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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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KAIST, 인공지능 반도체 생태계를 선도하다
인공지능 반도체(이하 AI 반도체)가 국가적인 전략기술로 두드러지면서 KAIST의 관련 성과도 주목받고 있다. 과학기술정보통신부는 지난해 2030년 세계 AI 반도체 시장 20% 점유를 목표로 인공지능 반도체 지원사업에 본격적으로 착수한 바 있다. 올해에는 산학연 논의를 거쳐 5년간 1조 200억 원을 투입하는 `인공지능 반도체 산업 성장 지원대책'으로 지원을 확대했다. 이에 따라 AI 반도체 전문가 양성을 위해 주요 대학들의 행보도 분주해졌다.
KAIST는 반도체와 인공지능 양대 핵심 분야에서 최상급의 교육, 연구 역량을 쌓아 왔다. 반도체 분야에서는 지난 17년 동안 메사추세츠 공과대학(이하 MIT), 스탠퍼드(Stanford)와 같은 세계적인 학교를 제치고 국제반도체회로학회(이하 ISSCC, International Solid State Circuit Conference)에서 대학 중 1위를 지켜 왔다는 점이 돋보인다. ISSCC는 1954년 설립된 반도체 집적회로 설계 분야 세계 최고 권위 학회다. 참가자 중 60% 이상이 삼성, 퀄컴, TSMC, 인텔을 비롯한 산업계 소속일만큼 산업적인 실용성을 중시해서 `반도체 설계 올림픽'이라는 별명도 있다.
KAIST는 ISSCC에서 채택 논문 수 기준 매년 전 세계 대학교 중 1~2위를 유지했다. 최근 17년간 평균 채택 논문 수를 살펴보면 압도적인 선두다. 해당 기간 채택된 KAIST의 논문은 평균 8.4편으로, 경쟁자인 MIT(4.6편)와 캘리포니아대학교 로스앤젤레스(UCLA)(3.6편)에 비해 두 배 가까운 성과다. 국내에서는 반도체 설계 분야 부동의 1위인 삼성에 이어 종합 2위 자리를 유지하고 있다. 그럴 뿐만 아니라 ISSCC와 쌍벽을 이루는 집적회로 분야 학술대회인 초고밀도집적회로학회에서도 KAIST는 2022년 전 세계 대학 중 1위를 기록했다.
KAIST의 연구진들이 반도체 산업 핵심 분야 전반에서 신기술을 발표해 연구의 질적인 수준도 높다. 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀은 고성능 저전력을 추구하는 현재 업계의 수요에 대응해 전력 공급 없이도 동작을 유지하는 컴퓨터를 개발했다. 소재 분야에서는 신소재공학과의 박병국 교수 연구팀이 기존의 메모리에 비해 동작 속도가 10배 이상 빠른 `스핀궤도토크 자성메모리' 소자를 개발해서 기존 `폰노이만 구조'의 한계를 극복하는 방안을 제시하기도 했다.
이처럼 현재 반도체 산업의 주요 과제에 솔루션을 제공하는 한편으로 미래의 새로운 반도체 분야를 선점하는 데 필요한 신기술 개발도 활발하다. 암호 및 비선형 연산 분야에서 차세대 컴퓨팅으로 주목받는 양자컴퓨팅 분야에서는 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 3차원 집적 기술을 세계 최초로 선보였다. 신경계의 원리를 활용해 인공지능 분야에서 발군의 성능을 보일 것으로 기대되는 뉴로모픽 컴퓨팅에서는 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 신경세포를 모사하는 차세대 멤리스터를 개발 중이다.
인공지능 분야에서도 비약적으로 성장했다. 인공지능 분야의 양대 세계 최고 권위 학회인 국제머신러닝학회(ICML)과 인공신경망학회(NeurIPS) 논문 수 기준으로 KAIST는 2020년 세계 6위, 아시아에서는 1위를 기록했다. KAIST의 순위는 2012년부터 꾸준히 우상향 그래프를 그려 8년만에 37위에서 6위로, 무려 31계단이나 도약했다. 2021년에는 인공지능 분야 톱 학회 11개에 발표된 한국 논문 중 약 40%에 달하는 129편이 KAIST에서 나왔다. KAIST의 이러한 활약에 힘입어 2021년 한국은 글로벌 인공지능 톱 학회 등재 논문 수 기준으로 미국, 중국, 영국, 캐나다, 독일에 이어 6위에 올랐다.
