2019년 1월 18ZH1500-01-2401P
실시간 뉴런-컴퓨터 양방향 통신 및
생체모방 시냅스 기술 (V)
Real-time bi-directional interfacing of neuron-computer and
biomimetic synapse technology (V)
인 사 말 씀
뇌 신경계와 컴퓨터 간의 양방향 인터페이스 기술은 뇌 학습법을 이해할 수
있는 매우 유용한 기술로 디지털 인공지능의 고도화와 하드웨어 기반의
뉴로모픽 인공지능 시스템의 학습법 도출에 기여할 수 있는 IT 기반의 뇌공학
융합 기술입니다. 또한 뇌 신경계와 컴퓨터 간의 양방향 인터페이스 기술은
국가적인 메가트렌드인 고령화에 수반되는 신경계 장애인의 재활 등 사회문제
해결에 기여할 것으로 기대됩니다.
2019 년 1 월
한국전자통신연구원 원장 이 상 훈
제 출 문
본 연구보고서는 주요사업인 "실시간 뉴런-컴퓨터 양방향 통신 및
생체모방 시냅스 기술"의 2단계 2차년도 연구개발 결과로서, 본 과제에
참여한 아래의 연구팀이 작성한 것입니다.
2019년 1월
연구책임자 : 책임연구원 정상돈 (시냅스소자창의연구실)
연구참여자 : 선임연구원 김용희 (시냅스소자창의연구실)
연 구 원 박종길 (시냅스소자창의연구실)
요 약 문
Ⅰ. 제 목
실시간 뉴런-컴퓨터 양방향 통신 및 생체모방 시냅스 기술Ⅱ. 연구목적 및 중요성
휴먼 지능과 기억의 이해와 이들 기능의 모방은 디지털 컴퓨팅의 한계를 극복하고 다양한 비선형 문제 해결과 실시간 병렬처리를 기반으로 하는 응용 구현을 위해 필수적이며, 또한 휴먼 지능의 향상과 뇌 기능 복구 및 뇌 기능 대체 구현에 기여 가능하다. 근래 막대한 전력을 소비하는 슈퍼컴퓨터를 기반으로 하는 인공지능 기 술과 별도로 하드웨어적으로 병렬구조를 이루고 메모리와 프로세서 기능을 하이브 리드 집적하여 뇌 신경세포의 신호 처리 기능을 모방하는 분야가 형성되고 있다. 특히 최근 세계적인 주목을 끌고 있는 멤리스터는 기억과 스위칭 기능을 모두 가 지고 있어서 시냅스와 이온채널의 모방에 적합하여 멤리스터 만으로도 신경세포를 모사하는 것이 가능한 장점을 가지고 있다. 하지만 아직까지 뇌의 학습과 기억에 관한 이해 부족으로 멤리스터의 학습이 가장 큰 숙제로 남아 있다. 본 연구에서는 신개념의 멤리스터 구현을 목표로 할뿐만 아니라 생물학적 신경네트워크를 멤리스 터를 포함하는 뉴로모픽 시스템과 양방향 연결하여 대화를 시도함으로써 생물학적 신경네트워크를 기반으로 뉴로모픽 시스템의 학습 가능 여부를 살펴보는 데에 있 다. 전세계적으로 신경인터페이스 기술은 신뢰성 이슈에 의해 제한되고 있기 때문 에 이의 해결은 매우중요하며, 본 연구내용에서 가장 큰 비중을 차지하고 있다.Ⅲ. 연구내용 및 범위
- 플렉시블 ECoG 신경전극 제작 공정 최적화 - 광 패턴 고분자 기반 플렉시블 ECoG 신경전극 기술 개발 - 전하주입 효율 향상 연구
Ⅳ. 연구결과
- 열 압착 기술 최적화 - Au-불소계고분자 접착 향상 기술 개발 - 플렉시블 신경전극 패시베이션 공정 최적화 - 불소계고분자 플라즈마 식각 공정 최적화 - 전극 정렬 오차 문제 해결 - SU-8 광 패턴 플렉시블 신경전극 제작 공정 기술 개발 - FLuoroLink 광 패턴 플렉시블 신경전극 제작 공정 기술 개발Ⅴ. 연구개발결과의 활용계획
- IrOx/다공성 Au 나노구조 최적화를 통한 전하주입한계 및 전하주입효율 극대 화- Au-불소계고분자 기반 16 CH intracortical (penetration) MEA 제작 공정 최 적화
- 광 패턴 불소계고분자 기반 신경전극 제작 기술 최적화 - Au-불소계고분자 기반 신경전극 다층화
Ⅵ. 기대성과 및 건의
뇌 질환자의 기능회복 그리고 이를 모방한 기능적 인공지능 구현에 기여할 것으 로 예상된다. 휴머노이드 로봇과 같은 물리적인 신체와 인터페이스를 형성하여 실 시간적으로 환경과 상호작용하는 신경모방 집적회로 인지시스템을 구형하기 위해 서는 3D VLSI, 나노공정 기술 및 소재, 새로운 로봇 액튜에이터와 액티브 센서, 스 파이크 기반의 학습 기작과 대뇌피질 발생, 고차인지 아키텍쳐 등 신경과학 분야 등과의 융합연구가 요구된다.
ABSTRACT
Ⅰ. TITLE
Real-time bi-directional interfacing of neuron-computer and biomimetic synapse technology
Ⅱ. THE OBJECTIVES
Understanding of human brain and intelligence and mimicking of these are essential to overcome digital computing limitation. It contributes non-linear problem solving, real time parallel processing, human intelligence improvement, brain function restoration, and replacement of brain function. The way of artificial intelligence implementation in super computer consumes hugh amount of power. In contrast, in these days, an implementation approach, Neuromorphic engineering suggests massive parallel processing architecture mimicking brain network spike based computation and processing. Memristor, which has memory and switching characteristic, is highlighted for mimicking synapse ion channel physics. However, due to lack of learning mechanism and memory in brain, memristor learning is an open question. In this research, we focus on not only memristor based synapse array implementation but also bi-directional interface between memristor and biological neural network to figure out feasibility of memristor learning based on biological neural network
Ⅲ. THE CONTENTS AND SCOPE OF THE STUDY
- Development of photopatternable polymer-based flexible ECoG neural electrode - Enhancement of charge injection efficiency
Ⅳ. RESULTS
- Optimized thermal pressing of fluoropolymers - Enhanced the Au-FP adhesion strength
- Optimized fluoropolymer-based flexible neural electrode passivation process - Optimized plasma etching of fluoropolymers
- Solved the electrode alignment error
- Developed Su-8-based flexible neural electrode fabrication - Developed FluoroLink-based flexible neural electrode fabrication
Ⅴ. EXPECTED RESULT & PROPOSITION
This research focused on biological neural network learning mechanism control and bi-directional interface with memristor. We expect that the effort would provide better understanding of human intelligence and memory mechanism and it would provide model of function restoration for brain damaged human. It would provide a model of artificial intelligence mimicking human brain as well. To build biomimicking cognitive system with integrated circuits implementing physical body and interface enabling realtime interaction with environment such as humanoid robot, it requires emerging technology such as 3D VLSI, nano-particle device, new robot actuator and active sensor, spike based learning, high-level cognition architecture and neuroscience.
