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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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2진법에서 3진법으로 종횡무진, 신개념 반도체 회로 개발
자율주행 및 기타 인공 지능(AI) 기술이 일상생활에서 널리 사용되면서 반도체 집적 회로 (Integrated circuit, IC)의 정보 처리 능력에 대한 수요가 급격히 늘어나고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 임성갑 교수 연구팀이 가천대(총장 이길여) 전자공학부 유호천 교수 연구팀과 공동 연구를 통해 더 높은 데이터 처리 효율성과 집적도를 제공할 신개념 디지털 논리 회로 구현을 세계 최초로 성공했다고 11일 밝혔다.
기존 `0', `1'의 두 가지 논리 상태를 사용하는 2진법 논리 회로와 비교해 3진법 논리 회로는 `0', `1', `2'의 세 가지 논리 상태를 사용해 정보를 표현하는 차세대 반도체 기술로, 같은 정보를 더 적은 논리로 표현할 수 있어 더 높은 정보 처리 효율성을 통해 반도체 칩의 고속화, 저전력화, 소형화가 가능하다. 하지만 논리 상태가 1개 더 추가됨에 따라 세 가지 논리 신호를 모두 안정적으로 출력하기 어려운 문제와 2진법 논리 체계가 3진법 논리 체계와 서로 호환이 되지 않는 문제가 3진법 논리 회로 상용화에 걸림돌로 여겨졌다.
연구팀은 문제 해결을 위해 3진법 논리 회로의 출력 특성을 회로 동작 중에 실시간으로 조절할 수 있는 새로운 논리소자를 개발했다. 연구팀은 컴퓨터에서 필요에 따라 정보를 저장하거나 다시 지울 수 있는 장치인 플래시 메모리에 주목했으며, 3진법 논리 회로 자체에 정보를 저장할 수 있도록 회로를 구성하는 논리소자에 플래시 메모리를 집적했다. 연구팀은 3진법 논리 회로가 저장하고 있는 정보에 따라 논리 상태 `1'의 출력 특성이 체계적으로 조절될 수 있음을 확인하였으며, 이를 통해 3진법 논리 회로의 동작 안정성(잡음 여유)을 세계 최고 수준인 약 60%까지 달성하는데 성공했다.
또한 연구팀은 3진법 논리 회로에 저장된 정보를 완전히 지우는 경우에 논리 상태 `1'이 출력되지 않고 `0' 과 `2'의 두 논리 상태만 출력하는 점을 이용하여 2진법과 3진법 논리 동작이 모두 가능한 회로를 구현하는데 성공했다. 뿐만 아니라, 논리 회로를 구성하는 각각의 논리소자에 서로 다른 정보를 저장하는 방식으로 2진법과 3진법 논리 출력을 조합했고, 이에 따라 다양한 종류의 논리 출력을 갖는 논리 회로를 구현함으로써 3진법 논리 회로의 정보 처리 효율 및 집적도를 한 단계 더 향상시킬 수 있음 역시 확인했다.
연구팀이 개발한 논리소자는 동일한 반도체 칩 내에서 2진법 논리 회로와 3진법 논리 회로를 연동하여 데이터 및 신호 전달을 할 수 있다는 점에서 의의가 있다. 이것은 기존의 2진법 체계를 유지하면서 필요에 따라 3진법의 높은 정보 처리 능력을 탄력적으로 활용할 수 있다는 것을 의미하며, 향후 3진법 반도체의 상용화 시작 단계에 있어 핵심 기술이 될 것으로 기대가 크다.
우리 대학 임성갑 교수는 “기존 디지털 논리 회로와 비교해 다양한 연산이 가능하고 복잡한 연산을 훨씬 단순화할 수 있는 논리소자를 개발한 것으로, 이번 연구 결과는 향후 대용량 정보 처리가 필요한 인공지능, 사물인터넷 등 다양한 분야를 위한 신개념 반도체 소자에 있어 유용한 지침이 될 것으로 기대된다”고 말했다.
