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빛으로 기억 조절해 정신질환 치료 가능성 열어
우리 뇌에 과도한 기억이 형성되면 극심한 공포와 관련된 기억이 제대로 소멸되지 않아 발생하는 PTSD 같은 정신질환의 원인이 된다고 한다. 우리 연구진이 빛으로 단백질의 활성을 조절하는 광유전학 기술을 개발하고 이를 통해 과도한 기억 형성을 억제해 PTSD의 발생을 줄일 수 있는 가능성을 열어 화제다.
우리 대학 생명과학과 허원도 교수 연구팀이 뇌에서 기억 형성을 조절하는 새로운 메커니즘을 밝혀냈다. 연구팀은 다양한 뇌 신경전달물질들에 의해 활성화되는 대표적인 세포내 신호전달분자효소인 PLCβ1 단백질*에 집중했다. 이번 연구는 기억 형성과 소멸을 조절하는 데 중요한 역할을 하는 단백질(PLCβ1)의 기능을 규명하였으며, PTSD와 같은 과도한 기억 형성에 의한 정신질환의 새로운 분자적 기전을 밝히는데 기여했다.
*PLCβ1 단백질: 인산지질 가수분해효소 C 베타 1
우리 뇌는 매일 다양한 경험을 통해 새로운 기억을 형성하고 소멸시킨다. 기억 형성과정은 해마라는 뇌 부위에서 이루어지며, 여기서는 양성적 신호와 음성적 신호가 균형을 맞추어 최적의 기억 형성을 유지한다. 그러나 양성 조절 인자가 부족하면 기억 형성에 문제가 생기고, 음성 조절 인자가 손상되면 과도한 기억이 형성된다. 이러한 과도한 기억 형성은 PTSD와 같은 정신질환의 원인이 될 수 있다.
허원도 교수 연구팀은 세계 최초로 단백질(PLCβ1)이 해마에서 기억 억제자로 작용하여 과도한 기억 형성을 억제하는 중요한 역할을 하는 등 동 단백질이 해마에서 특히 중요한 역할을 한다는 것을 밝혔다.
연구팀은 단백질(PLCβ1)을 결핍시킨 마우스에서 과도한 기억 형성과 공포 반응이 증가하는 것을 발견하였고, 반대로 동 단백질이 과발현하거나 광유전학으로 활성화시키면 과도한 공포 반응이 억제되는 것을 확인하였다. 이는 동 단백질이 기억 형성 초기 단계에서 중요한 역할을 하며, 적절한 기억 형성을 유도함을 의미한다.
연구팀은 빛으로 제어하는 광유전학 기술을 개발하여 단백질(PLCβ1)의 기능을 정밀하게 조절하였다. 이 기술은 빛을 이용해 특정 단백질을 활성화하거나 비활성화할 수 있어, 뇌의 특정 부위에서 일어나는 신경 활동을 정밀하게 제어할 수 있다. 이를 통해 연구팀은 동 단백질이 기억 형성 초기 단계에서 중요한 역할을 한다는 것을 입증하였다. 이는 광유전학 기술이 신경 과학 연구뿐만 아니라 PTSD와 같은 정신질환 원인 규명 및 치료에도 혁신적인 도구가 될 수 있음을 보여주는 결과이다.
단백질(PLCβ1) 결핍 마우스에서 나타난 과도한 공포 반응은 PTSD 환자의 증상과 유사하다. 연구팀은 동 단백질 활성화가 극심한 스트레스로 인해 과도한 공포 기억이 형성되는 마우스 모델에서 공포 반응을 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 이는 동 단백질이 PTSD와 같은 정신질환의 원인에 중요한 역할을 하며 동 단백질을 조절함으로써 과도한 기억 형성을 억제해 PTSD의 발생을 줄일 수 있는 가능성이 열린 것이다.
교신저자인 허원도 교수는 "이번 연구는 단백질(PLCβ1)이 해마에서 기억 형성 초기 단계에서 중요한 역할을 한다는 것을 밝혀냈으며, 이는 PTSD와 같은 정신질환의 새로운 치료 가능성을 제시한다. 그리고 동 단백질의 기능을 정밀하게 조절함으로써 과도한 공포 기억 형성을 억제할 수 있는 방법을 개발할 수 있을 것으로 기대되며, 이는 정신질환 치료에 혁신적인 돌파구가 될 수 있을 것이다"고 말했다. 아울러 “실제 치료에 적용되거나 동 단백질 신호 억제가 다른 뇌 기능에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 인간에게 적용 가능한지에 대한 임상 연구가 추가적으로 필요하다.” 고 첨언했다.
생명과학과 이진수 박사가 제1 저자로 수행한 이번 연구는 저명 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴스(Sciences Advances)’2024년 7월호 인쇄판에 게재될 예정이며, 2024년 6월 28일자로 온라인판에 게재됐다. (논문명: Phospholipase C beta 1 in the dentate gyrus gates fear memory formation through regulation of neuronal excitability). (Impact Factor: 13.6). (DOI: 10.1038/s41592-023-02122-4)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 중견연구사업, KAIST 글로벌특이점 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.15
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역대급 진청색 페로브스카이트 LED 구현 성공
태양전지, 광검출기, LED 등 다양한 차세대 광전소자에 적용가능한 물질로 주목을 받는 할라이드(할로젠화물) 페로브스카이트는 ‘Rec. 2020’이라는 디스플레이의 색 좌표 기준을 100% 만족할 수 있는 유일한 물질이다. 하지만, 이렇게 우수한 성능에도 진청색 페로브스카이트 LED의 경우에는 현저히 낮은 효율과 낮은 밝기를 보고하고 있었다. KAIST 연구진이 진청색 페로브스카이트 LED에서 보이는 색상 불안정성 문제를 해결함과 동시에, 높은 밝기를 갖는 기술을 선보여 화제다.
