Research

화공 조길원 교수팀, 악어가죽처럼 신축성 있는 전자피부 기대!

[POSTECH-울산대 연구팀, 악어 피부의 감각 기관 모사해 높은 신축성 지니는 압력센서 개발] 재활치료나 헬스케어, 의족·의수, 로봇 등에는 다양한 감각 감지가 가능한 전자피부가 필요하며, 이를 위해서는 신축성을 가진 압력센서의 개발이 필수적이다. 최근 POSTECH과 울산대학교 공동 연구진이 악어의 피부를 모사하여 신축성이 높은 압력센서를 개발하는 데 성공했다. 화학공학과 조길원 교수, 이기원·손종현 박사 연구팀은 울산대 화학과 이승구 교수 연구팀과 함께 악어 피부의 독특한 감각기관에서 아이디어를 얻어, 압력센서에 마이크로돔 구조와 주름진 표면 구조를 도입함으로써 여러 방향에서 신축 가능한 압력센서를 개발했다. 주로 물속에서 생활하는 악어는 물결의 작은 움직임을 피부로 인식하여 먹이가 움직이는 방향을 찾아간다. 이와 같이 수면의 미세한 흔들림을 정확하게 인지하기 위해 악어는 고도로 발달되고 민감한 피부 감각기관을 가지고 있다. 이 감각기관은 악어가 움직이면서 발생하는 피부 표면의 변형에도 높은 민감도를 유지한다. 악어의 피부 감각기관은 압력을 감지할 수 있는 규칙적인 반구 형태의 감각 돌기와 그 사이에 주름이 있는 접힘(hinge) 부위로 되어 있다. 덕분에 악어가 몸을 움직여도 돌기 사이에 있는 접힘 부분만 변형되어 돌기 위의 감각 감지부는 기계적 변형에 영향을 받지 않는다. 그래서 악어는 물속에서 움직이면서도 외부에서 가해지는 피부 자극을 민감하게 인지할 수 있다. 연구팀은 이런 악어 피부의 감각기관을 구조적·기능적으로 모사하여 고분자 탄성체 내부에 긴 은나노와이어와 짧은 은나노와이어가 선택적으로 들어간 미세 주름과 반구형 구조를 가진 고분자 탄성체를 제작하여, 높은 신축성을 지니는 압력센서를 구현했다. 지금까지 소개된 압력센서는 기계적 변형이 없는 경우에는 높은 민감도를 보이지만, 센서가 변형되면 압력에 대한 민감도가 급격하게 감소하는 경향을 보였다. 반면, 이번에 개발된 센서 소자는 늘어나도 높은 압력 민감도를 유지한다. 또한, 한 방향뿐만 아니라 동시에 두 방향으로 당겨진 경우에도 압력에 대한 높은 민감도를 유지했다. 이는 센서 표면에 존재하는 미세 주름 구조 때문인데, 센서가 외부의 기계적 힘을 받게 되면 이 주름 구조가 펴지면서 압력감지부 역할을 하는 반구형 감지부에 가해지는 스트레스를 감소시키는 것으로 나타났다. 그 결과, 개발된 소자는 한 방향으로는 100%, 두 방향으로는 50%까지 늘어나는 경우에도 압력에 대해 높은 민감도를 나타내었다. 연구팀은 개발된 신축성 압력센서를 이용해 다양한 종류의 웨어러블 소자로 응용했다. 또한, 이 소자를 모형 악어에 부착해 수면파의 변화를 측정하면서 인공 악어 감각기관을 구현했다. 연구를 주도한 조길원 교수는 “이 압력센서는 웨어러블 타입의 압력센서로서 센서가 늘어나도 다양한 종류의 압력을 효과적으로 감지했다”며 “앞으로 인공 보철에 사용되는 압력센서, 소프트 로보틱스의 전자피부, 가상현실과 증강현실의 휴먼-머신 인터페이스 분야에 두루 활용될 것으로 기대한다”고 말했다. 한편, 과학기술정보통신부 한국연구재단과 교육부 대학중점연구소지원사업의 지원으로 수행한 이번 연구의 성과는 재료과학 분야 권위지인 ‘스몰(Small)’지 표지논문으로 게재됐을 뿐 아니라, 와일리(Wiley) 학술지 전문 채널인 ‘어드밴스드 사이언스 뉴스(Advanced Science News)’에도 소개됐다.

