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제4회 KAIST 국제 이머징 소재 심포지엄 개최 - 국제 저명 학술지 편집장 등 석학 15인 참여
우리 대학은 지난 11월 15일(수), 본교 학술문화관 5층 정근모 컨퍼런스홀에서 `제4회 KAIST 국제 이머징 소재 심포지엄(4th KAIST Emerging Materials Symposium)'을 성공적으로 개최했다. `차세대 소재 개발의 빅아이디어 탐색'을 주제로 열린 이번 심포지엄에는 미국화학회가 발간하는 화학 분야 권위 학술지 Chemical Reviews(Impact Factor = 62.1)의 편집위원장(Editor-in-chief)인 샤론 해머스 쉬퍼(Sharon Hammes-Schiffer) 교수를 포함해 재료공학·화학·화학공학·응용물리학 분야의 석학 15명이 강연자로 참여했다.
이번 심포지엄은 재료공학·화학·화학공학·응용물리학 분야의 빅아이디어를 소개하고, 나노공학의 차세대 응용을 위한 최신 성과를 공유하기 위하여 기획되었다. 최신 나노소재 응용, 화학·재료공학 연구의 방향성, 혁신 소재 기반 사업화 사회공헌과 관련하여 크게 3개의 주제를 아우르는 아이디어와 주요 이슈를 공유하는 열띤 토론의 시간을 가졌다. 이를 위해 미국 화학회가 발행하는 Chemical Review의 편집장인 샤론 해머스 쉬퍼(Sharon Hammes-Schiffer) 예일대학 교수, SmartMat 학술지 편집장 후아 장(Hua Zhang) 홍콩 성시대학 교수, ACS Nano 학술지의 부편집장인 츠요시 세키타니 (Tsuyoshi Sekitani) 오사카대학 교수, Accounts of Material Research 학술지의 편집장인 지아싱 후앙(Jiaxing Huang) Westlake 대학 교수, EcoMat 학술지의 편집장인 지지안 정(Zijian Zheng) 홍콩 이공대학 교수, Science Advances 학술지의 부편집장인 웨이 가오(Wei Gao) 캘리포니아 공과대학 교수, ACS Sensors 학술지의 부편집장인 정희태 우리 대학 교수 등, 총 7명의 저명 학술지 편집장들과 더불어 KAIST를 대표하는 신진 연구 교수 4명이 참여하여 신흥 유망 소재 분야의 연구 현황을 발표하고 패널 토론을 통해 국제학술지의 나아갈 방향에 대해 논의하였다.
심포지엄의 첫 강연에서는 샤론 해머스 쉬퍼 예일대 교수가 양자 연결된 전자전달에 관한 강연을 진행하였다. 양자에 대한 이론적인 연구와 계산 연구에 대한 공로로 미국 예술 과학 아카데미(AAAS)의 회원인 그녀는 양자 연결 전자 전달에 관한 연구의 대가로 알려져 있다. 양자 연결된 전자 전달은 전기화학 반응을 통해 일어나는 전자와 양성자의 전달을 양자 역학 관점으로 설명하고 이론적인 접근을 통하여 최근 각광받는 전기화학 촉매와 에너지 전환 장치에 활용되는 소재 개발로 적용할 수 있다.
최근 사회적인 문제로 부각되는 탄소 발생을 저감할 수 있는 방법으로, 촉매를 활용한 수소/고부가가치 화합물 생산과 생산된 에너지를 전환 및 저장할 수 있는 에너지 저장 소재들이 각광받고 있다. 이번 심포지엄을 통하여 세계 석학 교수들은 해외 우수 연구진들의 연구 현황 및 연구 방향성에 대해 토의하고, 차세대 소재 개발을 위한 빅아이디어 탐색을 위한 강연을 하였다. 이외에도, 혁신 소재 기반 기술을 바탕으로 새롭게 창업하여 과학기술 발전과 관련 산업 분야 육성에 이바지를 통해 사회공헌에 앞장서고 있는 김일두(IDKLab Inc., 아이디케이랩), 박용근(Tomocube, 토모큐브), 스티브 박(Aldaver, 알데바), 정연식(Artificial Photosynthesis Lab, 인공광합성연구소) KAIST 교수가 첨단기술 기반 창업에 대한 강연을 진행하였다. KAIST를 대표하는 교원창업 교수진은 자신들이 겪은 경험을 토대로 첨단 소재 기술이 가지는 가치·미래산업에 대응하는 연구자의 자세·미래 산업 육성을 위한 KAIST의 노력 등의 내용을 생생하게 전달하였다.
이번 국제 심포지엄은 ▴나노과학 ▴KAIST 기술창업 ▴신진연구자 ▴나노 신소재 학술지 편집장 세션 등 신소재 선도 분야 및 최신 나노연구 관련 4개의 세션에서 열띤 강연이 진행되었다. 특히, 신소재공학과의 젊은 라이징 스타 교수(정우철, 강기범, 조힘찬, 서동화) 들의 첨단 신소재강연과 함께 웨이 가오(Wei Gao) 캘리포니아 공과대학 교수가 함께 참여하여 웨어러블 센서와 바이오 센서에 관한 열정적인 강연을 선보였다. 또한 홍승범 교수(신소재공학과 학과장)는 학과의 국제화 관련 주요 성과들과 글로벌 Top 10 진입을 위한 학과 비전에 대해 소개하는 시간을 가졌다.
행사의 총괄을 맡은 김일두 교수(우리 대학 신소재공학과, ACS Nano Executive Editor)는 "작년에 성공적으로 개최된 제3회 KAIST 이머징 소재 심포지엄에 이어, 이번 기회를 통해 재차 국·내외 저명한 석학들과 정보 교류를 강화하고 공동 연구를 실시해 대한민국의 과학기술 발전과 더 나아가 전 세계적으로 가치를 창출하는 기회로 활용하고자 이번 심포지엄을 개최했다ˮ고 개최 배경을 밝혔다. 이어, 김 교수는 "재료 및 화학, 생명공학, 응용물리학 분야 저명한 석학들이 한자리에 모이는 국제학술 교류의 장을 마련한 만큼 나노 신소재·차세대 에너지 저장 및 발전기술·첨단 전자소자 및 바이오 소재 등 최신 미래 기술을 배울 수 있는 소중한 기회가 되었을 것ˮ이라고 강조했다.
