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빛으로 RNA 이동과 단백질 합성 조절한다
빛으로 세포 내 특정 RNA 이동과 단백질 합성을 조절할 수 있는 기술이 개발됐다. 생명과학과 허원도 교수 연구팀이 빛을 이용해 유전정보를 전달하는 전령RNA와 단백질을 생성하는 리보솜의 결합을 제어해 단백질 합성을 조절하는데 성공했다.
이번 연구성과는 네이처 셀 바이올로지(Nature Cell Biology, IF 17.728)에 2월 18일 오전 1시(한국시간)자 온라인 판에 실렸으며, Nature Reviews Genetics에 하이라이트 논문으로 소개됐다.
DNA의 유전정보는 RNA를 거쳐 단백질로 전달된다. 이때 중간에서 유전정보를 전달하는 RNA를 ‘전령RNA’라고 한다. 단백질 생성공장인 리보솜이 전령RNA의 유전정보를 읽어 단백질을 합성한다. 단백질 합성에 있어 전령RNA는 DNA 유전정보의 중간 전달자, 리보솜은 생성공장, 단백질은 완성품인 셈이다.
이전에는 화학물질을 처리해 전령RNA를 조절하는 방법으로 모든 전령RNA를 한꺼번에 조절하기 때문에 특정 종류의 전령RNA만을 세밀하게 조절하기 어려웠다. 이번 연구에서는 살아있는 세포에 청색광을 비춰줌으로써 세포 내 특정 전령RNA 이동 및 단백질 합성을 시공간 특이적으로 조절하는 mRNA-LARIAT 광유전학 기술을 개발했다.
연구팀은 이전 연구로 개발한 라리아트 올가미(LARIAT, Light-Activated Reversible Inhibition by Assembled Trap) 기술과 RNA 이미징 기술을 융합해 mRNA-LARIAT 기술을 개발했다. mRNA-LARIAT 광유전학 기술을 이용하면 빛의 유무에 따라 라리아트 올가미에 전령RNA를 가두거나 분리하고, 이를 실시간으로 관찰하는 것이 가능하다.
연구팀은 헬라 세포에 청색광을 비춰주면 라리아트 올가미에 전령RNA가 가둬지면서 리보솜과 격리되고 단백질 합성이 감소함을 관찰했다. 이어 청색광을 차단하면 라리아트 올가미로부터 전령RNA가 빠져나오면서 리보솜과 단백질 합성을 다시 시작함을 확인했다. 이는 mRNA-LARIAT 광유전학 기술로 빛의 유무에 따라 매우 빠르고 가역적으로 단백질 합성을 조절할 수 있음을 의미한다.
대부분 단백질은 전령RNA와 리보솜에 의해 합성된 후, 각 단백질이 작용하는 위치로 이동한다. 하지만 전령RNA가 라리아트 올가미에 가둬지면 전령RNA가 향후 단백질이 작용하는 위치까지 이동이 멈추고 단백질 합성이 차단된다. 전령RNA는 단백질보다 비교적 작은 분자로, 세포 내 이동이 더 효율적이고 빠르다. 이처럼 mRNA-LARIAT 광유전학 기술로 전령RNA 이동 및 단백질 합성을 빛으로 조절하면 살아있는 세포에서의 RNA의 위치 및 합성되는 신생 단백질의 기능을 효율적으로 연구할 수 있게 되었다.
연구팀은 베타액틴(β-actin) 단백질 합성에 관여하는 전령RNA에 mRNA-LARIAT 기술을 적용했다. 베타액틴 단백질 합성에 관여하는 전령RNA에 청색광을 비추니 세포 골격 구성 및 이동 기능이 제대로 이뤄지지 않음을 관찰했다. 또한 베타액틴 단백질 합성 효율이 최대 90%까지 감소됨을 확인했다.
허원도 교수는 “mRNA-LARIAT 광유전학 기술을 활용하면 암세포, 신경세포 등 다양한 세포 내 전령RNA 이동 및 단백질 합성을 빛으로 조절할 수 있다”라며 “앞으로 암세포 전이, 신경질환 등 전령 RNA 관련 질병 연구에 응용 가능할 것이다”라고 말했다.
2020.02.21
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초고속, 초정밀 펄스비행시간(TOF) 센서 개발
우리 대학 기계공학과 김정원 교수 연구팀이 펄스 레이저와 전광 샘플링 기법을 이용해 거리 측정에 활용할 수 있는 초고속, 초정밀의 펄스비행시간(time-of-flight, TOF) 센서 기술을 개발했다. 이 새로운 펄스비행시간 센서 기술을 이용하면 수소 원자 2개의 크기보다도 작은 180 피코미터(55억분의 1미터) 정도의 위치 차이도 200분의 1초 만에 정확하게 측정할 수 있다. 기존 고성능 거리 측정 기술의 성능을 뛰어넘는 새로운 원천 기술이 될 것으로 기대된다.
