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김용훈 교수, 차세대 탄소섬유 개발 위한 이론 규명
우리 대학 EEWS대학원 김용훈 교수 연구팀이 고품질 탄소섬유 개발에 필요한 고분자 전구체와 저차원 탄소 나노소재 간 계면의 원자구조 및 전자구조적 특성을 규명했다. 이번 연구로 차세대 탄소섬유 개발의 이론적 청사진을 제시할 것으로 기대된다. 이주호 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구 성과는 국제 과학 학술지인 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 4월 11일자에 속표지(Inside Back Cover) 논문으로 게재됐다. 탄소섬유는 매우 가벼우면서도 뛰어난 기계적, 열적 특성을 갖고 있기 때문에 초경량 자전거, 골프 클럽 등 스포츠 용품부터 자동차, 항공우주, 원자력 등 다양한 첨단 기술 분야에 활발히 활용되고 있는 신소재이다. 탄소섬유는 전구체(precursor) 고분자를 방사, 안정화 및 탄화 등의 작업을 통해 얻어지며 현재 폴리아크릴로나이트릴(polyacrylonitrile, PAN)이 탄소섬유의 주 전구체로 사용되고 있다. 고품질 차세대 탄소섬유를 얻는 방법으로 탄소나노튜브(carbon nanotube, CNT)를 탄소섬유 전구체 고분자 매트릭스에 분산시켜 고분자의 결정성을 높이는 연구가 대표적이다. 탄소나노튜브와 전구체 고분자의 조합이 탄소섬유의 물성을 향상시킬 수 있다는 것도 실험을 통해 확인된 바 있다. 그러나 20년 이상의 연구에도 탄소나노튜브와 전구체 고분자 간 상호작용에 대한 이해는 실험적 접근법의 어려움으로 인해 부족한 상황이다. 따라서 탄소나노튜브를 활용한 고품질 탄소섬유 제작 기술은 한계가 있었다. 김 교수 연구팀은 슈퍼컴퓨터를 활용해 양자역학적 제1원리 기반 멀티스케일 시뮬레이션을 수행해 대표적인 탄소섬유 전구체인 폴리아크릴로나이트릴 고분자가 탄소나노튜브 계면에서 배열되는 과정을 원자 수준에서 체계적으로 재현했다. 또한 탄소나노튜브-폴리아크릴로나이트릴 고분자 계면이 특히 좋은 특성을 보일 수 있는 이유를 연구했다. 폴리아크릴로나이트릴 고분자의 단위체가 누워있는 형태의 특정 원자구조를 선호하고, 이 때 양전하와 음전하가 균형 있게 이동하는 계면 특유의 특성이 발현되므로 이 계면 구조를 최대화 시키는 것이 최적의 대규모 폴리아크릴로나이트릴 고분자 정렬을 유도할 수 있음을 밝혔다. 또한 폴리아크릴로나이트릴 고분자의 정렬도가 그래핀 나노리본과의 계면에서 극대화되는 것을 확인해 최근 각광을 받고 있는 그래핀을 이용해 탄소 섬유의 품질을 더욱 향상시킬 수 있다는 가능성도 제시했다. “김 교수는 양자역학에 기반한 전산모사가 첨단 소재·소자의 개발을 위한 기본원리를 제공해 줄 수 있음을 보여준 연구의 예다”며 “이러한 전산모사 연구의 중요성은 컴퓨터 성능 및 전산모사 이론체계의 비약적인 발전과 더불어 더욱 커질 것이다”라고 말했다. 이번 연구는 미래창조과학부 중견연구자지원사업, 나노소재원천기술개발사업, 기초연구실지원사업, 글로벌프론티어사업의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈 표지 그림2. 연구 개요 모식도
2018.04.26
조회수 17462
김유천 교수, 부작용 낮춘 레이저 치료제 개발
〈 노 일 구 박사과정, 김 유 천 교수 〉 우리 대학 생명화학공학과 김유천 교수 연구팀이 기존 광역학 치료제(PhotoDynamic Therapy, 이하 PDT)의 단점을 보완한 근적외선 형광물질 기반의 PDT를 개발했다. 노일구 박사과정이 1저자로 참여하고 바이오및뇌공학과 박지호 교수 연구팀이 공동으로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’ 2018년도 3월 25일자 표지논문에 게재됐다. PDT는 약물이나 유전자가 아닌 빛을 이용하는 치료법으로 레이저를 특정부위에 쬐어 산소를 독성을 갖는 활성산소로 변화시켜 세포를 자가 사멸(apoptosis)로 유도할 수 있는 기술이다. 이 기술은 피부병 치료 등 일상에서도 많이 활용되는 치료법이다. 그러나 기존에 이용하는 PDT 조영제의 경우 낮은 효율을 가질 때 오히려 암세포의 유전변형이 발생해 치료효과 감소 등의 부작용이 나올 수 있다. 