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KAIST 연구실 온라인서 만난다, OPEN KAIST 2021 개최
우리 대학이 교내 연구 현장을 공개하는 OPEN KAIST 2021 행사를 3일부터 이틀간 온라인으로 개최한다.2001년 시작된 OPEN KAIST는 실험실 등의 연구 현장으로 방문객들을 초대하는 과학문화 행사다. 2년에 한 번씩 캠퍼스를 개방해 연구실 곳곳의 볼거리를 제공하고 과학적 흥미를 유발할 수 있는 체험 프로그램을 마련해 국민과 소통하는 KAIST의 전통적인 행사다. 올해로 11회째를 맞은 OPEN KAIST는 코로나 19의 확산세를 고려해 20년 만에 처음으로 온라인 동영상 플랫폼에서 방문객을 맞이한다.KAIST 연구실 탐방을 희망하는 사람이라면 누구나 OPEN KAIST 홈페이지(openkaist.ac.kr)에 접속한 뒤, 관심 있는 연구실이 공개되는 방송 시간에 실시간으로 입장할 수 있다. 온라인 공개 방송에서는 해당 연구실이 주도하는 최신 기술 설명 및 시연·연구성과 소개·온라인으로 참여할 수 있는 간단한 원격 체험 등의 콘텐츠가 제공된다.이를 위해, 로봇·바이오·인공지능·반도체 등 KAIST가 자랑하는 첨단 기술을 연구하는 16개 학과가 참여한다.로봇 분야에서는 기계공학과 '휴머노이드 로봇 연구센터'가 로봇과 부품으로 가득 찬 연구실을 공개한다. ▴유압식 구동 로봇 실험실 ▴로봇 가공실 ▴연구원들의 공부방 ▴전기식 구동 로봇 실험실 ▴로봇 조립실 등으로 나누어진 연구센터 곳곳을 안내하고 실험이 진행되는 연구 현장의 생생한 모습을 중계한다. 이어, 2족 로봇과 4족 로봇의 간단한 보행 시연도 이어질 예정이다. 건설및환경공학과에서는 ▴원격 제어 로봇 ▴건설 현장 노동자들의 근력 보조용 웨어러블 로봇 ▴재난 현장에서 매몰자를 찾아내는 자라나는 바인(Vine) 로봇 ▴자율주행 자동차 등 다가오는 미래사회에 대비하기 위한 새로운 패러다임의 건설 로봇들을 선보인다. 생명공학 분야에서는 생명과학과·의과학대학원·바이오및뇌공학과가 참여한다. 생명과학과는 코로나 19 예방을 위한 mRNA 백신이 세포 안으로 유입되어 항원이 발현되는 모든 과정을 시각적으로 관찰할 수 있는 초고해상도 이미징 기술을 소개한다. 또한, 의과학대학원에서는 뇌 투명화·뇌 확대·뇌 탄성화 등 다양한 뇌공학 기술을 이용해 복잡한 뇌 구조를 연구하는 실험실을 탐방하고 바이오및뇌공학과에서는 암 환자를 대신해 항암제의 효능을 선별할 수 있는 '종양아바타(환자에게서 복제한 종양)'와 개인 맞춤형 의료를 추구하는 미래의 의료상을 선보인다. 각 연구실의 온라인 공개 방송이 진행되는 동안에는 교수 및 대학원생 등 연구진이 방문객들의 궁금증을 해소해주는 질의응답도 실시간으로 마련된다.이번 행사를 총괄한 이동만 공과대학장은 "코로나 19로 인해 캠퍼스를 직접 개방하기 힘든 상황이지만 KAIST의 연구가 이루어지는 공간에서 국민과 직접 소통하는 자리를 마련하기 위해 온라인 OPEN KAIST를 준비했다ˮ라고 설명했다. 이어, 이 학장은 "올해로 개교 50주년을 맞은 KAIST가 창의적이고 도전적인 연구를 수행하는 현장에 온라인으로 방문하셔서 인류를 빛낼 100년을 준비하는 KAIST의 꿈과 비전을 함께 나눠주시길 부탁드린다ˮ라고 전했다. 'OPEN KAIST 2021'은 사전 신청 없이 참여할 수 있으며, 자세한 프로그램과 참여 방법 등은 OPEN KAIST 홈페이지(openkaist.ac.kr)에서 확인할 수 있다. 문의: 공과대학 교학팀(042-350-2493)
2021.12.01
조회수 11280
신소재 데이터 고속 분석을 위한 인공지능 훈련 방법론 개발
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 시뮬레이션을 기반으로 한 신소재 데이터 분석을 위한 인공지능을 개발했다고 24일 밝혔다. 최근 컴퓨팅 파워가 기하급수적으로 증가함에 따라 인공지능을 활용한 다양한 응용들이 실생활에 활용되고 있으며, 이에 인공지능을 활용해 신소재 데이터를 고속으로 분석하고 소재를 역설계하는 기술의 연구 역시 가속화되고 있다. 최근 인공지능의 효율 및 정확도를 증가시키는 연구를 바탕으로 자율주행 자동차, 데이터베이스 기반의 마케팅 및 물류 시스템 보조 등의 분야에 인공지능의 활용이 높아지고 있다. 특히 신소재 개발에 장시간이 소요되는 점을 고려할 때, 소재 및 공정 개발에 인공지능을 활용해 다양한 구조 및 물성 데이터 사이의 상관관계를 빠르게 분석해 신소재 개발 소요 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 인공지능 방법론이 주목을 받고 있다. 그러나 신소재 데이터의 경우, 대량의 유의미한 실험 데이터를 구하기 어렵고 기업들이 중요한 데이터는 대외비로 취급하고 있어서 인공지능을 소재 데이터 영역에 적용하는 것이 상당히 어려운 것이 현실이다. 이런 데이터의 다양성, 크기 및 접근성 문제가 해결돼야 하며, 이를 보완하기 위해 생성 모델 및 적절한 데이터의 합성에 관한 연구가 진행되고 있다. 인공지능의 성능 향상을 위해 생성되는 데이터 또한 실제 소재가 가지는 물리적 제약을 따라야 하며, 소재 데이터의 재료적 특징을 파악할 수 있는 기술이 필요하다. 홍승범 교수 연구팀이 이번에 개발한 인공지능 훈련 방법론은 훈련을 위해 생성되는 데이터가 물리적 제약을 공유하도록 위상 필드 시뮬레이션을 활용해 기초 데이터를 형성하고 소재 데이터가 가지고 있는 실제 측정 과정에서 발생하는 다양한 잡음, 입자의 분포 정보 및 입자의 경계를 모사해 크기가 작은 소재 데이터의 한계를 해결했다. 기존에 수작업으로 작성한 소재 데이터를 활용한 인공지능과의 상 분리 성능을 비교했으며, 생성된 데이터의 모사 요소가 상 분리에 영향을 미치는 영향을 파악했다. 아울러 이번 연구에서 제시하는 소재 데이터 생성을 활용한 인공지능 훈련 방법은 기존의 수작업으로 훈련 데이터를 준비하는 시간을 크게 단축할 수 있으며, 인공지능의 전이 학습 및 다양한 물리적 제약을 바탕으로 하는 위상 필드 시뮬레이션 활용을 바탕으로 다양한 소재 데이터에 빠르게 적용할 수 있는 장점이 있다. 홍승범 교수는 "인공지능은 분야를 막론하고 다양한 영역에서 활용되고 있으며, 소재 분야 역시 인공지능의 도움을 바탕으로 신소재 개발을 더욱 빠르게 완료할 수 있는 세상을 맞이할 것이다ˮ라며, "이번 연구 내용을 신소재 개발에 바로 적용하기에는 데이터 합성 측면에서의 여전히 보강이 필요하지만, 소재 데이터 활용에 큰 문제가 됐던 훈련 데이터를 준비하는 긴 시간을 단축해 소재 데이터의 고속 분석 가능성을 연 것에 연구의 의의가 있다ˮ고 말했다. 신소재공학과 염지원 연구원, 노스웨스턴(Northwestern) 대학의 티베리우 스탄(Tiberiu Stan) 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 노스웨스턴 대학의 피터 부리스(Peter Voorhees) 교수 연구실과 함께 진행됐으며 연구 결과는 국제 학술지 `악타 머터리얼리아(Acta Materialia)'에 게재됐다. (논문명: Segmentation of experimental datasets via convolutional neural networks on phase field simulations) 한편 이번 연구는 KAIST 글로벌특이점 연구 지원으로 수행됐다.
