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우수한 소재를 설계하는 딥러닝 방법론 개발
우리 대학 기계공학과 유승화 교수 연구팀이 능동-전이 학습 (active-transfer learning)과 데이터 증강기법(Data augmentation)에 기반해, 심층신경망 초기 훈련에 쓰인 소재들과 형태와 조합이 매우 다른 우수한 특성을 지닌 소재를 효율적으로 탐색하고 설계하는 방법론을 개발했다고 16일 밝혔다.
인공신경망에 기반해 방대한 설계 공간에서 새로운 소재를 찾기 위한 역설계 연구는 최근 매우 활발하게 진행되고 있다. 하지만 이러한 기존 설계 방식은 목표로 하는 소재의 형태와 조합이 심층신경망 훈련에 활용된 소재들과 매우 다를 때 인공신경망이 가지는 낮은 예측능력으로 인해 극히 많은 수의 소재 데이터 검증이 요구되며, 이에 따라 제한적으로만 활용이 가능하다.
연구팀은 이번 연구에서 이를 극복하기 위해 초기 훈련 데이터 영역에서 벗어나 우수한 소재를 효율적으로 탐색할 수 있는 인공신경망 기반 전진 설계 (Forward design) 방법론을 제안했다. 이 방법론은, <그림 1>에 도시된 바와 같이 유전 알고리즘과 결합된 능동-전이 학습 및 데이터 증강기법을 통해 심층신경망을 점진적으로 업데이트함으로써, 초기 훈련데이터를 벗어난 영역에서 심층신경망의 낮은 예측능력을 적은 숫자의 데이터 검증 및 추가로 보완한다.
유전 알고리즘에 의해 제안되는 우수 소재 후보군은 기보유한 소재 데이터를 조합해 도출하기 때문에 심층신경망의 신뢰할 수 있는 예측 영역과 설계 공간 측면에서 상대적으로 가까워 예측정확도가 유지된다. 이 후보군과 능동-전이 학습을 활용해 점진적으로 심층신경망의 신뢰성 있는 예측 범위를 확장하면, 초기 훈련데이터 영역 밖에서도 적은 데이터를 생성해 효율적인 설계 과정이 가능하다.
이번 방법은 천문학적인 수의 설계 구성을 가지는 그리드 복합소재 최적화 문제에 적용해 검증했으며, 이를 통해 전체 가능한 복합재 구조의 1029분의 1 가량인 10만 개의 복합재들만 초기 훈련 데이터로 활용해 심층신경망을 학습한 후, 이후 약 500개에 미치지 못하는 데이터 검증을 통해 초기 훈련에 쓰인 복합재와 매우 다른 구조를 가지고 우수한 특성을 지닌 복합재 구조를 설계할 수 있음을 보였다.
연구진이 개발한 방법론은 국소 최적점(Local optima)에 수렴하는 문제를 완화하면서도 인공신경망의 신뢰할 수 있는 예측 영역을 점진적으로 확장하는 효율적인 방법을 제공하기 때문에, 큰 설계 공간을 다루는 다양한 분야의 최적화 문제에 적용할 수 있을 것으로 기대되며, 특히 설계에 요구되는 데이터 검증의 숫자가 적기 때문에 데이터 생성에 시간이 오래 걸리고 비용이 많이 드는 설계 문제에서 이 방법론이 크게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 공동 제 1저자 김용태 박사과정, 김영수 박사(한국기계연구원) 주도하에 진행됐으며, 유승화 교수(우리 대학 기계공학과)가 교신저자로 참여해, 국제학술지인 `npj 컴퓨테이셔널 머터리얼(Computational Material, IF:12.241)'에 `Deep Learning Framework for Material Design Space Exploration using Active Transfer Learning and Data Augmentation' 라는 제목으로 게재됐다.
이번 연구는 한국연구재단의 중견 연구자지원사업(3D 프린팅 복합재의 최적설계기법 및 피로수명 예측기법 개발)과 미래소재 디스커버리 사업 (레이저-물질 상호작용 멀티스케일 모델링을 통한 분자디자인), KAIST 글로벌 특이점 프렙 사업의 지원을 통해 수행됐다.
2021.09.16
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생체 내 조직 특이적 분비 단백질 표지 기법 개발
우리 대학 의과학대학원 서재명 교수 연구팀이 서울대학교 화학부 이현우 교수, 서울대학교 생명과학부 김종서 교수 연구팀과 공동연구를 통해 생체 내 조직 특이적 분비 단백질 표지 기법을 개발했다고 13일 밝혔다.
공동연구팀은 근접 표지 효소를 활용해 생쥐의 혈장 내에서 특정 조직이 분비하는 단백질만을 분리할 수 있는 기법을 개발했다. 이러한 체내 표지 기법은 지금까지의 체외 세포주 실험의 한계를 뛰어넘어 질병과 관련된 바이오마커 및 치료 표적 발굴에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
의과학대학원 김광은 석박사통합과정, 서울대학교 화학부 박이삭 석박사통합과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 9월 1일 字 온라인판에 출판됐다. (논문명 : Dynamic tracking and identification of tissue-specific secretory proteins in the circulation of live mice).
분비 단백질은 세포 및 조직 간의 신호 전달을 매개해 생리학적 기능을 조절하는 주요한 인자이며 질병 치료제의 주요 표적으로도 활용되고 있어 분비 단백질 연구는 생물학적, 의학적으로 중요한 의미가 있다.
현재까지 대부분의 분비 단백질 연구는 세포주 배양 수준에서 배양 상층액을 분석하는 것이지만, 체외 세포 배양은 체내 생리학적 환경을 충분히 반영하지 못한다는 한계가 잘 알려져 있다.
이를 극복하기 위해서는 체내 특정 조직이 혈액으로 분비하는 단백질을 연구해야 한다. 그러나, 체내의 혈액에는 수천 종의 단백질이 혼합되어 있어 특정 조직이 분비하는 단백질만을 분리하는 기법이 요구되는 상황이다.
공동연구팀은 문제 해결을 위해 근접 표지 효소를 활용해 소포체 내강을 통하는 분비 단백질을 바이오틴으로 표지했다. 표지된 단백질은 스트렙타비딘을 이용해 손쉽게 검출하거나 분리할 수 있었다.
이 효소를 생쥐의 간에 전달한 후 바이오틴을 투여한 결과, 생쥐의 혈장에서 간 유래 분비 단백질만을 검출할 수 있었다. 생체 내 간 유래 분비 단백질은 세포 배양을 통한 간 세포주의 분비 단백질과는 확연한 차이가 있음을 확인했다.
