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김성용 교수, UN 제2차 세계 해양 환경 평가 보고서 공동 발간
우리 대학 김성용 기계공학과 교수가 공동저자로 참여한 국제연합(United Nations, UN)의 제2차 세계해양환경평가(Second World Ocean Assessment; WOA II) 보고서가 4월 22일 발간됐다.
세계해양환경평가 보고서는 전 세계 해양환경의 현재 상태를 종합적이고 통합적인 과학정보로 기술한 문서로 ʻ국제연합의 지속가능한 발전을 위한 국제해양과학 10개년 계획(United Nations Decade of Ocean Science for Sustainable Development)ʼ을 실질적으로 수행하는 중요한 보고서로 꼽힌다. 유엔(UN)은 각국 정부가 해양환경을 보호하기 위한 공동의 노력을 강화하고 정책결정자들의 의사결정을 지원하기 위해 사회경제적인 측면을 포함한 전 지구적 차원의 해양환경을 평가 및 보고하는 ʻ정규과정(Regular Process)ʼ을 수행해오고 있다. 2009년 열린 제64차 유엔총회에서 정규과정 1차 주기(2010~2014)를 승인해 ʻ제1차 세계해양환경평가(First World Ocean Assessment) 보고서ʼ가 2015년 완성됐다. 김 교수는 1차 보고서의 전문가 그룹으로 참여한 데 이어 2016년부터 4년간 진행된 2차 주기(2016-2020) 세계해양환경평가 보고서 제작에 공동 저자로 참여해 전 세계 300여 명의 다학제간 전문가들과 의견을 공유했다. 총 28장으로 구성된 보고서 중 김 교수는 제5장 해양의 물리적 및 화학적 상태과 제9장 기후 대기 변화에 따른 영향 등 2개의 장을 공동 집필했다.이번 보고서는 전 세계의 해양 환경을 평가하기 위해 추진력(Drivers)-압력(Pressure)-상태(State)-영향(Impact)-반응(Response) 등을 종합한 ʻDPSIRʼ의 개념을 적용한 것이 특징이다. 이를 통해, 전 세계 해양을 환경·경제·사회적 측면을 통합하여 분석했으며, 각 지역 해양환경 특성을 구체화한 유일한 보고서로 평가받고 있다.
또한, 유엔(UN)의 모든 회원국이 해양 평가 및 정책을 결정할 때 가장 먼저 반영해야 할 내용이 담겨 있어 현재까지 발간된 해양 관련 보고서 중 영향력이 가장 큰 학술적 성과로 꼽히고 있다.
김 교수는 "전 지구적인 기후변화, 미세플라스틱, 후쿠시마 원전 오염수의 방류가 화두가 되는 시점에서 국가 간의 경계가 없이 전 세계 영향을 주는 해양에 관해 많은 관심과 연구가 필요하다ˮ라고 강조하며 "본 보고서가 각 국가의 해양상태를 판단하고 정책 입안에 기초자료가 되길 바란다.ˮ라고 소감을 전했다. 김 교수가 공동 저자로 참여한 보고서는 유엔(UN) 홈페이지에서 자세한 내용을 확인할 수 있다.
제2차 세계 해양 환경 평가 보고서 자세히 보기 (클릭☞) https://www.un.org/regularprocess/woa2launch
2021.04.26
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초대규모 그래프 프로세싱 시뮬레이션 기술 개발
우리 대학 연구진이 오늘날 정보통신(IT) 분야에서 광범위하게 사용되는 그래프 타입의 데이터를 실제로 저장하지 않고도 알고리즘을 계산할 수 있는 `그래프 프로세싱 시뮬레이션'이라는 신개념 기술을 세계 최초로 개발하는 데 성공했다. 데이터를 저장할 필요가 없어 1조 개 간선의 초대규모 그래프도 PC 한 대로 처리가 가능하다.
우리 대학 전산학부 김민수 교수 연구팀은 1조 개 간선의 초대규모 그래프에 대해 데이터 저장 없이 알고리즘을 계산할 수 있는 신개념 기술을 세계 최초로 개발했다고 23일 밝혔다.
오늘날 웹, SNS, 인공지능, 블록체인 등의 광범위한 분야들에서 그래프 타입의 데이터에 대한 다양한 알고리즘들의 연구가 매우 중요하다. 그러나 그래프 데이터의 복잡성으로 인해 그 크기가 커질 때 막대한 규모의 컴퓨터 클러스터가 있어야만 알고리즘 계산이 가능하다는 문제가 있다.
김 교수 연구팀은 이를 근본적으로 해결하는 T-GPS(Trillion-scale Graph Processing Simulation)라는 기술을 개발했다. 이 T-GPS 기술은 그래프 데이터를 실제로 디스크에 저장하지 않고도 마치 그래프 데이터가 저장돼 있는 것처럼 알고리즘을 계산할 수 있고, 계산 결과도 실제 저장된 그래프에 대한 알고리즘 계산과 완전히 동일하다는 장점이 있다.
그래프 알고리즘은 그래프 처리 엔진 상에서 개발되고 실행된다. 이는 산업적으로 널리 사용되는 SQL 질의를 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 엔진 상에서 개발하고 실행하는 것과 유사한 방식이다.
지금까지는 그래프 알고리즘을 개발하기 위해 먼저 합성 그래프를 생성 및 저장한 후, 이를 다시 그래프 처리 엔진에서 메모리로 적재해 알고리즘을 계산하는 2단계 방법을 사용했다. 그래프 데이터는 그 복잡성으로 인해 전체를 메모리로 적재하는 것이 요구되며, 그래프의 규모가 커지면 대규모 컴퓨터 클러스터 장비가 있어야만 알고리즘을 개발하고 실행할 수 있다는 커다란 단점이 있었다.
김 교수팀은 합성 그래프와 그래프 처리 엔진 분야에서 국제 최고 권위의 학술대회에 매년 논문을 발표하는 등 세계 최고의 기술력을 보유하고 있으며, 그 기술들을 바탕으로 기존 2단계 방법의 문제를 해결했다.
그래프 데이터상에서 그래프 알고리즘이 계산을 위해 접근하는 부분을 짧은 순간 동안 실시간으로 생성해, 마치 그래프 데이터가 존재하는 것처럼 알고리즘을 계산하는 것이다. 이때 그래프 데이터를 아무렇게 실시간 생성하는 것이 아니라 합성 그래프 모델에 따라 생성하고 저장한 것과 동일하도록 실시간 생성하는 것이 핵심 기술 중 하나다.
또한, 그래프 처리 엔진이 실시간으로 생성되는 그래프를 실제 그래프처럼 인식하고 알고리즘을 완전히 동일하게 계산하도록 엔진을 수정한 것이 또 다른 핵심 기술이다.
