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이산화탄소에서 바이오 플라스틱 20배 이상 뽑아내다
전 세계적으로 기후변화 문제가 심각해짐에 따라 이를 기후 위기로 인식하고 이에 대응하는 적극적인 관심과 노력이 요구되고 있다. 그중 이산화탄소를 활용해 재자원화하는 여러 방법 중에서 전기화학적 이산화탄소 전환 기술은 전기에너지를 이용해 이산화탄소를 유용한 화학물질로 전환할 수 있는 기술이다. 이는 설비 운용이 용이하고, 태양 전지나 풍력에 의해 생산된 재생 가능한 전기에너지를 이용할 수 있으므로 온실가스 감축 및 탄소 중립 달성에 기여하는 친환경 기술로 많은 관심을 받고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 이현주 교수와 이상엽 특훈교수 공동연구팀이 전기화학적 이산화탄소 전환과 미생물 기반의 바이오 전환을 연계한 하이브리드 시스템을 개발해 이산화탄소로부터 높은 효율로 바이오 플라스틱을 생산하는 기술 개발에 성공했다고 30일 밝혔다. 유사한 시스템 대비 20배 이상의 세계 최고 생산성을 보여준 해당 연구 결과는 국제 학술지인 ‘미국국립과학원회보(PNAS)'에 3월 27일 字 온라인 게재됐다.
※ 논문명 : Biohybrid CO2 electrolysis for the direct synthesis of polyesters from CO2
※ 저자 정보 : 이현주 (한국과학기술원, 교신저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자), 임진규(한국과학기술원, 현 소속 기관 Stanford Linear Accelerator Center, 공동 제1저자), 최소영(한국과학기술원, 공동 제1저자), 이재원(한국과학기술원, 공동 제1저자) - 총 5명
이산화탄소의 효율적인 전환을 위해 고효율 전극 촉매 및 시스템 개발이 활발히 진행되고 있는데, 전환생성물로는 주로 탄소 1~3개의 화합물만이 제한적으로 생산되고 있다. 일산화탄소, 포름산, 에틸렌과 같은 탄소 1개의 화합물이 비교적 높은 효율로 생산되며, 이 밖에 에탄올, 아세트산, 프로판올과 같은 여러 개 탄소의 액상 화합물도 만들어질 수 있으나 이는 더 많은 전자를 필요로 하는 화학반응 특성상 전환 효율 및 생성물 선택성이 크게 낮다는 한계점이 있다.
이에 우리 대학 생명화학공학과 이현주 교수와 이상엽 특훈교수 공동연구팀은 전기화학적 이산화탄소 전환 기술과 미생물을 이용한 바이오 전환 기술을 연계해 이산화탄소로부터 바이오 플라스틱을 생산하는 기술을 개발했다. 이 전기화학-바이오 하이브리드 시스템은 전기화학 전환반응이 일어나는 전해조와 미생물 배양이 이루어지는 발효조가 연결된 형태로, 전해조에서 이산화탄소가 포름산으로 전환되면, 이 포름산을 발효조에 공급해 커프리아비더스 네케이터(Cupriavidus necator)라는 미생물이 탄소원으로 섭취해 미생물 유래 바이오 플라스틱인 폴리하이드록시알카노에이트(polyhydroxyalkanoate, PHA)를 생산한다.
기존 이러한 하이브리드 콘셉트의 연구 결과에 따르면, 전기화학 반응의 낮은 효율 및 미생물 배양 조건과의 차이 등의 문제로 생산성이 매우 낮거나 비연속적 공정에 그친다는 단점이 있었다.
이를 극복하기 위해 공동연구팀은 기체 상태의 이산화탄소를 이용한 기체 확산 전극(gas diffusion electrode)으로 포름산을 만들었다. 그리고 미생물의 생장을 저해하지 않으면서도 전기화학 반응이 충분히 잘 일어나도록 하는 전해액이자 동시에 미생물 배양 배지로 이용할 수 있는 ‘생리적 호환 가능한 양극 전해액(physiologically compatible catholyte)’을 개발하여 별도의 분리 및 정제과정 없이 바로 미생물에게 공급하도록 했다. 이를 통해 이산화탄소로부터 만들어진 포름산을 포함하고 있는 전해액이 발효조로 들어가 미생물 배양에 쓰이고, 전해조로 들어가 순환되도록 하여 전해액과 남은 포름산의 활용을 극대화했다. 또한, 이 과정에서 필터를 설치해 전극 반응에 영향을 줄 수 있는 미생물이 걸러진 전해액만이 전해조로 공급되고 미생물은 발효조 안에만 존재하도록 하는 두 시스템이 잘 연계되면서도 효율적으로 작동되도록 설계했다.
개발한 하이브리드 시스템을 통해 이산화탄소로부터 세포 건조 중량의 83%에 달하는 높은 함량의 바이오 플라스틱(PHB)를 생산했으며, 이는 4 cm2 전극에서 1.38g의 PHB를 생산한 결과로 세계 최초 그램(g) 수준의 생산이며 기존 연구 대비 20배 이상의 생산성이다. 또한 해당 하이브리드 시스템은 연속 배양(continuous culture)의 가능성을 보여줌으로써 추후 다양한 산업공정으로의 응용 또한 기대된다.
교신저자인 이현주 교수와 이상엽 특훈교수는 “이번 연구 결과는 바이오 플라스틱뿐만 아니라 다양한 화학물질 생산에 응용될 수 있는 기술로서 앞으로 탄소 중립을 위한 핵심 기술로 많은 활용이 기대된다”라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 이산화탄소 저감 촉매 및 에너지 소자 기술 개발 과제, 불균일계 원자 촉매 제어 과제와 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발 과제의 지원을 받아 수행됐다.
2023.03.30
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양자컴퓨팅 원자를 던지고 받는 기술 개발
양자컴퓨터의 기본 구성요소인 원자를 이동하여 배치하는 기술은 리드버그 양자컴퓨팅 연구에 매우 중요하다. 하지만 원자를 원하는 위치에 배치하려면, 일반적으로 광 집게라고 불리는 매우 집속된 레이저 빔을 사용해, 원자를 하나씩 잡아서 운반해야 하는데 이렇게 운반하는 동안 원자의 양자 정보가 변화할 가능성이 크다.
우리 대학 물리학과 안재욱 교수 연구팀이 레이저 빔을 이용하여 루비듐 원자를 하나씩 던지고 받는 기술을 개발했다고 27일 밝혔다.
연구팀은 광 집게가 원자와 접촉하는 시간을 최소화하여 양자 정보가 변하지 않도록 원자를 던지고 받는 방법을 개발했다. 연구팀은 원자의 온도가 매우 낮아 절대 영도 이하 4천만분의 일의 온도의 차가운 루비듐 원자가 광 집게의 초점을 따라서 빛이 가하는 전자기력에 매우 민감하게 움직인다는 특성을 이용했다.
