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친환경적 나일론 생산 전략 소개하다
기후 변화에 대응하여 전 세계는 '넷제로(Net-Zero)'라는 슬로건을 내세운 탄소 중립 관련 산업에 점점 더 주목하고 있다. 나일론으로 대표되는 폴리아마이드는 자동차, 전기, 섬유, 의료 산업 등 다양한 분야에서 광범위하게 사용되는 선형 고분자다. 1938년 나일론으로 처음 상업화된 이후, 매년 전 세계적으로 약 700만 톤의 폴리아마이드가 생산되고 있다. 이러한 폭넓은 활용성과 중요성을 고려할 때, 폴리아마이드를 생물 기반 방식으로 생산하는 것은 환경적, 산업적 측면에서 모두 중대한 의미를 지니고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수팀의 이종언 박사와 김지연 박사과정생이 `바이오 기반 폴리아마이드 생산 기술의 발전 동향' 논문을 발표했다고 18일 밝혔다.
기후변화대응 기술 중 바이오리파이너리는 화석 원료에 의존하지 않고 바이오매스 원료로부터 생물공학적·화학적 기술을 이용해 화학제품·바이오 연료 등 산업 화학물질을 친환경적으로 생산하는 분야에 해당한다. 특히, 이상엽 특훈교수가 창시한 시스템 대사공학은 미생물의 복잡한 대사회로를 효과적으로 조작해, 바이오매스 원료로부터 유용 화합물을 생산하는 핵심 바이오리파이너리 기술이다. 이상엽 특훈교수 연구팀은 실제로 시스템 대사공학 전략을 이용해 숙신산, 생분해성 플라스틱, 바이오 연료, 천연물 등을 생산하는 고성능 균주들을 다수 개발한 바 있다.
연구팀은 우리의 실생활에서 의류 및 섬유에 다양하게 활용되는 바이오 기반 폴리아미드 생산기술이 보편화된다면, 친환경적 생산기술을 바탕으로 기후 위기에 대응할 수 있는 미래기술로써 주목받게 될 것임을 전망했다. 이번 논문에서는 바이오 기반 폴리아마이드 생산 전략을 종합적으로 정리함으로써 대사공학적으로 개량된 미생물 세포 공장을 사용한 폴리아마이드 생산과 합성된 바이오 기반 폴리아마이드 발전 동향을 제공했다. 또한, 화학적 전환을 통하여 합성된 바이오 기반 폴리아마이드 생산 전략, 생산된 폴리아마이드의 생분해 및 재활용 가능성에 대해 논의했다. 나아가 친환경 화학 산업과 지속 가능한 사회를 위해 바이오 기반 폴리아마이드 생산에 활용되는 대사공학이 나아갈 방향을 함께 제시했다.
이번 논문의 공동 제1 저자인 김지연 박사과정생은 “탄소 중립 목표 달성을 위해 시스템 대사공학을 활용한 바이오 기반 폴리아마이드 생산의 중요성이 더욱 대두되고 있다”라고 말했으며, 이상엽 특훈교수는 “증가하는 기후 변화에 대한 우려 속에 어느 때보다 친환경적이며 지속 가능한 산업 발전의 중요성이 커지고 있는 지금, 시스템 대사공학이 화학 산업뿐만 아니라 다양한 분야에 큰 영향을 미칠 것”이라고 밝혔다.
우리 대학 생명화학공학과의 이종언 박사, 김지연 박사과정생, 안정호 박사, 안예지 석사가 함께 참여한 이번 논문은 셀(Cell) 誌가 발행하는 화학 분야 권위 리뷰 저널인 `화학의 동향(Trends in Chemistry)' 12월호 표지논문 및 주 논문(Featured Review)으로 12월 7일 字 게재됐다.
※ 논문명 : Current advancements in the bio-based production of polyamides
※ 저자 정보 : 이종언(한국과학기술원, 공동 1 저자), 김지연(한국과학기술원, 공동 1 저자), 안정호(한국과학기술원, 제 3저자), 안예지(한국과학기술원, 제 4저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 5명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제 및 ‘C1 가스 리파이너리 사업’의 지원을 받아 수행됐다.
2023.12.18 조회수 5873 -
하운드(Hound) 로봇, 100m를 19.87초 주파, 기네스 기록
우리 대학 기계공학과의 박해원 교수 연구팀이 제작한 사족 로봇 하운드(Hound)의 사족 보행 로봇의 100m 달리기 기록이 기네스 세계 기록으로 인정받았다고 15일 밝혔다.
하운드(Hound)는 KAIST 동적 로봇 설계 및 제어 연구실(Dynamic Robot Control and Design Laboratory)에서 제작된 로봇으로, 지난 2023년 10월 26일에 측정된 실험을 통해 정지 상태에서 출발해 100미터 선을 19.87초 만에 통과한 후 완전히 멈추는 데 성공했다. 이 성과는 AI 방법론 중 하나인 강화학습을 이용해 시뮬레이션 가상환경에서 훈련된 단일 제어기를 통해 달성됐다.
연구팀은 하운드(Hound) 로봇이 고속으로 달릴 수 있도록, 액추에이터 출력의 한계를 최대한 이용하기 위해, 모터가 최대로 낼 수 있는 한계 토크와 속도 특성을 강화학습에 활용했다. 또한, 대칭적인 걸음새를 통해 모터의 출력을 고르게 분배하고, 로봇의 빠른 움직임을 위해 경량 발바닥을 설계했다. 이러한 종합적인 설계와 제어에 대한 접근방식을 통해 하운드(Hound)는 빠른 속도로 100미터를 주파할 수 있었다.
하운드(Hound)의 100미터 달리기 기록은 우리 대학 대운동장의 실외 육상 트랙에서 공식적으로 측정됐다.
하운드(Hound)는 실외뿐만 아니라 실내 러닝머신 위에서 6.5m/s (시속 23.4km)의 주행 속도를 기록했다. 이는 전기 모터 기반 사족 로봇의 최고속도이며, 기존 메사추세츠 공과대학교(MIT)의 치타 2(Cheetah 2)의 6.4m/s를 뛰어넘는 기록이다. 박해원 교수 연구팀은 이 성과 또한 기네스 기록 인증을 신청 중이다.
