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기계공학과 윤용진 교수, (사)대한3D프린팅융합의료학회 제10차 정기학술대회 금상 수상
우리 대학 기계공학과 윤용진 교수 연구팀(이태협 석사과정, Nicha Vnichvoranun 학사과정 등) 및 이진균 원장(페리오치과)의 공동 연구팀은 최근 열린 (사)대한3D프린팅융합의료학회 제10차 정기학술대회의 자유 연제 구연 발표에서 “컬러센서가 포함된 3D 프린팅 치아 스플린트 개발 및 이갈이 심각도의 정량적 진단법 제안”을 주제로 발표하였으며, 금상(1위)을 수상했다. 이번 학회에서는 KAIST, Stanford 의과대학, 싱가포르 국립대학 의과대학, 연세대, 성균관대, 가톨릭대, 고려대, 아주대 의대 및 삼성 의료원, 아산병원, 국립 암센터 등 국내 유수대학 및 의료 기관이 참여하였다.
대한3D프린팅의료융합학회는 의료산업에서의 3D 프린팅 기술을 발전을 목표로 2016년 출범한 이후 매년 학회를 개최하고 있다. 최근 4차 산업혁명의 시대적 흐름과 함께 높은 형상 자유도를 가진 3D 프린팅이 의료 산업에서 주목 받고 있으며, 본 학회는 맞춤형 의료기기 개발 및 임상 적용 등 융합 연구를 위한 소통의 장으로 그 역할을 다하고 있다.
윤용진 교수 및 이진균 원장 공동 연구팀은 3D 프린팅의 획기적인 기술로, 이갈이 진단장치를 제작하고 심각도를 정량화하는 방법을 제안하였다. 심각한 이갈이 환자의 경우 치아 마모, 턱관절 장애 등 겪을 수 있으며, 이갈이의 효과적인 치료를 위해 정확한 진단은 필수적이다. 이를 위해 진단장치의 레이어 색상을 다르게 하는 획기적인 아이디어로, 진단장치의 마모량을 거시적으로 확인하는 방식을 제안하여 금상을 수상했다.
2022.06.02
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2022년 KAIST 리서치데이 개최
우리 대학이 5월 31일 오전 10시부터 대전 본원 학술문화관(E9) 5층에 있는 정근모 콘퍼런스홀에서 ‘2022년 KAIST 리서치데이(Research Day)’를 개최했다.
‘리서치데이’행사는 주요 연구성과 소개를 통해 R&D 분야의 정보교류 기회를 제공하고, 상호 협력·소통하는 연구 문화조성으로 연구자들의 응집력을 높여 융합연구를 활성화한다는 취지로 지난 2016년부터 매년 개최하는 교내 연구자들의 축제다.
올해 행사에서는 연구부문 우수교원과 대표 연구성과 10선을 뽑아 포상한다. 이와 함께 최고 연구상인 ‘연구대상’ 수상자인 김일두 교수(신소재공학부)가 ‘초고감도 플렉서블 화학센서’를 주제로 강연에 나선다.
환경 안전 및 헬스케어에 대한 관심이 높아지면서 극미량의 분자를 신속하게 검출하여 위험 신호를 알리거나, 호흡가스 분석만으로 질병을 조기 진단하는 휴대형 센서 기술의 중요성이 높아지고 있다. 본 강연에서는 초고감도 화학센서 개발 사례들을 설명하고, 특히 KAIST에서 개발된 가스센서 원천기술이 반도체·디스플레이 공장의 환경 안전 진단 및 예방에 적용되는 실용화 기술에 대해 소개할 예정이다.
김일두 교수는 질병을 조기 모니터링하는 호흡가스 센서 기술 및 정열된 나노섬유 멤브레인을 활용한 미세먼지, 항바이러스 필터 분야에서 독창적 성과를 인정받은 연구자다.
현재까지 국외 저널논문 343편, 저널 표지논문 56편, 국내외 약 230여건의 특허 취득 및 12건의 기술이전을 달성했다. 또한, 2016년 제51회 발명의날 대통령 표창 및 2019년 기자가 뽑은 올해의 과학자상을 수상한 바 있으며, 2022년 한국과학기술한림원 공학부 정회원으로 선출됐다.
이 밖에 조광현 교수(바이오및뇌공학과)와 이도창 교수(생명화학공학과)가 각각 ‘연구상’ 수상자로 선정됐으며, ‘이노베이션상’ 수상자로는 한동수 교수(전산학부)가 뽑혔다.
박범순 교수(과학기술정책대학원), 김창익 교수(전기및전자공학부)와 조현정 교수(디지털인문사회과학부) 3명은 한 팀으로 융합 연구상을 받는다.
이들 수상자의 연구에 대한 열정과 경험은 사전 비디오 촬영을 한 강연을 통해 학부생 및 석·박사 과정 학생은 물론 동료 연구자들에게 소개될 예정이며, 연구대상 수상자의 강연은 현장에서 직접 강연을 통해 전달될 예정이다.