연구팀은 광 집게의 레이저를 가속해서 원자에 광학적 킥을 줘서 원자를 목표지점으로 보낸 다음, 다른 광 집게로 날아오는 원자를 잡아서 멈추게 했다. 원자의 비행 속도는 65cm/s이고, 이동 거리는 최대 4.2 마이크로미터다. 기존의 광 집게로 원자를 잡아서 이동하는 기술과 대비해 원자를 던지고 받는 기술은 원자 이동을 위한 광 집게 이동 경로 계산이 필요 없어지고, 원자 배열에 생기는 결함을 쉽게 고칠 수 있다. 결과적으로 많은 개수의 원자 배열을 생성하고 유지하는 데 효과적이며, 양자 정보를 지닌 원자(flying atom qubit)를 추가로 던지고 받는 때에 양자 배열의 구조변화를 전제하는 새롭고 더욱 강력한 양자컴퓨팅 방법을 연구할 수 있다.
안재욱 교수는 “이 기술이 더 크고 강력한 리드버그 양자 컴퓨터를 개발하는 데 사용될 것”이라 말한다. “리드버그 양자 컴퓨터에서 원자는 양자 정보를 저장하고, 전자기력을 통해 인접한 원자들과 상호작용해 양자컴퓨팅을 수행할 수 있도록 배치된다. 만약 오류가 발생해 원자를 교체하거나 이동해야 할 경우, 원자를 던져서 빠르게 재구성하는 방법이 효과적일 수 있다”고 말한다.
우리 대학 물리학과 황한섭, 변우정 박사과정 연구원과 일본 국가자연과학연구소의 실바앙 드 레젤러크 연구원이 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `옵티카(Optica)' 3월 10권 3호에 출판됐다. (논문명 : Optical tweezers throw and catch single atoms).
이번 연구는 삼성미래기술재단의 지원으로 수행됐다.
2023.03.27
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양자대학원 설립해 세계 최고 경쟁력 확보 나선다
우리 대학이 양자대학원(KAIST Graduate School of Quantum Science and Technology)을 설립해 올 가을학기부터 학사 운영을 시작한다. 양자기술은 항공·우주·국방·에너지·의료 등 폭넓은 분야에 활용할 수 있는 기초기술로 현재 8조 원가량인 전 세계 시장 규모는 2030년 101조 원 규모로 성장할 것으로 전망되고 있다. 하지만, 기술 선점 및 가치 창출을 위한 국내 전문 과학기술 인력은 절대적으로 부족한 상태로 양자 분야 주도권을 확보를 위한 인력양성이 시급하다. 우리 대학은 세계 최고 수준의 양자기술을 선도하고 차세대 원천기술 및 국가 경쟁력 확보를 목표로 지난 2월 양자대학원을 설립했다. 양자 컴퓨팅, 양자 통신, 양자 센싱을 비롯한 양자기술 분야 전반에 걸친 석·박사급 인재를 양성한다. 특히, 정부출연연구소와 상호협력해 출연연의 현장 연구 경험을 대학의 교육 및 공동연구에 접목하는 새로운 교육 패러다임을 새롭게 시도한다. 이를 위해, 과학기술정보통신부가 '양자 국가기술전략센터'로 공식 지정한 한국표준과학연구원(KRISS, 원장 박현민)과 손잡았다. 연구와 교육의 시너지를 극대화하기 위해 우리 대학 교수와 겸직교수로 임용된 정출연 연구원이 팀을 이뤄 1명의 학생을 전담하는 '공동지도교수제'를 도입한다. 학생 참여 공동연구도 수행된다. 학생이 양 기관의 공동지도를 받는 과제 중심 심층 연구를 활용해 이론과 실무능력을 겸비한 최고급 양자 분야 전문가를 육성하는 것이 목표다. 이와 함께, 다변화되는 양자기술 수요에 선제적으로 대응하기 위해 물리학과·전기및전자공학부 등 다양한 학과가 참여하는 다학제적 융·복합 교육을 제공한다. 향후, 한국전자통신연구원(ETRI) 및 양자 관련 분야 연구소로 협력 범위를 확대해 다양한 교육 커리큘럼과 공동연구를 활성화할 예정이다. 김은성 양자대학원 책임교수는 "미국의 UC버클리와 로렌스버클리국립연구소, 시카고대학과 아르곤국립연구소처럼 대학과 연구소가 협력해 세계적인 연구와 교육의 허브로 자리매김한 사례가 많다"라고 설명했다. 김 책임교수는 이어 "KAIST 양자대학원도 KRISS와 긴밀하게 협력하는 특화 프로그램을 바탕으로 세계적인 전문인력 양성기관으로 발돋움하고 더 나아가 양자기술의 미래 가치 창출과 신성장동력의 주도권을 확보하기 위해 노력하겠다"라고 포부를 밝혔다. 우리 대학은 오는 30일(목) 16시에 양자대학원 입시설명회를 온·오프라인 동시에 진행하며 자세한 내용은 홈페이지에서 확인할 수 있다.
▶ KAIST 양자대학원 홈페이지 바로가기: https://quantum.kaist.ac.kr▶ 양자대학원 입시설명회 사전등록 바로가기 https://forms.gle/vSf3C1BtwpuCugQF9▶ 양자대학원 입시설명회 온라인 입장링크 바로가기 https://kaist.zoom.us/j/89549799217
2023.03.24
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보이스피싱 심박스 탐지 원천 기술 개발
보이스피싱에 심박스가 악용될 경우 해외에서 온 인터넷전화가 한국 내의 번호로 인식되는 발신 번호 조작에 활용될 수 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 김용대 교수 연구팀이 이동통신사가 보이스피싱에 사용되는 심박스를 식별할 수 있는 원천기술을 개발했다고 21일 밝혔다.
휴대전화 등 모든 단말기는 이동통신망에 접속할 때 지원 가능한 기능을 이동통신망에 전달한다. 김용대 교수 연구팀은 이러한 기능 중 1,000여 개를 이용해 이동통신 단말 기종을 구분하는 방법을 제안했고 100여 개의 이동통신 단말들의 기종을 분류할 수 있음을 입증했다. 또한, 이 기술을 보이스피싱에 사용되는 심박스에 적용했을 때 일반 휴대전화와 심박스를 명확히 구분할 수 있음을 확인했다.
현재 이동통신사들은 단말기 구분 및 단말 기종의 식별을 위해 모든 단말에 부여된 고유한 15자리 숫자인 단말기고유식별번호(이하 IMEI: International Mobile Equipment Identity)를 사용한다. IMEI는 이동통신망에서 단말 기종을 나타내기 위해 사용되는 8자리 숫자인 TAC(Type Allocation Code, 타입 할당 코드)를 포함한다.
이번 기술의 특징은 일반적인 단말뿐 아니라 악의적인 목적을 가진 다른 기종의 TAC로 변조한 단말들도 이동통신망에서 그 기종을 식별할 수 있다는 것이다. 이러한 특징은 현재 보이스피싱에 악용되고 있는 심박스들을 탐지하기에 유용하다. 심박스들은 IMEI 변조 기능을 지원하기 때문에 이동통신사가 심박스를 휴대전화로 오분류하도록 만들 수 있는데, 기존과 같이 TAC만을 이용해서는 이러한 심박스들을 탐지할 수 없기 때문이다. 이번 기술에서는 단말 기종 식별을 위해 TAC를 사용하지 않기 때문에, 그러므로 심박스가 이를 변조해 이동통신망에 접속하더라도 효과적으로 식별할 수 있다.
