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간 조직검사 없이 ‘초기 간섬유화’ 찾아내는 초고감도 바이오센서 개발
바이오메카트로닉스학과 박진성 교수 연구팀이 가톨릭대학교 의과대학 성필수 교수 및 은평성모병원장 배시현 교수 공동연구팀과 함께, 간이 딱딱하게 굳어가는 ‘초기 간섬유화’ 질환을 소량의 혈액만으로 정확하게 찾아낼 수 있는 초고감도 전기화학 바이오센서를 개발했다고 밝혔다. 이번 연구는 공학 기술과 의학 연구를 결합한 대표적인 ‘의공학 융합’ 성과로, 환자에게 고통을 주는 조직검사 없이 혈액 분석만으로 간의 이상을 미리 확인할 수 있는 길을 열었다. 연구 결과는 세계적인 학술지인 ‘Chemical Engineering Journal’에 7월 6일자로 온라인 게재되었다. 간섬유화는 만성 간질환으로 인해 간 조직이 마치 굳은살처럼 딱딱하게 변하는 질환이다. 이 질환은 초기에 발견하면 생활습관을 바꾸거나 약을 먹어 다시 건강한 상태로 되돌릴 수 있지만, 겉으로 드러나는 증상이 없어 조기에 발견하기가 매우 어렵다. 지금까지는 간에 직접 바늘을 찔러 조직을 떼어내는 ‘간 조직검사’나 값비싼 영상검사를 주로 사용해 왔으나, 이는 환자에게 통증을 유발하고 자주 검사하기 어렵다는 단점이 있었다. 연구팀은 간이 딱딱해질 때 혈액 속으로 뿜어져 나오는 ‘PICP’라는 단백질에 주목했다. 이 단백질은 간 조직에 굳은살(콜라겐)이 쌓일 때 함께 만들어지기 때문에, 현재 간섬유화가 얼마나 활발하게 진행되고 있는지 알려주는 중요한 ‘바이오마커(몸 안의 변화를 나타내는 지표)’ 역할을 한다. 연구팀이 개발한 진단 플랫폼(FIB-EIS)은 미세한 금 나노입자가 붙은 탄소 전극 위에 PICP 단백질과 결합하는 항체를 붙인 형태다. 혈액 속에 있는 PICP가 이 항체와 결합하면 센서 표면의 전기적 성질(임피던스)이 변하게 되는데, 이 변화를 정밀하게 측정하는 원리이다. 특수한 염색이나 복잡한 과정 없이 전기의 흐름만으로 물질을 바로 읽어내기 때문에 분석이 매우 간단하며, 향후 스마트폰처럼 들고 다닐 수 있는 휴대용 진단 기기로도 만들 수 있다. 특히 혈액 속에는 진단을 방해하는 수많은 다른 단백질이 섞여 있는데, 연구팀은 이러한 방해 물질들이 센서에 달라붙지 못하도록 차단하는 기술을 적용했다. 그 결과, 아주 적은 양(0.81 pg/mL)의 바이오마커까지 정확하게 찾아내는 높은 민감도를 확보했다. 실제 환자의 혈액을 사용한 실험에서는 정상인과 간섬유화 환자를 구분하는 데 95.24%의 민감도와 100%의 특이도(정상을 정상으로 진단하는 확률)를 기록하며, 매우 높은 진단 성능을 보였다. 성균관대 박진성 교수는 “이번 연구는 환자에게 고통을 주는 조직검사를 하지 않고도, 단순한 혈액검사를 통해 간질환을 조기에 발견할 수 있음을 증명한 데 큰 의미가 있다”라며 “앞으로 이 기술이 동네 병원에서도 쉽게 쓸 수 있는 소형 진단 기기로 발전한다면, 많은 사람들이 간질환을 미리 예방하고 관리하는 데 도움을 받을 수 있을 것”이라고 기대를 밝혔다. 논문 게재 성과 SKKU RESEARCH STORY Precision detection of early-stage liver fibrosis in MASLD via physics-informed interfacial impedance sensing of procollagen type I C-terminal peptide Chemical Engineering Journal (CEJ) 원문 보기 (DOI) 박 박진성 교수 PURE 프로필 →
- No. 403
- 2026-07-14
- 481
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성균관대학교 유교문화연구소, 세계 최고 권위 학술무대에서 동아시아 철학 다룬 ‘유교와 불교의 대화’ 책 발간
성균관대학교 유교문화연구소(연구소장 김도일 교수)는 최근 국제 학계에서 널리 인정받는 세계적 학술출판사인 스프링거 (Springer Nature)에서 『불교와 유교의 대화: 비교종교철학에 대한 기여(Buddhist-Confucian Dialogue: A Contribution to the Comparative Philosophy of Religion)』를 출간했다. 이 저서는 동아시아 사상의 핵심 전통인 유교와 불교의 관계를 비교종교철학의 관점에서 재조명한 연구 성과이다. 이번 저서는 스프링거(Springer)의 대표적 학술 총서인 “Comparative Philosophy of Religion” 시리즈에 포함되어 출간되었다. 성균관대학교 유교문화연구소장 김도일 교수와 미국 University of North Texas의 레아 칼만슨(Leah Kalmanson) 교수가 공동 편집을 맡았으며, 유교와 불교를 연구하는 국내외 학자들의 최신 연구 성과를 집약하였다. 이는 동아시아 사상 연구가 지역적 관심사를 넘어 비교철학과 종교철학의 국제적 논의 속에서 새로운 학문적 지평을 개척하고 있음을 보여주는 사례라 할 수 있다. 이 책은 유교와 불교를 대립적 전통으로만 파악해 온 통상적 이해를 넘어, 두 사상이 오랜 역사 속에서 서로 영향을 주고받으며 동아시아인의 삶과 사유를 형성해 온 과정을 조명한다. 연구진은 삶과 죽음, 감정과 도덕, 마음 수양과 정치 질서, 명상, 음악, 겸손 등 다양한 주제를 통해 유교와 불교가 상호 비판과 창조적 수용을 거치며 함께 심화되어 왔음을 보여준다. 이를 통해 이 책은 동아시아 사상 전통이 오늘날에도 도덕적 성찰과 더 나은 삶의 가능성을 모색하는 데 중요한 철학적 자원이 될 수 있음을 제시한다. 이번 학술서 집필에는 우리나라와 세계 각국의 유명 학자들이 대거 참여했다. 