나아가 공동연구팀은 이 기법을 질병 모델에서 검증하기 위해 인슐린 저항성 생쥐 모델에 적용했고, 그 결과 인슐린 저항성과 관련이 있는 것으로 보고된 단백질들을 성공적으로 검출할 수 있었다.
공동연구팀은 추후 이 기법을 체내의 다양한 조직에 적용하거나 질환 모델과 결합해 질병의 진행 과정과 관련된 단백질을 검출할 수 있을 것으로 예상했다.
공동 제1 저자인 김광은 석박사통합과정은 "체내에서 간이 분비하는 단백질들은 세포주의 결과와는 크게 달랐고, 이는 기존 세포주를 이용한 분비 단백질 연구의 한계와 그 한계를 극복할 수 있는 이번 기법의 차별성을 보여주는 결과다ˮ라며 "체내 생리학적 상태를 더 온전하게 반영할 수 있는 바이오마커 및 치료 표적 발굴에 활용될 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, KAIST 중점연구소(융합연구단), 기초과학연구원의 지원을 받아 수행됐다.
2021.09.13
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이동형 음압병동, 경기도 특별생활치료센터로 운영
우리 대학이 코로나대응 과학기술뉴딜사업단(단장 배충식)이 개발한 '이동형 음압병동(Mobile Clinic Module, 이하 MCM)'을 경기도(도지사 이재명)와 협력해 경기도 제2호 특별생활치료센터로 운영한다.
MCM은 고급 의료 설비를 갖춘 음압격리시설로 KAIST 남택진 산업디자인학과 교수팀이 지난해 7월부터 한국형 방역패키지 기술 개발사업의 일환으로 연구해왔다. MCM은 기능성·경제성·효용성뿐만 아니라 독창적 디자인과 심미성까지 갖춘 우수한 의료 시설로 인정받아 세계적인 권위의 독일 레드닷(Red Dot) 디자인 공모전의 제품디자인 분야와 커뮤니케이션 디자인(사용자 인터페이스) 분야에서 동시에 대상(Best of the Best)을 수상한 바 있다.
올해 1월 서울 한국원자력의학원에 4개의 중환자 병상을 갖춘 병동을 설치하고 시범 운영을 진행해 경증환자 2명의 치료를 완료했다. 또한, 대전 건양대병원 응급실에 음압격리실로 설치해 지난 6월부터 2개월 동안 138명이 진료를 받았으며 현재도 계속해서 활용 중이다.경기도 인재개발원 실내체육관에 설치된 특별생활치료센터는 28병상 14병실(2인 1실)과 다목적 1실(엑스레이 및 처치실)로 구성되어 오는 13일 문을 연다. 경기도 MCM은 코로나 19 확진자를 약 2주간 격리하는 기존 생활치료센터와는 다르게 자가치료 연계 단기 진료센터로 운영된다. 자가치료 중 관리가 필요한 증상을 보이는 환자를 MCM으로 이송해 1일~3일간의 단기 입원 경과를 관찰한 뒤 후속 조치를 취하는 방식이다.
대면 및 산소치료·엑스레이·수액 등 MCM의 자체 진료 역량을 활용해 환자를 치료할 수 있다. 병실 안에 개별 화장실이 구비되어 있으며 음압·환기상황·출입문 자동 개폐를 중앙에서 모니터링하고 제어할 수 있다. 치료 중 이상 징후가 발생한 환자는 전담 중증 병원으로 전원 조치하고 특이 사항이 없는 경우 다시 자가 치료 시설로 이송하게 된다.
이를 위해, 경기도의료원 안성병원이 특별생활치료센터의 운영을 맡는다. 1일 기준 의사 1~2명, 간호사 3명, 간호조무사 2명, 행정원 1명, 방역 인원 2~3명, 영상기사 1명 등이 3교대로 근무할 예정이다. 이 외에도 KAIST 연구원, 소방, 경찰, 기타 용역 등 약 20여 명의 전담 인력이 현장에 투입된다.
13일부터 다음달 10일까지 운영되며 경기도는 한 달간의 운영 성과와 코로나19 확산 상황을 고려해 필요에 따라 운영 기간을 조정할 방침이다. 최근 심화되고 있는 음압병상 부족 사태 해결에 기여하고 더 나아가 한국 방역 시스템의 새로운 패러다임을 제시하겠다는 것이 두 기관의 협업 목표다.
우리 대학은 이번 특별생활치료센터 운영을 통해 음압병상의 효율화와 최적화 모델을 구축하기 위한 연구를 진행한다. 향후, 오폐수 처리 시스템, 감염환자에 최적화된 이동형 화장실, 모바일 기기용 MCM 사용자인터페이스 등의 연구개발을 이어갈 예정이다.
디자인과 프로젝트 총 감독을 맡은 남택진 산업디자인학과 교수는 "활용 가능한 실내 체육관이 있다면, 독립된 설비가 없더라도 2주 내에 의료가스·오폐수처리·음압설비 등이 구비된 특별생활치료센터로 바꿀 수 있다ˮ라고 설명했다.
사업단을 이끈 배충식 단장은 "지난해 7월에 연구개발을 시작한 MCM은 1년 남짓한 짧은 시간 안에 시범 운영을 거쳐 치료 현장에 상용화된 획기적이고 성공적인 사례ˮ라고 전했다. 또한, "KAIST는 코로나19에 발 빠르게 대응하기 위해 이동형 음압병동 뿐만 아니라 다각적인 방역기술 분야에서 연구개발 및 실증연구를 수행하고 있다ˮ라고 강조했다. KAIST 코로나대응 과학기술뉴딜사업단은 교내 연구진이 보유한 우수 방역기술을 바탕으로 기술이전 및 사업화를 진행하고 과학기술에 바탕을 둔 한국형 방역 패키지 모델 정립을 위한 역할을 수행하고 있다.
2021.09.09
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위치 영상화가 가능한 약물 전달체 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 박현규 교수 연구팀이 중앙대 화학과 박태정 교수, 가천대 바이오나노학과 김문일 교수와의 공동 연구를 통해 중금속 흡착 단백질을 이용한 금속 나노입자 고효율 생합성 기술을 개발하고, 이를 이용해 위치 영상화가 가능한 약물 전달체를 개발했다고 7일 밝혔다.
