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획기적인 반도체 소자 설계를 위한 2차원 공진기 개발
빛을 이용한 광공진기가 현대 정보·통신 산업에 필수적인 것과 같이, 양자 정보를 처리하는 차세대 반도체 소자를 설계하는 데에 활용될 수 있는 2차원 전자를 가두는 공진기*를 세계 최초로 구현하여 화제다.
*공진기란 한정된 공간 안에 파동을 가두는 장치로서 빛이나 음파, 혹은 통신 기술에 쓰이는 전자기파와 같은 파동을 제어하는 분야에서 필수적으로 활용됨.
우리 대학 응집상 양자 결맞음 센터(센터장 물리학과 심흥선 교수)는 우리 대학 물리학과 최형순 교수, 부산대학교 정윤철 교수, 전북대학교 최형국 교수와 공동연구를 통해 2차원 전자의 파동성을 이용한 공진기를 개발하는데 성공했다고 13일 밝혔다.
빛은 파동이면서도 다양한 매질 내에서 장거리 이동이 가능하다. 따라서 빛은 마주보는 거울 사이에 가두어 두더라도 소실되지 않고 여러 차례 왕복이 가능하여 광공진기 개발에 용이하고 실제로 다양한 광학소자들이 이미 폭넓게 개발되어 활용되고 있다. 반면에 물질 내부의 전자는 매질 내에서 쉽게 산란되어 빛의 파동성을 유효하게 활용하는 기술이나 소자 개발이 쉽지 않다. 이런 한계를 극복하고 전자를 이용하여 광학 기술을 모사하는 것을 '전자광학'이라고 한다. 이번 연구는 전자가 단순히 파동성을 띈다는 사실을 확인한 것에 그치지 않고 광공진기의 2차원 전자광학적 소자에 대응되는 전자공진기를 실제로 구현했다는 점에서 의미가 크다.
지금까지 직진하는 1차원 전자를 가둬 공진기를 만든 사례는 있었지만, 2차원 평면상에서 반사나 회절, 간섭 등이 복합적으로 일어나는 전자를 가둬 공진기를 만든 처음 사례이다. 이번 연구를 통해 앞으로 더욱 다양한 형태로 전자를 제어할 수 있는 원천기술로도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
공동연구팀은 반도체 나노소자 공정을 통해 전자의 파동을 반사할 수 있는 곡면거울을 제작하고 광공진기의 구조를 2차원 전자에 적용하여 물질 파동 또한 빛과 동일한 방법으로 가두어 둘 수 있다는 사실을 밝혀낸 것이다. 이를 위해 반도체를 극저온으로 냉각하면 반도체 내부의 전자가 수 미크론(백만분의 1미터) 정도 양자역학적 특성이 보존되는 2차원 전자 파동 형태로 존재할 수 있다. 이 반도체 위에 전극을 입히고 강한 음전압을 걸어주면 전극이 있는 영역으로는 전자가 진입하지 못하게 되므로 전자가 반사되는 거울 역할을 할 수 있다. 이 원리를 적용하여 두 개의 마주 보는 곡면거울로 이루어진 공진기 구조를 만들고 그 내부에 전자 파동을 주입하여 그 전도도를 측정함으로써 실제로 전자가 공명하는 특성이 관측하였다. 이를 통해 양자역학적 특성을 갖는 물질 파동 또한 빛과 동일한 방법으로 가두어 둘 수 있다는 사실을 밝혀낸 것이다.
우리 대학 물리학과 박사과정 박동성학생과 부산대학교 박사과정 정환철학생이 공동 제1 저자로 참여한 이 연구 결과는 지난 1월 26일 네이처 자매지인 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 게재됐다. (논문명 : Observation of electronic modes in open cavity resonator)
최형순 교수는 “동 기술은 2차원 전자계의 전자광학 발전에 새로운 가능성을 제시하는 원천기술로써 향후 다양한 양자기술 분야에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다”라고 설명했다.
이번 연구는 한국연구재단 선도연구센터(SRC)를 중심으로 이루어졌으며 그 외에도 한국연구재단의 다양한 연구 사업(양자컴퓨팅 개발사업, 기본연구, 중견연구 지원사업 등)의 지원이 있었다.
2023.02.13
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획기적 암 치료제를 만들 단백질 코드 규명
우리 대학 의과학대학원 이지민 교수 연구팀이 유럽분자생물학연구소(EMBL) 미하일 사비스키(Mikhail Savitski) 교수, 서울대학교 백성희 교수와 공동 연구를 통해 질환의 억제와 촉진의 실마리가 되는 단백질 수명을 결정하는 단백질 *번역 후 조절(post-translational modification, 이하 PTM) 코드를 규명했다고 1일 밝혔다.
* 번역 후 조절(PTM): DNA가 mRNA가는 전사 과정을 거쳐 최종 단백질로 번역까지 일어난 이후에 추가적으로 생기는 현상으로, 단백질의 구조나 효능에 영향을 미치는 것으로 주로 알려져 있음
연구팀은 기존에 단백질의 운명 조절과 연관이 없을 것으로 생각됐던 PTM 신호를 `PTM-활성화(PTM-activated) 데그론'과 `PTM-불활성화(PTM-inactivated) 데그론'으로 구분해 단백질 수명 조절과의 관련성을 규명했다.
*PTM 활성화 데그론과 PTM 볼활성화 데그론: PTM에 의해 데그론이 활성화 되는 것은 단백질의 번역후 변화가 단백질의 분해를 촉진했다는 것을 의미하며, 반대로 불활성화 데그론은 번역 후 조절 신호가 단백질의 분해를 억제하여 단백질의 축적이 일어났음을 의미
여기서 데그론 코드란 단백질 수준을 조절 가능한 아미노산 서열의 조합 개념으로 질병의 진행이나 억제의 스위치 역할을 하는 단백질의 수명 조절 코드를 말한다.