나용진 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘네이처 포토닉스(Nature Photonics)’ 2월 10일 자에 게재됐다. (논문명: Ultrafast, sub-nanometre-precision and multifunctional time-of-flight detection)
레이저를 이용한 거리 측정 기술은 현재 보안, 자율주행 등에 사용되는 라이다(LiDAR)나 반도체 공정 등 각종 산업 분야뿐 아니라, 지진 감지, 중력파 검출 등 자연 현상 탐지까지 다양한 분야의 핵심 기술로 활용된다. 거리 측정의 분해능, 속도 및 범위 성능이 개선되면 기존 응용기술들의 성능 개선뿐 아니라 이전에는 불가능했던 새로운 물리 현상들의 측정도 가능하게 한다.
기존의 고성능 거리 측정 기술들은 크게 두 가지 방식으로 나뉜다. 기존의 펄스비행시간 기술은 미터 이상의 긴 측정 거리를 갖지만 그만큼 분해능 성능이 떨어지는 문제가 있다. 반면 간섭계 기술은 나노미터 수준의 좋은 분해능을 갖지만, 마이크로미터 수준의 좁은 측정 범위를 갖는다. 또한, 두 기술 모두 측정 속도가 느리다는 공통적인 한계가 있다.
연구팀은 이러한 한계들을 극복하기 위해 기존의 방식들과는 완전히 다른 방식의 펄스비행시간 센서를 제안했다. 펄스 레이저에서 발생한 빛 펄스와 광다이오드로 생성한 전류 펄스 사이의 시간 차이를 전광 샘플링 기법을 이용해 측정했다. 이때 빛 펄스와 전류 펄스 간의 시간 오차가 100 아토초(1경분의 1초) 정도로 매우 적어, 빠른 속도로 나노미터 이하의 거리 차이도 정밀하게 측정할 수 있다. 또한, 전류 펄스의 길이가 수십 피코초 이상으로 길어 밀리미터 이상의 측정 범위가 동시에 가능하다. 따라서 기존의 펄스비행시간 기술이 갖는 낮은 분해능과 간섭계 기술이 가지는 좁은 측정 범위의 한계를 동시에 뛰어넘을 수 있었다.
연구팀은 새로운 펄스비행시간 기술을 이용해 고분해능 3차원 형상 이미징 기술을 시연했고, 지진파나 화산 활동 측정과 같이 미세한 변형을 측정하는 데 활용할 수 있는 고정밀 변형률 센서도 구현했다. 또한, 초고속 측정에서도 높은 분해능을 갖는다는 장점을 이용해 100MHz(1초에 1억 번의 진동에 해당) 이상의 속도로 변화하는 물체의 위치도 나노미터 분해능으로 실시간 측정 가능함을 선보였다.
연구팀은 특히 서로 멀리 떨어져 있는 다수 지점의 펄스비행시간을 동시에 정밀하게 측정할 수 있는 특징을 활용하면 스마트팩토리와 같은 환경에서 하나의 레이저와 광섬유 링크들을 이용해 다지점, 다기능성 복합센서 시스템을 구현할 수 있다고 전망했다.
김 교수는 “이 기술을 이용해 기존에는 관측하지 못했던 마이크로 소자 내에서의 비선형적인 움직임과 같은 복잡하고 빠른 동적 현상들을 실시간으로 측정하고 규명하는 것이 다음 연구 목표이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.02.12
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장영재 교수, 스마트 팩토리 교육 노하우 국내 IT 기업에 기술 이전
우리 대학 산업및시스템공학과 장영재 교수가 최근 레고 기반 '스마트 팩토리' 교육 노하우를 국내 제조 IT 전문기업 큐빅테크에 기술이전 했다.
그동안 현대중공업, LG전자, 한국타이어 등 기업과의 산학협력을 통한 기술 활용이나 이탈리아 밀란 폴리텍, 독일 하노버 대학 등 같은 교육기관 간에 기술 이전을 시행한 선례는 있으나 우리 대학의 창의 수업을 기업에 기술이전 한 사례로서는 최초다.
'제조 프로세스 혁신 (IE251)'은 산업및시스템공학과 학부생들의 필수 교과목 중 하나로 스마트팩토리의 모형을 레고로 만들어 학생들이 직접 설계, 제작해 시연까지 하는 것이 특징이다.
