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박종세 교수팀, 2024 IISWC 다수 상 동시 석권
우리 대학 전산학부 박종세 교수 연구팀이 지난 9월 15일부터 9월 17일까지 캐나다 밴쿠버에서 열린 ‘2024 IEEE 국제 워크로드 특성화 심포지엄(IEEE International Symposium on Workload Characterization, 이하 IISWC 2024)’에서 최우수 논문상(Best Paper Award)과 최우수 연구 기록물 상(Distinguished Artifact Award)’을 동시에 수상했다고 26일 밝혔다.
박 교수 연구팀은 ‘초거대 언어모델 추론 서비스 제공을 위한 HW/SW 공동 시뮬레이션 인프라(LLMServingSim: A HW/SW Co-Simulation Infrastructure for LLM Inference Serving at Scale)’ 논문으로 두 상을 동시에 수상했다.
IISWC는 컴퓨터 시스템 워크로드 특성화 분야에서 권위를 자랑하는 국제 학회이며, 개최시마다 최우수 논문상과 최우수 연구 기록물 상을 하나씩 수여하는데 올해에는 박 교수팀의 논문이 두 상을 모두 단독으로 수상했다.
이번 수상 연구는 대규모 거대언어모델(LLM) 추론 서비스를 위한 하드웨어와 소프트웨어 통합 시뮬레이션 인프라를 최초 개발한 점, 향후 LLM 추론 연구의 지속적인 발전을 위해 오픈소스로 공개한 코드의 완성도와 사용자 편의성 측면에서 높은 평가를 받았다.
이번 연구에서 연구팀은 챗GPT와 같은 LLM 추론 서비스를 실행하는 대규모 시스템을 여러 가지 하드웨어와 소프트웨어를 추가해 시뮬레이션할 수 있는 시뮬레이션 인프라를 제안했다.
이를 통해 GPU(그래픽처리장치), NPU(신경망처리장치)와 PIM(지능형메모리반도체)과 같은 다양한 하드웨어뿐만 아니라 반복 수준 스케쥴링, KV 캐시 페이징과 같은 초거대 언어모델 추론을 위한 소프트웨어적 요소를 모두 함께 시뮬레이션할 수 있었다.
이번 연구는 KAIST 전산학부 박종세 교수팀의 조재홍, 김민수, 최현민, 허구슬 학생들이 주도했다.
상을 받은 KAIST 전산학부 박종세 교수는 “이번 연구를 통해, LLM 클라우드 상에서 다양한 AI 반도체와 시스템 소프트웨어의 성능을 종합적으로 평가해 볼 수 있는 오픈소스 도구(Tool)을 공개할 수 있게 되어 기쁘고, 앞으로도 생성형 AI를 위한 클라우드 시스템 연구를 지속해 나갈 것이다”라고 소감을 전했다.
이번 연구 결과는, 챗GPT와 같이 LLM을 활용하는 단순한 챗봇 AI를 넘어, 생성형 AI(Generative AI)로 대표되는 미래 AI 산업에서 이종 AI 반도체 기반 클라우드 시스템을 구축하는 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP), 인공지능반도체대학원지원사업, 및 하이퍼엑셀의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.11
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인공지능 화학 학습으로 새로운 소재 개발 가능
새로운 물질을 설계하거나 물질의 물성을 예측하는 데 인공지능을 활용하기도 한다. 한미 공동 연구진이 기본 인공지능 모델보다 발전되어 화학 개념 학습을 하고 소재 예측, 새로운 물질 설계, 물질의 물성 예측에 더 높은 정확도를 제공하는 인공지능을 개발하는 데 성공했다.
우리 대학 화학과 이억균 명예교수와 김형준 교수 공동 연구팀이 창원대학교 생물학화학융합학부 김원준 교수, 미국 UC 머세드(Merced) 응용수학과의 김창호 교수 연구팀과 공동연구를 통해, 새로운 인공지능(AI) 기술인 ‘프로핏-넷(이하 PROFiT-Net)’을 개발하는 데 성공했다고 9일 밝혔다.
연구팀이 개발한 인공지능은 유전율, 밴드갭, 형성 에너지 등의 주요한 소재 물성 예측 정확도에 있어서 이번 기술은 기존 딥러닝 모델의 오차를 최소 10%, 최대 40% 줄일 수 있는 것으로 보여 주목받고 있다.
PROFiT-Net의 가장 큰 특징은 화학의 기본 개념을 학습해 예측 성능을 크게 높였다는 점이다. 최외각 전자 배치, 이온화 에너지, 전기 음성도와 같은 내용은 화학을 배울 때 가장 먼저 배우는 기본 개념 중 하나다.
기존 AI 모델과 달리, PROFiT-Net은 이러한 기본 화학적 속성과 이들 간의 상호작용을 직접적으로 학습함으로써 더욱 정밀한 예측을 할 수 있다. 이는 특히 새로운 물질을 설계하거나 물질의 물성을 예측하는 데 있어 더 높은 정확도를 제공하며, 화학 및 소재 과학 분야에서 크게 기여할 것으로 기대된다.
김형준 교수는 "AI 기술이 기초 화학 개념을 바탕으로 한층 더 발전할 수 있다는 가능성을 보여주었다ˮ고 말했으며 “추후 반도체 소재나 기능성 소재 개발과 같은 다양한 응용 분야에서 AI가 중요한 도구로 자리 잡을 수 있는 발판을 마련했다ˮ고 말했다.
이번 연구는 KAIST의 김세준 박사가 제1 저자로 참여하였고, 국제 학술지 `미국화학회지(Journal of the American Chemical Society)' 에 지난 9월 25일 字 게재됐다.
