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김현우 교수, 알코올 화합물의 광학활성 분석기술 개발
〈 김현우 교수 〉
우리 대학 화학과 김현우 교수 연구팀이 핵자기공명(NMR) 분광분석기를 통해 알코올 화합물의 광학활성을 간단히 분석할 수 있는 기술을 개발했다.
이 기술은 빠르고 간편한 분석 방법을 가지고 있어 다양한 알코올 화합물의 광학활성뿐만 아니라 비대칭 합성반응의 모니터링까지 폭넓게 응용 및 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
장수민 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 셀의 자매지 ‘아이 사이언스 (iScience)’ 9월 27일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : A Gallium-Based Chiral Solvating Agent Enables the Use of 1H NMR Spectroscopy to Differentiate Chiral Alcohols)
광학이성질체는 오른손과 왼손의 관계처럼 서로 같은 물질로 이뤄져 있으나 거울상 대칭이 되는 화합물을 말한다. 우리 몸의 필수 구성요소인 아미노산과 당은 하나의 광학이성질체로 이뤄져 있어, 새 화합물이 생체 내에 들어가면 그 화합물의 광학활성에 따라 서로 다른 생리학적 특징을 나타내기 때문에 신약개발에서 광학활성을 조절하고 분석하는 연구가 필수적이다.
광학활성을 분석하는 방법으로 고성능 액체크로마토그래피(HPLC)가 주로 사용되며, 이를 통한 광학활성 분석 시장은 일본이 전체의 50% 이상을 차지하고 있다. 하지만 고성능 액체크로마토그래피는 분석에 30분에서 1시간이 소요되고 분석물이 발색단(發色團)을 가져야 분석 가능하다는 단점이 있다.
이에 비해 화합물의 분자 구조를 분석하는 데 많이 활용되는 핵자기공명(NMR) 분광분석기는 1~5분의 분석시간을 가지고 있으나, 광학활성 화합물의 신호를 분리하는 효과적인 방법이 규명되지 않았다.
김 교수 연구팀은 갈륨금속 중심의 음전하를 띤 금속 화합물을 합성하고 핵자기공명(NMR) 분광분석기를 활용해 효과적인 광학활성의 분석 방법을 개발했다.
연구팀은 금속 화합물과 광학활성 알코올 화합물 간 비공유 상호작용을 통해 핵자기공명 분광분석기의 신호가 구별돼 광학활성을 분석할 수 있는 원리를 이용했다. 기존 핵자기공명(NMR) 분광분석기를 통한 광학활성 분석은 알코올의 상온 분석 방법은 보고되지 않았다.
이번 연구는 다양한 작용기를 포함하고 있는 알코올 화합물의 상온 광학활성을 규명했다는 의의를 갖는다.
이번 연구에서 개발된 방법은 많은 신약 및 신약후보 물질의 광학활성 분석에 활용될 수 있으며, 특히 일본의 의존도가 높은 고성능 액체크로마토그래피(HPLC)를 이용한 광학활성 분석 방법을 대체할 수 있을 것으로 기대된다.
김 교수는 “핵자기공명 분광기를 활용한 광학활성 분석 관련 최고 수준의 기술이며, 신약개발에 필요한 광학활성 분석에 활용될 것으로 기대한다”라고 말했다.
이번 연구는 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 김현우 교수 연구성과 개념도
2019.10.10
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2019 KAIST 핵심 기술이전 설명회 개최
우리 대학은 오는 9월 17일 서울 코엑스에서 `2019 화이트리스트 배제 대응 기술을 중심으로 한 KAIST 핵심 기술이전 설명회'를 개최한다.
올해로 3회째를 맞는 KAIST 핵심 기술이전 설명회는 한일 무역 분쟁과 관련한 현 시국을 반영해 화이트리스트 배제 대상 품목들에 대응할 수 있는 첨단 소재부품장비 기술 4개를 특별히 선정했다.
또한, AI 및 소재부품 특허기술 5개를 공개해 KAIST 연구진이 보유한 우수 기술을 기업에 이전하고 일자리 창출과 기업의 경쟁력을 높이는 산학 협력 모델 구축에 일조할 예정이다.
KAIST 산학협력단 기술사업화센터(단장 최경철)는 대일 의존도가 높은 품목을 대체할 수 있는 ①저열팽창 불소화 투명폴리이미드(화학과 김상율 교수), ②비파괴 및 전자기적 성능 평가 시스템(항공우주공학과 이정률 교수), ③나노기술을 활용한 차세대 이차전지용 전극소재기술(신소재공학과 김도경 교수), ④고해상도 포토레지스트 기술(화학과 김진백 명예교수) 등 화이트리스트 배제에 대응하는 기술 4개를 선보인다.