장영재 교수 연구팀은 스마트 팩토리의 기술적 바탕은 물론 국내 제조 현실을 반영해 실제로 응용할 수 있게 커리큘럼을 구성했다. 또한, 관련 하드웨어 및 소프트웨어도 함께 개발했으며 제조 수업에서 한 단계 나아가 학부 AI 과목에도 활용하고 있다.
장영재 교수의 연구 내용은 국제 학술지인 『Engineering Education Journal』 에도 게재되었으며 글로벌 소프트웨어 기업인 매스웍스(Mathworks) 교육혁신 Grant Award도 수상한 바 있다.
참고 동영상 바로 보기 => ( https://www.youtube.com/watch?v=_-s_pwGoqr4&feature=youtu.be )
2019.11.29
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김재경 교수, 수학적 모델링 통해 신약 개발 걸림돌 해소
〈 김대욱 박사과정, 김재경 교수 〉
우리 대학 수리과학과 김재경 교수와 글로벌 제약회사 화이자(Pfizer)의 장 청(Cheng Chang) 박사 공동연구팀이 수학적 모델을 기반으로 동물 실험과 임상 시험 간 차이가 발생하는 원인을 밝히고 그 해결책을 제시했다.
연구팀은 일주기 리듬 수면 장애 신약을 개발하는 과정에서 동물 실험과 임상 시험 간 발생하는 차이 문제를 수학적 모델을 이용해 해결함으로써 신약 개발의 가능성을 높였다. 또한, 동물과 사람 간 차이 뿐 아니라 사람마다 발생하는 약효의 차이 발생 원인도 밝혀냈다.
김대욱 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘분자 시스템 생물학 (Molecular Systems Biology)’ 7월 8일자 온라인판에 게재됐고, 우수성을 인정받아 7월호 표지논문으로 선정됐다. (논문명 : Systems approach reveals photosensitivity and PER2 level as determinants of clock-modulator efficacy)
신약을 개발하기 위해 임상 시험 전 단계로 쥐 등의 동물을 대상으로 전임상 실험을 하게 된다. 이 과정에서 동물에서 보였던 효과가 사람에게선 보이지 않을 때가 종종 있고 사람마다 효과가 다르게 나타나기도 한다. 이러한 약효의 차이가 발생하는 원인을 찾지 못하면 신약 개발에 큰 걸림돌이 된다.
수면 장애는 맞춤형 치료 분야에서 개발이 가장 더딘 질병 중 하나이다. 쥐는 사람과 달리 수면시간이 반대인 야행성 동물이다 보니 수면시간을 조절할 수 있는 치료제가 실험 쥐에게는 효과가 있어도 사람에게는 무효한 경우가 많았다. 하지만 그 원인이 알려지지 않아 신약 개발에 어려움이 있었다.
연구팀은 이러한 차이의 원인을 미분방정식을 이용한 가상실험과 실제 실험을 결합해 연구했고, 주행성인 사람은 야행성인 쥐에 비해 빛 노출 때문에 약효가 더 많이 반감되는 것이 원인임을 밝혔다. 이는 빛 노출 조절을 통해 그동안 사람에게 보이지 않던 약효가 발현되게 할 수 있음을 뜻한다.
수면 장애 치료 약물의 약효가 사람마다 큰 차이를 보이는 것도 신약 개발의 걸림돌이었다. 연구팀은 증상이 비슷해도 환자마다 약효 차이가 나타나는 원인을 밝히기 위해 수리 모델링을 이용한 가상환자를 이용했다.
이를 통해 약효가 달라지는 원인은 수면시간을 결정하는 핵심 역할을 하는 생체시계 단백질인 PER2의 발현량이 달라서임을 규명했다.
또한, PER2의 양이 낮에는 증가하고 밤에는 감소하기 때문에 하루 중 언제 투약하느냐에 따라 약효가 바뀜을 이용해 환자마다 적절한 투약 시간을 찾아 최적의 치료 효과를 가져오는 시간요법(Chronotherapy)를 개발했다.
김재경 교수는 “수학이 실제 의약학 분야에 이바지해 우리가 좀 더 건강하고 행복한 삶을 살 수 있는데 도울 수 있어 행복한 연구였다”라며 “이번 성과를 통해 국내에선 아직은 부족한 의약학과 수학의 교류가 활발해지길 기대한다”라고 말했다.
