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햇빛만으로 결빙 방지되는 필름 개발
열선, 스프레이 및 오일 주기적 도포, 기판 디자인 변경 등 없이도 금나노입자의 광열 효과를 산업현장에 적용할 수 있는 방빙/제빙 필름 코팅 기술이 개발되었다.
우리 대학 기계공학과 김형수 교수 연구팀(유체 및 계면 연구실)과 화학과 윤동기 교수 연구팀(연성 물질 나노조립 연구실)의 공동융합연구를 통해 단순 증발만으로 금 나노막대 입자를 사분면으로 균일하게 패터닝 할 수 있는 원천 기술을 확보하고, 이를 이용해 결빙 방지 및 제빙 표면을 개발했다고 3일 밝혔다.
최근 다양한 코팅 기법을 이용해 목표물 표면의 성질을 제어하려는 연구가 많이 진행되고 있으며, 특히, 기능성 나노 재료 패터닝을 통한 방식이 큰 주목을 받고 있다. 이 중에서도 금 나노 막대(GNR)는 생체 적합성, 화학적 안정성, 비교적 쉬운 합성, 표면 플라즈몬 공명이라는 안정적이면서도 독특한 특성으로 인해 유망한 나노물질 중 하나로 여겨지고 있다. 이때, 금 나노 막대의 성능을 극대화하려면 높은 수준의 증착 필름의 균일도와 금 나노 막대의 정렬도를 획득하는 것이 매우 중요하며, 현재 이를 구현하는 것은 여전히 해결해야 할 큰 문제다.
이를 해결하고자, 공동연구팀은 자연계에서 쉽게 추출이 가능한 차세대 기능성 나노 물질인 셀룰로오스 나노크리스탈(CNC)를 활용했다. 셀룰로오스 나노크리스탈 사분면 템플릿에 금 나노 막대를 공동 자가 조립해 균일하게 건조되면서 코팅 전체 면적에 환형으로 균일하게 정렬된 금 나노막대 필름을 개발하는 데 성공했다. 이번 연구에서 획득한 높은 균일도와 정렬도를 갖는 금 나노막대 필름은 기존 커피링 필름과 비교해 향상된 플라즈모닉 광학/광열 성능을 보였으며, 이는 가시광선 파장 영역대의 빛 조사만으로 방빙/제빙 역할을 해낼 수 있음을 연구팀은 실험적으로 증명했다.
기계공학과 김형수 교수는 “이 기술은 플라스틱 및 유연 표면 위에도 제작이 가능해 이를 외장재 및 필름에 활용하면 자체적으로 열에너지를 발생시킬 수 있어, 겨울철에 큰 문제가 되는 자동차 성에, 항공기 제빙, 주거/상용 공간의 유리창 등 다양한 분야에서 자발적 열에너지 하베스팅 효과를 통해 에너지 절약 효과를 가져다 줄 수 있을 것으로 기대한다”고 언급했다. 한편 화학과 윤동기 교수는 “필름화하기 힘들었던 나노셀룰로오스-금입자 복합체를 대면적에서 자유롭게 패터닝해 결빙 소재로 사용할 수 있고, 금의 플라즈모닉 성질을 이용한다면 마치 유리를 장식하는 스테인드 글래스처럼 사용할 수 있다는 점에서 의미가 있다”고 언급했다.
해당 연구 결과는 기계공학과 편정수 박사과정, 박순모 박사(KAIST졸업, 現 코넬 대학교 박사 후 연구원)가 공동 제1 저자로 참여했으며, 국제학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 2023년 12월 8일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Plasmonic Metasurfaces of Cellulose Nanocrystal Matrices with Quadrants of Aligned Gold Nanorods for Photothermal Anti-Icing, https://doi.org/10.1038/s41467-023-43511-9) 그리고, 연구의 우수성을 인정받아 국제 저널‘재료과학과 화학(Materials Science and Chemistry)’ 과 ‘무기 물리화학(Inorganic and Physical Chemistry)’ 두 편집자 하이라이트(Editors’ Highlights) 페이지에 선정됐다.
이번 연구는 한국연구재단의 개인기초 중견 연구(MIST: 2021R1A2C2007835)와 멀티스케일 카이랄 구조체 연구센터 (MSIT: 2018R1A5A1025208) 지원을 받아 수행됐다.
2024.01.03
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권태형 박사과정, 고지훈 석박사통합과정, IEEE ICDM 2023 최우수논문상 수상
우리 대학 김재철AI대학원 권태형 박사과정, 고지훈 석박사통합과정 (지도교수 신기정)이 지난 12월 중국 상해에서 열린 제23회 IEEE International Conference on Data Mining (IEEE ICDM)에서 최우수 논문상(Best Student Paper Runner-up)을 수상했다.
IEEE ICDM은 매년 개최되는 데이터 마이닝 분야 최고 권위의 국제 학회 중 하나다. 올해는 총 200편의 논문이 발표됐고 그 중 권태형, 고지훈 학생이 참여한 논문을 포함한 4편의 논문이 최우수 논문으로 선정됐다.
논문 제목은 ‘텐서코덱: 데이터에 대한 가정이 필요 없는 간결한 텐서의 손실 압축 기법’(TensorCodec: Compact Lossy Compression of Tensors without Strong Data Assumptions)이다.
이 연구에서는 텐서, 즉 고차원 행렬 데이터를 위한 압축 기술을 제시하였다. 텐서-열차 분해(Tensor-Train Decomposition)와 인공신경망을 결합하여 압축 성능을 향상했으며, 행과 열을 재배치하고 차원을 증가시키는 등 입력 텐서의 형태에 대한 최적화를 통해 압축 성능을 추가로 개선하였다. 또한, 다양한 실세계 데이터를 사용하여 제안된 방법의 우수성과 범용성을 검증하였다.