한편, KAIST를 대표하는 R&D 연구성과 10선에는 ▲손실을 이득으로 바꾸는 폴라리톤 기반의 PT 대칭성 레이저 개발(조용훈 교수·물리학과) ▲1차원 공간위의 약한 충격파를 포함하는 리만문제 해결(강문진 교수·수리과학과) ▲코로나19 환자의 면역반응 특성 규명(신의철 교수·의과학대학원) 등이 자연과학 및 생명과학 분야의 우수 연구성과로 선정됐다.
공학 분야에서는 ▲플라즈마 제트를 이용한 유체 표면 안정화 기술 개발(최원호 교수·원자력및양자공학과)▲이벤트 카메라 기반 시각 인지 기술(윤국진 교수·기계공학과)▲신경신호 모사를 통한 인공 감각 시스템 개발(박성준 교수·바이오및뇌공학과)▲모트 전이 소재 기반 초고속, 저전력, 변이 내성 진성 난수 발생기 개발(김경민 교수·신소재공학과)▲Aline: ESG(환경, 사회, 지배구조) 기반 투자 서비스 디자인 개발(이상수 교수·산업디자인학과)▲화학 색소 없는 구조색 컬러 인쇄 기술 개발(김신현 교수·생명화학공학과)▲미분가능한 트렌지언트 광 전달 시뮬레이션 개발(김민혁 교수·전산학부) 등이 선정됐다.
우리 대학 관계자는 “이날 행사장에서는 우수 연구성과 10선이 동영상을 통해 시연, 소개될 예정”이라며“ 구성원들의 많은 참여를 위해 시상식의 전 과정은 국/영문으로 유투브 스트리밍을 통해 이원생중계할 예정”이라고 말했다. 또한, “현장 방청객들은 따로 마련된 KI빌딩 퓨전홀에서 수상자들을 축하하고, 연구내용에 대한 아이디어를 얻어갈 예정”이라고 덧붙였다.
2022.05.31
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문화기술대학원 졸업생 이세연 박사, 2022년 한국갤럽박사학위논문상 수상
우리 대학 문화기술대학원 졸업생 이세연 박사가 2022 한국갤럽박사학위논문상(Gallup Korea Dissertation Award) 우수상을 수상했다. 더불어 수상 논문의 지도교수인 디지털인문사회과학부 시정곤 교수와 문화기술대학원 도영임 초빙교수는 ‘한국갤럽박사학위논문지도상’을 받았다.
한국갤럽박사학위논문상은 한국조사연구학회가 ㈜한국갤럽조사연구소의 후원으로 수여하며, 2021년 한 해 동안 국내대학에서 수여된 박사학위 논문을 대상으로, 한국 사회조사 분야의 발전에 기여했다고 평가된 수상작을 선정한다. 2022년 5월 27일 대한상공회의소에서 시상식이 개최됐으며, 수상자에게는 상패와 함께 200만원의 상금이 지급됐다.
이세연 박사의 졸업 논문 “중노년층의 디지털 게임 경험과 인식 변화: 세대를 연결하는 게임 플레이”는 설문조사를 통한 양적 분석과 실행 연구(Action Research)를 통한 질적 분석을 적용하여, 중노년층의 디지털 게임 경험을 사회문화적인 관점으로 이해하고, 게임을 많이 접해보지 않은 중노년층이 젊은 세대와 함께 게임을 하면서 게임에 대한 인식이 어떻게 변화해 가는지 심층적으로 분석했다. 또한, 고령화 시대의 세대 단절 문제를 해결하기 위한 방향 제시로서, 서로 다른 세대가 게임을 통해 커뮤니케이션을 촉진하는 방법에 관한 연구를 담았다.
2022.05.30
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차상길 교수, IEEE Test-of-Time Award 수상
우리 대학 전산학부 정보보호대학원 차상길 교수가 올해 5월에 열린 정보보안 최정상 학회인 IEEE Security & Privacy[1]에서 Test-of-Time Award를 수상했다.
Test-of-Time Award란 지난 10년간 정보보안 분야에서 가장 큰 영향력을 행사했던 논문에 수여하는 것으로, 올해는 총 3개의 논문이 선정되었으며, 한국인으로서는 최초이다.
선정된 논문은 차상길 교수가 지난 2012년에 발표했던 ‘Unleashing Mayhem on Binary Code’로 바이너리코드에서 버그를 자동으로 찾고, 공격코드로 연계되는 익스플로잇을 생성하는 알고리즘을 세계 최초로 제안했던 것이다 [2].
당시 개발된 알고리즘은 인공지능 해킹대회인 CGC(Cyber Grand Challenge)[3] 등의 세계적 사이버 보안 해킹 경진대회에서 사용되는 핵심 알고리즘이라 할 수 있다.
