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소금 결핍 시 장에서 섭취 욕구 조절하다
나트륨은 생물이 살아가는 데 필요한 중요한 미량영양소 중 하나로, 수분 균형과 혈압을 조절하며 근육 수축 및 신경세포의 작용전위 생성에 필수적이다. 한국 연구진은 소금 섭취 욕구가 짠맛에만 의존하는 것이 아니라, 체내 나트륨 수준에 따라 결정된다는 새로운 시각을 제시했고 미각 감지 기작과는 다르게 장 감지 기작은 소금 결핍에 의해 활성화된다는 놀라운 사실을 발견했다.
우리 대학 생명과학과 서성배 교수 연구팀이 나트륨이라는 미량영양소에 대한 우리 몸의 새로운 감지 기작과 그 욕구를 조절하는 새로운 메커니즘을 발견했다고 2일 밝혔다.
연구팀은 소금에 대한 미각 감지 기작을 넘어 장내 신경세포가 나트륨에 직접적으로 반응하고 이 반응이 동물의 소금에 대한 섭취 욕구를 조절하는 새로운 감지 기작으로 작용한다는 연구 결과를 밝혔다.
해당 연구에서는 초파리를 이용해 나트륨 결핍 상태에 따른 소금에 대한 선호도가 증가함을 확인했다. 더욱 흥미로운 점은 나트륨에 대한 선호도가 소금에 대한 미각 센서가 작동하지 못하는 ‘Ir76b’ 돌연변이 파리에서도 나트륨 결핍 상태에서 소금을 더 선호한다는 것이다. 이에 연구진은 스크리닝을 통해 나트륨을 직접 인지하는 초파리의 장내 신경세포를 발견했으며, 이 신경세포가 나트륨 결핍에 따라 나트륨에 대한 반응 정도를 다르게 해 초파리의 소금 섭취 욕구를 조절하는 역할을 한다는 것을 규명했다.
연구팀은 장 감지 기작은 소금 결핍에 의해 활성화된다는 놀라운 사실을 발견하며 소금에 대한 섭취 욕구는 모든 생물에 존재하는 것이기에 해당 연구는 곤충뿐 아니라 포유동물과 같은 척추동물에서도 유사한 메커니즘이 존재할 수 있다는 가능성도 제시했다.
나아가 소금에 대한 섭취 욕구를 조절함으로써 이를 통해 소금 과다 섭취로 생기는 고혈압 등의 여러 질병에서 새로운 생리학적 측면에서의 접근 방식을 할 수 있을 것이라 여겨진다.
연구를 주도한 서성배 교수는 “이번 연구는 소금의 짠맛과는 독립적으로 장 신경세포를 통해 선호도가 결정된다는 것을 발견하였고, 나트륨 섭취의 생리적 조절에 대한 새로운 메커니즘을 제공하였다 소금에 대한 섭취욕은 모든 진화 생물에서 보이는 공통적인 특징으로 해당 연구를 통해서 소금에 대한 섭취 욕구를 조절하여 고혈압을 포함한 여러 질병에 생리학적으로 접근할 수 있는 가능성을 보여준 것이라 기대한다.”고 말했다.
생명과학과 김병수 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이쳐 메타볼리즘(Nature Metabolism)’ 4월 3일 자로 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Postprandial sodium sensing by enteric neurons in Drosophila).
한편 이번 연구는 한국연구재단, 리더과제 (전 창의과제), 생명과학 프로젝트 지원을 받아 수행됐다.
2024.05.02
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값싸고 40% 향상된 리튬이온전지 만든다
전기자동차, 스마트폰 등에 사용되는 리튬이온전지 원가 중 가장 높은 비율을 차지하는 가장 비싼 재료는 니켈, 코발트와 같은 고가 희귀금속이 다량 포함된 양극재다. 국제공동연구진이 리튬이온전지의 에너지 밀도와 가격 경쟁력을 모두 높이는 새로운 전략을 제시했다.
우리 대학 신소재공학과 서동화 교수 연구팀이 UNIST, 캐나다 맥길대(McGill University)와 공동연구를 통해 리튬이온전지 양극의 핵심 광물인 값비싼 니켈, 코발트 없이도 에너지밀도가 40% 향상된 고성능 차세대 리튬이온전지 양극을 개발했다고 1일 밝혔다.
국제공동연구팀은 망간 기반의 양이온-무질서 암염(Disordered rock-salt, 이하 DRX) 양극재에 주목했다. DRX 양극재는 값싸고 매장량이 풍부한 망간, 철 등을 사용할 수 있으면서 양극재 무게 기준 기존 상용화된 삼원계양극재(약 770Wh/kg)보다 높은 에너지밀도(약 1,000Wh/kg)를 가질 수 있기 때문이다. 무엇보다, 값비싼 니켈과 코발트 없이도 소재를 설계할 수 있다는 장점이 있어 차세대 리튬이온전지 양극재로 주목받고 있다.
그러나 망간 기반 DRX 양극재의 경우 양극재 비율이 90% 이상인 전극으로 전지를 만들면 전지 성능이 매우 낮고 급격하게 열화되는 문제가 있었다. 따라서 DRX 양극재 연구자들은 양극재 비율을 70%로 낮춰 전극을 만들어야 했는데, 이 경우 전극 수준에서 삼원계(약 740Wh/kg)보다 오히려 낮은 에너지밀도(약 700Wh/kg)를 가지게 되는 문제가 있었다.
공동연구팀은 전극 내 망간 기반 DRX 양극재 비율이 높을수록 전자 전달 네트워크가 잘 형성되지 않고, 충·방전 간 부피 변화율이 높을수록 충·방전 동안 네트워크 붕괴가 잘 일어나 전지의 저항이 크게 증가한다는 것을 밝혔다. 고성능 차세대 양극재를 사용하더라도 저항이 크게 걸려 전지가 제 성능을 낼 수 없었던 것이다.
공동연구팀의 연구에 따르면, 망간 기반 DRX 전극 제조 시 다중벽 탄소나노튜브*를 사용하여 DRX 양극재의 낮은 전자전도도를 보완하고 충·방전 간 부피 변화를 견딜 수 있게 되어 전극 내 양극재의 비율을 96%까지 끌어올리더라도 전자 전달 네트워크와 전지 성능이 열화되지 않았다. 이를 통해 니켈, 코발트 없이 전극 무게 기준 약 1,050Wh/kg의 높은 에너지밀도를 보이는 차세대 리튬이온전지 양극을 개발했다. 이는 리튬이온전지 양극 중 세계 최고 수준이며, 상용 삼원계 양극 대비 에너지밀도가 40% 향상된 수준이다.
