-
이상엽 특훈교수, 2025 세계적 대사공학상 수상
우리 대학 연구부총장이자 특훈교수인 이상엽 교수가 국제대사공학회(IMES, International Metabolic Engineering Society)의 ‘2025 그레고리 N. 스테파노폴로스 대사공학상’을 수상했다고 20일 밝혔다. 이 교수는 6월 15일부터 19일까지 덴마크 코펜하겐에서 개최되는 제16회 대사공학학회(ME16)에서 수상 기념 강연을 진행했다.
이 상은 대사공학의 창시자 중 한 명으로 널리 알려진 그레고리 스테파노폴로스 박사의 업적을 기리기 위해 미국화학공학회(AIChE, American Institute of Chemical Engineers) 재단과 동료 및 지인들의 기부로 제정됐으며, 대사공학 분야의 기초연구를 성공적으로 사업화하거나, 대사 경로의 정량적 분석 및 설계, 모델링에 탁월한 공헌을 한 과학자에게 2년마다 수여된다.
이상엽 교수는 770편 이상의 저널 논문과 860건 이상의 특허를 보유하고 있으며, 그의 대사공학 및 생명화학공학 분야에서의 선도적인 연구는 전 세계적으로 높은 평가를 받고 있다.
이 교수는 31년간 KAIST 교수로 재직하면서, 대사공학 기반의 다양한 기술과 전략을 개발했고, 이를 활용해 벌크 화학물질, 고분자, 천연물, 의약품, 건강기능식품 등을 생산하는 기술들을 산업체에 기술 이전했다. 직접 창업도 했고, 다양한 기업들과의 자문 활동도 활발히 진행 중이다.
국제대사공학회(IMES)에서는 대사공학에 대해 미생물이나 세포의 대사경로를 조작해 유용한 물질(의약품, 바이오연료, 화학제품 등)을 생산하고, 시스템 생물학, 합성생물학, 컴퓨터 모델링 등의 도구를 활용하며 생물 기반 공정의 경제성 및 지속가능성 향상을 목표로 하고 있다.
또한, 이 교수는 2008년도에 대사공학 분야 국제적 대표 상인 머크 대사공학상(Merck Metabolic Engineering Award), 2018년에는 에너지 분야 노벨상으로 불리우는 에니상(Eni Award)를 이태리 대통령으로부터 수상한 바 있다.
이상엽 교수는 “대사공학은 현재와 미래의 생명공학을 선도하는 학문이다. 바이오 기반 경제로의 전환이 가속화되고 있는 시점에 이 뜻깊은 상을 받게 되어 매우 영광이다. 학생들과 동료 연구자들과 함께 수많은 특허를 창출하고 산업계로 기술을 이전하였으며, 바이오연료 및 상처 치유, 화장품 분야의 창업도 이뤄졌다. 앞으로도 기초연구와 기술 상용화를 모두 아우르는 연구를 지속해 나가겠다”라고 소감을 밝혔다.
한편, ‘국제대사공학회(IMES)’는 미국화학공학회 산하의 전문 학회로 대사공학을 통해 의약품, 식품첨가물, 화학물질, 연료 등 다양한 바이오 기반 제품의 생산을 가능하게 하는 것을 목표로 하는 학회로, 2년마다 열리는 대사공학학회(Metabolic Engineering Conference)를 통해 연구자들이 지식을 교류하고 협력할 기회를 제공하고 있다.
2025.06.20
조회수 731
-
21개 화학반응 동시 분석..AI 신약 개발 판 바꾼다
임산부의 입덧 완화 목적으로 사용됐던 약물인 탈리도마이드(Thalidomide)는 생체 내에서는 광학 이성질체*의 특성으로 한쪽 이성질체는 진정 효과를 나타내지만, 다른 쪽은 기형 유발이라는 심각한 부작용을 일으킨다. 이런 예처럼, 신약 개발에서는 원하는 광학 이성질체만을 선택적으로 합성하는 정밀 유기합성 기술이 중요하다. 하지만, 여러 반응물을 동시에 분석하는 것 자체가 어려웠던 기존 방식을 극복하고, 우리 연구진이 세계 최초로 21종의 반응물을 동시에 정밀 분석하는 기술을 개발해, AI와 로봇을 활용하는 신약 개발에 획기적인 기여가 기대된다.
*광학 이성질체: 동일한 화학식을 가지며 거울상 관계에 있으면서 서로 겹칠 수 없는 비대칭 구조로 존재하는 분자 쌍을 말한다. 이는 왼손과 오른손처럼 형태는 유사하지만 포개어지지 않는 관계와 유사하다.
우리 대학 화학과 김현우 교수 연구팀이 인공지능 기반 자율합성* 시대에 적합한 혁신적인 광학이성질체 분석 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 이번 연구는 다수의 반응물을 동시에 투입해 진행하는 비대칭 촉매 반응을 고해상도 불소 핵자기공명분광기(19F NMR)를 활용해 정밀 분석한 세계 최초의 기술로, 신약 개발 및 촉매 최적화 등 다양한 분야에 획기적인 기여가 기대된다.
* 인공지능 기반 자율합성: 인공지능(AI)을 활용해 화학 물질 합성 과정을 자동화하고 최적화하는 첨단 기술로, 미래 실험실의 자동화 및 지능형 연구 환경을 구현할 핵심 요소로 주목받고 있다. AI가 실험 조건을 예측·조절하고 결과를 해석해 후속 실험을 스스로 설계함으로써 반복 실험 수행 시 인간 개입을 최소화해 연구 효율성과 혁신성을 크게 높인다.