CONTENTS
CHAPTER 1. Summary of the R&D project ... 22
Section 1. Final Purpose of the project ... 22
Section 2. Technical issues ... 23
1. Technological trends of growh of ITO nanowires ... 23
2. Neural electrode performance enhancement issue ... 25
3. Low latency stimulation controller issue ... 26
4. Event-based meural network training issue ... 27
Section 3. Previous core results ... 28
Section 4. Roadmap & core contents ... 30
CHAPTER 2. Research contents and Results ... 31
SECTION 1. Fabrication optimization of flexible 16CH ECoG electrode ... 31
1. Fluoropolymers ... 32
2. Optimization of thermal pressing ... 34
3. Enhancement of Au-FP adhesion ... 37
4. Optimization of flexible neural electrode passivation ... 53
5. Optimization of plasma etching of FP ... 58
6. Electrode alignment errors & their solution ... 63
7. Surface modification of flexible ECoG electrode ... 74
SECTION 2. Photopatternable flexible 16CH ECoG electrode ... 75
1. Photopatternable polymer-based neural electrode ... 75
3. PDMS-based fabrication of flexible neural electrode ... 87
4. FluoroLink-based fabrication of flexible neural electrode ... 94
SECTION 3. Enhancement of charge injection efficiency ... 100
1. Chrgae injection efficiency of IrOx/ITO NW electrode ... 100
CHAPTER 3. List of major products ... 101
SECTION 1. List of papers published ... 101
SECTION 2. List of patents ... 103
SECTION 3. Proto type 16CH ECoG electrodes ... 107
CHAPTER 4. Conclusions ... 108
SECTION 1. Fabrication optimization of FP-based flexible neural electrode ... 108
SECTION 2. Fabication of photopatternable polymer-based flexible neural electrode 110 SECTION 3. Next plans ... 111
CHAPTER 5. Facilities & Equipments... 112
SECTION 1. Fabrication optimization of FP-based flexible neural electrode ... 112
SECTION 2. Construction of contact aligner for flexible substrate ... 113
SECTION 3. Au-FP adhesion strength test environment ... 114
CHAPTER 6. Neural electode commercial vendors ... 115
SECTION 1. List of neural electrode commercial vendors ... 115
SECTION 2. Technical level analysis of commercial vendors ... 131
List of Figures
<Fig. 1-1-1> Concept diagram of R&D final goals ... 22
<Fig. 1-2-1> Reliability issues of neural electrode ... 23
<Fig. 1-2-2> Classification of reliability issues of neural electrode ... 24
<Fig. 1-2-3> Comparison of Young’s modulus of materials for neural electrode ... 24
<Fig. 1-2-4> Abiotic issue of neural electrode ... 25
<Fig. 1-2-5> Enhancement of performance of neural electrode based on nanomaterials ... 26
<Fig. 1-2-6> Requirement of stimulus delay time control ... 27
<Fig. 1-3-1> Nanomaterials developed for enhancement of neural electrodes ... 28
<Fig. 1-4-1> R&D roadmap ... 30
<Fig. 2-1-1> Fabrication diagram of flexible neural electrodes ... 31
<Fig. 2-1-2> Classification of fluoropolymers ... 32
<Fig. 2-1-3> List of adopted fluoropolymers ... 33
<Fig. 2-1-4> Unit processes of thermal press-based neural electrode fabrication ... 34
<Fig. 2-1-5> FEP surface scratches and their affects ... 35
<Fig. 2-1-6> Thermal press and thermal press process ... 35
<Fig. 2-1-7> Surface of the thermal pressed FEP film ... 35
<Fig. 2-1-8> Au electrode patterning process ... 37
<Fig. 2-1-9> Effect of plasma treatment time on the Au-FEP adhesion strength ... 39
<Fig. 2-1-10> Effect of plasma treatment time on the surface morphology of FEP ... 39
<Fig. 2-1-11> Effect of plasma treatment time on the Au-PFA adhesion strength ... 40
<Fig. 2-1-12> Effect of plasma treatment time on the surface morphology of PFA ... 40
<Fig. 2-1-13> Effect of plasma treatment time on the Au-PTFE adhesion strength ... 41
<Fig. 2-1-14> Effect of plasma treatment time on the surface morphology of PTFE ... 41
<Fig. 2-1-17> Effect of film thickness on the Au-PFA adhesion strength ... 43
<Fig. 2-1-18> Effect of film thickness on the Au-PTFE adhesion strength ... 44
<Fig. 2-1-19> Process durability of plasma treated Au-FEP interface ... 45
<Fig. 2-1-20> Au-FP STEM images of FPs ... 46
<Fig. 2-1-21> Au-FEP TEM images of plasma treated FEPs ... 47
<Fig. 2-1-22> Effect of plasma treatment on the Au cluster formation ... 48
<Fig. 2-1-23> Effect of RF power on the Au-FEP adhesion strength ... 49
<Fig. 2-1-24> STEM images of plasma treated FEP ... 50
<Fig. 2-1-25> Effect of annealing on the Au-FEP adhesion strength ... 51
<Fig. 2-1-26> Fabrication of sacrificial layer ... 52
<Fig. 2-1-27> Passivation process for FP-based flexible neural electrode ... 53
<Fig. 2-1-28> Concept diagram of multi-integrated sensor system ... 54
<Fig. 2-1-29> Concept diagram of multi-functional neural electrode ... 55
<Fig. 2-1-30> Multiple neural electrode integration based on plasma treatment & thermal pressing ... 55
<Fig. 2-1-31> Multifunctional neural electrode integration based on plasma treatment & thermal pressing ... 56
<Fig. 2-1-32> Multiple neural electrode integration based on plasma treatment and thermal crosslining ... 57
<Fig. 2-1-33> Plasma etching process of FP ... 58
<Fig. 2-1-34> Patterning process of RIE mask ... 59
<Fig. 2-1-35> Patterns of Al sputter-deposited on FEP ... 60
<Fig. 2-1-36> Patterns of Cr & Ti sputter-deposited on FEP ... 60
<Fig. 2-1-37> Patterns of Al thermally deposited on FEP ... 61
<Fig. 2-1-38> detailed process of plasma etching of FPs ... 62
<Fig. 2-1-41> Electrode alignment problem during metal patterning ... 64
<Fig. 2-1-42> Pad alignment problem during metal patterning ... 64
<Fig. 2-1-43> Electrode alignment problem during thermal pressing passivation ... 65
<Fig. 2-1-44> RIE Au mask patterning & RIE process ... 66
<Fig. 2-1-45> Electrode misalignment during RIE Au (300 nm) mask pattering ... 67
<Fig. 2-1-46> Electrode misalignment during RIE Au (200 nm) mask pattering ... 68
<Fig. 2-1-47> Electrode misalignment during RIE Au (100 nm) mask pattering ... 69
<Fig. 2-1-48> Electrode misalignment during RIE Al mask pattering ... 70
