[연구]AI로 우주용 전기추력기 개발·고성능 예측​

< (왼쪽부터) 원자력및양자공학과 김영호 박사과정, 최원호 교수, 박재홍 박사과정 >홀추력기는 스페이스X의 스타링크(Starlink) 군집위성이나 NASA의 사이키(Psyche) 소행성 탐사선 등과 같은 여러 고난이도 우주 임무에 활용되는, 플라즈마*를 이용한 고효율 추진 장치로, 핵심적인 우주기술 중 하나다. KAIST 연구진이 인공지능 기법을 사용해 개발한 큐브위성용 홀추력기를 올해 11월에 예정된 누리호 4차 발사에서 큐브위성인 K-HERO에 탑재돼 우주에서 성능 검증을 진행할 예정이라고 밝혔다.*플라즈마(plasma)는 기체가 높은 에너지로 가열되어 전하를 띄는 이온과 전자로 분리된 물질의 네 가지 상태 중 하나로 우주 전기추진 뿐만 아니라 반도체 및 디스플레이 제조공정과 살균장치 등에 널리 활용되고 있다.우리 대학 원자력및양자공학과 최원호 교수 연구팀이 인공위성이나 우주탐사선의 엔진인 홀 전기 추력기(홀추력기, Hall thruster)의 추력 성능을 높은 정확도로 예측할 수 있는 인공지능 기법을 개발했다고 3일 밝혔다.홀추력기는 연비가 높아 적은 추진제(연료)를 사용하고도 위성이나 우주선을 크게 가속할 수 있으며, 소모 전력 대비 큰 추력을 발생시킬 수 있다. 이러한 장점을 바탕으로, 추진제 절약이 중요한 우주 환경에서 군집위성의 편대비행 유지, 우주쓰레기 감축을 위한 궤도이탈 기동, 혜성이나 화성 탐사와 같은 심우주 탐사를 위한 추진력 제공 등 다양한 임무에 폭넓게 활용되고 있다.최근 뉴스페이스 시대에 접어들어 우주산업이 확장됨에 따라 우주 임무가 다양해지고 있고 이에 맞는 홀추력기 수요가 증가하고 있다. 각각의 고유한 임무에 최적화된 고효율 홀추력기를 신속하게 개발하기 위해서는 설계단계에서부터 추력기의 성능을 정확하게 예측하는 기법이 필수적이다.그러나 기존의 방식들은 홀추력기 내에서 복잡하게 일어나는 플라즈마 현상을 정밀하게 다루지 못하거나, 특정 조건에 한정돼, 성능 예측 정확도가 낮은 한계가 있었다.연구팀은 홀추력기의 설계, 제작, 시험의 반복 작업에 걸리는 시간과 비용을 획기적으로 줄이는 인공지능을 기반으로 한 정확도가 높은 추력기 성능 예측기법을 개발했다.2003년부터 국내에서 전기추력기 개발 연구를 처음으로 시작해 관련 연구개발을 주도하고 있는 최원호 교수팀은 자체적으로 개발한 전기추력기 전산 해석 도구를 활용해 생성한 18,000개의 홀추력기 학습데이터를 기반으로 인공신경망 앙상블 구조를 도입해 추력 성능 예측에 적용했다.양질의 학습데이터를 확보하기 위해 개발된 전산 해석 도구는 플라즈마 물리 현상과 추력 성능을 모델링한다. 전산 해석 도구의 정확성은, 연구팀이 국내 최초로 개발한 10개의 홀추력기로 수행된 100여 개의 실험 데이터와 비교해 평균오차가 10% 이내로 정확도가 높은 것으로 검증됐다.< 그림 1. 본 연구결과는 국제적으로 저명한 인공지능 다학제 학술지인 어드밴스드 인텔리전트 시스템(Advanced Intelligent Systems)의 2025년도 7권 3호 표지논문으로 선정되었다 >학습된 인공신경망 앙상블 모델은 홀추력기의 설계 변수에 따라 높은 정확도로 단지 수초 내로 짧은 시간 안에 추력기 성능을 예측할 수 있는 디지털트윈 모델로 작동한다.특히 기존에 알려진 스케일링 법칙으로는 분석하기 어려웠던 연료 유량이나 자기장과 같은 설계 변수에 따른 추력과 방전전류와 같은 성능지표 변화를 상세히 분석할 수 있다.연구팀은 이번에 개발한 인공신경망 모델이 자체 개발한 700W급 및 1kW급 홀추력기에서 평균오차 5% 이내, 미 공군연구소에서 개발한 5kW급 고전력 홀추력기에 대해 평균오차 9% 이내의 정확도를 보여주었다. 이번 연구로 개발한 인공지능 예측기법이 다양한 전력 크기의 홀추력기에 폭넓게 적용할 수 있는 것을 입증했다.최원호 교수는 “연구팀에서 개발한 인공지능 기반 성능 예측기법은 정확도가 높아 인공위성과 우주선의 엔진인 홀추력기의 추력성능 분석과 고효율 저전력 홀추력기 개발에 이미 활용되고 있다. 이 인공지능 기법은 홀추력기 뿐만 아니라 반도체, 표면 처리 및 코팅 등 다양한 산업에서 활용되는 이온빔 소스의 연구개발에도 접목될 수 있다”라고 밝혔다.< 그림 2. 연구팀이 개발한 인공지능 기반의 홀추력기 성능 예측기법은 설계 변수에 따른 추력 성능을 높은 정확도로 예측하여 고효율 홀추력기 개발에 활용도가 높다. 인공신경망 앙상블은 플라즈마가 생성되는 채널의 형상과 자기장 정보와 같은 설계 변수를 입력받아서 추력 등의 성능값과 예측 정확도를 제공한다. 이를 통해 고효율의 홀추력기 설계가 가능하고 추력 성능 특성 분석에도 활용도가 매우 높다 >또한, 최교수는 “연구팀의 실험실 창업기업으로 전기추진 전문기업인 코스모비㈜와 함께 인공지능 기법을 사용해 개발한 큐브위성용 홀추력기는 올해 11월에 예정된 누리호 4차 발사에서 3U(30x10x10 cm) 큐브위성인 K-HERO에 탑재돼 우주에서 성능 검증을 진행할 예정”이라고 설명했다.원자력및양자공학과(우주탐사공학학제전공) 박재홍 박사과정 학생이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제적으로 저명한 인공지능 다학제 학술지인 ‘어드밴스드 인텔리전트 시스템(Advanced Intelligent Systems)’에 2024년 12월 25일에 온라인 게재됐으며, 저널 표지논문(front cover)으로 채택돼 혁신성을 인정받았다.< 그림 3. KAIST 최원호 교수 연구팀에서 실험실 창업한 전기추진 전문기업인 코스모비(주)와 함께 개발 중인 (초)소형위성용 150 W급 저전력 홀추력기의 작동 모습을 보여준다. 이 홀추력기는 2025년 4분기 누리호 4차 발사를 통해 우주에 올라갈 큐브위성(K-HERO)에 탑재되어 궤도상 검증을 수행할 예정이다. >이번 연구는 한국연구재단 스페이스파이오니어사업(200mN급 고추력 전기추진시스템 개발)의 지원을 받아 수행됐다.(논문 제목: Predicting Performance of Hall Effect Ion Source Using Machine Learning, DOI: https://doi.org/10.1002/aisy.202400555)< 그림 4. 연구팀이 개발한 인공지능 모델(HallNN)로 예측한 KAIST가 개발한 700 W급 홀추력기의 추력 및 방전전류 그래프를 보여준다. 왼쪽 사진은 KAIST 전기추진 진공챔버에서 해당 홀추력기가 작동하는 모습이며, 중앙 및 오른쪽 그래프는 양극 유량에 따른 추력과 방전전류의 예측 결과를 나타낸다. 그래프에서 붉은색 선은 인공지능 모델의 예측 결과를, 푸른색 점은 실험 결과를 의미하며, 예측값은 실험값 대비 평균오차 5% 이내의 높은 정확도를 보여주었다. >

