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최원호 교수, 전기바람 발생 원리 규명
우리 대학 물리학과 최원호 교수가 전북대 문세연 교수와의 공동 연구를 통해 전기 바람(Electric wind)이라 불리는 플라즈마 내 중성기체 흐름의 주요 원리를 규명했다. 이는 플라즈마 내 존재하는 전자나 이온과 중성입자 사이의 상호작용에 대한 기초 연구로 플라즈마를 이용하는 유체 제어기술 등 플라즈마 응용 기술의 발전에 기여할 것으로 기대된다. 박상후 박사가 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 1월 25일자 온라인 판에 게재됐다. 두 개의 서로 다른 입자 무리로 구성된 유체역학 문제는 수세기 동안 뉴턴을 포함한 많은 과학자들의 관심을 지속적으로 받아 온 연구주제이다. 전자나 이온과 중성입자 간의 충돌로 인한 상호작용은 지구나 금성의 대기에서도 일어나는 여러 자연현상의 기초 작용으로 흔히 알려져 있다. 플라즈마에서의 전기바람은 이 상호작용을 통해 나온 결과의 대표적인 예다. 전기바람이란 전하를 띈 전자나 이온이 가속 후 중성기체 입자와 충돌해 발생하는 중성기체의 흐름을 말한다. 선풍기 날개와 같이 기계적인 움직임 없이 공기의 움직임을 일으킬 수 있는 방법으로 기존의 팬을 대체할 수 있는 차세대 기술로 주목받고 있다. 최근에는 이와 같은 플라즈마 기술을 적용해 트럭 및 선박에서 발생하는 공기저항을 감소시켜 연료효율의 증가와 미세먼지 발생 감소, 풍력발전기 날개 표면의 유체 분리(flow separation)의 완화, 도로 터널 내 공기저항 및 미세먼지 축적 감소, 초고층 건물의 풍진동 감소와 같은 응용기술 개발이 여러 나라에서 활발히 시도되고 있다. 대기압 플라즈마 내에 전기장이 강하게 존재하는 공간에서 전자나 이온이 불균일하게 분포되면 전기바람이 발생한다. 전기바람의 주요 발생 원인은 현재까지도 명확하게 밝혀지지 않아 유체 제어와 관련한 여러 응용분야에 적용하는데 어려움이 있었다. 연구팀은 대기압 플라즈마를 이용해 전기바람 발생의 전기 유체역학적 원리를 밝히는데 성공했다. 전기 유체역학적 힘에 의한 스트리머 전파와 공간전하 이동의 효과를 정성적으로 비교하는 데 성공했다. 연구팀은 스트리머 전파는 전기바람 발생에 큰 영향을 주지 못하고 오히려 스트리머 전파 이후 발생하는 공간전하의 이동이 주요 원인임을 밝혔다. 특정 플라즈마에서는 음이온이 아닌 전자가 전기바람 발생의 핵심 요소임을 확인했다. 또한 헬륨 플라즈마에서 최고 초속 4m 속력의 전기바람이 발생했는데 이는 일반적인 태풍 속력의 4분의 1 정도이다. 이러한 결과를 통해 전기바람의 속력을 효율적으로 제어할 수 있는 기초 원리를 제공할 수 있을 것으로 보인다. 이번 연구는 하전입자와의 상호작용으로 인해 중성기체 흐름이 발생하는 원리를 실험을 통해 설명했고 정확한 분석법과 설득력을 갖췄다는 평을 받는다. 최 교수는 “이번 결과는 대기압 플라즈마와 같이 약하게 이온화된 플라즈마에서 나타나는 전자나 이온과 중성입자 사이의 상호작용을 학문적으로 이해하는데 유용한 기반이 될 것이다”며 “ 이를 통해 경제적이고 산업적 활용이 가능한 플라즈마 유체제어 분야를 확대하고 다양한 활용을 가속화하는데 큰 역할을 할 것으로 기대된다”고 말했다. 이번 연구는 국가핵융합연구소의 미래선도플라즈마-농식품융합기술개발사업과 산업통상자원부의 사업화연계기술개발사업(R&BD)의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 약전리 대기압 제트 플라즈마 사진 그림2. 대기압 헬륨 제트 플라즈마의 고전압 펄스 폭 및 높이에 따른 전기바람 속력의 변화
2018.02.19
조회수 14516
장호종 교수, 2018 ISIITA 최우수 논문 발표상 수상
〈 장 호 종 연구교수 〉 우리 대학 IT융합연구소 장호종 연구교수가 ‘2018 정보기술 및 응용분야 혁신 국제 심포지엄(ISIITA : The International Symposium on Innovation in Information Technology Application)에서 최우수 논문 발표상을 수상했다. 국제 심포지엄 ISIITA는 고도의 정보기술 응용 분야의 선도적 연구자들이 모여 기술의 융합에 대해 교류하는 국제적 네트워킹 심포지엄이다. 장 교수는 이번 심포지엄에서 최우수 논문 발표상을 수상했다. (논문명 : A Study on the Measurement of Aptamer in Urine Using SiPM) 이 논문은 질병의 조기 진단을 위해 소변의 나트륨 및 칼륨 농도를 압타머의 발광량을 통해 실시간 측정하고 분석하는 시스템 개발에 관한 내용이다. 소자 내부증폭으로 저조도의 빛 양을 100만 배 증폭시킬 수 있어 단일광자도 측정이 가능한 실리콘 광증배관을 활용했다. 장 교수는 “추후 원심분리 등의 별도 과정 없이 신속한 진단이 가능한 ‘포인트 오브 케어 테스트(Point-of-care test)’ 시스템이 개발되면 질병의 조기진단 및 감염 여부를 실시간으로 확인 가능할 것이다”며 “추후 핵심 기술 보편화를 통해 삶의 질을 높이는 적정기술로의 발전을 꾀할 예정이다”고 말했다. 이번 연구는 미래창조과학부 선행공정·플랫폼기술연구개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2018.02.12
조회수 12052
최경철 교수, 머리카락보다 얇은 실에 OLED 제작 성공