<Fig. 2-1-49> Design of misalignment-corrected RIE mask ... 71
<Fig. 2-1-50> Effect of misalignment-corrected RIE mask ... 72
<Fig. 2-1-51> Electrochemical performance control process of neural electrode ... 74
<Fig. 2-2-1> FEP passivation & RIE-based fabrication of neural electrode ... 75
<Fig. 2-2-2> Photopatternable polymer-based fabrication of neural electrode ... 76
<Fig. 2-2-3> Before and after plasma treatment images of SU-8 passivated neural electrode ... 78
<Fig. 2-2-4> FESEM images of Pt nanoparticles electrodeposited on SU-8 passivated neural electrode ... 78
<Fig. 2-2-5> FESEM images of Pt NPs & IrOx/Ot NPs electrodeposited on flexible electrodes ... 79
<Fig. 2-2-6> FESEM images of IrOx/Pt NPs/Au NPs Pt NPs electrodeposited on SU-8 passivated neural electrode ... 81
<Fig. 2-2-7> FESEM images ofAu:Pt alloy electrodeposited on SU-8 passivated neural electrode ... 82
<Fig. 2-2-8> FESEM images of IrOx/Au:Pt alloy ... 83
<Fig. 2-2-9> FESEM images of IrOx/Au:Pt alloy electrodeposited on SU-8 passivated neural electrode ... 84
electrode ... 85
<Fig. 2-2-11> (Left) C-V curves & (Right) voltage transients of of Au electrode, Au:Pt electrode, and IrOx/Au:Pt electrode ... 85
<Fig. 2-2-12> Crosslinking mechanism of PDMS ... 87
<Fig. 2-2-13> Dry etch-based patterning process of PDMS containing photoinitiator ... 88
<Fig. 2-2-14> Wet etch-based patterning process of PDMS containing photoinitiator ... 88
<Fig. 2-2-15> Crosslinking mechanism of photoinitiator radicals and siloxane monomers 89 <Fig. 2-2-16> Adhesion of PDMS with plasma treated FEP and polyimide ... 90
<Fig. 2-2-17> PDMS thickness change with respect to the rpm of spin coating ... 91
<Fig. 2-2-18> Effect of expose time on the patterning ... 92
<Fig. 2-2-19> Effect of spacer thickness on the patterning ... 93
<Fig. 2-2-20> Photomask for testing pattern fidelity ... 95
<Fig. 2-2-21> Photopatterned Fluorolink patterns ... 96
<Fig. 2-2-22> Effect of expose time on the Fluorolink patterns ... 97
<Fig. 2-2-23> Effect of prebaking time on the Fluorolink patterns ... 98
<Fig. 2-2-24> Effect of prebaking temperature on the Fluorolink patterns ... 98
<Fig. 2-2-25> Crosss-section of Fluorolink patterns measured with alpha step ... 99
<Fig. 2-3-1> Charge storage capacitance and charge injection limit of IrOx/ITO NWs ... 100
<Fig. 3-1-1> Proto-type 16CH ECoG electrode array for animal test ... 107
<Fig. 5-1-1> Home-constructed sputter system for metal deposition ... 112
<Fig. 5-2-1> Contact aligner only for ITO substrate ... 113
<Fig. 5-2-2> Contact aligner only for flexible substrate ... 113
<Fig. 5-3-1> Adhesion testing of Au-FEP ... 114
<Fig. 6-1-1> NeuroNexus silicon MEMS-based standard probe ... 116
<Fig. 6-1-2> NeuroNexus EEG array ... 116
<Fig. 6-1-5> NeuroNexus probe for peripheral nerves ... 117
<Fig. 6-1-6> NeuroNexus smart probe ... 118
<Fig. 6-1-7> NeuroNexus quadrupole electrodes ... 118
<Fig. 6-1-8> NeuroNexus optoelectrodes ... 118
<Fig. 6-1-9> BlackRock Utah array ... 119
<Fig. 6-1-10> BlackRock Utah slant array ... 119
<Fig. 6-1-11> BlackRock microflex array ... 120
<Fig. 6-1-12> Multichannel system in vivo EcoElex MEA ... 121
<Fig. 6-1-13> ATLAS Neuro passive probes ... 122
<Fig. 6-1-14> ATLAS Neuro 3D array ... 122
<Fig. 6-1-15> ATLAS Neuro active probes ... 123
<Fig. 6-1-16> Microprobes bipolar, concentric, and bipolar stero electrode ... 124
<Fig. 6-1-17> Microprobes floating microelectrode array ... 124
<Fig. 6-1-18> Microprobes microwire brush array ... 125
<Fig. 6-1-19> Microprobes linear microelectrode array ... 125
<Fig. 6-1-20> Microprobes opto MEA ... 126
<Fig. 6-1-21> Microprobes peripheral electrode ... 126
<Fig. 6-1-22> CorTec flexible electrodes ... 127
<Fig. 6-1-23> CorTec StingRay ... 127
<Fig. 6-1-24> Plexon N-form array ... 128
<Fig. 6-1-25> Plexon penetrating cortical probe ... 128
<Fig. 6-1-26> Plex U-probe containg microfluidic & optic channels ... 129
<Fig. 6-1-27> Plex V-probe containg microfluidic & optic channels ... 129
목 차
제 1 장 연구개발 개요 ... 22 제 1 절 연구개발 최종 목표 ... 22 제 2 절 기술적 이슈 ... 23 1. 뇌, 신경 인터페이스 분야 기술적 이슈... 23 2. 신경전극 성능 향상 이슈 ... 25 3. 저지연 전기 자극기 컨트롤러 개발 이슈 ... 26 4. 이벤트 기반 뉴럴 네트워크 학습 방법 이슈 ... 27 제 3 절 기존 핵심 성과 ... 28 제 4 절 연구개발 로드맵 및 당해년도 중점 추진 내용 ... 30 제 2 장 연구개발 내용 및 결과 ... 31 제 1 절 플렉시블 16CH ECoG 신경전극 제작 공정 최적화 ... 31 1. 불소계고분자 검토 ... 32 2. 열 압착 최적화 ... 34 3. Au-불소계고분자 접착 향상 기술 개발 ... 37 4. 플렉시블 신경전극 패시베이션 공정 최적화 ... 53 5. 불소계고분자 플라즈마 식각 공정 최적화 ... 58 6. 전극 정렬 오차 문제 해결 ... 63 7. 불소계고분자 기반 ECoG 신경전극 전기화학적 표면 개질 ... 74 제 2 절 광 패턴 고분자 플렉시블 16CH ECoG 신경전극 개발 ... 75 1. 광 패턴 고분자 신경전극 제작 공정 도출 ... 75 2. SU-8 광 패턴 플렉시블 신경전극 제작 공정 개발 ... 774. Fluorolink 광 패턴 플렉시블 신경전극 제작 공정 개발 ... 94 제 3 절 전하주입 효율 향상 결과 ... 100 1. IrOx/ITO 나노선 전하주입 효율 측정 결과 ... 100 제 3 장 주요 연구개발 실적 정리 ... 101 제 1 절 논문 실적 ... 101 제 2 절 특허 실적 ... 103 제 3 절 시작품 결과물 ... 107 제 4 장 결 론 ... 108 제 1 절 불소계고분자 기반 플렉시블 신경전극 제작 공정 최적화 ... 108 제 2 절 광 패턴 고분자 기반 신경전극 제작 공정 개발 ... 110 제 3 절 향 후 계획 ... 111 제 5 장 고 신뢰성 플렉시블 신경전극 연구개발 환경 구축 ... 112 제 1 절 RF 스퍼터 시스템 구축 ... 112 제 2 절 플렉시블 기판용 contact aligner 구축 ... 113 제 3 절 Au-불소계고분자 접착세기 측정 환경 구축 ... 114 제 6 장 신경전극 공급 업체 현황 ... 115 제 1 절 신경전극 공급 업체 현황 ... 115 제 2 절 신경전극 공급 기술 수준 분석 ... 131 부록 (평가의견 및 조치사항) ... 132
그림 목차
<그림 1-1-1> 연구개발 최종 목표 개념도 ... 22 <그림 1-2-1> 신경전극의 신뢰성 이슈 ... 23 <그림 1-2-2> 신경전극의 신뢰성 이슈 분류 ... 24 <그림 1-2-3> 신경 전극 재료의 탄성 계수 값 비교 ... 24 <그림 1-2-4> 신경 전극의 기계적 손상 문제 ... 25 <그림 1-2-5> 나노소재를 이용한 신경전극 성능 향상 ... 26 <그림 1-2-6> 신경자극 지연시간 제어 요구 ... 27 <그림 1-3-1> 신경전극 성능 향상을 위해 개발한 다양한 금속 나노구조체 ... 28 <그림 1-4-1> 연구개발 로드맵 ... 30 <그림 2-1-1> 플렉시블 신경전극어레이 제작 공정도 ... 31 <그림 2-1-2> 불소계고분자 분류 ... 32 <그림 2-1-3> 사용된 불소계고분자 목록 ... 33 <그림 2-1-4> 열 압착 기반 신경전극 제작 단위 공정 ... 34 <그림 2-1-5> FEP 표면 흠집과 그에 따른 문제점 ... 35 <그림 2-1-6> 열 압착기 및 열 압착 과정 ... 35 <그림 2-1-7> 열 압착 처리된 FEP 필름 표면 ... 36 <그림 2-1-8> 금 전극 패터닝 공정 ... 37 <그림 2-1-9> 플라즈마 처리 시간에 따른 Au-FEP 접착력 변화 ... 39 <그림 2-1-10> 플라즈마 처리 시간에 따른 FEP 표면 변화 ... 39 <그림 2-1-11> 플라즈마 처리 시간에 따른 Au-PFA 접착력 변화 ... 40 <그림 2-1-12> 플라즈마 처리 시간에 따른 PFA 표면 변화 ... 40 <그림 2-1-13> 플라즈마 처리 시간에 따른 Au-PTFE 접착력 변화 ... 41 <그림 2-1-14> 플라즈마 처리 시간에 따른 PTFE 표면 변화 ... 41<그림 2-1-15> 플라즈마 처리 시간에 따른 Au-FEP, PFA, PTFE 접착력 비교 ... 42
