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KAIST-펜실베이니아 주립대 학부생 언어교환 수업 진행
우리 대학 디지털인문사회과학부가 미국 펜실베이니아 주립대(Pennsylvania State University, 이하 Penn State)와 공동으로 진행하는 언어교환(language exchange) 수업을 이번 가을학기에 개설했다. 디지털인문사회학부가 영어 교육 분야에서 처음 시도한 이번 언어 교환 수업에는 우리 대학의 Advanced English Listening 과목 학부생 19명과 Penn State 아시아학과(Department of Asian Studies)의 “Level 4 Korean A” 및 “Level 3 Korean B” 과목(담당교수 김란 / 류나영) 과목 학부생 14명이 참여했다.
학생들은 1:1 혹은 1:2로 총 8회 줌(zoom)으로 만나 언어 교환에 참여했다. 이들은 대학 생활, 문화 유산, 음식 문화, 자유 주제 등 다양한 주제에 대해 1회당 영어 20분과 한국어 20분씩 총 40분간 언어 교환을 수행했다. 영어를 배우는 우리 대학 학생은 최소 20분간 영어로 이야기하고 한국어를 배우는 Penn State학생은 최소 20분간 한국어로 소통했다.수업을 담당한 김은경 교수는 "원어민 또래와 공통의 주제에 대해 논의하는 동안 의미 있고 효율적으로 언어를 습득할 수 있는 언어교환 수업을 매년 가을학기에 개설할 예정"이라고 설명했다.
2023.12.13
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디지털인문사회과학부, University of Texas at Austin 협업 수업 진행
우리 대학 학부생과 미국 텍사스대학교 오스틴 캠퍼스(University of Texas at Austin, 이하 UT Austin)의 학생들이 국제 공동 수업을 진행했다. 디지털 인문사회과학부가 개설한 '영어와 미국문화' 강좌(담당 교수 김은경) 수강생 21명과 UT Austin의 아시아학부(Department of Asian Studies)가 개설한 'Third-Year Korean I' 강좌(담당교수 Alice McCoy-Bae) 수강생 25명은 8개 그룹으로 나뉘어 이번 가을 학기동안 토론 수업을 진행했다. 수강생들은 음식, 대학, 영화 등 다양한 양국의 문화에 대해 토론하고 하나의 주제를 선정해 온라인(ZOOM) 발표회를 진행했다. 이 국제 공동 수업은 매년 가을학기에 개설되는 과목으로 작년에 두 번째로 개설되었다.
2023.12.05
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김재철AI대학원, AI EXPO KOREA 2023에서 'KAIST AI 기술설명회 2023' 개최
우리 대학 김재철AI대학원(원장 정송)과 기술가치창출원(원장 최성율)이 공동 주관하여 ‘KAIST AI기술설명회 2023’을 5월 12일(금) 서울 COEX에서 개최했다.
오전 세션에서는 최근 사회에 큰 파장을 일으키고 있는 생성 AI분야의 양대 주제인 영상생성 모델 (Diffusion Model)과 대형 언어생성 모델 (ChatGPT 등)에 대해 우리 대학 김재철AI대학원 예종철 교수, 서민준 교수가 각각 튜토리얼을 진행했다. 또한 인공지능 기술을 사용하여 산업설비의 에너지 비용을 절감한 사례에 대해 최재식 교수가 발표했다. 이어서 KAIST 기술이전 절차(지식재산 및 기술이전센터 김권 센터장)와 KAIST 장기 기업자문 특화 플랫폼인 ILP 프로그램(산학협력센터 김성완 센터장)에 대해서 일반에 소개하는 자리를 가졌다.
기술소개 세션 1부에서는 ▲자기 피드백을 활용한 고성능 챗봇 개발 기술(서민준 교수) ▲대형 언어모델 교사를 활용한 소형 추론 모델 학습(허남규 연구원, 윤세영 교수) ▲대규모 문서 이해를 위한 설명 가능한 방법론(홍지우 연구원, James Thorne 교수) ▲가상 휴먼 3D 영상 합성 기술(주재걸 교수) ▲객체 분할 기술의 개발 속도 향상(이승호 연구원, 심현정 교수) ▲시간적으로 일관된 얼굴 비디오 수정(김경만 연구원, 양은호 교수) ▲멀티뷰 흉부엑스레이 생성 모델(이현경 연구원, 최윤재 교수)이 소개되었다.
