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KAIST, 국제사이보그올림픽 2연패, 세계 최고 아이언맨 재탄생
우리 연구진이 로봇 기술로 장애를 극복하자는 취지의 사이배슬론 국제대회에서 2016년 제1회 대회 동메달, 2020년 제2회 대회 금메달에 이어 제3회 대회인 2024년 대회에서 우승을 거머쥐며 디펜딩 챔피언의 타이틀을 지켜냈다.
우리 대학 기계공학과 공경철 교수(㈜엔젤로보틱스 의장)가 이끄는 엑소랩(EXO-Lab)과 무브랩(Move Lab), ㈜엔젤로보틱스 공동 연구팀이 개발한 하반신마비 장애인을 위한 웨어러블 로봇 ‘워크온슈트F1’으로, 27일에 열린 제3회 사이배슬론(Cybathlon)에 출전하여 우승을 차지했다고 28일 밝혔다.
사이배슬론은 로봇 기술로 장애를 극복하자는 취지로 스위스에서 처음 개최된 국제대회로, 일명 사이보그 올림픽이라 불린다. 매번 대회를 마친 후 바로 다음 대회의 미션들이 발표되고, 전 세계 연구팀들이 주어진 미션을 통과하기 위하여 4년여 동안 로봇 기술을 연구 개발한다.
웨어러블 로봇 종목 뿐만 아니라, 로봇 의수, 로봇 의족, 로봇 휠체어 등 8가지 종목이 열린다. 이번 제3회 사이배슬론 대회에는 총 26개 국가에서 71개 팀이 참가했다. 공경철 교수 연구팀은 지난 대회와 마찬가지로 웨어러블 로봇 종목에 참가했다.
웨어러블 로봇 종목은 사이배슬론의 핵심이라고 부를 만큼 하이라이트를 받는 종목이다. 의수나 의족 종목에서는 로봇이 아닌 고전적인 보조기를 착용한 장애인 선수가 우승을 하는 등, 로봇 기술보다 장애인 선수의 능력이 더 중요하게 작용하는 경우가 많다.
하지만 웨어러블 로봇 종목은 하반신 완전마비 장애인이 로봇에 완전히 의존하여 직접 걸으면서 다양한 미션을 수행해야 하는 만큼, 기술적 난이도도 높고 로봇 기술에 대한 의존도 또한 높다.
실제로 이번 대회의 미션을 보고 많은 팀이 출전을 포기했고, 기술 개발 과정에서도 반 이상의 연구팀들이 포기를 선언했다. 결국, 실제 경기에는 한국, 스위스, 독일, 네덜란드 등의 총 6팀만이 참가했다. 스위스 본진의 연구팀마저 포기를 선언했다.
이번 대회에서 특히 웨어러블 로봇 종목에 중도 포기한 팀이 많이 발생한 이유는 유난히 미션의 난이도가 높았기 때문이다. 대부분의 연구팀들이 하반신마비 장애인을 일으켜 걷는 것도 버거운 수준의 기술을 갖고 있는데, 지팡이 없이 걷도록 한다거나, 양손을 사용하여 칼질을 해야 하는 등 무리한 미션이 많이 등장했기 때문이다.
이렇게 미션의 난이도가 올라간 이유는 지난 대회 때 공 교수 연구팀이 주어진 모든 미션을 너무 빠르게 완수했기 때문이다. 실제로 지난 대회에서는 워크온슈트4를 착용한 김병욱 선수(하반신마비 장애인)에게 진짜 장애인이 맞느냐는 질문이 나오기도 했다.
공 교수 연구팀은 미션들을 성공적으로 수행하기 위하여 워크온슈트F1을 개발해냈다. 모터가 장착된 관절이 6개에서 12개로 늘었고, 모터의 출력 자체도 지난 대회보다 2배 이상 출력이 강화되었다. 발에 있는 6채널 지면반력 센서는 로봇의 균형을 1초에 천 번 측정하여 균형을 유지시키도록 하였다. 장애물을 감지하기 위하여 카메라를 설치하였고 인공지능 신경망 구현을 위한 AI 보드도 탑재시켰다.
그리고 대회 미션과는 관계 없이, 착용자 스스로 로봇을 착용할 수 있도록 스스로 걸어와 휠체어에서 도킹할 수 있는 기능을 구현하였다. 이 과정에서 모든 부품을 국산화했고, 모든 기초기술을 내재화했다. 로봇의 디자인은 우리 대학 산업디자인학과 박현준 교수가 맡아 사람과 로봇의 조화를 추구했다.
결국, 대회의 결과는 예상대로였다. 애초에 공 교수 연구팀을 겨냥해 만들어진 미션들을 수행할 수 있는 팀은 공 교수 연구팀 밖에 없었다. 좁은 의자 사이로 옆걸음, 박스 옮기기, 지팡이 없는 자유 보행, 문 통과하기, 주방에서 음식 다루기 등의 미션들을 6분 41초 기록으로 성공했다.
2위, 3위를 차지한 스위스와 태국 팀들은 10분을 모두 사용하면서도 2개 미션을 수행하는데 그쳤다. 애초에 적수가 되지 않는 경기였다. 사이배슬론 중계진도 경쟁보다는 워크온슈트F1의 성능에 더 큰 놀라움과 관심을 보였다.
이번 Team KAIST의 주장인 박정수 연구원은 “애초에 우리 스스로와의 경쟁이라 생각하고 기술적 초격차를 보여주는 것에 집중했는데, 좋은 결과까지 따라와서 매우 기쁘고 자랑스럽다”며, “아직 공개하지 않은 워크온슈트F1의 다양한 기능을 계속해서 공개할 예정”이라고 밝혔다.