〈 권 선 일 박사과정 〉 우리 대학 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 머리카락보다 얇은 섬유 위에 고효율의 유기발광 디스플레이(OLED)를 제작할 수 있는 기술을 개발했다. 연구팀은 향후 웨어러블 디스플레이에 적용할 수 있는 고효율, 고수명의 OLED 기술이 될 것으로 기대된다고 밝혔다. 권선일 박사과정이 주도한 이번 연구는 나노과학 분야 국제 학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’ 12월 6일자 온라인 판에 게재됐다. 기존의 섬유형 웨어러블 디스플레이 연구는 기기를 구현하는 데 초점을 맞춰서 진행이 됐다. 따라서 소자의 성능이나 내구성 측면에서 평판 기반의 OLED 소자에 비해 턱없이 낮은 성능을 보였고 이로 인해 실제 웨어러블 디스플레이로 응용하는 데 한계가 있었다. 연구팀은 문제 해결을 위해 섬유에 적합한 OLED 소자 구조를 설계해 3차원 섬유 구조에 적합한 딥 코팅 공정을 활용했고 이를 통해 평판 제작물에 버금가는 고효율, 고수명의 OLED를 개발했다. 이 기술을 통해 평판 기반의 용액 공정을 활용한 OLED 구조를 그대로 섬유에 적용해도 성능 저하가 전혀 없이 1만cd/m2(칸델라/제곱미터) 수준의 휘도, 11cd/A(칸델라/암페어) 이상의 효율을 보임을 확인했다. 또한 4.3%의 기계적 변형률에도 섬유형 OLED 성능이 잘 유지됨을 확인했고 개발한 섬유형 OLED를 직물에 직조해도 아무런 문제가 발생하지 않음을 증명했다. 연구진이 개발한 기술은 300마이크로미터(㎛) 직경의 섬유에서부터 머리카락보다 얇은 90마이크로미터 직경 섬유에도 OLED를 형성할 수 있었다. 또한 105℃ 이하의 저온에서 모든 과정이 진행되기 때문에 열에 약한 일반적인 섬유에도 적용 가능하다. 최 교수는 “기존 섬유형 웨어러블 디스플레이 연구는 낮은 성능으로 인해 응용에 많은 제약이 따랐지만 이 기술은 직물을 구성하는 요소인 섬유에 고성능의 OLED를 제조할 수 있는 기술이다”며 “간단하고 저비용의 공정으로 고성능 섬유형 웨어러블 디스플레이 상용화의 길을 열었다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 선도연구센터지원사업과 나노소재원천기술개발사업의 지원으로 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 섬유형 유기 발광 다이오드를 직조하여 구동한 모습
2018.01.03
조회수 12510
박현욱 교수, 머신러닝 통해 MRI 영상촬영시간 단축기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 박현욱 교수 연구팀이 머신러닝 기반의 영상복원법을 이용해 자기공명영상장치(이하 MRI)의 영상 획득시간을 6배 이상 단축시킬 수 있는 기술을 개발했다. 이번 연구를 통해 MRI의 영상획득시간을 대폭 줄임으로써 환자의 편의성을 높일 뿐 아니라 의료비용 절감 효과를 기대할 수 있을 것으로 보인다. 권기남 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘메디컬 피직스(Medical Physics)’ 12월 13일자에 게재됐고 그 우수성을 인정받아 표지 논문에 선정됐다. MRI는 방사능 없이 연조직의 다양한 대조도를 촬영할 수 있는 영상기기이다. 다양한 해부학적 구조 뿐 아니라 기능적, 생리학적 정보 또한 영상화 할 수 있기 때문에 의료 진단을 위해 매우 높은 빈도로 사용되고 있다. 하지만 MRI는 다른 의료영상기기에 비해 영상획득시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 환자들은 MRI를 찍기 위해 긴 시간을 대기해야 하고 촬영 과정에서도 자세를 움직이지 않아야 하는 등의 불편함을 감수해야 한다. 특히 길게 소요되는 영상획득시간은 MRI의 비싼 촬영 비용과 직접적인 연관이 있다. 박 교수 연구팀은 MRI의 영상획득시간을 줄이기 위해 데이터를 적게 수집하고 대신 부족한 데이터를 기계학습(Machine Learning)을 이용해 복원하는 방법을 개발했다. 기존의 MRI는 주파수 영역에서 여러 위상 인코딩을 하면서 순차적으로 한 줄씩 얻기 때문에 영상획득시간이 오래 걸린다. 획득 시간을 단축시키기 위해 저주파 영역에서만 데이터를 얻으면 저해상도 영상을 얻게 되고 듬성듬성 데이터를 얻으면 영상에서 인공물이 생기는 에일리어싱 아티팩트 현상이 발생한다. 이러한 에일리어싱 아티팩트를 해결하기 위해 다른 민감도를 갖는 여러 수신 코일을 활용한 병렬 영상법과 신호의 희소성을 이용한 압축 센싱 기법이 주로 활용됐다. 그러나 병렬 영상법은 수신 코일들의 설계에 영향을 받기 때문에 시간을 많이 단축할 수 없고 영상 복원에도 시간이 많이 걸린다. 연구팀은 MRI의 가속화에 의해 발생하는 에일리어싱 아티팩트 현상을 없애기 위해 라인 전체를 고려한 인공 신경망(Deep Neural Networks)을 개발했다. 연구팀은 위 기술과 함께 기존 병렬 영상법에서 이용했던 복수 수신 코일의 정보를 활용했고, 이 방식을 통해 직접적으로 영향을 주는 부분만을 연결해 네트워크의 효율성을 높였다. 기존 방법들의 경우 서브 샘플링 패턴에 많은 영향을 받았지만 박 교수 연구팀의 기술은 다양한 서브샘플링 패턴에 적용 가능하며 기존 방법대비 복원 영상의 우수함을 보였고 실시간 복원 또한 가능하다. 박 교수는 “MRI는 환자 진단에 필요한 필수 장비가 됐지만 영상 획득 시간이 오래 걸려 비용이 비싸고 불편함이 많았다”며 “기계학습을 활용한 방법이 MRI의 영상 획득 시간을 크게 단축할 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부의 인공지능 국가전략프로젝트와 뇌과학원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 국제 학술지 ‘메디컬 피직스 (Medical Physics)’12월호 표지 그림2. 제안하는 네트워크의 모식도 그림3. MRI의 일반적인 영상 획득 및 가속 영상 획득 모식도
