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이상엽 특훈교수, 대장균 이용한 나노재료 생물학적 합성법 개발
〈 최 유 진 박사과정, 이 상 엽 특훈교수 〉
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 대장균을 이용해 다양한 나노재료를 생물학적으로 합성할 수 있는 기술을 개발했다.
이번 연구를 통해 기존의 물리, 화학적 방법으로 합성되지 않는 새로운 나노재료도 생물학적으로 합성할 수 있는 가능성을 제시했다.
중앙대학교 박태정 교수 팀과 공동으로 진행하고 우리 대학 최유진 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘미국 국립과학원 회보(PNAS)’ 5월 22일자 온라인 판에 게재됐다.
기존의 생물학적 나노재료는 주로 고온, 고압의 조건에서 합성되고 유독한 유기용매와 값비싼 촉매를 사용하기 때문에 환경오염과 높은 에너지 소모의 문제가 있었다.
대안으로 친환경적이고 경제적인 미생물을 활용한 생물 공학적 나노재료 합성법에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나 현재까지 보고된 합성기술은 나노재료의 종류가 다양하지 않고 결정질과 비결정질 나노재료의 합성 원리가 규명되지 않아 다양한 결정질의 나노재료를 만드는 데 어려움이 있다.
이 교수 연구팀은 유전자 재조합 대장균을 이용해 주기율표 기반의 35개 원소로 이뤄진 60가지의 다양한 나노재료를 친환경적으로 생물학적 합성하는 기술을 개발했다.
다양한 금속 이온과 결합할 수 있는 단백질인 메탈로싸이오닌(metallothionein)과 펩타이드인 파이로킬레틴(phytochelatin)을 합성하는 파이오킬레틴 합성효소(phytochelatin synthase)를 대장균 내에서 동시에 발현해 다양한 나노재료를 합성하는 데 성공했다.
연구팀은 각 원소별 푸베 다이어그램(pourbaix diagram)을 분석해 생물학적 나노재료의 합성 과정에서 열역학적 안정성을 갖는 화학종의 상태를 파악했다. 이를 기반으로 생물학적으로 합성 가능한 물질을 예측 및 생산하는 데 성공했다.
또한 용액의 pH를 조절해 기존 생물학적 합성 조건에서 합성이 불가능하거나 비결정질 나노재료로 합성되는 물질을 합성이 가능하게 만들었다.
연구팀의 이번 연구는 화학적 방법으로 합성하기 어렵거나 아직 보고되지 않은 다양한 나노소재의 종류를 확장시켰다는 의의를 갖는다.
이상엽 특훈교수는 “기존의 물리, 화학적인 공정을 통한 나노재료 합성이 아닌 박테리아를 대사공학적으로 개량한 뒤 생물 공학적 배양을 통해 원하는 나노입자를 쉽고 효율적으로 합성 가능한 기술이다”고 말했다.
또한 “생물공학적 방법으로 합성된 60개의 나노재료들은 나노입자, 나노막대, 나노 판상형 등의 모양을 가지며 향후 에너지, 의료, 환경 분야 등 다양한 산업적 응용이 가능하다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 기후변화대응사업의 ‘바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 연구과제’의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 재조합 대장균을 이용한 다양한 나노재료들의 생물학적 합성 기술의 전체 모식도 및 이미지
2018.05.23
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예종철 교수, 인공지능 블랙박스의 원리 밝혀
〈 예종철 교수, 한요섭 연구원, 차은주 연구원 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 석좌교수 연구팀이 인공지능의 기하학적인 구조를 규명하고 이를 통해 의료영상 및 정밀분야에 활용 가능한 고성능 인공신경망 제작의 수학적인 원리를 밝혔다.
연구팀의 ‘심층 합성곱 프레임렛(Deep Convolutional Framelets)’이라는 새로운 조화분석학적 기술은 인공지능의 블랙박스로 알려진 심층 신경망의 수학적 원리를 밝혀 기존 심층 신경망 구조의 단점을 보완하고 이를 다양하게 응용 가능할 것으로 기대된다.
예종철 석좌교수가 주도하고 한요섭, 차은주 박사과정이 참여한 이번 연구는 응용수학 분야 국제 학술지 ‘사이암 저널 온 이매징 사이언스(SIAM Journal on Imaging Sciences)’ 4월 26일자 온라인 판에 게재됐다.
심층신경망은 최근 폭발적으로 성장하는 인공지능의 핵심을 이루는 딥 러닝의 대표적인 구현 방법이다. 이를 이용한 영상, 음성 인식 및 영상처리 기법, 바둑, 체스 등은 이미 사람의 능력을 뛰어넘고 있으며 현재 4차 산업혁명의 핵심기술로 알려져 있다.
그러나 이러한 심층신경망은 그 뛰어난 성능에도 불구하고 정확한 동작원리가 밝혀지지 않아 예상하지 못한 결과가 나오거나 오류가 발생하는 문제가 있다. 이로 인해 ‘설명 가능한 인공지능(explainable AI: XAI)’에 대한 사회적, 기술적 요구가 커지고 있다.
