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작은 칩으로 약물 부작용·급성 신장 손상 예측 가능성 제시
횡문근융해증은 약물 복용 등으로 근육이 손상되면서, 그 영향이 신장 기능 저하와 급성 신부전으로 이어질 수 있는 질환이다. 그러나 근육과 신장이 인체 내에서 어떻게 서로 영향을 주며 동시에 손상되는지를 직접 관찰하는 데에는 한계가 있었다. 우리 대학 연구진이 이러한 장기 간 상호작용을 실험실 환경에서 정밀하게 재현할 수 있는 새로운 장치를 개발했다.
우리 대학은 기계공학과 전성윤 교수 연구팀이 기계공학과 심기동 교수팀, 분당서울대학교병원 김세중 교수와의 공동 연구를 통해, 약물로 인한 근육 손상이 신장 손상으로 이어지는 과정을 실험실에서 재현할 수 있는 ‘바이오 미세유체시스템(Biomicrofluidic system)’을 개발했다고 5일 밝혔다.
*미세유체시스템: 아주 작은 칩 위에서 인체 장기 환경을 구현한 장치
이번 연구는 근육과 신장을 동시에 연결·분리할 수 있는 모듈형(조립형) 장기칩을 활용해, 약물 유발 근육 손상이 신장 손상으로 이어지는 인체 장기 간 연쇄 반응을 실험실에서 처음으로 정밀하게 재현했다는 점에서 의미가 크다.
연구팀은 실제 인체 환경과 유사한 조건을 구현하기 위해, 입체적으로 구현한 근육 조직과 근위세뇨관 상피세포(신장에서 핵심 역할을 하는 세포)를 하나의 작은 칩 위에서 연결할 수 있는 구조를 개발했다.
해당 시스템은 필요에 따라 장기 조직을 연결하거나 다시 분리할 수 있는 플러그-앤-소켓 방식의 모듈형 미세유체 칩이다. 작은 칩 위에서 실제 사람의 장기처럼 세포와 조직을 배양하고, 서로 영향을 주고받도록 설계됐다.
이 장치에서는 근육과 신장 조직을 각각 가장 적합한 조건에서 따로 배양한 뒤, 실험이 필요한 시점에만 연결해 장기 간 상호작용을 유도할 수 있다. 실험이 끝난 후에는 두 조직을 다시 분리해 각각의 변화를 독립적으로 분석할 수 있으며, 손상된 근육에서 나온 독성 물질이 신장에 미치는 영향을 수치로 확인할 수 있다는 점이 특징이다.
연구팀은 해당 플랫폼을 활용해 실제 임상에서 근육 손상을 유발하는 것으로 알려진 아토르바스타틴(고지혈증 치료제)과 페노피브레이트(중성지방 치료제)를 실험에 적용했다.
그 결과, 칩 위의 근육 조직에서는 근육이 힘을 내는 능력이 떨어지고 구조가 망가졌으며, 마이오글로빈*과 CK-MM** 등 근육 손상 정도를 보여주는 물질의 수치가 증가하는 등 횡문근융해증의 전형적인 변화가 관찰됐다.
*마이오글로빈(Myoglobin): 근육 세포 안에 있는 단백질로 산소를 저장하는 역할을 하며, 근육이 손상되면 혈액이나 배양액으로 유출됨
**CK-MM (Creatine Kinase-MM): 근육에 많이 존재하는 효소로, 근육 세포가 파괴될수록 많이 검출됨
동시에 신장 조직에서는 정상적으로 살아 있는 세포 수가 감소하고 세포 사멸이 증가했으며, 급성 신손상이 발생할 때 증가하는 지표인 NGAL*과 KIM-1**의 발현도 유의미하게 증가했다. 특히 손상된 근육에서 나온 독성 물질이 신장 손상을 단계적으로 더욱 악화시키는 연쇄적인 손상 과정까지 함께 확인할 수 있었다.
*NGAL: 신장 세포가 손상될 때 빠르게 증가하는 단백질
**KIM-1: 신장 세포, 특히 근위세뇨관이 손상될수록 많이 나타나는 단백질
전성윤 교수는 “이번 연구는 근육과 신장 사이에서 발생하는 상호작용과 독성 반응을 실제 인체와 유사하게 분석할 수 있는 기반을 마련했다”며, “이를 통해 앞으로 약물 부작용을 사전에 예측하고, 급성 신손상*이 발생하는 원인을 규명하며, 개인별 맞춤형 약물 안전성 평가로까지 확장할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
* 급성 신손상: 신장이 짧은 시간 안에 갑자기 제 기능을 제대로 하지 못하게 되는 상태
김재상 박사가 제1저자로 참여한 이번 연구 성과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리어스(Advanced Functional Materials)’에 25년 11월 12일 자로 게재됐다.
※논문명: Implementation of Drug-Induced Rhabdomyolysis and Acute Kidney Injury in Microphysiological System, DOI: 10.1002/adfm.202513519
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단 등의 지원을 받아 수행됐다.
2026.01.05
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'거꾸로' 생각해 맞춤형 3차원 뇌신경 칩 제작
체외에서 배양한 뇌 신경조직은 뇌 연구를 단순화한 실험 모델로 널리 활용돼 왔으나, 기존 장치는 반도체 공정 기반으로 제작돼 형태 변형과 입체(3D) 구조 구현에 한계가 있었다. KAIST 연구팀은 발상의 전환으로 3D 프린터로 빈 통로 구조를 먼저 제작한 뒤, 그 통로를 전도성 잉크가 모세관 현상으로 저절로 채우게 해 전극·배선을 만드는 맞춤형 3D 뇌 신경 칩을 완성했다. 이번 성과는 뇌과학·뇌공학 연구 플랫폼의 설계 자유도와 활용성을 크게 높일 것으로 기대된다.
우리 대학은 바이오및뇌공학과 남윤기 교수 연구팀은 기존 반도체 공정 기반 제작 방식의 한계를 극복하고 ‘3D 미세전극 칩(3차원 공간에 배치된 다수의 미세전극을 통해 신경세포의 전기적 활동을 측정하고 자극할 수 있는 신경 인터페이스)’을 다양한 형태의 맞춤형 체외 배양칩 형태로 정밀하게 제작할 수 있는 플랫폼 기술을 개발하는데 성공했다고 25일 밝혔다.
기존 3D 미세전극 칩 제작은 반도체 공정을 기반으로 해 입체적 설계 자유도가 제한되고 높은 비용이 요구됐다. 이를 극복하기 위해 최근 3D 프린팅 기반 제작 기술이 제안됐으나 ‘전기 전도성 물질 패터닝 → 절연체 도포 → 전극 오프닝’ 순서를 따르는 기존의 방식으로는 다양한 체외 배양 신경네트워크 구조를 위한 입체적 설계 자유도 측면에서 여전히 한계를 지니고 있었다.
