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조광현 교수, 대장암 항암제 내성 극복할 병용 치료타겟 발굴
〈 조광현 교수 연구팀 〉 우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 대장암의 항암제 내성을 극복할 수 있는 새로운 병용치료 타겟을 발굴하는 데 성공했다. 연구팀은 암세포의 복잡한 생체데이터를 분자 네트워크 관점에서 분석하는 시스템생물학 접근법의 중요성을 제시했다. 이 방법을 통해 암세포가 가지는 약제 내성의 원리를 시스템 차원에서 파악하고, 새로운 약물 타겟을 체계적으로 발굴할 수 있을 것으로 기대된다. 박상민 박사과정, 황채영 박사 등이 참여한 이번 연구결과는 국제학술지 ‘유럽생화학회저널(FEBS Journal)’의 4월호 표지논문으로 게재됐다. (논문명 : Systems analysis identifies potential target genes to overcome cetuximab resistance in colorectal cancer cells) 암은 흔하게 발생하는 대표적인 난치병으로 특히 대장암은 전 세계적으로 환자 수가 100만 명을 넘어섰고, 국내의 경우 서구화된 식습관과 비만 등으로 인해 발병률 증가 속도가 10년간 가장 높게 나타났다. 최근 급격한 고령화에 따라 대장암 환자의 발생률 및 사망률이 가파르게 증가할 것으로 예상되고 있다. 최근 암세포의 특정 분자만을 표적으로 하는 표적항암제가 개발돼 부작용을 크게 줄이고 효과를 높일 수 있지만, 여전히 약물에 반응하는 환자가 매우 제한적이며 그나마 반응을 보이더라도 표적 항암치료 후 약물에 대한 내성이 생겨 암이 재발하는 문제를 안고 있다. 또한, 환자별로 항암제에 대한 반응이 매우 달라 환자의 암 조직 내 유전자 변이의 특징에 따라 적합한 치료를 선택하는 정밀의학의 필요성이 커지고 있다. 대장암 역시 약물의 효과를 예측할 수 있는 유전자 바이오마커의 여부에 따라 적합한 표적항암제를 처방하는 시도가 이뤄지고 있다. FDA 승인을 받은 대표적인 대장암 치료제인 세툭시맙(cetuximab)의 경우 약물 반응성을 예측하는 바이오마커로 KRAS 유전자 돌연변이의 유무가 활용되고 있는데 이 유전자 돌연변이가 없는 환자에게 처방을 권고하고 있다. 그러나 KRAS 돌연변이가 없는 환자도 세툭시맙 반응률은 절반 정도에 불과하고 기존 항암 화학요법 단독시행과 비교해도 평균 5개월의 수명을 연장하는 데 그치고 있다. 오히려 KRAS 돌연변이가 있는 환자에게서 반응성이 있는 경우가 보고되고 있다. 따라서 KRAS 돌연변이 유무 이외의 새 바이오마커가 요구되고 있으며 KRAS 돌연변이가 존재해도 내성을 극복할 수 있는 병용치료 타겟의 발굴이 필요하다. 조 교수 연구팀은 유전체 데이터 분석, 수학 모델링, 컴퓨터 시뮬레이션 분석과 암 세포주 실험을 융합한 시스템생물학 연구를 통해 세툭시맙 반응성에 대한 바이오마커로 다섯 개의 새로운 유전자(DUSP4, ETV5, GNB5, NT5E, PHLDA1)를 찾아냈다. 그리고 대장암세포에서 각 유전자를 실험적으로 억제한 결과 KRAS 정상 세포에서 발생하는 세툭시맙 내성을 모두 극복할 수 있었다. 특히 GNB5를 억제하면 KRAS 돌연변이가 있는 세포주에서도 세툭시맙 처리에 따른 약물내성을 극복할 수 있음을 밝혔다. 따라서 GNB5의 억제를 통해 대장암 환자의 KRAS 돌연변이 유무와 관계없이 세툭시맙에 대한 내성을 극복할 수 있어 GNB5가 효과적인 병용치료 분자 타겟이 될 수 있음을 증명했다. 연구팀이 제시한 유전자를 바이오마커로 활용하면 세툭시맙에 잘 반응할 수 있는 민감 환자군을 미리 선별해 치료할 수 있는 정밀의학의 실현을 앞당길 수 있다. 또한, 발굴된 유전자들을 표적화하는 신약개발을 통해 내성을 가지는 환자군에 대해서도 새로운 치료전략을 제시할 수 있다. 특히 세툭시맙 치료 대상에서 제외됐던 KRAS 돌연변이가 있는 환자군에 대해서도 GNB5의 억제를 통해 치료 효과를 가져올 수 있을 것으로 기대된다. 조 교수는 “지금껏 GNB5 유전자 조절을 대장암의 조합치료에 활용한 예는 없었다”라며 “시스템생물학으로 암세포가 가지는 약제 내성의 원리를 밝히고, 내성 환자군에 대한 바이오마커 동정 및 내성 극복을 위한 병행치료 타겟 발굴을 통해 정밀의학을 실현할 수 있는 새로운 가능성을 제시했다”라고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 바이오의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 유럽생화학회저널 4월 표지
2019.05.07
조회수 21482
공승현 교수, 30미터 정확도의 스마트폰 위치측정 기술 개발
