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지하 공간 탐사를 위한 생체모방형 두더지 로봇 개발
우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구팀(미래도시 로봇연구실)이 일명 두더지 로봇인 `몰봇(Mole-bot)'을 개발했다. 이는 두더지의 생물학적 구조와 굴착 습성을 모방해 무인 지하 탐사나 극한지역 또는 우주행성 탐사에 효율적으로 활용가능한 생체모방형 로봇이다.
몰봇은 석유, 석탄 등 기존 에너지원을 대체해 신 에너지원으로 사용 가능한 탄층 메탄가스(Coalbed Methane)나 전자기기에 이용되는 희토류 등이 매설된 지역의 탐사, 더 나아가 우주 행성의 표본 채취를 목표로 연구팀에 의해 개발됐다.
기존 천부 굴착작업은 시추기와 파이프라인, 펌프 등 각종 장비를 조합해 작업을 진행해야 하지만 이제 `몰봇' 로봇 하나면 모든 작업을 원활히 수행할 수 있다. 이를 임베디드 방식이라고 표현하는데, 특히 `몰봇' 개발을 계기로 기존의 거대하고 복잡한 드릴링 장비 사용과 이로 인한 복잡한 공정, 환경 오염 유발 등 많은 문제점이 해결될 것으로 기대된다.
몰봇은 크게 드릴링부, 잔해 제거부, 방향전환을 위한 허리부, 그리고 이동 및 고정부로 구성된다. 크기는 지름 25cm, 길이 84cm이며, 무게는 26kg이다. 우선 드릴링 메커니즘은 이빨로 토양을 긁어내는 두더지 종 중의 하나인 `치젤 투스(Chisel tooth mole)'를 생체모방해 새로운 확장형 메커니즘을 개발했는데 기존 기술 대비 높은 확장성을 가지며 안정적인 드릴링이 가능하다.
잔해 제거 메커니즘은 크고 강력한 앞발을 이용해 굴착 및 잔해를 제거하는 또 다른 두더지 종인 `휴머럴 로테이션(Humeral rotation mole)'의 특별한 어깨구조를 모사해 설계했다. 휴머럴 로테이션은 길쭉한 형태의 견갑골을 가져 견갑골의 직선운동을 상완골에서 강력한 회전력으로 변환할 수 있다. 연구팀은 이러한 생물학적 구조를 모방해 효율적인 잔해 제거가 가능하도록 앞발 메커니즘을 새로 개발했다.
허리부는 두더지의 허리를 모사한 메커니즘을 통해 지하 내에서 360°자유롭게 방향 전환이 가능하다. 몰봇은 굴착 메커니즘을 가지는 앞몸체와 이동 및 고정 역할을 하는 뒷몸체로 각각 구성돼있으며, 두 몸체 사이를 선형 구동기로 연결하고 스트로크 조절을 통해 자유롭게 좌우회전을 할 수 있다.
마지막으로 이동부는 동일한 3개의 유닛을 삼각형 형태(120°간격)로 균등 배치해 지하 내에서 안정적인 지지 및 이동을 할 수 있도록 설계됐다. 불규칙한 토양 환경, 암석 등 예측 불가능한 지하 내에서 안정적인 이동을 위해 무한궤도를 이용한 이동 방식을 적용한 것이다.
연구팀은 이 밖에 개발된 로봇에 지하에서 로봇의 위치를 측정할 수 있는 센서시스템과 알고리즘을 탑재했다. 지하 환경은 주변이 암석과 흙으로 이뤄져있어 무선통신 신호를 활용하기 어렵고 또 내부가 협소하고 어둡기 때문에 비전 및 레이저 센서를 사용하기 어렵다.
이를 해결하기 위해 몰봇에 자기장 센서가 포함된 관성항법 센서를 탑재했는데 이 결과, 지구 자기장 데이터의 변화를 측정해 로봇 위치를 인식할 수 있다. 즉, 연구팀은 지구 자기장 시계열 데이터를 매칭시키는 그래프 기반의 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping; 동시적 위치 인식 및 맵핑) 기술을 자체적으로 개발해 로봇 위치를 측정하는 문제를 해결했으며, 이는 지하공간에서의 3차원적인 자율 주행을 가능케한다.
개발된 몰봇은 한국산업기술시험원(KTL)의 공인인증 평가를 통해 성능을 검증했으며, 총 4개의 항목에서 평가를 받았다. 최대 굴진각은 100피트당 38도, 위치 인식 평균 제곱근 오차는 6.03cm, 굴진 속도는 시속 1.46m, 방향각 추정 오차는 0.4도로, 기존 세계 최고 방식과 비교할 때 굴진 속도는 3배 이상, 방향각 추정성능은 6배 이상 향상된 성능을 보였다.
명 교수 연구팀은 몰봇이 기존 로봇들에 반해 훨씬 효율적인 방법으로 지하자원 탐사가 가능할뿐만 아니라 경제성도 뛰어나고, 최근 스페이스X에 의해 촉발된 우주 개발 등 다양한 분야에 적용이 가능하기 때문에 세계시장 진출도 가능할 것으로 기대하고 있다.
이 연구는 2017년부터 2019년까지 진행됐으며, 로봇 구조 해석 및 지반 실험은 건설 및 환경공학과 홍정욱 교수 및 권태혁 교수 연구팀과 협업했다. 그동안의 연구성과물로는 해외 우수저널 논문 5건 게재, 국제 학술대회 발표 12건, 국내 학술대회 발표 4건, 특허 출원 및 등록은 각각 3건과 1건의 실적을 기록했고 특히 국제 학술대회 우수발표상 및 국내학술대회 우수논문상을 각 1건씩 수상했다.
개발된 두더지 로봇인 `몰봇'의 구동 및 굴진 영상은 아래 주소에서 확인할 수 있다.
URL: https://youtu.be/pEnKy5UYEYQ
한편, 이번 연구는 산업통상자원부 산업기술혁신사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.05 조회수 14564 -
이산화탄소를 고부가가치 물질로 효율적 전환하는 새로운 실마리를 찾았다
우리 대학 연구진이 지구온난화의 주범 기체인 이산화탄소를 에틸렌이나 에탄올, 프로판올과 같이 산업적으로 고부가가치를 지닌 다탄소화합물로의 효율적 전환이 가능한 새로운 실마리를 찾아냈다.
이산화탄소 농도조절만을 통해 다탄소화합물 선택도를 크게 높인 이 기술이 실용화되면 `산업의 쌀'이라 불리는 에틸렌이나 살균, 소독용이나 바이오 연료로 사용되는 에탄올, 화장품과 치과용 로션이나 살균·살충제에 사용되는 프로판올 등을 생산하는 기존 석유화학산업의 지형에 큰 변화를 불러올 것으로 기대가 크다.
