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유체 제어 기술로 차세대 재료의 대면적 다기능 나노박막 제작기술 개발
우리 대학 신소재공학과 스티브 박, 김일두 교수 공동연구팀이 세계 최초로 차세대 *전도성 금속유기골격체(이하 c-MOF) 재료 중 하나인인 니켈-헥사이미노트리페닐렌 (Ni3(HITP)2) 고품질 다공성 나노 박막을 유체 제어 기술로 제작하였다고 밝혔다. 연구팀은 공정 과정에서 *탈양성자화를 필요로 하는 재료들의 새로운 박막 합성 방법을 제시하였으며, 그동안 한계로 남아있던 대면적 박막 제작을 넘어서 높은 투명도와 유연성, 그리고 최고 수준의 민감도를 가지는 이산화황 가스 센서 제작을 성공하는 성과를 이뤘다.
☞ 전도성 금속유기골격체(Conductive Metal-Organic Framework, c-MOF): 금속유기골격체는 금속 이온과 유기 연결물질(리간드)가 연결되어 구조체를 이루는 다공성 고분자 재료이다. 이 중, 2D 구조를 가지며 전도성을 가지는 전도성 금속유기골격체는 최근 다양한 분야에 응용되고 있는 차세대 재료이다.
☞ 탈양성자화(Deprotonation): 산-염기 반응을 통해 양성자(H+)를 제거하는 반응을 말한다.
신소재공학과 이태훈 석사, 김진오 박사, 박충성 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 재료 분야 권위 학술지인 `어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials)'에 내지 삽화와 함께 3월 24일 字 게재됐다. (논문명: Large-area synthesis of ultrathin, flexible, and transparent conductive metal-organic framework thin films via a microfluidic-based solution shearing process)
c-MOF는 다공성, 전기적 특성 제어, 전기전도성 등의 재료적 특성을 기반으로 트랜지스터, 전극, 가스 센서 등의 분야에서 차세대 신소재로 각광받고 있다. 특히, Ni3(HITP)2는 c-MOF 중에서도 최고 수준의 전기전도도를 가지고 있어 지속적으로 연구가 진행되었으나, 합성의 어려움으로 고품질 박막 제조는 난제로 남아있었다.
공동연구팀은 미세 유체(Microfluidic) 시스템을 도입하여 Ni3(HITP)2 나노 박막 제작 신기술을 개발했다. 공정을 두 단계 과정으로 분리해 비정질(Amorphous) 박막을 우선적으로 제작한 후 추가 공정을 통해 결정화(Crystallization)를 진행하여 이전 연구들의 한계점을 극복했다. 이번 연구에서는 여기서 더 나아가 유연 소재로의 활용 가능성 및 높은 투명도(최대 약 88%)를 확인해 다기능 차세대 재료로의 가능성을 확인했다.
미세 유체 시스템을 활용한 이 공정은 연속적이고 일정한 용액의 공급을 기반으로 박막 제작 속도와 기판의 온도 등 다양한 변수(Parameter) 제어를 통하여 진행됐다. 특히, 미세 유체 반응기와 기판 사이에 수백 마이크로미터(㎛) 수준의 단차(Gap)를 주어 균일한 계면(Meniscus)을 형성해 일정한 용매 증발을 야기해 균일한 박막 제조가 가능하다. 이를 통해, 수십 나노미터 영역의 두께 제어가 가능함을 검증함과 동시에 박막 결정의 고배향성을 확인했다고 연구팀은 밝혔다. 결정의 배향성은 센서 성능과 투명 소재에 중요한 역할을 하여 박막의 성능을 향상시켜준다.
공동연구팀은 배향성을 가지는 해당 c-MOF 나노 박막을 사용해 날숨 내의 바이오마커(Biomarker)로 쓰이는 가스 중 하나인 이산화황 (H2S) 기체만을 선택적으로 검출할 수 있는 가스 센서를 개발하는 데 성공했으며, 기존에 보고된 본 재료 기반 최고 성능의 가스 센서 대비 약 30.2배의 성능을 확인했다. 뿐만 아니라, 가스 센서는 유연한 특성을 가지며 습한 환경에서도 높은 민감도를 보여 마스크에 적용이 가능한 점 등 그 파급효과가 클 것으로 예상된다.
공동 제1 저자인 이태훈 석사, 김진오 박사, 박충성 박사과정은 "이번 연구에서 후처리 공정의 도입으로 비정질 박막에서 전도성을 가지는 높은 결정성의 박막으로 빠르고 정교하게 결정화될 수 있다는 것을 보였다ˮ며, "이는 고품질 나노 박막 제작에 한계점을 가지고 있던 다양한 재료에 응용 가능함을 의미하며, 이를 토대로 개발된 가스 센서는 앞서 언급한 다양한 기능을 통해 관련 산업에도 기여할 것으로 기대한다ˮ라고 말했다.
2022.04.27
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인간의 촉각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 모듈 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수 연구팀이 지난 2021년 8월에 뉴런과 시냅스를 동일 평면 위에서 동시 집적으로 ‘인간의 뇌를 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈’을 개발하고, 연이어서 이번에는 ‘인간의 촉각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 모듈’을 개발하는 데에 성공했다고 24일 밝혔다. 개발된 모듈은 인간의 촉각 뉴런과 같이 압력을 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있어, 뉴로모픽 촉각 인식 시스템을 구현할 수 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 한준규 박사과정과 초일웅 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명한 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’ 2022년 1월 온라인판에 출판됐으며, 후면 표지 논문(Back Cover)으로 선정됐다. (논문명 : Self-powered Artificial Mechanoreceptor based on Triboelectrification for a Neuromorphic Tactile System).
