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대량의 고농도 일산화탄소를 고부가가치 바이오케미칼로 전환하는 기술 개발
우리 대학 생명과학과 조병관 교수 연구팀이 산업 부생가스 등으로 대량 발생하는 고농도의 일산화탄소를 고부가가치 바이오케미칼로 전환할 수 있는 생체촉매 기반 C1 바이오 리파이너리 기술*을 개발했다고 14일 밝혔다.
* 제철 공정과 같은 산업공정에서 발생하는 부생가스, 합성가스는 다량의 일산화탄소, 이산화탄소 등의 탄소 1개로 이루어진 C1 가스로 구성되어 있음. 이러한 C1 가스를 미생물과 같은 생체촉매를 활용하여 다양한 화학물질로 전환하는 공정을 C1 가스 바이오 리파이너리(bio-refinery) 기술이라고 함.
최근 탄소 포집 및 전환과 같은 기술들에 대한 산업계의 요구가 커지는 가운데, 미생물을 활용한 친환경 생체촉매 기술이 크게 성장하고 있다.
조병관 교수 연구팀은 아세토젠 미생물을 생체촉매로 활용한 C1 가스 바이오 리파이너리 기술을 개발했다. 이 미생물들은 혐기성 미생물들로 우드-융달 대사회로라는 매우 독특한 대사회로를 이용하여 C1 가스로부터 아세트산을 만드는 미생물로 알려져 있다.
이러한 아세토젠 미생물을 생체촉매로 활용해 산업 부생가스를 활용하는 기술에는 한 가지 문제가 있는데, 바로 독성가스인 일산화탄소의 농도다. 이 미생물은 60% 이상의 고농도 일산화탄소 조건에서는 생명 활동이 크게 저해를 받기 때문에, 생체촉매로써 사용할 수 없게 된다. 다양한 산업에서 발생하는 C1 가스는 공정 과정에 따라 10~70% 정도의 일산화탄소가 포함돼있는데, 특히 철강산업 공정에서 발생하는 고로가스(BFG)에는 약 60%가 넘는 일산화탄소가 포함돼 있다. 따라서, 미생물 기반 고효율 생체촉매 개발을 위해서는 일산화탄소에 대한 저항성을 높이는 것이 필수적으로 선행돼야 한다.
연구팀은 아세토젠 미생물 중 하나인 유박테리움 리모좀(Eubacterium limosum) 균주를 고농도 일산화탄소 조건에 지속적으로 노출해 일산화탄소에 대한 내성이 뛰어난 돌연변이체(ECO2)를 발굴했는데, 해당 돌연변이체는 일산화탄소가 약 60% 이상 포함된 합성가스 조건에서 야생형 미생물보다 약 6배 정도 빠른 성장 속도를 보였다. 이러한 성장 속도는 현재까지 보고된 아세토젠 미생물 중 고농도 일산화탄소 조건(CO 함량 60% 이상)에서 전 세계에서 가장 빠른 속도다.
연구팀은 위의 돌연변이 미생물의 유전체 서열분석을 통해 아세틸 조효소 A 합성 단백질(acetyl-CoA synthase)을 암호화하는 유전자(acsB) 내 돌연변이가 발생한 것을 규명하고, 인공지능 기반의 구조예측을 통해 이러한 변이가 일산화탄소 내성 및 고정률 향상을 유도했음을 밝혔다.
연구팀은 일산화탄소에 대한 내성이 향상된 ECO2 돌연변이 미생물에 2,3-부탄다이올(2,3-butanediol, 2,3-BDO)* 생합성 경로를 도입해 C1 가스를 C4 화학물질로 전환할 수 있는 미생물 기반 생체촉매 시스템을 개발했다. ECO2 기반의 생체촉매가 가스 발효과정을 통해 야생형 미생물 대비 약 6.5배 정도의 높은 2,3-BDO 생산성을 보여줌으로써, C1 가스를 효율적으로 C4 화학연료로 전환하는데 성공했다.
*2,3-부탄다이올(2,3-butanediol, 2,3-BDO): 농업용 자재, 식품첨가제, 의약품 첨가제, 고분자 첨가제 등 활용 범위가 광범위한 바이오케미칼
연구를 주도한 조병관 교수는 “산업공정 과정에서 발생하는 C1 가스는 일산화탄소, 이산화탄소 등의 혼합가스로, 이를 직접적으로 미생물이 이용하기 위해서는 일산화탄소에 대한 내성 및 전환율 향상이 필수적이다”라고 설명했으며, “다양한 합성생물학 기술들 활용하면 아세토젠 미생물 생체촉매의 활용도를 더욱 개선할 수 있으며, 이러한 고효율 C1 가스 전환 생체촉매 연구는 C1 가스 바이오 리파이너리의 핵심 원천기술로 다양한 산업현장에 적용할 수 있을 것”라고 밝혔다.
생명과학과 진상락(석박사통합과정), 강슬기(박사과정) 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘화학 공학 저널(Chemical Engineering Journal, 영향력지수 14.66)’에 6월 22일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Development of CO gas conversion system using high CO tolerance biocatalyst)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 C1 가스 리파이너리 사업단의 지원을 받아 수행됐다.
2022.07.15
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제4회 퓨처 모빌리티상 시상식 개최
우리 대학이 '2022 퓨처 모빌리티(Future Mobility of the Year awards, FMOTY)상' 시상식을 14일 오후 부산 벡스코 국제모터쇼 컨벤션홀에서 개최했다. 퓨처 모빌리티상'은 세계 자동차 전시회에 출품된 콘셉트카 중에서 미래 사회에 유용한 교통기술과 혁신적인 서비스 개념을 선보인 모델을 선정하는 시상식이다. 우리 대학 조천식모빌리티대학원(원장 장인권)가 제정한 세계 최초의 국제 콘셉트카 시상식으로 11개국 자동차 전문기자들이 수상작을 선정한다. 2019년 첫 시상식을 개최해 지난 3년간 볼보·도요타(2019), 혼다·현대(2020), 르노·카누(2021) 등 국제적인 자동차 기업은 물론 신생 스타트업에서도 수상작을 배출했다. 이날 열린 제4회 시상식에서는 BMW가 출품한 'i비전 서큘러'와 현대차의 '트레일러 드론'이 각각 승용차와 상용차 부문에서 올해 최고의 콘셉트카로 선정됐다. 영국 BBC 탑기어의 폴 호렐(Paul Horrell) 등 16명의 국내·외 자동차 전문기자들로 구성된 심사위원단은 지난해 출품된 53종의 콘셉트카를 대상으로 평가를 진행했다. 세계 자동차 시장에 전동화 흐름이 거센 가운데 올해 수상작들이 친환경 디자인과 물류 무인화 분야의 새로운 비전을 제시했다고 총평했다.
