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적층 제조된 티타늄 합금의 강도-연성 딜레마 AI 기술로 극복
우리 대학 기계공학과 이승철 교수 연구팀이 POSTECH 신소재공학과 김형섭 교수 연구팀과 함께 인공지능 기술을 활용해 Ti-6Al-4V 합금의 강도-연성 딜레마를 극복하고 고강도·고연신 금속 제품을 생산해 내는 데 성공했다고 밝혔다. 연구팀이 개발한 인공지능은 3D프린팅 공정변수에 따른 기계적 물성을 정확히 예측하는 동시에 예측의 불확실성 정보를 제공하며 이 두 정보를 활용해 실제 3D프린팅을 진행할 가치가 높은 공정변수를 추천한다.
3D프린팅 기술 중에서도 레이저 분말 베드 융합은 뛰어난 강도 및 생체 적합성으로 유명한 Ti-6Al-4V 합금을 제조하기 위한 혁신적인 기술이다. 그러나 3D프린팅으로 제작된 이 합금은 강도와 연성을 동시에 높이기 어렵다는 문제점이 있다. 3D프린팅의 공정변수와 열처리 조건을 조절해 이를 해결하고자 하는 연구들이 있었지만, 방대한 공정변수 조합들을 실험 및 시뮬레이션으로 탐색하기에는 한계가 있었다.
연구팀이 개발한 능동 학습(Active Learning) 프레임워크는 다양한 3D프린팅 공정변수 및 열처리 조건들을 빠르게 탐색하여 그 중 합금의 강도와 연성을 동시에 높일 수 있다고 예상되는 것을 추천한다. 이런 추천은 인공지능 모델이 각 공정변수 및 열처리 조건에 대해 예측한 극한 인장 강도와 전연신율을 비롯해 예측의 불확실성 정보도 활용해 진행되며 추천된 것에 대해선 3D프린팅 및 인장 실험을 통해 실제 물성값을 얻게 된다. 새롭게 얻어낸 물성값을 인공지능 모델 학습에 추가로 활용하여 반복적으로 공정변수 및 열처리 조건들을 탐색하였으며 단 5번만의 시도로 고성능 합금을 생산해 낼 수 있는 공정변수 및 열처리 조건들을 도출하였다. 이를 적용해 3D프린팅한 Ti-6Al-4V 합금은 극한 인장 강도 1190MPa, 전연신율 16.5%를 기록하며 강도-연성 딜레마를 극복해 냈다.
이승철 교수는 “이번 연구에서 3D프린팅 공정변수와 열처리 조건을 최적화하여 고강도·고연신 Ti-6Al-4V 합금을 최소한의 실험만으로 도출해 낼 수 있었으며, 기존 연구들과 비교해 비슷한 극한 인장 강도를 가지지만 더 큰 전연신율을 가진 합금을 그리고 비슷한 전연신율을 가지지만 더 큰 극한 인장 강도를 가진 합금을 제작할 수 있었다.”라고 말했다. “또한, 기계적 물성뿐만 아니라 열전도도 및 열팽창과 같은 다른 물성에 관해서도 본 연구 방법이 적용되면 3D프린팅 공정변수와 열처리 조건에 대한 효율적인 탐색이 가능할 것으로 예상된다”라고 덧붙였다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘Nature Communications’에 지난 1월 22일에 출판되었으며 (https://doi.org/10.1038/s41467-025-56267-1), 이 연구는 한국연구재단 나노·소재기술개발사업 및 선도연구센터사업의 지원을 받아 진행됐다.
2025.02.21
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코로나바이러스 전염 메커니즘 규명
중증급성호흡기증후군(이하 SARS) 코로나바이러스와 같은 코로나 19(COVID-19)는 전 세계적 팬데믹으로 짧은 시간 안에 확산되었지만 왜 급격히 복제돼 빠르게 전염되는지 기전이 아직까지 규명되지 않았다. 우리 연구진이 코로나바이러스 핵심 효소 단백질(헬리케이스)의 복제과정이 급격히 촉진되어 전염되는 메커니즘을 밝혀내며 바이러스 백신 및 치료제 개발에 새로운 가능성을 제시했다.
우리 대학 생명과학과 이광록 교수 연구팀이 nsp13 단백질*은 두 가지 활성을 가지고 있어 시너지 효과를 내며, 이를 통해 SARS 코로나바이러스의 유전물질인 RNA 복제를 촉진한다는 기전을 규명했다고 17일 밝혔다.
*nsp13 단백질: SARS 코로나바이러스의 헬리케이스로, 바이러스가 증식하는 데 필수적인 유전자 복제와 전사 과정에 중요한 효소이다. 헬리케이스는 마치 지퍼를 열고 닫는 것처럼 DNA나 RNA의 꼬인 구조를 풀어주는데, 유전정보를 읽거나 복제할 때 유전물질을 먼저 풀려야 하므로 필수적이다. 쉽게 말해, 헬리케이스는 엉킨 실타래를 푸는 효소단백질이다.