인공지능을 이용한 촉각 인식 시스템은 센서 어레이에서 수신된 신호를 인공 신경망을 이용해 높은 정확도로 물체, 패턴, 또는 질감을 인식할 수 있어, 다양한 분야에 걸쳐 유용하게 사용되고 있다. 하지만 이러한 시스템의 대부분은 폰 노이만 컴퓨터가 필요한 소프트웨어를 기반으로 하므로, 높은 전력을 소모할 수밖에 없어 모바일 또는 사물인터넷(IoT) 장치에 적용되기는 어렵다.
한편, 생물학적 촉각 인식 시스템은, 스파이크 형태로 감각 정보를 전달함으로써 낮은 전력 소비만으로 물체, 패턴, 또는 질감을 판별할 수 있다. 따라서 저전력 촉각 인식 시스템을 구축하기 위해, 생물학적 촉각 인식 시스템을 모방한 뉴로모픽 촉각 인식 시스템이 주목을 받고 있다. 뉴로모픽 촉각 인식 시스템을 구현하기 위해서는 인간의 촉각 뉴런처럼 외부 압력 신호를 스파이크 형태의 전기 신호로 변환해주는 구성 요소가 필요하다. 하지만, 일반적인 압력 센서는 이러한 기능을 수행할 수 없다.
연구팀은 마찰대전 발전기(triboelectric nanogenrator, TENG)와 바이리스터(biristor) 소자를 이용해, 압력을 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있는 뉴로모픽 모듈을 개발했다. 제작된 뉴로모픽 모듈은 마찰대전을 이용하기 때문에, 자가 발전이 가능하고 3 킬로파스칼(kPa) 수준의 낮은 압력을 감지할 수 있다. 이는 손가락으로 사물을 만질 때, 피부가 느끼는 압력 정도의 크기다. 연구팀은 제작된 뉴로모픽 모듈을 바탕으로 저전력 호흡 모니터링 시스템을 구축했다. 호흡 모니터링 센서가 코 주위에 설치되면 들숨 및 날숨을 감지하고 복부 주변에 설치되면 복식호흡을 별도로 감지할 수 있다. 따라서 수면 중 무호흡이 일어날 경우, 이를 감지해 경보를 보냄으로써 심각한 상황으로의 진행을 미연에 방지할 수 있다.
연구를 주도한 한준규 박사과정은 "이번에 개발한 뉴로모픽 센서 모듈은 센서 구동에 필요한 에너지를 스스로 생산하는 반영구적 자가 발전형으로 사물인터넷(IoT) 분야, 로봇, 보철, 인공촉수, 의료기기 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ며, "이는 `인-센서 컴퓨팅(In-Sensor Computing)' 시대를 앞당기는 발판이 될 것이다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업, 중견연구사업, 미래반도체사업, BK21 사업 및 반도체설계교육센터의 지원을 받아 수행됐다.
2022.02.25
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생각만으로 정확하게 로봇팔 조종이 가능한 뇌-기계 인터페이스 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 정재승 교수 연구팀이 3차원 공간상에서 생각만으로 로봇팔을 높은 정확도 (90.9~92.6%)로 조종하는 `뇌-기계 인터페이스 시스템'을 개발했다고 23일 밝혔다.
정 교수 연구팀은 인공지능과 유전자 알고리즘을 사용해 인간의 대뇌 심부에서 측정한 뇌파만으로 팔 움직임의 의도를 파악해 로봇팔을 제어하는 새로운 형태의 뇌-기계 인터페이스 시스템을 개발했다. 뇌 활동만으로 사람의 의도를 파악해 로봇이나 기계가 대신 행동에 옮기는 `뇌-기계 인터페이스' 기술은 최근 급속도로 발전하고 있다. 하지만 손을 움직이는 정도의 의도 파악을 넘어, 팔 움직임의 방향에 대한 의도를 섬세하게 파악해 정교하게 로봇팔을 움직이는 기술은 아직 정확도가 높지 않았다.
하지만 연구팀은 이번 연구에서 조종 `방향'에 대한 의도를 뇌 활동만으로 인식하는 인공지능 모델을 개발했고, 그 결과 3차원 공간상에서 24개의 방향을 90% 이상의 정확도로 정교하게 해석하는 시스템을 개발했다.
게다가 딥러닝 등 기존 기계학습 기술은 높은 사양의 GPU 하드웨어가 필요했지만, 이번 연구에서는 축적 컴퓨팅(Reservoir Computing) 기법을 이용해 낮은 사양의 하드웨어에서도 인공지능 학습이 가능하여 스마트 모바일 기기에서도 폭넓게 응용될 수 있도록 개발해, 향후 메타버스와 스마트 기기에도 폭넓게 적용이 가능할 것으로 기대된다.
우리 대학 김훈희 박사(現 강남대 조교수)가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `어플라이드 소프트 컴퓨팅(Applied Soft Computing)' 2022년 117권 3월호에 출판됐다. (논문명 : An electrocorticographic decoder for arm movement for brain-machine interface using an echo state network and Gaussian readout).
뇌-기계 인터페이스는 사용자의 뇌 활동을 통해 의도를 읽고 로봇이나 기계에 전달하는 기술로서 로봇, 드론, 컴퓨터뿐만 아니라 스마트 모바일 기기, 메타버스 등에서의 이용될 차세대 인터페이스 기술로 각광받고 있다.
특히 기존의 인터페이스가 외부 신체 기관을 통해 명령을 간접 전달(버튼, 터치, 제스처 등)해야 하지만 뇌-기계 인터페이스는 명령을 뇌로부터 직접적 전달한다는 점에서 가장 진보된 인터페이스 기술로 여겨진다.
그러나 뇌파는 개개인의 차이가 매우 크고, 단일 신경 세포로부터 정확한 신호를 읽는 것이 아니라 넓은 영역에 있는 신경 세포 집단의 전기적 신호 특성을 해석해야 하므로 잡음이 크다는 한계점을 가지고 있다.
연구팀은 이러한 문제 해결을 위해 최첨단 인공지능 기법의 하나인 `축적 컴퓨팅 기법'을 이용해 뇌-기계 인터페이스에서 필요한 개개인의 뇌파 신호의 중요 특성을 인공신경망이 자동으로 학습해 찾을 수 있도록 구현했다.
