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순수한 입방정 얼음 제작에 성공
우리 대학 신소재공학과 육종민 교수 연구팀이 기존에 만들기 어려웠던 입방정 얼음을 선택적으로 형성시키는 데에 성공하며, 입방정 얼음의 형성 조건 및 얼음의 상전이를 원자단위에서 연구한 결과를 발표했다고 20일 밝혔다.
얼음은 다양한 온도와 압력 조건에 따라 20여 가지 이상의 구조를 갖는 대표적인 동질이상 물질이다. 일반적인 자연환경에서는 육각형의 구조를 갖는 육방정의 얼음이 관찰된다. 그동안 과학자들은 다른 구조를 갖는 얼음이 육방정 얼음과는 다른 물리적, 화학적, 기계적 특성을 가질 것으로 예상했으나, 고압이나 초저온이 필요했기에 육방정과 다른 구조를 갖는 얼음을 형성시키는 데 어려움을 겪고 있었다.
육 교수 연구팀은 소량의 수분이 존재하는 고진공 환경의 투과전자현미경 내부에서 극저온 환경을 모사해 얼음이 형성되는 것을 원자 단위에서 관찰하는 데 성공했다. 해당 관찰을 통해 얼음이 초기에는 준안정적인 입방정 상으로 형성된다는 것을 이해하고, 순수한 입방정 얼음을 제작하는 데 성공했다. 나아가, 이러한 입방정 얼음은 불안정하여 에너지를 받으면 쉽게 안정적인 육방정 얼음으로 전이된다는 것 또한 밝혔다.
연구팀은 얼음 형성시 얼음 입자의 크기에 따라 얼음의 상이 다르게 형성되는 것을 밝혀냈다. 높은 온도에서 형성된 얼음의 경우 입자의 크기가 크게 분포하며 대부분 육방정상과 입방정상을 같이 지니는 복합상 얼음이 형성되며, 형성 초기 단계의 작은 얼음 입자의 경우 순수한 입방정상으로 존재하는 것을 확인했다.
또한, 복합 상 얼음의 경우 얼음이 에너지를 받아 녹는 과정에서 준안정적인 입방정상이 안정적인 육방정상으로 상전이가 일어나며, 이는 얼음 내의 결함의 이동을 통해 낮은 에너지에서도 손쉽게 일어난다는 사실을 밝혀냈다. 해당 사실은 극저온 전자현미경을 이용해 얼음의 구조와 동적 행동을 원자단위에서 상세히 분석할 수 있었다. 이번 연구에서는 입방정상이 육방정상으로의 상전이 현상을 처음으로 직접 관찰했다는 것에 의미가 크다.
육종민 교수는 "이번 연구는 일반적인 대기 중에서 왜 육방정의 얼음이 형성되는지에 대한 가장 기초적이면서 근본적인 해답을 줄 수 있을 것이다"며 "이번 연구를 통해 우주에서 물의 흔적 조사나 사각수 연구 등 다양한 분야에서 중요한 의미를 지닌다"라고 말했다.
신소재공학과 박지수 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `Nano Letters' 2024년 9월호에 표지 논문으로 선정됐다. (논문명: Phase Transition of Cubic Ice to Hexagonal Ice During Growth and Decomposition).
2024.09.20
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25% 늘려도 그대로인 스트레처블 디스플레이 개발
스트레처블 디스플레이는 공간 활용성, 디자인 자유도, 신체와 유사한 유연성 등의 장점으로 인해 차세대 디스플레이로 각광받고 있다. 한국 연구진이 25%까지 늘릴 수 있으며, 이미지 왜곡 없이 선명한 화질을 유지하고 15% 비율로 5,000회 늘렸다 펴도 성능이 안정적으로 유지되는 무변형(음의 푸아송비*) 스트레처블 디스플레이를 국내 최초로 개발해 화제다.
*음의 푸아송 비 (Poisson’s ratio of -1): 가로 세로가 같은 비율로 늘어나는 비율로 음(-)의 값으로 표현. 일반적인 물질에서와 같이 가로로 늘릴 때 세로로 수축하는 것을 양(+)의 값으로 표현한다.
우리 대학 신소재공학과 배병수 교수(웨어러블 플랫폼 소재 기술센터장) 연구팀이 한국기계연구원(원장 류석현)과 공동연구를 통해, 신축 시 이미지 왜곡을 억제하는 전방향 신축성을 갖는 스트레처블 디스플레이용 기판 소재를 개발했다고 20일 밝혔다.
현재 스트레처블 디스플레이 기술은 대부분 신축성이 뛰어난 엘라스토머* 소재를 기반으로 제작되고 있지만 해당 소재들은 양의 푸아송비를 가져 디스플레이를 늘릴 때 이미지의 왜곡이 불가피하다.
*엘라스토머 (elastomer) : 고무와 같은 탄성을 가지는 고분자 소재
이를 해결하기 위해 옥세틱* 메타 구조의 도입이 각광받고 있다. 옥세틱 구조는 일반적인 재료와 달리, 한 방향으로 늘려도 전 방향으로 함께 늘어나는 ‘음의 푸아송비’를 갖는 독특한 구조다. 그러나 전통적인 옥세틱 구조는 패턴으로 형성된 빈 공간이 많아서 안정성과 공간 활용도가 떨어져 기판에서는 활용이 매우 제한적이다.
*옥세틱 구조 (Auxetic structure): 음(-)의 푸아송비를 나타내는 특수한 기하학적 구조
배병수 교수 연구팀은 먼저 이미지 왜곡의 문제를 해결하기 위해 음의 푸아송 비를 갖는 옥세틱메타 구조의 최대 난제인 다공성의 표면을 이음매 없이 매끈하게 하면서도 –1의 푸아송비(가장 이상적인 음의 푸아송비) 한계치를 구현하는 기술을 개발했다.
두 번째 탄성률*의 문제를 해결하기 위해 옥세틱 구조를 이루는 부분에 머리카락 두께의 4분의 1 수준인 25마이크로미터 직경의 유리 섬유 다발로 만든 직물을 엘라스토머 소재 내에 삽입했다. 여기에 동일한 엘라스토머 소재로 빈 공간을 채워넣어 빈 공간이 없는 편평하고 안정적인 일체형 필름을 제작했다.