(논문명: PROFiT-Net: Property-networking deep learning model for materials, PROFiT-Net 링크: https://github.com/sejunkim6370/PROFiT-Net)
한편 이번 연구는 한국연구재단(NRF)의 나노·소재 기술개발(In-memory 컴퓨팅용 강유전체 개발을 위한 전주기 AI 기술)과 탑-티어 연구기관 간 협력 플랫폼 구축 및 공동연구 지원사업으로 진행됐다.
2024.10.10
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2050년 탄소중립 목표 달성을 위한 한국 산업의 온실가스 배출량 감축경로 제시
한국 산업 부문이 2050년까지 탄소중립 목표를 달성하기 위해 철강, 화학, 시멘트 등 주요 산업에서 구체적인 탈탄소화 경로를 제시한 연구가 국제 학술 저널 Journal of Cleaner Production에 발표되었다. KAIST 지속가능 녹색성장대학원 엄지용 교수가 이끄는 국제 연구팀이 발표한 이번 연구는, 향후 2035년 국가 온실가스 감축 목표(NDC) 수립에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
연구진은 Global Change Assessment Model (GCAM)[1]을 사용하여 한국 산업 부문의 온실가스 감축 전략을 분석했다. 이 연구는 철강과 화학, 시멘트 부문을 중심으로 산업별 탄소 배출 특성을 분석하고, 탄소 포집 및 저장(CCS) 기술[2]과 청정에너지 기반의 수소 기술을 활용해 어떻게 각 부문이 탄소중립을 달성할 수 있을지를 구체적으로 탐색했다.
이번 연구의 제1 저자인 이한주 씨는 "본 연구는 반도체 산업을 포함한 한국의 산업 세부 업종을 학계 최초로 상세하게 모델링한 것이 특징"이라며, "철강, 석유화학, 시멘트 등 탄소집약적 산업에 맞춤형 모델을 적용해 한국 산업 부문의 탈탄소화 전략 수립에 큰 기여를 할 것"이라고 말했다.
연구 결과에 따르면, 철강, 화학, 시멘트 부문이 2050년까지 전체 산업 부문 온실가스 감축의 약 70%를 차지할 것으로 예상된다. 주요 탈탄소화 방안으로는 산업 공정의 전기화, 수소 및 바이오에너지 활용, CCS 기술 도입 등이 제시되었다. 철강 산업은 수소 기반 철강 제조 기술을 중심으로, 화학 산업은 바이오매스 기반 원료 전환을 통해 배출을 줄일 수 있다. 또한, 시멘트 산업은 재생 에너지와 전력을 활용한 생산 방식 전환을 통해 석탄 의존도를 크게 낮출 수 있다.
특히 연구는 CCS 기술과 청정에너지 기반 수소 기술이 탈탄소화에 있어 핵심적인 역할을 하지만, 두 기술의 도입이 제한될 경우 산업별로 다른 대응 전략이 필요하다는 점을 지적했다. 예를 들어, 수소 기술의 도입이 제한될 경우 철강 산업은 CCS 기술에 더 크게 의존해야 하며, CCS 기술이 제한될 경우 화학 산업은 바이오매스 활용을 강화하게 된다.
이번 연구를 총괄한 KAIST의 엄지용 교수는 "한국 산업의 탈탄소화를 위해서는 각 업종에 적합한 감축기술에 기반한 전략 수립이 필수적"이라고 강조했다. 또한, "CCS 및 수소생산 기술 등 산업부문 핵심 감축기술의 개발과 상용화를 위한 재정적 지원과 함께 보급을 가속화하기 위한 인프라 구축 및 세제 혜택이 중요하다"고 덧붙였다.
이번 연구는 한국 산업이 2050년 탄소중립을 달성하는 데 있어 중요한 이정표가 될 것이며, 각 산업 부문별 맞춤형 전략을 통해 한국이 국제 사회에서의 기후 대응 리더십을 강화할 수 있을 것으로 기대된다.
[1] GCAM은 에너지 시스템, 물, 토지 및 기후를 연결하는 글로벌 통합 평가 모델이다.
[2] CCS 기술은 산업 공정이나 발전소에서 발생하는 이산화탄소를 포집하여 대기로 방출되는 것을 막고, 포집한 이산화탄소를 저장하거나 활용하여 온실가스 배출을 줄이는 기술이다.
논문링크: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.143749
2024.10.10
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세계 최초 원자 편집으로 신약 발굴 패러다임 바꿔
선도적 신약 개발에서는 약효의 핵심 원자를 손쉽고 빠르게 편집하는 신기술은 의약품 후보 발굴 과정을 혁신하는 원천 기술이자, 꿈의 기술로 여겨져 왔다. 우리 대학 연구진이 약효를 극대화하는 단일 원자 편집 기술 개발에 세계 최초 성공했다.
우리 대학 화학과 박윤수 교수 연구팀이 오각 고리 화합물인 퓨란의 산소 원자를 손쉽게 질소 원자로 편집·교정하여, 제약 분야에서 널리 활용되는 피롤 골격으로 직접 전환하는 원천 기술 개발에 성공했다고 8일 밝혔다.
해당 연구성과는 그 중요성을 인정받아 과학 분야 최고권위 학술지인 ‘사이언스(Science)’誌 에 지난 10월 3일 게재됐다. (논문명: Photocatalytic Furan-to-Pyrrole Conversion)
많은 의약품은 복잡한 화학 구조를 갖지만, 정작 이들의 효능은 단 하나의 핵심 원자에 의해 결정되기도 한다. 대표적으로, 산소, 질소와 같은 원자는 바이러스에 대한 약리 효과를 극대화 하는데 중추적인 역할을 한다.
