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급속충전 가능한 소듐이온 하이브리드 전지 개발
우리 대학 EEWS 대학원 강정구 교수 연구팀이 우수한 성능으로 급속 충전이 가능한 소듐 이온 기반의 하이브리드 전지를 개발했다.
연구팀은 질소가 올려진 메조 다공성 금속산화물 기반 전극을 이용해 높은 에너지 밀도와 고출력을 갖는 소듐 이온 에너지 저장 소자를 구현했다.
이 기술은 현재 주로 사용되는 리튬 이온 배터리보다 경제성 및 접근성 등에서 우수성을 가져 급속 충전이 필요한 휴대용 전자기기 등에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
강정구 교수 연구팀의 이번 연구 결과는 재료 분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’ 1월 27일 자에 게재됐다. (논문명: Synthesis of nitrogen-doped mesoporous structures from metal-organic frameworks and their utilization to enable high performances in hybrid sodium-ion energy storages)
현재 가장 높은 점유율의 상업용 배터리는 리튬 이온 물질 기반의 저장 소자로 넓은 전압 범위와 에너지 밀도가 높다는 장점이 있다.
그러나 배터리 발화 및 짧은 수명 등의 문제와 리튬 광물의 높은 가격, 부족한 희토류 원소 매장량, 느린 전기화학적 반응 속도 등의 한계 때문에 충·방전이 오래 걸리고 고출력 특성을 요구하는 전기 자동차 및 차세대 모바일 기기에 적용하기 위해 많은 개선이 필요하다.
반면 소듐 이온 기반 에너지 저장 소자는 안전하고 친환경적이며 가격이 상대적으로 매우 저렴하고 자원의 접근성이 높아 리튬 이온을 대체하면서 기존의 문제점을 극복할 수 있는 차세대 에너지 저장 소자로 주목받고 있다.
하지만 현재까지는 응용 분야에서 요구하는 성능에 미치지 못해 활용 폭이 좁다. 특히 기존의 금속산화물은 전기 전도성이 낮고 비표면적이 좁아 많은 양의 이온이 접근하는 데 한계가 있어 고성능을 구현하기에 어려움이 있었다.
연구팀은 질소가 도핑된 3차원 형태의 열린 메조 다공성 금속산화물 나노 구조체와 질소 도핑된 그래핀을 결합해 소듐 이온 기반 시스템에서 고용량과 고출력의 에너지 저장장치를 개발했다.
이번 연구에서 개발한 메조 다공성의 금속산화물 나노 구조체는 5~10나노미터 크기의 나노 입자들 사이에 다량의 열린 메조 기공이 형성돼 있고, 기공들이 나노 입자 사이에 3차원적으로 연결된 구조를 이뤄 질소 도핑 방법을 활용해 부족한 전기 전도도를 높일 수 있다.
이러한 메조 다공성 구조는 전해질이 기공을 통해 전극에 깊은 곳까지 수월한 침투가 가능하므로 전극 물질의 전체적인 표면이 에너지 저장에 활용돼, 높은 용량의 에너지 저장이 가능함과 동시에 충·방전 시간 역시 줄일 수 있다.
연구팀은 질소가 도핑된 다공성 금속산화물과 그래핀을 각각 음극과 양극에 각각 적용해 고성능의 소듐 이온 하이브리드 전지를 구현했다.
이 하이브리드 저장 소자는 소듐 기반의 배터리에 비해 같은 수준의 저장용량을 유지하면서 300배 이상 빠른 출력 밀도를 보이며, 수십 초 내 급속 충전이 가능해 소형의 휴대용 전자기기 등에 활용 가능할 것으로 기대된다.
강 교수는 “소듐 기반이기 때문에 저가 제작이 가능하고 활용성이 뛰어나 기존보다 높은 에너지 밀도를 갖는 에너지 저장장치의 상용화에 기여할 것이다”라며 “저전력 충전 시스템을 통해 급속 충전이 가능해 전기자동차와 휴대 가능한 전자 기기에 적용할 수 있을 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 글로벌프론티어사업의 하이브리드인터페이스기반 미래소재연구단의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 소듐 이온 하이브리드 에너지 저장 장치의 구성 및 저장 메커니즘을 나타낸 모식도
그림2. 소듐 이온 하이브리드 저장 장치의 성능과 태양광 모듈을 활용한 실제 구동 이미지
2020.02.06
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인공신경망 기반 핵융합플라즈마 자기장 재구성 기술 개발
우리 대학 원자력및양자공학과 김영철 교수 연구팀(핵융합및플라즈마연구실)이 국가핵융합연구소, ㈜모비스 연구진과 공동으로 인공신경망 기반 핵융합플라즈마 자기장의 재구성 기법을 개발했다.
김 교수 연구팀은 비실시간으로 엄밀히 계산된 자기장 구조와의 오차를 최소화함과 동시에 실시간으로 해당 정보를 제공할 수 있는 인공신경망을 개발해 핵융합플라즈마 제어 성능을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.
정세민 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘뉴클리어 퓨전(Nuclear Fusion)’ 2019년 12월 3일 자에 게재됐다. (논문명: Deep neural network Grad-Shafranov solver constrained with measured magnetic signals)
핵융합 연구에 널리 사용되는 토카막은 실시간으로 재구성된 자기장 구조를 바탕으로 초고온(약 1억도) 핵융합 플라즈마의 운전과 제어를 가능하게 만든다. 따라서 재구성된 자기장 구조의 정확도는 토카막 운전 성능과 밀접한 관계가 있다.
