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암 면역치료를 위한 새로운 세포사멸 유도체 개발
우리 대학 생명화학공학과 김유천 교수와 한양대학교 생명공학과 윤채옥 교수 공동연구팀이 암 치료에 이용되는 면역항암제인 면역관문억제제와 협력 효과를 내는 *펩타이드 기반의 면역원성 세포사멸 유도체를 개발했다고 27일 밝혔다.
☞ 펩타이드(peptide): 아미노산이 2~50개 정도 결합된 물질을 뜻하며, 아미노산이 50개 이상 결합된 물질이 단백질이다.
연구팀이 개발한 펩타이드는 암세포 내의 미토콘드리아 외막을 붕괴시켜 활성산소 농도를 높이고, 이를 통해 형성된 산화적 스트레스가 소포체를 자극해 면역원성 세포사멸을 유도한다.
우리 대학 생명화학공학과 정성동 박사와 한양대학교 생명공학과 정보경 박사가 공동 제1 저자로 참여하고, 한양대학교 생명공학과 윤채옥 교수가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스 (Advanced Science)' 4월 7일 字 표지논문(Back cover)으로 게재됐다. (논문명 : Immunogenic Cell Death Inducing Fluorinated Mitochondria-Disrupting Helical Polypeptide Synergizes with PD-L1 Immune Checkpoint Blockade).
면역관문억제제는 T세포(CTLA-4, PD-1)나 암세포(PD-L1)에 발현된 면역세포의 활성을 저해하는 면역관문을 차단해서 면역세포의 작용을 활발하게 하는 치료제다. 2011년 미국 식품 의약국에 최초로 승인을 받은 후, 다양한 면역관문억제제가 환자들에게 이용되고 있다.
하지만 면역관문억제제도 몇 가지 한계점을 가지고 있다. 먼저 이 치료법은 모든 환자에게 효과가 있는 것이 아니라 10~40% 정도의 환자에게만 효과가 있다. 그리고 기존에 존재하는 항암 능력을 갖춘 T세포가 필요하다는 단점이 있다.
연구팀은 이러한 문제점들을 해결하기 위해 항암 면역반응을 유도하는 면역원성 세포사멸 유도체와 면역관문억제제를 병용투여 해 문제점을 해결하고자 했다.
연구팀은 펩타이드 기반의 면역원성 세포사멸 유도체가 미토콘드리아 외막 붕괴를 통해 세포 내의 활성산소를 과잉생산하고, 이렇게 생성된 산화적 스트레스가 소포체를 자극해 최종적으로 면역원성 세포사멸을 유도하는 것을 검증했다.
또한, 동물실험을 통해 펩타이드와 면역관문억제제인 anti-PD-L1을 병용 투여했을 때, 단독 투여에 비해 종양 억제 능력이 향상되고, 활성화된 면역반응을 통해 폐로의 전이가 줄어드는 것을 확인했다.
연구를 주도한 김유천 교수는 "이번 새로운 면역원성 세포사멸 유도체 개발을 통해, 기존 면역관문억제제의 낮은 반응률을 보이는 암에서 치료 효과를 높일 수 있는 다양한 방법을 제시할 것으로 기대한다ˮ고 말했다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자사업과 기초연구실 사업을 통해 수행됐다.
2021.04.27
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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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양용수 교수팀, 나노물질 표면과 내부 3차원 원자구조 규명
우리 대학 물리학과 양용수 교수 연구팀이 인공신경망을 이용한 주사투과전자현미경(STEM) 기반 원자분해능 전자토모그래피 기술을 개발, 이를 적용해 백금 나노입자 표면과 내부의 3차원 원자 구조를 15 pm(피코미터)의 정밀도로 규명했다. 1 pm(피코미터)는 1 미터의 1조 분의 일에 해당하는 단위로, 15 pm의 정밀도는 수소 원자 반지름의 약 1/3 정도에 해당하는 매우 높은 수준이다.
