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현존 최고 성능 세라믹 전기화학전지 개발
온실가스 배출량을 '0'으로 만드는 글로벌 약속 '탄소중립(Net-zero)' 달성을 위해 탄소 배출을 줄이는 수소 에너지의 활용 및 생산은 선택이 아닌 필수적인 요소로 부상하고 있다. 이를 위한 에너지 변환 기술 중 고효율 전력 변환 및 그린수소 생산이 가능한 프로토닉 세라믹 전기화학전지(PCEC)가 미래 수소 에너지 사회를 촉진할 차세대 기술로 주목받고 있다.
우리 대학 기계공학과 이강택 교수, 신소재공학과 정우철 교수, 한국에너지기술연구원 이찬우 박사, 전남대학교 송선주 교수 공동 연구팀이 프로토닉 세라믹 전기화학전지의 산화물 전극 결정구조 제어를 통해 양성자 확산경로를 2차원에서 3차원으로 확장하는 데 성공해 전극의 촉매활성을 크게 향상시켰다고 14일 밝혔다.
비대칭 구조를 갖는 페로브스카이트 산화물계 전극은 구조적인 한계로 인해 양성자의 격자 내 이동이 제한으로 촉매 활성이 낮아 연료전지의 성능이 낮아진다는 문제점이 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해, 이종 금속원소 후보군을 선정 및 도핑해 격자내에서 양성자가 이동하기 어려운 비대칭 구조를 성공적으로 대칭 구조화하여 양성자 수송 특성을 극대화 하였고, 이를 통해 고성능 전극 설계에 대한 단초를 마련했다. 또한 연구팀은 계산화학*을 통해 전극의 결정구조가 양성자 수송 특성에 미치는 영향에 대한 상관관계를 규명했다.
*계산화학: 컴퓨터를 이용해 화학 시스템의 구조와 반응성을 이론적으로 모델링하고 예측하는 학문
연구팀이 개발한 전극 소재는 프로토닉 세라믹 전기화학전지에 적용돼 현재까지 보고된 소자 중 가장 뛰어난 전력 변환 성능(650도에서 3.15 W/cm2)을 보이며 생산 과정 중 이산화탄소가 배출되지 않는 그린수소 또한 높은 생산 성능(650도에서 시간당 약 770 ml/cm2)을 보였다. 500시간의 장시간 구동 후에 가역 구동(전력 및 그린수소를 교대로 생산)에서도 안정적인 성능을 보여, 제시한 전극 설계 방법의 우수성이 입증됐다.
이강택 교수는 “이번 연구에서 제안한 전극 설계 기법이 프로토닉 세라믹 전기화학전지의 고성능 전력/그린수소 생산에 대한 새로운 방향성을 제시할 것으로 기대되며, 이 기술이 글로벌 넷제로 달성을 위한 수소 생산 및 친환경 에너지 기술 상용화에 촉매제가 될 수 있을 것”이라고 말했다.
우리 대학 기계공학과 김동연 박사과정, 정인철 박사, 신소재공학과 안세종 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 에너지·재료 분야의 세계적 권위지인 ‘어드밴스드 에너지 머터리얼즈, Advanced Energy Materials (IF:27.8)’에 지난 4월 12일 字 후면표지(Back cover) 논문으로 게재됐다. (논문명: On the Role of Bimetal-Doped BaCoO3-���� Perovskites as Highly Active Oxygen Electrodes of Protonic Ceramic Electrochemical Cells)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 수소에너지혁신기술개발사업, 이공분야기초연구사업 그리고 나노 및 소재 기술개발사업의 지원으로 수행됐다.
2024.05.14
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화학적, 전기적 양방향 소통이 가능한 파이버형 뇌-컴퓨터 인터페이스 개발
뇌 속 뉴런은 화학적, 전기적 신호가 동시에 작동하면서 정교한 시스템을 만들어내지만 현재까지는 이러한 신호를 동시에 주고받으면서 신경의 작동 원리를 확인할 수 있는 장치가 존재하지 않았다. 한국 연구진이 화학적 신호와 전기적 신호를 양 방향적으로 주고받으며 세부적인 신호 전달 체계를 탐사할 수 있는 다기능 신경 인터페이스를 개발하여 앞으로 신경 체계 연구, 질환 연구 및 치료에 획기적인 발전을 가져올 것으로 기대한다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박성준 교수 연구팀이, 초소형 와이어 병합 열 인발공정(Microwire Co-drawing Thermal Drawing Process, MC-TDP)*을 통해 카본, 폴리머, 금속의 다양한 재료를 통합하여 4가지 기능성을 가진 다기능 섬유형 신경 인터페이스를 개발했다고 13일 밝혔다.
☞ 열 인발공정 : 열을 가해 큰 구조체의 복잡한 구조체를 빠른 속도로 당겨 같은 모양 및 기능을 갖춘 섬유를 뽑아내는 일 또는 가공
뇌신경 시스템 조사를 위한 삽입형 인터페이스는 전기적 성능에 중점을 두고 발전해 왔다. 하지만 전기적, 화학적 신호의 시너지 효과를 연구하기 위해서는 전기적 신호뿐만 아니라 화학적 신호의 역학을 기록하고 화학적 자극 또한 할 수 있는 신경 디바이스가 필요했다. 그러나 기존의 제작 방법으로는 다양한 자극과 기록을 수행할 수 있는 다양한 재료를 융합하는 것이 어려웠고, 특히 마이크로미터 스케일로 정교한 다기능성 신경 인터페이스를 만드는 것이 어렵다는 문제가 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 이번 연구에서 초소형 와이어 병합 열 인발공정을 통해 머리카락 크기의 다기능 섬유를 뽑아내는 동안 초소형 와이어를 병합하고 카본 파이버를 융합하여 뉴런 사이에서 일어나는 대표적인 신호 전달을 동시에 조사할 수 있는 다기능 섬유를 제작했다. 연구팀은 제작된 하나의 섬유가 카본 파이버를 통한 도파민 모니터링, 마이크로 유체관을 통한 약물 주입, 폴리머 광 도파관을 통한 광 유전학적 신경 자극, 그리고 초소형 와이어를 통한 전기신호 측정을 할 수 있음을 확인했다.
