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독립적으로 더 스마트해진 ‘도커SSD’ 개발
정보를 저장하는 솔리드 스테이트 드라이브(Solid-Sate Drive, SSD)가 컴퓨터 없이도 데이터 처리가 가능한 독립 서버로 운영이 가능해지며 편리성이 극대화되고 데이터의 탄소 배출량도 획기적으로 감소시킬 수 있는 새로운 형태의 스마트 SSD로 개발됐다.
우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)이 물리적 장치의 실행이 아닌 가상으로 데이터 처리와 운영이 되는 `도커(Docker)' 개념을 적용한 새로운 고성능·저전력 메모리 (PIM, Processing-In-Memory) 모델 중 하나인 `도커SSD'를 개발했다고 27일 밝혔다.
스마트 SSD는 여러 가지 데이터를 처리하는 프로그램들을 데이터가 실제 존재하는 스토리지 근처에서 실행할 수 있게 함으로써 데이터 이동에 불필요한 에너지 및 전력 소모를 줄이고 고성능 결과를 얻게 하는 기술로 오랫동안 다양한 곳에 적용을 시도해 왔다. 하지만 기존 데이터 처리 프로그램을 SSD 제조사별로 그리고 장치가 제공하는 환경별로 모두 수정하고 새로 만들어야 하는 문제 때문에 스마트 SSD를 다양한 환경과 데이터 처리 응용에 적용하는 것에 한계가 존재했다. 이러한 한계를 극복하고자 KAIST 연구팀은 스마트 SSD의 제조사나 장치 환경에 관계 없이 현존하는 여러 가지 프로그램들을 그대로 스토리지에 이식하여 실행할 수 있는 도커SSD를 개발하였다.
이를 위해 정명수 교수 연구팀은 사용자들에게 데이터 처리 기술 중 편의성을 제공하는 방법으로 `컨테이너'를 주목했다. 컨테이너는 응용 프로그램과 해당 프로그램 실행에 필요한 라이브러리를 모두 포함한 소프트웨어 패키지로, 외부의 환경에 구애받지 않고, 컨테이너 내부적으로 독립적인 실행 환경을 운용할 수 있게 해준다.
연구팀이 개발한 도커SSD는 가상화 운영체제 환경인 *도커(Docker)를 스토리지 내부에서 실행할 수 있는 특허 기술을 적용해 호스트로부터 요청받은 컨테이너 단위의 작업을 처리한다. 사용자들은 메모리/스토리지 제조사에 영향을 받지 않고 다양한 응용 프로그램을 스토리지 내부에서 실행할 수 있다. 또한, 외부와 독립적인 실행 환경을 제공하는 컨테이너의 특성 덕분에, 사용자들이 기존 응용 프로그램의 소스 코드를 수정할 필요조차 없어져 사용자 편의성이 극대화된다.
☞ 도커(Docker): 리눅스 컨테이너를 만들고 사용할 수 있도록 하는 컨테이너화 기술
연구팀은 일반적으로 SSD 장치에 접근하기 위해 사용되는 스토리지 프로토콜과, 도커 소프트웨어 동작의 기반이 되는 네트워크 관련 프로토콜이 서로 호환되지 않는다는 점을 극복하기 위해 스토리지 프로토콜을 통해 네트워크 관련 메시지를 전송할 수 있는 새로운 인터페이스를 독자 개발했다. 또한, 컨테이너 및 도커를 실행하기 위해서 기존 운영체제를 경량화하여 도커SSD 내부에 통합했다. 마지막으로, 스토리지에 내재된 저사양 프로세서를 활용하여 작업을 처리할 경우 성능이 저하될 수 있다는 점을 착안하여 자체 제작한 저전력 하드웨어 가속 모듈을 활용하여 네트워크 및 입출력 관련 동작을 가속함으로써 문제를 해결했다.
연구팀은 도커SSD에 적용한 운영체제 수준 가상화의 실효성 검증을 통해 현재 학계에서 가장 자주 사용되는 스토리지 기반 모델보다도 데이터를 2배 빠르게 처리하면서 전력 소모 또한 약 2배 감소시킴을 확인했다.
정명수 교수는 "불필요한 데이터 이동을 최소화하여 빠르면서 에너지 절약에 최적화된, 동시에 사용자 입장에서 편리하면서도 우수한 호환성을 가진 메모리 모델을 확보했다ˮ며 "고성능·저전력 메모리 모델인 도커SSD는 빠르게 확장하고 있는 국내·외 데이터센터 운영 기업/기관에 실용화되어 탄소중립에 기여할 수 있을 것ˮ이라 말했다.
이번 연구는 스코틀랜드 에든버러에서 오는 2024년 3월에 열릴 컴퓨터 구조 분야 최우수 학술대회인 `국제 고성능 컴퓨터 구조 학회(IEEE International Symposium on High Performance Computer Architecture, HPCA)'에 관련 논문(논문명: DockerSSD: Containerized In-Storage Processing and Hardware Acceleration for Computational SSDs)으로 발표될 예정이다.
한편 해당 연구는 KAIST 교원창업 회사인 파네시아(https://panmnesia.com)와 정보통신기획평가원등의 연구 지원을 받아 진행됐다.
