-
235종 화학물질 친환경 생산 ‘세포공장 설계도’ 완성
기후 위기와 화석 연료 고갈은 전 세계적으로 지속 가능한 화학물질 생산의 필요성을 높이고 있다. 미국의 BioMADE (바이오메이드) 사업 등 바이오 제조 경쟁력 강화는 전 세계 중요한 국가 과제로 인식되고 있다. 우리 대학 연구진이 미생물 5종을 컴퓨터 시뮬레이션하여 산업에 가장 많이 쓰이는 바이오 연료, 플라스틱 등 원료가 되는 235가지 화학물질을 친환경적으로 생산하는데 성공하였고 상용화 가능성을 제시하여 주목받고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 다양한 산업용 미생물 세포공장의 생산 능력을 가상 세포를 이용해 종합적으로 평가하고, 이를 토대로 특정 화학물질 생산에 가장 적합한 미생물 균주를 선정하고 최적의 대사 공학 전략을 제시했다.
미생물 세포 공장은 재생 가능한 자원을 활용하여 친환경적인 화학물질 생산 플랫폼으로 각광받고 있으며, 미생물을 개량하기 위한 대사공학 기술은 이러한 세포공장 생산 효율을 극대화하는 핵심 도구로 자리 잡고 있다.
그러나 미생물 세포 공장을 구축하기 위해 필요한 균주 선정의 어려움과 복잡한 대사 경로 최적화 등의 문제점은 실질적인 공정 적용에 큰 장애물로 작용하고 있다.
기존 연구에서는 방대한 생물 실험과 정교한 검증 과정을 통해 수많은 미생물 균주 중 최적의 균주와 효율적인 대사공학 전략을 도출하려 했으나, 이 과정은 막대한 시간과 비용이 소요되는 문제점이 있었다.
최근에는 미생물 전체 유전체 정보를 바탕으로 유기체 내 대사 네트워크를 재구성한 유전체 수준의 대사 모델을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션으로 대사 흐름을 체계적으로 분석할 수 있게 됨에 따라, 기존의 생물 실험 한계를 극복하고 최적의 균주 선정 및 대사 경로 설계 문제를 혁신적으로 접근할 수 있는 새로운 가능성이 제시되고 있다.
이에 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀은 대장균 (Escherichia coli), 효모 (Saccharomyces cerevisiae), 고초균 (Bacillus subtilis), 코리네박테리움 글루타미쿰 (Corynebacterium glutamicum), 슈도모나스 푸티다 (Pseudomonas putida) 이상 5종의 대표적인 산업 미생물의 화학물질 생산 능력을 235가지 유용 물질을 대상으로 종합적으로 평가했다.
연구팀은 유전체 수준의 대사 모델을 이용하여 이들 미생물이 생산할 수 있는 화학물질의 최대 이론 수율과 실제 공정에서 달성 가능한 최대 수율을 계산하여 각 화학물질 생산에 가장 적합한 균주를 선정할 수 있는 기준을 마련하였다.
연구팀은 특히 타 생물에서 유래한 효소 반응을 미생물에 도입하거나, 미생물이 사용하는 보조인자를 교환하여 대사 경로를 확장하는 전략을 제안했다.
이러한 전략을 통해 기존 미생물의 선천적 대사능력을 초과하는 수율 향상이 가능함을 확인했으며, 메발론산, 프로판올, 지방산, 아이소프레노이드와 같은 산업적으로 중요한 다양한 화학물질의 생산 수율이 증가했다.
또한 연구팀은 가상세포 내 대사흐름 분석 기법을 사용하여 각 화학물질 생산을 극대화 시키기 위해 필요한 균주 개량 전략을 제시하였다. 특정 효소 반응과 목표 화학물질 생산의 상관관계 및 효소 반응과 대사물질 간 관계를 정량적으로 분석하여 상향 및 하향 조절해야할 효소 반응을 도출하였다.
이를 통해 연구팀은 단순히 높은 이론적 수율뿐 아니라 실제 생산능을 극대화할 수 있는 구체적인 전략을 제시했다.
이번 논문의 제 1저자인 김기배 박사는 “타 생물에서 유래한 대사 경로의 도입과 보조인자 교환 전략을 활용하면 기존 한계를 뛰어넘는 새로운 미생물 세포공장을 설계할 수 있다.”며, “본 연구에서 제공하는 전략은 미생물 기반 생산 공정을 더욱 경제적이고 효율적으로 발전시키는데 핵심적인 역할을 할 것”이라고 설명했다.
또한, 이상엽 특훈교수는 “이번 연구는 시스템 대사공학 분야에서 미생물 균주 선정과 대사경로 설계 단계에서 어려움을 줄이고, 보다 효율적인 미생물 세포공장 개발을 위한 핵심 참고자료가 될 것”이라며, “향후 바이오 연료, 바이오플라스틱, 기능성 식품 소재 등 다양한 친환경 화학물질 생산 기술 개발에 크게 기여할 것으로 기대된다.” 고 밝혔다.
생물공정연구센터 김기배 박사가 참여한 이번 논문은 국제 학술지 네이처(Nature) 誌가 발행하는 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 동료 심사를 거쳐 3월 24일 字 게재됐다.
※ 논문명 : 미생물 세포 공장의 역량에 대한 종합적 평가 (Comprehensive evaluation of the capacities of microbial cell factories)
※ 저자 정보 : 김기배 (한국과학기술원, 제1 저자), 김하림 (한국과학기술원, 제2 저자) 및 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 3 명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제의 지원, 그리고 합성생물학핵심기술개발 사업의‘바이오제조 산업 선도를 위한 첨단 합성생물학 원천기술 개발’과제의 지원을 받아 수행됐다.