팀의 하반신마비 장애인 선수인 김승환 연구원은 “세계 최고인 대한민국의 웨어러블 로봇 기술을 내 몸으로 알릴 수 있어서 너무나 감격스럽다”라며 소감을 밝혔다.
한편, 공 교수 연구팀은 지난 2020년 대회 이후로 ㈜엔젤로보틱스를 통하여 웨어러블 로봇을 상용화하는데 성공했다. 2022년에는 의료보험 수가의 적용을 받는 최초의 웨어러블 로봇인 “엔젤렉스M20”을 보급하기 시작했고, 그 결과 ㈜엔젤로보틱스는 지난 3월에 성공적으로 코스닥 상장했다.
이번 대회로 쌓인 다양한 노하우와 기초기술을 바탕으로 또 어떤 웨어러블 로봇이 우리의 일상생활을 바꿀 것인지, 미래가 더 기대된다.
<영상 목록>
결승경기 (자체촬영) : https://youtu.be/3ASAtvkiOhw
결승경기 및 인터뷰 (공식영상) : https://youtu.be/FSfxOTpDjSE
결승경기 및 인터뷰 (요약) : https://youtu.be/Sb_vd5-3f_0
2024.10.28
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웨어러블 로봇이 걸어와 장애인에게 착용되다니!
하반신 완전마비 장애인을 위해 우리 연구진이 이제는 휠체어에서 내릴 필요 없이 로봇이 직접 걸어와서 타인의 도움 없이 바로 착용할 수 있도록 개발한 새로운 웨어러블 로봇을 공개하였다. 또한, 공경철 교수팀은 2020년 사이배슬론(Cybathlon)의 웨어러블 로봇 종목에서 금메달을 딴 이후 4년 만에 열리는 제3회 사이배슬론에 출전한다.
우리 대학 기계공학과 공경철 교수(엔젤로보틱스 의장) 연구진이 하반신마비 장애인용 웨어러블 로봇의 새로운 버전, 워크온슈트 F1 (WalkON Suit F1)을 24일 공개했다.
워크온슈트는 연구팀이 2015년부터 지속적으로 연구해 온 하반신마비 장애인을 위한 웨어러블 로봇이다. 이번 로봇은 하반신마비 중에서도 중증도가 가장 높은 ASIA-A(완전마비)레벨을 대상으로 한다. 따라서 현재 ㈜엔젤로보틱스의 상용화를 통해 전국적으로 보급되고 있는 재활치료 및 근력 보조 웨어러블 로봇과는 개발 목적이 다르다.
이미 공 교수 연구팀은 2016년에 워크온슈트1을 처음으로 발표한 이후, 2020년에 워크온슈트4를 발표하면서 보행속도를 시속 3.2km까지 끌어올려 비장애인의 정상 보행속도를 달성한 바 있다. 이외에도 일상생활에서 마주할 수 있는 좁은 통로, 문, 계단 등의 장애물을 통과하는 기능을 선보였다.
그러나, 로봇을 착용하기 위해 타인의 도움이 반드시 필요하다는 모든 웨어러블 로봇이 가진 본질적인 문제를 똑같이 갖고 있었다. 로봇을 입고 나면 타인의 도움 없이 걸을 수 있는데, 로봇을 입기 위해 누군가의 도움이 필요한 것이다.
이번에 새로 공개한 워크온슈트 F1은 이러한 본질적인 문제에 대한 기술적인 해결 방안을 제시했다. 휠체어에서 내리지 않고 타인의 도움 없이 로봇을 바로 착용할 수 있도록 후면 착용 방식이 아닌, 전면 착용 방식을 적용했다.
또한 로봇을 착용하기 전에는 마치 휴머노이드처럼 스스로 걸어와 착용자에게 다가온다. 무게중심을 능동적으로 제어하는 기능을 적용해서, 착용자가 로봇을 잘못 밀더라도 넘어지지 않고 균형을 유지하는 기능도 구현됐다. 휴머노이드와 웨어러블 로봇을 넘나드는 워크온슈트 F1의 디자인은 우리 대학 산업디자인학과 박현준 교수가 맡았다.
웨어러블 로봇 본연의 기능도 대폭 개선됐다. 직립 상태에서는 두 손을 자유롭게 사용할 수 있는 것은 물론이고, 지팡이 없이 수 걸음을 걸을 수 있도록 균형 제어 성능이 향상됐다.
부품 단위에서의 기술 발전도 주목할 만하다. ㈜엔젤로보틱스와의 긴밀한 협업으로 로봇의 핵심부품인 모터와 감속기, 모터드라이버, 메인 회로 등을 전부 국산화했으며, 모터와 감속기 모듈의 출력밀도는 기존 연구팀의 기술에 비해 약 2배(무게당 파워 기준), 모터드라이버의 제어 성능은 해외 최고 기술 대비 약 3배(주파수 응답속도 기준) 향상됐다.
특히, 고가의 상위제어기를 사용하지 않아도 고급 모션제어 알고리즘을 안정적으로 구현할 수 있도록 모터드라이버의 임베디드 소프트웨어 기술이 대폭 향상됐다. 이외에도 장애물 감지를 위한 비전, 인공지능 적용을 위한 AI보드 등이 탑재됐다.
공 교수는, “워크온슈트는 장애인을 위한 웨어러블 로봇 기술의 결정체”라고 설명하면서, “워크온슈트에서 파생된 수많은 부품, 제어, 모듈 기술들이 웨어러블 로봇 산업 전체의 표준을 제시하고 있다”고 밝혔다.
