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김문철 교수, 인공지능 통해 풀HD영상 4K UHD로 실시간 변환
〈 김 문 철 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 김문철 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 이용해 풀 HD 비디오 영상을 4K UHD 초고화질 영상으로 초해상화 변환할 수 있는 기술을 개발했다.
이 기술은 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경망(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)을 하드웨어로 구현했다. 초당 60프레임의 초고해상도 4K UHD 화면을 실시간으로 생성할 수 있는 알고리즘 및 하드웨어 개발을 통해 향후 프리미엄 UHD TV, 360 VR, 4K IPTV 등에 기여할 것으로 기대된다.
이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 김용우, 최재석 박사과정 등이 주도했고 현재 특허 출원을 준비 중이다.
최근 영상 화질 개선 연구에 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경망을 적용시키려는 노력이 활발히 이뤄지고 있다. 그러나 이러한 심층 콘볼루션 신경망 기술은 연산 복잡도와 매우 높고 사용되는 메모리가 커 작은 규모의 하드웨어를 통해 초고해상도 영상으로 실시간 변환하는 데 한계가 있다.
기존의 프레임 단위로 영상을 처리하던 방식은 DRAM과 같은 외부 메모리 사용이 필수적인데 이로 인해 영상 데이터를 처리할 때 지나친 외부 메모리 접근으로 인한 메모리 병목현상과 전력 소모 현상이 발생했다.
김 교수 연구팀은 프레임 단위 대신 라인 단위로 데이터를 처리할 수 있는 효율적인 심층 콘볼루션 신경망 구조를 개발해 외부 메모리를 사용하지 않고도 작은 규모의 하드웨어에서 초당 60 프레임의 4K UHD 초해상화를 구현했다.
연구팀은 기존 소프트웨어 방식의 심층 콘볼루션 신경망 기반의 고속 알고리즘과 비교해 필터 파라미터를 65% 정도만 적용하고도 유사한 화질을 유지했다.
이는 딥러닝 기술을 이용한 고해상도 영상 변환 기술이 활발히 진행되는 가운데 초당 60프레임의 4K UHD 초해상화를 하드웨어로 실현한 첫 사례로 꼽힌다.
김 교수는 “이번 연구는 심층 콘볼루션 신경망이 작은 규모의 하드웨어에서 초고품질 영상 처리에 실질적으로 응요 가능한 기술임을 보인 매우 중요한 사례다”며 “현재 프리미엄 UHD TV 및 UHD 방송 콘텐츠 생성, 360도 VR 콘텐츠, 4K IPTV 서비스에 매우 효과적으로 적용할 수 있다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기술진흥센터(IITP) ICT 기초연구실지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 실시간 AI(딥러닝) 기반 고속 초고해상도 업스케일링 기술
그림2.심층 신경망 AI 기반 4K UHD 60fps 실시간 초해상화 하드웨어 (FPGA)
그림3. 심층 신경망 AI 기반 4K UHD 60fps 실시간 초해상화 하드웨어 시연
2018.01.16
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조용훈 교수, 금속나노구조 이용해 효율 높인 퀀텀닷 LED 개발
우리 대학 물리학과 조용훈 교수 연구팀이 금속나노 배열 구조를 이용해 퀀텀닷(Quantum Dot) 발광다이오드(LED)의 효율을 향상시킬 수 있는 기술을 개발했다.
이 기술을 통해 차세대 디스플레이 기술이 한 단계 발전하는 데 기여할 것으로 기대된다.
현재 사용되는 퀀텀닷 기반의 디스플레이는 청색 LED를 광원으로 사용해 녹색과 적색 퀀텀닷을 여기(勵起, 광자 에너지가 분자로 옮아가 높은 에너지상태로 방출되는 상태)해 색 변환을 하는 방식이다.
이러한 방식은 높은 가격의 퀀텀닷을 이용하기 때문에 디스플레이 소자의 단가가 높아진다. 또한 액체 상태인 퀀텀닷을 소재에 적용하기 위해 공기 중에 말리면 발광 효율이 급격히 저하된다.