연구 책임자인 기계공학과 박해원 교수는 “KAIST의 기술로 직접 설계 제작된 사족 보행 로봇과 AI 학습 기반 제어기로 보행 로봇 세계 최고속도를 세움으로써 우리나라의 로봇 하드웨어 기술 및 로봇제어 AI 기술이 세계 최고 수준을 보여줬다는 데 의의가 있다”이라고 소감을 전했다.
한편 이번 연구는 2019년 국방과학연구소 미래도전국방기술 연구개발사업(912768601)의 지원을 받아 수행됐다.
기네스 기록 홈페이지 링크 : https://www.guinnessworldrecords.com/world-records/625586-fastest-100-m-by-a-quadrupedal-robot
기네스 Youtube 계정에 올라온 영상 : https://www.youtube.com/shorts/sdF1cn7iX0g
2023.12.15 조회수 5696 -
플라스틱 생산부터 생분해까지 친환경 기술 소개
플라스틱은 연간 약 4억 6천만 톤이 생산되며, 2060년에는 약 12억 3천만 톤이 생산될 것으로 예측되는 현대 사회에서 중요한 소재 중 하나다. 하지만 1950년부터 63억 톤 이상의 막대한 양의 플라스틱 폐기물이 발생했고, 이 중 1억 4천만 톤 이상의 플라스틱 폐기물이 수중 환경에 축적된 것으로 파악된다. 최근에는 미세플라스틱 오염의 심각성까지 대두되어 해양 생태계 및 인간 건강에 위험을 초래할 뿐만 아니라 지구의 이산화탄소 농도를 낮추는 데 중요한 역할을 하는 해양 플랑크톤의 활동을 저해해 지구 온난화를 더욱 악화시키고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 미생물을 활용해 플라스틱을 생산하고, 폐플라스틱을 친환경적으로 처리하는 최신 기술을 총망라한 ‘미생물을 이용한 플라스틱의 지속 가능한 생산 및 분해’ 논문을 발표했다고 11일 밝혔다.
이러한 플라스틱 문제 해결을 위한 국제사회의 움직임으로 유엔을 중심으로 2024년까지 175개국이 참여해 플라스틱 오염 종식을 목표로 법적 협약을 체결하기로 하는 등 다양한 노력이 이뤄지고 있다. 지속 가능한 플라스틱 생산 및 처리를 위해 다양한 기술들이 개발되고 있는데, 그중 미생물을 이용한 생명공학 기술이 주목받고 있다.
미생물은 자연적으로 특정 화합물을 생산하거나 분해할 수 있는 능력이 있는데, 이러한 능력을 대사공학 및 효소공학 기술과 같은 생명공학 기술을 통해 극대화하여 화석원료 대신 재생 가능한 바이오매스 자원으로부터 플라스틱을 생산하고 폐플라스틱을 분해하는 기술 개발이 활발히 이루어지고 있다.
이에 연구팀은 플라스틱의 지속 가능한 생산과 분해에 관한 미생물 기반의 최신 기술들을 총망라하여 실질적으로 플라스틱 문제 해결에 어떻게 기여하는지 분석했고, 이를 토대로 기술들의 한계점, 전망 및 연구 방향을 제시해 플라스틱 순환경제 달성을 위한 청사진을 제공했다.
널리 사용되고 있는 폴리에틸렌(polyethylene, PE)과 같은 합성 플라스틱부터 자연환경에서 완전히 생분해되어 미세플라스틱 발생의 우려가 없는 미생물 유래 천연 고분자(polyhydroxyalkanoate, PHA) 등의 유망 바이오 플라스틱까지 다양한 플라스틱에 대한 미생물 기반 기술의 상용화 현황 및 최신 기술에 대해 논의했다. 또한, 이러한 플라스틱들을 미생물과 미생물이 가진 효소를 이용해 분해하는 기술과 분해 후 다른 유용화합물로 전환하는 업사이클링 기술도 소개해 미생물을 이용한 기술의 경쟁력 및 잠재력을 조명했다.
제1 저자인 KAIST 생명화학공학과 최소영 연구조교수는 “앞으로 미생물을 통해 만든 친환경 플라스틱을 우리 주위에서 더욱 더 쉽게 찾아볼 수 있을 것”이라고 말했으며, 교신저자인 이상엽 특훈교수는 “플라스틱을 더 지속가능하고 책임감 있게 사용해 환경을 보호하고 신플라스틱 산업을 통해 경제사회 발전을 동시에 이루는 것이 중요하며 이에 미생물 대사공학 기술의 활약이 기대된다”라고 밝혔다.
이번 논문은 네이처 마이크로바이올로지(Nature Microbiology) 온라인판에 지난달 30일 게재됐다.
※ 논문명 : Sustainable production and degradation of plastics using microbes
※ 저자 정보 : 최소영(KAIST, 공동 제1 저자), 이영준(KAIST, 공동 제1 저자), 유혜은(KAIST), 조인진(KAIST), 강민주(KAIST), 이상엽(KAIST, 교신저자) 총 6명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발 과제 및 미생물 세포공장 기반 신규 방향족 바이오플라스틱의 원스텝-원팟 생산 원천기술 개발 과제의 지원을 받아 수행됐다.
2023.12.11 조회수 8396 -
KAIST-LG에너지솔루션, 리튬금속전지 기술 혁신
리튬금속전지는 전기차의 주행거리를 크게 높일 수 있다는 것이 특징을 가지고 있다. 하지만, 리튬금속은 전지의 수명과 안정성 확보를 어렵게 하는 `덴드라이트(Dendrite)' 형성과 액체 전해액에 의한 지속적인 부식(Corrosion)이 발생하여 기술적 해결이 필요하다.
우리 대학 생명화학공학과 김희탁 교수와 LG에너지솔루션 공동연구팀이 차세대 전지로 주목받고 있는 `리튬금속전지(Lithium metal battery)'의 성능을 획기적으로 늘릴 수 있는 원천기술을 개발했다고 7일 밝혔다.
