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인공지능의 오랜 난제를 뇌 기반 인공지능으로 풀다
우리 대학 바이오및뇌공학과 이상완 교수(신경과학 인공지능 융합연구센터장) 연구팀이 뇌 기반 인공지능 기술을 이용해 인공지능의 난제 중 하나인 과적합-과소적합 상충 문제를 해결하는 원리를 풀어내는 데 성공했다고 5일 밝혔다.
이상완 교수와 김동재 박사(現 뉴욕대학교 박사후 연구원)가 주도하고 우리 대학 정재승 교수가 참여한 이번 연구는 `강화학습 중 편향-분산 상충 문제에 대한 전두엽의 해법'이라는 제목으로 국제 학술지 셀(Cell)의 오픈 액세스 저널인 `셀 리포트(Cell Reports)'에 지난해 12월 28일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Prefrontal solution to the bias-variance tradeoff during reinforcement learning)
최근 인공지능 모델들은 다양한 실제 문제들에 대해 최적의 해법을 제시하지만, 상황 변화에 유동적으로 대응하는 부분에 있어서는 여전히 어려움을 겪고 있다. 기계학습에서는 이를 과소적합-과적합의 위험성 (underfitting-overfitting risk) 또는 편향-분산 상충 문제(bias-variance tradeoff)라 하며 오랫동안 연구됐지만, 실제 세계와 같이 상충 조건이 계속 변하는 상황에서의 명확한 해법은 아직 제안된 바가 없다.
반면 인간은 현재 주어진 문제에 집중하면서도(과소적합 문제 해결), 당면 문제에 과하게 집착하지 않고(과적합 문제 해결) 변하는 상황에 맞게 유동적으로 대처한다. 연구팀은 뇌 데이터, 확률과정 추론 모형, 강화학습 알고리즘을 이용해 인간의 뇌가 이 문제를 어떻게 해결하는지에 대한 이론적 틀을 마련하고 이로부터 유동적인 메타 강화학습 모델을 도출해냈다.
놀랍게도 인간의 뇌는 중뇌 도파민 회로와 전두엽에서 처리되는 `예측 오차'의 하한선(prediction error lower bound)이라는 단 한 가지 정보를 이용해 이 문제를 해결한다. 우리의 전두엽, 특히 복외측전전두피질은 현재 내가 사용하고 있는 문제 해결 방식으로 주어진 문제를 얼마나 잘 풀 수 있을지에 대한 기대치의 한계를 추정하고(예: `이렇게 풀면 90점까지는 받을 수 있어'), 변화하는 상황에 맞춰 최적인 문제 해결전략을 유동적으로 선택하는 과정 (예: `이렇게 풀면 기껏해야 70점이니 다르게 풀어보자')을 통해 과소적합-과적합의 위험을 최소화하게 된다.
이상완 교수 연구팀은 2014년 해당 전두엽 영역이 환경의 불확실성을 바탕으로 강화학습전략을 유동적으로 조절하는 데 관여한다는 사실을 처음 발견했고(`뉴런(Neuron)' 학술지에 발표), 2015년에는 인과관계 추론 과정에도 관여한다는 사실을 발견했다(`PLOS Biology' 학술지에 발표). 이어 2019년에는 해당 뇌 영역이 문제의 복잡도까지 고려할 수 있다는 사실을 발견했다(`네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 학술지에 발표).
이러한 일련의 연구 결과들은 자신의 학습 및 추론 능력을 스스로 평가하는 인간의 메타 인지 능력을 보여주는 증거로, 이 능력을 바탕으로 인공지능이 풀기 어려워하는 현실 세계의 다양한 상충적 상황들을 풀어낼 수 있다는 `전두엽 메타 학습 이론'을 정립한 바 있다(`사이언스 로보틱스(Science Robotics)' 학술지에 발표). 이번 연구는 이 이론에 기반해 인공지능의 오랜 난제 중 하나인 과소적합-과적합 상충 문제를 실제로 풀어낸 최초의 사례로 평가된다.
연구를 통해 개발된 메타 강화학습 모델을 이용하면 간단한 게임을 통해 인간의 유동적 문제 해결 능력을 간접적으로 측정할 수 있다. 더 나아가 스마트 교육이나 중독과 관련된 인지 행동치료에 적용할 경우 상황 변화에 유동적으로 대처하는 인간의 문제 해결 능력 자체를 향상할 수 있을 것으로 기대된다. 차세대 인공지능, 스마트 교육, 인지 행동치료 등 다양한 분야에 파급력이 큰 원천 기술로 최근 국내 및 해외 특허 출원이 완료된 상태다.
연구를 주도한 제1 저자 김동재 박사는 "인간 지능의 특장점에 대한 이해가 얼마나 중요한지 보여주는 연구 중 하나ˮ라고 말했다. 연구 책임자인 이상완 교수는 "인공지능이 우리보다 잘 푸는 문제가 많지만, 반대로 인공지능으로 풀기 어려운 문제들이 우리에게는 정말 쉽게 느껴지는 경우들이 많다. 인간의 다양한 고위 수준 능력을 인공지능 이론 관점에서 형식화하는 연구를 통해 인간 지능의 비밀을 하나씩 풀어나갈 수 있을 것으로 기대된다ˮ라며 "이러한 뇌 기반 인공지능 연구는 인간의 지능을 공학적으로 탐구하는 과정으로 볼 수 있으며, 인간과 인공지능이 서로 도우며 함께 성장해 나갈 수 있는 명확한 기준점을 마련할 수 있을 것ˮ이라고 말했다. 이상완 교수는 뇌 기반 인공지능 연구의 독창성과 도전성을 인정받아 구글 교수 연구상과 IBM 학술상을 받은 바 있다.
연구팀은 과학기술정보통신부의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 설립한 KAIST 신경과학-인공지능 융합연구센터에서 기반 기술을 활용해 인간 지능을 모사한 차세대 인공지능 모델을 개발하고, 아울러 딥마인드, IBM 인공지능 연구소, MIT, 옥스퍼드 대학 등 국제 공동연구 협약 기관과 공동연구를 통해 기술의 파급력을 높여나갈 계획이라고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터, 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2022.01.05
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학습 없이 자발적으로 발생하는 뇌 인지기능 원리 밝혀
우리 대학 바이오및뇌공학과 백세범 교수 연구팀이 학습을 전혀 거치지 않은 뇌 신경망에서 선천적인 인지 기능이 발생하는 원리를 규명했다고 30일 밝혔다.
이번 연구 결과는 동물들이 출생 직후 학습을 거치지 않은 상태에서도 기초적 인지 기능들을 수행할 수 있게 하는 `선천적 뇌 기능'에 대한 이해에 다가가는 기초를 마련했으며 `초기 뇌 신경망 인지 기능의 발생'에 대해 기존의 상식과 완전히 다른 시각을 제시한다.