2계 비선형 미분방정식을 따르는 토카막의 내부 자기장은 일반적으로 수치해석 기법과 외부에서 측정된 자기장 값을 이용하여 재구성된다. 실시간과 비실시간 재구성 기법이 존재하며, 비실시간 기법의 정확도가 실시간보다 높다고 알려졌지만 이름에서도 확인할 수 있듯 실시간 운전에 활용하기 어렵다는 아쉬움이 있다.
연구팀은 비실시간 기법의 정확도를 유지하되 실시간으로 해당 정보를 확보할 수 있는 알고리즘을 인공신경망을 활용해 개발했다. 측정된 외부 자기장과 토카막 내부 공간 정보를 입력값으로 하고 비실시간 기법을 활용해 재구성된 자기장을 출력값으로 신경망을 훈련했다.
또한, 신경망의 출력값은 앞서 언급된 2계 비선형 미분방정식을 만족해야 하므로 이 역시 신경망의 훈련 조건으로 둬 단순한 자기장 재구성을 넘어서 해당 문제의 지배방정식 역시 만족하도록 했다.
연구팀이 개발한 기법은 그 성능의 우수성과 더불어 토카막의 고성능 운전 달성에 큰 영향을 미칠 것을 인정받았다. 세계적으로 활발히 진행 중인 토카막 연구에 가장 기초적이며 중추적인 토카막 내부 자기장 정보를 최소화된 오차 내에서 실시간으로 제공할 수 있다는 점에서 토카막을 활용한 핵융합발전의 가능성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 핵융합기초연구사업과 개인연구사업(신진연구) 및 기관고유과제 KAI-NEET의 지원을 받아 수행됐다.
타기관 참여연구진
국가핵융합연구소(공저자순): 박준교, 이상곤, 한현선, 김현석 ㈜모비스(공저자순): 이근호, 권대호
□ 그림 설명
그림1. 토카막 내부 재구성된 자기장 구조
2020.02.05
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김기응 교수 연구, 국제 AI 챗봇 챌린지 우승
우리 대학 AI대학원 김기응 교수 연구팀(이정관, 함동훈 석사과정, 장영수 박사과정)은 인공지능 대화 시스템 분야 대표적 국제 경진대회인 제8회 대화시스템기술챌린지(The Eighth Dialogue System Technology Challenge; DSTC8)의 다중 도메인 태스크 완수(Multi-Domain Task Completion) 부문에서 우승을 차지했다.
마이크로소프트 리서치, IBM 리서치, 아마존 알렉사 AI가 공동주최한 대화시스템기술챌린지는 2019년 6월 데이터셋 공개 이후 약 3개월에 걸쳐 진행됐다. 연구팀은 사람이 직접 평가하는 인적 평가에서 68.32%의 성공률로 1위를 차지했고, 언어 이해 점수와 응답 적절성 점수에서 큰 차이를 보였다(결과 안내 : https://convlab.github.io/ ).
이 대회에서는 호텔, 식당, 명소 등 다양한 주제가 등장할 수 있는 여행 정보 안내 상황에서 사용자와의 대화를 통해 ▲ 사용자 요구사항 이해 ▲ 데이터베이스에서 요청한 정보 검색 ▲ 예약 시스템과의 연동 등의 수 있는 목적지향 대화 챗봇(chat-bot)을 만드는 것을 목표로 한다.
이러한 업무를 위한 기존 대화 시스템은 사용자 발화 이해(Natural Language Understanding; NLU), 대화 상태 추적(Dialogue State Tracking; DST), 대화 정책 결정(Dialogue Policy), 시스템 발화 생성(Natural Language Generation; NLG)의 총 네 단계를 수행하는 특화된 모듈로 구성돼 독립적으로 개발하고 통합한다.
김 교수 연구팀은 언어생성 모델인 GPT-2를 기반으로 위의 네 단계를 모두 수행하는 하나의 심층 신경망 모델을 제안했다. 연구팀이 개발한 대화 시스템은 언어생성 모델의 강력한 성능을 활용하는 창의적인 훈련 기법을 선보임으로써 기존의 방법론에 비해 훈련 과정을 대폭 단순화했다.
김기응 교수는 “최근 딥러닝 언어모델들이 다양한 자연어처리 태스크에 활용되는 추세인데, 복잡한 목적지향 대화처리에도 간결한 훈련 방법을 통해 우월한 성능을 보일 수 있음을 공식적으로 인정받은 것에 의의가 있다”라며, “아직 해결해야 할 연구 이슈가 많지만, 이 연구를 출발점으로 삼은 새로운 개발방법론들이 많이 등장할 것으로 기대한다”라고 말했다.
이번 연구는 2020년도 AAAI 학술대회의 대화시스템기술챌린지 워크숍에서 발표될 예정이다. 이 연구 결과는 산업통상자원부의 산업기술혁신사업 지원의 실내용 음성대화 로봇을 위한 원거리 음성인식 기술 및 멀티 태스크 대화처리 기술 개발 과제 수행을 통해 이뤄졌다.
2020.01.31
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재촬영 없이 MRI 강조영상 얻는 AI 기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수 연구팀 자기공명영상(magnetic resonance imaging: MRI)에서 재촬영 없이도 누락된 강조영상을 얻을 수 있는 인공지능 기술을 개발했다.
이 연구를 통해 각 질환별로 강조영상이 암의 진단에 미치는 영향을 객관적으로 밝힐 수 있으며, 실제 임상에서 고비용의 MRI를 효과적이고 체계적으로 활용할 수 있는 방안을 설계할 수 있을 것으로 기대된다.