연구팀은 이를 규명한 결과 기존 치료제가 접근할 수 없는 `기존에 약으로 만들지 못했던(Undruggable)' 신규 타깃의 정확도 높은 치료법 개발의 가능성을 열었다.
또한 연구팀은 신규 PTM 관련 코드를 다각화함으로 인해 단백질 분해 및 생성의 근본 원인을 알 수 없었던 기존의 신호 전달 체계에 PTM을 유도하거나 제거하는 효소의 역할을 재조명했다. 이번 연구를 통해 질병 관련 단백질 수명 변화 기원을 PTM 코드로 디지털화해서 미리 규명을 함으로써 그동안 단백질 수준을 마지막 단계에서 조절하는 *유비퀴틴 신호에만 집중했던 부분을 변경하도록 제안했다.
* 유비퀴틴: 단백질이 분해되기 전에 먼저 일어나는 대표적인 화학적 변화로 알려져 있으며 없어져야 할 단백질에 붙는 표지자로 널리 알려져 있음
우리 대학 의과학대학원 이지민 교수가 제1 저자로 초청돼 기고한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications, IF 17.69)' 에 지난 1월 13일 字 출판됐다. (논문명 : Control of protein stability by post-translational modifications).
이지민 교수는 "새롭게 제시한 PTM-활성화 또는 PTM-불활성화 데그론 코드의 규격화는 기존 약에 반응하지 않거나 저항성이 생기는 단백질 수준을 조절 가능한 다양한 질병 (대표적으로 암이나 퇴행성 뇌질환)의 진단 및 의약품 개발로 발전시킬 수 있을 것으로 기대된다ˮ 고 밝혔다.
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업, 한국연구재단 리더연구사업,유럽분자생물학연구소 및 과학기술정보통신부 의사과학자양성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.02.01
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‘라이보’ 로봇, 해변을 거침없이 달리다
우리 대학 기계공학과 황보제민 교수 연구팀이 모래와 같이 변형하는 지형에서도 민첩하고 견고하게 보행할 수 있는 사족 로봇 제어기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
황보 교수 연구팀은 모래와 같은 입상 물질로 이루어진 지반에서 로봇 보행체가 받는 힘을 모델링하고, 이를 사족 로봇에 시뮬레이션하는 기술을 개발했다. 또한, 사전 정보 없이도 다양한 지반 종류에 스스로 적응해가며 보행하기에 적합한 인공신경망 구조를 도입해 강화학습에 적용했다. 학습된 신경망 제어기는 해변 모래사장에서의 고속 이동과 에어 매트리스 위에서의 회전을 선보이는 등 변화하는 지형에서의 견고성을 입증해 사족 보행 로봇이 적용될 수 있는 영역을 넓힐 것으로 기대된다.
기계공학과 최수영 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 로보틱스(Science Robotics)' 1월 8권 74호에 출판됐다. (논문명 : Learning quadrupedal locomotion on deformable terrain)
강화학습은 임의의 상황에서 여러 행동이 초래하는 결과들의 데이터를 수집하고 이를 사용해 임무를 수행하는 기계를 만드는 학습 방법이다. 이때 필요한 데이터의 양이 많아 실제 환경의 물리 현상을 근사하는 시뮬레이션으로 빠르게 데이터를 모으는 방법이 널리 사용되고 있다.
특히 보행 로봇 분야에서 학습 기반 제어기들은 시뮬레이션에서 수집한 데이터를 통해서 학습된 이후 실제 환경에 적용돼 다양한 지형에서 보행 제어를 성공적으로 수행해 온 바 있다.
다만 학습한 시뮬레이션 환경과 실제 마주친 환경이 다른 경우 학습 기반 제어기의 성능은 급격히 감소하기 때문에, 데이터 수집 단계에서 실제와 유사한 환경을 구현하는 것이 중요하다. 따라서, 변형하는 지형을 극복하는 학습 기반 제어기를 만들기 위해서는 시뮬레이터는 유사한 접촉 경험을 제공해야 한다.
연구팀은 기존 연구에서 밝혀진 입상 매체의 추가 질량 효과를 고려하는 지반 반력 모델을 기반으로 보행체의 운동 역학으로부터 접촉에서 발생하는 힘을 예측하는 접촉 모델을 정의했다.
나아가 시간 단계마다 하나 혹은 여러 개의 접촉에서 발생하는 힘을 풀이함으로써 효율적으로 변형하는 지형을 시뮬레이션했다.
연구팀은 또한 로봇의 센서에서 나오는 시계열 데이터를 분석하는 순환 신경망을 사용함으로써 암시적으로 지반 특성을 예측하는 인공신경망 구조를 도입했다.
학습이 완료된 제어기는 연구팀이 직접 제작한 로봇 `라이보'에 탑재돼 로봇의 발이 완전히 모래에 잠기는 해변 모래사장에서 최대 3.03 m/s의 고속 보행을 선보였으며, 추가 작업 없이 풀밭, 육상 트랙, 단단한 땅에 적용됐을 때도 지반 특성에 적응해 안정하게 주행할 수 있었다.
또한, 에어 매트리스에서 1.54 rad/s(초당 약 90°)의 회전을 안정적으로 수행했으며 갑작스럽게 지형이 부드러워지는 환경도 극복하며 빠른 적응력을 입증했다.
연구팀은 지면을 강체로 간주한 제어기와의 비교를 통해 학습 간 적합한 접촉 경험을 제공하는 것의 중요성을 드러냈으며, 제안한 순환 신경망이 지반 성질에 따라 제어기의 보행 방식을 수정한다는 것을 입증했다.