*다중벽 탄소나노튜브: 여러 개의 농축된 원통형 그래핀 층으로 구성된 나노 스케일의 튜브
또한, DRX 양극재 내 망간 함량이 높을수록 전자전도도는 높지만, 동시에 부피 변화율도 높다는 상관관계를 발견했다. 이러한 이해를 기반으로 망간 함량을 낮춰 부피 변화를 억제하고, 다중벽 탄소 나노튜브를 사용해 낮은 전자전도도를 극복한다는 차세대 리튬이온전지 양극 설계 전략을 연구팀은 제시했다.
서동화 교수는 “상용화를 위해 풀어야 할 문제들이 아직 남아있지만 대 중국 의존도가 높은 니켈, 코발트 광물이 필요 없는 차세대 양극 개발 시 자원 무기화에 대비할 수 있고 리튬 인산철 양극 주도의 저가 이차전지 시장에서 우리 기업의 글로벌 경쟁력이 강화될 것으로 기대된다”라고 말했다.
이번 연구에는 이진혁 맥길대 교수가 공동교신저자로, 이은렬 UC버클리 박사후연구원(연구 당시 UNIST 에너지화학공학과 박사과정), 이대형 KAIST 신소재공학과 박사과정이 공동 제1 저자로 참여했다. 또, KAIST 신소재공학과 박상욱 박사과정, 김호준 석사과정이 공저자로 참여했다. 연구 수행은 한국연구재단의 과학기술분야 기초연구사업, 나노 및 소재 기술개발사업, 원천기술 개발사업 및 산업통상자원부의 에너지인력 양성사업의 지원을 받아 이뤄졌고, 한국과학기술정보연구원의 슈퍼컴퓨터를 지원받아 수행됐다.
연구 결과는 에너지 분야 국제학술지 ‘에너지 및 환경과학(Energy & Environmental Science)’ 지난 3월 27일자로 온라인 공개되었고, 6월호 표지 논문으로 출판될 예정이다. (논문명 : Nearly all-active-material cathodes free of nickel and cobalt for Li-ion batteries).
2024.05.02
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네이버·인텔과 AI 반도체 신 생태계 조성 공동 협력
챗GPT가 촉발한 생성형 인공지능(AI)*이 세계적으로 열풍을 일으키는 가운데 새로운 인공지능 반도체의 생태계 구축을 위해 KAIST(총장 이광형)가 네이버(NAVER) 및 인텔(intel)과 손잡고 상호 보유 중인 역량과 강점을 한 곳에 집중한 ‘NAVER · intel · KAIST AI 공동연구센터(NIK AI Research Center)’를 설립한다.
업계에서는 이들 세 기관의 전략적인 제휴가 인공지능 반도체·인공지능 서버와 데이터센터의 운영에 필요한 오픈소스용 소프트웨어 개발 등 인공지능 분야에서 각자 보유하고 있는 하드웨어 및 소프트웨어 기술과 역량을 융합해서 새로운 인공지능 반도체 생태계를 구축하는 한편 시장과 기술 주도권 확보를 위해 선제적인 도전에 나선 것으로 보고 있다.
특히 첨단 반도체 CPU 설계부터 파운드리까지 하는 세계적인 반도체 기업 인텔이 기존의 중앙처리장치(CPU)를 넘어 인공지능 반도체 ‘가우디(GAUDI)’**를 최적의 환경에서 구동하기 위해 오픈소스용 소프트웨어 개발 등을 목적으로 국내 대학에 공동연구센터를 설립하고 지원하는 것은 우리 대학이 처음이다.
우리 대학은 네이버클라우드(대표: 김유원)와 대전 KAIST 본원에서 인공지능 반도체·인공지능 서버와 클라우드·데이터센터 등의 성능개선과 최적의 구동을 위한 오픈소스용 첨단 소프트웨어 개발 등을 위해 ‘NAVER · intel · KAIST AI 공동연구센터(NIK AI Research Center)’ 설립과 운영을 주요 내용으로 하는 업무협약(MOU)을 체결했다고 30일 밝혔다.
우리 대학 관계자는 “인텔이 인공지능과 반도체 분야 오픈소스용 소프트웨어 개발파트너로 네이버와 KAIST를 선택한 것은 전략적으로 매우 큰 의미가 있다”라고 강조했다.
이 관계자는 특히 “네이버클라우드가 지닌 컴퓨팅·데이터베이스·인공지능 등 네이버 클라우드 플랫폼(NAVER Cloud Platform) 기반의 다양한 인공지능 서비스 역량과 인텔의 차세대 인공지능 칩 기술, 그리고 KAIST가 갖추고 있는 세계적 수준의 전문인력과 소프트웨어 연구 능력이 결합해 인공지능 반도체 분야에서 기존과는 다른 창조적이면서도 혁신적인 생태계 조성을 성공적으로 이뤄낼 것”이라고 기대했다.
이날 협약식 행사에는 이광형 총장을 비롯해 이균민 교학부총장, 이상엽 연구부총장, 전기및전자공학부 김정호 교수 등 주요 보직교수가, 네이버클라우드 김유원 대표이사와 하정우 AI 이노베이션 센터장, 이동수 하이퍼스케일 AI 담당 이사 등 주요 경영진이 참석했다.
우리 대학과 네이버클라우드는 이번 MOU 체결을 계기로 올 상반기 중에 KAIST에 ‘NAVER · intel · KAIST AI 공동연구센터(NIK AI Research Center)’를 설치하고 7월부터 본격적인 연구에 들어갈 계획이다.
우리 대학에서는 고대역폭메모리(HBM)*** 등 인공지능 반도체 설계와 인공지능 응용설계(AI-X) 분야에서 세계적인 석학으로 꼽히는 전기및전자공학부 김정호 교수가, 네이버클라우드 측에서는 인공지능 반도체 설계 및 인공지능 소프트웨어 전문가인 이동수 이사가 공동연구센터장을 맡는다. 또 KAIST 전산학부 성민혁 교수와 네이버클라우드 권세중 리더가 각각 부센터장으로서 공동연구센터를 이끈다.
공동연구센터의 운영 기간은 3년인데 연구성과와 참여기관의 필요에 따라 연장한다. KAIST에 설치되는 공동연구센터가 핵심 연구센터로서 기능과 역할을 맡는 데 KAIST에서 인공지능과 소프트웨어 분야 전문가인 20명 내외의 교수진과 100여명의 석·박사 대학원생들이 연구진으로 참여한다.
초기 2년간은 인텔의 하바나랩스가 개발한 인공지능 학습 및 추론용 칩(Chip) ‘가우디(GAUDI)’를 위한 플랫폼 생태계 공동 구축을 목적으로 20~30개 규모의 산학 연구과제를 진행한다.