여기 두 가지 활성에 해당되는 첫번째 헬리케이스 활성은 DNA 또는 RNA와 같은 이중 가닥 핵산을 단일 가닥으로 풀어주는 효소 기능이며, 복제나 전사 과정을 촉진시킨다. 두번째 RNA 샤페론 활성은 핵산 구조의 올바른 접힘(folding)과 풀림 기능을 돕는 단백질로, 잘못된 RNA를 교정하거나 안정성을 향상시켜 세포 내 RNA 대사과정을 돕는 역할을 한다.
코로나바이러스가 빠르게 전파하기 위해서는 바이러스의 유전물질을 빠르게 복제하고 구성성분인 단백질을 생산해서 이들을 조합하는 것이 필수적이다.
연구팀은 첫 번째 단계인 유전물질의 RNA 복제가 다른 바이러스에 비해 왜 빠르게 일어나는지 알려지지 않았으나, nsp13 단백질이 기존의 헬리케이스 활성과 이제까지 알려지지 않은 새로운 샤페론 활성으로 유전자 복제 과정을 빠르게 촉진한다는 것을 규명했다.
nsp13 단백질은 유전적으로 잘 보존되어 다양한 변이 코로나바이러스에 대응하는 백신이나 감염 치료의 중요 표적이지만, 정확한 작용 메커니즘에 대해서는 완전한 이해가 부족했다.
연구팀은 nsp13 헬리케이스가 ATP(아데노신 삼인산)*를 분해하여 나온 화학에너지를 이용하여 유전물질인 RNA의 꼬인 구조를 단일 가닥으로 풀어주고 부산물로 ADP(아데노신 이인산)*가 생성하게 된다. 이때 생성된 ADP가 nsp13와 재결합하게 되면 샤페론 기능을 활성화시켜 RNA 이차구조를 추가로 불안정화한다는 사실을 알아냈다.
*ATP(아데노신 삼인산)는 충전된 배터리처럼 에너지를 담고 있고 효소가 일을 할 때는 에너지를 공급해준다. ATP는 인산 3개를 가지고 있어 인산이 분해 될 때 에너지를 방출하고 인산 2개를 가진 ADP(아데노신 이인산)를 부산물로 생성한다.
결론적으로 헬리케이스 활성과 샤페론 활성이 시공간적으로 동시에 협력해 RNA 복제를 촉진하게 된다는 새로운 방식의 작용기전을 규명했다.
이광록 교수는 “이번 연구는 대표적 핵산-효소 단백질인 헬리케이스가 ADP를 통해 샤페론적 활성을 나타내는 새로운 발견이며, 이를 통해 헬리케이스의 기능 다양성에 대한 이해의 폭을 넓혀주고, SARS 코로나바이러스의 다양한 변이에 대응할 효과적 치료제 및 백신 개발의 실마리를 제공할 것으로 기대한다”라고 연구 결과의 의의를 밝혔다.
이 연구는 유정민 박사가 제 1저자로 세계적 국제학술지 ‘핵산 연구 (Nucleic Acids Research)’ (IF: 16.7, 생화학 및 분자생물학 분야 상위 1.8%) 온라인판에 1월 29일 게재됐다. (논문명 : A novel ADP-directed chaperone function facilitates the ATP-driven motor activity of SARS-CoV helicase) (doi: 10.1093/nar/gkaf034)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구지원, 선도연구센터 지원사업, 글로벌 기초연구 지원사업과 합성생물학핵심기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.17
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선천성면역을 조절하는 인공단백질 디자인, 차세대 백신·면역 치료제 개발 가능성 제시
우리 대학 생명과학과 김호민 교수 연구팀과 국제 공동연구팀인 미국 워싱턴대학교 단백질디자인 연구소 (Institute for Protein Design, IPD) 닐 킹 교수 (Prof. Neil King) 연구팀은 컴퓨터기반 단백질디자인 기술을 활용하여 선천성면역을 활성화시키는 새로운 인공단백질을 디자인하고, 그들의 3차원 분자구조를 규명하는데 성공했다고 10일 밝혔다.
김호민 교수 연구팀과 Neil King 교수 연구팀은 컴퓨터 기반 단백질디자인 기술을 활용하여 선천성면역 수용체인 TLR3와 높은 친화도를 갖는 인공단백질을 개발했다. 또한, 초저온 투과전자현미경 (Cryo-EM) 분석을 통해 설계된 인공단백질이 TLR3와 결합하는 분자결합모드를 규명하였다. 특히, 자연계의 TLR3 작용제(dsRNA)와는 전혀 다른 구조를 가진 디자인된 인공단백질에 의해 선천성면역 수용체 TLR3을 효과적으로 활성화시킬 수 있음을 보인 첫 사례이다.
생명과학과 김호민 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이쳐 커뮤니케이션 (Nature Communications)'에 1월 31일 출판됐다. (논문명 : De novo design of protein minibinder agonists of TLR3)
TLR3 (Toll-like Receptor 3)는 이중가닥 RNA (double-stranded RNA, dsRNA)를 인식하여 선천성 면역반응을 활성화하는 패턴 인식 수용체 (pattern recognition receptor)이다. 기존의 TLR3 작용제는 백신면역 증강제 (adjuvant) 및 항암면역치료제로 활용될 가능성이 있었으나, 화학적 불안정성, 면역 과활성화 위험, 균질한 대량제조의 어려움 등으로 인해 임상적 적용이 제한적이었다.