□ 그림 설명
그림1. 김재경 교수 연구팀 성과 개념도
그림2. 맞춤형 시간 치료법 (Chronotherapy) 개념도
2019.07.09
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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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주영석 교수, 흡연과 무관한 폐암유발 돌연변이 유년기부터 발생 사실 밝혀
〈 주영석 교수 〉
우리 대학 의과학대학원 주영석 교수와 서울대학교 의과대학(학장 신찬수) 흉부외과 김영태 교수 공동 연구팀이 폐암을 일으키는 융합유전자 유전체 돌연변이의 생성 원리를 규명했다.
이번 연구는 흡연과 무관한 환경에서도 융합유전자로 인해 폐 선암이 발생할 수 있다는 사실을 밝힌 것으로, 비흡연자의 폐암 발생 원인 규명과 더불어 정밀치료 시스템을 구축하는 데 적용 가능할 것으로 기대된다.
우리 대학 출신 이준구 박사(現 하버드 의과대학 박사후연구원)와 박성열 박사과정이 공동 1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘셀(Cell)’ 5월 30일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Tracing Oncogene Rearrangements in the Mutational History of Lung Adenocarcinoma) 또한, 이번 연구에는 하버드 의과대학, 한국과학기술정보연구원, 국립암센터 연구자들도 함께 참여했다.
흡연은 폐 선암의 가장 큰 발병 인자로 잘 알려졌지만 암 융합유전자 돌연변이, 즉 ALK, RET, ROS1 등에 의한 암 발생은 대부분 비흡연자에게서 발견된다. 융합유전자로 인한 환자는 전체 폐 선암 환자의 10% 정도를 차지하고 있지만, 이 돌연변이의 생성과정에 대해서는 알려진 것이 거의 없었다.
이전까지의 폐 선암 유전체 연구는 주로 유전자 지역을 규명하는 ‘엑솜 서열분석 기법’이 사용됐으나 연구팀은 유전자 간 부분들을 총망라해 분석하는‘전장 유전체 서열분석 기법’을 대규모로 적용했다.
연구팀은 138개의 폐 선암(lung adenocarcinoma) 사례의 전장 유전체 서열 데이터(whole-genome sequencing)를 생성 및 분석해 암세포에 존재하는 다양한 양상의 유전체 돌연변이를 찾아냈다. 특히 흡연과 무관한 폐암의 직접적 원인인 융합유전자를 생성하는 유전체 구조 변이의 특성을 집중적으로 규명했다.
유전체에 발생하는 구조적 변이는 DNA의 두 부위가 절단된 후 서로 연결되는 단순 구조 변이와 DNA가 많은 조각으로 동시에 파쇄된 후 복잡하게 서로 재조합되는 복잡 구조 변이로 나눌 수 있다.
복잡 구조 변이는 암세포에서 많이 발견된다. DNA의 수백 부위 이상이 동시에 절단된 후 상당 부분 소실되고 일부가 다시 연결되는 ‘염색체 산산조각(chromothripsis)’ 현상이 대표적 사례이다. 연구팀은 70% 이상의 융합유전자가‘유전체 산산조각 (chromothripsis)’ 현상 등 복잡 구조 돌연변이에 의해 생성됨을 확인했다.
또한, 연구팀은 정밀 유전체 분석을 통해 복잡 구조 돌연변이가 폐암이 진단되기 수십 년 전의 어린 나이에도 이미 발생할 수 있다는 사실을 발견했다.
세포의 유전체는 노화에 따라 비교적 일정한 속도로 점돌연변이가 쌓이는데 연구팀은 이를 이용하여 마치 지질학의 연대측정과 비슷한 원리로 특정 구조 변이의 발생 시점을 통계적으로 추정할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술을 통해 융합유전자 발생은 폐암을 진단받기 수십 년 전, 심지어는 10대 이전의 유년기에도 발생할 수 있다는 사실을 확인했다.
이는 암을 일으키는 융합유전자 돌연변이가 흡연과 큰 관련 없이 정상 세포에서 발생할 수 있음을 명확히 보여주는 사례이며, 단일 세포가 암 발생 돌연변이를 획득한 후에도 실제 암세포로 발현되기 위해서는 추가적인 요인들이 오랜 기간 누적될 필요가 있음을 뜻한다.
연구팀의 이번 연구는 흡연과 무관한 폐암 발생 과정에 대한 지식을 한 단계 확장했다는 의의가 있다. 향후 폐암의 예방, 선별검사 정밀치료 시스템 구축에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
연구팀은 한국과학기술정보연구원의 슈퍼컴퓨터 5호기 누리온 시스템을 통해 유전체 빅데이터의 신속한 정밀 분석을 수행했다. 슈퍼컴퓨터 5호기는 향후 타 유전체 빅데이터 연구자들에게도 활용 가능할 것으로 보인다.
