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여성 암 환자, 오후 항암치료가 효과 더 좋다
여성 암 환자의 경우 오전보다 오후에 받는 항암치료가 더 효과적이라는 가능성이 제시됐다. 우리 대학 수리과학과 김재경 교수(기초과학연구원 수리 및 계산 과학 연구단 의생명 수학 그룹 CI) 연구팀은 고영일 서울대병원 혈액종양내과 교수팀과 공동으로 광범위 B형 대세포 림프종을 앓고 있는 여성 환자를 오후에 치료할 시 예후가 더 좋아진다는 가능성을 확인했다.
세포 증식과 분화를 포함한 인간의 생리학적 현상은 뇌에 위치한 생체 시계(Circadian clock)에 의해 24시간 주기로 조절된다. 암세포를 사멸시키는 항암제의 효능과 부작용 역시 생체 시계로 인해 투약 시간에 따라 달라진다. 이 때문에 약리효과가 가장 좋은 특정 시간에 항암 치료를 진행하는 ‘시간항암요법’이 주목받고 있다. 하지만 최적 치료 시간을 찾기 위한 체계적인 방법이 없어 아직 실제 의료 현장에서는 널리 시행되지 않고 있는 상황이다.
김 교수 연구팀은 지난 2019년 글로벌 제약회사인 화이자(Pfizer)와 함께 수면장애 치료 신약의 효과를 수학 모형을 통해 분석해, 하루 중 최적의 투약 시간을 찾는 ‘조정시간요법(Adaptive chronotherapy)’을 개발한 바 있다. 투약 시간에 따라 약물의 효능이 달라질 수 있다는 점에 주목한 고영일 교수팀의 제안으로 시작된 이번 연구에서는 암 환자를 위한 시간항암요법의 효과를 검증하는 연구를 진행했다.
연구진은 서울대병원에서 광범위 B형 대세포 림프종 치료를 진행 중인 환자들이 오전 8시 30분과 오후 2시 30분 중 시간을 선택해서 항암 치료를 받고 있다는 점에 착안하여, 210명의 환자를 대상으로 관측 연구를 진행했다. 이들은 오전이나 오후 시간에 약 3주 간격으로 표적치료제와 항암화학요법을 결합한 암 치료(R-CHOP)를 4~6회 받았다.
관측 결과, 남성 환자의 경우 시간에 따른 치료 효율 차이가 없었다. 반면, 여성 환자는 오후 치료를 주로 받을 시 60개월 이후 사망률이 12.5배 감소하고, 무진행 생존 기간이 2.8배 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 오전 치료를 주로 받은 여성 환자들에게서 백혈구 감소증과 같은 항암치료 부작용이 더 많이 나타났다.
이어 연구진은 성별에 따른 차이가 나타나는 원인을 규명하기 위해 서울대병원 건강검진센터에서 수집된 1만4000여 명의 혈액 샘플을 분석했다. 이 과정에서 정상 여성은 백혈구 수가 오전에 감소하고, 오후에 늘어난다는 사실을 찾아냈다. 여성의 골수 기능이 24시간을 주기로 늘어났다 줄어들기를 반복하는 일주기 리듬(Circadian rhythms)을 가진다는 의미다.
이에 따라 여성 환자가 골수 기능이 활발한 오전에 림프종 치료를 받으면, 항암 부작용으로 골수 기능이 억제되며 부작용 발생 가능성이 증가할 수 있다. 반면, 남성은 하루 중 백혈구 수 및 골수세포 확산 속도 변화가 크지 않아 오전과 오후의 치료 효과 차이가 유의미하게 나타나지 않는다.
고영일 교수는 “혼재변수를 완벽히 통재한 대규모 후속연구로 이번 연구의 결론을 재차 검증하고, 다른 암에서도 비슷한 효과가 있는지 확인하는 후속연구를 진행할 계획”이라며 “이번 연구가 시간항암요법의 국내 의료 현장 도입을 촉진하는 데 큰 역할을 하길 기대한다”고 말했다.
김재경 CI는 “개인의 수면 패턴에 따라 생체시계의 시간은 크게 차이가 날 수 있기 때문에 현재 수면 패턴으로부터 생체시계의 시간을 추정하는 기술을 개발하고 있다”며 “이를 통해 최종적으로는 개인 맞춤형 시간항암요법 개발이 가능해질 것”이라고 말했다.
연구결과는 12월 13일(한국시간) 미국 임상학회 학술지 ‘JCI 인사이트(JCI Insight‧IF 9.08)’에 실렸다.
※ 논문명 : Chemotherapy delivery time affects treatment outcomes of female patients with diffuse large B-cell lymphoma
2022.12.15
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고성능 스트레처블 고분자 반도체를 위한 신개념 계면공학법 개발
우리 대학 신소재공학과 강지형 교수, 미국 버클리 대학교 문재완 박사와 미국 스탠퍼드 대학교 제난 바오(Zhenan Bao) 교수 공동연구팀이 고분자 반도체와 회로기판의 경계면을 개선하는 새로운 계면 개질법을 개발하고, 이를 이용해 고성능 스트레처블(늘어나고 유연한) 고분자 반도체를 구현했다고 24일 밝혔다.