우리 대학 생명화학공학과 졸업생 김문일 박사(現 가천대 교수), 중앙대 박찬영 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 미국화학회가 발행하는 국제 학술지 ‘ACS 어플라이드 머터리얼즈 앤 인터페이시스(Applied Materials and Interfaces)’ 2021년도 13호 표지 논문으로 선정됐다. (논문명: In situ biosynthesis of a metal nanoparticle encapsulated in alginate gel for imageable drug-delivery system)
현재 금속 나노입자의 합성에 주로 사용되고 있는 물리화학적 방법은 독성이 있는 환원제, 계면활성제 및 유기 용매의 이용이 필요해 약물전달체 등 생체 내에 사용하기 어려운 단점을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해 환원력이 우수한 단백질을 미생물 내에 과발현해 금속 나노입자를 생합성하는 기술이 개발됐으나, 이 방법은 미생물이 받아들일 수 있는 금속 전구체의 종류 및 농도가 제한된다는 단점이 있다.
연구팀은 이러한 현행 기술의 한계를 극복하기 위해, 대장균에 중금속 흡착 단백질을 발현하는 플라스미드를 형질 전환해 단백질을 과발현한 후 이를 알지네이트 젤에 포집해 그 활성을 안정화하는 기술을 개발했다. 중금속 흡착 단백질을 포집한 알지네이트 젤은 다양한 종류의 금속 이온을 30분 이내로 빠르게 고농도로 흡착 및 환원시켜 금, 은, 자성 및 양자점 나노입자 등 다양한 종류의 금속 나노입자를 알지네이트 젤 내부에 고농도로 생합성하는 데 효과적으로 활용됐다.
특히, 연구팀은 항암제 등 약물과 중금속 흡착 단백질을 알지네이트 젤에 동시에 포집한 후 높은 형광을 나타내는 양자점 나노입자를 젤 내부에 합성함으로써 형광을 통해 위치의 추적 및 영상화가 가능하고 약물의 서방형 방출이 가능한 다기능 약물 전달체를 개발하는 데 성공했다.
☞ 서방형(sustained release): 약물 등이 장시간에 걸쳐 서서히 방출되는 형태
연구팀은 항암제와 녹색 형광을 보이는 카드뮴 셀레나이드 (CdSe) 및 파란색 형광을 보이는 유로피움 셀레나이드 (EuSe)로 이루어진 양자점을 동시에 포집한 약물 전달체를 마우스에 경구로 주입한 후, 이 약물 전달체의 위치를 생체 내에서 추적 및 영상화할 수 있음을 확인했다.
박현규 교수는 “이번 연구에서 개발된 중금속 흡착 단백질을 포집한 알지네이트 젤은 독성 물질 없이, 고속·고농도로 다양한 금속 나노입자를 생합성할 수 있고 동시에 약물의 서방형 방출이 가능하기 때문에, 향후 위치 추적이 가능한 약물 전달체 등에 응용될 수 있다”고 이번 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 중견연구자지원사업의 일환으로 수행됐다.
2021.09.07
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생체 내 조직의 온도·압력 실시간 측정 가능한 센서 집적 고주파 소작 바늘 개발
우리 대학 기계공학과 박인규 교수 연구팀이 삼성서울병원 임효근 박사 연구팀, ㈜알에프메디컬 이진우 박사 연구팀과 공동 연구를 통해 암 소작 시술 시 실시간으로 고주파 소작 중인 조직의 온도와 압력의 측정이 가능한 소작용 바늘을 개발했고, 이 기술의 유효성을 전임상/임상 실험을 통해 검증했다고 2일 밝혔다.
고주파 소작술(Radiofrequency ablation, 이하 RFA) 은 암 조직에 도체 바늘을 삽입한 뒤 전기 소작을 통해 암 조직을 고온 가열해 제거하는 최소침습적 방법으로 시술 과정이 편리하고 효과적일 뿐만 아니라 환자에게도 부담이 적어 암 치료 시술에 널리 사용되고 있다. 하지만 소작 중 발생하는 열에 의해 체액이 기화되며 내부의 압력을 증가시키는데, 이는 스팀 팝(steam pop)이라는 소작 중 소규모 폭발 현상으로 연결된다. 이러한 폭발 현상은 환자에게 악영향을 끼칠 수 있을 뿐만 아니라, 만약 암조직의 소작이 완전히 이루어지지 않은 상황에서 발생하면 암의 전이까지 유발될 가능성이 있어 매우 위험하다.
박인규 교수 연구팀은 이러한 문제의 해결을 위해, RFA용 바늘에 집적 가능한 얇은 필름 형태의 생체적합성 온도/압력 센서를 개발해 소작 부위의 조건을 실시간으로 모니터링할 수 있는 RFA용 센서 집적 바늘(sRFA-needle)을 구현했다. 전임상/임상 실험을 통해 신뢰성있게 스팀 팝을 감지할 수 있으며, 조직 내부의 온도, 압력, 그리고 전기전도성의 변화를 동시에 측정함으로써 스팀 팝이 어떠한 식으로 이뤄지는지에 대한 실마리를 제공하는 기술을 세계 최초로 개발했다.
이번 연구에 사용된 압력 센서는 피라미드 형태로 초미세 3차원 형태화된 전도성 나노 복합재 필름과의 기판 전극 사이의 접촉 저항 변화로 압력을 측정하며, 연구진은 온도에 따른 금속 저항 변화를 통해 온도를 측정했다. 또한 개발된 센서가 체내 고주파 소작술 중 발생 가능한 고온/고압 조건에 높은 신뢰성을 가짐을 검증했다. (그림 1)
제작된 집적 바늘의 전임상/임상 실험 수행 전에 시뮬레이션을 통해 소작 과정이 모사됐는데, 그 결과 RFA용 바늘의 전도성 영역의 양 끝단에서 가장 활발하게 소작이 일어남이 확인됐으며, 이를 통해 스팀 팝은 소작이 진행되는 앞부분과 뒷부분의 각 소작 영역이 합쳐지며 급격한 소작 영역의 팽창에서 나타나는 결과임을 유추할 수 있었다. 이에 더해, 연구팀은 기존에 고주파 소작술에서 사용되던 임피던스 측정만으로는 모니터링할 수 없던 스팀 팝을 온도/압력 측정을 통해 감지할 수 있음을 확인했으며, 세부적인 스팀 팝 메커니즘이 시뮬레이션과 비슷하게 구현됨을 센서를 통한 소작 환경 모니터링을 통해 확인했다. 그리고 이를 통해 고주파 소작술의 안정성 및 수술 유효성 증진에 기여할 수 있는 가능성을 보였다. (그림 2) 또한, 실제 암 환자들의 고주파 소작술 모니터링에 임상 적용돼 의학적으로 유용성을 입증했으며 (그림 3), 의료기기 인증을 획득하고, ㈜알에프메디컬을 통해 상용화에 성공했다.