2023.11.27
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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
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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
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이행 호염구, 알레르기 매개 세포에 대한 새로운 이해
우리 대학 생명과학과 강석조 교수 연구팀이 알레르기를 매개하는 중요한 면역세포인 호염구의 새로운 전구세포를 발견하고, 호염구 말단 분화단계에서 그 고유 기능을 획득하는 데 중요한 전사인자를 규명했다고 7일 밝혔다.
호염구(basophil)는 체내에 극소수로 존재하는 백혈구지만, 알레르기와 같이 제2형 면역 반응으로 매개되는 질환의 주된 작용 세포다. 호염구의 혈액 내 증감을 통해서 알레르기 반응 정도를 판별할 수 있고, 질환의 면역 반응의 중증도에도 영향을 미친다. 호염구는 인체 내로 유입된 알레르기 유발 물질에 특이적인 Immunoglobulin E (IgE)에 대한 수용체를 통해 활성화되면 탈과립(degranulation)과 면역조절 물질인 사이토카인(cytokine)을 비롯해 다양한 염증 유도 물질들을 분비한다. 이를 통하여 호염구는 알레르기 반응을 매개하고 다른 면역세포들의 침윤을 도와 염증 반응을 심화시킨다. 하지만, 이러한 호염구의 초기 분화 과정 연구에 비해 그 고유 기능을 획득하는 말단 분화 과정과 이를 조절하는 인자에 대해서는 알려진 바가 없었다.
강 교수 연구팀은 마우스 골수 내에서 호염구 전구세포(basophil progenitor, BaP)가 세포분열이 없는 최종 분화단계의 성숙한 호염구(mature basophil)로 분화하는 과정 중간에 위치한, 세포분열 능력을 보유한 새로운 전구세포를 발견하였으며 그 특성을 다양한 실험으로 규명하고 ‘이행 호염구(transitional basophil, tBaso)’로 명명하였다. 이행 호염구의 발견을 통하여 강 교수팀은 호염구의 분화과정에서 변화하는 유전자 발현을 더욱 세밀하게 분석할 수 있었으며 세포분열 및 주기 조절과 호염구의 고유한 기능의 조절에 관계하는 유전자의 발현은 분화단계에 따라 다르게 조절됨을 확인하였다.
이어, 호염구의 분화단계에 따라 발현이 변화하는 전사인자 NFIL3를 확인하였고, NFIL3 단백질이 호염구의 말단 분화단계에서 IgE 수용체 활성화에 따라 유도된 호염구의 기능적 특징을 부여하는 중요 인자임을 규명하여 보고하였다. 또한, 호염구 특이적으로 NFIL3가 결손된 마우스를 이용하여, 호염구 내 NFIL3 단백질이 아토피성 피부 질환의 염증 반응을 조절함을 밝혔다.
연구팀은 이행 호염구가 성숙 호염구에 비해 사이토카인 생성 능력이 뛰어남을 추가로 확인하였으며, 사이토카인 자극의 종류에 따라 다른 종류의 제2형 면역반응 사이토카인을 생성함을 밝혔다. 이러한 차별적 사이토카인 생성 능력은 호염구에서는 최초로 발견된 것으로, 추후 호염구 매개 질환에서 그 작용기전을 설명하는 데 중요한 지식을 제공할 것으로 기대한다.
강석조 교수는 “호염구의 말단 분화과정의 중요 전구세포를 발견하고 호염구의 기능적 전문성을 획득하는 다이나믹한 과정을 밝힌 연구”라고 언급하면서, “본 연구를 통해 얻은 새로운 지식은 호염구가 매개하는 알레르기 질환에 대한 이해와 치료제 개발에 활용될 것으로 기대한다”고 전했다.
이번 연구는 면역학 및 알레르기 분야의 세계 최고 국제 학술지 ‘알레르기 및 임상면역학 저널 (The Journal of Allergy and Clinical Immunology)’에 10월 1일 字 온라인판에 게재됐다 (논문명: The transcription factor NFIL3/E4BP4 regulates the developmental stage-specific acquisition of basophil function). KAIST 생명과학과 강석조 교수 연구팀 박지연 박사, 조유리 박사(現 LG화학)가 공동 제1 저자로 연구를 주도하였고, 바이오및뇌공학과 양동찬 박사, 생명과학과 양한슬, 이대엽 교수팀, RIKEN Masato Kubo 교수 연구팀이 함께 참여하였다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 선도연구센터사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.11.07
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변화된 데이터에서 인공지능 공정성 찾아내다
인공지능 기술이 사회 전반에 걸쳐 광범위하게 활용되며 인간의 삶에 많은 영향을 미치고 있다. 최근 인공지능의 긍정적인 효과 이면에 범죄자의 재범 예측을 위해 머신러닝 학습에 사용되는 콤파스(COMPAS) 시스템을 기반으로 학습된 모델이 인종 별로 서로 다른 재범 확률을 부여할 수 있다는 심각한 편향성이 관찰되었다. 이 밖에도 채용, 대출 시스템 등 사회의 중요 영역에서 인공지능의 다양한 편향성 문제가 밝혀지며, 공정성(fairness)을 고려한 머신러닝 학습의 필요성이 커지고 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 학습 상황과 달라진 새로운 분포의 테스트 데이터에 대해서도 편향되지 않은 판단을 내리도록 돕는 새로운 모델 훈련 기술을 개발했다고 30일 밝혔다.
