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기계공학과 윤국진 교수 연구팀, CVPR 2024에 9편 논문 발표하며 세계적 성과 달성
우리 대학 기계공학과 윤국진 교수 연구팀이 컴퓨터비전 및 패턴인식 국제학술대회인 CVPR 2024(IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2024)에서 구두 발표 논문 1편과 하이라이트 논문 1편을 비롯한 9편의 논문을 발표하여, 컴퓨터비전 분야에서 세계적인 연구 성과를 인정받았다.
1983년부터 개최된 CVPR 학술대회는 매년 열리는 컴퓨터비전과 패턴인식 분야의 최고 권위의 학술 대회로, 구글 Scholar에 따르면 CVPR은 H5-색인 422를 기록하여 공학 및 컴퓨터과학 (Engineering & Computer Science) 전분야에서 1위를 차지한 학술대회이다.
CVPR 2024는 지난 2024년 6월 17일부터 21일까지 미국 시애틀 컨벤션 센터에서 개최되었는데, 올해는 11,532편의 논문이 제출되었고, 그 중 총 2,719편의 논문이 채택되어 23.6%의 채택율을 기록하였다. 특히, 324편의 논문은 하이라이트 논문으로 선정되어 2.81%의 채택율을 기록하였고, 90편의 논문은 구두 발표 논문으로 선정되어 0.78%의 채택율을 기록할 정도로 낮은 채택율을 기록하였다.
윤국진 교수 연구팀은 컴퓨터비전 분야 중에서도 특히 3차원 객체인식, 인체 자세 예측, 비디오 품질 개선, 다중 작업 최적화, 에이전트 경로 예측, 약지도 의미론적 분할 등 최근 많은 주목을 받고 있는 주제에 대해 9편의 논문을 발표하여 학계는 물론 산업계의 주목을 받았다.
특히, 발표된 논문들 중 권혁준 박사과정의 논문은 전체 논문 중 상위 0.78%에 해당하는 구두 발표 논문으로 선정되었으며, 정재우 박사과정과 박대희 박사과정의 논문은전체 논문 중 상위 2.81%에 해당하는 하이라이트 논문 선정되어, 윤국진 교수 연구팀의 연구가 컴퓨터비전 분야에서 매우 높은 학문적 가치를 지닌 것으로 평가받았음을 보여주었다. 또한 윤국진 교수 연구팀의 이번 성과는 단일 연구실에서 다수의 논문이 동일 학회에 채택되는 것이 매우 드문 일임을 고려할 때 더욱 의미있는 성과로 주목 받았다.
윤국진 교수 연구팀의 뛰어난 연구 성과는 인공지능과 컴퓨터비전 분야에서 향후 유사한 연구 분야에서의 새로운 기술 개발과 학문적 발전에 큰 기여를 할 것으로 기대된다. 윤국진 교수 연구팀은 이번 성과를 발판 삼아 앞으로도 컴퓨터 비전의 다양한 연구 주제들을 다뤄가며, 학계에 잔존하는 문제들을 해결하고자 한다.
2024.07.04
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미생물로 계란을 만든다고?
우리 연구진이 미생물로 계란의 대체제를 개발하는 논문을 발표해서 화제다. 비동물성 원료를 활용한 계란 대체제 개발을 통해 온실가스 배출 및 폐기물 문제 등을 가져오는 공장식 축산의 문제를 해결하고 손쉽게 단백질 섭취가 가능한 지속가능한 식량 체계 구축에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
우리 대학 생물공정연구센터 최경록 연구교수와 생명화학공학과 이상엽 특훈교수가 ‘미생물 유래 친환경 액상 계란 대체물 개발’논문을 발표했다고 4일 밝혔다.
연구진은 미생물 용해물의 가열을 통해 형성된 젤이 삶은 계란과 유사한 미시적 구조와 물리적인 특성을 가지는 것을 확인하였고, 미생물 유래의 식용 효소나 식물성 재료를 첨가하여 다양한 식감을 구현할 수 있음을 밝혔다. 더 나아가, 액체 상태인 용해물을 이용하여 머랭 쿠키를 굽는 등, 미생물 용해물이 난액을 기능적으로 대체할 수 있음을 규명하였다.
현재까지 비동물성 단백질을 기반으로 한 계란 대체제 개발이 진행돼왔으나, 계란의 온전한 영양을 제공하는 동시에 젤화, 거품 형성 등 난액(卵液)이 요리 재료로서 지니는 중요한 핵심 기능적 특성을 함께 구현하는 대체제는 개발되지 못했다. 이러한 배경에서, 연구진은 단위 건조 질량당 단백질 함량이 육류에 비견될 정도로 많은 미생물 바이오매스를 난액 대체제로 개발하고자 했다.
특히, 인류의 오랜 섭취 경험을 통해 효모, 고초균, 유산균 및 기타 프로바이오틱스 균주 등 다양한 미생물들의 안정성이 검증됐고, 미생물 바이오매스는 생산 시 발생하는 이산화탄소뿐만 아니라 물, 토지 등 요구되는 자원이 적으면서도 고품질의 영양성분을 가지고 있기에, 연구진은 미생물 바이오매스를 대체 난액으로 활용하는 기술을 개발할 수 있다면 지속 가능한 미래 식량자원의 확보에 기여할 수 있을 것으로 기대했다.