연구팀은 문제 해결을 위해 금속 나노구조가 청색 LED의 빛을 받으며 발생하는 국소 표면 플라즈몬 효과를 이용해 퀀텀닷의 발광효율을 증가시켰다. 더불어 발광 휘도를 높일 수 있는 LED 구조를 이론적으로 제시하고 구현하는 데 성공했다.
이 구조는 기본 청색 LED를 여기 광원으로 이용한다. 알루미늄 금속 나노구조와 녹색 퀀텀닷을 여기해 녹색 발광 휘도를 증가시키고, 은 금속 나노구조와 적색 퀀텀닷을 여기해 적색 발광 휘도를 증가시키는 방식이다.
이는 금속 나노구조를 통해 특정 휘도를 얻기 위해 필요한 퀀텀닷의 양을 많이 줄일 수 있다는 의미이고 결과적으로 소재의 단가를 낮출 수 있다.
이번 연구는 소재의 구조를 이론적으로 모델링했기 때문에 목적에 따라 금속 나노구조를 간단하게 새로 디자인해 조절할 수 있다.
조 교수는 “향후 퀀텀닷 디스플레이에 금속 나노구조를 도입하는 기술이 적절히 도입된다면 소재에 필요한 퀀텀닷의 양을 줄이고 효율적인 색 변환을 통해 단가를 줄일 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.
박현철 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 나노과학 분야 국제 학술지 ‘스몰(Small)’ 12월 27일자 표지 논문에 선정되었으며, 한국연구재단의 중견연구자 지원사업과 KAIST 기후변화연구 허브사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 스몰(Small)저널의 12월 27일자 표지 논문 그림
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그림2. 금속 나노구조가 있을 경우와 없을 경우의 발광 세기 차이를 보인 스펙트럼
2018.01.15
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김택중, 이시헌 학생, 美 브루크헤븐 국립연구소 초청 연구자 선정
〈 이 시 헌, 김 택 중 학생 〉
우리 대학 물리학과 석박사통합과정 김택중, 이시헌 학생이 ‘미국 브루크헤븐 국립연구소(Brookhaven National Laboratory)’ 초청 연구자로 선정됐다.
미국 뉴욕 주 롱아일랜드에 위치한 브루크헤븐 국립 연구소는 미국의 대표적 연구소 중 하나로 김택중, 이시헌 학생은 연구소 내 ‘강상관 물성을 연구하는 이론-계산 센터(Center for Computational Design of Functional Strongly Correlated Materials and Theoretical Spectroscopy)’ 의 초청을 받았다.
이 센터는 해당 분야를 선도하고 있는 미국 내 리더급 학자들이 함께 모여 설립한 기관으로 이번 초청은 연구소 측의 요청으로 이뤄졌다.
두 학생은 1년 간 강상관 전자 물성을 계산하는 방법론 및 코드 개발에 참여하며 각각 4만 달러를 지원받는데 이는 박사 후 연구원 수준의 지원내용이다.
또한 기존에 진행하던 박사학위 프로그램과의 연속성을 담보하고 지도교수의 논문 지도가 원활히 이뤄지도록 현지 프로젝트에 직접 투입하는 시간을 50%로 제한하는 등의 우수한 조건을 보장받았다.
지도 교수인 한명준 교수는 “이미 각각 최고 수준으로 인정받고 있는 학자들이 보다 도전적인 문제를 함께 해결하기 위해 협력해 연구할 수 있는 센터 설립을 추진하는 모습이 인상적이었다. 우리 학생들이 우수한 조건으로 훌륭한 기관에 요청받게 돼 놀랍다”고 말했다.
덧붙여 “관련 분야 선도그룹에서 함께 연구를 진행하는 것은 좋은 경험이 될 것이다”며 “연구소의 학자들에게도 우수한 우리 학생들이 투입됨으로써 프로젝트 진행에 큰 도움이 될 것이다”고 말했다.
2018.01.09
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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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이진환 교수, 스핀 전류로 초전도를 제어하는 신기술 개발
〈 이진환 교수, 최석환 박사 〉
우리 대학 물리학과 이진환 교수가 포항공대 및 연세대와의 공동 연구를 통해 스핀 전류를 이용해 물질의 초전도를 제어하는 기술을 최초로 개발했다.