외국에서는 스티븐 하이니 (Steven Heine), 소피아 오(Jea Sophia Oh), 앨버트 웰터(Albert Welter) 등 종교철학 분야의 국제적인 연구자들이 함께했으며, 국내에서는 성균관대 이영호 교수와 오랜 기간 연구소에서 활약한 서울시립대 유용빈 교수가 힘을 보탰다. 이는 성균관대학교가 한국 철학 연구의 중심지를 넘어, 전 세계 학자들과 긴밀하게 소통하는 세계적 수준의 학술 네트워크를 형성했음을 보여주는 증거다. 특히 이번 출간은 단발적인 연구 성과가 아니라, 유교문화연구소가 지난 4년간 꾸준히 축적해 온 학술적 대화와 공동연구의 결실이라는 점에서 더욱 의미가 크다. 유교문화연구소는 2021년 성철사상연구원과 공동 학술대회를 개최하며 국내 학계에서 유교와 불교의 생산적 만남과 상호 이해의 가능성을 본격적으로 모색하기 시작했다. 이러한 논의는 이후 『유교와 불교의 대화: 불교사상과 유교사상의 소통과 조화』(장경각, 2024)로 집약되었으며, 이번 영문 학술서 출간을 통해 국제 학술무대로 확장되었다. 아울러 유교문화연구소는 탁월한 연구 성과뿐 아니라 차세대 인문학자를 양성하는 학문 공동체로서도 주목받고 있다. 연구소가 수행해 온 한국연구재단 인문사회연구소 지원사업 「비판유학·현대경학 연구 프로젝트」에 참여한 젊은 연구자들 가운데 무려 7명이 성균관대학교, 서울대학교, 부산대학교 등 국내 주요 대학의 전임교원으로 임용되는 성과를 거두었다. 이는 유교문화연구소가 한국 인문학의 국제화와 미래 세대 연구자 육성이라는 두 과제를 함께 실천하고 있음을 보여주는 사례라 할 수 있다. 한편, 김도일 교수는 지난 2025년 12월에도 세계 최고 권위의 옥스퍼드대학교 출판부(Oxford University Press)를 통해 유교적 관점에서의 겸손을 다룬 단독 저서를 출간하는 등 세계 학계에서 성균관대학교의 학문적 영토를 넓히는 데 앞장서고 있다. ▲ Buddhist-Confucian Dialogue: A Contribution to the Comparative Philosophy of Religion(불교와 유교의 대화: 비교종교철학에 대한 기여) 저서 출판 성과 SKKU RESEARCH STORY 불교와 유교의 대화: 비교종교철학에 대한 기여 김 김도일 교수 PURE 프로필 →
- No. 402
- 2026-07-09
- 686
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빛 색깔로 학습·망각을 조절하는 저전력 AI칩 원천기술 개발
성균관대 화학공학과 및 성균에너지과학기술원 (SIEST) 소속 조새벽 교수, 양우석 교수 공동연구팀이 빛의 색깔만으로 인공지능 반도체 소자의 기억을 강화하거나 약화시키는 기술을 개발했다. 연구팀은 반도체 소재의 고질적인 문제점이었던 ‘무질서도’와 ‘결함’특성을 거꾸로 기억의 '항상성'을 유지하는 수단으로 활용하여, 마치 사람의 뇌처럼 필요한 정보는 오래 기억하고, 불필요한 정보는 약화시키는 인공신경망용 차세대 시냅스를 개발했다고 밝혔다. 해당 기술은 전기를 적게 쓰는 차세대 인공지능칩과 '보고 기억하는' 인공 눈(인공 망막) 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 이번 연구 성과는 우수신진연구와 신진연구자인프라지원사업, 4단계 두뇌한국21 사업 대학원혁신의 지원으로 수행됐으며, 국제학술지 ‘네이쳐 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)’에 5월 18일 게재됐다. AI는 똑똑해질수록 전력 소모도 크게 증가해, 기억·연산을 동시에 처리하는 뉴로모픽(뇌 모방) 컴퓨팅이 주목받고 있다. 이를 위해서는 뇌처럼 정보를 전달하고 기억하는 인공 시냅스를 구현해야 하는데, 특히 광시냅스는 초저전력·고속 동작과 대규모 병렬처리가 가능해 차세대 AI 가속기의 핵심 소자로 평가된다. 하지만 기존 광시냅스는 학습과 망각을 같은 스위치로 조절해 와서 두 기능을 독립적으로 제어하기 어려웠고, 학습이 반복될수록 기억이 한쪽으로 치우쳐 과부하가 오거나 정보가 지워지는 문제가 발생했다. 연구팀은 광시냅스 소재의 ‘결함’을 오히려 기억의 항상성을 유지하는 수단으로 활용하는 역발상으로 문제 해결에 접근했다. 먼저 이 소재로 만든 반도체 내 금속 이온의 미세한 결함을 정밀하게 조절해 전기 신호를 붙잡아 두는 일종의 창고를 만들고, 그 위에 광학적 성질이 서로 다른 물질을 맞붙인 이종구조를 구현했다. 이를 통해 어떤 색의 빛을 비추느냐에 따라 전자의 이동 속도·방향이 달라지는 광시냅스 시스템이 완성되어, 근적외선을 비추면 시냅스가 13배 이상 강해지는 학습가속이, 청색광을 비추면 갇혀 있던 전자가 풀려나며 빠르게 약해지는 망각 가속이 일어났다. 연구팀은 1,000조분의 1초까지 들여다보는 초고속 레이저를 이용하여, 빛 색깔에 따라 전자가 다른 길로 움직이는 모습을 직접 확인했다. 나아가 이 소자로 손글씨 숫자를 알아맞히는 인공지능을 1,000번 반복학습시킨 결과, 기억이 폭주하거나 사라지지 않고 끝까지 또렷하게 유지돼 뇌처럼 균형 잡힌 학습이 가능함을 입증했다. 조새벽 교수는 "반도체에서 제거해야 할 결함으로 여겨지던 무질서한 상태를 오히려 AI 하드웨어가 스스로 기억의 균형을 잡는 기능으로 되살린 데 의의가 있다”며, “향후 스스로 학습 균형을 유지하는 저전력 AI 반도체로 발전시킬 계획”이라고 말했다. ▲ (위) 빛의 색으로 ‘외우기’와 ‘잊기’를 조절하는 뇌 모방 광시냅스의 학습과정 및 한계점. (아래) 본 연구에서 활용한 무질서 결함 제어 기반의 접근방법 논문 게재 성과 SKKU RESEARCH STORY Disorder-mediated Non-equilibrium Photocurrent Redistribution Enables Homeostatic Synaptic Conditioning in AgBiS2 Heterostructure Nature Communications 원문 보기 (DOI) 조 조새벽 교수 PURE 프로필 → 양 양우석 교수 PURE 프로필 →
