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사회처럼 건강한 유전자 커뮤니티의 모습을 찾다
구성원들 사이의 활발한 교류로 결속력이 높은 사회적 커뮤니티가 건강한 개인을 만들 듯, 유전자 커뮤니티의 결속력도 개인의 건강 상태에 영향을 미칠 수 있을까? 한국 연구진이 유전자 커뮤니티의 결속력 또한 개인의 건강 상태를 결정하고 환자 맞춤형 의료를 위해 활용될 수 있음을 보여 화제다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 이도헌 교수 연구팀이 개인화된 유전자 네트워크에서 환자 특이적으로 결속력이 약화된 유전자 커뮤니티를 찾아내 환자 맞춤형으로 약물 표적을 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.
최근 고령화와 생활 습관 변화 등에 따라 암, 심혈관계 질환, 대사 질환 등 많은 복합질병의 발병률이 크게 증가하는 실정이다. 이에 전문가들은 개별 환자의 특성을 고려한 ‘환자 맞춤형 의료’를 제공해 그 치료 효과를 높임으로써 개인적, 사회적 의료비 부담을 경감해야 한다고 지적한다.
이도헌 교수 연구팀은 이러한 요구에 발맞춰 개인화된 유전자 네트워크를 정교하게 구축하고 해당 네트워크에서 각 유전자 커뮤니티의 결속력을 정확하게 측정할 수 있는 코지넷(COSINET, COmmunity COhesion Scores in Individualized gene Network Estimated from single Transcripotmics data) 기술을 개발했다.
연구진들은 수백 개의 정상 조직 유전자 발현 데이터를 근거로 유의미한 상관관계를 보이는 유전자 상호작용을 기반으로 정상 조직의 유전자 네트워크를 구축했다. 그리고 유전자 커뮤니티들의 유전자 상호작용마다 보이는 상관관계를 선형 회귀 분석을 통해 모델링한 뒤, 개별 환자의 유전자 발현량이 해당 예측 모델을 잘 따르는지를 통계적으로 분석했다. 이를 통해 환자 특이적으로 그 상호작용이 소실된 유전자 쌍을 정상 조직 유전자 네트워크에서 제거함으로써 개인화된 유전자 네트워크를 구축했다.
더 나아가 개인화된 유전자 네트워크에서 유전자들 사이의 최단 거리를 기반으로 소실된 유전자 상호작용이 각 유전자 커뮤니티 결속력 약화에 미치는 영향력을 정확하게 측정했다.
연구진들은 환자 특이적으로 그 결속력이 크게 감소한 유전자 커뮤니티를 통해 환자 특이적인 질병 기전을 설명할 수 있음을 보이고, 해당 유전자 커뮤니티에서 환자 특이적으로 결속력 약화에 크게 기여하는 유전자들을 찾아, 보다 효과적인 환자 맞춤형 약물 표적을 제안했다. 연구진들은 이러한 약물 표적 발굴 기술이 기존 기술 대비 약 4배 이상 효과적임을 증명했다.
이도헌 교수는 “여러 유전자가 관여하는 복합질병은 개별 유전자보다는 유전자들 사이의 상호작용을 고려하는 시스템적 관점에서 바라봐야 하며 현재 임상 현장에서 환자 맞춤형 의료를 위해 쓰이는 단일 유전자 기반의 바이오마커들은 복합질병의 이질성과 복잡성을 충분히 담아내기에는 한계가 있다. 따라서 이번 연구에서 개발한 개인화된 유전자 네트워크에서 유전자 커뮤니티의 결속력에 기반한 코지넷(COSINET) 기술이 복합질병의 환자 맞춤형 의료 실현을 위한 새로운 시각을 열어 줄 수 있을 것”이라고 말했다.
바이오및뇌공학과 이도헌 교수와 왕승현 박사과정이 공동으로 진행한 이번 연구는 영국 옥스퍼드대학교에서 발간하는 생명정보학 분야 최고 학술지인 `생명정보학 브리핑(Briefings in Bioinformatics)’ 2024년 5월호에 게재되고 온라인으로는 4월 15일 발표됐다.
(논문 제목: Community cohesion looseness in gene networks reveals individualized drug targets and resistance, https://academic.oup.com/bib/article/25/3/bbae175/7645997)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 데이터 기반 디지털 바이오 선도 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.23 조회수 4873 -
간단 공정으로 이산화탄소 분리 성공하다
한국 연구진이 고분자 구조를 체계적으로 튜닝해 기체 혼합물에서 이산화탄소를 선택적으로 투과시키는 고효율 멤브레인(분리막) 제조 기술을 개발했다. 이를 통해 수많은 화학 산업 및 환경 분야에서도 넓게 적용이 가능하여 탄소중립 구현에 크게 기여할 것으로 기대된다.
우리 대학 생명화학공학과 배태현 교수 연구팀이 고분자 분리막의 구조와 화학적 특성을 전략적으로 제어해 높은 효율로 이산화탄소를 분리 제거할 수 있는 기술을 개발했다고 22일 밝혔다.
멤브레인(분리막)은 목표 물질을 선택적으로 투과시키는 박막으로 정의되며, 저에너지 분리 기술로 주목을 받아 왔다. 하지만 기존의 고분자 분리막은 치밀한 구조를 가져 활용이 제한되는 단점이 있어 이를 대체하기 위해, 일정한 미세 기공을 갖는 소재를 분리막으로 활용해 기체의 투과 선택성을 높이려는 연구가 많이 수행됐다. 하지만 기존의 분자체 분리막들은 양산에 어려움이 있고 제조 과정이 복잡하며 강도가 부족해 실제 공정에 사용하기에 적합하지 못하다는 단점을 극복하지 못했다.
연구팀은 가공성 높은 고분자를 소재로 하고, 제어가 쉬운 화학반응을 이용하여 미세 기공을 형성함으로써 저비용으로 양산이 가능한 분자체 분리막을 구현했다. 사전에 전략적으로 디자인된 고분자에는 다양한 화학 작용기를 도입할 수 있는데, 이번 연구에서는 고분자 분자체 분리막에 이산화탄소의 선택투과성을 높이기 위해서 아미노 그룹*을 도입시켰다.
