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메타버스 시대 이끌 초고해상도 화면 구현 패터닝 기술 개발
생동감 있는 색상, 높은 효율과 긴 수명을 자랑하는 양자점(Quantum Dot) 기반 디스플레이가 주목받고 있다. 특히, 친환경 인듐 포스파이드(InP) 양자점은 현재 TV와 스마트폰을 비롯한 다양한 디스플레이에 폭넓게 활용되고 있다. 그러나 다가오는 메타버스 시대를 현실감 있게 구현하기 위한 디스플레이 구현을 위해서는 초고해상도 양자점 패턴 제작 기술의 개발이 필수적이다.
우리 대학 신소재공학과 조힘찬 교수 연구팀이 신규 양자점 리간드*를 개발하여 InP 양자점의 초고해상도 패턴을 형성하는 동시에 소자 효율을 향상시키는 신기술을 개발했다고 13일 밝혔다.
*리간드: 양자점 표면에 결합하여 양자점을 보호하고 계면활성제 역할을 하는 물질.
InP 양자점은 외부 환경에 민감하여 패턴 형성 공정 중 광학적 특성이 크게 저하되는 한계가 있었다. 또한, 디스플레이 효율에 직결되는 리간드를 조절하는 과정에서도 광학적 특성이 손상되는 문제가 있었다. 따라서, 소재 고유의 특성을 유지하면서 초고해상도 패턴을 구현하고, 소자의 효율까지 높일 수 있는 기술 개발은 큰 도전 과제로 남아 있다.
이에, 조힘찬 교수 연구팀은 양자점의 광학적 특성을 보존하는 동시에 초고해상도 패턴 구현을 가능하게 하는 리간드를 개발하였다. 개발된 리간드는 빛에 의해 절단되어 길이가 짧아지는 특성을 보이는 물질로, 양자점 표면이 변화하면서 용해도 차이가 생겨 패턴 형성이 가능해지는 원리이다. 더불어 짧아진 리간드는 소자에서의 전기 전도도를 증가시켜 향상된 효율의 디스플레이를 구현할 수 있었다.
조힘찬 교수는 “이번에 개발한 광민감성 양자점 소재와 패터닝 기술은 기존 기술과 달리 초고해상도 패턴 제작과 양자점 박막의 전기 전도도 향상을 동시에 달성하여 차세대 양자점 LED 기반 디스플레이, 양자점 이미지 센서 등 다양한 미래 산업 분야에 실질적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다”라고 언급했다.
연구팀의 이재환 박사과정, 연성범 석박사통합과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘에이씨에스 에너지 레터스 (ACS Energy Letters)’에 12월 13일 온라인 게재됐으며, 1월 호 부록 표지(Supplementary Cover)로 출판될 예정이다.(논문명: Photocleavable Ligand-Induced Direct Photolithography of InP-Based Quantum Dots).
한편 이번 연구는 한국연구재단 및 중소벤처기업부의 지원을 받아 수행됐다.
2024.12.18
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원형 RNA로 특정 유전자 표적 치료한다
코로나19를 계기로 활발히 연구되는 RNA 백신의 효율을 극대화하고자, RNA의 안정성에 관한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 우리 연구진은 생체내 DNA에서 만들어지는 안정한 형태인 동그란 원형 RNA가 세포 내에서 특정 유전자의 발현을 억제할 수 있다는 것을 밝히고, 원형 RNA를 이용한 새로운 형태의 질병치료법을 제시했다.
우리 대학 생명과학과 김윤기 교수 연구팀이 원형 RNA를 이용하여 세포 내 특정 mRNA*의 안정성 조절할 수 있는 새로운 형태의 유전자 발현 조절 기전을 규명했다고 18일 밝혔다.
*mRNA: 메신저 RNA는 단백질을 합성할 수 있는 유전정보를 담아서 이를 전달하는 역할
세포 내에 보존되는 유전정보는 DNA에서 RNA, RNA에서 단백질로 이어지는 중심원리(central dogma)에 의해 조절돼 그 기능이 나타나게 된다. 이 과정에서 세포는 최종적으로 생성되는 단백질의 품질을 엄격히 통제하기 위해 mRNA의 양과 질을 끊임없이 관리한다. 가장 대표적인 mRNA 품질 관리 기전은 ‘논센스 돌연변이 매개 mRNA 분해’다.
김윤기 교수 연구팀은 논센스 돌연변이 매개 mRNA 분해(nonsense-mediated mRNA decay; 이하 NMD)가 원형 RNA (circular RNA)에 의해 유도될 수 있음을 밝혔다. 특히, 해당 기전을 활용해 표적 유전자의 발현을 인위적으로 억제할 수 있음을 규명했다.