이번 연구를 주도한 우리 대학 박인규 교수는 "암, 하지정맥류 등의 질병에 최소침습적 치료 방법으로 널리 사용되고 있는 고주파 소작술에서 조직 내의 온도, 압력을 측정할 수 있는 기술이 세계 최초로 개발됐으며, 이를 통해 고주파 소작술의 안정성과 정확성을 획기적으로 향상할 수 있는 계기가 될 것으로 기대한다ˮ고 밝혔다.
이번 연구는 공동 제1 저자 KAIST 기계공학과 박재호 박사, KAIST 기계공학과 정용록 박사과정 학생 및 삼성서울병원 차동익 교수 주도하에 진행됐으며, 삼성서울병원 임효근 교수와 KAIST 기계공학과 박인규 교수가 교신저자로 참여했다. 또한 이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 선도연구센터 지원사업(ERC, 초정밀 광기계기술 연구센터)의 지원을 받아 수행됐다.
이번 연구 결과는 재료과학 및 융합연구 분야 최상위 학술지 중 하나인 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science, 2020 impact factor 16.806)' 誌 2021년 8월 6일자 온라인 판에 게재됐고, 연구의 우수성을 인정받아 표지논문(frontispiece) 으로 선정됐다.
2021.09.02
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양자 기체의 스핀 상관된 제트 현상 관측 및 규명
우리 대학 물리학과 최재윤 교수 연구팀이 ‘극저온 중성원자로 구성된 보즈-아인슈타인 응집체를 이용해 스핀 상관된 물질파 방출’에 성공했다. 물리학과 김경태 박사가 제 1저자로 참여한 이번 연구는 물리학 분야 권위지인 ‘피지컬 리뷰 레터스(Physical Review Letters)’에 지난 7월 22일에 게재됐다.
극저온 중성 원자로 구현된 보즈 아인슈타인 응집체 (Bose-Einstein condensate, BEC)는 수만 개 이상의 원자들이 하나의 파동함수로 기술되는 양자 상태로, 중성 원자가 갖는 스핀 자유도를 활용하면 진공 압축 (squeezed vacuum state)상태를 구현 할 수 있으며, 이를 활용하여 다양한 양자 정보 연구를 수행할 수 있다. 양자 얽힘 상태 생성의 미시적인 과정은 두개의 스핀0인 원자가 충돌 이후 스핀1과 스핀-1로 변환되는 것으로, 생성된 스핀 쌍은 (+1,-1)와 (-1,+1)의 중첩 상태인 양자 얽힘 상태가 된다. 이러한 스핀 충돌 과정을 스핀 쌍 생성 충돌이라 하며, 이는 한 광자가 절반의 에너지를 가지 두개의 얽힌 광자로 나누어지는 과정과 매우 유사함이 알려져 있다.
현재까지 BEC에서 수행한 대부분의 양자 정보 연구는 루비둠-87 원자를 사용하였는데, 이 경우 스핀 쌍 생성률이 낮고, 생성된 양자 얽힘 상태의 원자들이 특정 위치에만 고정될 수밖에 없는 한계점이 있다. 따라서 양자 정보 처리를 목적으로 하는 비국소적 측정이나 조종을 위해서는 원자 앙상블을 나누는 과정 등이 필요하며, 이 과정에서 생성되는 추가적인 잡음을 제거하는 방법은 아직까지 보고된 바가 없다.
최재윤 교수 연구팀은 리튬-7 원자의 스피너 응집체를 이용하여 높은 운동에너지를 갖는 스핀 쌍들이 생성 이후 유도 증폭되는 것을 관측하였으며, 또한 이러한 스핀 쌍들이 서로 결맞는 상태임을 보고하여 선행 연구의 제한점을 극복하는 새로운 방향을 제시하였다.
리튬-7원자의 경우 강한 스핀 상호작용 에너지를 가짐이 오래전부터 알려져 있었으나, 양자 기체 생성의 어려움으로 인해 그동안 실험적으로 구현되지 못하였다 [이 시스템을 보유한 연구단은 아직까지 최재윤 교수 연구팀이 유일하다, Physical Review Research 2, 033471 (2020)]. 연구팀은 이차원 평면에 물질파 방출을 위해 BEC를 이차원 포텐셜에 가두었으며, 스핀0 상태의 응집체에서의 스핀 쌍을 생성 유도하였다. 생성된 스핀 쌍은 BEC를 지나며 증폭되어 충분히 많은 원자들이 포텐셜 외부로 분출되는 것을 관측했다.
아래 그림은 해당 실험의 각 스핀 성분 사진으로, 좌우의 스핀+1,-1의 중심을 기준으로 반대편에 반대 스핀 성분을 가진 원자들을 찾기 쉽다는 것을 알 수 있다. 충돌과정에서 각운동량 보존(스핀)과 선형 운동량 보존(무게중심)이 동시에 보존되어야 하기 때문에, 서로 반대 방향으로 뻗어 나가는 원자들은 필연적으로 강한 스핀 상관관계를 가지게 된다.
이번 연구에서 주목할 점은 스핀 상태의 측정 방향에 따른 상관 함수 분석을 통해, 방출된 물질파가 확장된 벨 상태의 특징적인 스핀 상관관계를 가진다는 것을 확인할 수 있었다는 점이다.
이 현상을 이용하면 비고전적 원자 앙상블의 생성과 동시에 분리가 가능해, 공간적으로 멀리 떨어진 거시적 양자 얽힘 상태를 효율적으로 생성할 수 있을 것으로 전망한다.
해당 연구는 최순원 교수(Berkeley/MIT)와의 협력 연구를 통해 진행됐으며, 삼성 미래 기술 육성 재단 및 한국연구재단 양자 컴퓨팅 기술개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.09.01
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시각 정보가 행동으로 변환되는 신경회로 규명
우리 대학 생명과학과 이승희 교수 연구팀이 시각 정보를 인식해 목표 지향적 행동을 결정하는 대뇌 전두엽의 신경회로 기전을 새롭게 규명했다고 26일 밝혔다.