휴대전화와 심박스는 개발 과정에서 큰 차이를 보인다. 퀄컴, 삼성 같은 이동통신 칩 개발사는 매년 새로운 기능을 갖는 최신 사양의 칩셋을 제작하고, 이는 최신 휴대전화 제작에 사용된다. 반면 심박스의 경우 전화 기능을 위주로 한 장비이기 때문에, 비교적 저사양의 칩셋을 사용한다. 또한 일반적으로 휴대전화 제조사들은 심박스 제조사들과 달리 칩셋에 존재하는 다양한 기능들을 단말기에 구현한다. 이러한 개발 과정의 차이는 곧 휴대전화와 심박스가 지원하는 기능들의 차이로 이어진다. 연구팀이 개발한 기술에서는 이러한 단말들의 기능 정보들을 기기별 고유정보로 이용해 단말 기종을 분류했다. 그 시험 결과, 100여 종의 휴대전화 모델들이 잘 구분되는 것을 확인했고, 나아가 휴대전화와 심박스 또한 명확히 구분되는 것을 확인했다. 따라서 이번 기술이 이동통신사에 적용되더라도 심박스 탐지에 충분히 사용될 수 있을 것으로 보인다.
전기및전자공학부 오범석, 안준호 연구원이 공동 제1 저자로 참여하고 배상욱, 손민철, 이용화 연구원과 우리 대학 강민석 교수가 함께 참여한 이번 연구는 보안 최우수학회 중 하나인 `NDSS(Network and Distributed System Security)' 심포지움 2023에 채택됐다. (논문명 : Preventing SIM Box Fraud Using Device Model Fingerprinting)
한편 김용대 교수 연구팀은 2012년부터 현재까지 이동통신 보안 분야에서 다양한 연구를 진행했다. 2015년에는 상용 VoLTE 서비스의 10가지 구현 취약점들을 발견해 미국 컴퓨터 침해 사고 대응반(CERT)에 제보했고, 2019년에는 LTE 이동통신 취약점 자동분석 시스템을 개발, 51개의 새로운 취약점을 발견해 통신사 및 제조사들에 해당 문제들을 보고했다. 2022년에는 43개의 휴대전화 이동통신 칩에서 26개의 보안 취약점을 찾아 휴대전화 제조사들에게 보고했다.
공동 제1 저자인 오범석 연구원은 "100여 개의 이동통신 단말들을 이용해 휴대전화와 심박스가 잘 구분되는 것을 확인한 상태다ˮ며, "실제 보이스피싱 기술에 적용하기 위해서는 이동통신사와의 협력을 통해 상용 데이터를 활용한 검증과 기술 고도화가 필요하다ˮ 라고 말했다.
김용대 교수는 "합법적으로 심박스를 사용하는 사업 또한 존재하며 이동통신사에서 심박스를 탐지하는 것도 중요하지만 이 중 불법적으로 이용되는 심박스를 골라내는 것이 더 중요하다”며, "이 기술을 효과적으로 적용하기 위해서는 심박스 등록제가 필요한데 보이스피싱 목적이 아닌 합법적으로 사용되고 있는 심박스들은 사업 목적에 대해 등록을 하면 되고 그렇지 않은 심박스는 미등록 심박스이므로 적발이 가능하다”라고 말했다.
이번 연구는 경찰청 국가개발연구사업 <네트워크 기반 보이스피싱 탐지 및 추적 기술 개발>과 정보통신기획평가원 <정형 및 비교 분석을 통한 자동화된 이동통신 프로토콜 보안성 진단 기술> 사업 그리고 융합보안대학원 사업의 지원을 받아 수행됐다. 아울러, 현재 연구팀은 실제 고객의 피해 방지로 이어질 수 있도록 SK Telecom과 협업 중에 있다.
2023.03.21
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인공지능으로 코로나19 치료제 팍스로비드와 기존 약물간 반응 예측 고도화
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 인공지능 기반 약물 상호작용 예측 기술을 고도화해, 코로나19 치료제로 사용되는 팍스로비드(PaxlovidTM) 성분과 기존 승인된 약물 간의 상호작용 분석 결과를 논문으로 발표했다고 16일 밝혔다. 이번 논문은 국제저명학술지인 「미국국립과학원회보 (PNAS)」誌’ 3월 13일자 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명 : Computational prediction of interactions between Paxlovid and prescription drugs
※ 저자 정보 : 김예지(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 류재용(덕성여자대학교, 공동 제1 저자), 김현욱(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 4명
연구팀은 이번 연구에서 2018년에 개발한 인공지능 기반의 약물 상호작용 예측 모델인 딥디디아이(DeepDDI)를 고도화한 딥디디아이2(DeepDDI2)를 개발했다. 딥디디아이2는 기존 딥디디아이가 예측하는 86가지 약물 상호작용 종류보다 더 많은, 총 113가지의 약물 상호작용 종류를 예측한다.
연구팀은 딥디디아이2를 이용하여 코로나19 치료제인 팍스로비드*의 성분(리토나비르, 니르마트렐비르)과 기존에 승인된 약물 간의 상호작용 가능성을 예측하였다. 연구팀은 코로나19 환자 중 고위험군인 고혈압, 당뇨병 등을 앓고 있는 만성질환자가 이미 약물을 복용하고 있어, 약물 상호작용 및 약물 이상 반응이 충분히 분석되지 않은 팍스로비드를 복용 시 문제가 될 수 있다는 점에 착안해 이번 연구를 수행했다.
* 팍스로비드 : 팍스로비드는 미국 제약사인 화이자가 개발한 코로나19 치료제로, 2021년 12월 미국 식품의약국(FDA)의 긴급사용승인을 받았다.
연구팀은 팍스로비드의 성분인 리토나비르와 니르마트렐비르가 2,248개의 승인된 약물과 어떤 상호작용을 하는지, 딥디디아이2를 이용해 예측했다. 예측 결과 리토나비르는 1,403개의 승인된 약물과, 니르마트렐비르는 673개의 승인된 약물과 상호작용이 있을 것으로 예측됐다.
또한, 연구팀은 예측 결과를 활용해, 약물 상호작용 가능성이 높은 승인 약물에 대해, 동일 기전을 갖되 약물 상호작용 가능성이 낮은 대체 약물들을 제안했다. 이에 따라, 리토나비르와의 약물 상호작용 가능성을 낮출 수 있는 대체 약물 124개와 니르마트렐비르와의 약물 상호작용 가능성을 낮출 수 있는 대체 약물 239개를 제안했다.
이번 연구 성과를 통해 약물 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 인공지능 모델을 활용하는 것이 가능해졌으며, 이는 신약 개발 및 약물 처방 시 유용한 정보를 제공함으로써, 디지털 헬스케어, 정밀의료 산업 및 제약 산업에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
이상엽 특훈교수는 "이번 연구 결과는 실험과 임상을 통해 검증된 것은 아니므로 100% 의존해서는 안된다“고 강조하면서 ”팬데믹과 같이 긴급한 상황에서 신속하게 개발된 약물을 사용할 때, 예측된 약물 상호작용 유래 약물 이상 반응결과를 전문의가 미리 검토하여 약을 처방할 때 도움을 줄 수 있다는 점에서 의미가 있다"고 말했다.
