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커피링 얼룩 없는 디스플레이용 퀀텀닷 균일 코팅 기술 개발
우리 대학 기계공학과 김형수 교수 연구팀이 커피링 얼룩 자국이 남지 않는 균일 코팅 기술을 개발했다고 3일 밝혔다. 이는 디스플레이용 양자점(퀀텀닷)을 균일하게 코팅해 유연 디스플레이 소자 등에 적용할 수 있는 기술이다.
커피 한 방울이 고체 표면 위에서 마르면 액적(물방울) 표면의 상대적 증발률 차로 인해서 커피링 얼룩 자국이 남게 된다. 이를 커피링 효과라고 한다.
액적의 증발은 잉크젯 프린팅과 같은 기술에서 기능성 유연 재료의 균일 코팅이라는 문제와 직결된다. 최근 잉크젯 프린팅 기술은 단순 패턴 인쇄를 넘어 차세대 에너지 및 디스플레이를 포함한 전기‧전자 소자의 융복합 생산시스템 기술에 활용되고 있다.
그동안 과학기술계에서는 액적의 커피링 패턴을 제어하고 균일 마름 자국을 얻기 위해서 계면활성제를 사용하거나 부분적인 표면장력 변화를 발생시켜 *마랑고니 효과를 이용한 여러 방법이 소개돼왔다.
☞ 마랑고니 효과(Marangoni effect): 서로 다른 액체 등이 경계면을 따라 표면장력의 크기가 일정하지 않을 때 발생하는 현상을 말한다. 흔히 알려진 ‘와인의 눈물’ 현상이 대표적인 예다.
특히, 김형수 교수는 박사후연구원(프린스턴 대학 소속) 때부터 커피링을 효과적으로 제어하는 방법에 관한 연구를 해왔고, 2016년에는 위스키가 특이하게 마르는 현상을 규명해 획기적으로 커피링을 없애는 연구를 해왔다. 하지만, 물방울의 접촉선 위치에서의 커피링 효과는 줄일 수 있으나 여전히 효과가 존재한다는 문제가 있다.
김 교수 연구팀의 편정수 석사과정은 액적이 증발하는 공간을 한시적으로 밀폐시켜 커피링을 완전히 소멸시키는 방법을 개발했다. 이 기술은 증발율이 다른 두 액체를 효과적으로 혼합하고, 먼저 증발하는 휘발성 액체의 몰 분자량이 공기보다 큼을 이용해 밀폐된 공간에 갇힌 휘발성 증기가 연속적으로 용질성 마랑고니 효과(Solutal Marangoni effects)를 일으켜 커피링을 완전히 사라지게 만드는 기술이다.
김형수 교수는 "증발 물질을 잘 이해하고 물질전달 메커니즘을 활용해 증발 시스템을 최적화하면, 디스플레이 원료 퀀텀닷과 태양광 패널 원료 페로브스카이트와 같은 기능성 소자들을 대량 생산이 가능한 잉크젯 프린팅 기술로 균일한 패터닝을 가능하게 할 수 있다ˮ라며, "현재 해당 기술을 특허 출원했고 유연 디스플레이 소자에 적용하기 위해 연구를 진행하고 있다ˮ라고 덧붙였다.
이번 연구 결과는 국제적 권위 학술단체 `영국왕립화학회(Royal Society of Chemistry)'의 저명학술지 `Soft Matter(연성물질)' 誌 가 특별 기획한 `신진과학자 특집호(2021 Soft Matter Emerging Investigator Special Issue)'에 초청되어 지난달 7일 字 표지논문으로 게재됐다.
(논문명: Uniform coating pattern of multi-component droplets in a confined geometry)
(DOI: https://doi.org/10.1039/D0SM01872D)
2021.05.03
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딥러닝 통해 수소 발생 메커니즘 규명
우리 대학 생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 심층 학습(딥러닝)을 통해 고활성 백금 와이어의 수소 발생 메커니즘을 규명하는 데 성공했다고 29일 밝혔다.
백금은 전기차 등에 사용되는 연료 전지에 쓰이거나, 물의 전기 분해를 통해 수소를 얻는 데 사용되는 중요한 촉매이지만 가격이 비싸 기술 보급에 걸림돌이 되고 있다. 이를 해결하는 방법의 하나로 최근 백금을 톱니 와이어 모양으로 합성해 백금의 양을 10배 정도 절약하는 연구들이 발표돼 큰 파장을 불러일으켰지만, 아직 그 메커니즘이 규명되지 않았다.
정유성 교수 연구팀은 복잡한 촉매 표면의 성질을 빠르게 예측하는 딥러닝 방법들을 고안했는데, 이번에 이를 톱니 백금 와이어에 적용해 해당 촉매의 높은 수소 활성 메커니즘을 규명할 수 있었다.
연구팀이 규명한 톱니 백금 와이어에서의 수소 발생 메커니즘은 기존에 알려진 촉매 직관을 깨는 새로운 메커니즘인 것으로 밝혀졌다. 수소 발생은 물에서 양성자를 받아 수소를 흡착시키는 흡착반응과 흡착된 수소 원자들이 결합해 수소 분자가 형성되는 짝지음 반응의 2단계를 거쳐 일어나는데, 이 두 반응은 일반적으로 같은 반응 자리(reaction site)에서 일어난다.
하지만, 이번에 새롭게 발견된 메커니즘에 의하면, 톱니 백금 표면에서는 울퉁불퉁한 구조로 인해 흡착반응이 잘 일으키는 반응 자리와 짝지음 반응을 잘 일으키는 반응 자리가 따로 존재하고, 이 두 자리의 상승 작용으로 인해 촉매 활성이 400% 이상 증가한다. 마치 분업화를 통해 일의 효율을 높이는 것과 같은 개념이 분자 세계에서도 존재하는 것이다.