연구팀이 사용한 물질은 철계열 초전도체인 FeAs 원자층과 페로브스카이트 Sr2VO3 원자층이 반복해서 자기조립에 의해 형성된 헤테로 구조 물질이다. 스핀 제어 주사 터널링 현미경의 탐침과 시료 사이에 흐르는 스핀 분극 전류에 의해 FeAs층의 자성이 C2구조와 C4구조 사이에서 변화하고 이로 인해 FeAs층의 초전도가 켜지고 꺼짐을 원자수준에서 명확히 보일 수 있었다.
최석환 박사(현 BK 박사후연구원)가 제1저자로 참여한 이번 연구는 대표 물리 학술지 ‘피지컬 리뷰 레터스(Physical Review Letters, PRL)’에 11월 27일자로 PRL 대표 논문(Editors’ Suggestion)으로 출판됐다.
이 연구는 스핀 분극 전류와 비분극 전류를 활용해 자성 배열을 국소적으로 바꿈으로써, 나노 자성 메모리를 구현하거나 초전도를 제어하는 트랜지스터 소자를 개발하는데 필요한 기본적인 물리 원리를 최초로 밝혔으며 동시에 이를 원자 수준에서 규명한 것으로 평가받고 있다.
이 연구는 상위 3%의 가장 중요한 PRL 논문에 대해 해당 분야의 권위자의 해설이 함께 실리는 Viewpoint in Physics에도 선정됐으며, 미국 국립 연구소들이 주도하는 일반인 대상의 과학 전문 온라인 뉴스 매체인 Phys.org에 매월 가장 중요한 10개 연구만 선정되는 특집(Feature) 기사로 소개되기도 했다.
또 이진환 교수가 독자 설계 제작하여 이 연구에 활용된 장비는 지난 10월호 최고 권위의 과학 장비 저널인 ‘리뷰 오브 사이언티픽 인스트루먼츠(Review of Scientific Instruments, RSI)’지의 표지 논문으로 선정되기도 했다.
이 장비의 측정 정밀도를 향상시키기 위해 개발하였으나 일반적인 모든 센서와 증폭기의 성능을 향상시킬 수 있는 수학적인 모델이 같은 과학 장비 저널 RSI에 수학적인 논문으로는 예외적으로 별도 정규 논문으로 게재됐다.
이진환 교수는 “모두가 그 기본 원리가 잘 알려진 간단한 주사 탐침 현미경 또는 상용 현미경으로 실험할 때, 우리는 반강자성 탐침을 이용한 스핀 제어 기능, 고자기장 구조에서 불가능할 것으로 여겨졌던 넓은 가변온도 기능, 체계적인 스핀제어 실험을 위한 다중 시료 장착 기능 등을 과감히 설계에 반영하였고, 그 결과 자연스럽게 다른 경쟁 그룹들이 수년 내에 따라 할 수 없는 자성과 초전도의 동시 제어 실험을 체계적으로 수행할 수 있었다”면서 “학내에 공용 헬륨 액화기가 없는 등 기초과학 연구 환경상의 약간의 어려움이 있지만, 이 연구의 물리학적인 성취를 실용적인 소자로 구현하기 위한 확장 연구와 함께, 앞으로도 보다 다양한 측정 기술 혁신으로 첨단 과학의 발전을 선도할 수 있기 위해 최선을 다할 것”이라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단이 추진하는 미래융합 파이오니어 사업과 이공학 개인기초연구지원 사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
이 연구 논문은 https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.119.227001 에서 확인할 수 있으며, Viewpoint in Physics와 Phys.org 특집 기사는
https://physics.aps.org/articles/v10/127 및 https://phys.org/news/2017-12-scientists-superconductivity-currents.html 에서 찾아볼 수 있다.