공동연구팀은 1회 충전에 900km 주행, 400회 이상 재충전이 가능한 리튬금속전지 연구 결과를 공개했다. 기존 리튬이온전지(Lithium-ion battery)의 주행거리인 약 600km보다 50% 높은 수준이다.
공동연구팀은 리튬금속전지의 구현을 위해 기존에 보고되지 않은 `붕산염-피란(borate-pyran) 기반 액체 전해액'을 세계 최초로 적용, 리튬금속 음극의 기술적 난제를 해결하고 그 근본원리를 규명했다.
붕산염-피란 전해액은 리튬금속 음극 표면에 형성된 수 나노미터 두께의 고체 전해질 층(Solid Electrolyte Interphase, SEI)를 치밀한 구조로 재구성함으로써 전해액과 리튬 간의 부식 반응을 차단한다.
이 `고체 전해질 층 재구성(SEI restructuring)' 기술은 덴드라이트와 부식 문제를 동시에 해결해 리튬금속 음극의 충전-방전 효율을 향상하는 것은 물론, 기존보다 배터리 음극재와 전해액의 무게를 크게 줄일 수 있어 에너지 밀도(Energy Density)를 높일 수 있는 특징이 있다. 특히 이번 연구에서 구현된 리튬금속전지는 구동 시 높은 온도와 압력이 요구되지 않아, 전기차의 주행거리를 높이기 위한 간소화된 전지 시스템 설계가 가능하다.
생명화학공학과 김희탁 교수는 "이번 연구는 지금까지 실현 불가능하다고 여겨진 액체 전해액을 기반으로 하는 리튬금속전지의 구현 가능성을 가시화한 연구ˮ 라고 말했다. 논문의 제1 저자인 권혁진 박사과정은 "리튬금속음극 계면의 나노스케일 제어를 통해 리튬금속전지의 한계를 극복할 수 있음을 보였다ˮ라고 연구의 의미를 강조했다.
이 연구결과는 세계적인 학술지 `네이처 에너지(Nature Energy)'에 11월 23일자 온라인 게재했다.
※ 네이처 에너지(Nature Energy) : 2023년 Clarivate Analytics가 발표한 Journal impact factor에서 에너지 분야 157개 학술지 중 1위, 총 2만 1천여 개 학술지 중 23위를 기록
※ 논문명 : Borate–pyran lean electrolyte-based Li-metal batteries with minimal Li corrosion
이번 연구 성과는 카이스트와 LG에너지솔루션이 차세대 리튬금속전지 기술 개발을 위해 2021년 설립한 프론티어 연구소(Frontier Research Laboratory, FRL, 연구소장 김희탁 교수)를 통해 이뤄진 것이다. 이처럼 대학과 기업이 힘을 모아 배터리 기술의 혁신을 이뤄내고 있다.
2023.12.07 조회수 6505 -
강한 빛에서 0.02초 내에 새로운 촉매를 합성하다
대면적의 빛을 활용하고 대기 중의 환경에서 0.02초 이내에 연료전지 등 차세대 에너지 저장 및 발전에 광범위하게 적용되는 고엔트로피 촉매 및 단일원자 촉매의 합성을 세계 최초로 구현했다.
우리 대학 전기및전자공학부 최성율 교수 연구팀과 신소재공학과 김일두 교수 연구팀이 공동연구를 통해 강한 빛을 다양한 탄소 기반 소재에 조사해, 0.02초 이내에 나노입자 촉매와 단일원자(single atom) 촉매를 진공 시설이 없는 대기 조건에서 합성하고 우수한 촉매 성능을 구현하는데 성공했다고 6일 밝혔다.
연구팀은 2022년 4월 제논 램프 빛을 조사해 금속산화물의 상(phase) 변화와 표면에 촉매 입자가 생성될 수 있음을 최초로 밝혔고 그 후속으로 소재의 광열효과를 유도하는 합성법에 대한 연구를 진행했다. 이에 초고온(1,800~3,000oC)과 빠른 승/하온 속도(105 oC/초)를 통해 기존의 합성법으로는 구현할 수 없는 촉매 입자를 합성하는 데 성공했다.
이번 기술은 대면적의 빛을 활용하고 대기 중의 환경에서 매우 빠른 시간(0.02초 이내)에 고엔트로피 촉매 및 단일원자 촉매의 합성을 세계 최초로 구현한 기술이다. 광열효과가 뛰어난 소재(탄소 나노섬유, 그래핀 산화물, 맥신(Mxene))에 다종 금속 염을 고르게 섞어주고 빛을 가하게 되면 초고온 및 매우 빠른 승/하온 속도를 기반으로 최대 9성분계의 합금 촉매를 합성할 수 있음을 밝혔다. 합금 촉매는 연료전지, 리튬-황전지, 공기 전지, 물 분해 수소 생산 등 저장 및 발전에 광범위하게 적용되며, 비싼 백금의 사용량을 획기적으로 줄이는데 유리하다.
연구팀은 광열효과를 통해 단일원자 촉매의 신규 합성법에도 성공했다. 그래핀 산화물에 멜라민 및 금속염을 동시에 혼합하여 빛을 조사하게 되면 단일원자 촉매가 결합된 질소 도핑 그래핀을 합성할 수 있음을 최초로 밝혔다. 백금, 코발트, 니켈 등의 다양한 단일원자 촉매가 고밀도로 결착되어 다양한 촉매 응용 분야에 활용할 수 있다.
최성율 교수와 김일두 교수는 "강한 빛을 소재에 짧게(0.02초 이내) 조사하는 간편한 합성기법을 통해 단일 원소 촉매부터 다성분계 금속 나노입자 촉매의 초고속, 대면적 합성을 가능하게 하는 새로운 촉매 합성 공정 플랫폼이 될 것으로 기대된다ˮ고 밝혔다. 특히, "매우 빠른 승/하온 속도를 기반으로 기존에 합성하기 어려웠던 고엔트로피 다성분계 촉매 입자를 대기 중 조건에서 균일하게 합성해 고성능 물 분해 촉매로 응용했다는 점에서 매우 의미있는 연구 결과이며, 응용 분야에 따라 촉매 원소의 크기와 조성을 자유롭게 조절해 제작할 수 있는 신개념 광 기반 복합 촉매 소재 합성 플랫폼을 구축했다ˮ고 밝혔다.