2021.08.24
조회수 6313
정유성 교수, 제4회 한성과학상 수상
한성손재한장학회(이사장 손명아)와 한성과학상 심사위원회는 우리 대학 생명화학공학과 정유성 교수를 제4회 한성과학상 화학분야 수상자로 선정했다고 24일 밝혔다. 정유성 교수는 신물질 발견과 그 합성 가능성을 알고리즘이 학습을 통해 예측하는 인공지능 (AI) 역설계 기법을 독자적으로 개발함으로써, 데이터 기반의 소재 및 분자 설계의 새로운 연구 방향을 제시하였다. 기존의 신물질 발견 과정은 전문가의 직관이나 실험적 시행착오를 통해 후보 물질을 제시하고 합성한 후 물성을 측정함으로써 응용 목적에 맞는 후보 물질을 발굴하는 직접 설계 방법이 주를 이루었으나, 많은 시간이 소요되거나 전문가의 직관에서 벗어나는 획기적인 물질의 발견이 더뎠다. 정유성 교수가 독창적으로 구현한 AI 소재 역설계 기법은, 원하는 물성을 갖는 결정구조를 전문가의 직관이나 편견 없이 데이터와 인공지능 알고리즘을 통하여 역으로 찾는 방법으로 신 물질 발견의 시간을 크게 줄여주었고, 화합물의 합성 가능성을 실험에 앞서 미리 예측할 수 있는 AI 알고리즘을 개발하여 실용적인 소재 설계의 가능성을 높였다. 정유성 교수는 “AI 역설계 기술을 통해 신소재 및 신약 개발을 가속화할 수 있다”며 “사람의 개입 없이 데이터와 알고리즘 그리고 로봇에 의해 구현되는 미래 자율 실험실의 알고리즘으로 활용될 수 있을 것"이라고 말했다. 그리고 "무엇보다 연구 성과들을 열정과 노력으로 만들어낸 연구실 멤버들에게 감사드린다"고 소감을 전했다. 한성과학상은 한국의 노벨상 수상자 배출을 위해 손재한 월드타워 회장이 제정했다. 2018년부터 물리학, 화학, 생명과학 3개 분야에서 독창적인 성과를 낸 젊은 과학자를 선정하고, 수상자에게는 상패와 상금 5,000만 원이 수여된다.
2021.06.30
조회수 8587
신소재 영상화 및 머신러닝을 활용한 미래 개척
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 KAIST 10대 플래그쉽 분야이자, 글로벌 특이점 과제인 `KAIST 신소재 혁명: M3I3 이니셔티브' 과제의 배경, 역사, 진행 상황 그리고 미래 방향을 제시했다고 31일 밝혔다. 홍 교수 연구팀은 다중스케일 다중모드 영상화 기술과 머신러닝(기계학습) 기법을 융합해서 고차원의 구조-물성 및 공정-구조 상관관계를 도출했다. 그리고 이를 인공지능과 3차원 다중 스케일 프린팅 기술을 활용해서 신소재 디자인부터 시장 진입까지의 기간을 획기적으로 단축할 수 있는 비전과 실행 플랫폼을 제안했다. M3I3 플랫폼은 고용량 에너지 소재 디자인에서 시작해서, 고밀도 메모리 소재, 고성능 자동차/항공 소재에도 응용 가능할 것으로 기대된다. 우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수가 제1 저자로, 리오치하오 박사가 제2 저자로 참여하고, 육종민 교수, 변혜령 교수, 양용수 교수, 조은애 교수, 최벽파 교수, 이혁모 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `에이씨에스 나노(ACS Nano)' 2월 12일 字 온라인 출판됐다. (논문명 : Reducing Time to Discovery: Materials and Molecular Modeling, Imaging, Informatics, and Integration) 역사의 큰 흐름을 결정한 신소재는 시행착오와 도제식의 비결 전수를 통해서 발견 및 개발돼왔다. 각종 무기와 그릇, 그리고 장신구들이 좋은 예다. 광학현미경이 발명되면서 검의 미세구조와 검의 강도 혹은 경도 간의 상관관계를 이해하기 시작했고, 투과전자현미경과 원자간력 현미경의 발명으로 원자 수준의 분해능으로 신소재를 영상화하기 시작했다. 고려청자를 현재 재현하지 못하는 것은 고려 시대의 장인들이 그 비결을 남기지 않았기 때문이라고 우리는 가르치고 있다. 그러나, 미래에는 고려청자의 다중 스케일 구조를 영상화해서 데이터화 하고, 구조를 구현할 수 있는 공정 과정을 머신러닝의 힘을 빌려 역설계한다면, 고려청자를 재현하는 일은 가능할 것으로 보인다. 우리 대학 M3I3 플랫폼은 이처럼 다중 스케일 및 다중 모드 영상화 기술, 데이터 마이닝과 머신러닝, 그리고 다중 스케일 제조 기술을 접목해 미래에 필요한 신소재를 역설계해서 빠르게 공정 레시피를 확보할 수 있게 만들어준다. 이번 논문에서는 M3I3 플랫폼의 유효성을 확인하기 위해 배터리 소재에 적용하는 연구를 진행했다. 고용량 배터리 소재의 개발 기간을 단축할 수 있다는 것을 검증하기 위해서 20년간의 논문 자료를 50여 명의 학생이 읽고 데이터를 추출해 양극재의 에너지 밀도와 소재 조성 간의 상관관계를 도출했다. 그리고 논문에 나와 있는 공정, 측정 및 구조 변수들을 머신러닝 기법을 활용해 모델을 수립한 후, 무작위 조건에서 합성해 모델의 정확도를 측정함으로써 데이터 마이닝과 머신러닝의 우수성을 입증했다. 또한 투과전자현미경(TEM), 주사투과전자현미경(STEM), 원자간력현미경(AFM), 광학현미경 등의 다양한 현미경과 엑스레이(X-ray), 라만(Raman), UV/Visible/IR 등 다양한 분광 장비들을 통해 얻은 영상과 스펙트럼 데이터를 기반으로 다중 스케일 구조↔물성 상관관계를 도출하고, 여러 가지 공정변수 데이터를 수집해, 공정↔구조 상관관계를 수립하는 것이 M3I3 플랫폼의 중요한 핵심이다. 특히, 실험데이터와 시뮬레이션 데이터를 융합하고, 머신러닝으로 생성한 가상의 데이터를 과학적인 기준에 맞춰 유의미한 빅데이터로 만들면, 머신러닝을 활용해 물성→구조→공정으로 연결되는 역설계 알고리즘을 개발하는 것이 가능해지며, 이를 통해 미래에 필요한 물성을 갖는 신소재 공정 레시피를 신속하게 확보할 수 있게 된다. 제1 저자인 홍승범 교수는 "과학은 날카로운 관찰과 정량적 측정에서 시작한 학문이며, 기술의 발전으로 현재는 눈에 보이는 소재의 모양과 구조뿐만 아니라 눈에 보이지 않는 소재의 구조를 볼 수 있는 시대가 왔고, 물성마저 공간과 시간의 함수로 영상화할 수 있는 시대가 도래했다ˮ라며 "신소재 영상화 기술과 머신러닝 기술을 융합하고 3D 프린팅 기술을 다중 스케일 자동 합성 기술로 승화시키게 되면 20년 걸리던 신소재 개발 기간을 5년 이내로 단축할 수 있을 것이다ˮ 라고 말했다. 한편, 이번 연구는 글로벌 특이점 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.04.01
조회수 86440
개교 50주년 국제학술지 ACS Nano 특집호 발간