정유성 교수는 "분자 수준에서 분업을 통해 전체 반응 효율을 높이는 개념들이 기존에도 있긴 했지만, 단일성분인 백금에서 구조에 따른 분업 현상이 규명된 것은 이번이 처음ˮ이라면서, "단일성분 촉매의 구조를 변화시킴으로써 촉매의 효율을 높일 수 있는 새로운 관점과 설계원리를 제시했다는 점에서 의미가 있다ˮ고 했다.
우리 대학 구근호 박사후연구원이 제1 저자로 참여하고, 톱니 백금 와이어를 합성한 캘리포니아대학교 로스엔젤리스(UCLA)의 듀안 교수 연구팀과 캘리포니아 공과대학교(Caltech)의 고다드 교수 연구팀이 함께 참여한 이번 연구성과는 미국화학회가 발행하는 국제학술지 미국화학회지(Journal of the American Chemical Society) 온라인 3월 17일 字에 실렸다. (논문명: Autobifunctional Mechanism of Jagged Pt Nanowires for Hydrogen Evolution Kinetics via End-to-End Simulation)
이번 연구는 과학기술정보통신부 산하 한국연구재단의 중견연구자 기초연구사업과 PEMWE용 저가의 고성능 수소 발생반응 촉매 개발 사업의 지원을 받아 수행됐고, KISTI의 슈퍼컴퓨터 자원이 활용됐다.
2021.04.29
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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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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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딥러닝으로 소재 합성 가능성 예측 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 딥러닝을 활용해 소재의 합성 가능성을 높은 정확도로 예측하는 기술을 개발했다고 22일 밝혔다.
신소재 설계의 궁극적인 목표는 소재를 설계하고 그것을 실험적으로 합성하는 것이지만 현실적으로는 새롭게 설계된 대부분의 소재가 실제 합성 단계에서 성공하지 못하고 버려지는 경우가 많다. 이는 불필요한 시간과 자원의 낭비를 초래한다. 소재의 합성 여부는 반응 조건, 열역학, 반응 속도, 소재 구조 등 다양한 요인에 의해서 결정되기 때문에, 소재의 합성 가능성을 예측하는 것은 매우 도전적인 과제로 여겨져 왔다.
이런 문제 해결을 위한 방안으로 간단한 열역학적 안정성만을 고려해 고체 소재의 합성 가능성을 추정하지만 정확도는 매우 떨어지는 편이다. 일례로 에너지적으로 안정된 물질이라 하더라도 합성이 안 되는 경우가 아주 빈번하고, 또 반대로 *준안정 상태의 물질들도 합성되는 경우가 많기 때문이다. 따라서, 합성 가능성에 대한 예측 정확도를 획기적으로 높일 수 있는 방법론의 개발이 시급한 과제로 여겨져 왔다.
☞ 준안정(metastable) 상태 : 어떤 물질이 열역학적으로 안정된 ‘바닥 상태’가 아닌 상태
정유성 교수 연구팀이 개발한 소재 합성 가능성 예측기술은, 기존 합성이 보고된 고체 소재들의 구조적 유사성을 그래프 합성 곱 신경망(GCN, Graph Convolutional Neural Network)으로 학습해 새로운 소재의 합성 가능성을 예측할 수 있다. 특히, 현재까지 합성이 안 된 물질이라 하더라도 합성이 성공할 가능성은 여전히 존재하기 때문에 참값(레이블)을 이미 알고 학습을 진행하는 일반적인 지도학습과는 달리 양의 레이블(+)을 가진 데이터와 레이블이 없는 데이터(Positive-Unlabeled, P-U)를 이용한 분류 모델 기반의 준 지도학습을 사용했다.
정 교수팀은 5만여 종에 달하는 이미 합성이 보고된 물질과 8만여 종의 *가상 물질로 이뤄진 `머터리얼스 프로젝트(Materials Project, MP)'라는 소재 관련 데이터베이스를 이용해 모델을 구축했다. 연구팀 관계자는 이 신기술을 활용한 결과, 소재들의 합성 가능성을 약 87% 정확하게 예측할 수 있다고 설명했다. 정 교수팀은 또 이미 합성된 소재들의 열역학적 특성을 분석한 결과, 열역학적 안정성만으로는 실제 소재의 합성 가능성을 예측할 수 없다는 사실도 알아냈다.
☞ 가상 물질(hypothetical materials) : 기존에 합성되어 보고된 물질들을 원소 치환해서 얻어지는 가상의 물질들로 아직 실험적으로 합성 보고가 이루어지지 않은 물질
이와 함께 머터리얼스 프로젝트(MP) 데이터베이스 내에 합성 가능성 점수가 가장 높은 100개의 가상 물질에 대해 문헌조사를 실시한 결과, 이들 중 머터리얼스 프로젝트(MP) 데이터베이스에는 합성 여부가 아직 알려지지 않았지만 실제로 합성돼 논문에 보고된 소재만도 71개에 달하는 것을 확인했고 이를 통해 모델의 높은 정확도를 추가로 입증했다.
정유성 교수는 "빠른 신소재 발견을 위해 다양한 소재 설계 프레임워크가 존재하지만 정작 설계된 소재의 합성 가능성에 관한 판단은 전문가 직관의 영역으로 남아 있다ˮ면서 "이번에 개발한 합성 가능성 예측 모델은 새로운 소재를 설계할 때 실제로 합성 가능성을 실험 전에 미리 판단할 수 있어 새로운 소재의 개발시간을 단축하는 데 큰 도움이 될 것ˮ이라고 말했다.