고엔트로피 촉매 제조 관련 연구는 공동 제1 저자인 차준회 박사(KAIST 전기및전자공학부, 現 SK하이닉스 미래기술연구원), 조수호 박사(KAIST 신소재, 現 나노펩 선임연구원), 김동하 박사(KAIST 신소재, 현 MIT 박사후 연구원, 한양대학교 ERICA 재료화학공학과 교수 임용)의 주도하에 진행됐으며, 최성율 교수(KAIST 전기및전자공학부), 김일두 교수(KAIST 신소재), 정지원 교수(KAIST 신소재, 現 울산대학교 신소재 교수)가 교신저자로 참여했다.
단일원자 촉매 제조 관련 연구는 공동 제1 저자인 김동하 박사와 차준회 박사의 주도하에 진행됐으며, 김일두 교수, 최성율 교수가 교신저자로 참여했다.
이번 연구 결과는 나노 분야의 권위적인 학술지인 `어드밴스드 매트리얼즈(Advanced Materials)' 11월호에 속표지 논문으로 선정되었으며, `에이씨에스 나노(ACS Nano)' 12월호에 속표지 논문으로 출간 예정이다.
한편 연구는 한국연구재단 중견연구자지원 사업, 과학기술정보통신부와 산업통상자원부 사업, 한국연구재단 미래소재디스커버리 사업의 지원, 과학기술정보통신부 반도체-이차전지 인터페이싱(InterFacing) 플랫폼 기술개발사업을 받아 수행됐다.
2023.12.06 조회수 8411 -
스파이더맨 슈트처럼 내 몸에 착 맞춰지는 옷감형 웨어러블 햅틱 개발
우리 대학 기계공학과 오일권 교수 연구팀이 형상기억합금 와이어를 오그제틱(auxetic) 메타구조로 매듭지어 형상 적응이 가능한 옷감 형태의 착용형 '햅틱(haptic) 인터페이스'를 개발했다고 28일 밝혔다.
착용형 햅틱 인터페이스 기술은 시·청각 기반의 플랫폼의 한계를 벗어나, 피부 표면으로 전해지는 직관적인 촉감으로 메타버스 속 상호작용 몰입도를 높이는 역할을 한다.
하지만 일반적인 햅틱 인터페이스는 피부에 부착하거나 별도의 고정 장치를 착용하는 착용(부착)형으로, 이러한 햅틱 인터페이스는 장시간 사용 시 피부 발진의 위험과 고정 방식은 일상 움직임에서 불편함을 초래할 수 있다. 또 수십 개의 촉각 전달 소자를 장착해 촉감을 모방하는 기존의 제작 방식 역시 장치의 무게·부피 증가로 이어지는 한계를 보이고 있다.
우선 연구팀은 가볍고 편하게 착용할 수 있는 햅틱 인터페이스 개발을 위해 형상기억합금 와이어를 핵심 소재로 선택했다. 형상기억합금 와이어란 상온에서 모양이 쉽게 변형되고, 특정 온도에 도달하면 미리 기억된 형태로 되돌아가는 특징을 갖는 형상기억합금을 철사처럼 가늘고 길게 제작한 것이다. 이러한 형상기억합금 와이어를 기존의 천 제작 방식을 활용해 매듭지어 옷감처럼 제작하는 방식을 활용하였다. 특히, 연구팀은 형상기억합금 와이어를 오그제틱(auxetic) 구조로 매듭지어, 일반 구조에서는 볼 수 없는 3D 방향으로 구조 전체가 동시에 수축 및 이완하는 특성을 구현해 내었고, 이를 통해 착용자의 신체 형상에 순응하며 사이즈가 자동으로 조절되는 옷감형 액추에이터를 개발했다.
또한 연구팀은 8개의 영역을 개별 수축 제어할 수 있도록 설계해 총 아홉 가지 방향과 타이밍에 대한 정보를 사용자에게 촉감 피드백으로 전달할 수 있게 제작했다.
예로 팔목에 착용 시, 사용자는 방향 및 타이밍에 관한 정보를 촉각적으로 인지할 수 있고, 반면 팔꿈치에 착용할 때는 옷감형 액추에이터의 가변강성 기능을 활용해 팔꿈치의 굽힘각도에 따른 피드백을 제공하는 멀티모달(두 가지 이상의 피드백 형태로 정보를 전달) 햅틱 인터페이스로서 개발했다.
이처럼 옷감형 액추에이터를 팔목에 착용한 사용자가 가상현실 속 모빌리티 로봇 주변의 위치정보를 파악하고, 시각과 청각 정보가 제한될 때 장애물을 피해 로봇을 안정적으로 주행하는 실증에도 성공했다.
오일권 교수는 이번 연구성과를 통한 실용화 시 활용에 대해 "착용형 햅틱 인터페이스는 촉각 정보를 활용한 로봇, 무인기 제어와 메타버스가 접목된 의료·교육 등에도 활용할 수 있다"고 말했다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호)와 한국연구재단이 추진하는 리더연구자(창의연구) 지원 사업으로 수행됐다. 연구 성과는 첨단 소재 분야 국제학술지 <어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials)>에 9월 19일 게재됐고, 연구의 우수성을 인정받아 학술지 표지 논문으로 선정됐다. (논문명: Easy-To-Wear Auxetic SMA Knot-Architecture for Spatiotemporal and Multimodal Haptic Feedbacks)
2023.11.30 조회수 6142 -
구글딥마인드와 공동연구를 통해 인공지능으로 시각을 상상하다
‘노란 포도'나 `보라색 바나나'와 같이 본 적 없는 시각 개념을 이해하고 상상하는 인공지능 능력 구현이 가능해졌다.
우리 대학 전산학부 안성진 교수 연구팀이 구글 딥마인드 및 미국 럿거스 대학교와의 국제 공동 연구를 통해 시각적 지식을 체계적으로 조합해 새로운 개념을 이해하는 인공지능 새로운 모델과 프로그램을 수행하는 벤치마크를 개발했다고 30일 밝혔다.