해당 뇌-기계 인터페이스를 실제 쥐 모델에서 광유전학적 자극에 따른 화학적 신경전달물질 중 도파민과 전기적 신경 활성 신호를 효과적으로 측정하고 약물에 따른 도파민 방출량의 변화를 확인할 수 있음을 보였다. 또한 연구팀은 개발된 섬유가 자발적인 신경 신호를 측정할 수 있음을 보여주며 신경 인터페이스로써의 범용적 사용성도 확인했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 '에이씨에스 나노(ACS Nano)'에 2024년 5월 온라인 출판됐다. (논문명: A Multifunctional and Flexible Neural Probe with Thermally Drawn Fibers for Bidirectional Synaptic Probing in the Brain)
박성준 교수는 "화학적 신경전달물질 기록 및 화학적 자극, 전기적 신경 활성신호 기록, 그리고 광학적 조절 기능을 갖춘 차세대 초다기능성 신경 인터페이스의 개발 성과ˮ임을 강조하며, "향후 다양한 신경 회로에의 적용을 통해 신경 회로의 작동원리 규명과 뇌 질환의 세부적인 메커니즘 파악에 사용될 수 있을 것ˮ 이라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 기초연구실, STEAM연구사업 및 범부처재생의료기술사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.05.13
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개인 맞춤형 정밀 의학 정확도 높일 ‘렌즈’ 개발
평균이 아닌 개인차를 고려하는 정밀 의학 시대가 열렸다. 사람마다 다른 유전적 특징을 알아내는 기술이 비약적으로 발전한 덕분이다. 더 빠르고, 정확하게 전사체를 해독할 수 있는 새로운 도구가 개발됐다. 우리 대학 수리과학과 김재경 교수(IBS 수리 및 계산 과학 연구단 의생명 수학 그룹 CI) 연구팀은 전사체 분석 빅데이터에서 유용한 생물학적 정보만 골라내는 새로운 도구인 ‘scLENS(single-cell Low-dimension Embedding using Effective Noise Subtraction)’를 개발했다.
단일세포 전사체 분석은 최근 생물학, 신약 개발, 임상 연구 등 여러 분야에서 주목받는 도구다. 개별 세포 단위에서 유전적 변화를 확인할 수 있기 때문이다. 가령, 단일세포 전사체 분석을 이용하면 암 조직 내 수십 가지 종류의 세포를 구분하고, 유전적 변이가 발생한 세포만 표적하는 정밀 치료가 가능해진다.
단일세포 전사체 분석 기술이 임상에 광범위하게 이용되려면, 도출되는 빅데이터에서 유용한 생물학적 신호를 찾아내는 효율적인 분석 도구 개발이 선행돼야 한다. 단일세포 전사체 분석은 수백~수천 개에 이르는 개별 세포의 수만 개에 이르는 다양한 유전자 발현량을 측정하기 때문에 데이터 용량이 수~수십 GB에 달한다. 이 방대한 데이터 중 생물학적으로 유용한 신호는 3% 내외에 불과하다.
이 방대하고 노이즈(잡신호)가 많은 데이터에서 유용한 생물학적 신호를 골라내기 위해 지금까지 여러 데이터 처리 도구가 개발됐다. 하지만 기존 도구는 사용자가 생물학적 신호와 노이즈의 ‘경계선’을 직접 설정해야 해서 주관이 개입됐다. 즉, 분석가에 따라 결과가 크게 달라지고, 정확도가 떨어진다는 한계가 있었다.
우선, 연구진은 기존 분석 도구들이 부정확한 근본적인 원인을 규명하고 해결책을 제시했다. 사용자가 노이즈의 임계값을 결정하는 데이터 전처리 방식 자체가 생물학적 신호를 왜곡시킨다는 것을 규명하고, 왜곡 없는 새로운 전처리 방식을 개발했다. 나아가 연구진은 수학적 방법론인 ‘랜덤 행렬 이론’을 이용해 사용자의 주관적 선택 없이 자동으로 단일세포 전사체 분석 데이터에서 신호와 노이즈를 구별하는 프로그램인 ‘scLENS’를 개발했다.
제1 저자인 김현 연구원은 “scLENS는 사용자의 선택 없이 데이터에 내재된 구조만을 이용해 자동으로 신호와 노이즈를 구별하기 때문에 사용자 편향성 문제를 원천 차단할 수 있다”며 “연구자들의 노동집약적인 신호 선택 과정을 없애면서도 분석 정확성은 높였다”고 설명했다.
이어 연구진은 기존 개발된 11가지 데이터 분석 프로그램과 scLENS의 상대적 성능을 비교했다. 이를 통해 scLENS가 다른 모든 프로그램보다 우수한 성능을 보인다는 점을 확인할 수 있었다. 널리 쓰이는 프로그램인 ‘Seurat’과 비교했을 때 scLENS는 세포 그룹화 성능이 약 10% 이상 우수하며, 데이터에 내재된 국소 구조를 43% 더 효과적으로 포착하는 것으로 나타났다.
특히, scLENS는 기존 프로그램보다 많은 계산을 하지만 메모리 사용 최적화를 통해 10만 개의 세포와 2만 개의 유전자로 이뤄진 대규모 데이터를 3시간 만에 분석하는 경쟁력 있는 분석 속도를 보였다.
연구를 이끈 김재경 CI는 “지난 십여 년간 단일세포 전사체를 분석할 수 있는 실험 기술의 비약적인 발전했지만, 데이터 분석 방법의 한계로 인해 큰 비용과 시간을 투자해 얻은 데이터를 최대한 활용하지 못하는 경우가 많았다”며 “기초 수학 이론이 생명과학 연구의 혁신을 견인하고, 감춰졌던 생명의 비밀을 빠르고 정확하게 밝히는 데 쓰일 수 있음을 보여주는 연구”라고 말했다.
연구결과는 4월 27일(한국시간) 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications, IF 16.6)’ 온라인판에 실렸다.
2024.05.09
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자바스크립트 안정성을 책임지다
전 세계에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나인 자바스크립트*는 컴퓨터 뿐 아니라 스마트폰, 스마트시계 등 다양한 기기에서 동작하기 때문에, 자바스크립트 실행기를 올바르게 구현하는 것이 매우 중요하다. 또한 프로그램 개발 및 배포 과정에서 사용되는 소프트웨어의 안정성 보장이 중요하다.