공 교수 연구팀은 워크온슈트F1을 공개하면서, 4년 만에 열리는 제3회 사이배슬론에 출전한다고 밝혔다. 10월 27일 열리는 이번 대회는 박정수 연구원을 주장으로, 김승환 연구원(완전마비 장애인)이 선수로 참가할 예정이다.
이번에 새로 열리는 대회는 지난 대회보다 미션의 난이도가 대폭 올랐으며, 그 수도 6개에서 10개로 늘어났다. 일부 미션은 일상생활에서 마주할 만한 수준을 넘어 지나치게 도전적으로 설정했다는 비판이 나올 정도다.
이에 대해 박정수 주장은 “이미 지난 대회에서 1등을 차지한 만큼 이번 대회에서는 순위 경쟁보다는 기술적 초격차를 보여주는 것이 목표다”라고 포부를 밝혔다.
사이배슬론 대회는 스위스에서 4년마다 개최되는 장애 극복 사이보그 올림픽이다. 이번 대회는 10월 27일 일부 참가자는 스위스 현지에서, 일부는 각국의 경기장에서 생중계하는 하이브리드 방식으로 진행된다. 공 교수 연구팀은 엔젤로보틱스의 선행연구소(플래닛대전) 내에 설치된 경기시설에서 온라인으로 참가한다.
한편, 워크온슈트F1의 시연 영상은 아래 링크를 통해 확인할 수 있다.
(https://www.youtube.com/KyoungchulKong_EXO-Lab)
2024.10.24
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배상민 교수팀, 다이슨 어워드 세계 상위 20 선정
우리 대학 산업디자인학과 배상민 교수팀이 디자인한 개발도상국을 위한 무전력 의료용 산소 발생기 ‘옥시나이저(Oxynizer)’가 제임스 다이슨 어워드 2024(James Dyson Award 2024) 세계 상위 20에 선정되었다. 동시에 ‘인류를 위한 프로토타입(Prototypes for Humanity)’ 2024 상위 100에 선정되어 두바이에서 11월 전시될 예정이라 16일 밝혔다.
제임스 다이슨 어워드는 다이슨의 창립자 제임스 다이슨 경이 주관하는 디자인 어워드로, 전 세계 차세대 엔지니어와 디자이너들로부터 일상의 문제를 해결하기 위한 아이디어를 응모 받아 혁신적이고 우수한 디자인을 매년 선정해 시상한다.
배상민 교수팀이 개발한 ‘옥시나이저(Oxynizer)’는 국내 122개 팀과 경쟁해 9월 국내전 우승작으로 선정됐으며, 아이디어 고도화와 제품 개발 및 상용화를 위해 상금 5,000파운드가 수여됐다.
또한, 10월 16일에는 전 세계 29여 개국에서 출품된 1,911개의 경쟁작 중 국제적 우승 후보작 Top 20에 선정됐다. 국제전 우승작은 제임스 다이슨 경이 최종 선정하며, 오는 11월 13일에 발표될 예정이다. 국제전 우승 후보작에 5,000파운드의 상금이 수여되며, 국제전 우승자로 선정될 경우 30,000파운드의 상금이 추가 지급되어 아이디어의 상업화 기회를 얻게 된다.
‘인류를 위한 프로토타입’은 아트 두바이 그룹(Art Dubai Group)이 주최하고 두바이 미래재단, 두바이 문화예술청, 두바이 국제금융센터와 협력해 진행되는 글로벌 프로젝트다. 하버드대, 매사추세츠 공과대(MIT) 등 전 세계 유수 대학들이 참여하여 글로벌 문제와 해결책에 대해 논의하는 국제적 협력의 장이다.
‘옥시나이저’는 100개국 이상의 대학에서 제출한 3,000여 개의 경쟁작 중 우수 100점으로 지난 9월 11일 선정되어, 오는 11월 17일부터 22일까지 두바이 미래재단의 주메이라 에미레이트 타워(Jumeirah Emirates Towers)에서 개최되는 전시에 공개될 예정이다. 주최 측은 전시 기간 중 상위 5개를 선정하며, 대상자에게는 총상금 100,000달러를 수여하여 연구를 지원할 예정이다.
‘옥시나이저’는 산업디자인학과 배상민 교수의 지도하에 김지원, 박경호, 이승준, 이지원, 정여현, 김정우 학생이 참여해 개발한 장치로, 산업디자인학과 대학원 대상의 ‘디자인 프로젝트 1’ 수업에서 진행된 연구 결과물이다.
이 장치는 높은 설치 및 유지 비용으로 인해 개발도상국에서 산소 공급이 어려운 문제를 해결하기 위해 고안됐다. 주변에서 쉽게 구할 수 있는 자전거 공기 펌프를 활용해 산소를 만들어 환자들에게 공급하는 장치를 고안하게 됐다.
배상민 교수는 “이 장치는 자전거 공기 펌프를 이용해 산소를 생성해 환자에게 공급하며, 필터의 주요 재료인 실리카겔과 제올라이트를 사용해 공기 중 수증기와 질소를 분리해 최대 50% 농도의 산소를 공급할 수 있다. ”라고 말했다.
“또한, 120시간 사용 후 필터를 가열해 재사용이 가능하므로 반영구적으로 사용할 수 있는 장점이 있다”고 강조했다.
산업디자인학과 수업에서 파생된 자체 연구 결과물이 전 세계 우수 대학들과의 경쟁에서 세계적 어워드 수상 및 전시작으로 선정되어, KAIST 산업디자인학과의 글로벌 경쟁력을 다시 한번 입증했다.