또한 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용해 인공지능 신경망이 최적의 뇌파 특성을 효율적으로 찾을 수 있게 시스템을 설계했다. 연구팀은 심부 뇌파를 최종 해석하는 리드아웃(Readout)을 가우시안(Gaussian) 모델로 설계해 시각피질 신경 세포가 방향을 표현하는 방법을 모방하는 인공신경망을 개발했다. 이런 리드아웃 방식은 축적 컴퓨팅의 선형 학습 알고리즘을 이용해 일반적 사양의 간단한 하드웨어에서도 빠르게 학습할 수 있어 메타버스, 스마트기기 등 일상생활에서 응용이 가능해진다.
특히, 이번 연구에서 만들어진 뇌-기계 인터페이스 인공지능 모델은 3차원상에서 24가지 방향 즉, 각 차원에서 8가지 방향을 디코딩할 수 있으며 모든 방향에서 평균 90% 이상의 정확도 (90.9%~92.6% 범위)를 보였다. 또한 연구된 뇌-기계 인터페이스는 3차원 공간상에서 로봇팔을 움직이는 상상을 할 때의 뇌파를 해석해 성공적으로 로봇팔을 움직이는 시뮬레이션 결과를 보였다.
인공지능 시스템을 만든 제1 저자인 김훈희 박사는 "공학적인 신호처리 기법에 의존해 온 기존 뇌파 디코딩 방법과는 달리, 인간 뇌의 실제 작동 구조를 모방한 인공신경망을 개발해 좀더 발전된 형태의 뇌-기계 인터페이스 시스템을 개발해 기쁘다ˮ면서 "향후 뇌의 특성을 좀 더 구체적으로 이용한 `뇌 모방 인공지능(Brain-inspired A.I.)'을 이용한 다양한 뇌-기계 인터페이스를 개발할 계획이다ˮ라고 말했다.
이번 연구를 주도한 연구책임자 정재승 교수는 "뇌파를 통해 생각만으로 로봇팔을 구동하는 `뇌-기계 인터페이스 시스템'들이 대부분 고사양 하드웨어가 필요해 실시간 응용으로 나아가기 어렵고 스마트기기 등으로 적용이 어려웠다. 그러나 이번 시스템은 90%~92%의 높은 정확도를 가진 의도 인식 인공지능 시스템을 만들어 메타버스 안에서 아바타를 생각대로 움직이게 하거나 앱을 생각만으로 컨트롤하는 스마트기기 등에 광범위하게 사용될 수 있다ˮ고 말했다.
이번 연구 결과는 사지마비 환자나 사고로 팔을 잃은 환자들을 위한 로봇팔 장착 및 제어 기술부터, 메타버스, 스마트기기, 게임, 엔터테인먼트 애플리케이션 등 다양한 시스템에 뇌-기계 인터페이스를 적용할 가능성을 열어 줄 것으로 기대된다.
이번 연구는 한국연구재단 뇌 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.02.24
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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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빛으로 뇌 기능, 행동, 감정을 자유롭게 조절한다
우리 대학 생명과학과 허원도 교수 연구팀은 빛으로 뇌 기능 및 행동을 자유자재로 조절하는 광유전학 기술인 ‘Opto-vTrap(옵토-브이트랩)’을 개발했다. 나아가 동물실험을 통해 뇌 활성 뿐 아니라 활동과 감정까지 조절할 수 있음을 확인했다.
뇌 활성은 신경세포와 신경교세포와 같은 뇌세포들이 서로 신호를 주고받으며 조절된다. 이 같은 상호작용은 뇌 세포 내 ‘소낭’안에 담긴 신경전달물질 분비를 통해 이루어진다. 소낭이 뇌 활성을 조절하는 사령관인 셈이다. 뇌 활성 조절은 뇌 연구를 위한 필수 기술이다. 뇌의 특정 부위나 세포의 활성을 촉진 및 억제해보면 특정 뇌 부위가 담당하는 기능, 여러 뇌 부위 간 상호작용의 역할, 특정 상황에서 다양한 뇌세포의 기능 등 특정 상황에서 뇌 작동이 어떠한 원리로 일어나는지 밝힐 수 있기 때문이다.
그러나 기존 뇌 활성 조절 기술은 원하는 시점에 특정 뇌세포의 활성을 자유롭게 조절하기 어려웠다. 지금까지는 세포 전위차 조절 방식을 사용하였는데, 이는 주변 환경의 산성도를 변화시키거나 원하지 않는 다른 자극을 유발할 뿐만 아니라 전위차에 반응하지 않는 세포에는 사용하지 못하는 한계가 있었다. 이번에 개발한 Opto-vTrap 기술은 세포 소낭을 직접 특이적으로 조절할 수 있어 원하는 시점에 다양한 종류의 뇌세포에서 이용이 가능하다.
연구진은 신경전달물질 분비를 직접 조절하고자 세포에 빛을 쪼이면 순간적으로 내부에 올가미처럼 트랩을 만드는 자체 개발 원천기술을 응용, 소낭에 적용했다. Opto-vTrap을 발현하는 세포나 조직에 빛(청색광)을 가하면 소낭 내 광수용체 단백질들이 엉겨 붙으며 소낭이 트랩 안에 포획되고 신경전달물질 분비가 억제된다. 요컨대 Opto-vTrap으로 소낭의 신호전달물질 분비를 직접 제어하여 뇌 활성을 자유롭게 조절하는 것이다. 연구진은 세포와 조직실험에서 나아가 Opto-vTrap 바이러스를 이용한 동물실험을 통해 뇌세포 신호전달 뿐만 아니라 기억·감정·행동도 조절 가능함을 확인하였다.