자연어 처리, 컴퓨터 비전과 머신러닝 등 주로 인공지능 분야 오픈소스용 소프트웨어 개발 위주로 연구가 이뤄지는데 자율 주제 연구가 50%, 인공지능 반도체의 경량화 및 최적화에 관한 연구가 각각 30%와 20%를 차지한다.
이를 위해 네이버와 인텔은 네이버 클라우드 플랫폼 기반의 ‘가우디2(GAUDI2)’를 우리 대학 공동연구센터에 제공하며 KAIST 연구진은 ‘가우디2’를 이용한 논문 등 연구 실적을 매년 공개한다.
이 밖에 인공지능·클라우드 등 각자가 보유한 역량 외에 공동 연구에 필요한 각종 인프라 시설(Infrastructure)과 장비 등을 공유하는 한편 연구 인력의 상호 교류를 위해 공동연구센터에 필요한 공간과 행정인력을 지원하는 등 다양한 협력 활동을 전개할 방침이다.
우리 대학 김정호 교수는 “KAIST는 가우디 시리즈의 활용을 통해 인공지능 개발, 반도체 설계와 운영 소프트웨어 개발 등에서 기술 노하우를 확보할 수 있다”라면서, “특히 대규모 인공지능 데이터센터 운영 경험과 향후 연구개발에 필요한 인공지능 컴퓨팅 인프라를 확보할 수 있다는 점에서 이번 공동연구센터 설립이 매우 큰 의미가 있다”라고 강조했다.
네이버클라우드 이동수 이사는 “네이버클라우드는 KAIST와 함께 다양한 연구를 주도해 나가며 하이퍼클로바X 중심의 인공지능 생태계가 확장되기를 기대한다”라며, “공동연구센터를 통해 국내 인공지능 연구가 보다 활성화되고 인공지능 칩 생태계의 다양성이 확보되기를 바란다”라고 말했다.
2024.04.30
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제약 혼합물 최고 분리막 기술 선보이다
분자의 크기와 모양에 따라 분자를 구별할 수 있는 분리막 공정*은 기존의 열 분리 공정(예: 증류법)보다 훨씬 적은 에너지를 소비하며 화학 산업의 탄소 배출량을 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
*분리막 공정: 분리막은 물질의 크기나 흡수력에 따라서 특정 물질을 선택적으로 통과시키거나 배제하는 역할을 하는 선택적 장애물로 분리막을 이용한 분리 공정은 기존의 공정과 달리 많은 에너지를 사용하지 않고도 화합물들을 효율적으로 분리할 수 있음
우리 대학 생명화학공학과 고동연, 임성갑 교수 공동연구팀이 기존에 분리하기 어려웠던 크기의 활성 제약 분자들을 매우 높은 선택도로 분리할 수 있는 초박막 분리 기술을 세계 최초로 개발했다고 29일 밝혔다.
분리막은 산업계 전반에 사용되는 유기용매들을 분리하는데 저에너지, 저탄소 해결법을 제공할 수 있어 비교적 짧은 상업화 역사에도 불구하고 석유화학, 반도체, 재생합성연료(E-Fuel), 바이오 제약 분야 등 폭넓은 분야에 응용되고 있다.
해수 담수화와 같은 전통적인 응용 분야를 뛰어넘어 분리막이 고부가가치의 화합물을 선택적으로 분리하기 위해서는 기존 소재의 한계를 뛰어넘을 수 있는 혁신적인 고분자 소재의 개발이 필요하다.
연구팀은 반도체 제조 공정에 쓰이는 고분자 박막 증착 기술로 기존 소재의 한계를 뛰어넘는 성능의 분리막을 제조하고, 이를 이용해 고부가가치의 제약 혼합물을 선택적으로 정제할 수 있는 기술을 개발했다.
연구팀은 iCVD(개시제를 이용한 화학 기상 증착법, initiated Chemical Vapor Deposition) 기술을 이용해 기존에 박막으로 만들기 어렵다고 알려진 유기 실록산 고분자를 초박막으로 합성하고 이를 이용해 활성 제약 분자를 선택적으로 정제할 수 있는 분리막 공정을 개발했다. 연구팀은 이와 같은 새로운 접근 방식을 이용해 극도로 얇으면서도 다중으로 연결돼있는 고분자 분리막을 만드는 데 성공했다.
연구팀은 29나노미터(nm) 두께의 분리막을 이용해 다양한 활성 제약 성분, 석유 화합물, 연료 분자 등이 속하는 크기인 분자량 150~350g/mol 범위에 존재하는 분자들을 정제할 수 있다. 다양한 유기 물질이 섞여 있는 매우 복잡한 용매 환경에서 작동할 수 있도록 고안된 이 기술은 기존 분리막의 수명과 분자 선택도를 뛰어넘는 분리막 성능을 입증해 산업계에 분리막이 적용될 수 있는 영역을 넓힐 것으로 기대된다.
연구팀은 나아가 헤르페스 바이러스 치료에 사용되는 주요 활성 제약 성분(API, Active Pharmaceutical Ingredient)인 아시클로버 (Acyclovir), 발라시클로버(Valacyclovir)와 같이 비슷한 모양 및 비슷한 크기(분자량)를 가진 분자들이 섞여있을 때 매우 높은 순도로 아시클로버만 분리해낼 수 있음을 시연했다. 따라서 이번 연구는 분리막 기술을 이용해 기존 제약 제조 공정보다 더 값싸고 에너지 비용이 적은 방법으로 제약 물질을 정제할 수 있음을 밝혀낸 데 의미가 있다.
이번 연구를 이끈 고동연 교수는 "iCVD 방식을 사용한 초박막의 성공적인 제작은 불필요한 반응 없이 결함이 없고 고품질의 밀도 높은 고분자 분리막을 합성할 수 있는 강력한 방법ˮ 이라며 "이전에 접근할 수 없었던 고분자 소재를 제공해 고성능 분리막의 정교한 설계를 촉진할 것ˮ 이라고 말했다.
우리 대학 생명화학공학과 최지훈, 최건우 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 3월 15호에 지난 3월 30일 자 출판됐다. (논문명: Ultrathin organosiloxane membrane for precision organic solvent nanofiltration).
한편 이번 연구는 한국연구재단의 우수신진과제, 중견연구과제 및 한국화학연구원 기본사업 협력과제를 통해 지원됐다.
