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정확도·효율성 높인 생명과학 데이터 분석 도구 'scICE' 개발
기존보다 최대 30배 빠른 속도로 안정적인 결과만을 자동으로 선별하여 대규모 생명과학 데이터 분석의 정확도와 효율성을 획기적으로 향상하는 방법이 나왔다. 우리 대학 수리과학과 김재경 교수 연구팀은 세포 분류(클러스터링) 결과의 안정성을 수학적으로 평가해 불안정한 결과를 걸러내는 새로운 분석 도구인 ‘scICE(single-cell Inconsistency Clustering Estimator)’를 개발했다.
단일세포 수준에서 유전자 발현을 분석하는 기술인 단일세포 전사체 분석법(scRNA-seq)은 현대 생명과학 연구의 핵심 도구로 자리 잡았다. 이 과정에서 클러스터링은 유사한 유전자 발현 특성을 가진 세포들을 그룹으로 묶는 작업으로, 암세포와 정상 세포를 구분하거나 새로운 세포 유형을 발견하는 데 중요한 첫걸음이다. 하지만 클러스터링 알고리즘은 무작위로 세포를 분류해 같은 데이터를 분석해도 결과가 달라지는 경우가 많다.
제1 저자인 김현 선임연구원은 “일부 정상 세포가 암세포로 잘못 분류되거나 중요한 세포 유형이 누락되는 불안정성으로 인해 연구자들은 다시 분석하거나 복잡한 계산을 통해 신뢰도가 높은 결과를 선별해야 했다”며, “기존 방법들은 분석을 여러 번 반복해 합의된 결과를 도출하는 방식으로, 계산량이 방대하고 수만 개 이상의 세포가 포함된 대용량 데이터에는 적합하지 않다”고 말했다.
연구팀이 개발한 scICE는 한 번의 분석만으로도 얼마나 일관성 있게 결과가 도출됐는지를 수학적으로 평가한다. 새로 도입한 ‘불일치 계수(Inconsistency Coefficient, IC)’를 통해 많은 계산량이 요구되는 연산 없이도 클러스터 간 안정성을 정량적으로 판단할 수 있다. 모든 세포를 일일이 비교하던 기존 방식과 달리, 불일치 계수를 활용한 안정성 평가는 클러스터 구조 간 유사성만 평가해 비교 대상을 획기적으로 줄일 수 있어 분석 시간을 크게 단축한다.
연구팀은 뇌, 폐, 혈액 등 다양한 조직에서 수집된 48개의 실제 및 모의 scRNA-seq 데이터에 scICE를 적용하여 그 유효성을 입증했다. 그 결과, 기존 분석 결과 중 약 3분의 2는 통계적으로 불안정하며 신뢰하기 어렵다는 사실을 밝혀냈다. 반면, scICE는 신뢰할 수 있는 결과만을 선별해 연구자의 시간과 계산 자원을 절약하면서도 정확도를 한층 높였다.
또한, scICE는 일반적인 클러스터링으로는 놓치기 쉬운 희귀한 세포 유형을 효과적으로 탐지했다. 실제로 일부 데이터에서 찾기 어려웠던 희귀 면역세포들을 scICE 기반의 서브클러스터링을 통해 안정적으로 식별해냈다. 예를 들어, 매우 복잡한 분석을 거쳐야만 식별할 수 있던 여러 대식세포(macrophage) 아형들을 훨씬 간편하고 정확하게 구분해냈다.
scICE에 관심 있는 연구자는 누구나 깃허브 사이트(https://github.com/Mathbiomed/scICE)를 통해 쉽게 활용해볼 수 있다.
김재경 교수는 “이번 연구는 수학적 아이디어가 어떻게 생명과학의 핵심 문제를 해결하고 분석 과정을 혁신할 수 있는지를 보여주는 성과”라며, “클러스터링 신뢰도의 중요성이 간과되어 온 측면이 있는데, 이번 기회로 scICE가 생명과학 분야에서 신뢰도 높은 데이터 해석을 가능케 하는 표준 도구로 자리 잡기를 기대한다”고 전했다.
우리 대학 박종은 교수 연구팀, POSTECH 김종경 교수 연구팀, 고려대 서민석 교수 연구팀과 공동으로 참여한 이번 연구결과는 세계적인 국제학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications, IF 14.7)에 7월 2일 온라인 게재됐다.
2025.07.03
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21개 화학반응 동시 분석..AI 신약 개발 판 바꾼다
임산부의 입덧 완화 목적으로 사용됐던 약물인 탈리도마이드(Thalidomide)는 생체 내에서는 광학 이성질체*의 특성으로 한쪽 이성질체는 진정 효과를 나타내지만, 다른 쪽은 기형 유발이라는 심각한 부작용을 일으킨다. 이런 예처럼, 신약 개발에서는 원하는 광학 이성질체만을 선택적으로 합성하는 정밀 유기합성 기술이 중요하다. 하지만, 여러 반응물을 동시에 분석하는 것 자체가 어려웠던 기존 방식을 극복하고, 우리 연구진이 세계 최초로 21종의 반응물을 동시에 정밀 분석하는 기술을 개발해, AI와 로봇을 활용하는 신약 개발에 획기적인 기여가 기대된다.
*광학 이성질체: 동일한 화학식을 가지며 거울상 관계에 있으면서 서로 겹칠 수 없는 비대칭 구조로 존재하는 분자 쌍을 말한다. 이는 왼손과 오른손처럼 형태는 유사하지만 포개어지지 않는 관계와 유사하다.
우리 대학 화학과 김현우 교수 연구팀이 인공지능 기반 자율합성* 시대에 적합한 혁신적인 광학이성질체 분석 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 이번 연구는 다수의 반응물을 동시에 투입해 진행하는 비대칭 촉매 반응을 고해상도 불소 핵자기공명분광기(19F NMR)를 활용해 정밀 분석한 세계 최초의 기술로, 신약 개발 및 촉매 최적화 등 다양한 분야에 획기적인 기여가 기대된다.
* 인공지능 기반 자율합성: 인공지능(AI)을 활용해 화학 물질 합성 과정을 자동화하고 최적화하는 첨단 기술로, 미래 실험실의 자동화 및 지능형 연구 환경을 구현할 핵심 요소로 주목받고 있다. AI가 실험 조건을 예측·조절하고 결과를 해석해 후속 실험을 스스로 설계함으로써 반복 실험 수행 시 인간 개입을 최소화해 연구 효율성과 혁신성을 크게 높인다.
