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김지한 교수, 인공지능 이용한 다공성 물질 역설계 기술 개발
〈 김지한 교수 연구팀 〉
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 인공지능을 활용해 원하는 물성의 다공성 물질을 역설계하는 방법을 개발했다.
김백준, 이상원 박사과정이 공동 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 1월 3일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Inverse Design of Porous Materials Using Artificial Neural Networks)
다공성 물질은 넓은 표면적과 풍부한 내부 공극(孔劇)을 가지고 있어 촉매, 기체 저장 및 분리, 센서, 약물 전달 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.
기존에는 이러한 다공성 물질을 개발하기 위해 반복적인 실험을 통한 시행착오를 거치면서 시간과 비용이 많이 소모됐다. 이러한 낭비를 줄이기 위해 가상 구조를 스크리닝해 다공성 물질 개발을 가속화 하려는 시도들이 있었지만, 데이터베이스에 존재하지 않는 새로운 구조를 발견하지 못한다는 문제가 있었다.
최근에는 인공지능 기반의 역설계로 원하는 물성을 가진 물질을 개발하는 연구가 주목받고 있지만, 지금까지의 연구들은 단순한 소형 분자들 위주로 적용되고 있으며 복잡한 다공성 물질을 설계하는 연구는 보고되지 않았다.
김지한 교수 연구팀은 인공지능 기술과 분자 시뮬레이션 기술을 활용해 다공성 물질의 한 종류인 제올라이트 구조를 설계하는 방법을 개발했다.
연구팀은 인공지능 생성모델인 적대적 생성 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)과 기존 분자 시뮬레이션에서 활용되는 3차원 그리드 데이터를 활용해 복잡한 다공성 물질의 특성을 인공지능이 학습하고 생성할 수 있도록 구조를 개발했다.
개발된 인공신경망 생성모델은 3차원 그리드로 이루어진 구조 정보와 흡착 물성 데이터를 같이 학습하게 되며, 학습 과정 안에서 흡착 물성을 빠르게 계산할 수 있다. 이를 통해 에너지 저장 소재의 특성을 효율적으로 학습할 수 있음을 증명했다.
또한, 연구팀은 인공지능 학습 과정에서 기존의 알려진 제올라이트 구조 중 일부를 제외해 학습시켰고, 그 결과 인공지능이 학습하지 않았던 구조들도 생성할 수 있음을 확인했다.
김지한 교수는“인공지능을 이용해 다공성 물질을 설계한 최초의 사례이다”라며 “기체 흡착 용도에 국한된 것이 아니라 다른 물성에도 쉽게 적용할 수 있어 촉매, 분리, 센서 등 다른 분야의 물질 개발에도 활용될 것으로 기대한다”라고 말했다.
이번 연구는 BK21, 한국연구재단 중견 연구자 지원 사업 그리고 에너지 클라우드 사업단의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림 1. 인공지능 기반 다공성 물질(제올라이트) 생성 개요도
2020.01.07 조회수 6769 -
김신현 교수, 한국과학기술한림원 젊은과학자상 수상
우리 대학 생명화학공학과 김신현 교수가 ‘우수과학자 포상’ 통합시상식에서 40세 이하 우수과학기술인에게 수여되는 젊은과학자상을 받았다.
과학기술정보통신부는 한국연구재단, 한국과학기술한림원, 한국여성과학기술인지원센터와 함께 2018년 ‘우수과학자 포상’ 통합시상식을 14일 국립과천과학관에서 개최했다.
김신현 교수는 연성소재, 특히 콜로이드 광결정 기반의 미세입자를 대면적에 형성할 수 있는 소재 기술을 개발했다. 디스플레이, 센서, 위변조방지 소재, 심미성 색 소재로 활용 가능하고, 잔류약물 검출 등 다양한 응용이 가능한 캡슐형 센서 소재를 개발한 업적을 인정받아 수상자로 선정됐다.
젊은과학자상은 과학기술자의 사회적 위상 및 자긍심을 높이고 미래 국가과학기술의 중추적 역할을 담당할 주역을 육성하기 위해 국내 대학 및 국내 연구기관에 재직하는 만 40세 미만의 과학자로서 연구‧개발업적이 뛰어나며, 발전 잠재력이 우수한 자에게 주어진다.
과학기술정보통신부 최기영 장관은 “다양한 과학기술자에 대한 지속적 지원이 창의적 성과의 원동력이 된다.”라며, “미래의 일자리 창출과 국민 삶의 질 제고를 위해 대한민국 대표 연구자들에게 아낌없는 관심과 격려를 부탁드린다.”라고 격려와 당부의 말을 전했다.
2019.12.16 조회수 6949 -
김희탁 교수, 바나듐레독스 흐름전지용 전해액 신공정 개발
〈 김희탁 교수, 허지윤 박사과정, KIER 이신근 박사〉
우리 대학 생명화학공학과/나노융합연구소 차세대배터리센터 김희탁 교수와 한국에너지기술연구원(원장 곽병성) 에너지소재연구실 이신근 박사 공동연구팀이 생산 비용을 40% 줄인 바나듐 레독스 흐름전지용 고순도 전해액 생산 공정 개발에 성공했다.