<그림 2-1-18> 필름 두께에 따른 Au-PTFE 접착력의 플라즈마 처리시간 영향 ... 44
<그림 2-1-19> 플라즈마 처리 시간에 따른 Au-FEP의 공정 내구성... 45
<그림 2-1-20> 불소계고분자 종류에 따른 금-불소계고분자 단면 STEM 이미지 ... 46
<그림 2-1-21> FEP 플라즈마 처리 시간에 따른 금-FEP 단면 TEM 이미지 ... 47
<그림 2-1-22> 플라즈마 처리시간에 따른 Au 클러스터 형성 ... 48 <그림 2-1-23> RF 파워에 따른 Au-FEP 접착력 변화 ... 49 <그림 2-1-24> RF 파워에 따른 Au-FEP 계면 STEM 이미지 ... 50 <그림 2-1-25> Au-FEP 접합에 대한 열처리 효과 ... 51 <그림 2-1-26> 희생층 형성 공정 ... 52 <그림 2-1-27> 플렉시블 신경전극 패시베이션 공정 ... 53 <그림 2-1-28> 다층 집적화 구조 생체내장형 센서시스템 개념도 ... 54 <그림 2-1-29> 다층 다기능 신경전극 개념도 ... 55 <그림 2-1-30> 플라즈마 처리와 열압착 기반 신경전극 적층 개념도 ... 55 <그림 2-1-31> 플라즈마 처리와 열압착 기반 다기능 신경전극 적층 개념도 ... 56 <그림 2-1-32> 플라즈마 처리와 광가교 접착 기반 신경전극 적층 개념도 ... 57 <그림 2-1-33> 불소계고분자 플라즈마 식각 공정 ... 58 <그림 2-1-34> RIE 마스크 패터닝 공정 ... 59 <그림 2-1-35> FEP 표면에 스퍼터 증착된 Al 패턴... 60 <그림 2-1-36> FEP 표면에 스퍼터 증착된 Cr과 Ti 패턴 ... 60 <그림 2-1-37> FEP 표면에 열 증착된 Al 패턴 ... 61 <그림 2-1-38> 불소계고분자 플라즈마 식각 상세 공정도 ... 62 <그림 2-1-39> 불소계고분자 플라즈마 식각 속도 ... 62 <그림 2-1-40> Cr 및 Au 전극 패터닝 공정 ... 63 <그림 2-1-41> Cr 및 Au 패터닝에 의한 전극 정렬문제 ... 64 <그림 2-1-42> Cr 및 Au 패터닝에 의한 패드 정렬문제 ... 64 <그림 2-1-43> 열 압착 패시베이션에 의한 전극 정렬 문제 ... 65 <그림 2-1-44> RIE Au 마스크 패터닝 및 RIE 공정 ... 66 <그림 2-1-45> RIE Au (300 nm) 마스크 패터닝에 의한 전극 정렬 문제 ... 67
<그림 2-1-46> RIE Au (200 nm) 마스크 패터닝에 의한 전극 정렬 문제 ... 68 <그림 2-1-47> RIE Au (100 nm) 마스크 패터닝에 의한 전극 정렬 문제 ... 69 <그림 2-1-48> RIE Al 마스크 패터닝에 의한 전극 정렬 문제 ... 70 <그림 2-1-49> 정렬오차 보정 RIE 마스크 설계 ... 71 <그림 2-1-50> 정렬오차 보정 RIE 마스크 효과 ... 72 <그림 2-1-51> 신경전극의 전기화학적 특성 제어 공정 ... 74 <그림 2-2-1> FEP 패시베이션 및 RIE 기반 신경전극 제작 공정 ... 75 <그림 2-2-2> 광 패턴 가능 고분자 이용한 신경전극 제작 공정 ... 76 <그림 2-2-3> SU-8 패시베이션된 전극의 플라즈마 처리 전, 후 비교 SEM 사진 ... 78 <그림 2-2-4> SU-8 유연기판 신경전극에 전착된 Pt 나노입자의 FESEM 사진 ... 78 <그림 2-2-5> 유연기판 전극에 형성된 Pt 나노입자 및 IrOx/Pt 나노구조체의 FESEM 사진 ... 79
<그림 2-2-6> IrOx/Pt 나노입자/Au 나노입자의 배열로 표면 개질한 SU-8 기반 유연전극 표면 FESEM 사진 ... 81
<그림 2-2-7> SU-8 유연 신경전극 표면에 전착된 Au:Pt 합금 나노구조체 FESEM 사진 ... 82
<그림 2-2-8> IrOx/Au:Pt 이종합금 나노구조체 전극 FESEM 이미지 ... 83
<그림 2-2-9> IrOx/Au:Pt 나노구조체로 표면 개질된 SU-8 기반 유연신경전극의 FESEM 이미지 ... 84
<그림 2-2-10> Au 전극, Au:Pt 나노입자 전극, IrOx/Au:Pt 나노입자 전극의 임피던스 비교 ... 85
<그림 2-2-11> (좌) Au 전극, Au:Pt 나노입자 전극, IrOx/Au:Pt 나노입자 전극의 C-V, (우) IrOx/Au:Pt 나노입자 전극의 voltage transient 특성 ... 85
<그림 2-2-12> PDMS 경화 메커니즘 ... 87 <그림 2-2-13> 광 개시제를 이용한 건식 식각에 의한 패턴 공정 ... 88 <그림 2-2-14> 광 개시제를 이용한 습식 식각에 의한 패턴 공정 ... 88 <그림 2-2-15> 광 개시제 라디컬과 siolxane oligomer 결합 메커니즘 ... 89 <그림 2-2-16> PDMS에 대한 FEP와 폴리이미드 접착에 대한 플라즈마 처리 효과 ... 90 <그림 2-2-17> 스핀코팅 시 회전 속도 변화에 따른 PDMS층의 두께 변화 ... 91 <그림 2-2-18> 노광 시간에 따른 PDMS 패터닝 특성 ... 92
<그림 2-2-20> 패턴 충실도 테스트를 위한 포토마스크 ... 95 <그림 2-2-21> 광 패턴을 이용한 Fluorolink 패턴 ... 96 <그림 2-2-22> 광 조사 시간에 따른 Fluorolink 패턴 ... 97 <그림 2-2-23> Prebaking 시간에 따른 따른 Fluorolink 패턴 ... 98 <그림 2-2-24> Prebaking 온도에 따른 Fluorolink 패턴 ... 98 <그림 2-2-25> 알파스템을 이용한 Fluorolink 패턴 단면 분석 ... 99 <그림 2-3-1> IrOx/ITO 나노선 전극의 전하축전용량 및 전하주입한계 특성 ... 100 <그림 3-1-1> 제작된 동물실험용 16 채널 ECoG 시작품 전극 ... 107 <그림 5-1-1> 자체 제작한 금속 증착용 스퍼터 시스템 ... 112
<그림 5-2-1> ITO 기판전용 contact aligner ... 113
<그림 5-2-2> 플렉시블 기판용 contact aligner ... 113 <그림 5-3-1> Au-불소계고분자 접착력 테스트 ... 114 <그림 6-1-1> NeuroNexus 실리콘 MEMS 기반 표준 프로브 ... 116 <그림 6-1-2> NeuroNexus EEG 어레이 ... 116 <그림 6-1-3> NeuroNexux ECoG 어레이 ... 117 <그림 6-1-4> NeuroNexux 심뇌 자극용 프로브 ... 117 <그림 6-1-5> NeuroNexus 말초신경용 전극 ... 117 <그림 6-1-6> NeuroNexux 스마트 프로브 ... 118 <그림 6-1-7> NeuroNexux 4채널 전극 ... 118 <그림 6-1-8> NeuroNexux 광전극 ... 118 <그림 6-1-9> BlackRock Utah 어레이 ... 119 <그림 6-1-10> BlackRock slant 어레이 ... 119 <그림 6-1-11> BlackRock MicoFlex 어레이 ... 120
<그림 6-1-12> Microchannel system in vivo EcoElex MEA ... 121
<그림 6-1-13> ATLAS Neuro 수동형 프로브 ... 122
<그림 6-1-14> ATLAS Neuro 3D 어레이 ... 122
<그림 6-1-15> ATLAS Neuro 능동형 프로브 ... 123
<그림 6-1-18> MicroProbes 마이크로와이어 브러시 어레이 ... 125 <그림 6-1-19> MicroProbes 선형 마이크로전극 어레이 ... 125 <그림 6-1-20> MicroProbes Opto MEA ... 126 <그림 6-1-21> MicroProbes 말초신경 전극 ... 126 <그림 6-1-22> CorTec 유연전극 ... 127 <그림 6-1-23> CorTec StingRay ... 127 <그림 6-1-24> Plexon N-form 어레이 ... 128 <그림 6-1-25> Plexon 침투형 대뇌피질 프로브 ... 128 <그림 6-1-26> 마이트로플루이딕 및 광채널이 포함된 Plex U-프로브 ... 129 <그림 6-1-27> 마이트로플루이딕 및 광채널이 포함된 Plex V-프로브 ... 129 <그림 6-1-28> Qualia Lab의 다양한 신경전극 및 삽입된 모습 ... 130
제 1 장 연구개발 개요
제 1 절 연구개발 최종 목표
○‘실시간 뉴런-컴퓨터 양방향 통신 및 생체모방 시냅스 기술’과제는 생물학적 뉴런네트워크-뉴로모픽 시스템 간의 실시간 양방향 인터페이스를 구현하고 이를 기반으로 신경가소성 즉, 학습과 기억의 제어 및 자기 학습 기능을 가지는 뉴로모픽 시스템 학습법 도출 핵심 원천 기술 개발을 최종 목표로 한다. <그림 1-1-1> 연구개발 최종 목표 개념도○ 본 과제에서는 생물학적 뉴런네트워크(biological neuronal network)인 초대 배양된 신경네트워크(primary cultured neuronal network), 뇌 절편(brain slice), 그리고 포유류의 뇌(brain)를 인터페이스 대상으로 한다.
제 2 절 기술적 이슈
1. 뇌, 신경 인터페이스 분야 기술적 이슈 ○ 뇌, 신경 컴퓨터 인터페이스 분야는 개념 검증 단계를 거쳐서 실용화 단계로 진입하는 단계에 있지만 아직까지 성공적이지 못하고 있는데 그 주된 원인 가운데 하나는 이식 신뢰성이 높은 신경전극의 부재이며, 해당 분야의 글로벌 선두 주자인 DARPA에서도 가장 비중있게 연구하는 주제임 <그림 1-2-1> 신경전극의 신뢰성 이슈 ○ 신경전극의 신뢰성 부족은 ① biotic 이슈(신경전극에 사용되는 기판과 뇌 또는 신경조직 간의 elastic modulus 차이에 의해 생겨나는 거부 반응의 일종으로 교세포 등이 단백질 섬유를 분비하여 신경전극을 절연하는 효과) 그리고 ② abiotic 이슈(화학적 분해, 신경전극의 박리 및 기계적 손상 등에 의한 기능고장 등)에 기인함<그림 1-2-2> 신경전극의 신뢰성 이슈 분류
○ Biotic 이슈: 고분자 등의 경우 유리나 실리콘 등에 비해 elastic modulus가 작기 때문에 biotic 이슈 문제가 상대적으로 덜하지만 전극의 박리 문제 등 abiotic 이슈는 해결해야 할 문제로 남아 있음
<그림 1-2-4> 신경 전극의 기계적 손상 문제 2. 신경전극 성능 향상 이슈 ○ 신경전극 성능에서 가장 중요한 것은 임피던스 제어를 통한 잡음의 제거와 전하주입한계 및 효율 제고를 통한 전기자극 효율의 향상이며, 이를 위해 아래와 같이 다양한 나노구조체를 적용하여 신경전극의 신경신호 기록 및 전기자극 성능을 향상시키기 위한 연구개발 노력이 진행되고 있음
<그림 1-2-5> 나노소재를 이용한 신경전극 성능 향상 3. 저지연 전기 자극기 컨트롤러 개발 이슈 ○ 생물학적 뉴럴 네트워크의 반응에 따른 전기 자극을 통해 생물학적 뉴럴 네트워크와 통신을 해야 하는데 컴퓨터(Host PC)를 통한 신호처리 후 피드백 자극은 지연시간이 생물학적 스케일에 비해 너무 길어서 의미 있는 피드백 자극이 되기 어려움. 저지연 전기 자극을 주기 위한 자극기 컨트롤러 필요성 대두. ○ 자극의 지연시간을 줄인 후 생물학적 뉴럴 네트워크에서 필요로 하는 스케일로 정확히 조절 가능할 경우 자극에 따른 생물학적 뉴럴 네트워크의 학습을 제어 할 수 있을 것으로 기대 됨.