기술소개 세션 2부에서는 ▲잡을 수 없는 물체의 조작을 위한 강화학습(김재형 연구원, 김범준 교수) ▲베이지안 딥 러닝(이주호 교수) ▲AI의 이론과 실제를 잇는 수학적 성능 분석(윤철희 교수) ▲생성 네트워크 하이퍼 표현 학습(Soro Bedionita 연구원, 정송 교수) ▲행렬 및 텐서 압축 기술(권태형 연구원, 신기정 교수) ▲Tabular 데이터 처리를 위한 딥러닝 기술(남재현 연구원, 신진우 교수) ▲시계열 딥러닝 의사결정 설명기술(장원준 연구원, 최재식 교수) 등 KAIST 김재철AI대학원의 각 연구실이 보유한 다양한 AI 분야 기술과 최근 연구성과를 발표했다. 본 기술설명회를 통해 참가자들은 인공지능 분야의 최고 전문가들이 설명하는 최신 AI 기술 동향을 습득하고 현재 AI기술 발전의 방향성을 파악할 수 있을 것으로 기대된다.
본 행사를 주관한 우리 대학 김재철AI대학원 정송 원장은 “KAIST 김재철AI대학원에서 연구개발 중인 최신 AI기술을 소개함으로써 행사에 참여한 여러 산업분야 기업들이 필요로 하는 기술의 이전과 공동연구를 활성화하고, 국내 기업의 인공지능 기반 비즈니스 경쟁력을 강화하는 데에 우리 대학원이 기여하고자 한다”고 말했다.
행사 종료 후 KAIST 김재철AI대학원이 보유한 기술에 대한 기술이전이나 공동연구에 관심이 있는 기업들은 개별상담 신청이 가능하다.
2023.05.15
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노수홍 교수, 중소벤처기업부 장관상 수상
우리 대학 기술경영학부 기술경영전문대학원 노수홍 교수가 2021년 11월 11일 서울드래곤시티 백두홀에서 개최된 `2021 세계 기업가정신 주간 한국행사(GEW KOREA 2021)`에서 중소벤처기업부 장관상을 수상했다.
한국청년기업가정신재단(KOEF)과 글로벌기업가정신네트워크(GEN, Global Entrepreneurship network)가 주관하고 중소벤처기업부가 후원하는 이 행사는 금년도 기업가정신 추진 활동과 성과를 종합하고 한국 기업가정신의 발전 방안을 모색하기 위해 마련됐다.
노수홍 교수는 기업가정신 생태계 구축과 문화 조성에 이바지한 공로가 큰 개인에게 수여하는 ‘2021 기업가정신 확산 및 진흥 유공’ 부문 중소벤처기업부 장관상을 수상했다. 또한, 「제8회 기업가정신 교육 우수사례 경진대회」에서도 비대면·온라인 기업가정신 교육 콘텐츠 및 운영사례 부문 중소벤처기업부 장관상을 수상했다.
수상 교육 콘텐츠는 '과학기술인을 위한 과학적 방식과 공학적 접근 기반의 기업가정신'을 주제로, 과학기술인의 창업 도전과 과정에 있어 기업가정신에 대한 이해와 판단력을 높이고자 구성됐다. 구체적인 내용은 과학·공학 전공 석·박사 과정 대학원생을 대상으로 반증주의(Falsification)에 기반한 과학적 방식과, 린(Lean)·애자일(Agile) 등 공학적 접근 원리에 기반한 기업가정신 교과목을 설계하고 운영한 것이다.
노수홍 교수는 “전 세계 180개국에서 함께 기념하는 GEW KOREA 2021에서 수상하게 되어 매우 뜻깊다.” 라고 소감을 전했다. 이어, “기업가정신의 정의를 완성하는 두 가지 조건은 불확실성(Uncertainty)과 자원의 제약(Resource constraint)이라고 생각한다. 이를 해소하는 창업가적 지략(Resourcefulness)과 과학기술인의 겸손(Unassumingness)이 우리 대학 창업 생태계 도약과 융성의 바탕이 될 수 있길 기원한다” 라고 말했다.
2021.11.15
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KAIST-Google 산학협력 파트너십 체결
우리 대학과 구글(Google Korea, 사장 존 리)이 `KAIST-Google 산학협력 파트너십' 협약식을 19일 오후 KAIST 대전 본원에서 체결했다.
이번 파트너십 체결을 계기로 구글과 KAIST는 글로벌 AI 우수 인재양성을 위한 상호 협력 체계를 구축할 수 있게 됐다.
KAIST와 구글은 작년부터 아시아 최초로 AI 집중 연구 어워즈 프로그램을 운영하는 등의 협력을 유지해왔는데 이를 통해 쌓아온 신뢰를 기반으로 협력 체계를 더욱 공고히 다지기 위해 이번 협약식을 가진 것이라고 KAIST 관계자는 설명했다.