한편 선도연구센터 지원사업(웨어러블 플랫폼 소재 기술센터), 이공분야기초연구사업(과학기술정보통신부), 그리고 산업기술혁신사업(산업통상자원부)의 지원을 받아 수행된 이번 연구 결과는 우리 대학 생명화학공학과 이충열 박사과정 학생이 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션 (Nature Communications)' 6월 23일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명: A reconfigurable binary/ternary logic conversion-in-memory based on drain-aligned floating-gate heterojunction transistors)
2023.07.11
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생체 에너지 발전소 부산물로 병원균 감염 제어
코로나 팬데믹 이후 바이러스 등 병원성 물질에 대응하는 면역력 조절의 중요성이 높아지고 있다. 사람을 포함한 동물은 외부 감염원에 대항하는 병원체 저항성이 발달해 있다. 미토콘드리아는 우리 몸 세포가 사용하는 에너지를 생성하는 발전소 역할에 더해 병원체에 저항하는 중요한 역할을 한다. 하지만 미토콘드리아가 에너지를 생성할 때 만들어지는 다양한 대사 부산물이 병원체 저항성에 어떤 역할을 하는지는 잘 알려져 있지 않다.
우리 대학 생명과학과 이승재 교수 연구팀(RNA 매개 건강장수 연구센터)이 세포 속 발전소인 미토콘드리아의 부산물을 활용해 병원체 저항성을 제어하는 방법을 찾았다고 10일 밝혔다.
이승재 교수 연구팀은 사람과 많은 유전자를 공유하여 생물학 연구에 많이 활용되는 작은 동물인 예쁜꼬마선충과 인간 세포를 활용한 연구를 수행했다. 그 결과, 세포 안에서 필요한 에너지를 만들어내는 세포 소기관인 미토콘드리아 안에서 에너지 및 대사 부산물을 형성하는 ‘TCA 회로’를 구성하는 효소인 아코니타제-2를 억제하자 개체 내 옥살아세트산 농도가 감소해 병원균 저항성이 강화된다는 사실을 밝혔다.
미토콘드리아의 TCA 회로는 포도당, 지방산, 아미노산 등 세포의 주요 에너지원을 분해하여 에너지를 만들고, 그 과정에서 각종 부산물을 생성한다. 연구진은 생성된 부산물 중 하나인 아코니타제-2의 억제로 줄어든 옥살아세트산이 미토콘드리아가 손상되었을 때 생기는 스트레스 반응인 미토콘드리아 미접힘 단백질 반응 (Mitochondrial unfolded protein response, UPRmt)을 활성화해 병원균 저항성을 강화함을 발견했다. 이러한 현상은 인간의 세포에서도 마찬가지여서 아코니타제-2 및 옥살아세트산의 저하에 의한 병원균 저항성 향상 효과가 예쁜꼬마선충부터 포유류까지 보존되어 있음을 입증했다.
아코니타제-2는 미토콘드리아 기능에 필수적인 효소로, 이를 억제하는 것은 미토콘드리아 손상과 암을 포함한 심각한 질환을 유발하기도 한다. 그러나 이번 연구에서 연구진들은 아코니타제-2의 기능을 적절히 감소시키면 예쁜꼬마선충의 장수를 유도하고 병원균에 대한 저항성을 증진하는 등 긍정적인 효과가 있음을 보고했다. 이는 미토콘드리아 아코니타제가 병원균 저항성을 조절하는 치료제의 새로운 표적이 될 수 있다는 가능성을 제시한다.
이번 연구는 또한 미토콘드리아가 세포 내 발전소로서 에너지를 형성할 뿐 아니라 그 과정에서 생기는 부산물인 옥살아세트산이 병원균 저항성을 조절함을 밝혀 완전히 새로운 방법으로 세포 면역을 조절할 수 있음을 제시하였기에 의의가 크다.