고분자 반도체는 기존의 실리콘 기반의 반도체와는 다르게 탄소를 기반으로 구성돼 있으며, 상대적으로 낮은 가격과 대면적 공정이 가능하다는 장점으로 인해 추후 유연 소자, 태양전지, OLED 등의 산업에 응용될 수 있는 차세대 반도체 재료다.
하지만 전기적 성능이 좋은 고분자 반도체는 작은 응력에도 쉽게 깨지는 문제점이 있었다. 일반적으로 고분자 반도체는 결정구조를 많이 가질수록 전기적 성능이 좋아지지만, 이러한 결정구조는 고분자 반도체가 응력에 취약해지게 만들기 때문이다.
이러한 문제점을 해결하기 위해, 기존에는 분자구조의 변화, 첨가제 등을 이용해 고분자 반도체 자체의 기계적 물성을 변화시키는 데 주로 초점을 맞춰왔다.
그러나 기존의 방법들은 기계적 물성이 향상되는 대신 전기적 성질이 악화되고, 각각의 고분자 반도체에 맞는 분자구조를 찾는데 많은 시간이 소요돼 고성능 스트레처블 고분자 반도체 구현에 적합하지 않았다.
우리 대학 강지형 교수와 스탠퍼드 대학교 제난 바오 교수 공동연구팀은 이번 연구에서 고분자 자체의 성질을 변화시키는 것이 아닌 기판과 고분자 반도체 사이의 계면을 개질하는 새로운 방법을 제시했다. 이러한 계면 공학법을 통해 고분자 반도체는 전기적 성질을 잃지 않으면서 기계적 물성이 크게 개선됐다.
공동연구팀은 이번 연구에서 응력에 의해 고분자 반도체가 손상을 받는 것은 고분자 박막과 기판 사이 계면에서의 박리 현상과 그로 인한 응력의 편재화(localization)에 의해 상당 부분 기인함을 발견했다.
공동연구팀은 이러한 문제점을 극복하기 위해 고분자 반도체 박막과 기판 사이의 계면에 새로운 고분자 층을 도입했다. 이 고분자 층은 반도체 박막과 기판 모두와 강하게 결합해 두 층의 박리현상과 응력의 편재화를 효과적으로 막아줬으며, 동역학적 결합(dynamic bond)을 할 수 있는 구조를 가져 추가적인 응력 분산 효과를 보였다.
이러한 계면 개질이 이뤄진 고성능 고분자 반도체는 최대 110%의 변형률까지 눈에 띄는 균열이 발견되지 않았으며, 이는 기존의 같은 반도체가 30% 변형률에서 상당한 균열을 보인 것에 비하면 획기적인 발전이다. 또한 이러한 접근법은 특정 고분자 반도체에 국한되지 않고, 다양한 고분자 반도체, 고분자 전도체, 금속 전도체에 모두 적용 가능하다는 장점이 있다.
신소재공학과 강지형 교수와 스탠퍼드 대학교 문재완 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 나노 재료 분야 저명 국제 학술지 `네이처 나노테크놀로지 (Nature Nanotechnology)' 11월 10일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Tough interface-enabled stretchable electronics using non-stretchable polymer semiconductors and conductors).
강지형 교수는 "이번 연구는 스트레처블 고분자 반도체 구현을 위한 설계 방향을 새롭게 제시했다는 점에서 의미가 있다ˮ고 하면서, "이번에 개발된 계면 공학법은 급속도로 성장하고 있는 유연소자 시장에 게임 체인저가 될 것으로 기대된다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 우수신진연구사업, 나노소재기술개발사업 미래기술연구실, 삼성종기원 과제의 지원을 받아 수행됐다.
2022.11.25
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닫힌 계면을 갖는 구조체의 보편적 이동 특성 규명
우리 대학 물리학과 김갑진 교수와 한국표준과학연구원(KRISS) 황찬용 박사, 한국과학기술연구원(KIST) 김경환 박사 공동연구팀이 자기 스커미온의 전류 구동 현상을 이용해 닫힌 계면을 갖는 구조체가 형태를 유지한 채 이동할 때의 보편 특성을 규명했다고 13일 밝혔다.
자기 스커미온(magnetic skyrmion)은 수 nm 수준의 자성체 박막, 즉 얇은 자석 내부에 존재하는 소용돌이 모양 혹은 방사형의 스핀 구조를 갖는, 2차원 공간상의 안정한 원형 구조체이다. 이 구조체는 위상학(topology)적 원리에 의해 쉽게 사라지지 않는 안정성을 갖고, 크기가 수십 nm 수준으로 작으며 전류를 흘려 주면 수~수백 m/s의 매우 빠른 속도로 움직이기 때문에 기존의 하드 디스크를 대체할 고속, 고집적 비휘발성 메모리 소자 개발에 응용될 수 있음에 주목되어 왔다. 따라서 보다 정밀한 자기 스커미온 기반 소자를 만들기 위해 자기 스커미온의 속도와 가해 준 전류량의 관계를 정확히 파악하는 것은 중요한 연구 과제로 여겨져 왔다.