따라서 치료효과를 극대화하기 위해선 원하는 위치에 많은 물질을 전달하는 것이 중요하며 이를 위해 세포 소기관인 미토콘드리아에 치료효과를 집중시키는 연구가 진행 중이다. PDT 조영제로 인해 만들어진 활성산소는 미토콘드리아의 막을 공격해 세포 사멸을 일으킨다. 암세포의 미토콘드리아는 일반 세포와 비교했을 때 미토콘드리아 막의 전위 차이가 높아 양전하의 소수성 물질이 더 잘 투입되는 특성이 있다. 연구팀은 이러한 PDT 조영제 효과를 극대화하기 위해 미토콘드리아 타겟팅 그룹인 트리페닐포스포늄, PDT 증강제인 브롬화물, 그리고 용해도 증가를 위한 아민 그룹으로 구성된 물질을 개발했다. 연구팀은 이 기술을 종양이 이식된 실험용 쥐에 주입한 후 종양 부위에 빛을 조사해 항암효과를 유도했고 이를 분석했을 때 효과적으로 표적 치료가 이뤄지는 것을 확인했다. 이 물질은 근적외선 영역에서의 흡광 및 발광을 통한 662 나노미터(nm) 영역 레이저를 사용한다. 이를 통해 기존 가시광선 조영제가 마이크로미터 수준의 깊이를 보였다면 연구팀의 기술은 밀리미터까지 투과성을 가지며 진단 시 가시광역 조영제 보다 100배 이상 감도가 우수한 특성을 갖고 있다고 밝혔다. 연구를 주도한 노일구 박사과정은 “암세포 미토콘드리아에 오래 머물러 있어 레이저를 조사했을 때 원하는 부분에만 부작용 없이 효과적인 치료가 가능하다는 장점이 있다”며 “치료 후 독성이 없이 분해돼 기존 조영제의 단점을 극복할 수 있을 것이다”고 말했다. 김유천 교수는 “기존에 이용되는 진단 및 치료제를 한 단계 더 발전시킨 새로운 플랫폼의 개발을 통해 부작용을 최소화하고 다양한 질병을 치료하는 데 유용하게 사용될 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구는 글로벌프론티어 지원사업 ABC 바이오매스 사업단 및 한국연구재단의 중견연구자지원사업, 바이오의료기술개발지원사업을 통해 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. Advanced science 3월 25일자 3호 표지 그림2. 완성된 물질의 화학구조, 미토콘드리아 타겟팅 효과 및 레이저에 따른 ROS 생성 그래프
2018.04.17
조회수 14569
박인규, 정연식 교수, 모바일 기기 탑재 가능한 고성능 수소센서 개발
〈 가오민 연구원, 박인규 교수, 조민규 연구원 〉 우리 대학 기계공학과 박인규 교수, 신소재공학과 정연식 교수 공동 연구팀이 폴리스티렌(Polystyrene) 구슬의 자기 조립(self-assembly) 현상을 이용해 고성능의 실리콘 기반 수소센서를 개발했다. 연구팀이 개발한 수소 센서는 제작 과정이 단순하고 비용이 저렴해 모바일 기기에 탑재할 수 있어 전력 소모에 어려움을 겪는 모바일 분야에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 가오 민(Gao Min) 연구원, 조민규 박사후 연구원, 한혁진 박사과정이 참여한 이번 연구는 나노 분야 국제 학술지 ‘스몰(Small)’ 3월 8일자 표지논문에 선정됐다. 청정에너지인 수소 가스는 차세대 에너지원으로 각광받고 있다. 현재도 냉각 시스템이나 석유 정제시설 등 다양한 산업분야에서 활용되고 있지만 무색, 무취의 가연성 물질이기 때문에 조기 발견이 어려워 고성능 수소 센서를 개발하는 것이 중요하다. 그러나 기존 수소 센서들은 부피가 크고 소모 전력이 높으며 제작비용이 상대적으로 높은 단점이 있다. 공동 연구팀은 수백 나노미터 (nm) 직경의 폴리스틸렌 구슬들을 자기조립 현상을 이용해 규칙적으로 실리콘 기판 위에 배열시켰다. 이를 이용해 수십 나노미터 수준의 그물 모양 패턴을 구현해 초소형 고성능 수소 센서를 개발했다. 이 기술은 수소가스가 센서에 노출되면 팔라듐 나노입자와 반응해 팔라듐의 일함수(work function)가 변화하고 그에 따라 실리콘 나노 그물 내 전자의 공핍 영역(depletion region)의 크기가 변화하면서 전기 저항이 바뀌는 원리이다. 이번에 개발한 수소 센서는 최소 선폭 50 나노미터 (nm) 이하의 실리콘 나노 그물 구조 센서를 저비용으로 구현할 수 있다. 일반적으로 수소 센서의 성능은 민감도, 반응속도, 선택성 등에 따라 구분된다. 