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집속 이온빔을 이용해 양자점 양자 광원의 순도 향상 기술개발
우리 대학 물리학과 조용훈 교수 연구팀이 집속 이온빔을 이용해 반도체 피라미드 구조의 꼭짓점에 형성된 단일 양자점(퀀텀닷)의 단광자 순도를 높이는 기술을 개발하는 데 성공했다고 29일 밝혔다.
이번 연구를 통해 개발된 기술은 향후 피라미드 꼭짓점 같이 위치를 정확히 제어하여 형성된 양자 광원뿐만 아니라 고밀도 양자점 기반 양자 광원, 전기 구동 양자점 기반 양자 광원 등 다양한 양자 광소자에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
양자 광원은 동시에 두 개 이상의 광자를 방출하지 않고 한 개의 광자씩만 방출하는 광원으로, 양자역학의 비복제 원리(no-cloning theorem)에 의해 단일 양자 정보를 복사할 수 없다는 점에서 해킹에 대해 안전한 양자 통신에 쓰일 수 있다. 특히 반도체 기반 양자점은 칩 상에 집적할 수 있고 전기 구동 또한 가능하다는 점에서 실용성이 높은 양자 광원으로써 널리 연구되고 있다.
하지만 반도체 양자점 기반 양자 광원에는 양자점 주변 구조에서 발생하는 배경 잡음(background signal)이 공존하게 되는데, 이러한 배경 잡음은 양자광으로서의 성질을 약하게 만들어 양자광이 해킹당할 가능성이 생기게 된다. 따라서 반도체 양자점을 실질적인 양자 광원으로 사용하기 위해서는 배경 잡음을 줄여 양자광의 신호 대 잡음비를 크게 만드는 것이 중요한 요소라 할 수 있다.
기존의 연구들에서는 양자 광원 주변의 배경 잡음을 줄여 신호 대 잡음비를 개선하기 위해 배경 잡음 신호가 나오는 부분을 에칭으로 제거하거나, 금속으로 막아버리는 등의 방법을 사용했다. 하지만, 이러한 방법들은 양자점의 양자광 신호를 감소시키거나, 양자점 주변의 구조를 파괴한다는 약점이 있었다.
조용훈 교수 연구팀은 집속 이온빔을 이용해 양자점 주변의 구조를 물리적으로 파괴하지 않고, 양자광 신호도 약화시키지 않은 채 배경 잡음 신호만을 효과적으로 제거할 수 있는 기술을 개발했고, 이를 반도체 피라미드 구조의 꼭짓점에 정교하게 형성된 양자점에 적용했다.
집속 이온빔 기술은 반도체 기술이나 생물학 등의 분야에서 에칭을 통한 나노 구조 제작이나 이미징 테스트를 위한 시료 제작 등에 널리 쓰여 왔다. 하지만 집속 이온빔을 빛을 내는 반도체 광소자나 광 집적회로를 제작하는 데 이용하게 되면, 이온 빔을 맞은 곳보다 훨씬 넓은 주변 영역에 이르기까지 결함 구조를 생성해 원하는 발광 신호를 크게 약화하는 문제가 있었다. 하지만 조용훈 교수 연구팀은 집속 이온빔의 종류와 조건을 정밀하게 조절하면 반도체 구조를 파괴하지 않으면서 배경 잡음 신호 만을 나노스케일의 공간해상도로 선택적으로 소광(luminescence quenching) 할 수 있다는 점에 착안했다.
이를 이용해 반도체 피라미드 구조의 꼭짓점에 있는 양자점 주변의 배경 잡음 신호를 나노스케일로 소광하는 데 성공했고, 이에 따라 나오는 발광 신호가 얼마나 양자광에 가까운지를 나타내는 지표인 단광자 순도를 크게 개선시켰다.
이는 양자점의 발광 신호와 구조체를 파괴하지 않고 배경 잡음만을 나노스케일로 소광할 수 있는 기술을 최초로 개발해, 피라미드 꼭짓점과 같이 위치가 제어된 양자점 뿐만 아니라 다양한 반도체 양자점 기반의 양자 광소자나 광 집적회로에서 원하지 않는 신호를 선택적으로 제거하여 소자의 성능을 높이는데 활용될 수 있는 결과라는 점에서 의미가 있다.
연구를 주도한 조용훈 교수는 "집속 이온빔을 이용해 원하지 않는 주변 배경 잡음 신호를 선택적으로 소광할 수 있는 고분해능 기법을 개발했고, 이는 다양한 양자 광소자와 광 집적회로, 그리고 디스플레이 분야에도 응용될 수 있는 기반 기술이 될 것ˮ이라고 말했다.
우리 대학 물리학과 최민호 박사과정과 전성문 박사과정이 공동 제 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 삼성미래기술육성사업과 한국연구재단의 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐으며, 나노 과학 분야의 세계적 학술지인 `ACS 나노 (ACS Nano)' 7월 27일 字에 정식 출간됐다. (논문명: Nanoscale focus pinspot for high purity quantum emitters via focused-ion-beam induced luminescence quenching)
2021.07.30
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날숨 속 황화수소 가스 검출을 통한 구취 센서 개발
우리 대학 신소재공학과 김일두 교수 연구팀이 삼성전자 종합기술원과 공동연구를 통해 극소량의 나트륨과 백금 촉매를 금속산화물에 기능화하여 호흡으로 질병을 진단할 수 있는 가스 센서 플랫폼을 개발했다고 28일 밝혔다.
이 가스 센서 플랫폼은 사람의 날숨에 포함된 다양한 질병과 관련된 미량의 생체지표(biomarker) 가스를 선택적으로 감지해 관련된 특정 질병을 실시간 모니터링할 수 있는 기술이다.
혈액 채취나 영상 촬영 없이 내뱉는 숨(호기)만으로 각종 질병 여부를 파악하는 비침습적 호흡 지문 센서 기술은 핵심 미래 기술이다. 호기 속 특정 가스들의 농도변화를 검사해 건강 이상 여부를 판단할 수 있다.
이번 기술은 구취의 생체지표 가스인 황화수소 가스와 높은 반응성을 갖는 나트륨 촉매를 금속산화물 나노섬유 감지 소재 층에 도입해 가스 선택성을 극도로 향상하고, 활성도가 좋은 백금 촉매를 추가로 기능화해 세계 최고 수준의 황화수소 감지 성능을 구현한 기술이다.
호기 가스의 성분에는 수분 외에도 아세톤, 톨루엔, 암모니아, 수소뿐만 아니라 구취의 생체지표 가스인 황화수소(hydrogen sulfide), 메틸머캅탄(methyl mercaptan), 디메틸설파이드(dimethyl sulfide)의 3종 황 화합물이 포함된다. 그중에서 황화수소 가스는 구취 환자에게서 높은 농도로 배출되는 생체지표 가스로서 상기 3종 황화합물 가스 중에서 선택적으로 감지하는 것이 매우 중요하다.
