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정확한 우울증 예측 이제는 손목에서 가능하다
정신질환 팬데믹이 발생했다. 전 세계적으로 약 10억 명이 크고 작은 정신질환을 앓고 있다. 한국도 더욱 심각하여 현재 우울증 및 불안장애 환자는 약 180만 명이며 총 정신질환자는 5년 새 37% 증가하여 약 465만 명이다. 한미 공동 연구진이 웨어러블 기기를 통해 수집되는 생체 데이터를 활용해 내일의 기분을 예측하고, 나아가 우울증 증상의 발현 가능성을 예측하는 기술을 개발했다.
우리 대학 뇌인지과학과 김대욱 교수 연구팀이 미국 미시간 대학교 수학과 대니엘 포저(Daniel B. Forger) 교수팀과 공동연구로 스마트워치로부터 수집되는 활동량, 심박수 데이터로부터 교대 근무자의 수면 장애, 우울감, 식욕부진, 과식, 집중력 저하와 같은 우울증 관련 증상을 예측하는 기술을 개발했다고 15일 밝혔다.
WHO에 따르면 정신질환의 새로운 유망한 치료 방향은 충동성, 감정 반응, 의사 결정 및 전반적인 기분에 직접적인 영향을 주는 뇌 시상하부에 위치한 생체시계(circadian clock)와 수면(sleep stage)에 중점을 두는 것이다.
하지만 현재 내재적 생체리듬(endogenous circadian rhythms)과 수면 상태를 측정하기 위해서는 하룻밤 동안 30분 간격으로 피를 뽑아 우리 몸의 멜라토닌 호르몬 농도 변화를 측정하고 수면다원검사(polysomnography, PSG)를 수행해야 한다. 이 때문에 병원 입원이 불가피하여, 통원 치료를 받는 정신질환자가 대부분인 실제 의료 현장에서 두 요소를 고려한 치료법 개발은 지난 반세기 동안 큰 진전이 없었다. 더불어 검사 비용 또한 무시할 수 없어(PSG: 보험료 적용 없을 시 약 100만원) 사회적 약자는 현재 정신건강치료의 사각지대에 있다.
이러한 문제를 극복하기 위한 해결책은 공간의 제약 없이 실시간으로 심박수, 체온, 활동량 등 다양한 생체 데이터를 손쉽게 수집할 수 있다는 웨어러블 기기다. 그러나 현재 웨어러블 기기는 생체시계의 위상과 같은 의료 현장에서 필요로 하는 바이오마커(Biomarker)의 간접적인 정보만을 제공하는 한계를 가지고 있다.
공동연구팀은 스마트워치로부터 수집된 심박수와 활동량 시계열 데이터 등 매일 변화하는 생체시계의 위상을 정확히 추정하는 필터링(Filtering) 기술을 개발했다. 이는 뇌 속 일주기 리듬을 정밀하게 묘사하는 디지털 트윈(Digital twin)을 구현한 것으로, 이를 활용해 일주기 리듬 교란을 추정하는 데 활용될 수 있다.
이 생체시계 디지털 트윈의 우울증 증상 예측 활용 가능성을 미시간 대학교 신경과학 연구소의 스리잔 센(Srijan Sen) 교수 및 정신건강의학과의 에이미 보너트(Amy Bohnert) 교수 연구팀과의 협업을 통해 검증했다.
협업 연구팀은 약 800명의 교대 근무자가 참여한 대규모 전향 코호트 연구를 수행해 해당 기술을 통해 추정된 일주기 리듬 교란 디지털 바이오마커가 내일의 기분과 우울증의 대표적인 증상인 수면 문제, 식욕 변화, 집중력 저하, 자살 생각을 포함한 총 6가지 증상을 예측할 수 있음을 보였다.
김대욱 교수는 “수학을 활용해 그동안 잘 활용되지 못했던 웨어러블 생체 데이터를 실제 질병 관리에 적용할 수 있는 실마리를 제공하는 연구를 진행할 수 있어 매우 뜻깊다”라며, “이번 연구를 통해 연속적이고 비침습적인 정신건강 모니터링 기술을 제시할 수 있을 것으로 기대된다. 이는 현재 사회적 약자들이 우울증 증상을 경험할 때 상담센터에 연락하는 등 스스로 능동적인 행동을 취해야만 도움을 받을 수 있는 문제를 해결해, 정신건강 관리의 새로운 패러다임을 제시할 것으로 보인다”고 말했다.
뇌인지과학과 김대욱 교수가 공동 제1 저자 및 교신저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘npj Digital Medicine’ 12월 5일 온라인판에 게재됐다. (논문명: The real-world association between digital markers of circadian disruption and mental health risks) DOI: 10.1038/s41746-024-01348-6
한편 이번 연구는 KAIST 신임교원 연구지원사업, 미국 국립과학재단, 미국 국립보건원, 미국 육군연구소 MURI 프로그램의 지원을 받아 수행됐다.
2025.01.15
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일상 움직임으로 웨어러블 기기가 충전된다
국제 공동 연구진이 운동 에너지를 전기 에너지로 효율적으로 변환하여 웨어러블 기기의 자가 충전이 가능하게 하는 새로운 방법을 개발했다. 이제 일상적인 움직임, 즉 저주파 운동에서도 효율적으로 에너지를 수확할 수 있게 되었다.
우리 대학 신소재공학과 서동화 교수 연구팀이 싱가포르 난양공대(NTU, Nanyang Technological Univ.) 전자공학과 이석우 교수 연구팀과의 국제공동연구를 통해 새로운 전기화학적 에너지 수확 방법을 개발했으며, 이를 통해 기존 기술 대비 10배 높은 출력과 100초 이상 지속되는 전류 생성에 성공했다고 10일 밝혔다.
운동 에너지를 전기 에너지로 변환시키는 보통 압전(Piezo-electric)과 마찰전기(Tribo-electric) 방식으로 순간적으로 높은 전력을 발생시킬 수 있지만, 내부 저항이 높기 때문에 전류가 짧게 흐르는 한계가 있다. 이에 따라, 보다 효율적이고 지속 가능한 에너지 하베스팅(수확) 기술이 요구되고 있다.
연구팀은 물과 이온성 액체 전해질에 전극을 각각 담가 이온의 이동으로 발생하는 전위차(전기적 위치에너지)를 이용하여 전력을 수확하는 새로운 방식을 개발했다.
또한, 연구팀은 이온이 전해질과 전극 계면에서 산화ㆍ환원 반응을 통해 에너지를 어떻게 발생시키는지 더 깊이 이해하기 위해 *제1원리 기반 분자동역학 시뮬레이션을 수행했다.
*제1원리 기반 분자동역학 시뮬레이션: 양자역학 법칙을 사용해 전자들의 거동을 계산하는 것을 말하며 원자들 사이의 상호작용을 계산으로 구한 뒤, 이를 통해 시간에 따른 원자들의 움직임을 예측하는 것임
그 결과, 이온이 각 전해질에서 주변 용매와 상호작용하는 방식과, 전해질 환경 따른 전극 내부에서의 주변 상호작용 에너지가 다르게 나타났음을 확인했다. 이러한 종합적인 상호작용이 에너지 차이를 발생시키며, 이를 통해 전해질 간 전위 차이를 설명하는 중요한 원리를 제시했다.