승용차 부문 수상작인 BMW의 'i비전 서큘러'는 차량의 모든 부품을 재활용 소재와 천연 소재로 설계한 친환경 컴팩트카다. 천연고무로 타이어를 제작하고 폐차할 때 부품을 아주 쉽게 재활용할 수 있도록 설계해 미래형 친환경 자동차 콘셉트를 심도 있게 구현했다는 호평을 받았다. 상용차 부문 수상작인 현대차의 '트레일러 드론'은 두 대의 무인차가 트레일러를 밀고 끌면서 운전자 없이도 항만에서 목적지까지 대규모 물류를 운송할 수 있는 친환경 자율주행 트럭이다. 친환경 수소연료전지와 완전 자율주행 기술을 함께 적용한 획기적인 물류 서비스의 청사진을 선보여 심사위원 다수의 지지를 받았다.
해외 심사위원들은 포스트 팬데믹 시대에 맞춰 변화해가는 세계 자동차 산업에 새로운 방향을 제시한 BMW와 현대차 개발진의 성과를 영상 메시지로 축하했다.
시상자로 나선 김보원 KAIST 대외부총장은 "세계 모빌리티 산업에서도 한류가 영향력을 발휘할 시기"라면서 "KAIST는 다양한 모빌리티 기술을 선도해 글로벌 자동차 시장의 혁신을 지원하겠다"라고 말했다. 이날 시상식에는 김보원 대외부총장과 장인권 조천식모빌리티대학원장 등 KAIST 관계자와 이성권 부산시 부시장, ‘2022 퓨처 모빌리티’상 수상을 위해 방한한 장 필립 파랭(Jean Philippe Parain) BMW 아태 부사장, 이상엽 현대차 디자인센터장·부사장 등 자동차 업계 관련 인사들이 참석했다. 시상식 및 수상작에 관한 자세한 내용은 올해의 퓨처 모빌리티상 공식 홈페이지(www.fmoty.org)에서 확인할 수 있다.
2022.07.14
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합성색소 문제를 해결하는 미생물 기반 천연색소 생한을 위한 시스템 대사공학 전략 제시
우리 대학 생명화학공학과 신디(Cindy Pricilia Surya Prabowo) 박사과정생과 은현민 박사과정생을 포함한 이상엽 특훈교수 연구팀이 `미생물 기반의 천연색소 생산을 위한 시스템 대사공학 전략’ 논문을 발표했다고 6일 밝혔다.
생명화학공학과의 신디(Cindy Pricilia Surya Prabowo) 박사과정생, 은현민 박사과정생, 양동수 박사, 담라(Damla) 박사과정생과 농촌진흥청 농업미생물과의 김수진 박사가 함께 참여한 이번 논문은 셀(Cell) 誌가 발행하는 화학 분야 권위 리뷰 저널인 `화학의 동향(Trends in Chemistry)' 7월호 표지논문 및 주 논문 (Featured Article)으로 1일 字 게재됐다.
※ 논문명 : Production of natural colorants by metabolically engineered microorganisms
※ 저자 정보 : 이상엽(한국과학기술원, 교신저자), Cindy(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 은현민(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 양동수(한국과학기술원, 제3 저자), Damla(한국과학기술원, 공동 제4저자), 김수진(농촌진흥청, 제5저자), Raman(농촌진흥청, 제 6저자) 포함 총 7명
천연자원으로부터 비롯되는 천연색소는 식품, 의약품, 화장품, 옷감 염색 등에서 널리 사용될 정도로 인류 역사에서 오랫동안 사용됐지만, 석유화학 산업의 발달과 함께 화학 합성 기반 색소의 수요도 급속도로 늘기 시작했다. 그러나 합성 색소를 지나치게 많이 사용함으로써 환경 오염 초래 및 인류의 건강에 악영향을 미칠 수 있으며, 특히 전체 산업용 폐수 중 약 17~20%의 폐수가 합성 색소를 옷감 염색에 사용하면서 발생하는 폐수로부터 비롯되는 것으로 보고된 바 있다.
환경 오염, 그리고 헬스케어에 대한 인식이 높아짐에 따라 천연색소에 대한 소비자 수요가 점점 증가하고 있지만, 천연자원으로부터 얻을 수 있는 한정된 천연색소의 양, 값비싼 추출 및 정제 공정, 낮은 수율 등의 문제로 인해 대량으로 천연색소를 생산해 시장에 공급하기에는 아직은 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 천연색소를 친환경적이며 고효율로 생산하기 위한 미생물 세포 공장을 개발하려는 노력이 이뤄지고 있다. 미생물 세포 공장 구축을 위한 핵심 전략인 시스템 대사공학은 기존의 석유화학 산업을 대체할 바이오산업의 핵심이 되는 미생물 균주를 보다 효과적으로 개발하기 위해 우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수가 창시한 연구 분야다.
학생들을 지도한 이상엽 특훈교수는 “학생들이 미생물 기반의 천연색소 생산을 위한 시스템 대사공학 연구를 체계적으로 분석 정리하고 앞으로의 전략을 제시했다는 점에서 큰 의미가 있고, 권위 있는 학술지에 주 논문이자 표지논문으로 게재된 훌륭한 연구를 수행한 학생들이 자랑스럽다”라고 밝혔다. 이상엽 특훈교수 연구팀은 실제로 시스템 대사공학 전략을 이용해 천연물, 아미노산, 생분해성 플라스틱, 환경친화적 플라스틱 원료, 바이오 연료 등을 생산하는 고성능 균주들을 다수 개발한 바 있다.