2024.04.29
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KAIST 첨단 연구의 체험·전시·제품을 짜릿하게 만나다
우리 대학이 4월 과학의 달을 맞아 첨단 연구성과를 체험형 전시 프로그램으로 구성해 시민과 소통에 나선다. 25일부터 28일까지 4일간 대전 엑스포 시민광장 및 과학공원 일대에서 열리는 '2024 대한민국 과학축제 & 과학기술대전'에 6개 연구팀 및 3개 창업기업이 참여해 기술을 선보인다. '과학 실험실' 구역에서는 수면·퍼스널 컬러·뇌구조 분야의 연구진이 체험형 전시로 관람객을 맞는다. 석현정 산업디자인학과 교수 연구팀은 인공지능 기반 퍼스널컬러 진단 서비스를 제공하는 '나의 퍼스널 컬러 찾기(The Authentic Color Play)' 부스를 설치한다. 방문객들은 현장에서 피부색 자동 측정 기술을 직접 체험해보고 개인 피부에 최적화된 색상을 추천받을 수 있다. 김재경 수리과학과 교수 연구팀은 방문객이 양질의 수면을 하고 있는지 3분 만에 알아볼 수 있는 '슬립스(SLEEPS)' 프로그램을 운영한다. 머신러닝 기반의 수면장애 예측 알고리즘을 활용해 간단한 설문과 신체 측정만으로 수면장애 위험도를 계산해보는 체험이다. 검사 결과를 바탕으로 수면장애 위험도를 낮출 수 있는 생활 습관도 함께 알아볼 수 있다. 최민이 뇌인지과학과 교수 연구팀은 '미니 브레인' 체험을 진행한다. 가상현실(VR) 프로그램을 이용해 뇌의 주요 부위들을 해체·조립하며 뇌의 구조를 학습할 수 있다. 또한, 주요 기능과 역할이 다른 뇌 모형의 각 부분을 색칠로 구분하고 스티커를 붙이는 ‘뇌 컬러링’과 세포로부터 미니 브레인이 생겨나는 과정을 시뮬레이션 한 동영상도 관람할 수 있다.
국가 12대 전략기술 성과를 모아놓은 '과학 뮤지엄' 구역에서는 첨단바이오·첨단로봇제조·첨단모빌리티 분야의 연구성과를 전시한다.
조병관 공학생물학대학원 교수 연구팀은 '합성생물학 기반 CO2-to-바이오소재 전환 미생물 세포공장 기술'을 전시한다. 쓰레기 매립 가스, 산업 부생가스 등 환경 오염의 주요 원인인 온실가스를 미생물에 흡수시킨 뒤, 합성생물학을 기반으로 하는 유전적 개량기술을 적용해 다양한 바이오소재로 전환할 수 있는 고효율 생체촉매 개발 기술이다.
박해원 기계공학과 교수 연구팀은 험지탐사용 4족보행 로봇인 '하운드(HOUND)'를 공개한다. 하운드는 시각 및 촉각 센서의 도움 없이도 계단이나 험지 같은 비정형 장애물 환경에서도 안정적인 동작이 가능한 로봇이다. 실내 최대 속도 6.5m/s까지 낼 수 있으며, 100m를 19.87초 주파한 기네스 기록도 가지고 있다. 하운드는 축제 기간 내내 행사 현장을 활보하며 방문객을 맞을 예정이다.
장기태 조천식모빌리티 대학원 교수 연구팀은 '디젤 트럭 개조용 박(薄)형 모터' 기술을 선보인다. 택배차량용 디젤 트럭을 하이브리드 방식으로 개조하는 기술이다. 기존 디젤 차량에 모터를 추가해 저속 주행에는 모터를 사용하고 고속 주행에는 기존 엔진을 활용하는 방식이다. 정차와 가속이 잦은 국내 택배 차량에 이 기술을 도입할 경우 연비와 미세먼지를 동시에 저감할 수 있어 국토교통부 우수물류신기술 1호로도 지정된 바 있다. 이 밖에도 KAIST 혁신 창업기업의 기술도 전시된다. 화학과 창업기업 '폴리페놀팩토리(대표 이해신)'는 폴리페놀 기술을 활용해 탈모의 진행을 완화하고 모발의 풍성함을 더해주는 '그래비티' 샴푸를 소개한다. 연구팀이 개발한 특허 성분이 샴푸 과정에서 순간적인 보호막을 만들어 모발을 보호하는 동시에 가늘어진 모발을 힘 있게 잡아주는 원리다. 부스 방문객에게는 기술을 체험할 수 있는 시제품을 선착순으로 제공할 예정이다.
기계공학과 창업기업 '㈜A2US(대표 이승섭)'는 ‘마법의 전기 물방울(Magic Electro Water droplets)' 기술을 사용해 세계 최초로 개발한 제품을 선보인다. 인체에는 해가 없으면서도 공기 중의 유기물과 세균 등을 없애는 천연물질인 '하이드록실 라디칼'을 포함한 물방울을 만들어내는 가습기 '뮤(MEW, Magic Electro Water droplets)'다. 미세한 노즐에 전기를 가해 만들어진 이 물방울을 분무하면 공기 중의 유해물질과 냄새를 제거할 수 있어 가습과 공기정화 기능이 동시에 가능하다.
문화기술대학원 창업기업 '㈜카이(대표 김범기)'는 '밍글 AI(Mingle AI)'을 전시한다. 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 유형의 데이터를 입력하면 3차원의 아바타나 오브젝트를 만들어주는 생성형 인공지능 툴이다. 전문 지식이 없는 일반 사용자도 손쉽게 디지털 휴먼을 제작할 수 있으며, 게임·엔터테인먼트·소셜미디어 등의 분야에서 활용할 수 있다.이광형 KAIST 총장은 "대중과 눈높이를 맞춘 체험 프로그램을 구성해 KAIST의 우수한 기술을 시민과 공유할 수 있어 뜻깊게 생각한다"라고 전했다. 이어, 이 총장은 "우수한 성과와 함께 과학기술로 사회 문제를 해결하기 위해 매진하는 연구자들의 노력과 진심이 함께 전달될 수 있는 자리가 되길 기대한다"라고 덧붙였다.
2024.04.25
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유럽 미술 300년을 만나다: KAIST 미술관 특별전
우리 대학이 유럽 미술사의 300년을 담은 <르네상스에서 초현실주의까지> 특별전을 서울캠퍼스 경영대학 SUPEX경영관 2층에서 25일 개막한다.
유로 오스트리아 아츠(EURO AUSTRIA ARTS) 대표인 김진수 연세대학교 명예교수가 기증해 우리 대학이 소장하고 있는 유화 작품 6점을 포함한 그림 94점과 조각작품 4점이 전시된다.
이번 전시는 오스트리아를 중심으로 이탈리아, 독일 등 유럽 미술의 다양한 흐름과 시대적 배경을 존중하고 포용하는 메시지를 전달하기 위해 기획됐다.
유럽 미술의 큰 별인 알브레히트 뒤러, 구스타프 클림트, 파블로 피카소, 마르크 샤갈, 호안 미로를 비롯해 자신의 길을 묵묵히 걸으며 빛내 온 여류화가를 포함한 수많은 작가의 작품을 통해 시대별 화풍의 변모를 엿볼 수 있는 구성으로 전시된다.