*자바스크립트: C나 Java와 같이 컴파일 후 사용해야하는 프로그래밍 언어와 달리 코드를 작성하고 바로 실행해 볼 수 있음
우리 대학 전산학부 류석영 교수 연구팀이 고려대 박지혁 교수와 공동연구를 통해 인간 친화적인 형태인 영어로 작성한 자연어 명세에서 컴퓨터에 친화적인 형태인 기계화 명세를 자동으로 추출해 이를 기반으로 자바스크립트 생태계 안정성을 보장하는 기술을 개발하는데 성공했다고 7일 밝혔다.
현재 자바스크립트는 2015년부터 매년 새로운 기능이 추가될 정도로 급성장에 따른 부작용으로 프로그램 실행 중 작동이 되지 않거나 개인 정보 유출 등 언어 생태계의 안정성을 보장하기가 상당히 어려운 상황이다.
연구팀은 이번 기술을 활용하여 크롬 및 엣지와 같은 웹 브라우저에 내장된 자바스크립트 엔진 및 코드 변환 도구에서 수많은 결함을 검출해 내는 데 성공했다. 또한, 자바스크립트용 정적 분석기*를 결함 없이 자동으로 생성하는 데 성공해, 기존 수동으로 개발돼오던 정적 분석기보다 우수한 안정성을 제공했다.
*정적 분석기: 주어진 프로그램을 실행하지 않고 자동으로 분석하는 도구
이러한 장점을 인정받아, 자바스크립트 언어의 명세를 관리하는 위원회에서는 자바스크립트에 새로운 기능을 추가할 때마다 이 기술을 필수적으로 사용하도록 했다. 이 기술은 자바스크립트 언어의 명세를 작성하는 도중에도 결함을 검출할 수 있어서, 자바스크립트 언어의 설계 초기 단계에서 발생할 수 있는 결함을 줄이는 효과를 보였다.
연구팀은 이번 연구를 통해 수년간 논문으로 발표한 결과물들을 산업계에서 널리 사용되는 자바스크립트에 성공적으로 적용, 자바스크립트뿐 아니라 다양한 프로그래밍 언어에도 적용할 수 있는 기틀을 마련했다. 연구팀은 이번 연구를 기반으로, 자바스크립트 후속 언어로 빠르게 성장하고 있는 웹어셈블리 언어에도 관련연구를 적용하고, 네트워크 소프트웨어용 프로그래밍 언어인 P4에 적용하는 연구를 코넬대학 연구팀과 공동으로 진행하고 있다.
연구팀은 모든 연구 결과물을 오픈 소스 SW로 개발해, 누구나 활용할 수 있도록 공개했다. 여러 기기가 스마트 기능을 갖게 되면서 개인 정보 유출 등 심각한 문제가 많이 발생하는 상황에서, 브라우저만 있으면 어느 기기에서나 동작하는 자바스크립트 코드가 올바르게 동작하도록 돕는 데 기여했다.
류석영 교수는 "10년이 넘는 동안 뚝심 있게 자바스크립트를 연구한 학생들의 노력이 만들어 낸 획기적인 기법”이라며, "더 많은 프로그래밍 언어에 적용해, 일상생활에서 더 안전하고 올바르게 동작하는 소프트웨어를 사용할 수 있기를 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 컴퓨팅 분야 최고 학술지인 'Communications of the ACM' 2024년 5월호에 게재되고 온라인으로는 4월 24일 발표됐다.
(논문 제목: JavaScript Language Design and Implementation in Tandem,
https://cacm.acm.org/research/javascript-language-design-and-implementation-in-tandem/
https://www.youtube.com/watch?v=JGxc-KIUnQY)
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업 및 선도연구센터와 정보통신기획평가원(IITP), 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2024.05.07
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장기 별 직접 약물 전달이 가능해지다
장기 선택적 약물 전달 기술은 치료 효과를 극대화하고 부작용을 최소화할 수 있어 큰 기대를 받고 있다. 그러나 현존하는 기술로는 간, 비장, 폐와 같은 대식세포가 활발히 활동하는 장기에만 약물을 전달하는 것이 가능하나 콩팥, 심장, 뇌와 같은 장기로의 약물 전달은 도전적인 과제로 알려져 있다.
우리 대학 생명과학과 전상용 교수와 화학과 이희승 교수 공동연구팀이 체내에서 여러 생물학적 상호작용에 관여하는 당질 층을 모방한 인공 탄수화물 나노입자(Glycocalyx-mimicking nanoparticle, GlyNP) 수십 종을 합성하여 이를 다양한 장기로의 특이적 약물 전달과 치료를 가능하게 하는 새로운 나노의약 개발에 성공했다고 3일 밝혔다.
연구팀은 다섯 가지의 단당류 단위체를 기반으로 한 조합적인 패턴을 구현해 ‘인공 탄수화물 나노입자(GlyNP)’ 라이브러리 수십 종을 합성했고, 이를 직접 동물 체내에서 선택성을 평가해 간, 신장, 비장, 폐, 심장, 뇌에 대해 차별화된 선택성을 가지는 인공 탄수화물 나노입자 후보군을 선별했다. 특히, 간, 신장, 비장에 선택성을 가지는 인공 탄수화물 나노입자 후보군은 해당 장기 내에서 각각 간세포, 신장 상피세포, 대식 세포를 표적하는 것을 확인했다.
궁극적으로 각 장기 선택적인 인공 탄수화물 나노입자 후보군을 사용하면 해당 장기에 생긴 질병을 더욱 효과적으로 치료할 수 있음을 보여주며 장기별 맞춤형 치료의 가능성을 보였다.
전상용 교수는 "이번 연구를 통해 개발한 장기 및 세포 선택적인 약물전달시스템을 이용하면 독성을 낮추고 효능을 크게 올릴 수 있어 기존에 가능하지 않았던 장기별 질병 치료에 한 걸음 더 나아갈 수 있을 것이고, 또한, 뇌나 심장과 같이 표적 약물 전달이 어려운 장기들로 기술을 확장해 나갈 것이다”라고 말했다.
생명과학과 김도현 박사과정 및 황창희 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 재료공학 분야 최정상급 학술지인 `어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials, ISSN: 0935-9648 print, 1521-4095 online, Impact Factor: 32)' 3월 15일 字 온라인판에 게재됐고 속 표지논문(Inside back cover) 및 화제의 논문(Hot Paper)으로 선정됐다.
