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바이오및뇌공학과 김진우 학사과정, 국제 학술지 표지 논문 게재
우리 대학 바이오및뇌공학과 백세범 교수 연구팀에 소속된 대학생(학사과정)의 연구논문이 뇌신경과학 분야 저명 국제학술지에 게재됐음은 물론 해당 저널의 표지 논문으로 선정돼 화제가 되고 있다.
바이오및뇌공학과 4학년에 재학 중인 김진우 학생(22세)이 백세범 교수의 지도하에 수행한 학부생 개별연구 프로젝트에서 두뇌의 *시각 피질에서 관측되는 주요 신경망 연결 구조 중 하나인 '장거리 수평 연결(Long-range horizontal connection)'이 두뇌 발생 초기에 형성되는 원리를 규명한 연구결과가 뇌신경과학 분야 '저널 오브 뉴로사이언스'의 표지 논문으로 선정됐다.
☞ 시각 피질(Visual Cortex): 두뇌에서 시각 정보처리를 담당하는 영역. 망막 신경망 영역을 통해 입력받은 외부 공간에 대한 시각 정보를 처리하여 인지 과정을 구현하는 기능성 신경망 구조로 이루어져 있다.
연구팀은 이번 연구를 통해 어린 포유류 동물이 눈을 뜨기 전, 시각적인 학습이 전혀 이뤄지지 않은 상태, 즉 두뇌 발생 초기 상태에서 *망막 내 신경세포들의 자발적인 활동으로부터 발생하는 '*망막 파동'이 두뇌 시각 피질의 신경세포들을 특정한 공간적 패턴으로 자극하고, 이를 통해 시각 정보 처리에서 중요한 역할을 담당하는 '장거리 수평 연결'을 형성한다는 사실을 밝혀냈다.
☞ 망막(Retina): 눈의 안쪽을 둘러싸고 있는 신경세포의 얇은 층으로, 시각 시스템에서 외부 시각 정보가 신경세포 신호로 처음 변환되는 영역
☞ 망막 파동(Retinal Wave): 포유류의 초기 발달과정의 망막에서 나타나는, 신경절 세포들이 차례대로 발화하며 파도와 같은 파형으로 활동패턴이 확산하는 현상
김진우 학생과 송민 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 뇌신경과학 분야의 대표 국제학술지인 '저널 오브 뉴로사이언스 (Journal of Neuroscience)' 19일 字에 게재되는 한편 해당 호 표지 논문으로 선정됐다. (논문명: Spontaneous retinal waves generate long-range horizontal connectivity in visual cortex)
포유류의 시각 피질에서는 신경세포들이 외부 시각 자극의 특정 요소에만 선택적으로 반응하는 신경 선택성(neural tuning)을 보이는데, 비슷한 신경 선택성을 가지는 세포들은 공간적으로 멀리 떨어져 있어도 '장거리 수평 연결'이라는 특별한 상호 연결망 회로로 이어져 있다. 이처럼 특이한 신경망 연결 구조는 포유류의 시각 인지기능에 중요한 역할을 하는 것으로 생각돼왔지만, 이러한 회로가 뇌의 발생 초기 단계에서 외부 시각 정보에 의한 자극 없이 어떻게 자발적으로 발생하는지는 아직까진 명확히 알려진 바가 없었다.
백 교수 연구팀은 망막 내 신경망 구조를 모델화하고, 이를 통해 망막 파동의 패턴이 시각 피질 내 구조 형성에 미치는 영향을 시뮬레이션했다. 그 결과, 연구팀은 망막의 신경절에서 자발적으로 발생하는 망막 파동이 시각 피질로 전달되는 과정에서 형성되는 선택적 활동 패턴이 시각 피질 내의 장거리 연결 구조를 형성함을 밝혀냈고, 이 모델을 기반으로 동물실험에서 관측되는 초기 시각 피질의 특징적인 신경 활동 패턴을 재현하는 데 성공했다.
이 연구를 통해 연구팀은 동물실험에서 관측된 시각 피질의 장거리 수평 연결이 형성되는 과정과 주요 인자들을 정확히 확인했다. 이 결과를 기반으로 연구팀은 뇌 피질 내에서의 활동 패턴이 피질 구조를 결정한다는 기존 모델의 오류를 지적하는 한편, 망막에서 전달된 활동 패턴이 시각 피질의 구조를 형성하는 데 결정적인 영향을 끼친다는 새로운 발생 모델을 제시했다.
백세범 교수는 "외부의 정보를 학습할 수 없는 감각 신경망의 발생 초기 단계에서, 감각기관 말단의 신경 활동 패턴이 뇌 신경망의 주요 구조 형성에 결정적으로 기여한다는 새로운 뇌 구조 발생 모델을 제시한 연구라는 점에서 의미가 크다ˮ고 설명했다.
김진우 학생은 "이번 연구는 뇌가 외부 세계에 대한 감각 정보를 처음으로 경험하기 이전에 어떻게 비 지도적으로 학습을 하는지에 대해, 알려진 실험 데이터에 기반한 명확한 이론적 설명을 제공한다는 점에서 흥미롭다ˮ고 말했다. 그는 이어 "이와 같은 방향의 연구가 향후 데이터 학습에 의존하지 않는 새로운 형태의 인공신경망 연구에도 큰 도움이 될 것으로 기대가 된다ˮ고 덧붙였다.
이번 연구는 한국연구재단의 이공분야기초연구사업 및 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.08.23
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코로나19 해외유입 확진자 수 예측 기술 개발
최근 전 세계적으로 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 확진자 수가 2,000만 명을 넘어선 가운데 최근 국내에서도 코로나19 확진자 수가 급증해 2차 대유행 조짐을 보이면서 정부는 8월 23일부터 전국 대상으로 사회적 거리두기 단계를 2단계로 격상해 시행 중이다.
