Research

POSTECH 연구팀, 알아서 별 모양 다 만들어주는 똑똑한 AI

[플라스틱 성형 공정 추천하는 인공신경망 시스템 개발] 플라스틱은 가볍고, 값이 싸며, 열을 가하면 어떠한 모양으로도 만들어 낼 수 있어 ‘20세기 신이 내린 선물’이라 별명이 생겼다. 플라스틱 제품은 품질의 균일성을 유지하는 것이 관건인데, 공정 조건에 따라 민감하게 변하기 때문에 ‘공정 자율화’를 이루기란 어려웠다. 또, 한 번 설정된 공정을 바꾸려면 시간이 오래 걸리고, 실제 결과와 오차가 발생해 실시간 최적화는 불가능한 것으로 여겨졌다. 기계공학과·화학공학과 노준석 교수·박사과정 이치헌씨, 기계공학과 이승철 교수·통합과정 나주원씨, 박성진 교수 연구팀이 인공신경망(Artificial neural network)과 무작위 탐색을 결합해 사출성형*1 공정 조건을 추천해주는 시스템을 개발했다. 이 시스템에 따라, 다양한 모양의 결과물을 실시간으로 얻을 수 있다. 이번 연구 성과는 전문 저널인 '어드밴스드 인텔리전트 시스템즈(Advanced Intelligent Systems)'에 발표됐다. 연구팀은 인공지능으로 공정 조건과 최종 제품과의 관계를 학습하고, 최종적으로 원하는 품질을 만족하는 공정 조건을 찾기 위한 연구를 진행했다. 먼저, 36개의 서로 다른 금형으로부터 3,600개의 시뮬레이션 데이터와 476개의 실험데이터를 얻어 학습했다. 결과, 각각의 데이터는 15개의 모양과 5개의 공정을 입력값으로 하고, 최종 제품의 무게를 출력값으로 가지는 것을 확인했다. 또한, 전이학습(Transfer learning)*2을 도입해 학습된 무게 예측 모델을 바탕으로, 무작위(랜덤) 탐색함으로써 최적 공정 조건을 찾아주는 추천 시스템을 개발했다. 이렇게 인공지능 모델로부터 추천받은 공정 조건을 검증한 결과, 0.66%의 평균 상대 오차를 달성했다. 마지막으로 실제 사출기(射出機)에 활용하기 위해 그래픽유저인터페이스(GUI)를 개발했다. 이를 통해 사출성형 비전문가도 해당 시스템을 바탕으로 임의의 제품에 대해서 모양 정보를 입력해줌으로써 원하는 결과물 무게의 1% 이내의 오차를 가지는 공정 조건을 설정할 수 있다. 기존 연구는 정해진 특정 제품에서 공정 조건만 변경해 최종 제품의 품질을 예측했다. 하지만 이번 연구는 36개의 다른 형상을 가진 제품들에 대해서, 정량화된 모양와 공정 조건을 모두 변경해가며 결과물(제품 무게)에 대한 정보를 수집했다. 따라서 임의의 새로운 제품을 성형하더라도, 해당 제품의 모양만 입력하면 결과를 예측, 학습데이터를 생성하지 않고도 공정 조건을 제어할 수 있다. 또, 전이학습을 도입해 시뮬레이션 데이터의 양과, 실험 데이터의 정확도를 모두 얻을 수 있었다. 이번에 개발된 인공신경망 시스템을 활용하면 사출전문가가 아니더라도 제품의 모양과 원하는 최종 제품의 무게를 입력하는 것만으로 균일한 결과물을 얻을 수 있다. 이러한 시스템을 통해서 어려웠던 플라스틱 사출 공정이나 절삭, 3D프린터, 주조 등 다양한 제조업에 ‘무인화 스마트 팩토리’를 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 한편, 이 연구는 LS엠트론, 한국생산기술연구원, VM테크, POSCO와 공동 연구로 이뤄졌으며, 과학기술정보통신부-한국연구재단(중견연구, 글로벌프론티어사업, RLRC선도연구센터), 산업통상자원부-한국산업기술평가관리원(기계산업핵심기술개발사업)의 지원으로 수행됐다. 1. 사출성형(injection molding, 射出成形) 가소성 재료로 제품을 만드는 가공 방식의 하나. 열을 가한 원통 속에 가소성 수지를 넣고 녹인 다음에, 피스톤으로 녹인 수지를 틀 안에 쏘아 제품을 만든다. 2. 전이학습(Transfer Learning) 인공지능 알고리즘 중에서 데이터를 이용해 스스로 학습하는 방법을 '기계학습(Machine Learning)'이라 한다. 여기서 한발 더 나아가 특정 분야에서 학습이 된 신경망 일부를 유사한 분야나 새로운 분야에서 재사용하는 학습 방법을 말한다.

화공 한정우 교수팀, ‘독기 빠진’ 황 촉매 있다?!