□ 그림 설명
그림1. 연구 개념도
2017.12.26
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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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한명준 교수, 새로운 양자역학적 자성 상태 확인
〈 한명준 교수 연구팀 〉
우리 대학 물리학과 한명준 교수 연구팀이 중앙대학교, 일본 이화학연구소 (RIKEN), 미국 아르곤 국립 연구소 (Argonne National Laboratory) 등과의 공동연구를 통해 새로운 양자역학적 자성 상태인 ‘Jeff = 3/2’의 존재를 처음으로 확인했다.
양자역학에서는 스핀 각운동량과 궤도 각운동량의 합으로 주어지는 총 각운동량을 보통 영문자 ‘J’로 표현한다. 이번에 확인된 특이 자성은 특정한 조건이 만족될 때만 나타나는 일종의 각운동량으로 볼 수 있는데, 학계에서는 ‘유효 (effective) 각운동량’이라는 의미로 흔히 ‘Jeff’로 표기해 왔다.
유효 각운동량이 3/2이 되는 경우는 그간 그 가능성에 대한 논의가 있기는 했지만 실제로 확인되지 못하고 있었는데 이번에 최초로 발견된 것이다.
이는 향후 초전도 현상, 양자 자성 등 관련 연구에도 새로운 발판이 될 것으로 기대된다.
정민용, 심재훈 석박사 통합과정이 참여한 이번 연구는 국제 학술지‘네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 게재됐다.
최근 학계에서는 스핀-궤도 결합이 강한 상황에서 통상적인 것과는 다른 독특한 양자 상태가 구현될 수 있다는 것이 알려지면서 활발한 연구가 진행되고 있다.
보통 전자의 스핀이나 오비탈이 나타내는 자기 모멘트와 달리 이 두 가지가 강하게 결합하여 형성된 유효 자기 모멘트 Jeff는 특이한 바닥상태와 상호작용 양상을 나타내며 이로부터 새로운 현상과 물성이 발현될 수 있다.
지난 10년 여 간의 연구가 주로 Jeff가 1/2인 경우에 대하여 이루어진 데에 반해 이 값이 3/2이 되는 경우에 대한 연구는 실제 사례를 찾지 못하며 더디게 진전되고 있는 상황이었다.
한 교수가 이끄는 연구팀은 지난 2014년 원자가 아니라 분자 오비탈에 기반해 특정 물질군에서‘Jeff = 3/2’상태가 구현될 수 있는 가능성을 이론적으로 예측한 바 있고 이번 연구는 이를 실험적으로 증명한 것이다.
한 교수 팀은‘Jeff = 3/2’상태에서는 일반적인 스핀 모멘트와는 다른 양자역학적 ‘선택 규칙 (Selection Rule)’이 적용되어야 한다는 점에 착안했다.
엑스레이를 이용해 원자 핵 근처에 있는 전자를 ‘여기 (excite)’시키면 여기된 전자는 다른 전자들과 상호작용을 하는 과정에서 흡수되기도 하고 재방출되기도 하는데 이 때 만족시키게 되는 물리법칙이 ‘선택 규칙 (Selection Rule)’이다.
양자역학에 따르면 이 선택 규칙은‘Jeff = 3/2’상태에서는 매우 독특해 보통의 스핀상태와는 뚜렷이 구분될 것이라는 예측이 가능하다. 이러한 아이디어에 따라 진행된 실험에서는 물질 내의 탄탈륨 원자에서 뽑아낸 두 가지 서로 다른 에너지 영역의 전자가 실제 이론 예측을 따르는 스펙트럼 양상을 보이는 것이 확인됐다.
이는‘Jeff = 3/2’모멘트 고유의 양자역학적 간섭현상이 반영된 것으로 그 존재에 대한 매우 직접적인 증거로 받아들여진다.
이 새로운 양자상태는 통상적인 물질의 자기 상태와 매우 다른 것으로서 그 특성에 대한 연구의 시발점이 될 것으로 기대되고 있다. 또한 이러한 자성상태와 상호작용으로부터 발현되는 다양한 물성에 대한 연구 역시 탄력을 받을 것으로 보고 있다.
이번 연구는 한국연구재단의 일반연구자 지원사업과 해외 과학기술 자원활용사업의 지원을 받아 수행됐으며 한국과학기술정보연구원의 슈퍼컴퓨터 자원을 사용했다.