우리 대학 생명과학과 김은아 박사, 이유진 박사, 박혜은 박사와 함석진 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 세계적 석학인 아담 안테비 박사 (Adam Antebi, 독일 막스플랑크 연구소) 연구팀과의 공동연구로 진행됐으며, 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)’에 지난 6월 22일 출판됐다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 리더연구과제에서 지원을 받았다.
(논문명: Mitochondrial aconitase suppresses immunity by modulating oxaloacetate and the mitochondrial unfolded protein response)
2023.07.11
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주진현 교수 연구팀, ASCE EMI 2023 학술대회 논문경진대회 1위
우리 대학 건설및환경공학과 주진현 교수 연구실의 자오이동(Yidong Zhao) 박사과정 학생이 미국토목학회(ASCE) 공학역학협회(EMI) 2023 학술대회의 학생 논문 경진대회 다공역학(Poromechanics) 분야에서 1위에 올랐다.
6월 6일부터 6월 9일까지 미국 조지아 공과대학교(Georgia Tech)에서 개최된 이번 ASCE EMI 학술대회는 매년 약 1,000여 명이 참여하는 공학 역학 분야의 가장 권위 있는 국제학술대회 중 하나다. 공학역학의 분야별로 개최되는 학생논문 경진대회는 제출된 사전 논문 심사를 통해 결선 후보 5명을 선정한 뒤 학술대회 중 발표심사를 통해 최종 수상자를 선정한다.건설및환경공학과 지반역학연구실(지도교수 주진현)의 자오이동 박사과정 학생은 '재료점법의 체적 잠금 해결을 위한 새로운 추정변형구배법(A New Assumed Deformation Gradient Approach to Circumvent Volumetric Locking in Explicit Material Point Methods)' 논문을 발표했다.
재료점법(MPM)은 산사태나 홍수 눈이 흩날리는 등 물체가 복잡하고 크게 변형되는 현상을 시뮬레이션하기 위한 전산기법이다. 자연재해 분석 및 예측과 같은 재난관리 분야부터, 영화 ‘겨울왕국’에서의 눈 애니메이션 같은 컴퓨터 그래픽스 분야까지 다양한 분야에 사용되고 있다.
다만 재료점법을 물, 점토 등과 같은 비압축성 재료에 적용할 경우 변형이 정확히 모사되지 않는 체적 잠김(volumetric locking) 문제가 발생한다. 자오이동 학생은 기존의 방법에 비해 훨씬 간편하면서도 범용적으로 체적 잠김을 해결할 수 있는 획기적인 방법을 제시해 방법의 독창성과 우수성을 인정받아 1위에 올랐다. 자오이동 학생은 "세계 선도대학들의 우수한 학생들과의 경진대회에 참가해 학문적 성과를 교류하고 KAIST의 연구경쟁력을 국제적으로 입증할 수 있는 뜻깊은 경험이었다"라고 밝혔다. 이어, "교수님의 열정적인 지도에 항상 감사드리고 제안한 기술을 더욱 발전시키고 활용하여 산사태, 홍수 등 자연재해로부터 더욱 안전한 사회를 구축하는 데 기여하고 싶다"라고 덧붙였다.ᅠ
2023.07.06
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취침시간 지리/문화적 영향에 따라 더 늦어져
수면은 건강과 웰빙, 생산성에 큰 영향을 미치지만, 현대인이 얼마나 오래 그리고 잘 수면을 취하는지에 대해 정확히 보고되지 않았다. 수면의 양과 질은 개인의 선택일까, 아니면 문화와 지리와 같은 사회적 요인에 얼마나 영향을 받을까?
우리 대학 전산학부 차미영 교수가 이끄는 IBS(원장 노도영) 연구팀과 영국의 노키아 벨 연구소(Nokia Bell Labs)는 공동 연구를 통해 현대인의 ‘수면’이 어떤 사회적 및 개인적 요인에 영향을 받는다고 6일 밝혔다.