〈 공승현 교수 연구팀 〉 우리 대학 조천식녹색교통대학원 공승현 교수 연구팀이 LTE 신호만을 이용해 실제 환경에서 평균 30미터 이내의 정확도를 갖는 스마트폰 위치 측정 기술을 개발했다. 김태선 연구원 및 조상재, 김보성, 정승환 석사과정이 참여한 이번 연구를 통해 연구팀은 KT와 협력해 기술 상용화를 추진하고 있다. 최근 전 세계적으로 도심 내에서의 신뢰도 높은 위치 기반 서비스를 제공하기 위한 다양한 기술 개발이 이뤄지고 있다. 그러나 우리나라처럼 기지국과 중계기가 혼재하는 이동통신 환경에서 새로운 장치를 추가하지 않고 이동통신 신호만을 이용하는 제한적인 기술로 넓은 도시 지역에서 높은 정확도와 완성도를 갖는 기술은 아직 보고되지 않고 있다. 일반적으로 GPS 등의 위성항법 시스템은 도심이나 아파트 단지 등 고층 건물이 밀집한 곳에서 극심한 신호의 난반사로 인해 위치 측정 오차가 발생하고 이로 인해 수백 미터 이상의 큰 오차가 발생하기도 한다. 이러한 문제로 최근에는 도심이나 실내에서 와이파이 신호의 RF 핑거프린트를 이용해 스마트폰의 위치를 파악하는 기술이 많이 사용된다. 그러나 이 기술은 여러 대의 와이파이 공유기 신호가 수신되는 특정 공간에서만 높은 신뢰도를 가지고, 공유기가 구축되지 않은 곳에서는 측정할 수 없거나 정확도가 현저하게 떨어진다는 한계가 있다. 연구팀은 스마트폰에서 얻을 수 있는 LTE 기지국 신호에 대한 다양한 측정치를 일정 위치마다 수집해 이를 LTE 핑거프린트(Fingerprint) 데이터베이스로 저장했다. 이후 임의의 사용자 스마트폰에서 측정한 LTE 신호 측정치를 서버로 전달하면 그 측정치를 LTE 핑거프린트 데이터베이스와 비교해 스마트폰의 위치를 파악하는 방식으로, 이는 RF 핑거프린트를 고도화한 기술이다. 연구팀이 개발한 기술의 특징은 LTE 신호를 측정해 얻은 다양한 데이터로부터 각 데이터의 특성에 따라 효과적으로 데이터베이스를 구성하고, 변화가 많은 이동통신 신호 환경에 강인한 최적의 패턴 매칭 기법을 활용하고 있다는 점이다. 연구팀은 개발한 LTE 핑거프린트 기술을 KAIST 교내, 주변 아파트 및 상업 단지를 포함 대전지역과 광화문 일대부터 인사동에 이르는 서울 도심에서 시연해 평균 30미터의 오차를 갖는 성능을 확인했다. 공승현 교수는 “현재 개발된 기술보다 더 높은 정확도를 갖는 LTE 핑거프린트 기술을 개발하는 것도 가능하며 5G에서는 LTE보다 2배 높은 평균 15미터 내외의 측위 정확도를 얻을 수 있다”라며 “머신러닝 기술을 이용해 기지국이나 중계기의 이설과 추가 등으로 LTE 신호 환경이 바뀌었을 때 이를 자동 탐지하고 LTE 핑거프린트 데이터베이스를 신속히 갱신하는 기술을 추가 연구할 계획이다”라고 밝혔다. 현재는 개발된 기술을 이동통신 시스템에 적용하기 위한 단계별 방안을 계획하면서 상용화를 추진 중이다. □ 그림 설명 그림1. 기지국 LTE 핑거프린트의 실례
2019.04.16
조회수 11411
조광현 교수, 뇌의 제어구조 규명
〈 조광현 교수 연구팀 〉 우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 뇌 영역 간 복잡한 연결 네트워크에 내재된 뇌의 제어구조를 규명했다. 이번 연구를 통해 뇌의 동작 원리에 대한 이해를 높이고, 뇌의 제어구조 분석을 통해 뇌 질환 연구 및 치료에 응용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 4차 산업혁명의 핵심기술로 주목받는 IT와 BT의 융합연구인 시스템생물학을 통해 규명했다는 의의가 있다. 이병욱 박사, 강의룡, 장홍준 박사과정이 참여한 이번 연구는 셀(Cell) 출판사가 펴내는 융합과학 국제학술지 ‘아이사이언스(iScience)’ 3월 29일 자에 게재됐다. 뇌의 다양한 인지기능은 뇌 영역들 사이의 복잡한 연결을 통한 영역 간 상호작용으로 이뤄진다. 최근 뇌의 연결성에 대한 정보가 뇌의 동작 원리를 파악하는 핵심이라는 의견이 대두되면서 세계적으로 뇌 연결성을 파악하기 위한 커넥톰(Connectome) 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 이를 통해 뇌 영역 사이의 구체적 연결성이 파악되고 있지만 복잡한 연결성에 내재된 뇌의 동작 원리에 대한 이해는 아직 매우 부족한 상황이다. 특히 뇌의 강건하면서 효율적 정보처리 능력의 기반이 되는 뇌의 숨겨진 제어구조는 파악된 내용이 없다. 조 교수 연구팀은 뇌의 제어구조 분석을 위해 ‘미국국립보건원(NIH) 휴먼 커넥톰 프로젝트(Human Connectome Project)’에서 제공하는 정상인의 뇌 영상 이미지 데이터를 활용해 뇌 영영 간 네트워크를 구축했다. 이후 연구팀은 그래프 이론의 최소지배집합(minimum dominating set) 개념을 활용해 뇌 영역 간 복잡한 연결 네트워크의 제어구조를 분석했다. 최소지배집합이란 네트워크의 각 노드(뇌의 각 영역)가 링크(뇌의 서로 다른 영역간의 연결)로 연결된 이웃 노드에 직접적 영향을 줘 기능을 제어할 수 있다고 가정할 때, 네트워크를 구성하는 모든 노드를 제어하는 데 필요한 최소한의 노드 집합을 말한다. 기존 여러 연구를 통해 다양한 생체 네트워크 및 통신망, 전력망 등의 복잡계 네트워크를 제어하는 데 있어서 최소지배집합이 핵심적인 역할을 한다는 것이 보고된 바 있다. 연구팀은 최소지배집합을 기반으로 ‘제어영역의 분포(distribution of control)’와 ‘제어영역의 중첩(overlap in control area)’이라는 두 가지 지표를 정의한 뒤 이를 기준으로 총 네 종류의 제어구조를 정의했다. 이후 연구팀은 브레인 네트워크를 비롯해 도로망, 통신망, 소셜 네트워크 등 실존하는 다양한 복잡계 네트워크가 어떤 제어구조를 갖는지 분석했다. 분석 결과 뇌는 다른 대부분 네트워크와는 달리 제어영역이 분산된 동시에 서로 중첩된 특이한 구조로 이뤄짐을 밝혀냈다. 뇌의 이러한 제어구조는 외부 섭동에 의한 네트워크의 높은 강건성을 유지하면서 동시에 여러 인지기능을 효율적으로 수행하기 위한 영역들의 상호 활성화를 다양하게 하기 위한 것임을 밝혔다. IT와 BT가 융합된 시스템생물학 접근을 통한 브레인 네트워크의 구조분석은 인공지능의 발전에도 기여할 것으로 보인다. 브레인 네트워크의 진화적 설계원리에 대한 이해를 높인다면 컴퓨터 과학자들이 이를 이용해 새로운 인공지능 기술을 개발할 수 있다. 조 교수는 “지금껏 뇌의 제어구조가 밝혀진 바가 없었다”라며 “복잡한 연결성에 숨겨진 브레인 네트워크의 진화적 설계원리를 시스템생물학 연구를 통해 찾아냄으로써 뇌의 동작 원리를 파악할 수 있는 새로운 가능성을 제시했다”라고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 바이오의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 뇌의 제어구조 규명 그림2. 뇌 영역 간 네트워크 구축
