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헤라클레스 인공근육, 2023년 10대 기술 선정
우리 대학 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 2022년 개발한 헤라클레스 인공근육 기술이 세계 최대 화학/소재분야 학술기관인 국제화학연합(IUPAC, International Union of Pure and Applied Chemistry)에서 ‘2023년 10대 유망기술’로 선정되었다고 5일 밝혔다. (그림 1)
IUPAC은 전 세계 화학/소재 관련 연구자들의 국제적인 협력과 정보교환을 위해 1919년에 설립된 세계 최대 조직기구로서, 2019년부터 매년 인류가 직면하고 있는 다원적 위기에 대한 해결책을 제시하는 10대 유망기술을 선정해 오고 있다. 인공 근육 기술이 이번에 10대 유망기술로 선정된 것은 사회의 지속가능성을 위한 과학기술적 중요성을 인정받은 것이다.
헤라클레스 인공 근육은 국내에서도 그 중요성을 인정받아 과학기술정보통신부와 나노기술연구협의회가 수여하는 2023년 10대 나노기술에도 선정됐다. (기술명: 그래핀 나노 복합소재를 통해 인간 근육보다 17배 강한 헤라클레스 인공근육 개발 기술, 그림 4) 또한 과학기술정보통신부의 2023년 기계·소재 부문 국가연구개발 우수성과 100선에도 선정된 바 있다. (기술명: 그래핀-액정탄성체 복합소재 개발로 인간 근육보다 17배 강한 헤라클레스 인공 근육 세계 최초 구현)
인공 근육에 대한 개념은 17세기 영국 과학자 로버트 훅(Robert Hooke)의 실험에서 최초로 시작됐으나 현실적으로 의미 있는 높은 수축률과 기계적 강도의 실현이 쉽지 않아 그 실용적인 가능성은 최근 30년 전에야 제시되기 시작했다. 또한 합성소재인 인공 근육을 생명체의 생체조직과 어떻게 서로 조화시킬 것인가에 대한 문제 역시 풀리지 않는 난제로 남아있었다.
김상욱 교수 연구팀은 인간 근육을 모방한 구조를 가지면서도 높은 기계적 물성과 구동 성능을 가지는 인공 근육 기술을 개발하는 데 성공했다. 그래핀 소재와 액정섬유를 결합한 복합소재를 통해 가역적인 근육운동이 가능하면서도 근육운동의 다양한 물성값들이 인간 근육을 크게 능가하는 인공 근육을 세계 최초로 개발한 것이다. 이 섬유 형태의 인공 근육은 인간의 근육과 매우 유사한 거동을 해 노약자/장애인을 위한 웨어러블 신체 보조장치나 우주, 심해, 재난환경 등 극한 환경에서도 운동능력을 유지할 수 있는 생체 모방로봇 등에 응용이 가능하다. (그림 2) 이 연구 결과는 세계적인 과학기술 학술지인 ‘네이처 나노테크놀로지(Nature Nanotechnology, IF: 40.5)’에 표지 논문으로 발표된 바 있다. (그림 3)
연구를 주도한 김상욱 교수는 “우리 인공근육 기술이 전 세계의 과학자들이 주목하는 IUPAC 10대 유망기술 및 국내 10대 나노 기술로 선정된 것은 인공 근육 기술의 중요성과 그 의미를 대외적으로 인정받은 것”이라며 “4차 산업 혁명과 같이 향후 미래 사회에 대두될 과학기술 분야에서도 큰 역할을 할 것으로 기대된다”라고 말했다.
한편, 2023년 IUPAC 10대 유망기술에는 김 교수팀의 인공 근육 기술 외에 생물학적 재활용 PET 플라스틱, 바닷물 CO2 제거, 고분자 분해 반응, 화학을 위한 GPT 모델, 광촉매 수소, 웨어러블 센서, 저당도 백신, 박테리아 치료제, 합성 전기화학 등이 선정됐다.
2024.01.05
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기존 인공지능 기술을 뛰어넘는 양자 인공지능 알고리즘 개발
우리 대학 전기및전자공학부 및 AI 양자컴퓨팅 IT 인력양성연구센터장 이준구 교수 연구팀이 독일 및 남아공 연구팀과의 협력 연구를 통해 비선형 양자 기계학습 인공지능 알고리즘을 개발했다고 7일 밝혔다.