인간은 `보라색 포도'와 `노란 바나나' 같은 개념을 학습하고, 이를 분리한 뒤 재조합해 `노란 포도'나 `보라색 바나나'와 같이 본 적 없는 개념을 상상하는 능력이 있다. 이런 능력은 체계적 일반화 혹은 조합적 일반화라고 불리며, 범용 인공지능을 구현하는 데 있어 핵심적인 요소로 여겨진다.
체계적 일반화 문제는 1988년 미국의 저명한 인지과학자 제리 포더(Jerry Fodor)와 제논 필리쉰(Zenon Pylyshyn)이 인공신경망이 이 문제를 해결할 수 없다고 주장한 이후, 35년 동안 인공지능 딥러닝 분야에서 큰 도전 과제로 남아 있다. 이 문제는 언어뿐만 아니라 시각 정보에서도 발생하지만, 지금까지는 주로 언어의 체계적 일반화에만 초점이 맞춰져 있었고, 시각 정보에 관한 연구는 상대적으로 부족했다.
안성진 교수가 이끄는 국제 공동 연구팀은 이러한 공백을 메우고자 시각 정보에 대한 체계적 일반화를 연구할 수 있는 벤치마크를 개발했다. 시각 정보는 언어와는 달리 명확한 `단어'나 `토큰'의 구조가 없어, 이 구조를 학습하고 체계적 일반화를 달성하는 것이 큰 도전이다.
연구를 주도한 안성진 교수는 “시각 정보의 체계적 일반화가 범용 인공지능을 달성하기 위해 필수적인 능력이며 이 연구를 통해 인공지능의 추론능력과 상상능력 관련 분야의 발전을 가속할 것으로 기대한다”고 말했다.
또한, 딥마인드의 책임 연구원으로 연구에 참여한 연구원이자 현재 스위스 로잔연방공과대학교(EPFL)의 찰라 걸셔(Caglar Gulcehre) 교수는 “체계적 일반화가 가능해지면 현재보다 훨씬 적은 데이터로 더 높은 성능을 낼 수 있게 될 것이다”라고 전했다.
이번 연구는 12월 10일부터 16일까지 미국 뉴올리언스에서 열리는 제37회 신경정보처리학회(NeurIPS)에서 발표될 예정이다.
관련논문: “Imagine the Unseen World: A Benchmark for Systematic Generalization in Visual World Models”, Yeongbin Kim, Gautam Singh, Junyeong Park, Caglar Gulcehre, Sungjin Ahn, NeurIPS 23
2023.11.30 조회수 6122 -
숨겨진 효소 쏙쏙 찾아내는 인공지능 개발
대장균은 가장 많이 연구된 생명체 중 하나에 해당되지만 아직 대장균을 구성한 단백질 30%의 기능에 대해 명확하게 밝혀지지 않았다. 이에 대해 인공지능을 활용하여 아직 명확하게 밝혀진 바 없던 단백질에서 464종의 효소를 발견하였으며, 이 중 3종의 단백질의 예측된 기능을 시험관 내 효소 분석 방법을 통해 검증하는데 성공하였다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수와 캘리포니아대학교 샌디에이고(UCSD) 생명공학과 버나드 펄슨(Bernhard Palsson) 교수 공동연구팀이 단백질 서열을 활용, 해당 단백질의 효소 기능을 예측할 수 있는 인공지능, `딥 EC 트랜스포머(DeepECtransformer)'를 개발해 빠르고 정확하게 효소 기능을 파악할 수 있는 예측 시스템을 구축했다고 24일 밝혔다.
효소는 생물학적 반응을 촉매하는 단백질로서, 생명체 내 존재하는 다양한 화학 반응과 이에 따라 결정되는 생명체의 대사 특성을 파악하기 위해서는 각 효소의 기능을 이해하는 것이 필수적이다. EC 번호(효소 고유 번호, Enzyme Commission number)는 국제생화학 및 분자 생물학연맹 (International Union of Biochemistry and Molecular Biology, IUBMB)가 고안한 효소 기능 분류 체계로서, 다양한 유기체의 대사 특성을 이해하기 위해선 게놈 서열에서 존재하는 효소의 종류와 EC 번호를 빠르게 분석할 수 있는 기술 개발이 필요하다.
단백질의 기능 및 효소 기능 예측을 위해 인공지능을 활용하는 다양한 예측 시스템 또한 보고됐지만, 인공지능의 추론 과정을 직접 확인할 수 없는 블랙박스(black box)의 특징을 가졌거나, 효소 서열 내 아미노산 잔기(최소 단위) 수준으로 해석하지 못하는 문제가 있었다.
공동연구팀은 심층학습 기법과 단백질 상동성 분석 모듈을 활용해 주어진 단백질 서열의 효소 기능을 예측하는 인공지능 딥 EC 트랜스포머(DeepECtransformer)를 개발했다. 연구팀은 이번 연구에서 더 다양한 효소 기능을 정확하게 예측할 수 있도록 단백질 서열 전체 문맥에서 효소 기능에 중요한 정보를 추출하였고, 이를 통해 효소의 EC 번호를 정확하게 예측할 수 있었다. 개발된 인공지능은 총 5,360종류의 EC 번호를 예측할 수 있었다.
공동연구팀은 나아가 딥 EC 트랜스포머의 인공신경망 내 정보 흐름을 분석하여 인공지능이 추론 과정에서 효소 기능에 중요한 활성 부위나 보조 인자 결합 부위 정보를 활용하고 있음을 밝혀냈다. 이처럼 인공지능의 블랙박스를 해석함으로써 인공지능이 학습 과정에서 스스로 효소 기능에 중요한 특징을 파악하고 있음을 연구팀은 확인했다.
이번 논문의 제1 저자인 우리 대학 김기배 박사과정생은 “이번에 개발한 예측 시스템을 활용해 아직 밝혀진 적 없던 효소의 기능을 새롭게 예측하고 실험으로 검증할 수 있었다”고 말했다. 그는 또한 “딥 EC 트랜스포머를 활용해 생명체 내 밝혀지지 않았던 효소를 파악함으로써 유용 화합물을 생합성하기 위해 필요한 효소나 플라스틱을 생분해하기 위해 필요한 효소 등 다양한 대사 과정을 새롭게 밝혀낼 수 있을 것”이라고 덧붙였다.