[독성 없는 연료전지용 니켈 기반 합금 촉매 설계] 고체 산화물 연료전지(Solid oxide fuel cells, 이하 SOFC)는 수소 또는 탄화수소연료를 공기와 반응시켜 전기와 물을 발생시키는 친환경 에너지원이다. 다른 발전원에 비해 가격이 저렴하고, 오염물질을 적게 배출하며, 태양열이나 풍력 발전보다 공간 효율성도 높다. 하지만 SOFC는 수소와 탄화수소를 연료로 사용할 경우, 황(sulfur)에 쉽게 오염되어 안정성이 떨어진다는 문제점이 있다. 최근 POSTECH 연구진이 기존 SOFC의 문제점을 극복한 소재를 개발했다. 화학공학과 한정우 교수, 박사과정 조아라씨 연구팀이 밀도범함수이론(DFT)*1을 기반으로 다양한 니켈(Ni) 기반 합금 표면에서 각 합금 물질의 황 피독 저항성에 대한 영향을 체계적으로 분석하고, 최종적으로 니켈-금 촉매를 제시했다. 이 연구 결과는 국제 학술지 ‘카탈리시스 사이언스 앤 테크놀러지(Catalysis Science & Technology)’에 최근 게재됐으며, 그 우수성을 인정받아 표지논문(Back Cover)으로 선정됐다. 현재 SOFC의 연료로 주로 사용하는 수소는 생산과 저장이 까다로워 생산원가가 매우 비싸다. 산화전극에는 니켈이 촉매로 사용되는데 다른 연료전지와 비교하면 저렴하지만, 연료에 포함된 황에 의해 오염된다. 또, 탄화수소 연료를 사용하게 되면 수 시간 이내에 전극에 탄소가 침적(coking)돼 전극이 파손되어 탄화수소를 직접 연료로 사용할 수 없다. 황으로 인한 오염을 줄이는데 가장 큰 걸림돌은 어떤 물질의 조합이 효과적인지 예측하기 어렵다는 것이다. 이에 연구팀은 연료 속의 황 불순물로 촉매가 망가지지 않는 다양한 전이금속 합금을 조사했다. 구리(Cu), 로듐(Rh), 팔라듐(Pd), 은(Ag), 백금(Pt), 금(Au) 등의 전이금속을 니켈의 표면에 합금하면서 황화수소(H2S)을 분해 반응을 살펴봤다. 이를 통해 니켈과 금의 조합이 가장 효과적이라는 결론을 얻고, 이를 바탕으로 황화수소 분해 반응 동안 중간체에 흡착하거나 활성화 에너지에 미치는 등 황 피독 저항성이 높은 니켈-금 촉매를 설계했다. 연구를 주도한 한정우 교수는 “이번 연구는 기존 니켈 촉매를 개선하기 위하여 각 합금 물질의 황 피독(被毒, poisoning) 저항성에 대한 영향을 체계적으로 분석하고, 최종적으로 니켈-금 촉매를 제시했다”며, “친환경 고체 산화물 연료전지의 상용화에 기여할 것”이라고 말했다. 한편, 이 연구는 한국에너지기술평가원 에너지기술개발사업, 한국연구재단 나노소재원천기술개발사업, 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 지원으로 수행됐다. 1. 밀도범함수 이론(Density functional theory, DFT) 물질, 분자 내부의 전자의 거동과 그 에너지를 양자역학으로 계산하기 위한 이론의 하나이다. 이를 통해 소재의 구조와 성질 등을 예측할 수 있다.