김민수 교수 연구팀은 T-GPS 기술을 종래의 2단계 방법과 성능을 비교한 결과, 종래의 2단계 방법이 11대의 컴퓨터로 구성된 클러스터에서 10억 개 간선 규모의 그래프를 계산할 수 있었던 반면, T-GPS 기술은 1대의 컴퓨터에서 1조 개 간선 규모의 그래프를 계산할 수 있어 컴퓨터 자원 대비 10,000배 더 큰 규모의 데이터를 처리를 할 수 있음을 확인했다. 또한, 알고리즘 계산 시간도 최대 43배 더 빠름을 확인했다.
교신저자로 참여한 김민수 교수는 "오늘날 거의 모든 IT 분야에서 그래프 데이터를 활용하고 있는바, 연구팀이 개발한 새로운 기술은 그래프 알고리즘의 개발 규모와 효율을 획기적으로 높일 수 있어 산업적 측면에서 파급 효과가 매우 클 것으로 기대한다ˮ 라고 말했다.
이번 연구에는 김 교수의 제자이자 캐나다 워털루 대학에 박사후 연구원으로 재직 중인 박힘찬 박사가 제1 저자로, 김 교수가 교신저자로 참여했으며 지난 22일 그리스 차니아에서 온라인으로 열린 데이터베이스 분야 최고 국제학술대회 중 하나인 IEEE ICDE에서 발표됐다. (논문명 : Trillion-scale Graph Processing Simulation based on Top-Down Graph Upscaling).
한편, 이 연구는 한국연구재단 선도연구센터 사업 및 중견연구자 지원사업, 과기정통부 IITP SW스타랩 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.04.23
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남택진 교수팀, 레드닷 어워드 2021 대상 수상
우리 대학 남택진 산업디자인학과 교수팀이 세계 최대 규모의 디자인 공모전인 독일 ʻ레드닷 디자인 어워드(Red Dot Design Award) 2021ʼ 제품디자인 부문에서 대상(best of the best award)을 받았다. 수상작은 남 교수팀이 개발한 ʻ코로나 중증 환자 치료용 이동형 감염병동(mobile clinic module, MCM)ʼ이다. 올해 공모전에는 60여 개국에서 총 7천8백여 개의 작품이 출품돼 제품 디자인·커뮤니케이션 디자인·콘셉트 디자인 등 3개 분야에서 경쟁을 펼쳤다. 주최 측은 "수상작들이 자동차·로봇·의료 기술·포장에 이르기까지 디자인을 통해 현대 사회가 가진 문제를 해결하고 인류의 생활 수준을 향상하는 데 중요한 역할을 했다ˮ라고 밝혔다. 특히, 남 교수팀의 이동형 감염병동은 "제품 디자인이 감염병 확산을 방지하는 일에 얼마나 가치 있게 기여할 수 있는지를 보여줬다ˮ라고 평가했다.
이동형 감염병동의 쾌거는 이뿐만이 아니다. 레드닷 디자인 어워드(Red Dot Design Award)와 함께 세계 최고 권위의 디자인 공모전으로 손꼽히는 iF 디자인 어워드(International Forum Design Award) 2021에서도 제품·실내건축·사용자인터페이스·사용자경험 등 총 4개 분야에서 본상을 수상했다.
이로써, 남 교수팀의 이동형 음압병동은 국제 권위의 디자인 공모전을 연이어 석권하며 기능성·경제성·효용성뿐만 아니라 독창적 디자인과 심미성까지 갖춘 의료 시설로서 가치를 인정받게 됐다.
이동형 음압병동은 고급 의료 설비를 갖춘 음압 격리 시설로 신속하게 변형하거나 개조해 사용할 수 있도록 디자인됐다. 음압 프레임·에어 텐트·기능 패널 등의 각 모듈을 조합해 단시간 내에 음압 병동이나 선별진료소 등을 구축할 수 있다. 또한, 소규모의 장비와 인력으로도 관리·이송·설치가 가능해 기존의 조립식 병동 대비 경제적·시간적 효율을 높인 것이 가장 큰 특징이다. 남택진 교수팀은 작년 7월부터 KAIST 코로나 대응 과학기술 뉴딜사업(단장 배충식)의 일환으로 이동형 음압병동을 개발했다. 조스리 스튜디오·20Plus 등과 협력해 디자인을 진행했고 신성이엔지가 제작을 담당했다. 배상민(산업디자인학과)·이태식(산업및시스템 공학과)·김형수(기계공학과) 교수 등이 자문했으며, 석현정(산업디자인학과), 박해원·김성수(기계공학과), 한동수(전산학과) 교수 등이 감염병원 서비스 주제로 연구에 참여했다. 현재 한국 원자력의학원·제주도 백신 접종센터에 시제품이 설치돼 코로나 환자 및 백신 접종자들을 대상으로 시범 운영 중이다. 향후, 건양대 병원 등으로 적용 범위를 확대해나갈 예정이다. 디자인 총괄한 남택진 교수는 "현실 세계의 문제를 발견하고 해결하여 책임지는 디자이너가 더 많아지기를 바란다ˮ라고 수상 소감을 전했다. 이어, 남 교수는 "MCM의 생산 효율성과 안정된 운영을 위해 엔지니어링 디자인 측면을 개선하는 연구를 진행 중이며, 빠른 시일 내에 상용화와 수출이 이뤄질 수 있도록 박차를 가할 예정이다ˮ라고 전했다. KAIST 코로나 대응 과학기술 뉴딜사업단은 KAIST의 과학기술 역량을 기반으로 감염 예방·보호·진단·치료 등 감염병의 전 주기에 대응하는 치료 분야에서 산·학·연·병이 협력해 방역 요소기술 개발과 과학기술 기반의 방역 시스템을 구축하는 연구를 수행하고 있다.
2021.04.19
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고체 전해질 내부 나노 단위 영상화 성공
오늘날 리튬이온전지는 휴대용 전자 장비와 전기차를 비롯한 각종 이동 수단에 필수적인 에너지 저장 매체로 사용되고 있다. 폭발적인 수요에 발맞춰 리튬이온전지의 에너지 용량, 충전 속도 등의 전기화학적 특성을 향상하려는 연구들이 가속화되고 있다.
그러나 기존의 전기화학 특성 평가 방법은 소재 혹은 소자 특성의 평균값을 측정하는 것에 집중되어 있기에, 나노미터 수준의 미시세계에서 벌어지고 있는 현상들을 이해하기에는 충분하지 않다. 따라서 전기화학 특성에 대한 통합적인 이해를 위해 미시적 수준에서 공간 분해능을 가진 분석 기술의 개발은 필수적이다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 원자간력 현미경(Atomic force microscope, AFM)의 한 모드인 전기화학 변위 현미경(Electrochemical strain microscopy, ESM)을 이용해 리튬이온전지 소재 내부의 이온 이동 특성을 나노미터 수준에서 정량적으로 측정하는 방법을 개발했다고 13일 밝혔다.
