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고동연 교수, 분리막을 이용해 원유 정제하는 기술 Science지에 소개
우리 대학 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 새로운 미래지향적인 패러다임의 분리막 기반 원유정제 기술에 대한 Perspective 기사를 Science지에 게재했다.
글로벌 탄소중립을 달성을 위한 탈탄소화(Decarbonization)가 산업계의 화두인 현재 기존 석유화학 공정의 에너지 효율성을 높이고 탄소를 덜 배출할 수 있는 새로운 기술에 대한 요구가 크다. 즉, 원유를 끓는점 차이에 따라 정제하는 분별 증류 공정에 전 세계적으로 막대한 양의 에너지가 소비되기 때문에 이를 대체할 수 있는 기술이 필요한 실정이다.
최근 고동연 교수 연구팀을 포함해 전 세계의 연구팀들이 이와 같은 에너지-탄소 저감 문제를 해결할 수 있는 기술로 원유를 구성하는 분자를 크기와 모양에 따라 상온에서 연속적으로 분리막을 통해 분리할 수 있는 기술에 대해 연구하고 있다. 분리막 기술은 기존의 증류법보다 약 10배 정도 낮은 에너지를 소비하며 석유화학공정의 탄소배출량을 극적으로 줄일 수 있는 기술이다. 이와 같은 기술이 앞으로 산업계에 미칠 파급력이 클 것으로 예상된다.
고동연 교수는 "우리나라는 원유를 수입하고, 이를 분리 및 정제해 다양한 고부가가치 제품을 창출하는데 여러 집약된 기술에 의존하고 있어 이에 대한 파격적 비용 절감은 석유화학 산업계의 탈탄소화 및 탄소저감 목표치 달성에 직결된다ˮ며, "특히 용매 사용량이 많은 제약 분야 및 반도체 화학 공정에도 분리막 기술이 널리 사용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 Perspective 기사의 의의를 설명했다.
2022.06.03 조회수 636 -
기계공학과 윤용진 교수, (사)대한3D프린팅융합의료학회 제10차 정기학술대회 금상 수상
우리 대학 기계공학과 윤용진 교수 연구팀(이태협 석사과정, Nicha Vnichvoranun 학사과정 등) 및 이진균 원장(페리오치과)의 공동 연구팀은 최근 열린 (사)대한3D프린팅융합의료학회 제10차 정기학술대회의 자유 연제 구연 발표에서 “컬러센서가 포함된 3D 프린팅 치아 스플린트 개발 및 이갈이 심각도의 정량적 진단법 제안”을 주제로 발표하였으며, 금상(1위)을 수상했다. 이번 학회에서는 KAIST, Stanford 의과대학, 싱가포르 국립대학 의과대학, 연세대, 성균관대, 가톨릭대, 고려대, 아주대 의대 및 삼성 의료원, 아산병원, 국립 암센터 등 국내 유수대학 및 의료 기관이 참여하였다.
대한3D프린팅의료융합학회는 의료산업에서의 3D 프린팅 기술을 발전을 목표로 2016년 출범한 이후 매년 학회를 개최하고 있다. 최근 4차 산업혁명의 시대적 흐름과 함께 높은 형상 자유도를 가진 3D 프린팅이 의료 산업에서 주목 받고 있으며, 본 학회는 맞춤형 의료기기 개발 및 임상 적용 등 융합 연구를 위한 소통의 장으로 그 역할을 다하고 있다.
윤용진 교수 및 이진균 원장 공동 연구팀은 3D 프린팅의 획기적인 기술로, 이갈이 진단장치를 제작하고 심각도를 정량화하는 방법을 제안하였다. 심각한 이갈이 환자의 경우 치아 마모, 턱관절 장애 등 겪을 수 있으며, 이갈이의 효과적인 치료를 위해 정확한 진단은 필수적이다. 이를 위해 진단장치의 레이어 색상을 다르게 하는 획기적인 아이디어로, 진단장치의 마모량을 거시적으로 확인하는 방식을 제안하여 금상을 수상했다.
2022.06.02 조회수 674 -
기억 저장 세포의 뇌 지도 제작기법 최초 개발
우리 대학 연구진이 기억을 저장하는 다양한 뇌 부위 세포들의 분포를 지도로 제작하는 기법의 개발에 최초로 성공했다.
바이오및뇌공학과 박영균 교수 연구팀이 메사추세츠 공과대학(MIT) 정광훈 교수 및 스스무 도네가와(Susumu Tonegawa) 교수 공동연구팀과 함께 단일 기억을 저장하는 세포들을 생쥐의 뇌 전체에서 매핑하는 기법을 개발하고, 이를 통해 공간 공포 기억을 저장하는 새로운 뇌 부위 세포들을 발견했다고 2일 밝혔다.
기억은 주로 몇몇 뇌 부위에 국한해 연구돼왔다. 예를 들어 공포 기억은 편도체, 공간 기억은 해마의 세포들에 저장된다고 생각돼왔으며, 해당 뇌 부위들이 주로 연구됐다. 하지만 단일 기억이 다양한 뇌 부위에 나누어 저장될 것이라는 가설도 제시돼왔는데, 이러한 가설은 기억을 저장하는 세포들의 분포를 뇌 전체에서 확인(매핑)함으로써 확실한 검증이 가능하나, 이는 기술적 한계로 이뤄지지 못했다.