호흡을 이용한 질병 진단은 테들라(Tedlar) 백에 포집된 날숨 가스를 소형 센서 장치로 주입한 후 수분 이내의 빠른 속도로 분석할 수 있는 비침습 진단 방법으로 최근 조명을 받고 있다. 또한, 질병 대사가 일어나는 시점에서 검출할 수 있어 조기 진단이 용이하다.
하지만 생체지표 가스들은 매우 미량의 농도인 10억분의 1(ppb)에서 100만분의 1(ppm) 수준으로 호흡 속에서 배출되기 때문에 정확한 분석을 위해서는 기술의 진보가 필요하다. 호기 속 수백 종 이상의 방해 가스들 속에서 목표 가스만을 선택적으로 분석하는 것은 저항 변화식 센서의 취약점으로 남아있다.
기존 가스 센서는 산화물 감지 소재 표면에 백금, 팔라듐 등 특정 촉매를 결합하거나 n-형 반도체식 금속산화물과 p-형 반도체식 금속산화물의 헤테로 접합 구조를 도입해 감지 특성을 높이려는 등의 시도가 있었으나 여전히 ppb 농도에서 생체지표 가스 감지 특성이 높지 않다는 한계가 있다.
연구팀은 미량의 염화 나트륨(NaCl)과 백금 촉매를 전기방사를 통해 넓은 비표면적과 다공성 구조를 갖는 금속산화물 나노섬유에 결착시켜 특정 생체지표 가스에 선택적으로 반응하는 감지 소재를 개발했다. 나트륨과 백금의 복합촉매가 결착된 나노섬유 센서는 백금 촉매만 결착되거나 촉매가 결착되지 않은 센서 대비 각각 10배 및 200배 이상 감지 특성이 향상됨을 확인했다.
특히 1 ppm의 황화수소 가스에 대해 감도가 780배 수준으로 바뀌는 세계 최고 수준의 감도 특성을 확인했고, 호기 속 방해 가스 중 반응성이 좋다고 알려진 에탄올 가스 대비 약 277배 수준의 선택도가 관찰됐다.
연구팀은 기존에도 호흡으로 질병을 진단하는 센서를 개발했으나 이번 기술은 가스 감지 성능 및 정확도와 신뢰도가 큰 폭으로 향상됐다는 특징이 있다. 또한, 연구팀은 이번에 개발한 초고성능의 가스 센서를 상용화된 압력센서, 온도센서, 습도센서와 결합해 간단하게 날숨을 불어넣는 것(호기 가스 직접 측정)만으로도 개개인의 호흡을 분석해 일반인도 쉽게 건강 이상을 판별할 수 있는 휴대용 복합센서 디바이스 플랫폼을 개발했다.
연구팀은 가스 크로마토그래피-질량분석법 기반 상용 구취 진단기를 활용한 호기 가스의 정성적 정량적 비교분석을 바탕으로 80건의 날숨 분석을 진행한 결과, 이번 복합센서 플랫폼이 86.3%의 정확도로 구취 유무를 판별할 수 있음을 확인했다. 이번 기술은 구취 유무를 지속적으로 모니터링하는 헬스케어 기기에 손쉽게 적용할 수 있다.
김일두 교수는 "기존 센서에 사용되지 않은 알칼리 금속 기반 촉매를 잘 알려진 백금 촉매와 함께 도입함으로써, 질병과 연관된 생체지표 가스에 초고감도 및 고 선택성으로 반응하는 센서 소재를 구현할 수 있었다ˮ며 "감지 소재 개발에 머물지 않고 실제 센서 디바이스 구현 및 호기 가스 임상시험을 통해 높은 정확도로 구취 유무를 판별할 수 있다는 측면에서 매우 의미가 있는 연구 결과다. 누구나 손쉽게 스스로 진단할 수 있는 자가 진단 기기의 진보는 의료비 지출 상승을 막고 지속적인 건강관리에 큰 도움이 될 것이다ˮ고 밝혔다.
이번 연구는 공동 제1 저자인 신하민, 김동하 박사과정(KAIST 신소재)과 정원종 전문연구원(삼성전자 종합기술원)의 주도하에 진행됐으며, 남궁각 전문연구원(삼성전자 종합기술원)과 김일두 교수(KAIST 신소재)가 교신저자로 참여했다.
연구 결과는 나노과학 분야의 권위적인 학술지 `에이씨에스 나노(ACS Nano)' 8월호 표지 논문으로 발행될 예정이며, `미국화학학회(ACS) 위클리 프레스팩(Weekly PressPac)'에 7월 21일 자로 소개되어 전 세계 수천 명의 기자단에게 홍보됐다. 또한, 관련 기술은 국내를 포함해 유럽, 미국, 중국에 특허로 출원됐다.
2021.07.29
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RNA 바이러스 초고감도 검출 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 박현규 교수 연구팀이 핵산의 절단 및 중합 연쇄반응 시스템을 활용해 RNA 바이러스의 표적 RNA를 초고감도로 검출하는 새로운 등온 핵산 증폭(NESBA, Nicking and Extension chain reaction System-Based Amplification) 기술을 개발했다고 15일 밝혔다.
생명화학공학과 주용 박사과정, 김효용 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 영국 왕립화학회가 발행하는 국제학술지 `나노스케일 (Nanoscale)'에 2021년도 24호 표지(Front cover) 논문으로 지난달 16일 선정됐다. (논문명: Ultrasensitive version of nucleic acid sequence-based amplification (NASBA) utilizing nicking and extension chain reaction system)
현재 전 세계적으로 팬데믹 (Pandemic)을 일으키고 있는 코로나19 바이러스와 같은 RNA 바이러스를 검출하기 위한 표준 진단 방법은 역전사 중합효소 연쇄반응(qRT-PCR)이다. 이러한 표준 분자진단 방법은 면역진단 방법과 비교해 진단의 정확도는 매우 우수하지만 정교한 온도 조절 장치가 필요하고 진단에 드는 시간이 길어 장비의 소형화에 제약이 있으며 전문 진단 설비가 갖추어진 대형 병원 또는 전문 임상검사실에서만 제한적으로 사용된다는 단점이 있다.
연구팀은 이러한 현행 기술의 한계를 극복하기 위해 핵산의 절단 및 중합 연쇄반응 시스템에 의해 구동되는 초고감도의 신개념 등온 핵산 증폭 기술을 개발했으며, 이를 통해 별도의 온도 변환 과정 없이 동일 온도에서 표적 바이러스의 RNA를 초고감도로(검출 한계: 1 아토 몰 (aM)) 매우 신속하게(20분 이내) 검출하는 데 성공했다.
연구팀은 기존 나스바(NASBA, Nucleic Acid Sequence-Based Amplification) 등온 증폭 기술에 절단효소 인식 염기서열이 수식된 프라이머를 도입함으로써, 절단효소 및 DNA 중합효소 활성을 기반으로 T7 프로모터를 포함하는 이중가닥 DNA를 지수함수적으로 증폭할 수 있었고, 최종적으로 표적 RNA를 기존의 NASBA 기술에 비해 100배 이상 향상된 민감도로 검출할 수 있었다.