연구진은 이 시스템을 여러 개 직렬로 연결하면 출력 전압을 크게 높일 수 있다는 것도 확인했다. 그 결과 계산기를 작동시킬 수 있을 정도인 935mV의 전압을 달성했으며, 이는 저전압 기기나 웨어러블 디바이스와 같은 장치에 적용 가능하다.
또한, 물리적 마모 없이 장시간 안정적으로 작동할 수 있어, 이 기술은 사물인터넷(IoT) 기기나 자가 충전형 전자기기에도 실용적으로 적용될 가능성이 크다.
서동화 교수는 "이번 연구의 핵심은 일상적인 움직임, 즉 저주파 운동에서도 효율적으로 에너지를 수확할 수 있다는 점”이라며 "시뮬레이션과 실험의 협업을 통해 에너지 수확 원리를 깊이 이해함으로써 설계 가이드라인을 도출할 수 있었고, 이는 상용화 가능성을 크게 높였다”고 설명했다.
이번 연구는 이동훈 난양공대 전자공학과 박사과정, 송유엽 KAIST 신소재공학과 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했다. 연구 결과는 네이처 커뮤니케이션에 지난 10월 19일 자로 온라인 출판됐다.
(논문명 : Electrochemical kinetic energy harvesting mediated by ion solvation switching in two-immiscible liquid electrolyte)
DOI: 10.1038/s41467-024-53235-z
한편, 이번 연구는 한국연구재단의 나노 및 소재 기술개발사업, 중견연구사업의 지원을 받아 이뤄졌고, 한국과학기술정보연구원의 슈퍼컴퓨터를 지원받아 수행됐다.
2024.12.10
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웨어러블 기기로 내일 기분 미리 안다
일기예보처럼 내일의 기분을 간단히 예측할 수 있게 됐다. 우리 대학 수리과학과 김재경 교수(기초과학연구원 수리 및 계산 과학 연구단 의생명 수학 그룹 CI) 연구팀은 이헌정 고려대 의대 교수팀과 공동으로 오늘의 수면 패턴을 기반으로 내일의 기분 삽화를 높은 정확도로 예측하는 기술을 개발했다.
기분 장애는 수면과 밀접한 관련이 있다. 가령, 장거리 비행으로 인한 시차, 계절에 따른 일출 시간 변화는 기분 장애 환자들의 기분 삽화 재발을 유도하는 대표적 요인이다. 그간 수면 데이터를 기반으로 기분 삽화를 예측하려는 시도가 다수 이뤄졌다. 하지만 기존 방법은 수면 패턴뿐만 아니라 걸음 수, 심박수, 전화사용 여부, GPS를 활용한 이동성 등 다양한 종류의 데이터가 필요해 수집 비용이 높고, 일상적 활용이 어렵다는 한계가 있었다.
연구진은 수면-각성 패턴 데이터만으로 기분 삽화를 예측할 수 있는 새로운 모델을 개발해 기존 한계를 극복했다. 수면-각성 패턴 데이터는 잠을 잔 시간과 깨어있는 시간(각성 시간)이 기록된 데이터를 말한다.
우선, 연구진은 168명의 기분 장애 환자가 웨어러블 기기를 통해 기록한 평균 429일간의 수면-각성 데이터를 수집했다. 참여 환자들은 우울증 및 조울증 환자로 대부분 약물치료도 병행하고 있는 상태였다. 이렇게 수집한 빅데이터에서 연구진은 36개의 수면-각성 패턴과 생체리듬에 관련된 지표들을 추출했고, 이 지표를 기계학습 알고리즘에 적용했다. 알고리즘은 당일의 수면 패턴을 토대로 다음 날의 우울증, 조증, 경조증 정도를 각각 80%, 98%, 95%의 높은 정확도로 예측할 수 있었다.
이 과정에서 연구진은 생체리듬의 일일 변화가 기분 삽화 예측의 핵심 지표임을 발견했다. 생체리듬이 늦춰질수록 우울 삽화의 위험이 증가하고, 반대로 과도하게 앞당겨지면 조증 삽화의 위험이 증가했다. 예를 들어, 저녁 11시에 취침하고 오전 7시에 기상하는 생체리듬을 가진 사람이 늦게 자고, 늦게 일어나게 되면 우울 삽화의 위험이 증가하는 식이다.
연구진이 제시한 방법론은 기분 장애 환자의 치료 효율성을 높일 것으로 기대된다. 실제 임상 현장에서는 계절성 우울증 환자의 치료를 위해 이른 아침에 광선치료를 진행한다. 효과적 기분 장애 치료를 위해서는 환자의 주관적 회상에 의존한 심리 상태 평가를 넘어 객관적 기분 삽화 데이터가 필요하다. 이번 연구는 객관적 기분 삽화 지표를 얻을 수 있는 방법론을 제시한 것으로 특히, 웨어러블 기기를 통해 일상생활 중 비침습적이고 수동적으로 기분 삽화 데이터를 확보한다는 것이 장점이다.
공동 교신저자인 이헌정 교수는 “이번 연구는 기분 장애 예측의 새로운 패러다임을 제시했다는 의미가 있다”며 “향후 기분 장애 환자들이 스마트폰 애플리케이션(앱)을 통해 맞춤형 수면 패턴을 추천받아, 기분 삽화를 예방하는 디지털 치료가 가능해질 것”이라고 말했다.
연구를 이끈 김재경 CI는 “수면-각성 패턴 데이터만으로 기분 삽화를 예측할 수 있는 모델을 개발하여 데이터 수집 비용을 절감하고, 임상 적용 가능성을 크게 높였다”며 “기분 장애 환자들에게 비용 효율적인 진단 및 치료법 개발 가능성을 제시했다는 의미가 있다”고 말했다.
이번 연구 결과는 11월 18일 ‘네이처’의 디지털 헬스케어 분야 자매지인‘NPJ Digital Medicine’온라인 판에 게재됐다.
※ 논문명: Accurately Predicting Mood Episodes in Mood Disorder Patients Using Wearable Sleep and Circadian Rhythm Features (제1저자: 임동주, 정재권)
2024.11.25
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염증없이 체내·외 측정 가능한 전자 신소재 개발
생체전자 의료기기는 체내에서 발생하는 신호를 읽어 생물학적 활동을 감지하거나, 조직을 자극해 질병 등을 치료하는 데 사용된다. 하지만 의료기기에 사용되는 전극 물질은 딱딱한 물성을 가지고 있어 체내에 염증반응을 일으키고 조직에 다량의 손상으로 이어질 수 있다. 따라서 조직과 같이 부드러운 성질을 가지면서도 전도성을 띠는 하이드로겔과 같은 연성 물질에 생체적합성이 높은 전도성 고분자를 체내 전극으로 사용하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다.
