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심현철 교수팀, 현대자동차와 자율주행 파트너십 체결
우리 대학이 현대자동차와 '고속 자율주행 기술 연구를 위한 파트너십' 계약을 23일 체결했다.
심현철 전기및전자공학부 교수팀과 체결한 이번 계약은 현대차가 우리 대학에 연구비를 지원하고, 우리 대학은 고속 자율주행 기술과 관련된 전문 지식과 경험 등을 공유하고 홍보에 협조하는 내용을 골자로 한다.
심 교수팀은 국내에 자율주행기술이 보편화되기 이전인 2009년부터 자율주행 연구를 시작한 국내 자율주행 1세대 연구실이다. 지난 15년여간 지속적인 연구를 통해 '2021 현대자동차그룹 자율주행 챌린지'에서 우승하고 과학기술정보통신부가 주최하는 '인공지능 그랜드 챌린지 제어지능부문'에서 2년 연속('19~'20)으로 우승해 국토부 및 과기부 장관 표창을 받는 등 무인 시스템 분야에서 두각을 나타냈다.
또한, 2021년에는 시속 300km가 넘는 속도로 달리는 고속 자율주행 차량 경주대회인 '인디 자율주행 챌린지(Indy Autonomous Challenge, 이하 IAC)'에 아시아 유일 팀으로 참가해 4위에 입상했다.
IAC와 이어지는 'CES 자율주행 챌린지'에도 2년 연속 아시아 유일팀으로 출전해 독일과 이탈리아 등 레이싱 강국의 연구팀과 대등하게 경쟁하며 국제적인 기술력을 인정받았다. 지난 1월 열린 대회 성과를 바탕으로 다음 열리는 대회의 출전권을 획득해 올해 6월 이탈리아 몬짜(Monza) 트랙에서 열리는 대회와 내년 CES 대회에도 계속 참가할 계획이다.
성낙섭 현대자동차 연구개발경영기획실장(상무)은 "이번 파트너십을 토대로 고속 자율주행에 관한 연구가 고속 차량뿐 아니라 일반 자율주행 차량의 안전성과 성능을 높이는 계기가 될 것을 기대한다"라고 말했다. 이어, "많은 어려움 속에서도 아시아에서 유일하게 세계 무대에 도전장을 내민 KAIST 심현철 교수팀의 고속 자율주행 기술 연구에 힘을 보태겠다"고 덧붙였다.
심현철 교수는 "2010년부터 국내 자율주행대회를 계속 개최하고 여러 대학의 연구를 지원해 국내 자율주행 기술 저변 확대를 위해 힘쓰고 있는 현대자동차의 후원을 받게 되어 영광이다"라고 소감을 밝히고 "향후 이탈리아와 미국에서 개최되는 대회에서는 이번 지원에 힘입어 더욱 좋은 성과를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있다"라고 소감을 밝혔다. 23일(목) 경기도 화성시 롤링힐스 호텔에서 열린 체결식에는 현대차 성낙섭 상무와 KAIST 심현철 전기및전자공학부 교수 및 연구진 등 주요 관계자들이 참석한 가운데 진행됐다.
2023.02.23
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KAIST 설명가능 인공지능 연구센터, XAI 기술 이해 저변을 넓히기 위한 튜토리얼 시리즈 개최
인공지능(AI) 기술 발전과 활용 분야가 확대되면서 다양한 AI 기반 서비스들이 등장하고 있다. 하지만 실제로는 어떤 원리로 작동하는지 이해하기 어려워 이용자 입장에서는 막연하게 느껴질 때가 많다. 이 같은 상황에서 국내 대표적인 설명가능 인공지능 연구그룹인 KAIST 설명가능 인공지능연구센터 (센터장 최재식 교수) 연구진이 지난 1월 26일부터 2월 16일까지 7회에 걸쳐 ‘설명가능 인공지능 (XAI, Explainable Artificial Intelligence)’ 알고리즘, 평가기법, 툴 등 XAI 분야의 주요 기술을 총망라하여 소개하는 튜토리얼 시리즈를 개최했다. 이 행사에는 관련 분야 연구자뿐만 아니라 AI 기술기반 제품을 개발 중인 기업(성남시 소재) 관계자 약 130여명이 신청하여 XAI에 대해 높아진 관심을 알 수 있었다. 센터장 최재식 교수는 “AI기술을 활용하는 산업에서 필수로 자리잡게 될 XAI 분야 기반 기술에 대한 교육 프로그램을 제공하여 유관 연구기관 및 기업들이 성과를 높이는 데에 기여하고자 한다”고 행사 취지를 밝혔다.
이번 KAIST XAI 튜토리얼 시리즈엔 KAIST 설명가능 인공지능연구센터 소속 석박사과정 연구원 총 11명과 센터장 최재식 교수, 그리고 초청 연사로서 박우진 교수(서울대 산업공학과), 서민준 교수(KAIST 김재철AI대학원) 등 국내외 전문가들이 강연을 담당해 △다양한 XAI 알고리즘 △XAI 알고리즘의 평가기법과 툴 △사용자 중심 XAI 인터페이스 △대규모 언어모델 기반 추론 기술로 최근 주목을 받고 있는 Chain of Thoughts 등을 주제로 발표했다.
‘설명가능 인공지능’이란 기계학습 및 딥러닝 모델이 내놓은 결과에 대해 왜 그런 결과가 나온 것인지를 사람이 이해할 수 있는 방식으로 설명해주는 기술이다. 예를 들어, 자율주행차가 주행 중 장애물을 발견하여 급정거를 했을 때 왜 그런 판단을 했는지 사람에게 설명할 수 있어야 한다. 그래야 사고 위험을 줄일 수 있고 오작동 시 책임 소재도 가릴 수 있다. 최근 딥러닝 알고리즘의 성능이 향상되고 있지만 아직까지는 사용자들이 내부 로직에 대해 이해할 수 있는 설명을 제공하는 기술까지 적용된 사례는 많지 않다. 앞으로 다양한 산업분야에서 인공지능 기술을 도입함에 따라 적용된 AI기술에 대한 신뢰성과 투명성을 담보하기 위해서 반드시 함께 제공되어야 하는 것이 설명가능 인공지능 기술이라고 볼 수 있다.
KAIST 설명가능 인공지능연구센터 (http://xai.kaist.ac.kr)는 사람중심인공지능 핵심원천기술개발(R&D)사업의 일환으로 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 후원으로 설립된 연구조직으로서 현재 KAIST 김재철AI대학원 성남연구센터에 자리잡고 있다. 튜토리얼 자료와 동영상은 KAIST 설명가능 인공지능연구센터 홈페이지에서 제공될 예정이다. (관련 문의: 김나리 교수(nari.kim@kaist.ac.kr))
2023.02.15
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로봇공학학제전공, 삼성전자와 로봇 특화 인재 육성
우리 대학은 삼성전자와 '삼성전자 로보틱스 인재양성 프로그램(로봇 트랙) 협약'을 13일 체결했다.