현재 자율합성 시스템은 반응 설계부터 수행까지는 자동화가 가능하지만, 반응 결과 분석은 전통적 장비를 활용한 개별 처리 방식에 의존하고 있어 속도 저하와 병목 현상이 발생하며 고속 반복 실험에는 적합하지 않다는 문제점이 제기돼 왔다.
또한, 1990년대에 제안된 다기질 동시 스크리닝 기법은 반응 분석의 효율을 극대화할 전략으로 주목받았지만, 기존 크로마토그래피 기반 분석법의 한계로 인해 적용 가능한 기질 수가 제한적이었다. 특히 원하는 광학 이성질체만 선택하여 합성하는 비대칭 합성 반응에서는 10종 이상의 기질을 동시에 분석하는 것이 불가능에 가까웠다.
이러한 한계를 극복하기 위해, 연구팀은 다수의 반응물을 하나의 반응 용기에 투입하여 동시에 비대칭 촉매 반응을 수행한 뒤 불소 작용기를 생성물에 도입하고, 자체 개발한 카이랄 코발트 시약을 적용해 모든 광학 이성질체를 명확하게 정량 분석할 수 있는 불소 핵자기공명분광기(19F NMR) 기반 다기질 동시 스크리닝 기술을 구현했다.
연구팀은 19F NMR의 우수한 분해능과 민감도를 활용해, 21종 기질의 비대칭 합성 반응을 단일 반응 용기에서 동시에 수행하고 생성물의 수율과 광학 이성질체 비율을 별도의 분리 과정 없이 정량 측정하는 데 성공했다.
김현우 교수는 “여러 기질을 한 반응기에 넣고 비대칭 합성 반응을 동시에 수행하는 것은 누구나 할 수 있지만, 생성물 전체를 정확하게 분석하는 것은 지금까지 풀기 어려운 과제였다”며, “세계 최고 수준의 다기질 스크리닝 분석 기술을 구현함으로써 AI 기반 자율합성 플랫폼의 분석 역량 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.
이어 “이번 연구는 신약 개발에 필수적인 비대칭 촉매 반응의 효율성과 선택성을 신속히 검증할 수 있는 기술로, AI 기반 자율화 연구의 핵심 분석 도구로 활용될 전망이다”라고 밝혔다.
이번 연구에는 우리 대학 화학과 김동훈 석박통합과정 학생(제1 저자), 최경선 석박통합과정 학생(제2 저자) 가 참여했으며, 화학 분야 세계적 권위의 국제 학술지 미국화학회지(Journal of the American Chemical Society) 에 2025년 5월 27일 자 온라인 게재됐다.
※ 논문명: One-pot Multisubstrate Screening for Asymmetric Catalysis Enabled by 19F NMR-based Simultaneous Chiral Analysis
※ DOI: 10.1021/jacs.5c03446
이번 연구는 한국연구재단 중견연구자 지원사업, 비대칭 촉매반응 디자인센터, KAIST KC30 프로젝트의 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.16
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해킹 피해도 젠더따라 다르다..SNS분석으로 디지털 격차 경고
수백만 개의 계정이 해킹되어 사이버 범죄를 조장하고 있음에도 불구하고, 기존 해킹 관련 연구는 기술적 측면에만 집중돼 있었다. 이에 우리 연구진은 SNS 빅데이터에 인공지능 분석법을 적용해 해킹 피해에 대한 남녀 간 행동 패턴 차이를 규명했으며, 이를 바탕으로 해킹 피해 완화 정책과 맞춤형 보안 대응 역량 강화 프로그램의 개발이 시급하다는 점을 제시했다.
우리 대학 과학기술정책대학원 최문정 교수 연구팀이 젠더에 따라 디지털 해킹 피해 경험 및 대응 방식이 다르다는 사실을 규명했다고 8일 밝혔다.
이번 연구는 ‘디지털 격차’중에서도 ‘제3레벨 디지털 격차(The Third-Level Digital Divide)’의 관점에서, 젠더에 따른 해킹 피해 경험의 차이를 분석했다. ‘제3레벨 디지털 격차’는 유사한 디지털 접근성과 사용 능력을 갖춘 사용자들 사이에서 나타나는 디지털 활용 결과의 사회적 불균형을 의미한다.
연구팀은 소셜미디어(SNS) 트위터(現 X) 데이터를 기반으로 13,000건 이상의 해킹 관련 게시글을 인공지능으로 분석한 결과, 여성은 디지털 서비스 전반에서, 남성은 특히 게임 관련 서비스에서 해킹 피해 경험을 더 많이 공유하는 경향이 있음을 밝혀냈다.
특히, 해킹 피해 이후의 대응 방식에서도 젠더 차이가 뚜렷하게 나타났다. 남성은 해킹 출처를 추적하거나 계정을 복구하는 등의 방식으로 대응하는 반면, 여성은 문제를 신고하거나 도움을 요청하는 등 사회적 지원을 활용하는 경향을 보였다.
허은진(Ern Chern Khor) 박사과정생은 “디지털 격차를 논의할 때 단순히 인터넷 접근성이나 모바일 기기 사용 능력에만 초점을 맞추는 경향이 있다. 그러나 본 연구는 디지털 접근성과 역량이 유사함에도 불구하고 디지털 경험의 사회적 영향이 다르게 나타나는 ‘제3레벨의 디지털 격차’에 주목했다는 점에서 연구의 의미가 있다”고 밝혔다.
최문정 교수는 “디지털 시대에 100세 인생을 살아가는 누구나 디지털 보안 문제를 겪을 수 있다. 하지만, 해킹 피해가 실제로 발생하기 전까지는 어떻게 대응해야 할지 알기 어렵다. 사고 대응 매뉴얼과 같이 인구 사회학적 특성에 따른 행동 패턴을 반영한 맞춤형 보안 교육 및 지원이 효과적일 것”이라고 강조했다.
이번 연구는 과학기술정책대학원 박사과정 허은진(Ern Chern Khor)이 제1 저자로 참여한 연구로 정보통신정책과 디지털 미디어 분야의 세계적 학술지인 ‘소셜 사이언스 컴퓨터 리뷰(Social Science Computer Review)’에 4월 29일 자 온라인으로 출간됐다.