또한 연구팀의 결과는 일반적인 인공지능 모델에서 기능을 발생시키기 위해서는 외부의 데이터 학습이 반드시 요구되는 것과 달리, 생물학적 뇌 신경망의 기능 발생과 진화는 확률적으로 생성되는 물리적 연결 구조에 의해 자발적으로 발생할 수 있다는 차별된 기저 원리를 제안한다.
연구팀은 인지과학 분야에서 활발히 연구돼 온 얼굴 인지 기능(face detection)에 초점을 두어 뇌의 시각 신경망을 모사한 인공신경망에서의 사물 인지 기능을 시뮬레이션했다. 이를 통해 모든 연결 가중치가 무작위로 정해지도록 초기화된 심층신경망이 전혀 학습을 거치지 않은 상태에서도 얼굴 이미지를 다른 사물 이미지와 구별할 수 있음을 발견했다.
연구팀은 이러한 무작위화 신경망에서 발생하는 얼굴 선택성 (face-selectivity)이 실제 동물 실험에서 관측되는 다양한 생물학적, 인지 행동적 특성들과 매우 유사한 양상을 보이는 것을 확인했다. 이는 이론적 모델 기반의 본 연구 결과가 충분한 생물학적 타당성을 가지며, 향후 뇌 신경망에서 나타나는 선천적 인지 기능의 핵심적 발생 원리를 설명하는 일반적인 이론으로 확장될 수 있음을 시사한다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 백승대, 송민 박사과정이 공동 제 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 (Nature)'의 자매지 `네이처 커뮤니케이션스 (Nature Communications)' 12월 16일 字에 게재됐다. (논문명 : Face Detection in Untrained Deep Neural Networks)
인지 지능의 최초 발생에 관한 연구는 뇌신경과학, 인지과학과 인공지능 분야 모두에서 중요한 주제다. 특히, 별다른 학습 과정 없이 출생 직후부터 다양한 인지 기능을 수행할 수 있게 하는 뇌의 `선천적' 인지 기능은 데이터 입력을 통한 학습에 의존하는 인공신경망의 기능과 뚜렷이 구별되며, 이에 대한 이해는 생물학적 지능의 발생과 진화의 원리를 밝히는 데 결정적인 역할을 할 것으로 기대됐다.
또한 얼굴 인지 기능은 사회적 행동을 하는 다양한 동물 종의 어린 개체들에서 관측되며, 이 기능의 발생을 위해 외부 정보의 학습이 필수적인지는 학계에서 활발하게 논의돼왔다.
연구팀은 앞서 진행했던 연구를 토대로 구축한 신경망 기능 발생 이론에 기반해, 아무런 학습을 거치지 않은 계층적 신경망의 초기 피드 포워드 연결 구조를 통해 얼굴 인지 기능이 자발적으로 형성될 수 있을 것이라 가정했다. 이를 확인하기 위해 수행한 심층신경망 시뮬레이션에서 얼굴 이미지를 비롯한 단순 사물의 인식 기능은 학습을 전혀 거치지 않은 초기 무작위화 신경망에서 자발적으로 발생할 수 있음을 확인했다.
이러한 결과는 학습이 이루어지기 전, 신경망의 초기 구조가 갖춰진 시점에 이미 다양한 인지 기능이 발생할 수 있음을 보여주며, 뇌 과학의 오랜 화두인 지능 형성의 선천성 또는 후천성(nature vs. nurture) 논의와 관련해 자발적으로 발생하는 선천적 기능 발생에 대한 이해의 중요성을 강조한다.
백세범 교수는 "이번 연구는 뇌신경과학 연구의 가장 근본적인 질문 중 하나인 선천적인 인지 기능의 발생을 설명할 수 있는 최초의 이론을 제시해 생물학적 지능의 발생과 진화의 원리를 이해하는데 결정적인 단서를 제공할 것으로 기대된다ˮ며 "한편으로 데이터 학습 기반 인공지능 구현의 방법과 완전히 다른 관점의 생물학적 지능 구현 원리를 정립해 현재의 인공지능 개발의 상식과 완전히 다른 시각을 제공할 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 언급했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 이공분야기초연구사업 및 원천기술개발사업, KAIST 특이점교수 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.12.31
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촉매 반응 활성도의 정량적 분석이 가능한 측정 플랫폼 개발
우리 대학 신소재공학과 정우철 교수, 기계공학과 이강택 교수와 충남대학교 김현유 교수 공동 연구팀이 촉매 반응점 탐색 및 각 지점의 활성을 정량적으로 측정할 수 있는 금속 나노입자 기반 분석 플랫폼 개발에 성공했다고 28일 밝혔다.
촉매란 반응 과정에서 소모되거나 변하지 않으면서 반응 속도를 빠르게 만드는 물질을 말하며, 반응에 참여하지만 소모되지 않기 때문에 소량만 있어도 반응 속도에 지속적으로 영향을 미칠 수 있는 물질이다. 반응을 빠르게 하는 촉매 반응은 더 적은 활성화 에너지를 필요로 하기 때문에 다양한 산업에 활용되고 있다. 백금 등을 이용해 화석 연료의 연소로 인해 발생하는 배기가스의 해로운 부산물을 분해하는 반응을 예로 들 수 있다.
연구팀은 균일한 크기의 금속 나노입자 합성 기술과 3차원 전자 단층촬영 기법을 활용해 촉매 핵심 반응점인 금속-가스-산화물 및 금속-가스상 접합 계면의 수를 정량적으로 분석했으며, 이 같은 결과를 측정된 촉매 반응성과 연계시키는 방식으로 촉매 반응 활성도의 정량적 분석이 가능한 측정 플랫폼을 설계했다. 이러한 기술은 특정 반응에 활용이 제한되지 않기 때문에 향후 여러 촉매 반응 분야에 폭넓게 응용 및 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
신소재공학과 이시원, 하현우 박사후연구원, 기계공학과 배경택 박사과정생 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 재료화학분야 국제 학술지 `켐(Chem, IF=22.804)'에 12월 23일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : A measure of active interfaces in supported catalysts for high-temperature reactions).
금속 나노입자 촉매는 매우 적은 양으로 우수한 촉매 활성을 보일 수 있다는 가능성으로 에너지·환경 등 여러 분야에서 큰 관심을 받고 있다.
하지만 나노입자로 구성된 촉매 소재는 높은 작동온도에서 서로 응집되는 특성이 있으며 이는 결과적으로 촉매 활성을 저해하는 한계로 작용한다. 그뿐만 아니라, 실제 반응 작동 환경에서 금속 입자 촉매의 구체적인 반응 활성 지점이 어디인지, 각 지점에서의 반응활성도는 얼마나 되는지 그 양을 정량적으로 비교·분석할 수 있는 기술이 없어 해당 분야 발전에 한계가 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 균일한 크기로 금속 나노입자 촉매를 합성해 입자의 구조를 제어하는 데 성공했으며, 이를 산화물 막으로 감싸는 코팅기술을 적용해 고온에서 나노입자가 응집되는 현상을 해결했다. 여기에 3차원 전자 단층촬영 기법, 스케일링 관계식, 그리고 밀도범 함수 이론을 적용하고 이를 다양한 조건에서 측정한 반응성과 연계시킴으로써 구체적인 반응 지점 및 활성을 규명했다.