IT융합‧전자‧기계 김철홍 교수팀, 유방암 탐지 위한 ‘인공지능’ 초음파 나온다

[김철홍 교수팀, B-모드 및 초음파 변형탄성 영상 이용한 딥러닝 기반 다중 모달 융합 네트워크 개발] 유방암은 부동의 여성암 1위일 뿐만 아니라 6대 암 중 유일하게 20년간 증가하는 추세를 보인다. 유방암은 조기에 발견해 치료하면 생존할 확률이 높지만 3기 중반부터는 생존율이 75% 이하로 급격히 낮아지는 만큼 정기검진을 통한 조기 발견이 무엇보다 중요하다. 최근 POSTECH 연구팀이 정확하게 유방암을 진단할 수 있는 인공지능 초음파 네트워크 시스템을 개발했다. IT융합공학과‧전자전기공학과‧기계공학과 김철홍 교수, 전자전기공학과 미스라 삼파(Misra Sampa) 씨, 전자전기공학과 윤치호 씨 연구팀이 B-모드(B-mode)와 초음파 변형 탄성 영상(Strain Elastography Ultrasound Images)을 함께 이용해 '더' 정확하게 유방암을 분할·분류하는 딥러닝 기반 다중 모달 융합 네트워크를 개발했다. 이 연구성과는 바이오메디컬 분야 권위지인 ‘바이오엔지니어링 앤 트랜스레이셔널 메디슨(Bioengineering & Translational Medicine)’에 게재됐다. 초음파 검사는 유방 병변을 평가하기 위한 주요 의료 영상 양식 중 하나이다. 악성 병변과 양성을 구별하기 위해 컴퓨터 보조 진단(CAD) 시스템은 병변의 특징을 자동으로 세분화하고 식별함으로써 방사선 전문의에게 큰 도움을 준다. 여기서 연구팀은 B 모드와 변형 탄성 그래피(SE, Strain Elastohraphy-mode) 이미지를 모두 활용해 병변을 분할한 다음, 악성에서 양성을 분류하는 딥러닝(DL) 기법을 결합하는 방법을 제안했다. 먼저, 병변의 분할을 위해 가중 스킵 커넥션 방법을 사용해 서로 다른 영상 양식에 최적의 가중치를 적용하는 ‘가중 멀티모달 U-Net(W-MM-U-Net) 모델’을 개발했다. 또한, 양성·악성 병변을 분류하기 위해 잘린 B-모드와 SE-모드 초음파(US) 병변 이미지에 대한 ‘다중 모드 융합 프레임워크(MFF)’를 제시했다. MFF는 통합 피처 네트워크(IFN)와 의사 결정 네트워크(DN)로 구성된다. 제안된 MFF 방법은 최근의 다른 융합 방법과 달리 B-모드 및 SE-모드 US 이미지를 사용하여 훈련된 컨볼루션 신경망(CNN)에서 보완 정보를 동시에 학습할 수 있다. CNN의 기능은 멀티모달(EmbraceNet) 모델을 사용해 조립되고, DN은 이러한 기능을 사용해 이미지를 분류한다. 실제 임상 데이터로 실험한 결과, 양성 환자 7명을 5번 중 3번 양성으로, 악성 환자 6명을 5번 중 5번 양성으로 예측했다. 이는 연구팀이 제안한 방법이 지금까지의 단일·다중 초음파 방법을 능가하는 것으로 나타났다. 이는 잠재적으로 US 이미지에서 유방암 탐지를 위한 방사선 전문의의 분류 정확도를 향상시킬 것으로 기대된다. 김철홍 교수는 “입력 영상의 중요도를 판단하고 적절한 가중치를 자동으로 할당하여 더 정확한 병변 분할을 가능하게 하였다”며, “딥러닝 모델과 앙상블 모델을 동시에 학습시켜 기존의 단일 모드나 다른 다중 모드에 비해 훨씬 뛰어난 분류 성능을 보였다”고 말했다. 한편, 이 연구는 과학기술정보통신부, 교육부, 한국전자통신연구원(ETRI)의 지원으로 이뤄졌다.

