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이재길 교수 연구팀 연구성과 Microsoft Research 블로그 게재
<이재길 교수, 송환준 박사과정>
우리대학 이재길 교수(산업및시스템공학과 지식서비스공학대학원)와 송환준 박사과정 학생의 최신 빅데이터 연구결과가 최근 Microsoft Research 블로그에 실렸다. Microsoft Research는 매 분기 자사의 지원을 받은 연구과제 중에서 대표적인 성과를 선정해 자사 블로그에 게시하고 있는데 이번에는 이재길 교수 연구팀의 연구결과가 그 중 하나로 선정된 것이다.
이교수 연구팀은 이번 연구를 통해 전통적인 데이터 군집화 알고리즘인 k-메도이드의 분산 병렬처리 알고리즘을 개발했다. 그동안 빅데이터의 처리 속도를 높이기 위해 결과 정확도를 다소 희생하는 것이 일반적인 관례였으나 이 교수팀은 이번 연구를 통해 정확도를 거의 잃지 않고 현존하는 타 알고리즘보다 높은 성능을 달성했다고 밝혔다.
이번 연구결과는 지난 8월 열린 데이터 마이닝 분야 최고 학술대회인 ACM KDD 2017에서 발표된바 있다. 이 교수는 "추가적인 군집화 알고리즘의 연구도 마무리해 아파치 스파크 오픈소스 플랫폼에 연 성과를 탑재시킬 것"이라고 향후 계획을 밝혔다.
블로그 게시물 : https://www.microsoft.com/en-us/research/lab/microsoft-research-asia/articles/using-microsoft-azure-research-tool-scalable-data-mining-2/
2017.10.16
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이동만 교수, 빅데이터로 SNS 분석해 맞춤형 장소 제공 기술 개발
<좌측부터 전산학부 이동만 교수, 신병헌 박사과정 학생, 최인경 박사과정 학생>
전산학부 이동만 교수 연구팀이 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사진과 글을 기반으로 장소의 특성을 분석해 사용자에게 맞춤형 장소를 제공하는 기술을 개발했다. 이 기술은 현재의 위치기반 추천서비스를 인공지능형 개인비서서비스로 도약시키는 원천기술이 될 것으로 기대된다.
이번 연구는 기존 위치기반 장소 검색 및 추천서비스의 검색 수준을 향상시켜 사용자들이 장소를 선택하는 기준을 다양하게 적용시킬 수 있다. 사용자의 트렌드를 반영해 실시간으로 변화된 장소 추천을 할 수 있을 것으로 보인다. 문화기술대학원 이원재, 박주용 교수와 전산학과 차미영 교수가 공동으로 참여한 이번 연구의 API(응용 프로그래밍 인터페이스)는 http://placeness.kaist.ac.kr:8080/ 을 통해 공개됐고 관련 정보는 http://placeness.kaist.ac.kr/wiki/doku.php 에서 열람할 수 있다.
맛집 추천서비스, 소셜 커머스 등 위치를 기반으로 정보 검색 및 추천서비스를 제공하는 업체들은 주로 고객의 후기를 수집하거나 직접 방문을 통해 경험한 내용을 토대로 음식점 혹은 매장을 평가한다. 이는 비교적 정확한 정보를 제공하지만 시간적, 경제적 비용이 많이 소모된다. 또한 사용자 전체의 관심과 선택의 평균에 중점을 두기 때문에 사용자 개인의 특성을 충분히 고려하지 못한다는 한계가 있다. 시간이 지날수록 사용자는 평균 중심의 예상 가능한 선택지를 추천받을 확률이 높아진다.
따라서 같은 장소라도 사용자가 방문하고자 하는 목적이 다르기 때문에(모임, 상견례, 소개팅 등) 방문 목적과 사회적 맥락을 파악할 수 있는 추가적인 기능이 필수적이다. 이를 위해 기본적으로 제공되는 정보 외에도 실제 사람들이 각 장소에서 어떤 세부적 활동을 하며 공간을 소비했는지에 대한 데이터 수집이 필요하다. 연구팀은 문제 개선을 위해 특정 소셜 네트워크 서비스(인스타그램)에 올라온 사진과 텍스트 자료를 바탕으로 이를 분석하는 알고리즘을 개발했다.
기존에 존재하는 딥러닝 방식을 이용해 사진을 분석하는 기술과 연구팀이 새로 개발한 텍스트 분석 기술인 워드백(Wordbag) 기술을 결합했다. 특정 상황이나 분위기에 사용되는 단어들을 분석하고 단어마다 가중치를 둬 분류하는 기술이다. 연구팀은 API에서 주요 연구 이슈에 따라 크게 4개의 세부 분야별 정보를 제공한다. ▲상위 장소의 장소성(장소의 성격 : placeness), ▲상위 장소 내에 있는 세부 장소의 장소성 추론, ▲감성분석 기반의 장소 분위기 추론, ▲사용자와 장소성 간 연관성을 제공한다.