중앙재난안전대책본부(중대본)에 따르면 국내 코로나 누적 확진자 수는 8월 23일 오전 0시 기준으로 총 1만7,399명이다. 이 중 해외유입 감염자 수는 2,716명(8월 22일 오전 0시 기준)으로 전체 확진자의 약 16%를 차지한다. 대륙별로 보면 아시아(중국 외), 미주, 유럽, 아프리카 순이다. 지난 14일 이후 국내 지역 발생 신규확진자 수가 급증하고 있지만 향후 해외유입 확진자 수의 확산추세 또한 결코 장담할 수 없는 상황이다.
이런 가운데 우리 연구진이 해외유입 확진자 수를 예측할 수 있는 관련 기술을 개발했다. 우리 대학 산업및시스템공학과 이재길 교수 연구팀이 코로나19 해외유입 확진자 수를 예측하는 빅데이터‧인공지능(AI) 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.
이재길 교수 연구팀이 개발한 이 기술은 해외 각국의 확진자 수와 사망자 수, 해외 각국에서의 코로나19 관련 키워드 검색빈도와 한국으로의 일일 항공편 수, 그리고 해외 각국에서 한국으로의 로밍 고객 입국자 수 등 빅 데이터에 인공지능(AI) 기술을 적용해 향후 2주간의 해외유입 확진자 수를 예측한다.
코로나19 확진자 수가 급증할수록 해외유입에 의한 지역사회 확산의 위험성도 항상 뒤따르기 마련이다. 이에 따라 이재길 교수 연구팀이 개발한 정확한 해외유입 확진자 수 예측기술은 방역 시설 및 격리 시설 확충, 고위험 국가 입국자 관리 정책 등에 폭넓게 응용 및 적용될 수 있을 것으로 기대가 크다.
우리 대학 지식서비스공학대학원에 재학 중인 김민석 박사과정 학생이 제1 저자로, 강준혁, 김도영, 송환준, 민향숙, 남영은, 박동민 학생이 제2~제7 저자로 각각 참여한 이번 연구는 최고권위 국제 학술대회 'ACM KDD 2020'의 'AI for COVID-19' 세션에서 오는 24일 발표된다. (논문명 : Hi-COVIDNet: Deep Learning Approach to Predict Inbound COVID-19 Patients and Case Study in South Korea)
해외유입 확진자 수는 다양한 요인에 의해서 영향을 받는다. 일반적으로 해외 각국에서의 코로나19 위험도와 비례하며, 해외 각국에서 한국으로의 입국자 수와도 비례한다. 그러나 코로나19 위험도와 입국자 수를 실시간으로 알아내기에는 많은 제약이 따르므로 연구진은 쉽게 구할 수 있는 종류의 빅데이터를 기반으로 하는 인공지능(AI) 모델을 구축하는 데 성공했다.
연구진은 기본적으로 해외 각국의 코로나19 위험도를 산출할 때, 보고된 확진자 수와 사망자 수를 활용했다. 그러나 이러한 수치는 진단검사 수에 좌우되기 때문에 코로나19 관련 키워드 검색빈도를 같이 입력 데이터로 활용해 해당 국가의 코로나19 위험도를 실시간으로 산출했다.
이와 함께 실시간 입국자 수는 기밀정보로서 외부에 공개되지 않기 때문에 매일 제공되는 한국에 도착하는 항공편수와 로밍 고객 입국자 수를 통해 이를 유추해냈다. 로밍 고객 입국자 수 데이터는 KT로부터 제공 받았지만 KT 고객 입국자만을 포함한다는 한계를 일일 항공편수를 함께 고려함으로써 이 문제를 해소했다.
이밖에 해외유입 확진자 수 예측을 위해서는 국가 간의 지리적 연관성도 매우 중요하게 고려해야 한다. 어느 특정 국가의 코로나19 발병이 이웃 국가로 더 쉽게 전파되며, 국가 간의 교류도 거리에 따라 영향을 받기 때문이다. 연구팀은 이러한 문제해결을 위해 지리적 연관성을 학습하도록 국가-대륙으로 구성되는 지리적 계층구조에 따라 우선 각 대륙으로부터의 해외유입 확진자 수를 정확히 예측함으로써 궁극적으로 전체 해외유입 확진자 수를 정확히 예측하도록 하는 인공지능(AI) 모델을 설계했다. 연구팀은 이 인공지능 모델을 'Hi-COVIDNet'라고 이름 붙였다.
이후 연구팀은 약 한 달 반에 걸친 단기간의 훈련 데이터만으로 생성된 `Hi-COVIDNet'을 통해 향후 2주 동안의 해외유입 확진자 수를 예측한 결과, 이 모델이 기존의 시계열 데이터기반의 예측 기계학습이나 딥러닝 기반의 모델과 비교했을 때 최대 35% 더 높은 정확성을 지니고 있음을 확인했다.
제1 저자인 김민석 박사과정 학생은 "이번 연구는 최신 AI 기술을 코로나19 방역에 적용할 수 있음을 보여준 사례ˮ 라면서 "K-방역의 위상을 높이는데 기여할 것으로 기대한다ˮ 고 밝혔다.
이번 연구는 KAIST 글로벌전략연구소(소장 김정호)의 코로나19 AI 태스크포스팀의 지원을 받았고, KT(담당 변형균 상무)와 과학기술정보통신부(담당 김수정 서기관)의 '코로나19 확산예측 연구 얼라이언스'를 통해 로밍 데이터 세트를 지원받아 이뤄졌다.