Opto-vTrap을 이용하면 뇌의 여러 부위간 복합적 상호작용 원리를 밝히고, 뇌세포 형태별 뇌 기능에 미치는 영향을 연구하는 데 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
허원도 교수는 “Opto-vTrap은 신경세포와 신경교세포 모두에 잘 작동되기에 향후 다양한 뇌과학 연구 분야에 이용되리라 기대한다” 며 “앞으로 본 기술을 활용하여 특정 뇌세포의 시공간적 기능 연구를 진행하고자 한다.”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 중견연구과제 및 KAIST 글로벌 특이점 연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
이번 연구 결과는 뇌 과학 학술지 뉴런 (Neuron, IF:17.173) 에 12월 1일(수) 1시(한국시간) 게재됐다.
2021.12.03
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면역관문 신호 극복하는 차세대 CAR-T 세포 치료제 개발
우리 대학 생명과학과 김찬혁 교수 연구팀이 면역관문 신호를 극복하는 차세대 `키메라 항원 수용체 T(chimeric antigen receptor T, 이하 CAR-T) 세포' 치료제를 개발했다고 20일 밝혔다.
CAR-T 세포 치료제는 우리 몸에서 항암 및 항바이러스 기능에 중요한 역할을 하는 면역세포인 T 세포에 CAR 유전자를 도입해 항암 기능을 증가시킨 유전자 세포 치료제로서, 기존의 모든 항암 치료에 불응한 말기 백혈병 환자들을 대상으로 한 임상 시험에서 80% 이상의 높은 치료 효과를 보이며 `기적의 항암제'로 불리고 있는 항암 치료제다.
김 교수 연구팀은 CAR-T 세포 치료제 제작에 사용되는 렌티바이러스 벡터를 2종류의 짧은 헤어핀 RNA(short hairpin RNA, 이하 shRNA)가 CAR 유전자와 함께 발현하도록 개량했다. 이들 shRNA를 통해 T 세포의 기능 저하를 유도하는 2종의 면역관문 수용체인 `PD-1'과 `TIGIT'의 발현을 동시에 억제했을 때, 생쥐를 이용한 백혈병과 림프종 모델에서 CAR-T 세포의 향상된 항암 기능을 확인했다.
우리 대학 생명과학과 이영호 박사후연구원이 제1 저자 및 공동교신 저자로 참여한 이번 연구는 미국 유전자 세포 치료제 학회(American Society of Gene & Cell Therapy, ASGCT) 공식 학술지인 `분자 치료(Molecular Therapy)' 10월 온라인 판에 출판됐다. (논문명 : PD-1 and TIGIT downregulation distinctly affect the effector and early memory phenotypes of CD19-targeting CAR T cells).
해당 기술은 김 교수가 공동 창업한 CAR-T 세포 치료제 전문 개발 벤처인 ㈜큐로셀에 기술이전되어 올해 3월부터 삼성서울병원에서 기존 항암 치료 후 재발 및 불응하는 미만성 거대 B 세포 림프종 (diffuse large B cell lymphoma, DLBCL) 환자를 대상으로 1b/2a 단계 임상 시험이 진행중이며, 이는 국내에서 국내기술로 시도된 최초의 CAR-T 임상시험이다.
높은 항암 효과로 미국에서는 2017년 최초 2종의 CAR-T 치료제가 허가를 받았고, 산학계의 활발한 연구를 바탕으로 현재까지 총 5종의 CAR-T 치료제가 허가를 받았다. 최근에는 중국이 대규모 투자와 공격적인 임상 연구를 진행하며 CAR-T 치료제 분야의 새로운 강국으로 급부상해, 현재 전 세계적으로 진행 중인 500여 건의 CAR-T 임상 시험 중 절반 이상이 중국에서 진행되고 있다. 반면 현재 국내에서는 1건의 임상 시험 만이 진행 중이다.
이처럼 높은 치료 효과로 많은 관심을 받는 CAR-T 치료제이지만 지금까지 임상에서 극적인 효과를 보인 암종이 B 세포성 급성 백혈병과 다발 골수종 같은 혈액암에 국한돼 있으며, 혈액암 중에서도 B 세포성 만성 백혈병과 림프종에서는 상대적으로 치료 효과가 낮다는 점, 그리고 무엇보다 고형암에서 높은 효과를 보이는 CAR-T 치료제가 아직 없다는 것이 중요하게 해결해야 할 과제로 대두되고 있다.
연구팀은 CAR-T 세포의 효능을 제한할 수 있는 잠재적인 요소 중, T 세포의 활성을 억제하는 기능을 갖는 면역관문 수용체에 주목했다. T 세포에 발현하는 다양한 면역관문 수용체들은 본래 T 세포가 지속해서 활성화될 때 생기는 부작용을 방지하는 기능을 하고 있으나, 암세포가 이를 악용해 T 세포의 활성을 떨어뜨림으로써 면역계의 작용을 회피하는 메커니즘이 잘 알려져 있다.
연구팀은 2종의 shRNA를 동시에 발현하는 플랫폼을 기반으로 다양한 조합의 면역관문 수용체들의 발현을 억제해 보았고, 흥미롭게도 PD-1과 TIGIT의 조합이 유독 CAR-T 세포의 기능을 높게 향상하는 것을 발견했다. 이후 연구팀은 전사체 분석 및 세포 기능 시험을 통해 흥미롭게도 PD-1의 발현 억제는 CAR-T 세포의 작용 기능(effector function)을 향상하는 데 비해 TIGIT의 발현 억제는 분화를 지연시켜 생체 내에서 CAR-T 세포의 증식 및 지속성을 향상하는 것을 밝혔다.