이번 파트너십 체결을 통해 구글은 KAIST 등 아시아의 우수 대학과 교류하며 AI 인력을 확보하고 관련 우수 연구를 지원하는 데 중점을 둘 계획이다. 우리나라에서는 지난 18일~19일 서울대와 KAIST가 최초로 구글과 파트너십 협약을 맺었는데 이는 아시아에서 몇 안 되는 사례로 손꼽힌다.
KAIST는 2년간 유지되는 이번 구글과의 파트너십 협약체결을 통해 △AI 집중 연구 어워즈 △PhD 펠로우십 △학생 해외학회 참여 지원 △교육과정 개발 및 지원 △구글 클라우드 플랫폼 교육 지원 △구글 인턴십을 운영할 예정이다.
KAIST는 이밖에 △ 학생들의 구글 방문 등 모두 7개의 협력 프로그램 운영을 통해 교원과 학생들에게 다양한 연구 및 교육의 기회를 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
특히, 최첨단의 연구를 수행하는 세계적 수준의 교수진을 지원하는 `AI 집중 연구 어워즈'는 앞서 작년 10월부터 시작했는데 전산학부 황성주 교수와 전기및전자공학부 황의종 교수가 이 프로그램의 수혜를 받고 있다.
황성주 교수와 황의종 교수는 각각 `심층신경망의 일반화 및 신뢰도 높이기(Improving Generalization and Reliability of Any Deep Neural Networks)'와 `텐서플로우 확장 및 클라우드 머신러닝을 위한 모델 자동 분석 및 적용(Towards Automatic and Actionable Model Analysis for TFX(Tensorflow Extended) and Cloud ML)'이라는 주제로 연구를 수행 중이다.
두 교수는 1년간 각각 5만 달러(한화 약 6천만 원)의 지원을 받아 구글의 연구원 및 엔지니어들과 팀을 이뤄 연구 중이며 성과에 따라 최장 2년까지 프로젝트 기간을 연장할 수 있다.
AI 인재난은 국제 사회의 심각한 문제로 대두되고 있다. 지난 2018년 소프트웨어정책연구소가 발간한 `인공지능 연구역량 국제비교 및 시사점' 보고서에 따르면 2022년까지 9천여 명의 고급 AI 인력이 국내 관련 산업 분야에 필요할 것으로 집계됐다.
그러나 학교나 연구기관에서 배출할 수 있는 실제 인력은 1천 7백여 명에 그칠 것으로 전망되고 있어 7천 명 이상의 고급 인재를 더 키워내야 하는 실정이다.
오는 9월 AI 대학원 개원을 앞둔 KAIST는 이번 구글과의 협력을 계기로 국내 최고의 AI 교육·연구기관으로서의 위상을 확인하고 갈수록 치열해지는 글로벌 AI 인재 쟁탈전 속에서 원천기술을 발전 및 고위험 혁신 연구를 선도하는 AI 심층 연구와 핵심 인력의 산실이 되기 위해 매진할 방침이다.
신성철 총장은 "KAIST-Google 협력은 4차 산업혁명 시대의 핵심인 AI 산업의 국가 경쟁력을 선도할 뿐 아니라 세계 무대에서 활동할 AI 전문가 양성에 많은 기여를 할 것으로 확신한다ˮ고 말했다.
존 리(John Lee) 구글 코리아 사장도 "이번 협약을 통해 KAIST의 뛰어난 AI 연구 프로그램에 힘을 보태고 한국 AI 인재 양성을 도와 AI 분야의 지속적인 혁신을 지원하고자 한다ˮ고 밝혔다.
이날 협약식에서는 존 리 구글 코리아 사장과 레슬리 존슨(Leslie Johnson) 구글 글로벌대학협력 매니저 등 6명의 구글 관계자를 비롯해 신성철 총장과 배충식 공과대학장, 정송 AI 대학원장 등 KAIST 주요 보직교수들이 참석했다.
2019.07.22
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이상엽 특훈교수, 김현욱 교수, 인공지능 이용한 효소기능 예측 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수와 김현욱 교수의 초세대 협업연구실 공동연구팀이 딥러닝(deep learning) 기술을 이용해 효소의 기능을 신속하고 정확하게 예측할 수 있는 컴퓨터 방법론 DeepEC를 개발했다.
공동연구팀의 류재용 박사가 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제학술지 ‘미국 국립과학원 회보(PNAS)’ 6월 20일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Deep learning enables high-quality and high-throughput prediction of enzyme commission numbers)
효소는 세포 내의 생화학반응들을 촉진하는 단백질 촉매로 이들의 기능을 정확히 이해하는 것은 세포의 대사(metabolism) 과정을 이해하는 데에 매우 중요하다.