이동욱 박사가 1 저자로 참여하고 건국대 의과대학 영상의학과 문원진 교수팀이 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 머신인테리젼스(Nature Machine Intelligence)’ 1월 18일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Assessing the importance of magnetic resonance contrasts using collaborative generative adversarial networks).
MRI는 엑스선 컴퓨터 단층촬영, 초음파와 더불어 임상 진단에서 중요한 역할을 하는 진단 장비이다. 특히 비침습적 방법으로 고해상도의 영상을 얻기 때문에 종양이나 병변을 관찰하며 진단하는데 매우 중요한 임상 정보를 제공한다. 이는 영상의 대조도 (contrast)를 다양하게 조절할 수 있는 MRI의 특징 덕분이다.
예를 들어 뇌종양을 진단하는 데 활용되는 T1·T2 강조영상, FLAIR 기법 영상, T1 조영증강 영상 등 여러 가지 대조 영상을 얻어 진단에 사용함으로써 종양을 찾을 수 있다.
하지만 실제 임상 환경에서는 강조영상을 모두 얻기 어려운 경우가 많다. 여러 장의 강조영상 촬영을 위해 촬영시간이 길어지기도 하고, 잡음이나 인공음영 발생으로 인해 진단에 사용하기 어려운 경우가 많기 때문이다.
또한, 뇌질환진단을 위한 MRI 검사는 의심 질환이 무엇인지에 따라 필수 강조영상이 달라지며, 이후 특정 질환으로 진단명이 좁혀지면서 부득이하게 누락된 강조영상을 확보하기 위한 재촬영이 필요한 경우가 많다. 이러한 상황에 의해 많은 시간과 비용이 소모된다.
최근 인공지능 분야에서 생성적 적대 신경망(Generative adversarial networks, GAN)이라는 딥러닝을 이용해 영상을 합성하는 기술이 많이 보고되고 있지만, 이 기술을 MRI 강조영상 합성에 사용하면 준비하고 미리 학습해야 하는 네트워크가 너무 많아지게 된다.
또한, 이러한 기법은 하나의 영상에서 다른 영상으로의 관계를 학습하기 때문에 몇 개의 강조영상의 존재하더라도 이 정보 간의 시너지를 활용하는 영상 학습기법이 없는 현실이다.
예 교수 연구팀은 자체 개발한 ‘협조·생성적 적대신경망(Collaborative Generative Adversarial Network : CollaGAN)’이라는 기술을 이용해 여러 MRI 강조영상의 공통 특징 공간을 학습함으로써 확장성의 문제를 해결했다.
이를 통해 어떤 대조 영상의 생성이 가능한지와 불가능한지에 대한 질문과, 그에 대한 체계적인 대답 기법을 제안했다.
즉, 여러 개의 강조영상 중에서 임의의 순서 및 개수로 영상이 없어져도 남아있는 영상을 통해 사라진 영상을 복원하는 기법을 학습한 후 합성된 영상의 임상적 정확도를 평가해, 강조 영상 간 중요도를 자동으로 평가할 수 있는 원천 기술을 개발했다.
예 교수 연구팀은 건국대 문원진 교수 연구팀과의 협력을 통해 T1강조·T2강조 영상과 같이 내인성 강조영상은 다른 영상으로부터 정확한 합성이 가능하며, 합성된 강조영상이 실제 영상과 매우 유사하게 임상 정보를 표현하고 있다는 것을 확인했다.
연구팀은 확보한 합성 영상이 뇌종양 분할기법을 통해 뇌종양 범위를 파악하는데 유용한 정보를 제공한다는 것을 확인했다. 또한, 현재 많이 사용되는 합성 MRI 기법(synthetic MRI)에서 생기는 인공음영 영상도 자동 제거가 가능함이 증명됐다. 이 기술을 이용하면 추가적인 재촬영을 하지 않고도 필요한 대조 영상을 생성해 시간과 비용을 비약적으로 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
건국대 영상의학과 문원진 교수는 “연구에서 개발한 방법을 이용해 인공지능을 통한 합성 영상을 임상현장에서 이용하면 재촬영으로 인한 환자의 불편을 최소화하고 진단정확도를 높여 전체의료비용 절감 효과를 가져올 것이다”라고 말했다.
예종철 교수는 “인공지능이 진단과 영상처리에 사용되는 현재의 응용 범위를 넘어서, 진단의 중요도를 선택하고 진단 규약을 계획하는 데 중요한 역할을 할 수 있는 것을 보여준 독창적인 연구이다”라고 말했다.
이 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. CollaGAN의 작동 원리의 예
2020.01.30
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오차율 10% 이내 정확도의 소재 설계 기술 개발
우리 대학 화학과 김형준 교수 연구팀이 소재 물성의 예측 오차율을 기존 기술보다 30% 이상 줄여 정확도를 한층 높인 소재 시뮬레이션 설계 기술을 개발했다.
이번 기술 개발을 통해 기존 40%에 달했던 소재 물성 예측 오차율을 10% 내로 줄임으로써 소재 개발에 걸리는 시간과 비용을 크게 절약할 수 있을 것으로 기대된다.
김민호 박사와 창원대 김원준 교수가 공동 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘미국 화학회지(Journal of the American Chemical Societry)’ 1월 10일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : uMBD: A Materials-Ready Dispersion Correction that Uniformly Treats Metallic, Ionic, and van der Waals Bonding)
새로운 기능성 소재 개발의 중요성이 커지면서 컴퓨터 시뮬레이션을 이용해 소재 물성을 정확히 예측해 새로운 소재를 설계하는 기술이 주목받고 있다.