연구팀은 심층신경망의 구조가 얻어지는 고차원 공간에서의 기하학적 구조를 찾기 위해 노력했다. 그 결과 기존의 신호처리 분야에서 집중 연구된 고차원 구조인 행켈구조 행렬(Hankel matrix)을 기저함수로 분해하는 과정에서 심층신경망 구조가 나오는 것을 발견했다.
행켈 행렬이 분해되는 과정에서 기저함수는 국지기저함수(local basis)와 광역기저함수(non-local basis)로 나눠진다. 연구팀은 광역기저함수와 국지기저함수가 각각 인공지능의 풀링(pooling)과 필터링(filtering) 역할을 한다는 것을 밝혔다.
기존에는 인공지능을 구현하기 위한 심층신경망을 구성할 때 구체적인 작동 원리를 모른 채 실험적으로 구현했다면, 연구팀은 신호를 효과적으로 나타내는 고차원 공간인 행켈 행렬를 찾고 이를 분리하는 방식을 통해 필터링, 풀링 구조를 얻는 이론적인 구조를 제시한 것이다.
이러한 성질을 이용하면 입력신호의 복잡성에 따라 기저함수의 개수와 심층신경망의 깊이를 정해 원하는 심층신경망의 구조를 제시할 수 있다.
연구팀은 수학적 원리를 통해 제안된 인공신경망 구조를 영상잡음제거, 영상 화소복원 및 의료영상 복원 문제에 적용했고 매우 우수한 성능을 보임을 확인했다.
예종철 교수는 “시행착오를 반복해 설계하는 기존의 심층신경망과는 달리 원하는 응용에 따라 최적화된 심층신경망구조를 수학적 원리로 디자인하고 그 영향을 예측할 수 있다”며 “이 결과를 통해 의료 영상 등 설명 가능한 인공지능이 필요한 다양한 분야에 응용될 수 있다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 중견연구자지원사업(도약연구) 및 뇌과학원천기술사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 수학적인 원리를 이용한 심층신경망의 설계 예시
그림2. 영상잡음제거 결과
그림3. 영상에서 80% 화소가 사라진 경우 인공신경망을 통해 복원한 결과
2018.05.10
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정연식 교수, 2차원 반도체 공중 부양시켜 고성능 소자 제작
우리 대학 신소재공학과 정연식 교수 연구팀이 차세대 2차원 반도체를 빈 공간이 90%가 넘는 나노크기 돔 구조체 위에 올려 고성능 전자소자를 구현하는 데 성공했다.
연구팀은 이 기술을 활용해 2차원 반도체의 전자이동 능력이 기존 기술에 비해 2배 이상, 빛 감지 성능은 10배 이상 향상시켰다.
박사과정 임순민 연구원이 제1 저자로 수행한 이번 연구는 미국화학회가 발간하는 국제학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’ 온라인 판 4월 3일에 게재됐다.
2차원 반도체 소재는 기존 실리콘 반도체의 물리적인 성능 한계를 극복할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다.
하지만 원자층 수준의 얇은 두께 때문에 주변 영향에 매우 민감하다는 특성이 있다. 특히 2차원 반도체가 올려진 기판으로부터의 불규칙한 영향에 의해 성능과 신뢰성이 확보되지 못하고 있다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 해외 연구팀들이 기판의 영향을 원천적으로 차단할 수 있는 방법을 연구하고 있다. 그 중 2차원 반도체를 공중에 매달린 구조로 설계하는 기술이 보고된 바가 있지만 반도체 층 하단을 받쳐주는 구조물이 존재하지 않아 기계적 내구성이 크게 떨어지는 단점이 있다.
정 교수 연구팀은 2차원 반도체 하단에 산화규소 재질의 초미세 돔형 구조물을 촘촘히 형성하는 아이디어로 문제를 해결했다.
기판 위에 올라가 있는 돔형 구조물은 초미세 나노크기이기 때문에 빈 공간이 90%가 넘는다. 그러한 돔 형태의 구조물 위에 2차원 반도체를 올리면 마치 기판 위에 반도체가 공중 부양하는 것과 유사한 효과를 보이게 된다. 이를 통해 기계적으로 안정적이면서 접촉 면적 및 기판의 영향을 최소화할 수 있다.
이러한 둥근 돔 구조 형상 덕분에 2차원 반도체와 기판 사이의 접촉면적을 최소화할 수 있어 반도체의 물리적 성능이 대폭 향상된다.
일반적으로 초미세 돔형 구조물을 제작하기 위해서는 패턴을 일일이 새겨주는 고가의 장비가 필요하다. 그러나 정 교수 연구팀은 분자가 스스로 움직여 나노구조물을 형성하는 자기조립 현상을 이용해 저비용으로 미세한 돔 구조 배열을 구현하는 데 성공했다. 또한 기존 반도체 공정과도 높은 호환성을 보임을 확인했다.