연구팀이 개발한 시뮬레이션과 학습 방법론은 다양한 보행 로봇이 극복할 수 있는 지형의 범위를 넓힘으로써 로봇이 실제적 임무를 수행하는 데에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
제1 저자인 최수영 박사과정은 "학습 기반 제어기에 실제의 변형하는 지반과 가까운 접촉 경험을 제공하는 것이 변형하는 지형에 적용하는 데 필수적이라는 것을 보였다ˮ 라며 "제시된 제어기는 지형에 대한 사전 정보 없이 기용될 수 있어 다양한 로봇 보행 연구에 접목될 수 있다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
2023.01.26
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약물 상호작용 예측하는 美 FDA 수식, 틀렸다
여러 약물을 동시에 복용하면, 약물간의 상호작용에 의해 약효가 달라질 수 있다. 우리 대학 수리과학과 김재경 교수 연구팀(기초과학연구원 수리 및 계산 과학 연구단 의생명 수학 그룹 CI)은 채정우‧김상겸 충남대약대 교수팀과 공동으로 미국 식품의약국(FDA)이 사용을 권장하는 약물 상호작용 예측 수식이 부정확했던 원인을 규명하고, 정확도를 2배 이상 높인 새로운 수식을 제시했다.
체내 흡수된 약물은 간을 비롯한 여러 장기의 효소에 의해 대사되어 체내에서 사라진다. 두 가지 이상의 약을 함께 복용할 경우, 하나의 약이 다른 약의 대사를 변화시켜 체외 배설을 촉진하거나 억제할 수 있다. 목표로 한 치료 효과를 내지 못하거나 부작용이 발생할 가능성이 있다. 이를 ‘약물 상호작용(DDI)’이라고 한다.
약물 상호작용에 따라 약물의 제거 속도를 정확하게 예측하는 것은 의약품 처방 및 신약 개발에 있어 매우 중요하다. 의료진은 약물을 복합처방할 때 의약품 사용설명서에 명시된 약물 상호작용 정보를 토대로 처방을 내린다. 신약 개발 과정에서도 약물 상호작용을 필수로 연구하여 표시하도록 되어 있다.
FDA는 약물 상호작용을 평가하고, 다약제 복용 과정의 부작용을 최소화하기 위한 가이던스(Guidance‧지침서)를 1997년 처음 발행했다(2020년 1월 개정). 신약 개발과정에서 신약 후보물질과 시판된 모든 약물의 상호작용을 모두 평가하는 것이 현실적으로 불가능하기 때문에 FDA는 가이던스에서 제시한 수식을 활용해 약물 상호작용을 간접적으로 평가하도록 권고하고 있다.
문제는 이 수식의 정확도가 떨어진다는 점이다. FDA가 제시하는 수식은 효소의 반응속도를 설명하는 ‘미카엘레스-멘텐 식’을 기반으로 한다. 이 수식은 약물 대사에 관여하는 체내 효소의 농도가 낮다는 것을 전재로 한다. 연구진은 실제 간에서 약물 대사에 관여하는 효소 농도는 예측에 사용돼온 값보다 1000배 이상 높은 것으로 확인함으로써 기존 FDA 수식이 부정확한 원인을 찾았다.
채정우 충남대약대 교수는 “연구자들은 과학적인 근거가 부족한 인위적인 수를 곱하는 식으로 FDA의 수식을 보정해서 사용해왔다”며 “과거의 과학자들이 당시의 정설이던 천동설을 기반으로 행성의 움직임을 설명하기 위해 복잡한 궤도를 도입했던 것과 유사한 상황”이라고 말했다.
연구진은 수학-약학 협력연구를 통해 약물 상호작용을 설명할 수 있는 새로운 수식을 개발했다. 의심 없이 사용돼 온 기존 식 대신 효소의 농도에 상관없이 정확하게 약물의 대사 속도를 예측할 수 있는 새로운 수식을 유도했다.
이후, 새로 쓰인 수식을 이용해 약물 상호작용을 예측하고, 실제 실험으로 측정된 값과 비교했다. 그 결과, 인위적인 보정 없이도 예측 정확도가 2배 이상 증가한 것으로 확인됐다. 기존 FDA 수식은 약물 상호작용을 2배의 오차범위 내에서 예측한 비율이 38%인데 반해, 수정된 식은 80%에 달했다.
생물학적 제제를 제외한 대부분의 의약품은 FDA 가이던스에 따라 약물의 상호작용을 평가한다. 이 결과는 약효와 부작용에 직결된다. 정확한 수식을 활용한 약물 상호작용 연구 및 약물 처방이 필요한 이유다.
김상겸 충남대약대 교수는 “약물 상호작용 예측 정확도의 개선은 신약개발의 성공률과 임상에서의 약물 효율을 높이는데 기여할 것”이라며 “임상약리학 분야 최고의 저널에 논문을 발표한 만큼, 이번 연구결과에 따라 FDA 가이던스가 수정될 것으로 기대한다”고 말했다.
김재경 교수는 “수학과 약학의 협력 연구 덕분에 당연히 정답이라고 생각했던 수식을 수정하고, 인류의 건강한 삶을 위한 단서를 찾을 수 있었다”며 “미국 FDA 가이던스에 ‘K-수식’이 들어가길 꿈꿔본다”고 말했다.
이번 연구결과는 2022년 12월 15일(한국시간) 임상약리학 분야 권위지인 ‘임상약리학 및 약물치료학(Clinical Pharmacology and Therapeutics, IF 7.051)’ 온라인 판에 실렸다.
※ 논문명: Beyond the Michaelis-Menten: Accurate Prediction of Drug Interactions through Cytochrome P450 3A4 Induction
2023.01.09
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근긴장이상증 음악가들에게 희망을
우리 대학 뇌인지과학과 김대수 교수는 지난 11월 19일 세계보건기구 (WHO, the World Health Organization) 후원으로 개최된 ‘근긴장이상증 음악가들을 위한 컨퍼런스’와 근긴장이상증 환자인 주앙 카를로스 마틴의 카네기 홀 공연에 참석하여 근긴장이상증 치료제 소식을 알렸다.