- No. 401
- 2026-06-18
- 5450
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빛으로 학습하는 인공 시신경 반도체 소자 개발
기계공학부 김태성 교수 연구팀이 반도체 구조를 원하는 형태로 설계하고, 빛만으로 학습과 기억이 가능한 광전자 시냅스 소자를 개발했다. 인공지능과 초연결 시대가 본격화되면서 방대한 영상 데이터를 실시간으로 감지하고 처리하는 뉴로모픽* 비전 시스템의 중요성이 커지고 있다. 광전자 시냅스*는 빛 신호를 활용해 인간의 신경세포와 시냅스 기능을 모방하는 핵심 기술로 주목받고 있지만, 기존 소재는 구조를 정밀하게 제어하기 어렵고 대면적에서 균일한 성능을 확보하는 데 한계가 있었다. * 뉴로모픽(Neuromorphic): 인간 뇌의 신경망 구조와 작동 방식을 모방한 차세대 컴퓨팅 기술 * 광전자 시냅스: 빛 신호를 이용해 인간의 신경세포와 시냅스 기능을 모방하는 반도체 소자 연구팀은 차세대 초박막 반도체 소재인 반데르발스 물질*에 특수 플라즈마 공정*을 적용해 하나의 소재 안에 서로 다른 구조를 동시에 구현하는 데 성공했다. 이를 통해 별도의 복잡한 공정 없이 빛 자극에 반응하는 인공 시신경 소자를 제작할 수 있었다. * 반데르발스 물질: 원자층이 여러 겹 쌓인 초박막 반도체 소재 * 플라즈마 공정: 기체를 고에너지 상태로 만들어 소재의 구조와 특성을 변화시키는 공정 연구팀은 해당 소자가 빛 자극에 따라 학습과 기억 기능을 구현할 수 있음을 확인했다. 또한 인공지능 이미지 인식 실험에서 96.24%의 높은 정확도를 기록했으며, 기존 구조보다 기억 유지 성능도 34.7% 향상된 것으로 나타났다. 이번 연구는 소자 수준의 학습·기억 기능을 실제 인공지능 연산으로 확장할 수 있는 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 크다. 김태성 교수는 "이번 연구는 반도체 구조 자체를 설계해 빛으로 학습하고 기억하는 인공 시신경 소자를 단일 공정으로 구현했다는 점에서 의미가 크다"며 "차세대 뉴로모픽 반도체와 인공지능 하드웨어 개발에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다. 이번 연구는 한국연구재단 리더연구사업과 기초과학연구원(IBS), 산업통상자원부 반도체 특성화대학원 사업 등의 지원을 받아 수행됐다. 성균관대학교를 비롯해 IBS 양자나노과학 연구단과 한국기계연구원이 공동 연구에 참여했으며, 연구 성과는 세계적 학술지 Advanced Materials(IF 26.8, JCR 상위 1%)에 6월 3일 온라인 게재됐다. ▲ 빛으로 작동하는 설계형 반데르발스 결정 기반 인공 시신경 광시냅스 소자의 구조와 동작 원리 논문 게재 성과 SKKU RESEARCH STORY Designable van der Waals Crystal for Artificial Neuronal Cell Mimicking Advanced Materials 원문 보기 (DOI) TK 김태성 교수 PURE 프로필 →
- No. 400
- 2026-06-15
- 4199
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나노 구조 전해질 첨가제로 초장수명 수계 배터리 구현
차세대 에너지 저장 장치로 주목받는 수계배터리의 고질적 한계를 극복할 새로운 전해질 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 화학공학부 박호석 교수 연구팀은 전해질에 특수 물질을 소량 첨가하는 것만으로 수계배터리의 수명과 용량을 획기적으로 향상시키는 데 성공했다고 밝혔다. 수계배터리는 리튬이온 전지 대비 원재료 비용이 낮고, 물 기반 전해질을 사용해 안전성과 환경 친화성이 뛰어나 에너지 저장 시스템의 유력한 대안으로 꼽혀 왔다. 그러나 반복적인 충·방전 과정에서 전극 표면에 아연이 불균일하게 석출되거나 전해질 내 물과 부반응을 일으키면서 전지가 빠르게 열화되는 문제가 상용화의 걸림돌로 작용해 왔다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 '쌍성이온(Zwitterion)'에 주목했다. 쌍성이온은 하나의 분자 안에 양전하와 음전하를 동시에 지니는 물질로, 전기적으로는 중성이지만 주변 이온과의 상호작용을 정밀하게 조절할 수 있다는 특성이 있다. 연구팀이 개발한 쌍성이온 첨가제(C10)는 전해질에 소량 투입됐을 때 분자들이 자발적으로 모여 지름 약 3.77 nm 규모의 나노 구조체를 형성한다. 이 구조체는 두 가지 핵심 역할을 수행한다. 첫째, 아연 이온이 전극 표면에 고르고 안정적으로 달라붙도록 유도해 불균일한 석출을 억제한다. 둘째, 아연 금속 표면을 얇고 균일한 보호막으로 코팅해 물과의 부반응 및 부식을 효과적으로 차단한다. 개발된 전해질을 적용한 수계배터리는 2,800시간 이상 안정적으로 구동되는 초장수명을 달성했다. 고용량 조건에서는 면적 용량 기준 8.10 mAh cm⁻²를 기록하며 현재까지 보고된 수계배터리 가운데 세계 최고 수준에 해당하는 성능을 보였다. 수명과 용량이라는 두 핵심 지표를 동시에 끌어올린 점이 이번 연구의 두드러진 성과다. 박호석 교수는 "고가의 소재나 복잡한 제조 공정 없이, 전해질에 물질을 소량 첨가하는 단순한 방법만으로도 수계배터리의 성능을 대폭 개선할 수 있다는 것을 증명했다"며 "신재생에너지 저장 뿐 만 아니라, 최근 폭발적으로 증가하고 있는 AI, 데이터센터용 대용량 에너지저장시스템(ESS)에 응용될 수 있을 것"이라고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 리더연구 및 미래유망융합기술파이오니어 사업의 지원을 받아 수행됐으며, 나노기술 분야 국제 학술지 Nano-Micro Letters (IF 36.3, 상위 1%)에 1월 4일자로 게재됐다. 