2019.04.10
조회수 20614
석현정, 최경아 교수 청백색 조명이 아침잠 깨워주는 효과 입증
〈 왼쪽부터 정현정 교수, 석현정 교수, 김태수 박사과정, 최경아 연구교수 〉 출근과 등교. 이 두 단어는 대부분의 직장인과 학생에게 유쾌하지 않다. 회식, 인터넷 강의, 스마트폰, 육아 등으로 인해 부족해진 아침잠은 쉽사리 사라지지 않는다. 하지만 우리가 매일 접하는 빛을 통해 오전의 나른함을 깨우고 생체리듬을 유지할 수 있다는 연구 결과가 발표됐다. 우리 대학 산업디자인학과 석현정 교수, 최경아 연구교수가 높은 색의 온도를 갖는 청백색(blue-enriched white)의 푸른 빛이 아침잠을 깨우는 데 효과적임을 밝혀냈다. 이 연구는 인간 중심의 조명이 나아가야 할 방향을 제시한 것으로, 인공적인 조명 시스템을 변화하는 데 긍정적인 영향을 끼칠 것으로 기대된다. 특히 이번 연구는 산업디자인학과 소속 교수와 연구원이 교신저자 및 1 저자로 참여해 순수과학 분야 저널에 논문을 게재했다. 이는 세계적으로도 찾기 힘든 사례로 디자인학과 자연과학의 우수 융합 연구의 표본이 될 것으로 예상된다. 최경아 연구교수가 1 저자, 나노과학기술대학원 정현정 교수가 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’ 1월 23일 자에 게재됐다. (논문명 : Awakening effects of blue-enriched morning light exposure on university students’ physiological and subjective responses) 2017년도 노벨 생리의학상은 태양의 주기에 따라 아침, 저녁으로 몸의 변화가 규칙적으로 일어나는 서카디안(circadian) 리듬, 즉 생체리듬을 조절하는 유전자를 규명한 미국의 과학자 제프리 홀 메인대(University Of Maine) 교수, 마이클 로스바시 브랜다이스대(Brandeis University) 교수, 마이클 영 록펠러대(Rockefeller University) 교수에게 돌아갔다. 이처럼 수면과 각성 등 인간의 생체리듬 관련 연구는 끊임없이 이뤄지고 있다. 빛이 생리적 작용에 관여한다는 사실은 2000년대 초반 인간의 망막에서 제3의 광수용세포가 발견된 이후 꾸준히 연구되고 있다. 제3의 광수용세포는 기존의 간상세포나 원추세포와는 달리 비 시각적인 것에 반응하고 뇌에 전달되는 경로도 다르다. 특히 이 세포는 빛의 파란색 영역에 가장 민감해 이를 통해 각성 등 여러 생리적 현상이 발생할 뿐 아니라 뇌파, 멜라토닌 분비, 심전도 등에도 영향을 미친다는 사실이 밝혀졌다. 그러나 관련 기존 연구는 푸른 빛의 강한 레이저를 직접 조사하는 한정적인 조건에서 실험이 이뤄지기 때문에 결과를 일상에 접목하기가 어려웠다. 또한 기존 연구 대부분은 푸른 빛을 저녁이나 늦은 오후에 접하면 멜라토닌 분비가 억제돼 숙면을 방해한다는 사실을 규명하는 데에만 주력했다. 연구팀은 푸른 빛이 저녁에는 숙면에 방해될 수 있지만, 때와 장소에 따라서는 이로운 빛으로 활용할 수 있음을 증명하기 위해 노력했다. 오전에 쬐는 청백색의 빛은 인체를 잠에서 깨워 생체리듬을 조절하는 데 긍정적인 영향을 미친다는 사실을 밝혀냈다. 연구팀은 우리 대학 학생 15명을 대상으로 실험을 진행했고 호르몬과 타액 변화 등의 생리적 지표와 설문조사를 통한 주관적 지표를 동시에 관찰했다. 이 결과 빛의 색 변화에 따라 감성 등을 나타낸 주관적 지표와 멜라토닌 분비에 변화가 일어남을 확인했다. 최경아 연구교수는 박사과정 시절 학습 환경의 조명이 학생들의 학습 활동에 미치는 영향을 밝힌 바 있다. (논문명: Dynamic lighting system for the learning environment: performance of elementary students). 이번 연구를 통해 조명의 빛깔이 사람에게 미치는 영향을 하루 주기와 접목해 더욱 심화된 결과를 얻은 것이다. 석현정 교수는 “처음에는 단순히 조명을 다양하게 바꿔가며 구성원들을 편하게 쉬게 해주려는 의도에서 시작해, 호텔이나 레스토랑, 모닥불 등의 조명에서는 편안해지고 흰색 조명에서는 긴장감이 발생하는 이유를 명쾌하게 밝히고자 했다”라며 “과학적 근거와 고도화를 통해 신뢰성이 있는 데이터를 수집했고 많은 사람이 혜택을 볼 수 있는 결과를 얻었다고 생각한다”라고 말했다. 최경아 연구교수는 “이와 같은 조명 시스템의 진화가 실내 건축물뿐 아니라 자동차 내부와 지하주차장 세탁기, 냉장고 등 각종 전자기기에도 적용될 수 있다”고 밝혔다. 