연구팀은 이 기술을 통해서, 호흡기 세포 융합 바이러스(RSV)의 유전 RNA(genomic RNA)를 별도의 전처리 없이 매우 신속하고 고감도로 검출함으로써, 기술의 실용성을 증명함과 동시에 현장 검사(POCT) 기술로서의 높은 활용 가능성을 입증했다.
박현규 교수는 "이번 신개념 등온 핵산 증폭 기술은 현재 대유행하고 있는 코로나19 바이러스와 같은 RNA 바이러스들을 신속하게 조기 진단 할 수 있는 분자진단 시스템에 활용될 가능성이 매우 큰 기술ˮ이라고 이번 연구의 의의를 설명했으며, 현재 코로나19의 임상 샘플 테스트에서도 매우 좋은 결과를 얻었다고 언급했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 글로벌 프런티어사업과 경남제약(주)의 연구비 지원으로 수행됐다.
2021.07.15
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기억을 형성하는 원리 최초로 규명
우리 대학 생명과학과 한진희 교수 연구팀이 무수히 많은 뉴런과 이들 사이의 시냅스 연결로 구성된 복잡한 신경 네트워크에서 기억을 인코딩하는 뉴런이 선택되는 근본 원리를 규명했다고 13일 밝혔다.
우리 대학 생명과학과 정이레 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 네이처 출판 그룹의 오픈 액세스(Open-access) 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 6월 24일 字로 게재됐다. (논문명: Synaptic plasticity-dependent competition rule influences memory formation)
과거의 경험은 기억이라는 형태로 뇌에 저장되고 나중에 불러오게 된다. 이러한 기억은 뇌 전체에 걸쳐 극히 적은 수의 뉴런들에 인코딩되고 저장된다고 알려져 있다. 하지만 이 뉴런들이 미리 정해져 있는 것인지, 아니면 어떤 원리에 의해 선택되는 것인지는 불확실하다. 이 질문을 해결하는 것은 신경과학의 미해결 난제 중 하나인 기억이 뇌에서 어떻게 형성되는지를 규명하는 것으로서 학문적으로 매우 중요할 뿐만 아니라, 치매를 치료할 수 있는 단서를 제공하기 때문에 막대한 사회, 경제적 파급 효과가 있다.
반세기 훨씬 이전에 캐나다의 신경심리학자 도널드 올딩 헤브(Donald O. Hebb)는 그의 유명한 저서인 ‘행동의 조직화(The Organization of Behavior)’ (1949) 에서 두 뉴런이 시간상으로 동시에 활성화되면 이 두 뉴런 사이의 시냅스 연결이 강화될 것이라는 시냅스 가소성(synaptic plasticity) 아이디어를 제시했고, 이후 실험을 통해 학습으로 특정 시냅스에서 실제로 장기 강화(long-term potentiation, 이하 LTP)가 일어난다는 것이 증명됐다.
이 발견 이후, LTP가 기억의 핵심 메커니즘으로 생각돼 왔다. 하지만, LTP가 기억을 인코딩하는 뉴런을 어떻게 결정하는지 지금까지 규명된 적이 없었다.
이번 연구에서는 이를 규명하기 위해 생쥐 뇌 편도체(amygdala) 부위에서 자연적인 학습 조건에서 LTP가 발생하지 않는 시냅스를 광유전학 기술을 이용해서 특정 패턴으로 자극함으로써 인위적으로 그 시냅스 연결을 강하게 만들거나 혹은 약하게 조작하고 이때 기억을 인코딩하는 뉴런이 달라지는지 연구팀은 조사했다.
먼저, 생쥐가 공포스러운 경험을 하기 전에 이 시냅스를 미리 자극해서 LTP가 일어나게 했을 때, 원래는 기억과 상관없었던 이 시냅스에 기억이 인코딩되고 LTP가 일어난 뉴런이 주변 다른 뉴런에 비해 매우 높은 확률로 선택적으로 기억 인코딩에 참여함을 발견했다.
하지만, 학습하고 난 바로 직후에 이 시냅스를 다시 광유전학 기술로 인위적으로 자극해서 이 시냅스 연결을 약하게 했을 때 더는 이 시냅스와 뉴런에 기억이 인코딩되지 않는 결과를 얻었다.
반대로, 정상적으로 생쥐가 공포스러운 경험을 하고 난 바로 직후에 LTP 자극을 통해 이 시냅스 연결을 인위적으로 강하게 했을 때 놀랍게도 LTP를 조작해준 이 시냅스에 공포 기억이 인코딩되고 주변 다른 뉴런들에 비해 LTP를 발생시킨 이 뉴런에 선택적으로 인코딩됨을 확인했다. 이러한 결과는 시냅스 강도를 인위적으로 조작했을 때 기억 자체는 변하지 않지만, 그 기억을 인코딩하는 뉴런이 변경됨을 증명한 것이다.
한진희 교수는 “LTP에 의해 뉴런들 사이에서 새로운 연결패턴이 만들어지고 이를 통해 경험과 연관된 특이적인 세포 집합체(cell assembly)가 뇌에서 새롭게 만들어진다”며 “이렇게 강하게 서로 연결된 뉴런들의 형성이 뇌에서 기억이 형성되는 원리임을 규명한 것”이라고 이번 연구 결과중요성을 설명했다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구 사업 지원을 받아 수행되었으며 정이레 박사는 한국연구재단의 박사 후 국내 연수 사업의 지원을 받았다.
2021.07.13
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신경신호 모사를 통한 인공 감각 시스템 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 박성준 교수 연구팀이 고려대학교 천성우 교수, 한양대학교 김종석 박사 공동 연구팀과 함께 인간 피부-신경 모사형 인공 감각 인터페이스 시스템을 개발했다고 12일 밝혔다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)'에 2021년 6월 3일 字로 출판됐다. (논문명: Artificial Neural Tactile Sensing System)
가상/증강 현실, 메타버스, 화상 환자를 위한 인공피부, 로봇형 의수/의족 등에 사용될 수 있는 인공 감각 시스템은, 구현해야 할 원리와 그 시스템의 복잡성 때문에 실제 감각기관처럼 만들기 어려운 상황이었다. 특히 사람은 다양한 유형의 촉각 수용기를 통해 (압력, 진동 등) 정보를 조합하여 촉각을 감지하므로, 완벽한 인공 감각 시스템의 구현은 더욱 어려울 수 밖에 없다.
연구팀은 문제 해결을 위해 나노입자 기반의 복합 촉각 센서를 제작하고, 이를 실제 신경 패턴에 기반한 신호 변환 시스템과 연결하는 방법을 사용하였다. 이 두 가지 기술의 조합을 통해 연구팀은 인간의 촉각 인식 프로세스를 최대로 모방하는 인공 감각 인터페이스 시스템을 구현하는데 성공했다.