이 교수 연구팀은 시각 피질과 상호 작용하는 전측 대상회(전대상) 피질(Anterior cingulate cortex, ACC)의 억제성 신경회로가 동물이 시각 정보를 인식하고 이에 맞는 정확한 행동을 개시하는 데 중요한 역할을 함을 밝혔다. 연구 결과는 포유류 전두엽 전대상 피질의 신경회로가 어떻게 시각 인지 행동 및 충동적 행동을 제어할 수 있는지를 새롭게 규명해, 주의력결핍과잉행동장애(ADHD)와 같은 인지장애 및 충동성을 주 증상으로 하는 뇌질환 치료에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
생명과학과 김재현 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 뉴로사이언스 (Nature Neuroscience, IF 20.071)' 8월 19일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Gated feedforward inhibition in the frontal cortex releases goal-directed action)
우리는 외부 환경에서 유입되는 다양한 감각 정보를 인지해 상황에 맞는 행동을 수행한다. 한 예로, 운전할 때 신호등 앞에서 빨간색 신호를 보면 출발하지 않고 멈춰야 하며, 초록색 신호로 바뀌면 출발하게 된다. 이처럼 시각 정보를 인식하고 이에 맞는 운동 행동을 결정하기 위해 우리 뇌는 받아들인 감각 정보를 적절한 운동 정보로 변환해야 하는데, 이 교수 연구팀은 이것이 전대상 피질의 억제성 회로에 의해 이루어짐을 밝혔다.
연구팀은 뇌가 받아들인 시각 정보를 어떻게 운동 정보로 전달하는지 규명하기 위해, 시각 자극을 보면 물을 핥고 그렇지 않으면 물 핥기를 멈추는 목표 지향적 행동을 학습시킨 생쥐의 전대상 피질에 고밀도 실리콘 전극을 삽입해 생체 내 신경 신호를 측정 및 분석했다. 그 결과, 전두엽 전대상 피질 내에서 시각 피질로부터 정보를 받는 시각 반응성 신경세포들이 주변의 세포들을 억제할 경우 생쥐가 운동을 개시할 수 있음을 밝혔다.
또한, 약물적 방법을 이용해 전대상 피질의 활성 정도를 낮추게 되면 생쥐는 시각 자극이 주어지지 않았음에도 불구하고 충동적으로 목표 지향적 행위를 지속하는 비정상적인 행동 양상을 보였다. 이를 통해 전대상 피질은 정상적인 감각-운동 변환 과정에서도 핵심적인 기능을 수행할 뿐 아니라, 시각 정보가 없을 때 운동 개시를 멈추고 기다려야 하는 충동 조절에도 중요한 역할을 하고 있음을 밝혔다.
이 교수 연구팀은 바이러스 추적자, 광유전학, 다채널 전극 레코딩과 같은 신경과학 최첨단 실험 기법을 활용해 전대상 피질 내의 신경세포 타입과 회로가 어떠한 방식으로 시각 정보를 목표 지향적 운동 행위로 변환하는지에 대한 신경 메커니즘 원리를 최초로 규명했다.
전대상 피질에는 시각 정보에 반응하는 시각 반응성 신경세포, 운동 개시를 억제하는 운동 억제성 신경세포, 그리고 시각 정보와 운동 개시에 반응하지 않는 나머지 신경세포들이 존재함을 확인했다. 그리고 이와 같은 세 종류의 뉴런들의 신경 활성도는 생쥐가 시각 정보를 인지하여 행동을 개시하는 반응 속도와 유의미한 상관관계가 있음을 규명했다.
특히, 광유전학적(optognetics) 방법을 이용한 실험에서, 전대상 피질의 시각 반응성 뉴런들은 시각 피질로부터 신경 정보를 직접 전달받음을 확인했고, 광 자극으로 해당 신경 회로를 활성화할 때 시각 자극이 없어도 생쥐의 목표 지향적 행동을 유발할 수 있음을 증명했다.
이승희 교수는 "이번 연구 결과는 주의력결핍과잉행동장애 및 조현병과 같은 질병에서 전대상 피질이 정상적으로 작동하지 못할 때 나타나는 행동 장애를 치료하기 위한 정밀한 신경회로 타겟을 제시했다ˮ라고 말했다.
한편, 이번 연구는 한국 연구재단 및 KAIST 글로벌 특이점 프로그램의 지원을 통해 수행됐다.
2021.08.26
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신소재 데이터 고속 분석을 위한 인공지능 훈련 방법론 개발
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 시뮬레이션을 기반으로 한 신소재 데이터 분석을 위한 인공지능을 개발했다고 24일 밝혔다.
최근 컴퓨팅 파워가 기하급수적으로 증가함에 따라 인공지능을 활용한 다양한 응용들이 실생활에 활용되고 있으며, 이에 인공지능을 활용해 신소재 데이터를 고속으로 분석하고 소재를 역설계하는 기술의 연구 역시 가속화되고 있다.
최근 인공지능의 효율 및 정확도를 증가시키는 연구를 바탕으로 자율주행 자동차, 데이터베이스 기반의 마케팅 및 물류 시스템 보조 등의 분야에 인공지능의 활용이 높아지고 있다. 특히 신소재 개발에 장시간이 소요되는 점을 고려할 때, 소재 및 공정 개발에 인공지능을 활용해 다양한 구조 및 물성 데이터 사이의 상관관계를 빠르게 분석해 신소재 개발 소요 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 인공지능 방법론이 주목을 받고 있다.
그러나 신소재 데이터의 경우, 대량의 유의미한 실험 데이터를 구하기 어렵고 기업들이 중요한 데이터는 대외비로 취급하고 있어서 인공지능을 소재 데이터 영역에 적용하는 것이 상당히 어려운 것이 현실이다. 이런 데이터의 다양성, 크기 및 접근성 문제가 해결돼야 하며, 이를 보완하기 위해 생성 모델 및 적절한 데이터의 합성에 관한 연구가 진행되고 있다. 인공지능의 성능 향상을 위해 생성되는 데이터 또한 실제 소재가 가지는 물리적 제약을 따라야 하며, 소재 데이터의 재료적 특징을 파악할 수 있는 기술이 필요하다.
홍승범 교수 연구팀이 이번에 개발한 인공지능 훈련 방법론은 훈련을 위해 생성되는 데이터가 물리적 제약을 공유하도록 위상 필드 시뮬레이션을 활용해 기초 데이터를 형성하고 소재 데이터가 가지고 있는 실제 측정 과정에서 발생하는 다양한 잡음, 입자의 분포 정보 및 입자의 경계를 모사해 크기가 작은 소재 데이터의 한계를 해결했다. 기존에 수작업으로 작성한 소재 데이터를 활용한 인공지능과의 상 분리 성능을 비교했으며, 생성된 데이터의 모사 요소가 상 분리에 영향을 미치는 영향을 파악했다.