허지윤 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)’ 9월 27일 자 온라인판에 게재됐고, 우수성을 인정받아 에디터 하이라이트(Editor’s Highlight)로 선정됐다. (논문명: Catalytic production of impurity-free V3.5+ electrolyte for vanadium redox flow batteries)
최근 리튬이온전지 기반 대용량 에너지 저장장치의 발화사고가 빈번하게 발생하면서 수계 전해질을 이용하는 비 발화성 바나듐 레독스 흐름전지에 대한 관심이 커지고 있다.
바나듐 레독스 흐름전지는 안전성뿐 아니라 내구성 및 대용량화의 장점이 있어 대용량 에너지 저장장치로의 응용이 기대되고 있으나, 리튬이온전지 대비 높은 가격으로 인해 시장 확대가 지연되고 있다.
바나듐 레독스 흐름전지의 부품 소재 중 바나듐 전해액은 전지의 용량, 수명과 성능을 결정하는 핵심 소재이며 전체 전지 가격의 50% 이상을 차지하고 있어, 바나듐 전해액의 저가격화는 바나듐 레독스 흐름전지 시장 확대의 핵심이라 할 수 있다.
상업적으로 이용되는 바나듐 전해액은 3.5 가의 산화수를 가지며, 이는 5가의 바나듐옥사이드(V2O5) 전구체를 전기분해를 이용해 환원시켜 제조된다. 그러나 전기분해 방식은 고가의 전기분해 장치가 필요하고 에너지 소비가 크며 전기분해 중 생성되는 높은 산화수의 전해액의 재처리가 필요하다.
이에 전기분해 방식을 벗어나 화학적으로 바나듐을 환원시키는 공정이 전 세계적으로 연구됐지만, 환원제의 잔류물에 의한 전해액 오염으로 인해 상업화에 성공한 사례가 없었다.
김 교수와 이 박사 공동연구팀은 유기 연료전지의 촉매 기술을 응용해 잔류물이 남지 않는 환원제인 포름산의 활성을 증대시켜 바나듐을 3.5가로 환원시키는 기술을 개발했다.
연구팀은 이 기술을 이용해 시간당 2리터(L)급 촉매 반응기를 개발했고 연속 공정을 통한 고순도의 3.5가 바나듐 전해액 생산에 성공했다.
이번 촉매반응을 이용한 제조공정은 전기분해 방식 대비 효율적인 공정 구조를 가져 생산 공정 비용을 40% 줄일 수 있다. 또한, 촉매 반응기를 통해 생산된 전해액은 기존 전기분해 방식으로 만들어지는 전해액과 동등한 성능을 보여 그 품질이 검증됐다.
나노융합연구소 차세대배터리센터장 김희탁 교수는 “촉매를 이용한 화학적 전해액 제조기술은 원천성을 가지고 있어, 비 발화성 대용량 에너지 저장장치 분야의 국가 경쟁력을 높일 수 있다”라고 말했다.
한국에너지기술연구원 에너지소재연구실 이신근 박사는 “한국에너지기술연구원에서 개발된 촉매 반응기를 통해 기술의 산업화가 촉진될 것으로 기대한다”라고 말했다.
이번 연구는 산업통상자원부 한국에너지기술평가원 ESS기술개발 사업의 지원을 받아 KAIST, 에너지기술연구원, 연세대학교, ㈜이에스가 참여한 컨소시엄을 통해 개발됐다.
□ 그림 설명
그림1. 촉매반응을 통한 3.5가 바나듐 전해액의 생산 및 기존 전기분해를 이용한 3.5가 전해액 생산 비교
그림2. 연구에서 개발된 촉매반응기 및 이를 이용한 전해액 연속 제조
2019.10.28 조회수 8176 -
정유성 교수, 인공지능을 통한 소재 역설계 기술 개발
〈 정유성 교수, 노주환 박사과정〉
우리 대학 EEWS대학원/생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 인공지능을 활용해 원하는 물성을 갖는 신소재를 역설계하는 기술을 개발했다.
연구팀은 알고리즘을 통해 수만 개의 물질을 학습시킨 뒤 인공지능을 통해 원하는 물성을 갖는 소재를 역설계하는 방식으로 4종의 신물질을 발견했다. 향후 신소재 개발에 크게 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
노주환 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 ‘셀 (Cell)’ 자매지 ‘매터(Matter)’ 10월 2일 자 온라인판에 출판됐다. (논문명 : Inverse Design of Solid State Materials via a Continuous Representation)
소재 연구의 궁극적인 목표는 원하는 물성을 갖는 신소재를 개발하는 것이다. 하지만 현재까지의 신소재 개발은 화학적 직관과 실험적 시행착오를 통한 방법 위주였기 때문에 개발 비용과 시간이 많이 들어 소재 개념화에서부터 상용화에 걸리는 시간이 평균 30년 정도 소요됐다.
기존의 소재 개발 과정은 소재를 시행착오를 통해 합성하고 난 후 물성을 측정해 만들어진 소재가 응용 목적에 맞는 소재인지를 평가하는 방식으로 개발됐다.