소재 시뮬레이션 기술은 실제로 소재를 합성하고 평가하기 전에 가상 실험으로 다양한 소재 물성을 예측 및 설계하는 기술로, 주로 밀도범함수 이론(Density functional theory)이라는 양자 이론에 바탕을 두고 있다.
기존의 밀도범함수 이론은 소재 계면에서 반데르발스 힘을 정확하게 설명하지 못한다는 문제가 있었다. 반데르발스 힘은 전하의 일시적 쏠림으로 인해 분자가 순간적으로 극성을 띠면서 나타나는 당기는 힘을 뜻하는데, 이를 정확히 기술하지 못하기 때문에 소재 물성 예측 정확도가 떨어진다는 한계가 있다.
연구팀은 반데르발스 힘을 정확하고 효과적으로 기술할 수 있는 새로운 이론을 개발하고, 이를 밀도범함수 이론에 접목해 소재 시뮬레이션 기술의 정확도를 한층 높이는 데 성공했다.
연구팀은 100여 종의 다양한 소재를 테스트한 결과 40% 정도에 달했던 기존의 소재 물성 예측 오차율이 새 기술을 통해 10% 이내로 줄어듦을 확인했다.
특히 반데르발스 힘은 분자 소재부터 금속 및 반도체 소재에 이르기까지 거의 모든 재료 내에서 소재 물성을 결정하는 데 중요한 역할을 해, 연구팀의 새로운 이론은 다양한 차세대 기능성 소재 설계 연구에 적용 가능할 것으로 기대된다.
실제로 연구팀의 새 시뮬레이션 방법을 통해 리튬 이온 배터리 물질의 전압이나 2차원 소재의 박리 에너지를 예측하는 과정에서 높은 정확도를 보인 것으로 확인됐다.
김형준 교수는 “소재 개발 연구에 있어 경쟁력 강화를 위해서 기초 연구의 중요성이 점차 커지고 있다”라며 “새로 개발한 소재 시뮬레이션 기술을 배터리 소재, 에너지 전환 촉매 소재, 2차원 나노 소재 등 다양한 기능성 소재 설계 연구에 적용할 수 있을 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 미래소재디스커버리 사업과 선도연구센터 지원 사업 (SRC)의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 새롭게 개발한 이론 (uMBD)을 이용한 소재 시뮬레이션 기술과 기능성 소재 설계
2020.01.29
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조광현 교수, 암세포를 정상세포로 되돌리는 초기 원천기술 개발
우리대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 시스템생물학 연구를 통해 대장암세포를 일반적인 정상 세포로 되돌리는 초기 원천기술을 개발하는 데 성공했다.
연구팀은 대장암세포와 정상 대장 세포의 유전자 조절 네트워크를 분석해 대장암세포를 정상 대장 세포로 변환하는데 필요한 핵심 인자를 규명하고, 이를 통해 암세포의 정상 세포화라는 새로운 치료 원리를 개발했다.
KAIST 이수범 연구원, 황채영, 김동산 박사, 한영현 박사과정, 서울삼성병원의 이찬수 박사, 홍성노 교수, 김석형 교수 등이 참여한 이번 연구결과는 미국암학회(AACR)에서 출간하는 국제저널 ‘분자암연구(Molecular Cancer Research)’ 1월 2일 자 표지논문으로 게재됐으며, 하이라이트 특집 기사도 함께 출판됐다. (논문명: Network inference analysis identifies SETDB1 as a key regulator for reverting colorectal cancer cells into differentiated normal-like cells).
현재 항암치료로 가장 널리 사용되는 항암 화학요법은 빠르게 분열하는 암세포를 공격해 죽임으로써 암세포의 증식을 억제하는 방식이다. 이 기술은 신체 내 정상적으로 분열하고 있는 세포들까지도 함께 사멸시켜 구토, 설사, 탈모, 골수 기능장애, 무기력 등의 부작용을 일으킨다.
게다가 암세포들은 항암제에 본질적인 내성을 갖거나 새로운 내성을 갖게 돼 약물에 높은 저항성을 가지는 암세포로 진화하게 된다. 따라서 현재의 항암치료는 내성을 보이는 암세포를 없애기 위해 더 많은 정상 세포의 사멸을 감수해야만 하는 문제를 갖는다.
이를 극복하기 위해 암세포만을 특이적으로 없애는 표적 항암요법과 우리 몸의 면역시스템을 활용한 면역 항암요법이 주목을 받고 있으나 각각 효과와 적용대상이 매우 제한적이며 장기치료 시 여전히 내성 발생의 문제가 보고되고 있다. 이처럼 현재 개발된 항암요법들은 암세포를 죽여야 하는 공통적인 조건 때문에 근본적인 한계를 가진다.
문제 해결을 위해 연구팀은 암세포를 정상 세포로 변환하는 새로운 방식의의 치료전략을 제안했다. 암세포가 정상 세포로 변환되는 현상은 20세기 초부터 간혹 관찰됐지만, 그 원리가 연구되지 않았으며 또한 이를 인위적으로 제어하는 기술도 연구된 바 없었다.
1907년 스위스 병리학자 막스 아스카나지(Max Askanazy)가 난소의 기형종(테라토마)이 정상 세포로 분화되는 현상을 발견한 이래로 다양한 암종에서 정상 세포로 변화되는 현상들이 산발적으로 보고됐고, 이러한 보고에서는 암세포가 돌연변이를 지닌 상태에서 주변 미세환경의 변화나 특정 자극 때문에 정상 세포의 상태로 되돌아가는 현상만이 관찰됐다.
