신소재공학과 김일두 교수의 동물 단백질을 촉매로 활용해 호흡으로 질병을 진단할 수 있는 센서 개발과 관련한 연구결과가 게재된 화학분야 국제학술지인 '어카운트 오브 케미칼 리서치' 올 7월호 표지사진.
환자의 날숨 속 가스농도를 음주측정기와 같이 간편하고 빠른 방법으로 측정해 질병을 조기에 진단할 수 있는 ‘헬스케어 사물인터넷(IoT) 가스센서’와 빅데이터·인체네트워크 시뮬레이션을 이용한 ‘개인맞춤형 항암치료 기술’등이 4차 산업혁명을 이끌어 나갈 ‘2017 KAIST 10대 핵심 특허기술’로 뽑혔다.
우리대학은 최근 내부교수들을 대상으로 공모를 진행한 후 접수된 특허기술을 대상으로 학과장 및 변리사·벤처 투자자·사업화 전문가 등 10명 내외로 구성된 ‘평가·선정위원단’의 조사와 자문·평가를 통해 4차 산업혁명을 주도할 기술 가운데 당장 사업화 가능성이 높은 기술 위주로 ‘2017 KAIST 10대 핵심 특허기술’을 선정하고 그 결과를 23일 발표했다.
그동안 직접 연구·개발을 통해 특허를 보유 중인 우수기술 가운데 ICT(정보통신기술)·무인 운송수단·인공지능·로봇공학·사물 인터넷(IoT)·나노기술·빅데이터 분석 등 4차 산업혁명을 주도하는 파급효과가 큰 기술을 위주로 향후 다양한 분야로의 응용가능성과 시장규모·기술적인 혁신성 등을 감안해서 10대 기술을 선정했다는 게 학교 관계자의 설명이다. 선정된 기술은 비즈니스 모델 개발을 통한 프로토타입 제작지원은 물론 국내·외 마케팅 우선 추진과 IP R&D 분석 등 학교로부터 다양한 지원을 받게 된다.
특히 신성철 총장이 올 3월 취임당시 내걸은 KAIST 5대 혁신방안 중 하나인 ‘기술사업화’ 혁신의 일환으로 기술사업화에 대한 성공률 제고와 활성화를 위해 우리대학은 오는 9월 12일 서울 삼성동 코엑스에서 10대 핵심 특허기술에 관심이 많은 기업관계자 등 200여명을 초청해 해당 기술에 대한 구체적인 설명과 함께 현장에서 기술이전에 관한 상담 등을 진행하는 대규모 설명회를 개최할 예정이다.
사업화를 목적으로 국내·외 기업들과의 기술개발 및 기술이전 등 상호 협력방안을 논의하기 위해 마련한 이 설명회에는 신성철 총장을 비롯해 김규옥 기술보증기금 이사장, 고정식 총동문회장 등 주요 내·외빈이 참석한다. 특히 이날 설명회에는 김일두 교수(신소재공학과)·조광현 교수(바이오및뇌공학과) 등 연구자인 교수진 10명 모두가 직접 참석해 특허기술별로 15분씩 발표하는 시간을 갖는다.
우리대학이 23일 발표한 ‘2017 KAIST 10대 핵심 특허기술’은 ▲환자의 날숨만으로 병을 조기에 진단할 수 있는 헬스케어 사물인터넷(IoT) 가스센서(김일두 교수) ▲빅데이터와 인체네트워크 시뮬레이션을 이용한 개인맞춤형 항암치료 기술(조광현 교수) ▲인체 모션 감지용 고민감도 웨어러블 스트레인 센서(박오옥 교수) ▲하드웨어 기반의 칩 앤 플래쉬(Chip & Flash) 메모리 데이터 보안기술(최양규 교수) ▲근적외선 뇌 영상 바이오 헬스케어 장치(배현민 교수) 등 이다.
이밖에 ▲사용자의 감정에 따라 감성기반의 대화가 가능한 디지털 생명체 생성시스템과 제어방법에 관한 기술(김종환 교수) ▲스마트 팩토리 구현을 위한 레이저-통합 정밀계측시스템 기술(김승우 교수) ▲실내·외 이동로봇의 자율주행을 위한 위치인식 및 지도작성 기술(명현 교수) ▲가변이득 위상천이기를 이용한 초소형·저전력·고선형 5G 빔포밍 IC 최적화 기술(홍성철 교수) ▲5G 통신 용량증대를 위한 빔포밍 기반의 다중채널 무선자원 집적화 기술(조동호 교수)도 10대 핵심 특허기술에 포함됐다.
