Specialized Model Merging and 3D Printed Micro-patterned Electrodes
연구 내용
DARE 기반 모델 병합을 통한 언어 추론 고도화와 3D 프린팅 섀도 마스크로 마이크로 전극을 제작하는 연구
최재용 연구실은 실용적 배포를 목표로 모델 전문화와 하드웨어 제작을 함께 다루고 있습니다. 언어 분야에서는 DARE 기법을 활용해 델타 파라미터 중복을 최소화하는 방식으로 상위 Large Language Models에 한국어 특화 모델을 결합하고, 추론 관련 벤치마크에서 reasoning 성능을 평가합니다. 동시에 바이오·랩온칩 응용을 고려해 fused deposition modeling 기반의 3D 프린팅 섀도 마스크를 제작하고, 미세 패터닝 전극을 간소화된 공정으로 구현합니다. 제작된 전극에서는 전기장 구동 기반 마이크로입자 조립을 통해 원격 유도된 사슬 형성과 비등방 구조를 확인하는 차별성을 보유합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
2편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
0건
연구 흐름
초기에는 라벨과 공정 조건을 빠르게 반영할 수 있는 프로토타이핑 관점에서 3D 프린팅 섀도 마스크 기반 마이크로 패터닝 전극 제작을 정립했습니다. 2024년에는 전극의 정밀도를 유지하면서도 전통적 포토리소그래피 대비 제작 절차를 단순화하는 방향으로 실험과 검증을 수행했습니다. 이후 2025년에는 소프트웨어 측면에서 Large Language Models의 전문 능력을 효율적으로 통합하기 위해 DARE 기반 모델 병합 기법을 적용하고, 다중 벤치마크 평가로 성능 변화를 확인했습니다. 이 과정에서 모델과 디바이스 모두에 적용 가능한 실용 중심의 설계 철학을 축적했습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Research on enhancing model performance by merging with Korean language models
3D-printed shadow masks for micro-patterned electrodes