연구팀은 우선 압전재료 및 압전 저항성 재료의 조합으로 이루어진 전자 피부를 제작했다. 이 센서는 나노입자의 적절한 조합을 통해 피부 내의 압력을 감지하는 늦은 순응 기계적 수용기(SA mechanoreceptor)와 진동을 감지하는 빠른 순응 기계적 수용기(FA mechanoreceptor)를 동시에 모사할 수 있다는 특징을 가지고 있다. 해당 센서를 통해 생성된 전위는, 연구팀이 제작한 회로 시스템을 통해 실제 감각 신호와 같은 형태의 패턴으로 변환된다. 이때 생체 내 상황을 최대한 모사하기 위해, 실제 감각신경을 추출, 다양한 감각에 의한 신호를 측정하여 함수화하는 방법이 사용됐다.
해당 시스템을 동물 모델에 적용한 결과, 연구팀은 인공 감각 시스템에서 발생한 신호가 생체 내에서 왜곡 없이 전달되며, 근육 반사 작용 등 생체 감각 관련 현상들을 구현할 수 있음을 확인했다. 또한 연구팀은 지문 구조로 만든 감각 시스템을 20여 종의 직물과 접촉함으로써, 딥 러닝 기법을 통해 직물의 질감을 99% 이상 분류할 수 있을 뿐만 아니라 학습된 신호를 기반으로 인간과 동일하게 예측할 수 있음을 보여줬다.
박성준 교수는 "이번 연구는 실제 신경 신호의 패턴 학습을 바탕으로 한 인간 모사형 감각 시스템을 세계 최초로 구현했다는 데 의의가 있다. 해당 연구를 통해 향후 더욱 현실적인 감각 구현이 가능할 뿐만 아니라, 연구에 사용된 생체신호 모사 기법이 인체 내 다양한 종류의 타 감각 시스템과 결합될 경우 더욱 큰 시너지를 낼 수 있으리라 기대한다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 신진연구사업, 범부처의료기기개발 사업, 나노소재원천기술개발사업, 차세대 지능형 반도체 개발사업, KK-JRC 스마트 프로젝트, KAIST 글로벌 이니셔티브 프로그램, Post-AI 프로젝트 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.07.12
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정송 교수 연구팀, 아시아대학 최초 ACM MobiSys 2021 Best Paper Award 수상
우리 대학 AI대학원과 전기및전자공학부 소속 정송 교수 연구실의 김세연 박사과정생과 이경한 박사졸업생 (현 서울대 전기정보공학부 부교수)이 지난 주 COVID-19으로 인해 온라인으로 개최된 2021년도 ACM MobiSys 학회(https://www.sigmobile.org/mobisys/2021/)에서 Best Paper Award를 수상했다.
ACM MobiSys는 모바일시스템 분야의 최고 학회로서 올해 총 266편의 논문이 제출되어 36개의 논문이 억셉트되었으며 (논문게재율: 21.6%) 이번 정송 교수 연구팀의 Best Paper Award 수상은 19년의 MobiSys 역사상 첫 아시아권 대학의 수상이다. (제1저자 소속 대학 기준)
- 논문명: zTT: Learning-based DVFS with Zero Thermal Throttling for Mobile Devices
(모바일 기기의 열쓰로틀링 방지를 위한 강화 학습 기반의 동적 주파수 할당 기술)
- 논문 저자: 김세연 (KAIST), 빈경민 (서울대), 하상태 (U. of Colorado at Boulder), 이경한 (서울대), 정송 (KAIST)
- 논문 내용:
동적 전압/주파수 할당 기술(Dynamic Voltage and Frequency Scaling, DVFS)은 운영 체제(OS) 단에서 프로세서 성능을 보장하는 동시에 에너지 소모를 줄이기 위해 동적으로 프로세서의 전압과 주파수를 조절하는 기술이다. 하지만 모바일 기기의 동적 주파수 할당 기술은 두 가지 한계점을 가지고 있다. 첫째, OS 레벨에서 수행되기 때문에 어플리케이션의 성능을 보장하지 못한다. 둘째, 모바일 기기의 특성상 빈번하게 변하는 환경을 반영하지 못하여 과열을 일으켜 열쓰로틀링(Thermal Throttling)을 야기시켜 사용자 경험(QoE)를 크게 감소시킬 수 있다. 특히, 모바일 기기에서 발열 문제는 최신 스마트폰과 같은 고성능 기기의 성능을 크게 떨어뜨리는 고질적인 문제로 알려져 있다. 해당 연구에서는 이러한 기존 기술의 한계를 해결하기 위해 모바일 기기의 과열을 예방하고, 사용자 경험을 보장하는 동시에 에너지 소모를 최소화하기 위해 심층 강화 학습(Deep-Reinforcement Learning) 기반의 동적 주파수 할당 기술을 개발했다. 이는 실시간으로 수집되는 상태 정보를 바탕으로 어플리케이션과 모바일 기기의 동작 환경에 적응하여 안정된 성능을 보장하고, 전력 소모를 크게 줄일 수 있는 기술이다. 연구팀은 해당 연구 기술이 운영 체제나 어플리케이션이 보다 최적화된 성능으로 동작하기 위한 하나의 설정 옵션으로 패키징될 수 있을 것이라고 전망하고 있다.
위 상을 수상한 김세연 박사과정생은 논문에 대해 “5G 스마트폰과 같은 모바일 단말에서 과도한 발열로 인해 발생하는 열쓰로틀링에 따른 급격한 성능 저하 문제를 강화학습 기반의 동적 전압/주파수 스케일링을 통해 획기적으로 해결한 연구”라고 설명했다.
정송 교수는 “사용자 체감 성능을 높이면서 열쓰로틀링으로 인한 급격한 성능 저하를 방지하기 위해서는, 적정한 온도를 유지하기 위한 총전력 소모 범위 내에서 프로세서 컴포넌트 (CPU, GPU 등) 간 최적의 전력 분배를 수행하는 것이 관건이지만, 주변 환경 (주변 온도, 쿨링 상황 등)과 사용자 애플리케이션 특성에 따라 허용 가능한 총 전력 소모 범위와 최적의 전력 분배가 실시간으로 변화하기 때문에 전통적인 제어기법으로는 해결하기 매우 어려운 문제였다”고 부연 설명했다.
연구팀의 이러한 결과는 전력소모 문제로 인공지능 기법의 도입이 어려울 것으로 예상되었던 모바일 플랫폼에서 조차 강화학습 기반의 시스템 제어가 성능 개선에 크게 이바지 할 수 있음을 보임으로써, 차세대 운영체제에 AI/ML 기반 제어 기법들을 적극적으로 도입하기 위한 계기를 마련한 것으로 평가받았다.
2021.07.09
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원자 하나가 촉매가 되다
우리 대학 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀은 지난 2010년 물리학과 김용현 교수의 이론연구팀과 공동연구를 통해 세계 최초로 단일 원자촉매(Single atom catalyst)를 개발하는 데 성공한 바 있다.