신소재 강병우 교수팀, 전기차 배터리, 에너지 밀도 높여야 오래 간다

[양이온 상호 확산을 통한 극대화된 산소 이온 반응을 가지는 고성능 리튬 이차전지 개발] 전기차는 배터리에 저장된 전력으로 움직인다. 따라서, 전기차의 주행거리는 연료탱크인 배터리의 용량에 따라 좌우된다. 자동차 배기가스로 인한 환경오염이 문제가 되면서 전기차에 대한 관심도 높아지고 있지만, 장거리 이동을 고려한다면 전기차 구매를 꺼리게 된다. POSTECH 연구팀이 최근 전기차의 주행거리를 늘리면서 값비싼 금속재를 사용하지 않는 고용량 리튬 과량 양극 소재를 선보였다. 신소재공학과 강병우 교수, 통합과정 이정화씨 연구팀은 성균관대 에너지과학과 윤원섭 교수팀과 함께 통해 리튬과 전이금속을 포함한 양이온들의 분포 형태가 전극 물질의 초기 반응 활성화와 가역적 전기화학 반응에 중요한 요인이 되는 것을 처음으로 밝혀냈다. 이를 통해서 리튬과 전이금속의 분포를 조절함으로써 산소 이온 반응을 극대화해 현시점까지 보고된 연구 중에서 가장 높은 에너지 밀도를 구현했다. 이 연구 성과는 재료분야 국제학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’에 최근 게재됐다. 배터리는 전기 에너지를 저장하는 부품으로 가전에서부터 휴대 전기제품까지 배터리는 일상생활의 필수품이 됐다. 그러나 배터리의 용량을 늘리는 일은 그리 간단하지 않다. 배터리가 차지하는 부피와 무게 때문인데, 큰 배터리를 얹으면 공간이 줄어들고, 에너지 효율이 떨어진다. 운동성능도 떨어뜨린다. 결국, 크기가 작고 가벼우면서 전기 에너지를 효율적으로 저장하기 위해서는 배터리의 에너지 밀도를 높이는 것이 관건이다. 지금까지의 배터리 한계를 뛰어넘기 위해서 기존 전이 금속 기반으로 전자를 공급하는 것 이외에 산소 이온 기반의 반응을 통해 추가적인 전자 공급이 가능한 전극 물질이 필요하다. 연구팀은 현재 사용되고 있는 양극 소재보다 더 높은 에너지 밀도를 갖는 리튬 과량(Li-rich) 양극 소재의 전기화학적 활성도를 극대화할 수 있는 구조적, 화학적 조건을 제시했다. 이를 통해 상용화된 전지에 많이 사용되는 비싼 금속인 코발트(Co)를 사용하지 않고도 많은 에너지를 저장할 수 있는 리튬 과량(Co free 3d-transition metal based Li-rich) 양극 소재를 개발하는 데 성공했다. 또한, 리튬 과량 물질에서 국부적인 구조와 리튬과 전이금속을 포함한 양이온들의 분포 형태가 초기 반응 활성화 및 가역성에 중요한 요인이 되는 것을 밝혀냈다. 이렇게 개발된 물질은 산소 이온 반응의 극대화해 양극 소재 중에서 가장 높은 에너지 밀도인 1100Wh/kg(kg당 1100와트시) 이상의 가역 에너지 밀도를 구현할 수 있다. 기존의 리튬 과량 양극 소재들의 에너지 밀도보다 30% 이상 증가한 수치이다. 뿐만 아니라, 리튬 과량 물질을 사용하는 전지에서 나타나는 전압 강하 문제를 획기적으로 안정화시킬 수 있음을 확인했다. 이번에 개발된 방법에 따르면, 기존의 4.3 mV/cycle씩 낮아지는 전압이 0.6 mV/cycle 로 향상되는 것으로 나타났다. 연구를 수행한 이정화씨는 “이 연구는 차세대 고용량 물질인 리튬 과량 물질에서 리튬과 전이금속의 분포를 조절함으로써 배터리 밀도를 높일 수 있는 새로운 접근법”이라며 “이 소재를 기존 상용화된 양극 소재와 대체해 전기자동차에 적용한다면, 주행거리가 훨씬 늘어날 수 있다”고 말했다. 공동교신 저자인 강병우 교수는 “이번 연구 성과는 차세대 고용량 리튬전지에서 전기화학 반응의 활성도를 획기적으로 향상시켜 사용 가능한 용량을 증가시킬 수 있는 물질 요인들을 제시했다는 것에 큰 의미가 있다”며, “특히 이러한 요인들의 조절을 통해서 비싼 금속 재료를 포함하지 않고, 고용량 리튬전지를 구현할 수 있어 산업에 기여하는 바가 기대된다”고 말했다. 한편, 이 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업, 방사선기술개발사업의 지원으로 수행됐다.

