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두바이에서 기후변화로 인한 담수 위기 알린다
우리 대학 강이연 산업디자인학과 교수가 구글(Google)·나사(NASA)와 협업해 기후변화로 인해 인간이 직면한 담수 위기를 알리는 예술작품을 제작해 온·오프라인에서 동시에 공개했다. '패시지 오브 워터(Passage of Water)'라는 제목의 작품은 담수 자원의 중요성과 기후변화로 인한 담수의 위기를 전 세계에 전달하기 위해 제작됐다. 이 예술작품은 아랍에미리트 두바이 엑스포시티에서 열리는 제28차 유엔기후변화협약 당사국총회(COP28 Dubai)의 블루존에 지난달 30일 공개돼 오는 12일까지 전시된다.
전 세계 정책가들과 기후 전문가들에게 시사점을 주기 위해서 몰입형 예술작품 형태로 만들어졌다. 강 교수는 전시 장소의 특성을 고려해 현재 담수 위기를 극복하는 방안들을 작품 안에서 게임의 형태로 제시했다. 전시관을 방문한 전 세계 기후 전문가와 매체들, 물 전문가들, 정책가들이 이 색다른 협업 프로젝트에 좋은 반응을 보이고 있으며, 작품을 관람하며 담수 위기에 대해 강 교수와 구글, 나사 팀과 다양한 이야기를 나누고 있다.
강 교수팀은 기후변화가 초래할 담수 패턴의 변화상을 예술적으로 상상한 뒤 디지털 기술, 웹, 데이터 시각화, 게임 엔진, 사운드 등 다양한 요소를 복합적으로 사용해 작품을 완성했다. 온라인과 오프라인 두 개의 형태로 만들어진 작품은 복잡한 이야기를 직관적으로 이해하고 몰입감을 느낄 수 있도록 제작됐다.
온라인 작품은 웹아트(Web art) 형태로 지난달 29일 구글 아트 앤 컬처(Google Arts & Culture) 플랫폼에 공개돼 누구나 무료로 관람할 수 있다. 접속자들은 세 부분으로 구성된 전시물을 상호 소통하는 형태로 체험할 수 있으며, 강 교수팀이 시각화한 그레이스 위성의 데이터를 통해 전 세계의 담수 확보율과 손실률을 볼 수 있다. 또한, 스왓 위성이 수집한 유콘강(미국), 나일강(이집트), 인더스강(파키스탄)의 시각적으로 해석된 데이터들도 직접 선택해 확인할 수 있다. 이번 작품은 강교수팀이 지구 담수의 변화상을 분석하기 위해 나사 JPL(Jet Propulsion Laboratory)의 연구자들 및 구글 아트 앤 컬처팀과 1년여간 긴밀하게 협업해 이루어진 결과물이다. 나사의 그레이스(GRACE) 위성이 수집한 20년 분량의 방대한 데이터와 2022년 발사된 스왓(Surface Water and Ocean Topography, SWOT) 위성이 측정한 고해상도의 지구의 담수 데이터를 활용했다.
특히, 나사는 이번 프로젝트를 위해 대중에 공개하지 않은 스왓 위성의 데이터를 강 교수 연구팀에 최초로 제공해 기후변화가 지구의 물 순환에 미치는 영향을 과학적 근거에 기반해 시각화하는 일을 도왔다. 강 교수는 "구글과 나사가 협력한 특별한 파트너십을 통해 방대한 데이터와 고난도의 과학적 개념을 접근 가능한 예술적 경험으로 전환하기 위해 노력했다"라고 말했다. 이어, "기후위기는 그야말로 혁신 기술, 과학, 정책, 예술이 한데 어우러져야만 극복할 수 있는 난제로, 이번 프로젝트처럼 과거와 현재를 돌아보고 미래를 상상하는 예술은 폭넓은 논의를 촉발하는 힘이 될 것"이라고 밝혔다.
2023.12.04
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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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김진국 의과학대학원 교수, 2023 올해의 논문상 수상
우리 대학 의과학대학원 김진국 교수가 지난 25일 스페인 바르셀로나에서 열린 올리고뉴클레오타이드 치료 학회(Oligonucleotide Therapeutics Society)의 2023 연례회의에서 올해의 논문상(Paper of the Year Award)을 수상했다고 26일 밝혔다.
김 교수는 최근 희귀유전질환에 대한 환자맞춤형 치료제를 개발하고 이를 다수의 환자들에게 확대 적용하는데 필요한 가이드라인을 정립한 논문을 지난 7월 국제학술지‘네이처(Nature)’에 출판한 바 있다. 해당 연구는 하버드의과대학의 티모시 유(Timothy Yu) 교수 연구팀과 공동으로 진행하였으며 KAIST 의과학대학원 우시재 박사과정 학생이 주저자로 참여하였고, 과기정통부의 해외우수과학자유치사업Plus(Brain Pool Plus)의 지원을 받았다.