양자 인공지능은 양자컴퓨터의 발전과 함께 현재의 인공지능을 앞설 것으로 크게 기대되고 있으나 연산 방법이 전혀 달라 새로운 양자 알고리즘의 개발이 절실하다. 특히 양자컴퓨터는 본질적으로 일차방정식을 잘 푸는 선형적 성질을 가지고 있어 복잡한 데이터를 다루는 비선형적 기계학습에 어려움이 존재했다. 하지만 이번 연구를 통해 비선형 커널이 고안되어 복잡한 데이터에 대한 양자 기계학습이 가능하게 됐다. 특히 이준구 교수팀이 개발한 양자 지도학습 알고리즘은 학습에 있어 매우 적은 계산량으로 연산이 가능하다. 따라서 대규모 계산량이 필요한 현재의 인공지능 기술을 추월할 가능성을 제시한 것으로 평가를 받고 있다.
이준구 교수팀은 학습데이터와 테스트데이터를 양자 정보로 생성한 후 양자 정보의 병렬연산을 가능하게 하는 양자포킹 기술과 간단한 양자 측정기술을 조합해 양자 데이터 간의 유사성을 효율적으로 계산하는 비선형 커널 기반의 지도학습을 구현하는 양자 알고리즘 체계를 만들었다. 이후 IBM 클라우드 서비스를 통해 실제 양자컴퓨터에서 양자 지도학습을 실제 시연하는 데 성공했다.
KAIST 박경덕 연구교수가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 네이처 자매지인 `npj Quantum Information' 誌 2020년 5월 6권에 게재됐다. (논문명: Quantum classifier with tailored quantum kernel).
기계학습에 있어 중요한 문제 중 하나는 주어진 데이터의 특징(feature)을 구분해 분류하는 것이다. 간단한 예로 동물 이미지 학습데이터에서 입, 귀 등의 특징을 바탕으로 분류하기 위한 결정 경계(decision boundary)를 학습하고 새로운 이미지가 입력되었을 때 개 또는 고양이로 분류하는 작업을 생각해볼 수 있다. 데이터의 특징들이 잘 나타나는 경우에는 선형적 결정 경계만으로 분류할 수 있다. 그러나 입과 귀 모양의 특징으로만 개와 고양이를 분류하기 쉽지 않다면 새로운 결정 경계를 찾기 위해 특징에 관한 정보 공간의 차원을 확장해야 하는데 이러한 과정에서 비선형 커널 기술이 필요하다.
양자컴퓨팅은 고전 컴퓨팅과는 달리 큐비트(quantum bit, 양자컴퓨팅 정보처리의 기본 단위)의 개수에 따라 정보 공간의 차원이 기하급수적으로 증가하기 때문에 이론적으로 고차원 정보처리에 있어 기하급수적으로 뛰어난 성능을 낼 수 있다.
연구팀은 이러한 양자컴퓨팅의 장점을 활용해 데이터 특징 대비 기하급수적인 계산 효율성을 달성하는 양자 기계학습 알고리즘을 개발했다. 이 교수 연구팀이 개발한 이 알고리즘은 저차원 입력 공간에 존재하는 데이터들을 큐비트로 표현되는 고차원 데이터 특징 공간(feature space)으로 옮긴 후, 양자화된 모든 학습데이터와 테스트데이터 간의 커널 함수를 양자 중첩을 활용해 동시에 계산하고 테스트데이터의 분류를 효율적으로 결정한다. 이때 사용되는 양자 회로의 계산 복잡도는 학습 데이터양에 대해서는 선형적으로 증가하나, 데이터 특징 개수에 대해서는 불과 로그(log)함수로 매우 천천히 증가하는 장점이 있다.
연구팀은 이와 함께 양자 회로의 체계적 설계를 통해 다양한 양자 커널 구현이 가능함을 이론적으로 증명했다. 커널 기반 기계학습에서는 주어진 입력 데이터에 따라 최적 커널이 달라질 수 있으므로, 다양한 양자 커널을 효율적으로 구현할 수 있게 된 점은 양자 커널 기반 기계학습의 실제 응용에 있어 매우 중요한 성과다.