제1 저자이자 공동교신 저자인 이영호 박사후연구원은 "PD-1과 TIGIT 신호 차단은 CAR-T 세포가 면역억제 현상을 극복할 수 있도록 고안된 새로운 기술 전략으로 기존 치료제의 효과를 기대하기 힘든 림프종 환자분들에게 꼭 필요한 치료제로 여겨질 것으로 기대한다ˮ라며 "CAR-T 치료제 개발 경험은 고형암을 포함하는 새로운 치료제 개발에 큰 자양분이 될 것이다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자 지원사업 및 과학기술정보통신부 신약개발지원센터 R&D 지원 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.10.21
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욕창 예방을 위한 무선 배터리-프리, 소프트 압력 센서 시스템 개발
우리 대학 기계공학과 박인규 교수와 오용석 연구교수 연구팀이 미국 노스웨스턴 대학(Northwestern University) 존 로저스(John A. Rogers) 교수 연구팀과 국제 공동 연구를 통해 욕창 예방을 위한 피부 계면에서의 압력과 온도의 연속적인 측정이 가능한 무선, 배터리-프리, 소프트 압력 센서 시스템을 개발했다고 밝혔다. 공동연구팀은 부산대학교병원 재활의학과 이병주 교수, 김해한솔재활요양병원 이제상 과장, 민원기 실장과 함께 임상실험을 통해 이러한 시스템 기술의 유효성과 안정성을 검증해냈다.
욕창은 신체의 특정 부위에 가해지는 지속적인 압력에 의해 모세혈관의 순환장애로 인한 허혈성 조직괴사로 생기는 피부나 하부조직의 손상을 의미하며 피부 온도 증가로 인해 욕창의 진행이 가속화될 수 있다. 이러한 욕창은 인구의 고령화와 만성질환의 증가로 높은 발병율과 유병율을 보이며, 동작, 감각 및 인지능력에 손상을 입은 환자들에게서 자주 발생한다. 욕창이 발생하면 입원환자의 입원 기간 및 의료비 지출을 증가시키고 환자, 보호자에게 상당한 고통을 유발하기 때문에 조기진단과 예방이 매우 중요하다.
현재 욕창의 예방은 미국 욕창자문기구(NPIAP, National Pressure Injury Advisory Panel)에서 제안하는 프로토콜에 기반해 주기적으로 누워있는 환자의 체위 변경을 통해서 압력을 분산하지만, 여전히 많은 욕창 환자들이 발생하고 있다. 욕창 발생률을 획기적으로 낮추기 위해서는 누워있는 환자의 피부 계면에서의 압력과 온도를 연속적으로 측정하기 위한 우수한 신뢰성을 갖는 센서와 시스템 기술이 필요한데, 아직 연구개발의 초기 단계에 있다.
우리 대학 박인규 교수와 오용석 연구교수 연구팀은 이러한 문제의 해결을 위해 무선, 배터리-프리 압력 센서 시스템을 개발해, 피부 계면에서 압력과 온도의 연속적인 모니터링을 구현하고 욕창 위험군 환자에 대해서 시스템의 유효성과 안정성을 평가했다. 이번 연구에서 개발된 무선, 배터리-프리 압력센서는 금속과 중합체로 구성된 멤브레인 (membrane) 필름의 처짐에 따른 저항 증가를 이용해 압력을 측정하는 방식으로, 욕창 발생과 관련된 요구되는 압력 범위(~10 킬로파스칼(kPa))에서 적절한 민감도, 높은 선형성(linearity), 작은 이력현상(hysteresis)과 드리프트(drift), 우수한 출력의 안정성을 보였으며 피부에 부착된 압력센서의 정확성을 높이기 위해 굽힘, 전단 등에 반응하지 않도록 설계됐다. (그림 1) 또한, 온도센서는 피부 온도 변화에 따른 저항방식의 압력 센서 출력을 보정하고 욕창 발달의 가속화와 관련된 피부 온도 변화의 연속적 측정이 가능하게 했다.
사각형의 송신기 코일 안테나에 의해 형성된 자기장은 피부에 부착된 무선 플랫폼의 원형 수신기 코일 안테나를 통해 유도전류를 발생시켜 근거리 무선통신(NFC, near-field communication)을 가능하게 한다. 또한, 무선 플랫폼의 압력 및 온도센서는 원형 코일 외부에서 늘어나는 기능을 가진 서펜타인(serpentine) 구조로 연결돼 있어 다양한 기계적 변형(굽힘, 늘어남, 휘어짐)에 대해서도 안정적인 센서 출력을 보이며 동시에 환자의 움직임이나 체위 변경 하에서도 충분한 전력 공급과 데이터 통신이 가능하다. (그림 2)
공동연구팀은 환자의 전신을 커버하기 위해 침대 매트리스 아래에 두 개의 송신기 코일 안테나, 침구 옆에 리더기(reader)와 멀티플랙서(multiplexer)를 배치해 환자의 피부에 부착된 무선 센서 플랫폼으로 안정적으로 전력 전송과 데이터 통신이 가능한 시스템을 개발하고, 송신기 코일 안테나 로부터 발생하는 자기장 분포, 방향, 세기 등을 시뮬레이션을 통해 검증했다. (그림 3) 뿐만 아니라, 반신마비 환자, 전신마비 환자 등의 욕창 위험군 환자들에 대한 무선, 배터리-프리 센서 시스템에 대한 유효성과 안정성 평가를 통해서 욕창 발생 주요 부위에서의 장시간 압력, 온도의 연속적인 모니터링과 체위 변경에 대한 압력의 정량적 측정을 검증했다. (그림 4)
이번 연구의 교신저자 박인규 교수는 “침대에 누워있는 환자의 주요한 피부 계면에서 압력과 온도의 연속적 측정이 가능한 무선, 배터리-프리 센서 시스템 기술이 세계 최초로 개발됐으며, 이를 통해 욕창 위험군 환자들에 대한 욕창의 조기진단과 예방을 획기적으로 향상시킬 수 있는 계기가 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.