해당 학회는 RNA 기반 치료에서 가장 권위있는 학회로 꼽히며 유럽과 미국을 번갈아가며 연례회의를 개최하고 있다. 올해의 논문상은 지난 한 해 동안 출판된 RNA 기반 치료제 개발 연구 논문 중에 기초 분야에서 1편, 임상연계 분야에서 1편, 총 2편의 가장 임팩트 있는 논문들을 선정해 각 논문의 책임저자 1명에게 수여하며, 김 교수의 논문은 임상연계 분야에 선정됐다.
김 교수는 “이번 수상은 저 뿐만 아니라 이 연구에 기여하신 모든 분들께 앞으로 희귀질환에 대한 연구를 더욱 매진하라고 주는 상이라 생각한다”고 밝혔다. 상금(USD $1,000) 전액은 희귀질환 재단(A-T Children’s Project)에 기부하기로 했다고 밝혔다.
<참고문헌>“A framework for individualized splice-switching oligonucleotide therapy” Nature (2023)
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06277-0
2023.10.26
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인류세연구센터, 국제 동아시아환경사학회 주최
우리 대학 인류세연구센터와 과학기술정책대학원이 동아시아의 환경 위기와 인류세에 대한 역사적 이해를 바탕으로 지속가능한 인류 사회의 미래상을 조망하는 제7회 국제 동아시아환경사학회(The 7th Biennial Conference of East Asian Environmental History, 이하 EAEH)를 개최한다.
기초과학연구원(IBS)에서 6월 27일부터 7월 2일까지 열리는 EAEH는 2011년 대만에서 처음 개최된 대규모 학술회의다. 이후 격년으로 개최되고 있으며, 우리 대학이 주최하는 7회 대회에는 17개 국가 150여 명의 발표자를 비롯해 200여 명이 참석할 예정이다.
이번 대회에서는 기후변화와 코로나19 팬데믹, 우크라이나 전쟁 등으로 인류와 다른 생명체들의 삶이 위협받는 복합적 위기 상황에서의 인류세 문제를 성찰한다. 이를 위해 동아시아 지역의 자연, 과학, 사회가 상호작용 해 온 과정 및 미래상에 대한 이해를 논의할 예정이다.
'인류세(Anthropocene)'는 인류의 활동이 지구 환경 변화의 결정적 요인이 되었다는 것을 가리키기 위해 제안된 새로운 지질학 시대의 명칭으로, 지구과학을 넘어 학계에 다양한 쟁점들을 제시하고 있다. 이번 학회는 동아시아의 역사와 전통에 기초한 비교사적 관점으로 인류세를 재조명한다. 북미와 유럽을 중심으로 전개되고 있는 인류세에 대한 주류적 서사와는 차별되는 새로운 관점을 제안하기 위해서다. 또한, 자연과학, 공학, 사회과학, 인문학, 예술이라는 학문적 경계와 국가적 경계를 넘어 과학자와 공학자, 과학기술사와 환경사 연구자, 과학기술학자, 그리고 예술가들이 동아시아의 환경 위기와 인류세에 대해 간학제(Interdisciplinary)적으로 토론할 지적(知的) 공간을 제공한다. 개막 행사는 28일 오후 우리 대학 정근모콘퍼런스홀에서 개최되며, 29일부터 7일 1일까지의 개별 발표는 기초과학연구원 과학문화센터에서 열린다. 28일에는 줄리아 애드니 토머스(Julia Adeney Thomas), 노터데임 대학(University of Notre Dame) 교수가 기조연사로 나서 아시아의 환경과 기후변화 등 인류세의 관점으로 미래를 새롭게 볼 필요가 있음을 강조한다. 이어, 사이몬 터너(Simon Turner) 유니버시티 칼리지 런던(UCL) 교수가 기조 강연을 통해 인류세 지층의 기준점을 설정하는 ‘황금못’(golden spike)을 소개한다.
29일부터 전체를 대상으로 진행되는 특별강연에는 스캇 가브리엘 놀즈(Scott Gabriel Knowles) KAIST 교수, 위르겐(Jürgen Renn) 막스플랑크 연구소(Max-Planck Institute for Geoanthropology) 교수, 악셀 팀머만(Axel Timmermann) 기초과학연구원/부산대 교수가 연사로 나선다.
7월 1일 오후에 진행되는 마지막 기조 강연에서는 사토시 무라야마(Satoshi Murayama) 가가와 대학(Kagawa University) 교수이자 학회 전 회장은 '동아시아 환경사학회'가 이제 동아시아라는 지역적 틀을 벗어나 '아시아 환경사학회'로 나가야 한다는 의견을 공식적으로 제안할 예정이다. 실제 이번 학회에는 동남아시아, 남아시아 지역의 여러 참가자가 자국이 처한 환경 문제에 대해 발표할 예정으로 학회의 외연을 넓히는 출발점이 되고 있다.부대 행사로는 독일 세계문화의집(Haus der Kulturen der Welt, 약칭 HKW)의 ‘인류세 커먼즈’(Anthropocene Commons) 그룹 소속 시각예술가들이 작업한 영상들이 존해너홀에서 상영된다. 특히, 조지아 주립대(Georgia State University)의 제레미 볼렌(Jeremy Bolen)은 과학적 산업화가 지구에 흔적을 남긴 역사적 과정을 보여주며 인류세 개념을 상기시키는 "Born Secret"이라는 작품을 상영한다.