*탄성률: 재료에 힘을 가했을 때 변형되는 정도를 나타내는 비율. 탄성률이 높으면 변형이 잘 일어나지 않는 재료임을 의미한다.
연구팀은 옥세틱 구조와 빈 공간의 엘라스토머 소재 간의 탄성률 차이가 음의 푸아송비에 직접적인 영향을 주는 것을 이론적으로 규명했으며, 23만 배 이상의 탄성률 차이를 구현해 이론적 한계값인 –1의 푸아송비를 나타내는 필름을 최초로 개발했다.
연구를 주도한 배병수 교수는 “스트레처블 디스플레이에 옥세틱 구조를 활용한 이미지 왜곡 방지는 핵심적인 기술임에도 불구하고 표면에 빈 공간이 많아 기판으로 활용하는 데에는 어려움을 겪고 있었다”며, “이번 연구 결과를 통해서 표면 전체를 활용한 왜곡 없는 고해상도 스트레처블 디스플레이 응용을 통해 상용화를 크게 앞당길 것으로 기대하고 있다”고 말했다.
신소재공학과 이융 박사와 한국기계연구원 장봉균 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)’ 에 8월 20일 출판됐다. (논문명: A seamless auxetic substrate with a negative Poisson's ratio of –1)
이번 연구는 한국연구재단의 선도연구센터 웨어러블 플랫폼소재 기술센터와 한국기계연구원, LG디스플레이의 지원을 받아 수행됐다.
2024.09.20
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고비용 인프라 없이 AI 학습 가속화 가능
우리 대학 연구진이 고가의 데이터센터급 GPU나 고속 네트워크 없이도 AI 모델을 효율적으로 학습할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술을 통해 자원이 제한된 기업이나 연구자들이 AI 연구를 보다 효과적으로 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 일반 소비자용 GPU를 활용해, 네트워크 대역폭이 제한된 분산 환경에서도 AI 모델 학습을 수십에서 수백 배 가속할 수 있는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.
기존에는 AI 모델을 학습하기 위해 개당 수천만 원에 달하는 고성능 서버용 GPU(엔비디아 H100) 여러 대와 이들을 연결하기 위한 400Gbps급 고속 네트워크를 가진 고가 인프라가 필요했다. 하지만 소수의 거대 IT 기업을 제외한 대부분의 기업과 연구자들은 비용 문제로 이러한 고가의 인프라를 도입하기 어려웠다.
한동수 교수 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 '스텔라트레인(StellaTrain)'이라는 분산 학습 프레임워크를 개발했다. 이 기술은 고성능 H100에 비해 10~20배 저렴한 소비자용 GPU를 활용해, 고속의 전용 네트워크 대신 대역폭이 수백에서 수천 배 낮은 일반 인터넷 환경에서도 효율적인 분산 학습을 가능하게 한다.
기존의 저가 GPU를 사용할 경우, 작은 GPU 메모리와 네트워크 속도 제한으로 인해 대규모 AI 모델 학습 시 속도가 수백 배 느려지는 한계가 있었다. 하지만 연구팀이 개발한 스텔라트레인 기술은 CPU와 GPU를 병렬로 활용해 학습 속도를 높이고, 네트워크 속도에 맞춰 데이터를 효율적으로 압축 및 전송하는 알고리즘을 적용해 고속 네트워크 없이도 여러 대의 저가 GPU를 이용해 빠른 학습을 가능하게 했다.
특히, 학습을 작업 단계별로 CPU와 GPU가 나누어 병렬적으로 처리할 수 있는 새로운 파이프라인 기술을 도입해 연산 자원의 효율을 극대화했다. 또한, 원거리 분산 환경에서도 GPU 연산 효율을 높이기 위해, AI 모델별 GPU 활용률을 실시간으로 모니터링해 모델이 학습하는 샘플의 개수(배치 크기)를 동적으로 결정하고, 변화하는 네트워크 대역폭에 맞추어 GPU 간의 데이터 전송을 효율화하는 기술을 개발했다.
연구 결과, 스텔라트레인 기술을 사용하면 기존의 데이터 병렬 학습에 비해 최대 104배 빠른 성능을 낼 수 있는 것으로 나타났다.
한동수 교수는 "이번 연구가 대규모 AI 모델 학습을 누구나 쉽게 접근할 수 있게 하는 데 큰 기여를 할 것"이라고 밝혔다. “앞으로도 저비용 환경에서도 대규모 AI 모델을 학습할 수 있는 기술 개발을 계속할 계획이다”라고 말했다.
이번 연구는 우리 대학 임휘준 박사, 예준철 박사과정 학생, UC 어바인의 산기타 압두 조시(Sangeetha Abdu Jyothi) 교수와 공동으로 진행됐으며, 연구 성과는 지난 8월 호주 시드니에서 열린 ACM SIGCOMM 2024에서 발표됐다.
한편, 한동수 교수 연구팀은 2024년 7월 GPU 메모리 한계를 극복해 소수의 GPU로 거대 언어 모델을 학습하는 새로운 기술도 발표했다. 해당 연구는 최신 거대 언어 모델의 기반이 되는 전문가 혼합형(Mixture of Expert) 모델을 제한된 메모리 환경에서도 효율적인 학습을 가능하게 한다.
이 결과 기존에 32~64개 GPU가 필요한 150억 파라미터 규모의 언어 모델을 단 4개의 GPU만으로도 학습할 수 있게 됐다. 이를 통해 학습의 필요한 최소 GPU 대수를 8배~16배 낮출 수 있게 됐다. 해당 논문은 KAIST 임휘준 박사와 김예찬 연구원이 참여했으며, 오스트리아 빈에서 열린 AI 분야 최고 권위 학회인 ICML에 발표됐다. 이러한 일련의 연구 결과는 자원이 제한된 환경에서도 대규모 AI 모델 학습이 가능하다는 점에서 중요한 의미를 가진다.