KAIST 연구진은 3D 프린팅 기술이 제공하는 뛰어난 입체적 설계 자유도와 출력물을 절연체로 활용할 수 있다는 특성에 착안해, 기존 공정 순서를 거꾸로 뒤집은 방식을 도입함으로써 체외 배양용 3차원 신경네트워크 모델을 보다 자유롭게 설계하고 기능을 측정할 수 있는 혁신적인 공정법을 확립했다.
먼저, 3D 프린터를 활용해 미세 터널이 형성된 속이 빈 3차원 절연체를 출력했다. 이 구조물은 전도성 물질이 3차원 공간에서 안정적으로 구조를 유지하면서, 동시에 다양한 3차원 신경 네트웍을 제작하는 지지체 역할을 할 수 있도록 설계됐다. 이후, 전기 전도성 잉크를 모세관 현상으로 내부의 미세 터널을 채우면, 복잡한 입체 배양 지지체 구조물 내에 미세전극을 보다 자유롭게 배치한 3차원 지지체-미세전극칩을 제작할 수 있음을 선보였다.
새로운 플랫폼은 프로브형, 큐브형, 모듈형 등 다양한 형태의 칩 구현이 가능하고, 그래파이트·전도성 폴리머·은 나노입자 등 여러 재료 기반 전극 제작도 지원한다. 이를 통해 3차원 신경 네트워크의 내부와 외부에서 발생하는 다채널 신경 신호를 동시에 측정할 수 있어, 신경세포 간 동적 상호작용과 연결성을 정밀하게 분석할 수 있다.
남 교수는 “이번 연구는 3D 프린팅과 모세관 현상을 결합해 신경칩 제작의 자유도를 크게 확장한 성과”라며, “앞으로 뇌신경 조직을 활용한 기초 뇌과학 연구뿐 아니라 세포 기반 바이오센서, 바이오컴퓨팅 같은 응용 분야 발전에도 기여할 것”이라고 밝혔다.
이번 연구에는 KAIST 바이오및뇌공학과 윤동조 박사가 제1 저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 학술지 어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced Functional Materials) 온라인판(6월 25일자)에 게재됐다.
※논문명: Highly Customizable Scaffold-Type 3D Microelectrode Array Platform for Design and Analysis of the 3D Neuronal Network In Vitro), DOI: https://doi.org/10.1002/adfm.202510446
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구사업과 글로벌 기초연구실사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.09.25
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전기및전자공학부 유회준 교수, 대한민국학술원 신임회원으로 선출
우리 대학 전기및전자공학부 교수이자 ICT 석좌교수인 유회준 교수가 2025년 대한민국학술원 신임회원으로 선출됐다. 유 교수는 7월 11일 개최된 대한민국학술원 총회를 통해 공식 선출되었으며, 전자공학 분야에서의 지속적인 연구 성과와 학술 기여를 바탕으로 선임되었다. 당월 18일 서울 서초구에 위치한 대한민국학술원에서 열린 신임회원 회원증서 수여식에 참석하여 선임장을 수여받았다.
대한민국학술원은 1954년 설립된 교육부 산하의 국가 학술기관으로, 국내 학문 발전에 이바지한 석학을 대상으로 매년 각 학문 분과별로 극소수의 신임회원만을 엄정한 심사를 통해 선발하고 있다. 올해는 전국에서 총 8명이 신임회원으로 선정되었으며, 유 교수는 자연과학분과 제3분과(공학)에서 유일하게 선출되었다.
학술원은 학문적 업적이 탁월하고 해당 분야의 발전에 기여한 석학을 회원으로 선출하여, 이들의 연구를 지원하고 학술 정책 자문, 국내외 학술 교류, 우수학술도서 선정, 학술원상 시상 등의 다양한 사업을 수행하고 있다.
회원으로 선출되기 위해서는 단순한 연구 성과뿐 아니라 장기적인 학계 기여와 공적이 함께 평가되며, 그 선임은 국내 학계에서 가장 높은 수준의 학문적 권위를 상징한다. 2025년 현재, 자연과학·인문사회과학 통틀어 총 회원 수는 150명 내외에 불과하며, 자연과학분과는 전국적으로 약 70명 규모로 구성되어 있다.
대한민국학술원 회원은 일종의 '국가가 공인한 학계 대표자'로서, 학문을 통해 국가와 사회에 공헌하는 역할을 수행하게 된다. 또한, 학술원은 주요 국가 간 학술원과의 협력을 통해 국제 학술 네트워크의 허브 역할도 하고 있다.
유회준 교수는 인공지능 반도체, 뉴로모픽 칩, 초저전력 SoC(System on Chip), 웨어러블 반도체 등 반도체 설계 및 융합 시스템 분야에서 세계적 수준의 연구를 수행해왔다. 그는 우리 대학 전자공학과 교수이자 ICT 석좌교수로 재직 중이며, AI반도체대학원 원장, IT융합연구소 소장, PIM반도체설계 연구센터장을 맡고 있다.
특히 유 교수는 1995년 세계 최초로 256M SDRAM을 개발하고 관련 논문을 발표한 것을 시작으로, 2000년부터 2023년까지 62편의 주요 논문을 발표하였다. 이 중에는 『DRAM의 설계』와 같은 반도체 설계 전문서적을 비롯해 AI 반도체, 웨어러블 AR 반도체, 저전력 무선통신 칩, 바이오메디컬 IC 등 다양한 응용 분야에 대한 연구가 포함된다. 특히 2014년에는 세계 최초로 DNN(Deep Neural Network) 가속기 칩을 공개하며, 2025년까지 18편의 AI 반도체 연구 성과를 발표하였다.
그는 또한 미국 전기전자학회(IEEE)에서 석학회원(Fellow)으로도 선임됐으며, ISSCC(국제고체회로학회) 70주년 기념식에서 동양인으로는 유일하게 '최다 논문 발표자 톱5'에 선정되는 성과를 기록하여 국제적으로 그 연구력을 인정받고 있다.
유 교수는 과거 벨연구소에서 표면 광방출 레이저 개발을 주도했고, 현대전자(현 SK하이닉스)에서는 256M DRAM 개발을 이끈 바 있다. 또한 2005년에는 정보통신부 정책자문관으로서 SoC 및 차세대 컴퓨팅 기술 정책 수립에도 기여하였다.
그는 현재까지 250편 이상의 논문과 5권의 전문서적을 집필 또는 편집하였으며, ISSCC, A-SSCC, ISWC 등 세계 주요 회로 설계 학회의 조직위원과 TPC 위원장, IEEE SSCS Distinguished Lecturer 등으로 활동해왔다.