특히, 이정률 교수의 비파괴 검사장비 기술은 외산 대비 50% 이상의 원가 절감이 가능하며 이 장비에 기반한 시스템을 도입할 경우 기존 기술로는 불가능했던 검사도 가능해진다.
김도경 교수의 차세대 이차전지 전극소재 기술은 전기자동차 등의 주행거리를 향상할 수 있으며, 상대적으로 원가 절감이 가능한 나트륨 이온 전지를 사용해 리튬 원자재 비용 상승에 대비할 수 있는 장점이 있다.
이밖에, KAIST가 엄선한 AI 및 소재부품 특허기술도 소개된다. ①네트워크와 단말기 리소스를 고려한 딥러닝 기반 콘텐츠 비디오 전송 기술(전기및전자공학과 한동수 교수) ②신경과학-인공지능 융합형 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술(바이오및뇌공학과 이상완 교수) ③친환경 상온 나노입자 제조기술 및 전자빔 조사를 이용한 무독성 자외선 차단제 제조기술(원자력및양자공학과 조성오 교수) ④나노섬유 얀 기반 유해가스 검출 및 질병 진단용 초고감도 색변화 센서 플랫폼 개발(신소재공학과 김일두 교수) ⑤에너지 밀도가 높은 실리콘-포켓 이차 전지 전극 및 전극 제조 기술(EEWS대학원 강정구 교수) 등 총 5개다.
김일두 교수의 나노섬유 기반 색변화 센서는 사람의 호흡만으로 간편하게 질병을 진단할 수 있는 기술이다. 생산성과 가공성도 높아 현재 성장 중인 질병 진단용 센서 시장에서 모바일 기기·웨어러블 센서 등 다양한 분야에 적용 가능할 것으로 기대되고 있다.
또한, 한동수 교수의 비디오 전송 기술은 비디오 스트리밍의 화질을 크게 향상하고 제공자의 비용도 절감할 수 있어 OTT 및 VOD 서비스 시장의 지속 성장과 함께 주목받고 있다.
KAIST 기술사업화센터 관계자는 "직접 연구·개발해 특허를 보유한 교내 우수 기술을 대상으로 지난 6월부터 발굴 작업을 수행했다ˮ고 전했다. 이 관계자는 이어 "향후 다양한 분야에 적용할 수 있는 응용 가능성과 시장규모·기술혁신성 등을 주요 평가 지표로 삼아 핵심 특허기술을 선정했으며 8월 2일 이후 일본 화이트리스트 제외에 따른 대응 기술을 발굴해 추가로 선정했다.ˮ고 밝혔다.
이를 위해, 교수 및 변리사·벤처 투자자·사업화 전문가 등 20명 내외로 구성된 심사단이 평가를 진행했으며 선정된 기술은 비즈니스 모델 개발, 특허-R&D 연계 전략 분석 및 국내·외 마케팅 우선 추진 등 KAIST로부터 다양한 지원을 받게 된다.
17일 열리는 설명회에는 기술 개발 및 기술이전을 포함한 상호 협력 방안을 논의하기 위해 기업 관계자 및 투자자 등 200여 명을 초청할 예정이며 연구자인 KAIST 교수 9인도 직접 참석한다. AI 및 소재부품 핵심 기술 및 화이트리스트 대응 기술에 대한 자세한 설명과 함께 현장에서 기술 이전에 관한 상담 등도 진행된다. 또한, KAIST 연구부총장 등 내·외빈이 참석해 혁신성장 시대를 맞은 대학의 첨단 기술사업화 중요성을 강조할 계획이다.
최경철 산학협력단장은 "2017년부터 매년 개최하고 있는 KAIST 핵심 특허 기술 이전 설명회는 기업이 4차 산업 혁명에 대비할 수 있도록 KAIST의 기술을 적극적으로 이전하고 기업의 일자리 창출 및 글로벌화 등 발전을 모색할 수 있는 새로운 산학협력의 모델이 될 것”이라고 말했다.
또한, 최 단장은 "KAIST는 일본의 화이트리스트 제외와 관련하여 KAIST 소재부품장비 기술자문단(KAIST Advisors on Materials and Parts, KAMP) 지원과 함께 산학협력단 차원에서 배제 조치에 대응할 수 있는 관련 기술을 적극적으로 발굴하고 있다ˮ고 언급했다. 이어, 최 단장은 "KAIST의 기술로 어려움을 겪고 있는 기업들의 소재부품 국산화 및 국가적 위기 상황을 극복하는 일에 힘을 보태고자 한다ˮ고 강조했다.