이처럼 약물 분자 골격에 특정 원자를 도입했을 때 나타나는 효능을 ‘단일 원자 효과(Single Atom Effect)'라 한다. 선도적 신약 개발에서는 수많은 원자 종류 중 약효를 극대화하는 원자를 발굴하는 것이 핵심으로 여겨진다.
하지만, 단일 원자 효과를 평가하기 위해서는 다단계·고비용의 합성 과정이 필연적으로 요구되어 왔다. 산소 혹은 질소 등을 포함한 고리 골격은 고유의 안정성(방향족성)으로 인해 단일 원자만 선택적으로 편집하기 어렵기 때문이다.
박 교수 연구팀은 빛에너지를 활용하는 광촉매를 도입하여 해당 기술을 구현했다. 분자 가위 역할을 하는 광촉매 개발을 통해 오각 고리를 자유자재로 자르고 붙임으로써 상온·상압 조건에서 동작하는 단일 원자 교정 반응을 세계 최초로 성공시켰다.
들뜬 상태의 분자 가위가 단전자 산화 반응을 통해 퓨란의 산소를 제거하고, 질소 원자를 연이어 추가하는 새로운 반응 메커니즘을 발견했다고 연구팀 관계자는 전했다.
이번 연구의 제1 저자인 KAIST 화학과 김동현, 유재현 석박사통합과정 학생은 “빛에너지를 활용해 가혹한 조건을 대체하여 해당 기술이 높은 활용성을 가질 수 있었다”며, “복잡한 구조로 이루어진 천연물이나 의약품들을 기질로 활용해도 선택적으로 목표 편집이 수행된다”고 이번 연구의 범용성을 설명했다.
이번 연구를 이끈 박윤수 교수는 “오각 고리형 유기 물질의 골격을 선택적으로 편집할 수 있게 됨에 따라, 제약 분야의 중요한 숙제였던 의약품 후보 물질의 라이브러리 구축에 새로운 장을 열 것”이라 언급하며, “해당 기반 기술이 신약 개발 과정을 혁신하는데 쓰이기를 바란다”고 덧붙였다.
해당 내용은 ‘사이언스(Science)’誌 내의 퍼스텍티브(Perspective) 섹션에 추가로 선정되어 연구의 의의가 소개되기도 하였다. 이는 해당 연구에 참여하지 않은 저명한 과학자가 파급력 있는 연구를 선별하여 해설을 제공하는 코너다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 우수신진연구, KAIST 교내연구사업 도약연구 및 초세대협업연구실, 포스코청암재단의 포스코 사이언스펠로십의 재원을 바탕으로 수행됐다.
2024.10.10
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기존보다 26배 효과적인 폐질환 흡입치료 가능
코로나19의 전 세계적 유행 이후, 폐 등 호흡기 질병에 대비하기 위한 mRNA 백신 및 치료제는 차세대 치료제로 주목받고 있다. 하지만 기존 mRNA 백신용 전달체가 가지고 있는 한계점을 극복하고 우리 대학 연구진이 호흡기 바이러스 및 난치성 폐질환의 mRNA 흡입 치료를 가능케 하며 유전자 폐 치료 연구의 근간이 될 연구에 성공했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박지호 교수 연구팀이 유전자 폐 치료에 최적화된 나노 전달체를 개발했다고 7일 밝혔다.
연구팀은 기존 mRNA 전달을 위해 활용되던 지질나노입자(이하 lipid nanoparticle, LNP)의 에어로졸화 과정에서의 불안정성과 폐 미세환경에서의 낮은 전달 효율을 해결하기 위해 이온화성 지질나노복합체(ionizable lipocomplex, iLPX)를 개발했다.
iLPX는 이온화성 리포좀의 외부에 mRNA를 결합한 형태로, 에어로졸화 과정에서 입자의 구조를 유지하기 때문에 흡입 전달에 용이하다. 또한, 폐 미세환경 내에서 폐계면활성제와의 상호작용을 유도해 호흡 운동을 활용, mRNA를 높은 효율로 폐 세포 내로 전달할 수 있다.
흡입 전달 및 폐 미세환경을 고려한 모방 환경 및 마우스 폐에서의 단백질 발현을 토대로 한 다차원 선별 과정을 통해 iLPX의 구성 요소들을 최적화시킴으로써 흡입용 mRNA 전달체(Inhalation optimized-iLPX, 이하 IH-iLPX)를 완성했다.
연구팀은 에어로졸화 전후의 입자 크기, 균일도, mRNA 탑재율을 비교함으로써 IH-iLPX의 월등한 에어로졸화 안정성을 증명했다. 나아가, IH-iLPX를 전달한 마우스에서 LNP 전달 마우스보다 26배 높은 단백질 발현이 유도됨을 확인했다.
연구팀은 동물 모델에서 흡입 전달된 IH-iLPX가 폐 특이적으로 단백질을 발현시키며, 폐포 상피세포와 기관지 상피세포에서 mRNA를 효과적으로 전달함을 확인했다. 또한 혈액 생화학 분석과 조직 검사를 토대로 IH-iLPX가 폐와 혈액 환경에서 독성이 없음을 확인했기 때문에 효과적인 폐내 mRNA 발현뿐만 아니라 생체 안전성 측면에서 큰 의의를 갖는다고 밝혔다.
박 교수는 “mRNA를 반드시 내부에 탑재해야 한다는 고정 관념을 깨고 새로운 구성의 입자를 제시함으로써 기존에 불가능했던 흡입형 유전자 치료의 길을 열었다”며 “본 연구실에서 개발한 흡입형 유전자 전달체는 치료 단백질을 암호화하는 mRNA를 탑재해 폐질환에 적용되어 유전자 폐 치료의 적용 범위를 넓힐 것으로 기대된다”이라고 말했다.