이번 행사는 한국과학기술원 학술문화관 5층 정근모 컨퍼런스홀에서 개최되었으며, 신소재, 화학, 물리, 바이오, 그리고 화학공학 분야의 최신 연구 동향에 관심이 있는 연구자라면 누구나 무료로 참석이 가능한 열린 심포지엄이었다. 이 행사를 통해 세계적으로 유명한 전문가들과 직접 만나 귀중한 인사이트를 얻을 수 있을 뿐 아니라, 토론의 장을 통해 혁신적인 공동연구와 교류의 기회도 얻을 수 있었다. 또한, 이번 심포지엄을 통해 이 곳 KAIST에 해외의 여러 과학계 유명 인사들을 초청하고, 저명 학술지 편집장들과 함께 활발한 연구 및 교류의 기회를 얻었다. 특히, 행사 이후에는 미국 화학회가 발행하는 학술지인 Accounts of Material Research의 편집장인 지아싱 후앙(Jiaxing Huang) 교수로부터 특별 리뷰 논문집을 초청 받았으며, 친환경 소재 연구에 관한 유명 학술지 Ecomat의 지지안 정(Zijian Zheng) 교수 또한 KAIST 특별 리뷰집을 초청하여 KAIST 연구자에 대한 특별한 애정과 관심을 보였다. 한편, 우리 대학 신소재공학과는 `2023 QS 세계대학평가 학과별 순위'에서 전 세계 대학 중 18위, 국내 대학 1위를 차지한 바 있다.
2023.11.22
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2.4배 가격 효율적인 챗GPT 핵심 AI반도체 개발
오픈AI가 출시한 챗GPT는 전 세계적으로 화두이며 이 기술이 가져올 변화에 모두 주목하고 있다. 이 기술은 거대 언어 모델을 기반으로 하고 있다. 거대 언어 모델은 기존 인공지능과는 달리 전례 없는 큰 규모의 인공지능 모델이다. 이를 운영하기 위해서는 수많은 고성능 GPU가 필요해, 천문학적인 컴퓨팅 비용이 든다는 문제점이 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 김주영 교수 연구팀이 챗GPT에 핵심으로 사용되는 거대 언어 모델의 추론 연산을 효율적으로 가속하는 AI 반도체를 개발했다고 4일 밝혔다.
연구팀이 개발한 AI 반도체 ‘LPU(Latency Processing Unit)’는 거대 언어 모델의 추론 연산을 효율적으로 가속한다. 메모리 대역폭 사용을 극대화하고 추론에 필요한 모든 연산을 고속으로 수행 가능한 연산 엔진을 갖춘 AI 반도체이며, 자체 네트워킹을 내장하여 다수개 가속기로 확장이 용이하다. 이 LPU 기반의 가속 어플라이언스 서버는 업계 최고의 고성능 GPU인 엔비디아 A100 기반 슈퍼컴퓨터보다 성능은 최대 50%, 가격 대비 성능은 2.4배가량 높였다. 이는 최근 급격하게 생성형 AI 서비스 수요가 증가하고 있는 데이터센터의에서 고성능 GPU를 대체할 수 있을 것으로 기대한다.
이번 연구는 김주영 교수의 창업기업인 ㈜하이퍼엑셀에서 수행했으며 미국시간 7월 12일 샌프란시스코에서 진행된 국제 반도체 설계 자동화 학회(Design Automation Conference, 이하 DAC)에서 공학 부문 최고 발표상(Engineering Best Presentation Award)을 수상하는 쾌거를 이뤘다.
DAC은 국제 반도체 설계 분야의 대표 학회이며, 특히 전자 설계 자동화(Electronic Design Automation, EDA)와 반도체 설계자산(Semiconductor Intellectual Property, IP) 기술 관련하여 세계적인 반도체 설계 기술을 선보이는 학회다. DAC에는 인텔, 엔비디아, AMD, 구글, 마이크로소프트, 삼성, TSMC 등 세계적인 반도체 설계 기업이 참가하며, 하버드대학교, MIT, 스탠퍼드대학교 등 세계 최고의 대학도 많이 참가한다.
세계적인 반도체 기술들 사이에서 김 교수팀이 거대 언어 모델을 위한 AI 반도체 기술로 유일하게 수상한 것은 매우 의미가 크다. 이번 수상으로 거대 언어 모델의 추론에 필요한 막대한 비용을 획기적으로 절감할 수 있는 AI 반도체 솔루션으로 세계 무대에서 인정받은 것이다.
우리 대학 김주영 교수는 “미래 거대 인공지능 연산을 위한 새로운 프로세서 ‘LPU’로 글로벌 시장을 개척하고, 빅테크 기업들의 기술력보다 우위를 선점하겠다”라며 큰 포부를 밝혔다.
2023.08.04
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빛을 이용해 간단하게 유용한 화합물 만든다
환경 오염을 유발하는 부산물이나, 높은 에너지가 필요한 고온 공정 없이 빛을 이용해 친환경적으로 의약품의 주요 원료를 만들 수 있는 새로운 합성 공정이 개발됐다.
우리 대학 화학과 홍승우 교수(IBS 분자활성 촉매반응 연구단 부연구단장) 연구팀은 광(光)촉매를 이용해 질소 고리화합물을 합성하는 새로운 화학반응을 제시하고, 의약품의 주요 골격인 ‘락탐’과 ‘피리딘’을 하나의 분자에 도입하는 데 성공했다.
‘질소 고리화합물’은 약용 화합물의 주요 구성요소다. 고리(원) 형태로 결합한 탄소 원자 사이에 질소 원자가 끼어 있는 구조로, 여기에 작용기를 결합해 약품을 합성한다. 미국 식품의약국(FDA)이 승인한 약물의 60% 이상이 질소 고리화합물 구조를 포함하고 있다. 신약 후보 물질 발굴만큼이나 질소 고리화합물을 쉽게 합성할 수 있는 전략 개발이 중요한 이유다.
연구팀은 안정적인 유기 분자를 불안정한 삼중항 상태(triplet state)로 만들어 유용 물질을 합성하는 전략을 새롭게 제시했다. 우선 연구팀은 피리딘에 아미드 그룹을 부착한 피리디늄 염이 삼중항 에너지를 가질 수 있음을 계산화학적으로 예측했다. 삼중항은 분자에서 스핀이 한 방향으로 존재하는 상태로, 매우 불안정하여 자연에서는 잘 발견되지 않는다. 삼중항 상태를 상온에서 구현한다면, 기존에 없었던 새로운 화학반응에 적용할 수 있다.
이후 실제 실험을 통해 피리디늄 염을 삼중항 상태로 만들었다. 피리디늄 염이 빛 에너지를 받아 삼중항 상태가 될 수 있도록 광촉매를 활용했다.
제1저자인 이우석 연구원은 “계산화학적 예측과 실험적 확인을 통해 ‘삼중항 에너지 전달’이라는 새로운 화학반응을 보고했다”며 “환경 오염을 유발하는 시약을 첨가해야 던 기존 합성법과 달리 가시광선을 활용하기 때문에 친환경적이다”라고 설명했다.