연구팀은 IBM이 클라우드 서비스로 제공하는 다섯 개의 큐비트로 구성된 초전도 기반 양자 컴퓨터에서 이번에 개발에 성공한 양자 기계학습 알고리즘을 실험적으로 구현해 양자 커널 기반 기계학습의 성능을 실제 시연을 통해 이를 입증하는 데 성공했다.
이 연구에 참여한 박경덕 연구교수는 "연구팀이 개발한 커널 기반 양자 기계학습 알고리즘은 수년 안에 상용화될 것으로 예측되는 수백 큐비트의 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 컴퓨팅의 시대가 되면 기존의 고전 커널 기반 지도학습을 뛰어넘을 것ˮ이라면서 "복잡한 비선형 데이터의 패턴 인식 등을 위한 양자 기계학습 알고리즘으로 활발히 사용될 것ˮ이라고 말했다.
한편 이번 연구는 각각 한국연구재단의 창의 도전 연구기반 지원 사업과 한국연구재단의 한-아프리카 협력기반 조성 사업, 정보통신기획평가원의 정보통신기술인력 양성사업(ITRC)의 지원을 받아 수행됐다.
관련 논문: https://www.nature.com/articles/s41534-020-0272-6
2020.07.07
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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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대사공학적으로 개량된 박테리아로 범용 플라스틱 생산기술 개발
- 이상엽 교수팀과 LG 화학 연구팀 공동개발
- 바이오테크놀로지 바이오엔지니어링(Biotechnology and Bioengineering)지 게재예정
생명화학공학과 이상엽(李相燁, 45세, LG화학 석좌교수, 생명과학기술대학 학장) 특훈교수팀과 LG화학 기술연구원(원장 유진녕) 박시재, 양택호박사팀이 4년여 간의 공동연구를 통해 박테리아를 이용하여 재생 가능한 바이오매스로부터 플라스틱을 생산하는 기술을 최근 개발했다.
교육과학기술부 시스템생물학 연구개발 사업과 LG화학 석좌교수 연구비로 지원된 이번 연구에서는 시스템 대사공학과 효소공학 기법을 접목, 자연적으로는 생성되지 않는 플라스틱(unnatural polymer)의 일종으로 최근 각광을 받고 있는 폴리유산(Polylactic acid, PLA)을 효율적으로 생산할 수 있는 대장균을 개발한 것이다.
이번 연구 결과는 바이오공학 분야 최고 전통의 바이오테크놀로지 바이오엔지니어링(Biotechnology and Bioengineering)지에 게재 승인됐으며 스포트라이트 논문(Spotlight paper)으로 선정돼 2010년 1월호에 두 편의 연속 논문으로 게재될 예정이다.
두 논문의 제목은 ‘개량된 프로피오네이트 코엔자임 에이 트랜스퍼레이즈와 폴리하이드록시알카노에이트 중합효소를 이용한 폴리유산과 그의 공중합체의 생합성(Biosynthesis of Polylactic acid and its Copolymers Using Evolved Propionate CoA Transferase and PHA Synthase)’과 ‘폴리유산과 그의 공중합체의 생산을 위한 대장균의 대사공학(Metabolic Engineering of Escherichia coli for the Production of Polylactic Acid and its Copolymers)’이다. 19건의 특허가 전 세계 출원 중이다.
기존의 복잡한 2단계 공정을 통해 생산되던 폴리유산을 재생가능한 원료로부터 미생물의 직접 발효에 의해 생산이 가능하도록 한 혁신적인 본 연구 전략은 앞으로 석유 유래 플라스틱을 대체할 수 있는 다양한 비자연 고분자(unnatural polymer)들의 생산에 활용될 획기적인 기술로 평가되고 있다.
폴리유산 (Polylactic acid, PLA)은 많은 바이오매스 유래 고분자들 중에서도 생분해성, 생체적합성, 구조적 안정성, 그리고 낮은 독성과 같은 뛰어난 물성으로 인해 석유 유래 플라스틱의 대체물로서 대두되고 있다.