※논문명: 트위터 데이터를 활용한 해킹 피해 경험의 젠더 격차 연구: 제3레벨 디지털 격차를 중심으로 (Exploring Gender Disparities in Experiences of Being Hacked Using Twitter Data: A Focus on the Third-Level Digital Divide)
※DOI: 10.1177/08944393251334974
이번 연구는 한국연구재단 개인기초연구 과학기술-인문사회융합 중견연구사업 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.09
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바이오 경로 이미지 분석하는 AI 최초 개발
유전자, 단백질, 대사물질 등 복잡한 정보를 표현하는 바이오 경로 이미지는 중요한 연구 결과를 내포하고 있지만, 이미지 기반 정보 추출에 대해 그동안 충분한 연구가 이뤄지지 않았다. 이에 우리 연구진은 바이오 경로 정보를 자동으로 추출할 수 있는 인공지능 프레임워크를 개발했다.
우리 대학 생명화학공학과 김현욱 교수 연구팀이 바이오 경로 이미지에서 유전자와 대사물질 정보를 자동으로 추출하는 기계학습 기반의 ‘바이오 경로 정보 추출 프레임워크(이하 EBPI, Extraction of Biological Pathway Information)’를 개발했다고 28일 밝혔다.
연구팀이 개발한 EBPI는 문헌에서 추출한 이미지 속의 화살표와 텍스트를 인식하고, 이를 기반으로 바이오 경로를 편집 가능한 표의 형태로 재구성한다. 객체 감지 모델 등의 기계학습을 사용해 경로 이미지 내 화살표의 위치와 방향을 감지하고, 이미지 속 텍스트를 유전자, 단백질, 대사물질로 분류한다. 그 후 추출된 정보를 통합해 경로 정보를 표 형식으로 제공한다.
연구팀은 74,853편의 논문에서 추출한 바이오 경로 이미지와 기존 수작업으로 작성된 경로 지도를 비교하며 EBPI의 성능을 검증했다. 그 결과, 높은 정확도로 바이오 경로 정보가 자동으로 추출됐음을 확인했다.
EBPI를 사용해 대표적인 바이오 경로 데이터베이스에 포함되지 않은 생화학 반응 정보를 대량의 문헌 내 바이오 경로 이미지로부터 추출하는 데에도 성공했다.
다양한 산업적 가치를 지닌 대사물질들의 생합성 관련 문헌을 EBPI로 분석한 결과, 문헌에서는 보고가 됐지만, 기존 데이터베이스에서는 누락된 생화학 반응들이 확인된 것이다. 화학산업에서 다양한 응용분야를 갖는 1,4-부탄디올, 2-메틸부티르산, 하이드록시티로솔, 레불린산 및 발레로락탐의 생합성 경로를 예시로 이러한 발견을 제시했다.
연구를 총괄한 김현욱 교수는 “이번 연구에서 개발된 EBPI는 대규모 문헌 데이터 분석에 있어 중요한 도구가 될 것이며 생명공학, 대사공학 및 합성생물학 분야에서 바이오 경로 이미지를 AI로 분석하는 최초의 사례로, 관련 연구의 실험 디자인 및 분석 시 유용하게 활용될 수 있을 것”이라고 밝혔다.
생명화학공학과 권문수 박사과정생과 이준규 박사과정생이 공동 제1 저자인 이번 연구는 대사공학 및 합성생물학 분야의 대표적 국제학술지인 대사공학(Metabolic Engineering, JCR 분야 상위 10% 이내)에 11월호에 게재됐다.
※ 논문명 : A machine learning framework for extracting information from biological pathway images in the literature
※ 저자 정보 : 권문수(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 이준규(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 김현욱(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 3명
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단 및 농촌진흥청의 농업미생물사업단의 지원을 받아 수행됐다.
2024.11.28
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KAIST 미주 임시 총동문회장 정봉준 박사 당선
우리 대학 미주 총동문회가 지난 4월 임시 미주 총동문회장으로 정봉준(전기전자공학부 박사 93 입학) 암백스 벤처 그룹 수석 기술분석가를 선임했다.
정봉준 박사는 암백스 벤처 그룹(AMBEX VENTURE GROUP) 수석 기술분석가·파트너 (Senior Technology Analyst, Partner)로 활동하고 있으며, 전 우리 대학 실리콘밸리 동문회장을 역임한 바 있다.
이번 선거는 지난해 12월 열린 온라인 미주 총동문회에서 공지되었으며, 미주지역에 거주 중인 우리 대학 동문을 대상으로 올해 4월 13일(월)부터 2주간 투표가 진행돼 실제 투표자 50명이 전원 찬성해 당선됐다.
정봉준 박사는 "우리 대학 미주 임시 총동문회장으로서 미주 지역 동문과의 연결을 강화하고 총동문회를 설립하는 데 이바지하고자 한다"라고 소감을 밝혔다. 이번 총동문회장 선임은 국제협력처 글로벌전략사업추진단(단장 임만성)이 미주 임시 회장 추대위원회(미주발전재단 이사 김제우, 김태영, 실리콘밸리 동문회장 임명진)로부터 선거 진행 및 운영 권한을 위임받아 진행됐다. 임시회장 선출 후 6개월 동안 임시 집행부를 구성해 기반을 다지고 정식 총동문회 집행부를 구성하는 것이 최종 목표다. 임만성 국제협력처장은 "당선된 정봉준 박사에게 축하의 말을 전하며, 앞으로 동문 중심으로 이끌어 나갈 KAIST 미주 임시 총동문회 활동을 지속적으로 지원할 것"이라고 밝혔다. 이어 "KAIST 미주 임시 총동문회장 선거는 모교에 지속적인 관심을 가지고, 각 지역에서 활발히 활동하고 있는 미주 동문회를 포함해 미주 전 지역을 아우를 수 있는 시작점을 연 것"이라고 덧붙였다.
2024.07.08
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개인 맞춤형 정밀 의학 정확도 높일 ‘렌즈’ 개발
평균이 아닌 개인차를 고려하는 정밀 의학 시대가 열렸다. 사람마다 다른 유전적 특징을 알아내는 기술이 비약적으로 발전한 덕분이다. 더 빠르고, 정확하게 전사체를 해독할 수 있는 새로운 도구가 개발됐다. 우리 대학 수리과학과 김재경 교수(IBS 수리 및 계산 과학 연구단 의생명 수학 그룹 CI) 연구팀은 전사체 분석 빅데이터에서 유용한 생물학적 정보만 골라내는 새로운 도구인 ‘scLENS(single-cell Low-dimension Embedding using Effective Noise Subtraction)’를 개발했다.
