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임성갑 교수, 새로운 다층 금속 상호연결 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 임성갑 교수와 POSTECH(총장 김도연) 창의IT융합공학과 김재준 교수 공동 연구팀이 비아홀(via-hole, vertical interconnect access hole) 공정 없이도 금속을 다중으로 상호 연결할 수 있는 기술을 개발했고, 이를 통해 5층 이상의 3차원 고성능 유기 집적회로를 구현했다.
이번 기술은 금속의 수직 상호 연결을 위해 공간을 뚫는 작업인 비아홀 공정 대신 패턴된 절연막을 직접 쌓는 방식으로, 유기 반도체 집적회로를 형성하는데 적용할 수 있는 신개념의 공정이다.
유호천 박사와 박홍근 박사과정 학생이 공동 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제적인 학술지인 네이처 커뮤니케이션(Nature Communications) 6월 3일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명: Highly stacked 3D organic integrated circuits with via-hole-less multilevel metal interconnects)
유기 트랜지스터는 구부리거나 접어도 그 특성을 그대로 유지할 수 있는 장점 덕분에 유연(flexible) 디스플레이 및 웨어러블 센서 등 다양한 분야에 적용할 수 있다.
그러나 이러한 유기물 반도체는 화학적 용매, 플라즈마, 고온 등에 의해 쉽게 손상되는 문제점 때문에 일반적인 식각 공정을 적용할 수 없어 유기 트랜지스터 기반 집적회로 구현의 걸림돌로 여겨졌다.
공동 연구팀은 유기물 반도체의 손상 없이 안정적인 금속 전극 접속을 위해 절연막에 비아홀을 뚫는 기존 방식에서 벗어나 패턴된 절연막을 직접 쌓는 방식을 택했다. 패턴된 절연막은 패턴 구조에 따라 반도체소자를 선택적으로 연결할 수 있도록 했다.
특히 연구팀은 ‘개시제를 이용한 화학 기상 증착법(iCVD: initiated chemical vapor deposition)’을 통해 얇고 균일한 절연막 패턴을 활용해 안정적인 트랜지스터 및 집적회로를 구현하는 데 성공했다.
공동 연구팀은 긴밀한 협력을 통해 개발한 금속 상호 연결 방법이 유기물 손상 없이 100%에 가까운 소자 수율로 유기 트랜지스터를 제작할 수 있음을 확인했다. 제작된 트랜지스터는 탁월한 소자 신뢰성 및 균일성을 보여 유기 집적회로 제작에 큰 역할을 했다.
연구팀은 수직적으로 분포된 트랜지스터들을 상호 연결해 인버터, 낸드, 노어 등 다양한 디지털 논리 회로를 구현하는 데 성공했다. 또한, 효과적인 금속 상호 연결을 위한 레이아웃 디자인 규칙을 제안했다. 이러한 성과는 향후 유기 반도체 기반 집적회로 구현 연구에 유용한 지침이 될 것으로 기대된다.
연구책임자인 POSTECH 김재준 교수는 “패턴된 절연막을 이용하는 발상의 전환이 유기 집적회로로 가기 위한 핵심 기술의 원천이 됐다”라며 “향후 유기 반도체 뿐 아니라 다양한 반도체 집적회로 구현의 핵심적인 역할을 할 것으로 기대한다”라고 말했다.
본 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단과 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 제안된 금속 상호 연결 기술 모식도
그림2. 수직 집적된 디지털 회로 공정 모식도 및 이미지
2019.06.11
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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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SNS에서 떠도는 루머를 구분할 수 있을까?
권세정 박사과정 학생(좌)과 차미영 교수(우)
- “루머는 팔로워 수가 적은 사용자들을 중심으로 산발적으로 전파” -- 2006년 이후 발생한 100여개의 트위터 상 미국 루머 사례 조사 -
트위터, 페이스북 등 SNS상에서 떠도는 정보의 진위여부를 가릴 수 있을까?
우리 학교 문화기술대학원 차미영 교수 연구팀(제1저자 권세정 박사과정)은 서울대 정교민 교수 및 마이크로소프트 아시아 연구소의 Wei Chen, Yajun Wang 박사와 공동연구를 통해 트위터 내에서 광범위하게 전파되는 정보의 진위 여부를 90%까지 정확하게 구분해낼 수 있는 기술을 개발했다.
이번 연구를 통해 루머에 대해 SNS 데이터를 바탕으로 한 새로운 수리적 모델과 네트워크 구조 및 언어적 특징을 도출함은 물론, 향후 인터넷 루머의 특성과 규제에 도움이 되는 루머 구분 기술을 확보하는 계기가 될 것으로 기대된다.
