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틈새로 빠져나가는 소음까지 잡는다
소리는 작은 구멍이나 틈새만으로도 잘 빠져나가는 특징이 있다. 이러한 틈새를 통해 빠져나오는 소리는 보다 넓은 공간까지 잘 전파되며, 틈새를 전혀 막지 않으면서 외부 소리가 안에서 들리지 않게 하거나 내부 소리가 바깥에서 들리지 않도록 하는 것은 음향학적으로도 매우 도전적인 문제다.
우리 연구진이 다양한 산업 현장의 소음 문제 해결에 새로운 솔루션이 될 뿐 아니라 최근 가속화되고 있는 미래 기술인 항공 택시, 드론과 같은 도심 항공 모빌리티 등에서 발생하는 소음을 효과적으로 저감할 수 있는 획기적 기술을 개발했다.
우리 대학 기계공학과 전원주 교수 연구팀이 구조물의 틈새나 개구부를 통한 열 교환과 공기의 흐름은 자유롭게 허용하면서도 소음은 효과적으로 차단하기 위해, 음향 임피던스를 원하는 복소수 값으로 조절할 수 있는 신개념 음향 메타물질인 ‘복소 임피던스 타일’을 개발했다고 6일 밝혔다.
음향 임피던스란 소리가 전파되는 매질(예: 공기, 물)이 가진 고유의 음향학적 특성으로, 일반적으로 매질의 밀도와 음속의 곱셈으로 표현되기 때문에 그 값이 실수이며 매질이 정해지면 원하는 값으로 자유롭게 조절하는 것이 불가능하다.
하지만, 연구팀이 개발한 복소 임피던스 타일은 소리가 경계면에 부딪혀서 반사될 때 반사되는 소리의 크기뿐만 아니라 방향까지도 조절하는 것이 가능해지게 한다. 이는 구조물 벽면에서 소리를 흡수만 하는 기존 기술과는 달리, 소리의 크기와 방향을 적절하게 조절해 소리가 틈새로 거의 빠져나가지 않고 구조물 내에서 가둬진 채 줄어들도록 한다.
연구팀은 복소 임피던스 타일을 적용해 밖으로 빠져나가는 소리를 90% 이상 저감할 수 있음을 정밀한 전산 시뮬레이션을 통해 예측한 후, 제작과 실험을 통해 소음 저감 성능을 검증하는 데 성공했다. 심지어, 구조물 내벽에서 소리를 100% 완벽하게 흡수하는 경우보다도 복소 임피던스 타일을 사용했을 때 밖으로 빠져나가는 소리를 훨씬 더 큰 폭으로 저감할 수 있음을 확인했다.
전원주 교수는 “복소 임피던스 타일은 개구부나 틈새를 전혀 막지 않으면서도 소리는 밖으로 빠져나가지 못하게 할 수 있으며, 얇은 두께를 갖기 때문에 상대적으로 협소한 공간을 갖는 시스템에도 적용이 가능하다는 특징이 있다. 특히, 재료가 아닌 구조의 형상적인 특징을 이용하기 때문에 습도나 온도 변화에 따른 유지 보수가 쉬울뿐더러 제작도 용이하다는 장점을 가지고 있어 전자제품(헤어드라이기, 청소기 등)부터 향후 미래 교통수단으로 각광받는 도심 항공 모빌리티까지 다양한 시스템의 소음 저감에 새로운 솔루션으로 활용이 가능하다”고 말했다.
해당 연구 결과는 기계공학과 박사과정 양은진 학생과 김지완 학생이 공동 제1 저자로 참여했으며, 기계공학 분야의 국제 학술지인 `메카니컬 시스템 앤 시그널 프로세싱(Mechanical Systems and Signal Processing) (IF: 7.9, JCR 5/180(2.5%))'에 지난 3월 1일 게재됐다. (논문명: Complex-valued impedance tiles to reduce noise emanating through openings in mechanical systems)
한편, 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 KAIST 도약연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.06
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화학공장 대체 방안 ‘아이브릿지’에서 찾다
기후 변화와 환경 문제가 심각하게 대두됨에 따라 현재의 화학 공장을 대체할 수 있는 지속가능한 미생물 세포공장이 크게 주목받고 있다. 미생물 세포공장으로 활용할 미생물을 개량하기 위해선 미생물이 가진 유전자들의 발현을 증폭 또는 억제해 유용한 화합물을 생산하도록 미생물 대사 메커니즘을 개량해야 하지만, 어떠한 유전자를 증폭하고 억제할 것인지 결정하는 것은 지금까지 어려운 문제로 남아있다.
우리 대학 이상엽 특훈교수 연구팀이 아이브릿지(iBridge)라는 시뮬레이션 프로그램을 개발하여 생산하고자 하는 화합물에 맞춤형 미생물 공장을 구축할 수 있도록 과발현 및 억제 유전자들을 예측함으로써 미생물 공장을 적은 비용으로 빠르고 효율적으로 구축하는 방법을 제시했다고 9일 밝혔다.
이상엽 특훈교수가 창시한 시스템 대사공학은 유전공학, 합성생물학, 시스템생물학, 발효공학 등을 접목해 개량한 미생물을 이용해 유용한 화합물들을 생산하는 분야다. 미생물을 목표로 하는 유용한 화합물을 생산하도록 개량하기 위해선 미생물의 유전자들을 삭제, 발현억제, 과발현 등이 필수적이지만, 이를 일일이 실험적으로 확인하지 않고서는 여전히 전문가들조차 판별하기 어려워 많은 시간과 자원이 소모된다.
연구팀은 신규 개발된 아이브릿지(iBridge) 시뮬레이션을 활용해 세 가지의 유용한 화합물을 세계 최고 수준으로 생산하는 대장균 미생물 세포공장을 구축하는 데 성공했다. 연구팀은 많은 화장품에서 보습제 역할을 하는 판테놀, 나일론의 원료인 퓨트레신, 항균성 식품첨가제인 4-하이드록시페닐젖산 등을 생산하는 대장균 균주를 개발하고, 신규 개발된 시뮬레이션 아이브릿지(iBridge)를 활용해 세계 최고 농도로 이들 화합물을 생산하는 공정을 개발했다. 그뿐만 아니라 연구팀은 이들 세 가지 외에도 산업적으로 유용한 화합물 298 여종의 미생물 공장을 구축하기 위한 과발현 및 억제 유전자들을 예측해 제시했다.