또한 스마트 조명 시스템을 달력, 출장 앱과 연동한다면 자동 학습을 통해 인간의 생체리듬과 권장 수면시간 및 기상 시간에 맞춰 조명의 색과 세기를 조절할 수도 있을 것으로 전망했다. 석현정 교수는 “학문마다 중요시하는 관점이 달라 디자인학자로서 자연과학의 기준을 통과하기가 쉽지 않았다. 꼼꼼히 설계하고 유의미한 데이터를 축적하는 데 큰 노력을 기울여 좋은 결과가 나온 것 같다”라며 “인간 중심의 조명이 우리 일상생활에 성공적으로 적용될 기회는 무궁무진하다”라고 말했다. 최경아 연구교수는 “빛을 단순히 공간을 밝히는 용도를 넘어 사용자의 경험을 한층 더 풍요롭게 하는 중요한 도구로 인식하는 데서 시작된 연구이다”라며 “학문 간 경계를 허물고 우리 연구를 읽어주는 독자의 스펙트럼이 확대된다는 데 의의가 있다고 생각한다”라고 말했다. 이번 연구는 한국연구재단의 이공분야 기초연구사업의 지원으로 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 낮과 밤의 멜라토닌 분비량의 변화 그래프
2019.02.28
조회수 17427
조광현 교수, 뇌파 생성, 변조 담당하는 신경회로 원리 규명
〈 조광현 교수 연구팀 〉 우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 뇌파의 생성 및 변조를 담당하는 핵심 신경회로를 규명하는 데 성공했다. 이를 통해 뇌의 동작원리를 밝힐 뿐 아니라 향후 여러 뇌질환 환자에게서 발생하는 비정상적 뇌파활동을 신경세포 네트워크 수준에서 규명하는 데 활용 가능할 것으로 기대된다. 이번 연구는 4차 산업혁명의 핵심기술로 주목받는 IT와 BT의 융합연구인 시스템생물학 연구로 규명했다는 의미를 갖는다. 이병욱 박사과정, 신동관 박사, 스티븐 그로스 박사가 함께 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘셀 리포트(Cell Reports)’ 11월 6일자 온라인 판에 게재됐다. 뇌의 다양한 기능은 신경세포(뉴런) 사이의 복잡한 상호작용을 통해 이뤄진다. 특히 뉴런들의 동시다발적인 발화에 의해 형성되는 뇌파는 뇌의 활동 상태를 측정하는 가장 중요한 지표이며, 특정 기능을 수행하기 위해 영역 간 선택적 통신의 매개체 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 또한 뇌파의 비정상적인 생성 및 변조 현상은 다양한 뇌질환과 밀접한 관계를 갖는 것으로 밝혀지고 있다. 이에 따라 전 세계 신경생물학 연구자들은 뇌파의 생성 및 변조 원리를 파악하기 위해 노력해 왔다. 그러나 뇌파의 생성 및 변조는 수많은 뉴런 사이의 복잡한 상호작용을 통해 발생하는 예측할 수 없는 창발적 특성(emergent property)을 갖기 때문에 기존의 신경 생물학 실험을 통해 그 원리를 규명하기에는 한계가 있었다. 조 교수 연구팀은 시스템생물학 기반의 연구방법을 통해 뇌파의 생성 및 변조 원리를 분석했다. 연구팀은 여러 뇌 영역 중 특히 감각 피질(sensory cortex)에 주목했다. 감각 피질은 외부 감각 정보를 처리하고 통합, 조절하는 핵심 영역으로 여러 주파수 대역의 뇌파와 변조를 관측할 수 있다. 연구팀은 최근 커넥토믹스 (connectomics) 연구를 통해 밝혀진 쥐의 감각피질 내 뉴런의 종류 및 뉴런 간 연결성 정보를 이용해 감각피질을 구성하는 뉴런들과 이들을 연결하는 시냅스를 수학 모델을 통해 표현하고 이로부터 신경회로를 구축해 뇌파의 생성 및 변조 과정을 분석했다. 연구팀은 대규모 컴퓨터 시뮬레이션 분석을 통해 흥분성 뉴런과 억제성 뉴런으로 구성된 양성피드백과 음성피드백의 중첩된 구조(interlinked positive and negative feedback)가 뇌파의 생성 및 주파수 변조 현상의 핵심회로임을 최초로 규명했다. 특히 연구팀은 기존의 전기생리학 실험을 통해 측정된 뉴런 간 시냅스의 특정 연결강도가 신경회로의 뇌파 생성 및 변조 기능을 극대화시킬 수 있는 최적의 조합임을 밝혀냈다. 이번에 개발한 수학모형을 활용하면 전통적 생물학 실험을 통해 파악이 어려웠던 뉴런들 간의 다양한 상호작용을 이해하고 신경회로의 복잡한 설계원리를 파악할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 여러 뇌질환 환자의 뇌에서 관측되는 비정상적인 뇌파 활동을 신경네트워크 차원에서 분석하고 규명할 수 있을 것으로 예상된다. 시스템생물학 접근을 통한 신경회로의 구조 및 기능 분석은 인공지능의 발전에도 기여할 것으로 기대된다. 두뇌 신경회로의 작동원리에 대한 이해를 높인다면 컴퓨터 과학자들이 이를 이용해 새로운 인공지능 기술을 개발할 수 있다. 자폐증이나 집중력 조절장애 등과 관련된 신경회로 규명, 두뇌 치료 기술 개발 등의 원천 의료기술 개발에도 혁신으로 이어질 수 있다. 조 교수는 “지금껏 뇌파의 생성 및 변조를 담당하는 핵심 신경회로가 밝혀진 바가 없었다”며 “이번 연구에서는 최근 커넥토믹스 (connectomcis) 연구를 통해 점차 밝혀지고 있는 뉴런간의 복잡한 연결성에 숨겨진 설계원리를 시스템생물학 연구를 통해 찾아냄으로써 뇌의 동작원리를 파악할 수 있는 새로운 가능성을 제시했다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 바이오의료기술개발사업, 그리고 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 뉴런 간 연결 강도에 내제된 기능적 설계원리 파악 그림2. 뇌파의 생성 및 변조를 담당하는 핵심 신경회로
