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  • 땀방울 불완전 증발에 의한 체감온도 상승 원리 규명

    신소재공학부 원병묵 교수 ·Mohadese Beigtan, Marta Gonçalves박사

    땀방울 불완전 증발에 의한 체감온도 상승 원리 규명

    신소재공학부 원병묵 교수는 땀방울의 불완전 증발 때문에 체감온도가 상승하는 원리를 최초로 규명했다고 밝혔다. 지구 온난화 때문에 덥고 습한 날이 많아지면서 유럽과 미국에서는 덥고 습한 날 사망하는 사례가 속출하고 있다. 기온과 습도에 따라 달라지는 체감온도는 ‘열지수 (Heat Index)’라는 값에 의해 결정된다. 열지수는 전 세계 거의 모든 국가에서 일기예보에 활용하고 있다. 가령, 습도가 70%이며 32°C인 날의 열지수는 41°C이다. 즉, 우리가 느끼는 체감온도는 41°C이다. 건조한 날에 비해 습한 날은 더 높은 체감온도를 경험한다. 아주 습하고 더운 날은 열지수가 높고 체온 유지가 어려워 생명이 위험할 수 있다. 하지만 열지수의 정확한 물리적 근원에 대해서는 알려진 바가 거의 없다. ‘습하고 무더운 날 체온 유지가 어렵다’ 정도만 알고 있을 뿐이다. 우리 몸은 땀을 방출하여 땀방울이 증발할 때 열을 내보내 체온을 유지한다. 체온 유지는 생명 유지에 중요한 작용으로서 일상 생활 또는 운동할 때와 같이 우리의 건강과 직결되어 있다. 이토록 땀을 흘리면 체온이 내려간다는 것은 잘 알려진 사실이지만, 기온과 습도에 따라 땀에 의한 체온 유지 메커니즘이 어떻게 열지수와 관련 있는지 정확하게 밝혀진 것이 없다. 원병묵 교수 연구팀은 땀방울이 순수한 물방울과 약 1% 염분 차이가 발생한다는 사실에 착안하여, 기온과 습도에 따른 땀방울 증발 현상을 정밀 관찰하였으며, 땀방울이 순수한 물방울과 달리, 무덥고 습한 조건에서 완전 증발이 되지 않고 일부의 물이 잔존하는 ‘불완전 증발’을 한다는 사실을 발견했다. 땀방울의 불완전 증발에 따른 열손실을 측정하여 습한 환경에서 땀방울의 불완전 증발이 높은 열지수의 물리적 근원이라는 사실을 최초로 입증했다. 낮은 습도에서는 땀방울이 완전히 증발하여 땀 침전물만을 남기는 반면, 높은 습도에서는 땀 침전물 뿐만 아니라 수분이 잔류하고 있다. 높은 습도에서는 땀 잔여물이 주위 공기에서 수분을 지속적으로 흡수하기 때문이다. 이러한 불완전 증발은 땀증발에 의한 열전달 효율을 감소시켜 열지수를 높이고 신체의 체온 조절 능력을 떨어뜨린다. 땀방울의 체온 유지 메커니즘에 대한 이해는 습하고 더운 날씨가 자주 등장하는 최근 기후 위기에 맞서, 인류의 건강 보건, 스포츠 과학, 일기 예보, 기능성 소재 개발 등에 매우 중요하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 이번 연구 결과는 4월 16일 미국화학회가 발행하는 환경과학 분야 저명 학술지 ‘환경과학과 기술 (Environmental Science & Technology)’에 표지 논문으로 게재됐다. 이번 연구성과는 한국연구재단이 지원하는 대학중점연구소사업과 아모레퍼시픽의 연구비 지원을 통해 수행되었다. ※ 저널: Environmental Science & Technology (2024), Impact factor 11.4 (2022년 기준), JCR 환경과학 분야 상위 6.7% 저널 ※ 논문제목: Heat transfer by sweat droplet evaporation ※ DOI 10.1021/acs.est.4c00850 https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.4c00850 ※ 공동 제1저자: Mohadese Beigtan 박사, Marta Gonçalves 박사 ※ 교신 저자: 원병묵 교수 (성균관대학교 신소재공학부) 땀방울의 불완전 증발이 열지수의 원인이라는 연구 결과 표지 논문, 4월 16일 출판

    • No. 266
    • 2024-06-13
    • 2100
  • AI 인플루언서 VS 사람 인플루언서

    SKK GSB 황세림 교수

    AI 인플루언서 VS 사람 인플루언서

    AI 인플루언서(Influencer)의 효율을 밝혀낸 성균관대 SKK GSB 황세림 교수의 논문이 권위 있는 경영학 저널인 하버드비즈니스리뷰(HBR)에 5~6월호에 게재됐다. 황 교수는 하버드대의 Shunyuan Zhang 조교수, 뉴욕대의 Xiao Liu 부교수, 카네기 멜론대의 Kannan Srinivasan 교수와 함께 6년간 백만 개 이상의 콘텐츠를 통계분석했다. 인플루언서 마케팅은 높은 마케팅 효과를 가지고 있어 활발히 사용되고 있지만 역효과를 가져오는 사례들도 증가해 최근 AI 인플루언서를 활용한 브랜드 마케팅 사례가 늘고 있다. 연구팀은 참여율, 도달성, 다양성, 평판 위험, 비용 등 5가지 측면에서 사람 인플루언서와 AI 인플루언서의 효율을 비교했다. 연구 결과, AI 인플루언서가 사람 인플루언서보다 더 많은 사람들의 참여를 유도해냈다. 특히, AI 인플루언서는 사람 인플루언서보다 스캔들이나 악명에 노출될 위험이 적었고 비용 또한 낮았다. 즉, AI 인플루언서를 선택하면 비용은 효율적이며 사람들의 높은 참여율 또한 확보할 수 있음을 알 수 있었다. 한 조사에 따르면 미국 소셜 미디어 사용자의 52%가 이미 AI 인플루언서를 팔로우하고 있으며 이 비율은 전 세계적으로 더 높다. 여러 산업 중에서 패션 및 뷰티 분야는 AI 인플루언서의 유료 광고 게시물에 호의적이었고 사람 인플루언서의 유료 광고 게시물에 대해서는 사람들이 더 많은 저항을 보였다. TV 등 전통적인 매체에서 소비하는 시간이 줄면서, 인플루언서 마케팅은 브랜드들에게 더욱 중요해질 것으로 예상된다. AI 인플루언서는 전통적인 사람 인플루언서에 비해 확실한 장점을 지닌다는 것이 이번 연구를 통해 입증됐다. 브랜드들은 소셜 미디어 마케팅을 도입할 때 AI 인플루언서의 도입을 긍정적으로 검토해야 함을 의미한다. 저널: Harvard Business Review May–June 2024 제목: Should Your Brand Hire a Virtual Influencer? DOI: https://hbr.org/2024/05/should-your-brand-hire-a-virtual-influencer