이번 논문의 공동 제1 저자인 우리 대학 이영준 박사는 “이번에 개발된 시뮬레이션을 이용하니 여러 가지 미생물 공장들이 기존방법보다 월등히 빠른 속도로 구축됐다”며 “더 다양한 유용한 화합물들을 생산하는 미생물 세포공장들이 이 기술을 활용해 빠르게 구축될 수 있을 것”이라고 말했다.
또한 이상엽 특훈교수는 “시스템 대사공학은 현재 우리가 해결해야 할 기후변화문제에 접근하는 매우 중요한 기술”이라며 “이 시뮬레이션은 기존의 화학 공장을 친환경 미생물 공장으로 대체하는 시기를 앞당기는 데 크게 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
생물공정연구센터 김원준 박사, 이영준 박사, 생명화학공학과 김현욱 교수와 이상엽 특훈교수가 참여한 이번 논문은 셀 (Cell) 誌가 발행하는 `셀 시스템즈 (Cell Systems)'에 동료심사를 거쳐 11월 6일 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명 : 세포 내 화학반응 속도의 공분산의 합을 활용한 게놈 수준 과발현 및 억제 유전자 예측 (Genome-Wide Identification of Overexpression and Downregulation Gene Targets Based on the Sum of Covariances of the Outgoing Reaction Fluxes)
※ 저자 정보 : 김원준 (한국과학기술원, 공동 제1 저자), 이영준 (한국과학기술원, 공동 제1 저자), 김현욱 (한국과학기술원, 공동 제1 저자) 및 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 6 명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 ‘석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제(과제책임자 KAIST 이상엽 특훈교수) 및 바이오매스기반 탄소중립형 바이오플라스틱 제품기술개발사업’ 과제(과제책임자 KAIST 최소영 연구교수)의 지원을 받아 수행됐다.
아이브릿지 사이트: https://github.com/kaistsystemsbiology/iBridge.git
2023.11.09
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실시간 나노 측정이 가능한 3D 표면예측 기술 개발
우리 대학 기계공학과 이정철 교수 연구팀이 현미경 사진을 이용해 나노 스케일 3D 표면을 예측하는 딥러닝 기반 방법론을 제시했다고 17일 밝혔다.
물리적 접촉 기반으로 나노 스케일의 표면 형상을 3D 측정하는 원자현미경은 웨이퍼 소자 검사 등 반도체 산업에서 사용되고 있다. 하지만, 원자현미경은 물리적으로 표면을 스캔하기 때문에 측정 속도*가 느리고, 고온 극한 환경에서는 작동할 수 없다는 단점을 지닌다.
* 측정 속도를 높이기 위해 표면 스캔 방식의 효율을 개선해 20 FPS(초당 프레임 수) 수준의 비디오 프레임 원자현미경이 개발됐지만, 측정 가능한 표면의 면적이 100제곱마이크로미터(μm2) 수준으로 제한되며, 극한의 환경에서는 여전히 작동이 제한된다.
이에 연구팀은 비접촉 측정 방법인 광 현미경에서 딥러닝을 이용하여 원자현미경으로 얻어질 수 있는 나노 스케일 3D 표면을 예측했다. 비슷한 개념인 사진에서 깊이를 예측하는 기술은 자율주행을 위해 많이 연구되고 있는 분야다. 연구팀은 이러한 기술이 적용되는 스케일을 일상생활 범위에서 나노 스케일 범위로 옮겨 인공지능 모델을 훈련했다. 인공지능 모델로는 입력 데이터에서 대상의 특징을 추출하고, 추출된 특징에서 출력 데이터를 표현하는 인코더-디코더 구조*를 활용했다. 연구팀이 제안한 모델은 광 현미경 사진을 하나의 변수로 표현하고, 이후 이 변수에서 현미경 사진을 3D 표면으로 계산하여 나타내는데 성공했다.
*인코더-디코더 구조: 입력 데이터에서 인공 신경망 혹은 합성곱 층을 이용하여 데이터의 크기 및 차원을 추출하며 특징을 추출하고 (인코더), 추출된 특징에서 출력 데이터를 생성하는 (디코더) 구조. 활용 목적에 따라 추출된 특징 혹은 출력 데이터가 사용됨.
연구팀은 제안된 방법론을 반도체 산업의 센서, 태양 전지 및 나노 입자 제작에 응용되는 저메니움(게르마늄) 자가조립 구조*의 공정 중 분석 및 검사를 위해 적용했다. 광 현미경 사진을 이용해 15% 오차 수준 이내에서 1.72배까지 더 높은 해상도의 높이 맵을 예측하였는데, 이를 기반으로 각 응용에 필요한 형상의 자가조립 구조가 만들어지도록 실시간으로 공정 과정을 검사하였다. 또한, 같은 딥러닝 모델로 어닐링(가열) 중 동적으로 변하는 표면 형상을 시뮬레이션 하여 공정 과정을 분석 및 최적화하여 기존 공정으로는 불가능했던 공동의 형상을 만들어냈다.
* 저메니움 자가조립 구조란, 저메니움 웨이퍼에 마이크로 단위 수직 구멍을 식각 후 고온 어닐링(가열)을 하면 생기는 표면 아래의 공동을 뜻한다. 가열과정 중 구멍이 식각된 표면이 닫히고, 이후 표면과 표면 아래 공동의 형상이 함께 변하는데 공동의 형상에 따라 각기 다른 용도로 활용된다. 연구팀은 이렇게 동적으로 변하는 구조의 표면 높이 맵을 예측했다.
이번 연구에서 제안된 딥러닝 기반 방법론은 원자현미경으로는 제한돼있던 나노 스케일 표면 높이 맵 측정을 1 제곱밀리미터(mm2) 까지의 넓은 표면에 대해 기존 원자현미경 측정 속도 대비 10배에 해당하는 200 FPS까지 측정 가능하도록 속도를 높였으며, 광학을 이용한 비접촉 관측이기에 극한의 열 환경에서도 측정이 가능한 방법을 제시한 데에 의의가 있다. 이번 연구는 광학 현미경 해상도의 물리적 한계인 빛의 파장 이하의 작은 나노 스케일에서 동적인 현상을 현미경만으로 분석할 수 있게 해, 공정 중 혹은 이후 표면 분석이 필요한 재료, 물리, 화학 등에서의 나노 스케일 연구를 촉진할 것으로 기대된다.