연구팀은 비자성체/강자성체/산화물 3중층 구조의 소자에서 연구팀의 독자 기술인 자기장 변화 방식으로 자기 스커미온을 대량 생성, 크립(creep) 운동 영역(스커미온의 속도가 박막의 무작위적 결함과 열적 효과에 영향을 받는 영역)에서의 자기 스커미온 속도-전류밀도 관계를 분석했다. 두 연구팀은 약 70만 개 이상의 빠르고 느린 자기 스커미온의 이동 궤적을 추적, 분석하여 이동 속도-전류밀도 간의 스케일링 법칙을 찾아냈다. 그 결과 자기 스커미온은 2차원 공간상의 구조체임에도 불구하고 1차원 공간상에서 주로 나타나는 ‘호핑(hopping)’ 법칙을 따르는 것으로 나타났다. 이는 2차원에서 움직이는 선을 원형으로 말아 놓을 경우 운동 법칙이 전혀 달라짐을 실험적으로 확인한 것이다. 이를 통해 연구팀은 기존에 알려지지 않은 새로운 보편성 부류(universality class, 같은 스케일링 법칙을 공유하는 집단)의 구분 기준으로 계면의 열리고 닫힘, 즉 ‘구조적 위상(structural topology)’이 존재함을 제안했다.
우리 대학 물리학과 송무준, 유무진 연구원이 공동 제1저자로 참여하고, 박민규 박사가 공동교신저자로 참여한 본 연구는, KAIST(김갑진 교수 연구팀), KRISS(황찬용 박사 연구팀), KIST(김경환 박사 연구팀)의 공동연구로 진행되었으며, 권위 있는 국제학술지 ‘어드밴스드 머테리얼즈(Advanced Materials, IF 32.1)’에 표지논문(front cover)으로 선정돼 10월 6일 게재됐다. (논문명: Universal Hopping Motion Protected by Structural Topology)
이번 연구에서 연구팀은 기존에 자세히 밝혀지지 않은 크립 영역에서의 자기 스커미온의 전류에 의한 거동 특성을 실험적으로 밝혀내고, 이것이 닫힌 계면을 갖는 구조체의 보편 특성임을 제안했다. 이번 연구는 자기 스커미온 기반 메모리 및 컴퓨팅 소자 개발에 활용될 것이며, 다양한 분야의 닫힌 계면 구조를 갖는 구조체의 거동 특성을 분석하는 기반 이론으로써 활용될 것으로 기대된다.
한편 이번 연구는 KAIST 글로벌 특이점 연구사업, 삼성미래기술육성사업, 한국연구재단 선도연구센터/중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.10.13
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난치성 심혈관 질환인 폐동맥 고혈압의 새로운 모델 및 병리기전 제시
우리 대학 의과학대학원 및 의과학센터 연구진(책임자: 김인준 교수)과 서울대학교병원 연구진(책임자: 박준빈 교수)이 협력하여 폐동맥 고혈압(pulmonary arterial hypertension)의 새로운 동물모델을 구축하고 치료방법을 제시하였다고 지난 10월 7일 소개됐다.
연구팀은 혈관내피세포에서 Sox17 유전자가 결핍된 생쥐에 저산소 환경을 제공하여 새로운 폐동맥 고혈압 동물모델을 성공적으로 개발하였으며, 전사체 분석(transcriptomic analysis)으로 Sox17과 관련된 폐동맥 고혈압 발생의 병리현상에 Dll4/Notch 신호경로가 연관됨을 확인하였다. 또한 심혈관계 질환에서 역할이 잘 알려져 있지 않았던 HGF/c-Met 경로가 활성화됨을 발견하고, 기존의 폐동맥 고혈압 치료 약물 투여와 함께 해당 경로를 차단함으로써 동물모델에서 폐동맥 고혈압을 효과적으로 치료/예방할 수 있음을 확인하였다. 동물모델과 유사하게, 폐동맥 고혈압 환자의 폐조직에서 정상군에 비해 Sox17 발현이 감소하고 HGF 발현은 증가함을 확인하였다. 우리 대학 의과학대학원 졸업생 박찬순 박사가 (현 서울대병원 순환기내과 임상강사) 1저자로 주도한 이번 연구 결과는 심혈관 기초연구 분야 최고 학술지인 Circulation Research에 온라인 게재되었다.
기존 폐동맥 고혈압 동물모델은 실제 폐동맥 고혈압 환자들이 보이는 만성 진행성 임상양상을 잘 나타내지 못한다는 한계가 있었다. 예를 들어, 저산소-유발 폐동맥 고혈압 동물모델은 정상 산소 농도에 다시 두면 증상이 종종 호전되는데, 이는 환자의 질병 경과와는 차이가 있다. Sox17 내피결핍 생쥐에서 발생한 폐동맥 고혈압은 질병 상태가 만성적으로 유지되는 등 실제 병태생리를 잘 반영하였다. 이러한 장점으로 인해, 새로운 모델은 약제 개발 및 치료반응 확인에 보다 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다. 더불어 이번 연구는 사망률을 경감시키는 효과적인 치료제가 없는 폐동맥 고혈압 치료 분야에 HGF/c-Met 신호경로를 새로운 약제 개발의 타겟으로 제시했다.