[연구]한재흥 교수팀, 미국기계학회 최우수논문상 수상

< (앞줄 왼쪽부터) 항공우주공학과 김태현 박사, 한재흥 교수, (뒷줄 왼쪽부터) 장건익 박사과정, 이대영 교수 >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.< 그림 1. 균일한 두께의 재료 적용이 가능한 패턴 설계 원리에 대한 설명도 및 시제품 >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 요소임한재흥 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.< 그림 2. 우주 방호구조의 가상 개념도 및 제안된 연구 기술 기반 우주 쉩터의 프로토타입 >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.< 상장 사진 >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.

[연구]고비용 인프라 없이 AI 학습 가속화 가능​

< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 한동수 교수, 임휘준 박사, 예준철 박사과정 >우리 대학 연구진이 고가의 데이터센터급 GPU나 고속 네트워크 없이도 AI 모델을 효율적으로 학습할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술을 통해 자원이 제한된 기업이나 연구자들이 AI 연구를 보다 효과적으로 수행할 수 있을 것으로 기대된다. 우리 대학 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 일반 소비자용 GPU를 활용해, 네트워크 대역폭이 제한된 분산 환경에서도 AI 모델 학습을 수십에서 수백 배 가속할 수 있는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다. 기존에는 AI 모델을 학습하기 위해 개당 수천만 원에 달하는 고성능 서버용 GPU(엔비디아 H100) 여러 대와 이들을 연결하기 위한 400Gbps급 고속 네트워크를 가진 고가 인프라가 필요했다. 하지만 소수의 거대 IT 기업을 제외한 대부분의 기업과 연구자들은 비용 문제로 이러한 고가의 인프라를 도입하기 어려웠다.한동수 교수 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 '스텔라트레인(StellaTrain)'이라는 분산 학습 프레임워크를 개발했다. 이 기술은 고성능 H100에 비해 10~20배 저렴한 소비자용 GPU를 활용해, 고속의 전용 네트워크 대신 대역폭이 수백에서 수천 배 낮은 일반 인터넷 환경에서도 효율적인 분산 학습을 가능하게 한다.< 그림 1. 기존 저비용 분산 딥러닝 환경에서는 네트워크 제약으로 인해 멀티 클러스터 및 하이브리드 클라우드 환경에서 학습 시 GPU 이용률이 저하되고, 학습 시간과 클라우드 비용이 증가하는 문제가 있다. >기존의 저가 GPU를 사용할 경우, 작은 GPU 메모리와 네트워크 속도 제한으로 인해 대규모 AI 모델 학습 시 속도가 수백 배 느려지는 한계가 있었다. 하지만 연구팀이 개발한 스텔라트레인 기술은 CPU와 GPU를 병렬로 활용해 학습 속도를 높이고, 네트워크 속도에 맞춰 데이터를 효율적으로 압축 및 전송하는 알고리즘을 적용해 고속 네트워크 없이도 여러 대의 저가 GPU를 이용해 빠른 학습을 가능하게 했다. 특히, 학습을 작업 단계별로 CPU와 GPU가 나누어 병렬적으로 처리할 수 있는 새로운 파이프라인 기술을 도입해 연산 자원의 효율을 극대화했다. 또한, 원거리 분산 환경에서도 GPU 연산 효율을 높이기 위해, AI 모델별 GPU 활용률을 실시간으로 모니터링해 모델이 학습하는 샘플의 개수(배치 크기)를 동적으로 결정하고, 변화하는 네트워크 대역폭에 맞추어 GPU 간의 데이터 전송을 효율화하는 기술을 개발했다.< 그림 2. 한동수 교수 연구팀은 StellaTrain과 ES-MoE 연구를 통해 GPU 수가 제한적이거나 고성능 GPU가 없는 상황에서도 저렴한 컴퓨팅 환경으로 AI 모델 학습을 가능하게 했다. >연구 결과, 스텔라트레인 기술을 사용하면 기존의 데이터 병렬 학습에 비해 최대 104배 빠른 성능을 낼 수 있는 것으로 나타났다. 한동수 교수는 "이번 연구가 대규모 AI 모델 학습을 누구나 쉽게 접근할 수 있게 하는 데 큰 기여를 할 것"이라고 밝혔다. “앞으로도 저비용 환경에서도 대규모 AI 모델을 학습할 수 있는 기술 개발을 계속할 계획이다”라고 말했다. 이번 연구는 우리 대학 임휘준 박사, 예준철 박사과정 학생, UC 어바인의 산기타 압두 조시(Sangeetha Abdu Jyothi) 교수와 공동으로 진행됐으며, 연구 성과는 지난 8월 호주 시드니에서 열린 ACM SIGCOMM 2024에서 발표됐다.< 그림 3. 연구팀이 개발한 StellaTrain 프레임워크는 다중 클러스터 및 다중 노드 환경에서 GPU 활용률을 극대화하고 학습 시간을 단축하기 위해, CPU 기반 그래디언트 압축 및 최적화로 통신 오버헤드를 최소화하고, 네트워크 상황에 따라 배치 크기와 압축률을 실시간으로 조절하는 동적 최적화 기술을 적용했다. >한편, 한동수 교수 연구팀은 2024년 7월 GPU 메모리 한계를 극복해 소수의 GPU로 거대 언어 모델을 학습하는 새로운 기술도 발표했다. 해당 연구는 최신 거대 언어 모델의 기반이 되는 전문가 혼합형(Mixture of Expert) 모델을 제한된 메모리 환경에서도 효율적인 학습을 가능하게 한다. 이 결과 기존에 32~64개 GPU가 필요한 150억 파라미터 규모의 언어 모델을 단 4개의 GPU만으로도 학습할 수 있게 됐다. 이를 통해 학습의 필요한 최소 GPU 대수를 8배~16배 낮출 수 있게 됐다. 해당 논문은 KAIST 임휘준 박사와 김예찬 연구원이 참여했으며, 오스트리아 빈에서 열린 AI 분야 최고 권위 학회인 ICML에 발표됐다. 이러한 일련의 연구 결과는 자원이 제한된 환경에서도 대규모 AI 모델 학습이 가능하다는 점에서 중요한 의미를 가진다.< 그림 4. 저비용 GPU에 의존하는 다수의 연구자들은 GPU 메모리 용량 초과로 인하여, 다량의 expert 모델을 이용한 학습이 불가능하다. 본 연구팀이 ICML 2024에서 발표한 ES-MoE 프레임워크에서는 CPU 메모리 및 SSD를 계층적으로 사용하여 부족한 GPU 메모리를 보완할 수 있는 Expert Switching 기법을 제안한다. 이는 저비용 GPU에서도 expert 개수를 크게 늘릴 수 있는 확장성을 제공한다. >해당 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 주관하는 중견연구사업 (RS-2024-00340099), 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 정보통신·방송 기술개발사업 및 표준개발지원사업 (RS-2024-00418784), 차세대통신클라우드리더십구축사업 (RS-2024-00123456), 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.