IT융합 박성민 교수팀, 약물에 반응없는 ‘난치성 뇌전증’ 치료를 위한 새로운 뇌심부자극술 개발

[박성민 교수-삼성서울병원 손영민 교수팀, 순차적 협장 전기장 기반의 난치성 뇌전증 조절용 혁신적 뇌심부자극 기술 선보여] 뇌전증은 반복적인 발작을 일으키는 만성적인 뇌 장애로 과거 ‘간질’로 알려졌던 질환이다. 뇌전증 환자의 약 30% 정도는 약물치료에 반응이 없고, 이를 ‘난치성 뇌전증’이라 한다. 난치성 뇌전증은 발작병소를 제거하는 뇌절제술을 통해서 증상의 완화 및 소멸을 기대할 수 있지만, 수술 후 발작의 소실이 도든 환자에서는 가능하지 않고, 수술 후 운동마비나 언어장애와 같은 신경학적 손상의 위험도 있어 새로운 효과적인 치료법이 절실하다. 최근 박성민 교수 (강원옥 대학원생) 연구팀과 삼성서울병원 손영민 교수 연구팀이 공동연구를 통해 뇌절제술을 시행하지 않고 개별환자의 뇌 구조에 맞춰 뇌 심부를 자극하는 방법으로 난치성 뇌전증을 치료할 수 있는 기술을 개발했다. 한편, 이 연구는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 게재됐다. 난치성 뇌전증 환자의 경우, 최근 뇌를 절제하는 수술 대신뇌심부자극술(deep brain stimulation, DBS)이 주목받고 있다. 뇌심부자극술은 말 그대로 뇌전증의 원천이 되는 뇌 깊은 곳에 전극을 심고 전기자극을 주는 방식으로 발작 전 대비 70% 이상 발작빈도를 줄이고, 발작 강도를 약화시킬 수 있는 신 의료기술이다. 하지만 지금까지의 뇌심부자극술은 개개인의 뇌 영역의 구조를 반영하지 못하고 획일적인 방식으로 뇌를 자극해왔고, 이로 인해, 목표 신경조직이 아닌 다른 신경조직에도 불필요한 자극을 가하여 통증이나, 불안, 우울감이 증가하는 부작용이 있었다. 또한, 전극의 배터리 소모량이 과다하게 증가하는 단점도 발생되었다. 이에 공동연구팀은 쥐 모델을 활용해 Sequential Narrow Field (SNF) stimulation*1이라는 새로운 자극방식을 고안했다. 측두엽 간질에서 가장 흔한 발작 시점인 해마체는 그 크기가 크고 길쭉한 형태인데 센서를 통해 발작이 발생하는 시점을 감지하고, 해마체에만 저강도의 뇌 자극을 집중할 수 있었다. 이번에 개발된 SNF stimulation을 적용한 결과, 발작이 일어나는 시점을 정확히 감지한 후 즉각적인 발작증상의 완화가 가능했고,발작시작영역인 해마 구조만을 선택적으로 자극하고 주변 신경조직에는 큰 영향을 주지 않았다. 따라서, SNF stimulation은 기존의 뇌심부 자극술보다 더 안전하고 유효한 방법으로 타 뇌질환으로의 확장이 가능한 생체전자기기 기술을 기반으로 한 혁신 의료 솔루션으로의 발전이 기대된다. 삼성서울병원 신경과 (의공학연구센터장) 손영민 교수는 “이 방식은 쉽게 임상 적용도 가능해서 앞으로 난치성 뇌전증 조절을 위한 최적의 치료법이 될 것으로 기대된다”고 말했다. 연구를 주도한 IT융합공학과 박성민 교수는 “이번 연구는 고난이도인 뇌자극술과 관련된 공학과 의학이 융합된 ‘미래형 융합의료솔루션 연구’로 더욱 정밀하고 개인화된 의료기기 개발에 적용할 수 있다”며 “특히, 삼성서울병원과 협업해 임상에 적용이 가능한 매우 실용적인 공학기반의 의료솔루션이다”고 연구의 의미를 밝혔다. 이 연구는 STEAM 연구사업(미래유망융합기술파이오니어 사업) 과제 '신경 항상성 불균형 난치성 만성질환의 극복을 위한 완전 자율형 뉴럴리셋 시스템 개발' 및 ‘난치성 질환 극복을 위한 개인 맞춤 지능형 전자약 개발‘ (연구중심병원 지원사업)의 지원으로 수행됐다. 1. SNF 시뮬레이션 sequential narrow-field stimulation, 순차적인 협장 전기장 자극 방법

생명 김상욱 교수팀, 발암 돌연변이 정확히 예측하는 인공지능 개발...암 조기 진단 가능성 높아진다

[김상욱 교수팀, 기계 학습 이용해 유전자 돌연변이의 조직 특이적 발암 가능성 올바르게 예측] 2021년 통계청이 발표한 국내 사망 원인 1위는 암으로 인한 사망(26%)이다. 대다수 암의 경우 상당히 진행된 이후에야 그 증상이 나타나기 때문에 암 치료를 위한 골든 타임을 놓치기 쉽다. 세계 보건 기구에 따르면 30% 이상의 암 환자가 조기 진단·조기 치료로 완치할 수 있다. 암을 초기에 진단하기 위해서는 조직에서 발견되는 돌연변이가 암을 일으킬 수 있는지에 대한 예측이 필요하다. 생명과학과 김상욱 교수‧김동효 박사‧하도연 박사 연구팀은 환자의 유전자에 생긴 돌연변이가 조직 특이적으로 암을 일으킬 수 있는지 정확하게 예측할 수 있는 기계 학습 모델을 개발했다. 해당 연구 성과는 생물정보학 분야 권위지인 ‘브리핑스 인 바이오인포매틱스(Briefings in Bioinformatics)’에 발표됐다. 암을 일으키는 돌연변이(드라이버 돌연변이)를 식별하는 것은 다양한 종양에 걸쳐 뚜렷한 병리학적 메커니즘을 밝히고, 환자별 치료 기회를 제공하는 데 중요하다. 연구팀은 암 유형별 드라이버 돌연변이를 식별하고 최첨단 성능을 갖춘 기계 학습(ML) 모델을 구성하기 위해 시퀀스 공진화 분석을 기반으로 새로운 기능을 고안했다. 특히, 66가지 암 유형에 걸쳐 28,000개의 종양 샘플에서 축적된 데이터를 통해 암 드라이버 돌연변이를 탐지함으로써 지금까지의 주요 방법을 능가했다. 연구팀은 단백질 서열 분석과 기계 학습을 통해 돌연변이의 발암 가능성을 예측하는 모델을 개발하고, 기존 모델과 비교해 높은 정확도와 민감성을 확보하는 데 성공했다. 또한, 지금까지의 연구들에서 사용되지 않은 단백질 서열 공진화 분석을 이용해 인공지능을 학습시켜 특정 암종을 일으킬 수 있는 단백질 잔기*1 나 돌연변이를 찾아내는 데 성공했다. 연구를 통해 발견된 돌연변이들은 조직 특이적 단백질 상호작용 네트워크를 교란시켜 특정 암종을 유발할 수 있는 것으로 나타났다. 이 연구성과는 암 조기 진단 기술과 새로운 암 치료 타깃 발굴에 접목되어 효과적인 암 예방과 치료법을 찾는 데 도움이 될 것으로 기대된다. 김상욱 교수는 “이 기술을 이용하면 기존에 찾아낼 수 없었던 새로운 발암 유전자 변이를 찾아낼 수 있으며, 기존 기술과는 차별화된 암 진단 및 치료 전략을 세우는데 도움을 줄 수 있을 것"이라고 말했다. 한편, 이번 연구성과는 의료기기혁신센터, 인공지능대학원, 한국연구재단 중견연구지원사업의 지원을 받아 수행됐다. 1. 잔기 생화학 및 분자생물학에서 잔기는 다당류, 단백질, 핵산의 중합체 사슬 내의 특정 단위체를 의미한다.