최근 전 세계의 연구자들이 인공지능의 공정성을 높이기 위한 다양한 학습 방법론을 제안하고 있지만, 대부분의 연구는 인공지능 모델을 훈련시킬 때 사용되는 데이터와 실제 테스트 상황에서 사용될 데이터가 같은 분포를 갖는다고 가정한다. 하지만 실제 상황에서는 이러한 가정이 대체로 성립하지 않으며, 최근 다양한 어플리케이션에서 학습 데이터와 테스트 데이터 내의 편향 패턴이 크게 변화할 수 있음이 관측되고 있다.
이때, 테스트 환경에서 데이터의 정답 레이블과 특정 그룹 정보 간의 편향 패턴이 변경되면, 사전에 공정하게 학습되었던 인공지능 모델의 공정성이 직접적인 영향을 받고 다시금 악화된 편향성을 가질 수 있다. 일례로 과거에 특정 인종 위주로 채용하던 기관이 이제는 인종에 관계없이 채용한다면, 과거의 데이터를 기반으로 공정하게 학습된 인공지능 채용 모델이 현대의 데이터에는 오히려 불공정한 판단을 내릴 수 있다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 먼저 `상관관계 변화(correlation shifts)' 개념을 도입해 기존의 공정성을 위한 학습 알고리즘들이 가지는 정확성과 공정성 성능에 대한 근본적인 한계를 이론적으로 분석했다. 예를 들어 특정 인종만 주로 채용한 과거 데이터의 경우 인종과 채용의 상관관계가 강해서 아무리 공정한 모델을 학습을 시켜도 현재의 약한 상관관계를 반영하는 정확하면서도 공정한 채용 예측을 하기가 근본적으로 어려운 것이다. 이러한 이론적인 분석을 바탕으로, 새로운 학습 데이터 샘플링 기법을 제안해 테스트 시에 데이터의 편향 패턴이 변화해도 모델을 공정하게 학습할 수 있도록 하는 새로운 학습 프레임워크를 제안했다. 이는 과거 데이터에서 우세하였던 특정 인종 데이터를 상대적으로 줄임으로써 채용과의 상관관계를 낮출 수 있다.
제안된 기법의 주요 이점은 데이터 전처리만 하기 때문에 기존에 제안된 알고리즘 기반 공정한 학습 기법을 그대로 활용하면서 개선할 수 있다는 것이다. 즉 이미 사용되고 있는 공정한 학습 알고리즘이 위에서 설명한 상관관계 변화에 취약하다면 제안된 기법을 함께 사용해서 해결할 수 있다.
제1 저자인 전기및전자공학부 노유지 박사과정 학생은 "이번 연구를 통해 인공지능 기술의 실제 적용 환경에서, 모델이 더욱 신뢰 가능하고 공정한 판단을 하도록 도울 것으로 기대한다ˮ고 밝혔다.
연구팀을 지도한 황의종 교수는 "기존 인공지능이 변화하는 데이터에 대해서도 공정성이 저하되지 않도록 하는 데 도움이 되기를 기대한다ˮ고 말했다.
이번 연구에는 노유지 박사과정이 제1 저자, 황의종 교수(KAIST)가 교신 저자, 서창호 교수(KAIST)와 이강욱 교수(위스콘신-매디슨 대학)가 공동 저자로 참여했다. 이번 연구는 지난 7월 미국 하와이에서 열린 머신러닝 최고권위 국제학술 대회인 `국제 머신러닝 학회 International Conference on Machine Learning (ICML)'에서 발표됐다. (논문명 : Improving Fair Training under Correlation Shifts)
한편, 이 기술은 정보통신기획평가원의 지원을 받은 `강건하고 공정하며 확장가능한 데이터 중심의 연속 학습' 과제 (2022-0-00157)와 한국연구재단 지원을 받은 `데이터 중심의 신뢰 가능한 인공지능' 과제의 성과다.
2023.10.30
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비정상 단백질 처리에 관여하는 새로운 인자 발견
우리 대학 생명과학과 김윤기 교수, 조원기 교수 공동연구팀이 비정상 단백질을 처리하기 위해 형성되는 응집체의 형성 경로를 촉진하는 새로운 인자를 규명했다고 밝혔다.
김윤기 교수, 조원기 교수 공동연구팀은 비정상 단백질 처리경로에서 YTHDF2 단백질이 UPF1을 통해 기존에 알려진 CTIF, eEF1A1, 디낵틴1(Dynactin1) 복합체와 상호작용하며, 비정상 단백질을 비정상 단백질 집합소인 애그리좀(aggresome)으로 수송하는 경로를 조절한다고 밝혔다. 비정상 단백질 처리경로에 관여하는 새로운 인자를 규명하고, 단백질 품질검증에서 중요한 역할을 한다는 사실을 밝힘으로써 비정상 단백질에 의해 야기 되는 퇴행성 신경질환의 치료제 개발에 기여할 것으로 기대된다.
생명과학과 황현정 박사, 박태림 박사과정, 김형인 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 10월 6일 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature communications)'에 게재됐다.
