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나무뿌리 모방해 700% 쭉쭉 늘어나는 전자기판 개발
나무뿌리가 흙에 단단히 고정되는 구조를 모방해, 한국 연구진이 최대 700%까지 늘어나는 신축성을 확보하고 스트레처블 전자 제품의 상용화를 위한 새로운 기준을 제시했다. 특히 스마트 저항 밴드와 스트레처블 LED 디스플레이, 태양 전지와 같은 응용 사례를 통해 기술의 폭넓은 적용 가능성을 입증했다.
우리 대학 기계공학과 박인규 교수 연구팀이 한국전자통신연구원(ETRI)과 공동연구를 통해 스트레처블 전자 제품 개발에서 기존의 한계를 극복한 혁신적인 기술인 ‘생체 모사 인터페이스 설계(Bioinspired Interfacial Engineered Flexible Island, 이하 BIEFI)’를 개발했다고 6일 밝혔다.
이번 연구는 생체 모사 인터페이스 설계를 기반으로, 전자 제품의 유연성, 신축성과 기계적 내구성을 동시에 극대화하는 데 성공했다.
연구진은 주 뿌리(primary roots)와 보조 뿌리(secondary roots) 구조를 설계에 적용해 응력을 분산시키고, 기계적 인터로킹(interlocking)을 통해 두 기판 사이의 강력한 접착력을 구현했다.
이 구조에서 주 뿌리는 응력을 효과적으로 분산시키며 인터페이스 균열을 지연시키는 역할을 한다. 반면 보조 뿌리는 기판 사이의 접착력을 강화하고 변형 중에도 인터페이스의 안정성을 유지하도록 돕는다. 이러한 설계는 다양한 변형 상황에서도 높은 기계적 신뢰성과 소자의 성능을 제공한다.
이를 통해 연구팀은 최대 700%까지 늘어나는 신축성을 확보하고, 1,000회 이상의 물리적 변형 시도에도 안정적인 구조를 설계하는데 성공했다. 이 기술은 다양한 물리적 변형(늘림, 비틀림, 압축 등)에도 견딜 수 있도록 설계됐으며, 반복적인 변형에도 긴 사용 수명을 제공할 수 있음을 입증했다.
이 기술은 특히 실시간으로 운동 데이터를 측정할 수 있는 스마트 저항 밴드에 적용하여 사용자의 운동 강도와 균형을 정밀하게 분석할 수 있으며, 다양한 피트니스 활동에 적용할 수 있다.
또한, 스트레처블 LED 디스플레이는 늘림, 구부림, 비틀림 등 여러 변형에도 안정적으로 작동하며, 차세대 유연 디스플레이 기술의 가능성을 보인다. 더불어, 유연한 태양 전지는 에너지를 저장하고 LED를 구동하는 데 성공해, 에너지 하베스팅과 저장 장치로서의 잠재력을 입증했다.
박인규 교수는 “이러한 생체 모사형 설계가 차세대 전자 기술을 위한 새로운 표준이 될 수 있으며, 앞으로 인터페이스 설계의 최적화와 접착력 향상, 더욱 복잡한 뿌리 구조 모방 등을 통해 기술을 발전시켜 나갈 계획이다”라고 밝혔다.
이번 연구는 기계공학과 굴 오스만(Osman Gul) 박사과정이 제1 저자로 참여했으며, KAIST의 박인규 교수, 김택수 교수와 ETRI의 김혜진 박사가 연구를 총괄했다.
연구 결과는 유수의 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)’에 2025년 2월 온라인판에 출판됐다. (논문명: Bioinspired Interfacial Engineering for Highly Stretchable Electronics)
(논문 링크 : https://www.nature.com/articles/s41467-025-56502-9)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원을 받아 한국연구재단 중견연구자지원사업 및 정보통신기획평가원(IITP)의 지원 아래 수행됐다.
2025.03.06
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전기및전자공학부 신태인 박사, DesignCon 2025 국제학회서 ‘최우수논문상’ 선정
우리 대학 반도체 설계 분야에서 세계적인 권위를 지닌 국제학회 ‘디자인콘(DesignCon) 2025’에서 전기및전자공학부 김정호 교수 연구실(KAIST TERA Lab) 신태인 박사(28세)가 ‘최우수 논문상’ 수상자로 선정됐다고 28일 밝혔다.
신태인 박사는 3년 전 ‘DesignCon 2022’에서도 최우수 논문상 수상자로 선정된 바 있다. 당시 김정호 교수 연구실(KAIST TERA Lab)은 전체 논문 제출자 가운데 오직 8명에게만 주어지는 최우수 논문상의 영예를 신태인 박사를 포함해 김성국·최성욱·김혜연 씨 등 4명의 학생이 동시에 수상해 산·학·연 관계자들로부터 많은 관심을 받았다.
‘디자인콘(DesignCon)’은 반도체 및 패키지 설계 분야에서 권위를 인정받는 국제학회다. 인텔, 엔비디아, 구글, 마이크론, 램버스, 텍사스인스트루먼트(TI), AMD, IBM, 앤시스(ANSYS) 등 글로벌 빅테크 기업 소속 연구원과 엔지니어, 전 세계 유명 대학(원) 학생들이 해마다 미국 실리콘밸리에서 열리는 학술대회를 겸한 학회에 참가한다.
‘디자인콘(DesignCon)’은 매년 6월 말 논문 초안을 모집하고 12월 말까지 접수된 전체 논문을 심사한다. ‘디자인콘(DesignCon)’에 접수되는 논문은 대부분 실무와 밀접한 관련이 있거나 곧바로 제품에 적용할 수 있는 실용적인 기술에 관한 내용을 담고 있다.
접수된 전체 논문 가운데 20편 이내 논문이 최우수 논문상 후보로 뽑힌다. 이후 열리는 학술대회에 해당 논문의 저자가 직접 참석해서 45분간의 구두 발표를 포함해, 엄중한 심사 절차를 거친 후 8편의 논문이 최우수 논문상으로 선정된다.
신태인 박사도 최우수 논문상 후보로 뽑힌 같은 연구실 소속 김혜연 박사과정 학생, 안현준 석사과정 학생과 함께 올 1월 28일부터 사흘간 미국 실리콘밸리 산호세에서 열린 ‘DesignCon 2025’ 국제학회에 참석해 구두 발표하는 과정을 거쳤다.