특히 효소들은 다양한 질병 발생 원리 및 산업 생명공학과 밀접한 연관이 있어 방대한 게놈 정보에서 효소들의 기능을 빠르고 정확하게 예측하는 기술은 응용기술 측면에서도 중요하다.
효소의 기능을 표기하는 시스템 중 대표적인 것이 EC 번호(enzyme commission number)이다. EC 번호는 ‘EC 3.4.11.4’처럼 효소가 매개하는 생화학반응들의 종류에 따라 총 4개의 숫자로 구성돼 있다.
중요한 것은 특정 효소에 주어진 EC 번호를 통해서 해당 효소가 어떠한 종류의 생화학반응을 매개하는지 알 수 있다는 것이다. 따라서 게놈으로부터 얻을 수 있는 효소 단백질 서열의 EC 번호를 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 기술은 효소 및 대사 관련 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 한다.
작년까지 여러 해에 걸쳐 EC 번호를 예측해주는 컴퓨터 방법론들이 최소 10개 이상 개발됐다. 그러나 이들 모두 예측 속도, 예측 정확성 및 예측 가능 범위 측면에서 발전 필요성이 있었다. 특히 현대 생명과학 및 생명공학에서 이뤄지는 연구의 속도와 규모를 고려했을 때 이러한 방법론의 성능은 충분하지 않았다.
공동연구팀은 1,388,606개의 단백질 서열과 이들에게 신뢰성 있게 부여된 EC 번호를 담고 있는 바이오 빅데이터에 딥러닝 기술을 적용해 EC 번호를 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 DeepEC를 개발했다.
DeepEC는 주어진 단백질 서열의 EC 번호를 예측하기 위해서 3개의 합성곱 신경망(Convolutional neural network)을 주요 예측기술로 사용하며, 합성곱 신경망으로 EC 번호를 예측하지 못했을 경우 서열정렬(sequence alignment)을 통해서 EC 번호를 예측한다.
연구팀은 더 나아가 단백질 서열의 도메인(domain)과 기질 결합 부위 잔기(binding site residue)에 변이를 인위적으로 주었을 때, DeepEC가 가장 민감하게 해당 변이의 영향을 감지하는 것을 확인했다.
김현욱 교수는 “DeepEC의 성능을 평가하기 위해서 이전에 발표된 5개의 대표적인 EC 번호 예측 방법론과 비교해보니 DeepEC가 가장 빠르고 정확하게 주어진 단백질의 EC 번호를 예측하는 것으로 나타났다”라며 “효소 기능 연구에 크게 이바지할 것으로 기대한다”라고 말했다.
이상엽 특훈교수는 “이번에 개발한 DeepEC를 통해서 지속해서 재생되는 게놈 및 메타 게놈에 존재하는 방대한 효소 단백질 서열의 기능을 보다 효율적이고 정확하게 알아내는 것이 가능해졌다”라고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 기후변화대응기술개발사업의 바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 원천기술개발 과제 및 바이오·의료기술 개발 Korea Bio Grand Challenge 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 인공지능 기반의 DeepEC를 이용한 효소 기능 EC 번호 예측
2019.07.03
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최민기 교수, 산화 내성 비약적으로 높인 CO2 흡착제 개발
우리 대학 생명화학공학과 최민기 교수 연구팀이 산화 내성을 크게 높인 아민 기반의 이산화탄소 흡착제 개발에 성공했다.
이번 연구에서 개발한 이산화탄소 흡착제는 기존 아민 기반 흡착제들의 문제점인 산화를 통한 비활성화 문제를 해결함으로써 실용화가 가능한 정도로 안정성을 끌어 올렸다는 의의를 갖는다.
이번 연구 성과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 2월 20일자 온라인 판에 게재됐다.
지구온난화의 주범인 이산화탄소의 포집을 위해 이산화탄소 흡착제 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 재생에 필요한 에너지 소요가 적고 무해한 고체 흡착제에 대한 관심이 커지고 있는데 그 중 기공이 발달한 고체 내부에 고분자 형태의 아민을 도입한 종류의 흡착제들이 주목받고 있다.
그러나 기존의 아민 기반 고체 흡착제는 뛰어난 이산화탄소 흡착 성능에도 불구하고 반복적인 사용에 따른 화력발전소의 배기가스 내 산소로 인한 아민의 산화 분해 현상이 발생해 성능이 떨어지는 심각한 안정성 문제가 있다.
연구팀은 상용 고분자 아민에 존재하는 극소량의 철, 구리와 같은 금속 불순물들이 아민의 산화 분해를 가속하는 촉매로 작용하는 것을 발견했다.