한편 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 KAIST 코로나대응 과학기술 뉴딜사업과 바이오·의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.03.16
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생명화학공학과 이재우 교수, 미국화학공학회 석학회원(AIChE Fellow) 선임
우리 대학 생명화학공학과 이재우 교수가 미국화학공학회 (AIChE) 2023년 석학회원 (Fellow)으로 선임됐다고 10일 밝혔다.
미국화학공학회(AIChE)는 세계 최고 권위의 화학 및 생물공학, 소재, 공정, 환경, 에너지 분야 학회다. 110여 개국에서 6만 명에 이르는 회원을 보유하고 있다. 이중 석학회원(Fellow)은 대부분이 미국의 저명한 학자들과 소수의 외국기관 회원으로 구성되며 탁월한 개인 연구업적 및 봉사 실적, 전문 분야 총괄 경력 등 4개 이상의 평가 기준 심사를 거쳐 선정한다.
우리 대학 생명화학공학과 소속으로 2012년 이상엽 연구부총장이, 2013년 이재형 겸직교수(現 USC 석좌교수)가 AIChE 석학회원으로 선임된 후 10년 만에 이재우 교수가 2023년 AIChE 석학회원으로 선임됐다. 따라서 현재 국내에 AIChE 석학회원으로는 3명의 KAIST 교수들이 선임되어 있다.
이재우 교수는 최근 1기압 이하의 이산화탄소가 포함된 배출가스를 부가가치 높은 탄소 재료로 전환하는 공정기술과 케미컬 루핑 공정을 통한 이산화탄소 활용 및 수소생산기술, 반응/분리 공정 직접화 기술들을 개발한 공로를 인정받아 석학회원으로 선정됐다.
이 교수는 서울대학교 화학공학과에서 학사/석사학위를 마치고, 쌍용정유(現 에스오일)에서 공정 디자인 연구자로 다양한 현장경험을 거친 후 미국 카네기 멜론(Carnegie Mellon) 대학 화학공학과에서 박사를 취득했다. 그 이후 독일 아헨공대에서 알렉산더 본 홈볼트 리서치 펠로우(Alexander von Humboldt Research Fellow)로 연구를 수행한 후 뉴욕시립대학(CCNY, CUNY)에 2001년에 조교수로 부임해 2010년 정교수로 승진했고 2012년부터 KAIST 생명화학공학과 교수로 부임해 후학들을 지도하며 탄소중립 및 에너지 시스템에 관련된 연구를 지속해오고 있다.
주요 수상으로는 ‘석명우수화공인상’(2016년)과 공학한림원 ‘2025년 미래 100대 기술’선정(2017년), 과학기술정보통신부 국가연구개발 우수성과 100선(2018년), ‘이수영 교수학습혁신 우수상’(2019년), 리서치 임팩트 어워드(Research Impact Award) (2022년), 그 외 기술혁신상 및 KAIST 공로상 등을 다수 수상한 바 있다.
현재는 기후변화에 대처하는 중요한 탄소중립 연구로 기초적인 원천기술 개발을 목적으로 한 분산형저탄소수소생산 선도연구센터(2022 과기정통부 ERC 선정)와 산업체 응용 부분에 관련된 기술을 개발하는 롯데케미칼-KAIST 탄소중립연구센터 소장으로 핵심 관련분야 연구를 이끌고 있다.
이재우 교수는 이산화탄소 및 다양한 온실가스를 유용한 화학제품으로 전환하는 공정기술에 관련된 연구를 수행할 예정이며, 이와 함께 저탄소 에너지 생산/공급하는 에너지 시스템 개발 및 에너지 소비와 공정 장치의 수를 대폭 줄일 수 있는 공정 집적화 연구를 수행해 지속가능한 산업 및 사회구현에 이바지할 계획이다.
2023.03.10
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암세포만 공략하는 스마트 면역세포 시스템 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 최정균 교수와 의과학대학원 박종은 교수 공동연구팀이 인공지능과 빅데이터 분석을 기반으로 스마트 면역세포를 통한 암 치료의 핵심 기술을 개발했다고 밝혔다. 이 기술은 키메라 항원 수용체(Chimeric antigen receptor, CAR)가 논리회로를 통해 작동하게 함으로써 정확하게 암세포만 공략할 수 있도록 하는 차세대 면역항암 치료법으로 기대가 모아진다. 이번 연구는 분당차병원 안희정 교수와 가톨릭의대 이혜옥 교수가 공동연구로 참여했다.
최정균 교수 연구팀은 수백만개의 세포에 대한 유전자 발현 데이터베이스를 구축하고 이를 이용해 종양세포와 정상세포 간의 유전자 발현 양상 차이를 논리회로 기반으로 찾아낼 수 있는 딥러닝 알고리즘을 개발하고 검증하는 데 성공했다. 이 방법론으로 찾아진 논리회로를 장착한 CAR 면역세포는 마치 컴퓨터처럼 암과 정상 세포를 구별하여 작동함으로써 부작용없이 암세포만 정확하게 공략하는 것이 가능하다.
바이오및뇌공학과 권준하 박사, 의과학대학원 강준호 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 '네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology)'에 지난 2월 16일 출판됐다. (논문명: Single-cell mapping of combinatorial target antigens for CAR switches using logic gates)
최근의 암 연구에서 가장 많은 시도와 진전이 있었던 분야는 바로 면역항암치료이다. 암환자가 갖고 있는 면역체계를 활용하여 암을 극복하는 이 치료 분야에는 몇 가지 방법이 있는데, 면역관문억제제 및 암백신과 더불어 세포치료 또한 해당된다. 특히, 키메라 항원 수용체를 장착한 CAR-T 혹은 CAR-NK라고 하는 면역세포들은 암항원을 인식하여 암세포를 직접 파괴할 수 있다.
CAR 세포치료는 현재 혈액암에서의 성공을 시작으로 고형암으로 그 적용 범위를 넓히고자 하는 중인데, 혈액암과 달리 고형암에서는 부작용을 최소화하면서 효과적인 암 살상 능력을 보유하는 CAR 세포 개발에 어려움이 있었다. 이에 따라 최근에는 한 단계 진보된 CAR 엔지니어링 기술, 즉 AND, OR, NOT 과 같은 컴퓨터 연산 논리회로를 활용해 효과적으로 암세포를 공략할 수 있는 스마트 면역세포 개발이 활발히 진행되고 있다.
이러한 시점에서, 연구진은 세포 단위에서 정확히 암세포들에서만 발현하는 유전자들을 발굴하기 위해 대규모 암 및 정상 단일세포 데이터베이스를 구축했다. 이어서 연구진은 암세포들과 정상세포들을 가장 잘 구별할 수 있는 유전자 조합을 검색하는 인공지능 알고리즘을 개발했다. 특히 이 알고리즘은, 모든 유전자 조합에 대한 세포 단위 시뮬레이션을 통해 암세포만을 특이적으로 공략할 수 있는 논리회로를 찾아내는데 사용되었다. 이 방법론으로 찾아진 논리회로를 장착한 CAR 면역세포는 마치 컴퓨터처럼 암과 정상 세포를 구별하여 작동함으로써 부작용은 최소화하면서도 항암치료의 효과는 극대화시킬 수 있을 것으로 기대된다.