각 특허기술을 세부적으로 소개하면 우선 ▲환자의 날숨만으로 병을 진단할 수 있는 헬스케어 사물인터넷(IoT) 가스센서(김일두 교수·신소재공학과)는 환자의 호흡을 통해 배출되는 날숨 속 가스를 측정해 질병을 조기진단 할 수 있는 기술이다. 특정질병에 대해 음주 측정기처럼 간편하고 빠르게 진단할 수 있는 게 큰 특징으로 스마트 폰이나 모바일 헬스기기, 웨어러블 센서 등에 적용이 가능하다.
▲빅데이터와 인체네트워크 시뮬레이션을 이용한 개인맞춤형 항암치료 기술은 암세포 유전자 변이정보를 반영한 가상실험을 통해 약물효과를 예측하고 최적화할 수 있는 기술이다. 환자의 유전자 변이정보를 활용하므로 개인맞춤형 치료전략 수립이 가능하다. 조광현(바이오및뇌공학과) 교수는 “표적항암제 개발에 대한 중요성 및 시장규모는 기하급수적으로 증가하는 반면 암세포 특징이나 약제 내성부분을 반영하지 않은 기존연구는 치료효과가 낮기 때문에 약물효과를 예측할 수 있는 기술개발이 필요했다”고 개발동기를 밝혔다.
▲박오옥(생명화학공학과) 교수가 개발한 인체 모션 감지용 고민감도 웨어러블 스트레인 센서는 신축성 있는 실을 이용해 만들어졌기 때문에 기존의 금속으로 만들어진 센서와는 달리 신축성과 민감도가 매우 높은 차세대 센서다. 쉽게 구부려지고 늘어나는 특성상 웨어러블 디바이스에 적용이 가능하고 인체에 무해해서 옷 또는 장갑 등 스마트 의류에도 응용할 수 있다.
▲하드웨어 기반의 챕 앤 플래쉬(Chip & Flash) 메모리 데이터 보안기술(최양규 교수·전기및전자공학부)은 하드웨어 내에 위치한 보안 소자가 인가된 전기신호에 의해 물리적으로 파괴됨으로써 외부로부터의 시스템 접근을 원천적으로 차단하는 기술이다. 소프트웨어가 아닌 하드웨어적인 보안기술이므로 파괴된 보안 소자의 복구를 위한 방법이 현존하지 않기 때문에 90%이상을 SW 보안기술에 의존하고 있는 국방·국가정보·금융업·공공기관·대기업 서버 등에 적용이 가능하다.
▲근적외선 뇌 영상 바이오 헬스케어 장치(배현민 교수·전기및전자공학부)는 공간해상도를 가지는 고해상도 뇌 영상장치이다. 기존 시스템의 단점인 낮은 해상도를 획기적으로 개선했기 때문에 뇌혈관계 질환 및 뇌 인지기능 등을 모니터링 할 수 있고 휴대가 가능하다. 인구 고령화로 인해 퇴행성 뇌질환 시장규모는 지속적으로 성장할 가능성이 높기 때문에 향후 수요가 급증할 것으로 예상된다.
▲김종환 교수(전기및전자공학부)가 개발한 사용자의 감정에 따라 감성서비스를 제공하는 디지털 생명체 기술은 사용자의 외형·음성·성향정보를 분석하고 디지털 DNA에 저장해 이를 바탕으로 새로운 디지털 생명체를 생성하고 이 생명체를 통해 사용자에게 최적화된 감성서비스를 제공하는 기술이다. 사용자와 디지털 생명체 간 스토리가 있는 대화가 가능해서 하드웨어 교육용 로봇이나 엔터테인먼트·우울증이나 외로움 치료를 위한 헬스케어 분야에 적용할 수 있다.
▲스마트 팩토리 구현을 위한 레이저-통합 정밀계측시스템 기술(김승우 교수·기계공학과)은 생산설비에 멀티 타겟 계측기술을 적용해 생산 공정 중 장비의 변형을 실시간으로 진단하고 하나의 계측기를 이용해 여러 장비의 상태를 동시에 진단하며 다양한 계측데이터를 인공지능과 결합, 생산 장비를 실시간으로 보정할 수 있다. 계측시스템의 정밀도 향상으로 제품 품질을 높일 수 있어 대형구조물 정렬이나 공작기계 모니터링·정밀 대형장비 열 변형 계측 등에 활용가능하다.