전기화학 변위 현미경은 나노 크기의 탐침에 전압을 가했을 때, 이온의 이동이 유발하는 시료 표면의 변형(displacement)을 측정하는 기술로서 이 변형을 발생시킨 이온의 양과 이온의 이동도 등을 간접적으로 측정할 수 있게 도와주는 기술이다.
홍 교수 연구팀은 비행시간형 2차 이온 질량 분석법(Time-of-flight secondary ion mass spectroscopy, ToF-SIMS)과 유도결합 플라즈마 분광분석기(Inductively coupled plasma optical emission spectrometer, ICP-OES)를 이용해 고체 전해질 시료의 깊이에 따른 이온 분포를 정량적으로 계산하고, 전기화학 변위 현미경 결과와의 캘리브레이션(calibration, 계측기 등의 눈금을 표준기 등을 사용해 바로잡는 일)에 성공했다.
이후, 연구진에 의해 고안된 직류 전압 펄스(pulse)를 시료의 깊이에 따라 가했으며, 전기장에 의해 표면으로 이동했다가 다시 내부 쪽으로 확산하는 이온을 전기화학 변위 현미경으로 영상화했다. 특히, 해당 펄스를 설계하는 과정에서 기존 전기화학 변위 현미경 사용에 대한 오류를 지적하고, 개선된 사용 방법에 대해 안내했다. 그 결과, 연구팀은 시간 및 거리의 함수로 이온의 이동 과정을 영상화하는 데 성공했으며, 이 결과를 이용해 깊이 및 이온의 농도에 따라 변화하는 확산계수 값을 정량적으로 보여줬다.
홍승범 교수는 "이온의 움직임을 나노미터 수준에서 정량적으로 관찰할 수 있는 방법론이 다양한 이온 거동의 메커니즘을 규명하는데 기여할 것ˮ이라며, "추후 다양한 실제 소자 구동 환경을 모사한 상태에서 이번 방법론을 적용하는 후속 연구를 진행할 것ˮ이라고 설명했다.
우리 대학 신소재공학과 박건 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ACS 어플라이드 에너지 머티리얼스(ACS Applied Energy Materials)에 게재됐다. (논문명: Quantitative Measurement of Li-Ion Concentration and Diffusivity in Solid-State Electrolyte)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단 거대과학연구개발사업 및 KAIST 글로벌특이점연구 지원으로 수행됐다.
2021.04.13
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이수현 교수팀, 뇌 복부선조영역의 새로운 기억관련 기능 규명
우리 대학 바이오및뇌공학과 이수현 교수 연구팀과 서울대학교 생명과학부 김형 교수 연구팀이 공동연구를 통해 복부선조영역(ventral striatum)에서 습관행동을 제어하는데 필요한 장기기억이 자동적으로 인출된다는 사실을 밝혔다. 이러한 복부선조영역의 기능을 그 영역과 회로별로 규명하는 것은 인간에게 직접 적용할 수 있는 뇌질환 치료방법 개발과 뇌영역 맞춤형 치료의 이론적 기반이 될 수 있다.
뇌의 복부선조영역은 새로운 가치학습에 중요하며, 중독행동과 조현병 관련 행동에도 연관된 것으로 알려져 왔지만 이러한 행동에 기반이 될 수 있는 기억정보를 처리하고 있는지에 대해서는 불분명했다.
이에 연구팀은 기능적 자기공명뇌영상과 전기생리학적 뇌세포 활성측정법을 모두 이용해 과거에 학습한 물체를 의식적으로 인지하고 있지 않는 상황에서도 복부선조에서 과거에 배운 좋은 물체에 대한 장기기억정보가 활발하게 처리되고 있다는 사실을 밝혀냈다.
또한 자동적으로 인출된 좋은 물체에 대한 기억은 무의식적이며 자동적인 행동, 즉 습관행동을 제어하고, 이를 통해 동물이 장기기억을 기반으로 최대이익을 얻을 수 있는 자동적 의사결정(automatic decision-making) 과정에 사용된다는 실험적 증거를 제시했다.
바이오및뇌공학과 뇌인지공학프로그램 강준영 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 4월 8일(목) 게재됐다.
복부선조영역에서 기억의 자동적 인출과정을 이해함으로써 자동적 행동인 습관과 중독행동 제어의 이론적 기반을 다지고, 나아가 기억의 자동인출(automatic retrieval)과 연관된 현저성(salience) 이상으로 조현병을 이해할 수 있는 이론적 발판을 마련한 것에 이번 연구의 의의가 있다고 볼 수 있다.
이번 연구는 한국연구재단 뇌질환극복사업 및 개인기초연구지원사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
2021.04.09
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미생물 이용한 천연 붉은 색소 생산 기술 최초개발
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 `식용으로 널리 쓰이는 붉은색 천연색소인 카르민산을 생산하는 미생물 균주 개발'에 성공했다고 9일 밝혔다.
이번 연구결과는 국제 학술지인 `미국화학회지(Journal of the American Chemical Society)'에 4월 2일 字 온라인 게재됐다.
※ 논문명 : Production of carminic acid by metabolically engineered Escherichia coli
※ 저자 정보 : 이상엽(한국과학기술원, 교신저자), 양동수(한국과학기술원, 제1저자), 장우대(한국과학기술원, 제2저자), 포함 총 3명
카르민산은 붉은색 천연색소로 딸기우유, 사탕 등의 식품과 매니큐어, 립스틱 등 화장품 분야에서 널리 활용되고 있다. 카르민산은 연지벌레 추출을 통해 얻어지는데, 연지벌레는 한정된 지역(페루, 카나리아 제도 등지)에서만 재배할 수 있으며, 연지벌레로부터 카르민산을 추출하기 위해서는 복잡하고 비효율적인 다단계 반응을 거쳐야 한다.
또한, 카르민산은 대부분 연지벌레에서 기인한 단백질 오염물질을 포함하고 있는데 이는 알레르기 반응을 유발할 수도 있으며, 많은 사람이 벌레 기반 물질을 섭취하는 것을 꺼리고 있다. 이러한 이유로 몇몇 프랜차이즈 업체는 카르민산 사용을 중단하고 대체 식용색소를 활용하고 있다.
이에 따라 연지벌레를 사용하지 않는 카르민산 생산 방법 개발의 필요성이 제기됐으나, 카르민산 생합성 경로의 일부가 아직 밝혀지지 않았으며 곰팡이를 제외한 다른 미생물에서 카르민산 생산이 보고된 바가 없었다.
이에 이상엽 특훈교수 연구팀은 포도당으로부터 카르민산을 생산할 수 있는 대장균 균주 개발 연구를 수행했다.