우리 대학은 나노과학분야 권위학술지 ‘에이시에스 나노 (ACS Nano)’가 KAIST의 혁신적인 연구 성과와 코로나 대응을 위한 연구개발 노력을 집중 조명하는 개원 50주년 기념특집호를 발간했다고 22일 밝혔다. 에이시에스 나노 부편집장인 신소재공학과 김일두 교수가 주도한 이번 ‘ACS Nano’ 특집호는 혁신과 도전 정신을 바탕으로 ‘글로벌 가치창출 선도대학’의 비전을 이룩해온 KAIST의 50년 역사를 소개하며, 4만6천여 명의 석·박사 졸업생이 사회 각 분야의 핵심 인력이 되어 대한민국의 경제발전 및 성장을 이끌어나가는 점을 조명했다. 또한, 코로나 시대에 국제적인 연구 협력 및 교류가 더욱 필요한 점을 역설하면서, 작년 9월 KAIST가 주최하여 국제적으로 약 1만여명이 참여한 ‘제1회 KAIST 이머징 소재 심포지엄’을 코로나 및 4차 산업 혁명 시대에 걸맞는 성공적인 비대면 학술 교류 사례로 소개했다. 이번 특집호는 KAIST 교수진이 주도적으로 진행한 나노과학 분야 우수한 성과 내용 및 미래 발전 방향을 깊이 있게 요약한 14개의 리뷰논문을 △신소재 물성 연구 △소재 가공 및 처리 기술 △고급 물질분석 기술 △첨단 기술의 실용화의 네 가지 주제로 나누어 수록했다. 신소재 물성 연구 신소재공학과 박찬범 교수의 리뷰(Photonic Carbon Dots as an Emerging Nanoagent for Biomedical and Healthcare Applications)는 10나노미터 이하의 크기를 가지는 탄소 나노입자인 카본 닷의 주목할만한 광학적 특성과 그 기전에 관해 설명하고, 기존 광학 물질보다 높은 성능·가공의 용이성·안전성·낮은 가격을 가진 차세대 광학 재료로의 가능성을 소개했다. 생명화학공학과 이현주 교수의 리뷰(Heterogeneous Atomic Catalysts Overcoming the Limitations of Single-Atom Catalysts)는 이론상 최대 성능을 낼 것으로 여겨지는 단원자 촉매의 개발 현황 및 단원자 촉매의 고활성도에 대한 원리를 설명하고, 단원자 촉매의 한계점과 이를 돌파할 수 있는 해법으로 앙상블 촉매의 개념을 소개했다. 에이시에스 나노 11월호 표지 논문으로도 선정된 신소재공학과 정성윤 교수의 리뷰(Atomic-Level Manipulations in Oxides and Alloys for Electrocatalysis of Oxygen Evolution and Reduction)는 산업적으로 매우 중요한 산소 발생 및 환원 반응 (OER/ORR) 에 있어 최적의 금속 및 금속 산화물 기반의 전기촉매를 합성하기 위한 디자인 원칙을 소개하며, 특히 OER/ORR 특성을 극대화하는 방법을 물성-구조의 관점에서 명쾌하게 요약하였다. 소재 가공 및 처리 기술 신소재공학과 강기범 교수의 리뷰(Growth and Interlayer Engineering of 2D Layered Semiconductors for Future Electronics)는 차세대 반도체 후보로 뛰어난 물성을 가진 2차원 다중층 물질의 특성 및 그 합성법을 소개하고, 최근 그 구조를 제어하기 위해 개발된 합성 후처리 기술인 ‘중간층 공정 (interlayer engineering)’에 대해 자세하게 설명하였다. 생명화학공학과 김범준 교수의 리뷰(Eco-Friendly Polymer Solar Cells: Advances in Green-Solvent Processing and Material Design)는 값비싼 실리콘 기반 태양전지를 대체할 수 있는 소재로 최근에도 많은 연구가 진행 중인 고분자 기반 태양전지를 소개하며, 환경 및 건강에 해로운 기존 고분자 합성 공정의 문제점을 해결하는데 필요한 친환경 공정 개발 전략 및 현황을 소개했다. 신소재공학과 정우철 교수의 리뷰(Nanoparticle Ex-solution for Supported Catalysts: Materials Design, Mechanism and Future Perspectives)는 금속 나노입자 촉매를 금속산화물 지지체에 강력하고 균일하게 결착시켜 우수한 열적 안정성을 지닌 촉매 물질을 합성할 수 있는 엑솔루션 기술의 기초 원리 및 수많은 응용법에 대해 자세하게 설명하였다. 신소재공학과 전석우 교수 및 원자력양자공학과 장동찬 교수의 리뷰(Scalable Fabrication of High-Performance Thin Shell Oxide Nano-Architected Materials via Proximity Field Nanopatterning)는 정렬된 나노구조체의 대면적 생산을 가능하게 하는 3차원 광패턴 기술을 소개하고, 기존의 물성-구조 관계상의 한계를 초월하여 우수한 기계적 특성을 지닌 물질의 합성에 대해 소개했다. 고급 물질분석 기술 화학과 박정영 교수의 리뷰(Operando Surface Characterization on Catalytic and Energy Materials from Single Crystals to Nanoparticles)는 X선 광전자 분광법 및 원자간력 현미경 등 기존 물질분석법이 고진공 환경 등 실제와 차이가 있는 조건에서 진행되는 만큼 현실적인 물성 분석에 한계가 있는 점을 들어 비진공 및 실제 응용 조건에서 분석이 가능한 신기술의 원리 및 적용에 관해 설명하였다. 신소재공학과 육종민 교수의 리뷰(Graphene Liquid Cell Electron Microscopy: Progress, Applications, and Perspectives)는 생물 조직 등 소프트 재료의 특성 및 콜로이드 물질의 나노스케일 역학을 실시간으로 직접 관찰하는 방법으로 그래핀 기반 실시간 액상투과전자현미경 기술을 소개하고, 각 발전 단계의 사례들을 중심으로 기술의 핵심 원리를 소개했다. 신소재공학과 홍승범 교수의 리뷰(Reducing Time to Discovery: Materials and Molecular Modeling, Imaging, Informatics and Integration)는 물질의 구조와 물성을 한꺼번에 분석할 수 있는 신기술들을 소개하고, 확보한 데이터를 기반으로 다중 스케일 모델링 및 영상화를 통해 물질계의 물성-구조 및 물성-가공 관계에 대한 데이터베이스를 구축하는 방법, 그리고 이에 머신러닝을 접합하여 자동화된 신소재 개발이 가능한 시스템을 디자인하는 접근법을 소개했다. 첨단 기술의 실용화 신소재공학과 김일두 교수의 리뷰(Chemiresistive Hydrogen Sensors: Fundamentals, Recent Advances, and Challenges)는 높은 가연성으로 매우 위험하나 산업적으로 중요한 수소 기체의 누출 여부를 조기에 감지할 수 있는 저항변화식 센서 개발에 관해 설명하며, 수소와 반응해 전기적 저항이 변화하는 원리 및 성능 개선 전략을 각 물질군에 대해 정리하여 요약하였다. 