연구팀은 이 불순물의 활성을 억제할 수 있는 킬레이트제(chelator)라 불리는 소량의 촉매 독을 주입해 산화 안정성을 비약적으로 높였다. 개발된 흡착제는 92% 이상의 대부분의 흡착성능을 유지했으며 이는 기존 흡착제에 비해 약 50배 이상 증진된 산화 안정성이다.
연구팀은 우수한 이산화탄소 흡, 탈착 특성 뿐 아니라 기존 흡착제들의 고질적 문제점이었던 산화 안정성까지 모두 확보했기 때문에 현재까지 개발된 다른 고체 흡착제들보다 실용화에 가깝다고 밝혔다.
1저자인 최우성 박사과정은 “이번 연구는 고체 이산화탄소 흡착제의 산화 분해 문제점을 획기적으로 개선하여 상용화 수준까지 발전시켰다는 점에서 큰 의미가 있다”고 말했다.
최민기 교수는 “연구팀이 개발하는 이산화탄소 흡착제는 상용화 초기 단계에 진입했고 이미 흡착제를 구성하고 있는 각 요소 기술이 세계를 리드하고 있다”며 “연구 역사가 짧은 만큼 앞으로도 개선할 부분이 많지만 흡착제를 더 발전시켜 세계 최고의 이산화탄소 포집용 흡착제를 개발하겠다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 Korea CCS 2020 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1.흡착제 합성 모식도
그림2. 연구에서 개발한 신규 흡착제와 기존 흡착제의 성능 비교
2018.03.07
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KAIST 교수 13인, 젊은 과학자 위한 차세대한림원 Y-KAST 창립회원 선정
〈 한국차세대과학기술한림원 출범식 〉
우리 대학 화학과 이효철 교수를 포함한 13명의 교수진이 젊은 과학자를 위한 한국차세대과학기술한림원(Y-KAST)의 창립 회원으로 선정됐다.
Y-KAST는 평균 연령 42세의 우수한 젊은 과학자들이 주축이 된 과학 분야 해외교류 및 정책 활동 기구로서 다양한 활동을 선도할 것으로 기대된다.
한국과학기술한림원(원장 이명철·이하 한림원)이 지난 24일, 더플라자호텔에서 한국차세대과학기술한림원(Young Korean Academy of Science and Technology, 이하 Y-KAST) 출범식을 열었다.
출범식에서는 Y-KAST 창립회원으로 선출된 73인의 젊은 과학자들에 대한 회원패 수여식이 진행됐다.
창립회원에는 물리화학 분야에서 세계적인 명성을 쌓고 있는 우리 대학 이효철 교수를 비롯해 만 27세에 최연소로 젊은과학자상(대통령상, 2016년)을 수상한 오성진 고등과학원 연구교수까지 각 분야에서 촉망받는 연구자들이 대거 포함됐다.
우리 대학은 ▲ 이학부에 김미영, 김성용, 송지준, 엄상일, 이해신, 이효철, 조병관, 최정균 교수, ▲ 공학부에 김상욱, 김일두, 전석우, 최장욱 교수, ▲ 의약학부에 이정호 교수가 선정됐다.
2010년 독일을 시작으로 주요국 과학한림원(Academy of Science)은 산하조직 혹은 별도 독립기구로서 영아카데미(Young Academy of Science)를 설립하고 자국 젊은 과학자들의 활동을 독려하고 있다.
현재 독일, 스웨덴, 벨기에, 캐나다, 일본 등 30개국 이상에서 영아카데미를 운영하고 있으며, 이를 중심으로 서로 간 교류 활동을 추진 중이다.
Y-KAST 회원은 우수한 연구업적을 내고 있는 만 45세 이하 젊은 과학자 중에서 선발하며 정원은 150인 이내다. 한국과학기술한림원은 기존에 운영하던 최우수 젊은과학자 지원 및 시상 프로그램을 통해 선발된 준회원과 한림선도과학자, 젊은과학자상 수상자들 중 만 44세 이하에 해당하는 사람들을 창립회원으로 등용했으며 해부터 매년 30인 내외의 신규 회원을 선정할 계획이다.
이명철 원장은 "젊은 과학자들이 주요국에서 연구업적을 기준으로 선발한 신진연구자들과 보다 친밀하게 교류함으로써 장차 세계 최고 수준의 과학자 그룹에서 소통할 수 있도록 지원할 것"이라며 "젊은 과학자들의 해외 네트워크 구축은 이들의 연구역량 향상은 물론 한국 과학기술의 위상 강화에도 상당한 효과가 있을 것"이라고 강조했다.
