KAIST

우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀이 생체 분자의 광학 검출의 기술적 장벽인 신호대잡음비를 1,000배 이상, 검출한계를 기존 대비 10억 배인 아토몰(10-18 mole) 단위까지 향상시키는 디지털 코드 *라만 분광 기술을 세계 최초로 개발했다고 15일 밝혔다. ☞ 라만 분광법(Raman spectroscopy): 특정 분자에 레이저를 쏘았을 때, 그 분자 전자의 에너지준위 차이만큼 에너지를 흡수하는 현상을 통해 분자의 종류를 알아내는 방법이다.  연구진은 통신 분야에서 잘 알려진 대역 확산기술(CDMA)을 생분자화합물의 라만 분광 검출법에 세계 최초로 적용했다. 디지털 코드화된 레이저광원을 이용해 모든 잡음신호를 제거하고, 생화합물의 고순도 라만 분광 신호를 복원함으로써, 극저농도의 생분자화합물을 형광 표지 없이 정확하게 분석했다. 이러한 디지털 코드 라만 분광 기술은 다양한 분자진단, 약물 및 암 치료 모니터링뿐 아니라 현장 진단용 광학 진단기기나 모바일 헬스케어 기기에도 활용이 가능할 것으로 크게 기대된다.  우리 대학 바이오및뇌공학과 이원경 박사과정이 제 1저자로 참여한 이번 연구는 세계적 권위의 과학전문지 `네이처(nature)'의 자매지인 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)'에 1월 8일 字 온라인판에 발표됐다. (논문명: Spread Spectrum SERS allows label-free detection of attomolar neurotransmitters)  알츠하이머병, 파킨슨병, 우울증 등의 뇌세포와 관련된 신경 질환은 뇌세포에서 만들어지는 신경전달물질이 적절히 분비되지 않거나 불균형으로 분비돼 발생하는 질병으로, 최근에는 발병과 직간접적인 사망자가 급증하고 있으나 치료가 쉽지 않다. 신경전달물질은 뉴런의 축색 돌기 말단에서 분비돼 시냅스 갭을 통과한 후 다른 뉴런에 신호를 전달하는 물질로, 결합하는 수용체의 화학적 성질에 따라 기능이 다르고, 발생하는 질병도 다양하다.  알츠하이머병 환자들은 신경전달물질 가운데 아세틸콜린이 부족하거나 글루탐산염이 높은 특징이 있고, 도파민이 부족하면 몸이 굳어지며 떨리는 파킨슨병에 걸리기 쉽고 조현병이나 주의력 결핍 과잉 행동장애와 같은 정신질환의 원인이 된다. 신경전달물질과 관련된 신경 질환은 특정 수용체 작용제나 수용체 길항체로 치료를 하는데, 효과는 그다지 성공적이지 않다. 따라서 알츠하이머병이나 파킨슨병과 같은 신경 질환의 조기 진단을 위해서 적절한 신경전달물질의 적절한 분비를 위한 지속적인 신경전달물질 농도 변화를 모니터링하는 것이 매우 중요하다.  극저농도의 신경전달물질을 간편하면서도 정확하게 측정할 수 있다면 신경계 질환의 조기 진단율을 크게 높일 수 있고 신경 질환 환자의 치료 추적 관리에 큰 도움을 줄 수 있다. 하지만 신경전달물질 기반의 기존 신경 질환 진단기술은 양전자 방출 단층촬영(PET), 표면증강라만분광(SERS), 고성능 액체 크로마토그래피(HPLC), 형광 표지 기반 센서로 측정해 분석하는 방식이다. 이러한 기존 신경 질환 진단기술은 검출한계가 나노몰(10-9 mole) 이상에 그치며, 시료 전처리 단계가 복잡하고 측정 시간이 오래 걸리는 한계가 있다.  연구팀은 문제 해결을 위해 대역확산 통신기술의 뛰어난 잡음 제거 기술을 생체 분자 검출에 적용해 레이저 출력 변동, 수신기 자체 잡음 등의 시스템 잡음과 표적 분자 이외의 분자 신호를 효율적으로 제거하고 표적 생체 분자 신호만 선택적으로 복원했다. 그 결과 생체 분자 신호의 신호대잡음비를 증가시켜 더욱 정밀한 검출한계를 달성했다. 대역확산 기반 디지털 코드 분광 기술은 직교성을 가지는 확산 코드로 암호화된 빛으로 생체 분자를 높은 에너지로 이동시켜 생체 분자에서 산란돼 나오는 빛을 다시 확산 코드로 복호화한다. 이러한 과정을 거쳐 표적 생체 분자의 산란 신호를 복원해 질병 및 건강 진단 지표, 유전 물질 검출 등에 응용할 수 있다.  