생명화학공학과 장지돈 박사과정과 구근호 박사후연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 미국화학회가 발행하는 국제학술지 미국화학회지(Journal of the American Chemical Society) 온라인 10월 26일 자에 실렸다. (논문명: Structure-Based Synthesizability Prediction of Crystals Using Partially Supervised Learing)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 산하 한국연구재단의 기초연구사업(중견연구)과 미래소재 디스커버리 사업 지원을 받아 수행됐고, 연구에 KISTI의 슈퍼컴퓨터를 활용했다.
2020.12.22
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암 진단에 필요한 새로운 형광 증폭 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 장재범 교수 연구팀이 암 진단에 필요한 새로운 형광 신호 증폭 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 연구 결과는 국제 학술지인 영국왕립화학회(Royal Society of Chemistry)의 `나노스케일(Nanoscale)'誌 11월 13일 字에 게재됐다. (논문명: FRACTAL: Signal amplification of immunofluorescence via cyclic staining of target molecules)
※ 저자 정보: 조예린(신소재공학과 학사과정 학생, 제1 저자), 서준영(신소재공학과 박사과정 학생, 제2 저자), 장재범 교수(교신저자) 등 총 8명
최근 3D 전체 조직 영상화(이미징)를 가능하게 하는 생체조직 *팽창 기술(ExM) 및 투명화 기술(CLARITY, 3DISCO, CUBIC)은 복잡한 세포 간 상호작용 및 역할을 밝혀내는 핵심적인 역할을 하고 있다. 하지만 큰 부피 내부의 세포 변화를 관찰하기 위해서는 약한 형광 신호를 증폭해 높은 이미지 처리량을 갖는 기술이 필요하다.
※ 팽창 현미경 (Expansion Microscopy): 조직을 팽창시켜 일반 현미경으로 초고해상도를 얻을 수 있는 기술
※ 조직 투명화 기술 (Tissue Clearing System): 빛의 산란을 최소화하고 투과도를 극대화하여 3D 전체 조직을 이미징하는 기술
지금까지 신호 증폭 기술은 다양한 화학 반응으로 개발돼왔는데, 이들 중 많은 기술은 단일 화학 반응을 이용하기 때문에 다중 표지 신호 증폭 영상화를 위해서는 단일 신호 증폭과 비활성화 과정을 채널별로 반복해야 하는 단점이 있고, 유전자(DNA) 기반의 신호 증폭 기법은 서로 다른 항체에 대한 유전 물질 분자 결합의 최적화 과정이 필요하므로 일반적인 생물 실험실에서 사용이 어렵다.
장재범 교수 연구팀은 이러한 문제점 개선을 위해 현재 상용화돼 있는 형광 분자가 표지된 항체를 사용해, 추가적인 최적화 과정이 필요 없는 신호 증폭 기술에 주목했다.
결과적으로 연구팀은 `프랙탈(FRACTAL, Fluorescence signal amplification via repetitive labeling of target molecules)'이라는 새로운 신호 증폭 기술을 개발했다. 프랙탈 기술은 항체 기반의 염색 방법으로, 신호 증폭 과정이 매우 간단하다는 특징이 있다. 이 기술은 신호 증폭을 위해 특수한 화학 물질을 필요로 하지 않으며, 형광 분자가 표지된 2차 항체의 반복적인 염색을 통해 형광 신호를 증폭시킨다.
이 기술은 한 종류의 1차 항체, 두 종류의 2차 항체, 총 세 종류의 항체를 이용하는 아주 간단한 기술이다. 신호 증폭 과정은 표적 단백질에 대한 1차 항체 및 첫 번째 2차 항체 염색으로 시작되며, 그다음으로 첫 번째 2차 항체에 결합하는 두 번째 2차 항체의 염색이 이뤄진다. 두 번째 2차 항체의 숙주(host)와 1차 항체의 숙주(host)는 같으며, 그다음 염색은 다시 두 번째 2차 항체에 결합하는 첫 번째 2차 항체의 염색으로 이어진다.
예를 들어 토끼의 1차 항체를 사용하고 당나귀의 항-토끼 2차 항체를 첫 번째 2차 항체로 사용했다면 토끼의 항-당나귀 2차 항체를 두 번째 2차 항체로 사용하게 된다. 그러면 두 번째 2차 항체에는 첫 번째 2차 항체가 결합하게 되고 그 반대의 경우로도 결합해 염색을 이어나가게 된다.
이 과정의 반복을 통해 연구팀은 기존 형광 신호를 9배 이상 증폭시켰으며, 이는 같은 밝기를 얻는 데 필요한 영상화 시간을 9배 이상 줄일 수 있다는 결과를 얻었다. 연구팀은 초고해상도 현미경(STORM) 분석을 통해 염색 횟수에 따라 항체가 균일한 결합 층을 형성하며 형광 신호를 증폭시키는 현상을 확인했다.
연구팀은 이 기술을 서로 다른 종으로부터 유래된 직교적인(orthogonal) 항체 쌍에 적용해, 동시 다중 표지 신호 증폭 영상화를 구현했으며, 팽창 현미경에도 적용해 팽창 후에도 높은 형광의 강도를 갖는 형광 신호 증폭 기술을 구현했다.
이 기술은 간단한 항체-항원 반응에 기반해 형광 신호를 증폭시키는 기술로, 영상을 통한 생체조직의 분석 및 치료기술 개발, 다지표 검사, 의료 및 신약 개발 분야에 이바지할 것으로 연구진은 기대하고 있다.