2025.04.07
조회수 402
-
고성능 촉매 개발, 반도체 핫전자 기술을 통해 해결하다
우리 대학 화학과 박정영 석좌교수, 신소재공학과 정연식 교수, 그리고 KIST 김동훈 박사 공동 연구팀이 반도체 기술을 활용하여 촉매 성능에 특정 변인이 미치는 영향을 정량적으로 분석할 수 있는 새로운 플랫폼을 성공적으로 구현했다. 이를 통해 대표적인 다경로 화학 반응인 메탄올 산화 반응에서 메틸 포르메이트 선택성을 크게 향상시켰으며, 이번 연구는 차세대 고성능 이종 촉매 개발을 앞당기는 데 기여할 것으로 기대된다고 1일 밝혔다.
다경로 화학 반응에서는 반응성과 선택성의 상충 관계로 인해 특정 생성물의 선택성을 높이는 것이 어려운 문제로 남아 있다. 특히, 메탄올 산화 반응에서는 이산화탄소와 더불어 고부가 가치 생성물인 메틸 포르메이트가 생성되므로, 메틸 포르메이트의 선택성을 극대화하는 것이 중요하다.
그러나 기존 불규칙적인 구조의 이종 촉매에서는 금속-산화물 계면 밀도를 비롯한 여러 변인이 동시에 촉매 성능에 영향을 미치기 때문에 특정 변수가 개별적으로 미치는 영향을 분석하는 것이 어렵다. 이에 KAIST-KIST 공동 연구팀은 균일하게 정렬된 금속산화물 나노 패턴을 구현할 수 있는 반도체 기술을 활용하여 이종 촉매 성능에 영향을 미칠 수 있는 다른 변인을 통제하고, 오로지 금속산화물의 물성만이 촉매 성능에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. 구체적으로, 산소 공극 (Oxygen Vacancy)의 양을 조절하기 위해 다양한 환경에서 열처리한 세륨 산화물 (CeOx) 나노 패턴을 제작하고, 이를 백금(Pt) 박막 촉매 위에 전사하여 금속산화물의 산소 공극이 메틸 포르메이트 선택성에 미치는 영향을 분석했다.
연구 결과, 산소 공극이 가장 풍부하게 생성된 진공 환경에서 열처리한 CeOx-Pt 이종 촉매의 경우, 열처리를 하지 않은 CeO2-Pt 이종 촉매 대비 약 50% 향상된 메틸 포르메이트 선택성을 보였으며, 이는 반응 중 발생하는 핫 전자의 검출을 통해 실시간으로도 확인되었다. 또한, 연구팀은 양자역학 기반의 DFT 시뮬레이션을 통해 금속산화물 내부의 산소 공극이 이종 촉매의 성능에 미치는 영향을 이론적으로 규명하였다. 시뮬레이션 결과, 산소 공극은 금속/산화물 계면에 많은 양의 전자를 축적시키면서 반응 중간체 간 결합을 촉진하였고, 이로 인해 메틸 포르메이트 선택성이 향상됨을 확인하였다.
이에 대해 박정영 교수는 “이번에 개발한 반도체기반 플랫폼을 통해 핫전하와 촉매 선택성의 정량적 분석이 가능해짐에 따라 핫전하 기반의 광촉매 센서의 상용화 개발 및 핫전하 기반 광열촉매 시스템의 상용화 개발로 이어질 수 있다.”고 언급했다. 신소재공학과 정연식 교수는 “기존의 무작위 구조를 가진 촉매에서는 특정 변수의 영향을 정량적으로 분석하는 것이 어려웠으나, 반도체 기술을 활용한 이번 연구를 통해 보다 효율적인 이종 촉매 설계와 선택성 조절 전략을 제시할 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다.
신소재공학과 이규락 박사, 화학과 송경재 박사, KIST 홍두선 박사가 공동 제 1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스 (Nature Communications)’에 3월 25일 자로 온라인 게재됐다. (논문 제목: Unraveling Oxygen Vacancy-Driven Catalytic Selectivity and Hot Electron Generation on Heterointerfaces using Nanostructured Platform)
이번 연구는 산업통상자원부 에너지혁신인재양성사업, 과학기술정보통신부 중견연구자지원사업, 그리고 과학기술정보통신부 국가전략기술소재개발사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
2025.04.01
조회수 858
-
6밀리초에 단백질 반응 순간 포착 성공
생명현상을 이해하고 나아가 신약 개발을 위해 단백질 상호 작용 및 효소-기질 반응 등 마이크로초(micro-second)~밀리초(milli-second) 수준의 짧은 시간 동안 일어난 현상을 이해하는 것이 핵심이다. KAIST 연구진이 생명 현상을 이해하는데 필수적인 생화학 반응의 변화를 수 밀리초 수준에서 정지시키고 분석하는 방법을 개발했다.
우리 대학 화학과 강진영 교수와 물리학과 이원희 교수의 공동 연구팀이 초고속 생화학 반응 연구를 위한 ‘패릴렌(parylene)’* 기반 박막 미세유체 혼합-분사 장치’를 개발했다고 24일 밝혔다.
*패릴렌: 단백질 반응을 초고속으로 관찰하기 위한 미세유체(microfluidics) 장치를 만드는 핵심 재료로 수 마이크로미터의 얇은 박막형태로 스프레이 제작이 가능하게 만든 소재임
이번 연구는 기존에 제시됐던 시간 분해 초저온 전자현미경(이하 TRCEM, Time-resolved cryo-electron microscopy) 기법의 한계를 극복해 기존 대비 시료 소모량을 1/3 수준으로 줄이면서 분석가능한 최소 반응시간을 기존 기술 대비 수십 배 향상하여 6밀리초(1,000분의 6초)까지 단축했다.
시간 분해 초저온 전자현미경은 단백질 복합체의 반응 중간 상태를 초저온에서 빠르게 냉동해 구조를 분석하는 기술로 최근 특별히 많은 주목을 받고 있다.
통상적인 초저온 전자현미경 분석에서는 짧은시간 존재하고 사라지는 반응 중간체를 포착하기 어려웠다. 이를 해결하기 위해 다양한 TRCEM 기법이 개발됐으나, 기존 기술은 많은 시료 소비와 제한된 시간 해상도 등의 한계로 어려움이 있었다. 연구침은 이를 극복하기 위해 초박막 패릴렌 소재를 적용한 새로운 혼합-분사장치를 개발했다.