<그림 1-2-6> 신경자극 지연시간 제어 요구 4. 이벤트 기반 뉴럴 네트워크 학습 방법 이슈 ○ 생물학적 뉴럴 네트워크와 통신을 통한 상호 작용을 위한 이벤트 기반 뉴로모픽 시스템 설계에서 실시간으로 환경에 반응하여 학습되는 알고리즘 및 이의 하드웨어 구현이 필요함. ○ 기존 뉴로모픽 시스템 설계에서 실시간 학습 구현은 메모리 구조와 학습 방법 정의가 명확하지 않은 문제가 존재하며 실시간성 확보를 위한 시스템 메모리 구조를 제안 하여야 하며 이를 위한 새로운 학습 알고리즘 제안 필요성 대두.
제 3 절 기존 핵심 성과
○ 본 과제에서는 전년도에 상기 뇌, 신경 인터페이스 기술의 핵심 이슈 가운데 하나인 abiotic 이슈를 해결하기 위하여 화학적으로 안정한 Au과 불소계고분자로 구성된 신경전극을 구현하였으며, 학술지(ACS Applied Materials & Interfaces)에 게재함
○ 본 과제에서는 1단계에서 아래와 같은 다양한 신경전극용 나노소재를 개발 및 적용한 바 있으며, 이 가운데 대표적인 결과인 이리듐산화물이 전착된 다공성 Au 구조체 표면 개질 기술(Nano Letters 게재 논문 참조)은 전술한 신뢰성 플렉시블 전극에도 적용하였음
○ 본 과제에서는 1단계에서 아래와 같은 다양한 신경전극용 나노소재를 개발 및 적용한 바 있으며, 이 가운데 대표적인 결과인 이리듐산화물이 전착된 다공성 Au 구조체 표면 개질 기술 (Nano Letters 게재 논문 참조)은 전술한 신뢰성 플렉시블 전극에도 적용하였음 ○ 본 과제에서는 전년도에 실시간으로 신경신호를 분류할 수 있는 기능이 탑재된 128채널 신경신호 측정 및 자극시스템을 개발하였는데, 실리콘 뉴런 어레이 그리고 멤리스터 등과의 연결이 가능하도록 설계되어 있는 것이 특징임
제 4 절 연구개발 로드맵 및 당해년도 중점 추진 내용
○ 당해년도 핵심 연구내용은 전년도에 프로토-타입으로 개발한 금-불소계고분자 기반 플렉시블 ECoG 신경 전극 제작 공정을 동물실험 수준에 적합하도록 최적화하는 것이며, 더불어 차세대 고 신뢰성 생체이식형 뇌/신경전극 제작법 도출을 포함하고 있음
제 2 장 연구개발 내용 및 결과
제 1 절 플렉시블 16CH ECoG 신경전극 제작 공정 최적화
○ 본 과제에서는 전년도에 뇌/신경 인터페이스 기술의 핵심 이슈 가운데 하나인 abiotic 이슈를 해결하기 위하여 화학적으로 안정한 Au 과 불소계고분자로만 구성되어 생체내에서 부식 문제가 없는 신경전극어레이 제작 공정을 도출하였음 <그림 2-1-1> 신경전극어레이 제작 공정도 ○ 전년도에는 위 단위공정 가운데 가운데에 위치한 플라즈마 표면처리(RF plasma treatment)와 열 압착(thermal pressing) 공정 최적화가 진행되었으며, 나머지 대부분의 공정은 proof-of-concept 증명 수준에서 진행되었기 때문에 관련 공정의 최적화가 요구되어 이를 수행하였음○ 전년도에는 불소계고분자로 FEP(fluorinated ethylene propylene) 만을 다루었는데, 본 연구에서 PFA(perfluoroalkyl alkanes) 그리고 PTFE(polytetrafluoroethylene)와 같은 다른 불소계고분자로 확장하여 수행함
1. 불소계고분자 소재 검토
○ 불소계고분자는 낮은 수분 흡수, 화학적 내구성, 낮은 유전상수, 그리고 생체친화성이 우수하기 때문에 생체 삽입형 신경전극용 기판 소재로서 이상적이지만 Au, Pt와 같은 전극금속과의 접착이 고유하게 약하고, 불소계고분자 간의 접착이 약하기 때문에 녹는 점 이상에서의 열 압착이 요구되는 단점이 있음 ○ 불소계고분자는 구성하는 화학식에 의해 아래와 같이 다양하게 구분됨 <그림 2-1-2> 불소계고분자 분류 ○ 이제까지 불소계고분자는 생체삽입 분야에서 전기선의 절연 등 극히 한정된 응용에 사용되어 왔으며, 화학적인 표면처리를 통하여 초대세포배양(primary neuronal cell culture)용 기판으로 활용하고자 하는 연구가 이루어졌음<그림 2-1-3> 사용된 불소계고분자 목록
○ 참고로 본 연구에서 사용된 불소계고분자는 모두 CSHYDE (http://catalog.cshyde. com/viewitems/films/ fep-pfa-clear-ptfe-film/) 제품임
2. 열 압착 최적화
가. 불소계고분자 열 압착 최적화
<그림 2-1-4> 열 압착 기반 신경전극 제작 단위 공정 ○ 열 압착은 불소계고분자 필름 생산 과정에서 필연적으로 발생하는 내부 스트레스에 의한 열 수축과 표면 흠집들을 제거하여 아래와 같이 전극과 전극 연결선의 단락을 방지하기 위한 공정임<그림 2-1-5> FEP 표면 흠집과 그에 따른 문제점
○ 열 압착에 사용되는 지그, 열 압착기, 그리고 열 압착 과정은 아래 그림과 같음
○ 열 압착 효과 검증 <그림 2-1-7> 열 압착 처리된 FEP 필름 표면 나. 불소계고분자 열 압착 결과 검토 ○ 열 압착 온도는 불소계고분자 종류에 따라 달라짐 ○ 열 압착 온도는 불소계고분자 필름의 두께에 따라 달라짐 ○ 가열에 따른 스트레스 방출에 의한 필름의 수축 근본적 방지책 필요
3. 금-불소계고분자 접착 향상 기술 개발
<그림 2-1-8> Au 전극 패터닝 공정 ○ 전년도에 본 과제에서 FEP 표면을 Ar RF 플라즈마 처리한 후 열 증착법으로 Au과 희생층인 Cr을 코팅하였는데 그 방법이 최적인지는 확실하지 않음. ○ Au-불소계고분자 접착은 그 메카니즘이 확실하지 않기 때문에 이에 대한 규명은 금속-고분자 접착 분야에 큰 기여를 할 가능성이 높음. ○ 본 연구에서는 Au-불소계고분자 접착을 신경전극 공정 최적화 관점에서 집중적으로 연구하였음가. Au-불소계고분자 접착력 평가 ○ Au과 불소계고분자 모두 화학적으로 안정하기 때문에 통상적으로 불소계고분자의 표면을 거칠게 하여 Au과 불소계고분자 간의 접착력을 향상시킴 ○ 불소계고분자 표면을 거칠게 하는 표면처리 방법으로 플라즈마 처리, 코로나 방전, 이온빔 처리, 전자빔 처리, 화학적 처리 그리고 표면 연마 등 다양한 방법이 존재하는데, 본 연구에서는 Ar RF 플라즈마 처리 방법을 선택하였는데 그 이유는 제어가 용이하고, 표면처리 조건이 전년도에 확보되었기 때문임 ○ 불소계고분자 표면에 대한 Au 증착은 전년도에는 열 증착(thermal evaporation)을 하였는데 열 증착의 경우 증착에 걸리는 총 소요 시간이 길며, 1 μm 두께 증착에 반복된 열 증착이 요구됨 ○ 본 연구에서는 열 증착 대신에 RF 스퍼터 증착 법을 채택하였으며, RF 스퍼터 증착은 다양한 제어 변수가 존재하고 두꺼운 박막 증착에 걸리는 시간이 상대적으로 적게 소요되는 장점이 있는데, 관련 장비 제작은 55쪽에 서술되어 있음.