정 교수 연구팀은 인공지능 기술과 슈퍼컴퓨터 활용을 융합해 이러한 소재 개발을 기간을 크게 단축할 수 있는 새로운 소재 역설계 방법을 개발했다. 정 교수팀이 개발한 소재 역설계 방법은 기계(알고리즘)로 기존의 수만 개 물질과 그 물질들이 갖는 물성을 학습하게 한 후, 원하는 물성을 갖는 물질을 인공지능 기반 알고리즘이 역으로 생성하는 방식이다.
연구팀이 개발한 소재 역설계 방법은 기존의 컴퓨터 스크리닝을 통해 소재 설계를 가속화 하는 연구와도 차별성이 있다. 스크리닝 기반의 소재 발견 기술은 발견될 물질이 스크리닝 대상이 되는 물질 데이터베이스를 벗어날 수 없다는 한계를 가지고 있다. 따라서 데이터베이스에 존재하지 않는 새로운 형태의 소재를 발견하지 못한다는 단점이 있다.
연구팀이 개발한 신소재 역발견 모델은 인공지능 모델의 한 종류인 생성모델을 이용한 것으로, 생성모델은 이미지 및 음성 처리에 활발하게 활용되고 있는 기술이다. 예를 들어 수천 명의 얼굴들을 기계로 학습하게 해 새로운 사람의 얼굴을 생성해 내는 인공지능 기법이다.
연구팀은 이미지 생성에 주로 쓰이는 생성모델 기반의 인공지능 기법을 알려지지 않은 무기 고체 소재를 생성하는 데 최초로 적용했다. 특히 기존의 생성모델을 고체 소재에 적용하기 위해 역변환이 가능한 3차원 이미지 기반의 표현자를 도입함으로써 현재까지의 소재 역설계 모델의 한계를 극복했고, 이를 iMatGen(image-based Materials Generator) 이라 이름 지었다.
연구팀은 개발된 소재 역설계 기법을 새로운 바나듐 산화물 결정구조를 예측하는데 적용했다. 이 학습 과정에서 기존에 알려진 물질을 제외해 학습하더라도 제외된 물질들을 역으로 재발견할 수 있음을 확인해 개발 모델의 타당성을 검증했다.
최종적으로 개발된 모델을 통해 학습된 연속 잠재공간을 다양한 방법으로 샘플링하고 역변환 함으로써 기존에 존재하지 않는 전혀 새로운 바나듐 산화물 결정구조를 예측할 수 있었다.
정유성 교수는 “이번 연구는 원하는 물성을 갖는 무기 고체 소재를 역으로 설계하는 방법을 데이터 기반 기계학습으로 최초로 보인 예로, 향후 다양한 응용 분야의 신소재 개발에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다”라고 말했다.
이번 연구 성과는 한국연구재단, 산업통상자원부 산하 에너지기술평가원, 그리고 KISTI의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 개발된 소재 역설계 모델
2019.10.07 조회수 5909 -
이진우 교수, 백금 활용도 16배 높인 단일 원자 촉매 개발
〈 박진규 박사과정, 이진우 교수 〉
우리 대학 생명화학공학과 이진우 교수 연구팀이 전기화학적 물 분해(이하 수전해) 방식을 통해, 수소를 생산하는 과정에서 쓰이는 백금의 사용을 최소화하면서 뛰어난 성능을 보여 활용도를 16배 높일 수 있는 백금 기반 촉매를 개발했다.
연구팀은 백금의 활용도를 높이기 위해 백금을 단일원자 형태로 텅스텐 산화물 표면에 고분산 시켜 백금이 받는 지지체 효과를 극대화했고, 수소 생산 수전해 촉매에서 높은 성능을 구현했다.
박진규 박사과정과 이성규 박사가 공동 1 저자로 참여한 이번 연구는 세계적 화학지인‘앙게반테 케미(Angewandte Chemie)’ 8월 22일 자에 게재됐다. (논문명 : Investigation of Support Effect in Atomically Dispersed Pt on WO3-x for High Utilization of Pt in Hydrogen Evolution Reaction, 수소 생산 반응에서 백금 활용도를 높이기 위해 백금 유사-단일 원자 촉매를 담지한 텅스텐 산화물 지지체 효과 조사)
백금 기반 촉매들은 성능과 안정성이 높아 다양한 전기화학 촉매 분야에서 활용됐지만, 가격이 높아 상용화에 어려움이 있었다.
단일 원자 촉매는 금속의 원자 하나가 지지체에 고분산된 형태의 촉매로, 모든 금속 단일 원자가 반응에 참여하기 때문에 백금의 사용량을 현저히 낮출 수 있다. 하지만 대부분의 연구가 탄소 기반 지지체에 담지된 단일 원자 촉매를 적용하고 있어 백금 활용성에 한계가 있다.
연구팀은 이번에 백금과 강한 시너지 효과를 낼 수 있는 메조 다공성 텅스텐 산화물을 단일 원자 촉매의 지지체로 사용했다. 이를 통해 백금 단일 원자를 텅스텐 산화물에 담지했을 때, 텅스텐 산화물에서 백금 단일 원자로 전하 이동이 일어나 백금의 전자구조가 변하는 것을 확인했다.
