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망한 과제 자랑대회? 2023 실패주간 행사 개최
우리 대학이 이달 23일부터 11월 3일까지 2주간을 ‘실패주간’으로 지정하고 다양한 행사를 개최한다. KAIST 실패연구소(소장 조성호)가 실패를 주제 삼아 처음 시도하는 행사로 전시․교류․강연 등 다양한 형태의 프로그램으로 채워질 예정이다.
행사가 시작되는 23일에는 대전 본원 창의학습관 1층 로비에서 '일상에서 포착한 실패의 순간들(KAISTian Photograph “Capture the Failure Moment)'이라는 제목의 사진전이 열린다. 일·성장·생활·회복력 등 크게 네 가지 주제를 바탕으로 학생들이 일상에서 실패를 느낀 순간을 포착한 사진과 당시의 생각을 기록한 메모가 함께 전시된다. 이번 사진전에 전시되는 작품들은 지난 6월 KAIST 실패연구소가 진행한 동명의 연구 프로그램에서 수집됐다. 사진을 매개로 연구 참여자의 가치관이나 생각을 표현하게 하고 이를 심층적으로 탐구하는 방법인 '포토보이스(photo voice)'를 적용한 연구다. 학생들이 경험하는 실패의 특성을 규명하고 건강한 개입 방안을 모색하기 위해 고안된 프로그램으로 재학생 31명이 참여했다.
KAIST 실패연구소 관계자는 "자료를 모으는 과정에서 참여자들이 느끼는 실패감에는 어느 정도의 보편성이 나타난다는 사실과 동시에 같은 실패라도 관점에 따라 달리 해석될 수 있다는 점을 확인했다"라고 전했다. 수집된 360여 개의 실패 장면 중 구성원의 공감을 불러일으키거나 중요한 공동체적 메시지를 담은 30개의 장면을 선별해 행사 기간에 전시한다. 72개의 장면은 온라인에서 아카이브 형태로 공개하고 실패주간이 끝난 뒤에도 KAIST 구성원 전체가 참여하는 온라인 포토 다이어리를 운영해 실패의 순간에 관한 이야기들을 지속해서 게시할 계획이다.
11월 1일에는 학생들이 스탠드업 코미디 형식으로 실패 경험을 공유하는 '실패학회: 망한 과제 자랑 대회'가 열린다. 학생동아리 아이시스츠(ICISTS)와 함께 진행하며, 재학생들이 무대에 올라 학업 과제뿐만 아니라 연애․진로 등 인생의 과제에서 실패한 경험담을 발표한다.
▴ 인기상(청중 현장 투표 기준 최다 득표자) ▴마상(가장 마음 아픈 실패 경험 발표자) ▴떡상(가장 응원하고 싶은 발표자) ▴연구대상(자신의 실패를 가장 흥미롭게 풀어낸 발표자) 등 재치 있는 수상 부문을 만들어 다소 경쟁적이고 성취 지향적인 분위기에 익숙한 KAIST 학생들이 유쾌하면서도 심리적으로 안전한 방식으로 동료들과 실패를 공유할 수 있는 장을 만들 예정이다.
실패주간의 마지막 날인 11월 3일에는 리사 손 미국 콜롬비아대학교 버나드 컬리지 심리학과 교수와 김수안 성균관대 심리학과 교수를 초청한 'KAIST 실패세미나'가 열린다. 다양한 분야 리더들의 경험과 관점을 공유하는 실패강연 시리즈로, 4회를 맞는 이번 세미나에서는 실패를 건강하게 다루는 방법에 대해 청중과 나눌 예정이다. 이번 행사를 총괄한 조성호 KAIST 실패연구소장은 "성취와 성공으로 가득 차 있을 것 같은 KAIST 학생들의 일상과 인생 여정에도 실패와 역경은 반드시 존재하며, 그 속에서 함께 배울만한 교훈을 발견할 수 있다"라고 전했다. 이어 조 소장은, "캠퍼스 곳곳에 마련된 다양한 행사를 통해 실패를 성장의 자양분으로 전환할 수 있는 새로운 관점과 통찰력을 얻는 계기가 될 수 있기를 바란다"고 강조했다. 한편, KAIST 실패연구소는 2021년 6월 'QAIST 신문화 추진전략' 조직문화 혁신의 일환으로 설립되었으며, 구성원을 대상으로 실패의 두려움을 줄이고 유연한 사고와 도전정신을 확대하기 위한 교육․연구․캠페인 활동을 다양한 방식으로 전개해 나가고 있다.
2023.10.18
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비정상 단백질 처리에 관여하는 새로운 인자 발견
우리 대학 생명과학과 김윤기 교수, 조원기 교수 공동연구팀이 비정상 단백질을 처리하기 위해 형성되는 응집체의 형성 경로를 촉진하는 새로운 인자를 규명했다고 밝혔다.
김윤기 교수, 조원기 교수 공동연구팀은 비정상 단백질 처리경로에서 YTHDF2 단백질이 UPF1을 통해 기존에 알려진 CTIF, eEF1A1, 디낵틴1(Dynactin1) 복합체와 상호작용하며, 비정상 단백질을 비정상 단백질 집합소인 애그리좀(aggresome)으로 수송하는 경로를 조절한다고 밝혔다. 비정상 단백질 처리경로에 관여하는 새로운 인자를 규명하고, 단백질 품질검증에서 중요한 역할을 한다는 사실을 밝힘으로써 비정상 단백질에 의해 야기 되는 퇴행성 신경질환의 치료제 개발에 기여할 것으로 기대된다.
생명과학과 황현정 박사, 박태림 박사과정, 김형인 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 10월 6일 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature communications)'에 게재됐다.
인간의 몸에서는 다양한 생명 활동을 위해 끊임없이 새로운 단백질이 생성되고 사라진다. 단백질 형성과정에서 정상적인 단백질뿐만 아니라 비정상적인 단백질이 형성되기도 한다. 새롭게 형성되는 단백질의 품질검증은 정상적인 생명 활동에 매우 중요하다. 비정상적인 단백질의 축적은 다양한 질환을 일으킬 수 있다.