바이오및뇌공학과 장민철 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 나노기술 분야 국제학술지 ‘ACS 나노(Nano)’ 9월 3일 자 18권 35호에 게재됐다. (논문명: Inhalable mRNA Nanoparticle with Enhanced Nebulization Stability and Pulmonary Microenvironment Infilration)
이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.10
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로봇 제어 최적화 알고리즘에 인간이 필요하다
우리 대학 기계공학과 공경철 교수가 포함된 국제공동연구팀이 로봇의 성능을 최적화하는 과정에 사람을 포함시킴으로써, 인적 요소(Human factor)를 로봇의 제어 알고리즘에 충분히 반영하는 방법인 힐로(HILO, Human-in-the-loop optimization)에 대한 연구를 네이처 본지(IF 50.5)에 발표했다고 4일 밝혔다.
이 논문은 공경철 교수 이외에도 스탠퍼드 대학의 Steven H. Collins(스티븐 콜린스) 교수, 하버드 대학의 Patrick Slade(패트릭 슬래드) 교수 등이 참여했다. HILO 방법의 핵심 연구자들이 모여 이론에 대한 설명과 응용 분야, 발전 방향까지 총망라하였고, 견해(Perspective)를 발표했다.
이 연구를 통해 로봇이 우리의 일상에 깊이 침투할수록, 그 로봇은 개별 사용자에게 적합하도록 계속해서 개발되어야 한다고 밝히고 있다. HILO 방법이 이러한 난제를 해결하고, 우리의 일상에 로봇이 더욱 가까이 다가오게 할 것이라고 말한다.
로봇은 이제 우리 일상에서 쉽게 만날 수 있으며 인간과 로봇이 서로 복잡하게 상호작용하는 경우가 빈번하게 발생하고 있다. 공장에서 협동 로봇과 사람이 함께 물건을 들어 나르기도 하고, 반자율주행 자동차의 운전자는 제어알고리즘과 동시에 차량을 운전한다.
웨어러블 로봇의 경우에는 로봇과 사람이 함께 하나의 동작을 만들어내는 극단적인 경우이다. 이외에도 사람과 로봇이 어우러져 협동하는 경우는 흔하게 찾아볼 수 있다.
이처럼 로봇이 사람과 복잡한 상호작용을 하게 되면, 로봇의 성능을 원하는 만큼 이끌어내기가 쉽지 않다. 사람마다 서로 다른 행동 특성이 로봇의 동역학적인 특성에 영향을 끼치기 때문이다. 이 경우, 로봇이 사람과 동떨어져 동작하는 것보다는 로봇의 정밀도나 안전성을 확보하는 것이 훨씬 까다로워진다. 우리가 흔히 보는 바리스타 로봇이 유리장 안에 갇혀 있는 이유이기도 하다.
이와 같은 문제를 해결하기 위하여 HILO(Human-in-the-loop optimization) 방법이 제안됐다. 로봇과 사람을 별개의 시스템으로 간주하는 것이 아니라, 하나의 통합된 시스템으로 간주하여 최적화를 진행하는 방식이다.
이를 통해 HILO 방법은 로봇과 사람이 상호작용하는 시스템을 제어함에 있어 ‘개인 맞춤형 자동 최적화’라는 혁신적인 방향성과 가능성을 제시했다.
공경철 교수(KAIST 기계공학과, ㈜엔젤로보틱스 대표이사)는 “연구하고 있는 웨어러블 로봇의 경우에는 인적 요소가 매우 강하게 작용한다. 사람마다 적절한 보행 패턴이 다르고, 같은 장애물이라도 극복하는 방법이 모두 제각각이기 때문이다”라고 말했다. 또한 “㈜엔젤로보틱스에서는 HILO 방법을 이용해 하반신 마비 장애인이 착용한 웨어러블 로봇의 성능을 개인맞춤형으로 최적화했고 앞으로 웨어러블 로봇의 온라인 자동최적화 기능을 상용화할 계획을 갖고 있다”고 강조했다.
실제로 공 교수가 개발해 상용화된 웨어러블 로봇은 사람마다 특성을 다르게 최적화할 수 있도록 알고리즘이 설계되어 있고, 현재 데이터 클라우드를 이용하여 병원-가정-일상에 이르는 다양한 환경에서 자동으로 최적화를 진행할 수 있도록 연구를 진행하고 있다.
로봇이 우리의 일상에 깊이 침투할수록, 그 로봇은 개별 사용자에게 적합하도록 계속해서 튜닝되어야 한다. HILO 방법이 이러한 난제를 해결하고, 우리의 일상에 로봇이 더욱 가까이 다가올지 기대된다.
한편 HILO에 대한 논문은 2024년 9월 네이쳐 본지(Vol 633, p.779)에 발표됐다.
(논문명 : On human-in-the-loop optimization of human–robot interaction)
2024.10.04
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‘불균일 확산’ 160년 난제 풀다
우리 연구진이 160년 넘게 풀리지 않던 불균일 확산 현상의 물리적 원인을 규명했다.
우리 대학 수리과학과 김용정 교수와 바이오및뇌공학과 최명철 교수 연구팀이 기존 확산 법칙이 하지 못했던 불균일한 환경에서 발생하는 분류 현상을 설명하는 새로운 확산 법칙과 실험적 증명을 제시해, 과학의 중요한 진전을 이뤄냈다고 2일 밝혔다.
미시적 입자들의 무작위적인 움직임이 만들어 내는 거시적 질량 이동 현상을 '확산'이라고 한다. 확산은 물리, 화학, 생물, 재료 등 자연 현상뿐만 아니라 정보, 경제, 주가 변동 등 사회 현상에 이르기까지 거의 모든 분야에서 발생하는데, 이는 무작위성(randomness)이 확산 현상의 주요 원인이기 때문이다.