화학 김성지 교수팀, 독성 없고, 효율 높은 태양전지 소재 개발

[비독성 육면체·육팔면체 페로브스카이트 소재 개발] 페로브스카이트 광학 소재는 뛰어난 광학 성질을 가지고 있어 LED, 태양전지, 자외선 또는 방사선 검출 소재 등으로 다양하게 활용할 수 있다. 그러나 환경에 해로운 납(Pb) 이온을 원료로 사용하기 때문에 독성이나 환경오염에 대한 우려의 목소리가 높아 상용화의 걸림돌이 됐다. 최근 납 성분이 없이, 효율은 높은 비독성 페로브스카이트 나노 광학 소재가 국내 연구진에 의해 최초로 개발됐다. 화학과 김성지 교수, 이원석 박사, 통합과정 최두원씨 연구팀은 독성이 없는 나트륨(Na)과 비스무트(Bi)*1 이온으로 이루어진 페로브스카이트 나노 광학 소재를 성분이나 특성이 고른 크기와 형태(육면체 또는 육팔면체)로 제작하는 기술을 개발했다. 페로브스카이트는 광물인 칼슘티타네이트(CaTiO3)와 같은 육방면체 구조로, 반도체 특성을 가지는 화합물의 통칭이다. 이 물질은 빛을 전기로 바꾸거나 전기를 빛으로 바꿀 수 있는 특성 때문에 디스플레이나 태양전지 소재로 주목받고 있다. 특히, 태양전지에 응용했을 때 실리콘 태양전지보다 높은 전력 변환 효율을 보여주는데, 균질한 결정구조를 확보하는 것이 태양전지 기술의 관건이 되는 요소이다. 하지만, 기존 태양전지의 광 활성층에 사용되던 소재는 납 이온을 주성분으로 갖는 페로브스카이트 물질로써 인체 또는 환경에 심각한 오염의 원인이 될 수 있어 페로브스카이트 태양전지 상용화의 걸림돌이 되어왔다. 연구팀은 납 이온과 동일한 전자구조를 갖는 비스무트 이온의 활용에 주목하여, 납 이온이 나트륨 이온과 비스무트 이온으로 치환된 페로브스카이트 나노 소재(Cs2NaBiX6)를 제작하는데 성공했다. 또한, 합성 온도를 조절함에 따라 성장면이 제어되어 육면체 또는 육팔면체 형태의 나노입자로 균질하게 결정됨을 확인했다. 망간(Mn) 이온이 도핑된 Cs2NaBiX6 나노입자를 합성했을 때, 에너지 전이 후 ~10% 수준으로 효과적으로 발광현상이 일어남을 확인할 수 있었다. 이는 높은 발광 특성을 보이는 것으로 태양전지 외에도 수광·발광 소재나 다양한 이온의 도핑 플랫폼으로 응용될 것으로 기대된다. 연구를 주도한 김성지 교수는 “나노입자의 모양이나 형태는 입자의 표면 에너지와 반응성과 직접적인 연관이 있다”며 “이번에 개발된 나노입자를 활용하면, 표면 제어를 통해 광학 소자의 안정성과 효율을 증대할 수 있다”고 말했다. 한편, 이 연구 결과는 미국화학회에서 발간하는 국제학술지인 ‘케미스트리 오브 머터리얼즈(Chemistry of Materials)’지에 표지논문으로 선정, 최근 온라인판에 게재됐다. 1. 비스무트 (Bismuth) 무겁고, 깨지기 쉬운 결정질의 전이후 금속. 주기율표 15족의 6주기에 속하는 원소로 원소기호는 Bi

POSTECH 연구팀, 표면 오염 및 김 서림을 방지할 수 있는 새로운 코팅 기술 개발

[광학용 센서를 위한 초발수성 김 서림 방지 코팅 기술 개발] 최근 미래 자동차가 큰 관심을 받으면서, 자율주행차 또한 많은 이목이 집중되고 있다. 특히 자율주행을 위해선 전방 사물 인식 센서인 ‘라이다 LiDAR(Light Detection And Ranging)’가 자동차의 눈 역할로써 매우 중요하다. 라이다 LiDAR는 주행 경로뿐만 아니라 전방에 위치한 차량 및 사물과의 거리 등 다양한 정보를 인식하고 주행 속도 및 방향을 판단한다. 그런데 사물 인식 센서가 오염되거나 김 서림이 발생하면 어떻게 될까? 아무리 최첨단 기술이라도 무용지물이 되고 만다. 이런 센서의 사물 인식 문제를 해결할 수 있는 기술을 POSTECH 연구팀이 최근 개발해 업계의 관심을 끌고 있다. 화학공학과 이효민 교수, 김동표 교수, 통합과정 윤종선씨 연구팀은 나노 구조체 위에 마이크로 구조체를 구현함으로써 김 서림과 반사 방지 그리고 자가 세정이 동시에 가능한 새로운 표면을 선보였다. 이 연구성과는 재료공학 분야 세계 정상급 국제학술지 ‘어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials)’의 내부 표지(Inside back cover)로 최근 선정되었다. 일상생활에서 접할 수 있는 투명 디스플레이부터 미래 기술이 집약된 디지털 렌즈에 이르기까지 광학용 투명 기판이 폭넓게 사용되고 있다. 이러한 기판들은 어떠한 환경에도 우수한 광학적 성질을 유지해야 하는데 김 서림 현상이나 잦은 접촉으로 인해 표면이 쉽게 오염될 수 있다. 이런 문제들을 해결하기 위해 김 서림 방지(Antifogging)와 자가 세정(Self-cleaning) 코팅 기술이 연구되고 있다. 하지만 두 가지 기능은 각각 서로 상반되는 표면 젖음 성질을 요구하기 때문에 이를 하나의 표면에 동시에 구현하는 데는 큰 걸림돌이 있었다. 연구팀은 물을 좋아하는 고분자-실리카 나노 복합체에 주목했다. 나노 복합체의 경우, 공기 중의 물 분자들이 모세관 응축 현상에 의해 모여들기 때문에 김 서림 환경에서도 투명한 채로 남아있다. 반면, 낮은 표면 에너지의 마이크로 구조체는 표면에 흡착되는 여러 오염 물질들을 외부 물방울에 의해 손쉽게 제거할 수 있도록 한다. 연구팀은 이러한 나노 구조체 위에 마이크로 구조체를 전사한 새로운 구조를 통해 김 서림 방지와 자가 세정이 동시에 되는 습식기반 초소수성*1 김 서림 방지 코팅(wet-style superhydrophobic antifogging coating)을 제안했다. 그 결과, 기저 나노 복합체를 통해 물 분자를 흡수하고, 불소계 고분자 패터닝*2을 통해 물방울을 반발함으로써 두 가지 상반된 기능이 동시에 가능한 것으로 확인됐다. 연구를 주도한 이효민 교수는 “이번 연구는 김 서림 방지 코팅을 제조하는 새로운 방법을 제시했다”며 “이 코팅 기술은 자율주행 자동차나 로봇 등 어떠한 환경에도 우수한 광학적 성질을 유지해야 하는 고부가가치 센서에 활용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 한편, 이 연구는 한국연구재단 신진연구지원사업과 전략형 국제공동연구사업, 리더연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다. 1. 초소수성 물에 젖지 않는 성질 2. 패터닝(patterning) 기판에 원하는 모양의 구조를 형성하는 행위