연구팀은 우선 타입 II 폴리케타이드 생합성 효소를 최적화해 카르민산의 전구체(전 단계의 물질)를 생산하는 대장균 균주를 구축했다. 하지만 남은 두 단계의 반응을 수행하기 위한 효소가 아직 발굴되지 않았거나 대장균 내에서 작동하지 않는 문제가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 생화학 반응 분석을 통해 카르민산 생산을 위한 효소 후보군을 선정했다. 그 후 세포 배양 실험을 통해 성공적으로 작동하는 효소들을 선정했다.
이렇게 선정된 효소 두 종에 대해 컴퓨터 기반 상동 모형 및 도킹 시뮬레이션을 수행 후 활성이 증대된 돌연변이 효소를 예측했다. 그 후 이에 기반을 둔 효소 개량을 수행함으로써 증대된 활성을 지니는 효소를 개발하는 데 성공했다.
이번 연구를 통해 폐목재, 잡초 등 지구상에서 가장 풍부한 바이오매스의 주원료인 포도당을 단일 탄소원으로 사용해 카르민산을 생산하는 대장균 균주를 최초로 개발했다고 연구팀 관계자는 설명했다.
연구팀이 개발한 대사공학 및 가상 시뮬레이션 기반 효소 개량 전략은 생산경로가 규명되지 않은 다른 천연물의 생산에도 유용하게 쓰일 것으로 기대된다. 연구팀은 이번 연구에서 개발한 C-글리코실 전이효소를 적용해 카르민산 뿐만 아니라 알로에로부터 생산 가능했던 미백제인 알로에신 생산에도 세계 최초로 성공함으로써 이를 증명했다.
이상엽 특훈교수는 “연지벌레를 사용하지 않는 카르민산 생산 프로세스를 세계 최초로 개발했으며, 이번 연구는 특히 천연물 생산의 고질적인 문제인 효소 발굴과 개량에 대한 효과적인 해결책을 제시했다는 점에 의의가 있다”며 “이번 기술을 활용해 의학적 또는 영양학적으로 중요한 다양한 천연물을 고효율로 생산할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 기후변화대응기술개발사업의 '바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 원천기술개발 과제'의 지원을 받아 수행됐다.
2021.04.09
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개인 맞춤형 암 치료에 한 발짝 다가서
우리 연구진이 급성골수성백혈병(Acute myeloid leukemia)과 골수이형성증후군(Myelodysplastic syndromes) 치료에 사용되는 항암 화학 치료제 중 하나인 데시타빈(decitabine)의 인체 내 작용 메커니즘을 규명해 항암제 효과가 있는 환자와 없는 환자를 구별해 낼 수 있는 유전자 발굴에 성공했다.
이번 연구를 통해 환자별로 적합한 치료를 받을 수 있게 되면 환자들이 치료에 드는 경제적 지출과 시간적 소비 또한 확연하게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 생명화학공학과 김유식 교수와 서울대병원 혈액암센터 홍준식 교수 공동 연구팀이 항암 화학치료에서 작용하는 주요 인자를 찾아냈다고 7일 밝혔다.
생명화학공학과 박사과정에 재학 중인 구용석 학생, 서울대병원 박주환 연구원 그리고 우리 대학 조령은 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `미국국립과학원회보(PNAS)' 3월 30일 字에 게재됐다. (논문명: Noncanonical immune response to the inhibition of DNA methylation via stabilization of endogenous retrovirus dsRNAs)
데시타빈과 같은 DNA 탈메틸화제(DNA demethylating agent)는 DNA 복제과정에 참여하고 DNA상에 존재하는 메틸기(-CH₃)를 제거해 유전자 발현을 조절한다. 특히 암세포에는 일반 세포보다 많은 양의 DNA가 메틸화돼 있으며, 이는 DNA에서 RNA를 생성하는 전사 과정을 억제하는 역할을 한다. 세포에 탈메틸화제 처리를 하면 DNA상에 메틸기가 제거돼 세포 내에 수많은 종류의 RNA들이 생성된다.
이렇게 데시타빈에 의해 조절되는 RNA 중에는 이중나선 RNA (double-stranded RNA, 이하 dsRNA)가 있다. 원래 dsRNA는 바이러스에 감염된 세포에서 많이 생산되며, 인간 세포는 바이러스에서 유래된 dsRNA를 외부 물질로 인지해 면역반응을 일으킨다.
특이하게도 dsRNA를 인지하는 인간의 선천성 면역반응 시스템은 핵산 서열 정보를 무시한 채 dsRNA의 길이나 말단 형태와 같은 구조적 특징을 이용해 dsRNA와 반응한다. 이와 같은 특징 때문에 꼭 바이러스에서 유래된 dsRNA가 아니라 체내에서 생성된 dsRNA 또한 외부 물질로 오인돼 비정상적인 면역반응을 일으킬 수 있다. 암 치료에서는 DNA 탈메틸화제 처리로 dsRNA의 발현량을 증가시키고 이는 dsRNA에 의한 면역 활성으로 이어져 암세포만의 세포사멸이 일어나게 된다.
연구팀은 이러한 데시타빈에 의한 dsRNA 발현증가 그리고 dsRNA에 의한 세포사멸을 조절하는 유전자를 연구했다. 특히, DNA 탈메틸화제를 투여받은 환자 중 많은 수의 환자가 약물의 효과를 보지 못한다는 점에 착안해 dsRNA와 상호작용하는 다양한 dsRNA 결합 단백질을 분석했다.
그 결과로 dsRNA와 직접 결합해 dsRNA의 안정성을 조절하는 단백질인 `스타우펜1(이하 Staufen1)'이 데시타빈에 의한 세포 반응에 중요한 기능을 한다는 것을 최초로 규명했다. Staufen1의 발현이 억제된 세포에서는 dsRNA가 빠르게 제거돼 하위 면역반응이 일어나지 않았으며 암세포의 사멸도 관찰되지 않았다.
연구팀은 데시타빈 뿐만 아니라 아자시티딘(azacitidine)과 같은 DNA 탈메틸화제를 투여받은 급성골수성백혈병과 골수이형성증후군 환자 46명의 골수추출액에서 Staufen1 유전자의 발현양상을 분석했고, 그 결과 약물의 효과를 보지 못한 환자에게서는 Staufen1의 발현이 유의미하게 감소해 있다는 것을 확인했다. 또한, Staufen1의 발현이 낮은 환자는 생존율(overall survival)과 무진행 생존율(progression-free survival)이 모두 낮아 환자의 예후가 좋지 않다는 것을 확인했다.
생명화학공학과 김유식 교수는 "이번 연구에서는 단순 데시타빈 항암제의 작용기전 규명을 넘어서 실제 데시타빈을 투여받은 환자의 검체에서도 그 효과를 검증했다ˮ면서 "추후 이번에 찾은 유전자의 바이오마커화를 통해 데시타빈과 아자시티딘과 같은 DNA 탈메틸화제의 효과를 예측할 수 있어 효과적인 맞춤형 암 치료전략을 마련하는데 유용할 것ˮ 이라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 신진연구자지원사업과 KAIST 미래형 시스템 헬스케어 연구개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.04.07
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플라즈마 제트 기초 기술 개발
우리 대학 원자력및양자공학과 최원호 교수 연구팀이 기체를 이온화시킨 *플라즈마가 기체와 액체 사이 경계면의 유체역학적 안정성을 증가시키는 것을 최초로 발견하고 이를 규명하는 데 성공했다고 2일 밝혔다.