단일세포 전사체 분석은 최근 생물학, 신약 개발, 임상 연구 등 여러 분야에서 주목받는 도구다. 개별 세포 단위에서 유전적 변화를 확인할 수 있기 때문이다. 가령, 단일세포 전사체 분석을 이용하면 암 조직 내 수십 가지 종류의 세포를 구분하고, 유전적 변이가 발생한 세포만 표적하는 정밀 치료가 가능해진다.
단일세포 전사체 분석 기술이 임상에 광범위하게 이용되려면, 도출되는 빅데이터에서 유용한 생물학적 신호를 찾아내는 효율적인 분석 도구 개발이 선행돼야 한다. 단일세포 전사체 분석은 수백~수천 개에 이르는 개별 세포의 수만 개에 이르는 다양한 유전자 발현량을 측정하기 때문에 데이터 용량이 수~수십 GB에 달한다. 이 방대한 데이터 중 생물학적으로 유용한 신호는 3% 내외에 불과하다.
이 방대하고 노이즈(잡신호)가 많은 데이터에서 유용한 생물학적 신호를 골라내기 위해 지금까지 여러 데이터 처리 도구가 개발됐다. 하지만 기존 도구는 사용자가 생물학적 신호와 노이즈의 ‘경계선’을 직접 설정해야 해서 주관이 개입됐다. 즉, 분석가에 따라 결과가 크게 달라지고, 정확도가 떨어진다는 한계가 있었다.
우선, 연구진은 기존 분석 도구들이 부정확한 근본적인 원인을 규명하고 해결책을 제시했다. 사용자가 노이즈의 임계값을 결정하는 데이터 전처리 방식 자체가 생물학적 신호를 왜곡시킨다는 것을 규명하고, 왜곡 없는 새로운 전처리 방식을 개발했다. 나아가 연구진은 수학적 방법론인 ‘랜덤 행렬 이론’을 이용해 사용자의 주관적 선택 없이 자동으로 단일세포 전사체 분석 데이터에서 신호와 노이즈를 구별하는 프로그램인 ‘scLENS’를 개발했다.
제1 저자인 김현 연구원은 “scLENS는 사용자의 선택 없이 데이터에 내재된 구조만을 이용해 자동으로 신호와 노이즈를 구별하기 때문에 사용자 편향성 문제를 원천 차단할 수 있다”며 “연구자들의 노동집약적인 신호 선택 과정을 없애면서도 분석 정확성은 높였다”고 설명했다.
이어 연구진은 기존 개발된 11가지 데이터 분석 프로그램과 scLENS의 상대적 성능을 비교했다. 이를 통해 scLENS가 다른 모든 프로그램보다 우수한 성능을 보인다는 점을 확인할 수 있었다. 널리 쓰이는 프로그램인 ‘Seurat’과 비교했을 때 scLENS는 세포 그룹화 성능이 약 10% 이상 우수하며, 데이터에 내재된 국소 구조를 43% 더 효과적으로 포착하는 것으로 나타났다.
특히, scLENS는 기존 프로그램보다 많은 계산을 하지만 메모리 사용 최적화를 통해 10만 개의 세포와 2만 개의 유전자로 이뤄진 대규모 데이터를 3시간 만에 분석하는 경쟁력 있는 분석 속도를 보였다.
연구를 이끈 김재경 CI는 “지난 십여 년간 단일세포 전사체를 분석할 수 있는 실험 기술의 비약적인 발전했지만, 데이터 분석 방법의 한계로 인해 큰 비용과 시간을 투자해 얻은 데이터를 최대한 활용하지 못하는 경우가 많았다”며 “기초 수학 이론이 생명과학 연구의 혁신을 견인하고, 감춰졌던 생명의 비밀을 빠르고 정확하게 밝히는 데 쓰일 수 있음을 보여주는 연구”라고 말했다.
연구결과는 4월 27일(한국시간) 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications, IF 16.6)’ 온라인판에 실렸다.
2024.05.09
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자바스크립트 안정성을 책임지다
전 세계에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나인 자바스크립트*는 컴퓨터 뿐 아니라 스마트폰, 스마트시계 등 다양한 기기에서 동작하기 때문에, 자바스크립트 실행기를 올바르게 구현하는 것이 매우 중요하다. 또한 프로그램 개발 및 배포 과정에서 사용되는 소프트웨어의 안정성 보장이 중요하다.
*자바스크립트: C나 Java와 같이 컴파일 후 사용해야하는 프로그래밍 언어와 달리 코드를 작성하고 바로 실행해 볼 수 있음
우리 대학 전산학부 류석영 교수 연구팀이 고려대 박지혁 교수와 공동연구를 통해 인간 친화적인 형태인 영어로 작성한 자연어 명세에서 컴퓨터에 친화적인 형태인 기계화 명세를 자동으로 추출해 이를 기반으로 자바스크립트 생태계 안정성을 보장하는 기술을 개발하는데 성공했다고 7일 밝혔다.
현재 자바스크립트는 2015년부터 매년 새로운 기능이 추가될 정도로 급성장에 따른 부작용으로 프로그램 실행 중 작동이 되지 않거나 개인 정보 유출 등 언어 생태계의 안정성을 보장하기가 상당히 어려운 상황이다.
연구팀은 이번 기술을 활용하여 크롬 및 엣지와 같은 웹 브라우저에 내장된 자바스크립트 엔진 및 코드 변환 도구에서 수많은 결함을 검출해 내는 데 성공했다. 또한, 자바스크립트용 정적 분석기*를 결함 없이 자동으로 생성하는 데 성공해, 기존 수동으로 개발돼오던 정적 분석기보다 우수한 안정성을 제공했다.
*정적 분석기: 주어진 프로그램을 실행하지 않고 자동으로 분석하는 도구
이러한 장점을 인정받아, 자바스크립트 언어의 명세를 관리하는 위원회에서는 자바스크립트에 새로운 기능을 추가할 때마다 이 기술을 필수적으로 사용하도록 했다. 이 기술은 자바스크립트 언어의 명세를 작성하는 도중에도 결함을 검출할 수 있어서, 자바스크립트 언어의 설계 초기 단계에서 발생할 수 있는 결함을 줄이는 효과를 보였다.
