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정유성 교수, 인공지능을 통한 소재 역설계 기술 개발
〈 정유성 교수, 노주환 박사과정〉 우리 대학 EEWS대학원/생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 인공지능을 활용해 원하는 물성을 갖는 신소재를 역설계하는 기술을 개발했다. 연구팀은 알고리즘을 통해 수만 개의 물질을 학습시킨 뒤 인공지능을 통해 원하는 물성을 갖는 소재를 역설계하는 방식으로 4종의 신물질을 발견했다. 향후 신소재 개발에 크게 이바지할 수 있을 것으로 기대된다. 노주환 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 ‘셀 (Cell)’ 자매지 ‘매터(Matter)’ 10월 2일 자 온라인판에 출판됐다. (논문명 : Inverse Design of Solid State Materials via a Continuous Representation) 소재 연구의 궁극적인 목표는 원하는 물성을 갖는 신소재를 개발하는 것이다. 하지만 현재까지의 신소재 개발은 화학적 직관과 실험적 시행착오를 통한 방법 위주였기 때문에 개발 비용과 시간이 많이 들어 소재 개념화에서부터 상용화에 걸리는 시간이 평균 30년 정도 소요됐다. 기존의 소재 개발 과정은 소재를 시행착오를 통해 합성하고 난 후 물성을 측정해 만들어진 소재가 응용 목적에 맞는 소재인지를 평가하는 방식으로 개발됐다. 정 교수 연구팀은 인공지능 기술과 슈퍼컴퓨터 활용을 융합해 이러한 소재 개발을 기간을 크게 단축할 수 있는 새로운 소재 역설계 방법을 개발했다. 정 교수팀이 개발한 소재 역설계 방법은 기계(알고리즘)로 기존의 수만 개 물질과 그 물질들이 갖는 물성을 학습하게 한 후, 원하는 물성을 갖는 물질을 인공지능 기반 알고리즘이 역으로 생성하는 방식이다. 연구팀이 개발한 소재 역설계 방법은 기존의 컴퓨터 스크리닝을 통해 소재 설계를 가속화 하는 연구와도 차별성이 있다. 스크리닝 기반의 소재 발견 기술은 발견될 물질이 스크리닝 대상이 되는 물질 데이터베이스를 벗어날 수 없다는 한계를 가지고 있다. 따라서 데이터베이스에 존재하지 않는 새로운 형태의 소재를 발견하지 못한다는 단점이 있다. 연구팀이 개발한 신소재 역발견 모델은 인공지능 모델의 한 종류인 생성모델을 이용한 것으로, 생성모델은 이미지 및 음성 처리에 활발하게 활용되고 있는 기술이다. 예를 들어 수천 명의 얼굴들을 기계로 학습하게 해 새로운 사람의 얼굴을 생성해 내는 인공지능 기법이다. 연구팀은 이미지 생성에 주로 쓰이는 생성모델 기반의 인공지능 기법을 알려지지 않은 무기 고체 소재를 생성하는 데 최초로 적용했다. 특히 기존의 생성모델을 고체 소재에 적용하기 위해 역변환이 가능한 3차원 이미지 기반의 표현자를 도입함으로써 현재까지의 소재 역설계 모델의 한계를 극복했고, 이를 iMatGen(image-based Materials Generator) 이라 이름 지었다. 연구팀은 개발된 소재 역설계 기법을 새로운 바나듐 산화물 결정구조를 예측하는데 적용했다. 이 학습 과정에서 기존에 알려진 물질을 제외해 학습하더라도 제외된 물질들을 역으로 재발견할 수 있음을 확인해 개발 모델의 타당성을 검증했다. 최종적으로 개발된 모델을 통해 학습된 연속 잠재공간을 다양한 방법으로 샘플링하고 역변환 함으로써 기존에 존재하지 않는 전혀 새로운 바나듐 산화물 결정구조를 예측할 수 있었다. 정유성 교수는 “이번 연구는 원하는 물성을 갖는 무기 고체 소재를 역으로 설계하는 방법을 데이터 기반 기계학습으로 최초로 보인 예로, 향후 다양한 응용 분야의 신소재 개발에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다”라고 말했다. 이번 연구 성과는 한국연구재단, 산업통상자원부 산하 에너지기술평가원, 그리고 KISTI의 지원을 통해 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 개발된 소재 역설계 모델
2019.10.07
조회수 10220
이진우 교수, 백금 활용도 16배 높인 단일 원자 촉매 개발
〈 박진규 박사과정, 이진우 교수 〉 우리 대학 생명화학공학과 이진우 교수 연구팀이 전기화학적 물 분해(이하 수전해) 방식을 통해, 수소를 생산하는 과정에서 쓰이는 백금의 사용을 최소화하면서 뛰어난 성능을 보여 활용도를 16배 높일 수 있는 백금 기반 촉매를 개발했다. 연구팀은 백금의 활용도를 높이기 위해 백금을 단일원자 형태로 텅스텐 산화물 표면에 고분산 시켜 백금이 받는 지지체 효과를 극대화했고, 수소 생산 수전해 촉매에서 높은 성능을 구현했다. 박진규 박사과정과 이성규 박사가 공동 1 저자로 참여한 이번 연구는 세계적 화학지인‘앙게반테 케미(Angewandte Chemie)’ 8월 22일 자에 게재됐다. (논문명 : Investigation of Support Effect in Atomically Dispersed Pt on WO3-x for High Utilization of Pt in Hydrogen Evolution Reaction, 수소 생산 반응에서 백금 활용도를 높이기 위해 백금 유사-단일 원자 촉매를 담지한 텅스텐 산화물 지지체 효과 조사) 백금 기반 촉매들은 성능과 안정성이 높아 다양한 전기화학 촉매 분야에서 활용됐지만, 가격이 높아 상용화에 어려움이 있었다. 