DNA에서 만들어진 RNA는 스플라이싱(splicing)* 과정을 통해 성숙되고, 그 결과 성숙된 형태의 선형 RNA가 생성된다. 또한, 최근에 밝혀진 스플라이싱의 또 다른 방법인 백스플라이싱(back-splicing)**을 통해 동그란 형태의 원형 RNA가 생성될 수 있다. 이렇게 생성된 원형 RNA는 세포 내에서 보다 더 안정적으로 존재할 수 있다. 연구팀은 이렇게 형성된 원형 RNA가 특정 mRNA에 결합할 경우, mRNA를 빠르게 분해한다는 것을 밝혔다.
*스플라이싱: DNA에서 갓 만들어진 mRNA 전구체는 인트론(intron)과 액손(exon)으로 구성되어 있다. 스플라이싱 과정을 통해 인트론은 제거되고, 액손만 남은 성숙한 mRNA가 생성된다.
**백스플라이싱: 스플라이싱 과정 동안, 아래쪽 염기서열이 위쪽 염기서열과 연결되는 변형된 형태의 스플라이싱으로서, 일반적인 스플라이싱 대비 염기서열이 거꾸로 연결되기 때문에 백스플라이싱이라고 부른다.
김윤기 교수는 “ 이번 연구를 통해 원형 RNA에 의해 유도되는 표적 유전자 발현을 억제하는 새로운 메커니즘을 밝혀냈다. 또한 인위적으로 제작된 원형 RNA를 이용해 세포 내 특정 mRNA의 양을 조절할 수 있으며, 해당 기능을 인위적으로 조절할 수 있음을 증명했다”고 말했다.
이어 김 교수는 “이 연구 결과는 다양한 질병 치료제 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 교원창업기업인 원형 RNA 플랫폼 개발 회사 라이보텍(주)(대표 김윤기)과 공동연구 및 기술이전을 통해 질병치료제 개발을 가속화 할 계획이다.”고 강조했다.
생명과학과 부성호 박사와 고려대학교 신민경 박사과정생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 12월 11일 자 국제전문학술지 ‘몰레큘러 셀(Molecular Cell)’에 온라인으로 발표됐다. (논문명 : Circular RNAs trigger nonsense-mediated mRNA decay, DOI : 10.1016/j.molcel.2024.11.022)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 글로벌리더사업 지원을 받아 수행됐다. 또한, 부성호 박사는 KAIST 장영실 펠로우쉽 지원을 일부 받아 연구를 수행했다.
2024.12.18
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인간의 인지 방식과 유사한 AI 모델 개발
우리 연구진이 인간의 인지 방식을 모방해 이미지 변화를 이해하고, 시각적 일반화와 특정성을 동시에 확보하는 인공지능 기술을 개발했다. 이 기술은 의료 영상 분석, 자율주행, 로보틱스 등 다양한 분야에서 이미지를 이해하여 객체를 분류, 탐지하는 데 활용될 전망이다.
우리 대학 전기및전자공학부 김준모 교수 연구팀이 변환 레이블(transformational labels) 없이도 스스로 변환 민감 특징(transformation-sensitive features)을 학습할 수 있는 새로운 시각 인공지능 모델 STL(Self-supervised Transformation Learning)을 개발했다고 13일 밝혔다.
연구팀이 개발한 시각 인공지능 모델 STL은 스스로 이미지의 변환을 학습하여, 이미지 변환의 종류를 인간이 직접 알려주면서 학습하는 기존 방법들보다 높은 시각 정보 이해 능력을 보였다. 특히, 기존 방법론들을 통해 학습한 모델이 이해할 수 없는 세부적인 특징까지도 학습하여 기존 방법 대비 최대 42% 우수한 성능을 보여줬다.
컴퓨터 비전에서 이미지 변환을 통한 데이터 증강을 활용해 강건한 시각 표현을 학습하는 방식은 일반화 능력을 갖추는 데 효과적이지만, 변환에 따른 시각적 세부 사항을 무시하는 경향이 있어 범용 시각 인공지능 모델로서 한계가 있다.
연구팀이 제안한 STL은 변환 라벨 없이 변환 정보를 학습할 수 있도록 설계된 새로운 학습 기법으로, 라벨 없이 변환 민감 특징을 학습할 수 있다. 또한, 기존 학습 방법 대비 학습 복잡도를 유지한 채로 효율적인 최적화할 수 있는 방법을 제안했다.