2024.10.16
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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
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암세포 약물반응 예측 ‘그레이박스’ 개발
지난 수십 년간 많은 의생명과학자의 집중적인 연구에도 불구하고 여전히 국내 사망원인 1위는 암이다. 이처럼 암 치료가 난해한 이유는 환자마다 암 발생의 원인이 되는 유전자 돌연변이와 그로 인한 유전자 네트워크 변형이 서로 달라서 전통적인 실험생물학 접근만으로 표적치료를 적용하는 데에는 본질적인 한계가 있기 때문이다. 한편 딥러닝과 같은 소위 블랙박스(black-box) 방식의 인공지능 기술을 활용해 실험을 대체하고 데이터 학습을 통해 약물 반응을 예측할 수 있으나 이에 대한 생물학적 근거를 설명할 수 없어 결과를 신뢰하기 어려웠다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 인공지능과 시스템생물학을 융합해 암세포의 약물 반응 예측 및 메커니즘 분석을 동시에 이룰 수 있는 새로운 개념의 ‘그레이박스’ 기술을 개발했다고 3일 밝혔다.
조광현 교수 연구팀은 높은 예측 성능을 보이지만 그 근거를 알 수 없어 블랙박스로 불리는 딥러닝과 복잡한 대규모 모델의 경우 예측 성능의 한계를 지니지만 예측 결과에 대한 상세한 근거를 제시할 수 있어서 화이트박스로 불리는 시스템생물학 기술을 융합함으로써 두 기술의 한계를 동시에 극복할 수 있는 소위 ‘그레이박스’ 기술을 착안했다.
연구팀은 다양한 암종의 돌연변이 및 표적항암제 타겟 유전자 정보를 집대성해 분자 조절 네트워크 모델을 구축함으로써 여러 암종과 항암제의 약물 반응 예측에 활용될 수 있는 범용적 골격 모델을 우선 정립했다. 특히 다양한 암종에서 돌연변이가 빈번하게 발생하는 유전자들을 중심으로 전암(pan-cancer) 유전자 네트워크를 제작했고 표적항암제별 약물 반응과 관련된 돌연변이 및 연관 유전자들로 구성된 부분네트워크(sub-network)를 추출함으로써 약물 반응 예측을 위한 시스템생물학 모델을 제작했다.
연구팀은 이렇게 제작된 모델의 매개변수를 딥러닝 블랙박스 최적화기를 통해 결정하는 방식으로 트라메티닙, 아파티닙, 팔보시클립 세 개의 표적항암제 및 대장암, 유방암, 위암 세 개의 암종에 대한 그레이박스 모델을 구축했다. 완성된 모델의 약물 반응 컴퓨터시뮬레이션 결과는 각 암종별 약물반응의 민감도 차이를 보이는 세포주(cancer cell lines) 실험을 통해 비교 검증됐다.
특히 개발된 모델은 미국 국립암연구소(National Cancer Institute)의 돌연변이 정보 기반 약물 반응 예측으로는 동일한 반응을 보일 것으로 예상된 암세포주들이 실제로는 서로 다른 약물 반응을 보일 수 있다는 것을 정확히 예측했으며, 약물 반응의 차이가 발생하는 원인 또한 세포 주별 분자 네트워크 동역학의 차이로 상세히 설명할 수 있었다.
이번 연구 성과는 학습에 의한 시뮬레이션 모델 최적화를 통해 블랙박스 모델인 인공지능 기술의 높은 예측력과 화이트박스 모델인 시스템생물학 기술의 해석력을 동시에 달성한 새로운 약물 반응 예측 기술 개발이어서 그 의미가 크다. 특히, 발생 원인이 이질적이고 복잡한 네트워크 질환인 암에 대해 범용적으로 활용가능한 약물 반응 예측 원천기술이므로 향후 기술 고도화를 통해 다양한 종류의 암종 및 환자 맞춤형 치료 전략 제시에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
조광현 교수는 "인공지능 기술의 높은 예측력과 시스템생물학 기술의 우수한 해석력을 동시에 갖춘 새로운 융합원천기술로서 향후 고도화를 통해 신약 개발 산업의 활용이 기대된다ˮ고 말했다.
바이오및뇌공학과 김윤성 박사, 한영현 박사 등이 참여한 이번 연구 결과는 셀 프레스(Cell Press)에서 출간하는 국제저널 `셀 리포트 메소드(Cell Reports Methods)' 5월 20일 字 표지논문으로 출판됐다. (논문명: A grey box framework that optimizes a white box logical model using a black box optimizer for simulating cellular responses to perturbations)
논문링크: https://www.cell.com/cell-reports-methods/fulltext/S2667-2375(24)00117-6
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업 및 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구사업 등의 지원으로 수행됐다.
2024.06.03
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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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카이랄 과학 혁신으로 암질환 치료제부터 인공효소까지
많은 약물은 카이랄 분자로 이루어져 있고 카이랄 분자의 두 거울상(이성질체)은 서로 다른 생물학적 효과를 가질 수 있다. 예를 들면, 하나의 형태는 의학적 효과를 가져올 수 있지만 다른 형태는 독성을 가져올 수 있다. 암 치료 사용 약물은 특정 암세포에만 작용되도록 설계되어 있는데 카이랄성을 활용하면 특정한 형태 약물을 선택적으로 전달할 수 있어 부작용을 줄이고 효과를 극대화할 수 있다. 이런 카이랄성 원리를 통해 암 질환 치료를 위한 약물 전달 등 다양한 분야에서 응용이 가능한 분자과학의 새로운 기술이 개발되었다.