인간의 몸에서는 다양한 생명 활동을 위해 끊임없이 새로운 단백질이 생성되고 사라진다. 단백질 형성과정에서 정상적인 단백질뿐만 아니라 비정상적인 단백질이 형성되기도 한다. 새롭게 형성되는 단백질의 품질검증은 정상적인 생명 활동에 매우 중요하다. 비정상적인 단백질의 축적은 다양한 질환을 일으킬 수 있다.
비정상 단백질 처리경로는 CTIF, eEF1A1, 디낵틴1 복합체와 UPF1이 관여하며 비정상 단백질을 애그리좀으로 수송한다. 이와 같은 비정상 단백질 응집체는 특히 치매, 파킨슨병 등 퇴행성 신경질환 환자의 뇌에서 많이 발견된다.
mRNA에는 전사 후 변형 과정을 통한 다양한 mRNA 변형이 일어난다. mRNA 변형은 mRNA 품질검증, 단백질 번역 등 다양한 mRNA 대사에 중요하다. 그 중 m6A(N6-메틸아데노신)는 mRNA 내부에 가장 많이 존재하는 mRNA 변형으로 알려져 있다.
m6A는 다양한 인식 단백질에 의해 인식되며, 어떤 단백질에 의해 인식되는가에 따라 다양한 mRNA 대사에 영향을 준다. 그 중 YTHDF2 단백질은 m6A 인식 단백질로써 UPF1과 상호작용하며 RNA 분해경로를 조절한다.
연구팀은 YTHDF2 단백질이 기존 연구에서 밝혀진 mRNA 분해경로뿐만 아니라 비정상 단백질 처리경로를 조절한다는 사실을 밝혔다.
연구 결과, YTHDF2 단백질은 m6A RNA와 독립적으로 비정상 단백질 처리경로에서 애그리좀 형성을 조절했다. 면역 침강반응에서 YTHDF2 단백질은 UPF1과의 상호작용을 통해 CTIF, eEF1A1, 디낵틴1으로 이루어진 복합체에 합류하여 복합체와 모터 단백질 디네인(Dynein) 사이의 상호작용을 조절했다.
복합체와 YTHDF2 단백질이 상호작용하지 못하는 경우 애그리좀이 잘 형성되지 않았으며, 그로 인한 세포 사멸이 촉진됐다. 이는 YTHDF2 단백질이 비정상 단백질 처리경로의 핵심 단백질임을 나타낸다.
또한, 연구팀은 단일입자추적(Single-particle imaging) 기법, 초고해상도 이미징(Super-resolution imaging) 기법을 사용하여 YTHDF2 단백질이 없는 경우 비정상 단백질의 수송 속도가 느려지며, 애그리좀이 비정상적인 형태로 형성된다는 것을 입증했다.
비정상 단백질 처리경로에 관여하는 새로운 인자를 규명하고 기존에 알려져 있던 인자들과의 관계를 밝힘으로써 비정상 단백질에 의해 야기 되는 퇴행성 신경질환의 치료제 개발에 기여할 것으로 기대된다.
한편 이번 연구는 한국연구재단과 서경배과학재단의 지원을 받아 수행됐다.
2023.10.12
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유독물질 뺀 초고해상도 QLED 신기술 개발
디스플레이 패널에 쓰이는 차세대 발광소재로 양자점(Quantum dot)이 각광을 받고 있다. 특히, 카드뮴이나 납과 같은 유독성 물질을 포함하지 않는 친환경 인듐 포스파이드(InP) 양자점이 주목을 받고 있으나 현재 기술로는 초고해상도 구현이 어려워 양자점 LED(QLED) 디스플레이 및 안경형 증강현실/가상현실 기기 적용에 있어 한계를 지닌다.
우리 대학 신소재공학과 조힘찬 교수 연구팀이 친환경 InP 양자점의 우수한 광학적 특성을 유지하며 초고해상도 패턴을 제작하는 신기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
현재, 국제 유해물질 제한지침 (RoHS, Restriction of Hazardous Substances) 규정을 만족하지 못하는 제품은 많은 나라에서 판매가 금지되므로, 최근 많은 디스플레이 기업은 환경친화적인 특성을 갖춘 InP 양자점을 디스플레이에서의 빛 방출 소재로 채택하여 TV 등 중대형 디스플레이에 적용하기 시작하였다.
그러나 InP 양자점은 외부 환경에 매우 민감한 성질을 가지고 있어 픽셀을 만드는 패터닝 공정 적용시 소재의 광학적 특성이 크게 저하되는 단점이 있어 우수한 광학적 및 전기적 특성이 동시에 요구되는 QLED 디스플레이나, 기존 TV 대비 수십배의 초고해상도를 필요로 하는 안경형 증강현실/가상현실 기기 적용에 어려움이 있었다.
조 교수 연구팀은 자외선을 받으면 산을 발생시키는 광산 발생기(photoacid generator)의 원리를 활용하여 초미세 양자점 패턴을 제작하였다. 양자점이 자외선을 받은 경우, 생성된 산에 의해 양자점 표면이 변화하면서 자외선을 받지 않은 부분 대비 용해도 차이가 생겨 패턴 형성이 가능해지는 원리이다.