*아미노그룹: 질소원자에 수소가 결합된 화학작용기 (-NH2)
새로 개발된 분리막은 고성능이지만 쉽게 부서지는 탄소 분자체 분리막과 달리 고분자 분리막에 준하는 기계·화학적 안정성이 높고 유연성을 지녔다. 또한 대량생산에도 유리한 공정을 적용해 상업화에도 유리한 조건을 갖추고 있다.
현재까지 개발된 탄소 분자체 분리막 중 성능이 우수한 분리막들에 버금가는 이산화탄소 분리 성능을 보이며 이번에 개발된 기술은 적용되는 분리 공정에 따라서 맞춤형으로 튜닝이 가능해, 차후 여러 산업 분야로 확대 적용이 가능한 범용성 기술이다.
생명화학공학과 이홍주 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 4월 12일 자 온라인 게재됐다. (논문명 : Mechanically stable polymer molecular sieve membranes with switchable functionality designed for high CO2 separation performance).
제1 저자인 이홍주 연구원은 "이번 연구에서 개발한 이산화탄소 분리막은 분자체 분리막 개념에 혁신적인 패러다임 발전을 이끌었을 뿐만 아니라 비교적 간단한 공정 과정으로도 고분자 소재에서는 달성하기 어려웠던 이산화탄소 분리 성능을 확보하는 데 성공했다ˮ 라며 "고분자 분리막이나 탄소 분자체 분리막을 적용하고자 했던 여러 화학 산업에 적용가능한 훌륭한 대안을 제시한 연구ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견 연구자 지원사업 및 선도 연구센터의 분산형 저탄소 수소생산 사업과 사우디아람코-KAIST CO2 매니지먼트 센터의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.22 조회수 9836 -
수술 후 방광 기능은 전자센서로 모니터링하세요
방광절제술을 받은 환자들의 성공적인 재활을 위해 카테터* 삽입없이 방광 기능을 안전하게 모니터링하는 생체전자 시스템이 개발되어 화제다.
*카테터: 방광에 삽입하는 고무 또는 금속제의 가는 관
우리 대학 전기및전자공학부 권경하 교수팀이 미국 노스웨스턴대 김지혜 박사와 공동연구를 통해 방광의 크기 및 압력 변화를 정확하게 측정하는 디지털 헬스케어 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.
부분적 방광절제술*은 긴 회복 기간이 필요하며, 이 기간에 요로 동역학 검사**(이하 UDS)를 통해 몸 밖으로 소변을 배출하는 기능을 간헐적으로 평가한다. 그러나 UDS는 환자 친화적이지 않으며 사용자마다 결과에 변동성이 있고, 연속적인 데이터 수집 능력이 제한된다. 또한 카테터 관련 요로 감염의 위험을 초래하며, 고위험 환자에게서는 상행성 신우신염으로 진행되기도 한다. 이러한 UDS의 적절한 대안으로, 요로에 카테터를 삽입하지 않고 방광의 상태를 연속적이고 실시간으로 모니터링할 수 있는 기술이 필요하다.
*부분적 방광절제술: 방광에 종양이 있는 부위를 잘라내고 나머지 방광을 이어 붙여주는 수술
**요로 동역학 검사: 방광과 요도의 전반적인 기능을 확인하여 치료 계획을 세우기 위한 진단적 검사
이에 연구팀은 방광의 충전 및 배뇨와 관련된 기계적 변형 변화를 무선 원격 측정할 수 있는 이식형 방광 플랫폼을 개발했다. 이 시스템은 생분해성 스트레인 센서를 이용해 방광의 크기와 압력 변화를 실시간으로 측정하고, 회복 기간이 끝나면 해당 센서가 신체 내에서 자연스럽게 용해돼 사라지는 것이 특징이다. 모니터링 장비 제거를 위한 추가 수술이 필요 없고 합병증 위험을 줄이는 것은 물론 환자의 편안함과 회복 시간을 개선한다.
연구팀은 이 플랫폼을 이식 후 최대 30일까지 실시간 변화를 재현적으로 측정할 수 있음을 쥐 모델에서 입증했다. 또한 개코원숭이 실험을 통해, 해당 기술이 전통적인 UDS와 비교해 최대 8주까지 압력 측정의 일치성을 보였다. 이러한 결과는 해당 시스템이 장기간 수술 후 방광 회복 모니터링을 위한 UDS의 적절한 대안으로 사용될 수 있음을 시사한다.
권경하 교수는 "비인간 영장류(개코원숭이)를 활용한 광범위한 실험을 통해 방광 기능에 대한 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하는 장치의 효능을 입증했다ˮ면서 "환자들의 회복 시간을 단축하고 전반적인 수술 결과를 개선하는데 활용할 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `미국 국립 과학원 회보 (Proceedings of the National Academy of Sciences; PNAS)'에 지난 4월 2일 발표됐다. (논문명 : A wireless, implantable bioelectronic system for monitoring urinary bladder function following surgical recovery, 링크: https://www.pnas.org/doi/abs/10.1073/pnas.2400868121?af=R)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 기초연구사업, 지역혁신선도연구센터사업 및 BK21의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.16 조회수 5183 -
세계 최고 속도 입체적 조명 기술 개발
디스플레이(조명) 기술에서는 고속화가 아주 중요한 성능 중 하나로 꼽힌다. 최근 주요 스마트폰 제조사들은 화면 전환 속도가 기존의 초당 60회보다 크게 향상된 초당 120회의 고속 디스플레이를 선보였다. 이런 고속 디스플레이를 탑재한 모델의 이용자들 사이에 ‘한번 경험하면 예전으로 돌아갈 수 없다’는 말이 회자될 정도로, 고속화는 상업적인 가치도 크다고 볼 수 있다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀이 북해도대학 전자과학연구소의 시부카와 아츠시 부교수, 미카미 히데하루 교수, 오카야마대학 의·치·약과학과의 스도 유키 교수 연구팀과 공동연구를 통해 세계 최고속의 3차원 광 패턴 조명 기술*을 개발하는 데 성공했다고 15일 밝혔다.