실험 결과, STL은 정확하게 객체를 분류하고 탐지 실험에서 가장 낮은 오류율을 기록했다. 또한, STL이 생성한 표현 공간은 변환의 강도와 유형에 따라 명확히 군집화되어 변환 간 관계를 잘 반영하는 것으로 나타났다.
김준모 교수는 "이번에 개발한 STL은 복잡한 변환 패턴을 학습하고 이를 표현 공간에서 효과적으로 반영하는 능력을 통해 변환 민감 특징 학습의 새로운 가능성을 제시했다”며, "라벨 없이도 변환 정보를 학습할 수 있는 기술은 다양한 AI 응용 분야에서 핵심적인 역할을 할 것”이라고 말했다.
우리 대학 전기및전자공학부 유재명 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 최고 권위 국제 학술지 ‘신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2024’에서 올 12월 발표될 예정이다.(논문명: Self-supervised Transformation Learning for Equivariant Representations)
한편 이번 연구는 이 논문은 2024년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구 성과물(No.RS-2024-00439020, 지속가능한 실시간 멀티모달 인터렉티브 생성 AI 개발, SW스타랩) 이다.
2024.12.15
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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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항암 면역세포를 체내에서 직접 만들 수 있다
우리 연구진이 종양 조직에서 세포를 분리하고 증식시키는 과정이 매우 복잡하고 시간이 많이 소요되며 고비용으로 인해 환자 접근성이 떨어지는 기존 항암 세포치료 방식의 한계를 극복하면서, 동시에 항암 세포치료제의 강력한 치료 효능을 기대할 수 있는 새로운 암 치료 방식을 개발하여 화제다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박지호 교수 연구팀이 항암 세포치료제의 항암 치료 효과를 체내에서 구현할 수 있는 mRNA 치료제를 개발했다고 11일 밝혔다.
연구팀이 개발한 해당 치료제는 강력한 암세포 사멸 능력을 기반으로 현재 유망한 항암 세포치료제로 개발되고 있는 종양 침윤 T세포를 종양 내에서 직접 증식시켜 항암효과를 유도할 수 있다.
개발된 치료제는 기존 세포치료제 대비 뛰어난 환자 접근성을 기반으로 대장암, 피부암과 같은 다양한 고형암 치료에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
연구팀은 종양 침윤 T세포의 효과적인 증식 및 높은 항암효과를 유도하기 위해 세포막에 발현하는 CD3 항체를 암호화하는 mRNA를 종양 조직 내 대식세포와 암세포에 전달했다.
또한, 암세포의 세포막에 발현된 항 CD3 항체는 현재 항암 치료제로 사용되어 종양 침윤 T세포의 암세포 상호작용 및 암세포 사멸 능력을 증진해 효과적인 항암 치료를 유도한다.
연구팀은 개발한 mRNA 치료제를 다양한 고형암 동물 모델에 종양 내 투여했을 때 부작용 없이 종양 침윤 T세포, 특히 암세포를 직접 사멸할 수 있음을 확인했다.
더 나아가 연구팀은 면역세포가 암세포를 효과적으로 공격하게 도와주는 PD-1 면역항암제가 잘 듣지 않는다고 알려진 흑색종 동물 모델에 개발한 mRNA 치료제와 PD-1 면역항암제를 병용 처리했을 때, 상승적 항암 치료 효과가 나타나는 것을 확인했다.
박지호 교수는 “이번 연구에서 기존에 체외에서 고비용으로 긴 시간 준비되어서 환자에게 주입되는 항암 세포치료제를 종양 내 mRNA 주입만으로 체내에서 구현할 수 있는 새로운 개념의 항암 mRNA 치료제를 제시했다”고 말했다.
이어 “기존 항암 치료제들로 치료하기 어려워 방법이 없던 고형암 환자들에게 새로운 치료법을 제시할 수 있다는 점에서 큰 의의를 가진다”고 강조했다.
바이오및뇌공학과 윤준용 박사와 에린 파간(Erinn Fagan) 석사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 나노기술 분야 국제학술지 ‘ACS 나노(Nano)에 11월 11일 게재됐다.