2022년 11월 19일 ‘기적의 콘서트’가 카네기 홀에서 열렸다. 피아니스트 주앙 카를로스 마틴(João Carlos Martins)은 70, 80년대 세계적인 피아니스트로 주목받았으나 갑자기 찾아온 손가락 근긴장이상증으로 음악을 접어야 했다. 2020년 산업 디자이너였던 바타 비자호 코스타(Ubiratã Bizarro Costa)가 개발한 바이오닉 글러브를 끼고 다시 노력한 결과 60년만에 82세의 나이로 카네기홀에 다시 서게 된 것이다.
당일 공연에 그는 NOVUS NY 오케스트라와 협연으로 바하의 음악을 지휘하였으며 이후 직접 피아노로 연주하여 관객들의 감동을 이끌어 냈다. 특히 공연 중간에 김대수 교수를 포함 근긴장이상증 연구를 하는 과학자들의 이름을 호명하는 등 희귀질환 음악가들을 위한 치료제 개발에 힘써 줄 것을 당부하였다.
음악가 근긴장이상증 (Musician's distonia)은 음악가의 1%에서 3%까지 영향을 미치는 것으로 간주되며, 모든 근긴장이상증의 5%를 차지한다. 근긴장이상증으로 연주가 불가능하게 된 음악가들은 스트레스와 우울증에 시달리며 극단적인 선택을 하게 되는 경우도 있다. 음악가들이 근긴장이상증에 취약한 원인으로는 악기연주를 위해 과도한 몰입과 연습, 그리고 완벽주의적 성격, 유전적 요인 등이 알려져 있다. 현재 보튤리넘 톡신 (보톡스)로 이상이 생긴 근육을 억제하는 방법이 쓰이고 있지만 근육기능을 차단하게 되면 결국 악기를 연주할 수 없게 된다. 주앙 카를로스 마틴 자신도 여러 번의 보톡스 시술과 세 번의 뇌수술 등을 받았으나 치료효과가 없었다. 새로운 치료제가 필요한 이유다.
김대수 교수 연구팀은 근긴장이상증이 과도한 스트레스에 의해 유발되는 것에 착안하여 근긴장이상증 치료제 NT-1을 개발하였다. NT-1은 근긴장 증상의 발병을 뇌에서 차단하여 환자들이 근육을 정상적으로 활용할 수 있게 된다. 김대수 교수 연구팀은 근긴장이상증 치료제 개발 연구성과를 2021년 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 저널에 게재하였으며 이 논문을 보고 주앙 카를로스 마틴은 자신의 공연과 UN 컨퍼런스에 김대수 교수를 초청하였다.
2022년 11월 18일, 카네기홀 공연에 앞서 열린 희귀질환 극복을 위한 UN 컨퍼런스에서 세계보건기구 (WHO) 의 정신건강 및 약물 남용 연구소 책임자인 데보라 케스텔 박사는“근긴장이상증이 잘 알려지지 않았지만 이미 세계적으로 널리 퍼져 있는 질환으로서 사회적인 관심과 연구자들의 헌신을 필요로 한다”면서 컨퍼런스의 취지를 밝혔다. 김대수 교수는 “NT-1은 뇌에서 근긴장이상증 원인을 차단하는 약물로서 음악가들이 악기를 연주하는 것을 방해하지 않을 것이다. 2024년 까지 한국에서 임상허가를 받을 것으로 목표로 한다”고 발표했다.
NT-1 약물은 현재 교원창업기업인 ㈜뉴로토브 (대표, 김대수)에서 개발 중이다. 임상테스트를 위한 약물 합성이 완료되었고 다양한 동물 실험결과 효능과 안전성이 우수하다는 결과를 얻었다. 병원에 가서 시술을 하고 며칠이 지나야 치료효과를 볼 수 있는 보톡스와 달리, NT-1 은 복용한지 1 시간 내에 치료효과를 보인다. 이른바 “먹는 보톡스”로서 다양한 긴장성 근육질환 및 통증에 효능을 보일 것으로 예상된다.
2022.12.27
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세계 최고 빠른 속도로 철제 벽면과 천장을 보행하는 사족 로봇 개발
우리 대학 기계공학과 박해원 교수 연구팀이 철로 이뤄진 벽면과 천장을 빠른 속도로 이동할 수 있는 사족 보행 로봇을 개발했다고 26일 밝혔다.
박 교수 연구팀은 이를 위해 전자기력을 온-오프(on-off)할 수 있는 영전자석(Electropermanent Magnet)과 고무와 같은 탄성체에 철가루와 같은 자기응답인자를 섞어 만든 탄성체인 자기유변탄성체(Magneto-Rheological Elastomer)를 이용해 자석의 접착력을 빠르게 끄거나 켤 수 있으면서도 평탄하지 않은 표면에서 높은 접착력을 지니는 발바닥을 제작해, 연구실에서 자체 제작한 소형 사족 보행 로봇에 장착했다. 이러한 보행 로봇은 배, 교량, 송전탑, 대형 저장고, 건설 현장 등 철로 이루어진 대형 구조물에 점검, 수리, 보수 임무를 수행하는 등 폭넓게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
기계공학과의 홍승우, 엄용 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 로보틱스(Science Robotics)' 12월호에 표지를 장식하는 논문으로 출판됐다. (논문명 : Agile and Versatile Climbing on Ferromagnetic Surfaces with a Quadrupedal Robot)
기존의 벽면을 오르는 등반 로봇은 바퀴나 무한궤도를 이용하기 때문에, 단차나 요철이 있는 표면에서는 이동성이 제한되는 단점을 가졌다. 이에 반해 등반용 보행로봇은 장애물 지형에서의 향상된 이동성을 기대할 수 있으나, 이동 속도가 현저히 느리거나 다양한 움직임을 수행할 수 없다는 단점이 있었다.