연구팀은 이번 연구에서 대표적 귀금속 촉매인 백금과 고온 촉매 반응인 메탄산화반응을 활용했으나, 이번 기술은 향후 소재 종류 및 반응 종류에 상관없이 다양한 분야에 폭넓게 응용 및 적용될 수 있다.
정우철 교수는 "이번 연구를 통해서 주어진 반응에 대한 금속 나노입자 촉매의 반응 특성을 정량적으로 분석할 수 있는 고신뢰성 측정 플랫폼을 구축했다ˮ며, "이는 앞으로 우수한 복합촉매 소재 선별 등 촉매설계 종합 솔루션을 제공하는 데 활용될 것으로 기대한다ˮ 라고 말했다.
우리 대학 물리학과 양용수 교수, GIST 김봉수 교수 연구팀에서도 공동으로 참여한 이번 연구는 한국연구재단 나노·소재원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.12.28
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자성메모리 기반 지능형 반도체 소재 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 박병국 교수 연구팀이 차세대 비휘발성(Non-volatile) 메모리인 *스핀궤도토크 자성메모리(SOT-MRAM)의 스위칭 분극을 전기장 인가를 통해 임의로 제어하는 소재 기술을 개발했다고 21일 밝혔다.
* 스핀궤도토크 자성메모리: 면방향 전류에서 발생하는 스핀전류를 이용해 자화 방향을 제어하는 동작 방식으로 기존의 스핀전달토크 자성메모리(STT-MRAM) 보다 동작 속도가 10배 이상 빠른 장점이 있다.
연구팀은 이 결과를 이용해 하나의 소자에서 다양한 논리연산이 가능함을 보임으로, 기억과 연산 기능을 동시에 수행하는 스마트 소자의 개발 가능성을 높였다. 특히 이 기술은 차세대 지능형 반도체로 개발되는 프로세싱-인-메모리 (PIM)에 적용할 수 있을 것으로 기대된다. PIM (processing-In-Memory) 기술은 메모리 공간에서 로직 기능을 수행해 프로세서에서 처리하는 데이터양을 획기적으로 줄임으로써, 기존 컴퓨팅 기술인 폰노이만 구조의 한계를 극복하는 기술로 여겨지고 있다.
신소재공학과 강민구 박사과정과 최종국 박사과정이 공동 제1 저자로 참여하고 신소재공학과 육종민 교수, 물리학과 이경진, 김갑진 교수, 충남대학교 정종율 교수, 고려대학교 박종선 교수와 공동으로 수행한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)'에 12월 7일 字 온라인 게재됐다. (논문명 : Electric-field control of field-free spin-orbit torque switching via laterally modulated Rashba effect in Pt/Co/AlOx structures)
스핀궤도토크 자성메모리(SOT-MRAM)는 고속 동작 및 높은 안정성 특성으로 차세대 자성메모리 기술로 개발되고 있다. 하지만 이 메모리는 정보 기록을 위해서 외부자기장을 인가해야 하는데, 이는 고집적 소자에 치명적인 단점으로 작용한다. 따라서 외부자기장 없이 자화 방향을 제어하는 무자기장 스위칭 기술의 개발이 요구되고 있다.
연구팀은 자성메모리에 측면 게이트 구조를 도입해 계면의 라쉬바 효과를 제어함으로 무자기장 스핀 궤도 토크 스위칭 소재 기술을 개발했다. 또한, 게이트 전압의 부호에 따라 스위칭 방향을 제어하는 결과를 보였고, 이를 이용해 하나의 소자에서 배타적 논리합(XOR), 논리곱(AND) 등의 다양한 논리연산을 구현하는 데 성공했다. 이 기술은 데이터를 저장하는 메모리 반도체와 연산 기능을 수행하는 로직 반도체가 융합된 MRAM 기반 프로세싱-인-메모리(PIM) 소자의 원천 기술로써 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
제1 저자인 강민구 연구원은 "이번 연구는 차세대 자성메모리 내에서 프로그램이 가능한 논리연산을 실험으로 규명해, 향후 미래 컴퓨팅 기술로 여겨지는 지능형 반도체 소자 개발에 응용될 수 있을 것이다ˮ 라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다.
2021.12.21
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화학 색소 없는 구조색 컬러 인쇄 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 김신현 교수 연구팀이 한국화학연구원 이수연 박사 연구팀과의 공동 연구를 통해 자연을 모방한 구조색을 맞춤형으로 인쇄하는 기술을 개발했다고 14일 밝혔다.
구조색은 색채에 의존하지 않고 물체의 구조에 의해 나타나는 유채색으로, 일반적인 화학 색소에 의한 색과는 구별된다. 구조색은 영롱하고 반짝이는 색감을 가지며, 자연에서 나타나는 수컷 공작새의 깃털이나 카멜레온의 피부, 모르포나비의 날개 등에서 관찰된다. 특히 우리 조상들은 자연의 구조색을 진귀하게 여겨 나전칠기 공예에 사용한 전복 껍데기를 사용했으며, 신라 시대 유물에서도 구조색을 보이는 비단벌레 장식이 발견되고 있다.
연구팀이 개발한 구조색 인쇄 기술은 화학 색소 대신 콜로이드 입자의 3차원 결정 구조를 이용해 발색하며, 맞춤형으로 제작 가능한 인쇄 공법을 통해 광학 소자, 광학 센서, 위변조방지 소재를 포함한 광범위한 분야에 적용 가능할 것으로 기대된다.
생명화학공학과 김종빈 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 사이언스 자매지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 11월 24일 자 온라인판에 게재됐으며, 특허로 출원했다. (논문명 : Direct writing of customized structural-color graphics with colloidal photonic inks, 콜로이드 잉크의 직접 프린팅을 통한 구조색의 맞춤형 패턴 형성)
구조색을 인공적으로 형성하는 방법으로 콜로이드 나노입자를 3차원 결정 구조로 만드는 전략이 사용됐다. 그러나 일반적으로 콜로이드의 결정화는 까다로운 공정 조건과 긴 공정 시간을 요구하는 한계점이 있었다. 게다가 콜로이드 결정을 원하는 구조와 패턴을 보이도록 성형하는 것은 복잡한 제조 공정이 필요해 실용화가 거의 불가능했다.
공동연구팀은 새롭게 형성한 콜로이드 잉크의 인쇄 공정을 통해 콜로이드 결정을 패턴화할 수 있는 새로운 기술을 개발했다. 이를 통해 단순한 인쇄 공정으로 정교한 콜로이드 결정 구조 형성 및 패턴화가 가능했다. 특히 인쇄를 통해 그래픽의 디자인, 색의 명도와 채도, 기계적 물성, 각도 의존성 등을 자유롭게 맞춤형으로 설계할 수 있었다.