더 나아가 연구진은 하나의 분자에 피리딘과 락탐을 동시에 선택적으로 생성할 수 있음을 처음으로 보여줬다. 기존에는 피리딘과 락탐을 동시에 도입하기 위해서는 별도의 재료와 여러 단계의 화학반응을 거쳐야 했지만, 이제는 한 번의 반응으로 두 작용기가 선택적으로 결합된 화합물을 합성할 수 있다. 주요한 생리활성을 지닌 골격을 한 분자에 결합시킬 수 있어 더 경제적인 합성이 가능할 뿐만 아니라 약효도 증가시킬 수 있다. 또한, 연구진은 삼중항 에너지 전달 메커니즘을 피리딘뿐만 아니라 여러 고리 구조 합성 반응에 적용할 수 있다는 것도 확인했다.
연구를 이끈 홍승우 부연구단장은 “삼중항 에너지 전달을 이용하면 의약품 합성에 필요한 단계를 줄일 수 있다”며 “과정이 간단할 뿐만 아니라 친환경적인 방법으로 향후 신약 및 각종 화학제품 개발 등 산업계 전반에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다”고 말했다.
2023.07.11
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재활용되고 산소 차단도 되는 플라스틱 개발
플라스틱 공해 문제는 지속가능한 사회를 위해 시급히 해결해야 할 글로벌 문제로서, 재활용할 수 있는 고분자 원천 소재의 개발 기술 확보는 친환경 미래 사회 구현을 위한 매우 도전적인 과제임과 동시에 사회-경제적 파급효과가 크다.
우리 대학 화학과 홍순혁 교수와 최경민 연구원(박사과정)이 탄소중립 순환 경제 사이클을 구현할 수 있는 화학적 재활용 가능한 신규 고기능성 고분자 소재를 개발했다고 27일 밝혔다.
홍 교수 연구팀은 화학적 재활용 재료 합성이 가능하며 내수성과 내열성이 우수한 고분자를 개발하고자 하나 이런 시스템을 구현하기 제약이 많다는 이중결합 상호교환 고분자화 반응의 오래된 난제에 대해, 이산화탄소를 고정하여 합성 가능한 카보네이트 작용기를 활용, 정교한 분자적 디자인 및 설계를 통해 해결함으로써, 화학적 재활용이 가능한 새로운 고분자 소재를 개발하는데 성공했다.
개발된 소재는 산소 함유 작용기를 풍부하게 가지고 있는 구조적 특성이 있어서 높은 산소 차단성을 보이며, 산/염기 조건에서도 높은 내구성을 보인다. 또한 고분자 상태에서 300℃ 이상의 높은 열안정성을 가지고 있어 프레스 성형이나 용액 주조 등 다양한 방식으로 가공할 수 있다. 이러한 특성의 재활용 가능한 신소재는 식품 또는 의약품 포장에서부터 디스플레이, 반도체 소자 등 고부가가치 재료로 활용될 수 있다.
연구팀은 개발된 소재를 촉매적 분해 반응을 통해 원재료 물질 또는 고부가가치 화합물로 완벽에 가까운 수율로 재활용할 수 있음을 확인했고, 나아가 산화 반응을 통해서도 폴리에스테르, 폴리아미드, 폴리우레탄 등 합성 섬유와 플라스틱 재료나 의약품 합성의 원천물질 등으로 재활용이 가능함을 보였다.
홍순혁 교수는 “기초화학적 분자 및 촉매의 정교한 디자인 및 합성 연구는, 플라스틱 공해 문제를 해결하는 원천 기술을 제공하고, 지속가능한 미래를 위한 혁신 소재 개발의 중요한 기반이 될 것으로 기대된다.”고 말했다.
최경민 연구원이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 ‘켐(Chem)’에 6월 21일 자 출판됐다(논문명: Chemically Recyclable Oxygen-Protective Polymers Developed by Ring-Opening Metathesis Homopolymerization of Cyclohexene Derivatives).
2023.06.27
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명현 교수팀, 국제 로봇-자동화 학술대회 슬램(SLAM) 챌린지 2관왕, 저널 최우수논문상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구실(Urban Robotics lab)의 "Urban Robotics Lab @ KAIST”와, "URL @ KAIST” 두 팀이 5월 29일부터 6월 2일 동안 영국 런던에서 개최된 로봇 분야 최대 규모 학술대회(참가자 7천여 명)인 2023 국제 로봇 및 자동화 학술대회(IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA) 내에서 개최된 힐티 슬램 챌린지(HILTI SLAM Challenge)에서 각각 전체 1위와 비전(vision) 분야 학계 1위의 성과를 거뒀다고 9일 밝혔다.
※ 팀 구성
- Urban Robotics Lab @ KAIST (라이다 부문): 임형태 박사, 김대범, 신건희 석사과정, 이대한 인턴, 명현 교수 (KAIST), URL @ KAIST (비전 부문): 임현준 박사과정, 명현 교수 (KAIST)
힐티 슬램 챌린지 2023은 로봇 분야에서 가장 저명한 IEEE ICRA 학회의 미래 건설 워크샵 (Future of Construction Workshop) 프로그램의 일부로, 리히텐슈타인 공국의 힐티(HILTI) 사와 영국 옥스퍼드 대학의 옥스퍼드 로봇 연구소(Oxford Robotics Institute), 스위스 취리히 공대의 로봇 인지 그룹(Robotics and Perception Group)이 함께 주최했다. 본 대회는 공사환경이나 특징점이 부족한 좁은 실내 환경, 어두운 환경 등 기존 위치 측정 및 동시 지도화(Simultaneous Localization And Mapping, 이하 SLAM) 알고리즘이 동작하기 어려운 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 SLAM 알고리즘을 개발해 정확한 매핑을 하는 대회다. 본 대회에 총 80여 팀의 해외 유수 기업과 연구팀들이 참가했다. 특히, 이번 대회는 2021년도부터 꾸준히 개최되어, 현재는 ICRA 내의 대회 중에서도 저명한 대회 중 하나로 손꼽힌다.
연구팀은 자체 개발한 주변 환경의 특징에 따른 적응형 라이다-관성 주행계(AdaLIO: Adaptive LiDAR-Inertial Odometry) 알고리즘과 다양한 최적화 프레임워크(Pose Graph Optimization)를 활용해 라이다(LiDAR) 세션에서 총 63팀 중 전체 1위를 하였고, 비전 부문에서는 자체 개발한 직선 특징 기반의 강인한 비전-관성 주행계 알고리즘(UV-SLAM)을 활용해 학계 1위 (전체 2위)를 수상했다. 또한 부상으로 상금 3,000 CHF(스위스 프랑)와 1,000 CHF를 각각 받을 예정이다. 연구팀은 2022년에 처음 출전해 학계 2위 (전체 4위)를 수상한 바 있다.