또한 이상엽 특훈교수는 “효소 기능을 빠르고 정확하게 예측하는 딥 EC 트랜스포머는 기능 유전체학의 핵심 기술로서 시스템 수준에서 전체 효소들의 기능들을 분석할 수 있게 한다”며 “이를 활용해 모든 효소 정보를 포함한 대사 네트워크를 기반으로 친환경 미생물 공장 개발을 수행할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
생명화학공학과 김기배 박사과정이 참여한 이번 논문은 국제 학술지 네이처(Nature) 誌가 발행하는 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 동료 심사를 거쳐 11월 14일 字 게재됐다.
※ 논문명 : 트랜스포머 레이어와 딥러닝을 사용하여 효소 인코딩 유전자의 기능적 주석 달기 (Functional annotation of enzyme-encoding genes using deep learning with transformer layers)
※ 저자 정보 : 김기배 (한국과학기술원, 제1 저자), 김지연 (한국과학기술원, 제2 저자), 이종언 (한국과학기술원, 제3 저자), Charles J. Norsigian (UCSD, 제4 저자), Bernhard O. Palsson (UCSD, 제5 저자) 및 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 6 명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 ‘석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제(과제책임자 KAIST 이상엽 특훈교수)의 지원을 받아 수행됐다.
2023.11.24 조회수 6495 -
“반도체로 양자컴퓨터를 모방하다” 신개념 확률론적 컴퓨팅 핵심소자 개발
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 산화나이오븀(NbO2) 의 확률적 금속-절연체 전이 현상을 이용한 차세대 확률론적 컴퓨팅의 핵심 반도체 소자를 개발했다고 23일 밝혔다.
최근 IoT (Internet of Things), 자율주행, 빅데이터, 인공지능으로 대표되는 초연결시대가 진행됨에 따라 다양한 제한 조건과 구성 요소들이 상호작용하는 상황에서 최적의 해결책을 신속하게 찾아내는 '조합최적화 문제’의 해결이 중요한 과제로 부상하고 있다. 예를 들면, 네비게이션에 활용되는 최적 경로 탐색과 같은 문제가 조합최적화 문제에 해당한다. 조합최적화 문제는 복잡도가 증가함에 따라 해답을 찾기가 급격히 어려워지는 특성을 갖기에, 이를 효과적으로 해결할 수 있는 신개념 컴퓨팅 기술이 요구된다. 양자컴퓨팅은 그 대표적인 예시이지만 간섭, 오류 수정, 안정성 등의 이유로 양자 컴퓨팅의 상용화에는 여전히 많은 어려움이 남아 있다.
확률론적 컴퓨터의 기본 소자는 피비트* (pbit)라고 불리는데, 확률론적 컴퓨터는 피비트의 확률적 특성을 이용한다는 점에서 양자컴퓨터와 유사하지만, 기존 반도체 기술로 제작이 가능하여 상용화 측면에서 보다 현실적인 기술이다.
*피비트: Probabilistic bit의 줄임 말로 기존 디지털 시스템에서 사용하는 0, 1의 비트 정보를 출력하지만 각 상태 출력이 고정적이지 않고 확률적인 기본 소자
김경민 교수 연구팀은 산화나이오븀 (NbO2) 재료가 갖는 금속-절연체 전이 현상이 특정 조건에서 확률적으로 발생할 수 있음을 최초로 발견하였으며, 이를 활용해 확률론적 컴퓨팅을 위한 피비트의 제작에 성공하였다. 연구팀에서 개발한 피비트는 비트 당 평균 128pJ의 에너지, 260ns의 속도로 비트를 발생시키며, 이는 기존 저항변화메모리 기반 피비트 기술에 비해 약 20% 에너지 소모가 적으며, 약 4천 배 빠르다.
이에 더하여, 해당 반도체 피비트를 기반으로 하는 확률론적 컴퓨팅 시스템을 설계하였으며, 실제로 조합최적화 문제를 해결하는 사례를 통해 개발한 소자의 실질적인 활용에 대한 가능성을 입증했다.
김경민 교수는 “확률적 신호를 기존 CMOS 기반 회로를 통해 발생시키기 위해서는 매우 복잡한 구조가 요구되는데, 이번 연구는 모트 전이라고 하는 금속-절연체 전이 현상을 통해 확률적 신호를 직접 출력하는 단일 반도체 소자를 구현했다는 점에 큰 의의가 있다”며 “이 기술은 기존 반도체 기술과 융합될 수 있어 양자컴퓨팅의 기능을 수행할 수 있는 현실적인 대안이 될 것”이라고 말했다.
이번 연구는 신소재공학과 이학승 박사과정 학생이 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications, IF: 16.6)’에 11월 8일 字 게재됐으며 한국연구재단 PIM인공지능반도체 사업, 나노종합기술원, 그리고 KAIST의 지원을 받아 수행됐다.
논문명: Probabilistic computing with NbOx metal-insulator transition-based self-oscillatory pbit, 논문링크: https://doi.org/10.1038/s41467-023-43085-6
2023.11.23 조회수 8680 -
그린수소 생산에 탁월한 전해질 신소재 개발
그린수소는 풍력, 태양광등 재생에너지를 이용하여 생산과정에서 이산화탄소 배출이 전혀 없는 궁극적인 청정 에너지원으로 각광을 받고 있다. 이러한 그린수소를 활용/생산하는 연료전지, 수전해 전지, 촉매 분야에 산소 이온성 고체전해질이 널리 사용되고 있다. 이러한 산소 이온 전도체들은 주로 700oC 이상의 고온에서 활용되는데 이 때문에 소자 내의 다른 요소들과의 바람직하지 않은 화학반응, 소재 응집, 열충격이 발생하거나 높은 유지비용이 요구되는 등의 문제가 발생하고 있다.
우리 대학 기계공학과 이강택 교수 연구팀이 미국 메릴랜드 대학 에릭 왁스만(Eric Wachsman) 교수 연구팀과 공동연구를 통해 기존 소재 대비 전도성이 140배 높은 산소 이온 전도성 고체전해질 개발에 성공했다고 22일 밝혔다.