현재 자율합성 시스템은 반응 설계부터 수행까지는 자동화가 가능하지만, 반응 결과 분석은 전통적 장비를 활용한 개별 처리 방식에 의존하고 있어 속도 저하와 병목 현상이 발생하며 고속 반복 실험에는 적합하지 않다는 문제점이 제기돼 왔다.
또한, 1990년대에 제안된 다기질 동시 스크리닝 기법은 반응 분석의 효율을 극대화할 전략으로 주목받았지만, 기존 크로마토그래피 기반 분석법의 한계로 인해 적용 가능한 기질 수가 제한적이었다. 특히 원하는 광학 이성질체만 선택하여 합성하는 비대칭 합성 반응에서는 10종 이상의 기질을 동시에 분석하는 것이 불가능에 가까웠다.
이러한 한계를 극복하기 위해, 연구팀은 다수의 반응물을 하나의 반응 용기에 투입하여 동시에 비대칭 촉매 반응을 수행한 뒤 불소 작용기를 생성물에 도입하고, 자체 개발한 카이랄 코발트 시약을 적용해 모든 광학 이성질체를 명확하게 정량 분석할 수 있는 불소 핵자기공명분광기(19F NMR) 기반 다기질 동시 스크리닝 기술을 구현했다.
연구팀은 19F NMR의 우수한 분해능과 민감도를 활용해, 21종 기질의 비대칭 합성 반응을 단일 반응 용기에서 동시에 수행하고 생성물의 수율과 광학 이성질체 비율을 별도의 분리 과정 없이 정량 측정하는 데 성공했다.
김현우 교수는 “여러 기질을 한 반응기에 넣고 비대칭 합성 반응을 동시에 수행하는 것은 누구나 할 수 있지만, 생성물 전체를 정확하게 분석하는 것은 지금까지 풀기 어려운 과제였다”며, “세계 최고 수준의 다기질 스크리닝 분석 기술을 구현함으로써 AI 기반 자율합성 플랫폼의 분석 역량 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.
이어 “이번 연구는 신약 개발에 필수적인 비대칭 촉매 반응의 효율성과 선택성을 신속히 검증할 수 있는 기술로, AI 기반 자율화 연구의 핵심 분석 도구로 활용될 전망이다”라고 밝혔다.
이번 연구에는 우리 대학 화학과 김동훈 석박통합과정 학생(제1 저자), 최경선 석박통합과정 학생(제2 저자) 가 참여했으며, 화학 분야 세계적 권위의 국제 학술지 미국화학회지(Journal of the American Chemical Society) 에 2025년 5월 27일 자 온라인 게재됐다.
※ 논문명: One-pot Multisubstrate Screening for Asymmetric Catalysis Enabled by 19F NMR-based Simultaneous Chiral Analysis
※ DOI: 10.1021/jacs.5c03446
이번 연구는 한국연구재단 중견연구자 지원사업, 비대칭 촉매반응 디자인센터, KAIST KC30 프로젝트의 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.16
조회수 1444
-
백금 효율 100배 높인 신개념 촉매 개발
플라스틱, 섬유, 자동차 부품, 전자제품 등 다양한 제품의 생산에 꼭 들어가는 프로필렌(propylene)은 석유화학 산업의 핵심 원료다. KAIST 연구진이 이 프로필렌을 저렴하고 효율적으로 생산할 수 있는 신개념 촉매를 개발했다. 기존보다 100배 이상 효율이 높은 백금 기반 촉매다.
우리 대학 생명화학공학과 최민기 교수 연구팀이 값싼 금속 갈륨(Ga)과 알루미나(Al2O3)를 기반으로, 백금은 극소량(100ppm, 0.01%)만 사용한 촉매를 개발했다. 이 촉매는 기존 고농도 백금(10,000ppm)을 사용한 상용 촉매보다 더 뛰어난 성능을 보였다.
프로필렌은 프로판(propane)에서 수소를 떼어내는 ‘프로판 탈수소화(PDH, propane dehydrogenation)’ 공정을 통해 생산할 수 있다. 이 공정에는 백금 촉매가 널리 사용되어 왔다. 백금은 탄소와 수소 사이의 결합을 끊고 수소를 제거하는 데 매우 효과적이다. 그러나 백금은 가격이 높고 반복 사용 시 성능이 저하되는 단점이 있었다.
연구팀은 갈륨과 알루미나를 기반으로 백금을 꼭 필요한 만큼만 넣은 촉매를 설계해 이러한 문제를 해결했다.
새로운 촉매의 핵심 원리는 다음과 같다. 갈륨은 프로판의 탄소-수소 결합을 활성화해 수소를 떼어내고 프로필렌을 생성하며, 백금은 표면에 남은 수소 원자들을 결합시켜 수소 기체(H2)로 전환, 촉매 표면에서 제거한다. 두 금속이 역할을 분담함으로써 백금 사용량을 줄이면서도 성능을 유지할 수 있게 했다.
특히 백금과 갈륨의 비율이 적절할 때 최적의 성능을 나타냈으며, 연구팀은 이 이상적인 조성 비율을 과학적으로 설명하고, 예측할 수 있는 정량적 지표도 제시했다.
또한, 기존 백금 촉매의 주요 약점이었던 반복 사용할수록 백금 입자가 뭉쳐 성능이 급격히 떨어지는‘소결(sintering)’현상 문제도 해결했다. 연구팀은 세륨(Ce)을 소량 첨가해 백금 입자의 뭉침을 억제하는 데 성공했다. 그 결과, 20회 이상 반응과 재생을 반복한 뒤에도 촉매 성능이 안정적으로 유지됐다.
최민기 교수는 “이번 연구는 백금 사용량을 기존 대비 1/100 수준으로 줄이면서도 성능을 유지하거나 오히려 향상시킬 수 있다는 가능성을 제시했다”며 “촉매 비용 절감, 교체 주기 감소, 폐촉매 감소 등 경제적·환경적 효과를 동시에 기대할 수 있다”고 설명했다.