테라랩 관계자는 “신태인 박사는 2024년 말 접수, 채택된 전체 100여 편의 논문 중 해당 분야의 기술혁신에 기여한 점을 인정받아 심사위원들로부터 좋은 평가를 받았다”고 설명했다.
신 박사의 논문 주제는 ‘강화학습을 활용한 전력 잡음 지터 기반 HBM 통합 전력 무결성 설계(PSIJ Based Integrated Power Integrity Design for HBM Using Reinforcement Learning: Beyond the Target Impedance)’.
이 논문에서 신 박사는 고대역폭 메모리(HBM) 패키지의 전력 무결성 설계를 위해 시간 정보가 포함된 전력 잡음 지터(Power supply noise induced jitter)를 기준으로, 지터에 영향을 주는 설계 요소를 인공지능(AI)을 활용, 설계를 최적화할 수 있다는 방법론을 제시해, 주목을 받았다.
특히 신 박사의 논문은 “기존 임피던스 기반의 전력 분배망 설계의 한계를, 인공지능 강화학습과 전력 잡음 지터를 활용해 효과적으로 전력 무결성을 향상, 설계할 수 있음을 검증한 점과 인공지능(AI)을 활용한 연구의 독창성 측면에서 심사위원들로부터 높은 평가를 받았다”고 테라랩 관계자는 강조했다.
신태인 박사는 “대규모 인공지능(AI) 구현을 위해 점점 더 고속화돼 가는 차세대 HBM 기반 패키지 시스템 설계에 있어, 제안한 방법론을 기반으로 반도체 신호 및 전력 무결성 설계의 토대를 마련하겠다”고 포부를 밝혔다.
한편, 김정호 교수 연구실은 올 3월 현재 석사과정 17명, 박사과정 10명 등 모두 27명의 학생이 반도체 전·후공정에 들어가는 다양한 패키지와 인터커넥션 설계를 강화·모방 학습과 같은 인공지능(AI) 머신러닝(ML)을 활용해 최적화하는 연구를 수행 중이다. 이 밖에 대규모 인공지능(AI) 구현을 위한 HBM 기반 컴퓨팅 아키텍트와 관련한 연구도 함께 진행 중이다.
2025.02.28
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스스로 가설을 세워 검증하는 뇌 기반 AI 기술
뇌의 맥락 추론 방식이 챗지피티 같은 대규모 인공지능 모델과 어떻게 다를까? 우리 연구진이 ‘뇌처럼 생각하는 인공지능’기술로서 과도한 자신감을 보이는 인공지능의 할루시네이션(Hallucination) 현상을 완화하거나 인간이나 동물과 유사하게 스스로 가설을 세워 검증하는 신개념 인공지능 모델을 개발하는데 성공했다.
우리 대학 뇌인지과학과 이상완 교수(신경과학-인공지능 융합연구센터장)와 생명과학과 정민환 교수(IBS 시냅스 뇌질환 연구단 부연구단장) 연구팀이 동물이 가설을 세워 일관된 행동 전략을 유지함과 동시에, 본인의 가설을 스스로 의심하고 검증하면서 상황에 빠르게 적응하는 새로운 강화학습 이론을 제시하고 뇌과학적 원리를 규명했다고 20일 밝혔다.
현재 상황에 맞게 행동의 일관성과 유동성 사이의 적절한 균형점을 찾아가는 문제를 ‘안정성-유동성의 딜레마(Stability-flexibility dilemma)’라 한다. 이를 위해서는 현재 본인의 판단이 맞는지를 계속 검증하고 수정할 수 있어야 한하는데 뇌과학 및 인공지능 분야에서 다양한 연구가 있었으나 아직까지 완벽한 해법이 알려진 바가 없다.
연구팀은 스스로 세운 가설을 바탕으로 다음 상황을 예측하고 확인하는 행동 패턴을 동역학적으로 프로파일링 할 수 있는 새로운 방식을 고안했고, 이를 바탕으로 전통적인 강화학습 이론과 최신 인공지능 알고리즘 모두 동물의 관련 행동을 제대로 설명하지 못한다는 것을 발견했다.
이어 연구팀은 동물의 현재 상황에 대한 가설을 세우고, 가설의 예측 오류를 바탕으로 행동 전략을 비대칭적으로 업데이트하는 새로운 적응형 강화학습 이론과 모델을 제안했다.
최신 인공지능 모델은 효율적 문제 해결에 집중하다 보니 인간이나 동물의 행동을 잘 설명하지 못하는 경우가 많은 반면, 제안 모델은 예상치 못한 사건에 대한 동물의 행동을 최신 인공지능 모델 대비 최대 31%, 평균 15% 더 잘 예측함을 보였다.
특히, 이 결과는 기존 연구에서 발표된 네 가지 서로 다른 동물 실험 데이터(two-step task, two-armed bandit task, T-maze task, two-armed bandit task with MSN inactivation) 분석을 통해 일관성 있게 재현되었다.
연구팀은 더 나아가 중뇌 기저핵* 선조체**속 중간크기 가시뉴런***이 가설 기반 적응형 강화학습 과정에 관여함을 밝혔다. 직접 경로 가시뉴런들은 예상한 사건을 마주한 경험을, 간접 경로 가시뉴런들은 예상하지 못한 사건을 마주한 경험을 부호화해 행동 전략을 조절함을 보였다.
*기저핵(Basal Ganglia): 대뇌피질, 시상, 뇌간 등 운동 조절 및 학습하는 기능을 담당하는 뇌 부위
**선조체(Striatum): 기저핵의 일부로 가치 평가 및 강화학습 능력과 관련된 부위
***가시뉴런Medium Spiny Neuron, MSN): 선조체의 약 90%를 차지하는 대표적 신경세포로 신경활동을 억제하는 특징을 가지고 있음
본 연구 결과는 뇌의 맥락 추론 방식이 대규모 인공지능 모델과 근본적으로 다르다는 것을 보여준다. 챗지피티(ChatGPT)나 딥시크와 같은 인공지능 모델은 사용자 입력으로부터 맥락 정보를 추정하고 이를 바탕으로 필요한 전문가 시스템에 매칭하며 (딥시크 모델은 강화학습을 사용하여 매칭), 새로운 정보가 들어올 때까지는 이것이 맞다고 가정한다.