개발된 신소재는 비스무트 산화물 기반으로 400oC에서 기존 지르코니아 소재의 700oC에 해당하는 높은 전도성을 보이며 중저온(600oC) 영역대에서 140배 이상 높은 이온전도도 나타냈다. 비스무트 산화물 산소 이온 전도체 소재는 중저온 영역대에서 상전이로 인해 이온전도도가 급격하게 감소한다는 문제가 있었으나, 이번 연구에서 개발된 산소 이온 전도체 신소재는 도핑을 통해 중저온 영역대에서도 1,000시간 이상 높은 이온전도도를 유지해 상용화 가능성을 크게 높였다.
또한, 공동연구팀은 원자단위 시뮬레이션 계산화학을 통해 도핑된 원소가 산소 이온 전도체 신소재의 성능 및 안정성을 향상하는 메커니즘을 규명했다. 개발된 신소재는 고체산화물 연료전지(SOFC)에 적용돼 학계에 보고된 소자 중 가장 높은 수준의 전력 생산(2.0 W/cm2, 600oC) 능력을 보였다. 그뿐만 아니라, 고체산화물 전해전지(SOEC)에도 적용돼 기존 대비 2배 높은 단위면적당 15.8 mL/min의 탁월한 그린 수소 생산 능력을 보이며, 해당 신소재의 실제 소자에의 적용 가능성을 증명했다.
이강택 교수는 “이번 연구에서 개발된 산소 이온 전도체 신소재는 중저온 영역대에서도 안정적으로 높은 전도도를 유지할 수 있어 세라믹 소자의 높은 작동온도를 획기적으로 낮추는 데 활용될 것으로 기대되며, 탄소중립 실현을 위한 에너지/환경 소자 상용화에 본 기술을 적용할 수 있을 것”이라며 연구의 의미를 강조했다.
기계공학과 유형민 박사과정, 정인철 박사, 장승수 박사과정이 공동 제1 저자로 참여했으며 한국에너지기술연구원 이찬우 박사 연구팀이 공동으로 참여한 이번 연구는 전 세계적으로 권위있는 국제 학술지인 ‘어드벤스드 머티리얼스(Advanced Materials)’ (IF : 29.4) 10월 17일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Lowering the Temperature of Solid Oxide Electrochemical Cells Using Triple-doped Bismuth Oxides).
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 수소에너지혁신기술개발사업과 나노 및 소재 기술개발사업의 지원으로 수행됐다.
2023.11.22 조회수 6491 -
인공지능으로 북한 등 경제지표 추정하다
유엔기구(UN)의 지속가능발전목표(SDGs)에 따르면 하루 2달러 이하로 생활하는 절대빈곤 인구가 7억 명에 달하지만 그 빈곤의 현황을 제대로 파악하기는 쉽지 않다. 전 세계 중 53개국은 지난 15년 동안 농업 관련 현황 조사를 하지 못했으며, 17개국은 인구 센서스(인구주택 총조사)조차 진행하지 못했다. 이러한 데이터 부족을 극복하려는 시도로, 누구나 웹에서 받아볼 수 있는 인공위성 영상을 활용해 경제 지표를 추정하는 기술이 주목받고 있다.
우리 대학 차미영-김지희 교수 연구팀이 기초과학연구원, 서강대, 홍콩과기대(HKUST), 싱가포르국립대(NUS)와 국제공동연구를 통해 주간 위성영상을 활용해 경제 상황을 분석하는 새로운 인공지능(AI) 기법을 개발했다고 21일 밝혔다. 연구팀이 주목한 것은 기존 통계자료를 기반으로 학습하는 일반적인 환경이 아닌, 기초 통계도 미비한 최빈국(最貧國)까지 모니터링할 수 있는 범용적인 모델이다.
연구팀은 유럽우주국(ESA)이 운용하며 무료로 공개하는 센티넬-2(Sentinel-2) 위성영상을 활용했다. 연구팀은 먼저 위성영상을 약 6제곱킬로미터(2.5×2.5㎢)의 작은 구역으로 세밀하게 분할한 후, 각 구역의 경제 지표를 건물, 도로, 녹지 등의 시각적 정보를 기반으로 AI 기법을 통해 수치화했다.
이번 연구 모델이 이전 연구와 차별화된 점은 기초 데이터가 부족한 지역에도 적용할 수 있게끔 인간이 제시하는 정보를 인공지능의 예측에 반영하는 `인간-기계 협업 알고리즘'에 있다. 즉, 인간이 위성영상을 보고 경제 활동의 많고 적음을 비교하면, 기계는 이러한 인간이 제공한 정보를 학습하여 각각의 영상자료에 경제 점수를 부여한다. 검증 결과, 기계학습만 사용했을 때보다 인간과 협업할 경우 성능이 월등히 우수했다.
이번 연구를 통해 연구팀은 기존 통계자료가 부족한 지역까지 경제분석의 범위를 확장하고, 북한 및 아시아 5개국(네팔, 라오스, 미얀마, 방글라데시, 캄보디아)에도 같은 기술을 적용하여 세밀한 경제 지표 점수를 공개했다. (그림 1) 이 연구가 제시한 경제 지표는 기존의 인구밀도, 고용 수, 사업체 수 등의 사회경제지표와 높은 상관관계를 보였으며, 데이터가 부족한 저개발국가에 적용 가능함을 연구팀은 확인했다.
이러한 변화탐지를 북한에 적용한 결과, 대북 경제제재가 심화된 2016년과 2019년 사이에 북한 경제에서 세 가지 경향을 발견할 수 있었다. 첫째, 북한의 경제 발전은 평양과 대도시에 더욱 집중되어 도시와 농촌 간 격차가 심화됐다. 둘째, 경제제재와 달러 외환의 부족을 극복하기 위해 설치한 관광 경제개발구에서는 새로운 건물 건설 등 유의미한 변화가 위성영상 이미지와 연구의 경제 지표 점수 변화에서 드러났다. 셋째, 전통적인 공업 및 수출 경제개발구 유형에서는 반대로 변화가 미미한 것으로 확인됐다.