제1 저자인 조예린 학생은 "높은 이미지 처리량을 가진 이 기술은 디지털 병리 분야의 발전에 중추적인 영향을 미칠 것ˮ이며, "생체 내 다중지표에 대한 정보를 정밀하게 제공해 현대 의약 분야의 의약품 분석 및 치료 시스템에 직접적으로 응용될 수 있다ˮ라고 말했다.
장재범 교수도“이 기술은 환자 생체 검사 조직 내부에서 매우 중요하지만 낮은 수준으로 발현되는 바이오마커들을 정확하게 이미징 할 수 있게 해주기 때문에, 암 진단 및 면역 항암제 반응률 예측 등에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.”라고 강조했다
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 뇌과학원천기술개발 과제와 KAIST 학부연구생프로그램(URP)의 지원을 받아 수행됐다.
2020.12.18
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도파민의 성질로 박테리아 생장의 실시간 탐지 기술 개발
우리 몸의 신경전달물질인 도파민의 성질을 이용해 박테리아(병원균)를 쉽게 검출할 수 있는 기술이 우리 대학 연구진에 의해 개발됐다.
생명과학과 정현정 교수, 화학과 이해신 교수 공동연구팀이 도파민의 반응을 이용해 병원균의 생장과 항생제 내성을 광학적으로 측정하고 맨눈으로 실시간 검출하는 기술을 개발했다고 7일 밝혔다.
박테리아의 항생제 내성 문제는 현대인의 건강을 위협하는 위험요인으로 꼽히고 있다. 항생제 내성에 대한 적절한 대처가 없다면 30년 이내에 항생제 내성균에 의한 피해가 암보다 더 현대인의 수명을 줄일 수 있다는 보고서가 발표되기도 했다. 항생제 내성균의 종류가 점차 늘어나면서 미국 질병통제예방센터(CDC)는 연간 최소 200만 명 이상의 환자가 항생제 내성 병원균에 의해 발생하고 있다고 보고했다.
도파민은 대다수 생명체에서 신경전달물질로 사용되며, 산소가 존재하는 환경에서 다른 물질의 도움 없이 자체 중합반응(두 개 이상 결합해 큰 화합물이 되는 일)이 일어난다. 이렇게 중합된 도파민 고분자는 짙은 갈색을 나타내고, 다양한 물질 표면에 흡착해 층을 형성한다.
연구팀은 이러한 도파민의 성질을 이용해 병원균이 생장하는지와 항생제 내성을 갖는지를 육안과 형광으로 동시에 탐지 가능한 기술을 개발했다. 이 기술은 현재 사용되는 디스크 확산 검사나 균 배양 분석에 대비해 시간이 짧고 중합효소 연쇄 반응(PCR 검사)과 비교할 때도 전처리 과정이 필요 없는 간편한 기술이라는 점이 큰 장점이다.
우리 대학 나노과학기술대학원 석박사통합과정 이주훈 학생이 제1 저자로, 나노과학기술대학원 석박사통합과정 류제성 학생과 생명과학과 강유경 박사가 공동 저자로 참여한 이번 연구 결과는 재료과학 분야 국제학술지 `어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials, IF 16.836)'에 11월 3일 字 온라인 게재됐다. (논문명 : Polydopamine Sensors of Bacterial Hypoxia via Fluorescence Coupling)
도파민의 자체 중합반응에서는 개시제 역할을 하는 산소가 필수적인 존재다. 연구팀은 박테리아가 생장함에 따라 용액 내의 산소를 소모하는 현상을 이용, 박테리아의 생장 정도를 도파민의 중합반응과 연관 지어 관측하는 방법을 개발했다.
또 박테리아의 생장에 영향을 끼치지 않는 소재인 덱스트란으로 형광나노입자를 제조해 실험에 사용했다. 도파민의 자체 중합반응은 용액 내에 존재하는 형광나노입자 표면에 흡착하고 층을 형성해 입자의 화학적, 물리적 성질에 큰 변화를 일으키고 기존에 발생하던 강한 형광 신호를 약하게 만든다. 또한, 도파민과 나노입자가 첨가된 용액 내에서는 도파민의 산화와 자체 중합반응 때문에 용액의 색이 짙은 갈색으로 변한다.
하지만 박테리아가 용액 내에 존재하는 경우 박테리아 생장 때문에 산소가 소모돼 도파민의 자체 중합반응은 저해되고 용액의 색깔은 투명하게 유지된다. 나노입자의 형광 신호 역시 원래의 신호를 유지하게 된다.
연구팀은 이러한 현상을 박테리아의 생장 및 항생제 내성을 탐지하는데 적용할 수 있다는 점에 착안, 항생제에 내성을 가지는 `뉴 델리 메탈로-베타락타마제 1 (NDM-1)'을 발현하는 대장균(E. coli)을 대상으로 실험을 진행했다.
일반적인 대장균의 경우 카바페넴 계열의 항생제인 암피실린에 의해 생장이 크게 저해되는데, 항생제에 내성을 갖는 대장균은 생장이 잘 이뤄진다. 즉 항생제 내성을 가지는지에 따라 소모하는 산소의 양이 달라지고, 이 차이 때문에 도파민의 중합반응 여부를 육안과 광학적 측정으로 확인할 수 있다.