제1 저자인 권준하 박사는 "이번 연구는 이전에 시도된 적이 없는 방법론을 제시했는데, 특히 주목할 점은 수백만개의 개별 암세포 및 정상세포들에 대한 시뮬레이션을 통해 최적의 CAR 세포용 회로들을 찾아낸 과정이다ˮ라며 "인공지능과 컴퓨터 논리회로를 면역세포 엔지니어링에 적용하는 획기적인 기술로서 혈액암에서 성공적으로 사용되고 있는 CAR 세포치료가 고형암으로 확대되는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다"고 설명했다.ᅠ
이번 연구는 한국연구재단 원천기술개발사업-차세대응용오믹스사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.03.02
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유회준 교수, ISSCC 반도체 설계 최고 권위자로 선정
국제고체회로학회(International Solid-State Circuits Conference, 이하 ISSCC)는 세계 반도체올림픽이라고 불리며 70주년 기념식을 올해 2월 20일 미국 샌프란시스코 메리어트 호텔에서 개최했다.
우리 대학 전기및전자공학부 유회준 교수가 63편의 논문을 발표한 실적으로 동양인으로서 유일하게 톱5에 들어 최다 논문 발표자로 선정되었다고 1일 밝혔다.
유 교수는 ISSCC의 설립 41년이 지난 1995년에 현대전자(現 SK하이닉스)에서 세계 최초로 256M SDRAM을 개발한 뒤 이를 동 학회에서 한국 최초 논문을 발표한 바 있다. 이후 유 교수 연구팀은 KAIST로 옮겨 2000년부터 2023년까지 62편의 논문을 발표하여 동 학회에서 총 63편의 논문을 발표했다.
1996년에 유 교수가 집필한 `DRAM의 설계'라는 책은 삼성전자나 하이닉스 기술자들의 필독서로 활용됐다. 또한, 동 학회에서 DRAM 관련 반도체에 대해 5편, 바이오메디컬용 반도체 및 저전력 무선 통신용 칩에 대해 총 26편, 증강현실(AR)용 웨어러블 반도체에 대해 총 14편 발표했다. 특히 2008년부터 인공지능 반도체를 연구하기 시작해 2014년 세계 최초로 DNN 가속기를 발표하는 등 올해까지 총 18 편의 인공지능(이하 AI) 반도체 관련 연구 결과를 동 학회에서 발표했다. 아울러, 아시아 교수로는 최초로 2019년 AI 반도체에 관련한 ISSCC 기조강연자로 초청되기도 하였다.
올해는 특히 트랜지스터의 발명 75주년이기도 한데 이를 기념하기 위해 국제전기전자공학회 (IEEE) 전자소자학회/고체회로학회 (EDS/SSCS) 에서 10인의 대표강연자를 선정하여 세계 순회 강연을 계획 중에 있으며 이 중 1인으로 유 교수가 선정됐다. 또한 올해는 모든 반도체 제조에 이용되는 모스펫(이하 MOSFET)발명 60주년이기도 한데 MOSFET의 발명자인 강대원 박사를 기리는 강대원 상을 올해 2월 14일에 한국반도체 학술대회에서 수상하기도 했다.
올해 ISSCC 학회에서는 DRAM을 이용한 지능형 반도체(이하 PIM 반도체)인 다이나플라지아(DynaPlasia), 뉴로모픽 반도체인 스파이크 인공신경망(SNN, Spike Neural Network)과 기존의 합성곱 인공신경망(CNN, Convolutional Neural Network)을 결합해 저전력으로 동작하는 상보 심층신경망(C-DNN), 그리고 3차원 영상 제작 및 가속의 혁명을 가져올 NeRF(Neural Radiance Fields) 가속 칩을 세계 최초로 개발해 총 3편의 혁신적인 새로운 연구 방향을 제시하는 논문들을 발표하여 매우 우수하다는 평가를 받았다.
유 교수의 연구 결과에 대해 일본 동경대 전자공학과 학과장인 타케우치 교수는 "항상 새로운 방향을 제시하는 연구를 발표하는 것이 존경스럽다"고 했으며 미국 MIT 공대 학장인 아난싸 찬드라카산 교수는 "끊임없이 좋은 연구 결과를 내는 그 비결을 알고 싶다"며 찬사를 보내고 있다.
유 교수의 연구 결과는 삼성전자에 기술이전 되기도 했고, 특히 5개의 국내 대표 AI 반도체 벤처 창업들이 있다. 이중 `리벨리온'은 최근 챗GPT용 가속 인공지능 칩인 아톰칩(ATOM)을 개발해 KT와 함께 상용화를 하고 있으며 `모빌린트'는 자동차용 인공지능 칩을 개발하여 2023년 CES에서 선보이기도 했다.
유회준 교수는 2022년 6월에 과기정통부의 지원으로 PIM반도체 설계연구센터(AI-PIM)을 KAIST에 설립해 한국의 PIM반도체 연구의 허브로서 한국 메모리 산업, 시스템 반도체 기술의 업그레이드와 미래 도약 발판을 위해 아직도 왕성한 연구 의욕을 불태우고 있다.
2023.03.02
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퓨처모빌리티 기술교류회 개최
우리 대학이 28일 대전 본원 학술문화관 일대에서 '2023 퓨처모빌리티 기술교류회'를 개최한다.우리 대학과 한국자율주행산업협회(이하, KAAMI), 한국자동차연구원(이하, KATECH)이 공동 주최하는 이번 행사는 한국의 미래 성장동력인 모빌리티산업의 발전과 글로벌 주도권 확보를 위해 마련됐다. 정부-산업계-선도대학-연구소 간의 견고한 협력의 장을 만들기 위해 모빌리티 분야의 제품·기술투어 및 네트워킹, 산학연 핵심기술 교류회, 스타트업 피칭 등 다양한 프로그램이 진행될 예정이다.
대전 본원 학술문화관 실내·외에서 진행되는 모빌리티 기술 및 제품이 전시에는 총 42개 팀이 참여한다. KAAMI에서는 18개의 모빌리티 관련 기업이 제품을 전시해 기술력을 자랑한다. 도심형 근거리 운송 콘셉트카, 자율주행 플랫폼 및 차량 등을 전시하고 자율주행 시뮬레이션 영상, 라이다 센서를 활용한 도로 교통 인프라 시스템 시연 등이 포함되어 있다. KATECH에서는 산업부 지원으로 개발된 자율셔틀, 자율수소버스, 수소택시의 차량 및 핵심부품을 공개한다.
우리 대학에서는 21개 연구팀이 최신 연구 기술을 공유한다. 전기및전자공학부에서는 자율주행 데이터에 활용할 수 있는 인공지능기술 중심으로 교통인프라 지능 제어기술, 통신 및 차량 레이더를 이용한 밀리미터파 백스케터*, 자율주행 데이터 수집, 첨단 모빌리티 기술 제품 등이 전시될 예정이다. * 밀리터리파 백스케터(mmWave backscatter): 초고주파 신호의 후방산란을 통해 통신하는 초저전력 통신기술
조천식모빌리티대학원에서는 인공지능 및 디지털트윈을 활용한 미래 자율주행 차량 기술과 교통운영 기술을 소개하고, 이를 체험할 수 있는 시스템을 전시할 예정이다.