    • No. 265
    • 2024-05-31
    • 11619
  • 병원 공간의 존재론적 성찰 - 하이데거의 돌봄과 거주의 사유로 병원을 해명하다

    하이브리드미래문화연구소 박혜윤 선임연구원 / 철학과 겸임 교수

    병원 공간의 존재론적 성찰 - 하이데거의 돌봄과 거주의 사유로 병원을 해명하다

    오늘날 인간의 삶에서 병원이 차지하는 비중은 과학과 의학 기술이 발달할수록 점점 더 커지고 있으나, 병원 공간의 근본적 존재 의미와 역할에 관한 철학적 성찰은 거의 이루어지지 않고 있다. 병원이 인간 실존의 중심 무대로 자리를 잡고 있음에도 그저 질병을 효과적으로 치료하고 감염원을 차단하는, 단순한 기술 치료 공간으로만 바라보는 수준에 머물러 있는 것이 사실이다. 하이브리드미래문화연구소 선임연구원이자 철학과 박혜윤 겸임교수는 이러한 점에 주목해 데카르트의 공간론 개념을 빌어 현대 병원이 안고 있는 질병의 공간화 문제를 비판하는 한편 하이데거의 기술 사유를 통해 병원의 본래 존재 방식이 ‘돌봄(Care)’에 있다는 점을 새롭게 일깨워주고 있다. 지금까지 ‘돌봄(Care)’은 의료나 간호 행위를 해명하는 방법적 차원의 개념으로 사용되었지만, 이 연구는 하이데거의 사유를 통해서 ‘돌봄(Care)’이야 말로 병원의 근원적 공간성이라는 점을 구체적으로 논증하였다. 나아가 하이데거의 거주(居住)의 사유와 병원의 공간성을 연결하여 지금까지의 병원 건축의 문제점을 고찰하고 새로운 대안을 제시하였다. 박혜윤 연구원은 이번 연구에 대해서 “다양한 논의와 비판을 통해 현대 병원 공간에 관한 존재론적 성찰을 시도하였으며, 아울러 인간의 실존 측면에서 뚜렷한 한계를 지닌 병원 공간을 재구성하여야 한다는 학문적, 이론적 근거도 제시하였다”고 밝혔다. 또한, “연구가 단순히 이론적 논의에 그치지 않고 추후 건축현상학적 측면에서 병원 공간에 관한 융합적 연구를 진행할 수 있는 발판을 제시하였으며, 동시에 의료진과 환자 모두를 고려한 새로운 병원 건축의 패러다임을 제시했다는 점에서 의의가 있다”고 전했다. 박혜윤 연구원이 속한 하이브리드미래문화연구소는 인문학을 넘어 학제 간 폭넓은 공동연구를 통해 이 시대가 당면한 문제를 비판적으로 검토하고 실제적인 대안을 제시한다. 박혜윤 연구원의 이번 연구 결과는 영국의학저널(British Medical Journal)의 인문 다학제 연구(HUMANITIES, MULTIDISCIPLINARY/A&HCI) 분야의 학술지인 Medical Humanities (IF 1.2, JCR 상위 1.8%) 2024년 3월호에 게재되었다. 아울러 해당 학술지 공식블로그에도 논문과 저자에 대한 소개글이 실렸다. ※ 논문제목: Hospital space interpreted according to Heidegger's concepts of care and dwelling ※ 저널: Medical Humanities ※ 제1저자 및 교신저자: 박혜윤 선임연구원 (하이브리드미래문화연구소, 철학과 겸임교수) ※ DOI: 10.1136/medhum-2023-012696 ※ 공식블로그 게재 링크: https://blogs.bmj.com/medical-humanities/2024/04/09/hospital-space-interpreted-according-to-heideggers-concepts-of-care-and-dwelling/

    • No. 264
    • 2024-05-20
    • 6957
  • 어피(魚皮) 유래 복합 소재 기반 바이오잉크 및 다공성 콜라겐 바이오잉크 개발