(논문명: In Situ Tumor-Infiltrating Lymphocyte Therapy by Local Delivery of an mRNA Encoding Membrane-Anchored Anti-CD3 Single-Chain Variable Fragment)
DOI: 10.1021/acsnano.4c03518
이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.12.11
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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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‘로봇스케치’ 도쿄 데뷔, 최우수 심사위원상 수상
VR 헤드셋을 쓴 디자이너(산업디자인학과 이준협 박사)가 태블릿과 펜으로 아무 것도 없는 가상 공간 속에서 유려한 입체 형태와 복잡한 관절 구조를 가지는 4족 거미 로봇을 단 몇 분 만에 그려서 완성했다. 디자이너가 컨트롤러를 조작하자 움직이던 거미 로봇이 일어나 2족 휴머노이드 로봇으로 자세를 수정하고 두 발을 짚고 걸음을 내딛기 시작했다. (2024 시그래프 아시아 리얼타임 라이브의 KAIST 로봇스케치 시연 장면)
우리 대학 12월 6일 도쿄 국제 포럼에서 열린 ‘시그래프 아시아 2024’의 하이라이트인 리얼타임 라이브(Real-Time Live!)에서 산업디자인학과 배석형 교수팀이 기계공학과 황보제민 교수팀과 협업하여 개발한 ‘로봇스케치(RobostSketch)’ 기술이 최우수 심사위원상(Jury’s Choice)을 수상했다고 9일 밝혔다.
‘시그래프 리얼타임 라이브’는 컴퓨터 그래픽스 및 상호작용 분야에서 ‘꿈의 무대’로 알려져 있다. 매년 전 세계에서 엄선된 10여 개의 혁신적인 기술만이 무대에 오른다.
모든 시연은 사전 녹화 없이 실시간으로 이루어지며, 6분이라는 제한된 시간 안에 기술의 독창성과 가능성을 선보여야 한다. KAIST의 로봇스케치는 이러한 무대에서 새로운 로봇 디자인 프로세스의 가능성을 보이며 큰 주목을 받았으며, 단 하나의 기술에만 수여되는 최우수 심사위원상을 수상했다.
로봇스케치는 단순히 외형과 구조를 시각적으로 표현하는 설계 도구를 넘어, 3D 스케칭에 생성형 AI와 몰입형 VR을 접목해 로봇 디자인의 개념을 새롭게 정의한 혁신적 기술이다.
디자이너는 VR 환경에서 태블릿과 펜을 사용해 복잡한 관절형 구조를 직관적으로 표현하고, 이를 실제 크기로 확인할 수 있다. 디자이너가 그린 로봇은 강화학습을 통해 현실 세계의 물리 법칙을 따르는 시뮬레이션 속에서 보행법과 움직임을 학습한다.
이를 통해 디자이너는 실제 세계에서 작동 가능한 로봇 디자인을 VR 공간 안에서 만들고, 로봇을 직접 움직이며 로봇이 가질 동작의 자연스러움과 안정성을 실시간으로 확인할 수 있다.
로봇스케치는 3D 스케칭 전문가인 산업디자인학과 배석형 교수 연구팀과 로봇 강화학습 전문가인 기계공학과 황보제민 교수 연구팀의 협업으로 완성됐다.
배석형 교수는 “기존 로봇 디자인의 한계를 극복하고, 로봇 디자이너가 상상하는 모든 것을 실시간으로 표현할 수 있는 도구를 만들고 싶었다”고 밝혔다.
이어 “로봇 디자인은 단순히 외형뿐 아니라 로봇의 움직임과 기능, 더 나아가 사용자와의 상호작용까지 모두 포함하는 과정이며 로봇 디자이너와 로봇 엔지니어의 원활한 소통을 촉진하고 현실 프로토타이핑에 소모되는 시간과 비용을 크게 줄일 수 있는 로봇스케치는 앞으로 로봇 개발과 제품화 과정에서 중요한 도구가 될 것”이라고 덧붙였다.
이 연구는 ‘DRB-KAIST 스케치더퓨처 연구센터’의 지원 아래 이루어진 결과로, 해당 센터는 3D 스케칭, AI, VR 기술을 결합해 전문가의 창의성과 생산성을 극대화하는 도구를 연구하며 첨단 기술과 디자인의 융합 가능성을 탐구하고 있다. 앞으로 로봇 디자인뿐 아니라 미래 산업 전반에서 고도화된 디자인 도구의 발전이 기대된다.
ACM SIGGRAPH Asia 2024 리얼타임 라이브 <로봇 스케치> 시연 영상: https://youtu.be/5wi53Z2_sAk
2024.12.09
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한재흥 교수팀, 미국기계학회 최우수논문상 수상
우리 대학 우주연구원장 항공우주공학과 한재흥 교수 연구팀이 미국기계학회(American Society of Mechanical Engineers, ASME)의 기계 디자인 저널(Journal of Mechanical Design)에서 2023년도 최우수 논문상(Best paper award)을 수상했다고 6일 밝혔다.
항공우주공학과 김태현 박사(주 저자)와 박사과정 장건익 학생, 이대영 교수(공동 저자)가 참여한 논문은 2023년도에 출판된 150여 편의 논문 중에서 기계설계(Machine design) 분야의 최고 우수 논문으로 선정됐으며, 국내 기관에서 수행한 연구 결과로 본 상을 받은 것은 이번이 최초다.
