%EB%B0%94%EC%9D%B4%EC%98%A4
-
KAIST-생명연, 합성생물학 연구 및 바이오파운드리 구축 위해 협력
우리 대학과 한국생명공학연구원(원장 김장성, 이하 생명연)이 합성생물학과 바이오파운드리 분야의 발전을 위한 본격적인 협력에 나선다. 합성생물학(synthetic biology)은 공학 기술을 활용해 생명체가 가진 특성을 변화시키거나, 자연적으로 존재하지 않는 특성을 새롭게 설계하고 제작하는 연구 분야다. 자연에서 유래한 생명체는 저마다 고유하고 복잡한 시스템으로 이루어져 있어서 인간이 구조 그대로를 재현해내기 어렵다. 또한, 생물학 연구는 방법이 매우 복잡해 연구개발 속도가 느리다는 것이 기존 바이오 분야가 봉착한 기술적 한계였다. 합성생물학은 인공지능과 자동화된 설비, 표준화된 부품과 모듈을 사용해 연구개발의 속도와 효율을 동시에 개선할 수 있어 미래 바이오산업을 이끌어갈 핵심기술로 주목받고 있다. 미국, 영국, 일본, 중국 등의 국가들은 정부의 투자를 발판삼아 합성생물학에 인공지능, 로봇 기술 등을 적용해 제조공정을 자동화하는 바이오파운드리를 일찌감치 구축하고 기술 주도권 확보를 위한 경쟁을 가속화하고 있다. 두 기관은 주요 과학기술 강국들을 추격해 기술격차를 좁히고 관련 핵심기술을 선제적으로 확보해야 한다는 공감대를 바탕으로 이번 협력을 도모했다. 또한, 국내 열악한 바이오파운드리 환경을 개선하기 위해서는 지속적이면서도 안정적인 서비스 제공할 수 있으며, 기술 수요자들이 쉽게 접근할 수 있도록 공공인프라를 구축해야 한다는 공동의 목표를 추진하고 있다. 이를 위해 두 기관은 지난 6일 '합성생물학 연구 및 바이오파운드리 공동 구축을 위한 업무 협약' 체결을 완료했다. KAIST는 20여 년 전부터 합성생물학과 학문적 배경이 유사한 시스템생명공학과 시스템대사공학 분야를 개척해왔다. 세계 최초이자 최고효율을 내는 다양한 세포공장 개발하는 등 세계적 수준의 연구역량을 보유하고 있으며, 합성생물학 분야 인력양성을 위한 프로그램 확충 등을 추진하고 있다.생명연은 10여 년 전부터 합성생물학 전문 연구조직인 '합성생물학전문연구단'을 운영해 관련 원천기술을 확보해왔으며, 최근 ‘합성생물학연구소’로 조직을 확대 개편했다. 파일럿 규모의 연구용 바이오파운드리를 구축하는 등 미생물 세포공장, 산업용 효소, 생분해성 플라스틱 소재 등을 개발하는 연구를 진행하고 있다. 두 기관은 글로벌파운드리연맹(global biofoundries alliance, GBA)에도 함께 참여하는 등 우리나라 바이오파운드리 분야의 구심점 역할을 수행하고 있다.
이번 협력은 정부가 추진 중인 바이오파운드리 사업을 유치하기 위한 계획 수립은 물론 공동 연구 인프라 조성과 향후 원활한 사업 운영 및 활용까지 두 기관이 전방위로 긴밀한 유대를 맺는 교두보가 될 전망이다.
이광형 KAIST 총장은 "합성생물학의 속도와 규모, 경제성을 극대화하는 바이오파운드리 구축은 바이오산업 시대에 우리나라가 국제적인 리더십을 확보하는 가장 확실한 전략"이라고 강조했다. 이어, "국내 바이오 분야의 첨단 연구개발을 이끄는 두 기관이 손을 잡고 국가의 미래 경쟁력을 좌우할 핵심 인프라를 구축하는 일에 우수한 역량을 보탤 수 있길 기대한다"라고 밝혔다.
김장성 생명연 원장 또한 "바이오가 직면한 기술적 한계 극복과 미래 바이오로의 패러다임 전환에 핵심기술로 여겨지는 합성생물학 기술의 성패는 세계적인 경쟁력을 가진 바이오파운드리의 구축에 달려있다"라며, "관련 분야의 우리나라 대표 연구 주체인 KAIST와 생명연의 협력으로 바이오경제 실현에 한 걸음 내딛을 수 있기를 바란다"라고 전했다. 한편, 지난해 우리 정부는 다양한 기관과 기업이 연구에 활용할 수 있도록 바이오파운드리를 국가 핵심 인프라로 구축하겠다는 계획을 밝혔다. 또한, 바이오 제조 혁신을 위한 합성생물학 생태계 조성 및 지원 계획도 수립된 상태다. 현재, 바이오파운드리 구축 및 활용기술 개발 사업은 예비타당성조사가 진행 중이다.
2022.07.14 조회수 3982 -
2022년 창의도전연구실 16개 선정 및 현판식 개최
우리 대학 연구처가 ‘2022년 창의도전연구실’ 16개를 선정하고 5월 30일(월) 오후 현판식을 개최했다. ‘창의도전연구사업 C2(Creative & Challenging) 프로젝트’란 학술적·사회적 의미가 크고 미래 사회 이슈로 대두될 가능성이 높은 문제를 선 발굴, 선 해결하는 연구를 지원하는 사업이다.
이는 우리 대학 이광형 총장이 미래 50년을 위해 제시한 ‘QAIST 신문화 전략’ 중 하나로, 연구자들이 실패를 두려워하지 않고 창의적인 아이디어로 과감하게 문제에 도전하는 연구 문화를 조성하고자 기획됐다.
연구처는 지난 3월 공고를 시행하고 창의성과 도전성을 기준으로 총 16개 과제를 선정했다. 5월 30일(월) 5시에 열린 `창의도전연구실(Creative&Challenging)' 현판식은 제안 주제 중 최고점을 받은 바이오및뇌공학과 박성준 교수 연구실에서 대표로 진행했다.
현판식에는 이광형 총장, 이상엽 연구부총장, 조광현 연구처장, 이동만 공과대학장, 정기훈 바이오및뇌공학과장, 성단근 명예교수와 박성준 교수(연구책임자)가 참석했다.