이러한 `최초연구'의 성과를 인정받아 김상욱 교수 연구팀은 최근 미국화학회(American Chemical Society)에서 발간하는 신소재 분야의 가장 중요한 연구 동향을 소개하는 학술지 `어카운츠 오브 매터리얼 리서치(Accounts of Material Research)'에 특별 초청 리뷰 논문을 표지 논문으로 게재했다고 1일 밝혔다. (논문명 : Discovery of Single-Atom Catalyst: Customized Heteroelement Dopants on Graphene)
촉매는 소량의 첨가만으로 다양한 화학반응의 효율을 높이는 소재를 의미하며, 최근 그 중요성이 급속하게 커지고 있는 에너지, 환경 및 바이오/헬스 분야에서 핵심적인 요소로서 큰 관심을 끌고 있다. 대표적인 예로서 수소연료전지의 에너지 변환반응이나 환경친화적인 수소연료 생성반응 등에서 백금이나 희토류등 값비싼 촉매를 대체하기 위한 연구가 전 세계 신소재 연구의 화두가 되고 있다.
일반적인 촉매는 그 표면에서 화학반응을 일으키는데, 이상적으로는 단일 원자가 촉매가 된다면 같은 양의 촉매로 최대 효율을 낼 수 있으며 이를 세계 최초로 실현한 것이 김상욱, 김용현 교수팀이 개발한 단일 원자 촉매의 개념이다. 김상욱 교수 연구팀은 탄소나노튜브를 화학적으로 성장시키는 과정에서 철(Fe) 원자가 우리 혈액 속의 헤모글로빈 구조와 유사한 단원자 혼성구조를 생성함을 발견하고, 한 개의 원자에 기반한 새로운 연료 전지 촉매를 제시한 것이다. 해당 촉매는 입자 응집으로 인해서 수명이 짧은 기존의 백금 촉매의 한계를 극복할 수 있는 새로운 촉매의 형태로 주목을 받았다.
김 교수 팀의 연구 이후 최근에는 전 세계의 많은 연구 그룹들이 단일 원자촉매 연구에 뛰어들고 있으며, 새로운 고효율 촉매를 개발하기 위해 가장 전망이 밝은 분야로 각광받고 있다.
김상욱 교수는 "이번에 출판된 총설에는 그래핀과 같은 나노소재에 금속원소를 도핑하는 방식에서 시작된 단일 원자 촉매의 제조부터 구조와 물성, 그리고 응용까지 망라한 최신 연구 동향들이 잘 정리돼 있다ˮ며, "앞으로 해당 분야 연구에 심도 있는 통찰을 제시하길 희망하여, 향후 고효율 단일 원자 촉매 상용화의 시발점이 될 것이다ˮ라고 이번 논문의 의의를 설명했다.
이번 연구 성과는 과학기술정보통신부·한국연구재단 원천기술개발사업의 지원으로 수행됐다. 김상욱 교수는 국내에서 유일하게 이 권위 있는 학술지의 편집위원으로 활동하고 있다.
2021.07.01
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딥러닝 생성모델의 오류 수정 기술 개발
우리 대학 AI대학원 최재식 교수(설명가능 인공지능연구센터장) 연구팀이 심층 학습(이하 딥러닝) 생성모델의 오류 수정 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.
최근 딥러닝 생성모델(Deep Generative Models)은 이미지, 음성뿐만 아니라 문장 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 널리 활용되고 있다. 이런 생성모델의 발전에도 불구하고 최근 개발된 생성모델도 여전히 결함이 있는 결과를 만드는 경우가 많아, 국방, 의료, 제조 등 중요한 작업 및 학습에 생성모델을 활용하기는 어려운 점이 있었다.
최 교수 연구팀은 딥러닝 내부를 해석하는 설명가능 인공지능 기법을 활용해, 생성모델 내부에서 이미지 생성과정에서 문제를 일으키는 유닛(뉴런)을 찾아 제거하는 알고리즘을 고안해 생성모델의 오류를 수리했다. 이러한 생성 오류 수리 기술은 신경망 모델의 재학습을 요구하지 않으며 모델 구조에 대한 의존성이 적어, 다양한 적대적 생성 신경망에 폭넓게 응용 및 적용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 고안된 기술은 딥러닝 생성모델의 신뢰도를 향상해 생성모델이 중요 작업에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
AI대학원의 알리 투씨(Ali Tousi), 정해동 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 `국제 컴퓨터 비전 및 패턴인식 학술대회 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR)'에서 6월 23일 발표됐다. (논문명: Automatic Correction of Internal Units in Generative Neural Networks, CVPR 2021).
적대적 생성 신경망은 생성기와 구분기의 적대적 관계를 이용한 모델로서, 생성 이미지의 품질이 높고 다양성이 높아, 이미지 생성뿐만 아니라 다양한 분야(예, 시계열 데이터 생성)에서 주목받고 있다.
딥러닝 생성모델의 성능을 향상하기 위해서 적대적 생성기법 및 생성기의 새로운 구조 설계 혹은 학습 전략의 세분화와 같은 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 최신 적대적 생성 신경망 모델은 여전히 시각적 결함이 포함된 이미지를 생성하고 있으며, 재학습을 통해서 이를 해결하기에는 오류 수리를 보장할 수 없으며, 많은 학습 시간과 비용을 요구하게 된다. 이렇게 규모가 큰 최신 적대적 생성 신경망 모델의 일부 오류를 해결하기 위해 모델 전체를 재학습하는 것은 적합하지 않다.
연구팀은 문제 해결을 위해 생성 오류를 유도하는 딥러닝 내부의 유닛(뉴런)을 찾아 제거하는 알고리즘을 개발했다. 알고리즘은 딥러닝 모델의 시각적 결함의 위치를 파악하고, 딥러닝 모델 내 여러 계층에 존재하는 오류를 유발한 유닛을 찾아서 활성화하지 못하도록 하여 결함이 발생하지 않도록 했다.
연구팀은 설명가능 인공지능 기술을 활용해 시각적 결함이 생성된 이미지의 어느 부분에 분포하는지, 또 딥러닝 내부의 어떤 유닛이 결함의 생성에 관여하는지 찾을 수 있었다. 개발된 기술은 딥러닝 생성모델의 오류를 수리할 수 있고, 생성모델의 구조에 상관없이 적용할 수 있다.
연구팀은 전통적인 구조를 가지는 `진행형 생성모델(Progressive GAN, PGGAN)'에서 개발 기술이 효과적으로 생성 오류를 수리할 수 있음을 확인했다. 수리 성능은 매사추세츠 공과대학(MIT)이 보유한 수리 기술 대비 FID 점수가 10점 정도 감소했으며, 사용자 평가에서 시험 이미지 그룹의 약 50%가 결함이 제거됐고, 약 90%에서 품질이 개선됐다는 결과를 얻었다. 나아가 특이 구조를 가지는 `StyleGAN2'와 `U-net GAN'에서도 생성 오류 수리가 가능함을 보임으로써 개발 기술의 일반성과 확장 가능성을 보였다.
연구팀이 개발한 생성모델의 오류 제거 기술은 다양한 이미지 외에도 다양한 생성모델에 적용돼 모델의 결과물에 대한 신뢰성을 높일 것으로 기대된다.
