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기계공학과 이두용 교수 공저 ‘Control Design for Haptic Systems’ 출간
한국전자통신연구원 김수용 연구원(2022년 KAIST 기계공학과 박사)과 우리 대학 기계공학과 이두용 교수가 공저한 도서, Control Design for Haptic Systems (부제: Enhancing the Stability and Rendering Performance) 가 Springer에서 출판됐다.
이 책은 학사과정 3~4학년 및 대학원 과정 학생과 현업에 종사하는 엔지니어를 위한 교재로서 햅틱시스템의 구성, 주요 제어기술, 그리고 안정성과 성능을 향상시키기 위한 새로운 방법 등을 실험 사례와 함께 소개한다.
햅틱시스템이 적용되고 있는 가상현실 시뮬레이션, 메타버스(metaverse) 응용, 원격조작 로봇시스템 등 넓은 분야의 현업에서 적용할 수 있는 체계적인 방법을 이 책을 통해 배울 수 있다.
책 링크 : Control Design for Haptic Systems: Enhancing the Stability and Rendering Performance | SpringerLink
2024.02.20
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차세대 반도체 솔리톤 안정화 기술 최초 개발
초고속 초저전력 차세대 반도체 기술을 구현할 스핀트로닉스 기술을 한 단계 성장시키는 원동력으로 위상적 솔리톤이라는 구조체를 이용해 정보를 저장하고 전송할 수 있는 초고속 비휘발성 메모리 소자 기술이 개발되었다.
우리 대학 물리학과 김세권 교수 연구팀이 기초과학연구원 복잡계 이론물리 연구단(PCS-IBS) 김경민 박사팀, 한양대학교 물리학과 박문집 교수팀과의 공동 연구로 뒤틀림 자성체*를 이용해 위상적 솔리톤을 안정화시킬 수 있는 기술을 세계 최초로 개발해 물리 및 화학 분야 세계적인 학술지 `나노 레터스(Nano Letters)'에 게재했다고 20일 밝혔다.
*자성체: 자성을 띄는 여러 물체를 통칭함
스핀트로닉스는 성장 한계에 다다른 기존 반도체 기술의 근본적인 문제점들을 전자의 양자적 성질인 스핀을 이용해 해결하고자 하는 연구 분야다. 이는 기존 정보처리 기술을 혁신적으로 발전시켜 초고속 초저전력 차세대 반도체 기술을 구현할 것으로 기대되고 있다.
한편 솔리톤이란 특정한 구조가 주변과 상호작용을 통해 사라지지 않고 계속 유지하는 현상을 말하며, 위상적 솔리톤이라는 구조체를 이용해 정보를 저장하고 전송할 수 있는 초고속 비휘발성 메모리 소자 개발이 전 세계 각국 학계와 산업계에서 경쟁적으로 연구가 이뤄지고 있다.
이전까지 차세대 메모리 소자 개발을 위해 연구됐던 위상적 솔리톤으로는 스핀 구조체로 자연계에 존재하는 다양한 자성체 중 수직 이방성*이라고 하는 특수한 성질을 갖는 자성체에서만 안정하다고 알려져, 물질 선택의 제한으로 인해 솔리톤 기반 정보처리 기술 발전에 어려움이 있었다.
* 수직 이방성: 자화 방향이 자성체에 수직한 방향을 선호하게 되는 성질
김세권 교수 연구팀은 특정 단층 강자성체* 두 겹을 서로 뒤틀어 접합시켜 이중층 자성체를 구성할 경우, 수직 이방성을 띠지 않는 다른 종류의 자성체에서도 위상적 솔리톤을 안정화시킬 수 있음을 세계 최초로 발견했다.
*강자성체: 자성체 중에서도 상온의 철과 같이 자발적 자화를 띄는 물체를 뜻함
이번 연구를 통해 발견된 안정한 위상적 솔리톤은 수직이방성이 아닌 수평 이방성을 띄는 자성체에 존재하는 ‘메론’이라고 불리는 스핀 구조체로서 이전에는 그 안정화 메커니즘이 알려지지 않았던 솔리톤이다. 메론 안정화 기술의 확보로 지금까지 수직 이방성 자성체에만 국한되어 있었던 솔리톤 기반 차세대 반도체 기술 연구를 다양한 자성체로 확대 발전시킬 수 있을 것으로 기대되며, 스핀트로닉스 기술을 한 단계 성장시키는 원동력으로 작용할 것으로 예상된다.
이번 연구 결과는 자성체 내부에서는 안정하지 않은 위상적 솔리톤이 두 자성체를 뒤틀어 접합할 경우, 자성체 간 상호작용을 통해 안정화될 수 있다는 것을 보인 첫 예시다. 여러 자성체를 뒤틀어 접합시키는 경우 자성체의 종류와 뒤틀림 각도를 조절함으로써 무한히 많은 자성 시스템을 구현할 수 있으므로, 이번 연구 결과는 뒤틀림 자성체 기반 스핀 기술이라고 하는 넓은 연구 영역을 새로이 개척했다고 판단된다.
우리 대학 김세권 교수는 "이번 논문은 무한히 많은 가능성을 갖는 뒤틀림 자성체 기반의 새로운 물리 현상 탐색과 활용 연구의 시발점으로 작용할 것ˮ이라고 기대감을 내비쳤다.
이번 연구는 우리 대학 김세권 교수, 우리 대학 고경춘 박사, 그리고 PCS-IBS 김경민 박사, 한양대학교 박문집 교수의 공동 연구로 진행되었으며, 한국연구재단 해외우수과학자 유치사업 플러스(브레인 풀 플러스)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.02.20
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반도체가 곤충처럼 사물 움직임 감지한다
곤충의 시신경계를 모방하여 초고속, 저전력 동작이 가능한 신개념 ‘지능형 센서’ 반도체의 개발로 다양한 혁신적 기술로 확장가능한 기술이 개발되었다. 이 기술은 교통, 안전, 보안 시스템 등 다양한 분야에 응용되어 산업과 사회에 기여할 것으로 보인다.