박성준 교수는 “창의도전연구실에 선정 되어 매우 기쁘다. 앞으로 ‘리버스 뇌 오가노이드-기계 인터페이스 개발’ 연구에 책임을 다하겠다. 본 연구 지원 사업을 통해 새로운 문제에 다양한 아이디어로 도전하며 개념검증을 시행할 것”이라고 소감을 전했다.
한편, 2022년 말까지 진행하는 본 사업에 선정된 16개 과제에는 각 5천만 원 이내의 연구비를 지원한다. 연구처는 향후 평가를 통해 선정된 과제에 대해 창의적 기초융합연구 관련하여 보다 중장기적으로 지원하는 ‘도약연구(UP) 사업’으로 연계하여 지속 지원할 예정이다.
또한, 연말 수행평가에서 문제해결과 검증을 탁월하게 제시한 우수 교원에게는 2023년 리서치데이에 ‘QAIST 창의도전 연구상’을 수여할 계획이다.
2022.06.09 조회수 5563 -
바이오혁신경영전문대학원, 전주시-전북대와 2022 세계 바이오 혁신 포럼 (WBIF) 개최
우리 대학 바이오혁신경영전문대학원이 6월 8일부터 10일까지 전주시, 전북대학교 지역혁신센터와 공동 주최하는‘2022 세계 바이오 혁신 포럼(World Bio Innovation Forum, 이하 WBIF)를 개최한다.
이번 포럼은 디지털 치료제, 반려동물 혁신 의약품, 비대면 진료 등 최근 주목받는 바이오 신시장의 국내·외 최신 동향과 정보를 교류하고자 추진됐다. 6월 8일부터 3일간 대표 주제별 2개의 세션을 운영하고 각 분야 전문가의 발표와 패널 토론을 진행한다.
포럼 1일차에는 디지털 치료제 대표 기업인 Limbix와 DTA, Welt, Life Semantics, Naver, 식약처가 운영사례와 치료 효과 등을 이야기한다. 디지털 치료제란 게임, 가상현실(VR), 증강현실(AR), 인공지능(AI) 등의 첨단 기술을 활용해 치매와 불면증, 우울증, ADHD 등의 질병을 예방, 치료, 관리하는 기술이다.
포럼 2일차에는 이광형 총장의 환영사를 시작으로 LABOKLIN과 Torigen, Vaxcell Bio, 대웅제약 등이 참여해 반려동물 헬스케어를 주제로 최신 개발 또는 개발 예정인 의약품 사례를 공유한다. 최근 반려동물 치료에 대한 수요가 증가함에도 치료법이 부족한 점에 중점을 두고 반려동물의 암, 관절염, 피부병 등에 대해 연구원, 전문가, 기업이 다양한 의견을 모을 예정이다.
포럼 3일차에는 Atrium Health와 VSee, 이지케어텍 등이 참여해 코로나19 이후 더욱 각광 받는 비대면 진료에 대해 논의한다. 특히 비대면 진료를 통해 사회적 취약계층의 의료 서비스를 개선하는 방법에 주안점을 두고 현장감 있는 토론을 진행할 계획이다.
이번 포럼을 주관한 채수찬 WBIF 대표 겸 우리 대학 기술경영학부 교수는 “2022 WBIF를 준비하며 전 세계의 바이오 네트워크를 활용해 최고의 전문가들을 섭외하고자 노력했다. 최신 정보와 전문적인 현장 경험을 전하며 그간 개최된 바이오 헬스 포럼들과의 차별화를 둘 것”이라고 밝혔다.
이광형 총장은 “WBIF가 세계를 선도하는 바이오 포럼이 되길 진심으로 기원한다. 각 분야의 전문가들이 자유롭게 논의하는 장이 되어 국내·외 바이오, 헬스 산업의 발전과 국민 건강 향상으로 이어지길 바란다”라고 전했다.
2022 WBIF는 코로나19 상황에 따라 비대면(Zoom)으로 진행되며 WBIIF유튜브를 통해 생중계될 예정이다. 관련 문의는 홈페이지(www.wbif.or.kr)와 이메일(wbif2021@gmail.com)을 통해 가능하다.
2022.06.03 조회수 4330 -
암, 뇌졸중, 치매 등 각종 난치병 진단하는 멀티 바이오마커를 동시에 탐지하는 고성능 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 장재범 교수, 전기및전자공학부 윤영규 교수 연구팀이 기존 기술 대비 5배 이상 더 많은 단백질 바이오마커를 동시에 탐지할 수 있는 멀티 마커 동시 탐지 기술 개발을 했다고 23일 밝혔다.
바이오마커란, 단백질이나 DNA, RNA, 대사 물질 등의 생체 분자로써 이를 통해 몸 안의 변화를 알아낼 수 있어 암을 비롯해 뇌졸중, 치매 등 각종 난치병을 정밀하게 진단하는 표지자로 각광받고 있다.
최근 환자별로 암 조직 내부에 발현되는 단백질 마커가 서로 다르다는 사실이 밝혀지고 있으며, 이러한 차이에 따라서 암의 예후 및 항암제 반응성 등이 결정된다는 연구 결과가 발표되고 있다. 이에 따라서 암 조직에서 여러 단백질 마커를 동시에 탐지하는 기술이 반드시 요구된다.
이에 장 교수 연구팀은 기존 기술 대비 5배 이상 더 많은 수의 단백질 마커를 동시에 관찰할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술은 특수한 시약이나 고가의 장비가 필요하지 않아 암의 정확한 진단 및 항암제 개발, 새로운 단백질 마커 발굴 등에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 신소재공학과 서준영, 심연보, 김지원 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature communications)' 5월 13권에 출판됐다. (논문명 : PICASSO allows ultra-multiplexed fluorescence imaging of spatially overlapping proteins without reference spectra measurements).
그동안 정밀 암 연구는 암 환자 조직 내부의 유전자를 분석하는 유전체 연구를 중심으로 진행돼왔다. 하지만 유전자 분석으로는 실제로 이 유전자로부터 단백질 마커가 얼마나 많이 발현되는지 혹은 어떤 공간적 분포로 발현되는지는 알 수 없다는 한계가 있다. 이에 따라서 최근 연구는 유전체 및 단백체를 동시에 분석하는 방향으로 나아가고 있다.