또한, 단일 원자 촉매가 갖는 ‘금속과 지지체간의 경계면 극대화’라는 독특한 특징을 활용해 백금 나노입자를 텅스텐 산화물에 담지한 촉매와 비교 실험을 진행했다.
연구팀은 실험을 통해 백금 표면에서 다른 지지체 표면으로 수소가 넘어가는 현상인 수소 스필오버 (Hydrogen spillover)가 크게 발현됨을 확인했다. 이를 통해 기존 상용 백금 촉매의 사용량을 16분의 1로 현저히 줄일 수 있었다.
해당 연구는 수전해 뿐만 아니라 연료전지 기술과 같은 다양한 전기화학 촉매 분야에 응용될 수 있을 것으로 기대된다고 연구팀은 밝혔다.
이 교수는 “이번에 개발한 촉매는 기존 단일 원자 촉매 연구와 다른 관점에서 접근한 연구로 학술적으로 이바지하는 바가 크다”라며 “이번 연구를 통해 단일 원자 촉매 개발의 독보적인 기술을 확보했다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업, 수소에너지혁신기술개발사업, 기후변화대응기술개발사업, 미래소재디스커버리사업의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 유사 단일원자 촉매의 수소생산반응 모식도
2019.10.04 조회수 7293 -
박현규 교수, 바이오센서&바이오일렉트로닉스 저널 부편집장 선임
〈 박현규 교수 〉
우리 대학 생명화학공학과 박현규 교수가 엘스비어(Elsevier) 출판사가 발간하는 국제 학술지 ‘바이오센서& 바이오일렉트로닉스’(Biosensors and Bioelectronics) 저널 부편집장(associate editor)으로 선임됐다.
해당 저널은 화학, 분석(Chemistry, Analytical) 분야 상위 2.5%의 정상급 SCI 저널로(IF 9.518, 2018년 기준), 박현규 교수는, 핵산공학, 바이오센서, 나노바이오공학 분야에서 탁월한 연구 업적을 인정받아 부편집장(associate editor)에 선임됐다.
박 교수의 임기는 올해 10월부터 2021년 12월까지로 1년에 200여 편의 투고 논문에 대한 초기평가, 평가위원 선정, 최종 논문 게재 승인 결정 등 논문 게재 과정의 핵심 임무를 수행하게 된다.
2019.09.30 조회수 3924 -
김범준 교수, 빛에 반응해 모양과 색 변하는 스마트 마이크로 입자 개발
〈 김범준 교수, 이준혁 박사, 구강희 박사 〉
우리 대학 생명화학공학과 김범준 교수 연구팀이 빛에 의해 모양과 색을 바꿀 수 있는 스마트 마이크로 입자 제작기술을 개발했다.
아주 작은 입자의 모양이나 색을 원하는 대로 가공(fabrication)할 수 있게 되면 군용장비의 위장막(artificial camouflage), 병든 세포만 표적하는 약물전달캡슐, 투명도 및 색이 변하는 스마트 윈도우나 외부 인테리어 등에 활용할 수 있다.
마이크로 입자의 모양과 색 변화 연구는 주로 약물전달이나 암세포 진단과 같은 생물학적 응용을 위해 산도(pH), 온도, 특정 생체분자 같은 물리화학적 자극과 관련해 주로 이뤄졌다.
하지만 이런 자극들은 의도하는 국소부위에만 전달하기 어렵고 자극 스위치를 명확하게 켜고 끄기 어려운 것이 단점이었다.
반면 빛은 원하는 시간 동안 특정부위에만 쬐어줄 수 있고 파장과 세기를 정밀하게 조절, 선택적·순차적으로 입자 모양을 변형시킬 수 있어 해상도 높은 자극으로 주목받는다.
하지만 기존 빛에 감응하는 스마트 입자는 제작방법이 복잡하고, 편광방향으로의 길이 연장만 가능한 등 정밀한 모양변화가 어려워 활용에 한계가 있었다.
연구팀은 빛에 의해 분자구조가 변해 친수성 정도나 광학적 특성을 조절할 수 있는 계면활성제*를 개발하고 이들의 자가조립방식을 기반으로 빛에 반응해 모양과 색깔이 변하는 수 마이크로미터 크기의 스마트 입자를 대량으로 제작하는 데 성공했다.
빛을 쬐어준 시간과 파장에 따라 구형에서 타원체, 튤립, 렌즈형태 등으로 변화시킬 수 있는 한편 입자의 색도 조절할 수 있다.
또한 100μm 이하의 국소 부위에만 빛을 조사함으로써 원하는 위치에서 원하는 모양을 정교하게 유도할 수 있다.
특히 반응하는 빛의 파장이 서로 다른 계면활성제를 활용하면 입자 모양의 변화를 여러 단계로 조절하거나 원래의 모양으로 되돌리는 변화가 가능하다.
이러한 스마트 입자로 만들어진 박막이나 용액은 그 성질을 정밀하게 조절할 수 있어 정보를 담거나 신호를 넣을 수 있는 스마트 소재로도 활용할 수 있다.