공동연구팀은 기존 팀이 개발한 전뇌 투명화 기술(SHIELD) 및 초고속 전뇌 면역염색 기술(eFLASH)을 통해, 공간 공포 기억을 학습한 생쥐에서 기억의 학습과 회상 시 모두 활성화된 세포들을 뇌 전체에서 매핑했다. 이를 통해 공간 공포 기억을 저장하고 있을 확률이 높은 뇌 부위의 세포들을 생쥐 뇌 전체에서 찾아낼 수 있었다. 이후 해당 세포들을 광유전학적 방법으로 조절해 해당 세포들에 공간 공포 기억이 저장됐음을 확인함으로써, 공간 공포 기억을 저장하는 7개의 새로운 뇌 부위와 세포들을 연구팀은 찾아낼 수 있었다.
그렇다면 기억에 다양한 뇌 부위의 기억저장 세포들이 모두 필요한 것일까? 연구팀은 이를 확인하기 위해, 화학유전학 기법을 통해 다양한 뇌 부위의 기억저장 세포들을 한꺼번에 자극해 보았으며, 그 결과 뇌의 한 부위의 기억저장 세포를 자극했을 때와는 다르게, 자연적인 기억 회상에 가까운 기억의 완전한 회상이 유도됨을 확인했다. 이는 다양한 뇌 부위의 기억저장 세포들의 활성이 기억에 모두 필요함을 의미한다.
박영균 교수는 "이번 연구는 연구팀이 기존에 개발한 기술들에 힘입어 기억저장 세포의 매핑을 최초로 실현하고, 이를 통해 단일 기억이 다양한 뇌 부위 세포들에 흩어져 저장됨을 증명한 데 의의가 있다ˮ며, "이번 연구에서 밝혀진 기억저장 세포의 뇌 지도는, 각 뇌 부위의 세포 및 세포 간 상호작용이 기억에 있어 각각 어떠한 세부적인 기능을 하는지에 관한 연구를 촉진함으로써, 기억의 메커니즘에 대한 완전한 이해를 도울 수 있다ˮ고 말했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 지난 4월 4일 자로 게재됐다(논문명: Brain-wide mapping reveals that engrams for a single memory are distributed across multiple brain regions)
2022.06.02 조회수 894 -
전기및전자공학부 정재웅 교수, 현우 KAIST 학술상 수상
우리 대학 정재웅(사진) 전기및전자공학부 교수가 KAIST가 주관하고 현우문화재단(이사장 곽수일, 서울대학교 경영대학 명예교수)이 후원하는 `현우 KAIST 학술상' 수상자로 선정됐다. 시상식은 이달 31일 오전 10시 학술문화관 정근모 홀에서 개최된다.
2021년 처음 시행에 이어 올해 두 번째로 시행되는 `현우 KAIST 학술상'은 현우문화재단 곽수일 이사장이 KAIST에서 우수한 학술적 업적을 남긴 학자들을 매년 포상하고자 기부한 재원을 통해 신설된 상이다.
우리 대학은 현우재단 선정위원과 교원포상추천위원회의 엄격한 심사를 거쳐 KAIST를 대표할 수 있는 탁월한 학술 업적을 이룬 교원을 매년 1명 선정해 상패와 포상금 1,000만 원을 시상할 계획이다.
올해의 수상자로 선정된 정 교수는 인류의 난제 중 하나인 뇌 질환 극복을 목표로 사물인터넷(IoT) 기반의 무선 원격 뇌 신경회로 제어 시스템을 세계 최초로 개발하는 등 해당 분야를 선도해왔다. 본 연구는 2021년 세계 최고 학술지인 `네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)'에 발표됐으며, 뇌 연구 및 뇌 질환 치료 자동화의 새로운 비전을 제시한 신기술로 평가받았다. 본 기술은 KAIST 공과대학 글로벌 이니셔티브 융합연구사업의 일환으로 정재웅 교수 연구팀 주도로 미국 워싱턴대 의대와 국제공동연구를 통해 개발됐으며, Medical Xpress, MBC 뉴스, 매일경제 등 국내외 60개 이상의 언론에 보도되며 많은 국제적 주목을 받았다.
정 교수는 이와 함께 무선 충전이 가능한 부드러운 뇌 이식용 기기를 개발하고 이를 세계 최고 학술지인 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 발표함으로써, 생체 내 반영구적으로 사용 가능한 이식용 장치 구현의 새로운 지평을 여는 등 전례 없는 연구 성과를 거두고 있다.
2022.05.30 조회수 920 -
차상길 교수, IEEE Test-of-Time Award 수상
우리 대학 전산학부 정보보호대학원 차상길 교수가 올해 5월에 열린 정보보안 최정상 학회인 IEEE Security & Privacy[1]에서 Test-of-Time Award를 수상했다.
Test-of-Time Award란 지난 10년간 정보보안 분야에서 가장 큰 영향력을 행사했던 논문에 수여하는 것으로, 올해는 총 3개의 논문이 선정되었으며, 한국인으로서는 최초이다.
선정된 논문은 차상길 교수가 지난 2012년에 발표했던 ‘Unleashing Mayhem on Binary Code’로 바이너리코드에서 버그를 자동으로 찾고, 공격코드로 연계되는 익스플로잇을 생성하는 알고리즘을 세계 최초로 제안했던 것이다 [2].
