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당뇨병 만성상처 추적 스마트 헬스케어 기기 개발
우리 대학 연구팀이 당뇨병 등 상처 부위의 시공간 온도 변화 및 열전달 특성 추적을 통해 상처 치유 과정을 효과적으로 모니터링할 수 있는 무선 시스템을 개발했다.
전기및전자공학부 권경하 교수팀이 중앙대학교 류한준 교수와 상처 치유 과정을 실시간으로 추적해 적절한 치료를 제공할 수 있게 해주는 디지털 헬스케어 기술을 개발했다고 5일 밝혔다.
피부는 유해 물질로부터 인체를 보호하는 장벽 기능을 한다. 피부 손상은 집중 치료가 필요한 환자들에게 감염과 관련된 심각한 건강 위험을 초래할 수 있다. 특히 당뇨병 환자의 경우, 정상적인 혈액 순환과 상처 치유 과정에 문제가 생겨 만성 상처가 쉽게 발생한다. 이러한 만성 상처의 재생을 위해 미국에서만 매년 수백억 달러의 의료 비용이 지출되고 있다. 상처 치유를 촉진하는 다양한 방법이 있지만, 환자별 상처 상태에 따라 맞춤 관리가 필요하다.
이에 연구팀은 상처 부위와 주변 건강한 피부 사이의 온도 차이를 활용해 상처 내 발열 반응을 추적했으며, 열 전송 특성을 측정해 피부 표면 근처의 수분 변화를 관찰함으로써 흉터 조직의 형성 과정을 파악할 수 있는 기반으로 활용했다. 연구팀은 당뇨병이 있는 쥐를 통해 병적 상태에서 상처 치유가 지연되는 과정에서 실험을 진행했고, 수집된 데이터가 상처 치유 과정과 흉터 조직 형성을 정확히 추적할 수 있음을 입증했다.
해당 시스템은 상처가 치유된 후에 기기를 제거하는 과정에서 발생할 수 있는 조직 손상을 최소화하기 위해, 체내에서 자연 분해가 가능한 생분해성 센서 모듈과 통합됐다. 이 생분해성 모듈은 사용 후 별도로 제거할 필요 없이 몸속에서 저절로 분해되어 사라지므로, 추가적인 불편함이나 조직 손상의 위험을 최소화한다. 생분해성 재료를 사용한 이 장치는 사용 후 제거할 필요가 없으므로 상처 부위 내부에서도 모니터링할 수 있는 가능성을 제시한다.
연구를 주도한 권경하 교수는 "상처 부위의 온도와 열전달 특성을 지속적으로 모니터링함으로써, 의료 전문가들이 당뇨병 환자의 상처 상태를 더 정확하게 파악하고 적절한 치료를 제공할 수 있게 될 것으로 기대된다ˮ면서 "생분해성 센서를 사용해 상처 치유가 완료된 후 장치를 제거할 필요 없이 안전하게 분해될 수 있어, 병원뿐만 아니라 가정에서도 실시간 모니터링이 가능해질 것ˮ이라고 말했다.
연구팀은 향후 이 기기를 항균 특성을 가진 재료와 통합해, 염증 반응, 박테리아 감염 및 기타 병변을 관측 및 예방하는 기술로 확장할 계획이다. 온도 및 열전달 특성 변화를 통해 감염 수준을 감지 함으로써 병원이나 가정에서 실시간으로 사용할 수 있는 항균, 범용 상처 모니터링 플랫폼을 제공하는 것을 목표로 한다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `어드밴스드 헬스케어 머티리얼스(Advanced Healthcare Materials)'에 지난 2월 19일 발표됐으며, 표지 논문(Inside Back Cover Journal)으로 선정됐다. (논문명 : Materials and Device Designs for Wireless Monitoring of Temperature and Thermal Transport Properties of Wound Beds during Healing)
한편, 이번 연구는 한국연구재단의 기초연구사업, 지역혁신선도연구센터사업 및 BK21의 지원을 받아 수행됐다.
2024.03.05
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지방간 치료제 신약 물질 개발
국내 연구진이 말초조직에 작용하는 비알코올성 지방간질환(NAFLD, Nonalcoholic fatty liver disease) 치료를 위한 신약 후보 물질을 개발하는 데 성공했다. 현재까지 최적의 비알코올성 지방간염(NASH) 치료제가 없는 상황에서 지방간 축적과 간 섬유화를 동시에 억제하면서 안전성이 증명된 치료제 개발이 기대된다.
광주과학기술원(GIST)은 화학과 안진희 교수 연구팀과 우리 대학 의과학대학원 김하일 교수 연구팀이 다년간 기초연구를 통해 질환 특이 단백질(HTR2A)을 억제할 수 있는 신규 화합물을 개발했으며, 안진희 교수의 창업기업인 ㈜제이디바이오사이언스에서 전임상 시험(동물 시험)을 통해 효능과 안전성을 입증하는 데 성공했다고 밝혔다.
비알코올성 지방간 질환의 유병율은 20~30%에 이르고, 지방간염 질환은 전 세계 성인 인구의 5% 이상이 보유하고 있을 정도로 높은 유병률을 보임에도 불구하고 현재까지 제품화된 치료제가 전혀 없다.
비알코올성 지방간질환은 지방간에서 시작해 지방간염, 섬유화, 간경화, 간암으로 진행되는 만성질환이며, 심혈관질환 및 간 관련 합병증 등에 의해 사망률이 증가하므로 발병 초기에 적절한 치료가 필요하다.
GIST와 KAIST 공동 연구팀이 개발한 이 신규 화합물은 지방간염에 치료 효과를 보이는 혁신신약 후보 물질로서, 세로토닌 수용체 단백질(5HT2A)을 억제함으로써 간 내 지방 축적과 간 섬유화를 동시에 억제하는 이중 작용 기전을 갖고 있다.
연구팀은 이 물질이 지방간 동물 및 지방간염 동물 모델에서 간 내 지방 축적으로 발생하는 간 지방증과 간 섬유화*를 동시에 50~70% 가량 억제함으로써 치료 효과가 있는 것을 확인하였다.
* 섬유화(fibrosis): 간의 일부가 굳는 현상으로, 지방간염 개선의 주요 지표로 쓰임
이 물질은 혈액-뇌 장벽(Blood-Brain Barrier) 투과도가 최소화되도록 최적의 극성과 지질친화도를 갖춘 화합물로 설계되어 뇌에 영향을 주지 않아 우울증, 자살 충동 등 중추신경계(CNS) 부작용이 적으며, 뇌 이외의 조직에서는 질환 타겟에 대한 억제력이 우수(IC50*=14 nM)하다고 연구팀은 설명했다. 또한 임상 3상 단계의 경쟁 약물과 효능을 비교해 본 결과, 간섬유화 개선 효능이 월등히 우수한 것으로 나타났다.