이와 달리 뇌는 스스로 추정한 맥락(가설)을 의심하고, 의심이 확인되는 즉시 새로운 맥락을 적극 받아들인다. 이는 과도한 자신감을 보이는 인공지능의 할루시네이션(Hallucination) 현상을 완화하거나 인간과 유사한 추론엔진을 구성할 수 있는 새로운 방향성을 제시한다.
본 연구는 뇌과학-인공지능 융합연구로서, 실제 분야에 널리 활용될 수 있다. 예를 들어, 인간의 동역학적 행동 프로파일링 기술을 이용하면 개개인의 가설 수립, 검증 학습 능력 분석이 가능하므로, 맞춤형 교육 커리큘럼 디자인, 인사 및 인력관리 시스템, 인간-컴퓨터 상호작용 분야에 바로 적용할 수 있다.
제안된 적응형 강화학습 모델은 ‘뇌처럼 생각하는 인공지능’기술로서 인간-인공지능 가치 정렬 (Value alignment) 문제 해결에 활용될 수 있다. 또한 이 과정에 관여하는 것으로 알려진 기저핵 내 보상학습 회로와 관련된 중독이나 강박증과 같은 정신질환의 뇌과학적 원인 규명에 활용될 수 있다.
연구 책임자인 이상완 교수는 "이번 연구는 인공지능의 강화학습 이론만으로 설명할 수 없는 뇌의 가설 기반 적응학습 원리를 밝혀낸 흥미로운 사례ˮ라면서 "스스로 의심하고 검증하는 뇌과학 이론을 대규모 인공지능 시스템 설계와 학습 과정에 반영하면 신뢰성을 높일 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
뇌인지공학 프로그램 양민수 박사과정 학생이 1 저자, 생명과학과 정민환 교수가 공동 저자, 뇌인지과학과 이상완 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스 (Nature Communications)‘ 2월 20일자로 게재됐다. (논문명: Striatal arbitration between choice strategies guides few-shot adaptation) DOI: 10.1038/s41467-025-57049-5)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원 SW스타랩, 한계도전 R&D 프로젝트, 한국연구재단 중견연구자 및 KAIST 김재철AI대학원 사업 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.27
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양자 컴퓨터 오류정정에 필요한 양자얽힘 구현
양자 컴퓨팅은 고전 컴퓨터로는 계산하기 어려운 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 양자 기술이다. 양자 컴퓨터가 복잡한 연산을 정확히 수행하려면 연산 과정에서 발생하는 양자 오류를 정정하는 것이 필수적이다. 하지만 이에 필요한 양자얽힘 상태를 구현하는 것은 매우 큰 난관으로 여겨져 왔다.
우리 대학 물리학과 라영식 교수 연구팀이 양자오류 정정 기술의 핵심이 되는 3차원 클러스터 양자얽힘 상태를 실험으로 구현하는데 성공했다고 25일 밝혔다.
측정기반 양자 컴퓨팅은 특수한 양자얽힘 구조를 가진 클러스터 상태를 측정하여 양자 연산을 구현하는 새로운 패러다임의 양자 컴퓨팅 방식이다. 이러한 방식의 핵심은 클러스터 양자얽힘 상태의 제작에 있으며, 범용 양자컴퓨팅을 위해 2차원 구조의 클러스터 상태가 사용된다.
하지만 양자연산에서 발생하는 양자오류를 정정할 수 있는 결함 허용 양자컴퓨팅(Fault-Tolerant Quantum Computing)으로 발전하려면 더욱 복잡한 3차원 구조의 클러스터 상태가 필요하다.
기존 연구에서는 2차원 클러스터 상태 제작이 보고됐지만, 결함 허용 양자컴퓨팅에 필요한 3차원 클러스터 상태는 양자얽힘의 구조가 매우 복잡해 그동안 실험 구현이 이뤄지지 못했다.
연구팀은 펨토초 시간-주파수 모드를 제어하여 양자얽힘을 구현하는 기술을 개발함으로써 3차원 구조의 클러스터 양자얽힘 상태를 생성하는 데 최초로 성공했다.
펨토초 레이저는 극도로 짧은 시간 동안 강한 빛 펄스를 방출하는 장치로, 연구팀은 비선형 결정에 펨토초 레이저를 입사시켜 여러 주파수 모드에서 양자 광원을 동시에 생성하고, 이를 활용하여 3차원 구조의 클러스터 양자얽힘을 생성했다.
라영식 교수는 "이번 연구는 기존 기술로는 구현하기 어려웠던 3차원 클러스터 양자얽힘 상태 제작에 성공한 최초의 사례”라며, “향후 측정 기반 양자컴퓨팅 및 결함 허용 양자컴퓨팅 연구에 있어 중요한 발판이 될 것”이라고 말했다.
물리학과 노찬 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여하고 곽근희, 윤영도 석박사통합과정 학생이 공동 저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `네이처 포토닉스(Nature Photonics)'에 2025년 2월 24일 온라인판으로 정식 출판됐다. (논문명: Generation of three-dimensional cluster entangled state, DOI: 10.1038/s41566-025-01631-2)
한편 이번 연구는 한국연구재단 (양자컴퓨팅 기술개발사업, 중견연구자 지원사업, 소재혁신 양자시뮬레이터 개발사업)과 정보통신기획평가원 (양자인터넷 핵심원천기술 사업, 대학ICT연구센터지원사업) 및 미국 공군연구소의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.25
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적층 제조된 티타늄 합금의 강도-연성 딜레마 AI 기술로 극복
우리 대학 기계공학과 이승철 교수 연구팀이 POSTECH 신소재공학과 김형섭 교수 연구팀과 함께 인공지능 기술을 활용해 Ti-6Al-4V 합금의 강도-연성 딜레마를 극복하고 고강도·고연신 금속 제품을 생산해 내는 데 성공했다고 밝혔다. 연구팀이 개발한 인공지능은 3D프린팅 공정변수에 따른 기계적 물성을 정확히 예측하는 동시에 예측의 불확실성 정보를 제공하며 이 두 정보를 활용해 실제 3D프린팅을 진행할 가치가 높은 공정변수를 추천한다.