우리 대학 신소재공학과 강지형 교수와 바이오및뇌공학과 박성준 교수 공동연구팀이 기존에 없었던 고전도성, 유사 조직 접착성 하이드로겔이란 신소재를 개발해 고성능 생체전자 기기를 구현했다고 4일 밝혔다.
대부분 전기 전도도가 높을수록 전도성 도메인들의 결정성이 높아지는 원리에 의해, 전도성이 높은 하이드로겔은 딱딱해지고, 부드러운 하이드로겔은 전도성이 낮을 수밖에 없다는 한계를 가진다. 이에 따라 전도성 고분자를 사용하는 하이드로겔 중, 전기 전도도가 높으면서도(10 S/cm 이상) 부드러운 물성(100 kPa 이하)을 가진 하이드로겔은 지금까지 보고된 바 없었다.
강지형 교수 연구팀은 기존에 없었던 고전도성, 유사 조직 물성 하이드로겔을 개발했다. 이 하이드로겔은 보고된 전도성 고분자 하이드로겔 중 가장 높은 전기 전도도(247 S/cm)를 띄며, 조직과 비슷한 물성(탄성율 = 60 kPa, 파괴변형률 = 410%)을 갖는다. 또한, 본 재료는 지속적인 움직임과 팽창, 수축이 있는 심장, 위와 같은 조직에서 안정적으로 기기가 작동하기 위해 필수조건인 조직에 쉽게 접착되는 장점을 가지고 있다.
공동연구팀은 원하는 생체 조직에 맞게 조정하고 그 형태에 맞추는 주형의 그물 구조에 따라 높은 질서도를 가지는 고분자 주형 네트워크를 도입했다.
따라서 주형에 맞추어 형성된 그물 네트워크는 기존 네트워크 대비 100배 이상 높은 전기 전도도를 보이며, 동시에 주형 고분자의 부드러운 특성 때문에 조직과 비슷한 물성을 지니게 된다. 변형에도 저항이 바뀌지 않아 생체전극으로서 최적의 성능을 갖는다.
또한 연구팀은 개발한 하이드로겔을 전극을 기반으로 한 높은 전기 전도도를 가진 다양한 고성능 생체전자 기기를 제작, 그 기능성을 검증했다. 높은 전기 전도도를 가진 특성으로 좌골신경 자극을 대상으로 하는 디바이스의 경우, 매우 낮은 전압(40 mV)에서 다리 근육의 움직임을 성공적으로 유도할 수 있었다. 또한 심전도 측정(ECG)을 위한 디바이스의 경우에도 매우 높은 신호 대 잡음 비(61 dB)로 신호를 측정하는 데 성공함으로써, 초고품질 생체 신호 측정을 위한 연성 기기 개발 가능성을 입증하였다.
이번 연구를 주도한 강지형 교수는 "이번 연구는 고전도성을 갖고 생체조직과 유사한 기계적 물성을 갖는 하이드로겔 개발을 위한 합성 방향을 새롭게 제시했다는 점에서 의미가 있다고 하면서, "이번에 개발된 전도성 하이드로겔은 급속도로 성장하고 있는 전자약 시장에 게임 체인저가 될 것으로 기대된다고 말했다.
우리 대학 신소재공학과 정주은 박사과정과 바이오및뇌공학과 성창훈 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스 (Nature Communications)’에 4월 18일 게재됐다. (논문명: Highly conductive tissue-like hydrogel interface through template-directed assembly)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 나노소재기술개발 미래기술연구실 사업을 받아 수행됐다.
2023.05.04
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기계공학과 권동수 명예교수, 2022년 보건의료 기술진흥유공자 대통령 표창
우리 대학 기계공학과 명예교수이자, 교원창업기업 ㈜로엔서지컬 대표이사인 권동수 교수가 ‘2022년 보건산업 성과교류회’에서 보건의료 기술진흥 유공 대통령 표창을 받았다.
국내 최초로 의료용 로봇 연구를 시작하고 자동화시스템 로봇 수술기(신장결석 제거용 유연내시경 수술 로봇) 상용화를 통해 K-Medical 의료기기 원천기술 확보와 세계적 수준의 국가 보건의료기술 향상에 기여한 공로를 인정받은 것이다.
보건복지부와 한국보건산업진흥원은 지난 11월 30일, 서울 양재 엘타워에서 ‘2022년 보건산업 성과교류회’를 개최했다.
올해로 8회째를 맞이한 보건산업 성과교류회에서는 제약·바이오, 의료기기, 화장품 등 바이오헬스 산업을 대표하는 기업, 병원, 연구소 등 바이오헬스 분야 관계자 700여 명이 참여한 가운데, 2022년 한 해 동안 기술진흥과 산업진흥 발전에 기여가 큰 개인과 단체에 대한 유공자 포상이 진행되었으며, 유공자 포상은 5개 분야에서 97점의 포상이 수여되었다.
권동수 명예교수는 27년간의 KAIST 텔레로보틱스 & 제어 연구실 로봇연구결과를 바탕으로 교원창업기업 ㈜로엔서지컬을 설립하고, 유연수술로봇 ‘케이-플렉스(K-FLEX)’ 개발의 우수성을 인정받아 로봇 분야의 위상을 높인 공로로 지난 2018년에도 제13회 대한민국 로봇대상 대통령 표창을 받은 바 있다.
이에 그치지 않고 자동화시스템 로봇수술기(신장결석 제거용 유연내시경 수술로봇)가 식약처 제17호 혁신의료기기에 지정(2021.12.02.)되고 식약처 제조허가 (2022. 10. 25. 제허 22-702호)를 획득하는 등 계속해서 K-Medical 수술로봇분야의 퍼스트 무버로서 활약에 박차를 가하고 있다.
2022.12.02
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상상만으로 원하는 방향으로 사용가능한 로봇 팔 뇌-기계 인터페이스 개발
우리 대학 뇌인지과학과 정재승 교수 연구팀이 인간의 뇌 신호를 해독해 장기간의 훈련 없이 생각만으로 로봇 팔을 원하는 방향으로 제어하는 뇌-기계 인터페이스 시스템을 개발했다고 24일 밝혔다.
서울의대 신경외과 정천기 교수 연구팀과 공동연구로 진행된 이번 연구에서 정 교수 연구팀은 뇌전증 환자를 대상으로 팔을 뻗는 동작을 상상할 때 관측되는 대뇌 피질 신호를 분석해 환자가 의도한 팔 움직임을 예측하는 팔 동작 방향 상상 뇌 신호 디코딩 기술을 개발했다. 이러한 디코딩 기술은 실제 움직임이나 복잡한 운동 상상이 필요하지 않기 때문에 운동장애를 겪는 환자가 장기간 훈련 없이도 자연스럽고 쉽게 로봇 팔을 제어할 수 있어 앞으로 다양한 의료기기에 폭넓게 적용되리라 기대된다.
바이오및뇌공학과 장상진 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 뇌공학 분야의 세계적인 국제 학술지 `저널 오브 뉴럴 엔지니어링 (Journal of Neural Engineering)' 9월 19권 5호에 출판됐다. (논문명 : Decoding trajectories of imagined hand movement using electrocorticograms for brain-machine interface).