아연이온배터리에서의 C10의 역할 모식도: C10 응집에 의한 국부적 고농도 전해질 형성 및 전기이중층 자가 조립을 통한 균일한 아연 전착 유도 및 부반응 억제 논문 게재 성과 SKKU RESEARCH STORY Self-Assembled Ordered Nanostructure of Zwitterionic Co-Solutes Induces Localized High-Concentration Electrolytes for Ultrastable and Efficient Zinc Metal Anodes Nano-Micro Letters 원문 보기 (DOI) 박 박호석 교수 PURE 프로필 →
- No. 399
- 2026-06-10
- 3242
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밈 광고 열풍, 명품 브랜드는 왜 더 많이 공유될까?
최근 인터넷 밈(meme)을 활용한 소셜미디어 광고가 명품 브랜드의 새로운 커뮤니케이션 전략으로 주목받고 있다. 대표적으로 구찌(Gucci)는 #TFWGucci 캠페인을 통해 다양한 밈 콘텐츠를 선보이며 큰 화제를 모았다. 밈은 온라인에서 유행하는 이미지, 영상, 챌린지 등이 이용자들 사이에서 반복적으로 공유·변형되며 빠르게 확산되는 디지털 문화 콘텐츠를 의미한다. 그러나 전통적으로 고급스러움과 희소성을 강조해 온 명품 브랜드가 이러한 밈을 광고에 활용한다는 점은 소비자들에게 다소 의외로 받아들여질 수 있다. 실제로 많은 브랜드들이 소비자와의 소통을 위해 밈 광고를 적극 활용하고 있지만, 이러한 전략이 소비자 반응에 긍정적인 영향을 미치는지, 혹은 브랜드의 고급스러운 이미지를 약화시키는지는 아직 명확하게 밝혀지지 않았다. 미디어커뮤니케이션학과 백태현 교수 연구팀은 중국 북경대학교 연구진과 함께 수행한 국제공동연구를 통해 명품 브랜드의 브랜디드 밈(Branded Meme) 광고가 소비자 반응에 미치는 영향을 네 개의 실험을 통해 실증적으로 규명했다. 본 연구성과는 국제 저명 SSCI 학술지 International Journal of Advertising에 게재되었다. 해당 저널은 2024년 Journal Citation Reports(JCR) 기준 Communication 분야 상위 1.5%에 속하는 Q1 저널이다. 실험 결과, 소비자들은 명품 브랜드의 밈 광고를 일반 광고보다 더 재미있게 인식하는 것으로 나타났다. 명품 브랜드와 인터넷 밈의 예상 밖 조합은 소비자에게 의외성(perceived unexpectedness)을 유발했고, 이러한 의외성은 밈 광고의 지각된 재미(perceived funniness)를 높이는 핵심 요인으로 작용했다(실험 1). 명품 브랜드의 밈 광고는 소비자의 소셜미디어 공유 의도(sharing intention)도 높였다. 소비자들은 명품 브랜드가 밈을 활용할 때 이를 예상 밖의 조합으로 받아들였고, 더 큰 재미를 느낄수록 다른 사람들과 공유하려는 경향을 보였다(실험 2). 실제 페이스북(Facebook) A/B 테스트에서도 동일한 결과가 나타났다. 명품 브랜드의 밈 광고는 일반 광고보다 더 많은 클릭 수(clicks)와 게시물 참여(post-engagement)를 유도했다(실험 3). 하지만 모든 브랜드에서 밈 광고가 효과적인 것은 아니었다. 프라다(Prada)와 같은 명품 브랜드에서는 밈 광고가 소비자 공유 의도를 높였지만, 자라(Zara)와 같은 패스트패션 브랜드에서는 오히려 일반 광고가 더 높은 공유 의도를 보였다(실험 4). 연구팀을 이끈 백태현 교수는 "명품 브랜드와 인터넷 밈의 예상 밖 조합이 소비자에게 신선함과 재미를 제공할 때 가장 큰 효과를 발휘한다"며, "브랜드 특성을 고려한 밈 광고 커뮤니케이션 전략이 필요하다"고 설명했다. 논문 게재 성과 SKKU RESEARCH STORY Meme advertising for luxury brands: Effects on perceived funniness and sharing intention International Journal of Advertising 원문 보기 (DOI) 백 백태현 교수 PURE 프로필 →
- No. 398
- 2026-06-05
- 3744
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박성준 교수 연구팀, 액체금속 기반 초고신축·항동결 수화젤 전해질 개발
화학공학과 박성준 교수 연구팀이 액체금속 입자를 활용해 영하 20℃ 환경에서도 원래 길이의 9배까지 늘어나는 변형에도 성능 저하 없이 작동하는 초고신축·항동결 수화젤 전해질을 개발했다. 이번 성과는 극한 환경에서도 안정적으로 작동하는 에너지 저장장치 구현에 활용될 것으로 기대된다. 웨어러블 전자기기 발전으로 유연성·안정성을 동시에 구현한 에너지 저장 기술 수요가 늘고 있다. 전하를 나르는 통로인 전해질의 물성이 핵심이다. 수분 함량이 높은 기존 수화젤 기반 전해질은 기계적 강도가 낮고 저온에서 쉽게 동결돼 성능이 떨어진다. 연구팀은 액체 원료가 단단하고 질긴 고분자 고체로 변하도록 첫 단추를 끼워주는 '개시제' 물질로 액체금속 입자를 활용했다. 액체금속 입자를 초음파로 분산한 뒤 원료인 아크릴아마이드와 아크릴산의 중합을 유도해 수화젤을 제조하는 원리다. 외부 열이나 자외선과 같은 추가적인 에너지 공급이 필요없다. 물과 잘 결합하지 않는 소수성 물질인 스티렌메타크릴레이트(SMA)를 첨가해 고분자 사슬 사이의 물리적 가교를 만들었다. 외부 힘으로 변형되면 결합이 끊어졌다가도 쉽게 재형성돼 신축성이 매우 높아지는 원리다. 