3D프린팅 기술 중에서도 레이저 분말 베드 융합은 뛰어난 강도 및 생체 적합성으로 유명한 Ti-6Al-4V 합금을 제조하기 위한 혁신적인 기술이다. 그러나 3D프린팅으로 제작된 이 합금은 강도와 연성을 동시에 높이기 어렵다는 문제점이 있다. 3D프린팅의 공정변수와 열처리 조건을 조절해 이를 해결하고자 하는 연구들이 있었지만, 방대한 공정변수 조합들을 실험 및 시뮬레이션으로 탐색하기에는 한계가 있었다.
연구팀이 개발한 능동 학습(Active Learning) 프레임워크는 다양한 3D프린팅 공정변수 및 열처리 조건들을 빠르게 탐색하여 그 중 합금의 강도와 연성을 동시에 높일 수 있다고 예상되는 것을 추천한다. 이런 추천은 인공지능 모델이 각 공정변수 및 열처리 조건에 대해 예측한 극한 인장 강도와 전연신율을 비롯해 예측의 불확실성 정보도 활용해 진행되며 추천된 것에 대해선 3D프린팅 및 인장 실험을 통해 실제 물성값을 얻게 된다. 새롭게 얻어낸 물성값을 인공지능 모델 학습에 추가로 활용하여 반복적으로 공정변수 및 열처리 조건들을 탐색하였으며 단 5번만의 시도로 고성능 합금을 생산해 낼 수 있는 공정변수 및 열처리 조건들을 도출하였다. 이를 적용해 3D프린팅한 Ti-6Al-4V 합금은 극한 인장 강도 1190MPa, 전연신율 16.5%를 기록하며 강도-연성 딜레마를 극복해 냈다.
이승철 교수는 “이번 연구에서 3D프린팅 공정변수와 열처리 조건을 최적화하여 고강도·고연신 Ti-6Al-4V 합금을 최소한의 실험만으로 도출해 낼 수 있었으며, 기존 연구들과 비교해 비슷한 극한 인장 강도를 가지지만 더 큰 전연신율을 가진 합금을 그리고 비슷한 전연신율을 가지지만 더 큰 극한 인장 강도를 가진 합금을 제작할 수 있었다.”라고 말했다. “또한, 기계적 물성뿐만 아니라 열전도도 및 열팽창과 같은 다른 물성에 관해서도 본 연구 방법이 적용되면 3D프린팅 공정변수와 열처리 조건에 대한 효율적인 탐색이 가능할 것으로 예상된다”라고 덧붙였다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘Nature Communications’에 지난 1월 22일에 출판되었으며 (https://doi.org/10.1038/s41467-025-56267-1), 이 연구는 한국연구재단 나노·소재기술개발사업 및 선도연구센터사업의 지원을 받아 진행됐다.
2025.02.21
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선천성면역을 조절하는 인공단백질 디자인, 차세대 백신·면역 치료제 개발 가능성 제시
우리 대학 생명과학과 김호민 교수 연구팀과 국제 공동연구팀인 미국 워싱턴대학교 단백질디자인 연구소 (Institute for Protein Design, IPD) 닐 킹 교수 (Prof. Neil King) 연구팀은 컴퓨터기반 단백질디자인 기술을 활용하여 선천성면역을 활성화시키는 새로운 인공단백질을 디자인하고, 그들의 3차원 분자구조를 규명하는데 성공했다고 10일 밝혔다.
김호민 교수 연구팀과 Neil King 교수 연구팀은 컴퓨터 기반 단백질디자인 기술을 활용하여 선천성면역 수용체인 TLR3와 높은 친화도를 갖는 인공단백질을 개발했다. 또한, 초저온 투과전자현미경 (Cryo-EM) 분석을 통해 설계된 인공단백질이 TLR3와 결합하는 분자결합모드를 규명하였다. 특히, 자연계의 TLR3 작용제(dsRNA)와는 전혀 다른 구조를 가진 디자인된 인공단백질에 의해 선천성면역 수용체 TLR3을 효과적으로 활성화시킬 수 있음을 보인 첫 사례이다.
생명과학과 김호민 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이쳐 커뮤니케이션 (Nature Communications)'에 1월 31일 출판됐다. (논문명 : De novo design of protein minibinder agonists of TLR3)
TLR3 (Toll-like Receptor 3)는 이중가닥 RNA (double-stranded RNA, dsRNA)를 인식하여 선천성 면역반응을 활성화하는 패턴 인식 수용체 (pattern recognition receptor)이다. 기존의 TLR3 작용제는 백신면역 증강제 (adjuvant) 및 항암면역치료제로 활용될 가능성이 있었으나, 화학적 불안정성, 면역 과활성화 위험, 균질한 대량제조의 어려움 등으로 인해 임상적 적용이 제한적이었다.
이에 연구팀은 컴퓨터 기반 단백질디자인 (computational protein design) 기술을 활용하여 TLR3과 결합하는 초소형 인공단백질 (minibinder)을 디자인하였다. 해당 인공단백질은 크기가 작고, 높은 안정성을 가지며, 지정한 TLR3의 특정 부위에만 특이적으로 결합할 수 있도록 디자인하였다. 이후 초저온 투과전자현미경 (Cryo-EM) 분석을 통해 설계된 인공단백질이 초기디자인 의도와 잘 부합되게 TLR3의 오목한 표면 (concave surface)에 결합하고 있음을 확인하였고, 이들의 분자상호작용을 규명하였다.
기존 dsRNA기반 작용제보다 더 정밀하게 TLR3 신호를 활성화할 수 있도록 Cryo-EM 구조를 통해 규명된 분자구조를 바탕으로 인공단백질을 이어 붙인 다중 결합(multivalent) 형태의 단백질을 추가적으로 개발하였고, TLR3 하위 신호인 NF-κB 신호를 활성화시킴을 확인하였다. 이를 통해 자연계에 존재하지 않은 디자인된 인공단백질에 의하여 선천성 면역반응을 효과적으로 조절할 수 있음을 확인하였다.
