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간 조직 속 노화 신호 미리 잡아 질병 예측한다
노화나 만성 질환은 장기간에 걸쳐 미세한 조직 변화가 서서히 축적되는 과정을 거치기 때문에, 장기 내 이러한 변화를 정량적으로 파악하고, 이를 질병 발병의 초기 신호와 연결하는 데에는 여전히 한계가 있다. 이에 우리 연구진이 조직 안에서 처음 문제가 생기는 국소적인 변화를 정확히 포착해, 질병을 더 빠르게 발견하고 예측하며, 맞춤형 치료 타깃을 설정하는 데 큰 도움이 될 플랫폼 기술을 개발하는 데 성공했다.
우리 대학 의과학대학원 박종은 교수, 한국생명공학연구원(KRIBB, 원장 권석윤) 노화융합연구단 김천아 박사 공동 연구팀이 노화 간 조직 내에서 국소적으로 발생하는 섬유화된 미세환경을 포착하고 이를 *단일세포 전사체 수준으로 정밀 분석*할 수 있는 ‘파이니-시퀀싱(FiNi-seq, Fibrotic Niche enrichment sequencing)’기술을 개발했다고 12일 밝혔다.
*단일세포 전사체 분석: 세포 하나하나가 어떤 유전자를 얼마나 활발히 사용하고 있는지를 측정하는 방법으로 세포별 병든 세포의 정체와 기능을 파악할 수 있게 해줌
연구진은 노화된 간 조직에서 조직 분해 저항성이 높은 영역을 물리적 성질을 통해 선별하는 방법을 통해, 재생이 지연되고 섬유화가 축적되는 초기 노화 미세환경을 선택적으로 농축하는 방법을 개발했다.
이 과정에서 기존의 단일세포 분석 기술로는 포착하기 어려웠던 섬유화 관련 혈관내피세포와 면역과 상호작용을 하는 섬유아세포, PD-1 고발현 CD8 T세포 등 면역 탈진세포를 고해상도로 확인할 수 있었다.
특히 연구진은 ‘FiNi-seq’ 기술을 통해 노화 간 조직 내 섬유화 부위에서 관찰되는 특정 세포들이 분비 인자를 통해 주변 환경을 이차적으로 노화시키고, 이로 인해 노화된 환경이 확장된다는 것을 확인했다.
또한, 혈관내피세포가 조직 고유의 정체성을 상실하고 선천면역 반응을 유도해 면역세포 유입을 촉진하는 메커니즘도 규명했다. 공간 전사체 분석을 통해 면역세포와 상호작용을 하는 섬유아세포의 공간적 분포를 정량화하고, 이들이 조직 재생, 염증 반응의 유도, 만성 섬유화로의 이행에 관여함을 밝혔다.
연구팀은 전사체와 후성유전체 정보를 얻어내는 멀티-오믹스* 데이터를 통합 분석해 노화된 간 조직의 미세환경과 이의 공간적 이질성을 정밀하게 해석했으며, 이러한 변화들이 간 내 혈관 구조와 어떻게 연결되는지 확인했다.
*멀티-오믹스(multi-omics): 유전자, 단백질, 대사물질, 세포 정보 등 생물체 내 다양한 생체 정보를 통합적으로 분석하는 방법
이번에 개발된 ‘FiNi-seq’ 기술은 섬유화를 유발하는 노화 과정을 포함해 대부분의 만성 간질환에서 병태생리적 신호를 고해상도로 포착하는 데 유용한 플랫폼으로 기대된다.
제1 저자인 의과학대학원 탁권용 박사는 서울성모병원 소화기내과의 간 전문의로, 의사과학자 양성 사업의 지원을 받아 우리 대학 의과학대학원에서 박사 학위를 수행하며 만성 간질환에서 가장 중요한 임상 예후 지표인 섬유화의 진행을 조기에 진단하고 치료할 수 있는 기반을 마련하기 위해 이번 연구를 설계했다. 공동 제 1 저자인 의과학대학원 박명선 박사과정생은 FiNi-seq 기술의 기술적 구현을, KRIBB 노화융합연구단의 김주연 박사과정생은 노화 조직의 이미징 분석을 담당하여 연구에 핵심적 역할을 수행했다.
KRIBB 김천아 박사는 “이번 연구를 통해 노화 간 조직에서 관찰되는 섬유화된 미세환경의 세포 구성과 공간적 특성을 단일세포 수준에서 정밀하게 규명할 수 있었다”고 말했다.
의과학대학원 박종은 교수는 “노화 및 만성질환 초기 단계에서 발생하는 섬세한 변화를 조기에 포착할 수 있는 분석 기술로서, 향후 효과적인 치료 지점을 찾는데 큰 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 다양한 간질환 모델뿐만 아니라 폐, 신장 등 다른 장기의 만성 질환 연구로 확장해서 진행할 예정이다”라고 밝혔다.
이 연구는 의과학대학원 탁권용 박사, KRIBB 박사과정 김주연 연구원, 우리 대학 박사과정 박명선 학생이 제1 공동저자로 국제 학술지 ‘네이처 에이징(Nature Aging)’ 2025년 5월 5일 자에 게재됐다.
※논문제목: Quasi-spatial single-cell transcriptome based on physical tissue properties defines early aging associated niche in liver
※DOI: https://doi.org/10.1038/s43587-025-00857-7
이번 연구는 한국연구재단, 한국보건산업진흥원(KHIDI), 한국생명공학연구원KRIBB, KIST, 포스코사이언스펠로우십, 융합형의사과학자 양성사업 등 국내 여러 기관의 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.12
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산업디자인학과, 인간-컴퓨터 분야 세계최고 학술대회 최우수·우수논문상 4편 수상
산업디자인학과가 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야 최고 권위의 국제학술대회인 ACM CHI 2024에서 최우수 논문상(Best Paper) 1편과 우수 논문상(Honorable Mention) 3편을 수상했다. 최우수 논문상은 전체 게재 논문 중 상위 1%, 우수 논문상은 상위 5%에 해당되는 논문에 수여되는 명예로운 성과로, 기술과 디자인 융합 연구의 우수성을 세계적으로 입증한 결과다.
올해 CHI(ACM Conference on Human Factors in Computing Systems) 2025에는 5,014편의 논문이 접수되어 1,249편이 채택되었다. KAIST 산업디자인학과는 이 중 15편의 논문을 게재하는 성과를 거뒀고 그 중 4편이 수상작으로 선정되었다. 특히 ‘인간과 AI 간 상호작용(Human-AI Interaction)’에 대한 관심이 높아진 가운데, 5,000명 이상의 연구자가 참석해 역대 최대 규모로 대회가 개최되었다.