권태형, 고지훈 학생은 “항상 연구에 대한 열정이 가득하시고, 창의적인 아이디어를 제공하여 연구의 돌파구를 열어 주신 신기정 교수님의 지도 덕분에 수상이 가능했다”며 “해당 아이디어가 더욱 고도화되어, 추천시스템, 이상 탐지, AI 모델 경량화 등 다양한 분야에서 활용될 수 있기를 바란다”고 말했다.
이 연구에는 권태형 박사과정, 고지훈 석박통합과정, 신기정 교수 외에 숭실대학교 정진홍 교수가 참여하였으며, 정보통신기획평가원의 지원을 받은 강건하고 공정하며 확장 가능한 데이터 중심의 연속 학습 과제와 한국연구재단의 지원을 받은 부호화된 그래프 마이닝 과제의 성과다.
2024.01.02
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원하는 색깔의 마이크로 LED 전사 기술 개발
기존 OLED 등과 비해 전기적·광학적 특성이 우수한 마이크로 LED는 머리카락 두께인 100마이크로미터(μm) 이하 크기의 무기물 LED 칩을 활용하는 차세대 디스플레이용 광원이다. 마이크로 LED의 상용화를 위해선 성장 기판에 배열된 대량의 마이크로 LED 칩을 최종 기판의 정확한 위치에 원하는 배열로 옮기는 ‘전사 공정’이 가장 중요한 핵심기술이지만, 기존 전사 기술들은 별도의 접착제 사용, 정렬 오차, 낮은 수율, 칩 손상 등으로 마이크로 LED 상용화에 많은 어려움이 존재했다.
우리 대학 신소재공학과 이건재 교수 연구팀이 마이크로진공 흡입력을 조절해 대량의 마이크로 LED 칩을 색깔별 원하는 칩들만 선택적으로 전사하는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.
이 교수팀은 레이저빔 조사시 물질 특성을 조정하여 식각하는 레이저 유도 에칭(Laser-induced etching, LIE) 기술을 활용해 미세 관통홀을 유리 기판에 초당 7,000개 속도로 형성했고, 이를 진공 채널에 연결해 미세진공 흡입력을 발생시켜 마이크로 LED를 전사하는 데 성공했다. 이 기술은 기존 전사 기술 대비 뛰어난 접착력 전환성을 달성하였으며, 다수의 진공 채널별 독립적인 진공 조절을 통해 대량의 마이크로 LED 칩을 선택적으로 전사하였다. 또한 다양한 재료, 크기, 모양, 두께를 지닌 초소형 반도체 칩들을 칩 손상 없이 임의의 기판에 높은 수율로 전사할 수 있었다.
이건재 교수는 “이번에 개발된 마이크로진공 전사 기술은 가파르게 성장하는 마이크로 LED 시장에서 높은 생산 원가를 절감하고 중저가 마이크로 LED 제품 양산화의 핵심 기술로 활용될 것이 기대된다”면서, “현재 얇은 핀으로 칩을 들어 올리는 이젝터 시스템을 적용해 대량의 상용 마이크로 LED를 전사하고, 이를 통해 차세대 디스플레이(대형 TV, 유연․신축성 기기 등) 뿐만 아니라 광-바이오 융합형 미용 면발광 패치 상용화를 진행 중이다”라고 말했다.
한편 이번 연구는 웨어러블플랫폼 소재기술 센터, 중견연구자지원사업, 소부장 전략협력 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐으며, 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 11월 26일 자 출판됐다.
2023.12.19
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혹시 나도 수면 질환? AI로 간단히 검사해 보세요
각종 장비를 몸에 부착한 채 병원에서 하룻밤을 보내야 하는 번거로운 검사 없이 웹사이트를 통해 간단히 수면 질환 위험도를 파악할 방법이 나왔다. 우리 대학 수리과학과 김재경 교수 연구팀이 삼성서울병원 주은연‧최수정 교수팀, 이화여대 서울병원 김지현 교수팀과 공동 연구를 통해 개발한 세 가지 수면 질환을 예측할 수 있는 알고리즘 ‘슬립스(SLEEPS‧SimpLe quEstionnairE Predicting Sleep disorders)’를 12일 공개했다.
‘잠이 보약’이라는 말처럼 수면은 정신적‧신체적 건강에 주요한 영향을 미친다. 성인의 60%가량이 수면 질환을 앓고 있지만, 관련하여 전문 의료진에게 문의한 비율은 6% 수준에 불과하다. 병원 방문을 꺼리는 원인 중 하나로는 수면 질환 진단을 받기 위해 시행하는 수면다원검사가 번거롭다는 이유가 있다.
공동연구진은 약 5,000명의 수면다원검사 결과를 기계 학습을 통해 학습시켜 수면 질환 위험도를 예측하는 알고리즘 ‘슬립스’를 개발했다. 슬립스에서 나이, 성별, 키, 체중, 최근 2주간의 수면 시 어려움, 수면 유지 어려움, 기상 시 어려움, 수면 패턴에 대한 만족도, 수면이 일상 기능에 미치는 영향 등 간단한 9개의 질문에 답하는 것만으로 만성불면증, 수면호흡장애, 수면호흡장애를 동반한 불면증의 위험도를 90%의 정확도로 예측할 수 있다. 가령, 슬립스 검사 결과 수면호흡장애 위험도가 50%라는 결과가 나왔다면, 실제 수면다원검사를 시행했을 때 수면호흡장애가 발견될 확률이 50%임을 의미한다.