본 장치는 시료의 양을 기존 대비 1/3 수준으로 줄여 실질적인 연구의 어려움을 개선했으며, 미세유체역학 소자 내에서 반응 개시에 드는 시료 혼합 시간을 0.5밀리초로 줄여 전체 반응시간을 6밀리초까지 줄였다. 연구팀은 또한 소자의 일체형 설계를 통해 실험의 정밀도와 재현성을 향상했다.
강진영 교수는 “이번 연구는 TRCEM 기법을 더욱 실용적으로 만들었으며, 구조 생물학 및 신약 개발, 효소 반응연구, 바이오 센서 개발 등 다양한 생명과학 및 의약 분야에서 패럴린 박막 소자의 폭넓은 활용 가능성을 제시했다”고 연구의 의의를 설명했다.
이원희 교수는 “연구팀은 앞으로 이를 활용한 생화학 반응 연구와 더 빠른 반응 분석을 위한 성능 향상을 목표로 연구를 이어갈 계획이다”라고 밝혔다.
이번 연구 결과는 화학과 석·박통합과정 황혜랑 연구원이 제 1저자로 국제학술지 어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials) 2025년 1월 28일 자에 온라인 게재됐다. (논문명: Integrated Parylene-Based Thin-Film Microfluidic Device for Time-Resolved Cryo-Electron Microscopy, doi.org/10.1002/adfm.202418224).
한편 이번 연구는 한국연구재단과 삼성미래기술육성재단, CELINE 컨소시엄의 지원을 받아 수행됐다.
2025.03.24
조회수 1066
-
암세포 발생 순간 되돌리는 분자스위치 발견
조광현 교수 연구팀은 암세포를 죽이지 않고 그 상태만을 변환시켜 정상 세포와 유사한 상태로 되돌리는 암 가역 치료 원천기술을 개발한 바 있다. 이번에는 정상세포가 암세포로 변화되는 순간의 유전자 네트워크에 암 가역화를 유도할 수 있는 분자스위치가 숨겨져 있음을 최초로 밝히는데 성공하였다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 정상세포에서 암세포로 변화하는 순간의 임계 전이(臨界轉移, critical transition) 현상을 포착하고 이를 분석해 암세포를 다시 정상세포로 되돌릴 수 있는 분자스위치를 발굴하는 기술 개발에 성공했다고 5일 밝혔다.
임계 전이란 물이 섭씨 100도에서 증기로 변하는 것처럼 특정 시점에 갑작스러운 상태변화가 일어나는 현상을 말한다. 정상세포가 유전적, 후성유전적 변화의 축적으로 인해 특정 시점에 암세포로 변화되는 과정에도 이러한 임계 전이 현상이 나타난다.
연구팀은 암 발생 과정에서 정상세포가 암세포로 전환되기 직전, 정상세포와 암세포들이 공존하는 불안정한 임계 전이 상태에 놓일 수 있음을 발견하고 이러한 임계 전이 상태를 시스템생물학 방법으로 분석해 암화 과정을 역전시킬 수 있는 암 가역화 분자스위치 발굴 기술을 개발했다. 그리고 이를 대장암세포에 적용해 암세포가 정상세포의 특징을 회복할 수 있음을 분자세포실험으로 확인했다.
암 발생의 임계 전이를 관장하는 유전자 네트워크의 컴퓨터 모델을 단일세포 유전자 발현 데이터로부터 자동 추론해내고 이를 시뮬레이션 분석해 암 가역화 분자스위치를 체계적으로 찾아내는 원천기술을 개발한 것이어서 향후 다른 암종의 가역 치료제 개발에도 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
조광현 교수는 "정상세포가 되돌릴 수 없는 암세포 상태로 변화되기 직전의 임계 전이 순간을 포착해 암세포의 운명을 다시 정상세포 상태로 되돌릴 수 있는 분자스위치를 발굴해 낸 것이다ˮ라고 말했다.
이어 “특히 이번 연구에서는 그동안 수수께끼로 여겨졌던 암 발생 과정 이면의 세포 내에 어떠한 변화가 일어나는지를 유전자 네트워크 차원에서 상세히 밝혀냈다”며 “암세포의 운명을 다시 정상세포로 되돌릴 수 있는 중요한 단서가 바로 이러한 변화의 순간에 숨어있다는 것을 처음으로 규명한 연구다”라고 강조했다.
우리 대학 신동관 박사(現 국립암센터), 공정렬 박사, 정서윤 박사과정 학생 등이 참여했으며 서울대학교 연구팀이 대장암 환자 오가노이드(체외배양조직)를 제공해 진행된 이번 연구 결과는 와일리(Wiley)에서 출간하는 국제저널 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)' 1월 22일 字 온라인판 논문으로 출판됐다. (논문명: Attractor landscape analysis reveals a reversion switch in the transition of colorectal tumorigenesis) (DOI: https://doi.org/10.1002/advs.202412503)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 중견연구사업과 기초연구실사업, 그리고 보건복지부 한국보건산업진흥원의 질병중심 중개연구사업의 지원을 통해 수행됐다.
2025.02.05
조회수 5225
-
암세포를 정상세포로 되돌려 치료하는 원천기술 개발
지금까지 다양한 항암 치료 기술이 개발됐음에도 현재 시행되고 있는 모든 항암치료의 공통점은 암세포를 사멸시켜서 치료하는 것을 목표로 하고 있다. 이로 인해 암세포가 내성을 획득해 재발하거나 정상세포까지 사멸시켜 큰 부작용을 유발하는 등 근본적인 한계를 지니고 있다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 대장암세포를 죽이지 않고 그 상태만을 변환시켜 정상 대장세포와 유사한 상태로 되돌림으로써 부작용 없이 치료할 수 있는 대장암 가역 치료를 위한 원천기술을 개발하였다고 22일 밝혔다.