이번 연구는 제1 저자 오용석 연구교수 (우리 대학 기계공학과 & 미국 노스웨스턴 대학 바이오통합 전자센터) 주도하에 김재환 박사과정(미국 일리노이 대학교 어바나 샴페인 전자컴퓨터공학부), 자오치엔 지에(Zhaoqian Xie) 교수(중국 대련대학교 기계공학부)와 함께 진행됐으며, 박인규 교수, 용강 황(Yonggang Hwang) 교수(노스웨스턴 대학 기계공학부), 존 로저스(John A. Rogers) 교수 (노스웨스턴 대학 바이오통합 전자센터)가 교신저자로 참여했다. 또한, 임상 연구는 이병주 교수(부산대학교병원 재활의학과), 이제상 과장(김해한솔재활요양병원), 민원기 실장 (김해한솔재활요양병원)의 도움으로 진행됐다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 창의도전연구 기반지원사업과 중견연구사업의 지원을 받아 수행됐으며 연구 결과는 재료과학 및 융합연구 분야 최상위 학술지 중 하나인 ‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications, 2020 impact factor 14.919)’ 저널의 2021년 8월 24일자 온라인 판에 게재됐다.
2021.09.30
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양자 기체의 스핀 상관된 제트 현상 관측 및 규명
우리 대학 물리학과 최재윤 교수 연구팀이 ‘극저온 중성원자로 구성된 보즈-아인슈타인 응집체를 이용해 스핀 상관된 물질파 방출’에 성공했다. 물리학과 김경태 박사가 제 1저자로 참여한 이번 연구는 물리학 분야 권위지인 ‘피지컬 리뷰 레터스(Physical Review Letters)’에 지난 7월 22일에 게재됐다.
극저온 중성 원자로 구현된 보즈 아인슈타인 응집체 (Bose-Einstein condensate, BEC)는 수만 개 이상의 원자들이 하나의 파동함수로 기술되는 양자 상태로, 중성 원자가 갖는 스핀 자유도를 활용하면 진공 압축 (squeezed vacuum state)상태를 구현 할 수 있으며, 이를 활용하여 다양한 양자 정보 연구를 수행할 수 있다. 양자 얽힘 상태 생성의 미시적인 과정은 두개의 스핀0인 원자가 충돌 이후 스핀1과 스핀-1로 변환되는 것으로, 생성된 스핀 쌍은 (+1,-1)와 (-1,+1)의 중첩 상태인 양자 얽힘 상태가 된다. 이러한 스핀 충돌 과정을 스핀 쌍 생성 충돌이라 하며, 이는 한 광자가 절반의 에너지를 가지 두개의 얽힌 광자로 나누어지는 과정과 매우 유사함이 알려져 있다.
현재까지 BEC에서 수행한 대부분의 양자 정보 연구는 루비둠-87 원자를 사용하였는데, 이 경우 스핀 쌍 생성률이 낮고, 생성된 양자 얽힘 상태의 원자들이 특정 위치에만 고정될 수밖에 없는 한계점이 있다. 따라서 양자 정보 처리를 목적으로 하는 비국소적 측정이나 조종을 위해서는 원자 앙상블을 나누는 과정 등이 필요하며, 이 과정에서 생성되는 추가적인 잡음을 제거하는 방법은 아직까지 보고된 바가 없다.
최재윤 교수 연구팀은 리튬-7 원자의 스피너 응집체를 이용하여 높은 운동에너지를 갖는 스핀 쌍들이 생성 이후 유도 증폭되는 것을 관측하였으며, 또한 이러한 스핀 쌍들이 서로 결맞는 상태임을 보고하여 선행 연구의 제한점을 극복하는 새로운 방향을 제시하였다.
리튬-7원자의 경우 강한 스핀 상호작용 에너지를 가짐이 오래전부터 알려져 있었으나, 양자 기체 생성의 어려움으로 인해 그동안 실험적으로 구현되지 못하였다 [이 시스템을 보유한 연구단은 아직까지 최재윤 교수 연구팀이 유일하다, Physical Review Research 2, 033471 (2020)]. 연구팀은 이차원 평면에 물질파 방출을 위해 BEC를 이차원 포텐셜에 가두었으며, 스핀0 상태의 응집체에서의 스핀 쌍을 생성 유도하였다. 생성된 스핀 쌍은 BEC를 지나며 증폭되어 충분히 많은 원자들이 포텐셜 외부로 분출되는 것을 관측했다.
아래 그림은 해당 실험의 각 스핀 성분 사진으로, 좌우의 스핀+1,-1의 중심을 기준으로 반대편에 반대 스핀 성분을 가진 원자들을 찾기 쉽다는 것을 알 수 있다. 충돌과정에서 각운동량 보존(스핀)과 선형 운동량 보존(무게중심)이 동시에 보존되어야 하기 때문에, 서로 반대 방향으로 뻗어 나가는 원자들은 필연적으로 강한 스핀 상관관계를 가지게 된다.
이번 연구에서 주목할 점은 스핀 상태의 측정 방향에 따른 상관 함수 분석을 통해, 방출된 물질파가 확장된 벨 상태의 특징적인 스핀 상관관계를 가진다는 것을 확인할 수 있었다는 점이다.
이 현상을 이용하면 비고전적 원자 앙상블의 생성과 동시에 분리가 가능해, 공간적으로 멀리 떨어진 거시적 양자 얽힘 상태를 효율적으로 생성할 수 있을 것으로 전망한다.
해당 연구는 최순원 교수(Berkeley/MIT)와의 협력 연구를 통해 진행됐으며, 삼성 미래 기술 육성 재단 및 한국연구재단 양자 컴퓨팅 기술개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.09.01
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하이드로젤 기반 유연성 뇌-기계 인터페이스 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 박성준 교수 연구팀이 메사추세츠 공과대학(MIT) 폴리나 아니키바(Polina Anikeeva) 교수, 쏸허 자오(Xuanhe Zhao) 교수, 육현우 박사 공동 연구팀과 함께 *하이드로젤 기반의 유연성 뇌-기계 인터페이스를 개발하는 데 성공했다고 21일 밝혔다.