2018.11.14
조회수 18542
이건재 교수, 유창동 교수, 유연 압전 화자인식 음성센서 개발
〈 이 건 재 교수 〉 우리 대학 신소재공학과 이건재 교수와 전기및전자공학부 유창동 교수 공동 연구팀이 인공지능 기반의 화자(話者) 인식용 유연 압전 음성센서를 개발했다. 이번 연구를 통해 개인별 음성 서비스를 스마트 홈 가전이나 인공지능 비서, 생체 인증 분야 등 차세대 기술에 활용 가능할 것으로 기대된다. 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘나노 에너지(Nano Energy)’ 9월호에 ‘민감도’와 ‘화자인식’ 논문 두 편으로 동시 게재됐고 현재 관련 기술은 실용화 단계에 있다. (민감도 논문 : Basilar Membrane-Inspired Self-Powered Acoustic Sensor Enabled by Highly Sensitive Multi Tunable Frequency Band, 화자인식 논문 : Machine Learning-based Self-powered Acoustic Sensor for Speaker Recognition) 음성 센서는 인간과 기계 사이의 자유로운 소통을 가능하게 만드는 가장 직관적인 수단으로 4차 산업혁명의 핵심 기술로 주목받고 있다. 음성센서 시장은 2021년 대략 160억 달러 규모로 커질 것으로 예상된다. 그러나 현재 산업계에서는 음성 신호 수신 시 정전용량을 측정하는 콘덴서 형식을 사용하기 때문에 민감도가 낮고 인식 거리가 짧아 화자 인식률에 한계가 있다. 이번 연구에서 이 교수 연구팀은 인간의 달팽이관을 모사해 주파수에 따라 다른 영역이 진동하는 사다리꼴의 얇은 막을 제작했다. 음성신호에 따른 공진형 진동을 유연 압전 물질을 통해 감지하는 자가발전 고민감 음성 센서를 개발했다. 연구팀의 음성 센서는 기존 기술 대비 2배 이상 높은 민감도를 가져 미세한 음성 신호를 원거리에서도 감지할 수 있다. 또한 다채널로 신호를 받아들여 하나의 언어에 대해 복수 개의 데이터를 얻을 수 있다. 이 기술을 기반으로 누가 이야기하는지 찾아내는 화자인식 시스템에 적용해 97.5%의 화자인식 성공률을 무향실에서 달성했고 기존 기술 대비 오류를 75% 이상 줄였다. 화자인식 서비스는 음성 분야에 세상을 바꿀 next big thing으로 기대를 받고 있다. 기존 기술은 소프트웨어 업그레이드를 통한 접근으로 인식률에 한계가 있었지만 연구팀의 기술은 하드웨어 센서를 개발함으로써 능력을 크게 향상시켰다. 추후 첨단 소프트웨어를 접목한다면 다양한 환경에서도 화자 및 음성 인식률을 높일 수 있을 것으로 예상된다. 이건재 교수는 “이번에 개발한 머신 러닝 기반 고민감 유연 압전 음성센서는 화자를 정확하게 구별할 수 있기 때문에 개인별 음성 서비스를 스마트 가전이나 인공지능 비서에 접목할 수 있을 것이며 생체 인증 및 핀테크와 같은 보안 분야에서도 큰 역할을 할 수 있을 것이다”고 말했다. 이번 연구는 스마트 IT 융합시스템 연구단의 지원을 받아 수행됐다. <관련 영상> https://www.youtube.com/watch?v=QGEVJxCFVpc&feature=youtu.be □ 그림 설명 그림1. 인간의 달팽이관을 모사한 유연 압전 음성 센서 구조 그림2. 인공지능을 통한 화자 인식 개략도
2018.10.04
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이상엽 교수, 미생물 발효한 친환경 기술로 햄(haem) 생산 기술 개발
〈 이 상 엽 특훈교수 〉 우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 대장균을 발효시켜 바이오매스로부터 헴(haem)을 생산하고 세포 밖으로 분비할 수 있는 기술을 개발했다. 이는 대사공학 전략을 통해 헴의 생산량을 대폭 높이고 생산된 헴을 효과적으로 세포 바깥에 분비하는 데 성공한 친환경적, 효율적 원천기술로 생산한 헴을 이용해 각종 산업의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 자오신루이, 최경록 연구원이 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 카탈리시스(Nature Catalysis)’ 8월 28일자 온라인 판에 게재됐다. 헴은 생명 유지에 필수적인 철분으로 혈액에서 산소를 운반하는 헤모글로빈이나 세포 호흡에 필수적인 사이토크롬을 비롯한 여러 중요한 단백질 기능에 핵심적 역할을 한다. 특히 인체 흡수율이 높기 때문에 고급 철분제나 약물로 이용된다. 무분별한 가축의 사육이 여러 사회 이슈를 불러일으키는 상황에서 최근 헴이 고기 맛을 내는 핵심 요소로 밝혀지며 콩고기에 미생물이나 식물에서 추출한 헴을 넣어 맛과 영양, 환경 등을 고려한 콩고기 조리법이 주목받기도 했다. 그러나 기존의 헴 생산 방식은 유기 용매를 이용한 동물의 혈액과 일부 식물 조직으로부터의 추출에 의존하고 있기 때문에 비효율적일 뿐 아니라 친환경적이지 않다는 한계가 있다. 대장균을 이용한 헴 생산 기술이 개발된 바 있지만 생산량이 수 밀리그램(mg)에 그치고 생산된 헴이 세포 내에 축적되기 때문에 헴 추출 등의 문제를 해결하지 못했다. 따라서 고농도로 헴을 생산하면서도 세포 바깥으로 헴을 분비해 정제를 용이하게 하는 친환경 생산 시스템 개발이 필요했다. 