과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 미래소재디스커버리사업, 글로벌프론티어사업 및 중견연구자지원사업의 지원으로 수행된 이번 연구의 결과는 화학 분야 국제학술지 잭스(JACS, Journal of the American Chemical Society)에 9월 4일 게재되는 한편 표지 논문으로 선정됐다.
김범준 교수는 “빛을 이용해 모양과 색이 조절되는 스마트 입자 제작 플랫폼을 개발한 것으로 빛을 신호로 국소부위 입자의 성질을 정밀하게 조절할 수 있어 스마트 디스플레이, 센서, 도료, 약물전달 등에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.”고 설명했다.
□ 그림 설명
그림1. 김범준 교수 연구성과 개념도
2019.09.09 조회수 7431 -
김지한 교수, 컴퓨터 설계 기반 다공성 복합재료 합성
〈 김지한 교수 연구팀 〉
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수와 UNIST 화학과 문회리 교수 공동연구팀이 컴퓨터 설계를 기반으로 한 이론적 디자인을 통해 새로운 다공성 복합재료를 합성하는 데 성공했다.
이러한 복합물질은 각각의 특성을 동시에 가지면서 융합된 새로운 성질을 나타낼 수 있어 촉매, 기체 저장 및 분리, 센서, 약물 전달 등 다양한 분야에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
권오민 박사과정과 UNIST 김진영 박사가 공동 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature communications)’ 8월 9일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Computer-aided discovery of connected metal-organic frameworks)
이번 연구에 사용한 금속 유기 구조체(Metal-Organic Framework, MOF)는 다양한 금속 이온 집합체와 유기 리간드로 구성된 화합물의 일종으로 나노 수준의 기공을 갖는 결정성 물질이다.
금속 유기 구조체는 각 구성요소의 다양성 덕분에 지난 20년간 8만여 개 이상의 구조들이 실험으로 합성됐다. 금속 유기 구조체는 표면적이 매우 넓고 기공의 물리-화학적 특성을 세밀하게 조절할 수 있어 기존의 제올라이트를 대체할 수 있는 차세대 다공성 물질이기도 하다.
최근 금속 유기 구조체를 다른 소재와 혼합해 기능을 다양화하거나, 한가지 물질의 단점을 다른 물질의 장점으로 보완함으로써 성능을 최적화하는 연구가 진행되고 있다.
그러나 기존의 합성된 금속 유기 구조체 복합재료들은 두 물질의 경계면에서 서로 어떻게 결합하는지에 대한 정확한 정보가 없고 그 형태가 무질서해 어떻게 만들어지는지에 대한 이해가 부족했다.
8만여 개의 금속 유기 구조체 중 표면에서 서로 결합할 수 있는 조합을 일일이 눈으로 찾아내는 것은 매우 시간이 오래 걸리기 때문에, 화학자의 직관만으로 새로운 이종 금속 유기 구조체 간 단결정 복합재료를 합성하기 위해서는 수많은 시행착오를 겪어야 했다.
따라서 8만여 개 이상의 금속 유기 구조체를 사용해 복합물질을 형성할 수 있는 경우의 수가 상당히 많음에도 불구하고 지금까지 합성된 복합재료의 수는 극히 일부로 제한됐다.
문제해결을 위해 공동연구팀은 미시적인 분자구조 정보를 활용해 먼저 합성 가능성이 큰 구조들을 선별한 뒤, 이를 실험적으로 합성함으로써 실제 새로운 복합물질을 개발하고 합성하는 시간을 획기적으로 단축했다.
김지한 교수가 이끈 시뮬레이션팀은 직접 개발한 컴퓨터 알고리즘을 활용해 기존에 발표된 8만여 개의 데이터로부터 특정 구조체의 결정면과 상호 연결될 수 있는 결정면을 가진 다양한 금속 유기 구조체 쌍들을 얻는 데 성공했다.
또한, 양자역학 시뮬레이션을 통해 두 금속 유기 구조체가 연결된 경계면이 가질 수 있는 안정적인 구조를 예측해냈다.
문회리 교수의 연구팀은 시뮬레이션 결과를 바탕으로 6종류의 새로운 금속 유기 구조체 복합재료를 성공적으로 합성함으로써 시뮬레이션으로 예측된 내용이 실험적으로 합성될 수 있음을 증명했다.
또한, 금속 유기 구조체 결정면 위에 다른 구조체가 하나의 구조로 자라나는 원리를 규명했고, 두 물질의 기공이 서로 연결돼 내부까지 분자가 자유롭게 이동할 수 있음을 확인했다.
이번 연구에서 성공한 서로 다른 두 금속 유기 구조체 간 경계면을 분자 수준에서 깨끗하게 하나의 구조로 연결하는 다공성 복합재료는 지금껏 없던 새로운 개념의 물질이다.
문회리 교수는 "실험과 컴퓨터 시뮬레이션의 협력 연구를 통해 그간 합성이 어려웠던 다기능 다공성 복합재료를 설계하고 합성할 수 있음을 보여줬다. 기존 신약개발에서 활용되던 연구 방식이 거대시스템인 다공성 재료에까지 확대된 성공적 사례이다”라고 말했다.