내용 면에서도 KAIST의 인공지능 연구는 최전선에 있다. 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀은 모바일기기에서 인공지능 실시간 학습을 구현해 에지 네트워크의 단점을 보완했다. 인공지능을 구현하려면 데이터 축적관 막대한 양의 연산이 필요한데, 이를 위해 고성능 서버가 방대한 연산을 담당하고 사용자 단말은 데이터 수집과 간단한 연산만 하는 `에지 네트워크'가 사용된다. 유 교수의 연구는 사용자 단말에 학습 능력을 부여함으로써 인공지능의 처리 속도와 성능을 크게 높일 수 있다.
지난 6월에는 전산학부 김민수 교수 연구팀이 초대규모 인공지능 모델 처리에 꼭 필요한 솔루션을 제시했다. 연구팀이 개발한 초대규모 기계학습 시스템은 현재 업계에서 주로 사용되는 구글의 텐서플로우(Tensorflow)나 IBM의 시스템DS 대비 최대 8.8배나 빠른 속도를 달성할 수 있을 것으로 기대된다.
KAIST는 반도체와 인공지능이 결합된 AI 반도체 분야에서도 주목할만한 성과를 내고 있다. 2020년 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀은 세계 최초로 추천시스템에 최적화된 AI 반도체를 개발하는 데 성공했다. 인공지능 추천시스템은 방대한 콘텐츠와 사용자 정보를 다룬다는 특성상 범용 인공지능 시스템으로 운영하면 병목현상으로 성능에 한계가 있다. 유민수 교수팀은 `프로세싱-인-메모리(이하 PIM, Processing-In-Memory)' 기술을 기반으로 기존 시스템 대비 최대 21배 빠른 속도를 낼 수 있는 반도체를 개발했다. PIM은 처리할 데이터를 임시로 저장하기만 하던 `램'에서 연산까지 수행해 효율을 높이는 기술이다. PIM 기술이 본격적으로 상용화되면 메모리 분야에서 강세인 한국 기업의 AI 반도체 시장 경쟁력이 비약적으로 높아질 것으로 기대된다.
KAIST는 그간의 성과에 안주하지 않고 인공지능 및 반도체, 그리고 AI 반도체 분야 초격차를 유지하고자 다각적인 노력을 기울이고 있다. 1990년 국내 최초로 인공지능연구센터를 설립한 데 이어 2019년에는 김재철AI대학원을 개설해 전문인력을 양성 중이다. 2020년에는 인공지능과 반도체 연구를 융합해 ITRC 인공지능반도체시스템 연구센터가 출범했으며, 2021년에는 인공지능을 다양한 분야에 접목하는 `AI+X' 연구를 활성화하고자 김재철AI대학원과 별도로 AI 연구원을 설립했다.
KAIST는 이러한 노력으로 축적된 내적 역량을 바탕으로 네이버 등 기업과 공동연구센터를 설립하는 한편, 화성시와 같은 지자체와 협력해 동시다발적인 전문인력 양성에 나섰다. 지난 2021년에는 삼성전자와 함께 반도체시스템공학과 설립 협약을 체결하고 새로운 반도체 전문인력 교육과정을 준비하고 있다. 새로 설립되는 반도체시스템공학과는 2023년부터 매년 100명 내외의 신입생을 선발하고, 이들이 전문역량을 꽃피울 수 있도록 학생 전원에게 특별장학금을 지급할 예정이다. 또한 산업계와의 긴밀한 협력을 통해 삼성전자 견학과 인턴십, 공동 워크숍을 지원해 현장에 밀착한 교육을 제공할 예정이다.
KAIST는 국내 반도체 분야 박사 인력의 25%, 박사 출신 중견 및 벤처기업 CEO의 20%를 배출하며 한국 반도체 산업 생태계가 성장하는 데 중대한 공헌을 했다. 본격적으로 열린 AI 반도체 경쟁 체제를 앞두고 KAIST가 다시 산업 생태계의 구심점 역할을 할지 귀추가 주목된다.
2022.08.04
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기후 변화 예측 정확도 개선 기술 개발
우리 대학 문술미래전략대학원(건설및환경공학과 겸임) 김형준 교수가 국제 공동 연구를 통해 21세기 후반의 전 지구 강수량변화에 대한 기후모델의 예측 불확실성을 줄이는 데 처음으로 성공했다고 28일 밝혔다.