우리 대학 화학과 이희승 교수 연구팀이 원자 수준의 정밀도 로 극미세 나선형 카이랄 통로를 만드는 방법을 발표했다고 19일 밝혔다. 이 통로는 인간 머리카락 직경의 약 5만분의 1에 해당하며, 그 특별한 나선 형태 때문에 특정 분자와만 세밀한 상호작용이 가능하다. 이 기술은 약물의 효율적인 개발부터 첨단 소재 설계에 이르기까지 혁신적인 응용을 가능하게 한다.
연구팀은 자연의 카이랄성 원리에 착안해, 짧은 비천연 펩타이드(아미노산으로 이뤄진 단백질 조각)와 구리 클러스터(다발)를 이용해 규칙적인 나선형 채널을 가진 금속-펩타이드 네트워크를 성공적으로 합성했다. 특히, 연구팀은 카이랄 채널의 세밀한 구조 조절로 이 금속-펩타이드 네트워크가 특정 카이랄성 분자에만 상호작용을 가능하게 만들었으며, 단결정 분석을 통해 이러한 복잡한 상호작용 원리를 명확히 규명했다.
이번 연구에서 연구팀은 기존에 알려진 금속-유기 프레임워크와는 달리, 폴대머(비천연 펩타이드) 기반의 방법을 도입해 3차원 구조 내에서 분자와의 상호작용을 더욱 세밀하게 제어할 수 있는 기술을 선보였다. 이는 분자 공학과 첨단 소재 분야에 새로운 지평을 열 것으로 전망된다.
원자 단위로 정의된 카이랄 채널의 제작은 다양한 분야, 특히 카이랄 촉매, 카이랄 광학센서, 암 질환 치료를 위한 약물 전달 등, 다양한 분야에서의 혁신적인 기술적 발전을 기대하게 한다.
연구를 주도한 이희승 교수는 “이번 연구는 세포막 채널 단백질 또는 효소의 활성부위에서 분자의 기질 특이적 상호작용을 인공적으로 재현하는 노력의 일환으로 시작되었으며, 복잡한 미세 상호작용이 가능하도록 다양한 기능기를 원하는 3차원 위치에 모듈식 치환을 통해 도입할 수 있는 청사진을 제시한 의의가 있다” 고 전하며 “앞으로 약물 전달, 고분자 및 나노기술에 응용이 가능하며 특정 카이랄 반응에 반응하는 인공효소 개발을 위한 핵심 기술로 간주될 것으로 기대된다”며 소감을 밝혔다.
화학과 김재욱 석박사통합과정이 제1 저자로 주도한 이번 연구는 화학소재 분야 최정상급 학술지인 `어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials, ISSN: 0935-9648 print, 1521-4095 online, Impact Factor: 29.4)' 9월 18일 字 온라인판에 발표됐다.(논문명: Tailoring Enantiomeric Chiral Channels in Metal-Peptide Networks: A Novel Foldamer-Based Approach for Host-Guest Interactions, https://doi.org/10.1002/adma.202305753)
이번 연구는 한국연구재단의 선도연구센터사업(멀티스케일 카이랄구조체 연구센터, CMCA)의 지원으로 진행됐다.
2023.10.19
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한국 법체계 발전 메커니즘 규명에 나선다
우리나라의 법률은 지난 30년간 법령 개수, 조문, 글자 수 등이 급격하게 늘어나면서 미국 연방 법전보다도 더욱 복잡해지며 법률 접근성이 떨어지고 있어 법령정보 제공의 지능화가 필요한 시점이다. 이에 현 법체계의 복잡성과 강건성(robustness)을 규명하고, 시대별 분석을 통해 우리 법이 어떻게 발전해왔는지 알아냄으로써 미래 입법 방향을 예측하는 연구가 필요하다.
우리 대학 문화기술대학원 박주용 교수(복합계 물리학), 문술미래전략대학원 박태정 교수(법 발전학) 공동연구팀은 국내 법령 데이터와 국제 조약 데이터를 전수 수집한 뒤 복합계 네트워크로 구성하여 분석하는 ‘포스트 AI 시대 법 발전학’ 연구를 수행해 우리 법체계의 안정성을 제고하고 대중의 법률에 대한 이해를 높일 수 있는 섬세한 시각화가 가능한 그래프 데이터베이스를 구축할 계획임을 16일 밝혔다.
법 발전학은 국가 발전을 위한 적절한 법과 제도를 설계하는 학문으로서, 법∙과학기술∙문화가 국가 발전에 미치는 영향을 종합적으로 예측하고 과학적 입법시스템을 고안하기 위한 노력이 국제적으로 활발히 이루어지고 있다. 특히 우리나라에서도 빅데이터, SNS, AI 등 생활 밀착형 정보 과학기술의 발달과법에 대한 대중들이 관심과 접근성이 증대하는 현실에서 과학과 법학이 함께 해야 한다는 목소리가 높아지고 있다.
이에 연구팀은 우리나라 법령데이터를 전수 수집하여 법률 사이의 연결관계를 나타내는 ‘복합계 네트워크’를 분석한 뒤 이를 기반으로 법률 전문가와 일반 국민이 원하는 법률정보를 손쉽고 빠르게 검색할 수 있는 그래프 형태의 데이터베이스를 2023년 6월 1일부터 3년에 걸쳐 구축할 계획이라고 밝혔다. 이러한 법학과 과학기술의 결합으로 법에 대한 일반 국민의 이해도를 높임으로써 일상생활에 도움이 되는 것은 물론, 조금 더 전문적인 과학기술기반 법률 서비스를 일컫는 ‘리걸테크(LegalTech)’ 분야에서 새로운 산업이 창출될 것으로 기대하고 있다.