2020.08.23
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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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SSD보다 더 빠른 차세대 저장장치 만드는 기술 개발
데이터(DB)의 초고속·대용량 처리에 적합한 정보저장장치인 기존의 *NVMe 컨트롤러를 차세대 메모리 개발에 적합하도록 초당 입출력 처리 능력 등 각종 기능적 측면에서 성능을 대폭 향상시킨 차세대 NVMe 컨트롤러 관련 기술이 우리 연구진에 의해 세계 최초로 개발됐다. 연구진은 이와 함께 이 기술을 국내·외 대학과 연구소에 무상으로 공개함으로써 관련 연구비용을 대폭 절감할 수 있게 했다.
☞ NVMe(Non Volatile Memory express): 비휘발성 메모리 익스프레스. PCI 익스프레스(PCIe) 인터페이스를 기반으로 한 저장장치를 위한 통신 규격(프로토콜)이다. SATA 인터페이스 대비 최대 6배 이상의 속도를 낼 수 있어 초고속, 대용량 데이터 처리에 적합하다.
전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)이 *SSD의 데이터 병렬 입출력 처리를 순수 하드웨어로 구현한 차세대 NVMe 컨트롤러 'OpenExpress'를 개발하는 데 성공했다고 4일 밝혔다.
☞ SSD(Solid State Drive): 자기디스크를 이용하는 데이터 저장장치인 하드디스크(HDD)와는 달리 반도체를 이용해 데이터를 저장하는 장치로서 빠른 속도로 데이터의 읽기와 쓰기가 가능하다. 발열과 소음도 적으며, 소형화‧경량화할 수 있는 장점이 있으나, 비싼 가격이 단점으로 꼽힌다.
정 교수의 관련 논문(논문명: OpenExpress: Fully Hardware Automated Open Research Framework for Future Fast NVMe Devices)은 지난달 18일 열린 시스템 분야 최우수 학술대회인 'The USENIX Annual Technical Conference (ATC), 2020'에서 발표됐는데 아시아권 단일저자가 작성한 논문이 USENIX ATC 학술대회에 채택된 것은 해당 학술대회가 시작된 1993년 이후 27년 만에 처음이다.
빠른 입출력 장치에 특화된 NVMe 인터페이스 기술은 하드디스크(HDD)용으로 설계된 기존의 SATA(Serial ATA) 규격이 SSD에서 제대로 성능을 발휘하지 못하자 이를 대체하기 위해 개발됐다. NVMe는 SSD 성능을 최대한 활용할 수 있도록 개발된 초고속 데이터 전송규격으로 자리를 잡았으며 현재 다양한 플래시 기반 저장장치에 적용되고 있다. NVMe는 또 학계와 산업계에서 차세대 메모리를 기반으로 한 시스템 장치 구성을 위해 계속 연구되고 있다.
전 세계 ICT 분야의 주요 기업들은 NVMe를 사용하는 데 필요한 하드웨어 NVMe 컨트롤러 관련 지식 재산권(IP) 확보를 위해 막대한 비용을 투자해 독자적인 개발에 나서고 있다. 하지만 해당 IP는 외부에 공개가 되지 않아 대학이나 연구소 등에서 이를 연구목적으로 사용하기에는 어려움이 많다. 미국 실리콘밸리에 있는 소수의 벤처기업이 자체적으로 개발한 IP를 일부 제공하지만 한 달에 약 4천만 원의 이용료를 내야 한다. 또 IP 수정을 위한 단일 사용 소스 코드를 받기 위해서는 복사본 당 약 1억 원을 지급해야 하는 등 막대한 비용지출이 필요하다.
이러한 문제해결을 위해 정명수 교수 연구팀은 자유롭게 수정이 가능한 하드웨어 NVMe 컨트롤러 지식 재산권(IP)인 `OpenExpress'를 개발하고 이를 무상으로 공개했다. 이 공개용 컨트롤러는 수십 개 이상의 하드웨어 기본 IP들과 여러 핵심 NVMe IP 코어로 구성돼 있다. 정 교수팀은 실제 성능평가를 위해 OpenExpress를 이용한 NVMe 하드웨어 컨트롤러를 프로토타입(시제품)으로 제작하고, OpenExpress에서 제공되는 모든 로직은 높은 주파수에서 동작하도록 설계했다.
'OpenExpress'를 이용해 개발한 FPGA 스토리지 카드 시제품은 최대 7GB/s의 대역폭을 지원한다. 따라서 초고속 차세대 메모리 등의 연구에 적합하며, 다양한 스토리지 서버 작업 부하를 비교 테스트에서도 인텔의 새로운 고성능 저장장치인 옵테인 SSD(Optane SSD)보다 76% 높은 대역폭과 68% 낮은 입출력 지연시간을 보였다. 사용자의 필요에 따라 실리콘 장치 합성을 하게 되면 훨씬 더 높은 성능을 도출할 수 있을 것으로 예상된다.
정 교수팀이 개발한 이 컨트롤러는 비영리를 목적으로 하는 대학 및 연구소들이라면 `OpenExpress' 공개 소스 규약 내에서 자유로운 사용과 함께 수정사용도 가능해서 차세대 메모리를 수용하는 NVMe의 컨트롤러와 소프트웨어 스택에 관한 연구에 적합하다.
정명수 교수는 "이번 연구성과를 공개했기 때문에 기존 SSD 기술을 이끄는 몇몇 세계 최고 기업들만이 갖고 있던 컨트롤러를 대학과 연구소에서도 이젠 무상 사용이 가능하다ˮ면서 "초고속 차세대 메모리 등 저장장치 시스템의 연구를 위한 초석을 다졌다는 점에서 의미가 있다ˮ고 강조했다.
한편 이번 연구는 차세대 메모리 개발 및 공급업체인 '멤레이(MemRay)'의 지원을 받아 진행됐으며 해당 연구에 대한 자세한 내용은 웹사이트(http://camelab.org)에서 확인할 수 있다.