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 다양한 멤리스터* 소자를 융합해 곤충의 시신경에서의 시각 지능*을 모사하는 지능형 동작인식 소자를 개발하는데 성공했다고 19일 밝혔다.
*멤리스터 (Memristor): 메모리(Memory)와 저항(Resistor)의 합성어로, 입력 신호에 따라 소자의 저항 상태가 변하는 전자소자.
*시각 지능 (Visual Intelligence): 시신경 내에서 시각 정보를 해석하고 연산을 수행하는 기능.
최근 인공지능(AI) 기술의 발전과 함께, 비전 시스템은 이미지 인식, 객체 탐지 및 동작 분석과 같은 다양한 작업에서 AI를 활용해 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 하지만 기존 비전 시스템은 이미지 센서에서 수신된 신호를 복잡한 알고리즘을 이용해 물체와 그 동작을 인식하는 것이 일반적이다. 이러한 방식은 상당한 양의 데이터 트래픽과 높은 전력 소모가 필요하여 모바일 또는 사물인터넷 장치에 적용되기 어렵다.
한편, 곤충은 기본 동작 감지기(Elementary Motion Detector) 라는 시신경 회로를 통해 시각 정보를 효과적으로 처리해 물체를 탐지하고 그 동작을 인식하는데 탁월한 능력을 보인다. <그림1> 이를 구현하는 데 있어 기존 실리콘 집적회로(CMOS) 기술에서는 복잡한 회로가 요구되기 때문에, 실제 소자로 제작하기 어려운 한계가 있었다.
김경민 교수 연구팀은 다양한 기능의 멤리스터 소자들을 집적하여 고효율⋅초고속 동작 인식이 가능한 지능형 동작인식 소자를 개발했다. 동작인식 소자는 자체 개발한 두 종류의 멤리스터 소자와 저항 만으로 구성된 단순한 구조를 가지고 있다. 두 종류의 서로 다른 멤리스터는 각각 신호 지연 기능과 신호 통합 및 발화 기능을 수행하며, 이를 통해 곤충의 시신경을 직접 모사하여 사물의 움직임을 판단할 수 있음을 확인했다. <그림2>
연구팀은 개발된 동작인식 소자의 실질적인 활용에 대한 가능성을 입증하기 위해 차량 경로를 예측하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 설계하였으며, 여기에 개발한 동작인식 소자를 적용하였다. <그림3> 그 결과 기존 기술 대비 에너지 소비를 92.9 % 감소하여 더 정확히 사물의 움직임을 예측할 수 있음을 검증하였다.
신소재공학과 김경민 교수는 “곤충은 매우 간단한 시각 지능을 활용해 놀랍도록 민첩하게 물체의 동작을 인지하는데, 이번 연구는 신경의 기능을 재현할 수 있는 멤리스터 소자를 활용해 이를 구현할 수 있었다는 점에 큰 의의가 있다”며, “최근 AI가 탑재된 휴대폰과 같이 에지(edge)형 인공지능 소자의 중요성이 매우 커지고 있는데, 이 연구는 동작 인식을 위한 효율적인 비전 시스템 구현에 기여할 수 있어, 향후 자율주행 자동차, 차량 운송 시스템, 로봇, 머신 비전 등과 같은 다양한 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다.
이번 연구는 신소재공학과 송한찬 박사과정, 이민구 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials, IF: 29.4)’에 지난 1월 29일 字 온라인 게재됐다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구사업, 차세대지능형반도체기술개발사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 나노종합기술원 및 KAIST 도약연구사업의 지원을 받아 수행됐다. (논문명: Fully Memristive Elementary Motion Detectors for A Maneuver Prediction, 논문링크: https://doi.org/10.1002/adma.202309708)
2024.02.19
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KAIST-생명연, ‘열린길’로 연결한다
우리 대학과 한국생명공학연구원(이하 생명연)이 담을 허물고, 소통과 협력을 확대해나가기로 했다.
생명연은 2.15(목) 오전 10시 생명연과 KAIST 간 연결로인 ‘열린길’ 개통식을 개최하였다고 밝혔다.
열린길은 생명연 복리후생동에서 KAIST 유레카관 사이에 설치한 계단과 경사로로 지난해 6월부터 조성을 추진해왔다.
두 기관은 이웃한 기관임에도 불구하고 기존에 있던 담장으로 인해 서로를 오가기 위해선 도보로 10분 이상을 돌아가야 했지만, 열린길로 인해 접근성이 대폭 개선되었다.
이번 열린길 개통을 계기로 양 기관은 협력과 융합 활성화에 더욱 힘쓰기로 하였다.
두 기관은 20여 년 전부터 바이오의약 및 나노 분야를 비롯한 바이오 전 분야에서 폭넓게 교류해왔다.
특히, 최근에는 합성생물학과 바이오파운드리 분야의 발전을 위한 기술확보와 국제협력에 공동 대응하는가 하면, 인재양성을 위해 KAIST 공학생물대학원을 함께 운영하고 있어 학‧연 협력의 모범사례로 손꼽히고 있다.
이번 열린길 개통으로 말미암아 첨단바이오 분야의 전략기술 확보에 더욱 긴밀히 협력하기로 하고, 생명연 내에 공학생물대학원 학과지원실을 설치하여 효율적인 학사운영 지원체계를 구축한다는 계획이다.
우리 대학 이광형 총장은 기념사에서 “이번 열린길 조성은 그동안 바이오 분야에서 폭넓은 교류를 이어온 KAIST와 생명연이 더욱 긴밀히 협력하고 소통하는 시작점이 될 것이다.”라며”,
“앞으로 열린길이 두 기관의 물리적 장벽을 허물어 지식과 정보의 교류는 물론 사람과 지역을 연결하는 상징으로 자리 잡길 바란다”라고 말했다.
