[KAIST 산학협력센터] CES2023 KAIST관 전시참가기업 모집(~6.24)

KAIST에서는 KAIST 브랜드를 적극 활용하여, CES 2023 KAIST관 운영을 통해 참가기업이 보유한 기술을 적극적으로 홍보하고 글로벌 시장 진출을 지원하고자 합니다. KAIST 관 참가를 희망하시는 기업에서는 아래 정보를 참고하시어 신청하여 주시기 바랍니다.2022. 5. 25. KAIST 기술가치창출원 산학협력센터  

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[연구]두뇌 신경 조율 활동을 모방한 저전력 인공지능 하드웨어 핵심기술 개발

 < (왼쪽부터) 신소재공학과 김경민 교수, 정운형 박사과정, 전재범 박사과정 >우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 두뇌에서 일어나는 신경 조율 활동을 구현한 인공지능용 하드웨어와 관련 알고리즘의 개발에 성공했다고 19일 밝혔다. 4차 산업 혁명 시대를 맞아 인공지능 기술(Artificial Intelligence; AI)의 연구가 활발해지고 이에 따라 인공지능 기반 전자기기들의 개발 및 제품 출시가 가속화되고 있다. 인공지능을 전자기기에서 구현하기 위해서 맞춤형 하드웨어의 개발 또한 뒷받침돼야 하는데, 현재 대부분의 인공 지능용 전자기기들은 많은 연산량을 수행하기 위해 높은 전력 소모와 고도로 집적된 메모리 배열을 사용하고 있다. 인공 지능의 능력 향상을 위해 이러한 전력 소모 및 집적화 한계의 문제를 해결하는 것은 인공 지능 기술 분야의 커다란 과제이며, 인간의 뇌 활동에서 문제 해결의 단서를 찾고자 하는 노력이 계속돼왔다.김경민 교수 연구팀은 인간의 두뇌 신경망이 신경 조율(Neuromodulation) 기능을 통해 연결 구조를 상황에 따라 지속적으로 변화시키는 것을 모방, 인공 지능을 위한 수학적 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 기술을 개발했다. 두뇌에서는 학습하는 과정에서 실시간으로 신경망의 연결도를 변경해 필요에 따라 기억을 저장하거나 불러내는데, 이러한 신경 조율 기능을 하드웨어에서 직접 구현하는 새로운 방식의 인공 지능 학습 방식을 제시한 것이다.연구팀은 개발된 기술의 효율성을 증명하기 위해 독자적인 전자 시냅스 소자가 탑재된 인공 신경망 하드웨어를 제작했으며, 여기에 개발한 알고리즘을 적용해 실제 인공지능 학습을 진행했고, 그 결과 인공지능 학습에 필요한 에너지를 37% 절약할 수 있었다. < 그림1. 스테이싱 알고리즘에 관한 모식도 > < 그림2. CTM 멤리스터 데모 >공동 제1 저자인 신소재공학과 정운형 박사과정과 전재범 박사과정은 "인간의 두뇌는 생존을 위해 에너지 소모를 최소화하는 방향으로 진화해왔다. 이번 연구에서는 간단한 회로의 구성만으로 인간 두뇌의 학습 방식을 구현하였으며, 이를 통해 40%에 가까운 에너지를 줄일 수 있었다, 이는 범용성 있게 모든 SNN(스파이킹 뉴럴 네트워크) 인공 신경망에서 사용 가능한 장점을 가진다ˮ며 "뇌 활동을 모방해 개발한 새로운 학습 방식의 착안은 앞으로 인공 지능 분야의 소프트웨어·하드웨어 분야가 나아가야 할 길의 이정표가 될 것이다ˮ라고 말했다. 이러한 두뇌 신경 활동을 모방한 학습 알고리즘은 기존 전자기기 및 상용화된 반도체 하드웨어에 적용 및 호환을 할 수 있으며 차세대 인공 지능용 반도체 칩의 설계에 사용할 수 있을 것으로 기대된다. 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced Functional Materials)'에 지난 3월 31일 자에 게재됐으며 한국연구재단, ㈜SK Hynix, 나노종합기술원(NNFC) 및 KAIST의 지원을 받아 수행됐다. (논문명: Demonstration of Neuromodulation-inspired Stashing System for Energy-efficient Learning of Spiking Neural Network using a Self-Rectifying Memristor Array)