    의학과 김근형 교수 ·조서율, 구영원 연구원

    어피(魚皮) 유래 복합 소재 기반 바이오잉크 및 다공성 콜라겐 바이오잉크 개발

    바이오프린팅은 의료 목적의 인공 조직/장기를 세포가 포함된 바이오잉크와 3차원 프린터를 이용하여 제작하는 기술로, 현재 이식용 인공장기 제작 뿐 아니라 암 조직을 모사한 인공 암 모델 등 암 기전 연구 등 다양한 재생·진단·응급 의료 분야 연구에 활발히 활용되고 있다. 특히 세포를 포함하는 바이오잉크의 물성과 생물학적 특성을 향상시켜 원하는 3차원 구조를 제작하거나 세포의 활성 및 분화를 유도하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 어피 유래 탈세포화 세포외기질 기반 바이오잉크와 양방향 광가교 바이오프린팅 시스템을 응용한 근육 재생용 세포구조체 제작 바이오잉크는 세포 운반체임과 동시에 세포가 자라는 기반이기 때문에 주로 하이드로젤로 제작되며, 특히 세포활성물질이 많이 포함된 콜라겐 및 탈세포화 세포외기질과 같은 생체 유래 하이드로젤을 사용해야 세포 활성 및 분화에 유리하다. 현재까지 사용되는 생체 유래 하이드로젤의 경우, 대부분 돼지와 같은 포유류에서 유래한 콜라겐 및 탈세포화 세포외기질 등에 의존하고 있다. 하지만 이러한 포유류 유래 생체 재료의 경우, 높은 염증 반응 및 낮은 혈관 신생 능력을 가진다는 한계가 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 성균관대학교(총장 유지범) 의학과 김근형 교수 연구팀(1저자: 조서율)은 해수어 유래 세포외기질과 담수어 유래 세포외기질을 활용한 어피 유래 복합 소재 바이오잉크를 제작하였다. 어피는 가공과정 중 발생하는 수산 부산물의 대부분을 차지하고 있는데, 김근형 교수 연구팀은 이러한 버려지는 어피를 생체 재료로 활용하여 효과적인 조직재생을 위한 바이오잉크를 제작하였다. 특히, 해수어의 경우 풍부한 오메가-3 지방산을 포함하고 있는데, 오메가-3 지방산은 혈관화 및 항 염증 반응 촉진에 중요한 역할을 할 뿐만 아니라, 줄기세포가 근육으로 분화하는 과정에서 근 분화 인자의 발현을 향상시키는 기능을 가지고 있는 것으로 알려져 있다. 다만 해수어 유래 세포외기질의 경우 낮은 변성온도를 가지고 있어 가공성이 낮기 때문에, 본 연구팀은 비교적 높은 변성온도를 가지는 담수어 유래 세포외기질을 활용하여 광가교가 가능한 바이오잉크를 제작하였다. 또한, 바이오잉크를 토출하는 동시에 양방향에서 광가교를 진행하여, 노즐 내의 전단응력에 의해 균일하게 세포의 배열을 유도하여 근육 조직의 배열 구조를 성공적으로 모사하였다. 어피 유래 복합 소재 기반 바이오잉크를 양방향 광가교 바이오프린팅 시스템에 적용하여 제작한 세포 구조체를 동물 근육 손상 모델에 적용한 결과, 기존의 포유류 유래 바이오잉크에 비해 근육 조직 재생 및 근 기능 회복 효능이 향상되었으며, 혈관 뿐만 아니라 신경근 접합부의 형성 또한 향상된 것을 확인하였다. 이에 반해 염증 반응은 감소한 것을 확인하였다. 김근형 교수는 “이러한 어피 유래 복합 소재 기반 바이오잉크는 기존의 포유류 유래 생체 소재가 지니고 있는 문제점들을 보완할 수 있으며, 풍부한 오메가-3 지방산을 포함하고 있기 때문에 뛰어난 혈관 신생 능력과 낮은 염증 반응을 유도할 수 있는 기능성 바이오잉크로 활용될 수 있다. 또한, 동물 근육 손상 모델을 통해 뛰어난 근육 재생 효과를 보였으며, 나아가 피부 혹은 뼈 등의 다양한 조직의 재생에도 활용할 수 있을 것으로 기대한다. 특히, 제작된 바이오잉크는 양방향 광가교 바이오프린팅 시스템과 같은 바이오프린터를 활용한 다양한 시스템에 적용이 가능하며, 여러 복합 조직의 재생에도 활용할 수 있을 것으로 보인다. 뿐만 아니라 폐기물로 여겨지던 어피를 생체 재료로 재활용함으로써 경제적·환경적 이득을 이끌어 낼 수 있을 것이라 생각된다.”라고 밝혔다. 그림 1. 어피 유래 복합 소재 기반 바이오잉크 형상가공성이 향상된 다공성 콜라겐 바이오잉크 개발 및 뼈 미세 환경의 계층구조 모사한 뼈 조직 재생용 바이오프린팅 플랫폼 개발 생체 유래 하이드로젤은 물성이 부족해 바이오프린팅에 적용하는데 한계가 있으며, 세포가 포함된 인공 조직 내에서 원활한 산소 및 영양분 공급을 위해서는 매 2~300 마이크로미터마다 영양분 및 산소를 포함한 배양액이 순환할 수 있는 통로 역할을 하는 공극 구조가 필수적이다. 이를 위해 하이드로젤 기반 바이오잉크를 바이오프린팅 기술을 사용하여 그물 형태로 쌓아올리거나, 바이오잉크에 공기를 주입하여 자체적으로 공극 구조를 갖도록 하는 방법이 연구되어 왔다. 그러나, 대부분의 기존 제작 방법은 세포 활성이 제한적이거나 주입된 공기에 의한 물성 감소 등 한계점이 명확하였으며, 특히 뼈의 계층구조 및 혈관화와 같은 생체조직의 미세구조를 제대로 모사하는 데 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 성균관대학교(총장 유지범) 의학과 김근형 교수 연구팀(1저자: 구영원)은 마이크로 공극 구조를 가지면서 3차원 형상 가공성이 크게 향상된 콜라겐 기반 바이오잉크를 개발하였다. 김근형 교수는 “본 연구의 의의는 기존의 바이오프린팅 기술에서 바이오잉크의 한계를 극복하고 바이오잉크의 가장 중요한 두 가지 특성, 즉 가공성과 생물학적 특성 사이의 밸런스가 잘 잡힌 신개념 바이오잉크를 개발한 것이며, 이 바이오잉크를 통해 기존에는 어려웠던 혈관화된 생체 장기의 세부 묘사 및 3차원 구조 모사가 가능할 것으로 생각된다. 향후에는 우수한 물성 및 생물학적 특성으로 더 다양한 조직 관련 재생 연구 및 암 발생 환경을 모사한 바이오칩을 포함한 다양한 질병 연구에도 직접적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.”라고 밝혔다. 그림 2. 다공성 콜라겐 바이오잉크 위 연구 결과들은 산업통상자원부 한국산업기술평가관리원 바이오산업핵심기술개발사업과 질병관리청 사업을 통해 지원받아 수행되었으며, 각각 국제 학술지인 Applied Physics Reviews (주저자: 조서율, IF=15.0)*에 게재를 앞두고 있고, Advanced Functional Materials (주저자: 구영원, IF=19.0)**에 2월 28일 온라인상으로 발표되었다. *논문명: Bioengineered Cell-constructs Using Decellularized Fish Skin-Based Composite Bioink for Regenerating Muscle Tissue **논문명: An Approach for Fabricating Hierarchically Porous Cell‐Laden Constructs Utilizing a Highly Porous Collagen‐Bioink