조 교수 연구팀은 시스템생물학 연구방법을 통해 대장암세포를 정상 대장 세포로 변환할 수 있는 핵심조절인자를 탐구했고, 그 결과 다섯 개의 핵심전사인자(CDX2, ELF3, HNF4G, PPARG, VDR)와 이들의 전사 활성도를 억제하고 있는 후성유전학적 조절인자인 SETDB1을 발견했다.
연구팀은 이번 연구를 통해 SETDB1을 억제함으로써 암세포를 효과적으로 정상 세포로 변환할 수 있음을 분자세포실험을 통해 증명했다. 대장암세포에서 SETDB1을 억제했을 때 세포가 분열을 중지하고 정상 대장 세포의 유전자 발현패턴을 회복하는 것을 확인했다.
이번 연구에 따르면 암세포에서는 암 특이적으로 활성화된 후성유전학적 조절인자 SETDB1이 정상 세포의 핵심전사인자를 억제해 암세포가 정상 세포로 변환하는 것을 차단하고 있는 것으로 밝혀졌다. 즉, SETDB1을 조절함으로써 다시 원래의 정상 세포 상태로 되돌릴 수 있음을 증명한 것이다.
조 교수 연구팀은 서울삼성병원과의 협동 연구를 통해 SETDB1이 높게 발현되는 대장암세포를 가진 환자들에게서 더 안 좋은 예후가 나타남을 확인했으며, 환자 유래 대장암 오가노이드(3차원으로 배양한 장기유사체)에서 SETDB1의 발현을 억제했을 때 다시 정상 세포와 같은 형태로 변화함을 관찰했다.
이번 연구에서 찾아낸 타겟 단백질의 활성을 억제할 수 있는 저분자화합물은 아직 개발된 바 없으며 추후 신약개발과 전임상실험을 통해 암세포의 정상 세포화라는 새로운 치료 기술이 본격적으로 실현될 수 있을 것으로 보인다.
이러한 새로운 개념의 치료전략이 적용된다면 현재 항암치료의 많은 부작용과 내성 발생을 모두 최소화함으로써 환자의 고통을 완화해 삶의 질을 크게 높일 수 있을 것으로 기대된다.
조 교수는 “그동안 암은 유전자 변이 축적에 의한 현상이므로 되돌릴 수 없다고 여겨졌으나 이를 되돌릴 가능성을 보여줬다”라며 “이번 연구는 암을 당뇨나 고혈압과 같은 만성질환으로서 잘 관리하면서 삶의 질을 유지할 수 있도록 하는 새로운 항암치료의 서막을 열었다”라고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 바이오의료기술개발사업, KAIST Grand Challenge 30 사업의 지원으로 수행됐다.
□ 그림 설명
조광현 교수 연구팀은 SETDB1 단백질이 대장암세포가 정상대장세포로 분화하는 것을 차단하는 후성유전학적 장애물을 형성하고 있다는 사실을 밝히고 이를 억제함으로써 대장암세포를 정상대장세포로 효과적으로 분화시킬 수 있음을 증명하였다.
□ 분자암연구 표지 이미지
2020.01.09
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안성태 창업원장, 창업 활성화 위한 발전기금 1억원 기부
우리 대학 안성태 창업원장이 KAIST 창업 문화 활성화에 도움이 되기를 바란다며 1억원을 창업원 발전기금으로 기부했다.
안성태 원장은 “저에게 훌륭한 교육을 시켜주셨고, 교수로서 후배를 육성할 기회도 준 모교인 KAIST에 큰 감사의 마음을 가지고 있다”며 “저의 기부가 창업 문화를 선도해 나가고 있는 학교의 창업 활성화를 위한 작은 씨앗이 되기를 희망한다”고 전했다.
서울대학교에서 금속공학 학사과정을 마친 뒤 KAIST 재료공학 석사-스탠퍼드대 전기전자공학 석사- 재료공학 박사를 취득한 안 원장은 2014년부터 KAIST 창업원에서 창업 활동 멘토링을 담당했고, 2016년 K-SCHOOL 주임교수를 거쳐 2019년 3월부터 창업원장으로 재직 중이다.
안 원장은 “KAIST는 창업 사관학교라는 명성에 맞게 많은 창업기업을 배출하고 있지만, 교육과 연구에 비해 아직 창업이 주류가 되지는 않고 있다”며 “지금보다 많은 KAIST 학생들이 창업을 선택할 수 있도록 다양한 분야에서 도움을 주고 싶다”고 말했다.
실제 안 원장은 2000년 실리콘밸리에서 휴대폰용 디스플레이 구동 반도체를 만드는 리디스테크놀로지(Leadis Technology)를 창업하여 나스닥에 상장시킨 바 있다.
안 원장은 “4차 산업혁명을 맞이하고 있는 새 시대에 맞게 창업을 통해 새로운 성장동력을 만들어 나가야 한다”며 “학생들의 실패를 두려워하지 않는 도전을 지원해 KAIST발 창업 생태계를 구축해 나가도록 하겠다”고 밝혔다.
2019.12.24
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AI대학원-분당서울대병원 연구부문과 MOU 체결
우리대학 AI대학원(원장 정송)은 분당서울대병원 연구부문(연구부원장 오창완)과 `의료분야의 인공지능 관련 연구'와 관련한 상호 교류·협력을 위한 양해각서(MOU)를 24일 체결했다고 밝혔다.
두 기관은 이번 양해각서 체결을 계기로 ▲연구 협력 기반 조성을 위한 인적 및 학술적 교류 ▲공동 연구 및 기술 개발을 위한 정보 공유 및 지원 등 학문 교류뿐만 아니라 ▲의료 분야의 인공지능 관련 연구 인재 양성을 위한 프로그램 개발 및 운영 등 다양한 분야에서 협력할 예정이다.