해당 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 주관하는 중견연구사업 (RS-2024-00340099), 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 정보통신·방송 기술개발사업 및 표준개발지원사업 (RS-2024-00418784), 차세대통신클라우드리더십구축사업 (RS-2024-00123456), 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2024.09.19
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친환경을 위한 숙신산 세계 최고 수준 생산 성공
지구 온난화 등의 심각한 환경 문제로 인해 화석 연료를 대체할 수 있는 친환경 기반 화학물질 생산 기술개발의 필요성이 지속적으로 증가하고 있다. 우리 연구진이 화학적인 공정이 아닌 시스템 대사공학을 활용, 플라스틱의 원료와 식품, 의약품 등의 합성에 사용되는 매우 중요한 산업 기반 화학물질인 숙신산을 세계 최고 수준으로 생산하는 데 성공해 화제다.
우리 대학 생명화학공학과 김지연 박사과정생과 이종언 박사를 포함한 이상엽 특훈교수 연구팀이 마그네슘(Mg2+) 수송 시스템을 최적화함으로써 고효율 숙신산 생산 균주를 개발했다고 11일 밝혔다.
이상엽 특훈교수 연구팀은 한우의 반추위에서 분리한 미생물인 ‘맨하이미아 (Mannheimia)’의 대사회로를 조작하고 마그네슘 수송 시스템을 최적화해 세계 최고 수준의 생산성을 갖는 숙신산 생산 기술을 개발했다.
연구팀은 미생물 발효 과정 중 pH 조절을 위해 사용되는 다양한 알칼리성 중화제가 숙신산 생산에 미치는 영향을 파악하고, 최적화된 중화제를 선정했다. 특히 수산화마그네슘(Mg(OH)2)이 포함된 중화제를 사용, 마그네슘이 미치는 생리학적 영향을 분석해 세포 성장과 숙신산 생산에 중요한 역할을 한다는 사실을 확인했다.
또한, 맨하이미아 내 존재하는 마그네슘 수송체인 corA 유전자를 규명하고, 다양한 마그네슘 수송체를 도입해 마그네슘의 수송을 더욱 향상했다. 그중 살모넬라 엔테리카(Salmonella enterica) 균에서 유래한 고효율 마그네슘 수송체를 도입해 시스템을 최적화한 결과 152.23 g/L의 숙신산을 생산했으며, 최대 생산성은 39.64 g/L/h를 달성했다.
이는 기존 대비 약 2배 향상된, 현재까지 보고된 세계 최고의 숙신산 생산성 수치로, 연구팀은 이 과정에서 계속해서 세계 기록을 세우며 자체 기록을 경신하고 있다. 이는 생물학적 플랫폼을 통해 화학물질 생산을 극대화한 중요한 발전으로 의의를 지닌다.
이번 논문의 공동 제1 저자인 김지연 박사과정생은 “마그네슘 수송 시스템을 최적화해 고농도의 숙신산을 생산했다는 점에 의의가 있다”며, “이 기술이 향후 중요한 화학물질들을 생물학적으로 생산하는 미생물 균주 개발의 전략으로 작용할 것으로 기대된다”고 밝혔다. 또한, 이상엽 특훈교수는 “이번 연구는 숙신산 생산의 새로운 표준을 제시했으며 생물 기반 화학물질의 경제성을 크게 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 지속 가능한 바이오화학 산업의 발전에도 크게 기여할 것으로 기대된다”고 말했다.
해당 연구 결과는 국제 학술지인 `미국 국립과학원 회보(PNAS)'에 9월 6일(현지시간) 자 게재됐다.
※ 논문명 : High-level succinic acid production by overexpressing a magnesium transporter in Mannheimia succiniciproducens
※ 저자 정보 : 김지연(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 이종언(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 안정호(한국과학기술원), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 4명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제(과제 책임자 KAIST 이상엽 특훈교수)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.09.11
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3차원 신개념 스트레쳐블 OLED 개발
우리 연구진이 골프공의 표면처럼 반복적으로 파여 있는 구조를 도입해 실제 닿는 유효 면적을 줄임으로써 면과 면 사이의 점착력을 현저히 줄인다는 아이디어로, 잡아당겨도 성능을 유지하는 신개념 스트레처블 디스플레이를 개발해 화제다.
우리 대학 전기및전자공학부 유승협 교수 연구팀이 동아대 문한얼 교수, 한국전자통신연구원(ETRI) 실감소자 연구본부와의 협력을 통해 세계 최고 수준의 높은 초기 발광 면적비와 고신축성을 동시에 갖는 유기발광다이오드(organic light-emitting diode, OLED) 디스플레이를 구현하는 데 성공했다고 10일 밝혔다.
기존의 신축형 디스플레이에서는 성능과 신축성을 동시에 확보하기 위해, 발광하는 부분은 단단한 고립구조(rigid island)에 위치해 신축 시에도 기계적 변형 없이 우수한 성능을 보이도록 하고, 이들을 연결하는 커넥터 부분은 말굽 모양 등의 구부러진 형태로 구성해 신축에 따라 용이하게 변형할 수 있게 한다. 통상적으로 이들 구조는 이차원 평면상에 한정되는데, 이 경우 구부러진 연결 커넥터에 필요한 공간 확보를 위해 전체 면적대비 발광 면적의 비율을 불가피하게 희생해야 하는 한계점이 있다.
공동 연구팀은 2차원 평면에 국한하지 않고 구부림 연결 커넥터가 힌지(경첩)형 회전과 인장을 동시에 활용할 수 있는 3차원 높이 교차 구조를 제안, 잡아당기지 않은 초기 상태에서 85%의 발광 면적비와 40%의 최대 시스템 신축률을 동시에 갖는 OLED 디스플레이 기술을 달성했다.
이와 동등한 수준의 신축형 디스플레이를 2차원에 한정된 구부림 연결 커넥터를 통해 구현할 경우, 약 500% 인장이 가능한 연결 커넥터가 있어야 가능할 정도의 우수한 결과다. 연구팀은 또한, 반복적인 동작과 곡면 변형에서도 안정적으로 성능을 유지하는 결과를 확인했다.
처음 시도되는 개념이다 보니 연구 개발이 처음부터 순조롭지는 않았다. 특히, 초박막 OLED가 신축 변화 시 높이를 변화할 때 극복해야 할 OLED 기판과 신축성 플랫폼 사이의 점착력이 생각보다 커, 팝업돼야 할 초박막 OLED가 설계대로 부양되지 못하고 무질서하게 바닥에 붙는 난관에 부딪혔다.