2017.02.27
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KAIST, 헝가리 부다페스트공대와 포괄적 협력협정 및 학생교환협정 체결
우리 대학은 헝가리 부다페스트공대(Budapest University of Technology and Economics)와 다양한 교육 및 연구 협력을 위해 10월 19일(수) 포괄적 협력협정을 연장하고 새로운 학생교환협정을 체결하였다.
양교간의 협정은 ▴교육 및 연구 협력을 위한 교원·연구원·학생 교류 추진 ▴복수학위 프로그램 추진 ▴공동강의 및 공동연구 활동 추진 등으로 양교의 우수한 인력 및 인프라를 공유하게 된다.
이번 협정은 10월 17일 개최한 제8차 한-헝가리 과학기술공동위원회 의제로 채택되었으며 10월 18일 부다페스트공대에서 미래창조과학부 최원호 국제협력관 참석 하에 협정체결식을 진행하였다.
맹성현 국제협력처장은 “전통적으로 우수한 헝가리 부다페스트공대의 순수과학과 KAIST의 응용기술이 본 협력을 통해 시너지 효과를 가져오리라 생각된다”라며 “EU의 연구프로젝트를 추진할 공동연구 파트너 발견과 학생교환프로그램을 활용한 미래 인재들 간 협력 네트워크 구성 또한 좋은 협력 포인트가 될 것”이라고 말했다.
헝가리 부다페스트공대는 1782년 설립된 대학으로 3명의 노벨상 수상자를 배출한 헝가리 최고 명문대학이며, 전체 학생의 1/3이 외국학생으로 다양한 영어강의 및 연구가 진행되는 글로벌 연구중심대학이다.
한편, 협정체결식 행사와 더불어 1992년 설립된 한․헝가리 기술협력센터(Hungarian Korean Technical Cooperation Center Foundation, 이하 HKTCC)의 주관으로 10월 17일에 한-헝가리 과학기술세미나가 개최되었다.
세미나는 “Technical Innovation-Importance of Start-Up companies”이란 주제로 한국 및 헝가리의 과학기술 및 혁신 추진전략에 대해 소개 및 토론하는 시간이었다.
본 세미나를 위해 한국에서는 HKTCC 이사인 김학민 감사, KAIST 맹성현 국제협력처장, 이정권 공과대학 학장, 안성태 K-School 교수가 참석하였다. 헝가리 측에서는 공학원 원장이자 HKTCC 부이사인 진스틀러 야노스 교수(Prof. GINSZTLER János) 등 관련 인사들이 참석하여 학술 교류 및 향후 협력 방안에 대해 논의하였다.
헝가리는 인구대비 노벨상 수상자가 세계 2위인 20명의 노벨상 수상자를 배출한 전통의 과학국가로, 앞으로도 KAIST는 헝가리의 유수 연구 및 교육기관과 협력을 추진할 예정이다.
2016.10.20
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최민기 교수, 상용화 가능한 이산화탄소 흡착제 개발
〈 최 민 기 교수 〉
우리 대학 생명화학공학과 최민기 교수 연구팀이 고성능의 새로운 이산화탄소 흡착제를 개발해 약 20kg의 중규모 합성에 성공했다.
이 기술을 통해 화력발전소에서 배출되는 이산화탄소의 흡, 탈착을 상용화가 가능한 수준까지 발전시키는 데 큰 역할을 할 것으로 기대된다.
이번 연구 결과는 네이처 자매지인 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 8월 30일자 온라인 판에 게재됐다.
기존 연구들에서는 이산화탄소 제거용 흡착제를 개발하기 위해 아민이라는 유기화합물이 담긴 다양한 고체 물질들이 연구됐다.
하지만 현재까지 개발된 아민 기반의 흡착제는 이산화탄소를 흡착하는 성능은 뛰어나지만 탈착이 어려워 재생 안정성이 떨어지고, 반복적으로 사용하면 화학적 변질이 생겨 성능이 떨어지는 장기 안정성 문제가 있었다.
또한 대부분의 소재들이 실제 발전소 이산화탄소 포집에 응용될 정도의 대량생산이 불가능해 유의미한 결과로 이어지지 않았다.
연구팀이 문제 해결을 위해 개발한 이산화탄소 흡착제는 기존의 아민 기반 흡착제를 에폭사이드와 간단히 반응시켜 탈착 성능, 반응 속도, 재생 안정성 등을 비약적으로 증진시켰다.
연구팀은 대량생산에 용이하고 경제적인 범용 물질인 실리카, 폴리에틸렌이민, 에폭사이드 등을 원재료로 이용했다. 실리카를 지지체로 놓고 폴리에틸렌이민과 에폭사이드를 반응시킨 아민 기반의 흡착제를 만들었다. 이는 기존 흡착제가 갖고 있던 비활성화 문제를 해결하고 재생 안정성을 현격히 높였다.