2019년 8월 국내 최초의 인공지능 분야 특화 대학원으로 문을 연 KAIST AI대학원은 정송 원장을 주축으로 기계학습·인공지능·데이터 마이닝·컴퓨터 비전 및 자연어 처리 분야의 연구를 주도하고 있다.
관련 학계에서 세계 최고 수준의 성과를 창출하는 평균 연령 40대의 젊은 교수들로 구성돼 있으며, 핵심연구와 융합연구를 병행하는 투 트랙 전략을 통해 글로벌 AI 전문가 양성을 목표로 교육 및 연구를 수행하고 있다.
분당서울대병원은 지난 2016년 국내 의료기관 중 최초로 병원이 주도하는 융·복합연구단지인 헬스케어혁신파크를 개원하고 의료기기·헬스케어 ICT·휴먼유전체·나노의학·재생의학 등의 5개 분야에 특화된 미래의학 연구를 선도하고 있다.
정송 KAIST AI대학원장은 "양 기관의 지속적이고 효율적인 공동 연구를 위한 협력 플랫폼의 발판을 마련한 것ˮ이라고 이번 협약을 평가했다. 이어 정 원장은 "이 플랫폼을 통해 공학과 의학 분야의 탁월한 전문성을 앞세워 AI 기반 미래 의료기술을 선도해 나갈 것ˮ이라고 기대감을 밝혔다.
이날 협약식에는 정송 대학원장을 비롯해 김기응, 신기정, 신진우, 양은호, 황성주, 최재식 교수 등 KAIST AI대학원 관계자들이 참석했고 분당서울대병원에서는 오창완 분당서울대병원 연구부문 부원장을 포함해 이호영 디지털헬스케어연구사업부장, 김세중 의료인공지능센터장, 정세영 디지털헬스케어 연구사업부 실무담당교수 등이 자리를 함께했다.
오창완 분당서울대학교병원 연구부문 부원장은 이날 협약식 축사를 통해 "미래의료의 핵심인 인공지능 연구에 있어 국내 최고의 임상·연구 기관인 분당서울대학교병원과 KAIST가 협력하게 된 것은 중대한 전환점ˮ이라며, "높은 수준의 협력을 통해 글로벌 경쟁력과 혁신을 이끌어낼 수 있는 역량을 갖출 것ˮ이라며 양 기관 상호협력의 중요성을 강조했다.
2019.12.24
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KAIST, CES 2020에서 첨단 기술기업 선보인다
우리 대학이 작년에 이어 2년 연속으로 내년 1월 7일(현지시각)부터 미국 라스베이거스 컨벤션센터에서 열리는 세계 최대 규모의 가전·IT 제품 전시회 ‘국제전자제품박람회(이하 CES: International Consumer Electronics Show) 2020’에 참가한다.
우리 대학은 작년 같은 행사에서 5개 창업기업 및 5개 첨단기술을 소개하는 독립 전시 부스인 ‘KAIST 관’을 성공적으로 운영해 전 세계의 관련 학계 및 산업계에 깊은 인상을 남긴 바 있다. 이번 CES 2020에서는 작년보다 더 큰 규모인 12개의 동문·교원·학생 창업기업이 함께 참가함으로써 우리 대학의 위상을 더욱 높일 수 있을 것으로 기대된다.
세계적 기업들이 매년 차세대 신기술과 각종 첨단 제품을 선보이는 CES에 국내 대학이 직접 참가하고, 별도의 독립 전시 부스인 KAIST관(컨벤션센터 내 스타트업 전시관 유레카 파크)까지 마련해 창업기업의 글로벌 마케팅 지원에 나서 관련 업계의 관심이 집중되고 있다. 성공적인 부스 운영을 위해 대전경제통상진흥원, 한국무역협회와도 협력을 추진하고 있다.
우리 대학은 신성철 총장을 비롯해 최경철 산학협력단장, 문재균 전기및전자공학부장 등 보직자와 교수·연구원 등 30여 명이 CES 2020에 참석해 혁신기술을 세계 무대에 선보일 예정이다.
총동문회(회장 차기철·(주)인바디 대표)에서도 창업을 갓 시작한 후배들의 도전정신을 높이기 위해 ‘CES 장학금’을 신설, 동문 선배 34명의 기부로 약 5억 원을 모금했다.
이 기부금을 통해 올해 8월 재학생과 졸업생, 동문 기업을 대상으로 개최한 ‘KAIST 창업어워드 2019’에서 수상한 창업자 10명과 학과별로 심사를 거쳐 추천받은 재학생 예비창업자 20명 등 총 30명을 선발해 CES 전시 기간 내내 세계 최고 수준의 기술을 직접 체험하고 관람할 수 있도록 힘을 보탤 예정이다.
이번 CES 2020에서 전시하게 될 내용은 ▲ 테그웨이의 유연 열전소자를 활용한 온도 실감 장치(ThermoReal)와 쿨링 게이밍 헤드셋 ▲ 리베스트의 웨어러블 유연 배터리 ▲ 제이마이크로의 전도성 투명전극 필름 및 투명 발열 필름 등 응용기술 ▲ 노타의 딥러닝 모델 압축기술 기반 온디바이스 AI 솔루션 ▲ 오비이랩의 휴대용 고해상도 뇌 영상 기기 ▲ 더웨이브톡의 박테리아 실시간 분석 기술 ▲ 타임코드아카이브의 대화형 AI-1 라디오 서비스 플랫폼 ▲ 쉘파스페이스의 식물 생장 주기에 맞춘 광원 솔루션 기술 ▲ 프로닉스의 피부 부착 마이크로LED 패치 및 유연 압전 음성 센서 ▲ 헬스리안의 실시간 심혈관 측정 기기 ▲ 레드윗의 블록체인 기반 모바일 연구기록 시스템 ▲ 학생들이 개발한 스마트 거울을 활용한 복합 헬스케어 기계 등을 KAIST 관을 통해 선보일 예정이다.