당시 개발된 알고리즘은 인공지능 해킹대회인 CGC(Cyber Grand Challenge)[3] 등의 세계적 사이버 보안 해킹 경진대회에서 사용되는 핵심 알고리즘이라 할 수 있다.
차상길 교수는 이 논문을 계기로 바이너리 분석을 통한 버그 및 취약점을 찾는 기술개발을 하기 위한 다양한 연구를 수행하여 왔으며, 현재는 다양한 바이너리 코드를 분석할 수 있는 토종 플랫폼인 'B2R2'를 개발하고 있다[4].
< 참고사이트 >
[1] 43rd IEEE Symposium on Security and Privacy : https://www.ieee-security.org/TC/SP2022/
[2] 수상관련 논문 'Unleashing Mayhem on Binary Code' : https://www.computer.org/csdl/proceedings-article/sp/2012/06234425/12OmNzcPAxU
[3] 사이버그랜드챌린지 홈페이지 : https://www.darpa.mil/program/cyber-grand-challenge
[4] B2R2 깃허브 : https://github.com/B2R2-org/B2R2
2022.05.27 조회수 877 -
차세대 반도체 나노구조 공정을 혁신하는 새로운 3차원 노광 공정 개발
우리 대학 신소재공학과 전석우 교수와 신종화 교수 공동연구팀이 차세대 반도체 공정 핵심기술인 3차원의 나노구조를 단일 노광으로 효율적으로 제작하는 방법을 개발했다고 27일 밝혔다. 노광 공정이란 빛을 이용해 실리콘 웨이퍼에 전자 회로를 새기는 공정을 말한다.
이번 연구 성과는 갈수록 복잡해지는 반도체 구조와 배선구조 등을 기존 2차원 평면 노광 방식으로 건물을 한층 한층 제작하듯이 진행하던 방식에 비해 훨씬 더 낮은 비용과 공정으로 제작할 수 있는 근거를 마련한 획기적인 연구 결과로 판단된다.
전석우 교수와 신종화 교수가 교신 저자로, 남상현 박사와 김명준, 김나영 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명한 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 5월 25일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Photolithographic Realization of Target Nanostructures in 3D Space by Inverse Design of Phase Modulation)
공동연구팀은 수반행렬 방법(Adjoint method) 기반 역설계 알고리즘을 활용해, 적은 연산으로 원하는 형태의 나노 홀로그램을 생성하는 위상 마스크의 격자구조를 효율적으로 찾아내는 방법론을 제시했다. 이는 기존의 반도체 리소그래피 공정에 적용됐으며, 연구팀은 광감응성 물질에 단 한 번의 빛을 쏘아 목표하는 나노 홀로그램을 형성하고, 물질화해 원하는 3차원 나노구조를 단 한 번의 노광으로 구현할 수 있음을 실험적으로 증명했다.
최근 리소그래피 및 패터닝 기술의 발달로 소재의 형상을 나노스케일에서 구현하는 기술이 발달함에 따라 기존 소재의 물성을 극복하는 메타 소재 및 3차원 프린팅 연구가 주목받고 있다. 특히 3차원 나노소재를 구현하기 위해 활용되는 기존 공정들은 구현하는 구조의 자유도, 생산성, 정밀도를 모두 만족하기 어려운 점이 있어 이를 개선하기 위한 다양한 시도가 진행 중이다.
다양한 3차원 패터닝 공정 가운데, 근접장 나노패터닝(PnP, Proximity-field nanoPatterning)은 단일 노광으로 주기적인 3차원의 나노구조를 정확하고 생산성 있게 구현할 수 있다. 하지만, 현재까지 주기적인 위상 마스크 패턴을 활용해 구현할 수 있는 구조의 자유도는 제한돼왔으며, 이를 극복하기 위해서는 감광물질에 원하는 형태의 홀로그램을 구현하는 위상 마스크의 디자인을 계산하는 과정이 필요하다.
기존 연구에서는 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 통해 이러한 역계산을 수행했으나, 비효율적인 계산방식, 많은 계산량 등의 문제로 활용이 제한된다. 최근 주목받는 머신러닝도 학습을 위한 데이터양이 최소 수천 개 이상으로 많이 요구돼 현실적으로 이를 역계산에 활용하기에는 아직 요원한 상황이다.
연구팀은 수학적 방법론인 수반행렬 방법(Adjoint Method) 기반 알고리즘을 위상 마스크의 패턴이 빛과 상호작용하는 광학현상에 적용해, 원하는 홀로그램 형상을 광감응성 소재에 효율적으로 계산해 그 형상을 얻어내는 데 성공했다. 이 알고리즘은 수식으로 표현된 목표 디자인을 최소한의 계산 경로로 찾아내는 알고리즘이며, 행렬 연산을 활용해 많은 계산량을 효율적으로 처리한다는 장점이 있다. 기존의 단순한 주기적 위상 마스크 패턴은 수직 입사하는 빛으로 특정 배열의 나노구조만을 발생시켰다. 연구팀은 해당 연구에서 위상 마스크에 반도체 공정에 적용 가능한 수직 입사 빔 방식으로 기존의 마스크로 얻어내는 것이 불가능했던 새로운 배열의 3차원 나노구조를 얻어내는 데 성공했다. 이번 연구는 이를 통해 기존의 반도체 노광공정이 갖는 자유도의 한계를 극복하고 더 나아가 보다 복잡한 나노구조를 구현할 수 있다는 것을 이론적, 실험적으로 증명한 주요 연구라 할 수 있다.