연구팀의 API는 SNS에 존재하는 연구개발 대상으로 지정된 특정 상위장소(코엑스. 아이파크 몰) 및 그 내부의 세부장소에 대해 언급된 데이터를 분석해 행위, 방문자, 시간, 분위기 등 다양한 관점에서 공간의 활용 가능성을 제공한다. 이는 같은 장소라도 사용자가 시간대, 목적에 따라 다르게 활용했던 이력이나 기존 서비스에서 제공이 어려웠던 분위기(ex. 밝은, 전통적인 등)나 방문 목적(ex. 데이트, 공부, 회의)을 데이터로 수집할 수 있기 때문에 사용자의 의도에 따라 장소를 추천할 수 있다.
이 교수는 “이 연구에서 개발된 API를 통해 기존의 위치기반 장소 검색 및 추천 서비스의 검색 수준을 향상시키고 방문자들의 트렌드 변화에 따라 자동으로 변화된 장소를 추천할 수 있다”고 말했다. 또한 “기존 비정형 텍스트 데이터 분석의 한계를 극복하기 위해 사진과 텍스트를 동시에 분석해 공간에 대한 사회적 정보를 추론할 수 있어 현재의 위치기반 추천 서비스가 인공지능형 개인비서서비스로 도약하는 핵심 기술이 될 것이다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 디지털콘텐츠 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2017.08.29
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김지한 교수, 비정질 다공성 물질의 가스 흡착 성능 분석법 개발
〈 김 지 한 교수 〉
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 비정질 다공성 물질의 가스 흡착 성능을 예측하는 방법을 개발했다.
이번 연구는 교토대 임대운 교수, 서울대 백명현 교수, 가천대 윤민영 교수, 사우디 아람코 연구소와 공동으로 진행됐다.
정우석 박사과정생과 임대운 교수가 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘미국국립과학원회보(PNAS)’ 7월 10일자 온라인 판에 게재됐다.
금속-유기물 구조체(metal-organic framework, MOF)는 넓은 표면적과 풍부한 내부 공극을 가지고 있어 다양한 에너지 및 환경 관련 소재로 응용될 수 있다.
이런 금속-유기물 구조체 물질 대부분이 결정성 물질이지만 합성과정 또는 산업 공정에 사용 중에 구조가 붕괴돼 결정성을 잃기 쉽다. 그로 인해 내부 구조를 파악할 수 없게 되면 기존의 어떠한 컴퓨터 시뮬레이션 방법론으로도 분석이 어려웠다.
김 교수 연구팀은 이와 같이 붕괴된 금속-유기물 구조체의 물성치를 결정성 금속-유기물 구조체의 물성치로 대체해 우회적으로 비정질 구조(amorphous structure)의 다공성 물질에서 물성치 분석이 가능함을 증명했다.
연구팀은 우선 12,000여 개의 결정성 금속-유기물 구조체에 대해 다양한 가스 및 온도 조건에서 가스 흡착 물성치 계산을 수행했다. 이로부터 특정 가스 및 온도 조건에서 비슷한 물성치를 보인 금속-유기물 구조체들은 다른 가스나 온도 조건에서도 비슷한 흡착 성능을 보인다는 것을 보였다.
이러한 결과를 바탕으로 연구팀은 붕괴된 구조가 보이는 메탄가스 흡착성능과 가장 비슷한 물성치를 지닌 결정성 금속-유기물 구조체들을 12,000여 개 구조 중에서 선별했다.
그 후 전혀 다른 온도 및 수소가스 흡착에 있어서도 붕괴된 구조의 실험값과 결정성 금속-유기물 구조정보를 이용한 시뮬레이션 결과가 잘 일치한다는 상호교환성(transferability)를 확인했다.
이번 연구성과는 구조 정보가 없는 경우에도 금속-유기물 구조체와 같은 다공성 물질들에서 물성치를 예측할 수 있어 앞으로 이산화탄소 포집, 가스 분리 및 저장소재 개발에 활용될 것으로 기대된다.
이번 연구는 Saudi Aramco-KAIST CO2 Management Center의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 구조-물성치 맵에 나타나는 경향성과 붕괴된 구조의 경향성
그림2. 붕괴된 금속-유기물 구조체 실험결과와 결정성 금속-유기물 구조체 시뮬레이션 결과의 상호교환성
2017.07.21
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우운택 교수, 스마트 관광 증강현실 어플리케이션 개발
〈 우 운 택 교수 〉
우리 대학 문화기술대학원 우운택 교수 연구팀이 스마트 관광 지원을 위한 증강 및 가상현실 어플리케이션을 개발했다.
‘케이 컬처 타임머신(K-Culture Time Machine)’ 어플리케이션은 창덕궁을 대상으로 한 시범 서비스로 iOS 앱스토어에 5월 23일 공개됐다.
개발된 케이 컬처 타임머신은 웨어러블 360도 비디오를 통해 문화유산이나 유적지에 대한 시공간을 넘는 원격 체험을 제공한다.