1905년 아인슈타인은 확산을 브라운 운동과 결합해 분자의 무작위 행보(random walk)로 설명했고, 그 이후 균일한(homogeneous) 환경에서의 확산 이론은 완벽하게 정립됐다.
반면, 1856년 루트비히(Ludwig)는 불균일(heterogeneous)한 환경에서는 물질이 확산에 의해 섞이는 것이 아니라 오히려 분류(fractionation)되는 현상을 발견했다.
이후, 확산 이외에 다른 추가적인 대류(advection) 현상이 존재해서 분류 현상을 만드는지, 아니면 입자의 무작위 움직임에 의한 것인지에 대한 의문과 논쟁은 160여 년간 이어져 왔다.
연구팀은 ‘아인슈타인의 입자적 설명'이 불균일한 환경에서 발생하는 분류 현상을 설명할 수 있을 것이라는 가정하에 연구를 진행했다. 연구 결과, 미시적 수준에서의 무작위 행보(random walk)가 불균일한 환경에 적용되면 확산 계수 D는 전도도 K와 운동성 M으로 나뉘며 (D = KM), 이 중 운동성 M에 의해 분류 현상이 발생한다는 것을 수학적 계산과 유도로 밝혔다.
물리적 직관으로 보이지 않던 것이 수학적 계산을 통해 명확해진 것이다. 이렇게 만들어진 새로운 확산 법칙은 기존의 확산 법칙처럼 계수 D 하나로만 이루어지지 않고, 두 계수에 의해 결정되는 ‘2개 요소 확산 법칙(two-component diffusion law)'이 된다.
새로운 확산 법칙이 분류 현상을 완벽하게 설명할 수 있다면, 추가적인 대류 현상은 존재하지 않으며, 오직 입자들의 무작위 운동만으로 분류 현상이 발생한다는 것이 증명된다.
확산의 특성상, 분류 현상을 검증할 정도의 정밀도로 데이터를 측정하는 것이 KAIST 연구팀이 수행한 실험의 도전적 요소였으며, 연구팀은 이 사실을 실험으로 검증해 냈다.
김용정 교수는 "이번 연구는 공간적으로 이질적인 환경에서 확산만으로도 입자의 분류가 가능하다는 것을 입증한 중요한 발견으로 기존 확산 법칙이 설명하지 못한 현상을 정확히 해석해냈다.”고 말했다. 최명철 교수는 “향후 생명과학 및 재료과학 분야에서 새로운 분리 기술 개발에 기여할 것이며 나아가, 불균일한 환경에서의 확산 현상을 다루는 다양한 분야에서 제시된 확산 법칙이 활용될 수 있을 것으로 기대한다" 고 밝혔다.
연구팀은 후속 연구로 온도 불균일에 의한 분류 현상과 고체 내의 성분 불균일에 의한 분류 현상을 연구할 계획이다. 다양한 종류의 분류 현상이 2개 요소 확산 법칙으로 설명될 수 있음을 밝히고, 그 특성을 규명할 것을 계획하고 있다.
수리과학과 김호연 박사와 바이오및뇌공학과 이근민 박사과정생이 공동 제1 저자로, 김용정 교수와 최명철 교수가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 '미국화학회지(Journal of American Chemical Society)'에 8월 30일 字 온라인 게재됐다.
(논문명: Fractionation by Spatially Heterogeneous Diffusion: Experiments and Two-Component Random Walk Model)
이 연구는 한국연구재단, 보건복지부, KAIST의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.02
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경기욱 교수 연구팀, 3차원으로 변하는 모핑 구동기 개발
우리 대학 기계공학과 경기욱 교수 연구팀이 다양한 3차원 형상으로 빠르게 변화하는 모핑 구동기를 개발했다.
현대 기술은 2차원 화면을 넘어 3차원 형상을 통해 정보를 전달하는 새로운 방식을 탐구하고 있다. 그러나 3차원 형상을 빠르게 표현하고 재구성하는 것은 도전적인 과제이다. 이에 대한 해답으로, 최근 연구팀은 전기 활성 고분자의 일종인 PVC 젤, 유전성 유체, 패턴화된 전극으로 구성된 새로운 모핑 구동기를 선보였다.
연구팀의 모핑 구동기는 전기유압식 구동(electrohydraulic actuation) 원리를 이용한다. 전극과 PVC 젤 복합체 사이에 전기장을 가하면 PVC 젤 복합체가 전극에 달라붙는 정전기적 지핑(electrostatic zipping)이 발생한다. 정전기적 지핑을 국부적으로 제어함으로써 유체의 흐름을 제어할 수 있으며, 이를 통해 다양한 형상을 표현할 수 있다.
연구팀이 개발한 모핑 구동기는 1.5 mm의 얇은 두께와, 7 g의 가벼운 무게를 가지면서도 최대 2.5 mm의 수직 변위와 2.0 N의 힘을 출력할 수 있으며, 약 0.045 초 만에 형상을 표현할 수 있다. 또한 기존의 모핑 구동기가 제공할 수 없었던 풍부한 햅틱 피드백을 제공하며, 모양 변화 특성을 활용하여 표면에서 고속으로 물체를 이동시킬 수 있다.
해당 연구는 모핑 구동기의 개발을 통해 사람과 기술이 상호작용하는 새로운 방식을 제안하였으며, 이는 차세대 디스플레이 및 로보틱 인터페이스 등 다양한 방식으로 활용될 것으로 기대된다.
장승연 박사과정 학생이 제1 저자로 참여하고 ETRI와 공동으로 진행한 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’Vol.10(39)에 게재 및 Headline article로 소개되었다. (논문명: Dynamically reconfigurable shape-morphing and tactile display via hydraulically coupled mergeable and splittable PVC gel actuator)
또한 본 연구는 지난 8월 한국햅틱스학술대회에서 최우수논문상을 수상했다. 한편 본 연구는 국가과학기술연구회(CRC23021-000), 삼성미래기술육성재단(SRFC-IT2102-04), 한국전자통신연구원(24YB1700)의 지원으로 수행됐다.