연구팀은 우수하고 신속한 이산화탄소 흡, 탈착 특성(10wt% : weight percentage), 높은 재생 안정성, 대량생산성을 모두 확보했기 때문에 현재까지 발표된 다른 고체 흡착제보다 상용화에 가깝다고 밝혔다.
실제 ‘한국이산화탄소포집 및 처리연구개발센터(KCRC)’ 연구진과의 협업을 통해 20kg의 중규모 합성에 성공 후 20 Nm3/h의 벤치 스케일 유동층 반응기에서 가동에 성공했다.
1저자인 최우성 학생은 “이번 연구는 항상 가능성만 언급됐던 고체 이산화탄소 흡착제의 문제점을 단순하지만 창의적인 화학 반응을 통해 획기적으로 개선했다”며 “이산화탄소 포집 공정을 상용화 단계까지 발전시켰다는 점에서 큰 의미가 있다”고 말했다.
최민기 교수는 “이제 상용화 단계의 초입에 들어섰고 앞으로도 개선할 부분이 많지만 추후 흡착제를 더 발전시켜 세계 최고의 실용화 가능한 이산화탄소 포집 흡착제를 개발하겠다”고 말했다.
이번 연구는 미래창조과학부의 ‘Korea CCS 2020’ 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 신규 흡착제의 이산화탄소 포집 공정 개념도
그림2. 본 연구에서 개발한 신규 흡착제와 기존 흡착제의 이산화탄소 흡착능 비교
2016.09.08
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최민기 교수, 고성능의 이산화탄소 흡착제 개발
〈 최 민 기 교수 〉
우리 대학 생명화학공학과 최민기 교수 연구팀이 이산화탄소를 효율적이고 안정적으로 포집할 수 있는 흡착제를 개발했다.
이번에 개발된 이산화탄소 흡착제는 제올라이트와 아민 고분자를 기반으로 해 값싸고 대량 생산이 가능할 뿐 아니라 효율적인 성능과 뛰어난 재생 안정성을 갖는다.
연구 결과는 에너지 및 환경 분야 학술지인 ‘에너지&인바이러먼털 사이언스(Energy & Environmental Science)’ 3월 16일자 온라인 판에 게재됐다.
지구 온난화의 주요 원인인 이산화탄소의 포집을 위한 흡착제 연구가 활발히 진행 중이다. 특히 에너지 효율이 높고 환경에 무해한 고체 흡착제 중심으로 연구가 이뤄지고 있는데 제올라이트와 아민 고분자 기반의 흡착제가 가장 대표적이다.
그러나 제올라이트 기반 흡착제는 이산화탄소와 수분이 동시에 존재하는 경우 수분을 우선적으로 흡착하는 한계를 갖는다. 아민 고분자 기반 흡착제는 수분이 존재해도 효율적인 이산화탄소 흡착이 가능하지만 재생을 위해 130oC 이상 열을 가했을 때 요소가 생성돼 심각한 비활성화를 겪는 문제가 있다.
연구팀은 문제 해결을 위해 아민 고분자와 제올라이트의 장점을 모두 갖는 ‘아민-제올라이트 복합체’를 개발했다.
암모늄(NH4+)을 골격 외 양이온으로 갖는 제올라이트를 고온 열처리하면 암모니아(NH3)가 제거되고 수소 양이온이 남아 산성 제올라이트가 만들어진다. 이 제올라이트에 염기성을 갖는 에틸렌다이아민 증기를 처리하면 산-염기 반응에 의해 제올라이트 기공 내부에 아민이 기능화되는 원리이다.
이를 통해 이산화탄소 포집 공정에서 효율적으로 이산화탄소를 흡착하는 것을 확인했고, 매우 우수한 재생 안정성을 확인했다. 새로 개발한 흡착제는 제올라이트 내부에서 흡착된 물이 아민의 비활성화를 억제하는 상쇄효과를 보여 안정성을 더욱 높였다.
기존 연구들은 이산화탄소 흡착 성능 향상에만 집중됐지만 이번 연구는 우수한 흡착 성능 뿐 아니라 재생 안정성을 비약적으로 상승시켰다.
최 교수는 “값싸고 대량 생산이 가능한 제올라이트 기반의 흡착제로 실용화가 가능할 것으로 기대된다”며 “합성 방법의 최적화를 통해 더 높은 이산화탄소 흡착 성능을 갖는 흡착제 개발에도 힘쓸 것이다”고 말했다.