2017.12.29
조회수 14753
조광현 교수, 암세포 유형별 최적 약물표적 발굴기술 개발
〈 최민수 박사, 조광현 교수 〉 우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 암세포의 유형에 따라 최적의 약물 표적을 찾는 기술을 개발했다. 이는 시스템생물학을 이용해 암세포의 유전자변이가 반영된 분자네트워크의 다이나믹스(동역학)를 분석해 약물의 반응을 예측하는 기술로 향후 암 관련 신약 개발에 크게 기여할 것으로 기대된다. 최민수, 시 주 (Shi Jue), 주 양팅 (Zhu Yanting), 양 루젠 (Yang Ruizhen)이 참여한 이번 연구는 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 12월 5일자 온라인 판에 게재됐다. 인간의 암세포는 유전자 돌연변이, 유전체 단위의 반복적 변이 등 여러 형태의 유전자 변이가 있다. 이러한 변이는 같은 암종에서도 암세포에 따라 많은 차이를 보이기 때문에 약물에 대한 반응도 다양하다. 암 연구자들은 암 환자에게서 빈번하게 발견되는 유전자변이를 파악하고 이 중 특정 약물의 지표로 사용될 수 있는 유전자변이를 찾기 위해 노력해 왔다. 이러한 연구는 단일 유전자변이의 발견 또는 유전자네트워크의 구조적 특징 분석에 초점이 맞춰져 있다. 하지만 이러한 접근 방법은 암세포 내 다양한 유전자 및 단백질의 상호작용에 의해 유발되는 암의 생물학적 특성과 이로 인한 약물반응의 차이를 설명하지 못하는 한계가 있다. 암세포의 유전자변이는 해당 유전자 기능 뿐 아니라 이 유전자와 상호작용하는 다른 유전자, 단백질에 영향을 미치기 때문에 결과적으로 분자네트워크의 다이나믹스(동역학) 특성에 변화를 일으킨다. 이로 인해 항암제에 대한 암세포의 반응이 변화하게 된다. 따라서 분자네트워크의 다이나믹스(동역학) 특성을 무시하고 소수의 암 관련 유전자를 표적으로 하는 현재의 치료법은 일부 환자에게만 유용하고 약물저항성을 갖는 대다수 환자에게는 효과적으로 적용되지 못한다. 조 교수 연구팀은 문제 해결을 위해 슈퍼컴퓨팅을 이용한 대규모 컴퓨터시뮬레이션과 세포 실험을 융합해 암세포 분자네트워크의 다이나믹스(동역학) 변화를 분석했다. 이를 통해 약물반응을 예측해 유형별 암세포의 최적 약물 표적을 발굴하는 기술을 개발했다. 이 기술은 대다수 암 발생에 관여하는 것으로 알려진 암 억제 유전자 p53의 분자조절네트워크에 시범적으로 적용됐다. 연구팀은 국제 컨소시엄인 암 세포주 백과사전(CCLE : The Cancer Cell Line Encyclopedia)에 공개된 대규모 암세포 유전체 데이터를 분자네트워크에 반영해 구축했으며 유전변이의 특성에 따라 서로 다른 분자네트워크를 생성했다. 각 분자네트워크에 대해 약물반응을 모사한 섭동분석을 수행해 약물반응을 나타내는 암세포의 변화를 정량화하고 군집화했다. 그 후 컴퓨터시뮬레이션 분석을 통해 효능, 조합에 따른 시너지효과 등 약물반응정도를 예측했다. 이러한 컴퓨터시뮬레이션 결과를 토대로 폐암, 유방암, 골종양, 피부암, 신장암, 난소암 등 다양한 암세포주를 대상으로 약물반응 실험을 수행해 비교 검증했다. 이 기술은 임의의 분자네트워크에 대해서 동일한 방식으로 적용할 수 있고 최적의 약물 표적을 발굴해 개인 맞춤치료에 활용가능하다. 연구팀은 암세포의 이질성에 따른 다양한 약물반응의 원인을 특정 유전자나 단백질뿐만 아니라 상호조절작용을 종합적으로 고려해 분석할 수 있게 됐다고 밝혔다. 또한 약물저항성의 원인을 사전에 예측하고 이를 억제할 수 있는 최적의 약물 표적을 발굴할 수 있게 됐고 기존 약물의 새로운 적용대상을 찾는 약물재창출에 활용될 수 있는 핵심 원천기술을 확보하게 됐다고 말했다. 조 교수는 “암세포별 유전변이는 약물반응 다양성의 원인이지만 지금까지 이에 대한 총체적 분석이 이뤄지지 못했다”며 “시스템생물학을 통해 암세포 유형별 분자네트워크의 약물반응을 시뮬레이션으로 분석해 약물 반응의 근본적 원리를 파악하고 새로운 개념의 최적 약물 타겟을 발굴할 수 있게 됐다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 바이오의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 컴퓨터시뮬레이션을 통한 암세포 유형별 약물반응 예측 및 세포실험 비교 검증 그림2. 암세포별 분자네트워크의 동역학 분석에 기반한 약물반응 예측 및 군집화 그림3. 세포 분자네트워크 분석에 따른 암세포 유형별 약물타겟 발굴 및 암환자별 맞춤치료 전략 수립
2017.12.07
조회수 15381
조광현 교수, 대장암 유발하는 돌연변이 유전자의 네트워크 원리 규명