참고로 SLAM 기술은 자율주행(자율차/자율로봇), 자율보행, 자율비행, 자율운항 등의 핵심이 되는 위치인식 및 맵 작성을 동시에 하는 기술이다.
한편, 명현 교수 연구팀의 오민호 박사과정, 정의곤 석사(현 네이버랩스 소속), 임형태 박사, 송원호 박사과정, 허수민 석사(현 스트라드비전 소속), 이응창 박사과정이 LIG넥스원과의 산학협업을 통해 작성한 논문이 동일 학술대회인 2023 IEEE ICRA 기간 중 6월 1일 열린 시상식에서 2022년 IEEE 국제 로봇/자동화 저널(RA-L, Robotics and Automation Letter) 최우수 논문상(Best paper award)을 수상했다.
※ 저자 구성
오민호 박사과정, 정의곤 석사, 임형태 박사, 송원호 박사과정, 허수민 석사, 이응창 박사과정 (이상 KAIST), 박정희 선임연구원, 김재경 단장, 이장우 선임연구원 (이상 LIG넥스원), 명현 교수 (KAIST)
연구팀의 논문은 세계적 권위 저널인 RA-L에 2022년 한해 동안 출간된 1,100여 편의 논문 중 편집위원회의 심사를 거쳐 5편의 최우수 논문 중 한편으로 선정됐고, 상패와 함께 상금을 수여받을 예정이다. (논문 제목: “TRAVEL: Traversable Ground and Above-Ground Object Segmentation Using Graph Representation of 3D LiDAR Scans”)
본 논문에서 명현 교수 연구팀은 미지의 탐사 환경에서도 지상 로봇이 안전하게 작동하며 임무를 수행할 수 있는 자율주행 시스템을 제안했다. 특히, 지상 로봇이 도심 환경 및 숲과 같은 험난한 비정형 환경과 같은 다양한 환경에서도 그래프 구조 기반의 이동 가능 영역 탐지 및 주변 환경의 객체 인식을 통해 실시간으로 자율주행이 가능하도록 솔루션을 제안했다.
또한, 연구팀은 실제 자율주행 시스템에 적용하여 실용성을 입증한 바 있으며, 해당 기술을 공개함으로써 로봇 자율 주행 기술 발전에 이바지했다. (공개 링크: https://github.com/url-kaist/TRAVEL)
명현 교수는 “자체적으로 확보한 슬램(SLAM) 기술이 세계적으로 인정받는 기회였고, 이를 통해 다양한 자율 주행, 보행, 비행에 활용하여 로봇 산업 발전에 이바지 할 수 있으리라 생각한다”라고 수상 소감을 밝혔다.
2023.06.09
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암모니아 합성 친환경 공정 촉매 개발
암모니아는 최근 높은 수소 저장 용량과 운송의 편의성으로 수소경제를 위한 새로운 수소 운반체로도 큰 주목을 받고 있다. 그런데 기존 암모니아를 생산 공정은 화석 연료로부터 생산한 수소와 공기에 존재하는 질소를 분리해 고온·고압 조건에서 반응을 진행하기 때문에 많은 이산화탄소 방출과 에너지 소모가 발생한다. 이에 대안으로 최근에는 수전해로부터 생산한 수소를 이용해 저온·저압에서 암모니아를 합성하는 친환경 공정에 관한 관심이 커지고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 최민기, 화학과 김형준 교수 공동연구팀이 알칼리/알칼리 토금속 조촉매의 작동 기작 규명을 통해 저온·저압 조건에서도 높은 암모니아 합성 활성을 갖는 고성능 촉매를 개발했다고 7일 밝혔다.
암모니아의 저온·저압 합성에서는 주로 활성이 우수한 루테늄 촉매가 사용됐지만, 일반적인 루테늄 촉매의 경우 수소 피독 현상으로 질소 활성화가 억제되면서 활성 저하가 발생하는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 기존 연구들에서는 산화바륨, 산화세슘 등의 알칼리/알칼리 토금속 조촉매를 도입해 활성을 높이고자 하였으나, 조촉매의 작용 원리에 대한 이해가 매우 제한적이었으며 조촉매-촉매 계면 구조를 정확히 분석한 사례가 없어 고성능 촉매를 설계하는 데 한계가 있었다.
본 연구진은 수소 분자가 루테늄 촉매 입자 위에서 흡착과 동시에 분해되면, 이때 발생한 수소 원자가 산화바륨과 루테늄 계면에서 다시 양성자(H+)와 전자(e-)로 분해됨을 확인하였다. 이때 생성된 전자는 루테늄 촉매 입자에 축적되어 전자 밀도를 크게 높인다. 이렇게 전자가 풍부해진 루테늄 입자는 암모니아 합성과정에서 가장 어려운 단계인 질소 분자의 분해를 가속할 수 있어, 기존의 촉매에 비해 저온·저압 조건에서도 암모니아 생산 속도를 비약적으로 증진시킬 수 있음을 확인했다.
조촉매의 작동 기작 규명에 더해 연구팀은 산화바륨 조촉매-루테늄 촉매 계면 형성이 극대화된 촉매를 새롭게 설계했다. 새로운 촉매는 앞서 제시한 메커니즘을 바탕으로 기존 촉매들보다 최고 수준의 암모니아 합성 활성을 보였고, 100시간 동안 성능 저하 없이 안정적인 암모니아 생산이 가능했다. 또한 본 촉매는 경제적인 촉매 전구체를 사용하면서도 단순한 공정을 통해 합성됐기 때문에 상용화의 가능성이 클 것으로 기대된다.
최민기 교수는 “알칼리/알칼리 토금속 조촉매의 작동 메커니즘은 세계적으로 보고된 바가 없던 새로운 개념이라는 점에서 학문적 의미가 크다”며, “알칼리/알칼리 토금속 조촉매-금속 촉매 계면 조절을 통한 고성능 저온·저압 암모니아 합성 촉매 개발은 암모니아 생산의 경제성을 크게 증진하는데 기여할 뿐 아니라 환경문제 및 에너지 부족 문제에 적극적으로 대응할 수 있을 것”이라고 말했다.
한편, 한국에너지기술연구원과 한국연구재단 중견연구자 지원사업의 지원을 받아 수행된 이번 연구는 KAIST 생명화학공학과 백예준 박사과정 학생, 화학과 권민재 학사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제학술지 ‘미국화학회지(Journal of the American Chemical Society)’에 지난 5월 15일 字 온라인판에 게재됐다.