○ Au-불소계고분자 접착력 평가는 ASTM D5179-91 절차[B.J. Jeon et al., Surface & Coatings Technology 202 (2008) 1839-1846, Yamada et al., NASA Technical Paper 2360 (1984)]에 의한 단위면적당 tensile strength(Kgf/cm2)의 측정에 의해 이루어졌음 ○ Ar RF 플라즈마 처리 조건은 다음과 같음: RF power 40W, Ar 가스 압력 15 mTorr, 처리
시간 0~10 분
○ Au-불소계고분자 접착에 영향을 주는 아래와 같은 변수들에 대한 영향을 살펴보았음 ·Ar RF 플라즈마 처리 시간
·불소계고분자 기판 종류 (FEP, PFA, PTFE) ·기판의 두께 (50.8~254 μ m)
나. Ar RF 플라즈마 처리 시간 영향 결과
○ 254 μm 두께의 FEP, PFA 그리고 PTFE 기판에 대해 Ar RF 플라즈마 처리 시간에 따른 접착력 변화는 다음과 같음
○ 플라즈마 처리 시간에 따른 FEP 표면 관찰 및 Au-FEP 접착력 측정 및 FESEM 관찰 결과
<그림 2-1-9> 플라즈마 처리 시간에 따른 Au-FEP 접착력 변화
○ 플라즈마 처리 시간에 따른 Au-PFA 접착력 및 FESEM 표면 관찰 결과
<그림 2-1-11> 플라즈마 처리 시간에 따른 Au-PFA 접착력 변화
○ 플라즈마 처리 시간에 따른 Au-PTFE 접착력 및 FESEM 표면 관찰결과
<그림 2-1-13> 플라즈마 처리 시간에 따른 Au-PTFE 접착력 변화
○ 불소계고분자 기판 종류에 따른 Au-불소계고분자 접착력 결과 비교 검토
<그림 2-1-15> 플라즈마 처리 시간에 따른 Au-FEP, PFA, PTFE 접착력 비교
○ Ar 플라즈마 처리 시간에 따른 FEP, PFA, 그리고 PTFE의 FESEM 이미지는 각각의 표면이 모두 초기의 lamella 구조에서 시간이 경과됨에 따라 거친 protrusion 구조로 전환되어 표면적이 현저하게 증가함을 보여줌
○ FEP와 PFA의 유리전이온도는 각각 80℃와 90℃로 PTFE의 유리전이온도 110℃에 비하여 낮은 데, 이러한 차이가 접착력의 차이를 보였을 가능성이 있는데, 이는 Au의 확산과 관계가 있음을 암시 함 ○ 표면이 거칠게 되고 표면적이 명백하게 증가함에도 접착력이 증가하지 않는 것은 접착력이 Au의 확산과 비례한다고 가정할 때 Au가 거칠어진 표면에 균일하게 확산되지 않음을 암시함 ○ 플라즈마 처리 시간에 따른 Au-불소계고분자 접착의 미비한 증가는 플라즈마 처리를 통한 표면 거칠기 증가가 Au-불소계고분자 접착에 유효하지 않으며, 전기적 저항의 증가만 초래하기 때문에 플라즈마 처리를 하지 않은 상태에서 접착을 향상시키는 것이 중요함을 알 수 있음.
다. 기판 두께 영향
○ 두께 254 µm 그리고 127 µm 인 FEP, PFA 그리고 PTFE 기판에 대한 Ar RF 플라즈마 처리 시간에 따른 접착력 변화는 다음과 같음
○ 플라즈마 처리 시간에 따른 Au-FEP 접착력 측정 결과: 두께 254 µm 와 127 µm 비교
<그림 2-1-16> 두께에 따른 Au-FEP 접착력의 플라즈마 처리시간 영향
○ 플라즈마 처리 시간에 따른 Au-PFA 접착력 측정 결과: 두께 254 µm 와 127 µm 비교
○ 플라즈마 처리 시간에 따른 Au-PTFE 접착력 측정 결과: 두께 254 µm 와 127 µm 비교
<그림 2-1-18> 두께에 따른 Au-PTFE 접착력의 플라즈마 처리시간 영향
○ 불소계고분자 기판 두께에 따른 Au-불소계고분자 접착력 결과 비교 검토
○ 위 그림에서 보듯이 FEP, PFA, 그리고 PTFE 모두 기판의 두께가 증가함에 따라 접착력이 증가함을 알 수 있음 ○ 두께 127 µm PFA의 경우 표면처리를 하지 않은 것을 제외하고 표면처리된 것들은 접착력 측정 도중 필름이 찢어지는 문제가 발생하여 측정이 불가능했음 ○ 두께 127 µm FEP의 경우 10 m 표면처리 된 것은 접착력 측정 도중 필름이 찢어지는 문제가 발생하여 측정이 불가능했음 ○ 이와 같이 기판 두께에 따른 Au-불소계고분자 접착력 변화는 Au 스퍼터 증착 과정에서 불소계고분자 표면온도의 차이에 기인할 것으로 추측됨 ○ 기판 두께에 따른 본 연구 결과와 다음 문헌 검토를 통하여 기판의 두께가 25 ~ 100 µm 정도로 얇아지면 Au-불소계고분자 간의 접착력이 감소할 수 있음을 예측할 수 있으며, 이에 대한 대비책 강구가 요구됨
라. 플라즈마 처리 시간에 따른 Au-FEP 접착 공정 내구성 시험 결과
○ 127 µm 두께의 FEP를 플라즈마 처리(40W, 15 mTorr Ar) 후 Au을 700 nm 증착(@50W, 5 mTorr Ar)한 후 Au 패터닝을 수행하였으며 Au-FEP 접착의 공정 내구성을 살펴보았음.
○ 아래 그림에서 상단은 패터닝 공정 후 그대로, 그리고 하단은 Scotch tape로 벗겨짐 테스트 수행 후의 모습임.
마. STEM 분석 결과
○ 불소계고분자 기판 종류에 따른 STEM 측정 결과
○ 플라즈마 처리를 하지 않은 127 µm 두께의 FEP, PFA, 그리고 PTFE 기판에 Au을 200 nm 증착(@50W)한 후 단면에 대해 STEM 분석을 수행하였음
<그림 2-1-20> 불소계고분자 종류에 따른 금-불소계고분자 단면 STEM 이미지
○ 위 그림에서 보듯이 FEP와 PFA의 경우 PTFE에 비하여 Au 클러스터가 기판 내부로 깊이 침투했음을 알 수 있으며, 이로부터 Au-불소계고분자의 접착은 Au 원자의 확산 또는 침투와 밀접한 관련이 있음을 검증할 수 있음
○ 또한 상기 결과는 Au 원자의 확산이 불소계고분자의 유리전이온도와도 밀접한 관련이 있음을 입증하고 있음 ○ 플라즈마 처리 시간에 따른 STEM 측정 결과 <그림 2-1-21> FEP 플라즈마 차리 시간에 따른 금-불소계고분자 단면 TEM 이미지 ○ 상기 결과는 플라즈마 처리 시간이 증가함에 따라 표면이 거칠어지는 FESEM 분석 결과를 뒷받침함
○ 또한 Au 클러스터가 etch deep 끝 부분에 위치하며 경사진 부분에서는 거의 관찰되지 않는 모습을 보여줌
○ Au 클러스터가 Au의 확산에 인한 것인지 아니면 플라즈마 처리에 의해 형성된 거칠어짐에 기인한 것인지는 확실하지 않음
○ 2015년 Wiese 등은 ion beam과 센서 면의 각도가 수직에서 벗어남에 따라 energy influx가 급속하게 감소하는 실험 및 이론적인 결과를 보고하였음 (Wiese et al., EPJ Techniques & Instrumentation, 2:2 (2015)).
○ 상기 결과와 문헌조사를 기반으로 다음과 같은 모델을 제시하였음
○ 이러한 결과는 플라즈마에 의해 표면적이 증가하여도 Au이 확산되어 클러스터를 형성 하는 유효면적이 증가하지 않는 다는 것을 의미하며, 결국 플라즈마 처리는 Au- 불소계 고분자의 접착을 향상시키지 않음을 알 수 있었음
바. Au RF 스퍼터 증착 시 RF power 영향 ○ RF power에 따른 접착세기 변화 ○ 플라즈마 처리를 하지 않은 두께 127 μm FEP를 대상으로 Au 스퍼터 증착 시 RF powe r 효과를 살펴보았는데, 명목상 두께 20 nm에 대해 RF powe r를 10~ 2 00 W 범위 에서 변화시켰으며, 그 후 추가 명목 두께 200 nm는 50W로 고정함 <그림 2-1-23> RF 파워에 따른 Au-FEP 접착력 변화 ○ 상기 그림에서 보듯이 접착세기 는 RF power가 증가함에 따라 완만하게 증가하다 10 0W에서 최대치를 보인 후 다시 감소하는 경향을 보임 ○ RF power가 증가하면 증착속도와 표면온도가 증가하며, 이 두 가지 요소 영향을 줌 ○ 증착속도가 증착된 Au 원자의 불소계고분자 내부로의 확산에 비해 현저하게 증가하면 Au 박막의 조기 형성으로 인하여 Au 원자의 확산이 제한되기 때문에 확산된 Au 원자의 양이 감소하고 따라서 접착세기가 표면온도가 증가함에도 불구하고 계속해서 향상되지 않는 것으로 판단됨
○ 아래 그림은 명목상 Au 두께 20nm를 10W, 50W 그리고 100W로 각각 증착하였을 때 Au- FEP 계면의 ST EM 이미지인데, 그림에서 보듯이 RF powe r가 증가할수록 Au 클러 스터의 수가 많음을 알 수 있으며, 이는 RF power 증가에 따른 FEP 표면온도 상승효과 로 해석됨.