우리 대학 신소재공학과 오지훈 교수 연구팀은 이산화탄소 전기화학 환원 반응 시, 값싼 중성 전해물(전해질)에서도 다탄소화합물을 선택적으로 생성할 수 있는 공정을 개발했다.
KAIST에 따르면 오 교수 연구팀은 중성 전해물을 사용해 구리(Cu) 촉매 층 내부의 이산화탄소 농도를 조절한 결과, 기존 공정과 비교해 각각 이산화탄소 전환율은 5.9%에서 22.6%로, 다탄소화합물 선택도는 25.4%에서 약 62%까지 대폭 높아진 공정과 촉매 층 구조를 개발했다.
탄잉촨 박사 후 연구원과 이범려 석사과정이 제1 저자, 송학현 박사과정 학생이 제2 저자로 참여한 이번 연구 결과는 셀프레스(Cell press)에서 발간하는 에너지 분야 국제 학술지 `줄(Joule)' 5월호에서 편집자에게 높은 평가를 받은 특집논문(Featured article)으로 게재됐다.(논문명 : Modulating Local CO2 Concentration as a General Strategy for Enhancing C—C coupling in CO2 Electroreduction)
세계 각국은 지구온난화의 주요 원인인 이산화탄소를 적극적으로 줄이기 위해, 이를 고부가가치의 물질로 전환하는 연구가 최근 들어 활발하게 진행되고 있다. 이산화탄소를 전기화학적으로 환원 반응시키면, 수소, 일산화탄소, 메탄 등 다양한 물질이 동시에 생성되는데, 그중 2개 이상의 탄소로 구성된 다탄소화합물이 산업적으로 중요한 가치로 인해 주목을 받고 있다.
기존 연구는 탄소화합물의 선택도를 높이기 위해, 주로 알칼리성 전해물에 의존해 새로운 촉매 개발에 집중해왔다. 다만 알칼리성 전해물은 부식성과 반응성이 크기 때문에, 이를 적용한 기존 공정은 유지비용이 비싸고, 촉매 전극의 수명도 짧다는 단점이 있다.
오 교수 연구팀은 기존과 달리 역발상적 생각으로 연구를 시작했다. 구리 촉매 층 내부의 이산화탄소 농도를 오히려 감소시켰는데 성능이 떨어진다고 여겨왔던 중성 전해물에서도 기존에 보고된 연구 성과를 뛰어넘는 고성능을 보여줬다. 특히, 이번 연구에서는 중성 전해물을 사용했음에도 불구하고 사용된 전극은 놀랍게도 10시간이 넘도록 일정하게 높은 다탄소화합물의 선택도와 생성량을 유지한 것으로 나타났다.
연구팀은 또 이산화탄소의 물질이동 모사 모델의 결과를 활용해 구리 촉매 층의 구조와 이산화탄소 공급 농도, 유량을 제어한 결과, 촉매 층 내부의 이산화탄소 농도를 조절하는 데에도 성공했다. 그 결과, 내부의 농도가 최적일 때 다탄소화합물의 선택도가 높아짐을 확인할 수 있었다.
오 교수는 "연구팀이 발견한 촉매 층 내부의 이산화탄소 농도와 다탄소화합물의 선택도 간의 관계는 그동안 촉매 특성에 치우쳐있던 연구에 새로운 방향을 제시하고, 동시에 산업적 활용에서 공정 유지비용 절감은 물론 촉매 전극 수명 연장에 이바지할 것으로 기대된다ˮ 고 설명했다.
제1 저자인 탄잉촨 박사 후 연구원도 "촉매 특성을 바꾸지 않고, 단순히 이산화탄소 농도만 바꿔도 다탄소화합물의 선택도를 크게 개선할 수 있었다ˮ면서 "이번 연구에서 밝힌 이산화탄소의 새로운 전기화학적 전환 기술은 기존 석유화학산업에 새로운 변화를 가져오는 전환점이 될 것ˮ 이라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 미래소재디스커버리사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.04 조회수 15230 -
세관 통관 속임수 적발하는 알고리즘 개발
우리대학 전산학부 차미영 교수 연구팀이 면세범위 초과 물품, 위장 반입, 원산지 조작 등 세관에서 벌어지는 불법적 행위를 빈틈없이 적발할 수 있는 기술을 개발했다.
차 교수는 기초과학연구원(IBS, 원장 노도영) 수리 및 계산과학 연구단 데이터 사이언스 그룹 CI(Chief Investigator)을 맡아 세계관세기구(WCO‧World Customs Organization)와의 협업을 통해 스마트 관세 행정을 위한 알고리즘 개발을 마쳤다.
데이터 사이언스 그룹은 2019년 9월부터 WCO의 바꾸다(BACUDA) 프로젝트(*한국정부가 WCO에 공여하는 세관협력기금(Customs Cooperation Fund of Korea)로 설립, 운영)에 참여해 알고리즘 개발을 주도해왔다.
WCO는 지난 2월 홈페이지 기사를 통해 “세관 데이터 분석(BAnd of CUstoms Data Analysis)의 앞 글자를 따서 바꾸다 프로젝트로 이름 지었다”며 “한글로는 ‘변화’를 뜻하는 것처럼 스마트 관세 체계로의 변화를 추구하는 회원국들을 돕기 위해 데이터과학자들과 협업을 시작했다”고 프로젝트의 취지를 알렸다.
IBS가 WCO, 대만 국립성공대(NKCU‧National Cheng Kung University)와 함께 개발한 알고리즘 데이트(DATE DATE : Dual-Attentive Tree-aware Embedding for Customs Fraud Detection의 약자)는 불법적 행위 발생 가능성이 높으면서도 세수 확보에 도움이 되는 물품을 우선적으로 선별해 세관원에게 알린다.
기존 알고리즘은 세관 검사 대상만 추천했으나, 데이트는 검사 대상의 선별 이유까지 설명해줌으로써 사기 적발의 근거를 세관원이 충분히 확보할 수 있다는 특징이 있다.
우리대학 산업및시스템공학과(지식서비스공학대학원)을 졸업한 김선동 IBS 연구위원은 “설명력이 훌륭한 데이트는 인간개입(human-in-the-loop)으로 작동하는 현 세관 시스템에 가장 적합한 알고리즘”이라며 “저위험 물품 검사 에 쓰이는 세관원의 불필요한 노동을 줄이고, 복잡한 통관 프로세스를 효율화하는 데 도움이 될 것으로 기대하고 있다”고 설명했다.