□ 그림 설명
그림1. ‘Jeff=3/2’상태를 갖는 것으로 밝혀진 갈륨 탄탈륨 셀레늄화합물의 결정구조
그림2. 갈륨 탄탈륨 셀레늄화합물(GaTa4Se8)의 계산된 전자구조
2017.11.30
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김지한 교수, 다공성 물질 내 가스 흡착량 증진 가능성 제시
〈 김 지 한 교수, 정 상 규 석사과정 〉
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 결함공학을 통한 다공성 물질의 가스 흡착량 증진법을 개발했다.
정상규 석사과정이 1저자, UC 버클리 화학과의 Günther Thiele 박사후 연구원이 2저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’11월 16일차 온라인 판에 게재됐다.
금속-유기 구조체(metal-organic framework, 이하 MOF)는 금속 클러스터와 유기 리간드의 규칙적인 배위결합을 통해 합성되는 결정체이며, 넓은 표면적과 수많은 공극을 지닌 물질로서 다양한 에너지 및 환경 관련 소재로 각광받고 있다.
하지만 다른 결정성 물질들과 마찬가지로 실제 MOF는 완벽한 결정성을 가질 수 없으며 여러 종류의 결함을 가지게 된다.
이러한 결함들 중 결정체 내 유기 리간드가 불규칙적으로 본래 자리에 결합되지 않은 상태를 뜻하는 리간드 공공결함은 실험적인 기법들을 통해 공공결함의 밀도가 조절될 수 있다고 알려져 있다.
연구팀은 기존 제시된 리간드 공공결함의 조절을 통한 결함 공학 기법을 특정 MOF 내 고립된 공극의 존재여부와 접목시켜 결함공학을 통한 가스 흡착 증진 가능성을 제시했다.
김지한 교수가 직접 개발한 그래픽 프로세서(GPU) 소프트웨어 코드로 초고속 스크리닝 기법을 활용해 실험적으로 합성된 12,000 가량의 MOF들로 부터 메탄 가스에 대해 상당한 부피의 고립공극을 가지는 MOF들을 계산적으로 선별했다.
고립 공극의 판별 작업에는 안정적 에너지 구간에 대한 플러드-필(flood-fill) 알고리즘이 사용됐으며 이는 마이크로소프트 그림판에서 흔히 접할 수 있는 ‘색 채우기’ 기능과 동일한 알고리즘이다. 이를 통해 무한히 연결된 주 공극구조만 판별해내고 연결되지 않고 고립돼 존재하는 공극의 존재여부를 판단했다.
이후 많은 양의 고립공극이 파악된 MOF들에 대해 리간드 공공결함을 가상으로 결정 구조 내 도입했으며 리간드가 없어지면서 기존의 고립돼 존재하던 공극들이 주 공극구조와 합쳐지도록 유도했다.
이러한 스크리닝 작업을 통해 연구팀은 리간드 공공결함이 도입되었을 시 상당한 메탄 가스의 흡착량 증진을 겪을 수 있는 13개의 MOF를 최종적으로 선별했으며, 불과 8.33% 이하의 리간드 결함이 존재했을 시에도 최대 55.6% 의 메탄 가스 흡착량 증진을 가질 수 있다는 것을 확인했다.
본 연구팀이 제시한 리간드 공공결함을 통해 기존에 활용되지 못하던 고립 공극을 주 공극구조에 연결시켜 새로이 활용하는 기법은 단순한 가스 흡착량 증진 외에도 혼합 가스의 선택적 흡착, 반 영구적 가스 포획 등 다양한 효과를 가져올 수 있다.
이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 본 연구에서 사용된 플러드-필 알고리즘을 설명하는 도해와 플러드-필 알고리즙을 통해 고립공극이 판별된 MOF의 예시
그림2. 본 연구에서 선별된 MOF 중 두 가지 MOF의 공공결함 도입 전과 후(좌, 우)의 흡착가능 공간 비교
2017.11.27
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박현규 교수, RNA 분해효소의 활성 검출기술 개발
〈 이 창 열 박사과정 〉
우리 대학 생명화학공학과 박현규 교수 연구팀이 새로운 RNA 분해효소(RNase H)의 활성을 검출하는 기술을 개발했다.