[연구]제약 혼합물 최고 분리막 기술 선보이다​

< (왼쪽부터) 생명화학공학과 고동연 교수, 임성갑 교수, 최지훈 박사과정, 최건우 박사과정 >분자의 크기와 모양에 따라 분자를 구별할 수 있는 분리막 공정*은 기존의 열 분리 공정(예: 증류법)보다 훨씬 적은 에너지를 소비하며 화학 산업의 탄소 배출량을 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.*분리막 공정: 분리막은 물질의 크기나 흡수력에 따라서 특정 물질을 선택적으로 통과시키거나 배제하는 역할을 하는 선택적 장애물로 분리막을 이용한 분리 공정은 기존의 공정과 달리 많은 에너지를 사용하지 않고도 화합물들을 효율적으로 분리할 수 있음 우리 대학 생명화학공학과 고동연, 임성갑 교수 공동연구팀이 기존에 분리하기 어려웠던 크기의 활성 제약 분자들을 매우 높은 선택도로 분리할 수 있는 초박막 분리 기술을 세계 최초로 개발했다고 29일 밝혔다. 분리막은 산업계 전반에 사용되는 유기용매들을 분리하는데 저에너지, 저탄소 해결법을 제공할 수 있어 비교적 짧은 상업화 역사에도 불구하고 석유화학, 반도체, 재생합성연료(E-Fuel), 바이오 제약 분야 등 폭넓은 분야에 응용되고 있다.해수 담수화와 같은 전통적인 응용 분야를 뛰어넘어 분리막이 고부가가치의 화합물을 선택적으로 분리하기 위해서는 기존 소재의 한계를 뛰어넘을 수 있는 혁신적인 고분자 소재의 개발이 필요하다. 연구팀은 반도체 제조 공정에 쓰이는 고분자 박막 증착 기술로 기존 소재의 한계를 뛰어넘는 성능의 분리막을 제조하고, 이를 이용해 고부가가치의 제약 혼합물을 선택적으로 정제할 수 있는 기술을 개발했다. 연구팀은 iCVD(개시제를 이용한 화학 기상 증착법, initiated Chemical Vapor Deposition) 기술을 이용해 기존에 박막으로 만들기 어렵다고 알려진 유기 실록산 고분자를 초박막으로 합성하고 이를 이용해 활성 제약 분자를 선택적으로 정제할 수 있는 분리막 공정을 개발했다. 연구팀은 이와 같은 새로운 접근 방식을 이용해 극도로 얇으면서도 다중으로 연결돼있는 고분자 분리막을 만드는 데 성공했다.< 그림 1. iCVD 기법을 통해 기상 화학 증착 방식으로 만들어지는 고분자 박막 설명 그림. 기상의 모노머와 활성제가 반응하며 두께가 매우 얇은 박막이 제조된다. >연구팀은 29나노미터(nm) 두께의 분리막을 이용해 다양한 활성 제약 성분, 석유 화합물, 연료 분자 등이 속하는 크기인 분자량 150~350g/mol 범위에 존재하는 분자들을 정제할 수 있다. 다양한 유기 물질이 섞여 있는 매우 복잡한 용매 환경에서 작동할 수 있도록 고안된 이 기술은 기존 분리막의 수명과 분자 선택도를 뛰어넘는 분리막 성능을 입증해 산업계에 분리막이 적용될 수 있는 영역을 넓힐 것으로 기대된다. 연구팀은 나아가 헤르페스 바이러스 치료에 사용되는 주요 활성 제약 성분(API, Active Pharmaceutical Ingredient)인 아시클로버 (Acyclovir), 발라시클로버(Valacyclovir)와 같이 비슷한 모양 및 비슷한 크기(분자량)를 가진 분자들이 섞여있을 때 매우 높은 순도로 아시클로버만 분리해낼 수 있음을 시연했다. 따라서 이번 연구는 분리막 기술을 이용해 기존 제약 제조 공정보다 더 값싸고 에너지 비용이 적은 방법으로 제약 물질을 정제할 수 있음을 밝혀낸 데 의미가 있다. 이번 연구를 이끈 고동연 교수는 "iCVD 방식을 사용한 초박막의 성공적인 제작은 불필요한 반응 없이 결함이 없고 고품질의 밀도 높은 고분자 분리막을 합성할 수 있는 강력한 방법ˮ 이라며 "이전에 접근할 수 없었던 고분자 소재를 제공해 고성능 분리막의 정교한 설계를 촉진할 것ˮ 이라고 말했다.< 그림 2. 분리막 투과 성능. 본 분리막은 선택도-투과도 그래프에서 새로운 upper bound를 정의하며 분리막 기술의 지평을 넓혔으며 (왼쪽 그림), 실생활에 접할 수 있는 아시클로버와 같은 바이러스 치료제도 높은 효율로 분리할 수 있음을 밝혀냈다 (오른쪽 그림) >우리 대학 생명화학공학과 최지훈, 최건우 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 3월 15호에 지난 3월 30일 자 출판됐다. (논문명: Ultrathin organosiloxane membrane for precision organic solvent nanofiltration). 한편 이번 연구는 한국연구재단의 우수신진과제, 중견연구과제 및 한국화학연구원 기본사업 협력과제를 통해 지원됐다.