〈 왼쪽위부터 시계방향으로 이종훈 박사과정, 공정렬 박사과정, 조광현 교수, 신동관 연구교수 〉 우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 대장암이 발병하는 과정에서 생기는 유전자 네트워크의 원리를 규명하는 데 성공했다. 이를 통해 대장암의 근본적인 발병 원리를 밝혀낼 뿐 아니라 향후 새로운 개념의 효과적인 항암제의 분자표적을 찾는데 활용될 것으로 기대된다. 또한 4차 산업혁명의 핵심 기술로 주목받는 IT와 BT의 융합연구인 시스템생물학 연구로 규명해냈다는 의의를 갖는다. 신동관 박사, 이종훈, 공정렬 학생연구원 등이 함께 참여한 이번 연구는 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 2일자 온라인 판에 게재됐다. 인간의 암은 유전자 돌연변이에 의해 발생한다. 이 돌연변이의 빈도는 암종에 따라 차이가 나는데 백혈병, 소아암은 10여 개 정도이지만 성인 고형암은 평균 50여 개, 폐암 등의 외부인자로 인한 경우는 수백 개에 이른다. 전 세계 암연구자들은 암 치료를 위해 환자들에게서 빈번하게 발견되는 유전자 돌연변이들을 파악하고 이 중 주요 암 유발 유전자를 찾아내 표적 항암제를 개발하고자 노력했다. 그러나 유전자 돌연변이는 해당 유전자의 기능에만 영향을 주는 게 아니라 그 유전자와 상호작용하는 다른 유전자에게도 영향을 끼친다. 따라서 이러한 유전자 네트워크의 원리를 모른 채 소수의 암 유발 유전자를 대상으로 하는 현재의 치료법은 일부에게만 효과가 있고 쉽게 약물의 내성을 일으키는 한계가 있다. 조 교수 연구팀은 대장암 환자의 대규모 유전체 데이터를 이용해 유전자 상호작용 네트워크에서 나타나는 다중 돌연변이의 협력적 효과에 대한 수학모형을 구축했다. 이는 국제 암유전체컨소시엄에서 발표한 전암 유전체데이터베이스(TCGA: The Cancer Genome Atlas)를 토대로 구축한 것으로, 유전자 네트워크에서 나타나는 돌연변이의 영향력을 정량화하고 이를 이용해 대장암 환자 군을 임상 특징에 따라 군집화 하는데 성공했다. 또한 대규모 컴퓨터 시뮬레이션 분석을 통해 암 발생 과정에서 나타나는 임계전이(critical transition) 현상을 밝혀내 숨겨진 유전자 네트워크의 원리를 최초로 규명했다. 임계전이란 상전이와 같이 물질의 상태가 갑작스럽게 변화하는 현상을 말한다. 암 발생 과정에서는 유전자 돌연변이의 발생 순서를 추적하기 어렵기 때문에 전이 현상이 존재하는지 확인할 수 없었다. 연구팀은 시스템생물학 기반의 연구방법을 이용해 확인한 결과 기존의 대장암에서 잘 알려진 암 유발 유전자 돌연변이의 발생 순서를 따르는 경우에 임계전이 현상을 보임을 발견했다. 이번에 개발한 수학모형을 활용하면 암환자에게 발생하는 다수 유전자 돌연변이의 영향을 가장 효과적으로 저해할 수 있는 새로운 항암 표적 약물이 개발될 것으로 기대된다. 특히 주요 암 유발 유전자 뿐 아니라 돌연변이의 영향을 받는 다른 모든 유전자들을 대상으로 종합적으로 평가해 효과적인 약물 표적을 찾아낼 수 있다. 조 교수는 “지금껏 다수 유전자들의 돌연변이가 암 발생에 어떻게 기여하는지 밝혀진 바가 없었다”며 “이번 연구에서는 시스템생물학으로 암세포의 발달과정에서 유전자 네트워크의 원리를 최초로 밝힘으로써 새로운 차원의 항암제 표적을 발굴할 수 있는 가능성을 제시했다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 바이오의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 유전자 돌연변이의 영향력 전파에 의한 거대 클러스터의 형성 그림2. 암발생 과정에서 돌연변이 협력효과의 임계전이 현상
2017.11.07
조회수 15780
공동구 연구단-종로구청, 도심지 Life-Line 및 공동구 연구 정보교류 업무협약
사진설명 : 조계춘 공동구 연구단장(건설및환경공학과 교수)과 김영종 서울 종로구청장이 18일 도심지 Life-Line 및 공동구에 대한 연구와 정보교류 등 상호협력에 관한 MOU를 체결한 후 악수를 교환하고 있다. 국토교통부 건설기술연구개발사업의 일환인 ‘도심지 소단면 터널식 공동구 설계 및 시공 핵심기술 개발’을 목표로 연구를 수행 중인 우리대학 공동구 연구단(단장 조계춘·건설및환경공학과 교수)과 서울특별시 종로구(구청장 김영종)가 지난 18일 기술개발 및 기술의 실용화를 위한 포괄적 업무협약을 체결했다. 공동구란 도시계획시설의 하나로 전기, 가스, 수도, 통신시설 등을 지중 공동수용함으로써 도시미관, 도로구조 보전, 교통의 원활한 소통, 효율적인 안전·유지관리 등을 위해 지하에 설치하는 시설물을 의미한다. 현대 도시사회에서 ‘혈관’과 같은 역할을 하고 있는 공동구는 도심지 인구증가, 지상 시설물혼잡, 도로면적 한계 등으로 점차 그 수요가 급증하고 있다. 종로구청과의 이번 MOU체결은 우리대학을 포함해 27개 국내 최고 연구기관들로 구성된 연구진(KAIST, 한국전력공사 전력연구원, 한국건설기술연구원, LH 토지주택연구원 등 기업, 연구소 및 학교 등)이 세계 최고수준의 도심지 소단면(Φ3.5 m급) 터널식 공동구의 설계 및 시공 핵심기술을 개발하고, 종로구청에서 신기술을 시범사업에 적용할 수 있는 테스트베드를 확보해 적극 활용함으로써 기술의 실용화를 촉진시킬 계획이며, 이를 통해 세계시장에서 기술경쟁력을 확보해 나갈 방침이다. 협약체결의 주요내용은 △공동구의 안전과 건설, 유지관리 등에 관한 정책, 기술 및 정보교류 △기술발전을 위한 공동이슈의 발굴 및 개선 △공동구 연구관련 기술자문 지원 △기술교류 협력을 위한 공동세미나 개최 △기타 시설물 건설, 안전 및 유지관리 기술발전에 필요한 사업 등이다.