전 지구의 평균 기온이 미래에 어느 정도 상승할지에 대한 예측은 보통 복수의 기후모델에 의해 이루어지며 각 기후모델 사이에는 무시할 수 없는 편차가 존재한다. 온도 상승 예측의 불확실성을 줄이기 위한 연구는 성공적으로 수행돼왔으나 강수량 변화 예측의 불확실성을 감소시키는 연구는 아직 보고되지 않고 있다.
KAIST, 일본 국립환경연구소, 일본 동경대학교로 구성된 국제 공동 연구팀은 67개의 기후모델에 의한 기온과 강수량의 시뮬레이션 결과를 과거의 관측자료와 비교함으로써 강수량변화 예측의 불확실성을 줄이는 데 세계 최초로 성공해 그 결과를 국제 학술지 `네이처 (Nature)' 2월 23일 판에 출판됐다. (논문명: Emergent constraints on future precipitation changes; doi.org/10.1038/s41586-021-04310-8)
지금까지 강수량변화 예측의 불확실성 개선이 어려웠던 가장 큰 이유로서 과거의 강수량변화에 온실가스와 대기오염물질인 에어로졸이 함께 작용했음을 들 수 있다. 과거에는 두 요인이 함께 증가했으나 그와 달리 미래에는 적극적인 대기오염 대책에 의한 에어로졸의 급격한 감소에 따라 온실가스의 증가만이 지배적으로 될 것이기 때문이다.
다시 말해 미래의 강수량 변화는 주로 온실가스 농도증가로 설명할 수 있지만, 이는 과거의 메커니즘과 다르므로 관측자료로부터 미래 예측의 불확실성 저감을 위한 정보를 얻는 것이 어려웠다고 할 수 있다.
연구팀은 세계평균 에어로졸 배출량이 거의 변하지 않는 기간(1980~2014년) 동안 모델과 관측의 트렌드를 비교함으로써 온실가스 농도증가에 대한 기후 응답의 신뢰성을 평가할 수 있다고 가정했다. 중간 정도의 온실가스 배출 시나리오(SSP-RCP 245) 에 있어서, 67개의 기후모델이 19세기 후반부터 21세기 후반에 강수량이 1.9-6.2% 증가한다고 예측했으나 각 기후모델의 온실가스에 대한 기후 응답 신뢰성을 고려함으로써 강수량증가의 예측 폭의 상한(6.2%)을 5.2-5.7%까지 감소시킬 수 있었으며 예측의 분산 또한 8-30% 줄이는 것이 가능했다.
공동 저자인 김형준 교수는 "이번 연구를 통해 기온뿐만 아니라 강수량에 대한 기후변화의 예측 정확도를 개선할 수 있게 됐다. 이로써 더욱 신뢰도 높은 기후변화 영향평가와 효율적인 기후변화 대응 및 적응 관련 정책 수립에 이바지할 수 있을 것이라 기대된다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 해외우수과학자유치사업(BP+)의 지원을 받아 수행됐다.
2022.02.28
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윤동기 , 김형수 교수, DNA 마이크로패치 제작 기술 개발
〈 윤동기 교수, 김형수 교수, 박순모 연구원 〉
우리 대학 화학과/나노과학기술대학원 윤동기, 기계공학과 김형수 교수 공동 연구팀이 마이크로 크기의 DNA 2차원 마이크로패치 구조체를 제작하고 이를 제어, 응용하는 기술을 개발했다.
윤 교수 연구팀은 커피가 종이에 떨어지고 물이 마르면 동그랗게 환 모양이 생기는 이른바 ‘커피링 효과’라 불리는 현상을 DNA 수용액에 적용해 세계 최초로 DNA 기반의 마이크로패치를 제작했다.
차윤정 박사, 박순모 박사과정 학생이 공동 1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 6월 7일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Microstructure arrays of DNA using topographic control)
유전 정보를 저장하는 기능을 하는 DNA는 이중나선 구조와 나노미터 주기의 규칙적인 모양을 가져 소재 분야에서 일반적인 합성방법으로는 구현하기 힘든 정밀한 구조재료이다. 정밀한 DNA 합성과 오리가미(Origami) 기술을 이용해 스마일 패치(smile patch) 등의 재미있는 모양을 구현해 왔지만, 재료의 가격이 높아 실제 응용에 어려움을 겪었다.