화학 이인수 교수팀, 생체 내 화학반응을 원격으로 제어하는 "나노촉매" 개발

[자기장 유도 발열 ‘속 빈 나노반응기’ 개발] 우리 몸속의 다양한 생체반응에서 촉매반응을 담당하는 효소들은, 특정 분자에 한정된 반응이나 낮은 안정성 등 약점 때문에 다양한 진단 및 치료에 직접적으로 활용하기 어려운 한계가 있다. 많은 연구자들은 이러한 효소의 특성을 보완하거나 생체 내에서 효소와 만나 시너지효과를 낼 수 있는 인공촉매를 이용한다면, 질병을 진단하고 치료하는 다양한 방법이 나올 것으로 기대하고 있다. 특히, 자기장과 같은 외부자극에 반응하는 인공촉매가 개발될 경우 몸 밖에서 원격으로 생체반응을 제어할 수 있는 새로운 치료 방법도 현실이 될 수 있다. 화학과 이인수 교수 연구팀은 살아있는 세포 내에서 높은 촉매 효율을 보이는 원격자극 감응형 인공촉매 “MAG-NER”를 개발했다. 이 연구는 나노분야 국제학술지 ‘나노레터스(Nano Letters)’지 표지논문으로 발표됐다. 연구팀은 세포 내 소기관인 소포(小胞)*1 구조를 모사해, 속이 빈 실리카 나노껍질의 내부에 산화철-나노입자와 팔라듐(Pd) 촉매를 가지고 있는 자기-촉매 결합 나노반응기를 합성했다. MAG-NER가 교류 자기장을 만나면, 내부의 산화철-나노입자가 자기장 유도 발열 현상을 일으키며, 외부의 온도를 올리지 않으면서 팔라듐 촉매만을 활성화시키게 된다. 연구팀은 MAG-NER를 살아있는 세포 안에 흡수시킨 후 교류자기장을 가하는 실험을 통해 비(非)형광성 반응물을 형광성 생성물로 변화시키는 촉매 반응을 높은 효율로 구현하는데 성공했다. 또, MAG-NER의 촉매가 세포 내에서도 생체분자에 의해 오염되지 않고 오랜 기간 활성을 유지할 수 있으며, 세포의 생존에 영향을 주지 않는 것도 확인했다. MAG-NER를 활용하면 생체에 무해한 자기장을 이용해 세포 내에서 인공 분자를 합성하거나 화학반응을 유도할 수 있어, 세포의 기능을 인위적으로 원격제어할 수 있는 진단‧치료 방법이 구현할 수 있을 것으로 기대된다. 연구를 주도한 이인수 교수는 “이 연구는 우리 실험실이 주도적으로 개발해온 속 빈 나노반응기 물질을 응용한 연구 결과로 생체의학과 생물학적 연구를 진일보시킬 혁신적인 화학도구로 평가받고 있다”고 설명했다. 한편, 이 연구는 한국연구재단 리더연구자지원사업(창의연구)의 지원을 받아 수행됐다. 1. 소포 (vesicle) 한 겹의 지방 이중층에 싸여 세포질과 구분된 세포소기관이다. 주로 세포의 생산물, 부산물, 배설물을 저장, 운송하고 소화하는 역할을 한다.