공동 제1 저자인 알리 투씨와 정해동 연구원은 "딥러닝 생성모델이 생성한 결과물에 있는 시각적 오류를 찾고, 이에 상응하는 활성화를 보이는 생성모델 내부의 유닛을 순차적으로 제거함으로써 생성 오류를 수리할 수 있음을 보였다ˮ라며 이는 "충분히 학습된 모델 내부에 미학습 혹은 잘못 학습된 내부요소가 있음을 보여주는 결과다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 2021년도 과학기술정보통신부의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받은 혁신성장동력프로젝트 설명가능인공지능 및 한국과학기술원 인공지능 대학원 프로그램과제를 통해서 수행됐다.
2021.06.25
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3차원 적층형 화합물 반도체 소자 제작 성공
우리 대학 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 *모놀리식 3차원 집적의 장점을 극대화해 기존의 통신 소자의 단점을 극복하는 화합물 반도체 소자 집적 기술을 개발했다고 14일 밝혔다.
☞ 모놀리식 3차원 집적: 하부 소자 공정 후, 상부의 박막층을 형성하고 상부 소자 공정을 순차적으로 진행함으로써 상하부 소자 간의 정렬도를 극대화할 수 있는 기술로 궁극적 3차원 집적 기술로 불린다.
우리 대학 전기및전자공학부 정재용 박사과정이 제1 저자로 주도하고 한국나노기술원 김종민 박사, 광주과학기술원 장재형 교수 연구팀과의 협업으로 진행한 이번 연구는 반도체 올림픽이라 불리는 ‘VLSI 기술 심포지엄(Symposium on VLSI Technology)’에서 발표됐다. (논문명 : High-performance InGaAs-On-Insulator HEMTs on Si CMOS for Substrate Coupling Noise-free Monolithic 3D Mixed-Signal IC).
VLSI 기술 심포지엄은 국제전자소자학회(International Electron Device Meetings, IEDM)와 더불어 대학 논문의 채택비율이 25%가 되지 않는 저명한 반도체 소자 분야 최고 권위 학회다.
반도체 소자는 4차 산업 혁명의 특징인 초연결성 구현을 위한 핵심 통신 소재 및 부품으로서 주목받고 있다.
특히 통신 신호, 양자 신호는 아날로그 형태의 신호이고 신호전달 과정에서 신호의 크기가 약해지거나 잡음이 생겨 신호의 왜곡이 생기기도 한다. 따라서 이러한 신호를 주고받을 때 고속으로 신호의 증폭이 필요한데 이러한 증폭 소자에서는 초고속, 고출력, 저전력, 저잡음 등의 특성이 매우 중요하다. 또한 통신 기술이 발전함에 따라 이를 구성하는 시스템은 점점 더 복잡해져 고집적 소자 제작기술이 매우 중요하다.
통신 소자는 통상적으로 두 가지 방식으로 구현된다. 실리콘(Si)을 사용해 집적도 높은 Si CMOS를 이용해 증폭 소자를 구현하는 방법과 *III-V 화합물 반도체를 증폭 소자로 제작하고 기타 소자들을 Si CMOS로 제작해 패키징 하는 방식이 있다. 그러나 각각의 방식은 단점이 존재한다. 기존의 실리콘(Si) 기술은 물성적 한계로 인해 차단주파수 특성 등 통신 소자에 중요한 소자 성능 향상이 어려우며 기판 커플링 잡음 등 복잡한 신호 간섭에 의한 잡음 증가 문제가 존재한다. 반면, III-V 화합물 반도체 기술은 소자 자체의 잡음 특성은 우수하지만 다른 부품과의 집적/패키징 공정이 복잡하고 이러한 패키징 공정으로 인해 신호의 손실이 발생하는 문제가 존재한다.
☞ III-V 화합물 반도체: 주기율표 III족 원소와 V족 원소가 화합물을 이루고 있는 반도체로 전하 수송 특성 및 광 특성이 매우 우수한 소재
연구팀은 이러한 문제 해결을 위해 증폭 소자 이외의 소자 및 디지털 회로에서 좋은 성능을 낼 수 있는 Si CMOS 기판 위에 아날로그 신호 증폭 성능이 매우 우수한 III-V 화합물 반도체 *HEMT를 3차원 집적해 Si CMOS와 III-V HEMT의 장점을 극대화하는 공정 및 소자 구조를 제시했다. 3층으로 소자를 쌓아나감으로써 같은 기판 위에 집적할 수 있는 방식이다. 이와 동시에 기판 신호 간섭에 의한 잡음을 제거할 수 있음을 증명했다.
☞ HEMT: High-Electron Mobility Transistor
연구팀은 하부 Si CMOS의 성능 저하 방지를 위해 300oC 이하에서 상부 III-V 소자를 집적하는 웨이퍼 본딩 등의 초저온 공정을 활용해 상부 소자 집적 후에도 하부 Si CMOS의 성능을 그대로 유지할 수 있었다.
또한 고성능 상부 III-V 소자 제작을 위해서 InGaAs/InAs/InGaAs의 양자우물 구조를 도입해 높은 전자 수송 특성을 실현했으며 100 나노미터(nm) 노드 공정 수준으로도 세계 최고 수준의 차단 주파수 특성을 달성했다. 이는 10 나노미터(nm) 이하 급의 최첨단 공정을 사용하지 않고도 그 이상의 우수한 성능을 낼 수 있는 융합 기술로 향후 기존과 다른 형태의 파운드리 비즈니스 방식의 도입 가능성을 증명했다고 할 수 있다.
더불어 연구진은 이러한 3차원 집적 형태로 소자를 제작함으로써 기존에 SI CMOS에서 존재하는 기판 간섭에 의한 잡음을 해결할 수 있음을 실험을 통해 최초로 증명했다.
김상현 교수는 “디지털 회로 및 다양한 수동소자 제작에 최적화된 Si CMOS 기판 위에 증폭기 등의 능동소자 특성이 현존하는 어떤 물질보다 우수한 III-V 화합물 반도체 소자를 동시 집적할 가능성을 최초로 입증한 연구로, 향후 통신 소자 등에 응용이 가능할 것으로 생각한다”라며 “이번 기술은 향후 양자 큐빗의 해독 회로에도 응용할 수 있어 그 확장성이 매우 큰 기술이다. 다양한 분야에서 활용할 수 있도록 후속 연구에 힘쓰겠다”라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 지능형반도체기술개발사업, 경기도 시스템반도체 국산화 연구지원 사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
2021.06.14
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양자 입자를 이용한 신개념 레이저 개발
우리 대학 물리학과 조용훈 교수 연구팀이 머리카락 굵기보다 100배 얇은 정육각형 모양의 반도체 막대 구조 안에서 상호작용이 높은 양자 입자를 생성해, 손실이 커질수록 발광 성능이 좋아지는 신개념의 시공간 대칭성 레이저를 개발하는 데 성공했다고 11일 밝혔다.
이번 연구를 통해 개발된 시공간 대칭성 레이저는 향후 고효율의 레이저 소자부터 양자 광소자에 이르기까지 광범위하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
어떠한 물리 시스템에서든 손실(loss)은 가능한 제거 하거나 극복해야 하는 대상으로 존재해왔다. 따라서, 이득(gain)이 필요한 레이저 시스템에서 손실이 있는 경우에는 작동에 필요한 최소 에너지(문턱 에너지)가 그만큼 증가하게 되므로 손실은 가능한 줄여야 하는 대상이었다.