☞ 플라즈마(Plasma): 기체가 높은 에너지로 가열돼 전하를 띄는 전자와 이온으로 분리된 상태를 말한다. 반도체와 디스플레이 제조공정에 핵심적인 역할을 하며, 형광등 내부나 네온사인, 공기청정기 등에서 접할 수 있다.
최 교수 연구팀은 헬륨 기체 제트를 고전압으로 이온화시켜 얻은 플라즈마를 물 표면에 분사시켰을 때, 일반적인 기체와 액체 사이의 경계면에서보다 경계면이 훨씬 안정적으로 유지되는 것을 발견했다. 이는 자연에 존재하는 약하게 이온화된 기체와 액체 사이의 상호작용에 관한 이해를 넓히고, 플라즈마 제트를 활용하는 기초과학․응용 분야에 크게 도움이 될 것으로 기대된다.
한국핵융합에너지연구원 박상후 박사(우리 대학 물리학과 박사졸업)가 제1 저자로, 최 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처(Nature)' 4월 1일 字에 게재됐다. (논문명: Stabilization of liquid instabilities with ionized gas jets)
가정에서 사용하는 샤워기의 물줄기, 와인의 눈물, 갯벌 바닥의 물결무늬 등 불규칙한 패턴들에서 우리는 유체 경계면에서 나타나는 유체역학적 불안정성을 흔히 볼 수 있다.
컵에 담긴 주스의 표면 위에 빨대를 두고 숨을 약하게 불면 주스 표면이 보조개 형태로 오목하게 들어가는데, 이때 빨대를 더 강하게 불면 주스에 거품이 일고 물방울이 튀어 오르는 현상도 공기와 주스 사이 경계면의 불안정성 때문이다.
한편 제트 형태의 기체를 액체 표면에 분사시키는 구조는 여러 과학 및 산업 기술에서 활발히 쓰이고 있으며, 여러 흥미로운 물리화학적 현상이 발생해 학문적으로도 지속적인 관심을 받고 있다.
그러나 앞서 예를 든 것과 같이, 기체 제트가 분사되는 액체 표면에서 유체역학적 불안정성이 증가하는 현상과 이를 안정화하는 방법에 대한 이해가 부족해, 관심은 높은데도 불구하고 활용성을 높이는 데 한계가 있었다.
최원호 교수 연구팀은 기체 제트를 강한 전기장으로 이온화시켜 만든 플라즈마의 특성을 이용하면 기체와 액체 사이 경계면의 안정성을 향상시킬 수 있다는 것을 실험과 이론으로 밝혀냈다.
일반적으로, 번개구름인 뇌운(雷雲) 속의 빗방울처럼 강한 전기장 환경에 놓인 액체에서는 표면의 불안정성이 증가한다. 불안정화의 대표적인 예로 전기방사(electrospinning)에서 전기 유체역학적 불안정성(electrohydrodynamic instability)의 결과로 나타나는 테일러 원뿔(Taylor cone) 현상이 있다.
최 교수 연구팀이 이번 실험에 활용한 플라즈마 제트에서는 `플라즈마 총알(plasma bullet)'로 불리는 고속의 이온화 파동과 전기바람(electric wind)이 발생하는데, 연구팀은 이들의 특성을 이용해 물 표면의 불안정성을 줄일 수 있었다.
기체 제트 내에 플라즈마를 발생시키면 생성되는 1초당 수십 미터 속력의 전기바람으로 인해 물 표면에 가해지는 힘이 증가해서 물 표면이 더 깊이 파이게 되고, 이에 따라 물 표면이 불안정해져야 하는 조건임에도 불구하고 안정적으로 유지되는 것을 연구팀은 실험적으로 확인했다.
연구팀은 플라즈마-물 이론 모델을 정립해, 물의 표면을 따라 1초당 수십 킬로미터 속력으로 이동하는 플라즈마 총알이 물 표면에 나란한 방향으로 일으키는 강한 전기장으로 인해 물 표면이 안정적으로 유지됨을 최초로 규명했다.
연구팀이 활용한 플라즈마 제트는 최근 여러 학제간 연구 분야에 다양한 목적으로 활용되고 있다.
최원호 교수는 "이번 연구의 결과는 플라즈마에 대한 과학적 이해를 높이는 동시에, 경제적이고 산업적 활용이 가능한 플라즈마 유체 제어 분야를 확대할 것ˮ이라며, "플라즈마 의료, 생명, 농업, 식품, 화학 등 여러 분야의 기술 개발에 크게 기여할 것이다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 개인연구지원사업(우수신진연구)과 KAIST High-Risk and High-Return 프로젝트의 지원을 받아 수행됐다. 또한, 우리 대학 기계공학과 김형수 교수와 배충식 교수의 학술적인 지원을 받아 진행됐다.
2021.04.02
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신소재 영상화 및 머신러닝을 활용한 미래 개척
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 KAIST 10대 플래그쉽 분야이자, 글로벌 특이점 과제인 `KAIST 신소재 혁명: M3I3 이니셔티브' 과제의 배경, 역사, 진행 상황 그리고 미래 방향을 제시했다고 31일 밝혔다.
홍 교수 연구팀은 다중스케일 다중모드 영상화 기술과 머신러닝(기계학습) 기법을 융합해서 고차원의 구조-물성 및 공정-구조 상관관계를 도출했다. 그리고 이를 인공지능과 3차원 다중 스케일 프린팅 기술을 활용해서 신소재 디자인부터 시장 진입까지의 기간을 획기적으로 단축할 수 있는 비전과 실행 플랫폼을 제안했다. M3I3 플랫폼은 고용량 에너지 소재 디자인에서 시작해서, 고밀도 메모리 소재, 고성능 자동차/항공 소재에도 응용 가능할 것으로 기대된다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수가 제1 저자로, 리오치하오 박사가 제2 저자로 참여하고, 육종민 교수, 변혜령 교수, 양용수 교수, 조은애 교수, 최벽파 교수, 이혁모 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `에이씨에스 나노(ACS Nano)' 2월 12일 字 온라인 출판됐다. (논문명 : Reducing Time to Discovery: Materials and Molecular Modeling, Imaging, Informatics, and Integration)
역사의 큰 흐름을 결정한 신소재는 시행착오와 도제식의 비결 전수를 통해서 발견 및 개발돼왔다. 각종 무기와 그릇, 그리고 장신구들이 좋은 예다. 광학현미경이 발명되면서 검의 미세구조와 검의 강도 혹은 경도 간의 상관관계를 이해하기 시작했고, 투과전자현미경과 원자간력 현미경의 발명으로 원자 수준의 분해능으로 신소재를 영상화하기 시작했다.