실제로 기존의 유전체 분석으로 유방암으로 진단받은 수백 명의 유방암 환자의 암 조직 내부 단백질 마커를 분석한 결과, 환자들을 생존율 및 약물 반응성이 서로 다른 여러 서브 타입으로 나눌 수 있다는 연구 결과가 발표된 바 있다. 또한, 최근 암을 정복할 신약으로 주목받고 있는 3세대 항암제인 면역항암제의 경우, 암 조직 내부의 면역세포를 활성화해 암을 치료한다.
이때, 암 조직 내부에 어떤 면역 단백질 마커가 발현되어 있는지에 따라서 그 약물 반응성에 큰 차이가 나타난다고 보고된 바 있다. 이처럼 암 조직 내부에서 여러 단백질 마커를 동시에 탐지하는 기술은 새로운 암 서브 타입의 발굴, 각 서브 타입을 표적으로 하는 신약 개발, 적합한 항암제 추천 등을 위해 필수적으로 요구된다.
그동안 암 조직 내부에서 여러 단백질 마커를 동시에 탐지하기 위해서 질량 분석 이미지 처리법 혹은 형광염색법이 사용돼왔다. 질량 분석 이미지 처리법은 하나의 조직에서 다수의 단백질 마커를 동시에 탐지할 수 있다는 장점이 있으나, 고가의 특수 장비가 필요하고, 분석 과정에서 조직이 파괴되며, 전체 과정이 오래 걸린다는 단점이 있다. 형광염색법은 이와 같은 단점은 없으나, 한 번에 3개의 단백질 마커만 관찰할 수 있다는 단점이 있다.
장 교수 연구팀은 이러한 형광염색법의 한계를 해결하기 위해 한 번에 15개 이상, 최대 20개까지의 단백질 마커를 동시에 탐지할 수 있는 기술인 `피카소(PICASSO)' 기술을 개발했다. `PICASSO는 “Process of ultra-multiplexed Imaging of biomoleCules viA the unmixing of the Signals of Spectrally Overlapping fluorophores'의 약자로, 기술을 통해 다양한 생체분자들의 이미지를 형형색색으로 얻어낼 수 있기에 일반인들에게 가장 친숙한 화가 피카소의 이름을 기술명으로 정했다. 연구팀은 이를 위해 발광 스펙트럼이 유사한 형광 분자들을 동시에 사용하고, 이러한 형광 분자들의 신호를 정확하게 분리할 수 있는 기술을 개발했다. 연구팀은 이 기술을 이용해 하나의 조직에서 15개의 단백질 마커를 탐지하는 과정을 세 번 반복해 총 45개의 단백질 마커를 탐지하는 데 성공했다.
장 교수 연구팀이 개발한 `피카소(PICASSO)' 기술은 기존 멀티 마커 동시 탐지 기술 중 가장 낮은 비용으로, 가장 많은 수의 단백질 마커를, 가장 빠르게 탐지할 수 있는 기술로, 향후 암 진단 및 제약 등에 활용될 가능성이 매우 크다. 연구팀은 이 기술 개발 과정에서 4건의 국내 특허, 3건의 미국 특허, 2건의 EPO(유럽 특허) 및 PCT(국제 특허)를 출원해 이번 기술의 지적 재산권을 확보했다고 밝혔다.
제1 저자인 서준영 연구원은 "`피카소(PICASSO)' 기술을 통해 그동안 관찰하기 어려웠던 조직 내 수많은 단백질 마커의 발현 정도 및 분포 관찰에 성공했다ˮ며, "특수한 시약이나 고가의 장비 없이 연구자들에게 친숙한 형광현미경만을 사용해 기술 구현이 가능하므로 접근성이 매우 높은 유용한 기술이 될 것이고, 새로운 생명현상 규명, 암 바이오마커 발굴, 정밀진단 및 치료제 개발 등에 활발히 사용될 수 있을 것이다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.05.23 조회수 5007 -
합성생물학 기반 차세대 미생물 대사 조절 밸브 개발
국제 공동연구진이 대장균의 모든 전사종결부위*를 해독하고, 이를 바탕으로 미생물의 대사 경로를 수도꼭지처럼 자유자재로 조절하는 합성생물학** 기반 차세대 대사 조절 밸브 기술을 개발했다.
*전사종결부위: DNA가 암호화하는 정보를 RNA로 전사할 때, RNA 합성이 종결되도록 조절하는 DNA 서열
**합성생물학: 생명현상의 복잡성, 다양성으로 인해 발생하는 낮은 재현성, 예측효율 저하 등의 기존 바이오기술의 문제를 해결하기 위해 생명체의 구성요소를 설계, 제작, 조립하는 공학적 접근방식의 바이오 기술
우리 대학 생명과학과 조병관 교수, 한국생명공학연구원 이승구 박사, 바이오융합연구소 조수형 교수, 미국 캘리포니아대학교 샌디에이고(UCSD) 생명공학과(Bioengineering)의 최동희 박사, 버나드 팔슨(Bernhard Palsson) 교수 국제 공동연구팀이 대장균에 존재하는 1,600여 개의 전사종결부위를 대량으로 해독 및 발굴하고, 이를 기반으로 고부가가치 바이오화합물 생산을 위한 미생물 대사 회로 설계를 가능케 하는 합성생물학 기반 기술을 개발했다고 14일 밝혔다.
전사종결부위는 DNA가 암호화하는 유전 정보가 RNA로 전사될 때, 원하는 유전자만이 정확히 전사되도록 조절하는 역할을 한다. 그 중요성에도 불구하고 기존에는 전사 종결에 관한 데이터의 부족으로, 구체적인 조절 기작에 대한 이해가 부족했다. 연구진은 전사종결부위가 다양한 세기를 가져 인접한 유전자들의 발현을 정교하게 조절한다는 사실을 발견하고, 이를 대사회로 조절에 이용했다.
한편 미생물은 다양한 유용 바이오화합물 생산에 이용되고 있는데, 효율적인 생산을 위해서는 대사 회로의 조절이 필수적이다. 그 이유는 단순히 원하는 물질 생산을 위한 유전자만을 과도하게 발현할 경우, 미생물 생장에 필요한 양분과 에너지까지 소모해 생산에 실패하기 때문이다. 공동연구진은 개발한 전사종결부위를 통해 서로 다른 대사 회로의 세기를 수도꼭지처럼 조절해 대사물질 생산을 최적화할 수 있는 '대사 밸브 기술'을 개발했다.