윤 교수 연구팀은 이를 극복하기 위해 연어에서 추출한 DNA 물질을 이용해 기존보다 1천 배 이상 저렴한 비용으로 잘 정렬된 뜨개질(knit) 혹은 아이스크림콘 모양의 기존에 없던 마이크로패치 구조체를 대면적에서 구현했다.
연구팀은 DNA가 물에 녹으면 마치 물풀과 끈적끈적해지면서 서로 적당한 힘으로 끌어당기며 일정한 방향으로 정렬하는 액정상(liquid crystal phase)을 보인다는 점에 주목했다.
액정 표시장치(LC display 혹은 LCD)에서 액정분자들이 전기장을 통해 방향성이 제어되는 것처럼 수용액 상태의 DNA 액정상이 두 기판 사이에서 문질러지며 물의 증발이 이뤄질 때 DNA 나노 구조체들이 원하는 방향으로 정렬하게 된다. 과일 잼을 식빵에 바르면 과일 알맹이(pulp)가 한 방향으로 잘 펴 발라지면서 마르는 현상과 유사하다.
연구팀은 DNA가 한 방향으로 문질러져서 마를 때 바닥에 평평한 기판 대신 일정한 모양을 갖는 수 마이크론 크기의 기둥(혹은 요철)들이 있는 기판을 사용하면 2차원의 뜨개질 모양, 아이스크림콘 모양 등 좀 더 흥미로운 들을 제작할 수 있음을 확인했다.
또한, 금 나노막대와 같은 플라즈몬 공명(plasmon resonance)을 나타내는 소재와 결합해 디스플레이 소자에 응용을 시도했다. 플라스몬 공명은 금속으로 만들어진 기판에 빛을 쪼일 때 그 표면 위에서 전자가 일정하게 진동하면서 자신의 에너지와 일치하는 빛에만 반응하는 현상으로 특정한 색만 반사하여 선명도와 표현력을 높이는 데 사용된다.
이 방식에서 가장 중요한 점은 어떤 방향으로 금 나노막대가 정렬하는지를 나타내는 배향(orientation)이다. 즉 막대들이 한 방향으로 나란히 정렬될 때 광학·전기 특성이 극대화된다. 윤 교수 연구팀은 이러한 점에 착안해 DNA 마이크로패치를 일종의 틀로 삼아 금 나노막대들을 독특한 형태로 배향하고 플라즈몬 컬러 기판을 제작하는 데 성공했다.
연구팀이 개발한 DNA 2차원 마이크로패치 제작 기술은 DNA를 구조재료 및 전자소재로써 활용할 수 있는 단서를 마련했을 뿐 아니라 증발 현상과 DNA 액정물질이 접목될 때 나타나는 독특한 형태의 복잡한 분자 거동 해석에 대한 단서를 제공할 것으로 기대된다.
윤 교수는 “연구를 통해 밝힌 것처럼 DNA가 금 나노막대와 같은 광학 소재와 복합체를 쉽게 만들 수 있는 만큼, 자연계에 무한히 존재하는 DNA를 디스플레이 관련 분야의 신소재로서 응용할 수 있을 것으로 기대한다”라고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부-한국연구재단의 전략과제, 멀티스케일 카이랄 구조체 연구센터, 미래유망 융합기술 파이오니아사업과 신진연구 과제의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. DNA 분자 배향 모식도
그림2. DNA-금 막대 입자 복합체의 배향 양상과 나타나는 플라즈모닉 광학 현상
2019.06.18
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박현욱 교수, 머신러닝 통해 MRI 영상촬영시간 단축기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 박현욱 교수 연구팀이 머신러닝 기반의 영상복원법을 이용해 자기공명영상장치(이하 MRI)의 영상 획득시간을 6배 이상 단축시킬 수 있는 기술을 개발했다.
이번 연구를 통해 MRI의 영상획득시간을 대폭 줄임으로써 환자의 편의성을 높일 뿐 아니라 의료비용 절감 효과를 기대할 수 있을 것으로 보인다.
권기남 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘메디컬 피직스(Medical Physics)’ 12월 13일자에 게재됐고 그 우수성을 인정받아 표지 논문에 선정됐다.
MRI는 방사능 없이 연조직의 다양한 대조도를 촬영할 수 있는 영상기기이다. 다양한 해부학적 구조 뿐 아니라 기능적, 생리학적 정보 또한 영상화 할 수 있기 때문에 의료 진단을 위해 매우 높은 빈도로 사용되고 있다.