연구팀은 패터닝시 손상된 InP 양자점의 발광 효율을 획기적으로 높일 수 있는 양자점 표면 치료법을 개발하였다. 양자점에는 양자점을 둘러싸고 있는 표면 리간드(ligand)들이 있는데, 이 리간드들에 의해 양자점의 발광 효율이 큰 영향을 받는다. 연구팀은 친환경 InP 양자점의 표면 리간드를 개질할 수 있는 맞춤형 후처리 공정을 개발하였고, 이를 통해 최종적으로 높은 발광 효율을 가지는 1 마이크로미터(μm)급 초미세 양자점 패턴을 구현할 수 있었다. 이는 기존의 디스플레이 (TV, 스마트폰, 모니터 등)에서 일반적으로 요구되는 픽셀 너비와 비교했을 때 수십 배 작은 패턴으로 증강현실/가상현실 기기 적용 가능성을 크게 높였다고 할 수 있다.
또한 연구팀은 정밀한 분석을 통해 개발된 광산 발생기 기반의 패터닝 기술의 반응 원리를 규명했고, 개발된 기술이 양자점 LED나 대면적 공정에 쉽게 적용될 수 있음을 증명하였다.
조힘찬 교수는 “이번에 개발한 친환경 InP 양자점 패터닝 기술은 높은 발광 효율과 초고해상도 패턴 제작을 동시에 가능하게 하여 차세대 양자점 LED 기반 디스플레이, 증강현실 기기, 이미지 센서 등 다양한 산업에 실제로 적용될 수 있을 것으로 기대하고 있다”라고 언급했다.
KAIST 신소재공학과 이재환 석사과정 학생이 제1 저자로, 미국 시카고 대학교의 Dmitri V. Talapin 교수가 공동교신저자로, KAIST 생명화학공학과 이도창 교수 연구팀이 공동저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `에이씨에스 에너지 레터스 (ACS Energy Letters)' 에 출판됐다. (논문명 : Direct Optical Lithography of Colloidal InP-Based Quantum Dots with Ligand Pair Treatment)
한편 이번 연구는 한국연구재단 및 삼성전자, 중소벤처기업부 그리고 KAIST의 지원을 받아 수행됐다.
2023.09.26
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고용량 배터리 수명 증대 영상화하다
전기자동차에서 볼 수 있는 고용량 배터리에 사용되고 있는 실리콘 활물질은 기존 음극 활물질인 흑연 대비 높은 용량 값(4200 mAh/g)을 갖고 있으나, 충전 및 방전 간 400%에 달하는 높은 부피 팽창/수축률이 배터리 수명에 악영향을 미치고 있다. 이를 해결하기 위해서 단일벽 탄소나노튜브를 소량 첨가해 수명 특성이 향상되는 결과를 얻었는데, 이런 향상이 어떻게 가능한지 나노스케일에서 영상화한 연구 결과가 공개됐다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 LG에너지솔루션과 협업해 배터리의 수명 특성 향상 메커니즘 영상화 결과를 국제학술지‘에이씨에스 에너지 레터스(ACS Energy Letters, Impact Factor: 22)’에 게재했다고 19일 밝혔다. (논문명: Spatially Uniform Lithiation Enabled by Single-Walled Carbon Nanotubes)
연구팀은 이전에는 실리콘 활물질이 충·방전을 거치면서 전자 전도 네트워크가 열화되는 과정을 영상화하였는데, 이번 연구에서는 단일벽 탄소나노튜브의 존재로 인해서 그 형태를 유지하고 있는 전자전도 네트워크가 활물질 내에 균일한 충·방전이 가능하도록 기능하고 있음을 보여 수명 증대 메커니즘을 검증했다.
구체적으로 연구팀은 원자간력 현미경(Atomic Force Microscopy) 기반의 켈빈 프루브 현미경(Kelvin Probe Force Microscopy)를 이용해 1회 및 90회 충·방전 싸이클 후의 전극 내 천연흑연과 실리콘 산화물 입자에서의 표면 전위를 측정 및 영상화했다. 이를 통해 단일벽 탄소나노튜브(Single-Walled Carbon Nanotube, SW-CNT)가 첨가된 전극에서는 활물질 내 표면 전위가 균일하게 분포하고 있는 반면, 첨가되지 않은 기존 전극의 경우에는 90회 충·방전 후에 불균일한 표면전위를 보여, 전자 전도 네트워크가 제대로 기능을 발휘하지 않아 불균일한 충·방전이 됨을 연구팀은 확인했다.
이처럼 활물질 내부의 표면 전하를 영상화할 수 있는 기술은 실리콘 활물질 뿐만 아니라, 다양한 전극 시스템에 적용될 수 있으며, 향후 배터리 충전 및 방전 상태 균일성을 확인하고 수명 향상 연구로 발전할 수 있다.
이번 연구의 제1 저자인 신소재공학과 박건 연구원은 “충·방전 시 수반되는 실리콘 계열 활물질의 급격한 부피 변화에도 불구하고 가느다란 탄소나노튜브가 전자 전도 채널을 유지하고 이로 인해 전극 내에 균일한 충·방전을 가능케하는 것이 매우 신기한 일이었는데, 이를 나노스케일에서 직접 영상화해 그 역할을 미시세계에서 이해할 수 있었던 것이 큰 의미가 있다”라고 말했다. 교신 저자인 홍승범 교수는 “원자간력 현미경을 활용해서 나노스케일에서 일어나는 전기화학적인 현상을 영상화하고 이를 통해서 배터리 성능 및 수명을 향상할 수 있는 혁신적인 아이디어를 창출할 수 있게 되어 매우 기쁘다”라고 말했다.