이에 연구팀은 컴퓨터 기반 단백질디자인 (computational protein design) 기술을 활용하여 TLR3과 결합하는 초소형 인공단백질 (minibinder)을 디자인하였다. 해당 인공단백질은 크기가 작고, 높은 안정성을 가지며, 지정한 TLR3의 특정 부위에만 특이적으로 결합할 수 있도록 디자인하였다. 이후 초저온 투과전자현미경 (Cryo-EM) 분석을 통해 설계된 인공단백질이 초기디자인 의도와 잘 부합되게 TLR3의 오목한 표면 (concave surface)에 결합하고 있음을 확인하였고, 이들의 분자상호작용을 규명하였다.
기존 dsRNA기반 작용제보다 더 정밀하게 TLR3 신호를 활성화할 수 있도록 Cryo-EM 구조를 통해 규명된 분자구조를 바탕으로 인공단백질을 이어 붙인 다중 결합(multivalent) 형태의 단백질을 추가적으로 개발하였고, TLR3 하위 신호인 NF-κB 신호를 활성화시킴을 확인하였다. 이를 통해 자연계에 존재하지 않은 디자인된 인공단백질에 의하여 선천성 면역반응을 효과적으로 조절할 수 있음을 확인하였다.
이번 연구는 KAIST 연구진과 미국 워싱턴대학교 단백질디자인 연구소 연구진 간의 긴밀한 국제공동연구를 통해 이루어졌으며, 향후 면역 조절 인공단백질에 기반한 다양한 백신면역 증강제, 항암면역치료제 등의 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
교신저자인 김호민 교수는 “인공지능기반 단백질디자인 연구는 2024년 노벨화학상 (데이비드 베이커교수, 단백질디자인 연구소)을 수상하며 큰 주목을 받고 있으며, 인공지능 기술의 발전에 힘입어 빠르게 성장하고 있는 첨단바이오 연구분야이다. 향후 백신, 신약, 진단키트, 산업용효소 등 다양한 바이오신소재 개발에 크게 기여할 수 있을 것이다. 이번 연구는 긴밀한 국제 공동연구를 통해 우수한 성과를 거둔 성공적 사례”라고 말했다.
한편 이번 연구는 IBS 바이오분자 및 세포구조연구단의 지원을 받아 수행되었다.
2025.02.10
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수면 무호흡증 실시간 진단 센서 개발
이산화탄소는 주요 호흡 대사 산물로서, 날숨 내 이산화탄소 농도의 지속적인 모니터링은 호흡·순환기계 질병을 조기 발견 및 진단하는 데 중요한 지표가 될 뿐만 아니라, 개인 운동 상태 모니터링 등에 폭넓게 사용될 수 있다. 우리 연구진이 마스크 내부에 부착하여 이산화탄소 농도를 정확히 측정하는데 성공했다.
우리 대학 전기및전자공학부 유승협 교수 연구팀이 실시간으로 안정적인 호흡 모니터링이 가능한 저전력 고속 웨어러블 이산화탄소 센서를 개발했다고 10일 밝혔다.
기존 비침습적 이산화탄소 센서는 부피가 크고 소비전력이 높다는 한계가 있었다. 특히 형광 분자를 이용한 광화학적 이산화탄소 센서는 소형화 및 경량화가 가능하다는 장점에도 불구하고, 염료 분자의 광 열화 현상으로 인해 장시간 안정적 사용이 어려워 웨어러블 헬스케어 센서로 사용되는 데 제약이 있었다.
광화학적 이산화탄소 센서는 형광 분자에서 방출되는 형광의 세기가 이산화탄소 농도에 따라 감소하는 점을 이용하며, 형광 빛의 변화를 효과적으로 검출하는 것이 중요하다.
이를 위해 연구팀은 LED와 이를 감싸는 유기 포토다이오드로 이루어진 저전력 이산화탄소 센서를 개발했다. 높은 수광 효율을 바탕으로 형광 분자에 조사되는 여기 광량이 최소화된 센서는 수 mW 수준을 소비하는 기존 센서에 비해 수십 배 낮은 171μW의 소자 소비전력을 달성했다.
연구팀은 또한 이산화탄소 센서에 사용되는 형광 분자의 광 열화 경로를 규명해 광화학적 센서에서 사용 시간에 따라 오차가 증가하는 원인을 밝히고, 오차 발생을 억제하기 위한 광학적 설계 방법을 제시했다.
이를 기반으로, 연구팀은 기존 광화학적 센서의 고질적 문제였던 광 열화 현상에 따른 오차 발생을 효율적으로 감소시키고 동일 재료에 기반한 기존 기술은 20분 이내인데 반해 최대 9시간까지 안정적으로 연속 사용이 가능하며, 이산화탄소 감지 형광 필름 교체시 다회 활용도 가능한 센서를 개발했다.