전기및전자공학부는 이번 선임이 반도체 및 전자공학 분야의 지속적인 학문적 기여와 국제적 위상을 인정받은 결과라고 평가하며, 향후 유 교수의 지속적인 연구 활동과 후학 양성을 기대한다고 밝혔다.
이번 대한민국학술원 신임회원 선출은 유회준 교수가 전자공학 및 시스템 반도체 설계 분야에서 장기간 축적해온 연구 성과와 학문적 기여가 국가적으로 공인된 결과로, 그의 전문성과 지속적인 학술 활동이 공공연히 평가받은 의미 있는 사례로 볼 수 있다.
2025.07.22
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이제 골격근도 제작 가능하다
인체의 상당 부분을 차지하는 골격근을 이제 우리 연구진에 의해 랩온어칩과 같은 첨단 바이오 제조 기술을 적용해 안정적인 제작이 가능하게 됐다.
우리 대학 기계공학과 바이오미세유체 연구실 전성윤 교수 연구팀이 기계공학과 심기동 교수팀과 공동 연구를 통해, 체외 삼차원 환경에서 골격근 조직을 제작하는 바이오 미세유체시스템(Biomicrofluidic system)*을 개발했다고 27일 밝혔다.
*바이오 미세유체시스템: 반도체 회로 제조 등에 사용되는 포토리소그래피(Photolithography) 공정 등을 기반으로 제작되는 마이크로 스케일의 시스템으로, 세포 및 생체조직 배양, 유동 생성 및 제어 등에 활용됨
연구팀은 해당 연구에서 자체 개발한 미세유체시스템을 사용해 골격근 조직 배양에 있어 큰 비중을 차지하는 하이드로겔의 구성 성분, 겔화 시간, 세포의 농도를 조절해 다양한 조건에서 삼차원 근육 밴드를 제작했다.
또한, 제작된 골격근 조직에 대해 근육의 수축력 및 반응 속도 측정과 함께 조직 형태, 기계적 특성, 골격근 성장 및 분화와 관련된 유전자 발현 비교 등 다양한 분석을 진행했다. 그리고 결과 분석을 통해 최적의 근육 조직 제작법을 확립했으며, 이러한 최적의 제작법으로 배양했을 때 견고한 골격근 조직이 제작된 것을 확인했다.
조직공학 및 배양 시스템 설계의 중요성을 강조한 이번 연구에서는, 하이드로젤 특성이 3D 근골격계 조직 발달에 미치는 영향을 조사했다. 주요 연구 결과에 따르면 하이드로젤의 기계적 특성은 세포 분화와 조직 기능을 높인다.
전성윤 교수는 “이번 연구는 인공 골격근 조직 배양에 있어 세포가 함유된 하이드로젤 제조에 대한 조건의 영향을 탐구함으로써 기존의 균일하지 못한 배양 방식에 가이드라인을 제시하고, 치료 응용 및 질병 모델링을 위한 조직 공학 최적화를 위한 필수 인사이트를 제공한다. 그리고 향후 골격근뿐 아니라 심장이나 골수와 같은 인공 생체 조직 제작에 도움을 주고 본 플랫폼은 노화나 우주 미세중력등에 의한 근감소증을 비롯한 여러 근골격계 질병 연구에 활용 될 것을 기대한다”고 말했다.
기계공학과 김재상 박사 및 김인우 박사과정 학생이 공동으로 진행한 이번 연구는, 국제 학술지인 ‘어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced functional materials)’에 2024년 10월 7일자로 게제됐다.(논문명 : Strategic Approaches in Generation of Robust Microphysiological 3D Musculoskeletal Tissue System. https://doi.org/10.1002/adfm.202410872)
한편 이번 연구는 한국연구재단 및 BK21 사업의 지원으로 수행되었다.
2024.11.27
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종양모델 칩으로 다조건 항암제 동시 평가
실제 인체에 항암제가 투여되면 약물 분자는 혈류를 따라 수송된다. 이 약물 분자들은 혈관 벽을 투과하고 확산한다. 확산한 분자는 종양 덩어리 내부까지 점차 침투해 약물 효능이 나타나게 된다. 우리 연구진이 바이오프린팅 기술로 36가지의 종양 미세환경을 유체채널 내부에 모사하여 12가지 실험 조건에 따른 항암제 효능을 동시에 평가하는데 성공하여 화제다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박제균 교수 연구팀이 기존 바이오프린팅* 및 랩온어칩** 기술의 한계점을 극복하고 장점을 극대화하여 복잡한 종양 미세환경이 구현된 랩온어칩을 개발하여 여러 분석 변수가 반영된 약물 스크리닝을 수행하는 데 성공했다고 16일 밝혔다.
* 바이오프린팅(bioprinting): 세포와 생체재료로 구성된 바이오 잉크를 활용하여 생체조직 및 기관과 유사한 기능적 구조물을 제작하는 3D 프린팅 기술
** 랩온어칩(lab-on-a-chip): “칩 위의 실험실”이란 개념을 갖고 있으며 각종 시료분석에 필요한 전처리, 분리, 희석, 혼합, 반응, 검출 기능 등을 미세유체 회로로 이루어진 채널 내에서 일괄적으로 수행할 수 있도록 만들어진 미세유체 소자 및 시스템
바이오프린팅은 조직이나 장기의 복잡한 형상과 조성을 체외환경에서 재현할 수 있는 생체모사 기술이지만, 제작된 생체모델의 배양 환경 제어와 분석이 어렵다. 반면, 랩온어칩은 미세 유체채널 내에서의 유체 제어 기술에 기반해 배양 환경의 정교한 제어와 다양한 분석 수행이 가능하지만, 미세한 유체 통로 내부에 생체 환경을 모사하는 데 한계가 있었다.
연구진은 바이오프린팅 기술로 서로 다른 조성으로 구성된 총 36개의 종양 모델을 랩온어칩 내에 형성한 후, 동일한 소자 내에서 12가지 실험 조건에 따른 항암제 효능을 동시에 평가하는 데 성공했다.
연구팀은 바이오프린팅의 우수한 공간적 자유도와 다양한 생체재료를 활용할 수 있다는 장점을 이용해, 세 가지 서로 다른 조성으로 이루어진 36개의 종양 모델을 하나의 미세 유체소자에 집적시켰다. 세포를 유동 배양해 물질 수송에 핵심 구조물인 혈관 벽과 종양 덩어리를 모사하여 네 가지 농도의 항암제를 종양 모델에 유입함으로써, 하나의 소자에서 12가지 실험 조건의 약물 평가를 수행했다.