▴르네상스의 다양한 면모 ▴자연과 인간의 소통 ▴여류 화가들의 시도 ▴파블로 피카소, 마르크 샤갈의 작품을 통해 바라본 유럽 예술의 다양성과 혁신을 포함해 총 8개 섹션으로 나눠 시대별, 주제별로 주목할 만한 작품을 선보인다.
석현정 미술관장은 "이번 전시는 일상에서 접하기 힘든 귀한 클래식 예술품을 집대성해 관람객이 일상 속 휴식 속에서 예술적 영감을 받을 수 있도록 구성했다"라고 전했다. 이어, 석 관장은 "문제 해결과 디자인에 있어 새로운 시각과 접근 방법을 필요로 한다는 점에서 예술과 과학이 서로 닮아있는 만큼 이번 전시를 통해 창의적인 아이디어를 발전시키기 바란다"라고 덧붙였다.
이번 전시를 공동 주최한 윤여선 경영대학장은 "경영대학에서 수준 높은 전시를 열어 문화적 향유를 제공하게 돼 기쁘다"라고 전하며, "국제적인 시각과 세계적 통찰력을 함양해야 하는 경영학도들에게 유럽 미술의 다양한 작품들이 큰 도움이 되리라 믿는다"라고 밝혔다.
<르네상스에서 초현실주의까지> 특별전은 25일부터 내년 2월까지 학교 구성원은 물론 일반 관람객에게 무료로 공개된다.한편, KAIST 미술관은 2021년부터 세계적인 작품을 수집하고 소장작품을 연구해 과학과 예술의 학문적 연계를 촉진하고 있다. 지속적인 작품 전시를 통해 구성원들의 창의적 사고력을 신장하고 융합형 인재 양성에 기여할 방침이다.
2024.04.24
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초장기간 작동 뇌-기계 인터페이스 개발
수술이 불가피한 삽입형 신경 인터페이스의 경우, 한 번의 수술로도 최대한 많은 정보를 얻을 수 있고 장기간 사용가능한 디바이스의 개발이 필요하다. 한국 연구진이 1년 이상 사용가능한 다기능성 신경 인터페이스를 개발하여 향후 뇌 지도, 질환 연구 및 치료에 획기적인 발전을 가져올 것으로 기대한다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박성준 교수 연구팀과 한양대학교(총장 이기정) 바이오메디컬공학과 최창순 교수 연구팀이, 열 인발공정(Thermal Drawing Process, TDP)*과 탄소나노튜브 시트를 병합해 장기간 사용 가능한 다기능성 섬유형 신경 인터페이스를 개발했다고 24일 밝혔다.
☞ 열 인발공정 : 열을 가해 큰 구조체의 복잡한 구조체를 빠른 속도로 당겨 같은 모양 및 기능을 갖춘 섬유를 뽑아내는 일 또는 가공.
뇌신경 시스템 탐구를 위한 삽입형 인터페이스는 생체 시스템의 면역 반응을 줄이기 위해 생체 친화적이며 부드러운 물질을 사용하면서도, 다양한 기능을 병합하는 방향으로 발전해 왔다. 하지만 기존의 재료와 제작 방법으로는 다양한 기능을 구현할 수 있으면서도 장기간 사용가능한 디바이스를 만들기 어려웠고, 특히 탄소 기반 전극의 경우 제조 및 병합 과정이 복잡하고 금속 전극에 비해 기능적 수행 능력이 떨어진다는 문제점이 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 이번 연구에서 탄소나노튜브 시트 전극과 고분자 광섬유를 병합했다. 탄소나노튜브 섬유가 한 방향으로 배열된 탄소나노튜브 시트 전극을 통해 신경세포 활동을 효과적으로 기록했고, 광 전달을 담당하는 고분자 광섬유에 이를 감아 머리카락 크기의 다기능 섬유를 제작했다. 연구팀은 제작된 섬유는 우수한 전기적, 광학적, 기계적 성질을 보였음을 확인했다.
해당 뇌-기계 인터페이스를 실제 쥐 모델에 삽입한 결과, 전기적 신경 활성신호, 화학적 신경전달물질(도파민)을 잘 측정하고 광유전학적 조절을 통해 행동학적 산출을 이끌어낼 수 있음을 확인했다. 또한 연구팀은 1년 이상 광학적으로 발화된 신경 신호와 자발적으로 발화된 신경 신호를 측정함으로써 초장기간 사용 가능성도 보여줬다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `어드밴스드 머터리얼스(Advanced Materials)'에 2024년 3월 29일 字로 출판됐다. (논문명: Structurally Aligned Multifunctional neural Probe (SAMP) using forest-drawn CNT sheet onto thermally drawn polymer fiber for long-term in vivo operation)
박성준 교수는 "전기적 신경 활성신호와 더불어 화학적 신경전달물질 기록 및 광학적 조절 기능을 갖춘 초장기간 사용가능한 차세대 신경 인터페이스의 개발 성과ˮ임을 강조하며, "향후 대동물 적용 및 자기공명영상 장비와 동시 사용을 통해 뇌 질환의 세부적인 메커니즘 파악과 전뇌적(Whole brain) 기록 및 조절 분야에 사용될 수 있을 것ˮ 이라고 말했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 나노및소재기술개발사업, 경찰청 미래치안도전기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.24
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사회처럼 건강한 유전자 커뮤니티의 모습을 찾다
구성원들 사이의 활발한 교류로 결속력이 높은 사회적 커뮤니티가 건강한 개인을 만들 듯, 유전자 커뮤니티의 결속력도 개인의 건강 상태에 영향을 미칠 수 있을까? 한국 연구진이 유전자 커뮤니티의 결속력 또한 개인의 건강 상태를 결정하고 환자 맞춤형 의료를 위해 활용될 수 있음을 보여 화제다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 이도헌 교수 연구팀이 개인화된 유전자 네트워크에서 환자 특이적으로 결속력이 약화된 유전자 커뮤니티를 찾아내 환자 맞춤형으로 약물 표적을 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.
최근 고령화와 생활 습관 변화 등에 따라 암, 심혈관계 질환, 대사 질환 등 많은 복합질병의 발병률이 크게 증가하는 실정이다. 이에 전문가들은 개별 환자의 특성을 고려한 ‘환자 맞춤형 의료’를 제공해 그 치료 효과를 높임으로써 개인적, 사회적 의료비 부담을 경감해야 한다고 지적한다.