사. 열처리 온도에 따른 Au-불소계고분자 접착력 변화
○ 통상적으로 금속- 고분자 접착을 향상시키는 방법으로 금속- 고분자 계면 형성 후 고분 자의 유리전이온도 이상에서 열처리하는 것이 있음
○ 1999년 Bechtolsheim 등은 235~238℃의 유리전이온도를 가지는 trimethyl cyclohexane – poly- carbonate에 Au를 열 증착한 후 250에서 12시간 열처리함으로써 접착력이 5 N/m 에서 35 N/m로 현저하게 향상됨을 보고 (Bechtolsheim et al., Applied Surface Science 151 (1999) 119-128). ○ 본 연구에서도 플라즈마 처리를 하지 않은 127 FEP 필름에 Au를 스퍼터링 한 후 열처 리 온도에 따른 접착력 변화를 살펴보았는데, 열처리 시간은 2시간으로 고정하였음. ○ 아래 그림은 열처리 온도에 따른 접착세기 변화를 나타내는데 열처리 온도가 증가하면 접착세기가 오히려 경미하게 감소함을 알 수 있음. ○ 즉, Au- FEP 접합의 열처리는 접착세기 향상에 도움이 되지 않음을 확인할 수 있었는 데, 이는 불소계고분자의 소수성 특성이 Au에 비하여 강하기 때문으로 해석됨. <그림 2-1-25> Au-FEP 접합에 대한 열처리 효과
아. 희생층 (sacrificial layer) 형성 공정 개발
<그림 2-1-26> 희생층 형성 공정
○ 불소원자는 플라즈마 상태에서 금속(M) 과 반응하여 MFx를 형성할 가능성이 매우 높음 ○ Au의 경우에도 AuFx가 형성되는데, AuFx의 경우 용해되지 않기 때문에 그리고 AuFx
는 절연체이기 때문에 AuFx의 형성을 근원적으로 회피하는 것이 바람직함 ○ 이를 위해 전년도에 열 증착된 Au 위에 Cr을 열 증착하여 희생층으로 사용하였는데, 열 증착된 Cr은 Au에 비하여 고온에서 증착되기 때문에 스트레스 차이로 인하여 60nm 두 께 이상 열 증착하였을 때 패터닝 과정에서 Au 층을 FEP 필름으로부터 박리하는 결과 가 초래되었음. ○ 희생층 금속으로는 Cr 이외에도 Al, T i 등의 금속들이 적용 가능하지만 식각제를 고려할 때 Cr이 가장 적합하다고 판단됨 ○ 이와 같이 Au- 불소계고분자 간의 접착은 불소계고분자 기반 신경전극 구현에 있어서 가장 핵심 요소이며, 이의 향상은 매우 중요한 사안임 ○ 본 연구에서는 스퍼링법으로 Au 위에 증착된 100nm Cr 층을 희생층으로 채택하였음
4. 플렉시블 신경전극 패시베이션 공정 최적화
<그림 2-1-27> 플렉시블 신경전극 passivation 공정 ○ 신경전극 passivation 공정은 불소계고분자로 신경전극을 passivation 하는 공정으로, 상기 공정도의 중간층에서 보듯이 신경전극이 패턴된 불소계고분자와 passvation용 불소계고분자를 플라즈마 처리하고, 플라즈마 처리된 면을 열 압착하는 단위 공정으로 구성되어 있은데 상세한 내용은 2017년 보고서에 상세하게 서술되어 있기 때문에 본 보고서에서는 생략함가. 열 압착 패시베이션을 이용한 센서어레이 접합 기술 ○ 신경전극어레이 접합 기술
○ 2017년 Rieger 등은 아래 그림과 같이 자극용 전극, pH 센싱전극, strain gauge, 임피던스 전극 등이 다층으로 집적화된 생체내장형 센서시스템 개념을 제시하였으며, 일부 기능을 가지는 프로토타입 소자 제작을 발표함 (Rieger et al. Sensors 17 (2017) 59).
<그림 2-1-28> 다층 집적화 구조 생체내장형 센서시스템 개념도
○ 2013년 Kim 등은 다음 그림과 같이 신경전극, LED, 온도센서, 마이크로 히터, 마이크로 니들 등의 집적화를 시도하였는데, 각각의 층은 Si 기판에 제작되었으며 각각의 층을 epoxy 접착제를 사용하여 접합을 함 (Kim et al. Science 340 (2013) 211).
<그림 2-1-29> 다층 다기능 신경전극 개념도 ○ 본 연구에서는 아래 그림과 같이 제작된 신경전극어레이 2장의 뒷면을 플라즈마 처리한 후 열 압착하여 신경전극어레이를 접합하는 방법을 고안하였는데, 접합된 신경전극어레이는 동일 단면적에서 전극 채널수를 2배 증가시키는 효과가 있음 . ○ 또한 본 기술은 플라즈마 처리와 열 압착만으로 접착함으로써 화학적으로 안정된 접착 상태를 유지할 수 있어서 생체 내 삽입되었을 때 생체 구성물로부터 안정하여 이식 또는 삽입내구성이 유지되는 장점이 있음. <그림 2-1-30> 플라즈마 처리와 열압착 기반 신경전극 적층 개념도
○ 고안된 방법은 신경전극어레이 이외에 pH 센싱전극, strain gauge, 임피던스 전극, 마이크로 플루이딕 채널 등 다양한 센서어레이와 마이크로 플루이딕 소자 집적화 등에 적용 가능함. <그림 2-1-31> 플라즈마 처리와 열압착 기반 다기능 신경전극 적층 개념도 ○ 플라즈마 처리와 광/열 가교 층을 이용한 센서어레이 접합 기술 ○ 플라즈마 처리된 불소계고분자 표면에는 라디칼(radical)이 형성되는데, 라디칼이 형성된 표면에 광 또는 열 가교성 필름(crosslinkable film)을 형성한 후 자외선 또는 열을 가하면 형성된 라디칼과 가교성 필름이 공유결합되어 안정한 접합의 형성이 가능함 ○ 고안된 방법은 가교가 열 압착에 비하여 상대적으로 낮은 온도에서 이루어지기 때문에 열 손상이 우려되는 센서 접합에 유리함
<그림 2-1-32> 플라즈마 처리와 광가교 접착 기반 신경전극 적층 개념도
○ 특허 출원 의뢰
- 플라즈마 처리와 열 압착을 이용한 신경어레이 접합 방법 (2018년 국내 및 미국 특허 출원 의뢰 완료)
5. 불소계고분자 플라즈마 식각 공정 최적화
<그림 2-1-33> 불소계고분자 플라즈마 식각 공정
○ 본 공정은 위 공정 흐름도에서 보듯이 플라즈마 시각을 이용하여 passivation된 신경전극의 표면을 노출하는 과정으로 (가) RIE mask 패터닝과 (나) RIE 공정으로 구성됨
가. RIE 마스크 패터닝 <그림 2-1-34> RIE 마스크 패터닝 공정 ○ RIE 마스크 패터닝 공정은 위 공정도와 같이 열 압착 passivation된 신경전극어레이에 금속층을 코팅한 후 리소그래피 작업으로 신경전극의 표면을 노출시키는 공정임 ○ REI mask 금속층 선정 ○ RIE mask로 적합한 금속층은 불소계고분자와의 접착이 패터닝 공정 중에 유지되어야 하며, 적당한 습식각제가 있어야 함. 습식각제가 없는 경우 ion milling을 적용할 수도 있으나 별도의 장비가 요구됨. ○ 후보 소재
스퍼터 증착 : Cr, Al, Ti, Au, Ag 열 증착 : Al, Cr
○ 위 가운데 스퍼터 증착된 Al 박막은 아래 그림과 같이 FEP와의 접착이 Scotch tape를 이용한 테스트를 통과하지 못할 정도로 약하기 때문에 RIE mask로는 적절하지 않았음
<그림 2-1-35> FEP 표면에 스퍼터 증착된 Al 패턴
○ 스퍼터 증착된 Cr과 Ti 박막은 FEP와의 접착이 Scotch tape를 이용한 테스트를 통과할 정도로 강하지만 패터닝 과정에서 일부 박막이 박리되는 문제가 있어서 RIE mask로는 적절하지 않았음
○ 이와 같이 스퍼터 증착된 Al, Cr 그리고 Ti이 불소계고분자와의 접착이 약한 것은 낮은 원자량에 기인한다고 판단됨
○ 반면에 열 증착된 140 nm 두께의 Al은 아래 그림과 같이 미세한 패턴의 형성이 얻어질 수 있을 정도로 FEP, PFA 그리고 PTFE와의 접착이 충분하였기 때문에 본 연구에서는 열 증착된 Al을 RIE mask 층으로 채택하였음
<그림 2-1-37> FEP 표면에 열 증착된 Al 패턴
○ 스퍼터 증착된 Au의 경우 불소계고분자와의 접착이 우수하여 100nm 정도의 얇은 두께로도 RIE mask로 충분히 활용 가능하지만, RIE 후 Au 박막을 제거하는 과정에서 Au이 충분히 제거되지 못할 가능성이 있는데, 이는 장기간 Au 식각 시 신경전극이 손상될 가능성이 있기 때문임
나. 불소계고분자 종류에 따른 플라즈마 식각 공정
<그림 2-1-38> 불소계고분자 플라즈마 식각 상세 공정도
○ 플라즈마 식각공정은 RIE mask 패터닝을 통해서 노출된 passivation 층을 O2 RF 플라즈마로 제거하는 공정 임
○ RF 100 W 그리고 15 mTorr O2 조건에서 식각 시간에 따른 FEP, PFA 그리고 PTFE의 식각 특성은 PTFE를 제외하고는 아래 그림과 같이 선형성을 보임
6. 전극 정렬 오차 문제 해결