차상길 교수는 이 논문을 계기로 바이너리 분석을 통한 버그 및 취약점을 찾는 기술개발을 하기 위한 다양한 연구를 수행하여 왔으며, 현재는 다양한 바이너리 코드를 분석할 수 있는 토종 플랫폼인 'B2R2'를 개발하고 있다[4].
< 참고사이트 >
[1] 43rd IEEE Symposium on Security and Privacy : https://www.ieee-security.org/TC/SP2022/
[2] 수상관련 논문 'Unleashing Mayhem on Binary Code' : https://www.computer.org/csdl/proceedings-article/sp/2012/06234425/12OmNzcPAxU
[3] 사이버그랜드챌린지 홈페이지 : https://www.darpa.mil/program/cyber-grand-challenge
[4] B2R2 깃허브 : https://github.com/B2R2-org/B2R2
2022.05.27
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과기정통부, 메타버스 융합대학원 지원사업에 우리학교 선정
우리 대학이 과학기술정보통신부의 정보통신방송혁신인재 양성사업의 일환인 ‘메타버스 융합대학원 지원사업’에 최종 선정됐다.
이에 과기정통부는 올해 5억원, 이후 단계평가를 거쳐 연간 10억원, 최장 6년간 총 55억원을 우리 대학에 지원하고, 우리 대학은 올해 가을학기부터 메타버스 융합대학원을 설립해 운영할 예정이다.
메타버스 융합대학원에서는 ▲콘텐츠 기획·개발·사업화 교육과정 제공 ▲기업과 함께하는 문제해결형 프로젝트를 통한 실무역량 강화 ▲해외 공동 연구를 통한 글로벌 리더십 함양 ▲인문 사회, 문화예술, 산업 분야와 융합한 전문 교육 등을 수행한다.
이를 위해 공과대학, 기술경영대학, 인문사회융합과학대학 총 27명의 유수 교수진이 교육에 참여한다. 우리 대학 외에도 배순민 KT 융합기술원 AI2XL 연구소장, 하태진 버넥트 대표도 겸직교수로 참여해 산업현장 경험을 공유한다. 이후에도 지속적인 전임·겸임 교수진 충원을 통해 메타버스 산업의 ‘산학연 융합 플랫폼’으로 자리할 예정이다.
특히 눈여겨볼 점은 문지캠퍼스에 구축하는 ‘메타벌시티(Meta-versity)’이다. 메타강의실, 메타회의실, 다목적 메타스튜디오를 신설하여 학생들이 본원 캠퍼스 강의실을 오가지 않아도 자유롭게 교육, 연구를 수행하도록 지원한다. 이를 통해 국내·외 캠퍼스를 연계하고 시공간의 한계를 넘어 소통하는 ‘개방형 플랫폼’으로서의 역할을 기대하고 있다.
문화기술대학원 우운택 학과장은 “메타버스를 활용하는 사람에 대한 이해를 바탕으로 기술적, 경제적, 사회적 가치를 창조할 융합인재를 양성할 것”이라고 포부를 밝혔다.
이어 “프로젝트를 기반으로 한 실무형 인재를 양성하고, 협력 기업들이 신규 시장을 선도하도록 도울 것이다. 특히 스타트업 육성을 통해 대전과 우리 대학을 세계 최고의 메타버스 메카로 성장시킬 것”이라고 전했다.
한편, 대전시는 이번 우리 대학의 메타버스 융합대학원 유치를 위해 적극적인 지원을 아끼지 않았다. 김명수 대전시 과학부시장은 “대전이 국가 메타버스 산업 생태계의 중심도시로 나아가기 위해 KAIST 메타버스 융합대학원 관계자들과 지속 협력할 것이다. 이로써 대덕 특구 메타버스 융합클러스터 구축에 한 걸음 더 나아간 것”이라고 말했다.
2022.05.26
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마찰전기의 발생 원리를 세계 최초로 규명
우리 대학 물리학과 김용현 교수 연구팀이 수천 년 동안 해결되지 않은 난제 중의 난제로 알려진 마찰전기 발생 원리를 세계 최초로 규명했다고 26일 밝혔다.
김 교수 연구팀은 두 물질을 마찰시킬 때 경계면에서 발생하는 열에 의해 전하가 이동할 수 있다는 아이디어를 바탕으로 `제1 원리 전자구조 계산'과 `열전달 방정식'을 풀어 마찰전기의 미시적 작동원리를 찾아냈고, 기존에 알려진 실험적 사실을 정성적으로 기술할 수 있었을 뿐만 아니라 정량적으로도 이동 전하량을 설명해 낼 수 있었다. 기존에는 정량적으로 마찰전기를 설명할 수 있는 이론은 없었다.
마찰전기에 대한 새로운 이론은 최근 주목받고 있는 에너지 수확 기술 중의 하나인 마찰전기 나노 발전기(triboelectric nanogenerator, TENG) 효율의 혁신적 증대에 이바지할 것이며, 여러 실생활 및 반도체 산업에서 원하지 않는 문제를 일으키거나 터치스크린처럼 긍정적으로 사용되고 있는 정전기의 미시적 제어를 가능하게 할 것으로 기대된다.