신소재공학과 스티브박 교수의 리뷰(From Diagnosis to Treatment: Recent Advances in Patient-Friendly Biosensors and Implantable Devices)는 비침습적 방법으로 바이오마커를 감지해 환자의 병리적인 상태를 빠르고 간단하게 파악할 수 있는 장치와 더불어 인체 친화적인 치료용 이식 장치의 개발에 대한 전반적인 현황과 인체 친화성을 갖추는 데 있어 필수적인 요소들을 소개하였다. 전기및전자공학부 최양규 교수의 리뷰(Triboelectric Nanogenerator: Structure, Mechanism, and Applications)는 혁신적인 에너지 하베스팅 기술인 마찰전기 기반의 나노 발전기를 소개하고, 나노 발전기의 구동 원리 및 에너지 변환 효율 증대를 위한 기본 요소들에 관해 자세히 설명하였다. 화학과 변혜령 교수 및 신소재공학과 김일두 교수의 리뷰(Lithium-Air Batteries: Air-Breathing Challenges and Perspective)는 기존의 리튬 이온 기반 이차전지보다 이론적인 성능이 더욱 뛰어나며 풍부한 자원인 공기를 이용하는 리튬-공기 기반 이차전지를 소개하고, 이를 구성하는 필수 요소들의 역할 및 개선 방안에 대해 소개했다. 코로나에 맞선 KAIST의 선도적 역할 에이시에스 나노는 이와 더불어 과학기술정보통신부 지원하에 KAIST가 주도한 “코로나대응 과학기술 뉴딜 사업”을 팬데믹 위기극복을 위한 기술 혁신 및 집단지성의 예시이자 국제적인 모범 사례로 조명하였으며, 감염병 대응의 각 단계인 예방보호·응급대응·치료복구에 사용될 △재사용 항바이러스 필터 △이송-입원 연계형 음악 앰뷸런스 △이동 확장형 음압 병동 등의 신기술 개발 성과를 소개했다. 안재완 신소재공학과 박사, 배충식 KAIST 공과대학장, Paul S. Weiss 에이시에스 나노 편집장, 김일두 신소재공학과 교수가 저자로 참여한 이번 온라인 특집호는 2021년 2월호 ACS Nano에 소개됐다.
2021.02.22
조회수 85230
딥러닝으로 소재 합성 가능성 예측 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 딥러닝을 활용해 소재의 합성 가능성을 높은 정확도로 예측하는 기술을 개발했다고 22일 밝혔다. 신소재 설계의 궁극적인 목표는 소재를 설계하고 그것을 실험적으로 합성하는 것이지만 현실적으로는 새롭게 설계된 대부분의 소재가 실제 합성 단계에서 성공하지 못하고 버려지는 경우가 많다. 이는 불필요한 시간과 자원의 낭비를 초래한다. 소재의 합성 여부는 반응 조건, 열역학, 반응 속도, 소재 구조 등 다양한 요인에 의해서 결정되기 때문에, 소재의 합성 가능성을 예측하는 것은 매우 도전적인 과제로 여겨져 왔다. 이런 문제 해결을 위한 방안으로 간단한 열역학적 안정성만을 고려해 고체 소재의 합성 가능성을 추정하지만 정확도는 매우 떨어지는 편이다. 일례로 에너지적으로 안정된 물질이라 하더라도 합성이 안 되는 경우가 아주 빈번하고, 또 반대로 *준안정 상태의 물질들도 합성되는 경우가 많기 때문이다. 따라서, 합성 가능성에 대한 예측 정확도를 획기적으로 높일 수 있는 방법론의 개발이 시급한 과제로 여겨져 왔다. ☞ 준안정(metastable) 상태 : 어떤 물질이 열역학적으로 안정된 ‘바닥 상태’가 아닌 상태 정유성 교수 연구팀이 개발한 소재 합성 가능성 예측기술은, 기존 합성이 보고된 고체 소재들의 구조적 유사성을 그래프 합성 곱 신경망(GCN, Graph Convolutional Neural Network)으로 학습해 새로운 소재의 합성 가능성을 예측할 수 있다. 특히, 현재까지 합성이 안 된 물질이라 하더라도 합성이 성공할 가능성은 여전히 존재하기 때문에 참값(레이블)을 이미 알고 학습을 진행하는 일반적인 지도학습과는 달리 양의 레이블(+)을 가진 데이터와 레이블이 없는 데이터(Positive-Unlabeled, P-U)를 이용한 분류 모델 기반의 준 지도학습을 사용했다. 정 교수팀은 5만여 종에 달하는 이미 합성이 보고된 물질과 8만여 종의 *가상 물질로 이뤄진 `머터리얼스 프로젝트(Materials Project, MP)'라는 소재 관련 데이터베이스를 이용해 모델을 구축했다. 연구팀 관계자는 이 신기술을 활용한 결과, 소재들의 합성 가능성을 약 87% 정확하게 예측할 수 있다고 설명했다. 정 교수팀은 또 이미 합성된 소재들의 열역학적 특성을 분석한 결과, 열역학적 안정성만으로는 실제 소재의 합성 가능성을 예측할 수 없다는 사실도 알아냈다. ☞ 가상 물질(hypothetical materials) : 기존에 합성되어 보고된 물질들을 원소 치환해서 얻어지는 가상의 물질들로 아직 실험적으로 합성 보고가 이루어지지 않은 물질 이와 함께 머터리얼스 프로젝트(MP) 데이터베이스 내에 합성 가능성 점수가 가장 높은 100개의 가상 물질에 대해 문헌조사를 실시한 결과, 이들 중 머터리얼스 프로젝트(MP) 데이터베이스에는 합성 여부가 아직 알려지지 않았지만 실제로 합성돼 논문에 보고된 소재만도 71개에 달하는 것을 확인했고 이를 통해 모델의 높은 정확도를 추가로 입증했다. 정유성 교수는 "빠른 신소재 발견을 위해 다양한 소재 설계 프레임워크가 존재하지만 정작 설계된 소재의 합성 가능성에 관한 판단은 전문가 직관의 영역으로 남아 있다ˮ면서 "이번에 개발한 합성 가능성 예측 모델은 새로운 소재를 설계할 때 실제로 합성 가능성을 실험 전에 미리 판단할 수 있어 새로운 소재의 개발시간을 단축하는 데 큰 도움이 될 것ˮ이라고 말했다. 생명화학공학과 장지돈 박사과정과 구근호 박사후연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 미국화학회가 발행하는 국제학술지 미국화학회지(Journal of the American Chemical Society) 온라인 10월 26일 자에 실렸다. (논문명: Structure-Based Synthesizability Prediction of Crystals Using Partially Supervised Learing) 한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 산하 한국연구재단의 기초연구사업(중견연구)과 미래소재 디스커버리 사업 지원을 받아 수행됐고, 연구에 KISTI의 슈퍼컴퓨터를 활용했다.