2017.08.29
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이동만 교수, 빅데이터로 SNS 분석해 맞춤형 장소 제공 기술 개발
<좌측부터 전산학부 이동만 교수, 신병헌 박사과정 학생, 최인경 박사과정 학생> 전산학부 이동만 교수 연구팀이 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사진과 글을 기반으로 장소의 특성을 분석해 사용자에게 맞춤형 장소를 제공하는 기술을 개발했다. 이 기술은 현재의 위치기반 추천서비스를 인공지능형 개인비서서비스로 도약시키는 원천기술이 될 것으로 기대된다. 이번 연구는 기존 위치기반 장소 검색 및 추천서비스의 검색 수준을 향상시켜 사용자들이 장소를 선택하는 기준을 다양하게 적용시킬 수 있다. 사용자의 트렌드를 반영해 실시간으로 변화된 장소 추천을 할 수 있을 것으로 보인다. 문화기술대학원 이원재, 박주용 교수와 전산학과 차미영 교수가 공동으로 참여한 이번 연구의 API(응용 프로그래밍 인터페이스)는 http://placeness.kaist.ac.kr:8080/ 을 통해 공개됐고 관련 정보는 http://placeness.kaist.ac.kr/wiki/doku.php 에서 열람할 수 있다. 맛집 추천서비스, 소셜 커머스 등 위치를 기반으로 정보 검색 및 추천서비스를 제공하는 업체들은 주로 고객의 후기를 수집하거나 직접 방문을 통해 경험한 내용을 토대로 음식점 혹은 매장을 평가한다. 이는 비교적 정확한 정보를 제공하지만 시간적, 경제적 비용이 많이 소모된다. 또한 사용자 전체의 관심과 선택의 평균에 중점을 두기 때문에 사용자 개인의 특성을 충분히 고려하지 못한다는 한계가 있다. 시간이 지날수록 사용자는 평균 중심의 예상 가능한 선택지를 추천받을 확률이 높아진다. 따라서 같은 장소라도 사용자가 방문하고자 하는 목적이 다르기 때문에(모임, 상견례, 소개팅 등) 방문 목적과 사회적 맥락을 파악할 수 있는 추가적인 기능이 필수적이다. 이를 위해 기본적으로 제공되는 정보 외에도 실제 사람들이 각 장소에서 어떤 세부적 활동을 하며 공간을 소비했는지에 대한 데이터 수집이 필요하다. 연구팀은 문제 개선을 위해 특정 소셜 네트워크 서비스(인스타그램)에 올라온 사진과 텍스트 자료를 바탕으로 이를 분석하는 알고리즘을 개발했다. 기존에 존재하는 딥러닝 방식을 이용해 사진을 분석하는 기술과 연구팀이 새로 개발한 텍스트 분석 기술인 워드백(Wordbag) 기술을 결합했다. 특정 상황이나 분위기에 사용되는 단어들을 분석하고 단어마다 가중치를 둬 분류하는 기술이다. 연구팀은 API에서 주요 연구 이슈에 따라 크게 4개의 세부 분야별 정보를 제공한다. ▲상위 장소의 장소성(장소의 성격 : placeness), ▲상위 장소 내에 있는 세부 장소의 장소성 추론, ▲감성분석 기반의 장소 분위기 추론, ▲사용자와 장소성 간 연관성을 제공한다. 연구팀의 API는 SNS에 존재하는 연구개발 대상으로 지정된 특정 상위장소(코엑스. 아이파크 몰) 및 그 내부의 세부장소에 대해 언급된 데이터를 분석해 행위, 방문자, 시간, 분위기 등 다양한 관점에서 공간의 활용 가능성을 제공한다. 이는 같은 장소라도 사용자가 시간대, 목적에 따라 다르게 활용했던 이력이나 기존 서비스에서 제공이 어려웠던 분위기(ex. 밝은, 전통적인 등)나 방문 목적(ex. 데이트, 공부, 회의)을 데이터로 수집할 수 있기 때문에 사용자의 의도에 따라 장소를 추천할 수 있다. 이 교수는 “이 연구에서 개발된 API를 통해 기존의 위치기반 장소 검색 및 추천 서비스의 검색 수준을 향상시키고 방문자들의 트렌드 변화에 따라 자동으로 변화된 장소를 추천할 수 있다”고 말했다. 또한 “기존 비정형 텍스트 데이터 분석의 한계를 극복하기 위해 사진과 텍스트를 동시에 분석해 공간에 대한 사회적 정보를 추론할 수 있어 현재의 위치기반 추천 서비스가 인공지능형 개인비서서비스로 도약하는 핵심 기술이 될 것이다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 디지털콘텐츠 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2017.08.29
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조광현 교수, 간암 표적 치료제 내성 극복 위한 최적 약물조합 발견