2020.08.04
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딥러닝 기반 실시간 기침 인식 카메라 개발
우리 대학 기계공학과 박용화 교수 연구팀이 ㈜에스엠 인스트루먼트와 공동으로 실시간으로 기침 소리를 인식하고 기침하는 사람의 위치를 이미지로 표시해주는 '기침 인식 카메라'를 개발했다고 3일 밝혔다.
작년 말부터 시작된 세계적 유행성 전염병인 코로나19가 최근 미국·중국·유럽 등 세계 각국에서 재확산되는 추세로 접어들면서 비접촉방식으로 전염병을 감지하는 기술에 대한 수요가 증가하고 있다.
코로나19의 대표적인 증상이 발열과 기침인데, 현재 발열은 열화상 카메라를 이용해 직접 접촉을 하지 않고도 체온을 쉽게 판별할 수 있다. 문제는 비접촉방식으로는 기침하는 사람의 증상을 쉽사리 파악하기 어렵다는 점이다. 박 교수 연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 기침 소리를 실시간으로 인식하는 딥러닝 기반의 기침 인식 모델을 개발했다. 또한 열화상 카메라와 같은 원리로 기침 소리와 기침하는 사람의 시각화를 위해 기침 인식 모델을 음향 카메라에 적용, 기침 소리와 기침하는 사람의 위치, 심지어 기침 횟수까지를 실시간으로 추적하고 기록이 가능한 '기침 인식 카메라'를 개발했다.
연구팀은 기침 인식 카메라가 사람이 밀집한 공공장소에서 전염병의 유행을 감지하거나 병원에서 환자의 상태를 상시 모니터링 가능한 의료용 장비로 활용될 것으로 기대하고 있다.
연구팀은 기침 인식 모델 개발을 위해 *합성 곱 신경망(convolutional neural network, CNN)을 기반으로 *지도학습(supervised learning)을 적용했다. 1초 길이 음향신호의 특징(feature)을 입력 신호로 받아, 1(기침) 또는 0(그 외)의 2진 신호를 출력하고 학습률의 최적화를 위해 일정 기간 학습률이 정체되면 학습률 값을 낮추도록 설정했다.
이어서 기침 인식 모델의 훈련 및 평가를 위해 구글과 유튜브 등에서 연구용으로 활발히 사용 중인 공개 음성데이터 세트인 `오디오세트(Audioset)'를 비롯해 `디맨드(DEMAND)'와 `이티에스아이(ETSI)', `티미트(TIMIT)' 등에서 데이터 세트를 수집했다. 이 중 `오디오세트'는 훈련 및 평가 데이터 세트 구성을 위해 사용했고 다른 데이터 세트의 경우 기침 인식 모델이 다양한 배경 소음을 학습할 수 있도록 데이터 증강(data augmentation)을 위한 배경 소음으로 사용했다.
☞ 합성 곱 신경망(convolutional neural network): 시각적 이미지를 분석하는 데 사용되는 인공신경망(생물학의 신경망에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘)의 한 종류
☞ 지도학습(Supervised Learning): 훈련 데이터(Training Data)로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습(Machine Learning)의 한 방법
데이터 증강을 위해 배경 소음을 15%~75%의 비율로 `오디오세트'에 섞은 후, 다양한 거리에 적응할 수 있게 음량을 0.25~1.0배로 조정했다. 훈련 및 평가 데이터 세트는 증강된 데이터 세트를 9:1 비율로 나눠 구성했으며, 시험 데이터 세트는 따로 사무실에서 녹음한 것을 사용했다.
모델 최적화를 위해서는 '스펙트로그램(spectrogram)' 등 5개의 음향 특징과 7개의 최적화 기기(optimizer)를 사용해 학습을 진행하고 시험 데이터 세트의 정확도를 측정, 성능을 확인한 결과 87.4%의 시험 정확도를 얻을 수 있었다.
연구팀은 이어 학습된 기침 인식 모델을 소리를 수집하는 마이크로폰 어레이와 카메라 모듈로 구성되는 음향 카메라에 적용했다. 그 결과 수집된 데이터는 음원의 위치를 계산하는 빔 형성 과정을 거쳐 기침 인식 모델이 기침 소리로 인식할 경우 기침 소리가 난 위치에 기침 소리임을 나타내는 등고선과 라벨이 각각 표시된다.
박 교수팀은 마지막 단계로 기침 인식 카메라의 예비 테스트를 진행한 결과, 여러 잡음 환경에서도 기침 소리와 그 이외의 소리로 구분이 가능하며 기침하는 사람과 그 사람의 위치, 횟수 등을 실시간으로 추적해 현장에서의 적용 가능성을 확인했다. 이들은 추후 병원 등 실사용 환경에서 추가 학습이 이뤄진다면 정확도는 87.4%보다 더 높아질 것으로 기대하고 있다.
박용화 교수는 "코로나19가 지속적으로 전파되고 있는 상황에서 공공장소와 다수 밀집 시설에 기침 인식 카메라를 활용하면 전염병의 방역 및 조기 감지에 큰 도움이 될 것ˮ이라고 말했다. 박 교수는 이어 "특히 병실에 적용하면 환자의 상태를 24시간 기록해 치료에 활용할 수 있기 때문에 의료진의 수고를 줄이고 환자 상태를 더 정밀하게 파악할 수 있을 것ˮ 이라고 강조했다.
한편, 이번 연구는 에너지기술평가원(산업통상자원부)의 지원을 받아 수행됐다.
2020.08.03
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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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아동용 웨어러블 기기에 소리를 입혀 상상을 더하다
우리 대학 산업디자인학과 이우훈 교수 연구팀이 웨어러블 기기에 소리증강 기술을 접목해 아동의 놀이경험을 대폭 향상시킨 아동용 팔찌형 웨어러블 기기를 개발했다.