또한 연구팀은 혈관 벽에 의해 약물 분자의 수송이 저해되고 종양 덩어리 내부까지 침투되는 현상을 관찰할 수 있었고, 체내 수송 과정을 모사하지 못했던 기존 종양 모델과 약물 효능에 큰 차이를 보인다는 것을 확인했다.
이처럼 바이오프린팅-랩온어칩 통합기술을 활용해 모델 복잡성, 모델 수, 모델 처리량 등 다양한 변수를 고려한 체외 종양 모델을 제작할 수 있었고, 더욱 신뢰성 있는 약물 평가를 수행할 수 있었다.
연구를 주도한 박제균 교수는 “바이오프린팅과 랩온어칩의 통합기술로 제작된 미세 유체 세포배양 및 분석 플랫폼의 개발에 따른 신뢰성 있는 약물 평가 모델에 대한 성과”임을 강조하며, “향후 다양한 조직 및 장기 특성을 모사하고 생물학적 분석과 약물 효능 평가를 고효율로 수행할 수 있는 동물실험 대체용 차세대 체외 세포배양 및 분석 기술로 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.
바이오및뇌공학과 이기현 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 '어드밴스드 헬스케어 머티리얼즈(Advanced Healthcare Materials)'에 2024년 6월 3일 자로 온라인판에 게재됐다.
(https://doi.org/10.1002/adhm.202303716. 논문명: Bioprinted multi-composition array mimicking tumor microenvironment to evaluate drug efficacy with multivariable analysis).
또한, 이번 논문은 와일리-VCH(Wiley-VCH) 출판사의 ‘핫 토픽: 종양과 암(Hot Topic: Tumors and Cancer)’세션과 ‘핫 토픽: 미세유체공학(Hot Topic: Microfluidics)’세션에 동시 선정됐다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 기초연구사업(중견연구)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.16
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고성능 조립형 SSD 시스템반도체 최초 개발
최근 인공지능을 훈련하기 위해 더 많은 데이터가 필요해지면서 그 중요성은 더욱 증가하고 있으며, 이에 데이터 센터 및 클라우드 서비스를 위한 주요 저장장치인 고성능 SSD(Solid State Drive, 반도체 기억소자를 사용하는 저장장치) 제품의 필요성이 높아지고 있다. 하지만, 고성능 SSD 제품일수록 SSD 내부의 구성요소들이 서로의 성능에 크게 영향을 미치는 상호-결합형(tightly-coupled) 구조의 한계에 부딪혀 성능을 극대화하기 어려웠다.
우리 대학 전기및전자공학부 김동준 교수 연구팀이 고성능 조립형 SSD 시스템 개발을 통해 차세대 SSD의 읽기/쓰기 성능을 비약적으로 높일 뿐 아니라 SSD 수명연장에도 적용 가능한 SSD 시스템 반도체 구조를 세계 최초로 개발했다고 15일 밝혔다.
김동준 교수 연구팀은 기존 SSD 설계가 갖는 상호-결합형 구조의 한계를 밝히고, CPU, GPU 등의 비메모리 시스템 반도체 설계에서 주로 활용되는 칩 내부에서 패킷-기반 데이터를 자유롭게 전송하는 온-칩 네트워크 기술을 바탕으로 SSD 내부에 플래시 메모리 전용 온-칩 네트워크를 구성함으로써 성능을 극대화하는 상호-분리형(de-coupled) 구조를 제안했으며, 이를 통해 SSD의 프론트-엔드 설계와 백-엔드 설계의 상호 의존도를 줄여 독립적으로 설계하고 조립 가능한 ‘조립형 SSD’를 개발했다.
※온-칩 네트워크(on-chip network): CPU/GPU등의 시스템 반도체 설계에 쓰이는 칩 내부의 요소에 대한 패킷-기반 연결구조를 말한다. 온-칩 네트워크는 고성능 시스템 반도체를 위한 필수적인 설계 요소중 하나로서 반도체칩의 규모가 증가할수록 더욱 중요해지는 특징이 있다.
김동준 교수팀이 개발한 조립형 SSD 시스템 구조는 내부 구성요소 중 SSD 컨트롤러 내부, 플래시 메모리 인터페이스를 기점으로 CPU에 가까운 부분을 프론트-엔드(front-end), 플래시 메모리에 가까운 부분을 백-엔드(back-end)로 구분하고, 백-엔드의 플래시 컨트롤러 사이 간 데이터 이동이 가능한 플래시 메모리 전용 온-칩 네트워크를 새롭게 구성해, 성능 감소를 최소화하는 상호-분리형 구조를 제안했다.
SSD를 구동하는 핵심 요소인 플래시 변환 계층의 일부 기능을 하드웨어로 가속하여 플래시 메모리가 갖는 한계를 능동적으로 극복할 수 있는 계기를 마련하였고 상호-분리형 구조는 플래시 변환 계층이 특정 플래시 메모리의 특성에 국한되지 않고, 프론트-엔드 설계와 백-엔드 설계를 독립적으로 수행하는 설계의 용이성을 가지는 점이 ‘조립형’ SSD 구조의 장점이라고 밝혔다. 이를 통해, 기존 시스템 대비 응답시간을 31배 줄일 수 있었고 SSD 불량 블록 관리기법에도 적용해 약 23%의 SSD 수명을 연장할 수 있다고 연구팀 관계자는 설명했다.
전기및전자공학부 김지호 박사과정이 제1 저자, 전기및전자공학부 정명수 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 미국 플로리다주 올랜도에서 열리는 컴퓨터 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 `제50회 국제 컴퓨터 구조 심포지엄(50th IEEE/ACM International Symposium on Computer Architecture, ISCA 2023)'에서 6월 19일 발표될 예정이다. (논문명: Decoupled SSD: Rethinking SSD Architecture through Network-based Flash Controllers).
연구를 주도한 김동준 교수는 “이번 연구는 기존의 SSD가 가지는 구조적 한계를 규명했다는 점과 CPU와 같은 시스템 메모리 반도체 중심의 온-칩 네트워크 기술을 적용해 하드웨어가 능동적으로 필요한 일을 수행할 수 있다는 점에서 의의가 있으며 차세대 고성능 SSD 시장에 기여할 것으로 보인다”며, “상호-분리형 구조는 수명연장을 위해서도 능동적으로 동작하는 SSD 구조로써 그 가치가 성능에만 국한되지 않아 다양한 쓰임새를 가진다며”연구의 의의를 설명했다.