또한, 10시부터는 미래 모빌리티 기술을 이끌어갈 우리 대학 재학생과 스타트업 및 관련 기업에서 기술 피칭을 진행한다. 이들은, 소형 전기 상용차의 안정성 강화·자동차 사이버 보안·인공지능 기반 차량 실내 모니터링 등에 관한 9개의 도전적인 연구 성과들을 소개할 예정이다.
오후 1시부터는 본격적인 산학연 교류를 위한 프로그램이 이어진다. 박동일 산업자원통상부 국장의 '미래자동차 산업정책 방향'과 기아 강주엽 상무의 '기아의 트랜스포메이션 전략' 기조 강연을 시작으로 산·학·연을 대표해 문희석 KAAMI 사무국장과 강준혁 KAIST 전기및전자공학부 학부장, 김현철 KATECH 부원장이 발표자로 나서 긴밀하고 전략적인 상호협력을 주제로 발표한다.
또한, 이광형 KAIST 총장, 조성환 한국자율주행산업협회장(現현대모비스 대표이사), 나승식 한국자동차연구원장이 모빌리티 산업 대도약을 위한 산학연 협력을 도모하기 위한 MOU도 체결한다.
두 번째 세션에서는 산학연이 연합한 네 개의 연구개발협력 그룹이 모빌리티 기술 현황 및 향후 발전 방향을 발표한다.
▴소프트웨어·인공지능 분야에서는 곽수진 KATECH 부문장이 '모빌리티 산업생태계 활성화를 위한 데이터 플랫폼 구축방안'을 주제로 발표한다. 곽 부문장은 순수 국내 기술 기반으로 완성한 레벨3 자율주행 기술이 포함된 수소전기버스와 운전자 개입 없이 대중교통 서비스를 제공하는 미래형 자율주행 셔틀 기술을 소개한다. 이와 함께 연구원이 자체 개발한 전자 아키텍처와 고성능 제어기를 바탕으로 재구성된 SDV* 실증차량 기술도 함께 다룬다. ** SDV(Software Defined Vehicle): 소프트웨어로 하드웨어를 제어하고 관리하는 자동차
▴미래 교통 인프라·반도체 분야에서는 김주영 KAIST 전기및전자공학부 교수(하이퍼엑셀 대표이사)가 '거대 모델-생성 인공지능(AI)으로의 대전환과 자율주행 반도체의 미래'를 주제 발표한다. 거대 모델 연산을 가속하기 위한 새로운 반도체 기술을 세계 최초로 제안하고 자율 주행차의 시각 인식, 사용자 멀티모달 인터페이스* 등에 적용할 수 있는 거대 모델을 전망한다. *** 멀티모달(multimodal interface): 음성, 제스처, 터치 등 생체 인식을 포함한 여러 가지 도구로 데이터의 입출력 하는 장치
또한, 김인희 KAIST 조천식 모빌리티대학원 교수가 '자율주행을 위한 메타버스의 역할'을 발표한다. 실제와 매우 유사한 환경을 구현한 메타버스 공간 안에서 자율주행차량, 일반차량, 보행자 등이 안전하게 공존할 수 있는 플랫폼 개발 성과를 소개한다.
▴로보틱스 분야에서는 노민균 KAIST 기계공학과 교수가 '미래 모빌리티와 전기모터'를 주제로 퓨처모빌리티를 위한 고효율 고출력밀도 전기모터 기술의 동향과 어플리케이션 특화형 구동기에 응용될 수 있는 자기부상 및 다자유도 모터 연구를 발표한다.
▴모빌리티 서비스 분야에서는 유민상 오토노머스에이투지 상무가 발제자로 나서 '자율주행 산업 동향과 상용화 전개 방향'을 주제로 다룬다. 유 상무는 완전자율주행(레벨4) 상용화에 대비한 대중교통과 물류산업의 정책 및 산업 전개와 체감형 마스*를 중심으로 국민의 일상에서 체험할 수 있는 자율주행 체험 사업 등을 소개한다. **** 마스(Mobility as a Service, MaaS): 서비스로서의 이동 수단
마지막 세션에서는 '글로벌 탑을 위한 퓨처모빌리티 발전방안'을 주제로 산학연 전문가들이 패널 토론을 진행한다. 이를 위해, 강주엽 기아자동차 상무와 자율주행 스타트업인 모라이 홍준 대표, 송세경 KAIST 산학협력중점교수, 문희석 KAAMI 국장, 김규옥 한국교통연구원 박사, 최재범 HL클레무브 실장이 전문가 패널로 참여해 청중 Q&A와 함께 열띤 토론을 전개한다.
퓨처모빌리티 산학연 기술교류회 조직위원회(위원장 강준혁 KAIST 전기및전자공학부 학부장, 문희석 KAAMI 사무국장, 이재관 KATECH 연구소장 이하 조직위)는 "산학연을 포함한 정·관계 간 상호 전략적 협력관계를 구축해 대한민국의 미래 모빌리티 산업이 대도약하고 글로벌 주도권을 선점할 수 있는 발판을 마련하기 위해 이번 산학연 기술교류회를 준비했다"라고 밝혔다.
강준혁 KAIST 조직위원장은 "올해 첫 행사를 시작으로 산학연이 연구개발로 협력할 수 있는 체계 및 분야별 연구개발협력 그룹을 만들어 정기적으로 교류하고 모빌리티 산업을 선도할 핵심기술개발과 전문인재 양성 프로그램을 도입해 매년 세계가 주목하는 기술교류회로 발전시켜 나가겠다"라고 전했다.28일 KAIST 대전 본원 학술문화관 일대에서 현장 진행되는 이번 행사는 유튜브 'KAIST 전기및전자공학부' 채널에서 주요 세션이 실시간 중계된다.
2023.02.24
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획기적인 반도체 소자 설계를 위한 2차원 공진기 개발
빛을 이용한 광공진기가 현대 정보·통신 산업에 필수적인 것과 같이, 양자 정보를 처리하는 차세대 반도체 소자를 설계하는 데에 활용될 수 있는 2차원 전자를 가두는 공진기*를 세계 최초로 구현하여 화제다.
*공진기란 한정된 공간 안에 파동을 가두는 장치로서 빛이나 음파, 혹은 통신 기술에 쓰이는 전자기파와 같은 파동을 제어하는 분야에서 필수적으로 활용됨.
우리 대학 응집상 양자 결맞음 센터(센터장 물리학과 심흥선 교수)는 우리 대학 물리학과 최형순 교수, 부산대학교 정윤철 교수, 전북대학교 최형국 교수와 공동연구를 통해 2차원 전자의 파동성을 이용한 공진기를 개발하는데 성공했다고 13일 밝혔다.
빛은 파동이면서도 다양한 매질 내에서 장거리 이동이 가능하다. 따라서 빛은 마주보는 거울 사이에 가두어 두더라도 소실되지 않고 여러 차례 왕복이 가능하여 광공진기 개발에 용이하고 실제로 다양한 광학소자들이 이미 폭넓게 개발되어 활용되고 있다. 반면에 물질 내부의 전자는 매질 내에서 쉽게 산란되어 빛의 파동성을 유효하게 활용하는 기술이나 소자 개발이 쉽지 않다. 이런 한계를 극복하고 전자를 이용하여 광학 기술을 모사하는 것을 '전자광학'이라고 한다. 이번 연구는 전자가 단순히 파동성을 띈다는 사실을 확인한 것에 그치지 않고 광공진기의 2차원 전자광학적 소자에 대응되는 전자공진기를 실제로 구현했다는 점에서 의미가 크다.