*광 패턴 조명 기술: 빛을 특정 패턴이나 형태로 조절하여 원하는 조명 효과를 얻는 기술
광 패턴 조명 기술은 우리에게 친숙한 디스플레이나 빔프로젝터에서 찾아볼 수 있다. 디스플레이나 빔 프로젝터 내부에는 원하는 이미지나 모양 등을 화소 단위로 만들어낼 수 있는 광 패턴 조명 장치인 공간 광 변조기*가 사용되고 있다. 이외에도 광 패턴 조명 기술은 최근 주목받는 가상 현실 기술 분야의 핵심 요소 기술인 3차원 디스플레이 기술에도 사용되며, 산업 분야에서는 금속 가공, 연구 분야에서는 뇌 심부 이미징을 위한 레이저 스캐닝 현미경 등에 사용되고 있다.
*공간 광 변조기: 빛을 화소 단위로 조작하여 원하는 이미지나 모양을 만들어내는 장치로, 빔 프로젝터나 3차원 디스플레이 기술 등에 사용되는 장치
하지만 공간 광 변조기는 조명 패턴의 전환을 고속으로 수행하는 데 큰 한계를 겪고 있었다. 현재 시판되는 공간 광 변조기는 액정형 디스플레이 장치나 디지털 미러 장치가 있지만, 통상적인 전환 속도는 50마이크로초에서 10밀리초 수준으로 제한되며, 원리적으로 이보다 더 빠르게 만드는 데에는 기술적 어려움이 있었다.
연구팀은 공간 자유도-시간 자유도 사이의 치환 개념을 개발하고, 이를 독자 개발한 초고속 1차원 광 변조기와 산란 매질*을 결합하여 구현하는 방식으로, 시판되는 공간 광 변조기보다 약 1,500배 빠른 30나노초의 전환 속도를 갖는 세계 최고 속도의 3차원의 조명(디스플레이) 기술을 개발했다.
*산란 매질: 안개나 물방울 맺힌 유리창처럼 빛을 무질서하게 굴절시키는 물질
연구팀은 빛의 전파를 교란하는 산란 매질의 특성을 역이용해 1차원의 광 패턴을 사용자가 원하는 3차원의 패턴으로 변환하기 위해 복잡 광 파면 조작 기술을 핵심 기술로 활용했다.
연구팀이 개발한 세계 최고 속도의 광 패턴 조명 기술은 특정 각도에서만 볼 수 있는 기존의 2차원 유사 홀로그램과 달리 실제로 3차원 공간상에 광 정보를 재구성해 입체 영상을 만드는 기술로 활용될 수 있다. 그뿐만 아니라 광유전학 기술에 기반한 뇌 신경 조절 기술과 같은 생체 조절 기술의 고속화·대규모화나 금속 3D 프린터 등의 광 가공 생산 효율 향상 등, 다양한 분야에서 응용될 전망이다.
*광유전학 기술: 빛을 이용해 살아있는 생물 조직의 세포를 제어하는 기술
해당 연구 결과는 바이오및뇌공학과 송국호 박사과정이 공저자, 장무석 교수가 교신저자로 참여했으며 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 2024년 4월 8일 온라인판에 게재되었다. (논문명 : Large-volume focus control at 10 MHz refresh rate via fast line-scanning amplitude-encoded scattering-assisted holography)
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 주관하는 선도연구센터사업(컬러변조 초감각 인지기술 선도연구센터), 우수신진연구자 사업, 삼성미래기술육성사업, 국토교통부 국토교통과학기술진흥원이 주관하는 차세대 대인 보안검색 기술 개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.15 조회수 6046 -
미래 식량인 미생물 식품 생산 전략 밝혀
가파른 인구 증가와 기후 변화로 인한 식량 생산성 저하로 인해 전 세계 식량 위기가 고조되고 있다. 더욱이 오늘날의 식량 생산 및 공급 시스템은 인류가 배출하는 총량의 30%에 달할 정도로 막대한 양의 이산화탄소를 배출하며 기후 변화를 가중시키고 있다. 이러한 난국을 타개할 열쇠로서 지속 가능하면서도 영양이 풍부한 미생물 식품이 주목받고 있다.
우리 대학 생물공정연구센터 최경록 연구교수와 생명화학공학과 이상엽 특훈교수가 ‘지속 가능한 원료로부터의 미생물 식품 생산’연구의 방향을 제시하는 논문을 게재했다고 12일 밝혔다.
미생물 식품은 미생물을 이용해 생산되는 각종 식품과 식품 원료를 가리킨다. 미생물의 바이오매스에는 단위 건조 질량당 단백질 함량이 육류에 비견될 정도로 많은 양의 단백질을 함유하고 있으며, 각종 가축이나 어패류, 농작물과 비교해 단위 질량을 생산하는 데 가장 적은 양의 이산화탄소를 배출하고, 필요로 하는 물의 양과 토지 면적 또한 적기 때문에 친환경적이고 지속 가능한 고영양 식량자원이 될 수 있다.
우리 주변에서 가장 쉽게 접할 수 있는 미생물 식품으로는 발효식품을 꼽을 수 있다. 비록 발효식품 내 미생물 바이오매스가 차지하는 비중은 적지만 발효 과정 중 탄수화물과 같이 비교적 영양학적 가치가 낮은 화합물을 소비하며 미생물이 증식함에 따라 단백질이나 비타민 등과 같이 보다 높은 영양학적 가치를 지니는 영양소의 함량이 증진된다.