2020.12.22
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촉각 증강을 위한 고탄성 압전 세라믹 신소재 개발
언택트(비대면) 시대를 맞아 가상현실(VR)과 증강현실(AR) 기술을 통한 소통의 필요성이 증가함에 따라 인간의 오감(五感, five senses)을 전자기기를 통해 구현 및 측정하는 기술의 연구 역시 가속화되고 있다. 우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 촉감이나 촉각 증강기술에 활용이 가능하도록 3D 나노 구조체를 활용해 탄성 변형률이 3배로 향상된 압전 세라믹 소재를 개발했다고 2일 밝혔다. 전자기기와 상호작용하는 기술에 관한 사람들의 관심이 꾸준히 높아지는 추세를 감안한다면 특히 인간의 일반적인 자극인지 방식을 고려할 때, 사용자에게 2개 이상의 복합 감각이 제공되면 전자기기와 더욱 자연스럽게 상호작용을 할 수 있다. 따라서 최근 들어 시각 및 청각보다 상대적으로 발전이 더딘 촉감 구현 및 증강 기술이 주목을 받고 있다. 촉각 증강 기술은 의료용 로봇을 주축으로 한 로봇 기술뿐만 아니라 촉각을 통해 정보를 전달하는 햅틱 디스플레이, 햅틱 장갑 등 정보 전달 기술에 활용할 수 있다. 이러한 촉각 증강 분야에서는 전기적-기계적 결합이 있는 압전 재료의 활용이 필수적이다. 압전 재료는 전기적 에너지를 기계적 에너지로 변환하거나 기계적 에너지를 전기적 에너지로 변환할 수 있는 소재로서 촉각 증강 분야에서 사용자에게 촉각을 전달하거나 사용자의 움직임을 전기적 신호로 변형시키는데 적합한 소재다. 촉각 증강 소재로 활용하기 위한 압전 재료의 중요한 특징은 압전 계수와 탄성 변형률이다. 압전 계수는 기계적 힘과 전기적 전하량 간의 변환 효율을 나타내는 수치로써 촉각 증강 장치의 감도에 영향을 준다. 또 탄성 변형률은 소재가 가질 수 있는 기계적 변형 한계를 나타내는 수치인데 소재 및 장치가 가지는 유연성에 영향을 준다. 따라서 촉각 증강 기술로 활용하기 위해서는 압전 계수와 탄성 변형률 모두가 높은 압전 소재를 개발하는 것이 필수적이다. 하지만 압전 세라믹 소재의 경우 압전 계수는 높으나 탄성 변형률이 낮고, 고분자 소재는 탄성 변형률은 높으나 압전 계수가 낮아 하나의 소재에서 높은 압전 계수와 탄성 변형률을 모두 얻기는 힘들다. 특히 세라믹 소재는 상대적으로 높은 압전 계수에도 불구하고 소재 내부의 결함으로 인해 탄성 변형률을 높이기가 어려워 아직 실용화 단계까지는 이르지 못하고 있다. 홍 교수 연구팀은 문제해결을 위해 근접장 나노 패터닝(Proximity field nanopatterning, PnP) 기술 및 원자층 증착(Atomic layer deposition, ALD) 기술을 이용해 3차원 나노 트러스(truss) 구조를 갖는 산화물 아연 (ZnO) 세라믹을 제작했다. 또 나노 인덴테이션 (Nano-indentation) 기술과 압전 감응 힘 현미경(Piezoelectric force microscopy, PFM) 기술을 이용, 제작된 구조체의 높은 기계적 특성과 압전 특성을 입증하는데 성공했다. 홍 교수팀이 개발한 압전 아연 산화물 구조체는 100 나노미터(nm) 이하의 두께를 가지면서 내부가 비어있는 트러스 구조체다. 기존 세라믹이 보유하고 있는 내부 결함의 크기를 나노미터 단위로 제한해 재료의 기계적 강도를 증가시켰다. 이 아연 산화물 트러스 구조체의 탄성 변형률은 10% 수준으로 기존 아연 산화물 대비 3배나 더 큰 것으로 나타났으며 압전 계수 역시 9.2 pm/V로 박막 형태의 아연 산화물보다 2배 이상 더 큰 값을 나타냈다. 특히 홍 교수팀이 개발한 이 구조체의 탄성 변형률 증가는 아연 산화물 외에도 다양한 압전 세라믹 소재에 적용할 수 있기에 향후 촉각 증강 기술에서 매우 중요한 유연한 센서와 액추에이터에 압전 세라믹을 활용할 수 있는 새로운 방법으로 사용할 수 있을 것으로 기대된다. 홍승범 교수는 "언택트 시대의 도래로 감성 소통의 중요성이 증가하고 있는데 시각, 청각에 이어 촉각 구현 기술의 발전을 통해 인류는 장소와 관계없이 누구와도 소통할 수 있는 새로운 세상을 맞이할 것ˮ이라고 전망했다. 홍 교수는 이어 "이번 연구 결과를 촉각 증강 소자에 바로 적용하기에는 공정적인 측면에서 다소 보강작업이 필요하지만, 소재 활용에 큰 문제가 됐던 기계적 한계를 극복해 압전 세라믹 소자로의 응용 가능성을 연 것ˮ이라고 이번 연구에 대한 의미를 부여했다. 우리 대학 신소재공학과 김훈 박사과정, 윤석중 박사과정, 김기선 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 신소재공학과 전석우 교수와 한승민 교수 연구팀과 함께 진행됐으며 연구 결과는 국제 학술지 `나노 에너지(Nano Energy)'에 게재됐다. (논문명: Breaking the Elastic Limit of Piezoelectric Ceramics using Nanostructures: A Case Study using ZnO) 한편 이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단 지원 웨어러블 플랫폼 소재 기술센터 지원과 미래소재 디스커버리 지원, 그리고 기초연구 지원 및 KAIST 글로벌특이점 연구 지원으로 수행됐다.