사용자는 VR기기에 스마트폰을 장착해 제공되는 360도 비디오로 문화 유적지를 원격으로 체험하고 해당 문화유산 및 연관관계가 있는 인물, 장소, 사건 등에 대한 정보를 확인할 수 있다. 또한 소실된 문화유산에 대한 3차원 디지털 복원도 체험할 수 있다.
웨어러블 기기 활용 없이도 모바일 모드를 통해 사용자 주변 유적지 확인, 카메라에 인식된 문화유산을 인식하고 관련된 정보와 콘텐츠를 제공하는 증강현실 기반의 문화유산 가이드가 가능하다.
사용자는 자신의 위치에서 창덕궁 돈화문을 시작으로 인정문, 인정전, 희정당에 이르는 창덕궁 내부를 이동하며 360도 파노라마 이미지나 비디오를 통해 현장을 가상체험 할 수 있다.
현재는 존재하지 않는 인정전 동쪽의 궐내 곽사 지역에는 3D모델을 통한 승정원의 가상 복원을 확인할 수 있다.
위 기능은 웨어러블 기기 없이 스마트폰 상에서도 체험 가능하며 개발 중인 증강현실 기능이 완성되면 현장에서 활용 가능한 수준의 어플리케이션이 될 것으로 기대된다.
우 교수 연구팀은 문화유산 데이터베이스와 증강-가상현실 콘텐츠의 표준화된 메타데이터를 구축하고 이를 적용했다. 이를 활용해 일시적으로 개발 후 소비되는 기존 어플리케이션과는 달리 추가적인 콘텐츠 생성 및 추가가 가능하다.
우 교수는 “증강현실 콘텐츠의 상호 활용성과 재활용성을 증진해 스마트관광 분야의 새로운 시장을 선점할 수 있을 것이다”며 “콘텐츠 개발 비용 절감과 증강현실 콘텐츠 생태계 활성화를 가능하게 하는 다양한 부가 효과도 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 ㈜포스트미디어(대표 홍승모)와 문화체육관광부 CT R&D 사업과의 공동 수행을 통해 이뤄졌으며, 관련 연구 성과는 올 7월 캐나다에서 진행되는 HCII 2017 학회를 통해 발표될 예정이다.
□ 그림 설명
그림1. 360 VR 서비스 개념도
그림2. K-Culture Time Machine의 모바일 증강현실 기능 구동 화면
그림3. K-Culture Time Machine의 360도 파노라마 이미지-비디오 기능 화면
2017.05.23
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한순규 교수, 천연 물질인 플루게닌C 합성에 성공
우리 대학 화학과 한순규 교수 연구팀이 새로운 방식의 화학반응을 이용해 자연 상태에서 존재하는 천연물을 인위적으로 제작하는 데 성공했다.
연구팀은 분자 간 화학반응의 일종인 라우훗-쿠리어 반응(Rauhut-Currier 반응, RC 반응)을 이용해 이합체 천연물인 플루게닌 C를 합성했다.
전상빈 석박사통합과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 화학 분야의 국제 학술지 ‘미국화학회지(JACS : Journal of the American Chemical Society)’ 5월 10일자에 게재됐다.
천연물 전합성(Total Synthesis)은 순차적 화학반응을 통해 자연에 존재하는 천연 물질을 실험실에서 인위적으로 합성해내는 연구 분야이다.
이 과정은 각 단계의 화학반응이 모두 성공적으로 이뤄져야만 목표하는 분자에 도달할 수 있어 높은 수준의 인내심, 창의성 등이 요구된다. 학계에서는 천연물 전합성 학자를 가리켜 ‘분자를 다루는 예술가’로 부르기도 한다.
이번 연구는 분자 간 라우훗-쿠리어 반응을 전합성에 응용한 최초의 사례이다. 라우훗-쿠리어 반응은 1963년 라우훗과 쿠리어에 의해 보고된 반응으로 친핵체 촉매에 의해 진행되는 현상이다.
기존의 분자 간 라우훗-쿠리어 반응은 150도 이상의 고온 및 고농도 용액에서 유독한 촉매를 통해 비 선택적으로 진행된다는 한계가 있어 천연물 전합성에 적합하지 않았다.
연구팀은 문제 해결을 위해 반응물 내부에 친핵체를 위치시켰다. 이를 통해 상온의 옅은 용액에서 촉매 없이 간단한 염기성 시료를 첨가시키는 것만으로도 라우훗-쿠리어 반응을 이끌어 낼 수 있음을 확인했다.
연구팀은 이 반응 조건을 이용해 시중에서 구입 가능한 아미노산 유도체를 12단계를 거쳐 플루게닌 C라는 천연물질로 합성하는 데 성공했다.
한 교수는 “이번 연구는 라우훗-쿠리어 반응의 효율성과 선택성을 획기적으로 향상시킨 발견이다”며 “기존에는 합성할 수 없었던 다양한 천연물, 신약 또는 유기재료를 합성할 수 있는 길이 열렸다”고 말했다.