생명연 김장성 원장 또한 “열린길 개통으로 줄어든 두 기관의 물리적 거리가 인적, 물적 교류를 촉진해 소프트웨어적 협력의 한계를 극복하는 계기가 되길 바라며, 이를 통해 서로의 발전을 이끄는 상생의 동반자가 되길 바란다”라고 밝혔다.
2024.02.15
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드림워크 개발 명현 교수, 올해의 KAIST인 상 수상
우리 대학이 '올해의 KAIST인 상' 수상자로 명현 전기및전자공학부 교수를 선정했다. '올해의 KAIST인 상'은 탁월한 학술 및 연구 실적으로 국내‧외에서 KAIST의 발전을 위해 노력한 구성원에게 수여하는 상으로 지난 2001년에 처음 제정됐다. 23번째 수상자로 선정된 명현 교수는 지난 한 해 동안 로봇 자율보행 신기술 '드림워크(DreamWaQ)' 개발 및 국제 대회에서 우승한 실적과 3D 위치인식 및 맵작성(SLAM) 등의 신기술을 개발한 공로를 인정받았다.
'드림워크(DreamWaQ)'란 별도의 시각이나 촉각 센서의 도움 없이 계단도 성큼 오를 수 있는 보행로봇 제어기다. 이를 장착한 명현 교수 연구팀의 자율보행로봇은 '국제 사족보행 로봇 자율보행 경진대회'에서 MIT 등 세계 유수 대학 소속팀과 경쟁해 4배 이상의 점수를 획득하는 압도적 실력을 선보이며 우승했다. 또한, 대회에서 함께 사용된 주변 환경 인지 및 경로 탐색 기술도 독자적으로 개발했다. 명현 교수는 "저희 연구실에는 창의적이고 공익적인 로봇 기술 개발, 도전의 가치를 되새길 수 있는 경진대회 출전, 영향력 있는 논문 쓰기라는 연구 방향이 있다"라고 전했다. 이어, 명 교수는 "앞으로도 이 세 가지 방향에 더욱 매진하며 연구하고, 부족한 지도교수를 따라준 훌륭한 학생들과 저를 위해 희생해 준 가족들, 그리고 학교 관계자들에게 감사드린다"라고 소감을 밝혔다.'올해의 KAIST인 상' 시상식은 14일 오전 열리는 KAIST의 개교 53주년 기념식에서 진행된다. 이날 기념식에서는 교육, 학술, 국제협력 성과가 탁월하거나 KAIST의 위상에 크게 공헌한 총 39명의 교원에게도 특별 포상이 진행된다. 정원석 생명과학과 교수는 세계 뇌 질환 연구의 중심으로 손꼽히는 뇌 면역 관련 분야에서 창의적인 연구를 수행해 '학술대상'을 수상한다. 정 교수는 뇌 면역을 담당하는 별아교세포와 미세아교세포에 존재하는 면역 관련 분자의 기전과 그 조절 방식이 서로 상이함을 발견하는 등 획기적인 연구 성과를 거듭 달성한 점을 높이 평가받았다. '창의강의대상'은 콘테스트 기반 생명실험교육법을 최초로 개발해 학생들의 자기 주도적인 학습을 이끌어낸 박영균 바이오및뇌공학과 교수가 수상한다. 함자 쿠르트(Hamza Kurt) 전기및전자공학부 교수는 KAIST 교육에 대한 학생들의 만족도와 자부심을 크게 높인 것으로 평가받아 '우수강의대상'을 받는다. '공적대상'은 이창양 경영공학부 교수가 수상한다. 이 교수는 제20대 대통령직 인수위원회 경제 2분과 간사로 임명돼 정부의 산업, 국토, 농림 등 실물 부문 정책의 틀을 만드는 데 주도적인 역할을 했다. 또한, 제6대 산업통상자원부 장관으로 임명되어, 산업, 통상 및 에너지 등 실물 경제를 총괄해 학교의 위상을 강화한 공로다. 윤윤진 건설및환경공학과 교수는 '국제협력대상'을 받는다. UN·세계경제포럼 등에서 지정한 해양 탄소중립분야의 글로벌 어젠다 대응 연구개발 과정에서 새로운 국제 융합연구 기반을 확대하는 동시에 KAIST의 글로벌 기술 역량을 증진한 점을 높게 평가받았다.이광형 총장은 "도전과 혁신을 바탕으로 여러 분야에서 탁월한 학술 및 연구 실적을 보여주고 있는 구성원들의 노력이 KAIST가 세계 10위권 대학의 꿈을 향해 쉬지 않고 정진할 수 있는 원동력"이라고 말하며, "오늘 수상자를 포함해 함께 성과를 만들어 준 모든 구성원이 다 같이 기뻐하고 축하하며 서로를 격려하는 날이 되길 바란다"라고 전했다.
2024.02.14
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Team KAIST, 국제 해양로봇 경진대회 준우승
우리 대학 기계공학과 김진환 교수, 전기및전자공학부 심현철 교수 연구실 학생들을 주축으로 하고 파블로 항공이 협력기업으로 참여한 Team KAIST가 국제로봇경진대회인 MBZIRC 마리타임 그랜드 챌린지(MBZIRC Maritime Grand Challenge)에서 최종 준우승을 차지하고 총상금 65만 불(8.6억 원)을 획득했다고 8일 전했다.
해양로봇 경진대회로는 역대 가장 큰 규모를 자랑하는 본 대회는 아랍에미리트 정부가 후원하고 아부다비 과학성 산하 기관인 아스파이어(ASPIRE)가 주관하는 총상금 3백만 불 규모다.