연구팀은 바이오매스를 이용한 고효율 헴 생산 미생물을 제작하기 위해 대장균 고유의 헴 생합성 회로를 구성했다. 또한 기존에 사용되지 않았던 C5 대사회로를 사용해 헴 생산의 전구체인 5-아미노레불린산을 생합성했다. 이를 통해 원가가 비싸고 세포 독성을 일으키는 물질인 글리신을 사용하지 않고도 헴 생산량을 대폭 높였다. 이 과정에서 연구팀은 헴 생산량이 향상됨에 따라 생산된 헴이 상당 비율로 세포 바깥으로 분비되는 것을 발견했다. 연구팀은 구성한 대장균의 헴 분비량을 더욱 높이기 위해 사이토크롬 생합성에 관여한다고 알려진 단백질인 헴 엑스포터를 과발현함으로써 헴 생산량과 세포외 분비량 모두가 향상된 헴 분비생산 균주를 개발했다. 이를 통해 헴 엑스포터와 헴의 세포외 분비 사이의 연관성을 밝혔다. 이번 연구를 통해 개발된 기술을 활용하면 환경, 위생, 윤리적 문제없이 재생 가능한 자원을 통해 헴 생산을 할 수 있다. 향후 의료 및 식품 산업 등 헴을 이용하는 다양한 분야에 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 이 특훈교수는 “건강 보조제, 의약품, 식품 첨가물 등 다양한 활용이 가능한 헴을 미생물발효를 통해 고효율로 생산했다”며 “생산된 헴의 3분의 2 가량을 세포 바깥으로 분비하는 시스템을 개발함으로써 산업적 활용을 위한 헴의 생산 및 정제를 용이하게 했다는 의의를 갖는다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 기후변화대응기술개발사업의 ‘바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 원천기술개발 과제’ 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 대장균을 이용한 헴 생산 및 세포외 분비 전체 개념도
2018.09.06
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이상엽 특훈교수, 대장균 이용한 나노재료 생물학적 합성법 개발
〈 최 유 진 박사과정, 이 상 엽 특훈교수 〉 우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 대장균을 이용해 다양한 나노재료를 생물학적으로 합성할 수 있는 기술을 개발했다. 이번 연구를 통해 기존의 물리, 화학적 방법으로 합성되지 않는 새로운 나노재료도 생물학적으로 합성할 수 있는 가능성을 제시했다. 중앙대학교 박태정 교수 팀과 공동으로 진행하고 우리 대학 최유진 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘미국 국립과학원 회보(PNAS)’ 5월 22일자 온라인 판에 게재됐다. 기존의 생물학적 나노재료는 주로 고온, 고압의 조건에서 합성되고 유독한 유기용매와 값비싼 촉매를 사용하기 때문에 환경오염과 높은 에너지 소모의 문제가 있었다. 대안으로 친환경적이고 경제적인 미생물을 활용한 생물 공학적 나노재료 합성법에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나 현재까지 보고된 합성기술은 나노재료의 종류가 다양하지 않고 결정질과 비결정질 나노재료의 합성 원리가 규명되지 않아 다양한 결정질의 나노재료를 만드는 데 어려움이 있다. 이 교수 연구팀은 유전자 재조합 대장균을 이용해 주기율표 기반의 35개 원소로 이뤄진 60가지의 다양한 나노재료를 친환경적으로 생물학적 합성하는 기술을 개발했다. 다양한 금속 이온과 결합할 수 있는 단백질인 메탈로싸이오닌(metallothionein)과 펩타이드인 파이로킬레틴(phytochelatin)을 합성하는 파이오킬레틴 합성효소(phytochelatin synthase)를 대장균 내에서 동시에 발현해 다양한 나노재료를 합성하는 데 성공했다. 연구팀은 각 원소별 푸베 다이어그램(pourbaix diagram)을 분석해 생물학적 나노재료의 합성 과정에서 열역학적 안정성을 갖는 화학종의 상태를 파악했다. 이를 기반으로 생물학적으로 합성 가능한 물질을 예측 및 생산하는 데 성공했다. 또한 용액의 pH를 조절해 기존 생물학적 합성 조건에서 합성이 불가능하거나 비결정질 나노재료로 합성되는 물질을 합성이 가능하게 만들었다. 연구팀의 이번 연구는 화학적 방법으로 합성하기 어렵거나 아직 보고되지 않은 다양한 나노소재의 종류를 확장시켰다는 의의를 갖는다. 이상엽 특훈교수는 “기존의 물리, 화학적인 공정을 통한 나노재료 합성이 아닌 박테리아를 대사공학적으로 개량한 뒤 생물 공학적 배양을 통해 원하는 나노입자를 쉽고 효율적으로 합성 가능한 기술이다”고 말했다. 또한 “생물공학적 방법으로 합성된 60개의 나노재료들은 나노입자, 나노막대, 나노 판상형 등의 모양을 가지며 향후 에너지, 의료, 환경 분야 등 다양한 산업적 응용이 가능하다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 기후변화대응사업의 ‘바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 연구과제’의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 재조합 대장균을 이용한 다양한 나노재료들의 생물학적 합성 기술의 전체 모식도 및 이미지
2018.05.23
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이상엽, 김현욱 교수, 약물 상호작용 예측기술 DeepDDI 개발