연구팀은 스마트 워치가 상용화되며 데이터의 대량 수집이 가능해진 기회에 주목했다. 노키아에서 개발한 스마트 워치를 착용한 미국, 캐나다, 스페인, 영국, 핀란드, 한국, 일본을 포함 11개국의 30,082명으로부터 4년간 수집한 5,200만 건의 데이터를 분석해 나라별 디지털 로그 기반 수면 패턴을 분석했다.
먼저 연구팀은 나라별 취침 시간, 기상 시간, 총 수면시간이 어떤지를 살폈다. 스마트워치 데이터에 기록된 취침 시간은 기존 설문지 기반 조사에 보고된 결과 대비 나라마다 수십 분에서 한 시간까지도 늦었다. 전 세계 평균 취침 시간은 자정(00:01)이고 기상 시간은 오전 7시 42분이었다. 이러한 차이는 설문조사가 가지는 편향과 함께 스마트 워치의 모션 센서가 뒤척임 없이 수면을 시작하는 순간을 정밀히 기록하는 데서 기인한다.
기상 시간은 나라별 비슷하지만 취침 시간은 지리적 문화적 영향을 상당히 받았다. 특히 국민 소득(GDP)이 높을수록 취침 시간이 늦어졌으며, 문화적으로 개인주의보다는 집단주의 지수가 높을수록 취침 시간이 늦었다. 조사된 나라 중 일본은 총 수면시간이 평균 7시간 미만으로 가장 적었으며 핀란드는 평균 수면시간이 8시간으로 가장 길었다. (그림 1)
연구팀은 이와 더불어 그동안 임상 연구에서 사용된 다양한 수면의 요소들을 정량화하여 수면 효율성(설명: 취침 중 깨지 않고 연속으로 자는 시간의 비율)과 같은 질적 요인을 분석했다. 빅데이터를 사용해 성향 점수 매칭 기법(propensity score matching methods, PSM)으로, 개인마다 문화적 요인을 고정한 상태에서 운동량을 늘어나면 수면이 어떻게 변하는지에 대한 가상 테스트를 진행했다. 그 결과 걸음 수가 늘수록 취침 시 더 빨리 잠들고 밤에 덜 깨는 긍정적 효과를 확인했다. 운동량은 수면의 질을 개선하지만, 총 수면시간을 늘리지는 않았다. 흥미롭게도 이러한 운동의 긍정적 효과는 국가별로 다르며, 특히 미국과 핀란드에서 효과가 강하게 나타난 반면 일본에서는 운동의 효과가 미미했다.
강원대학교 박성규 교수, 우리 대학 차미영 교수, 노키아 연구소의 퀘르시아 박사가 주저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 네이처 출판 그룹의 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’에 게재됐다. (논문명: Social dimensions impact individual sleep quantity and quality, 사회적 차원이 개인의 수면 양과 질에 미치는 영향)
퀘르시아 박사는 “수면의 양과 질에 사회적 영향이 절반이나 차지했다. 고소득 국가에서 업무 스케줄이 과도하고 근무시간이 길어지며 취침 시간이 늦어지고, 집단주의가 강한 스페인과 일본은 사회적 요구에 부응하기 위해 취침 시간이 지연될 수 있다”고 연구 결과를 해석했다.
차미영 교수는 “수면은 웰빙, 비만, 치매 등과도 연관이 있다고 알려져 중요하다. 고령화 사회에서 국민의 건강 증진을 위해 적절한 수면의 양을 보장하고 수면의 질을 높이기 위해 개인의 노력은 물론 사회적 지원이 함께해야 한다”고 말했다.
연구팀은 이번 연구에서 개발한 수면의 지표를 쉽게 계산하는 코드를 무료로 공개해 첨단 수면 산업 발달에 기여하며, 다양한 생체 신호를 포함하는 수면에 대한 벤치마크 데이터도 추후 공개할 예정이다.
2023.07.06
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제2회 실리콘밸리 글로벌 기업가정신 써머스쿨 성료
우리 대학 국제협력처 글로벌사업기획센터(처장 임만성)와 창업원(원장 배현민)이 공동으로 주최한 '2023 글로벌 기업가정신 써머스쿨(Global Entrepreneurship Summer School, 이하 KAIST GESS)'이 이달 2일 두달 여의 일정을 마무리했다.