재료가 끊어지기 직전까지 원래 길이보다 최대로 늘어난 값인 파단신율이 900%에 달했다. 수화젤을 염화리튬(LiCl) 용액에 침지하자 물 분자 사이의 수소결합을 억제하는 항동결 특성이 구현됐다. 영하 20℃에서도 전도성과 유연성을 동시에 유지할 수 있다. 개발된 전해질로 만든 에너지 저장장치는 4만5000회 충방전 후에도 98%의 성능을 유지했다. 연구팀은 "실용화를 위해서는 장기간 사용 시의 안정성 검증과 대면적 공정에서의 재현성 확보가 필요하다"며 "다양한 전극 소재 및 실제 디바이스 환경과의 호환성을 추가적으로 평가해야 한다"고 설명했다. 박 교수는 "액체금속을 활용한 새로운 수화젤 전해질 설계 전략을 제시했다"며 "향후 웨어러블 전자기기 및 차세대 유연 에너지 저장장치 개발에 활용될 것으로 기대된다"고 밝혔다. 연구결과는 3월 13일 국제학술지 'Nano-Micro Letters'에 공개됐다. ▲ 액체금속 기반 수화젤 전해질의 제조 및 소자 구조 모식도 논문 게재 성과 SKKU RESEARCH STORY Ultra-Stretchable Anti-Freezing Hydrogel Electrolytes Cross-Linked by Liquid Metal Particle Initiators Toward Soft Energy Storage Devices Nano-Micro Letters 원문 보기 (DOI) 박 박성준 교수 PURE 프로필 →
- No. 397
- 2026-06-02
- 3422
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다수 집단 고차원 데이터의 숨은 의존성 구조에 대한 베이지안 추론 개발
성균관대학교 통계학과 이경재 교수 연구팀은 서울대학교 장원 교수, University of Cincinnati의 Xuan Cao 교수와의 공동연구를 통해 다수 집단 고차원 데이터의 숨은 의존성 구조에 대한 베이지안 추론을 개발하였다. 고차원 데이터 속 의존성 지도 현재 과학과 산업 현장에서는 유전체, 기후, 금융, 센서 데이터처럼 수많은 변수가 동시에 관측되는 고차원 데이터가 빠르게 증가하고 있다. 이러한 데이터에서 중요한 문제는 각 변수들이 연결된 종속 구조를 학습하여, 방대한 자료에 숨은 정보를 보여주는 “의존성 지도”를 파악하는 것이 중요하다. 예를 들어 기후 자료에서는 가까운 지역의 온도가 서로 관련될 수 있고, 유전체 자료에서는 인접한 위치의 유전자들이 함께 작용할 수 있다. 이러한 의존성을 추론에 반영할 수 있다면, 개별 변수를 따로 분석하는 것보다 더욱 효율적인 추론이 가능하다. 여러 집단의 의존성을 함께 추론하는 j-LANCE 방법 개발 본 연구에서 제안한 j-LANCE(joint LocAl depeNdence CholEsky)는 유전체, 기후 등의 실제 데이터에서, 변수들이 자연스러운 순서를 가지며 가까운 이웃 변수들과 주로 관련된다는 점에 주목하였다. 이를 통해 각 변수가 어느 정도 범위의 이웃 변수들과 연결되는지를 추정하고, 여러 집단 사이의 유사한 구조를 함께 학습하면서도 집단별 차이를 허용하도록 방법론을 설계하였다. 이때, 기존 방법들은 여러 집단의 자료를 따로 분석하거나 반대로 모든 집단이 같은 구조를 가진다고 단순화하는 경우가 많았지만, 본 연구에서는 Markov random field prior를 이용하여 집단 간 유사성과 차이를 데이터에서 유연하게 학습할 수 있도록 설계하였다. 이론적 정확성과 빠른 계산을 동시에 확보 본 연구의 중요 성과는 고차원 환경에서도 이론적인 정확성과 계산 효율성을 동시에 달성한다는 점이다. 본 연구에서는 j-LANCE가 여러 집단의 의존성 구조를 정확하게 추정할 수 있다는 것을 이론적으로 증명하였고, 추정 결과가 참값에 가까워지는 속도 역시 nearly minimax-optimal 임을 보였다. 또한 복잡한 반복 계산인 MCMC를 사용하지 않아도 베이지안 추론이 가능하도록 방법론을 설계하여, 고차원 데이터에서도 빠른 분석이 가능하다는 장점을 확보하였다. 기후자료 분석으로 확인한 실제 활용 가능성 본 연구에서는 ERA5 데이터를 이용하여 2019년부터 2021년까지 미국 태평양 북서부 지역 30개 지점의 온도를 분석하고, 바람의 흐름을 반영한 공간적 순서를 바탕으로 지역 간 온도 의존성 구조를 추정하였다. 그 결과 j-LANCE는 연도별로 유사한 의존성 패턴을 포착하는 동시에, 특정 연도에 나타난 특이한 의존성 구조도 감지하는 것을 확인하였다. 이로부터 j-LANCE의 실제 데이터 활용성을 확인할 수 있었으며, 향후 기후, 유전체, 금융, 센서 시계열 등 여러 집단의 복잡한 데이터를 동시에 분석해야 하는 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. *본 연구성과는 통계학 분야 국제 학술지인 Bayesian Analysis에 게재되었다. 논문 게재 성과 SKKU RESEARCH STORY The Joint Local Dependence Cholesky Prior for Bandwidth Selection Across Multiple Groups Bayesian Analysis 원문 보기 (DOI) 이 이경재 교수 PURE 프로필 → 그림 1. ERA5 기후 데이터의 온도 heatmap 그림 2. ERA5 기후 데이터에서 추정된 Cholesky factors. 각 열은 오른쪽부터 2019, 2020, 2021년에 해당하며, 각 행은 위부터 j-LANCE, 연도별 독립 LANCE, 벌점화 가능도 기반 추론 방법, 그룹 그래피컬 라쏘 방법의 결과를 나타냄
- No. 396
- 2026-05-26
- 4341
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토마토 황화잎말림 바이러스 병원성 예측을 위한 실험적으로 검증된 AI 모델 개발