한편, 기초과학연구원 시네마루프와 강당에서는 한국, 중국, 일본, 대만의 작가 12명이 예술가의 시선으로 바라본 인류세의 모습을 "인류세 시대의 자연, 인간, 그리고 환경"이라는 제목의 작품으로 보여준다. 이런 예술 작품들은 학자들의 성찰과 예술가들의 상상이 만나는 흥미로운 접점을 제공할 것으로 기대를 모으고 있다. 행사에 대한 자세한 정보는 인류세연구센터 홈페이지(anthropocenestudies.com)와 학회 홈페이지( http://www.aeaeh.org/eaeh2023.htm )에서 찾아볼 수 있다.
2023.06.26
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다결정 및 단결정 재료 극한 변형 메커니즘 규명
우리 대학 항공우주공학과 연구팀 (익스트림역학 및 멀티피직스 연구실; https://continuum.kaist.ac.kr)이 미국 로스앨러모스국립연구소, 오크리지국립연구소 및 위스콘신대학과의 공동연구를 통해 초고온 및 초고압용 체심입방 결정재료의 극한 변형 메커니즘을 실험 및 이론적으로 규명했다.
주기율표의 Group V 및 Group VI에 속한 체심입방 금속재료 (그림 1-a)는 높은 용융점, 우수한 기계 및 내화학적 성능 및 가공성으로 인해 항공우주, 원자력 및 초전도체 등 다양한 극한 환경에서 주로 사용돼왔으며 최근엔 의료기기용 재료로도 큰 주목을 받고 있다.
체심입방 금속재료의 극한 환경 하의 변형 및 흐름에 관한 예측은 원자미끄러짐 기반 비탄성 변형 메커니즘 특유의 물리 및 수학적 복잡성으로 인해, 대부분 경험적 방법론에 의존해왔다. 또한 기존에 제시된 대부분의 이론 모델들은 단결정 또는 다결정 상태의 극한 거동을 부분적으로만 예측할 수 있었지만, 본 연구에서는 체심입방 단결정 및 다결정 재료의 극한 거동을 다양한 온도 및 속도 조건에서 동시에 설명할 수 있는 연속체역학 기반 이론 모델을 제시하였다. 연구팀은 새롭게 제시된 이론 모델을 통해 대표적 체심입방금속재료인 단결정 및 다결정 탄탈럼의 극한의 기계적 변형, 전위 결함 및 미세 구조 발달을 정확하게 예측하고 (그림 1-b 및 1-c) 이를 로스앨러모스국립연구소가 보유한 Los Alamos Neutron Science Center (LANSCE)의 중성자 디프랙션 장비를 통해 실험적으로 검증했다 (그림 1-d). 또한 기존의 경험론적 이론 모델에서는 설명할 수 없었던 체심입방 단결정 구조체에서 주로 발견되는 원자 미끄러짐의 불안정성을 수리적으로 규명하였으며, 이는 향후 극한 환경용 재료 및 구조체 설계에 적극 활용될 수 있을 것으로 기대되고 있다.
본 연구 결과는 이론 및 실험에 관한 국제협력을 통해 얻어졌으며, 우리학교 항공우주공학과의 조한솔 교수 연구실과 위스콘신-매디슨 대학 기계공학과의 커트 브롱크홀스트(Curt Bronkhorst) 교수 연구실 및 오크리지국립연구소에서 이론 정립 및 단결정 및 다결정 거동 경계값 문제에 관한 수치 계산을 수행하고, 로스앨러모스 국립연구소에서 검증 실험을 수행했다.
우리 대학 항공우주공학과의 이승현 박사과정 학생이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 고체 및 응용역학 분야 최상위 학술지인 인터내셔널 저널 오브 플라스티시티 (Int. Journal of Plasticity) 에 연속 출간됐다.
https://doi.org/10.1016/j.ijplas.2023.103529
https://doi.org/10.1016/j.ijplas.2020.102903
https://arxiv.org/abs/2303.06743
한편 본 연구에 참여한 박사과정 이승현 학생은 로스앨러모스국립연구소의 여름 프로그램에 지원 및 선정돼 이번 6월 로스앨러모스국립연구소의 이론부에 방문하여 후속 연구를 진행할 예정이다.
본 연구는 한국연구재단 신진과제 (2020R1C1C101324813), 기초연구실 (2021R1A4A103278312) 그리고 미국립과학재단 (CMMI 2118399)의 지원을 통해 수행됐다.
2023.05.02
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말기 고형암 표적 2세대 면역치료제 개발
암은 현대인의 건강을 위협하는 대표적인 질병으로 꼽히고 있다. 최근의 암 연구 중에서 가장 많은 진전이 있었던 분야는 암 환자가 갖고 있는 면역체계를 활용해 암을 극복하는 면역 항암치료다. 여기 기존의 모든 항암 치료에 불응한 말기 고형암 환자들에게 적용 가능한 차세대 면역 항암 치료법이 개발되어 화제다.