이렇게 제작된 3차원의 나노구조는 원자층 증착법을 활용해 구조에 따라 물질의 주입 및 치환으로 다양한 소재를 원하는 구조로 제작할 가능성을 열어준다. 이번 기술이 차세대 반도체 소자인 GAA(Gate All Around) 소자나 3차원 반도체 집적기술에 적용된다면 현재 국가적으로 많은 노력을 기울이고 있는 차세대 반도체 역량 강화에 크게 이바지할 것으로 기대된다. 더 나아가 소재의 물성이 소재를 구성하는 원자나 결합이 아닌 순수한 나노구조에서 기인하는 새로운 물성을 확보하는 메타 소재 연구에서 원하는 나노구조를 낮은 비용으로 대면적에 생산함으로 국내의 소재 경쟁력을 크게 강화할 원천기술이 될 것이다.
이번 연구는 한국연구재단 원천기술개발사업의 미래소재디스커버리 사업과(NRF-2020M3D1A1110522) 삼성전자의(G01190420) 지원을 통해 수행됐다.
2022.05.27 조회수 1013 -
과기정통부, 데이터사이언스 융합인재양성사업에 우리학교 선정
우리 대학(산업및시스템공학과)이 과학기술정보통신부 주관의 '데이터사이언스융합인재양성사업' 단독형 2022년 신규과제에 선정됐다.
과기정통부는 컨소시엄형(고려대, 서울시립대, 충남대, 호서대) 1개와 단독형(KAIST) 1개를 선정해 향후 7년간 총 465억원을 지원한다. 우리 대학은 올해 6월부터 2028년까지 약 7년간 약 133억(2022년 13억 원, 2023년부터 매년 20억 원)의 정부지원금을 받는다.
올해 신규 과제인 이 사업의 목표는 데이터사이언스 핵심 지식을 다양한 활용 분야에 접목할 수 있는 융합 인재를 양성하는 것이다. 특히 ▲T자형(광범위 지식과 전문성 보유) 인재 양성을 위한 교육 프로그램 설계 ▲비즈니스 모델을 선도하는 석박사 고급 인재 육성에 중점을 두고 있다.
이에, 우리 학교 산업및시스템공학과 GSDS(Graduate School of Data Science)는 22년도 가을학기부터 데이터사이언스 대학원 과정을 개설하여, '데이터사이언스+α 융합 커리큘럼'을 개발 및 운영할 계획이다. 이를 통해 데이터사이언스를 기반으로 한 연구 분야를 확장하고 유관 기관들과 적극적인 협력을 추진할 예정이다.
구체적으로는 다양한 학사 전공의 학생들을 선발하여 연구·교과·창업·산업체 추천 등 각 트랙에 따라 맞춤형 커리큘럼을 제시한다. 또한, 교과 기반의 데이터사이언스 핵심 교육을 지원함은 물론, 산업체·연구기관 인턴십, 해외대학·연구소 파견, 문제 해결형 캡스톤 프로젝트 등 비교과 기반의 양방향 교육을 병행할 방침이다.
사업단장인 산업및시스템공학과 김우창 교수는 “총 11개 학과 33명의 우수한 교수님들과 함께 데이터사이언스 융합 인재 양성을 위한 양질의 교육을 제공할 것이다. 더 나아가 대한민국의 데이터사이언스 기술 발전에도 기여하도록 최선을 다할 것”이라고 밝혔다.
2022.05.26 조회수 484 -
교보생명-디플래닉스와 KDK 미래보험 AI연구센터 설립
우리 대학과 디플래닉스(Dplanex)가 24일(화) 대전 본원 IT융합빌딩에서 ‘KYOBO-DPLANEX-KAIST(이하 KDK) 미래보험 AI연구센터’ 개소식을 가졌다.
KDK 미래보험 AI연구센터는 급변하는 보험산업에서 AI기반의 디지털 혁신 기술을 발굴하고 중장기적 관점의 미래 보험산업을 전망하는 산학협력 전문 연구센터다.
우리 대학 김대식 교수가 센터장인 KDK는 빅데이터, 딥러닝, AI 등 관련 기술 전문 교수진, 연구인력으로 구성됐으며, 디플래닉스 및 교보생명보험그룹 전문가들과의 협업을 통해 실무 중심의 데이터 분석 결과를 도출하고 미래보험의 방향성을 제시하고자 설립됐다.
구체적으로 KDK 미래보험 AI연구센터는 디플래닉스가 선정한 ▲메타버스 등 새로운 디지털 플랫폼에서의 보험영업 관리 ▲AI기반 상품 트렌드 및 리스크 예측 ▲데이터 중심 고객관리 연구 과제를 수행한다. 특히 올해는 가상 환경에서 아바타의 제스처와 대화를 통해 보험 가입의도를 파악하는 프로젝트를 추진하고, 이를 통해 보험 데이터 간의 연관성을 파악해 데이터 네트워크를 구축하는 과제를 진행할 예정이다.