우리 대학 전기및전자공학부 이정용 교수 연구팀이 높은 색순도로 인해 차세대 디스플레이로 주목받는 진청색 페로브스카이트 LED의 구동 전압에 따라 변화하는 색 변화 문제와 낮은 밝기 문제를 획기적으로 해결했다고 10일 밝혔다.
이정용 교수 연구팀은 점차 고색순도를 요구하고 있는 디스플레이 업계의 요구에 따라, 높은 색순도를 갖는 것으로 알려진 페로브스카이트 LED 중 진청색 LED의 고질적인 문제점들을 효과적으로 해결하는 기술을 개발했다.
먼저, 서로 다른 종류의 이온들을 혼합해 만드는 진청색 LED의 경우 구동 전압의 크기에 따라 색이 변화하는 문제점과 상용화에 가장 중요한 지표인 밝기가 낮다는 문제점을 해결해야만 상용화에 조금 더 다가갈 수 있는 상황이었다. 이정용 교수 연구팀은 염화이온 공석 타겟 리간드 전략*을 사용해 이러한 문제점을 획기적으로 해결할 수 있었다. 이를 기반으로 진청색 페로브스카이트 LED의 고질적인 문제점을 해결할 수 있는 인사이트를 제시함으로써 상용화에 한층 더 가까이 갈 수 있을 것으로 기대된다.
*염화이온 공석 타겟 리간드 전략 : 결정구조의 결함(defect)로 여겨지는 1가 양이온 공석(vacancy), 2가 양이온 공석 등 다양한 종류의 공석 중, 염화이온 공석만을 특정하여 이를 효과적으로 제거할 수 있는 sulfonate 리간드 전략을 디자인하여 적용함
연구팀은 색 불안정성을 유발하는 원인인 이온 이동에 의한 상 분리 현상을 일으키는 할라이드 이온 통로*를 표적으로 하여 막을 수 있는 물질을 선택하고 전략적으로 해당 통로를 막음으로써, 이온 이동을 효과적으로 억제했다. 또한, 해당 전략을 적용할 수 있는 물질의 후보군을 선택해, 탄소 사슬의 길이 변화에 따른 성능변화 경향 및 색 안정성 경향도 함께 보여 진청색 페로브스카이트 LED의 문제점을 해결할 수 있는 새로운 관점을 제시했다.
*할라이드 이온 통로: 할라이드 이온들이 페로브스카이트 격자 내부를 이동할 수 있는 통로 역할을 하는 할라이드 공석(vacancy)을 일컬음
또한 연구팀은 해당 연구를 통해, 지금까지 보고된 진청색 페로브스카이트 LED 성능 중에서 가장 높은 수준의 밝기(2700 nit)를 보고했다. 이를 통해, 햇빛이 강하게 내리비치는 야외 조명환경에서 디스플레이가 잘 보이지 않는 야외시인성 문제를 해결할 수 있는 수준의 높은 밝기를 갖는 진청색 페로브스카이트 LED를 제작해 해당 차세대 페로브스카이트 디스플레이의 상용화를 한층 더 앞당길 수 있을 것으로 기대된다.
제1 저자인 이승재 박사과정생은 "서로 다른 할라이드 이온들을 혼합해 만드는 진청색 페로브스카이트 LED의 고질적인 색 불안정성 문제를 효과적으로 해결한 연구ˮ 이며 "동시에 최근 스마트폰에서 요구하는 최대 밝기인 2,000 니트(nit) 이상의 높은 밝기를 갖는 우수한 진청색 페로브스카이트 LED를 제작해, 이미 높은 수준을 보이는 녹색과 적색 LED와의 격차를 한층 더 줄임으로써 RGB 디스플레이에 적용할 수 있는 가능성을 열었다.ˮ 라고 말했다.
전기및전자공학부 이승재 박사과정, 김준호 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 ‘사이언스(Science)’의 자매지인 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’2024년 5월 온라인판에 정식 출판됐다. (논문명 : Brightening deep-blue perovskite light-emitting diodes: A path to Rec. 2020)
한편 이번 연구는 한국연구재단 (NRF)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.10
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경영대학, AACSB 경영 교육 분야 국제 인증 5회 연속 획득
우리 대학 경영대학이 최근 AACSB(국제경영대학발전협의회)로부터 경영 교육 분야 국제 인증을 획득했다. 2003년 첫 인증을 받은 이후 2008년, 2014년, 2019년에 이어 올해까지 5회 연속 획득하며 국제적인 경쟁력을 다시 한번 확인했다.
AACSB는 1916년 설립된 국제 인증기관으로 경영대학의 교육과정과 학생의 학업성취도 등의 교육지표를 통해 교육의 품질을 평가한다. 현재 전 세계 5%의 경영대학만이 AACSB 인증을 획득했을 정도로 기준이 엄격하다.
특히, 2020년 평가 기준이 개정된 이후 피인증기관의 지속적인 교육과정 개선 여부와 품질을 까다롭게 평가하고 있어 이번 재인증으로 우리 대학은 경영대학의 질적인 향상을 입증았다.경영대학 관계자는 "KAIST 경영대학은 실무에 즉시 적용 가능한 실용적인 커리큘럼, 아시아 1위 수준의 최고경영자과정, 우수한 교수진의 수준 높은 연구 활동을 통한 고품질 교육 등을 제공하려 노력해왔으며, 앞으로도 국제 경쟁력을 갖춘 경영대학으로서 양질의 교육을 제공하기 위해 최선을 다하겠다"라고 전했다.