▲명현(건설및환경공학과) 교수의 실내·외 이동로봇의 자율주행을 위한 위치인식 및 지도작성 기술은 저가의 장비를 활용한 고성능 네비게이션 기술이다. 기존의 저가 센서들을 융합했기 때문에 다양한 환경에 대응이 가능하고, 각 센서의 단점을 상호 보완할 수 있기에 동적인 환경에서도 평균 10cm 이내의 작은 오차로 정확한 위치정보를 수집할 수 있다. 명 교수는 “기존 기술은 동적인 환경에서 위치인식에 대한 오차가 크고 실외의 경우 고가의 센서가 필요하므로 저가의 센서로 다양한 환경에 적용 가능한 위치인식 및 맵 작성기술이 각광을 받을 것으로 예상했다”고 개발배경을 설명했다.
▲5G 빔포밍 IC 최적화 기술(홍성철 교수·전기및전자공학부)은 5G 이동통신을 위한 새로운 구조의 저전력·초소형·고선형 빔포밍 IC기술이다. 감쇠기를 없애 초소형 IC를 구현하고 가변이득 위상천이기 제작으로 이득변화에 따른 위상오차를 최소화해서 낮은 전력에서도 효율이 증가된다는 게 특징이다. 4차 산업혁명 시대의 핵심 인프라인 5G 이동통신 기술로 사물인터넷(IoT) 및 5G 차량 사물통신(V2X) 등에 활용이 가능하다.
마지막으로 조동호(전기및전자공학부) 교수의 ▲5G 통신용량 증대를 위한 빔포밍 기반의 다중채널 무선자원 집적화 기술은 N개의 패턴/편파 안테나를 집적함으로써 N배의 대용량 전송을 가능하게 하는 5G 이동통신의 핵심기술이다. 통신 속도 개선, 간섭 저하 및 송신 전력소모 감소 등의 효과가 기대된다. 자율 주행 통신을 위한 인프라로도 활용이 가능하다.
최경철 산학협력단장은 “이번 2017 10대 핵심 특허기술에 대한 선정을 계기로 우리대학은 앞으로 국내·외 기업을 대상으로 기술이전 마케팅을 적극 추진하는 한편 성공적인 기술이전으로 이어질 수 있도록 온갖 지원을 아끼지 않을 것”이라고 말했다. 최 단장은 또 “기술사업화 활성화를 위해 아직 발굴되지 않은 핵심 특허기술과 각종 사업추진 관련 아이디어 등에 관한 지속적인 발굴노력 등을 통해 산학협력 사업을 적극 추진해나갈 방침”이라고 강조했다.
전 세계의 플라스틱 생산량이 증가함에 따라 폐기되는 플라스틱의 양도 증가하게 돼 여러 가지 환경적, 경제적 문제를 일으키고 있다. 한국 연구진이 고성능 촉매를 개발해 플라스틱 폐기물의 분해와 재활용을 쉽고 경제적으로 할 수 있도록 하는 기술을 개발하여 화제다. 우리 대학 생명화학공학과 최민기 교수, 충남대학교 에너지 과학기술 대학원 신혜영 교수 공동연구팀이 폐플라스틱의 분해 및 재활용 공정의 중요 반응인 탈염소 반응의 반응 메커니즘을 규명하고 미량의 백금으로도 염소를 효과적으로 제거할 수 있는 촉매를 개발했다고 26일 밝혔다. 플라스틱의 재활용을 위한 다양한 연구가 진행되고 있는데, 특히 열분해를 이용한 화학적 재활용 방법은 복잡하고 비경제적인 플라스틱 폐기물의 분류 과정을 생략할 수 있어 산업적으로 큰 주목을 받고 있다. 또한 이때 생성되는 유분은 플라스틱의 원료인 에틸렌, 프로필렌으로 변환이 가능하기 때문에 완벽한 플라스틱의 순환 경제를 가능케 한다. 하지만 폐플라스
2024-09-28후쿠시마 오염수가 2023년부터 해양에 방류되면서 중수로 원전 운영 시 발생하는 대표적인 방사성 물질인 삼중수소에 대한 대중적 관심이 크게 늘어났다. 삼중수소는 주로 물 분자에 포함돼 존재하기 때문에 해양 생태계와 환경에 위험을 초래할 수 있어 삼중수소 제거 설비가 필요한데, 한국 연구진이 촉매를 이용해 획기적으로 제거할 수 있는 기술을 개발해 화제다. 우리 대학 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 한국원자력연구원(원장 주한규) 박찬우 박사 연구팀과의 공동연구를 통해 원전 폐수에 함유된 삼중수소 제거 공정을 위한 새로운 구조의 이중기능* 소수성 촉매를 개발했다고 27일 밝혔다. 연구팀의 촉매는 특정 반응 조건에서 최대 76.3%의 반응 효율을 보였으며, 특히 현재까지 밝혀진 바가 거의 없는 수백 ppm 수준의 저농도 동위원소에 대한 촉매의 작용을 구체적으로 확인했다. *이중기능: 액체 상태의 물은 차단하고 기체 상태의 수증기는 통과하는 성질을 말함 현재 삼중수소 제거에