연구팀은 정상세포의 암화 과정에서 정상적인 세포분화 궤적을 역행한다는 관찰 결과에 주목하고, 이를 기반으로 정상세포의 분화궤적에 대한 유전자네트워크의 디지털트윈을 제작하는 기술을 개발했다.
그리고 이를 시뮬레이션 분석해 정상세포 분화를 유도하는 마스터 분자스위치를 체계적으로 탐색해 발굴한 뒤 대장암세포에 적용했을 때 대장암세포의 상태가 정상화된다는 것을 분자세포 실험과 동물실험을 통해 입증했다.
이번 연구성과는 암세포를 정상세포로 가역화 하는 것이 우연한 현상적 발견에 의존하는 것이 아니라 암세포 유전자 네트워크의 디지털 트윈을 제작하고 분석함으로써 체계적으로 접근해 이루어낼 수 있음을 보인 원천기술 개발이며 이 기술을 다른 다양한 암종에 응용하여 암 가역 치료제 개발이 가능함을 제시한 것에 큰 의미가 있다.
조광현 교수는 "암세포가 정상세포로 변환될 수 있다는 것은 놀라운 현상이다. 이번 성과는 이를 체계적으로 유도해낼 수 있음을 증명한 것이다ˮ라고 말했다.
이어 “이번 연구 결과는 암세포를 정상세포로 되돌리는 가역 치료 개념을 최초로 제시한 성과들을 바탕으로 정상세포의 분화궤적을 체계적으로 분석해 암 가역화 치료타겟을 발굴하는 원천기술을 개발한 것이다”라고 강조했다.
우리 대학 공정렬 박사, 이춘경 박사과정 학생, 김훈민 박사과정 학생, 김주희 박사과정 학생 등이 참여한 이번 연구 결과는 와일리(Wiley)에서 출간하는 국제저널 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)' 12월 11일 字 온라인판 논문으로 출판됐다. (논문명: Control of cellular differentiation trajectories for cancer reversion) DOI: https://doi.org/10.1002/advs.202402132
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구사업 및 기초연구실사업의 지원을 통해 수행되었으며 연구 성과는 바이오리버트(주)로 기술이전 되어 실제 암 가역치료제 개발에 활용될 예정이다.
2024.12.23
조회수 7005
-
암흑 물질 액시온 탐색 가능성 획기적 높여
암흑 물질이란 질량은 있으나 관측이 불가능한 미지의 물질을 말하며, 우주 전체 에너지의 약 27% 정도를 차지하고 있다. 암흑 물질을 연구하는 주된 이유는 우주의 구조와 진화의 비밀을 밝히고 이를 통해 우주의 형성과 모습을 이해하고자 함이다. 한국 연구진이 암흑 물질 후보로 알려진 액시온의 탐색 효율을 크게 향상시킬 고주파 공진기 튜닝 기술을 개발했다.
우리 대학 물리학과 야니스 세메르치디스 교수 연구팀이 기초과학연구원(IBS)(원장 노도영) 산하 액시온 및 극한상호작용 연구단(이하 CAPP)(단장 야니스 세메르치디스)과 협력해 메타물질*을 이용, 암흑 물질인 액시온의 탐색 범위를 효율적으로 확장할 방법을 구현했다고 25일 밝혔다.
*메타물질: 아직 자연에서 발견되지 않은 특성을 갖도록 인공적으로 설계한 물질을 말함.
암흑물질의 존재와 더불어 또 다른 미스터리는 ‘오늘날 우주가 왜 물질로만 이루어져 있는가?’라는 점이다. 초기 우주에서는 물질과 반물질이 거의 같은 양으로 생성되었을 것이라 추정하고 있다. 따라서, 현재의 우주에 대해, 입자물리학에서는 물질이 반물질보다 압도적으로 우세한 이런 물질-반물질의 불균형을 CP*라고 불리는 대칭성의 깨짐으로 설명하려고 한다. *CP: 전하(Charge)와 공간 반전(Parity)
액시온은 강한 상호작용에서 발생하는 이 특정 대칭 불균형과 관련된 문제, 즉 대칭성이 깨져있을 거라는 이론적 예측과 이 대칭성이 보존되는 것처럼 보인다는 실험적 관측 사이의 차이를 해결해 줄 수 있는 가상의 입자이다. 즉, 액시온 입자의 존재는 우주의 물질-반물질 불균형과 암흑물질이라는 두 가지 근본적인 미스터리를 동시에 해결할 열쇠가 될 수 있다.
암흑 물질 액시온은 그 고유한 진동 주파수에 맞는 공진기를 통해 탐색할 수 있으며, 최근 암흑 물질 액시온의 질량을 예측하려는 이론적 연구들에 따르면, 현재 민감한 실험들이 다루고 있는 영역보다 더 높은 주파수대에서 탐색이 필요하다는 전망이 제기되고 있다.
이에 따라 고주파 탐색의 필요성이 대두되면서 다양한 공진기 개발이 이뤄졌고 고주파 액시온 탐색에서 높은 효율을 기대할 수 있게 됐지만, 고차 공명 모드를 효과적으로 튜닝할 방법은 여전히 부족한 상황이다.
이에 연구팀은 음팽창 메타물질 구조를 활용해 회전 운동을 2차원 팽창 및 수축 운동으로 전환하는 새로운 튜닝 메커니즘을 개발했다. 키리가미(kirigami)라는 종이접기/자르기 방식에서 영감을 얻은 음팽창 메타물질 구조체는 특유의 결합 배열 덕분에, 한쪽 면에 팽창·수축하는 힘이 가해질 때 다른 면도 함께 팽창·수축하는 특성을 갖는다.
이러한 성질을 이용하면 구조체의 중심이 회전할 때 전체 구조가 팽창하거나 수축하는 움직임으로 변환된다. 이를 통해 간단한 1차원 회전 움직임을 더 복잡한 2차원 움직임으로 확장할 수 있는 혁신적인 구조가 만들어진다.