뇌-기계 인터페이스는 인간이 생각만으로 기계를 제어할 수 있는 기술로, 팔을 움직이는 데 장애가 있거나 절단된 환자가 로봇 팔을 제어해 일상에 필요한 팔 동작을 회복할 수 있는 보조기술로 크게 주목받고 있다.
로봇 팔 제어를 위한 뇌-기계 인터페이스를 구현하기 위해서는 인간이 팔을 움직일 때 뇌에서 발생하는 전기신호를 측정하고 기계학습 등 다양한 인공지능 분석기법으로 뇌 신호를 해독해 의도한 움직임을 뇌 신호로부터 예측할 수 있는 디코딩 기술이 필요하다.
그러나 상지 절단 등으로 운동장애를 겪는 환자는 팔을 실제로 움직이기 어려우므로, 상상만으로 로봇 팔의 방향을 지시할 수 있는 인터페이스가 절실히 요구된다. 뇌 신호 디코딩 기술은 팔의 실제 움직임이 아닌 상상 뇌 신호에서 어느 방향으로 사용자가 상상했는지 예측할 수 있어야 하는데, 상상 뇌 신호는 실제 움직임 뇌 신호보다 신호대잡음비(signal to noise ratio)가 현저히 낮아 팔의 정확한 방향을 예측하기 어려운 문제점이 오랫동안 난제였다. 이러한 문제점을 극복하고자 기존 연구들에서는 팔을 움직이기 위해 신호대잡음비가 더 높은 다른 신체 동작을 상상하는 방법을 시도했으나, 의도하고자 하는 팔 뻗기와 인지적 동작 간의 부자연스러운 괴리로 인해 사용자가 장기간 훈련해야 하는 불편함을 초래했다.
따라서 팔을 뻗는 상상을 할 때 어느 방향으로 뻗었는지 예측하는 디코딩 기술은 정확도가 떨어지고 환자가 사용법을 습득하기 어려운 문제점이 있다. 이 문제가 오랫동안 뇌-기계 인터페이스 분야에서 해결해야 할 난제였다.
연구팀은 문제 해결을 위해 사용자의 자연스러운 팔 동작 상상을 공간해상도가 우수한 대뇌 피질 신호(electrocorticogram)로 측정하고, 변분 베이지안 최소제곱(variational Bayesian least square) 기계학습 기법을 활용해 직접 측정이 어려운 팔 동작의 방향 정보를 계산할 수 있는 디코딩 기술을 처음으로 개발했다.
연구팀의 팔 동작 상상 신호 분석기술은 운동피질을 비롯한 특정 대뇌 영역에 국한되지 않아, 사용자마다 상이할 수 있는 상상 신호와 대뇌 영역 특성을 맞춤형으로 학습해 최적의 계산모델 파라미터 결괏값을 출력할 수 있다.
연구팀은 대뇌 피질 신호 디코딩을 통해 환자가 상상한 팔 뻗기 방향을 최대 80% 이상의 정확도로 예측할 수 있음을 확인했다.
나아가 계산모델을 분석함으로써 방향 상상에 중요한 대뇌의 시공간적 특성을 밝혔고, 상상하는 인지적 과정이 팔을 실제로 뻗는 과정에 근접할수록 방향 예측정확도가 상당히 더 높아질 수 있음을 연구팀은 확인했다.
연구팀은 지난 2월 인공지능과 유전자 알고리즘 기반 고 정확도 로봇 팔 제어 뇌-기계 인터페이스 선행 연구 결과를 세계적인 학술지 `어플라이드 소프트 컴퓨팅(Applied soft computing)'에 발표한 바 있다. 이번 후속 연구는 그에 기반해 계산 알고리즘 간소화, 로봇 팔 구동 테스트, 환자의 상상 전략 개선 등 실전에 근접한 사용환경을 조성해 실제로 로봇 팔을 구동하고 의도한 방향으로 로봇 팔이 이동하는지 테스트를 진행했고, 네 가지 방향에 대한 의도를 읽어 정확하게 목표물에 도달하는 시연에 성공했다.
연구팀이 개발한 팔 동작 방향 상상 뇌 신호 분석기술은 향후 사지마비 환자를 비롯한 운동장애를 겪는 환자를 대상으로 로봇 팔을 제어할 수 있는 뇌-기계 인터페이스 정확도 향상, 효율성 개선 등에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
연구책임자 정재승 교수는 "장애인마다 상이한 뇌 신호를 맞춤형으로 분석해 장기간 훈련을 받지 않더라도 로봇 팔을 제어할 수 있는 기술은 혁신적인 결과이며, 이번 기술은 향후 의수를 대신할 로봇팔을 상용화하는 데에도 크게 기여할 것으로 기대된다ˮ고 말했다.
2022.10.24
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정송 교수 연구팀, 아시아대학 최초 ACM MobiSys 2021 Best Paper Award 수상
우리 대학 AI대학원과 전기및전자공학부 소속 정송 교수 연구실의 김세연 박사과정생과 이경한 박사졸업생 (현 서울대 전기정보공학부 부교수)이 지난 주 COVID-19으로 인해 온라인으로 개최된 2021년도 ACM MobiSys 학회(https://www.sigmobile.org/mobisys/2021/)에서 Best Paper Award를 수상했다.
ACM MobiSys는 모바일시스템 분야의 최고 학회로서 올해 총 266편의 논문이 제출되어 36개의 논문이 억셉트되었으며 (논문게재율: 21.6%) 이번 정송 교수 연구팀의 Best Paper Award 수상은 19년의 MobiSys 역사상 첫 아시아권 대학의 수상이다. (제1저자 소속 대학 기준)
- 논문명: zTT: Learning-based DVFS with Zero Thermal Throttling for Mobile Devices
(모바일 기기의 열쓰로틀링 방지를 위한 강화 학습 기반의 동적 주파수 할당 기술)
- 논문 저자: 김세연 (KAIST), 빈경민 (서울대), 하상태 (U. of Colorado at Boulder), 이경한 (서울대), 정송 (KAIST)
- 논문 내용:
동적 전압/주파수 할당 기술(Dynamic Voltage and Frequency Scaling, DVFS)은 운영 체제(OS) 단에서 프로세서 성능을 보장하는 동시에 에너지 소모를 줄이기 위해 동적으로 프로세서의 전압과 주파수를 조절하는 기술이다. 하지만 모바일 기기의 동적 주파수 할당 기술은 두 가지 한계점을 가지고 있다. 첫째, OS 레벨에서 수행되기 때문에 어플리케이션의 성능을 보장하지 못한다. 둘째, 모바일 기기의 특성상 빈번하게 변하는 환경을 반영하지 못하여 과열을 일으켜 열쓰로틀링(Thermal Throttling)을 야기시켜 사용자 경험(QoE)를 크게 감소시킬 수 있다. 특히, 모바일 기기에서 발열 문제는 최신 스마트폰과 같은 고성능 기기의 성능을 크게 떨어뜨리는 고질적인 문제로 알려져 있다. 해당 연구에서는 이러한 기존 기술의 한계를 해결하기 위해 모바일 기기의 과열을 예방하고, 사용자 경험을 보장하는 동시에 에너지 소모를 최소화하기 위해 심층 강화 학습(Deep-Reinforcement Learning) 기반의 동적 주파수 할당 기술을 개발했다. 이는 실시간으로 수집되는 상태 정보를 바탕으로 어플리케이션과 모바일 기기의 동작 환경에 적응하여 안정된 성능을 보장하고, 전력 소모를 크게 줄일 수 있는 기술이다. 연구팀은 해당 연구 기술이 운영 체제나 어플리케이션이 보다 최적화된 성능으로 동작하기 위한 하나의 설정 옵션으로 패키징될 수 있을 것이라고 전망하고 있다.