21년 말부터 시작된 대회에는 최초 전 세계에서 52개 팀이 참가하였으며 1단계와 2단계 심사를 거쳐 23년 2월에 최종결선 팀 5개 팀이 선정되었다. 최종결선은 2024년 1월 10일부터 2월 6일까지 아랍에미리트 수도인 아부다비 연안 10제곱 킬로미터 해역을 통제한 상태에서 실제 무인선과 무인기를 활용하여 진행되었으며 김진환 교수와 심현철 교수 외에 총 18명의 KAIST 학생들이 아부다비 현지에 머물며 대회에 참가하였다.
Team KAIST는 최종결선에서 준우승을 차지함으로써 상금 50만 불을 받게 되며 앞서 최종결선 진출팀에게 주어지는 중간상금 15만 불을 포함하여 총 65만 불을 이번 대회를 통해 상금으로 획득하였다.
최종결선의 임무 시나리오는, 통제 해역 내에서 이동 중인 다수의 용의 선박 가운데 불법 화물을 싣고 도주 중인 선박을 찾아낸 후, 갑판 상에 놓인 2가지 종류의 탈취 화물(경량 화물 및 중량 화물)을 탐지하고, 경량 화물은 무인기를 이용하여 중량 화물은 무인선에 장착된 로봇팔을 이용하여 회수한 후 기지로 복귀하는 것으로, 임무 수행 전 과정에서 사용자 개입 없이 무인선과 무인기의 자율 협업 운용을 통해 임무를 완수하는 것을 목표로 하고 있다. 특히 본 대회에서는 규정상 GPS를 사용하지 못하게 되어있어 김진환 교수 연구진은 해상 레이다를 이용한 탑색/항법을 포함한 무인선 자율운용 기법을 개발하였으며, 심현철 교수 연구진은 영상기반 항법과 소형 자율주행 로봇을 드론과 결합하는 기술을 개발하였다.
최종결선 임무는 사용자 개입 없이 무인선과 무인기의 자율 협업을 통해 해상에서 도주하는 선박에 실려있는 화물을 회수하는 것으로, 전체 임무는 해상에서 이동 중인 여러 척의 선박 가운데 목표 선박을 찾는 1단계 수색(inspection) 임무와 목표 선박의 갑판에 놓여있는 화물을 회수하는 2단계 개입(intervention) 임무로 구성되어 있다. 각 팀에게는 총 3회 기회가 주어졌으며 3번의 시도 가운데 가장 높은 단계의 임무를 가장 단시간 내에 완수한 팀이 높은 점수를 획득하는 방식으로 치러졌다.
1차 시도에서는 KAIST가 1단계 수색 임무에 성공한 유일한 팀이었으나 크로아티아 팀이 2차 시도에서 동일하게 1단계 임무에 성공하면서 본격적 경쟁이 시작되었다. 이어 수일간 이어진 강풍과 높은 파도로 최종결선 일정이 지연되면서 예정된 일정을 소화하기 힘들게 되자 주최측에서는 1단계 임무를 완수한 KAIST 팀과 크로아티아 팀, 그리고 해당 임무를 부분 수행한 중국-UAE 팀을 포함한 3팀에 3차 시도 자격을 주어 결선을 진행하였고 최종 경쟁을 벌인 결과 최종적으로 크로아티아팀이 우승, KAIST가 준우승, UAE-중국 연합팀이 3위를 차지하였다. 우승팀에게는 200만 불, 준우승팀에게 50만 불, 3등 팀에게 25만 불의 최종결선 상금이 지급될 예정이다.
KAIST 팀의 지도교수를 맡은 기계공학과의 김진환 교수는 “지난 2년여의 오랜 시간 동안 대회를 준비하느라 큰 노력과 수고를 들인 학생들에게 고마움과 축하를 전해며 대회 결과를 떠나 지난 기간 들인 노력이 학생들이 훌륭한 연구자로 성장하는데 자신감과 귀한 자산이 될 것이기에 보람을 느낀다”라고 소감을 피력했으며 팀의 리더를 맡은 기계공학과 박사과정 한솔 학생은 “마지막에 아깝게 우승을 놓친 아쉬움이 있지만 나름 의미있는 결과를 얻어서 만족하여 함께 고생해준 팀원들에게 감사한다”고 말했다.
한편 Team KAIST의 도전을 위해 HD현대, 레인보우로보틱스, 아비커스, FIMS가 후원기업으로 참여하였다.
2024.02.13
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홍정욱 교수, Elsevier ADES 저널 수석편집장 선임
건설및환경공학과 홍정욱 교수가 세계 최대의 저널 출판사인 Elsevier에서 출간하는 전산역학 분야 권위 학술지인 ‘Advances in Engineering Software’의 수석편집장(Editor-in-Chief)으로 2024년 1월 3일자로 선임됐다.
ADES 저널은 JCR의 공학(Engineering)분야 Q1으로 분류되는 우수한 저널로서 홍정욱 교수는 수석편집장 임무를 통해 투고된 논문의 우수성을 심사하고 다양한 국제적인 활동을 통하여 해당 저널의 수준을 향상시키는 역할을 수행한다.
2024.02.07
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RNA 유전자 가위 정밀제어기술로 유전자 치료 성큼
최근 유전자 치료제 개발에 있어 중요한 역할을 하는 유전자 가위(CRISPR/Cas) 기술은 DNA 편집을 통해 영구적인 치료 효과를 보일 수 있으나, 비표적 효과에 의한 생체 내 부작용에 의한 돌연변이가 발생하였을 때, 대체할 방안이 불명확하다. DNA 편집의 잠재적인 위험성을 극복하여 특이적으로 인식하고 조절할 수 있는 RNA 대상으로 하는 유전자 가위 시스템이 주목받고 있다.
우리 대학 생명과학과 허원도 교수 연구팀이 세계 최초로 RNA 유전자 가위 기술 (CRISPR/Cas13)의 활성을 화학 유전학 및 광유전학으로 조절해 시간 및 공간적으로 표적 RNA의 염기 편집을 수행하는 기술을 개발했고, 동물 모델에서의 RNA 염기 편집 효과를 입증했다고 7일 밝혔다.