지난해 실리콘밸리 산-학 연계 창업 부트캠프(2022 GESC)로 출발한 2023 KAIST GESS는 글로벌 기업가정신의 중심인 실리콘밸리 현지를 방문해 창업 사례를 직접 체험하는 기회를 제공하는 프로그램이다. 이를 통해 참가 학생들이 향후 해외로 진출할 수 있는 창업 역량과 네트워크를 마련해주기 위해 기획됐다.
올해 2월부터 공모를 진행해 우리 대학에 재학 중인 예비 창업자와 법인설립 1년 이내의 초기 창업자 등 총 20명을 선발했으며, 베트남·아제르바이잔·온두라스·인도네시아·필리핀·카자흐스탄 등 다양한 국적의 외국인 학생 수도 지난 해와 비교해 눈에 띄게 증가했다. 또한, 올해 행사에는 경영대학 소속 임팩트 MBA(Impact MBA) 및 사회적기업가(SE) 교육과정생 20명도 실리콘밸리 프로그램에 합류했다.
참가자들은 지난 4월부터 약 두 달간 대전 본원 캠퍼스에서 비즈니스 모델 개발 및 피칭 교육과 팀별 창업 아이템을 구상하는 준비 과정을 거쳤다. 이후 지난달 21일부터 10일간 미국 스탠퍼드 대학교, UC 산타크루즈, UC 버클리 등 유수 대학 캠퍼스를 방문한 데 이어 코트라 실리콘밸리 무역관(관장 김형일) 및 현지 동문 기업을 방문하여 글로벌 기술 창업의 현장을 경험했다. 베슬에이아이(VESSL AI, 대표 안재만), 비 가라지(B Garage, 대표 김영준), 메딕 라이프 사이언스(대표 한규호, Medic Life Sciences), 사운더블 헬스(대표 송지영, Soundable Health), 임프리메드(대표 임성원, ImpriMed) 등 주요 동문 기업이 참여해 생생한 경험담을 담은 강연과 회사 투어로 창업에 대한 열정과 도전정신을 북돋웠다.
마지막 날에는 실리콘밸리 현지 벤처 투자자들을 심사위원으로 초빙해 참가 팀별 사업 아이템에 대한 최종 피칭을 진행했다. 두 달여의 준비 기간 중 원격 화상회의와 대면 멘토링으로 실리콘밸리 전문 엑셀러레이터에게 지속적인 조언을 받은 참가팀들은 각자의 비즈니스 모델을 발전시켜 창의적이고 혁신적인 아이디어를 선보였다.
피칭 대회의 최종 우승은 불면증을 극복하는 데 도움을 주는 수면 유도 장치 스누브(snoove)를 적용한 사업 아이템을 발표한 스파키(Sparky)팀이 차지했다. 우승팀을 이끈 최지웅 기계공학과 석사과정 학생은 "실리콘밸리라는 글로벌 스타트업 현장에서 창업의 실제를 직접 보고 겪으면서 새롭게 배우고, 도전하고, 실패를 경험하는 글로벌기업가정신에 대해 알게 되었다"고 소감을 전했다.
행사를 주관한 임만성 국제협력처장은 "이번 경험을 통해 우리 KAIST 학생들이 향후 세계적인 리더로 발돋움하고 글로벌 가치를 창출해 우리 대학의 국제적 명성을 높이기를 기대한다"고 말했다. 한편, 글로벌사업기획센터와 창업원은 이번 프로그램의 성공적인 개최를 발판 삼아 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖춘 예비 창업가를 육성하기 위한 'KAIST GESS' 프로그램을 지속 발전시킬 예정이다.