단일 원자 촉매는 금속의 원자 하나가 지지체에 고분산된 형태의 촉매로, 모든 금속 단일 원자가 반응에 참여하기 때문에 백금의 사용량을 현저히 낮출 수 있다. 하지만 대부분의 연구가 탄소 기반 지지체에 담지된 단일 원자 촉매를 적용하고 있어 백금 활용성에 한계가 있다. 연구팀은 이번에 백금과 강한 시너지 효과를 낼 수 있는 메조 다공성 텅스텐 산화물을 단일 원자 촉매의 지지체로 사용했다. 이를 통해 백금 단일 원자를 텅스텐 산화물에 담지했을 때, 텅스텐 산화물에서 백금 단일 원자로 전하 이동이 일어나 백금의 전자구조가 변하는 것을 확인했다. 또한, 단일 원자 촉매가 갖는 ‘금속과 지지체간의 경계면 극대화’라는 독특한 특징을 활용해 백금 나노입자를 텅스텐 산화물에 담지한 촉매와 비교 실험을 진행했다. 연구팀은 실험을 통해 백금 표면에서 다른 지지체 표면으로 수소가 넘어가는 현상인 수소 스필오버 (Hydrogen spillover)가 크게 발현됨을 확인했다. 이를 통해 기존 상용 백금 촉매의 사용량을 16분의 1로 현저히 줄일 수 있었다. 해당 연구는 수전해 뿐만 아니라 연료전지 기술과 같은 다양한 전기화학 촉매 분야에 응용될 수 있을 것으로 기대된다고 연구팀은 밝혔다. 이 교수는 “이번에 개발한 촉매는 기존 단일 원자 촉매 연구와 다른 관점에서 접근한 연구로 학술적으로 이바지하는 바가 크다”라며 “이번 연구를 통해 단일 원자 촉매 개발의 독보적인 기술을 확보했다”라고 말했다. 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업, 수소에너지혁신기술개발사업, 기후변화대응기술개발사업, 미래소재디스커버리사업의 지원을 통해 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 유사 단일원자 촉매의 수소생산반응 모식도
2019.10.04
조회수 13635
이성주 교수, 스마트폰으로 사물 두드려 인식하는 노커(Knocker) 기술 개발
〈 왼쪽부터 공태식 박사과정, 조현성 석사과정, 이성주 교수 〉 우리 대학 전산학부 이성주 교수 연구팀이 스마트폰을 사물에 두드리는 것만으로 사물을 인식할 수 있는 ‘노커(Knocker)’ 기술을 개발했다. 이번 연구 결과는 기존 방식과 달리 카메라나 외부 장치를 사용하지 않아 어두운 곳에서도 식별에 전혀 지장이 없고, 추가 장비 없이 스마트폰만으로 사물 인식을 할 수 있어 기존 사물 인식 기술의 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대된다. 공태식 박사과정, 조현성 석사과정, 인하대학교 이보원 교수가 참여한 이번 연구 결과는 9월 13일 유비쿼터스 컴퓨팅 분야 국제 최우수학회 ‘ACM 유비콤(ACM UbiComp)’에서 발표됐다. (논문명 : Knocker: Vibroacoustic-based Object Recognition with Smartphones) 기존의 사물 인식 기법은 일반적으로 두 종류로 나뉜다. 첫째는 촬영된 사진을 이용하는 방법으로 카메라를 이용해 사진을 찍어야 한다는 번거로움과 어두운 환경에서는 사용하지 못한다는 단점이 있다. 둘째는 RFID 등의 전자 태그를 부착해 전자신호로 구분하는 방법으로 태그의 가격 부담과 인식하고자 하는 모든 사물에 태그를 부착해야 한다는 비현실성 때문에 상용화에 어려움을 겪었다. 연구팀이 개발한 노커 기술은 카메라와 별도의 기기를 쓰지 않아도 사물을 인식할 수 있다. 노커 기술은 물체에 ‘노크’를 해서 생긴 반응을 스마트폰의 마이크, 가속도계, 자이로스코프로 감지하고, 이 데이터를 기계학습 기술을 통해 분석해 사물을 인식한다. 연구팀은 책, 노트북, 물병, 자전거 등 일상생활에서 흔히 접할 수 있는 23종의 사물로 실험한 결과 혼잡한 도로, 식당 등 잡음이 많은 공간에서는 83%의 사물 인식 정확도를 보였고, 가정 등 실내 공간에서의 사물 인식 정확도는 98%에 달하는 것을 확인했다. 연구팀의 노커 기술은 스마트폰 사용의 새로운 패러다임을 제시했다. 예를 들어 빈 물통을 스마트폰으로 노크하면 자동으로 물을 주문할 수 있고, IoT 기기를 활용하여 취침 전 침대를 노크하면 불을 끄고 알람을 자동 설정하는 등 총 15개의 구체적인 활용 방안을 선보였다. 이성주 교수는 “특별한 센서나 하드웨어 개발 없이 기존 스마트폰의 센서 조합과 기계학습을 활용해 개발한 소프트웨어 기술로, 스마트폰 사용자라면 보편적으로 사용할 수 있어 의미가 있다”라며 “사용자가 자주 이용하는 사물과의 상호 작용을 보다 쉽고 편하게 만들어 주는 기술이다”라고 말했다. 이 연구는 한국연구재단 차세대정보컴퓨팅기술개발사업과 정보통신기획평가원 정보통신․방송 기술개발사업 및 표준화 사업의 지원을 통해 수행됐다. 연구에 대한 설명과 시연은 링크에서 확인할 수 있고, ( https://www.youtube.com/watch?v=SyQn1vr_HeQ&feature=youtu.be ) 자세한 정보는 프로젝트 웹사이트에서 볼 수 있다. ( https://nmsl.kaist.ac.kr/projects/knocker/ ) □ 그림 설명 그림1. 물병에 노크 했을 때의 '노커' 기술 예시 그림2. 23개 사물에 대해 스마트폰 센서로 추출한 노크 고유 반응 시각화
2019.10.01
조회수 11982
정연식, 전덕영, 장민석 교수, 팝콘 구조의 퀀텀닷 나노복합 소재 개발