신소재 최시영 교수팀, ‘미지의 신소재’ 합성하는 비밀 밝히다

[원자구조 이미징을 통해 물질 합성의 근원 밝혀] 반도체나 모바일 기기 분야에서 혁신을 이루기 위해서는 소재를 먼저 찾아야 한다. 눈에 보이지 않는 원자와 전자를 관찰해 소재의 본질을 꿰뚫는 ‘소재 이미징’을 통해서 신소재가 발굴된다. 최근 POSTECH 연구팀이 소재 이미징 기술을 통해 품질이 뛰어난 신소재 합성의 근본적인 구조를 밝혔다. 신소재공학과 최시영 교수와 위스콘신대 매디슨캠퍼스의 엄창범 교수(Prof. Chang-Beom Eom) 연구팀은 원자 구조 소재 이미징을 통해 새로운 물질의 합성 원리를 밝힘으로써 페로브스카이트계 산화물 재료를 사용해 결정성이 좋은 Mn3GaN을 합성하는 데 성공했다. 이 연구성과는 국제학술지 ‘사이언스 어드밴스(Science Advances)’ 24일 자에 게재됐다. 스핀홀 효과는 전하 전류와 스핀 전류의 상호 변환을 통해 스핀트로닉스의 자기구조를 매우 효과적으로 조절할 수 있다. 일반적인 대칭 조건에 따르면 스핀 전류에 의한 분극은 전하와 스핀 흐름 모두에 수직하게 되는데 이를 이용하여 미소영역의 자기 구조를 미세전류로 제어할 수 있기 때문이다. 하지만 불완전한 결정에서는 대칭성이 감소하여 스핀에 의한 수직적 분극 경향성은 상실될 수도 있다. Mn3GaN는 삼각 스핀 구조의 반강자성*1 특성을 가지며, 높은 결정 대칭을 유지하면서 낮은 자기 대칭 상태를 만들어 스핀에 의한 분극 방향을 제어할 수 있다. 하지만 결정성이 훌륭한 Mn3GaN를 제조하는 것은 ‘안티페롭스카이트(antiperovskite)*2’라는 난해한 결정 구조 때문에 거의 불가능한 것으로 여겨졌다. 연구팀은 결정성이 좋은 Mn3GaN을 실현하기 위해서 페로브스카이트계 산화물 재료를 사용한 계면 공학*3을 활용했다. 기존 페로브스카이트 재료에서 발견되지 않은 유용한 물리적 특성을 나타내는 완벽한 결정의 Mn3GaN을 성장시키는 데 성공했다. 또 이러한 훌륭한 결정성은 안티페롭스카이트 질화물과 페로브스카이트 산화물이 접합한 계면에서의 독특한 원자 단층 구조에서 시작됨을 제안했다. 연구를 주도한 최시영 교수는 “이번에 제안한 재료 설계는 원자 수준에서의 화학구조 정보와 전자구조 정보를 이미징 해석하는 원자 이미징 분석 기술을 통해서 실현이 가능하다”며, “이러한 계면 공학은 기존에 존재하지 않았던 현상과 기술을 만들 수 있는 응용의 풍부한 원천이 될 수 있을 것”이라며 기대감을 드러냈다. 한편, 이 연구는 한국연구재단 하이브리드 인터페이스기반 미래소재연구 사업과 POSTECH-삼성전자 산학일체연구센터의 지원으로 수행됐다. 1. 반강자성(antiferromagnetism) 전자의 스핀(spin)과 관련된 원자나 분자의 자기 모멘트(magnetic moment)가 서로 반대 방향을 가리키면서 규칙적인 형태로 배열 2. 안티페롭스카이트(antiperovskites) 자연에서 흔한 페로브스카이트 구조와 유사한 결정 구조의 일종이다. 중요한 차이점은 단위 세포 구조에서 양이온과 음이온 성분의 위치가 역전된다는 것이다. 페로브스카이트와는 대조적으로 안티페로브스카이트 화합물은 한 종류의 양이온과 조화된 두 종류의 음이온으로 구성된다. 3. 계면 공학(Interface Engineering) 성질이 서로 다른 두 물질이 맞닿는 경계면을 계면(interface)라고 하고, 이 계면과 그 부근 물질의 상태와 성질을 연구하는 분야

기계 이상준 교수팀, 딥러닝 이용해 ‘2D를 3D홀로그램으로’ 간단하게 변환한다

- 백색광을 사용한 딥러닝 기반 홀로그래피 기법 개발 - 현미경에 값비싼 장비 추가 없이 2D 광학영상을 3D 홀로그램으로 본다 기존의 광학현미경(bright—field microscopy) 기법에서는 염색 과정을 포함한 별도의 전처리 과정을 거친 후 잘 보이지 않는 세포들을 관찰하였다. 이 과정에서 세포가 오염되어 생물리학적 특성이 변성되기도 한다. 그리고 더 자세한 정보를 얻기 위해서는 값비싼 광학기기를 추가해야 하는 문제점이 있었다. 최근 딥러닝을 활용해 2차원 광학영상을 간단하게 3차원 홀로그램 영상으로 변환하는 기술이 최초로 개발됐다. 기계공학과 이상준 교수, 유동현 교수, 고태식 박사, 통합과정 이상승씨 연구팀은 딥러닝을 활용하여 일반적인 광학현미경의 백색광을 바탕으로 얻은 2D 광학 영상을 3D 홀로그램 영상으로 변환하는 디지털 홀로그래픽 현미경(DHM) 기술을 개발했다. 이 연구 결과는 네이처 자매지인 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’에 최근 게재됐다. 백색광을 사용하는 광학현미경은 다양한 영역에서 널리 사용되고 있다. 그러나 광학현미경으로 취득한 광학 영상은 수 마이크로미터(μm)의 얇은 초점 심도(depth of focus) 내부에 있는 시료의 2차원 정보만을 제공하기 때문에 정확도가 떨어지고, 3차원 입체 정보를 얻기 어렵다. 이를 보완하기 위해 나온 것이 DHM 기술이다. 이 기법을 통해 시료의 3차원 입체 정보를 담고 있는 홀로그램 영상을 얻을 수 있다. 그러나 회절과 간섭 현상을 이용하기 때문에 고가의 광원(레이저), 고품질의 공간 필터, 거울, 렌즈 등과 같은 비싼 광학부품들이 필요하다. 연구팀은 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 딥러닝 기술에 주목했다. 딥러닝 종류 중 하나인 생성적 적대 신경망(GAN)을 활용해 특정 깊이에 있는 시료에서 초점이 맞지 않는(defocused) 광학 영상을 이에 대응하는 홀로그램 영상으로 변환시키는데 성공했다. 이번에 개발된 기술을 활용하면, 고가의 레이저나 값비싼 광학부품 없이 기존의 백색광을 사용하여 시료의 3차원 정보를 획득할 수 있다. 특히, 질병의 진단, 오염물질이나 표면결함 검출의 정확도를 획기적으로 개선할 수 있으며, 세포의 3차원 동적거동을 분석할 수 있어 기초과학 연구에도 유용하게 활용될 것으로 기대된다. 이상준 교수는 “시료의 3차원 특성을 분석하기 위해 딥러닝 기법(GAN)을 활용했다”며 “기존의 백색광으로 얻은 시료의 광학 영상을 홀로그램 영상으로 변환하는 최초의 플랫폼”이라고 말했다. 한편, 이 연구는 한국연구재단의 기초연구사업 중견연구자지원사업, 삼성전자미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.