참가 기업 중 테그웨이, 리베스트, 더웨이브톡, 쉘파스페이스는 그 우수성을 인정받아 CES 2020 혁신상(Innovation Award)을 받기도 했다.
최경철 산학협력단장은 “CES 2020에서 우리 대학이 보유한 혁신기술을 가지고 있는 창업기업들의 우수성을 적극적으로 홍보함으로써 유수의 세계적 기업들과의 공동 연구개발·투자, 협력 및 글로벌 기술이전 계약을 끌어낼 수 있을 것으로 기대한다”라며, “우리 대학은 앞으로도 교육과 연구를 통해 얻은 혁신적인 기술을 창업으로 연결해 글로벌 가치를 창출하는 역할에 최선을 다하겠다”라고 말했다.
2019.12.18
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김일두 교수, 물 몇 방울로 전기 만들어내는 기술 개발
〈 배재형 박사과정, 김일두 교수, 윤태광 박사 〉
우리 대학 신소재공학과 김일두 교수 연구팀이 아주 소량의 물(0.15ml) 또는 대기 중의 수분을 자발적으로 흡수하는 조해성 물질을 활용해 전기에너지를 생성하는 친환경 발전기를 개발했다.
연구 결과는 나노과학 분야의 권위적인 학술지 ‘ACS Nano’ 11월 26일자 논문으로 발표됐다. 또한, 환경 분야의 권위 학술지인 에너지 및 환경과학 (Energy & Environmental Science) 온라인판에 게재됐으며, 1월호 후면 표지 논문으로 발표될 예정이다.
ACS Nano 연구는 증산 작용을 활용한 자가발전기의 원리를 규명한 논문으로 윤태광 박사와 배재형 박사과정 학생이 제 1 저자로 참여했으며, 테크니온 재료공학과의 아브너 로스칠드(Avner Rothschild) 교수가 공저자로 참여했다.
Energy & Environmental Science 논문은 조해성염을 활용하여 대기중의 수분 흡수를 통해 지속적으로 에너지를 생성하는 발전기에 관한 연구내용으로 제 1 저자인 배재형 박사과정과 윤태광 박사의 주도하에 진행이 됐고, 생명화학공학과의 서봉임 박사 , 김지한 교수가 공저자로 참여했다.
김 교수 연구팀은 전도성 탄소 나노 입자가 코팅된 면(cotton)섬유 표면에 소량의 물을 떨어뜨리면 젖은 영역과 마른 영역으로 나뉘게 되면서 작은 양의 전기에너지가 발생하는 것을 발견했다.
이를 통해 물이 완전히 증발하기 전까지 수소 이온이 천천히 이동하며 약 1시간 동안 발전이 가능함을 확인했지만, 물이 완전히 증발하게 되면 전기 발생이 멈추게 된다. 지속적인 발전을 위해서는 주기적으로 물을 떨어뜨려야 하는 실용성 측면에 문제가 있다.
연구팀은 발전 시간을 늘리기 위해 대기 중의 물을 스스로 흡수한 후 천천히 방출하는 조해성 물질 중 하나인 염화칼슘(CaCl2)에 주목했다. 탄소 입자가 코팅된 면섬유의 한쪽 면에 염화칼슘을 묻혔더니, 습도 20% 이상에서는 자발적인 수분 흡착으로 전력이 지속해서 유지되는 결과를 얻었다.
이렇게 개발한 자가발전기 6개를 직렬로 연결해 전압 4.2V, 에너지 밀도 22.4mWh/cm3를 얻어 LED 전구(20mW)의 불을 켜는 데 성공했다.
태양광, 풍력 발전 등 친환경 발전기들이 외부의 환경적인 요소에 제약을 많이 받는 것에 비해 연구팀이 개발한 발전기는 20∼80% 습도 구간에서는 외부에서 물을 공급해 주지 않더라도 전기를 만들어 낼 수 있어 다양한 사물인터넷, 웨어러블 기기 등에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
김 교수는 "움직이기만 해도 생기는 땀이나 대기 중 흩날리다 사라지는 수분을 에너지원으로 활용할 수 없을까? 라는 의문에서 연구를 시작했다"라며, "조해성 염이 포함된 자가발전기는 일반 대기 환경에서 2주 이상 발전하는 성능을 보임을 확인했고, 사물인터넷용 지속 전력 공급원 또는 자가 발전기 크기 증대를 통해 이차전지를 충전하는 용도 등으로 활용할 수 있다"라고 말했다.
이번 연구 성과는 삼성전자미래육성재단 과제(SRFC-MA1802-05)의 지원으로 진행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 물의 증산작용을 이용한 자가 발전기
그림2. 식물의 증산 과정을 통해 수분이 순환하는 원리를 모사하여, 수분의 순환을 전기 에너지로 변환하는 발전기
2019.12.16
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황경민 박사과정 학생, 창업 경진대회 연이어 석권
바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구실의 황경민 박사과정 학생이 스타트업 ㈜브이픽스메디칼을 창업해 지난 11월 28일 서울 동대문에서 열린 `도전 K-Startup 2019' 창업리그 부문 우수상과 `제20회 여성창업경진대회' 대상을 각각 수상했다.