그러나, 폴리유산은 현재 두 단계 공정으로 합성된다. 우선, 미생물 발효를 통해 유산(락트산, Lactic acid)을 생산, 정제한 후 여러 가지 시약, 용매 및 촉매가 첨가되는 복잡한 공정의 화학적 중합반응에 의해 폴리유산이 합성된다.
또한, 폴리유산의 물성을 다양하게 개선하기 위해 폴리하이드록시알카노에이트 (Polyhydroxyalkanoate, PHA)와 같은 다른 고분자들과의 공중합이나 혼합반응 등의 연구가 이루어지고 있다.
이러한 노력에도 불구하고, 공중합 반응에 사용되는 락톤계 모노머들의 가용성과 비용을 고려했을 때, 기존의 화학적 합성 방법은 효과적이지 않다. 이에, 미생물 유래 고분자인 폴리하이드록시알카노에이트의 생합성 시스템을 기반으로, 폴리유산과 그의 공중합체들의 생합성이 가능할 수 있는 대사경로를 효소공학을 통해 구축했다.
그러나, 외래 대사경로의 도입 및 조작만으로는 폴리유산 단일 중합체와 유산의 함량이 높은 공중합체의 생산이 효율적이지 않아, 시스템 수준으로 세포 내 대사흐름을 증가시킬 필요성을 인지했다. 이에, 대장균 균주의 인실리코 게놈 수준의 시뮬레이션을 이용한 대사흐름분석 기법을 활용하여 고분자 생산을 위한 주요 전구체의 대사 흐름을 논리적으로 강화시킴으로써, 세포성장과 함께 목적 고분자의 효율적 생산이 가능하도록 했다.
따라서, 효소공학을 통한 고분자 합성 경로의 직접적 조작 및 강화 뿐 아니라, 시스템 대사공학을 통한 논리적 접근으로 조작된 대사흐름을 바탕으로 다양한 폴리유산 플라스틱을 보다 효율적으로 생산할 수 있었다.
이는 시스템 대사공학과 효소공학을 접목시킨 고기술 전략으로 비자연 고분자를 효율적으로 생산한 최초의 성공적인 예로서, 재생가능한 자원으로부터 폴리유산뿐 아니라 석유유래 플라스틱을 대체할 수 있는 다른 비자연 고분자들의 일단계 생산을 위한 기반 기술을 마련해줌으로써, 플라스틱 생산 공정에 있어 새로운 전략을 제시했다.
李 교수는 “자연계에 없는 고분자를 미생물로 생산하는 것이 과연 될까? 라는 의문을 갖고 시작했다. 우리 KAIST 연구실의 정유경박사와 LG화학 기술연구원 연구팀원 10여명이 4년간의 끈질긴 노력 끝에 성공했다”며, “이번 연구는 대장균의 가상세포 시뮬레이션을 통해 세포 내 대사흐름을 목적한 고분자 생산에 유리하도록 논리적으로 조작하고, 고분자 생합성 경로를 구성하는 외래 효소들을 새롭게 만들어 도입함으로써, 강화된 대사흐름을 이용해 보다 효율적으로 목적 고분자를 생산할 수 있는 균주를 개발하는데 성공한 세계 첫 번째 케이스다. 특히, 유산이 단량체로 함유된 공중합체의 경우에는 세계최초로 만든 것이 되어 물질특허들로 출원중이다”라고 밝혔다.
한편, 이 혁신적인 연구 성과는 22일 미국 CNN 홈페이지의 Top기사 등 해외언론의 주요기사로 소개됐다. 주요내용은 한국의 KAIST 이상엽 교수팀과 LG화학 연구팀이 전 세계적으로 석유고갈, 지구온난화 및 환경오염 문제로 재생가능한 자원을 이용한 바이오매스 기반 기술의 개발이 시급한 현 시대의 흐름에 부응하면서, 재생가능한 자원으로부터 효율적으로 바이오공학을 통한 플라스틱 (Bioengineered plastics) 폴리유산의 생산이 가능한 대장균 균주를 개발했다는 내용이다.
2009.11.24
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