%EA%B3%BC%ED%95%99%EC%9B%90+%ED%9A%8C%EB%B3%B4
-
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 조회수 19211 -
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 조회수 16327 -
메탄올 하이드레이트의 새로운 발견
- 가스 하이드레이트 생성 억제 물질인 메탄올의 새로운 역할 규명 -- 원유, 천연가스 수송에서 타이탄 등 태양계 천체 연구까지 다양한 분야에 파급효과 기대 -
원유, 천연가스 등을 심해에서 끌어올릴 때 고압, 저온 조건에서 발생하는 가스 하이드레이트 때문에 송유관이 막힐 수 있다. 이를 방지하기 위해 주입하는 메탄올을 주입하는데 오히려 메탄올 때문에 가스 하이드레이트가 더욱 잘 발생한다는 기존의 가설을 뒤집는 연구결과가 나왔다.
우리 학교 해양시스템공학전공 서유택 교수와 신규철 박사가 공동으로 대표적인 가스 하이드레이트 생성 억제제인 메탄올이 조건에 따라 하이드레이트 형성의 촉매 역할을 하는 메커니즘을 규명했다.
연구 결과는 세계적 학술지 ‘미국 국립과학원 회보(PNAS, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America)’ 5월 21일자에 발표됐다.
가스 하이드레이트는 고압, 저온 조건에서 가스 분자가 물 분자와 결합해 얼음 형태로 존재하는 고체화합물로 원유와 천연가스의 이송 파이프라인 안에서 막히는 현상을 유발해 심각한 사고를 일으킬 수 있다.
이를 방지하기 위해 메탄올은 수송관 내 원유에 약 20~30% 만큼 주입해 가스 하이드레이트 생성을 억제하기 위해 사용된다.
연구팀은 원유를 생산할 때 메탄올에 사용되는 비용을 줄이기 위해 원유대비 메탄올의 주입 비율을 바꿔가며 가스 하이드레이트의 억제 효과를 알아보기 위해 저온 기상증착법 등 다양한 실험을 수행했다.
이번 연구는 메탄올이 가스 하이드레이트 형성을 억제한다는 기존의 연구결과를 기반으로 수행한 것이다. 그러나 메탄올이 메탄 등 다른 가스들과 함께 물과 결합해 가스 하이드레이트가 형성되는 것을 세계 최초로 밝혀냈다.
게다가 메탄올이 오히려 원유대비 5~20% 만큼 주입되면 가스 하이드레이트 형성 속도를 급격히 증가시켜 파이프 이송라인이 더욱 쉽게 막힐 수 있다는 사실도 함께 밝혀냈다.
실제로 2006년 멕시코 만에서 운영 중이던 유전에서는 메탄올 주입량이 20% 미만으로 떨어져 파이프라인이 막혔다. 수 일 동안 생산이 중단되어 회사는 수백만 달러 이상의 손실을 입었지만 과학적으로 원인을 밝혀내지는 못했다. 이렇게 원인이 밝혀지지 않았던 가스 하이드레이트 사고 사례에 대해서도 과학적으로 입증한 것으로 향후 산업계에 미치는 파급효과가 매우 클 것으로 기대된다.
서유택 교수는 “이번 결과는 원유, 천연가스 등의 이송 과정에서 기존의 가설을 뒤집는 결과로 얼음, 메탄, 메탄올, 암모니아 등이 공존하는 태양계 천체들의 표면 성분을 밝히는 데도 응용될 수 있다”며 “다양한 분야에 미치는 파급효과가 클 것으로 예상돼 이에 대한 후속 연구를 진행할 계획”이라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 해양시스템공학전공 서유택 교수와 신규철 연구원이 캐나다 정부출연연구기관(National Research Council)과 공동으로 수행했다.
그림1. 단결정 X-선 회절 분석을 통해 밝힌 하이드레이트 얼음 격자 안의 메탄올 분자 (右)
그림2. 심해 파이프라인에서 발생한 하이드레이트 막힘 현상
2013.05.23 조회수 15040 -
이상엽 교수, 가상세포 방법론 개발
- 미국 국립과학원회보 게재, "가상세포 시스템 활용 대사특성 예측 기술 개발" -
우리학교 이상엽 교수 연구팀이 생명체의 세포를 체계적으로 분석하여 세포 전체의 대사적 특성을 정확하게 예측할 수 있는 "가상세포 방법론"을 개발했다.
이 연구는 교육과학기술부 "미래기반기술사업(시스템생물학 연구개발)의 지원을 받아 수행되었으며, 연구결과는 세계적 저명 학술지인 「미국 국립과학원 회보 (PNAS)」誌" 8월 2일자 온라인판에 게재되었다.