물리학과 신의철 박사과정이 제1 저자로 참여하고 한국표준과학연구원 여호기 박사가 공동연구로 참여한 이번 연구는 1년여의 동료심사를 거쳐 미국물리학회 오픈엑세스 국제 학술지 `피지컬 리뷰 리서치 (Physical Review Research)' 5월 4권 2호에 지난 17일 출판됐다. (논문명 : Derivation of a governing rule in triboelectric charging and series from thermoelectricity).
마찰전기는 2,600년 전 인류가 처음 `전기'를 인식하게 된 계기로 알려질 만큼 인류와 함께한 역사가 굉장히 오래된 현상이다. 최근에는 에너지 수확 기술 중 하나로 중요하게 여겨지고 있을 뿐만 아니라 코로나19의 감염을 막기 위한 마스크 그리고 공기 정화 기술로 광범위하게 사용되고 있다.
실생활에서도 번개나 정전기 등으로 매우 친숙한 자연현상이지만 지금까지 마찰전기의 발생을 정량적으로 설명할 수 있는 양자역학 이론이나 나노기술 이론은 없었다.
김용현 교수와 여호기 박사는 2014년 열전 영상 측정 기술을 개발하며 두 물질 간의 계면에 급격한 온도변화가 발생할 수 있다는 사실에 주목했다. 계면에 마찰에 의한 열이 발생하면 열전효과에 의해 전하가 이동할 수 있고, 마찰전기의 원리를 규명할 수 있는 실마리를 찾은 것으로 기대했다. 하지만 당시 2~3명의 박사과정 학생이 달려들어도 문제는 쉽게 해결되지 않았고, 7년여 만인 지금 대부분 난관을 해결하고 마침내 마찰전기의 비밀을 인류 최초로 맛볼 수 있었다.
연구팀은 마찰전기의 전하 이동 방향을 예측할 수 있는 `마찰전기 팩터(triboelectric factor)' 공식을 유도했으며 이를 이용해서 세계 최초의 이론 마찰 대전열을 구성했다. 마찰전기 팩터는 제벡 계수(단위 온도차에서 유도되는 전압), 밀도, 비열, 열전도도 등 물질 특성으로 구성돼 있다. 또한 마찰전기로 발생시킬 수 있는 전압강하의 크기를 예측하는 `마찰전기 파워(triboelectric power)'라는 물리량 K도 연구팀이 최초로 제안했다.
마찰 대전열은 중학교 2학년 교과서에서 다루는 내용이었지만 2015년 개정 교육과정 교과서에서는 더이상 다루고 있지 않다. 기존의 경험적 방법으로 결정되는 마찰 대전열이 연구자마다 다른 결과를 보고하고 있어 부정확하다는 인식이 확산됐기 때문이다. 그러나 우리 연구팀이 미시적, 양자역학적으로 정의된 마찰전기 팩터를 이용해 정량적인 대전열을 최초로 구성했기 때문에 다시 교과서에 마찰 대전열이 실릴 수 있는 계기가 마련됐다.
김용현 교수는 "미시세계에서의 열전현상을 양자역학적으로 연구하고 있었기 때문에 인류의 난제인 마찰전기 문제를 해결할 수 있는 행운이 따랐고, 오랫동안 포기하지 않고 매달려 준 학생들과 동료들에게 감사하다ˮ 라며 "마찰전기에 대한 미시적 이해를 통해, 보다 고효율 마찰전기 나노 발전기를 물질 수준에서 설계할 수 있게 됐으며, 실생활이나 산업에서 정전기를 제어하는 데 널리 이용되기를 바란다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 자율운영 중점연구소 지원사업, SRC 이공분야기초연구사업, 미래소재디스커버리사업, 그리고 KAIST의 최장 30년까지 지원하는 그랜드 챌린지 30 사업의 지원을 받아 수행됐고, 관련 기술은 국내 특허출원이 완료됐다.
2022.05.26
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과기정통부, 데이터사이언스 융합인재양성사업에 우리학교 선정
우리 대학(산업및시스템공학과)이 과학기술정보통신부 주관의 '데이터사이언스융합인재양성사업' 단독형 2022년 신규과제에 선정됐다.
과기정통부는 컨소시엄형(고려대, 서울시립대, 충남대, 호서대) 1개와 단독형(KAIST) 1개를 선정해 향후 7년간 총 465억원을 지원한다. 우리 대학은 올해 6월부터 2028년까지 약 7년간 약 133억(2022년 13억 원, 2023년부터 매년 20억 원)의 정부지원금을 받는다.
올해 신규 과제인 이 사업의 목표는 데이터사이언스 핵심 지식을 다양한 활용 분야에 접목할 수 있는 융합 인재를 양성하는 것이다. 특히 ▲T자형(광범위 지식과 전문성 보유) 인재 양성을 위한 교육 프로그램 설계 ▲비즈니스 모델을 선도하는 석박사 고급 인재 육성에 중점을 두고 있다.