정연식 교수는 "이번 연구가 다양한 2차원 반도체 소재 이외에도 금속성 2차원 소재인 그래핀의 특성 향상에 동일하게 적용될 수 있다“며 ”활용범위가 커 차세대 유연디스플레이의 구동 트랜지스터용 고속 채널 소재 그리고 광 검출기의 핵심 소재인 광 활성층으로 활용될 수 있다"고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 추진하는 미래소재디스커버리사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 돔 구조체 이용한 2차원 반도체 제작 이미지
2018.04.24
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이상엽, 김현욱 교수, 약물 상호작용 예측기술 DeepDDI 개발
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수와 김현욱 교수 공동 연구팀이 약물-약물 및 약물-음식 간 상호작용을 정확하게 예측하기 위해 딥 러닝(deep learning)을 이용해 약물 상호작용 예측 방법론인 딥디디아이 (DeepDDI)를 개발했다.
김현욱 교수, 류재용 연구원이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 ‘미국 국립과학원 회보(PNAS)’ 4월 16일자 온라인판에 게재됐다.
기존의 약물 상호작용 예측 방법론은 약물-약물 간의 상호작용 가능성만을 예측할 뿐, 두 약물 간의 구체적인 약리작용에 대한 정보는 제공하지 못했다. 이러한 이유로 맞춤형 약물 처방, 식이요법 등 응용 연구에서 체계적인 근거를 제시하거나 가설을 세우는 데에 한계가 있었다.
연구팀은 딥 러닝(deep learning) 기술을 적용해 19만 2천 284개의 약물-약물 상호작용을 아우르는 86가지의 약물 상호작용을 92.4%의 정확도로 예측하는 시스템 딥디디아이 (DeepDDI)를 개발했다.
딥디디아이는 두 약물 A, B 간의 상호작용에 대한 예측 결과를 다음과 같이 사람이 읽을 수 있는 영문 문장으로 출력한다 : “The metabolism of Drug B can be decreased when combined with Drug A (약물 A를 약물 B와 함께 복용 시 약물 B의 약물 대사가 감소 될 수 있다)”
연구팀은 딥디디아이를 이용해 두 약물 복용 시 일어날 수 있는 유해반응의 원인, 보고된 인체 부작용을 최소화시킬 수 있는 대체 약물, 특정 약물의 약효를 떨어뜨릴 수 있는 음식 및 음식 성분, 지금껏 알려지지 않은 음식 성분의 활성 등을 예측했다.
이번 연구성과로 약물-약물 및 약물-음식 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 시스템을 활용하는 것이 가능해졌으며 이는 신약개발, 복합적 약의 처방, 투약시의 음식조절 등을 포함해 헬스케어, 정밀의료 산업 및 제약 산업에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
이상엽 특훈교수는 “이번 연구결과는 4차 산업혁명 시대의 정밀의료를 선도할 수 있는 기반 기술을 개발한 것이다”며, “복합 투여되는 약물들의 부작용을 낮추고 환자 맞춤형 약물 처방과 식이요법 제안을 통한 효과적인 약물치료 전략을 수립할 수 있다. 특히 고령화 사회에서 건강한 삶을 유지하는데 필요한 약-음식 궁합에 대한 제안을 해 줄 수 있는 시스템으로 발전해 나갈 것이다”고 말했다.
이 연구성과는 과학기술정보통신부의 바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 연구사업, KAIST의 4차 산업혁명 인공지능 플래그십 이니셔티브 연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 딥디디아이 (DeepDDI)의 모식도 및 예측된다양한 약물-음식성분의 상호작용들의 시각화
2018.04.18
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박병국, 김갑진 교수, 고효율 스핀 신소재 개발
〈 박 병 국 교수, 김 갑 진 교수 〉
우리 대학 신소재공학과 박병국 교수와 물리학과 김갑진 교수 연구팀이 자성메모리(Magnetic Random Access Memory, MRAM) 구동의 핵심인 스핀전류를 효율적으로 생성하는 새로운 소재를 개발했다.
이번 연구는 ‘네이처 머티리얼즈(Nature Materials)’ 3월 19일자 온라인 판에 게재됐다.
이 연구는 고려대 이경진 교수, 미국국립표준연구소(NIST)의 Mark Stiles 박사 연구팀 등과 공동으로 수행됐다.
자성메모리는 외부 전원 공급이 없는 상태에서 정보를 유지할 수 있고 집적도가 높으며 고속 동작이 가능해 차세대 메모리로 주목받고 있다.
자성메모리의 동작은 스핀전류를 자성소재에 주입해 발생하는 스핀토크로 이뤄지기 때문에 스핀전류의 생성 효율이 자성메모리의 소모 전력을 결정하는 핵심 기술이다.
이번 연구에서는 강자성-전이금속 이중층이라는 새로운 소재 구조에서 스핀전류를 효과적으로 생성할 수 있음을 이론 및 실험을 통해 규명했다. 특히 이 구조는 기존 기술과 달리 생성된 스핀전류의 스핀 방향을 임의로 제어할 수 있다.