환경문제와 질병에 대한 관심도가 나날이 높아짐에 따라 의학적인 용도 및 일상생활에 널리 쓰이는 화학물질이나 바이오연료 등을 바이오기반으로 생산하는 것이 더욱 중요해 지고 있다. 이러한 유용한 물질들은 상당수 미생물을 사용하여 개발하는데, 이를 위해 미생물의 체계적인 분석과 개량 연구가 필요하다. 이에, 전체적인 관점에서 복잡한 생명체의 대사를 체계적으로 파악할 수 있는 방법의 개발이 요구되어 왔다.
가상세포는 컴퓨터시스템으로 실제세포를 모사하여 연구하고자하는 생명체의 세포를 체계적으로 분석하는 중요한 도구이다.
이상엽교수 연구팀은 생명체의 정확한 모사를 위한 가상세포 시스템을 개발하였다. 이를 이용하여 얻어진 가상세포 예측 결과들은 실제 세포 실험으로 측정된 결과와 비교하여 정확도가 획기적으로 개선되었다. 이로써 보다 정확한 가상세포 예측이 가능하여 실제 생명체의 분석연구에서 시간과 비용을 큰 폭으로 줄일 수 있게 되었다.
이번 가상세포 방법론의 개발은 국내뿐 아니라 세계생명공학 분야에서 새로운 패러다임을 제공하여, 생명체의 분석과 개량연구에 소모되는 시간과 비용을 절감할 수 있게 되었으며, 또한 이번에 개발한 방법론은 게놈 염기서열이 분석된 모든 생명체에 적용이 가능하기 때문에 다양한 산업적, 의학적 응용을 위한 미생물 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
2010.08.04 조회수 13933 -
이상엽 교수, 초고분자량 거미 실크 단백질 생산기술 개발
- 초고분자량의 거미 실크 단백질이 거미줄을 강하게 만든다는 사실 밝혀 -- 첨단 초강력 섬유소재로의 활용 기대 -
우리학교 이상엽 특훈교수는 서울대 박명환 교수팀과 공동으로 세계적으로 이제까지 생산하지 못했던 ‘초고분자량의 거미 실크 단백질’을 대사공학으로 개량된 대장균을 이용하여 생산하였다고 발표하였다. 이 초고분자량의 단백질로 만든 거미 실크 섬유는 강철보다 강한 성질을 나타냄을 밝혔다.이 연구는 교육과학기술부가 2009년부터 추진하고 있는 ‘신기술융합형 성장동력사업(바이오제약 사업본부장 수원대 임교빈 교수, 분자생물공정 융합연구단장 KAIST 김정회 교수)의 지원을 받아 수행되었으며, 연구결과는 특허 출원 중으로 세계적 저명 학술지인 「미국 국립과학원 회보 (PNAS)」誌’ 7월 26일자 온라인판에 게재되었다.
거미가 만드는 초고분자량의 실크 섬유는 미국 듀폰(Dupont)社의 고강력 합성섬유인 케블라(Kevlar)에 견줄 강도를 갖고 있으며, 탄성력이 뛰어나 의료산업 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 것으로 알려져 있다. 거미 실크 섬유의 우수한 특성 때문에 그동안 효모, 곤충, 동물세포, 형질전환식물, 대장균을 비롯한 여러 생체 시스템을 활용하여 거미실크를 대량 생산하는 기술을 개발하려는 많은 시도가 있어 왔다.그러나 지금까지는 글리신 등 특정 아미노산이 반복적으로 많이 존재하는 거미 실크 단백질의 특수성으로 인해 고분자량의 거미실크를 인공적으로 생산할 수 없었다.
이러한 기존 기술의 한계와 달리, 우리학교 생명화학공학과 이상엽 교수 연구팀은 고분자량의 거미실크 단백질 (황금 원형 거미; Nephila clavipes 유래)을 생산하는 대장균을 대사공학적으로 새로이 개발하고, 이를 활용함으로써 고성능의 거미실크섬유를 인공적으로 합성하는데 성공하였다.
우선, 연구팀은 비교 단백체 분석 등 시스템 대사공학 기법을 이용하여 거미 실크 단백질을 생산할 때 대장균 내에 글리실-tRNA의 부족 현상이 일어남을 밝혀냈다. 그리고 이 문제의 해결을 위해 관련 유전자들을 증폭 또는 제거 하는 등 대장균의 대사를 재구성함으로써 대장균으로부터 세계 최고 수준의 반복단위수를 가진 285 kDa에 달하는 거미실크 단백질을 성공적으로 합성해 낼 수 있었다.
