〈 김 형 수 교수 〉
우리 대학 기계공학과 김형수 교수 연구팀이 알코올과 물이 만날 때 발생하는 마랑고니 효과의 현상을 정량화하는 데 성공했다.
이 기술을 통해 계면활성제의 광범위한 사용을 억제하거나 유체 표면의 불순물들을 효과적으로 제거할 수 있는 원천기술이 될 것으로 기대된다.
이번 연구 결과는 미국 프린스턴 대학의 하워드 스톤(Howard Stone) 교수와 공동으로 진행됐고 국제 학술지 ‘네이처 피직스(Nature Physics)’ 7월 31자 온라인 판에 게재됐다.
마랑고니 효과는 계면을 따라 표면장력의 크기가 일정하지 않을 때 발생하는 현상을 말한다. 흔히 알려진 와인의 눈물 현상이 대표적인 마랑고니 효과이다.
물과 알코올처럼 서로 100% 섞이는 액체들은 만나는 즉시 혼합과 퍼짐이 동시에 이뤄지는 것처럼 보이지만 사실은 그렇지 않다. 실제 물의 표면장력은 알코올보다 3배 정도 큰데 이 표면장력 차이 때문에 두 액체가 닿는 순간 계면에서 마랑고니 효과가 발생한다. 이후 혼합이 일어나기까지는 일정 시간이 소요된다.
이와 같은 현상은 20세기 초반에 보고된 후 많은 논의가 됐지만 복잡한 물리화학적 혼합 현상을 정량화하는 데 한계가 있었다.
김 교수는 광학의 특성을 이용한 다양한 유동장 가시화(Flow visualization) 기법과 초고속 이미징 장비를 이용해 실험을 수행했다.
유동장 가시화는 물과 같은 투명한 액체가 얼마나 빠르게 흐르는지 파악하기 위해 입자를 띄워서 이들을 추적하거나 액체의 밀도차이 변화를 광학적 기법을 이용해 감지한 후 촬영하는 방식이다.
이를 통해 물과 알코올 사이에 발생하는 복잡한 물리화학적 현상의 정량화에 성공했고 이를 토대로 실험 결과를 예측하는 이론 모델도 개발했다.
이론 모델을 이용해 마랑고니 대류 유동 속도의 세기와 알코올 액적의 퍼지는 넓이, 유동장이 발달되는데 소요되는 시간을 예측할 수 있다. 이를 통해 실제 적용 상황과 조건에 맞춰 마랑고니 효과 유발 물질(알코올)의 종류와 액적의 크기를 설계할 수 있다.
연구팀은 이번 성과가 유체 계면을 2차 오염시키지 않고 계면에 따라 원하는 물질을 높은 효율로 쉽게 전달하거나 유체 표면의 불순물들을 효과적으로 제거할 수 있는 원천기술이 될 것으로 예상했다.
무엇보다 이번 연구 결과는 약물 전달을 위해 사용되는 계면활성제를 알코올이 대체할 수 있는 가능성을 보였다는 의의가 있다. 체내에 축적되는 특성을 갖는 계면활성제를 대체할 수 있다면 여러 부작용을 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
김 교수는 “약물전달을 위해 계면활성제를 사용하는데 체내에 흡수되면 배출이 어려워 축적이 되고 천식환자에게 심장질환을 유발하는 등 여러 부작용이 발생한다.”며 “알코올과 같은 새로운 약물전달 물질을 사용해 이러한 부작용으로부터 자유로워지길 기대한다”고 말했다.
□ 사진 설명
사진1. 알콜 액적이 물 계면에 닿을 때 발생하는 마랑고니 유동(Marangoni flows)
사진2. 아지랑이(Schlieren) 가시화 기법을 이용한 알콜 종류에 따른 혼합 유동 비교 (왼쪽 메타놀, 오른쪽 아이소프로필 알코올)
사진3. 알콜 액적이 물 계면에 닿을 때 발생하는 마랑고니 혼합 유동(Marangoni mixing flow)의 측면 가시화 결과
효소는 세포 내에서 일어나는 생화학적 반응을 촉매하는 단백질로, 세포의 대사 과정에서 핵심적인 역할을 수행한다. 이에 따라 새로운 효소의 기능을 규명하는 것은 미생물 세포공장 구축에서 핵심적인 과제다. KAIST 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 자연에 존재하지 않는 새로운 효소를 설계함으로써, 미생물 세포공장 구축을 가속화하고 신약·바이오 연료 등 차세대 바이오산업의 개발 가능성을 크게 높였다. 우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 AI를 활용한 효소 기능 예측 기술의 발전 과정과 최신 동향을 정리하고, AI가 새로운 효소를 찾고 설계하는데 어떤 역할을 해왔는지 분석하여 ‘인공지능을 이용한 효소 기능 분류’를 발표했다. 이상엽 특훈교수 연구팀은 이번 연구에서 머신러닝(Machine learning)과 딥러닝(Deep learning)을 활용한 효소 기능 예측 기술의 발전 과정을 체계적으로 정리·분석하여 제공했다.