이날 협약식에는 전경훈 삼성리서치 사장과 이승섭 교학부총장 등이 참석했다.이 프로그램은 채용연계형 석사 과정으로, 우리 대학과 삼성전자는 2023학년도부터 매년 10명의 장학생을 선발한다. 심화된 이론과 실무 역량을 겸비할 수 있는 로보틱스 관련 커리큘럼이 진행될 예정이다. 학생들은 재학 기간 동안 등록금과 학비 보조금 등 산학장학금을 지원받고, 학위 취득과 동시에 삼성전자에 입사하게 된다. 또한 삼성전자 현장실습, 로봇 학회와 해외 전시회 참관의 기회도 제공받는다.전경훈 삼성리서치 사장은 "빠르게 성장하는 로봇 시장의 변화에 발맞춰 로봇 분야에 전문화된 인재 양성을 위해 프로그램을 신설했다"라며, "로봇을 차세대 신성장동력으로 육성하기 위해 적극 지원하겠다"고 말했다.
이승섭 부총장은 "최근 미래산업인 로봇관련 기술의 중요성이 주목받으며 관련 기술의 급격한 발전이 이루어지는 상황에서 삼성전자와의 협력을 통하여 미래성장동력을 확보하고 새로운 트렌드를 개척해 나갈 예정"이라고 밝혔다.삼성전자는 "로봇 관련 인재 양성 프로그램을 서울대로도 확대하고, 로봇 특화 인력 육성을 기반으로 핵심기술 확보에 더욱 주력할 계획"이라고 밝혔다. 한편, 삼성전자는 AI, 차세대 통신, 반도체 등 중점 분야에서 계약학과, 연합전공, 양성 트랙 등을 통해 맞춤형 인재를 지속적으로 양성하고 있다.
2023.02.14
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99% 실시간 가스를 구별하는 초저전력 전자 코 기술 개발
우리 대학 기계공학과 박인규 교수, 윤국진 교수와 물리학과 조용훈 교수 공동 연구팀이 `초저전력, 상온 동작이 가능한 광원 일체형 마이크로 LED 가스 센서 기반의 전자 코 시스템'을 개발하는 데 성공했다고 14일 밝혔다.
공동 연구팀은 마이크로 크기의 초소형 LED가 집적된 광원 일체형 가스 센서를 제작한 이후 합성곱 신경망 (CNN) 알고리즘을 적용해 5가지의 미지의 가스를 실시간으로 가스 종류 판별 정확도 99.3%, 농도 값 예측 오차 13.8%의 높은 정확도로 선택적 판별하는 기술을 개발했다. 특히 마이크로 LED를 활용한 광활성 방식의 가스 감지 기술은 기존의 마이크로 히터 방식 대비 소모 전력을 100분의 1 수준으로 획기적으로 절감한 것이 특징이다.
이번 연구에서 개발된 초저전력 전자 코 기술은 어떠한 장소에서든지 배터리 구동 기반으로 장시간 동작할 수 있는 모바일 가스 센서로 활용될 것으로 기대된다.
타깃 가스의 유무에 따라 금속산화물 가스 감지 소재의 전기전도성이 변화하는 원리를 이용한 반도체식 가스 센서는 높은 민감도, 빠른 응답속도, 대량 생산 가능성 등 많은 장점이 있어 활발히 연구되고 있다. 금속산화물 감지 소재가 높은 민감도와 빠른 응답속도를 보이기 위해서는 외부에서 에너지 공급을 통한 활성화가 필요한데 기존에는 집적된 히터를 이용한 줄 히팅 방식이 많이 사용됐다. 고온 가열 방식의 반도체식 가스 센서는 높은 소모전력과 낮은 선택성 등의 한계점이 있었다.
한편, 이번 연구에서 연구팀은 자외선 파장대의 빛을 방출하는 마이크로 크기의 LED를 제작한 후 바로 위에 산화인듐(In2O3) 금속산화물을 집적함으로써 광활성 방식의 가스 센서를 개발했다. 광원과 감지 소재 사이의 거리를 최소화한 광원 일체형 센서 구조는 광 손실을 줄임으로써 μW(마이크로와트) 수준의 초저전력 가스 감지를 실현할 수 있었다. 또한, 연구진은 광 활성식 가스 센서의 반응성을 극대화하기 위해 금속산화물 표면에 금속 나노입자를 코팅해 국소 표면 플라즈몬 공명(Localized surface plasmon resonsance, LSPR)* 현상을 활용했고 이를 통해 센서의 응답도가 향상되는 것을 확인했다.
* 국소표면 플라즈몬 공명에 의해 생성된 핫 전자들이 금속산화물로 이동(Hot electron transfer)해 타깃 가스와의 산화-환원 반응을 촉진하는 원리
그 후, 공동 연구팀은 앞서 설명한 반도체식 가스 센서의 낮은 선택성 문제를 해결하기 위해서 마이크로 LED 가스 센서에 서로 다른 감지 소재를 집적해 센서 어레이를 제작하고 합성곱 신경망의 딥러닝 알고리즘을 적용하여 각 타깃 가스가 만들어내는 고유한 금속산화물의 응답 패턴(저항 변화)을 포착하고 분석했다. 그 결과, 개발된 전자 코 시스템은 총 소모전력 0.38mW(밀리와트)의 초저전력으로 5가지 가스(일반 공기, 이산화질소, 에탄올, 아세톤, 메탄올)를 실시간으로 선택적 판별할 수 있었다.
연구책임자인 기계공학과 박인규 교수는 "마이크로 LED 기반의 광 활성식 가스 센서는 상온 동작이 가능하고 고온 가열 줄히팅을 하는 기존의 반도체식 가스 센서에 비해 소모전력이 100분의 1 수준으로 초저전력 구동이 가능해 대기오염 모니터링, 음식물 부패 관리 모니터링, 헬스케어 등 다양한 분야에서도 응용될 수 있는 기반 기술이 될 것ˮ이라고 연구의 의미를 설명했다.
우리 대학 기계공학과 이기철 박사과정 학생이 제1 저자로 참여하고 한국연구재단의 지원으로 수행된 이번 연구 결과는 나노 과학 분야의 저명한 국제 학술지 `ACS 나노 (ACS Nano)'에 2023년 1월 10일 字 정식 게재됐다. (논문명: Ultra-Low-Power E-Nose System Based on Multi-Micro-LED-Integrated, Nanostructured Gas Sensors and Deep Learning)
2023.02.14
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저농도 폐수에서 암모니아 생산 기술 개발
현대사회에서 우리의 삶을 위협하는 탄소 순환 불균형에 못지않게 부각되는 질소 순환 문제가 중요한 이슈다. 특히 질산염은 수질 오염, 산성비, 그리고 최근 기승을 부리는 미세먼지의 생성 원인으로도 알려져 있으며, 암모니아는 주로 농업용 비료, 플라스틱, 폭발물, 의약품, 선박용 청정원료, 수소 운반체, 암모니아 발전 등 다양한 산업군에 쓰이는 유용한 자원이다.