연구팀의 센서는 0.1%의 수소 농도에서 10%의 민감도와 5초의 반응속도를 기록해 기존 실리콘 기반 수소 센서보다 50% 이상 빠르고 10배 이상 높은 민감도를 보였다. 박인규 교수는 “기존의 값비싸고 복잡한 공정을 거치지 않고도, 단순한 방법으로 초미세 나노패턴 구현이 가능하며, 수소센서 뿐만 아니라 다양한 화학, 바이오센서에도 응용이 가능할 것이다”고 말했다. 과학기술정보통신부의 나노소재기술개발사업, 한국연구재단의 국민위해인자에 대응한 기체분자식별․분석기술개발사업, 해양수산부의 해양수산환경기술개발사업, KUSTAR-KAIST 사업의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 스몰(Small) 2018년 3월 8일자 Issue 표지논문 그림2. 완성된 수소센서의 일반 사진 (왼쪽), 전자현미경 사진 (중간, 오른쪽) 그림3. 수소 농도 변화에 따른 수소센서의 감지 그래프
2018.04.04
조회수 17855
오토아이디랩(Auto-ID Labs), 국제표준 사물인터넷 오픈소스 올리옷 개발
우리대학 오토아이디랩(Auto-ID Labs, 센터장 김대영 교수·전산학부)이 주도해 개발한 GS1 국제표준 사물인터넷(IoT) 오픈소스 플랫폼 올리옷(Oliot)이 국내 최대 규모의 협동조합인 완주로컬푸드에 적용돼 5일부터 본격적인 운용에 들어간다. 올리옷 개발에는 우리대학을 중심으로 총 11개 기관이 참여했다. 우리대학을 중심으로 하는 이 컨소시엄은 농식품의 생산, 가공, 유통물류, 소비에 이르는 전 과정의 데이터를 수집/공유할 수 있는 ‘GS1 국제표준 기반 올리옷(Oliot) 플랫폼’을 기반으로 농가소득 증대와 안전한 먹거리를 제공하는 국내 농축산 글로벌 생태계 구축에 앞장서고 있다. 올리옷 플랫폼은 우리대학 중심의 컨소시엄이 과기정통부와 정보통신기술진흥센터가 주관하는 ICT융합산업원천기술개발사업의 지원을 받아 2015년부터 3년간 ‘GS1(Global Standards One) 표준 기반의 균형생산·투명유통·안전소비를 위한 농·축산 클라우드 및 응용서비스 개발’이란 과제 명으로 연구를 수행한 결과, 개발에 성공한 국제표준 사물인터넷(IoT) 오픈소스 플랫폼이다. 올리옷이 적용되는 완주로컬푸드 시스템에는 생산부터 가공, 유통물류, 판매까지 전 단계에 걸쳐 GS1 표준기술의 적용은 물론 기획생산, 농산물 가공센터, 직거래 매장관리, 학교급식, 인터넷쇼핑 뿐만 아니라 이력추적서비스 등 다양한 분야에 KAIST 컨소시엄 참여업체인 이지팜·메디앙시스템이 개발한 국제 호환성을 제고를 위한 표준 시스템이 적용됐다. 완주로컬푸드는 올리옷 등 이 시스템의 본격적인 통합운용을 계기로 GS1 국제표준에 맞춰 생산계획 단계부터 최종 판매까지 안전한 먹거리 보장을 위한 이력 데이터를 구축한 세계 최초의 로컬푸드로 이름을 올리게 됐다. 우리대학은 올리옷을 데이터가 핵심인 4차 산업혁명의 전 산업분야로 확산시키기 위해 오픈소스 프로젝트로 이를 공개 중인데, 올 4월 현재 100개 이상 국가에서 9,000여개 이상의 기업과 개발자들이 다운로드 받아 활용 중이다. 김대영 교수는 “완주로컬푸드를 시작으로 전국의 로컬푸드 조합에 GS1 국제표준시스템인 올리옷의 확산을 적극 추진하고 중국 CFDA(국가식품의약품감독관리총국) 주관의 GS1 농식품안전시스템과의 연결, 유럽연합(EU)의 IoF2020(Internet of Food & Farm)사업을 통한 네덜란드 와게닝겐 대학과의 축산물 이력추적시스템 공동개발, 그리고 홍콩 등과도 글로벌 농축산 식품산업 생태계 조성을 위해 적극 협력할 것”이라고 말했다. 김 교수는 이어“올리옷과 인공지능/블록체인 기술을 융합해 스마트시티, 헬스케어, 스마트팩토리 등 여러 분야로의 확산을 위해 관련기업들과 함께 서비스를 개발 중”이라면서“조만간 가시적인 성과를 내놓을 것”이라고 덧붙였다. 올리옷 개발을 주도한 우리대학 오토아이디랩(Auto-ID Labs)은 지난 1999년 세계 최초로 사물인터넷(Internet of Things)기술을 소개한 국제공동연구 컨소시엄으로 우리학교를 포함해 미국 MIT대, 영국 캠브리지대, 스위스 취리히공대(ETH Zurich), 중국 푸단대, 일본 게이오대 등 6개 대학이 참여하고 있다. 한편 우리대학은 올리옷의 완주로컬푸드 개통을 기념하기 위해 5일 오전 11시 완주로컬푸드 혁신점 현지에서 시연식을 갖는다.