또한 저온 환경에서 음팽창 구조체의 효율적인 움직임을 위해 기어 구조를 도입해 힘을 보강했다. 이를 통해 극저온 환경에서도 최소한의 힘과 열 발생으로 구조체를 효과적으로 구동하며 주파수를 조정할 수 있었다.
연구팀은 육각 음팽창 구조를 유전체 튜닝 구조체로 고려하고, 이를 공진기의 적용해 주파수를 효과적으로 조정할 수 있음을 확인했다. 나아가 이 공진기를 극저온으로 냉각한 상태에서 9T(테슬라, 자기장의 강도를 나타내는 단위, 1T는 지구 자기장의 약 2만 배) 자기장을 인가해 실제 액시온 검출 실험을 수행했고, 기존 민감도를 두 배로 향상하는 성과를 거뒀다.
연구팀이 개발한 이 독특한 구조체는 극저온과 강한 자기장 환경에서도 작동 가능한 메타물질 기반 주파수 조정 장치로, 향후 고주파 영역의 암흑 물질 액시온 탐색에 적극 활용될 것으로 기대된다. 또한, 이 시스템은 극한의 저온·고자기장 환경에서 로보틱스 분야로도 확장될 잠재력을 가지고 있다.
제1 저자인 KAIST 배성재 박사과정 학생은 “이 결과는 고차 공명모드를 실용적으로 활용할 수 있는 튜닝 메커니즘의 입증을 통해 고주파 액시온 탐색에 새로운 방향을 제시한 것”이라고 밝혔으며, 공동 제1 저자인 IBS 정준우 박사후 연구원은 “궁극적으로 액시온 암흑 물질의 비밀을 풀기 위해 보다 포괄적이고 효과적인 탐색 전략의 돌파구를 마련했다”라고 덧붙였다.
물리학과 배성재 박사과정과 IBS-CAPP 정준우 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘피지컬 리뷰 레터스(Physical Review Letters)’ 11월 22일 133호에 게재됐다. (논문명 : Search for Dark Matter Axions with Tunable TM020 mode)
한편 이번 연구는 기초과학연구원의 지원을 받아 수행됐다.
2024.11.25
조회수 2132
-
AI가 그린수소와 배터리 미래 신소재 찾아낸다
그린수소 또는 배터리 분야 등 청정 에너지의 성능을 높이는데 가장 큰 영향을 미치는 소재 중 하나는 전극이다. 한국 연구진이 차세대 전극 및 촉매로 활용될 수 있는 신소재를 효율적으로 설계하는 인공지능 기술을 개발했다. 이 기술을 통해 친환경 에너지 사회를 촉진하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
우리 대학 기계공학과 이강택 교수 연구팀의 주도로 한국에너지기술연구원 (원장 이창근), 한국지질자원연구원 (원장 이평구), KAIST 신소재공학과 공동 연구팀들과 함께, 인공지능(AI)과 계산화학을 결합해 그린수소 및 배터리에 활용될 수 있는 스피넬 산화물 신소재를 설계하고, 성능과 안정성을 예측할 수 있는 새로운 지표를 개발하는 데 성공했다고 21일 밝혔다.
스피넬 산화물(AB2O4)은 그린수소 또는 배터리 분야의 차세대 촉매 및 전극 물질로 활용되어 산소 환원 반응(ORR)과 산소 발생 반응(OER)의 속도를 향상시킬 수 있는 잠재력이 높은 물질이다. 하지만, 수천 개 이상의 후보군을 일일이 실험으로 성능을 확인하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요된다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 AI와 계산화학을 동시에 사용해 1,240개의 스피넬 산화물 후보 물질을 체계적으로 선별하고, 그중 기존 촉매보다 뛰어난 성능을 보일 촉매 물질들을 찾는 데 성공했다.
그뿐만 아니라, 연구팀은 이번 연구를 통해서 전공 서적에서 손쉽게 찾아볼 수 있는 원자들의 전기음성도를 바탕으로 스피넬 촉매의 안정성과 성능을 예측할 수 있는 지표를 개발했다.
이로써 기존의 실험 방식에 비해 촉매 설계 과정을 훨씬 더 빠르고 효율적으로 진행할 수 있게 되었다. 또한, 연구팀은 스피넬 산화물에서 산소 이온이 움직일 수 있는 3차원 확산 경로를 발견해, 촉매의 성능을 더욱 향상할 수 있는 메커니즘을 처음으로 규명했다.
이강택 교수는 “이번 연구는 인공지능을 통해 신소재의 성능을 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 새로운 방법을 제시했다”며, “특히, 이를 통해 그린수소와 배터리 분야에 활용될 수 있는 촉매 및 전극의 개발을 가속화해, 고성능의 친환경 에너지 기술의 발전에 기여할 것”이라고 전했다.
연구팀이 제시한 예측 방법은 기존 실험 방식에 비해 신소재 개발의 효율성을 70배 이상 크게 높였으며, 이러한 성과가 차세대 에너지 변환 및 저장 장치를 위한 소재 개발 연구에 핵심 기술로 자리 잡을 가능성을 높게 보고 있다.
한국에너지기술연구원 이찬우 박사가 공동 교신 저자로 참여하였으며, 한국지질자원연구원 정인철 박사, KAIST 신소재공학과 심윤수 박사가 공동 제1 저자로 참여하고, KAIST 신소재공학과 육종민 교수, 한국지질자원연구원 노기민 박사가 공동 저자로 참여한 이번 연구 결과는 세계적인 학술지‘어드밴스드 에너지 머터리얼즈, Advanced Energy Materials (IF:24.4)’에 중요한 연구 결과임을 인정받아 표지(Inside Front cover) 에 선정됐으며, 24년 10월 21일에 게재됐다. (논문명: A Machine Learning-Enhanced Framework for the Accelerated Development of Spinel Oxide Electrocatalysts)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부의 개인기초 연구사업, 집단기초연구사업, 그리고 국가과학기술연구회 창의형 융합연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.11.21
조회수 3417
-
페트병 대체할 미생물 플라스틱 생산 성공하다
현재, 전 세계는 플라스틱 폐기물로 인한 환경 문제로 인해 큰 골머리를 앓고 있다. KAIST 연구진이 생분해성을 가지면서 기존 페트병을 대체할 미생물 기반의 플라스틱 생산에 성공해서 화제다.