아울러 이번 연구에서 제시하는 소재 데이터 생성을 활용한 인공지능 훈련 방법은 기존의 수작업으로 훈련 데이터를 준비하는 시간을 크게 단축할 수 있으며, 인공지능의 전이 학습 및 다양한 물리적 제약을 바탕으로 하는 위상 필드 시뮬레이션 활용을 바탕으로 다양한 소재 데이터에 빠르게 적용할 수 있는 장점이 있다.
홍승범 교수는 "인공지능은 분야를 막론하고 다양한 영역에서 활용되고 있으며, 소재 분야 역시 인공지능의 도움을 바탕으로 신소재 개발을 더욱 빠르게 완료할 수 있는 세상을 맞이할 것이다ˮ라며, "이번 연구 내용을 신소재 개발에 바로 적용하기에는 데이터 합성 측면에서의 여전히 보강이 필요하지만, 소재 데이터 활용에 큰 문제가 됐던 훈련 데이터를 준비하는 긴 시간을 단축해 소재 데이터의 고속 분석 가능성을 연 것에 연구의 의의가 있다ˮ고 말했다.
신소재공학과 염지원 연구원, 노스웨스턴(Northwestern) 대학의 티베리우 스탄(Tiberiu Stan) 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 노스웨스턴 대학의 피터 부리스(Peter Voorhees) 교수 연구실과 함께 진행됐으며 연구 결과는 국제 학술지 `악타 머터리얼리아(Acta Materialia)'에 게재됐다. (논문명: Segmentation of experimental datasets via convolutional neural networks on phase field simulations)
한편 이번 연구는 KAIST 글로벌특이점 연구 지원으로 수행됐다.
2021.08.24
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모트 전이 반도체로 진성 난수 생성기 개발
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 모트 전이 반도체의 확률적 거동을 이용한 진성 난수(True Random Number) 생성기 개발에 성공했다고 18일 밝혔다.
전자기기들이 초연결되는 메타버스 시대에는 전자기기 간에 대량의 데이터가 실시간으로 오가게 되는데, 이때 더욱 고도화된 데이터의 보안과 암호화 기술이 뒷받침돼야 한다. 현재 대부분의 난수는 소프트웨어로 생성되고 있는데, 이렇게 생성된 일반적인 난수는 소프트웨어의 해독을 통해 쉽게 예측할 수 있고 이는 데이터 보안 및 개인 정보 침해에 매우 큰 위협이 될 수 있다.
이에 반해 진성 난수는 자연의 무작위적인 물리적 현상으로부터 얻어지는 인간이 예측할 수 없는 난수로 이를 얻는 것은 궁극의 보안 기술을 구현하기 위해 필수적이다.
김경민 교수 연구팀은 진성 난수를 추출하기 위해 모트 전이 소재에 주목했다. 모트 전이 소재는 특정 온도에서 전기전도도가 부도체에서 도체로 전이하는 소재로, 이 소재에 전류를 흘려주어 가열하면 부도체 상태와 도체 상태가 주기적으로 변하는 상태의 진동 현상을 관찰할 수 있음이 잘 알려져 있었다. 연구팀은 이 과정에서 주기적으로 소재의 가열과 냉각이 반복될 때 열의 생성과 발산이 예측 불가능함을 이론적으로 입증했다.
연구팀은 이와 같은 모트 전이 소재에서의 예측 불가능한 특성을 진성 난수로 변환해주는 프로토타입의 진성 난수 생성기를 설계 및 제작하여 진성 난수를 성공적으로 수집했다.
공동 제1 저자인 신소재공학과 김광민 석사과정과 인재현 박사과정은 "모트 전이 반도체를 기반으로 하는 진성 난수 생성기는 25 마이크로초(μs) 마다 5.22 나노줄(nJ)의 에너지로 1개의 난수를 생성할 수 있는데 이는 기존 기술에 대비 최소 2.5배 이상 빠르고, 1,800분의 1 수준의 에너지로 저전력 동작이 가능하다ˮ며 "이는 저항 변화 메모리의 셀렉터 등 제한된 분야에서만 사용되던 모트 전이 소재를 진성 난수 생성기에 적합하다는 것을 입증한 결과로 새로운 하드웨어 보안용 소재 개발 분야를 개척한 의의가 있다ˮ 라고 말했다.
이러한 진성 난수 생성기는 반도체 칩의 형태로 제작해 기존 전자기기와 호환할 수 있으며 휴대전화 등 전자기기의 보안을 위한 암호화 하드웨어로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 지난 5월 18일 字에 게재됐으며 산업통상자원부, 한국반도체연구조합, KAIST의 지원을 받아 수행됐다. (논문명 : Self-clocking fast and variation tolerant true random number generator based on a stochastic mott memristor)
2021.08.18
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숨 쉬는 헤어셀 구조의 피부부착형 맥파 센서 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 조영호 교수 연구팀이 피부에서 발생하는 땀을 실시간으로 투과시키며 피부와의 접촉면적을 획기적으로 개선한 다공성 헤어셀 구조의 맥파※ 센서를 개발했다고 17일 밝혔다.
※ 맥파: 심장이 박동할 때 발생하는 파동을 말한다.
헤어셀 구조란 피부의 섬모와 같이 다공성 표면 위에 여러 개의 섬모가 형성돼있는 구조를 말한다.
새로 개발된 다공성 헤어셀 구조의 맥파 센서 기술은 맥파 외 피부 온도, 피부 전도도 등 타 생체신호 센서들의 결합을 통해, 인간의 정신건강 상태를 상시 장기적으로 판별하는 연구에 적용하고 있다.
바이오및뇌공학과 석민호 박사과정의 주도로 개발한 이번 연구는 국제 학술지 `나노스케일 어드벤시스(Nanoscale Advances)' 7월 27일 字 온라인판에 게재됐다. 논문명: A Porous PDMS Pulsewave Sensor with Haircell Structures for Water Vapor Transmission Rate and Signal-to-Noise Ratio Enhancement)
기존 폴리머 기반 맥파 센서는 땀 투과도가 피부의 하루 평균 땀 발생량 (432g/m2) 보다 낮아 장기간 부착 시 접촉성 피부염, 가려움 등의 피부 문제를 일으키는 단점이 있으며, 피부에 안정적으로 접촉할 수 있는 면적이 낮아 맥파 신호의 정확도가 떨어지는 문제를 지닌다.