우리 대학 생명과학과 김찬혁 교수 연구팀이 면역시스템이 억제되는 종양미세환경을 극복하는 ‘2세대 T세포 수용체 T (T cell receptor specific T, 이하 TCR-T) 세포’ 치료제를 개발했다고 20일 밝혔다.
연구팀은 유전자 조작을 통해 암세포를 직접 파괴할 수 있도록 하는 TCR-T 세포 치료제 제작에 크리스퍼-캐스9 유전자 편집 기술을 이용해 T 세포 수용체 신호전달의 핵심적인 CD247 유전자에 추가신호 전달체인 트레프2-결합 도메인이 포함되도록 개량했다. 이러한 유전자 편집을 통한 개량은 TCR-T 세포의 증식 및 지속성을 향상시켰고, 생쥐를 이용한 악성 흑색종 모델에서 탁월한 항암 효과를 보임을 확인했다.
KAIST 생명과학과 나상준 박사와 김세기 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 '저널 포 이뮤노쎄라피 오브 캔서 (Journal for Immunotherapy of Cancer)'에 지난 4월 5일 출판됐다. (논문명: Engineering second-generation TCR-T cells by site-specific integration of TRAF-binding motifs into the CD247 locus)
초기 미비한 항암 효과를 보이던 1세대 키메라 항원 수용체 (chimeric antigen receptor, 이하 CAR)를 장착한 CAR-T 세포와 다르게, 추가신호 전달체가 포함된 2세대 CAR-T 세포는 말기 백혈병 환자들을 대상으로 80% 이상의 높은 치료 효과를 보이며 ‘기적의 항암제’로 불리고 있다. 하지만 현 CAR-T 치료제는 B세포성 급성 백혈병과 다발 골수종 같은 혈액암에만 치료 효과가 국한돼 있으며, 고형암 환자들을 대상으로 높은 치료효과를 보이는 CAR-T 치료제가 아직까지 없다는 점이 해결해야 할 과제로 대두되고 있다. 또한 TCR-T 치료제는 CAR-T와는 다르게 아직 1세대 구조에 머물고 있다.
이러한 관점에서, 연구진은 고형암을 표적으로 하는 TCR-T 세포에 추가 신호 전달체인 트레프2-결합 도메인이 포함된 2세대 TCR-T 세포 치료제를 개발했다. 단일 단백질로 이뤄진 CAR와 다르게 단백질 복합체를 형성하는 TCR에 추가신호 전달체를 포함시키는 엔지니어링은 훨씬 도전적이다. 연구진은 다양한 시도 끝에 TCR의 형성과 기존 신호전달에 영향을 주지 않으면서 동시에 추가 신호가 유발되는 최적의 TCR 모듈을 구축했다.
제1 저자인 나상준 박사는 “고형암이 형성하는 면역억제 환경에서, 기존 1세대 TCR-T 세포의 항암효과는 제한될 수 밖에 없다”라며 “반면 2세대 TCR-T 세포는 면역억제 환경에서도 지속적인 항암효과를 유지하도록 고안된 기술 전략으로, 기존 치료제의 효과를 기대하기 어려운 고형암 환자들에게 필요한 치료제가 될 것으로 기대한다”라고 말했다.
이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
2023.04.20
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챗GPT에 사용된 트랜스포머로 다공성 소재 예측
다공성 소재는 넓은 공극과 표면 면적을 지니고 있어, 가스 흡착, 분리, 촉매 등 다양한 에너지 및 환경 분야에서 적용된다. 다공성 소재 중 한 종류인 금속 유기 골격체(MOF)는 무한대에 가까운 경우의 수를 갖는 넓은 물질 공간(materials space) 안에 존재하기에, 인공지능을 사용해 최적의 물질을 추출하고 특성을 예측하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이러한 모델들은 대부분 특정한 물성 한 종류만 학습할 수 있으며, 모든 재료 특성에 보편적으로 적용할 수 없다는 단점이 존재한다.
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 세계 최초로 멀티모달 트랜스포머를 적용한 인공지능(AI)을 통해 다공성 소재의 다양한 물성을 예측하는 기술을 개발했다고 5일 밝혔다. 멀티모달 트랜스포머는 비디오 프레임과 오디오 트랙, 웹 이미지와 캡션, 교육용 비디오와 음성 대본과 같이 서로 다른 형태의 정보를 효과적이고 효율적으로 결합하도록 설계된 신경망 모델의 일종이다.
김지한 교수 연구팀은 챗GPT(ChatGPT)에서 사용된 모델인 트랜스포머를 다공성 소재에 도입해 모든 성능을 예측할 수 있는 멀티모달 인공 신경망을 개발했다. 멀티모달은 사진(이미지)과 설명(자연어)같이 서로 다른 형태의 데이터를 함께 학습하며, 이는 인간과 비슷하게 입체적이고 종합적인 사고를 할 수 있도록 도와준다. 연구팀이 개발한 멀티모달 트랜스포머 (MOFTransformer)는 원자 단위의 정보를 그래프로 표현하고, 결정성 단위의 정보를 3차원 그림으로 전환 후 함께 학습하는 방식으로 개발했다. 이는 다공성 소재의 물성 예측의 한계점이었던 다양한 물성에 대한 전이 학습을 극복하고 모든 물성에서 높은 성능으로 물성을 예측할 수 있게 했다.