기계 이승철 교수팀, 기기 결함 스스로 탐지·추적하는 인공지능 기술 개발...스마트 팩토리에 활용 가능

[이승철 교수 연구팀, 회전기기 결함 진단을 위한 비지도 클러스터링 및 도메인 적응 프레임워크 개발] 산업현장에서의 기기 결함은 불량 발생으로 인한 비용 손실뿐만 아니라 작업자의 안전까지 위협할 수 있어 기기 결함의 사전 탐지와 관리는 매우 중요하다. 산업 현장에서 흔히 사용되고 있는 회전기기의 결함을 스스로 탐지하고 추적하는 인공 지능 기술이 개발돼 스마트 팩토리에 활용할 수 있을 것으로 보인다. 기계공학과 이승철 교수·통합과정 김태완 씨 연구팀이 회전기기의 결함을 다양한 운전 조건에서도 스스로 탐지하고 추적하는 인공지능 기술을 개발했다. 이 연구 성과는 컴퓨터과학·산업공학 분야권위지인 ‘국제전기전자기술자협회 산업정보학학회 논문지(IEEE Transactions on Industrial Informatics)’에 게재됐다. 회전기기는 다양한 산업에서 꼭 필요한 핵심적인 장치로 제조 공장, 발전소뿐만 아니라 자동차, 항공기 등 수많은 산업 분야에 사용되고 있다. 회전기기의 결함은 치명적인 비용 손실과 안전 문제로 나타나며, 이를 사전에 방지하기 위해 회전기기의 결함을 진단하는 연구들이 많이 진행됐다. 지금까지 다양한 결함 종류에 대한 물리적인 이해와 실험을 통해 회전기기의 결함 특성을 찾아, 이를 결함 탐지에 활용해 왔으며, 최근에는 인공지능 기술이 결함 탐지에 활용되어 우수한 결과들을 보여 왔다. 그러나 이런 방법들은 실제 고장 데이터 확보가 필요하며 지속해서 변화하는 운전 환경을 잘 반영하지 못한다는 한계가 있다. 연구팀이 개발한 결함 탐지 및 추적 인공지능 모델은 기존 회전기기 진단의 한계점을 비지도 학습을 통해 극복했다. 오토인코더(Autoencoder) 기반의 인공지능 모델을 통해 회전기기로부터 측정되는 신호를 압축하고, 압축된 신호 간 유사도를 계산하는 방식을 통해 서로 다른 유형의 결함을 식별하고 추적할 수 있도록 하였다. 이 기술은 작동 조건이 다른 환경에서도 회전기기의 결함 유무 및 결함 종류를 정확하게 탐지하고, 특히 회전기기의 회전 속도가 50% 이상 차이가 날 때에 대해서도 효과적으로 결함을 탐지할 수 있다. 이승철 교수는 “이번 연구 결과는 최근 산업계에서 주목받는 ‘스마트 팩토리’에 적용될 수 있는 기술로, 공장에서 쏟아져 나오는 수많은 데이터를 인간의 개입 없이 비지도 학습을 통해 처리할 수 있으며, 장비, 시스템의 상태를 감시하고 건강 상태를 추적하고, 이를 바탕으로 최적의 유지·보수 전략을 결정하는 데 사용할 수 있다”고 말했다 한편, 이 연구는 민군기술협력사업, 한국에너지기술평가원, 그리고 케이-클라우드(K-CLOUD) 사업의 지원으로 이뤄졌다.