* IC50(half maximal inhibitory concentration): 특정 생물학적 또는 생화학적 기능을 50% 억제하는 물질의 농도
전임상 시험에 의해 얻은 약리작용 데이터를 토대로 건강한 사람에게서 부작용 및 안전한 약물 용량을 확인하는 단계인 임상 1상 시험에서 건강한 성인 총 88명을 대상으로 평가한 결과, 심각한 부작용은 발생하지 않았으며 안전성 또한 양호한 것으로 확인했다.
또한 지방간염 소견을 보이는 성인 8명을 대상으로 한 예비 효능 평가는 현재 진행 중이다.
안진희 교수는 “이번 연구는 비알콜성 지방간염의 치료를 위한 새로운 타겟 발굴을 통해 부작용이 적고 안전성이 보장된 치료제 개발을 목적으로, 현재 혁신신약 개발 바이오 벤처인 ㈜제이디바이오사이언스를 통해 호주에서 글로벌 임상 1상을 진행 중”이라고 밝혔다.
안 교수는 또한 “연구팀이 개발하고 있는 신약 후보물질은 안전성이 높으면서 간 지방축적을 억제시키는 예방효과뿐만 아니라 간 섬유화에 직접적인 치료 효과를 보인다는 강점이 있어 다른 경쟁 약물과는 차별화된다”고 설명했다.
우리 대학 김하일 교수는 “현재까지 체중을 조절하는 방법 외에는 치료방법이 없는 이 질환에서 비만하지 않은 환자에게 사용할 수 있는 약은 개발이 시도된 적도 없다”면서 “이번 연구를 계기로 체중에 영향을 주지 않으면서 비알코올성 지방간염을 포함한 다양한 대사질환 치료기술의 개발이 가능해질 것으로 기대한다”고 말했다.
GIST 안진희 교수 연구팀과 KAIST 김하일 교수 연구팀, ㈜제이디바이오사이언스(JD BIOSCIENCE) 연구팀이 함께 수행한 이번 연구는 과학기술정보통신부, 국가신약개발사업에서 지원을 받아 수행됐으며, 국제 학술지인 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 2024년 1월 20일 게재됐다.
또한 지난 4일부터 3일간 미국 유타에서 개최된 ‘NASH 치료제 전문 콘퍼런스(NASH-TAG Conference 2024)’에서 대사이상 관련 지방간염(MASH)* 치료제 후보물질인 ‘GM-60106(개발코드명)’의 임상 연구 결과를 발표해 우수 초록으로 선정되기도 했다.
* 대사이상 관련 지방간염(MASH): 비알코올성 지방간염(NASH)의 새로운 명칭
2024.01.30
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양자 시뮬레이터로 양자얽힘 관측 도전
고온 초전도물질은 수십 년이 지난 지금도 어떠한 물리적인 기작으로 초전도가 형성되는지 명확하게 규명되지 않았다. 광격자 양자 시뮬레이터는 이러한 문제를 풀기 위한 새로운 접근 방식으로 이미 고전 컴퓨터가 연산할 수 없는 영역에 우위를 보여주었으며, 최근 고온 초전도체에서 관측된 반강자성을 관측하는 등 미래에 고온 초전도 문제를 풀 수 있는 강력한 후보다.
우리 대학 물리학과 최재윤 교수 연구팀이 포항공대 조길영 교수 연구팀과 공동연구를 통해 중성원자 양자 시뮬레이터의 오류 정정 기술을 개발해 최초로 2차원에서의 비국소 질서 변수를 측정함으로써 향후위상 물질과 고온 초전도체 물질 특성을 알아낼 수 있도록 하는 데 성공했다고 29일 밝혔다.
이러한 양자 시뮬레이터의 큰 단점은 관측 과정 및 양자 상태 준비 과정에서 발생하는 결함으로(예: 원자 손실), 이를 체계적으로 파악하고, 정정하는 것이 매우 어렵다. 이러한 결함은 특히 위상물질의 특성을 규정짓는 비국소 질서변수를 측정하는데 큰 걸림돌이 되며, 2차원에서는 그 효과가 더욱 커져 큰 시스템에서 비국소 질서 변수의 실험적 관측을 어렵게 만드는 주요 요소다.
일반적으로 우리가 관측하는 물리량은 국소성을 띄기 때문에, 이러한 양자역학적 특이성인 양자 얽힘(entanglement)이 물성을 지배하는 물질인 위상물질의 비국소 질서 변수를 측정하는 것은 간단하지 않다. 더욱이 2차원, 3차원 물질의 경우 실험적 노이즈에 의해 그 신호가 급격하게 약해지기 때문에 이를 실험적으로 관측하기는 매우 어렵다.
최 교수 연구팀은 양자 시뮬레이터에 비국소 질서 변수가 측정 가능하고 실험적인 결함도 함께 찾아내는 방법을 개발했다. 또한 연구팀은 2차원에서도 양자얽힘의 위상 물질의 물성을 규정짓는 것도 가능함을 보여주었다. 시뮬레이터 실시과정에서 발생한 결점까지 제거하는데 성공한 이후, 위상물질의 2차원 비국소 질서변수는 급격하게(100배 이상) 증가하는 양상을 보였으며, 원자 수에 무관하게 측정값이 일정하게 유지되는 것을 확인하는 등 이론적으로 예측된 경향을 모두 확인할 수 있었다.
해당 기술은 여러 가지 중성원자 양자 시뮬레이터에 활용이 가능하다. 원거리 상호작용이 주요한 양자 시뮬레이터의 경우, 양자 스핀 액상과 같은 2차원 위상 물질의 물성을 규정하는데 적용 가능하며, 고온 초전도체 물질을 흉내 내는 양자 시뮬레이터에도 해당 기법을 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
최재윤 교수는 “이번 연구는 중성원자 양자 시뮬레이터에 존재하는 실험적 결함을 보정하는 것이 가능함을 보여준 최초의 연구이며, 향후 위상 양자 연산에 이용되는 양자 스핀 액상과 같은 고차원 위상 물질 발견 및 물성 규정에 주요하게 활용될 것”이라고 하였다.
우리 대학 허준혁 연구원과 포스텍 이원준 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `피지컬 리뷰 X (Physical Review X)' 14권 1호에 지난 1월 8일 출판됐다. (논문명 : Measuring nonlocal brane order with error-corrected quantum gas microscopes).
한편 이번 연구는 삼성미래기술재단과 한국연구재단의 지원으로 수행됐다.
2024.01.29
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정명수 교수 연구팀, 美 CES 2024에서 혁신상 수상작 CXL 탑재 AI 가속기 선보여
시스템에 무한대에 가까운 용량의 메모리 자원을 제공하여 대규모 AI 기반 서비스를 고속 처리하는 기술, ‘CXL 탑재 AI 가속기’가 개발되었다.
우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀이 세계 최대 규모의 IT 박람회‘CES 2024’에서‘CXL 탑재 AI 가속기(CXL-Enabled AI Accelerator)’를 선보였다. 해당 제품으로 연구팀은 CES 2024 혁신상을 수상하였으며, ARM, 휴렛페커드(HPE), 어드밴스드 머터리얼스(Advanced Materials), 메타등 글로벌 대기업들로부터 단독 미팅을 제안받아 지속적으로 협업을 논의할 예정이다.