연구팀은 이번 연구를 통해 수년간 논문으로 발표한 결과물들을 산업계에서 널리 사용되는 자바스크립트에 성공적으로 적용, 자바스크립트뿐 아니라 다양한 프로그래밍 언어에도 적용할 수 있는 기틀을 마련했다. 연구팀은 이번 연구를 기반으로, 자바스크립트 후속 언어로 빠르게 성장하고 있는 웹어셈블리 언어에도 관련연구를 적용하고, 네트워크 소프트웨어용 프로그래밍 언어인 P4에 적용하는 연구를 코넬대학 연구팀과 공동으로 진행하고 있다.
연구팀은 모든 연구 결과물을 오픈 소스 SW로 개발해, 누구나 활용할 수 있도록 공개했다. 여러 기기가 스마트 기능을 갖게 되면서 개인 정보 유출 등 심각한 문제가 많이 발생하는 상황에서, 브라우저만 있으면 어느 기기에서나 동작하는 자바스크립트 코드가 올바르게 동작하도록 돕는 데 기여했다.
류석영 교수는 "10년이 넘는 동안 뚝심 있게 자바스크립트를 연구한 학생들의 노력이 만들어 낸 획기적인 기법”이라며, "더 많은 프로그래밍 언어에 적용해, 일상생활에서 더 안전하고 올바르게 동작하는 소프트웨어를 사용할 수 있기를 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 컴퓨팅 분야 최고 학술지인 'Communications of the ACM' 2024년 5월호에 게재되고 온라인으로는 4월 24일 발표됐다.
(논문 제목: JavaScript Language Design and Implementation in Tandem,
https://cacm.acm.org/research/javascript-language-design-and-implementation-in-tandem/
https://www.youtube.com/watch?v=JGxc-KIUnQY)
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업 및 선도연구센터와 정보통신기획평가원(IITP), 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2024.05.07
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KAIST 첨단 연구의 체험·전시·제품을 짜릿하게 만나다
우리 대학이 4월 과학의 달을 맞아 첨단 연구성과를 체험형 전시 프로그램으로 구성해 시민과 소통에 나선다. 25일부터 28일까지 4일간 대전 엑스포 시민광장 및 과학공원 일대에서 열리는 '2024 대한민국 과학축제 & 과학기술대전'에 6개 연구팀 및 3개 창업기업이 참여해 기술을 선보인다. '과학 실험실' 구역에서는 수면·퍼스널 컬러·뇌구조 분야의 연구진이 체험형 전시로 관람객을 맞는다. 석현정 산업디자인학과 교수 연구팀은 인공지능 기반 퍼스널컬러 진단 서비스를 제공하는 '나의 퍼스널 컬러 찾기(The Authentic Color Play)' 부스를 설치한다. 방문객들은 현장에서 피부색 자동 측정 기술을 직접 체험해보고 개인 피부에 최적화된 색상을 추천받을 수 있다. 김재경 수리과학과 교수 연구팀은 방문객이 양질의 수면을 하고 있는지 3분 만에 알아볼 수 있는 '슬립스(SLEEPS)' 프로그램을 운영한다. 머신러닝 기반의 수면장애 예측 알고리즘을 활용해 간단한 설문과 신체 측정만으로 수면장애 위험도를 계산해보는 체험이다. 검사 결과를 바탕으로 수면장애 위험도를 낮출 수 있는 생활 습관도 함께 알아볼 수 있다. 최민이 뇌인지과학과 교수 연구팀은 '미니 브레인' 체험을 진행한다. 가상현실(VR) 프로그램을 이용해 뇌의 주요 부위들을 해체·조립하며 뇌의 구조를 학습할 수 있다. 또한, 주요 기능과 역할이 다른 뇌 모형의 각 부분을 색칠로 구분하고 스티커를 붙이는 ‘뇌 컬러링’과 세포로부터 미니 브레인이 생겨나는 과정을 시뮬레이션 한 동영상도 관람할 수 있다.
국가 12대 전략기술 성과를 모아놓은 '과학 뮤지엄' 구역에서는 첨단바이오·첨단로봇제조·첨단모빌리티 분야의 연구성과를 전시한다.
조병관 공학생물학대학원 교수 연구팀은 '합성생물학 기반 CO2-to-바이오소재 전환 미생물 세포공장 기술'을 전시한다. 쓰레기 매립 가스, 산업 부생가스 등 환경 오염의 주요 원인인 온실가스를 미생물에 흡수시킨 뒤, 합성생물학을 기반으로 하는 유전적 개량기술을 적용해 다양한 바이오소재로 전환할 수 있는 고효율 생체촉매 개발 기술이다.
박해원 기계공학과 교수 연구팀은 험지탐사용 4족보행 로봇인 '하운드(HOUND)'를 공개한다. 하운드는 시각 및 촉각 센서의 도움 없이도 계단이나 험지 같은 비정형 장애물 환경에서도 안정적인 동작이 가능한 로봇이다. 실내 최대 속도 6.5m/s까지 낼 수 있으며, 100m를 19.87초 주파한 기네스 기록도 가지고 있다. 하운드는 축제 기간 내내 행사 현장을 활보하며 방문객을 맞을 예정이다.
장기태 조천식모빌리티 대학원 교수 연구팀은 '디젤 트럭 개조용 박(薄)형 모터' 기술을 선보인다. 택배차량용 디젤 트럭을 하이브리드 방식으로 개조하는 기술이다. 기존 디젤 차량에 모터를 추가해 저속 주행에는 모터를 사용하고 고속 주행에는 기존 엔진을 활용하는 방식이다. 정차와 가속이 잦은 국내 택배 차량에 이 기술을 도입할 경우 연비와 미세먼지를 동시에 저감할 수 있어 국토교통부 우수물류신기술 1호로도 지정된 바 있다. 이 밖에도 KAIST 혁신 창업기업의 기술도 전시된다. 화학과 창업기업 '폴리페놀팩토리(대표 이해신)'는 폴리페놀 기술을 활용해 탈모의 진행을 완화하고 모발의 풍성함을 더해주는 '그래비티' 샴푸를 소개한다. 연구팀이 개발한 특허 성분이 샴푸 과정에서 순간적인 보호막을 만들어 모발을 보호하는 동시에 가늘어진 모발을 힘 있게 잡아주는 원리다. 부스 방문객에게는 기술을 체험할 수 있는 시제품을 선착순으로 제공할 예정이다.