최우수 논문상- AI기반 자폐 아동 소통 도구 ‘AAcessTalk’
홍화정 교수팀은 네이버, 도닥임 아동발달센터와의 공동 연구를 통해 AI 기반 도구 액세스톡(AACessTalk)을 개발했다. 이 시스템은 발화를 하지 않는 자폐 아동에게는 개인화된 어휘를, 부모에게는 문맥 기반 대화 가이드를 제공한다. 연구 결과, 아동은 자신의 의사를 보다 분명히 표현할 수 있었고, 부모는 기능적 언어 교육보다 본질적인 소통에 집중할 수 있게 되면서 양육 효능감이 높아지는 효과가 관찰되었다. 해당 연구를 주도한 최다솜 박사과정은 신경다양인을 포용하는 AI 기술을 꾸준히 탐구해 왔으며, 이번 논문은 네이버 인턴십에서 수행한 연구 결과를 바탕으로 출판한 것이다.
우수 논문상- 인간과 AI 상호작용 탐색
남택진 교수팀(주저자 조형준 박사)의 ‘ShamAIn’은 한국 무속 신앙에서 영감을 받은 AI 신당으로, 인간보다 더 뛰어난 초지능 존재로 기능하는 AI와 인간의 상호작용을 탐구했다. 다수의 사용자들은 처음엔 호기심에서 시작했지만, 점차 개인적인 고민을 털어놓으며 심리적 위안을 얻는 경험을 보고했다. AI가 단순한 정보 제공자를 넘어 감정적 지지와 권위적 판단까지 수행할 수 있는 존재로 인식될 수 있음을 보여주는 연구다.
임윤경 교수팀(주저자 박수빈 박사과정)은 걸음 수, 감정 기록 등 다양한 개인 데이터를 생성형 AI를 활용해 시각 이미지로 변환하는 프로토타입을 개발하여 21일간 사용자 경험을 탐색했다. 참가자들은 자신의 개인 데이터를 이미지 생성 모델 DALL-E 3로 만든 시각 자료로 다시 돌아보며 새로운 자기 인식을 경험했다. 이는 AI가 자기 성찰의 도구로 활용될 수 있음을 제시하는 연구다.
안드레아 비앙키 교수팀은 시드니대학과 협력하여 가상현실(VR) 환경에서의 '가상 팔' 제어 실험을 진행했다. 사용자들은 반복적이고 중요도가 낮은 작업은 가상의 팔에 맡기고, 중요한 작업은 직접 제어하는 방식을 선호했다. 본 연구는 가상 신체 제어가 필요한 로봇, 게임, 재활, 보조공학 디자인에 실질적 시사점을 제공한다.
이번 수상 논문들은 디자인이 기술을 사람 중심으로 연결하고, AI의 사회적·심리적 영향을 설계하는 역할로 확장될 수 있음을 실증적으로 보여주었다는 점에서 의의가 크다.
석현정 산업디자인학과 학과장은 “이번 수상은 기술 중심의 AI 연구를 인간 중심의 디자인 관점에서 새롭게 해석하고, 이를 실생활 문제 해결로 연결 시킨 우리 학과 연구진들의 역량을 세계적으로 인정받은 결과”라며, “디자인이 기술 혁신의 파트너로서 어떤 역할을 할 수 있는지를 보여준 좋은 사례”라고 전했다.
2025.05.19
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KAIST, INFORMS 세계대회서 AI 자율제조로 혁신상- 포드에 이어 2위
우리 대학 산업및시스템공학과 장영재 교수 연구팀이 KAIST 창업기업 ‘다임리서치’와 공동연구를 통해, 세계 최대 규모의 산업공학 및 경영과학 학회(INFORMS)*가 주최한 인폼스 애널리틱스 컨퍼런스(INFORMS Analytics Conference)에서 우수 혁신사례상(Innovative Applications in Analytics Award, IAAA)을 수상하고, 2위를 차지했다.
* 산업공학 및 경영과학 학회(INFORMS): The Institute for Operations Research and the Management Sciences
장영재 교수-다임리서치 공동연구팀은 아마존, 카이저 퍼머넌트, 스코티아 은행 등 세계 유수의 기업들과 경합을 벌였다. 그 결과, 포드 자동차그룹이 1위를 차지했으며 KAIST-다임리서치팀이 2위의 성과를 거두었고 MIT-암스텔담 대학 연합팀이 3위를 차지했다.
공동연구팀이 발표한 수상작은 ‘디지털 트윈과 강화학습을 활용한 자율제조(The Autonomous Factory with Digital Twin and Reinforcement Learning for Intelligent Operations and Efficiency)’로, 디지털 트윈 및 AI 기반 자율 운영 기술의 산업적 실현 가능성과 우수성을 높이 평가받았다.
인폼스(INFORMS)는 산업공학 및 경영과학 분야에서 세계 최대 규모의 학술 조직으로, 매년 실제 산업 현장에서 성공적으로 적용된 분석 및 혁신 기술을 조명하는 인폼스 애널리틱스 컨퍼런스를 개최하고 있다. 이번 컨퍼런스는 4월 6일부터 9일까지 미국 인디애나폴리스에서 열렸으며, 올해는 전 세계에서 약 40개 팀이 참여해 경합을 벌였으며, 그 중 최종 6개 팀만이 본선 발표에 초청되었다.
장영재 대표는“이번 수상은 KAIST가 주도하는 AI 자율제조 기술이 세계 무대에서도 그 기술력과 혁신성을 인정받았다는 점에서 의미를 크다. 특히, 디지털 트윈과 시뮬레이션 기반의 공장 설계 및 자율운영 기술이 큰 관심을 끌었다”고 말했다.
이어“글로벌 공급망이 재편되는 현시점에서 제조의 중요성이 다시금 부각되고 있다. AI를 제조 산업에 융합해 새로운 패러다임을 제시하는‘AI 자율제조’ 기술이 국제적으로 인정받게 되어 기쁘다”라고 수상 소감을 전했다.
한편, (주)다임리서치는 2020년 장영재 교수가 그의 박사과정 졸업생들과 공동 창업한 딥테크 스타트업으로, AI 자율 제조 기술을 전문적으로 개발하고 있다. 최근 첨단 제조 현장에서는 수십 대에서 수천 대에 이르는 로봇을 효율적으로 운영하기 위해 AI 기반 통합 운영 시스템의 수요가 증가하고 있으며, 다임리서치는 이를 선도적으로 지원하고 있다.