‘CXL 탑재 AI 가속기’는 컴퓨트익스프레스링크(Computer Express Link, CXL) 기술을 통해 시스템에 무한대에 가까운 용량의 빠른 메모리 자원을 제공하여, 대규모 AI 기반 서비스를 고속으로 처리할 수 있다. 대표적인 AI 기반 서비스인 이미지 검색을 이용한 평가에서, 연구팀은 CXL 기술이 적용된 가속 시스템이 기존의 SSD 기반 가속시스템 대비 101배 빠른 성능을 보였다고 밝혔다.
수상작의 핵심인 CXL은 데이터처리 가속기, 메모리 확장장치, 프로세서, 스위치 등 다양한 시스템 장치를 고속으로 연결하는 기술이다. 이 기술은 여러 가속기 및 메모리 확장장치의 내부 메모리를 시스템에 연결하여 AI 서비스에 확장가능한 메모리 자원을 제공할 수 있다. 덕분에 AI 서비스는 처리할 수 있는 데이터의 양을 대폭 증가시킬 수 있으며, 이릍 통해 정확도와 품질을 향상시킬 수 있다. 이는 기존 AI 가속기가 제한된 메모리 용량으로 인해, 대용량의 데이터 관리에 느린 저장장치를 사용해야하던 것과 대비된다. 추가적으로, 연구팀은 AI 가속기 내부를 이미지 검색에 특화된 하드웨어 모듈로 구성하여 시스템의 성능을 더욱 높였다. AI 기반 서비스의 정확도 및 품질은 경쟁적인 AI 업계에서 기업의 생존과 직결되는 만큼, 연구팀의 기술은 산업계 파급효과가 클 것으로 예상된다.
정명수 교수 연구팀은 이번 연구개발의 결과물을 지난주 미국 라스베가스에서 열린 CES 2024에서 전시하였다. 가속기는 기술의 우수성을 인정받아 CES 주관기관으로부터 CES 혁신상을 수상하였으며, IEEE Spectrum, Storage Newsletter, Blocks and Files, Design and Reuse, TechRadar, 등의 해외 언론, 조선일보, 조선비즈, 한국경제, 서울경제, 파이낸셜뉴스, ZDnet 등의 국내 유수 언론을 포함한 20개 이상의 언론사가 부스에 방문하고, 출품 소식을 전하였다.
특히 한국경제에서는 연구팀의 기술을 ‘AI 도입 비용 문제의 해결책’으로써 대중들에게 소개하였다.
연구팀의 권미령 박사는 EETimes Gary Hilson 기자와의 단독 인터뷰에서 “최신 CXL 표준을 지원하는 연구팀의 하드웨어/소프트웨어를 활용하면 데이터센터 수준의 고효율 메모리 확장을 실현할 수 있다”며 연구팀의 기술을 소개하기도 했다.
뿐만 아니라, 연구팀의 기술은 이번 CES에서 다양한 글로벌 대기업들로부터 집중적으로 관심을 받았다. 세계 최대 IP 기업 ARM으로부터 초청받아 프라이빗 미팅을 진행하였으며, 글로벌 클라우드/데이터센터 기업 HPE 본사로부터 단독 대규모 미팅 제의를 받아 이달 말 협업을 논의할 예정이다. 현지 부스를 통해서 연구팀은 마이크로소프트, 애플, 인텔, 케이던스 등 다양한 글로벌 대기업의 고위 임원들과 국내 귀빈등에게 CXL 선도기술을 소개한 것으로 알려졌다. 정명수 교수 연구팀은 이전에도 세계 최초로 CXL CPU, CXL 스위치, CXL 메모리 확장장치를 모두 포함한 CXL 기반의 전체 시스템을 발표하여 AMD, 메타 등 산업계로부터 러브콜을 받은 바 있다.
본 성과는 우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구실 학생들과 파네시아가 공동연구를 진행한 결과이다. 파네시아는 카이스트 교원창업기업이자 세계 최초로 CXL 3.0 IP(반도체 설계기술)를 개발하는 등 CXL 기술을 선도하고 있는 반도체 팹리스 스타트업이다.
카이스트 스타트업인 파네시아는 오는 19일 대전에서 개최되는 CXL 테크데이 행사를 통해서 CES에 소개된 CXL이외에도 다양한 최신 CXL 기술들을 여러 학부생들과 공유할 예정이다 (관련소개 뉴스 링크: https://news.nate.com/view/20231229n21475?mid=n0105).
2024.01.17
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스파이더맨 슈트처럼 내 몸에 착 맞춰지는 옷감형 웨어러블 햅틱 개발
우리 대학 기계공학과 오일권 교수 연구팀이 형상기억합금 와이어를 오그제틱(auxetic) 메타구조로 매듭지어 형상 적응이 가능한 옷감 형태의 착용형 '햅틱(haptic) 인터페이스'를 개발했다고 28일 밝혔다.
착용형 햅틱 인터페이스 기술은 시·청각 기반의 플랫폼의 한계를 벗어나, 피부 표면으로 전해지는 직관적인 촉감으로 메타버스 속 상호작용 몰입도를 높이는 역할을 한다.
하지만 일반적인 햅틱 인터페이스는 피부에 부착하거나 별도의 고정 장치를 착용하는 착용(부착)형으로, 이러한 햅틱 인터페이스는 장시간 사용 시 피부 발진의 위험과 고정 방식은 일상 움직임에서 불편함을 초래할 수 있다. 또 수십 개의 촉각 전달 소자를 장착해 촉감을 모방하는 기존의 제작 방식 역시 장치의 무게·부피 증가로 이어지는 한계를 보이고 있다.
우선 연구팀은 가볍고 편하게 착용할 수 있는 햅틱 인터페이스 개발을 위해 형상기억합금 와이어를 핵심 소재로 선택했다. 형상기억합금 와이어란 상온에서 모양이 쉽게 변형되고, 특정 온도에 도달하면 미리 기억된 형태로 되돌아가는 특징을 갖는 형상기억합금을 철사처럼 가늘고 길게 제작한 것이다. 이러한 형상기억합금 와이어를 기존의 천 제작 방식을 활용해 매듭지어 옷감처럼 제작하는 방식을 활용하였다. 특히, 연구팀은 형상기억합금 와이어를 오그제틱(auxetic) 구조로 매듭지어, 일반 구조에서는 볼 수 없는 3D 방향으로 구조 전체가 동시에 수축 및 이완하는 특성을 구현해 내었고, 이를 통해 착용자의 신체 형상에 순응하며 사이즈가 자동으로 조절되는 옷감형 액추에이터를 개발했다.
또한 연구팀은 8개의 영역을 개별 수축 제어할 수 있도록 설계해 총 아홉 가지 방향과 타이밍에 대한 정보를 사용자에게 촉감 피드백으로 전달할 수 있게 제작했다.