바꾸다 그룹은 지난 3월 나이지리아의 틴캔(Tin Can)과 온네(Onne) 항구에 데이트를 시범 도입했다. 사전 테스트 결과, 데이트 도입으로 인해 기존의 전수 조사 통관 방법에 비해 40배 이상 효율적으로 세관 사기를 적발할 수 있음이 확인됐다. 시범운영을 마치면 알고리즘을 개선하고, 기술이전을 통해 WCO 회원국 대상으로 확대 적용해나갈 계획이다.
데이터 사이언스 그룹은 데이트 개발 성과를 오는 8월 데이터 마이닝 및 인공지능 분야의 최고 학술대회인 ACM SIGKDD(The Association for Computing Machinery’s Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining) 2020에서 발표할 예정이다.
차미영 CI는 “데이트는 세관원들의 물품 검사 및 적발된 수입자와의 소통을 도와줌으로써 스마트 세관 행정 정착에 큰 기여를 할 것”이라며 “향후 물품의 X선 이미지를 활용하거나, 전이 학습(Transfer learning)을 통해 여러 국가의 통관 데이터를 함께 활용하는 방법까지 추가해 알고리즘의 정확성을 높여나갈 계획”이라고 말했다.
2020.06.01 조회수 11086 -
로봇 손의 미끄럼 막아주는 인공 피부 개발
우리대학 기계공학과 박형순, 김택수 교수 연구팀이 사람 손바닥 피부의 기계적 특성을 모사, 로봇 손의 조작성능을 높여줄 인공피부를 개발했다.
의수나 산업용 집게, 산업용 로봇손 등에 부착하는 것만으로 물체 조작 능력이나 작업능력을 향상시킬 유용한 말단 인터페이스가 될 수 있을지 기대된다.
기존 기능성 인공피부가 주로 미관상 기능이나 감각기능 재현에 초점을 두었던데 반해, 이번에 개발된 인공피부는 구조 그 자체로 조작기능 향상에 기여하기에 복잡한 제어알고리즘이나 추가적인 동작 없이 간단히 부착하는 것만으로 조작성능 향상을 도울 수 있다.
연구팀은 손바닥 피부를 물리적 장벽이자 다양한 감각을 수용하는 기관으로만 보지 않고, 임의의 모양의 물체에 밀착되도록 변형되면서 물체를 안정적으로 고정한다는 점에서 손의 조작기능에 영향을 미치는 중요한 변수로 주목했다.
이에 손바닥 피부를 겉 피부층, 피하지방층, 근육층으로 구조화하여 각 특성을 분석, 피하 지방층의 비대칭적인 물리적 특성이 기능적 장점을 만들어 내는 핵심요소임을 알아냈다. 부드러운 지방조직과 질긴 섬유질 조직이 복합되어 누름에 유연하면서도 비틀림이나 당김에 의한 변형에 대해서는 강인하게 버틸 수 있다는 것이다.
이를 토대로 손바닥처럼 말랑한 다공성 라텍스 및 실리콘을 이용해 손바닥 피부와 동일한 비선형적·비대칭적 물리적 특성을 지니는 3중층 인공피부를 제작했다. 기공들이 누름에 대해서는 쉽게 압축되어 물체의 형상에 맞게 쉽게 변형되도록 하는 한편, 기공 사이사이 질긴 라텍스 격벽이 비틀림이나 당김에 강하게 저항함으로써 대상 물체를 견고하게 잡을 수 있도록 한 것이다.
실제 이렇게 만들어진 3중층 인공피부를 부착한 로봇 손은 기존 실리콘 소재의 단일층 인공피부를 부착한 로봇 손 대비 물체를 고정할 수 있는 작업 안정성과 물체를 움직일 수 있는 조작성이 30% 향상된 것으로 나타났다.
연구팀은 향후 나사처럼 작은 물체나 계란처럼 쉽게 깨질 수 있는 매끄러운 물체 등 조작대상의 크기나 단단함, 표면특성을 고려하여 인공피부의 질감, 두께, 형상을 조절하는 등 용도에 맞는 최적의 피부구조를 설계하는 방안에 대한 연구를 지속할 계획이다.
이반 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 바이오닉암메카트로 닉스융합연구사업 및 선도연구센터사업의 지원으로 수행되었으며, 신소재 분야 국제학술지‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 속표지 논문으로 5월 8일 선공개 되었다.
2020.06.01 조회수 10354 -
공기중 산소로 충전되는 차세대 배터리용 에너지 저장 소재 개발
우리 연구진이 공기 중에 널리 퍼져있는 산소로 충전되는 차세대 배터리인 리튬-공기 배터리의 에너지 저장 소재를 개발했다. 기존 리튬-이온 배터리에 비해 약 10배 큰 에너지 밀도를 얻을 수 있어 친환경 전기자동차용 배터리에 널리 쓰일 것으로 기대된다.
우리 대학 신소재공학과 강정구 교수가 숙명여대 화공생명공학부 최경민 교수 연구팀과 공동연구를 통해 원자 수준에서 촉매를 제어하고 분자 단위에서 반응물의 움직임 제어가 가능해 차세대 배터리로 주목받는 리튬-공기 배터리용 에너지 저장 전극 소재(촉매)를 개발했다.
연구팀은 이번 소재개발을 위해 기존 나노입자 기반 소재의 한계를 극복하는 원자 수준의 촉매를 제어하는 기술과 금속 유기 구조체(MOFs, Metal-Organic Frameworks)를 형성해 촉매 전구체와 보호체로 사용하는 새로운 개념을 적용했다. 금속 유기 구조체는 1g만으로도 축구장 크기의 넓은 표면적을 갖기 때문에 다양한 분야에 적용 가능한 신소재다.
이와 함께 물 분자의 거동 메커니즘 규명을 통해 물 분자를 하나씩 제어하는 기술도 함께 활용했다. 이 결과, 합성된 원자 수준의 전기화학 촉매는 금속 유기 구조체의 1nm(나노미터) 이하 기공(구멍) 내에서 안정화가 이뤄져서 뛰어난 성능으로 에너지를 저장한다는 사실을 밝혀냈다.
KAIST 신소재공학과 최원호 박사과정이 제1 저자로 참여한 이 연구결과는 재료 분야 저명 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스 (Advanced Science)' 5월 6일 字에 게재됐다. (논문명 : Autogenous Production and Stabilization of Highly Loaded Sub-Nanometric Particles within Multishell Hollow Metal-Organic Frameworks and Their Utilization for High Performance in Li-O2 Batteries)
리튬-이온 배터리는 낮은 에너지 밀도의 한계로 인해 전기자동차와 같이 높은 에너지 밀도를 요구하는 장치들의 발전 속도를 따라잡지 못하고 있다. 이를 대체하기 위해 다양한 종류의 시스템들이 연구되고 있는데 이 가운데 높은 에너지 밀도의 구현이 가능한 리튬-공기 배터리가 가장 유력한 후보로 꼽힌다. 다만 리튬-공기 배터리는 사이클 수명이 매우 짧아서 이를 개선하기 위해 공기 전극에 촉매를 도입하고 촉매 특성을 개선하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 공동연구팀은 원자 수준의 촉매 도입 후 사이클 수가 3배 정도 증가하는 결과를 얻었다.