2020.12.02
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교내 군 위탁교육장교, 국방대 국방학술대회 금상 수상 쾌거
우리 대학 문술미래전략대학원 박사과정 육군소령 장영균(지도교수 : 양재석)과 신소재공학과 석사과정 육군대위 박규순(지도교수 : 스티브박)이 국방대학교 대학원생 국방학술대회에서 금상을 수상하는 쾌거를 달성했다. 매년 국방대학교에서 열리는 국방학술대회는 안보정책, 군사전략, 국방관리, 국방과학 4개 분과에서 국방분야 우수 연구를 수상하는 대회다. 대회에서는 국방대학교, KAIST, 서울대 등 전국 각지에서 국방관련 연구를 하는 군 위탁장교와 민간학생들이 참가했다. 그 중에서 우리학교 학생은 안보정책 분과와 국방과학 분과에 참가하여 각 분과에서 1등을 해 금상(각 군 참모총장상)을 수상했다. 이를 통해 KAIST 학생들이 국가, 국방 R&D 분야에서 뛰어난 역량을 갖췄다는 사실을 알 수 있다. 현재 국군간호사관학교 교양학처 군사학교수로 재직중인 문술미래전략대학원 장영균 소령은 “Network Analysis of the US-China Hegemonic Transition”(미국과 중국의 패권전이에 대한 네트워크 분석) 이라는 연구논문을 발표했다. 이 연구는 현재 국제관계의 핵심 이슈인 미국과 중국의 패권경쟁을 네트워크 분석을 적용해 분석 및 평가한 연구로서, 심사위원들로부터 데이터에 기반한 과학적 접근을 통해 미국과 중국의 패권전이 현상을 객관적으로 분석했다는 평을 받았다. 장영균 소령은 "질적연구가 주를 이루고 있는 국제관계 분야에서 복잡계 네트워크라는 과학적 기법을 적용해 국제사회의 구조변화를 객관적으로 분석하고, 이를 기초로 국가의 미래 안보전략 수립에 기여하고 싶다"고 말했다. 장영균 소령의 수상을 통해 우리 대학이 이·공계 분야뿐만 아니라 사회과학 분야, 특히 국방 사회과학 분야에도 높은 수준을 갖추고 있음을 알 수 있다. 신소재공학과 박규순 대위는 “Development of 3D printable inks to fabricate fabric-based tactile sensors for warrior platform and robot combat system(미래 보병체계 및 로봇 전투체계 적용을 위한 직물 기반 촉각센서 제작용 3D 프린팅 용액 개발)”의 연구주제로 발표했다. 이는 현재 군이 추진하고 있는 워리어 플랫폼(Warrior Platform, 미래 보병체계)과 소프트 로봇 전투체계에 적용하기 위한 촉각센서를 개발한 것이다. 워리어 플랫폼에 촉각센서를 적용해 전투원의 모든 신체활동을 인지, 국방 데이터센터와 연계해 실제 전투나 훈련 속에서 전투원이 필요로 하는 움직임을 데이터화 할 수 있다. 이를 통해 교육훈련의 변혁을 이끌어 낼 수 있는 점에서 좋은 평가를 받았다. 또한, 전장상황 속에서는 로봇체계의 파괴나 변형이 빈번하게 이루어진다. 이러한 상황 속에서 구성품의 각도와 길이를 기반으로 역계산하는 기존의 로봇 제어시스템은 필연적으로 오차가 발생하는데, 촉각센서를 통해 파괴와 변형이 이루어진 이후의 결과를 통해 정확한 자세제어가 가능하다. 발표 당시 심사위원은 촉각센서가 우리 군에 꼭 필요한 분야라며 좋은 연구를 해주어 고맙다는 의견을 말하기도 했다. 특히, 박규순 대위는 우리 대학 석사과정 1학년 재학 중으로 위 성과는 여러 박사과정, 석사졸업예정자 학생들과 경쟁해 얻은 성과다. 또, 촉각센서가 군에 필요한 분야임을 알리기 위해 한국군사과학기술학회 발표와 육군 군수지에 기고를 하기도 했다. 군사과학기술을 대중들에게 쉽게 인지될 수 있도록 “Military Talk_재미있는 군사이야기”의 제목으로 일반도서를 출판하는 등 국방 R&D에 열정을 다하고 있다. 장영균 소령과 박규순 대위는 "함께 열정적으로 연구한 연구팀들과 연구에 전념할 수 있는 환경을 만들어준 학교와 지도교수님께 감사드린다"라며 “4차 산업혁명 시대를 맞아 대한민국의 안보를 위해 앞으로 더욱 성실히 연구에 임할 것이다.”라고 수상 소감을 밝혔다.
2020.11.16
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이산화탄소 처리로 산화 티타늄 신소재 판형 맥신 합성 성공
우리 대학 생명화학공학과 이재우 교수 연구팀은 나노 신소재 *맥신(MXene)과 이산화탄소와의 반응을 통해 산화 티타늄 나노입자가 고르게 분포된 판형 구조의 맥신을 합성하는데 성공했다고 25일 밝혔다. ☞ 맥신(MXene): 전자파를 흡수하고 차단하는 신개념 초경량 나노 신소재. 전자 부품간 전자파 간섭을 고성능으로 차단할 수 있어 전자통신 제품에 활용할 수 있다. 이 교수 연구팀은 수용액 상태에서 표면을 벗겨낸(박리된) 맥신과 이산화탄소와의 반응을 통해 산화 티타늄 나노입자가 맥신 표면에 고르게 분포된 판형 맥신을 합성했다. 연구팀이 개발한 산화 금속이 고르게 분포된 판형 맥신은 단일공정으로 매우 경제적일 뿐만 아니라 다양한 분야에 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대된다. 생명화학공학과 이동규 박사과정생이 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 `ACS 나노 (ACS Nano)' 7월 30일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : CO2-Oxidized Ti3C2Tx-MXenes Components for Lithium-Sulfur Batteries: Suppressing the Shuttle Phenomenon through Physical and Chemical Adsorption). 맥신은 전기전도도가 높고 유연성이 뛰어나기 때문에 센서·에너지 저장/전환장치·전자기차 폐수처리 재료 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 신물질이면서 특히 그래핀이나 탄소나노튜브를 대체할 수 있는 차세대 물질로 주목받고 있다. 맥신을 리튬-황 전지의 양극 물질로 활용하기 위해서는 활물질인 황을 수용할 수 있는 공간을 제공해줘야 하고 또한 충‧방전 과정에서 생성된 리튬 폴리설파이드가 전해질에 녹아 음극 쪽으로 이동하여 발생하는 *셔틀 현상을 막을 수 있어야 한다. ☞ 셔틀 현상(Shuttle phenomenon): 방전 과정 중 리튬을 말단으로 가지는 황 체인인 중간물질(polysulfides)이 전해질에 녹아 양극과 음극 사이를 확산하면서 전지 내에서 소비되는 것으로서 결과적으로 양극 활물질 손실 및 사이클링 성능 저하를 초래한다. 맥신은 금속 *카바이드 형태로 *다공성이 거의 존재하지 않고 또 리튬 폴리설파이드와 상호작용이 적은 물질이기에 리튬-황 전지의 소재로 이용하기엔 적합하지 않다. 연구팀은 맥신이 포함된 수용액에 초음파를 주입하고, 맥신을 박리시켜 각 단일 맥신 층을 다량으로 제조한 후 충분한 공간을 확보하고 동시에 이산화탄소와 맥신 층을 반응시켜 표면에 리튬 폴리설파이드를 흡착할 수 있는 다량의 산화 티타늄 나노입자를 고르게 합성시켜 문제를 해결했다. ☞ 카바이드(carbide): 탄소와 그 밖의 하나의 원소로 이루어진 화합물. ☞ 다공성(porosity): 고체가 내부 또는 표면에 작은 빈틈을 많이 가지는 성질. 연구팀이 개발한 산화 금속이 고르게 분포된 판형 맥신 제작 기술은 맥신 전구체 종류에 상관없이 적용할 수 있다. 연구팀은 이와 함께 이 기술을 사용하면 길이 50~100 나노미터(nm), 지름 20 나노미터(nm)의 땅콩 모양의 나노입자들이 형성된 판형 맥신을 제조 가능함을 이번 연구를 통해 확인했다. 연구팀 관계자는 "산화 금속 판형 맥신 제조공정은 수용액처리 및 이산화탄소와의 반응으로 이뤄진 단순화된 공정이기 때문에 온도, 반응시간 조절로 다양한 판형 소자 제조 및 비용 절감이 가능하고 리튬-황 전지 성능을 강화하는데 기여할 것ˮ이라고 설명했다. 제1 저자인 이동규 박사과정 학생도 "이산화탄소와의 반응을 통해 제조된 산화 금속 판형 맥신은 리튬-황 전지의 양극뿐 아니라 분리막에 필름 형태로 성형해 셔틀 현상을 이중으로 방지할 수 있는 막을 제조할 수 있다ˮ면서 "균일한 금속산화물 나노입자가 형성된 판형 맥신은 전극 및 다양한 에너지 저장장치 소자에 사용될 것ˮ 이라고 소개했다. 한편 이번 연구는 한국연구재단의 Global Research Development Center Program과 Korea CCS R&D Center 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.08.25