04-20 321

[연구]강한 빛을 쏘아 나노 촉매 제조해 황 기반 가스 검출센서 구현 성공

< (왼쪽부터) 신소재공학과 김동하 박사, 김일두 교수, 전기및전자공학부 최성율 교수, 차준회 박사 > 우리 대학 신소재공학과 김일두 교수 연구팀과 전기및전자공학부 최성율 교수 연구팀이 공동연구를 통해 강한 빛(400 나노미터~900 나노미터 파장)을 금속산화물 나노 시트에 짧게 조사해, 0.02초 만에 다성분계 금속 합금 나노입자 촉매를 합성하고, 이를 극미량의 황 기반 생체지표(biomarker) 가스를 감지할 수 있는 가스 센서 플랫폼에 성공적으로 적용했다고 18일 밝혔다. 이 가스 센서 플랫폼은 사람의 날숨에 포함된 다양한 질병과 관련된 미량의 생체지표 가스를 선택적으로 감지해 관련된 특정 질병을 실시간 모니터링할 수 있는 기술이다. 날숨만으로 각종 질병 여부를 파악하는 비침습적 호흡 지문 센서 기술은 핵심 미래 기술이다. 날숨 속 특정 가스들의 농도변화를 검사해 건강 이상 여부를 판단할 수 있다. 날숨 가스의 성분에는 수분 외에도 구취의 생체지표 가스인 황화수소(hydrogen sulfide), 메틸머캅탄(methyl mercaptan), 디메틸설파이드(dimethyl sulfide)의 3종 황 화합물이 포함된다. 그중에서 황화수소는 구취, 메틸머캅탄 가스는 잇몸병 환자에게서 높은 농도로 배출되는 생체지표 가스로서 상기 3종 황화합물 가스를 선택적으로 감지하는 것이 매우 중요하다. 공동연구팀은 이번 연구에서 전자(electron)가 속박 상태에서 자유롭게 벗어나기 위해 필요한 에너지 차를 의미하는 밴드 갭(band gap, 물질의 전기적, 광학적 성질을 결정하는 요인)이 커 빛 흡수율이 낮은 백색 산화물 나노소재에서의 광열효과를 극대화하는 전략을 최초로 제시했다. 일반적으로 소재의 밴드갭이 커질수록 빛 흡수율이 낮아지며, 유리와 같이 밴드 갭이 매우 큰 물질은, 빛이 투과되어 투명하게 보이게 된다. 연구팀은 주석산화물(SnO2)이 10 나노미터 이하의 나노 결정립들로 구성된 나노 시트 형상을 나타낼 때, 흡수된 빛에너지가 열에너지로 효과적으로 전환됨을 최초로 관찰하였다. 또한, 높은 기공 구조와 나노 시트 내 다수의 결함을 통해 열 전도도를 인위적으로 낮춰 발생 된 열이 소재 외부로 잘 빠져나가지 않게 했다. 대면적 제논 램프(Xenon lamp)의 빛이 조사된 부분은 소재의 온도가 1,800oC 이상까지 급격하게 상승하는 것을 적외선 센서 시스템을 통해 확인했다. < 그림 1. 금속산화물의 표면 활성 모식도 >< 그림 2. 금속산화물 합성 모식도 등 >< 그림 3. 금속 나노입자 촉매가 결착된 주석산화물의 현미경 이미지 >공동연구팀은 이를 활용해 금속산화물의 상을 제어함과 동시에 다성분계 금속 나노입자 촉매를 대기 중에서 0.02초 만에 광열 합성하는 데 성공했다. 합성한 다성분계 입자 촉매들이 결착된 금속산화물 나노 시트를 센서 소재로 활용해 세계 최고 수준의 황 기반 가스 감지 성능을 구현했다. 특히, 백금(Pt)과 3성분계 백금-루테늄-이리듐(PtRuIr) 촉매가 각각 결착된 주석산화물의 경우 1ppm(백만분의 일) 수준의 황화수소 (H2S)와 디메틸 설파이드 (C2H6S)가스에 대해 약 3,165배, 6,080배의 세계 최고 수준의 저항 변화비 특성을 나타냄을 확인했다. 추가로, 연구팀은 미세전자기계시스템(MEMS) 기반 휴대용 가스 센서를 개발했다. MEMS 센서는 센서부 크기가 0.1밀리미터 크기로 작아서, 1g의 감지 소재로 8천여 개 정도의 센서를 제작할 수 있다. 연구팀은 MEMS 가스 센서 어레이화와 모바일 기기와의 연동을 통해 초저전력(< 10 mW), 초소형 생체지표 검출 가스 센서 플랫폼을 개발했다. 우리 대학 최성율 교수와 김일두 교수는 "강한 빛을 1초도 안되는 짧은 시간동안 간편하게 조사하는 방식과 소재의 광열효과를 극대화하는 합성기법은 금속산화물의 상(phase) 조절과 촉매 기능화를 초고속, 대면적으로 가능하게 하는 새로운 공정 플랫폼이 될 것으로 기대된다ˮ고 밝혔다. 특히, "램프 조사 횟수에 따라 단일원자 촉매의 대기 중 합성도 성공해, 세계 최고 수준의 가스 감지 성능 결과를 유도했다는 측면에서 매우 의미가 있는 연구 결과이며 매일같이 호흡 가스를 분석해 질병을 조기 모니터링하는 자가 진단 호흡 센서기기의 상용화에 효과적으로 적용될 수 있는 기술이 될 것이다ˮ고 밝혔다. 이번 연구는 공동 제1 저자인 김동하 박사(우리 대학 신소재, 현 MIT 박사후 연구원)와 차준회 박사(KAIST 전기및전자공학부)의 주도하에 진행됐으며, 최성율 교수(KAIST 전기및전자공학부)와 김일두 교수(KAIST 신소재)가 교신저자로 참여했다.< 그림 4. 플래쉬 램프 공정의 대량 합성 모식도 >< 그림 5. MEMS센서 제작 이미지 및 사진 >이번 연구 결과는 나노 및 화학 분야의 권위적인 학술지이자 Cell지의 자매지인 `켐(Chem)' 4월호에 표지 논문으로 선정됐으며, ‘광열램핑(Flash-Thermal Lamping) 합성’으로 켐 프리뷰(Chem Preview)로도 소개되었다. 본 연구는 한국연구재단 중견연구자지원 사업, 과학기술정보통신부와 산업통상자원부 사업, 한국연구재단 미래소재디스커버리 사업의 지원을 받아 수행됐다.< 그림 6. Chem 4월호 표지 이미지 >