또 촉매의 경우 크기가 1nm(나노미터) 이하로 작아지면 서로 뭉치는 현상이 발생해서 성능이 급격하게 떨어진다. 공동연구팀은 이런 문제 해결을 위해 원자 수준 촉매 제어기술을 사용했는데 물 분자가 금속 유기 구조체의 1nm(나노미터) 이하의 공간에서 코발트 이온과 반응해 코발트 수산화물을 형성했고, 그 공간 내부에서도 안정화를 이뤘다. 안정화가 이뤄진 코발트 수산화물은 뭉침 현상이 방지되고, 원자 수준의 크기가 유지되기 때문에 활성도가 향상되면서 리튬-공기 배터리의 사이클 수명 또한 크게 개선되는 결과를 얻었다.
강정구 교수는 "금속-유기 구조체 기공 내에서 원자 수준의 촉매 소재를 동시에 생성하고 안정화하는 기술은 수십만 개의 금속-유기 구조체 종류와 구현되는 촉매 종류에 따라 다양화가 가능하다ˮ면서 "이는 곧 원자 수준의 촉매 개발뿐만 아니라 다양한 소재개발 연구 분야로 확장할 수 있다는 의미ˮ라고 설명했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 글로벌프론티어사업 및 수소에너지혁신기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.01 조회수 14863 -
다양한 바이러스 감염병을 쉽고 빠르게 찾아내는 만능 진단기술 개발
우리 연구진이 감염된 세포의 용해액만으로도 바이러스의 존재 여부를 핵산 증폭 없이 판독이 가능한 신기술을 개발했다. 이 기술은 바이러스의 특이적으로 존재한다고 알려진 ‘이중나선 RNA(이하 dsRNA)’검출을 기반으로 한다.
이 기술이 실용화되면 현재의 유전자 증폭(PCR) 검사와는 달리 시료 준비나 핵산 증폭, RNA 핵산 서열 정보가 필요 없어 각종 바이러스 감염병이나 신·변종 바이러스를 쉽고 빠르게 진단하는 기술이나 키트(Kit) 등을 개발하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
우리 대학 생명화학공학과 리섕·김유식 교수 공동연구팀은 바이러스의 특징을 이용해 다양한 종류의 바이러스를 검출할 수 있는 만능 진단기술을 개발했다고 28일 밝혔다. 생명화학공학과 박사과정에 재학 중인 구자영, 김수라 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 `바이오마크로몰레큘스(Biomacromolecules' 4월 9일 字 온라인 판에 게재됐다. (논문명: Reactive Polymer Targeting dsRNA as Universal Virus Detection Platform with Enhanced Sensitivity).
RNA(리보핵산)는 일반적으로 DNA(디옥시리보핵산)가 가진 유전정보를 운반해 단백질을 생산하게 한다. 그러나 단백질을 만들지 않는 다양한 `비번역 RNA(non-coding RNA)'가 존재하는데 이들은 세포 내 신호전달, 유전자 발현 조절, 그리고 RNA 효소적 작용 등의 다양한 역할을 맡는다. 이러한 비번역 RNA들에 상보적인 핵산 서열을 가지는 RNA가 결합해 형성된 `dsRNA'는 특히 바이러스에서 특이적으로 많이 발견된다.
dsRNA는 DNA 바이러스의 전사 또는 RNA 바이러스의 복제 과정에서 생산되는데, 인간 세포는 바이러스 dsRNA를 외부 물질로 인지해 면역반응을 일으킨다. 특이하게도 바이러스 dsRNA를 인지하는 인간의 선천성 면역반응시스템은 핵산 서열 정보를 무시한 채 dsRNA의 길이나 말단 구조와 같은 형태적 특징을 이용해 dsRNA와 반응한다. 인간 면역체계가 다양한 종류의 바이러스에 대처를 가능케 하는 이유다.
공동연구팀은 이런 인간 면역체계의 원리에 착안해 바이러스의 특징인 길이가 긴 dsRNA를 검출할 수 있는 기판 제작을 통해 다양한 종류의 바이러스를 핵산 서열 정보 없이 검출할 수 있도록 했다. 실리카 기판 표면에는 펜타 플루오르 페닐 아크릴레이트(PPFPA) 반응성 고분자를 코팅해 높은 효율로 빠르고 간편하게 dsRNA를 인지하는 항체를 고정시켰다. 이렇게 개발된 기판에서 면역반응을 일으키는 76bp(base pair, 염기 쌍 개수를 의미하는 길이 단위) 이상의 긴 길이를 가지는 dsRNA를 검출할 수 있었다. 또한, 감염이 되지 않은 세포에서 발견되는 단일 가닥 RNA와 함께 19bp의 짧은 dsRNA는 전혀 검출되지 않아 바이러스 감염 진단용으로 활용 가능성을 확인했다.
연구팀은 이어 바이러스 dsRNA의 긴 길이를 활용한 2단계 검출 방법을 찾기 위해 많은 도전 끝에 특이도 및 민감도가 향상된 바이러스 dsRNA 검출기술을 개발하는 데 성공했다.
연구팀은 이와 함께 시료 준비과정도 대폭 간편화시켜 세포에서 RNA를 분리하거나 정제 작업 없이 감염된 세포의 용해액만을 이용해 바이러스 dsRNA를 검출할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술을 A형과 C형 간염 바이러스에 감염된 세포에 적용한 결과, 바이러스 dsRNA의 존재 여부를 핵산 증폭 없이 판독하는 데에도 성공했다.
KAIST 생명화학공학과 리섕 교수는 "이번 연구에서는 A형 간염과 C형 간염 dsRNA만을 검출했지만, 바이러스 dsRNA는 다양한 종류의 바이러스에서 발견된다ˮ 면서 "이번에 개발한 dsRNA 검출기술은 다양한 바이러스에 적용 가능해 만능 감염병 진단기술로 발전될 수 있고, 특히 공항·학교 등 공공장소에서도 쉽고 빠르게 감염병을 검출할 수 있어 효과적인 방역대책을 마련하는데 유용할 것ˮ 이라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 신진연구자지원사업과 국방과학연구소 순수기초연구 용역사업에 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.01 조회수 13605 -
동맥경화증을 효과적으로 치료할 수 있는 혈관 내 플라크 제거 나노기술 개발
국내 연구진이 만성 혈관염증 질환인 죽상 동맥경화증을 나노 기술을 이용해 기존 치료법보다 효과적으로 치료할 수 있는 기술개발에 성공해 전 세계 사망원인 1위로 꼽히는 심혈관질환을 정복하는데 한 걸음 더 성큼 다가섰다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박지호 교수 연구팀이 나노 기술을 이용해 죽상 동맥경화증(atherosclerosis) 치료를 위한 체내 약물전달 기술을 개발했다.