고려청자를 현재 재현하지 못하는 것은 고려 시대의 장인들이 그 비결을 남기지 않았기 때문이라고 우리는 가르치고 있다. 그러나, 미래에는 고려청자의 다중 스케일 구조를 영상화해서 데이터화 하고, 구조를 구현할 수 있는 공정 과정을 머신러닝의 힘을 빌려 역설계한다면, 고려청자를 재현하는 일은 가능할 것으로 보인다.
우리 대학 M3I3 플랫폼은 이처럼 다중 스케일 및 다중 모드 영상화 기술, 데이터 마이닝과 머신러닝, 그리고 다중 스케일 제조 기술을 접목해 미래에 필요한 신소재를 역설계해서 빠르게 공정 레시피를 확보할 수 있게 만들어준다.
이번 논문에서는 M3I3 플랫폼의 유효성을 확인하기 위해 배터리 소재에 적용하는 연구를 진행했다. 고용량 배터리 소재의 개발 기간을 단축할 수 있다는 것을 검증하기 위해서 20년간의 논문 자료를 50여 명의 학생이 읽고 데이터를 추출해 양극재의 에너지 밀도와 소재 조성 간의 상관관계를 도출했다. 그리고 논문에 나와 있는 공정, 측정 및 구조 변수들을 머신러닝 기법을 활용해 모델을 수립한 후, 무작위 조건에서 합성해 모델의 정확도를 측정함으로써 데이터 마이닝과 머신러닝의 우수성을 입증했다.
또한 투과전자현미경(TEM), 주사투과전자현미경(STEM), 원자간력현미경(AFM), 광학현미경 등의 다양한 현미경과 엑스레이(X-ray), 라만(Raman), UV/Visible/IR 등 다양한 분광 장비들을 통해 얻은 영상과 스펙트럼 데이터를 기반으로 다중 스케일 구조↔물성 상관관계를 도출하고, 여러 가지 공정변수 데이터를 수집해, 공정↔구조 상관관계를 수립하는 것이 M3I3 플랫폼의 중요한 핵심이다. 특히, 실험데이터와 시뮬레이션 데이터를 융합하고, 머신러닝으로 생성한 가상의 데이터를 과학적인 기준에 맞춰 유의미한 빅데이터로 만들면, 머신러닝을 활용해 물성→구조→공정으로 연결되는 역설계 알고리즘을 개발하는 것이 가능해지며, 이를 통해 미래에 필요한 물성을 갖는 신소재 공정 레시피를 신속하게 확보할 수 있게 된다.
제1 저자인 홍승범 교수는 "과학은 날카로운 관찰과 정량적 측정에서 시작한 학문이며, 기술의 발전으로 현재는 눈에 보이는 소재의 모양과 구조뿐만 아니라 눈에 보이지 않는 소재의 구조를 볼 수 있는 시대가 왔고, 물성마저 공간과 시간의 함수로 영상화할 수 있는 시대가 도래했다ˮ라며 "신소재 영상화 기술과 머신러닝 기술을 융합하고 3D 프린팅 기술을 다중 스케일 자동 합성 기술로 승화시키게 되면 20년 걸리던 신소재 개발 기간을 5년 이내로 단축할 수 있을 것이다ˮ 라고 말했다.
한편, 이번 연구는 글로벌 특이점 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.04.01
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딥페이크 탐지 모바일 앱 서비스 개시
우리 대학 전산학부 이흥규 교수 연구팀이 인공신경망 기반 딥페이크(deepfake) 탐지와 사진 위변조 탐지 소프트웨어인 `카이캐치(KaiCatch)'를 모바일 앱 형태로 개발해 서비스를 시작한다고 30일 밝혔다. 이는 디지털콘텐츠 위변조 탐지가 필요한 공공기관, 산업계, 언론 및 방송사, 각종 포털 종사자들 및 일반인들도 손쉽게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
이번 모바일 앱 서비스는 본격적으로 일반인들도 손쉽게 디지털콘텐츠 위변조 탐지 기술을 활용할 수 있도록 실용화 단계로 들어섰다는 점에서 의미가 크다. KAIST에서 딥페이크 영상을 포함해 각종 위변조 사진들을 잡아낸다는 의미를 지닌 `카이캐치(KaiCatch)' 소프트웨어를 모바일 앱 형태로 개발해 서비스를 시작하는데 이러한 유형의 서비스로는 국내 최초다. 구글스토어에서 `카이캐치'를 검색해 앱을 다운로드하면 간단하게 딥페이크 및 이미지 위변조 분석을 할 수 있다.
주로 사람의 얼굴을 대상으로 하는 딥페이크 기술은 얼굴 교체, 얼굴 재현, 얼굴 속성 변환으로 크게 3가지 유형으로 나눌 수 있다. 그중 얼굴 교체와 얼굴 재현은 악의적으로 사용할 때 가짜 뉴스로 사회적 큰 혼란을 일으킬 수 있고 음란물 제작 등에도 악용돼 개인의 인권을 크게 침해할 수 있다. 또한, 얼굴 속성 변환은 영상 증거를 조작하는데 악용될 수 있다.
연구팀이 개발한 기술은 딥페이크 생성 유형에 상관없이 딥페이크 여부를 탐지하기 위해 영상의 미세 변형 신호 흔적과 미세 이상 신호 흔적 탐지 기술을 적용한 신호처리 및 인공지능 기술로 개발됐다. 이러한 핵심 기술들을 사용해, 얼굴 영역의 미세 변형과 코, 입, 얼굴 윤곽 등 얼굴 내 기하학적 왜곡 발생 가능 영역의 이상 신호 흔적을 분석해 딥페이크를 탐지한다.
딥페이크 탐지 기술의 경우, avi 나 mp4 형식의 딥페이크 의심 동영상이 주어지면 개별 프레임으로 자른 뒤 분석하고자 하는 프레임을 이미지로 변환 후 딥페이크 탐지를 수행한다. 동영상 내의 얼굴이 지나치게 작거나(해상도 128×128 이하) 동영상 내 사람 얼굴이 상당 부분 잘린 경우가 아니면 정상적인 탐지가 가능하다. 따라서 동영상의 한 프레임을 잘라 이미지로 만들어 카이캐치 앱에 업로드하면 손쉽게 딥페이크 여부를 확인할 수 있다. 분석 결과는 0에서 100 (%) 값으로 표시되며 숫자가 높을수록 딥페이크일 확률이 높은 것으로 판단한다.