이번 연구는 KAIST 연구진과 미국 워싱턴대학교 단백질디자인 연구소 연구진 간의 긴밀한 국제공동연구를 통해 이루어졌으며, 향후 면역 조절 인공단백질에 기반한 다양한 백신면역 증강제, 항암면역치료제 등의 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
교신저자인 김호민 교수는 “인공지능기반 단백질디자인 연구는 2024년 노벨화학상 (데이비드 베이커교수, 단백질디자인 연구소)을 수상하며 큰 주목을 받고 있으며, 인공지능 기술의 발전에 힘입어 빠르게 성장하고 있는 첨단바이오 연구분야이다. 향후 백신, 신약, 진단키트, 산업용효소 등 다양한 바이오신소재 개발에 크게 기여할 수 있을 것이다. 이번 연구는 긴밀한 국제 공동연구를 통해 우수한 성과를 거둔 성공적 사례”라고 말했다.
한편 이번 연구는 IBS 바이오분자 및 세포구조연구단의 지원을 받아 수행되었다.
2025.02.10
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펨토초보다 짧은 순간 전이상태 분자구조를 밝히다
즈웨일 교수(1999년 노벨화학상)가 창출한 펨토화학을 통해 화학반응 중 일어나는 분자구조 변화를 실시간에서 관측할 수 있는 길이 열렸지만, 엄밀한 의미에서 에너지에 따른 전이상태 (Transition-State) 구조 변화를 직접 관측한 예는 매우 드물다. KAIST 연구진은, 광분해 화학반응 전이상태의 분자구조 변화를 분광학 기법*으로 정확하게 측정하는데 세계 최초로 성공했다.
*분광학 기법: 빛과 분자의 상호작용을 통해 양자역학적 분자구조를 정확하게 알아냄
우리 대학 화학과 김상규 교수 연구팀이 화학반응의 전이상태 (Transition-State) 구조를 실험적으로 밝히는 데 성공했다고 4일 밝혔다.
화학반응 속도론이 개발되면서, 가장 중요한 핵심으로 자리잡은 개념이 ‘전이상태 (Transition-State)’다. 전이상태 이론(Transition State Theory, 이하 TST) 에서는 반응물과 생성물 중간에 위치한 전이상태의 분자구조 및 동역학적 특성에 의해 반응속도, 생성물의 상대적 수율, 에너지 분포 등이 결정된다. TST는 지난 1세기 동안, 모든 환경에서의 연소, 유기, 생화학 반응 등에 널리 응용 되어온 가장 보편적인 반응속도론이다.
그러나, 전이상태는 펨토초(10-15 second)보다 더 짧은 시간 동안만 존재하므로, 전이상태를 직접 실험적으로 관찰하는 것은 매우 어려운 일이며 항상 도전적인 과제로 남아있었다.
김상규 교수 연구팀에서 관측한 전이상태는 특별한 의미를 갖는다. 분광학적 기법을 통해, 분자가 전이상태로 접근하면서 가지는 구조 변화를 매우 정확하게 측정할 수 있었던 첫 번째 예라는 점이다.
분광학 기법으로 측정된 정확한 전이상태 분자구조 변화에 따라 관찰된 반응속도의 급격한 변화를 통해서, 분자구조와 화학반응성 간 긴밀한 상관관계도 아울러 증명되었다.
김상규 교수는 “복잡한 분자의 화학반응에서 전이상태에 접근하면서 급격하게 변화하는 분자구조를 분광학 및 반응동역학 기법으로 밝힌 것은 처음이며, 향후 많은 이론 및 실험적 연구를 촉진할 것으로 기대된다. 특히, 전이상태 구조는 특정 화학반응을 선택적으로 빠르게 할 수 있는 고효율 촉매 설계에 가장 근원적인 정보를 제공할 것이다.”라고 말했다.
이번 연구 결과는 김정길 박사 (제 1 저자), 강민석 박사과정 학생, 윤준호 박사(現 LG화학)가 공동 저자로 2025년 1월 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications, Vol. 16, 210) 에 대표적(Featured) 연구 성과로 발표됐다.
또한 매우 이례적으로 분광학 분야 최고 권위자인 MIT의 로버트 필드(Robert Field) 교수 및 이스라엘 벤구리온 대학 바라밴 (Baraban) 교수가 공동작성한 하이라이트 커멘트(Nature Communications, 16, 76)를 통해, 이번 연구 결과가 가지는 독창성과 시사성, 중요성 및 향후 실험물리화학 분야에서의 임팩트가 강조됐다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구사업 및 기초과학 4.0 중점연구소 (자연과학연구소)에서 지원받아 수행됐다.
2025.02.04
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백금 1/10 줄인 촉매로 수전해 셀 생산 성공
수전해 셀은 물을 전기화학적으로 분해해 수소를 생산하는 기술로, 탄소 중립 시대를 위한 필수적인 에너지 변환 기술이지만 산업적 활용을 위해서는 고가의 백금 사용량이 크게 요구되는 한계가 있었다. 한국 연구진이 백금 사용량을 1/10로 줄여 수전해 셀의 경제성을 높이는데 성공했다. 이번 연구에서 측정한 수전해 셀 성능은 미국 에너지부(Department of Energy, DOE)가 제시한 수전해 셀 성능 및 귀금속 사용량의 2026년 목표치를 유일하게 충족시켰다고 평가받았다.
우리 대학 생명화학공학과 이진우 교수 연구팀이 화학과 김형준 교수 연구팀과 공동연구를 통해 음이온 교환막 기반 수전해 셀의 성능과 안정성을 획기적으로 높이는 고성능 고안정성 귀금속 단일 원자 촉매를 개발했다고 31일 밝혔다.
연구팀은 귀금속 촉매의 열화 메커니즘을 역이용하는 ‘자가조립원조 귀금속 동적배치’전략을 개발했다. 이 방법은 1,000℃ 이상의 고온에서 귀금속이 자발적이고 선택적으로 탄화물 지지체에 단일원자로 분해돼 안정적으로 담지되는 합성 기술이다. 이를 통해, 상용 백금 촉매 대비 1/10 수준의 백금 사용량으로도 더 높은 성능과 안정성을 구현했다.
