centrality를 조금 더 설명하자면 네트워크(Network)를 구성하는 어느 하나의 점(Node, 여기서는 키워드를 의미함)과 이것과 직접적으로 연결된 다른 점들과의 연결 정도를 측정하여, 각각의 점들이 네트워크에서 얼마나 중심에 위치하는지를 알아보는 기법이다. 즉, 네트워크상에서 점이 직접적인 관계 또는 흐름을 가질 수 있는 전체 경우의 수에서 실제 점이 가지고 있는 직접적인 관계 또는 흐름 수의 비율(Portion)을 바탕으로 한다.
좀 더 다양한 키워드 통계를 위해 지나치게 비중이 높은 MEMS 키워드를 제거하고 Spring Layout과 Degree Centrality를 나타낸 결과를 아래 그림 7과 그림 8에 나타내었다.
위의 그림 5 아래 그림 7에서 비교해 보면 MEMS를 통해 연결되어 있던 큰 그룹이 NEMS, Microfluidics, Energy Harvester, Resonator, Gyroscope를 중심으로 한 여러 부분으로 나뉘는 것을 확인할 수 있다. 이는 논문의 성격과 크게 관계없이 대분류인 MEMS라는 키워드에 의해 연결되어 있던 부분이 제거됨에 따라 이들 5개의 주요 키워드를 중심으로 한 연결 관계가 나타난 결과라고 볼 수 있다.
이들 키워드 중 Energy Harvesting은 운동에너지, 체열, 진동 등과 같은 물리적 에너지를 전기에너지로 바꿔 이용하려는 연구이다. 대표적인 예로 손목의 움직임이나 체온을 내부 동력으로 이용하는 손목시계를 들 수 있다. 특히, 마이크로 회로 및 첨단 모바일 기술의 발달과 함께 수 마이크로와트(㎼) ∼ 수 와트(W) 범위의 전기 에너지 생산이 가능하고 이를 이용한 센서 및 액추에이터의 구동에 사용이 가능하여 최근 Energy Harvesting에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 연구내용으로는 응용이 주를 이루고 있고, 열전재료와 같은 경우 열전상수를 향상시키기 위한 연구가 진행되고 있다. Electret은 자석과 같이 +/-극으로 반영구적으로 분극된 유전체 재료로서, 안정적이면서도 높은 표면 전위를 오랜 시간 동안 유지할 있다. 이러한 정전 전압 소스는 발전기의 편극을 위해 사용 가능하여 외부 전압을 대체할 수 있다. 또한 최근 입을 수 있는(wearable) 시스템의 개발과 함께 외부의 입력 전압 없이도 작동하고 집적이 용이한 소자가 필요한데, 이때 외부 전압을 대체하기 위해 Electret이 사용되고 있다. 그리고 산업적으로 스피커와 같은 음향소자에도 이용되고 있다.
2. 연구자(공저자) 네트워크 분석 키워드 분석과 마찬가지로 Transducers’2013의 논문의 공저자들의 상관관계를 넷 마이너를 사용하여 네트워크 시각화(Spring layout)하였다. 그 결과 아래 그림9와 같이 많은 연구자 그룹이 형성되어 있는 것을 확인해 볼 수 있다. 이들 중 오른쪽 하단은 개인이나 실험실 단위로 그룹을 이루고 있으며, 왼쪽 상단으로 갈수록 여러 기관 소속의 연구자들이 모인 의미 있는 그룹임을 알 수 있다. 이들 중 비교적 큰 그룹들을 골라 그림9와 같이 그룹A~I로 정하고 개별적으로 분석해 보기로 하자.