이번 연구는 KAIST의 정착 연구비, 하이리스크하이리턴(HRHR) 및 RED&B(Research, Education, Development & Business) 과제, 한국연구재단의 신진연구자 지원사업, 기초과학연구원 분자활성 촉매반응 연구단의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 대표적인 이합체-소중합체 세큐리네가 알칼로이드
그림2. 플루게닌 C의 합성 경로
2017.05.19
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한동수 교수, 크라우드소싱 기반 실내 위치인식 시스템 개발
〈 한 동 수 교수 〉
우리 대학 전산학부 한동수 교수 연구팀(지능형 서비스통합 연구실)이 실내 공간에서 획득한 와이파이 신호의 수집 위치정보를 자동으로 파악할 수 있는 기술을 개발했다.
이 기술은 글로벌 실내 위치인식 시스템 구축에 필요한 핵심 기술로 다수의 스마트폰에서 수집된 무선랜 핑거프린트의 수집 위치를 자동으로 라벨링하는 인공지능 기법이다. 비용을 절감하면서 높은 정확도를 가질 수 있고 무선랜 핑거프린트 수집이 가능한 건물이라면 어느 곳에도 적용 가능하다.
여러 글로벌 기업들이 실내 GPS를 실현하기 위해 전 세계 주요도시에서 수만 건의 실내 지도를 수집했다. 실내 지도와 함께 신호 지도 수집도 시도했지만 높은 정확도를 갖지 못했고 그 결과 실내에서의 위치 인식 서비스 질이 떨어진다.
연구팀은 문제 해결을 위해 실내를 이동 공간과 체류 공간으로 구분하고 각각의 공간에 최적화된 수집 위치 라벨링을 자동화하는 기술을 개발했다.
연구팀이 개발한 기술은 복도, 로비, 계단과 같은 이동 공간에서도 수집된 신호의 위치정보를 별도의 외부 정도 없이도 자동으로 라벨링하는 새로운 자율학습(Unsupervised Learning) 인공지능 기술이다.
이 기술을 토대로 기초실험연구동(N5)과 김병호-김삼열IT융합빌딩(N1)에서 실험을 실시했고, 충분한 양의 학습 데이터가 주어진다는 가정 하에 오차범위 3~4미터 수준의 정확도를 보였다.
이는 수작업을 통해 수집 위치를 라벨링한 결과와 비슷한 정확도로 연구팀이 함께 개발한 지자기 신호, 3축 가속기, 자이로스코프 기반의 딥러닝을 활용한 새로운 센서 퓨전 기법을 통하면 정확도가 더욱 상승하는 결과를 보였다.
그 동안 스마트폰을 통해 수집된 핑거프린트는 활용되지 못하고 버려졌지만 개발된 기술을 통해 무선랜 핑거프린트 빅데이터 영역이 새롭게 열릴 것으로 기대된다.
개발된 GPS 구축 기술은 글로벌 기업이나 국내 위치정보 서비스 기업 등이 전국 범위에서 위치정보 서비스를 제공할 때 도입해 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 예상된다.
GPS 신호가 도달하지 않는 실내 환경에서 위치인식 정확도가 높아짐에 따라 포켓몬고 등의 O2O(online to offline) 위치기반 게임도 실내에서 실행 가능할 것으로 기대된다.
또한 다양한 위치기반 SNS, 사물인터넷 등 서비스가 활성화되고 위급한 상황에서 112나 119에 구조요청을 할 시 정확한 위치 파악이 가능할 것으로 보인다.
한 교수는 “개발된 글로벌 실내 위치인식 시스템 구축 기술을 KAIST 실내 위치인식 시스템인 카이로스(KAILOS)에 탑재해 서비스 할 예정이다”며 “전 세계 어느 건물에서든 정확도 높은 실내 위치인식 시스템을 손쉽게 구축할 수 있고 장래에 대부분 실내 공간에서도 위치인식 서비스가 제공 가능할 것이다”고 말했다.
카이로스는 2014년 KAIST에서 출시한 개방형 실내 위치인식 서비스 플랫폼이다. 자신이 원하는 건물의 실내지도를 카이로스에 등록하고 해당 건물의 핑거프린트를 수집해 실내 위치인식 시스템을 구축하도록 지원 중이다.
□ 그림 설명
그림1. 핑거프린트를 수집하여 신호지도를 구축한 뒤, 구축된 신호지도를 기반으로 위치를 추정하는 과정
그림2. KAILOS가 여러 가지 신호와 센서를 복합적으로 사용하였을 때 예상되는 정확도
2017.04.12
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박희성 교수, 맞춤형 단백질 변형기술 동물 모델 적용에 성공
우리 대학 화학과 박희성 교수 연구팀이 아주대 의과대학 박찬배 교수와의 공동 연구를 통해 동물 모델에서 단백질의 아세틸화 변형을 조절할 수 있는 기술을 개발했다.
인간의 질병 연구에 대표적으로 쓰이는 쥐 모델에서 단백질 아세틸화를 조절할 수 있게 돼 다양한 질병의 원인을 밝힐 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 미래창조과학부의 글로벌프런티어사업(의약바이오컨버젼스연구단, 단장 김성훈)과 지능형 바이오시스템 설계 및 합성연구단(단장 김선창), 식약처의 미래 맞춤형 모델동물개발 연구사업단(단장 이한웅)의 지원을 받아 수행됐다.