또한 학계 뿐 아니라 산업계에서도 쓰일 것으로 기대된다. 향후 반도체 사업에는 웨이퍼의 표면 분석 속도와 정확도를 개선함으로서, 반도체 공정 시 생산 속도와 정밀한 측정으로 수율 개선에 기여할 수 있다.
연구를 주도한 이정철 교수는 "개발된 기술은 시간에 따라 변화하는 반도체 표면 및 내부 구조에 대해 불연속적인 저해상도 광학 현미경 사진 몇 장만 이용해서, 연속적인 고해상도 원자현미경 동영상을 생성해내는 최초의 연구로서, 극한 공정 중 실시간 나노 측정을 대체하는 효과를 가져와 반도체 및 첨단센서 산업 발전에 기여할 것ˮ이라고 말했다.
한편, 이번 연구는 국제 학술지 어드밴스드 인텔리전트 시스템(Advanced Intelligent Systems)에 지난 12월 20일 字에 온라인 게재됐으며, 23년 1사분기의 표지 논문(Inside back cover) 중 하나로 선정됐다. 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 기초연구실 지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.01.17
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전기차 노면 소음과 모터 소음을 동시에 차단하는 초경량 차음 메타패널 개발
우리 대학 기계공학과 전원주 교수 연구팀이 전기차의 저주파 대역 노면 소음과 고주파 대역 모터 소음을 동시에 차단할 수 있는 신개념 음향 메타물질 기반 초경량 차음 메타패널을 개발했다고 18일 밝혔다.
음향 메타물질은 자연계에 존재하지 않는 음향학적 유효 물성(음의 질량, 음의 강성 등)을 갖도록 인공적으로 설계된 구조물로, 음향 은폐, 고투과-고집속, 완벽 차음/흡음 등 기존 재료로는 구현이 어려운 성능을 달성할 수 있는 특징이 있다.
내연기관을 대신해 전기모터를 동력원으로 사용하는 전기차는 기존의 내연기관 자동차에서 시끄럽다고 느끼던 엔진 소음이 더는 발생하지 않는다. 하지만, 엔진 소음에 의한 마스킹 효과가 사라지면서 오히려 저주파 대역의 노면 소음이 상대적으로 더 크게 들리거나 엔진을 대신하는 전기모터의 고주파 소음이 또렷하고 거슬리게 들리기도 한다.
미래 모빌리티의 한 축을 담당하고 있는 전기차가 단순히 하나의 운송 수단을 넘어 이동 중 휴식이나 레저 및 업무 활동 등 탑승자에게 필요한 맞춤형 서비스를 제공하는 개념으로 나아가고 있다는 점에서 전기차의 실내 정숙성을 확보하는 것이 매우 중요하다. 특히, 전기차 노면 소음과 모터 소음은 각각 저주파와 고주파로 나뉜 서로 다른 주파수 대역에서 나타날 뿐만 아니라 각각의 대역도 광대역이기 때문에, 이와 같은 소음을 동시에 효과적으로 차단할 수 있는 기술의 개발과 적용이 필요한 시점이다.
현재 상용화된 전기차에서는 소음 차단을 위해 폴리에스터, 열가소성 고무, EVA(에틸렌초산비닐 공중합체) 시트, 금속판 등의 전통적인 흡·차음재가 사용되고 있다. 하지만, 전통적인 흡·차음재의 성능은 재료 자체의 열/점성 소산 특성이나 질량 법칙(투과 손실 6dB(데시벨) 증가를 위해 질량 밀도가 2배 높아져야 함)에 의존하기 때문에 높은 차음 성능을 위해서는 재료의 무게 증가가 불가피하며, 이는 곧 전기차 배터리의 에너지 효율을 감소시키는 원인이 되고 있다.
따라서, 우수한 차음 성능을 발휘하면서도 경량화를 동시에 달성하는 것이 전기차 적용 측면에서 매우 중요한데, 기존의 음향학적 재료나 법칙의 한계를 넘어서야 한다는 점에서 학문적으로도 도전적인 문제였다.
전원주 교수 연구팀은 기존 기술의 한계를 극복함으로써 높은 차음 성능으로 전기차 노면 소음과 모터 소음을 동시에 차단할 수 있는 초경량 차음 메타패널을 개발했다.
연구팀이 개발한 메타패널은 저주파 대역(노면 소음)에서는 음의 유효 질량을 가지면서 고주파 대역(모터 소음)에서는 음의 유효 강성을 갖도록 설계됐으며, 면적밀도 1.51kg/m2의 매우 가벼운 무게로 100~1,750Hz의 넓은 주파수 대역에서 투과 손실 16.7dB(에너지 기준 98%) 이상 차단할 수 있음을 이론적으로 예측했고 제작과 실험을 통해 그 성능을 검증하는 데 성공했다. 이는 동일 차음 성능을 갖는 기존 기술과 비교해 20배 이상 가벼운 무게의 초경량화를 달성했다고 볼 수 있다. (그림 1 참고)
다중 스케일 격자 구조와 멤브레인(얇은 막)으로 구성된 차음 메타패널은 분리된 두 광대역에서 높은 투과 손실을 동시에 구현할 수 있다는 음향학적 특징이 있어, 전기차에 적용될 때 저주파 노면 소음과 고주파 모터 소음을 효과적으로 차단해낼 수 있을 것으로 기대된다. 특히, 메타패널의 기하학적 인자를 쉽게 조절함으로써 원하는 주파수 대역에서 높은 차음 성능을 달성할 수 있으므로, 전기차뿐 아니라 도심 항공 모빌리티(Urban Aerial Mobility, UAM) 등 다양한 미래 모빌리티에 적합하게 주파수 선택적 설계가 가능하다는 장점과 더불어 제작이 쉽다는 응용 측면의 장점도 갖고 있다.