허원도 교수 연구팀은 구조가 알려지지 않은 단백질의 구조를 재구조화해, 화학적 및 광유전학적으로 조절 가능한 Cas13 단백질 조각을 예측하고 개발하는 데 성공했다. 이를 통해 개발된 에디터 기술로 RNA 분해 및 RNA 염기 편집을 실시간으로 유도할 수 있으며, RNA 염기 편집의 활성을 가역적으로 조절할 수 있음을 확인했다. 또한, 기존 연구자들이 실험에 이용하던 세포모델에서 더 나아가 세계 최초로 실험 쥐 모델에 해당 시스템을 적용해 광유전학적으로 RNA 염기 편집이 효과적으로 일어나는 것을 입증했다.
이번 연구는 유전자 가위 시스템을 활용한 유도 가능한 RNA 조절 시스템 개발로, 질병과 관련된 돌연변이를 표적으로 하는 RNA 기반 치료법의 발전 및 세포 내 RNA 기반 연구의 적용에 기여할 것으로 기대된다. 특히 생체 내 전달 목적으로 주로 사용되는데 연구팀은 RNA 대상 편집 시스템에서 단백질의 상대적으로 큰 크기를 유전체 전달에 있어서 임상적 적용에 한계점을 가지고 있다는 점을 감안하여 DNA 크기 제한을 분할 시스템으로 극복하고, 실험 쥐의 기관 내에서 다양한 모델 시스템 구축을 통해 생체 내 RNA 연구의 적용 범위를 확장할 수 있다.
연구를 주도한 허원도 교수는 “재결합이 가능한 분할 단백질 Cas13 조각을 개발해, 화학적 및 광유전학적으로 특정 시공간에서 정밀하게 조절되는 RNA를 실험적으로 확인했다. 이 기술은 그동안 실험적 한계로 인해 어려웠던 복잡한 RNA 연구를 촉진할 것으로 기대된다.라고 말했다.” 아울러 “유전자 가위 시스템을 활용한 유도 가능한 RNA 조절 시스템 개발로, 질병과 관련된 돌연변이를 표적으로 하는 RNA 기반 치료법의 발전 및 세포 내 RNA 기반 연구의 적용에 기여할 것으로 기대된다”라고 전했다.
우리 대학 생명과학과 유정혜 박사과정이 제1 저자로 수행한 이번 연구는 저명 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)’ 2024년 1월 22일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Programmable RNA base editing with photoactivatable CRISPR-Cas13). (Impact Factor: 17.694). (DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-44867-2)
한편, 이번 연구는 삼성미래기술육성재단과 정부의 재원으로 한국연구재단 바이오·의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.02.07
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4.55V 고전압 리튬이온전지 전해액 기술 개발
전기차 시대의 가속화에 따라 1회 충전에 긴 주행거리를 가능하게 하는 고용량, 고에너지밀도 이차전지 개발과 더불어 빠르게 충전을 할 수 있는 고속 충전 기술 개발의 중요도가 커지고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 최남순 교수 연구팀이 고전압 조건에서 리튬이온전지의 높은 효율과 에너지를 유지하고 고속 충전이 가능한 전해액 설계 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 개발된 전해액은 점도가 낮으면서 고전압에 안정적인 용매를 사용하였으며 안정적인 전극-전해질 계면 반응을 확보할 수 있는 첨가제 기술을 통해 리튬이온전지의 수명 특성을 획기적으로 향상시켰다.
최남순 교수 연구팀은 상용 리튬이온전지에 사용되고 있는 카보네이트 계열의 용매 대신 점도가 낮고 고전압 조건에서 안정적으로 작용할 수 있는 용매 조성 기술과 전극계면 보호 기술을 적용해 기존 연구 결과보다 현저하게 향상된 *가역 효율 (99.9% 이상)을 달성했다.
☞ 가역 효율 : 매 사이클마다 전지의 방전용량을 충전용량으로 나누어 백분율로 나타낸 값으로 배터리의 가역성을 의미함. 가역 효율이 높을수록 매 사이클마다 배터리 용량 손실이 적음을 의미함. 아무리 높은 용량을 구현하는 배터리라도 가역성이 높지 않다면 실용화가 어려움.
또한, 첫 사이클 방전 기준 용량 대비 200 사이클에서의 방전 기준 용량까지를 용량 유지율 측정하였는데 개발된 전해액 기술은 고온 (45도)에서 4.5 V의 충전 전압 조건에서 89.9%의 높은 용량 유지율을 보였으며 4.53 V의 충전 전압 조건에서도 77.0%의 높은 용량 유지율을 보였다. 개발 전해액 조성의 경우 기존 상용 최고 수준 기술 대비 약 10~15% 이상의 높은 용량 유지율을 보여줬다. 뿐만 아니라, 4.55 V의 혁신적인 충전 전압 조건에서도 200회 사이클 후 61.7%의 높은 용량 유지율을 보여주는 등 우수한 수명 특성을 보여줬다.
이번 연구에서 개발된 전해액 설계 기술은 리튬 코발트 산화물 양극을 사용해 4.5 V 이상의 고전압 그리고 1.5C (45분 충전)의 빠른 충전 조건에서 극대화된 성능을 얻었다는 점에서 그 의미가 크다. 여기에 더해 60도 고온 저장에서도 저장 성능이 향상됨도 확인했다. 특히 고에너지밀도 리튬이온전지용 전해액 기준 프레임을 제시한 바, 이는 리튬이차전지 전해액 설계에서 새로운 기준이 될 것이라고 연구진은 설명했다.