고민을 거듭하던 유승협 교수와 김수본 박사는, 마치 골프공의 표면처럼 반복적으로 파여 있는 구조를 도입해 실제 닿는 유효 면적을 줄임으로써 면과 면 사이의 점착력을 현저히 줄이는 아이디어를 제시, 실험적으로 구현했고 이를 적용해 설계한 대로 완벽하게 동작하는 신축형 디스플레이를 구현하는 데 성공했다.
유승협 교수는 “높은 발광 면적비 및 우수한 신축률을 동시에 가능하게 하는 신축 유기발광 다이오드 기술의 확보는 신축형 디스플레이 기술의 난제를 해결하는 중요한 열쇠”라고 밝히며, "아이디어 입안에서부터 이의 성공적 구현을 위한 기계적 설계, 산업적 호환성이 큰 소재 및 소자구조의 활용, 반복성이 우수한 안정적 공정 수립에 이르기까지 김수본 박사(개발 당시 박사과정 학생, 24년 2월 박사 졸업)의 체계적이고 집념 어린 연구 수행, 그리고 ETRI와 동아대와의 협력이 큰 역할을 했다”고 말했다.
유승협 교수 연구실의 김수본 박사가 제1 저자로 수행한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 2024년 9월 6일 자 게재됐다.
(논문명: 3D height-alternant island arrays for stretchable OLEDs with high active area ratio and maximum strain, Nature Comm. 15, 7802 (2024). 논문링크: https://www.nature.com/articles/s41467-024-52046-6).
한편 이번 연구는 한국연구재단 선도연구센터 사업(인체부착형 빛 치료 공학연구센터) 및 중견연구자사업, 그리고 한국전자통신연구원 연구운영비지원사업(ICT 소재·부품·장비 자립 및 도전 기술 개발)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.09.10
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딥러닝 대부 요슈아 벤지오 교수와 AI 연구센터 설립
우리 대학 전산학부 안성진 교수 연구팀이 세계적인 인공지능 권위자인 캐나다의 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 교수와 함께 ‘KAIST-밀라(MILA) 프리프론탈 인공지능 연구센터’를 KAIST에 7월 1일부로 설립했다고 4일 밝혔다.
이 사업은 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 ‘2024년도 해외우수연구기관 협력허브구축사업’의 일환으로, 안성진 교수 연구팀은 2024년 7월부터 2028년 12월까지 총 27억 원의 지원을 받게 된다. 이 센터는 차세대 인공지능 기술 개발을 위한 국제공동연구의 중심지로서 역할을 하게 될 예정이다.
요슈아 벤지오 교수는 딥러닝 분야의 창시자 중 한 명으로, 현대 인공지능 연구에 지대한 영향을 미친 인물이다. 그의 연구는 현재의 딥러닝 기술을 탄생시키고 발전시키는 데 중요한 역할을 했다. KAIST 안성진 교수팀과의 이번 협력은 요슈아 벤지오 교수의 몬트리올 학습 알고리즘 연구소(MILA, Montreal Institute for Learning Algorithms)와 KAIST의 선도적인 인공지능 연구 역량을 결합해, 차세대 인공지능 기술 발전에 새로운 지평을 열 것으로 기대된다.
이번 연구의 핵심은 인간의 고위인지 능력을 모방하는 ‘시스템2’ AI 기술의 개발이다. 시스템2는 데니얼 카네만의 듀얼프로세스 이론에서 제시된 개념으로, 직관적이고 빠른 인지를 담당하는 ‘시스템1‘과 달리, 수학적 논리 추론 같이 복잡하고 순차적인 사고 과정을 담당하는 기능을 수행한다. 이 과정은 주로 뇌의 전두엽에서 이뤄지며, 계획, 판단, 추론 등 고차원적인 인지 기능을 관리한다. 대형언어모델의 발전에도 불구하고, 현재의 딥러닝 기술은 이러한 고위인지 기능을 효과적으로 구현하는 데 여전히 한계를 보이고 있다.
이번 연구는 이러한 한계를 극복하고, 전두엽이 담당하는 고위인지 기능을 AI에 통합하는 ‘프리프론탈 AI’를 구현하기 위한 기반 기술을 확보하는 것을 목표로 한다.
또한, 이번 연구에는 우리 대학 홍승훈 교수와 포항공과대학교(POSTECH)의 안성수 교수도 공동 연구진으로 참여할 예정이다. 홍승훈 교수는 시스템2 메타 학습 알고리즘을 연구하며, 안성수 교수는 시스템2 기능을 ‘과학을 위한 AI(AI4Science)’ 응용에 적용하기 위한 연구를 진행할 예정이다.
안성진 교수는 “요슈아 벤지오 교수와의 협력은 차세대 인공지능 기술 개발에 있어 중요한 이정표가 될 것이다”라며, “이 연구를 통해 인간의 전두엽이 수행하는 고위인지 기능을 모방하는 딥러닝 알고리즘을 개발하고, 안전하고 신뢰할 수 있는 인공지능 에이전트를 구현하는 기술적 기반을 마련할 수 있을 것이다”라고 연구의 의의를 설명했다.
이번 연구센터 설립을 통해 우리 대학은 국제적인 연구 네트워크를 강화하고, 인공지능 분야에서 세계적인 선도 기관으로서의 위치를 더욱 공고히 할 전망이다.
2024.09.04
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원전폐수의 삼중수소 제거 촉매 선보이다
후쿠시마 오염수가 2023년부터 해양에 방류되면서 중수로 원전 운영 시 발생하는 대표적인 방사성 물질인 삼중수소에 대한 대중적 관심이 크게 늘어났다. 삼중수소는 주로 물 분자에 포함돼 존재하기 때문에 해양 생태계와 환경에 위험을 초래할 수 있어 삼중수소 제거 설비가 필요한데, 한국 연구진이 촉매를 이용해 획기적으로 제거할 수 있는 기술을 개발해 화제다.