이렇게 살아있는 세포의 활성에 따라 일어나는 도파민의 자체 중합반응은 실제로 인체에 존재하는 다양한 `카테콜아민' 물질에서 나타나는 반응과 깊은 관련이 있다. 일례로 피부에 존재하는 카테콜아민은 자체 중합반응이 왕성하게 일어나 피부의 색에 큰 영향을 주는 멜라닌 색소를 형성하게 되는데 신경계에 존재하는 카테콜아민은 자체 중합반응이 거의 일어나지 않고 단일분자 형태로 존재하여 작용하는 것으로 알려져 있다. 연구팀은 이번 연구 결과를 향후 생체 내에서 도파민 등 카테콜아민의 역할과 작용을 다양한 생체 모델에서 밝히는 연구로 발전시킨다면 매우 흥미로운 연구 결과를 얻을 것으로 기대하고 있다.
정현정 교수는 “이번 연구는 도파민의 자체 중합반응을 생체 시스템에서 규명한 연구로 큰 의미를 가지며, 이를 박테리아 생장 및 항생제 내성의 실시간 검출에 적용할 수 있어 기존의 미생물 배양법보다 신속하게, 그리고 PCR 검사보다 간편하게 진단이 가능해 감염병 확산 예방에 크게 기여할 것으로 기대된다”고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업 및 KAIST 그랜드 챌린지 사업의 지원을 통해 이뤄졌다.
2020.12.07
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인공지능을 이용해 숨겨진 소재를 탐색하는 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 인공지능(AI) 기술을 이용해 숨겨진 소재 공간을 탐색, 숨겨진 새로운 물질을 예측하는 기술을 개발하는 데 성공했다고 27일 밝혔다.
소재 연구의 궁극적인 목표는 원하는 *물성을 갖는 소재를 발견하는 것이다. 그러나 무기화합물의 가능한 모든 조성과 결정구조를 고려할 때 무한대에 가까운 경우의 수를 샅샅이 탐색하기는 쉽지 않다. 이러한 문제 해결을 위한 방안으로 컴퓨터 스크리닝 소재 탐색 방법이 널리 사용되고 있지만 찾고자 하는 소재가 스크리닝 후보군에 존재하지 않을 때는 유망한 물질 후보들을 놓치는 경우가 종종 발생한다.
☞ 물성(physical properties): 물질의 전기적, 자기적, 광학적, 역학적 성질 따위를 통틀어 이르는 말
정유성 교수 연구팀이 개발한 *소재 역설계 방법은 데이터 학습을 통해 주어진 조성을 갖는 결정구조를 새롭게 생성하게 함으로써 기존 데이터베이스에는 존재하지 않던 신물질을 발견할 수 있도록 한다. 특히, 기존의 역설계 방법에서는 원하는 조성을 제어할 수 없지만, 정 교수팀이 개발한 역설계 방법은 원하는 조성을 제어함으로써 숨어있는 화학 공간을 효율적으로 탐색해 물질을 설계할 수 있다.
☞ 소재 역설계(Materials Inverse Design): 주어진 구조에 대한 물성을 측정하는 방식의 반대 개념으로, 특정한 물성을 갖도록 소재의 구조를 역으로 찾아가는 방법
이번 정 교수팀의 연구성과인 결정구조 예측기술은 인공지능 생성모델인 적대적 생성 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)을 기반으로 개발됐다. 또 기존의 복잡한 3차원 이미지 기반 물질 표현자의 단점을 해소하기 위해 비교적 간단한 원자들의 3차원 좌표를 기반으로 한 물질 표현자를 사용했다.
정 교수팀은 이번 연구를 통해 개발한 소재 역설계 방법을 활용, 빛을 이용한 수소생산 촉매로 활용될 수 있는 마그네슘-망간-산화물 기반의 광촉매 물질의 결정구조를 예측하는 데도 성공했다. 기존 데이터베이스에 존재하지 않는 조성들을 생성조건으로 다양한 마그네슘-망간-산화물 구조를 생성한 결과, 기존에 알려지지 않았으면서 광촉매로서 전도유망한 특성을 갖는 신물질을 다수 발견했다.
정유성 교수는 "광촉매 물질의 설계에 적용한 이번 소재 설계 프레임워크는 화합물의 화학적 조성뿐 아니라 사용자가 원하는 특정 물성을 갖는 소재를 역설계하는데 적용이 가능하다ˮ면서 "여러 소재 응용 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 말했다.
우리 대학 생명화학공학과 김성원 박사과정과 노주환 박사과정이 공동 제1 저자로, 토론토 대학의 아스푸루-구지크(Aspuru-Guzik) 교수가 공동연구로 참여한 이 연구성과는 미국화학회(ACS)가 발행하는 국제학술지 ACS 센트럴 사이언스(ACS Central Science) 지난 8월호에 실렸다.(논문명: Generative Adversarial Networks for Crystal Structure Prediction)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 산하 한국연구재단의 기초연구사업(중견연구) 지원을 받아 수행됐다.
2020.10.28
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백무현 교수, 전극만 이용해 분자의 반응성 자유자재 조절 성공
우리 대학 화학과 백무현 교수(기초과학연구원(IBS) 분자활성 촉매반응 부연구단장) 연구팀은 한상우 우리 대학 화학과 교수(나노텍토닉스 창의연구단장)팀과의 공동연구를 통해 전압을 가하는 것만으로 분자의 반응성을 조절할 수 있는 ‘만능 작용기’를 개발했다.
연구진은 분자의 전기적 성질을 결정하는 원자단인 작용기*를 전극이 대신할 수 있음을 증명하고, 전극을 활용해 다양한 화학반응을 제어하는데 성공했다. 여러 작용기의 역할을 대신할 수 있는 하나의 만능 작용기를 개발한 것이다.