하지만 미생물 배양을 통해 회수한 반고체 상태의 미생물 바이오매스를 가열하면 난액과 달리 액상으로 변하는 것이 관찰됐다. 이에 연구진은 계란찜을 만들기 위해선 먼저 계란의 껍데기[난각(卵殼)]를 깨트리고 난액을 모아야 한다는 사실에 착안해 미생물의 세포 구조 중 난각에 상응하는 세포벽과 세포막을 파쇄해 미생물 용해물을 제조했고, 이를 가열할 경우 난액처럼 단백질이 응고돼 젤 형태로 변하는 것을 확인했다.
이상엽 특훈교수는 “영양 측면에서도 우수한 성분들을 갖추고 있어 평소 식량에도 사용될 수 있지만, 특히 미래 장거리 우주여행 식량, 전시 상황 등 긴급 상황 시의 대비를 위한 비상식량 등으로도 활용할 수 있으며, 무엇보다 지속 가능한 식량 체계 확보에 도움이 된다”고 말했다.
이번 논문은 네이처(Nature) 誌가 발행하는 'npj 식품 과학(npj Science of Food)'에 6월 19일자 온라인 게재됐다.
※ 논문명 : Microbial lysates repurposed as liquid egg substitutes
※ 저자 정보 : 최경록(한국과학기술원, 제1 저자), 안다희(한국과학기술원, 제2 저자), 정석영(한국과학기술원, 제3 저자), 이유현(한국과학기술원, 제4 저자) 및 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 5명
이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제 (과제책임자 KAIST 이상엽 특훈교수)와 농촌진흥청이 지원하는 농업미생물사업단(단장 장판식 교수)의 ‘미생물 대사시스템 제어를 통한 무기물로부터의 단백질 생산 기술 개발’ 과제 (과제책임자 KAIST 최경록 연구교수) 및 의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.04
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세계 최대 컴퓨터학회에서 처음 5편 논문 발표
세계 최대 컴퓨터 학회에서 주간한 학술대회(PLDI)에서 2012년에 한국에서 처음 논문을 발표한 이래, KAIST 연구진이 처음으로 3편 이상의 논문을 발표하여 화제다.
우리 대학 전산학부 강지훈 교수, 류석영 교수 연구팀이 프로그래밍 언어 분야 최고 권위 학술대회인 PLDI에서 올해 발표될 89편의 논문 중 6.7%인 5편의 논문을 발표했다고 3일 밝혔다.
PLDI(Programming Language Design and Implementation)는 세계 최대 컴퓨터 학회인 ACM(Association for Computing Machinery)이 주관하는 학술대회로, 지난 45년간 전산학 전체에 깊은 영향을 미치는 중요한 논문이 다수 발표된 유서 깊은 학술대회다. 프로그래밍 언어와 컴파일러 등 소프트웨어 전반의 기초가 되는 핵심 기술을 발표하고 있다.
이번 학회에 발표되는 5개의 논문은 아래와 같다.
1) 멀티코어 컴퓨팅 시스템에서 동작하는 고성능 병렬 자료구조가 사용을 마친 메모리를 수집하기 위해 다양한 기법을 제안 2) 멀티코어 컴퓨팅 시스템에서 성능을 높이기 위해 운영체제, 데이터베이스 등 고성능 시스템 소프트웨어의 안전성을 현실적으로 증명할 수 있는 토대 마련 3) 시스템 반도체의 논리적인 청사진이라 할 수 있는 RTL(register-transfer level) 설계 및 검증비용을 획기적으로 줄일 수 있는 프로그래밍 언어 개발 4) 빠르지만 안정성이 취약한 C 언어로 작성된 프로그램을 더 안전한 러스트(Rust) 언어로 작성된 프로그램으로 자동 변환하는 연구 5) 산업계에서 가장 널리 사용하는 자바스크립트 프로그래밍 언어의 공식 개발 과정에 적용한 기술(https://www.kaist.ac.kr/news/html/news/?mode=V&mng_no=36610)을 기반으로 웹어셈블리 언어에 특화한 연구
강지훈 교수는 “5편의 논문은 각각 학생들이 오랫동안 정성껏 연구한 결과를 담아 뛰어난 독창성과 실용성을 동시에 갖춘 우수한 논문들”이라면서 “이 논문들이 앞으로 지속적으로 프로그래밍 언어와 인접 전산학 분야, 그리고 더 나아가서 산업계에 깊은 영향을 미칠 수 있도록 후속 연구에 정진할 것”이라고 포부를 밝혔다.
류석영 교수는 “반도체, 운영체제, 클라우드 등 인프라부터 사용자에게 제공하는 서비스까지 모두를 아우르는 풀 스택 소프트웨어를 안전하고 올바르게 동작하도록 설계하고 개발하는 세계적인 기술을 선보인 결과”라며, “소프트웨어가 이끄는 세상에서 더 안전하고 올바르게 동작하는 소프트웨어를 사용할 수 있기를 기대한다”고 말했다.