이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2022.10.12
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김재철AI대학원, 기술 중심 법률인공지능 교과목 개설
김재철AI대학원(원장 정송)이 법률인공지능 수업을 정규 교과목으로 채택했다. 이번 수업은 법률과 기술을 접목한 리걸테크 산업이 급성장 중인 기술 수요를 반영해 개설됐다. 그동안 법학전문대학원 등에서 법과 인공지능의 관계를 다른 수업이 개설된 바 있지만, KAIST는 기술을 중심으로 법률 분야에 특화된 인공지능을 학습하고 시제품 제작 실습까지 수행하는 방식을 새롭게 시도한다. 법률업무 효율화를 위한 인공지능 및 자연어처리 기술 학습을 목표로 메타(구 페이스북)·네이버 클로바 연구원 출신의 서민준 KAIST 교수가 수업 총괄 및 인공지능 이론 강의를 맡는다. 또한, 김앤장 법률사무소 변호사와 판사를 역임한 박혜진 한양대학교 교수가 법률 이론을 강의하고, 네이버 클로바에서 문자 인식(OCR) 및 정보추출 기술을 주도했던 황원석 엘박스(판례검색 플랫폼) 연구원이 인공지능과 법률을 잇는 실무 강의를 주도한다. 이번 수업은 인공지능에 다양한 전공 분야를 접목하는 융합학문(AI+X)으로 설계된 것이 특징이다. 이를 위해, KAIST 대학원생을 주축으로 하는 AI 전문가 그룹과 한양대 법학전문대학원 대학원생 및 현업 변호사 등을 주축으로 하는 법률 전문가 그룹이 함께한다. 우리 대학이 개설한 정규과목을 한양대 학생들이 학점 교류로 수강하며, 한 학기 동안 인공지능으로 해결할 수 있는 법률문제를 발굴하고 시제품을 제작하는 과제를 수행할 예정이다. 정송 KAIST 김재철AI대학원장은 "이번 인공지능법률 교과목을 시작으로 다양한 융합 수업을 지속해서 추진해 인공지능 전문가와 분야별 전문가의 교류를 활성화하고 인공지능(AI)+X 인재양성과 연구에 박차를 가할 계획"이라고 전했다.
2022.08.30
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항체를 활용한 신개념 생체 형틀법 최초 개발
우리 대학 신소재공학과 장재범 교수 연구팀이 다세포 생물이 갖는 특정 단백질 구조체를 활용할 수 있는 새로운 개념의 생체 형틀법을 최초로 개발했다고 10일 밝혔다. 긴 시간 동안 특정 기능에 최적화된 생명체가 갖는 복잡하고 정교한 구조체를 형틀로 삼아 이를 모방한 무기물 구조체를 만드는 방법을 생체 형틀법 이라고 한다. 이는 에너지, 광학, 마이크로로봇 분야 등에 응용돼왔다.
장 교수 연구팀은 항원-항체 반응에 착안해 특정 단백질을 항체로 표적화한 뒤, 항체에 붙어 있는 1.4 나노미터(nm) 크기의 금 입자에서 다양한 금속 입자들을 성장시킴으로써 특정 단백질 구조체를 모방한 금속 구조체를 합성하는 데 성공했다. 개발된 생체 형틀법은 일반적인 항원-항체 반응과 금속 입자 성장법을 기반으로 하기 때문에 다양한 생명체에 폭넓게 응용 및 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
신소재공학과 송창우, 송대현 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)'에 7월 7일 字 온라인 출판됐다. (논문명 : Multiscale Functional Metal Architectures by Antibody-Guided Metallization of Specific Protein Assemblies in Ex Vivo Multicellular Organisms).
생명체가 갖는 특정 기능에 최적화된 다양한 구조체들은 복잡하고 계층적 구조를 기반으로 하여 인공적인 합성 방법을 통해 재현하기 어렵다. 따라서 이러한 생체 구조체를 형틀로 해 동일한 모양의 무기물 구조체를 합성하는 생체 형틀법이 개발돼왔으며, 합성된 생체 재료들은 촉매, 에너지 저장 및 생산, 센서 등 다양하게 활용돼왔다.
하지만 개발된 생체 형틀법 중 특정 단백질 구조체를 형틀로 사용한 경우는 적으며, 있다 하더라도 바이러스나 효모와 같은 단세포 생물의 특정 단백질 구조체를 형틀로 활용한 연구들 뿐이었다.
생명체의 특정 단백질 구조체를 활용하는 생체 형틀법은 원하는 생체 구조체만을 활용 가능하며 합성하고자 하는 생체 재료의 목적에 맞는 단백질을 선택해 사용할 수 있다는 장점이 있다.
연구팀은 기존의 생체 형틀법 한계를 해결을 위해 특정 단백질을 이미징할 때 활용하는 항원-항체 반응을 생체 형틀법에 적용했다.
연구팀이 사용한 항체는 1.4 나노미터(nm) 크기의 금 입자가 달려있고 이는 금속 입자 성장을 위한 종자(seed) 역할을 하게 되어 특정 단백질을 표적화한 항체로부터 다양한 금속 입자를 성장시킬 수 있다.
연구팀은 인간 세포 내부의 미세소관, 미토콘드리아, 핵, 세포막, 세포질에 존재하는 특정 단백질에서만 금 입자를 성장시키는 데 성공했으며, 세포 수준뿐만 아니라 조직 수준인 쥐의 뇌, 신장, 심장에서도 개발한 방법을 적용할 수 있다는 것을 보였다.