보행 로봇의 빠른 이동을 가능하게 하려면 발바닥은 흡착력이 강하면서도 흡착력을 빠르게 온-오프 스위칭할 수 있어야 한다. 또한, 거칠거나 요철이 있는 표면에서도 흡착력의 유지가 필요하다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 영전자석과 자기유변탄성체를 보행 로봇의 발바닥 디자인에 최초로 이용했다. 영전자석은 짧은 시간의 전류 펄스로 전자기력을 온-오프할 수 있는 자석으로 일반적인 전자석과 달리 자기력의 유지를 위해 에너지가 들지 않는다는 장점이 있다. 연구팀은 사각형 구조 배열의 새로운 영전자석을 제안해, 기존 영전자석과 비교해 스위칭에 필요한 전압을 현저하게 낮추면서도 보다 빠른 스위칭이 가능하게 했다.
또한, 연구팀은 자기유변탄성체를 발바닥에 씌어, 발바닥의 자기력을 현저히 떨어트리지 않으면서도 마찰력을 높일 수 있었다. 이렇게 제안한 발바닥은 무게는 169그램(g)에 불과하지만 약 *535뉴턴(N)의 수직 흡착력, 445뉴턴(N)의 마찰력을 제공해 무게 8킬로그램(kg)의 사족보행로봇에 충분한 흡착력을 제공할 수 있음을 확인했다.
*535N을 kg으로 환산하면 54.5kg, 445N을 kg으로 환산하면 45.4kg이다. 즉, 수직 방향으로 최대 54.5kg, 수평 방향으로는 최대 45.4kg 정도의 외력이 가해져도 (혹은 이에 해당하는 무게 추가 매달려도) 발바닥이 철판에서 떨어지지 않는다.
연구팀이 제작한 사족 보행 로봇은 초속 70센티미터(cm)의 속도로 직벽을 고속 등반하였고, 최대 초속 50센티미터(cm)의 속도로 천장에 거꾸로 매달려 보행할 수 있었다. 이는 보행형 등반 로봇으로는 세계 최고의 속도다. 또한, 연구팀은 페인트가 칠해지고, 먼지, 녹으로 더러워진 물탱크의 표면에서도 로봇이 최대 35센티미터(cm)의 속도로 올라갈 수 있음을 보여, 실제 환경에서의 로봇의 성능을 입증했다. 로봇은 빠른 속도를 보여줄 뿐 아니라, 바닥에서 벽으로, 벽에서 천장으로 전환이 가능하고, 벽에서 돌출돼 있는 5센티미터(cm) 높이의 장애물도 무난히 극복할 수 있음을 실험적으로 보였다.
연구팀이 개발한 새로운 등반 사족 보행 로봇은 배, 교량, 송전탑, 송유관, 대형 저장고, 건설 현장 등 철로 이루어진 대형 구조물의 점검, 수리, 보수에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 특히 이러한 곳에서의 작업은 추락, 질식 등의 심각한 위험성이 존재하고 있어, 자동화의 필요성이 시급한 곳이다.
공동 제1 저자인 기계공학과 엄용 박사과정은 "영전자석과 자기유변탄성체으로 구성된 발바닥과 등반에 적합한 비선형 모델 예측제어기를 이용해, 지면뿐만 아니라 벽과 천장을 포함한 다양한 환경에서도 보행 로봇이 민첩하게 움직일 수 있음을 보였고 이는 보행 로봇의 이동성과 작업 공간을 2D에서 3D로 확장하는 초석이 될 것이다ˮ라며 “이러한 로봇은 조선소와 같은 철제 구조물에서 위험하고 힘든 작업을 수행하는 데 활발히 사용될 수 있을 것이다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 개인기초연구사업(중견)과 한국조선해양의 지원을 받아 수행됐다.
2022.12.26
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AI 기반 디지털 바이오 심포지움 개최
우리 대학이 지난 6일 'Al 기반 디지털 바이오 심포지엄'을 대전 본원 KI빌딩 매트릭스홀에서 개최했다.
첨단 바이오 분야는 대한민국의 미래의 먹거리를 창출하는 핵심 기술로 그 중요성이 나날이 커지고 있다. 최근에는 AI와 빅데이터 분석 기술이 발달하며 전통적인 생물학적 기법을 넘어선 데이터 기반 바이오 연구에 대한 관심이 집중되고 있다.현재, 세계 주요 국가 및 기업들은 디지털 바이오 분야의 선도 기술 선점을 위해서 경주하고 있다. 구글 딥마인드는 '알파폴드2'를 활용해 모든 단백질의 3차원 구조를 밝힐 수 있다고 공언하고 있으며, 인공지능 분석을 통한 바이오마커 발굴 및 약물 설계 기술 등은 학계, 벤처, 연구소 등에서 활발하게 연구되고 있다. 우리나라에서도 대통령 주재로 국가과학기술자문회의 전원회의를 개최해 첨단 바이오와 인공지능을 12대 국가전략기술에 포함해 디지털바이오 분야에 대한 연구 투자 확대 등을 계획하고 있다.6일 열린 심포지엄은 국내 AI 및 디지털 바이오 분야의 전문가들을 초청해 관련 연구 분야의 정보를 공유하며, 국내·외 과학기술계의 움직임에 발 빠르게 대처하기 위해 마련됐다. 이상엽 KAIST 연구부총장과 오민규 한국연구재단 차세대바이오 단장이 개회사와 인사말을 전했으며, 예종철 KAIST 디지털 헬스 추진단장이 심포지엄의 개요를 소개했다. 리 우(Li Yu) 홍콩중문대 교수가 기조연설을 맡아 '머신러닝을 이용한 RNA 구조 및 기능 예측'을 주제로 발표했으며, 13명의 국내·외 전문가들이 ▴AI in Cancer Research ▴AI in Omics ▴AI in Protein Design 등 총 세 가지 주제에 관한 첨단 기술들을 소개하고 이에 대한 비전을 제시했다. 심포지엄을 총괄한 예종철 KAIST 디지털 헬스 추진단장은 "인공지능이 IT 분야를 넘어 바이오 분야에서 새로운 발견을 이끌어가는 주요한 수단이 되고 있다"라고 설명했다. 이어, 예 단장은 "이러한 디지털 바이오의 변곡점에서 연구진들에게 새로운 비전을 제시할 수 있는 계기를 마련하기 위해 이번 심포지엄을 개최했다"라고 밝혔다.