이번 연구 결과는 국제 학술지인 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 21일자 온라인 판에 게재됐다.
우리 몸의 세포에서 만들어지는 2만 여종의 단백질은 생합성 이후 인산화, 아세틸화, 당화 등 200여 종의 다양한 변형(post-translational modification)이 발생하게 된다.
세포 내 단백질들은 다양한 변형을 통해 기능과 활성이 조절되며 이러한 변형은 생체 내에서 세포 신호 전달 및 성장 등 우리 몸의 정상적인 신진대사 활동을 조절하는 매우 중요한 역할을 한다.
하지만 유전적 또는 환경적 요인으로 인해 단백질 변형이 비정상적으로 일어나면 세포의 신호 전달, 대사 활동 등이 손상돼 암, 치매, 당뇨를 포함한 다양한 중증 질환을 유발한다.
기존에는 이러한 비정상적 단백질 변형을 동물 모델에서 인위적으로 유발시키고 제어하는 기술이 존재하지 않아 질병의 원인 규명 및 신약 개발 연구에 어려움이 있었다.
박 교수팀은 2016년 9월 다양한 비정상 변형 단백질을 합성할 수 있는 맞춤형 단백질 변형 기술을 개발해 사이언스(Science)지에 발표한 바 있다.
연구팀은 기존 연구를 더 발전시켜 각종 암과 치매 등의 이유가 되는 퇴행성 신경질환의 원인인 비정상적인 단백질 아세틸화를 동물 모델에서 직접 구현하는 기술을 개발했다.
연구팀은 이 기술을 바탕으로 실험용 쥐의 특정한 발달 단계나 시기에 표적 단백질의 특정 위치에서 아세틸화 변형을 조절할 수 있음을 증명했다.
또한 다른 조직에 영향을 주지 않고 간이나 콩팥 등 특정 조직이나 기관에서만 표적 단백질의 아세틸화 변형 제어가 가능함을 확인했다.
연구팀은 “이 기술은 암과 치매 등 단백질의 비정상적 변형으로 발생하는 각종 질병의 바이오마커 발굴 등 질병 원인 규명 연구의 획기적인 전기를 마련할 것으로 기대된다”고 말했다.
박희성 교수는 “실용화 될 경우 지금까지 실현이 어려웠던 다양한 질병에 대한 실질적 동물 모델을 제조할 수 있을 것으로 전망된다”며 “향후 맞춤형 표적 항암제 및 뇌신경 치료제 개발 등 글로벌 신약 연구에 새 패러다임을 열 것이다”고 말했다.
□ 그림 설명
그림1. 아세틸화 변형 조절 마우스 개발 및 아세틸화 제어 결과
그림2. 비정상적인 단백질 변형 및 각종 질병의 모식도
2017.03.06
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정기훈 교수, 눈물 성분 분석해 통풍 예방하는 기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀이 종이에 금속 나노입자를 증착한 저렴하고 정교한 통풍 종이 검사지(Strip)를 개발했다.
이 기술은 눈물 속의 생체 분자를 분석해 비침습적 진단이 가능하고 소요 시간을 크게 단축시킬 수 있다. 진단 의학, 약물 검사 뿐 아니라 현장 진단 등 특정 성분의 신속하고 정확한 진단이 필요한 다양한 분야에 응용 가능할 것으로 기대된다.
박문성 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 나노분야 국제 학술지 ‘에이씨에스 나노(ACS Nano)’ 2016년 12월 14일 온라인 판에 게재됐다.
통풍은 바늘 모양의 요산 결정이 관절에 쌓이면서 통증을 유발하는 병이다. 일반적으로 통증의 완화와 요산 배출, 요산 강하제 복용 등이 치료법으로 이용된다.
이러한 치료법은 일시적인 통풍 증상 완화에는 도움이 되지만 완치에는 한계가 있어 지속적인 요산 농도 측정과 식이요법이 병행돼야 한다.
따라서 간편하게 요산을 측정할 수 있다면 통풍 예방율을 크게 높일 수 있고 통풍 환자의 병 관리에 큰 도움을 줄 수 있다.
하지만 기존의 통풍 진단 기술은 혈액을 채취해 요산 농도를 측정하거나 관절 윤활액을 채취해 요산 결정을 현미경으로 관찰하는 방식이다. 이처럼 침습적 시술이 대부분이고 시간이 오래 걸리는 등의 한계가 있다.
연구팀은 문제 해결을 위해 눈물을 쉽게 채집할 수 있는 종이의 표면에 나노플라즈모닉스 특성을 갖는 금 나노섬을 균일하게 증착했다.
나노플라즈모닉스 기술은 금속의 나노구조 표면에 빛을 모으는 기술로 질병 및 건강 진단 지표, 유전 물질 검출 등에 응용할 수 있다.