개발된 센서는 가볍고(0.12 g), 얇으며(0.7 mm), 유연하다는 장점을 기반으로 마스크 내부에 부착되어 이산화탄소 농도를 정확히 측정했다. 또한, 실시간으로 들숨과 날숨을 구별해 호흡수까지 모니터링 가능한 빠른 속도와 높은 해상도를 보였다.
유승협 교수는 "개발한 센서는 저전력, 고안정성, 유연성 등 우수한 특성을 가져 웨어러블 디바이스에 폭넓게 적용될 수 있어 과탄산증, 만성 폐쇄성 폐질환, 수면 무호흡 등 다양한 질병의 조기 진단에 사용될 수 있다”면서 “특히, 분진 발생 현장이나 환절기 등 장시간 마스크 착용 환경에서의 재호흡에 따른 부작용 개선에도 사용될 것으로 기대된다ˮ 라고 밝혔다.
신소재공학과 김민재 학사과정과 전기및전자공학부 최동호 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 Cell 자매지인 `디바이스(Device)' 온라인판에 지난달 22일 공개됐다. (논문명: Ultralow-power carbon dioxide sensor for real-time breath monitoring) DOI: https://doi.org/10.1016/j.device.2024.100681
한편 이번 연구는 산업통상자원부 소재부품기술개발사업, 한국연구재단 원천기술개발사업, KAIST 학부생 연구참여 프로젝트 (URP) 프로그램의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.10
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고활성 수소연료전지 촉매 개발, ‘백금 사용량 1/3 저감, 내구성 2배 향상’
우리 대학 신소재공학과 조은애 교수 연구팀이 인하대학교 함형철 교수 연구팀과 공동연구를 통해 수소연료전지의 핵심 소재인 전극에 들어가는 백금의 사용량 저감에 성공하였으며, 내구성이 향상된 촉매 소재를 개발했다고 7일 밝혔다.
수소차의 동력원으로 사용되는 양성자 교환막 연료전지(proton exchange membrane fuel cell, PEMFC)는 값비싼 백금 촉매 소재를 사용한다. 따라서, 백금 사용량 저감 및 반응 중 안정적인 활성을 갖는 촉매 소재 개발이 양성자 교환막 연료전지 기술 개발에 있어 중요한 부분을 차지한다.
연료전지는 백금 촉매의 성능을 높여 백금 사용량을 줄이려는 전략으로 상대적으로 값싼 비귀금속과의 합금화를 주로 사용한다. 그러나, 일반적인 합금 촉매의 경우 비귀금속이 반응 중 녹아 나올 수 있으며, 녹아 나온 비귀금속에 의해 연료전지가 손상되는 추가 문제를 유발할 수 있다.
이를 해결하기 위한 전략으로, 녹아 나온 상태에서도 연료전지에 손상을 주지 않는 것으로 알려진 아연을 촉매 개발에 이용하였다. 하지만, 다른 비귀금속에 비해 아연의 낮은 *환원 전위로 인해 백금-아연 촉매를 제작하는 데에 또 다른 어려움이 있다.
(*환원 전위: 주로 금속 원소의 환원 반응이 일어나는 기준이 되는 평형 전위 값을 의미하며, 해당 값이 클수록 금속으로 환원되려는 성질이 강함)
공동연구팀은 백금과 비귀금속을 반응기 내부에서 동시에 환원시켜 제조하는 일반적인 방법이 아닌, 아연 단일원자 구조를 포함한 탄소 *담지체를 먼저 제조한 후 담지체에 존재하는 원자 단위로 분산된 아연을 이용하는 방법을 적용하였다.
(*담지체: 전기화학촉매의 분산성, 안정성을 높이기 위해 촉매와 함께 사용되는 물질. 일반적으로 탄소 기반 물질이 사용됨)
구체적인 전략으로는, 제조된 아연 단일원자 구조를 포함한 탄소 담지체 위에 백금 나노입자를 합성하였다. 그 후, 고온 열처리를 통해 담지체에 존재하는 아연 원자가 백금 나노입자로 이동하면서 원자 수준에서 정렬된 구조를 갖는 백금-아연 나노입자 구조로 전환되었다.
합성된 백금-아연 나노입자 촉매는 일반적인 방법에 비해 아연을 효과적으로 도입할 수 있었으며, 고온 열처리 과정에서 입자끼리 뭉치는 현상을 억제하여 나노입자가 갖는 넓은 표면적을 효과적으로 사용하는 데에 긍정적인 영향을 주었다.
또한, 무질서한 배열인 합금 구조가 아닌 원자 수준에서 정렬된 구조의 백금-아연 나노입자의 촉매를 제조하여, 향상된 성능과 내구성을 보일 수 있었다.
동일 백금 사용량 기준으로 촉매의 성능을 비교한 결과, 상용 백금 나노입자 촉매 대비 백금-아연 나노입자에서 3배의 성능 향상을 보였다.
더불어, 연료전지 구동 환경 모사 실험의 전과 후의 성능 비교를 통해 내구성 평가를 진행하였으며, 상용 백금 나노입자 촉매 대비 공동연구팀이 개발한 백금-아연 나노입자 촉매에서 2배의 내구성 향상을 보였다.