2023.07.05
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상온에서 쉽게 이산화탄소 실시간 분해하다
기후변화를 포함한 환경 및 에너지 문제에 직접 맞닿아 있는 온실가스 전환 기술은 주로 G7 국가를 비롯한 OECD 회원국들을 중심으로 최근 많은 논의가 이뤄지고 있으며, 대한민국 역시 2050년까지 탄소중립 글로벌 스탠다드 달성을 위해 산・학・연 및 민・관 협력 연구를 활발히 촉진하고 있다. 대기 중의 온실가스를 제거함과 동시에, 미래 청정 연료로 주목받는 메탄올 합성에 필요한 이산화탄소 분해 반응은 탄소중립 달성을 위한 산업계 패러다임 전환 대응에 필요한 핵심 기술이지만, 이산화탄소 분자가 화학적으로 매우 안정된 탓에 공업적으로 유용한 화학 물질로의 전환은 여전히 난제로 여겨진다.
우리 대학 화학과 박정영 교수 연구팀이 광주과학기술원 (GIST) 물리·광과학과 문봉진 교수 연구팀과 공동연구를 통해 초미세 계단형 구리(Cu) 촉매 표면이 이산화탄소(CO2) 분자를 보다 효과적으로 분해할 수 있음을 입증했다고 26일 밝혔다.
포집된 온실가스의 전환은 일반적으로 고온・고압의 촉매 화학반응 환경에서 이뤄지고 있다. 보통 구리 기반 촉매물질을 이용하여 이산화탄소 분자가 일산화탄소(CO) 및 산소 원자(O)로 분해할 때 수십 기압에 이르는 고압 반응환경이 요구된다. 따라서, 기존의 촉매 물질을 개선하고 최적의 이산화탄소 전환 반응을 유도함으로써 온실가스의 전환 효율을 획기적으로 높일 수 있는 새로운 촉매의 개발이 필요한 실정이다.
상압 전자터널링 현미경(AP-STM) 기술을 활용해 직접 관찰된 연구팀의 이번 연구 결과는, 머리카락 두께의 10만 분의 1 크기의 계단형 표면 구조가 온실가스의 분해 반응 향상에 크게 기여한다는 시각적 증거를 처음으로 제시했다. 연구진은 그 크기가 수 옹스트롬(Å·100억 분의 1 미터)에 불과한 이산화탄소 분자는 촉매 물질의 표면 구조에 따라서 반응 활성도가 달라질 수 있다는 점에 착안, 머리카락 두께의 10만 분의 1에 불과한 계단형 초미세 구리 표면과 반응하는 이산화탄소 분자의 분해 과정을 실시간 포착했다.
초미세 계단형 구조를 갖는 구리 원자의 표면 배열은 평평한 구조를 갖는 넓은 구리 표면 구조에 비해 훨씬 낮은 활성화 에너지를 필요로 하기 때문에 온실가스의 분해가 상대적으로 용이하다. 연구진은 관찰 결과, 구리 촉매 표면의 계단 위치와 충돌한 이산화탄소 분자가 상온에서도 쉽게 분해됐고, 더 나아가 분해된 일산화탄소 분자와 산소 원자가 표면의 구조변화를 동시에 유도함으로써 촉매반응 경로에 영향을 끼칠 수 있음을 발견했다.
박정영 교수는 “이번 연구는 기존에 진행된 구리 표면에서의 이산화탄소 촉매 현상의 이해를 뛰어넘는 새로운 발견이며, 이를 통해 고효율 이산화탄소 촉매의 개발을 통해 인류의 가장 시급한 문제 중의 하나인 지구온난화 및 지속가능성 문제 해결에 기여할 것이다”라고 밝혔다.