※ 참가신청 사이트 바로가기: http://tech4.kaist.ac.kr/
2019.09.04
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예종철 교수, 국제 응용 역문제 학회 기조강연
〈 예종철 교수 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수가 응용 수학분야 대표 학회 중 하나인 국제 응용 역문제 학회(Applied Inverse Problems Conference)에서 기조연설자로 선정돼 강연을 진행했다.
예 교수는 7월 11일 프랑스 그랑노블에서 열린 제10회 AIP 학회에서 세계 각국의 응용수학자 8백여 명을 대상으로 ‘역문제를 위한 인공지능 네트워크의 기하학적인 구조의 이해(Understanding Geometry of Encoder-Decoder CNN for Inverse Problems)’라는 주제로 영상처리 및 역문제에 사용되는 인공지능기술의 현황을 소개하고, 예 교수가 개척해 온 인공지능망의 기하학적인 구조에 대한 최신 이론을 발표했다.
예 교수는 의료 영상 복원 등 다양한 역문제에 적용되는 인공지능 기술을 개척하고, 이것이 동작하는 원리에 대한 기하학적인 구조를 밝히는 등 역문제 분야 인공지능 기술을 주도하는 점을 인정받아 이번 기조연설자로 선정됐다.
예 교수는 기조연설을 통해 “인공지능기술은 블랙박스가 아니라 조합적인 표현되는 최적화된 기저함수로서 이해할 수 있으며, 인공지능은 기존의 조화분석론(harmonic analysis)의 지평을 확대할 수 있는 새로운 수학 분야로 떠오르고 있다”라고 말했다.
또한 “인공지능은 기존의 질병 진단을 뛰어넘어 의사들의 진료를 더 정확하게 도우며 환자의 편의를 극대화할 수 있는 고화질, 저선량, 고속 촬영 기술을 가능하게 한 핵심기술로 떠오르고 있으므로 많은 연구가 필요하다”라고 인공지능 기술이 나아가야 할 미래방향을 제시했다.
2019.07.25
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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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차상길 교수, NDSS BAR 학회 최우수논문상 수상
〈 차상길 교수 〉
우리 대학 전산학부 차상길 교수가 지난 2월 24일 미국 샌디에이고에서 열린 바이너리 분석 분야 최고 학회 ‘NDSS BAR(네트워크 및 분산 시스템 보안 학회-바이너리 분석 연구 워크숍)’에서 최우수 논문상(Best Paper Award)을 받았다.
정보보호 관련 세계 최고 학회 중 하나인 NDSS(Network and Disstributed System Security Symposium)는 2018년부터 바이너리 분석 분야의 전문 워크숍은 BAR(Binary Analysis Research)를 개설했다. 차 교수는 그동안 연구 개발해온 ‘차세대 바이너리 분석플랫폼(B2R2)’의 뛰어난 설계구조와 성능을 인정받아 수상했다.
B2R2는 2016년부터 과학기술정보통신부 연구과제를 통해 개발된 결과시스템으로 ▲소프트웨어 보안취약점 분석 ▲악성코드 분석 ▲난독화 해제 ▲보안 패치 ▲익스플로잇 자동 생성 등 다양한 컴퓨터 보안 분야에 활용할 수 있는 핵심 원천 기술이다.
특히 이번 논문에서 차 교수팀은 ‘병렬 리프팅’이라는 독자적인 기술을 선보였다. 이를 통해 기존의 바이너리 분석플랫폼보다 B2R2가 10배 이상 빠르고 안정적인 성능을 확보했음을 확인했다.
바이너리 분석 분야는 핵심기술 확보를 위해 많은 시간과 노력이 필요한 분야로 손꼽힌다. 해당 기술을 보유한 그룹은 미국의 카네기멜런대학교와 UC 산타바바라, 프랑스의 원자력 및 대체에너지 위원회(CEA) 등이 있으며, 산업체 중에서는 러시아의 헥스레이(Hex-Rays)와 미국의 벡터35(Vector35) 정도만이 기술을 확보하고 있다.
이번 연구는 그동안 국외에서만 개발되던 바이너리 분석 분야의 기반기술이 국내에서 확보됐음을 증명했을 뿐 아니라, 세계적인 바이너리 분석 커뮤니티에서 KAIST 연구팀이 해당 분야의 새로운 한 축을 세웠다는 의미가 있다. 현재 B2R2의 소스코드는 깃허브(GitHub)에 공개돼 있다.
차상길 교수는 “해외에서 연구개발 중인 디컴파일러(Decompiler) 수준의 연구를 하기 위해서는 갈 길이 멀기 때문에 첫걸음을 뗐다고 생각한다”라며 “이를 위해 B2R2기반의 새로운 디컴파일러 관련 프로젝트를 준비 중이다”라고 말했다.