04-20 289

[연구]합성생물학 기반 차세대 미생물 대사 조절 밸브 개발​

< (왼쪽부터) 생명과학과 조병관 교수, UCSD 최동희 박사(우리 대학 생명과학과 졸업생) > 국제 공동연구진이 대장균의 모든 전사종결부위*를 해독하고, 이를 바탕으로 미생물의 대사 경로를 수도꼭지처럼 자유자재로 조절하는 합성생물학** 기반 차세대 대사 조절 밸브 기술을 개발했다.*전사종결부위: DNA가 암호화하는 정보를 RNA로 전사할 때, RNA 합성이 종결되도록 조절하는 DNA 서열**합성생물학: 생명현상의 복잡성, 다양성으로 인해 발생하는 낮은 재현성, 예측효율 저하 등의 기존 바이오기술의 문제를 해결하기 위해 생명체의 구성요소를 설계, 제작, 조립하는 공학적 접근방식의 바이오 기술 우리 대학 생명과학과 조병관 교수, 한국생명공학연구원 이승구 박사, 바이오융합연구소 조수형 교수, 미국 캘리포니아대학교 샌디에이고(UCSD) 생명공학과(Bioengineering)의 최동희 박사, 버나드 팔슨(Bernhard Palsson) 교수 국제 공동연구팀이 대장균에 존재하는 1,600여 개의 전사종결부위를 대량으로 해독 및 발굴하고, 이를 기반으로 고부가가치 바이오화합물 생산을 위한 미생물 대사 회로 설계를 가능케 하는 합성생물학 기반 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 전사종결부위는 DNA가 암호화하는 유전 정보가 RNA로 전사될 때, 원하는 유전자만이 정확히 전사되도록 조절하는 역할을 한다. 그 중요성에도 불구하고 기존에는 전사 종결에 관한 데이터의 부족으로, 구체적인 조절 기작에 대한 이해가 부족했다. 연구진은 전사종결부위가 다양한 세기를 가져 인접한 유전자들의 발현을 정교하게 조절한다는 사실을 발견하고, 이를 대사회로 조절에 이용했다. 한편 미생물은 다양한 유용 바이오화합물 생산에 이용되고 있는데, 효율적인 생산을 위해서는 대사 회로의 조절이 필수적이다. 그 이유는 단순히 원하는 물질 생산을 위한 유전자만을 과도하게 발현할 경우, 미생물 생장에 필요한 양분과 에너지까지 소모해 생산에 실패하기 때문이다. 공동연구진은 개발한 전사종결부위를 통해 서로 다른 대사 회로의 세기를 수도꼭지처럼 조절해 대사물질 생산을 최적화할 수 있는 '대사 밸브 기술'을 개발했다.  < 그림 1. 대장균 전사종결부위 발굴-특성 규명 및 이를 바탕으로 한 대사 밸브 개발 >기존에는 전사의 시작이 되는 프로모터, 번역의 시작이 되는 리보솜 결합 부위를 통해 유전자 발현을 조절했는데, 이에는 수많은 인자가 관여하고 있어 실험 간 편차가 크고, 고가의 화학물질을 요구하는 등 한계를 지니고 있었다. 하지만 연구진이 개발한 대사 밸브는 실험 간 편차를 기존 시스템 대비 최대 75% 억제할 수 있는 것으로 나타났고, 대사 밸브를 이용한 생산 최적화를 통해 유용 대사물질인 비타민 B8의 생산을 최대 11배 증대하는 데 성공했다. 또한 개발된 기술은 미생물의 생장 조건(영양분 및 배양 환경)에 거의 영향을 받지 않는 것으로 나타나 실험실 조건에서 출발해 산업 규모로 확장할 시 부수적인 최적화 과정을 최소화할 수 있고, 목적 화합물에 따라 첨가하는 원료와 배양 조건이 변화해도 조절 기작이 유지되는 것으로 나타났다. 이번 연구 결과는 기존에 알려지지 않았던 전사종결부위의 특성을 규명하고, 이를 대사 조절에 이용한 획기적인 시도로 차세대 대사 조절 합성생물학 기반 기술로 기대받고 있다. < 그림 2. 대사 밸브 기반 비타민 B8(미오-이노시톨) 생산 최적화 >이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 C1 가스 리파이너리 프로그램 및 한국 바이오 그랜드챌린지 프로그램의 지원을 받은 KAIST 조병관 교수 연구진과 한국생명공학연구원이 추진하는 KRIBB 연구 혁신 프로그램(Research Initiative Program)의 지원을 받은 이승구 박사(한국생명공학연구원), 기초과학 연구 프로그램(Basic Science Research Program)의 지원을 받은 KAIST 조수형 교수, 노보 노르디스크 재단(Novo Nordisk Foundation)의 연구지원을 받은 버나드 팔슨(Bernhard Palsson) 교수 연구진의 협업을 통해 수행됐으며, 국제적인 학술지인 `핵산 연구(Nucleic Acids Research, 영향력지수 16.971)' 에 3월 31일 게재됐다.(논문명 : Synthetic 3'-UTR valves for optimal metabolic flux control in Escherichia coli)