가. 전극 정렬 문제 개요 ○ FEP는 필름 제조 과정에서 생겨난 스트레스에 의해서 그리고 상대적으로 낮은 Tg와 Tm으로 인하여 플렉시블 신경전극 제작 공정에서 열에 의한 변형이 이루어지기 때문에 전극 정렬 문제가 발생하는데, 스트레스는 열처리 과정에서 수축이 진행됨, 따라서 각 공정에 따른 전극 정렬문제의 해결은 매우 중요함 나. Cr 및 Au 전극 패터닝 영향 <그림 2-1-40> Cr 및 Au 전극 패터닝 공정 ○ Cr 및 Au 필름 형성 (공정 2)○ 열 압착 전처리(280℃, 50bar)된 5mil FEP에 Au 900nm(50W, 5mTorr)와 Cr 100nm(50W, 15mTorr)를 순차적으로 스퍼터 증착 ○ Cr 및 Au 전극 패터닝 (공정 7과 12) ○ 표준적인 리소그래피와 습 식각 공정 적용하였으며, Cr을 먼저 그리고 Au을 나중에 패턴 형성함 ○ 아래 그림과 같이 Cr 전극 중심 간의 거리가 Au 전극 중심 간의 거리보다 약간 감소하였는데, 이는 Au 패턴 형성과정에서 열처리(PR baking 및 PEB)에 기인한 것으로 판단됨 ○ 이와 같은 전극 정렬 문제는 현재 개발목표인 16 CH ECoG 신경전극 제작에 있어서 큰 문제는 아니지만 전극의 수가 증가하거나 전극 간의 거리가 늘어나는 경우 문제가 심각해 질 수 있음
<그림 2-1-41> Cr 및 Au 전극 패터닝에 의한 전극 정렬문제
○ 아래 그림은 contact pad의 정렬 문제(녹색 원)를 보여주는데, 현재 개발목표인 16 CH ECoG 신경전극 제작에 있어서 큰 문제는 아니지만 pad의 수가 증가하는 경우 문제가 심각해 질 수 있음
다. 열 압착 passivation 영향
○ Cr과 Au 전극이 패턴된 FEP 필름과 0.5mil FEP 필름을 Ar RF 플라즈마 처리를 한 후, 플라즈마 처리된 면을 마주보게 하면서 열 압착(200℃, 200bar)을 하게 되는데, 열 압착 전·후를 비교하여 전극 정렬 문제를 살펴보았음
○ 아래 그림과 같이 열 압착 후(청색) 전극 배열과 열 압착 전(적색) 전극 배열은 큰 차이가 없기 때문에 열 압착은 전극 정렬 문제를 야기하지 않음을 알 수 있었음
라. RIE Au mask 패터닝 및 RIE 영향
<그림 2-1-44> RIE Au 마스크 패터닝 및 RIE 식각 공정
○ FEP 필름을 이용하여 passivation 하는 경우 RIE 공정이 필수적이며, 이를 위해서 금속 mask 층의 형성과 mask 패터닝 공정이 요구되기 때문에 해당 공정이 전극 정렬에 미치는 영향을 살펴보는 것이 필요함
○ RIE mask 층 형성 시 온도의 상승이 수반되기 때문에 먼저 스퍼터 증착(20W, 5mTorr)된 Au mask 층의 두께를 100nm, 200nm, 그리고 300nm로 다양하게 하면서 전극 정렬 변화를 살펴보았음 ○ 스퍼터 증착 시 필름의 온도 상승은 RF 파워에 비례하는데, 이를 고려하여 RF 파워를 50W에서 20W로 줄였으며, 참고로 최소 RF 파워는 10W이지만 이 경우 증착시키는 시간이 오래 걸리는 문제가 있기 때문에 20W를 적용하였음 (공정 15) ○ RIE mask 층 패터닝을 위해 표준 PR 리소그래피 공정과 Au 습 식각 공정 적용함 ○ RIE는 산소 15 mTorr, RF 파워 100W 그리고 식각 시간 50m 조건에서 수행되었으며 (공정 21), RIE 후 Au 습 식각 및 Cr 습 식각이 순차적으로 수행되었음 (공정 23) ○ 이후 광학 현미경으로 전극 정렬 오차를 관찰하였음
○ 아래 그림은 Au mask 층의 두께가 300nm 일 때 최종 공정 후의 전극 배열 오차를 나타냄
<그림 2-45> RIE Au (300 nm) 마스크 패터닝에 의한 전극 정렬 문제
<그림 2-1-46> RIE Au (200 nm) 마스크 패터닝에 의한 전극 정렬 문제
마. RIE Al mask 패터닝 영향
○ 습 식각 공정 적용하여 정렬 변화를 살펴보았는데, 아래 그림과 같이 RIE 후 정렬 오차가 현저하게 증가함으로써 Al 열 증착 시 기판의 온도가 높이 상승함을 추론할 수 있었음.
바. 정렬오차 보정 RIE mask 설계 ○ 스퍼터링과 열 증착법으로 RIE mask 층 형성 시 인위적으로 기판을 강제적으로 냉각하기 전에는 전극 정렬 문제를 해결하는 것은 거의 불가능 하며, 강제적인 냉각 시 기판과 RIE mask 간의 접착력이 약해질 수 있기 때문에 궁극적인 해결책이 되지 못할 가능성이 있음 ○ 본 연구에서는 정렬오차를 보정한 전극 배열 설계로 정렬오차 문제 해결 시도하였음 ○ 아래 그림91은 정렬오차 보정된 RIE mask 패턴용 전극의 배열을 나타내며 녹색 화살로 지시된 것이 보정된 패턴을 나타냄 <그림 2-1-49> 정렬오차 보정 RIE 마스크 설계
사. 정렬오차 보정 RIE mask 시험 결과
○ 아래 그림과 같이 상기 정렬오차를 보정한 RIE mask를 이용하여 RIE 수행 한 결과 아래 그림과 같이 노출된 전극이 금 전극의 중간에 거의 위치함을 알 수 있었음. 궁극적으로 스트레스에 의한 수축이 없는 것이 이상적 이지만 현재 단계에서는 정렬오차 보정하는 방법이 유효하다고 판단됨 ○ 스퍼터링과 열 증착법으로 RIE mask 층 형성 시 인위적으로 기판을 강제적으로 냉각하기 전에는 전극 정렬 문제를 해결하는 것은 거의 불가능하며, 강제적인 냉각 시 기판과 RIE mask 간의 접착력이 약해질 수 있기 때문에 궁극적인 해결책이 되지 못할 가능성이 있음 <그림 2-1-50> 정렬오차 보정 RIE 마스크 효과
아. 전극 정렬 문제 결과 정리
○ 전극 정렬 문제는 Cr 및 Au 전극 패터닝 공정 그리고 열 압착 passivation 공정에 비해서 RIE mask 패터닝 공정에서 가장 심각함을 확인
○ 스퍼터 증착된 Al, Cr, Ti은 RIE mask로 적합하지 않음을 알 수 있었음 ○ 스퍼터 증착된 Au와 열 증착된 Al이 RIE mask로 적합함을 확인함
○ 스퍼터 증착된 Au와 열 증착된 Al은 모두 패터닝과 RIE 공정 후 정렬 오차가 관찰되었으며, 이로부터 Au의 스퍼터 증착과 Al의 열 증착 시 기판의 온도가 증가함을 추론할 수 있었음 ○ 스퍼터링과 열 증착법으로 RIE mask 층 형성 시 인위적으로 기판을 냉각하기 전에는 전극 정렬 문제를 해결하는 것은 거의 불가능 함 ○ 스퍼터 증착된 Au의 경우 전극 정렬오차는 두께가 100nm 가장 크고 200nm와 300nm 일 때에는 비슷하지만 100nm 일 때에 비하여 작았는데, 그 이유는 현재 확실하지 않음 (열 수축과 열 팽창의 균형 문제?) ○ 낮은 RF 파워(20W)에서 스퍼터 증착된 Au의 두께가 얇을수록 전극 정렬 문제가 줄어들 것으로 예상하였으나, 오히려 정렬 오차가 증가하는 결과가 얻어졌음
○ 스퍼터 증착된 Au의 경우 RIE 공정 후 Au 식각제로 제거해야 하는 데, AuFx의 형성으로 식각속도가 줄어들기 때문에 장시간 식각해야 하는데 이 과정에서 Au 식각제가 Cr 층을 파고들어 하부 Au 전극을 손상시킬 가능성이 매우 높음
○ 반면에 열 증착된 Al은 증착에 소요되는 시간이 오래 걸리는 단점이 있지만, RIE 공정 후 Al 식각제로 충분히 오래 식각하여도 하부의 Au 전극을 손상시킬 우려가 없기 때문에 열 증착된 Al을 사용하는 것이 현재로서는 최적이라고 판단됨
7. 불소계고분자 기반 ECoG 신경전극의 전기화학적 표면 개질
<그림 2-1-51> 신경전극의 전기화학적 특성 제어 공정 ○ 신경전극의 임피던스는 잡음을 감소시켜 신호대비 잡음의 비를 높여주기 때문에 매우 중요함 ○ 임피던스를 낮추는 방법 가운데 하나는 표면적을 증가시키는 것인데 이에 대한 상세한 내용은 제 2절과 아래의 게재 논문에 기술되어 있기 때문에 여기서는 기술을 생략함 ○ 관련 게재 논문 목록- Y. H. Kim et al. In vitro extracellular recording and stimulation performance of nanoporous gold-modified multi-electrode arrays, J Neural Eng. 12 (2015) 066029.
- Y. H. Kim et al., Iridium oxide-electrodeposited nanoporous gold multielectrode array with enhanced stimulus efficacy, Nano Letters 16 (2016) 7163-7168.