주영석 교수는 “암유전체 전장서열 빅데이터를 통해 폐암을 발생시키는 첫 돌연변이의 양상을 규명했으며, 정상 폐 세포에서 흡연과 무관하게 이들 복잡 구조변이를 일으키는 분자 기전의 이해가 다음 연구의 핵심이 될 것이다”라고 말했다.
서울대학교 의과대학 김영태 교수는 “2012년 폐 선암의 KIF5B-RET 융합유전자 최초 발견으로 시작된 본 폐암 연구팀이 융합유전자의 생성과정부터 임상적 의미까지 집대성했다는 것이 이번 연구의 중요한 성과이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단, 보건복지부 포스트게놈 다부처유전체사업/세계선도의과학자 육성사업, 서경배 과학재단 및 서울대학교 의과대학 교실지정기부금의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 흡연과 무관한 폐암에서 융합유전자에 의한 발암기전
그림2. 폐선암에서 관찰되는 다양한 복잡 구조 변이의 특성
그림3. 어린 나이에 생긴 융합유전자의 예시
2019.06.03
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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
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신인식 교수, 스마트폰 기반 터치사운드 위치파악 기술 개발
〈 왼쪽부터 아니쉬 뱐잔카 석사과정, 김효수 연구교수, 신인식 교수 〉
1분 1초가 소중한 아침 출근 준비 시간, 거울을 보며 양치질을 하는 시간은 유일하게 멍하니 다른 생각을 할 수 있는 순간일 것이다. 만약 양치질 중 거울을 바라보는 것만으로 오늘의 중요한 뉴스, 궁금했던 유튜브 영상, 날씨 등을 미리 확인할 수 있다면 하루를 계획하는 데 큰 도움이 될 것이다.
우리 대학 전산학부 신인식 교수, 김효수 연구교수 연구팀이 가구, 거울 등의 주변 사물들을 터치 입력 도구로 사용할 수 있는 스마트폰 기반의 터치 사운드 위치파악 기술을 개발했다.
이 기술은 사람들이 항상 휴대하는 스마트폰, 태블릿 PC 등을 사용한 기술로, 언제 어디서나 책상 등의 주변 사물들을 가상 키보드로 활용해 장문의 문자, 메일 등을 손쉽게 작성할 수 있고 체스와 같은 보드게임도 즐길 수 있다.
또한 단순 디스플레이 기능만 제공하던 스마트 TV나 거울과 같은 스마트기기에 터치 입력 기능을 삽입해 좀 더 편리하고 효율적인 기기 활용을 할 수 있다.
연구팀이 개발한 시스템은 지난 11월 4~7일 중국 선전에서 열린 모바일 및 센싱 분야의 최고 권위 국제학회 ACM SenSys에서 발표돼 호평을 받았으며, 우수성을 인정받아 ‘베스트 페이퍼 러너-업 어워드(best paper runner-up award)’를 수상했다.
터치 사운드 기반 입력 기술은 다양한 사용 환경에서도 1cm 이내의 오차를 갖는 정확한 터치 입력을 일관성 있게 제공하는 것이 가장 중요하다. 사용자들은 책상, 벽, 거울 등 매번 다른 재질의 사물을 터치 입력 도구로 활용할 수 있어야 하고, 사용 중에도 책이나 가방과 같은 주변 물체의 위치 및 소음 수준이 바뀔 수 있기 때문이다.
연구팀은 사용자가 손톱 등으로 사물을 터치했을 때 발생하는 터치 충돌 소리가 고체 표면을 통해 전달되는 과정을 분석했다.
소리가 공기를 통해 전달될 때와는 달리 고체 표면에 전달될 때에는 주파수에 따라 다른 속도로 전달되는 분산(dispersion) 현상을 겪는다. 분산 현상으로 인해 주파수별로 소리 도달 시간 차이는 소리 전달 거리에 비례해 증가하며, 주변 소음이 변화해도 비례 관계는 변하지 않는다.
김효수 연구교수는 이러한 관찰에 기반해 고체 표면을 통해 전달된 터치 소리를 스마트폰에 녹음하고 간단한 조정 과정을 통해 주파수별 소리 도달 시간 차이와 소리 전달 거리의 관계를 파악했다. 이후 이 값을 이용해 사용자의 터치 입력 위치를 정확하게 계산하는 기술을 개발했다.
개발한 시스템은 약 17인치의 터치스크린에서 평균 0.4cm 이내의 측정 오차를 보였다. 특히 나무 책상, 유리 거울, 아크릴 보드 등 다양한 종류의 사물에서 주변 물체의 위치나 소음이 변하는 상황에서도 항상 1cm 이내의 측정 오차를 기록하는 정확성을 보였다.