기술의 핵심은 콜로이드 잉크의 최적화에 있다. 연구팀은 인쇄에 적합하도록 잉크의 물성을 제어함과 동시에 자발적인 콜로이드 결정 형성을 통해 우수한 광 특성을 발현할 수 있도록 잉크를 설계했다. 이를 통해 그래픽의 기본 성분인 선을 머리카락 굵기 수준의 높은 해상도로 최대 15 mm/s의 속도로 인쇄할 수 있었으며, 면의 경우 90%에 달하는 반사도를 달성할 수 있었다.
특히 기존의 구조색 패턴 화법으로는 다색 패턴 형성이 매우 복잡한 공정을 요구하는 데 반해 연구팀은 서로 다른 잉크를 동시에 사용해도 서로 혼합되지 않도록 설계해 다색 패턴을 손쉽게 제작할 수 있었다.
새롭게 개발된 인쇄 방법은 유리, 금속, 플라스틱 등의 비흡수성 기판뿐만 아니라 천, 종이 등에도 인쇄 가능하며, 인쇄된 구조색 패턴은 각도에 따라 색이 변하며, 카멜레온과 같이 늘리거나 휘어 색이 변하도록 조절할 수 있다.
김신현 교수는 "새롭게 개발한 구조색 기반 컬러 인쇄 기술이 MZ 세대들에게 개성을 어필할 수 있는 새로운 도구가 될 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국도레이과학진흥재단의 연구기금과 한국연구재단의 나노소재원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.12.14
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아동의 다언어 사용이 뇌 전체 연결망 향상에 미치는 영향 확인
우리 대학 바이오및뇌공학과 정용 교수 연구팀이 미국 예일대학교(Yale University) 심리학과 마빈 천(Marvin M. Chun) 교수 연구팀과 공동연구를 통해 아동기의 외국어 구사 여부가 인지능력을 향상하고 뇌 연결망에 변화를 가져온다고 10일 밝혔다.
연구팀은 미국 국립 보건원(National Institutes of Health, NIH)의 청소년 뇌 인지 발달 연구(the Adolescent Brain Cognitive Development, ABCD Study) 데이터를 사용해 발달단계에 있는 9-10세 아이들의 인지기능 점수와 기능적 자기공명영상(functional magnetic resonance imaging, fMRI)을 분석했다. 모국어 외 다른 언어를 추가로 사용하는 아이들은 모국어만 사용하는 아이들에 비해 기억을 측정하는 인지 과제에서 높은 점수를 보였다. 또한 다언어 사용은 아이들의 뇌 전체 연결망에도 영향을 주는 것으로 확인됐다.
바이오및뇌공학과 권영혜 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `미국국립과학원회보(Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, PNAS)' 11월 118권 49호에 출판됐다. (논문명 : Predicting multilingual effects on executive function and individual connectomes in children: an ABCD Study).
뇌는 과제를 수행할 뿐만 아니라 쉬고 있을 때도 특정 영역들이 활성화된다. 기능적 자기공명영상(fMRI)을 통해 활성화되는 각 영역을 관찰할 수 있고, 이 영역들이 서로 어떻게 연결이 돼 있는지 기능적 뇌 연결망(functional connectivity)을 계산할 수 있다.
뇌 모든 영역 간의 연결 패턴을 나타내는 뇌 전체 연결망(whole-brain functional connectivity, connectome)은 사람마다 다르고, 그 사람의 나이, 지능, 인지기능 등 그 사람만의 고유한 특성을 내포하고 있다고 알려져 최근 뇌 과학 분야에서 활발히 연구되고 있다.
연구팀은 뇌의 특정 영역에 국한하지 않고 뇌 전체의 연결망에 초점을 맞춰, 여러 언어를 하는 아이들과 하나의 언어만 사용하는 아이들이 서로 다른 뇌 전체 연결망을 가지는 것을 관찰했다. 기억 관련 과제를 수행할 때 다언어 사용 아이들은 단일언어 사용 아이들에 비해 뇌 후두엽(occipital lobe)과 피질하 영역(subcortical area)간 강한 연결망을 보였다. 아이들이 아무 과제를 수행하지 않는 휴지기(resting state)에도 두 그룹 간 차이가 관찰됐는데, 다언어 사용 아이들에게서 뇌 후두엽과 전전두엽(prefrontal cortex)간 강한 연결성을 보였다.
더 나아가 연구팀은 기계학습을 통해 아이들이 기억 관련 과제를 수행할 때와 휴지기일 때 나타나는 뇌 전체 연결망만으로 그 아이가 여러 언어를 사용하는지 한 언어를 사용하는지를 성공적으로 예측할 수 있었다. 또한 다언어 사용 아이들이 기억 관련 과제를 수행할 때 관찰되는 기억 관련 연결망만으로 그 아이들이 해당 과제에서 어떤 점수를 얻었는지 예측할 수 있었다. 단일 언어사용 아이들에게서는 이러한 현상이 발견되지 않았는데, 이는 다언어 사용 아이들의 뇌 전체 연결망이 그들의 행동과 더 밀접한 관계를 맺고 있다는 것을 시사한다.
연구팀은 이번 연구를 통해 발달단계에 있는 9-10세 아이들의 다언어 사용 여부가 뇌 전체 연결망에 변화를 주는 것을 확인했다. 이 연구를 바탕으로 다언어 사용의 영향이 발달단계를 거치며 성인이 될 때까지 어떻게 변화하는지 이해하는 데 도움이 될 것으로 기대한다. 더 나아가 다언어 사용은 알츠하이머와 같은 퇴행성 뇌질환에 동반되는 인지기능 저하를 방어하는 뇌인지 예비능(cognitive reserve)을 가져오는데, 이 현상을 연구하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
제1 저자인 권영혜 박사과정은 "성인보다 언어사용 기간이 짧은 9-10세 아이들에게서도 여러 언어의 사용이 인지기능과 뇌 연결 패턴에 영향을 주는 것을 확인하였다ˮ 라며 "어렸을 때부터 형성된 이러한 차이가 시간이 흐르면서 어떠한 형태로 자리 잡아 성인이 되었을 때 그리고 노인이 되어서까지 영향을 주는지를 이해하는 데 도움이 되길 바란다ˮ 라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단, 산업통상자원부, 미국 국립 보건원 지원을 받아 수행됐다.
2021.12.10
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사물인터넷 기반 다수의 뇌 신경회로 동시 원격제어 시스템 개발
우리 연구진이 인터넷을 이용해 뇌 신경회로를 원격 제어할 수 있는 무선 네트워크 기술을 개발했다. 이 기술을 활용하면 시간과 장소에 구애받지 않고 목표 동물의 뇌 신경회로를 정교하게 제어할 수 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 정재웅 교수 연구팀이 미국 워싱턴 대학교(Washington University in St. Louis), 미국 콜로라도 대학교(University of Colorado Boulder) 연구팀과의 공동 연구를 통해 사물인터넷 기반의 뇌 신경회로 원격제어 시스템을 개발했다고 8일 밝혔다.