미생물 배양을 통해 얻은 바이오매스나 배양액으로부터 분리·정제한 각종 식품 화합물 또한 미생물 식품의 한 갈래다. 주변에서 찾아볼 수 있는 예로는 글루탐산나트륨을 비롯한 각종 아미노산과 식품용 단백질·효소, 풍미 화합물, 색소, 생리활성 물질 등이 있다.
마지막으로, 가장 궁극적이며 근본적인 형태의 미생물 식품은 미생물 배양을 통해 생산된 미생물 바이오매스나 추출물 및 이를 이용해 조리한 식품이라고 할 수 있다. 미생물의 바이오매스나 이로부터 추출한 미생물 단백질을 총칭하는 단세포단백질이 대표적인 예라 할 수 있다.
연구진은 이번 논문을 통해 미생물 식품을 보다 지속 가능한 방식으로 생산하는 데 사용할 수 있는 각종 비식용 원료와 이들의 활용 전략을 총망라했다. 더 나아가 해당 원료를 활용해 산업에서 실제로 생산되고 있는 각종 미생물 식품 및 이들의 특징과 함께 지속 가능한 미생물 식품의 생산 및 대중화에 대한 전망 등을 다뤘다.
이번 논문의 제1 저자인 최경록 연구교수는 “여러 지속 가능한 원료로부터 생산된 미생물 식품은 머지않아 우리 식탁에서 흔하게 접하게 될 것”이라고 말했다. 제2 저자인 정석영 박사과정생 역시 “미래의 미생물 식품은 환경에 대한 의무감으로만 소비되는 제한적인 식품이 아닌, 영양과 맛까지 갖춰 소비자들의 선택을 받는 완전식품이 될 것”이라고 말했다. 또한 이상엽 특훈교수는 “우리 자신은 물론 후손들을 위한 지속 가능한 사회를 만들어 나가기 위해 보다 다양한 미생물 식품이 개발되고 대중화될 수 있도록 산·학은 물론 민·관이 더욱 긴밀하게 협력해야 할 때”라고 밝혔다.
이번 논문은 네이처(Nature) 誌가 발행하는 ‘네이처 미생물학(Nature Microbiology)’에 4월 9일 자 온라인 게재됐다.
※ 논문명 : From sustainable feedstocks to microbial foods
※ 저자 정보 : 최경록(한국과학기술원, 제1 저자), 정석영(한국과학기술원, 제2 저자) 및 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 3명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제 (과제책임자 KAIST 이상엽 특훈교수) 및 농촌진흥청이 지원하는 농업미생물사업단(단장 장판식 교수)의 ‘미생물 대사시스템 제어를 통한 무기물로부터의 단백질 생산 기술 개발’ 과제 (과제책임자 KAIST 최경록 연구교수)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.12 조회수 7671 -
수 초 만에도 급속충전 가능 소듐전지 개발
소듐(Na)은 리튬(Li) 대비 지구상에 500배 이상으로 존재하기 때문에 이를 활용한 소듐 이온 배터리는 최근 큰 주목을 받고 있다. 그러나 리튬 이온 배터리에 비해 낮은 출력, 제한된 저장 특성, 긴 충전 시간 등의 근본적인 한계점이 있어 이를 극복하는 차세대 에너지 저장 소재 개발이 필요하다.
우리 대학 신소재공학과 강정구 교수 연구팀이 우수한 성능의 급속 충전이 가능한 고에너지·고출력 하이브리드 소듐 이온 전지를 개발했다고 11일 밝혔다.
최근 활발하게 연구가 진행되고 있는 하이브리드 에너지 저장 시스템은 배터리용 음극과 축전기용 양극을 결합해 높은 저장 용량과 빠른 충·방전 속도를 모두 지닐 수 있는 장점을 가지고 있다. 이는 기존 소듐 이온 배터리의 한계를 극복해 리튬이온 배터리를 대체할 수 있는 차세대 에너지 저장 장치로 주목받고 있다.
하지만 고에너지 및 고출력 밀도의 하이브리드 전지를 구현하기 위해서 배터리용 음극의 상대적으로 느린 에너지 저장 속도를 향상해야 하는 동시에 음극에 비해 상대적으로 낮은 용량을 갖는 축전기용 양극재의 에너지 저장 용량을 끌어 올려야 한다.
이에 강 교수 연구팀은 두 가지 서로 다른 금속-유기 골격체를 활용해 하이브리드 전지에 최적화된 전극 소재의 합성법을 제시했다. 우선 금속-유기 골격체에서 기인한 다공성 탄소 소재에 미세한 활물질을 함유해 속도 특성이 향상된 음극 소재를 개발했다. 고용량 양극 소재를 합성했고, 이를 조합해 양극 간의 에너지 저장 속도 특성의 차이를 최소화하면서도 용량 균형을 최적화한 소듐 이온 에너지 저장 시스템을 개발했다.
연구팀은 개발된 음극과 양극을 완전셀로 구성해 고성능 하이브리드 소듐이온 에너지 저장 소자를 구현했다. 하이브리드 소듐 이온 에너지 저장 소자는 기존 상용화된 리튬이온 배터리를 뛰어넘는 에너지 밀도와 축전기의 출력 밀도 특성을 모두 가짐을 확인했으며, 차세대 에너지 저장 장치로 수 초에서 수 분 만에 급속 충전이 가능해 전기 자동차, 스마트 전자기기, 항공 장치 등에 적용할 수 있을 것으로 예상된다.
강 교수는 "전극 기준으로 높은 에너지 밀도(247 Wh/kg)를 가지며, 고출력 밀도(34,748 W/kg)에 의한 급속 충전이 가능한 하이브리드 소듐 이온 에너지 저장 소자는 현 에너지 저장시스템의 한계를 극복할 수 있는 새로운 돌파구가 될 것이다ˮ라며 "전기 자동차를 포함한 모든 전자기기의 활용 범위를 확대해 적용될 수 있을 것이다ˮ고 말했다.