죽상 동맥경화증이란 오래된 수도관이 녹슬고 각종 이물질이 가라앉아 들러붙으면 좁아지듯이, 혈관 안쪽에 콜레스테롤과 같은 지방질로 이뤄진 퇴적물인 `플라크(plaque)'가 쌓여 혈류 장애를 일으키는 만성 혈관염증 질환이다. 플라크가 혈관을 막게 되면 심근경색, 뇌졸중 등 심각한 병을 유발한다.
KAIST 바이오및뇌공학과 졸업생 김희곤 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `제어 방출 저널 (Journal of Controlled Release)' 3월 10일 字 및 `ACS 나노 (ACS Nano)' 4월 28일 字 온라인판에 각각 게재됐다. (논문명: Cyclodextrin polymer improves atherosclerosis therapy and reduces ototoxicity / Affinity-Driven Design of Cargo-Switching Nanoparticles to Leverage a Cholesterol-Rich Microenvironment for Atherosclerosis Therapy)
일반적으로 약물치료의 경우 대표적 고지혈증 약물인 스타틴(statin)을 경구투여한다. 이 방법은 혈액 내 콜레스테롤 농도를 낮춰 콜레스테롤이 플라크에 쌓이는 것을 억제하기엔 효과적이나 이미 형성된 플라크를 제거하는 데에는 한계가 있다. 따라서 환자들은 평생 스타틴을 복용해야 하며 플라크라는 잠재적인 위험요소를 안고 살아가야 한다.
연구팀은 문제 해결을 위해 콜레스테롤과 결합하면 이를 녹일 수 있어 제거하기가 쉽다고 알려진 일종의 당 화합물인 `사이클로덱스트린(cyclodextrin)'을 연구에 사용했다.
박지호 교수 연구팀은 사이클로덱스트린을 약 10 nm(나노미터) 크기의 폴리머(polymer, 중합체) 나노입자 형태로 제조, 정맥 주입을 하면 기존 사이클로덱스트린보다 약 14배 효과적으로 플라크에 축적되어 보다 효과적으로 플라크를 제거할 수 있다는 결과를 얻었다고 학술지 `제어 방출 저널'에 게재했다. 연구팀은 또 사이클로덱스트린은 귀 내이의 유모세포(hair cell)를 손상시켜 청력손실을 일으킨다고 알려졌으나 이를 폴리머 나노입자 형태로 제조하면 체내분포양상을 변화시켜 귀 내이에 잘 축적되지 않기 때문에 청력손실을 방지할 수 있다는 사실을 알아냈다.
이와 함께 사이클로덱스트린과 스타틴을 자기조립(self-assembly)을 통해 약 100nm(나노미터) 크기의 나노입자 형태로 제조, 정맥 주입하자 사이클로덱스트린은 플라크 내에서 콜레스테롤을 제거하며 스타틴은 혈관을 좁게 만들었던 주요 원인인 염증성 대식거품세포(macrophage foam cell)를 줄이는 현상을 찾아냈다. 연구팀은 이같이 사이클로덱스트린과 스타틴의 동시 전달은 각각의 약물을 따로 전달했을 때보다 월등하게 효과적이기 때문에 시너지 효과를 가질 수 있는 약물들을 이용한 복합치료(combination therapy)의 필요성을 `ACS 나노 저널'을 통해 제시했다.
박지호 교수는 "이번 연구 결과를 계기로 평생 약물을 복용해야 하는 환자들의 삶의 질을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대가 된다ˮ며 "종양 치료를 위해서 주로 개발되었던 약물전달 나노 기술이 전 세계 사망원인 1위인 심혈관질환을 효과적으로 치료하는 데도 기여할 수 있음을 보여준 연구”라고 의미를 부여했다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단과 KAIST의 지원을 받아 수행됐다.
2020.05.29 조회수 12650 -
정확성이 획기적으로 향상된 코로나19 영상 진단 기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수 연구팀이 흉부 단순 방사선 촬영 영상으로 신종 코로나바이러스 감염증(이하 코로나19) 진단의 정확성을 획기적으로 개선한 인공지능(AI) 기술을 개발했다.
예 교수 연구팀이 개발한 인공지능 기술을 사용해 코로나19 감염 여부를 진단한 결과, 영상 판독 전문가의 69%보다 17%가 향상된 86%이상의 우수한 정확성을 보였다고 KAIST 관계자는 설명했다.
이 기술을 세계적으로 대유행하는 코로나19 선별 진료(Triage)체계에 도입하면 상시 신속한 진단이 가능할 뿐만 아니라 한정된 의료 자원의 효율적인 사용에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
오유진 박사과정과 박상준 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이 연구 결과는 국제 학술지 `아이트리플이 트랜잭션 온 메디컬 이미징(IEEE transactions on medical imaging)'의 `영상기반 코로나19 진단 인공지능기술' 특집호 5월 8일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Deep Learning COVID-19 Features on CXR using Limited Training Data Sets)
현재 전 세계적으로 확진자 500만 명을 넘긴 코로나19 진단검사에는 통상 역전사 중합 효소 연쇄 반응(RT-PCR, Reverse Transcription Polymerase Chain Reaction)을 이용한 장비가 사용된다. RT-PCR 검사의 정확성은 90% 이상으로 알려져 있으나, 검사 결과가 나오기까지는 많은 시간이 걸리며 모든 환자에게 시행하기에 비용이 많이 든다는 단점이 있다.
컴퓨터 단층촬영(CT, Computed Tomography)을 이용한 검사도 비교적 높은 정확성을 보이지만 일반적인 X선 단순촬영 검사에 비해 많은 시간이 소요되고 바이러스에 의한 장비의 오염 가능성 때문에 선별 진료에 사용되기 어렵다.
흉부 단순 방사선 촬영(CXR, Chest X-ray)은 여러 폐 질환에서 표준 선별 검사로 활용되고 있지만 코로나19에는 RT-PCR와 CT 검사에 비해 정확성이 현저하게 떨어진다. 그러나, 최근 팬데믹으로 세계 각국에서 확진자 수가 급증함에 따라 비용이 적게 들어가고 검사방법이 용이한 CXR 검사를 정확성을 높여 활용하자는 요구가 증가하고 있다.