2019.03.05
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김성용 교수, 빅 데이터 통해 아중규모 난류의 고유특성 규명
〈 김 성 용 교수 〉
우리 대학 기계공학과/인공지능연구소 김성용 교수 연구팀이 빅 데이터 분석을 통해 아중규모 난류의 고유한 특성과 원동력을 발견하는 데 성공했다.
이번 연구는 원격탐사장비인 연안레이더와 해색위성을 통해 관측된 해양 표층 대형자료의 빅 데이터 분석을 통해 수 킬로미터 및 수 시간 규모의 해양유체를 이해함으로써 전지구 및 지역 기후변화 예측모델의 개선에 기여할 것으로 기대된다.
이번 연구는 환경유체 및 지구물리분야 국제 학술지인 ‘저널 오브 지오피지컬 리서치-오션스(Journal of Geophysical Research-Oceans)’ 8월 6일자에 두 편의 연계논문으로 게재됐다.
김 교수 연구팀의 유장곤, 이은애 석사가 각 논문의 1저자로 참여했고, 석사 연구 주제의 일부가 관련분야 최상위 학술지에 출간되는 성과를 달성했다.
2012년 美 항공우주국(NASA)은 ‘영원한 바다(Perpetual Ocean)’라는 위성을 이용한 해양관측 자료를 시각화한 프로젝트를 공개했다. 이는 2년 반에 걸친 바다 표면 흐름의 움직임에 대한 자료를 모아 제작된 것으로 그 모습이 마치 화가 빈센트 반 고흐의 ‘별이 빛나는 밤(The Starry Night)’속 하늘의 배경과 유사해 대중의 흥미를 끌었다.
이 ‘영원한 바다’는 중규모(100km 이상의 공간 규모) 수준의 난류운동을 기반으로 한 것으로 김 교수 연구팀은 중규모보다 더 작고 짧은 시공간 규모인 아중규모(1~100km 및 매 시간 규모)에서 해양 난류를 연구했다.
아중규모 난류는 지구물리유체 및 환경유체 분야에서 큰 관심을 받는 분야로 열과 밀도를 포함한 물리적 혼합 및 난류특성에 대한 연구 뿐 아니라 해양 영양분의 표층으로의 전달 및 적조와 엽록소의 번성 등 해양생물, 생태 및 환경 보존의 주요한 물리적 원인으로 주목받고 있다.
전 세계적으로 아중규모 해양 난류는 주로 컴퓨터를 이용한 수치 모델링 연구로 진행되고 있으나, 시공간으로 급격히 변하는 아중규모의 해양유체를 기존 장비 및 기술로 관측하기에는 어려움이 있어 제한적이고 간헐적인 현장 관측만 가능한 상황이다.
연구팀은 원격탐사장비인 연안레이더와 해색위성을 이용해 관측한 1년간의 해수유동장 및 5년간의 엽록소 농도장을 빅 데이터 분석해 해양난류의 고유한 특성을 입증했다.
연구팀은 해양난류 파수영역(wavenumber) 에서의 에너지 스펙트럼의 기울기 변화를 계절과 공간에 따른 변화 관점에서 분석했다.
이를 통해 아중규모 난류의 순방향과 역방향의 에너지 캐스케이드(energy cascade, 난류운동에서 큰 규모에서 작은 규모 또는 작은 규모에서 큰 규모로 에너지가 이동하는 현상)가 일어나고, 에너지가 투입되는 공간규모가 약 10 km이며 이는 경압불안정성(baroclinic instability, 수평방향으로 밀도 변화가 심할 때 중력장에서 불안정해져 이를 복원하기 위해 난류 현상이 발생하는 상태)에 의한 것임을 입증했다.
김 교수 연구팀의 연구결과는 해양물리, 대기 및 기후변화의 전 지구 고해상도 모델링 분야의 아중규모 물리현상의 모수화(参数化, parameterization)에 대한 중요한 기여를 할 것으로 기대된다. 아중규모의 원리를 이해함으로써 방사능, 기름유출과 같은 해양 오염물 추적 등 실제적이고 다양한 응용이 가능할 것으로 보인다.
또한 이번 연구는 우리나라 동해안 극전선의 가장자리에서 활발하게 생성되는 아중규모 소용돌이와 전선의 장기 관측자료를 이용한 것으로, 국내 연안 레이더 및 해색위성을 이용한 대형자료의 분석과 해양물리 및 물리생물의 상호작용 연구의 활성화에 기여할 것으로 예상된다.