5편의 논문은 한국 시각으로 6월 21일에 PACMPL(Proceedings of the ACM on Programming Languages) 저널에 게재됐고 6월 25일부터 27일 사이에 진행된 PLDI 2024 학술대회에서 발표됐다.
(논문 제목: ① Concurrent Immediate Reference Counting, ② A Proof Recipe for Linearizability in Relaxed Memory Separation Logic, ③ Modular Hardware Design of Pipelined Circuits with Hazards, ④ Don't Write, but Return: Replacing Output Parameters with Algebraic Data Types in C-to-Rust Translation, ⑤ Bringing the WebAssembly Standard up to Speed with SpecTac)
한편 이번 연구는 한국연구재단 선도연구센터, 중견연구자지원사업 및 우수신진연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP), 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.03
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김이섭 교수 연구실 박준영 석사졸업생, 국제 반도체 설계 자동화 학회 최우수논문상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 김이섭 교수 연구실의 박준영 석사졸업생이 6월 23일 ~ 6월 27일, 미국 샌프란시스코에서 개최된 국제 반도체 설계 자동화 학회 (Design Automation Conference, 이하 DAC) 에서 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상하는 성과를 거두었다. DAC은 1964년에 설립돼 올해 61회째를 맞은, 반도체설계자동화, 인공지능 알고리즘과 칩 설계 등을 포함하는 국제학술대회로서, 제출된 논문 중 상위 20퍼센트 정도만 선정하는, 관련 분야 최고 권위의 학회이다.
수상한 연구는 우리 대학 전기및전자공학부 졸업생 박준영 씨의 석사과정 졸업 논문에 기반한 것으로서, Large Language Model 모델 추론의 문제점이 되는 KV 캐싱의 메모리 전송을 줄이는 알고리즘 근사 기법과 하드웨어 아키텍처를 제안하였으며, 학회 best paper award 선정 위원회로부터 그 우수성을 인정받아 발표논문 337편 중 (제출논문 1,545편) 선정된 4편의 후보 논문중에서 최종 best paper award 수상논문으로 선정되었다.
자세한 내용은 다음과 같다.
– 학 회 명 : 2024 61st IEEE/ACM Design Automation Conference (DAC)
– 개최기간 : 2024년 6월 23일 ~ 27일
– 수 상 명 : Best Paper Award
– 저 자 : 박준영, 강명구, 한윤기, 김양곤, 신재강, 김이섭(지도교수)
– 논 문 명 : Token-Picker : Accelerating Attention in Text Generation with Minimized Memory Transfer via Probability Estimation
2024.07.02
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세계적 나노 석학들과 ‘ACS 나노 서밋 2024’ 개최
우리 대학이 최근 각광 받는 뉴로모픽 컴퓨팅, 차세대 이차전지, 고효율 태양전지, 광촉매, CO2 전환 기술을 포함한 미래 유망 나노 소재의 최신 연구 동향을 알아보고 비전을 전망하는 'ACS 나노 서밋 2024를 개최했다.7월 1일부터 이틀간 대전 본원에서 열린 이번 행사에는 나노재료과학 분야의 권위 있는 학술지인 'ACS 나노'의 편집위원단 18인이 대거 참여했다.
우리 대학 신소재공학과는 2020년부터 차세대 유망 소재 분야의 세계적인 석학들을 초청해 혁신적인 성과를 공유하는 '이머징 소재 심포지엄'을 매년 개최해 국내·외 학계에서 명성을 얻어왔다. 올해는 'ACS 나노'의 서밋 행사와 협력해 유망 나노 소재 최신 연구를 생생히 전달했다.
특히, 행사 첫날인 1일 오전에는 플렉서블 및 나노바이오 소재 분야의 글로벌 석학으로 손꼽히는 시아오동 첸(Xiadong Chen) 난양공대 교수가 '고신뢰성 유연 소자 제조'를 주제로 강연했다.
이와 함께, 17인의 'ACS 나노' 편집장이 ▴인간의 오감 모사를 위한 나노 소재의 생체 적용 방안을 다룬 나노기술 및 웨어러블·뉴로모픽 전자소자 세션 ▴차세대 나노 신소재의 활용을 다룬 바이오 및 나노 소재 세션 ▴이차전지 및 태양전지 분야를 선도할 나노 신소재 개발에 대한 이머징 기능성 소재 세션 ▴에너지 소재 혁신 세션 등 총 4개 세션에서 강연하고, 9인의 우리 대학 신소재공학과 교수가 교내에서 연구 중인 나노 신기술을 청중과 공유했다. 대학원생들의 우수한 연구 성과를 알리는 포스터 세션 및 우수 발표 시상을 준비해 학생들이 국제학술지 편집장들과 적극적으로 교류할 수 있는 자리도 마련되었다.
행사 총괄을 맡은 김일두 신소재공학과 교수(ACS Nano 총괄 편집장)는 "이번 서밋은 이틀간 현장과 온라인을 합해 8만 7천명 이상의 국내·외 유수 연구진이 참여했다"라며, "최신 연구에 대한 강연과 토론을 자양분 삼아 나노과학 분야의 발전과 활발한 국제 공동연구를 도모하는 것은 물론, 우리 대학이 가진 신흥 유망 소재 분야 연구의 저력을 널리 알려 학교의 국제적 위상이 함께 높아진 행사였다"라고 전했다.'ACS 나노 서밋 2024'는 화학, 물리학, 생물학, 재료과학 관련 공학 분야의 최신 연구 동향에 관심이 있는 연구자라면 누구나 참석할 수 있는 무료 행사로 ACS 유튜브 채널에서 전 세계 실시간 중계됐다.