그동안 심층 학습(Deep Learning) 기법을 적용해 CXR 영상을 통해 코로나19를 진단하는 여러 연구사례가 보고되고 있지만 진단 정확성을 높이기 위해서는 많은 양의 데이터 확보가 필수적이며 현재와 같은 비상 상황에서는 일관되게 정제된 대량의 데이터를 수집하기가 극히 어렵다.
예 교수 연구팀은 자체 개발한 전처리(Preprocessing)와 국소 패치 기반 방식(Local Patch-based Approach)을 통해 이런 문제점을 해결했다. 적은 데이터 세트에서 발생할 수 있는 영상 간 이질성(Heterogeneity)을 일관된 전처리 과정으로 정규화한 뒤, 국소 패치 기반 방식으로 하나의 영상에서 다양한 패치 영상들을 얻어냄으로써 이미지의 다양성을 확보했다.
또 국소 패치 기반 방식의 장점을 활용한 새로운 인공지능 기술인 `확률적 특징 지도 시각화(Probabilistic Saliency Map Visualization)' 방식을 활용해 CXR 영상에서 코로나19 진단에 중요한 부분을 고화질로 강조해주는 특징 지도를 만들었는데 이 지도가 진단 영상학적 특징과 일치하는 것을 확인했다.
예종철 교수는 "인공지능 알고리즘 기술을 환자의 선별 진료에 활용하면 코로나19 감염 여부를 상시 신속하게 진단할 수 있고 이를 통해 가능성이 낮은 환자를 배제함으로써 한정된 의료 자원을 보다 우선순위가 높은 대상에게 효율적으로 배분할 수 있게 해줄 것ˮ 이라고 말했다.
한편, 이 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.05.25 조회수 14686 -
원자간력 현미경(AFM)을 이용한 배터리 전극의 구성 성분 분포 영상화 기법 개발
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 원자간력 현미경(AFM, Atomic Force Microscope)을 이용해 배터리 전극의 구성성분 분포를 파악하는 영상화 기법을 개발하는 데 성공했다.
관련 기술은 차세대 배터리로 주목받는 전고체전지 설계를 용이하게 할 수 있고 다른 전기화학 소재에도 제조 공정을 크게 혁신하는 토대가 될 것으로 기대된다.
김홍준 연구원이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `ACS 어플라이드 에너지 머티리얼스(ACS Applied Energy Materials)'지 4월 27일 字에 게재됐다. (논문명: Visualization of Functional Components in a Lithium Silicon Titanium Phosphate-Natural Graphite Composite Anode)
리튬이온전지는 휴대용 장비와 전기자동차 등 여러 분야에서 강력한 전기 에너지저장장치(ESS)로 사용되고 있다. 그러나 액체나 젤 형태의 전해질을 사용하는 리튬이온전지는 충격이나 압력으로 인한 발화 가능성이 크고 충전소요 시간이 길어지는 취약점을 안고 있다. 따라서 지난 13일 국내 1, 2위 대기업인 삼성그룹과 현대차 그룹 수장들이 첫 단독 회동을 통해 협업을 논의한 사례에서 보듯 고체 전해질을 이용한 전고체전지가 가장 유망한 차세대 배터리로 주목을 받고 있다.
전고체전지는 양극과 음극 사이의 전해질을 액체가 아닌 고체로 대체한 전지다. 전고체전지는 특히 부피를 절반으로 줄이면서 대용량 구현이 가능해 완전 충전 시 최대 주행거리가 800Km에 달하기 때문에 글로벌완성차 업체와 배터리 업체를 중심으로 기술 상용화를 위한 연구개발(R&D) 움직임이 활발하다.
다만 전고체전지가 차세대 배터리로 확고히 자리를 잡기 위해서는 낮은 이온전도도와 전극-전해질 계면의 접합성 문제를 해결해야 한다. 이를 위해 리튬이온전도체가 분산된 복합 전극에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또 전지 구동 성능에 큰 영향을 미치는 복합 전극의 재료적 특성을 이해하기 위해서는 미시적 규모로 혼합된 활물질, 이온전도체, 바인더 그리고 도전재와 같은 구성성분들의 형상과 분포를 파악할 수 있는 기술이 필요하다.
홍승범 교수 연구팀이 개발한 영상화 기법은 이러한 문제점들을 거시·미시적 다중 스케일에서 전기화학 변위 현미경과 횡력 현미경 등 원자간력 현미경의 다양한 기능을 활용해 위치에 따른 검출 신호의 감도 차이로 구성성분들의 영역을 구별해 해결했다. 기존 전극과 복합 전극을 비교해서 결과를 제시했으며, 영역들의 구별뿐만 아니라 단일 영역 내에서 나노 스케일의 이온 반응성 세기 분포와 마찰력 세기 분포의 상관관계 파악을 통해 바인더 구성 비율이 이온 반응성에 미치는 영향을 파악했다.
또 기존 전자 현미경을 이용해 관찰할 경우, 진공 환경이 필수적으로 필요하고, 분석을 위한 시편 제작 시 매우 얇은 막 형태로 제작 및 백금 입자를 코팅해야 하는 등 특별한 사전처리 절차가 필요했다. 반면 홍 교수 연구팀이 이번 연구를 통해 제시한 관찰 방법은 일반적인 환경에서 수행할 수 있고, 특별한 사전처리 절차가 필요하지 않다. 이와 함께 다른 영상화 장비보다 관찰의 준비 과정이 편리하며, 공간 분해 능력과 검출 신호의 세기 분해 능력이 월등하고, 성분 관찰 시에는 3차원 표면 형상 정보가 제공된다는 장점이 있다.
홍승범 교수는 "원자간력 현미경을 이용해 개발된 분석 기법은 복합 소재 내의 각 구성성분이 물질의 최종적인 성질에 기여하는 역할을 정량적으로 이해하는 데 유리하다ˮ 면서 "이 기술은 차세대 전고체전지의 설계 방향을 다중 스케일에서 제시할 뿐만 아니라, 다른 전기화학 소재의 제조 공정에도 혁신의 기틀을 마련할 수 있을 것으로 기대된다ˮ 고 강조했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단 거대과학연구개발사업, 웨어러블 플랫폼 소재 기술센터 지원 기초연구사업 및 KAIST 글로벌특이점연구 지원으로 수행됐다.