기존에는 전사의 시작이 되는 프로모터, 번역의 시작이 되는 리보솜 결합 부위를 통해 유전자 발현을 조절했는데, 이에는 수많은 인자가 관여하고 있어 실험 간 편차가 크고, 고가의 화학물질을 요구하는 등 한계를 지니고 있었다. 하지만 연구진이 개발한 대사 밸브는 실험 간 편차를 기존 시스템 대비 최대 75% 억제할 수 있는 것으로 나타났고, 대사 밸브를 이용한 생산 최적화를 통해 유용 대사물질인 비타민 B8의 생산을 최대 11배 증대하는 데 성공했다.
또한 개발된 기술은 미생물의 생장 조건(영양분 및 배양 환경)에 거의 영향을 받지 않는 것으로 나타나 실험실 조건에서 출발해 산업 규모로 확장할 시 부수적인 최적화 과정을 최소화할 수 있고, 목적 화합물에 따라 첨가하는 원료와 배양 조건이 변화해도 조절 기작이 유지되는 것으로 나타났다.
이번 연구 결과는 기존에 알려지지 않았던 전사종결부위의 특성을 규명하고, 이를 대사 조절에 이용한 획기적인 시도로 차세대 대사 조절 합성생물학 기반 기술로 기대받고 있다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 C1 가스 리파이너리 프로그램 및 한국 바이오 그랜드챌린지 프로그램의 지원을 받은 KAIST 조병관 교수 연구진과 한국생명공학연구원이 추진하는 KRIBB 연구 혁신 프로그램(Research Initiative Program)의 지원을 받은 이승구 박사(한국생명공학연구원), 기초과학 연구 프로그램(Basic Science Research Program)의 지원을 받은 KAIST 조수형 교수, 노보 노르디스크 재단(Novo Nordisk Foundation)의 연구지원을 받은 버나드 팔슨(Bernhard Palsson) 교수 연구진의 협업을 통해 수행됐으며, 국제적인 학술지인 `핵산 연구(Nucleic Acids Research, 영향력지수 16.971)' 에 3월 31일 게재됐다.
(논문명 : Synthetic 3'-UTR valves for optimal metabolic flux control in Escherichia coli)
2022.04.17 조회수 5484 -
최초 머신러닝 기반 유전체 정렬 소프트웨어 개발
우리 대학 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 머신러닝(기계학습)에 기반한 *유전체 정렬 소프트웨어를 개발했다고 12일 밝혔다.
☞ 유전체(genome): 생명체가 가지고 있는 염기서열 정보의 총합이며, 유전자는 생물학적 특징을 발현하는 염기서열들을 지칭한다. 유전체를 한 권의 책이라고 비유하면 유전자는 공백을 제외한 모든 글자라고 비유할 수 있다.
차세대 염기서열 분석은 유전체 정보를 해독하는 방법으로 유전체를 무수히 많은 조각으로 잘라낸 후 각 조각을 참조 유전체(reference genome)에 기반해 조립하는 과정을 거친다. 조립된 유전체 정보는 암을 포함한 여러 질병의 예측과 맞춤형 치료, 백신 개발 등 다양한 분야에서 사용된다.
유전체 정렬 소프트웨어는 차세대 염기서열 분석 방법으로 생성한 유전체 조각 데이터를 온전한 유전체 정보로 조립하기 위해 사용되는 소프트웨어다. 유전체 정렬 작업에는 많은 연산이 들어가며, 속도를 높이고 비용을 낮추는 방법에 관한 관심이 계속해서 증가하고 있다. 머신러닝(기계학습) 기반의 인덱싱(색인) 기법(Learned-index)을 유전체 정렬 소프트웨어에 적용한 사례는 이번이 최초다.
전기및전자공학부 정영목 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `옥스포드 바이오인포메틱스(Oxford Bioinformatics)' 2022년 3월에 공개됐다. (논문명 : BWA-MEME: BWA-MEM emulated with a machine learning approach)
유전체 정렬 작업은 정렬해야 하는 유전체 조각의 양이 많고 참조 유전체의 길이도 길어 많은 연산량이 요구되는 작업이다. 또한, 유전체 정렬 소프트웨어에서 정렬 결과의 정확도에 따라 추후의 유전체 분석의 정확도가 영향을 받는다. 이러한 특성 때문에 유전체 정렬 소프트웨어는 높은 정확성을 유지하며 빠르게 연산하는 것이 중요하다.
일반적으로 유전체 분석에는 하버드 브로드 연구소(Broad Institute)에서 개발한 유전체 분석 도구 키트(Genome Analysis Tool Kit, 이하 GATK)를 이용한 데이터 처리 방법을 표준으로 사용한다. 이들 키트 중 BWA-MEM은 GATK에서 표준으로 채택한 유전체 정렬 소프트웨어이며, 2019년에 하버드 대학과 인텔(Intel)의 공동 연구로 BWA-MEM2가 개발됐다.
연구팀이 개발한 머신러닝 기반의 유전체 정렬 소프트웨어는 연산량을 대폭 줄이면서도 표준 유전체 정렬 소프트웨어 BWA-MEM2과 동일한 결과를 만들어 정확도를 유지했다. 사용한 머신러닝 기반의 인덱싱 기법은 주어진 데이터의 분포를 머신러닝 모델이 학습해, 데이터 분포에 최적화된 인덱싱을 찾는 방법론이다. 데이터에 적합하다고 생각되는 인덱싱 방법을 사람이 정하던 기존의 방법과 대비된다.
BWA-MEM과 BWA-MEM2에서 사용하는 인덱싱 기법(FM-index)은 유전자 조각의 위치를 찾기 위해 유전자 조각 길이만큼의 연산이 필요하지만, 연구팀이 제안한 알고리즘은 머신러닝 기반의 인덱싱 기법(Learned-index)을 활용해, 유전자 조각 길이와 상관없이 적은 연산량으로도 유전자 조각의 위치를 찾을 수 있다. 연구팀이 제안한 인덱싱 기법은 기존 인덱싱 기법과 비교해 3.4배 정도 가속화됐고, 이로 인해 유전체 정렬 소프트웨어는 1.4 배 가속화됐다.
연구팀이 이번 연구에서 개발한 유전체 정렬 소프트웨어는 오픈소스 (https://github.com/kaist-ina/BWA-MEME)로 공개돼 많은 분야에 사용될 것으로 기대되며, 유전체 분석에서 사용되는 다양한 소프트웨어를 머신러닝 기술로 가속화하는 연구들의 초석이 될 것으로 기대된다.