이어 “향후 대규모 공정 실증과 상업화 가능성도 검토할 예정이며, 산업 현장에 적용될 경우 프로필렌 생산의 경제성과 효율성이 크게 향상될 것”이라고 덧붙였다.
이번 연구는 최민기 교수가 교신저자로, 박사과정 이수성 학생이 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 화학 및 화학공학 분야 최고 권위 학술지인 미국화학회지(Journal of the American Chemical Society, JACS) 2월 13일 자로 게재됐다.
※ 논문명: Ideal Bifunctional Catalysis for Propane Dehydrogenation over Pt-Promoted Gallia-Alumina and Minimized Use of Precious Elements
※ https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jacs.4c13787.
본 연구는 한국연구재단과 한화솔루션㈜의 지원을 받아 수행됐다.
2025.05.12
조회수 1588
-
235종 화학물질 친환경 생산 ‘세포공장 설계도’ 완성
기후 위기와 화석 연료 고갈은 전 세계적으로 지속 가능한 화학물질 생산의 필요성을 높이고 있다. 미국의 BioMADE (바이오메이드) 사업 등 바이오 제조 경쟁력 강화는 전 세계 중요한 국가 과제로 인식되고 있다. 우리 대학 연구진이 미생물 5종을 컴퓨터 시뮬레이션하여 산업에 가장 많이 쓰이는 바이오 연료, 플라스틱 등 원료가 되는 235가지 화학물질을 친환경적으로 생산하는데 성공하였고 상용화 가능성을 제시하여 주목받고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 다양한 산업용 미생물 세포공장의 생산 능력을 가상 세포를 이용해 종합적으로 평가하고, 이를 토대로 특정 화학물질 생산에 가장 적합한 미생물 균주를 선정하고 최적의 대사 공학 전략을 제시했다.
미생물 세포 공장은 재생 가능한 자원을 활용하여 친환경적인 화학물질 생산 플랫폼으로 각광받고 있으며, 미생물을 개량하기 위한 대사공학 기술은 이러한 세포공장 생산 효율을 극대화하는 핵심 도구로 자리 잡고 있다.
그러나 미생물 세포 공장을 구축하기 위해 필요한 균주 선정의 어려움과 복잡한 대사 경로 최적화 등의 문제점은 실질적인 공정 적용에 큰 장애물로 작용하고 있다.
기존 연구에서는 방대한 생물 실험과 정교한 검증 과정을 통해 수많은 미생물 균주 중 최적의 균주와 효율적인 대사공학 전략을 도출하려 했으나, 이 과정은 막대한 시간과 비용이 소요되는 문제점이 있었다.
최근에는 미생물 전체 유전체 정보를 바탕으로 유기체 내 대사 네트워크를 재구성한 유전체 수준의 대사 모델을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션으로 대사 흐름을 체계적으로 분석할 수 있게 됨에 따라, 기존의 생물 실험 한계를 극복하고 최적의 균주 선정 및 대사 경로 설계 문제를 혁신적으로 접근할 수 있는 새로운 가능성이 제시되고 있다.
이에 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀은 대장균 (Escherichia coli), 효모 (Saccharomyces cerevisiae), 고초균 (Bacillus subtilis), 코리네박테리움 글루타미쿰 (Corynebacterium glutamicum), 슈도모나스 푸티다 (Pseudomonas putida) 이상 5종의 대표적인 산업 미생물의 화학물질 생산 능력을 235가지 유용 물질을 대상으로 종합적으로 평가했다.
연구팀은 유전체 수준의 대사 모델을 이용하여 이들 미생물이 생산할 수 있는 화학물질의 최대 이론 수율과 실제 공정에서 달성 가능한 최대 수율을 계산하여 각 화학물질 생산에 가장 적합한 균주를 선정할 수 있는 기준을 마련하였다.
연구팀은 특히 타 생물에서 유래한 효소 반응을 미생물에 도입하거나, 미생물이 사용하는 보조인자를 교환하여 대사 경로를 확장하는 전략을 제안했다.
이러한 전략을 통해 기존 미생물의 선천적 대사능력을 초과하는 수율 향상이 가능함을 확인했으며, 메발론산, 프로판올, 지방산, 아이소프레노이드와 같은 산업적으로 중요한 다양한 화학물질의 생산 수율이 증가했다.
또한 연구팀은 가상세포 내 대사흐름 분석 기법을 사용하여 각 화학물질 생산을 극대화 시키기 위해 필요한 균주 개량 전략을 제시하였다. 특정 효소 반응과 목표 화학물질 생산의 상관관계 및 효소 반응과 대사물질 간 관계를 정량적으로 분석하여 상향 및 하향 조절해야할 효소 반응을 도출하였다.
이를 통해 연구팀은 단순히 높은 이론적 수율뿐 아니라 실제 생산능을 극대화할 수 있는 구체적인 전략을 제시했다.
이번 논문의 제 1저자인 김기배 박사는 “타 생물에서 유래한 대사 경로의 도입과 보조인자 교환 전략을 활용하면 기존 한계를 뛰어넘는 새로운 미생물 세포공장을 설계할 수 있다.”며, “본 연구에서 제공하는 전략은 미생물 기반 생산 공정을 더욱 경제적이고 효율적으로 발전시키는데 핵심적인 역할을 할 것”이라고 설명했다.
또한, 이상엽 특훈교수는 “이번 연구는 시스템 대사공학 분야에서 미생물 균주 선정과 대사경로 설계 단계에서 어려움을 줄이고, 보다 효율적인 미생물 세포공장 개발을 위한 핵심 참고자료가 될 것”이라며, “향후 바이오 연료, 바이오플라스틱, 기능성 식품 소재 등 다양한 친환경 화학물질 생산 기술 개발에 크게 기여할 것으로 기대된다.” 고 밝혔다.