제1 저자인 하석민 미국 MIT 박사과정생(前 IBS 의생명 수학 그룹 연구원)은 “미국 하버드대 연구팀도 AI 기반 수면 질환 검사 알고리즘을 개발한 바 있으나, 이 시스템은 목둘레, 혈압 등 쉽게 답하기 어려운 문항이 포함되어 있어 사용이 까다로웠다”며 “또한, 하버드대 연구팀의 시스템은 예측 정확도도 70% 정도에 그쳤다”고 말했다.
슬립스 사이트(www.sleep-math.com)를 통해 누구나 수면 질환 여부를 예측해볼 수 있다. 현재 본인의 상태를 기준으로 몸무게 변화나 나이가 듦에 따른 수면 질환 위험도 변화도 살펴볼 수 있다.
김재경 교수는 “이번 연구는 수학으로 우리가 직면한 건강 문제를 해결해보고자 하는 시도에서 시작됐고, 중요하지만 쉽게 간과할 수 있는 수면 질환에 기계 학습을 접목했다”며 “수면 질환 진단의 복잡한 과정을 줄인 만큼, 많은 사람이 슬립스를 통해 자신의 수면 건강을 알 수 있는 계기가 되길 바란다”고 말했다.
주은연 삼성서울병원 교수는 “슬립스는 간편한 수면 질환 자가 검진 시스템”이라며 “향후 건강검진 항목에 AI 기반 자가 검진 시스템을 포함한다면 잠재적인 수면 질환 환자들을 스크리닝하여 수면 질환으로 인해 발생하는 수많은 질병을 선제적으로 예방할 수 있을 것”이라고 말했다.
슬립스 개발 성과는 지난 9월 의료 건강 분야 국제학술지 ‘Journal of Medical Internet Research’에 실린 바 있다.
2023.12.14
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플라스틱 생산부터 생분해까지 친환경 기술 소개
플라스틱은 연간 약 4억 6천만 톤이 생산되며, 2060년에는 약 12억 3천만 톤이 생산될 것으로 예측되는 현대 사회에서 중요한 소재 중 하나다. 하지만 1950년부터 63억 톤 이상의 막대한 양의 플라스틱 폐기물이 발생했고, 이 중 1억 4천만 톤 이상의 플라스틱 폐기물이 수중 환경에 축적된 것으로 파악된다. 최근에는 미세플라스틱 오염의 심각성까지 대두되어 해양 생태계 및 인간 건강에 위험을 초래할 뿐만 아니라 지구의 이산화탄소 농도를 낮추는 데 중요한 역할을 하는 해양 플랑크톤의 활동을 저해해 지구 온난화를 더욱 악화시키고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 미생물을 활용해 플라스틱을 생산하고, 폐플라스틱을 친환경적으로 처리하는 최신 기술을 총망라한 ‘미생물을 이용한 플라스틱의 지속 가능한 생산 및 분해’ 논문을 발표했다고 11일 밝혔다.
이러한 플라스틱 문제 해결을 위한 국제사회의 움직임으로 유엔을 중심으로 2024년까지 175개국이 참여해 플라스틱 오염 종식을 목표로 법적 협약을 체결하기로 하는 등 다양한 노력이 이뤄지고 있다. 지속 가능한 플라스틱 생산 및 처리를 위해 다양한 기술들이 개발되고 있는데, 그중 미생물을 이용한 생명공학 기술이 주목받고 있다.
미생물은 자연적으로 특정 화합물을 생산하거나 분해할 수 있는 능력이 있는데, 이러한 능력을 대사공학 및 효소공학 기술과 같은 생명공학 기술을 통해 극대화하여 화석원료 대신 재생 가능한 바이오매스 자원으로부터 플라스틱을 생산하고 폐플라스틱을 분해하는 기술 개발이 활발히 이루어지고 있다.
이에 연구팀은 플라스틱의 지속 가능한 생산과 분해에 관한 미생물 기반의 최신 기술들을 총망라하여 실질적으로 플라스틱 문제 해결에 어떻게 기여하는지 분석했고, 이를 토대로 기술들의 한계점, 전망 및 연구 방향을 제시해 플라스틱 순환경제 달성을 위한 청사진을 제공했다.
널리 사용되고 있는 폴리에틸렌(polyethylene, PE)과 같은 합성 플라스틱부터 자연환경에서 완전히 생분해되어 미세플라스틱 발생의 우려가 없는 미생물 유래 천연 고분자(polyhydroxyalkanoate, PHA) 등의 유망 바이오 플라스틱까지 다양한 플라스틱에 대한 미생물 기반 기술의 상용화 현황 및 최신 기술에 대해 논의했다. 또한, 이러한 플라스틱들을 미생물과 미생물이 가진 효소를 이용해 분해하는 기술과 분해 후 다른 유용화합물로 전환하는 업사이클링 기술도 소개해 미생물을 이용한 기술의 경쟁력 및 잠재력을 조명했다.
제1 저자인 KAIST 생명화학공학과 최소영 연구조교수는 “앞으로 미생물을 통해 만든 친환경 플라스틱을 우리 주위에서 더욱 더 쉽게 찾아볼 수 있을 것”이라고 말했으며, 교신저자인 이상엽 특훈교수는 “플라스틱을 더 지속가능하고 책임감 있게 사용해 환경을 보호하고 신플라스틱 산업을 통해 경제사회 발전을 동시에 이루는 것이 중요하며 이에 미생물 대사공학 기술의 활약이 기대된다”라고 밝혔다.