연구팀은 이번 연구에서 미생물 세포 공장을 개발해 생산된 대표 천연색소들의 생합성 경로를 총망라해, 최신 연구내용과 흐름을 한눈에 파악할 수 있는 대사회로 지도를 정리했다. 이번 논문에서는 천연색소 생산 미생물 세포 공장 개발을 위한 중요한 시스템 대사공학 전략들을 정리했고, 각 단계에서 활용할 수 있는 최신 도구 및 전략을 대사공학이 나아가야 할 방향과 함께 제시했다.
공동 제1 저자인 신디(Cindy Pricilia Surya Prabowo) 박사과정생과 은현민 박사과정생은 "합성 색소로부터 비롯되는 환경 오염 문제와 헬스케어에 대한 소비자들의 인식이 높아짐에 따라 천연색소 산업의 중요성이 더욱 대두되고 있다ˮ라고 말했으며, 공동 저자인 농촌진흥청 농업미생물과 김수진 박사는 "인류가 건강한 삶을 지속적으로 영위하기 위해 천연색소를 대사공학적으로 생산하는 연구가 갈수록 중요해질 것ˮ이라고 말했다.
한편 이번 연구는 농촌진흥청이 지원하는 농업미생물사업단(단장 장판식)의 ‘카로티노이드 생산 미생물 세포 공장 개발’ 과제(과제책임자 국립농업과학원 김수진 박사)의 지원을 받아 수행됐다.
2022.07.06
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포스트인공지능시대를 준비하며 뇌인지과학과 설립
우리 대학이 ‘뇌인지과학과 (Department of Brain and Cognitive Sciences)’를 설립하고 뇌인지과학 분야에서 세계적인 연구 및 교육 혁신의 교두보 역할을 수행한다.
지금은 인공지능(AI) 기술이 빠른 속도로 발전하고 있어 인공지능 시대라 말할 수 있지만, 10년 후인 ‘포스트 인공지능 시대’에 미리 대비하기 위해 인간의 본질을 탐구하고 인간 지성-인공지능의 상호작용을 연구하는 시대를 미리 준비한다는 목적이다.
이광형 총장은 작년 총장 취임식에서 KAIST 미래비전 중 포스트 인공지능 시대를 대비한 인간탐구 분야를 중점 육성하기 위해 뇌인지과학과를 신설하겠다고 비전을 제시한 바 있다.
특히 우리 대학은 심리학, 언어학, 인류학, 윤리학, 사회학, 철학 등 인문학·사회과학 분야와 신경과학, 뇌공학, 인공지능 등을 함께 탐구하는 학과를 처음 설립하는 만큼 문·이과 통합 연구의 모범이 되겠다는 융합연구 지원의 강한 의지도 보였다.
교육과정과 연구 분야 역시 신경과학과 뇌인지과학을 중심으로 심리학, 언어학, 신경철학, 생물인류학, 신경미학, 윤리학, 데이터 사회학 등 인문학적인 접근과 정신의학, 신경학, 재활의학, 뇌공학, 뇌를 닮은 인공지능 등 의학 및 공학적 접근까지 아우른다. ‘인간에 대한 총체적 학문’을 추구하는 학과로 자리하고자 함이다.
정재승 뇌인지과학과 초대 학과장은 “지금은 인공지능 시대이지만, 그럴수록 앞으로 우리는 인간 지성에 대한 깊은 이해와 성찰이 필요한 시대로 나아갈 것이다. 인간의 인지와 사고, 행동을 과학적으로 탐구하고 의학적·공학적으로 응용하는 학자들과 학생들이 자유롭게 연구하는 학과로 성장시킬 것”이라고 전했다.
이어, “또한 대기업과의 협업, 스타트업 창업 지원, 병원과의 공동연구 등을 통해 뇌인지과학 산업 분야 육성에 이바지하겠다. 최근 뇌인지과학의 학문적 성숙도가 무르익어 뇌공학·뇌의학을 중심으로 디지털 헬스케어 등 다양한 제품과 서비스가 등장할 때가 됐다고 느끼기 때문”이라고 말하며 적극적인 산학협력을 강조했다.
한편, 뇌인지과학과는 2023년 봄학기 석·박사과정 대학원 입시를 오는 7월부터 진행하고 현재 신임 교원을 모집하고 있다. 입학 관련 자세한 사항은 홈페이지 (https://admission.kaist.ac.kr/graduate/)에서 확인할 수 있다.
2022.06.17
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인공지능 엔진으로 영상 위변조 탐지 기술 개발
우리 연구진이 영상 내 변형 영역을 더욱 정밀하게 탐지하기 위해 영상내 색상 정보와 주파수 정보를 함께 활용하는 인공지능 엔진 기술을 학계 처음으로 개발했다. 이번 개발 기술은 기존 기술보다 정밀도와 정확도를 크게 높여 위변조 탐지 기술의 기술 유용성을 일정 수준 확보할 수 있는 기반을 제공한다는 점에서 그 의미가 크다. KAIST에서 각종 위변조 영상들을 잡아낸다는 의미를 지닌 `카이캐치(KaiCatch)' 소프트웨어는 이미지, 영상뿐만 아니라 CCTV 비디오 변형 여부도 분석할 수 있다.
우리 대학 전산학부 이흥규 교수 연구팀이 새로운 인공지능 구조와학습 방법론, 그리고 실험실 환경에서는 구하기 힘든 고급 변형 이미지 영상들을 사용해 영상 이미지 위변조 탐지 소프트웨어인 `카이캐치(KaiCatch)'의 영상 이미지 정밀도와 정확도를 크게 높일 뿐만 아니라 비디오 편집 변형도 탐지할 수 있는 카이캐치 2.1 버전을 개발했다고 13일 밝혔다.
카이캐치 소프트웨어는 `이상(異常) 유형 분석 엔진'과 `이상(異常) 영역 추정 엔진' 두 개의 인공지능 엔진으로 구성된다. `이상 유형 분석 엔진'은 블러링, 노이즈, 크기 변화, 명암 대비 변화, 모핑, 리샘플링 등을 필수 변이로 정의해 이를 탐지하며 `이상 영역 추정 엔진'은 이미지 짜깁기, 잘라 붙이기, 복사 붙이기, 복사 이동 등을 탐지한다. 이번에 새로 개발한 기술은 `이상 영역 추정 엔진'으로 기존 기술에서는 이상 영역 탐지 시 그레이 스케일(회색조)로 이상 유무를 탐지하였으나 분석 신호의 표현력이 낮고 탐지 오류가 많아 위변조 여부 판정에 어려움이 많았다. 이번에 개발된 기술은 색상 정보와 주파수 정보를 함께 활용해 정밀도(precision)와 재현율(recall)이 크게 향상되고 변형 영역을 컬러 스케일로 표현함으로써 해당 영역의 이상 유무뿐만 아니라 위변조 여부도 더욱 명확하게 판별이 가능해졌다.