이 교수 연구팀이 개발한 웨어러블 기기는 아이들이 소리를 탐색하고, 선택하며, 발생시키는 한편 여러 기기 간에 소리를 교환하고 놀이에 소리를 활용할 수 있는 이른바 `사운드웨어(SoundWear)'라고 이름 붙인 팔찌 형태의 웨어러블 기기다. 이 기기는 아이들이 소리를 자유롭게 해석해 마음껏 상상을 펼칠 수 있게 놀이에 소리증강 기술을 적용했다. 이에 따라 기존 모바일 스크린 기반의 시각증강 기술보다 더 창의적이고 탐색적인 방향으로 아이들의 놀이 및 교육을 이끄는 데 활용될 것으로 기대된다.
산업디자인학과 홍지우 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 이달 6일 열린 국제학술대회 `ACM DIS (Designing Interactive Systems) 2020'에서 발표됐는데 우수논문상인 어너러블 멘션(Honorable Mention)을 수상했다.(논문명 : SoundWear: Effect of Non-speech Sound Augmentation on the Outdoor Play Experience of Children).
최근 디지털 기술은 아이들이 모바일 기기·컴퓨터·스마트 장난감 등의 새로운 기기상에서 더욱 다 감각적이고 쌍방향적인 놀이를 할 수 있도록
개발되는 추세로 아동들의 유희적인 경험에 새로운 지평을 열고 있다. 그러나 디지털 기술은 아이들로 하여금 놀이 시간의 대부분을 지나치게 영상 시청과 게임 등에 몰입도를 배가시키고 있어 기존 놀이에서 얻을 수 있던 가치들을 없애고 있다는 우려가 대두되고 있다.
그동안 자유로운 야외놀이를 위한 디지털 기술로 활용돼온 모바일 스크린 기반의 시각증강 기술조차도 친구들과의 놀이 주제에 대한 논의와 발전보다는 스크린으로의 몰입을 유도함으로써 상상력 증진과 사회성 발달 등을 지원하는 데에는 한계가 존재한다고 지적돼 온 게 사실이다.
따라서 아이들이 기존 놀이에서처럼 신체활동을 비롯해 사회적 상호작용, 상상력 등을 주도적으로 발휘하도록 돕되 디지털 기술의 장점을 효과적으로 활용하는 방향으로의 접근이 필요하다는 주장이 제기돼 왔다.
이 교수 연구팀은 이를 위해 추상적이고 전방향적인 특성으로 상상을 북돋고 사회적 인식을 높여 창의적 사회적인 놀이경험 제공에 효과적일 수 있는 소리증강 기술을 활용한 웨어러블 기기인 `사운드웨어'를 고안했다.
`사운드웨어'는 일상소리(Everyday sound) 및 악기 소리(Instrumental sound) 등으로 구성된 비음성 소리(Non-speech sound)를 주요 소리증강의 자료로 활용했다. 이를 통해 기기를 착용한 아이들은 직접 물리적인 팔레트 상에 마련된 다수의 소리 유닛들에 기기를 올려 소리를 탐색하며, 원하는 소리를 선택할 수 있고 팔을 흔들어 소리를 내면서 또 여러 기기 간에 소리를 교환할 수 있다.
연구팀 관계자는 아이들을 대상으로 한 실험결과, 일상소리는 아이들이 사물과 상황에 대한 적극적인 상상을 통해 기존 소리가 없는 야외놀이와는 차별화되는 놀이 행동을 보였으며 악기 소리는 아이들이 소리증강의 특성에 집중해 이를 새로운 놀이 요소로 활용하는 것을 확인할 수 있었다고 설명했다.
이 관계자는 또 직접 소리증강을 탐색하고 선택하고 발생시키도록 하는 디자인을 통해 아이들이 성취감과 소리에 대한 소유감을 느끼고 이를 보상으로 삼아 물리적·사회적으로 적극적인 놀이 활동을 수행하는 것을 확인했다고 덧붙였다.
제1 저자인 홍지우 박사과정 학생은 "아이들이 주도적으로 소리증강을 야외놀이에 접목하면서 자신들만의 놀이를 만들기 위해 탐색하고 상상하고 소통하는 모습을 보였다ˮ면서 "그동안 긍정과 부정 즉, 양면적 시각이 존재해왔던 디지털 기술이 적절한 디자인에 따라서도 아이들의 창의적·사회적 놀이경험을 위해 충분히 활용될 수 있음을 의미하는 결과ˮ라고 설명했다.
이우훈 교수도 "아동용 놀이 용품과 각종 기기를 제작하는 엔지니어와 디자이너뿐 아니라 아이들에게 디지털 기술을 어떻게 제공하고 활용해야 하는지 궁금하게 여겼던 부모와 교육자에게도 흥미로운 정보이자 이에 관해 본격적인 논의의 필요성을 제기한 연구ˮ라고 이번 연구의 의미를 강조했다.
이번 연구는 한국연구재단 인문사회 분야 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.07.30
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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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전자 신호의 오차를 1경분의 1초 수준으로 제어하는 기술 개발
우리 대학 기계공학과 김정원 교수 연구팀이 초고속 펄스 레이저를 이용하여 전자 신호의 시간 오차를 1경분의 1초(100아토초=10-16초) 이하 수준까지 측정하고 제어하는 기술을 개발했다. 이 기술을 이용하면 매우 정밀한 시간 성능이 요구되는 차세대 데이터 변환기와 초고속 통신 및 집적회로의 성능을 획기적으로 높일 수 있을 것으로 기대된다.