나아가 연구팀은 금 입자뿐만 아니라 은, 금-백금, 금-팔라듐 입자를 세포 내부 미세소관 구조체를 따라 합성함으로써 합성된 세포를 액상 반응의 촉매로 활용 가능하다는 것을 증명했다. 또한, 세포 표면에 철 입자를 성장시킨 후 자석으로 조절할 수 있음을 보여 향후 이러한 금속 입자가 성장된 세포들을 조절하거나 군집 행동을 구현하는 것이 가능함을 보였다.
연구팀이 개발한 신개념 생체 형틀법은 다세포 생물뿐만 아니라 항체 염색이 가능한 식물, 균류, 바이러스 등의 생명체에도 활용 가능해 다양한 생체 구조체를 모방한 생체 재료 합성에 이용될 것으로 기대된다.
제1 저자인 송창우 박사과정은 "이번 연구는 기존의 생체 형틀법으로 구현할 수 없었던 다세포 생물의 특정 구조체를 모방한 금속 구조체를 합성한 최초의 사례이며, 이를 통해 생체 형틀법을 활용할 수 있는 생체 구조체의 범위를 넓혔다ˮ 라며 "합성된 생체 재료는 이번 연구에서 보여준 촉매뿐만 아니라 전기화학 및 바이오센서에도 활용 가능할 것으로 예상된다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 과학난제도전 융합연구개발사업, 우수신진연구사업, 뇌과학원천기술개발사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.10
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차세대 반도체 나노구조 공정을 혁신하는 새로운 3차원 노광 공정 개발
우리 대학 신소재공학과 전석우 교수와 신종화 교수 공동연구팀이 차세대 반도체 공정 핵심기술인 3차원의 나노구조를 단일 노광으로 효율적으로 제작하는 방법을 개발했다고 27일 밝혔다. 노광 공정이란 빛을 이용해 실리콘 웨이퍼에 전자 회로를 새기는 공정을 말한다.
이번 연구 성과는 갈수록 복잡해지는 반도체 구조와 배선구조 등을 기존 2차원 평면 노광 방식으로 건물을 한층 한층 제작하듯이 진행하던 방식에 비해 훨씬 더 낮은 비용과 공정으로 제작할 수 있는 근거를 마련한 획기적인 연구 결과로 판단된다.
전석우 교수와 신종화 교수가 교신 저자로, 남상현 박사와 김명준, 김나영 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명한 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 5월 25일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Photolithographic Realization of Target Nanostructures in 3D Space by Inverse Design of Phase Modulation)
공동연구팀은 수반행렬 방법(Adjoint method) 기반 역설계 알고리즘을 활용해, 적은 연산으로 원하는 형태의 나노 홀로그램을 생성하는 위상 마스크의 격자구조를 효율적으로 찾아내는 방법론을 제시했다. 이는 기존의 반도체 리소그래피 공정에 적용됐으며, 연구팀은 광감응성 물질에 단 한 번의 빛을 쏘아 목표하는 나노 홀로그램을 형성하고, 물질화해 원하는 3차원 나노구조를 단 한 번의 노광으로 구현할 수 있음을 실험적으로 증명했다.
최근 리소그래피 및 패터닝 기술의 발달로 소재의 형상을 나노스케일에서 구현하는 기술이 발달함에 따라 기존 소재의 물성을 극복하는 메타 소재 및 3차원 프린팅 연구가 주목받고 있다. 특히 3차원 나노소재를 구현하기 위해 활용되는 기존 공정들은 구현하는 구조의 자유도, 생산성, 정밀도를 모두 만족하기 어려운 점이 있어 이를 개선하기 위한 다양한 시도가 진행 중이다.
다양한 3차원 패터닝 공정 가운데, 근접장 나노패터닝(PnP, Proximity-field nanoPatterning)은 단일 노광으로 주기적인 3차원의 나노구조를 정확하고 생산성 있게 구현할 수 있다. 하지만, 현재까지 주기적인 위상 마스크 패턴을 활용해 구현할 수 있는 구조의 자유도는 제한돼왔으며, 이를 극복하기 위해서는 감광물질에 원하는 형태의 홀로그램을 구현하는 위상 마스크의 디자인을 계산하는 과정이 필요하다.
기존 연구에서는 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 통해 이러한 역계산을 수행했으나, 비효율적인 계산방식, 많은 계산량 등의 문제로 활용이 제한된다. 최근 주목받는 머신러닝도 학습을 위한 데이터양이 최소 수천 개 이상으로 많이 요구돼 현실적으로 이를 역계산에 활용하기에는 아직 요원한 상황이다.
연구팀은 수학적 방법론인 수반행렬 방법(Adjoint Method) 기반 알고리즘을 위상 마스크의 패턴이 빛과 상호작용하는 광학현상에 적용해, 원하는 홀로그램 형상을 광감응성 소재에 효율적으로 계산해 그 형상을 얻어내는 데 성공했다. 이 알고리즘은 수식으로 표현된 목표 디자인을 최소한의 계산 경로로 찾아내는 알고리즘이며, 행렬 연산을 활용해 많은 계산량을 효율적으로 처리한다는 장점이 있다. 기존의 단순한 주기적 위상 마스크 패턴은 수직 입사하는 빛으로 특정 배열의 나노구조만을 발생시켰다. 연구팀은 해당 연구에서 위상 마스크에 반도체 공정에 적용 가능한 수직 입사 빔 방식으로 기존의 마스크로 얻어내는 것이 불가능했던 새로운 배열의 3차원 나노구조를 얻어내는 데 성공했다. 이번 연구는 이를 통해 기존의 반도체 노광공정이 갖는 자유도의 한계를 극복하고 더 나아가 보다 복잡한 나노구조를 구현할 수 있다는 것을 이론적, 실험적으로 증명한 주요 연구라 할 수 있다.