우리 대학은 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 시스템 대사공학을 이용해 PET(페트병) 대체 유사 방향족 폴리에스터 단량체를 고효율로 생산하는 미생물 균주 개발에 성공했다고 7일 밝혔다.
유사 방향족 다이카복실산은 고분자로 합성시 방향족 폴리에스터(PET)보다 나은 물성 및 높은 생분해성을 가지고 있어 친환경적인 고분자 단량체*로서 주목받고 있다. 화학적인 방법을 통한 유사 방향족 다이카복실산 생산은 낮은 수율과 선택성, 복잡한 반응 조건과 유해 폐기물 생성이라는 문제점을 지니고 있다.
*단량체: 고분자를 만드는 재료로 단량체를 서로 연결해 고분자를 합성함
이를 해결하기 위해 이상엽 특훈교수 연구팀은 대사공학을 활용, 아미노산 생산에 주로 사용되는 세균인 코리네박테리움에서 2-피론-4,6-다이카복실산과 4종의 피리딘 다이카복실산 (2,3-, 2,4-, 2,5-, 2,6-피리딘 다이카복실산)을 포함한 5종의 유사 방향족 다이카복실산을 고효율로 생산하는 미생물 균주를 개발했다.
연구팀은 대사공학 기법을 통해 여러 유사 방향족 다이카복실산의 전구체로 사용되는 프로토카테츄산의 대사 흐름을 강화하고 전구체의 손실을 방지하는 플랫폼 미생물 균주를 구축했다.
이를 기반으로 전사체 분석을 통해 유전자 조작 타겟을 발굴해 76.17g/L의 2-피론-4,6-다이카복실산을 생산하였고, 3종의 피리딘 다이카복실산 생산 대사회로를 신규 발굴 및 구축하여 2.79g/L의 2,3-피리딘 다이카복실산, 0.49g/L의 2,4-피리딘 다이카복실산, 1.42g/L의 2,5-피리딘 다이카복실산을 생산하는 데 성공했다.
또한, 연구팀은 2,6-피리딘 다이카복실산 생합성 경로 구축 및 강화를 통해 15.01g/L의 생산을 확인하며 총 5종의 유사 방향족 다이카복실산을 고효율로 생산하는 데 성공했다.
결론적으로, 2,4-, 2,5-, 2,6-피리딘 다이카복실산을 세계 최고 농도로 생산하는 데 성공하였다. 특히 2,4-, 2,5-피리딘 다이카복실산은 기존에 극미량 (mg/L) 생산되던 것을 g/L 규모의 생산까지 달성하였다.
이번 연구를 기반으로 다양한 폴리에스터 생산 산업공정으로의 응용이 기대되며, 유사 방향족 폴리에스터 생산에 관한 연구에도 적극 활용될 수 있으리라 기대된다.
교신저자인 이상엽 특훈교수는 “미생물을 기반으로 유사 방향족 폴리에스터 단량체를 고효율로 생산하는 친환경 기술을 개발했다는 점에 의의가 있다”며 “이번 연구가 앞으로 미생물 기반의 바이오 단량체 산업이 석유 화학 기반의 화학산업을 대체하는 데 일조할 것”이라고 밝혔다.
해당 연구 결과는 국제 학술지인 `미국 국립과학원 회보(PNAS)'에 10월 30일 자 게재됐다.
※ 논문명 : Metabolic engineering of Corynebacterium glutamicum for the production of pyrone and pyridine dicarboxylic acids
※ 저자 정보 : 조재성(한국과학기술원, 공동 제1저자), 찌웨이 루오(한국과학기술원, 공동 제1저자), 문천우(한국과학기술원, 공동 제1저자), Cindy Prabowo (한국과학기술원, 공동저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 5명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제(과제 책임자 이상엽 특훈교수)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.11.07
조회수 3622
-
인공지능으로 고성능 양자물성 계산시간 획기적 단축
인공지능과 고성능 과학계산 간의 밀접한 관련성은 최근 2024년도 노벨 물리학상과 화학상이 동시에 수상된 것을 보면 알 수 있다. 우리 연구진이 인공지능을 활용하여 3차원 공간에 분포하는 원자 수준의 화학결합 정보를 예측하여 양자역학적 고성능 컴퓨터 시뮬레이션의 계산 시간을 획기적으로 단축하는데 성공했다.
우리 대학 전기및전자공학부 김용훈 교수팀이 물질의 특성을 도출하기 위해 슈퍼컴퓨터를 활용해 수행되는 원자 수준 양자역학적 계산에 필요한 복잡한 알고리즘을 우회하는 3차원 컴퓨터 비전 인공신경망 기반 계산 방법론을 세계 최초로 개발했다고 30일 밝혔다.
슈퍼컴퓨터를 활용한 양자역학적 밀도범함수론(density functional theory, DFT)* 계산은 빠르면서도 정확하게 양자 물성을 예측할 수 있게 해 첨단 소재 및 약물 설계를 포함한 광범위한 연구·개발 분야에서 표준적인 도구로 자리 잡아 필수 불가결한 역할을 하고 있다.
*밀도범함수론(DFT): 원자 단위에서부터 양자역학적으로 물성을 계산하는 제1원리 계산의 대표적인 이론
그러나 실제 밀도범함수론 계산에서는 3차원적인 전자밀도를 생성한 후 양자역학 방정식을 푸는 복잡한 자기일관장 과정(self-consistent field, SCF)*을 수십에서 수백 번씩 반복해야 해서 그 적용 범위가 수백~수천 개의 원자로 제한되는 한계가 있었다.