사진 위변조 탐지 기술의 경우도 마찬가지로 카이캐치 앱에 해당 이미지를 업로드하면 위변조 분석 결과를 받아 볼 수 있다. 카이캐치는 BMP, TIF, TIFF, PNG 등 무압축, 무손실 압축을 포함해 50여 개의 표준 양자화 테이블과 1,000여 개가 넘는 비표준화된 양자화 테이블에 기반한 JPEG 이미지들도 모두 처리할 수 있다. 사진 위변조가 의심되는 이미지를 업로드하면 해당 이미지를 분석한 결과를 시각화한 두 장의 분석 이미지를 도출하며, 분석 이미지 내에 위변조가 의심되는 특징들이 포함된 주요 영역들이 다른 주변 영역들과 색상이 크게 다르거나, 또는 주요 영역들에만 다양한 색상들이 혼재해 나타나면 해당 영역이 위변조된 것으로 일반인들도 간단하게 판단할 수 있다.
이번에 개발한 모바일용 위변조 탐지 앱 개발은 국내 최초이자 선진국에서도 찾기 어려운 위변조 탐지 앱 서비스 기술이다. 이흥규 교수는 "카이캐치는 인공지능과 미세 이상 신호 흔적 분석 기법이라는 첨단 기술을 사용해 다양한 유형의 변형에 대응한 범용성을 가지도록 개발됐다”며 "우리가 예측하지 못하거나 모르는 변형 기법을 사용해도 90% 내외의 높은 신뢰도로 탐지한다”고 말했다.
이 교수는 이어 "이번에는 안드로이드 기반의 모바일 환경에서만 동작하는 앱 서비스 기술로 개발됐지만 가까운 기간내 애플 iOS 기반의 앱 출시와 함께, 영어, 중국어, 일어 앱 들도 출시하려고 한다ˮ며 "기존 탐지 기법과는 매우 상이한 기법들을 사용한 위변조 탐지 기술도 실용화해 카이캐치에 추가 탑재 운용함으로써, 탐지가 안 되는 각종 예외 경우들을 대폭 줄이도록 노력하겠다ˮ 고 덧붙였다.
한편 이번 연구는 KAIST 창업기업인 ㈜디지탈이노텍(http://www.kaicatch.com/) 과 산학협력 연구로 수행됐다.
2021.03.31
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원심력을 이용한 미세 섬유 대량생산 공정 개발
우리 대학 생명화학공학과 김도현 교수 연구팀이 원심력을 이용한 새로운 마이크로 및 나노 섬유 대량생산 공정을 개발했다고 23일 밝혔다.
김도현 교수 연구팀은 기존의 원심방사 공정을 발전시켜 방사 디스크를 여러 층으로 세분화한 멀티 원심방사 시스템을 고안해 다양한 고분자 마이크로 및 나노 섬유의 생산에 성공했다. 이 기술은 섬유의 대량생산뿐만 아니라, 다양한 종류의 섬유가 하나의 필터에 함유된 복합 필터 제조도 가능하게 해 폭넓은 분야에 응용될 것으로 기대된다.
생명화학공학과 곽병은 석박사통합과정, 유효정 박사과정, 이응준 석박사통합과정이 각 제1, 제2, 제3 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `에이씨에스 매크로 레터스(ACS Macro Letters)' 2021년 3월 10권 3호에 표지논문으로 선정됐다. (논문명 : Large-Scale Centrifugal Multispinning Production of Polymer Micro- and Nanofibers for Mask Filter Application with a Potential of Cospinning Mixed Multicomponent Fibers)
고분자 마이크로 및 나노 섬유는 두께가 마이크로미터(μm) 혹은 나노미터(nm) 수준인 섬유로, 머리카락 두께와 비슷하거나 이의 1/1000에서 1/10 수준의 두께를 가진 섬유를 말한다. 최근 코로나바이러스 및 미세먼지 이슈로 마스크의 수요가 점차 증가하면서 동시에 그 필터 재료로 사용되는 고분자 섬유의 수요도 점차 늘어나는 추세다.
특히 매우 가는 두께를 가진 고분자 나노 섬유 기반의 마스크 필터는 정전기가 부여되지 않은 상태에서도 기계적 여과를 통해 미세먼지와 코로나 바이러스를 90% 이상 차단할 수 있기에 마스크 필터 분야에서 중요한 소재로 떠오르고 있다.
정전기 기반의 마스크 필터는 날숨에 포함된 습기로 인해 사용 시간이 지날수록 미세먼지의 포집 효율이 감소한다. 반면 나노 필터 마스크는 시간에 따른 효율 저하가 거의 관찰되지 않는다. 이미 유럽 등 국가에서는 정전 기력에 의한 포집 효율을 배제한 마스크 성능을 평가하고 있다. 따라서 기계적 여과로 높은 포집 효율을 달성할 수 있는 나노 섬유 기반 필터의 제조는 매우 중요한 과제다.
기존의 나노 섬유 제조는 고전압을 인가해 두께가 가는 섬유를 제조하는 전기방사(electrospinning) 공정을 사용했다. 그러나 전기방사 공정은 수십 킬로볼트(kV)의 고전압을 사용하기 때문에 공정의 안전성이 낮고 설비의 규모 증가가 어려운 단점이 있다.
또 공정 자체가 대량생산에 불리하게 설계돼 있어 실험실 단위의 제조에서는 섬유의 생산 속도가 시간당 0.01~1그램(g) 정도에 불과하다. 이렇게 느린 섬유 생산 속도의 한계를 극복하기 위해 고안된 다중 노즐 전기방사(multi-nozzle electrospinning) 및 노즐리스 전기방사(nozzleless electrospinning) 공정 또한 노즐 간 전기장 간섭으로 인한 생산 효율 저하 및 50 킬로볼트(kV) 이상의 고전압이 필요하다는 문제가 상존한다.
연구팀은 이러한 전기방사 공정의 한계를 극복하기 위해 원심방사에 주목했다. 원심방사는 방사 디스크의 회전을 통해서 섬유를 제조하는 공정으로 솜사탕 기계 등에서 많이 이용되고 있다.
그러나 기존의 원심방사 장치도 하나의 방사 디스크를 이용했기 때문에 크기를 증가시켜도 섬유 생산 속도가 기존 전기방사 공정보다 그리 빠르지는 않았다. 이에 따라 연구팀은 하나의 방사 디스크가 여러 개의 층을 가진 멀티 원심방사 디스크를 고안했고 이를 통해 섬유의 대량생산 가능성을 보였다.
연구팀은 3개의 층을 가진 멀티 원심방사 디스크를 제작했고, 디스크의 층수가 증가할수록 섬유의 생산 속도가 비례하며 증가하는 것을 확인했다. 이는 멀티 원심방사 시스템에서는 노즐 간 간섭으로 인한 생산 효율 저하가 일어나지 않음을 의미한다.