04-20 244

[연구]최초 머신러닝 기반 유전체 정렬 소프트웨어 개발​

 < (왼쪽부터) 전기및전자공학부 한동수 교수, 정영목 박사과정 >우리 대학 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 머신러닝(기계학습)에 기반한 *유전체 정렬 소프트웨어를 개발했다고 12일 밝혔다. ☞ 유전체(genome): 생명체가 가지고 있는 염기서열 정보의 총합이며, 유전자는 생물학적 특징을 발현하는 염기서열들을 지칭한다. 유전체를 한 권의 책이라고 비유하면 유전자는 공백을 제외한 모든 글자라고 비유할 수 있다. 차세대 염기서열 분석은 유전체 정보를 해독하는 방법으로 유전체를 무수히 많은 조각으로 잘라낸 후 각 조각을 참조 유전체(reference genome)에 기반해 조립하는 과정을 거친다. 조립된 유전체 정보는 암을 포함한 여러 질병의 예측과 맞춤형 치료, 백신 개발 등 다양한 분야에서 사용된다.유전체 정렬 소프트웨어는 차세대 염기서열 분석 방법으로 생성한 유전체 조각 데이터를 온전한 유전체 정보로 조립하기 위해 사용되는 소프트웨어다. 유전체 정렬 작업에는 많은 연산이 들어가며, 속도를 높이고 비용을 낮추는 방법에 관한 관심이 계속해서 증가하고 있다. 머신러닝(기계학습) 기반의 인덱싱(색인) 기법(Learned-index)을 유전체 정렬 소프트웨어에 적용한 사례는 이번이 최초다.전기및전자공학부 정영목 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `옥스포드 바이오인포메틱스(Oxford Bioinformatics)' 2022년 3월에 공개됐다. (논문명 : BWA-MEME: BWA-MEM emulated with a machine learning approach) 유전체 정렬 작업은 정렬해야 하는 유전체 조각의 양이 많고 참조 유전체의 길이도 길어 많은 연산량이 요구되는 작업이다. 또한, 유전체 정렬 소프트웨어에서 정렬 결과의 정확도에 따라 추후의 유전체 분석의 정확도가 영향을 받는다. 이러한 특성 때문에 유전체 정렬 소프트웨어는 높은 정확성을 유지하며 빠르게 연산하는 것이 중요하다.일반적으로 유전체 분석에는 하버드 브로드 연구소(Broad Institute)에서 개발한 유전체 분석 도구 키트(Genome Analysis Tool Kit, 이하 GATK)를 이용한 데이터 처리 방법을 표준으로 사용한다. 이들 키트 중 BWA-MEM은 GATK에서 표준으로 채택한 유전체 정렬 소프트웨어이며, 2019년에 하버드 대학과 인텔(Intel)의 공동 연구로 BWA-MEM2가 개발됐다. 연구팀이 개발한 머신러닝 기반의 유전체 정렬 소프트웨어는 연산량을 대폭 줄이면서도 표준 유전체 정렬 소프트웨어 BWA-MEM2과 동일한 결과를 만들어 정확도를 유지했다. 사용한 머신러닝 기반의 인덱싱 기법은 주어진 데이터의 분포를 머신러닝 모델이 학습해, 데이터 분포에 최적화된 인덱싱을 찾는 방법론이다. 데이터에 적합하다고 생각되는 인덱싱 방법을 사람이 정하던 기존의 방법과 대비된다.BWA-MEM과 BWA-MEM2에서 사용하는 인덱싱 기법(FM-index)은 유전자 조각의 위치를 찾기 위해 유전자 조각 길이만큼의 연산이 필요하지만, 연구팀이 제안한 알고리즘은 머신러닝 기반의 인덱싱 기법(Learned-index)을 활용해, 유전자 조각 길이와 상관없이 적은 연산량으로도 유전자 조각의 위치를 찾을 수 있다. 연구팀이 제안한 인덱싱 기법은 기존 인덱싱 기법과 비교해 3.4배 정도 가속화됐고, 이로 인해 유전체 정렬 소프트웨어는 1.4 배 가속화됐다. < 그림 1. 차세대 염기서열 분석 방법 (NGS)의 전체 과정. NGS 장비를 통해 분석하고자 하는 샘플의 DNA를 잘라서, 수 억개의 DNA 조각들을 생성한다. 생성된 DNA 조각들은 유전체 정렬 소프트웨어를 통해 참조 유전체에 맞춰 정렬이 이뤄진다. 전처리 작업이 완료된 시퀀싱 데이터는 다양한 유전체 분석 작업에 사용 된다. >연구팀이 이번 연구에서 개발한 유전체 정렬 소프트웨어는 오픈소스 (https://github.com/kaist-ina/BWA-MEME)로 공개돼 많은 분야에 사용될 것으로 기대되며, 유전체 분석에서 사용되는 다양한 소프트웨어를 머신러닝 기술로 가속화하는 연구들의 초석이 될 것으로 기대된다.한동수 교수는 "이번 연구를 통해 기계학습 기술을 접목해 전장 유전체 빅데이터 분석을 기존 방식보다 빠르고 적은 비용으로 할 수 있다는 것을 보여줬으며, 앞으로 인공지능 기술을 활용해 전장 유전체 빅데이터 분석을 효율화, 고도화할 수 있을 것이라 기대된다ˮ고 말했다. < 그림 2. 머신러닝 모델을 통해 유전체 조각의 위치를 예측하는 과정 모식도. Learned-index의 머신러닝 모델에 유전체 조각을 입력하면, 유전체 조각의 위치를 머신러닝 모델이 예측한다. 이어서 예측된 위치와 에러 값을 이용하여 이진 탐색 범위를 설정한다. 유전체 조각과 참조 유전체를 비교하며 이진 탐색을 진행하여 유전체 조각의 정확한 위치를 찾고, 찾은 위치들을 기반으로 유전체 정렬을 하게 된다. >한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 데이터 스테이션 구축·운영 사업으로서 수행됐다.