하지만 MRI는 다른 의료영상기기에 비해 영상획득시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 환자들은 MRI를 찍기 위해 긴 시간을 대기해야 하고 촬영 과정에서도 자세를 움직이지 않아야 하는 등의 불편함을 감수해야 한다.
특히 길게 소요되는 영상획득시간은 MRI의 비싼 촬영 비용과 직접적인 연관이 있다.
박 교수 연구팀은 MRI의 영상획득시간을 줄이기 위해 데이터를 적게 수집하고 대신 부족한 데이터를 기계학습(Machine Learning)을 이용해 복원하는 방법을 개발했다.
기존의 MRI는 주파수 영역에서 여러 위상 인코딩을 하면서 순차적으로 한 줄씩 얻기 때문에 영상획득시간이 오래 걸린다. 획득 시간을 단축시키기 위해 저주파 영역에서만 데이터를 얻으면 저해상도 영상을 얻게 되고 듬성듬성 데이터를 얻으면 영상에서 인공물이 생기는 에일리어싱 아티팩트 현상이 발생한다.
이러한 에일리어싱 아티팩트를 해결하기 위해 다른 민감도를 갖는 여러 수신 코일을 활용한 병렬 영상법과 신호의 희소성을 이용한 압축 센싱 기법이 주로 활용됐다.
그러나 병렬 영상법은 수신 코일들의 설계에 영향을 받기 때문에 시간을 많이 단축할 수 없고 영상 복원에도 시간이 많이 걸린다.
연구팀은 MRI의 가속화에 의해 발생하는 에일리어싱 아티팩트 현상을 없애기 위해 라인 전체를 고려한 인공 신경망(Deep Neural Networks)을 개발했다.
연구팀은 위 기술과 함께 기존 병렬 영상법에서 이용했던 복수 수신 코일의 정보를 활용했고, 이 방식을 통해 직접적으로 영향을 주는 부분만을 연결해 네트워크의 효율성을 높였다.
기존 방법들의 경우 서브 샘플링 패턴에 많은 영향을 받았지만 박 교수 연구팀의 기술은 다양한 서브샘플링 패턴에 적용 가능하며 기존 방법대비 복원 영상의 우수함을 보였고 실시간 복원 또한 가능하다.
박 교수는 “MRI는 환자 진단에 필요한 필수 장비가 됐지만 영상 획득 시간이 오래 걸려 비용이 비싸고 불편함이 많았다”며 “기계학습을 활용한 방법이 MRI의 영상 획득 시간을 크게 단축할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 인공지능 국가전략프로젝트와 뇌과학원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 국제 학술지 ‘메디컬 피직스 (Medical Physics)’12월호 표지
그림2. 제안하는 네트워크의 모식도
그림3. MRI의 일반적인 영상 획득 및 가속 영상 획득 모식도
2017.12.29
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류호진 교수, 금속 칵테일로 핵융합에 사용가능한 신소재 개발
우리 대학 원자력 및 양자공학과 류호진 교수 연구팀이 칵테일처럼 여러 원소를 혼합하는 방식을 통해 핵융합 플라즈마의 대면재로 적용 가능한 신소재 합금을 개발했다.
이번 연구를 통해 핵융합 발전과 같은 극한적 환경에서 사용되는 금속의 범위가 다양하게 확장될 것으로 기대된다.
오와이스 왓심 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 온라인 국제 학술지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Report)’ 5월 16일자에 게재됐다.
미래 에너지원으로 여겨지는 핵융합 발전을 실현하기 위해서는 고온의 플라즈마를 가두고 있는 토카막(tokamak) 용기의 내구성이 중요하다. 도넛 모양의 토카막은 강력한 자기장을 통해 1억℃가 넘는 플라즈마를 안정적으로 유지시켜주는 역할을 한다.
그럼에도 불구하고 플라즈마의 고온에 따른 열부하, 플라즈마 이온, 중성자 등으로 인해 토카막 용기는 손상이 발생한다. 이 토카막 용기를 보호하기 위한 대면재로 텅스텐 등의 금속이 쓰이고 있으나 완벽한 핵융합 발전을 위해서는 고성능 신소재의 개발이 필수적이다.