기계공학과 창업기업 '㈜A2US(대표 이승섭)'는 ‘마법의 전기 물방울(Magic Electro Water droplets)' 기술을 사용해 세계 최초로 개발한 제품을 선보인다. 인체에는 해가 없으면서도 공기 중의 유기물과 세균 등을 없애는 천연물질인 '하이드록실 라디칼'을 포함한 물방울을 만들어내는 가습기 '뮤(MEW, Magic Electro Water droplets)'다. 미세한 노즐에 전기를 가해 만들어진 이 물방울을 분무하면 공기 중의 유해물질과 냄새를 제거할 수 있어 가습과 공기정화 기능이 동시에 가능하다.
문화기술대학원 창업기업 '㈜카이(대표 김범기)'는 '밍글 AI(Mingle AI)'을 전시한다. 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 유형의 데이터를 입력하면 3차원의 아바타나 오브젝트를 만들어주는 생성형 인공지능 툴이다. 전문 지식이 없는 일반 사용자도 손쉽게 디지털 휴먼을 제작할 수 있으며, 게임·엔터테인먼트·소셜미디어 등의 분야에서 활용할 수 있다.이광형 KAIST 총장은 "대중과 눈높이를 맞춘 체험 프로그램을 구성해 KAIST의 우수한 기술을 시민과 공유할 수 있어 뜻깊게 생각한다"라고 전했다. 이어, 이 총장은 "우수한 성과와 함께 과학기술로 사회 문제를 해결하기 위해 매진하는 연구자들의 노력과 진심이 함께 전달될 수 있는 자리가 되길 기대한다"라고 덧붙였다.
2024.04.25
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방사선 유발 DNA 돌연변이 첫 규명
암은 세계적으로 큰 건강 문제로 인식되고 있으며, 암 치료에 대한 지속적인 연구와 기술 발전이 이루어지고 있다. 암치료의 중요한 방법 중 하나인 방사선 치료는 암 조직을 효과적으로 파괴하거나 성장을 억제하는 데 중요한 역할을 하고 있으나 방사선이 실제로 우리의 세포에 유발하는 돌연변이의 종류와 양에 대한 이해는 아직 미흡한 상태였다. 한국의 의과학자들이 이러한 공백을 메울 수 있는 연구 결과를 발표하였다.
우리 대학 의과학대학원 주영석 교수 연구팀이 동남권원자력의학원 손태건 박사, 서울대학교 의과대학 방사선종양학과 김경수, 장지현 교수팀과의 공동 연구로 방사선이 인간 및 생쥐의 정상 세포에서 만들어내는 DNA 돌연변이의 특성을 명확히 규명해 냈다고 15일 밝혔다.
이번 연구는 방사선 연구 분야에서의 중요한 전환점으로 평가되고 있다. 연구진은 실험실에서 방사선을 조사하여 세포에 돌연변이를 유도한 후, 방사선이 만들어낸 돌연변이를 유전체 서열분석 기술을 통해 규명하는 방식으로 방사선이 유발하는 DNA 돌연변이의 양과 패턴을 정밀하게 이해하는 데 성공하였다.
연구팀은 방사선이 인체에 미치는 영향을 종합적으로 이해하기 위하여 생쥐와 사람의 다양한 장기(위, 소장, 대장, 간, 유방, 폐, 췌장, 나팔관 등)에서 얻은 세포를 다양한 선량의 방사선에 노출하였고, 각각의 세포마다 유도된 돌연변이를 정밀하게 검출하기 위해 세포 하나하나를 오가노이드 세포 배양 기술을 응용하여 증폭하였다. 총 200개의 세포 유전체 서열로부터 방사선 피폭 양에 비례하여 증가하는 특정 패턴의 돌연변이들을 규명하는 데 성공하였다 (그림 1).
본 연구에서 1Gy (그레이)의 방사선량은 매 세포마다 약 14개 내외의 돌연변이를 만들어내는 것으로 나타났다 (그림 2). 우리나라 연간 평균 자연방사선 양 (3.08mSV(시버트))을 감안하면 1Gy는 약 320년의 자연방사선 노출에 해당하는 셈이다. 방사선이 만들어내는 변이의 패턴은 다른 원인에 의한 돌연변이와는 달랐는데, 주로 짧은 염기 결손 (short base deletion)과 소수의 염색체의 역위(inversion), 전위 (translocation), 및 다양한 복잡 구조변이(complex genomic rearrangements)들로 구성되어 있었다 (그림 3). 방사선은 서로 다른 세포 종류에도 모두 비슷한 정도의 돌연변이를 만들어 내는 것으로 밝혀졌다.
의과학대학원 주영석 교수는 이번 연구를 통해 "방사선이 분자 수준에서 세포에 미치는 영향을 명확하게 규명했다"며, "방사선이 우리 세포의 DNA를 얼마나, 어떻게 변화시키는지에 대한 첫 규명"이라고 설명했다.
동남권원자력의학원의 손태건 박사는 "이번 연구를 기반으로 앞으로도 초저선량 및 초고선량 방사선이 인체에 미치는 영향을 연구할 것"이라고 밝혔으며, "안전하면서도 효과적인 방사선 치료 기술을 발전시킬 것"이라고 덧붙였다.
서울대학교 의과대학 방사선종양학과 김경수 교수와 장지현 교수는 “이번 연구를 통해 방사선이 인체 DNA 에 미치는 영향에 대해 정확히 알 수 있는 도구를 가지게 된 것으로 생각한다” 면서 “이번 연구에 쓰인 연구 방법론으로 많은 후속 연구가 나올 수 있기를 기대한다” 고 밝혔다.
의과학대학원 육정환 박사 (現 서울대병원 내과 조교수), 임준오 박사 (現 지놈인사이트), 김태우 박사 (現 Weill Cornell 의과대학 박사후연구과정) 및 서울대학교 의과대학 권현우 박사 (現 고려대학교 의과대학 핵의학과 교수), 김은지 박사 (現 서울대학교 의과대학 방사선종양학과 조교수) 등이 공동 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 '셀 지노믹스(Cell Genomics)'의 온라인판에 14일 발표되었다. (논문명: Quantitative and qualitative mutational impact of ionizing radiation on normal cells).