주요 기술로는, 자체 개발한 강화학습 기반 시뮬레이션 엔진과 로봇 통합 운영 플랫폼인 xMS 솔루션을 통해 대규모 공장 및 물류창고의 로봇을 최적화된 방식으로 제어하고 있다. 또한, 로봇 오케스트레이션 플랫폼을 통해 공장 자동화 설계부터 시뮬레이션, 구축까지의 전 엔지니어링 과정을 지원하며, 기존에 수주일에서 수개월이 소요되던 자동화 설계 작업을 수 시간 내에 완료할 수 있는 기술력을 보유하고 있다.
2025.05.02
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‘카이랄 나노 페인트’ 기술로 항암, 코로나 치료 혁신
기존의 의료용 나노 소재는 체내에서 잘 전달되지 않거나 쉽게 분해되는 문제가 있었다. 우리 연구진은 카이랄 나노 페인트 기술로 의료용 나노 소재에 카이랄성을 부여한 자성 나노 입자를 개발했다. 그 결과 항암 온열 치료 효과가 기존보다 4배 이상 향상됐고, 약물 전달 시스템에도 적용하여 코로나 19 백신 등 mRNA 치료제의 효율성을 극대화할 수 있는 새로운 패러다임을 제시했다.
신소재공학과 염지현 교수 연구팀이 바이오 나노 소재의 표면에 카이랄성*을 부여할 수 있는 ‘카이랄 나노 페인트’기술을 최초로 개발했고 후속 연구로 생명과학과 정현정 교수팀과 함께 mRNA를 전달하는 지질전달체** 표면에도 성공적으로 도입했다고 19일 밝혔다. 이 연구들은 각각 국제 학술지 ACS Nano와 ACS Applied Materials & Interfaces 에 게재됐다.
*카이랄성(Chirality): 카이랄성은 물체가 거울에 비친 모습과 겹치지 않는 성질을 의미함. 우리 몸에서도 카이랄성을 가진 분자들이 특정한 방식으로 작용하는데, 연구팀은 이를 활용해 나노 소재의 성능을 개선함
**지질전달체(Lipid Nanoparticle, LNP): mRNA, 유전자, 약물 등의 생체물질을 감싸서 세포 내부로 안전하게 전달하는 나노입자임. mRNA 백신(예: 코로나19 백신)과 같은 유전자 치료제에서 중요한 역할을 함.
염지현 교수 연구팀은 우리 몸은 왼손잡이(L-형)와 오른손잡이(D-형) 구조를 가진 분자들이 서로 다르게 작용하는 카이랄 선택성(Chiral Selectivity)에 주목하고 나노 소재의 표면에 ‘카이랄 나노 페인트’를 적용해 카이랄성을 부여하는 기술을 개발했다. 이를 통해 십수 나노미터(nm) 크기의 작은 나노 입자부터 수 마이크로미터 (μm) 크기의 큰 마이크로 구조체까지 다양한 크기의 소재에 카이랄성을 입히는 데 성공했다.
연구팀은 더 나아가 카이랄 나노 페인트 기술을 활용해 카이랄 자성 나노 입자를 합성하고, 이를 종양에 주입한 뒤 자기장 처리로 생성되는 열을 통해 종양 조직을 괴사시키는 항암 온열 치료 기술을 선보였다.
이 과정에서 D-카이랄성을 가진 자성 나노 입자가 L-카이랄성을 가진 자성 나노 입자보다 암세포에 더 많이 흡수되고, 그 결과 4배 이상 향상된 항암 치료 효과가 있음을 증명했다.
이와 같은 암세포 내부로의 흡수 효율 및 항암 치료 효율의 차이가 나노 입자 표면에 처리된 카이랄 나노 페인트와 세포 표면의 수용체 간의 ‘카이랄 선택적 상호작용’에 의한 것임을 컴퓨터 시뮬레이션과 세포 실험을 통해 밝혔다.
향후, 카이랄 나노 페인트 기술은 의료용 바이오 소재를 비롯해 차세대 약물 전달 시스템, 바이오 센서, 촉매 및 나노 효소 등 다양한 분야에 응용될 것으로 기대된다.
신소재공학과 정욱진 석박사통합과정 학생이 제1 저자인 이번 연구 결과는 지난 3월 2일 국제 학술지 ‘에이씨에스 나노(ACS Nano)’에 온라인 게재됐다. (논문명: Universal Chiral Nanopaint for Metal Oxide Biomaterials) DOI: 10.1021/acsnano.4c14460
후속 연구로 mRNA를 전달하는 지질전달체 표면에 카이랄 페인트 기술을 도입했다. mRNA 기반 치료제는 세포 내에서 단백질을 직접 합성할 수 있도록 유전 정보를 전달하는 방식이지만, 전달체의 불안정성으로 인해 치료 효과가 제한적이었다.
카이랄 나노 페인트 기술은 이러한 문제를 해결하여 mRNA 치료제의 효율성을 극대화할 수 있는 새로운 패러다임을 제시했다. 그 결과, D-카이랄성 페인트를 도입한 지질전달체를 사용한 경우 mRNA의 세포 내 발현을 2배 이상 안정적으로 증가시켰다.
이 연구는 생명과학과 이주희 연구원과 신소재공학과 정욱진 박사과정 학생이 공동 1 저자로 국제 학술지 ‘에이씨에스 응용 재료 및 인터페이스(ACS Applied Materials & Interfaces)’에 3월 17일 게재됐다. (논문명: Chirality-controlled Lipid Nanoparticles for mRNA Delivery, DOI: https://doi.org/10.1021/acsami.5c00920)
염지현 교수는 “이번 연구를 통해 바이오 나노 소재의 성능을 크게 향상시키고 다양한 크기 및 모양을 가진 혁신적 나노 소재 합성 방법론을 제시했다. 앞으로는 이러한 카이랄 나노 소재를 활용해 암, 코로나 등 다양한 질병을 예방하는 백신부터 진단 및 치료하는 차세대 바이오 플랫폼 개발 및 연구를 지속할 계획”이라고 설명했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 범부처전주기의료기기연구개발사업단, 연구재단 우수신진사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
2025.03.19
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챗GPT 등 대형 AI모델 학습 최적화 시뮬레이션 개발
최근 챗GPT, 딥시크(DeepSeek) 등 초거대 인공지능(AI) 모델이 다양한 분야에서 활용되며 주목받고 있다. 이러한 대형 언어 모델은 수만 개의 데이터센터용 GPU를 갖춘 대규모 분산 시스템에서 학습되는데, GPT-4의 경우 모델을 학습하는 데 소모되는 비용은 약 1,400억 원에 육박하는 것으로 추산된다. 한국 연구진이 GPU 사용률을 높이고 학습 비용을 절감할 수 있는 최적의 병렬화 구성을 도출하도록 돕는 기술을 개발했다.