류 교수 연구팀은 텅스텐에 소량의 금속을 첨가해 물성을 개량하는 기존 방법들보다 한 발 더 나아가 다량의 금속을 동시에 혼합하는 기술을 활용했다.
이는 마치 칵테일처럼 여러 금속 분말을 혼합한 후 소결하는 분말야금 기술로 이를 통해 텅스텐보다 경도와 강도가 2배 이상 향상된 신소재 합금을 제조하는 데 성공했다.
핵융합에서는 다양한 물질을 함께 혼합하는 위와 같은 방식이 역효과를 발생시키기도 한다. 몰리브덴, 니오븀 등은 핵융합을 하면서 발생하는 중성자와 반응을 해 방사성이 높은 원소로 탈바꿈하는 방사화 현상이 발생해 방사능을 발산하기도 한다.
류 교수 연구팀은 이러한 제약들을 고려해 크롬, 티타늄 등을 첨가했고 이는 경도 향상 뿐 아니라 제조 공정의 촉진, 방사화 방지 등의 효과도 얻어냈다.
연구팀은 고온 기계적 특성과 더불어 열전도도, 플라즈마 상호작용, 중성자 조사취화, 트리튬 흡수 억제, 고온 내산화 특성 등을 최적화하는 합금 조성을 찾기 위한 연구를 계속 진행할 예정이다.
류 교수는 “핵융합 플라즈마 대면재는 열 충격과 플라즈마 및 중성자로 인한 손상이 극심해 이를 견딜만한 금속이 없을 정도로 극한적 환경에 노출된다”며 “이번 연구결과로 핵융합 및 원자력용 고융점 저 방사화 금속을 개발하고자 하는 시도가 전 세계적으로 활발해질 것으로 예상된다”고 말했다.
이번 연구는 미래창조과학부와 한국연구재단의 핵융합기초연구사업과 전략구조소재 신공정설계 연구센터의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 연구를 통해 제조된 텅스텐 기반 고강도 신합금
그림2. 고융점 금속 혼합 공정을 통한 핵융합 플라즈마 대면재 개발 개요
2017.05.24
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박사과정 4명, 학술지에 초청 논문 게재
〈 이상엽 교수 연구팀 〉
우리 대학 생명화학공학과 네 명의 박사과정 학생들(지도 : 이상엽 특훈교수)이 시스템대사공학(Systems metabolic engineering) 전략을 주제로 초청 리뷰논문을 게재했다.
이상엽 교수의 지도 아래 최경록, 신재호, 조재성, 양동수 네 명의 학생이 주도한 이번 논문은 미생물 분야 학술지 ‘에코살 플러스(EcoSal Plus)’ 10일자 온라인 판에 게재됐다.
이번 논문은 학술 및 산업적으로 널리 연구되고 활용되는 대장균의 시스템대사공학 연구 전략을 총망라했다. 시스템대사공학은 이상엽 특훈교수가 창시한 과학기술 분야로 기존 대사공학에 시스템생물학, 합성생물학, 진화공학 등을 융합한 학문이다.
이번 리뷰 논문에서는 ▲시스템대사공학에서 활용하는 다양한 실험 기법 ▲시스템대사공학 연구 전략 ▲시스템대사공학 전략을 적용해 대량생산 및 산업화에 성공한 바이오리파이너리 사례를 다룬다.
대사공학은 미생물의 대사 흐름을 조절해 화합물을 생산할 수 있는 세포 공장 구축을 목표로 한다. 바이오매스 등 재생 가능한 탄소원을 먹이로 삼아 미생물을 배양해, 다양한 산업 및 의약 물질을 생산하는 바이오리파이너리 분야의 핵심 요소로 평가받는다.
특히 기존 대사공학에 시스템대사공학 전략을 적용하면 물질을 대량생산할 수 있는 고성능 균주를 효과적으로 구축할 수 있어 비용 절감을 기대할 수 있다.
또한 균주가 대규모 바이오리파이너리 공정에 적합하도록 지속적으로 최적화하는 과정도 포함돼 미래에는 석유화학 산업을 대체할 수 있을 것으로 기대된다.
에코살 플러스는 두 번에 걸쳐 출판된 ‘대장균과 살모넬라(Escherichia coli and Salmonella: Cellular and Molecular Biology)’ 책자를 전신으로 하는 온라인 리뷰 학술지이다.