이에, 우리 학교 산업및시스템공학과 GSDS(Graduate School of Data Science)는 22년도 가을학기부터 데이터사이언스 대학원 과정을 개설하여, '데이터사이언스+α 융합 커리큘럼'을 개발 및 운영할 계획이다. 이를 통해 데이터사이언스를 기반으로 한 연구 분야를 확장하고 유관 기관들과 적극적인 협력을 추진할 예정이다.
구체적으로는 다양한 학사 전공의 학생들을 선발하여 연구·교과·창업·산업체 추천 등 각 트랙에 따라 맞춤형 커리큘럼을 제시한다. 또한, 교과 기반의 데이터사이언스 핵심 교육을 지원함은 물론, 산업체·연구기관 인턴십, 해외대학·연구소 파견, 문제 해결형 캡스톤 프로젝트 등 비교과 기반의 양방향 교육을 병행할 방침이다.
사업단장인 산업및시스템공학과 김우창 교수는 “총 11개 학과 33명의 우수한 교수님들과 함께 데이터사이언스 융합 인재 양성을 위한 양질의 교육을 제공할 것이다. 더 나아가 대한민국의 데이터사이언스 기술 발전에도 기여하도록 최선을 다할 것”이라고 밝혔다.
2022.05.26
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문화기술대학원 배준형, 엄가람, 권하람, 이설희 학생팀, 2022 ACM CHI Student Game Competition 우승
우리 대학 문화기술대학원 박사과정 배준형, 석사과정 엄가람, 권하람, 이설희 학생팀(팀 지도교수: 도영임, 남주한)이 4월 30일에서 5월 6일간 미국 뉴올리언스에서 열린 2022 ACM CHI Student Game Competition <Transformative and Transgressive Play> 부문 우승자로 선정됐다고 밝혔다.
HCI 분야에서 세계 최고 권위를 가진 ACM 인간-컴퓨터 상호작용 학회 (ACM Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI) 트랙 중 하나인 Student Game Competition은 미래 게임 기술 개발 및 디자인에 영감을 줄 수 있는 새로운 아이디어를 선보이는 기회를 제공한다.
혁신적 인터페이스(Innovative Interface) 부문은 기존 관행을 뛰어넘는 상호작용 아이디어와 기술 진전을 다루며, 변혁적 및 초월적 플레이(Transformative and Transgressive Play) 부문은 게임이 아닌 영역이 게임과 결합하면서 어떻게 미래의 경계를 넘어서는가를 다룬다.
우승 게임 ‘Classy Trash Monster: An Educational Game for Teaching Machine Learning to Non-major Students’는 비전공 학생들도 AI 기술의 핵심인 기계 학습을 게임을 통해 쉽게 배우고 이해할 수 있도록 설계했으며, 미적이고 친근한 방식의 시각 디자인과 게임 플레이로 호평을 받아 수상작으로 선정됐다.
이 게임은 문화체육관광부와 한국콘텐츠진흥원의 <2020년 문화콘텐츠 R&D 전문인력 양성(문화기술 선도대학원): 게임 이머징 테크놀로지 R&D 전문인력 양성> 사업(연구책임자: 남주한 교수)에서 개설한 <게임 특강: 게임 디자인 프로젝트> 수업의 학생 참여 팀 프로젝트 결과물이다. 우승팀을 포함하여 수업에 참여했던 4팀이 ACM CHI Student Game Competition에 결과물을 제출하여 엄정한 심사를 거쳐 모두 학회 발표자로 선정되는 쾌거도 함께 거뒀다.
이 수업은 우리 대학 문화기술대학원 도영임 교수, 남주한 교수, 이정미 교수가 팀 티칭으로 진행하고, 산학협력 기관인 NCSOFT(대표: 김택진) 게임디자인랩의 이동교 실장, 김은동 팀장, 윤현석 팀장이 참여하여 산업 현장에 기반한 자문을 제공하고 학생들의 게임 디자인 개발을 지원했다. NCSOFT는 공동 수업 이외에도 NC 장학금 수여 및 산학연구과제 등을 지원하고 있다.
우승팀과 발표팀의 발표 논문과 영상은 CHI EA '22: CHI Conference on Human Factors in Computing Systems Extended Abstracts에 4월 28일 실렸다.