우리 대학 기계공학과 김지완 박사과정(제1 저자), 최은지 박사과정(제2 저자)이 참여한 이번 연구 결과는 기계공학 분야 최상위권 국제 학술지인 `메카니컬 시스템 앤 시그널 프로세싱(Mechanical Systems and Signal Processing) (IF: 8.934, JCR 상위 4/137(2.55%)'에 지난 8월 30일 字 온라인 게재됐다. (논문명: Lightweight soundproofing meta-panel for separate wide frequency bands)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 글로벌프론티어사업-파동에너지극한제어연구단의 지원을 받아 수행됐다.
2022.10.18
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3차원 표정인식용 인공지능 라이트필드 카메라 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈, 이도헌 교수 공동연구팀이 근적외선 기반 라이트필드 카메라와 인공지능기술을 융합하여 얼굴의 감정표현을 구분하는 기술을 개발했다고 7일 밝혔다.
라이트필드 카메라는 일반적인 카메라와 다르게 미세렌즈 배열(Microlens arrays)을 이미지센서 앞에 삽입해 손에 들 수 있을 정도로 작은 크기이지만 한 번의 촬영으로 빛의 공간 및 방향 정보를 획득한다. 이를 통해 다시점 영상, 디지털 재초점, 3차원 영상 획득 등 다양한 영상 재구성이 가능하고 많은 활용 가능성으로 주목받고 있는 촬영 기술이다.
그러나 기존의 라이트필드 카메라는 실내조명에 의한 그림자와 미세렌즈 사이의 광학 크로스토크(Optical crosstalk)에 의해 이미지의 대비도 및 3차원 재구성의 정확도가 낮아지는 한계점이 있다.
연구팀은 라이트필드 카메라에 근적외선 영역의 수직 공진형 표면 발광 레이저(VCSEL) 광원과 근적외선 대역필터를 적용해 기존 라이트필드 카메라가 갖는 조명 환경에 따라 3차원 재구성의 정확도가 낮아지는 문제를 해결했다. 이를 통해 얼굴 정면 기준 0도, 30도, 60도 각도의 외부 조명에 대해, 근적외선 대역필터를 사용한 경우 최대 54%까지 영상 재구성 오류를 줄일 수 있었다. 또한, 가시광선 및 근적외선 영역을 흡수하는 광 흡수층을 미세렌즈 사이에 제작하면서 광학 크로스토크를 최소화해 원시 영상의 대비도를 기존 대비 약 2.1배 정도로 획기적으로 향상하는 데 성공했다.
이를 통해 기존 라이트필드 카메라의 한계를 극복하고 3차원 표정 영상 재구성에 최적화된 근적외선 기반 라이트필드 카메라(NIR-LFC, NIR-based light-field camera) 개발에 성공했다. 연구팀은 개발한 카메라를 통해 피험자의 다양한 감정표정을 가진 얼굴의 3차원 재구성 이미지를 조명 환경과 관계없이 고품질로 획득할 수 있었다.
획득한 3차원 얼굴 이미지로부터 기계 학습을 통해 성공적으로 표정을 구분할 수 있었고, 분류 결과의 정확도는 평균 85% 정도로 2차원 이미지를 이용했을 때보다 통계적으로 유의미하게 높은 정확도를 보였다. 이뿐만 아니라, 연구팀은 표정에 따른 얼굴의 3차원 거리 정보의 상호의존성을 계산한 결과를 통해, 라이트필드 카메라가 인간이나 기계가 표정을 판독할 때 어떤 정보를 활용하는지에 대한 단서를 제공할 수 있음을 확인했다.
정기훈 교수는 "연구팀이 개발한 초소형 라이트필드 카메라는 정량적으로 인간의 표정과 감정을 분석하기 위한 새로운 플랫폼으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ며 "모바일 헬스케어, 현장 진단, 사회 인지, 인간-기계 상호작용 등의 분야에서 활용될 것ˮ이라고 연구의 의미를 설명했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 배상인 박사과정 졸업생이 주도한 이번 연구 결과는 국제저명학술지 `어드밴스드 인텔리전트 시스템즈(Advanced Intelligent Systems)'에 2021년 12월 16일 온라인 게재됐다. (논문명: Machine-Learned Light-Field Camera that Reads Facial Expression from High-Contrast and Illumination Invariant 3D Facial Images).
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 및 산업통상자원부의 지원을 받아 수행됐다.
2022.01.07
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인공지능으로 3차원 고해상도 나노입자 영상화 기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수 연구팀이 삼성전자 종합기술원과 공동연구를 통해 나노입자의 3차원 형상과 조성 분포의 복원 성능을 획기적으로 향상한 인공지능 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 공동연구팀은 에너지 분산형 X선 분광법(EDX)을 주사 투과전자현미경(STEM)과 결합한 시스템을 활용했다.
이번 연구를 통해 나노입자를 형성하고 있는 물질의 형상과 조성 분포를 정확하게 재구성함으로써, 실제 상용 디스플레이를 구성하는 양자점(퀀텀닷)과 같은 반도체 입자의 정확한 분석에 도움을 줄 것으로 기대된다.
예종철 교수 연구팀의 한요섭 박사, 차은주 박사과정, 정형진 석사과정과 삼성종합기술원의 이은하 전문연구원팀의 장재덕, 이준호 전문연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)' 2월 8일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Deep learning STEM-EDX tomography of nanocrystals)
에너지 분산형 X선 분광법(이하 EDX)은 나노입자의 성분 분석에 주로 이용되며, X선과 반응한 물체의 성분에 따라 고유한 방출 스펙트럼을 보인다는 점에서 화학적인 분석이 가능하다. 퀀텀닷 및 배터리 등 다양한 나노 소재의 열화 메커니즘과 결함을 해석하기 위해 형상 및 조성 분포 분석이 가능한 이 분광법의 필요성과 중요도가 급증하고 있다.
그러나 EDX 측정 신호의 해상도를 향상하기 위해, 나노 소재를 오랜 시간 전자빔에 노출하면 소재의 영구적인 피해가 발생한다. 이로 인해 나노입자의 3차원 영상화를 위한 투사(projection) 데이터 획득 시간이 제한되며, 한 각도에서의 스캔 시간을 단축하거나 측정하는 각도를 줄이는 방식이 사용된다. 기존의 방식으로 획득된 투사 데이터를 이용해 3차원 영상을 복원할 시, 미량 존재하는 원자 신호의 측정이 불가능하거나 복원 영상의 정밀도와 해상도가 매우 낮다.