전남대학교 응용화학공학과 조성준 교수 연구팀과 공동으로 진행한 이번 연구는 미래창조과학부의 ‘Korea CCS 2020’ 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 아민-제올라이트 복합체를 이용한 이산화탄소 포집 공정의 개념도
그림2. 연속적인 온도교대흡착 공정에서 흡착제들의 이산화탄소의 흡착능 비교
2016.04.25
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스마트폰으로 시공간 뛰어넘는 문화유산 관람한다
〈 우 운 택 교수 〉
우리 대학 문화기술대학원 김정화, 우운택 교수 공동연구팀이 문화체육관광부의 지원을 받아 스마트 관광 지원을 위한 모바일 증강현실 플랫폼 ‘K-컬쳐 타임머신(K-Culture Time Machine)’을 개발했다.
이 기술은 1월 27일부터 3일간 강원도 하이원리조트에서 열리는 한국 HCI(인간-컴퓨터 상호작용) 학회에서 발표될 예정이다.
이번에 개발한 플랫폼은 증강현실을 통해 문화유산이나 유적지의 과거를 체험하고 엿볼 수 있는 기능을 제공한다.
위치 혹은 객체를 인식한 후 단순한 부가정보만을 제공했던 기존 모바일 증강현실을 넘어 향후 모바일 증강현실 응용 생태계를 구축하는 초석이 될 것으로 기대된다.
연구팀의 핵심 기술은 문화유산 데이터베이스를 연계하는 메타데이터 모델을 구축하고, 이를 기반으로 문화유산 공간의 현재와 과거 정보를 체험할 수 있는 기술이다.
스마트폰에 설치된 플랫폼을 실행한 후 유적지나 문화유산을 스마트폰에 비추면 관련 문화재에 대한 설명이 제공된다. 데이터베이스가 연계됐기 때문에 문화재청, 박물관포탈의 E-뮤지엄, 한국민족문화대백과사전 등의 정보를 한 눈에 볼 수 있다.
연구팀은 또한 문화유산과 관련된 인물, 유물, 장소, 사건 등을 정의하고 연관관계를 분석해 온톨로지를 설계하고 구현했다. 창덕궁 인정전을 예로 들면 유물 카테고리에서 ‘인정전을 구성하는 이화문 장식’을, 사건 카테고리에서 ‘인정전에서 발생한 왕세자탄강진하례’등을 검색할 수 있다.
이를 통해 각자 독립적으로 구축된 정보 간의 연계가 가능하고, 개발 후 소비되는 기존 시스템과 달리 지속적인 서비스를 제공할 수 있다.
K-컬쳐 타임머신은 이름처럼 문화유산의 과거와 현재를 오가며 시공간을 넘나드는 체험을 할 수 있다. 각 시대에 있었던 사건, 사진, 연관성을 지닌 정보를 확인할 수 있고, 증강현실을 통해 현재 문화유산의 모습에서 과거 모습을 투영하는 것이 가능하다.
이 증강현실 플랫폼의 기반인 데이터모델 및 메타데이터 표준은 작년 12월 한국정보통신기술협회로부터 정식 인준됐다.
박물관, 도서관 등 각기 다양한 문화유산을 다루는 기관을 통합하는 유럽의 유로피아나 프로젝트(Europeana Data Model : EDM)처럼 국내의 다양한 문화유산 데이터베이스를 연계하고 활용할 수 있는 온톨로지 데이터 모델 KCHDM(Korean Cultural Heritage Data Motel)을 개발해 표준화했다.
우 교수는 “증강현실 콘텐츠의 메타데이터 체계를 개발하고 표준화해 다양한 증강현실 콘텐츠의 재사용 및 개별 플랫폼과 독립적으로 콘텐츠 공유가 가능케 할 것이다”며 “향후 우리나라의 문화유산 정보시스템과 소셜미디어 기반의 신뢰성 높은 추천 정보, 사용자 프로파일을 증강현실 콘텐츠로 연계 활용해 지속 가능한 증강현실 생태계를 구축하고 일상에 확산할 수 있을 것이다”고 말했다.
이번 기술 개발은 ㈜포스트미디어(대표 홍승모)와의 공동연구를 통해 진행됐다.
연구팀의 모바일 기반 스마트 투어지원 플랫폼과 관련된 기술 논문은 인간-컴퓨터 상호작용 관련 국제학술대회인 HCI International 2015에서 발표될 예정이다.
□ 그림 설명
그림 1. 스마트 유적지 투어 지원 플랫폼 ‘K-Culture Time Machine’의 개념도
그림2. 본 플랫폼을 활용한 모바일 증강현실 어플리케이션에서의 서비스 구동 실제 화면
2016.01.29
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