24일(화) 열린 개소식에는 우리 대학 강준혁 전기및전자공학부 학부장, 김대식 전기및전자공학부 교수(KDK 미래보험 AI연구센터장), 황지영 전산학부 교수와 김범진 디플래닉스 대표이사, 신중하 교보생명 그룹DT지원담당(겸 디플래닉스 디지털전략총괄) 등의 관계자가 참석했다.
김범진 디플래닉스 대표는 “세계 수준의 연구진을 보유한 KAIST와 연구센터를 개설하게 돼 매우 기쁘다. 교보생명, 디플래닉스, KAIST 모두 협업을 통해 상생하고 발전할 수 있도록 최선을 다할 것”이라고 밝혔다.
KDK는 이후 우리 대학 연구진의 '디지털 기술 역량'과 교보그룹의 '비즈니스 지식'을 결합한 윈윈효과를 기대하고 있다. 또한, 우리 대학과의 활발한 인력 교류와 리크루팅을 통해 국내 디지털 인재를 양성할 예정이다.
한편, 디플래닉스는 2021년 12월 교보정보통신의 자회사로 발족한 데이터 분석 전문 법인이다. 교보생명 및 그룹 관계사의 데이터를 수집해 그룹 통합 데이터 레이크를 구축하고 가치 데이터 발굴 및 분석 서비스를 제공하기 위해 설립됐다.
2022.05.26 조회수 458 -
안정적인 형태의 액체금속 프린팅 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 스티브 박, 전기및전자공학부 정재웅 교수 공동 연구팀이 안정적인 형태의 액체금속을 고해상도로 프린팅할 수 있는 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.
액체금속은 높은 전기전도성과 액체와 같은 변형성으로 인해 유연 및 신축성 전자소자에 다양하게 적용돼왔다. 하지만 액체 상태가 갖는 불안정성과 높은 표면장력으로 인해 직접적인 접촉을 요구하는 전극이나 고해상도를 요구하는 전자소자의 배선으로 사용하는 것에는 한계가 있었다.
이를 극복하기 위해 액체금속을 6~10㎛ (마이크로미터) 크기의 입자 형태로 분쇄해 안정적인 형태로 만들어 전자소자에 적용하는 연구가 진행돼왔지만, 이 경우에는 표면에 일어난 산화로 인해 기존의 높은 전기전도성을 상실한다는 단점이 존재했다. 이러한 액체금속 입자를 전기소자에 사용되기 위해서는 기계적, 화학적 변성을 통해 표면에 존재하는 산화막을 제거해 전기전도성을 다시 확보하는 과정이 필요했다.
이 문제를 해결하기 위해 연구팀은 프린팅 과정에서 노즐과 기판 사이에서 유도된 반월판(meniscus)에서 촉진된 증발로 현탁액(suspension)의 조성을 바꾸면서 화학적 변성을 유도할 수 있는 시스템을 개발했다. 먼저 프린팅에 사용되는 현탁액을 물과 물보다 끓는점이 높은 약산(아세트산)을 이용해 증발함에 따라 점점 강한 산성을 보이게 만들었다. 추가로 연구팀은 기판에 약 60℃의 열을 가해, 잉크의 증발과 산의 활성 및 화학적 변성을 촉진했다. 이를 통해 프린팅된 액체금속 입자 배선의 경우에는 별도의 전기적 활성 과정 없이 금속과 비슷한 수준의 높은 전기전도도(1.5x10^6 S/m)를 보이는 것을 확인했다.
연구팀은 액체금속 입자의 표면에 전해질을 붙여 기계적, 화학적 안정성을 향상해 프린팅 과정에서 발생할 수 있는 막힘(clogging) 현상을 방지하고, 액체금속 입자 간에 연결(bridging)을 통한 신축성을 부여했다. 프린팅된 액체금속 입자 기반 배선은 약 500%까지 늘려도 저항이 크게 변하지 않아 다양한 신축성 소자에 사용될 수 있는 것으로 기대된다.
프린팅을 통해 다양한 기판에 여러 형태로 빠르게 증착할 수 있어 여러 맞춤형 소자에 적용될 수 있다. 특히 프린팅된 액체금속 입자의 기계적, 화학적 안정성으로 인해 기존 액체금속으로는 불가능했던 전극으로서의 사용이 가능함을 보였다.
또 전해질이 부착된 액체금속은 생체 친화성이 우수해, 피부와 직접 닿을 수 있는 생체전극으로도 사용될 수 있다. 연구팀은 액체금속을 상용화된 의료용 테이프 위에 증착해, 사용자의 신체에 맞춰 최적화된 EMG 센서(근육 움직임으로 인한 미세한 전기신호를 감지하는 센서)를 제작했다. 나아가서 생분해성 기판 위에 액체금속 전극을 증착해 사용 이후에 의료용 폐기물이 나오지 않는 ECG 센서(심전도 센서)로의 응용 가능성도 제시했다.
신소재공학과 이건희(스티브 박, 정재웅 교수 공동 지도), 이예림 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 온라인 버전에 5월 12일 字 출판됐다. (논문명 : Rapid meniscus-guided printing of stable semi-solid-state liquid metal microgranular-particle for soft electronics)
스티브 박 교수는 "최근 주목받고 있는 액체금속 입자 기반 현탁액의 새로운 적용 가능성을 보여준 의미 있는 결과ˮ라고 말했다. 정재웅 교수는 "헬스케어를 위한 웨어러블, 임플란터블 모니터링 전자소자를 포함한 다양한 유연 및 신축성 전자소자에 핵심 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ 라고 말했다.