또한 금과 같은 금속은 빛을 조사했을 때 기존보다 강한 빛을 받아들이는 특성을 갖기 때문에 종이의 특성을 유지하면서도 기판 표면의 빛 집광도를 최고 수준으로 끌어올릴 수 있었다.
연구팀이 개발한 금속 나노구조 제작 기술은 넓은 면적에 자유자재로 나노구조를 제작할 수 있기 때문에 빛의 집광도를 자유롭게 조절할 수 있다.
연구팀은 종이 검사지에 표면증강 라만 분광법(Surface-enhanced Raman spectroscopy)을 접목시켜 별도의 표지 없이도 눈물 속 요산 농도를 측정하고 이를 혈중 요산 농도와 비교해 통풍을 진단했다.
1저자인 박문성 박사과정은 “통풍 진단을 위한 새로운 방법으로 눈물을 이용해 진단이 가능한 종이 통풍 검사지를 제작했다”며 “신속하고 간단하게 현장 진단이 가능하고 일반적인 반도체 공정을 이용한 대면적 양산이 가능하다”고 말했다.
정 교수는 “이번 결과를 바탕으로 향후 눈물을 이용해 낮은 가격의 무표지 초고감도 생체분자 분석 및 신속한 현장 진단이 가능할 것이다”며 “눈물 뿐 아니라 다양한 체액을 이용해 질병 진단, 생리학적 기능 연구 등에 기여할 수 있을 것이다”고 말했다.
□ 그림 설명
그림1. 금으로 덮인 종이 통풍 검사지의 광학 사진
그림2. 종이 통풍 검사지의 주사전자현미경 사진
그림3. 금나노섬으로 코팅된 셀룰로오스 섬유의 주사전자현미경 사진
그림4. 눈물을 이용한 통풍 진단표
2017.01.17
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김대영 교수, EU와 글로벌 IoT 농식품 생태계 구축을 위한 공동 연구
우리 대학 전산학부 김대영 교수 연구팀과 유럽연합(EU)이 사물인터넷(IoT) 개방형 표준 및 아키텍쳐를 통한 글로벌 농식품 비즈니스 통합 에코시스템 개발 공동연구(The Internet of Food & Farm 2020, IoF2020)를 시작한다.
EU IoF2020 프로젝트는 스마트 팜과 농식품 서비스 분야에 첨단 ICT 융합기술을 활용하여 효율적이면서도 안전하고 건강한 먹거리를 보장하는 글로벌 생태계 조성을 목표로 한다.
유럽 연합이 4년간 3,000만 유로를 지원하는 등 총 3,500만 유로가 투자되는 이번 공동연구는 대학, 연구소, 기업 등 16개국 71개 기관이 참여하는 대형 프로젝트다. 한국에서는 유일하게 KAIST가 참여한다.
연구팀은 자체 개발한 국제 표준 사물인터넷 오픈소스 플랫폼인 올리옷(Oliot)을 활용한 스마트 팜과 푸드 서비스 생태계 테스트베드를 국내 농식품 비즈니스 전반에 구축하고 유럽의 테스트베드와 연동한다. 이들 생태계로부터 수집한 글로벌 빅데이터 분석을 위한 딥러닝 등 최신 인공지능 기술을 개발하여 궁극적으로 사물인터넷 플랫폼과 인공지능 기술이 통합된 시스템을 정부, 기관, 기업, 농민들이 활용할 수 있도록 공개할 예정이다.
IoF2020 프로젝트를 통해 개발되는 기술은 스마트팜 및 농식품 서비스 시장에 직접 투입하여 국내 농식품 산업에 활용될 수 있으며, 갈수록 높아지는 농식품 안전에 대한 요구를 만족시킬 수 있을 것으로 전망된다.
또한 핵심 기술인 올리옷(Oliot) 플랫폼은 농식품 분야 뿐 만 아니라, 스마트 시티, 스마트 팩토리, 헬스케어, 커넥티드 자동차등 다양한 산업에 활용될 것으로 기대된다.
IoF2020 프로젝트 코디네이터인 조지 비어스(George Beers)는 "IoF2020이 농장에서 소비자 식탁으로까지의 유통방식에 패러다임 변화를 가져올 것이며, 푸드 서비스 분야에서의 경쟁력과 우수성을 강화하는 데 기여할 것이라고 믿는다”라고 말했다.
KAIST 김대영 교수(전산학부, 오토아이디랩스(Auto-ID Labs) KAIST 센터장)는 “이미 국내에서 사물인터넷 국제표준 기술 적용을 시작했으며, 이번 프로젝트를 통해 유럽뿐 아니라 중국, 일본, 대만 등 아시아 국가와 남미 국가와도 글로벌 농식품 비즈니스 생태계 통합을 위한 노력이 진행 중이다”라고 밝혔다.
KAIST는 지난 2005년부터 전 세계 6개 대학(MIT(미국), 케임브리지대(영국), 취리히공대(스위스), 푸단대(중국), 게이오대(일본))과 함께 세계 최초로 사물인터넷의 개념을 소개한 ‛오토아이디랩스(Auto-ID Labs)' 국제공동연구소를 운영하며 사물인터넷 생태계 구축을 위한 선행 표준기술을 연구하고 있다.