이번 논문의 공동 제1 저자인 우리 대학 생명화학공학과 김세훈 박사과정은 “높은 산화안정성 및 저점도 특성을 가지는 용매 적용에 따른 고전압 안정성 및 고속 충전 특성 향상과 전해액 첨가제에 의한 안정적인 전극-전해질 계면 형성의 시너지 효과에 의해 기존에 보고된 리튬이온전지용 전해액 기술 개발의 한계를 뛰어넘는 기술을 개발하게 됐다ˮ라고 말했다. 또한, “상용 리튬이온전지에서 사용하는 수준의 높은 로딩의 리튬 코발트 산화물 양극을 사용하여 전지의 수명 특성을 극대화했기 때문에 산업에의 빠른 적용 및 향후 고에너지밀도 전지 시스템 설계에 있어 이정표로 작용할 수 있을 것이다”라고 전했다.
최남순 교수는 "개발된 전해액 기술은 상용 용매로 사용되고 있는 카보네이트 유기용매의 부족한 고전압 내구성을 에스테르 용매로 획기적으로 극복하였으며 이를 통해 배터리 충전과정에서 가스 발생을 최소화하는 고전압 전해액 시스템을 구축했다ˮ라고 말했다. 또한, "이러한 고전압 용매 조성과 전해액 첨가제 조합 기술은 리튬이온전지의 한계 에너지밀도를 끌어올리기 위한 전해액의 고전압화를 위한 돌파기술이라는 점에서 그 의미가 크다고 하겠다ˮ라고 연구의 의미를 강조했다.
이번 연구에서 생명화학공학과 최남순 교수와 김세훈, 이정아 연구원은 리튬이온전지의 고전압 구동을 위한 새로운 전해액 조성 기술을 개발하고 이에 대한 효과를 검증하였으며 작동 메커니즘을 규명하였다. 경상국립대학교 나노신소재융합공학과 (나노·신소재공학부 고분자공학 전공) 이태경 교수와 이동규, 손준수 연구원은 전해액 용매 및 첨가제의 작동 메커니즘을 계산화학을 통해 구체화하는 연구를 진행하였다. 이번 연구는 저명한 국제 학술지 `에이시에스 에너지 레터즈 (ACS Energy Letters)'에 1월 12일자로 발간되었으며 커버 논문으로 선정되었다 (논문명 : Designing Electrolytes for Stable Operation of High-Voltage LiCoO2 in Lithium-Ion Batteries).
이번 연구 수행은 삼성 에스디아이 (Samsung SDI)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.02.06
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암, 루게릭병 등 난치성 질환 발병 기전 밝혀
단백질 정보를 가진 mRNA 유전자 조절 기전에서 알루 요소(Alu)의 중요성을 제시하고, 나아가 종양 형성, 퇴행성 뇌질환 등 mRNA가 변화하는 다양한 질환에서 역방향 알루 반복구조(IRAlus)라는 새로운 발병 원인을 최초로 제시함으로써 질병 치료에 획기적인 방안을 제시하였다.
우리 대학 생명화학공학과 김유식 교수와 바이오및뇌공학과 이영석 교수 공동 연구팀이 종양 형성과 퇴행성 뇌질환을 유발하는 새로운 유전자 조절 기전을 찾아냈다고 6일 밝혔다.
인간 유전체의 약 10%를 차지하는 반복서열인 알루 요소(Alu element, Alu)는 단백질 정보를 가지는 전령 RNA(messenger RNA, mRNA)의 단백질 생산 효율을 조절할 수 있다. 특히, mRNA가 2개의 알루 요소로 형성된 역방향 알루 반복 구조(Inverted Alu repeats, IRAlus)를 가지게 되면 mRNA의 세포 내 이동이 방해되어 단백질 생산이 감소한다.
연구팀은 질환 특이적으로 mRNA가 변화하는 과정에서 주요 mRNA가 역방향 알루 반복 구조(IRAlus)에 의해 조절받게 하고 이는 mRNA가 가지고 있는 유전자 발현 억제로 이어져 질환을 일으킨다는 새로운 발병 기전을 밝혔다.
알루(Alu)는 유전체의 단백질 정보를 가지고 있지만 유전체 상에서 본인의 서열만을 복제하는 성질이 있어 ‘이기적 서열’로 알려져 있었다. 최근 연구에 의하면 mRNA 내의 존재하는 역방향 알루 반복 구조(IRAlus)는 숙주 mRNA의 세포질로의 이동을 방해하여 해당 유전자의 단백질 번역을 억제한다. 그러나, 해당 유전자 발현 조절 기전의 생물학적 중요성에 대해서는 보고된 바가 없었다.
연구팀은 역방향 알루 반복 구조(IRAlus)를 인지할 수 있는 항체를 활용한 차세대 염기서열 분석법을 사용해 특정 세포 내 활성화된, 기능적인 역방향 알루 반복 구조(IRAlus)를 가지고 있어 역방향 알루 반복 구조(IRAlus)에 의해 단백질 합성이 억제될 수 있는 mRNA 유전자 목록을 완성했다.
종양 형성 과정에서 역방향 알루 반복 구조(IRAlus)의 유전자 조절 기전의 영향을 분석했다. 연구팀은 대표적인 종양억제유전자를 억제하는 종양 유전자 조절을 하고 이는 단백질 발현 증가로 이어지며 결과적으로 종양억제유전자 활성이 억제됨으로써 암 발달을 촉진할 수 있다.
나아가, 특정 mRNA 서열과 상보적으로 결합해 mRNA의 기능을 억제해 다양한 질병 치료 및 조절 도구로 현재 연구되고 있는 혁신 RNA 치료제인 안티센스 올리고뉴클레오타이드(Antisense oligonucleotide, 이하 ASO)를 활용해 단백질 발현을 복구하는 암 치료 전략을 탐색했다.
연구팀은 신경계 세포에서 역방향 알루 반복 구조(IRAlus)로 인한 유전자 조절이 활발하다는 것을 확인했다. 또한, 해당 현상의 과도한 활성과 루게릭병으로 알려진 근위축성 측삭경화증을 비롯한 퇴행성 뇌질환 간의 연관성을 최초로 제시했다.