이번 연구는 LG에너지솔루션, LG에너지솔루션-KAIST Frontier Research Lab.과 KAIST 글로벌 특이점 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.09.19
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3차원 구강 스캐닝을 휴대용 카메라로?
치과 치료를 위해 치아 및 구상조직 형태의 석고 등으로 모형을 만드는 인상채득(Impression)을 디지털 방식으로 간편하게 수행할 수 있는 3D 구강 스캐너가 최근 주목받고 있다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀이 3차원 구강 스캐닝에 적합한 휴대형 라이트필드 카메라를 개발하는 데 성공했다고 6일 밝혔다.
기존 구강 스캐너는 큰 크기와 낮은 정확도로 인해 여전히 사용 빈도가 낮아, 적용 범위를 넓히고 실용적인 사용을 위해서는 소형화와 손움직임에 의한 동작 잡음 개선 등이 필요한 상황이다.
이미지 센서의 픽셀에 도달하는 빛의 세기만을 기록하는 일반적인 카메라와 달리 라이트필드 카메라 (light-field camera)는 *마이크로렌즈 어레이를 이미지센서 앞에 배치하여 들어오는 빛의 방향을 구분한다. 따라서, 한 번의 촬영으로 3차원 광학이미지를 획득할 수 있을 뿐만 아니라 간단한 구조를 가지기 때문에 초소형 제작이 가능하다.
☞ 마이크로렌즈 어레이(microlens arrays): 수십에서 수백 마이크로미터 정도 직경의 미세렌즈를 배열하여 만든 광학 소자
연구팀은 3차원 구강 스캐닝을 위해 주 렌즈, 고체 잠입 마이크로렌즈 어레이, 이미지센서 등을 이용한 동작잡음이 없는 초소형 고심도 라이트필드 카메라 (deep focus light-field camera)를 설계·제작했다. 핵심아이디어는 저굴절률의 고분자 코팅을 통해 마이크로렌즈의 초점거리를 향상한 고체 잠입 마이크로렌즈다. 제작된 라이트필드 카메라는 피사계 심도가 높아, 손떨림에도 둔감하고, 한 번 촬영으로 더 많은 3차원 영상정보를 쉽게 획득할 수 있다.
연구팀은 설계한 라이트필드 카메라 기반의 구강 스캐너를 이용한 휴대 촬영을 통해 손동작 잡음 없이 구강 모형의 3차원 재구성 영상 획득에 성공했다. 특히, 큰 피사계 심도를 가져 쉬운 휴대 작동이 가능하고 고대비 이미지를 획득해 높은 3차원 재구성 정확도를 보인다. 이를 통해 기존 구강 스캐너에서 주로 쓰이는 복잡한 광학계가 아닌 소형화에 적합한 간단한 구조의 라이트필드 카메라를 이용해 높은 정확도의 3차원 구강 스캐닝이 가능함을 연구팀은 확인했다.
정기훈 교수는 “연구팀이 개발한 라이트필드 카메라는 구강 스캐닝 뿐만 아니라 생체 내 3차원 이미징을 위한 새로운 플랫폼으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다”며 “내시경, 현미경 등의 다양한 바이오·의료분야는 물론 3차원 산업용 검사장비에 활용하게 될 것”이라고 연구의 의미를 설명했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 권재명 박사과정 학생이 주도한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `에이피엘 바이오엔지니어링(APL Bioengineering)'에 최근 게재됐다. (논문명: Deep focus light-field camera for handheld 3D intraoral scanning using crosstalk-free solid immersion microlens arrays).
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 및 ㈜바텍의 지원을 받아 수행되었고, ㈜마이크로픽스 (연구실 창업)을 통해 기술사업화를 진행 중이다.
2023.09.06
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차세대소형위성 2호 성공적 관측영상 공개
우리 대학은 지난 5월 25일 나로우주센터에서 발사된 누리호 3차 주탑재 위성인 차세대소형위성 2호에 대한 초기 운영을 완수했다고 5일 밝혔다.
차세대소형위성 2호는 2023년 5월 25일 18시 24분에 발사된 후 고도 550km 궤도에 안착했으며, KAIST는 지난 3개월 동안 차세대소형위성 2호에 대한 초기 운영을 통해 위성 본체, 탑재체, 지상국 전반에 걸친 기능 점검과 시스템 안정화 및 탑재체 시험 관측을 모두 수행했다.
초기 운영 기간 중 KAIST 인공위성연구소는 주 탑재체인 ‘영상레이다 (SAR: Synthetic Aperture Radar)’로 전 세계 여러 곳을 시험 촬영하는 데 성공했으며, 초기 운영 종료 시점에 즈음하여 대표적인 시험 관측 영상을 공개했다.
영상레이다는 전파를 지상으로 쏜 후 지상에서 산란되어 되돌아온 전파를 수신하여 신호처리를 통해 영상을 얻기 때문에 주·야간 빛의 영향을 받지 않으며 구름 등 기상 상황과 관계없이 지상관측을 수행할 수 있다. 공개된 시험 관측 영상은 초기 운영 기간 중 영상레이다 탑재체 시험 운영 과정에서 촬영된 영상으로서, 가시광선이 아닌 마이크로파(microwave)로 바라본 세상을 담고 있는 것이 특징이다.