2017.01.17
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최양규 교수, 10초 내 물에 녹는 보안용 메모리 소자 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수 연구팀이 물에 녹여 빠르게 폐기할 수 있는 보안용 메모리 소자를 개발했다.
연구팀이 개발한 보안용 비휘발성 저항변화메모리(Resistive Random Access Memory : RRAM)는 물에 쉽게 녹는 종이비누(Solid Sodium Glycerine : SSG) 위에 잉크젯 인쇄 기법을 통해 제작하는 방식이다. 소량의 물로 약 10초 이내에 용해시켜 저장된 정보를 파기시킬 수 있다.
배학열 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 네이처 자매지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’ 12월 6일자 온라인 판에 게재됐다. (논문명 : Physically transient memory on a rapidly dissoluble paper for security application)
과거에는 저장된 정보를 안정적으로 오랫동안 유지하는 능력이 비휘발성 메모리 소자의 성능을 가늠하는 주요 지표였다. 하지만 최근 사물인터넷 시대로 접어들며 언제 어디서든 정보를 쉽게 공유할 수 있게 돼 정보 저장 뿐 아니라 정보 유출을 원천적으로 차단할 수 있는 보안용 반도체 개발이 요구되고 있다.
이를 위해 용해 가능한 메모리 소자, 종이 기판을 이용해 불에 태우는 보안용 소자 등이 개발되고 있다. 그러나 기존의 용해 가능한 소자는 파기에 시간이 매우 오래 걸리고 불에 태우는 기술은 점화 장치와 고온의 열이 필요하다는 한계가 있다.
연구팀은 문제 해결을 위해 물에 매우 빠르게 반응해 녹는 SSG 기판 위에 메모리 소자를 제작해 용해 시간을 수 초 내로 줄이는데 성공했다.
이 메모리 소자는 알칼리 금속 원소인 소듐(Sodium)과 글리세린(Glycerine)을 주성분으로 하고 친수성기를 가져 소량의 물에 반응해 분해된다.
용해 가능한 전자소자는 열과 수분에 취약할 수 있어 공정 조건이 매우 중요하다. 연구팀은 이 과정을 잉크젯 인쇄 기법을 통해 최적화된 점성과 열처리 조건으로 금속 전극을 상온 및 상압에서 증착했다.
또한 메모리 소자의 특성을 결정하는 저항변화층(Resistive Switching Layer)인 산화하프늄(HfO2)도 우수한 메모리 특성을 얻도록 150도 이하의 저온에서 증착했다. 이를 통해 평상시 습도에서는 안정적이면서도 소량의 물에서만 반응하는 소자를 제작했다.
연구팀은 휘어지는 종이비누 형태의 SSG 기판을 이용하고, 잉크젯 인쇄기법을 이용해 ‘금속-절연막-금속’ 구조의 2단자 저항 변화메모리를 제작하기 때문에 다른 보안용 소자보다 비용 절감 효과가 매우 크다고 밝혔다.
1저자인 배학열 박사과정은 “이 기술은 저항변화메모리 소자를 이용해 기존 실리콘 기판 기반의 기술 대비 10분의 1 수준의 저비용으로 제작 가능하다”며 “소량의 물로 빠르게 폐기할 수 있어 향후 보안용 소자로 응용 가능할 것이다”고 말했다.
이번 연구는 미래창조과학부 한국연구재단과 나노종합기술원의 지원을 통해 수행됐고, 배학열 박사과정은 한국연구재단의 글로벌박사펠로우십에 선정돼 지원을 받고 있다.
□ 그림 설명
그림1. 메모리 소자가 물에 용해되는 과정
그림2. 최양규 교수팀이 개발한 보안용 메모리 소자
그림3. 보안용 메모리 소자 모식도
2016.12.22
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박희성, 이희윤 교수, 암, 치매 유발하는 '변형 단백질' 생산기술 개발
우리 대학 화학과 박희성 교수, 이희윤 교수 공동 연구팀이 암과 치매 등 각종 질병을 유발 원인으로 알려진 단백질의 비정상적인변형을 구현할 수 있는 맞춤형 단백질 변형기술을 개발했다.
양애린 박사가 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 ‘사이언스(Science)’ 9월 29일자 온라인 판에 게재됐고 '가장 중요한 논문(First Release)'에 선정됐다.(논문명 : A chemical biology route to site-specific authentic protein modifications)
신체의 기본 단위인 세포는 2만여 종의 유전자를 가지고 있다. 여기서 만들어지는 단백질의 종류는 100만 종 이상으로 추정된다. 이는 단백질이 만들어진 후 다양한 단백질 변형(post-translational modification) 현상이 일어나기 때문이다.
이러한 단백질 변형의 원인으로는 인산화, 당화, 아세틸화, 메틸화 등 200여 종이 알려져 있으며, 정상적으로 변형된 단백질들은 생체 내에서 세포 신호 전달, 성장 등 정상적인 신진대사 활동에 중요한 역할을 한다.