04-20 169

[연구]그래핀 기반 2차원 반도체 소자 시뮬레이션의 양자 도약 달성

< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 김용훈 교수, 김태형 박사과정 >반도체 연구 개발에서 소자의 미세화에 따라 원자 수준에서 전류의 흐름을 이해하고 제어하는 것이 핵심적 요소가 되고 있는 상황에서, 우리 연구진이 기존에는 불가능했던 원자만큼 얇은 2차원 반도체 소자의 엄밀한 양자 역학적 컴퓨터 시뮬레이션을 성공적으로 구현하고 이를 기반으로 원자 결함에 의해 발생하는 특이한 소자 특성을 세계 최초로 보고했다. 우리 대학 전기및전자공학부 김용훈 교수 연구팀이 자체적으로 개발한 양자 수송 이론을 통해 세계 최초로 그래핀 전극 간 전자의 터널링 현상(전자가 포텐셜 장벽을 투과하는 현상)으로 작동하는 *2차원 터널링 트랜지스터의 **제1 원리 시뮬레이션을 수행하는 데 성공했다고 4일 밝혔다.* 2차원 터널링 트랜지스터: 그래핀을 전극으로 하여 전극 간 전자의 터널링(tunneling) 현상을 통해 소자가 작동하는 반도체 소자이다. 소자의 동작 특성을 결정하는 그래핀 전극간 전자의 터널링 현상은 소스-드레인(source-drain) 전극 및 게이트(gate) 전압에 의해 결정된다.**제1 원리 시뮬레이션: 제1원리 계산은 물질 내 전자들의 거동을 해석할 때 실험적 데이터나 경험적 모델을 도입하지 않고 지배방정식인 슈뢰딩거 방정식을 원자 정보를 포함시켜 직접 푸는 양자역학적 물질 시뮬레이션 방법으로 대표적인 방법론은 밀도 범함수론(density functional theory, DFT)이 있음 전기및전자공학부 김태형 박사과정과 이주호 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 소재 계산 분야의 권위 있는 학술지 `네이쳐 파트너 저널 컴퓨테이셔널 머터리얼즈(Npj Computational Materials)' (IF 13.20) 3월 25일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Gate-versus defect-induced voltage drop and negative differential resistance in vertical graphene heterostructures) 그림 1. 나노 소자 내에서 전하 수송 현상을 설명해온 이론들의 발전 과정과 이번 연구에 사용된 MS-DFT 의 개념 (상단). 기존의 표준적인 제1원리 양자 전하 수송 시뮬레이션 방법론을 기반으로는 원자 수준 두께의 2차원 전자 소자 시뮬레이션이 불가능 하였음(하단 왼쪽). 이번 연구에서는 연구진이 새롭게 개발한 MS-DFT 기법은 이러한 제약 조건을 극복할 수 있어 그래핀 전극/질화붕소 채널/그래핀 전극 터널링 트랜지스터 소자의 인가 전압에 따른 동작 특성을 세계 최초로 정확하게 시뮬레이션 함. 특히, 채널 물질인 육각형 질화붕소 층에 존재하는 원자 결함에 의해 다양한 비선형 소자 특성이 발현될 수 있음을 보여 원자 결함 제어의 중요성 및 그 응용 방향을 보임(하단 오른쪽)< 그림 1. 나노 소자 내에서 전하 수송 현상을 설명해온 이론들의 발전 과정과 이번 연구에 사용된 MS-DFT 의 개념 (상단). 