신소재공학과 최종휘 박사과정과 김동원 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 에너지 저장 소재 분야의 국제 학술지 `에너지 스토리지 머터리얼스(Energy Storage Materials)'에 3월 29일 字 게재됐다. (논문명: Low-crystallinity conductive multivalence iron sulfide-embedded S-doped anode and high-surface area O-doped cathode of 3D porous N-rich graphitic carbon frameworks for high-performance sodium-ion hybrid energy storages)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 나노 및 소재기술개발사업 미래기술연구실의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.11 조회수 7837 -
뉴로모픽 반도체 신개념 메모리 소자 개발
우리 연구진이 공정 비용이 낮고 초저전력 동작이 가능하여 기존의 메모리를 대체하거나 차세대 인공지능 하드웨어를 위한 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing) 구현에 사용될 메모리 소자를 개발하여 화제다.
전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 디램 (DRAM) 및 낸드(NAND) 플래시 메모리를 대체할 수 있는 *초저전력 차세대 상변화 메모리 소자를 개발했다고 4일 밝혔다.
☞ 상변화 메모리(Phase Change Memory): 열을 사용하여 물질의 상태를 비정질과 결정질을 변경하여, 이를 통해 저항 상태를 변경함으로써 정보를 저장하거나 처리하는 메모리 소자.
기존 상변화 메모리는 값비싼 초미세 반도체 노광공정을 통해 제작하며 소모 전력이 높은 문제점이 있었다. 최 교수 연구팀은 상변화 물질을 전기적으로 극소 형성하는 방식을 통해 제작한 초저전력 상변화 메모리 소자로 값비싼 노광공정 없이도 매우 작은 나노미터(nm) 스케일의 상변화 필라멘트를 자체적으로 형성하였다. 이는 공정 비용이 매우 낮을 뿐 아니라 초저전력 동작이 가능하다는 획기적인 장점이 있다.
현재 널리 사용되고 있는 메모리인 디램(DRAM)은 속도가 매우 빠르지만, 전원이 꺼지면 정보가 사라지는 휘발성 특징을 갖고 있으며, 저장장치로 사용되는 낸드 플래시 메모리는 읽기/쓰기 속도는 상대적으로 느린 대신 전원이 꺼져도 정보를 보존하는 비휘발성 특징을 갖고 있다.
이에 반해, 상변화 메모리는 디램과 낸드 플래시 메모리의 장점을 모두 가진 차세대 메모리로, 빠른 속도와 비휘발성 특성을 동시에 지닌다. 이러한 이유로, 상변화 메모리는 기존의 메모리를 대체할 수 있는 차세대 메모리로 각광받으며, 메모리 기술 또는 인간의 두뇌를 모방하는 뉴로모픽 컴퓨팅 기술로 활발히 연구되고 있다.
그러나 기존 상변화 메모리는 소비 전력이 매우 높아서 실용적인 대용량 메모리 제품 및 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 구현하기에는 어려움이 있다. 기존 연구는 메모리 동작을 위한 발열 효과를 높이기 위해 초미세 반도체 노광공정을 이용해 소자의 물리적 크기를 줄여 소비 전력을 낮추는 연구가 진행됐으나, 소비 전력 개선 정도가 작고 공정비용과 공정 난이도가 증가해 실용성 측면의 한계점이 존재했다.
최신현 교수 연구팀은 이러한 상변화 메모리의 소비 전력 문제를 해결하기 위해, 상변화 물질을 전기적으로 극소 형성하는 방식으로 기존의 값비싼 초미세 노광공정을 이용한 상변화 메모리 소자보다 소비 전력이 15배 이상 작은 초저전력 상변화 메모리 소자 구현에 성공했다.
최신현 교수는 "이번에 개발한 초저전력 상변화 메모리 소자는 기존의 연구 방향과는 완전히 다른 방식으로 기존에 풀지 못하였던 큰 숙제인 제조비용과 에너지 효율을 대폭 개선한 소자를 개발했다는 의의가 있다. 또한 물질 선택이 자유로워 고집적 3차원 수직 메모리 및 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 등 다양한 응용을 가능케 하는 등 미래 전자공학의 기반이 될 것으로 기대한다ˮ며 이번 연구가 앞으로 뻗어나갈 새로운 분야에 대한 강한 자신감을 피력했다. 또한 "이 연구를 지원한 한국연구재단 및 나노종합기술원에 감사드린다ˮ라고 말했다.
전기및전자공학부 박시온 석박사통합과정, 홍석만 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명한 국제 학술지 `네이처(Nature)' 4월호에 4월 4일 자 출판됐다. (논문명 : Phase-Change Memory via a Phase-Changeable Self-Confined Nano-Filament)
한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대 지능형반도체기술개발사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발(소자)사업, 우수신진연구, 그리고 나노종합기술원 반도체공정기반 나노메디컬 디바이스개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.04 조회수 7788 -
뉴로모픽 신경망으로 컴퓨팅 난제 해결하다
우리 연구진이 현재 반도체 산업체에서 사용되는 실리콘 소재 및 공정만을 사용해 초소형 진동 신경망을 구축하여 경계선 인식 기능을 구현했으며 난제 중 하나인 그래프 색칠 문제*를 해결했다.
*그래프 색칠 문제: 그래프 이론에서 사용되는 용어로, 그래프의 각 정점에 서로 다른 색을 할당해야 하며, 이러한 색깔 구분 문제는 방송국 주파수가 겹쳐 난시청 지역이 발생하지 않도록 주파수를 할당하는 문제 등과도 유사해 다양하게 응용되고 있음
우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수 연구팀이 실리콘 바이리스터 소자로 생물학적 뉴런의 상호작용을 모방한 뉴로모픽 진동 신경망을 개발했다고 3일 밝혔다.
빅데이터 시대가 도래하면서 인공지능 기술이 예전과 비교할 수 없을 만큼 비약적으로 발전하고 있다. 인간의 뇌 기능을 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 중 하나인 상호 간 결합된 진동 신경망(oscillatory neural network)은 뉴런의 상호작용을 모방한 인공 신경망이다. 진동 신경망은 기본단위에 해당하는 진동자의 연결 동작을 이용하며 신호의 크기가 아닌 진동을 이용해 연산을 수행하므로 소모 전력 측면에서 이점을 가지고 있다.