SNS는 누구에게나 손쉽게 정보의 생산과 유통 및 전파 과정에 참여하는 긍정적인 기능을 한다. 하지만 역기능으로 검증되지 않은 정보가 빠르게 확산되어 개인·기업·국가에 해를 끼칠 수 있는 악성 루머의 발판을 마련하기도 한다. 따라서 인터넷 루머를 감지하고 확산을 방지하고자 하는 노력이 중요하다.
차 교수 연구팀은 2006년에서 2009년 사이 미국 트위터에서 광범위하게 전파된 100개 이상의 사례를 조사해 루머의 특성을 분석했다. 수집된 자료는 정치·IT·건강·연예인 등 다양한 분야를 포함하며, 이러한 분석을 통해 90%의 정확도로 루머 여부를 판단할 수 있었다. 특히 특정 인물이나 기관의 비방이나 욕설이 포함된 루머의 경우 더욱 높은 정확도로 루머 여부의 판단이 가능했다. 연구팀은 일반 정보의 전파와는 확연히 다른 루머 전파의 특징을 크게 세 가지로 분류했다.
첫째, 루머는 일반 정보와는 달리 지속적으로 전파되는 경향을 보인다. 뉴스와 같은 일반 정보의 경우 한 번의 광범위한 전파 이후 미디어 내에서 거의 언급되지 않지만, 루머는 수년간의 긴 기간 동안 지속적으로 언급된다.
둘째, 루머의 전파는 서로 연관이 없는 임의 사용자들의 산발적인 참여해 이뤄진다. 일반 정보는 온라인 내의 친구관계를 통해 전파의 경로가 유추되는 반면 루머는 연결되지 않은 개개인의 참여로 이루어지는 특징을 보였다. 아울러 루머는 인지도가 낮은 사용자들로부터 시작돼 유명인에게로 전파된다. 이 현상은 연예인이나 정치인과 관련된 루머에서 자주 관찰됐다.
셋째, 루머는 일반 정보와 다른 언어적 특성을 보인다. 루머는 정보의 진위 여부를 의심·부정·유추하는 심리학적 과정과 연관된 단어(아니다, 사실일지는 모르겠지만, 확실치는 않지만, 내 생각에는, 잘 기억나진 않지만) 사용이 월등히 높다.
연구팀이 루머로 구분한 사례 중에는 미국 대선 당시 버락 오바마 대통령 후보가 무슬림이며 반기독교적 성향이 있고 미국 시민권을 부당 취득했다는 내용 등 그를 음해하는 정치적 루머도 포함됐다. 또 영화배우 니콜 키드먼이 성전환 수술을 했으며 그녀가 양성애자라고 언급한 사례 역시 연구팀의 기술을 통해 루머로 명백히 구분됐다.
차 교수는 “이 연구는 통계·수학적 모델은 물론 사회·심리학 이론의 융합 연구로 사회적으로 주목을 받는 루머의 특성을 풍부한 데이터를 통해 도출했다”며 “루머 전파 극초기에 해당 정보의 진위여부를 판별하는 것은 아직 어렵지만, 일정시간 경과 혹은 정보확산이 이루어질 경우 해당 빅데이터를 기반으로 하여 진위여부를 판단하는 것이 가능하다"고 밝혔다.
이번 연구결과는 지난해 12월 미국 텍사스주에서 열린 데이터마이닝 분야의 최고 학술대회인 IEEE 데이터마이닝 국제 회의(IEEE International Conference on Data Mining)에서 발표됐다. 또 해외 유명 과학 잡지인 New Scientist에 Bigfoot found? AI tool sifts fact from myth on Twitter 라는 제목으로 소개됐으며 Washington Post에도 Korean scientists create a tool that can help separate fact from fiction on Twitter의 기사명으로 소개됐다.
그림1. 각 주제 별로 관련 내용을 트위터 내에서 언급한 수(x축: 관찰일, y축:트윗수). 루머의 경우 일반적인 정보가 한 번의 광범위한 전파 후 거의 퍼지지 않는 것과 달리 지속적으로 언급되고 있음을 보여준다.
그림2. 트위터 내 사용자들 간 정보 전파를 네트워크의 형식으로 표현한 확산 네트워크. 각 점은 사용자를 의미하며, 선은 사용자들 간의 관계를 통한 정보 확산이 있었음을 의미한다.
2014.01.09
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