하지만 양자역학에서 존재하는 시공간 대칭성(parity-time reversal symmetry) 및 붕괴 개념을 수학적인 유사성을 통해 광학 시스템에 적용하게 되면, 오히려 손실을 작동에 유익한 방향으로 이용할 수 있는 독특한 광학적 시스템이 탄생하게 된다.
기본적으로 빛은 서로 간의 상호작용이 존재하지 않기 때문에, 기존에는 빛을 이용한 시공간 대칭성을 갖는 광학 시스템을 구현하기 위해서 공간적으로 분리된 두 개 이상의 광학적 단위구조를 오차 없이 동일하게 제작해야 하고 이러한 단위구조들에 대하여 손실과 이득을 각각 개별적으로 조절해야 하는 까다로운 조건의 광학적 시스템을 이용해야만 했다.
한편, 빛은 반도체 내부의 엑시톤(전자-정공이 결합된 입자)과 오랜 시간 동안 머물면서 강하게 상호작용할 수 있는 적절한 조건이 성립되면, 엑시톤과 빛의 특징을 동시에 갖는 폴라리톤(엑시톤-폴라리톤)이라는 제3의 양자 입자를 생성할 수 있는데 엑시톤이 갖는 물질적인 성질로 인해 폴라리톤 사이의 상호작용이 커지게 된다. 특히, 질화물 반도체 기반의 정육각형 마이크로 공진기 구조를 이용하면 거울 없이도 내부 전반사의 원리를 통해 자발적으로 형성되는 빛의 모드와 엑시톤의 강한 상호작용으로 폴라리톤을 상온에서도 구현할 수 있다.
조용훈 교수 연구팀은 빛과는 달리 상호작용이 높은 폴라리톤을 이용해 단 한 개의 정육각형 마이크로 공진기 안에 존재하는 서로 다른 모드 사이의 상호작용을 직접적으로 제어할 수 있는 독자적인 방법을 고안했다.
육각 대칭성을 갖는 단일 공진기 내부에는 에너지가 동일하면서 정삼각형 및 역삼각형 형태의 경로를 갖는 두 개의 빛의 모드가 상호작용 없이 존재하게 되는데, 빛 대신 폴라리톤을 이용하면 엑시톤을 매개로 하여 두 개의 모드 사이에 직접적인 상호작용이 가능할 것이라는 점에 연구팀은 착안했다.
이 중 역삼각형 모드에 대해서만 손실 크기를 연속적으로 조절할 수 있도록 나비넥타이 모양으로 홈이 파여진 기판과 결합했는데, 이를 통해 손실이 증가할수록 작동에 필요한 에너지가 도리어 더 작아진다는 특이한 결과를 상온에서 관측하고 그 원인을 체계적으로 규명했다.
이는 일반적으로 손실이 클수록 작동에 필요한 에너지가 증가한다는 일반적인 직관과는 상반되는 결과로서, 기존에 빛을 이용한 시공간 대칭성 시스템의 복잡성과 한계를 극복하고 단 하나의 반도체 마이크로 공진기를 이용해 시공간 대칭성 레이저를 최초로 구현했다는 데 의미가 크다.
이와 같은 시공간 대칭성을 적용한 시스템은 제거하거나 극복해야 하는 대상이었던 손실을 오히려 이용해서 결과적으로 이득이 될 수 있게 해 주는 중요한 플랫폼이다. 이 플랫폼을 이용해서 레이저 발진 에너지를 낮추거나, 비선형 광소자 및 민감한 광센서 같은 고전적인 광소자뿐만 아니라 빛의 방향성을 제어할 수 있는 비가역적인 소자, 그리고 초유체 기반의 집적회로 양자 광소자에 응용될 수 있다.
연구를 주도한 조용훈 교수는 “폴라리톤이라는 양자 입자를 이용한 신개념 단일 마이크로 공진기 플랫폼으로서 복잡한 저온 장치 없이 시공간 대칭성과 관련된 기초연구의 문턱을 낮출 수 있는 기반이 될 것”이라며, “지속적인 연구를 통해 상온에서 작동할 수 있으면서도 손실을 이용한 다양한 양자 광소자로 활용되길 기대한다”라고 말했다.
물리학과 송현규 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 삼성 미래기술육성사업과 한국연구재단의 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐으며, 포토닉스 분야의 세계적 학술지인 `네이처 포토닉스(Nature Photonics)' 6월 10일 字에 온라인 출간됐다. (논문명: Room-temperature polaritonic non-Hermitian system with single microcavity / 단일 마이크로 공진기를 이용한 상온 폴라리톤 non-Hermitian 시스템)
2021.06.11
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자연계 효소 원리를 이용한 신개념 산업용 촉매 개발
우리 대학 생명화학공학과 최민기 교수 연구팀이 자연계 효소와 같이 원하는 반응물만 선택적으로 전환할 수 있는 신개념의 고성능 산업 촉매를 개발했다고 9일 밝혔다.
촉매는 기초 유분 생산에서부터 다양한 화학 제품 제조까지 대부분의 석유화학 공정에서 사용되는 물질로 공정의 경제성과 친환경성을 높이기 위해서 원하는 생성물만 만들어지는 높은 선택성을 갖는 촉매 개발이 필수적이다.
지구상에 존재하는 촉매 중 가장 높은 선택성을 보이는 촉매는 효소다. 효소는 천연 고분자인 단백질이 반응이 일어나는 활성점을 3차원적으로 둘러싸고 있는 구조를 갖는데, 단백질의 구조 및 활성점과의 상호작용에 따라 특정 반응물만 선택적으로 접근할 수 있도록 조절해 높은 선택성을 갖는다. 연구팀은 이번 연구에서 효소의 단백질과 유사한 고분자를 이용해 금속 활성점과의 상호작용을 조절한 새로운 개념의 촉매 설계 방법을 제시했다.
고분자는 일정 단위체의 반복적인 화학 결합을 통해 만들어지는 높은 분자량의 거대분자이며 합성에 사용한 단위체에 따라 고분자의 작용기를 쉽게 조절할 수 있다. 연구팀은 금속과 상호작용을 할 수 있는 작용기를 포함한 고분자를 합성하고 팔라듐 금속 입자를 포함한 촉매를 만들었다. 금속과 강하게 상호작용을 하는 고분자는 효소와 같이 금속 주위를 고분자가 3차원적으로 둘러싸는 형태를 보이는 한편 약하게 상호작용하는 고분자는 금속을 둘러싸지 못하고 금속 표면이 노출된 형태가 됐다.
연구팀은 이렇게 합성된 촉매를 이용해 석유화학의 에틸렌 생산 공정에서 매우 중요한 아세틸렌 부분 수소화 반응에 적용했다. 에틸렌은 플라스틱, 비닐, 접착제 등 다양한 제품을 만드는 데 이용하는 기본 핵심 원료이며 현재 우리나라에서는 주로 나프타를 분해하여 생산한다.