(https://doi.org/10.1002/adma.202311283. 논문명: Glycocalyx-Mimicking Nanoparticles with Differential Organ Selectivity for Drug Delivery and Therapy, This article also appears in Hot Topic: Drug Delivery)
또한, 해당 주제는 제30회 삼성휴먼테크논문대상 생명공학 & 생명과학(Bio engineering & Life Science) 분야에서 은상을 수상하며 장기별 맞춤형 치료의 새로운 전략을 제시한 성과로 인정받았다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 리더연구사업(종양/염증 미세환경 표적 및 감응형 정밀 바이오-나노메디신 연구단) 및 선도연구센터사업(멀티스케일 카이랄 구조체 연구센터, CMCA)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.05.03
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값싸고 40% 향상된 리튬이온전지 만든다
전기자동차, 스마트폰 등에 사용되는 리튬이온전지 원가 중 가장 높은 비율을 차지하는 가장 비싼 재료는 니켈, 코발트와 같은 고가 희귀금속이 다량 포함된 양극재다. 국제공동연구진이 리튬이온전지의 에너지 밀도와 가격 경쟁력을 모두 높이는 새로운 전략을 제시했다.
우리 대학 신소재공학과 서동화 교수 연구팀이 UNIST, 캐나다 맥길대(McGill University)와 공동연구를 통해 리튬이온전지 양극의 핵심 광물인 값비싼 니켈, 코발트 없이도 에너지밀도가 40% 향상된 고성능 차세대 리튬이온전지 양극을 개발했다고 1일 밝혔다.
국제공동연구팀은 망간 기반의 양이온-무질서 암염(Disordered rock-salt, 이하 DRX) 양극재에 주목했다. DRX 양극재는 값싸고 매장량이 풍부한 망간, 철 등을 사용할 수 있으면서 양극재 무게 기준 기존 상용화된 삼원계양극재(약 770Wh/kg)보다 높은 에너지밀도(약 1,000Wh/kg)를 가질 수 있기 때문이다. 무엇보다, 값비싼 니켈과 코발트 없이도 소재를 설계할 수 있다는 장점이 있어 차세대 리튬이온전지 양극재로 주목받고 있다.
그러나 망간 기반 DRX 양극재의 경우 양극재 비율이 90% 이상인 전극으로 전지를 만들면 전지 성능이 매우 낮고 급격하게 열화되는 문제가 있었다. 따라서 DRX 양극재 연구자들은 양극재 비율을 70%로 낮춰 전극을 만들어야 했는데, 이 경우 전극 수준에서 삼원계(약 740Wh/kg)보다 오히려 낮은 에너지밀도(약 700Wh/kg)를 가지게 되는 문제가 있었다.
공동연구팀은 전극 내 망간 기반 DRX 양극재 비율이 높을수록 전자 전달 네트워크가 잘 형성되지 않고, 충·방전 간 부피 변화율이 높을수록 충·방전 동안 네트워크 붕괴가 잘 일어나 전지의 저항이 크게 증가한다는 것을 밝혔다. 고성능 차세대 양극재를 사용하더라도 저항이 크게 걸려 전지가 제 성능을 낼 수 없었던 것이다.
공동연구팀의 연구에 따르면, 망간 기반 DRX 전극 제조 시 다중벽 탄소나노튜브*를 사용하여 DRX 양극재의 낮은 전자전도도를 보완하고 충·방전 간 부피 변화를 견딜 수 있게 되어 전극 내 양극재의 비율을 96%까지 끌어올리더라도 전자 전달 네트워크와 전지 성능이 열화되지 않았다. 이를 통해 니켈, 코발트 없이 전극 무게 기준 약 1,050Wh/kg의 높은 에너지밀도를 보이는 차세대 리튬이온전지 양극을 개발했다. 이는 리튬이온전지 양극 중 세계 최고 수준이며, 상용 삼원계 양극 대비 에너지밀도가 40% 향상된 수준이다.
*다중벽 탄소나노튜브: 여러 개의 농축된 원통형 그래핀 층으로 구성된 나노 스케일의 튜브
또한, DRX 양극재 내 망간 함량이 높을수록 전자전도도는 높지만, 동시에 부피 변화율도 높다는 상관관계를 발견했다. 이러한 이해를 기반으로 망간 함량을 낮춰 부피 변화를 억제하고, 다중벽 탄소 나노튜브를 사용해 낮은 전자전도도를 극복한다는 차세대 리튬이온전지 양극 설계 전략을 연구팀은 제시했다.
서동화 교수는 “상용화를 위해 풀어야 할 문제들이 아직 남아있지만 대 중국 의존도가 높은 니켈, 코발트 광물이 필요 없는 차세대 양극 개발 시 자원 무기화에 대비할 수 있고 리튬 인산철 양극 주도의 저가 이차전지 시장에서 우리 기업의 글로벌 경쟁력이 강화될 것으로 기대된다”라고 말했다.
이번 연구에는 이진혁 맥길대 교수가 공동교신저자로, 이은렬 UC버클리 박사후연구원(연구 당시 UNIST 에너지화학공학과 박사과정), 이대형 KAIST 신소재공학과 박사과정이 공동 제1 저자로 참여했다. 또, KAIST 신소재공학과 박상욱 박사과정, 김호준 석사과정이 공저자로 참여했다. 연구 수행은 한국연구재단의 과학기술분야 기초연구사업, 나노 및 소재 기술개발사업, 원천기술 개발사업 및 산업통상자원부의 에너지인력 양성사업의 지원을 받아 이뤄졌고, 한국과학기술정보연구원의 슈퍼컴퓨터를 지원받아 수행됐다.
연구 결과는 에너지 분야 국제학술지 ‘에너지 및 환경과학(Energy & Environmental Science)’ 지난 3월 27일자로 온라인 공개되었고, 6월호 표지 논문으로 출판될 예정이다. (논문명 : Nearly all-active-material cathodes free of nickel and cobalt for Li-ion batteries).
2024.05.02
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제약 혼합물 최고 분리막 기술 선보이다
분자의 크기와 모양에 따라 분자를 구별할 수 있는 분리막 공정*은 기존의 열 분리 공정(예: 증류법)보다 훨씬 적은 에너지를 소비하며 화학 산업의 탄소 배출량을 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
*분리막 공정: 분리막은 물질의 크기나 흡수력에 따라서 특정 물질을 선택적으로 통과시키거나 배제하는 역할을 하는 선택적 장애물로 분리막을 이용한 분리 공정은 기존의 공정과 달리 많은 에너지를 사용하지 않고도 화합물들을 효율적으로 분리할 수 있음
우리 대학 생명화학공학과 고동연, 임성갑 교수 공동연구팀이 기존에 분리하기 어려웠던 크기의 활성 제약 분자들을 매우 높은 선택도로 분리할 수 있는 초박막 분리 기술을 세계 최초로 개발했다고 29일 밝혔다.