*자기일관장(SCF): 상호 연결된 여러 개의 연립 미분 방정식으로 기술해야 하는 복잡한 다체 문제(many-body problem)를 해결하기 위해 널리 사용되는 과학계산법
김용훈 교수 연구팀은 자기일관장 과정을 최근 급속한 발전을 이룬 인공지능 기법으로 회피하는 것이 가능한지 질문했다. 그 결과 3차원 공간에 분포된 화학 결합 정보를 컴퓨터 비전 분야의 신경망 알고리즘을 통해 학습해 계산을 가속화하는 딥SCF(DeepSCF) 모델을 개발했다.
연구진은 밀도범함수론에 따라 전자밀도가 전자들의 양자역학적 정보를 모두 포함하고 있으며 이에 더해 전체 전자밀도와 구성 원자들의 전자밀도의 합 간의 차이인 잔여 전자밀도가 화학결합 정보를 담고 있는 점에 주목하고 기계학습의 목표물로 선정했다.
이후 다양한 화학결합 특성을 포함한 유기 분자들의 데이터 세트를 채택했고 그 안에 포함된 분자들의 원자구조들에 임의의 회전과 변형을 가해 모델의 정확도 및 일반화 성능을 더욱 높였다. 최종적으로 연구팀은 복잡하고 큰 시스템에 대해 딥SCF 방법론의 유효성 및 효율성을 입증했다.
이번 연구를 지도한 김용훈 교수는“3차원 공간에 분포된 양자역학적 화학결합 정보를 인공 신경망에 대응시키는 방법을 찾았다”며 “양자역학적 전자구조 계산이 모든 스케일의 물성 시뮬레이션의 근간이 되므로 인공지능을 통한 물질 계산 가속화의 전반적인 기반 원리를 확립한 것”이라고 연구의 의의를 부여했다.
전기및전자공학부 이룡규 박사과정이 제 1저자로 수행한 이번 연구는 소재 계산 분야의 권위 있는 학술지 '네이쳐 파트너 저널 컴퓨테이셔널 머터리얼즈(Npj Computational Materials)'에 10월 24일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Convolutional network learning of self-consistent electron density via grid-projected atomic fingerprints)
한편, 이번 연구는 KAIST 석박사 모험사업, 한국연구재단 중견연구자지원사업 등의 지원을 받아 수행되었다.
2024.10.30
조회수 3780
-
박종세 교수팀, 2024 IISWC 다수 상 동시 석권
우리 대학 전산학부 박종세 교수 연구팀이 지난 9월 15일부터 9월 17일까지 캐나다 밴쿠버에서 열린 ‘2024 IEEE 국제 워크로드 특성화 심포지엄(IEEE International Symposium on Workload Characterization, 이하 IISWC 2024)’에서 최우수 논문상(Best Paper Award)과 최우수 연구 기록물 상(Distinguished Artifact Award)’을 동시에 수상했다고 26일 밝혔다.
박 교수 연구팀은 ‘초거대 언어모델 추론 서비스 제공을 위한 HW/SW 공동 시뮬레이션 인프라(LLMServingSim: A HW/SW Co-Simulation Infrastructure for LLM Inference Serving at Scale)’ 논문으로 두 상을 동시에 수상했다.
IISWC는 컴퓨터 시스템 워크로드 특성화 분야에서 권위를 자랑하는 국제 학회이며, 개최시마다 최우수 논문상과 최우수 연구 기록물 상을 하나씩 수여하는데 올해에는 박 교수팀의 논문이 두 상을 모두 단독으로 수상했다.
이번 수상 연구는 대규모 거대언어모델(LLM) 추론 서비스를 위한 하드웨어와 소프트웨어 통합 시뮬레이션 인프라를 최초 개발한 점, 향후 LLM 추론 연구의 지속적인 발전을 위해 오픈소스로 공개한 코드의 완성도와 사용자 편의성 측면에서 높은 평가를 받았다.
이번 연구에서 연구팀은 챗GPT와 같은 LLM 추론 서비스를 실행하는 대규모 시스템을 여러 가지 하드웨어와 소프트웨어를 추가해 시뮬레이션할 수 있는 시뮬레이션 인프라를 제안했다.
이를 통해 GPU(그래픽처리장치), NPU(신경망처리장치)와 PIM(지능형메모리반도체)과 같은 다양한 하드웨어뿐만 아니라 반복 수준 스케쥴링, KV 캐시 페이징과 같은 초거대 언어모델 추론을 위한 소프트웨어적 요소를 모두 함께 시뮬레이션할 수 있었다.
이번 연구는 KAIST 전산학부 박종세 교수팀의 조재홍, 김민수, 최현민, 허구슬 학생들이 주도했다.
상을 받은 KAIST 전산학부 박종세 교수는 “이번 연구를 통해, LLM 클라우드 상에서 다양한 AI 반도체와 시스템 소프트웨어의 성능을 종합적으로 평가해 볼 수 있는 오픈소스 도구(Tool)을 공개할 수 있게 되어 기쁘고, 앞으로도 생성형 AI를 위한 클라우드 시스템 연구를 지속해 나갈 것이다”라고 소감을 전했다.
이번 연구 결과는, 챗GPT와 같이 LLM을 활용하는 단순한 챗봇 AI를 넘어, 생성형 AI(Generative AI)로 대표되는 미래 AI 산업에서 이종 AI 반도체 기반 클라우드 시스템을 구축하는 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP), 인공지능반도체대학원지원사업, 및 하이퍼엑셀의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.11
조회수 3470
-
인공지능 화학 학습으로 새로운 소재 개발 가능
새로운 물질을 설계하거나 물질의 물성을 예측하는 데 인공지능을 활용하기도 한다. 한미 공동 연구진이 기본 인공지능 모델보다 발전되어 화학 개념 학습을 하고 소재 예측, 새로운 물질 설계, 물질의 물성 예측에 더 높은 정확도를 제공하는 인공지능을 개발하는 데 성공했다.