전자토모그래피는 전자현미경으로 다양한 각도에서 측정된 2차원 투영된 이미지로부터 3차원 이미지를 얻어내는 기술이다. 최근 주사투과전자현미경과 3차원 토모그래피 재구성 알고리즘의 기술 발전으로 전자토모그래피의 분해능은 단일 원자까지 구분할 수 있는 수준에 이르렀다. 이를 통해 많은 나노물질의 구조와 물성의 근본적인 이해가 가능해졌다.
그러나 일반적인 전자토모그래피 실험에서는 시편을 탑재한 홀더 또는 그리드가 전자빔을 가리게 되는 실험적 제약으로 인해 고 각도(약 75도 이상)의 이미지 측정이 불가능하다. 이로 인해 고 각도 방향의 분해능이 저하되고, 재구성된 3차원 이미지에 원치 않는 노이즈들이 생겨난다. 이러한 현상을 손실 웨지 문제(missing wedge problem)라 부르며, 이러한 문제 때문에 기존의 전자토모그래피 방법으로는 표면/계면의 3차원 원자 구조를 고분해능으로 측정하기 힘들었다.
양용수 교수 연구팀은 인공신경망을 이용해 고 각도 방향의 데이터를 복원함으로써 이러한 손실 웨지 문제(missing wedge problem)를 해결하는 데 성공했다. 이를 통해 고분해능 3차원 표면/계면 원자 구조의 결정이 가능하게 됐고, 나노물질의 표면/계면에서 나타나는 물성의 메커니즘을 단일 원자 수준에서 근본적으로 해석할 수 있게 됐다.
물리학과 이주혁 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 3월 30일 字 게재됐다. (논문명 : Single-atom level determination of 3-dimensional surface atomic structure via neural network-assisted atomic electron tomography)
연구팀은 모든 물질은 원자들로 구성돼 있다는 원자성(atomicity)에 근거해 원자 구조 토모그래피 3차원 데이터를 시뮬레이션을 통해 생성했다. 고 각도의 데이터가 손실된 불완전한 원자 구조 토모그래피 3차원 데이터와 이상적인 원자 구조 3차원 데이터 사이의 상관관계를 학습시키기 위해 인공지능 신경망(3d-unet기반 모델)을 지도학습했다. 원자성에 기반해 학습된 인공지능 신경망은 손실된 고 각도 데이터를 성공적으로 복원함으로써 손실 웨지 문제로 인한 분해능 저하 문제를 해결했다. 이는 높은 정밀도의 3차원 표면/계면 원자 구조 규명을 가능하게 한다.
연구팀은 개발된 인공신경망 기반 전자토모그래피 기술을 이용해 실제 백금 나노입자의 3차원 표면 및 내부 구조를 단일 원자 수준에서 규명할 수 있었다. 원자 구조의 정밀도는 인공신경망 적용 전 26 pm에서 적용 후 15 pm으로 큰 폭으로 향상됐다.
연구를 주도한 양용수 교수는 "인공신경망 기반 전자토모그래피는 구성 원소, 물질의 구조/형태에 의존하지 않는 매우 일반적인 방법으로서, 전자토모그래피로 얻은 원자 구조 부피데이터에는 종류에 상관없이 바로 적용할 수 있다ˮ며 "이를 통해 많은 물질의 3차원 표면/계면 원자 구조가 정밀하게 규명되고, 표면/계면에서 일어나는 물성과 이에 연관된 메커니즘의 근본적인 이해를 바탕으로 고성능 촉매 개발 등에 응용될 것ˮ이라고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 개인기초연구지원사업 및 KAIST 글로벌 특이점 사업(M3I3)의 지원을 받아 수행됐다.