(제목: A Thickness-Accommodating Method for Void-Free Design in Uniformly Thick Origami)
연구진은 최근 항공우주 등 다양한 기계설계 분야에서 주목받고 있는 폴더블(Foldable) 구조 설계 시, 균일한 두께의 패널을 적용하면서도 구멍이나 빈 공간 없이 펼쳐진 상태의 유효 면적을 최대화할 수 있는 설계 방법론을 제시했다.
일반적인 구조는 재료가 두꺼워지면 간섭에 의해 구조물을 접는 것이 제한적이며, 조금만 패턴이 복잡해지더라도 빈 공간 없이 균일한 두께로 폴더블 구조를 설계하는 것은 어렵다고 알려져 있었다.
이러한 문제를 해결하고자 연구진은 균일한 두께의 재료가 적용 가능하면서도 빈 공간 없이 접을 수 있는 패턴 설계 방법론을 제시했다.
본 연구에서는 2차원 및 3차원의 패턴 설계 방법론을 체계적으로 제시했으며, 수학적인 분석을 통해 종이접기 패턴의 핵심적인 패턴 요소 중 하나인 D4V(Degree-4-Vertex)* 패턴에 대해 설계 방법론을 일반화했다. 이를 확장해 여러 D4V 요소로 구성된 구조를 두꺼운 패널로 제작하여 검증했다.
* D4V (Degree-4 Vertices): 네 개의 접힘선이 하나의 꼭짓점에서 모이는 패턴 기본 요소를 말하며, 다양한 형태의 오리가미 패턴에 적용되는 요소임
한재흥 교수는 “이번에 제시된 설계 방법론은 패널 두께에 제약받지 않으며 다양한 형태의 패턴에 적용할 수 있어 디스플레이와 같은 소형 구조부터 대형 전개형 건축물이나 우주 구조물 등에도 적용이 가능하다. 현재 이번 연구를 기반으로 달이나 화성 유인 탐사 시 사람과 장비를 보호하기 위한 미터급 전개형 우주 방호구조에 적용하여 개발하는 중이다”라고 말했다.
미국기계학회는 1880년도에 설립돼 130개 이상의 국가의 75,000명 이상의 정회원을 보유한 세계 최대의 국제 학술단체다. 현재 35개 이상의 학술 저널 및 학회 프로시딩을 출판하고 있으며, 전 세계에서 널리 사용되는 600개 이상의 표준을 제시하고 기계공학 분야를 주도하는 최고 권위의 학회다.
특히, 기계 디자인 저널은 1978년부터 출판돼, 자동화 설계, 메커니즘, 설계 방법론 등의 기계 시스템 설계 전반의 범위를 다루며 높은 학문적 영향력을 갖는 저널 중 하나다. 이 저널의 최고 우수 논문상은 매년 그 전 해 실린 모든 논문을 대상으로 편집위원회의 엄격한 평가 기준에 따라 오랜 심사를 거쳐 매년 1편에서 2편이 선정된다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2024.12.06
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탄산음료의 치아 부식 예방 방법 과학적 규명
콜라와 같은 탄산음료가 치아 건강에 해롭다는 사실을 나노기술로 영상화하고 과학적으로 입증했던 한국 연구진이 이번에는 동일한 음료로부터 치아 손상을 예방하는 효과적인 방법의 메커니즘을 규명해 화제다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수팀이 화학과 변혜령 교수팀과 서울대 치의학대학원 소아치과학교실 및 구강미생물학교실과 협업하여 은다이아민플루오라이드(SDF)*가 치아 표면에 불소 함유 방어막을 형성시켜서 콜라의 부식 작용을 효과적으로 막는 메커니즘을 나노기술로 규명했다고 5일 밝혔다.
*은다이아민플로오라이드(SDF): 치과에서 사용되는 약제로, 주로 충치(우식증) 치료와 예방을 위해 사용됨. SDF는 충치 부위를 강화하고, 세균 성장을 억제하며, 충치의 진행을 멈추는 데 효과적임.
연구팀은 치아 에나멜의 표면 형상과 기계적 특성을 원자간력 현미경(AFM)을 활용해서 나노 단위에서 분석하고, SDF 처리로 형성된 나노피막의 화학적 특성을 엑스선 광전자 분광법(XPS)*과 푸리에 변환 적외선 분광법(FTIR)*을 활용해서 분석했다.
*엑스선 광전자 분광법(XPS): 물질 표면의 화학적 조성과 전자 구조를 분석하는 데 사용되는 강력한 표면 분석 기술임.