* 유기화합물의 전기적 성질을 결정짓는 원자단. 에탄올(C2H5OH)의 하이드록시기(-OH), 아세톤(CH3-CO-CH3)의 카보닐기(-CO-) 등이 작용기에 해당한다.
과학기술정보통신부(장관 최기영)는 이번 성과가 10월 9일 03시(한국시간) 세계 최고 권위의 학술지 사이언스(Science, IF 41.845)에 게재되었다고 밝혔다.
작용기는 전자를 끌어당기거나/밀어내는 효과를 통해 분자의 전기적 특성을 조절한다. 전자밀도 분포를 조절하여 분자의 반응성을 결정하는 것으로, 이는 화학반응의 평형과 속도에 영향을 미친다.
1937년 미국의 화학자(루이스 하메트)가 작용기의 종류에 따른 분자의 전기적 성질 변화를 정량화한 공식을 만든 뒤, 80여 년 동안 화학반응을 이해하는데 이 공식이 활용되었다.
하지만 기존 밝혀진 작용기는 하나의 작용기가 정해진 특정 전기적 효과만을 줄 수 있어 분자의 전기적 성질을 세밀하게 조절하기 어려웠다. 또한, 복잡한 분자는 여러 단계를 거쳐 합성되는데, 각 반응마다 최적 효과를 줄 수 있는 작용기를 활용하는 것은 현실적으로 불가능했다.
연구진은 여러 종류의 작용기 대신, 하나의 작용기만으로 분자의 반응성을 자유자재로 조절할 수 있는 새로운 방법을 제시했다.
연구진이 제작한 작용기는 금 전극에 분자를 부착한 형태다. 전극에 전압을 가하면 분자 내 전자밀도 분포에 미세한 차이가 발생하고, 이로 인하여 분자의 전기적 성질에 변화가 생긴다.
전압을 바꿔가며 분자의 전기적 성질 변화를 관찰한 결과, 분자는 전극에 음(–) 전압이 걸렸을 때 전자가 풍부해지고, 양(+) 전압이 걸렸을 때 전자가 부족해지는 것을 확인했다.
이후 대표적인 유기화학 반응*에 적용해본 결과, 전극에 전압을 걸어주는 것만으로도 여러 작용기의 효과를 낼 수 있어 기존 작용기의 효과적인 대체재로 사용될 수 있음을 확인했다.
* 에스터 가수분해, 스즈키-미야우라 교차 짝지음, 아미드화 등
이번 연구는 80여 년간 널리 사용돼 온 전통적인 화학적 실험법을 대체할 수 있는 새로운 아이디어를 제시했다는 학술적 의미가 있다.
하나의 작용기는 하나의 전기적 효과만 줄 수 있다는 고정관념에서 벗어나, 이번 연구에서 제시한 만능 작용기는 화학반응이 진행되고 있는 도중에도 분자의 반응성을 바꿀 수 있다는 장점이 있다.
백무현 부연구단장은 “다양한 화학반응을 간단하게 조절할 수 있는 독창적인 아이디어를 제시한 것으로 학계의 다양한 후속연구를 견인할 수 있을 것”이라며 “산업 규모에서도 적용할 수 있는 ‘만능 작용기’ 개발을 위한 후속연구를 진행할 계획”이라고 말했다.
2020.10.12
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스스로 납작해지는 똑똑한 2차원 그래핀 섬유 개발
그래핀(Graphene)은 탄소 원자가 벌집 모양으로 이루어진 2차원 물질(원자만큼 얇은 물질)이다. 이론적으로 강철보다 100배 강하고 열·전기 전도성이 뛰어나기 때문에 꿈의 신소재로 불린다. 최근에는 그래핀 마스크, 그래핀 운동화, 그래핀 골프공 등 다양한 응용제품들이 출시되고 있지만, 아직까지는 소량의 그래핀이 첨가된 것들이 대부분이다.
우리 대학 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 그래핀의 기존 응용범위와 한계를 뛰어넘는 새로운 형태의 그래핀 섬유를 개발하는데 성공했다고 13일 밝혔다. 김상욱 교수 연구팀이 개발한 이 기술은 연필심 등에 쓰이는 값싼 흑연으로부터 손쉬운 용액공정을 통해 얻을 수 있고 기존 탄소섬유보다 값이 싸며 유연성 등 차별화된 물성을 지니고 있어 경제성까지 갖췄다는 게 가장 큰 특징이다.
김상욱 연구팀의 이번 성과가 높게 평가받는 이유는 100% 그래핀으로 이뤄진 섬유가 만들어지는 과정에서 스스로 납작해져서 벨트와 같은 단면을 갖는 현상을 세계 최초로 발견했다는 점이다. 통상적으로 일반섬유는 그 단면이 원형으로 이루어져 있는 반면 원자단위의 평평한 2차원 소재인 그래핀으로 이루어진 섬유는 단면이 납작한 형태가 안정적인 구조라는 점을 김 교수 연구팀이 규명한 것이다.
연구팀이 개발한 납작한 벨트형 그래핀 섬유는 내부에 적층된 그래핀의 배열이 우수해 섬유의 기계적 강도와 전기전도성이 대폭 향상됐다. 연구팀은 원형 단면을 갖는 일반섬유와 대비해 각각 기계적 강도는 약 3.2배(320%), 전기전도성은 약 1.5배(152%) 향상된 결과를 얻었다. 또 납작한 면 방향으로 매우 쉽게 구부러지는 유연한 섬유를 만들 수 있어 플렉시블 소자(유연 소자)나 웨어러블 소자 등에 유용하게 쓰일 수 있다고 연구팀 관계자는 설명했다.