2020.05.19 조회수 13323 -
빛 투과율 조절하는 능동형 광학 필름 개발
우리 대학 연구진이 기존 창호시스템을 교체하지 않고서도 투과율을 큰 폭으로 자유롭게 조절할 수 있는 에너지 절감형 스마트 윈도우 등으로 활용이 가능한 새로운 광학 필름 제작 기술을 개발했다.
우리 대학 신소재공학과 전석우 교수와 건설및환경공학과 홍정욱 교수·신소재공학과 신종화 교수 공동연구팀이 3차원 나노 복합체를 이용, 에너지의 효율적인 신축변형을 통해 세계 최고 수준의 가시광 투과율 조절이 가능한 능동형 광학 필름을 개발하는데 성공했다고 14일 밝혔다.
전석우 교수와 홍정욱 교수가 교신 저자로, 조동휘 박사과정 학생과 신라대학교 심영석 교수가 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 재료 분야의 세계적인 학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’ 4월 26일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: High-Contrast Optical Modulation from Strain-Induced Nanogaps at Three-Dimensional Heterogeneous Interfaces)
해당 연구진들은 정렬된 3차원 나노 네트워크에 기반한 신축성 나노 복합체를 이용해, 가시광 투과율을 최대 90%에서 16%까지 조절 가능한 넓은 면적의 광학 필름 제작에 필요한 원천 기술을 확보했다. 약 74%의 범위를 갖는 이는 평균적으로 46%의 범위를 가졌던 기존 2차원 필름의 수준을 훨씬 뛰어넘는 세계 최고 수준의 기술이다.
최근 제로 에너지 빌딩, 스마트 윈도우, 사생활 보호 등 에너지 저감/감성 혁신 응용에 대한 관심이 급증함에 따라, 능동형 광학 변조 기술이 주목받고 있다. 기존 외부 자극 (전기/열/빛 등)을 이용한 능동형 광학 변조 기술은 느린 반응속도와 불필요한 색 변화를 동반하고 낮은 안정성 등의 이유로 선글라스, 쇼케이스, 광고 등 매우 제한적인 분야에 적용돼왔기 때문에 현재 새로운 형태의 광학 변조 기술 개발이 활발히 진행 중이다.
에너지 효율적인 신축 변형을 이용한 광학 변조 기술은 비교적 간단한 구동 원리와 낮은 에너지 소비로 효율적으로 투과율을 제어할 수 있는 장점을 지녀 그동안 학계 및 관련 업계에서 집중적인 관심을 받아왔다. 그러나 기존 연구에서 보고된 광 산란 제어를 유도하는 구조는 대부분 광학 밀도가 낮은 2차원 표면 구조에 기반하기 때문에 좁은 투과율 변화 범위를 갖고, 물 등 외부 매질과 인접할 때 광학 변조기능을 잃는 문제를 가지고 있다. 특히, 비 정렬 구조에 바탕을 두고 있어 광학 변조 특성이 균일하지 못해서 넓은 면적으로 만들기도 힘들다.
연구팀은 정렬된 3차원 나노구조 제작에 효과적인 근접장 나노패터닝 (PnP, Proximity-field nanopatterning) 기술과 산화물 증착(증기를 표면에 얇은 막으로 입힘)을 정교하게 제어할 수 있는 원자층 증착법 (ALD, Atomic layer deposition)을 이용했다. 이에 주기적인 3차원 나노쉘 (nanoshell) 구조의 알루미나 (alumina)가 탄성중합체에 삽입된 신축성 3차원 나노복합체 필름을 현존하는 광학 변조 필름 중 가장 큰 면적인 3인치×3인치 크기로 제작하는 데 성공했다.
광학 필름을 약 60% 범위에서 당겨 늘리는 경우, 산화물과 탄성중합체의 경계면에서 발생하는 수없이 많고 작은 구멍에서 빛의 산란 현상이 발생하는데 연구진은 이를 이용해 세계 최고 수준의 가시광 투과율 조절 범위인 약 74%를 달성했다. 동시에 10,000회에 걸친 반복적인 구동 시험과 굽힘과 뒤틀림 등 거친 변형, 70℃ 이내 고온 환경에서의 구동, 물속에서의 구동 특성 등을 확인한 결과 높은 내구성과 안정성을 확인했다. 이와 함께 재료역학적‧광학적 이론 해석을 바탕으로 경계면에서 발생하는 광 산란 현상 메커니즘도 규명하는 데 성공했다.
전 교수 공동연구팀이 개발한 이 기술은 기존 창호 시스템 교체 없이도, 간단한 얇은 필름 형태로 유리 표면에 부착함으로써 투과율 조절이 가능한 에너지 절감형 스마트 윈도우로 활용이 가능하다. 이 밖에 두루마리 타입의 빔프로젝터 스크린 응용 등 감성 혁신적인 폭넓은 응용이 가능할 것으로 기대된다.
이번 연구는 한국연구재단 원천기술개발사업의 다부처 공동사업과 글로벌 프론티어 사업, 그리고 이공분야기초개발사업의 지원을 통해 수행됐다.
2020.05.14 조회수 18722 -
초저조도/초고조도 환경에서도 모션 블러 없는 고화질 및 고해상도 영상 생성이 가능한 알고리즘 개발
우리 대학 기계공학과 윤국진 교수 연구팀이 영국 임페리얼 칼리지 김태균 교수 연구팀과 GIST 최종현 교수 공동 연구팀과의 2건의 공동 연구를 통해 이벤트 카메라를 활용한 고화질 및 고해상도 영상 생성 알고리즘들을 개발했다.
연구팀은 이번에 개발한 알고리즘들을 통해 기존의 RGB 기반 카메라가 영상을 획득하지 못하는 초저조도/초고조도 환경에서도 이벤트 카메라(Event Camera)를 활용하여 고화질 및 고해상도 영상을 생성할 수 있고, 특히 이벤트 카메라의 장점을 살려 초고속의 움직임에도 모션 블러(motion blur, 빠른 움직임에 의한 영상 열화) 없는 고프레임율의 영상을 생성할 수 있다고 밝혔다.
이벤트 카메라는 카메라 각 화소에 입사하는 빛의 세기의 변화에 반응하여 광역동적범위(High Dynamic Range)에서 매우 짧은 지연 시간을 갖는 비동기적 이벤트 데이터를 영상 정보로 제공하기 때문에, 기존 RGB 카메라가 영상을 획득할 수 없었던 고조도/저조도 환경에서도 영상 데이터 획득이 가능하고 또한 초고속 움직임을 갖는 피사체에 대한 영상 데이터 획득이 가능하다는 장점이 있다.