위 상을 수상한 김세연 박사과정생은 논문에 대해 “5G 스마트폰과 같은 모바일 단말에서 과도한 발열로 인해 발생하는 열쓰로틀링에 따른 급격한 성능 저하 문제를 강화학습 기반의 동적 전압/주파수 스케일링을 통해 획기적으로 해결한 연구”라고 설명했다.
정송 교수는 “사용자 체감 성능을 높이면서 열쓰로틀링으로 인한 급격한 성능 저하를 방지하기 위해서는, 적정한 온도를 유지하기 위한 총전력 소모 범위 내에서 프로세서 컴포넌트 (CPU, GPU 등) 간 최적의 전력 분배를 수행하는 것이 관건이지만, 주변 환경 (주변 온도, 쿨링 상황 등)과 사용자 애플리케이션 특성에 따라 허용 가능한 총 전력 소모 범위와 최적의 전력 분배가 실시간으로 변화하기 때문에 전통적인 제어기법으로는 해결하기 매우 어려운 문제였다”고 부연 설명했다.
연구팀의 이러한 결과는 전력소모 문제로 인공지능 기법의 도입이 어려울 것으로 예상되었던 모바일 플랫폼에서 조차 강화학습 기반의 시스템 제어가 성능 개선에 크게 이바지 할 수 있음을 보임으로써, 차세대 운영체제에 AI/ML 기반 제어 기법들을 적극적으로 도입하기 위한 계기를 마련한 것으로 평가받았다.
2021.07.09
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국제의료기기·병원설비 전시회(KIMES 2021) 참가
우리 대학이 18일부터 22일까지 서울 삼성동 코엑스에서 4일간 열리는 국제의료기기·병원설비 전시회(이하, KIMES 2021)에 참가한다. KIMES 2021은 세계 선진 기업들의 창의적인 의료 기술이 집결, 소개되는 전시회인데 올해는 국내외 1200여 개 회사가 참가해, 첨단의료기기·병원설비·의료정보시스템·헬스케어·의료 관련 용품 등 3만여 종의 기술과 관련 제품을 선보인다.
KAIST는 10개의 독립 전시실 및 별도로 마련된 K-방역특별관에서 ʻ코로나대응 과학기술 뉴딜사업단ʼ이 연구 중인 한국형 방역패키지 기술 10종을 선보인다.
K-방역특별관에는 남택진 교수(산업디자인학과) 연구팀과 신성이엔지에서 공동으로 개발한 ʻ이동형 음압병동ʼ의 모듈이 전시된다. 이번 전시회에서는 전시회 관람객들이 ʻ이동형 음압병동ʼ을 직접 체험할 수 있도록 병동의 음압 기능을 실제로 가동시킬 예정이다.
KAIST 코로나대응 과학기술 뉴딜사업단은 이번 전시회에서 감염병 치료 현장에 투입된 의료 인력의 고충을 덜어주고 진단 과정을 최소화하는 기술을 위주로 공개된다.
우선 박형순 교수(기계공학과) 연구팀은 `찜통 방호복'의 단점을 대대적으로 개선한 `스마트 방호복 냉각 통기 시스템' 기술을 전시한다. 기존 제품군 대비 무게를 대폭 줄인 것과 동시에 냉각 기능을 추가한 것이 특징이다. 냉각기는 방호복 내부의 공기를 순환 및 냉각시키며, 호흡기 보호구는 필터링 된 외부 공기를 유입하는 방식으로 작동해 쾌적성 및 감염에 대한 안전성을 모두 확보했다.
나노마이크로기술을 이용한 초고속 분자진단시스템도 전시된다. 정기훈 교수(바이오및뇌공학과) 연구팀은 샘플 추출부터 결과까지 10분 이내 PCR(Polymerase Chain Reaction) 검사가 가능한 `실시간 광열 PCR 시스템'을 전시한다. 복잡하고 부피가 크며 측정 시간이 오래 걸리는 기존 기술의 한계를 극복해 현장 진단에 유용하게 활용될 것으로 기대되는 기술이다.
또 다른 진단 기술로는 예종철 교수(바이오및뇌공학과) 연구팀이 흉부 X-ray 영상을 기반으로 감염병을 신속하게 진단할 수 있는 인공지능 소프트웨어가 시연된다. 환자들의 흉부 X-ray 영상 데이터를 분석해 폐렴의 중증도 변화를 구별해내는 인공지능 소프트웨어다. 흉부 X-ray 결과만 가지고도 해당 환자가 코로나19 및 바이러스성 폐렴·박테리아성 폐렴·결핵·기타 질병·정상군 중 어느 범주에 속해있는지를 1분 이내 진단해 시각적인 정보로 제공하는 기술이다.
이와 함께 의료 현장에서 수시로 사용되는 다양한 의료기구들을 5분 안에 멸균할 수 있는 `플라즈마 멸균기'와 살균기가 포함된 `이동형 클리닉 모듈'도 출품된다. 최원호 교수(원자력및양자공학과)가 스타트업 기업인 플라즈맵과 공동으로 연구, 개발한 `의료용 저온 플라즈마 멸균기'다. 플라즈마란 고체-액체-기체의 상태를 넘어선 제4의 물질 상태라고 불리며 탁월한 살균 능력을 발휘한다. 최 교수팀의 멸균기와 이동형 클리닉 모듈은 고가의 대형 장비를 활용해 장시간 멸균하던 기존 기술의 단점을 혁신적으로 보완한 것이 특징이다.
이 밖에 기계공학과 김성수 교수팀과 박해원 교수팀이 각각 수동식 주들 것·음압 앰뷸런스 기술과 전동식 주들 것·음압 챔버 기술을 전시한다.
배상민 교수(산업디자인학과) 연구팀은 가족이 함께 사는 집에서 특정 구역을 자가격리 공간으로 만드는 `자가격리 키트'를 선보인다. 화장실이 딸린 방의 입구에 차단막을 부착해 문밖에 있는 가족들과 생활공간을 물리적으로 차단하는 방호 제품이다. 차단된 공간 내부 창문에는 음압기를 연결해 자가격리 기간 중 음압 환경을 유지하면 바이러스의 유출 가능성을 최소화하고 호흡기를 통한 2차 감염을 예방할 수 있다.