성균관대학교 융합생명공학과 Balachandran Manavalan 교수가 이끄는 CBBL 연구팀이 토마토황화잎말림바이러스(TYLCV)의 독성을 정확하게 예측하고 해석할 수 있는 인공지능 모델인 'DeepTYLCV'를 개발했다. Nattanong Bupi 박사, Hariharan Sangaraju, Duong Thanh Tran이 공동 제1저자로 참여한 이번 연구는 식물 과학 분야의 권위 있는 학술지인 Plant Communications (Impact Factor: 11.6; JCR: 6/273; Plant Sciences 분야 상위 2.2%)'에 게재되었다. TYLCV는 전 세계 토마토 생산에 막대한 피해를 주는 가장 파괴적인 토마토 바이러스 병원체 중 하나다. 중증 TYLCV 변이주는 잎 말림, 황화 현상, 생장 저해 및 막대한 수확량 손실을 초래할 수 있습니다. 최근 몇 년 사이 고독성 변이주가 여러 지역으로 계속해서 확산되고 있으며, 심지어 토마토 품종의 유전적 저항성을 무력화하는 사례도 발생하고 있다. 이러한 문제는 정확하고 신속하며, 확장이 용이한 염기서열 기반 질병 감시 체계가 시급히 필요함을 잘 보여준다. Manavalan 교수 연구팀은 생물학과 인공지능의 접점에서 펩타이드 치료제, RNA/DNA 변형 예측, 단백질 기능 분석, 독성 예측, 식물 과학 및 생의학 응용 분야를 위한 AI 기반 솔루션을 개발하며 광범위한 연구를 수행해왔다. 연구팀은 2023년, 최초의 유전체 기반 TYLCV 중증도 예측 도구인 IML-TYLCV를 개발하여 권위 있는 학술지인 Research (Impact Factor: 10.9)에 발표한 바 있다. 하지만 IML-TYLCV는 주로 한국 내 분리주를 기반으로 학습되어, 전 세계의 다양한 TYLCV 변이주에 적용하는 데는 한계가 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위해 연구팀은 전 세계 바이러스 분리주 전체에 걸쳐 독성을 예측할 수 있는 더욱 강력한 AI 프레임워크인 DeepTYLCV를 개발하게 되었다. 눈에 보이는 증상에 의존하여 환경 요인의 영향을 받기 쉬운 기존의 현장 진단이나 이미지 기반 AI 모델과 달리, DeepTYLCV는 바이러스 유전체에서 추출한 염기서열 정보를 활용한다. 이를 통해 실제 증상이 확인되기 전 단계에서도 경증 및 중증 변이주를 식별할 수 있으며, 새롭게 출현하는 바이러스 변이체를 모니터링하기 위한 확장성 있는 전략을 제공한다. DeepTYLCV는 단백질 언어 모델 임베딩(protein language model embeddings)을 트랜스포머 인코더와 다중 스케일 합성곱 신경망(multi-scale CNN)이 결합된 하이브리드 구조와 통합하여, 전역적인 서열 패턴과 국소적인 독성 관련 모티프를 모두 포착할 수 있도록 설계되었다. 이러한 심층 서열 표현 방식과 최적화된 기존 특징 기술자를 결합함으로써, DeepTYLCV는 이전의 IML-TYLCV 모델 대비 훨씬 뛰어난 예측 성능을 확보했다. 이 연구의 핵심 강점은 실험을 통한 검증에 있다. 연구팀은 국제 표준 분리주와 한국 현장 분리주를 포함한 15종의 TYLCV 분리주를 대상으로 블라인드 예측을 수행했다. 이러한 예측 결과는 토마토 식물체 감염 분석, 증상 중증도 점수 측정, 바이러스 축적량 분석을 통해 검증되었다. 놀랍게도 DeepTYLCV는 예측된 독성 등급과 실험적으로 관찰된 결과 사이에서 100% 일치율을 기록하며, 새롭게 출현하는 고독성 TYLCV 변이체를 식별하는 데 있어 탁월한 실용적 가치를 입증했다. 이 연구는 인공지능, 바이러스 유전체학, 그리고 식물 병리학이 어떻게 통합되어 정밀 농업과 식물 질병 관리를 지원할 수 있는지를 보여주는 강력한 사례다. DeepTYLCV는 조기 바이러스 감시, 저항성 육종 프로그램, 그리고 새롭게 출현하는 TYLCV 변이주에 대한 신속한 평가를 위한 귀중한 도구로 활용될 수 있을 것이다. 이 연구는 대한민국 과학기술정보통신부 산하 한국연구재단(NRF)의 지원(과제번호: RS-2024-00344752)과 성균관대학교 융합생명공학과 4단계 BK21 사업의 지원을 받아 수행되었다. 논문 게재 성과 SKKU RESEARCH STORY DeepTYLCV: An interpretable and experimentally validated AI model for predicting virulence of different tomato yellow leaf curl virus strains Plant Communications 원문 보기 (DOI) BM BALACHANDRAN MANAVALAN PURE 프로필 → 그림 1. DeepTYLCV 프레임워크 개요. 이 프레임워크는 다음과 같은 6가지 핵심 단계로 구성된다: (A) 전 세계 TYLCV 유전체 수집 및 오픈 리딩 프레임으로의 전처리. (B) 서열 문맥 포착을 위한 단백질 언어 모델/자연어 처리 임베딩의 투영 및 스태킹. (C) 전역 및 국소 독성 패턴 학습을 위한 하이브리드 트랜스포머 인코더 및 다중 스케일 CNN 모듈. (D) 최적의 기존 특징 기술자 선정. (E) 중증도 예측을 위한 다층 퍼셉트론 분류기. (F) 사용자 친화적인 웹 서버 구축 및 배포. 그림 2. 토마토 식물체의 증상 발현 및 바이러스 정량화를 통한 DeepTYLCV 예측의 실험적 검증. 15종의 TYLCV 감염성 클론을 토마토 식물체에 아그로 접종함. (A) 현재 모델인 DeepTYLCV와 이전 모델인 IML-TYLCV의 예측 확률. (B) 21일 차의 바이러스 DNA 축적량. (C) 21일간 모니터링한 증상 중증도. (D) 21일 차 감염된 식물체의 가시적 증상. (E) 바이러스 감염을 확인한 PCR 검출 결과.