이 소재를 차세대 메모리로 주목받는 스핀궤도토크 기반 자성메모리에 적용하면 스핀토크 효율이 높아지고 외부자기장 없이 동작이 가능해 스핀궤도토크 자성메모리의 실용화를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다.
스핀궤도토크 자성메모리는 고속 동작 및 비휘발성 특성으로 S램(D램에 대응하는 반도체 기억소자로 전원만 공급하면 기억된 정보가 계속 소멸하지 않는 램) 대비 대기전력을 획기적으로 감소시켜 모바일, 웨어러블, 사물인터넷용 메모리로 활용 가능하다.
이번 연구성과는 과학기술정보통신부 미래소재디스커버리사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 강자성-전이금속 이중층에서 스핀전류 생성 개략도
2018.04.13
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박인규, 정연식 교수, 모바일 기기 탑재 가능한 고성능 수소센서 개발
〈 가오민 연구원, 박인규 교수, 조민규 연구원 〉
우리 대학 기계공학과 박인규 교수, 신소재공학과 정연식 교수 공동 연구팀이 폴리스티렌(Polystyrene) 구슬의 자기 조립(self-assembly) 현상을 이용해 고성능의 실리콘 기반 수소센서를 개발했다.
연구팀이 개발한 수소 센서는 제작 과정이 단순하고 비용이 저렴해 모바일 기기에 탑재할 수 있어 전력 소모에 어려움을 겪는 모바일 분야에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
가오 민(Gao Min) 연구원, 조민규 박사후 연구원, 한혁진 박사과정이 참여한 이번 연구는 나노 분야 국제 학술지 ‘스몰(Small)’ 3월 8일자 표지논문에 선정됐다.
청정에너지인 수소 가스는 차세대 에너지원으로 각광받고 있다. 현재도 냉각 시스템이나 석유 정제시설 등 다양한 산업분야에서 활용되고 있지만 무색, 무취의 가연성 물질이기 때문에 조기 발견이 어려워 고성능 수소 센서를 개발하는 것이 중요하다.
그러나 기존 수소 센서들은 부피가 크고 소모 전력이 높으며 제작비용이 상대적으로 높은 단점이 있다.
공동 연구팀은 수백 나노미터 (nm) 직경의 폴리스틸렌 구슬들을 자기조립 현상을 이용해 규칙적으로 실리콘 기판 위에 배열시켰다. 이를 이용해 수십 나노미터 수준의 그물 모양 패턴을 구현해 초소형 고성능 수소 센서를 개발했다.
이 기술은 수소가스가 센서에 노출되면 팔라듐 나노입자와 반응해 팔라듐의 일함수(work function)가 변화하고 그에 따라 실리콘 나노 그물 내 전자의 공핍 영역(depletion region)의 크기가 변화하면서 전기 저항이 바뀌는 원리이다.
이번에 개발한 수소 센서는 최소 선폭 50 나노미터 (nm) 이하의 실리콘 나노 그물 구조 센서를 저비용으로 구현할 수 있다.
일반적으로 수소 센서의 성능은 민감도, 반응속도, 선택성 등에 따라 구분된다. 연구팀의 센서는 0.1%의 수소 농도에서 10%의 민감도와 5초의 반응속도를 기록해 기존 실리콘 기반 수소 센서보다 50% 이상 빠르고 10배 이상 높은 민감도를 보였다.
박인규 교수는 “기존의 값비싸고 복잡한 공정을 거치지 않고도, 단순한 방법으로 초미세 나노패턴 구현이 가능하며, 수소센서 뿐만 아니라 다양한 화학, 바이오센서에도 응용이 가능할 것이다”고 말했다.
과학기술정보통신부의 나노소재기술개발사업, 한국연구재단의 국민위해인자에 대응한 기체분자식별․분석기술개발사업, 해양수산부의 해양수산환경기술개발사업, KUSTAR-KAIST 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 스몰(Small) 2018년 3월 8일자 Issue 표지논문
그림2. 완성된 수소센서의 일반 사진 (왼쪽), 전자현미경 사진 (중간, 오른쪽)
그림3. 수소 농도 변화에 따른 수소센서의 감지 그래프
2018.04.04
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최경철 교수 연구팀, 웨어러블 광 치료 패치 개발
우리대학 전기및전자공학부 최경철 교수와 전용민 연구원이 서울대 분당병원 박경찬 교수/최혜령 연구원과 OLED로 웨어러블 광 치료 패치를 개발하는데 성공했다. 광 치료는 빛을 쬐어 인체의 생화학 반응을 촉진시키는 치료법으로, 병원 등에 설치된 LED 또는 레이저 기기를 통해 상처를 치유하는 데 널리 사용되고 있다.
기존 기기는 유연하지 못하고 균일하게 빛을 조사하기 어려우며 열이 발생하는 문제가 있어서, 치료효과를 높이고 싶어도 인체에 밀착할 수 없는 한계가 있었다.