우리 대학 신소재공학과 정연식 교수, 전덕영 교수, 전기 및 전자공학부 장민석 교수 공동 연구팀이 팝콘처럼 내부에 공기주머니가 가득한 고분자 매질과 퀀텀닷이 융합된 새로운 발광 소재를 개발하는 데 성공했다. 연구팀은 이 기술을 활용해 퀀텀닷의 광 발광(Photoluminescence) 특성이 순수 퀀텀닷 필름과 비교해 최대 21배까지 증가하는 것을 확인했다. 김건영, 김신호, 최진영 연구원이 1 저자로 참여한 이번 연구는 미국 화학회가 발간하는 국제학술지 ‘나노 레터스(Nano letters)’ 9월 3일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명: Order-of-Magnitude, Broadband-Enhanced Light Emission from Quantum Dots Assembled in Multiscale Phase-Separated Block Copolymers) 수년 전 국내 대기업이 퀀텀닷 LED TV를 출시하고 차세대 퀀텀닷 올레드(OLED) TV 출시를 발표하면서 퀀텀닷 소재는 디스플레이용 핵심 소재로 떠올랐다. 하지만 일반적으로 순수 퀀텀닷 필름은 광흡수도와 광추출도가 높지 못하고 인접한 퀀텀닷 간의 상호작용으로 광 효율이 매우 낮아지는 문제가 있었다. 문제 해결을 위해 공동 연구팀은 블록공중합 고분자를 습도가 제어된 환경에서 코팅해, 고분자와 물 입자 사이를 미세하게 분리했다. 이후 수분을 빠르게 증발시키면서 형성되는 미세한 공극 구조에 퀀텀닷이 고르게 배열된 소재를 개발하는 데 성공했다. 이는 마치 옥수수를 가열하면 내부의 수분이 수증기로 팽창해 빠져나가면서 속이 빈 팝콘 구조가 형성되는 원리와 유사하다. 연구팀은 이 다공성 고분자 매질을 활용하면 빛과 고분자 매질의 상호작용이 극대화돼 퀀텀닷 복합소재의 광흡수도와 광추출도가 각각 4~5배씩 증가하는 것을 발견했다. 또한, 블록 공중합 고분자는 수 나노미터(nm) 크기의 상분리 구조를 스스로 내부에 형성해 퀀텀닷 입자들을 고르게 분산시켜 줌으로써 퀀텀닷 간 상호작용에 의한 발광 강도 감소 현상도 크게 낮춰 준다. 연구팀은 이번 연구 결과를 청색 LED 발광 소재로 적용했을 때 순수 퀀텀닷 대비 7배 이상의 발광 강도 향상 및 45% 이상의 내구도 향상 효과가 있음을 확인해 차세대 마이크로 LED 디스플레이로 적용 가능성을 기대한다고 밝혔다. 이번 기술은 국내 특허로 등록됐으며, 미국 등 해외 특허 심사 중이다. 정연식 교수는“개발한 복합소재 매질은 가시광 전 파장 범위에서 발광 강도 증대 효과가 있어 퀀텀닷 이외에도 다양한 발광 소재에 적용될 수 있을 것으로 기대한다”라며 "이 기술을 활용하면 값비싼 발광 소재를 적게 사용하고도 우수한 발광 특성을 구현할 수 있어 차세대 디스플레이 원가 경쟁력 향상에 기여할 수 있다”라고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 추진하는 미래소재디스커버리사업(단장 최성율)의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 블록공중합 고분자 및 퀀텀닷으로 이뤄진 나노 복합소재 그림2. 블록공중합 고분자 및 퀀텀닷으로 이뤄진 나노 복합소재 개념도
2019.09.30
조회수 11693
김범준 교수, 빛에 반응해 모양과 색 변하는 스마트 마이크로 입자 개발
〈 김범준 교수, 이준혁 박사, 구강희 박사 〉 우리 대학 생명화학공학과 김범준 교수 연구팀이 빛에 의해 모양과 색을 바꿀 수 있는 스마트 마이크로 입자 제작기술을 개발했다. 아주 작은 입자의 모양이나 색을 원하는 대로 가공(fabrication)할 수 있게 되면 군용장비의 위장막(artificial camouflage), 병든 세포만 표적하는 약물전달캡슐, 투명도 및 색이 변하는 스마트 윈도우나 외부 인테리어 등에 활용할 수 있다. 마이크로 입자의 모양과 색 변화 연구는 주로 약물전달이나 암세포 진단과 같은 생물학적 응용을 위해 산도(pH), 온도, 특정 생체분자 같은 물리화학적 자극과 관련해 주로 이뤄졌다. 하지만 이런 자극들은 의도하는 국소부위에만 전달하기 어렵고 자극 스위치를 명확하게 켜고 끄기 어려운 것이 단점이었다. 반면 빛은 원하는 시간 동안 특정부위에만 쬐어줄 수 있고 파장과 세기를 정밀하게 조절, 선택적·순차적으로 입자 모양을 변형시킬 수 있어 해상도 높은 자극으로 주목받는다. 하지만 기존 빛에 감응하는 스마트 입자는 제작방법이 복잡하고, 편광방향으로의 길이 연장만 가능한 등 정밀한 모양변화가 어려워 활용에 한계가 있었다. 연구팀은 빛에 의해 분자구조가 변해 친수성 정도나 광학적 특성을 조절할 수 있는 계면활성제*를 개발하고 이들의 자가조립방식을 기반으로 빛에 반응해 모양과 색깔이 변하는 수 마이크로미터 크기의 스마트 입자를 대량으로 제작하는 데 성공했다. 빛을 쬐어준 시간과 파장에 따라 구형에서 타원체, 튤립, 렌즈형태 등으로 변화시킬 수 있는 한편 입자의 색도 조절할 수 있다. 또한 100μm 이하의 국소 부위에만 빛을 조사함으로써 원하는 위치에서 원하는 모양을 정교하게 유도할 수 있다. 특히 반응하는 빛의 파장이 서로 다른 계면활성제를 활용하면 입자 모양의 변화를 여러 단계로 조절하거나 원래의 모양으로 되돌리는 변화가 가능하다. 이러한 스마트 입자로 만들어진 박막이나 용액은 그 성질을 정밀하게 조절할 수 있어 정보를 담거나 신호를 넣을 수 있는 스마트 소재로도 활용할 수 있다. 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 미래소재디스커버리사업, 글로벌프론티어사업 및 중견연구자지원사업의 지원으로 수행된 이번 연구의 결과는 화학 분야 국제학술지 잭스(JACS, Journal of the American Chemical Society)에 9월 4일 게재되는 한편 표지 논문으로 선정됐다. 김범준 교수는 “빛을 이용해 모양과 색이 조절되는 스마트 입자 제작 플랫폼을 개발한 것으로 빛을 신호로 국소부위 입자의 성질을 정밀하게 조절할 수 있어 스마트 디스플레이, 센서, 도료, 약물전달 등에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.”고 설명했다. □ 그림 설명 그림1. 김범준 교수 연구성과 개념도