우리 대학 신소재공학과 강정구 교수 연구팀이 전기를 이용해 저농도 질산염 수용액으로부터 암모니아를 생산하는 고효율 촉매를 개발했다고 8일 밝혔다.
연구팀이 개발한 전기 촉매는 구리 금속 폼(Cu foam)과 니켈-철 층상이중수산화물(NiFe Layered double hydroxide)의 복합체로 구성돼 있다. 구리 폼은 질산염을 선택적으로 흡착하고, 니켈-철 층상이중수산화물은 화학이나 생체반응을 통해 반응 중 생성된 중간체 수소 라디칼을 생성해 구리 폼에 전달함으로써 질산염이 암모니아로 바뀌도록 효율적으로 진행한다. 구리, 철, 니켈 모두 귀금속과 비교해 지구에 풍부하고 비교적 저렴하므로 연구팀이 개발한 기술은 친환경적이고 경제적인 원천기술이다.
이 기술은 질산염을 통해 직접적으로 암모니아를 생산할 수 있을 뿐 아니라, 기존 질산염 환원의 가장 큰 문제였던 저농도 질산염 수용액에서도 좋은 성능을 갖는다. 실제 하천이나 강물, 혹은 여러 질산염을 배출하는 저농도 폐수를 이용해 암모니아를 생산할 수 있어 경제적이고 실용적이다는 특성을 가진다.
김건한 박사 (現 옥스퍼드 대학교 화학과, KAIST 신소재공학과 졸업생)가 제1 저자로 참여하고, 더모트 오헤어 교수 (옥스퍼드 대학교 화학과) 연구팀이 공동으로 참여한 강정구 교수 연구팀의 이번 연구 결과는 에너지 및 환경 분야 국제 학술지 `에너지 환경 과학(Energy & Environmental Science, IF 39.71)' 1월 24일 字 온라인 게재됐다. (논문명: Energy-efficient electrochemical ammonia production from dilute nitrate solution)
현재 암모니아 생산은 대부분 `하버-보쉬 공정'을 통해 생산된다. 이 공정은 고온, 고압의 합성 조건을 전제로 하기 때문에 안전성에서 문제를 갖고 있을 뿐만 아니라 값비싼 수소 기체를 반응물로 이용하기 때문에 경제성 문제를 동시에 유발한다. 이에 대한 대안으로, 친환경적이며 값싸고 풍부한 질소 기체를 직접 전기 환원시키는 전기화학적 질소 환원법도 수용액에 대한 낮은 용해도와 강한 질소-질소 삼중결합 때문에 발생하는 낮은 효율로 큰 문제를 겪고 있다.
반면, 전기에너지를 이용해 질산염을 암모니아로 환원시키는 전기화학적 질산염 환원법은 수용액에 잘 녹는 질산염과 상대적으로 더 약한 질소-산소 결합에너지로 질소 환원법보다 더 높은 효율을 가지고 있다. 하지만, 기존의 질산염 전기 촉매의 경우, 경쟁 반응인 물 환원 반응으로 인해 암모니아로의 환원 효율이 떨어진다는 단점을 가지고 있다. 또한, 실제 하천이나 강물, 혹은 여러 질산염을 배출하는 폐수의 경우, 약 10mM(밀리몰) 이하 낮은 농도의 질산염을 포함하고 있는데, 저농도에서 촉매 특성이 급격히 떨어진다는 특성이 있다.
이에 강정구 교수 연구팀은 표면적이 넓은 구리 금속 폼을 호스트로 사용하여 저농도의 질산염이 효율적으로 흡착될 수 있도록 했다. 한편, 호스트인 구리 금속 폼에 수소 라디칼 생성이 가능한 니켈-철 층상이중산화물을 포함하는 `구리 금속 폼/니켈-철 층상이중수산화물' 복합체를 형성하였는데, 니켈-철 층상이중수산화물의 전기전도도가 낮아 질산염 환원이 일어나는 전압에서 수소-수소 결합을 통한 수소가스 (H2)를 생성하지 않고 효율적으로 수소 라디칼 (H)을 물로부터 만들 수 있었다.
강정구 교수는 "친환경적인 전기에너지를 이용해 질산염 환원법으로 암모니아를 생성하는 경우, 주로 메탄 리포밍을 통해 생산되는 값비싼 수소 기체를 이용하며 고온/고압의 반응 조건으로 유발되는 안전성 문제를 가진 하버-보쉬 공정을 효과적으로 대체할 수 있다ˮ라고 소개하면서 "특히, 반응 자리와 수소 라디칼 자리가 분리된 촉매 구조를 통해 저농도 질산염에서도 효율적으로 암모니아를 생성할 수 있기 때문에, 실제 강물, 하천, 공장 폐수에 포함돼있는 질산염을 농축시키는 과정 없이도 효율적으로 암모니아를 생산할 수 있어 질산염을 통한 암모니아 생산의 상용화에 이바지할 것이다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 나노 및 소재기술개발사업 미래기술연구실의 지원을 받아 수행됐다.
2023.02.08
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학생 창업기업 유니테크쓰리디피, 2022 X-IST 창업경진대회 대상(장관상) 수상
우리 대학은 과학기술정보통신부가 후원하는 X-IST 창업경진대회에서 KAIST 학생 창업 기업인 유니테크쓰리디피가 최종 1위로 대상을 수상했다고 7일 밝혔다.
X-IST 창업경진대회는 국내 4대 과학기술원(KAIST, UNIST, DGIST, GIST)의 유망 스타트업이 한자리에 모이는 연례행사로 2022년 10월 27일부터 28일까지 울산 현대호텔에서 개최되었다. 이번 대회는 KAIST를 대표해 3D 프린팅 스타트업 유니테크쓰리디피와 북엔드가 참가했다. 유니테크쓰리디피 팀은 새로운 방식의 금속 3D 프린팅 기술을 선보여 과학기술정보통신부 장관상과 상금 500만 원을 수상했다. 유니테크쓰리디피 팀은 기계공학과 윤용진 교수 연구실의 박사과정 학생인 김상래 CEO와 알베르토 앤드류(Alberto Andreu) CTO로 구성된 학생 창업팀이다.
유니테크쓰리디피는 기존의 금속 3D 프린터가 다양한 산업에서 활용되지 못한 이유에 대해 집중했다고 한다. 고가의 레이저와 광학계를 기반으로 하는 기존의 금속 3D 프린팅은 초기 도입 비용으로 인해 항공 우주, 의료와 같은 특수 분야에 국한된다는 단점이 있었다.