생물학 연구에서 중요한 대장균 등의 미생물에 관련한 유전, 생화한, 대사 등 모든 분야를 다뤄 생물학 전반 연구의 주요 지침서로 알려져 있다.
이 교수는 “이번 초청 리뷰는 최경록, 신재호, 조재성, 양동수 네 명의 박사과정 학생들이 세계적 수준의 전략 제시 능력을 갖췄음을 증명한 것이다”며 “생명공학분의 바이블로 불리는 에코살 플러스에 논문을 게재한 학생들이 매우 자랑스럽다”고 말했다.
2016.03.30
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노화를 억제하면서 건강히 장수할 수 있도록 돕는 新물질 발견
김대수 교수
- PLoS One 발표,“암, 치매 및 파킨슨병 예방․치료에 한걸음 다가가”-
노화를 억제하면서 건강히 오래살 수 있도록 돕는 새로운 물질이 국내 연구진에 의해 발견됨에 따라, 건강한 삶을 오래 유지하고 싶은 인류의 꿈에 한걸음 다가서게 되었다.
우리 학교 생명과학과 김대수 교수(43세) 연구팀과 충남대 의과대학 및 산업체와의 공동연구로 진행된 이번 연구는 교육과학기술부(장관 이주호)와 한국연구재단(이사장 이승종)이 추진하는 중견연구자지원사업(전략연구)의 지원으로 수행되었고, 생물학 분야의 권위 있는 학술지인 ‘플로스 원(PLoS One)’ 최신호(10월 11일자)에 게재되었다.(논문명: Beta-lapachone, a modulator of NAD metabolism, prevents health declines in aged mice)
사람이 건강하게 오래 살 수 있는 효과적인 방법은 식사량을 줄이거나(小食) 달리기와 같은 유산소운동을 하는 것이다.
김대수 교수 연구팀은 우선 소식이나 유산소운동이 보조효소(NAD+*)를 증가시켜 세포의 노화를 억제한다는 점에 착안하였다. 연구팀은 천연화합물(베타-라파촌)로 효소(NQO1)를 활성화시키면, 적게 먹거나 별도의 운동을 하지 않아도 NAD+의 양이 증가됨을 규명하였다.
*) NAD+(니코틴아미드 디욱시뉴클레오타이드) : 이 보조효소가 세포내에서 증가하면 노화방지 효과가 있는 것으로 알려져 있음
**) 베타-라파촌(beta-lapachon) : 라파초 나무, 단삼 등 식물에 고농도로 함유된 천연화합물
또한 이미 노화가 진행된 생쥐들에게 베타-라파촌을 사료에 섞여 먹인 결과, 3개월이 경과되면 운동기능과 뇌기능이 모두 향상되어 건강하게 오래살 수 있음을 확인하였다. 특히 베타-라파촌은 동․서양에서 오랜 기간 사용해 온 약초의 주성분으로 만들어져, 머지않아 쉽게 상용화할 수 있는 것이 특징이다.
김대수 교수는 “지금까지 노화를 억제하는 약물들이 다수 개발되었지만, 사람에게 적용하는데 한계가 있었다. 우리 연구팀이 찾아낸 새로운 물질은 소식이나 운동으로 나타나는 효과를 그대로 모방하여 밝혀낸 것으로서, 향후 암, 치매 및 파킨슨병과 같은 노인성 질환을 예방하고 치료하는데 크게 기여할 것으로 기대한다”고 연구의의를 밝혔다.
2012.10.24
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이상엽교수팀, 시스템생물학 기반 산업용 미생물 개발 전략 제시
-생명공학분야 권위 리뷰지 “생명공학의 동향 (Trends in Biotechnology, Cell Press)” 표지 논문 게재
우리학교 생명화학공학과 및 바이오융합연구소 이상엽(李相燁, 44세, LG화학 석좌교수) 특훈교수와 바이오융합연구소 박진환(朴軫煥, 38세) 박사 연구팀이 다가오는 산업바이오텍 시대에 경쟁력을 갖추기 위한 시스템 생물학 기반의 미생물 대사공학 전략을 개발했다. 이 연구 결과는 셀(Cell)誌가 발행하는 생명공학 분야 최고 권위 리뷰지인 생명공학의 동향(Trends in Biotechnology) 8월호 표지 논문에 게재됐다. 교육과학기술부 게놈 정보 활용 통합 생물공정 개발 사업의 일환으로 수행한 이번 연구는 산업용 미생물을 개발함에 있어 유전체 및 기능 유전체 정보와 가상세포 시뮬레이션을 통합 적용하고, 발효 및 분리정제 공정까지 고려한 대사공학 방법을 제시함으로서 다가오는 바이오 기반 산업 시대에 경쟁력을 갖는 균주 개발 전략을 체계적으로 제시한 것으로 평가됐다.