2019.09.09
조회수 13922
김지한 교수, 컴퓨터 설계 기반 다공성 복합재료 합성
〈 김지한 교수 연구팀 〉 우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수와 UNIST 화학과 문회리 교수 공동연구팀이 컴퓨터 설계를 기반으로 한 이론적 디자인을 통해 새로운 다공성 복합재료를 합성하는 데 성공했다. 이러한 복합물질은 각각의 특성을 동시에 가지면서 융합된 새로운 성질을 나타낼 수 있어 촉매, 기체 저장 및 분리, 센서, 약물 전달 등 다양한 분야에 응용할 수 있을 것으로 기대된다. 권오민 박사과정과 UNIST 김진영 박사가 공동 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature communications)’ 8월 9일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Computer-aided discovery of connected metal-organic frameworks) 이번 연구에 사용한 금속 유기 구조체(Metal-Organic Framework, MOF)는 다양한 금속 이온 집합체와 유기 리간드로 구성된 화합물의 일종으로 나노 수준의 기공을 갖는 결정성 물질이다. 금속 유기 구조체는 각 구성요소의 다양성 덕분에 지난 20년간 8만여 개 이상의 구조들이 실험으로 합성됐다. 금속 유기 구조체는 표면적이 매우 넓고 기공의 물리-화학적 특성을 세밀하게 조절할 수 있어 기존의 제올라이트를 대체할 수 있는 차세대 다공성 물질이기도 하다. 최근 금속 유기 구조체를 다른 소재와 혼합해 기능을 다양화하거나, 한가지 물질의 단점을 다른 물질의 장점으로 보완함으로써 성능을 최적화하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 합성된 금속 유기 구조체 복합재료들은 두 물질의 경계면에서 서로 어떻게 결합하는지에 대한 정확한 정보가 없고 그 형태가 무질서해 어떻게 만들어지는지에 대한 이해가 부족했다. 8만여 개의 금속 유기 구조체 중 표면에서 서로 결합할 수 있는 조합을 일일이 눈으로 찾아내는 것은 매우 시간이 오래 걸리기 때문에, 화학자의 직관만으로 새로운 이종 금속 유기 구조체 간 단결정 복합재료를 합성하기 위해서는 수많은 시행착오를 겪어야 했다. 따라서 8만여 개 이상의 금속 유기 구조체를 사용해 복합물질을 형성할 수 있는 경우의 수가 상당히 많음에도 불구하고 지금까지 합성된 복합재료의 수는 극히 일부로 제한됐다. 문제해결을 위해 공동연구팀은 미시적인 분자구조 정보를 활용해 먼저 합성 가능성이 큰 구조들을 선별한 뒤, 이를 실험적으로 합성함으로써 실제 새로운 복합물질을 개발하고 합성하는 시간을 획기적으로 단축했다. 김지한 교수가 이끈 시뮬레이션팀은 직접 개발한 컴퓨터 알고리즘을 활용해 기존에 발표된 8만여 개의 데이터로부터 특정 구조체의 결정면과 상호 연결될 수 있는 결정면을 가진 다양한 금속 유기 구조체 쌍들을 얻는 데 성공했다. 또한, 양자역학 시뮬레이션을 통해 두 금속 유기 구조체가 연결된 경계면이 가질 수 있는 안정적인 구조를 예측해냈다. 문회리 교수의 연구팀은 시뮬레이션 결과를 바탕으로 6종류의 새로운 금속 유기 구조체 복합재료를 성공적으로 합성함으로써 시뮬레이션으로 예측된 내용이 실험적으로 합성될 수 있음을 증명했다. 또한, 금속 유기 구조체 결정면 위에 다른 구조체가 하나의 구조로 자라나는 원리를 규명했고, 두 물질의 기공이 서로 연결돼 내부까지 분자가 자유롭게 이동할 수 있음을 확인했다. 이번 연구에서 성공한 서로 다른 두 금속 유기 구조체 간 경계면을 분자 수준에서 깨끗하게 하나의 구조로 연결하는 다공성 복합재료는 지금껏 없던 새로운 개념의 물질이다. 문회리 교수는 "실험과 컴퓨터 시뮬레이션의 협력 연구를 통해 그간 합성이 어려웠던 다기능 다공성 복합재료를 설계하고 합성할 수 있음을 보여줬다. 기존 신약개발에서 활용되던 연구 방식이 거대시스템인 다공성 재료에까지 확대된 성공적 사례이다”라고 말했다. 김지한 교수는“세계 최초로 나노 다공성 복합물질을 이론적으로 디자인해 합성까지 성공한 첫 사례라는 사실에 의미가 있다”라며 “새로운 복합재료 개발을 위해 필요한 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있고, 적용 분야를 MOF-나노입자, MOF-제올라이트, MOF-고분자 복합재료로 쉽게 확장할 수 있다”라고 말했다. 이 연구 결과는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 합성에 성공한 MOF 구조
2019.08.26
조회수 15367
스티브 박 교수, 균일한 성능 갖는 인공피부 제작기술 개발