`도전 k-startup 2019'는 국내 최대 규모·최대 상금의 창업경진대회로 중소벤처기업부, 교육부, 과학기술정보통신부, 국방부 등 4개 부처가 합동으로 주최했다.
황경민 학생이 창업한 ㈜브이픽스메디칼은 도전 K-startup 2019 창업리그 부문에 펜 형태의 수술용 초소형 현미경인 `씨셀(cCeLL)'을 출품해 중소벤처기업 장관이 수여하는 우수상과 함께 상금 1억 원을 받았다.
창업투자회사 대표 등으로 구성된 6인의 전문 심사위원과 엔젤 투자자·액셀러레이터 등이 포함된 20인의 청중평가단의 점수를 각각 6:4의 비율로 합산해 최종 순위가 결정 되었으며 ㈜브이픽스메디칼은 총 3,894개 팀 중 2위에 올랐다.
한편, `씨셀(cCeLL)'은 여성기업종합지원센터(이사장 정윤숙)가 우수 여성창업자 발굴 및 육성을 위해 개최하는 `여성창업경진대회'에서도 참가해 대상의 영예를 안았다.
1,147개 팀이 참가한 이번 대회는 IT·ICT기술, 생활․바이오헬스, 교육서비스․콘텐츠 분야 등 4차 산업혁명에 부합하는 창업 아이템의 비중이 84.3%를 차지했다.
각 출품 아이템 분야의 구성된 외부 심사위원의 평가를 통해 최종 30팀이 선정됐으며, 황경민 학생의 출품작은 수술시 조직을 떼어내지 않고도 병변이 의심되는 부분의 세포 이미지를 병리과로 보내 원격 진단을 가능하게 한 창업 아이템으로 기술성과 사업성 모두 높은 점수를 받아 대상으로 선정됐다.
황경민 학생은 이달 19일 열리는 시상식에서 중소벤처기업부장관상 등 상장과 함께 1천만 원의 상금을 받을 예정이다.
㈜브이픽스메디칼은 우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구실에서 시작된 스타트업으로, 2016년 12월에 설립됐다. 황경민 학생은 박사 과정 재학 중에 직접 연구해 발명한 "광학생검을 위한 초소형 공초점 현미경ˮ 관련 기술을 학교로부터 이전받아 지도교수 정기훈과 함께 ㈜브이픽스메디칼을 설립했다.
핵심 제품인 `cCeLL'은 암 수술실에서 실시간으로 암을 진단할 수 있는 초소형 공초점 현미경이다. CeLL은 단일섬유 스캐닝 기법과 리사주 패턴을 활용한 고유의 스캐닝 기술을 활용해 타 경쟁사보다 월등한 해상도와 이미징 속도를 자랑한다.
㈜브이픽스메디칼은 KAIST 나노종합기술원 건물 9층에 본사를 두고 있으며, 대전 서구 월평동에 기업부설연구소를 설립하여 운영하고 있다. 황경민 학생은 "브이픽스메디칼은 진단의 새로운 패러다임을 준비하고자 한다.큰 상을 받은 만큼 그에 걸맞은 대한민국의 대표 스타트업이 되겠다.ˮ라는 수상 소감과 함께 "연구실 창업으로 시작해 각 분야의 KAIST 출신 졸업생들과 함께 성공적으로 기술 창업을 이어가고자 한다ˮ라며 포부를 밝혔다. ㈜브이픽스메디칼 대표전화: 042-385-0583
2019.12.09
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김일두 교수, 2019 과학언론의 밤 올해의 과학자상 수상
우리 대학 신소재공학과 김일두 교수가 11월 29일 서울 중구 롯데호텔에서 개최된 2019 과학언론의 밤 행사에서 기자들이 뽑은 올해의 과학자상을 수상했다.
김일두 교수는 권위학술지인 에이씨에스 나노(ACS Nano) 저널의 부편집장에 선임돼 올 한 해 500여 건의 투고 논문을 담당했으며, 에이씨에스 나노 5월호에 우리 대학의 설립 배경, 그간의 발전 과정과 비전을 상세히 소개하는 에디토리얼 글을 발표하는 등의 활발한 활동에 대한 공을 인정받았다.
2021년 50주년 기념을 위해 나노과학 분야에서 활발한 연구 활동을 하고 있는 교원 15명의 연구 성과를 하나로 묶는 스페셜 리뷰 논문집을 발표할 예정이다.
김 교수의 연구는 과학기술정통부와 산업통상자원부가 공동 후원하고 나노기술연구협의회가 주최한 나노융합성과전 행사에서 2019년 10대 나노기술 ‘나노섬유 소재 기반 유해황경 및 호흡가스 분석 센서 기술’로 선정이 되기도 했다.
또한, 중국 상하이의 동화대학교에서 2년마다 수여하는 Qian Baojun Fiber Award 젊은 학자로 선정됐다. Qian Baojun은 중국에서 섬유 분야를 처음으로 학문화한 인물로, 2017년부터 이를 기념하기 위해 2년마다 섬유 분야에서 수상을 진행하고 있다.
김일두 교수는 11월 21 중국 광저우에서 개최된 APAM 회의에서 우수 Academician으로도 선정됐다.
김일두 교수는 “무엇보다 교육자로서 연구실의 1호 박사졸업생인 최선진 박사가 9월 1일자로 한양대학교 신소재공학부 최연소 교수로 임용된 점이 가장 기쁜 소식이다”라고 밝혔다.
2019.12.09
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