김지한 교수는“세계 최초로 나노 다공성 복합물질을 이론적으로 디자인해 합성까지 성공한 첫 사례라는 사실에 의미가 있다”라며 “새로운 복합재료 개발을 위해 필요한 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있고, 적용 분야를 MOF-나노입자, MOF-제올라이트, MOF-고분자 복합재료로 쉽게 확장할 수 있다”라고 말했다.
이 연구 결과는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 합성에 성공한 MOF 구조
2019.08.26 조회수 8387 -
김유천 교수, 암세포 사멸 유도하는 새 방식의 항암제 개발
〈 김유천 교수, 이대용 박사 〉
우리 대학 생명화학공학과 김유천 교수 공동 연구팀이 세포의 이온 항상성을 교란하는 새로운 원리로 암세포 자가사멸을 유도하는 항암제를 개발했다.
연구팀이 개발한 이온 교란 펩타이드는 세포의 활성산소 농도를 급격하게 높이고 소포체에 강력한 스트레스를 부여해 최종적으로 자가사멸을 유도할 수 있다. 또한, 물에 대한 용해성이 좋아 향후 임상에 적용 가능할 것으로 기대된다.
생명화학공학과 이대용 박사와 한양대학교 생명공학과 이수환 박사과정이 공동 1 저자로 참여하고, 한양대학교 생명공학과 윤채옥 교수가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’ 7월 17일 자 표지논문(Back cover)으로 게재됐다. (논문명 : A helical polypeptide-based potassium ionophore induces endoplasmic reticulum stress-mediated apoptosis by perturbing ion homeostasis)
세포 안팎의 이온 기울기는 세포 성장 및 대사과정에 중요한 역할을 해, 세포 이온 항상성을 교란하게 되면 세포의 중요한 기능이 억제돼 자가사멸(Apoptosis)을 촉진할 수 있다.
기존의 이온 항상성 교란 물질은 물에 대한 용해도가 낮아 동물 실험에 적용하기 매우 어렵고 이온 항상성 교란을 통한 자가사멸 원리가 구체적으로 밝혀지지 않아 실제 적용에 한계가 있다.
연구팀은 수용성을 지니고 칼륨 이온을 운반할 수 있는 알파나선 펩타이드 기반 항암물질을 개발했다. 펩타이드 끝에 양이온성을 지니며 물에 잘 녹는 친수성이 강한 그룹과 칼륨 이온 운반이 가능한 그룹을 결합해 이온 수송 능력과 친수성을 동시에 지니게 했다.
이 항암 펩타이드는 세포 내의 칼륨 농도를 낮추는 동시에 세포 내 칼슘 농도를 증가시킨다. 증가한 세포 내 칼슘 농도는 세포 내의 활성산소 농도를 크게 높여, 소포체 스트레스를 일으키며 최종적으로 자가사멸을 유도한다.
연구팀은 종양을 이식한 실험용 동물 모델에 새로운 항암물질을 투여해 높은 항암 효과와 소포체 스트레스를 통한 자가사멸 신호를 확인해 암 성장을 저해할 수 있음을 증명했다.
연구를 주도한 이대용 박사는“이온 교란 펩타이드는 세포 내의 활성산소 농도를 크게 높여 세포 자가사멸을 유도하기 때문에 기존의 항암 치료보다 더 효과적일 것으로 기대한다”라고 말했다.
김유천 교수는 “새로운 기작으로 암세포를 사멸하는 항암 펩타이드는 기존 항암요법의 한계점을 대체할 수 있는 새로운 방법으로 사용될 것이라 기대한다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. Advanced Science 표지
그림2. 동물 실험을 통한 소포체 스트레스를 통한 자가사멸 신호 규명
2019.08.01 조회수 8035 -
美 화학공학회 주최 케미카 대회 국내 예선 우승
(좌측부터) 고동연 교수, 정석영, 슈브로닐 센구프토, 홍지현, 이건호, 박규범, 조슈아 훌리오 아디드자자 학생
우리 대학 학부생으로 구성된 카이탈리스트(KAItalyst, 지도교수 생명화학공학과 고동연)팀이 지난 7월 20일(토) 대전 본원에서 열린 미국 화학공학회(AIChE) 케미카(Chem-E-Car) 한국 지역 예선 대회에서 우승을 차지했다.
케미카 대회는 화학반응으로 구동되는 모형 자동차를 제작하고 그 차량을 제어하는 기술 수준을 겨루는 대회다. 지난 1999년 미국 화학공학회에서 첫 대회를 개최한 이후 전 세계 대학생들이 참여하고 있다.
우리대학은 2014년 처음으로 대회에 출전해 2016년에는 최종 우승을 차지했으며, 2017년과 2018년에는 모스트 컨시스턴트 어워드(Most Consistent Award)를 연속으로 수상했다.
미국 화학공학회에는 대회에 기여한 KAIST의 공로와 역량을 인정해 올해는 공식 지역 예선을 유치할 것을 요청해왔다. 이에 생명화학공학과(학과장 이재우)가 주축이 되어 본선 주최 측이 직접 파견한 2명의 스태프가 관리·감독하는 케미카 한국 지역 예선 대회를 국내 최초로 개최했다.