분리막은 산업계 전반에 사용되는 유기용매들을 분리하는데 저에너지, 저탄소 해결법을 제공할 수 있어 비교적 짧은 상업화 역사에도 불구하고 석유화학, 반도체, 재생합성연료(E-Fuel), 바이오 제약 분야 등 폭넓은 분야에 응용되고 있다.
해수 담수화와 같은 전통적인 응용 분야를 뛰어넘어 분리막이 고부가가치의 화합물을 선택적으로 분리하기 위해서는 기존 소재의 한계를 뛰어넘을 수 있는 혁신적인 고분자 소재의 개발이 필요하다.
연구팀은 반도체 제조 공정에 쓰이는 고분자 박막 증착 기술로 기존 소재의 한계를 뛰어넘는 성능의 분리막을 제조하고, 이를 이용해 고부가가치의 제약 혼합물을 선택적으로 정제할 수 있는 기술을 개발했다.
연구팀은 iCVD(개시제를 이용한 화학 기상 증착법, initiated Chemical Vapor Deposition) 기술을 이용해 기존에 박막으로 만들기 어렵다고 알려진 유기 실록산 고분자를 초박막으로 합성하고 이를 이용해 활성 제약 분자를 선택적으로 정제할 수 있는 분리막 공정을 개발했다. 연구팀은 이와 같은 새로운 접근 방식을 이용해 극도로 얇으면서도 다중으로 연결돼있는 고분자 분리막을 만드는 데 성공했다.
연구팀은 29나노미터(nm) 두께의 분리막을 이용해 다양한 활성 제약 성분, 석유 화합물, 연료 분자 등이 속하는 크기인 분자량 150~350g/mol 범위에 존재하는 분자들을 정제할 수 있다. 다양한 유기 물질이 섞여 있는 매우 복잡한 용매 환경에서 작동할 수 있도록 고안된 이 기술은 기존 분리막의 수명과 분자 선택도를 뛰어넘는 분리막 성능을 입증해 산업계에 분리막이 적용될 수 있는 영역을 넓힐 것으로 기대된다.
연구팀은 나아가 헤르페스 바이러스 치료에 사용되는 주요 활성 제약 성분(API, Active Pharmaceutical Ingredient)인 아시클로버 (Acyclovir), 발라시클로버(Valacyclovir)와 같이 비슷한 모양 및 비슷한 크기(분자량)를 가진 분자들이 섞여있을 때 매우 높은 순도로 아시클로버만 분리해낼 수 있음을 시연했다. 따라서 이번 연구는 분리막 기술을 이용해 기존 제약 제조 공정보다 더 값싸고 에너지 비용이 적은 방법으로 제약 물질을 정제할 수 있음을 밝혀낸 데 의미가 있다.
이번 연구를 이끈 고동연 교수는 "iCVD 방식을 사용한 초박막의 성공적인 제작은 불필요한 반응 없이 결함이 없고 고품질의 밀도 높은 고분자 분리막을 합성할 수 있는 강력한 방법ˮ 이라며 "이전에 접근할 수 없었던 고분자 소재를 제공해 고성능 분리막의 정교한 설계를 촉진할 것ˮ 이라고 말했다.
우리 대학 생명화학공학과 최지훈, 최건우 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 3월 15호에 지난 3월 30일 자 출판됐다. (논문명: Ultrathin organosiloxane membrane for precision organic solvent nanofiltration).
한편 이번 연구는 한국연구재단의 우수신진과제, 중견연구과제 및 한국화학연구원 기본사업 협력과제를 통해 지원됐다.
2024.04.29
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초장기간 작동 뇌-기계 인터페이스 개발
수술이 불가피한 삽입형 신경 인터페이스의 경우, 한 번의 수술로도 최대한 많은 정보를 얻을 수 있고 장기간 사용가능한 디바이스의 개발이 필요하다. 한국 연구진이 1년 이상 사용가능한 다기능성 신경 인터페이스를 개발하여 향후 뇌 지도, 질환 연구 및 치료에 획기적인 발전을 가져올 것으로 기대한다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박성준 교수 연구팀과 한양대학교(총장 이기정) 바이오메디컬공학과 최창순 교수 연구팀이, 열 인발공정(Thermal Drawing Process, TDP)*과 탄소나노튜브 시트를 병합해 장기간 사용 가능한 다기능성 섬유형 신경 인터페이스를 개발했다고 24일 밝혔다.
☞ 열 인발공정 : 열을 가해 큰 구조체의 복잡한 구조체를 빠른 속도로 당겨 같은 모양 및 기능을 갖춘 섬유를 뽑아내는 일 또는 가공.
뇌신경 시스템 탐구를 위한 삽입형 인터페이스는 생체 시스템의 면역 반응을 줄이기 위해 생체 친화적이며 부드러운 물질을 사용하면서도, 다양한 기능을 병합하는 방향으로 발전해 왔다. 하지만 기존의 재료와 제작 방법으로는 다양한 기능을 구현할 수 있으면서도 장기간 사용가능한 디바이스를 만들기 어려웠고, 특히 탄소 기반 전극의 경우 제조 및 병합 과정이 복잡하고 금속 전극에 비해 기능적 수행 능력이 떨어진다는 문제점이 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 이번 연구에서 탄소나노튜브 시트 전극과 고분자 광섬유를 병합했다. 탄소나노튜브 섬유가 한 방향으로 배열된 탄소나노튜브 시트 전극을 통해 신경세포 활동을 효과적으로 기록했고, 광 전달을 담당하는 고분자 광섬유에 이를 감아 머리카락 크기의 다기능 섬유를 제작했다. 연구팀은 제작된 섬유는 우수한 전기적, 광학적, 기계적 성질을 보였음을 확인했다.