이번 연구는 한국연구재단, 한국해양과학기술원 해양위성센터, 해양경찰청 연구센터의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 고흐의 별이 빛나는 밤과 NASA 가 제작한 영원한 바다 사진
그림2. 에너지 스펙트럼의 기울기 변화에 따른 에너지의 순방향 및 역방향 캐스케이드와 에너지가 투입되는 공간 규모를 보여주는 예
그림3. 동해에서 해색위성을 이용해 관측된 표층 엽록소 농도장에서 표현된 아중규모 난류 유동의 예
그림4. 임원지역 표층 해수유동장과 울릉도 남부지역 표층 클로로필 농도장
2018.08.13
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조광현 교수, 섬유아세포 과활성 유발 분자피드백 회로 규명
〈 조 광 현 교수 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 삼성병원 김석형 교수 연구팀과 공동연구를 통해 섬유증 및 암 악성화의 원인이 되는 섬유아세포 과활성을 유발하는 분자피드백 회로를 최초로 규명했다.
신동관 박사와 안수균 학생 등이 함께 참여한 이번 연구는 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 8월 1일자 온라인 판에 게재됐다.
( https://www.nature.com/articles/s41467-018-05274-6 )
인간의 섬유아세포는 대부분의 정상조직에 비활성화된 상태로 존재하다가 상처회복을 위해 필요할 때 급진적으로 활성화된다. 하지만 이러한 급진적 활성화가 유발되는 원리는 아직 밝혀지지 않았다.
조광현 교수 연구팀은 삼성병원 김석형 교수팀과 공동연구를 통해 Twist1, Prrx1, TNC 분자들이 연쇄적으로 활성을 유발하는 양성피드백회로를 구성함으로서 그와 같은 급진적인 섬유아세포의 활성을 유발한다는 것을 분자생물학실험과 수학모델링, 컴퓨터시뮬레이션 분석, 그리고 동물실험과 임상데이터 분석을 통해 밝혔다.
활성화된 섬유아세포는 상처가 치유된 뒤 다시 비활성화된 상태로 전환돼야 하는데 이 때 피드백회로가 계속 작동하면 섬유증의 발생이나 암 악성화의 원인이 된다.
따라서 이번에 밝혀낸 Twist1-Prrx1-TNC 분자피드백회로는 섬유증과 암의 새로운 치료 타겟으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
□ 그림 설명
그림1. 섬유아세포의 급진적 활성화를 유발하는 Twist1-Prrx1-TNC 분자피드백회로 규명 과정
그림2. 정상적인 섬유아세포의 활성화 조절과 피드백회로의 비가역적 활성화에 따른 비정상적인 섬유아세포 활성화 조절과정의 비교
2018.08.10
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KAIST형 연구실 안전관리 백과사전 ‘안전 바인더’ 출간
“10년 이상 대학의 안전현장을 경험한 전문가들이 집필한 안전관리 백과사전입니다.”
우리 대학 안전팀은 이 같은 내용의 연구실 ‘안전 바인더(Safety Binder)’를 제작해 지난 달 900여개 교내 연구실을 대상으로 배포했다고 4일 밝혔다.
연구실 ‘안전 바인더’는 연구자들이 현장에서 바로 활용할 수 있도록 제작한 사용자 중심의 안전관리 통합 매뉴얼로서 지난 2월 연구실안전관리위원회(위원장 교무처장 조용훈)의 심의를 거쳐 내용을 최종 확정했다.
‘안전 바인더’는 화학약품 ․ 생물 ․ 가스 ․ 소방, 사고보고 및 처리, 폐기물관리 ․ 작업환경측정 ․ 특수건강검진 등 모두 8개 분야의 세부 매뉴얼을 한 권의 바인더에 담고 안전관리규정을 부록으로 덧붙여 연구자들이 한눈에 안전정보를 파악할 수 있도록 했다.
KAIST는 지난 2010년에도 연구자를 위한 ‘연구실 안전관리 핸드북’을 발간했지만 연구 고도화 및 다양화에 걸맞은 새로운 안전관리 매뉴얼이 필요하다고 판단하고 2016년부터 해당 분야에서 8년~11년간 근무한 베테랑 안전 전문가를 선발해 ‘매뉴얼 제작팀’을 구성, ‘안전 바인더’의 출간을 준비해왔다.
4명의 안전 전문가로 구성된 집필진은 우선 최근 10년간 학내 연구실에서 발생한 안전사고를 사례별 분석을 통해 어느 분야의 안전 매뉴얼이 필요한지를 점검하고, 또 연구자 대상의 설문조사를 실시해 최종 8개 분야의 안전관리 매뉴얼을 제작하기로 결정했다.
