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김성태 박사과정, 로버트와그너 최우수 학생 논문상 수상
〈 김 성 태 박사과정 〉
우리 대학 전기및전자공학부 김성태 박사과정(지도교수: 노용만)이 지난달 10일~15일 미국 휴스턴에서 열린 국제광자공학회 (SPIE: The International Society for Optics and Photonics)의 의료영상 학술대회 (Medical Imaging Conference)에서 로버트와그너 최우수 학생 논문상 (Robert F. Wagner All-Conference Best Student Paper Award Finalist)에 선정됐다.
국제광학회 의료영상 학술대회는 의료영상 분야 세계 최대 규모 학술대회 중 하나로 올해 900 여편의 논문이 발표됐다. 그 중 로버트와그너 최우수 학생 논문 상은 의료영상 전분야 9개의 각 분과별로 1편씩 선정됐으며 김 박사과정의 논문은 컴퓨터 지원 진단 (Computer-Aided Diagnosis) 분과에서 최우수 학생 논문상을 수상했다.
수상 논문은 '해석 가능한 딥러닝 연구'의 결과로 딥러닝 기반 컴퓨터 지원 진단에서 의사들의 용어로 유방암 진단의 근거를 제공하는 기술에 대한 논문이다. (논문명: ICADx: Interpretable computer aided diagnosis of breast masses)
김성태 박사과정은 “이번 학술대회에서 컴퓨터 지원 진단 분과 최우수 학생 논문상에 입상하게 돼 영광이며 지도교수님의 훌륭한 지도와 연구를 도와준 동료들이 있었기에 가능했다고 말하며 감사하다” 고 말했다.
2018.03.13
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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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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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박진아 교수, 제50회 과학의날 기념 국무총리표창 수상
〈 박 진 아 교수 〉
우리 대학 전산학부 박진아 교수가 4월 21일 서울 동대문디자인플라자에서 열린 2017년 과학·정보통신의 날 기념식에서 표창장과 국무총리표창수장(Prime Minister’s Citation Ribbon)을 받았다.
2017 과학·정보통신의 날은 미래창조과학부와 방송통신위원회가 공동 주최하고 한국정보방송통신대연합 및 한국과학기술단체총연합회가 주관한 기념식이다.
산학연을 비롯해 과학기술 및 정보통신, 국가정보화, ICT융합 분야 발전에 공헌한 자를 대상으로 상이 수여됐다. 각 부문의 포상자 선정은 관련 기관·단체 및 추천위원회로부터 추천을 받아 공적 사항에 대한 전문가 심사를 거쳐 진행됐다.
박진아 교수는 전산학을 의료분야에 접목해 임상에 유용한 3차원 모델링기법을 제안하고 가상현실 기반 의료시뮬레이션을 연구해 융합학문 발전에 기여한 공을 인정받았다.
박 교수는 “20여 년 동안 전산학 연구를 의료분야에서도 유용하게 활용 할 수 있는 기술로 연구 개발하고자 했던 노력을 인정받아 기쁘다”며 “컴퓨터와 프로그래밍이 좋아서 저희 연구실에 온 학생들이 생소할 수밖에 없는 의학용어들을 스스로 익히며 각자 해당 분야의 의학전문가들과 거리낌 없이 소통하고 결과를 도출해낸 성과들이 모여 가능했다는 생각에 저희 컴퓨터그래픽스 및 가시화 (CGV) 연구실의 졸업생들과 재학생들에게 감사의 마음을 전한다” 고 말했다.
2017.04.25
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김정, 박인규 교수, 로봇의 피부 역할 할 수 있는 촉각센서 개발
우리 대학 기계공학과 김정, 박인규 교수 공동 연구팀이 실리콘과 탄소 소재를 활용한 로봇의 피부 역할을 할 수 있는 촉각 센서를 개발했다.
이 기술은 충격 흡수가 가능하면서 다양한 형태의 촉감을 구분할 수 있어 향후 로봇의 외피로 이용 가능할 것으로 기대된다.
이효상 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구결과는 네이처 자매지인 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Report)’ 1월 25일자 온라인 판에 게재됐다.
피부는 인체에서 가장 많은 부분을 차지하는 기관이며 주요 장기를 외부 충격으로부터 보호하는 동시에 섬세한 촉각 정보를 측정 및 구분해 신경계에 전달하는 역할을 한다.