이번 개발 기술은 많은 시간과 인력이 있어야 하는 뇌 연구 및 다양한 신경과학 연구를 자동화시켜 다양한 퇴행성 뇌 질환과 정신질환의 발병 기전 규명과 치료법 개발의 가속화에 크게 기여할 것으로 기대된다. 또한, 먼 거리에 있는 환자의 질환을 원격으로 치료하는 원격 의료 구현에도 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
우리 대학 전기및전자공학부 라자 콰지(Raza Qazi) 연구원과 김충연 박사과정, 그리고 워싱턴대 카일 파커(Kyle E. Parker) 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)' 11월 25일 字에 게재됐다. (논문명 : Scalable and modular wireless-network infrastructure for large-scale behavioural neuroscience)
전 세계적으로 고령화 시대에 접어드는 현 상황에서 알츠하이머병, 파킨슨병과 같은 뇌 질환들로 고통받는 환자 수가 급증하고 있다. 이에 따라 근본적인 뇌 질환 치료법을 개발하기 위해 뇌 기능 및 뇌 질환 발병기전을 규명하기 위한 뇌 연구가 매우 시급하지만, 뇌 연구의 진행 속도가 뇌 질환 환자의 증가 속도를 따라잡지 못하고 있어서 뇌 연구의 효율성을 극대화하기 위한 새로운 기술 개발이 절실히 요구된다.
기존 뇌 연구에 사용되던 대부분의 신경과학 장치들은 외부 장비와 선으로 연결된 유선 방식으로 구동됐지만, 이러한 방식은 피실험 동물들을 물리적으로 제약할 뿐 아니라 실험 진행자의 직접적인 개입이 불가피해 피실험 동물의 행동에 영향을 주는 `관찰자 효과'를 발생시켜서 정확한 뇌 연구 결과 도출을 어렵게 만든다. 아울러 모든 과정에서 실험자의 직접적인 조작이 요구돼 연구에 많은 시간과 인력, 비용이 발생하게 한다.
연구팀은 사물인터넷(Internet of Things; IoT) 기술을 접목해 다양한 다수의 뇌 이식용 기기들을 인터넷 원격으로 동시 제어하거나 예약된 스케줄에 따라 기기들이 자동으로 구동되도록 하는 무선 네트워크 시스템을 개발했다. 이를 통해 시간과 장소에 상관없이 목표 동물들의 특정 뇌 회로를 원격 제어하는 것을 가능하게 했다. 이 시스템은 사용자가 인터넷 웹사이트 기반의 무선 네트워크 플랫폼을 통해 뇌 이식용 장치의 원격제어, 자동화된 데이터 수집, 뇌 회로 제어 스케줄링 등의 다양한 기능을 손쉽게 구현할 수 있도록 설계됐다.
연구팀은 이 시스템의 뇌 신경회로 자동 원격제어 기능을 사용해 자체 제작한 무선 장치(뉴럴 임플란트)가 이식된 수십 마리의 쥐의 뇌 신경회로를 광유전학적 방법으로 사람의 개입 없이 정교하게 원격 자동 제어함으로써, 완전 자동화된 뇌 연구 실험에 적용 가능함을 입증했다. 이 실험을 통해 쥐의 먹이 섭취량, 활동량, 그리고 다른 쥐들과의 사회적 상호작용 빈도를 성공적으로 조절함으로써, 예약이 설정된 대로 다수 동물의 뇌 신경회로를 동시에 독립적으로 원격 제어할 수 있음을 보였다.
정 교수는 "개발된 원격제어 기술은 동물을 활용한 뇌 연구에 필요한 인간개입을 최소화함으로써 뇌 연구의 효율을 높이고 실험의 불확실성을 크게 줄일 수 있을 것ˮ이라며 "이 기술은 뇌 연구를 넘어, 많은 동물 실험을 필요로 하는 신약 개발, 병원 방문 없이 뇌 질환 및 다양한 질병을 치료하기 위한 원격 의료 구현에도 적용될 수 있을 것이다ˮ라고 말했다.
연구팀은 이 기술이 더욱 광범위하게 뇌 과학 연구 및 치료에 사용될 수 있게 하도록, 인공지능 기반의 실시간 뇌파 원격 모니터링 기술을 개발해 본 시스템과 접목하기 위한 연구를 계획하고 있다.
한편 이번 연구는 KAIST 글로벌 특이점 연구사업, 한국연구재단이 추진하는 중견연구자지원사업 및 바이오의료기술개발사업, 미국 국립보건원의 지원을 받아 수행됐다.
2021.12.08
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부드러운 웨어러블 마이크로니들 센서 플랫폼 기술 개발
우리 대학 웨어러블 플랫폼소재 기술센터 배병수 교수(교신저자)가 KIST 이원령 박사(제1 저자, 교신저자), 서울대학교병원 정승환 박사 (공동 제1 저자)와 공동으로 유연한 기판상에 기계적으로 안정적인 마이크로니들이 접합돼 말초동맥질환 진단에 응용할 수 있는 메디컬 센서 플랫폼 기술을 개발했다고 1일 밝혔다.
연구팀은 이번 기술을 통해 일반적인 웨어러블 진단 기기의 한계점이던 바이오 체액의 접근 제한성을 마이크로니들을 이용해 최소 침습으로 해결했고, 이는 생화학적 질병 진단을 가능하게 했다. 이번 연구에서는 웨어러블 마이크로니들 센서를 활용해 말초동맥질환 모델의 pH(산성, 알칼리성의 정도) 분포도를 측정해 진단 가능성을 확인했다.
이번 연구 결과는 국제학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)'에 온라인으로 출시됐다. (논문명: Conformable Microneedle pH Sensors via the Integration of two Different Siloxane Polymers for Mapping Peripheral Artery Disease)
웨어러블 진단 기기는 부드러운 기판 소재 위에 얇은 막 형태의 센서를 제작해 생체 전기신호(심전도, 근전도, 뇌파 등)와 생화학 신호(포도당, 젖산, pH 등)를 측정해 심장질환, 뇌 질환, 당뇨병, 대사질환 등 다양한 질병의 진단에 활용이 기대되어 의료기기용 소자로서 주목을 받고 있다. 하지만, 접근할 수 있는 체액이 땀, 눈물 등으로 제한됨에 따라 상시 모니터링에 대한 제한점이 있었다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 자체적으로 개발한 솔-젤(Sol-Gel) 합성공정을 통해 만들어진 실록산(Si-O-Si)골조 기반의 폴리머를 마이크로니들 소재로 활용해 웨어러블 디바이스 플랫폼에 적용하고, 마이크로니들을 통해 상시 체액 모니터링이 가능한 웨어러블 마이크로니들 생화학 센싱 플랫폼을 완성했다.