연구책임자인 김상욱 교수는 "그래핀과 같은 2차원 소재로 섬유를 만들면 납작한 벨트 형태가 이상적인 배열구조다ˮ라고 말하면서 "납작한 그래핀 섬유는 납작한 면 방향으로 유연한 성질을 가지고 있어 기존의 잘 부러지는 탄소섬유의 문제를 해결할 수 있고 최근의 이슈인 마스크의 필터 소재로도 유용하게 사용할 수 있다ˮ고 덧붙였다.
우리 대학 신소재공학과 정홍주 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 종합화학 분야 저명 국제학술지인 `ACS 센트럴 사이언스(ACS Central Science, IF: 12.685)' 6월 11일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Self-Planarization of High-Performance Graphene Liquid Crystalline Fibers by Hydration) 또 연구성과의 중요성을 인정받아 7월 22일 字로 발간된 동 학술지 7월호 표지논문(Front cover)으로 선정되는 한편 에디터에 의해 하이라이트 됐다. (First Reaction: High-Performance Graphene Fibers Enabled by Hydration)
이번 연구는 한국연구재단 리더연구자지원사업인 창의연구지원사업(다차원 나노조립제어 창의연구단)과 나노·소재원천기술개발사업의 지원을 통해 수행됐다.
2020.08.13
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자연계 효소처럼 작동하는 신개념 산업용 촉매 개발
우리 대학 연구진이 생체 내 단백질 *촉매인 *효소를 모방해 공급자 또는 개발자가 원하는 화학반응만 선택적으로 유도하되 안정성도 갖춘 기존에 없는 새로운 개념의 산업용 촉매 개발에 성공했다.
☞ 촉매(catalyst): 자신은 변하지 않으면서 물질 간의 화학반응이 잘 일어나도록 돕는 물질. 표면에 흡착된 반응물을 생성물로 빠르게 전환해주는 역할을 한다.
☞ 효소(enzyme): 생체 내의 화학반응을 매개하는 단백질 촉매. 반응물을 전환할 수 있는 금속 촉매 활성점(active site)이 부드러운 유기 고분자인 단백질로 둘러싸인 형태를 지니고 있는데, 단백질의 구조에 따라 오직 원하는 반응물만이 활성점에 접근해 생성물로 전환될 수 있다.
생명화학공학과 최민기, 화학과 김형준 교수 공동연구팀은 실생활에 흔히 쓰이는 플라스틱, 비닐 등의 재료인 화학 원료를 만들 때, 자연계 효소와 동일한 원리로 반응물을 선택적으로 전환할 수 있는 고성능 산업용 촉매를 개발하는 데 성공했다.
한정된 자원을 효율적으로 이용하기 위해서는 다양한 화학반응 경로 중 목표하는 반응물을 원하는 생성물로 선택적으로 전환해줄 수 있는 촉매를 디자인하는 것이 매우 중요하다. 지구상에 존재하는 촉매 중 가장 효율이 좋은 촉매는 자연계 및 우리 몸 등에 존재하는 '효소'다.
이와 달리 석유화학 산업에서 이용되는 촉매들은 알루미나·실리카·제올라이트와 같이 딱딱한 무기물 표면 위에 금속을 퍼뜨려 노출한 구조로 구성돼 있다. 이런 형태의 촉매에서는 금속 표면에 모든 반응물이 흡착되기 쉬워 특정 반응물만을 선택적으로 생성물로 전환하기에는 한계가 있다. 그 럼에도 불구하고 대부분 산업용 촉매 설계에서 무기 소재를 사용하는 이유는 이들이 열화학적 안정성이 뛰어나 다양한 반응 조건에서도 촉매가 안정적으로 작용하기 때문이다.
최민기·김형준 교수 공동연구팀은 이번 연구를 통해 단백질과 같이 부드럽고 유동성이 있으면서도 매우 높은 열화학적 안정성을 지닌 `폴리페닐렌설파이드(polyphenylene sulfide, PPS)'라는 엔지니어링 플라스틱 물질을 이용해서 고분자 막이 금속촉매 활성점을 감싼 형태의 신개념 촉매를 세계 최초로 개발했다. PPS는 내열성과 내화학성이 매우 뛰어나 자동차나 항공우주 산업 등에서 많이 사용되는 상용 고분자다.
연구팀은 이 새로운 촉매를 이용해 석유화학의 에틸렌 생산 공정 중 매우 중요한 아세틸렌 수소화 반응에 적용하는 데 성공했다. 우리나라 석유화학 산업의 원료는 90% 이상이 *나프타인데, 나프타분해시설(Naphtha Cracking Center, NCC)에서 이를 분해해 에틸렌 및 기타 기초유분들을 생산하고 있다. 특히 에틸렌은 주변에 흔한 플라스틱, 비닐, 접착제, 페인트까지 일상에서 사용하는 다양한 제품을 만드는데 이용하는 기본 핵심 화학 원료다.
☞ 나프타(naphtha): 원유를 증류할 때, 35~220℃의 끓는점 범위에서 유출되는 탄화수소의 혼합체이다. 중질 가솔린이라고도 부른다.
나프타를 분해할 때 생산되는 에틸렌에는 미량의 아세틸렌이 불순물로 함께 포함돼 있다. 아세틸렌은 추후 에틸렌을 이용해 화학제품을 만드는 데 매우 치명적이므로 미량의 아세틸렌을 수소화 반응으로 제거해 주는 공정을 반드시 거쳐야 한다. 그런데 이 공정은 99% 이상 에틸렌은 건들지 않으면서도, 1% 미만의 아세틸렌만 선택적으로 전환해야 하는 난제가 존재해왔다.