우리 대학 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 한국원자력연구원(원장 주한규) 박찬우 박사 연구팀과의 공동연구를 통해 원전 폐수에 함유된 삼중수소 제거 공정을 위한 새로운 구조의 이중기능* 소수성 촉매를 개발했다고 27일 밝혔다. 연구팀의 촉매는 특정 반응 조건에서 최대 76.3%의 반응 효율을 보였으며, 특히 현재까지 밝혀진 바가 거의 없는 수백 ppm 수준의 저농도 동위원소에 대한 촉매의 작용을 구체적으로 확인했다.
*이중기능: 액체 상태의 물은 차단하고 기체 상태의 수증기는 통과하는 성질을 말함
현재 삼중수소 제거에는 주로 액상 촉매 교환(Liquid-phase catalytic exchange) 공정이 이용되며 해당 공정 중 수소-물 동위원소 교환 반응이 일어난다. 촉매에 주로 이용되는 백금은 반응성이 높지만, 비용이 많이 들고 물에 의해 반응 자리가 쉽게 비활성화되는 문제가 있다. 따라서 적은 양의 백금을 고르게 분산하고, 물을 밀어내는 성질인 소수성 물질을 도입해 수분에 의한 촉매가 활성화되도록 하는 것이 핵심이다.
고동연 교수 연구팀은 금속-유기 골격체(Metal-organic framework, MOF)와 다공성 고분자의 복합체 형태의 새로운 구조의 삼중수소 제거 촉매를 개발했다. 평균 약 2.5나노미터(nm) 지름의 백금 입자를 금속-유기 골격체에 고르게 분포시키고, 이후 화학적인 변형을 통해 소수성을 부여하는 구조다. 분자 수준에서 소수성을 조절해 촉매가 물에 의해 활성을 잃는 것을 방지하면서도 동시에 반응에 필요한 양의 물 분자는 촉매에 쉽게 접근할 수 있도록 한다.
연구팀이 개발한 촉매는 기존 촉매 연구에서 구현하지 못한 원전 운전조건과 비슷한 매우 낮은 농도의 동위원소 함량에서도 삼중수소 제거 반응에 탁월한 활성을 나타냈다. 또한 4주 연속 가동 시에도 일정 수준 이상의 성능을 유지해 내구성을 입증했다.
연구팀은 나아가 현장 난반사 적외선 분광법(in-situ DRIFTS, in-situ Diffuse Reflection Infrared Fourier Transform Spectroscopy)* 분석을 통해 아주 작은 분자 수준에서의 물 분자의 실시간 움직임을 확인했다. 이를 통해 해당 촉매가 수분에 의한 촉매 비활성화를 억제하면서도 물 분자가 촉매 활성 자리에 지속적으로 접근해 반응이 일어날 수 있음을 입증했다.
*현장 난반사 적외선 분광법: 실시간으로 빛이 물질에 반사되어 돌아오는 정보를 분석함으로써 그 물질의 성분 변화를 알아내는 기술을 말함
이번 연구는 비교적 간단한 금속-유기 골격체 소재의 소수성 조절을 통해 촉매 비활성화의 주요 원인인 수분 저항성을 높이고, 삼중수소 제거 반응에 이용될 수 있는 새로운 구조의 촉매를 제안했다는 데에 의의가 있다.
생명화학공학과 고동연 교수는 “삼중수소 폐액 처리뿐 아니라 반도체에 사용되는 중수소 원료 생산과 핵융합 연료 주기 기술 등 다양한 기술에 필수적인 수소 동위원소 분리 핵심 소재로의 응용이 기대된다”고 해당 연구의 의의를 설명했다.
생명화학공학과 허희령 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 성과는 환경 분야 국제 학술지 ‘에너지 앤 인바이런멘탈 머티리얼스 (Energy & Environmental Materials)’에 7월 31일 자로 게재됐다. (논문명 : Bifunctionally hydrophobic MOF-supported platinum catalyst for the removal of ultralow concentration hydrogen isotope)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 원전해체 안정성강화 융복합 핵심 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.27
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미생물 이용한 플라스틱 환경오염 문제 해결 다가가
여러 친환경 고분자 중에서도 폴리하이드록시알카노에이트(이하 PHA)는 생분해성과 생체 적합성이 뛰어나 토양이나 해양 환경에서도 생분해되며, 식품 포장재나 의료용품 등에 사용되고 있다. 하지만 지금까지 생산된 천연 PHA(natural PHA)는 내구성, 열적 안정성 등 다양한 물성을 충족시키기 어렵고, 생산 농도가 낮아 상업적으로 활용하는 데 한계가 있었다. 우리 대학 연구진이 플라스틱으로 인한 환경오염 문제 해결에 중요한 기술을 개발해 화제다.
우리 대학 생명화학공학과 이영준 박사와 강민주 석사과정생을 포함한 이상엽 특훈교수 연구팀이 시스템 대사공학을 이용해 `방향족 폴리에스터*를 고효율로 생산하는 미생물 균주 개발'에 성공했다고 26일 밝혔다.
*방향족 폴리에스터: 방향족 화합물(벤젠과 같은 특별한 형태의 탄소 고리 구조)을 포함하고 에스터 결합을 가지고 있는 고분자
이번 연구에서는 대사공학을 이용해 대장균 내 방향족 단량체인 페닐 젖산(phenyllactate, PhLA) 생합성 회로의 대사 흐름을 강화하고 대사 회로를 조작해 세포 내부에 축적된 고분자의 분율을 높였으며, 컴퓨터 시뮬레이션을 이용해 PHA 합성 효소의 구조를 예측하고 구조와 기능의 상관관계를 바탕으로 효소를 개량했다.
연구팀은 이후 발효 최적화를 통해 세계 최고 농도(12.3±0.1 g/L)로 폴리(PhLA)를 고효율로 생산하고 30L 규모의 유가식 발효로 성공적으로 폴리에스터를 생산해 산업화 수준 생산의 가능성도 보였다. 생산된 방향족 폴리에스터들은 추후 약물 전달체로서의 가능성과 더불어 향상된 열적 물성, 상업화되고 개선된 기계적 물성을 보여주었다.