또한 직교성을 가지는 확산 코드는 기존의 다른 신호처리 기술보다 잡음을 제거하는 성능이 우수해 신호대잡음비와 검출한계, 시간해상도를 최고 수준으로 끌어올릴 수 있다.  연구팀이 개발한 대역확산 라만 분광 기술은 물질의 고유진동 지문을 측정하는 성분 분석과 전처리가 필요하지 않다는 라만 분광 기술의 장점을 그대로 유지하면서 기존의 기술적 한계인 낮은 신호대잡음비와 검출한계를 극복하는 기술로, 바이오 이미징, 현미경, 바이오 마커 센서, 약물 모니터링, 암 조직 검사 등의 다양한 분야에 활용될 수 있다.  연구팀은 대역확산 분광 기술과 표면증강 라만 분광법(Surface-enhanced Raman spectroscopy)을 접목시켜 별도의 표지 없이도 5종의 신경전달물질을 아토 몰 농도에서 검출해 기존 검출한계를 10억(109)배 향상시켰으며, 신호대잡음비가 1,000배 이상 증가함을 확인했다. 제1 저자인 이원경 박사과정은 "고감도 분자 진단을 위해 통신 분야의 최첨단 기술인 대역확산 기술을 접목한 차세대 디지털 코드 라만 분광 기술을 최초로 제안했으며, 이 방법으로 기존 생체 분자 검출 기술의 장벽을 해결하고 기존 기술의 신경전달물질 검출한계를 획기적으로 향상시켰다ˮ며 "고감도 소형 분광기로 신속하고 간단하게 현장 진단이 가능하고 다양한 분야에 활용될 수 있어 파급효과가 크다ˮ고 말했다. 정기훈 교수는 "이번 결과를 바탕으로 향후 휴대용으로 소형화를 진행하면 낮은 비용으로 무표지 초고감도 생체 분자 분석 및 신속한 현장 진단이 가능해질 것이다ˮ며 "또한 신경전달물질뿐 아니라 다양한 생화합물 검출, 바이러스 검출, 신약평가분야에 크게 활용될수 있을 것이다ˮ고 말했다.  한편, 이번 연구는 한국연구재단 바이오기술개발사업, KAIST 코로나대응 과학기술뉴딜사업단과 범부처 전주기 의료기기 사업, 과학기술정보통신부 ETRI 연구개발지원사업의 지원을 받아 수행됐다.

우리 대학 기계공학과 박인규 교수 연구팀과 전기및전자공학부 윤준보 교수, POSTECH 노준석 교수 공동 연구팀이 외부 전력 공급 없이도 장기간 안정적으로 동작할 수 있는 무전원 수소 감지 센서를 개발했다고 18일 밝혔다. 연구팀은 유연한 폴리머 나노 창살(nanograting)의 한쪽 측벽에 팔라듐(Pd)을 비대칭적으로 코팅하면, 팔라듐(Pd)이 수소 분자를 흡수함에 따라 부피가 팽창하면서 폴리머 나노 창살이 기계적으로 굽혀 일종의 ‘커튼’과 같이 광투과도 변화를 일으킨다는 것을 발견했다. 이러한 현상을 활용하여 태양전지 표면에 감지막을 부착하면 수소 가스에 노출되었을 때 태양전지에 도달하는 빛을 가리고, 이는 태양전지 출력 변화로 이어져 외부의 전력 공급 없이도 수소 가스의 농도를 정밀하게 포착하게 된다. 수소 가스는 석유화학, 반도체, 제약 등 다양한 산업에서 널리 활용되고 있으며 차세대 친환경 에너지원으로도 주목받고 있지만, 누출 발생 시 폭발의 위험이 큰 만큼 안전한 사용을 위해 지속적인 모니터링이 필수적이다. 그러나 기존의 수소 감지 장치들은 지속적인 전원 공급이 필요해 다양한 무선환경에서 장시간 사용하는데 큰 제약이 있었다. 연구팀에서 개발한 무전원 수소 감지 센서는 외부 전원 없이도 수소 가스의 농도를 정밀하게 예측할 수 있어 수소를 활용하는 다양한 무선 원격 환경에서 널리 활용될 것으로 기대된다.  연구팀은 센서의 성능을 극대화하기 위해 수치 시뮬레이션을 통해 팔라듐 코팅 조건(입사각)을 최적화해 0.1%의 저농도 수소 가스에 대해서도 높은 센서 민감도를 달성할 수 있었고, 또한 반복적인 수소 가스 노출 및 습도 변화에도 안정적인 신호를 유지하는 것을 검증했다. 특히 연구팀은 개발한 무전원 수소 센서를 모바일 장치에 탑재해 감지된 수소 농도를 스마트폰에서 원격으로 확인할 수 있는 시제품을 함께 선보여 실제 무선환경에서의 활용성을 높였다. 본 시제품은 수소 감지에 활용되는 태양전지뿐만 아니라 주변 광 세기 변화를 보상하기 위한 추가적인 태양전지를 탑재해 실시간 보상이 이뤄지며, 블루투스를 통해 스마트폰으로 신호를 전송한다. 스마트폰 앱에서는 수소 가스의 폭발 하한 농도인 4%를 초과했을 때 알람을 울려 사용자에게 알려준다. 