현민지 박사과정 학생이 제1 저자로 참여하고 고려대학교 전자및정보공학과 정하연 교수팀과 공동연구로 수행된 이번 연구는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 7월 22일자에 게재됐다. (논문명: Attosecond electronic timing with rising edges of photocurrent pulses)
초고속 펄스 레이저를 이용하면 기존의 기술들로 달성하기 어려웠던 시간 안정도를 얻을 수 있으며, 지난 십여년간 이러한 레이저로부터 하나의 마이크로파 주파수 성분을 걸러내어 낮은 위상잡음의 사인파 형태 전자 신호를 발생하는 연구가 세계적으로 활발하게 이루어졌다.
하지만 많은 디지털 및 정보통신 시스템들은 사인파가 아닌 펄스나 사각파 형태의 클럭 신호를 사용하는 경우가 많으며, 아직까지 초고속 레이저로부터 펄스 혹은 사각파 형태의 전자 클럭 신호를 생성하여 그 잡음 특성을 측정한 연구는 존재하지 않았다.
연구팀은 독자적으로 개발한 시간 오차 측정기술을 이용하여 초고속 레이저로부터 생성한 전류 펄스 신호의 시간 오차를 50아토초 분해능으로 측정할 수 있었다. 이를 통하여 전류 펄스의 상승에지(rising edge)에서의 시간 오차가 100아토초 수준으로 매우 작을 수 있음을 세계 최초로 규명했다.
연구팀은 또한 이러한 시간 오차가 광신호의 진폭 잡음이 시간 영역에서의 잡음으로 변환되는 과정에 의하여 제한된다는 것을 밝혔으며, 광신호의 진폭 잡음을 제어함으로써 전류펄스의 상승에지에서의 시간 오차를 64아토초 수준까지 제어할 수 있었다.
최근 전자 시스템과 데이터 속도가 급격하게 빨라짐에 따라 펄스나 사각파 형태의 전자 클럭 신호의 시간 오차를 줄이는 것이 매우 중요해지고 있으며, 고속 데이터 전송 및 데이터변환, 고속 칩간통신, 5G 통신 등에서는 이미 수십 펨토초(펨토초=10-15초, 1000조분이 1초) 수준의 시간 오차를 요구하고 있다. 이번 연구 결과는 초고속 레이저를 이용하면 이러한 최근의 요구보다도 훨씬 우수한 펨토초 이하의 100아토초(1경분의 1초) 수준까지도 전자 클럭 신호의 시간 오차를 제어할 수 있음을 의미한다. 따라서 이번 연구 결과를 이용하면 향후 초고속 레이저의 ICT 분야에서의 활용이 보다 본격화될 수 있을 것으로 기대된다.
김 교수는 “이미 이번 논문의 후속 결과로서 매우 작은 시간 오차를 가지는 광전류 펄스를 이용하여 전자칩에 클럭 신호를 주입하고 동작시키는 데에도 성공했다”고 밝히며, “초고속 레이저를 이용한 다양한 고성능 ICT 분야에서의 응용을 계속 연구할 계획”이라고 말했다.
이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
2020.07.24
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청량음료가 치아 건강에 해롭다는 사실을 과학적으로 뒷받침하다
우리 연구진이 여름철 자주 찾는 청량음료가 치아 건강에 해롭다는 사실을 과학적으로 뒷받침하는 논문을 발표했다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 청량음료가 치아에 미치는 기계적 특성, 즉 거칠기(roughness)와 탄성 계수(elastic modulus) 변화를 원자간력 현미경(AFM, Atomic Force Microscopy)으로 관측하고 이를 영상화하는 데 성공했다고 21일 밝혔다.
☞ 원자간력 현미경(AFM): 대표적인 주사형 프로브 현미경(SPM, Scanning Probe Microscope, SPM)의 하나로, 캔틸레버(cantilever) 끝에 설치돼있는 뾰족한 프로브와 시료 표면 간에 작용하는 원자간력을 이용해 시료 표면의 삼차원 상을 얻는 장치
☞ 거칠기: 재질 표면에 나 있는 규칙 또는 불규칙한 요철의 정도
☞ 탄성 계수: 인장력 또는 압축력에 대한 재료의 저항 정도
원자간력 현미경은 나노미터(nm, 100만분의 1 밀리미터) 수준의 탐침으로 재료의 표면을 스캔해 표면형태나 상태를 관측하는 장비로 주로 활용된다. 이 현미경은 또 탐침을 이용해 물질 표면에 힘을 가해 변형되는 정도 등 여러 기계적인 특성(거칠기, 탄성 계수 등)에 대한 측정이 가능하다.
최근 인구의 고령화에 따라 사람들의 건강에 관한 관심이 다방면으로 급증하고 있다. 그중 치아는 치료 비용도 비싸고, 손상됐을 때 복구하기가 쉽지 않다. 또 제대로 치료가 되지 않으면 다른 질환의 발병률도 높여 삶의 질을 크게 떨어뜨린다. 이 때문에 치아에 관한 관심이 날로 증가하는 추세며 치아 건강을 위한 다양한 의료 기술의 개발과 건강한 치아를 유지하기 위한 예방법들도 많이 소개되고 있다.
치아는 다양한 구조로 이뤄져 있는데, 이중 가장 바깥쪽에 있는 곳을 치아 법랑질(에나멜, enamel)이라고 한다. 법랑질은 치아의 구성분 중에서 가장 단단해 음식을 씹을 때 치아의 손상을 방지하고, 외부 환경으로부터 치아를 보호하는 역할을 한다. 하지만 치아 법랑질이 손상되면 보호막 역할을 할 수 없어 일반적인 음식을 먹을 때에도 극심한 통증을 유발하게 된다. 따라서 치아 법랑질의 손상을 예방할 방법뿐만 아니라 손상 원인 및 손상 과정을 규명하는 연구가 필요하다.