우리 대학 포스트 AI 연구소장을 맡고 있는 이론물리학자 박주용 교수는 “법령끼리 서로를 인용하는 상호연결성에 주목해 법체계를 분석할 수 있는 과학적 방법론으로서 복합계 네트워크 과학, 기계학습∙자연어 처리 등의 AI 기술을 사용해 모든 일상생활에서 법의 적용을 받는 대중들이 사용하고 이해하기 쉬운 융합형 연구가 반드시 필요하다”고 밝혔다.
또한 법학자 박태정 교수는 “우리나라 법학계는 법의 적용과 해석에 관한 연구에 지나치게 편중되어 있고 입법학, 법정책학 및 법경제학 등 법이 나아가야 할 방향에 대한 연구는 상대적으로 미진한 편이다” 라고 지적하며 “법의 방향성을 연구하기 위해서는 법체계의 과학적 진단이 필수적이며 이러한 연구가 우리나라 입법 제도 발전에 큰 도움이 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.
이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행될 예정이며, 연구팀은 특히 학생과 젊은 연구원에 대한 적극적인 지원과, 국제심포지엄 개최 등을 통한 국제화에 힘을 쏟을 예정이다.
2023.06.16
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고성능 조립형 SSD 시스템반도체 최초 개발
최근 인공지능을 훈련하기 위해 더 많은 데이터가 필요해지면서 그 중요성은 더욱 증가하고 있으며, 이에 데이터 센터 및 클라우드 서비스를 위한 주요 저장장치인 고성능 SSD(Solid State Drive, 반도체 기억소자를 사용하는 저장장치) 제품의 필요성이 높아지고 있다. 하지만, 고성능 SSD 제품일수록 SSD 내부의 구성요소들이 서로의 성능에 크게 영향을 미치는 상호-결합형(tightly-coupled) 구조의 한계에 부딪혀 성능을 극대화하기 어려웠다.
우리 대학 전기및전자공학부 김동준 교수 연구팀이 고성능 조립형 SSD 시스템 개발을 통해 차세대 SSD의 읽기/쓰기 성능을 비약적으로 높일 뿐 아니라 SSD 수명연장에도 적용 가능한 SSD 시스템 반도체 구조를 세계 최초로 개발했다고 15일 밝혔다.
김동준 교수 연구팀은 기존 SSD 설계가 갖는 상호-결합형 구조의 한계를 밝히고, CPU, GPU 등의 비메모리 시스템 반도체 설계에서 주로 활용되는 칩 내부에서 패킷-기반 데이터를 자유롭게 전송하는 온-칩 네트워크 기술을 바탕으로 SSD 내부에 플래시 메모리 전용 온-칩 네트워크를 구성함으로써 성능을 극대화하는 상호-분리형(de-coupled) 구조를 제안했으며, 이를 통해 SSD의 프론트-엔드 설계와 백-엔드 설계의 상호 의존도를 줄여 독립적으로 설계하고 조립 가능한 ‘조립형 SSD’를 개발했다.
※온-칩 네트워크(on-chip network): CPU/GPU등의 시스템 반도체 설계에 쓰이는 칩 내부의 요소에 대한 패킷-기반 연결구조를 말한다. 온-칩 네트워크는 고성능 시스템 반도체를 위한 필수적인 설계 요소중 하나로서 반도체칩의 규모가 증가할수록 더욱 중요해지는 특징이 있다.
김동준 교수팀이 개발한 조립형 SSD 시스템 구조는 내부 구성요소 중 SSD 컨트롤러 내부, 플래시 메모리 인터페이스를 기점으로 CPU에 가까운 부분을 프론트-엔드(front-end), 플래시 메모리에 가까운 부분을 백-엔드(back-end)로 구분하고, 백-엔드의 플래시 컨트롤러 사이 간 데이터 이동이 가능한 플래시 메모리 전용 온-칩 네트워크를 새롭게 구성해, 성능 감소를 최소화하는 상호-분리형 구조를 제안했다.
SSD를 구동하는 핵심 요소인 플래시 변환 계층의 일부 기능을 하드웨어로 가속하여 플래시 메모리가 갖는 한계를 능동적으로 극복할 수 있는 계기를 마련하였고 상호-분리형 구조는 플래시 변환 계층이 특정 플래시 메모리의 특성에 국한되지 않고, 프론트-엔드 설계와 백-엔드 설계를 독립적으로 수행하는 설계의 용이성을 가지는 점이 ‘조립형’ SSD 구조의 장점이라고 밝혔다. 이를 통해, 기존 시스템 대비 응답시간을 31배 줄일 수 있었고 SSD 불량 블록 관리기법에도 적용해 약 23%의 SSD 수명을 연장할 수 있다고 연구팀 관계자는 설명했다.
전기및전자공학부 김지호 박사과정이 제1 저자, 전기및전자공학부 정명수 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 미국 플로리다주 올랜도에서 열리는 컴퓨터 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 `제50회 국제 컴퓨터 구조 심포지엄(50th IEEE/ACM International Symposium on Computer Architecture, ISCA 2023)'에서 6월 19일 발표될 예정이다. (논문명: Decoupled SSD: Rethinking SSD Architecture through Network-based Flash Controllers).
연구를 주도한 김동준 교수는 “이번 연구는 기존의 SSD가 가지는 구조적 한계를 규명했다는 점과 CPU와 같은 시스템 메모리 반도체 중심의 온-칩 네트워크 기술을 적용해 하드웨어가 능동적으로 필요한 일을 수행할 수 있다는 점에서 의의가 있으며 차세대 고성능 SSD 시장에 기여할 것으로 보인다”며, “상호-분리형 구조는 수명연장을 위해서도 능동적으로 동작하는 SSD 구조로써 그 가치가 성능에만 국한되지 않아 다양한 쓰임새를 가진다며”연구의 의의를 설명했다.