유가가 고공행진을 계속하고 지구온난화 등 환경문제가 심각하게 대두되는 지금 세계 각국은 바이오매스를 이용하여 화학, 물질, 에너지 등을 생산하는 바이오기반 산업 시스템 구축에 박차를 가하고 있다. 미생물을 이용한 산업바이오텍 공정이 경쟁력을 갖추기 위해서는 자연계에서 분리된 미생물의 낮은 성능을 대폭 향상시키기 위하여 대사공학으로 미생물을 개량하여야 한다. 기존의 산업바이오텍에 사용되는 미생물 균주 제조 방법과 공정개발은 무작위 돌연변이화 및 균주의 일부분만 직관적으로 조작하는 방법에 의해 수행되었다. 하지만 이들은 원하지 않은 부분에도 돌연변이를 일으켜, 균주 전체의 대사 상태를 한눈에 볼 수 없으며, 향후 환경이 바뀌었을 때 추가 개발이 용이하지 않다는 단점이 있었다. 李 교수 연구팀은 시스템 생물학의 원리에 입각하여 크게 3 단계로 나누어 체계적으로 미생물을 개발하는 새로운 전략을 제시하였다. 1단계에서는 미생물의 조절 기작 등 연구를 통해 알게 된 사실에 기반하여 게놈상의 필요한 부위만을 조작, 초기 생산균주를 제작한다. 2단계에서는 시스템 수준의 분석을 통하여 확보한 오믹스 데이터와 가상세포의 시뮬레이션 결과를 융합, 세포내의 대사흐름 최적화를 통해 목적 산물을 최고 수율로 생산할 수 있는 균주를 제작한다. 마지막 3단계에서는 실제 생산 공정 개발 단계에서 생길 수 있는 문제점들을 시스템 생물학 기법에 입각하여 해결함으로써 우수 산업용 균주의 제조를 완료한다. 이 전략은 시스템 생물학 원리를 이용하여 균주 전체의 생리 대사 현상을 한눈에 파악하면서 균주의 대사공학적 개량이 가능하다는 점에서 기존의 방법과는 차별된 한 차원 높은 수준의 균주개발 전략이라고 할 수 있다.
이번 논문의 첫 번째 저자인 朴 박사는 "최근 연구팀에서 수행 중인 시스템 생물학 기법을 이용한 실제 균주 제작 과정의 경험과 결과를 토대로 전략을 확립 제시하였기 때문에 실제 생명공학 산업계에 종사하는 연구자들에게 실질적인 도움이 될 것으로 생각한다“고 말했다. 李 교수팀은 실제로 이 전략을 이용하여 최근 용도가 다양한 숙신산을 고효율로 생산하는 미생물과 고수율의 아미노산 (발린, 쓰레오닌) 생산균주, 바이오부탄올 생산균주 등을 개발한 바 있다.
<용어설명>
1) 가상세포: 세포내에서 일어나는 모든 효소 반응을 컴퓨터에서 재구성하여 실제 세포처럼 반응 시켜 결과를 예측하는 시스템을 말한다.
2) 대사공학: 세포의 대사 및 조절 회로를 체계적으로 조작하여 원하는 생산물을 고효율로 생산할 수 있도록 만드는 기술을 말한다.
3) 오믹스 (omics): 세포 또는 개체 내에서 발현되는 단백체(proteome), 전사체(transcriptome), 대사체(metabolome), 흐름체(fluxome) 등 생명현상과 관련된 중요한 물질에 대한 대량의 정보를 획득하여 이를 생물정보학 기법으로 분석하여 전체적인 생명현상을 밝히려는 학문이다4) 시스템 생물학 (systems biology): 각종 오믹스(transcriptome, proteome, fluxome, metabolome) 데이터를 융합하고 전산 생물학 기법으로 해석하여 세포의 생리 상태를 다차원에서 규명함으로써 세포와 생명체 전체를 이해하고자 하는 학문이며, 이 플랫폼을 기반으로 유용한 미생물의 개발이 가능하다.
2008.07.24
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