생물공정연구센터 김기배 박사가 참여한 이번 논문은 국제 학술지 네이처(Nature) 誌가 발행하는 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 동료 심사를 거쳐 3월 24일 字 게재됐다.
※ 논문명 : 미생물 세포 공장의 역량에 대한 종합적 평가 (Comprehensive evaluation of the capacities of microbial cell factories)
※ 저자 정보 : 김기배 (한국과학기술원, 제1 저자), 김하림 (한국과학기술원, 제2 저자) 및 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 3 명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제의 지원, 그리고 합성생물학핵심기술개발 사업의‘바이오제조 산업 선도를 위한 첨단 합성생물학 원천기술 개발’과제의 지원을 받아 수행됐다.
2025.04.07
조회수 2683
-
빛을 전기로, 에너지전환 핵심, 핫홀을 잡다
빛이 금속 나노 구조체에 닿으면 순간적으로 생성되는 플라즈모닉 핫전하(plasmonic hot carrier)는 광에너지를 전기 및 화학에너지 같은 고부가가치 에너지원으로 변환하는 중요한 매개체이다. 이 중 핫홀(hot hole)은 광전기화학 반응에 효율을 증폭시키지만 피코초(1조분의 1초) 수준의 극초단 시간 내에 열적으로 소멸되어 실용적인 응용이 되기 어려웠다. 한국 연구진이 핫홀을 더 오래 유지하고 흐름을 증폭시키는 기술을 개발하면서 차세대 고효율 광에너지 전환 기술의 상용화를 앞당기는 성과를 거두었다.
우리 대학 화학과 박정영 석좌교수 연구팀은 인하대 신소재공학과 이문상 교수 연구팀과 공동연구를 통해, 핫홀(hot hole) 흐름을 증폭시키고 이를 실시간으로 국소 전류 분포 맵핑을 하여 광전류 향상 메커니즘을 성공적으로 규명했다고 12일 밝혔다.
연구팀은 금속 나노 그물망을 특수한 반도체 소재(p형 질화갈륨) 기판 위에 배치한 나노 다이오드 구조를 만들어 기판 표면이 핫홀 추출을 촉진하도록 설계했다. 그 결과, 핫홀 추출 방향과 동일한 질화갈륨 기판에서는 다른 방향의 질화갈륨 기판보다 핫홀의 흐름 증폭 효과가 약 2배 증가시키는 데 성공했다.
또한, 광전도성 원자힘 현미경(Photoconductive Atomic Force Microscopy, pc-AFM) 기반의 광전류 맵핑 시스템을 활용해 나노미터(머리카락 두께의 10만 분의 1) 수준에서 핫홀의 흐름을 실시간 분석했다. 핫홀의 흐름이 주로 금 나노 그물망에 빛이 국소적으로 집중되는 ‘핫스팟’ 에서 강하게 활성화되지만, 질화갈륨 기판의 성장방향을 바꿈에 따라 핫스팟 이외의 영역에서도 핫홀의 흐름이 활성화되는 현상을 확인했다.
이 연구를 통해 연구진은 빛을 전기 및 화학 에너지로 변환하는 효율적인 방법을 찾았으며, 이를 활용하면 차세대 태양전지, 광촉매, 수소 생산 기술 등이 크게 발전할 것으로 기대된다.
박정영 교수는 “나노 다이오드기법을 이용하여 핫홀의 흐름을 처음으로 제어할 수 있었고 이를 이용하여 다양한 광전소자 및 광촉매 응용에 혁신적인 기여를 할 수 있을 것이다. 예를 들면 태양광을 이용한 에너지 변환 기술(태양전지, 수소 생성 등)에 획기적인 발전을 기대할 수 있으며 실시간 분석 기술을 개발하여 초소형 광전소자(광센서, 나노 반도체 소자) 개발에 응용이 가능”하다고 말했다.
화학과 이현화 박사와 텍사스 오스틴 대학 화학공학과 박유진 박사후연구원이 제1 저자로, 인하대학교 신소재공학과 이문상 교수와 KAIST 화학과 박정영 교수가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구성과는 국제학술지‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 3월 7일 자로 온라인 게재됐다.
(논문 제목: Reconfiguring hot-hole flux via polarity modulation of p-GaN in plasmonic Schottky architectures)
DOI : https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adu0086
한편, 이 연구과제는 한국연구재단(NRF)의 지원을 받았다.
2025.03.12
조회수 3038
-
논문 마이닝부터 합성 조건 추천까지, MOF 연구를 혁신하는 대규모 언어 모델
우리 연구진이 챗GPT를 활용해 금속 유기 골격체(Metal-Organic Frameworks, MOFs) 연구 논문에서 실험 데이터를 자동으로 추출하는 데이터 마이닝 툴(이하 L2M3)을 개발했다. L2M3는 MOF의 합성 조건 및 물성 정보를 체계적으로 수집하며, 분류, 정보 식별 및 데이터 추출 작업에서 각각 98.3%, 97.3%, 95.3%의 높은 정확도를 기록했다. 또한, 추출한 데이터를 기반으로 MOF의 합성 조건을 추천하는 시스템을 개발하여 연구자들의 실험 과정 최적화를 지원하고 있어 화제가 되고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 대규모 언어 모델(이하 LLMs) 급격한 발전에 주목하며, 이를 활용을 통해 금속 유기 골격체 문헌에서 MOF의 합성 및 물성 정보를 대량으로 추출하는 데이터 마이닝 툴(L2M3)를 개발했다고 7일 발표했다.