이번 연구는 한국연구재단, 과학기술정보통신부 국가R&D사업, 서경배과학재단 신진과학자 연구지원 사업, 고려대학교 안암병원 및 국제 연구비 휴먼 프론티어 사이언스 프로그램(HFSP)의 젊은 연구자 지원사업의 도움으로 수행되었으며, 서울대학교 유전공학연구소, 영국 케임브리지 줄기세포 연구소, 오스트리아 분자생명공학연구소(IMBA) 및 KAIST 교원창업기업 지놈 인사이트의 연구자들도 참여하였다.
2024.02.15
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극한 호우는 지구온난화 때문이었다
과거 60여 년간 동아시아지역에 호우 강도가 약 17% 증가했고 주된 원인이 인간 활동에 의한 지구온난화의 가속화임을 세계 최초로 입증하는 데 성공했다.
우리 대학 문술미래전략대학원(건설및환경공학과, 녹색성장및지속가능대학원 겸임) 김형준 교수와 인문사회연구소 문수연 박사가 한·미·일 국제 공동 연구를 통해 과거 60여 년간 관측된 동아시아 지역의 기상 전선에 의한 호우 강도의 증가가 인간 활동에 의한 기후변화의 영향이었음을 지구 메타버스 기술을 이용해 처음으로 증명했다고 5일 밝혔다.
여름 호우는 농업 및 산업에 큰 영향을 미치며 홍수나 산사태 등의 재해를 일으켜 지역의 생태계에도 영향을 주는 등 인간 사회 있어서 커다란 위협 중 하나라고 할 수 있다. 여름 호우의 강도가 과거 몇십 년간 변화돼 온 사실은 세계 각지에서 보고됐다. 그러나 동아시아의 여름 호우는 태풍, 온대 저기압, 전선과 같은 다양한 프로세스에 기인하며, 여름 호우의 40% 이상을 차지하는 전선이 야기하는 호우에 관한 연구는 아직 미흡하다. 또한, 호우는 기후 시스템의 자연 변동 혹은 우연성에 의한 영향 또한 존재하기 때문에 인간 활동에 의한 온난화가 전선 유래의 호우 강도에 어느 정도 영향을 주고 있는지는 아직 밝혀지지 않고 있다.
KAIST, 동경대, 동경공업대, 전남대, GIST, 유타주립대 등 한·미·일 8개 기관으로 구성된 국제 공동연구팀은 동아시아의 기상 전선에 의한 호우 강도를 과거 약 60년간 관측 데이터로 확인한 결과 중국 남동부의 연안 영역부터 한반도 그리고 일본에 걸쳐 호우의 강도가 약 17% 증가한 사실을 발견했다. 연구팀은 이러한 변화의 원인을 밝히기 위해 인간 활동에 의한 온실가스의 배출이 있는 지구와 그렇지 않은 지구를 시뮬레이션한 지구 메타버스 실험을 이용해 온실가스 배출에 의해 호우 강도가 약 6% 강화됐으며, 발견된 변화가 인간 활동에 의한 온난화의 영향을 배제하고서는 설명할 수 없음을 보이는 데 세계 최초로 성공했다.
교신 저자인 김형준 교수는 "이번 연구는 동아시아에서 기상 전선에 의한 호우의 강도가 최근 반세기에 걸쳐 유의미하게 증가했음을 밝히고 그러한 변화에 이미 인류의 흔적이 뚜렷하게 남겨져 있음을 증명한다ˮ며, "이는 기후변화의 영향을 이해하는 데 중요한 단서가 되며 동시에 탄소중립을 성공적으로 달성하더라도 필연적으로 진행되는 가까운 미래의 기후변화에 대해 효율적으로 적응하기 위해 필수 불가결한 정보라고 할 수 있다ˮ고 말했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)'에 11월 24일 출판됐다. (논문명: Anthropogenic warming induced intensification of summer monsoon frontal precipitation over East Asia)
한편 이번 연구는 한국연구재단 해외우수과학자유치사업(BP+)와 인류세연구센터의 지원을 받아 수행됐다.
2023.12.05
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제3회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회 성료
우리 대학 제조AI빅데이터센터가 중소 제조기업의 애로사항을 창의적인 인공지능(AI) 아이디어로 해결하는 '제3회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회' 시상식을 지난달 28일 서울 양재동 aT센터에서 개최했다.
중소벤처기업부(장관 이영, 이하 중기부), 스마트제조혁신추진단(단장 안광현, 이하 추진단)과 공동 주최한 이번 경진대회는 우수한 제조 인공지능 분석 인재를 발굴 및 육성하기 위해 올해 세 번째로 개최됐다.제조데이터 인공지능 분석에 관심 있는 19세 이상의 국민을 대상으로 지난 9월 말부터 참가자를 모집한 결과 3인 이내로 자유롭게 구성된 184개 팀, 389명이 신청을 완료했다. 각 팀은 10월 23일 KAMP*의 열처리 품질보증 제조AI데이터셋**을 활용해 뿌리기업 현장 개선 아이디어를 제시하고 알고리즘으로 구현하는 과제를 부여받아 본격적인 대회 일정에 돌입했다.
☞ KAMP: 인공지능(AI) 중소벤처 제조 플랫폼(Korea AI Manufacturing Platform) ☞ 열처리 품질보증 제조AI데이터셋: 열처리 공정에서 수집한 제조데이터를 인공지능 학습용으로 가공한 6천1백만 개의 제조데이터주최측은 11월 6일부터 10일까지 서면 평가를 통해 8개의 발표평가 최종 진출팀을 선발했다. 11월 21일 열린 발표평가는 메타버스 플랫폼에서 진행됐으며, 인공지능 모델의 창의성, 제조 현장 적용 가능성, 파급효과 등의 심사 항목에서 가장 높은 점수를 받은 '왕십리분석혁명가들'팀(정지인, 문정언, 신아리/한양대학교)이 대상(중기부 장관상)을 차지했다.
'왕십리분석혁명가들' 팀은 설명가능 인공지능(eXplainable AI, XAI)을 기반으로 열처리 공정과 같은 다양한 제조업의 연속공정에서 적용할 수 있는 실시간 설비 이상탐지 방안을 제시하여 문제해결 독창성, 제조현장 적용가능성, 분석모델 확장성 측면에서 높은 평가를 받았다.