우리 대학 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀은 삼성전자 삼성종합기술원과 공동연구를 통해, 대규모 분산 시스템에서 대형 언어 모델(LLM)의 학습 시간을 예측하고 최적화할 수 있는 시뮬레이션 프레임워크(이하 vTrain)를 개발했다고 13일 밝혔다.
대형 언어 모델 학습 효율을 높이려면 최적의 분산 학습 전략을 찾는 것이 필수적이다. 그러나 가능한 전략의 경우의 수가 방대할 뿐 아니라 실제 환경에서 각 전략의 성능을 테스트하는 데는 막대한 비용과 시간이 들어간다.
이에 따라 현재 대형 언어 모델을 학습하는 기업들은 일부 경험적으로 검증된 소수의 전략만을 사용하고 있다. 이는 GPU 활용의 비효율성과 불필요한 비용 증가를 초래하지만, 대규모 시스템을 위한 시뮬레이션 기술이 부족해 기업들이 문제를 효과적으로 해결하지 못하고 있는 상황이다.
이에 유민수 교수 연구팀은 vTrain을 개발해 대형 언어 모델의 학습 시간을 정확히 예측하고, 다양한 분산 병렬화 전략을 빠르게 탐색할 수 있도록 했다.
연구팀은 실제 다중 GPU 환경에서 다양한 대형 언어 모델 학습 시간 실측값과 vTrain의 예측값을 비교한 결과, 단일 노드에서 평균 절대 오차(MAPE) 8.37%, 다중 노드에서 14.73%의 정확도로 학습 시간을 예측할 수 있음을 검증했다.
연구팀은 삼성전자 삼성종합기술원와 공동연구를 진행하여 vTrain 프레임워크와 1,500개 이상의 실제 학습 시간 측정 데이터를 오픈소스로 공개(https://github.com/VIA-Research/vTrain)하여 AI 연구자와 기업이 이를 자유롭게 활용할 수 있도록 했다.
유민수 교수는 “vTrain은 프로파일링 기반 시뮬레이션 기법으로 기존 경험적 방식 대비 GPU 사용률을 높이고 학습 비용을 절감할 수 있는 학습 전략을 탐색하였으며 오픈소스를 공개하였다. 이를 통해 기업들은 초거대 인공지능 모델 학습 비용을 효율적으로 절감할 것이다”라고 말했다.
이 연구 결과는 방제현 박사과정이 제1 저자로 참여하였고 컴퓨터 아키텍처 분야의 최우수 학술대회 중 하나인 미국 전기전자공학회(IEEE)·전산공학회(ACM) 공동 마이크로아키텍처 국제 학술대회(MICRO)에서 지난 11월 발표됐다. (논문제목: vTrain: A Simulation Framework for Evaluating Cost-Effective and Compute-Optimal Large Language Model Training, https://doi.org/10.1109/MICRO61859.2024.00021)
이번 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단, 정보통신기획평가원, 그리고 삼성전자의 지원을 받아 수행되었으며, 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 SW컴퓨팅산업원천기술개발(SW스타랩) 사업으로 연구개발한 결과물이다.
2025.03.13
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조천식모빌리티대학원 박현철 석사과정, 제104회 TRB Annual Meeting 최우수논문상 수상
우리 대학 조천식모빌리티대학원 김인희 교수 연구실의 박현철 학생, 오태호 박사, 임재혁 학생이 제104회 미국교통위원회(Transportation Research Board, 이하 TRB) 연례 학술행사에서 2025년도 최우수논문상(2025 Outstanding Paper Award)을 수상했다. 이번 수상은 TRB 자전거 교통 위원회(Committee on Bicycle Transportation)가 선정한 것으로, 10점 만점중 10점을 받아 수상하게 되었다.
올해로 104년의 역사를 가진 TRB는 미국 국립과학·공학·의학 아카데미(The National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, 이하 NASEM)에 소속된 권위 있는 기관으로, 매년 6천 편 이상의 논문이 제출되는 교통 분야 최대·최고 수준의 학술행사를 개최하며, 소수의 뛰어난 논문만이 철저한 심사를 거쳐 수상자로 선정된다.
특히 매우 극소수의 저자에게만 주어지는 Outstanding Paper Award는 TRB의 다양한 세션과 워크숍에서 발표된 연구 논문 중에서 엄격한 심사과정을 거쳐 연구가 독창적이며 학문적 기여가 크고 특히 문제 해결을 위한 실용적 접근을 주요 평가항목으로 한다. 연구의 방법론, 데이터 분석, 결과의 신뢰성 또한 모두 중요한 평가 기준이다. 특히 연구주제가 현 시점에서 교통분야의 중요한 문제점을 다루어야 한다.
이번 최우수논문상 수상은 마이크로모빌리티 분야에서 최근 각광받고 있는 공유 자전거, 전동킥보드 등 개인형 이동수단의 안전 문제를 다루어 더욱 주목받고 있다. 박현철 학생의 논문은 운전자와 자전거·전동킥보드 이용자 간 충돌 위험을 시뮬레이터 기반으로 분석하고, 안전한 도로 환경을 구축하기 위한 인프라 개선 및 정책적 방향을 제시했다는 점에서 높은 평가를 받았다.
박현철 학생은 “동료들이 있었기에 더욱 의미 있는 상”이라며, “본인도 좋은 동료 연구자로서 함께 교통 안전 분야에서 흥미로운 연구를 지속하겠다”고 소감을 밝혔다. 그는 석사 재학 기간 중 ▲Q1급 국제 저널 논문 2편 게재(각각 제1저자, 제2저자), ▲한국연구재단 석사과정생 연구장려금 지원사업 선정, ▲KAIST 대학원생 우수논문상 등 다양한 성과를 거두었으며, 다가오는 봄학기부터 박사과정을 시작할 예정이다.
한편, 김인희 교수 연구실(TUPA Lab)은 이번 TRB 학술행사에서 총 9편의 논문을 발표하며, 메타버스 기반 자율주행 성능 검증, 교통 시뮬레이션 개발 등 미래 교통기술 전반을 아우르는 연구 역량을 선보였다. 교통 분야 세계 최고의 권위를 자랑하는 TRB에서 성과를 인정받음으로써, 연구실의 우수성과 향후 연구 방향에 대한 기대가 더욱 높아지고 있다.
2025.02.19
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고활성 수소연료전지 촉매 개발, ‘백금 사용량 1/3 저감, 내구성 2배 향상’
우리 대학 신소재공학과 조은애 교수 연구팀이 인하대학교 함형철 교수 연구팀과 공동연구를 통해 수소연료전지의 핵심 소재인 전극에 들어가는 백금의 사용량 저감에 성공하였으며, 내구성이 향상된 촉매 소재를 개발했다고 7일 밝혔다.