이번 논문은 네이처 마이크로바이올로지(Nature Microbiology) 온라인판에 지난달 30일 게재됐다.
※ 논문명 : Sustainable production and degradation of plastics using microbes
※ 저자 정보 : 최소영(KAIST, 공동 제1 저자), 이영준(KAIST, 공동 제1 저자), 유혜은(KAIST), 조인진(KAIST), 강민주(KAIST), 이상엽(KAIST, 교신저자) 총 6명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발 과제 및 미생물 세포공장 기반 신규 방향족 바이오플라스틱의 원스텝-원팟 생산 원천기술 개발 과제의 지원을 받아 수행됐다.
2023.12.11
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전산학부 이의진 교수, ICMU 학회 기조 강연 진행
우리 대학 전산학부 이의진 교수가 11월 29~12월 1일 동안 일본 교토에서 열린 ICMU 학회(The 14th International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Networking)에서 “참여도 증강을 위한 데이터 기반의 디지털 헬스 및 웰빙(Towards Data-Driven Digital Health and Wellbeing for Engagement Enhancement)”라는 주제로 기조 강연을 진행했다.
올해 14회째를 맞는 ICMU 학회는 모바일 및 유비쿼터스 컴퓨팅을 다루는 국제학회로 사람, 스마트 센서, 기기가 초연결된 차세대 컴퓨팅환경에 관한 최신연구 성과를 공유하고 연구 방향을 모색하는 학술교류의 장이다. 이번 학회는 센싱, 소셜 응용, 보안, 통신 등을 주제로 32편의 학술논문과 11편의 포스터가 발표됐다.
이의진 교수는 모바일, 웨어러블, 사물 인터넷(IoT) 기술을 활용하여 인간의 웰빙과 잠재력 실현을 목표로 하는 긍정 컴퓨팅에 분야를 연구하고 있다. 특히 데이터를 활용하여 정신적, 사회적 웰빙(예: 스트레스 관리 및 사회적 정서적 학습), 신체적 웰빙(예: 운동, 수면 코칭), 업무 생산성(예: 주의력 관리) 등을 증진하는 응용 기술을 개발해왔다. 이번 기조 강연에서는 이의진 교수는 모바일, 웨어러블, IoT로부터 수집되는 다양한 센서 및 상호작용 데이터를 활용하여 건강 및 웰빙 문제를 자동으로 찾아내 사용자의 참여도와 치료의 효과성을 증진할 수 있는 데이터 기반 디지털 헬스케어 최적화 기법과 연구 방향에 대해서 논의했다. 기조강연에서 논의된 일부 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다. (No. 2022-0-00064, 감정노동자의 정신건강 위험 예측 및 관리를 위한 휴먼 디지털 트윈 기술 개발)
ICMU 학술대회 홈페이지: https://www.icmu.org/icmu2023/
2023.12.01
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K-약용식물에서 세 단계만에 분자연금술 뚝딱
K-약용식물 추출물에서 단 세 단계 만에 퇴행성 신경질환 등 난치성 신경질환 치료제로 개발가능한 물질인 ‘수프라니딘 B’를 합성하는 ‘분자 연금술’에 성공하여 화제다.
우리 대학 화학과 한순규 교수 연구팀이 국내 자생 ‘광대싸리’에 극미량 존재하는 고부가가치 천연물을 생체모방 전략을 통해 쉽게 얻을 수 있는 물질로부터 간단하게 합성하는 방법을 개발했다고 1일 밝혔다.
`세큐리네가 알칼로이드'는 국내 자생 약용식물인 ‘광대싸리’에서 발견되는 천연물 군으로, 항암 및 신경돌기 성장 촉진 등 다양한 약리 활성을 보여 수십 년간 합성화학계의 관심을 받아왔다.
이들 물질 군에는 기본 골격으로부터 산화되거나 사슬처럼 연결된 형태를 갖는 100여 종의 초복잡 천연물들이 존재하는데, 상대적으로 간단한 기본 골격체의 합성은 잘 정립되어 있었던 반면, 초복잡 화합물의 합성은 난제로 남아 있었다.
그 중 `수프라니딘(suffranidine) B'도 초복잡 세큐리네가 천연물 중의 하나로, 신경세포의 신경돌기 성장을 촉진해, 퇴행성 신경질환이나 신경 절단 등 현재는 난치성인 신경질환의 치료제로 기대되는 물질이다. 그러나 식물 1 킬로그램(kg)당 추출량이 0.4 밀리그램(mg)에 그칠 정도로 극히 적고 정제 또한 어려워 추가적인 연구에 제한점이 많았다.
한 교수 연구팀은 광대싸리에서 쉽게 대량으로 추출할 수 있는 기본골격을 갖는 세큐리네가 천연물인 알로세큐리닌(allosecurinine)과 시중에서 값싸게 구할 수 있는 누룩산(kojic acid) 유래 물질로부터 단 세 단계 만에 수프라니딘 B를 합성하는 방법을 개발했다.
이번 연구는 수프라니딘 B의 세계 최초 합성으로 쉽게 구할 수 있는 물질로부터 고부가가치 화합물을 간단하게 만들어 낸 일종의 `분자 연금술'이라 볼 수 있다. 수프라니딘 B와 같이 복잡한 천연물을 이렇게 짧은 과정으로 합성해 낸 사례는 몹시 드물다.