지난 4월 중순부터 약 한 달 반 동안 한국 화학공학회를 통해 지역 예선에 참여할 총 4개의 팀을 선발하는 공모를 진행했다. 대회에 참가하기 위해서는 4인 이상으로 구성된 대학생 팀이 화학반응으로 구동되는 모형 자동차를 제작한 뒤 정확하게 움직여야 하는 기술을 구현해야 한다.
첫 대회 개최 소식에 여러 대학이 참가 의사를 밝혔지만, 기술 구현에 실패해 KAIST 생명화학공학과와 서울대학교 화학생물공학부 두 팀만이 참가할 수 있었다.
생명화학공학과 홍지현(22세), 정석영(20세), 이건호(20세), 박규범(19세), 조슈아 훌리오 아디드자자(21세, Joshua Julio Adidjaja) 씨와 기계공학과 슈브로닐 센구프토(21세, Shubhranil Sengupta) 씨 등 총 6명의 학부생으로 구성된 카이탈리스트팀은 화학 반응이 신속하고 정확한 요오드시계반응(iodine clock reaction)을 이용하는 한편 바나듐 산화환원 화학전지를 통해 안정적인 출력을 갖는 자동차를 제작했다.
케미카 대회 규칙상 반드시 화학반응으로만 자동차를 제어해야 하며, 경연 대회 현장에서 주행할 거리와 수송할 화물의 무게가 결정된다. 당일에 부여받은 조건이 적용된 모형 자동차를 활용해 목표 지점까지 도달한 시간과 정확도를 비교해 승패를 가린다. 즉, 화학 반응을 정밀하게 제어할 수 있어야 좋은 성적을 거둘 수 있다.
KAIST 팀은 경연 당일 미션으로 제시된 22.5m의 주행거리 중 서울대 팀보다 결승지점에 1.5m 이상 근접하게 접근해 승리를 거뒀다.
우승을 차지한 KAIST 팀에는 본선 진출권과 함께 200달러의 상금이 수여됐으며, 서울대 팀에는 100달러의 상금이 주어졌다.
카이탈리스트의 팀 리더인 홍지현 씨는 "이런 차를 제작하고 구동해본 것이 처음이라 여러 문제점이 있었지만 계속된 노력을 통해 좋은 결과를 낼 수 있었다.ˮ며 이어 "11월에 열리는 국제대회에서도 좋은 결과를 내도록 최선을 다하겠다ˮ고 말했다.
본선 대회는 올해 11월 美 플로리다주 올랜도에서 열리는 미국 화학공학회 정기 총회(AIChE Fall Meeting)에서 개최되며 조지아공대, 카네기멜론대학 등 50개 대학이 참여할 예정이다.
카이탈리스트 팀을 지도한 고동연(생명화학공학과) 교수는 "KAIST가 올해 국내 최초로 개최한 케미카 한국 지역 예선이 시작점이 되어 앞으로 보다 많은 대학이 함께 참여하고 선의의 경쟁을 펼치는 대회로 성장하길 바란다ˮ고 전했다.
2019.07.31 조회수 6170 -
박오옥 교수, 포도당 기반의 그래핀 양자점 합성 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 박오옥 교수 연구팀이 포도당을 기반으로 한 그래핀 양자점의 합성 기술을 개발해, 이를 이용해 안정적인 청색 빛을 내는 그래핀 양자점 발광소자를 제작하는 데 성공했다.
연구팀은 위 그래핀 양자점을 발광체로 응용해 디스플레이를 제작했고, 현 디스플레이 분야의 난제인 청색 발광을 구현하면서 안정적인 전압 범위에서 발광하는 것을 확인했다.
이석환 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’ 7월 5일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Synthesis of Single-Crystalline Hexagonal Graphene Quantum Dots from Solution Chemistry)
그래핀은 우수한 열, 전기 전도도와 투명도를 가져 차세대 전자재료로 주목받고 있지만, 단층 및 다층 그래핀은 도체의 특성을 가져 반도체로 적용하기 어려운 단점이 있다. 그러나 그래핀을 작은 나노 크기로 줄이게 되면 반도체의 특성인 밴드갭을 가져 발광특성을 보이게 돼 활용할 수 있게 된다. 이를 그래핀 양자점이라 한다.
기존 단결정 그래핀은 구리-니켈 기반 금속 박막 위에 화학 기상 증착법(CVD)을 이용하거나 흑연을 물리·화학적 방법으로 벗겨내는 기술로 만들었다. 물리·화학적 방법으로 제작한 그래핀은 결함이 매우 많아 순수한 단결정의 특성을 가지지 못하는 단점이 있었다.
연구팀이 개발한 그래핀 양자점은 기존과는 매우 다른 우수한 합성 과정을 보였다. 포도당 수용액에 아민과 초산을 일정 비율로 혼합해 반응 중간체를 형성하고 이를 안정적인 용액으로 구현했다.
이후 형성된 중간체의 자가조립을 유도해 단결정의 그래핀 양자점을 용액상으로 합성하는 데 성공했다. 연구팀은 이 과정에서 기존의 복잡한 분리 정제법을 개선한 저온 침전 분리법을 개발했다.