기존의 표준적인 제1원리 양자 전하 수송 시뮬레이션 방법론을 기반으로는 원자 수준 두께의 2차원 전자 소자 시뮬레이션이 불가능 하였음(하단 왼쪽). 이번 연구에서는 연구진이 새롭게 개발한 MS-DFT 기법은 이러한 제약 조건을 극복할 수 있어 그래핀 전극/질화붕소 채널/그래핀 전극 터널링 트랜지스터 소자의 인가 전압에 따른 동작 특성을 세계 최초로 정확하게 시뮬레이션 함. 특히, 채널 물질인 육각형 질화붕소 층에 존재하는 원자 결함에 의해 다양한 비선형 소자 특성이 발현될 수 있음을 보여 원자 결함 제어의 중요성 및 그 응용 방향을 보임(하단 오른쪽) >제1 원리 시뮬레이션이란 슈퍼컴퓨터에서 원자 수준의 양자역학 계산을 수행해 실험적 데이터나 경험적 모델의 도움 없이 물질의 특성을 도출하는 방법으로 제1 원리 계산을 통한 평형 상태의 소재 연구는 1998년 월터 콘(Walter Khon) 교수가 노벨상을 받은 `밀도 범함수론(density functional theory: DFT)'을 기반으로 다방면으로 수행돼왔다.반면 전압 인가에 따른 비평형 상태에서 작동하는 나노 소자의 제1 원리 계산은 DFT 이론을 적용하기 어렵고 그 대안으로 제시된 이론들에도 한계가 있어 현재 그래핀 기반 2차원 반도체 소자의 엄밀한 양자역학적 시뮬레이션은 불가능한 상황이었다.연구팀은 먼저 이러한 어려움을 극복하기 위해 자체적으로 수립한 새로운 양자 수송 계산 체계인 다공간 DFT 이론을 발전시켜 그래핀 기반 2차원 터널링 트랜지스터의 제1 원리 시뮬레이션을 가능하게 했다. < 그림 2. 이번 연구에서는 연구진이 새롭게 개발한 제1 원리 이론을 기반으로 슈퍼컴퓨터 계산을 수행해 그래핀 기반 2차원 터널링 트랜지스터에서 비선형 소자 특성이 원자 결함에 의해 발생할 수 있음을 보임. 특히, 이 비선형 소자 특성은 원자 결함과 그래핀 전극들의 파동함수들 간 양자 혼성화 정도가 변해 발생하는 양자혼성화 소자원리에 의해 발현됨을 밝힘 >다음으로 이를 그래핀 전극-육각형 질화붕소 채널-그래핀 전극 소자 구조에 적용해 질화붕소 층에 존재하는 원자 결함이 다양한 비선형 소자 특성들을 도출시킬 수 있음을 보여 원자 결함의 종류와 위치에 대한 정보가 신뢰성 있는 2차원 소자의 구현에 매우 중요함 요소을 입증했다.한편 이러한 비선형 소자 특성은 연구진이 기존에 세계 최초로 제안했던 양자 혼성화(quantum hybridization) 소자 원리(device principle)에 따라 발현됨을 보여 2차원 소자의 양자적 특성을 활용하는 한 방향을 제시했다.김 교수는 "나날이 치열해지는 반도체 연구/개발 분야에서 세계적으로 경쟁력 있는 나노 소자 전산 설계 원천기술을 확보했다ˮ고 연구의 의미를 소개하며 "양자 효과가 극대화될 수밖에 없는 차세대 반도체 연구/개발에서 양자역학적 제1 원리 컴퓨터 시뮬레이션의 역할이 더욱 중요해질 것”이라고 강조했다.한편 이번 연구는 삼성전자 미래기술 육성센터의 지원을 받아 수행됐다. < 그림 3. 연구 개요. 연구진이 새롭게 개발한 이론 및 시뮬레이션 체계를 기반으로 세계 최초로 그래핀 기반 2차원 터널링 트랜지스터의 양자역학적 제1원리 시뮬레이션을 수행함. 그 결과 채널 원자 결함의 양자역학적 특성에 의해 다양한 비선형적 소자 특성이 발생할 수 있음을 보임. >