2022.12.11
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KAIST, 세계적 권위의 AI 학회에서 연구 역량 입증
우리 대학 연구진이 인공지능 분야에서 세계 최고의 권위를 자랑하는 신경정보처리시스템학회(이하, NeurIPS)에서 왕성한 연구 역량과 위상을 입증했다. NeurIPS는 산업계와 학계에서 최신 인공지능 연구를 발표하는 권위 있는 국제학회다. 우리 대학은 2020년에 20편, 2021년에 45편의 논문을 발표했고, 올해도 작년 수준과 비슷한 37편을 게재해 인공지능 분야에서의 왕성한 연구 능력을 학계에 선보였다. 특히, 예종철 김재철AI대학원 교수의 논문(Energy-Based Contrastive Learning of Visual Representations)이 상위 6%만을 선정하는 구두 발표 논문으로 선정되어 질적으로도 우수한 연구 수준을 인정받았다. 이뿐만이 아니라 지난달 28일부터 미국 루이지애나주 뉴올리언스에서 열린 NeurIPS 2022 학회에서 우리 대학 교수진과 동문이 눈에 띄게 활약했다. 오혜연 전산학부 교수(KAIST 인공지능연구원 부원장)와 조경현 동문(KAIST 전산학부 학사 졸업)은 학술위원장 (Program chair)을, 안성진 전산학부 교수는 워크숍위원장(Workshop chair)을 맡았다. 김주호 전산학부 교수는 기조 강연자로 초청되어 ‘인터렉션 센트릭 AI(Interaction-Centric AI)’를 주제로 발표했다. 오혜연 교수는 “다수의 KAIST 연구진이 국제학회 조직위원 및 기조 강연자로 선정되었다는 것은 인공지능 연구 분야에서 KAIST의 위상이 세계적으로 높아졌음을 시사한다”라고 설명했다.
2022.12.11
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KAIST-University of Texas at Austin 협업 수업 진행
우리 대학 디지털인문사회과학부가 미국 텍사스대학교 오스틴 캠퍼스(University of Texas at Austin, 이하 UT Austin)의 아시아학부(Department of Asian Studie)와 2022년 가을학기에 협업수업을 진행했다.
우리 대학 김은경 교수와 UT Austin 앨리스 맥코이 배(Alice McCoy-Bae) 교수는 각각 "세계언어와 문화특강 '영어사와 미국문화'" 과목과 "Third-Year Korean" 과목을 개설했다. 양교 학생들은 한 학기동안 온라인(줌)으로 만나 음식문화, 관계, 캠퍼스 생활 등 한국 및 미국 문화의 다양한 주제에 대해 논의했으며, 결과물을 학기말 공동 과제로 발표했다.해외 대학의 학생들과 한 학기 동안 협업 수업을 해 공동 과제 수행하는 수업은 우리 대학 학부 과정에서 처음 실시된 방식이다. 양교 학생들은 자유롭게 의견을 교환하고 토론하며 서로의 문화를 직접 배우고 익히는 기회를 가졌다. 2022년 가을 학기에 처음 시도한 국제 공동 수업은 매년 가을학기마다 정기적으로 개설될 예정이다.
2022.12.09
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김정원 교수, 미국 광학회 석학회원으로 선출
우리 대학 기계공학과 김정원 교수가 지난 11월 8일 미국광학회(Optica, 舊 Optical Society of America, OSA)의 석학회원(Fellow)으로 선출됐다.
미국광학회는 1916년 창설돼 현재 180여 개국 22,000명 이상의 회원을 보유한 광학 분야에서 세계 최대 규모와 권위를 가진 학회다.
김 교수는 `초저잡음 광주파수빗 광원들과 이를 활용한 대규모 타이밍 동기화 및 초고속 펄스비행센서'를 포함한 새로운 응용 분야들을 개척한 공로(for pioneering contributions to ultralow-noise optical frequency combs and their applications including large-scale timing synchronization and ultrafast time-of-flight sensors)를 인정받아 석학회원으로 선출됐다.
김 교수는 2009년 9월 우리 대학에 부임한 이래 매우 낮은 잡음을 가지는 광주파수빗 광원들을 연구해왔다. 2011년 100 아토초(1경 분의 1초)보다 작은 타이밍 지터를 가지는 광섬유 레이저를 세계 최초로 개발한 것을 비롯해 다양한 광섬유 및 마이크로공진기 기반 광원들의 잡음 현상을 연구해왔으며, 2016년 미국광학회에서 발간하는 `어드밴시스 인 옵틱스 앤 포토닉스(Advances in Optics and Photonics)' 誌에 게재한 초저잡음 광섬유 광주파수빗에 관한 초청논문은 2020년 웹 오브 사이언스(Web of Science)의 물리(physics) 분야 상위 1% 피인용 논문(Highly Cited Paper)으로 선정되기도 했다. 최근에는 이러한 초저잡음 광원들의 공학 응용에 집중해 초고속 초고분해능 펄스비행시간 센서(Nature Photonics 2020), 광주파수 안정화(Science Advances 2020), 초저잡음 전류펄스 생성(Nature Communications 2020), 초안정 마이크로파 생성(Nature Communications 2022) 등 다양한 연구성과를 내고 있다.
김 교수는 현재 미국광학회에서 발간하는 `옵틱스 레터스(Optics Letters)' 誌의 편집위원, 레이저 분야 최대 학회인 `레이저 및 전자광학 국제학술회의(Conference on Lasers and Electro-Optics, CLEO)'의 광계측 분과 프로그램 위원, 한국광학회 학술이사 등으로도 활동 중이다.
김정원 교수는 "그동안 같이 연구한 뛰어난 대학원생들과 훌륭한 동료 연구자들께 감사드린다ˮ라며 "앞으로도 광학 분야 발전을 위한 연구와 봉사분야에서 더욱 열심히 활동하겠다ˮ라고 소감을 밝혔다.