'ACS 나노'는 미국화학회(American Chemical Society, ACS)에서 2007년부터 발간하고 있는 나노분야 월간 학술지다. 나노구조 합성, 나노과학 이론, 나노 생명공학 및 나노물질 설계 관련 혁신적인 최신 연구를 폭넓게 소개하고 있다. 연간 2000편의 논문 발표, 총 인용 수 22만여 회, 논문 다운로드 횟수 약 1천 4백만 회, 저널 임팩트 팩터(Journal Impact factor: 학술지에 출판된 논문의 연간 평균 인용 수) 15.8을 기록해 나노과학 및 나노기술 분야에서 1위로 꼽히는 국제적인 권위 학술지다.한편, 우리 대학 신소재공학과는 '2024 QS 세계대학평가 학과별 순위'에서 전 세계 대학 중 21위, 국내 대학 1위를 차지한 바 있다.
2024.07.02
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인공지능으로 배터리 원소, 충방전 상태 인식
국제공동연구진이 인공지능 학습을 통해 배터리의 표면 형상만 보고 각 원소의 함량 그리고 충·방전 횟수에 대한 정보를 높은 정확도로 알아내는 영상인식 기술을 개발하여 화제다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수가 한국전자통신연구원(ETRI), 미국 드렉셀대학과 공동연구를 통해 다양한 조성과 각기 다른 충·방전 사이클의 NCM 양극재 주사전자현미경 사진을 합성곱 신경망* 기반 인공지능에 학습시켜 주요 원소 함량과 충·방전 상태를 99.6%의 높은 정확도로 맞추는 방법론을 세계 최초로 개발했다고 2일 밝혔다.
*합성곱 신경망(콘볼루션 신경망, Convolutional Neural Network, CNN): 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층의 피드-포워드적인 인공신경망의 한 종류이다.
연구팀은 반도체 공정에서는 웨이퍼의 불량 검수를 위해 주사전자현미경(SEM)을 사용하는 반면 배터리 공정에서는 그런 경우가 드물고 연구 현장에서만 입자의 크기 분석을 위해 SEM을 활용하고, 열화된 배터리 소재의 경우 입자가 깨지고 부서지는 형상으로부터 신뢰성을 예측하는 것에 착안했다. 연구팀은 반도체 공정에서와 같이 배터리 공정도 자동화된 SEM으로 양극재 표면을 검수해서 원하는 조성대로 합성이 되었는지 수명은 신뢰성 있게 나올 것인지를 확인해 불량률을 줄일 수 있다면 획기적일 것으로 판단했다.
연구진은 자율주행차에 적용가능한 합성곱 신경망 기반 인공지능에 배터리 소재의 표면 영상을 학습시켜서 양극재의 주 원소 함량과 충·방전 사이클 상태를 예측할 수 있게 했다. 이런 방법론이 첨가제가 들어간 양극재에도 적용가능한 지 확인한 결과 함량은 상당히 정확하게 예측하는 반면 충·방전 상태는 정확도가 낮다는 단점을 알게 됐다. 이에 연구팀은 향후 다양한 공정을 통해서 만든 배터리 소재의 형상을 학습시켜 차세대 배터리의 조성 균일성 검수 및 수명 예측에 활용할 계획이다.
연구를 이끈 홍승범 교수는 “이번 연구는 세계 최초로 마이크론 스케일의 주사전자현미경 사진의 소재 구조 데이터를 통해 주 원소 함량과 충·방전 상태를 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 인공지능 기반 방법론을 개발한 데 의의가 있고 이번 연구에서 개발된 현미경 영상 기반 배터리 소재의 함량 및 상태 감별 방법론은 향후 배터리 소재의 성능과 품질을 향상하는 데 중요한 역할을 하게 될 것으로 기대된다”고 전망했다.
한편, 이번 연구는 공동 제1 저자인 신소재공학과 졸업생 오지민 박사와 염지원 박사와 공동저자인 ETRI 김광만 박사와 미국 드렉셀 대학교 아가르(Agar) 교수가 참여하였고, 한국연구재단(2020M3H4A3081880, RS-2023-00247245), KAIST 글로벌특이점 사업의 지원 및 미국 연구진과의 국제공동연구를 통해 수행됐으며, 국제 학술지 ‘엔피제이 컴퓨테이셔날 머티리얼즈(npj computational materials)’에 지난 5월 4일 자 출판됐다. (논문 제목: Composition and state prediction of lithium-ion cathode via convolutional neural network trained on scanning electron microscopy images)
2024.07.02
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맞춤형 종양 모델 구축 스페로이드 플랫폼 개발
세포들이 뭉쳐 생성된 구형 집합체인 스페로이드(spheroid)의 제작 기술은 현재 단일 조건의 스페로이드를 대규모로 생성하는 것까지는 가능하나, 체내 조직의 기능을 모사할 수 있는 최적의 크기 및 세포 조성 범위의 탐색이 어렵고, 다중 약물 스크리닝에 적합하지 않다는 문제가 있었다. 우리 연구진이 단 3번의 세포 주입으로 10가지 세포 조성을 갖는 100개의 스페로이드를 제작하고, 25가지 약물 조합을 동시에 처리할 수 있는 플랫폼을 구축하는 데 성공했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박제균 교수 연구팀이 다양한 스페로이드 어레이(배열)를 맞춤형으로 손쉽게 제작하고 이를 구획화해 다중 시약 처리를 수행할 수 있는 조립형 마이크로어레이 플랫폼을 개발했다고 27일 밝혔다.