〈 조 광 현 교수 〉 우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 간암 약물 치료의 효과를 높이는 새로운 방법을 찾아냈다. 특히 이번 연구는 바이오분야의 4차 산업혁명을 견인하고 있는 IT와 BT의 융합연구인 시스템생물학(Systems Biology) 연구로 이뤄졌다. 서울대병원 내과 윤정환 교수팀과 공동연구를 통해 이루어낸 이번 연구 결과는 국제 간 전문지인 헤파톨로지(Hepatology)에 게재됐다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 바이오의료기술개발사업과 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다. 간암은 전 세계적으로 남성에게는 다섯 번째, 여성에게는 일곱 번째로 발생률이 높은 암이며 암 사망원인의 두 번째를 차지한다. 특히 우리나라의 간암 사망률은 인구 10만 명 당 28.4명으로 경제협력개발기구(OECD) 국가 중 압도적인 1위이며 2위인 일본의 2배에 이르고 있다. 우리나라에서만 간암 환자가 매년 평균 1만 6000명이 새로 발생하고 있지만 5년 생존율이 12%에 미치지 못한다. 국가암정보센터에 따르면 지난해 암으로 사망한 사람 가운데 폐암이 1만 7399명으로 가장 많았고 간암은 1만 1311명으로 그 뒤를 이었다. 간암은 우리나라의 암 가운데 사회적 비용이 1위인 암이다. 그 이유는 다른 암에 비해 사망자가 많고 더 젊은 나이(40, 50대)에 사망하기 때문이다. 이에 부작용이 적고 생존율을 높여줄 수 있는 새로운 치료법 개발이 시급한 실정이다. 간암의 치료로는 수술 및 색전술, 약물 치료가 있지만 수술이 어려운 진행성 간암에서는 치료 방법이 극히 제한적이다. 진행성 간암의 표적 항암제로 소라페닙(Sorafenib)이 유일하게 승인돼 임상에서 쓰이고 있는데 국내에서만 매년 200억 원 이상 처방되고 있지만 일부 환자에서만 효능을 나타내며 또한 대부분의 경우 약제 내성이 발생한다. 소라페닙은 말기 간암 환자의 생존 기간을 약 3개월 정도 밖에 늘리지 못하지만 다국적 제약회사에 의해 개발된 많은 후발주자 약물들이 그 효과를 뛰어 넘는데 실패했다. 소라페닙은 다중타겟을 치료표적으로 하여 그 작용 기전이 모호하고 따라서 약제의 내성기전 또한 아직 잘 알려져 있지 않다. 조광현 교수가 이끈 융합 연구팀은 소라페닙 작용 및 내성 기전을 규명하기 위해 소라페닙을 간암 세포에 처리하였을 때 세포내 분자 발현이 변화하는 것을 분석했다. 이를 통해 암세포가 소라페닙에 대항하는 기전을 알아냈고 시스템생물학적 분석을 실시하여 암세포내 단백질 이황화 이성질화 효소(protein disulfide isomerase, PDI)가 암세포가 소라페닙에 대항하는데 핵심적 역할을 하는 것을 발견했으며 이 효소를 차단했을 때 소라페닙의 효능이 훨씬 증가함을 관찰했다. 공동연구를 수행한 서울대병원 내과 윤정환 교수 연구팀은 쥐를 이용한 동물실험에서 소라페닙과 단백질 이황화 이성질화 효소 차단제를 같이 처리하면 간암 증식 억제에 시너지가 있음을 관찰하였고 소라페닙에 저항성을 가진 간암 환자의 조직에서 이 효소가 증가되어 있음을 관찰하여, 향후 임상 적용을 위한 가능성을 확인하였다. 조광현 교수는 “세포내 중요한 역할을 담당하는 분자들은 대부분 복잡한 조절관계 속에 놓여있기 때문에 기존의 직관적인 생물학 연구로 그 원리를 밝히는 것은 근본적인 한계가 있다. 이번 연구는 IT와 BT의 융합연구인 시스템생물학으로 그 한계를 극복할 수 있음을 보여주는 대표적인 사례로, 특히 암에 대한 표적 치료제 작용을 네트워크 차원에서 분석하여 내성을 극복할 수 있는 새로운 치료법을 개발할 수 있는 가능성을 제시하였다”고 말했다. □ 사진 설명 사진1. 간암세포를 이용한 세포실험을 이용해 시뮬레이션 결과를 확인 사진2. 구축된 ER stress 네트워크를 이용한 네트워크 분석 및 컴퓨터 시뮬레이션 결과 사진3. 간암 세포가 소라페닙에 반응할 때 전사체 변화를 분석하여 ER stress 반응이 주요하게 나타남을 발견하게 된 ER stress 네트워크 모델
2017.08.24
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김일두 교수, 동물 단백질 촉매로 활용한 질병진단센서 개발
〈 김 일 두 교수 〉 우리 대학 신소재공학과 김일두 교수 연구팀이 동물의 단백질을 촉매로 활용해 호흡으로 질병을 진단할 수 있는 센서를 개발했다. 이는 사람의 날숨에 포함된 다양한 질병과 관련된 바이오마커 가스들에 대한 패턴 인식을 통해 질병을 조기 모니터링 할 수 있는 기술이다. 이번 기술은 다양한 단일 금속입자 뿐만 아니라 어떠한 조합의 이종입자도 2 nm 크기로 합성할 수 있는 장점을 갖는다. 연구팀은 기존에도 호흡으로 질병을 진단하는 센서를 개발했으나 이번 기술은 더욱 정확하고 높은 감도를 갖는다는 특징이 있다. 김상준, 최선진 박사가 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 미국 화학회의 화학분야 국제 학술지 ‘어카운트 오브 케미칼 리서치(Accounts of Chemical Research)’ 7월호 표지논문으로 선정됐고, 독일 와일리 국제 학술지인 ‘어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)’에도 게재가 확정됐다. 