최경철 교수 연구팀이 개발한 광 치료 패치는 가볍고 유연해 피부에 부착한 채 일상생활을 하면서 고효율 치료를 지속할 수 있다. 구성요소인 OLED, 배터리, 과열방지 장치(히트싱크), 패치가 모두 얇은 막의 형태로 디자인됐고, 두께가 1㎜ 미만, 무게가 1g 미만이다. 300시간 이상 장시간 작동되며, 반경 20㎜ 이내로 휘어진 상태에서도 구동될 수 있으므로 다양한 인체 부위에 부착할 수 있다.
42℃ 이하에서 구동돼 저온화상의 위험도 없으며, 국제표준화기구(ISO) 기준의 안전성도 검증됐을 뿐만 아니라 세포증식이 58% 향상되고 세포이동이 46% 향상돼 상처 부위가 효과적으로 아물게 되는 뛰어난 치유효과를 보였다.
연구를 주도한 전용민 박사과정 연구원은 "웨어러블 광 치료 패치의 뛰어난 치료 효과와 편리함으로 인해 앞으로는 병원에 방문하지 않고 약국에서 구매해서 쉽게 광 치료를 받을 수 있을 것"이라며 "광 출력을 조절하면 피부미용/피부암/치매치료/우울증 치료 등 응용 범위를 넓힐 수 있다"라고 말했다.
최경철 교수는 "디스플레이로 응용되는 OLED의 장점을 광 치료와 융합한 기술로서, 휴대용, 고효율의 웨어러블 광 치료 상용화 길을 열 수 있을 것"이라고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부/한국연구재단 기초연구사업(선도연구센터)의 지원으로 수행됐으며, 국제학술지 어드밴스드 머티리얼스 테크놀로지 8일 게재됐다.
□ 그림 설명
그림1. 피부에 부착하는 웨어러블 OLED 패치의 구동 사진
그림2. 피부에 부착하는 웨어러블 OLED 패치의 상처치유 효과
2018.03.19
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최민기 교수, 산화 내성 비약적으로 높인 CO2 흡착제 개발
우리 대학 생명화학공학과 최민기 교수 연구팀이 산화 내성을 크게 높인 아민 기반의 이산화탄소 흡착제 개발에 성공했다.
이번 연구에서 개발한 이산화탄소 흡착제는 기존 아민 기반 흡착제들의 문제점인 산화를 통한 비활성화 문제를 해결함으로써 실용화가 가능한 정도로 안정성을 끌어 올렸다는 의의를 갖는다.
이번 연구 성과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 2월 20일자 온라인 판에 게재됐다.
지구온난화의 주범인 이산화탄소의 포집을 위해 이산화탄소 흡착제 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 재생에 필요한 에너지 소요가 적고 무해한 고체 흡착제에 대한 관심이 커지고 있는데 그 중 기공이 발달한 고체 내부에 고분자 형태의 아민을 도입한 종류의 흡착제들이 주목받고 있다.
그러나 기존의 아민 기반 고체 흡착제는 뛰어난 이산화탄소 흡착 성능에도 불구하고 반복적인 사용에 따른 화력발전소의 배기가스 내 산소로 인한 아민의 산화 분해 현상이 발생해 성능이 떨어지는 심각한 안정성 문제가 있다.
연구팀은 상용 고분자 아민에 존재하는 극소량의 철, 구리와 같은 금속 불순물들이 아민의 산화 분해를 가속하는 촉매로 작용하는 것을 발견했다.
연구팀은 이 불순물의 활성을 억제할 수 있는 킬레이트제(chelator)라 불리는 소량의 촉매 독을 주입해 산화 안정성을 비약적으로 높였다. 개발된 흡착제는 92% 이상의 대부분의 흡착성능을 유지했으며 이는 기존 흡착제에 비해 약 50배 이상 증진된 산화 안정성이다.
연구팀은 우수한 이산화탄소 흡, 탈착 특성 뿐 아니라 기존 흡착제들의 고질적 문제점이었던 산화 안정성까지 모두 확보했기 때문에 현재까지 개발된 다른 고체 흡착제들보다 실용화에 가깝다고 밝혔다.
1저자인 최우성 박사과정은 “이번 연구는 고체 이산화탄소 흡착제의 산화 분해 문제점을 획기적으로 개선하여 상용화 수준까지 발전시켰다는 점에서 큰 의미가 있다”고 말했다.
최민기 교수는 “연구팀이 개발하는 이산화탄소 흡착제는 상용화 초기 단계에 진입했고 이미 흡착제를 구성하고 있는 각 요소 기술이 세계를 리드하고 있다”며 “연구 역사가 짧은 만큼 앞으로도 개선할 부분이 많지만 흡착제를 더 발전시켜 세계 최고의 이산화탄소 포집용 흡착제를 개발하겠다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 Korea CCS 2020 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1.흡착제 합성 모식도
그림2. 연구에서 개발한 신규 흡착제와 기존 흡착제의 성능 비교
2018.03.07
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남윤기 교수, 뇌질환 치료용 나노입자 프린팅 기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 남윤기 교수 연구팀이 잉크젯 프린팅으로 마이크로미터 수준의 열 패턴을 마음대로 찍어내고, 이를 이용해 원격으로 신경세포의 전기적 활성을 제어할 수 있는 기술을 개발했다.