또한, 대장균에서 생산된 거미 실크 단백질을 분리‧정제한 후에 생체 모방 기술을 이용한 스피닝 작업을 통해 실크 섬유 형태로 제작하였다. 이렇게 만들어진 거미 실크 섬유의 물성을 측정한 결과 강도 (tenacity) 508 MPa, 인장탄성율 (Young"s modulus) 21 GPa를 보여 케블라 수준의 강도를 가지게 된다는 사실을 확인하였다. 기존에는 285 kDa이나 되는 큰 거미 실크 단백질의 생산이 불가능하여 고강도의 거미 실크 섬유를 만들 수 없었는데, 이번 연구를 통해 가능하게 되었다.
이상엽 교수는 “이번 연구는 바이오기반 화학 및 물질 생산시스템 개발의 핵심기술인 시스템 대사공학적 방법을 통해 기존의 석유화학 제품과 대체 가능한 고성능의 섬유를 생산하는 기반기술을 확립하였다는 데 그 의의가 있으며, 향후 생산시스템 향상과 물성 연구를 계속 수행하여 실용화하고 싶다.”라고 밝혔다.
2010.07.28 조회수 22354 -
이흔교수, 온난화가스와 에너지가스 맞교환 원리 규명
“지구온난화 주범 이산화탄소를 천연 가스와 맞바꾼다”
- 천연가스 하이드레이트층에서 이산화탄소 저장과 천연가스 생산 동시에 일어나는 자연 현상적 메카니즘 이용
- 에너지 생산와 환경문제 해결 일거양득 효과 구현
- KAIST 이흔 교수팀, 미국 과학원 회보 최신호에 발표
해저에서 온난화 가스와 에너지 가스를 맞교환하여 에너지 생산과 환경 문제를 동시에 해결할 수 있는 획기적인 원리가 국내 연구진에 의해 실험적으로 입증됐다.
KAIST(총장 서남표) 생명화학공학과 이흔(李琿, 55) 교수팀과 한국지질자원연구원이 공동으로, 해저 천연가스 하이드레이트층에 이산화탄소나 배기가스를 직접 저장하고 동시에 천연가스를 생산할 수 있는 자연 현상적 맞교환 메커니즘을 규명, 그 연구결과가 저명 과학저널 미국 과학원 회보(PNAS) 8월 15일자 온라인판에 발표됐다.
지난 2003년 李교수는‘연료와 이산화탄소의 맞교환’이란 제목의 논문으로 이 기술을 처음 발표하였으며 또한 사이언스지 11월호에 리서치 하이라이트로 소개되어 세계적 주목을 받았다. 이후 3년여 연구 끝에 막연한 개념으로만 존재하던 지구 온난화가스의 대규모 해양 직접 저장 가능성을 실험적으로 입증했다. 즉, 모든 구조의 천연가스 하이드레이트층에 이 원리를 적용, 얼음 형태의 퇴적층으로부터 천연가스가 거의 대부분 회수될 수 있음을 이번 연구결과 밝혀낸 것이다.
이산화탄소 배출로 인한 지구온난화 문제는 최근 심각한 환경 문제를 야기하며 사회적 이슈로 대두되고 있다. 이러한 지구 온난화 문제를 해결하기 위해서는 발전소, 자동차 등 여러 배출원으로부터 나오는 이산화탄소를 줄이거나 없애는 방법 밖에 없다.
그동안 전 세계적으로 꾸준히 추진해온 산업구조 에너지 효율 향상이나 이산화탄소를 분리 처리하는 기술로는 지구온난화 문제를 적극적으로 대처하는데 극히 제한적일 수밖에 없었다. 따라서 대기권에 절대량으로 엄청나게 존재하는 이산화탄소를 지하나 바다 밑에 대규모로 저장하는 방법이 가장 현실성 있고 효과적인 대안으로 떠오르고 있다.
현재 바다 밑에는 천연가스 하이드레이트라고 하는 대규모 농축 메탄가스 퇴적층이 존재하는 것으로 확인되었다. 천연가스 하이드레이트의 매장량은 현 지구상 모든 화석 연료를 합친 것보다도 더 많은 것으로 알려져 있다. 이미 미국, 일본 캐나다, 러시아 등 세계 여러나라에서 이 미래 에너지원을 활용하기 위한 기술 개발 연구가 활발하게 진행되고 있다.