비정상 단백질 처리경로는 CTIF, eEF1A1, 디낵틴1 복합체와 UPF1이 관여하며 비정상 단백질을 애그리좀으로 수송한다. 이와 같은 비정상 단백질 응집체는 특히 치매, 파킨슨병 등 퇴행성 신경질환 환자의 뇌에서 많이 발견된다.
mRNA에는 전사 후 변형 과정을 통한 다양한 mRNA 변형이 일어난다. mRNA 변형은 mRNA 품질검증, 단백질 번역 등 다양한 mRNA 대사에 중요하다. 그 중 m6A(N6-메틸아데노신)는 mRNA 내부에 가장 많이 존재하는 mRNA 변형으로 알려져 있다.
m6A는 다양한 인식 단백질에 의해 인식되며, 어떤 단백질에 의해 인식되는가에 따라 다양한 mRNA 대사에 영향을 준다. 그 중 YTHDF2 단백질은 m6A 인식 단백질로써 UPF1과 상호작용하며 RNA 분해경로를 조절한다.
연구팀은 YTHDF2 단백질이 기존 연구에서 밝혀진 mRNA 분해경로뿐만 아니라 비정상 단백질 처리경로를 조절한다는 사실을 밝혔다.
연구 결과, YTHDF2 단백질은 m6A RNA와 독립적으로 비정상 단백질 처리경로에서 애그리좀 형성을 조절했다. 면역 침강반응에서 YTHDF2 단백질은 UPF1과의 상호작용을 통해 CTIF, eEF1A1, 디낵틴1으로 이루어진 복합체에 합류하여 복합체와 모터 단백질 디네인(Dynein) 사이의 상호작용을 조절했다.
복합체와 YTHDF2 단백질이 상호작용하지 못하는 경우 애그리좀이 잘 형성되지 않았으며, 그로 인한 세포 사멸이 촉진됐다. 이는 YTHDF2 단백질이 비정상 단백질 처리경로의 핵심 단백질임을 나타낸다.
또한, 연구팀은 단일입자추적(Single-particle imaging) 기법, 초고해상도 이미징(Super-resolution imaging) 기법을 사용하여 YTHDF2 단백질이 없는 경우 비정상 단백질의 수송 속도가 느려지며, 애그리좀이 비정상적인 형태로 형성된다는 것을 입증했다.
비정상 단백질 처리경로에 관여하는 새로운 인자를 규명하고 기존에 알려져 있던 인자들과의 관계를 밝힘으로써 비정상 단백질에 의해 야기 되는 퇴행성 신경질환의 치료제 개발에 기여할 것으로 기대된다.
한편 이번 연구는 한국연구재단과 서경배과학재단의 지원을 받아 수행됐다.
2023.10.12
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인공지능으로 조현병 원인치료의 실마리 찾다
정신분열증으로도 알려진 조현병은 환청, 환영, 인지장애 등의 증상으로 대표되는 정신질환이다. 국내 연구진이 인공지능을 활용해 그동안 증상 억제만이 가능했던 조현병의 원인을 치료할 수 있는 실마리를 찾았다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 이도헌 교수 및 한국한의학연구원(원장 이진용) 공동연구팀이 미국 스탠리 의과학연구소(이하 스탠리연구소) 와의 국제공동연구를 통해 인공지능으로 개인의 유전형과 조현병 사이의 선천적 병리 모델과 조현병 예측 마커를 발굴했다고 27일 밝혔다.
조현병은 2016년 강남역 살인사건, 2019년 진주 방화사건, 2023년 대전 칼부림 사건 등 일부 환자들의 강력범죄와 환자에 대한 사회적 낙인으로 인해 조현병은 심각한 사회적 문제가 되었다. 그러나 이러한 심각성에도 불구하고 조현병의 원인은 명확히 밝혀지지 않아, 리스페리돈(risperidone), 클로자핀(clozapine) 등 항정신병제에 의한 증상의 억제만이 가능한 실정이다.
이도헌 교수 연구팀은 미 스탠리연구소의 다수준 뇌 조직 데이터에 최근 주목받는 인공지능 기술인 `설명가능한 심층학습' 기술을 접목해, 선천적 유전형과 조현병 사이의 병리를 설명하는 인공신경망 모델을 구축했다. 그리고 모델을 해석하여, 선천적 유전형이 유전자·단백질 발현 조절을 통해 뇌의 전전두엽피질, 안와전두엽피질 신경세포의 발생을 변화시켜 조현병 취약성을 결정한다는 사실을 밝혀냈다. 또한, 뇌의 신경세포 밀도를 감소시키는 유전형 조합을 조현병 예측 마커로 제시해, 개인화된 조현병 예측과 세포 치료 등을 통한 조현병 원인치료의 가능성을 열었다.
이도헌 교수는 바이오의료 분야는 `속내를 알 수 없는 인공지능'보다는 `속내를 해석가능한 인공지능'이 꼭 필요한 분야라고 강조하면서, “기존의 인공지능과 비교했을 때 이번 연구에서는 인공신경망의 중간 노드에 유전자 이름, 세포의 상태와 같은 구체적인 생물학적 의미가 부여된 노드를 배치하고 그들간의 연결관계를 기계학습기법으로 분석했다”라고 말했다.
바이오및뇌공학과 이도헌 교수, 조유상 박사(現 한국한의학연구원 선임연구원), 미 스탠리연구소 김상현 박사, 마리 웹스터 박사가 공동으로 진행한 이번 연구는 영국 옥스퍼드대학교에서 발간하는 세계적 학술지인 `기능유전체학 브리핑(Briefings in Functional Genomics)'지 2023년 9월호에 게재됐다.