연구팀은 비천연 PHA 생산에서 외래 파신(phasin) 단백질*이 경제성, 효율성과 직결되는 세포 내 고분자 축적분율 증가에 중요한 역할을 한다는 것을 입증하고 PHA 합성 효소를 합리적 효소 설계 방법으로 개량했다. 효소의 삼차원 입체 구조를 호몰로지 모델링(비슷한 단백질의 구조를 바탕으로 새로운 단백질의 삼차원 입체 구조를 예측하는 방법)을 통해 예측하고, 이를 분자 도킹 시뮬레이션(단량체가 효소에 잘 결합할 수 있는지 예측하는 시뮬레이션)과 분자 동역학 시뮬레이션(분자들이 시간에 따라 어떻게 움직이고 상호작용하는지 예측하는 시뮬레이션)을 이용해 단량체의 중합 효율이 향상된 변이 효소로 개량했다.
*외래 파신 단백질: 파신은 PHA 생산과 관련된 단백질로 작은 입자(granule) 형태의 PHA 표면에서 세포질 환경과 상호작용하며 고분자 축적, granule 수 및 크기 조절 등에 관여한다. 본 연구에서는 다양한 천연 PHA 생산 미생물로부터 유래된 파신 단백질 암호화 유전자를 선별해 도입하였다.
이번 논문의 공동 제1 저자인 이영준 박사는 “친환경적인 원료와 방법으로 미생물 기반의 방향족 폴리에스터를 세계 최고 농도로 생산했다는 점에 의의가 있다”며 “이 기술이 플라스틱으로 인한 환경 오염 문제 해결에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다”고 밝혔다. 또한 이상엽 특훈교수는 “시스템 대사공학을 이용해 유용한 고분자를 고효율로 생산하기 위해 다양한 전략을 제시한 이번 연구가 기후 변화 문제와 특히 최근 플라스틱 문제의 해결에 크게 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
해당 연구 결과는 국제 학술지인 셀(Cell) 誌가 발행하는 `생물공학 동향(Trends in Biotechnology)'에 8월 21일에 게재됐다.
※ 논문명 : Microbial production of an aromatic homopolyester
※ 저자 정보 : 이영준(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 강민주 (한국과학기술원, 공동 제1 저자), 장우대(한국과학기술원, 제2 저자), 최소영(한국과학기술원, 제3 저자), 양정은(한국과학기술원, 제4 저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 6명
한편 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유 대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제 (과제 책임자 KAIST 이상엽 특훈교수)와 ‘미생물 세포공장 기반 신규 방향족 바이오플라스틱의 원스텝-원팟 생산 원천기술 개발 과제 (과제 책임자 이화여대 박시재 교수)’의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.26
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기계공학과 유홍기 교수 연구팀, 빛으로 동맥경화반 동시 진단 및 치료 기술 개발
관상동맥 내 고위험 동맥경화반은 파열과 협착을 유발하여 빠르게 혈관을 막을 수 있어 진단과 동시에 즉각적인 치료가 필요하다.
우리 대학 기계공학과 유홍기 교수 연구팀은 고려대학교구로병원 심혈관센터 김진원 교수팀, 중앙대학교 시스템생명공학과 박경순 교수팀과의 공동연구를 통해, 빛을 이용하여 동맥경화반 진단과 치료를 동시에 할 수 있는 새로운 원천 기술을 개발하였다.
이 기술은 유홍기 교수 연구팀이 개발한 광단층-분자영상 결합 카테터 기반 정밀 영상 시스템과 광치료 카테터를 이용해 빛을 조사하여 고위험 병변을 정확히 진단하고 치료하는 방법이다.
동맥경화반 내 대식세포의 특정 수용체를 표적하는 전달체와 광활성체를 결합한 테라노스틱 제제를 혈관에 투여한 후 혈관내 카테터를 이용해 위험 부위를 찾아내고 그 부위에 빛을 조사하였다. 그 결과, 고위험 동맥경화반을 실시간 정밀 영상으로 진단하였고 동시에 성공적으로 치료할 수 있었다.
치료 후 효과를 정밀 영상 시스템을 통해 생체 내에서 추적 검증했으며, 광활성에 의한 자가소화를 유도해 사멸 세포를 탐식 및 제거, 콜레스테롤 유출로 염증을 해소하고 콜라겐 조직 증가를 유도해 병변이 치료 및 안정화 됨을 밝혔다.
연구진은 “이번 연구를 통해 기존 방법의 한계였던 고위험 동맥경화반의 정밀 진단을 가능케 하였고, 동시에 광치료 시스템을 이용해 빛을 전달하여 고위험 동맥경화반을 치료하고 안정화하는 데 성공했다는 점에서 큰 의의가 있다.”라고 밝혔다. 또한 “기존 동맥경화반 치료법인 스텐트 치료가 가지는 이물질 잔존 위험을 극복할 수 있으며, 심혈관 진단 및 치료 분야에서 새로운 가능성을 제시했다.”고 했다. 연구진은 “이번 연구 결과를 바탕으로, 추후 임상 적용을 위한 시제품 개발을 적극적으로 추진할 계획”이라고 덧붙였다.
이번 연구 결과는 기계공학과 김연훈 박사과정생이 공동 제1저자로, 유홍기 교수가 공동교신저자로 참여하였으며, 국제학술지 Circulation Research (5-year IF: 20.3) 에 게재되었다.
한편 이번 연구는 한국연구재단이 주관하는 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.23
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100배 정밀한 신개념 빛 측정 센서 개발
자율주행에서 물체의 모양과 위치를 정확히 추적할 수 있는 기술이 필요하다. 또한, 생물학적 세포, 박막, 미세구조 및 기타 유사한 물질들을 화학 염색 없이도 상세하고 높은 대비로 관찰할 수 있는 기술은 의료 및 산업 현장에서 중요하다. 하지만 기존 기술들은 간섭계를 사용하기 때문에 크고 복잡한 장비가 필요하고 주변 환경에 민감해 실제 현장에서의 활용이 제한됐다. 우리 연구진이 이러한 한계를 극복하고 다양한 응용 분야에서 활용할 수 있는 신개념 빛 측정 기술을 개발해서 화제다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀이 세계 최초로 메타표면*으로 성능이 대폭 향상된 파면 센서를 이용해 복잡한 물체의 단일 측정 위상 이미징 기술을 개발했다고 20일 밝혔다.