단일 원자 촉매는 금속 원자가 지지체 표면에 고립된 형태로 담지돼 높은 귀금속당 촉매 효율을 나타내지만, 기존 저온 환원법에서는 촉매 성능 및 안정성 확보에 한계가 있었다.
연구팀은 귀금속 전구체와 고분자 사이의 분자적 상호작용 및 귀금속-지지체 사이의 상호작용을 응용해 자가조립원조 귀금속 동적배치라는 새로운 단일 원자 촉매합성 메커니즘을 제시했다. 또한, 연구팀은 이 합성 기술을 통해 백금뿐만 아니라 이리듐, 팔라듐, 로듐 등 다양한 귀금속 단일 원자 촉매에도 적용 가능성을 입증했다.
개발된 백금 단일 원자 촉매의 경우, 염기 조건 수소 생성반응에서 높은 안정성을 가지며 높은 밀도의 귀금속 활성점을 통해 우수한 수소 생산 성능을 보였다. 이 결과 상용 백금 촉매 대비 5배 높은 귀금속당 수소 생산 성능을 구현할 수 있었다.
연구팀은 개발 촉매의 상용성 평가를 위해 음이온 교환막 기반 수전해 셀에 적용했다. 개발된 백금 단일 원자 촉매는 상용 백금 촉매 대비 1/10 백금 사용량에도 불구하고 그를 능가하는 3.38A/cm2 (@ 1.8 V)의 높은 성능을 기록했으며, 1A/cm2의 산업용 전류밀도에서도 우수한 안정성을 나타냈다. 특히 이 성능은 미국 에너지부(Department of Energy, DOE)가 제시한 수전해 셀 성능 및 귀금속 사용량의 2026년 목표치를 충족시키는 유일한 음이온 교환막 기반 수전해 셀 성능으로 평가받는다.
제1 저자인 김성빈 연구교수는 "이번 기술은 수전해 셀의 원가를 크게 절감시키며 이번 연구에서 제시된 자가조립원조 귀금속 동적배치 전략은 수전해 셀뿐만 아니라 다양한 귀금속 기반 촉매 공정에도 응용할 수 있어 산업적 파급력이 클 것으로 보인다“고 말했다.
생명화학공학과 김성빈 연구교수가 주도하고, UNIST 에너지화학공학과 신승재 교수, KIST 수소연료전지센터 김호영 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `에너지 인바이론멘탈 사이언스 (Energy & Environmental Science)' 1월 18권에 출판됐으며, 후면 표지논문(inside back cover)으로 선정됐다.
(논문명 : Self-assembly-assisted dynamic placement of noble metals selectively on multifunctional carbide supports for alkaline hydrogen electrocatalysis) DOI: 10.1039/D4EE04660A
한편 이번 연구는 한국연구재단의 나노미래소재원천기술개발사업, 중견연구자지원사업, 미래소재디스커버리사업 및 한국슈퍼컴퓨팅센터의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.03
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버려지는 이산화탄소를 되살릴 수 있다면
세계적으로 기후 변화와 탄소 배출 문제의 심각성이 대두되면서 이산화탄소(CO2)를 화학 연료와 화합물 등의 자원으로 전환해서 활용하는 기술이 절실한 상황이다. 우리 대학 화학과 박정영 교수 연구팀이 한국재료연구원 나노재료연구본부 박다희 박사 연구팀과 공동연구를 통해 이산화탄소(CO2) 전환 효율을 크게 향상하는 촉매 기술을 개발했다.
기존의 이산화탄소(CO2) 전환 기술은 높은 에너지를 소비하는 것에 비해 효율은 낮아 상용화가 어렵다. 특히, 단원자 촉매(SACs)는 촉매 합성이 복잡하고, 금속 산화물 지지체(촉매 입자를 안정적으로 유지하거나 내구성을 높이는 역할)와 결합 안정성을 유지하기 어려워 촉매 성능이 떨어졌다.
이러한 한계를 극복하기 위해 연구팀은 단일 및 이중 단원자 촉매 기술을 개발하고 간단한 공정으로 촉매 효율을 높이는 기술을 선보였다. 본 성과는 이중 단원자 촉매(DSACs)로 금속 간 전자 상호작용을 적극 활용해 기존보다 50% 이상 높은 전환율과 우수한 선택성(촉매가 원하는 생성물을 많이 생성할 수 있도록 유도하는 능력)을 구현했다.
본 기술은 금속 산화물 지지체 내 산소 공공(Oxygen Vacancy)과 결함 구조를 정밀하게 제어해 이산화탄소(CO2) 전환 반응의 효율과 선택성을 획기적으로 높이는 촉매 설계 기술이다. 산소 공공이 촉매 표면에 이산화탄소가 잘 흡착되도록 돕고, 단원자 및 이중 단원자는 수소(H2)가 흡착되도록 돕는다. 산소 공공과 단원자 및 이중 단원자가 함께 작용하면서 이산화탄소(CO2)가 수소(H2)와 만나 원하는 화합물로 쉽게 전환되는 것이다. 특히, 이중 단원자 촉매(DSACs)는 두 금속 원자 간의 전자 상호작용을 적극 활용해 반응 경로를 조절하고 효율을 극대화했다.
연구팀은 에어로졸 분무 열분해법(Aerosol-Assisted Spray Pyrolysis)을 적용해 간단한 공정으로 촉매를 합성하고 대량 생산 가능성도 확보했다. 이는 복잡한 중간 과정 없이 액체 상태의 재료를 에어로졸(안개 같은 작은 입자)로 만든 후 뜨거운 챔버에 보내면 촉매가 완성되는 간단한 공정 방식이다. 해당 방식은 금속 산화물 지지체 내부에 금속 원자를 균일하게 분산시키고, 결함 구조를 정밀하게 조절할 수 있도록 돕는다. 이처럼 금속 산화물 지지체의 결함 구조를 정밀하게 제어함으로써 단일 및 이중 단원자 촉매를 안정적으로 형성하고 이중 단원자 촉매(DSACs)를 활용해 기존 단일 원자 촉매 사용량을 약 50% 줄이면서도 이산화탄소(CO2) 전환 효율을 기존 대비 약 두 배 이상 향상시키고, 99% 이상의 높은 선택성을 구현했다.