김지한 교수 연구팀은 다공성 소재를 위한 트랜스포머를 개발해 1백만 개의 다공성 소재로 사전학습을 진행했으며, 다공성 소재의 가스 흡착, 기체 확산, 전기적 특성 등의 다양한 소재의 물성을 기존의 발표된 머신러닝 모델들보다 모두 더 높은 성능으로 (최대 28% 상승) 예측하는 데 성공했고, 또한 논문으로부터 추출된 텍스트 데이터에서도 역시 높은 성능으로 예측하는 데 성공했다.
연구팀이 개발한 기술은 물질의 특성을 계산 및 예측하는 새로운 방법론을 제시했으며, 이를 통해 소재 분야에서 새로운 소재의 설계와 개발에 도움이 될 뿐만 아니라, 기존의 소재에 대한 깊은 이해를 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 더불어, 멀티모달 트랜스포머는 다공성 소재뿐만 아니라 다른 종류의 소재에도 확장 가능한 범용적인 모델이므로, 인공지능을 통한 소재 과학의 발전에 크게 이바지할 수 있을 것이다.
생명화학공학과 강영훈, 박현수 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)'에 지난 3월 13일에 게재됐다. (논문명: A multi-modal pre-training transformer for universal transfer learning in metal–organic frameworks)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원으로 국가 소재 연구 데이터 사업단, 그리고 한국연구재단 (NRF) 중견 연구자 지원 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.04.05
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난치성 뇌전증 80%까지 유전자 진단 성공
우리 대학 의과학대학원 이정호 교수팀이 소아 난치성 뇌전증인 국소피질이형성증 환자 뇌 조직 연구를 통해 극미량의 뇌세포에 존재하는 돌연변이 검출하는 방법을 개발하고, 이를 통해 질병 발생의 메커니즘을 이해하고 치료의 초석을 마련했다고 15일 밝혔다.
이번 연구내용은 세계적 신경의학 학술지 `신경학 연보(Annals of Neurology)'에 지난 1월 26일 字 게재됐다.
뇌전증은 반복적인 발작을 특징으로 하는 신경질환이다. 뇌전증 유병률은약 0.5~1%로, 전세계적으로 5000만명이 넘는 환자가 있고, 국내에서는 30~40만명 정도로 치매, 뇌졸중 다음으로 많은 신경질환이다. 뇌전증 발작을 억제시키는 FDA(미국 식품의약국)에서 허가받은 항경련제가 20개가 넘는데도 불구하고, 발작이 조절되지 않아 일상생활에 지장을 초래하는 난치성 뇌전증 환자의 비율이 전체 뇌전증 환자의 30%에 이른다. 기존 항경련제는 뇌의 과도한 흥분을 억제해 발작 증상을 예방, 조절할 뿐, 질환의 원인, 질환 자체에는 영향을 주지는 못하고 있고, 뇌전증 발생 원인은 유전적 요인, 뇌염, 뇌종양 등 다양하지만 아직도 뇌전증 환자의 과반수 이상은 정확한 원인을 모르기 때문이다. 특히, 소아 난치성 뇌전증의 경우, 발작이 조절되지 않으면 뇌손상으로 이어져 지적장애, 발달장애로 인해 평생 장애를 갖고 살아가야 될 수 있으며 그들을 케어할 사회적 비용 또한 높아 치료제 개발이 절실하다.
국소피질이형성증은 태아의 뇌 발달과정 중에 생긴 이상으로 대뇌 피질이 국소적으로 비정상적인 구조를 띄며 뇌전증 발작을 동반하는 대표적인 소아 난치성 뇌전증 질환이다. 국소피질이형성증 난치성 뇌전증은 치료제가 없으며, 뇌절제술이 현재로서는 유일한 치료법이지만, 수술 후에도 재발하는 환자 비율이 30~40%로 높고, 수술이 불가능한 환자도 적지 않다.
연구팀은 기존에 전혀 원인을 알지 못했던 국소피질이형성증이 엠토르(이하 mTOR)* 경로 관련 유전자들에 뇌 세포 특이적으로 돌연변이가 생겨 발작이 발생된다는 사실을 2015년 네이쳐 메디슨 (Nature Medicine)에 세계 최초로 보고한 바 있다. 국제 뇌전증 협회 (ILAE)는 이를 반영하여 국소피질이형성증의 새로운 진단 기준을 2022년 개정하였다. 그러나 기존 뇌 돌연변이 분석 방법으로는 약 50%의 환자에게서만 유전적 진단이 가능하다는 한계를 갖고 있다.