생명화학공학과 김유식 교수는 “이번 연구는 인간 유전체 내 반복서열인 역방향 알루 반복 구조(IRAlus)를 가지는 유전자를 목록화하는 것을 넘어서 해당 유전자 발현 조절이 인간 질환, 특히 종양 형성 및 퇴행성 뇌질환 발병과정에서 핵심적인 역할을 하는 것을 최초로 확인했다”면서 “이번 연구에서 제시한 역방향 알루 반복 구조(IRAlus)라는 새로운 타겟 물질을 활용하면 종양과 노화를 비롯해 다양한 퇴행성 질환의 발병 기전 분석에 근본적이고 효과적인 치료전략을 마련하는 데 유용할 것”이라고 말했다.
생명화학공학과 구자영 박사(현 보스턴 아동병원 (Boston Children’s Hospital) 및 하버드 의과대학 (Harvard Medical School) 박사후연구원)와 이건용 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 셀(Cell) 자매지인 ‘몰레큘러 셀(Molecular Cell)’ 2월 2일 字에 온라인 게재됐다. (논문명 : Alternative Polyadenylation Determines the Functional Landscape of Inverted Alu Repeats).
우리 대학 생명과학과 임정훈 교수 연구팀과 의과학대학원 한진주 교수 연구팀이 참여한 이번 연구는 한국연구재단 기초연구실 지원사업과 KAIST 도약연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.02.06
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입찰자, 판매자 모두에게 이득되는 경매?
일반적인 경매는 참여자가 늘어나면 경쟁만 심해지기 때문에 ‘친구’를 함께 데리고 갈 이유가 없다. 하지만 판매자 입장에서는 가격을 올리기 위해 친구를 ‘추천’해서 참여시켜 주길 원한다. 이렇게 판매자와 추천할 친구가 있는 입찰자의 이해관계 상충을 어떻게 해결할 수 있을까?
우리 대학 기술경영학부 정승원 교수가 성균관대학교 이주성 교수와 공동연구를 통해, 참여자가 친구를 추천할 유인(Incentive)을 제공하며, 판매자 입장에서도 기존 경매 방식들보다 높은 수익을 얻을 수 있는 새로운 경매 메커니즘 지피알(GPR, Groupwise-Pivotal Referral)을 개발했다고 2월 1일 밝혔다.
이번에 새로 개발된 지피알 경매는 판매자도 기존 경매 방식 대비 많은 이익을 가져오며, 입찰자도 자신의 친구를 추천하여 함께 참여하는 것이 항상 이득이 된다. 만약 내가 추천을 안 하더라도 낙찰을 받을 수 있으며 추천을 해서 타인이 낙찰받게 될 경우, 오히려 직접 낙찰받는 것보다 더 큰 보너스를 받게 된다.
일반적으로 많이 사용하는 비공개 입찰방식은 최고가격(First-Price)경매 또는 차순위가격(Second-Price) 경매가 있다. 최고가격 경매는 참여자 모두가 입찰가를 비공개로 적어내고, 가장 높은 가격을 적어낸 사람이 해당 가격에 낙찰을 받는 경매 방식이다. 반면, 차순위가격 경매는 최고가를 적어낸 사람이 낙찰을 받되, 두 번째로 높은 금액만 내는 경매 방식이다.
최고가격 경매의 참여자 면에서 단점은 입찰가를 정하는 것이 매우 어렵다는 점이다. 두 번째로 높은 금액보다 아주 조금만 높게 적어내는 것이 최선이지만, 두 번째로 높은 금액을 알 수가 없기 때문이다. 2014년에 최고가 경매로 팔린 한전 부지의 경우 현대차가 10조 5,500억 원에 낙찰을 받았고, 두 번째 금액으로 추정되는 삼성전자의 입찰가가 4조 6,700억 원이라 언론을 통해 알려진 바가 있다. 이렇기 때문에 규모가 큰 최고가격경매의 경우, 경쟁자의 입찰가를 알아내기 위해, 또 역으로 거짓 정보를 흘린다든지, 많은 신경전이 일어나기도 한다.
차순위가격 경매의 경우, 경쟁자가 어떻게 입찰하든지 간에 상관없이 각 참여자가 자신의 실제 가치를 입찰하는 것이 본인한테도 최선이 되는, 유인합치성(incentive compatibility)이라고 불리는 좋은 성질이 있다. 차순위가격 경매는 이를 연구한 노벨경제학 수상자 월리엄 비크리(William Vickrey)의 이름을 따서, 비크리 경매라고도 부른다.
일반적인 환경의 비크리 경매에서는 각 참여자가 자신의 외부효과만큼 지불하는데 이를 통해 유인합치성이 만족되게 된다. 하지만 추천을 통해 비크리 경매에 참여하는 경우, 과도한 추천 보너스 지급으로 인해 정작 판매자의 수익이 마이너스가 되는 경우가 발생할 수 있는 결정적인 단점이 있다.
이번에 새로 개발된 지피알 경매의 경우, 외부효과를 추천 네트워크상의 그룹별로 계산함으로써, 여러 좋은 성질을 가지게 된다.
연구에 참여한 우리 대학 경영대학 기술경영학부 정승원 교수는 “이번 연구는 입찰자 입장에서도 손해 볼 걱정없이 다른 입찰자들을 추천해서 참여시킬 수 있고, 판매자 입장에서도 마이너스 수익이 발생하지 않음은 물론, 기존의 여러 경매 방식보다 수익이 항상 더 크게 나오는 경매 방식을 최초로 제시한다는 점에서 의미가 있다”며 “또한 모든 수익을 판매자와 직접 연결된 입찰자와 판매자 둘이서만 나눠 가지게 되는 GPR 메커니즘의 내쉬 균형(Nash Equilibrium)의 경우, 마치 원청업체가 하청업체보다 높은 수익을 얻는 상황의 극한값으로도 설명될 수 있다”고 말했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `Games and Economic Behavior'에 지난 1월 게재됐다. (논문명: The groupwise-pivotal referral auction: Core-selecting referral strategy-proof mechanism)
논문링크:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0899825623001847
2024.02.01
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인공지능으로 인간 추론 능력 극대화시키다
최근 인공지능 기술이 인식, 생성, 제어, 대화와 같은 실제 문제를 빠르게 해결해 나감에 따라 인간의 역할과 일자리 생태계가 변화하고 있다. 인공지능의 발전 속도를 본다면 가까운 미래에는 인공지능이 인간보다 똑똑해질 수도 있다. 이와 반대로 인공지능을 이용해 인간의 사고력 자체를 향상시킬 순 없을까?