공동연구팀은 우수한 내구성을 뒷받침하기 위해 밀도범함수 이론 기반 연산을 이용하였다. 백금-아연 나노입자와 아연 단일원자 담지체 사이에서 강한 결합력을 확인하였으며, 이를 바탕으로 백금-아연 나노입자 촉매의 우수한 내구성을 설명했다.
조은애 교수는 “일반적인 방법으로는 구현이 어려운 백금-아연 나노입자 촉매를 아연 단일원자 구조 담지체를 이용하여 합성할 수 있었다”고 설명하며, “저렴하고 매장량이 풍부한 금속인 아연을 활용하여 백금 사용량을 기존 상용 촉매 대비 1/3 수준으로 줄일 수 있었으며, 내구성 또한 향상된 촉매를 개발할 수 있었다”고 평가했다.
우리 대학 신소재공학과 이광호 박사과정이 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 화학 공학 분야 국제 학술지 ‘케미컬 엔지니어링 저널(Chemical Engineering Journal)’ 2025년 2월 1일자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Anchoring ordered PtZn nanoparticles on MOF-derived carbon support for efficient oxygen reduction reaction in proton exchange membrane fuel cells)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.07
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펨토초보다 짧은 순간 전이상태 분자구조를 밝히다
즈웨일 교수(1999년 노벨화학상)가 창출한 펨토화학을 통해 화학반응 중 일어나는 분자구조 변화를 실시간에서 관측할 수 있는 길이 열렸지만, 엄밀한 의미에서 에너지에 따른 전이상태 (Transition-State) 구조 변화를 직접 관측한 예는 매우 드물다. KAIST 연구진은, 광분해 화학반응 전이상태의 분자구조 변화를 분광학 기법*으로 정확하게 측정하는데 세계 최초로 성공했다.
*분광학 기법: 빛과 분자의 상호작용을 통해 양자역학적 분자구조를 정확하게 알아냄
우리 대학 화학과 김상규 교수 연구팀이 화학반응의 전이상태 (Transition-State) 구조를 실험적으로 밝히는 데 성공했다고 4일 밝혔다.
화학반응 속도론이 개발되면서, 가장 중요한 핵심으로 자리잡은 개념이 ‘전이상태 (Transition-State)’다. 전이상태 이론(Transition State Theory, 이하 TST) 에서는 반응물과 생성물 중간에 위치한 전이상태의 분자구조 및 동역학적 특성에 의해 반응속도, 생성물의 상대적 수율, 에너지 분포 등이 결정된다. TST는 지난 1세기 동안, 모든 환경에서의 연소, 유기, 생화학 반응 등에 널리 응용 되어온 가장 보편적인 반응속도론이다.
그러나, 전이상태는 펨토초(10-15 second)보다 더 짧은 시간 동안만 존재하므로, 전이상태를 직접 실험적으로 관찰하는 것은 매우 어려운 일이며 항상 도전적인 과제로 남아있었다.
김상규 교수 연구팀에서 관측한 전이상태는 특별한 의미를 갖는다. 분광학적 기법을 통해, 분자가 전이상태로 접근하면서 가지는 구조 변화를 매우 정확하게 측정할 수 있었던 첫 번째 예라는 점이다.
분광학 기법으로 측정된 정확한 전이상태 분자구조 변화에 따라 관찰된 반응속도의 급격한 변화를 통해서, 분자구조와 화학반응성 간 긴밀한 상관관계도 아울러 증명되었다.
김상규 교수는 “복잡한 분자의 화학반응에서 전이상태에 접근하면서 급격하게 변화하는 분자구조를 분광학 및 반응동역학 기법으로 밝힌 것은 처음이며, 향후 많은 이론 및 실험적 연구를 촉진할 것으로 기대된다. 특히, 전이상태 구조는 특정 화학반응을 선택적으로 빠르게 할 수 있는 고효율 촉매 설계에 가장 근원적인 정보를 제공할 것이다.”라고 말했다.
이번 연구 결과는 김정길 박사 (제 1 저자), 강민석 박사과정 학생, 윤준호 박사(現 LG화학)가 공동 저자로 2025년 1월 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications, Vol. 16, 210) 에 대표적(Featured) 연구 성과로 발표됐다.
또한 매우 이례적으로 분광학 분야 최고 권위자인 MIT의 로버트 필드(Robert Field) 교수 및 이스라엘 벤구리온 대학 바라밴 (Baraban) 교수가 공동작성한 하이라이트 커멘트(Nature Communications, 16, 76)를 통해, 이번 연구 결과가 가지는 독창성과 시사성, 중요성 및 향후 실험물리화학 분야에서의 임팩트가 강조됐다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구사업 및 기초과학 4.0 중점연구소 (자연과학연구소)에서 지원받아 수행됐다.
2025.02.04
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원하는 소재 개발 인공지능 모퓨전(MOFFUSION)으로
최근 생성형 인공지능은 텍스트, 이미지, 비디오 생성 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있지만, 소재 개발 분야에서는 아직 충분히 활용되지 못하고 있다. 이러한 상황에서 KAIST 연구진이 구조적 복잡성을 지닌 다공성 소재를 생성하는 인공지능 모델을 개발하여, 사용자가 원하는 특성의 소재를 선택적으로 생성할 수 있게 되었다.