2023.09.27
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반도체 기술로 75배 향상된 초고효율 수소 생산 성공
반도체 공정기술을 활용하여 세계 최고 수준의 높은 수소 생산 효율을 장기간 유지하는 기술이 개발되어 화제다.
우리 대학 신소재공학과 정연식 교수·KIST(원장 윤석진) 김진영 박사·김동훈 박사 공동 연구팀이 수소 생산 촉매가 반응 중 잃어버리는 전자를 신개념 산화물 반도체로부터 보충받는 새로운 원리를 활용해 고효율 및 고내구성 수소 생산 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.
고순도 그린 수소를 생산하기 위해 신재생에너지로 물을 전기분해하는 친환경적인 고분자 전해질막 수전해(PEMWE) 장치를 활용하게 된다. 이때 주로 사용되는 이리듐(Ir) 촉매의 경우 전자를 많이 가지고 있는 상태를 지속적으로 유지해야 고효율과 고내구성을 동시에 달성할 수 있게 된다. 하지만 일반적으로 쉽게 전자를 잃어버리고 산화되는 촉매 반응의 특성 때문에 효율과 수명이 현저히 저하되는 고질적인 문제가 있었다.
KAIST-KIST 공동 연구팀은 초미세 패턴을 적층하여 3차원 네트워크 구조를 구현할 수 있는 반도체 기술을 활용하였다. 이때 사용한 물질은 안티모니(Sb)가 도핑된 주석 산화물이며, 이 산화물 표면에는 ‘전자 저장소’역할을 하는 산소 이온이 고농도로 분포하도록 반도체 증착 기술을 적용하였다. 이 독특한 산화물 반도체를 촉매 지지체로 사용하게 되면 표면에 위치한 산소 이온이 이리듐(Ir) 촉매로 충분한 양의 전자를 지속적으로 보충해 줌으로써 촉매의 높은 수소 생산 효율을 장기간 유지해 주게 된다.
연구팀은 이를 고분자 전해질막 수전해(PEMWE) 장치에 적용한 결과, 기존 이리듐(Ir) 상용 나노입자 촉매에 비해 최대 75배 개선된 세계 최고 수준의 성능 향상을 달성함과 동시에 높은 전류 밀도에서 장시간 구동하는 우수한 내구성 또한 확보했다.
우리 대학 정연식 교수는 “일반적으로 반도체 기술과 수소 생산은 크게 다른 분야로 여겨지지만, 기존 합성 기술로는 얻기 어려운 독특한 조성의 소재를 정밀 반도체 공정 기술로 구현함으로써 높은 효율을 달성할 수 있었고, 이는 기술 분야 간 융합의 중요성을 잘 보여주는 연구 사례”라고 덧붙였다. KIST 김진영 박사는“기존 귀금속 촉매량의 1/10 이하만 사용하고도 동등 이상의 성능을 달성해, 앞으로 추가 연구를 통해 그린 수소 생산의 경제성을 확보할 수 있을 것으로 기대된다”고 언급했다.
신소재공학과 이규락 학생, KIST 김준 박사, 홍두선 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 9월 5일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Efficient and sustainable water electrolysis achieved by excess electron reservoir enabling charge replenishment to catalysts)
이번 연구는 산업자원통상부 에너지혁신인재양성사업, 과학기술정보통신부 미래수소원천기술개발사업, 그리고 과학기술정보통신부 나노소재기술개발 사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
2023.09.25
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생물의 후각을 모방한 단일 뉴로모픽 소자 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수, 기계공학과 박인규 교수 공동 연구팀이 ‘생물의 후각 뉴런을 모방한 단일 뉴로모픽 소자’을 개발하는 데에 성공하였다고 밝혔다. 과거‘인간의 후각을 모방한 뉴로모픽 모듈'을 개발하는 데에 성공했던 연구팀은, 기존에 센서와 뉴런 소자가 분리되어 별도 센서의 신호를 받아 스파이크 출력을 했던 뉴로모픽 모듈에서 한 층 더 발전된, 단일 소자만으로 가스 감지 및 스파이크 신호 출력이 가능한 뉴로모픽 소자를 개발하였다.
이상원 박사과정이 제 1저자로 참여하고 강민구 박사과정이 공동저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 ‘Cell’ 자매지인 ‘Device’에 2023년 9월 온라인판에 정식 출판됐다. (논문명 : An Artificial olfactory sensory neuron for selevtive gas detection with in-sensor computing).
인공지능을 활용한 가스 센서는 혼합 가스를 정확하게 분류할 수 있다는 점에서 산업 안전, 호흡 모니터링, 음식 모니터링 등 많은 분야에서 사용되고 있다. 그러나 기존의 센서들은 센서의 신호를 받아 디지털화하는 아날로그-디지털 변환기(ADC)가 별도로 필요할 뿐 아니라, 소프트웨어를 통해 인공지능을 구현하기 때문에 프로세서와 메모리 간 반복적인 데이터 이동이 필요한 폰노이만 아키텍처를 이용한다. 그에 따라 높은 전력이 소모되어 배터리로 구동되어야 하는 모바일, 사물인터넷 장치 등 실상황에서 활용성이 떨어진다.
한편, 인간의 후각 뉴런은 스파이크 형태로 감각 정보를 전달하고, 이를 뇌에서 병렬적으로 처리함으로써 낮은 전력 소비로도 가스를 감지할 수 있다. 초저전력 소모를 위하여, 이를 모방해 센서 단에서 스파이크 형태로 신호를 전달하는 뉴로모픽 후각 시스템이 주목을 받고 있으며, 기존 연구의 경우 별도의 센서 신호를 받아 뉴런 소자 및 회로에서 스파이크 신호로 변환을 하는 방식이었다. 그에 따라 센서와 뉴런 장치 간 별도의 패키징 공정이 필요하고, 두 장치 간에 발생하는 신호 지연 및 전력 소모도 추가로 발생하게 된다.