박인규 교수는 “이번 연구는 첨단 나노기술을 통해 수소 가스를 정밀하게 감지할 수 있는 새로운 감지 메커니즘을 규명했을 뿐만 아니라 개발된 시제품은 센서 전원 공급이 원활하지 않은 원격지에서의 활용성을 크게 높여, 차세대 에너지원으로 주목받고 있는 수소의 안전한 사용에 기여할 것으로 기대된다”라고 말했다.  한국연구재단의 선도연구센터지원사업, 나노·소재기술개발사업의 지원을 받아 진행된 이 연구의 성과는 국제학술지 ‘ACS Nano’2020년 12월자에 게재됐다. (논문명: Chemo-Mechanically Operating Palladium-Polymer Nanograting Film for a Self-Powered H2 Gas Sensor)

우리 대학 기계공학과 김정원 교수 연구팀이 삼차원 낸드플래시 메모리(이하 3D-NAND)의 비파괴적인 검사를 위해 광학 측정법과 머신러닝을 사용한 다층 두께 측정기술을 개발했다. 이 기술은 200층 이상의 초고밀도 3D-NAND 소자 공정 과정에서 전수검사 방법으로 사용돼 공정의 효율을 극대화할 수 있을 것으로 기대된다. 3D-NAND 메모리는 수백층의 메모리 셀이 적층되어 있는 메모리 반도체로, 기존의 평면형 플래시 메모리와 비교하여 저장용량과 에너지 효율이 매우 우수하여 개인용 USB부터 서버 시스템까지 다양하게 사용되고 있다. 기존에는 수직으로 적층된 반도체 셀들의 두께를 측정하기 위하여 전자현미경을 사용하였다. 하지만 전자현미경을 사용한 방법은 샘플의 단면을 이미징하기 위하여 샘플을 절단해야 하고 비용도 많이 들기 때문에, 전수검사로서는 적합하지 않은 문제가 있었다. 연구팀은 반도체 다층 구조가 초고속 광학 시스템에 자주 사용되는 유전체 거울의 구조와 유사하다는 점에 착안하여, 유전체 거울의 분석에 활용되는 광학 스펙트럼 측정법을 반도체 다층 구조에도 적용했다. 연구팀은 엘립소미터(ellipsometer)와 스펙트로포토미터(spectrophotometer)를 이용한 반도체 다층 샘플의 스펙트럼 측정과 머신러닝 알고리즘을 활용하여 200층이 넘는 반도체 물질의 각 층 두께를 1.6 옹스트롬 (1Å = 1미터의 100억 분의 1)의 평균제곱근오차로 예측할 수 있는 방법을 개발했다. 이 기술은 삼차원 반도체 소자의 검수 공정, 적층 공정, 그리고 식각 공정의 정확도를 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 연구팀은 또한 시뮬레이션 스펙트럼 데이터를 생성해 개별 층의 두께 불량을 검출할 수 있는 머신러닝 학습법도 개발했다. 그 결과 반도체 물질 적층 시 목표로 설정한 두께보다 약 50Å만큼 얇게 제작된 샘플들을 정상 범주의 샘플들로부터 성공적으로 분리할 수 있었다. 연구팀이 개발한 불량샘플 검출법은 시뮬레이션 데이터를 활용하기 때문에 큰 비용이 들지 않으며, 공정의 초기에 발견될 수 있는 불량 샘플들을 효과적으로 검출할 수 있을 것으로 기대된다. 최근 글로벌 IT 기업들의 서버 시스템에 대한 수요가 늘어나고 높은 저장용량을 가진 스마트 기기들이 개발됨에 따라, 초고밀도, 초고효율을 갖는 3D-NAND 메모리가 반도체 시장에서 각광받고 있다. 이번 연구 결과는 다양한 삼차원 반도체 소자들의 비파괴적인 검수를 위해 활용될 수 있다. 김 교수는 “비파괴적인 광학 측정법과 머신러닝을 결합한 방법은 다양한 반도체 검수 공정에도 적용할 수 있다”고 밝히며, “다양한 반도체 소자들의 형상이나 공정 조건 모니터링에도 광학측정법과 머신러닝을 결합한 접근방식을 활용할 것”이라고 말했다. 기계공학과 곽현수 박사과정 학생이 제1저자로 참여하고 삼성전자 메모리 계측기술팀과의 산학협력연구로 수행된 이번 연구는 국제학술지 ‘라이트: 어드밴스드 매뉴팩처링(Light: Advanced Manufacturing)’ 창간호에 1월 12일 게재됐다. (논문명: Non-destructive thickness characterisation of 3D multilayer semiconductor devices using optical spectral measurements and machine learning) 이번 연구는 삼성전자 산학연구과제의 지원을 받아 수행됐다.