2025-04-17수학에서는 도형을 분류할 때 구멍(genus)의 개수를 기준으로 삼기도 한다. 예를 들어, 구멍이 하나 있는 도넛(torus)은 구멍이 없는 구(sphere)와는 구분되지만, 머그컵과는 같은 부류에 속한다. 구멍의 개수처럼 도형을 구부리거나 늘이는 연속적인 변형에도 변하지 않는 성질을 위상적 성질이라 하며, 위상수학에서는 이러한 성질을 기준으로 도형을 구분한다. 이와 유사하게, 음향 양자 결정(phononic crystal)도 파동 특성이 갖는 위상적 성질에 따라 분류가 가능하다. 예를 들어, 1차원 음향 양자 결정은 Zak 위상이 0인 구조와 π인 구조로 구분할 수 있다. 우리 대학 기계공학과 전원주 교수 연구팀이 메타물질의 파동적 특성 관점에서 “도넛 구멍의 개수가 꼭 자연수여야만 할까?"라는 질문을 바탕으로, 위상적 성질이 0이나 π로 양자화된 기존 분류 체계를 넘어, 0과 π 사이의 비양자화된 성질을 갖는 메타물질을 개발하였다. 이러
2025-04-14기후 위기와 화석 연료 고갈은 전 세계적으로 지속 가능한 화학물질 생산의 필요성을 높이고 있다. 미국의 BioMADE (바이오메이드) 사업 등 바이오 제조 경쟁력 강화는 전 세계 중요한 국가 과제로 인식되고 있다. 우리 대학 연구진이 미생물 5종을 컴퓨터 시뮬레이션하여 산업에 가장 많이 쓰이는 바이오 연료, 플라스틱 등 원료가 되는 235가지 화학물질을 친환경적으로 생산하는데 성공하였고 상용화 가능성을 제시하여 주목받고 있다. 우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 다양한 산업용 미생물 세포공장의 생산 능력을 가상 세포를 이용해 종합적으로 평가하고, 이를 토대로 특정 화학물질 생산에 가장 적합한 미생물 균주를 선정하고 최적의 대사 공학 전략을 제시했다. 미생물 세포 공장은 재생 가능한 자원을 활용하여 친환경적인 화학물질 생산 플랫폼으로 각광받고 있으며, 미생물을 개량하기 위한 대사공학 기술은 이러한 세포공장 생산 효율을 극대화하는 핵심 도구로 자리 잡고 있다.
2025-04-07우리 대학 화학과 박정영 석좌교수, 신소재공학과 정연식 교수, 그리고 KIST 김동훈 박사 공동 연구팀이 반도체 기술을 활용하여 촉매 성능에 특정 변인이 미치는 영향을 정량적으로 분석할 수 있는 새로운 플랫폼을 성공적으로 구현했다. 이를 통해 대표적인 다경로 화학 반응인 메탄올 산화 반응에서 메틸 포르메이트 선택성을 크게 향상시켰으며, 이번 연구는 차세대 고성능 이종 촉매 개발을 앞당기는 데 기여할 것으로 기대된다고 1일 밝혔다. 다경로 화학 반응에서는 반응성과 선택성의 상충 관계로 인해 특정 생성물의 선택성을 높이는 것이 어려운 문제로 남아 있다. 특히, 메탄올 산화 반응에서는 이산화탄소와 더불어 고부가 가치 생성물인 메틸 포르메이트가 생성되므로, 메틸 포르메이트의 선택성을 극대화하는 것이 중요하다. 그러나 기존 불규칙적인 구조의 이종 촉매에서는 금속-산화물 계면 밀도를 비롯한 여러 변인이 동시에 촉매 성능에 영향을 미치기 때문에 특정 변수가 개별적으로 미치는 영향을 분
2025-04-01생명현상을 이해하고 나아가 신약 개발을 위해 단백질 상호 작용 및 효소-기질 반응 등 마이크로초(micro-second)~밀리초(milli-second) 수준의 짧은 시간 동안 일어난 현상을 이해하는 것이 핵심이다. KAIST 연구진이 생명 현상을 이해하는데 필수적인 생화학 반응의 변화를 수 밀리초 수준에서 정지시키고 분석하는 방법을 개발했다. 우리 대학 화학과 강진영 교수와 물리학과 이원희 교수의 공동 연구팀이 초고속 생화학 반응 연구를 위한 ‘패릴렌(parylene)’* 기반 박막 미세유체 혼합-분사 장치’를 개발했다고 24일 밝혔다. *패릴렌: 단백질 반응을 초고속으로 관찰하기 위한 미세유체(microfluidics) 장치를 만드는 핵심 재료로 수 마이크로미터의 얇은 박막형태로 스프레이 제작이 가능하게 만든 소재임 이번 연구는 기존에 제시됐던 시간 분해 초저온 전자현미경(이하 TRCEM, Time-resolved cryo-elect
2025-03-24