이번 연구는 컴퓨터 시스템 저장장치 분야의 저명한 연구자인 KAIST 정명수 교수와 컴퓨터 구조 및 인터커넥션 네트워크(Interconnection Network) 분야의 권위자인 김동준 교수, 두 세계적인 연구자의 융합연구를 통해 이루어낸 연구라는 의미가 있다고 관계자는 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, 삼성전자, 반도체설계교육센터(IDEC), 정보통신기획평가원 차세대지능형반도체기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.06.15
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최고의 AI반도체 인력 양성 위한 인공지능반도체 대학원 설립
우리 대학이 인공지능반도체 대학원(KAIST Graduate School of AI Semiconductor)을 설립해 석·박사과정 신입생 모집을 시작한다. 인공지능(AI) 반도체 기술은 챗GPT 등 사회 전반을 크게 변혁시키고 있는 인공지능의 핵심 기술이다. 정부는 인공지능과 시스템반도체를 혁신성장 전략투자 분야로 지정한 바 있으며, 인공지능반도체는 두 핵심 전략의 공통 요소로 국가의 차세대 성장동력으로 주목받고 있다. 하지만, 기술 선점 및 가치 창출을 위한 국내 전문 인력은 절대적으로 부족한 상태로 인공지능반도체 기술의 주도권을 확보를 위한 고급인력양성이 시급한 실정이다.
우리 대학은 2008년부터 인공지능반도체 기술 개발을 시작해 현재까지 세계 기술 개발의 흐름을 선도하고 있으며, 과학기술정보통신부의 인공지능반도체 고급인재 양성사업에 지난 5월 선정돼 인공지능반도체 대학원을 설립했다. 올 가을학기부터 학사 운영을 시작하는 인공지능반도체 대학원에서는 인공지능반도체 설계 및 운용에 필수적인 기초 과목과 함께 3개로 세분된 전공 트랙을 운영한다. ⯅다양한 인공지능 및 응용 프로그램 가속을 위한 NPU(신경망처리장치) 회로 및 아키텍처 설계를 연구하는 ‘AI 반도체 하드웨어’ 트랙 ⯅효율적인 인공지능반도체 하드웨어 운용 기술 및 구동 프레임워크를 연구하는 ‘AI 소프트웨어/시스템’트랙 ⯅기존 인공지능반도체 구조를 뛰어넘는 초고속·초고효율·초대규모 인공지능 시스템을 실현하기 위해 뇌과학에 기반한 창의적이고 도전적인 기초연구 및 학제 간 연구를 수행하는 ‘미래 AI 시스템’트랙 등이다.그뿐만 아니라, KAIST 인공지능반도체 대학원에서는 분야 초월형 교육을 위해 복수의 지도교수를 선정할 수 있는 '복수지도제도'를 도입한다. 이를 통해, 인공지능 시스템 설계·CAD(컴퓨터지원설계)·반도체소자·아키텍처·소프트웨어·디지털/아날로그 지식재산권(IP) 등 여러 분야를 모두 아우르는 연구가 가능해진다. 우리 대학은 1996년 반도체설계교육센터(IDEC)와 2022년 PIM반도체설계연구센터(AI-PIM)를 설립해 세계 최고의 반도체 설계 및 인공지능반도체 설계 인프라를 보유하고 있다. 인공지능반도체 대학원에서는 기존의 인프라와 더불어 삼성과 SK하이닉스 등의 대기업 및 사피온·퓨리오사·리벨리온 등 국내 인공지능반도체 팹리스기업들로 구성된 컨소시엄과 협력해 대학원생들의 연구와 교육을 지원할 예정이다.
또한, 재학생들의 글로벌 연구 역량을 높일 수 있도록 MIT·컬럼비아 대학교·코넬대학교·취리히 공과대학 등 세계 유수 대학들과 글로벌 공동연구 협정을 맺고 수개월 또는 수년간의 파견 연구 제도를 도입할 방침이다.
유회준 KAIST 인공지능반도체대학원장(책임교수)은 "인공지능반도체 분야 연구에 열정과 의지를 가진 학생이라면 KAIST만의 특화된 교육·연구 시스템과 우수한 인프라를 만나 최고의 전문가로 성장할 수 있다"라고 말했다. 이어, 유 원장은 "인공지능반도체는 우리나라의 뛰어난 반도체 기술과 최첨단 인공지능 기술을 접목해 세계를 선도할 수 있는 분야로 글로벌 실무형 인재를 양성하기 위해 노력하겠다"라고 전했다.
인공지능반도체 대학원은 오는 7일까지 온·오프라인에서 동시에 입시원서 접수를 진행한다. 자세한 내용은 입학처 홈페이지(https://admission.kaist.ac.kr/) 또는 인공지능반도체대학원 홈페이지(https://aisemi.kaist.ac.kr)에서 확인할 수 있다.
2023.06.02
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정밀한 시각적 판단을 추론한 새로운 인공지능 가속칩 개발
우리 대학 전기및전자공학부 윤찬현, 김주영 교수 연구팀이 설명 가능한 인공지능(eXplainable AI, XAI) 기법을 처리하기 위한 노이즈(잡음)에 강한 다중 피라미드 활성화 맵 기반 주의집중 구조가 탑재된 인공지능 칩을 설계하고, 삼성전자 DS부문의 지원으로 설명가능 뉴로프로세싱 유닛(이하 EPU, Explainable neuro-Processing Unit)을 개발했다고 24일 밝혔다.
설명가능 인공지능이란 사람이 이해할 수 있고 신뢰할 수 있는 설명을 제공할 수 있는 인공지능 기법이다. 기존의 수학적 알고리즘으로 학습되는 인공지능은 학습예제에 편향되어 신뢰할 수 없거나, 수천억개의 매개변수를 사람이 이해할 수 없다는 문제점을 해결하기 위해, 왜 인공지능이 특정 결과를 추론했는지 판단근거를 설명할 수 있도록 개발되었다. 설명가능한 인공지능은 어떤 이유에 의해서 인공지능의 의사결정에 큰 영향을 주었는지 설명할 수 있다는 점에서 기존의 인공지능보다 정확성, 공정성, 신뢰성을 보장할 수 있다는 특징을 가진다.
공동연구팀은 다중 규모 및 다중물체의 특징 추출 구조인 피라미드형 신경망 구조에서 추론 결과에 영향을 주는 인공지능 내부의 신경층별 활성화되는 정도를 복합적으로 해석할 수 있는 인공지능 모델과 이를 가속처리 특화된 채널 방향 합성곱 연산 및 정확도를 유지하는 EPU칩을 구현했다.
다중 규모 및 다중물체 특징 추출에 특화된 피라미드형 인공지능 모델에서 설명 시각화 구현을 위해서는 추론 과정의 역방향으로 모든 합성곱 층별 활성화 맵에서 모델 파라미터의 변화도를 추출할 수 있는 구조가 요구된다.