그러나 공동 연구팀이 자체 개발한 인공지능 기반의 커널 회귀(kernel regression)와 투사 데이터 향상(projection enhancement)은 정밀도와 해상도를 획기적으로 발전시켰다. 연구팀은 측정된 데이터의 분포를 네트워크가 스스로 학습하는 인공지능 기반의 커널 회귀를 통해 스캔 시간이 단축된 투사 데이터의 신호 대 잡음비(SNR)를 높인 데이터를 제공하는 네트워크를 개발했다. 그리고 개선된 고화질의 EDX 투사 데이터를 기반으로 기존의 방법으로는 불가능했던 적은 수의 투사 데이터로부터 더욱 정확한 3차원 복원 영상을 제공하는 데 성공했다.
연구팀이 개발한 알고리즘은 기존의 EDX 측정 신호 기반 3차원 재구성 기법과 비교해 나노입자를 형성하고 있는 원자의 형상과 경계를 뚜렷하게 구별했으며, 복원된 다양한 코어-쉘(core-shell) 구조의 퀀텀닷 3차원 영상이 샘플의 광학적 특성과 높은 상관관계를 나타내는 것이 확인됐다.
예종철 교수는 "연구에서 개발한 인공지능 기술을 통해 상용 디스플레이의 핵심 기반이 되는 퀀텀닷 및 반도체 소자의 양자 효율과 화학적 안정성을 더욱 정밀하게 분석할 수 있다ˮ고 말했다.
2021.02.16
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사람 3D 폐포 배양 기술로 코로나19 감염 기전을 규명하는 데 성공
우리 대학 연구진 포함 국내 연구진이 실험실에서 3차원으로 키운 사람의 폐포(허파꽈리)에 코로나19 바이러스를 배양해 감염 기전과 치료제 개발에 적용이 가능한 기술 개발에 성공했다.
국제 통계 사이트 월드오미터에 따르면 전 세계 누적 코로나바이러스감염증-19(이하 코로나19) 확진자 수는 25일 기준 4,331만 8,941명으로 지난 18일(4,030만 1,609명) 4,000만 명을 넘어선 후 일주일 만에 4,331만을 돌파하는 2차 대유행이 점차 현실화돼 가고 있다.
우리 대학 의과학대학원 주영석 교수 연구팀은 인간의 폐포 세포를 실험실에서 구현하는 3D 미니 장기기술을 개발하고 이를 활용해 코로나19 바이러스가 인간의 폐 세포를 파괴하는 과정을 정밀하게 규명하는 데 성공했다고 26일 밝혔다.
이번 연구는 영국 케임브리지대학 이주현 박사를 비롯해 국립보건연구원 국립감염병연구소 최병선 과장·기초과학연구원(IBS) 고규영 혈관연구단장(우리 대학 의과학대학원 교수)·서울대병원 김영태 교수와 우리 대학 교원창업기업인 ㈜지놈인사이트와 공동으로 진행됐다.
공동연구팀의 이번 연구 결과는 줄기세포 분야 세계적인 학술지 `Cell Stem Cell' 10월 22일 字 온라인판에 실렸다. (논문명: Three-dimensional human alveolar stem cell culture models reveal infection response to SARS-CoV-2)
정확한 질병 기전의 이해를 기반으로 치료제를 효과적으로 개발하기 위해서는 실험실에서 사용 가능한 인체를 모사한 모델 사용이 필수적이다. 코로나19 바이러스는 생쥐 모델에 감염시키기가 어렵고, 특히 실험실에서 사용할 수 있는 폐 세포 모델은 존재하지 않기 때문에 직접적인 감염 연구의 한계가 존재해왔다.
공동연구팀은 이런 문제를 해소하기 위해 지속적으로 배양이 가능한 3차원 인간 폐포 모델을 새롭게 정립했다. 이를 이용하면 실험실에서 사람의 폐 세포를 이용해 코로나19 바이러스 등 각종 호흡기 바이러스의 질병 기전을 연구할 수 있기 때문이다. 더 나가서 3차원 인간 폐포 모델은 약물 스크리닝 등 치료법 개발에도 직접적으로 응용할 수 있다는 장점이 있다.
공동연구팀은 폐암 등 사람의 수술 검사재료에서 확보되는 사람 폐 조직을 장기간 안정적으로 3차원 배양할 수 있는 조건을 알아내는 데 성공했다. 실험 결과, 3D 폐포는 코로나19 바이러스에 노출되면 6시간 내 급속한 바이러스 증식이 일어나 세포 감염이 완료됐으나, 이를 막기 위한 폐 세포의 선천 면역 반응 활성화에는 약 3일가량의 시간이 걸렸다.
이와 함께 하나의 코로나19 바이러스 입자는 하나의 세포를 감염시키는 데 충분하다는 사실을 알아냈다. 감염 3일째 공동연구팀은 세포 가운데 일부분이 고유의 기능을 급격히 상실한다는 사실도 확인했다.
공동 교신저자인 주영석 교수는 "이번에 개발한 3차원 인체 폐 배양 모델 규모를 확대한다면 코로나19 바이러스를 포함한 다양한 호흡기 바이러스의 감염 연구에 유용하게 사용될 것ˮ이라고 말했다.
주 교수는 이어 "동물이나 다른 장기 유래의 세포가 아닌 호흡기 바이러스의 표적 세포인 사람의 폐 세포를 직접적으로 질병 연구에 응용함으로써 효율적이고 정확한 기전 규명은 물론 치료제 개발에도 이용할 수 있다ˮ고 강조했다.
코로나19 바이러스 대응 기술개발을 위해서는 다양한 기관의 지원과 관련 연구자들의 협력 연구가 필수적이다. 공동연구팀의 이번 연구는 한국연구재단·질병관리청·기초과학연구원(IBS)·서울대학교 의과대학·유럽연구이사회(ERC)·서경배과학재단·휴먼프론티어과학재단의 지원을 받아 수행됐다.