김형수 교수(기계공학과) 연구팀은 바이러스 등의 오염원들을 효과적 포집해 정화할 수 있는 `이동형 싸이클론 음압 펌프' 기술을 공개한다. 주변에 비해 공기의 압력이 낮은 음압 공간은 공기가 밖으로 흘러나가지 않아 병원균과 바이러스의 이동을 막는 역할을 한다. 김 교수팀의 음압 기술은 밀폐된 공간 안에서 공기 흐름의 방향성을 생성하도록 설계됐다. 이를 활용해 오염원을 집중적으로 흡입해 정화하고 특정 공간의 음압 환경 유지하는 것으로 호흡기 질환 바이러스 확산 예방할 수 있는 기술이다.
특히 작년 공개돼 많은 관심을 받았던 김일두 교수(신소재공학과) 연구팀은 반투명·생분해성·항바이러스 필터 개발 성과와 서브 마이크론 섬유(0.15~0.5μm 직경) 제조 설비를 전시한다. 김 교수 연구팀이 개발한 반복 사용이 가능한 비말 차단 필터는 KC 마스크 인증 성능 합격 판정을 받았다. 식품의약품안전처(식약처)에 보건용 마스크 허가를 신청한 후 현재 보완 시험을 진행 중이다. 빠르면 올 4월 중에는 패션 마스크 용도로 시판하기 위해 준비 중이다.
우리 대학 ʻ코로나대응 과학기술 뉴딜사업단ʼ은 작년 7월 과학기술정보통신부의 지원을 받아 출범했다. 과학기술로 감염병 위기를 극복하고 항바이러스 신산업 창출을 통해 경제 발전에 이바지하기 위해 만들어졌다. 3월 현재 사업단에는 우리 대학 교수와 연구원·학생 등 464명에 달하는 내부 구성원과 기업·병원·연구소 소속의 인원 503명이 참여하고 있다.이광형 총장은 18일 오후 전시장을 방문해 "전시 시제품이 방역 현장에 실질적인 도움을 제공할 수 있도록 관련 기술의 실증·고도화를 적극 추진해 달라ˮ라고 당부하며 연구진을 격려할 예정이다.
2021.03.17
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생물학적 무기 나노재료의 종류와 응용 전략 총정리
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 생물학적으로 합성된 무기 나노재료의 종류와 응용을 총망라해 최신의 연구내용과 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 전략을 정리한 `미생물과 박테리오파지를 이용한 생물학적 무기 나노재료의 합성 및 응용' 논문을 발표했다고 4일 밝혔다.
금속 물질 등이 주된 무기 나노재료(inorganic nanomaterial)는 물리·화학적 합성법들에 따라 얻어지며, 고온·고압의 조건에서 반응이 이뤄지고, 유독한 유기용매 및 고액의 촉매가 필요해 환경오염의 문제를 일으키는 단점이 있다.
생물학적 무기 나노재료 합성법은 친환경 및 단순한 공정으로 경제적인 효과는 물론 생물학적 무기 나노재료의 높은 생체 적합성을 장점으로 촉매, 에너지 수확 및 저장, 전자기기, 항균물질, 바이오 의료 분야 등 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
연구팀은 미생물과 박테리오파지를 이용해 55개 주기율표 원소 기반 단일 또는 두 가지 원소 조합으로 146개의 무기 나노재료가 생물학적으로 합성 가능함을 보였다.
생물학적 무기 나노재료 합성에는 박테리아, 곰팡이, 조류, 박테리오파지가 주로 이용됨을 정리했다. 이들의 합성 메커니즘에는 효소·비효소 단백질, 펩타이드, 전자 수송경로의 구성 요소 등이 주요 역할을 담당하고 있다.
특히 연구팀은 유전적으로 조작된 미생물과 박테리오파지들을 이용하면 생물학적 무기 나노재료의 합성 수율을 높일 수 있다고 밝혔다. 유전적으로 조작된 미생물들은 무기 이온에 대한 결합력을 높이고 무기 이온의 생물학적 환원을 증가시키는 한편 무기 이온의 생물체에 대한 독성을 줄이기 위한 전략으로도 도입된다.
이번 연구에는 미생물과 박테리오파지를 이용한 무기 나노재료의 생산 가능성과 크기, 모양, 결정성을 조절하기 위한 전략들이 포함됐다.
연구팀은 결정질 무기 나노재료를 생물학적으로 합성하기 위해 물질의 열역학적 안정성을 나타내주는 푸베이 다이어그램 분석을 활용한 전략도 제시했다.
또한 연구팀은 생물학적 나노재료의 합성 시 고려해야 하는 사항을 정리한 10단계의 흐름도를 제시했다. 현재 생물학적으로 합성된 무기 나노재료들은 촉매, 에너지 수확 및 저장, 전자기기, 항균물질, 의생명 분야의 응용에 적용됐다.
이상엽 특훈교수는 "생물학적 나노재료들이 추후 바이오 의료 분야의 재료, 바이오 전자기기, 친환경 화학물질 생산 등에 새롭게 적용될 수 있을 것ˮ이라고 기대감을 내비쳤다.
이번 연구 성과는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 기후변화대응사업의 바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 연구과제 지원으로 수행됐으며, KAIST 생명화학공학과 최유진 박사가 제1 저자로 참여한 논문은 우수성을 인정받아 국제학술지 `네이처 리뷰 케미스트리(Nature Reviews Chemistry)'에 12월호 표지논문으로 게재됐다.
2020.12.04
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급속 충전이 가능한 하이브리드 리튬이온 전지 개발
우리 대학 신소재공학과 강정구 교수 연구팀이 우수한 성능의 고에너지·고출력 하이브리드 리튬이온 전지를 개발했다고 3일 밝혔다.
연구팀은 메조기공(mesopore, 2~50nm(나노미터) 크기의 구멍)과 마이크로 기공(micropore, 2nm(나노미터) 이하 크기의 구멍)이 동시에 존재하는 다공성 구조의 전도성 탄소 구조체 기반의 고용량 음극재와 양극재 개발을 통해 고성능 하이브리드 리튬이온 전지를 구현했다.
강 교수팀이 개발한 하이브리드 리튬이온 전지는 이미 상용화된 리튬이온 배터리와 견줄만한 에너지 밀도와 슈퍼 축전기의 출력 밀도 특성을 모두 갖춘 차세대 에너지 저장 소자다. 수 초에서 수 분의 급속충전이 가능해서 전기차를 비롯해 전기 트램과 스마트 전자기기 등에 활용이 기대된다.
이번 연구 결과는 재료 분야 국제 학술지 `어드밴스드 에너지 머터리얼(Advanced Energy Materials, IF 25.245)' 11월 10일 字에 실렸으며 연구 우수성을 인정받아 표지논문으로 선정됐다. (논문명: Metal-Organic Framework-Derived Anode and Polyaniline Chain Networked Cathode with Mesoporous and Conductive Pathways for High Energy Density, Ultrafast Rechargeable, and Long-Life Hybrid Capacitors)
리튬이온 배터리는 현재 대표적인 상업용 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS)이다. 미래 이동 수단으로 꼽히는 친환경 전기차(Electric Vehicles, EVs)부터 각종 스마트 전자기기에 이르기까지 전자 산업에 필수적인 요소로 자리 잡고 있어 `제2의 반도체'로 불린다.