하지만 기존의 영상과는 다른 형태의 영상 정보를 제공하기 때문에 기존의 영상 이해 기술을 접목시키기 어렵고 또한 센서의 제약으로 인해 영상의 해상도가 낮다는 단점이 있다. 연구팀은 이벤트 카메라의 장점을 유지하면서 이와 같은 문제를 해결하기 위해 이벤트 데이터로부터 고화질의 초고해상도의 영상을 생성해 내기 위한 최적화된 심층 신경망과 학습 알고리즘들을 제안하였다. 제안된 알고리즘들은 이벤트 카메라로부터 획득된 이벤트 데이터를 일정 시간 동안 누적하여 딥러닝 기반의 합성곱 신경망을 통해 영상을 생성하는 방식으로, 두 공동 연구에서 각각 교사 학습/비교사 학습 기반의 알고리즘을 제안하였는데, 제안된 두 알고리즘들 모두 이벤트 카메라의 장점을 유지할 수 있어 초당 최대 100만 프레임의 영상 생성이 가능하여 조명의 변화가 극심한 환경이나 고속 움직임에 대한 분석이 필요한 다양한 분야에 적용 가능할 것으로 기대된다.
윤국진 교수는 “본 기술은 이벤트 카메라를 활용한 영상 기반 상황 인식을 위한 기술로서, 기존 RGB 카메라로는 검출이 어려운 조명 변화가 극심한 상황에서 사용될 수 있고, 초고속 움직임에 대한 분석이 가능하기 때문에 자율주행 자동차, 드론, 로봇 등에 다양하게 활용될 것으로 기대한다.”고 말했다.
Mohammad Mostafavi 박사과정(GIST)이 1저자로 참여한 공동 연구와 Wang Lin 박사과정(KAIST)이 1저자로 참여한 공동 연구 논문들은 오는 6월에 개최 예정인 컴퓨터 비전/기계학습 분야의 국제 학술대회인 ‘IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)에 각각 구술/포스터 논문으로 발표될 예정이다. (논문명: (1) Learning to Super Resolve Intensity Images from Events, 이벤트를 활용한 초고해상도 이미지 생성 학습법, (2) EventSR: From Asynchronous Events to Image Reconstruction, Restoration, and Super-Resolution via End-to-End Adversarial Learning, 적대적 신경망 학습을 통한 비동기적 이벤트의 이미지로의 재구성, 복원 및 초해상도 연구)
한편, 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업(NRF-2018R1A2B3008640)과 차세대정보・컴퓨팅기술개발사업(NRF-2017M3C4A7069369)의 지원을 받아 수행됐다.
2020.05.12 조회수 11483 -
이상엽 특훈교수 연구팀, 미생물 기반 바이오 숙신산 대량 생산 기술 개발
국내 연구진이 플라스틱의 원료와 식품·의약품 합성에 사용되는 중요한 화학물질인 숙신산을 대량으로 생산할 수 있는 기술을 개발했다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀과 경북대학교(총장 김상동) 김경진 교수 연구팀이 시스템 대사공학을 이용해 미생물 기반의 바이오 숙신산 대량 생산을 가능케 하는 세계 최고의 효율을 지닌 숙신산 생산 균주를 개발하는데 성공했다고 6일 밝혔다. 이 교수와 김 교수가 이끄는 공동연구팀의 이번 연구 성과는 국제학술지 ‘네이쳐 커뮤니케이션 (Nature Communications)’ 4월 23일 字 온라인 판에 게재됐다. (논문명 : Enhanced succinic acid production by Mannheimia employing optimal malate dehydrogenase)
기후변화 대응 기술 중 바이오리파이너리 기술은 화석연료에 의존하지 않고 바이오매스 원료로부터 생물공학적 ‧ 화학적 기술을 이용해 화학제품과 바이오연료 등 산업 화학물질을 친환경적으로 생산하는 분야이다. 이 중 특히 핵심 기술인 ‘시스템 대사공학’은 미생물의 복잡한 대사회로를 효과적으로 조작해 산업 화학물질의 생산 효율을 높일 수 있다.
현대 산업 전반은 화석연료를 바탕으로 하는 산업에 매우 의존적이며 숙신산의 생산 또한 화석연료를 기반으로 이뤄진다. 그러나 이는 화석연료의 고갈과 이에 따른 원류 가격의 지속적인 증가, 화석연료 기반 산업으로부터 발생되는 지구 온난화 등 매우 심각한 부작용을 낳는다. 또 급속도로 고갈돼 가는 화석연료를 대체할 수 있는 바이오 기반의 숙신산 생산은 필수적이다. 연구팀은 한우의 반추위에서 분리한 미생물인 맨하이미아(Mannheimia)의 대사회로를 조작해 숙신산을 생산하는 연구를 지속해 왔으며 이번에 세계 최고의 생산 효율을 지닌 숙신산을 생산할 수 있는 개량균주를 개발하는데 성공했다.
숙신산은 탄소 4개로 구성된 다이카복실산인데 대사과정에 있어 숙신산 한 분자를 생산할 때 이산화탄소 한 분자를 소모한다. 따라서 미생물 배양에 의한 숙신산 생산을 통해 이산화탄소의 저감에 기여한다. 연구팀은 이번 연구 과정에서 숙신산 전환에 핵심역할을 하는 효소의 구조를 밝히는 한편 단백질 공학을 통해 효소 성능을 개선했으며, 이를 전체 대사회로 최적화에 연계시키는 시스템 대사공학을 수행했다. 이를 통해 포도당, 글리세롤, 이산화탄소를 원료로 리터당 134g(그램)의 높은 농도로 숙신산을 생산하고 경제와 가장 밀접하게 연관되는 생산성이 시간당·리터당 21g(그램)에 달하는 등 매우 효율적인 공정을 개발했는데 이는 세계 최고의 효율성을 지닌 숙신산 생산 공정으로 평가를 받고 있다. 지금까지는 일반적으로 시간당·리터당 1~3g(그램)이 최고 수준이었다.
기후변화 등 환경 문제의 주범으로 꼽히는 화석연료에 대한 의존성을 대폭 낮추고 주요 산업 기반 화학물질인 숙신산을 효과적으로 생산할 수 있는 근간을 제시한 이번 연구 성과는 학계로부터 중요성을 인정받아, 국제학술지인 네이처 커뮤니케이션지에 게재됐다. KAIST 이상엽 특훈교수는 “이번에 개발한 미생물 기반 바이오 숙신산 대량 생산 기술은 화학산업의 플랫폼 화학물질로 사용될 수 있는 숙신산을 보다 더 효율적으로 생산할 수 있기 때문에 환경친화적인 바이오화학 산업으로의 전환에 기여할 것”이라고 설명했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 ‘C1 가스 리파이너리 사업’ 및 ‘바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 원천기술개발 과제’의 지원을 받아 수행됐다.
2020.05.06 조회수 14948