〈 스티브박 교수, 오진원 석사 〉 우리 대학 신소재공학과 스티브박 교수, 기계공학과 김정 교수, 한국전자통신연구원(ETRI) 심주용 박사 공동 연구팀이 균일한 성능과 이력현상이 낮은 인공 피부 제작 기술을 개발했다. 연구팀이 개발한 기술은 향후 인공 피부, 헬스케어 장비 등 다양한 분야에서 적용 가능할 것으로 기대된다. 오진원 석사가 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제학술지 ‘스몰(Small)’ 8월 16일 자 표지논문에 게재됐다. (논문명 : Highly Uniform and Low Hysteresis Piezoresistive Pressure Sensors based on Chemical Grafting of Polypyrrole on Elastomer Template with Uniform Pore Size) 최근 인공 피부 제작을 위한 촉각 센서 연구가 활발히 진행되고 있다. 촉각 센서 관련 연구는 센서의 민감도, 자극 측정 범위, 반응 속도 등 센서의 성능 개선에 집중돼 있다. 그러나 센서의 상용화를 막는 가장 큰 걸림돌은 센서 간 낮은 균일성과 이력현상이다. 이 문제를 해결하기 위한 연구가 계속되고 있다. 이력현상이란 촉각 센서에 압력이 가해질 때와 제거될 때 센서의 전기적 신호의 변화 양상이 차이를 나타내는 현상을 말한다. 즉, 센서에 같은 압력이 가해져도 다른 전기적 신호를 보일 수 있음을 뜻한다. 따라서 이력현상이 커지면 촉각 센서의 압력 측정 정확성이 떨어지게 된다. 센서 간 높은 균일성은 촉각 센서의 상용화에 필수적이다. 같은 조건으로 제작된 센서의 압력에 대한 민감도가 서로 다르면 센서의 측정 신뢰도가 떨어지게 되고 낮은 재현성으로 인해 상용화가 불가능하다. 연구팀은 낮은 이력현상과 센서 간 높은 균일성을 확보하기 위해 미세유체공정과 화학증착 기법을 활용했다. 연구팀은 미세유체공정을 통해 균일한 크기의 기공을 갖는 고분자 스펀지를 제작했다. 스펀지 기공의 크기는 1.43 %의 변동계수 값을 보였다. 연구팀은 전산 시뮬레이션을 통해 스펀지의 기공의 크기의 변동계수 값이 클수록 센서 간 균일성이 낮아짐을 확인했다. 연구팀은 제작한 고분자 스펀지에 화학증착 기법을 통해 전도성 고분자를 코팅했다. 화학증착 기법은 증착 시간을 통해 증착되는 고분자의 양을 조절할 수 있어 균일한 코팅이 가능하다. 그 결과 제작된 센서는 센서 간 성능의 변동계수 값이 2.43 %로 높은 균일성을 보였다. 또한, 고분자 스펀지와 전도성 고분자가 강한 공유 결합을 형성해 2 % 수준의 낮은 이력현상을 보임을 확인했다. 스티브 박 교수는 “이 기술은 실질적으로 센서의 상용화에 필요한 센서의 균일성을 높이며 이력현상은 감소시킬 수 있는 기술로, 센서의 상용화에 핵심기술로 활용할 수 있을 것으로 기대한다”라고 말했다. 이번 연구는 KKI 국제공동연구와 글로벌특이점연구의 지원을 통해 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. small 표지 그림2. 균일한 크기의 기공을 가지는 고분자 스펀지 SEM 이미지 (우) 같은 조건으로 제작 된 10개의 센서의 압력에 대한 저항 변화
2019.08.20
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최원호 교수, 플라즈마에 의한 수산기(OH radical) 생성원리 규명
〈 박주영 박사, 최원호 교수, 박상후 박사 〉 우리 대학 원자력및양자공학과 최원호 교수 연구팀이 대기압 플라즈마에서 수산기(OH radical)가 생성되는 원리를 규명하는 데 성공했다. 박상후 박사, 박주영 박사과정 학생이 공동 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘케미컬 엔지니어링 저널(Chemical Engineering Journal)’ 7월 8일 자 온라인판에 게재됐다 (논문명: Origin of Hydroxyl Radicals in a Weakly Ionized Plasma-Facing Liquid). 플라즈마란 강한 전기적 힘으로 인해 기체 분자가 이온과 전자로 나누어지는 상태를 말한다. 특히 대기압 플라즈마는 대기 중에 여러 형태로 플라즈마 효과 및 2차 생성물을 방출하는 장점이 있어 살균, 정화, 탈취 등 에너지 및 환경 분야부터 생의학 분야까지 다양한 연구 및 산업 분야에 활용되고 있다. 다양한 분야에서 시도되는 플라즈마는 물과 밀접한 관련이 있다. 물을 플라즈마로 처리한 방전수를 만들어 농업용수 및 살균수로 사용하기도 하고, 생의학 분야에서도 70%가 수분으로 구성된 인체에 활용하기 위해 플라즈마와 물의 반응에 대해 끊임없이 연구가 진행된다. 그중 수산기는 대표적인 활성 산소종으로, 물과 플라즈마의 반응에서 가장 중요한 역할을 하는 물질이다. 수산기는 산화력이 매우 커 여러 목적으로 활용이 시도되고 있으며, 박테리아 살균의 경우 기존의 살균법인 과산화수소나 오존을 사용할 때보다 수십에서 수백 배 효율이 높은 것으로 2018년 최원호 교수 연구팀에서 밝힌 바 있다. 수산기는 살균뿐 아니라, 수질 정화, 폐수 처리, 세척 등 환경 분야 및 멸균, 소독, 암세포 제거 등 의료 기술에서도 매우 높은 잠재력을 가지고 있다. 그러나 수산기는 대량으로 생성하기가 어렵고 생존 기간이 짧아 플라즈마 기술을 적극적으로 활용하는 데 한계가 있다. 연구팀은 문제 해결을 위해 플라즈마 내에서 기존에 알려진 수산기의 생성 방식 외에 산화질소의 광분해에 의한 생성원리를 규명했다. 더불어 광분해를 촉진시켜 수산기의 생성량을 높이면서 동시에 제어하는 방법을 개발했다. 