우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀 (장소영 박사과정(제1저자), 강의룡 박사과정, 장홍준 박사과정)은 서울대학교 의과대학 묵인희 교수 연구팀과 공동연구를 통해 시스템생물학*과 알츠하이머 환자 유래 뇌 오가노이드** 모델의 융합으로 환자 맞춤형 약물 효능평가 플랫폼(Drug-screening platform)을 세계 최초로 개발했다고 13일 밝혔다. * 시스템생물학: IT의 수학모델링 및 컴퓨터시뮬레이션과 BT의 분자세포생물학 실험을 융합하여 복잡한 생명현상을 규명하고 설명하는 연구 패러다임 ** 뇌 오가노이드: 환자의 역분화 줄기세포(iPSC) 유래 인공 미니 뇌 알츠하이머병은 치매의 약 70%를 차지하는 대표적 치매 질환이나 현재까지 발병 원인이 불명확하며, 근본적인 치료제도 없는 인류가 극복하지 못한 질병 중 하나다. 알츠하이머병 치료제 개발 난제 중 하나는 실제 살아있는 환자의 뇌를 직접 실험 샘플로 사용할 수 없다는 것이었다. 이는 수많은 치료제 후보군의 약물 효능을 정확히 평가하기가 어려워 치료제 개발의 걸림돌로 작용해왔다. 조광현 교수 공동 연구팀은 실제 치매환자에서 유래한 뇌 오가노이드 기반으로 생물학적 메커니즘에 대한 수학 모델링을 융합하여 약물효능 예측이 가능한 플랫폼을 세계 최초로 개발했다. 환자 혈액으로부터 역분화줄기세포(Induced-pluripotent stem cell)*를 구축 후 이를 이용하여 3D 뇌 오가노이드를 제작해 실제 환자의 뇌와 유사한 환경 구축을 통해 실험적 한계를 극복했다. * 역분화줄기세포: 다능성이 없는 혈액 면역세포에 역분화를 일으키는 4가지 특정 유전자를 도입하여 배아 줄기세포와 같이 모든 종류의 세포로 분화할 수 있는 성질(다능성)을 가진 줄기세포 또한, 시스템생물학 기반 수학 모델링 기법으로 알츠하이머병의 신경세포 특이적 네트워크망을 구축하고, 이를 실제 알츠하이머병 환자 및 정상군 유래 뇌 오가노이드를 통하여 신경세포 컴퓨터 모델의 실효성을 검증했다.  이 연구결과는 알츠하이머병의 시스템생물학 기반 신경세포 컴퓨터 모델을 실제 환자 유래 뇌 오가노이드로 검증한 세계 최초의 사례이다. 이는 환자 맞춤형 치료(Precision medicine)의 불모지로 여겨졌던 뇌 질환분야에서도 알츠하이머병 환자의 유전형에 따른 최적의 약물 효능 예측이 가능하게 됨을 의미하며 향후 약물 타겟 발굴에 기여할 것으로 기대된다. 조광현 교수는 “이번에 개발한 시스템생물학 기반 알츠하이머성 치매환자 약물 효능평가 플랫폼을 통해 향후 치매 치료제 개발 경쟁에서 우리나라가 국가적 우위를 선점할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.  이번 연구는 보건복지부 한국보건산업진흥원의 국가치매극복기술개발 사업 및 한국연구재단의 중견연구자지원사업으로 수행됐으며, 연구성과는 국제학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)의 2021년 1월 12일자 논문으로 게재됐다. (https://www.nature.com/articles/s41467-020-20440-5)  