이를 해결하고자 유니테크쓰리디피는 초기 도입 비용을 획기적으로 줄이고, 기존 사용 환경을 바꿀 수 있는 새로운 금속 3D 프린팅 기술 개발을 시작했다. 유니테크쓰리디피의 핵심기술은 수 천만 원에 달하는 고가의 레이저를 대체하고 2중 가열 챔버를 사용한다는 것이다. 덕분에 유니테크쓰리디피의 금속 3D 프린팅 기술은 금속 파우더를 사용하는 기존 금속 3D 프린터와 달리 금속 원재료를 사용할 수 있다. 다시 말해, 기존에 파우더화 할 수 없었던 금속 재료를 3D 프린팅에 활용할 수 있게 된 것이다. 유니테크쓰리디피의 새로운 금속 3D 프린팅 기술은 하드웨어의 혁신과 재료 다양성을 확보함으로써 연구 개발 및 디자인, 일반 금속 가공 시장 등에 활용될 수 있는 높은 잠재력을 가지고 있다.
우리 대학 이광형 총장은 과학기술로 세상을 이롭게 만들 스타트업의 탄생을 돕고자 `1랩(실험실) 1창업'의 비전을 발표한 바 있다. 우리 대학은 창업을 활성화하기 위해 창업 관련 행정을 간소화하고, 창업 기업의 놀이터가 될 수 있도록 다양한 프로그램을 운영하고 있다. 대표적으로 국내 유명 투자사가 참가하는 KAIST 스타트업 테크 플라자를 매년 6회 시행하고, 학생 창업 기업을 대상으로 하는 창업 경쟁프로그램인 E*5 프로그램을 운영하고 있다. 이 외에도 2022 KAIST 스타트업 페스티벌(Startup Festival) 등 다양한 프로그램을 성황리에 개최했다. 이런 노력으로 학생창업 실적은 61개(20년), 57개(21년), 60개(22년)이며 교원창업 실적은 코로나 위기에도 2배 성장하여 4개(20년), 11개(21년), 18개(22년)이다.
2022년 KAIST 스타트업 테크 플라자와 E*5, 그리고 스타트업 페스티벌에 참여한 유니테크쓰리디피는 이광형 총장의 1랩 1창업의 우수 성공사례라고 할 수 있다. 유니테크쓰리디피는 현재 KAIST 문지캠퍼스 진리관에서 그 꿈을 더욱 키우고 있다. 최근 시드 투자를 마무리한 김상래 대표는 "스타트업에 관심이 많은 분을 팀에 모시려고 하고 있고, 좋은 팀을 만들어 금속 3D 프린팅의 대중화를 이끌겠다ˮ며 "국내를 넘어 해외에서도 KAIST의 비전을 이어나가겠다ˮ고 포부를 나타냈다. 더불어, "금속 3D 프린팅에 관심 있는 분들이 회사에 많이 지원하여 주셨으면 좋겠다ˮ고 덧붙였다.
2023.02.07
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똑똑한 영상 복원 인공지능 기술 개발
딥러닝 기술은 영상 복원 속도가 기존 알고리즘 대비 수백 배 이상 빠를 뿐만 아니라 복원 정확도 역시 높다. 하지만, 주어진 학습 데이터에만 의존하는 딥러닝 기술은 영상 취득 환경상에 변화가 생기면 성능이 급격히 저하되는 치명적인 약점이 있다. 이는 알파고와 이세돌 九단과의 대국 시 `신의 한 수'에 의해 알파고의 성능이 급격하게 저하되었던 사례를 떠올리면 쉽게 이해할 수 있다. 즉, 인공지능이 학습하지 못했던 변수(학습 데이터상에 존재하지 않는 수)가 발생할 때 신뢰도가 급격히 낮아지는 인공지능 기술의 근본적인 문제이기도 하다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀과 김재철AI 대학원 예종철 교수 연구팀이 공동 연구를 통해 인공 지능의 신뢰도 문제를 해결할 수 있는 물리적 학습 기반의 영상 복원 딥러닝 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
연구팀은 영상 취득 환경에서 발생할 수 있는 변수 대부분이 물리적 법칙을 통해 수학적으로 기술 가능하다는 점에 착안해 물리적 법칙과 심층 신경망이 통합된 학습 기법을 제시했다.
모든 영상 기술은 물리적인 영상 기기를 통해 영상 정보를 취득한다. 연구팀은 이 정보 취득 과정에 대한 물리적인 통찰력을 인공지능에 학습시키는 방법을 개발했다. 예를 들면, `네가 도출한 복원 결과가 물리적으로 합당할까?' 혹은 `이 영상 기기는 물리적으로 이런 변수가 생길 수 있을 것 같은데?'라는 식의 질문을 통해 물리적 통찰력을 인공지능에 이식하는 방법을 제시한 것이다.
연구팀은 변화하는 영상 취득 환경에서도 신뢰도 높은 홀로그래피 영상* 을 복원하는데 성공했다. 홀로그래피 영상 기술은 의료 영상, 군용 감시, 자율 주행용 영상 등 다양한 정밀 영상 기술에 다양하게 활용될 수 있는데, 이번 연구는 의료 진단 분야의 활용성을 집중적으로 검증하였다.
*홀로그래피 영상: 물체의 그림자 패턴(회절 패턴)으로부터 물체의 형태를 복원하는 영상 기법, 일반적인 영상 기술과 달리 위상 변화에 의한 물체의 미세 구조를 감지할 수 있는 영상 기술
연구팀은 먼저 3차원 공간상에서 매우 빠르게 움직이는 적혈구의 회절 영상(확산된 그림자형상)으로부터 적혈구의 형태를 실시간으로 복원하는데 성공했다. 이러한 동적인 영상 환경에서 예상치 못한 변수로는 여러 개의 적혈구 덩어리가 복잡하게 겹쳐진다거나 적혈구가 예상하지 못했던 위치로 흘러가는 경우를 생각해 볼 수 있다. 여기서, 연구팀은 인공 지능이 생성한 영상이 합당한 결과인지 빛 전파 이론을 통해 검산하는 방식으로 물리적으로 유효한 복원 신뢰도를 구현하는데 성공하였다.