연구팀은 스파이크 신호를 출력할 수 있는 silicon nanowire field-effect transistor (SiNW-FET) 상부에 수소와 암모니아에 반응성을 가지는 palladium과 platinum nanoparticle을 코팅하여, 가스를 감지하여 스파이크 출력 변화를 보이는 단일 후각 뉴런 소자를 개발하였다. 즉 센서와 뉴런 소자를 별도로 공정하는 것이 아닌 가스 감지 기능을 하는 인공 뉴런 단일 소자를 개발한 것이다. 연구팀은 제작된 뉴런 소자에, 마찬가지로 field-effect transistor 기반의 단일 시냅스 소자를 연결하여 수소와 암모니아를 구분하는 뉴로모픽 모듈을 개발했다. 가스 감지 뉴런과 시냅스 모두 완전한 Si CMOS 공정 시스템을 이용하여 모듈을 개발하였기 때문에 이후 대규모 공정을 안정적으로 할 수 있다는 점에서 의미가 크다.
연구를 주도한 이상원 박사과정은 “개발된 뉴로모픽 모듈은 IoT 분야에서 호흡 모니터링이나 위험 가스 감지 등에 유용하게 사용될 것으로 기대된다"며, 특히 "자체적으로 가스 감지가 가능한 단일 뉴런 소자 개발은 인-센서 컴퓨팅 분야에서 의미 있는 발전이 될 것이다"고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업, 국가반도체연구실지원핵심기술개발사업, 중견연구사업, 국민위해인자대응기술개발사업 및 반도체설계교육센터의 지원을 받아 수행됐다.
2023.09.12
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쭉쭉 늘어나는 웨어러블 디바이스 핵심기술 개발
웨어러블 전자 소자, 소프트 로보틱스 등 차세대 전자 디바이스에는 오랜 시간 손상되지 않으며 구동하기 위해서는 단단하고 잘 늘어나면서도 스스로 치유되는 성질을 가지는 탄성 고분자 소재의 개발이 필요하다.
우리 대학 신소재공학과 강지형 교수 연구팀이 탄성 고분자 소재의 기계적 물성과 자가 치유 효율성을 동시에 높이는 새로운 고분자 설계법을 개발하였다고 28일 밝혔다.
자가 치유 고분자는 고분자 사슬의 움직임이 많고 에너지 분산에 효율적인 결합이 사용될 경우에 자가 치유 특성을 가지게 된다. 하지만 이러한 성질은 고분자 소재를 기계적으로 약하게 만들게 되어 강하며 스스로 치유되는 특성을 동시에 가지는 재료의 개발에는 어려움이 있었다.
강지형 교수 연구팀은 금속 이온과 유기 리간드를 포함한 고분자 사이의 결합에 음이온이 미치는 영향에 대해 다양한 분석법을 통해 심도 있게 분석하여 고분자 소재가 외부 힘에 얼마나 견디는지에 대한 응력 완화 메커니즘을 규명했다. 이를 바탕으로 각기 다른 기능을 가지는 두 음이온을 의도적으로 섞어 기존 소재 대비 강성이 세 배 이상 향상하는 동시에 자가 치유 효율성도 동반 향상하는 결과를 얻어냈다.
단백질에서 많이 볼 수 있는 배위 결합을 기반으로 한 자가 치유 고분자는 금속 양이온과 고분자내 유기 리간드가 가교 결합을 형성하고 전하 균형을 위해 음이온이 근처에 존재하는 형태를 가지고 있다. 하지만 기존의 연구들은 음이온이 배위 결합 형성에 미치는 영향을 심도 있게 분석하지 않았다.
연구팀은 다른 성질을 나타내는 다섯 가지 음이온을 선별하여 배위에 참여하는 음이온, 배위에 참여하지 않는 음이온, 둘 이상의 배위 방식을 가지는 음이온, 총 세 카테고리로 분류했으며 이들이 거시적 고분자 물성에 미치는 영향을 분석했다. 배위에 참여하는 음이온은 고분자의 탄성율을 높이지만 소재가 끊어지지 않고 늘어나게 하는 연신율을 감소시키는 반면 배위에 참여하지 않는 음이온은 낮은 탄성율과 높은 연신율을 부여한다. 둘 이상의 배위 방식을 가지는 음이온은 응력 완화 메커니즘의 다양화를 이끌어 높은 탄성률과 상대적으로 높은 연신율을 부여한다.
이에 따라 연구팀은 다중 배위 방식을 가지는 음이온과 배위에 참여하지 않는 음이온을 혼합했을 때 두 음이온이 가지는 시너지로 인해 단독 음이온 시스템에 비해 더 높은 탄성률, 높은 연신율, 높은 자가 치유 효율성이 나타나는 것을 밝혔다.
이번 연구를 주도한 강지형 교수는 “이번 연구는 양날의 검과 같은 관계를 갖는 탄성 고분자 소재의 기계적 성질과 자가 치유 효율성을 동시에 높이는 새로운 전략을 개발했다는 것에서 큰 의의가 있으며, 잘 찢어지지 않는 자가 치유 연성 고분자의 설계 및 합성에 새로운 방향성을 제시, 차세대 소재 개발에 크게 기여할 것”이라고 말했다.
우리 대학 신소재공학과 박현창 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스 (Nature Communications)’에 8월 19일 게재됐다. (논문명: Toughening self-healing elastomer crosslinked by metal–ligand coordination through mixed counter anion dynamics)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 나노소재기술개발사업 미래기술연구실 전략형, ERC 웨어러블 플랫폼 소재기술 센터의 지원을 받아 수행됐다.
2023.08.28
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마스크 하나로 선명한 3D 홀로그래픽 센서 구현
일반카메라에 비해 홀로그래픽 카메라는 물체의 3D 정보를 획득하는 능력 덕분에 현실감 있는 영상을 제공한다. 하지만 기존 홀로그래픽 카메라 기술은 광파(光波)의 간섭 현상을 이용하여 빛의 파장·굴절률 등을 측정하는 장치인 간섭계를 사용하여 복잡하고 주변 환경에 민감한 단점이 있다.