또한 초기 운영 기간 중 과학 탑재체 ‘레오도스 (LEO-DOS)’의 기능을 점검하고 정상적인 작동상태를 확인하였으며, 시험 운영을 통해 우주방사선 관측자료를 확보했다. 한국천문연구원(원장 박영득)이 개발한 근지구궤도 우주방사선 관측장비 ‘레오도스 (LEO-DOS: Low-Earth Orbit space radiation DOSimeter)’가 시험 운영기간 동안 획득한 전 지구 우주방사선 등가선량 지도를 공개했다.
아울러 KAIST 인공위성연구소는 초기 운영 기간 중 산·학·연에서 국산화한 핵심기술검증 탑재체 4종 (① GPS·Galileo 복합 항법 수신기, ② 상변환 물질을 이용한 열 제어장치, ③ X-대역 GaN기반 전력증폭기, ④ 태양전지배열기)에 대한 시험 운영을 통해 모든 탑재체가 정상적으로 작동함도 확인했다.
첫 번째, 항법위성으로부터 신호를 획득해 궤도를 돌고 있는 차세대소형위성 2호의 위치와 속도를 측정하는 ‘GPS·Galileo 복합 항법 수신기((주) 두시텍 개발)’의 모든 기능이 정상적임을 확인하였다. 두 번째, ‘상변환 물질을 이용한 열 제어장치(한국공학대 개발)’에 대한 작동시험 결과 등온 축열 기능을 이용해 열교환을 수행하고 위성 내부 고발열 유닛 온도를 일정하게 유지하는 열제어 기능이 정상 작동함을 확인했다. 세 번째, ‘X-대역 전력증폭기(한국전자통신연구원 개발)’의 상태 정보를 점검하고, 탑재된 전용 안테나를 통해 방사한 X-대역 시험 신호를 지상의 추적안테나로 수신함으로써 전력증폭기가 정상적으로 작동하고 있음을 확인하였다. 네 번째, ‘태양 전지 배열기(KAIST 개발)’가 임무 궤도에서 생성하는 전압과 전류 검침 정보를 통해 우주에서 정상적으로 전력을 생산함을 확인했다.
KAIST 인공위성연구소는 차세대소형위성 2호 발사 후 3개월간의 초기 운영을 완수함에 따라, 이후 영상레이다 탑재체에 대한 기술 검증 임무와 과학 탑재체 및 핵심 기술 검증 탑재체에 대한 정상 임무에 돌입할 예정이다.
영상레이다 탑재체는 향후 8개월간 추가적인 기술 검증을 거친 후 정상 임무를 통해 본격적으로 활용될 예정이다. 추가 기술 검증 기간에는 영상레이다에 대한 기술 시험 운영과 검보정을 수행하게 된다. 기술검증을 최종 완료한 후 정상 임무를 통해 북극 해빙 변화 탐지, 산림변화 탐지 및 해양 환경오염 탐지 등에 활용될 영상레이다 관측 자료를 제공할 예정이다.
KAIST 인공위성연구소 한재흥 소장은 “차세대소형위성 2호의 목표궤도 진입 후 정상적인 위성 관제와 임무 수행을 지속하고 있으며, 영상레이다 탑재체 시험 관측, 과학 탑재체 시험 관측, 핵심기술검증 탑재체 기능 점검을 모두 성공적으로 마쳤다”고 초기 운영 결과를 밝혔다.
한소장은 “KAIST가 개발한 차세대소형위성 2호는 위성 본체와 탑재체 대부분이 국내 독자 기술로 개발됐으며, 공개된 영상은 KAIST가 국내에서는 처음으로 국산화한 우주용 영상레이다를 이용해 촬영한 지구관측 사진이라는 점에서 큰 의미가 있다. 이번에 확보한 귀중한 기술자산과 운영경험이 향후 국산 영상레이다 기술 고도화에 활용되기를 바란다”고 덧붙였다.
2023.09.05
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생생한 가상현실 구현 패터닝 기술 개발
디스플레이 패널에 들어가는 수많은 픽셀은 빛을 낼 수 있는 발광 소재들을 고해상도로 패터닝(patterning) 함으로써 얻어진다. 특히, 증강현실/가상현실용 근안(near-eye) 디스플레이의 경우 우수한 화질을 얻기 위해서는 기존 디스플레이 이상의 초고해상도 픽셀 패턴이 반드시 필요하다.
우리 대학 신소재공학과 조힘찬 교수 연구팀(공동저자 강정구 교수 연구팀)이 발광성 나노소재의 높은 발광 효율을 유지하며 초고해상도 패턴을 제작하는 패터닝 기술을 개발했다고 17일 밝혔다.
높은 색 순도와 발광 효율로 인해 차세대 발광체로 주목받고 있는 양자점(퀀텀닷)이나 페로브스카이트 나노결정과 같은 용액공정용 나노소재들의 경우, 고유의 우수한 광학적 특성을 유지하면서 균일한 초고해상도 패턴을 제작하는 것이 어렵기 때문에 이를 극복할 수 있는 새로운 소재 및 공정 기술을 개발하는 것이 차세대 디스플레이 구현에 있어서의 필수 요소라고 할 수 있다.