연구팀은 암 진단의 표준기술로 자리잡고 있는 생검 조직(생체에서 조직 일부를 메스나 바늘로 채취하는 것)의 영상 복원에도 성공했다. 주목할 점은 특정한 카메라 위치에서 측정된 회절 영상만을 학습했음에도 인공지능의 인지능력이 부가되어 다양한 카메라 위치에서도 물체를 인식하는데 성공했다는 점이다. 이번에 구현된 기술은 세포 염색 과정이나 수 천 만원에 달하는 현미경이 필요하지 않아 생검 조직 검사의 속도와 비용을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
물리적 통찰력을 인공 지능에 이식하는 영상 복원 기술은 의료 진단 분야 뿐만 아니라 광범위한 영상 기술에 활용될 것으로 기대된다. 최근 영상 기술 산업계 (모바일 기기 카메라, 의료 진단용 MRI, CT, 광 기반 반도체 공정 불량 검출 등) 에선 인공지능 솔루션 탑재가 활발히 이루어지고 있다. 영상 취득에 사용되는 센서, 물체의 밝기, 물체까지의 거리와 같은 영상 취득 환경은 사용자마다 다를 수밖에 없어 적응 능력을 갖춘 인공 지능 솔루션에 대한 수요가 큰 상황이다. 현재 대부분의 인공 지능 기술은 적응 능력 부재로 신뢰도가 낮은 문제 때문에 실제 현장에서 활용성이 제한적인 상황이다.
바이오및뇌공학과 이찬석 연구원은 "데이터와 물리 법칙을 동시에 학습하는 적응형 인공지능 기술은 홀로그래피 영상뿐만 아니라 초고해상도 영상, 3차원 영상, 비시선 영상(장애물 뒷면을 보는 영상) 등 다양한 계산 영상 기술에 적용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 밝혔다.
연구진은 "이번 연구를 통해 인공지능 학습에 있어서 학습 데이터에 대한 강한 의존성(신뢰도 문제)을 물리적 법칙을 결합해 해소했을 뿐만 아니라, 이미지 복원에 있어 매게 변수화된 전방 모델을 기반으로 했기 때문에 신뢰도와 적응성이 크게 향상됐다ˮ며, 이어 "이번 연구에서는 데이터의 다양한 특성 중에서 수학적 혹은 물리적으로 정확히 다룰 수 있는 측면에 집중했고, 향후 무작위적인 잡음이나 데이터의 형태에 대해서도 제약받지 않는 범용 복원 알고리즘을 개발하는 데 주력할 것이다ˮ라고 밝혔다.
바이오및뇌공학과 이찬석 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)'에 지난 1월 17일 字 출판됐다. (논문명: Deep learning based on parameterized physical forward model for adaptive holographic imaging with unpaired data)
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업과 선도연구센터사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.02.06
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도심에서 무력화 가능한 안티드론 기술 개발
최근 각국 정부는 공항과 국가 중요 시설에서 무인 항공기를 이용한 테러를 방지하기 위해 다양한 안티드론 시스템을 구축하고 있다. 드론을 추락시키거나 원하는 방향으로 제어하는 안티드론 기술은 드론의 다양한 보안 취약점을 이용하여 구현이 가능하다. 우크라이나-러시아 전쟁은 안티드론 기술의 평가장이 되고 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 김용대 교수 연구팀이 도심에서 사용이 가능한 협대역 전자기파*를 원격에서 드론의 회로에 주입해 드론을 즉각적으로 무력화하는 안티드론 기술을 개발했다고 31일 밝혔다.
* 기존에 사용되는 광대역 전자기파을 이용한 안티드론 기술은 주변의 전자·전기 장치에 피해를 일으켜, 도심사용이 어렵다는 점을 개선하여 매우 좁은 대역의 협대역전자기파를 이용한 안티드론 기술은 목표 드론 기종에만 그 효과를 한정할 수 있게 해준다.
김 교수 연구팀은 드론 제조사의 제어 유닛 보드가 전자파 주입에 따른 민감도가 다르다는 것을 발견하였고 각 제조사별 수집된 민감도를 극대화한 주파수를 분석하였다. 이를 통하여 매우 좁은 대역의 협대역전자파를 주입하더라도 원격에서 드론을 즉각적으로 무력화시킬 수 있음을 입증했다.
이번 기술의 특징은 이렇게 좁은 대역으로 특정 주파수로 전자파 주입을 할 경우 기존의 안티드론 기술과 달리, 주변 전자 장치에 미치는 영향을 최소화할 수 있어, 도심에서도 적용 가능한 안티드론 기술이라고 할 수 있다. 뿐만 아니라 같은 제어 유닛 보드를 사용하는 드론들을 이용한 군집 드론 공격 시 이들 드론을 동시에 추락시킬 수 있다. 즉, A 기종을 사용하는 100개의 적 드론과 B 기종을 사용하는 100개의 아군 드론이 동시에 비행하고 있을 때 아군 드론은 전혀 영향을 받지 않으면서 100개의 적 드론을 모두 격추시킬 수 있는 기술로 평가된다.
우리 대학 장준하 연구원과 조만기 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 보안최우수학회 중 하나인 `NDSS (Network and Distributed System Security)' 심포지움 2023에 채택됐다. (논문명 : Paralyzing Drones via EMI Signal Injection on Sensory Communication Channels)
드론의 구동을 위하여 관성 계측 장치(IMU)는 다양한 센서값들을 제어 유닛 보드에 전달을 한다. 제어 유닛 보드는 이 센서값들을 제어 알고리즘에 적용하여 다음 번 드론의 움직임, 즉 로터의 회전수나 드론의 자세를 계산한다. 이 연구의 핵심 아이디어는 이 관성 계측 장치와 제어 유닛 보드 간의 통신을 방해시키면 제대로된 센서값을 받을 수 없고, 이 경우 다음 번 드론의 제어가 불가능해 진다는 것이다. 이 통신을 방해하기 위한 기술로 연구팀은 전자파 간섭(EMI) 취약점을 갖는 제어 유닛 보드에 대한 전자파 주입을 선택했다. 실험을 통하여 동종의 제어 유닛 보드는 같은 주파수의 전자파에 민감하다는 것을 발견하였고, 이를 이용하여 협대역의 전자기파를 주입할 경우, 주변 전자 장치에 영향을 끼치지 않을 뿐 아니라, 군집 드론 공격에 효과적으로 대응할 수 있는 점을 발견하였다.
한편 김용대 교수 연구팀은 2015년 소리를 관성 계측 장치에 포함된 평형센서인 자이로스코프(Gyroscope) 센서에 주입하여 드론을 떨어뜨릴 수 있는 기술을 개발했었다. 2015년 연구와 이번 연구는 깊은 연관을 가지고 있다. 2015년 연구는 달팽이관(정확히는 세반고리관)에 문제가 생길 경우 인간이 평형을 유지하기 힘들다는 것과 유사한 원리라고 할 수 있다. 이번 연구는 달팽이관에 문제를 일으키는 것이 아니라 달팽이관에서 뇌로 연결되는 신경망을 잠시 막을 경우에도 인간이 평형을 유지하기 힘든 것과 비슷한 원리라고 할 수 있다.