생체모방 합성(biomimetic synthesis)은 자연이 천연물을 합성하는 과정(생합성)을 모방해 복잡한 천연물을 합성하는 연구 방식이다. 합성 과정에서 생합성 경로에 존재할 것으로 여겨지는 중간체들의 화학적 반응성을 탐구할 수 있으므로, 해당 물질의 생합성 경로를 더욱 깊게 이해할 기회를 제공한다. 세큐리네가 알칼로이드는 1956년 최초로 발견되었으나 현재까지도 생합성 경로가 밝혀지지 않은 상태다.
한 교수는 "이번 연구로 수프라니딘 B를 간단하게 생산할 수 있게 되었을 뿐 아니라 초복잡 세큐리네가 천연물의 생합성에 대한 이해 또한 높일 수 있었다ˮ며 "고부가가치 국내 자생 약용식물을 합성화학적으로 또는 합성생물학적으로 생산할 수 있는 학문적 토대를 마련했다ˮ고 밝혔다.
KAIST 화학과 강규민 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 화학 분야 저명 국제 학술지인 `미국화학회지(Journal of the American Chemical Society)' 지난 11월 2일 자에 게재됐다. (논문명 : Synthesis of Suffranidine B)
한편 이번 연구는 KAIST의 도약연구(UP) 및 한국연구재단의 기초연구사업(중견연구)등의 지원을 통해 이뤄졌다.
2023.12.01
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김정원 교수, IEEE Photonics Society Distinguished Lecturer 선정
기계공학과 김정원 교수가 지난 11월 16일 IEEE Photonics Society의 2024년도 Distinguished Lecturer로 선정되었다.
IEEE Photonics Society는 매년 광학 및 광공학 분야에서 세계적인 연구 성과를 보이고 있는 연구자 5명 내외를 Distinguished Lecturer로 선정하여, 전세계를 순회하며 대학 및 연구기관들에서 초청강연을 하도록 후원하고 있다.
김정원 교수는 초저잡음, 초안정 광주파수빗(optical frequency comb) 광원을 개발하고 이를 이용한 새로운 타이밍 응용 분야들을 개척하고 있으며, 연구의 독창성과 우수성을 인정받아 Distinguished Lecturer로 선정되었다.
김 교수는 “It’s the perfect timing for optical frequency combs”이라는 주제의 강연을 통하여 초저잡음, 초안정 광주파수빗 광원들의 원리와 이를 이용하여 김 교수팀이 최근 선보인 반도체 칩에서의 클럭 분배, 펄스비행시간(TOF) 센서를 이용한 3차원 반도체 소자의 형상 이미징, 그리고 블랙홀 관측용 전파망원경에서의 초고주파 신호 생성과 같은 새로운 레이저 타이밍 응용 분야들을 소개할 예정이다.
2023.11.30
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숨겨진 효소 쏙쏙 찾아내는 인공지능 개발
대장균은 가장 많이 연구된 생명체 중 하나에 해당되지만 아직 대장균을 구성한 단백질 30%의 기능에 대해 명확하게 밝혀지지 않았다. 이에 대해 인공지능을 활용하여 아직 명확하게 밝혀진 바 없던 단백질에서 464종의 효소를 발견하였으며, 이 중 3종의 단백질의 예측된 기능을 시험관 내 효소 분석 방법을 통해 검증하는데 성공하였다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수와 캘리포니아대학교 샌디에이고(UCSD) 생명공학과 버나드 펄슨(Bernhard Palsson) 교수 공동연구팀이 단백질 서열을 활용, 해당 단백질의 효소 기능을 예측할 수 있는 인공지능, `딥 EC 트랜스포머(DeepECtransformer)'를 개발해 빠르고 정확하게 효소 기능을 파악할 수 있는 예측 시스템을 구축했다고 24일 밝혔다.
효소는 생물학적 반응을 촉매하는 단백질로서, 생명체 내 존재하는 다양한 화학 반응과 이에 따라 결정되는 생명체의 대사 특성을 파악하기 위해서는 각 효소의 기능을 이해하는 것이 필수적이다. EC 번호(효소 고유 번호, Enzyme Commission number)는 국제생화학 및 분자 생물학연맹 (International Union of Biochemistry and Molecular Biology, IUBMB)가 고안한 효소 기능 분류 체계로서, 다양한 유기체의 대사 특성을 이해하기 위해선 게놈 서열에서 존재하는 효소의 종류와 EC 번호를 빠르게 분석할 수 있는 기술 개발이 필요하다.
단백질의 기능 및 효소 기능 예측을 위해 인공지능을 활용하는 다양한 예측 시스템 또한 보고됐지만, 인공지능의 추론 과정을 직접 확인할 수 없는 블랙박스(black box)의 특징을 가졌거나, 효소 서열 내 아미노산 잔기(최소 단위) 수준으로 해석하지 못하는 문제가 있었다.
공동연구팀은 심층학습 기법과 단백질 상동성 분석 모듈을 활용해 주어진 단백질 서열의 효소 기능을 예측하는 인공지능 딥 EC 트랜스포머(DeepECtransformer)를 개발했다. 연구팀은 이번 연구에서 더 다양한 효소 기능을 정확하게 예측할 수 있도록 단백질 서열 전체 문맥에서 효소 기능에 중요한 정보를 추출하였고, 이를 통해 효소의 EC 번호를 정확하게 예측할 수 있었다. 개발된 인공지능은 총 5,360종류의 EC 번호를 예측할 수 있었다.