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정유성 교수, 인공지능을 통한 소재 역설계 기술 개발
〈 정유성 교수, 노주환 박사과정〉 우리 대학 EEWS대학원/생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 인공지능을 활용해 원하는 물성을 갖는 신소재를 역설계하는 기술을 개발했다. 연구팀은 알고리즘을 통해 수만 개의 물질을 학습시킨 뒤 인공지능을 통해 원하는 물성을 갖는 소재를 역설계하는 방식으로 4종의 신물질을 발견했다. 향후 신소재 개발에 크게 이바지할 수 있을 것으로 기대된다. 노주환 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 ‘셀 (Cell)’ 자매지 ‘매터(Matter)’ 10월 2일 자 온라인판에 출판됐다. (논문명 : Inverse Design of Solid State Materials via a Continuous Representation) 소재 연구의 궁극적인 목표는 원하는 물성을 갖는 신소재를 개발하는 것이다. 하지만 현재까지의 신소재 개발은 화학적 직관과 실험적 시행착오를 통한 방법 위주였기 때문에 개발 비용과 시간이 많이 들어 소재 개념화에서부터 상용화에 걸리는 시간이 평균 30년 정도 소요됐다. 기존의 소재 개발 과정은 소재를 시행착오를 통해 합성하고 난 후 물성을 측정해 만들어진 소재가 응용 목적에 맞는 소재인지를 평가하는 방식으로 개발됐다. 정 교수 연구팀은 인공지능 기술과 슈퍼컴퓨터 활용을 융합해 이러한 소재 개발을 기간을 크게 단축할 수 있는 새로운 소재 역설계 방법을 개발했다. 정 교수팀이 개발한 소재 역설계 방법은 기계(알고리즘)로 기존의 수만 개 물질과 그 물질들이 갖는 물성을 학습하게 한 후, 원하는 물성을 갖는 물질을 인공지능 기반 알고리즘이 역으로 생성하는 방식이다. 연구팀이 개발한 소재 역설계 방법은 기존의 컴퓨터 스크리닝을 통해 소재 설계를 가속화 하는 연구와도 차별성이 있다. 스크리닝 기반의 소재 발견 기술은 발견될 물질이 스크리닝 대상이 되는 물질 데이터베이스를 벗어날 수 없다는 한계를 가지고 있다. 따라서 데이터베이스에 존재하지 않는 새로운 형태의 소재를 발견하지 못한다는 단점이 있다. 연구팀이 개발한 신소재 역발견 모델은 인공지능 모델의 한 종류인 생성모델을 이용한 것으로, 생성모델은 이미지 및 음성 처리에 활발하게 활용되고 있는 기술이다. 예를 들어 수천 명의 얼굴들을 기계로 학습하게 해 새로운 사람의 얼굴을 생성해 내는 인공지능 기법이다. 연구팀은 이미지 생성에 주로 쓰이는 생성모델 기반의 인공지능 기법을 알려지지 않은 무기 고체 소재를 생성하는 데 최초로 적용했다. 특히 기존의 생성모델을 고체 소재에 적용하기 위해 역변환이 가능한 3차원 이미지 기반의 표현자를 도입함으로써 현재까지의 소재 역설계 모델의 한계를 극복했고, 이를 iMatGen(image-based Materials Generator) 이라 이름 지었다. 연구팀은 개발된 소재 역설계 기법을 새로운 바나듐 산화물 결정구조를 예측하는데 적용했다. 이 학습 과정에서 기존에 알려진 물질을 제외해 학습하더라도 제외된 물질들을 역으로 재발견할 수 있음을 확인해 개발 모델의 타당성을 검증했다. 최종적으로 개발된 모델을 통해 학습된 연속 잠재공간을 다양한 방법으로 샘플링하고 역변환 함으로써 기존에 존재하지 않는 전혀 새로운 바나듐 산화물 결정구조를 예측할 수 있었다. 정유성 교수는 “이번 연구는 원하는 물성을 갖는 무기 고체 소재를 역으로 설계하는 방법을 데이터 기반 기계학습으로 최초로 보인 예로, 향후 다양한 응용 분야의 신소재 개발에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다”라고 말했다. 이번 연구 성과는 한국연구재단, 산업통상자원부 산하 에너지기술평가원, 그리고 KISTI의 지원을 통해 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 개발된 소재 역설계 모델
2019.10.07
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제6회 연구실 안전의 날 개최
우리대학이 학생들의 안전 의식을 높이고 대학 내에 안전문화를 확산하기 위한 기념행사를 연다. 안전팀은 대학원총학생회와 공동으로 13일 오후 3시부터 대전 본원 학술문화관(E9) 2층 양승택 오디토리움에서 ‘제6회 연구실 안전의 날’ 행사를 개최한다. ‘연구실 안전의 날’은 지난 2003년 교내 풍동실험실 폭발 사고로 희생된 학생을 추모하고 사고 없는 안전한 대학 연구실을 만들어가자는 취지로 2014년 처음 열렸다. 올해로 6회째를 맞는 이번 행사에는 신성철 총장, 대학원생, 각 학과 안전관리 책임자 등 150여 명이 참석한다. 행사는 안전관리 우수학과 표창, 공모전 수상자 표창, 교내 춤 동아리 공연, 안전연극 공연 순으로 진행된다. ‘KAIST 연구실 안전관리 평가 기준’에 따라 교육, 점검, 위험성 평가, 위원회 운영 및 사고 발생 결과 등을 종합적으로 평가하는 안전관리 최우수학과에는 신소재공학과가, 우수학과에는 바이오및뇌공학과가 각각 선정됐다. 특히, 신소재공학과는 연구자의 안전교육 참여도가 높고 실험실 안전점검 결과에 대한 후속 조치 이행률(100%)이 매우 우수했다는 평가를 받았다. 또한, 연구실 안전문화 캠페인의 일환으로 4월 1일부터 30일까지 58편의 응모작을 접수한 안전 관련 창작물 공모전에서는 총 9개의 수상 작품이 선정됐다. 표어 및 포스터 부문에서는 ‘안전한지 실험말고 안전하게 실험하자(신소재공학과 전성현)’, ‘연구실 안전 황금룰(산업디자인학과 박근용)’이 각각 최우수상 수상작으로 결정됐으며, 그 외 4편이 우수상을 받는다. ‘연구실 안전 토크(Lab Safety Talk)’를 주제로 공모한 카드뉴스와 UCC 영상 부분에서는 최우수 수상작 없이 박지혜(원자력 및 양자공학과)·김창현(생명화학공학과) 학생팀과 박형준(정보전자 연구소) 학생, 카이누리(단체출품)가 각각 우수상을 받는다. 이와 함께 우리 대학 연구실에서 발생한 실제 사고를 배경으로 연출된 안전연극 ‘얼렁뚱땅’과 KAIST 춤 동아리‘루나틱’의 공연도 열린다. 신성철 총장은 이날 축사를 통해 “연구의 시작은 안전의식을 먼저 갖추는 것”이라며 “이번 행사가 연구실 안전문화를 확산시키는 계기가 될 것”이라고 강조할 방침이다. 한편, 지난달 1일부터 ‘제12회 연구실 안전문화 캠페인’도 진행 중인데 SNS 공유 이벤트, 실험 가운과 보안경을 무상으로 지급하는 개인 보호구 무상지급 이벤트, 개인 보호구 전시 및 착용 체험활동, ‘내가 겪은 연구실 사고 이야기’ 강연 등 다양한 프로그램을 운영했다. 우리 대학은 쾌적하고 안전한 연구실 구축을 위해 연구실 정밀안전진단 ․ 실험실 위험성 평가 ․ 분야별 안전교육 등 다양한 예방 안전프로그램을 매년 운영 중이다.작년 6월에는 10년 이상 경력의 현장 전문가들이 3년여에 걸쳐 집필한 연구실 안전 백과사전인 ‘안전 바인더(SAFETY Binder)’를 제작해 900여 개 교내 연구실을 대상으로 배포한 바 있다.