2023.06.07
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이상엽 특훈교수, 노보자임 화학 및 바이오공학분야 세계적 리더상 수상
우리 대학 이상엽 특훈교수(연구부총장)가 세계적인 생명공학 회사인 노보자임(Novozymes) 社의 2023년 화학 및 바이오화학공학 연구의 세계적 선도 공로 노보자임 상(Novozymes Award on Excellence in Chemical and Biochemical Engineering)을 수상했다고 5일 밝혔다.
세계적인 생명공학 회사인 노보자임은 덴마크 공과대학(Technical University of Denmark, DTU)과 함께 시스템 대사공학의 창시자이자 세계적 권위자인 KAIST 이상엽 특훈교수에게 2023년 6월 2일 덴마크 공과대학에서 열린 시상식에서 상패 및 상금을 수여했다.
이상엽 특훈교수는 바이오 화학공학 분야에서 세계적 선두주자다. 그는 업스트림(upstream)과 다운스트림(downstream)을 통합·최적화하는 것을 목적으로, 합성생물학, 대사공학, 시스템 생물학 등을 통합한 ‘시스템 대사공학(systems metabolic engineering)’이라는 개념을 확립해, 해당 분야를 개척하고 보급하는 데 크게 기여했다. 미생물의 시스템 대사공학을 통해 바이오 가솔린 및 디젤, 플라스틱 단량체, 거미줄, 유기산, 알코올 및 생분해성 고분자 등을 포함한 다양한 유용 화학물질을 미생물로부터 생산하는 기술을 개발해 석유화학공정을 대체할 수 있는 친환경 바이오공정을 개발했다. 또한 그는 기술 자문, 산학협력 프로젝트 및 기술이전 등을 통해 산업계와도 긴밀하게 협력하고 있으며, 800여 개 이상의 특허의 발명자로 등록돼 있다.
바이오이노베이션 연구소(BioInnovation Institute)의 CEO이자 수상위원회 위원장인 옌스 닐슨(Jens Nielsen) 교수는 "이상엽 교수는 박테리아 대사공학 분야의 등대와도 같으며, 그의 연구들은 혁신 및 개념 증명(proof of concept)을 토대로 산업바이오를 위한 고효율 생물공정을 개발·제공하는 것에 끊임없는 기여를 해 왔다"라고 설명했다.
노보자임(Novozymes)의 CSO(Chief Science Officer) 겸 R&D 부사장인 클로스 크론 풀셍(Claus Crone Fuglsang)은 "노보자임은 이 상을 통해 해당 분야를 이끄는 리더들의 공헌을 기리는 것을 기쁘게 생각하며, 특히 이번에는 친환경 세계 경제로의 전환에 대한 이상엽 교수의 큰 공헌을 기릴 수 있게 된 것을 자랑스럽게 생각한다" 라 말했다.
이에 덴마크 공과대학 바이오엔지니어링 학과장이자 수상위원회 위원 및 시상식의 사회자인 비야케 바크 크리스텐센(Bjarke Bak Christensen)은 "이 시상식은 이상엽 교수를 만날 수 있는 절호의 기회이며, 이상엽 교수의 업적은 이 분야의 많은 사람에게 영감을 주고 있다"며, "발효 기반 제조에 대한 주제를 다룰 본 심포지엄에서 이상엽 교수의 통찰력이 널리 공유되기를 기대한다"라고 소감을 밝혔다.
수상자인 이상엽 특훈교수는 “바이오 기반 제조 및 바이오화학 분야에서 세계적으로 권위있는 노보자임 상을 수상하게 되어 영광으로 생각하며, 그간 훌륭한 제자들과 개발한 다양한 기술들이 지속가능한 화학산업 구축에 도움이 되도록 노력하겠다.”고 밝혔다.
한편, 시상식은 2023년 6월 2일 덴마크 공과대학에서 개최되었고, 해당 심포지엄은 생중계됐다. (https://dtu.events/fbmsymposium2023/conference)
2023.06.05
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이산화탄소에서 바이오 플라스틱 20배 이상 뽑아내다
전 세계적으로 기후변화 문제가 심각해짐에 따라 이를 기후 위기로 인식하고 이에 대응하는 적극적인 관심과 노력이 요구되고 있다. 그중 이산화탄소를 활용해 재자원화하는 여러 방법 중에서 전기화학적 이산화탄소 전환 기술은 전기에너지를 이용해 이산화탄소를 유용한 화학물질로 전환할 수 있는 기술이다. 이는 설비 운용이 용이하고, 태양 전지나 풍력에 의해 생산된 재생 가능한 전기에너지를 이용할 수 있으므로 온실가스 감축 및 탄소 중립 달성에 기여하는 친환경 기술로 많은 관심을 받고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 이현주 교수와 이상엽 특훈교수 공동연구팀이 전기화학적 이산화탄소 전환과 미생물 기반의 바이오 전환을 연계한 하이브리드 시스템을 개발해 이산화탄소로부터 높은 효율로 바이오 플라스틱을 생산하는 기술 개발에 성공했다고 30일 밝혔다. 유사한 시스템 대비 20배 이상의 세계 최고 생산성을 보여준 해당 연구 결과는 국제 학술지인 ‘미국국립과학원회보(PNAS)'에 3월 27일 字 온라인 게재됐다.
※ 논문명 : Biohybrid CO2 electrolysis for the direct synthesis of polyesters from CO2
※ 저자 정보 : 이현주 (한국과학기술원, 교신저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자), 임진규(한국과학기술원, 현 소속 기관 Stanford Linear Accelerator Center, 공동 제1저자), 최소영(한국과학기술원, 공동 제1저자), 이재원(한국과학기술원, 공동 제1저자) - 총 5명
이산화탄소의 효율적인 전환을 위해 고효율 전극 촉매 및 시스템 개발이 활발히 진행되고 있는데, 전환생성물로는 주로 탄소 1~3개의 화합물만이 제한적으로 생산되고 있다. 일산화탄소, 포름산, 에틸렌과 같은 탄소 1개의 화합물이 비교적 높은 효율로 생산되며, 이 밖에 에탄올, 아세트산, 프로판올과 같은 여러 개 탄소의 액상 화합물도 만들어질 수 있으나 이는 더 많은 전자를 필요로 하는 화학반응 특성상 전환 효율 및 생성물 선택성이 크게 낮다는 한계점이 있다.
이에 우리 대학 생명화학공학과 이현주 교수와 이상엽 특훈교수 공동연구팀은 전기화학적 이산화탄소 전환 기술과 미생물을 이용한 바이오 전환 기술을 연계해 이산화탄소로부터 바이오 플라스틱을 생산하는 기술을 개발했다. 이 전기화학-바이오 하이브리드 시스템은 전기화학 전환반응이 일어나는 전해조와 미생물 배양이 이루어지는 발효조가 연결된 형태로, 전해조에서 이산화탄소가 포름산으로 전환되면, 이 포름산을 발효조에 공급해 커프리아비더스 네케이터(Cupriavidus necator)라는 미생물이 탄소원으로 섭취해 미생물 유래 바이오 플라스틱인 폴리하이드록시알카노에이트(polyhydroxyalkanoate, PHA)를 생산한다.