2020.10.26
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김재경 교수, 수학적 모델링 통해 신약 개발 걸림돌 해소
〈 김대욱 박사과정, 김재경 교수 〉
우리 대학 수리과학과 김재경 교수와 글로벌 제약회사 화이자(Pfizer)의 장 청(Cheng Chang) 박사 공동연구팀이 수학적 모델을 기반으로 동물 실험과 임상 시험 간 차이가 발생하는 원인을 밝히고 그 해결책을 제시했다.
연구팀은 일주기 리듬 수면 장애 신약을 개발하는 과정에서 동물 실험과 임상 시험 간 발생하는 차이 문제를 수학적 모델을 이용해 해결함으로써 신약 개발의 가능성을 높였다. 또한, 동물과 사람 간 차이 뿐 아니라 사람마다 발생하는 약효의 차이 발생 원인도 밝혀냈다.
김대욱 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘분자 시스템 생물학 (Molecular Systems Biology)’ 7월 8일자 온라인판에 게재됐고, 우수성을 인정받아 7월호 표지논문으로 선정됐다. (논문명 : Systems approach reveals photosensitivity and PER2 level as determinants of clock-modulator efficacy)
신약을 개발하기 위해 임상 시험 전 단계로 쥐 등의 동물을 대상으로 전임상 실험을 하게 된다. 이 과정에서 동물에서 보였던 효과가 사람에게선 보이지 않을 때가 종종 있고 사람마다 효과가 다르게 나타나기도 한다. 이러한 약효의 차이가 발생하는 원인을 찾지 못하면 신약 개발에 큰 걸림돌이 된다.
수면 장애는 맞춤형 치료 분야에서 개발이 가장 더딘 질병 중 하나이다. 쥐는 사람과 달리 수면시간이 반대인 야행성 동물이다 보니 수면시간을 조절할 수 있는 치료제가 실험 쥐에게는 효과가 있어도 사람에게는 무효한 경우가 많았다. 하지만 그 원인이 알려지지 않아 신약 개발에 어려움이 있었다.
연구팀은 이러한 차이의 원인을 미분방정식을 이용한 가상실험과 실제 실험을 결합해 연구했고, 주행성인 사람은 야행성인 쥐에 비해 빛 노출 때문에 약효가 더 많이 반감되는 것이 원인임을 밝혔다. 이는 빛 노출 조절을 통해 그동안 사람에게 보이지 않던 약효가 발현되게 할 수 있음을 뜻한다.
수면 장애 치료 약물의 약효가 사람마다 큰 차이를 보이는 것도 신약 개발의 걸림돌이었다. 연구팀은 증상이 비슷해도 환자마다 약효 차이가 나타나는 원인을 밝히기 위해 수리 모델링을 이용한 가상환자를 이용했다.
이를 통해 약효가 달라지는 원인은 수면시간을 결정하는 핵심 역할을 하는 생체시계 단백질인 PER2의 발현량이 달라서임을 규명했다.
또한, PER2의 양이 낮에는 증가하고 밤에는 감소하기 때문에 하루 중 언제 투약하느냐에 따라 약효가 바뀜을 이용해 환자마다 적절한 투약 시간을 찾아 최적의 치료 효과를 가져오는 시간요법(Chronotherapy)를 개발했다.
김재경 교수는 “수학이 실제 의약학 분야에 이바지해 우리가 좀 더 건강하고 행복한 삶을 살 수 있는데 도울 수 있어 행복한 연구였다”라며 “이번 성과를 통해 국내에선 아직은 부족한 의약학과 수학의 교류가 활발해지길 기대한다”라고 말했다.
□ 그림 설명
그림1. 김재경 교수 연구팀 성과 개념도
그림2. 맞춤형 시간 치료법 (Chronotherapy) 개념도
2019.07.09
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이병주 교수, 게임의 랙 현상 해소 기술 개발
〈 이병주 교수, 이인정 박사과정 〉
우리 대학 문화기술대학원 이병주 교수와 핀란드 알토 대학교(Aalto Univ) 공동 연구팀이 게임의 겉보기 형태를 변화시켜 게임 내 레이턴시 효과, 일명 랙(lag)을 없앨 수 있는 기술을 개발했다.
이인정 박사과정이 1 저자로 참여하고 알토대학교 김선준 연구원이 공동으로 개발한 이번 연구는 지난 5월 4일 열린 인간-컴퓨터 상호작용 분야 최고권위 국제 학술대회 CHI 2019(The ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems)에서 풀 페이퍼로 발표됐다. (논문명 : Geometrically Compensating Effects of End-to-End Latency in Moving-Target Selection Games)
레이턴시는 장치, 네트워크, 프로세싱 등 다양한 이유로 인해 발생하는 지연(delay) 현상을 말한다. 사용자가 명령을 입력했을 때부터 출력 결과가 모니터 화면에 나타날 때까지 걸리는 지연을 엔드-투-엔드 레이턴시(end-to-end latency)라 한다.
상호작용의 실시간성이 중요한 요소인 게임 환경에서는 이러한 현상이 플레이어의 능력에 부정적 영향을 미치는 것으로 알려져 있다.
연구팀은 레이턴시가 있는 게임 환경에서도 플레이어의 본래 실력으로 게임을 할 수 있도록 돕는 레이턴시 보정 기술을 개발했다. 이 기술은 레이턴시의 양에 따라 게임의 디자인 요소, 즉 장애물의 크기 등의 형태를 변화시킴으로써, 레이턴시가 있음에도 레이턴시가 없는 것처럼 느껴지는 환경에서 플레이할 수 있다.
연구팀은 레이턴시가 플레이어에 미치는 영향을 분석해 플레이어의 행동을 예측하는 수학적 모델을 제시했다. 시간제한이 있는 상황에서 게임 플레이를 위해 버튼 입력을 해야 하는 ‘움직이는 타겟 선택’ 과업에 레이턴시가 있을 때 사용자의 성공률을 예측할 수 있는 인지 모델이다.
이후에는 이 모델을 활용해 게임 환경에 레이턴시가 발생할 경우의 플레이어 과업 성공률을 예측한다. 이를 통해 레이턴시가 없는 환경에서의 플레이어 성공률과 비슷한 수준으로 만들기 위해 게임의 디자인 요소를 변형한다.