[연구]단백질 ‘생산 설계도’ 보호하는 RNA 조절 기전 찾았다

< 사진 1. 바이오및뇌공학과 이영석 교수 >생명체는 DNA, RNA, 단백질과 같은 바이오분자들의 조절 작용으로 다양한 생물학적 기능을 수행한다. 바이오분자들의 조절로 유전 정보가 전달되고, 잘못 전달된 정보는 유전자 변형이나 감염성 질병의 원인이 된다. 따라서 분자생물학적 조절 연구는 유전자 치료제와 첨단 백신 개발에 중요하다. 특히, 2023년 코로나 mRNA 백신 기술을 개발한 과학자들이 노벨 생리의학상을 수상하면서 RNA 조절 연구에 기반한 첨단신약, 바이오공학 기술이 크게 주목받고 있다.우리 대학 바이오및뇌공학과 이영석 교수 연구팀이 기초과학연구원(IBS) RNA 연구단 김빛내리 단장(서울대 생명과학부 석좌교수), 미국 국립암연구소 유진 발코프(Eugene Valkov) 박사팀과 공동연구를 통해 자체 개발한 단일핵산 분석법을 적용해 전령 RNA(messenger RNA, 이하 mRNA) 분해의 새로운 조절 기전을 찾았다고 밝혔다.mRNA는 긴 단일 가닥 RNA 분자로, DNA에 보관된 유전 정보를 단백질에 전달하는 매개체로서 마치 단백질의 ‘생산 설계도’와 같다. 예를 들어, 코로나 mRNA 백신은 약 4,000개의 RNA 분자로 이루어져 있으며, 코로나 스파이크 단백질의 유전 정보와 다양한 RNA 변형을 활용해 스파이크 단백질 생산을 조절하도록 설계되어 있다. 결국 RNA 기능과 조절에 따라 유전자 치료제 및 mRNA 백신의 효능이 결정된다.연구진은 다양한 RNA 조절 인자 중 특히 mRNA 꼬리에 주목해 왔다. mRNA는 말단에 50-150개의 아데닌 염기로 구성된 긴 꼬리를 갖는데, mRNA를 보호하고 단백질 합성을 촉진하는 역할을 한다. 그동안 이 꼬리는 아데닌으로만 구성된 것으로 알려졌지만, 연구진은 지난 연구에서 비(非) 아데닌 염기가 추가된 ‘혼합 꼬리(Mixed tail)’가 존재한다는 사실을 보고하였고, 이 혼합 꼬리가 mRNA의 분해를 막는 역할을 하여 유전자 활성을 높이는 데 기여함을 밝힌 바 있다.그러나 RNA 변형의 결과인 mRNA 꼬리는 그 변형의 특이적인 행태로 인해 생화학 실험과 정량적 분석에 어려움이 있었다. 또한, 50-150개 RNA 분자의 연속적인 변형에 대한 단일염기 분석이 필요하여 mRNA 혼합 꼬리 조절 기전 연구에 제한이 있었다.< 그림 1. mRNA 꼬리에 대한 단일핵산 분석 방법론 (a) mRNA 꼬리 분해 과정에 대한 수학 모델링 모식도. mRNA 꼬리는 50-150개 RNA 분자의 연속적인 변형이라는 특이적인 형태임. 이러한 연속적인 변형을 단일핵산 단위로 탈아데닐화하는 과정을 수학적으로 모델링함. (b) 합성 RNA 꼬리(A20, A1, A0, UCU)와 CCR4-NOT 단백질 복합체를 활용한 mRNA 꼬리 분해 실험 기법. 인간 재조합 CCR4-NOT 단백질 복합체의 구성 요소인 CCR4 단백질과 CAF1 단백질은 단일핵산 단위로 탈아데닐화하는 핵심 효소임. 합성 RNA 꼬리 A20는 20개의 아데닌으로 구성된 꼬리를 포함함. (c) mRNA 꼬리 분해 분석을 위한 이미지 분석 및 데이터 전처리 과정. mRNA 꼬리 분해 실험에 대한 데이터 분석을 위하여 아날로그 이미지 데이터의 디지털화 및 데이터 정규화가 요구됨. 이를 활용하여, mRNA 꼬리 분해 실험에 대한 새로운 데이터 시각화 결과에 대한 예시임. (d) 수학 모델링을 활용한 단일핵산 분해 속도 측정. 합성 RNA 꼬리 A20는 20개의 아데닌으로 구성되어 있고, 이에 대한 20개의 단일핵산 탈아데닐화 속도를 측정하는데 성공함. (e) RNA 분해에 관한 컴퓨터 시뮬레이션 기반 분석 방법 검증. (d)에서 측정한 탈아데닐화 속도를 기반으로 컴퓨터 시뮬레이션을 수행함. (c)와의 분해 과정을 비교하고, 그 유사도에 따라 RNA 분해 속도 및 수학 모델의 우수성을 검증함. >이를 해결하기 위해 연구진은 미국 국립암연구소 유진 발코프 박사 연구팀과 함께 mRNA 꼬리 조절 연구를 위한 단일핵산 분석법을 개발했다. 이어 이 분석법을 활용하여 세계 최초로 mRNA 꼬리가 분해되는 속도를 단일핵산 단위로 측정하는데 성공, mRNA 꼬리의 새로운 분해 기전을 규명했다.연구진은 mRNA 분해를 유도하는 탈아데닐 복합체(CCR4-NOT)를 이용한 탈아데닐화 시스템을 개발하고 단일 염기 단위의 분해 반응을 수학적으로 모델링하여 혼합 꼬리 분해 효과를 정량화했다. 그 결과, 탈아데닐 복합체의 진행이 지연되는 위치를 확인할 수 있었으며, 복합체의 구성 요소들이 비 아데닌 염기에 의해 특정 위치에서 막혀 분해 속도가 조절되는 것을 밝혔다. 즉, 비 아데닌 염기가 일종의 ‘과속 방지턱’ 역할을 한다는 것을 입증한 것이다.김빛내리 단장은 “mRNA 혼합 꼬리 조절에 대한 이해를 확장해 mRNA 안정성 조절과 유전자 발현 메커니즘에 대한 새로운 통찰을 제공했다”라며, “혼합 꼬리에 기반한 다양한 유전자 치료법 연구와 RNA 첨단 신약 개발에 기여할 것”이라고 말했다.< 그림 2. mRNA 혼합 꼬리에 관한 새로운 분해 기전 모식도 탈아데닐 복합체(CCR4-NOT)의 CCR4 단백질과 CAF1 단백질은 탈아데닐화 효소임. (1) CAF1 단백질이 혼합 꼬리의 ‘과속 방지턱’을 사전 미리 인지하여 탈아데닐화 속도를 줄이고, (2) 단일핵산 탈아데닐 이후 CCR4 단백질도 속도를 줄인다. (3) 최종적으로, CAF1 단백질이 비아데닌 염기를 분해하면서 탈아데닐화를 재개한다. ‘과속 방지턱’ 역할을 하는 비 아데닌 염기로는 구아닌(G)과 유라실/사이토신(Y)이 있음. >우리 대학 바이오및뇌공학과 이영석 교수는 “이번 연구는 분자생물학, 생화학 및 수학 분야가 만나 이룬 융합 연구의 결실”이라며, “미래 바이오공학 및 첨단바이오 분야 발전을 위한 공동연구의 중요성을 시사한다”라고 연구의 의의를 밝혔다.이번 연구결과는 국제 학술지 ‘네이처 구조 분자생물학(Nature Structural & Molecular Biology, IF=16.8)’에 지난 2월 19일 게재됐다. 