선택적 나노 광열 신경자극이라 할 수 있는 이 기술은 잉크젯 프린팅 기술과 나노입자 기술을 융합한 것으로 뇌전증 등의 뇌질환 환자들에게 맞춤형 정밀 광열 자극을 도입할 수 있는 기반기술이 될 것으로 기대된다.
강홍기 박사가 주도하고 이구행, 정현준, 이지웅 박사과정이 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘에이씨에스 나노(ACS Nano)’ 2월 5일자에 게재됐다.
나노 광열자극 기술은 금속 나노 입자의 열-플라즈모닉 현상을 이용해 신경 세포의 활성을 조절한다. 연구팀은 지난 4년간 연구를 통해 나노 광열효과에 의한 신경세포 활성 억제 현상을 발견했고, 이를 이용해 뇌전증 등의 뇌질환에서 발생하는 신경세포의 비정상적 활동을 조절하기 위한 기술을 연구했다.
연구팀은 기존의 나노 광열자극 기술이 갖는 공간적인 선택성의 한계와 해상도의 제약을 극복하기 위해 잉크젯 프린팅 기술을 이용한 나노 입자의 미세 패턴 작업을 통해 나노 광열자극 기술을 선택적인 부분에만 가할 수 있는 기술을 개발했다.
정밀 잉크젯 프린팅과 고분자전해질 적층 코팅법을 결합해 고해상도의 선택적 광열 자극 기술을 구현했다. 이 기술은 정밀 잉크젯 프린팅 기술은 금속 나노 입자를 잉크로 사용해 수십 마이크로미터 크기의 나노입자 패턴을 만들 수 있다.
이 기술과 고분자전해질 적층 코팅법을 결합하면 원하는 모양을 보다 정밀하게 인쇄할 수 있고 안정성이 높아 다양한 기판에 적용할 수 있다. 또한 고분자전해질 코팅법은 세포 친화적이기 때문에 세포실험 및 생체 기술에 적용 가능하다.
연구팀은 이 기술을 통해 금 나노막대 입자를 수십 마이크로미터 해상도로 인쇄해 수 센티미터 이상의 정밀한 나노입자 패턴을 손쉽게 제작했다. 이 패턴에 빛을 조사하면 인쇄한 모양대로 정밀한 열 패턴을 형성할 수 있다.
또한 이 기술로 배양된 뇌신경세포의 활동을 선택적, 일시적으로 빛 조사를 통해 억제할 수 있음을 실험을 통해 확인했다.
이 열 패턴 기술을 이용하면 신경세포의 전기적 활성을 열 발생 부분에만 일시적으로 억제할 수 있어 선택적으로 광열 신경자극을 줄 수 있다. 이를 통해 원하는 세포 영역만 구분해 활동을 억제시켜 환자에게 맞춤형 광열 신경자극 치료를 제공할 수 있다.
연구팀의 기술은 얇고 유연한 기판에도 적용 가능해 체내 이식용 뇌질환 치료 장치나 웨어러블 의료 장치에 응용 가능할 것으로 기대된다.
남 교수는 “원하는 형태의 열 모양을 손쉽게 어디든지 인쇄할 수 있다는 점에서 공학적으로 폭넓게 활용 가능하다”며 “바이오공학 분야에서 생체기능 조절을 위해 빛과 열을 이용한 다양한 인터페이스 제작에 적용할 수 있고 새로운 위조 방지 기술 등에도 적용 가능할 것이다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 중견연구자지원사업(도약연구)의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 기술을 통해 제작한 사례들
그림2. 잉크젯 프린팅을 이용한 광열 효과 패턴 방식 및 이를 이용한 뇌신경세포의 선택적 활동 조절 기술
2018.02.27
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강정구 교수, 수십 초 내 충전가능한 물 기반 저장소자 개발
우리 대학 EEWS대학원 강정구 교수 연구팀이 수십 초 내 급속충전이 가능한 물 기반의 융합에너지 저장소자를 개발했다.
이 기술은 그래핀 기반의 고분자 음극 및 나노 금속 산화물 양극 개발을 통한 높은 에너지 밀도를 가지며 급속 충전이 가능한 융합 에너지 저장소자로 향후 휴대용 전자기기에 적용 가능할 것으로 기대된다.
옥일우 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 에너지재료분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 에너지 머티리얼즈(Advanced Energy Materials)’ 1월 15일자에 게재됐다.
기존의 물 기반 에너지 저장장치는 낮은 구동전압과 음극재료의 부족으로 에너지 밀도가 낮고 급속 충전에 한계가 있었다.