2018.04.03
조회수 16090
육종민, 이정용 교수, 나트륨 기반의 이차전지 음극 소재 개발
우리 대학 신소재공학과 육종민 교수와 이정용 명예교수(前 기초과학연구원 나노물질 및 화학반응연구단) 공동 연구팀이 리튬 기반 이차전지 음극재료에 비해 저렴하고 수명이 긴 나트륨 기반 이온 전지용 음극 소재를 개발했다. 기존의 이차전지 음극재료 대비 1.5배 수명이 길고 약 40% 저렴한 나트륨 이온 전지용 음극 소재 개발을 통해 나트륨 이온 전지의 상용화에 기여할 것으로 기대된다. 박재열 박사과정과 기초과학연구원 김성주 박사가 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 3월 2일자 온라인 판에 게재됐다. 현재 리튬 이온 전지는 휴대폰, 전기차 등 일상생활과 밀접한 다양한 곳에 사용되고 있다. 그런데 리튬은 매장지역이 한정돼 있고 수요가 급등해 공급량이 부족한 상황이다. 2015년과 대비해 현재 리튬의 가격은 3배 이상 상승했다. 이런 문제를 해결하기 위해 리튬 이온 전지의 대안으로 나트륨 이온 전지가 주목받고 있다. 리튬이 지구 지표면에 0.005%만 존재하는 반면 나트륨은 그 500배 이상인 2.6% 존재하기 때문에 공급 문제가 해결된다. 따라서 나트륨 이온 전지는 기존 리튬 이온 전지에 비해 40% 저렴한 가격으로 같은 용량의 에너지를 저장할 수 있을 것으로 전망된다. 그러나 리튬 이온 전지의 음극 재료인 흑연은 나트륨의 저장에 적합하지 않다. 흑연 간의 층 사이에 리튬 이온들이 삽입(intercalation)되며 저장이 이뤄지는데 나트륨 이온을 저장하기에는 흑연 층간 거리가 너무 좁기 때문이다. 이러한 이유로 나트륨 이온 전지 상용화를 위해서는 이에 적합한 음극 소재를 개발하는 것이 필수적이다. 연구팀은 흑연의 대안을 나노판상 구조를 가진 황화구리에서 찾았다. 황화구리는 높은 전기전도도와 이론용량을 갖는다. 또한 황화구리에 나트륨이 저장되는 과정을 원자단위에서 실시간 분석한 결과 황화구리의 결정 구조가 유동적으로 변화하며 안정적으로 나트륨 이온을 저장하는 것을 확인했다. 그 결과로 황화구리의 나트륨 저장 성능이 흑연 이론용량(~370mAh/g)의 1.5배(~560mAh/g)에 달하는 것을 확인했고 충, 방전을 250회 반복한 이후에도 이론용량의 90% 이상이 유지됨을 증명했다. 이번 연구로 나트륨 이온전지가 상용화되면 지구 표면의 약 70%를 차지하는 바다에 무궁무진하게 존재하는 나트륨을 활용할 수 있다. 이는 배터리 원가 절감으로 이어지고 휴대폰, 전기 자동차, 노트북 등의 단가를 약 30% 정도 낮출 수 있을 것으로 기대된다. 이정용 교수는“이번 연구결과가 차세대 고성능 나트륨 이온 전지 개발에 크게 기여할 것으로 기대된다”고 말했다. 육종민 교수는 “요즘 미세먼지 등의 환경오염 문제로 특히 신재생 에너지 상품에 관심이 많은데 이번 연구 결과를 통해 우리나라가 관련 제품에 대한 우위를 점할 수 있는 토대를 한 단계 다졌다고 생각한다”고 말했다. 이번 연구는 한국연구재단의 생애첫연구사업 및 나노, 소재기술개발사업과 기초과학연구원의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 판상구조 황화구리 촬영 사진 그림2. 황화구리 내 나트륨이 저장되면서 나타나는 결정구조 변화 양상 그림3. 황화구리 내 나트륨 충방전 횟수별 저장 용량
2018.03.08
조회수 13910
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 14531
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
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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
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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
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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
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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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