그림 10, 11의 그룹 A는 L. Lin(University of California, Berkeley), D. A. Horsley(University of California, Davis), W. Fang(National Tsing Hua University), S.-S. Li(National Tsing Hua University)이 각각 중심이 되어 연결 역할을 하는 연구자 그룹임을 알 수 있으며, 연구 그룹 중 가장 큰 그룹을 형성하고 있다. 대부분의 연구자가 University of California, Berkeley와 University of California, Davis 소속되어 있는데 W. Fang(National Tsing Hua University)은 Taiwan의 대학 소속으로 비교적 큰 연구자 그룹의 중심이 되고 있으며, 타이완과 University of California 대학 연구자들을 연결시키는 중요한 역할을 하고 있다. W. Fang(National Tsing Hua University)은 표 5의 공저자 참여 논문 수에서 보듯이 가장 많은 14편의 논문에 공저자로 참여하였으며 Physical Microsystems 분야에서 “CMOS MEMS: A Key Technology Towards The ‘MORE THAN MOORE’ Era”라는 제목의 논문을 발표하였다. Fang 교수는 Carnegie Mellon University에서 학위를 취득하였고, MEMS 분야의 초기 멤버인 UCLA의 Y.-C. Tai와 C.-M. Ho 등과 공동연구를 통해 MEMS 분야 학회 및 저널 편집위원으로 추천을 받아 활동해오고 있다. 기본적으로 박막의 MEMS 분야 응용 연구를 수행하여 왔었다. 최근 정부의 적극적인 지원을 받아 20명 이상의 박사 및 10명 이상의 석사과정 학생들로 이루어진 대그룹을 이끌고 MEMS 응용 전 분야 대한 연구결과를 발표하고 있다. 그는 SCI 저널에 100편 이상의 논문을 발표했으며, 60개 이상의 특허를 가지고 있다.
그림 12의 그룹 B는 일본의 University of Tokyo 소속 연구자들의 그룹으로 H. Fujita(University of Tokyo)를 중심으로 한 그룹이다. H. Fujita(University of Tokyo)는 공동저자로 9편의 논문에 참여하였다. 이외에 L. Jalabert(University of Tokyo), N. Lafitte(University of Tokyo)가 그 다음 중심연구자 역할을 하고 있음을 알 수 있다. 또한 R. Yokokawa(Kyoto University)의 경우는 University of Tokyo와 Kobe University, Kyoto University를 연결시키고 있는 중요한 역할을 하고 있다. 동경대 그룹으로 원로격인 Fujita 교수를 중심으로 MEMS 액추에이터 연구가 진행되어 왔으며, 일본인이 아닌 두 연구자(L. Jalabert, N. Lafitte)의 경우, 동경대 생산기술연구소가 프랑스 CNRS와 공동으로 운영하고 있는 LiMMS연구소에 소속된 교수로서 MEMS 및 NEMS 분야의 연구, 특히 바이오분야의 MEMS 기술 적용연구를 활발히 하고 있다. 그림 13의 그룹 C는 일본의 Tohoku University의 연구자들을 중심으로 한 그룹으로 M. Esashi(Tohoku University)와 S. Tanaka(Tohoku University), 두 명의 연구자가 중심으로 그룹을 이끌고 있는 모습을 볼 수 있다. 이 경우는 중심연구자의 역할이 매우 높으며, 학생과 지도교수의 관계처럼 전형적인 스타형 구조를 이루고 있다. Esashi 교수가 은퇴하기 전까지는 센서 분야 연구에 주력하여 왔으나, 최근 그의 은퇴 후에는 부교수인 Tanaka 교수가 실험실을 이어 받아 에너지 생성 연구를 주도하고 있다.
그림14의 그룹 D는 스위스의 로잔대학교(Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne(EPFL))와 스위스연방공과대학교(ETH Zurich) 소속의 연구자로 구성되어 있으며, C. Hierold(ETH Zurich)와 N. F. de Rooij(Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)), D. Briand(Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)) 3명의 연구자를 중심으로 한 3개의 작은 그룹이 잘 연결되어 전체를 이루고 있다.
그림 15의 그룹E는 미국의 Stanford University를 중심으로 여러 개의 그룹들로 이루어져 있다. 중심연구자로는 R. T. Howe(Stanford University)와 T. W. Kenny(Stanford University), Y. Yang(Stanford University)이 있으며 이들은 작은 그룹들을 연결시키는 연결 역할을 하고 있다. 이외에도 J. Provine(Stanford University), E. J. Ng(Stanford University), V. A. Hong(Stanford University)이 비교적 많은 연결 관계를 가지고 있다. R. T. Howe와 T. W. Kenny 등은 모두 버클리 BSAC출신으로 전자공학을 기본으로 한 MEMS 연구를 수행하고 있다. 특히 미시건의 MEMS그룹과 함께 CMOS-MEMS가 결합된 연구를 주도하고 있다.
그림 16의 그룹F는 스위스연방공과대학(ETH Zurich)을 중심으로 University of Basel, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)이 연결된 그룹이며, 특이하게 중심연구자 없이 비교적 대등한 연구자 관계로 그룹을 형성하고 있다.