에너지 저장장치는 두 전극에 의해 에너지 저장 용량이 정해지며 양극, 음극의 균형이 이뤄져야 고안정성을 갖는다. 일반적으로 두 전극은 전기적 특성에 차이를 보이고 이온 저장 과정이 다르기 때문에 불균형에 의한 낮은 용량 및 안정성을 보이곤 한다.
연구팀은 전극의 표면에서 빠른 속도로 에너지 교환을 이루게 하고 양극 사이의 에너지 손실을 최소화시킴으로써 고성능 에너지 저장장치를 구현하는 데 성공했다.
연구팀이 개발한 음극소재는 전도성 고분자 물질로 배터리, 슈퍼커패시터 전극 재료로 활용 가능하다. 그래핀 표면과 층 사이에서 그물 모양의 최적화된 외형으로 기존 음극소재에 비해 높은 에너지 저장용량을 갖는다.
양극소재는 나노크기 이하의 금속 산화물이 그래핀 표면에 분산된 외형을 이루고 원자와 이온이 일대일로 저장되는 형식이다.
두 전극을 기반으로 한 연구팀의 에너지 저장 소자는 고용량과 함께 높은 에너지 및 출력 밀도를 보이며 음극과 양극의 물리적 균형을 통해 매우 안정적인 충, 방전 결과를 보였다.
연구팀이 개발한 물 기반 융합에너지 저장소자는 기존의 물 기반 배터리에 비해 100배 이상으로 높은 최대 출력 밀도를 보이며 급속 충전이 가능하다. 또한 10만 번 이상의 높은 충, 방전 전류에서도 용량이 100퍼센트 유지되는 고 안정성을 보였다.
연구팀의 에너지 저장 소자는 USB 충전기나 소형태양전지 등의 저전력 충전 시스템을 통해서도 2~30초 내에 충전이 가능하다.
강 교수는 “친환경적인 이 기술은 제작이 쉽고 활용성이 뛰어나다. 특히 기존 기술 이상의 고용량, 고안정성은 물 기반 에너지 저장장치의 상용화에 기여할 것이다”며 “저전력 충전 시스템을 통해 급속 충전이 가능하기 때문에 휴대 가능한 전자 기기에 적용할 수 있을 것이다”고 말했다.
강원대학교 정형모 교수와 공동으로 진행한 이번 연구는 과학기술정보통신부 글로벌프론티어사업의 하이브리드인터페이스기반미래소재연구단(단장 김광호)의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 실험을 통해 구동된 저장소자 사진
그림2. 물 기반 융합 에너지 저장소자 모식도
그림3. 고분자 사슬 음극 및 금속 산화물 양극 표면 이미지
2018.02.20
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최성율, 박상희 교수, 전자기기용 저전력 멤리스터 집적회로 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최성율 교수와 신소재공학과 박상희 교수 공동 연구팀이 메모리와 레지스터의 합성어인 멤리스터(Memristor)를 이용해 저전력 비휘발성 로직-인-메모리 집적회로를 개발했다.
레지스터, 커패시터, 인덕터에 이어 4번째 전자 회로 소자인 멤리스터를 통한 기술로 새로운 컴퓨팅 아키텍처(하드웨어와 소프트웨어를 포함한 컴퓨터 시스템 전체 설계방식)를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
장병철, 남윤용 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 재료분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 1월 10일자 표지 논문으로 게재됐다.
4차 산업혁명 시대는 사물인터넷, 인공지능 등의 정보통신 기술 기반을 통해 발전되고 있으며 이는 사용자 친화적인 유연, 웨어러블 기기를 활용해 제공될 것으로 보여진다.
이러한 측면에서 저전력 배터리를 기반으로 한 소프트 전자기기의 개발에 대한 필요성이 커지고 있다.
하지만 기존 트랜지스터로 구성된 메모리와 로직회로 기반의 전자 시스템은 문턱전압 이하 수준의 트랜지스터 누설 전류(subthreshold leakage current)에 의한 대기전력 소모로 인해 휴대용 전자기기로의 응용에 한계가 있었다. 또한 기존 메모리와 프로세서가 분리돼 있어 데이터를 주고받는 과정에서 전력과 시간이 소모되는 문제점도 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 정보의 저장과 로직 연산 기능을 동시에 구현할 수 있는 로직-인-메모리 집적회로를 개발했다.
플라스틱 기판 위에 비휘발성의 고분자 소재를 이용한 멤리스터, 산화물 반도체 소재를 이용한 유연 쇼트키 다이오드 선택소자(Schottky Diode Selector)를 수직으로 집적해 선택소자와 멤리스터가 일대일로 짝을 이루는 1S-1M 집적소자 어레이를 구현했다.
연구팀은 기존의 아키텍처와는 달리 대기 전력을 거의 소모하지 않는 비휘발성 로직-인-메모리 집적회로를 구현해 새로운 컴퓨팅 아키텍처를 개발했다. 또한 어레이 상에서 소자 간에 흐르는 스니크(sneak) 전류라고 불리는 누설 전류 문제도 해결했다.