기존 단일 조건의 스페로이드를 대규모로 제작하는 방법은 다중 약물 스크리닝이 어렵고, 다중 약물 스크리닝이 가능한 방법은 대규모 제작이 어려워, 두 가지 장점을 동시에 만족하는 플랫폼이 개발되지 않은 실정이었다.
* 다중 약물 스크리닝: 암 치료의 식별 및 약물 안전성 평가를 위해 약물의 종류, 농도 등 다양한 실험 조건 변화에 따른 세포 및 조직의 반응을 평가하는 방법
연구팀은 조립식 플랫폼의 핵심기술인 행잉드롭 마이크로어레이*, 그래디언트(gradient) 블록**, 오목 기둥 마이크로어레이***를 개발하고, 이들의 조립 방식에 따라 달라지는 여러 가지 스페로이드 어레이 기반 종양 모델의 제작 방법과 분석 방법을 발표했다.
* 행잉드롭 마이크로어레이: 고드름과 같이 표면에 매달린 형태의 물방울을 의미하는 행잉드롭 내에 세포가 존재하면 중력에 의해 세포들이 응집되어 스페로이드가 만들어짐. 행잉드롭 마이크로어레이는 바닥 면에 구멍이 2차원으로 배열되어, 단 한 번의 세포 혼합용액 주입으로 행잉드롭을 어레이 형태로 형성할 수 있어, 균일한 스페로이드 어레이를 제작할 수 있음
** 그래디언트 블록: 경사면을 가지는 블록으로, 행잉드롭 마이크로어레이와 조립하게 되면 각각의 어레이 구멍에 가라앉는 세포의 수가 선형으로 변화하게 되어 이를 통해 크기가 규칙적으로 변화하는 스페로이드 어레이를 제작할 수 있음
***오목 기둥 마이크로어레이: 행잉드롭과 접촉하여 스페로이드를 기둥 상부에 안착시켜 회수할 수 있는 구조를 갖고 있어, 스페로이드 어레이를 개별적으로 분리하고 이동시킬 수 있음
연구팀은 10가지의 다른 세포 조성을 가지며, 조성 별로 10개의 스페로이드가 존재하는, 총 100개의 삼중 배양 스페로이드로 구성된 어레이를 단 세 번의 세포 혼합용액 주입으로 생성시키는데 성공했다.
또한 연구팀은 행잉드롭 마이크로어레이와 오목 기둥 마이크로어레이의 조립을 통해 대규모로 생성된 스페로이드를 작은물방울 형태로 각각 분리하고, 구획화된 행잉드롭 마이크로어레이로 옮겨 스페로이드 어레이를 구획화시키는 방법을 새롭게 선보였다. 이를 통해 스페로이드 어레이의 순차적 다중 시약 처리 및 일괄적 형광 염색이 가능하게 되어 스페로이드 분석 및 실험 과정이 획기적으로 개선됐다.
연구를 주도한 박제균 교수는 “이번 연구는 다양한 크기와 조성을 갖는 스페로이드 어레이를 대규모로 제작하고, 원하는 대로 이동시켜 일괄 또는 다중 시약 처리가 가능한 고효율 스크리닝 플랫폼의 개발 성과”임을 강조하며, “간단하면서도 우수한 편의성을 갖춘 플랫폼이기에, 향후 다른 연구자들도 스페로이드 및 오가노이드의 크기와 조성에 따른 변화 연구와 다양한 세포 조성으로 이루어진 복잡한 스페로이드, 오가노이드 어레이를 이용한 고효율 약물 스크리닝 등에 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 김휘수 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 헬스케어 머티리얼즈(Advanced Healthcare Materials)’에 2024년 5월 30일 자로 온라인판에 게재됐다.(https://doi.org/10.1002/adhm.202400501. 논문명: Reconfigurable Hanging Drop Microarray Platform for On-demand Preparation and Analysis of Spheroid Array) 또한 상기 논문은 와일리-VCH(Wiley-VCH) 출판사의 “핫 토픽: 종양과 암(Hot Topic: Tumors and Cancer)” 세션에도 선정됐다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 기초연구사업(중견연구)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.27
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챗MOF로 96.9% 금속 유기 골격체 물성 예측하다
우리 대학 연구진이 챗GPT를 활용해 큰 다공성, 높은 표면적, 그리고 뛰어난 조절 가능성으로 많은 화학 응용 분야에서 사용되는 금속 유기 골격체의 특성을 예측하고 새로운 재료를 자동으로 생성하는 챗봇 시스템(이하 챗MOF)을 개발했다. 챗MOF는 검색 및 예측 작업에서 각각 96.9% 및 95.7%의 높은 성공률을 보여 화제다.