*메타표면: 나노미터에서 마이크로미터 스케일의 기하학적 구조를 가지는 나노 구조체들로 이뤄진 평면으로, 각 나노 구조체의 모양에 따라 매우 미세한 규모에서 전자기파의 전파 경로, 위상, 편광, 진폭 등을 제어할 수 있음
파면은 파동이 동일한 위상을 가지고 있는 지점들을 연결한 면이다. 바다에서 보이는 파도는 일상생활에서 볼 수 있는 파면의 한 예다. 파도가 장애물을 만나거나 환경이 달라지면 모양이 바뀌듯, 빛의 파면도 물체를 통과하거나 반사될 때 물체의 모양에 따라 변한다. 따라서 물체를 통과하거나 반사된 빛의 파면을 분석하면, 물체에 의해 변화되는 빛의 위상 정보를 얻을 수 있다.
샥-하트만 파면 센서(Shack-Hartmann wavefront sensor)는 렌즈 배열과 카메라가 결합된 구조로, 각 렌즈에 입사하는 파면의 경사도에 따라 달라지는 초점의 위치를 분석해 입사된 빛의 파면을 복구한다. 샥-하트만 파면 센서는 간단한 구조와 높은 견고성으로 천문학 및 광학 시스템 평가 등 산업 현장에서 널리 사용되고 있다. 하지만, 기존 샥-하트만 파면 센서는 마이크로 렌즈 크기 때문에 공간해상도가 1 mm2 당 100개 수준으로 제한되어 복잡한 물체의 위상 이미징이 불가능했다.
연구팀은 나노 공정 기술을 통해 제작된 메타표면을 이용해 이 문제를 해결했다. 이번 연구에서 메타표면 기술로 제작된 메타 렌즈를 활용해 시판되고 있는 샥-하트만 파면 센서보다 약 100배 높은 공간해상도를 가지는 메타 샥-하트만 파면 센서를 개발했다. 개발된 메타 샥-하트만 파면 센서는 높은 공간해상도를 이용해 기존 샥-하트만 파면 센서로는 측정이 불가능했던 복잡한 구조체의 위상 이미지를 얻는 데 성공했다.
또한 연구팀은 메타 샥-하트만 파면 센서를 통해 3차원 위치를 추적했다. 이 과정에서, 메타 샥-하트만 파면 센서가 거의 모든 가시광 영역에서 작동하며, 기존 샥-하트만 파면 센서보다 약 10배 큰 시야각을 가지는 것을 확인했다. 이 기술을 활용하면 넓은 영역에서 물체의 3차원 위치의 추적이 가능하다.
연구를 주도한 고기현 박사는 “메타 샥-하트만 파면 센서는 기존 기술보다 견고하고 작은 크기를 가지는 장비로서 초기 질병 진단, 제조 공정의 결함 검출과 자율 주행 등 다양한 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다. 또한 "메타 샥-하트만 파면 센서는 기존 기술의 한계를 극복하고, 위상 이미징 기술의 새로운 기준을 세웠다”며, “이번 연구에서는 메타 샥-하트만 파면 센서의 개념 검증에 집중했고, 향후 메타표면의 우수한 빛 조작 능력을 활용해 초소형·다기능 메타 파면 센서를 개발하는 데 주력할 것이다”라고 밝혔다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 고기현 박사가 제1 저자, 장무석 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `라이트:사이언스&어플리케이션즈(Light:Science&Applications)'에 지난 8월 12일 字 출판됐다.
(논문명: Meta Shack-Hartmann wavefront sensor with large sampling density and large angular field of view: Phase imaging of complex objects)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 주관하는 바이오·의료기술개발사업, STEAM연구사업, 선도연구센터지원사업(ERC), 우수신진연구자사업, 교육부가 주관하는 박사후국내연수사업, 삼성미래기술육성사업, 삼성설비연산학과제의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.20
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지방간 치료제 개발에 최적화된 동물모델 개발
대사이상 지방간 질환은 전 세계 인구의 30%, 비만하지 않은 인구의 19%가 앓고 있으며, 지방간에서 시작해 간암까지 진행되는 심각한 만성질환이다. 현재 FDA에서 승인된 치료제인 레스메티롬(Resmetirom)이 있지만, 치료받은 환자의 70% 이상에서 충분한 효과를 보지 못해 새로운 치료제 개발이 시급하다. 한국 연구진이 지방간염 치료제 개발에 중요한 전환점이 될 사람의 대사이상 지방간 질환을 잘 모사하는 새로운 동물모델을 개발해 주목받고 있다.
우리 대학 의과학대학원 김하일 교수 연구팀과 연세대학교 의과대학 박준용 교수 연구팀, 한미약품 R&D센터(최인영 R&D센터장/전무이사) 및 ㈜제이디바이오사이언스(대표 안진희)와 공동연구를 통해 새로운 대사이상 지방간 질환 동물모델을 개발했다고 19일 밝혔다.
대사이상 지방간 질환의 유병률은 20~30%에 이르고, 지방간염 질환은 전 세계 성인 인구의 5% 이상이 보유하고 있을 정도로 높은 유병률을 보임에도 불구하고 현재까지 제품화된 치료제가 전혀 없다.
대사이상 지방간 질환은 지방간에서 시작해 지방간염, 섬유화, 간경화, 간암으로 진행되는 만성질환이며, 심혈관질환 및 간 관련 합병증 등에 의해 사망률이 증가하므로 발병 초기에 적절한 치료가 필요하다.
하지만 아직까지 사람의 질환을 모사할 수 있는 적절한 동물모델이 없어 병인 기전의 규명과 치료제의 개발에 어려움이 있다. 특히 기존의 동물모델들은 당뇨와 비만과 같은 대사이상이 간경화와 간암의 발병에 유발하는지를 반영하지 못한다는 문제점이 있었다.
김하일 교수 연구팀은 베타세포의 기능이 부족한 아시아인에서 비만과 당뇨병을 동반한 대사이상 지방간 질환의 유병률이 더 높다는 점에 착안했다. 마우스에 약물을 통해 베타세포를 파괴해 당뇨를 유발한 다음 고지방식이를 먹여서 비만과 당뇨를 동반한 지방간 질환이 빠르게 진행하는 동물모델을 개발했다.