최근 MOF에 대한 연구들이 활발히 진행되어 MOF 실험 데이터가 축적되고 있다. 이에 따라 MOF 연구의 발전을 위해서는 신뢰할 수 있는 실험 데이터 확보가 필수적이며, 특히 논문에 산재한 합성 조건과 물성 정보를 효과적으로 정리하는 것이 큰 과제로 남아 있다. 기존에도 MOF 관련 데이터를 활용하려는 시도가 있었으나, 대부분 일부 특정 특성에 국한되어 있어 있다는 한계점이 존재했다.
김지한 교수 연구팀이 개발한 L2M3는 LLM을 활용하여 쉽고 효율적인 데이터 마이닝 환경을 구축함으로써, 데이터 마이닝에 익숙하지 않은 연구자들도 손쉽게 사용할 수 있는 강력한 도구로의 잠재력을 갖추고 있다.
기존 데이터 마이닝 방식으로는 다양한 특성에 대한 정확한 정보 추출이 어려웠으나, L2M3는 LLM의 자연어 처리 능력을 활용하여 더 정밀한 데이터 추출이 가능하다. 특히, 분류(98.3%)와 정보 식별(97.3%)에서 높은 정확도를 기록했으며, 과정이 복잡하여 정확도 확보가 어려운 데이터 추출 단계에서도 95.3%라는 뛰어난 성능을 보였다.
뿐만 아니라, L2M3는 추출된 합성 조건 데이터를 대규모 언어 모델로 미세 조정해 합성 조건 추천 시스템을 개발하였다. 연구자가 전구체 정보를 입력하면 최적의 합성 조건을 제안하여 실험 과정에서 발생하는 시행착오를 줄이고, MOF 합성을 더욱 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다. 이러한 접근 방식은 MOF 연구뿐만 아니라 다양한 재료 과학 분야에서도 데이터 마이닝과 인공지능을 활용한 연구 패러다임을 새롭게 정의할 수 있는 가능성을 제시하고 있다.
김지한 교수는 “이번 연구는 인공지능을 활용한 재료 과학 연구의 새로운 기준을 제시하는 중요한 진전을 의미한다. L2M3는 방대한 과학 문헌에서 실험 데이터를 체계적으로 수집하고 분석함으로써, 기존 데이터 부족 문제를 해결하고 보다 신뢰성 높은 데이터 기반 연구를 가능하게 한다. 향후 L2M3의 데이터 처리 성능과 합성 조건 추천 모델이 더욱 정교화된다면, MOF뿐만 아니라 다양한 재료 연구에서도 혁신적인 발견을 가속화할 것으로 기대된다.” 라고 말했다.
생명화학공학과 강영훈, 이원석 박사, 배태언 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `미국 화학회지(Journal of the American Chemical Society)'에 지난 1월 21일 게재됐다. (논문명: Harnessing Large Language Models to Collect and Analyze Metal–Organic Framework Property Data Set)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 탑-티어 연구기관 간 협력 플랫폼 구축 및 공동연구 지원사업, 한국연구재단(NRF)의 나노 및 소재기술개발사업, 그리고 국가슈퍼컴퓨팅센터의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.07
조회수 3472
-
펨토초보다 짧은 순간 전이상태 분자구조를 밝히다
즈웨일 교수(1999년 노벨화학상)가 창출한 펨토화학을 통해 화학반응 중 일어나는 분자구조 변화를 실시간에서 관측할 수 있는 길이 열렸지만, 엄밀한 의미에서 에너지에 따른 전이상태 (Transition-State) 구조 변화를 직접 관측한 예는 매우 드물다. KAIST 연구진은, 광분해 화학반응 전이상태의 분자구조 변화를 분광학 기법*으로 정확하게 측정하는데 세계 최초로 성공했다.
*분광학 기법: 빛과 분자의 상호작용을 통해 양자역학적 분자구조를 정확하게 알아냄
우리 대학 화학과 김상규 교수 연구팀이 화학반응의 전이상태 (Transition-State) 구조를 실험적으로 밝히는 데 성공했다고 4일 밝혔다.
화학반응 속도론이 개발되면서, 가장 중요한 핵심으로 자리잡은 개념이 ‘전이상태 (Transition-State)’다. 전이상태 이론(Transition State Theory, 이하 TST) 에서는 반응물과 생성물 중간에 위치한 전이상태의 분자구조 및 동역학적 특성에 의해 반응속도, 생성물의 상대적 수율, 에너지 분포 등이 결정된다. TST는 지난 1세기 동안, 모든 환경에서의 연소, 유기, 생화학 반응 등에 널리 응용 되어온 가장 보편적인 반응속도론이다.
그러나, 전이상태는 펨토초(10-15 second)보다 더 짧은 시간 동안만 존재하므로, 전이상태를 직접 실험적으로 관찰하는 것은 매우 어려운 일이며 항상 도전적인 과제로 남아있었다.
김상규 교수 연구팀에서 관측한 전이상태는 특별한 의미를 갖는다. 분광학적 기법을 통해, 분자가 전이상태로 접근하면서 가지는 구조 변화를 매우 정확하게 측정할 수 있었던 첫 번째 예라는 점이다.
분광학 기법으로 측정된 정확한 전이상태 분자구조 변화에 따라 관찰된 반응속도의 급격한 변화를 통해서, 분자구조와 화학반응성 간 긴밀한 상관관계도 아울러 증명되었다.
김상규 교수는 “복잡한 분자의 화학반응에서 전이상태에 접근하면서 급격하게 변화하는 분자구조를 분광학 및 반응동역학 기법으로 밝힌 것은 처음이며, 향후 많은 이론 및 실험적 연구를 촉진할 것으로 기대된다. 특히, 전이상태 구조는 특정 화학반응을 선택적으로 빠르게 할 수 있는 고효율 촉매 설계에 가장 근원적인 정보를 제공할 것이다.”라고 말했다.