환경 감종훈 교수팀, 21세기말, 파키스탄 하천 유량 3배 빨라진다

[감종훈 교수 연구팀, 기후 모델 미래 데이터 편향 수정 통한 파키스탄 지역 하천 유량의 계절적 변동성 예측] 모든 자연현상은 오랫동안 나름의 균형을 이뤄왔다. 하지만 현대 인간활동으로 인한 기후변화로 자연이 오랫동안 유지해온 균형이 깨지고 있다. 자연을 이용하며 살아가야 하는 인간에게 깨진 균형은 미래를 예측하기 더욱 어렵게 만들고 기후변화에 대한 이해와 대비가 열악한 개발도상국들에서 기후변화로 인한 사회경제적 피해는 배가 된다. 최근 POSTECH 연구팀이 기후 모델의 미래 데이터 편향을 수정해 2099년까지 파키스탄 네 개 강 유역의 유량 변화를 예측했다. 환경공학부 감종훈 교수·샤히드 알리 연구원 연구팀이 관측데이터와 편향 보정 수문학적 미래 전망 데이터를 이용해 파키스탄의 네 개의 주요 강 유역 (인더스(Upper Indus)강, 카불(Kabul)강, 젤룸(Jhelum)강, 그리고 치냅(Chenab)강)의 하천 유량 시기의 과거와 미래 변화에 대해 조사했다. 이 연구 결과는 수자원 분야 권위지 중 하나인 ‘저널 오브 하이드롤로지(Journal of Hydrology)’에 최근 게재됐다. 수문학(Hydrology)은 지구에 있는 물의 순환과 지표수의 이용을 주로 다루는 학문이다. 실험실에서 재현이 가능한 분야와는 달리 실제 복잡한 자연 상태에서 물을 다루는 학문이기 때문에 여러 가정과 통계, 수학적 기법을 이용해 강수·유출, 침투, 흐름 등을 연구하고 수자원의 활용을 위한 기초 지식과 자료를 제공한다. 하지만 기후변화와 인간의 활동이 수문학의 연구 대상인 물 순환 과정 자체를 변화시키고 있으므로 과거의 지식과 데이터로는 미래 문제를 해결하기가 어려워지고 있다. 특히, 파키스탄은 하천 유량의 계절적 변화를 심하게 겪고 있다. 이런 계절적 변화는 농사에 이용할 수 있는 수자원의 부족을 일으킨다. 한편, 작년에는 이례적인 홍수로 인더스강이 범람하기도 했다. 그러나 파키스탄의 계절적 변화에 대한 미래 전망은 여전히 부족하다. 연구팀은 여섯 개의 지역 기후 모델에서 생산된 지표 유량와 배수 유량 데이터를 강제한 VIC-하도추적(VIC-River Routing) 모델 시뮬레이션을 실행했다. 그리고 관측값의 최소값과 계절성 편향을 보정했다. 또한, 수문학적 시스템의 계절적 변화를 정량화하기 위해 연간 누적 하천 유량의 중간값을 찾고, 연간 누적 하천 유량의 25퍼센타일(％ile)*1에 해당하는 하천 유량 값을 지나는 날짜를 관측데이터와 편향 보정된 모델 데이터에서 구했다. 그 결과, 1962년부터 2019년 동안 관측데이터는 치냅강 유역을 제외한 나머지 세 강 유역에서 연간 누적 하천 유량의 25％ile에 해당하는 하천 유량 값을 지나는 날짜가 적게는 4.5일 많게는 12.6일이 빨라지는 경향을 확인했다. 편향 보정된 모델 데이터에서도 과거기간 동안 일관적인 연간 누적 하천 유량의 25％ile에 해당하는 하천 유량 값을 지나는 날짜가 빨라지는 경향을 확인했다. 뿐만 아니라 편향 보정된 수문 전망 데이터에서 네 강 유역 모두에서 21세기 중반(2050년~2059년)에는 5일에서 20일이 빨라지고, 21세기 말(2090년~2099년)에는 11일에서 37일이 빨라지는 경향을 확인했다. 감종훈 교수는 “파키스탄 산악 지역에 겨울 동안 쌓인 눈이 봄철에 녹으면서 봄철 농업에 이용할 수 있는 수자원을 제공하는데, 이 연구에서 미래 지표면 온도 상승으로 인해 눈이 빠르게 녹지만 그 정도가 강 유역에 따라 많은 차이가 있음을 확인했다”며, “파키스탄 지역의 기후변화에 적응하기 위해서는 유역 맞춤형 수자원 관리와 정책 수립이 절실하다”고 말했다. 한편, 이 연구는 한국연구재단 중견연구지원 사업과 교육부 국립국제교육원 정부 초청 장학 제도(Global Korean Scholarship)의 재원으로 진행됐다. 1. 퍼센타일(Percentile) 득점이 낮은 편에서의 빈삭(頻數)을 세어서 몇 퍼센트에 해당되는가를 나타낸 것. 예를 들면 성적이 85퍼센타일(85％ile)이라 하면, 이 성적보다 낮은 사람이 85% 있으며, 높은 사람이 15% 있다는 것을 뜻한다. 측정 단위가 다른 것을 상호 비교하는 데 사용된다.