본 기술은 화학 연료 합성, 수소 생산, 청정에너지 산업 등 다양한 분야에 활용할 수 있다. 또한, 촉매 합성법(에어로졸 분무 열분해법)이 간단하고 생산 효율도 높아서 상용화될 가능성이 매우 크다.
연구책임자인 박다희 선임연구원은 "본 기술은 이산화탄소(CO2) 전환 촉매의 성능을 획기적으로 향상하는 동시에 간단한 공정을 통해 상용화를 가능하게 한 중요한 성과”라며, "탄소중립 실현을 위한 핵심 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.”라고 밝혔다. 또한 박정영 교수는 “본 연구는 새로운 종류의 단원자 촉매를 상대적으로 쉽게 합성할 수 있어 다양한 화학 반응에 쓰일 수 있고, 온실가스로 인한 지구온난화 문제 해결에 가장 시급한 연구 분야인 이산화탄소 분해/활용 촉매개발에 중요한 단초를 제공한다.”라고 언급했다.
본 연구는 한국재료연구원의 주요사업과 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 국가과학기술연구회의 지원을 받아 수행되었다. 연구 결과는 촉매 및 에너지 분야에서 권위 있는 저널인 어플라이드 카탈러시스 비: 인바이런멘탈 앤 에너지(Applied Catalysis B: Environmental and Energy(JCR 상위 1%, IF 20.3))에 온라인 게재됐다.
*논문(Applied Catalysis B: Environmental and Energy)
DOI 주소 https://doi.org/10.1016/j.apcatb.2024.124987
2025.01.23
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원하는 소재 개발 인공지능 모퓨전(MOFFUSION)으로
최근 생성형 인공지능은 텍스트, 이미지, 비디오 생성 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있지만, 소재 개발 분야에서는 아직 충분히 활용되지 못하고 있다. 이러한 상황에서 KAIST 연구진이 구조적 복잡성을 지닌 다공성 소재를 생성하는 인공지능 모델을 개발하여, 사용자가 원하는 특성의 소재를 선택적으로 생성할 수 있게 되었다.
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 원하는 물성을 가진 금속 유기 골격체(Metal-Organic Frameworks, MOF)를 생성하는 인공지능 모델을 개발했다고 23일 밝혔다.
김지한 교수 연구팀이 개발한 생성형 인공지능 모델인 모퓨전(MOFFUSION)은 금속 유기 골격체의 구조를 보다 효율적으로 표현하기 위해, 이들의 공극 구조를 3차원 모델링 기법을 활용해 나타내는 혁신적인 접근 방식을 채택했다. 이 기법을 통해 기존 모델들에서 보고된 낮은 구조 생성 효율을 81.7%로 크게 향상시켰다.
또한, 모퓨전은 생성 과정에서 사용자가 원하는 특성을 다양한 형태로 표현하여 인공지능 모델에 입력할 수 있는 특징이 있다. 연구진은 사용자가 원하는 물성을 숫자, 카테고리, 텍스트 등 다양한 형태로 입력할 수 있으며, 데이터 형태와 관계없이 높은 생성 성능을 보임을 확인했다.
예를 들어, 사용자가 생성하고자 하는 물질의 특성값을 텍스트 형태(예:“30 g/L의 수소 흡착량을 갖는 구조”)로 모델에 입력하면, 모델은 이에 상응하는 물질을 선택적으로 생성한다. 이러한 특징은 소재 개발에 있어 인공지능 모델의 활용성과 편의성을 크게 개선하는 요소로 작용한다.
김지한 교수는 “원하는 물성의 소재를 개발하는 것은 소재 분야의 가장 큰 목표이며 오랜 연구 주제”라며, “연구팀이 개발한 기술은 인공지능을 활용한 다공성 소재 개발에 있어 큰 발전을 이뤘으며, 앞으로 해당 분야에서 생성형 인공지능의 도입을 촉진할 것”이라고 말했다.
우리 대학 생명화학공학과 박준길 박사, 이유한 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 지난 1월 2일 게재됐다. (논문명 : Multi-modal conditional diffusion model using signed distance functions for metal-organic frameworks generation) (https://doi.org/10.1038/s41467-024-55390-9)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 탑-티어 연구기관 간 협력 플랫폼 구축 및 공동연구 지원사업, 나노 및 소재기술 개발사업, 그리고 한국연구재단 (NRF) 중견연구자 지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.01.23
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스스로 학습·수정하는 뉴로모픽 반도체칩 개발
기존 컴퓨터 시스템은 데이터 처리 장치와 저장 장치가 분리돼 있어, 인공지능처럼 복잡한 데이터를 처리하기에는 효율적이지 않다. KAIST 연구팀은 우리 뇌의 정보 처리 방식과 유사한 멤리스터 기반 통합 시스템을 개발했다. 이제 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 의심스러운 활동을 즉시 인식하는 스마트 보안 카메라부터 건강 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 의료기기까지 다양한 분야에 적용될 수 있게 되었다.
우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수, 윤영규 교수 공동연구팀이 스스로 학습하고 오류를 수정할 수 있는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 초소형 컴퓨팅 칩을 개발했다고 17일 밝혔다.
연구팀이 개발한 이 컴퓨팅 칩의 특별한 점은 기존 뉴로모픽 소자에서 해결이 어려웠던 비이상적 특성에서 발생하는 오류를 스스로 학습하고 수정할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 영상 스트림을 처리할 때 칩은 움직이는 물체를 배경에서 자동으로 분리하는 법을 학습하며 시간이 지날수록 이 작업을 더 잘 수행하게 된다.
이러한 자가 학습 능력은 실시간 영상 처리에서 이상적인 컴퓨터 시뮬레이션에 견줄 만한 정확도를 달성하며 입증됐다. 연구팀의 주요성과는 뇌와 유사한 구성 요소의 개발을 넘어, 신뢰성과 실용성을 모두 갖춘 시스템으로 완성한 것에 있다.
연구팀은 세계 최초로 즉각적인 환경 변화에 적응할 수 있는 멤리스터 기반 통합 시스템을 개발하며, 기존 기술의 한계를 극복하는 혁신적인 해결책을 제시했다.