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수와 김현욱 교수 공동 연구팀이 약물-약물 및 약물-음식 간 상호작용을 정확하게 예측하기 위해 딥 러닝(deep learning)을 이용해 약물 상호작용 예측 방법론인 딥디디아이 (DeepDDI)를 개발했다. 김현욱 교수, 류재용 연구원이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 ‘미국 국립과학원 회보(PNAS)’ 4월 16일자 온라인판에 게재됐다. 기존의 약물 상호작용 예측 방법론은 약물-약물 간의 상호작용 가능성만을 예측할 뿐, 두 약물 간의 구체적인 약리작용에 대한 정보는 제공하지 못했다. 이러한 이유로 맞춤형 약물 처방, 식이요법 등 응용 연구에서 체계적인 근거를 제시하거나 가설을 세우는 데에 한계가 있었다. 연구팀은 딥 러닝(deep learning) 기술을 적용해 19만 2천 284개의 약물-약물 상호작용을 아우르는 86가지의 약물 상호작용을 92.4%의 정확도로 예측하는 시스템 딥디디아이 (DeepDDI)를 개발했다. 딥디디아이는 두 약물 A, B 간의 상호작용에 대한 예측 결과를 다음과 같이 사람이 읽을 수 있는 영문 문장으로 출력한다 : “The metabolism of Drug B can be decreased when combined with Drug A (약물 A를 약물 B와 함께 복용 시 약물 B의 약물 대사가 감소 될 수 있다)” 연구팀은 딥디디아이를 이용해 두 약물 복용 시 일어날 수 있는 유해반응의 원인, 보고된 인체 부작용을 최소화시킬 수 있는 대체 약물, 특정 약물의 약효를 떨어뜨릴 수 있는 음식 및 음식 성분, 지금껏 알려지지 않은 음식 성분의 활성 등을 예측했다. 이번 연구성과로 약물-약물 및 약물-음식 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 시스템을 활용하는 것이 가능해졌으며 이는 신약개발, 복합적 약의 처방, 투약시의 음식조절 등을 포함해 헬스케어, 정밀의료 산업 및 제약 산업에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 이상엽 특훈교수는 “이번 연구결과는 4차 산업혁명 시대의 정밀의료를 선도할 수 있는 기반 기술을 개발한 것이다”며, “복합 투여되는 약물들의 부작용을 낮추고 환자 맞춤형 약물 처방과 식이요법 제안을 통한 효과적인 약물치료 전략을 수립할 수 있다. 특히 고령화 사회에서 건강한 삶을 유지하는데 필요한 약-음식 궁합에 대한 제안을 해 줄 수 있는 시스템으로 발전해 나갈 것이다”고 말했다. 이 연구성과는 과학기술정보통신부의 바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 연구사업, KAIST의 4차 산업혁명 인공지능 플래그십 이니셔티브 연구사업의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 딥디디아이 (DeepDDI)의 모식도 및 예측된다양한 약물-음식성분의 상호작용들의 시각화
2018.04.18
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유회준 교수, 딥러닝용 AI 반도체 개발
우리대학 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 스타트업 '유엑스 팩토리'와 함께 가변 인공신경망 기술을 적용해 딥러닝을 효율적으로 처리하는 AI 반도체를 개발했다. 딥러닝이란 컴퓨터가 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있도록 인공신경망을 기반으로 구축한 '기계 학습' 기술이다. 유 교수 연구팀이 개발한 새로운 칩은 반도체 안에서 인공신경망의 무게 정밀도를 조절함으로써 에너지 효율과 정확도를 조절한다. 1비트부터 16비트까지 소프트웨어로 간편하게 조절하면서 상황에 맞춰 최적화된 동작을 얻어낸다. 하나의 칩이지만 '콘볼루션 신경망'(CNN)과 '재귀 신경망'(RNN)을 동시에 처리할 수 있다. CNN은 이미지를 분류나 탐지하는 데 쓰이며, RNN은 주로 시간의 흐름에 따라 변화하는 영상과 음성 등 데이터 학습에 적합하다. 또 통합 신경망 프로세서(UNPU)를 통해 인식 대상에 따라 에너지효율과 정확도를 다르게 설정하는 것도 가능하다. 모바일에서 AI 기술을 구현하려면 고속 연산을 '저전력'으로 처리해야 한다. 그렇지 않으면 한꺼번에 많은 정보를 처리하면서 발생하는 발열로 인해 배터리 폭발 등의 사고가 일어날 수 있기 때문이다. 연구팀에 따르면 이번 칩은 세계 최고 수준 모바일용 AI 칩 대비 CNN과 RNN 연산 성능이 각각 1.15배, 13.8배이 달한다. 에너지효율도 40% 높은 것으로 나타났다. 스마트폰 카메라를 통해 사람의 얼굴 표정을 인식해 행복, 슬픔, 놀람, 공포, 무표정 등 7가지의 감정을 자동으로 인식하는 감정인식 시스템도 개발됐다. 이 시스템은 감정 상태를 스마트폰 상에 실시간으로 표시한다. 유 교수 연구팀의 이번 연구는 지난 13일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다. 유회준 교수는 "기술 상용화에는 1년 정도 더 걸릴 전망"이라며 " 모바일에서 AI를 구현하기 위해 저전력으로 가속하는 반도체를 개발했으며, 향후 물체인식, 감정인식, 동작인식, 자동 번역 등 다양하게 응용될 것으로 기대된다"고 설명했다.