    • No. 263
    • 2024-05-09
    • 5760
  • 전자파 흡수해 스텔스 기능 갖춘 맥신 소재 개발

    신소재공학부 구종민 교수

    전자파 흡수해 스텔스 기능 갖춘 맥신 소재 개발

    신소재공학부 구종민 교수 연구팀은 스텔스* 국방 기술 및 고집적 통신/전자기기의 전자파 차폐 기술에 활용할 수 있는 맥신(MXene) 전자기파 흡수 소재를 개발했다고 4일 밝혔다. * 스텔스기술: 전자기파(波)를 흡수해 레이더 영상에 나타나지 않게 하는 기술로 레이더에 의한 항공기, 미사일의 조기 발견을 곤란케 하는 기술. 전자기파(electromagnetic wave)의 흡수 소재 개발은 레이더 탐지를 무력화하는 스텔스기술 및 통신/전자기기에서 발생하는 유해 전자파 차단·제거를 위해 꼭 필요한 기술로 많은 주목을 받고 있다. 현재 국내 스텔스 전투기 도료기술은 많은 부분을 해외에 의존하고 있어 이에 관한 연구와 개발이 필요하며 고집적 전자장치용 전자파 흡수 소재 개발을 위해서는 가볍고 얇으면서 코팅 가공성이 우수한 소재 기술 개발이 필요하다. 이에 구종민 교수 연구팀은 맥신(MXene) 이차원 나노소재와 ZIP(zeolitic imidazolate framework) 나노소재의 자기조립 구조체를 이용하여 효율적인 스텔스 성능과 전자파 흡수 특성을 가지는 소재를 개발하였다. 맥신 소재 (MXene)는 Ti(티타늄), V(바나듐), Mo(몰리브덴) 등과 같은 전이금속(M)과 질소 또는 산소 원소 (X)을 포함하는 전이금속탄화물 또는 질화물 (Mn+1Xn, n=1=4) 이차원 소재로 전기전도성이 매우 우수한 특성을 가진다. 또한 다량의 표면작용기가 존재하여 표면 음전하 특성을 보이는 나노소재이다. 반면 ZIP 나노소재는 CO2+와 같은 금속양이온과 2-methylimidazole(Hmim)와 같은 유기분자 음이온으로 형성된 3차원 나노소재이다. 연구팀은 유기분자구조를 조절하여 표면양전하를 띠는 ZIP 나노소재를 제조하였다. 연구팀은 맥신의 표면 음전하 특성과 ZIF 나노입자의 표면 양전하 특성을 이용해 정전기적인력(electrostatic interaction)에 의한 자기조립 하이브리드 나노구조 소재를 제작하였다. 이 소재는 각 나노소재의 상반된(음·양전하) 표면전하특성에 의해 이종계면(heterointeface)에서 매우 강한 내부 전기장(built-in electric field, BIEF)이 형성된다. 이 내부 전기장이 강한 유전손실을 유도하여 X-band (8-12 GHz) 주파수 영역*에서 2.5mm 두께의 스텔스 성능(반사손실 RL)을 보여주었고 47.5dB, 유효밴드범위가 6.3GHz인 우수한 전자파 흡수 성질 및 스텔스 성능을 가진다는 것을 밝혔다. 연구팀은 개발된 맥신 나노소재가 저주파인 라디오파(RF)에서부터, X-band, 테라헤르츠, 적외선에 이르는 광범위한 주파수 영역에서 우수한 전자기파 차폐 및 흡수 성능을 가지는 소재임을 확인하였다. 이를 활용하면 스텔스 응용뿐 아니라 통신/전자소자용 차폐 소재, 적외선 스텔스, 적외선 위조 방지 등 다양한 기술로 활용 가능하다. 구종민 교수는 “맥신 소재는 향후 국내 KF-21 스텔스 전투기 제작사업에서 스텔스 소재로 활용할 수 있으며 그 외에도 최첨단 고집적 전자소재 그리고 전기 자동차의 유해 전자파 흡수 소재로도 활용할 수 있을 것”이라고 설명했다. 과학기술정보통신부의 중견연구자사업, 나노및소재 사업, 출연연융합연구사업과 포스코(POSCO)의 지원을 받아 수행된 이번 연구의 성과는 Advanced Materials(IF: 29.4)와 Nature Reviews Electrical Engineering 저널에 동시에 온라인 게재되었다. 1. Zhenguo Gao, Aamir Iqbal, Tufail Hassan, Shengchong Hui, Hongjing Wu*, Chong Min Koo*, “Tailoring Built‐in Electric Field in a Self‐Assembled Zeolitic Imidazolate Framework/MXene Nanocomposites for Microwave Absorption”, Advanced Materials 2024, 2311411 (https://doi.org/10.1002/adma.202311411) 2. Aamir Iqbal, Tufail Hassan, Shabbir Madad Naqvi, Yury Gogotsi, Chong Min Koo*, "MXenes for multispectral electromagnetic shielding”, Nature Reviews Electrical Engineering 2024, 1, 180-198. [연구그림 1] 맥신(MXene) 이차원 나노소재 구조 및 라디오파에서 적외선에 이르는 광대역 주파수 범위에서 발현되는 우수한 전자파 차폐 효과 [연구그림 2] 맥신-ZIF 나노입자의 자기조립구조 및 형성된 하이브리드 구조의 내부전기장(BIEF) 형성 효과 [연구그림 3] 맥신-ZIF 하이브리드의 계면에 형성된 내부전기장(BIEF) 효과 및 BIEF효과에 의해 유도된 우수한 스텔스 성능