한동수 교수는 "이번 연구를 통해 기계학습 기술을 접목해 전장 유전체 빅데이터 분석을 기존 방식보다 빠르고 적은 비용으로 할 수 있다는 것을 보여줬으며, 앞으로 인공지능 기술을 활용해 전장 유전체 빅데이터 분석을 효율화, 고도화할 수 있을 것이라 기대된다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 데이터 스테이션 구축·운영 사업으로서 수행됐다.
2022.04.17 조회수 4834 -
대전시 바이오헬스 산업전환을 위한 글로컬 공동연구 보고서 출간
우리 대학 한국4차산업혁명정책센터는 대전시 바이오헬스 산업전환을 위한 공동연구 보고서 『대전시 바이오헬스 산업 전환 분석 연구 보고서: AI/빅데이터를 중심으로』를 발간했다고 8일 밝혔다. 본 보고서는 대전과학산업진흥원과 유럽연합집행위원회 합동연구센터(European Commission Joint Research Centre, 이하 EC JRC)가 참여해 공동으로 연구한 산출물이다.
KAIST 한국4차산업혁명정책센터(이하 KPC4IR, 센터장 김소영)와 대전과학산업진흥원(이하 DISTEP, 원장 고영주)은 지난 2021년 5월 17일 실질적 공동연구 수행을 위해 업무협약을 체결한 바 있다. 해당 연구는 업무협약 체결 이후 양 기관이 주축이 되어 대전시 바이오헬스 산업의 현황 데이터 및 선행연구를 분석하고, 산·학·연·병 주요 이해관계자의 인터뷰를 기반으로 현장의 목소리를 반영했다. 또한 지역혁신 연구에 그치는 것이 아니라 EC JRC에서 개발한 산업전환(POINT Review) 방법론 적용과 그에 따른 자문 및 검토를 통해 글로컬(glocal) 연구를 진행했다.
☞ 산업전환(POINT Review) 방법론: EC JRC이 개발한 분석방법론으로 POINT(Projecting Opportunities for INdustrial Transitions) Review라 불린다. 개별국가 및 지역이 산업 전환을 위한 과제 및 기회를 도출할 때 활용하며, 크게 총 4단계(혁신·전환이 필요한 산업 세부 분야 선정 → 산업 현황 분석 → 혁신·전환의 목표 설정 → 목표달성을 위한 도전과제 도출 및 정책 제언)로 구성되어 있다. 해당 방법론을 활용해 그리스(재생에너지, 배터리, 농업 분야의 전환), 불가리아(ICT 및 메카트로닉스의 디지털화 전환) 등 유럽국가의 산업혁신을 연구한 보고서가 출간된 바 있다.
이번 연구는 KAIST에서 대전시 출연기관인 지역 자치 기관과의 신규 연구 협력뿐만 아니라 글로벌 연구기관인 유럽의 EC JRC와 함께 연계하여 이룩한 최초의 `글로컬(glocal)' 정책 연구로서 큰 의의가 있다. KAIST는 이광형 총장 취임 이후 국가 차원의 연구뿐만 아니라 지역의 발전과 개발을 위한 연구에도 총력을 기울이고 있으며, 이번 연구 또한 해당 취지를 담은 연구로 지역 사회에 이바지하며 대전시 바이오헬스 산업 고유의 특징과 현황, 현장의 필요를 구체적으로 담아냈다.
지난 2월 8일 양측 기관은 KAIST 바이오및뇌공학과 예종철 교수, 한국생명공학연구원 중소벤처기업지원센터 정흥채 박사, 바이오헬스케어협회 맹필재 회장, 대전시 미래산업과 권경민 과장, EC JRC의 드미트리오스 폰티카키스(Dimitrios Pontikakis), 마리나 랑가(Marina Ranga), 마크 보든(Mark Boden) 박사를 연사 및 토론자로 초청해 <대전 바이오산업 육성을 위한 바이오헬스 포럼>을 유튜브로 중계했다. 해당 행사에서는 공동연구의 성과를 발표하고 지역의 바이오산업 전환을 위한 전략 방안을 함께 논의한 바 있다.
보고서는 우리 대학 한국4차산업혁명센터 홈페이지(https://kpc4ir.kaist.ac.kr/) 및 대전과학산업진흥원 홈페이지(https://www.distep.re.kr/)에 게시되어 있으며, 영문 보고서 또한 4월 중 발간할 예정이다.
김소영 한국4차산업혁명정책센터장은 보고서의 발간을 축하하며 "본 보고서는 국내 과학산업혁신 정책 연구 중 글로벌과 로컬을 잇는 최초의 글로컬 정책 연구로 의의가 있으며 무엇보다 대전시 바이오헬스산업의 디지털 전환을 위한 청사진 구축에 기여하는 핵심적 정책 제안이 담겨있다ˮ라고 강조했다.
고영주 DISTEP 원장은 "대전시에서 지역의 바이오산업을 육성해 글로벌 허브로 도약하기 위한 정책과 지원을 다양하게 진행하고 있으며, 최근 대전 바이오창업원 설립도 추진하고 있는데 이번 보고서의 주요 정책내용이 많이 도움이 될 것으로 생각한다ˮ고 말했다.
한편, KPC4IR은 세계경제포럼(World Economic Forum, 이하 WEF)과 과학기술정보통신부의 양해각서(MOU) 및 KAIST와의 실행 협약에 근거한 파트너십을 바탕으로, WEF를 비롯한 유럽 및 아시아 지역 기관과 공동으로 블록체인, 인공지능, 정밀 의료 등 4차 산업혁명 핵심 기술 모니터링과 관련 정책을 분석·개발하고 있다.
DISTEP은 지역혁신과 과학기술 기반 신산업 육성을 위해 설립된 기획 전문 대전시 출연기관이다. 과학산업 육성 및 지역혁신 기획, 융합혁신생태계 조성, 지역 R&D 투자 효과성 제고 등 3대 임무를 바탕으로 지역혁신의 새로운 모델 제시를 추진하고 있다.
EC JRC는 유럽연합(EU)의 법안 및 결정사항 이행, 각종 조약 업무를 관리하는 유럽연합집행위원회(European Commission)의 과학·지식 서비스 연구 조직이다. EU 27개국을 대표해 독립적인 과학적 조언과 EU 과학기술정책에 대한 전문적인 조언을 제공하며, 전 세계 200여개 연구기관, 대학, 국제기구 등과 관련 연구 및 정책 개발 협약이 체결되어 있다.