이번 연구 결과는 김정길 박사 (제 1 저자), 강민석 박사과정 학생, 윤준호 박사(現 LG화학)가 공동 저자로 2025년 1월 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications, Vol. 16, 210) 에 대표적(Featured) 연구 성과로 발표됐다.
또한 매우 이례적으로 분광학 분야 최고 권위자인 MIT의 로버트 필드(Robert Field) 교수 및 이스라엘 벤구리온 대학 바라밴 (Baraban) 교수가 공동작성한 하이라이트 커멘트(Nature Communications, 16, 76)를 통해, 이번 연구 결과가 가지는 독창성과 시사성, 중요성 및 향후 실험물리화학 분야에서의 임팩트가 강조됐다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구사업 및 기초과학 4.0 중점연구소 (자연과학연구소)에서 지원받아 수행됐다.
2025.02.04
조회수 4034
-
페트병 대체할 미생물 플라스틱 생산 성공하다
현재, 전 세계는 플라스틱 폐기물로 인한 환경 문제로 인해 큰 골머리를 앓고 있다. KAIST 연구진이 생분해성을 가지면서 기존 페트병을 대체할 미생물 기반의 플라스틱 생산에 성공해서 화제다.
우리 대학은 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 시스템 대사공학을 이용해 PET(페트병) 대체 유사 방향족 폴리에스터 단량체를 고효율로 생산하는 미생물 균주 개발에 성공했다고 7일 밝혔다.
유사 방향족 다이카복실산은 고분자로 합성시 방향족 폴리에스터(PET)보다 나은 물성 및 높은 생분해성을 가지고 있어 친환경적인 고분자 단량체*로서 주목받고 있다. 화학적인 방법을 통한 유사 방향족 다이카복실산 생산은 낮은 수율과 선택성, 복잡한 반응 조건과 유해 폐기물 생성이라는 문제점을 지니고 있다.
*단량체: 고분자를 만드는 재료로 단량체를 서로 연결해 고분자를 합성함
이를 해결하기 위해 이상엽 특훈교수 연구팀은 대사공학을 활용, 아미노산 생산에 주로 사용되는 세균인 코리네박테리움에서 2-피론-4,6-다이카복실산과 4종의 피리딘 다이카복실산 (2,3-, 2,4-, 2,5-, 2,6-피리딘 다이카복실산)을 포함한 5종의 유사 방향족 다이카복실산을 고효율로 생산하는 미생물 균주를 개발했다.
연구팀은 대사공학 기법을 통해 여러 유사 방향족 다이카복실산의 전구체로 사용되는 프로토카테츄산의 대사 흐름을 강화하고 전구체의 손실을 방지하는 플랫폼 미생물 균주를 구축했다.
이를 기반으로 전사체 분석을 통해 유전자 조작 타겟을 발굴해 76.17g/L의 2-피론-4,6-다이카복실산을 생산하였고, 3종의 피리딘 다이카복실산 생산 대사회로를 신규 발굴 및 구축하여 2.79g/L의 2,3-피리딘 다이카복실산, 0.49g/L의 2,4-피리딘 다이카복실산, 1.42g/L의 2,5-피리딘 다이카복실산을 생산하는 데 성공했다.
또한, 연구팀은 2,6-피리딘 다이카복실산 생합성 경로 구축 및 강화를 통해 15.01g/L의 생산을 확인하며 총 5종의 유사 방향족 다이카복실산을 고효율로 생산하는 데 성공했다.
결론적으로, 2,4-, 2,5-, 2,6-피리딘 다이카복실산을 세계 최고 농도로 생산하는 데 성공하였다. 특히 2,4-, 2,5-피리딘 다이카복실산은 기존에 극미량 (mg/L) 생산되던 것을 g/L 규모의 생산까지 달성하였다.
이번 연구를 기반으로 다양한 폴리에스터 생산 산업공정으로의 응용이 기대되며, 유사 방향족 폴리에스터 생산에 관한 연구에도 적극 활용될 수 있으리라 기대된다.
교신저자인 이상엽 특훈교수는 “미생물을 기반으로 유사 방향족 폴리에스터 단량체를 고효율로 생산하는 친환경 기술을 개발했다는 점에 의의가 있다”며 “이번 연구가 앞으로 미생물 기반의 바이오 단량체 산업이 석유 화학 기반의 화학산업을 대체하는 데 일조할 것”이라고 밝혔다.
해당 연구 결과는 국제 학술지인 `미국 국립과학원 회보(PNAS)'에 10월 30일 자 게재됐다.
※ 논문명 : Metabolic engineering of Corynebacterium glutamicum for the production of pyrone and pyridine dicarboxylic acids
※ 저자 정보 : 조재성(한국과학기술원, 공동 제1저자), 찌웨이 루오(한국과학기술원, 공동 제1저자), 문천우(한국과학기술원, 공동 제1저자), Cindy Prabowo (한국과학기술원, 공동저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 5명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제(과제 책임자 이상엽 특훈교수)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.11.07
조회수 8468
-
인공지능 화학 학습으로 새로운 소재 개발 가능
새로운 물질을 설계하거나 물질의 물성을 예측하는 데 인공지능을 활용하기도 한다. 한미 공동 연구진이 기본 인공지능 모델보다 발전되어 화학 개념 학습을 하고 소재 예측, 새로운 물질 설계, 물질의 물성 예측에 더 높은 정확도를 제공하는 인공지능을 개발하는 데 성공했다.