천연가스 하이드레이트는 불안정하기 때문에 깊은 바다 밑에 매장된 천연가스 하이드레이트를 채취할 때는 압력과 온도를 그대로 유지해야 한다. 李 교수팀은 이 천연가스 하이드레이트 상태를 유지하기 위해 이산화탄소가 포함된 혼합 배기가스를 주입, 천연가스와 배기가스를 맞교환시키는 방법을 개발했다. 이 맞교환 원리에 따라 해저 천연가스는 지상으로 끌어 올려져 에너지로 사용되고, 지상의 배기가스는 해저에 거의 반영구적으로 저장된다.
이번에 개발된 맞교환 원리 기술을 적용하면 ▲여러 종류의 성분들이 혼합된 배기가스를 바로 해저로 직접 투입 가능하기 때문에 지상에서 순수한 이산화탄소를 만들 필요가 없고 ▲광범위한 천연가스 하이드레이트층 개발은 심각한 해저 생태계 파괴를 가져올 수 있으나, 해저에서 맞교환을 일으키면 천연가스가 이산화탄소와 질소로 대체되기 때문에 본래 층의 골격은 파괴되지 않고 유지되어 환경 피해가 거의 없으며 ▲온난화 가스를 이용하여 해저의 천연가스를 90% 이상 대부분 회수할 수 있기 때문에 개발의 경제성을 높일 수 있다.
이는 2003년 당시의 순수 이산화탄소만 사용, 천연가스 회수율 64% 등의 제약 조건을 획기적으로 개선, 실용화로 직접 접근할 수 있는 연구결과로 평가받고 있다.
李 교수는 “이번 주요 연구 결과들을 우리나라, 미국, 일본 등에 이미 특허 출원했다”며 “확보된 원천 핵심 자료를 바탕으로 실제 공정이 구현될 경우, 지구온난화 문제와 새로운 에너지원 활용에 있어서 획기적인 성과를 거둘 것이다”라고 말했다.
<사진 1 : 맞교환 원리>
지상의 온난화 배기가스를 모아서 깊은 바다 밑에 있는 천연가스 하이드레이트층에 저장하고 동시에 맞교환을 일으켜 천연가스 하이드레이트층으로부터 천연가스를 회수한다.
<사진 2 : 천연가스 하이드레이트>
미국 오레곤 앞바다에서 끌어올린 천연가스 하이드레이트
<사진 3 : 해저 맞교환 현상>
깊은 바다 밑 천연가스 하이드레이트층에 존재하는 축구공과 같이 속이 빈 수많은 얼음 나노 공간 내에서 일어나는 천연가스와 배기가스가 맞교환되는 현상
2006.08.17 조회수 17967 -
움직이는 단백질 구조 실시간 규명
단백질 동영상 촬영, 신약 개발에 큰 도움이효철 교수, 미국 국립과학원 회보(PNAS) 2일자 발표
KAIST 화학과 이효철(李效澈, 33) 교수가 움직이는 단백질의 구조를 실시간으로 규명하는데 성공했고 관련 논문이 세계적인 저널인 미국 국립과학원회보(PNAS, Proceedings of National Academy of Science) 5월 2일자로 게재되고, 그 우수성을 입증받아 ‘이 주의 논문’으로도 채택됐다.
일반적으로 단백질의 삼차원 구조는 엑스선 결정법 (X-ray Crystallography)을 사용해서 밝혀내게 되는데 이 방법으로는 정지되어 있는 단백질의 안정적인 구조만을 볼 수 있다.
李 교수팀은 엑스선 결정법을 더욱 발전시킨 방식인 시간분해 엑스선 회절법이란 방식을 이용했다. 이는 정지되어 있는 단백질의 구조뿐 만 아니라 작동하고 있는 단백질의 동적인 구조까지도 밝혀낼 수 있는 획기적인 방식이다.
이 새로운 기술을 사용하면 움직이는 단백질의 동영상을 촬영할 수도 있어 단백질의 작동기작을 밝히는 데에 중요한 도구가 될 것이며 앞으로 신약개발을 하는 데에도 큰 도움을 줄 것으로 보인다. 또한 이 기술은 단백질뿐 아니라 나노물질에도 응용 가능하므로 BT뿐만 아니라 NT분야에도 기여할 수 있을 것으로 보인다.
이 연구결과는 미국의 아르곤 국립연구소의 APS 가속기와 유럽연합방사광가속기 (ESRF) 센터에서 측정되었으며 李 교수의 주도하에 이루어진 국제적인 공동연구의 결과라 할 수 있다.
2005.05.04 조회수 20127