약 3년간의 조사와 집필과정을 거친 ‘새로운 안전관리 매뉴얼’에는 연구자들이 준수해야 할 사항과 궁금해 하는 내용을 모두 수록했다. 물질의 특성 ․ 장비시설기준 ․ 기술기준에 관한 전문자료부터 일반적 안전관리에 필요한 사진자료 및 데이터까지 담아 다른 자료를 찾아보지 않더라도 손쉽게 알아볼 수 있도록 제작한 게 큰 특징이다.
고압가스를 주로 사용하는 전기및전자공학부 김태호 연구원은 “연구실 ‘안전 바인더’는 가스특성 ․ 가스배관 설치기준 ․ 가스장비 운용기준 등 알고자 하는 가스 안전정보가 모두 설명돼 있다”며 “이제는 매뉴얼을 먼저 찾아보고, 그래도 궁금한 점이 있을 때만 안전팀에 문의한다”며 만족감을 표시했다.
이와 함께 연구실 ‘안전 바인더’ 집필과 제작을 주도한 이상철 안전팀장은 “이‘안전 바인더’는 대학현장의 안전 전문가들이 자료를 직접 조사하고 집필까지 참여한 국내대학 첫 사례가 될 것”이라고 평가했다.
KAIST는 올해 안에 전기안전과 레이저안전 매뉴얼을 추가할 예정이며, 교내 외국인 학생 ․ 연구원을 위한 영문판도 준비 중에 있다.
한편, 이번 연구실 ‘안전 바인더’ 집필에는 안전팀의 황원 선임기술원(가스), 임현종 선임기술원(화학약품), 강충연 선임기술원(소방), 김지혜 기술원(산업보건) 등 4명이 참여했다.
(왼쪽부터) 임현종 선임기술원, 김지혜 기술원, 강충연 선임기술원, 황원 선임기술원
2018.07.04
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강민석, 안준건 박사과정, 미래해양과학기술인상 수상
우리 대학 기계공학과 강민석(지도교수 이필승), 안준건(지도교수 장대준) 박사과정이 지난 5월 24일 제주에서 개최된 한국해양과학기술협의회(KAOSTS) 공동학술대회에서 미래해양과학기술인상 해양기술부문 우수상을 수상했다.
한국해양과학기술협의회(KAOSTS)는 해양과학기술분야 학술발전과 관련 신진연구자의 사기 진작 및 자부심 고취를 위해 2017년부터 전국의 대학원생을 대상으로 해양과학기술 분야 우수 학술논문 발표자를 발굴해 미래해양과학기술인상을 시상하고 있다.
강민석 박사과정은 국제학술지 ‘Naval Architecture and Ocean Engineering’에 게재한 논문(논문명: Ship block assembly sequence planning considering productivity and welding deformation) 조립체 내의 각 파트의 기하학적 정보 뿐 아니라 실제 작업 현장에서 고려해야 하는 작업 공정의 생산성에 지배적으로 영향을 미치는 요소 및 용접 변형을 함께 고려하는 최적 조립 순서를 도출하는 모델을 제안했다.
안준건 학생은 학술지 ‘Power Sources’에 게재한 논문(논문명: Fuzzy-based FMEA of hybrid MCFC and gas turbine system for marine propulsion)에서 차세대 에너지 시장을 대비하는 액화수소운반선의 추진방식으로 연료전지기반 추진계통을 제시하고 퍼지논리를 적용한 위험도 분석을 수행했다.
2018.06.14
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박인규, 정연식 교수, 모바일 기기 탑재 가능한 고성능 수소센서 개발
〈 가오민 연구원, 박인규 교수, 조민규 연구원 〉
우리 대학 기계공학과 박인규 교수, 신소재공학과 정연식 교수 공동 연구팀이 폴리스티렌(Polystyrene) 구슬의 자기 조립(self-assembly) 현상을 이용해 고성능의 실리콘 기반 수소센서를 개발했다.
연구팀이 개발한 수소 센서는 제작 과정이 단순하고 비용이 저렴해 모바일 기기에 탑재할 수 있어 전력 소모에 어려움을 겪는 모바일 분야에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
가오 민(Gao Min) 연구원, 조민규 박사후 연구원, 한혁진 박사과정이 참여한 이번 연구는 나노 분야 국제 학술지 ‘스몰(Small)’ 3월 8일자 표지논문에 선정됐다.
청정에너지인 수소 가스는 차세대 에너지원으로 각광받고 있다. 현재도 냉각 시스템이나 석유 정제시설 등 다양한 산업분야에서 활용되고 있지만 무색, 무취의 가연성 물질이기 때문에 조기 발견이 어려워 고성능 수소 센서를 개발하는 것이 중요하다.
그러나 기존 수소 센서들은 부피가 크고 소모 전력이 높으며 제작비용이 상대적으로 높은 단점이 있다.