    • No. 262
    • 2024-04-30
    • 5010
  • 효율적인 3D 장면 표현 방법 개발

    인공지능학과 박은병, 고종환 교수 ·이주찬 연구원

    효율적인 3D 장면 표현 방법 개발

    전자전기공학부 및 인공지능학과 박은병, 고종환 교수 연구팀은 복잡한 3차원 장면을 신경망 기반의 새로운 모델 구조를 사용하여 효율적으로 나타내는 두 가지 혁신적인 미디어 표현 기법을 발표했다. 이들의 첫 번째 방법론은 뉴럴 네트워크와 전통적인 자료구조인 그리드 방식의 표현을 융합하는 것이며, 두 번째는 소형화된 3D 가우시안 표현을 통해 장면을 표현하는 기법에 관한 것이다. 1) Coordinate-Aware Modulation (CAM) 3차원 이미지 혹은 비디오 등을 표현하는데 있어서 일반적으로 그리드에서 특징벡터를 추출한 뒤 뉴럴 네트워크가 이를 처리하는 방식이 사용되는데, 본 연구에서 제안하는 방식은 뉴럴 네트워크의 각 레이어 마다 모듈레이션 방식으로 그리드의 특징 벡터를 융합하였다. 기존의 그리드 사용 방식은 큰 용량을 필요로 하는 반면, 본 연구에서는 매우 소형의 그리드를 사용하여 고주파 신호를 효율적으로 표현했다. [그림1] 제안된 CAM 구조 연구팀이 새로 개발한 방식을 이미지, 비디오, 3차원 모델, 3차원 비디오 등 다양한 미디어 데이터에 적용한 결과 그 성능이 매우 우수하며 또한 매우 적은 네트워크의 크기로 우수한 신호 복원 능력을 보여주었다. [그림2] 다양한 미디어 도메인에서의 CAM 구조 적용 방안 [그림3] 다양한 미디어 도메인에서의 성능 비교 평가 2) Compact 3D Gaussian Splatting (C3DGS) 최근 3차원 공간을 3D 가우시안 형태의 포인트로 표현하여 100 FPS 이상의 빠른 렌더링이 가능해 졌지만, 이런 방식의 장면 표현 기법은 매우 큰 저장용량을 필요로 한다. 본 연구에서는 공간을 표현하는 가우시안의 수를 렌더링 성능 감소 없이 획기적으로 줄이는 데에 성공하였다. 또한, 가우시안을 나타내는 새로운 방법론을 제시하여 고성능, 빠른 렌더링 뿐만 아니라 매우 효율적인 저장 공간 요구량을 달성하였다. [그림4] 3D 가우시안 형태로 표현된 장면과 C3DGS 적용 결과 다양한 실제 데이터셋을 통해 이뤄진 성능평가에서, 연구팀이 제안하는 방식은 렌더링 품질 저하 없이 25배 이상의 저장용량 감소와 렌더링 속도 향상을 이뤄냈다. [그림5] 다양한 데이터셋에서의 성능 비교 평가 박은병 교수는 “기존의 방식에서 벗어난 새로운 모델 구조를 사용하여 복잡한 3차원 장면을 효율적으로 표현할 수 있는 방식들을 제안하여, 최근 각광받고 있는 NeRF나 생성 모델 등에 매우 효과적으로 사용될 수 있을 것”이라고 말했다. 연구팀의 첫 번째 연구 결과는 NeurIPS, ICML과 더불어 기계학습 분야 최우수학술대회로 꼽히는 ICLR 2024 (International Conference on Learning Representations)에 게재 승인되었고, 제출된 논문의 상위 6%에 해당하는 Spotlight에 선정되었다. 또한, 두 번째 연구 결과는 컴퓨터비전 분야 최우수학술대회인 CVPR 2024 (The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)에 게재 승인되었고, 제출된 논문의 상위 3%에 해당하는 Highlight에 선정되었다. 논문명: Coordinate-Aware Modulation for Neural Fields 연구 홈페이지: https://maincold2.github.io/cam/ 저자: 이주찬 (제1저자, 인공지능학과 석박통합과정), 노다니엘 (인공지능학과 석사졸업, 현 KT), 남승태 (인공지능학과 박사과정), 고종환 (교신저자, 전자전기공학부 교수), 박은병 (교신저자, 전자전기공학부 교수) 논문명: Compact 3D Gaussian Representation for Radiance Field 연구 홈페이지: https://maincold2.github.io/c3dgs/ 저자: 이주찬 (제1저자, 인공지능학과 석박통합과정), 노다니엘 (인공지능학과 석사졸업, 현 KT), Xiangyu Sun (인공지능학과 박사과정), 고종환 (교신저자, 전자전기공학부 교수), 박은병 (교신저자, 전자전기공학부 교수)