*적외선 분광법(FTIR): 물질이 적외선(IR) 빛을 흡수하거나 통과시키는 특성을 분석하여, 분자의 화학 구조와 조성을 파악하는 분석 방법임.
그 결과, 콜라에 노출된 치아가 SDF 처리 여부에 따라 표면 조도 및 탄성계수 변화에 큰 차이를 보였다. 특히 SDF를 도포한 치아는 부식으로 인한 표면 거칠기 변화가 최소화되고(64 nm에서 70 nm), 탄성계수도 높은 수준(215 GPa에서 205 GPa)을 유지한 것을 발견했다.
이는 SDF가 플루오로아파타이트(fluoroapatite)* 피막을 형성하고, 이 피막이 보호층 역할을 했기 때문이라고 밝혔다.
*플로오로아파타이트: Ca₅(PO₄)₃F (칼슘 플루오로인산염)의 화학식을 가진 인산염 무기물로 자연적으로 존재하거나 생물학적/인공적으로 생성될 수 있고, 치아와 뼈의 구조를 강화하는 데 중요한 역할을 함.
서울대 소아치과 김영재 교수는 “이 기술은 어린이와 성인의 치아 부식 예방 및 치아 강화에 활용될 수 있으며, 비용 효율적이고 접근 가능한 치과 치료법이다”라고 전망했다.
홍승범 교수는 “치아 건강은 개인의 삶의 질에 중요한 영향을 미친다. 이번 연구는 치과 영역에서 초기 치아 부식을 예방하기 위한 효과적인 방안을 제시함과 동시에 기존의 외과적 치료가 아닌, SDF의 간단한 도포만으로 치아 부식을 예방하고 강화할 수 있어 통증과 비용을 크게 줄일 수 있는 가능성을 열었다”라고 강조했다.
신소재공학과 아디티 사하(Aditi Saha) 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘바이오머티리얼즈 리서치(Biomaterials Research)'에 11월 7일 자 출판되었다. (논문 제목: Nanoscale Study on Noninvasive Prevention of Dental Erosion of Enamel by Silver Diamine Fluoride), 관련 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 진행됐다.
2024.12.05
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62％ 향상 수명연장 수소 연료전지 촉매 개발
수소 연료전지는 미래의 친환경 에너지 시스템으로 주목받고 있지만 귀금속인 백금이 다량 사용되고 연료전지 구동 과정에서 탄소 지지체가 부식돼 백금 입자끼리 뭉치면서 연료전지 성능이 저하되는 문제를 가지고 있다. KAIST 연구진이 개발한 수소 연료전지 촉매로 고강도 내구성 평가 이후에도 기존 상용 촉매 대비 약 62% 이상의 전류 밀도를 유지시켜 수소 연료전지 수명을 획기적으로 연장시키는데 성공했다.
우리 대학 신소재공학과 정연식 교수, 조은애 교수 공동연구팀이 수소전기차의 핵심 부품인 연료전지 장치에 활용될 수 있는 고내구성 촉매 소재를 개발했다고 4일 밝혔다.
이번에 개발된 촉매는 실제 구동 환경에서 수천 시간에 맞먹는 강도의 2만 사이클 내구성 평가를 거친 후에도 초기 성능에 가까운 수준을 유지할 만큼 높은 내구성을 갖추고 있어 기존 연료전지에서 가장 큰 걸림돌로 지적됐던 수명 문제를 해결하는 성과로 평가된다.
연구팀은 ‘3차원 자이로이드 나노구조체 기반 촉매 플랫폼’을 개발하는 데 성공했다. 자이로이드 나노구조체는 3차원적으로 길게 연결된 구조로 인해 전기적 연결성이 우수하고 이온이나 기체의 이동이 이동할 수 있는 빈 통로가 많은 장점이 있어 차세대 에너지 소재로 유망하다.
연구팀은 자기조립 특성이 있는 고분자를 활용해 3차원 자이로이드를 합성하고 백금 입자를 강한 결합으로 탑재해 연료전지 구동 시에도 백금 입자의 이동을 원천 차단하고자 했다.
또한, 자이로이드 내부에 증기압을 발생시켜 자이로이드 내부 공간까지 비움으로써 전해질이 더 원활하게 출입할 수 있도록 설계했다.
이를 통해, 내부가 차 있는 일반 자이로이드 구조체 대비 약 3.6배 넓은 촉매 표면적을 확보했다. 그뿐만 아니라 자기조립 고분자에 자체 포함된 피리딘을 이용한 질소 도핑을 통해, 우수한 전기전도성, 촉매 활성도 및 내구성 역시 확보할 수 있었다.