공동 연구팀은 수백 나노미터 (nm) 직경의 폴리스틸렌 구슬들을 자기조립 현상을 이용해 규칙적으로 실리콘 기판 위에 배열시켰다. 이를 이용해 수십 나노미터 수준의 그물 모양 패턴을 구현해 초소형 고성능 수소 센서를 개발했다.
이 기술은 수소가스가 센서에 노출되면 팔라듐 나노입자와 반응해 팔라듐의 일함수(work function)가 변화하고 그에 따라 실리콘 나노 그물 내 전자의 공핍 영역(depletion region)의 크기가 변화하면서 전기 저항이 바뀌는 원리이다.
이번에 개발한 수소 센서는 최소 선폭 50 나노미터 (nm) 이하의 실리콘 나노 그물 구조 센서를 저비용으로 구현할 수 있다.
일반적으로 수소 센서의 성능은 민감도, 반응속도, 선택성 등에 따라 구분된다. 연구팀의 센서는 0.1%의 수소 농도에서 10%의 민감도와 5초의 반응속도를 기록해 기존 실리콘 기반 수소 센서보다 50% 이상 빠르고 10배 이상 높은 민감도를 보였다.
박인규 교수는 “기존의 값비싸고 복잡한 공정을 거치지 않고도, 단순한 방법으로 초미세 나노패턴 구현이 가능하며, 수소센서 뿐만 아니라 다양한 화학, 바이오센서에도 응용이 가능할 것이다”고 말했다.
과학기술정보통신부의 나노소재기술개발사업, 한국연구재단의 국민위해인자에 대응한 기체분자식별․분석기술개발사업, 해양수산부의 해양수산환경기술개발사업, KUSTAR-KAIST 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 스몰(Small) 2018년 3월 8일자 Issue 표지논문
그림2. 완성된 수소센서의 일반 사진 (왼쪽), 전자현미경 사진 (중간, 오른쪽)
그림3. 수소 농도 변화에 따른 수소센서의 감지 그래프
2018.04.04
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경영대학, 와튼 리서치 데이터 서비스-SSRN 이노베이션 상 수상
〈 이인무 교수, Robert Zarazowski (WRDS), Gregg Gordon (SSRN), 이재규 교수 〉
우리 대학 경영대학이 지난 26일 열린 국제경영대학발전협의회(Association to Advance Collegiate Schools of Business, AACSB) 컨퍼런스에서 ‘WRDS-SSRN 이노베이션 상’을 수상했다.
WRDS-SSRN 이노베이션 상은 미국 명문 MBA인 와튼 스쿨(The Wharton School)의 데이터 분석 및 금융 연구 플랫폼 '와튼 리서치 데이터 서비스(WRDS)'에서 수여하는 상으로, 세계 최대의 출판사인 엘스비어(Elsevier)의 자회사로 사회과학분야 학술논문을 제공하는 연구 네트워크인 SSRN과의 협력으로 만들어졌다.
이 상은 탁월한 연구 성과를 이뤄낸 경영대학에 수여하며 금융 및 회계를 포함한 광범위한 경영분야에서 선구적인 연구의 가시성을 높이기 위해 제정됐다. 매년 북미, 유럽 및 아시아·태평양 지역별로 연구논문 실적 및 인용 횟수 등을 기준으로 연구의 혁신 및 우수성이 뛰어난 대학을 수상자로 선정한다. 올해 아시아·태평양 지역에서는 KAIST 경영대학이 선정되었다.
경영대학 김영배 학장은 “KAIST 경영대학이 WRDS-SSRN 이노베이션 상을 수상하게 돼 매우 기쁘다“며 “경영대학은 학문적 우수성을 기반으로 혁신적인 연구 활동에 중점을 두고 있으며 WRDS 및 SSRN로부터 이를 인정받은 것 같아 영광이다”며 소감을 밝혔다.
실제 경영대학은 사회적기업가 MBA나 녹색경영정책 석사과정 등 미래환경과 사회변화에 선도적으로 대응하는 교육프로그램을 운영중이다.
WRDS의 로버트 자라쇼우스키 전무이사는 “KAIST 경영대학이 ‘WRDS-SSRN 이노베이션 상’을 수상하게 된 것은 대단한 일”이라며 “WRDS는 KAIST 경영대학이 비즈니스 교육의 성장 및 혁신을 선도하고 헌신한 점을 높이 평가한다”고 말했다.
경영대학은 1995년 국내 최초 전일제 MBA 프로그램을 선보였으며 국내 최고의 이공계 연구대학인 KAIST의 특성을 살려 기술과 경영의 융합형 전문인력 양성에 주력하고 있으며, 국내 경영대학 중에서 유일하게 4개 국제기관(AACSB, GMAC, EQUIS, PIM)으로부터 공인 받았다.