혈액 체취나 영상 촬영 없이 내뱉는 숨(호기)만으로 각종 질병 여부를 파악하는 호흡 지문 센서 기술은 핵심 미래 기술이다. 호기 속 특정 가스들의 농도변화를 체크해 건강 이상 여부를 판단할 수 있다. 호기가스 성분에는 수분 외에도 수소, 아세톤, 톨루엔, 암모니아, 황화수소, 일산화질소 등이 포함된다. 이 가스들은 천식, 폐암, 1형 당뇨병, 구취 등 특정 질병 환자에게서 높은 농도로 배출되는 바이오마커 가스이다. 호흡을 이용한 질병 진단은 마치 음주측정기처럼 테들라(Tedlar) 백에 포집된 날숨 가스를 소형 센서 장치로 주입한 후 빠른 속도로 분석되기 때문에 쉽고 간편하게 질병을 진단할 수 있다. 또한 질병 대사가 일어나는 시점에서 검출이 가능해 조기 진단이 가능하다. 하지만 매우 경미한 수준인 10억분의 1(ppb)에서 100만분의 1(ppm) 수준으로 발생하는 가스를 호흡 속에서 정확히 분석하기 위해서는 기술의 진보가 필요하다. 특히 수분을 포함한 수백 종의 방해 가스는 특정 질병 관련 바이오마커 가스를 선택적으로 분석하는 저항 변화식 센서의 취약점으로 남아 있다. 기존의 가스 센서는 백금, 팔라듐 등 특정 촉매를 결합해 감지 특성을 높이려고 시도했으나 ppb 농도에서는 생체지표 가스 감지 특성이 높지 않다는 한계가 있었다. 연구팀은 기존 센서의 한계 극복을 위해 동물의 조직에 존재하는 나노크기의 단백질을 희생층으로 이용해 속이 비어있는 단백질 껍질 안에 석출된 이종촉매(Heterogeneous catalyst) 입자를 합성하는데 성공했다. 이번 연구에 사용된 나노크기의 단백질은 주기율표에 존재하는 원소물질을 조합해 어떠한 형태의 이종촉매도 다양하게 구현할 수 있다는 큰 장점을 갖는다. 특히 이종 원소간 조성비를 쉽게 조절할 수 있고 금속간화합물도 제조할 수 있어 신조성을 갖는 촉매 합성 측면에서 매우 획기적인 방법이다. 예를 들어 백금이 기준 촉매일 때 백금팔라듐(PtPd), 백금니켈(PtNi), 백금루테늄(PdRu), 백금이트륨(PtY3) 등 다양한 이종 합금촉매로 확장할 수 있다. 연구팀은 개발된 이종촉매 입자를 넓은 비표면적과 다공성 구조를 갖는 금속산화물 나노섬유에 결착시켜 특정 생체지표 기체에만 선택적으로 반응하는 감지소재를 개발했다. 이종촉매가 결착된 나노섬유 센서는 기존에 촉매 활성이 가장 뛰어나다고 알려진 백금이나 팔라듐 촉매보다 약 3~4배 이상 감지 특성이 향상됨을 확인했다. 특히 아세톤이나 황화수소 가스는 1ppm에서 감도가 100배 수준으로 바뀌는 최고 수준의 감도 특성이 관찰됐다. 연구팀은 다양한 종류의 감지 소재가 적용된 복합 센서 배치(sensor array) 시스템을 이용해 사람의 지문을 인식하듯 개개인의 호흡을 패턴 인식해 일반인도 쉽게 건강 이상을 판별할 수 있는 질병진단 플랫폼을 개발했다. 16종의 다른 선택성을 갖는 센서를 어레이화하는데 성공했으며, 환자의 건강상태에 따라 날숨 농도변화가 다르게 나타나기 때문에 날숨 속 가스 정보를 지문처럼 패턴화하여 개인의 건강 변화를 지속적으로 모니터링 하는 헬스케어 기기에 적용할 수 있다. 김 교수는 “기존에 센서에 사용된 적이 없는 2 nm 크기의 이종촉매를 단백질을 이용하여 적용함으로써, 질병과 연관된 생체지표 가스에 고감도 및 고 선택성으로 반응하는 센서소재 라이브러리를 구현할 수 있다”며 “앞으로 다양한 촉매 군을 확보하면 수많은 질병을 진단할 수 있는 센서를 개발할 수 있다”고 말했다. 또한 “호흡으로 질병을 진단하는 센서는 누구나 손쉽게 스스로 진단할 수 있는 자가 진단 기기의 시작으로 의료비 지출 상승을 막고 지속적 건강관리에 큰 도움이 될 것이다”고 말했다. 이번 기술과 관련된 특허들은 지난 3월과 6월 각각 벤처기업과 중소기업에 기술이전 됐다. 본 연구는 미래창조 과학부 웨어러블 플랫폼소재 기술센터 과제와 바이오의료기술개발사업 과제의 지원으로 이루어졌다. □ 그림 설명 그림1. 어카운트 오브 케미칼 리서치 표지 이미지 그림2. 다종 입자 촉매 그림3. 함금촉매 합성 그림4. 다종센서 어레이_날숨 분석 센서
2017.07.18
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박지호 교수, 인공수용체 종양에 전달해 표적치료하는 기술 개발