2024.07.08
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엔비디아를 긴장시킬 고용량·고성능 GPU 개발
최근 대규모 AI 서비스 제공 최전선에 있는 빅테크들은 더 좋은 성능을 사용자들에게 제공하기 위해 경쟁적으로 모델 및 데이터의 크기를 증가시키는 추세이며, 최신 대규모 언어모델은 학습을 위해 수에서 수십 테라바이트(TB, 10^12 바이트)의 메모리를 요구한다. 국내 연구진이 현재 AI 가속기 시장을 독점하고 있는 엔비디아(NVIDIA)에 맞설 수 있는 차세대 인터페이스 기술이 활성화된 고용량·고성능 AI 가속기를 개발했다.
우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)이 차세대 인터페이스 기술인 CXL(Compute Express Link)이 활성화된 고용량 GPU 장치의 메모리 읽기/쓰기 성능을 최적화하는 기술을 개발했다고 8일 밝혔다.
최신 GPU의 내부 메모리 용량은 수십 기가바이트(GB, 10^9 바이트)에 불과해 단일 GPU만으로는 모델을 추론·학습하는 것이 불가능하다. 대규모 AI 모델이 요구하는 메모리 용량을 제공하기 위해 업계에서는 일반적으로 GPU 여러 대를 연결하는 방식을 채택하지만, 이 방법은 최신 GPU의 높은 가격으로 인해 총소유비용(TCO·Total Cost of Ownership)을 과도하게 높이는 문제를 일으킨다.
이에 차세대 연결 기술인 CXL(Compute Express Link)을 활용해 대용량 메모리를 GPU 장치에 직접 연결하는‘CXL-GPU*’구조 기술이 다양한 산업계에서 활발히 검토되고 있다. 하지만 CXL-GPU의 고용량 특징만으로는 실제 AI 서비스에 활용되기 어렵다. 대규모 AI 서비스는 빠른 추론·학습 성능을 요구하기 때문에, GPU에 직접적으로 연결된 메모리 확장 장치로의 메모리 읽기/성능이 기존 GPU의 로컬 메모리에 준하는 성능이 보장될 때 비로소 실제 서비스에 활용될 수 있다.
*CXL-GPU: CXL을 통해 연결된 메모리 확장 장치들의 메모리 공간을 GPU 메모리 공간에 통합시킴으로써 고용량을 지원한다. 통합된 메모리 공간 관리에 필요한 동작들은 CXL 컨트롤러가 자동으로 처리해주므로, GPU는 기존에 로컬 메모리에 접근하던 방식과 동일한 방식으로 확장된 메모리 공간에 접근할 수 있다. 기존 메모리 용량을 늘리기 위해 고가의 GPU를 추가 구매하던 방식과 달리, CXL-GPU는 GPU에 메모리 자원만 선택적으로 추가할 수 있어 시스템 구축 비용을 획기적으로 절감할 수 있다.
우리 연구진은 CXL-GPU 장치의 메모리 읽기/쓰기 성능이 저하되는 원인을 분석해 이를 개선하는 기술을 개발했다. 메모리 확장 장치가 메모리 쓰기 타이밍을 스스로 결정할 수 있는 기술을 개발하여 GPU 장치가 메모리 확장 장치에 메모리 쓰기를 요청하면서 동시에 GPU 로컬 메모리에도 쓰기를 수행하도록 설계했다. 즉, 메모리 확장 장치가 내부 작업을 수행 상태에 따라 작업을 하도록 하여, GPU는 메모리 쓰기 작업의 완료 여부가 확인될 때까지 기다릴 필요가 없어 쓰기 성능 저하 문제를 해결할 수 있도록 했다.
또한 연구진은 메모리 확장 장치가 사전에 메모리 읽기를 수행할 수 있도록 GPU 장치 측에서 미리 힌트를 주는 기술을 개발했다. 이 기술을 활용하면 메모리 확장 장치가 메모리 읽기를 더 빨리 시작하게 되어, GPU 장치가 실제 데이터를 필요로 할 때는 캐시(작지만 빠른 임시 데이터 저장공간)에서 데이터를 읽어 더욱 빠른 메모리 읽기 성능을 달성할 수 있다.
이번 연구는 반도체 팹리스 스타트업인 파네시아(Panmnesia)*의 초고속 CXL 컨트롤러와 CXL-GPU 프로토타입을 활용해 진행됐다. 연구팀은 파네시아의 CXL-GPU 프로토타입을 활용한 기술 실효성 검증을 통해 기존 GPU 메모리 확장 기술보다 2.36배 빠르게 AI 서비스를 실행할 수 있음을 확인했다. 해당 연구는 오는 7월 산타클라라 USENIX 연합 학회와 핫스토리지의 연구 발표장에서 결과를 선보인다.
*파네시아는 업계 최초로 CXL 메모리 관리 동작에 소요되는 왕복 지연시간을 두 자리 나노초(nanosecond, 10^9분의 1초) 이하로 줄인 순수 국내기술의 자체 CXL 컨트롤러를 보유하고 있다. 이는 전세계 최신 CXL 컨트롤러등 대비 3배 이상 빠른 속도다. 파네시아는 고속 CXL 컨트롤러를 활용해 여러 개의 메모리 확장 장치를 GPU에 바로 연결함으로써 단일 GPU가 테라바이트 수준의 대규모 메모리 공간을 형성할 수 있도록 했다.
전기및전자공학부 정명수 교수는 “CXL-GPU의 시장 개화 시기를 가속해 대규모 AI 서비스를 운영하는 빅테크 기업의 메모리 확장 비용을 획기적으로 낮추는 데 기여할 수 있을 것”이라 말했다.
2024.07.08
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김성민 교수팀, 모바일 최고 국제학회 최우수논문상 다회 수상 쾌거
우리 대학 전기및전자공학부 김성민 교수 연구팀이 스마트 팩토리에서 사각지대 없이 정밀한 위치를 추적하는 기술을 세계 최초로 개발했다고 5일 밝혔다. 목표물에 무전원 태그를 부착해, 장애물에 가려진 상황에서도 센티미터(cm) 이하의 정확도로 3차원 위치를 추적할 수 있는 기술이다.