* 엠토르(mTOR): 세포의 성장과 분열을 조절하는 신호전달 단백질
연구팀은 동물 실험 연구에서 전체 뇌세포의 1% 이하에 해당하는 극미량의 뇌세포만 해당 유전변이를 가져도 뇌 전체 발작 활성도를 변화시켜 발작을 초래한다는 것을 이미 확인한 바 있다. 이를 착안해 연구팀은 기존 뇌 조직 유전자 진단에서는 음성이 나온 환자 뇌조직에서 mTOR 경로의 발현 이상을 갖는 뇌 신경세포만 선택적으로 수집하는 방식으로 기존의 진단 방법의 한계를 극복하고자 했다.
기존방법으로 원인을 찾지 못한 국소피질이형성증 19명 환자 뇌 신경세포의 mTOR 활성화 신호를 표시하여 유세포 분석기를 통해 수집했고 유전체 염기서열 분석을 진행했다. (그림 1) 이 중 30%의 환자는 극미량의 돌연변이를 갖고 있었으며, 20%의 환자는 mTOR의 억제 유전자인 GATOR1 복합체의 생식세포 돌연변이를 갖고 있음을 밝혔다. 네덜란드 뇌 은행으로부터 공여받은 3명의 환자 뇌 조직에서 연구팀의 방법을 통해 3명 모두에서 유전적 진단이 가능했다.
이러한 진단적 접근은 기존 방식과 비교해 돌연변이를 약 34배까지 민감하게 검출하는 것과 동시에 전체 국소피질이형성증 환자의 유전적 진단율을 80%까지 끌어올릴 수 있었다. (그림 2) 이는 국소피질이형성증의 근본 원인을 규명하는 새로운 접근법을 제시하고, 난치성 뇌전증의 치료에 주요한 전기를 마련할 것으로 예상된다. 이번 연구 성과는 KAIST 교원 창업 기업인 소바젠㈜을 통해 국소피질이형성증 환자의 정확한 유전자 진단을 돕고 해당 환자에서 돌연변이 유전자를 정밀 타겟하는 혁신 RNA 치료제 개발에 이용될 예정이다.
KAIST 의과학대학원 졸업생으로 현재 서울 아산병원 소아청소년과에 근무하고 있는 의사과학자인 논문의 제1 저자 김자혜 박사는 "극미량의 체성돌연변이를 검출하는 새로운 접근을 통해 국소피질이형성증 발생의 정확한 원인을 이해하고, 이를 바탕으로 난치성 뇌전증 치료제 개발을 위한 작은 발판이 되길 바란다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 서경배과학재단, 한국연구재단, 보건산업진흥원사업을 통해 수행됐다.
2023.02.15
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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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장호종 교수팀, 국제전자제품박람회(CES2023) 최고 혁신상 수상
우리 대학 IT융합연구소(소장 유회준) 융합센서팀 장호종 교수팀의 '인터렉티브 미러 기술'이 세계 최대 가전제품 전시회인 CES(The International Consumer Electronics Show) 2023의 스마트홈 부문에서 가장 큰 영예인 최고혁신상(Best of Innovation awards)을 수상했다. '인터렉티브 미러'는 장 교수팀이 스마트홈 전문 기업 ㈜이원오엠에스(대표 남형호)와 공동으로 연구개발한 기술로 거울과 디스플레이를 결합한 IoT (Internet of Things) 디바이스다.
스마트 홈 제어, 헬스케어 디바이스 연동, 정보 확인, 데이터 통합 관리, 뉴스·날씨 정보 확인, 음악·유튜브 감상 등 다양한 서비스를 제공하는 기술로 차세대 스마트 홈에 적용 될 혁신적인 디자인 및 선도적인 엔지니어링 기술을 인정 받았다.
또한, 레이더 센서와 광을 통한 방범과 방역 기술도 적용됐다. 레이더 센서를 활용해 침입자 유무 및 사용자의 활동량을 파악하고 인체에 무해한 LED405nm 살균할 수 있는 조명 시스템 및 별도의 음이온 발생장치를 탑재해 청결하고 쾌적한 실내 공간의 유지가 가능하게 설계됐다.
그 뿐만 아니라, AI 음성 제어 모듈을 적용하여 음성 명령으로 가정내의 조명과 전자기기들을 통합 관제 구동 할 수 있는 스마트 홈 허브를 구현했다.
장 교수는 2019년부터 최신 기술 분석 및 적용 가능 콘텐츠 현황에 대한 연구를 진행했으며, 기술 고돟하를 위한 초기 개발, 시장분석, 기술분석, 타겟 설정 등도 함께 수행했다. 장호종 교수는 "개발 된 플랫폼을 수면센서 및 환경센서 등 다양한 센서들과 결합해 유성구 1인가구 모니터링 시스템, 소방본부 특수종사자 관리시스템등과의 연계 연구를 진행할 예정으로, 인터렉티브 미러를 활용한 사회문제 해결 특화 플랫폼을 개발 하겠다" 라고 밝혔다.
2022.11.28
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차미영·문수복 교수, ACM 인터넷측정학회 테스트 오브 타임 어워드 수상
우리 대학 차미영·문수복 전산학부 교수가 지난 10월 프랑스 니스에서 열린 ACM 인터넷측정학회(Internet Measurement Conference)에서 '테스트 오브 타임 어워드(Test of Time Award)'를 수상했다.