[연구]150% 쭉쭉 늘어나는 전자 섬유 개발​

< (왼쪽부터) 이건희 박사, 이도훈 박사과정, 전우진 박사과정, 스티브박 교수, 정재웅 교수, 박성준 교수 >전자 섬유는 최근 각광받고 있는 사용자 친화 웨어러블 소자, 헬스케어 소자, 최소 침습형 임플란터블 전자소자에 핵심 요소로 여겨져 활발하게 연구가 진행되고 있다. 하지만 고체 금속 전도체 필러(Conductive filler)를 사용한 전자 섬유를 늘려서 사용하려 할 경우, 전기전도성이 급격하게 감소해 전기적 성질이 망가진다는 단점이 있다. 우리 대학 신소재공학과 스티브 박, 전기및전자공학부 정재웅, 바이오및뇌공학과 박성준 교수 공동 연구팀이 높은 전도도와 내구성을 가지는 액체금속 복합체를 이용해 신축성이 우수한 전자 섬유를 개발했다고 25일 밝혔다. 전자 섬유의 늘어나지 않는 단점을 해결하기 위해 연구팀은 고체처럼 형상이 고정된 것이 아닌 기계적 변형에 맞춰 형태가 변형될 수 있는 액체금속 입자 기반의 전도체 필러를 제시했다. 액체금속 마이크로 입자는 인장이 가해질 경우에 그 형태가 타원형으로 늘어나면서 전기 저항 변화를 최소화할 수 있다. 하지만 그 크기가 수 마이크로미터이기 때문에, 기존에 이용된 딥-코팅(dip-coating)과 같은 단순한 방법으로 실에 코팅하는 것이 불가능하다. 연구진은 액체금속 입자가 높은 밀도로 실 위에 전달될 수 있고, 블레이드와 기판 사이에서 현탁액의 조성을 실시간으로 바꾸면서 화학적 변성을 통해 액체금속 입자를 실과 접착시킬 수 있는 새로운 방법인 현탁액 전단(suspension shearing) 방법을 통해 이를 해결했다. 추가로 기계적 안정성이 우수한 탄소나노튜브(CNT)가 포함된 액체금속 입자를 한층 더 코팅하는 방식으로, 액체금속 복합체의 기계적 안정성도 확보할 수 있었다.< 그림 1. 액체금속 복합체 기반 고신축성 전자섬유 구조와 사진 >제작된 신축성 전자 섬유는 추가적인 공정이 필요 없이 우수한 초기전도성을 보였고(2.2x10^6 S/m), 기존의 고체 금속 전도체 기반 섬유들과는 다르게 150% 늘려도 전기저항 변화가 거의 없다. 기계적 안정성도 우수해 반복되는 변형 실험에도 전기적 성질을 유지할 수 있었고, 다양한 전자 부품들과 쉽게 통합될 수 있다. 연구팀은 이를 이용해 실제 상용화된 옷에 다양한 전자회로를 구현했다. 나아가서 연구팀은 액체금속 복합체를 코팅하는 방법이 다양한 실에 호환 가능하고, 재료의 생친화성이 우수하기 때문에, 이를 이용해 신경과학 연구에 사용할 수 있는 섬유형 바이오 전자 섬유를 구현했다. 연구팀은 제안된 코팅 방법을 이용해 기계적 변형에 영향을 받지 않는 뇌 활동 전극, 신경 자극 전극, 다기능성 옵토지네틱 프로브를 제작해 넓은 범용성과 높은 공정 신뢰성을 갖는다는 것을 보였다.< 그림 2. 용액전단 방법을 이용한 섬유 위의 액체금속 복합체 입자조립과정과 코팅된 실의 사진 >우리 대학 이건희 박사, 이도훈 박사과정, 전우진 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 온라인 판에 7월 13일자 출판됐다. (논문명: Conductance stable and mechanically durable bi-layer EGaIn composite-coated stretchable fiber for 1D bioelectronics)< 그림 3. 액체금속 입자 기반의 전자 섬유를 이용한 옷감에 꿰매서 제작한 전자회로 및 신경과학용 다기능성 전자섬유 >스티브박 교수는 "옷에 다양한 전자 공학적인 기능을 웨어러블 형태로 구현하는 가능성을 보여준 연구로 최근에 각광받고 있는 환자 편의성을 높인 웨어러블 헬스케어 소자나 최소침습형 임플란터블 전자소자 개발의 새로운 방향성을 제시한 의미있는 결과ˮ 라고 말했다. 한편 이번 연구는 한국연구재단, KAIST의 지원을 받아 수행됐다. 이건희 박사는 포스코청압재단의 지원을 받고 있다.