우리 대학 화학과 이억균 명예교수와 김형준 교수 공동 연구팀이 창원대학교 생물학화학융합학부 김원준 교수, 미국 UC 머세드(Merced) 응용수학과의 김창호 교수 연구팀과 공동연구를 통해, 새로운 인공지능(AI) 기술인 ‘프로핏-넷(이하 PROFiT-Net)’을 개발하는 데 성공했다고 9일 밝혔다.
연구팀이 개발한 인공지능은 유전율, 밴드갭, 형성 에너지 등의 주요한 소재 물성 예측 정확도에 있어서 이번 기술은 기존 딥러닝 모델의 오차를 최소 10%, 최대 40% 줄일 수 있는 것으로 보여 주목받고 있다.
PROFiT-Net의 가장 큰 특징은 화학의 기본 개념을 학습해 예측 성능을 크게 높였다는 점이다. 최외각 전자 배치, 이온화 에너지, 전기 음성도와 같은 내용은 화학을 배울 때 가장 먼저 배우는 기본 개념 중 하나다.
기존 AI 모델과 달리, PROFiT-Net은 이러한 기본 화학적 속성과 이들 간의 상호작용을 직접적으로 학습함으로써 더욱 정밀한 예측을 할 수 있다. 이는 특히 새로운 물질을 설계하거나 물질의 물성을 예측하는 데 있어 더 높은 정확도를 제공하며, 화학 및 소재 과학 분야에서 크게 기여할 것으로 기대된다.
김형준 교수는 "AI 기술이 기초 화학 개념을 바탕으로 한층 더 발전할 수 있다는 가능성을 보여주었다ˮ고 말했으며 “추후 반도체 소재나 기능성 소재 개발과 같은 다양한 응용 분야에서 AI가 중요한 도구로 자리 잡을 수 있는 발판을 마련했다ˮ고 말했다.
이번 연구는 KAIST의 김세준 박사가 제1 저자로 참여하였고, 국제 학술지 `미국화학회지(Journal of the American Chemical Society)' 에 지난 9월 25일 字 게재됐다.
(논문명: PROFiT-Net: Property-networking deep learning model for materials, PROFiT-Net 링크: https://github.com/sejunkim6370/PROFiT-Net)
한편 이번 연구는 한국연구재단(NRF)의 나노·소재 기술개발(In-memory 컴퓨팅용 강유전체 개발을 위한 전주기 AI 기술)과 탑-티어 연구기관 간 협력 플랫폼 구축 및 공동연구 지원사업으로 진행됐다.
2024.10.10
조회수 8266
-
‘불균일 확산’ 160년 난제 풀다
우리 연구진이 160년 넘게 풀리지 않던 불균일 확산 현상의 물리적 원인을 규명했다.
우리 대학 수리과학과 김용정 교수와 바이오및뇌공학과 최명철 교수 연구팀이 기존 확산 법칙이 하지 못했던 불균일한 환경에서 발생하는 분류 현상을 설명하는 새로운 확산 법칙과 실험적 증명을 제시해, 과학의 중요한 진전을 이뤄냈다고 2일 밝혔다.
미시적 입자들의 무작위적인 움직임이 만들어 내는 거시적 질량 이동 현상을 '확산'이라고 한다. 확산은 물리, 화학, 생물, 재료 등 자연 현상뿐만 아니라 정보, 경제, 주가 변동 등 사회 현상에 이르기까지 거의 모든 분야에서 발생하는데, 이는 무작위성(randomness)이 확산 현상의 주요 원인이기 때문이다.
1905년 아인슈타인은 확산을 브라운 운동과 결합해 분자의 무작위 행보(random walk)로 설명했고, 그 이후 균일한(homogeneous) 환경에서의 확산 이론은 완벽하게 정립됐다.
반면, 1856년 루트비히(Ludwig)는 불균일(heterogeneous)한 환경에서는 물질이 확산에 의해 섞이는 것이 아니라 오히려 분류(fractionation)되는 현상을 발견했다.
이후, 확산 이외에 다른 추가적인 대류(advection) 현상이 존재해서 분류 현상을 만드는지, 아니면 입자의 무작위 움직임에 의한 것인지에 대한 의문과 논쟁은 160여 년간 이어져 왔다.
연구팀은 ‘아인슈타인의 입자적 설명'이 불균일한 환경에서 발생하는 분류 현상을 설명할 수 있을 것이라는 가정하에 연구를 진행했다. 연구 결과, 미시적 수준에서의 무작위 행보(random walk)가 불균일한 환경에 적용되면 확산 계수 D는 전도도 K와 운동성 M으로 나뉘며 (D = KM), 이 중 운동성 M에 의해 분류 현상이 발생한다는 것을 수학적 계산과 유도로 밝혔다.
물리적 직관으로 보이지 않던 것이 수학적 계산을 통해 명확해진 것이다. 이렇게 만들어진 새로운 확산 법칙은 기존의 확산 법칙처럼 계수 D 하나로만 이루어지지 않고, 두 계수에 의해 결정되는 ‘2개 요소 확산 법칙(two-component diffusion law)'이 된다.
새로운 확산 법칙이 분류 현상을 완벽하게 설명할 수 있다면, 추가적인 대류 현상은 존재하지 않으며, 오직 입자들의 무작위 운동만으로 분류 현상이 발생한다는 것이 증명된다.
확산의 특성상, 분류 현상을 검증할 정도의 정밀도로 데이터를 측정하는 것이 KAIST 연구팀이 수행한 실험의 도전적 요소였으며, 연구팀은 이 사실을 실험으로 검증해 냈다.