- No. 395
- 2026-05-15
- 7013
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성균관대 배정희 교수팀, 법적 형태에 따른 사회적기업 성과 차이 규명
사회복지학과 배정희 교수 연구팀은 한국의 인증 사회적기업 전수 데이터를 활용하여 비영리, 영리, 협동조합 형태의 일자리제공형 사회적기업(Work Integration Social Enterprises, WISEs)의 사회적, 경제적 성과를 비교하였다. 일자리제공형 사회적기업은 노동시장에서 소외된 취약계층에게 일자리를 제공하는 것을 목적으로 비즈니스 모델에 기반하여 경제적 이윤을 창출하는 조직으로써, 취약계층의 사회통합과 경제적 자립에 중요한 역할을 한다. 한국의 경우 2007년 제정된 「사회적기업육성법」에 근거하여 주식회사, 사회복지법인, 비영리민간단체, 일반협동조합 등 법률이 정한 조직 형태를 갖춰야만 정부로부터 사회적기업 인증을 받을 수 있다. 연구 결과, 취약계층 일자리 창출이라는 동일한 목적을 가진 사회적기업이라 할지라도 법적 형태에 따라 서로 다른 성과를 창출한다는 점이 확인되었다. 특히 비영리형 사회적기업은 더 많은 취약계층을 고용하였으며 근로자 중 취약계층 비율도 더 높게 나타나, 영리형 또는 협동조합형 사회적기업보다 더 많은 사회적 성과를 창출하는 것으로 나타났다. 뿐만 아니라 정부 보조금, 민간 기부, 공공시장 매출 등 다양한 재원구조를 활용하여 재정적 성과에서도 상대적으로 높은 순이익을 창출하는 것으로 확인되었다. 반면, 영리형 및 협동조합형 사회적기업은 취약계층 근로자의 근로시간과 임금 수준에서 상대적으로 높은 수준을 보였다. 그러나 이들은 주로 민간 시장 매출에 의존하는 구조를 보였으며, 이로 인해 전체적인 재무성과는 비영리형에 비해 낮은 것으로 나타났다. 본 연구는 사회적기업의 법적 형태 선택이 사회적 가치 실현과 재정적 지속가능성에 중요한 영향을 미친다는 점을 보여주며, 제도적 환경이 조직 성과를 결정한다는 제도주의 이론을 실증적으로 뒷받침한다. 특히 최근 한국 사회적기업 생태계에서 주식회사 형태의 사회적기업이 압도적으로 증가하는 흐름 속에서, 취약계층 고용이라는 본래 목적을 고려할 때 비영리형 사회적기업에 대한 정책적 지원과 균형 있는 생태계 조성이 필요함을 시사한다. 연구결과는 비영리조직 분야 세계적 학술지인 <Nonprofit and Voluntary Sector Quarterly> 55권 2호에 게재되었다. 논문 게재 성과 SKKU RESEARCH STORY Work integration social enterprises with different legal forms: Performance comparison between nonprofit, for-profit, and cooperative organizations Nonprofit and Voluntary Sector Quarterly 원문 보기 (DOI) 배 배정희 교수 프로필 →
- No. 394
- 2026-05-15
- 2489
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흔한 천연 감미료가 고성능 에너지 소재로 스테비아-PVA 하이드로젤 기반마찰대전 나노발전 기술 개발
성균관대학교 기계공학부 최경후 교수 연구팀(제1저자 트렁 루 티엔, 부이 민 꽝)은 경희대학교 화학공학과 김진수 연구팀과 협업해 기존 하이드로젤 기반 마찰대전 나노발전기(TENG)의 낮은 출력·기계적 강도·투명성의 한계를 생체모방 스테비아(Stevia)를 활용해 동시에 극복하는 전략을 제시했다. 스테비아를 폴리비닐알코올(PVA)에 첨가함으로써, 풍부한 수산기(-OH)가 수소결합 기반 가교 구조와 결정성 도메인을 동시에 강화해 기계적 강도 및 이온 전도성을 획기적으로 향상시켰다. 그 결과, 스테비아-PVA 하이드로젤 TENG(S-TENG)은 기존 2D 소재, 바이오 소재, 투명 소재 기반 TENG 대비 기계적 강도는 약 2~5배, 전기 출력은 약 3~8배 향상되었으며, 70% 이상의 가시광선 투과율을 유지했다. 인장강도는 25 MPa(습윤 상태)을 초과하고 510% 이상의 연신율을 보였다. 또한, 연구팀은 개발한 S-TENG가 16,000회 접촉-분리 반복 시험에서도 안정적인 출력(~800V)을 유지함을 보였으며, 30일간 상온 보관 후에도 전기 출력이 저하되지 않음을 확인했다. 스테비아 하이드로젤은 물을 이용한 재용해-재겔화 공정으로 재활용이 가능하며, 재활용 후에도 약 600V의 높은 출력 전압을 유지해 친환경 소재로서의 가능성도 입증했다. 더불어 연구팀은 S-TENG를 손목, 팔꿈치, 무릎, 손가락, 목 등 신체 각 부위에 부착하여 다양한 인체 동작을 감지하는 자가발전 센서로 활용했다. 손가락 굽힘에 대한 반응 상승 시간은 13ms로 매우 빠른 응답 특성을 나타냈으며, 동작 분류를 위해 11가지 머신러닝 모델을 평가한 결과, XGBoost 알고리즘이 95.29%의 최고 분류 정확도를 달성했다. 