[연구]한국 법체계 발전 메커니즘 규명에 나선다

< (왼쪽부터) 문화기술대학원 박주용 교수, 문술미래전략대학원 박태정 교수 >우리나라의 법률은 지난 30년간 법령 개수, 조문, 글자 수 등이 급격하게 늘어나면서 미국 연방 법전보다도 더욱 복잡해지며 법률 접근성이 떨어지고 있어 법령정보 제공의 지능화가 필요한 시점이다. 이에 현 법체계의 복잡성과 강건성(robustness)을 규명하고, 시대별 분석을 통해 우리 법이 어떻게 발전해왔는지 알아냄으로써 미래 입법 방향을 예측하는 연구가 필요하다. 우리 대학 문화기술대학원 박주용 교수(복합계 물리학), 문술미래전략대학원 박태정 교수(법 발전학) 공동연구팀은 국내 법령 데이터와 국제 조약 데이터를 전수 수집한 뒤 복합계 네트워크로 구성하여 분석하는 ‘포스트 AI 시대 법 발전학’ 연구를 수행해 우리 법체계의 안정성을 제고하고 대중의 법률에 대한 이해를 높일 수 있는 섬세한 시각화가 가능한 그래프 데이터베이스를 구축할 계획임을 16일 밝혔다.법 발전학은 국가 발전을 위한 적절한 법과 제도를 설계하는 학문으로서, 법∙과학기술∙문화가 국가 발전에 미치는 영향을 종합적으로 예측하고 과학적 입법시스템을 고안하기 위한 노력이 국제적으로 활발히 이루어지고 있다. 특히 우리나라에서도 빅데이터, SNS, AI 등 생활 밀착형 정보 과학기술의 발달과법에 대한 대중들이 관심과 접근성이 증대하는 현실에서 과학과 법학이 함께 해야 한다는 목소리가 높아지고 있다.< 그림 1. 법령 정보를 이용한 네트워크 구축 >이에 연구팀은 우리나라 법령데이터를 전수 수집하여 법률 사이의 연결관계를 나타내는 ‘복합계 네트워크’를 분석한 뒤 이를 기반으로 법률 전문가와 일반 국민이 원하는 법률정보를 손쉽고 빠르게 검색할 수 있는 그래프 형태의 데이터베이스를 2023년 6월 1일부터 3년에 걸쳐 구축할 계획이라고 밝혔다. 이러한 법학과 과학기술의 결합으로 법에 대한 일반 국민의 이해도를 높임으로써 일상생활에 도움이 되는 것은 물론, 조금 더 전문적인 과학기술기반 법률 서비스를 일컫는 ‘리걸테크(LegalTech)’ 분야에서 새로운 산업이 창출될 것으로 기대하고 있다.< 그림 2. 법령은 서로 다섯 단계 이내로 연결돼있는 좁은 세상 네트워크 특성을 가짐 >우리 대학 포스트 AI 연구소장을 맡고 있는 이론물리학자 박주용 교수는 “법령끼리 서로를 인용하는 상호연결성에 주목해 법체계를 분석할 수 있는 과학적 방법론으로서 복합계 네트워크 과학, 기계학습∙자연어 처리 등의 AI 기술을 사용해 모든 일상생활에서 법의 적용을 받는 대중들이 사용하고 이해하기 쉬운 융합형 연구가 반드시 필요하다”고 밝혔다. 또한 법학자 박태정 교수는 “우리나라 법학계는 법의 적용과 해석에 관한 연구에 지나치게 편중되어 있고 입법학, 법정책학 및 법경제학 등 법이 나아가야 할 방향에 대한 연구는 상대적으로 미진한 편이다” 라고 지적하며 “법의 방향성을 연구하기 위해서는 법체계의 과학적 진단이 필수적이며 이러한 연구가 우리나라 입법 제도 발전에 큰 도움이 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.< 그림 3. 한국 법령의 증가 추세 >< 그림 4. 법률 네트워크를 시각적으로 검색할 수 있는 그래프 DB의 예시(Nature 150주년 기념 시각화) >이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행될 예정이며, 연구팀은 특히 학생과 젊은 연구원에 대한 적극적인 지원과, 국제심포지엄 개최 등을 통한 국제화에 힘을 쏟을 예정이다.