연구팀은 실내 전자파 차폐 시설을 이용해 10m 거리에서 호버링 비행 중인 드론을 즉각적으로 추락시킬 수 있음을 확인했으며, 공격 거리와 요구 전력 간의 관계를 도출했다. 10m 이상의 거리에 대해선 시뮬레이션을 통해 가능함을 확인했다.
공동 제1 저자인 장준하 연구원은 "드론 제어 유닛 보드의 전자파 간섭(EMI) 취약성을 이용하면 특정 영역의 드론들을 즉시 무력화하는 안티드론 기술로 활용할 수 있음을 보였다ˮ며, "또한 이는 기존의 안티드론 기술이 가지는 주변 전자 장치에 대한 영향을 문제를 해결한 도심에서 적용 가능한 안티드론 기술이며 고도화 연구를 통해 자폭 드론, 집단 드론 공격 등으로부터 국민을 보호하는 기술로 활용할 수 있을 것이다ˮ 라고 말했다.
김용대 교수는 “원천 연구가 이제 끝난 시점이고 실용화 연구를 통해 실제 제품 개발까지 이어질 수 있을지 확인이 필요하다”며, “추가로 제어 유닛 보드와 IMU 센서 간의 통신 회로 뿐 아니라 다른 회로의 취약점에 대한 연구도 필요한 시점이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 무인이동체 보안을 위한 항재밍 및 무허가 무인이동체 탐지대응 기술 개발 사업과 정보통신기술기획원 융합보안 핵심인재 양성사업 그리고 미 공군과학연구실의 지원을 받아 수행됐다.
2023.01.31
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폐암 전이를 막고 치료 가능한 세포로 되돌리는 원천기술 개발
고령화에 따라 암의 발생이 늘어나면서 암은 인류의 건강수명을 위협하는 가장 치명적인 질환이 됐다. 특히 조기 발견을 놓쳐 여러 장기로 전이될 때 암의 치명률은 높아진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 암세포의 전이 능력을 제거하거나 낮추려는 시도가 이어졌으나 오히려 중간상태의 불안정한 암세포 상태가 되면서 더욱 악성을 보이게 되어 암 치료의 난제로 남아 있었다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 시스템생물학 연구를 통해 폐암 세포의 성질을 변환시켜 암세포의 전이를 막고 약물에 대한 저항성을 제거할 수 있는 기술을 개발하는 데 성공했다고 30일 밝혔다.
조광현 교수 연구팀은 폐암 세포의 전이능력이 없는 상피(epithelial, 세포 방향성이 있어 유동성 없이 표면조직을 이루는 상태)세포에서 전이가 가능한 중간엽(mesenchymal, 방향성없이 개별적인 이동성을 가진 상태)세포로 변화되는 천이 과정(epithelial-to-mesenchymal transition, 이하 EMT)에서 나타나는 다양한 암세포 상태들을 나타낼 수 있는 세포의 분자 네트워크 수학모델을 만들었다. 컴퓨터 시뮬레이션 분석과 분자 세포실험을 통해 악성종양으로 증식하여 인접한 조직이나 세포로 침입하거나 약물에 내성을 가진 중간엽세포 상태에서 전이가 되지 않은 상피세포 상태로 다시 바뀔수 있도록 세포의 성질을 변환시켜주는 핵심 조절인자들을 발굴했다.
특히 이 과정에서 그동안 난제로 남아 있었던 중간과정의 불안정한 암세포 상태(EMT 하이브리드 세포 상태)를 피하는 동시에 항암 화학요법(chemotherapy) 치료가 잘 되는 상피세포 상태로 온전히 역전하는 데 성공했다.
우리 대학 김남희 박사과정, 황채영 박사, 김태영 연구원, 김현진 박사과정이 참여한 이번 연구 결과는 미국암학회(AACR)에서 출간하는 국제저널 `캔서 리서치(Cancer Research)' 1월 30일 字 온라인판 논문으로 출판됐다. (논문명: A cell fate reprogramming strategy reverses epithelial-to-mesenchymal transition of lung cancer cells while avoiding hybrid states)
암세포의 EMT 과정에서 불완전한 천이(변화과정)로 인해 발생하는 EMT 하이브리드 상태의 세포들은 상피세포와 중간엽세포의 특성을 모두 갖고 있으며, 높은 줄기세포능*을 획득해 약물저항성 및 전이 잠재성이 큰 것으로 알려져 있다. 불안정한 암세포 상태(EMT)는 매우 복잡하여 높은 전이 능력과 약물저항성을 가지는 EMT 하이브리드 세포 상태를 회피하면서 암세포를 전이 능력과 약물저항성이 제거된 상피세포 상태로 온전히 역전시키는 것은 매우 어려운 일이었다.
*줄기세포능: 줄기세포가 지속적 자가복제를 할 수 있도록 하는 세포내 신호전달체계
조광현 교수 연구팀은 복잡한 EMT를 지배하는 유전자 조절 네트워크의 수학모델을 정립한 후, 대규모 컴퓨터 시뮬레이션 분석 및 복잡계 네트워크 제어기술을 적용해 중간엽세포 상태인 폐암 세포를 EMT 하이브리드 세포 상태를 회피하면서 전이 능력이 상실된 상피세포 상태로 역전시킬 수 있는 세 개의 핵심 분자 타깃인 ‘p53 (암 억제 단백질)’, ‘SMAD4 (EMT를 조절하는 대표적 신호전달을 매개하는 중심물질로 SMAD 그룹에 포함된 단백질)’와 ‘ERK1/2 (세포의 성장 및 분화에 관여하는 조절인자)’를 발굴하고 이를 분자 세포실험을 통해 검증했다. 이러한 발견은 실제 인체 내 암 조직의 환경에서처럼 자극이 주어진 상황에서 중간엽세포 상태가 상피세포 상태로 역전될 수 있음을 증명해 그 의미가 크다.
암세포의 비정상적인 EMT는 암세포의 이동과 침윤, 화학요법 치료에 대한 반응성 변화, 강화된 줄기세포능, 암의 전이 등 다양한 악성 형질로 이어지게 된다. 특히 암세포의 전이 능력 획득은 암 환자의 예후를 결정짓는 매우 중요한 요소다. 이번에 개발된 폐암 세포의 EMT 역전 기술은 암세포를 리프로그래밍해 높은 가소성과 전이 능력을 제거하고 항암 화학치료의 반응성을 높이도록 하는 새로운 항암 치료 전략이다.
조광현 교수는 "높은 전이 능력과 약물저항성을 획득한 폐암 세포를 전이 능력이 제거되고 항암 화학요법치료에 민감한 상피세포 상태로 온전히 역전시키는 데 성공함으로써 암 환자의 예후를 증진할 수 있는 새로운 치료전략을 제시했다ˮ라고 말했다.