2022.05.26 조회수 783 -
암, 뇌졸중, 치매 등 각종 난치병 진단하는 멀티 바이오마커를 동시에 탐지하는 고성능 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 장재범 교수, 전기및전자공학부 윤영규 교수 연구팀이 기존 기술 대비 5배 이상 더 많은 단백질 바이오마커를 동시에 탐지할 수 있는 멀티 마커 동시 탐지 기술 개발을 했다고 23일 밝혔다.
바이오마커란, 단백질이나 DNA, RNA, 대사 물질 등의 생체 분자로써 이를 통해 몸 안의 변화를 알아낼 수 있어 암을 비롯해 뇌졸중, 치매 등 각종 난치병을 정밀하게 진단하는 표지자로 각광받고 있다.
최근 환자별로 암 조직 내부에 발현되는 단백질 마커가 서로 다르다는 사실이 밝혀지고 있으며, 이러한 차이에 따라서 암의 예후 및 항암제 반응성 등이 결정된다는 연구 결과가 발표되고 있다. 이에 따라서 암 조직에서 여러 단백질 마커를 동시에 탐지하는 기술이 반드시 요구된다.
이에 장 교수 연구팀은 기존 기술 대비 5배 이상 더 많은 수의 단백질 마커를 동시에 관찰할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술은 특수한 시약이나 고가의 장비가 필요하지 않아 암의 정확한 진단 및 항암제 개발, 새로운 단백질 마커 발굴 등에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 신소재공학과 서준영, 심연보, 김지원 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature communications)' 5월 13권에 출판됐다. (논문명 : PICASSO allows ultra-multiplexed fluorescence imaging of spatially overlapping proteins without reference spectra measurements).
그동안 정밀 암 연구는 암 환자 조직 내부의 유전자를 분석하는 유전체 연구를 중심으로 진행돼왔다. 하지만 유전자 분석으로는 실제로 이 유전자로부터 단백질 마커가 얼마나 많이 발현되는지 혹은 어떤 공간적 분포로 발현되는지는 알 수 없다는 한계가 있다. 이에 따라서 최근 연구는 유전체 및 단백체를 동시에 분석하는 방향으로 나아가고 있다.
실제로 기존의 유전체 분석으로 유방암으로 진단받은 수백 명의 유방암 환자의 암 조직 내부 단백질 마커를 분석한 결과, 환자들을 생존율 및 약물 반응성이 서로 다른 여러 서브 타입으로 나눌 수 있다는 연구 결과가 발표된 바 있다. 또한, 최근 암을 정복할 신약으로 주목받고 있는 3세대 항암제인 면역항암제의 경우, 암 조직 내부의 면역세포를 활성화해 암을 치료한다.
이때, 암 조직 내부에 어떤 면역 단백질 마커가 발현되어 있는지에 따라서 그 약물 반응성에 큰 차이가 나타난다고 보고된 바 있다. 이처럼 암 조직 내부에서 여러 단백질 마커를 동시에 탐지하는 기술은 새로운 암 서브 타입의 발굴, 각 서브 타입을 표적으로 하는 신약 개발, 적합한 항암제 추천 등을 위해 필수적으로 요구된다.
그동안 암 조직 내부에서 여러 단백질 마커를 동시에 탐지하기 위해서 질량 분석 이미지 처리법 혹은 형광염색법이 사용돼왔다. 질량 분석 이미지 처리법은 하나의 조직에서 다수의 단백질 마커를 동시에 탐지할 수 있다는 장점이 있으나, 고가의 특수 장비가 필요하고, 분석 과정에서 조직이 파괴되며, 전체 과정이 오래 걸린다는 단점이 있다. 형광염색법은 이와 같은 단점은 없으나, 한 번에 3개의 단백질 마커만 관찰할 수 있다는 단점이 있다.
장 교수 연구팀은 이러한 형광염색법의 한계를 해결하기 위해 한 번에 15개 이상, 최대 20개까지의 단백질 마커를 동시에 탐지할 수 있는 기술인 `피카소(PICASSO)' 기술을 개발했다. `PICASSO는 “Process of ultra-multiplexed Imaging of biomoleCules viA the unmixing of the Signals of Spectrally Overlapping fluorophores'의 약자로, 기술을 통해 다양한 생체분자들의 이미지를 형형색색으로 얻어낼 수 있기에 일반인들에게 가장 친숙한 화가 피카소의 이름을 기술명으로 정했다. 연구팀은 이를 위해 발광 스펙트럼이 유사한 형광 분자들을 동시에 사용하고, 이러한 형광 분자들의 신호를 정확하게 분리할 수 있는 기술을 개발했다. 연구팀은 이 기술을 이용해 하나의 조직에서 15개의 단백질 마커를 탐지하는 과정을 세 번 반복해 총 45개의 단백질 마커를 탐지하는 데 성공했다.