[연구]기존 불소계 전해질 대체할 고성능 비불소계 전해질 개발

< (왼쪽부터) 생명화학공학과 이진우 교수, 김진욱 박사과정, 김지오 박사과정 >우리 대학 생명화학공학과 이진우 교수 연구팀이 포항공과대학교 조창신 교수 연구팀과 공동연구를 통해 장수명 소듐(나트륨) 금속 음극 및 고출력 해수 전지를 위한 비불소계 전해질을 개발했다고 28일 밝혔다. 불소(F)는 전지의 전기화학적 성능을 향상시키는데 크게 기여하여 현재 상용화된 리튬-이온 전지 외에도 다양한 차세대 전지 전해질의 필수 요소로 자리매김하고 있다. 다만, 비싼 가격, 인체 및 환경에 유해하며 강한 독성이라는 문제점을 가져 이를 대체할 비불소계 전해질 (F-free electrolyte) 개발이 필수적이다. 이 교수 연구팀은 기존 불소계 전해질을 대체할 수 있는 비불소계 전해질을 설계해 매우 뛰어난 가격 경쟁력과 불소계 전해질의 전기화학적 성능을 상회하는 전기화학적 성능을 달성했다. 생명화학공학과 김진욱 박사과정, 김지오 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `에너지 인바이론멘탈 사이언스(Energy & Environmental Science)' 10월 10권 15호에 출판됐으며, 후면 표지논문(outside back cover)로 선정됐다. (논문명 : Designing Fluorine-Free Electrolytes for Stable Sodium Metal Anodes and High-Power Seawater Batteries via SEI reconstruction)소듐 금속 음극은 기존 리튬 이온 전지의 흑연 음극을 대체할 수 있는 높은 이론적 용량과(흑연: 372 mAh g-1, 소듐 금속: 1,166 mAh g-1) 리튬에 비해 매우 높은 지각 내 존재비로 인해(리튬: 0.002%, 소듐: 2%) 각광받고 있는 차세대 음극 소재 중 하나다. 하지만 소듐 금속 음극은 매우 강한 화학적, 전기화학적 반응성 때문에 지속적으로 유기 전해액과 반응해 소듐 표면에 불균일하고 두꺼운 고체-전해질 계면을 형성하고, 이는 충전 과정에 소듐 금속의 수지상 성장(나뭇가지 모양 성장)을 일으킨다. 소듐 금속의 수지상 성장은 고체-전해질 계면을 파괴해 새로운 소듐 금속을 유기 전해액에 노출시키고 추가적인 전해질 분해를 일으키며, 낮은 쿨롱 효율, 전지 단락 등을 발생시켜 전지 구동에 치명적이다. 기존 불소계 전해질은 소듐 금속 표면에 불화 소듐을(NaF) 형성해 앞서 언급한 소듐 금속의 수지상 성장을 억제한다. 불화 소듐은 강한 기계적 성질로 인해 소듐 금속의 수지상 성장을 물리적으로 억제할 수 있음이 널리 알려져 있으나 불소계 전해질의 높은 가격, 불산(HF) 부산물 형성 등의 치명적인 문제점이 수반된다. < 그림 1. 수소화붕소 소듐 기반 전해질의 수소화 소듐 기반 고체-전해질 계면 형성 메커니즘 >연구팀은 수소화 소듐(NaH)이 불화 소듐을 대체할 수 있다는 최근 연구 보고에 착안해 수소화붕소 소듐(NaBH4) 염을 이써 (ether, C-O-C 결합을 포함) 계열 유기용매에 녹인 전해질을 설계했다. 수소화붕소 소듐은 환원제의 일종으로 유, 무기 합성이 필요한 산업계에서 널리 사용되는 물질이다. 따라서, 같은 부피의 불소계 전해질을 제작하는 것에 비해 5~10% 정도의 비용만이 소요돼 큰 가격 경쟁력을 가진다. 연구팀은 비행시간형 이차이온 질량 분석을 통해(Time of Flight Secondary Ion Mass Spectrometry, TOF-SIMS) 수소화붕소 소듐 기반의 전해질이 수소화 소듐이 우세한 고체-전해질 계면을 형성함을 밝혔다. 또한, 산화된 소듐 금속을 수소화붕소 소듐에 장시간 담가뒀을 때, 산화막이 점차 수소화 소듐으로 전환되는 것을 비행시간형 이차이온 질량 분석을 통해 확인했으며, 온라인 전기화학 질량 분석(Online Electrochemical Mass Spectrometry)을 통해, 수소화붕소 소듐 전해질을 이용해 전지 제작 후 8시간 정도의 휴지기에 수소 기체가 형성되는 것을 확인했다. 결론적으로, 소듐 금속은 산화하려는 성질이 강해 표면에 불가피하게 산화막을 형성하는데, 수소화붕소 소듐은 환원성이 강해 표면 산화막을 환원시킬 수 있다. 소듐의 표면 산화막이 환원되면서 수소 기체가 발생함과 동시에 다시 소듐 금속과 반응해 수소화 소듐이 생성되며 연구팀은 이를 `고체-전해질 계면 재건 현상'이라고 명명했다. 이를 통해, 수소화붕소 소듐 기반의 전해질은 소듐-소듐 대칭전지에서 600 사이클, 소듐-알루미늄 반쪽 전지에서 99.67%의 쿨롱 효율을 보여 불소계 전해질에 비해 매우 우수한 전기화학적 성능을 제공했다.< 그림 2. 해수전지 개략도 >더 나아가, 연구팀은 수소화붕소 소듐 기반 전해질을 해수 전지에 적용했다. 높은 전류밀도인 1 mA cm-2에서 기존 불소계 전해질은 35회 정도의 수명 특성을 보인 반면, 수소화붕소 소듐 기반 전해질은 150회 이상의 장수명 특성을 달성했다. 마찬가지로, 기존 불소계 전해질의 출력밀도는 2.27 mW cm-2 에 그친 반면, 수소화붕소 소듐 기반 전해질의 출력밀도는 2.82 mW cm-2로 큰 차이를 보였다. 연구팀이 개발한 수소화붕소 소듐 기반의 전해질은 비용 절감, 수명 특성 향상을 통해 해수전지의 상용화에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다. 제1 저자인 김진욱 박사과정은 "기존 소듐 전해질의 필수 원소였던 불소 없이도 불소계 전해질의 성능을 상회하는 전해질을 개발한 것은 큰 의미가 있다ˮ 라며 "앞으로 비불소계 소듐 전해질과 그에 따른 고체-전해질 계면에 관한 연구가 활발해질 것으로 판단된다ˮ 라고 말했다. 한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업과 한국전력 사외공모 기초연구지원사업의 지원을 받아 수행됐다.< 그림 3. 후면 커버 이미지 >

[협약]화성시·카이스트, 반도체 핵심인력 육성 업무협약

서철모 화성시장(사진 가운데)을 비롯해 이원욱 국회의원(사진 왼쪽 여섯번째), 이광형 카이스트 총장, 정후식 롯데백화점 동탄점장, 고서곤 과학기술정보통신부 연구개발정책실장 등 10여 명이 ‘KAIST-화성 사이언스 HUB’구축 업무협약을 체결하고 있다. (화성시 제공)© 뉴스1 경기 화성시가 카이스트, 롯데백화점 동탄점과 손잡고 반도체 핵심인력 육성에 나섰다.    시는 11일 롯데백화점 동탄점에서 서철모 화성시장을 비롯해 이원욱 국회의원, 이광형 카이스트 총장, 정후식 롯데백화점 동탄점장, 고서곤 과학기술정보통신부 연구개발정책실장 등 10여 명이 참석한 가운데 ‘KAIST-화성 사이언스 HUB’구축 업무협약을 체결했다.    협약에 따라 시는 롯데백화점 동탄점이 기부한 지하 3층 1870㎡에 오는 2022년 3월을 목표로 카이스트와 함께 반도체설계교육센터(IDEC), 스타트업 공유사무실, 대중강연장, 과학전시관을 갖춘 사이언스 허브를 조성할 계획이다.   카이스트는 반도체설계교육센터(IDEC)를 유치하고 반도체 인력교육과 기업 컨설팅, 청년창업 및 산업체 애로기술 자문 프로그램을 담당하기로 했다. 또한 정기적으로 카이스트 스타 교수를 활용한 대중강연과 전시로 과학기술에 대한 시민들의 관심과 흥미를 높일 예정이다.    이원욱 국회의원은 “오랜 노력이 결실을 맺게 돼 매우 기쁘게 생각한다”며 “과학기술정보방송통신위원장으로서 국회 차원에서 지원방안을 강구해 나갈 것”이라고 말했다.    서철모 화성시장은 “우리 시는 삼성전자를 비롯해 1500여 개의 반도체 기업이 소재하는 K-반도체 전략도시”라며 “카이스트와 함께 핵심인력부터 창업, 과학의 대중화까지 ‘K-과학 허브’로 자리매김할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다”고 말했다.한편, 이번 협약기간은 2022년 1월 1일부터 2031년 12월 31일까지이다.출처 : 뉴스1 https://www.news1.kr/articles/?4490222