그 밖에도 연구팀의 기술은 병렬 컴퓨터 방식인 하나의 명령어로 여러 값을 동시에 계산하는 단일 명령 다중 데이터 처리(Single-Instruction Multiple-Data, SIMD)를 구현했다.
최 교수는 “멤리스터와 선택소자의 집적을 통해 유연한 로직-인-메모리 집적회로를 구현한 이번 연구는 유연성과 저전력성을 가진 메모리와 로직을 동시에 제공한다”며 “모바일 및 웨어러블 전자시스템의 혁신을 가져 올 수 있는 원천기술을 확보했다는 의의를 갖는다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 추진하는 글로벌프론티어사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 저널에 게재된 표지논문 사진
그림2 유연 멤리스티브 비휘발성 로직-인-메모리 회로와 소자 단면 고해상도 투과전자현미경 이미지
그림3. 비휘발성 메모리 소자 응용을 위한 인가전압에 따른 소자 성능 확인
그림4. 유연 1S-1M 집적 소자 어레이의 병렬 로직 연산
2018.02.13
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양찬호 교수, 전기적 위상 결함 제어기술 개발
〈 양 찬 호 교수, 김 광 은 박사과정 〉
우리 대학 물리학과 양찬호 교수 연구팀이 강유전체 나노구조에서 전기적인 위상 결함을 만들고 지울 수 있는 기술을 개발했다.
이 기술을 통해 전기적 위상 결함 기반의 저장 매체를 개발한다면 대용량의 정보를 안정적으로 저장할 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 포스텍 최시영 교수, 포항 가속기연구소 구태영 박사, 펜실베니아 주립대학 첸(Long-Qing Chen) 교수, 캘리포니아 대학 라메쉬 교수 등과 공동으로 수행됐다. 김광은 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 1월 26일자에 게재됐다.
위상학은 물체를 변형시켰을 때 물체가 가지는 성질에 대한 연구를 하는 학문으로, 원과 삼각형은 위상학적으로 동일한 물질이라고 할 수 있다.
2016년도 노벨 물리학상 발표 기자회견에서 노벨위원회는 위상학의 개념을 구멍이 한 개 뚫린 베이글 빵, 구멍이 없는 시나몬 빵, 유리컵 등에 비유했다. 시나몬 빵과 유리컵은 다르게 보이지만 구멍이 없다는 점만 따지면 위상학적으로 같은 물질이 된다. 하지만 구멍의 개수가 다른 베이글과 시나몬 빵은 위상학적으로 다른 물질이 되는 식이다.
즉 물질에서 위상학적이라 함은 연속적인 변형으로는 그 특성을 변화시킬 수 없는 절대적인 보존량을 말한다. 이러한 위상학적 특징을 이용해 정보저장 매체를 만들면 외부의 자극으로부터 보존되며 사용자의 의도대로 쓰고 지울 수 있는 이상적인 비휘발성 메모리를 제작할 수 있다.
강유전체와 달리 강자성체(자기적 균형이 깨진 상태, 외부 자기장을 제거해도 자기장이 그대로 남아있음)의 경우는 소용돌이 형태의 위상학적 결함 구조가 이미 구현됐다.
반면 외부 전기장 없이도 스스로 분극을 갖는 강유전체는 자성체에 비해 위상학적 결함 구조를 더 작은 크기로 안정시키고 더 적은 에너지를 이용해 조절할 수 있다는 장점이 있음에도 불구하고 초보적인 연구 단계에 머물러 있었다. 실험적으로 위상학적 결함 구조를 어떻게 안정화시키며 어떠한 방식으로 조절할 것인지에 대한 연구가 부족했기 때문이다.
연구팀은 문제 해결을 위해 강유전체 나노구조에서 비균일한 변형을 줘 위상학적 결함 구조를 안정시키는 데 성공했다. 연구팀은 강유전체 나노접시(ferroelectric nanoplate) 구조를 특정 기판 위에 제작해 접시의 바닥면에는 강한 압축 변형을 주는 동시에 옆면과 윗면은 변형에서 자유로운 구조를 만들었다.
이러한 구조는 방사형으로 압축변형 완화(Compressive strain relaxation)가 일어나 격자의 변형이 오히려 강유전체의 소용돌이 구조를 안정화시키게 된다. 연구팀은 이번 연구가 고밀도, 고효율, 고안정성을 갖춘 위상학적 결함기반 강유전 메모리에 핵심적인 원리를 제시했다고 말했다.
양 교수는 “강유전체는 부도체이지만 위상학적 강유전 준입자가 국소적으로 전자 전도성을 수반할 수 있어 새로운 양자소자 연구로 확대될 수 있을 것이다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 창의연구지원사업, 선도연구센터지원사업, 글로벌프론티어사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 전기적 위상 결함 개수를 조절하여 만든 5가지의 다른 위상 구조
2018.02.08
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