해당 뇌-기계 인터페이스를 실제 쥐 모델에 삽입한 결과, 전기적 신경 활성신호, 화학적 신경전달물질(도파민)을 잘 측정하고 광유전학적 조절을 통해 행동학적 산출을 이끌어낼 수 있음을 확인했다. 또한 연구팀은 1년 이상 광학적으로 발화된 신경 신호와 자발적으로 발화된 신경 신호를 측정함으로써 초장기간 사용 가능성도 보여줬다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `어드밴스드 머터리얼스(Advanced Materials)'에 2024년 3월 29일 字로 출판됐다. (논문명: Structurally Aligned Multifunctional neural Probe (SAMP) using forest-drawn CNT sheet onto thermally drawn polymer fiber for long-term in vivo operation)
박성준 교수는 "전기적 신경 활성신호와 더불어 화학적 신경전달물질 기록 및 광학적 조절 기능을 갖춘 초장기간 사용가능한 차세대 신경 인터페이스의 개발 성과ˮ임을 강조하며, "향후 대동물 적용 및 자기공명영상 장비와 동시 사용을 통해 뇌 질환의 세부적인 메커니즘 파악과 전뇌적(Whole brain) 기록 및 조절 분야에 사용될 수 있을 것ˮ 이라고 말했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 나노및소재기술개발사업, 경찰청 미래치안도전기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.24
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사회처럼 건강한 유전자 커뮤니티의 모습을 찾다
구성원들 사이의 활발한 교류로 결속력이 높은 사회적 커뮤니티가 건강한 개인을 만들 듯, 유전자 커뮤니티의 결속력도 개인의 건강 상태에 영향을 미칠 수 있을까? 한국 연구진이 유전자 커뮤니티의 결속력 또한 개인의 건강 상태를 결정하고 환자 맞춤형 의료를 위해 활용될 수 있음을 보여 화제다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 이도헌 교수 연구팀이 개인화된 유전자 네트워크에서 환자 특이적으로 결속력이 약화된 유전자 커뮤니티를 찾아내 환자 맞춤형으로 약물 표적을 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.
최근 고령화와 생활 습관 변화 등에 따라 암, 심혈관계 질환, 대사 질환 등 많은 복합질병의 발병률이 크게 증가하는 실정이다. 이에 전문가들은 개별 환자의 특성을 고려한 ‘환자 맞춤형 의료’를 제공해 그 치료 효과를 높임으로써 개인적, 사회적 의료비 부담을 경감해야 한다고 지적한다.
이도헌 교수 연구팀은 이러한 요구에 발맞춰 개인화된 유전자 네트워크를 정교하게 구축하고 해당 네트워크에서 각 유전자 커뮤니티의 결속력을 정확하게 측정할 수 있는 코지넷(COSINET, COmmunity COhesion Scores in Individualized gene Network Estimated from single Transcripotmics data) 기술을 개발했다.
연구진들은 수백 개의 정상 조직 유전자 발현 데이터를 근거로 유의미한 상관관계를 보이는 유전자 상호작용을 기반으로 정상 조직의 유전자 네트워크를 구축했다. 그리고 유전자 커뮤니티들의 유전자 상호작용마다 보이는 상관관계를 선형 회귀 분석을 통해 모델링한 뒤, 개별 환자의 유전자 발현량이 해당 예측 모델을 잘 따르는지를 통계적으로 분석했다. 이를 통해 환자 특이적으로 그 상호작용이 소실된 유전자 쌍을 정상 조직 유전자 네트워크에서 제거함으로써 개인화된 유전자 네트워크를 구축했다.
더 나아가 개인화된 유전자 네트워크에서 유전자들 사이의 최단 거리를 기반으로 소실된 유전자 상호작용이 각 유전자 커뮤니티 결속력 약화에 미치는 영향력을 정확하게 측정했다.
연구진들은 환자 특이적으로 그 결속력이 크게 감소한 유전자 커뮤니티를 통해 환자 특이적인 질병 기전을 설명할 수 있음을 보이고, 해당 유전자 커뮤니티에서 환자 특이적으로 결속력 약화에 크게 기여하는 유전자들을 찾아, 보다 효과적인 환자 맞춤형 약물 표적을 제안했다. 연구진들은 이러한 약물 표적 발굴 기술이 기존 기술 대비 약 4배 이상 효과적임을 증명했다.
이도헌 교수는 “여러 유전자가 관여하는 복합질병은 개별 유전자보다는 유전자들 사이의 상호작용을 고려하는 시스템적 관점에서 바라봐야 하며 현재 임상 현장에서 환자 맞춤형 의료를 위해 쓰이는 단일 유전자 기반의 바이오마커들은 복합질병의 이질성과 복잡성을 충분히 담아내기에는 한계가 있다. 따라서 이번 연구에서 개발한 개인화된 유전자 네트워크에서 유전자 커뮤니티의 결속력에 기반한 코지넷(COSINET) 기술이 복합질병의 환자 맞춤형 의료 실현을 위한 새로운 시각을 열어 줄 수 있을 것”이라고 말했다.
바이오및뇌공학과 이도헌 교수와 왕승현 박사과정이 공동으로 진행한 이번 연구는 영국 옥스퍼드대학교에서 발간하는 생명정보학 분야 최고 학술지인 `생명정보학 브리핑(Briefings in Bioinformatics)’ 2024년 5월호에 게재되고 온라인으로는 4월 15일 발표됐다.
(논문 제목: Community cohesion looseness in gene networks reveals individualized drug targets and resistance, https://academic.oup.com/bib/article/25/3/bbae175/7645997)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 데이터 기반 디지털 바이오 선도 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.23
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간단 공정으로 이산화탄소 분리 성공하다
한국 연구진이 고분자 구조를 체계적으로 튜닝해 기체 혼합물에서 이산화탄소를 선택적으로 투과시키는 고효율 멤브레인(분리막) 제조 기술을 개발했다. 이를 통해 수많은 화학 산업 및 환경 분야에서도 넓게 적용이 가능하여 탄소중립 구현에 크게 기여할 것으로 기대된다.
우리 대학 생명화학공학과 배태현 교수 연구팀이 고분자 분리막의 구조와 화학적 특성을 전략적으로 제어해 높은 효율로 이산화탄소를 분리 제거할 수 있는 기술을 개발했다고 22일 밝혔다.
멤브레인(분리막)은 목표 물질을 선택적으로 투과시키는 박막으로 정의되며, 저에너지 분리 기술로 주목을 받아 왔다. 하지만 기존의 고분자 분리막은 치밀한 구조를 가져 활용이 제한되는 단점이 있어 이를 대체하기 위해, 일정한 미세 기공을 갖는 소재를 분리막으로 활용해 기체의 투과 선택성을 높이려는 연구가 많이 수행됐다. 하지만 기존의 분자체 분리막들은 양산에 어려움이 있고 제조 과정이 복잡하며 강도가 부족해 실제 공정에 사용하기에 적합하지 못하다는 단점을 극복하지 못했다.