연구팀은 ‘플래피 버드(Flappy Bird)’라는 게임에서 기둥의 높이를 변형해 레이턴시가 추가됐음에도 기존 환경에서의 플레이 실력을 유지함을 확인했다. 연구팀은 후속 연구를 통해 게임 속 장애물 등의 크기를 변형함으로써 레이턴시를 없애는 등의 확장 연구를 기대하고 있다.
이 교수는 “이번 기술은 비 간섭적 레이턴시의 보정 기술로, 레이턴시의 양만큼 게임 시계를 되돌려 보상하는 기존의 랙 보상 방법과는 다르게 플레이어의 게임 흐름을 방해하지 않는 장점이 있다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 신진연구자지원사업(프로게이머 역량 극대화를 위한 게임 입력장치의 설계 최적화) 및 KAIST 자체 연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 게임의 겉보기 형태를 변화시킴으로써, 플레이어가 제로 레이턴시 환경과 레이턴시가 있는 환경에서 같은 실력을 유지
2019.07.02
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상용화 가능한 그래핀 신소재 학술지 특집호 발간
〈 김 상 욱 교수, 이 경 은 연구원 〉
우리 대학 신소재공학과 김상욱 교수가 편집을 주도한 ‘파티클(Particle & Particle Systems Characterization)’지의 그래핀 산화물 액정 특집호가 9월 22일 온라인 발간됐다.
파티클 지는 독일 와일리(Wiley-VCH)사가 발간하고 입자의 합성 및 응용방법 등을 다루는 전문 SCI 국제 학술지이다.
그래핀 산화물(Graphene Oxide)은 흑연으로부터 값싸게 제조할 수 있는 신소재로 대량생산이 가능하기 때문에 그래핀 상용화에 가장 가까운 물질로 주목받고 있다.
특히 그래핀 산화물의 액정을 이용하면 이들의 배열방향을 나노수준으로 손쉽게 조절할 수 있어 고기능성 소재를 만드는 데 큰 역할을 할 것으로 예상되고 있다.
김상욱 교수 연구팀은 지난 2011년 최초로 그래핀 산화물이 액체 내에 분산됐을 때 고체와 같은 결정성을 보이는 액정성을 발견했다. 그리고 이를 인정받아 이번 특집호의 편집을 주도했다.
이번 특집호에는 관련 분야의 세계적 석학 20명이 참여해 ▲그래핀 산화물 액정의 특성 조절 및 분석 ▲고기능성 그래핀 산화물 액정 섬유 제작 ▲액정성을 이용한 삼차원 구조체 제작 ▲그래핀 산화물 액정 기반 촉매 등의 연구 성과를 담았다.
이 중 김상욱 교수 연구팀은 그래핀 산화물 액정 섬유의 촉매화 연구를 소개했다.
연구팀은 그래핀 액정섬유 위에 비정질의 황화몰리브데늄을 전기 증착(electrodeposition)해 섬유 형태의 촉매를 제작했다. 이 기술을 통해 그래핀 섬유의 건조과정에서 생기는 표면의 주름위에 촉매가 고르게 증착돼 2차원적 기판에 비해 훨씬 많은 촉매를 담을 수 있어 우수한 성능을 보였다.
김 교수는 “그래핀 산화물 액정의 연구적, 산업적 가치는 무궁무진하다”며 “4차산업혁명에 걸맞는 맞춤형 재료로서 그래핀계 신소재의 가치가 더욱 증가할 것이다”고 말했다.
한편 김 교수는 9월 25일 그리스에서 열린 유럽 최대의 그래핀 관련 학회 ‘그래핀 위크(Graphene week)’에 노벨상 수상자 등 저명 학자들과 함께 초청돼 관련 연구 결과를 발표했다.
2017.10.18
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공승현 교수, 실내 극미약 GNSS신호 초고속 감지기술 개발
〈 김태선 연구원, 공승현 교수 〉
우리 대학 조천식녹색교통대학원 공승현 교수 연구팀이 범지구 위성항법 시스템인 GNSS(Global navigation Satellite System)를 실내에서도 사용할 수 있는 극미약 GNSS 신호 초고속 탐지기술을 개발했다.
연구팀의 기술을 활용하면 전 세계 어디서든 실내외 상관없이 GNSS 신호만으로 위치를 파악할 수 있기 때문에 대체기술 혹은 별도 장치가 필요하지 않아 활용도가 높을 것으로 기대된다.
이번 연구 성과는 국제 학술지 ‘IEEE 시그널 프로세싱 매거진(IEEE SPM)’ 9월호에 게재됐다.
대중에 가장 많이 알려진 GPS는 1970년대 美 국방부가 개발한 미국 기반의 위성항법장치이다. 이러한 시스템은 미국 뿐 아니라 러시아의 GLONASS, 유럽의 GALILEO, 중국의 COMPASS 등 여러 가지가 존재하는데 GNSS는 이 모든 기술들을 포함하는 시스템이다.
기존의 GNSS는 2만km 상공에서 지구 전역으로 신호를 방사하기 때문에 지상의 작은 안테나가 수신하는 신호는 매우 미약하다. 특히 건물 벽을 투과해 실내로 침투하는 GNSS는 외부에서 수신하는 신호의 세기보다 1천 배 이상 감소된 극미약 신호가 된다.
이러한 극미약 GNSS 신호를 탐지하기 위해 기존의 주파수 영역 상관기법을 사용하면 계산량이 1백만 배 이상 증가하게 되고 신호탐지를 위한 계산 시간도 폭발적으로 증가한다. 위와 같은 문제로 인해 지난 20여 년 간 GNSS 신호를 이용한 실내 측정 기술은 거의 불가능한 것으로 알려졌다.
연구팀은 문제 해결을 위해 실내 극미약 GNSS 신호의 탐지 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 ‘합성기반 주파수 가설 탐지 기술 SDHT(Synthesized Doppler frequency hypothesis Testing)’를 개발했다.
일반적으로 GNSS 신호를 탐지하는 작업은 GNSS 신호의 코드 위상과 도플러 주파수를 정확히 알아내는 과정이다. 그런데 기존 방식의 알고리즘은 도플러 주파수의 가설 수를 2만 개 이상 검증을 해야 한다. 결국 소요 시간이 기하급수적으로 늘어난다.