예로 팔목에 착용 시, 사용자는 방향 및 타이밍에 관한 정보를 촉각적으로 인지할 수 있고, 반면 팔꿈치에 착용할 때는 옷감형 액추에이터의 가변강성 기능을 활용해 팔꿈치의 굽힘각도에 따른 피드백을 제공하는 멀티모달(두 가지 이상의 피드백 형태로 정보를 전달) 햅틱 인터페이스로서 개발했다.
이처럼 옷감형 액추에이터를 팔목에 착용한 사용자가 가상현실 속 모빌리티 로봇 주변의 위치정보를 파악하고, 시각과 청각 정보가 제한될 때 장애물을 피해 로봇을 안정적으로 주행하는 실증에도 성공했다.
오일권 교수는 이번 연구성과를 통한 실용화 시 활용에 대해 "착용형 햅틱 인터페이스는 촉각 정보를 활용한 로봇, 무인기 제어와 메타버스가 접목된 의료·교육 등에도 활용할 수 있다"고 말했다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호)와 한국연구재단이 추진하는 리더연구자(창의연구) 지원 사업으로 수행됐다. 연구 성과는 첨단 소재 분야 국제학술지 <어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials)>에 9월 19일 게재됐고, 연구의 우수성을 인정받아 학술지 표지 논문으로 선정됐다. (논문명: Easy-To-Wear Auxetic SMA Knot-Architecture for Spatiotemporal and Multimodal Haptic Feedbacks)
2023.11.30
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독립적으로 더 스마트해진 ‘도커SSD’ 개발
정보를 저장하는 솔리드 스테이트 드라이브(Solid-Sate Drive, SSD)가 컴퓨터 없이도 데이터 처리가 가능한 독립 서버로 운영이 가능해지며 편리성이 극대화되고 데이터의 탄소 배출량도 획기적으로 감소시킬 수 있는 새로운 형태의 스마트 SSD로 개발됐다.
우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)이 물리적 장치의 실행이 아닌 가상으로 데이터 처리와 운영이 되는 `도커(Docker)' 개념을 적용한 새로운 고성능·저전력 메모리 (PIM, Processing-In-Memory) 모델 중 하나인 `도커SSD'를 개발했다고 27일 밝혔다.
스마트 SSD는 여러 가지 데이터를 처리하는 프로그램들을 데이터가 실제 존재하는 스토리지 근처에서 실행할 수 있게 함으로써 데이터 이동에 불필요한 에너지 및 전력 소모를 줄이고 고성능 결과를 얻게 하는 기술로 오랫동안 다양한 곳에 적용을 시도해 왔다. 하지만 기존 데이터 처리 프로그램을 SSD 제조사별로 그리고 장치가 제공하는 환경별로 모두 수정하고 새로 만들어야 하는 문제 때문에 스마트 SSD를 다양한 환경과 데이터 처리 응용에 적용하는 것에 한계가 존재했다. 이러한 한계를 극복하고자 KAIST 연구팀은 스마트 SSD의 제조사나 장치 환경에 관계 없이 현존하는 여러 가지 프로그램들을 그대로 스토리지에 이식하여 실행할 수 있는 도커SSD를 개발하였다.
이를 위해 정명수 교수 연구팀은 사용자들에게 데이터 처리 기술 중 편의성을 제공하는 방법으로 `컨테이너'를 주목했다. 컨테이너는 응용 프로그램과 해당 프로그램 실행에 필요한 라이브러리를 모두 포함한 소프트웨어 패키지로, 외부의 환경에 구애받지 않고, 컨테이너 내부적으로 독립적인 실행 환경을 운용할 수 있게 해준다.
연구팀이 개발한 도커SSD는 가상화 운영체제 환경인 *도커(Docker)를 스토리지 내부에서 실행할 수 있는 특허 기술을 적용해 호스트로부터 요청받은 컨테이너 단위의 작업을 처리한다. 사용자들은 메모리/스토리지 제조사에 영향을 받지 않고 다양한 응용 프로그램을 스토리지 내부에서 실행할 수 있다. 또한, 외부와 독립적인 실행 환경을 제공하는 컨테이너의 특성 덕분에, 사용자들이 기존 응용 프로그램의 소스 코드를 수정할 필요조차 없어져 사용자 편의성이 극대화된다.
☞ 도커(Docker): 리눅스 컨테이너를 만들고 사용할 수 있도록 하는 컨테이너화 기술
연구팀은 일반적으로 SSD 장치에 접근하기 위해 사용되는 스토리지 프로토콜과, 도커 소프트웨어 동작의 기반이 되는 네트워크 관련 프로토콜이 서로 호환되지 않는다는 점을 극복하기 위해 스토리지 프로토콜을 통해 네트워크 관련 메시지를 전송할 수 있는 새로운 인터페이스를 독자 개발했다. 또한, 컨테이너 및 도커를 실행하기 위해서 기존 운영체제를 경량화하여 도커SSD 내부에 통합했다. 마지막으로, 스토리지에 내재된 저사양 프로세서를 활용하여 작업을 처리할 경우 성능이 저하될 수 있다는 점을 착안하여 자체 제작한 저전력 하드웨어 가속 모듈을 활용하여 네트워크 및 입출력 관련 동작을 가속함으로써 문제를 해결했다.
연구팀은 도커SSD에 적용한 운영체제 수준 가상화의 실효성 검증을 통해 현재 학계에서 가장 자주 사용되는 스토리지 기반 모델보다도 데이터를 2배 빠르게 처리하면서 전력 소모 또한 약 2배 감소시킴을 확인했다.
정명수 교수는 "불필요한 데이터 이동을 최소화하여 빠르면서 에너지 절약에 최적화된, 동시에 사용자 입장에서 편리하면서도 우수한 호환성을 가진 메모리 모델을 확보했다ˮ며 "고성능·저전력 메모리 모델인 도커SSD는 빠르게 확장하고 있는 국내·외 데이터센터 운영 기업/기관에 실용화되어 탄소중립에 기여할 수 있을 것ˮ이라 말했다.
이번 연구는 스코틀랜드 에든버러에서 오는 2024년 3월에 열릴 컴퓨터 구조 분야 최우수 학술대회인 `국제 고성능 컴퓨터 구조 학회(IEEE International Symposium on High Performance Computer Architecture, HPCA)'에 관련 논문(논문명: DockerSSD: Containerized In-Storage Processing and Hardware Acceleration for Computational SSDs)으로 발표될 예정이다.
한편 해당 연구는 KAIST 교원창업 회사인 파네시아(https://panmnesia.com)와 정보통신기획평가원등의 연구 지원을 받아 진행됐다.