연구팀은 웨어러블 마이크로니들 생화학센싱 플랫폼의 유용성을 보여주기 위해 마이크로니들에 pH에 대해 표면에너지의 변화를 보이는 폴리어날린 을 증착해 독립적인 pH 센서 어레이로 응용 가능한 것을 보였다. 폴리어날린을 이용한 마이크로니들 pH 센서는, 돼지 피부 1000번 삽입 실험, 1.5 mm의 굽힘 변형 실험 후에도 80% 이상의 센서 감도를 유지하는 높은 기계적 안정성을 보여주었다.
연구팀은 웨어러블 마이크로니들 pH 센서를 활용해, 말초동맥질환 모델의 피부 근접 체액의 pH 분포도를 측정해 질병 진단기기로서의 유용성을 검증했다. 경증 또는 만성 말초동맥질환이 있는 환자 대부분은 질병의 발생이나 진행을 인지할 수 있는 임상 증상을 나타내지 않는다. 그러나 pH 변화를 모니터링하면 저산소증으로 인한 젖산증을 감지할 수 있고, 결과적으로 허혈성 손상으로 인한 조직 손상을 적절히 감지할 수 있다.
연구팀은 우측 다리로 이어지는 고관절에 위치한 동맥혈을 수술용 실로 조인 다음 혈류를 인공적으로 악화시켜 말초동맥질환 모델을 만들었다. 이후 마이크로니들을 통해 피하 체액의 pH를 측정한 결과 말단으로 갈수록, 산성화된 결과를 보여줌으로써, 웨어러블 마이크로니들 센서의 활용성을 증명했다.
연구를 주도한 배병수 교수는“딱딱한 마이크로니들을 부드러운 유연한 기재에 접합시킨 질병 진단 마이크로 니들 필름을 피부에 부착해서 말초동맥질환은 물론 당뇨병, 대사질환 등에 생화학 진단을 하는 웨어러블 디바이스로 활용될 수 있을 것으로 기대된다”고 이번 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 선도연구센터 웨어러블 플랫폼 소재 기술센터의 지원을 받아 수행됐다.
2021.12.03
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악성 유방암 세포를 치료 가능한 상태로 되돌리는 암세포 리프로그래밍 기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 시스템생물학 연구를 통해 악성 유방암세포를 치료 가능한 상태로 되돌리는 암세포 리프로그래밍 기술을 개발하는 데 성공했다고 30일 밝혔다.
연구팀은 유방암 아류 중에서 가장 악성으로 알려진 삼중음성 유방암(basal-like 혹은 triple negative) 환자들과 호르몬 치료가 가능한 루미날-A 유방암(luminal-A) 환자들의 유전자 네트워크를 컴퓨터시뮬레이션을 통해 분석함으로써 삼중음성 유방암세포를 루미날-A 유방암세포로 변환하는데 필요한 핵심 인자를 규명했다. 그리고 이를 조절해 삼중음성 유방암세포를 루미날-A 유방암세포로 리프로그래밍한 뒤 호르몬 치료를 시행하는 새로운 치료 원리를 개발했다.
우리 대학 최새롬 박사과정, 황채영 박사, 이종훈 박사과정 등이 참여한 이번 연구결과는 미국암학회(AACR)에서 출간하는 국제저널 `캔서 리서치 (Cancer Research)' 11월 30일 字 논문으로 출판됐다. (논문명: Network analysis identifies regulators of basal-like breast cancer reprogramming and endocrine therapy vulnerability)
현재 삼중음성 유방암 환자들에게 적용되는 항암 화학요법은 빠르게 분열해 전이를 일으키는 암세포를 공격해 죽임으로써 암세포의 증식을 억제하는 방식이다. 하지만 이러한 치료는 신체 내 정상적으로 분열하고 있는 세포들까지도 함께 사멸시켜 구토, 설사, 탈모, 골수 기능장애, 무기력 등의 심각한 부작용을 일으킨다. 또한 삼중음성 유방암세포들은 이와 같은 독성항암제에 처음부터 내성을 갖거나 새로운 내성을 획득하면서 결국 약물에 높은 저항성을 가지는 암세포로 진화하게 된다. 따라서 삼중음성 유방암에 대한 현재의 항암치료는 내성을 갖는 암세포를 없애기 위해 더 많은 정상세포의 사멸을 감수해야만 하는 큰 한계를 지니고 있다.
이를 극복하기 위해 암세포만을 특이적으로 공격하는 표적 항암요법과 우리 몸의 면역시스템을 활용한 면역 항암요법이 주목을 받고 있으나 각각 효과와 적용대상이 매우 제한적이며 장기치료 시 여전히 내성 발생의 문제가 보고되고 있다. 이처럼 현재 개발된 항암요법들은 암세포를 죽이려는 공통적인 원리 때문에 근본적인 한계를 가진다.
조 교수 연구팀은 시스템생물학 연구기법을 통해 악성 유방암세포인 삼중음성 유방암세포를 호르몬 치료가 가능한 루미날-A 유방암세포로 변환시킨 뒤 치료하는 새로운 개념의 치료전략을 개발했다. 이를 위해 유전자 네트워크의 수학모델을 개발하고 대규모 컴퓨터시뮬레이션 분석과 복잡계 네트워크 제어기술을 적용한 결과 두 개의 핵심 분자 타겟인 `BCL11A'와 `HDAC1/2'를 발굴했다.
조 교수 연구팀은 BCL11A와 HDAC1/2를 억제함으로써 삼중음성 유방암세포를 효과적으로 루미날-A 유방암세포로 변환시킬 수 있음을 분자 세포실험을 통해 증명했다. 삼중음성 유방암세포에서 이 핵심 인자들을 억제했을 때 세포의 분열이 감소하고, 삼중음성 유방암세포의 주요 세포성장 신호 흐름 경로인 `EGFR'과 관련된 인자들의 활동이 감소했으며, 루미날-A 유방암세포의 주요 세포성장 신호흐름 경로인 `ERa' 신호전달 경로 인자들의 활성이 회복되는 것을 확인했다.
이번 연구에서 발굴된 분자 타겟 중 BCL11A 단백질의 활성을 억제할 수 있는 저분자화합물은 아직 개발된 바 없으며 추후 신약개발과 임상실험을 통해 악성 유방암세포를 치료 가능한 세포상태로 리프로그래밍 함으로써 안전하고 효과적으로 치료하는 새로운 치료기술이 실현될 수 있을 것으로 보인다. 특히 이처럼 암세포의 성질을 되돌리거나 변환하는 암세포 리프로그래밍 기반의 새로운 치료전략이 임상에서 실현된다면 현재 항암치료의 많은 부작용과 내성 발생을 근본적으로 해결함으로써 암 환자의 고통을 최소화하고 삶의 질을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
조 교수는 "그동안 유방암 중에서도 가장 악성인 삼중음성 유방암은 독성이 강해 큰 부작용을 일으키는 화학 항암치료 외에는 방법이 없었으나 이를 호르몬 치료가 가능하며 덜 악성인 루미날-A 유방암세포로 리프로그래밍해 효과적으로 치료할 수 있는 새로운 가능성을 열었다ˮ라며 "이번 연구는 악성 암세포를 직접 없애려고 하기보다 치료가 수월한 세포 상태로 되돌린 뒤 치료하는 새로운 방식의 항암 치료전략을 제시했다ˮ라고 말했다.