조 교수 연구팀은 양자점과 페로브스카이트 나노결정이 가지는 강한 광촉매 특성을 활용하여, 양자점 또는 페로브스카이트 나노결정에 빛이 조사되었을 때 나노결정 리간드 사이에서 가교(crosslinking) 화학 반응이 쉽게 유도되도록 소재를 설계하였고, 이를 통해 발광성 나노소재의 고유한 광학적 특성을 완전히 보존할 수 있는 초고해상도 패터닝 기술을 개발했다.
연구팀은 해당 공정을 통해 560 나노미터(nm) 수준의 패턴 너비를 가지는 초고해상도(12,000 ppi급) 페로브스카이트 나노결정 패턴을 균일하게 제작할 수 있음을 보였다. 이는 증강현실/가상현실 디스플레이에서 일반적으로 요구되는 해상도(수천 ppi)를 훨씬 상회하는 값이다. 형성된 발광 나노소재 패턴은 물리적, 광학적 특성 측면에서 높은 균일도를 보였다.
또한 연구팀은 정밀한 분석을 통해 개발된 광촉매 패터닝 공정에서의 정확한 반응 메커니즘을 규명하였고, 이러한 패터닝 메커니즘이 양자점과 페로브스카이트 뿐만 아니라 발광성 고분자에까지 범용적으로 적용될 수 있는 높은 확장성을 가지는 기술이라는 것을 확인하였다. 더 나아가, 연구팀은 개발된 광촉매 패터닝 기술이 연속적인 다층 공정 및 발광 다이오드 소자 제작에 적용 가능하다는 것을 증명하여 높은 산업적 활용 가능성을 입증하였다.
조힘찬 교수는 “본 광촉매 패터닝 기술은 간단한 공정을 통해 다양한 발광 나노소재의 우수한 광학적 특성을 그대로 유지하면서도, 초고해상도 패터닝을 쉽게 가능하게 한다는 점에서 차세대 디스플레이, 이미지 센서 등 다양한 산업에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다”라고 언급하였다.
신소재공학과 맹성규 석사과정 및 박선재 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스 (Science Advances)' 8월 9권 33호에 출판됐다. (논문명 : Direct photocatalytic patterning of colloidal emissive nanomaterials).
한편 이번 연구는 한국연구재단 및 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2023.08.17
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‘일기 쓰는 공기청정기’, ACM DIS 우수 픽토리얼상 수상
인공지능의 발달로 의식, 생각, 감정과 같은 속성이 있다고 여겨지는 스마트 사물이 등장하고 있다. 그러나 그러한 속성이 사물에서는 어떤 방식으로 포함되고 드러나며 사람들에게 어떤 영향을 주는지에 관한 연구는 세계적으로 미비하다.
우리 대학 산업디자인학과 남택진 교수팀의 일기 쓰는 공기청정기 개발 논문이 국제학술대회인‘ACM DIS(Designing Interactive Systems) 2023’에서 국내 최초로 우수 픽토리얼상(Honorable Mention Award)을 수상했다고 16일 밝혔다.
ACM DIS 학술대회는 인간-컴퓨터 상호작용 분야의 최우수 학술대회 중 하나로 올해는 7월 10일부터 14일까지 미국 피츠버그 카네기멜론 대학에서 개최됐다. 이 학술대회의 픽토리얼이란, 글과 수식만이 아닌 주석이 있는 그림이나 사진과 같은 시각 자료를 충분히 활용해 지식을 전달하는 새로운 형식의 논문을 말한다.
남택진 교수팀은 2021년 아날로그 제품을 간편하게 사물 인터넷(IoT)화하는 기기인 ‘아이오타이져(IoTIZER)’ 개발로 국내 연구팀으로는 처음 픽토리얼을 발표한 데 이어 올해는 국내 최초 논문 수상 성과를 거두었다.
남택진 교수팀은 사물 관점에서 스스로 일기를 쓰는 공기청정기인 ‘아레카(Areca)’라는 제품을 개발하고, 사물에 포함되는 의식의 속성을 정의하고 표현하는 디자인 과정을 소개했다. 의식이 있다고 느껴지는 미래 사물의 구체화 사례로써 아레카의 하드웨어와 인터랙션을 디자인하였다. 실제로 작동하는 시작품을 구현함으로써 미래 사물이 인간에 미치는 영향을 사유하고 깊이 탐구할 수 있게 됐다.
이번 학술대회에서 구두 발표와 시연을 주도한 제1 저자 조형준 박사과정은 “인공지능(AI)과 같은 기술의 발전으로 인공물의 디자인 작업에서 새롭게 대두될 의식과 같은 비물질적 요소를 제시하고 실제 예시를 제시했다는 점이 높은 평가를 받은 것 같다”라고 말했다.
남택진 교수는 “아레카(Areca)는 재미있는 상상을 현실로 구현한 단순한 사례가 아니라 앞으로 AI가 탑재될 고도로 지능화된 제품의 원형을 보여준 연구 제품이며, 앞으로 새로운 유형의 스마트 제품디자인 연구를 이어갈 것이다”라고 말했다.
2023.08.16
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