화학 임현석 교수팀, 암 ‘표적 단백질’만 노리는 ‘암살자’ 분해제

- N-데그론 경로 이용해 단백질 분해제 개발 - 세포 종류에 관계없이 원하는 단백질 분해...다양한 암 발생 및 전이 방지 미국 방위고등연구계획국에서는 날아가면서도 표적을 이리저리 끝까지 추적해 표적을 정확히 명중시킨다고 해서 마법의 탄환이라 불리는 ‘스마트 탄환’을 만들었다. 이 탄환은 표적이 이동하거나, 모래바람이 불어도 추적을 멈추지 않는다. 우리 몸에도 이런 표적 추적 시스템이 있는데, 국내 연구진이 암의 표적 단백질을 추적해 분해함으로써 암의 발생과 전이를 억제할 수 있는 새로운 작동경로를 최초로 규명했다. 화학과 임현석 교수, 이영주 박사 연구팀이 암 세포 안의 표적 단백질만 골라 효율적으로 분해할 수 있는 단백질 분해제 개발에 성공했다. 이 연구결과는 화학분야 권위지인 독일화학회지 ‘앙게반테 케미(Angewandte Chemie)’에 게재됐으며, 10% 미만의 논문에만 주어지는 ‘주목받는 논문’으로 선정됐다. N-말단 분해 경로(N-degron pathway)는 단백질의 N-말단에 위치하는 잔기(residue)가 그 종류나 상태에 따라 분해신호(N-degron)로 작용하고, N-말단 분해 신호 수용체(N-recognin)가 이를 인식해 분해를 매개하는 단백질 조절경로이다. 연구팀은 비정상적인 스테로이드 수용체 보조 활성화제-1(SRC-1)를 분해하는 ‘단백질 분해 표적 키메라(PROTAC, proteolysis targeting chimera)’를 합성했다. 이 화합물이 N-말단 분해 경로를 통해 세포 내 SRC-1의 분해만을 유도함을 확인했다. 또한, 생물체의 세포질 내에 존재하는 상당수의 단백질이 N-말단 경로에 의해 분해되기 때문에, 연구팀이 개발한 N-말단 기반의 PROTAC을 이용하면 세포의 유형에 관계없이 단백질을 효과적으로 분해할 수 있음을 발견했다. 또 암 세포의 전이 활성(침윤과 이동)도 억제하는 것을 확인했다. 논문의 제1저자인 이영주 박사는 ”암 전이에 매우 중요한 역할을 하는 SRC-1을 효과적으로 억제하는 화합물을 개발했다“며 ”특히, N-데그론을 이용한 단백질 분해 전략은 더 다양한 질환에서 적용이 가능할 것으로 기대된다“고 말했다. 교신저자인 임현석 교수는 “이 기술을 이용하면 기존의 신약개발 방법으로는 접근할 수 없었던 치매, 암 등 난치성 질환 관련 단백질을 약물 표적으로 이용할 수 있다”며 “이는 현재는 존재하지 않는 질병의 치료제 개발도 앞당길 수 있을 것”이라며 기대감을 드러냈다. 한편, 이번 연구는 고려대 송현규 교수, 서울대 안지완 교수, KIST 이준석 박사가 함께 참여했으며, 과학기술정보통신부와 보건복지부가 주관하는 인공지능 신약개발 플랫폼 구축사업과 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.