이번 연구는 컴퓨터 시스템 저장장치 분야의 저명한 연구자인 KAIST 정명수 교수와 컴퓨터 구조 및 인터커넥션 네트워크(Interconnection Network) 분야의 권위자인 김동준 교수, 두 세계적인 연구자의 융합연구를 통해 이루어낸 연구라는 의미가 있다고 관계자는 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, 삼성전자, 반도체설계교육센터(IDEC), 정보통신기획평가원 차세대지능형반도체기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.06.15
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천 조분의 1초 까지 정확한 반도체칩용 클럭 개발
최근 반도체 칩의 성능이 급격하게 향상됨에 따라, 보다 정확한 타이밍으로 칩 내의 다양한 회로 블록들의 동작을 동기화(synchronization)시키는 클럭(clock) 신호를 공급하는 기술이 중요해지고 있다.
우리 대학 기계공학과 김정원 교수 연구팀이 레이저를 이용해 반도체 칩 내에서 초저잡음 클럭 신호를 생성하고 분배할 수 있는 기술을 개발했다고 9일 밝혔다.
기존에는 클럭 신호의 정확성이 통상적으로 피코초(1조 분의 1초) 수준이었으나 이번에 개발된 기술을 이용하면 기존의 방식보다 월등한 펨토초(femtosecond, 10-15초, 천 조 분의 1초) 수준의 정확한 타이밍을 가지는 클럭 신호를 칩 내에서 생성하고 분배할 수 있으며, 클럭 분산 과정에서 발생하는 칩 내에서의 발열 또한 획기적으로 줄일 수 있다.
기계공학과 현민지 박사과정 학생이 제1 저자로 참여하고 고려대학교 세종캠퍼스 정하연 교수팀과의 공동연구로 이루어진 이번 논문은 국제학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 4월 24일 字에 게재됐다. (논문명: Femtosecond-precision electronic clock distribution in CMOS chips by injecting frequency comb-extracted photocurrent pulses)
고성능의 반도체 칩 내에서 클럭 신호를 분배하기 위해서는 클럭 분배 네트워크(clock distribution network, CDN)에 많은 수의 클럭 드라이버(clock driver)들을 사용해야 하는데, 이로 인해 발열과 전력 소모가 커질 뿐 아니라 클럭 타이밍도 나빠지게 된다. 칩 내의 클럭 타이밍은 무작위적으로 빠르게 변화하는 지터(jitter)와 칩 내의 서로 다른 지점 간의 클럭 도달 시간 차이에 해당하는 스큐(skew)에 의하여 결정되는데, 클럭 드라이버들의 개수가 늘어남에 따라 지터와 스큐 모두 통상 수 피코초 이상으로 커지게 된다.
연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 펨토초 이하의 지터를 가지는 광주파수빗(optical frequency comb) 레이저를 마스터 클럭으로 하는 새로운 방식의 클럭 분배 네트워크 기술을 선보였다. 이는 광주파수빗 레이저에서 발생하는 광 펄스들을 고속 광다이오드를 이용해 광전류 펄스(photocurrent pulse)로 변환한 후 반도체 칩 내의 금속 구조 형태로 된 클럭 분배 네트워크를 충전 및 방전하는 과정을 통해 구형파 형태의 클럭 신호를 생성하는 방식이다.
특히 이 기술을 사용하면 클럭 분배 네트워크의 클럭 드라이버들을 제거한 금속 구조만을 통해 칩 내에서 클럭을 분배할 수 있어, 타이밍 성능을 개선할 수 있을 뿐 아니라 칩 내 발열도 획기적으로 줄일 수 있다. 그 결과 지터와 스큐를 기존 대비 1/100 수준인 20펨토초 이하로 낮춘 뛰어난 타이밍 성능을 보일 수 있었으며, 칩내 클럭 분산 과정에서의 전력소모 및 발열 역시 기존 방식 대비 1/100 수준으로 낮출 수 있었다.
김정원 교수는 "현재 아날로그-디지털 변환기와 같은 고속 회로에 매우 낮은 지터의 샘플링 클럭 신호를 공급해 성능을 향상하는 연구를 진행 중ˮ이라고 밝히면서 "3차원 적층 칩과 같은 구조에서 발열을 줄일 수 있을 지에 대한 후속 연구도 계획 중ˮ이라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
2023.05.09
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염증없이 체내·외 측정 가능한 전자 신소재 개발
생체전자 의료기기는 체내에서 발생하는 신호를 읽어 생물학적 활동을 감지하거나, 조직을 자극해 질병 등을 치료하는 데 사용된다. 하지만 의료기기에 사용되는 전극 물질은 딱딱한 물성을 가지고 있어 체내에 염증반응을 일으키고 조직에 다량의 손상으로 이어질 수 있다. 따라서 조직과 같이 부드러운 성질을 가지면서도 전도성을 띠는 하이드로겔과 같은 연성 물질에 생체적합성이 높은 전도성 고분자를 체내 전극으로 사용하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다.
우리 대학 신소재공학과 강지형 교수와 바이오및뇌공학과 박성준 교수 공동연구팀이 기존에 없었던 고전도성, 유사 조직 접착성 하이드로겔이란 신소재를 개발해 고성능 생체전자 기기를 구현했다고 4일 밝혔다.