광분해 방법이란 플라즈마로 생성된 산화질소가 존재하는 물과 플라즈마에 자외선을 추가로 노출해 산화질소가 수산기로 분해되는 과정을 말한다. 연구팀이 개발한 광분해방법은 수산기의 생성 위치를 국한하지 않고, 자외선 노출 위치에 따라 제어할 수 있어 생존 기간이 짧다는 단점을 극복할 수 있다. 최원호 교수는 “이번 연구를 통해 플라즈마 기술에 대한 과학적 이해를 넓히면서 효율적인 플라즈마 기술의 제어 방법을 제시함으로써 농업, 식품, 바이오 의학 등 다양한 분야에 플라즈마 기술이 적극적으로 접목될 수 있는 기반을 마련할 것이다”라고 말했다. 이번 연구는 국가핵융합연구소의 미래선도 플라즈마-농식품 융합기술 개발 사업의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 플라즈마 처리수(PTW)에서 pH와 과산화수소, 아질산염 비율에 따른 수산기 반응 경로 그림2. 대기압 플라즈마 사진 및 수산기 생성경로
2019.08.16
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정재웅 교수, 스마트폰으로 뇌 신경회로 무선 제어 기술 개발
〈 김충연, 변상혁 박사과정, 정재웅 교수〉 우리 대학 전기및전자공학부 정재웅 교수와 미국 워싱턴대(University of Washington) 마이클 브루카스(Michael Bruchas) 교수 공동 연구팀이 스마트폰 앱 조작을 통해 약물과 빛을 뇌 특정 부위에 전달함으로써 신경회로를 정교하게 조절할 수 있는 뇌 이식용 무선 기기를 개발했다. 이번 기술 개발을 통해 장기간의 동물 실험이 필요한 신약 개발뿐 아니라 치매, 파킨슨병 등 뇌 질환 치료에도 적용할 수 있을 것으로 기대된다. 라자 콰지(Raza Qazi, 1저자), 김충연, 변상혁 연구원이 개발하고 워싱턴대 신경과학 연구원들이 공동으로 참여한 이번 연구는 의공학 분야 국제 학술지 ‘네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)’ 8월 6일 자에 게재됐다. (논문명 : Wireless optofluidic brain probes for chronic neuropharmacology and photostimulation). 광유전학과 신경약물학은 주변 신경회로에 영향을 주지 않고 목표로 하는 뉴런이나 신경회로만을 빛 또는 약물, 혹은 그 둘의 조합을 이용해 정교하게 제어할 수 있다. 기존의 전기자극을 활용한 방법에 비해 훨씬 더 높은 시공간적 해상도를 가져 최근 뇌 연구 및 뇌 질병 치료 목적으로 주목받고 있다. 하지만 현재 뇌 연구에 일반적으로 쓰는 기기는 상대적으로 크기가 커 뇌 조직 손상, 정교한 선택적 신경회로 제어 불가, 하나의 다기능성 프로브(probe) 형태로 구현이 어렵다. 또한, 기존 기기는 실리카(silica)와 금속 등 고강성 재료로 제작돼 부드러운 뇌 조직과의 기계 특성적 간극이 있다. 이러한 특성으로 인해 염증반응을 악화시켜 장기간 이식용으로 적합하지 않다. 무엇보다 일반적으로 연구실에서 쓰이고 있는 광섬유, 약물주입관 등은 뇌 이식 후 외부기기에 선이 연결된 형태로 사용해야 해 자유로운 행동을 크게 제약하게 된다. 연구팀은 중합체(polymer) 미세유체관과 마이크로 LED를 결합해 머리카락 두께의 유연한 탐침을 만들고, 이를 소형 블루투스 기반 제어 회로와 교체 가능한 약물 카트리지와 결합했다. 이를 통해 스마트폰 앱을 통해 무선으로 마이크로 LED와 약물 전달을 제어할 수 있는 무게 2g의 뇌 이식용 기기를 구현했다. 특히 약물 카트리지는 레고의 원리를 모사해 탐침 부분과 쉽게 조립 및 분리할 수 있도록 제작해, 필요할 때마다 새로운 약물 카트리지를 결합함으로써 원하는 약물을 장기간에 걸쳐 뇌의 특정 부위에 반복 전달할 수 있도록 만들었다. 연구팀은 이 기기를 쥐의 뇌 보상회로에 이식한 후 도파민 활성 약물과 억제 약물이 든 카트리지를 기기와 결합했다. 그 후 간단한 스마트폰 앱 제어와 도파민 활성 약물을 이용해 원하는 타이밍에 자유롭게 움직이는 쥐의 행동을 증가, 억제하는 데 성공했다. 또한, 연구팀은 쥐의 뇌에서 장소 선호도를 유도할 수 있는 부위에 빛에 반응하는 단백질을 주입해 신경세포가 빛에 반응하도록 처리했다. 그 후 쥐가 특정 장소로 이동했을 때 마이크로 LED를 켜 빛 자극을 통해 쥐가 그 장소에 계속 머물고 싶게 만들었다. 반대로 약물 전달을 통해 뇌 신경회로를 제어함으로써 쥐의 특정 장소 선호도를 없애는 데도 성공했다. 정 교수는 “빛과 약물을 이용한 신경회로 제어는 기존의 전기자극 방법보다 훨씬 더 정교해 부작용 없는 뇌 제어가 가능하다”라며 “개발된 기기는 간단한 스마트폰 조작으로 뇌의 특정 회로를 빛과 약물을 이용해 반복적, 장기적으로 무선 제어가 가능해 뇌 기능을 밝혀내기 위한 연구나 향후 뇌 질환의 치료에도 유용하게 적용할 수 있을 것이다”라고 말했다. 연구팀은 이 기술을 인체에 적용하기 위해 두개골 내에 완전히 이식할 수 있고 반영구적 사용이 가능한 형태로 디자인을 발전시키는 확장 연구를 계획하고 있다. 이번 연구는 한국연구재단 신진연구자지원사업(완전 이식 가능한 무선 유연성 광유체 뉴럴 임플랜트 개발 및 뇌 연구를 위한 광유전학/광약물학에의 적용) 및 기초연구실 지원사업(유전자 및 신경회로 조절 기반 중독 행동 제어 기초연구실)의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 디바이스가 이식된 쥐의 사진 그림2. 스마트폰앱을 이용한 마이크로 LED 컨트롤 그림3. 개발된 뇌 이식용 무선 디바이스