화학 김기문 교수팀, 분자 끈끈이 원리를 이용한 고순도 고효율 항바이러스, 항암 단백질 의약품 정제 기술 개발

[바이러스 잡는 ‘분자 끈끈이’] 전 세계적으로 코로나19가 재확산 추세가 누그러지지 않고 있는 가운데, 바이러스 감염을 차단하는 백신 개발만이 코로나19 종식의 근원적 해결책으로 꼽힌다. 하지만 어렵게 백신이 개발된다고 하더라도 이를 잘 정제된 의약품으로 제조해야 하는 과제가 남는다. 코로나19 뿐만 아니라 언제 찾아올지 모르는 새로운 전염병에 대처할 수 있는 원천 기술 개발이 필요하다는 목소리가 높아지고 있다. 화학과 김기문 교수(IBS 복잡계 자기조립 연구단장), 기초과학연구원(IBS) 박경민 박사(연구위원, 그룹리더) 공동연구진은 쿠커비투릴*1의 분자 끈끈이 원리를 이용해 항바이러스나 항암 치료제 등으로 사용되는 재조합 단백질 의약품을 고효율, 고순도로 정제할 수 있는 원천 기술을 개발했다. 이번 연구 성과는 네이처 자매지인 '네이처 바이오메디컬 엔지니어링'(Nature Biomedical Engineering) 20일자에 게재됐다. 유전자 재조합 기술은 생물 공학적 기법을 이용하여 어느 생물체의 유전자를 다른 생물체에 집어넣은 후 활동하게 함으로써 형질을 전환하는 조작 기술이다. 이를 이용하면 단백질의 전체 또는 일부만을 발현시켜 병원성 미생물 전체를 사멸시키거나 독성을 약하게 하는 데에 쓰는 백신을 개발한다. 이렇게 만들어진 호르몬, 항체, 백신 따위를 미생물 또는 동물 세포에서 대량 생산하기 위해서는 단백질을 정제하는 과정이 필요하다. 지금까지 단백질 의약품 정제 기술은 정제하고자 하는 단백질을 인지하는 생물질을 이용하고 있어 재료가 비싸고, 그 보관이나 재사용성이 좋지 않을 뿐 아니라, 단백질 의약품의 특성에 따라 정제 적합성과 효율에 차이를 보이는 경제적, 기술적 어려움이 있었다. 연구진은 인공분자를 이용한 분자 끈끈이 원리를 적용해 세포에서 발현된 다양한 종류의 단백질 의약품을 정제하는 데 성공했다. 여기에는 연구진이 세계최초로 발견한 쿠커비투릴의 원리가 적용됐다. 기술 개발의 핵심 요소인 분자 끈끈이 원리는 쿠커비투릴과 아다만탄*2이라는 인공합성 분자쌍 사이의 강력하고 선택적인 분자인지 특성을 의미한다. 또한, 새로운 정제 기술을 이용해 단일클론 항체, 허셉틴(유방암 치료제)는 물론이고 분자량이 작은 항바이러스제, 인터페론 알파(백혈병 치료제)까지 고효율, 고순도로 정제하는 데 성공했다. 특히, 작고 안정적인 인공분자를 적용해, 정제 재료의 제조 용이성, 멸균성과 재사용성을 안정적으로 확보할 수 있었을 뿐 아니라, 정제된 단백질 의약품의 순도와 생산성을 높일 수 있었다. 또한, 유전공학적 조절과 효소 처리를 통해 필요한 단백질에 아다만탄을 도입하면 단백질 의약품의 크기나 종류에 상관없이 정제할 수 있다. 이 기술은 바이러스 감염이나 암과 같은 치명적인 질병을 효과적으로 예방하거나 치료하는 항체나 융합단백질을 포함한 대부분의 재조합 단백질 의약품 정제에 적용할 수 있으며, 안정성과 재사용성이 뛰어나다. 나아가 백신용 단백질과 같은 단백질 의약품에도 사용할 수 있어 백신이나 치료제 생산의 속도를 높일 수 있을 것으로 기대된다. 연구를 주도한 공동교신저자 박경민 박사는 “코로나19를 포함한 새로운 감염병을 극복하기 위한 단백질 기반의 백신이 개발된다면, 분자 끈끈이 기반의 단백질 의약품 정제 기술을 이용해 효율적으로 백신을 생산하는데 기여할 수 있을 것”으로 기대하고 있다고 말했다. 공동교신저자인 김기문 교수는 “바이오 의약품 산업의 발전에 이바지할 수 있는 중요한 원천 기술을 개발했다는 것에 큰 의미가 있다”고 전했다. 또한, 이 연구는 기초과학연구원의 지원을 받아 진행됐다. 1. 쿠커비투릴(cucurbituril, CB) 속이 빈 호박 모양을 한 나노사이즈의 주인 분자로서 주인-손님 상호작용이라 불리는 비공유 결합을 통해 다양한 초분자 복합체를 형성하는데, 이때 결합하는 손님 분자의 종류에 따라 주인-손님 상호작용의 세기가 달라져, 다양한 응용을 가능케 한다. 2. 아다만탄(adamantane) 의자형 구조의 시클로헥산 고리 4개가 입체적으로 축합된 구조를 가진 탄화수소로 CB와 강력한 주인-손님 상호작용을 하는 손님 분자이다.