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[연구]물과 산소로 햇빛을 이용해 과산화수소를 생산하는 고효율 촉매 개발​

< (왼쪽부터) 신소재공학과 강정구 교수, 우리 대학 김건한 박사 졸업생 >우리 대학 신소재공학과 강정구 교수 연구팀이 물과 산소만으로 햇빛을 이용해 과산화수소를 생산하는 고효율 촉매를 개발했다고 31일 밝혔다. 과산화수소는 주로 소독, 염색, 산화제, 의약품, 반도체, 디스플레이, 로켓 추진연료 등 다양한 산업군에 쓰이는 유용한 자원이다. 연구팀이 개발한 나노구조체 촉매는 빛을 흡수해 산소 분자를 과산화수소 분자로 선택적으로 환원시키며, 지구에 풍부하고 친환경적인 물을 산화제로 이용하기 때문에 친환경적이고 경제적인 원천기술이다. 이 기술은 현재 공정에서 이용되는 고가의 팔라듐 촉매보다 각각 1,500배, 4,500배, 115,000배 저렴한 코발트, 티타늄, 철 산화물을 이용했기 때문에 경제성이 뛰어날 뿐만 아니라, 환경 문제를 유발하는 유기화합물 없이 물과 산소, 햇빛만으로 과산화수소를 생산하기 때문에 친환경적인 특성을 가진다. 김건한 박사(現 옥스포드 대학교 화학과, 우리 대학 신소재공학과 졸업)가 제1 저자로 참여하고, 우리 대학 화학과 김형준 교수 연구팀이 공동으로 참여한 강정구 교수 연구팀의 이번 연구 결과는 재료 분야 국제 학술지 `어드밴스드 에너지 머티리얼즈(Advanced Energy Materials, IF 29.37)' 2월 25일 字 온라인 게재됐다. (논문명: Triphasic metal oxide photocatalyst for reaction site-specific production of hydrogen peroxide from oxygen reduction and water oxidation) 현재 과산화수소 생산은 대부분 `안트라퀴논 공정'을 통해 생산된다. 이 공정은 고압의 수소 기체와 값비싼 팔라듐 기반 수소화 촉매를 이용하기 때문에 경제성과 안전성에서 문제를 가지고 있을 뿐만 아니라 반응 중에 이용되는 유기 오염 물질이 방출되기 때문에 환경 문제를 유발한다. 반면, 햇빛을 에너지원으로 이용해 산소를 과산화수소로 환원시키는 광촉매는 물리적으로 반도체 특성을 갖는 전이 금속산화물을 이용할 수 있기 때문에 기존 팔라듐 촉매보다 수 천배 이상 저렴하다. 또한, 지구에 풍부한 산소로부터 태양에너지를 통해 과산화수소를 생산할 수 있어 안전하고 친환경적인 특성을 가진다. 하지만 기존 과산화수소 생산 광촉매는 산소로부터 과산화수소를 생산하기 위해 전자를 전달하는 산화 반응에 과산화수소보다 더 비싼 알코올류의 산화제를 첨가해야 했다. 또한, 생산된 과산화수소가 광촉매 표면에서 빠르게 분해돼 촉매 효율이 떨어지는 단점을 가지고 있었다. 이에 강정구 교수 연구팀은 고가의 팔라듐 촉매보다 훨씬 저렴한 코발트, 티타늄, 철 산화물을 요소-수열 합성법을 통해 나노 구조화했다. 두 가지 이상의 금속 조합을 갖는 금속산화물의 경우, 일반적으로 각기 다른 금속이 혼합되어 한 가지 구조의 상을 형성한다. 하지만 연구팀은 코발트 전구체의 비율을 높여 철과 코발트 산화물을 분리한 후, 2가 철 산화물의 화학적 비안정성을 이용해 티타늄 산화물과 다시 분리함으로써, 각기 다른 세 가지 금속 산화물이 각자의 산화물 상으로 분리되어 형성되는 삼상 산화물 (Triphasic metal oxide)을 합성했다. 삼상 산화물 광촉매는 2차원적으로 넓은 나노시트(nanosheet) 형태의 코발트 산화물이 있고, 그 위에 코어-쉘(core-shell) 구조를 가진 철 산화물-티타늄 산화물 나노입자가 배열된 독특한 구조를 하고 있다. 또한, 연구팀은 김형준 교수 연구팀과 공동 연구를 통해, 코어-쉘 구조의 나노입자는 효율적으로 가시광선과 자외선을 흡수해 전자를 전달함을 계산 과학을 통해 입증에 성공했다. 코발트 산화물은 기존 물 산화 반응 촉매로 가장 잘 알려진 물질이기 때문에, 물 분자를 흡착해 산소로 환원하고 전자를 제공할 수 있는 능력이 있다. 즉, 물을 산화제로 이용하기 때문에 기존 광촉매에서 이용하는 알코올류를 이용하지 않고도 환원 반응점(reduction reaction-site)으로 원활한 전자전달을 할 수 있다. 한 편, 철 산화물-티타늄 산화물 코어-쉘 나노입자는 각각 가시광선과 자외선을 흡수할 수 있어 효율적인 방법으로 태양광을 흡수할 수 있을 뿐 아니라 산소 흡착 능력이 우수해 반응물인 산소 분자를 선택적으로 흡착할 수 있다. 또한, 구조적으로 코발트 산화물 나노시트 위에 배열되어 있어, 물 산화 반응에서 생긴 전자를 철 산화물이 받아 효율적으로 티타늄 산화물에 전달해 산소 환원 반응을 통한 과산화수소를 생산할 수 있다. 이렇게 생성된 과산화수소는 환원점과 산화점이 분리돼있는 광촉매의 구조적인 특성으로 인해 분해되지 않고 안정적으로 농축되는 특성을 가진다. < 그림 1. 금속산화물을 이용한 산소로부터 물과 햇빛을 이용한 과산화수소 생산 모식도 >강 교수는 "신재생에너지를 이용한 친환경적인 이 기술은 수소 분자와 유기물질을 이용하지 않아 안전성이 뛰어나고, 비교적 값이 저렴한 전이 금속산화물을 이용하기 때문에 경제성이 뛰어나다ˮ라고 소개하면서 "3가지 상의 각 구역에서 산소 환원 반응, 전자-홀 수송, 그리고 물 산화 반응이 일어나기 때문에 광촉매에서 문제가 되고 있던 과산화수소 분해 문제나 알코올 산화제 이용 문제에서 벗어나며 이를 통한 높은 촉매 효율은 기존에 가장 효율이 높다고 알려진 귀금속계 촉매보다 수 천배 저렴할 뿐만 아니라 약 30배 정도 높은 생산성능을 가져 광촉매를 통한 과산화수소 생산의 상용화에 이바지할 것이다ˮ고 말했다. < 그림 2. 삼상 산화금속 전자 현미경 이미지(왼쪽) 및 촉매 반응 모식도(오른쪽) >한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 글로벌프론티어사업의 하이브리드인터페이스기반 미래소재연구단의 지원을 받아 수행됐다.