홍승범 교수 연구팀은 치아 법랑질이 청량음료에 노출됐을 때, 노출된 시간에 따라서 치아 법랑질 표면이 받는 영향을 원자간력 현미경의 다양한 기능을 활용해 분석했다. 청량음료는 현대 사회에서 빼놓을 수 없는 기호 식품이며, 연령대와 성별을 가리지 않고 많이 소비되고 있다. 홍 교수팀은 이번 연구에서 주변에서 손쉽게 구할 수 있는 콜라·사이다·오렌지주스 등 3종의 청량음료를 사용했다. 3종의 청량음료에 치아를 각각 담갔다가 꺼내서 부식된 정도를 나타내는 표면의 거칠기와 재료(물질)에 힘을 가했을 때 변형된 정도를 나타내는 탄성 계수의 변화를 시간대별로 측정했다.
연구팀은 우선 청량음료에 노출된 치아 법랑질을 노출된 시간별로 초기 상태부터 10분까지 거칠기의 변화와 5분까지의 탄성 계수 변화를 측정했다. 치아 법랑질의 표면 거칠기는 청량음료에 노출된 시간이 10분이 됐을 때, 초깃값보다 약 5배 정도 거칠어졌고 탄성 계수는 노출된 지 5분 동안 약 5배 정도나 떨어지는 결과를 얻었다.
연구팀은 특히 원자간력 현미경으로 영상화한 사진을 통해 치아 법랑질의 부식 과정을 분석했는데 흠집이 있는 치아의 경우 부식속도가 훨씬 빠르게 진행된다는 사실도 확인했다. 치아 법랑질의 부식 정도와 청량음료에 노출된 시간이 상호 밀접한 관계가 있음을 밝힌 이번 연구 결과는 청량음료가 치아 건강에 해롭다는 기존 학설을 원자간력 현미경을 이용한 실험과 영상관찰을 통해 증명하고 제시했다는 점에서 주목을 받고 있다.
홍승범 교수는 "원자간력 현미경을 이용해 청량음료에 의해 치아 법랑질이 부식됨에 따라 표면 성질이 변하는 과정을 영상화했다ˮ라며 "실제 치아의 부식 과정은 구강 환경이나 보호막 역할을 하는 침에 의해 연구 결과만큼 심각하지 않을 수 있지만, 장시간 청량음료에 노출된 치아는 부식에 의해 표면이 거칠어지고 또 탄성 계수 등 기계적 특성 또한 저하될 수 있다ˮ고 말했다.
신소재공학과 판판 리(Panpan Li) 연구원과 오충익 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `Journal of the Mechanical Behavior of Biomedical Materials'誌 지난달 29일 字에 게재됐다. (논문명: Nanoscale effects of beverages on enamel surface of human teeth: An atomic force microscopy study)
한편 이번 연구는 한국연구재단 해외우수신진연구자유치사업, 과학기술정보통신부 G-CORE 연구사업, 한국과학기술원 KUSTAR-KAIST 교육연구원 국제공동연구의 지원으로 이뤄졌다. 또 KAIST 클리닉의 조수빈 치과의사와 캐나다 치과병원 Smile Well Dental 소속 신상민 박사, 서울대학교 치의학 대학원 김각균 교수로부터 각각 자문을 받았다.
2020.07.22
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1mm 크기 예쁜꼬마선충에서 노화 늦추는 단백질 찾았다
우리 대학 연구진이 '예쁜꼬마선충'(C. elegans)에서 수명 연장을 돕는 단백질을 찾아냈다.
우리 대학 생명과학과 이승재 교수와 포항공대 김경태 교수 연구팀이 예쁜꼬마선충에서 세포 내 에너지 조절 센서인 'AMPK'를 활성화해 노화를 지연시키는 단백질 'VRK-1'을 발견했다.
예쁜꼬마선충은 몸길이 1㎜ 정도의 선충류다. 배양이 쉽고 사람과 유전 정보 특성이 닮아 실험동물로 널리 활용된다.
한편 에너지 센서라 불리는 AMPK는 공복이나 운동 등으로 에너지 수준이 낮아질 때 활성화돼 세포가 항상성을 유지하도록 돕는다.
예쁜꼬마선충과 생쥐, 초파리 등에서 AMPK가 식이를 제한해 수명 연장을 돕는 역할을 한다는 연구는 그동안 활발히 진행되어 왔지만, AMPK를 자극하는 상위 조절 인자는 알려지지 않았다.
연구팀은 VRK1이 활성화될 때 2만여개의 예쁜꼬마선충 유전자가 단백질로 발현되는 패턴이 AMPK가 활성화될 때의 패턴과 비슷하다는 사실을 발견했다.
VRK1은 AMPK를 인산화시키고, 인산화된 AMPK는 미토콘드리아가 세포에 에너지를 공급하는 데 필수적인 과정인 '전자 전달계'의 기능을 억제함으로써 노화를 늦춘다는 것도 확인했다.
실제 VRK1의 자극에 반응하지 않는 AMPK 돌연변이 예쁜꼬마선충에서는 수명 연장 효과가 나타나지 않았다.
생명과학과 이승재 교수는 "이번 연구 결과는 AMPK 이상으로 인한 대사질환 치료와 항노화 약물 개발에 기여할 것"이라고 말했다.
한편, 이번 연구 결과는 국제 학술지 '사이언스 어드밴시스'(Science Advances) 7월 2일 자에 실렸다.
2020.07.16
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광유전학 · 광치료 연구를 위한 투명 전극 개발
우리 대학 전기및전자공학부 이현주 교수와 이정용 교수, 의과학대학원 이정호 교수 공동연구팀이 폴리머 전기방사 기술을 미세 전자 기계 시스템(MEMS, Micro Electro Mechanical Systems) 공정에 접목해 실시간으로 뇌피질 전도 측정이 가능한 투명하고 유연한 미세전극 어레이(배열)를 개발했다고 15일 밝혔다.