〈 박 지 호 교수 〉 우리 대학 바이오및뇌공학과 박지호 교수 연구팀이 종양 전체에 인공수용체를 전달해 효과적으로 종양을 표적 치료하는 기술을 개발했다. 김희곤 석박사통합과정이 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 6월 19일자 온라인 판에 게재됐다. 종양 표적치료란 일반적으로 종양의 성장과 발생에 관여하는 특정 분자, 즉 수용체를 표적으로 삼아 종양의 성장을 저해하는 치료를 말한다. 하지만 표적치료는 종양 내 특정 수용체가 존재하는 환자에게만 효과가 있고 표적 분자가 소량이거나 불균일하게 존재할 경우 치료 효과에 한계가 있다. 연구팀은 문제 해결을 위해 리포좀이라는 인공나노입자와 세포에서 자연적으로 분비되는 엑소좀이라는 생체나노입자를 동시에 이용했다. 먼저 세포막과 효율적으로 결합하는 인공나노입자인 세포막결합성 리포좀을 개발했다. 〈 이번 연구를 주도한 김희곤 학생과 오찬희 학생〉 리포좀은 특정 분자를 표적하는 것이 가능한 인공수용체를 싣고 혈류를 통해 종양으로 침투한다. 그리고 혈관 주변의 종양 세포에 인공수용체를 전달하는데 여기서 종양 세포가 분비하는 엑소좀에 인공수용체를 탑재시키는 것이 리포좀의 역할이다. 중요한 점은 세포막결합성 리포좀은 정상 세포보다 암세포에 더 효과적으로 인공수용체를 전달함으로써 종양 표적치료를 용이하게 한다. 엑소좀은 일반적으로 세포 간 여러 생체 분자를 전달하는 역할을 한다. 혈관 주변의 세포를 통해 리포좀에 의해서 전달된 인공 수용체가 엑소좀에 탑재하게 되면 엑소좀이 이동하는 종양 내 모든 위치로 인공 수용체가 자연적이고 효율적으로 전달된다. 연구팀은 이렇게 종양 전체에 퍼진 인공 수용체를 표적할 수 있는 물질에 약물을 결합시켜 효과적인 종양 표적치료를 하는 것을 목표로 삼고 있다. 연구팀은 이 기술을 이용해 빛에 반응해 항암효과를 내는 광과민제를 종양이 이식된 실험용 쥐에 주입했다. 이후 종양 부위에 빛을 조사해 항암효과를 유도한 후 분석한 결과 효과적으로 표적치료가 이뤄짐을 확인했다. 연구팀은 이번 연구가 표적이 어렵거나 불가능한 종양 표적치료를 가능하게 하는 기술 개발의 발판을 마련했다는 의의를 갖는다고 밝혔다. 박 교수는 “리포좀은 종양 미세 환경에서 종양세포들이 분비하는 생체나노입자인 엑소좀에 효율적으로 인공수용체를 탑재한다. 그리고 엑소좀은 고유 이동경로를 통해 인공수용체가 종양 전역으로 전달되도록 한다.”며 “표적치료가 어려운 다양한 질병을 치료하는 데 유용하게 사용될 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구는 한국연구재단의 신진연구자지원사업, 보건복지부의 암정복추진연구개발사업 및 KAIST연구소의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 종양 내 인공수용체 전달을 통한 협동 표적치료를 보여주는 모식도 그림2. 종양 내 인공수용체 전달을 통한 협동 표적을 보여주는 종양 조직 사진
2017.07.06
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김세윤 교수, 이노시톨 대사효소에 의한 패혈증 유발 염증전달신호 규명
우리 대학 생명과학과 김세윤 교수 연구팀이 이노시톨 생합성 대사의 핵심효소인 IPMK (Inositol polyphosphate multikinase)에 의해 패혈증 등의 선천성 면역반응을 매개하는 신호전달네트워크가 정교하게 조절되는 현상을 규명했다. 김은하 박사과정이 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 서울대학교 성노현 교수 연구팀과 공동으로 진행됐고 사이언스 어드밴시스(Science Advances)지 4월 21일자에 게재됐다. 김세윤 교수 연구팀은 이노시톨 대사체 및 생합성 대사를 수 년 간 연구했고 이노시톨 다인산 멀티키나아제 효소(IPMK)에 의한 세포 성장 및 에너지 대사조절 기능을 다각적으로 규명한 바 있다. 이번 연구에서는 대식세포(macrophage) 특이적으로 IPMK 효소가 결핍된 생쥐에서 패혈성 쇼크를 유발시켰을 때 염증수준이 현저히 저하되고 또한 높은 생존율을 보이는 것을 확인했다. 이는 선천성 면역의 핵심인 염증반응이 강력히 저해되는 것을 의미한다. IPMK 효소가 면역신호조절물질인 TRAF6 단백질과 직접 결합해 TRAF6 단백질의 분해를 조절하는 유비퀴틴화를 억제함을 규명했고, IPMK효소와 TRAF6단백질간 결합력을 저해할 수 있는 펩타이드를 활용함으로써 내독소에 의한 염증반응을 낮출 수 있음을 다각적으로 검증했다. 이번 연구는 미생물 감염 등에 의한 패혈증 발병의 원리를 규명함과 동시에 최근 급증하는 선천 면역 질환 (ex. 신경계 염증질환 및 당뇨)에 대한 이해를 넓히고 새로운 치료기술개발에 필요한 학문적 토대를 제공했다는 의의를 갖는다. 이번 연구는 미래창조과학부 뇌과학원천기술개발사업의 지원을 받아 이뤄졌다. □ 그림 설명 그림1. IPMK 효소의 선천성 면역조절 모식도
2017.04.25
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