연구에 참여한 우리 대학 전산학부·IBS 데이터사이언스그룹 CI 차미영 교수는 "전산학, 경제학, 지리학이 융합된 이번 연구는 범지구적 차원의 빈곤 문제를 다룬다는 점에서 중요한 의미가 있으며, 이번에 개발한 인공지능 알고리즘을 앞으로 이산화탄소 배출량, 재해재난 피해 탐지, 기후 변화로 인한 영향 등 다양한 국제사회 문제에 적용해 볼 계획이다ˮ 라고 말했다.
이 연구에는 경제학자인 우리 대학 기술경영학부 김지희 교수, 서강대 경제학과 양현주 교수, 홍콩과기대 박상윤 교수도 함께 참여하였다. 이들은 “이 모델은 저비용으로 개발도상국의 경제 상황을 상세하게 확인할 수 있어 국제개발협력(ODA) 사업에 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다”며 “이번 연구가 선진국과 후진국 간의 데이터 격차를 줄이고 유엔과 국제사회의 공동목표인 지속가능한 발전을 달성하는 데 기여할 수 있기를 바란다ˮ고 밝혔다.
위성영상과 인공지능을 활용한 SDGs 지표의 개발과 이의 정책적 활용은 국제적인 주목을 받고 있는 기술 분야 중 하나이며 한국이 앞으로 주도권을 가지고 이끌 수 있는 연구 분야이다. 이에 연구팀은 개발한 모델 코드를 무료로 공개하며, 측정한 지표가 여러 국가의 정책 설계 및 평가에 유용하게 사용될 수 있도록 앞으로도 기술을 개선하고 매해 새롭게 업데이트되는 인공위성 영상에 적용하여 공개할 계획이다.
한편 이번 연구 결과는 전산학부 안동현 박사과정, 싱가포르 국립대 양재석 박사과정이 공동 1저자로 국제 학술지 네이처 출판 그룹의 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 지난 10월 26일 자 게재됐다. (논문명: A human-machine collaborative approach measures economic development using satellite imagery, 인간-기계 협업과 위성영상 분석에 기반한 경제 발전 측정).
논문링크: https://www.nature.com/articles/s41467-023-42122-8
2023.11.21 조회수 6889 -
인공장기 생체 단백질 모방 금속 필름 개발
오랜 기간에 걸쳐 생체 구조체를 형틀로 삼아 다양한 무기물을 증착 및 성장시킴으로써 생체 모방 재료를 합성하는 연구들이 이루어져 왔는데, 이를 생체 형틀법이라고 한다. 이런 생체 형틀법은 생체에 있는 특정 구조체에 사용되어 오랜 시간 동안 에너지, 광학, 마이크로로봇, 의료 분야 등에 응용되어 왔다. 특히 생체 구조체를 사용하고 모방했다는 점에서 인체 내 활용이 용이하여 인공장기나 상처 치유 분야로 많이 연구되었다.
우리 대학 신소재공학과 장재범, 김일두 교수 연구팀이 생체 형틀법을 이용해 세포외 기질을 구성하는 여러 단백질 중 원하는 특정 단백질만을 선택해 해당 단백질 구조체를 모방한 금속 필름을 합성하고 전기 전달 특성을 확인하는 것에 성공했다고 16일 밝혔다.
세포외 기질이란 세포 밖에 존재하며 세포의 분화, 성장, 이동에 중요한 역할을 수행할 뿐만 아니라 생체 조직과 기관(organ)의 구조적·기계적 특성 유지에 필수적인 생체 구조물이다. 이러한 세포외 기질은 여러 단백질을 포함하며, 그 단백질 구조체를 원하는 형태로 변형하거나 최근에는 세포외 기질을 3D 프린팅을 위한 바이오잉크로 사용할 만큼 세포외 기질을 다루는 많은 기술 개발이 진행되고 있다. 따라서 세포외 기질은 생체 형틀법을 통해 다양한 구조의 재료 합성에 이용될 수 있지만, 현재까지 관련된 연구는 많이 이뤄지지 않았다.
연구팀은 2022년 항체(Antibody)를 활용한 신개념 생체 형틀법인 `항체 유도 생체 형틀‘을 개발해 최초로 다세포 생물 내부에 있는 특정 단백질 구조체를 모방한 금속 구조체를 합성하는 데 성공했다. 이번 연구에서는 이전 연구를 세포외 기질로 확장해 세포를 지탱하는 구조체를 구성하는 단백질 중 피브로넥틴(fibronectin)을 표적 단백질로 삼아 그물형 금속 필름 제작에 성공했다.
연구팀은 이에 더 나아가 합성한 그물형 금속 필름에 추가적 처리를 통해 금속을 통한 전기 전달이 가능하도록 만들었다. 이를 기반으로 물을 전기 분해하여 수소를 생산하거나, 또는 수소와 금속간 화학적 반응을 통해 수소를 검출할 수 있는 센서로 활용할 수 있었다.
해당 기술은 다양한 생물의 세포외 기질에도 적용 가능할 것으로 예상되어 더 큰 규모나 더 복잡한 생체 모방 재료 합성도 가능할 것으로 생각된다. 또한, 원하는 형태로 세포외 기질을 패턴화 및 정렬함으로써 본 기술로 전기 회로 제작도 가능할 것으로 생각된다.
우리 대학 신소재공학과 송창우 박사과정, 안재완 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)'에 10월 18일 자로 온라인 공개되었으며, 전면 표지 논문(Front Cover)으로 선정됐다. (논문명 : Metallization of Targeted Protein Assemblies in Cell-Derived Extracellular Matrix by Antibody-Guided Biotemplating).
제1 저자인 송창우 박사과정은 "이번 연구는 기존에 개발한 항체 유도 생체 형틀법을 세포외 기질로 확장함으로써 합성된 생체 모방 재료가 더 다양한 분야에 활용 가능하다는 것을 보였다ˮ 라며 "이를 기반으로 조직 수준의 세포외 기질 및 원하는 형태로 변형된 세포외 기질을 이용해 조직 공학(Tissue engineering) 및 생체 조직 제조(Biofabrication)으로 활용 범주를 넓힐 수 있을 것이다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 과학난제도전 융합연구개발사업, 웨어러블 플랫폼소재 기술센터, 우수신진연구사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
2023.11.17 조회수 5828