한국연구재단(NRF) 중견연구자지원사업, 과학기술분야 기초연구사업과 한-프랑스 협력기반조성사업(STAR) 등의 지원을 받은 이번 연구성과는 국제학술지 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications IF 17.694) 온라인판에 6월 6일 자 게재됐다. (논문제목: Revealing CO2 dissociation pathways at vicinal copper (997) interfaces)
2023.06.26
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리던던트 로봇 매니퓰레이터를 사용한 최적화 기반의 경로 추종 문제에 대한 학습 기반 초기화 기술 개발
자율 로봇이 일상적인 작업을 수행하기 위해 6차원 카르테시안 경로 추종은 중요한 능력이지만, 리던던트 로봇 매니퓰레이터(Redundant Robot Manipulator)의 사용에는 다양한 제약 조건과 무한한 역기구학 솔루션으로 인해 연속적인 제어는 어렵다.
이에 장기적 의존성을 고려하는 경로 계획 기술이 필요하지만 경로의 길이와 환경의 복잡성이 증가하면 생성 시간이 오래 걸리게 되고, 국소 최적 경로 도출의 가능성이 커지게 된다. 이는 용접, 수술 로봇 등과 같이 정확도와 실시간성을 모두 요구하는 분야에서 리던던트 매니퓰레이터의 사용에 병목이 되고 있기에, 우리 대학 전산학부 윤성의 교수 연구팀은 다양한 문제에 적용성을 높이는 학습 기반과 최적성을 보장하는 최적화 기반 방식의 결합을 통해 각각의 방식이 갖는 이점을 유지하고 단점을 상호 보완하는 구조를 개발했다. 이러한 모델은 리던던트 매니퓰레이션의 경로 추종 문제에 적용되어 추종에 걸리는 시간, 정확도 등 다양한 평가 지표에 성능 향상을 보였다.
연구팀은 고차원의 탐색 공간에서 효율적인 강화 학습을 위해 최적화 기반의 방식으로부터 파생된 국소 최적의 사전 지식 정보를 활용하는 구조를 도입했다. 국소 최적 지식을 모방함으로써 성능 하락 문제를 해결하기 위해 리던던트 매니퓰레이터의 구조적 특성을 고려한 영공간 투영 (Null-space projection) 기법을 제안했다.
연구팀은 제안한 방식으로부터 생성된 초기 궤적과 최적화 기법에 대표적으로 사용되는 초기화 방식들을 다양한 평가 지표를 통해 비교하고, 제약조건 매니폴드 상에서 움직임을 확인하여 초기 궤적의 성능을 검증했다. 또한 본 방식의 사용을 통해 최적화 기법에 향상된 최적성, 효율성, 다양한 문제에 적용성을 보인다.
연구팀은 연구를 통해 리던던트 매니퓰레이터를 활용한 경로 추종 문제에 있어 강화 학습 프레임워크를 제안하고, 충돌 위험을 낮추기 위한 여분 자유도 제어 기법을 제시했으며 학습 기반과 최적화 기반 방식의 결합이 속도와 최적성을 모두 요구하는 문제에 중요한 전략이 될 수 있음을 보여주었다.
이는 협동 로봇, 수술 로봇 등 고자유도의 매니퓰레이터 모션을 요구하는 상황에 적용 가능하고, 이를 통해 다양한 도메인에서 고차원 매니퓰레이터의 사용성을 높여줄 것으로 기대한다.
해당 연구는 지난 2023년 5월 29일 ~ 6월 2일 영국 런던에서 진행된 로보틱스 분야 최대 국제 학회인 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2023에서 Outstanding Planning Paper Award를 수상했다.
ICRA 2023 Award는 1,341편의 논문 중 15편에 수여되었으며, Planning 분야에서는 1편이 선정됐다.