그러나 역전파 계산 과정은 기존의 추론처리 가속을 위한 인공지능 칩 설계와 달리 이전 파라미터 및 상태를 기억해야 하며 이는 한정된 온 칩 메모리 크기 및 인공지능 모델 전체를 특정한 용도에 맞게 주문 제작(ASIC; Application Specific Integrated Circuit)해 구현하기에는 물리적 한계가 있다.
또한, 피라미드형 구조의 설명 가능한 인공지능 모델은 설명성 보장을 위한 N개 층의 활성화 맵으로부터 기울기 기반의 클래스 활성 맵핑 시각화 처리 각각 필요해 복잡도를 높이는 문제가 있다. 그리고, 입력의 매우 작은 노이즈에도 클래스 활성화 맵핑 시각화 설명이 완전히 달라져 설명 가능한 인공지능 모델의 신뢰도 저하가 큰 문제점이었다.
전기및전자공학부 윤찬현 교수 연구팀은 문제해결을 위해(그림1 참조) 설명 가능한 인공지능의 다중 활성화 맵 고유의 특성 정보를 융합해 전역 주의 집중 맵을 생성하는 네트워크 구조와 입력 이미지 노이즈에 강건한 모델 생성을 위한 상호학습 방법을 개발해, 단일 활성화 맵 기반 주의집중 맵 생성 기술에 비해 설명성 지표를 최대 6배가량 높였다.
또한, 다중 스케일의 다양한 주의집중 맵들의 상호 보완적인 특성을 일원화된 주의집중 맵으로 정교하게 재구성함으로써 사람이 해석 가능한 수준의 정밀한 설명성을 제공할 수 있게 했다. 이번 연구 성과를 통해 위성 영상과 같이 객체 크기 변화가 큰 이미지 분석에서 인공지능 모델의 설명성을 크게 향상할 수 있을 것으로 기대된다고 연구팀 관계자는 설명했다.
전기및전자공학부 김주영 교수 연구팀은 제안된 설명 가능한 인공지능 모델을 가속하기 위해 기존 모델의 추론과 역전파 과정에 더해 활성화 맵 생성까지 처리할 수 있는 XAI 코어를 개발하고, 다양한 연산 태스크를 유연하게 분할해 동시에 처리할 수 있는 멀티 데이터 플로우 방식을 제안했다. 또한, 많은 0 값을 포함하는 활성화 맵의 특성을 활용해, 연속된 0을 건너뛸 수 있는 새로운 데이터 압축 포맷을 제안하고 이를 지원하는 가속 유닛을 개발해 최대 10배 이상의 활성화 맵을 칩 내부에서 처리할 수 있도록 했다.
연구팀이 개발한 EPU 칩은 광학 위성, 전천후 관측 영상레이더(Synthetic Aperture Radar) 위성 등 특수 목적과 고정밀 인공지능 영상처리시스템에 적용할 수 있으며, 저지연‧저전력으로 인공지능 시스템의 판단 근거에 대한 설명성을 획기적으로 높일 수 있을 것으로 기대된다. 연구팀은 EPU 칩 개발 후속 연구를 진행할 계획이다.
2022.08.25
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IDEC 동탄 교육장 개소 및 시스템반도체설계 실무인력양성과정 시작
우리 대학이 국내 반도체 팹리스(설계 전문회사)의 만성적인 인력 부족 현상을 해소하기 위해 외부 교육장을 개소하고 실무 인력 양성에 나선다. KAIST 반도체설계교육센터(소장 박인철, 이하 IDEC)는 4일 'KAIST IDEC 동탄 교육장 개소식 및 시스템반도체설계 실무인력양성과정 제1기 입교식'을 개최했다. KAIST IDEC 동탄 교육장은 지난해 11월 체결한 화성시와 KAIST 간 업무협약을 바탕으로 설치됐다. 롯데백화점 동탄점이 화성시에 기부한 KAIST-화성 사이언스 허브에 입주하며, 산업계가 필요로 하는 시스템반도체 설계 교육센터를 운영하고 관련 교육과정을 개발할 예정이다. 이날 행사에서는 교육장 개소식과 함께 시스템반도체설계 실무인력양성과정 제1기 입교식이 개최됐다. 시스템반도체설계 실무인력양성과정은 산업현장에 투입할 수 있는 실무 인력을 양성하는 중·장기 교육 프로그램이다. 이를 위해, 지난 6월 말부터 수강생을 모집했다. 당초 40명을 선발할 예정이었으나, 총 306명이 지원해 8대 1이 넘는 높은 경쟁률을 기록했다. IDEC은 수강생들의 실질적인 수요를 반영해 계획된 정원을 두 배로 늘린 80명을 최종 선발했다.이날 입교한 학생들은 오는 11월까지 총 16주 동안 반도체 설계 전문교육을 받게 된다. 아날로그 트랙 40명, 디지털 칩 설계 특화 트랙 40명으로 구분되어 각각 기초과정부터 설계 실습이 포함된 심화 과정까지 아우르는 교육과정을 수강하게 된다. 이를 위해, KAIST, POSTECH 등 국내 우수대학 교수와 현직 설계 기업 임원 및 엔지니어 등 총 23명의 반도체 설계 전문 강사진을 초빙했다.또한, 교육과정 중 수강생 대상으로 기업설명회 등을 개최하며, 한국팹리스연합(회장 이서규)과 연계해 교육 수료자들에게 관련 분야 취업 기회도 제공할 예정이다. 차년도에는 기업과 수강생의 수요를 조사하여 FPGA(Field Programmable Gate Array: 용도에 맞게 회로를 다시 새겨넣을 수 있는 비메모리 반도체), 인공지능(AI) 트랙 등의 추가 교육과정도 신설할 계획이다.
이날 행사에는 이승섭 KAIST 부총장, 박인철 KAIST IDEC 소장, 임종철 화성시 부시장, 이서규 한국팹리스연합 회장, 이윤식 반도체공학회 회장, 백광현 대한전자공학회 부회장, 라정인 산업통상자원부 사무관 및 교육생 80명이 참석했다.
임종철 화성시 부시장은 축사를 통해 "화성시와 KAIST 그리고 롯데백화점이 손을 잡은 이 공간에서 우리나라 반도체 산업을 이끌 핵심 인재를 배출할 수 있도록 각 기관의 적극적인 지원을 부탁드린다"라고 전했다.박인철 KAIST IDEC 소장은 "산업체 현장에 즉시 투입할 수 있는 실무 인력을 양성하는 이번 프로그램이 국내 반도체 중소·중견 팹리스 업계의 인력 부족 현상을 해소하는 데 보탬이 되길 기대한다"라고 포부를 밝혔다.