화공 김원배 교수팀, 고속 충전 실현할 ‘마이크로 패터닝’ 기술 개발

[POSTECH-부경대 연구팀, 전고체 이차전지 계면 불안정성 개선] POSTECH-부경대학교 연구팀이 분자나 나노 입자를 선택적으로 제어해 마이크로·나노 크기의 구조물을 제작하는 ‘마이크로 패터닝 기술’을 개발했다. 이 기술로 전극 내 전기화학적으로 활성화된 표면을 개선할 수 있어 초급속 충전 배터리의 실현이 앞당겨질 것으로 기대된다. 화학공학과 김원배 교수∙통합과정 김민호∙박사과정 강송규 연구팀은 부경대 화학공학과 이상호 교수와 함께 전극에 규칙적인 모양이 반복되면서 패턴을 형성시킬 수 있는 ‘마이크로 패터닝’ 기술을 적용해, 전고체 전지의 계면 안정성과 충-방전 속도 특성을 크게 향상할 수 있는 기술을 개발했다. 이 연구 결과는 나노·재료·화학 분야 권위지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’에 논문으로 게재됐다. 전고체 전지(all-solid-state battery)는 리튬 이온이 이동하는 통로인 전해질을 기존 액체에서 고체로 대체한 차세대이차전지다. 배터리의 화재 안정성과 에너지 밀도를 높이기 위해 이러한 전고체 전지에 대한 관심이 전 세계적으로 높아진 상황이다. 하지만, 고체전해질의 특성 때문에 전극 표면에 제대로 접촉하지 못하고 불안정한 계면을 형성하는 문제가 크다. 이러한 계면 문제는 전지 성능에 직접적으로 악영향을 주어 전고체 전지 상용화에 큰 걸림돌이 되고 있다. 연구팀은 반도체 소자 제작 공정 중 하나인 포토리소그래피(photolithography) 공정과 리프트 오프(lift-off) 공정, 화학기상 증착법(chemical vapor deposition) 을 순차적으로 이용하여 마이크로 패턴된 산화주석(SnO2) 나노와이어(nanowire)를 합성했다. 전통적인 전극과 달리 이러한 패턴 전극은 어떠한 도전재, 바인더 없이 집전체 위에 직접적으로 성장하면서 합성됐다. 또한, 다양한 포토마스크(photomask)를 활용해 다양한 규격의 패턴 전극을 구현했다. 이렇게 개발된 패턴 전극에서 고체전해질이 전극에 더 깊숙이 침투할 수 있는 것을 확인했다. 단면 분석을 통해 패턴 전극이 일반 전극보다 전극과 전해질 사이의 계면이 안정적으로 형성이 되어있고, 넓은 전기화학적 활성 표면적을 가지는 것을 확인했다. 결과적으로, 최적화된 규격을 가지는 패턴 전극이 일반 전극보다 고속에서 높은 용량 값을 보이며, 반복되는 충-방전 사이클 동안 용량을 오래 유지하는 것을 확인했다. 연구를 주도한 김원배 교수는 “고성능 전고체 전지에 적용된 마이크로패터닝 기술은 새로운 연구 방향을 제시한다”며, “배터리 전극과 고체상 전해질의 계면에 대한 이해를 제공할 수 있을 것”이라고 말했다. 한편, 이 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단 중견연구지원사업, 선도연구센터(ERC), 세종과학펠로십 및 산업통상자원부 리튬기반 차세대이차전지 성능고도화 및 제조기술 개발사업의 지원을 받아 수행됐다.