연구팀은 헤어핀 자기조립 반응이라는 고효율의 신호증폭 반응을 이용해 RNA 분해효소의 활성을 효과적으로 분석하는 기술을 개발했다.
RNA 분해효소가 HIV 바이러스 증식에 필수적으로 관여하는 물질임을 고려할 때 박 교수 연구팀의 연구가 향후 에이즈를 치료하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
이창열, 장효원 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 영국왕립화학회가 발행하는 국제 학술지 ‘나노스케일(Nanoscale)’ 2017년도 42호(11월 14일 발행) 표지논문으로 선정됐다.
현재 개발된 RNA 분해효소의 활성을 검출하는 기술들은 일반적으로 값비싼 형광체, 소광체가 필수적이고 그 도입 과정도 복잡하다는 한계가 있다. 또한 신호를 증폭시킬 수단이 없기 때문에 전반적으로 검출 성능이 매우 낮다.
연구팀은 기술의 한계를 극복하기 위해 헤어핀 자기조립 반응이라는 기술을 이용했다. 이 기술은 검출신호를 증폭시켜 RNA 분해효소 활성이 더 민감하게 검출될 수 있도록 도와준다.
그리고 연구팀은 이 헤어핀 자기조립 반응의 결과물이 형광신호의 발생에 적합한 지-쿼드러플렉스(G-quadruplex) 구조를 갖도록 반응시스템을 설계했다. 지-쿼드러플렉스 구조와 결합해 강한 형광을 내는 형광물질을 사용함으로써 기존의 RNA 분해효소 활성 검출 기술의 한계를 극복하는 고성능의 RNA 분해효소 활성 검출 기술을 개발했다.
또한 이 기술을 이용해 RNA 분해효소의 활성 저해제를 선별할 수 있었다.
연구팀의 연구 성과는 일반에 잘 알려진 에이즈를 치료하는 데 기여할 수 있을 것으로 예상된다. 에이즈는 HIV 바이러스가 발병하면 나타나는 전염병으로 HIV 바이러스는 역전사 반응의 특성을 갖는 일명 레트로 바이러스이다.
레트로 바이러스는 RNA가 DNA로 변하는 특성을 갖는다. 그리고 이 과정에서 RNA 분해효소가 개입해야만 이 특성을 유지할 수 있다. RNA 분해효소의 활성을 막을 수 있다면 HIV 바이러스의 발현을 막을 수 있는 것이다.
박 교수는 “이번 연구에서 개발된 기술은 RNA 분해효소의 활성 외에도 다양한 효소 활성 검출 기술 개발에 응용 가능하다”며 “이를 통해 효소 관련 질병 치료 연구에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부가 시행하는 글로벌프론티어사업(바이오나노헬스가드연구단)과 중견연구자지원사업(도약연구)의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 나노스케일 42호 표지
2017.11.22
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LG CNS와 인공지능 빅데이터 분야 산학협력을 위한 업무협약 체결
우리대학은 LG CNS와 인공지능(AI) 빅데이터 분야의 교육, 연구 및 산학, 비즈니스 등 3개 분야에서 상호 협력하기로 하고 20일 업무협약을 체결했다. 양 기관은 통상 기업과 대학간의 교육 프로그램 개발이나 산학 장학생 지원 등과는 달리 실질적으로 비즈니스에 활용할 수 있는 AI 빅데이터 공동 연구와 프로젝트를 추진한다는 방침이다.
LG CNS는 특히 우리대학 학생을 대상으로 인턴십 과정 제공은 물론 교수진과 학생들이 AI 빅데이터와 관련된 창업 아이디어를 제안할 경우 사내벤처 지원 형태와 같이 공간과 제반 비용을 적극 지원할 계획이다. 또 대학원에 산학 장학생 프로그램 신설을 위해 현재 학교측과 논의 중에 있다. 이와 함께 우리대학과 LG CNS는 공공 분야에서의 AI 빅데이터 프로젝트 선 제안을 추진하고 수주를 위해 함께 노력하기로 했다.