연구팀은 가공성 높은 고분자를 소재로 하고, 제어가 쉬운 화학반응을 이용하여 미세 기공을 형성함으로써 저비용으로 양산이 가능한 분자체 분리막을 구현했다. 사전에 전략적으로 디자인된 고분자에는 다양한 화학 작용기를 도입할 수 있는데, 이번 연구에서는 고분자 분자체 분리막에 이산화탄소의 선택투과성을 높이기 위해서 아미노 그룹*을 도입시켰다.
*아미노그룹: 질소원자에 수소가 결합된 화학작용기 (-NH2)
새로 개발된 분리막은 고성능이지만 쉽게 부서지는 탄소 분자체 분리막과 달리 고분자 분리막에 준하는 기계·화학적 안정성이 높고 유연성을 지녔다. 또한 대량생산에도 유리한 공정을 적용해 상업화에도 유리한 조건을 갖추고 있다.
현재까지 개발된 탄소 분자체 분리막 중 성능이 우수한 분리막들에 버금가는 이산화탄소 분리 성능을 보이며 이번에 개발된 기술은 적용되는 분리 공정에 따라서 맞춤형으로 튜닝이 가능해, 차후 여러 산업 분야로 확대 적용이 가능한 범용성 기술이다.
생명화학공학과 이홍주 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 4월 12일 자 온라인 게재됐다. (논문명 : Mechanically stable polymer molecular sieve membranes with switchable functionality designed for high CO2 separation performance).
제1 저자인 이홍주 연구원은 "이번 연구에서 개발한 이산화탄소 분리막은 분자체 분리막 개념에 혁신적인 패러다임 발전을 이끌었을 뿐만 아니라 비교적 간단한 공정 과정으로도 고분자 소재에서는 달성하기 어려웠던 이산화탄소 분리 성능을 확보하는 데 성공했다ˮ 라며 "고분자 분리막이나 탄소 분자체 분리막을 적용하고자 했던 여러 화학 산업에 적용가능한 훌륭한 대안을 제시한 연구ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견 연구자 지원사업 및 선도 연구센터의 분산형 저탄소 수소생산 사업과 사우디아람코-KAIST CO2 매니지먼트 센터의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.22
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생성형 AI로 혁신적 신약 개발 가능성 열어
최근 자연어나 이미지, 동영상, 음악 등 다양한 분야에서 주목받는 생성형 AI가 신약 설계 분야에서도 기존 신규성 문제를 극복하고 새로운 혁신을 일으키고 있다고 하는데 어떤 기술일까?
우리 대학 화학과 김우연 교수 연구팀이 단백질-분자 사이의 상호작용을 고려해 활성 데이터 없이도 타겟 단백질에 적합한 약물 설계 생성형 AI를 개발했다고 18일 밝혔다.
신규 약물을 발굴하기 위해서는 질병의 원인이 되는 타겟 단백질에 특이적으로 결합하는 분자를 찾는 것이 중요하다. 기존의 약물 설계 생성형 AI는 특정 단백질의 이미 알려진 활성 데이터를 학습에 활용하기 때문에 기존 약물과 유사한 약물을 설계하려는 경향이 있다. 이는 신규성이 중요한 신약 개발 분야에서 치명적인 약점으로 지적되어 왔다. 또한 사업성이 높은 계열 내 최초(First-in-class) 타겟 단백질에 대해서는 실험 데이터가 매우 적거나 전무한데, 이 경우 기존 방식의 생성형 AI를 활용하는 것이 불가능하다.
연구팀은 이런 데이터 의존성 문제를 극복하기 위해 단백질 구조 정보만으로 분자를 설계하는 기술 개발에 주목했다. 타겟 단백질의 약물 결합 부위에 대한 3차원 구조 정보를 주형처럼 활용해 해당 결합 부위에 꼭 맞는 분자를 주조하듯 설계하는 것이다. 마치 자물쇠에 딱 맞는 열쇠를 설계하는 것과 같은 이치다.
또한 기존 단백질 구조 기반 3차원 생성형 AI 모델들은 신규 단백질에 대해 설계한 분자들의 안정성과 결합력이 떨어지는 등 낮은 일반화 성능을 개선하기 위해서 연구팀은 신규 단백질에 대해서도 안정적으로 결합할 수 있는 분자를 설계할 수 있는 기술을 개발하는 데 초점을 뒀다.
연구팀은 설계한 분자가 단백질과 안정적으로 결합하기 위해서는 단백질-분자 간 상호작용 패턴이 핵심 역할을 하는 것에 착안했다. 연구팀은 생성형 AI가 이러한 상호작용 패턴을 학습하고, 분자 설계에 직접 활용할 수 있도록 모델을 설계하고 재현할 수 있도록 학습시켰다.
기존 단백질 구조 기반 생성형 AI 모델들은 부족한 학습 데이터를 보완하기 위해 10만~1,000만 개의 가상 데이터를 활용하는 반면, 이번 연구에서 개발한 모델의 장점은 수천 개의 실제 실험 구조만을 학습해도 월등히 높은 성능을 발휘한다는 것이다. 이는 자연에서 관찰되는 단백질-분자 상호작용 패턴을 사전 지식의 형태로 학습에 활용함으로써 적은 데이터만으로도 일반화 성능을 획기적으로 높인 것에 기인한다.
일례로 아시아인에 주로 발견되는 돌연변이 상피 성장인자 수용체(EGFR-mutant)*는 비소세포폐암의 주요 원인으로 알려져 있는데, 이를 타겟으로 하는 약물을 설계하기 위해서는 야생형(wild-type) 수용체**에 대한 높은 선택성을 고려하는 것이 필수적이다.