2024.09.30
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7배 이상 높은 발광 3차원 퀀텀닷 나노구조체 개발
3차원 광학 나노구조체는 빛의 진폭, 위상, 편광 상태를 정밀하게 조작할 수 있어 포토닉스 분야에서 큰 관심을 받고 있다. 한국 연구진이 기존 기술로는 구현이 어려웠던 3차원 퀀텀닷 나노구조체를 정교하게 쌓아 올리는 적층 방식으로 구현하는 데 성공했다.
우리 대학 신소재공학과 정연식 교수, 전기및전자공학부 장민석 교수, 동국대학교 최민재 교수 공동 연구팀이 초미세 전사 프린팅 기반으로 3차원 퀀텀닷 구조 제작 기술을 개발했다고 27일 밝혔다.
연구팀이 개발한 이 기술은 대부분의 나노입자에 적용될 수 있어 범용성이 뛰어나고 우수한 패턴 품질을 제공할 수 있다. 또한, 프린팅 방식으로 대면적화가 가능해 고성능 소자 양산에 활용할 수 있는 장점을 가진다.
특히 편광 빛에 대한 선택적 반응을 보이는 구조적 비대칭성을 가진 대면적 카이랄 구조체를 구현해 기존 최고 기록인 19도* 대비 향상된 약 21도의 세계 최고 수준 **원편광 이색성(Circular dichroism) 성능을 달성했다.
*참조: https://www.nature.com/articles/ncomms14180/figures/2
**원편광 이색성(Circular dichroism): 광학 활성이 있는 물질이 왼쪽과 오른쪽의 편광을 다르게 흡수해 나타나는 현상. 주로 단백질 등 유기화합물들의 구조체를 분석하는 용도로 활용됨. 높은 원편광이색성(단위: 도) 세기를 갖는 물질을 활용할수록 보다 정밀하고 빠른 검출이 가능해짐. 이론적으로 구현할 수 있는 최댓값은 45도임.
따라서 이 기술은 카이랄 특성을 가진 바이오 물질들을 검출할 수 있는 플랫폼으로 활용될 수 있으며, 높은 반응성 덕분에 더 정밀하고 빠른 약물 스크리닝이 가능할 것으로 기대된다.
또한, 장민석 교수팀이 설계한 그물 형태의 퀀텀닷 나노 패턴을 해당 기술을 활용하여 실험적으로 구현한 결과, 일반 퀀텀닷 필름 대비, 약 7배 이상 높은 발광 효율을 달성해 향후 고성능 퀀텀닷 디스플레이 소자에의 응용 가능성을 보였다.
연구를 주도한 정연식 교수는 “이번 연구는 퀀텀닷뿐만 아니라 다양한 고성능 콜로이드 소재를 3차원 나노 구조화함으로써, 차세대 광학 메타물질 및 고감도 바이오센서 분야 등에서 새로운 장을 열 것으로 기대된다 아울러 광학 설계 및 분석 연구와 초미세 나노공정 기술이 융합해 이룬 성공 사례의 하나로도 볼 수 있다”라고 말했다.
신소재공학과 김건영 박사와 전기및전자공학부 김신호 박사가 공동 제1 저자로 연구를 주도한 이번 연구는 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 8월 14일 게재됐다.
(논문명: Chiral 3D structures through multi-dimensional transfer printing of multilayer quantum dot patterns)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 나노 및 소재기술개발사업, 교육부가 추진하는 이공분야 학술연구사업, 산업통상자원부에서 추진하는 전자부품산업기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.09.28
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염소 제거로 폐플라스틱 재활용 쉬워진다
전 세계의 플라스틱 생산량이 증가함에 따라 폐기되는 플라스틱의 양도 증가하게 돼 여러 가지 환경적, 경제적 문제를 일으키고 있다. 한국 연구진이 고성능 촉매를 개발해 플라스틱 폐기물의 분해와 재활용을 쉽고 경제적으로 할 수 있도록 하는 기술을 개발하여 화제다.
우리 대학 생명화학공학과 최민기 교수, 충남대학교 에너지 과학기술 대학원 신혜영 교수 공동연구팀이 폐플라스틱의 분해 및 재활용 공정의 중요 반응인 탈염소 반응의 반응 메커니즘을 규명하고 미량의 백금으로도 염소를 효과적으로 제거할 수 있는 촉매를 개발했다고 26일 밝혔다.
플라스틱의 재활용을 위한 다양한 연구가 진행되고 있는데, 특히 열분해를 이용한 화학적 재활용 방법은 복잡하고 비경제적인 플라스틱 폐기물의 분류 과정을 생략할 수 있어 산업적으로 큰 주목을 받고 있다. 또한 이때 생성되는 유분은 플라스틱의 원료인 에틸렌, 프로필렌으로 변환이 가능하기 때문에 완벽한 플라스틱의 순환 경제를 가능케 한다.
하지만 폐플라스틱의 열분해유 내에는 후속 공정에 앞서 제거가 필요한 다양한 불순물들이 포함돼 있다. 특히, 폴리염화비닐(PVC)의 열분해로 생성되는 염소 화합물은 반응기 부식을 유발하고, 촉매를 비활성화시키므로 화학적으로 제거하는 것은 폐플라스틱 재활용에 있어 매우 중요하다. 다만 기존 석유와 같은 탄소 자원에는 염소가 포함돼 있지 않기 때문에 염소를 제거하는 촉매 공정은 현재까지 연구된 바가 없었다.