2022.04.08 조회수 5855 -
딥러닝을 응용한 신속한 박테리아 검출 방법 개발
우리 대학 전산학부 조성호 교수, 신소재공학과 정연식 교수 공동 연구팀이 딥러닝(deep learning) 기법과 표면 증강 라만 분광법(surface-enhanced Raman spectroscopy, SERS)의 결합을 통해 효율적인 박테리아 검출 플랫폼 확립에 성공했다고 10일 밝혔다.
공동 연구팀은 질량분석법, 면역분석법(ELISA), 중합효소 연쇄 반응(PCR) 등과 같은 일반적인 박테리아 검출 방법보다 획기적으로 빠르게 신호 습득이 가능한 SERS 스펙트럼을 연구팀 고유의 딥러닝 기술로 분석해 다양한 용액 속 박테리아 신호 구분에 성공했다.
전산학부 노어진 석박사통합과정 학생과 신소재공학과 김민준 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지‘바이오센서 및 바이오일렉트로닉스 (Biosensors and Bioelectronics)’1월 18일 字 온라인 판에 게재됐다. (논문명: Separation-free bacterial identification in arbitrary media via deep neural network-based SERS analysis)
박테리아 감염으로 인한 질병 예방과 원인 분석을 위해 소변 또는 음식물에서 신속한 박테리아 검출법이 요구되며, 다양한 바이오마커 분석물의 스펙트럼 신호를 높은 민감도로 수초~수십초 이내에 측정하는 SERS가 검출 방법으로 주목받고 있다.
박테리아 대상의 기존 SERS 신호 분석은 그 복잡성과 수많은 신호 겹침 현상 때문에 주성분 분석(principal component analysis, PCA)과 같은 통계적인 방법으로도 정확도에 한계가 있었다. 특히, 박테리아의 고유 신호와 간섭현상을 일으키는 환경 매질의 신호를 제거하기 위해 번거로운 박테리아 분리 과정을 거쳐 시간 소모가 큰 것이 문제로 지적돼 왔다. 따라서 SERS를 이용한 박테리아 검출의 활용도를 높이기 위해서는 분리 단계를 최소화하고 신속하게 높은 정확도로 분석하는 기술 개발이 요구된다.
연구팀은 분리 단계를 완전히 생략해 박테리아가 담긴 서식 용액을 SERS 측정 기판에 올려 신호를 측정하고 딥러닝을 이용해 분석하는 방법을 시도했으며, 이를 위해 서로 다른 커널 크기(kernel size)를 가지는 이중 분기 네트워크로 구성된 `듀얼 WK넷' (DualWKNet, Dual-Branch Wide Kernel Network)라는 효율적인 딥러닝 모델을 개발했다.
특정 매질 속 박테리아의 신호는 매질의 신호와 유사해 사람의 눈으로는 구별하기가 사실상 불가능하지만, 연구팀은 DualWKNet을 이용해 스펙트럼 신호의 특징을 추출하고 물, 소변, 소고기 용액, 우유, 배양 배지 등 다양한 환경 내 대장균(Escherichia coli)과 표피 포도상구균(Staphylococcus epidermidis)의 신호를 학습해 최대 98%의 정확도로 검출 및 구분했다.
조성호 교수는 "이번 연구는 딥러닝 기술을 활용해 실제 환경에서 사용 가능한 라만 신호 분석 방법을 제시했다는 점에서 의미가 있다ˮ며 "의료 분야와 식품 안전 분야로 확장하여 사용돼 발전에 이바지할 것ˮ이라고 예상했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 나노 및 소재기술개발사업의 지원을 받아 수행됐으며, 향후 추가 연구와 기술이전을 통해 KAIST 교원/학생 공동 창업 기업인 ㈜피코파운드리에서 상용화를 추진할 계획이다.
2022.02.10 조회수 5756 -
낙엽을 활용한 친환경 마이크로 슈퍼커패시터 개발
우리 대학 기계공학과 김영진 교수 연구팀과 한국에너지기술연구원(이하 에너지연, 원장 김종남) 에너지저장연구실 윤하나 박사 연구팀이 공동연구를 통해, 극초단 펨토초 레이저 직접 묘화 기술을 기반으로, 세계최초 낙엽 상 그래핀-무기-하이브리드 마이크로 슈퍼커패시터 제작에 성공했다고 13일 밝혔다.
웨어러블 전자 장치의 발전은 유연한 에너지 저장장치의 혁신에 직접적으로 영향을 받는다. 다양한 에너지 저장장치 중 마이크로 슈퍼커패시터의 경우 높은 전력 밀도, 긴 수명 및 짧은 충전 시간으로 큰 관심을 끌고 있다. 그러나, 증대되는 전자 전기 제품의 소비 및 사용, IT 모바일 기기의 첨단화에 따른 짧은 교체 주기에 따라 폐전지의 발생량이 증대하고 있다. 이는 폐전지의 수거, 재활용 및 처리 과정에 있어, 안정성 및 환경적인 이슈 등의 많은 어려움을 유발한다.
산림은 전 세계 육지의 30% 가량을 덮고 있으며, 산림에서는 엄청난 양의 낙엽이 배출된다. 이러한 바이오매스는 자연적으로 풍부하고, 생분해성이며 재생 가능한 매력적인 친환경 재료다. 그러나 이를 효과적으로 활용하지 못하고 방치하면 화재 위험, 식수원 오염 등 산림 재해가 발생할 수 있다.
연구팀은 두 가지 문제점을 동시에 해결할 방법으로 친환경의 생분해성 바이오매스인 낙엽 위에 추가 재료 없이 펨토초 레이저 펄스를 조사해, 대기 중에서 특별한 처리 없이 단일 단계로 높은 전기 전도성을 지닌 미세 전극인 3D 다공성 그래핀을 생성하는 기술을 개발했다. 또한 이를 활용해 유연한 마이크로 슈퍼커패시터를 제작하는 방안을 제시했다. 연구팀은 해당 연구를 통해 낙엽으로부터 쉽고 저렴하며 빠르게 다공성 그래핀-무기결정 하이브리드 전극을 제작할 수 있음을 보였으며, 제작된 그래핀 마이크로 슈퍼커패시터를 LED 발광을 위한 전원 공급 및 온, 습도계 타이머/카운터 기능의 전자시계 전원 공급을 테스트함으로써 성능을 검증했다. 이는 저가의 녹색 그래핀 기반 유연한 전자 제품의 대량 생산을 위한 길을 열 수 있음을 의미한다. (그림1)
연구 논문의 교신저자인 우리 대학 김영진 교수는 개발된 차세대 에너지 저장 소자에 대해 "현재 감당이 어려운 산림 바이오매스인 낙엽을 차세대 에너지 저장 소자로 재사용함으로써, 폐자원의 재사용 및 에너지 선순환 시스템 확립을 가능하게 한다ˮ라고 했다. 또한 공동 교신저자인 에너지연 윤하나 박사는 "이번 기술은 친환경 산업의 기술 혁신 및 고부가가치 신재생에너지 및 이차전지 사업으로써의 신시장 창출뿐 아니라 국가의 사회적, 경제적 비용을 크게 감소시킬 수 있을 것이며, 더 나아가 웨어러블 전자 제품 및 스마트 홈이나 사물 인터넷에도 적용될 것으로 기대된다ˮ라고 말했다.