    • No. 261
    • 2024-04-23
    • 6219
  • 전이금속 산화물에 숨겨진 물질상태 예견 및 구현

    신소재공학부 이재찬 교수 ·정봉욱 연구원

    전이금속 산화물에 숨겨진 물질상태 예견 및 구현

    신소재공학부 이재찬 교수 공동연구팀은 전이금속 산화물에 숨겨진 물질 상태를 이론적으로 예견하고, 이를 박막 표면에 실험적으로 구현하는 데 성공했다고 밝혔다. 본 연구에서 예견 및 구현한 숨겨진 물질 상태는 전하 질서상으로, 초전도 특성, 거대 자기저항, 다강성 등 중요한 응용 물성을 유도하는 데 있어서 출발점으로 알려져있는 물질 상태이다. 전하 질서상은 지금까지 전이금속 산화물 중 전이금속 양이온의 d 궤도를 전자가 다량 점유하고 있는 경우에 존재할 수 있는 것으로 알려졌으나, 본 연구에서는 전자가 전이금속 양이온의 d 궤도를 가장 적게 점유하고 있는 전이금속 산화물에서도 전하 질서상이 박막 표면에 안정적으로 존재할 수 있음을 이론적으로 예견하고 실험적으로 구현하였다. ※ 전하 질서상(Charge-ordered phase): 전자가 균일하게 분포하는 물질에서 전자가 서로 다른 원자에 국소화 되는 상전이가 일어나 서로 다른 원자가를 가지는 이온들이 일정한 규칙성을 띠고 질서 있게 배열된 물질 상태. 초전도 특성, 자기장 인가에 따라 전기저항이 크게 바뀌는 거대 자기저항(colossal magnetoresistance), 강유전성(ferroelectricity)과 강자성(ferromagnetism)이 동시에 존재하는 다강성(multiferroic) 등 중요한 물성과 연결될 수 있음. 본 연구의 학술적 의미는 전하 질서상의 존재는 원소 주기율표에서의 3d 전이금속 산화물 전 영역에서 발생될 수 있음을 밝혔다는 것이다. 본 연구의 대상인 타이타늄산 스트론튬(SrTiO3)은 대표적인 페로브스카이트 전이금속 산화물로 복합 산화물에서 최초로 초전도상이 발견되는 등 중요한 물성이 발현된 바 있다. 그러나 타이타늄산 스트론튬은 전이금속인 타이타늄의 d 궤도를 점유하고 있는 전자가 다른 전이금속에 비해 가장 적어 상대적으로 전자와 전자 간의 상호작용이나 전자와 격자 간의 결합이 약한 물질로 알려져왔다. 이로 인해 전하 질서상이 존재하기 힘들다고 알려져 있었고, 강상관계 물질로서의 신물성 유도에는 제한적으로 활용되어왔다. ※ 페로브스카이트 전이금속 산화물(Perovskite transition metal oxide): ABO3의 화학식으로 표현되는 페로브스카이트 구조를 가지는 전이금속 산화물. 육면체의 꼭짓점인 A 자리에 원자가가 2+인 알칼리 토금속 혹은 원자가가 3+인 란타넘족 원소의 양이온이, 육면체의 체심인 B 자리에 원자가가 3+ 혹은 4+인 전이금속 양이온이 각각 위치하고, 육면체의 면심에는 산소가 위치하는 구조를 가짐. 체심에 위치하는 전이금속 양이온의 d 궤도가 에너지 띠 구조에서 전도 띠(conduction band)를 형성하며 전자, 격자, 궤도, 스핀 간의 상호작용이 크고 이를 통해 새로운 물성을 유도할 수 있어 널리 연구됨. ※ 강상관계 물질(Strongly correlated materials): 전자, 격자, 궤도, 스핀 간의 상호작용으로 일반적인 도체나 부도체에서 알려지지 않은 새로운 물성을 보일 수 있는 물질. 연구진은 우선 제일원리 계산으로 스트론튬을 란타넘으로 일부 치환해 전자가 도핑된 타이타늄산 스트론튬에서 전하 질서상이 준안정상으로 존재함을 이론적으로 예견하였다. 이후 연구진은 란타넘 도핑된 타이타늄산 스트론튬 박막을 타이타늄산 스트론튬 (001) 기판 위에 원자층 수준으로 제어하며 성장시켰고, 그 결과 박막 표면에서 전하 질서상이 유발되어 박막 내부로 침투하며 안정화되는 것을 실험적으로 확인하고 제일원리 계산으로 설명하였다. ※ 제일원리 계산(Ab-initio calculation): 경험적 수량을 전혀 사용하지 않고 기본적인 물리법칙만으로 물질의 물성을 계산하는 방법. 전자의 파동함수를 나타내는 슈뢰딩거 방정식을 풀어서 물질의 전자구조를 얻고 이를 통해 물질의 물리적, 화학적 물성을 이론적으로 예견함. ※ 준안정상(Metastable phase) 물질: 열역학적으로 에너지가 가장 낮은 안정한 상태로 존재하는 대부분의 물질과 달리, 열역학적 에너지가 안정상 보다는 높지만 안정상으로 변화하는데 필요한 에너지의 양이 커서 비교적 안정한 상태로 존재하는 물질. 이재찬 교수는 “박막 표면을 이용해 준안정상을 안정화하는 본 연구의 접근방식은 추후 초전도, 거대 자기저항, 다강성과 같이 전하 질서상에서 비롯될 수 있는 중요한 물성을 발현시키는 데 있어 플랫폼 역할을 할 것으로 기대된다.”고 설명했다. 본 연구 성과는 종합과학분야 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)에 2월 8일 게재되었다. ※ 저널명: Nature Communications ※ 논문명: Surface triggered stabilization of metastable charge-ordered phase in SrTiO3 ※ DOI: 10.1038/s41467-024-45342-8 ※ 저자 - 교신저자: 이재찬 교수(성균관대학교 신소재공학부), 엄창범 교수(위스콘신 대학교 매디슨 재료공학과) - 제1저자: 엄기태 교수(성균관대학교 신소재공학과 박사, 현 가천대학교 전자공학부), 정봉욱(성균관대학교 신소재공학과 석박사통합과정) - 공동저자: 오세훈(성균관대학교 신소재공학과, 현 숭실대학교 물리학과), Zhou Hua(아르곤 국립연구소 Physicist), 오상호 교수, 서진솔(이하 한국에너지공과대학교 에너지공학부), 최시영 교수, 장진혁(이하 포항공과대학교 신소재공학과), 최민수(성균관대학교 신소재공학과), 이윤상 교수, 서일완(이하 숭실대학교 물리학과), 이형우 교수, 김영민(이하 아주대학교 에너지시스템학과) 이정우 교수(홍익대학교 나노신소재학과), 이경준(위스콘신 대학교 매디슨 재료공학과), Mark Rzchowski 교수(위스콘신 대학교 매디슨 물리학과) ▲ 스트론튬을 란타넘으로 치환하여 전자 도핑된 타이타늄산 스트론튬 박막 표면에 유도된 전하 질서상의 확인