지금까지 직진하는 1차원 전자를 가둬 공진기를 만든 사례는 있었지만, 2차원 평면상에서 반사나 회절, 간섭 등이 복합적으로 일어나는 전자를 가둬 공진기를 만든 처음 사례이다. 이번 연구를 통해 앞으로 더욱 다양한 형태로 전자를 제어할 수 있는 원천기술로도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
공동연구팀은 반도체 나노소자 공정을 통해 전자의 파동을 반사할 수 있는 곡면거울을 제작하고 광공진기의 구조를 2차원 전자에 적용하여 물질 파동 또한 빛과 동일한 방법으로 가두어 둘 수 있다는 사실을 밝혀낸 것이다. 이를 위해 반도체를 극저온으로 냉각하면 반도체 내부의 전자가 수 미크론(백만분의 1미터) 정도 양자역학적 특성이 보존되는 2차원 전자 파동 형태로 존재할 수 있다. 이 반도체 위에 전극을 입히고 강한 음전압을 걸어주면 전극이 있는 영역으로는 전자가 진입하지 못하게 되므로 전자가 반사되는 거울 역할을 할 수 있다. 이 원리를 적용하여 두 개의 마주 보는 곡면거울로 이루어진 공진기 구조를 만들고 그 내부에 전자 파동을 주입하여 그 전도도를 측정함으로써 실제로 전자가 공명하는 특성이 관측하였다. 이를 통해 양자역학적 특성을 갖는 물질 파동 또한 빛과 동일한 방법으로 가두어 둘 수 있다는 사실을 밝혀낸 것이다.
우리 대학 물리학과 박사과정 박동성학생과 부산대학교 박사과정 정환철학생이 공동 제1 저자로 참여한 이 연구 결과는 지난 1월 26일 네이처 자매지인 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 게재됐다. (논문명 : Observation of electronic modes in open cavity resonator)
최형순 교수는 “동 기술은 2차원 전자계의 전자광학 발전에 새로운 가능성을 제시하는 원천기술로써 향후 다양한 양자기술 분야에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다”라고 설명했다.
이번 연구는 한국연구재단 선도연구센터(SRC)를 중심으로 이루어졌으며 그 외에도 한국연구재단의 다양한 연구 사업(양자컴퓨팅 개발사업, 기본연구, 중견연구 지원사업 등)의 지원이 있었다.
2023.02.13
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똑똑한 영상 복원 인공지능 기술 개발
딥러닝 기술은 영상 복원 속도가 기존 알고리즘 대비 수백 배 이상 빠를 뿐만 아니라 복원 정확도 역시 높다. 하지만, 주어진 학습 데이터에만 의존하는 딥러닝 기술은 영상 취득 환경상에 변화가 생기면 성능이 급격히 저하되는 치명적인 약점이 있다. 이는 알파고와 이세돌 九단과의 대국 시 `신의 한 수'에 의해 알파고의 성능이 급격하게 저하되었던 사례를 떠올리면 쉽게 이해할 수 있다. 즉, 인공지능이 학습하지 못했던 변수(학습 데이터상에 존재하지 않는 수)가 발생할 때 신뢰도가 급격히 낮아지는 인공지능 기술의 근본적인 문제이기도 하다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀과 김재철AI 대학원 예종철 교수 연구팀이 공동 연구를 통해 인공 지능의 신뢰도 문제를 해결할 수 있는 물리적 학습 기반의 영상 복원 딥러닝 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
연구팀은 영상 취득 환경에서 발생할 수 있는 변수 대부분이 물리적 법칙을 통해 수학적으로 기술 가능하다는 점에 착안해 물리적 법칙과 심층 신경망이 통합된 학습 기법을 제시했다.
모든 영상 기술은 물리적인 영상 기기를 통해 영상 정보를 취득한다. 연구팀은 이 정보 취득 과정에 대한 물리적인 통찰력을 인공지능에 학습시키는 방법을 개발했다. 예를 들면, `네가 도출한 복원 결과가 물리적으로 합당할까?' 혹은 `이 영상 기기는 물리적으로 이런 변수가 생길 수 있을 것 같은데?'라는 식의 질문을 통해 물리적 통찰력을 인공지능에 이식하는 방법을 제시한 것이다.
연구팀은 변화하는 영상 취득 환경에서도 신뢰도 높은 홀로그래피 영상* 을 복원하는데 성공했다. 홀로그래피 영상 기술은 의료 영상, 군용 감시, 자율 주행용 영상 등 다양한 정밀 영상 기술에 다양하게 활용될 수 있는데, 이번 연구는 의료 진단 분야의 활용성을 집중적으로 검증하였다.
*홀로그래피 영상: 물체의 그림자 패턴(회절 패턴)으로부터 물체의 형태를 복원하는 영상 기법, 일반적인 영상 기술과 달리 위상 변화에 의한 물체의 미세 구조를 감지할 수 있는 영상 기술
연구팀은 먼저 3차원 공간상에서 매우 빠르게 움직이는 적혈구의 회절 영상(확산된 그림자형상)으로부터 적혈구의 형태를 실시간으로 복원하는데 성공했다. 이러한 동적인 영상 환경에서 예상치 못한 변수로는 여러 개의 적혈구 덩어리가 복잡하게 겹쳐진다거나 적혈구가 예상하지 못했던 위치로 흘러가는 경우를 생각해 볼 수 있다. 여기서, 연구팀은 인공 지능이 생성한 영상이 합당한 결과인지 빛 전파 이론을 통해 검산하는 방식으로 물리적으로 유효한 복원 신뢰도를 구현하는데 성공하였다.
연구팀은 암 진단의 표준기술로 자리잡고 있는 생검 조직(생체에서 조직 일부를 메스나 바늘로 채취하는 것)의 영상 복원에도 성공했다. 주목할 점은 특정한 카메라 위치에서 측정된 회절 영상만을 학습했음에도 인공지능의 인지능력이 부가되어 다양한 카메라 위치에서도 물체를 인식하는데 성공했다는 점이다. 이번에 구현된 기술은 세포 염색 과정이나 수 천 만원에 달하는 현미경이 필요하지 않아 생검 조직 검사의 속도와 비용을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
물리적 통찰력을 인공 지능에 이식하는 영상 복원 기술은 의료 진단 분야 뿐만 아니라 광범위한 영상 기술에 활용될 것으로 기대된다. 최근 영상 기술 산업계 (모바일 기기 카메라, 의료 진단용 MRI, CT, 광 기반 반도체 공정 불량 검출 등) 에선 인공지능 솔루션 탑재가 활발히 이루어지고 있다. 영상 취득에 사용되는 센서, 물체의 밝기, 물체까지의 거리와 같은 영상 취득 환경은 사용자마다 다를 수밖에 없어 적응 능력을 갖춘 인공 지능 솔루션에 대한 수요가 큰 상황이다. 현재 대부분의 인공 지능 기술은 적응 능력 부재로 신뢰도가 낮은 문제 때문에 실제 현장에서 활용성이 제한적인 상황이다.