우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 `비식용 바이오매스를 여러 가지 짧은 길이의 일차 아민들로 전환하는 미생물 균주 개발'에 성공했다고 11일 밝혔다. 이번 연구결과는 국제적인 학술지인 `네이쳐 커뮤니케이션스(Nature Communications)'에 게재됐다. ※ 논문명 : Microbial production of multiple short-chain primary amines via retrobiosynthesis ※ 저자 정보 : 이상엽(한국과학기술원, 교신저자), 김동인(한국과학기술원, 공동 제1저자), 채동언(한국과학기술원, 공동 제1저자), 김현욱(한국과학기술원, 공동 제1저자), 장우대(한국과학기술원, 제4저자), 포함 총 5명 석유화학산업은 화석원료를 이용해 우리 생활 전반에 광범위하게 이용되는 범용화학물질들을 생산해왔다. 그러나 원유 매장량 고갈에 대한 우려와 원유 산업으로부터 발생하는 지구 온난화 등의 환경문제가 전 세계적으로 매우 심각한 상황이다. 특히 우리나라의 경우 석유를 전량 수입에 의존하기 때문에, 국제 유가 변동에 매우 취약한 실정이다. 이에 환경문제를 해결하면서 원유를 대체할 수 있는 지속 가능한 바이오리파이너리의 구축이 시급히 요구되고 있다. 바이오 리파이너리란 화석원료가 아닌 비식용 바이오매스를 원료로 사용해 미생물로 산업적으로 유용한 화학물질들을 생산하는 기술이다. 여기서 미생물은 원료인 바이오매스를 우리가 원하는 화학물질로 전환하는 세포 공장과 같은 역할을 한다. 이러한 미생물의 복잡한 대사회로를 효과적으로 조작할 수 있게 하는 시스템 대사공학은 바이오 리파이너리에서 핵심기술 중 하나다.  지금껏 석유화학 공정을 통해서 합성되던 화학물질 중에는 미생물 시스템 대사공학을 통해서 바이오 기반으로 생산되는 사례가 점차 늘고 있지만, 아직 의약품 및 농약품들의 전구체로 널리 사용되는 짧은 탄소 길이를 가진 일차 아민들의 생산은 보고된 바가 없었다.  이에 KAIST 이상엽 특훈교수 연구팀은 여러 가지 짧은 탄소 길이를 갖는 일차 아민들을 생산할 수 있는 대장균 균주 개발 연구를 수행했다.  지금까지 이러한 일차 아민들을 생산하는 균주들이 개발되지 못한 가장 큰 이유는 생합성 대사회로의 부재였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 역 생합성 시뮬레이션을 통해 모든 가능한 대사경로들을 예측했다. 그 후 전구체 선택과정을 통해 가장 유망한 대사회로들을 선정했다. 이렇게 디자인된 신규 대사회로들을 실제 실험을 통해 검증했으며 이를 통해 10가지 종류의 다른 짧은 길이의 일차 아민들을 생산하는 대장균 균주들을 최초로 개발하는 데 성공했다.  또한 대표적인 일차 아민들을 선정해 폐목재, 잡초 등 지구상에서 가장 풍부한 바이오매스의 주원료인 포도당을 단일 탄소원으로 사용한 생산과 시스템 대사공학을 통한 생산량 증대를 보임으로써 바이오 기반 생산의 가능성을 보여줬다.  이번 연구에서 활용된 역 생합성과 전구체 선택과정을 같이 사용한 전략은 짧은 탄소 길이를 가진 일차 아민들 뿐만 아니라 다른 그룹의 여러 가지 화학물질들을 동시에 생산하는 대사회로들을 구축하는 데도 유용하게 쓰일 것으로 예상된다.  이상엽 특훈교수는 “이번 연구는 지금까지 석유화학 산업 기반으로만 생산할 수 있었던 짧은 탄소 길이를 가진 일차 아민들을 재생 가능한 바이오 기반 화학산업을 통해 생산할 가능성을 세계 최초로 제시한 점에 의의가 있다”며 “앞으로 더 많은 연구를 통해 생산량과 생산성을 증대시킬 계획이다”라고 밝혔다.  한편 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 기후변화대응기술개발사업의 '바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 원천기술개발 과제'의 지원을 받아 수행됐다.