나프타분해시설에서 생산되는 에틸렌에는 불순물인 미량의 아세틸렌이 함께 포함돼 있는데, 이 아세틸렌이 화학 제품을 만드는 데 사용되는 촉매에 치명적으로 작용하기 때문에 수소화 반응을 통해 제거해 주는 공정이 필수적이다. 이 공정에서 핵심은 99% 이상의 에틸렌은 소모하지 않으면서 1% 미만의 아세틸렌만 선택적으로 제거하는 것이다.
연구진이 개발한 신규 촉매를 이 공정에 적용한 결과, 강하게 상호작용해 3차원 구조를 형성한 촉매는 고분자가 아세틸렌에만 접근해 높은 선택도를 보였다. 하지만 약한 상호작용으로 인해 고분자가 금속 표면을 덮지 못한 촉매에서는 아세틸렌과 에틸렌에 모두 접근해 낮은 선택도를 보였다.
또한 강하게 상호작용을 하는 고분자일수록 비활성화를 일으키는 탄소 침적물인 코크의 생성을 차단하고 금속 입자의 뭉침 현상을 억제해 장기간 반응에서도 높은 활성과 선택도를 유지했다.
연구를 주도한 최민기 교수는 "자연계 효소의 원리를 모방해 고분자와 금속 사이의 상호작용을 조절하고 원하는 반응물만 선택적으로 전환할 수 있으면서도 매우 우수한 안정성을 가지는 촉매 설계 방법은 세계적으로 보고된 바가 없던 새로운 개념이다ˮ라며, "향후 높은 선택도가 필요한 다양한 화학반응에 폭넓게 응용 및 적용될 수 있을 것이다ˮ라고 말했다.
우리 대학 생명화학공학과 현경림 박사과정 학생이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `앙게반테 케미(Angewandte chemi)'에 지난 5월 17일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Tailoring a Dynamic Metal-Polymer Interaction to Improve Catalyst Selectivity and Longevity in Hydrogenation),
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자 지원사업과 LG화학의 지원을 받아 수행됐다.
2021.06.09
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미생물 이용한 천연 무지개 색소 생산기술 최초 개발
우리 대학 생명화학공학과 양동수 박사와 박선영 박사를 포함한 이상엽 특훈교수 연구팀이 `일곱 빛깔의 천연 무지개 색소를 생산하는 미생물 균주 개발'에 성공했다고 8일 밝혔다.
이번 연구결과는 국제 학술지인 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)'에 지난 5월 25일 字 온라인 출판됐으며, 표지논문으로 선정됐다.
※ 논문명 : Production of rainbow colorants by metabolically engineered Escherichia coli
※ 저자 정보 : 이상엽(한국과학기술원, 교신저자), 양동수(한국과학기술원, 공동 제1저자), 박선영(한국과학기술원, 공동 제1저자, 현 큐티스바이오), 포함 총 3명
우리 생활에서 널리 활용되고 있는 각종 색소는 식품과 같이 직접 섭취되거나 화장품과 같이 피부에서 흡수되기 때문에 건강과 밀접한 관계를 갖는다. 하지만 색소 중 대부분은 석유 화합물로부터 생산되는 합성 색소이며, 색소의 사용이 실생활에 널리 활용되는 만큼 건강에 악영향을 미칠 수 있다. 그뿐만 아니라 합성 색소를 이용해 각종 옷감을 염색하면서 발생하는 폐수가 전체 산업용 폐수의 17~20%를 차지한다는 보고가 있을 정도로, 합성 색소는 수질오염에도 지대한 영향을 미치고 있다.
이러한 건강 문제 및 환경 오염 문제를 해결하기 위해 미생물을 이용해 천연색소를 생산해야 한다는 필요성이 제기됐으나, 값비싼 생산 공정 및 낮은 수율로 인해 산업화가 실현되기 어려운 상황이었다. 또한, 현재까지 빨강, 주황, 노랑, 파랑, 보라 등의 천연색소는 낮은 효율로 생산된 바 있으나, 초록 및 남색 천연색소 생산은 보고된 바가 없었다.
이에 이상엽 특훈교수 연구팀은 농촌진흥청이 지원하는 농업미생물사업단 (단장 장판식)의 ‘카로티노이드 생산 미생물 세포공장 개발’ 과제(과제책임자 국립농업과학원 김수진 박사)의 지원을 받아 효율적인 빨강, 주황, 노랑 3색의 카로테노이드 생산과 이를 확장한 7가지 무지개색을 모두 생산할 수 있는 기술 개발에 성공했다.
다양한 특성의 천연색소 중 연구팀은 지용성 식품과 의류 염색 등에 활용되는 소수성 천연색소에 주목했다. 연구팀은 미생물의 대사회로를 조작하는 기술인 대사공학을 이용해 카로티노이드 계열 색소인 ▲아스타잔틴(빨강), ▲베타-카로틴(주황), ▲제아잔틴(노랑)과 비올라세인 유도체 계열 색소인 ▲프로비올라세인(초록), ▲프로디옥시비올라세인(파랑), ▲비올라세인(남색), ▲디옥시비올라세인(보라)을 생산하는 대장균들을 개발하였다. 이로써 연구팀은 포도당이나 글리세롤을 먹이로 개발한 대장균을 배양함으로서 일곱 빛깔의 천연 무지개 색소를 모두 생산할 수 있게 됐다.
미생물에서 소수성 색소가 생산되면 이는 세포 밖으로 배출되지 않고 세포 내부에 축적된다. 색소가 축적될 수 있는 세포의 수용력에는 한계가 있으므로, 그동안 소수성 색소를 특정량 이상으로 생산할 수 없었다. 이에 연구팀은 세포의 모양을 변화시키거나 세포 내 소낭을 형성해 미생물 내부의 소수성 천연색소 축적량을 증가시키고자 했다. 또한, 색소 생산량을 더욱 증가시키기 위해 연구팀은 세포 외 소낭을 형성해 미생물 밖으로 소수성 천연색소를 분비해 무지개 색소를 고효율로 생산하는 데 성공했다.
이번 연구를 통해 폐목재, 잡초 등 지구상에서 가장 풍부한 바이오매스의 주원료인 포도당 또는 산업공정의 부산물로 생산되는 값싼 바이오매스인 글리세롤을 단일 탄소원으로 사용해 일곱 빛깔의 천연 무지개 색소를 생산하는 대장균 균주를 최초로 개발했다고 연구팀 관계자는 설명했다.
연구에 참여한 양동수 박사는 “석유 화합물 기반의 합성 색소를 대체할 수 있는 일곱 빛깔의 천연 무지개 색소를 세계 최초로 생산했으며, 이번 연구는 특히 색소를 비롯한 천연물을 고효율로 생산할 수 있는 범용 대사공학적 전략을 개발했다는 점에 의의가 있다”며 “이번 기술을 활용해 색소뿐만 아니라 의약품, 영양보조제 등의 다양한 친환경 물질을 고효율로 생산할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
2021.06.08
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