그러나 유전적, 환경적 요인으로 인해 비정상적 단백질 변형이 일어나면 세포의 대사활동과 신호전달이 손상돼 세포의 무한 분열을 초래하기도 한다. 각종 암은 물론 치매를 일으키는 퇴행성신경질환 및 당뇨를 포함한 각종 만성질환을 유발한다.
이전에는 이러한 비정상적인 단백질 변형을 구현한 맞춤형 변형 단백질 개발기술이 존재하지 않아 각종 질병의 원인 규명과 맞춤형 신약 개발 연구에 많은 어려움이 있었다.
연구팀은 2011년 암을 일으키는 직접적인 원인으로 알려진 비정상적인 단백질 번역 후 인산화를 구현하기 위한 맞춤형 인산화 변형 단백질 생산기술을 개발해 사이언스지에 논문을 발표했었다.
이번 연구는 지난 2011년의 선행연구 결과를 더욱 발전시켜 인산화 이외에 당화, 아세틸화 등과 같은 다른 200여종의 단백질 변형을 직접 구현해 원하는 변형 단백질을 합성할 수 있는 기술이다.
박 교수는 “이 기술을 활용하면 원하는 위치에서 원하는 종류의 맞춤형 변형 단백질 생산이 가능해져 암과 치매 등 단백질 변형으로 인해 발생하는 질병의 직접적인 원인을 밝힐 수 있다”며 “신약 및 치료제 개발 속도를 높이고 발생할 수 있는 부작용을 최소화할 수 있는 획기적인 기술이다”고 말했다.
이번 연구는 글로벌프론티어 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 맞춤형 단백질 변형 기술 개발
그림2. 맞춤형 단백질 변형 기술의 활용
2016.10.03
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박병국 교수, 차세대 자성메모리의 성능 향상 기술 개발
〈 박 병 국 교수 〉
우리 대학 신소재공학과 박병국 교수와 고려대학교 이경진 교수 공동 연구팀이 차세대 자성메모리(MRAM)의 속도 및 집적도를 동시에 향상시키는 소재기술을 개발했다.
이번 연구결과는 나노기술 분야 학술지 ‘네이처 나노테크놀로지(Nature Nanotechnology)’ 7월 11일자에 게재됐다.(논문명 : Field-free switching of perpendicular magnetization through spin-orbit torque in antiferromagnet/ferromagnet/oxide structures)
자성메모리(MRAM)는 실리콘을 기반으로 한 기존 반도체 메모리와 달리 얇은 자성 박막으로 만들어진 새로운 비휘발성 메모리 소자이다. 외부 전원 공급이 없는 상태에서 정보를 유지할 수 있으며 고속 동작과 집적도를 높일 수 있다.
이러한 특성 때문에 메모리 패러다임을 바꿀 새로운 기술로 각광받고 있으며 전 세계 반도체 업체에서 개발 경쟁을 벌이고 있는 차세대 메모리이다.
개발 경쟁의 대상이 되는 핵심 기술 중 하나는 메모리 동작 속도를 더 높이면서도 고집적도를 동시에 구현 하는 기술이다. 현재까지 개발 된 자성메모리 기술에 의하면 동작 속도를 최고치로 유지하는 경우 집적도가 현저히 떨어지는 문제가 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 동작 속도를 기존 자성메모리 기술보다 10배 이상 빠르고 고집적도를 달성 할 수 있는 새로운 기술을 개발했다.
일반적 스핀궤도토크 기반의 자성메모리는 정보기록을 위해 중금속-강자성 물질의 스핀궤도결합을 이용한다. 하지만 기존에 사용되는 백금(Pt) 또는 텅스텐(W)의 경우 외부 자기장을 걸어 주어야 하는 제약이 있었다.
연구팀은 이리듐-망간(IrMn) 합금과 같은 새로운 반강자성 소재를 도입해 반강자성-강자성 물질의 교환결합을 이용했고, 외부자기장 없이 빠르고 저전력 동작이 가능한 기술을 개발했다.
스핀궤도토크 자성메모리는 컴퓨터 또는 스마트폰에 쓰이는 정적 기억장치(SRAM) 보다 10배 이하로 전력소모를 낮출 수 있다. 또한 비휘발성 특성으로 저전력을 요구하는 모바일, 웨어러블, 사물인터넷 메모리로 활용가능성이 높다.
박 교수는 “이번 연구는 차세대 메모리로써 각광받고 있는 자성메모리의 구현 가능성을 한 걸음 더 발전시켰다는 의미를 갖는다”며 “추가 연구를 통해 기록성능이 뛰어난 신소재 개발에 주력할 예정이다”고 말했다.
이번 연구는 미래소재디스커버리사업 스핀궤도소재연구단의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 스핀궤도토크(SOT) 기반 자성메모리(MRAM)의 개략도
그림2. 스핀궤도토크에 의해 강자성 물질의 스핀 방향을 제어하는 소자개략도 및 주요 실험 결과
2016.07.14
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