반면 연구팀이 개발한 알고리즘은 가까운 도플러 주파수 가설에 따라 수행된 위상동기식 상관 결과를 이용해 우회적으로 검증하는 기술이다. 따라서 20여 개의 가설만 기존 방식으로 검증하고, 나머지 19980개의 가설은 단순한 산술연산만으로 검증을 수행하면 모든 작업을 완료할 수 있다.
결과적으로 SDHT는 기존 기술보다 1천 여배 적은 계산량, 800배 빠른 속도로 신호를 탐지할 수 있다. 약 15초의 소요시간으로 많은 건물 내의 극미약 GNSS 신호를 탐지할 수 있는 것이다.
연구팀은 추가 연구를 통해 미약한 GNSS 신호를 탐지하는 기술을 더욱 강화하고 실내 전파 난반사에 강한 위치 측정 기술을 개발하면 거의 모든 건물 내에서 수초 이내에 GNSS만을 이용한 실내 GNSS 단독 측정이 가능할 것으로 예상했다.
공 교수는 “기술 개발을 통해 전 세계적으로 실내 GNSS 측위 기술을 선도하게 됐다”며 “향후 실내 GNSS 시스템을 상용화하고 새로운 시장을 창출할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
연구팀은 국내 특허 등록 및 해외 출원 중이며 KAIST 창업원의 지원을 통해 기술사업화를 추진하고 있다.
□ 그림 설명
그림1. SDHT 기술을 이용한 GPS 실내 측위 시스템의 측위 결과
2017.09.28
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조광현 교수, 간암 표적 치료제 내성 극복 위한 최적 약물조합 발견
〈 조 광 현 교수 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 간암 약물 치료의 효과를 높이는 새로운 방법을 찾아냈다. 특히 이번 연구는 바이오분야의 4차 산업혁명을 견인하고 있는 IT와 BT의 융합연구인 시스템생물학(Systems Biology) 연구로 이뤄졌다.
서울대병원 내과 윤정환 교수팀과 공동연구를 통해 이루어낸 이번 연구 결과는 국제 간 전문지인 헤파톨로지(Hepatology)에 게재됐다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 바이오의료기술개발사업과 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
간암은 전 세계적으로 남성에게는 다섯 번째, 여성에게는 일곱 번째로 발생률이 높은 암이며 암 사망원인의 두 번째를 차지한다. 특히 우리나라의 간암 사망률은 인구 10만 명 당 28.4명으로 경제협력개발기구(OECD) 국가 중 압도적인 1위이며 2위인 일본의 2배에 이르고 있다.
우리나라에서만 간암 환자가 매년 평균 1만 6000명이 새로 발생하고 있지만 5년 생존율이 12%에 미치지 못한다. 국가암정보센터에 따르면 지난해 암으로 사망한 사람 가운데 폐암이 1만 7399명으로 가장 많았고 간암은 1만 1311명으로 그 뒤를 이었다.
간암은 우리나라의 암 가운데 사회적 비용이 1위인 암이다. 그 이유는 다른 암에 비해 사망자가 많고 더 젊은 나이(40, 50대)에 사망하기 때문이다. 이에 부작용이 적고 생존율을 높여줄 수 있는 새로운 치료법 개발이 시급한 실정이다.
간암의 치료로는 수술 및 색전술, 약물 치료가 있지만 수술이 어려운 진행성 간암에서는 치료 방법이 극히 제한적이다.
진행성 간암의 표적 항암제로 소라페닙(Sorafenib)이 유일하게 승인돼 임상에서 쓰이고 있는데 국내에서만 매년 200억 원 이상 처방되고 있지만 일부 환자에서만 효능을 나타내며 또한 대부분의 경우 약제 내성이 발생한다.
소라페닙은 말기 간암 환자의 생존 기간을 약 3개월 정도 밖에 늘리지 못하지만 다국적 제약회사에 의해 개발된 많은 후발주자 약물들이 그 효과를 뛰어 넘는데 실패했다.
소라페닙은 다중타겟을 치료표적으로 하여 그 작용 기전이 모호하고 따라서 약제의 내성기전 또한 아직 잘 알려져 있지 않다.
조광현 교수가 이끈 융합 연구팀은 소라페닙 작용 및 내성 기전을 규명하기 위해 소라페닙을 간암 세포에 처리하였을 때 세포내 분자 발현이 변화하는 것을 분석했다.
이를 통해 암세포가 소라페닙에 대항하는 기전을 알아냈고 시스템생물학적 분석을 실시하여 암세포내 단백질 이황화 이성질화 효소(protein disulfide isomerase, PDI)가 암세포가 소라페닙에 대항하는데 핵심적 역할을 하는 것을 발견했으며 이 효소를 차단했을 때 소라페닙의 효능이 훨씬 증가함을 관찰했다.
공동연구를 수행한 서울대병원 내과 윤정환 교수 연구팀은 쥐를 이용한 동물실험에서 소라페닙과 단백질 이황화 이성질화 효소 차단제를 같이 처리하면 간암 증식 억제에 시너지가 있음을 관찰하였고 소라페닙에 저항성을 가진 간암 환자의 조직에서 이 효소가 증가되어 있음을 관찰하여, 향후 임상 적용을 위한 가능성을 확인하였다.
조광현 교수는 “세포내 중요한 역할을 담당하는 분자들은 대부분 복잡한 조절관계 속에 놓여있기 때문에 기존의 직관적인 생물학 연구로 그 원리를 밝히는 것은 근본적인 한계가 있다. 이번 연구는 IT와 BT의 융합연구인 시스템생물학으로 그 한계를 극복할 수 있음을 보여주는 대표적인 사례로, 특히 암에 대한 표적 치료제 작용을 네트워크 차원에서 분석하여 내성을 극복할 수 있는 새로운 치료법을 개발할 수 있는 가능성을 제시하였다”고 말했다.
□ 사진 설명
사진1. 간암세포를 이용한 세포실험을 이용해 시뮬레이션 결과를 확인
사진2. 구축된 ER stress 네트워크를 이용한 네트워크 분석 및 컴퓨터 시뮬레이션 결과
사진3. 간암 세포가 소라페닙에 반응할 때 전사체 변화를 분석하여 ER stress 반응이 주요하게 나타남을 발견하게 된 ER stress 네트워크 모델
2017.08.24
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