해당 연구를 통해 연구팀은 모바일 컴퓨팅 분야 최고 권위 국제 학술대회인 ACM 모비시스(ACM MobiSys)에서 2022 최우수논문상에 이어 2024 최우수논문상을 수상하는 쾌거를 이뤘다. 해당 학회에서 최우수논문상을 다회 수상한 연구팀은 김성민 교수 연구팀과, 미국 미시간대, 그리고 예일대 뿐이다(주 저자 기준).
(논문명: SuperSight: Sub-cm NLOS Localization for mmWave Backscatter)
연구팀이 최초 개발한 무선 태그는, 기존 기술(UWB, Ultra Wide Band) 대비 반사성이 10배 이상 높은 밀리미터파(mmWave)*를 활용, 장애물을 우회하는 반사 신호를 확보해 사각지대 없는 위치추적이 가능하다. 반사의 방향에 따라 고유한 신호를 발생시키는 태그가 각 신호의 전파 경로를 파악하여 목표물의 위치를 추적하는 원리다.
*밀리미터파: 30~300기가헤르츠(GHz)의 주파수를 갖는 전파로 5G/6G 등 차세대 표준에서 도입을 준비 중인 대역이다.
이 기술은 가구, 전자제품 등 다양한 실내 장애물에 막혀 작동 범위가 제한되는 기존 기술의 문제점을 해결하고, 더불어 15배 이상 높은 3차원 위치 정확도(8.3mm)를 갖는다. 즉, 잦은 연결 장애를 겪는 현재에 비해 안정적으로 실내 목표물의 정확한 위치를 추적할 수 있어, 스마트 팩토리 및 증강 현실(AR) 등 광범위한 위치 기반 서비스에 활용될 수 있다.
무선 태그는 스스로 무선 신호를 생성하는 대신, 주변의 신호를 반사하는 방식으로 작동한다. 주변 빛을 반사하는 거울과 같이, 신호 생성에 필요한 전력을 아낄 수 있어 초저전력으로 동작한다. 이에 태양전지 등 무전원으로 동작하거나 코인 전지 하나로 40년 이상 구동할 수 있어, 대량 운용에 적합하다.
김성민 교수는 “태그는 천장 타일이나 컴퓨터 본체 등 주변 사물을 반사체로 이용해 임의의 실내 환경에서 사각지대 없이 작동한다”며 “실내 위치추적의 안정성 문제를 해결함으로써, 포괄적인 위치 기반 서비스의 보급을 기대한다”고 말했다.
한편 이번 연구는 정보통신기획평가원 ITRC 혁신도약형과제와 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.05
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기계공학과 윤국진 교수 연구팀, CVPR 2024에 9편 논문 발표하며 세계적 성과 달성
우리 대학 기계공학과 윤국진 교수 연구팀이 컴퓨터비전 및 패턴인식 국제학술대회인 CVPR 2024(IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2024)에서 구두 발표 논문 1편과 하이라이트 논문 1편을 비롯한 9편의 논문을 발표하여, 컴퓨터비전 분야에서 세계적인 연구 성과를 인정받았다.
1983년부터 개최된 CVPR 학술대회는 매년 열리는 컴퓨터비전과 패턴인식 분야의 최고 권위의 학술 대회로, 구글 Scholar에 따르면 CVPR은 H5-색인 422를 기록하여 공학 및 컴퓨터과학 (Engineering & Computer Science) 전분야에서 1위를 차지한 학술대회이다.
CVPR 2024는 지난 2024년 6월 17일부터 21일까지 미국 시애틀 컨벤션 센터에서 개최되었는데, 올해는 11,532편의 논문이 제출되었고, 그 중 총 2,719편의 논문이 채택되어 23.6%의 채택율을 기록하였다. 특히, 324편의 논문은 하이라이트 논문으로 선정되어 2.81%의 채택율을 기록하였고, 90편의 논문은 구두 발표 논문으로 선정되어 0.78%의 채택율을 기록할 정도로 낮은 채택율을 기록하였다.
윤국진 교수 연구팀은 컴퓨터비전 분야 중에서도 특히 3차원 객체인식, 인체 자세 예측, 비디오 품질 개선, 다중 작업 최적화, 에이전트 경로 예측, 약지도 의미론적 분할 등 최근 많은 주목을 받고 있는 주제에 대해 9편의 논문을 발표하여 학계는 물론 산업계의 주목을 받았다.
특히, 발표된 논문들 중 권혁준 박사과정의 논문은 전체 논문 중 상위 0.78%에 해당하는 구두 발표 논문으로 선정되었으며, 정재우 박사과정과 박대희 박사과정의 논문은전체 논문 중 상위 2.81%에 해당하는 하이라이트 논문 선정되어, 윤국진 교수 연구팀의 연구가 컴퓨터비전 분야에서 매우 높은 학문적 가치를 지닌 것으로 평가받았음을 보여주었다. 또한 윤국진 교수 연구팀의 이번 성과는 단일 연구실에서 다수의 논문이 동일 학회에 채택되는 것이 매우 드문 일임을 고려할 때 더욱 의미있는 성과로 주목 받았다.
윤국진 교수 연구팀의 뛰어난 연구 성과는 인공지능과 컴퓨터비전 분야에서 향후 유사한 연구 분야에서의 새로운 기술 개발과 학문적 발전에 큰 기여를 할 것으로 기대된다. 윤국진 교수 연구팀은 이번 성과를 발판 삼아 앞으로도 컴퓨터 비전의 다양한 연구 주제들을 다뤄가며, 학계에 잔존하는 문제들을 해결하고자 한다.
2024.07.04
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미생물로 계란을 만든다고?