우리 대학 물리학과 박용근 교수 연구팀이 3차원 홀로그래피 이미징 센서 기술의 새로운 도약을 이뤘다고 23일 발표했다.
연구팀은 복잡한 간섭계를 사용하지 않는 혁신적인 홀로그래피 카메라 기술을 발표했다. 이 기술은 마스크를 이용해 빛의 위상 정보를 정밀하게 측정하며, 이에 따라 물체의 3D 정보를 더욱 정확하게 재구성할 수 있다.
연구팀은 제시한 혁신적인 방법은 수학적으로 특정 조건을 만족하는 마스크를 일반 카메라에 추가하고, 이를 통해 측정한 레이저 산란광을 컴퓨터 상에서 분석하는 방식이다. 복잡한 간섭계가 필요하지 않고, 더욱 단순화된 광학 시스템을 통해 빛의 위상 정보를 효과적으로 획득한다. 이 기술에서는 물체 뒤 위치한 두 렌즈 사이의 특별한 마스크가 중요한 역할을 한다. 이 마스크는 빛의 특정 부분을 선별적으로 필터링하며, 렌즈를 통과하는 빛의 강도는 일반적인 상업용 카메라로 측정될 수 있다. 이 기술은 카메라로부터 받아온 이미지 데이터와 마스크의 독특한 패턴을 결합해, 알고리즘 처리를 통해 물체의 세밀한 3D 정보를 복원한다.
이러한 방식은 어떤 위치의 물체든 선명하게 3차원으로 촬영하는 능력을 갖추고 있다. 실제 구현을 위해서는, 일반적인 이미지 센서에 단순한 디자인의 마스크를 추가하는 것으로 레이저 홀로그래피 3D 이미지 센서 구현이 가능하다. 이에 따라 광학 시스템의 설계와 제작이 더욱 간편해진다. 특히 이 새로운 기술은 빠른 움직임의 물체에도 선명한 홀로그래픽 이미지 촬영이 가능해 활용 범위가 넓어질 것으로 예상된다.
물리학과 오정훈 박사가 제1 저자로 참여한 이 연구 결과는 국제적인 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)' 8월 12일 字에 출판됐다. (논문명: Non-interferometric stand-alone single-shot holographic camera using reciprocal diffractive imaging)
제1 저자인 물리학과 오정훈 박사는 “제안하는 홀로그래픽 카메라의 모듈은 일반 카메라에 필터를 추가하는 방식으로 구현될 수 있으므로, 실용화된다면 일상생활에서 비전문가가 손쉽게 사용할 수 있을 것이다”라며, “특히 기존의 원격 감지 기술들을 대체할 수 있다는 높은 잠재력을 가지고 있다”라고 말했다.
한편 이번 연구는 연구재단의 리더연구사업, 과학기술정보통신부의 홀로그램핵심기술지원사업, 나노 및 소재 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.08.23
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미생물로 나일론을 친환경적으로 만든다
기후 변화와 환경 문제가 심각해짐에 따라 나일론을 포함한 다양한 고분자들의 친환경 생산에 관한 관심이 빠르게 증가하는 추세다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀 한태희 박사가 `나일론-5의 단량체인 발레로락탐을 생산하는 미생물 균주 개발'에 성공했다고 10일 밝혔다.
발레로락탐(valerolactam)은 나일론-5 및 나일론 6,5의 중요한 단량체다. 나일론-5와 나일론 6,5는 역사가 가장 오래된 합성섬유인 나일론의 일종으로, 나일론-5는 탄소 5개짜리 단량체로 이루어진 고분자, 나일론 6,5는 탄소 6개와 5개짜리의 두 가지 단량체로 이루어진 고분자를 말한다. 이는 우수한 가공성과 가볍고 질긴 특징으로 인해 의류뿐 아니라 배드민턴 라켓 줄, 어망, 텐트, 그리고 기어 부품 등 산업 전반에 활용되고 있다. 또한 단량체란 이러한 고분자를 만드는 재료이며, 단량체들을 서로 연결해 고분자를 합성하는 원리다.
석유 화학 기반의 화학적 발레로락탐 생산은 극한 반응조건과 유해 폐기물 생성이라는 문제점을 지니고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발레로락탐을 친환경적이며 고효율로 생산하는 미생물 세포 공장을 개발하려는 노력이 이뤄지고 있다. 시스템 대사공학은 효과적인 미생물 균주 개발을 위해 필요한 핵심 전략으로, 이상엽 특훈교수가 창시한 연구 분야다.
이상엽 특훈교수 연구팀은 미생물의 대사회로를 조작하는 기술인 대사공학을 이용해 아미노산 생산에 주로 사용되는 세균의 일종인 코리네박테리움에 발레로락탐 생산 합성 대사회로를 구축했다. 이로써 바이오매스인 포도당을 탄소원으로 사용해 고부가가치의 발레로락탐을 생산하는 미생물 균주를 개발했다고 연구팀 관계자는 설명했다.
이 교수팀은 2017년 대장균을 대사공학적으로 개량해 발레로락탐을 세계 최초로 생산하는 전략을 제시한 바 있다. 하지만 그 당시 낮은 발레로락탐 생산능과 부산물 생성과 같은 한계가 있었다.
이번 연구를 통해 미생물의 발레로락탐 생산능을 향상시키고 개발한 균주에 추가로 부산물 제거를 위한 시스템 대사공학 전략을 도입했다. 주요 부산물 생산에 관여하는 유전자를 제거하고, 유전자 스크리닝을 통해 부산물이자 전구체인 5-아미노발레르산(5-aminovaleric acid)을 발라로락탐으로 전환시켜서 부산물 생성을 줄이는데 성공했다.