2022.08.04
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광학 칩과 광섬유로 초안정 마이크로파 발생 기술 개발
우리 대학 기계공학과 김정원 교수와 물리학과 이한석 교수 공동연구팀이 광학 칩과 광섬유를 이용해 손바닥만 한 작은 장치로부터 2조분의 1(5×10-13) 수준의 주파수 안정도를 가지는 초안정 마이크로파를 발생하는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
이 새로운 기술을 이용하면 기존의 마이크로파 발생 기술들보다 월등하게 우수한 위상잡음과 주파수 안정도의 마이크로파를 핸드폰 크기 면적의 작은 장치로부터 생성할 수 있어, 향후 5G/6G 통신, 전파망원경을 이용한 천체 관측, 군용 레이더, 휴대용 양자 센서 및 초고속 신호 분석 기술 등의 다양한 분야에서 획기적인 성능 향상이 가능하다.
우리 대학 기계공학과 권도현 박사(現 한국표준과학연구원)와 나노과학기술대학원 정동인 박사가 공동 제1 저자로 참여한 공동연구팀의 이번 논문은 국제학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 1월 19일 字에 게재됐다. (논문명: Ultrastable microwave and soliton-pulse generation from fibre-photonic-stabilized microcombs)
최근 초소형 마이크로공진기(microresonator)를 이용해 광 펄스를 생성하는 마이크로콤(micro-comb) 기술이 급격하게 발전하고 있다. 마이크로콤은 광 펄스가 나오는 속도를 수십 기가헤르츠(GHz, 1초에 10억 번 진동)에서 테라헤르츠(THz, 1초에 1조 번 진동)까지 높일 수 있어 고주파 마이크로파(microwave)나 밀리미터파(millimeter-wave) 생성이 쉽고 시스템의 소형화가 가능해 다양한 정보통신기술 시스템의 대역폭 향상과 성능 개선에 핵심적인 역할을 할 것으로 기대되고 있다.
마이크로콤은 이론적으로 펨토초(femtosecond, 10-15초=1,000조분의 1초) 수준의 펄스 간 시간 오차를 가지지만, 소형 소자의 특성상 주변 환경에 의해 쉽게 변해 장시간 그 성능을 유지하는 데에 어려움이 있었다. 이를 해결하기 위해 마이크로콤을 기계적으로 안정한 장치에 주파수 잠금해 안정도를 향상할 수 있으나, 지금까지는 이러한 안정화 장치가 매우 복잡하고 진동에 민감하며 부피가 커서 초소형 마이크로콤이 가지는 장점을 살릴 수 없고 실험실 밖 응용에 활용할 수 없었던 문제가 있었다.
연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 광섬유를 이용해 마이크로콤의 주파수를 안정화하는 기술을 개발했다. 1km 길이의 광섬유는 열 기계적(thermomechanical) 잡음 한계에 의한 이론적인 길이 안정도가 1,000조분의 1 수준으로 매우 우수하면서도, 부피가 작고 매우 가벼우면서 가격도 저렴한 장점이 있다. 연구팀은 이러한 광섬유 기반의 안정화 장치를 108 mm × 73 mm × 54 mm 크기로 구현할 수 있었다.
그 결과 생성된 22-기가헤르츠(GHz) 마이크로파의 시간 오차를 상용 고성능 신호 발생기보다 6배 이상 향상된 10펨토초 수준으로 낮출 수 있었으며, 주파수 안정도는 2조분의 1(5×10-13) 수준까지 낮출 수 있었다.
이 기술은 매우 우수한 위상잡음과 주파수 안정도의 마이크로파와 광 펄스를 동시에 생성할 수 있어, 다양한 최첨단 과학기술 분야들에서 활용할 수 있다. 대표적인 예로서 전파망원경 기반의 초장기선 간섭계(very long baseline interferometer, VLBI)의 경우 보다 높은 주파수와 낮은 잡음을 가지는 마이크로파와 광 펄스를 사용하면 측정 분해능과 관측 정밀도를 획기적으로 향상시킬 수 있어 기존에는 관측할 수 없었던 블랙홀의 사건의 지평선(event horizon)과 같은 새로운 천체 현상들을 탐사할 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 기계공학과 김정원 교수는 "이번에 개발된 초안정 기술을 통신, 레이더, 데이터 변환기와 전파망원경 등 다양한 분야들에 적용하기 위한 후속 연구들을 진행 중ˮ이라고 밝혔으며, 물리학과 이한석 교수는 "향후 성능을 더욱 끌어올리고자, 실리콘 칩 상에 구현된 핵심 소자인 마이크로공진기의 광학적 특성을 개선하는 연구를 수행 중ˮ이라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 정보통신기획평가원 양자센서핵심원천사업과 한국연구재단 중견연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.01.26
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현장 진단형 초고속 실시간 유전자 분석기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀이 *나노 플라즈모닉 구조를 통해 빠른 열 순환 및 실시간 정량 분석이 가능한 초고속 실시간 중합효소연쇄반응(PCR) 기술을 개발했다고 7일 밝혔다.
☞ 나노 플라즈모닉 구조(Nanostructures for Plasmonic): 빛의 파장보다 작은 크기의 금속나노구조이며, 빛이 표면에 조사될 때 금속 표면과 유전체의 경계에서 빛과 전자가 상호작용을 한다. 주로 바이오 물질의 검출이나 분자진단에 많이 응용된다.
최근 코로나19를 포함한 전염성이 높은 바이러스의 확산을 방지하기 위해 신속하고 정확하게 바이러스를 검출하는 기술이 절실하게 필요하다. 역전사 중합효소연쇄반응(RT-PCR)은 가장 표준화된 코로나19 진단법으로 바이러스 내부의 유전물질인 RNA를 상보적 DNA로 역전사한 후 타겟 DNA를 증폭해 형광 프로브로 검출하는 방법이다. 그러나 기존 RT-PCR은 높은 민감도와 정확도를 갖추지만, 검출 시간이 길고 고가의 대형장비를 갖춘 장소로 검체를 운송한 후 진단하는 등 실시간 현장 대응의 한계가 존재한다.
연구팀이 개발한 `실시간 나노 플라즈모닉 PCR'은 백색 발광다이오드(LED)의 높은 광 흡수율을 갖는 나노 플라즈모닉 기판에 진공 설계된 미세 유체칩을 결합해 소량의 검체를 신속하게 증폭하고 정량적으로 분석해 바이러스를 단시간 내에 정확하게 검출할 수 있다. 이러한 특징을 이용해 공공장소 등 환자 발생 장소에서 병원성 바이러스의 확산 및 해외유입을 차단할 수 있을 것으로 기대된다.