우리 연구진이 미생물로 계란의 대체제를 개발하는 논문을 발표해서 화제다. 비동물성 원료를 활용한 계란 대체제 개발을 통해 온실가스 배출 및 폐기물 문제 등을 가져오는 공장식 축산의 문제를 해결하고 손쉽게 단백질 섭취가 가능한 지속가능한 식량 체계 구축에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
우리 대학 생물공정연구센터 최경록 연구교수와 생명화학공학과 이상엽 특훈교수가 ‘미생물 유래 친환경 액상 계란 대체물 개발’논문을 발표했다고 4일 밝혔다.
연구진은 미생물 용해물의 가열을 통해 형성된 젤이 삶은 계란과 유사한 미시적 구조와 물리적인 특성을 가지는 것을 확인하였고, 미생물 유래의 식용 효소나 식물성 재료를 첨가하여 다양한 식감을 구현할 수 있음을 밝혔다. 더 나아가, 액체 상태인 용해물을 이용하여 머랭 쿠키를 굽는 등, 미생물 용해물이 난액을 기능적으로 대체할 수 있음을 규명하였다.
현재까지 비동물성 단백질을 기반으로 한 계란 대체제 개발이 진행돼왔으나, 계란의 온전한 영양을 제공하는 동시에 젤화, 거품 형성 등 난액(卵液)이 요리 재료로서 지니는 중요한 핵심 기능적 특성을 함께 구현하는 대체제는 개발되지 못했다. 이러한 배경에서, 연구진은 단위 건조 질량당 단백질 함량이 육류에 비견될 정도로 많은 미생물 바이오매스를 난액 대체제로 개발하고자 했다.
특히, 인류의 오랜 섭취 경험을 통해 효모, 고초균, 유산균 및 기타 프로바이오틱스 균주 등 다양한 미생물들의 안정성이 검증됐고, 미생물 바이오매스는 생산 시 발생하는 이산화탄소뿐만 아니라 물, 토지 등 요구되는 자원이 적으면서도 고품질의 영양성분을 가지고 있기에, 연구진은 미생물 바이오매스를 대체 난액으로 활용하는 기술을 개발할 수 있다면 지속 가능한 미래 식량자원의 확보에 기여할 수 있을 것으로 기대했다.
하지만 미생물 배양을 통해 회수한 반고체 상태의 미생물 바이오매스를 가열하면 난액과 달리 액상으로 변하는 것이 관찰됐다. 이에 연구진은 계란찜을 만들기 위해선 먼저 계란의 껍데기[난각(卵殼)]를 깨트리고 난액을 모아야 한다는 사실에 착안해 미생물의 세포 구조 중 난각에 상응하는 세포벽과 세포막을 파쇄해 미생물 용해물을 제조했고, 이를 가열할 경우 난액처럼 단백질이 응고돼 젤 형태로 변하는 것을 확인했다.
이상엽 특훈교수는 “영양 측면에서도 우수한 성분들을 갖추고 있어 평소 식량에도 사용될 수 있지만, 특히 미래 장거리 우주여행 식량, 전시 상황 등 긴급 상황 시의 대비를 위한 비상식량 등으로도 활용할 수 있으며, 무엇보다 지속 가능한 식량 체계 확보에 도움이 된다”고 말했다.
이번 논문은 네이처(Nature) 誌가 발행하는 'npj 식품 과학(npj Science of Food)'에 6월 19일자 온라인 게재됐다.
※ 논문명 : Microbial lysates repurposed as liquid egg substitutes
※ 저자 정보 : 최경록(한국과학기술원, 제1 저자), 안다희(한국과학기술원, 제2 저자), 정석영(한국과학기술원, 제3 저자), 이유현(한국과학기술원, 제4 저자) 및 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 5명
이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제 (과제책임자 KAIST 이상엽 특훈교수)와 농촌진흥청이 지원하는 농업미생물사업단(단장 장판식 교수)의 ‘미생물 대사시스템 제어를 통한 무기물로부터의 단백질 생산 기술 개발’ 과제 (과제책임자 KAIST 최경록 연구교수) 및 의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.04
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김이섭 교수 연구실 박준영 석사졸업생, 국제 반도체 설계 자동화 학회 최우수논문상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 김이섭 교수 연구실의 박준영 석사졸업생이 6월 23일 ~ 6월 27일, 미국 샌프란시스코에서 개최된 국제 반도체 설계 자동화 학회 (Design Automation Conference, 이하 DAC) 에서 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상하는 성과를 거두었다. DAC은 1964년에 설립돼 올해 61회째를 맞은, 반도체설계자동화, 인공지능 알고리즘과 칩 설계 등을 포함하는 국제학술대회로서, 제출된 논문 중 상위 20퍼센트 정도만 선정하는, 관련 분야 최고 권위의 학회이다.
수상한 연구는 우리 대학 전기및전자공학부 졸업생 박준영 씨의 석사과정 졸업 논문에 기반한 것으로서, Large Language Model 모델 추론의 문제점이 되는 KV 캐싱의 메모리 전송을 줄이는 알고리즘 근사 기법과 하드웨어 아키텍처를 제안하였으며, 학회 best paper award 선정 위원회로부터 그 우수성을 인정받아 발표논문 337편 중 (제출논문 1,545편) 선정된 4편의 후보 논문중에서 최종 best paper award 수상논문으로 선정되었다.
자세한 내용은 다음과 같다.
– 학 회 명 : 2024 61st IEEE/ACM Design Automation Conference (DAC)
– 개최기간 : 2024년 6월 23일 ~ 27일
– 수 상 명 : Best Paper Award
– 저 자 : 박준영, 강명구, 한윤기, 김양곤, 신재강, 김이섭(지도교수)
– 논 문 명 : Token-Picker : Accelerating Attention in Text Generation with Minimized Memory Transfer via Probability Estimation
2024.07.02
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법대생이 제안한 ‘유산위험 측정기’ KAIST 아이디어 공모전 대상
"저출산 문제를 해결하려면 출산율뿐만 아니라 유산율도 주의 깊게 봐야 합니다"우리 대학이 'KAIST Crazy Day 아이디어 공모전' 시상식을 1일 오후 대전 본원에서 개최했다. 'KAIST Crazy Day 아이디어 공모전(이하 공모전)'은 인구 위기를 극복할 과학기술 아이디어를 찾기 위해 3월부터 진행한 대국민 공모전이다.