생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 인공지능(AI)의 급격한 발전에 주목하며, 대규모 언어 모델(이하 LLMs) 활용을 통해 금속 유기 골격체(Metal-Organic Frameworks, MOFs)의 특성을 예측하고 새로운 재료를 자동으로 생성하는 챗봇 시스템(ChatMOF)을 개발했다고 26일 발표했다.
최근 인공지능(AI)의 발전에는 큰 도약이 있었지만 재료 과학에서의 LLM의 잠재력을 완전히 실현하기에는 여전히 물질의 복잡성과 재료별 특화된 훈련 데이터의 부족이라는 한계점이 존재했다.
김지한 교수 연구팀이 개발한 챗MOF는 재료 분야에서 전통적인 머신러닝 모델과 LLM을 결합한 혁신적인 접근 방식으로 계산 및 머신러닝 도구에 대한 초보자들과의 격차를 상당히 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
또한 이 독특한 시스템은 인공지능의 변혁적인 능력과 재료 과학의 복잡한 측면들을 연결하며, 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보여준다. 챗MOF는 검색 및 예측 작업에서 각각 96.9% 및 95.7%의 높은 성공률을 보고한다. 한편, 더 복잡한 구조 생성 작업은 그 복잡함에도 불구하고 주목할 만한 87.5%의 정확도를 달성한다. 이러한 유망한 결과는 챗MOF가 가장 요구가 많은 작업을 관리하는 데도 효과적임을 강조한다.
김지한 교수는 “연구팀이 개발한 기술은 재료 과학 분야에서 인공지능의 더 높은 자율성을 달성하기 위한 중요한 진전을 나타낸다. 기술이 발전함에 따라, 모델 용량과 온라인 플랫폼에서의 데이터 공유에 대한 체계적인 개선을 통해 챗MOF의 성능을 더욱 최적화할 수 있으며, 이는 금속 유기 골격체 연구 분야에서 놀라운 진전을 촉진할 수 있다.”라고 말했다.
생명화학공학과 강영훈 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature communications)'에 지난 6월 3일 게재됐다. (논문명: ChatMOF: An Artificial Intelligence System for Predicting and Generating Metal-Organic Frameworks Using Large Language Models)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원으로 국가 소재 연구 데이터 사업단, 그리고 한국연구재단 (NRF) 중견 연구자 지원 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.26
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애물단지 열을 컴퓨팅에 활용한다
기존의 반도체 소자에서 열 발생은 피할 수 없는데, 이는 에너지 소모량을 증가시키고, 반도체의 정상적인 동작을 방해하기 때문에 문제가 되며, 이에 열 발생을 최소화하는 것이 기존 반도체 기술의 관건이었다. KAIST 연구진이 이렇게 애물단지로 여겨지던 열을 오히려 컴퓨팅에 활용하는 방법을 고안하여 화제다.
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 산화물 반도체의 열-전기 상호작용에 기반하는 열 컴퓨팅(Thermal computing) 기술 개발에 성공했다고 25일 밝혔다.
연구팀은 전기-열 상호작용이 강한 모트 전이 (Mott transition) 반도체*를 활용했으며, 이 반도체 소자에 열 저장 및 열전달 기능을 최적화해 열을 이용하는 컴퓨팅을 구현했다. 이렇게 개발된 열 컴퓨팅 기술은 기존의 CPU, GPU와 같은 디지털 프로세서보다 1,000,000(백만)분의 1 수준의 에너지만으로 경로 찾기 등과 같은 복잡한 최적화 문제를 풀 수 있었다.
*모트 전이 반도체: 온도에 따라 전기적 특성이 부도체에서 도체로 변하는 전기-열 상호작용이 강한 반도체 소자
본 연구에서는 낮은 열전도도와 높은 비열을 가지고 있는 폴리이미드* 기판 상에 모트 전이 반도체 소자를 제작하여, 모트 전이 반도체 소자에서 발생한 열이 폴리이미드 기판에 저장이 될 수 있도록 하였다. 이렇게 저장된 열은 일정 시간 동안 유지되며 시간적 정보 역할을 하였다. 또한, 이 열은 공간적으로도 이웃 소자로 전파되게 되는데, 이는 공간적 정보 역할을 하였다. 이처럼 열 정보를 시공간적으로 활용할 수 있었으며, 이를 활용하여 컴퓨팅을 수행할 수 있었다.
*폴리이미드: 우수한 기계적 강도, 유연성, 내열성을 가진 폴리머 소재. 디스플레이, 태양전지, 메모리 등에 다양하게 활용됨
김경민 교수는 “단순히 전기 신호만 사용하던 컴퓨팅 기술은 이제 한계에 이르렀으며, 열은 저장할 수 있고, 전달할 수 있는 특성이 있어 이를 잘 활용할 수만 있다면 컴퓨팅에서 매우 유용하게 쓰일 수 있다”며 “이번 연구의 의미는 기존에는 버려지던 열을 컴퓨팅에 활용할 수 있다는 개념을 최초로 제안한 데 있다”고 연구의 의미에 대해서 말했다.