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 원하는 물성을 가진 금속 유기 골격체(Metal-Organic Frameworks, MOF)를 생성하는 인공지능 모델을 개발했다고 23일 밝혔다.
김지한 교수 연구팀이 개발한 생성형 인공지능 모델인 모퓨전(MOFFUSION)은 금속 유기 골격체의 구조를 보다 효율적으로 표현하기 위해, 이들의 공극 구조를 3차원 모델링 기법을 활용해 나타내는 혁신적인 접근 방식을 채택했다. 이 기법을 통해 기존 모델들에서 보고된 낮은 구조 생성 효율을 81.7%로 크게 향상시켰다.
또한, 모퓨전은 생성 과정에서 사용자가 원하는 특성을 다양한 형태로 표현하여 인공지능 모델에 입력할 수 있는 특징이 있다. 연구진은 사용자가 원하는 물성을 숫자, 카테고리, 텍스트 등 다양한 형태로 입력할 수 있으며, 데이터 형태와 관계없이 높은 생성 성능을 보임을 확인했다.
예를 들어, 사용자가 생성하고자 하는 물질의 특성값을 텍스트 형태(예:“30 g/L의 수소 흡착량을 갖는 구조”)로 모델에 입력하면, 모델은 이에 상응하는 물질을 선택적으로 생성한다. 이러한 특징은 소재 개발에 있어 인공지능 모델의 활용성과 편의성을 크게 개선하는 요소로 작용한다.
김지한 교수는 “원하는 물성의 소재를 개발하는 것은 소재 분야의 가장 큰 목표이며 오랜 연구 주제”라며, “연구팀이 개발한 기술은 인공지능을 활용한 다공성 소재 개발에 있어 큰 발전을 이뤘으며, 앞으로 해당 분야에서 생성형 인공지능의 도입을 촉진할 것”이라고 말했다.
우리 대학 생명화학공학과 박준길 박사, 이유한 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 지난 1월 2일 게재됐다. (논문명 : Multi-modal conditional diffusion model using signed distance functions for metal-organic frameworks generation) (https://doi.org/10.1038/s41467-024-55390-9)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 탑-티어 연구기관 간 협력 플랫폼 구축 및 공동연구 지원사업, 나노 및 소재기술 개발사업, 그리고 한국연구재단 (NRF) 중견연구자 지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.01.23
조회수 3783
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암 발생 현상 등 유전자 발현 조절 원리 규명
다양한 암 발생과 암전이 현상, 줄기세포로부터의 조직 분화 및 발생, 신경 세포의 활성화 과정 등을 근본적으로 일으키는 유전자 발현 조절 단백질의 핵심 유전자 발현 네트워크를 발견했다. 우리 연구진은 이 발견을 기초로 하여 혁신적인 치료 기술 개발에 활용 가능성을 높였다.
우리 대학 생명과학과 김세윤 교수, 이광록 교수, 조원기 교수 공동연구팀이 동물 세포의 유전자 발현을 조절하는 핵심적인 원리를 규명했다고 22일 밝혔다.
이노시톨 대사 효소에 의해 만들어지는 이노시톨 인산 대사체는 진핵 세포의 신호전달 시스템에 필요한 다양한 이차 신호전달물질로 작용하며 암, 비만, 당뇨, 신경계 질환들에 폭넓게 관여한다.
연구팀은 이노시톨 대사 시스템의 핵심 효소인 IPMK 단백질이 동물 세포의 핵심 유전자 발현 네트워크의 중요한 전사 활성화 인자로 작용함을 규명했다.
포도당과 유사한 영양소로 알려진 이노시톨의 대사 반응에 핵심적으로 작용하는 효소인 IPMK 단백질(inositol polyphosphate multikinase)은 유전자 발현을 직접적으로 조절하는 기능을 가지고 있다. 특히 IPMK 효소는 동물 세포의 대표적인 전사 인자(transcription factor)인 혈청 반응 인자(serum response factor, 이하 SRF)에 의한 유전자 전사 과정에 중요하다고 보고된 바 있으나 작용하는 기전에 대하여 알려진 바는 없었다.
SRF 전사 인자는 최소 200~300여 개의 유전자 발현을 직접적으로 조절하는 단백질로서, 동물 세포의 성장과 증식, 세포 사멸, 세포의 이동성 등을 조절하며 심장과 같은 장기 발생에 필수적이다.
연구팀은 IPMK 단백질이 SRF 전사 인자와 직접적으로 결합한다는 사실을 발견하고 이를 통해 SRF 전사 인자의 3차원적 단백질 구조를 변화시킨다는 것을 밝혔다.
연구팀은 IPMK 효소에 의하여 활성화된 SRF 전사 인자를 통해 다양한 유전자들의 전사 과정이 촉진된다는 것을 밝혔다. 즉, IPMK 단백질은 SRF 전사 인자의 단백질 활성을 높이는 데 반드시 필요한 조절 스위치와 같은 역할을 수행하는 것임을 연구팀은 규명했다.