약 한 달간 제안서를 접수한 결과 254개의 아이디어가 접수되었고 2단계 서류 심사를 통과한 5개 팀이 지난달 말 대전 본원에서 열린 공개 발표심사에 참여했다.
대상은 '유산율 감소를 위한 휴대용 AI 태아측정기 개발'을 제안한 박인아·이다은·허한나 팀이 차지했다. 2002년생 동갑내기로 동국대학교 법학과에 재학 중인 이들은 인구 위기를 극복할 해법을 찾기 위해 최근 10년간 급증하는 유산율에 주목했다.
국민건강보험공단의 통계에 따르면 2013년부터 2022년까지 10년간 유산된 태아는 총 146만여 명에 달한다. 같은 기간 출생아 수는 348만여 명이다. 출산 대비 유산 비율도 지속해서 증가해 2013년 37.5%에서 2022년 49.4%까지 치솟았다. 이들은 잉태된 생명을 건강하게 지키는 것이 임신과 출산을 장려하는 것만큼 출산율 증가에 중요한 해법이란 전제 아래 24시간 태아의 상태를 관찰할 수 있는 초박형 기기를 제안했다. 최근 혈당 측정을 위해 널리 활용되고 있는 부착형 패치보다 더 얇게 제작된 초박형 패치를 산모에게 장착한 뒤 딥러닝 인공지능 기술을 활용해 태아의 안정성을 관찰하는 방식이다. 측정된 결과는 휴대전화 애플리케이션에서 언제든지 확인하고 이상 신호가 감지되면 기기가 산모와 의료기관에 실시간으로 통지해 위기 상황을 사전에 대비하는 것이 핵심이다. 또한, 수도권보다는 지방에 거주하는 여성의 유산율이 높은 문제를 해결하기 위해 분만 취약지 권역 의료시설과의 연계 방안도 함께 제안했다.
심사위원단은 "대상 팀의 아이디어는 임신 여성 3명 중 1명이 유산을 겪고 있는 상황에서 유산율을 절반으로만 떨어뜨려도 우리나라 출산율 제고에 큰 도움이 될 수 있는 제안"이라고 평가했다.
아이디어를 제안한 박인아 씨는 "인구문제 해결에 있어서 출산율뿐만 아니라 유산율이라는 새로운 시각의 접근을 긍정적으로 생각해 주시고 큰 상까지 주셔서 감사하다"라며, "인구문제는 복잡하고 어려운 도전이지만, 더 많은 사람이 이러한 문제에 관심을 가지고 함께 해결해 나갔으면 좋겠다"라고 소감을 밝혔다.
이와 함께, 할머니·할아버지가 알려주는 마을 여행 컨셉에 GPS· 3D 거리뷰 기술을 적용한 관광 안내 서비스 ‘할말’을 제안한 윤민지·안규리·이승민(충남대 재학생) 팀이 최우수상을 차지했다. 노인의 지적자산을 관광산업에 적용해 고령층을 생산 가능 인구로 전환하는 것이 핵심이다.
우수상은 '행복한 감정을 키우는 행복루틴 앱 챌린지'를 통해 형성한 행복한 습관이 출산율 증가와 인구 위기의 근본적 문제를 해결할 것이라고 제안한 유인근(인천 도담초 교사) 씨가 받았다.
송태오, 김은결(베트남 호치민 국제고 재학생) 팀은 온라인으로 최종 심사에 참여해 인공지능을 활용해 치명적 질병의 초기 증상을 발견하고 사용자에게 알리는 교류형 시스템 '하우스피탈(House+Hospital)'을 제안했다. 노인의 건강수명을 연장하고 청년층의 경제적 부담을 완화하는 아이디어를 높게 평가받아 우수상으로 선정됐다.
1일 오후 대전 본원에서 열린 시상식에서 대상 500만 원, 최우수상 300만 원, 우수상 각 100만 원의 상금과 총장상이 수여됐다.공모전을 총괄한 서용석 국가미래전략기술 정책연구소장은 "이번 공모에는 인구 위기와 관련해 전문가들이 간과하거나 놓치고 있었던 문제에 대한 다양한 아이디어와 해결 방안이 제시된 것은 물론 청년 세대들이 고령 세대와의 연대와 상생을 고민하고 있다는 점이 인상적이었다"라고 평가했다. 서 소장은 이어 "이번에 제시된 아이디어들이 실제 R&D로 추진될 수 있도록 과기부나 보건복지부에 제안할 예정"이라고 덧붙였다.
2024.07.02
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세계적 나노 석학들과 ‘ACS 나노 서밋 2024’ 개최
우리 대학이 최근 각광 받는 뉴로모픽 컴퓨팅, 차세대 이차전지, 고효율 태양전지, 광촉매, CO2 전환 기술을 포함한 미래 유망 나노 소재의 최신 연구 동향을 알아보고 비전을 전망하는 'ACS 나노 서밋 2024를 개최했다.7월 1일부터 이틀간 대전 본원에서 열린 이번 행사에는 나노재료과학 분야의 권위 있는 학술지인 'ACS 나노'의 편집위원단 18인이 대거 참여했다.
우리 대학 신소재공학과는 2020년부터 차세대 유망 소재 분야의 세계적인 석학들을 초청해 혁신적인 성과를 공유하는 '이머징 소재 심포지엄'을 매년 개최해 국내·외 학계에서 명성을 얻어왔다. 올해는 'ACS 나노'의 서밋 행사와 협력해 유망 나노 소재 최신 연구를 생생히 전달했다.