공동연구팀은 나아가 딥 EC 트랜스포머의 인공신경망 내 정보 흐름을 분석하여 인공지능이 추론 과정에서 효소 기능에 중요한 활성 부위나 보조 인자 결합 부위 정보를 활용하고 있음을 밝혀냈다. 이처럼 인공지능의 블랙박스를 해석함으로써 인공지능이 학습 과정에서 스스로 효소 기능에 중요한 특징을 파악하고 있음을 연구팀은 확인했다.
이번 논문의 제1 저자인 우리 대학 김기배 박사과정생은 “이번에 개발한 예측 시스템을 활용해 아직 밝혀진 적 없던 효소의 기능을 새롭게 예측하고 실험으로 검증할 수 있었다”고 말했다. 그는 또한 “딥 EC 트랜스포머를 활용해 생명체 내 밝혀지지 않았던 효소를 파악함으로써 유용 화합물을 생합성하기 위해 필요한 효소나 플라스틱을 생분해하기 위해 필요한 효소 등 다양한 대사 과정을 새롭게 밝혀낼 수 있을 것”이라고 덧붙였다.
또한 이상엽 특훈교수는 “효소 기능을 빠르고 정확하게 예측하는 딥 EC 트랜스포머는 기능 유전체학의 핵심 기술로서 시스템 수준에서 전체 효소들의 기능들을 분석할 수 있게 한다”며 “이를 활용해 모든 효소 정보를 포함한 대사 네트워크를 기반으로 친환경 미생물 공장 개발을 수행할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
생명화학공학과 김기배 박사과정이 참여한 이번 논문은 국제 학술지 네이처(Nature) 誌가 발행하는 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 동료 심사를 거쳐 11월 14일 字 게재됐다.
※ 논문명 : 트랜스포머 레이어와 딥러닝을 사용하여 효소 인코딩 유전자의 기능적 주석 달기 (Functional annotation of enzyme-encoding genes using deep learning with transformer layers)
※ 저자 정보 : 김기배 (한국과학기술원, 제1 저자), 김지연 (한국과학기술원, 제2 저자), 이종언 (한국과학기술원, 제3 저자), Charles J. Norsigian (UCSD, 제4 저자), Bernhard O. Palsson (UCSD, 제5 저자) 및 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 6 명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 ‘석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제(과제책임자 KAIST 이상엽 특훈교수)의 지원을 받아 수행됐다.
2023.11.24
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문화기술대학원, 제4회 디지털유산 국제심포지엄 개최
우리 대학이 23일(목)부터 이틀간 '제4회 디지털유산 국제심포지엄 개최(The 4th International Symposium on Digital Heritage; ISDH)'을 학술문화관 양승택 오디토리움에서 개최한다.'데이터로서의 문화유산: 유산 보존 관리 및 활용을 위한 디지털 방법론 개발을 선도하는 데이터 중심의 접근 전략'을 주제로 열리는 이번 심포지엄은 문화재청이 주최하고 우리 대학 문화기술대학원이 주관해 디지털헤리티지랩(안재홍, 심혜승)에서 총괄을 맡았다. 특히 이번 행사는 2025년 CIPA 심포지엄*을 우리 대학이 문화재청과 함께 한국에 유치한 것을 기념하기 위해 기획됐다. *CIPA(International Committee of Architectural Photogrammetry) 심포지엄: 1971년 시작되어 현재 2년마다 개최되는 학술대회로, 고고학, 건축학, 보존과학, 디지털 유산 등에서 최신 연구와 기술을 공유하기 위해 다양한 국가와 전문가들이 참여한다. 이를 위해, 디지털유산 분야에서 활발하게 활동하고 있는 국내외 석학 12명이 강연자로 참여한다. 행사 첫날에는 '비전과 미래: 데이터와 문화유산 보존 관리와 활용'을 주제로 한 플레너리 세션과 '데이터로서의 문화유산'을 주제로 한 전문가 토론, 특별 세션이 진행된다.
유럽 타임머신 프로젝트 독일 대사인 샌더 뮨스터(Sander Munster) 독일 프리드리히 실러 예나 대학교 디지털인문학과 교수, 이원재 문화기술대학원 교수, 첸양(Chen Yang) 중국 통지대학교 건축도시계획대학 부교수 겸 호주 퀸즐랜드대학교 건축학부 명예 선임연구원, 유정민 한국전통문화대학교 문화유산산업학과 교수 등 4명의 석학이 강연을 진행한다. 데이터가 중심이 되는 시대를 맞아 국내 디지털유산 분야의 나아갈 방향을 논의하는 두 번째 세션에서는 이코모스* CIPA 명예 위원장이자 이코모스 인터내셔널 사무총장을 역임한 마리오 산타나 퀸테로(Mario Santana Quintero) 캐나다 칼튼대학교 건설환경공학부 교수가 세션 1의 발제자들과 함께 토론을 진행한다. *이코모스(International Council on Monuments and Sites, ICOMOS): 국제기념물유적협의회
이어지는 특별 세션에서는 안재홍 문화기술대학원 교수가 '디지털유산 워킹그룹 설립: 조직 구성 및 운영 방향'을 제안한다. 유정민 한국전통문화대학교 문화유산산업학과 교수, 조영훈 공주대학교 문화재보존과학과 교수, 강동석 동국대학교 고고미술사학과 교수, 강현 국립문화재연구원 건축문화재연구실 연구관이 참여해 국내 디지털유산 분야의 발전을 촉진하기 위한 전문가 네트워킹에 대한 의견과 계획을 공유한다. 둘째 날인 24일은 2025년 CIPA 심포지엄을 위한 교육 프로그램을 중심으로 운영된다. '디지털유산과의 만남'을 주제로 열리는 세션 1에서는 마리오 산타나 퀸테로(Mario Santana Quintero) 교수, 토마스 리고트(Thomas Rigauts) 유네스코 세계유산센터 파리본부 사업운영전문관, 조 칼라스(Joe Kallas) 유네스코 컨설턴트, 미셀 두엉(Michelle Duong) ICOMOS CIPA 집행이사회 이사가 강연한다. 이어, '문화유산과 데이터 및 AI 기술'을 주제로 문화유산 데이터 기반의 AI 음성 도슨트 개발 실습 워크숍이 진행된다. 사전 등록으로 참여한 학부생들이 디지털유산 분야에 대한 이해도를 높일 수 있도록 기획되었으며, 인공지능 교육 전문업체인 스코프랩스(Scopelabs)에서 실습을 맡는다. 다학제적 분야인 디지털유산을 체험할 수 있도록 역사, 문화유산, 공학 등 다양한 전공의 학생들이 팀을 이뤄 수행한다.