연구팀은 또한 5-아미노발레르산을 발레로락탐으로 전환하는 유전자를 게놈 상에 여러 번 삽입하는 전략을 통해 발레로락탐 생산을 위한 대사 흐름을 강화하고, 세계 최고 농도(76.1g/L)의 발레로락탐을 고효율로 생산하는 데 성공했다. 이는 기존 대비 6.17배 높은 수치다.
해당 연구 결과는 국제 학술지인 `대사공학지(Metabolic Engineering)'에 지난 7월 12일 게재됐다.
※ 논문명 : Metabolic engineering of Corynebacterium glutamicum for the high-level production of valerolactam, a nylon-5 monomer
※ 저자 정보 : 이상엽(한국과학기술원, 교신저자), 한태희(한국과학기술원, 제1저자) 포함 총 2명
연구에 참여한 한태희 박사는 “미생물을 기반으로 나일론의 단량체인 락탐을 고효율로 생산하는 친환경 기술을 개발했다는 점에 의의가 있다”며 “이번 기술을 활용해 미생물 기반의 바이오 고분자 산업이 석유화학 기반의 화학산업을 대체하는 데에 한 단계 앞으로 나아갈 수 있을 것”이라고 밝혔다.
이번 연구는 이상엽 특훈교수 연구팀에 의해 과학기술정보통신부가 지원하는 기후환경연구개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발 과제’의 지원을 받아 수행됐다.
2023.08.10
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갈색 지방 열 생성 조절 인자 규명
우리 대학 의과학대학원 서재명 교수가 한국생명공학연구원(원장 김장성, 이하 생명연) 대사제어연구센터 배광희 박사, 김원곤 박사 연구팀과 공동연구를 통해 갈색지방의 신규 대사 조절 인자를 규명했다고 밝혔다.
갈색지방은 백색지방과는 달리 열 생성을 통해 에너지를 소모하며 갈색지방의 활성은 나이나 신체 대사적 상태 특히, 비만과 반비례 관계를 가지고 있다. 이러한 특성으로 갈색지방은 비만과 대사 질환 제어의 새로운 치료제 표적으로 간주되고 있다. 세포 내 에너지를 생성하는 미토콘드리아 기질에 위치한 짝풀림 단백질(UCP1)이 갈색지방의 열 생성 과정에서 핵심적인 역할을 하는 것으로 알려져 있으나, 다른 열 생성 인자들에 관해서는 많이 알려지지 않았다.
공동 연구팀은 갈색지방의 RNA 전사체와 단백질체 정보를 이용한 다중오믹스 분석을 통해 LETMD1이라는 단백질이 갈색지방조직의 분화 및 발달 단계에서 선택적으로 발현되고 있음을 발견했다. 나아가 LETMD1 단백질이 기존 보고와는 달리 미토콘드리아 기질에 위치하고 있음을 새롭게 확인했다.
LETMD1 유전자 결핍 마우스를 제작하여 추위에 노출 시킨 결과, UCP1 단백질의 발현이 억제되어 있어 체온과 호흡을 유지시키지 못한다는 결과를 관찰했으며, 기전 연구를 통해 LETMD1 단백질이 호흡복합체의 발현과 기능에 영향을 준다는 사실을 밝혔다.
공동 제1 저자인 김광은 박사는 "갈색지방은 섭취한 에너지를 열로 전환할 수 있기 때문에, LETMD1 단백질을 통해 비만 등 대사성 질환의 예방 및 중재기술 개발에 활용될 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
우리 대학 의과학대학원 김광은 박사 (현 서울대학교 화학부 박사후연구원)와 생명연 박안나 박사 (현 미시간대 의대 박사후연구원)가 공동 제 1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 6월 23일자 온라인판에 출판되었다. (논문명 : Mitochondrial matrix protein LETMD1 maintains thermogenic capacity of brown adipose tissue in male mice).
이번 연구는 과기정통부 중견연구자 지원사업, 산업자원부 알키미스트사업, 국가신약개발사업, 생명연 주요사업, KAIST 국제공동연구지원사업의 지원으로 수행되었다.
2023.07.31
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NEREC, 2023 국제핵비확산학회 개최
우리 대학은 다음 달 1일(화)부터 이틀간 앰배서더 서울 풀만호텔에서 '2023 NEREC-KINAC 국제핵비확산학회'를 개최한다.
국제핵비확산학회는 세계 핵확산 동향 평가 및 핵비확산 전망, 북한 핵문제와 소형원자로 개발 등 원자력을 평화적으로 이용하기 위한 대안을 기술적·정책적 측면에서 통합적으로 모색하기 위한 대규모 연례 국제회의다.
올해는 학회 개최 10주년을 맞아 KAIST 핵비확산교육연구센터(센터장 임만성, Nuclear Nonproliferation Education and Research Center, NEREC)와 한국원자력통제기술원(원장대행 이나영, KINAC)이 공동 개최한다.
총 4개의 세션으로 진행되는 이번 학회는 ▴핵비확산의 관점에서 국제사회가 직면한 도전과제와 대응 방향 ▴북한 핵 개발 동향 및 전망과 핵 위협 감소를 위한 고찰 ▴소형원자로(SMRs) 개발과 도입에 따른 원자력 안전· 핵안보·안전조치 등에 대한 통합적 대응 방안 ▴미래 원자력기술의 평화적인 이용을 주도할 차세대 전문가 양성을 위한 국제사회 협력 방안 등을 주제로 다룬다.
이를 위해, 보니 젠킨스(Bonnie Jenkins) 미국 국무부 군비통제·국제안보 차관, 빅터 차(Victor Cha) 미 국제전략연구소 한국석좌, 스티븐 밀러(Steven E. Miller) 미 하버드대 케네디스쿨 국제안보프로그램 국장 등이 기조연설하고, 백원필 한국원자력학회 회장이 폐회사를 전한다.