연구팀은 이번 연구에서 영상 생성 시 발생하는 흔적과 압축 시 발생하는 흔적 신호들을 함께 분석하기 위해 색상 정보와 주파수 정보를 모두 활용하는 접근 방법을 학계 처음으로 제시했다. 또 이러한 방법론을 설계 구현하기 위해 주파수 정보를 하나의 분할 네트워크에서 직접 입력으로 받아들이는 방식의 ‘압축 왜곡신호 탐지 네트워크(Compression Artifact Tracing Network, 이하 CAT-Net)’을 학계 최초로 개발하고 기존 기법들과 비교해 탐지 성능이 크게 뛰어남을 입증했다. 개발한 기술은 기존에 제시된 기법들과 비교할 때 특히 원본과 변형본을 판별하는 평가 척도인 F1 점수, 평균 정밀도(average precision)에서 대단히 뛰어나 실환경 위변조 탐지 능력이 크게 강화됐다.
비디오 편집 변형의 경우도, 프레임 삭제, 추가 등에 의한 편집 변형이 흔히 CCTV 비디오 등에서 발생한다는데 착안해 이러한 비디오 편집 변형을 탐지하는 기능 역시 이번 카이캐치 2.1 버전에 탑재됐다.
이번에 카이캐치 2.1 소프트웨어를 연구 개발한 이흥규 교수는 "영상 이미지 위변조 소프트웨어인 카이캐치를 휴대폰에 탑재되는 안드로이드 앱 형태로 일반에 소개한 2021년 3월 이후 현재까지 카이캐치 앱을 통한 900여 건의 위변조 분석 의뢰와 개별적으로 60건이 넘는 정밀 위변조 분석 의뢰를 받았다. KAIST 발표 논문 수준이나 실험 결과 등을 감안할 때 위변조 분야 최고 기술로 만든 소프트웨어인데, 오탐지율이 높아 실제 탐지 정밀도가 이론치보다 매우 낮았다. 많은 경우 위변조나 변형 여부에 대한 명확한 기술 판정이 불가능했으나 이번에 개발한 카이캐치 2.1 은 CAT-Net이라는 새로운 네트워크 구조와 학습 방법론, 그리고 ‘색상 및 주파수 영역 왜곡 흔적 동시 분석’이라는 첨단 기술을 사용해 정밀도를 높여, 보다 명확한 판별이 가능하도록 개발됐다. 앞으로 영상 위변조 판단 여부가 어려운 경우가 많이 줄어들기를 기대한다”고 말했다.
이 교수는 이어 "비디오는 MP4 파일 포맷이, 그리고 영상 이미지는 JPEG 이미지들이 일반인들이 널리 사용한다는 점에서 해당 포맷을 주 개발 대상으로 삼았다. 영상 이미지의 경우 영상 편집 변형 시 영상에 남겨지는 인위적으로 발생하는 JPEG 압축 미세 신호 탐지에 주안점을 두어, 위변조 여부와 위변조 영역을 잡아내는 것에 집중했다. 비디오의 경우 특정 프레임들을 삭제하거나 삽입하는 경우, 프레임 부분 편집 후 재압축 하는 경우 등을 탐지한다. 최근 CCTV 비디오 편집 여부에 대한 분쟁이 많아 크게 도움을 줄 수 있을 것으로 기대하며 향후에도 지속적으로 연구 개발해 취약점들을 보완해 나갈 계획이다ˮ 고 덧붙였다.
현재 카이캐치 소프트웨어는 안드로이드 기반 휴대폰의 구글 플레이스토어에서 ‘카이캐치’를 검색하여 앱을 다운로드 받아 설치한 후, 영상 이미지들을 카이캐치에 업로드하면 위변조 여부를 간단하게 테스트해 볼 수 있다.
한편 이번 연구는 제1 저자로 참여한 우리 대학 전기및전자공학부 권명준 박사, 그리고 김창익 교수, 남승훈 박사, 유인재 박사 등과 공동으로 수행됐으며, `스프링거 네이처(Springer Nature)'에서 발간하는 컴퓨터 비전 분야 톱 국제저널인 `국제 컴퓨터 비전 저널(International Journal of Computer Vision, IF 7.410)'에 2022년 5월 25일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Learning JPEG Compression Artifacts for Image Manipulation Detection and Localization)
이번 연구는 한국연구재단 창의도전연구기반지원사업지원과 KAIST 창업기업인 ㈜디지탈이노텍(http://www.kaicatch.com/) 과의 산학협력 연구로 수행됐다.
2022.06.13
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창업·기술사업화 확대 위한 VC 대표 미팅 개최
우리 대학이 창업과 기술사업화 확대를 위한 벤처캐피탈(이하 VC) 대표들과의 미팅을 26일부터 이틀간 대전 본원에서 진행했다.
이는 우리 대학 교수진과 VC 대표 간의 정기적인 만남(Department Capital Meeting, 이하, DCM)을 통해 상호 네트워크 구축을 도모하는 자리이다. 창업과 기술사업화에 관심 있는 교수들의 도전 정신을 장려하고 역량을 강화하는 취지로 마련되었다.
이번 DCM에는 VC 기관 대표이사 12명과 장영재, 이필승, 노준용, 김재경, 김대수 교수 등 우리 대학 교수 24명이 참여했다. 구체적인 VC 기관으로는 소프트뱅크벤처스, 카카오벤처스, 포스코기술투자, KDB 산업은행, IMM 인베스트먼트 등의 중대형 투자 회사와 프라이머, 위벤처스, 블루포인트파트너스, 카이트창업가재단, 카이스트청년창업투자지주, 한국신기술지주 등의 창업 초기 투자사들이다.