이번 연구는 한국농림축산식품부의 기획평가원 지원사업과 산림청의 산림과학기술 연구개발사업 및 한국에너지기술연구원 주요사업의 지원을 받아 수행됐다.
기계공학과 레딘츤손 박사 후 연구원과 에너지연 이영아 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 재료과학 및 융합연구분야의 세계적인 학술지인 `어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈'(Advanced Functional Materials)에 작년 12월 5일 온라인 공개됐다. (논문명 : Green Flexible Graphene–Inorganic-Hybrid Micro-Supercapacitors Made of Fallen Leaves Enabled by Ultrafast Laser Pulses)
2022.01.13 조회수 6678 -
KAIST 연구실 온라인서 만난다, OPEN KAIST 2021 개최
우리 대학이 교내 연구 현장을 공개하는 OPEN KAIST 2021 행사를 3일부터 이틀간 온라인으로 개최한다.2001년 시작된 OPEN KAIST는 실험실 등의 연구 현장으로 방문객들을 초대하는 과학문화 행사다. 2년에 한 번씩 캠퍼스를 개방해 연구실 곳곳의 볼거리를 제공하고 과학적 흥미를 유발할 수 있는 체험 프로그램을 마련해 국민과 소통하는 KAIST의 전통적인 행사다. 올해로 11회째를 맞은 OPEN KAIST는 코로나 19의 확산세를 고려해 20년 만에 처음으로 온라인 동영상 플랫폼에서 방문객을 맞이한다.KAIST 연구실 탐방을 희망하는 사람이라면 누구나 OPEN KAIST 홈페이지(openkaist.ac.kr)에 접속한 뒤, 관심 있는 연구실이 공개되는 방송 시간에 실시간으로 입장할 수 있다. 온라인 공개 방송에서는 해당 연구실이 주도하는 최신 기술 설명 및 시연·연구성과 소개·온라인으로 참여할 수 있는 간단한 원격 체험 등의 콘텐츠가 제공된다.이를 위해, 로봇·바이오·인공지능·반도체 등 KAIST가 자랑하는 첨단 기술을 연구하는 16개 학과가 참여한다.로봇 분야에서는 기계공학과 '휴머노이드 로봇 연구센터'가 로봇과 부품으로 가득 찬 연구실을 공개한다. ▴유압식 구동 로봇 실험실 ▴로봇 가공실 ▴연구원들의 공부방 ▴전기식 구동 로봇 실험실 ▴로봇 조립실 등으로 나누어진 연구센터 곳곳을 안내하고 실험이 진행되는 연구 현장의 생생한 모습을 중계한다. 이어, 2족 로봇과 4족 로봇의 간단한 보행 시연도 이어질 예정이다.
건설및환경공학과에서는 ▴원격 제어 로봇 ▴건설 현장 노동자들의 근력 보조용 웨어러블 로봇 ▴재난 현장에서 매몰자를 찾아내는 자라나는 바인(Vine) 로봇 ▴자율주행 자동차 등 다가오는 미래사회에 대비하기 위한 새로운 패러다임의 건설 로봇들을 선보인다.
생명공학 분야에서는 생명과학과·의과학대학원·바이오및뇌공학과가 참여한다. 생명과학과는 코로나 19 예방을 위한 mRNA 백신이 세포 안으로 유입되어 항원이 발현되는 모든 과정을 시각적으로 관찰할 수 있는 초고해상도 이미징 기술을 소개한다.
또한, 의과학대학원에서는 뇌 투명화·뇌 확대·뇌 탄성화 등 다양한 뇌공학 기술을 이용해 복잡한 뇌 구조를 연구하는 실험실을 탐방하고 바이오및뇌공학과에서는 암 환자를 대신해 항암제의 효능을 선별할 수 있는 '종양아바타(환자에게서 복제한 종양)'와 개인 맞춤형 의료를 추구하는 미래의 의료상을 선보인다.
각 연구실의 온라인 공개 방송이 진행되는 동안에는 교수 및 대학원생 등 연구진이 방문객들의 궁금증을 해소해주는 질의응답도 실시간으로 마련된다.이번 행사를 총괄한 이동만 공과대학장은 "코로나 19로 인해 캠퍼스를 직접 개방하기 힘든 상황이지만 KAIST의 연구가 이루어지는 공간에서 국민과 직접 소통하는 자리를 마련하기 위해 온라인 OPEN KAIST를 준비했다ˮ라고 설명했다. 이어, 이 학장은 "올해로 개교 50주년을 맞은 KAIST가 창의적이고 도전적인 연구를 수행하는 현장에 온라인으로 방문하셔서 인류를 빛낼 100년을 준비하는 KAIST의 꿈과 비전을 함께 나눠주시길 부탁드린다ˮ라고 전했다.
'OPEN KAIST 2021'은 사전 신청 없이 참여할 수 있으며, 자세한 프로그램과 참여 방법 등은 OPEN KAIST 홈페이지(openkaist.ac.kr)에서 확인할 수 있다. 문의: 공과대학 교학팀(042-350-2493)
2021.12.01 조회수 9386 -
미세 유체의 회전 운동을 활용한 현장 진단용 초고감도 바이오센서 개발
우리 대학 기계공학과 윤용진 교수팀이 뉴캐슬 대학(Newcastle University in Singapore) 김누리 교수와 공동연구를 통해 미세 유체의 회전력을 이용해 극소량의 분자 샘플로 현장 진단(Point-of-Care)이 가능한 바이오센서 칩을 개발했다고 18일 밝혔다.