이렇게 제작된 3차원의 나노구조는 원자층 증착법을 활용해 구조에 따라 물질의 주입 및 치환으로 다양한 소재를 원하는 구조로 제작할 가능성을 열어준다. 이번 기술이 차세대 반도체 소자인 GAA(Gate All Around) 소자나 3차원 반도체 집적기술에 적용된다면 현재 국가적으로 많은 노력을 기울이고 있는 차세대 반도체 역량 강화에 크게 이바지할 것으로 기대된다. 더 나아가 소재의 물성이 소재를 구성하는 원자나 결합이 아닌 순수한 나노구조에서 기인하는 새로운 물성을 확보하는 메타 소재 연구에서 원하는 나노구조를 낮은 비용으로 대면적에 생산함으로 국내의 소재 경쟁력을 크게 강화할 원천기술이 될 것이다.
이번 연구는 한국연구재단 원천기술개발사업의 미래소재디스커버리 사업과(NRF-2020M3D1A1110522) 삼성전자의(G01190420) 지원을 통해 수행됐다.
2022.05.27
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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
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90세 법무사, 김재철AI대학원 발전기금 20억 원 쾌척
경기도 성남시에 거주하는 김동명(90) 법무사가 지난 10월 말 3억 원의 현금과 17억 원 상당의 부동산 등 총 20억 원을 김재철AI대학원의 발전기금으로 기부했다.
우리 대학과 기부자의 인연은 올해 9월 도착한 우편물 한 통으로 시작됐다. '증여 청약 의향서'라는 제목의 서류에는 "위 본인이 현금과 별지 부동산을 귀 재단에 '사인증여등기'에 의거 증여하고자 하는 바 다음 제안을 동의·수용할 수 있는지요"라고 친필로 작성한 제안이 담겨 있었다. 사인증여는 사망과 동시에 효력이 발생하는 생전 증여 계약이다. 김 씨는 KAIST가 증여에 동의한다면 서류 절차를 마무리한 뒤 등기필증과 기부금을 가지고 학교에 방문하겠다고 덧붙였다. 발전재단은 즉시 계약서와 위임장 등 증여에 필요한 문서를 준비해 기부자에게 회신했다. 현직 법무사인 김 씨는 부동산의 등기 이전 등 기부에 필요한 실무적인 절차를 직접 진행해 기부를 완료했다.
김 씨는 최근 들어 KAIST에 고액 기부가 잇따른다는 언론 보도를 눈여겨봤다고 한다. "잘되는 집에는 다 이유가 있는 것처럼 고액 기부자가 몰리는 학교라면 분명히 특별한 이유가 있을 것으로 생각했다"라고 기부를 결심한 계기를 설명했다.
80년대부터 미래학을 공부하며 새로운 기술 변화에 관심이 많았던 김 씨는 최근의 기술 동향을 지켜보며 대한민국을 이끌어갈 미래산업은 인공지능(AI) 분야라는 확신을 가지고 기부금의 사용처를 김재철AI대학원 발전기금으로 지정했다.
발전재단 관계자는 "기부자를 처음 뵙는 자리에서 학교의 성과를 설명해드렸는데 주요 내용은 이미 파악하고 계셨다"라고 전했다. 이어 "기부를 준비하는 과정에서 학교 홈페이지를 탐독하며 어떤 연구를 하고 있는지 꼼꼼하게 찾아보셨다고 한다"라고 설명했다.
우리 대학은 지난달 17일 대전 본원 총장실에서 발전기금 감사패 전달식을 열었다. 이광형 총장, 이승섭 교학부총장, 이상엽 연구부총장, 김보원 대외부총장, 정송 김재철AI대학원장, 신진우 김재철AI대학원 교수 등 주요 보직자가 참석해 김동명 법무사를 환대했다.
김 씨는 "KAIST가 세상을 바꾸는 과학기술로 국가와 사회발전에 공헌할 수 있으리라 믿는다"라고 말했다. 이어, "받는 기쁨보다 주는 기쁨이 훨씬 크다는 것은 해본 사람만 알 수 있는 것인데, 대한민국의 미래 발전을 이끌어갈 KAIST 인공지능 연구에 힘을 보탤 수 있다면 내게는 더할 나위 없다"라고 소감을 밝혔다. 이광형 총장은 "김동명 법무사님의 편지를 받았을 때부터 참 귀하고 감사한 가치를 KAIST에 보내주셨다는 점에서 큰 감동을 받았다"라고 말했다. 이어 이 총장은 "세계의 인공지능 기술을 선도하는 대학이 되어 보내주신 기대에 부응할 수 있도록 학교 구성원 모두가 최선을 다하겠다"라고 전했다.