26일부터 양일간 열린 VC 대표 미팅에 참석한 교수진들은 창업 경험 여부에 따라 `예비창업자'와 `교원창업자'로 그룹을 나누었고, 각각 초기 기술사업화와 시리즈 A급 중대형 투자에 적합한 자문을 진행했다.
이들은 자유로운 분위기 속에서 연구 중인 첨단기술에 대한 사업화 아이디어를 공유했으며, 기술창업·신산업 발굴·기술이전·전략투자 파트너십·비즈니스 시뮬레이션 등에 대한 기술사업화 방안도 함께 논의했다. `예비창업자'와 `교원창업자' 모두 각기 다른 관점과 입장에서 다양한 의견 교류가 이어졌다.
DCM을 총괄한 이건재 산학협력센터장은 "첨단기술 기업의 정보와 관련 분야의 국제적인 네트워크를 보유한 것은 물론 즉석에서 투자 결정까지도 가능한 VC 대표이사들이 자문과 멘토를 위해 직접 나섰다는 것 자체가 우리 대학의 뛰어난 기술사업화 역량을 보여주는 지표가 될 것ˮ이라고 강조했다.
우리 대학 산학협력센터는 올해 제 2회 개최된 DCM 행사에 이어 매년 두 차례 정기적인 DCM 행사를 개최할 방침이다. 또한 더 많은 VC 대표들과 교수들이 참가할 수 있도록 지속적으로 미팅 규모를 확대할 계획이다.
2022.05.27
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꽃향기, 이젠 눈으로 보세요!
우리 대학 기계공학과 유체 및 계면 연구실 김형수 교수와 생명과학과 생태학 연구실 김상규 교수 연구팀이 공동 융합연구를 통해 세계 최초로 꽃향기가 나오는 것을 실시간으로 가시화하여 측정하는 데 성공했다고 10일 밝혔다.
두 연구팀은 기존 꽃향기 측정 방법과 완전히 다른 레이저 간섭계 기반의 휘발성 유기물 증기(VOCs, Volatile Organic Compounds)의 상대 굴절율 측정을 통해 백합에서 나오는 꽃향기를 시공간으로 직접 측정할 수 있는 결과를 획득했다. 기존 향기 측정 방법은 물질 포집 후 질량분석을 통해 양을 측정했기 때문에 꽃이 어떤 주기로 향기를 뿜어내는지 직접 알 수가 없었다.
꽃향기는 인간의 삶과 밀접한 화장품, 향수, 장식용 꽃 사업 등에서 중요한 요소 중 하나이기도 하지만 동시에 현화 식물이 여러 화분매개곤충과 교류하는 대표적인 수단 중 하나이기 때문에 꽃의 생식 및 진화에 큰 영향을 미친다.
꽃향기 분비 주기를 직접 관찰할 수 있는 이번 기술은 꽃향기 합성 및 분비에 관여하는 유전자를 찾고 화분매개곤충과 상호작용을 통한 꽃향기 물질 진화 연구에 활용될 것이다. 또한 향기 물질 분비를 제어할 수 있다면 원예 및 농작물 생산 증진에 영향을 끼칠 것으로 기대된다.
기계공학과 이길구 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제학술지 `프론티어스 인 플랜트 사이언스(Frontiers in Plant Science)' 2022년 4월호에 출판됐다(논문명 : Real-Time Visualization of Scent Accumulation Reveals the Frequency of Floral Scent Emissions, https://doi.org/10.3389/fpls.2022.835305).
기계공학과 김형수 교수는 "공기 중 증기나 가스를 가시화할 수 있는 기술이 더욱 발전될 수 있다면 위험 유해물질(HNS, Hazardous Noxious Substances)이 한정된 공간에 얼마나 노출됐는지 직접 알 수 있어 산업용이나 군사용으로도 확장이 가능하다ˮ고 말했다. 한편 생명과학과 김상규 교수는 "이번 기술을 활용해 향기 물질 분비에 관여하는 유전자를 찾고 그 메커니즘을 밝혀나갈 것ˮ이라고 언급했다.
이번 연구는 KAIST 글로벌특이점 프렙 연구를 통해서 시작됐고, 연구재단의 중견연구와 농진청의 부분 지원으로 수행됐다.
2022.05.10
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이상엽 특훈교수, 덴마크 공대 명예박사학위 수여
우리 대학 이상엽 생명화학공학과 특훈교수(연구부총장)가 지난달 29일 덴마크공과대학(Technical University of Denmark)으로부터 명예기술박사학위(Doctor Technices honoris causa)를 수여했다.
1829년 설립된 덴마크공과대학은 공학과 기술 분야에서 세계적인 명성을 인정받는 북유럽 최고의 공과대학이다. 아너스 비야클리브(Anders Bjarklev) 덴마크공과대학 총장은 "이상엽 특훈교수의 미생물세포공장을 위한 획기적인 시스템대사공학을 창시한 공로를 인정해 명예박사학위를 수여한다"고 밝혔다. 명예박사 수여식은 29일(현지시간) 프레드릭 덴마크 왕세자, 세계 각국 대사들, 덴마크공과대학의 이사진과 총장을 포함한 보직자들, 1,000여 명의 교수와 학생 등이 모인 가운데 개최된 덴마크공과대학 연례기념식에서 진행됐다. 이상엽 특훈교수는 수락 연설에서 "이번 명예박사학위 수여를 큰 영예로 생각하며, 앞으로 KAIST와 덴마크공과대학이 바이오텍을 기반으로 기후위기 대응과 녹색성장 분야에서 더욱 공고하게 협력할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.
디나 페트라노빅(Dina Petranovic) 덴마크공과대학 바이오지속가능연구소 최고과학책임자는 수여식에서 방영된 비디오에서 "이상엽 교수는 미생물세포공장들을 다수 개발하여 거의 모든 물질들을 생산하는 기술들을 개발했다"고 설명하며, "이 교수 본인에게도 명예박사학위가 영예이지만 덴마크공과대학입장에서도 영광이다"라고 강조했다.