이 마우스 모델은 1년 동안 점진적으로 지방간, 지방간염, 간 *섬유화 및 간암이 나타나는데, 해당 마우스의 간의 유전체를 분석한 결과 그 특징이 비만과 제2형 당뇨병을 동반한 대사이상 지방간 질환 환자들과 매우 유사한 것으로 나타났다. 특히 이 모델에서 발생하는 간암은 대사이상 지방간 질환 환자에서 발생하는 간암과 조직학적, 분자생물학적 특성이 유사한 것을 연구팀은 확인했다.
* 섬유화: 간의 일부가 굳는 현상으로, 지방간염 개선의 주요 지표로 쓰임
연구팀은 개발한 동물모델을 사용해, 최근 비만치료효과로 각광을 받고 있는 GLP-1 유사체의 효과를 시험했다. GLP-1 유사체의 투여가 이 마우스 모델에서 지방간, 간염과 간 섬유화의 진행을 억제하는 효과를 확인해, 마우스 모델이 신약 개발을 위한 전임상 모델로 유용하게 활용될 수 있음을 연구팀은 보였다. 또한 GLP-1 유사체의 투여가 간암의 발생을 억제함을 최초로 규명해, 대사이상 지방간 질환의 주요 사망 요인인 간암의 발병 억제를 위한 GLP-1 유사체의 활용 방안을 제시했다.
의과학대학원 김하일 교수는 “현재 대사이상 지방간 질환 동물모델은 대사이상 지방간 질환의 넓은 스펙트럼과 당뇨, 비만과 같은 대사질환을 잘 반영하지 못하는 문제점이 있으나, 우리 연구팀이 개발한 마우스 모델은 만성 대사질환의 특징을 잘 모사해, 대사이상 지방간 질환 동물모델로서 관련 연구에 중요한 전환점을 제시할 수 있을 것이다”고 강조했다.
우리 대학 의과학대학원 정병관 박사, 최원일 교수, 화순전남대학교병원 최원석 교수가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 논문은 국제 학술지인 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 에 2024년 8월 2일 게재됐다.
(논문명: A male mouse model for metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease and hepatocellular carcinoma)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부, 보건복지부, 교육부, 및 ㈜제이디바이오사이언스(JD Bioscience Inc.)에서 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.19
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누구나 천연물 합성 경로 예측 가능하다
식물은 고착생활을 하면서 환경 스트레스에 대응하기 위해 진화적으로 다양하고 복잡한 천연물을 만들고 있다. 이 천연물들은 인류의 생존에도 필수적인 역할을 하고 있는데 미국식품의약국(FDA) 승인 저분자 약물의 30% 이상이 식물 천연물에 기초하고 있다는 사실이 이를 증명하고 있다. 한국 연구진이 딥러닝을 활용, 천연물의 역-생합성 경로를 예측하는 모델을 제시해 천연물 기반 의약품 대량 생산에 활용될 수 있도록 해 화제다.
우리 대학 생명과학과 김상규 교수 연구팀과 김재철AI대학원 황성주 교수 연구팀의 공동연구를 통해 천연물 생합성 경로를 예측하는 딥러닝 모델을 개발하고 부산대학교 박정빈 교수 연구팀과 협업을 통해 관심있는 누구나 모델을 활용할 수 있도록 인터넷 웹사이트(readretro.net)를 구축했다고 14일 밝혔다.
천연물 활용 및 대량 생산을 위해서는 생합성 경로를 밝히는 것이 필수적이다. 하지만 복잡한 구조를 가진 많은 약용 천연물의 생합성 경로가 잘 밝혀져 있지 않아 현재는 식물로부터 직접 추출해 사용하고 있다. 생합성 경로 연구는 도전적이지만 이를 밝히고 생합성 효소를 찾을 수 있다면 천연물의 활용 가치를 증진할 수 있다.
식물 천연물 생합성 경로 연구의 첫 단계는 식물이 어떻게 물질을 합성하는지 그 경로를 역추적(역합성 경로를 제시)하는 것으로 시작된다. 공동연구팀은 딥러닝을 활용해 천연물의 역-생합성 경로를 예측하는 모델을 제시했다. 이번 연구에서 연구팀은 발전된 역합성 모델과 생화학적 직관을 결합해 성공적으로 천연물 생합성 경로 예측을 수행하는 인공지능 모델을 개발했다.
연구팀은 개발한 인공지능의 이름을 ‘역합성을 읽어내는 모델’이라는 뜻을 담아 ‘리드레트로(READRetro)’라고 명명했다. 이 모델은 천연물 역합성을 예측하는 인공지능 모델 중 최고의 성능을 보이는 것으로 확인되었고 이를 개별 연구자들이 쉽게 활용할 수 있도록 구현했다는 데 의미를 가진다.
김상규 교수는 “식물이 어떻게 복잡한 천연물을 만들 수 있게 되었는지 이해하는 기초 연구에서부터 천연물 기반 의약품을 대량으로 생산하기 위한 합성생물학 연구 등에 활용이 기대된다. 추후 합성 경로를 매개하는 효소를 예측하거나 거대 분자의 역합성 예측 정확도를 높이는 연구를 실시할 계획이다” 라고 말했다. 또한 김 교수는 “이번 연구는 2022년 KAIST 인공지능연구원에서 주최한 멜팅 팟(Melting pot) 세미나에서 저와 황성주 교수가 발제자와 토론자로 만난 인연으로 시작됐다. KAIST가 표방하는 융합이 생화학자와 전산학자의 힘을 합쳐 이끌어 낸 좋은 연구로 큰 의미를 갖는다고 생각한다”고 강조했다.
생명과학과 김태인 석박사통합과정과 김재철AI대학원 이슬 석박사통합과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘뉴 파이톨로지스트(New Phytologist)'에 출판됐다. (논문명 : READRetro: natural product biosynthesis predicting with retrieval-augmented dual-view retrosynthesis).
한편 이번 연구는 KAIST POST-AI, 한국연구재단, 과학기술정보통신부 등의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.14
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