이도헌 교수 연구팀은 이러한 요구에 발맞춰 개인화된 유전자 네트워크를 정교하게 구축하고 해당 네트워크에서 각 유전자 커뮤니티의 결속력을 정확하게 측정할 수 있는 코지넷(COSINET, COmmunity COhesion Scores in Individualized gene Network Estimated from single Transcripotmics data) 기술을 개발했다.
연구진들은 수백 개의 정상 조직 유전자 발현 데이터를 근거로 유의미한 상관관계를 보이는 유전자 상호작용을 기반으로 정상 조직의 유전자 네트워크를 구축했다. 그리고 유전자 커뮤니티들의 유전자 상호작용마다 보이는 상관관계를 선형 회귀 분석을 통해 모델링한 뒤, 개별 환자의 유전자 발현량이 해당 예측 모델을 잘 따르는지를 통계적으로 분석했다. 이를 통해 환자 특이적으로 그 상호작용이 소실된 유전자 쌍을 정상 조직 유전자 네트워크에서 제거함으로써 개인화된 유전자 네트워크를 구축했다.
더 나아가 개인화된 유전자 네트워크에서 유전자들 사이의 최단 거리를 기반으로 소실된 유전자 상호작용이 각 유전자 커뮤니티 결속력 약화에 미치는 영향력을 정확하게 측정했다.
연구진들은 환자 특이적으로 그 결속력이 크게 감소한 유전자 커뮤니티를 통해 환자 특이적인 질병 기전을 설명할 수 있음을 보이고, 해당 유전자 커뮤니티에서 환자 특이적으로 결속력 약화에 크게 기여하는 유전자들을 찾아, 보다 효과적인 환자 맞춤형 약물 표적을 제안했다. 연구진들은 이러한 약물 표적 발굴 기술이 기존 기술 대비 약 4배 이상 효과적임을 증명했다.
이도헌 교수는 “여러 유전자가 관여하는 복합질병은 개별 유전자보다는 유전자들 사이의 상호작용을 고려하는 시스템적 관점에서 바라봐야 하며 현재 임상 현장에서 환자 맞춤형 의료를 위해 쓰이는 단일 유전자 기반의 바이오마커들은 복합질병의 이질성과 복잡성을 충분히 담아내기에는 한계가 있다. 따라서 이번 연구에서 개발한 개인화된 유전자 네트워크에서 유전자 커뮤니티의 결속력에 기반한 코지넷(COSINET) 기술이 복합질병의 환자 맞춤형 의료 실현을 위한 새로운 시각을 열어 줄 수 있을 것”이라고 말했다.
바이오및뇌공학과 이도헌 교수와 왕승현 박사과정이 공동으로 진행한 이번 연구는 영국 옥스퍼드대학교에서 발간하는 생명정보학 분야 최고 학술지인 `생명정보학 브리핑(Briefings in Bioinformatics)’ 2024년 5월호에 게재되고 온라인으로는 4월 15일 발표됐다.
(논문 제목: Community cohesion looseness in gene networks reveals individualized drug targets and resistance, https://academic.oup.com/bib/article/25/3/bbae175/7645997)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 데이터 기반 디지털 바이오 선도 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.23
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간단 공정으로 이산화탄소 분리 성공하다
한국 연구진이 고분자 구조를 체계적으로 튜닝해 기체 혼합물에서 이산화탄소를 선택적으로 투과시키는 고효율 멤브레인(분리막) 제조 기술을 개발했다. 이를 통해 수많은 화학 산업 및 환경 분야에서도 넓게 적용이 가능하여 탄소중립 구현에 크게 기여할 것으로 기대된다.
우리 대학 생명화학공학과 배태현 교수 연구팀이 고분자 분리막의 구조와 화학적 특성을 전략적으로 제어해 높은 효율로 이산화탄소를 분리 제거할 수 있는 기술을 개발했다고 22일 밝혔다.
멤브레인(분리막)은 목표 물질을 선택적으로 투과시키는 박막으로 정의되며, 저에너지 분리 기술로 주목을 받아 왔다. 하지만 기존의 고분자 분리막은 치밀한 구조를 가져 활용이 제한되는 단점이 있어 이를 대체하기 위해, 일정한 미세 기공을 갖는 소재를 분리막으로 활용해 기체의 투과 선택성을 높이려는 연구가 많이 수행됐다. 하지만 기존의 분자체 분리막들은 양산에 어려움이 있고 제조 과정이 복잡하며 강도가 부족해 실제 공정에 사용하기에 적합하지 못하다는 단점을 극복하지 못했다.
연구팀은 가공성 높은 고분자를 소재로 하고, 제어가 쉬운 화학반응을 이용하여 미세 기공을 형성함으로써 저비용으로 양산이 가능한 분자체 분리막을 구현했다. 사전에 전략적으로 디자인된 고분자에는 다양한 화학 작용기를 도입할 수 있는데, 이번 연구에서는 고분자 분자체 분리막에 이산화탄소의 선택투과성을 높이기 위해서 아미노 그룹*을 도입시켰다.
*아미노그룹: 질소원자에 수소가 결합된 화학작용기 (-NH2)
새로 개발된 분리막은 고성능이지만 쉽게 부서지는 탄소 분자체 분리막과 달리 고분자 분리막에 준하는 기계·화학적 안정성이 높고 유연성을 지녔다. 또한 대량생산에도 유리한 공정을 적용해 상업화에도 유리한 조건을 갖추고 있다.
현재까지 개발된 탄소 분자체 분리막 중 성능이 우수한 분리막들에 버금가는 이산화탄소 분리 성능을 보이며 이번에 개발된 기술은 적용되는 분리 공정에 따라서 맞춤형으로 튜닝이 가능해, 차후 여러 산업 분야로 확대 적용이 가능한 범용성 기술이다.
생명화학공학과 이홍주 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 4월 12일 자 온라인 게재됐다. (논문명 : Mechanically stable polymer molecular sieve membranes with switchable functionality designed for high CO2 separation performance).
제1 저자인 이홍주 연구원은 "이번 연구에서 개발한 이산화탄소 분리막은 분자체 분리막 개념에 혁신적인 패러다임 발전을 이끌었을 뿐만 아니라 비교적 간단한 공정 과정으로도 고분자 소재에서는 달성하기 어려웠던 이산화탄소 분리 성능을 확보하는 데 성공했다ˮ 라며 "고분자 분리막이나 탄소 분자체 분리막을 적용하고자 했던 여러 화학 산업에 적용가능한 훌륭한 대안을 제시한 연구ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견 연구자 지원사업 및 선도 연구센터의 분산형 저탄소 수소생산 사업과 사우디아람코-KAIST CO2 매니지먼트 센터의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.22
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생성형 AI로 혁신적 신약 개발 가능성 열어
최근 자연어나 이미지, 동영상, 음악 등 다양한 분야에서 주목받는 생성형 AI가 신약 설계 분야에서도 기존 신규성 문제를 극복하고 새로운 혁신을 일으키고 있다고 하는데 어떤 기술일까?