기존 이러한 하이브리드 콘셉트의 연구 결과에 따르면, 전기화학 반응의 낮은 효율 및 미생물 배양 조건과의 차이 등의 문제로 생산성이 매우 낮거나 비연속적 공정에 그친다는 단점이 있었다.
이를 극복하기 위해 공동연구팀은 기체 상태의 이산화탄소를 이용한 기체 확산 전극(gas diffusion electrode)으로 포름산을 만들었다. 그리고 미생물의 생장을 저해하지 않으면서도 전기화학 반응이 충분히 잘 일어나도록 하는 전해액이자 동시에 미생물 배양 배지로 이용할 수 있는 ‘생리적 호환 가능한 양극 전해액(physiologically compatible catholyte)’을 개발하여 별도의 분리 및 정제과정 없이 바로 미생물에게 공급하도록 했다. 이를 통해 이산화탄소로부터 만들어진 포름산을 포함하고 있는 전해액이 발효조로 들어가 미생물 배양에 쓰이고, 전해조로 들어가 순환되도록 하여 전해액과 남은 포름산의 활용을 극대화했다. 또한, 이 과정에서 필터를 설치해 전극 반응에 영향을 줄 수 있는 미생물이 걸러진 전해액만이 전해조로 공급되고 미생물은 발효조 안에만 존재하도록 하는 두 시스템이 잘 연계되면서도 효율적으로 작동되도록 설계했다.
개발한 하이브리드 시스템을 통해 이산화탄소로부터 세포 건조 중량의 83%에 달하는 높은 함량의 바이오 플라스틱(PHB)를 생산했으며, 이는 4 cm2 전극에서 1.38g의 PHB를 생산한 결과로 세계 최초 그램(g) 수준의 생산이며 기존 연구 대비 20배 이상의 생산성이다. 또한 해당 하이브리드 시스템은 연속 배양(continuous culture)의 가능성을 보여줌으로써 추후 다양한 산업공정으로의 응용 또한 기대된다.
교신저자인 이현주 교수와 이상엽 특훈교수는 “이번 연구 결과는 바이오 플라스틱뿐만 아니라 다양한 화학물질 생산에 응용될 수 있는 기술로서 앞으로 탄소 중립을 위한 핵심 기술로 많은 활용이 기대된다”라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 이산화탄소 저감 촉매 및 에너지 소자 기술 개발 과제, 불균일계 원자 촉매 제어 과제와 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발 과제의 지원을 받아 수행됐다.
2023.03.30
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드림워커, 안 보고도 계단을 성큼성큼 걷다
연기가 자욱해 앞이 안보이는 재난 상황에서 별도의 시각이나 촉각 센서의 도움 없이 계단을 오르내리고 나무뿌리와 같은 울퉁불퉁한 환경 등에서 넘어지지 않고 움직이는 사족보행 로봇 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.
우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구팀(미래도시 로봇연구실)이 다양한 비정형 환경에서도 강인한 `블라인드 보행(blind locomotion)'을 가능케 하는 보행 로봇 제어 기술을 개발했다고 29일 밝혔다.
연구팀은 사람이 수면 중 깨어서 깜깜한 상태에서 화장실을 갈 때 시각적인 도움이 거의 없이 보행이 가능한 것처럼, 블라인드 보행이 가능하다고 해서 붙여진 ‘드림워크(DreamWaQ)’기술을 개발하였고 이 기술이 적용된 로봇을 ‘드림워커(DreamWaQer)’라고 명명했다. 즉 이 기술을 탑재하면 다양한 형태의 사족보행 로봇 드림워커를 만들어낼 수 있게 되는 것이다.
기존 보행 로봇 제어기는 기구학 또는 동역학 모델을 기반으로 한다. 이를 모델 기반 제어 방식이라고 표현하는데, 특히 야지와 같은 비정형 환경에서 안정적인 보행을 하기 위해서는 모델의 특징 정보를 더욱 빠르게 얻을 수 있어야 한다. 그러나 이는 주변 환경의 인지 능력에 많이 의존하는 모습을 보여 왔다.
이에 비해, 명현 교수 연구팀이 개발한 인공지능 학습 방법 중 하나인 심층 강화학습 기반의 제어기는 시뮬레이터로부터 얻어진 다양한 환경의 데이터를 통해 보행 로봇의 각 모터에 적절한 제어 명령을 빠르게 계산해 줄 수 있다. 시뮬레이션에서 학습된 제어기가 실제 로봇에서 잘 작동하려면 별도의 튜닝 과정이 필요했다면, 연구팀이 개발한 제어기는 별도의 튜닝을 요구하지 않는다는 장점도 있어 다양한 보행 로봇에 쉽게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
연구팀이 개발한 제어기인 드림워크는 크게 지면과 로봇의 정보를 추정하는 상황(context) 추정 네트워크와 제어 명령을 산출하는 정책(policy) 네트워크로 구성된다. 상황추정 네트워크는 관성 정보와 관절 정보들을 통해 암시적으로 지면의 정보를, 명시적으로 로봇의 상태를 추정한다. 이 정보는 정책 네트워크에 입력돼 최적의 제어 명령을 산출하는 데 사용된다. 두 네트워크는 시뮬레이션에서 함께 학습된다.
상황추정 네트워크는 지도학습을 통해 학습되는 반면, 정책 네트워크는 심층 강화학습 방법론인 행동자-비평자(actor-critic) 방식을 통해 학습된다. 행동자 네트워크는 주변 지형 정보를 오직 암시적으로 추정할 수 있다. 시뮬레이션에서는 주변 지형 정보를 알 수 있는데, 지형 정보를 알고 있는 비평자 네트워크가 행동자 네트워크의 정책을 평가한다.
이 모든 학습 과정에는 단 1시간 정도만 소요되며, 실제 로봇에는 학습된 행동자 네트워크만 탑재된다. 주변 지형을 보지 않고도, 오직 로봇 내부의 관성 센서(IMU)와 관절 각도의 측정치를 활용해 시뮬레이션에서 학습한 다양한 환경 중 어느 환경과 유사한지 상상하는 과정을 거친다. 갑자기 계단과 같은 단차를 맞이하는 경우, 발이 단차에 닿기 전까지는 알 수 없지만 발이 닿는 순간 빠르게 지형 정보를 상상한다. 그리고 이렇게 추측된 지형 정보에 알맞은 제어 명령을 각 모터에 전달해 재빠른 적응 보행이 가능하다.