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[연구]RNA 합성의 세 갈래 끝내기 제시​

 < 그림 1. 대장균 전사종결인자의 세 갈래 끝내기 >우리 대학 생명과학과 강창원 명예교수와 서울대학교 물리천문학부 홍성철 교수의 공동 연구팀이 우리 대학 생명과학과 서연수 교수, 우리 대학 화학과 강진영 교수 연구팀과 협업 연구를 통해 RNA 합성 종결인자의 작동원리에 관한 여러 오래된 논쟁을 한꺼번에 잠재울 수 있는 ‘세 갈래 끝내기’를 제시했다고 30일 밝혔다. 유전자가 발현되는 첫 단계는 유전자 DNA에 맞춰 RNA 중합효소가 RNA를 합성함으로써 유전정보가 DNA 거푸집에서 RNA 생산물로 복사되는 이른바 전사 과정이다. 이 전사가 어떻게 마무리되는지를 연구하면서, RNA 합성을 끝내게 하는 대장균 전사종결인자 단백질의 작동원리를 규명해, 지난 30년 가까이 여러 학설이 대립해 온 논란에 종지부를 찍을 전망이다. 전사 과정에서 중합효소에 거푸집 DNA와 생산물 RNA가 함께 붙어있는 전사 복합체로부터 RNA가 분리되는 종결 단계에 이르기 전에 종결인자가 RNA의 특정 위치에 있는 종결 신호에 먼저 붙은 후 앞서 있는 중합효소를 ‘쫓아가서’ 전사를 종결한다는 작동원리가 1977년에 처음 제시됐다. 이와 다르게, 종결인자가 중합효소에 미리 붙어있다가 RNA 종결 신호를 ‘기다려서’ 전사를 끝낸다는 원리가 1994년에 제안돼 그 후 지금까지 28년 동안 종결 준비 단계에 관해서 두 학설이 맞서 왔는데, 이번 연구에서 둘 다 실제 일어난다는 것이 확증됐다. 즉, 종결인자가 쫓아가기도 하고 기다리기도 하는데, 서로 배타적이지 않고 함께 공존한다는 점이 새롭다. 그 외에, 생산물 RNA가 분리되는 종결 방식에 관해서도 학설이 분분했다. 예를 들어, 종결인자가 전사 복합체에 있는 RNA를 잡아당겨 벗겨내는 방식으로 분리한다는 주장이 2002년에 나왔고, 이에 반해, 종결인자가 중합효소를 밀어냄으로써 RNA가 분리된다는 설이 2006년에 제안돼 대립했다. 또한, 전사 종결로 RNA가 분리된 후 결과적으로, DNA는 중합효소에 남아서 곧장 재사용돼 쉽게 전사를 다시 시작할 수 있기도 하고, 그렇지 않으면 RNA와 동시에 DNA마저 중합효소에서 떨어져서 전사 복합체가 일시에 무너져 재사용이 지체되기도 한다는 것이 강창원‧홍성철 공동 연구팀에 의해 근래 2020년에 밝혀지기도 했다. 이번 연구에서, 준비에 관한 2가지, 방식 2가지, 결과 2가지 학설이 모두 실제 확증됐다. 그렇다면 준비-방식-결과의 조합으로 총 2×2×2, 즉 8가지가 가능한데, 실제로는 일부가 밀접하게 연계돼서 3가지 조합만이 실행된다고 밝혀졌다. 그래서 ‘세 갈래 끝내기’라고 명명됐다. 더욱이, 각 갈래의 진행 속도가 서로 달라서 세 차례의 기회가 있는 셈이다. 첫 기회의 갈래에서, 쫓아가는 종결인자가 전사 복합체에서 RNA를 잡아당겨 떼어내고 DNA는 중합효소에 남겨두는 방식의 종결을 수행한다. 이것에 실패하면, 쫓아가는 종결인자가 중합효소를 밀어내서 DNA와 RNA 둘 다 떨어뜨리는 종결을 진행하는데, 이 경우가 가장 흔하다. 마지막에, 기다리는 종결인자가 중합효소를 밀쳐내서 모두 갈라놓는 종결을 단행한다. 기다리는 종결인자가 쫓아가는 종결인자보다 중합효소와 먼저 만나기 때문에 더 빠르게 더 일찍 작동하리라고 전문가들이 추정해왔는데, 실제로는 놀랍게도 기다리는 종결인자가 더 느려서 맨 마지막 기회를 얻는 것으로 드러났다. 이 세 갈래의 진행 순서는 서로 다른 염기서열의 여러 종결자 DNA에서 바뀌지 않는다는 것도 확인했다.공동 연구팀은 이번 연구에서 거푸집 DNA와 생산물 RNA에 각기 다른 형광물질을 붙인 후 중합효소, DNA, RNA 셋이 결합한 전사 복합체가 어떻게 변하는지를 낱개로 실시간 관찰하는 생물리학적 연구기법을 창안하고, 기존에 제안됐던 여러 작동원리를 검증하는 실험을 여러 가지 수행했다. 특히, 종결인자가 어떻게 전사 종결을 유도하는지 보기 위해, 종결인자가 RNA 종결 신호에 먼저 붙은 후 중합효소를 쫓아가서 끝내는 것을 측정하거나, 그렇지 않고 종결인자가 중합효소에 미리 붙어있다가 종결 신호를 기다려서 끝내는 것을 측정하는 분별 계측법을 독창적으로 개발했다. 첨단 기술인 단일분자 실험을 전담한 서울대 물리천문학부 송은호 박사과정 학생이 제1 저자로 참여한 논문(제목: Rho-dependent transcription termination proceeds via three routes)이 저명 국제학술지 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)에 올해 3월 29일 字 게재됐다. 서울대 엄희수 박사, 우리 대학 팔린다 무나싱하 박사, 우리 대학 황승하 대학원생도 참여하여 저자가 총 8명이다. 이번 공동 연구에 단일분자 형광 기술을 구사하는 물리학자, 유전자 발현이라는 기본적 생명현상을 탐구하는 생명과학자, 중합효소나 종결인자와 같은 단백질의 구조를 규명하는 화학자가 두루 참가했다. 다양한 분야의 전공자가 협업한 다학제 기초연구의 우수 사례이며, 한국연구재단 중견연구자지원사업, KAIST 고위험‧고성과 연구사업 등의 지원을 받았다. 송은호 제1 저자는 "어느 학설이 맞는지를 검증하기 위해, DNA의 한 곳에서 종결하는 종결자의 경우 작동이 단순명료하리라 짐작하고 첫 실험 대상으로 삼았는데, 뜻밖에 여러 작동원리가 모두 관찰됐고 세 갈래로 복잡했다”라며 “여러 곳에서 종결하는 다른 종결자 DNA의 경우 오히려 세 갈래가 다 보이지 않기도 해 첫 선택에 운이 따랐던 것 같다”고 말했다.< (왼쪽부터) 우리 대학 생명과학과 강창원 명예교수, 서울대 물리천문학부 홍성철 교수 > 

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