2022.11.25
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차세대 대용량 데이터 처리용 컴퓨팅 구현을 위한 고신뢰성 인공 시냅스 트랜지스터 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 부가적인 회로 없이 소자의 특성을 이용해 인공지능(AI)의 학습 정확도를 높이면서, 높은 내구성을 바탕으로 신뢰성 높은 반복 동작이 가능하도록 설계된, 인간 뇌의 신경전달물질을 모사한 고신뢰성 인공 *시냅스 트랜지스터를 개발했다고 16일 밝혔다.
☞ 시냅스 트랜지스터(Synapse Transistor): 신경 세포간 연결부인 시냅스를 모사하는 트랜지스터 소자로, 연결 강도를 의미하는 가중치(Weight)를 채널의 저항(또는 컨덕턴스)값으로 나타내 이전 단에서 다음 단으로 흐르는 전류의 양을 조절한다.
최 교수 연구팀은 기존 낸드 플래시 메모리에 사용되는 구조를 이용하면서도, 기존 낸드 플래시의 단점인 낮은 내구성을 개선하는 방법을 차용해, 안정적인 시냅스 역할을 할 수 있는 트랜지스터를 개발했다.
낸드 플래시 메모리는 높은 전압을 이용해, 소자의 구성 물질을 손상시키는 방법(FN 터널링)으로 데이터를 저장하는 반면, 연구팀이 개발한 소자는 낮은 전압으로도 동작해, 기존 플래시 메모리에 비해 높은 내구성과 신뢰성을 확보했다.
최 교수 연구팀이 개발한 소자는 많은 데이터를 하나의 소자에 넣을 뿐 아니라 안정적으로 저장이 가능해, 부가적인 회로 없이도, AI의 학습 정확도를 획기적으로 높일 수 있다. 이를 통하여, 뉴로모픽 반도체 칩의 소형화 및 전력 소모 감소의 기반이 될 것으로 기대된다. 또한, 높은 학습 정확도와 더불어, 높은 내구성을 바탕으로 뉴로모픽 시스템에서, 실시간 온라인 데이터 학습에 적합한 시냅스 소자로 활발히 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
전기및전자공학부 서석호, 김범진, 김동훈, 박승우 석사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 10월호에 출판됐다. (논문명 : The gate injection-based field-effect synapse transistor with linear conductance update for online training)
인공지능의 발전과 빅데이터 처리의 중요성이 대두되면서, 데이터 병목현상과 많은 에너지를 소모하는 현대의 폰 노이만 컴퓨팅 구조를 탈피하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 중 '뉴로모픽 컴퓨팅'을 위한 하드웨어 기술은 우리 뇌의 계산 알고리즘을 모사해 대용량의 데이터를 낮은 전력으로 효율적으로 처리할 수 있어 차세대 지능형 하드웨어 시스템으로서 각광받고 있다. 기존 상용화된 구조의 메모리 소자뿐만 아니라, 멤리스터(Memristor)를 비롯해 다양한 차세대 메모리 소자들이 뉴로모픽 컴퓨팅 구현을 위해 끊임없이 연구되고 있다. 이 중 3단자(게이트, 소스, 드레인 전극) 형태의 시냅스 트랜지스터는 기존 상용화된 반도체 공정을 적용하기 쉽고, 데이터를 정밀하게 제어할 수 있는 장점이 있다.
그러나 지금까지 주로 연구된 플래시 메모리 소자를 이용한 CTF(Charge Trap Flash) 구조의 시냅스 트랜지스터는 가중치를 변경하기 위해 높은 전압이 필요하며, 이로 인한 낮은 내구성, 비선형적인 가중치 변화라는 단점을 지닌다. 이는 전자가 이동할 때, 소자 구조상 존재하는 높은 에너지 장벽을 뚫고 지나가야 하는 것에서 기인한다. 이러한 낮은 내구성 및 비선형적 가중치 변화에 의한 낮은 학습 정확도 때문에 기존의 소자는 수천만 번 이상의 데이터를 쓰고 지우는 동작을 수행하기에 부적합해 실시간 온라인 학습에 적용하기에 어려움이 존재해왔다.
최신현 교수 연구팀은 이러한 한계점을 해결하기 위해 FN 터널링이 아닌, 열전자 방출 현상을 이용해, 전자를 게이트 전극에서 전하 저장층으로 이동시키는 방법으로 동작하는 소자를 고안했다. 이 방법은 전자가 높은 에너지 장벽을 뚫고 지나가는 것이 아닌, 낮은 에너지 장벽 위로 넘어서 이동하는 방법이므로, 낮은 전압을 이용하면서 이상적인 선형적 형태로 가중치를 업데이트할 수 있다. 또한, 장벽층을 손상시키지 않기 때문에 높은 내구성을 지니며, 2억 번 이상의 시냅스 업데이트 동작을 증명했다.
추가적으로, 연구팀은 제작한 열전자 방출 기반 시냅스 트랜지스터를 이용해 손글씨 숫자 이미지 데이터(MNIST, Modified National Institute of Standards and Technology database)를 학습한 후, 이를 바탕으로 무작위의 손글씨 이미지를 분류한 결과 약 93.17%의 높은 정확도를 달성했다.
제1 저자인 전기및전자공학부 서석호 석사과정은 "이번에 개발한 고신뢰성 인공 시냅스 트랜지스터는 선형적인 가중치 업데이트와 높은 내구성을 바탕으로 기존 시냅스 트랜지스터가 지닌 온라인 학습 한계에 대한 솔루션이 될 수 있음을 기대한다. 특히, 기존 CMOS 공정과 호환을 할 수 있고 가장 일반적인 트랜지스터인 금속 산화막 반도체 전계효과 트랜지스터(MOSFET, Metal-Oxide-Semiconductor Field Effect Transistor)과 구조 및 동작이 유사하므로 뉴로모픽 하드웨어 시스템에 적용하는데 다른 차세대 메모리 소자에 비해 실현 가능성이 보다 높을 것으로 생각된다ˮ며 "이 연구를 바탕으로 계속해서 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신소자 기술 개발에 힘쓰고 싶다ˮ라고 말했다.