공동연구팀은 새로 개발한 촉매를 이 공정에 적용한 결과 1% 미만의 아세틸렌은 금속 입자를 둘러싸고 있는 고분자막을 투과해 쉽게 전환되는 대신 99% 이상의 에틸렌은 고분자막에 가로막혀 촉매 반응이 진행되지 않아서 기존 팔라듐(Pd) 촉매와 비교할 때 선택도는 2 배 이상, 안정성은 10배 이상 증진된 놀라운 결과를 얻었다.
우리 대학 생명화학공학과 이송현, 화학과 신승재 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 '사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 7월 8일 字 온라인판에 게재됐다(논문명: Dynamic Metal-Polymer Interaction for the Design of Chemoselective and Long-Lived Hydrogenation Catalysts).
최민기 교수는 "자연계의 효소를 모방해 원하는 반응물만 선택적으로 전환할 수 있으면서도 매우 우수한 안정성을 갖는 촉매 설계 방법은 세계적으로 보고된 바가 없던 새로운 개념"이라면서 "향후 높은 선택도가 있어야 하는 다양한 화학반응에 폭넓게 응용 및 적용될 수 있을 것"이라고 전망했다.
이번 연구는 한국연구재단 중견연구자 지원사업과 LG화학의 지원으로 이뤄졌다.
2020.07.31
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AI대학원 김기응 교수 연구팀, 인공지능 전력망 운영관리 국제대회 1위 달성
우리 대학 AI대학원 김기응 교수 연구팀(홍성훈, 윤든솔 석사과정, 이병준 박사과정)이 인공지능 기반 전력망 운영관리 기술을 겨루는 국제경진대회인 'L2RPN 챌린지(Learning to Run a Power Network Challenge 2020 WCCI)'에서 최종 1위를 차지했다. 이 대회는 기계학습 연구를 촉진하기 위한 각종 경진대회를 주관하는 비영리단체 ChaLearn, 유럽 최대 전력망을 운영관리하는 프랑스 전력공사의 자회사 RTE(Réseau de Transport d'Électricité)社 및 세계 최대 규모의 전력 회사 SGCC(State Grid of China)의 자회사인 GEIRI North America(Global Energy Interconnection Research Institute)에서 공동주최해, 세계 각국의 약 50팀이 약 40일간 (2020.05.20.~06.30) 온라인으로 참여해 성황리에 마감됐다.
단순한 전력망이 스마트 그리드를 넘어서 에너지 클라우드 및 네트워크로 진화하려면 신재생 에너지의 비율이 30% 이상이 돼야 하고, 신재생 에너지 비율이 높아지면 전력망 운영의 복잡도가 매우 증가한다. 실제로 독일의 경우 신재생 에너지 비율이 30%가 넘어가면서 전력사고가 3,000건 이상 증가할 정도로 심각하며, 미국의 ENRON 사태 직전에도 에너지 발전과 수요 사이의 수급 조절에 문제가 생기면서 잦은 정전 사태가 났던 사례도 있다.
전력망 운영에 인공지능 기술 도입은 아직 초기 단계이며, 현재 사용되고 있는 전력망은 관리자의 개입 없이 1시간 이상 운영되기 힘든 실정이다. 이에 프랑스의 RTE(Réseau de Transport d'Électricité) 社는 전력망 운영에 인공지능 기술을 접목하는 경진대회 'L2RPN'을 2019년 처음 개최했다. 2019년 대회는 IEEE-14라는 14개의 변전소를 포함하는 가상의 전력망에서 단순한 운영을 목표로 열렸다. 2020년 대회는 L2RPN 2020 WCCI 챌린지라는 이름으로 특정 국가 수도 규모의 복잡한 전력망을 72시간 동안 관리자의 개입 없이 스스로 안전하고 효율적으로 운영될 수 있는 인공지능 전력망 관리 에이전트를 개발하는 것을 목표로 열렸다. 시간에 따른 공급-수요의 변화, 시설 유지보수 및 재난에 따른 급작스러운 단전 등 다양한 시나리오에 대해 전력망 운영관리 능력의 평가가 이뤄졌다.
김 교수 연구팀은 이번 2020년 대회에서 전력망 구조를 효과적으로 반영할 수 있는 그래프 신경망 모델 기반의 강화학습 에이전트를 개발해 참가했다. 기존의 에이전트들은 소규모의 전력망에서만 적용 가능하다는 한계가 있었지만, 김 교수 연구팀은 국가 수도 규모의 복잡한 전력망에도 적용 가능한 에이전트를 개발했다. 연구팀이 개발한 인공지능 전력망 운영관리 에이전트는 주어진 모든 테스트 시나리오에 대해 안전하고 효율적으로 전력망을 운영해 최종 1위의 성적을 거뒀다. 우승팀에게는 상금으로 미국 실리콘밸리에 있는 GEIRI North America를 방문할 수 있는 여행경비와 학회참가 비용 3,000달러가 주어진다. 연구진은 앞으로도 기술을 고도화해 국가 규모의 전력망과 다양한 신재생 에너지원을 다룰 수 있도록 확장할 계획이다.
한편 이번 연구는 과기정통부 에너지 클라우드 기술개발 사업의 지원으로 설치된 개방형 에너지 클라우드 플랫폼 연구단과제로 수행됐다. (연구단장 KAIST 전산학부 문수복 교수)
※ 대회 결과 사이트 관련 링크: https://l2rpn.chalearn.org/competitions
※ 개방형 에너지 클라우드 플랫폼 연구단 사이트: https://www.oecp.kaist.ac.kr
2020.07.28
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