그림 17의 그룹 G는 주로 스웨덴 왕립기술원(KTH Royal Institute of Technology)의 연구자 그룹으로 W. van der Wijngaart (KTH Royal Institute of Technology), G. Stemme(KTH royal Institute of technology), T. Haraldsson(KTH royal Institute of technology)가 중심이 되어 연구그룹을 이루고 있다. 그림 18의 그룹 H는 싱가포르 과학기술연구청(Agency for Science Technology and Research, A*STAR)의 연구원들로 구성된 그룹으로 Nanyang Technological University와 National Taiwan University의 연구자들이 모여서 만들어진 그룹이다. 중심연구자로는 Agency for Science Technology and Research의 A. B. Randles, J. M. Tsai와 M. Tang, H. Cai, P. Kropelnicki, D. L. Kwong과 Nanyang Technological University의 A. Q. Liu로 구성되어 있으며, 다른 그룹보다 연구자들이 많은 논문을 발표하고 서로 공저자로 연결되어 있어서, 서로 긴밀하게 연구그룹을 형성하어 있어 시너지 효과를 보이고 있음을 알 수 있다. 특히 이 그룹에서는 A. Q. Liu(Nanyang Technological University), A. B. Randles(Agency for Science Technology and Research)이 이번 학술대회의 중심연구자 3명 중에 2명으로 나타났다.
그림 19의 그룹 I는 일본의 산업기술총합연구소(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST))와 University of Tokyo의 연구자들이 모인 그룹으로 R. Maeda(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)), T. Itoh(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)), I. Shimoyama(University of Tokyo), K. Matsumoto(University of Tokyo) 등의 중심연구자가 있다.
이러한 공저자 데이터를 바탕으로 하여 그림 20과 같이 공저자의 Degree Centrality를 분석하였다. 이를 살펴보면 중심연구자 한 명이 지배적인 구조가 아니라 최소 3명 이상의 중심연구자가 있으며, 그 주변으로 여러 연구자들이 각각 고르게 비중을 차지하고 있는 모습을 볼 수 있다. W. Fang(Tsinghua University), A. Q. Liu(Nanyang Technological University), A. B. Randles(Agency for Science Technology and Research) 등이 중심에 가장 가깝고, H. Cai(Agency for Science Technology and Research), P. Kropelnicki(Agency for Science Technology and Research), M. Tang(Agency for Science Technology and Research), J. M.-H. Tsai(Tsinghua University), H. Fujita(University of Tokyo) 등이 중심에 가까이 있는 것을 확인할 수 있다. 또한 이들은 위의 공저자 네트워크의 스프링 분석에서 살펴본 그룹에서 중심연구자임을 확인해 볼 수 있다. 또한 이들 대다수는 많은 논문의 공저자임을 알 수 있다.
3. 분야-연구기관 분석(2-MODE) 어떤 기관에서 어떤 분야를 연구하고 논문을 발표했는지 분석해보기 위해서는 기관과 분야를 연결하는 2-Mode분석을 통하여 객관적인 자료를 만들 수 있다. 논문 주저자의 연구기관과 그 논문에 대한 분야를 정리하여 분야와 연구기관과의 관계를 분석한 결과는 그림21과 같으며, 이를 좀 더 보기 쉽게 1 이하의 연결 관계를 제거(Link Reduction 1)한 결과는 그림 22와 같다.
그림 22을 분석해 보면 이번 학술대회에서는 대만의 National Tsing Hua University에서 Accelerometers 분야에 많은 논문이 발표되었음을 알 수 있다. 또한 Resonators/Oscillators, Sensing in Biosystems, Manipulation & Detection of Bacteria, Fluid Manipulation in Microsystems 분야에 대한 논문을 발표했다는 것을 알 수 있다. 또한 한국에서는 연세대학교가 Tactile Sensors, UNIST는 Nanowire Based Sensors에 관련된 논문을 발표한 것으로 보인다.
4. 연구자-키워드 분석(2-MODE) 키워드(연구주제)를 살펴보기 위한 방법으로 연구자(주저자)-키워드 도표를 아래 그림 23과 같이 나타내었다. 아래 그림과 같이 식별하기 어려울 정도로 복잡한 관계가 나타나기 때문에 1개 이하의 연결을 제거할 경우(Link Reduction 1), 아래 그림 24과 같이 보다 자세하게 연구자와 키워드의 관계를 확인할 수 있다. 그림 24를 다시 표로 정리해 보면 아래 표 9와 같다.
이상과 같이 Transducers‘2013 학술대회 707건의 논문의 키워드와 기관, 연구자 등의 자료를 통해 MEMS 분야에 대한 통계분석과 네트워크 분석을 실시하였다.
|
전체댓글37