특히, 행사 첫날인 1일 오전에는 플렉서블 및 나노바이오 소재 분야의 글로벌 석학으로 손꼽히는 시아오동 첸(Xiadong Chen) 난양공대 교수가 '고신뢰성 유연 소자 제조'를 주제로 강연했다.
이와 함께, 17인의 'ACS 나노' 편집장이 ▴인간의 오감 모사를 위한 나노 소재의 생체 적용 방안을 다룬 나노기술 및 웨어러블·뉴로모픽 전자소자 세션 ▴차세대 나노 신소재의 활용을 다룬 바이오 및 나노 소재 세션 ▴이차전지 및 태양전지 분야를 선도할 나노 신소재 개발에 대한 이머징 기능성 소재 세션 ▴에너지 소재 혁신 세션 등 총 4개 세션에서 강연하고, 9인의 우리 대학 신소재공학과 교수가 교내에서 연구 중인 나노 신기술을 청중과 공유했다. 대학원생들의 우수한 연구 성과를 알리는 포스터 세션 및 우수 발표 시상을 준비해 학생들이 국제학술지 편집장들과 적극적으로 교류할 수 있는 자리도 마련되었다.
행사 총괄을 맡은 김일두 신소재공학과 교수(ACS Nano 총괄 편집장)는 "이번 서밋은 이틀간 현장과 온라인을 합해 8만 7천명 이상의 국내·외 유수 연구진이 참여했다"라며, "최신 연구에 대한 강연과 토론을 자양분 삼아 나노과학 분야의 발전과 활발한 국제 공동연구를 도모하는 것은 물론, 우리 대학이 가진 신흥 유망 소재 분야 연구의 저력을 널리 알려 학교의 국제적 위상이 함께 높아진 행사였다"라고 전했다.'ACS 나노 서밋 2024'는 화학, 물리학, 생물학, 재료과학 관련 공학 분야의 최신 연구 동향에 관심이 있는 연구자라면 누구나 참석할 수 있는 무료 행사로 ACS 유튜브 채널에서 전 세계 실시간 중계됐다.
'ACS 나노'는 미국화학회(American Chemical Society, ACS)에서 2007년부터 발간하고 있는 나노분야 월간 학술지다. 나노구조 합성, 나노과학 이론, 나노 생명공학 및 나노물질 설계 관련 혁신적인 최신 연구를 폭넓게 소개하고 있다. 연간 2000편의 논문 발표, 총 인용 수 22만여 회, 논문 다운로드 횟수 약 1천 4백만 회, 저널 임팩트 팩터(Journal Impact factor: 학술지에 출판된 논문의 연간 평균 인용 수) 15.8을 기록해 나노과학 및 나노기술 분야에서 1위로 꼽히는 국제적인 권위 학술지다.한편, 우리 대학 신소재공학과는 '2024 QS 세계대학평가 학과별 순위'에서 전 세계 대학 중 21위, 국내 대학 1위를 차지한 바 있다.
2024.07.02
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인공지능으로 배터리 원소, 충방전 상태 인식
국제공동연구진이 인공지능 학습을 통해 배터리의 표면 형상만 보고 각 원소의 함량 그리고 충·방전 횟수에 대한 정보를 높은 정확도로 알아내는 영상인식 기술을 개발하여 화제다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수가 한국전자통신연구원(ETRI), 미국 드렉셀대학과 공동연구를 통해 다양한 조성과 각기 다른 충·방전 사이클의 NCM 양극재 주사전자현미경 사진을 합성곱 신경망* 기반 인공지능에 학습시켜 주요 원소 함량과 충·방전 상태를 99.6%의 높은 정확도로 맞추는 방법론을 세계 최초로 개발했다고 2일 밝혔다.
*합성곱 신경망(콘볼루션 신경망, Convolutional Neural Network, CNN): 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층의 피드-포워드적인 인공신경망의 한 종류이다.
연구팀은 반도체 공정에서는 웨이퍼의 불량 검수를 위해 주사전자현미경(SEM)을 사용하는 반면 배터리 공정에서는 그런 경우가 드물고 연구 현장에서만 입자의 크기 분석을 위해 SEM을 활용하고, 열화된 배터리 소재의 경우 입자가 깨지고 부서지는 형상으로부터 신뢰성을 예측하는 것에 착안했다. 연구팀은 반도체 공정에서와 같이 배터리 공정도 자동화된 SEM으로 양극재 표면을 검수해서 원하는 조성대로 합성이 되었는지 수명은 신뢰성 있게 나올 것인지를 확인해 불량률을 줄일 수 있다면 획기적일 것으로 판단했다.
연구진은 자율주행차에 적용가능한 합성곱 신경망 기반 인공지능에 배터리 소재의 표면 영상을 학습시켜서 양극재의 주 원소 함량과 충·방전 사이클 상태를 예측할 수 있게 했다. 이런 방법론이 첨가제가 들어간 양극재에도 적용가능한 지 확인한 결과 함량은 상당히 정확하게 예측하는 반면 충·방전 상태는 정확도가 낮다는 단점을 알게 됐다. 이에 연구팀은 향후 다양한 공정을 통해서 만든 배터리 소재의 형상을 학습시켜 차세대 배터리의 조성 균일성 검수 및 수명 예측에 활용할 계획이다.
연구를 이끈 홍승범 교수는 “이번 연구는 세계 최초로 마이크론 스케일의 주사전자현미경 사진의 소재 구조 데이터를 통해 주 원소 함량과 충·방전 상태를 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 인공지능 기반 방법론을 개발한 데 의의가 있고 이번 연구에서 개발된 현미경 영상 기반 배터리 소재의 함량 및 상태 감별 방법론은 향후 배터리 소재의 성능과 품질을 향상하는 데 중요한 역할을 하게 될 것으로 기대된다”고 전망했다.