여전히 진행되고 있는 코로나19 위기 속에서 비대면 사회의 부상과 그에 따른 4차 산업혁명의 가속화는 그간의 통념이나 관습, 제도를 뛰어넘는 전방위적인 변화의 쓰나미를 만들어내고 있다. 우리 대학 한국4차산업혁명정책센터(이하 KPC4IR)는 포스트 코로나 시대 각 분야 현황과 4차 산업혁명의 전망을 담은 『미래의 귀환: 코로나19와 4차 산업혁명 대전환』출간했다. KPC4IR 관계자는 "포스트 코로나 시대를 다룬 책이 많이 출간되고 있으나 4차 산업혁명을 각 분야별로 세분화 해 본격적으로 다룬 책은 드물다ˮ고 전했다. 이어, "팬데믹이 바꾼 세상에서 4차 산업혁명이 초래할 변화에 관해 그동안 다수의 온라인 포럼을 개최했고 그 연장선상에서 전문가들의 통찰을 공유하고자 이 책을 펴냈다ˮ고 집필 배경을 설명했다. 이 책에서는 포스트 코로나 시대 의료·방역, 경제, 사회·노동, 4차 산업혁명, 국제협력 등 총 5부에 걸쳐 국내 최고 전문가 26인이 각 분야 최신 동향과 전망을 제공한다. 저술을 맡은 전문가들은 한국개발연구원, 과학기술정책연구원, 한국과학기술기획평가원, 정보통신정책연구원, 한국노동연구원, 한국고용정보원, 한국고등교육재단, 현대경제연구원, 한국파스퇴르연구소를 비롯해 KAIST, DGIST, 서울대, 고려대, 성균관대, 한동대, 버지니아대 등 주요 연구기관과 대학에서 참여하였다. 2016년 4차 산업혁명 개념을 글로벌 화두로 던진 세계경제포럼(WEF)에서 바이오텍 글로벌퓨처카운슬 의장을 맡고 있는 이상엽 KAIST 연구원장은 이 책의 머리말에서 흑사병 대유행으로 중세가 끝나고 르네상스가 도래했듯이, 코로나19로 인해 3차 산업혁명 시대는 끝나고 본격적인 4차 산업혁명 시대가 도래할 것이라고 전망했다. 맺음말에는 김정호 KAIST 글로벌전략연구소장이 온라인 격차, 인공지능 격차, 백신 격차 등 포스트 코로나 시대 위기는 한 개인이나 국가만의 노력으로 해결할 수 없는 전지구적 거버넌스와 국제협력이 필요함을 지적했다. 김소영 KPC4IR 센터장을 비롯한 엮은이들은 코로나 이후 복귀할 일상은 우리가 개인이나 집단으로서 익숙한 과거가 아니라, 전대미문의 위기 속에서 끈질기게 맹아를 트고 있던 공생공락(共生共樂)의 미래임을 희망하며, 이번 도서 발간이 코로나19를 극복하고 대안적 미래를 준비하기 위한 노력의 일환이라고 강조했다. 한편, 2019년 과학기술정보통신부-세계경제포럼-KAIST 협약으로 설립된 KPC4IR은 4차 산업혁명 핵심 기술 모니터링과 함께 이들 기술의 제반 영향을 분석하고, 관련 정책 개발과 제도 연구를 수행하고 있다.

우리 대학 항공우주공학과 방효충 교수가 문재인 정부 제4기 대통령 직속 자문기관인 국가과학기술자문회의(심의회의) 국방전문위원회 위원장으로 위촉됐다고 24일 밝혔다. 임기는 2021년 1월부터 2022년 12월 말까지 2년이다. 국가과학기술자문회의(심의회의)는 국가과학기술자문회의법에 근거한 과학기술 정책 최고 심의기구로 대통령이 의장이다. 공공우주, 에너지·환경, ICT 융합, 기계·소재, 생명의료, 기초기반, 국방 등의 7개 기술 분야별 전문위원회를 두고 있다. 국방전문위원회 위원장으로 위촉된 방 교수는 국가과학기술자문위원회(심의회의)에 상정되는 국방 분야 기술개발 및 R&D 관련 정책에 관한 안건을 사전 심의하는 역할을 맡게 된다. 방 교수는 서울대학교 항공우주공학과 학‧석사를 마친 후 1992년에 미국 Texas A&M University Aerospace Engineering 박사학위를 취득했다. 2001년 1월부터 우리 대학 항공우주공학과 교수로 재직 중이며, 올 1월 현재, 안보융합연구원장, 한국항공우주학회장, 광역방어특화연구센터장을 지내면서 국방‧안보 분야에 특화된 연구와 인재 양성에 힘쓰고 있다.