2019.08.08
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김유천 교수, 암세포 사멸 유도하는 새 방식의 항암제 개발
〈 김유천 교수, 이대용 박사 〉 우리 대학 생명화학공학과 김유천 교수 공동 연구팀이 세포의 이온 항상성을 교란하는 새로운 원리로 암세포 자가사멸을 유도하는 항암제를 개발했다. 연구팀이 개발한 이온 교란 펩타이드는 세포의 활성산소 농도를 급격하게 높이고 소포체에 강력한 스트레스를 부여해 최종적으로 자가사멸을 유도할 수 있다. 또한, 물에 대한 용해성이 좋아 향후 임상에 적용 가능할 것으로 기대된다. 생명화학공학과 이대용 박사와 한양대학교 생명공학과 이수환 박사과정이 공동 1 저자로 참여하고, 한양대학교 생명공학과 윤채옥 교수가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’ 7월 17일 자 표지논문(Back cover)으로 게재됐다. (논문명 : A helical polypeptide-based potassium ionophore induces endoplasmic reticulum stress-mediated apoptosis by perturbing ion homeostasis) 세포 안팎의 이온 기울기는 세포 성장 및 대사과정에 중요한 역할을 해, 세포 이온 항상성을 교란하게 되면 세포의 중요한 기능이 억제돼 자가사멸(Apoptosis)을 촉진할 수 있다. 기존의 이온 항상성 교란 물질은 물에 대한 용해도가 낮아 동물 실험에 적용하기 매우 어렵고 이온 항상성 교란을 통한 자가사멸 원리가 구체적으로 밝혀지지 않아 실제 적용에 한계가 있다. 연구팀은 수용성을 지니고 칼륨 이온을 운반할 수 있는 알파나선 펩타이드 기반 항암물질을 개발했다. 펩타이드 끝에 양이온성을 지니며 물에 잘 녹는 친수성이 강한 그룹과 칼륨 이온 운반이 가능한 그룹을 결합해 이온 수송 능력과 친수성을 동시에 지니게 했다. 이 항암 펩타이드는 세포 내의 칼륨 농도를 낮추는 동시에 세포 내 칼슘 농도를 증가시킨다. 증가한 세포 내 칼슘 농도는 세포 내의 활성산소 농도를 크게 높여, 소포체 스트레스를 일으키며 최종적으로 자가사멸을 유도한다. 연구팀은 종양을 이식한 실험용 동물 모델에 새로운 항암물질을 투여해 높은 항암 효과와 소포체 스트레스를 통한 자가사멸 신호를 확인해 암 성장을 저해할 수 있음을 증명했다. 연구를 주도한 이대용 박사는“이온 교란 펩타이드는 세포 내의 활성산소 농도를 크게 높여 세포 자가사멸을 유도하기 때문에 기존의 항암 치료보다 더 효과적일 것으로 기대한다”라고 말했다. 김유천 교수는 “새로운 기작으로 암세포를 사멸하는 항암 펩타이드는 기존 항암요법의 한계점을 대체할 수 있는 새로운 방법으로 사용될 것이라 기대한다”라고 말했다. 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업을 통해 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. Advanced Science 표지 그림2. 동물 실험을 통한 소포체 스트레스를 통한 자가사멸 신호 규명
2019.08.01
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박오옥 교수, 포도당 기반의 그래핀 양자점 합성 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 박오옥 교수 연구팀이 포도당을 기반으로 한 그래핀 양자점의 합성 기술을 개발해, 이를 이용해 안정적인 청색 빛을 내는 그래핀 양자점 발광소자를 제작하는 데 성공했다. 연구팀은 위 그래핀 양자점을 발광체로 응용해 디스플레이를 제작했고, 현 디스플레이 분야의 난제인 청색 발광을 구현하면서 안정적인 전압 범위에서 발광하는 것을 확인했다. 이석환 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’ 7월 5일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Synthesis of Single-Crystalline Hexagonal Graphene Quantum Dots from Solution Chemistry) 그래핀은 우수한 열, 전기 전도도와 투명도를 가져 차세대 전자재료로 주목받고 있지만, 단층 및 다층 그래핀은 도체의 특성을 가져 반도체로 적용하기 어려운 단점이 있다. 그러나 그래핀을 작은 나노 크기로 줄이게 되면 반도체의 특성인 밴드갭을 가져 발광특성을 보이게 돼 활용할 수 있게 된다. 이를 그래핀 양자점이라 한다. 기존 단결정 그래핀은 구리-니켈 기반 금속 박막 위에 화학 기상 증착법(CVD)을 이용하거나 흑연을 물리·화학적 방법으로 벗겨내는 기술로 만들었다. 물리·화학적 방법으로 제작한 그래핀은 결함이 매우 많아 순수한 단결정의 특성을 가지지 못하는 단점이 있었다. 연구팀이 개발한 그래핀 양자점은 기존과는 매우 다른 우수한 합성 과정을 보였다. 포도당 수용액에 아민과 초산을 일정 비율로 혼합해 반응 중간체를 형성하고 이를 안정적인 용액으로 구현했다. 이후 형성된 중간체의 자가조립을 유도해 단결정의 그래핀 양자점을 용액상으로 합성하는 데 성공했다. 연구팀은 이 과정에서 기존의 복잡한 분리 정제법을 개선한 저온 침전 분리법을 개발했다. 연구팀의 이번 합성 기술은 단일상(single phase) 반응을 통해 균일한 핵 성장(homogeneous nucleation)반응을 최초로 유도했다는 의의가 있다. 