이 상은 10년 이상 지속적인 영향력을 행사하는 논문에 수여하는 상이다. 인터넷측정학회에서는 올해 처음 제정됐으며, 차미영·문수복 교수가 초대 수상자로 선정됐다. 선정된 논문은 2007년 발표된 '세계 최대의 사용자 생성 콘텐츠 분석(영문명: I Tube, You Tube, Everybody Tubes: Analyzing the World’s Largest User Generated Content Video System)'이다. 유튜브(YouTube)와 다음(Daum) 등을 비롯한 사용자 생성 콘텐츠(UGC) 시스템에 올라온 200만 개의 비디오 정보와 시청 통계 데이터를 수집해 분석한 논문이다. 이전까지는 영상들의 인기도 분포가 일명 80:20의 법칙으로 불리는 파레토(Pareto) 법칙*을 따르는 것으로 생각되어왔다. 그러나 이 연구를 통해 20%보다 더욱 집중된 상위 10%의 인기 동영상이 전체 조회 수의 80%를 차지하는 현상을 처음 확인했으며, 당시 최우수논문상(Best Paper Award)을 받았다. *파레토의 법칙(Pareto principle): 20%의 원인이 80%의 결과를 가져온다는 이론이와 함께, 유튜브와 같은 새로운 콘텐츠 시장이 전통적인 콘텐츠 시장과 어떻게 다른지를 인기도 하위 90%의 콘텐츠를 들어 설명했다. 비인기 콘텐츠는 인기도를 곡선으로 나타낸 분포도에서 불룩 솟아오른 상위 10% 콘텐츠의 뒤에 꼬리처럼 길게 늘어진다고 해서 소위 롱테일(long tail)이라 불린다. 연구팀은 사용자 생성 콘텐츠의 인기 분포가 초기에는 멱법칙(power-law)*을 따르지만, 시간이 지나며 플랫폼의 순위 알고리즘과 정보 필터링과 같은 요인으로 절단된 멱법칙(truncated power-law)로 변하는 과정을 실험으로 증명했다. *멱법칙(power-law): 한 수(數)가 다른 수의 거듭제곱으로 표현되는 두 수의 함수적 관계이를 통해, 롱테일에 속하는 콘텐츠라 할지라도 사용자에게 개별화된 알고리즘으로 추천할 경우 시청 조회 수를 현저히 늘릴 수 있다는 점을 실험적으로 제시했다. 이 논문은 발표 후 지난 15년간 비디오 콘텐츠의 캐싱*과 전송, 순위 알고리즘, 광고 노출을 비롯한 다양한 산업에 영향을 미쳤다. *캐싱(cashing): 데이터 복사본을 미리 저장해 두어 빠르게 전송하는 방법
현재까지 2,000번 이상 피인용 되어 인터넷측정학회 역사상 세 번째로 많이 피인용 된 연구로 기록됐다. 발표한 지 10년이 지난 후에도 600회 이상 피인용 되며 꾸준한 영향력을 발휘하고 있다. 차미영 교수는 "연구를 진행할 당시 유튜브는 서비스를 시작한 지 2년 남짓 된 신규 플랫폼으로 지금의 위상과는 매우 달랐다"라고 설명했다. 이어, 차 교수는 "'새로운 데이터를 수집해 분석하는 것 자체가 모험과도 같았던 논문이 오랜 기간 동료 연구자들에게 사랑받고 인용되는 연구가 되어 기쁘다"라고 소감을 밝혔다.차 교수는 2007년 스페인 텔레포니카(Telefonica)에서 인턴십을 하며 공저자인 파블로 로드리게즈(Pablo Rodriguez) 디렉터, 지도교수인 문수복 교수와 함께 이 연구를 이끌었다. 현재 기초과학연구원(IBS) 데이터 사이언스 그룹 CI로 활약하고 있다. 당시 공저자로 참여한 곽해운, 안용열 연구원은 현재 싱가폴 경영대, 인디애나 주립대 교수로 각각 재직 중이다.
2022.11.10
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상상만으로 원하는 방향으로 사용가능한 로봇 팔 뇌-기계 인터페이스 개발
우리 대학 뇌인지과학과 정재승 교수 연구팀이 인간의 뇌 신호를 해독해 장기간의 훈련 없이 생각만으로 로봇 팔을 원하는 방향으로 제어하는 뇌-기계 인터페이스 시스템을 개발했다고 24일 밝혔다.
서울의대 신경외과 정천기 교수 연구팀과 공동연구로 진행된 이번 연구에서 정 교수 연구팀은 뇌전증 환자를 대상으로 팔을 뻗는 동작을 상상할 때 관측되는 대뇌 피질 신호를 분석해 환자가 의도한 팔 움직임을 예측하는 팔 동작 방향 상상 뇌 신호 디코딩 기술을 개발했다. 이러한 디코딩 기술은 실제 움직임이나 복잡한 운동 상상이 필요하지 않기 때문에 운동장애를 겪는 환자가 장기간 훈련 없이도 자연스럽고 쉽게 로봇 팔을 제어할 수 있어 앞으로 다양한 의료기기에 폭넓게 적용되리라 기대된다.