기계 조동우 교수, 기계·IT융합 장진아 교수팀, 3D 바이오프린팅으로 ‘장-신장’ 이중장기 재현

[조동우 교수팀, 3D 바이오프린팅 기술 기반 장-신장 모사체 제작 및 장성 과수산뇨증 모사체 개발] 3D 바이오프린팅이란 살아 있는 세포를 원하는 형상으로 쌓아 올려 원하는 조직이나 장기를 제작하는 기술이다. 지금까지 장, 신장 등 장기나 근육 등 하나의 기관을 만드는 연구는 많았지만 서로 연결된 장기를 모사하는 경우는 없었다. 최근 POSTECH(포항공과대학교, 총장 김무환) 연구팀에서 ‘장-신장’이 기능적으로 연결된 이중장기를 개발하고, 장과 신장에 걸쳐서 나타나는 장성 과수산뇨증 같은 복잡한 복합 질환 환경을 프린팅하는데 성공했다. 기계공학과 조동우 교수, 기계·IT융합 장진아 교수, 윤정빈 박사 연구팀이 3D 바이오프린팅 기술을 적극 활용한 이중장기 모사체 개발하고, 각 장기의 유기적 연결을 기반으로 복합 장성 과수산뇨증 질환의 병리학적 현상들을 생체 외 모사체 내부에 재현하는데 성공했다. 이 연구 결과는 응용 물리학 분야의 국제 학술지 ‘어플라이드 피직스 리뷰(Applied Physics Review)’에 게재됐다. 장성 과수산뇨증(Secondary Hyperoxaluria)은 염증성 장 상피에서 옥살산 (oxalate)이 과흡수 되어 신장 내부로 유입되면서 신장 결석(CaOx kidney stone)을 유도하는 복합 질환이다. 장성 과수산뇨증의 발병률은 매년 빠르게 증가하고 있는데, 이런 다중 장기에 걸쳐 나타나는 복합 질환을 대상으로 하는 치료법을 찾기 위해서는 장 조직과 신장 조직이 연결된 고성능의 이중장기 모사체의 개발이 필요하다. 장으로부터 과흡수 된 수분, 지방산, 질소화합물 등은 신장으로 이동하여 다시 한번 여과(재흡수)된 후, 소변을 통해 배출된다. 따라서 정상적인 생명활동을 유지하기 위해 소화·흡수(장)와 배출(신장) 작용은 그 균형을 유지해야 하며, 이는 장과 신장이 기능적으로 밀접하게 연결되어 있다는 것을 의미한다. 그만큼 장과 신장에 걸쳐 나타나는 복합 질환 모사체를 프린팅하는 것은 쉽지 않은 도전이다. 연구팀은 3D 바이오프린팅 기술을 바탕으로 미세 유체 시스템에 연결하여, 장-신장 모듈의 유기적 상호작용을 강화했다. 동시에 세포배양 배지가 순차적으로 각 장기 모듈에 순환, 통과될 수 있도록 설계해 장 장벽 파괴, 신장 결석 생성·신장 결석에 의한 신근위세뇨관의 손상과 같은 장성 과수산뇨증의 주요 병태생리학적 특징을 생체 외 이중장기 모사체 내부에 재현하는 데 성공했다. 뿐만 아니라 이렇게 개발된 장성 과수산뇨증 복합 질환 모사체 내부에 신장 결석 억제제를 처리한 결과, 신장 결석이 용해되는 것을 확인함으로써 그 성능 역시 검증했다. 조동우 교수는 “이번 연구는 3D 바이오프린팅 기반 제작 기술을 응용해 장과 신장 등 유기적으로 연결된 장기를 모사할 수 있음이 확인됐다”며 “이는 앞으로 여러 장기에 걸쳐 나타나는 복합 질환을 한 번에 치료할 수 있는 의약·바이오 제품 개발에 적극 활용될 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다. 또, 장진아 교수는 "포항지식산업센터를 거점으로 구축된 바이오프린팅 인공장기 응용 기술센터와 동물 대체 시험평가 GMP 시설에서, 이 3D 바이오프린팅 기반 제작 기술을 적극적으로 활용하여 더욱 고도화된 동물실험 대체용 인공장기 제작 기술을 개발할 예정이며, 향후 수요기업 맞춤형 인공장기 시제품 제작 및 상용화를 신속히 추진해 나갈 예정"이라고 밝혔다. 이 연구는 한국연구재단 나노·원천기술개발사업, 범부처재생의료기술개발사업, 스마트특성화기반구축사업의 지원으로 수행됐다.

화학 김원종 교수팀, 파킨슨병 치료, 전극 삽입 없이 뇌심부자극술 한다

[김원종 교수팀, 초음파 감응성 전류·일산화질소 발생형 뇌-혈관 장벽 투과 압전 나노입자 이용한 뇌심부자극술] 고령화 사회로 접어들면서 신경세포의 파괴로 발생하는 파킨슨병 같은 퇴행성 뇌 질환이 매년 급격하게 증가하고 있다. 뇌 질환을 치료하기 위해서 이용되는 여러 치료 방법 중에서 전기적 자극으로 신경세포 간의 신호를 직접적으로 활성화하는 ‘뇌심부자극술’이 주목받고 있다. 최근 화학과 김원종 교수 연구팀이 전극 삽입 없이 뇌심부에 전기자극을 전달할 수 있는 새로운 방법을 개발했다. 이 연구는 바이오메디컬분야 권위지 ‘네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)’ 온라인판에 게재됐다. 전극 삽입을 통해 전기적으로 신경세포를 활성시키는 뇌심부자극술은 신경 장애를 완화할 수 있다. 하지만 전극을 외과적 수술을 통해 뇌 깊숙이 삽입시켜야 하므로 이에 따라 생기는 부작용이 발생할 수 있어 임상 적용이 쉽지 않다. 특히, 짧은 배터리 수명으로 인한 반복적인 수술, 높은 비용, 뇌출혈, 발작·염증반응 등의 심각한 문제를 일으킬 수 있다. 연구팀은 비침습적이며 생체적합성이 높은 초음파에 감응하여, 전기적 신호를 일으키는 압전소재 기반의 나노의약소재를 개발하고자 했다. 압전소재는 분자의 결정격자 내의 비대칭적인 전하 분포로 인한 유전 분극을 일으키는 물질로, 초음파와 같은 물리적 자극에 의해 전압을 발생할 수 있다. 하지만 지금까지 연구되고 있는 압전소재는 생체독성을 일으킬 수 있고, 혈액에서부터 신경세포에 도달하기 위해서는 뇌-혈관 장벽을 효과적으로 통과해야 한다. 뇌-혈관 장벽이란 생체 내 장벽으로, 외부 물질으로부터 우리 뇌를 보호하는 역할을 수행하지만, 치료 목적의 약물의 유입까지도 막아 전달 효율을 크게 감소시킨다. 연구팀은 생체적합성이 높은 고분자 소재와 생체 내 존재하는 라디칼 기체 분자로서 뇌-혈관 장벽을 무너뜨릴 수 있는 일산화질소를 함께 도입해 이러한 문제를 해결했다. 이번에 개발된 압전나노입자는 초음파에 선택적으로 감응해 일산화질소를 방출한다. 이는 일시적으로 뇌-혈관 장벽을 열고 나노입자가 뇌실질에 축적되도록 했다. 동시에 초음파에 의한 압전효과로 출력된 전류는 신경세포의 도파민 방출을 유도했다. 이 나노입자를 파킨슨병을 가진 생쥐 모델에 주입하고 초음파를 조사했을 때, 독성을 일으키지 않으면서 생쥐가 정상에 가까운 행동 양상을 보이는 등, 질병의 증상을 개선하는 것으로 나타났다. 연구팀이 제안한 방법은 일산화질소를 이용한 뇌-혈관 장벽 투과성 증대 기술 플랫폼으로 비침습적으로 뇌 질환을 치료할 수 있는 새로운 전략이다. 일산화질소 방출을 위해 이미징이 가능한 고강도 집속 초음파를 이용한다는 점에서 원하는 부위에 선택적으로 치료제를 전달할 수 있다는 장점이 있다. 김원종 교수는 “이번에 새롭게 개발한 압전나노입자는 비침습적으로 뇌의 깊은 조직을 자극하는 데 이용될 수 있음을 보여준다”며, “이 전략은 퇴행성 뇌 질환을 포함한 다양한 신경 장애 치료에 새로운 패러다임을 제시할 것으로 기대된다‘고 말했다. 한편, 이 연구는 한국연구재단과 ㈜옴니아메드의 지원을 받아 수행됐다.