이 교수는 명예박사학위 수여를 기념해 덴마크 링비(Lyngby) 지역에 위치한 덴마크공과대학 바이오지속가능연구소에서 '천연물 생산을 위한 시스템대사공학' 강연과 코펜하겐 소재 노보노디스크재단의 바이오혁신연구소에서 '지속가능과 건강을 위한 시스템대사공학' 강연을 각각 진행했다. 한편, 덴마크공과대학에서는 1921년부터 매년 명예박사학위를 수여해왔는데, 2018년 노벨화학상 수상자인 프란시스 아놀드(Frances Arnold) 캘리포니아 공대 교수 등이 수여한 바 있으며, 우리나라에서는 이상엽 교수가 처음으로 받았다.
2022.05.04
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최초 머신러닝 기반 유전체 정렬 소프트웨어 개발
우리 대학 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 머신러닝(기계학습)에 기반한 *유전체 정렬 소프트웨어를 개발했다고 12일 밝혔다.
☞ 유전체(genome): 생명체가 가지고 있는 염기서열 정보의 총합이며, 유전자는 생물학적 특징을 발현하는 염기서열들을 지칭한다. 유전체를 한 권의 책이라고 비유하면 유전자는 공백을 제외한 모든 글자라고 비유할 수 있다.
차세대 염기서열 분석은 유전체 정보를 해독하는 방법으로 유전체를 무수히 많은 조각으로 잘라낸 후 각 조각을 참조 유전체(reference genome)에 기반해 조립하는 과정을 거친다. 조립된 유전체 정보는 암을 포함한 여러 질병의 예측과 맞춤형 치료, 백신 개발 등 다양한 분야에서 사용된다.
유전체 정렬 소프트웨어는 차세대 염기서열 분석 방법으로 생성한 유전체 조각 데이터를 온전한 유전체 정보로 조립하기 위해 사용되는 소프트웨어다. 유전체 정렬 작업에는 많은 연산이 들어가며, 속도를 높이고 비용을 낮추는 방법에 관한 관심이 계속해서 증가하고 있다. 머신러닝(기계학습) 기반의 인덱싱(색인) 기법(Learned-index)을 유전체 정렬 소프트웨어에 적용한 사례는 이번이 최초다.
전기및전자공학부 정영목 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `옥스포드 바이오인포메틱스(Oxford Bioinformatics)' 2022년 3월에 공개됐다. (논문명 : BWA-MEME: BWA-MEM emulated with a machine learning approach)
유전체 정렬 작업은 정렬해야 하는 유전체 조각의 양이 많고 참조 유전체의 길이도 길어 많은 연산량이 요구되는 작업이다. 또한, 유전체 정렬 소프트웨어에서 정렬 결과의 정확도에 따라 추후의 유전체 분석의 정확도가 영향을 받는다. 이러한 특성 때문에 유전체 정렬 소프트웨어는 높은 정확성을 유지하며 빠르게 연산하는 것이 중요하다.
일반적으로 유전체 분석에는 하버드 브로드 연구소(Broad Institute)에서 개발한 유전체 분석 도구 키트(Genome Analysis Tool Kit, 이하 GATK)를 이용한 데이터 처리 방법을 표준으로 사용한다. 이들 키트 중 BWA-MEM은 GATK에서 표준으로 채택한 유전체 정렬 소프트웨어이며, 2019년에 하버드 대학과 인텔(Intel)의 공동 연구로 BWA-MEM2가 개발됐다.
연구팀이 개발한 머신러닝 기반의 유전체 정렬 소프트웨어는 연산량을 대폭 줄이면서도 표준 유전체 정렬 소프트웨어 BWA-MEM2과 동일한 결과를 만들어 정확도를 유지했다. 사용한 머신러닝 기반의 인덱싱 기법은 주어진 데이터의 분포를 머신러닝 모델이 학습해, 데이터 분포에 최적화된 인덱싱을 찾는 방법론이다. 데이터에 적합하다고 생각되는 인덱싱 방법을 사람이 정하던 기존의 방법과 대비된다.
BWA-MEM과 BWA-MEM2에서 사용하는 인덱싱 기법(FM-index)은 유전자 조각의 위치를 찾기 위해 유전자 조각 길이만큼의 연산이 필요하지만, 연구팀이 제안한 알고리즘은 머신러닝 기반의 인덱싱 기법(Learned-index)을 활용해, 유전자 조각 길이와 상관없이 적은 연산량으로도 유전자 조각의 위치를 찾을 수 있다. 연구팀이 제안한 인덱싱 기법은 기존 인덱싱 기법과 비교해 3.4배 정도 가속화됐고, 이로 인해 유전체 정렬 소프트웨어는 1.4 배 가속화됐다.
연구팀이 이번 연구에서 개발한 유전체 정렬 소프트웨어는 오픈소스 (https://github.com/kaist-ina/BWA-MEME)로 공개돼 많은 분야에 사용될 것으로 기대되며, 유전체 분석에서 사용되는 다양한 소프트웨어를 머신러닝 기술로 가속화하는 연구들의 초석이 될 것으로 기대된다.
한동수 교수는 "이번 연구를 통해 기계학습 기술을 접목해 전장 유전체 빅데이터 분석을 기존 방식보다 빠르고 적은 비용으로 할 수 있다는 것을 보여줬으며, 앞으로 인공지능 기술을 활용해 전장 유전체 빅데이터 분석을 효율화, 고도화할 수 있을 것이라 기대된다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 데이터 스테이션 구축·운영 사업으로서 수행됐다.
2022.04.17
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제12회 KINC 융합연구상 시상식 개최
우리 대학 나노융합연구소(연구소장 정희태)는 4월 5일 본원에서 제 12회 ‘KINC 융합연구상’ 시상식을 개최했다.
‘KINC 융합연구상’은 전년도 융합연구 실적을 기준으로 우수한 연구자를 포상해 융합연구 분위기를 장려하고 연구 의욕을 고취하기 위해 제정됐다.
이 상은 포상을 통해 융합연구에 대한 적극적인 참여 동기를 부여하기 위하여 2011년 만들어졌으며, 연구 내용의 질적 수준과 연구팀의 융합성이 가장 우수한 공동 연구팀에게 주어지는 ‘최우수 융합논문’ 부문과 다양한 연구진과 공동 연구한 융합논문 실적수가 가장 많은 연구자를 선발하는 ‘최다수 융합논문’ 부문으로 나눠 시상하고 있다.