2023.06.23
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IDEC, 삼성전자와 시스템반도체(28나노 FD-SOI MPW) 추가 제작 지원 위한 협약식 개최
우리 대학이 반도체 인재 양성을 위한 지원을 확대하기 위해 삼성전자와 '시스템반도체(28나노 FD-SOI* MPW**) 추가 제작 지원' 협약식을 21일 오후 개최했다. * FD-SOI(Fully Depleted-Silicon on Insulator 완전 공핍형 실리콘 온 인슐레이터): 모바일 기기, 사물인터넷(IoT) 장치, 웨어러블 디바이스 등의 저전력 및 무선 통신 시스템 분야의 설계에 적합한 반도체 칩 ** MPW(Multi-Project Wafer): 한 장의 원판(wafer)에 다양한 종류의 반도체를 찍어내는 방식우리 대학은 반도체설계교육센터(소장 박인철, IC Design Education Center 이하 IDEC)가 주도해 산업통상자원부가 지원하는 '차세대 시스템반도체 설계 전문인력 양성 사업'을 2021년부터 수행하고 있다. 5년간 총 170억 원의 정부 지원금을 투입해 전국 대학의 석·박사급 학생들을 대상으로 반도체 칩 설계부터 제작에 이르는 전문 교육 과정을 제공하는 사업이다.
IDEC은 사업 원년부터 삼성전자와 협력해 28나노 로직(Logic)*** 공정 칩 제작 기회를 수강생들에게 제공해 왔다. 삼성전자가 2026년까지 10회의 공정을 진행해 총 400개의 시스템반도체 칩 제작을 지원하는 것이 기존의 협력 내용이다. *** 28나노 로직: 28나노미터(㎚·10억분의 1m) 이상의 연산이 가능한 반도체
이날 협약은 삼성전자가 기존 지원에 28나노 FD-SOI MPW 공정을 5회 더 제공해 200개의 칩 제작 기회를 추가로 지원하기 위해 체결된다. 이로써, '차세대 시스템반도체 설계 전문인력 양성 사업' 기간 중 15회의 공정이 진행돼 총 600개의 칩이 제작될 예정이다. 반도체 칩 제작은 전공 대학원생들이 이론 교육으로 설계한 도면을 웨이퍼에 적용해 실물을 만들어내는 중요한 과정이다. 실물 칩을 활용한 실험을 통해 설계의 적합성을 검증할 수 있기 때문이다. 하지만 반도체 위탁 생산 업체에 의뢰해 칩을 제작하려면 통상적으로 최소 수천만 원에서 수억 원까지 비용이 발생하기 때문에 학생들이 칩을 제작할 기회를 얻기는 쉽지 않은 실정이다.
'차세대 시스템반도체 설계 전문인력 양성 사업'은 KAIST IDEC을 통해 매년 160개의 칩 제작을 지원하고, 전자설계자동화툴(EDA tool)을 4천 카피를 학생들에게 제공하고 있다. 또한, 150여 개의 설계 전문 강좌가 개설되었으며, 올 한 해 76개 대학 4백여 명의 교수가 참여 중이다.
IDEC은 삼성전자로부터 유일하게 칩 제작을 지원받는 시스템반도체 인력양성 사업을 수행하고 있다. 두 기관은 이번 협약을 바탕으로 반도체 전문 인력양성을 위한 협력과 노력을 다시 한번 공고히 다질 방침이다.
IDEC 동탄교육장에서 열리는 협약식에는 박인철 소장과 박상훈 삼성전자 상무 등 양 기관 관계자들이 참석한다. 협약식 이후에는 올해 하반기에 28나노 FD-SOI 공정에 참여하는 20개 대학의 40팀을 대상으로 설계설명회를 함께 진행한다.
박인철 IDEC 소장은 "KAIST IDEC의 전문 인력 양성 사업은 전국의 많은 반도체 설계 분야 대학원생들이 반도체 제작 공정에 직접 참여해 실전 경험과 프로젝트 참여 경력을 쌓는 중요한 기반이 되고 있다"라면서, "학계와 긴밀한 협력을 유지하며 인재 양성을 위한 지원을 아끼지 않는 삼성전자의 노력이 반도체 산업 발전에 큰 힘이 될 것"이라고 말했다.한편, 1995년 설립된 KAIST IDEC은 시스템반도체 분야의 전문 설계 인력양성의 산실이다. 지난 28년간 삼성전자와 협력해 1,840개 설계팀에 칩 제작 기회를 제공했으며, 현재는 고성능 설계가 가능한 28나노 공정까지 지원하고 있다.
2023.06.21
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