특히 기존 기술이 터치 입력 위치파악에만 수백 초 소요되는 것과 달리 정확성과 편리한 사용을 위해 약 10초 이내의 간단한 조정을 통해 기술을 적용하는 데 성공했다. 연구팀은 실제 사용자를 대상으로 한 실험에서도 사용자 경험 및 정확성 등 모든 지표에서 긍정적인 반응을 얻었다고 밝혔다.
신 교수는 “우리가 주위에서 흔히 볼 수 있는 거울, 책상, 벽 등의 표면을 마치 터치스크린처럼 사용할 수 있다면 재미있고 유용한 앱들이 많이 활성화될 것이다”라며 “이 기술은 마이크로폰 3~4개 설치만으로도 터치 입력을 가능하게 하는 새로운 터치 인터페이스 기술이다”라고 말했다.
이번 연구는 Microsoft Research Asia(마이크로소프트연구소 아시아)의 지원을 받아 수행됐다.
※ 데모 비디오 링크
http://cps.kaist.ac.kr/research/ubitap/ubitap_demo.mp4
□ 사진 설명
사진1. 터치 입력 기술 사용 예제
2018.12.13
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김용훈 교수, 차세대 탄소섬유 개발 위한 이론 규명
우리 대학 EEWS대학원 김용훈 교수 연구팀이 고품질 탄소섬유 개발에 필요한 고분자 전구체와 저차원 탄소 나노소재 간 계면의 원자구조 및 전자구조적 특성을 규명했다.
이번 연구로 차세대 탄소섬유 개발의 이론적 청사진을 제시할 것으로 기대된다.
이주호 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구 성과는 국제 과학 학술지인 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 4월 11일자에 속표지(Inside Back Cover) 논문으로 게재됐다.
탄소섬유는 매우 가벼우면서도 뛰어난 기계적, 열적 특성을 갖고 있기 때문에 초경량 자전거, 골프 클럽 등 스포츠 용품부터 자동차, 항공우주, 원자력 등 다양한 첨단 기술 분야에 활발히 활용되고 있는 신소재이다.
탄소섬유는 전구체(precursor) 고분자를 방사, 안정화 및 탄화 등의 작업을 통해 얻어지며 현재 폴리아크릴로나이트릴(polyacrylonitrile, PAN)이 탄소섬유의 주 전구체로 사용되고 있다.
고품질 차세대 탄소섬유를 얻는 방법으로 탄소나노튜브(carbon nanotube, CNT)를 탄소섬유 전구체 고분자 매트릭스에 분산시켜 고분자의 결정성을 높이는 연구가 대표적이다. 탄소나노튜브와 전구체 고분자의 조합이 탄소섬유의 물성을 향상시킬 수 있다는 것도 실험을 통해 확인된 바 있다.
그러나 20년 이상의 연구에도 탄소나노튜브와 전구체 고분자 간 상호작용에 대한 이해는 실험적 접근법의 어려움으로 인해 부족한 상황이다. 따라서 탄소나노튜브를 활용한 고품질 탄소섬유 제작 기술은 한계가 있었다.
김 교수 연구팀은 슈퍼컴퓨터를 활용해 양자역학적 제1원리 기반 멀티스케일 시뮬레이션을 수행해 대표적인 탄소섬유 전구체인 폴리아크릴로나이트릴 고분자가 탄소나노튜브 계면에서 배열되는 과정을 원자 수준에서 체계적으로 재현했다. 또한 탄소나노튜브-폴리아크릴로나이트릴 고분자 계면이 특히 좋은 특성을 보일 수 있는 이유를 연구했다.
폴리아크릴로나이트릴 고분자의 단위체가 누워있는 형태의 특정 원자구조를 선호하고, 이 때 양전하와 음전하가 균형 있게 이동하는 계면 특유의 특성이 발현되므로 이 계면 구조를 최대화 시키는 것이 최적의 대규모 폴리아크릴로나이트릴 고분자 정렬을 유도할 수 있음을 밝혔다.
또한 폴리아크릴로나이트릴 고분자의 정렬도가 그래핀 나노리본과의 계면에서 극대화되는 것을 확인해 최근 각광을 받고 있는 그래핀을 이용해 탄소 섬유의 품질을 더욱 향상시킬 수 있다는 가능성도 제시했다.