☞ 폴리머: 한 종류 또는 수 종류의 구성단위가 서로에게 많은 수의 화학결합으로 중합돼 연결된 상태의 분자로 구성된 화합물. 통상적으로 고분자 화합물(분자량이 1만 이상의 화합물)과 같은 의미로 사용되는 경우가 많은데 고분자를 영어로는 폴리머(polymer)라고 부른다.
☞ 전기방사: 폴리머(고분자) 용액에 고전압을 인가해 나노파이버(나노섬유)를 생산하는 첨단 기술
☞ 미세 전자 기계 시스템: 마이크로 단위의 기계적 구조물과 전자 회로가 결합된 초소형 정밀 기계 제작 기술. 전자(반도체) 기술·기계 기술·광 기술 등을 융합해 마이크로 단위의 작은 부품 및 시스템을 설계·제작하고 응용하는 기술을 의미
이번에 개발된 뇌피질 전도 미세전극 어레이는 기존의 불투명한 금속 전극과는 달리 빛에 의해 발생하는 잡음 신호가 매우 작고 자유로운 빛의 전달이 가능해 광유전학 및 광 치료 연구에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
최근 빛의 새로운 활용법과 생체 내 효능에 대한 발견으로 인해 빛을 생체 내의 특정 영역에 조사해 생기는 반응과 효과에 관한 연구들이 주목을 받고 있다. 대표적인 예가 광유전학, 광 치료 기술 등이다. 광유전학은 기존 신경 자극기술과는 달리 매우 국소적인 부위의 신경 세포를 자극하고, 광 치료법은 수면장애와 알츠하이머병의 치료 가능성으로 이 분야에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다.
빛에 의한 생체 내 반응을 측정하는 대표적인 방법으로는 체내에 센서 등을 장착해서 호르몬의 분비과정에서 발생하는 전기생리 신호를 측정하는 방법이다. 통상적으로 전기생리 신호 측정을 위해 사용하는 일반적인 금속 박막 전극은 높은 반사도와 낮은 투과도 때문에 빛의 전달을 방해할 뿐만 아니라 빛을 쬘 때 베크렐 효과(금속 전극이 빛을 받으면 전극에 전위차가 생겨 전류가 흐르는 현상)에 의해 '포토일렉트릭 아티팩트'라는 잡음 신호가 발생한다. 따라서 일반 금속 박막 전극은 정확한 전기생리 신호를 측정하기가 어렵다.
이현주 교수팀은 그간 이런 문제해결을 위해 MEMS 공정을 통해 제작되는 미세전극 어레이를 투명화하기 위한 연구를 지속적으로 수행해왔는데 최근 폴리머 전기방사 기술을 MEMS 공정에 접목해 뇌피질 전도(ECoG, ElectroCorticoGram)측정을 위한 유연하고 투명한 미세전극 어레이를 제작하는데 성공했다. 이 장치는 높은 투과도를 지니고 있어 '포토일렉트릭 아티팩트'가 매우 약하고 또 빛의 전달이 매우 용이하기 때문에 다른 투명 미세전극 어레이와 비교해 보면 전기화학 임피던스가 낮아 뇌피질 전도 측정이 매우 유리하다.
연구팀은 자체개발한 유연·투명한 미세전극 어레이 성능평가를 위해 외부 변형에 따른 저항 변화와 전기방사 시간에 따른 전기화학 임피던스, 전하 저장 용량 등을 측정한 결과, 전극 자체의 특성을 쉽게 조절이 가능한 점 등 여러 면에서 우수한 성능을 보였다고 설명했다. 연구팀은 특히 미세 전극에서 발생하는 `포토일렉트릭 아티팩트'를 비교 분석했는데 10배 이상 감쇄 효과가 있음을 확인했다. 이와 함께 쥐 뇌의 다양한 피질 영역에 걸쳐 유연·투명한 미세전극 어레이를 위치시킨 후 광 자극을 통해 발생하는 뇌피질 전도 신호를 측정한 결과, 신호를 정량적으로 비교하고 빛이 원활하게 전달되는 현상을 관측하는데 성공했다.
연구팀은 현재 이 신기술을 기반으로 광 자극과 함께 정확한 뇌피질 전도를 실시간으로 측정할 수 있는 미세전극과 미세광원이 집적된 다기능성 미세전극 어레이 개발을 위한 후속연구를 진행 중이다. 광원과 전극이 함께 집적된 다기능성 소자 개발에 성공할 경우 광유전학이나 광 치료 등의 연구를 진행하는 뇌과학자들이 편하게 사용할 수 있는 뉴로 툴(Tool) 개발로 이어질 것으로 전문가들은 예상하고 있다.
이현주 교수는 "기존에는 광전 효과로 인해 불가피하게 발생하는 잡음 신호로 인해서 광 자극과 동시에 뇌피질 전도 측정이 불가능했지만 유연하고 투명한 미세전극 개발을 계기로 광 자극과는 무관하게 실시간으로 뇌피질 전도 측정이 가능하게 됐다”고 말했다.
이현주 교수 연구팀의 서지원 박사와 김기업 박사과정생, 그리고 이정용 교수 연구팀의 서기원 박사과정생이 각각 주도하고 의과학대학원 이정호 교수와 김정욱 박사가 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 '어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)'誌 7월 2일 字에 게재됐으며 표지논문(Front Cover)으로 선정됐다. (논문명: Artifact-Free 2D Mapping of Neural Activity In Vivo through Transparent Gold Nanonetwork Array)
한편, 이 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 선도연구센터 사업의 지원으로 수행됐다.
2020.07.15
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