올해에는 ‘최우수 융합논문’ 부문의 수상자로 신소재공학과 강기범, 이건재 교수, 물리학과 조용훈 교수, 전기및전자공학부 장민석 교수 공동 연구팀이 선정되었으며, ‘최다수 융합논문’ 부문에서는 수상자를 선정하지 못했다.
‘최우수 융합논문’으로 선정된 공동 연구팀은 3개 학과(신소재, 물리, 전기및전자), 4개의 연구실(강기범, 이건재, 조용훈, 장민석 교수)이 협력한 연구성과로 이차원 물질의 고유한 특성을 유지하기 위하여 특정한 패턴을 지닌 포토마스크 제작하고 이것을 이차원 물질에 접속한 후 대면적 레이져를 조사함으로써 기존 포토리소 그래피의 장점을 모두 구현한 새로운 패터닝 방법을 개발하였다. 본 연구는 다양한 이차원 물질들을 다양한 기판에서 멀티 스케일의 패터닝이 가능하다는 큰 장점이 있으며, 광학/전기적 특성 평가와 광학-열 시뮬레이션을 통해 패터닝의 메커니즘과 장점에 대해 규명하며 국제 학술지 ‘Advanced Functional Materials’ 2021년 8월자 학술지에 게재됐다. (논문명: Universal Patterning for 2D van der Waals Materials via Direct Optical Lithography)
연구팀은 세계 최고 수준의 차세대 디스플레이 핵심 소재 개발 연구를 위하여 나노광학과 신소재가 결합된 다양한 융합연구를 수행하고 있으며, 특히 이번 연구는 조성래, 안성훈, 이승형 박사과정이 공동 제1 저자로 참여하며 서로 다른 기술과 전문성을 갖춘 3개 학과, 4개의 연구실이 협력한 연구 성과라는 점에서 연구팀의 융합성이 매우 높게 인정된다.
행사를 주최한 나노융합연구소 정희태 소장(생명화학공학과 교수)은 “나노기술분야는 기술의 특성상 다양한 전문성을 가진 여러 과학기술 분야의 융합연구가 절실히 필요한 분야이다.”며 “앞으로도 나노융합연구소는 기존 학과의 벽을 허무는 융합연구 시스템의 획기적 발전을 통하여 인류가 당면한 이슈를 해결하고 미래의 풍요로운 사회를 건설하기 위해 지속적으로 노력할 것이다.”고 밝혔다.
한편, ‘나노융합연구소’는 나노과학기술분야에서 학과 간의 경계를 허물어 진정한 학제 간 공동연구를 촉진하고 창조적인 융합연구를 추진하기 위해 지난 2006년 6월 KAIST 연구원 산하 조직으로 설립되었다. KAIST의 대표적인 융합연구소로 자리 잡은 나노융합연구소는 9개 학과의 75여명 교수가 참여하고 있으며, 나노융합연구소에서는 최적화된 융합연구시스템을 갖추고 나노연구 성과를 극대화함으로써 새로운 가치창출과 기술혁신을 선도하는 세계적인 연구소로 성장하는 것을 목표로 하고 있다.
2022.04.05
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KAIST Crazy Day 전 국민 아이디어 공모전 개최
우리 대학이 파격적으로 실행할 수 있는 도전 과제를 국민의 제안으로 발굴하는 'KAIST Crazy Day 아이디어 공모전’을 개최한다. 올해 5월 중 하루, 파격적(Crazy), 창의적(Creative), 도전적(Challenging)이거나 배려정신(Caring)을 담은 아이디어를 실행하는 `KAIST Crazy Day’”행사를 개최할 예정이다. 일 년에 딱 하루, 평소에는 적용해보기 어려웠던 아이디어를 캠퍼스에서 실행해 혁신문화를 확산하고 구성원들의 창의적인 열정을 장려하겠다는 취지다. 이를 위해, 전 국민을 대상으로 모험적이면서도 창의적인 아이디어를 제안받는 공모전을 이달 14일 시작한다. 상금은 총 1,000만 원 규모다.‘KAIST 1일 총장 되기’, ‘필기 제로 수업해보기’, ‘연구를 위해 연구하지 않기’ ‘직위 대신 이름 부르기’ 등 기존의 관행이나 형식에 얽매이지 않는 혁신적인 시도이면서도 자유로운 사고를 바탕으로 ‘왜’라는 질문을 끊임없이 이끌어내는 아이디어라면 국민 누구나 제안할 수 있다. 다음 달 8일까지 진행되는 공모전은 KAIST 홈페이지(www.kaist.ac.kr) 또는 KAIST 글로벌전략연구소 홈페이지(http://gsi.kaist.ac.kr/)에서 참여할 수 있다. 1인당 1건씩 온라인으로 응모할 수 있으며, 우편 및 방문 신청은 받지 않는다. 우리 대학은 창의성, 혁신성, 진취성, 실행 가능성, 대중의 공감대 등을 평가 기준으로 정하고 내부 및 외부위원이 참여하는 3단계 심사를 통해 최종 수상작을 선정할 예정이다. 대상 1명에게는 상금 500만 원 주어지며, 제안한 아이디어가 5월 개최될 `KAIST Crazy Day‘ 행사에서 실행된다. 이 밖에, 최우수상 1명과 우수상 3명에게는 각각 200만 원과 100만 원의 상금을 수여한다. 이광형 총장은 “하버드대학의 유머 과학잡지 ‘별난 연구 연보(Annals of Improbable Research)’에서는 매년 황당무계한 괴짜 연구에 ‘이그 노벨상(Ig Nobel Prize)’을 수여한다”라고 언급했다. 이어, 이 총장은 “괴짜 아이디어가 노벨상으로 이어진 수많은 사례로 미루어 볼 때 과학기술혁신은 고정관념과 상식의 프레임에서 벗어나는 데서부터 출발한다”라며, “국민이 제안하는 파격적이고도 획기적인 아이디어를 실천해 KAIST의 도전과 실험정신을 계속 이어 나가겠다”라고 밝혔다.