우리 대학 전기및전자공학부 김정호 교수가 디지털 변혁(Digital Transformation)과 코로나19가 촉발한 기술 변곡점에 직면해 있는 지금이야말로 한국이 4차 산업혁명 시대의 '퍼스트무버'로 치고 나갈 최적기라는 비전을 담은 신작(新作) 『공학의 미래-(부제) 문명의 대격변, 한국 공학이 새롭게 그리는 빅픽처』를 최근 출간했다.  진정한 디지털 기술 독립을 이루기 위한 한국 공학의 역할은 물론 우리 사회가 짚어야 할 문제들을 논의하고 인공지능 · 빅데이터 · 클라우드 · 반도체 기술의 개발 방향과 함께 그 토대가 되는 인재 육성 방안 등을 해결책으로 제시하고 있다. 김 교수는 이 책을 통해 오늘날 대한민국은 지금 엄청난 사회적·문화적·기술적인 문명의 교체 위기에 직면해 있다고 정의했다. 특히, 급속히 발전하는 '디지털 공학'을 중심으로 코로나19가 가속화 한 일상의 황폐화는 물론 실업·빈곤·교육 및 디지털 격차·고령화 문제에 이르기까지 총체적 위기를 극복하는 데 앞장서야 한다고 강조한다.  이를 뒷받침하기 위해 향후 혁신적인 발전 방향과 절호의 기회를 제공하게 될 디지털 공학의 기초인 수학의 원리와 4차 산업혁명 속에서 급속하게 발전하고 있는 인공지능·빅데이터·컴퓨터·반도체의 기본 원리를 이해하기 쉽게 설명했다. 김 교수는 이와 함께 코로나19 이후 앞으로 전개될 4차 산업혁명의 미래를 제시하고 이를 선도해나갈 미래의 인재상과 함께 대한민국의 발전 전략까지 이 책에 담았다. 또한, 오늘날과 같은 변화무쌍한 시대에는 '창조성'과 '원천성'이 생존에 필요한 중요한 요소가 돼야 한다고 꼽았다. 지금까지 우리 공학은 방향이 아닌 속도에 초점을 맞춘 '빠른 추격자' 성장 모델에 안주하고 익숙해져 있지만 이제부터라도 정해진 이론과 방정식이라는 규칙을 넘어 존재하는 세상을 과감히 두드리고 도전해야 한다고 강조한다.  김 교수는 이런 도전의 동반자가 인공지능·빅데이터·클라우드·반도체 기술이 될 것이라고 예측했다. 더 나아가 내일의 내가 오늘의 내가 아니듯이, 내일의 공학이 오늘의 공학이 될 수 없다고 강조하는 김 교수는 "공학은 원래 그렇게 하는 거야ˮ라는 말로는 애플·구글·아마존·MS·테슬라와 같은 빅테크 기업들의 혁신과 변신을 설명할 수 없다고 역설했다.  그는 이어 "창조성은 단단한 편견을 넘어 열린 마음에서 나온다ˮ고 말하면서 "디지털 공학이 인간을 닮은 모습을 할 때 진짜 혁신이 시작된다ˮ고 강조한다.  김 교수는 이와 함께 인공지능·빅데이터·클라우딩·반도체를 중심으로 하는 4차 산업혁명은 고정관념에 젖어 있는 우리 공학에는 위기인 동시에 새로운 활력을 제공하는 기회가 될 것이라고 주장한다.  대한민국 공학이 단순 개선을 위한 기술 개발에 몰두할 수밖에 없는 구조를 유지한다면 위기는 지속되겠지만, 이제 인간의 욕망이 향하는 방향을 제대로 간파해 '디지털 융합 기술'을 추구할 때 살아있는 공학이 되어 인류를 위해 기능할 것이라는 예견이다. 이를 위해서는 자연과 대화할 수 있는 수학, 인간의 마음을 읽는 인문학, 영역을 넘어 소통하는 융합의 기술이 필수라고 김 교수는 말한다.  뿐만 아니라, 한국 공학이 이제부터라도 뿌리 깊은 '공학적 도그마'에서 벗어나 융합적이면서도 실용적인 태도를 지녀야 한다고 제안한다. 다양한 학문 분야의 진정한 융합을 통해서만 창조적이고 원천적인 연구 개발이 가능하다는 주장이다.  지금까지는 연구 주제의 목표를 상당 부분 SCI 논문 등재로 설정한 경우가 많았기 때문에 연구 결과가 소규모 실험에 머물러 의미 있는 성과를 성취해내기 어려운 것은 물론이며 실제 기업에서 활용할 수 있는 연구인지를 성찰해 볼 필요가 있다고 김 교수는 지적한다. 일례로 미국에서는 상품 가치가 가장 높은 연구 주제는 실리콘 밸리 자체 기업 인력으로 개발하고 군사·우주 분야처럼 보안이 필요한 연구는 미국 시민권을 가진 연구자가 진행한다. 개량이 필요한 연구 주제는 해외 유학생을 활용하는 경향이 강한데 이러한 배경 때문에 미국 이공계 대학원이 중국·인도·한국 등 아시아계 학생들로 채워지는 사실을 털어놓는다. 또 그런 유학생들이 고국에 돌아와 교수가 되었을 때 그 연구를 이어받은 제자가 진행하는 연구 주제가 실제로 우리 삶에 독창적이면서, 상업화가 가능하고, 유의미한 영향을 주는 연구인지 살펴봐야 한다는 게 김 교수의 주장이다.  이밖에 김 교수는 이 책에서 미국 유학 시절 겪었던 일, 무선 배터리 충전 개발에 얽힌 일화, 인공지능과 반도체 개발 과정에서 느꼈던 감정들, 수학의 아름다움과 유용성, 디지털 공학과 인간의 관계, 그리고 무엇보다 KAIST에서 후학을 길러내며 느꼈던 인재 육성에 관한 소회 등 현장감 넘치고 흥미진진한 이야기를 담았다. 그가 들려주는 사례 하나하나는 디지털 미래를 개척하는 한국 공학계는 물론 모두가 귀담아들을 만한 소중한 자산이다.  한편, 김정호 교수가 펴낸 신간 『공학의 미래』는 인터넷에서는 지난 20일부터, 대형서점을 통해서는 21일부터 구입할 수 있다. 