한편, 이번 연구는 공동 제1 저자인 신소재공학과 졸업생 오지민 박사와 염지원 박사와 공동저자인 ETRI 김광만 박사와 미국 드렉셀 대학교 아가르(Agar) 교수가 참여하였고, 한국연구재단(2020M3H4A3081880, RS-2023-00247245), KAIST 글로벌특이점 사업의 지원 및 미국 연구진과의 국제공동연구를 통해 수행됐으며, 국제 학술지 ‘엔피제이 컴퓨테이셔날 머티리얼즈(npj computational materials)’에 지난 5월 4일 자 출판됐다. (논문 제목: Composition and state prediction of lithium-ion cathode via convolutional neural network trained on scanning electron microscopy images)
2024.07.02
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맞춤형 종양 모델 구축 스페로이드 플랫폼 개발
세포들이 뭉쳐 생성된 구형 집합체인 스페로이드(spheroid)의 제작 기술은 현재 단일 조건의 스페로이드를 대규모로 생성하는 것까지는 가능하나, 체내 조직의 기능을 모사할 수 있는 최적의 크기 및 세포 조성 범위의 탐색이 어렵고, 다중 약물 스크리닝에 적합하지 않다는 문제가 있었다. 우리 연구진이 단 3번의 세포 주입으로 10가지 세포 조성을 갖는 100개의 스페로이드를 제작하고, 25가지 약물 조합을 동시에 처리할 수 있는 플랫폼을 구축하는 데 성공했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박제균 교수 연구팀이 다양한 스페로이드 어레이(배열)를 맞춤형으로 손쉽게 제작하고 이를 구획화해 다중 시약 처리를 수행할 수 있는 조립형 마이크로어레이 플랫폼을 개발했다고 27일 밝혔다.
기존 단일 조건의 스페로이드를 대규모로 제작하는 방법은 다중 약물 스크리닝이 어렵고, 다중 약물 스크리닝이 가능한 방법은 대규모 제작이 어려워, 두 가지 장점을 동시에 만족하는 플랫폼이 개발되지 않은 실정이었다.
* 다중 약물 스크리닝: 암 치료의 식별 및 약물 안전성 평가를 위해 약물의 종류, 농도 등 다양한 실험 조건 변화에 따른 세포 및 조직의 반응을 평가하는 방법
연구팀은 조립식 플랫폼의 핵심기술인 행잉드롭 마이크로어레이*, 그래디언트(gradient) 블록**, 오목 기둥 마이크로어레이***를 개발하고, 이들의 조립 방식에 따라 달라지는 여러 가지 스페로이드 어레이 기반 종양 모델의 제작 방법과 분석 방법을 발표했다.
* 행잉드롭 마이크로어레이: 고드름과 같이 표면에 매달린 형태의 물방울을 의미하는 행잉드롭 내에 세포가 존재하면 중력에 의해 세포들이 응집되어 스페로이드가 만들어짐. 행잉드롭 마이크로어레이는 바닥 면에 구멍이 2차원으로 배열되어, 단 한 번의 세포 혼합용액 주입으로 행잉드롭을 어레이 형태로 형성할 수 있어, 균일한 스페로이드 어레이를 제작할 수 있음
** 그래디언트 블록: 경사면을 가지는 블록으로, 행잉드롭 마이크로어레이와 조립하게 되면 각각의 어레이 구멍에 가라앉는 세포의 수가 선형으로 변화하게 되어 이를 통해 크기가 규칙적으로 변화하는 스페로이드 어레이를 제작할 수 있음
***오목 기둥 마이크로어레이: 행잉드롭과 접촉하여 스페로이드를 기둥 상부에 안착시켜 회수할 수 있는 구조를 갖고 있어, 스페로이드 어레이를 개별적으로 분리하고 이동시킬 수 있음
연구팀은 10가지의 다른 세포 조성을 가지며, 조성 별로 10개의 스페로이드가 존재하는, 총 100개의 삼중 배양 스페로이드로 구성된 어레이를 단 세 번의 세포 혼합용액 주입으로 생성시키는데 성공했다.
또한 연구팀은 행잉드롭 마이크로어레이와 오목 기둥 마이크로어레이의 조립을 통해 대규모로 생성된 스페로이드를 작은물방울 형태로 각각 분리하고, 구획화된 행잉드롭 마이크로어레이로 옮겨 스페로이드 어레이를 구획화시키는 방법을 새롭게 선보였다. 이를 통해 스페로이드 어레이의 순차적 다중 시약 처리 및 일괄적 형광 염색이 가능하게 되어 스페로이드 분석 및 실험 과정이 획기적으로 개선됐다.
연구를 주도한 박제균 교수는 “이번 연구는 다양한 크기와 조성을 갖는 스페로이드 어레이를 대규모로 제작하고, 원하는 대로 이동시켜 일괄 또는 다중 시약 처리가 가능한 고효율 스크리닝 플랫폼의 개발 성과”임을 강조하며, “간단하면서도 우수한 편의성을 갖춘 플랫폼이기에, 향후 다른 연구자들도 스페로이드 및 오가노이드의 크기와 조성에 따른 변화 연구와 다양한 세포 조성으로 이루어진 복잡한 스페로이드, 오가노이드 어레이를 이용한 고효율 약물 스크리닝 등에 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 김휘수 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 헬스케어 머티리얼즈(Advanced Healthcare Materials)’에 2024년 5월 30일 자로 온라인판에 게재됐다.(https://doi.org/10.1002/adhm.202400501. 논문명: Reconfigurable Hanging Drop Microarray Platform for On-demand Preparation and Analysis of Spheroid Array) 또한 상기 논문은 와일리-VCH(Wiley-VCH) 출판사의 “핫 토픽: 종양과 암(Hot Topic: Tumors and Cancer)” 세션에도 선정됐다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 기초연구사업(중견연구)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.27
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