“김 교수는 양자역학에 기반한 전산모사가 첨단 소재·소자의 개발을 위한 기본원리를 제공해 줄 수 있음을 보여준 연구의 예다”며 “이러한 전산모사 연구의 중요성은 컴퓨터 성능 및 전산모사 이론체계의 비약적인 발전과 더불어 더욱 커질 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 미래창조과학부 중견연구자지원사업, 나노소재원천기술개발사업, 기초연구실지원사업, 글로벌프론티어사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈 표지
그림2. 연구 개요 모식도
2018.04.26
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서로 비슷한 사람일수록 폭력 등 극심한 갈등 발생 가능성 높아
살인, 폭력 등 특정 상대를 향한 거대한 증오 등은 비합리적이고 우발적인 감정이 기반이 되는 것으로 알려져 있다. 또한 사회적 관계 사이의 갈등은 지위나 경제적 능력 등이 차이가 있는 서로 다른 정체성을 가진 집단 간에 발생한다고 생각하기 쉽다.
그러나 이러한 갈등을 분석해본 결과 그 원인에도 체계적이고 구조적인 규칙이 있을뿐더러 사회적 지위와 정체성이 비슷할수록 이들 사이에서 폭력적이고 파국에 가까운 갈등이 발생한다는 사실이 밝혀졌다.
우리 대학 문화기술대학원 이원재 교수 연구팀이 사회적 행위자들 간의 지위나 정체성이 비슷할수록 폭력, 갈등이 발생할 확률이 높아진다는 것을 45년간의 포뮬러 원 (Formula One, 이하 F1) 자동차 경주에서 발생한 사고 데이터를 통해 밝혀냈다.
또한 이러한 갈등은 사람들 간 나이가 비슷하고 실력이 우수할수록, 그리고 날씨가 좋을수록 더 깊어지는 것으로 나타났다.
일반적으로 사회적 갈등을 생각할 때 머릿속에는 사용자와 노동자, 권력자와 시민처럼 권력과 정체성이 다른 집단 사이의 갈등이 떠오른다. 그러나 생명을 위협할 정도의 갈등으로 범위를 좁히면 오히려 사회적 위치가 비슷한 관계에서 이러한 현상은 더 자주 발생한다.
나와 비슷한 상대방으로 인해 자신의 지위나 정체성에 대한 모호함이 발생하면 자신의 사회적 위치에 대한 확신이 떨어지고, 이러한 감정에서 벗어나기 위해 상대방을 공격하게 되는 원리이다.
이 원리를 기반으로 한 기존의 연구들은 제한된 인간 집단이나 동물 실험을 대상으로 한 뇌 과학이나 생화학적 지표를 통해서만 이뤄지곤 했다. 따라서 기존 연구는 인간관계와 그 관계로부터 만들어지는 정체성의 영향력에 대해 구체적으로 파악하기 어려웠다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 연구팀은 F1 경기를 통해 형성된 인간 행동 데이터를 이용해 인간의 사회적 정체성 유사도를 수치화했다.
연구팀은 45년간 이뤄진 F1 경기에 출전했던 355명 사이에 발생한 506회의 충돌 사고 데이터를 분석했다.
연구팀은 랭킹과 같은 일차적 정체성인 객관적 성과 지표를 통제한 뒤 선수끼리의 우열, 즉 천적 관계 등에 대한 개별적 우열 관계를 토대로 선수별, 시즌별 등으로 프로파일을 구성했다. 이를 통해 선수 간 프로파일이 비슷할수록(structurally equivalent) 서로 충돌 사고를 일으킬 가능성이 높다는 것을 발견했다.
이 교수는 “서로간의 승, 패가 비슷해 경쟁관계에서 우위가 구분이 안 되면 본인이 모호해진다고 느낍니다. 다른 사람에게는 져도 나와 비슷한 상대에게는 반드시 이겨서 모호한 정체성을 극복해야겠다는 생각을 하게 됩니다”라고 말했다.
“랭킹 1, 2위끼리는 자주 만나기 때문에 갈등이 발생할 확률이 높다고 생각할 수 있습니다. 저희는 그러한 조건들을 전부 받아들이고 통제했습니다. 그 후의 측정 결과에서도 우리의 가설이 유효함을 확인했습니다”
사회 현상과 F1은 무슨 관계가 있을까. 박사 논문 주제로 테니스를 연구한 이 교수는 사회과학자들이 스포츠를 모델로 삼는 이유가 있다고 말했다.