☞ 하이드로젤: 물과 젤리가 합쳐진 합성어이며 주로 필러, 보톡스, 화장품에 쓰이는 반고체 상태의 물질이다. 인공적인 인체 조직을 만드는 원료로 적합해 의학적으로도 널리 쓰인다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 2021년 6월 8일 字로 출판됐다. (논문명: Adaptive and multifunctional hydrogel hybrid probes for long-term sensing and modulation of neural activity)
뇌 구조를 연구하거나 뇌 신경 질환의 메커니즘을 파악, 치료하기 위해서는, 실시간으로 뇌를 자극하고 신호를 측정할 수 있는 인터페이스의 개발이 필수적이다. 그러나 기존의 신경 인터페이스는 기계적, 화학적 특성이 뇌 조직과 너무 달라서 일어나는 이물 반응(foreign body response) 때문에, 주변에 절연세포층이 형성돼 그 수명이 매우 짧아진다는 문제점을 가지고 있었다.
연구팀은 해당 문제의 해결을 위해, 직접 제작한 다기능성 파이버 다발을 하이드로젤 몸체에 넣는 방법을 이용해 `뇌 모사형 신경 인터페이스'를 제작했다. 해당 장치는 빛으로 특정 신경세포종만을 자극할 수 있는 광유전학 기술을 적용하기 위한 광섬유뿐만 아니라, 뇌에서 신호를 읽을 수 있는 전극 다발, 약물을 뇌 속으로 전달할 수 있는 미세 유체 채널을 모두 보유하고 있다.
해당 인터페이스는 하이드로젤 몸체를 건조시킨 상태에서는 단단한 성질이 고분자와 유사해 몸체에 삽입하기가 쉽다. 하지만 몸에 들어가면 체내의 수분을 빠르게 흡수해. 부드럽고 수분이 풍부한 주변 조직과 유사한 상태가 되므로 이물 반응을 최소화할 수 있다.
연구팀은 이러한 특성을 가진 장치를 동물 모델에 직접 적용해, 기존의 기록을 훨씬 뛰어넘는 삽입 후 6개월까지도 뇌 신호를 측정할 수 있음을 보였다. 또한 자유롭게 움직이는 쥐를 대상으로 초장기간 광유전학 실험, 행동 실험 등이 가능하며, 이물 반응에 의한 아교세포 및 면역세포의 발현이 기존 장치보다 현저히 줄어듦을 증명했다.
박성준 교수는 "이번 연구는 최초로 하이드로젤을 다기능 신경 인터페이스의 구성물질로 사용해 그 수명을 대폭 상승시켰다는 데에 의의가 있으며, 해당 연구를 통해 향후 알츠하이머병, 파킨슨병 등 초장기간 관찰이 필요한 뇌 신경 질환 연구가 더욱 발전할 수 있을 것으로 기대된다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 신진연구사업, 범부처의료기기개발 사업, 나노소재원천기술개발사업, 차세대 지능형 반도체 개발사업, KK-JRC 스마트 프로젝트, 카이스트 글로벌 이니셔티브 프로그램, 포스트 인공지능(Post-AI) 프로젝트 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.06.21
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유전자 가위를 이용한 새로운 유전자 돌연변이 검출 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 박현규 교수 연구팀이 유전자 가위로 불리는 *크리스퍼(CRISPR-Cas9) 시스템에 의해서 구동되는 *EXPAR 반응을 이용해 유전자 돌연변이를 검출하는 신기술을 개발했다고 11일 밝혔다.
☞ 크리스퍼 (CRISPR-Cas9): 유전자 편집 기술로 DNA를 가위로 자르듯이 특정 부위를 자를 수 있으며, 가이드 RNA(guideRNA)와 Cas9 단백질로 구성된다. 안내자 역할을 하는 guideRNA가 특정 유전자의 위치를 찾아가는 역할을 하고, Cas9 단백질이 유전자를 잘라내는 가위 역할을 한다.
☞ EXPAR: 엑스파(Exponential amplification reaction, EXPAR) 기술은 약 30분의 짧은 반응 시간 내 최대 1억(108)배의 표적 핵산 증폭 효율을 구현함으로써, 높은 활용 가능성을 보유한 기술이다. 구체적으로, EXPAR 기술은 절단 효소 인식 염기서열(템플릿의 중심)과 표적 핵산 상보 염기서열(템플릿의 양 말단)이 수식된 템플릿과 표적 핵산의 혼성화 반응 후, 절단 효소와 DNA 중합 효소의 작용으로 인해 이중가닥 DNA 산물이 지수함수적으로 증폭되는 기술이다.
우리 대학 생명화학공학과 송자연, 김수현 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 영국왕립화학회가 발행하는 국제학술지 `나노스케일 (Nanoscale)'에 2021년도 15호 표지(Back cover) 논문으로 지난달 14일 선정됐다. (논문명: A novel method to detect mutation in DNA by utilizing exponential amplification reaction triggered by the CRISPR-Cas9 system)
일반적으로 유전자 돌연변이를 검출하기 위해 중합 효소 연쇄 반응(PCR)을 이용한다. 하지만, 현재까지 개발된 유전자 돌연변이 검출기술들은 낮은 특이도, 낮은 검출 성능, 복잡한 검출 방법, 긴 검출 시간 등의 단점들을 지니고 있다.
연구팀은 이러한 현행 기술의 한계를 극복하기 위해서, 크리스퍼 (CRISPR-Cas9) 시스템을 활용해 검출 특이도를 높이고 EXPAR 등온 증폭 반응을 통해 검출 민감도를 크게 향상시켜서 표적 유전자 돌연변이를 고감도로(검출 한계: 437 aM (아토몰라, Attomolar)) 30분 이내에 검출하는 데 성공했다. 이는 기존 기술 대비 증폭효율 약 10만 배 증가, 검출 시간 약 50% 감소에 해당하는 수치다.