김용정 교수는 "이번 연구는 공간적으로 이질적인 환경에서 확산만으로도 입자의 분류가 가능하다는 것을 입증한 중요한 발견으로 기존 확산 법칙이 설명하지 못한 현상을 정확히 해석해냈다.”고 말했다. 최명철 교수는 “향후 생명과학 및 재료과학 분야에서 새로운 분리 기술 개발에 기여할 것이며 나아가, 불균일한 환경에서의 확산 현상을 다루는 다양한 분야에서 제시된 확산 법칙이 활용될 수 있을 것으로 기대한다" 고 밝혔다.
연구팀은 후속 연구로 온도 불균일에 의한 분류 현상과 고체 내의 성분 불균일에 의한 분류 현상을 연구할 계획이다. 다양한 종류의 분류 현상이 2개 요소 확산 법칙으로 설명될 수 있음을 밝히고, 그 특성을 규명할 것을 계획하고 있다.
수리과학과 김호연 박사와 바이오및뇌공학과 이근민 박사과정생이 공동 제1 저자로, 김용정 교수와 최명철 교수가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 '미국화학회지(Journal of American Chemical Society)'에 8월 30일 字 온라인 게재됐다.
(논문명: Fractionation by Spatially Heterogeneous Diffusion: Experiments and Two-Component Random Walk Model)
이 연구는 한국연구재단, 보건복지부, KAIST의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.02
조회수 4411
-
염소 제거로 폐플라스틱 재활용 쉬워진다
전 세계의 플라스틱 생산량이 증가함에 따라 폐기되는 플라스틱의 양도 증가하게 돼 여러 가지 환경적, 경제적 문제를 일으키고 있다. 한국 연구진이 고성능 촉매를 개발해 플라스틱 폐기물의 분해와 재활용을 쉽고 경제적으로 할 수 있도록 하는 기술을 개발하여 화제다.
우리 대학 생명화학공학과 최민기 교수, 충남대학교 에너지 과학기술 대학원 신혜영 교수 공동연구팀이 폐플라스틱의 분해 및 재활용 공정의 중요 반응인 탈염소 반응의 반응 메커니즘을 규명하고 미량의 백금으로도 염소를 효과적으로 제거할 수 있는 촉매를 개발했다고 26일 밝혔다.
플라스틱의 재활용을 위한 다양한 연구가 진행되고 있는데, 특히 열분해를 이용한 화학적 재활용 방법은 복잡하고 비경제적인 플라스틱 폐기물의 분류 과정을 생략할 수 있어 산업적으로 큰 주목을 받고 있다. 또한 이때 생성되는 유분은 플라스틱의 원료인 에틸렌, 프로필렌으로 변환이 가능하기 때문에 완벽한 플라스틱의 순환 경제를 가능케 한다.
하지만 폐플라스틱의 열분해유 내에는 후속 공정에 앞서 제거가 필요한 다양한 불순물들이 포함돼 있다. 특히, 폴리염화비닐(PVC)의 열분해로 생성되는 염소 화합물은 반응기 부식을 유발하고, 촉매를 비활성화시키므로 화학적으로 제거하는 것은 폐플라스틱 재활용에 있어 매우 중요하다. 다만 기존 석유와 같은 탄소 자원에는 염소가 포함돼 있지 않기 때문에 염소를 제거하는 촉매 공정은 현재까지 연구된 바가 없었다.
공동연구팀은 감마 알루미나에 미량(0.1wt%)의 백금을 담지한 촉매를 사용해 탈염소 반응의 메커니즘을 규명하고, 고성능 촉매를 설계했다. 연구 결과, 탄소와 염소 사이의 결합을 끊고 백금에서 활성화된 수소가 감마 알루미나 표면에 전달돼 염소를 염산(HCl)의 형태로 제거하는 독특한 반응 메커니즘을 확인했다.
연구팀은 다량(7,500ppm)의 염소를 포함하고 있는 해양 폐기물 기반의 폐플라스틱 열분해유를 이용한 반응에서도 직접 개발한 촉매를 사용했을 때 염소가 98% 이상 효과적으로 제거됨을 밝혔으며, 높은 장기 안정성을 보임을 확인했다.
최민기 교수는 “탈염소 반응은 폐플라스틱의 재활용에 있어 매우 중요한 반응이지만 현재까지 심도 있게 연구되지 않았다”며, “이번 연구는 세계 최초로 탈염소 반응의 메커니즘을 규명한 것으로 고성능 탈염소 촉매 개발을 앞당기는 데 큰 역할을 할 것이다”고 말했다.
이번 연구는 생명화학공학과 석진 박사과정 학생, 충남대학교 에너지 과학기술대학원 판 티 옌 니(Phan Thi Yen Nhi) 석사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지 ‘미국화학회지(Journal of the American Chemical Society)’에 지난 8월 28일 자 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명: Catalytic Synergy between Lewis Acidic Alumina and Pt in Hydrodechlorination for Plastic Chemical Recycling
한편, 이 연구는 롯데케미칼 탄소중립연구센터와 한국연구재단 중견연구자 지원사업의 지원을 받아 수행되었다.
2024.09.28
조회수 5803
-
화학과 임미희 교수, 한성과학상 수상
한성손재한장학회는 지난 11일 경기 화성시 YBM연수원에서 시상식을 열고 물리학 부문에서 이길호 포스텍 물리학과 교수, 화학 부문에서 임미희 우리 대학 화학과 교수(왼쪽에서 네 번째), 생명과학 부문에서 이준희 미국 미시간대 분자통합생리학과 교수에게 제7회 한성과학상을 수여했다고 밝혔다. 수상자들은 상패와 상금 각 5,000만 원씩을 받았다.
화학 분야의 우리 대학 화학과 임미희 교수는 생체 네트워크와 치매 병리와의 연관성을 분자 수준에서 화학적 접근으로 규명하는 연구를 세계적으로 수행했다는 평가를 받았다.
2024.08.14
조회수 3122