수소차의 동력원으로 사용되는 양성자 교환막 연료전지(proton exchange membrane fuel cell, PEMFC)는 값비싼 백금 촉매 소재를 사용한다. 따라서, 백금 사용량 저감 및 반응 중 안정적인 활성을 갖는 촉매 소재 개발이 양성자 교환막 연료전지 기술 개발에 있어 중요한 부분을 차지한다.
연료전지는 백금 촉매의 성능을 높여 백금 사용량을 줄이려는 전략으로 상대적으로 값싼 비귀금속과의 합금화를 주로 사용한다. 그러나, 일반적인 합금 촉매의 경우 비귀금속이 반응 중 녹아 나올 수 있으며, 녹아 나온 비귀금속에 의해 연료전지가 손상되는 추가 문제를 유발할 수 있다.
이를 해결하기 위한 전략으로, 녹아 나온 상태에서도 연료전지에 손상을 주지 않는 것으로 알려진 아연을 촉매 개발에 이용하였다. 하지만, 다른 비귀금속에 비해 아연의 낮은 *환원 전위로 인해 백금-아연 촉매를 제작하는 데에 또 다른 어려움이 있다.
(*환원 전위: 주로 금속 원소의 환원 반응이 일어나는 기준이 되는 평형 전위 값을 의미하며, 해당 값이 클수록 금속으로 환원되려는 성질이 강함)
공동연구팀은 백금과 비귀금속을 반응기 내부에서 동시에 환원시켜 제조하는 일반적인 방법이 아닌, 아연 단일원자 구조를 포함한 탄소 *담지체를 먼저 제조한 후 담지체에 존재하는 원자 단위로 분산된 아연을 이용하는 방법을 적용하였다.
(*담지체: 전기화학촉매의 분산성, 안정성을 높이기 위해 촉매와 함께 사용되는 물질. 일반적으로 탄소 기반 물질이 사용됨)
구체적인 전략으로는, 제조된 아연 단일원자 구조를 포함한 탄소 담지체 위에 백금 나노입자를 합성하였다. 그 후, 고온 열처리를 통해 담지체에 존재하는 아연 원자가 백금 나노입자로 이동하면서 원자 수준에서 정렬된 구조를 갖는 백금-아연 나노입자 구조로 전환되었다.
합성된 백금-아연 나노입자 촉매는 일반적인 방법에 비해 아연을 효과적으로 도입할 수 있었으며, 고온 열처리 과정에서 입자끼리 뭉치는 현상을 억제하여 나노입자가 갖는 넓은 표면적을 효과적으로 사용하는 데에 긍정적인 영향을 주었다.
또한, 무질서한 배열인 합금 구조가 아닌 원자 수준에서 정렬된 구조의 백금-아연 나노입자의 촉매를 제조하여, 향상된 성능과 내구성을 보일 수 있었다.
동일 백금 사용량 기준으로 촉매의 성능을 비교한 결과, 상용 백금 나노입자 촉매 대비 백금-아연 나노입자에서 3배의 성능 향상을 보였다.
더불어, 연료전지 구동 환경 모사 실험의 전과 후의 성능 비교를 통해 내구성 평가를 진행하였으며, 상용 백금 나노입자 촉매 대비 공동연구팀이 개발한 백금-아연 나노입자 촉매에서 2배의 내구성 향상을 보였다.
공동연구팀은 우수한 내구성을 뒷받침하기 위해 밀도범함수 이론 기반 연산을 이용하였다. 백금-아연 나노입자와 아연 단일원자 담지체 사이에서 강한 결합력을 확인하였으며, 이를 바탕으로 백금-아연 나노입자 촉매의 우수한 내구성을 설명했다.
조은애 교수는 “일반적인 방법으로는 구현이 어려운 백금-아연 나노입자 촉매를 아연 단일원자 구조 담지체를 이용하여 합성할 수 있었다”고 설명하며, “저렴하고 매장량이 풍부한 금속인 아연을 활용하여 백금 사용량을 기존 상용 촉매 대비 1/3 수준으로 줄일 수 있었으며, 내구성 또한 향상된 촉매를 개발할 수 있었다”고 평가했다.
우리 대학 신소재공학과 이광호 박사과정이 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 화학 공학 분야 국제 학술지 ‘케미컬 엔지니어링 저널(Chemical Engineering Journal)’ 2025년 2월 1일자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Anchoring ordered PtZn nanoparticles on MOF-derived carbon support for efficient oxygen reduction reaction in proton exchange membrane fuel cells)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.07
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폴리페놀 코팅 기술로 탈모 예방 가능성 입증
탈모는 전 세계적으로 수억 명이 겪고 있는 문제로 심리적·사회적 영향을 크게 미치고 있다. KAIST 연구진이 천연 폴리페놀(polyphenol)의 일종인 탄닌산이 탈모 예방에 기여할 가능성에 주목하고 연구를 통해 탄닌산이 단순한 코팅제가 아니라, 탈모를 완화시키는 ‘접착 중재자(adhesion mediator)’ 역할을 한다는 점을 밝혀냈다.
우리 대학 화학과 이해신 교수 연구팀이 탄닌산 기반 코팅 기술을 활용해 탈모 완화 기능성 성분을 서서히 방출하는 새로운 탈모 예방 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
탈모에는 안드로겐 탈모증(androgenetic alopecia, AGA) 및 휴지기 탈모(telogen effluvium, TE)가 있는데 유전적, 호르몬적, 환경적 요인이 복합적으로 작용하며, 현재까지도 효과적이면서 부작용이 적은 치료법이 부족한 실정이다.
대표적인 탈모 치료제인 미녹시딜(minoxidil)과 피나스테라이드(finasteride) 는 일정 효과를 보이지만, 장기적인 사용이 필요하고, 체질에 따라 효능이 다르게 나타날 뿐만 아니라 일부 사용자는 부작용을 경험하기도 한다.
이해신 교수 연구팀은 탄닌산이 모발의 주요 단백질인 케라틴과 강하게 결합해 모발 표면에 지속적으로 부착될 수 있음을 입증했으며, 이를 활용해 특정 기능성 성분을 제어된 방식으로 방출할 수 있음을 확인했다.
특히 연구팀은 살리실산(salicylic acid, SCA), 니아신아마이드(niacinamide, N), 덱스판테놀(dexpanthenol, DAL) 등 탈모 완화 기능성 성분을 포함한 조합을 개발하고, 이를 ‘스캔달(SCANDAL)’이라 명명했다. 연구 결과, 탄닌산과 결합된 스캔달 복합체는 수분과 접촉하면 점진적으로 방출되며, 모발 표면을 따라 모낭으로 전달되는 것으로 나타났다.