공동연구팀은 감마 알루미나에 미량(0.1wt%)의 백금을 담지한 촉매를 사용해 탈염소 반응의 메커니즘을 규명하고, 고성능 촉매를 설계했다. 연구 결과, 탄소와 염소 사이의 결합을 끊고 백금에서 활성화된 수소가 감마 알루미나 표면에 전달돼 염소를 염산(HCl)의 형태로 제거하는 독특한 반응 메커니즘을 확인했다.
연구팀은 다량(7,500ppm)의 염소를 포함하고 있는 해양 폐기물 기반의 폐플라스틱 열분해유를 이용한 반응에서도 직접 개발한 촉매를 사용했을 때 염소가 98% 이상 효과적으로 제거됨을 밝혔으며, 높은 장기 안정성을 보임을 확인했다.
최민기 교수는 “탈염소 반응은 폐플라스틱의 재활용에 있어 매우 중요한 반응이지만 현재까지 심도 있게 연구되지 않았다”며, “이번 연구는 세계 최초로 탈염소 반응의 메커니즘을 규명한 것으로 고성능 탈염소 촉매 개발을 앞당기는 데 큰 역할을 할 것이다”고 말했다.
이번 연구는 생명화학공학과 석진 박사과정 학생, 충남대학교 에너지 과학기술대학원 판 티 옌 니(Phan Thi Yen Nhi) 석사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지 ‘미국화학회지(Journal of the American Chemical Society)’에 지난 8월 28일 자 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명: Catalytic Synergy between Lewis Acidic Alumina and Pt in Hydrodechlorination for Plastic Chemical Recycling
한편, 이 연구는 롯데케미칼 탄소중립연구센터와 한국연구재단 중견연구자 지원사업의 지원을 받아 수행되었다.
2024.09.28
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이제 전자제품도 완전히 생분해될 수 있다
전자폐기물이 발생하지 않는 안전한 전자제품을 구현할 수 있을까?
국제공동연구진은 갑오징어에서 추출한 미래 전자 소재로 주목받는 세피아 멜라닌으로 만든 친환경 필름이 85일 만에 약 97% 생분해됨을 밝혀 지속가능한 친환경 전자제품의 새로운 가능성을 열어 화제다.
우리 대학 건설및환경공학과 명재욱 교수 연구팀이 몬트리올 공과대학 클라라 산타토(Clara Santato) 교수 연구팀과 국제 공동연구를 통해 완전히 생분해되는 세피아 멜라닌 기반 전기 활성 필름을 개발했다고 25일 밝혔다.
해마다 전자제품에 대한 수요가 급격하게 증가함에 따라 매년 약 6천만 톤에 이르는 전자폐기물이 발생하고 있다. 전자폐기물은 자연에서 쉽게 분해되지 않고 납(Pb), 카드뮴(Cd)과 같은 중금속이나 폴리염화비닐(PCB) 등 유해 화학물질을 자연에 유출해 생태계를 오염시킬 수 있다.
한편 생분해성 *유기전자소재는 기존 전자제품에 대한 패러다임을 전환할 수 있는 새로운 소재로 떠오르고 있다. 특히 갑오징어에서 추출할 수 있는 세피아 멜라닌은 생분해성, 저독성으로 지속가능한 미래 전자 소재로 주목받고 있다.
*유기전자소재(organic electronic material): 멜라닌, 타닌, 이모딘, 리그닌, 도파민 등 화학 구조상 전자공액계(electron conjugation)를 특징으로 하는 물질들을 뜻한다.
연구팀은 완전한 분해가 가능한 전기 활성 필름을 구현하기 위해 천연 바이오 소재인 세피아 멜라닌-셸락 잉크 복합체를 플렉소그래피 인쇄 기술을 활용해 은 전극 패턴의 종이 위에 인쇄했다.
인쇄된 필름이 이산화탄소(CO2)로 전환되는 정도(광물화도)를 기반으로 퇴비화 조건에서 생분해 거동을 분석한 결과, 85일 만에 약 97% 생분해됨을 연구팀은 확인했다. 인쇄 필름은 육안으로 봤을 때 20일 이내에 완전히 분해됐으며, 주사전자 현미경 분석을 통해 박테리아가 인쇄 필름의 생분해에 관여하여 퇴비 미생물 군집이 표면에 형성됨을 관찰했다.
한편, 인쇄 필름의 생분해 산물이 생태독성을 띠는지 조사하기 위해 두 가지 식물 쥐보리(Lolium multiflorum)와 메리골드(Tagetes erecta)를 대상으로 발아 실험을 진행한 결과, 인쇄 필름과 그 개별 구성 성분(세피아 멜라닌, 셸락, 셀룰로오스 등)은 식물에 대한 독성이 미미한 것으로 나타났다.
전기적 특성을 분석한 결과 세피아 멜라닌-셸락 인쇄 필름은 10-4 S/cm의 전기전도도를 나타냈다. 해당 전기전도도는 일반 금속이나 고성능 전자 재료에 비해 낮지만, 생분해성 및 친환경 특성 덕분에 환경 센서, 생체 디바이스, 일회용 전자제품 등 특정 응용 분야에서 경쟁력 있는 대안이 될 수 있다.
이번 국제 공동 연구를 이끈 건설및환경공학과 명재욱 교수는 “세피아 멜라닌, 셸락과 같은 널리 쓰이지 않는 바이오 기반 물질을 활용해 완전히 생분해되는 전기활성 필름을 구현한 최초 사례이며, 후속 연구를 통해 지속가능한 전자 디바이스 구현을 위한 여러 대안을 제시할 계획”이라고 밝혔다.
건설및환경공학과 최신형 박사과정과 몬트리올 공과대학 앤써니 카뮈(Anthony Camus) 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 지난 8월 29일 국제 학술지 Communications Materials에 출판됐다.