연구팀은 실리콘 기반 진동자를 이용해 진동 신경망을 개발했다. 축전기를 이용해 두 개 이상의 실리콘 진동자를 연결하면, 각각의 진동 신호가 상호작용해 시간이 경과하면서 동기화(synchronization) 된다. 연구팀은 진동 신경망으로 영상 처리에 사용되는 경계선 인식(edge detection) 기능을 구현했으며 난제 중 하나인 그래프 색칠 문제(vertex coloring problem)를 해결했다.
또한 이번 연구는 제조 관점에서, 복잡한 회로나 기존 반도체 공정과 호환성이 낮은 소재 및 구조 대신, 현재 반도체 산업체에서 사용되는 실리콘 관련 소재 및 공정만으로 진동 신경망을 구축했기 때문에, 양산에 바로 적용 가능하다는 장점이 있다.
연구를 주도한 윤성윤 박사과정, 서강대학교 한준규 교수는 "개발된 진동 신경망은 복잡한 컴퓨팅 난제를 계산할 수 있는 뉴로모픽 컴퓨팅 하드웨어로, 자원 분배, 신약 개발, 반도체 회로 설계 및 스케줄링 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
윤성윤 박사과정과 한준규 교수가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 나노과학 분야 저명 국제 학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’에 2024년 3월 24권 9호에 출판되었으며, 추가 표지 논문(Supplementary Cover)으로 선정됐다.
(논문명 : A Nanoscale Bistable Resistor for an Oscillatory Neural Network)
(https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acs.nanolett.3c04539).
한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업 및 국가반도체연구실지원핵심기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.03 조회수 6499 -
차세대 이차원 반도체 핵심 기술 개발
물질 증착, 패터닝, 식각 등 복잡한 과정들이 필요했던 기존 반도체 공정과는 달리, 원하는 영역에서만 선택적으로 물질을 바로 증착하는 기술은 공정을 획기적으로 줄일 수 있는 차세대 기술로 크게 주목받고 있다. 특히, 현재의 실리콘을 대체할 차세대 이차원 반도체에서 이런 선택적 증착 기술 개발이 핵심 요소기술로 중요성이 더욱 커지고 있다.
우리 대학 신소재공학과 강기범 교수 연구팀과 고려대학교 김용주 교수 연구팀이 이차원 반도체의 수평 성장 성질을 이용해 쉽고 간편한 산화물, 금속 등의 10나노미터 이하 미세 패터닝 기술을 공동 개발했다고 28일 밝혔다.
강 교수 연구팀은 차세대 반도체 물질로 주목받는 이차원 전이금속 ‘칼코겐’ 물질의 독특한 결정학적 특징을 패터닝 기술에 접목했다. 일반적인 물질과는 달리 이차원 물질은 성장 시 수평 방향으로만 자랄 수 있기에 서로 다른 이차원 물질을 반복적으로 성장해 10나노미터 이하 수준의 이차원 반도체 선형 패턴을 제작할 수 있다.
이러한 선형 패턴에 다양한 물질(산화물, 금속, 상변화 물질)을 성장할 때 한 영역 위에서만 선택적으로 증착되는 현상을 최초로 발견했다. 해당 기술을 통해 타깃 물질 패턴 크기의 축소와 이차원 반도체의 소자 제작 공정 효율성 증대 등을 기대할 수 있다.
일반적으로 선형 패턴의 크기는 이차원 물질 합성에 사용되는 기체 상태의 분자들의 유입 시간으로 결정된다. 해당 연구에서는 약 1초당 1나노미터의 패턴 크기를 형성할 수 있기에 기존 광 기반 패터닝 기술에 비해 효과적으로 크기를 줄일 수 있다.
연구팀이 개발한 선택 증착 기술은 선폭 10나노미터 수준의 좁은 패턴에서도 원하는 물질이 한 영역 위에서만 선택적으로 증착됐으며, 기존 기술과는 달리 두께 20나노미터 이상에서도 선택적 증착이 가능했다.
연구팀이 개발한 기술은 다양한 물질들에서 적용할 수 있다. 반도체 산업에서 소자 제작에 필수적으로 활용되는 고유전율 절연체(산화 알루미늄, 산화 하프늄)와 전극 금속(루테늄) 등의 선택적 증착을 확인했다. 이러한 뛰어난 물질 확장성은 연구팀이 제시한 새로운 선택 증착 메커니즘에 의해 가능한 것으로 알려졌으며, 추후 더 넓은 응용 기술 개발에 활용할 것으로 기대된다.
연구팀의 기술은 차세대 물질인 이차원 반도체 기반에서 적용되기에 이차원 반도체에 효과적으로 게이트 절연체 및 전극의 형성을 도울 것으로 기대된다. 이는 향후 이차원 반도체가 실리콘을 대체할 때 핵심적인 요소기술로 작용할 것이며, 한국에서 가장 중요한 연구 분야인 반도체 시장에서 활발히 응용될 수 있다.
제1 저자인 박정원 연구원은 "새로운 원리의 선택 증착 기술이자 다양한 물질을 10나노미터 이하의 선폭으로 패터닝할 수 있는 차세대 기술을 개발했다ˮ 라며 "특히 템플릿으로 사용되는 이차원 반도체에 선택 증착을 통해 게이트 산화물과 전극 등으로 직접 이용하면 이 기술의 기대 효과는 더욱 커진다ˮ 라고 말했다.
신소재공학과 박정원 석박사통합과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 3월 15권에 3월 8일 자 출판됐다. (논문명 : Area-selective atomic layer deposition on 2D monolayer lateral superlattices).