현재 로봇 감각 기술은 시각, 청각 부분에서는 인간의 능력에 근접하고 있으나 촉각의 경우는 환경의 변화를 온몸으로 감지하는 피부 능력에 비해 많이 부족한 것이 사실이다
인간과 비슷한 기능의 피부를 로봇에게 적용시키기 위해선 높은 신축성을 갖고 충격을 잘 흡수하는 피부 센서 기술의 개발이 필수이다. 전기 배선을 통해 몸 전체에 분포된 많은 센서를 연결하는 기술 또한 해결해야 할 문제이다.
연구팀은 문제 해결을 위해 실리콘과 탄소나노튜브(CNT)를 혼합해 복합재를 만들었고 이를 전기임피던스영상법(EIT)라는 의료 영상 기법과 결합했다. 이를 통해 넓은 영역에 가해지는 다양한 형태의 힘을 전기 배선 없이도 구분할 수 있는 기술을 개발했다.
이를 통해 개발된 로봇 피부는 망치로 내려치는 수준의 강한 충격도 견딜 수 있으며 센서의 일부가 파손돼도 파손 부위에 복합재를 채운 뒤 경화시키면 재사용이 가능하다.
또한 3D 프린터 등으로 만들어진 3차원 형상 틀에 실리콘-나노튜브 복합재를 채워 넣는 방식으로 제작할 수 있다. 기존 2차원 평판 뿐 아니라 다양한 3차원 곡면으로 제작이 가능해 새로운 형태의 컴퓨터 인터페이스도 개발할 수 있다.
이 기술은 다른 형태의 위치나 크기 등을 촉각적으로 구분할 수 있고 충격 흡수가 가능한 로봇의 피부, 3차원 컴퓨터 인터페이스, 촉각 센서 등에 적용 가능할 것으로 예상된다.
특히 이번 연구는 나노 구조체 및 센서 분야의 전문가인 박인규 교수와 바이오 로봇 분야 전문가인 김정 교수가 공동으로 진행해 실제 제품 적용 가능성이 높다.
김정 교수는 “신축성 촉각 센서는 인체에 바로 부착 가능할 뿐 아니라 다차원 변형상태에 대한 정보를 제공할 수 있다”며 “로봇 피부를 포함한 소프트 로봇 산업 및 착용형 의료기기 분야에 기여할 것이다”고 말했다.
박인규 교수는 “기능성 나노 복합소재와 컴퓨터단층법의 융합을 이용해 차세대 유저인터페이스를 구현한 것이다”고 말했다.
이번 연구는 1저자 이효상 박사과정 외 권동욱, 조지승 연구원과의 공동연구로 진행됐고, 미래창조과학부 이공분야 기초연구사업(중견연구자 지원사업)과 초정밀 광기계기술 연구센터(선도연구센터지원사업)의 지원으로 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 제작한 촉각 센서와 연결돼 저항에 반응하는 로봇 손
그림2. 실리콘 고무와 카본나노튜브를 이용한 압저항 복합재 제작 과정
그림3. 압저항 복합재를 활용한 컴퓨터 인터페이스
2017.02.02
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닥터 엠(Dr. M) 컨소시엄 협약체결 및 모바일 헬스케어 심포지엄 개최
우리 대학은 지난 11일‘닥터 엠(Dr. M)’사업 컨소시엄 발족 및 업무협약식을 갖고 상호협력을 위한 협약체결 및 스마트 모바일 헬스케어 산업 발전을 위한 공동 합의문을 발표하였다.
협약식에는 LG유플러스, 한글과컴퓨터, 국립중앙의료원, 대전선병원, 서울아산병원, 더클래식500, 삼성노블카운티, 을지대학교 성남고령친화종합체험관 등 관계자 50여명이 참석하였다.
‘닥터 엠(Dr. M)’ 컨소시엄은 헬스사이언스연구소(소장 정용)에서 지난 2년간의 모바일 헬스케어관련 개발기술과 시스템을 바탕으로 실증화 및 사업화를 위해 추진되었다.
이번 협약에 따라 참여기관과 ICT 기반의 모바일 헬스케어 융합연구, 신기술 지적재산권(IP) 확보, 산업체 기술 자문, 특허기술 이전 등 관련 협력을 진행하기로 하였으며, 모바일헬스케어 산업의 문제점 및 아이디어 도출/서비스모델 개발/연구개발/테스트/시범적용/사업화 등 일련의 과정을 원활하게 진행할 네크워크를 형성하게 되었다. KAIST를 포함한 각 참여기관은 컨소시엄을 통해 모바일 헬스케어 산업에서의 시너지 창출 및 모바일 헬스케어 산업 특성화 그룹으로의 발전을 기대하고 있다.