우리 대학 화학과 김우연 교수 연구팀이 단백질-분자 사이의 상호작용을 고려해 활성 데이터 없이도 타겟 단백질에 적합한 약물 설계 생성형 AI를 개발했다고 18일 밝혔다.
신규 약물을 발굴하기 위해서는 질병의 원인이 되는 타겟 단백질에 특이적으로 결합하는 분자를 찾는 것이 중요하다. 기존의 약물 설계 생성형 AI는 특정 단백질의 이미 알려진 활성 데이터를 학습에 활용하기 때문에 기존 약물과 유사한 약물을 설계하려는 경향이 있다. 이는 신규성이 중요한 신약 개발 분야에서 치명적인 약점으로 지적되어 왔다. 또한 사업성이 높은 계열 내 최초(First-in-class) 타겟 단백질에 대해서는 실험 데이터가 매우 적거나 전무한데, 이 경우 기존 방식의 생성형 AI를 활용하는 것이 불가능하다.
연구팀은 이런 데이터 의존성 문제를 극복하기 위해 단백질 구조 정보만으로 분자를 설계하는 기술 개발에 주목했다. 타겟 단백질의 약물 결합 부위에 대한 3차원 구조 정보를 주형처럼 활용해 해당 결합 부위에 꼭 맞는 분자를 주조하듯 설계하는 것이다. 마치 자물쇠에 딱 맞는 열쇠를 설계하는 것과 같은 이치다.
또한 기존 단백질 구조 기반 3차원 생성형 AI 모델들은 신규 단백질에 대해 설계한 분자들의 안정성과 결합력이 떨어지는 등 낮은 일반화 성능을 개선하기 위해서 연구팀은 신규 단백질에 대해서도 안정적으로 결합할 수 있는 분자를 설계할 수 있는 기술을 개발하는 데 초점을 뒀다.
연구팀은 설계한 분자가 단백질과 안정적으로 결합하기 위해서는 단백질-분자 간 상호작용 패턴이 핵심 역할을 하는 것에 착안했다. 연구팀은 생성형 AI가 이러한 상호작용 패턴을 학습하고, 분자 설계에 직접 활용할 수 있도록 모델을 설계하고 재현할 수 있도록 학습시켰다.
기존 단백질 구조 기반 생성형 AI 모델들은 부족한 학습 데이터를 보완하기 위해 10만~1,000만 개의 가상 데이터를 활용하는 반면, 이번 연구에서 개발한 모델의 장점은 수천 개의 실제 실험 구조만을 학습해도 월등히 높은 성능을 발휘한다는 것이다. 이는 자연에서 관찰되는 단백질-분자 상호작용 패턴을 사전 지식의 형태로 학습에 활용함으로써 적은 데이터만으로도 일반화 성능을 획기적으로 높인 것에 기인한다.
일례로 아시아인에 주로 발견되는 돌연변이 상피 성장인자 수용체(EGFR-mutant)*는 비소세포폐암의 주요 원인으로 알려져 있는데, 이를 타겟으로 하는 약물을 설계하기 위해서는 야생형(wild-type) 수용체**에 대한 높은 선택성을 고려하는 것이 필수적이다.
*상피 성장인자 수용체: 상피 성장인자 수용체:상피 성장인자 수용체는 상피 세포의 성장을 촉진하는 인자에 결합함으로써 활성화되는 막 단백질로, 이 수용체의 돌연변이로 인한 지나친 활성은 다양한 종양의 발생과 관련이 있다고 알려져 있음
**야생형 수형체: 야생형은 자연 상태에서 가장 흔하게 발견되는 유전자형 또는 표현형으로, 유전자나 생체 분자 등의 변이가 없는 정상적인 상태를 말함
연구진은 생성형 AI를 통해 돌연변이가 일어난 아미노산에 특이적인 상호작용을 유도해 분자를 설계했고, 그 결과 생성된 분자의 23%가 이론상으로 100배 이상의 선택성을 가지는 것으로 예측됐다. 이와 같은 상호작용 패턴에 기반한 생성형 AI는 인산화효소 저해제(kinase inhibitor)* 등과 같이 약물 설계에 있어 선택성이 중요한 상황에서 더욱 효과적으로 활용될 수 있다.
*인산화효소 저해제: 단백질의 인산화를 촉진하는 효소로, 일반적으로 아데노신 삼인산(ATP)으로부터 인산기를 단백질의 특정 잔기에 전달함. 인산화효소는 세포 내 신호전달 네트워크의 핵심 조절자로서, 다양한 질병의 기전에 관여하여 약물 개발의 표적으로 여겨지고 있음. 이를 위해 인산화효소에 결합하여 활성을 억제하는 목적을 가지는 분자를 인산화효소 저해제라 함
제1 저자로 참여한 화학과 정원호 박사과정 학생은 “사전 지식을 인공지능 모델에 사용하는 전략은 상대적으로 데이터가 적은 과학 분야에서 적극적으로 사용되어 왔다”며 “이번 연구에서 사용한 분자 간 상호작용 정보는 약물 분자뿐 아니라 다양한 생체 분자를 다루는 바이오 분야의 문제에도 유용하게 적용될 수 있을 것”이라고 말했다.
한국연구재단의 지원을 받아 수행된 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) (IF=16.6)’ 2024년 3월 15호에 게재됐다. (논문명: 3D molecular generative framework for interaction-guided drug design, 논문 링크: https://www.nature.com/articles/s41467-024-47011-2)
2024.04.18
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수술 후 방광 기능은 전자센서로 모니터링하세요
방광절제술을 받은 환자들의 성공적인 재활을 위해 카테터* 삽입없이 방광 기능을 안전하게 모니터링하는 생체전자 시스템이 개발되어 화제다.
*카테터: 방광에 삽입하는 고무 또는 금속제의 가는 관
우리 대학 전기및전자공학부 권경하 교수팀이 미국 노스웨스턴대 김지혜 박사와 공동연구를 통해 방광의 크기 및 압력 변화를 정확하게 측정하는 디지털 헬스케어 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.
부분적 방광절제술*은 긴 회복 기간이 필요하며, 이 기간에 요로 동역학 검사**(이하 UDS)를 통해 몸 밖으로 소변을 배출하는 기능을 간헐적으로 평가한다. 그러나 UDS는 환자 친화적이지 않으며 사용자마다 결과에 변동성이 있고, 연속적인 데이터 수집 능력이 제한된다. 또한 카테터 관련 요로 감염의 위험을 초래하며, 고위험 환자에게서는 상행성 신우신염으로 진행되기도 한다. 이러한 UDS의 적절한 대안으로, 요로에 카테터를 삽입하지 않고 방광의 상태를 연속적이고 실시간으로 모니터링할 수 있는 기술이 필요하다.