조광현 교수 연구팀은 암세포를 정상세포로 되돌리는 가역 치료원리를 최초로 제시한 뒤 2020년 1월에 대장암세포를 정상 대장 세포로 되돌리는 연구 결과를 발표했고, 2022년 1월에는 가장 악성인 유방암세포를 호르몬 치료가 가능한 유방암세포로 리프로그래밍하는 연구에 성공한 바 있다. 이번 연구 결과는 전이 능력을 획득한 폐암 세포 상태를 전이 능력이 제거되고 약물 반응성이 증진된 세포 상태로 되돌리는 가역화 기술 개발의 세 번째 성과다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업 등의 지원으로 수행됐다.
2023.01.30
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3D 프린터로 차세대 소형원전 안전성 높이는 기술 나왔다
우리 대학 원자력및양자공학과 류호진 교수 연구팀이 금속 3D 프린팅을 활용해 소형모듈원자로(SMR) 안전성을 더욱 높일 수 있는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. SMR은 발전용량이 300메가와트(㎿) 수준인 소형 원자력발전소로 기존 원전보다 훨씬 좁은 땅에서 비슷한 수준의 전기를 생산할 수 있는 차세대 기술이다. 한국원자력연구원은 강석훈 재료안전기술개발부 책임연구원팀과 금속 분말 소재 전문 제조 기업인 하나에이엠티도 개발에 참여했다.
3D 프린팅 기술을 이용하면 원자로와 같이 구조가 복잡하면서 정밀한 가공이 요구되는 부품을 이음새 없이 설계‧제조할 수 있다. 원재료를 별도로 가공처리하지 않아고 되고 재료 손실도 거의 없어 비용을 아낄 수 있다는 장점도 있다. 때문에 최근 원전 부품 제조업에서 3D 프린팅 기술이 각광받는 추세다.
연구팀이 개발한 것은 SMR 압력용기 소재를 만들 수 있는 3D 프린팅 전용 금속 분말이다. 원자로 압력용기는 원자로 격납 건물 내부 정중앙에 위치한 핵심 구조물로 안에는 핵 연료봉이 들어간다. 압력용기가 튼튼하게 만들어져야 그 안에서 핵분열이 안전하게 일어나면서 전기 생산이 가능하다는 것이다.
원자로 압력용기는 탄소 함량이 높은 소재로 돼있어 3D 프린팅용 미세 분말로 만들기가 어려웠다. 탄소 함량이 높은 소재는 분말로 만드는 과정에서 쉽게 산화되고 유동성이 낮아 3D 프린터에서 분말을 분사하는 노즐을 통과하기 어렵기 때문이다.
이에 연구팀은 수십 마이크로미터(㎛) 크기의 3D 프린팅용 미세 분말을 제조했다. 여기에 분말을 방사하는 노즐을 소용돌이 형태로 만들어 분사 중에 분말 크기를 미세하게 제어할 수 있도록 해 유동성도 개선했다. 이후 3D 프린팅 방식의 빔 에너지, 스캔 속도, 열의 양을 조절해 충격 흡수율이 우수한 소재를 만드는 최적의 공정 조건을 만들었다.
연구팀은 영하 196도 저온에서 영상 80도 고온까지 다양한 환경에서 3D 프린터로 만든 압력용기용 소재와 기존 압력용기용 소재의 충격 흡수율을 비교했다. 기존 소재는 영하 75도 부근에서 쪼개지는 걸 발견했으나 3D 프린터로 만든 소재는 영하 145도까지 버틸 수 있었다. 금속이 깨지기 쉬운 극한의 저온 환경에서도 충격을 잘 흡수한 것이라고 연구팀은 설명했다.
연구팀은 앞으로 3D 프린팅 기반 제조 기술 표준화와 규제기관 인허가 획득에 힘쓸 계획이다. 주한규 한국원자력연구원장은 “이번에 개발한 3D 프린팅용 분말 소재는 향후 SMR은 물론 높은 안전성이 요구되는 각종 원자로 부품 제작에도 널리 활용될 것이라 기대한다”고 말했다.
2023.01.27
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‘라이보’ 로봇, 해변을 거침없이 달리다
우리 대학 기계공학과 황보제민 교수 연구팀이 모래와 같이 변형하는 지형에서도 민첩하고 견고하게 보행할 수 있는 사족 로봇 제어기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
황보 교수 연구팀은 모래와 같은 입상 물질로 이루어진 지반에서 로봇 보행체가 받는 힘을 모델링하고, 이를 사족 로봇에 시뮬레이션하는 기술을 개발했다. 또한, 사전 정보 없이도 다양한 지반 종류에 스스로 적응해가며 보행하기에 적합한 인공신경망 구조를 도입해 강화학습에 적용했다. 학습된 신경망 제어기는 해변 모래사장에서의 고속 이동과 에어 매트리스 위에서의 회전을 선보이는 등 변화하는 지형에서의 견고성을 입증해 사족 보행 로봇이 적용될 수 있는 영역을 넓힐 것으로 기대된다.
기계공학과 최수영 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 로보틱스(Science Robotics)' 1월 8권 74호에 출판됐다. (논문명 : Learning quadrupedal locomotion on deformable terrain)
강화학습은 임의의 상황에서 여러 행동이 초래하는 결과들의 데이터를 수집하고 이를 사용해 임무를 수행하는 기계를 만드는 학습 방법이다. 이때 필요한 데이터의 양이 많아 실제 환경의 물리 현상을 근사하는 시뮬레이션으로 빠르게 데이터를 모으는 방법이 널리 사용되고 있다.
특히 보행 로봇 분야에서 학습 기반 제어기들은 시뮬레이션에서 수집한 데이터를 통해서 학습된 이후 실제 환경에 적용돼 다양한 지형에서 보행 제어를 성공적으로 수행해 온 바 있다.
다만 학습한 시뮬레이션 환경과 실제 마주친 환경이 다른 경우 학습 기반 제어기의 성능은 급격히 감소하기 때문에, 데이터 수집 단계에서 실제와 유사한 환경을 구현하는 것이 중요하다. 따라서, 변형하는 지형을 극복하는 학습 기반 제어기를 만들기 위해서는 시뮬레이터는 유사한 접촉 경험을 제공해야 한다.
연구팀은 기존 연구에서 밝혀진 입상 매체의 추가 질량 효과를 고려하는 지반 반력 모델을 기반으로 보행체의 운동 역학으로부터 접촉에서 발생하는 힘을 예측하는 접촉 모델을 정의했다.
나아가 시간 단계마다 하나 혹은 여러 개의 접촉에서 발생하는 힘을 풀이함으로써 효율적으로 변형하는 지형을 시뮬레이션했다.
연구팀은 또한 로봇의 센서에서 나오는 시계열 데이터를 분석하는 순환 신경망을 사용함으로써 암시적으로 지반 특성을 예측하는 인공신경망 구조를 도입했다.