조영호 교수 연구팀은 문제 해결을 위해, 폴리디메틸실록산(PDMS) 고분자 내에 구연산을 결정화 후 에탄올로 녹여 작고 균일한 공극을 형성함으로써 맥파 센서의 땀 투과도를 높였으며, 이러한 다공성 고분자 표면에 헤어셀 구조를 형성해 피부와의 접촉면적을 획기적으로 넓혀 맥파 센서의 측정 정확도를 개선한 다공성 헤어셀 구조의 맥파 센서를 제작했다.
이번 다공성 헤어셀 구조의 맥파 센서의 땀 투과도는 하루 486g/m2을 보여 피부의 하루 평균 땀 발생량보다 많고, 기존 기술 대비 72% 증가함을 보였다. 또한 피부에 장기간 부착 시에도 피부 트러블이 발생하지 않음을 7일간의 연속 부착 실험을 통해 입증했다. 측정 정확도(≈신호대잡음비※)는 22.89를 보여, 기존 기술 대비 측정 정확도를 약 9배 높였다.
※ 신호대잡음비: 잡음의 크기 대비 맥파 신호의 크기 정도를 말한다.
조영호 교수는 "이번 연구를 통해 피부 트러블 없이 인간의 건강 상태를 상시 모니터링할 수 있는 웨어러블 센서를 개발했고 인공피부로서의 상시 사용성 역시 확립했다ˮ고 말했다.
한편, 이번 연구는 알키미스트 프로젝트 사업의 지원을 통해 수행됐다.
2021.08.18
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KPC4IR, 보건의료 분야 인공지능 활용 가이드 개발
우리 대학이 ʻ사회를 위한 보건의료 분야 인공지능 활용 가이드(Using Artificial Intelligence to Support Healthcare Decisions: A Guide for Society)ʼ를 국제 공동연구를 통해 개발했다. 코로나 19의 세계적인 대유행은 인공지능 기술의 빠른 상용화를 촉진했다. 일례로, 영국의 인공지능 스타트업인 베네볼런트AI(BenevolentAI)는 신종 질병 치료약물을 식별하기 위해 통상적으로 8년이 걸리던 기간을 인공지능 기술을 활용해 단 1주일로 단축시켰다. 이처럼 인공지능 기술은 경제·산업·사회·문화 등 전방위로 확산되면서 엄청난 부가가치와 생활의 편익을 창출하고 있다. 하지만, 급속한 기술 도입이 데이터의 편향이나 오·남용 등의 맹점을 함께 가져왔다는 우려도 중요하게 대두되고 있다. 특히, 보건의료 분야는 인공지능을 뒷받침하는 데이터의 품질과 검증 여부가 생명과 직결되기 때문에 인공지능 기술의 타당성과 안전성이 무엇보다도 우선시 되어야 한다. KAIST 한국4차산업혁명정책센터(센터장 김소영, 이하 KPC4IR)는 보건의료 분야에 적용되고 있는 인공지능 기술의 신뢰성을 확보하기 위해 보다 많은 사람이 인공지능 기술의 책임성에 관한 질문을 던져야 한다는 문제의식을 바탕으로 이번 가이드를 제작했다. 연구진이 말하는 책임성이란 인공지능 기술이 데이터의 편향성으로 현존하는 불평등을 악화시키지 않도록 주의하고 데이터의 정확성을 확보해 결과의 오류를 최소화하는 등의 노력이다.
KPC4IR은 이번 가이드 개발을 위해 싱가포르국립대학교의 리스크공공이해연구소(National University of Singapore Lloyd’s Register Foundation Institute for the Public Understanding of Risk), 영국의 대표적인 과학 기술 비영리 기관인 센스 어바웃 사이언스(Sense about Science)와 함께 지난 1년 간 국제 공동연구를 수행했다.
연구진은 의료영상 분석 및 진단의 효과성 제고와 빅데이터를 활용한 질병 예측 및 임상적 의사결정, 신약 개발 분야 시간 단축 등 의료 분야에 인공지능 기술을 적용한 국내·외 사례를 이번 가이드에 담았다.
또한, 학습 데이터에 누락되거나 제외된 정보가 있다면 인공지능이 편향성을 나타낼 수 있으며, 원래와는 다른 용도로 사용할 경우 변수 간의 연관 관계나 심지어는 결과까지도 잘못 판단할 수 있다는 점도 강조했다. 독일에서는 피부의 병변을 감지해 암 발생 가능성을 진단하는 인공지능을 개발해 실제 의사들의 진단 소견과 비교하는 실험을 진행했다. 동일한 병변 이미지를 인공지능과 다양한 국적을 가진 피부과 전문의 58명에게 보여준 결과 인공지능은 87%의 정확도로 병변 의심 사례를 식별해냈다. 79%의 정확도를 보인 의사들의 정확도를 앞지른 것이다. 인공지능이 의사가 환자를 치료하며 결정을 내리는 과정에서 도움이 될 수 있다는 것을 보여준 사례다. 그러나 인공지능이 옅은 피부색을 가진 사람들로부터 수집한 데이터를 주로 활용해 학습한다면 짙은 피부색을 가진 환자들의 병변은 제대로 진단하지 못할 가능성이 커진다. 인공지능을 ʻ지능적ʼ이라고 하는 이유는 데이터를 단순히 검색하는 수준에 머무는 것이 아니라 데이터에 숨어 있는 특정 패턴을 분석해 유의미한 자료로 추출하기 때문이다. 그래서 사람들은 인공지능의 의사결정이 냉철하고 객관적일 것이라고 생각하지만, 인공지능은 현실에 존재하는 데이터들 바탕으로 학습한다. 우리가 가진 사회적 편견과 편향, 위험한 가정들을 그대로 내재한 결과가 도출될 수도 있다는 뜻이다.연구진은 인공지능 기술을 보건의료 분야에 활용하는 데 있어 가장 중요한 요소 중 하나인 신뢰성(reliability)을 중심으로 데이터의 품질·변수 등과 관련된 공정성 문제를 파악하고 기술의 정확성을 점검할 수 있는 다섯 가지 기준을 이번 가이드에 담았다. ▴출처가 정확한 데이터 사용 ▴사용 목적에 맞는 데이터의 수집 또는 선택 ▴제한 사항과 가정의 정확한 언급 ▴데이터의 편향성 명시 ▴실제 환경에서의 적절한 테스트 등이 이행되었는지 점검하기 위해 우리 사회가 이와 관련한 적극적인 질문을 던져야 한다고 강조했다.