이 혁신의 핵심에는 멤리스터(memristor)*라고 불리는 차세대 반도체 소자가 있다. 이 소자의 가변 저항 특성은 신경망의 시냅스 역할을 대체할 수 있게 되고, 이를 활용해 우리 뇌세포처럼 데이터 저장 및 연산을 동시에 수행할 수 있다.
*멤리스터: 메모리(memory)와 저항(resistor)의 합성어로 두 단자 사이로 과거에 흐른 전하량과 방향에 따라 저항값이 결정되는 차세대 전기소자
연구팀은 저항 변화를 정밀하게 제어할 수 있는 고신뢰성 멤리스터를 설계하고, 자가 학습을 통해 복잡한 보정 과정을 배제한 효율적인 시스템을 개발했다. 이번 연구는 실시간 학습과 추론을 지원하는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 통합 시스템의 상용화 가능성을 실험적으로 검증했다는 점에서 중요한 의미를 가진다.
이 기술은 일상적인 기기에서 인공지능을 사용하는 방식을 혁신하여 AI 작업 처리를 위해 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 로컬에서 처리할 수 있게 되어, 더 빠르고 사생활 보호가 강화되며 에너지 효율성이 높아질 것이다.
이 기술 개발을 주도한 KAIST 정학천 연구원과 한승재 연구원은 “이 시스템은 책상과 자료 캐비닛을 오가며 일하는 대신 모든 것이 손이 닿는 곳에 있는 스마트 작업 공간과 같다. 이는 모든 것이 한 곳에서 처리돼 매우 효율적인 우리 뇌의 정보 처리 방식과 유사하다”고 설명했다.
전기및전자공학부 정학천 석박통합과정생과 한승재 석박사통합과정생이 제 1저자로 연구에 참여했으며 국제 학술지 `네이처 일렉트로닉스 (Nature Electronics)'에 2025년 1월 8일 자로 온라인 게재됐다.
(논문 제목: Self-supervised video processing with self-calibration on an analogue computing platform based on a selector-less memristor array, https://doi.org/10.1038/s41928-024-01318-6)
이번 연구는 한국연구재단의 차세대지능형반도체기술개발사업, 우수신진연구사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 정보통신기획평가원의 한국전자통신연구원연구개발지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.01.22
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인간 장 줄기세포 대량 배양, 재생 치료 길 열렸다
우리 연구진이 세계 최초로 화학적으로 규명되고 동물 성분이 완전히 배제된 완전 무이종 (xenogeneic-free) 환경에서 인간 장 줄기세포를 대량 배양하여 줄기세포 치료제로의 임상 적용 가능성을 입증하는데 성공했다. 이번 성과로 향후 환자 맞춤형 줄기세포를 활용한 첨단 재생 치료에 적용 이 가능할 것으로 기대된다.
우리 대학 생명화학공학과 임성갑 교수 연구팀이 한국생명공학연구원(기관장 김장성) 국가아젠다연구부 손미영 박사 연구팀과 공동 연구를 통해, 무이종(xenogeneic-free) 인간 장 줄기세포 재생 치료 플랫폼을 개발했다고 12일 밝혔다.
연구팀은 기존에 사용되던 쥐 섬유아세포, 매트리젤 코팅 없이, 기상 증착된 유기 고분자를 활용한 혁신적인 배양 및 재생 치료 플랫폼을 개발했다.
고분자 스크리닝을 통해 장 줄기세포를 동물 유래 물질 없이 배양하기에 최적인 ‘XF-DISC’ 표면을 발굴했으며, 개발된 XF-DISC는 장 줄기세포의 장기배양, 대량 배양, 동결 보관 시스템에 성공적으로 적용 가능함을 입증했다.
이 플랫폼에서 배양된 장 줄기세포는 분화 모델로 확장 가능할 뿐만 아니라, 생체 내 이식 (in vivo) 실험에 적용되어 장 상피 손상 및 염증성 모델의 쥐 대장에 성공적으로 이식되었다.
이식 이후, 인간 장 줄기세포는 쥐의 대장 조직과 효과적으로 융합되었고, 손상 부위를 재생하고 염증 반응을 완화하는데 탁월한 성능을 보였다.
특히, 사람의 세포가 동물 모델에 이종이식(xenogaft) 된 후에도 기능을 유지하고 조직 재생 효과를 발휘한 것은, 이 플랫폼이 줄기세포 치료제로서의 실질적인 임상 적용 가능성을 입증한 중요한 사례로 평가받고 있다.
이번 연구는 재생 의학 분야에서 인간 만능줄기세포(hPSC)로부터 유도된 장 줄기세포의 신뢰성 있는 대량 배양과 임상 적용 가능성을 한 단계 높일 것으로 기대된다.
향후 연구는 이 플랫폼의 상용화 가능성과 대규모 생산성을 평가하고, 환자 유래 줄기세포에 대한 적용성을 검토할 계획이다. 또한, 환자 유래 장 줄기세포가 무이종 환경에서 성공적으로 배양될 경우, 실제 환자를 대상으로 한 임상 효과를 검증하는 후속 연구가 진행될 예정이다.
임성갑 교수는 “이번 연구성과는 기존 줄기세포 배양 방식을 넘어, 동물 유래 성분을 완전히 배제한 혁신적인 무이종 배양 플랫폼을 개발한 중요한 전환점이다. 특히, 인간 장 줄기세포의 대량 배양, 장기배양 및 이식 가능성을 세계 최초로 입증함으로써 줄기세포 치료제의 신뢰성과 생산성을 획기적으로 향상시켰다. 이는 재생 의학 분야에서 중요한 진전을 의미하며, 향후 연구는 이 플랫폼의 상용화 가능성과 환자 맞춤형 임상 성능을 평가하는 데 집중될 것이다.”라고 말했다.
이번 연구 결과는 우리 대학 박성현 박사과정생, 한국생명공학연구원 권오만 박사, 이하나 박사가 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)’지에 12월 2일 자 온라인에 게재됐다.
(논문명: Xenogeneic-free culture of human intestinal stem cells on functional polymer-coated substrates for scalable, clinical-grade stem cell therapy)
한편 과학산업통상자원부, 한국연구재단, 한국과학기술정보통신부, 한국보건복지부, 한국생명공학연구원의 지원을 받아 수행됐다.
2024.12.15
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