“회사나 조직에서의 경쟁관계나 우위는 데이터를 구하기가 쉽지 않습니다. 반면 스포츠는 종속변수로 삼는 선수의 성과가 굉장히 객관적으로 기록되죠. 어떠한 사회적 관계를 가지며 어떠한 구조적 위치에 있느냐를 측정하는 것이 기본적 모델인데 F1 데이터는 그런 면에서 매우 객관적인 수치 기록을 갖고 있습니다”
“테니스와 같은 스포츠 토너먼트는 현대 조직 구조의 이상적인 승진 체계를 이해하는 데 최적입니다. 이번 연구는 완벽한 구조가 있음에도 불구하고 인간의 사회적 관계가 유발하는 정체성 혼동으로 인해 파국적 현상이 발생하는 이유에 대한 연구입니다”
연구팀의 결과는 경쟁이 일상화된 시장이나 조직에도 적용 가능하다. 조직 내에서 극한의 갈등이 발생할 수 있는 사회구조적 조건을 밝혀냄으로써 갈등으로 인한 사고 방지를 위한 제도 및 체계의 설계에 방향을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
폭력으로 인한 갈등은 개인적, 비합리적, 즉흥적인 행위이다. 따라서 개인의 폭력적 행동과 사회를 연결시키는 이론적 시도는 매우 드물었다. 연구팀은 폭력적인 행위의 원인이 개인적 원한이나 욕망이 아닌 사회적 구조와 관계 안에 있다는 것을 밝힌 것이 큰 의미를 갖는다고 말했다.
이 교수는 “사회학은 보통 성공이나 협력 등의 긍정적인 효과에 대해 연구합니다. 이번 연구는 살인이나 폭력과 같은 파괴적인 행위에도 조직적이고 사회적인 이유가 있다는 것을 증명했습니다”고 말했다.
독일 ESMT의 Matthew Bothner 교수, 프랑스 INSEAD의 Henning Piezunka 교수, 미국 재무부 Richard Haynes 박사와 공동으로 수행한 이번 연구는 미국국립과학원회보 (PNAS) 2018년 3월 26일자에 게재됐다.
이 교수의 PNAS 논문은 국내 사회과학 분야에서 미국과학한림원(NAS) 회원의 기고가 아닌 직접 투고 방식으로 게재한 두 번째 사례이다. 순수 사회학 연구로 국내 대학 사회학자가 PNAS에 논문을 게재한 것은 최초이다.
이번 연구는 교육부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 1970-2014 동안 Formula One 선수들의 평균적 경쟁 관계를 시각화
그림2. 사회적 지위 및 정체성이 충돌에 미치는 영향의 조건표
2018.04.19
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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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박병국, 김갑진 교수, 고효율 스핀 신소재 개발
〈 박 병 국 교수, 김 갑 진 교수 〉
우리 대학 신소재공학과 박병국 교수와 물리학과 김갑진 교수 연구팀이 자성메모리(Magnetic Random Access Memory, MRAM) 구동의 핵심인 스핀전류를 효율적으로 생성하는 새로운 소재를 개발했다.
이번 연구는 ‘네이처 머티리얼즈(Nature Materials)’ 3월 19일자 온라인 판에 게재됐다.
이 연구는 고려대 이경진 교수, 미국국립표준연구소(NIST)의 Mark Stiles 박사 연구팀 등과 공동으로 수행됐다.
자성메모리는 외부 전원 공급이 없는 상태에서 정보를 유지할 수 있고 집적도가 높으며 고속 동작이 가능해 차세대 메모리로 주목받고 있다.
자성메모리의 동작은 스핀전류를 자성소재에 주입해 발생하는 스핀토크로 이뤄지기 때문에 스핀전류의 생성 효율이 자성메모리의 소모 전력을 결정하는 핵심 기술이다.
이번 연구에서는 강자성-전이금속 이중층이라는 새로운 소재 구조에서 스핀전류를 효과적으로 생성할 수 있음을 이론 및 실험을 통해 규명했다. 특히 이 구조는 기존 기술과 달리 생성된 스핀전류의 스핀 방향을 임의로 제어할 수 있다.
이 소재를 차세대 메모리로 주목받는 스핀궤도토크 기반 자성메모리에 적용하면 스핀토크 효율이 높아지고 외부자기장 없이 동작이 가능해 스핀궤도토크 자성메모리의 실용화를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다.
스핀궤도토크 자성메모리는 고속 동작 및 비휘발성 특성으로 S램(D램에 대응하는 반도체 기억소자로 전원만 공급하면 기억된 정보가 계속 소멸하지 않는 램) 대비 대기전력을 획기적으로 감소시켜 모바일, 웨어러블, 사물인터넷용 메모리로 활용 가능하다.
이번 연구성과는 과학기술정보통신부 미래소재디스커버리사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 강자성-전이금속 이중층에서 스핀전류 생성 개략도
2018.04.13
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