아울러 실제 비즈니스에 적용할 수 있는 산학 과제를 공동발굴 및 공동 수행하기로 하되 필요할 경우 LG CNS 직원을 우리대학에 직접 파견하는 등 보다 적극적이고 긴밀한 상호 협력을 통해 과제를 적극 수행해 나갈 계획이다. 산학 과제를 수행할 경우에는 LG CNS의 AI 빅데이터 플랫폼인 'DAP'를 데이터 분석 툴로 활용한다.
우리대학이 LG CNS와 공동으로 수행하는 AI 협력 분야는 △스마트 팩토리 △고객 분석 △물류(SCM: Supply Chain Management) 분석 등이며, 공동으로 수행한 산학 협력 결과물은 DAP 플랫폼에 탑재된다.
우리대학 산업및시스템공학과, 산업인공지능 & 빅데이터센터는 지난 8월 LG CNS에 'KAIST AI 아카데미'를 신설한 후 우리대학 인공지능 딥러닝 분야 전문 교수 7명이 LG CNS 임직원을 대상으로 2회에 걸쳐 교육을 실시했다.
김영섭 LG CNS 대표는 20일 열린 업무협약 체결식에서 "국내 최고 연구중심대학인 KAIST와 함께 인공지능 빅데이터 분야 발전을 선도하고 이를 고객 비즈니스와 연결해 가치를 창출하는 혁신적인 서비스를 제공할 것"이라고 강조했다.
2017.11.20
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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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이주용 교수, 2017 국가연구개발 우수성과 100선 선정
〈 이 주 용 연구교수 〉
우리 대학 IT융합연구소 이주용 연구교수의 ‘LTE-A 기반 단일 RF(Radio Frequency) 다중 스트림 지원 소형 기지국 기술’ 연구과제가 2017년 국가연구개발 우수성과 100선에 선정됐다.
전기및전자공학부의 조동호 교수, 홍성철 교수, 이용훈 교수 등이 함께 참여한 본 연구과제에서는 새로운 구조의 안테나 및 RF 구조를 제안하여 LTE-A 4×4 다중입출력을 지원하는 300 Mbps급 저전력, 저복잡도, 광대역 소형 기지국 기술을 개발했다.
기존 헤테로다인 방식의 통신 시스템은 중간주파수, 디지털 아날로그 변환기, 주파수 변환기, 필터 등의 주변 회로들로 인해 단가 상승 및 시스템의 복잡도가 증가하는 문제가 있다.
그러나 이 교수는 이번 연구과제에서 임피던스 로딩 기반 RF칩을 통해 기저 대역 신호를 RF단에서 직접 변조함으로써 저전력, 저복잡도를 만족하면서도 광대역을 지원할 수 있도록 설계해 4세대 이동통신은 물론 5세대 이동통신에도 적용 가능한 RF 원천 기술을 개발했다.
이번 연구에서 개발한 소형 기지국 기술은 현재까지 개발된 스몰셀 기지국보다 작은 크기로 구현이 돼 친환경적인 설치 환경을 제공하고 있다. 또한 소모 전력이 상당히 감소되면서도 고용량 서비스를 제공하기 때문에 5세대 이동통신 시장에 크게 기여할 수 있다.
이 교수는 “5세대 이동통신을 기반으로 하는 콘텐츠 사업자, 단말 제조사, 이동통신 사업자 등은 광대역, 다중 대역 등의 다기능 서비스를 제공할 수 있기 때문에 신규 시장과 일자리 창출에 기여할 것이다”며 “언제 어디서나 저전력, 고용량 서비스 제공이 가능하여 국가 경쟁력 향상에 기여할 뿐 아니라, 차세대 이동통신 시스템 구축에 사용되는 비용을 절감할 수 있어 이동통신 인프라 확산을 통한 정보 통신 서비스 확산 및 도서 지역 인프라 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.”고 말했다.
2017.11.03
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