또한 이날 오후에는 컨소시엄 발족을 기념하여 ‘닥터 엠(Dr. M)’모바일 헬스케어 심포지엄을 개최하였다.
우리 대학은 공학과 의학 기술의 융합을 기반으로 새로운 건강관리 산업 생태계 구축을 위한 스마트 헬스케어 시스템 개발을 목표로 지난 2년간 약 20억원을 투입하여 센서 및 웨어러블 디바이스, 저전력 통신기술, IoT 기술, 클라우드/빅데이터 수집 플랫폼 기술, 질병 분석/예측/처방 기술의 단위기술 개발 및 결합 서비스 플랫폼인 ‘닥터 엠(Dr. M)’모바일 헬스케어 시스템을 개발하여 대규모 연구를 위한 테스트베드를 운영하고 있다.
‘닥터 엠(Dr. M)’모바일 헬스케어 시스템은 지난 1월 스위스 다보스 포럼에서 열린 세계경제포럼 연차총회에서 휴보(HUBO)와 함께 KAIST의 대표 연구 성과로 소개되었다.
2016.11.15
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최소영 학생, 국제대사공학회 우수논문상 수상
〈 최 소 영 박사과정 〉
우리 대학 생명화학공학과 최소영 박사과정 학생이 6월 25일부터 5일간 일본 아와지 유메부타이에서 열린 ‘제 11회 국제 대사공학회(International Metabolic Engineering Conference)’에서 우수 논문상을 수상했다.
최소영 학생은 의료용 플라스틱의 한 종류인 폴리락테이트-글라이콜레이트(polylactate-co-glycolate)를 생물학적 방법을 통해 생산하는 방법을 최초로 개발해 ‘학생/젊은 연구자 포스터(Student/young investigator poster award)’ 부문에서 우수상을 수상했다.
올해로 11회를 맞는 국제대사공학회에는 대사공학 분야의 우수한 연구자 400여 명이 전 세계에서 초청됐다. 이번 학회에서는 ‘대사공학을 위한 설계, 합성, 시스템 통합’을 주제로 최신 연구결과 발표 및 연구 전략에 대한 토의가 진행됐다.
폴리락테이트-글라이콜레이트는 젖산과 글라이콜산의 무작위 공중합체로 이뤄지는 대표적 의료용 합성 바이오고분자이다. 이 고분자는 생분해성, 생체적합성, 낮은 독성을 갖고, 주로 임플란트, 약물전달체, 봉합사 등의 의료용 고분자로 사용된다.
최소영 학생은 미생물의 유전자 조작을 통해 포도당과 목당을 세포 내에서 폴리락테이트-글라이콜레이트로 전환하는 대장균을 개발해 현 화학 공정을 대체하는 생합성 시스템을 구축했다.
이 연구 내용은 지난 4월 네이처 바이오테크놀로지 (Nature Biotechnology) 저널에 게재됐다.
최소영 학생은 “연구 분야의 대표 학회에서 수상하게 돼 매우 기쁘고 세계적으로 인정받는 우수 연구를 통해 한국 과학기술 발전에 기여하겠다”고 말했다.
2016.07.06
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이상엽 교수, 미생물로부터 친환경 바이오플라스틱 생산기술 개발
〈 이 상 엽 교수 〉
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 교수 연구팀이 세계 최초로 미생물을 이용해 대표적 의료용 고분자인 폴리락테이트-co-글라이클레이트(poly(lactate-co-glycolate), PLGA)를 생산해냈다고 밝혔다.
이번 연구는 생명공학 분야의 최고 권위지인 '네이처 바이오테크놀로지(Nature Bio-technology) 온라인 판에 8일 게재되었다.
기존 폴리락테이트-co-글라이콜레이트의 화학적 생산 공정은 여러 단계의 화학적 전환, 정제 등 복잡한 공정이 필요해 비효율적이었을 뿐만 아니라 유독성 금속 촉매가 사용되어 친환경적이지 못한 단점을 가지고 있었다.
폐목재, 볏짚 등 재생가능한 자원인 바이오매스를 기반으로 폴리락테이트-co-글라이콜레이트를 생산하는 미생물(균주)을 개발하여, 기존 화학공정 대비 친환경적이면서 단순화된 공정이 가능해졌다.
또한 이번 연구에서 개발한 폴리락테이트-co-글라이콜레이트 생산 균주를 기반으로 한 응용 기술로 다양한 목적성 고분자* 생산이 가능해져 신규 바이오플라스틱 생산에 새로운 지평을 열었다.