(우승) Classy Trash Monster: An Educational Game for Teaching Machine Learning to Non-major Students (배준형, 엄가람, 권하람, 이설희, 남주한, 도영임) https://dl.acm.org/doi/10.1145/3491101.3516487
(발표) Play With Your Emotions: Exploring Possibilities of Emotions as Game Input in NERO (Valérie Erb, 김해수, Tatiana Chibisova, 이정미, 도영임) https://dl.acm.org/doi/10.1145/3491101.3516485
(발표) The Melody of the Mysterious Stones: A VR Mindfulness Game Using Sound Spatialization (김헤이븐, 최재란, 도영임, 남주한) https://dl.acm.org/doi/10.1145/3491101.3516490
(발표) Evoker: Narrative-based Facial Expression Game for Emotional Development of Adolescents (홍석현, 최연수, 성유진, 진유리, 도영임, 이정미) https://dl.acm.org/doi/10.1145/3491101.3516486
2022.05.24
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2021년도 기재부 주관 공공기관 고객만족도 조사(PCSI) 최고 단계 “우수” 선정
우리 대학이 기획재정부 주관 ‘2021년 공공기관 고객만족도 조사’에서 '우수' 기관으로 선정됐다. 이는 2005년 이래 최고의 평가다.
공공기관 고객만족도 조사(Public-service customer satisfaction index, PCSI)는 공공기관의 서비스 품질을 향상하기 위해 기관의 고객을 대상으로 매년 실시하는 것으로, 올해는 총 245개 기관(공기업 25개, 준정부기관 92개, 기타공공기관 128개)을 대상으로 진행됐다.
평가등급은 우수, 보통, 미흡으로 3단계로 구분되며 이 중 41개의 기관이 '우수' 기관으로 평가 받았다. 교육·연구기관 중 우수평가를 받은 기관은 우리 대학, 울산과학기술원(UNIST), 한국해양과학기술원(KIOST)이 있다.
우리 대학은 고객만족도 조사 결과를 100점 만점으로 환산한 PCSI에서 역대 최고 점수인 86.4점을 획득하였으며, 학사 사업, 도서관 운영, 수탁 과제, 기술 이전의 4개 분야에서 모두 목표치를 상회하는 점수를 획득했다.
이는 캠퍼스 개선을 위한 각 부서별 과제를 선정해 시행하고, 문의/건의 게시판을 통해 다양한 의견을 수렴한 결과이다. 또한 친절도 모니터링과 청렴도 향상 개선 활동, 첫 화사 등을 꾸준히 진행한 것이 평가에 긍정적인 영향을 미쳤다. 이 외에도 최근 2년간 코로나19 상황에서 학교가 앞장서 구성원의 건강 관리와 학업 활동에 조직적, 신속하게 대응하였다.
고객경영팀은 "우리 대학의 '우수' 평가는 전 구성원이 합심하고 노력한 결과라고 생각한다. 이번 성과에 안주하지 않고 이를 유지, 향상시키기 위해 노력할 것" 이라고 소감을 전했다.
한편, 이번 공공기관 고객만족도 조사 결과는 2021년 공공기관 경영실적 평가에 반영되며 공공기관 알리오에 공시된다.
2022.05.19
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Crazy Day 아이디어 공모전 당선작 선정
우리 대학이 6일 ‘Crazy Day 아이디어 공모전’ 당선작 5개를 선정하여 18일(수) 최종 발표했다. 우리 대학은 파격(Crazy), 창의(Creative), 도전(Challenging), 배려(Caring) 등 우리 대학의 실험정신과 혁신 정신을 담은 아이디어를 발굴하고 실행하고자 ‘Crazy Day 아이디어 공모전’을 3월 14일부터 4월 8일까지 개최했다.
공모 결과 총 847건의 응모작이 접수됐으며 창의성, 대중성, 현실성, 윤리성을 기준으로 총 3단계의 내부 심사를 거쳐 대상 1개, 최우수상 1개, 우수상 3개를 선정했다.
구체적으로는 ▲대상: KAIST 콘텐츠 네트워크(KAIST Contents Network, 이하 KCN) ▲최우수상: 평화의 등불 밝히기 미션 ▲우수상: 새로운 관점으로 창조와 혁신을 이끄는 리버스 데이(Reverse Day), KAIST에서 보물찾기, 장영실을 이겨라! KAIST 과거시험’이다. 수상자에게는 대상 500만 원, 최우수상 200만 원, 우수상 각 100만 원의 상금을 수여 예정이다.
대상 당선작인 'KCN(김한라)‘는 우리 대학이 제시하는 첫 실험적인 아이디어에 구성원 개개인이 논문, 연구문화, 인용구, 밈(meme) 등의 모든 지식과 정보를 방사형으로 연결해 대형 마인드맵을 만드는 것이다.
수상자 김한라는 “두뇌의 신경세포 연결망이 생각의 패턴을 만드는 것처럼, 각각의 개념들이 이어진 결과를 보면 그 조직이 어떤 생각을 하는지 알 수 있다. 약도처럼 이어진 우리 대학만의 생각의 지도를 제작해, 세상에 큰 변화를 가져올 최종 아이디어를 도출해 낼 것”이라고 전했다.
최우수상인 ‘평화의 등불 밝히기 미션(이지형)’은 캠퍼스 내 자전거 발전기를 설치해 구성원들이 릴레이 챌린지로 페달을 밟으며 10시간 동안 전광판에 메시지를 송출하는 것이다. 감염병, 전쟁, 환경오염 등 세계적인 위기 상황에서 평화 기원 메시지를 대내외적으로 전하고자 함이다.