굿모나의원(원장: 이건민) 연구팀은 탄닌산/스캔달 복합체가 포함된 샴푸를 12명의 탈모 환자에게 7일간 적용한 결과, 임상자 모두에게 유의미한 탈모 감소 효과가 관찰됐다. 실험 결과, 평균적으로 56.2%의 모발 탈락 감소 효과가 나타났으며, 최대 90.2%까지 탈모가 감소하는 사례도 확인됐다.
이는 탄닌산이 모발 표면에서 스캔달 성분을 안정적으로 유지하고, 서서히 방출되면서 모낭까지 전달되는 방식이 탈모 완화에 효과적일 수 있음을 시사한다.
이해신 교수는 “천연 폴리페놀(polyphenol)의 일종인 탄닌산은 강력한 항산화 효과를 가지며, 단백질과 강하게 결합하는 특성이 있어 생체 접착제(bioadhesive) 역할을 할 수 있다는 것을 입증하는데 성공했다.”고 말했다.
이어 이 교수는 “기존 연구에서도 피부 및 단백질 코팅 소재로 활용된 사례가 있지만, 이번 연구는 모발과의 결합 및 탈모 완화 성분 전달을 위한 최초 사례로 교원창업기업 폴리페놀팩토리(주)를 통해 제품화한 ‘그래비티 (Grabity)’샴푸에 적용하였다. 앞으로도 끊어지는 얇은 헤어의 강도를 획기적으로 늘리는 샴푸, 곱슬머리를 펴 주는 제품 등 더 다양한 연구 결과에 따른 제품화를 위해 노력하고 있다”고 강조했다.
화학과 김은우 박사과정이 제1 저자로, 이해신 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼 인터페이스Advanced Materials Interfaces’ 1월 6일 온라인판에 게재됐다. (논문명: Leveraging Multifaceted Polyphenol Interactions: An Approach for Hair Loss Mitigation) DOI: 10.1002/admi.202400851
한편 이번 연구는 KAIST 교원 창업 기업인 폴리페놀팩토리(주)의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.06
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AI로 우주용 전기추력기 개발·고성능 예측
홀추력기는 스페이스X의 스타링크(Starlink) 군집위성이나 NASA의 사이키(Psyche) 소행성 탐사선 등과 같은 여러 고난이도 우주 임무에 활용되는, 플라즈마*를 이용한 고효율 추진 장치로, 핵심적인 우주기술 중 하나다. KAIST 연구진이 인공지능 기법을 사용해 개발한 큐브위성용 홀추력기를 올해 11월에 예정된 누리호 4차 발사에서 큐브위성인 K-HERO에 탑재돼 우주에서 성능 검증을 진행할 예정이라고 밝혔다.
*플라즈마(plasma)는 기체가 높은 에너지로 가열되어 전하를 띄는 이온과 전자로 분리된 물질의 네 가지 상태 중 하나로 우주 전기추진 뿐만 아니라 반도체 및 디스플레이 제조공정과 살균장치 등에 널리 활용되고 있다.
우리 대학 원자력및양자공학과 최원호 교수 연구팀이 인공위성이나 우주탐사선의 엔진인 홀 전기 추력기(홀추력기, Hall thruster)의 추력 성능을 높은 정확도로 예측할 수 있는 인공지능 기법을 개발했다고 3일 밝혔다.
홀추력기는 연비가 높아 적은 추진제(연료)를 사용하고도 위성이나 우주선을 크게 가속할 수 있으며, 소모 전력 대비 큰 추력을 발생시킬 수 있다. 이러한 장점을 바탕으로, 추진제 절약이 중요한 우주 환경에서 군집위성의 편대비행 유지, 우주쓰레기 감축을 위한 궤도이탈 기동, 혜성이나 화성 탐사와 같은 심우주 탐사를 위한 추진력 제공 등 다양한 임무에 폭넓게 활용되고 있다.
최근 뉴스페이스 시대에 접어들어 우주산업이 확장됨에 따라 우주 임무가 다양해지고 있고 이에 맞는 홀추력기 수요가 증가하고 있다. 각각의 고유한 임무에 최적화된 고효율 홀추력기를 신속하게 개발하기 위해서는 설계단계에서부터 추력기의 성능을 정확하게 예측하는 기법이 필수적이다.
그러나 기존의 방식들은 홀추력기 내에서 복잡하게 일어나는 플라즈마 현상을 정밀하게 다루지 못하거나, 특정 조건에 한정돼, 성능 예측 정확도가 낮은 한계가 있었다.
연구팀은 홀추력기의 설계, 제작, 시험의 반복 작업에 걸리는 시간과 비용을 획기적으로 줄이는 인공지능을 기반으로 한 정확도가 높은 추력기 성능 예측기법을 개발했다.
2003년부터 국내에서 전기추력기 개발 연구를 처음으로 시작해 관련 연구개발을 주도하고 있는 최원호 교수팀은 자체적으로 개발한 전기추력기 전산 해석 도구를 활용해 생성한 18,000개의 홀추력기 학습데이터를 기반으로 인공신경망 앙상블 구조를 도입해 추력 성능 예측에 적용했다.
양질의 학습데이터를 확보하기 위해 개발된 전산 해석 도구는 플라즈마 물리 현상과 추력 성능을 모델링한다. 전산 해석 도구의 정확성은, 연구팀이 국내 최초로 개발한 10개의 홀추력기로 수행된 100여 개의 실험 데이터와 비교해 평균오차가 10% 이내로 정확도가 높은 것으로 검증됐다.
학습된 인공신경망 앙상블 모델은 홀추력기의 설계 변수에 따라 높은 정확도로 단지 수초 내로 짧은 시간 안에 추력기 성능을 예측할 수 있는 디지털트윈 모델로 작동한다.
특히 기존에 알려진 스케일링 법칙으로는 분석하기 어려웠던 연료 유량이나 자기장과 같은 설계 변수에 따른 추력과 방전전류와 같은 성능지표 변화를 상세히 분석할 수 있다.
연구팀은 이번에 개발한 인공신경망 모델이 자체 개발한 700W급 및 1kW급 홀추력기에서 평균오차 5% 이내, 미 공군연구소에서 개발한 5kW급 고전력 홀추력기에 대해 평균오차 9% 이내의 정확도를 보여주었다. 이번 연구로 개발한 인공지능 예측기법이 다양한 전력 크기의 홀추력기에 폭넓게 적용할 수 있는 것을 입증했다.