환경 황동수 교수팀, 같은 듯 다른 ‘아르기닌’과 ‘라이신’, 왜?

[황동수 교수‧홍유리 박사, 온도·염농도 이용한 아르기닌의 재진입 상거동 제어] 사람의 몸은 70%의 수분과 약 20%의 단백질로 구성돼 있다. 그리고 단백질을 구성하는 것이 바로 아미노산이다. 아미노산의 결합 순서와 조합에 의해 머리카락이나 피부 등 개인 차이가 생긴다. 또한, 인체가 감염과 싸우는 항체, 효소, 호르몬을 만들고, 조직을 구성하는 세포 성장과 회복 등 생명 활동에 필수 요소이다. 그만큼 아미노산을 이해하는 것은 생명 활동을 이해하는 기초가 된다. 최근 POSTECH 연구팀과 캘리포니아주립대학교 산타바바라(University of California, Santa Barbara) 연구팀이 공동연구를 통해 대표적인 양이온성 아미노산인 아르기닌과 라이신이 같은 양전하를 가지고 있으면서도 어떻게 다른 특성을 보일 수 있는지 규명했다. 이 연구는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)’에 게재됐다. 양이온성 아미노산이 풍부한 비정형단백질*1은 전하 균형을 맞추는 음이온성 물질과 있을 때 액체-액체 상분리*2가 일어난다. 아르기닌과 라이신은 상분리 단백질에서 가장 빈번하게 발견되는 양이온성 아미노산이며, 아르기닌이 풍부한 단백질은 라이신이 풍부한 단백질보다 더 쉽게 상분리를 겪는 것으로 관찰된다. 이는 일반적으로 방향족과 더 강한 양이온-파이(cation-pi) 상호작용을 형성하는 아르기닌 때문이라고 알려져 있다. 연구팀은 다양한 실험과 시뮬레이션을 통해 상분리 현상을 촉진하는 아르기닌의 능력이 방향족 파트너의 존재와 독립적이며, 아르기닌이 풍부한 펩타이드가 높은 염농도에서 재진입 상분리 거동을 나타낸다는 것을 증명했다. 한편, 이러한 특성은 라이신이 풍부한 펩타이드에서는 관찰되지 않았다. 또한, 아르기닌의 소수성이 코아서베이트 상의 재진입 상거동과 조정가능한 점탄성 특성을 일으키는 결정적 요인임을 입증했다. 제1저자인 홍유리 박사는 “아르기닌의 이러한 특성을 이용하면 생체 내의 상분리 현상으로 일어나는 세포소기관들을 이해하고, 신약 등 단백질 소재나 약물 전달 시스템을 개발하는데 응용될 수 있다”고 밝혔다. 이 연구는 과학기술정보통신부 해양 바이오필름으로부터 해양 방향족-미세플라스틱 분해 미생물 발굴 사업 지원과 해양생물의 생리·생태 및 생화학적 이해를 통한 생체모방형 원천 저마찰/방오소재 개발 사업의 지원으로 수행됐다. 1. 비정형단백질 Intrinsically disordered proteins, 구조적 형태가 정해지지 않은 단백질 2. 액체-액체 상분리: (Liquid-liquid phase separation, LLPS) 물과 기름을 섞으면 각자 액체로서의 유동성은 지니지만 그 둘은 섞이지 않고 각각 뭉쳐있는 현상을 말한다.