연구팀의 이번 합성 기술은 단일상(single phase) 반응을 통해 균일한 핵 성장(homogeneous nucleation)반응을 최초로 유도했다는 의의가 있다.
박 교수 연구팀은 이번 연구를 통해서 수 나노미터에서 100 나노미터 수준의 단결정 크기를 원하는 대로 조절 가능한 용액상 합성 기술을 개발했다.
박오옥 교수는 “최초로 개발된 단결정 그래핀 양자점 용액 합성법은 그래핀의 다양한 분야 접목에 크게 기여할 것이다”라며 “이를 잘 응용하면 유연 디스플레이 또는 베리스터와 같은 반도체 성질을 갖는 그래핀의 역할이 제시될 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 고려대학교 화공생명공학과 임상혁 교수 연구팀과 공동으로 진행됐으며, 한국과학연구재단의 나노원천 과제, 한국전자통신연구원의 나노물질 기술 연구 과제, KAIST EEWS 과제, 대한민국 정부 BK21+ 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 용액 화학으로 합성된 잘 정렬된 다양한 크기의 단결정 그래핀 양자점
2019.07.30 조회수 9111 -
이상엽 특훈교수, 김현욱 교수, 인공지능 이용한 효소기능 예측 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수와 김현욱 교수의 초세대 협업연구실 공동연구팀이 딥러닝(deep learning) 기술을 이용해 효소의 기능을 신속하고 정확하게 예측할 수 있는 컴퓨터 방법론 DeepEC를 개발했다.
공동연구팀의 류재용 박사가 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제학술지 ‘미국 국립과학원 회보(PNAS)’ 6월 20일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Deep learning enables high-quality and high-throughput prediction of enzyme commission numbers)
효소는 세포 내의 생화학반응들을 촉진하는 단백질 촉매로 이들의 기능을 정확히 이해하는 것은 세포의 대사(metabolism) 과정을 이해하는 데에 매우 중요하다.
특히 효소들은 다양한 질병 발생 원리 및 산업 생명공학과 밀접한 연관이 있어 방대한 게놈 정보에서 효소들의 기능을 빠르고 정확하게 예측하는 기술은 응용기술 측면에서도 중요하다.
효소의 기능을 표기하는 시스템 중 대표적인 것이 EC 번호(enzyme commission number)이다. EC 번호는 ‘EC 3.4.11.4’처럼 효소가 매개하는 생화학반응들의 종류에 따라 총 4개의 숫자로 구성돼 있다.
중요한 것은 특정 효소에 주어진 EC 번호를 통해서 해당 효소가 어떠한 종류의 생화학반응을 매개하는지 알 수 있다는 것이다. 따라서 게놈으로부터 얻을 수 있는 효소 단백질 서열의 EC 번호를 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 기술은 효소 및 대사 관련 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 한다.
작년까지 여러 해에 걸쳐 EC 번호를 예측해주는 컴퓨터 방법론들이 최소 10개 이상 개발됐다. 그러나 이들 모두 예측 속도, 예측 정확성 및 예측 가능 범위 측면에서 발전 필요성이 있었다. 특히 현대 생명과학 및 생명공학에서 이뤄지는 연구의 속도와 규모를 고려했을 때 이러한 방법론의 성능은 충분하지 않았다.
공동연구팀은 1,388,606개의 단백질 서열과 이들에게 신뢰성 있게 부여된 EC 번호를 담고 있는 바이오 빅데이터에 딥러닝 기술을 적용해 EC 번호를 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 DeepEC를 개발했다.
DeepEC는 주어진 단백질 서열의 EC 번호를 예측하기 위해서 3개의 합성곱 신경망(Convolutional neural network)을 주요 예측기술로 사용하며, 합성곱 신경망으로 EC 번호를 예측하지 못했을 경우 서열정렬(sequence alignment)을 통해서 EC 번호를 예측한다.
연구팀은 더 나아가 단백질 서열의 도메인(domain)과 기질 결합 부위 잔기(binding site residue)에 변이를 인위적으로 주었을 때, DeepEC가 가장 민감하게 해당 변이의 영향을 감지하는 것을 확인했다.
김현욱 교수는 “DeepEC의 성능을 평가하기 위해서 이전에 발표된 5개의 대표적인 EC 번호 예측 방법론과 비교해보니 DeepEC가 가장 빠르고 정확하게 주어진 단백질의 EC 번호를 예측하는 것으로 나타났다”라며 “효소 기능 연구에 크게 이바지할 것으로 기대한다”라고 말했다.
이상엽 특훈교수는 “이번에 개발한 DeepEC를 통해서 지속해서 재생되는 게놈 및 메타 게놈에 존재하는 방대한 효소 단백질 서열의 기능을 보다 효율적이고 정확하게 알아내는 것이 가능해졌다”라고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 기후변화대응기술개발사업의 바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 원천기술개발 과제 및 바이오·의료기술 개발 Korea Bio Grand Challenge 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 인공지능 기반의 DeepEC를 이용한 효소 기능 EC 번호 예측
2019.07.03 조회수 11090