한편 이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2024.03.28 조회수 5943 -
화학물질 없이 식각하는 반도체 기술 최초 개발
차세대 반도체 메모리의 소재로 주목을 받고 있는 강유전체는 차세대 메모리 소자 혹은 작은 물리적 변화를 감지하는 센서로 활용되는 등 그 중요성이 커지고 있다. 이에 반도체의 핵심 소자가 되는 강유전체를 화학물질없이 식각할 수 있는 연구를 성공해 화제다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수가 제네바 대학교와 국제공동연구를 통해 강유전체 표면의 비대칭 마멸* 현상을 세계 최초로 관찰 및 규명했고, 이를 활용해 혁신적인 나노 패터닝 기술**을 개발했다고 26일 밝혔다.
*마멸: 물체 표면의 재료가 점진적으로 손실 또는 제거되는 현상
**나노 패터닝 기술: 나노스케일로 소재의 표면에 정밀한 패턴을 생성하여 다양한 첨단 기술 분야에서 제품 성능을 향상시키는데 사용되는 기술
연구팀은 강유전체 소재의 표면 특성에 관한 연구에 집중했다. 이들은 원자간력 현미경(Atomic Force Microscopy)을 활용해 다양한 강유전체의 트라이볼로지(Tribology, 마찰 및 마모) 현상을 관찰했고, 강유전체의 전기적인 분극* 방향에 따라 마찰되거나 마모되는 특성이 다르다는 것을 세계 최초로 발견했다. (그림 1) 아울러, 이러한 분극 방향에 따라 달라지는 트라이볼로지의 원인으로 변전 효과(Flexoelectric effect)*에 주목했다.
*전기적 분극(electric dipole): 자석의 북극과 남극처럼 전기적으로 양극과 음극이 있는 것을 의미함
*변전 효과: 물질이 휘어졌을 때 분극이 발생하는 현상이지만, 거시 규모에서 물질을 구부렸을 때 유도되는 분극의 크기가 매우 작아 그동안 큰 주목을 받지 못했다. 그러나 2010년대 들어서 물질이 나노스케일로 미세화될 경우, 매우 큰 변전 효과가 발생할 수 있다는 연구 결과가 나오면서 많은 연구자의 주목을 받기 시작했다.
연구진은 강유전체의 트라이볼로지 특성이 나노 단위에서 강한 응력이 가해질 때 발생하는 변전 효과로 인해 강유전체 내부의 분극 방향에 따른 상호작용으로 트라이볼로지 특성이 바뀌게 된다는 것을 발견했다. 또한 이러한 새로운 강유전체 트라이볼로지 현상을 소재의 나노 패터닝에 응용했다.
이러한 패터닝 방식은 기존의 반도체 패터닝 방식과는 다르게 화학 물질 및 고비용의 리소그래피 장비가 필요하지 않고, 기존 공정 대비 매우 빠르게 나노 구조를 제작할 수 있는 장점이 있다.
이번 연구의 제1 저자인 신소재공학과 졸업생 조성우 박사는 “이번 연구는 세계 최초로 강유전체 비대칭 트라이볼로지를 관찰하고 규명한 데 의의가 있고, 이러한 분극에 민감한 트라이볼로지 비대칭성이 다양한 화학적 구성 및 결정 구조를 가진 강유전체에서 널리 적용될 수 있어 많은 후속 연구를 기대할 수 있다”고 밝혔다.
공동교신저자로 본 연구를 공동 지도한 제네바 대학교 파루치(Paruch) 교수는 “변전 효과를 통해 강유전체의 도메인이 분극 방향에 따라 서로 다른 표면 특성을 나타내는 것을 활용함으로써, 다양하고 유용한 기술들을 개발할 수 있을 것이다”며 이번 연구가 앞으로 뻗어나갈 분야에 대한 강한 자신감을 피력했다.
연구를 이끈 홍승범 교수는 “이번 연구에서 개발된 패터닝 기술은 기존 반도체 공정에서 쓰이는 패터닝 공정과 달리 화학 물질을 사용하지 않고, 매우 낮은 비용으로 대면적 나노 구조를 만들 수 있어 산업적으로 활용될 수 있는 잠재력을 가지고 있다”고 전망했다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단(2020R1A2C2012078, NRF-2022K1A4A7A04095892, RS-2023-00247245), KAIST 글로벌특이점 사업의 지원 및 스위스, 스페인 연구진과의 국제공동연구를 통해 수행됐으며, 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 1월 9일 자 출판됐다. (논문 제목: Switchable tribology of ferroelectrics)
2024.03.26 조회수 6779 -
설명해주는 인공지능 구현을 위한 초저전력 하드웨어 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 다양한 멤리스터* 소자를 이용한 설명 가능한 인공지능 (XAI) 시스템을 구현하는데 성공했다고 25일 밝혔다.
*멤리스터 (Memristor): 메모리 (Memory)와 저항 (Resistor)의 합성어로, 입력 신호에 따라 소자의 저항 상태가 변하는 소자
최근 인공지능 (AI) 기술의 급속한 발전이 다양한 분야에서 성과를 이루고 있다. 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등에서 AI의 적용 범위가 확대되며 우리의 일상생활에 깊숙이 자리 잡고 있다.
AI는 인간의 뉴런 구조를 모방해 만든 ‘인공신경망’을 기반으로, 적게는 수백만 개에서 많게는 수조 개에 달하는 매개변수를 통해 데이터를 분석하고 의사 결정을 내린다. 그러나 이 많은 매개변수로 인해 AI 모델의 동작 원리를 정확하게 이해하기 어렵고, 이는 통상적으로 블랙박스에 비유되곤 한다. AI가 어떤 기준으로 결정을 내는지 알 수 없다면, AI에 결함이나 오작동이 발생했을 때 이를 해결하기 어렵고, 이로 인해 AI가 적용되는 다양한 산업 분야에서 문제가 발생할 수 있다.