※ 논문명: Electrical response and biodegradation of Sepia melanin-shellac films printed on paper
(저자 정보 : Anthony Camus*, 최신형*(공동 제1 저자*), Camille Bour-Cardinal1(몬트리올 공과대), Joaquin Isasmendi(몬트리올 공과대학), 조용준(KAIST), 김영주(KAIST), Cristian Vlad Irimia(요한케플러대), Cigdem Yumusak(요한케플러대), Mihai Irimia-Vladu(요한케플러대), Denis Rho(캐나다국립연구위원회)**, 명재욱(KAIST)**, Clara Santato(몬트리올 공과대)** (공동 교신저자**), 총 12명)
한편, 이번 연구는 KAIST 공과대학 석·박사 모험연구 및 창의도전사업(C2연구), 한국연구재단 과학기술국제화사업-한국 이공계 대학원생 캐나다 연수 프로그램 사업 등의 지원으로 수행됐다.
2024.09.28
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지금 당신의 마음 건강은 어떠한가요?
최근 빠른 고령화 및 출산율 감소 등으로 1인 가구가 급속하게 증가하면서, 1인 가구의 정신건강 문제에 대한 관심도 함께 높아지고 있다. 서울시가 실시한 1인 가구 실태조사에 따르면, 1인 가구의 60% 이상이 외로움을 느끼고 있으며, 특히 사회적 고립과 함께 외로움을 겪는 비율이 상당히 높은 것으로 나타났다.
우리 대학 전산학부 이의진 교수 연구팀이 1인 가구의 정신건강 관리를 위해, 사용자 스스로가 자신의 심리 상태를 기록할 수 있도록 지원하는 상황 인식 기반 멀티모달 스마트 스피커 시스템을 개발했다고 24일 밝혔다.
연구팀은 사용자의 주변 상황을 실시간으로 파악해 최적의 시점에 정신건강 관련 질문하도록 이 시스템을 설계했고 기존의 무작위 설문보다 높은 응답률을 달성하는 것을 확인했다.
기존 스마트 스피커를 활용한 정신건강 자가 추적 연구에서 무작위 설문을 할 경우 사용자의 스트레스, 짜증 등 부정적인 감정이 유발시켜 설문 응답에 편향이 발생할 수 있어 각별한 주의가 필요했다.
이러한 문제 해결을 위해 이의진 교수 연구팀은 스마트 스피커에 멀티 모달 센서를 장착해, 사용자의 주변 상황의 변화를 감지해 스피커가 말 걸기 좋은 시점이 검출되면 정신건강 자가 추적 설문을 능동적으로 요청하는 상황 인식 기반 자가 추적 기술을 개발했다.
스피커는 실내 움직임, 조명, 소음, 이산화탄소 등 다양한 센서 데이터를 종합적으로 분석해 사용자의 존재 및 활동을 감지한 뒤, 사용자가 응답하기 적합한 시점에 자가 추적 설문을 능동적으로 요청함으로써, 설문 응답의 효율성을 극대화했다.
또한, 설문 입력 방식의 경우 최근 출시된 스마트 스피커는 명령뿐만 아니라 터치스크린도 지원하므로 사용자들이 음성 또는 터치 입력 방식을 자유롭게 선택할 수 있도록 해 상호작용의 폭을 넓혔다. 이를 통해 사용자는 상황에 맞는 최적의 인터페이스를 선택해 자가 추적을 쉽게 수행할 수 있도록 했다.
개발된 스피커의 사용자 경험을 평가하기 위해서 연구팀은 1인 가구 20세대에 자가 추적 스마트 스피커를 설치해, 한 달 동안 실증 연구를 수행해서 총 2,201개의 정신건강 설문 응답 데이터셋을 구축했다.
데이터셋 분석을 통해 설문 응답 시간, 활동 맥락에 따른 설문 응답 패턴 및 어떤 상황에서 음성 입력(VUI) 또는 터치 입력(GUI)이 더 선호되는지 파악했다.
특히, 스마트 스피커가 말로 사용자에게 요청을 하다 보니 스피커 근처에서 사용자의 활동을 감지하는 것이 정신건강 설문 응답률에 큰 영향을 미쳤다. 음성 입력의 편의성에도 불구하고 전반적으로 참가자들은 음성 입력보다는 빠른 응답이 가능한 터치 입력을 선호했다.
데이터 분석 결과, 사용자의 주변 상황을 실시간으로 파악해 최적의 시점에 정신건강 관련 질문을 할 경우 응답률이 더 높으며, 어떤 상황에서 음성 또는 터치 인터페이스를 선호하는지도 파악했다.
연구를 주도한 이의진 교수는 “이번에 개발한 스마트 스피커를 앞으로 수용전념치료 기법을 활용한 인간상담사와 같은 기능의 정신건강 관리 지원 스마트 스피커로 발전시키고자 한다. 나아가 실내에서 수집된 일상생활 데이터를 AI 모델로 학습해 사용자 정신건강 상태에 따라 라이프 스타일 패턴을 예측하는 시스템도 개발하여 향후 정신질환 조기 발견과 효율적인 관리를 가능케 할 인공지능 에이전트의 혁신을 이끌 것으로 기대된다” 라고 말했다.
한편 이 연구는 LG전자-KAIST 디지털 헬스케어 연구센터의 지원을 받아 수행됐고 인간 컴퓨터 상호작용(HCI) 분야 국제 최우수 국제학술대회인 미국컴퓨터협회(ACM) 소속 ‘Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI)’에서 지난 2024년 5월에 발표됐다.
논문명: Exploring Context-Aware Mental Health Self-Tracking Using Multimodal Smart Speakers in Home Environments
2024.09.24
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