이동만 교학부총장은 환영사를 통해 "문화유산 보존을 통해 정체성을 확립하고 후세에 전하기 위한 인류 공동의 미션을 디지털 시대에 부합하게 발전시킬 수 있도록 문화재청과의 협력을 지속해서 강화할 것"이라고 전했다.
이번 심포지엄의 영상은 추후 문화재청을 통해 공개될 예정이며, 심포지엄 웹사이트( https://isdh2023.org/ )에서 관련 자료를 내려받을 수 있다.
2023.11.23
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“반도체로 양자컴퓨터를 모방하다” 신개념 확률론적 컴퓨팅 핵심소자 개발
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 산화나이오븀(NbO2) 의 확률적 금속-절연체 전이 현상을 이용한 차세대 확률론적 컴퓨팅의 핵심 반도체 소자를 개발했다고 23일 밝혔다.
최근 IoT (Internet of Things), 자율주행, 빅데이터, 인공지능으로 대표되는 초연결시대가 진행됨에 따라 다양한 제한 조건과 구성 요소들이 상호작용하는 상황에서 최적의 해결책을 신속하게 찾아내는 '조합최적화 문제’의 해결이 중요한 과제로 부상하고 있다. 예를 들면, 네비게이션에 활용되는 최적 경로 탐색과 같은 문제가 조합최적화 문제에 해당한다. 조합최적화 문제는 복잡도가 증가함에 따라 해답을 찾기가 급격히 어려워지는 특성을 갖기에, 이를 효과적으로 해결할 수 있는 신개념 컴퓨팅 기술이 요구된다. 양자컴퓨팅은 그 대표적인 예시이지만 간섭, 오류 수정, 안정성 등의 이유로 양자 컴퓨팅의 상용화에는 여전히 많은 어려움이 남아 있다.
확률론적 컴퓨터의 기본 소자는 피비트* (pbit)라고 불리는데, 확률론적 컴퓨터는 피비트의 확률적 특성을 이용한다는 점에서 양자컴퓨터와 유사하지만, 기존 반도체 기술로 제작이 가능하여 상용화 측면에서 보다 현실적인 기술이다.
*피비트: Probabilistic bit의 줄임 말로 기존 디지털 시스템에서 사용하는 0, 1의 비트 정보를 출력하지만 각 상태 출력이 고정적이지 않고 확률적인 기본 소자
김경민 교수 연구팀은 산화나이오븀 (NbO2) 재료가 갖는 금속-절연체 전이 현상이 특정 조건에서 확률적으로 발생할 수 있음을 최초로 발견하였으며, 이를 활용해 확률론적 컴퓨팅을 위한 피비트의 제작에 성공하였다. 연구팀에서 개발한 피비트는 비트 당 평균 128pJ의 에너지, 260ns의 속도로 비트를 발생시키며, 이는 기존 저항변화메모리 기반 피비트 기술에 비해 약 20% 에너지 소모가 적으며, 약 4천 배 빠르다.
이에 더하여, 해당 반도체 피비트를 기반으로 하는 확률론적 컴퓨팅 시스템을 설계하였으며, 실제로 조합최적화 문제를 해결하는 사례를 통해 개발한 소자의 실질적인 활용에 대한 가능성을 입증했다.
김경민 교수는 “확률적 신호를 기존 CMOS 기반 회로를 통해 발생시키기 위해서는 매우 복잡한 구조가 요구되는데, 이번 연구는 모트 전이라고 하는 금속-절연체 전이 현상을 통해 확률적 신호를 직접 출력하는 단일 반도체 소자를 구현했다는 점에 큰 의의가 있다”며 “이 기술은 기존 반도체 기술과 융합될 수 있어 양자컴퓨팅의 기능을 수행할 수 있는 현실적인 대안이 될 것”이라고 말했다.
이번 연구는 신소재공학과 이학승 박사과정 학생이 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications, IF: 16.6)’에 11월 8일 字 게재됐으며 한국연구재단 PIM인공지능반도체 사업, 나노종합기술원, 그리고 KAIST의 지원을 받아 수행됐다.
논문명: Probabilistic computing with NbOx metal-insulator transition-based self-oscillatory pbit, 논문링크: https://doi.org/10.1038/s41467-023-43085-6
2023.11.23
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인공지능으로 북한 등 경제지표 추정하다
유엔기구(UN)의 지속가능발전목표(SDGs)에 따르면 하루 2달러 이하로 생활하는 절대빈곤 인구가 7억 명에 달하지만 그 빈곤의 현황을 제대로 파악하기는 쉽지 않다. 전 세계 중 53개국은 지난 15년 동안 농업 관련 현황 조사를 하지 못했으며, 17개국은 인구 센서스(인구주택 총조사)조차 진행하지 못했다. 이러한 데이터 부족을 극복하려는 시도로, 누구나 웹에서 받아볼 수 있는 인공위성 영상을 활용해 경제 지표를 추정하는 기술이 주목받고 있다.