연구를 총괄한 김소영 KPC4IR 센터장은 "보건의료 분야의 인공지능 기술이 충분히 견고한지를 검증하는 질문들이 우리 사회에서 활발하게 논의된다면, 궁극적으로 인공지능 기술의 역량을 끌어올리는 것과 동시에 신뢰할 수 있는 기준을 마련할 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
이어, 김 센터장은 "인공지능 기술에 대한 국민의 이해도를 높여 한계점과 개선 사항을 인식해나가는 과정에서 이번 가이드가 중요한 역할을 해 줄 것으로 기대하고 있다ˮ라고 덧붙였다. KPC4IR의 이번 연구는 유럽과 아시아를 아우르는 국제 공동 연구자들이 보건의료라는 특정 분야에서 인공지능 기술의 가이드를 제시한 세계 최초의 사례다. 이를 위해 싱가포르국립대학교·테크놀로지기업 어피니디(Affinidi), 스페인 마드리드 카를로스 3세 대학교, 영국 로이드 선급 재단·가이 앤드 세인트 토마스 국가보건서비스 재단 등에 소속된 전문가들이 자문과 인터뷰, 워크숍 등의 방식으로 참여했다. 국내에서는 서울아산병원, 분당서울대병원 등을 비롯한 의료계와 KAIST AI대학원·바이오및뇌공학과, 과학기술정책연구원, 정보통신정책연구원, 인공지능 솔루션 기업 뷰노 등 다수의 산·학·연 관계자들이 함께했다. KPC4IR은 이번 성과를 국제적으로 공유하기 위해 8월 15일 오전 10시부터 온라인으로 열린 ʻ2021 KDD 국제 워크숍ʼ에서 연구 내용을 발표했다. ʻ사회를 위한 보건의료 분야 인공지능 활용 가이드ʼ의 전체 내용은 KAIST 한국4차산업혁명정책센터 (https://kpc4ir.kaist.ac.kr/)와 싱가포르국립대 리스크공공이해연구소(https://ipur.nus.edu.sg/)의 홈페이지에서 확인할 수 있다.
2021.08.17
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에너지 비용 낮춘 상온 액상 분리막 개발
우리 대학 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 상온에서 크기 차이 0.1 나노미터(nm) 이하의 액상 유기물질을 직접 분리할 수 있는 유기용매 정삼투 시스템을 개발했다고 12일 밝혔다.
액체 혼합물의 대규모 분리 공정은 주로 물질의 끓는점 차이를 이용하는 증류법을 이용하는데, 이때 전 세계적으로 막대한 양의 에너지가 소비된다. 특히, 석유화학 산업의 기초가 되는 액상 탄화수소들은 섬유, 플라스틱 등 일상생활과 밀접한 소재 개발에 필수적이기 때문에 이들을 저에너지, 저탄소 공정을 통해 분리하는 새로운 미래지향적인 패러다임이 필요하다.
연구진이 개발한 초미세 다공성 탄소 분리막은 위와 같은 에너지 문제를 해결할 수 있는 기술로, 액상 탄화수소를 크기와 모양에 따라 상온에서 연속적으로 분리할 수 있는 기술이다.
생명화학공학과 서혁준 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)' 에 온라인 게재됐으며, 연구의 파급력을 인정받아 뒷표지 논문으로 선정됐다. (논문명 : Shape-Selective Ultramicroporous Carbon Membranes for Sub-0.1nm Organic Liquid Separation)
연구팀이 이번에 개발한 유기용매 정삼투법은 정밀하게 디자인된 기공 크기 및 구조를 갖는 탄소 분리막을 이용한다. 이는 외부 동력원 없이 자연스러운 농도 기울기 및 화학적 포텐셜을 기반으로 크기 및 모양 차이에 따라 탄화수소 화학종들의 분리가 진행되는 에너지 효율적 기법으로, 기존의 증류법보다 약 10배 정도 낮은 에너지 소모량을 요구한다. 이와 같은 유기용매 정삼투법은 분리막 재료의 기공 크기 디자인에 따라 석유화학, 정유, 제약 및 반도체 공정 등 다양한 분야에 활용 가능하기 때문에 산업 전반의 에너지 효율성을 극대화하며 동시에 탄소 배출량을 줄일 수 있는 획기적인 기술이다.
특히 연구팀은 상온에서 서로 다른 크기와 모양을 갖는 헥산 이성질체의 혼합물들을 모양 차이에 따라 손쉽게 분리할 수 있음을 증명했다. 탄소 분리막은 0.7 나노미터(nm) 이하의 단단한 슬릿 형태(slit-like structure)를 갖는 초미세 기공을 가지며, 이처럼 작은 나노 공간에서 분자들의 확산을 조절하여 크기 차이가 0.1 나노미터(nm) 이하인 분자들까지 정밀하게 걸러낼 수 있다.
특히, 이번 연구에 이용된 탄소 분리막은 속이 비어있는 실과 같은 기다란 형태(할로우 파이버, Hollow Fiber)를 가지고 있어, 이의 산업적 적용성과 파급 효과는 상당할 것으로 기대된다. 할로우 파이버 분리막은 적은 비용으로 대량생산이 매우 쉬우며, 기존의 평면적인 분리막 대비 수십 배 높은 표면적을 가지고 있어 차세대 분리막 형태로 주목받는 소재다.
연구팀은 그동안 불가능했던 분리막을 이용한 0.1 나노미터(nm) 이하 크기의 액체 분자들의 크기 및 모양에 따른 분리에 성공해 저에너지, 저탄소 분리 공정의 새로운 막을 열게 됐다. 수많은 소재의 원재료가 되는 탄화수소 분자들을 적은 비용 및 저탄소 배출공정으로 분리 정제할 수 있는 새로운 방식은 화학산업의 초미의 관심사다.
고동연 교수는 "우리나라는 원유를 수입하고, 이를 분리 및 정제해 다양한 고부가가치 제품을 창출하는데 여러 집약된 기술에 의존하고 있어 이에 대한 파격적 비용 절감은 석유화학 산업계의 글로벌 경쟁력 강화와 직결된다ˮ며, "특히 용매 사용량이 많은 제약 분야 및 반도체 화학 공정에도 널리 사용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.08.13
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