2024-08-27지질 뗏목은 세포막 간 융합, 신호 전달, 바이러스 침투 등 세포 기능과 질병 발병의 핵심 과정에 중요한 역할을 한다. 한국 연구진이 지금까지 알려지지 않았던 지질 뗏목의 정렬 원인과 그 조절 메커니즘을 밝혀내어 세포막 간 상호작용을 조절하여 질병 치료에 새로운 접근법을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 최명철 교수팀이 고등과학원(원장 최재경) 현창봉 교수팀, 포항가속기연구소(소장 강흥식) 이현휘 박사와 공동으로 세포막 간의 상호작용을 매개하는 지질 뗏목(Lipid Raft)의 정렬 현상의 원리를 최초로 규명했다고 5일 밝혔다. 세포 융합, 바이러스 침투, 세포 간 신호 전달 등 다양한 세포막 간의 상호작용을 조절할 수 있는 핵심 기전을 밝힌 것이다. 세포막(Cell membrane)은 세포의 내부와 외부를 구분하는 얇고 유연한 막으로, 지질 이중층(lipid bilayer)으로 구성돼 있다. 세포막에는 수많은 막단백질(membrane prote
2024-06-05최근 자연어나 이미지, 동영상, 음악 등 다양한 분야에서 주목받는 생성형 AI가 신약 설계 분야에서도 기존 신규성 문제를 극복하고 새로운 혁신을 일으키고 있다고 하는데 어떤 기술일까? 우리 대학 화학과 김우연 교수 연구팀이 단백질-분자 사이의 상호작용을 고려해 활성 데이터 없이도 타겟 단백질에 적합한 약물 설계 생성형 AI를 개발했다고 18일 밝혔다. 신규 약물을 발굴하기 위해서는 질병의 원인이 되는 타겟 단백질에 특이적으로 결합하는 분자를 찾는 것이 중요하다. 기존의 약물 설계 생성형 AI는 특정 단백질의 이미 알려진 활성 데이터를 학습에 활용하기 때문에 기존 약물과 유사한 약물을 설계하려는 경향이 있다. 이는 신규성이 중요한 신약 개발 분야에서 치명적인 약점으로 지적되어 왔다. 또한 사업성이 높은 계열 내 최초(First-in-class) 타겟 단백질에 대해서는 실험 데이터가 매우 적거나 전무한데, 이 경우 기존 방식의 생성형 AI를 활용하는 것이 불가능하다. 연구팀
2024-04-18신약 개발이나 재료과학과 같은 분야에서는 원하는 화학 특성 조건을 갖춘 물질을 발굴하는 것이 중요한 도전으로 부상하고 있다. 우리 대학 연구팀은 화학반응 예측이나 독성 예측, 그리고 화합물 구조 설계 등 다양한 문제를 동시에 풀면서 기존의 인공지능 기술을 뛰어넘는 성능을 보이는 기술을 개발했다. 김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 분자 데이터에 다중 모달리티 학습(multi-modal learning) 기술을 도입해, 분자 구조와 그 생화학적 특성을 동시에 생성하고 예측이 가능해 다양한 화학적 과제에 광범위하게 활용가능한 인공지능 기술을 개발했다고 25일 밝혔다. 심층신경망 기술을 통한 인공지능의 발달 이래 이러한 분자와 그 특성값 사이의 관계를 파악하려는 시도는 꾸준히 이루어져 왔다. 최근 비 지도 학습(unsupervised training)을 통한 사전학습 기법이 떠오르면서 분자 구조 자체로부터 화합물의 성질을 예측하는 인공지능 연구들이 제시되었으나 새로운 화합물의
2024-03-25