드림워커(DreamWaQer) 로봇은 실험실 환경뿐 아니라, 연석과 과속방지턱이 많은 대학 캠퍼스 환경, 나무뿌리와 자갈이 많은 야지 환경 등에서 보행 시 지면으로부터 몸체까지 높이의 3분의 2 (2/3) 정도의 계단 등을 극복함으로써 강인한 성능을 입증했다. 또한 환경과 무관하게, 0.3m/s의 느린 속도부터 1.0m/s의 다소 빠른 속도까지도 안정적인 보행이 가능함을 연구팀은 확인했다.
이번 연구 결과는 이 마데 아스윈 나렌드라(I Made Aswin Nahrendra) 박사과정이 제1 저자로, 유병호 박사과정이 공동 저자로 참여했으며, 오는 5월 말 영국 런던에서 개최되는 로보틱스 분야의 세계 최고 권위 학회인 ICRA(IEEE International Conference on Robotics and Automation)에 채택되어 발표될 예정이다. (논문명: DreamWaQ: Learning Robust Quadrupedal Locomotion With Implicit Terrain Imagination via Deep Reinforcement Learning)
개발된 드림워크를 탑재한 보행 로봇 드림워커의 구동 및 보행 영상은 아래 주소에서 확인할 수 있다.
메인 영상: https://youtu.be/JC1_bnTxPiQ
쿠키 영상: https://youtu.be/mhUUZVbeDA0
한편, 이번 연구는 산업통상자원부 로봇산업핵심기술개발 사업의 지원을 받아 수행되었다. (과제명: 동적, 비정형 환경에서의 보행 로봇의 자율이동을 위한 이동지능 SW 개발 및 실현장 적용)
2023.03.29
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생명화학공학과 이재우 교수, 미국화학공학회 석학회원(AIChE Fellow) 선임
우리 대학 생명화학공학과 이재우 교수가 미국화학공학회 (AIChE) 2023년 석학회원 (Fellow)으로 선임됐다고 10일 밝혔다.
미국화학공학회(AIChE)는 세계 최고 권위의 화학 및 생물공학, 소재, 공정, 환경, 에너지 분야 학회다. 110여 개국에서 6만 명에 이르는 회원을 보유하고 있다. 이중 석학회원(Fellow)은 대부분이 미국의 저명한 학자들과 소수의 외국기관 회원으로 구성되며 탁월한 개인 연구업적 및 봉사 실적, 전문 분야 총괄 경력 등 4개 이상의 평가 기준 심사를 거쳐 선정한다.
우리 대학 생명화학공학과 소속으로 2012년 이상엽 연구부총장이, 2013년 이재형 겸직교수(現 USC 석좌교수)가 AIChE 석학회원으로 선임된 후 10년 만에 이재우 교수가 2023년 AIChE 석학회원으로 선임됐다. 따라서 현재 국내에 AIChE 석학회원으로는 3명의 KAIST 교수들이 선임되어 있다.
이재우 교수는 최근 1기압 이하의 이산화탄소가 포함된 배출가스를 부가가치 높은 탄소 재료로 전환하는 공정기술과 케미컬 루핑 공정을 통한 이산화탄소 활용 및 수소생산기술, 반응/분리 공정 직접화 기술들을 개발한 공로를 인정받아 석학회원으로 선정됐다.
이 교수는 서울대학교 화학공학과에서 학사/석사학위를 마치고, 쌍용정유(現 에스오일)에서 공정 디자인 연구자로 다양한 현장경험을 거친 후 미국 카네기 멜론(Carnegie Mellon) 대학 화학공학과에서 박사를 취득했다. 그 이후 독일 아헨공대에서 알렉산더 본 홈볼트 리서치 펠로우(Alexander von Humboldt Research Fellow)로 연구를 수행한 후 뉴욕시립대학(CCNY, CUNY)에 2001년에 조교수로 부임해 2010년 정교수로 승진했고 2012년부터 KAIST 생명화학공학과 교수로 부임해 후학들을 지도하며 탄소중립 및 에너지 시스템에 관련된 연구를 지속해오고 있다.
주요 수상으로는 ‘석명우수화공인상’(2016년)과 공학한림원 ‘2025년 미래 100대 기술’선정(2017년), 과학기술정보통신부 국가연구개발 우수성과 100선(2018년), ‘이수영 교수학습혁신 우수상’(2019년), 리서치 임팩트 어워드(Research Impact Award) (2022년), 그 외 기술혁신상 및 KAIST 공로상 등을 다수 수상한 바 있다.
현재는 기후변화에 대처하는 중요한 탄소중립 연구로 기초적인 원천기술 개발을 목적으로 한 분산형저탄소수소생산 선도연구센터(2022 과기정통부 ERC 선정)와 산업체 응용 부분에 관련된 기술을 개발하는 롯데케미칼-KAIST 탄소중립연구센터 소장으로 핵심 관련분야 연구를 이끌고 있다.
이재우 교수는 이산화탄소 및 다양한 온실가스를 유용한 화학제품으로 전환하는 공정기술에 관련된 연구를 수행할 예정이며, 이와 함께 저탄소 에너지 생산/공급하는 에너지 시스템 개발 및 에너지 소비와 공정 장치의 수를 대폭 줄일 수 있는 공정 집적화 연구를 수행해 지속가능한 산업 및 사회구현에 이바지할 계획이다.
2023.03.10
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‘라이보’ 로봇, 해변을 거침없이 달리다
우리 대학 기계공학과 황보제민 교수 연구팀이 모래와 같이 변형하는 지형에서도 민첩하고 견고하게 보행할 수 있는 사족 로봇 제어기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
황보 교수 연구팀은 모래와 같은 입상 물질로 이루어진 지반에서 로봇 보행체가 받는 힘을 모델링하고, 이를 사족 로봇에 시뮬레이션하는 기술을 개발했다. 또한, 사전 정보 없이도 다양한 지반 종류에 스스로 적응해가며 보행하기에 적합한 인공신경망 구조를 도입해 강화학습에 적용했다. 학습된 신경망 제어기는 해변 모래사장에서의 고속 이동과 에어 매트리스 위에서의 회전을 선보이는 등 변화하는 지형에서의 견고성을 입증해 사족 보행 로봇이 적용될 수 있는 영역을 넓힐 것으로 기대된다.
기계공학과 최수영 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 로보틱스(Science Robotics)' 1월 8권 74호에 출판됐다. (논문명 : Learning quadrupedal locomotion on deformable terrain)
강화학습은 임의의 상황에서 여러 행동이 초래하는 결과들의 데이터를 수집하고 이를 사용해 임무를 수행하는 기계를 만드는 학습 방법이다. 이때 필요한 데이터의 양이 많아 실제 환경의 물리 현상을 근사하는 시뮬레이션으로 빠르게 데이터를 모으는 방법이 널리 사용되고 있다.