나노 플라즈모닉 기판은 유리 나노기둥 위 금 나노섬 구조로 가시광선 전 영역에서 높은 광 흡수율을 가지므로 백색 LED의 빛을 열에너지로 치환해 빠르게 열을 발생시키고 내보낼 수 있다. 또한 광열 발생장치의 수직적인 온도 구배로 인한 증폭 효율 저하를 해결하기 위해 연구팀은 진공 설계된 미세 유체칩을 결합했다.
이는 샘플 한 방울을 칩에 넣으면 진공이 액체를 마이크로 챔버로 잡아당겨 자동으로 3분 이내에 주입되고, PCR 과정 동안에 발생하는 미세 기포는 공기 투과성 벽을 통해 제거돼 PCR 효율을 높이는 원리다.
연구팀은 SARS-CoV-2 플라스미드 DNA를 사용해 해당 기술을 검증했고, 40싸이클(95도-60도)을 5분 이내에 수행해 타겟 바이러스를 91%의 증폭 효율과 함께 정량적으로 검출했다. 이는 기존 실시간 PCR 시스템의 긴 소요 시간(약 1시간)에 비해 매우 빠르고, 높은 증폭 효율을 보이므로 신속한 현장 진단에 적용되기 적합할 것으로 보인다.
정기훈 교수는 "실질적으로 현장에서 사용 가능한 초고속 분자진단법을 개발했다ˮ며 "이 실시간 나노 플라즈모닉 PCR 기술은 현장에서 분자진단을 위한 차세대 유전자 증폭 플랫폼을 제공할 것이며 바이러스 확산 방지에 기여할 수 있을 것으로 예상한다ˮ라고 말했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 강병훈 박사과정이 주도한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `에이씨에스 나노 (ACS Nano)'에 지난 5월 19일 字로 게재됐다. (논문명: Ultrafast and Real-time Nanoplasmonic On-Chip Polymerase Chain Reaction for Rapid and Quantitative Molecular Diagnostics)
한편 이번 연구는 KAIST 코로나19대응 과학기술뉴딜사업단과 한국연구재단 개인연구지원사업, 바이오기술개발사업으로 수행됐다.
2021.06.07
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신경 네트워크의 연결을 실시간으로 조절 가능한 신경 칩 플랫폼 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 남윤기 교수 연구팀이 나노입자 기술을 기반으로 시험관 조건에서 배양한 신경 네트워크의 연결을 실시간으로 조절할 수 있는 신경칩 플랫폼을 개발했다고 7일 밝혔다.
이번 연구는 신경 네트워크의 구조를 조절하기 위한 기존의 많은 세포 형태화 기술이 세포 배양 이전 단계에만 적용 가능한 데 반해, 네트워크의 발달 및 성숙 단계에서도 도입할 수 있다는 점에서 큰 의미가 있다.
바이오및뇌공학과 홍나리 박사과정(지도교수:남윤기)이 주도한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 12월 9일 字에 게재됐다. (논문명: Thermoplasmonic neural chip platform for in situ manipulation of neuronal connections in vitro)
우리 뇌의 복잡한 구조를 모방하는 신경 네트워크 모델을 체외 조건에서 구현하기 위해서는 신경세포의 위치와 연결을 원하는 구조에 맞춰 정렬하는 기술이 필요하며, 이를 위해 다양한 방식의 미세공정 기법을 통한 신경세포 형태화 기술이 개발돼왔다.
그러나 이러한 기술들은 세포를 배양하기 전에 배양기판의 표면을 개질하는 방법을 기반으로 하고 있어 배양 초기 단계에서 원하는 네트워크의 구조를 통제하는 것은 가능하나, 이후 수일 또는 수 주에 걸친 세포 간 네트워크 형성 과정 중에 네트워크 연결을 조절하는 것이 매우 어렵다는 단점이 있었다.
연구진은 세포 배양 중에도 신경 네트워크의 구조와 기능을 실시간으로 조절할 수 있는 기술을 개발하기 위해, `아가로즈 하이드로겔 (agarose hydrogel), 금 나노막대, 미세 전극 칩' 기반의 신경 칩 플랫폼을 제작했다. 해초로부터 추출한 물질로 조직공학 분야에서 활용되고 있는 아가로즈 하이드로겔은 신경세포의 흡착을 방해하는 세포 반발성을 가지고 있어, 배양기판 상에 다양한 형태의 패턴을 제작해 이 물질이 없는 영역에만 한정적으로 신경 네트워크를 형성시킬 수 있다.
또한 아가로즈 하이드로겔은 열에 의해 녹는 특성이 있어, 국소적인 열을 통해 특정한 위치의 하이드로겔을 제거할 수 있다. 연구진은 원하는 영역에만 국소적 열을 발생시키기 위한 매개체로 금 나노막대를 사용했다. 금 나노막대는 근적외선을 선택적으로 흡수해 열을 발생시킬 수 있는 광열 특성이 있다. 마지막으로 미세 전극 칩은 신경세포의 전기적 신호를 비침습적으로 장기간 측정한다.
연구진은 배양기판인 미세 전극 칩 위에 금 나노막대 층을 형성하고, 그 위에 미세 패턴을 지닌 아가로즈 하이드로겔 층을 제작함으로써, 각 미세 패턴 안에 독립된 신경 네트워크들을 구축했다. 다음으로 개발된 플랫폼을 통해 세 가지의 다른 조작 방식으로 신경 네트워크의 구조와 기능을 조절할 수 있음을 실험적으로 확인했다.
첫 번째로는, 금 나노막대 층에서 발생하는 열을 통해 네트워크 사이에 하이드로겔을 국소적으로 제거했으며, 제거된 영역을 따라 신경돌기(축삭)가 생장해 새로운 신경 연결이 생성됨을 확인했다. 두 번째로는, 네트워크를 연결하고 있는 신경돌기에 직접 열을 가함으로써 원하는 신경 연결을 선택적으로 제거할 수 있음을 관찰했다. 이러한 신경 연결의 생성과 제거 기술을 미세 전극 칩 상에서 실행함으로써, 연구팀은 네트워크의 구조적 변화에 의한 기능적 연결성을 분석할 수 있었다. 세 번째로는, 광열 자극을 이용한 신경 활성 억제 현상을 이용해 개별 네트워크의 활성 변화를 조절하면서 서로 연결된 네트워크 간의 기능적 연결성을 대응시킬 수 있음을 확인했다.
이번 연구의 교신저자인 남윤기 교수는 "이번 연구에서 개발된 신경 세포 칩 플랫폼은 신경회로의 구조와 기능을 세포 발달과정 중에 조절할 수 있다ˮ며, "앞으로 뇌신경과학 연구를 위한 다양하고 복잡한 형태의 체외 신경 모델을 구현하는 데 활용될 것으로 기대된다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 중견연구자지원사업(도약연구)와 글로벌박사양성사업 지원을 받아 수행됐다.
2021.01.06
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