2017.11.02
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이동만 교수, 빅데이터로 SNS 분석해 맞춤형 장소 제공 기술 개발
<좌측부터 전산학부 이동만 교수, 신병헌 박사과정 학생, 최인경 박사과정 학생>
전산학부 이동만 교수 연구팀이 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사진과 글을 기반으로 장소의 특성을 분석해 사용자에게 맞춤형 장소를 제공하는 기술을 개발했다. 이 기술은 현재의 위치기반 추천서비스를 인공지능형 개인비서서비스로 도약시키는 원천기술이 될 것으로 기대된다.
이번 연구는 기존 위치기반 장소 검색 및 추천서비스의 검색 수준을 향상시켜 사용자들이 장소를 선택하는 기준을 다양하게 적용시킬 수 있다. 사용자의 트렌드를 반영해 실시간으로 변화된 장소 추천을 할 수 있을 것으로 보인다. 문화기술대학원 이원재, 박주용 교수와 전산학과 차미영 교수가 공동으로 참여한 이번 연구의 API(응용 프로그래밍 인터페이스)는 http://placeness.kaist.ac.kr:8080/ 을 통해 공개됐고 관련 정보는 http://placeness.kaist.ac.kr/wiki/doku.php 에서 열람할 수 있다.
맛집 추천서비스, 소셜 커머스 등 위치를 기반으로 정보 검색 및 추천서비스를 제공하는 업체들은 주로 고객의 후기를 수집하거나 직접 방문을 통해 경험한 내용을 토대로 음식점 혹은 매장을 평가한다. 이는 비교적 정확한 정보를 제공하지만 시간적, 경제적 비용이 많이 소모된다. 또한 사용자 전체의 관심과 선택의 평균에 중점을 두기 때문에 사용자 개인의 특성을 충분히 고려하지 못한다는 한계가 있다. 시간이 지날수록 사용자는 평균 중심의 예상 가능한 선택지를 추천받을 확률이 높아진다.
따라서 같은 장소라도 사용자가 방문하고자 하는 목적이 다르기 때문에(모임, 상견례, 소개팅 등) 방문 목적과 사회적 맥락을 파악할 수 있는 추가적인 기능이 필수적이다. 이를 위해 기본적으로 제공되는 정보 외에도 실제 사람들이 각 장소에서 어떤 세부적 활동을 하며 공간을 소비했는지에 대한 데이터 수집이 필요하다. 연구팀은 문제 개선을 위해 특정 소셜 네트워크 서비스(인스타그램)에 올라온 사진과 텍스트 자료를 바탕으로 이를 분석하는 알고리즘을 개발했다.
기존에 존재하는 딥러닝 방식을 이용해 사진을 분석하는 기술과 연구팀이 새로 개발한 텍스트 분석 기술인 워드백(Wordbag) 기술을 결합했다. 특정 상황이나 분위기에 사용되는 단어들을 분석하고 단어마다 가중치를 둬 분류하는 기술이다. 연구팀은 API에서 주요 연구 이슈에 따라 크게 4개의 세부 분야별 정보를 제공한다. ▲상위 장소의 장소성(장소의 성격 : placeness), ▲상위 장소 내에 있는 세부 장소의 장소성 추론, ▲감성분석 기반의 장소 분위기 추론, ▲사용자와 장소성 간 연관성을 제공한다.
연구팀의 API는 SNS에 존재하는 연구개발 대상으로 지정된 특정 상위장소(코엑스. 아이파크 몰) 및 그 내부의 세부장소에 대해 언급된 데이터를 분석해 행위, 방문자, 시간, 분위기 등 다양한 관점에서 공간의 활용 가능성을 제공한다. 이는 같은 장소라도 사용자가 시간대, 목적에 따라 다르게 활용했던 이력이나 기존 서비스에서 제공이 어려웠던 분위기(ex. 밝은, 전통적인 등)나 방문 목적(ex. 데이트, 공부, 회의)을 데이터로 수집할 수 있기 때문에 사용자의 의도에 따라 장소를 추천할 수 있다.
이 교수는 “이 연구에서 개발된 API를 통해 기존의 위치기반 장소 검색 및 추천 서비스의 검색 수준을 향상시키고 방문자들의 트렌드 변화에 따라 자동으로 변화된 장소를 추천할 수 있다”고 말했다. 또한 “기존 비정형 텍스트 데이터 분석의 한계를 극복하기 위해 사진과 텍스트를 동시에 분석해 공간에 대한 사회적 정보를 추론할 수 있어 현재의 위치기반 추천 서비스가 인공지능형 개인비서서비스로 도약하는 핵심 기술이 될 것이다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 디지털콘텐츠 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2017.08.29
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