특히 보행 로봇 분야에서 학습 기반 제어기들은 시뮬레이션에서 수집한 데이터를 통해서 학습된 이후 실제 환경에 적용돼 다양한 지형에서 보행 제어를 성공적으로 수행해 온 바 있다.
다만 학습한 시뮬레이션 환경과 실제 마주친 환경이 다른 경우 학습 기반 제어기의 성능은 급격히 감소하기 때문에, 데이터 수집 단계에서 실제와 유사한 환경을 구현하는 것이 중요하다. 따라서, 변형하는 지형을 극복하는 학습 기반 제어기를 만들기 위해서는 시뮬레이터는 유사한 접촉 경험을 제공해야 한다.
연구팀은 기존 연구에서 밝혀진 입상 매체의 추가 질량 효과를 고려하는 지반 반력 모델을 기반으로 보행체의 운동 역학으로부터 접촉에서 발생하는 힘을 예측하는 접촉 모델을 정의했다.
나아가 시간 단계마다 하나 혹은 여러 개의 접촉에서 발생하는 힘을 풀이함으로써 효율적으로 변형하는 지형을 시뮬레이션했다.
연구팀은 또한 로봇의 센서에서 나오는 시계열 데이터를 분석하는 순환 신경망을 사용함으로써 암시적으로 지반 특성을 예측하는 인공신경망 구조를 도입했다.
학습이 완료된 제어기는 연구팀이 직접 제작한 로봇 `라이보'에 탑재돼 로봇의 발이 완전히 모래에 잠기는 해변 모래사장에서 최대 3.03 m/s의 고속 보행을 선보였으며, 추가 작업 없이 풀밭, 육상 트랙, 단단한 땅에 적용됐을 때도 지반 특성에 적응해 안정하게 주행할 수 있었다.
또한, 에어 매트리스에서 1.54 rad/s(초당 약 90°)의 회전을 안정적으로 수행했으며 갑작스럽게 지형이 부드러워지는 환경도 극복하며 빠른 적응력을 입증했다.
연구팀은 지면을 강체로 간주한 제어기와의 비교를 통해 학습 간 적합한 접촉 경험을 제공하는 것의 중요성을 드러냈으며, 제안한 순환 신경망이 지반 성질에 따라 제어기의 보행 방식을 수정한다는 것을 입증했다.
연구팀이 개발한 시뮬레이션과 학습 방법론은 다양한 보행 로봇이 극복할 수 있는 지형의 범위를 넓힘으로써 로봇이 실제적 임무를 수행하는 데에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
제1 저자인 최수영 박사과정은 "학습 기반 제어기에 실제의 변형하는 지반과 가까운 접촉 경험을 제공하는 것이 변형하는 지형에 적용하는 데 필수적이라는 것을 보였다ˮ 라며 "제시된 제어기는 지형에 대한 사전 정보 없이 기용될 수 있어 다양한 로봇 보행 연구에 접목될 수 있다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
2023.01.26
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인공지능으로 화학반응을 예측하다
우리 대학 생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 화학자처럼 생각하는 인공지능을 개발했다고 4일 밝혔다. 연구팀이 개발한 인공지능은 유기 반응의 결과를 정확하게 예측한다.
유기 화학자는 반응물을 보고 유기 화학반응의 결과를 예상해 약물이나 유기발광다이오드(OLED)와 같이 원하는 물성을 갖는 분자를 합성한다. 하지만 실험을 통해 화학반응의 생성물을 직접 확인하는 작업은 일반적으로 시간과 비용이 많이 소모된다. 게다가 유기 화학 반응은 같은 반응물에서 다양한 생성물이 생길 수 있어 숙련된 유기 화학자라도 모든 화학반응을 정확하게 예측하지 못한다.
이런 한계를 극복하고자 인공지능을 이용해 유기 반응을 예측하는 연구가 활발하게 일어나고 있다. 대부분의 연구는 반응물과 생성물을 서로 다른 두 개의 언어로 생각하고 한 언어에서 다른 언어로 번역하는 언어 번역 모델을 사용하는 방법에 집중하고 있다. 이 방법은 예측 정확도는 높지만, 인공지능이 화학을 이해하고 생성물을 예측했다고 해석하기 어려워 모델이 예측한 결과를 신뢰하기 어렵다.
정 교수팀은 화학적 직관을 바탕으로 모델을 설계해서 모델이 예측한 결과를 화학적으로 설명을 할 수 있을 뿐 아니라, 공개 데이터베이스에서 매우 우수한 예측 정확도를 달성했다.
정 교수팀은 화학자가 반응 결과를 예측하는 방법에서 아이디어를 얻었다. 화학자는 반응 중심을 파악하고 화학반응 규칙을 적용해 가능한 생성물을 예측한다. 이 과정을 본떠서 공개 화학반응 데이터베이스로부터 화학반응 규칙을 도출했다. 화학반응 규칙을 바탕으로 분자의 화학 반응성을 예측하기 위해서, 분자를 그래프로 취급하는 그래프 신경망(Graph Neural Network, GNN) 모델을 개발했다. 이 모델에 반응물들을 넣으면 화학반응 규칙과 반응 중심을 식별해 생성물을 성공적으로 예측한다.
정 교수팀은 화학반응에서 널리 사용되는 미국 특허무역청(USPTO) 데이터를 이용해 유기 반응을 90% 이상의 정확도로 예측하는 데 성공했다. 개발된 모델은 실제 사용 시 모델에 높은 신뢰성을 제공하는 `예측의 불확실성'을 말할 수 있다. 예를 들어, 불확실성이 낮다고 간주되는 모델의 정확도는 98.6%로 증가한다. 모델은 무작위로 샘플링된 일련의 유기 반응을 예측하는 데 있어 소규모의 합성 전문가보다 더 정확한 것으로 나타났다.
이번 연구의 성공으로 연구팀은 다른 분야에서 좋은 성능을 보인 모델을 그대로 사용하던 기존 방법보다, 화학자가 생각하는 방법과 동일하게 신경망을 설계하는 전략이 더 합리적이고 우수한 성능을 보인다는 것을 입증했다. 연구팀은 이 연구를 활용하면 분자 설계 과정이 비약적으로 빨라질 것으로 기대하며, 새로운 화합물 개발에 실용적인 응용을 기대하고 있다. 정유성 교수팀은 현재 연구 성과의 특허 출원을 준비하고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 첸수안(Shuan Chen) 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)'에 9월호 표지논문으로 선정돼 출판됐다.
한편 이번 연구는 산업통상자원부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2022.10.04
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