조 교수 연구팀은 2020년 1월에 대장암세포를 정상 대장 세포로 되돌리는 연구에 성공한 바 있으며, 이번 연구 결과는 암세포 리프로그래밍을 통한 가역화 기술 개발의 두 번째 성과다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 한국전자통신연구소 공동연구사업, KAIST Grand Challenge 30의 지원으로 수행됐다.
2021.11.30
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고속 동작 뉴로모픽 자성 소자 핵심 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 박병국, 신소재공학과 정연식, 물리학과 김갑진 교수 연구팀이 고속 동작 자성메모리의 핵심 전극 소재로 활용될 수 있는 *반강자성체의 자화 방향을 전기적으로 제어할 수 있는 소재 기술을 개발했다고 29일 밝혔다.
* 반강자성체(antiferromagnetic material): 인접한 원자의 자기모멘트의 방향이 서로 반대 방향으로 평행한 구조를 가져, 외부에서 자기장을 걸었을 때 자성을 띠는 강자성체와는 달리 알짜자화값이 나타나지 않는 물질로 누설자기장이 없고 고속스위칭 특성을 갖는다.
공동연구팀의 결과는 기존의 강자성체 기반 자성 소자보다 집적도가 높고 동작 속도가 10배 이상 빠르다고 예상되는 반강자성체 기반 소자의 개발 가능성을 높였다. 또한, 기존에 알짜 자화값이 존재하지 않아서 자화의 방향을 제어하기 어려웠던 반강자성체를 전기적으로 조절할 수 있는 기술을 개발함으로써 반강자성체의 자화 방향을 연속적으로 제어하여 기존의 이진법을 뛰어넘는 멀티레벨 메모리 특성을 보였다. 이는 뇌의 시냅스 동작을 모방할 수 있어 뉴로모픽 컴퓨팅에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 신소재공학과 강재민 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)'에 11월 5일 字온라인 게재됐다. (논문명 : Current-induced manipulation of exchange bias in IrMn/NiFe bilayer structures)
자성메모리(Magnetic Random Access Memory, MRAM)는 차세대 비휘발성 메모리 소자로 개발되고 있다. 기존 자성메모리는 강자성체를 기반으로 하는데, 고집적 소자에서는 강자성체에서 발생하는 누설 자기장으로 인해 인접한 자기 소자 사이에 간섭이 발생하게 된다.
이에 반해 반강자성체는 알짜 자성을 띠고 있지 않아서 누설 자기장이 발생하지 않아 이를 자성 소자에 적용하면 초고집적 자기메모리 소자 개발이 가능하게 된다. 이를 위해서 반강자성체의 자화 방향을 전기적으로 제어하는 기술의 개발이 요구되고 있다.
연구팀은 교환 결합(exchange bias)*이 형성된 반강자성체/강자성체 이중층 구조를 제작해 반강자성체에서 생성되는 스핀 전류를 이용해 반강자성체의 자화 방향이 전류의 크기와 부호에 따라 가역적으로 회전함을 실험적으로 규명했다. 또한 반강자성체의 자화 방향을 연속적으로 제어해 다중상태 메모리 구성이 가능함을 보였다.
* 교환결합(exchange bias): 반강자성체/강자성체 이중층 구조에서 경계면에 있는 스핀 모멘트들이 상호작용으로 결합하는 현상으로 강자성체에 유효자기장이 발생하게 된다.
연구팀이 개발한 반강자성 제어 기술 및 다중상태 스위칭 거동을 활용하면 초고집적 및 초고속 동작이 가능한 반강자성체 기반 자성메모리 및 뉴로모픽 소자의 핵심 기술로써 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
제1 저자인 강재민 박사과정은 "이번 연구는 반강자성체의 자화 방향을 스핀 전류로 제어할 수 있음을 실험으로 규명해, 향후 반강자성체를 기반으로 하는 차세대 반도체 기술로 여겨지는 스핀트로닉스 전자소자 개발에 응용될 수 있을 것이다ˮ 라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 미래소재디스커버리사업과 중견연구자지원 사업, KAIST 글로벌 특이점 연구과제의 지원을 받아 수행됐다.
2021.11.30
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차세대 친환경 유기 이차전지 핵심기술 개발
우리 대학 신소재공학과 전석우 교수와 김일두 교수, 미국 일리노이대학 어바나-샴페인 캠퍼스 폴 브라운(Paul V. Braun) 교수 공동연구팀이 차세대 친환경 유기 이차전지의 핵심기술을 개발하는 데 성공했다고 24일 밝혔다.
연구진은 재현성 있는 광학 패터닝 기술을 통해 고도로 정렬된 나노 네트워크 구조의 유기 음극을 설계해 리튬유기전지의 성능을 획기적으로 향상시켰다. 연구진이 이번에 확보한 충·방전 특성은 현재까지 보고된 유기 음극 소재 중 가장 높은 수준으로, 무기물 기반의 현 전극 소재를 대체할 수 있으며 장기적으로는 전기차 또는 휴대용 전자기기 등 상용화에 크게 기여할 것으로 기대되고 있다.
유기 이차전지는 원료 수급에 제한이 적고 저렴한 유기 전극 소재를 기반으로 하며 전극의 경량화가 가능하고 우수한 가변성은 물론 재활용이 용이하다는 장점이 있어 지속 가능한 친환경 전지 시스템으로 각광 받고 있다.
하지만 유기물의 낮은 전기전도도를 극복하기 위해 높은 함량의 탄소계 도전재가 첨가돼 고에너지밀도 달성에는 한계가 있었다. 또한, 실제 전기차 및 휴대용 전자기기 등에 적용되기 어려운 느린 충전 속도와 수명 저하 이슈가 결정적인 걸림돌로 지적돼왔다.
연구진은 전기화학적 활성과 안정성을 제한하는 기존의 비정렬적 전극 구조 대신 정렬된 서브 마이크론(100만분의 1미터 이하) 크기의 기공 채널을 갖는 3차원 이중 연속 구조의 유기 고분자-니켈 복합전극을 도입했다.
그 결과 탄소계 도전재 없이도 속도 특성을 비약적으로 향상하는 데 성공했으며, 15 A g-1 의 높은 전류밀도에서도 250회의 충·방전 사이클 동안 전극의 용량이 83% 이상 유지되는 높은 내구성과 안정성을 확인했다.
나아가 3차원 나노 네트워크 구조를 기반으로 유기물 내 다중 탄소 고리의 불포화 결합에서의 촉진된 `슈퍼리튬화' 현상을 규명해 1,260mAh g-1의 높은 가역 용량 달성을 확증함과 동시에 우수한 전하 이동에 대한 동역학 분석을 통해 초고속 성능의 메커니즘을 검증했다.