2023.11.27
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숨겨진 효소 쏙쏙 찾아내는 인공지능 개발
대장균은 가장 많이 연구된 생명체 중 하나에 해당되지만 아직 대장균을 구성한 단백질 30%의 기능에 대해 명확하게 밝혀지지 않았다. 이에 대해 인공지능을 활용하여 아직 명확하게 밝혀진 바 없던 단백질에서 464종의 효소를 발견하였으며, 이 중 3종의 단백질의 예측된 기능을 시험관 내 효소 분석 방법을 통해 검증하는데 성공하였다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수와 캘리포니아대학교 샌디에이고(UCSD) 생명공학과 버나드 펄슨(Bernhard Palsson) 교수 공동연구팀이 단백질 서열을 활용, 해당 단백질의 효소 기능을 예측할 수 있는 인공지능, `딥 EC 트랜스포머(DeepECtransformer)'를 개발해 빠르고 정확하게 효소 기능을 파악할 수 있는 예측 시스템을 구축했다고 24일 밝혔다.
효소는 생물학적 반응을 촉매하는 단백질로서, 생명체 내 존재하는 다양한 화학 반응과 이에 따라 결정되는 생명체의 대사 특성을 파악하기 위해서는 각 효소의 기능을 이해하는 것이 필수적이다. EC 번호(효소 고유 번호, Enzyme Commission number)는 국제생화학 및 분자 생물학연맹 (International Union of Biochemistry and Molecular Biology, IUBMB)가 고안한 효소 기능 분류 체계로서, 다양한 유기체의 대사 특성을 이해하기 위해선 게놈 서열에서 존재하는 효소의 종류와 EC 번호를 빠르게 분석할 수 있는 기술 개발이 필요하다.
단백질의 기능 및 효소 기능 예측을 위해 인공지능을 활용하는 다양한 예측 시스템 또한 보고됐지만, 인공지능의 추론 과정을 직접 확인할 수 없는 블랙박스(black box)의 특징을 가졌거나, 효소 서열 내 아미노산 잔기(최소 단위) 수준으로 해석하지 못하는 문제가 있었다.
공동연구팀은 심층학습 기법과 단백질 상동성 분석 모듈을 활용해 주어진 단백질 서열의 효소 기능을 예측하는 인공지능 딥 EC 트랜스포머(DeepECtransformer)를 개발했다. 연구팀은 이번 연구에서 더 다양한 효소 기능을 정확하게 예측할 수 있도록 단백질 서열 전체 문맥에서 효소 기능에 중요한 정보를 추출하였고, 이를 통해 효소의 EC 번호를 정확하게 예측할 수 있었다. 개발된 인공지능은 총 5,360종류의 EC 번호를 예측할 수 있었다.
공동연구팀은 나아가 딥 EC 트랜스포머의 인공신경망 내 정보 흐름을 분석하여 인공지능이 추론 과정에서 효소 기능에 중요한 활성 부위나 보조 인자 결합 부위 정보를 활용하고 있음을 밝혀냈다. 이처럼 인공지능의 블랙박스를 해석함으로써 인공지능이 학습 과정에서 스스로 효소 기능에 중요한 특징을 파악하고 있음을 연구팀은 확인했다.
이번 논문의 제1 저자인 우리 대학 김기배 박사과정생은 “이번에 개발한 예측 시스템을 활용해 아직 밝혀진 적 없던 효소의 기능을 새롭게 예측하고 실험으로 검증할 수 있었다”고 말했다. 그는 또한 “딥 EC 트랜스포머를 활용해 생명체 내 밝혀지지 않았던 효소를 파악함으로써 유용 화합물을 생합성하기 위해 필요한 효소나 플라스틱을 생분해하기 위해 필요한 효소 등 다양한 대사 과정을 새롭게 밝혀낼 수 있을 것”이라고 덧붙였다.
또한 이상엽 특훈교수는 “효소 기능을 빠르고 정확하게 예측하는 딥 EC 트랜스포머는 기능 유전체학의 핵심 기술로서 시스템 수준에서 전체 효소들의 기능들을 분석할 수 있게 한다”며 “이를 활용해 모든 효소 정보를 포함한 대사 네트워크를 기반으로 친환경 미생물 공장 개발을 수행할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
생명화학공학과 김기배 박사과정이 참여한 이번 논문은 국제 학술지 네이처(Nature) 誌가 발행하는 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 동료 심사를 거쳐 11월 14일 字 게재됐다.
※ 논문명 : 트랜스포머 레이어와 딥러닝을 사용하여 효소 인코딩 유전자의 기능적 주석 달기 (Functional annotation of enzyme-encoding genes using deep learning with transformer layers)
※ 저자 정보 : 김기배 (한국과학기술원, 제1 저자), 김지연 (한국과학기술원, 제2 저자), 이종언 (한국과학기술원, 제3 저자), Charles J. Norsigian (UCSD, 제4 저자), Bernhard O. Palsson (UCSD, 제5 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)의 지원을 받아 수행됐다.
2023.11.24
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인공지능으로 북한 등 경제지표 추정하다
유엔기구(UN)의 지속가능발전목표(SDGs)에 따르면 하루 2달러 이하로 생활하는 절대빈곤 인구가 7억 명에 달하지만 그 빈곤의 현황을 제대로 파악하기는 쉽지 않다. 전 세계 중 53개국은 지난 15년 동안 농업 관련 현황 조사를 하지 못했으며, 17개국은 인구 센서스(인구주택 총조사)조차 진행하지 못했다. 이러한 데이터 부족을 극복하려는 시도로, 누구나 웹에서 받아볼 수 있는 인공위성 영상을 활용해 경제 지표를 추정하는 기술이 주목받고 있다.
우리 대학 차미영-김지희 교수 연구팀이 기초과학연구원, 서강대, 홍콩과기대(HKUST), 싱가포르국립대(NUS)와 국제공동연구를 통해 주간 위성영상을 활용해 경제 상황을 분석하는 새로운 인공지능(AI) 기법을 개발했다고 21일 밝혔다. 연구팀이 주목한 것은 기존 통계자료를 기반으로 학습하는 일반적인 환경이 아닌, 기초 통계도 미비한 최빈국(最貧國)까지 모니터링할 수 있는 범용적인 모델이다.
연구팀은 유럽우주국(ESA)이 운용하며 무료로 공개하는 센티넬-2(Sentinel-2) 위성영상을 활용했다. 연구팀은 먼저 위성영상을 약 6제곱킬로미터(2.5×2.5㎢)의 작은 구역으로 세밀하게 분할한 후, 각 구역의 경제 지표를 건물, 도로, 녹지 등의 시각적 정보를 기반으로 AI 기법을 통해 수치화했다.
이번 연구 모델이 이전 연구와 차별화된 점은 기초 데이터가 부족한 지역에도 적용할 수 있게끔 인간이 제시하는 정보를 인공지능의 예측에 반영하는 `인간-기계 협업 알고리즘'에 있다. 즉, 인간이 위성영상을 보고 경제 활동의 많고 적음을 비교하면, 기계는 이러한 인간이 제공한 정보를 학습하여 각각의 영상자료에 경제 점수를 부여한다. 검증 결과, 기계학습만 사용했을 때보다 인간과 협업할 경우 성능이 월등히 우수했다.