우리 대학 차미영-김지희 교수 연구팀이 기초과학연구원, 서강대, 홍콩과기대(HKUST), 싱가포르국립대(NUS)와 국제공동연구를 통해 주간 위성영상을 활용해 경제 상황을 분석하는 새로운 인공지능(AI) 기법을 개발했다고 21일 밝혔다. 연구팀이 주목한 것은 기존 통계자료를 기반으로 학습하는 일반적인 환경이 아닌, 기초 통계도 미비한 최빈국(最貧國)까지 모니터링할 수 있는 범용적인 모델이다.
연구팀은 유럽우주국(ESA)이 운용하며 무료로 공개하는 센티넬-2(Sentinel-2) 위성영상을 활용했다. 연구팀은 먼저 위성영상을 약 6제곱킬로미터(2.5×2.5㎢)의 작은 구역으로 세밀하게 분할한 후, 각 구역의 경제 지표를 건물, 도로, 녹지 등의 시각적 정보를 기반으로 AI 기법을 통해 수치화했다.
이번 연구 모델이 이전 연구와 차별화된 점은 기초 데이터가 부족한 지역에도 적용할 수 있게끔 인간이 제시하는 정보를 인공지능의 예측에 반영하는 `인간-기계 협업 알고리즘'에 있다. 즉, 인간이 위성영상을 보고 경제 활동의 많고 적음을 비교하면, 기계는 이러한 인간이 제공한 정보를 학습하여 각각의 영상자료에 경제 점수를 부여한다. 검증 결과, 기계학습만 사용했을 때보다 인간과 협업할 경우 성능이 월등히 우수했다.
이번 연구를 통해 연구팀은 기존 통계자료가 부족한 지역까지 경제분석의 범위를 확장하고, 북한 및 아시아 5개국(네팔, 라오스, 미얀마, 방글라데시, 캄보디아)에도 같은 기술을 적용하여 세밀한 경제 지표 점수를 공개했다. (그림 1) 이 연구가 제시한 경제 지표는 기존의 인구밀도, 고용 수, 사업체 수 등의 사회경제지표와 높은 상관관계를 보였으며, 데이터가 부족한 저개발국가에 적용 가능함을 연구팀은 확인했다.
이러한 변화탐지를 북한에 적용한 결과, 대북 경제제재가 심화된 2016년과 2019년 사이에 북한 경제에서 세 가지 경향을 발견할 수 있었다. 첫째, 북한의 경제 발전은 평양과 대도시에 더욱 집중되어 도시와 농촌 간 격차가 심화됐다. 둘째, 경제제재와 달러 외환의 부족을 극복하기 위해 설치한 관광 경제개발구에서는 새로운 건물 건설 등 유의미한 변화가 위성영상 이미지와 연구의 경제 지표 점수 변화에서 드러났다. 셋째, 전통적인 공업 및 수출 경제개발구 유형에서는 반대로 변화가 미미한 것으로 확인됐다.
연구에 참여한 우리 대학 전산학부·IBS 데이터사이언스그룹 CI 차미영 교수는 "전산학, 경제학, 지리학이 융합된 이번 연구는 범지구적 차원의 빈곤 문제를 다룬다는 점에서 중요한 의미가 있으며, 이번에 개발한 인공지능 알고리즘을 앞으로 이산화탄소 배출량, 재해재난 피해 탐지, 기후 변화로 인한 영향 등 다양한 국제사회 문제에 적용해 볼 계획이다ˮ 라고 말했다.
이 연구에는 경제학자인 우리 대학 기술경영학부 김지희 교수, 서강대 경제학과 양현주 교수, 홍콩과기대 박상윤 교수도 함께 참여하였다. 이들은 “이 모델은 저비용으로 개발도상국의 경제 상황을 상세하게 확인할 수 있어 국제개발협력(ODA) 사업에 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다”며 “이번 연구가 선진국과 후진국 간의 데이터 격차를 줄이고 유엔과 국제사회의 공동목표인 지속가능한 발전을 달성하는 데 기여할 수 있기를 바란다ˮ고 밝혔다.
위성영상과 인공지능을 활용한 SDGs 지표의 개발과 이의 정책적 활용은 국제적인 주목을 받고 있는 기술 분야 중 하나이며 한국이 앞으로 주도권을 가지고 이끌 수 있는 연구 분야이다. 이에 연구팀은 개발한 모델 코드를 무료로 공개하며, 측정한 지표가 여러 국가의 정책 설계 및 평가에 유용하게 사용될 수 있도록 앞으로도 기술을 개선하고 매해 새롭게 업데이트되는 인공위성 영상에 적용하여 공개할 계획이다.
한편 이번 연구 결과는 전산학부 안동현 박사과정, 싱가포르 국립대 양재석 박사과정이 공동 1저자로 국제 학술지 네이처 출판 그룹의 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 지난 10월 26일 자 게재됐다. (논문명: A human-machine collaborative approach measures economic development using satellite imagery, 인간-기계 협업과 위성영상 분석에 기반한 경제 발전 측정).
논문링크: https://www.nature.com/articles/s41467-023-42122-8
2023.11.21
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