최원호 교수는 “연구팀에서 개발한 인공지능 기반 성능 예측기법은 정확도가 높아 인공위성과 우주선의 엔진인 홀추력기의 추력성능 분석과 고효율 저전력 홀추력기 개발에 이미 활용되고 있다. 이 인공지능 기법은 홀추력기 뿐만 아니라 반도체, 표면 처리 및 코팅 등 다양한 산업에서 활용되는 이온빔 소스의 연구개발에도 접목될 수 있다”라고 밝혔다.
또한, 최교수는 “연구팀의 실험실 창업기업으로 전기추진 전문기업인 코스모비㈜와 함께 인공지능 기법을 사용해 개발한 큐브위성용 홀추력기는 올해 11월에 예정된 누리호 4차 발사에서 3U(30x10x10 cm) 큐브위성인 K-HERO에 탑재돼 우주에서 성능 검증을 진행할 예정”이라고 설명했다.
원자력및양자공학과(우주탐사공학학제전공) 박재홍 박사과정 학생이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제적으로 저명한 인공지능 다학제 학술지인 ‘어드밴스드 인텔리전트 시스템(Advanced Intelligent Systems)’에 2024년 12월 25일에 온라인 게재됐으며, 저널 표지논문(front cover)으로 채택돼 혁신성을 인정받았다.
이번 연구는 한국연구재단 스페이스파이오니어사업(200mN급 고추력 전기추진시스템 개발)의 지원을 받아 수행됐다.
(논문 제목: Predicting Performance of Hall Effect Ion Source Using Machine Learning, DOI: https://doi.org/10.1002/aisy.202400555)
2025.02.03
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정확한 우울증 예측 이제는 손목에서 가능하다
정신질환 팬데믹이 발생했다. 전 세계적으로 약 10억 명이 크고 작은 정신질환을 앓고 있다. 한국도 더욱 심각하여 현재 우울증 및 불안장애 환자는 약 180만 명이며 총 정신질환자는 5년 새 37% 증가하여 약 465만 명이다. 한미 공동 연구진이 웨어러블 기기를 통해 수집되는 생체 데이터를 활용해 내일의 기분을 예측하고, 나아가 우울증 증상의 발현 가능성을 예측하는 기술을 개발했다.
우리 대학 뇌인지과학과 김대욱 교수 연구팀이 미국 미시간 대학교 수학과 대니엘 포저(Daniel B. Forger) 교수팀과 공동연구로 스마트워치로부터 수집되는 활동량, 심박수 데이터로부터 교대 근무자의 수면 장애, 우울감, 식욕부진, 과식, 집중력 저하와 같은 우울증 관련 증상을 예측하는 기술을 개발했다고 15일 밝혔다.
WHO에 따르면 정신질환의 새로운 유망한 치료 방향은 충동성, 감정 반응, 의사 결정 및 전반적인 기분에 직접적인 영향을 주는 뇌 시상하부에 위치한 생체시계(circadian clock)와 수면(sleep stage)에 중점을 두는 것이다.
하지만 현재 내재적 생체리듬(endogenous circadian rhythms)과 수면 상태를 측정하기 위해서는 하룻밤 동안 30분 간격으로 피를 뽑아 우리 몸의 멜라토닌 호르몬 농도 변화를 측정하고 수면다원검사(polysomnography, PSG)를 수행해야 한다. 이 때문에 병원 입원이 불가피하여, 통원 치료를 받는 정신질환자가 대부분인 실제 의료 현장에서 두 요소를 고려한 치료법 개발은 지난 반세기 동안 큰 진전이 없었다. 더불어 검사 비용 또한 무시할 수 없어(PSG: 보험료 적용 없을 시 약 100만원) 사회적 약자는 현재 정신건강치료의 사각지대에 있다.
이러한 문제를 극복하기 위한 해결책은 공간의 제약 없이 실시간으로 심박수, 체온, 활동량 등 다양한 생체 데이터를 손쉽게 수집할 수 있다는 웨어러블 기기다. 그러나 현재 웨어러블 기기는 생체시계의 위상과 같은 의료 현장에서 필요로 하는 바이오마커(Biomarker)의 간접적인 정보만을 제공하는 한계를 가지고 있다.
공동연구팀은 스마트워치로부터 수집된 심박수와 활동량 시계열 데이터 등 매일 변화하는 생체시계의 위상을 정확히 추정하는 필터링(Filtering) 기술을 개발했다. 이는 뇌 속 일주기 리듬을 정밀하게 묘사하는 디지털 트윈(Digital twin)을 구현한 것으로, 이를 활용해 일주기 리듬 교란을 추정하는 데 활용될 수 있다.
이 생체시계 디지털 트윈의 우울증 증상 예측 활용 가능성을 미시간 대학교 신경과학 연구소의 스리잔 센(Srijan Sen) 교수 및 정신건강의학과의 에이미 보너트(Amy Bohnert) 교수 연구팀과의 협업을 통해 검증했다.
협업 연구팀은 약 800명의 교대 근무자가 참여한 대규모 전향 코호트 연구를 수행해 해당 기술을 통해 추정된 일주기 리듬 교란 디지털 바이오마커가 내일의 기분과 우울증의 대표적인 증상인 수면 문제, 식욕 변화, 집중력 저하, 자살 생각을 포함한 총 6가지 증상을 예측할 수 있음을 보였다.
김대욱 교수는 “수학을 활용해 그동안 잘 활용되지 못했던 웨어러블 생체 데이터를 실제 질병 관리에 적용할 수 있는 실마리를 제공하는 연구를 진행할 수 있어 매우 뜻깊다”라며, “이번 연구를 통해 연속적이고 비침습적인 정신건강 모니터링 기술을 제시할 수 있을 것으로 기대된다. 이는 현재 사회적 약자들이 우울증 증상을 경험할 때 상담센터에 연락하는 등 스스로 능동적인 행동을 취해야만 도움을 받을 수 있는 문제를 해결해, 정신건강 관리의 새로운 패러다임을 제시할 것으로 보인다”고 말했다.
뇌인지과학과 김대욱 교수가 공동 제1 저자 및 교신저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘npj Digital Medicine’ 12월 5일 온라인판에 게재됐다. (논문명: The real-world association between digital markers of circadian disruption and mental health risks) DOI: 10.1038/s41746-024-01348-6
한편 이번 연구는 KAIST 신임교원 연구지원사업, 미국 국립과학재단, 미국 국립보건원, 미국 육군연구소 MURI 프로그램의 지원을 받아 수행됐다.