연구팀은 2개의 Cas9/sgRNA 복합체로 구성된 크리스퍼(CRISPR-Cas9) 시스템으로 유전자 돌연변이의 양 끝단을 절단했다. 절단된 짧은 이중 나선 유전자 돌연변이가 EXPAR 반응을 구동시키고 EXPAR 반응 생성물을 통해서 형광 신호가 발생하도록 설계함으로써 표적 유전자 돌연변이를 고감도로 매우 정확하게 검출했다.
연구팀은 이 기술을 통해서, 염색체 DNA 내 HER2와 EGFR 유전자 돌연변이를 성공적으로 검출할 수 있었다. 이러한 유전자 돌연변이는 유방암 및 폐암의 발생에 관여할 뿐만 아니라 특정 치료 약제에 대한 반응을 예측하기 위해서 대표적으로 활용되는 중요한 바이오 마커다.
박현규 교수는 "이번 기술은 CRISPR-Cas9 시스템에 크리스퍼 (CRISPR-Cas9) 시스템에 의해서 구동되는 EXPAR 반응을 이용하여 암 등 다양한 질병에 관여되는 유전자 돌연변이를 고감도로 검출함으로써, 다양한 질병을 조기 진단하고 환자 맞춤형 치료를 구현하는 데 크게 활용될 수 있다ˮ라고 이번 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 중견연구자지원사업과 글로벌 프런티어지원사업의 일환으로 수행됐다.
2021.05.11
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이상수 교수팀, iF 디자인 어워드 금상 포함 8개상 석권
우리 대학 이상수 산업디자인학과 교수가 이끄는 디자인팀이 세계 최고 권위의 디자인 공모전인 'iF 디자인 어워드 2021(International Forum Design Award 2021)'에서 최고상인 금상(Gold Award)을 비롯해 총 8개의 상을 받았다.
이 교수팀의 이번 성과는 우리 대학이 iF 디자인 어워드에서 금상을 받은 최초의 사례로 산학 연계 수업을 통해 수상작을 배출했다는 점에서 특히 주목할 만하다. 금상을 수상한 얼라인(ALINE, 정은희, 남서우, 박수연, 황영주, Edwin Truman, 이선옥, 최다솜 학생 참여)은 최근 화두로 떠오르고 있는 ESG 투자(사회적책임투자)를 기반으로 디자인됐다. 새로운 개념으로 투자할 수 있게 도와주는 모바일 애플리케이션 솔루션으로 수익률을 중심으로 판단하던 기존의 방식에서 벗어나 사용자의 가치관을 반영해 투자와 소비를 유도하는 서비스다. 심사위원단은 "정제된 사용자경험(UX) 디자인을 통해 투자 및 소비의 새로운 장을 열었다”고 평가했다.
이뿐만이 아니라 iF 디자인어워드 2021의 서비스디자인 부문 표지 작품으로 게재된 것과 동시에 iF가 지구의 날을 맞아 발행한 '2020-2021 지속 가능한(sustainable) 소비를 위한 디자인 10선'에도 선정되는 등 많은 관심을 받았다.
또한, 대학에서 구성된 디자인팀이 학생 부문이 아닌 일반 기업 경쟁 부문에 참가해 한 번에 8개의 상을 수상한 것 역시 국제적으로도 극히 이례적인 성과로 평가받고 있다. 이상수 교수팀은 52개국 1만여 개 작품이 출품된 올해 공모전에서 서비스 디자인 부문 3개, 사용자 인터페이스(UI) 부문 2개, 사용자 경험(UX) 부문 2개, 커뮤니케이션 부문 1개 등 4개 부문에 걸쳐 총 8개의 상을 받았다. 특히, 금상은 1만여 개의 경쟁 작품 중에서 75개의 출품작에만 주어지는 최고 등급의 상이라는 점에서 이 교수팀의 이번 성과는 더욱 큰 의미를 가진다. 그밖에, 서비스 디자인 부문에서는 부모와 자녀가 함께하는 투자 서비스 핀토(Pinto, 김영우, 김태륜, 조해나 학생 참여), UI부문에서는 멘탈 어카운팅을 반영한 인터페이스 디자인 아쿠아(Aqua, 정기항, 신동욱, 최성민, 임현승 학생 참여), 커뮤니케이션 부문에서는 주식 선물 모바일 애플리케이션 스톡박스(Stockbox, 김병재, 박찬형, 신준범, 이민하, 김우석 학생 참여) 등이 본상을 받았다.
이번 성과를 이끈 이상수 교수는 2020년 NH투자증권-KAIST UX디자인 연구센터를 개소해 새로운 투자 서비스 및 UX디자인을 목표로 연구해왔다. 이 교수(NH투자증권-KAIST UX디자인 연구센터장)는 "KAIST 산업디자인학과 학생들이 세계 최고 수준의 디자인 역량을 갖췄다는 것을 입증받아 기쁘다”라고 소감을 전했다. 이어, "디자인이 단순히 사용자를 즐겁게 만드는 것에 그치는 것이 아니라 더 좋은 사회를 만드는데 기여할 수 있도록 앞으로도 최선을 다할 것ˮ 이라고 수상 소감을 밝혔다.
이상수 교수는 매년 산학 연계 수업을 통해 산업 현장에서 쓰일 수 있는 실질적인 디자인 교육을 지향하고 있으며, 지난 2018년에도 네이버와의 협업을 통해 레드닷 디자인 어워드에서 본상 3개를 한 번에 수상하며 주목받은 바 있다. 한편, iF 디자인 어워드는 레드닷, IDEA 디자인상과 더불어 세계 3대 디자인상으로 손꼽히는 권위 있는 시상식이다. 제품·패키지·커뮤니케이션·서비스디자인·사용자 경험(UX)·사용자 인터페이스(UI)·콘셉트·인테리어·건축 등 총 9개 부문에서 디자인 차별성과 영향력 등을 종합적으로 평가해 수상작을 선정하고 있다.
2021.05.04
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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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