연구팀은 IPMK 효소와 SRF 전사 인자 사이의 직접적인 결합에 문제가 발생할 경우, SRF 전사 인자의 기능과 활성이 낮아져 유전자 발현에 심각한 장애가 발생한다는 점을 최종적으로 검증하였다.
특히 SRF 전사 인자가 가지고 있는 비정형 영역(Intrinsically disordered region, IDR)이 중요한 조절 부위라는 점을 밝힘으로써 비정형 단백질의 생물학적 중요성을 제시했다. 보통 단백질은 접힘을 통해 고유의 구조를 나타내지만 비정형 영역을 포함하게 되는 경우에는 특정한 단백질 구조가 관찰되지 않는다. 학계에서는 이러한 비정형 영역을 가지고 있는 단백질들을 비정형 단백질이라고 구분하고 어떠한 기능을 수행하는지 주목하고 있다.
김세윤 교수는 “이번 연구는 이노시톨 대사 시스템의 핵심 효소인 IPMK 단백질이 동물 세포의 핵심 유전자 발현 네트워크의 중요한 전사 활성화 인자이며 이를 증명하는 핵심 메커니즘을 제시한 중요한 발견”이라며, “SRF 전사 인자로부터 파생되는 다양한 암의 발생과 암전이 현상, 줄기세포로부터의 조직 분화 및 발생, 신경 세포 활성화 과정 등을 근본적으로 이해함으로써 혁신적인 치료 기술 개발 등에 폭넓게 활용되기를 바란다”라는 기대를 전했다.
이 연구는 세계적 국제학술지 ‘핵산 연구 (Nucleic Acids Research)’ (IF=16.7, 생화학 및 분자생물학 분야 상위 1.8%) 온라인판에 1월 7일 게재됐다. (논문명 : Single-molecule analysis reveals that IPMK enhances the DNA-binding activity of the transcription factor SRF) (doi: 10.1093/nar/gkae1281)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구사업, 선도연구센터 지원사업, 글로벌 기초연구실 지원사업과 서경배과학재단, 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.01.22
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스스로 학습·수정하는 뉴로모픽 반도체칩 개발
기존 컴퓨터 시스템은 데이터 처리 장치와 저장 장치가 분리돼 있어, 인공지능처럼 복잡한 데이터를 처리하기에는 효율적이지 않다. KAIST 연구팀은 우리 뇌의 정보 처리 방식과 유사한 멤리스터 기반 통합 시스템을 개발했다. 이제 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 의심스러운 활동을 즉시 인식하는 스마트 보안 카메라부터 건강 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 의료기기까지 다양한 분야에 적용될 수 있게 되었다.
우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수, 윤영규 교수 공동연구팀이 스스로 학습하고 오류를 수정할 수 있는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 초소형 컴퓨팅 칩을 개발했다고 17일 밝혔다.
연구팀이 개발한 이 컴퓨팅 칩의 특별한 점은 기존 뉴로모픽 소자에서 해결이 어려웠던 비이상적 특성에서 발생하는 오류를 스스로 학습하고 수정할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 영상 스트림을 처리할 때 칩은 움직이는 물체를 배경에서 자동으로 분리하는 법을 학습하며 시간이 지날수록 이 작업을 더 잘 수행하게 된다.
이러한 자가 학습 능력은 실시간 영상 처리에서 이상적인 컴퓨터 시뮬레이션에 견줄 만한 정확도를 달성하며 입증됐다. 연구팀의 주요성과는 뇌와 유사한 구성 요소의 개발을 넘어, 신뢰성과 실용성을 모두 갖춘 시스템으로 완성한 것에 있다.
연구팀은 세계 최초로 즉각적인 환경 변화에 적응할 수 있는 멤리스터 기반 통합 시스템을 개발하며, 기존 기술의 한계를 극복하는 혁신적인 해결책을 제시했다.
이 혁신의 핵심에는 멤리스터(memristor)*라고 불리는 차세대 반도체 소자가 있다. 이 소자의 가변 저항 특성은 신경망의 시냅스 역할을 대체할 수 있게 되고, 이를 활용해 우리 뇌세포처럼 데이터 저장 및 연산을 동시에 수행할 수 있다.
*멤리스터: 메모리(memory)와 저항(resistor)의 합성어로 두 단자 사이로 과거에 흐른 전하량과 방향에 따라 저항값이 결정되는 차세대 전기소자
연구팀은 저항 변화를 정밀하게 제어할 수 있는 고신뢰성 멤리스터를 설계하고, 자가 학습을 통해 복잡한 보정 과정을 배제한 효율적인 시스템을 개발했다. 이번 연구는 실시간 학습과 추론을 지원하는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 통합 시스템의 상용화 가능성을 실험적으로 검증했다는 점에서 중요한 의미를 가진다.
이 기술은 일상적인 기기에서 인공지능을 사용하는 방식을 혁신하여 AI 작업 처리를 위해 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 로컬에서 처리할 수 있게 되어, 더 빠르고 사생활 보호가 강화되며 에너지 효율성이 높아질 것이다.