이번 연구를 통해 연구팀은 기존 통계자료가 부족한 지역까지 경제분석의 범위를 확장하고, 북한 및 아시아 5개국(네팔, 라오스, 미얀마, 방글라데시, 캄보디아)에도 같은 기술을 적용하여 세밀한 경제 지표 점수를 공개했다. (그림 1) 이 연구가 제시한 경제 지표는 기존의 인구밀도, 고용 수, 사업체 수 등의 사회경제지표와 높은 상관관계를 보였으며, 데이터가 부족한 저개발국가에 적용 가능함을 연구팀은 확인했다.
이러한 변화탐지를 북한에 적용한 결과, 대북 경제제재가 심화된 2016년과 2019년 사이에 북한 경제에서 세 가지 경향을 발견할 수 있었다. 첫째, 북한의 경제 발전은 평양과 대도시에 더욱 집중되어 도시와 농촌 간 격차가 심화됐다. 둘째, 경제제재와 달러 외환의 부족을 극복하기 위해 설치한 관광 경제개발구에서는 새로운 건물 건설 등 유의미한 변화가 위성영상 이미지와 연구의 경제 지표 점수 변화에서 드러났다. 셋째, 전통적인 공업 및 수출 경제개발구 유형에서는 반대로 변화가 미미한 것으로 확인됐다.
연구에 참여한 우리 대학 전산학부·IBS 데이터사이언스그룹 CI 차미영 교수는 "전산학, 경제학, 지리학이 융합된 이번 연구는 범지구적 차원의 빈곤 문제를 다룬다는 점에서 중요한 의미가 있으며, 이번에 개발한 인공지능 알고리즘을 앞으로 이산화탄소 배출량, 재해재난 피해 탐지, 기후 변화로 인한 영향 등 다양한 국제사회 문제에 적용해 볼 계획이다ˮ 라고 말했다.
이 연구에는 경제학자인 우리 대학 기술경영학부 김지희 교수, 서강대 경제학과 양현주 교수, 홍콩과기대 박상윤 교수도 함께 참여하였다. 이들은 “이 모델은 저비용으로 개발도상국의 경제 상황을 상세하게 확인할 수 있어 국제개발협력(ODA) 사업에 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다”며 “이번 연구가 선진국과 후진국 간의 데이터 격차를 줄이고 유엔과 국제사회의 공동목표인 지속가능한 발전을 달성하는 데 기여할 수 있기를 바란다ˮ고 밝혔다.
위성영상과 인공지능을 활용한 SDGs 지표의 개발과 이의 정책적 활용은 국제적인 주목을 받고 있는 기술 분야 중 하나이며 한국이 앞으로 주도권을 가지고 이끌 수 있는 연구 분야이다. 이에 연구팀은 개발한 모델 코드를 무료로 공개하며, 측정한 지표가 여러 국가의 정책 설계 및 평가에 유용하게 사용될 수 있도록 앞으로도 기술을 개선하고 매해 새롭게 업데이트되는 인공위성 영상에 적용하여 공개할 계획이다.
한편 이번 연구 결과는 전산학부 안동현 박사과정, 싱가포르 국립대 양재석 박사과정이 공동 1저자로 국제 학술지 네이처 출판 그룹의 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 지난 10월 26일 자 게재됐다. (논문명: A human-machine collaborative approach measures economic development using satellite imagery, 인간-기계 협업과 위성영상 분석에 기반한 경제 발전 측정).
논문링크: https://www.nature.com/articles/s41467-023-42122-8
2023.11.21
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이행 호염구, 알레르기 매개 세포에 대한 새로운 이해
우리 대학 생명과학과 강석조 교수 연구팀이 알레르기를 매개하는 중요한 면역세포인 호염구의 새로운 전구세포를 발견하고, 호염구 말단 분화단계에서 그 고유 기능을 획득하는 데 중요한 전사인자를 규명했다고 7일 밝혔다.
호염구(basophil)는 체내에 극소수로 존재하는 백혈구지만, 알레르기와 같이 제2형 면역 반응으로 매개되는 질환의 주된 작용 세포다. 호염구의 혈액 내 증감을 통해서 알레르기 반응 정도를 판별할 수 있고, 질환의 면역 반응의 중증도에도 영향을 미친다. 호염구는 인체 내로 유입된 알레르기 유발 물질에 특이적인 Immunoglobulin E (IgE)에 대한 수용체를 통해 활성화되면 탈과립(degranulation)과 면역조절 물질인 사이토카인(cytokine)을 비롯해 다양한 염증 유도 물질들을 분비한다. 이를 통하여 호염구는 알레르기 반응을 매개하고 다른 면역세포들의 침윤을 도와 염증 반응을 심화시킨다. 하지만, 이러한 호염구의 초기 분화 과정 연구에 비해 그 고유 기능을 획득하는 말단 분화 과정과 이를 조절하는 인자에 대해서는 알려진 바가 없었다.
강 교수 연구팀은 마우스 골수 내에서 호염구 전구세포(basophil progenitor, BaP)가 세포분열이 없는 최종 분화단계의 성숙한 호염구(mature basophil)로 분화하는 과정 중간에 위치한, 세포분열 능력을 보유한 새로운 전구세포를 발견하였으며 그 특성을 다양한 실험으로 규명하고 ‘이행 호염구(transitional basophil, tBaso)’로 명명하였다. 이행 호염구의 발견을 통하여 강 교수팀은 호염구의 분화과정에서 변화하는 유전자 발현을 더욱 세밀하게 분석할 수 있었으며 세포분열 및 주기 조절과 호염구의 고유한 기능의 조절에 관계하는 유전자의 발현은 분화단계에 따라 다르게 조절됨을 확인하였다.
이어, 호염구의 분화단계에 따라 발현이 변화하는 전사인자 NFIL3를 확인하였고, NFIL3 단백질이 호염구의 말단 분화단계에서 IgE 수용체 활성화에 따라 유도된 호염구의 기능적 특징을 부여하는 중요 인자임을 규명하여 보고하였다. 또한, 호염구 특이적으로 NFIL3가 결손된 마우스를 이용하여, 호염구 내 NFIL3 단백질이 아토피성 피부 질환의 염증 반응을 조절함을 밝혔다.
연구팀은 이행 호염구가 성숙 호염구에 비해 사이토카인 생성 능력이 뛰어남을 추가로 확인하였으며, 사이토카인 자극의 종류에 따라 다른 종류의 제2형 면역반응 사이토카인을 생성함을 밝혔다. 이러한 차별적 사이토카인 생성 능력은 호염구에서는 최초로 발견된 것으로, 추후 호염구 매개 질환에서 그 작용기전을 설명하는 데 중요한 지식을 제공할 것으로 기대한다.
강석조 교수는 “호염구의 말단 분화과정의 중요 전구세포를 발견하고 호염구의 기능적 전문성을 획득하는 다이나믹한 과정을 밝힌 연구”라고 언급하면서, “본 연구를 통해 얻은 새로운 지식은 호염구가 매개하는 알레르기 질환에 대한 이해와 치료제 개발에 활용될 것으로 기대한다”고 전했다.