살아있는 미생물 내 바이오 플라스틱 생성 관찰 최초 성공​

< (왼쪽부터) 이상엽 특훈교수, 박용근 석좌교수 >우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수(연구부총장)와 물리학과 박용근 석좌교수 공동연구팀이 ‘3차원 홀로그래픽 현미경 기술을 통한 미생물의 바이오 플라스틱 과립 생산 특징 규명’에 성공했다고 27일 밝혔다. 이번 연구 결과는 국제 학술지인 ‘미국국립과학원회보(PNAS)'에 7월 27일 字 온라인 게재됐다.※ 논문명 : Three-dimensional label-free visualization and quantification of polyhydroxyalkanoates in individual bacterial cell in its native state※ 저자 정보 : 이상엽(KAIST, 교신저자), 박용근(KAIST, 교신저자), 최소영(KAIST, 공동 제1 저자), 오정훈(KAIST, 공동 제1저자), 정재황(KAIST, 공동 제1저자) - 총 5명 전 세계적으로 폐플라스틱으로 인한 환경오염 및 생태계 파괴, 미세 플라스틱의 인류 보건 위협 등의 문제가 심각해짐에 따라 다양한 규제 및 대안 기술들이 연구되고 있다. 그중 미생물로부터 만들어지는 폴리에스테르인 폴리하이드록시알카노에이트 (polyhydroxyalkanoate, 이하 PHA)가 기존 합성 플라스틱을 대체할 친환경 바이오 플라스틱으로 많은 관심을 받고 있다. PHA는 폴리에틸렌이나 폴리프로필렌과 같은 범용 플라스틱과 유사한 물성을 가지고 있어 용기 포장재, 비닐, 일회용품 등의 다양한 활용이 가능하며, 토양이나 해양 환경에서 생분해가 가능한 고분자라는 가장 중요한 장점을 갖고 있다. PHA는 몇몇 미생물 내에 불용성의 과립(granule) 형태로 발견되는 고분자 물질로, 미생물이 환경 변화 및 세포 상태에 따라 탄소원, 에너지원으로 세포 내에 축적하게 된다. PHA가 세포 내에 축적되는 원리를 관찰하기 위해 여러 연구가 진행돼왔다. 형광 현미경, 투과전자현미경, 전자 저온 촬영 등의 기술이 이용됐는데, 이는 2차원상의 이미지만을 제시하거나 형광 물질과 같은 별도의 표식이나 세포의 고정/절편 제작 과정이 있어야 하여, 세포 원래 그대로의 상태에서의 관측이 어려웠다. 따라서 기술적 한계로 인해 세포 내에서 PHA 과립 형성에 대한 완전한 이해가 어려웠고, 관측 결과에 기반을 둔 여러 형성 메커니즘 모델만이 제안돼왔다. 이에 이상엽 특훈교수와 박용근 석좌교수 공동연구팀은 최근 떠오르고 있는 *3차원 홀로그래픽 현미경 기술을 통해 PHA 생산 박테리아의 심층 관찰 및 정량/정성 분석 연구를 수행했다.*3차원 홀로그래픽 현미경 기술은 물질의 굴절률(refractive index)을 활용하는 이미징 방법으로, 염색 등 준비 과정을 필요로 하지 않기 때문에 살아 있는 세포의 3차원 정보를 정량적으로 측정 가능하다. 연구팀은 PHA의 한 종류인 *PHB 생산 미생물로 잘 알려진 쿠프리아비두스 네카토르(Cupriavidus necator)와 이 미생물의 PHB 합성 대사회로 유전자를 가진 재조합 대장균을 이용해 비교·분석을 수행했다.*PHA는 현재까지 약 150여 가지의 하이드록시산 화합물들이 단량체로 보고되었으며, PHA 중 가장 대표적이며 많은 연구가 이루어진 것이 poly(3-hydroxybutyrate) [PHB]임 연구팀은 재구성된 세포의 3차원 굴절률 분포로 단일세포 수준에서 세포와 세포 내 과립의 3차원 시각화 및 이를 통한 부피, 질량, 밀도, 분포 등의 정량 분석에 성공했다. 수백 개의 단일 세포들과 세포 내의 PHA 과립에 대한 정량 및 이의 통계 분석을 통해 두 미생물에서의 PHA 과립 형성의 차이점을 도출해냈다. 특히, 단일세포 내의 PHA 과립의 밀도의 개념을 새롭게 제시했으며, 두 미생물에서의 PHA 과립의 밀도의 차이 및 세포 내 분포 형태 및 위치에 대한 특이적인 차이를 발견했다. 더 나아가서, 두 미생물의 PHA 과립 형성의 차이를 나타내게 하는 핵심 단백질을 규명해, 재조합 대장균의 PHA 과립 형성의 양상을 쿠프리아비두스 네카토르와 유사하게 변화시킬 수 있었다. 또한, 실시간 모니터링을 통해 최대 약 8시간 동안의 세포와 세포 내 PHA 과립의 성장 과정을 보여주는 3차원 영상을 제작할 수 있었다. 이는 미생물이 살아있는 상태에서 별도의 처리 과정이 없는 자연 상태 조건 하에, 세포 내 PHA 과립의 형성과 세포 분열과 연계된 이동을 3차원에서 실시간으로 관측한 세계 최초의 결과라는 데 큰 의의가 있다. 그림 1. PHA 생산 미생물의 3차원 광 회절 단층 촬영 과정 모식도< 그림 1. PHA 생산 미생물의 3차원 광 회절 단층 촬영 과정 모식도 >이상엽 특훈교수는 “이번 연구를 통해 미생물의 PHA 생산 원리에 대해 더욱 깊은 이해가 가능해졌고, 이는 생물학과 물리학의 융합 연구로서 이뤄진 성과라는 데에 큰 의의가 있으며, 향후 다양한 바이오 플라스틱 생산 공정 개발에 큰 도움이 될 것”이라고 말했다. 한편 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 기후변화대응기술개발사업과 바이오·의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.출처 : 카이스트