이 기술 개발을 주도한 KAIST 정학천 연구원과 한승재 연구원은 “이 시스템은 책상과 자료 캐비닛을 오가며 일하는 대신 모든 것이 손이 닿는 곳에 있는 스마트 작업 공간과 같다. 이는 모든 것이 한 곳에서 처리돼 매우 효율적인 우리 뇌의 정보 처리 방식과 유사하다”고 설명했다.
전기및전자공학부 정학천 석박통합과정생과 한승재 석박사통합과정생이 제 1저자로 연구에 참여했으며 국제 학술지 `네이처 일렉트로닉스 (Nature Electronics)'에 2025년 1월 8일 자로 온라인 게재됐다.
(논문 제목: Self-supervised video processing with self-calibration on an analogue computing platform based on a selector-less memristor array, https://doi.org/10.1038/s41928-024-01318-6)
이번 연구는 한국연구재단의 차세대지능형반도체기술개발사업, 우수신진연구사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 정보통신기획평가원의 한국전자통신연구원연구개발지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.01.22
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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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인간 장 줄기세포 대량 배양, 재생 치료 길 열렸다
우리 연구진이 세계 최초로 화학적으로 규명되고 동물 성분이 완전히 배제된 완전 무이종 (xenogeneic-free) 환경에서 인간 장 줄기세포를 대량 배양하여 줄기세포 치료제로의 임상 적용 가능성을 입증하는데 성공했다. 이번 성과로 향후 환자 맞춤형 줄기세포를 활용한 첨단 재생 치료에 적용 이 가능할 것으로 기대된다.
우리 대학 생명화학공학과 임성갑 교수 연구팀이 한국생명공학연구원(기관장 김장성) 국가아젠다연구부 손미영 박사 연구팀과 공동 연구를 통해, 무이종(xenogeneic-free) 인간 장 줄기세포 재생 치료 플랫폼을 개발했다고 12일 밝혔다.
연구팀은 기존에 사용되던 쥐 섬유아세포, 매트리젤 코팅 없이, 기상 증착된 유기 고분자를 활용한 혁신적인 배양 및 재생 치료 플랫폼을 개발했다.
고분자 스크리닝을 통해 장 줄기세포를 동물 유래 물질 없이 배양하기에 최적인 ‘XF-DISC’ 표면을 발굴했으며, 개발된 XF-DISC는 장 줄기세포의 장기배양, 대량 배양, 동결 보관 시스템에 성공적으로 적용 가능함을 입증했다.
이 플랫폼에서 배양된 장 줄기세포는 분화 모델로 확장 가능할 뿐만 아니라, 생체 내 이식 (in vivo) 실험에 적용되어 장 상피 손상 및 염증성 모델의 쥐 대장에 성공적으로 이식되었다.
이식 이후, 인간 장 줄기세포는 쥐의 대장 조직과 효과적으로 융합되었고, 손상 부위를 재생하고 염증 반응을 완화하는데 탁월한 성능을 보였다.
특히, 사람의 세포가 동물 모델에 이종이식(xenogaft) 된 후에도 기능을 유지하고 조직 재생 효과를 발휘한 것은, 이 플랫폼이 줄기세포 치료제로서의 실질적인 임상 적용 가능성을 입증한 중요한 사례로 평가받고 있다.
이번 연구는 재생 의학 분야에서 인간 만능줄기세포(hPSC)로부터 유도된 장 줄기세포의 신뢰성 있는 대량 배양과 임상 적용 가능성을 한 단계 높일 것으로 기대된다.
향후 연구는 이 플랫폼의 상용화 가능성과 대규모 생산성을 평가하고, 환자 유래 줄기세포에 대한 적용성을 검토할 계획이다. 또한, 환자 유래 장 줄기세포가 무이종 환경에서 성공적으로 배양될 경우, 실제 환자를 대상으로 한 임상 효과를 검증하는 후속 연구가 진행될 예정이다.
임성갑 교수는 “이번 연구성과는 기존 줄기세포 배양 방식을 넘어, 동물 유래 성분을 완전히 배제한 혁신적인 무이종 배양 플랫폼을 개발한 중요한 전환점이다. 특히, 인간 장 줄기세포의 대량 배양, 장기배양 및 이식 가능성을 세계 최초로 입증함으로써 줄기세포 치료제의 신뢰성과 생산성을 획기적으로 향상시켰다. 이는 재생 의학 분야에서 중요한 진전을 의미하며, 향후 연구는 이 플랫폼의 상용화 가능성과 환자 맞춤형 임상 성능을 평가하는 데 집중될 것이다.”라고 말했다.
이번 연구 결과는 우리 대학 박성현 박사과정생, 한국생명공학연구원 권오만 박사, 이하나 박사가 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)’지에 12월 2일 자 온라인에 게재됐다.
(논문명: Xenogeneic-free culture of human intestinal stem cells on functional polymer-coated substrates for scalable, clinical-grade stem cell therapy)
한편 과학산업통상자원부, 한국연구재단, 한국과학기술정보통신부, 한국보건복지부, 한국생명공학연구원의 지원을 받아 수행됐다.
2024.12.15
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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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