전석우 교수는 "친환경적이고 유망한 에너지 저장을 실현하기 위한 유기 전극의 구조 공학적 설계 방향을 새롭게 제시한 결과ˮ라며 "이번 연구의 3차원 정렬 나노 네트워크 구조는 다양한 유기 화합물과 호환 가능해 유기 전극의 플랫폼으로써 일반적 활용이 가능하다ˮ라고 밝혔다.
우리 대학 신소재공학과 함영진 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 에너지·환경 분야 최고 권위지 `에너지와 환경 과학(Energy & Environmental Science, IF: 38.532)' 11월호에 게재되는 한편 학계 및 일반인에게 널리 알릴만한 내용으로 인정받아 내부 표지 논문(Inside Back Cover)으로 선정됐다. (논문명: 3D Periodic Polyimide Nano-Networks for Ultrahigh-Rate and Sustainable Energy Storage)
한편 이번 연구는 한국연구재단 미래소재디스커버리사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.11.24
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전해액 첨가제로 리튬금속전지 수명 높인다
우리 대학 생명화학공학과 최남순 교수 연구팀이 리튬금속전지의 장수명화를 가능하게 하는 전해액 첨가제 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 개발된 첨가제 조합 기술은 리튬금속 음극 표면에 바람직한 이중층 고체전해질 계면 박막을 형성해 리튬 덴드라이트 형성을 억제하고 리튬이온을 균일하게 전달해 리튬금속전지의 수명과 고속 충‧방전 특성을 대폭 향상시켰다.
오래 달리는 전기차를 실현하기 위해서는 전지의 핵심 성능인 에너지밀도를 높여야 한다. 리튬금속전지는 리튬이온전지의 흑연보다 10배 이상 높은 용량을 발현하는 리튬금속 음극을 채용하고 있어 전지의 고에너지 밀도화를 달성할 수 있다.
그러나 높은 환원력을 가지는 리튬금속 음극과 전해액의 반응을 제대로 제어하지 못하면 리튬금속전지의 장수명을 달성하기 어렵다. 리튬금속 표면에 고체전해질 계면막을 형성시키는 것에만 집중해 한계점을 보이는 기존 연구들과는 달리 연구팀은 고체전해질 계면막을 계층화하고 형성된 이중층 계면막의 담당 기능을 구체화할 수 있는 환원반응성과 흡착력이 다른 2종 이온성 첨가제를 도입해 리튬금속 전지 수명을 획기적으로 끌어올리는데 성공했다. 또한, 니켈리치 양극 표면을 보호하는 얇은 계면막을 형성하여 양극의 구조적 안정성도 확보할 수 있었다.
최남순 교수 연구팀은 리튬금속 음극이 가지는 불안정성을 해결하기 위해 전자 받음 능력과 흡착 경향성에 따른 이온성 첨가제의 순차적인 환원 분해에 의해 이중층 고체전해질 계면막이 형성되도록 설계했으며 리튬금속 음극에 근접한 계면막은 리튬 전착-탈리반응에 따른 스트레스를 견딜 수 있는 기계적 강도를 가지는 리튬플루오라이드(LiF) 성분의 물질을 가지도록 했다.
바깥쪽 계면막은 전해액으로부터 리튬이온이 균일하게 공급되도록 하는 이온 수송 능력이 우수한 리튬나이트라이드(Li3N) 물질이 포함되도록 했다. 이러한 리튬금속 음극 표면 고체전해질 계면막의 계층적 구조화 기술은 리튬-합금기반 음극재, 리튬저장 구조체 및 무음극 기술 등과도 접목이 가능해 기업에서 요구하는 수준의 리튬금속전지를 실현하는 전해액 핵심 소재 기술이 될 것으로 기대된다. 특히, 이차전지 시장 판도를 바꿔 놓을 게임 체인저(game changer)가 될 것으로 기대하고 있는 무음극 이차전지 기술의 경우 충전 시 리튬금속이 음극 기재에 생성되므로 리튬금속을 안정화시키는 전해액 첨가제 기술은 무음극 이차전지의 성능을 더욱 끌어올리는 데 기여할 것이다.
이번 논문의 공동 제1 저자인 우리 대학 생명화학공학과 김세훈 박사과정은 "리튬디플루오로 옥살레이트 포스페이트(LiDFBP)와 리튬나이트레이트(LiNO3)를 불소 도너와 질소 도너형 첨가제로 도입해 리튬금속 음극의 가역성과 형상 균일화가 가능했으며 이러한 이중층 계면막은 양극과의 크로스 토크(cross-talk)을 최소화해 4V 이상의 고전압에서 전해액이 분해되지 않도록 했다ˮ며 "기존에 보고된 리튬금속 전지용 전해액 조성 기술의 한계를 뛰어넘는 고전압·장수명 리튬금속 전지용 전해액 소재를 개발하게 됐다ˮ 라고 말했다.
개발된 리튬금속 음극 보호용 이중층 계면막 기술은 리튬금속 음극과 니켈 리치 양극으로 구성된 전지의 600회 충·방전 후에도 초기 용량의 80.9%를 발현했으며 99.94%의 매우 높은 쿨롱효율을 보였다.
최남순 교수는 “개발된 고체전해질 이중층 계면막 기술은 기존에 보고되던 고체전해질 계면막과는 달리 계층적 구조화를 통해 고강도 막과 고이온 전달성 막을 리튬금속 음극 표면에 형성하는 새로운 시도”라며 “이러한 기술은 리튬금속 전지의 최대 과제인 리튬금속 음극과 전해액의 불안정한 계면을 제어하는 첨가제 개발에 새로운 방향을 제시했다”라고 연구의 의미를 강조했다.
이번 연구에서 우리 대학 최남순 교수와 김세훈, 이민영(現 SK Innovation 연구원), 이정아 연구원은 구조화된 고체전해질 계면막을 형성하는 전해액 첨가제 기술을 개발하고 이중층 계면막의 구조를 분석해냈다. UNIST 곽상규 교수와 박성오 박사, 임마누엘 크리스탄토(Imanuel Kristanto) 연구원, 이태경 박사(現 한국에너지기술연구원 연구원), 황대연 박사(現 현대자동차 연구원)는 계산화학을 통해 음극 및 양극의 고체전해질 계면막의 구조화 기술에 대한 메커니즘을 규명했으며 UNIST 이현욱 교수와 김주영, 위태웅 연구원은 전해액 첨가제가 수지상 리튬 형성을 억제함을 시각적으로 보였다.
한편 이번 연구는 저명한 국제 학술지 `에너지 스토리지 머터리얼즈 (Energy Storage Materials)'에 10월 25일 字로 온라인 공개됐다(논문명 : Stable electrode-electrolyte interfaces constructed by fluorine- and nitrogen-donating ionic additives for high-performance lithium metal batteries).
이번 연구 수행은 과학기술정보통신부의 기후변화대응기술개발사업, 산업통상자원부의 차세대 이차전지용 극박 음극전극 개발 사업, 현대자동차의 지원으로 이뤄졌다.
2021.11.16
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