이번 연구 결과는 자원고갈, 기후변화 등의 문제를 안고 있는 기존 석유 의존형 화학산업을 재생가능한 자원을 통해 지속성장이 가능한 바이오 의존형 화학산업으로 바꾸기 위한 바이오 리파이너리 분야의 의미있는 성과이다.
이상엽 교수는 “이번 연구는 의료용 고분자의 대표적 물질인 폴리락테이트-co-글라이콜레이트를 만드는 미생물을 개발한 세계 최초의 연구“라며 “인공고분자를 생물학적 방법으로 생산할 수 있는 시스템을 구축했다는 점에서 큰 의미를 가진다.”고 말했다.
□ 그림 설명
그림1. 대사공학적으로 개량된 대장균이 바이오매스로부터 PLGA 및 다양한 PLGA 공중합체를 생산하는 전체 개념도
2016.03.08
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KAIST-서울아산병원, 의료와 산업수학을 융합한 공동연구 업무협약
우리 대학 수리과학과와 서울아산병원 융합의학과는 9일(수) 오전 서울아산병원 동관 6층 대회의실에서 ‘의료분야 산업수학 융합연구’를 위한 양해각서를 체결한다.
이번 협약은 의료산업이 직면한 문제를 수학으로 해결할 수 있는 방법을 찾아보자는데 대해 양 기관이 공감해 마련됐다.
양 기관은 우선 △ 의료산업에서 발생하는 문제에 대한 공동연구 △ 의료 데이터의 체계적인 저장과 분석에 관한 공동연구 △ 양 기관의 연구인력상호 교육 등의 분야에서 협력하기로 했다.
특히 의료영상 데이터를 수학적으로 어떻게 처리할 것인지와 의료 빅데이터를 어떻게 분석하고 활용 할 것인가에 초점을 맞춰 관련 연구를 진행하고 그 기술을 상용화 해 나가기로 했다.
이를 위해 KAIST 수리과학과는 순수수학 뿐 만 아니라 영상처리 수학, 생물수학, 확률과 통계적 방법론 등 산업과 관련된 수학 연구를 진행 할 계획이다.
2014년 설립된 서울아산병원 융합의학과는 의과학과 의공학을 연구하는 30여명의 교수진들이 참여해 중개 및 융합연구를 진행 중인데, 이번 협약을 통해 의료분야 문제해결에 수학적 모델을 다양하게 활용 할 계획이다.
이창옥 수리과학과 학과장은 “2000년대 들어 수학이 금융, 바이오, 제조업 등 산업 전 분야에 크게 활용되고 있다”며 “이번 협약은 수학과 의학이 만나는 새로운 융합연구가 시작되는 계기가 될 것”이라고 말했다. 끝.
2015.12.09
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3개 공공병원과 국가 재난의료 연구협력 협약
최근 발생한 메르스 사태는 감염병 치료제 및 백신개발을 위한 기초 의료연구와 체계적인 방역관리 시스템 구축이 얼마나 중요한지를 일깨워줬다.
특히 방역관리는 전 국민이 대상인 경우가 많아서 매우 복잡하고 광범위한 특성을 보인다. 따라서 보건 분야 전문가와 함께 다양한 배경을 가진 전문가가 그 시스템에 참여하는 융합적 접근이 요구된다.
이러한 재난의료 시스템을 구축하고 기초 의료연구를 위해 KAIST와 3개 공공병원이 나섰다.
우리 대학은 27일 오전 11시 서울 메리어트 호텔에서 경찰병원, 분당 서울대병원, 국군수도병원과 함께 ‘공공의료기반 재난의료 연구협력’을 위한 양해각서를 체결했다.
이날 행사에는 강성모 KAIST 총장, 이홍순 경찰병원장, 이명철 국군수도병원장, 한호성 분당서울대병원 부원장, 김준명 前 대한의료관련감염관리학회장 등 20여 명이 참석했다.
이번 협약에 따라 4개 기관은 △ 국가 재난의료 연구센터 설립 지원 △ 국가 재난 의료 관련 연구 및 교육 △ 개발도상국 재난의료 시스템 구축 지원 등의 분야에서 협력하기로 했다.
4개 기관은 협력사항에 대한 구체적이고 지속적인 이행을 위해 최고운영위원회와 실무협력위원회를 구성해 추가적인 의제 발굴을 논의하고 교류협력을 강화해 나갈 계획이다.
강성모 총장은 “최근 메르스 사태는 우리사회가 전염병 등 생화학적 재난에 매우 취약하다는 것을 보여줬다”며 “이번 협약은 사회적 의료재난을 연구하는 시발점이 될 것”이라고 말했다.끝.
2015.07.27
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