    • No. 260
    • 2024-04-09
    • 6270
  • 저온 플라즈마 기반 고성능 플렉서블 에너지 저장 소재 개발

    기계공학부 김태성 교수 ·석현호 연구원

    저온 플라즈마 기반 고성능 플렉서블 에너지 저장 소재 개발

    기계공학과/나노과학기술학과/반도체융합공학과 김태성 교수 연구팀과 포항공대 김진곤교수 연구팀, 서울시립대학교 문홍철교수 연구팀은 저온 플라즈마와 열공정의 시너지 효과를 활용하여 유연성 기판에 메조다공성 전이금속 산화물 제작에 새로운 개념의 합성공정 기술을 개발했다고 밝혔다. 메조다공성 금속 산화물 (MMO: Mesoporous metal oxide)는 매우 높은 표면적 및 공극률의 장점을 갖고 있어, 고성능의 에너지 저장/전환, 센서, 촉매 등에 널리 사용되는 물질이다. 하지만, 이것을 합성하기 위해서는 매우 높은 고온의 소결 과정이 필요로 하기 때문에 유연성 기판 위에 직접 합성이 불가능하다. MMO 제조시, 널리 사용되는 소프트 템플레이트 방법은 메조 다공성을 부여하는 유기물 지지체와 무기물 전구체를 자기 조립을 통한 유-무기 복합체를 형성하고, 유기물 지지체 제거와 무기물 전구체의 반응이 필요하게 된다. 지금까지의 이것을 위해서 고온 소결이 불가피했다. 본 연구에서는 저온 플라즈마를 이용하여 합성 온도를 낮추어 이러한 문제점을 해결하였다. 열과 플라즈마의 시너지효과는 다양한 종류의 MMO를 150~200도 정도의 온도에서 빠른 합성이 가능하게 하였다. 아울러, 메조다공성 Vanadium Pentoxide (V2O5)을 폴리이미드 기판에 합성하여, 유연한 에너지 저장 소자를 구현하였다. 저온 플라즈마 기반의 합성기술을 개발한 성균관대 김태성교수는 “플렉서블 기반에 직접 합성하는 방식을 발견한 이번 연구는 스마트 에너지 저장/변환 소자 분야에 새로운 패러다임을 제시할 것”이라고 전했다. 연구결과는 과학기술정보통신부 창의후속연구사업, 과학기술분야 기초연구사업, 그리고 나노 및 소재기술개발사업 (나노커넥트)의 지원으로 수행되었으며 소재과학분야 국제학술지 Advanced Materials에 1월 19일에 게재되었다. ※논문명 : Low-Temperature, Universal Synthetic Route for Mesoporous Metal Oxides by Exploiting Synergistic Effect of Thermal Activation and Plasma ※저자명: 김태성 김진곤 문홍철(교신저자), 김건우 석현호(공동제1저자) ※DOI: 10.1002/adma.202311809 ■ 저온 플라즈마를 활용한 메조다공성 박막 합성 ■ 연구책임을 맡은 기계공학부 김태성 교수(교신저자)와 석현호 박사과정(제1저자)

    • No. 259
    • 2024-04-01
    • 6273
  • 바이오파운드리의 효율성 극대화를 위한▼실험가격지수 개발

    식품생명공학과 우한민 교수

    바이오파운드리의 효율성 극대화를 위한실험가격지수 개발

    식품생명공학과 우한민 교수는 합성생물학의 핵심 제조 기술인 연구실 자동화 기반 바이오파운드리* 기술의 경제적 효율성을 정량화할 수 있는 실험가격지수(Experiment Price Index)를 세계 최초로 개발했다고 밝혔다. * 바이오파운드리: 주문자 반도체 생산시스템과 유사하게, 생물시스템을 디자인하고 자동화 장비를 활용하여 고속으로 합성생물학 부품 및 세포공장을 개발할 수 있는 바이오제조 핵심 자동화 시설 실험가격지수(Experiment Price Index, EPI)는 생명과학 및 생명공학에 사용되는 연구 재료비, 인건비 그리고 실험을 수행하는데 소요되는 실험시간을 샘플의 수에 대한 기하평균이다. 따라서 실험가격지수는 낮으면 낮을수록 효율적이다. 성균관대 우한민 교수는 바이오파운드리의 효율성을 정량할 수 있는 실험가격지수를 수치화함으로써 고가의 자동화 로봇을 이용한 대규모 합성생물학 실험을 경제적으로 설계하고 수행할 토대를 마련하게 되었다. 성균관대 바이오파운드리 연구센터에서 수행한 실험 결과에 따르면 유전자어셈블리와 같은 625개의 합성생물학 실험을 인간연구자와 바이오파운드리의 연구 로봇이 각각 수행하는 경우, 샘플당 연구로봇이 인간 연구자에 비해서 대략 2배 정도의 효율적인 실험가격지수를 가지며 특히 바이오파운드리의 연구로봇은 소요되는 실험시간을 3배 이상 줄일 수 있고 최종적으로 연구로봇은 인간 연구자 3명 이상의 능력을 발휘할 수 있다고 연구팀은 밝혔다. 바이오파운드리 시설이 고도화하면 더 높은 효율의 실험가격지수를 얻게 되므로 향후 예비타당성 조사가 통과된 바이오파운드리 인프라의 경제적인 구축에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 우한민 교수(바이오파운드리 연구센터장)는 “이번 실험가격지수(EPI) 개발을 통해서 바이오파운드리 시설 내 대규모 실험 수행 시 경제성을 미리 판단 할 수 있어서 합성생물학 기반 제품의 상업화를 앞당길 수 있고 EPI가 향후 바이오파운드리 국제 표준으로 자리 잡기를 기대한다”고 설명했다. 한편 이번 연구 결과는 2월 23일 셀(Cell)지가 발행하는 생명공학 분야 권위 저널인 ‘생명공학의 동향(Trends in Biotechnology)’의 온라인판에 게재됐다. 이번 연구성과는 한국연구재단이 지원하는 중견연구자지원, 기초연구실지원사업, 미생물 제어 및 응용 원천기술개발사업 및 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발 과제의 지원을 받아 수행되었다. ※ 저널: Trends in Biotechnology(2024), Impact factor 17.3 (2022년 기준), JCR 생명공학 및 응용미생물학 분야 상위 1.6% 저널 ※ 논문제목: Measuring the economic efficiency of laboratory automation in biotechnology ※ DOI: 10.1016/j.tibtech.2024.02.001 ※ 제1저자 및 교신저자: 우한민 교수(성균관대학교 식품생명공학과, 바이오파운드리연구센터, 메타바이오헬스학과) ▲ 실험가격지수를 통한 바이오파운드리 실험의 효율성 정량화