또한 “열 컴퓨팅 기술을 활용하면 뉴런과 같은 신경계의 복잡한 신호도 매우 간단히 구현할 수 있으며, 또한 고차원의 최적화 문제를 기존의 반도체 기술을 바탕으로 효과적으로 해결할 수 있어 양자 컴퓨팅의 현실적인 대안이 될 수 있다”고 기술의 장점을 설명했다. 그리고“이번 연구는 미국의 샌디아 국립 연구소(Sandia National Laboratory)와의 공동 연구로 검증된 결과”라는 점을 강조했다.
이번 연구는 신소재공학과 김광민 박사과정, 인재현 박사, 이영현 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했으며 재료 분야 최고 권위의 국제 학술지 `네이처 머티리얼즈(Nature Materials, Impact factor: 41.2)'에 6월 18일 字에 게재됐다.
(논문명 : Mott Neurons with Dual Thermal Dynamics for Spatiotemporal Computing).
한편 이번 연구는 한국연구재단, 나노종합기술원, KAIST의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.25
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KAIST 공동구 연구센터-전국 공동구 관리기관, 업무협약 체결
KAIST 공동구 연구센터(센터장 조계춘)는 6월 20일(목) 본원에서 전국 12개 공동구 관리주체(고양시, 광주시, 부산시, 부천시, 서울시, 서울시설공단, 세종시설관리공단, 안동시설관리공단, 안양시, 인천시설공단, 청주시설관리공단, 홍성군)와 함께 공동구 안전관리 향상과 관련 기술 개발을 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다.
1978년 여의도를 시초로 전국 주요 도시 33곳에 설치된 공동구는 도시 생활을 영위하는데 필수적인 전기, 통신, 상·하수도, 냉난방 등의 라이프라인을 가공선이나 지하 매설물 형태로 설치함에 따라 발생 되는 여러 문제점들을 해결하기 위해 3종 이상의 시설물을 하나의 지하구조물에 공동 수용함으로써 도로의 이중 굴착 방지로 도로 구조의 보전과 원활한 교통 소통을 기하고 도로 공간의 효율적 이용을 통한 도시미관을 향상시키며 건설 투자비 및 유지관리비의 절감 등을 목적으로 설치하는 도로의 하부 부속물을 말한다.
이러한 공동구는 국가 핵심 기반 시설로서 화재, 침수, 테러 등의 재난에 효과적으로 대응하기 위해 전문인력이 24시간 상시 관리하고 있으며, 최근에는 지능형 CCTV 및 IoT 복합센서를 활용한 스마트 관리체계도 활발히 도입하고 있다.
KAIST 공동구 연구센터는 국토교통부 R&D사업인 “공동구 활성화를 위한 스마트 운영 및 성능개선 기술 개발(2023~2027, 230억)”, 행정안전부 “광센서등 첨단 멀티센싱을 통한 국민생활시설 지하구결함 탐지 및 위험 관리 기술 개발(2022~2044, 30억)” 등 공동구와 관련된 다양한 연구를 통해 첨단 안전관리 기술 개발과 보급을 위해 노력하고 있다
KAIST 공동구 연구센터와 12개 공동구 관리주체는 이번 협약을 통해 ▲공동구 안전관리 향상 및 효율적 운영을 위한 제도개선 사항 발굴하고 ▲공동구 관리 및 운영 관련된 자료 수집과 현안 사항 논의를 위한 협의체 구성하며 ▲기술 개발 결과물의 성능검증을 공동 추진하기로 합의했다.
조계춘 KAIST 공동구 연구센터장은 “이번 협약의 성공적인 추진으로 국내 공동구 안전관리 수준을 한 단계 더 끌어올리고, 국민 생활 필수 라이프라인이 안정적으로 공급될 수 있도록 노력하며 공동구가 보다 활성화 될 수 있도록 기여하겠다”고 말했다.
2024.06.24
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김상욱 교수, 세계 최대 두 학회 의장으로 동시 선정
우리 대학 신소재공학과 김상욱 교수가 미국재료학회(Materials Research Society, 이하 MRS) 2025년 봄 학회 의장(Meeting Chair)직과 함께 유럽재료학회(European-Materials Research Society, 이하 E-MRS)의 2025년 가을 학회 의장으로 활동하게 되었음을 24일 밝혔다.
신소재 분야 세계 최대 규모의 이 두 학회는 인공지능, 반도체, 에너지, 지속성, 헬스케어 등 인류가 당면한 난제를 신소재 과학기술의 발전을 통해 해결하기 위한 다양한 아이디어들을 논의한다.
MRS는 1973년 미국에서 설립되어 전 세계 13,000명 이상 신소재 연구 관계자들이 회원으로 참여하고 있으며, 학술기관이나 산업체의 글로벌 네트워크에 폭넓게 기여하고 있다.
한편, E-MRS는 1983년 미국 MRS 학회에 참석했던 유럽의 신소재 분야 과학자들에 의해 유럽과 더 나아가 인류 발전에 필요한 기초과학과 산업간 연결 및 커뮤니티를 강화하기 위해 설립됐다. 50개 이상 국적의 회원들을 보유한 E-MRS는 봄 학회는 프랑스 스트라스부르, 가을학회는 폴란드 바르샤바에서 개최되며 동·서유럽의 학술적 교류 및 융합을 촉진하는 취지를 가지고 있다.