*상피 성장인자 수용체: 상피 성장인자 수용체:상피 성장인자 수용체는 상피 세포의 성장을 촉진하는 인자에 결합함으로써 활성화되는 막 단백질로, 이 수용체의 돌연변이로 인한 지나친 활성은 다양한 종양의 발생과 관련이 있다고 알려져 있음
**야생형 수형체: 야생형은 자연 상태에서 가장 흔하게 발견되는 유전자형 또는 표현형으로, 유전자나 생체 분자 등의 변이가 없는 정상적인 상태를 말함
연구진은 생성형 AI를 통해 돌연변이가 일어난 아미노산에 특이적인 상호작용을 유도해 분자를 설계했고, 그 결과 생성된 분자의 23%가 이론상으로 100배 이상의 선택성을 가지는 것으로 예측됐다. 이와 같은 상호작용 패턴에 기반한 생성형 AI는 인산화효소 저해제(kinase inhibitor)* 등과 같이 약물 설계에 있어 선택성이 중요한 상황에서 더욱 효과적으로 활용될 수 있다.
*인산화효소 저해제: 단백질의 인산화를 촉진하는 효소로, 일반적으로 아데노신 삼인산(ATP)으로부터 인산기를 단백질의 특정 잔기에 전달함. 인산화효소는 세포 내 신호전달 네트워크의 핵심 조절자로서, 다양한 질병의 기전에 관여하여 약물 개발의 표적으로 여겨지고 있음. 이를 위해 인산화효소에 결합하여 활성을 억제하는 목적을 가지는 분자를 인산화효소 저해제라 함
제1 저자로 참여한 화학과 정원호 박사과정 학생은 “사전 지식을 인공지능 모델에 사용하는 전략은 상대적으로 데이터가 적은 과학 분야에서 적극적으로 사용되어 왔다”며 “이번 연구에서 사용한 분자 간 상호작용 정보는 약물 분자뿐 아니라 다양한 생체 분자를 다루는 바이오 분야의 문제에도 유용하게 적용될 수 있을 것”이라고 말했다.
한국연구재단의 지원을 받아 수행된 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) (IF=16.6)’ 2024년 3월 15호에 게재됐다. (논문명: 3D molecular generative framework for interaction-guided drug design, 논문 링크: https://www.nature.com/articles/s41467-024-47011-2)
2024.04.18
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세계 최고 속도 입체적 조명 기술 개발
디스플레이(조명) 기술에서는 고속화가 아주 중요한 성능 중 하나로 꼽힌다. 최근 주요 스마트폰 제조사들은 화면 전환 속도가 기존의 초당 60회보다 크게 향상된 초당 120회의 고속 디스플레이를 선보였다. 이런 고속 디스플레이를 탑재한 모델의 이용자들 사이에 ‘한번 경험하면 예전으로 돌아갈 수 없다’는 말이 회자될 정도로, 고속화는 상업적인 가치도 크다고 볼 수 있다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀이 북해도대학 전자과학연구소의 시부카와 아츠시 부교수, 미카미 히데하루 교수, 오카야마대학 의·치·약과학과의 스도 유키 교수 연구팀과 공동연구를 통해 세계 최고속의 3차원 광 패턴 조명 기술*을 개발하는 데 성공했다고 15일 밝혔다.
*광 패턴 조명 기술: 빛을 특정 패턴이나 형태로 조절하여 원하는 조명 효과를 얻는 기술
광 패턴 조명 기술은 우리에게 친숙한 디스플레이나 빔프로젝터에서 찾아볼 수 있다. 디스플레이나 빔 프로젝터 내부에는 원하는 이미지나 모양 등을 화소 단위로 만들어낼 수 있는 광 패턴 조명 장치인 공간 광 변조기*가 사용되고 있다. 이외에도 광 패턴 조명 기술은 최근 주목받는 가상 현실 기술 분야의 핵심 요소 기술인 3차원 디스플레이 기술에도 사용되며, 산업 분야에서는 금속 가공, 연구 분야에서는 뇌 심부 이미징을 위한 레이저 스캐닝 현미경 등에 사용되고 있다.
*공간 광 변조기: 빛을 화소 단위로 조작하여 원하는 이미지나 모양을 만들어내는 장치로, 빔 프로젝터나 3차원 디스플레이 기술 등에 사용되는 장치
하지만 공간 광 변조기는 조명 패턴의 전환을 고속으로 수행하는 데 큰 한계를 겪고 있었다. 현재 시판되는 공간 광 변조기는 액정형 디스플레이 장치나 디지털 미러 장치가 있지만, 통상적인 전환 속도는 50마이크로초에서 10밀리초 수준으로 제한되며, 원리적으로 이보다 더 빠르게 만드는 데에는 기술적 어려움이 있었다.
연구팀은 공간 자유도-시간 자유도 사이의 치환 개념을 개발하고, 이를 독자 개발한 초고속 1차원 광 변조기와 산란 매질*을 결합하여 구현하는 방식으로, 시판되는 공간 광 변조기보다 약 1,500배 빠른 30나노초의 전환 속도를 갖는 세계 최고 속도의 3차원의 조명(디스플레이) 기술을 개발했다.
*산란 매질: 안개나 물방울 맺힌 유리창처럼 빛을 무질서하게 굴절시키는 물질
연구팀은 빛의 전파를 교란하는 산란 매질의 특성을 역이용해 1차원의 광 패턴을 사용자가 원하는 3차원의 패턴으로 변환하기 위해 복잡 광 파면 조작 기술을 핵심 기술로 활용했다.
연구팀이 개발한 세계 최고 속도의 광 패턴 조명 기술은 특정 각도에서만 볼 수 있는 기존의 2차원 유사 홀로그램과 달리 실제로 3차원 공간상에 광 정보를 재구성해 입체 영상을 만드는 기술로 활용될 수 있다. 그뿐만 아니라 광유전학 기술에 기반한 뇌 신경 조절 기술과 같은 생체 조절 기술의 고속화·대규모화나 금속 3D 프린터 등의 광 가공 생산 효율 향상 등, 다양한 분야에서 응용될 전망이다.
*광유전학 기술: 빛을 이용해 살아있는 생물 조직의 세포를 제어하는 기술
해당 연구 결과는 바이오및뇌공학과 송국호 박사과정이 공저자, 장무석 교수가 교신저자로 참여했으며 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 2024년 4월 8일 온라인판에 게재되었다. (논문명 : Large-volume focus control at 10 MHz refresh rate via fast line-scanning amplitude-encoded scattering-assisted holography)
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 주관하는 선도연구센터사업(컬러변조 초감각 인지기술 선도연구센터), 우수신진연구자 사업, 삼성미래기술육성사업, 국토교통부 국토교통과학기술진흥원이 주관하는 차세대 대인 보안검색 기술 개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.15
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