이번 연구는 면역학 및 알레르기 분야의 세계 최고 국제 학술지 ‘알레르기 및 임상면역학 저널 (The Journal of Allergy and Clinical Immunology)’에 10월 1일 字 온라인판에 게재됐다 (논문명: The transcription factor NFIL3/E4BP4 regulates the developmental stage-specific acquisition of basophil function). KAIST 생명과학과 강석조 교수 연구팀 박지연 박사, 조유리 박사(現 LG화학)가 공동 제1 저자로 연구를 주도하였고, 바이오및뇌공학과 양동찬 박사, 생명과학과 양한슬, 이대엽 교수팀, RIKEN Masato Kubo 교수 연구팀이 함께 참여하였다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 선도연구센터사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.11.07
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변화된 데이터에서 인공지능 공정성 찾아내다
인공지능 기술이 사회 전반에 걸쳐 광범위하게 활용되며 인간의 삶에 많은 영향을 미치고 있다. 최근 인공지능의 긍정적인 효과 이면에 범죄자의 재범 예측을 위해 머신러닝 학습에 사용되는 콤파스(COMPAS) 시스템을 기반으로 학습된 모델이 인종 별로 서로 다른 재범 확률을 부여할 수 있다는 심각한 편향성이 관찰되었다. 이 밖에도 채용, 대출 시스템 등 사회의 중요 영역에서 인공지능의 다양한 편향성 문제가 밝혀지며, 공정성(fairness)을 고려한 머신러닝 학습의 필요성이 커지고 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 학습 상황과 달라진 새로운 분포의 테스트 데이터에 대해서도 편향되지 않은 판단을 내리도록 돕는 새로운 모델 훈련 기술을 개발했다고 30일 밝혔다.
최근 전 세계의 연구자들이 인공지능의 공정성을 높이기 위한 다양한 학습 방법론을 제안하고 있지만, 대부분의 연구는 인공지능 모델을 훈련시킬 때 사용되는 데이터와 실제 테스트 상황에서 사용될 데이터가 같은 분포를 갖는다고 가정한다. 하지만 실제 상황에서는 이러한 가정이 대체로 성립하지 않으며, 최근 다양한 어플리케이션에서 학습 데이터와 테스트 데이터 내의 편향 패턴이 크게 변화할 수 있음이 관측되고 있다.
이때, 테스트 환경에서 데이터의 정답 레이블과 특정 그룹 정보 간의 편향 패턴이 변경되면, 사전에 공정하게 학습되었던 인공지능 모델의 공정성이 직접적인 영향을 받고 다시금 악화된 편향성을 가질 수 있다. 일례로 과거에 특정 인종 위주로 채용하던 기관이 이제는 인종에 관계없이 채용한다면, 과거의 데이터를 기반으로 공정하게 학습된 인공지능 채용 모델이 현대의 데이터에는 오히려 불공정한 판단을 내릴 수 있다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 먼저 `상관관계 변화(correlation shifts)' 개념을 도입해 기존의 공정성을 위한 학습 알고리즘들이 가지는 정확성과 공정성 성능에 대한 근본적인 한계를 이론적으로 분석했다. 예를 들어 특정 인종만 주로 채용한 과거 데이터의 경우 인종과 채용의 상관관계가 강해서 아무리 공정한 모델을 학습을 시켜도 현재의 약한 상관관계를 반영하는 정확하면서도 공정한 채용 예측을 하기가 근본적으로 어려운 것이다. 이러한 이론적인 분석을 바탕으로, 새로운 학습 데이터 샘플링 기법을 제안해 테스트 시에 데이터의 편향 패턴이 변화해도 모델을 공정하게 학습할 수 있도록 하는 새로운 학습 프레임워크를 제안했다. 이는 과거 데이터에서 우세하였던 특정 인종 데이터를 상대적으로 줄임으로써 채용과의 상관관계를 낮출 수 있다.
제안된 기법의 주요 이점은 데이터 전처리만 하기 때문에 기존에 제안된 알고리즘 기반 공정한 학습 기법을 그대로 활용하면서 개선할 수 있다는 것이다. 즉 이미 사용되고 있는 공정한 학습 알고리즘이 위에서 설명한 상관관계 변화에 취약하다면 제안된 기법을 함께 사용해서 해결할 수 있다.
제1 저자인 전기및전자공학부 노유지 박사과정 학생은 "이번 연구를 통해 인공지능 기술의 실제 적용 환경에서, 모델이 더욱 신뢰 가능하고 공정한 판단을 하도록 도울 것으로 기대한다ˮ고 밝혔다.
연구팀을 지도한 황의종 교수는 "기존 인공지능이 변화하는 데이터에 대해서도 공정성이 저하되지 않도록 하는 데 도움이 되기를 기대한다ˮ고 말했다.
이번 연구에는 노유지 박사과정이 제1 저자, 황의종 교수(KAIST)가 교신 저자, 서창호 교수(KAIST)와 이강욱 교수(위스콘신-매디슨 대학)가 공동 저자로 참여했다. 이번 연구는 지난 7월 미국 하와이에서 열린 머신러닝 최고권위 국제학술 대회인 `국제 머신러닝 학회 International Conference on Machine Learning (ICML)'에서 발표됐다. (논문명 : Improving Fair Training under Correlation Shifts)
한편, 이 기술은 정보통신기획평가원의 지원을 받은 `강건하고 공정하며 확장가능한 데이터 중심의 연속 학습' 과제 (2022-0-00157)와 한국연구재단 지원을 받은 `데이터 중심의 신뢰 가능한 인공지능' 과제의 성과다.
2023.10.30
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비정상 단백질 처리에 관여하는 새로운 인자 발견
우리 대학 생명과학과 김윤기 교수, 조원기 교수 공동연구팀이 비정상 단백질을 처리하기 위해 형성되는 응집체의 형성 경로를 촉진하는 새로운 인자를 규명했다고 밝혔다.
김윤기 교수, 조원기 교수 공동연구팀은 비정상 단백질 처리경로에서 YTHDF2 단백질이 UPF1을 통해 기존에 알려진 CTIF, eEF1A1, 디낵틴1(Dynactin1) 복합체와 상호작용하며, 비정상 단백질을 비정상 단백질 집합소인 애그리좀(aggresome)으로 수송하는 경로를 조절한다고 밝혔다. 비정상 단백질 처리경로에 관여하는 새로운 인자를 규명하고, 단백질 품질검증에서 중요한 역할을 한다는 사실을 밝힘으로써 비정상 단백질에 의해 야기 되는 퇴행성 신경질환의 치료제 개발에 기여할 것으로 기대된다.
생명과학과 황현정 박사, 박태림 박사과정, 김형인 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 10월 6일 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature communications)'에 게재됐다.
인간의 몸에서는 다양한 생명 활동을 위해 끊임없이 새로운 단백질이 생성되고 사라진다. 단백질 형성과정에서 정상적인 단백질뿐만 아니라 비정상적인 단백질이 형성되기도 한다. 새롭게 형성되는 단백질의 품질검증은 정상적인 생명 활동에 매우 중요하다. 비정상적인 단백질의 축적은 다양한 질환을 일으킬 수 있다.