대부분 전기 전도도가 높을수록 전도성 도메인들의 결정성이 높아지는 원리에 의해, 전도성이 높은 하이드로겔은 딱딱해지고, 부드러운 하이드로겔은 전도성이 낮을 수밖에 없다는 한계를 가진다. 이에 따라 전도성 고분자를 사용하는 하이드로겔 중, 전기 전도도가 높으면서도(10 S/cm 이상) 부드러운 물성(100 kPa 이하)을 가진 하이드로겔은 지금까지 보고된 바 없었다.
강지형 교수 연구팀은 기존에 없었던 고전도성, 유사 조직 물성 하이드로겔을 개발했다. 이 하이드로겔은 보고된 전도성 고분자 하이드로겔 중 가장 높은 전기 전도도(247 S/cm)를 띄며, 조직과 비슷한 물성(탄성율 = 60 kPa, 파괴변형률 = 410%)을 갖는다. 또한, 본 재료는 지속적인 움직임과 팽창, 수축이 있는 심장, 위와 같은 조직에서 안정적으로 기기가 작동하기 위해 필수조건인 조직에 쉽게 접착되는 장점을 가지고 있다.
공동연구팀은 원하는 생체 조직에 맞게 조정하고 그 형태에 맞추는 주형의 그물 구조에 따라 높은 질서도를 가지는 고분자 주형 네트워크를 도입했다.
따라서 주형에 맞추어 형성된 그물 네트워크는 기존 네트워크 대비 100배 이상 높은 전기 전도도를 보이며, 동시에 주형 고분자의 부드러운 특성 때문에 조직과 비슷한 물성을 지니게 된다. 변형에도 저항이 바뀌지 않아 생체전극으로서 최적의 성능을 갖는다.
또한 연구팀은 개발한 하이드로겔을 전극을 기반으로 한 높은 전기 전도도를 가진 다양한 고성능 생체전자 기기를 제작, 그 기능성을 검증했다. 높은 전기 전도도를 가진 특성으로 좌골신경 자극을 대상으로 하는 디바이스의 경우, 매우 낮은 전압(40 mV)에서 다리 근육의 움직임을 성공적으로 유도할 수 있었다. 또한 심전도 측정(ECG)을 위한 디바이스의 경우에도 매우 높은 신호 대 잡음 비(61 dB)로 신호를 측정하는 데 성공함으로써, 초고품질 생체 신호 측정을 위한 연성 기기 개발 가능성을 입증하였다.
이번 연구를 주도한 강지형 교수는 "이번 연구는 고전도성을 갖고 생체조직과 유사한 기계적 물성을 갖는 하이드로겔 개발을 위한 합성 방향을 새롭게 제시했다는 점에서 의미가 있다고 하면서, "이번에 개발된 전도성 하이드로겔은 급속도로 성장하고 있는 전자약 시장에 게임 체인저가 될 것으로 기대된다고 말했다.
우리 대학 신소재공학과 정주은 박사과정과 바이오및뇌공학과 성창훈 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스 (Nature Communications)’에 4월 18일 게재됐다. (논문명: Highly conductive tissue-like hydrogel interface through template-directed assembly)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 나노소재기술개발 미래기술연구실 사업을 받아 수행됐다.
2023.05.04
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웨어러블 압전 센서로 정확한 혈압 모니터링 가능
혈압은 전반적 건강과 뇌졸중, 심장마비의 잠재적 위험을 평가하는 주요 지표다. 혈압을 간편하고, 연속적으로 모니터링할 수 있는 웨어러블 의료제품들이 큰 주목을 받고 있으며, 최근 LED을 활용한 웨어러블 혈압 측정 제품들이 출시되고 있지만, 광센서 정확도의 한계로 인해 의료기기 인증 기준을 만족하는 데 어려움이 있다.
우리 대학 신소재공학과 이건재 교수 연구팀과 한국표준과학연구원, 가톨릭의대 협력 연구팀이 혈압 측정을 위한 고민감 웨어러블 유연 압전 센서를 개발했다고 17일 밝혔다.
이 교수팀은 수 마이크로미터 두께(머리카락 굵기의 백 분의 일)의 초고감도 무기물 압전 박막을 딱딱한 기판에서 고온 열처리 후 유연 기판에 전사하여 혈압 센서를 제작했으며, 피부에 밀착해 혈관의 미세한 맥박 파형에서 정확한 혈압을 측정하는 데 성공했다.
이번 연구에서 개발한 혈압 센서는 가톨릭 병원에서 진행한 임상시험에서 수축기 혈압, 이완기 혈압에서 모두 자동전자혈압계 국제 인증 기준인 오차 ±5 mmHg 이하, 표준편차 8mmHg 이하의 높은 기준을 만족했다. 또한, 웨어러블 워치에 혈압 센서를 탑재해 연속적인 혈압 모니터링이 가능하게 됐다.
이건재 교수는 “이번에 개발된 웨어러블 워치 형태의 혈압 센서는 신뢰성과 내구성이 우수할 뿐만 아니라, 정확하고 연속적인 혈압을 측정할 수 있어 고혈압 환자들을 위한 헬스케어 시장에서 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다”며, “현재 패치 형태의 수면용 혈압 센서를 추가 개발한 후 창업을 통한 기술 사업화에 박차를 가하고자 한다”라고 말했다.
이번 연구는 웨어러블플랫폼 소재기술센터, 휴먼플러스 융합연구개발사업 및 바이오/의료 융합 측정 표준기술 개발 재원으로 지원을 받아 수행됐으며, 국제 학술지 `어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)' 온라인 호에 3월 24일자 출판됐으며, 표지논문으로도 선정됐다.
2023.04.17
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