우리 대학 뇌인지과학과 이상완 교수(신경과학-인공지능 융합연구센터장) 연구팀이 인간의 빠른 추론 능력을 유도해 인과관계의 학습 효율을 향상할 수 있는 뇌 기반 인공지능 기술 개발에 성공했다고 31일 밝혔다.
우리는 일상생활에서 다양한 사건을 경험하며 세상의 다양한 요소에 대한 인과관계를 학습해 나가고, 공부할 때는 지식 조각들을 조합하며 통합적인 지식을 습득한다. 이러한 과정은 점진적으로 추론하는 베이시안 모델 또는 특정한 상황에서 한 번의 경험으로부터 빠르게 결론을 도출하는 고속추론 또는 원샷 추론이 있다.
연구팀은 이전 연구에서 인간의 원샷 추론 과정을 모델링하고 전두엽과 해마가 이러한 과정에 관여하고 있음을 규명한 바 있다. 이번 연구에서 이 모델에 인간의 원샷 추론 과정을 특정한 상태로 유도하기 위해 알파고에 사용된 바 있는 심층 강화학습 기술을 접목했다. 이는 강화학습 알고리즘이 인간의 원샷 추론 과정을 수없이 시뮬레이션하면서 전두엽과 해마가 가장 효율적으로 학습할 수 있는 최적의 조건을 탐색하는 과정으로 볼 수 있다.
연구팀은 126명의 인간 피험자를 대상으로 한 인과관계 학습 및 추론 실험에서 제안 기술을 사용해 학습했을 때 단순 반복 학습 대비 최대 약 40%까지 학습 효율이 향상됨을 보였다. 더 나아가 오랜 시간에 걸쳐 신중하게 학습하거나 몇 가지 단서만을 조합해 빠르게 결론을 도출하는 것 같은 개인별 학습 성향을 고려한 맞춤형 설계가 가능함을 보였다.
인간의 사고체계에 대한 뇌과학적인 이해를 바탕으로 원샷 추론과 같은 인간의 잠재적 능력을 극대화하는 이 기술은 차세대 인공지능의 중요한 도전과제 중 하나이며, 뇌 기반 인공지능 기술은 인간과 유사한 사고체계를 바탕으로 가치판단을 할 수 있으므로 장기적으로 인간과 인공지능이 협업하는 분야에서 인공지능의 신뢰성 및 윤리성을 높이는 데도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
개발 기술은 스마트 교육, 게임 콘텐츠 개발, 추론 능력 측정, 인지훈련 등 인간의 추론 학습과 관련된 모든 분야에 적용될 수 있다. 기존 기술은 단편적인 기억회상, 특정 인지기능, 정답률 증가와 같은 행동적 측면에 집중해 왔다면, 이번 기술은 인공지능을 이용해 과거의 경험을 일반화시키는 인간의 사고체계 자체를 높이는 가능성을 확인한 최초의 사례로 평가된다.
KAIST에서 연구를 주도한 제1 저자 이지항 교수(현 상명대 서울캠퍼스 조교수)는 "이번 연구를 통해 인간의 인지기능을 인공지능에 이식하여 뇌 기반 인공지능을 실현하는 사례를 보였고, 이를 통해 인간의 고위 수준 인지를 적절한 방향으로 유도할 수 있는 새로운 인간-인공지능 상호작용 패러다임을 제시했다ˮ라고 강조하며, 추후 "인간중심 인공지능 연구 개발뿐만 아니라 바이오메디컬 분야, 특히 정신 건강과 관련된 디지털 치료 분야에 적용했을 때 큰 파급력을 보일 것ˮ이라고 말했다.
연구 책임자인 이상완 교수는 "이번 기술의 잠재력은 인공지능의 방대한 지식을 인간이 빠르게 흡수할 수 있는 형태로 변환할 수 있다는 데 있다ˮ며, "챗 GPT, GPT-4와 같은 언어 인공지능에서 추출되는 다양한 정보를 인간이 빠르게 추론 학습할 수 있게 변환하거나, 게임이나 가상현실의 콘텐츠를 인간의 추론 과정에 맞게 최적화해 몰입도를 높일 수 있고, 반대로 몰입도를 적절한 수준에서 제어할 경우 중독을 완화하는 효과를 기대할 수 있다ˮ라고 말했다.
관련 기술은 국내 및 해외에 특허 출원된 상태이며, KAIST 기술설명회(테크페어)에 소개된 바 있다. 이상완 교수 연구팀은 이러한 뇌 기반 인공지능 원천기술의 파급력을 높이기 위해 2019년 KAIST 신경과학-인공지능 융합연구센터를 설립하고, 구글 딥마인드, 마이크로소프트 연구소, IBM 연구소, 옥스퍼드 대학 등 다양한 해외 연구팀들과 함께 국제공동연구를 수행해 오고 있다.
이번 연구는 `시뮬레이션 기반 실험 디자인을 이용한 인간의 인과관계 추론과정 제어'라는 제목으로 국제 학술지 셀(Cell)의 오픈 액세스 저널인 `셀 리포트(Cell Reports)'에 1월 호 온라인판에 1월 30일 자 게재됐다. (논문명: Controlling human causal inference through in-silico task design)
한편 이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터, 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원 SW스타랩 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2024.01.31
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