2021.12.06
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국제 컴퓨터 기술 활용 협업 및 소셜 컴퓨팅 학술대회 최우수논문상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 지난 10월 23일부터 10월 27일에 열린 세계컴퓨터연합회(ACM) 주최로 진행된 제24회 컴퓨터 기술활용 협업 및 소셜 컴퓨팅 학술대회(International Conference on Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing, 이하 CSCW)에서 최우수 논문상과 방법론 우수상을 수상했다고 18일 밝혔다.
CSCW 는 1986년에 시작됐으며 집단과 공동체를 위한 기술을 디자인하고 활용하는 연구 분야에 초점을 맞추고 있으며, 인간-컴퓨터 상호작용(Human Computer Interaction, HCI)과 소셜 컴퓨팅 분야의 최우수 학회 중 하나로 오래동안 각광받고 있다. 올해 340개의 논문이 발표되며, 최우수 논문상은 제출된 논문의 최상위 1% 논문에만 주어진다. 또한, 방법론 우수상은 올해 신설된 상으로, 획기적인 방법론을 제시하고 구현한 논문에게 주어진다.
이번 논문(Reflect, not Regret: Understanding Regretful Smartphone Use with App Feature-Level Analysis)은 조현성 우리 대학 졸업생 (現 미국 카네기멜론대학교 박사과정), 최다은 학사과정, 김동휘 박사과정, 강완주 박사과정, 최은경 미국 메릴랜드 대학 교수가 참여했다.
연구팀은 스마트폰 화면의 사용자 인터페이스(User Interface) 배치를 기반으로, 사용자가 모바일 애플리케이션 내의 어떤 형태(feature)를 사용하는지 추출해 분석하는 방법론을 개발했다. 예를 들면, 인스타그램 앱에서, 팔로잉 포스트, 팔로잉 스토리 보기, 검색, 대화창 등 다양한 형태(feature)가 존재하는데, 형태별로 세분화된 스마트폰 사용 분석을 가능하게 했다. 이 기술을 기반으로, 특정 형태 사용 패턴은 후회가 되는 스마트폰 사용에 영향을 준다는 것을 밝혔다.
이성주 교수는 "많은 사람들이 스마트폰을 편리하게 사용하지만 과도한 사용으로 문제가 제기되고 있고, 앱 안의 다양한 형태로 세분화한 사용 분석을 가능하게 한 독창적 방법론이 학문적으로 인정받았다ˮ며 "현실적으로 디지털 웰빙에 기여할 수 있다는 점이 높게 평가되어 수상하게 된 것 같다ˮ라고 소감을 밝혔다.
우리 대학 전기및전자공학부 학부장 강준혁 교수는 이성주 교수와 학부생이 포함된 연구팀의 세계적 학술대회 수상을 더욱 높이 평가했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단과 정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행됐다.
2021.11.18
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우수한 소재를 설계하는 딥러닝 방법론 개발
우리 대학 기계공학과 유승화 교수 연구팀이 능동-전이 학습 (active-transfer learning)과 데이터 증강기법(Data augmentation)에 기반해, 심층신경망 초기 훈련에 쓰인 소재들과 형태와 조합이 매우 다른 우수한 특성을 지닌 소재를 효율적으로 탐색하고 설계하는 방법론을 개발했다고 16일 밝혔다.
인공신경망에 기반해 방대한 설계 공간에서 새로운 소재를 찾기 위한 역설계 연구는 최근 매우 활발하게 진행되고 있다. 하지만 이러한 기존 설계 방식은 목표로 하는 소재의 형태와 조합이 심층신경망 훈련에 활용된 소재들과 매우 다를 때 인공신경망이 가지는 낮은 예측능력으로 인해 극히 많은 수의 소재 데이터 검증이 요구되며, 이에 따라 제한적으로만 활용이 가능하다.
연구팀은 이번 연구에서 이를 극복하기 위해 초기 훈련 데이터 영역에서 벗어나 우수한 소재를 효율적으로 탐색할 수 있는 인공신경망 기반 전진 설계 (Forward design) 방법론을 제안했다. 이 방법론은, <그림 1>에 도시된 바와 같이 유전 알고리즘과 결합된 능동-전이 학습 및 데이터 증강기법을 통해 심층신경망을 점진적으로 업데이트함으로써, 초기 훈련데이터를 벗어난 영역에서 심층신경망의 낮은 예측능력을 적은 숫자의 데이터 검증 및 추가로 보완한다.
유전 알고리즘에 의해 제안되는 우수 소재 후보군은 기보유한 소재 데이터를 조합해 도출하기 때문에 심층신경망의 신뢰할 수 있는 예측 영역과 설계 공간 측면에서 상대적으로 가까워 예측정확도가 유지된다. 이 후보군과 능동-전이 학습을 활용해 점진적으로 심층신경망의 신뢰성 있는 예측 범위를 확장하면, 초기 훈련데이터 영역 밖에서도 적은 데이터를 생성해 효율적인 설계 과정이 가능하다.
이번 방법은 천문학적인 수의 설계 구성을 가지는 그리드 복합소재 최적화 문제에 적용해 검증했으며, 이를 통해 전체 가능한 복합재 구조의 1029분의 1 가량인 10만 개의 복합재들만 초기 훈련 데이터로 활용해 심층신경망을 학습한 후, 이후 약 500개에 미치지 못하는 데이터 검증을 통해 초기 훈련에 쓰인 복합재와 매우 다른 구조를 가지고 우수한 특성을 지닌 복합재 구조를 설계할 수 있음을 보였다.