윤용진 교수 연구팀은 미세 유체(microfluidics) 기술과 광 초소형 정밀기계 기술 바이오센서(Optical MEMS BioSensor)를 융합해 특정 용액의 0.19 펨토 몰(fM) 농도까지 감지할 수 있는 것으로 기존의 단일 유동 방법보다 1억(108)배 이상 향상된 감지력을 보여주는 `다상 유동 바이오센서(Rotationally Focused Flow (RFF) Biosensor)'의 연구 개발에 성공했다.
이와 관련해 윤용진 교수는 "이번 연구를 통해 T자형 미세 유체 채널 내에 유체의 회전 운동을 발생시키는 현상을 적용함으로서, 현재까지 알려진 분자 진단의 최소 샘플 농도로, 극소량의 피분석물(target analyte)의 검진이 가능하여 현장 진단 테스트 (PoC, Point Of Care testing) 개념의 바이오센서를 구현했다ˮ며, "이번 연구는 앞으로 코로나19와 같은 바이러스의 조기 발견을 통한 빠른 진단과 분자 진단 기기의 소형화를 통한 PoC 실시간 현장 진단을 가능하게 할 것이고, 나아가 차세대 랩 온어 칩(Lab-on-a-chip)을 이용한 바이오 분석학(bioanalytics)의 새로운 돌파구가 될 수 있을 것이다ˮ라고 설명했다.
뉴캐슬 대학 김누리 교수가 제1 저자로 참여하고 윤용진 교수가 교신저자로 진행된 해당 연구 결과는 국제적 권위 학술단체 `네이처(nature)'의 퍼블리셔 그룹인 `사이언티픽 레포트(scientific reports)'에 지난 4월 29일 자 게재됐다.
한편 이번 연구는 한국연구재단과(NRF-2020R1A2C1011859)과 한국교육재단BK21+ 프로그램 지원을 부분적으로 받아 수행됐다.
(논문명: A rotationally focused flow (RFF) microfluidic biosensor by density difference for early‑stage detectable diagnosis)
2021.10.19 조회수 5174 -
광대역 광학 활성을 갖는 카이랄 세라믹 물질 최초 개발
우리 대학 신소재공학과 염지현 교수 연구팀이 광대역 광학 활성을 갖는 *카이랄 세라믹 물질을 최초로 개발했다고 30일 밝혔다. 신소재공학과 박기현 석사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 미국화학회가 발행하는 국제 학술지 ‘ACS 나노(ACS Nano)’에 개재됐다. (논문명 : Broad Chiroptical Activity from Ultraviolet to Short-Wave Infrared by Chirality Transfer from Molecular to Micrometer Scale)
☞ 카이랄(Chiral): 수학, 화학, 물리학, 생물학 등 다양한 과학 분야에서 비대칭성을 가르키는 용어중 하나다. 이는 어떤 대상의 모양이 거울에 비춘 모양과 일치되지 않을 때 카이랄 성이 존재한다고 일컫는다.
카이랄 나노물질은 입사하는 원형 편광의 오른쪽 또는 왼쪽 방향성에 따라 다른 광학적 성질을 보이는 광학 활성도(chiroptical activity)의 특징을 가지고 있다. 같은 물질이어도 구조에 따라 서로 다른 광학 성질을 보이는 특이성을 활용해 많은 응용이 가능할 것이라는 기대로 최근 주목을 받는 물질이다. 하지만, 기존에 보고된 대부분의 카이랄 나노물질은 자외선(ultraviolet) 및 가시광선(visible) 영역에서만 제한적으로 광학 활성을 갖고 있어 바이오 및 통신 등을 포함한 다양한 분야에서의 응용에 한계가 있었다.
염지현 교수 연구팀은 이러한 문제를 해결하고자 자외선에서부터 근적외선 영역을 넘어 단적외선 영역에서까지 광범위한 광학 활성을 갖는 카이랄 소재를 최초로 개발했다. 연구팀은 황화구리(copper sulfide) 세라믹 물질에 원자 수준에서부터 마이크로 수준에까지 체계적으로 카이랄 특성을 부여하는 기술을 선보였다. 그와 동시에 황화구리 나노입자의 화학적 상태를 긴 파장의 빛을 효과적으로 흡수할 수 있는 상으로 변화되도록 유도하여 적외선 영역 광학 활성 효율을 극대화하였다.
연구팀은 먼저 아미노산이 가지고 있는 원자 수준 카이랄 특성을 무기 나노입자에 전이시켜 나노 수준 카이랄 특성을 구현한 후, 나노입자 사이의 인력 및 척력을 조절해 1~2 마이크로미터(㎛) 길이의 카이랄 나노꽃(nanoflower, NF)이 자가조립으로 만들어지도록 유도했다. 연구팀은 이렇게 디자인된 나노꽃이 자외선에서부터 수 마이크로미터의 파장을 갖는 적외선에서까지 빛의 원형 편광 방향 따라 특이적으로 상호작용하는 것을 확인했다. 또한, 이 광대역 광학 활성은 연구팀이 유도한 대로 적외선을 흡수할 수 있는 황화구리 상으로 화학적 변화가 잘 변이됐기 때문이고, 나노꽃의 구조적 카이랄 특성이 원형 편광의 방향성에 따른 비대칭적 상호작용을 유도하기 때문인 것을 컴퓨팅 시뮬레이션으로도 밝혔다.
이렇게 개발된 광대역 광학 활성 나노 플랫폼 기술은 바이오센서, 바이오이미징, 적외선 신경 자극, 나노온열치료, 텔레커뮤니케이션 등 다양한 분야에 응용될 것으로 기대된다. 제1 저자로 이 연구에 참여한 박기현 석사과정은 “이 연구를 통해 카이랄 물질군 라이브러리를 만들고 그들의 자가조립 제어 기술을 이용해 새로운 패러다임의 나노소재를 개발하는데 기여할 수 있으며, 무엇보다 세계 최초로 단적외선 영역에서도 광학 활성을 갖는 소재를 개발함으로써 카이랄 나노소재의 응용과 발전을 위한 토대를 마련한 것 같다”며 이 연구의 의의를 설명했다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 범부처전주기의료기기연구개발사업단, 삼성 반도체연구기금, 연구재단 우수신진사업, KAIST 창의도전사업 (C2 프로젝트) 등의 지원을 받아 수행됐다.
2021.10.01 조회수 6050