*부분적 방광절제술: 방광에 종양이 있는 부위를 잘라내고 나머지 방광을 이어 붙여주는 수술
**요로 동역학 검사: 방광과 요도의 전반적인 기능을 확인하여 치료 계획을 세우기 위한 진단적 검사
이에 연구팀은 방광의 충전 및 배뇨와 관련된 기계적 변형 변화를 무선 원격 측정할 수 있는 이식형 방광 플랫폼을 개발했다. 이 시스템은 생분해성 스트레인 센서를 이용해 방광의 크기와 압력 변화를 실시간으로 측정하고, 회복 기간이 끝나면 해당 센서가 신체 내에서 자연스럽게 용해돼 사라지는 것이 특징이다. 모니터링 장비 제거를 위한 추가 수술이 필요 없고 합병증 위험을 줄이는 것은 물론 환자의 편안함과 회복 시간을 개선한다.
연구팀은 이 플랫폼을 이식 후 최대 30일까지 실시간 변화를 재현적으로 측정할 수 있음을 쥐 모델에서 입증했다. 또한 개코원숭이 실험을 통해, 해당 기술이 전통적인 UDS와 비교해 최대 8주까지 압력 측정의 일치성을 보였다. 이러한 결과는 해당 시스템이 장기간 수술 후 방광 회복 모니터링을 위한 UDS의 적절한 대안으로 사용될 수 있음을 시사한다.
권경하 교수는 "비인간 영장류(개코원숭이)를 활용한 광범위한 실험을 통해 방광 기능에 대한 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하는 장치의 효능을 입증했다ˮ면서 "환자들의 회복 시간을 단축하고 전반적인 수술 결과를 개선하는데 활용할 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `미국 국립 과학원 회보 (Proceedings of the National Academy of Sciences; PNAS)'에 지난 4월 2일 발표됐다. (논문명 : A wireless, implantable bioelectronic system for monitoring urinary bladder function following surgical recovery, 링크: https://www.pnas.org/doi/abs/10.1073/pnas.2400868121?af=R)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 기초연구사업, 지역혁신선도연구센터사업 및 BK21의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.16
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세계 최고 속도 입체적 조명 기술 개발
디스플레이(조명) 기술에서는 고속화가 아주 중요한 성능 중 하나로 꼽힌다. 최근 주요 스마트폰 제조사들은 화면 전환 속도가 기존의 초당 60회보다 크게 향상된 초당 120회의 고속 디스플레이를 선보였다. 이런 고속 디스플레이를 탑재한 모델의 이용자들 사이에 ‘한번 경험하면 예전으로 돌아갈 수 없다’는 말이 회자될 정도로, 고속화는 상업적인 가치도 크다고 볼 수 있다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀이 북해도대학 전자과학연구소의 시부카와 아츠시 부교수, 미카미 히데하루 교수, 오카야마대학 의·치·약과학과의 스도 유키 교수 연구팀과 공동연구를 통해 세계 최고속의 3차원 광 패턴 조명 기술*을 개발하는 데 성공했다고 15일 밝혔다.
*광 패턴 조명 기술: 빛을 특정 패턴이나 형태로 조절하여 원하는 조명 효과를 얻는 기술
광 패턴 조명 기술은 우리에게 친숙한 디스플레이나 빔프로젝터에서 찾아볼 수 있다. 디스플레이나 빔 프로젝터 내부에는 원하는 이미지나 모양 등을 화소 단위로 만들어낼 수 있는 광 패턴 조명 장치인 공간 광 변조기*가 사용되고 있다. 이외에도 광 패턴 조명 기술은 최근 주목받는 가상 현실 기술 분야의 핵심 요소 기술인 3차원 디스플레이 기술에도 사용되며, 산업 분야에서는 금속 가공, 연구 분야에서는 뇌 심부 이미징을 위한 레이저 스캐닝 현미경 등에 사용되고 있다.
*공간 광 변조기: 빛을 화소 단위로 조작하여 원하는 이미지나 모양을 만들어내는 장치로, 빔 프로젝터나 3차원 디스플레이 기술 등에 사용되는 장치
하지만 공간 광 변조기는 조명 패턴의 전환을 고속으로 수행하는 데 큰 한계를 겪고 있었다. 현재 시판되는 공간 광 변조기는 액정형 디스플레이 장치나 디지털 미러 장치가 있지만, 통상적인 전환 속도는 50마이크로초에서 10밀리초 수준으로 제한되며, 원리적으로 이보다 더 빠르게 만드는 데에는 기술적 어려움이 있었다.
연구팀은 공간 자유도-시간 자유도 사이의 치환 개념을 개발하고, 이를 독자 개발한 초고속 1차원 광 변조기와 산란 매질*을 결합하여 구현하는 방식으로, 시판되는 공간 광 변조기보다 약 1,500배 빠른 30나노초의 전환 속도를 갖는 세계 최고 속도의 3차원의 조명(디스플레이) 기술을 개발했다.
*산란 매질: 안개나 물방울 맺힌 유리창처럼 빛을 무질서하게 굴절시키는 물질
연구팀은 빛의 전파를 교란하는 산란 매질의 특성을 역이용해 1차원의 광 패턴을 사용자가 원하는 3차원의 패턴으로 변환하기 위해 복잡 광 파면 조작 기술을 핵심 기술로 활용했다.
연구팀이 개발한 세계 최고 속도의 광 패턴 조명 기술은 특정 각도에서만 볼 수 있는 기존의 2차원 유사 홀로그램과 달리 실제로 3차원 공간상에 광 정보를 재구성해 입체 영상을 만드는 기술로 활용될 수 있다. 그뿐만 아니라 광유전학 기술에 기반한 뇌 신경 조절 기술과 같은 생체 조절 기술의 고속화·대규모화나 금속 3D 프린터 등의 광 가공 생산 효율 향상 등, 다양한 분야에서 응용될 전망이다.
*광유전학 기술: 빛을 이용해 살아있는 생물 조직의 세포를 제어하는 기술
해당 연구 결과는 바이오및뇌공학과 송국호 박사과정이 공저자, 장무석 교수가 교신저자로 참여했으며 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 2024년 4월 8일 온라인판에 게재되었다. (논문명 : Large-volume focus control at 10 MHz refresh rate via fast line-scanning amplitude-encoded scattering-assisted holography)
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 주관하는 선도연구센터사업(컬러변조 초감각 인지기술 선도연구센터), 우수신진연구자 사업, 삼성미래기술육성사업, 국토교통부 국토교통과학기술진흥원이 주관하는 차세대 대인 보안검색 기술 개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.15
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