연구진이 개발한 방법론은 국소 최적점(Local optima)에 수렴하는 문제를 완화하면서도 인공신경망의 신뢰할 수 있는 예측 영역을 점진적으로 확장하는 효율적인 방법을 제공하기 때문에, 큰 설계 공간을 다루는 다양한 분야의 최적화 문제에 적용할 수 있을 것으로 기대되며, 특히 설계에 요구되는 데이터 검증의 숫자가 적기 때문에 데이터 생성에 시간이 오래 걸리고 비용이 많이 드는 설계 문제에서 이 방법론이 크게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 공동 제 1저자 김용태 박사과정, 김영수 박사(한국기계연구원) 주도하에 진행됐으며, 유승화 교수(우리 대학 기계공학과)가 교신저자로 참여해, 국제학술지인 `npj 컴퓨테이셔널 머터리얼(Computational Material, IF:12.241)'에 `Deep Learning Framework for Material Design Space Exploration using Active Transfer Learning and Data Augmentation' 라는 제목으로 게재됐다.
이번 연구는 한국연구재단의 중견 연구자지원사업(3D 프린팅 복합재의 최적설계기법 및 피로수명 예측기법 개발)과 미래소재 디스커버리 사업 (레이저-물질 상호작용 멀티스케일 모델링을 통한 분자디자인), KAIST 글로벌 특이점 프렙 사업의 지원을 통해 수행됐다.
2021.09.16
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KPC4IR-DISTEP, 산업전환 공동연구 위한 MOU 체결
우리 대학 한국4차산업혁명정책센터(이하 KPC4IR, 센터장 김소영)와 대전과학산업진흥원 정책운영본부(본부장 최병철)가 7일 오후 ʻ대전시 산업전환 공동연구를 위한 업무협약(MOU)ʼ을 체결했다.
대전시와 우리 대학은 지난 5월 17일 과학기술 발전을 위해 업무협약을 체결했으며, 이번 협약은 앞선 협약을 바탕으로 KPC4IR과 대전시 출연기관이 실질적인 공동연구를 수행을 위해 체결됐다.
대전시는 우수한 바이오산업 생태계가 자생적으로 조성되어 있다는 점이 가장 큰 특징이며 최근 K-바이오 랩허브 유치를 추진 중이다. 향후, 두 기관은 대전시 특유의 바이오산업을 대상으로 하는 지역 산업 전환 연구를 진행할 예정이다. 이를 위해 ▴자료와 데이터 등의 공유 ▴연구인력과 예산 공동 지원 ▴이해관계자 회의와 워크샵 공동기획 등의 분야에서 주로 협력할 계획이다.
또한, 양 기관이 주축이 되어 수행하게 될 연구에는 유럽연합집행위원회 합동연구센터(European Commission Joint Research Centre, 이하 EC JRC)도 함께 참여해 산업전환(POINT Review) 방법론*을 제공하고 관련된 자문 및 검토, 기타 연구 지원을 담당한다. ☞ 산업전환(POINT Review) 방법론: EC JRC이 개발한 분석방법론으로 개별국가 및 지역이 산업 전환을 위한 과제 및 기회를 도출할 때 활용한다. 해당 방법론을 활용해 그리스, 불가리아 등 유럽국가의 산업혁신을 연구한 보고서가 출간된 바 있다.
양 기관이 협업하는 공동연구의 보고서는 올해 말 발간할 예정이다.
김소영 한국4차산업혁명정책센터장은 "이번 공동연구를 통해 산출되는 국제 보고서가 과학기술 분야의 지역 혁신 연구뿐 아니라 글로컬(glocal) 연구의 확장을 이끌 것ˮ이라고 강조했다.
최병철 대전과학산업진흥원 정책운영본부장은“이번 공동연구를 통해 과학 도시 대전에 구체적으로 적용할 수 있는 바이오 분야 산업전환 전략과 추진 방법론이 마련되기를 기대한다ˮ고 전했다. 이어 최 본부장은 "장기적으로 바이오산업뿐만 아니라 다른 산업 분야까지 확대해 대전만의 선도적이고 특화된 산업전환 전략과 지역 주도 혁신 전략을 만들어갈 예정이다ˮ라고 말했다.
한편, 한국4차산업혁명정책센터는 세계경제포럼(World Economic Forum, 이하 WEF)과 과학기술정보통신부와 양해각서(MOU)를 맺고 KAIST와 실행 협약을 체결해 파트너십을 이룬 연구센터다. WEF를 비롯한 유럽 및 아시아 지역 기관과 공동 프로젝트를 진행 및 블록체인, 정밀의료 등 4차 산업혁명 핵심 기술 모니터링과 관련 정책 분석·개발을 담당하고 있다.
대전과학산업진흥원(원장 고영주)은 지역혁신과 과학기술 기반 신산업 육성을 위해 설립된 기획 전문 대전시 출연기관이다. 과학산업 육성 및 지역혁신 기획, 융합혁신생태계 조성, 지역 R&D 투자 효과성 제고의 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 제공하기 위해 전 세계 200여개 연구기관, 대학, 국제기구 등과 관련 연구 및 정책 개발 협약을 체결했다.
2021.06.10
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