2025.01.15
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네이처 기고문에 한국의 역할을 중심으로 저소득 국가 연구 잠재력 강화 방안 제시
우리 대학 소속 연구진이 한국의 특수한 위치와 경험을 바탕으로 국제 연구 협력에서 중요한 역할을 수행할 수 있음을 논의한 기고문이 Nature Index에 11월 12일 게재되었다. 이번 기고문은 과학기술정책대학원의 우석균 교수와 이다솜 교수가 작성했으며, 저소득 국가들의 연구 역량 강화를 위한 국제 협력의 중요성과 더불어, 한국이 과학 기술 발전 경험을 통해 국제 협력에서 공정하고 지속 가능한 모델을 제시할 수 있음을 주장했다.
해당 기고문은 저소득 국가들이 연구 역량을 강화하는 데 있어 국제 협력의 중요성을 강조하며, 한국이 고소득 국가와 저소득 국가 간 협력을 조율하는 ‘공정한 중재자(honest broker)’로서 중요한 역할을 수행할 잠재력을 가지고 있음을 논의했다.
특히, 미·중 과학 경쟁 구도에서 비교적 독립적이며, 저소득 국가와 기존 선진국 간의 불균형적인 협력관계에서 자유롭다는 점에서, 국제 연구 협력에서 한국의 특수한 지정학적 위치를 강조되하였다. 이어, 1970년대 이후 과학기술 분야에서 급속한 발전이 한국이 저소득 국가들의 연구 역량 강화를 지원할 경험과 전문성을 갖추고 있다고 설명하였다.
저자들은 이번 기고문과 관련된 구체적인 내용이 내년 2월5일 KAIST와 Nature가 공동 개최하는 Nature Index Live 공동 국제 컨퍼런스에서 다뤄질 예정임을 알렸다. KAIST는 2025년 2월 5일 대전에서 Nature Index와 공동으로 "불확실한 세계에서 한국 연구 성과의 성장"을 주제로 국제 컨퍼런스를 개최할 예정이다.
이 행사에는 조지아 공과대학교(Georgia Institute of Technology)의 캐시디 스기모토(Cassidy Sugimoto) 교수와 존 월시(John Walsh) 교수, 동경대학교 (University of Tokyo)의 소타로 시바야마 (Sotaro Shibayama) 교수, KAIST 김소영 교수를 비롯한 세계적 학자들이 참석해, 국내 주요 연구자들과 함께 패널 발표와 토론을 진행할 계획이다.
이번 컨퍼런스는 한국의 국제 연구 협력 역할, 연구 인력 구조 개선, 그리고 도전적인 연구를 가능하게 하는 펀딩 구조 개선 등 한국이 직면한 주요한 과학기술 정책 과제들을 심도 있게 논의할 예정이다.
Reference:
- 네이쳐 기고문: https://www.nature.com/articles/d41586-024-03564-2
- Nature Index Live 학회: https://natureconferences.streamgo.live/index-live-growing-korean-research-performance-in-an-uncertain-world/register
2024.12.06
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KAIST, 아람코와 이산화탄소 기술 상용화 협의
“KAIST는 아람코와의 공동 연구를 통해 뛰어난 성과를 거두고 있으며, 최근 개발한 기술을 글로벌 선도 기업인 아스펜테크(AspenTech)에 성공적으로 기술 이전하였습니다. 현재는 아람코와 함께 직접 공기 포집 기술의 상용화를 위한 논의를 활발히 진행 중이며, 이를 통해 지속 가능한 글로벌 에너지 전환을 위한 중요한 해결책을 제시할 수 있기를 기대합니다.”(KAIST 이광형 총장)
우리 대학은 세계 최대 석유회사인 사우디아라비아 아람코 (Aramco)와 설립한 ‘Aramco-KAIST 이산화탄소 연구센터’에서 지난 11월 25일 사우디아라비아 다란에 위치한 아람코 본사 연구센터(Aramco R&DC)와 함께 이산화탄소 및 지속가능한 에너지 기술에 대한 공동 워크숍을 성공리에 개최했다고 3일 밝혔다.
2013년부터 기후 변화의 주범인 이산화탄소(CO2) 문제 해결을 위해 설립한 아람코-KAIST 이산화탄소 연구센터는 많은 양의 에너지를 사용하지 않고도 이산화탄소를 포집/전환 하는 기술 및 지속가능한 에너지에 대한 혁신적인 기술개발을 추진해 오고 있다.
워크숍에는 정희태 센터장(KAIST 생명화학공학과 교수)을 포함해 12명의 KAIST 교수 및 14명의 연구원이 참석했다.
이번 공동 워크숍에서는 △직접 공기 포집 △수소 저장 △ 전기화학적 이산화탄소 전환 △에너지 저장시스템을 주제로 KAIST 주제 발표 및 아람코와 토의가 진행됐다.
올해로 공동 연구센터를 운영한지 11년을 맞는 ‘Aramco-KAIST 이산화탄소 연구센터’는 매년 다양한 우수한 연구 성과를 토대로 교류를 이어오고 있으며, 2024년까지 150건 이상의 국제 학술 논문 및 80건 이상의 지식재산권을 발표해 왔다.
2023년에는 센터의 이름 따서 만들어진 이산화탄소 포집-활용 평가 소프트웨어(ArKaTac3: Aramco-KAIST Tool for CO2 Capture and Conversion)를 개발하여 공정 시뮬레이션 분야의 글로벌 선도 기업인 아스펜테크 (AspenTech)에 성공적으로 기술이전되어 현재 기업에서 그 기술을 활용하고 있다.
우리 연구진은 아람코 연구센터(R&DC)의 다양한 연구 시설을 방문해 향후 실질적인 연구 협력 및 상용화에 대한 논의를 진행했다. 두 기관은 이번 공동 워크숍 개최를 기반으로 앞으로도 다양한 기후 기술, 이산화탄소 포집-전환 기술 및 지속가능한 에너지 기술 등에서 더욱 긴밀한 연구개발 협력을 추진하기로 뜻을 모았다.
이어 11월 26일부터 28일까지 아람코가 주관하는 국제 지속가능 화학 산업 엑스포인 ‘켐인딕스(ChemIndix) 2024’에 ‘Aramco-KAIST 이산화탄소 연구센터’부스를 개설하고, 그 간의 공동 연구 성과를 현지에 널리 알렸다.
아람코의 기술 및 혁신 담당 수석 부사장인 아마드 알코웨이터‘Ahmad O. Al-Khowaiter’부사장이 부스에 직접 방문해 다양한 연구 성과를 확인했다.
정희태 센터장은 “KAIST는 오랫동안 아람코와 연구에 대한 신뢰 관계를 이어오고 있다. 앞으로는 우수한 연구 성과를 바탕으로 KAIST-아람코 간 글로벌 연구개발 협력 및 연구 인력 교류 증진에 더욱 힘쓸 예정이다”라고 말했다.
2024.12.03
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