과학기술정보통신부와 한국연구재단은 '이달의 과학기술인상' 1월 수상자로 우리 대학 생명화학공학과 김범준 교수를 선정했다고 6일 밝혔다. ‘이달의 과학기술인상’은 우수한 연구개발 성과로 과학기술 발전에 공헌한 연구 개발자를 매월 1명씩 선정해 과기부 장관상과 상금 1000만원을 수여하는 시상이다. 김범준 교수는 간단한 공정으로 높은 내구성을 지닌 블록 공중합체 탄화입자와 고성능 연료전지를 개발했다. 연료전지는 지난 1839년 독일 화학자 프리드리히 쇤바인(Friedfich Schonbein)이 관련 논문을 처음 발표한 이후 국방·항공우주·자율주행 등 다양한 분야에서 활용이 증가하고 있다. 블록 공중합체는 두 개의 서로 다른 고분자를 연결한 사슬구조이다. 사슬 간 반발력과 인력이 작용해 다양한 나노구조를 효과적으로 만들 수 있다. 김 교수는 고기능 분리막을 이용한 멤브레인 에멀전 방법으로 높은 내구성의 탄화입자를 대량 생산하는 플랫폼을 개발하고, 이를 이용해 연료전지 등의 고성능 에너지 소자를 만들었다. 연구팀이 설계한 탄화입자는 세계 최고수준의 연료전지 내구성을 지녔고, 비싼 백금재료를 기존 상용제품 대비 20분의 1만을 사용해도 우수한 성능을 나타냈다. 연구 결과는 지난해 5월과 7월 각각 국제학술지 ‘미국화학회지(Journal of the American Chemical Society)’와 ‘에너지 인바이런먼털 사이언스(Energy Environ. Sci.)’에 게재됐다. 김범준 교수는 “성능과 내구성, 가격 요건을 갖춘 고성능 연료전지를 개발했다”며 “관련 기술은 연료전지 뿐 아니라 태양전지, 이차전지 등 여러 에너지 소자 개발에 활용될 수 있을 것”이라고 소감을 전했다.

우리 대학 IT융합연구소 융합센서팀 팀장 장호종 교수가  지난 달 30일, 2020년 공유재산 업무추진 관련 유공 표창 ‘대전광역시장상’을 받았다. 시상식은 코로나19 여파로 별도로 진행하지 않았다. 2020년 공유재산 업무추진 관련 유공 표창은 공유재산 업무추진과 시정발전에 기여한 유공자를 발굴해 포상하는 것으로서, 장호종 교수는 최근 사회적으로 큰 이슈가 되고 있는 공유재산 건물(영조물)에 대한 ‘지능형(AI) 자동방역시스템’을 최초로 제안, 도입한 공로를 인정받아 수상했다. 장호종 교수는 “대전시 토지정보과 실무담당자의 밤낮 가리지 않는 업무 지원과 추진력에 감명을 받았으며 시 차원의 적극 지원을 바탕으로 현재 컨소시엄을 구축하여 함께 진행하고 있는 대전시 내의 7개 유관기관과 함께 본 시스템이 잘 정착할 수 있도록 최선을 다하겠다"라며 "상시모니터링, 조기 경보뿐만 아니라 긴급 방역 관리가 체계적으로 관리 되는 시스템을 구축하여 지역사회의 감염원 차단에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다”라고 말했다. 한편 우리 대학 IT융합연구소는 2007년 설립 이래 융합센서, 통신에너지, 지능화기술 등 3가지 핵심 연구 분야를 기반으로 실생활에서 사용자에게 의미 있는 서비스를 제공할 수 있는 기술에 대한 지속적인 연구를 수행하고 있으며 AI 기술과 ICT 기술을 활용해 대규모 집단 감염병 예방 시스템 구축에 대한 활발한 개발을 진행중이다.