한국·미국·중국·호주·캐나다·인도네시아 등 8개국 소속 21개 대학 및 연구소의 원자력전문가와 국제정치전문가 총 26명이 발표와 토론을 맡는다. 온·오프라인으로 동시 진행되는 이번 학회에는 국내·외 핵비확산 정책 및 원자력기술 전문가 등 약 300여 명이 참여할 것으로 예상된다. 또한, 이번 학회 기간에는 세계 핵비확산체제의 미래를 주도해 갈 젊은 인재들이 대거 참여하는 'NEREC 총동문회'를 부대행사로 진행한다. KAIST 핵비확산교육연구센터는 세계 각국의 역량 있는 학생들을 핵비확산 전문가로 양성하는 국제 교육 훈련 프로그램을 10년간 운영해 총 50여 개 국가 출신 263명의 동문을 배출했다. 이들은 이번 행사를 계기로 한자리에 모여 신진 연구자 사이의 네트워크를 공고히 다지는 것은 물론 세대 간 소통을 위해 연사로 참여하는 세계적인 전문가들과 교류할 예정이다.
학회를 총괄한 임만성 KAIST 핵비확산교육연구센터장은 "올해 10주년을 맞이한 이번 학회가 우리 시대 원자력 기술의 평화적 이용과 관련된 도전과제를 해결해 나가는 데 실천적이고 구체적인 방안을 제시하는 전진의 자리가 되기를 바란다"라고 밝혔다. 우리나라 시간을 기준으로 8월 1일 오전 10시에 시작되는 이번 행사는 모든 순서가 유튜브로 실시간 중계되며, 유튜브 KAIST NEREC 채널에서 누구든 무료로 참여할 수 있다. '2023 NEREC-KINAC 국제핵비확산학회'와 관련한 자세한 내용 참여 방법은 사무국(042-350-8115)에서 확인할 수 있다.
2023.07.28
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인과관계 추정 정확도 높인 새로운 방법론 개발
우리 대학 수리과학과 김재경 교수 연구팀이 수학 모델을 기반으로 시계열 데이터의 인과관계를 추정하는 새로운 방법론을 개발했다. 복잡한 계산 과정을 없애 기존보다 빠른 속도로 추론이 가능하면서도, 정확도는 획기적으로 높였다.
매 순간 다양한 데이터가 기록되고 있다. 그중 시간의 흐름을 기준으로 기록된 ‘시계열 데이터’는 일기 예보와 경제 분야뿐만 아니라 의학 분야에서도 가치 있게 쓰인다. 입원 환자의 심전도 측정을 통해 심장 발작의 직접적인 요인을 찾는 것과 같이 인과관계를 추정하는 것이 대표적이다. 최근에는 스마트 워치 등 웨어러블 기기를 통해 일상에서 건강 데이터를 쉽게 수집할 수 있게 되면서, 의학 분야에서 시계열 데이터 분석의 중요성이 더 커지고 있다.
시계열 데이터에서 인과관계를 추정하는 대표적인 방법으로는 2003년 노벨 경제학상을 수상한 클라이브 그레인저 미국 샌디에이고캘리포니아대(UC샌디에이고) 교수가 제시한 ‘그레인저 인과관계 검정(Granger causality test)’이 있다. 이는 미래 경제지표 예측, 질병 요인분석, 지구온난화의 원인 등 수많은 분야에 걸쳐 응용됐다. 그레인저 인과관계 검정을 개선한 정보 이론 기반의 다양한 인과관계 추정 방법이 개발됐지만, 일련의 방법들은 시계열 데이터가 비슷한 주기로 변화하는 동시성을 가지기만 하면, 인과관계가 있다고 잘못 예측하는 경우가 많았다. 또한, 직접적인 인과관계와 간접적인 인과관계를 구별하지 못한다는 한계도 있었다.
이러한 한계를 극복하기 위해 최근 수리 모델을 기반으로 하는 방법론들이 등장했다. 수리 모델로 주어진 시계열 데이터를 잘 맞출 수 있는지 확인하는 방법을 통해 인과관계를 예측한다. 수리 모델이 정확하기만 하면 기존 그레인저 인과관계 검정의 한계인 동시성과 간접적인 영향을 인과관계와 혼동하지 않는다는 장점이 있다. 그러나 정확한 수리 모델을 알기 힘들고, 현재까지 제시된 수리 모델 기반 방법론들은 복잡한 계산이 필요해 추정 시간이 많이 걸린다는 단점이 있다.
이러한 상황에서 연구팀은 기존 방법론들의 한계를 모두 해결한 새로운 방법론 ‘GOBI(General ODE-Based Inference)’를 개발했다. 우선, 연구팀은 시계열 데이터가 일반적인 수학 모델로 표현될 수 있는지 확인하는 수학 이론을 만들었다. 그리고 이 이론을 바탕으로 정확한 수리 모델이나 복잡한 계산 없이도 시계열 데이터로부터 인과관계를 추정하는 방법론을 개발했다.
개발한 방법론을 인과관계 분석에 적용해 본 결과 세포 내 분자들의 상호작용, 생태계 네트워크, 기상 시스템 등 다양한 분야의 데이터에서 기존 방법론에 비해 월등한 성능을 보여줬다. 특히, 동시성 및 간접적인 영향을 가지는 시계열 데이터에서도 인과관계를 성공적으로 추론했다. 연구진은 GOBI를 통해서 여러 오염 물질 중 이산화질소와 호흡기로 유입되는 부유 미립자(직경 10㎛ 이하의 입자)가 심혈관계 질환에 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다.
김재경 교수는 “수학과 통계를 결합하여 정확하면서도 다양한 시스템에 유연하게 적용할 수 있는 새로운 인과관계 추정 방법론을 개발했다”며 “사회 및 자연과학 분야에 걸쳐 두루 사용되는 인과관계 추정 연구에 새로운 패러다임을 제시할 것으로 예상된다”고 말했다.
연구결과는 7월 24일 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications, IF 17.694)’ 온라인판에 실렸으며, 우리 대학 박세호 학사과정(제1저자)과 하석민 학사과정(제2저자)이 참여했다.