실제 연료전지 구동 환경과 유사한 환경에서 2만 사이클의 고강도 내구성 평가 이후 상용 촉매 대비 약 62% 이상의 출력 밀도 향상을 보였다.
정연식 교수는 “이번 연구는 정밀한 고분자 자기조립 제어 기술을 기반으로 기계적, 화학적으로 견고하고 물질 전달 능력이 탁월한 신규 지지체 소재를 설계해, 촉매의 수명과 활성도를 획기적으로 개선할 수 있음을 입증한 성과”라고 말했으며, “이 기술은 차세대 에너지 전환 기술에 있어 귀금속 촉매 지지체 소재 개발 방향성을 제시하는 중요한 역할을 할 것으로 기대된다”라고 덧붙였다.
신소재공학과 최성수 박사과정 학생, 양현우 박사과정 학생, 이건호 박사 등이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지‘어드밴스드 머티리얼즈 (Advanced Materials)’11월 21일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Self-assembled Hollow Gyroids with Bicontinuous Mesostructures: A Highly Robust Electrocatalyst Fixation Platform)
DOI: https://doi.org/10.1002/adma.202412525
한편 이번 연구는 한국 정부(산업통상자원부)가 지원하는 한국에너지기술평가원(KETEP)의 지원 및 과학기술정보통신부가 지원하는 한국연구재단(NRF)의 나노-소재기술개발사업의 지원을 받아 수행되었다.
2024.12.04
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물로 차세대 리튬금속전지 750% 수명 연장시켜
리튬금속은 기존 상용 배터리의 성능 한계를 극복할 수 있는 차세대 음극으로 주목받아 왔다. 하지만, 리튬금속 자체 문제로 배터리의 수명을 단축하고 화재 위험을 초래하는 문제를 보여왔다. KAIST 연구진이 물만을 사용해서 기존 리튬금속 음극보다 수명이 약 750% 향상시키는 세계 최고 수준의 연구에 성공했다.
우리 대학 신소재공학과 김일두 교수 연구진이 아주대 이지영 교수와 협력하여 친환경 공법으로 제조한 중공 나노섬유를 리튬금속보호막으로 사용해, 리튬의 성장을 안정화하고 차세대 ‘리튬금속전지’의 수명을 획기적으로 늘리는 데 성공했다고 2일 밝혔다.
리튬 금속 표면에 보호막을 적용해 리튬금속과 전해액간의 계면을 인공적으로 조성하는 기존의 보호막 기술은 인체에 유해한 공정과 원가가 높은 재료를 필요로 하며 리튬금속음극의 수명을 높이는 데 한계가 있어왔다.
김일두 교수 연구진은 이 문제를 해결하기 위해 ‘리튬이온 성장을 물리적·화학적 방법으로 제어할 수 있는 중공 나노섬유 보호막’을 제시했다.
이 보호막은 식물에서 추출한 친환경 고분자인 구아검(Guar gum)*을 주재료로 해, 물 만을 사용한 친환경적인 전기방사 공법**으로 제조됐다.
*구아검: 구아검은 구아콩에서 얻어낸 천연 고분자 화합물로 다량의 단당류로 이루어진 구조를 가지고 있다. 단당류에 있는 산화관능기가 리튬이온과의 반응을 제어한다.
**전기방사 공법: 전기방사는 고분자 용액에 전기장을 가하여 약 수십 나노미터에서 수 마이크로미터 사이의 직경을 가지는 고분자 섬유를 연속생산하는 공정이다.
특히, 나노섬유 보호막을 적용해 전해액과 리튬 이온 간의 가역적인 화학 반응을 효과적으로 제어했다. 또한 섬유 내부의 빈 공간을 활용해서 리튬이온이 금속 표면에 무작위로 쌓이는 것을 억제함으로써 리튬금속 표면과 전해액 사이의 계면 안정화를 동시에 달성했다.
이 보호막을 적용한 리튬금속 음극은 연구 결과, 기존 리튬금속 음극보다 수명이 약 750% 향상됐으며, 300회의 반복적인 충·방전에도 약 93.3%의 용량을 안정적으로 유지하는 세계 최고 수준의 성능을 달성했다.
연구진은 자연에서 얻어진 이 보호막이 흙에서 약 한 달 내에 완전히 분해됨을 입증해, 보호막의 제조에서 폐기에 이르기까지 전 과정이 친환경적인 특성을 증명했다.