이에 대한 해답으로 제시된 것이 바로 설명 가능한 인공지능 (XAI)이다. XAI는 AI가 어떠한 결정을 내렸을 때, 그 근거가 무엇인지를 사람이 이해할 수 있도록 만드는 기술이다. <그림1> 생성형 AI 등 점점 더 복잡해지는 AI 기술의 등장으로 개발자, 사용자, 규제 기관 모두에게 XAI 시스템의 필요성이 강조되고 있다. 하지만, XAI는 일반적으로 엄청난 양의 데이터 처리를 요구하기 때문에, 이를 보다 효율적으로 동작할 수 있는 하드웨어 개발이 필요한 상황이다.
김경민 교수 연구팀은 교란(Perturbation) 기반 XAI 시스템을 서로 다른 멤리스터 소자를 이용해 하드웨어로 구현하는데 성공하였다. 세 가지 멤리스터 소자는 각각 휘발성 저항변화 특성, 아날로그 비휘발성 저항변화 특성, 아날로그 휘발성 저항변화 특성을 가지며 <그림 2>, 각 소자는 교란 기반 XAI 시스템의 필수적인 기능인 입력 데이터 교란, 벡터곱 연산, 그리고 신호 통합 기능을 수행한다.
연구팀은 개발된 XAI 하드웨어를 평가하기 위해, 흑백 패턴을 인식하는 신경망을 설계하였다. 여기에 개발한 XAI 하드웨어 시스템으로 설계한 신경망이 흑백 패턴을 인식하는 근거를 설명하였다. <그림3> 그 결과 기존 CMOS 기술 기반 시스템 대비 에너지 소비를 24배 감소하여 AI 판단의 이유를 제공하는 것을 확인하였다. <그림4>
KAIST 김경민 교수는 “AI 기술이 일상화되면서 AI 동작의 투명성 및 해석가능성이 중요해지고 있는데, 이번 연구는 다양한 종류의 멤리스터 소자를 이용해 AI 판단에 대한 근거를 제공하는 XAI 하드웨어 시스템을 구현할 수 있었다는 점에 큰 의의가 있다”며 “이 연구는 AI 의사 결정에 도달하는 과정을 이해하기 쉽게 설명을 제공함으로써 AI 시스템의 신뢰성 향상에 기여할 수 있어, 향후 의료, 금융, 법률 등 민감한 정보를 다루는 AI 기반 서비스에 적용될 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다.
이번 연구는 KAIST 신소재공학과 송한찬 박사과정, 박우준 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials, IF: 29.4)’에 03월 20일 字 온라인 게재됐으며, 한국연구재단 중견연구사업, 차세대지능형반도체기술개발사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 나노종합기술원 및 KAIST 도약연구사업의 지원을 받아 수행됐다. (논문명: Memristive Explainable Artificial Intelligence Hardware, 논문링크: https://doi.org/10.1002/adma.202400977)
2024.03.25 조회수 5627 -
화합물 생성AI 기술로 신약 개발 앞당긴다
신약 개발이나 재료과학과 같은 분야에서는 원하는 화학 특성 조건을 갖춘 물질을 발굴하는 것이 중요한 도전으로 부상하고 있다. 우리 대학 연구팀은 화학반응 예측이나 독성 예측, 그리고 화합물 구조 설계 등 다양한 문제를 동시에 풀면서 기존의 인공지능 기술을 뛰어넘는 성능을 보이는 기술을 개발했다.
김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 분자 데이터에 다중 모달리티 학습(multi-modal learning) 기술을 도입해, 분자 구조와 그 생화학적 특성을 동시에 생성하고 예측이 가능해 다양한 화학적 과제에 광범위하게 활용가능한 인공지능 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.
심층신경망 기술을 통한 인공지능의 발달 이래 이러한 분자와 그 특성값 사이의 관계를 파악하려는 시도는 꾸준히 이루어져 왔다. 최근 비 지도 학습(unsupervised training)을 통한 사전학습 기법이 떠오르면서 분자 구조 자체로부터 화합물의 성질을 예측하는 인공지능 연구들이 제시되었으나 새로운 화합물의 생성하면서도 기존 화합물의 특성 예측이 동시에 가능한 기술은 개발되지 못했다.
연구팀은 화학 특성값의 집합 자체를, 분자를 표현하는 데이터 형식으로 간주해 분자 구조의 표현식과 함께 둘 사이의 상관관계를 아울러 학습하는 AI학습 모델을 제안했다. 유용한 분자 표현식 학습을 위해 컴퓨터 비전 분야에서 주로 연구된 다중 모달리티 학습 기법을 도입해, 두 다른 형식의 데이터를 통합하는 방식으로, 바라는 화합물의 성질을 만족하는 새로운 화합물의 구조를 생성하거나 주어진 화합물의 성질을 예측하는 생성 및 성질 특성이 동시에 가능한 모델을 개발했다.
연구팀이 제안한 모델은 50가지 이상의 동시에 주어지는 특성값 입력을 따르는 분자 구조를 예측하는 등 분자의 구조와 특성 모두의 이해를 요구하는 과제를 해결하는 능력을 보였으며, 이러한 두 데이터 정보 공유를 통해 화학반응 예측 및 독성 예측과 같은 다양한 문제에도 기존의 인공지능 기술을 뛰어넘는 성능을 보이는 것으로 확인됐다.
이 연구는 독성 예측, 후보물질 탐색과 같이 많은 산업계에서 중요하게 다뤄지는 과제를 포함해, 더 광범위하고 풍부한 분자 양식과 고분자, 단백질과 같은 다양한 생화학적 영역에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
예종철 교수는 “새로운 화합물의 생성과 화합물의 특성 예측 기술을 통합하는 화학분야의 새로운 생성 AI기술의 개척을 통해 생성 AI 기술의 저변을 넓힌 것에 자부심을 갖는다”고 말했다.
예종철 교수 연구팀의 장진호 석박통합과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’지난 3월 14일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Bidirectional Generation of Structure and Properties Through a Single Molecular Foundation Model)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 AI데이터바이오선도기술개발사업으로 지원됐다.
2024.03.25 조회수 8085