2022.03.11
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생각만으로 정확하게 로봇팔 조종이 가능한 뇌-기계 인터페이스 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 정재승 교수 연구팀이 3차원 공간상에서 생각만으로 로봇팔을 높은 정확도 (90.9~92.6%)로 조종하는 `뇌-기계 인터페이스 시스템'을 개발했다고 23일 밝혔다.
정 교수 연구팀은 인공지능과 유전자 알고리즘을 사용해 인간의 대뇌 심부에서 측정한 뇌파만으로 팔 움직임의 의도를 파악해 로봇팔을 제어하는 새로운 형태의 뇌-기계 인터페이스 시스템을 개발했다. 뇌 활동만으로 사람의 의도를 파악해 로봇이나 기계가 대신 행동에 옮기는 `뇌-기계 인터페이스' 기술은 최근 급속도로 발전하고 있다. 하지만 손을 움직이는 정도의 의도 파악을 넘어, 팔 움직임의 방향에 대한 의도를 섬세하게 파악해 정교하게 로봇팔을 움직이는 기술은 아직 정확도가 높지 않았다.
하지만 연구팀은 이번 연구에서 조종 `방향'에 대한 의도를 뇌 활동만으로 인식하는 인공지능 모델을 개발했고, 그 결과 3차원 공간상에서 24개의 방향을 90% 이상의 정확도로 정교하게 해석하는 시스템을 개발했다.
게다가 딥러닝 등 기존 기계학습 기술은 높은 사양의 GPU 하드웨어가 필요했지만, 이번 연구에서는 축적 컴퓨팅(Reservoir Computing) 기법을 이용해 낮은 사양의 하드웨어에서도 인공지능 학습이 가능하여 스마트 모바일 기기에서도 폭넓게 응용될 수 있도록 개발해, 향후 메타버스와 스마트 기기에도 폭넓게 적용이 가능할 것으로 기대된다.
우리 대학 김훈희 박사(現 강남대 조교수)가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `어플라이드 소프트 컴퓨팅(Applied Soft Computing)' 2022년 117권 3월호에 출판됐다. (논문명 : An electrocorticographic decoder for arm movement for brain-machine interface using an echo state network and Gaussian readout).
뇌-기계 인터페이스는 사용자의 뇌 활동을 통해 의도를 읽고 로봇이나 기계에 전달하는 기술로서 로봇, 드론, 컴퓨터뿐만 아니라 스마트 모바일 기기, 메타버스 등에서의 이용될 차세대 인터페이스 기술로 각광받고 있다.
특히 기존의 인터페이스가 외부 신체 기관을 통해 명령을 간접 전달(버튼, 터치, 제스처 등)해야 하지만 뇌-기계 인터페이스는 명령을 뇌로부터 직접적 전달한다는 점에서 가장 진보된 인터페이스 기술로 여겨진다.
그러나 뇌파는 개개인의 차이가 매우 크고, 단일 신경 세포로부터 정확한 신호를 읽는 것이 아니라 넓은 영역에 있는 신경 세포 집단의 전기적 신호 특성을 해석해야 하므로 잡음이 크다는 한계점을 가지고 있다.
연구팀은 이러한 문제 해결을 위해 최첨단 인공지능 기법의 하나인 `축적 컴퓨팅 기법'을 이용해 뇌-기계 인터페이스에서 필요한 개개인의 뇌파 신호의 중요 특성을 인공신경망이 자동으로 학습해 찾을 수 있도록 구현했다.
또한 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용해 인공지능 신경망이 최적의 뇌파 특성을 효율적으로 찾을 수 있게 시스템을 설계했다. 연구팀은 심부 뇌파를 최종 해석하는 리드아웃(Readout)을 가우시안(Gaussian) 모델로 설계해 시각피질 신경 세포가 방향을 표현하는 방법을 모방하는 인공신경망을 개발했다. 이런 리드아웃 방식은 축적 컴퓨팅의 선형 학습 알고리즘을 이용해 일반적 사양의 간단한 하드웨어에서도 빠르게 학습할 수 있어 메타버스, 스마트기기 등 일상생활에서 응용이 가능해진다.
특히, 이번 연구에서 만들어진 뇌-기계 인터페이스 인공지능 모델은 3차원상에서 24가지 방향 즉, 각 차원에서 8가지 방향을 디코딩할 수 있으며 모든 방향에서 평균 90% 이상의 정확도 (90.9%~92.6% 범위)를 보였다. 또한 연구된 뇌-기계 인터페이스는 3차원 공간상에서 로봇팔을 움직이는 상상을 할 때의 뇌파를 해석해 성공적으로 로봇팔을 움직이는 시뮬레이션 결과를 보였다.
인공지능 시스템을 만든 제1 저자인 김훈희 박사는 "공학적인 신호처리 기법에 의존해 온 기존 뇌파 디코딩 방법과는 달리, 인간 뇌의 실제 작동 구조를 모방한 인공신경망을 개발해 좀더 발전된 형태의 뇌-기계 인터페이스 시스템을 개발해 기쁘다ˮ면서 "향후 뇌의 특성을 좀 더 구체적으로 이용한 `뇌 모방 인공지능(Brain-inspired A.I.)'을 이용한 다양한 뇌-기계 인터페이스를 개발할 계획이다ˮ라고 말했다.
이번 연구를 주도한 연구책임자 정재승 교수는 "뇌파를 통해 생각만으로 로봇팔을 구동하는 `뇌-기계 인터페이스 시스템'들이 대부분 고사양 하드웨어가 필요해 실시간 응용으로 나아가기 어렵고 스마트기기 등으로 적용이 어려웠다. 그러나 이번 시스템은 90%~92%의 높은 정확도를 가진 의도 인식 인공지능 시스템을 만들어 메타버스 안에서 아바타를 생각대로 움직이게 하거나 앱을 생각만으로 컨트롤하는 스마트기기 등에 광범위하게 사용될 수 있다ˮ고 말했다.
이번 연구 결과는 사지마비 환자나 사고로 팔을 잃은 환자들을 위한 로봇팔 장착 및 제어 기술부터, 메타버스, 스마트기기, 게임, 엔터테인먼트 애플리케이션 등 다양한 시스템에 뇌-기계 인터페이스를 적용할 가능성을 열어 줄 것으로 기대된다.
이번 연구는 한국연구재단 뇌 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.02.24
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