2018.02.26
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강정구 교수, 수십 초 내 충전가능한 물 기반 저장소자 개발
우리 대학 EEWS대학원 강정구 교수 연구팀이 수십 초 내 급속충전이 가능한 물 기반의 융합에너지 저장소자를 개발했다. 이 기술은 그래핀 기반의 고분자 음극 및 나노 금속 산화물 양극 개발을 통한 높은 에너지 밀도를 가지며 급속 충전이 가능한 융합 에너지 저장소자로 향후 휴대용 전자기기에 적용 가능할 것으로 기대된다. 옥일우 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 에너지재료분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 에너지 머티리얼즈(Advanced Energy Materials)’ 1월 15일자에 게재됐다. 기존의 물 기반 에너지 저장장치는 낮은 구동전압과 음극재료의 부족으로 에너지 밀도가 낮고 급속 충전에 한계가 있었다. 에너지 저장장치는 두 전극에 의해 에너지 저장 용량이 정해지며 양극, 음극의 균형이 이뤄져야 고안정성을 갖는다. 일반적으로 두 전극은 전기적 특성에 차이를 보이고 이온 저장 과정이 다르기 때문에 불균형에 의한 낮은 용량 및 안정성을 보이곤 한다. 연구팀은 전극의 표면에서 빠른 속도로 에너지 교환을 이루게 하고 양극 사이의 에너지 손실을 최소화시킴으로써 고성능 에너지 저장장치를 구현하는 데 성공했다. 연구팀이 개발한 음극소재는 전도성 고분자 물질로 배터리, 슈퍼커패시터 전극 재료로 활용 가능하다. 그래핀 표면과 층 사이에서 그물 모양의 최적화된 외형으로 기존 음극소재에 비해 높은 에너지 저장용량을 갖는다. 양극소재는 나노크기 이하의 금속 산화물이 그래핀 표면에 분산된 외형을 이루고 원자와 이온이 일대일로 저장되는 형식이다. 두 전극을 기반으로 한 연구팀의 에너지 저장 소자는 고용량과 함께 높은 에너지 및 출력 밀도를 보이며 음극과 양극의 물리적 균형을 통해 매우 안정적인 충, 방전 결과를 보였다. 연구팀이 개발한 물 기반 융합에너지 저장소자는 기존의 물 기반 배터리에 비해 100배 이상으로 높은 최대 출력 밀도를 보이며 급속 충전이 가능하다. 또한 10만 번 이상의 높은 충, 방전 전류에서도 용량이 100퍼센트 유지되는 고 안정성을 보였다. 연구팀의 에너지 저장 소자는 USB 충전기나 소형태양전지 등의 저전력 충전 시스템을 통해서도 2~30초 내에 충전이 가능하다. 강 교수는 “친환경적인 이 기술은 제작이 쉽고 활용성이 뛰어나다. 특히 기존 기술 이상의 고용량, 고안정성은 물 기반 에너지 저장장치의 상용화에 기여할 것이다”며 “저전력 충전 시스템을 통해 급속 충전이 가능하기 때문에 휴대 가능한 전자 기기에 적용할 수 있을 것이다”고 말했다. 강원대학교 정형모 교수와 공동으로 진행한 이번 연구는 과학기술정보통신부 글로벌프론티어사업의 하이브리드인터페이스기반미래소재연구단(단장 김광호)의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 실험을 통해 구동된 저장소자 사진 그림2. 물 기반 융합 에너지 저장소자 모식도 그림3. 고분자 사슬 음극 및 금속 산화물 양극 표면 이미지
2018.02.20
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이건재 교수, 유연 수직형 마이크로 LED 개발
〈 이 건 재 교수 〉 우리 대학 신소재공학과 이건재 교수팀과 생명과학과 김대수 교수팀이 유연한 수직형 마이크로 LED 기술을 개발했으며, 이를 동물의 뇌에 삽입하여 빛으로 행동을 제어하는 데 성공하였다고 밝혔다. 마이크로 LED는 기존 LED 칩 크기를 크게 축소시켜 적, 녹, 청색의 발광소재로 사용하는 기술로서, 저전력과 빠른 응답속도, 뛰어난 유연성을 가져 차세대 디스플레이로 각광받고 있다. 현재 산업계에서는 200마이크로미터(μm) 이상의 크기를 갖는 두꺼운 미니 LED 칩을 소형화해 개별 전사하는 방식을 채택하고 있어 대량 생산이 어렵고 생산단가가 높으며, 소요 시간이 오래 걸리는 등의 한계를 갖고 있다. 이번 연구에서 이 교수 연구팀은 수직 LED용 양산 장비를 자체적으로 설계하여 5마이크로미터의 두께, 80마이크로미터 이하의 크기를 갖는 2500여 개의 박막 LED를 이방성 도전 필름을 활용하여 한 번에 플라스틱 기판으로 전사함과 동시에 상호 연결된 유연한 수직형 마이크로 LED를 구현하였다. 이러한 수직형 마이크로 LED는 기존 수평형 마이크로 LED와 비교해 3배 이상 향상된 광 효율을 갖으며, 박막 LED의 발열로 인한 수명, 낮은 해상도 및 신뢰성 문제를 해결할 수 있다. 이 교수는 2009년부터 마이크로 LED 연구를 진행해 왔으며, 20여 개의 국내외 원천 특허를 등록하였을 뿐만 아니라, 지난 4년 간 교신저자로서 총 임팩트 팩터 600에 달하는 40여 편의 논문을 발표하였다. 한편, 뇌과학 분야에서는 빛을 이용한 인간 뇌의 신경회로를 밝히는 광유전학이 주목받고 있다. 이번에 개발한 기술은 뇌의 모든 신경세포를 자극하는 전기자극과 달리 흥분 및 억제 신경세포만을 선택적으로 자극할 수 있기 때문에 정밀한 뇌 분석, 고해상도의 뇌 지도 제작 및 신경세포 제어가 가능하다. 이번 연구에서는 30 밀리와트/제곱밀리미터(mW/mm2) 이상의 강한 빛을 내는 유연 마이크로 LED를 쥐의 뇌에 삽입하여 대뇌 표면으로부터 깊은 곳에 위치한 운동 신경세포를 활성화시켜 쥐의 행동을 제어하였을 뿐만 아니라, 발열이 적어 뇌조직의 손상 없는 생체 삽입형 유연 전자 시스템을 구현하였다. 이건재 교수는 “이번에 개발된 수직 마이크로 LED 및 전사 패키징 기술은 저전력을 필요로 하는 스마트워치, 모바일 디스플레이, 웨어러블 조명 등에 바로 활용될 수 있을 것이며, 인간이 아직 풀지 못한 뇌과학 및 광치료, 바이오센서 분야에서도 큰 기여를 할 수 있을 것이다”라고 이번 연구의 의의를 밝혔다. 이번 연구는 스마트 IT융합시스템 연구단의 지원을 받아 수행되었으며, 세계적 과학 학술지인 ‘나노 에너지(Nano Energy)’에 2월 1일자로 게재되었다. □ 관련 영상 □ 그림 설명 그림1. 이번 기술을 이용해 제작한 마이크로 LED 그림2. 유연한 수직형 마이크로 LED의 구조 그림3. 유연한 수직형 마이크로 LED를 활용한 광유전학적 쥐의 행동 제어 실험 개략도 그림4. 이방성 도전 필름을 활용한 전사 및 패키징 기술 개략도
2018.01.29
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