2025년 E-MRS 가을학회의 경우, 특별히 분자조립 나노 패턴(Directed Self-Assembly, 이하 DSA) 관련 연구자들로 의장단이 조직됐다. 최근 세계적으로 극자외선(EUV) 반도체 리소그래피의 한계를 극복하기 위해 DSA의 중요성이 새롭게 인식되고 있기 때문이다.
김 교수는 2003년 태동기였던 DSA 분야의 고질적 난제였던 분자조립 나노 패터닝의 결함(defect) 문제를 세계 최초로 해결한 연구자다. 김 교수는 나노소재의 자기조립제어 분야에서 그간 290여 편의 SCI 학술지 논문 발표, 20여 건의 국제 특허 획득, 나노소재 실용화를 위한 창업 활동 등 국제적으로 인정받는 원천성이 높은 연구 업적을 인정받아 이 같은 역할을 제안받게 됐다.
MRS와 E-MRS의 의장을 동시에 맡는 것은 전 세계적으로도 흔치 않다. 이에 대해 김상욱 교수는, “신소재 분야의 국제적인 교류를 바탕으로 DSA 기술 혁신과 더불어 신소재의 가능성과 실용화를 촉진하기 위해 두 학회를 성공적으로 주최하겠다”라는 소감을 밝혔다.
김상욱 교수는 KAIST에서 화학공학 학사, 석박사 학위를 취득했다. 미국 위스콘신대 박사후연구원을 거쳐 2004년부터 신소재공학과 교수로 재직 중이며 현재 KAIST 나노융합연구소 소장, 인권윤리센터 센터장을 겸임하고 있다.
2024.06.24
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차세대 뉴로모픽 컴퓨팅 신뢰성 문제를 풀다
최근 인간의 뇌를 모방해 하드웨어 기반으로 인공지능 연산을 구현하는 뉴로모픽 컴퓨팅 기술이 최근 주목받고 있다. 뉴로모픽 컴퓨팅의 단위 소자로 활용되는 멤리스터(전도성 변화 소자)는 저전력, 고집적, 고효율 등의 장점이 있지만 멤리스터로 대용량 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 구현하는데 불규칙한 소자 특성으로 인한 신뢰성 문제가 발견되었다. 우리 연구진이 뉴로모픽 컴퓨팅의 상용화를 앞당길 신뢰성 향상 기술을 개발하여 화제다.
우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 한양대학교 연구진과의 공동 연구를 통해 차세대 메모리 소자의 신뢰성과 성능을 높일 수 있는 이종원자가 이온* 도핑 방법을 개발했다고 21일 밝혔다.
* 이종원자가 이온(Aliovalent ion): 원래 존재하던 원자와 다른 원자가(공유 결합의 척도, valance)를 갖는 이온을 말함
공동연구팀은 기존 차세대 메모리 소자의 가장 큰 문제인 불규칙한 소자 특성 변화 문제를 개선하기 위해, 이종원자가 이온을 도핑하는 방식으로 소자의 균일성과 성능을 향상할 수 있다는 사실을 실험과 원자 수준의 시뮬레이션을 통해 원리를 규명했다.
공동 연구팀은 이러한 불규칙한 소자 신뢰성 문제를 해결하기 위해 이종원자가 할라이드(halide) 이온을 산화물 층 내에 적절히 주입하는 방법이 소자의 신뢰성과 성능을 향상할 수 있음을 보고했다. 연구팀은 이러한 방법으로 소자 동작의 균일성, 동작 속도, 그리고 성능이 증대됨을 실험적으로 확인했다.
연구팀은 또한, 원자 단위 시뮬레이션 분석을 통해 결정질과 비결정질 환경에서 모두 실험적으로 확인한 결과와 일치하는 소자 성능 개선 효과가 나타남을 보고했다. 그 과정에서 도핑된 이종원자가 이온이 근처 산소 빈자리(oxygen vacancy)를 끌어당겨 안정적인 소자 동작을 가능하게 하고, 이온 근처 공간을 넓혀 빠른 소자 동작을 가능하게 하는 원리를 밝혀냈다.
최신현 교수는 "이번에 개발한 이종원자가 이온 도핑 방법은 뉴로모픽 소자의 신뢰성과 성능을 획기적으로 높이는 방법으로서, 차세대 멤리스터 기반 뉴로모픽 컴퓨팅의 상용화에 기여할 수 있고, 밝혀낸 성능 향상 원리를 다양한 반도체 소자들에 응용할 수 있을 것이다ˮ 고 밝혔다.
전기및전자공학부 배종민 석사과정, 한양대학교 권초아 박사후연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 6월호에 출판됐다. (논문명 : Tunable ion energy barrier modulation through aliovalent halide doping for reliable and dynamic memristive neuromorphic systems)
한편 이번 연구는 한국연구재단 신소자원천기술개발사업, 신재료PIM소자사업, 우수신진연구사업, 나노종합기술원 반도체공정기반 나노메디컬 디바이스개발 사업, 그리고 국가슈퍼컴퓨팅센터 혁신지원프로그램의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.21
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