연구 책임자인 최경후 교수는 "바이오매스 유래 스테비아를 활용해 투명성, 기계적 성능, 전기 출력을 동시에 향상시킨 하이드로젤 전극을 개발했으며, 재활용 가능성까지 확보했다는 점에서 의미가 크다"라며 "이 기술을 IoT 기반 웨어러블 디바이스, 재활 모니터링, 지능형 인간-기계 인터페이스 등 다양한 분야에 적용하는 연구를 지속할 계획이다"라고 밝혔다. 본 연구는 4단계 BK21 인간 중심 융합기계솔루션 미래인재양성 교육연구단과 과학기술정보통신부의 지원을 받아 수행되었으며 재료 과학 분야의 세계적 권위지인 Advanced Materials(IF 26.8, JCR 상위 3% 이내)에 2026년 4월 온라인판에 게재되었다. 또한 본 논문은 Advanced Materials의 inside front cover로 선정되었다. ▲ 스테비아 강화 PVA 하이드로겔 기반 웨어러블 센서의 구조 및 동작 인식 시스템 개념도 ▲ Advanced Materials 저널 Inside front cover 논문으로 선정 논문 게재 성과 SKKU RESEARCH STORY High-Performance Transparent, Deformable, and Recoverable Biomimetic Stevia–PVA Hydrogel Triboelectric Nanogenerator with Machine Learning-Assisted Motion Recognitions Advanced Materials 원문 보기 (DOI) KC 최경후 교수 PURE 프로필 →
- No. 393
- 2026-05-11
- 10242
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개인화된 가상 착용은 상상을 현실로 바꾸는가?
온라인에서 옷을 구매할 때, 우리는 실제로 입어보지 않고도 얼마나 확신을 가질 수 있을까? 디지털 쇼핑 환경에서는 제품을 직접 경험할 수 없다는 한계 때문에 소비자들은 종종 “이게 나한테 잘 맞을까?”라는 불확실성을 느낀다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 ‘가상 피팅(Virtual Try-On)’이다. 최근에는 단순한 가상 착용을 넘어, 소비자의 신체와 스타일을 반영한 개인화된 가상 피팅 기술이 빠르게 확산되고 있다. 성균관대학교 의상학과 김세은 교수는 미국 오클라호마 주립대학 연구팀과 함께 이러한 개인화된 가상 피팅이 소비자의 의사결정에 미치는 영향을 실증적으로 분석했다. 연구는 특히 소비자가 제품을 얼마나 쉽게 상상할 수 있는지, 그리고 그 과정이 구매 결정에 어떤 심리적 확신을 만들어내는지에 주목했다. 연구 결과, 개인화된 가상 피팅은 소비자의 ‘제품 상상(product imagination)’을 유의하게 향상시키는 것으로 나타났으며, 소비자는 자신의 몸과 유사한 형태로 구현된 가상 이미지를 통해 실제로 착용한 것처럼 제품을 구체적으로 상상하게 된다. 이러한 상상은 단순한 인지적 과정에 그치지 않고, 의사결정 과정에도 직접적인 영향을 미쳤다. 제품을 생생하게 떠올릴수록 소비자는 자신의 선택에 대해 더 편안함과 확신을 느끼는 경향을 보였으며, 이는 가상 피팅이 “이 제품이 나에게 맞을까?”라는 불안을 줄이고 보다 안정적인 의사결정을 가능하게 함을 의미한다. 흥미로운 점은 이러한 효과가 모든 소비자에게 동일하게 나타나지 않았다는 것이다. 연구는 ‘공간 처리 지각(spatial processing perception)’이라는 개인의 인지적 특성이 중요한 역할을 한다는 사실을 밝혀냈다. 공간 정보를 처리하는 능력이 낮은 소비자일수록 가상 피팅의 효과가 더욱 크게 나타났으며, 이는 제품을 머릿속으로 구체적으로 상상하는 데 어려움을 느끼는 소비자일수록 가상 피팅이 제공하는 시각적 정보에 더 크게 의존하기 때문으로 해석된다. 반면, 공간 처리 능력이 높은 소비자는 이미 제품을 충분히 상상할 수 있어 가상 피팅의 추가적인 효과는 상대적으로 제한적이었다. 즉, 개인화된 가상 피팅은 단순히 ‘더 좋은 기술’이 아니라 “누구에게 더 필요한 기술인가”를 보여주는 결과라 할 수 있다. 이번 연구는 가상 피팅 기술이 시각적 경험을 넘어 소비자의 심리적 의사결정 과정을 변화시키는 핵심 메커니즘을 밝혔다는 점에서 의의가 있으며, 특히 제품 상상이라는 인지적 과정이 의사결정 확신으로 이어지는 구조를 규명함으로써 온라인 쇼핑 환경에서 소비자 경험 설계에 중요한 시사점을 제공한다. 앞으로 패션 및 이커머스 기업은 단순히 기술을 도입하는 것을 넘어, 소비자의 인지적 특성에 맞춘 개인화 전략을 통해 더욱 효과적인 쇼핑 경험을 제공해야 할 것으로 보인다. 연구 결과는 국제 저명 SSCI 저널인 Journal of Research in Interactive Marketing에 게재되었다. 논문 게재 성과 SKKU RESEARCH STORY Unveiling product imagination and decision comfort through personalized virtual try-on: the moderating role of spatial processing perception Available Journal of Research in Interactive Marketing 원문 보기 (DOI) SK 김세은 교수 PURE 프로필 →
- No. 392
- 2026-05-07
- 4919