바이오및뇌공학과 장상진 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 뇌공학 분야의 세계적인 국제 학술지 `저널 오브 뉴럴 엔지니어링 (Journal of Neural Engineering)' 9월 19권 5호에 출판됐다. (논문명 : Decoding trajectories of imagined hand movement using electrocorticograms for brain-machine interface).
뇌-기계 인터페이스는 인간이 생각만으로 기계를 제어할 수 있는 기술로, 팔을 움직이는 데 장애가 있거나 절단된 환자가 로봇 팔을 제어해 일상에 필요한 팔 동작을 회복할 수 있는 보조기술로 크게 주목받고 있다.
로봇 팔 제어를 위한 뇌-기계 인터페이스를 구현하기 위해서는 인간이 팔을 움직일 때 뇌에서 발생하는 전기신호를 측정하고 기계학습 등 다양한 인공지능 분석기법으로 뇌 신호를 해독해 의도한 움직임을 뇌 신호로부터 예측할 수 있는 디코딩 기술이 필요하다.
그러나 상지 절단 등으로 운동장애를 겪는 환자는 팔을 실제로 움직이기 어려우므로, 상상만으로 로봇 팔의 방향을 지시할 수 있는 인터페이스가 절실히 요구된다. 뇌 신호 디코딩 기술은 팔의 실제 움직임이 아닌 상상 뇌 신호에서 어느 방향으로 사용자가 상상했는지 예측할 수 있어야 하는데, 상상 뇌 신호는 실제 움직임 뇌 신호보다 신호대잡음비(signal to noise ratio)가 현저히 낮아 팔의 정확한 방향을 예측하기 어려운 문제점이 오랫동안 난제였다. 이러한 문제점을 극복하고자 기존 연구들에서는 팔을 움직이기 위해 신호대잡음비가 더 높은 다른 신체 동작을 상상하는 방법을 시도했으나, 의도하고자 하는 팔 뻗기와 인지적 동작 간의 부자연스러운 괴리로 인해 사용자가 장기간 훈련해야 하는 불편함을 초래했다.
따라서 팔을 뻗는 상상을 할 때 어느 방향으로 뻗었는지 예측하는 디코딩 기술은 정확도가 떨어지고 환자가 사용법을 습득하기 어려운 문제점이 있다. 이 문제가 오랫동안 뇌-기계 인터페이스 분야에서 해결해야 할 난제였다.
연구팀은 문제 해결을 위해 사용자의 자연스러운 팔 동작 상상을 공간해상도가 우수한 대뇌 피질 신호(electrocorticogram)로 측정하고, 변분 베이지안 최소제곱(variational Bayesian least square) 기계학습 기법을 활용해 직접 측정이 어려운 팔 동작의 방향 정보를 계산할 수 있는 디코딩 기술을 처음으로 개발했다.
연구팀의 팔 동작 상상 신호 분석기술은 운동피질을 비롯한 특정 대뇌 영역에 국한되지 않아, 사용자마다 상이할 수 있는 상상 신호와 대뇌 영역 특성을 맞춤형으로 학습해 최적의 계산모델 파라미터 결괏값을 출력할 수 있다.
연구팀은 대뇌 피질 신호 디코딩을 통해 환자가 상상한 팔 뻗기 방향을 최대 80% 이상의 정확도로 예측할 수 있음을 확인했다.
나아가 계산모델을 분석함으로써 방향 상상에 중요한 대뇌의 시공간적 특성을 밝혔고, 상상하는 인지적 과정이 팔을 실제로 뻗는 과정에 근접할수록 방향 예측정확도가 상당히 더 높아질 수 있음을 연구팀은 확인했다.
연구팀은 지난 2월 인공지능과 유전자 알고리즘 기반 고 정확도 로봇 팔 제어 뇌-기계 인터페이스 선행 연구 결과를 세계적인 학술지 `어플라이드 소프트 컴퓨팅(Applied soft computing)'에 발표한 바 있다. 이번 후속 연구는 그에 기반해 계산 알고리즘 간소화, 로봇 팔 구동 테스트, 환자의 상상 전략 개선 등 실전에 근접한 사용환경을 조성해 실제로 로봇 팔을 구동하고 의도한 방향으로 로봇 팔이 이동하는지 테스트를 진행했고, 네 가지 방향에 대한 의도를 읽어 정확하게 목표물에 도달하는 시연에 성공했다.
연구팀이 개발한 팔 동작 방향 상상 뇌 신호 분석기술은 향후 사지마비 환자를 비롯한 운동장애를 겪는 환자를 대상으로 로봇 팔을 제어할 수 있는 뇌-기계 인터페이스 정확도 향상, 효율성 개선 등에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
연구책임자 정재승 교수는 "장애인마다 상이한 뇌 신호를 맞춤형으로 분석해 장기간 훈련을 받지 않더라도 로봇 팔을 제어할 수 있는 기술은 혁신적인 결과이며, 이번 기술은 향후 의수를 대신할 로봇팔을 상용화하는 데에도 크게 기여할 것으로 기대된다ˮ고 말했다.
2022.10.24
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