리튬이온 배터리는 2019년 노벨 화학상 수상으로 실효성이 증명됐으며, 넓은 구동 전압과 높은 에너지 밀도로 현존하는 에너지 저장 시스템 중 가장 높은 점유율을 보유하고 있다. 반면 유계 전해질의 낮은 이온 전도도, 느린 전기화학적 반응 속도, 전극재의 한정성 등의 특성에 의한 낮은 출력 밀도, 긴 충전 시간, 음극 및 양극 비대칭에 따른 큰 부피 등 근본적인 문제점 때문에 최근 고성능 전극재 및 차세대 에너지 저장 소자 개발을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다.
하이브리드 전지는 배터리용 음극의 높은 저장 용량과 축전기용 양극의 빠른 이온 충·방전의 장점을 모두 지니고 있어 차량용 리튬이온 배터리를 대체할 수 있는 차세대 에너지 저장 소자로 많은 주목을 받고 있다. 하지만 고에너지 및 고출력 밀도의 전지를 구현하기 위해서 배터리용 음극의 전기 전도도와 이온 저장 특성 개선, 축전기용 양극의 이온 저장 용량 증가, 그리고 서로 다른 이온 저장 메커니즘에 따른 두 전극의 최적화 과정이 필요하다.
강 교수 연구팀은 다공성 구조의 환원된 산화 그래핀을 활용한 전도성 탄소 기반의 음극 및 양극 소재를 개발하는 한편 속도 특성이 개선된 고용량 음극과 양극을 통해 고에너지·고출력의 하이브리드 리튬이온 에너지 저장 장치를 구현하는 데 성공했다.
연구팀은 우선 배터리용 음극 재료로 다공성 나노결정인 금속-유기 골격체(Metal-Oraganic Frameworks, MOFs)의 탄화 과정을 통해 5~10 나노미터 크기의 몰리브덴 금속 산화물 (MoO2)이 결합된 탄소 구조체를 만들었다. 탄화 과정에서 탄소 구조체를 감싸는 산화 그래핀은 환원되면서 전도성 탄소 결합 형성으로 전기 전도도를 향상시키며, 선택적 금속 식각으로 마이크로 기공이 형성된 다공성 구조를 제작했다.
이러한 마이크로 기공은 전해질 속 리튬이온(Li+)의 침투를 쉽게 하며, 나노 크기의 금속 산화물과 환원된 산화 그래핀 껍질은 전기 전도도 향상을 통해 높은 용량과 고율 방전 특성을 보인다.
연구팀은 이와 함께 축전기용 양극 재료로 섬유형 전도성 고분자를 환원된 산화 그래핀 면에 가교화 시켜 새로운 구조를 만드는 제작기술을 적용했다. 전도성 고분자인 폴리아닐린 (polyaniline, PANI)은 저온에서 순간적으로 중합돼 환원된 산화 그래핀 면에서 강한 결합력(π-π 결합)을 가지며, 질소 도핑 효과에 의해 음이온 (PF6-)의 흡착을 가능케 한다.
전도성 폴리아닐린 고분자-환원된 산화 그래핀 양극은 환원된 산화 그래핀 대비 200% 증가한 이온 저장 용량과 함께 상용화된 활성탄 (activated carbon, AC)에 준하는 에너지 저장 특성을 보였다.
연구팀은 이러한 과정을 거쳐 새로 개발한 음극재(MoO2@rGO)와 양극재(PANI@rGO)를 활용해 고성능 하이브리드 전지를 개발했다.
연구팀 관계자는 "이 하이브리드 전지는 기존 리튬이온 배터리 수준의 고에너지 밀도와 함께 넓은 구동 전압 범위에서 고출력 특성을 보인다ˮ면서 "태양전지 모듈로 수십 초 내 급속충전이 가능해서 기존에 나와 있는 에너지 저장 시스템의 한계를 개선했다ˮ고 말했다.
연구를 주도한 강정구 교수도 "리튬이온 배터리 수준의 에너지 밀도는 물론 고출력 밀도에 의한 급속충전이 가능한 최첨단 리튬이온 전지ˮ라고 소개하면서 "활용 범위를 전기차를 포함해 모든 전자기기로까지 확대한다면 인류 삶의 질을 높일 것으로 기대한다ˮ고 의미를 부여했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 글로벌프론티어사업의 하이브리드 인터페이스 기반 미래소재연구단과 미래창조과학부 수소에너지 혁신기술사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.12.04
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KAIST, CES 2020에서 첨단 기술기업 선보인다
우리 대학이 작년에 이어 2년 연속으로 내년 1월 7일(현지시각)부터 미국 라스베이거스 컨벤션센터에서 열리는 세계 최대 규모의 가전·IT 제품 전시회 ‘국제전자제품박람회(이하 CES: International Consumer Electronics Show) 2020’에 참가한다.
우리 대학은 작년 같은 행사에서 5개 창업기업 및 5개 첨단기술을 소개하는 독립 전시 부스인 ‘KAIST 관’을 성공적으로 운영해 전 세계의 관련 학계 및 산업계에 깊은 인상을 남긴 바 있다. 이번 CES 2020에서는 작년보다 더 큰 규모인 12개의 동문·교원·학생 창업기업이 함께 참가함으로써 우리 대학의 위상을 더욱 높일 수 있을 것으로 기대된다.
세계적 기업들이 매년 차세대 신기술과 각종 첨단 제품을 선보이는 CES에 국내 대학이 직접 참가하고, 별도의 독립 전시 부스인 KAIST관(컨벤션센터 내 스타트업 전시관 유레카 파크)까지 마련해 창업기업의 글로벌 마케팅 지원에 나서 관련 업계의 관심이 집중되고 있다. 성공적인 부스 운영을 위해 대전경제통상진흥원, 한국무역협회와도 협력을 추진하고 있다.
우리 대학은 신성철 총장을 비롯해 최경철 산학협력단장, 문재균 전기및전자공학부장 등 보직자와 교수·연구원 등 30여 명이 CES 2020에 참석해 혁신기술을 세계 무대에 선보일 예정이다.
총동문회(회장 차기철·(주)인바디 대표)에서도 창업을 갓 시작한 후배들의 도전정신을 높이기 위해 ‘CES 장학금’을 신설, 동문 선배 34명의 기부로 약 5억 원을 모금했다.
이 기부금을 통해 올해 8월 재학생과 졸업생, 동문 기업을 대상으로 개최한 ‘KAIST 창업어워드 2019’에서 수상한 창업자 10명과 학과별로 심사를 거쳐 추천받은 재학생 예비창업자 20명 등 총 30명을 선발해 CES 전시 기간 내내 세계 최고 수준의 기술을 직접 체험하고 관람할 수 있도록 힘을 보탤 예정이다.