비정상 단백질 처리경로는 CTIF, eEF1A1, 디낵틴1 복합체와 UPF1이 관여하며 비정상 단백질을 애그리좀으로 수송한다. 이와 같은 비정상 단백질 응집체는 특히 치매, 파킨슨병 등 퇴행성 신경질환 환자의 뇌에서 많이 발견된다.
mRNA에는 전사 후 변형 과정을 통한 다양한 mRNA 변형이 일어난다. mRNA 변형은 mRNA 품질검증, 단백질 번역 등 다양한 mRNA 대사에 중요하다. 그 중 m6A(N6-메틸아데노신)는 mRNA 내부에 가장 많이 존재하는 mRNA 변형으로 알려져 있다.
m6A는 다양한 인식 단백질에 의해 인식되며, 어떤 단백질에 의해 인식되는가에 따라 다양한 mRNA 대사에 영향을 준다. 그 중 YTHDF2 단백질은 m6A 인식 단백질로써 UPF1과 상호작용하며 RNA 분해경로를 조절한다.
연구팀은 YTHDF2 단백질이 기존 연구에서 밝혀진 mRNA 분해경로뿐만 아니라 비정상 단백질 처리경로를 조절한다는 사실을 밝혔다.
연구 결과, YTHDF2 단백질은 m6A RNA와 독립적으로 비정상 단백질 처리경로에서 애그리좀 형성을 조절했다. 면역 침강반응에서 YTHDF2 단백질은 UPF1과의 상호작용을 통해 CTIF, eEF1A1, 디낵틴1으로 이루어진 복합체에 합류하여 복합체와 모터 단백질 디네인(Dynein) 사이의 상호작용을 조절했다.
복합체와 YTHDF2 단백질이 상호작용하지 못하는 경우 애그리좀이 잘 형성되지 않았으며, 그로 인한 세포 사멸이 촉진됐다. 이는 YTHDF2 단백질이 비정상 단백질 처리경로의 핵심 단백질임을 나타낸다.
또한, 연구팀은 단일입자추적(Single-particle imaging) 기법, 초고해상도 이미징(Super-resolution imaging) 기법을 사용하여 YTHDF2 단백질이 없는 경우 비정상 단백질의 수송 속도가 느려지며, 애그리좀이 비정상적인 형태로 형성된다는 것을 입증했다.
비정상 단백질 처리경로에 관여하는 새로운 인자를 규명하고 기존에 알려져 있던 인자들과의 관계를 밝힘으로써 비정상 단백질에 의해 야기 되는 퇴행성 신경질환의 치료제 개발에 기여할 것으로 기대된다.
한편 이번 연구는 한국연구재단과 서경배과학재단의 지원을 받아 수행됐다.
2023.10.12
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유독물질 뺀 초고해상도 QLED 신기술 개발
디스플레이 패널에 쓰이는 차세대 발광소재로 양자점(Quantum dot)이 각광을 받고 있다. 특히, 카드뮴이나 납과 같은 유독성 물질을 포함하지 않는 친환경 인듐 포스파이드(InP) 양자점이 주목을 받고 있으나 현재 기술로는 초고해상도 구현이 어려워 양자점 LED(QLED) 디스플레이 및 안경형 증강현실/가상현실 기기 적용에 있어 한계를 지닌다.
우리 대학 신소재공학과 조힘찬 교수 연구팀이 친환경 InP 양자점의 우수한 광학적 특성을 유지하며 초고해상도 패턴을 제작하는 신기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
현재, 국제 유해물질 제한지침 (RoHS, Restriction of Hazardous Substances) 규정을 만족하지 못하는 제품은 많은 나라에서 판매가 금지되므로, 최근 많은 디스플레이 기업은 환경친화적인 특성을 갖춘 InP 양자점을 디스플레이에서의 빛 방출 소재로 채택하여 TV 등 중대형 디스플레이에 적용하기 시작하였다.
그러나 InP 양자점은 외부 환경에 매우 민감한 성질을 가지고 있어 픽셀을 만드는 패터닝 공정 적용시 소재의 광학적 특성이 크게 저하되는 단점이 있어 우수한 광학적 및 전기적 특성이 동시에 요구되는 QLED 디스플레이나, 기존 TV 대비 수십배의 초고해상도를 필요로 하는 안경형 증강현실/가상현실 기기 적용에 어려움이 있었다.
조 교수 연구팀은 자외선을 받으면 산을 발생시키는 광산 발생기(photoacid generator)의 원리를 활용하여 초미세 양자점 패턴을 제작하였다. 양자점이 자외선을 받은 경우, 생성된 산에 의해 양자점 표면이 변화하면서 자외선을 받지 않은 부분 대비 용해도 차이가 생겨 패턴 형성이 가능해지는 원리이다.
연구팀은 패터닝시 손상된 InP 양자점의 발광 효율을 획기적으로 높일 수 있는 양자점 표면 치료법을 개발하였다. 양자점에는 양자점을 둘러싸고 있는 표면 리간드(ligand)들이 있는데, 이 리간드들에 의해 양자점의 발광 효율이 큰 영향을 받는다. 연구팀은 친환경 InP 양자점의 표면 리간드를 개질할 수 있는 맞춤형 후처리 공정을 개발하였고, 이를 통해 최종적으로 높은 발광 효율을 가지는 1 마이크로미터(μm)급 초미세 양자점 패턴을 구현할 수 있었다. 이는 기존의 디스플레이 (TV, 스마트폰, 모니터 등)에서 일반적으로 요구되는 픽셀 너비와 비교했을 때 수십 배 작은 패턴으로 증강현실/가상현실 기기 적용 가능성을 크게 높였다고 할 수 있다.
또한 연구팀은 정밀한 분석을 통해 개발된 광산 발생기 기반의 패터닝 기술의 반응 원리를 규명했고, 개발된 기술이 양자점 LED나 대면적 공정에 쉽게 적용될 수 있음을 증명하였다.
조힘찬 교수는 “이번에 개발한 친환경 InP 양자점 패터닝 기술은 높은 발광 효율과 초고해상도 패턴 제작을 동시에 가능하게 하여 차세대 양자점 LED 기반 디스플레이, 증강현실 기기, 이미지 센서 등 다양한 산업에 실제로 적용될 수 있을 것으로 기대하고 있다”라고 언급했다.
KAIST 신소재공학과 이재환 석사과정 학생이 제1 저자로, 미국 시카고 대학교의 Dmitri V. Talapin 교수가 공동교신저자로, KAIST 생명화학공학과 이도창 교수 연구팀이 공동저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `에이씨에스 에너지 레터스 (ACS Energy Letters)' 에 출판됐다. (논문명 : Direct Optical Lithography of Colloidal InP-Based Quantum Dots with Ligand Pair Treatment)
한편 이번 연구는 한국연구재단 및 삼성전자, 중소벤처기업부 그리고 KAIST의 지원을 받아 수행됐다.
2023.09.26
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