연구팀은 새롭게 고안된 이 공정을 통해 실험실 규모 기준, 머리카락 1/100의 평균 두께를 가지는 섬유의 생산 속도가 시간당 8~25그램(g)으로 증가하는 것을 보였다. 이는 기존 전기방사 공정보다 약 300배 더 빠른 속도이다. 또한, 나노 섬유 25그램(g)은 KF94 마스크 필터 20~30개에 해당하는 양이며, 적은 양처럼 보이지만 실험실 규모에서는 같은 시간 대비 아주 많은 생산량이다.
또한 연구팀은 대량생산된 나노 섬유를 이용해 마스크 필터를 제조했고, 이렇게 제조된 마스크 필터는 사용된 섬유의 양에 따라 상용 마스크(KF80 및 KF94)에 준하는 포집 효율과 차압을 가지는 것을 확인했다. 뿐만 아니라 제조된 마스크 필터는 비말 차단에도 매우 우수한 성능을 보였다.
제1 저자 곽병은 석박사통합과정은 "원심방사는 전기방사보다 비용 측면이나 대량생산에 있어 뚜렷한 장점이 있음에도 많이 연구되고 있지 않은 공정이다ˮ며, "이번 연구에서 고안된 멀티 원심방사 시스템을 산업적 규모로 증대시키면 나노 필터의 단가를 획기적으로 낮출 수 있을 것으로 기대된다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 KAIST에서 지원하는 2020년도 글로벌 특이점 연구사업으로 수행됐다.
2021.03.24
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정명수 교수, 테라바이트(TB) 메모리 시대 열어
*비휘발성 메모리(이하 NVDIMM)와 *초저지연 SSD(반도체 저장장치)가 하나의 메모리로 통합돼, 소수의 글로벌 기업만이 주도하고 있는 미래 *영구 메모리(Persistent Memory)보다 성능과 용량이 대폭 향상된 메모리 기술이 우리 연구진에 의해 개발됐다.
☞ 비휘발성 메모리(NVDIMM; Non-Volatile DIMM): 기존 D램(DRAM)에 플래시 메모리와 슈퍼 커패시터를 추가해 정전 때에도 데이터를 유지할 수 있는 메모리.
☞ 초저지연 SSD(Ultra Low Latency SSD): 기존 SSD를 개선해, 매우 낮은 지연시간을 갖는 SSD.
☞ 영구 메모리(Persistent Memory): 데이터의 보존성을 가지는 메모리.
우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 운영체제 연구실)이 비휘발성 메모리와 초저지연 SSD를 하나의 메모리 공간으로 통합하는 메모리-오버-스토리지(Memory-over-Storage, 이하 MoS) 기술 개발에 성공했다고 16일 밝혔다.
정 교수팀이 새롭게 개발한 이 기술은 기존 스토리지 기술을 재사용하는 데 인텔 옵테인 대비, 메모리 슬롯당 4배 이상인 테라바이트(TB=1,024GB) 수준의 저장 용량을 제공하면서도 휘발성 메모리(D램)과 유사한 사용자 수준의 데이터 처리 속도를 낼 수 있다.
기존 NVDIMM은 운영체제의 도움 없이 CPU가 직접 비휘발성 메모리에 접근할 수 있다는 장점이 있다. 반면 NVDIMM은 D램을 그대로 활용하고 배터리 크기를 무한히 키울 수 없기 때문에 대용량 데이터를 처리할 수 없다는 게 문제다. 이를 해결하기 위한 대안으로는 인텔의 옵테인 메모리 (Intel Optane DC PMM)와 메모리 드라이브 기술(Intel Memory Drive Technology) 등이 있다. 그러나 이러한 기술들은 비휘발성 메모리에 접근할 때마다 운영체제의 도움이 필요해 NVDIMM에 비해 50% 수준으로 읽기/쓰기 속도가 떨어진다.
정 교수팀이 제안한 MoS 기술은 초저지연 SSD를 주 메모리로 활용하고, NVDIMM을 *캐시메모리로 활용한다. 이 결과, SSD 대용량의 저장 공간을 사용자에게 메모리로 사용하게 해줌과 동시에 NVDIMM 단독 사용 시와 유사한 성능을 얻게 함으로써 미래 영구 메모리 기술들이 가지는 한계점을 전면 개선했다.
☞ 캐시: 자주 사용되는 데이터에 빨리 접근할 수 있도록 느린 메모리에 저장된 데이터를 빠른 메모리에 복사해 두는 기법.
MoS 기술은 메인보드나 CPU 내부에 있는 *메모리 컨트롤러 허브(이하 MCH)에 적용돼 사용자의 모든 메모리 요청을 처리한다. 사용자 요청은 일반적으로 NVDIMM 캐시 메모리에서 처리되지만 NVDIMM에 저장되지 않은 데이터의 경우 초저지연 SSD에서 데이터를 읽어와야 한다. 기존 기술들은 운영체제가 이러한 SSD 읽기를 처리하는 반면, 개발된 MoS 기술은 MCH 내부에서 하드웨어가 SSD 입출력을 직접 처리함으로써 초저지연 SSD에 접근 시 발생하는 운영체제(OS)의 입출력 오버헤드(추가로 요구되는 시간)를 완화하는 한편 SSD의 큰 용량을 일반 메모리처럼 사용할 수 있게 해준다.
☞ 메모리 컨트롤러 허브: 일반적으로 노스 브릿지(North Bridge)로 알려져 있으며, CPU가 메모리(DRAM)나 그래픽 처리장치(GPU)와 같은 고대역폭 장치에 접근할 수 있도록 도와주는 하드웨어.
정 교수가 이번에 개발한 MoS 기술은 소프트웨어 기반 메모리 드라이브나 옵테인 영구 메모리 기술 대비 45% 절감된 에너지 소모량으로 110%의 데이터 읽기/쓰기 속도 향상을 달성했다. 결과적으로 대용량의 메모리가 필요하고 정전으로 인한 시스템 장애에 민감한 데이터 센터, 슈퍼컴퓨터 등에 사용되는 기존 메모리/미래 영구 메모리를 대체할 수 있을 것으로 기대된다.
정명수 교수는 "미래 영구 메모리 기술은 일부 해외 유수 기업이 주도하고 있지만, 이번 연구성과를 기반으로 국내 기술과 기존 스토리 및 메모리 기술을 통해 관련 시장에서 우위를 선점할 수 있는 가능성을 열었다는 점에서 의미가 있다"고 강조했다.
이번 연구는 올해 6월에 열릴 컴퓨터 구조 분야 최우수 학술대회인 '이스카(ISCA, International Symposium on Computer Architecture), 2021'에 관련 논문(논문명: Revamping Storage Class Memory With Hardware Automated Memory-Over-Storage Solution)으로 발표될 예정이다. 또 해당 연구에 대한 자세한 내용은 연구실 웹사이트(http://camelab.org)에서 확인할 수 있다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 우수신진(중견연계) 사업, KAIST 정착연구사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
2021.03.16
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