장 교수 연구팀이 개발한 `피카소(PICASSO)' 기술은 기존 멀티 마커 동시 탐지 기술 중 가장 낮은 비용으로, 가장 많은 수의 단백질 마커를, 가장 빠르게 탐지할 수 있는 기술로, 향후 암 진단 및 제약 등에 활용될 가능성이 매우 크다. 연구팀은 이 기술 개발 과정에서 4건의 국내 특허, 3건의 미국 특허, 2건의 EPO(유럽 특허) 및 PCT(국제 특허)를 출원해 이번 기술의 지적 재산권을 확보했다고 밝혔다.
제1 저자인 서준영 연구원은 "`피카소(PICASSO)' 기술을 통해 그동안 관찰하기 어려웠던 조직 내 수많은 단백질 마커의 발현 정도 및 분포 관찰에 성공했다ˮ며, "특수한 시약이나 고가의 장비 없이 연구자들에게 친숙한 형광현미경만을 사용해 기술 구현이 가능하므로 접근성이 매우 높은 유용한 기술이 될 것이고, 새로운 생명현상 규명, 암 바이오마커 발굴, 정밀진단 및 치료제 개발 등에 활발히 사용될 수 있을 것이다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.05.23 조회수 1223 -
전산학부 김주호 교수 연구팀, ACM CHI 2022 학술대회 최우수논문상 및 우수논문상 수상
우리 대학 전산학부 김주호 교수가 이끄는 연구팀이 지난 4월 30일부터 5월 6일까지 열린 美 컴퓨터협회 인간-컴퓨터 상호작용 학술대회(이하 ACM CHI 2022)에서 최우수논문상(Best Paper Award)과 우수논문상(Honorable Mention Award)을 받았다고 19일 밝혔다.
ACM CHI 학술대회는 인간-컴퓨터 상호작용(Human-Computer Interaction: HCI) 분야의 세계 최고 권위 학회로 구글 스칼라 h-5 인덱스 기준 HCI 분야 저널과 학술대회를 통틀어 1위에 올라있다. 최우수논문상은 전체 논문 중 상위 1％의 논문에, 우수논문상은 상위 5%의 논문에 주어지는 상이다.
김주호 교수는 이번 ACM CHI 2022 학술대회에 총 7개의 논문을 발표해 발표 논문 수로 전 세계 연구자 중 공동 1위에 올랐다. KAIST 소속의 논문은 총 19개로, 전 세계 기관 중 5위에 올라 KAIST의 세계 수준의 연구 역량을 증명했다.
전산학부 김정연 연구원(제1 저자, 석사과정 졸업), 최유빈 전기및전자공학부 석사과정, 멍 시아 박사(전산학부 박사 후 연구원; 현재 미국 카네기멜론대학교 박사 후 연구원)로 구성된 김주호 교수 연구팀은 `Mobile-Friendly Content Design for MOOCs: Challenges, Requirements, and Design Opportunities' 라는 제목의 논문으로 CHI 2022 학술대회 최우수논문상을 받았다.
이 연구는 모바일 환경에서 영상 기반 학습 콘텐츠를 시청하는 학습자가 겪는 어려움을 분석하고 이를 해결하기 위한 가이드라인을 제시했다. 연구팀은 134명의 학습자를 대상으로 한 설문과 21명을 대상으로 한 인터뷰를 분석해 너무 작거나 과밀한 텍스트가 영상 콘텐츠의 가독성을 떨어뜨리는 것이 주요 문제임을 밝혔다. 또한 조명, 소음, 주변 환경의 잦은 변화로 인한 학습상황의 장애 또한 중요한 문제임을 밝혔다.
이러한 분석을 토대로 101개의 영상 강의 속 41,722개의 영상 프레임에 대한 모바일 환경 적합도를 분석한 결과 전반적으로 낮은 수준의 적합도를 보인다는 것을 확인했다. 예를 들어 텍스트 크기의 경우 불과 24.5%의 영상 프레임만이 모바일 환경에서의 학습에 적합한 것으로 나타났다. 연구팀은 이러한 문제를 극복하기 위해 영상 콘텐츠의 가독성을 높이고 모바일 학습 상황에서 발생하는 장애를 극복하기 위한 가이드라인을 제시했다.
팬데믹 이후 영상 기반 학습에 대한 중요성과 의존성이 더욱 높아지고 있는 상황에서, 이 연구는 작은 화면의 모바일 기기로 학습을 하는 많은 학습자의 어려움을 분석하고 극복 방법을 제시했다는 면에서 의미가 있다. 또한 나아가 학습 영상의 문제를 인간과 인공지능의 협업으로 해결하는 기술까지 제시하여 기존 학습 영상의 활용도를 높이면서 학습 경험 개선을 가능케 하였다. 이 기술은 다양한 영상 기반 학습 플랫폼이나 컨텐츠 제작 환경에 적용될 수 있다.
한편 전산학부 김태수 박사과정(제1 저자), 최다은 석사과정, 최윤서 박사과정 연구원으로 구성된 연구팀은 `Stylette: Styling the Web with Natural Language' 라는 제목의 논문으로 CHI 2022 학술대회 우수논문상을 받았다.