학습이 완료된 제어기는 연구팀이 직접 제작한 로봇 `라이보'에 탑재돼 로봇의 발이 완전히 모래에 잠기는 해변 모래사장에서 최대 3.03 m/s의 고속 보행을 선보였으며, 추가 작업 없이 풀밭, 육상 트랙, 단단한 땅에 적용됐을 때도 지반 특성에 적응해 안정하게 주행할 수 있었다.
또한, 에어 매트리스에서 1.54 rad/s(초당 약 90°)의 회전을 안정적으로 수행했으며 갑작스럽게 지형이 부드러워지는 환경도 극복하며 빠른 적응력을 입증했다.
연구팀은 지면을 강체로 간주한 제어기와의 비교를 통해 학습 간 적합한 접촉 경험을 제공하는 것의 중요성을 드러냈으며, 제안한 순환 신경망이 지반 성질에 따라 제어기의 보행 방식을 수정한다는 것을 입증했다.
연구팀이 개발한 시뮬레이션과 학습 방법론은 다양한 보행 로봇이 극복할 수 있는 지형의 범위를 넓힘으로써 로봇이 실제적 임무를 수행하는 데에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
제1 저자인 최수영 박사과정은 "학습 기반 제어기에 실제의 변형하는 지반과 가까운 접촉 경험을 제공하는 것이 변형하는 지형에 적용하는 데 필수적이라는 것을 보였다ˮ 라며 "제시된 제어기는 지형에 대한 사전 정보 없이 기용될 수 있어 다양한 로봇 보행 연구에 접목될 수 있다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
2023.01.26
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바이오경제를 이끌어가는 대사공학 30년 역사와 미래
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 지난 30년간 대사공학이 발전해온 역사를 정리해, 대사공학이 어떻게 지속 가능한 발전에 기여할 수 있는 분석한 결과를 정리하여 ‘지속 가능성과 건강을 위한 대사공학’ 논문으로 발표했다고 25일 밝혔다. 이번 논문은 셀(Cell) 誌가 발행하는 생명공학 분야 권위 리뷰 저널인 `생명공학 동향(Trends in Biotechnology)'의 40주년 특집호 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명 : Metabolic engineering for sustainability and health
※ 저자 정보 : 김기배(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 최소영(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 조인진(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 안다희(한국과학기술원), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 5명
대사공학은 1990년대 초반부터 본격적으로 연구되어 지난 30년간 괄목할 만한 발전을 이뤘다. 대사공학은 산업, 의료, 농업 및 환경 분야를 포함한 대부분의 생명공학 분야에서 적용돼왔으며, 특히 미생물 공학에 중점을 두고 연구가 진행됐다. 다양한 발효 식품과 알코올음료 생산 등, 미생물을 사용한 물질 생산은 오랜 역사가 있다. 미생물은 동식물에 비해 빠르게 자랄 수 있어 실험에 드는 시간과 비용이 적게 든다. 또한 유전자 변형 생물(Genetically Modified Organism; GMO) 관련한 윤리 및 안정성 문제에서 동식물과 비교해 미생물의 유전공학은 상대적으로 자유로워 미생물에 관한 대사공학 연구가 광범위하게 시행돼왔다.
지난 수십 년간 대사공학은 유용한 화학물질을 효율적으로 생산하고, 분해가 어려운 오염 물질을 분해할 수 있는 미생물 균주를 성공적으로 개발하는 등, 지속 가능한 발전을 위한 핵심적인 기술로서의 면모를 보여왔다. 특히, 현재까지 대사공학을 통해 개발한 미생물은 재생 가능한 바이오매스로부터 바이오 연료, 바이오 플라스틱, 산업용 대량 화학물질, 화장품 성분 및 의약품까지 수백 가지의 화학물질이 생산을 가능케 했다.
또한, 대사공학은 미생물과 곤충을 포함한 동식물의 자연적 정화 과정에서 영감을 얻어 미생물 기반의 다양한 생물학적 정화 방법을 개발하기 위해 사용돼왔다. 오염 물질과 독성 화학물질의 분해 경로를 조작함으로써 유출된 기름, 폐플라스틱, 살충제, 폐기된 항생제와 같은 물질을 더 높은 효율로 분해할 수 있도록 미생물을 개량할 수 있고, 이는 환경 보존을 위한 연구의 초석으로서 대사공학이 인류 건강에 기여하는 중요 예시다. 이처럼 대사공학은 유엔이 발표한 지속가능발전목표(Sustainable Development Goals; SDG) 달성에 다방면으로 기여하고 있다.
연구팀은 이번 연구에서 지난 30년간 대사 공학이 발전하며 어떻게 바이오 기반 화학물질의 지속 가능한 생산, 인류 건강 및 환경 문제까지 기여했는지에 대한 광범위한 개요를 제공했다. 특히 이상엽 특훈교수는 대사공학의 태동기부터 연구를 수행해 왔으며 2000년대 들어서 두드러진 합성생물학의 발전과도 함께해 왔다. 연구팀은 이번 논문을 통해 대사공학의 출현부터 인공지능을 활용한 최신 기술의 도입까지, 지난 수십 년 동안 어떻게 사회적, 산업적, 기술적 요구를 해결하기 위해 어떻게 발전해왔는지 정리하고, 최근 대사공학 연구가 어떻게 산업용 대량 화학물질 생산, 바이오 연료 생산, 천연물 생산, 생물학적 정화 분야에 기여하고 있는지 논의했다. 나아가 건강 및 환경 문제의 해결과 지속 가능한 바이오 기반의 화학산업을 정착시키기 위해 극복해야 할 대사공학의 문제점을 함께 제시했다.
공동 제1 저자인 생명화학공학과 김기배 박사과정생은 “기존의 석유화학 공정 기반의 화학물질 생산으로 인한 기후 위기와 화석 연료 고갈 문제를 고려했을 때 대사공학을 이용한 화학물질의 지속 가능한 생산 연구는 더욱 중요해지고 있다”라고 말했으며, 이상엽 특훈교수는 “이번 연구에서 대사공학의 역사를 돌이켜봄으로써 대사공학의 지속가능발전목표를 달성하기 위한 기여를 조명했으며, 우리 사회가 직면한 기후 위기, 환경 오염, 헬스케어, 식량 및 에너지 부족 문제에 대한 해결책으로서 대사공학이 점점 더 중요한 역할을 할 것”이라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발 과제, 바이오·의료기술개발사업의 맞춤형 세포공장 기반 유해선충제어 바이오소재 기술 개발 과제, 그리고 산업통상자원부가 지원하는 e바이오리파이너리 직접공기포집 C1전환 합성생물학의 통합 과제의 지원을 받아 수행됐다.
2023.01.25
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