이번 CES 2020에서 전시하게 될 내용은 ▲ 테그웨이의 유연 열전소자를 활용한 온도 실감 장치(ThermoReal)와 쿨링 게이밍 헤드셋 ▲ 리베스트의 웨어러블 유연 배터리 ▲ 제이마이크로의 전도성 투명전극 필름 및 투명 발열 필름 등 응용기술 ▲ 노타의 딥러닝 모델 압축기술 기반 온디바이스 AI 솔루션 ▲ 오비이랩의 휴대용 고해상도 뇌 영상 기기 ▲ 더웨이브톡의 박테리아 실시간 분석 기술 ▲ 타임코드아카이브의 대화형 AI-1 라디오 서비스 플랫폼 ▲ 쉘파스페이스의 식물 생장 주기에 맞춘 광원 솔루션 기술 ▲ 프로닉스의 피부 부착 마이크로LED 패치 및 유연 압전 음성 센서 ▲ 헬스리안의 실시간 심혈관 측정 기기 ▲ 레드윗의 블록체인 기반 모바일 연구기록 시스템 ▲ 학생들이 개발한 스마트 거울을 활용한 복합 헬스케어 기계 등을 KAIST 관을 통해 선보일 예정이다.
참가 기업 중 테그웨이, 리베스트, 더웨이브톡, 쉘파스페이스는 그 우수성을 인정받아 CES 2020 혁신상(Innovation Award)을 받기도 했다.
최경철 산학협력단장은 “CES 2020에서 우리 대학이 보유한 혁신기술을 가지고 있는 창업기업들의 우수성을 적극적으로 홍보함으로써 유수의 세계적 기업들과의 공동 연구개발·투자, 협력 및 글로벌 기술이전 계약을 끌어낼 수 있을 것으로 기대한다”라며, “우리 대학은 앞으로도 교육과 연구를 통해 얻은 혁신적인 기술을 창업으로 연결해 글로벌 가치를 창출하는 역할에 최선을 다하겠다”라고 말했다.
2019.12.18
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정재웅 교수, 상황에 따라 딱딱해지고 유연해지는 전자기기 개발
〈 정재웅 교수, 변상혁 박사과정, 이주현 석사과정 〉
우리 대학 전기및전자공학부 정재웅 교수 연구팀이 사용 목적과 신체 적용 여부에 따라 딱딱한 형태와 부드러운 형태를 하나의 전자기기에서 선택적으로 구현함으로써 기기의 모양과 유연성을 변화시킬 수 있는 기술을 개발했다.
연구팀이 개발한 기술은 딱딱한 형태의 전자기기와 유연 기기의 경계를 허물어 활용도, 사용 편의성, 휴대성, 생체적합성을 모두 극대화할 수 있어 소비 전자제품뿐 아니라 생체의학, 로봇 공학 등의 다양한 분야에 혁신적 변화를 일으킬 것으로 기대된다.
변상혁 연구원과 한국전자통신연구원의 심주용 박사가 1저자로 참여하고 이주현, 라자 콰지(Raza Qazi) 연구원 등이 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 11월 1일 자에 게재됐다. (논문명: Mechanically transformative electronics, sensors, and implantable devices).
일반적으로 전자기기는 사용 목적에 따라 특정 강성을 갖도록 설계된다. 스마트폰, 노트북은 딱딱한 형태로 손에 쥐거나 테이블 위에 놓고 사용하기 적합하고, 최근 활발히 개발되는 유연 신축성 전자기기는 착용성이 뛰어나 웨어러블 형태로 활용되고 있다.
하지만 딱딱한 형태의 전자기기는 신체에 착용 시 각종 불편함을 일으키고, 생체이식 시 조직 파괴나 염증 등을 유발할 수 있다. 반면 유연 신축성 전자기기는 외력을 견디지 못하고 쉽게 모양이 변하기 때문에 몸에서 탈착 시 일반적인 전자기기와 같이 편리하게 사용하기 어렵다는 단점을 가진다.
연구팀은 갈륨(Gallium)과 중합체(polymer)를 이용한 합성물질을 제작해 온도에 따라 강성률 변화가 가능한 전자 플랫폼을 구현했다. 이를 유연 신축성 전자회로와 결합해 강성률이 변화 가능한 새로운 형태의 전자기기를 구현했다.
갈륨은 이번 연구의 핵심 소재로, 금속임에도 불구하고 생체 온도(29.8℃)에서 녹는점을 가져 신체 탈부착 시 고체와 액체 간의 상태 변화가 가능하다. 이러한 점에 기반해 갈륨을 중합체에 내장해 온도에 따라 강성률 변화가 가능한 전자 플랫폼을 제작했다.
연구팀은 전자기기의 강성도를 변화시킬 수 있는 특징을 활용해 다양한 적용 분야에서 기존 전자기기가 갖는 한계점을 극복할 수 있음을 증명했다. 예를 들어, 이 기술을 휴대용 전자기기에 적용해 평상시에는 딱딱한 형태로 손에 쥔 상태나 책상 위에서 이용하고, 이동 시 몸에 부착해 부드러운 웨어러블 기기 형태로 만듦으로써 휴대성을 높일 수 있음을 보여줬다.
또한, 강성을 변환시킬 수 있는 압력 센서를 개발해 목적에 따라 민감도와 압력 감지의 범위를 조절하는 데 성공했다. 그뿐만 아니라, 뇌 조직에 이식 시 부드럽게 변화하는 뇌 탐침을 개발해 기존 딱딱한 탐침 대비 뇌 손상 및 염증 반응을 최소화할 수 있었다.
이렇게 변형 가능한 전자기기 기술은 웨어러블, 임플랜터블, 센싱기기 및 로봇 등에 적용돼 다양한 목적과 상황에 유동적으로 사용될 수 있는 다목적 전자기기 시스템 개발을 이끌 수 있을 것으로 기대된다.
정 교수는 “평상시 딱딱한 형태의 전자기기로 쓰이나 몸에 부착 시 혹은 내부 장기에 이식 시 우리 신체 조직처럼 부드럽고 신축성 있게 변환될 수 있는 기기 플랫폼 기술 개발을 통해, 일반적인 전자기기와 유연 기기가 갖는 단점은 없애면서 사용 목적에 따라 각각의 장점을 극대화할 수 있는 전자기기를 개발했다”라며 “이 기술을 이용하면 전자기기의 활용 폭을 크게 넓힐 수 있을 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 신진연구자지원사업 및 기초연구실 지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 개발된 강성률 변화 가능한 전자기기의 개념도와 실제 구현사진
그림2. 딱딱한 모바일 기기와 부드러운 웨어러블 기기 간 변환이 가능한 전자기기 및 활용 예시
그림3. 압력 측정 민감도-동작 범위 튜닝이 가능한 압력 센서
그림4. 강성률 변화 가능 플랫폼을 활용한 뉴럴 프로브
그림5. 디바이스 개념을 보여주는 인포그래픽
2019.11.06
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