우수상으로는 구성원 간 역할과 직무, 보직 바꾸기를 통해 역할 고정관념을 깨는 ‘리버스 데이(Reverse Day)(안성준)’가 선정됐다.
이 외에도 대중들이 과학 퀴즈를 풀며 캠퍼스 내 숨겨진 보물을 찾는 ‘KAIST에서 보물찾기(김대호)’, 과거시험을 통해 엉뚱한 호기심을 창의 융합적 접근으로 해결해보는 ‘장영실을 이겨라! KAIST 과거시험(이홍무)’이 우수상으로 선정됐다.
Crazy Day 아이디어 공모전을 공동 기획한 손훈 글로벌전략연구소장, 신병하 학생생활처장, 이수진 학생정책처장은 “재미있고 참신한 아이디어를 제출해주신 국민분들께 진심으로 감사의 뜻을 전한다” 라고 밝혔다. 이어, “대상 당선작인 KCN을 통해 그려질 KAIST 마인드맵이 어떤 형태일지 매우 기대된다. 이러한 활동이 또 다른 새로운 아이디어로 이어지는 영감의 원천이 되도록 지속적으로 노력할 것”이라고 전했다.
우리 대학은 대상 당선작인 ‘KCN’아이디어를 올해 상반기 중 하루 동안 캠퍼스에서 구성원들과 함께 실행에 옮길 예정이다.
2022.05.18
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실제 약물로 개발되는 단백질-리간드 상호작용 예측 인공지능 모델 개발
우리 대학 연구진이 물리화학적 아이디어를 인공지능 딥러닝에 접목해 기존의 방법보다 일반화 성능이 높은 단백질-리간드 상호작용 예측 모델을 개발했다. 리간드란 수용체와 같은 큰 생체 분자에 특이적으로 결합하는 물질을 말하며, 생체 내의 중요한 요소이자 의약품의 개발 등에 큰 역할을 한다.
화학과 김우연 교수 연구팀이 교원창업 인공지능 신약 개발 스타트업 HITS 연구진과 함께 물리 기반 삼차원 그래프 심층 신경망을 이용해 일반화 성능을 높인 단백질-리간드 상호작용 예측 모델을 개발했다고 17일 밝혔다.
약물 후보 분자를 발굴하기 위해서 타깃 단백질과 강하게 결합하는 리간드를 찾는 것이 중요하다. 하지만 유효 물질을 찾기 위해 수백만에서 수천만 개의 무작위 리간드 라이브러리를 대상으로 실험 전수 조사를 수행하는 것은 천문학적인 시간과 비용이 필요하다. 이러한 시간과 비용을 절감하기 위해 최근 단백질-리간드 상호작용 예측에 기반한 가상탐색(virtual screening) 기술이 주목받고 있다.
기존의 상호작용 예측 인공지능 모델들은 학습에 사용한 구조에 대해서는 높은 예측 성능을 보여주지만, 새로운 단백질 구조에 대해서는 낮은 성능을 보이는 과적합(over-fitting)이 문제가 됐다. 과적합 문제는 일반적으로 모델의 복잡도에 비해 데이터가 적을 때 발생한다. 이번 연구는 이러한 과적합 문제를 해결함으로써 다양한 단백질에 대해 고른 성능을 보여주는 예측 모델을 개발하는데 주안점을 뒀다.
연구진은 물리화학적 아이디어들을 딥러닝 모델에 적용해 모델의 복잡도를 줄임과 동시에 물리 시뮬레이션을 통해 부족한 데이터를 보강함으로써 과적합 문제를 해결하고자 하였다. 단백질 원자와 리간드 원자 사이의 거리에 따른 반데르발스 힘, 수소 결합력 등을 물리화학적 방정식으로 모델링하고, 매개변수를 딥러닝으로 예측함으로써 물리 법칙을 만족하는 예측을 가능하게 했다.
또한, 학습에 사용한 단백질-리간드 결정 구조가 실험적으로 판명된 가장 안정한 구조임에 착안했다. 부족한 실험 데이터를 보강하기 위해 불안정한 단백질-리간드 구조로 이루어진 수십만 개의 인공 데이터를 생성해 학습에 활용했고, 그 결과 생성된 구조에 비해 실제 구조를 안정하게 예측하도록 모델을 학습할 수 있었다.
연구진은 개발된 모델의 성능을 검증하기 위해 대조군으로 `CASF-2016 벤치마크'를 활용했다. 이 벤치마크는 다양한 단백질-리간드 구조들 사이에서 실험적으로 판명된 결정 구조에 근접한 구조를 찾는 도킹과 상대적으로 결합력이 큰 단백질-리간드 쌍을 찾는 스크리닝 등 실제 약물을 개발하는 과정에 필수적인 과제를 포함하고 있다. 검증 테스트 결과 기존에 보고된 기술에 비해 높은 도킹 및 스크리닝 성공률을 보여줬으며, 특히 스크리닝 성능은 기존에 보고된 최고 성능 대비 약 두 배 높은 수치를 보였다.