2021.04.05
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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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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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다른 사람들과 디지털 게임을 하는 중장년층, 웰빙 지수 높아
중장년층이 다른 사람과 함께 디지털 게임을 하는 것이 웰빙 지수, 사회적 지지 만족도와 연관돼 있다는 연구 결과가 나왔다. 이번 연구는 우리나라에서 진행된 설문 연구지만, 그동안 게임 연구에서 주목받지 못했던 중장년층 게이머들의 삶의 만족도를 살펴봤다는 점에서 좋은 평가를 받아 국제 학술지에 게재됐다.
우리 대학 문화기술대학원 도영임 초빙교수가 50~60대 중장년층 190명을 대상으로 한 온라인 설문 연구 결과를 발표했다고 18일 밝혔다. 연구팀은 게임을 다른 사람과 함께 플레이하는 그룹, 게임을 혼자 플레이하는 그룹, 게임을 하지 않는 그룹으로 나눠 웰빙 지수, 사회적 지지 만족도, 게임에 대한 인식에 차이가 있는지 알아봤다. 그 결과, 디지털 게임이 사람들을 고립시킨다는 일반적인 고정관념과는 정반대의 결과가 나왔다.
중장년층에서 게임을 누군가와 함께 플레이하는 사람이 게임을 혼자 플레이하는 사람, 그리고 게임을 하지 않는 사람보다 웰빙 지수와 사회적 지지 만족도가 높았다. 또한, 게임을 혼자 플레이하더라도 게임을 전혀 하지 않는 사람보다 사회적 지지 만족도가 높다는 흥미로운 결과가 나왔다.
그뿐만 아니라, 중장년 게임 이용자들은 비 이용자들에 비해 `게임은 창의성이나 집중력 향상, 두뇌 계발 등에 도움이 된다', `게임 활동을 통해 새롭고 다양한 활동과 도전을 경험해 볼 수 있다', `가족이 같이 게임을 즐기면 관계에 오히려 도움이 될 수 있다'와 같은 긍정적인 인식에 더 동의했다.
이 결과는 중장년층에서 게임을 하면 웰빙 지수가 높아진다는 인과관계를 증명하는 것은 아니지만, 그동안 게임 문화 참여자로 주목하지 않았던 중장년층 게이머와 그들이 경험하는 게임의 긍정적인 사회 정서적 역할을 조망하였다는 데 의의가 있다.
한편, 중장년층이 주로 하는 게임 장르는 애니팡, 테트리스와 같은 퍼즐 게임과 고스톱, 바둑과 같은 온라인 보드게임이 대다수를 차지했다. 연구팀은 시니어들이 즐길 수 있는 상용 게임이 제한돼 있어 이러한 편중이 일어날 수 있다고 봤다.
2020년 한국콘텐츠진흥원의 게임 이용자 실태 조사에 따르면, 50대의 56.8%, 60~65세의 35%가 게임을 플레이하는 것으로 나타났다. 연구팀은 기존 게임들이 주로 젊은 게이머들을 대상으로 서비스했지만, 앞으로 고령(시니어) 세대가 함께 즐길 수 있는 다양한 게임을 제작하고, 이들에게 게임에 대한 정보를 제공할 필요가 있다고 설명했다. 또한, 게임 시장의 새로운 수요층으로 떠오르는 시니어 게이머에 대한 지속적인 심화 연구가 필요하다고 강조했다.
문화기술대학원 이세연 박사과정 학생과 시정곤 교수가 각각 제1, 제2 저자로 참여한 이 논문은 국제학술지 `엔터테인먼트 컴퓨팅(Entertainment Computing)' 2월 27일 字에 실렸다. (논문명 : The relationship between co-playing and socioemotional status among older-adult game players, https://doi.org/10.1016/j.entcom.2021.100414)
한편 이번 연구는 문화체육관광부와 한국콘텐츠진흥원의 <시니어 게임 플레이 지원 기술 및 게임 서비스 모델 개발> 과제의 지원을 받아 수행했다.
2021.03.18
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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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