우리 대학 화학과 이억균 명예교수와 김형준 교수 공동 연구팀이 창원대학교 생물학화학융합학부 김원준 교수, 미국 UC 머세드(Merced) 응용수학과의 김창호 교수 연구팀과 공동연구를 통해, 새로운 인공지능(AI) 기술인 ‘프로핏-넷(이하 PROFiT-Net)’을 개발하는 데 성공했다고 9일 밝혔다.
연구팀이 개발한 인공지능은 유전율, 밴드갭, 형성 에너지 등의 주요한 소재 물성 예측 정확도에 있어서 이번 기술은 기존 딥러닝 모델의 오차를 최소 10%, 최대 40% 줄일 수 있는 것으로 보여 주목받고 있다.
PROFiT-Net의 가장 큰 특징은 화학의 기본 개념을 학습해 예측 성능을 크게 높였다는 점이다. 최외각 전자 배치, 이온화 에너지, 전기 음성도와 같은 내용은 화학을 배울 때 가장 먼저 배우는 기본 개념 중 하나다.
기존 AI 모델과 달리, PROFiT-Net은 이러한 기본 화학적 속성과 이들 간의 상호작용을 직접적으로 학습함으로써 더욱 정밀한 예측을 할 수 있다. 이는 특히 새로운 물질을 설계하거나 물질의 물성을 예측하는 데 있어 더 높은 정확도를 제공하며, 화학 및 소재 과학 분야에서 크게 기여할 것으로 기대된다.
김형준 교수는 "AI 기술이 기초 화학 개념을 바탕으로 한층 더 발전할 수 있다는 가능성을 보여주었다ˮ고 말했으며 “추후 반도체 소재나 기능성 소재 개발과 같은 다양한 응용 분야에서 AI가 중요한 도구로 자리 잡을 수 있는 발판을 마련했다ˮ고 말했다.
이번 연구는 KAIST의 김세준 박사가 제1 저자로 참여하였고, 국제 학술지 `미국화학회지(Journal of the American Chemical Society)' 에 지난 9월 25일 字 게재됐다.
(논문명: PROFiT-Net: Property-networking deep learning model for materials, PROFiT-Net 링크: https://github.com/sejunkim6370/PROFiT-Net)
한편 이번 연구는 한국연구재단(NRF)의 나노·소재 기술개발(In-memory 컴퓨팅용 강유전체 개발을 위한 전주기 AI 기술)과 탑-티어 연구기관 간 협력 플랫폼 구축 및 공동연구 지원사업으로 진행됐다.
2024.10.10
조회수 5692
-
7배 이상 높은 발광 3차원 퀀텀닷 나노구조체 개발
3차원 광학 나노구조체는 빛의 진폭, 위상, 편광 상태를 정밀하게 조작할 수 있어 포토닉스 분야에서 큰 관심을 받고 있다. 한국 연구진이 기존 기술로는 구현이 어려웠던 3차원 퀀텀닷 나노구조체를 정교하게 쌓아 올리는 적층 방식으로 구현하는 데 성공했다.
우리 대학 신소재공학과 정연식 교수, 전기및전자공학부 장민석 교수, 동국대학교 최민재 교수 공동 연구팀이 초미세 전사 프린팅 기반으로 3차원 퀀텀닷 구조 제작 기술을 개발했다고 27일 밝혔다.
연구팀이 개발한 이 기술은 대부분의 나노입자에 적용될 수 있어 범용성이 뛰어나고 우수한 패턴 품질을 제공할 수 있다. 또한, 프린팅 방식으로 대면적화가 가능해 고성능 소자 양산에 활용할 수 있는 장점을 가진다.
특히 편광 빛에 대한 선택적 반응을 보이는 구조적 비대칭성을 가진 대면적 카이랄 구조체를 구현해 기존 최고 기록인 19도* 대비 향상된 약 21도의 세계 최고 수준 **원편광 이색성(Circular dichroism) 성능을 달성했다.
*참조: https://www.nature.com/articles/ncomms14180/figures/2
**원편광 이색성(Circular dichroism): 광학 활성이 있는 물질이 왼쪽과 오른쪽의 편광을 다르게 흡수해 나타나는 현상. 주로 단백질 등 유기화합물들의 구조체를 분석하는 용도로 활용됨. 높은 원편광이색성(단위: 도) 세기를 갖는 물질을 활용할수록 보다 정밀하고 빠른 검출이 가능해짐. 이론적으로 구현할 수 있는 최댓값은 45도임.
따라서 이 기술은 카이랄 특성을 가진 바이오 물질들을 검출할 수 있는 플랫폼으로 활용될 수 있으며, 높은 반응성 덕분에 더 정밀하고 빠른 약물 스크리닝이 가능할 것으로 기대된다.
또한, 장민석 교수팀이 설계한 그물 형태의 퀀텀닷 나노 패턴을 해당 기술을 활용하여 실험적으로 구현한 결과, 일반 퀀텀닷 필름 대비, 약 7배 이상 높은 발광 효율을 달성해 향후 고성능 퀀텀닷 디스플레이 소자에의 응용 가능성을 보였다.
연구를 주도한 정연식 교수는 “이번 연구는 퀀텀닷뿐만 아니라 다양한 고성능 콜로이드 소재를 3차원 나노 구조화함으로써, 차세대 광학 메타물질 및 고감도 바이오센서 분야 등에서 새로운 장을 열 것으로 기대된다 아울러 광학 설계 및 분석 연구와 초미세 나노공정 기술이 융합해 이룬 성공 사례의 하나로도 볼 수 있다”라고 말했다.
신소재공학과 김건영 박사와 전기및전자공학부 김신호 박사가 공동 제1 저자로 연구를 주도한 이번 연구는 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 8월 14일 게재됐다.
(논문명: Chiral 3D structures through multi-dimensional transfer printing of multilayer quantum dot patterns)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 나노 및 소재기술개발사업, 교육부가 추진하는 이공분야 학술연구사업, 산업통상자원부에서 추진하는 전자부품산업기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.09.28
조회수 3682