공동 제1 저자인 전기및전자공학부 박승우 석사과정은 “뉴로모픽의 관점뿐만 아니라, 기존 낸드 플래시의 낮은 내구성이라는 한계점을 개선하는 연구의 발판이 될 수 있을 것으로 기대된다”며 이 연구의 또 다른 의의를 제시했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, 한국산업기술평가관리원, 나노종합기술원, 삼성미래육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.11.16
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KAIST 우수수업 수기 공모전 시상식 개최
우리 대학이 지난 10월 14일 '2022 KAIST 우수수업 수기 공모전' 시상식을 개최했다.
우리 대학의 좋은 수업을 발굴해 학내 구성원들에게 공유하기 위해 '내가 추천하는 우리 학교 우수강의'를 주제로 시행된 이번 공모에는 총 28개의 수상작이 선정됐다.
금상은 전산학부 민하주르 라흐만 차우두리 마힘(Minhajur Rahman Chowdhury Mahim)학생이 차지했다. '수강취소하고 싶었지만 가장 좋아하는 수업이 된 강의'라는 제목의 수기를 작성해 전산학부 문은영 교수의 데이터 구조 수업을 추천했다.
또한, 생명과학과 박규병 학생의 'KAIST 학생들이여, 연구실에서 나와 이 수업을 들으라(디지털인문사회과학부 문정인 교수/사회과학특강 <미중 전략 경쟁과 한반도- 한국의 선택>)'와 새내기과정학부 조휘인 학생의 '모래성 그리고 파도(수리과학과 김동수 교수/데이터과학을 위한 선형대수학)', 문화기술대학원 타티아나 치비소바(Tatiana Chibisova) 학생의 '음악, 과학, 그리고 러버덕(멀티미디어 음향기술/문화과학기술대학 남주한 교수)'이 은상을 받았다. 이 외에도 동상 6건과 참가상 18건이 선정되어 교수학습혁신센터장 명의 상장과 상금이 수여됐다.
금상을 수상한 전산학부 민하주르 라흐만 차우두리 마힘(Minhajur Rahman Chowdhury Mahim) 학생은 "100% 온라인으로 진행된 수업임에도 불구하고 체계적인 수업 구성과 과제 피드백을 통해 성취감을 느낄 수 있었다"고 말했다.
석현정 KAIST 교육원장은 "우수강의 수기공모전에 참여해준 모든 학생들에게 감사드린다"고 전하며, "추천한 강의의 수업전략과 평가방법, 학생태도 등의 변화를 세세하게 작성해주어서 교내 구성원들과 우수수업사례를 공유할 수 있는 좋은 기회가 되었다"라고 덧붙였다.
교수학습혁신센터는 이번 공모전 수상작의 수기를 수기집으로 제작하고, 교내에 배포해 좋은 수업 사례를 공유하고 확산하는 데 적극적으로 활용할 계획이다.
<수상자 및 수기명>
∘금상 - 추천 수업: 데이터 구조, 전산학부 문은영 교수 - 수상작: 수강취소하고 싶었지만 가장 좋아하는 수업이 된 강의 (A Class Becoming My Favorite which I Once Wanted to Get Rid Off) - 수상자: 전산학부 민하주르 라흐만 차우두리 마힘(Minhajur Rahman Chowdhury Mahim)
∘은상 - 추천 수업: 사회과학특강<미중 전략 경쟁과 한반도- 한국의 선택>, 디지털인문사회과학부 문정인 교수 - 수상작: 카이스트 학생들이여, 연구실에서 나와 이 수업을 들으라 - 수상자: 생명과학과 박규병 - 추천 수업: 데이터과학을 위한 선형대수학, 수리과학과 김동수 교수 - 수상작: 모래성 그리고 파도 - 수상자: 새내기과정학부 조휘인 - 추천 수업: 멀티미디어 음향기술, 문화기술대학원 남주한 교수 - 수상작: 음악, 과학, 그리고 러버덕(Music, Science and Rubber Duck) - 수상자: 문화기술대학원 타티아나 치비소바(Tatiana Chibisova)
∘동상 - 추천 수업: 산업공학의 특수논제 I <지속가능 사회를 위한 스마트 모빌리티>, 산업및시스템공학과 여화수, 이진우, 김하나 교수 - 수상작: 새롭고 혁신적인 수업의 3개의 멋진 부분들(Three brilliant minds in an innovative new class) - 수상자: 조천식모빌리티대학원 에릭 페르난도 가르시아 자무디오(Erick Fernando Garcia Zamudio) - 추천 수업: 실험중심의 체감형 물리학, 물리학과 조성재 교수 - 수상작: 나만의 '토끼'를 찾고, 스스로 오게 하자 - 수상자: 새내기과정학부 강원일 - 추천 수업: 전산열유체공학, 기계공학과 김현진 교수 - 수상작: 전화위복, 코로나가 준 새로운 방편들 - 수상자: 기계공학과 권진호 - 추천 수업: 신경과학 방법론, 바이오및뇌공학과 박영균 교수 - 수상작: 신경과학 방법론 수업의 4가지 특별한 점(Four Unique Traits About ‘Methods in Neuroscience) - 수상자: 바이오및뇌공학과 김민주 - 추천 수업: 계산사회과학, 디지털인문사회과학부 김란우 교수 - 수상작: 계산사회과학-내 삶에 오래 기억되는 수업(Computational Social Science - A Course to Last a Lifetime) - 수상자: 전산학부 메이더 아이자즈(Maida Aizaz) - 추천 수업: 증강현실, 문화기술학 부전공 프로그램 윤상호 교수 - 수상작: 과정 및 결과, 두 마리 토끼를 잡다 - 수상자: 문화기술대학원 이승언
2022.11.09
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