이 외에도 '크로와상(김재연, 이예진, 최영주/성균관대학교)', 'TAVANNA(강병관, 박민제, 최무선/(주)타키온테크+고려대학교)' 2개 팀은 최우수상(KAIST 총장상)을 수상했으며, 우수상에 'IoT(에스케이플래닛(주))', '불량하냥(한양대학교 에리카)', 장려상에 'Absolute A(서울과기대)', 'Meta3DP((주)메타3디피)', 'NABIS(한양대학교)'가 수상의 영예를 안았다.
김일중 KAIST 제조AI빅데이터센터장은 "대회가 3회로 거듭되면서 제조AI 관심이 높아지고 있다는 것을 실감했으며, KAIST 제조AI빅데이터센터도 중소 제조기업의 제조AI 기술 적용과 인력 양성에 최선의 노력을 기울이겠다"라고 수상자들을 격려했다.
김흥남 KAIST 제조AI빅데이터센터 본부장은 "제조AI 시장이 성장함에 따라 KAIST는 중소벤처기업부와 협력하여 지속적으로 중소 제조기업의 AI 기반 경쟁력 강화를 위한 지원을 아끼지 않을 것"이라고 밝혔다.한편, '제3회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회' 대상팀에는 상장 및 상금 1,000만 원이 수여됐다. 최우수상 2개 팀과 우수상 2개 팀에게 각각 300만 원과 200만 원의 상금이, 장려상 3개 팀에게는 각각 100만 원의 상금이 지급됐다.
2023.12.04
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전염병 바이러스 10분 내 현장 진단 가능한 PCR 개발
전염성 높은 바이러스의 빠른 확산을 방지하기 위해서는 의료 현장에서 빠르고 정확하게 바이러스를 검출해 신속하게 진단하는 것이 매우 중요하다. 현재 현장 진단 검사는 신속 항원 검사에 국한되어 진단의 정확성이 낮은 문제점이 있다. 감염병 확진을 위해선 실시간 역전사 중합효소연쇄반응(Real-time reverse-transcription Polymerase Chain reaction, RT-qPCR) 검사가 필요하지만, 기술적인 한계로 인해 현장 진단 검사에는 매우 부적합한 실정이다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀이 나노종합기술원과 (주)오상헬스케어와의 공동연구로 개발하여 코로나-19 바이러스 검출 95% 정확도를 가진 현장 진단에 적합한 초고속 초소형 플라즈모닉 핵산 분석 시스템을 개발했다고 11일(화) 밝혔다.
연구팀이 개발한 시스템은 광열 나노소재 기반 초고속 플라즈모닉 열 순환기, 미세 유체 랩온어칩 기반 금속 박막 카트리지, 초박형 마이크로렌즈 어레이 형광 현미경 등 최첨단 마이크로 나노기술을 접목한 현장 진단형 플라즈모닉 핵산분석 시스템을 핸드헬드 크기로 개발했으며 코로나-19 RNA 바이러스를 10분 이내에 성공적으로 검출했다. 또한, 파일럿 제품의 성능평가를 위해 임상적 성능시험을 수행했으며, 임상 현장에서 정상인 시료로부터 코로나-19 환자의 시료를 95% 이상의 높은 정확도로 구분하는 데 성공했다.
`플라즈모닉 열 순환기'는 나노 및 마이크로공정기술을 통해 유리 나노 기둥 위 금나노섬 구조와 백금박막 저항 온도센서를 결합해 대면적으로 제작됐다. 해당 나노 구조는 가시광선 전 영역에서 광 흡수율이 매우 높아 백색광 다이오드(LED)의 빛을 빠르게 열로 치환해 온도 상승 속도를 대폭 향상했으며, 상단에 있는 박막 저항 온도 센서를 통해 실시간으로 표면 온도를 측정함으로써 초고속 열 순환 기능을 구현했다.
또한, 연구팀은 사출 성형된 플라스틱 미세 유체 칩과 알루미늄 박막을 결합해 `금속박막 카트리지'를 개발했으며, 이를 통해 값비싼 나노소재의 재사용률을 높이고 비용 효율을 극대화했다. 해당 금속 박막은 두께가 얇고 열전도율이 높으므로 열 순환기로부터 발생한 광열을 반응 용액에 효율적으로 전달해 온도상승 및 하강 속도를 개선했다. 또한, 금속 박막은 빛 반사율 또한 매우 높아 플라즈모닉 핵산 증폭 기술의 가장 큰 한계점인 광열 여기광원과 형광 검출 사이의 광학적 누화 현상을 완전히 해결했다.
연구팀은 미세 유체칩 내 실시간 정량화를 위해 마이크로공정기술을 활용해 곤충 눈을 모사한 `마이크로렌즈 어레이 형광 현미경'을 개발했다. 해당 기술은 초점거리의 한계를 극복해 10밀리미터(mm)의 초근접 거리에서 미세 유체 채널의 형광 이미지를 촬영할 수 있도록 제작됐고 전체 형광 시스템의 크기를 대폭 축소했다. 또한, 어레이 이미지의 병합 및 재구성을 통해 높은 동적범위 및 고대비 다중 형광 촬영이 가능하므로 플라즈모닉 핵산 증폭 동안 증가하는 유전자를 실시간으로 정량화할 수 있도록 개발했다.
정기훈 교수는 “플라즈모닉 핵산분석 시스템이 속도, 가격, 크기 측면에서 현장 진단에 매우 적합하여 진단 장비의 탈중앙화를 가능하게 할 뿐만 아니라 다중 이용 시설이나 지역 병원 등 방역 현장에서 바이러스 검출 목적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다” 라고 말했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 강병훈 박사과정이 주도한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `에이씨에스 나노 (ACS Nano)'에 게재됐다. (논문명: 분자진단의 분산화를 위한 초고속 플라즈모닉 핵산 증폭 및 실시간 정량화, Ultrafast Plasmonic Nucleic Acid Amplification and Real-Time Quantification for Decentralized Molecular Diagnostics)
한편 이번 연구는 KAIST 코로나19대응 과학기술뉴딜사업과 과학기술정보통신부 나노소재기술개발사업으로 수행됐다.
2023.04.11
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