연구진이 개발한 물리 기반 딥러닝 방법론의 또 다른 장점은 예측의 결과를 물리적으로 해석 가능하다는 것이다. 이는 딥러닝으로 최적화된 물리화학 식을 통해 최종 상호작용 값을 예측하기 때문이다. 리간드 분자 내 원자별 상호작용 에너지의 기여도를 분석함으로써 어떤 작용기가 단백질-리간드 결합에 있어서 중요한 역할을 했는지 파악할 수 있으며, 이와 같은 정보는 추후 약물 설계를 통해 성능을 높이는 데 직접 활용할 수 있다.
공동 제1 저자로 참여한 화학과 문석현, 정원호, 양수정(현재 MIT 박사과정) 박사과정 학생들은 "데이터가 적은 화학 및 바이오 분야에서 일반화 문제는 항상 중요한 문제로 강조돼왔다ˮ며 "이번 연구에서 사용한 물리 기반 딥러닝 방법론은 단백질-리간드 간 상호작용 예측 뿐 아니라 다양한 물리 문제에 적용될 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
한국연구재단의 지원을 받아 수행된 이번 연구는 국제 학술지 `Chemical Science(IF=9.825)' 2022년 4월 13호에 표지 논문 및 `금주의 논문(Pick of the Week)'으로 선정됐다. (논문명 : PIGNet: a physics-informed deep learning model toward generalized drug–target interaction predictions, 논문 링크 : https://doi.org/10.1039/D1SC06946B)
2022.05.17
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저주파 자기장 반응성 나노입자 개발해 알츠하이머 원인물질 분해 성공
우리 대학 신소재공학과 박찬범 교수 연구팀이 저주파 자기장 반응성 나노입자를 개발하는 데 성공했다고 16일 밝혔다. 연구팀은 이를 이용해 알츠하이머질환을 유발하는 베타-아밀로이드 펩타이드(아미노산 화합물) 응집체를 자기장으로 분해할 수 있다고 밝혔다.
신소재공학과 장진형 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 5월 13일 字에 게재됐다. (논문명: Magnetoelectric dissociation of Alzheimer's β-amyloid aggregates)
자기 전기(Magnetoelectric) 소재는 자성과 전기성이 결합한 물성을 가지며 스핀트로닉스(Spintronics) 소자, 트랜스듀서(Transducer) 등 다양한 전자기기를 구성하는 핵심 물질이다. 그러나 자기 전기 소재는 원자 내 전자의 회전과 궤도 운동을 방해하는 양성자의 정전기적 상호작용(스핀-오빗 상호작용)으로 인해 성능 향상에 한계를 지닌다.
연구팀은 자기 전기 소재의 일종이며, 반도체 및 배터리 분야에 주로 쓰이는 코발트 페라이트(Cobalt ferrite)와 비스무스 페라이트(Bismuth ferrite)를 코어쉘(Core-shell) 구조로 접합시킴으로써 이종(Heterogeneous) 자기 전기 나노입자를 개발했다. 서로 다른 자기 전기 소재의 균일한 접합을 통해 이들의 경계면에서 저주파 자기장에 반응하는 자기-압전효과(Magneto-piezoelectric effect)를 일으킬 수 있었다.
특히, 나노입자가 저주파 자기장에 반응해 전하 운반체를 생성할 때 열을 방출하지 않는 현상에 연구팀은 주목했다. 자기장은 뇌 조직을 손상 없이 투과할 수 있으며 자기공명영상(MRI, Magnetic Resonance Imaging) 등에서 활용돼 의료적 안전성이 이미 검증된 바가 있다.
연구팀이 개발한 나노입자에 저주파 자기장을 쏘았을 때 베타-아밀로이드 펩타이드(Beta-amyloid peptide)를 산화시킴으로써 그 응집체의 결합력을 약화시켜 분해했고, 신경독성도 중화시킬 수 있음을 연구팀은 관찰했다.
아밀로이드 응집체는 알츠하이머병 등 다양한 퇴행성 신경질환들에서 공통적으로 관찰되며, 규칙적인 수소 결합을 통해 매우 안정적인 단백질 이차구조(Secondary structure)를 가져 분해가 어렵다고 알려져 왔다.
박찬범 교수는 "저주파 자기장 반응성 나노소재는 독성이 낮으며 자기장과 반응해 아밀로이드 응집체를 효율적으로 분해할 수 있기에 의료분야로 확장할 수 있는 잠재력이 있다ˮ면서, "이를 검증하기 위해 향후 알츠하이머 형질변환 마우스 등을 이용한 동물실험 등이 우선적으로 필요하다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 리더연구자지원사업(창의연구)의 지원을 받아 수행됐다.
2022.05.16
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