바이오및뇌공학과 이찬석 연구원은 "데이터와 물리 법칙을 동시에 학습하는 적응형 인공지능 기술은 홀로그래피 영상뿐만 아니라 초고해상도 영상, 3차원 영상, 비시선 영상(장애물 뒷면을 보는 영상) 등 다양한 계산 영상 기술에 적용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 밝혔다.
연구진은 "이번 연구를 통해 인공지능 학습에 있어서 학습 데이터에 대한 강한 의존성(신뢰도 문제)을 물리적 법칙을 결합해 해소했을 뿐만 아니라, 이미지 복원에 있어 매게 변수화된 전방 모델을 기반으로 했기 때문에 신뢰도와 적응성이 크게 향상됐다ˮ며, 이어 "이번 연구에서는 데이터의 다양한 특성 중에서 수학적 혹은 물리적으로 정확히 다룰 수 있는 측면에 집중했고, 향후 무작위적인 잡음이나 데이터의 형태에 대해서도 제약받지 않는 범용 복원 알고리즘을 개발하는 데 주력할 것이다ˮ라고 밝혔다.
바이오및뇌공학과 이찬석 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)'에 지난 1월 17일 字 출판됐다. (논문명: Deep learning based on parameterized physical forward model for adaptive holographic imaging with unpaired data)
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업과 선도연구센터사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.02.06
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폐암 전이를 막고 치료 가능한 세포로 되돌리는 원천기술 개발
고령화에 따라 암의 발생이 늘어나면서 암은 인류의 건강수명을 위협하는 가장 치명적인 질환이 됐다. 특히 조기 발견을 놓쳐 여러 장기로 전이될 때 암의 치명률은 높아진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 암세포의 전이 능력을 제거하거나 낮추려는 시도가 이어졌으나 오히려 중간상태의 불안정한 암세포 상태가 되면서 더욱 악성을 보이게 되어 암 치료의 난제로 남아 있었다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 시스템생물학 연구를 통해 폐암 세포의 성질을 변환시켜 암세포의 전이를 막고 약물에 대한 저항성을 제거할 수 있는 기술을 개발하는 데 성공했다고 30일 밝혔다.
조광현 교수 연구팀은 폐암 세포의 전이능력이 없는 상피(epithelial, 세포 방향성이 있어 유동성 없이 표면조직을 이루는 상태)세포에서 전이가 가능한 중간엽(mesenchymal, 방향성없이 개별적인 이동성을 가진 상태)세포로 변화되는 천이 과정(epithelial-to-mesenchymal transition, 이하 EMT)에서 나타나는 다양한 암세포 상태들을 나타낼 수 있는 세포의 분자 네트워크 수학모델을 만들었다. 컴퓨터 시뮬레이션 분석과 분자 세포실험을 통해 악성종양으로 증식하여 인접한 조직이나 세포로 침입하거나 약물에 내성을 가진 중간엽세포 상태에서 전이가 되지 않은 상피세포 상태로 다시 바뀔수 있도록 세포의 성질을 변환시켜주는 핵심 조절인자들을 발굴했다.
특히 이 과정에서 그동안 난제로 남아 있었던 중간과정의 불안정한 암세포 상태(EMT 하이브리드 세포 상태)를 피하는 동시에 항암 화학요법(chemotherapy) 치료가 잘 되는 상피세포 상태로 온전히 역전하는 데 성공했다.
우리 대학 김남희 박사과정, 황채영 박사, 김태영 연구원, 김현진 박사과정이 참여한 이번 연구 결과는 미국암학회(AACR)에서 출간하는 국제저널 `캔서 리서치(Cancer Research)' 1월 30일 字 온라인판 논문으로 출판됐다. (논문명: A cell fate reprogramming strategy reverses epithelial-to-mesenchymal transition of lung cancer cells while avoiding hybrid states)
암세포의 EMT 과정에서 불완전한 천이(변화과정)로 인해 발생하는 EMT 하이브리드 상태의 세포들은 상피세포와 중간엽세포의 특성을 모두 갖고 있으며, 높은 줄기세포능*을 획득해 약물저항성 및 전이 잠재성이 큰 것으로 알려져 있다. 불안정한 암세포 상태(EMT)는 매우 복잡하여 높은 전이 능력과 약물저항성을 가지는 EMT 하이브리드 세포 상태를 회피하면서 암세포를 전이 능력과 약물저항성이 제거된 상피세포 상태로 온전히 역전시키는 것은 매우 어려운 일이었다.
*줄기세포능: 줄기세포가 지속적 자가복제를 할 수 있도록 하는 세포내 신호전달체계
조광현 교수 연구팀은 복잡한 EMT를 지배하는 유전자 조절 네트워크의 수학모델을 정립한 후, 대규모 컴퓨터 시뮬레이션 분석 및 복잡계 네트워크 제어기술을 적용해 중간엽세포 상태인 폐암 세포를 EMT 하이브리드 세포 상태를 회피하면서 전이 능력이 상실된 상피세포 상태로 역전시킬 수 있는 세 개의 핵심 분자 타깃인 ‘p53 (암 억제 단백질)’, ‘SMAD4 (EMT를 조절하는 대표적 신호전달을 매개하는 중심물질로 SMAD 그룹에 포함된 단백질)’와 ‘ERK1/2 (세포의 성장 및 분화에 관여하는 조절인자)’를 발굴하고 이를 분자 세포실험을 통해 검증했다. 이러한 발견은 실제 인체 내 암 조직의 환경에서처럼 자극이 주어진 상황에서 중간엽세포 상태가 상피세포 상태로 역전될 수 있음을 증명해 그 의미가 크다.
암세포의 비정상적인 EMT는 암세포의 이동과 침윤, 화학요법 치료에 대한 반응성 변화, 강화된 줄기세포능, 암의 전이 등 다양한 악성 형질로 이어지게 된다. 특히 암세포의 전이 능력 획득은 암 환자의 예후를 결정짓는 매우 중요한 요소다. 이번에 개발된 폐암 세포의 EMT 역전 기술은 암세포를 리프로그래밍해 높은 가소성과 전이 능력을 제거하고 항암 화학치료의 반응성을 높이도록 하는 새로운 항암 치료 전략이다.
조광현 교수는 "높은 전이 능력과 약물저항성을 획득한 폐암 세포를 전이 능력이 제거되고 항암 화학요법치료에 민감한 상피세포 상태로 온전히 역전시키는 데 성공함으로써 암 환자의 예후를 증진할 수 있는 새로운 치료전략을 제시했다ˮ라고 말했다.
조광현 교수 연구팀은 암세포를 정상세포로 되돌리는 가역 치료원리를 최초로 제시한 뒤 2020년 1월에 대장암세포를 정상 대장 세포로 되돌리는 연구 결과를 발표했고, 2022년 1월에는 가장 악성인 유방암세포를 호르몬 치료가 가능한 유방암세포로 리프로그래밍하는 연구에 성공한 바 있다. 이번 연구 결과는 전이 능력을 획득한 폐암 세포 상태를 전이 능력이 제거되고 약물 반응성이 증진된 세포 상태로 되돌리는 가역화 기술 개발의 세 번째 성과다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업 등의 지원으로 수행됐다.
2023.01.30
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