연구팀은 전문용어를 모르는 비전문가가 음성으로 웹사이트의 스타일을 수정할 수 있도록 지원하는 새로운 인터페이스 기술을 개발했다. 다양한 웹사이트를 사용하다 보면 접근성 문제, 기기 환경의 제약, 불편하고 보기 힘든 디자인, 스타일 선호 등의 이유로 원하는 내용을 찾기 어렵거나 사용에 어려움을 겪는 경우가 있다. 하지만 프로그래밍과 디자인의 전문성이 없는 일반인이 직접 웹사이트의 스타일을 수정하기는 어려워 대부분 사용자는 불편함을 참고 사용한다. 사용자가 "이 부분은 더 강조해줘ˮ, "좀 더 모던한 디자인으로ˮ와 같이 자신의 의도를 일상의 언어로 표현하고, 시스템이 사용자의 의도를 파악해 자동으로 스타일을 수정해 준다면 어떨까?
위와 같은 질문을 바탕으로 김주호 교수 연구팀이 개발한 `Stylette' 시스템은 사용자의 자연 언어 기반 음성 입력을 인공지능이 파악해 가장 의도에 부합하는 새로운 스타일을 자동으로 추천해 준다. 연구팀은 언어 인공지능, 시각 인공지능, 사용자 인터페이스 기술을 결합해 새로운 시스템을 만들었다. 언어 측면에서는 대규모 언어모델 인공지능이 사용자의 일상언어로 표현된 의도를 적절한 스타일 요소로 변환해 준다. 시각 측면에서는 컴퓨터 비전 인공지능이 170만 개의 기존 웹 디자인 요소 데이터와의 비교를 통해 현재 웹사이트에 적절한 수준의 스타일을 추천해 준다. 40명의 일반인을 대상으로 진행한 실험에서 이번 시스템을 사용한 사용자는 대조군과 비교해 두 배 이상 높은 성공률로 35% 적은 시간에 디자인 수정을 완료할 수 있었다.
이 연구는 최신 인공지능 기술이 직관적인 사용자 상호작용 설계에 적용되는 실질적인 사례를 제시했다는 점에서 의미가 있다. 개발된 기술은 기존 디자인 애플리케이션이나 웹브라우저에 플러그인 형태로 적용 가능하며, 사용자의 자연스러운 의도 데이터를 대규모로 수집해 웹사이트 개선이나 광고 등에도 활용할 수 있다.
2022.05.19 조회수 1518 -
저주파 자기장 반응성 나노입자 개발해 알츠하이머 원인물질 분해 성공
우리 대학 신소재공학과 박찬범 교수 연구팀이 저주파 자기장 반응성 나노입자를 개발하는 데 성공했다고 16일 밝혔다. 연구팀은 이를 이용해 알츠하이머질환을 유발하는 베타-아밀로이드 펩타이드(아미노산 화합물) 응집체를 자기장으로 분해할 수 있다고 밝혔다.
신소재공학과 장진형 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 5월 13일 字에 게재됐다. (논문명: Magnetoelectric dissociation of Alzheimer's β-amyloid aggregates)
자기 전기(Magnetoelectric) 소재는 자성과 전기성이 결합한 물성을 가지며 스핀트로닉스(Spintronics) 소자, 트랜스듀서(Transducer) 등 다양한 전자기기를 구성하는 핵심 물질이다. 그러나 자기 전기 소재는 원자 내 전자의 회전과 궤도 운동을 방해하는 양성자의 정전기적 상호작용(스핀-오빗 상호작용)으로 인해 성능 향상에 한계를 지닌다.
연구팀은 자기 전기 소재의 일종이며, 반도체 및 배터리 분야에 주로 쓰이는 코발트 페라이트(Cobalt ferrite)와 비스무스 페라이트(Bismuth ferrite)를 코어쉘(Core-shell) 구조로 접합시킴으로써 이종(Heterogeneous) 자기 전기 나노입자를 개발했다. 서로 다른 자기 전기 소재의 균일한 접합을 통해 이들의 경계면에서 저주파 자기장에 반응하는 자기-압전효과(Magneto-piezoelectric effect)를 일으킬 수 있었다.
특히, 나노입자가 저주파 자기장에 반응해 전하 운반체를 생성할 때 열을 방출하지 않는 현상에 연구팀은 주목했다. 자기장은 뇌 조직을 손상 없이 투과할 수 있으며 자기공명영상(MRI, Magnetic Resonance Imaging) 등에서 활용돼 의료적 안전성이 이미 검증된 바가 있다.
연구팀이 개발한 나노입자에 저주파 자기장을 쏘았을 때 베타-아밀로이드 펩타이드(Beta-amyloid peptide)를 산화시킴으로써 그 응집체의 결합력을 약화시켜 분해했고, 신경독성도 중화시킬 수 있음을 연구팀은 관찰했다.
아밀로이드 응집체는 알츠하이머병 등 다양한 퇴행성 신경질환들에서 공통적으로 관찰되며, 규칙적인 수소 결합을 통해 매우 안정적인 단백질 이차구조(Secondary structure)를 가져 분해가 어렵다고 알려져 왔다.
박찬범 교수는 "저주파 자기장 반응성 나노소재는 독성이 낮으며 자기장과 반응해 아밀로이드 응집체를 효율적으로 분해할 수 있기에 의료분야로 확장할 수 있는 잠재력이 있다ˮ면서, "이를 검증하기 위해 향후 알츠하이머 형질변환 마우스 등을 이용한 동물실험 등이 우선적으로 필요하다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 리더연구자지원사업(창의연구)의 지원을 받아 수행됐다.
2022.05.16 조회수 980