신소재공학과 김일두 교수는 “물리적·화학적 보호막 기능을 모두 활용했기 때문에 더욱 효과적으로 리튬금속과 전해액 간의 가역적인 반응을 유도하고 수지상 결정 성장을 억제해 획기적인 수명 특성을 가진 리튬금속음극을 개발할 수 있었다”고 밝혔다.
이어, “급증하는 배터리 수요로 인해 배터리 제조와 폐기로 인한 환경부하 문제가 심각하게 대두되고 있는 상황에서, 물만을 사용한 친환경적인 제조 방법과 자연 분해되는 특성은 차세대 친환경 배터리의 상용화에 큰 기여를 할 것이다”고 말했다.
이번 연구 결과는 KAIST 신소재공학과 졸업생 이지영 박사(現 아주대학교 화학공학과 교수), 송현섭 박사(現 삼성전자)가 공동 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 `어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)' 11월 21일 36권 47호에 표지논문(Front Cover)으로 선정됐다. (논문명 : Overcoming Chemical and Mechanical Instabilities in Lithium Metal Anodes with Sustainable and Eco-Friendly Artificial SEI Layer)
한편 이번 연구는 KAIST-LG에너지솔루션 프론티어 리서치 랩 (Frontier Research Lab, FRL), 산업통상자원부의 알케미스트 사업과 과학기술정보통신부의 탑-티어 연구지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.12.02
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바이오 경로 이미지 분석하는 AI 최초 개발
유전자, 단백질, 대사물질 등 복잡한 정보를 표현하는 바이오 경로 이미지는 중요한 연구 결과를 내포하고 있지만, 이미지 기반 정보 추출에 대해 그동안 충분한 연구가 이뤄지지 않았다. 이에 우리 연구진은 바이오 경로 정보를 자동으로 추출할 수 있는 인공지능 프레임워크를 개발했다.
우리 대학 생명화학공학과 김현욱 교수 연구팀이 바이오 경로 이미지에서 유전자와 대사물질 정보를 자동으로 추출하는 기계학습 기반의 ‘바이오 경로 정보 추출 프레임워크(이하 EBPI, Extraction of Biological Pathway Information)’를 개발했다고 28일 밝혔다.
연구팀이 개발한 EBPI는 문헌에서 추출한 이미지 속의 화살표와 텍스트를 인식하고, 이를 기반으로 바이오 경로를 편집 가능한 표의 형태로 재구성한다. 객체 감지 모델 등의 기계학습을 사용해 경로 이미지 내 화살표의 위치와 방향을 감지하고, 이미지 속 텍스트를 유전자, 단백질, 대사물질로 분류한다. 그 후 추출된 정보를 통합해 경로 정보를 표 형식으로 제공한다.
연구팀은 74,853편의 논문에서 추출한 바이오 경로 이미지와 기존 수작업으로 작성된 경로 지도를 비교하며 EBPI의 성능을 검증했다. 그 결과, 높은 정확도로 바이오 경로 정보가 자동으로 추출됐음을 확인했다.
EBPI를 사용해 대표적인 바이오 경로 데이터베이스에 포함되지 않은 생화학 반응 정보를 대량의 문헌 내 바이오 경로 이미지로부터 추출하는 데에도 성공했다.
다양한 산업적 가치를 지닌 대사물질들의 생합성 관련 문헌을 EBPI로 분석한 결과, 문헌에서는 보고가 됐지만, 기존 데이터베이스에서는 누락된 생화학 반응들이 확인된 것이다. 화학산업에서 다양한 응용분야를 갖는 1,4-부탄디올, 2-메틸부티르산, 하이드록시티로솔, 레불린산 및 발레로락탐의 생합성 경로를 예시로 이러한 발견을 제시했다.
연구를 총괄한 김현욱 교수는 “이번 연구에서 개발된 EBPI는 대규모 문헌 데이터 분석에 있어 중요한 도구가 될 것이며 생명공학, 대사공학 및 합성생물학 분야에서 바이오 경로 이미지를 AI로 분석하는 최초의 사례로, 관련 연구의 실험 디자인 및 분석 시 유용하게 활용될 수 있을 것”이라고 밝혔다.
생명화학공학과 권문수 박사과정생과 이준규 박사과정생이 공동 제1 저자인 이번 연구는 대사공학 및 합성생물학 분야의 대표적 국제학술지인 대사공학(Metabolic Engineering, JCR 분야 상위 10% 이내)에 11월호에 게재됐다.
※ 논문명 : A machine learning framework for extracting information from biological pathway images in the literature
※ 저자 정보 : 권문수(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 이준규(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 김현욱(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 3명
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단 및 농촌진흥청의 농업미생물사업단의 지원을 받아 수행됐다.
2024.11.28
조회수 3655