2019.05.13
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재료·생명화학공학 분야 세계적 석학들 KAIST에 모인다
재료과학 분야 세계적인 학술지인 네이처 머티리얼스(Nature Materials)誌 빈센트 두사스테(Vincent Dusastre) 편집장 등 국제 학술지 에디터들을 포함해 미국 MIT·스탠포드대학 신소재 및 화학과 교수 등 관련 분야의 세계적인 석학 9명이 한 자리에 동시 집결한다. KAIST(총장 신성철)는 다음달 7일(화) 대전 본원 KI빌딩 퓨전홀에서 신소재·화학공학·생명공학 분야 전문가 500여 명이 참석해 미래 선도 기술에 대한 최신 트렌드와 학제 간 협력 강화 등을 논의하기 위해‘2018 KAIST 재료/생명화학공학 국제 워크숍’을 개최한다고 25일 밝혔다. ‘유망 소재분야의 빅 아이디어들’이란 주제로 열리는 이번 국제 워크숍에는 재료공학·화학공학·생명공학 분야의 국제 학술지 에디터와 미국 MIT·스탠포드(Stanford)대 교수, 그리고 2015년 세계 최고 응용생명과학자 20인에 선정(2015년 Nature Biotechnology 발표)된 이상엽 KAIST 특훈교수(생명화학공학과) 등이 강연자로 참여해 발표와 토론을 진행한다. 이 국제 워크숍은 KAIST 신소재공학과(학과장 이혁모)와 생명화학공학과(학과장 이재우)가 공동으로 주관, 개최한다. 신성철 KAIST 총장의 개회사를 시작으로 내달 7일 열리는 이번 국제 워크숍에서 우선 네이처 머티리얼스(Nature Materials)誌 편집장 빈센트 두사스테(Vincent Dusastre) 박사는 ‘에너지 소재의 연구동향 및 미래’를 주제로, 미국 화학회가 발행하는 나노분야의 대표적 학술지인 나노학술지(ACS Nano) 편집장인 폴 웨이즈(Paul S. Weiss) UCLA 교수(화학-바이오화학 및 재료공학과)는 ‘나노과학과 나노기술의 미래’를 주제로 각각 발표에 나선다. 재료화학 학회지(Chemistry of Materials) 편집장인 질리안 뷰리악(Jillian M. Buriak) 알버타대 교수(화학과)는 ‘유기 태양전지용 기계학습과 간이 예측모델의 최적화를 위한 응용’을 주제로, 악타 머티리얼리아(Acta Materialia)지 편집장인 크리스토퍼 슈(Christopher A. Schuh) MIT 교수(신소재공학과)는 ‘결정립계(grain boundary) 분리를 통한 나노구조 금속의 3차원 인쇄기술’을 주제로 각각 발표를 진행한다. 이와 함께 매크로몰리큘스(Macromolecules) 부편집장인 티모시 스와거(Timothy M. Swager) MIT 교수(화학과)는 ‘화학반응 및 촉매를 이용한 나노-전자 센서’를 주제로, 제프리 그로스만(Jeffrey C. Grossman) MIT 교수(신소재공학과)와 제난 바오(Zhenan Bao) 스탠포드대 교수(화학과)는 각각 ‘원자크기의 재료설계 기술’과 ‘생체 피부모방 고분자 전자재료 및 디바이스’를 주제로 발표 및 토론에 참여할 예정이다. 이밖에 국내 전문가로는 바이오테크놀리지 저널(Biotechnology Journal) 및 메타볼릭 엔지니어링(Metabolic Engineering)의 편집장인 이상엽 KAIST 교수(생명화학공학과 특훈교수)와 에너지 스토리지 머티리얼스(Energy Storage Materials)지 부편집장인 김상욱 KAIST 교수(신소재공학과)가 각각 발표자로 나선다. 이번 국제 워크숍은 △차세대 기능성 나노구조체 △환경 및 산업용 화학생명공학 소재 △미래 에너지 소재 기술 등 모두 3개 세션으로 나눠 진행되는데 신소재 및 생명화공 분야 세계적인 석학들의 강연 외에도 미래 선도 기술에 대한 최신 트렌드 소개도 함께 이뤄진다. KAIST는 이번 워크숍을 계기로 국내·외 저명한 석학들과 정보교류를 강화하고 공동 연구를 실시해 세계 최고의 소재기술을 개발하는 기회로 적극 활용할 방침이다. 이번 워크숍의 의장 자격으로 전체 행사를 총괄하는 김일두 KAIST 교수(신소재공학과)는 “내달 7일 열리게 될 이번 국제 워크숍은 재료 및 화학생명공학 분야에서 세계적인 석학들이 한자리에 모이는 국제학술 교류의 장”이라며 “전 세계 나노 신소재 및 화학생명공학 분야의 미래기술을 알 수 있는 소중한 기회가 될 것”이라고 말했다. 한편, KAIST 신소재공학과는 ‘2018 QS 세계대학평가 학과별 순위’에서 전 세계 대학 중 13위(국내 1위), KAIST 생명화학공학과는 ‘2018 QS 세계대학평가 학과별 순위’에서 전 세계 대학 중 14위(국내 1위)를 각각 차지했다.
2018.07.25
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