2023.07.26
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약물 부작용 및 용해도 예측 그래프 신경망 기술 개발
최근 화학, 생명과학 등 다양한 기초과학 분야의 문제를 해결하기 위해 그래프 신경망 (Graph Neural Network) 기술이 널리 활용되고 있다. 그 중에서도 특히 두 물질의 상호작용에 의해 발생하는 물리적 성질을 예측하는 것은 다양한 화학, 소재 및 의학 분야에서 각광을 받고 있다. 예를 들어, 어떠한 약물 (Drug)이 용매 (Solvent)에 얼마나 잘 용해되는지 정확히 예측하고, 동시에 여러 가지 약물을 투여하는 다중약물요법 (Polypharmacy)의 부작용을 예측하는 것이 신약 개발 등에 매우 중요하다.
우리 대학 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 한국화학연구원(원장 이영국)과 공동연구를 통해 물질 내의 중요한 하부 구조(Substructure)를 탐지하여 두 물질의 상호작용에 의해 발생하는 물리적 성질 예측의 높은 정확도를 달성할 수 있는 새로운 그래프 신경망 기법을 개발했다고 18일 밝혔다.
기존 연구에서는 두 분자 쌍이 있을 때, 각 분자내에 존재하는 원자들 사이의 상호 작용만을 고려해 그래프 신경망 모델을 학습하였다. 예를 들어 특정 발색체의 물(H2O)에 대한 용해도를 예측하고자 할 때, 발색체 내의 각 원자들에 대해 물 분자의 원자들 (즉, H, O)이 갖는 영향력을 고려하는 것이다. 연구팀이 이에 반해, 연구팀이 착안한 점은 분자 구조의 화학적 특성을 결정하는 데 있어서 원자뿐만 아니라 작용기(Functional group)와 같은 분자내 하부 구조들이 중요한 역할을 한다는 점이었다. 예를 들어, 알코올이나 예를 들어, 알코올이나 포도당과 같이 하이드록실기 (Hydroxyl group)를 포함하는 분자들은 일반적으로 물에 대한 용해도가 높은 것으로 알려져 있다. 즉, 하이드록실기라는 작용기가 물에 대한 용해도를 결정하는데 중요한 역할을 한다는 것이다.
연구팀은 분자의 특성을 결정하는데 큰 영향을 끼치는 하부 구조를 추론하는 기술을 분자내의 중요한 정보를 최대한 압축하여 보존하는 ‘정보 병목 이론’과, 분자 내의 어떤 하부 구조가 분자의 고유한 특성을 결정 짓는데 큰 역할을 했는지 대한 인과 관계를 추론하는 ‘인과 추론 모형’을 활용하여 개발했다. 이를 통해 분자의 고유한 특성에 가장 큰 영향을 미치는 하부 구조를 찾아내었다. 또한 분자 간 관계를 추론하는 문제에서는 상대방 분자에 따라 대상 분자의 중요한 하부 구조가 달라질 수 있다는 점을 착안하여 물질 간 관계를 예측하는 모델을 제안했다.
이번 새로운 그래프 신경망 기법을 의학에 적용하여 정보 병목 현상을 기반으로 한 연구는 기존 연구에 비해 약물 용해도 예측에서 11%의 성능 향상, 다중약물요법 부작용 예측에서 4%의 정확도 향상을 이뤄냈다. 또한, 인과 추론 모형을 기반으로 한 연구는 약물 용해도 예측에서 17%의 성능 향상, 약물 부작용 예측에서 2%의 정확도 향상을 이뤄냈다.
박찬영 교수팀은 정보 병목 이론을 기반으로 중요한 하부 구조를 탐지해 분자 구조 관계의 높은 예측 정확도를 달성할 수 있는 그래프 신경망 모델을 개발해 기계학습 분야 최고권위 국제학술대회 ‘국제 기계 학습 학회 International Conference on Machine Learning (ICML 2023)’에서 올 7월 발표할 예정이다. (논문명: Conditional Graph Information Bottleneck for Molecular Relational Learning). 또한 인과 추론 모형을 기반으로 중요한 하부 구조를 탐지해 분포 변화에도 모델의 성능이 강건하게 유지되는 그래프 신경망 모델을 개발해 데이터마이닝 최고권위 국제학술 대회 ‘국제 데이터 마이닝 학회 ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2023)’에서 올 8월에 발표할 예정이다. (논문명: Shift-Robust Molecular Relational Learning with Causal Substructure). 두 연구 모두 KAIST 산업및시스템공학과 대학원에 재학 중인 이남경 박사과정 학생이 제1 저자, 화학연구원의 나경석 연구원이 공동 저자, 우리 대학 산업및시스템공학과의 박찬영 교수가 교신저자로 참여했다.
두 연구의 제1 저자인 이남경 박사과정은 “제안한 기술은 분자의 성질을 결정하는 데 있어 큰 영향을 미치는 하부 구조가 존재한다는 화학적 지식에 기반해 그래프 신경망을 학습할 수 있는 새로운 방법”이라면서 “상대편 분자를 고려해 대상 분자의 중요한 구조를 찾는 방법론은 이미지-텍스트 멀티 모달 학습 방법에서도 적용될 수 있어, 심층 학습 전반적인 성능 개선에 기여할 수 있다”고 밝혔다.
연구팀을 지도한 박찬영 교수도 “제안한 기술은 화학과 생명과학을 포함한 다양한 분야에서 새로운 물질을 발견하는데 널리 사용될 것으로 기대하며, 특히 환경 친화적인 소재 개발, 질병 치료를 위한 신약 발굴 등에 있어서 본 기술의 가치가 더욱 부각될 것으로 보인다”라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 정보통신기획평가원의 지원을 받은 사람중심 인공지능 핵심원천기술개발 사업과 한국화학연구원 기본사업 (KK2351-10)의 지원을 받아 수행됐다.
2023.07.18
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