박 교수 연구팀은 이번 연구를 통해서 수 나노미터에서 100 나노미터 수준의 단결정 크기를 원하는 대로 조절 가능한 용액상 합성 기술을 개발했다. 박오옥 교수는 “최초로 개발된 단결정 그래핀 양자점 용액 합성법은 그래핀의 다양한 분야 접목에 크게 기여할 것이다”라며 “이를 잘 응용하면 유연 디스플레이 또는 베리스터와 같은 반도체 성질을 갖는 그래핀의 역할이 제시될 것이다”라고 말했다. 이번 연구는 고려대학교 화공생명공학과 임상혁 교수 연구팀과 공동으로 진행됐으며, 한국과학연구재단의 나노원천 과제, 한국전자통신연구원의 나노물질 기술 연구 과제, KAIST EEWS 과제, 대한민국 정부 BK21+ 사업의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 용액 화학으로 합성된 잘 정렬된 다양한 크기의 단결정 그래핀 양자점
2019.07.30
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이상엽 특훈교수, 김현욱 교수, 인공지능 이용한 효소기능 예측 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수와 김현욱 교수의 초세대 협업연구실 공동연구팀이 딥러닝(deep learning) 기술을 이용해 효소의 기능을 신속하고 정확하게 예측할 수 있는 컴퓨터 방법론 DeepEC를 개발했다. 공동연구팀의 류재용 박사가 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제학술지 ‘미국 국립과학원 회보(PNAS)’ 6월 20일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Deep learning enables high-quality and high-throughput prediction of enzyme commission numbers) 효소는 세포 내의 생화학반응들을 촉진하는 단백질 촉매로 이들의 기능을 정확히 이해하는 것은 세포의 대사(metabolism) 과정을 이해하는 데에 매우 중요하다. 특히 효소들은 다양한 질병 발생 원리 및 산업 생명공학과 밀접한 연관이 있어 방대한 게놈 정보에서 효소들의 기능을 빠르고 정확하게 예측하는 기술은 응용기술 측면에서도 중요하다. 효소의 기능을 표기하는 시스템 중 대표적인 것이 EC 번호(enzyme commission number)이다. EC 번호는 ‘EC 3.4.11.4’처럼 효소가 매개하는 생화학반응들의 종류에 따라 총 4개의 숫자로 구성돼 있다. 중요한 것은 특정 효소에 주어진 EC 번호를 통해서 해당 효소가 어떠한 종류의 생화학반응을 매개하는지 알 수 있다는 것이다. 따라서 게놈으로부터 얻을 수 있는 효소 단백질 서열의 EC 번호를 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 기술은 효소 및 대사 관련 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 한다. 작년까지 여러 해에 걸쳐 EC 번호를 예측해주는 컴퓨터 방법론들이 최소 10개 이상 개발됐다. 그러나 이들 모두 예측 속도, 예측 정확성 및 예측 가능 범위 측면에서 발전 필요성이 있었다. 특히 현대 생명과학 및 생명공학에서 이뤄지는 연구의 속도와 규모를 고려했을 때 이러한 방법론의 성능은 충분하지 않았다. 공동연구팀은 1,388,606개의 단백질 서열과 이들에게 신뢰성 있게 부여된 EC 번호를 담고 있는 바이오 빅데이터에 딥러닝 기술을 적용해 EC 번호를 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 DeepEC를 개발했다. DeepEC는 주어진 단백질 서열의 EC 번호를 예측하기 위해서 3개의 합성곱 신경망(Convolutional neural network)을 주요 예측기술로 사용하며, 합성곱 신경망으로 EC 번호를 예측하지 못했을 경우 서열정렬(sequence alignment)을 통해서 EC 번호를 예측한다. 연구팀은 더 나아가 단백질 서열의 도메인(domain)과 기질 결합 부위 잔기(binding site residue)에 변이를 인위적으로 주었을 때, DeepEC가 가장 민감하게 해당 변이의 영향을 감지하는 것을 확인했다. 김현욱 교수는 “DeepEC의 성능을 평가하기 위해서 이전에 발표된 5개의 대표적인 EC 번호 예측 방법론과 비교해보니 DeepEC가 가장 빠르고 정확하게 주어진 단백질의 EC 번호를 예측하는 것으로 나타났다”라며 “효소 기능 연구에 크게 이바지할 것으로 기대한다”라고 말했다. 이상엽 특훈교수는 “이번에 개발한 DeepEC를 통해서 지속해서 재생되는 게놈 및 메타 게놈에 존재하는 방대한 효소 단백질 서열의 기능을 보다 효율적이고 정확하게 알아내는 것이 가능해졌다”라고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 기후변화대응기술개발사업의 바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 원천기술개발 과제 및 바이오·의료기술 개발 Korea Bio Grand Challenge 사업의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 인공지능 기반의 DeepEC를 이용한 효소 기능 EC 번호 예측
2019.07.03
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