    • No. 258
    • 2024-03-21
    • 7719
  • 인간 RNA 정보에서 바이러스 유발 인산화▼ 및 2'-O-메틸화(2OM) 부위 식별 위한 ▼AI도구 개발

    융합생명공학과 발라찬드란마나발란 교수

    인간 RNA 정보에서 바이러스 유발 인산화 및 2'-O-메틸화(2OM) 부위 식별 위한 AI도구 개발

    융합생명공학과의 발라찬드란 마나발란 교수가 이끄는 CBBL 연구팀은 인간 RNA에서 바이러스 유발 인산화 부위와 2OM 부위를 식별하기 위한 두 가지 최첨단 AI 기반 도구를 개발했다. 그들의 혁신적인 접근법은 최고 수준의 학술지인 Briefings in Bioinformatics (Impact Factor 9.5 & JCR = 3)에 발표되었다. 1. 메타러닝 접근 방식을 사용한 바이러스 유발 인산화 부위 식별 코로나바이러스(SAR-CoV-2)의 전세계적 확산은 건강에 대한 중요한 우려와 도전을 야기하고 있다. 인산화는 세포내 모든 대사에서 중요한 번역 후 수정 방식 중 하나이며, 해당 인산화 부위의 정확한 식별은 코로나바이러스 감염에 대한 이해와 더불어 코로나19 위기를 완화하는 데 도움이 될 수 있다. 하지만, 관련 기술은 현재 개별 인산화 부위 및 기작들에 대한 국지적 결과만 알려져 있을 뿐, 전반적인 인산화 부위 연구 및 의의에 대한 연구는 태부족한 실정이었다. 이에, 융합생명공학과 전영준 교수, 송민경 교수, 이석찬 교수와 협력하여 메타러닝 접근 방식을 사용한 새로운 MeL-STPhos 예측기를 개발했다 (그림 1). 구체적으로, Nhat Truong Pham(박사 과정 학생)과 Le Thi Phan(박사 과정 학생)은 관련 공공재 데이터를 추출하고 29개의 특성 설명자(feature descriptor)와 14가지의 분류기를 활용하여 각 데이터셋에 대해 대규모 기초 모델(약 400개)을 구축하고, 성능이 가장 좋은 모델을 결합하여 최종 예측을 위한 MeL-STPhos 모델을 구축하였다. 흥미롭게도 MeL-STPhos는 코로나바이러스 뿐만 아니라 다른 바이러스에 의해 발생하는 인산화를 식별할 수 있는 능력을 가지고 있으며, 하나의 세포 특이적 모델은 트레오닌 인산화 부위를 정확하게 탐지하여 여러 모델 활용의 효과를 보여주었다. MeL-STPhos는 두 데이터셋에서 기존에 발표되었던 최고의 예측 모델보다 월등한 성능을 보여주어, 다양한 특성 설명자, 분류기 및 메타러닝 접근 방식을 체계적으로 활용하는 접근 방식의 중요성을 입증했다. 그림 1. 데이터셋 구축, 메타러닝 접근법, 최적의 특성 및 분류기 식별, 웹서버 개발을 포함하는 MeL-STPhos 프레임워크 개요 본 연구는 대한민국 보건복지부(HI23C0701), 한국보건산업진흥원(KHIDI)을 통한 한국보건기술 R&D 프로젝트의 지원으로 수행되었다. 또한, 과학기술정보통신부, 한국연구재단(NRF) (2021R1A2C1014338, RS-2023-00217881 및 2021R1C1C1007833)의 지원으로 수행되었으며, 본 연구결과는 2023년 12월 6일 Bioinformatics Briefings 저널에 온라인으로 게재되었다. (https://doi.org/10.1093/bib/bbad433). 2. 하이브리드 딥러닝 프레임워크를 통한 인간 RNA에서 2’-O-메틸화 (2OM) 위치 식별 2’-O-메틸화(2OM)는 RNA의 가장 일반적인 전사 후 수정으로, RNA 접합, RNA 안정성 및 선천적 면역에서 중요한 역할을 하며 다양한 관련 연구에도 불구하고, 2OM의 화학적 안정성 때문에 메신저 RNA(mRNA)에서 탐지 및 식별하는 것은 어려운 것으로 알려져 왔다. 관련하여, 본 연구팀의 Nhat Truong Pham박사과정 학생은 2OM 부위를 정확하게 식별하기 위한 새로운 하이브리드 학습 접근법 H2Opred(그림 2)를 개발했다. H2Opred는 스택방식의 1D 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크 - convolutional neural network(1D-CNN) 블록과 주목 기반 양방향 게이트 순환 유닛-bidirectional gated recurrent unit(Bi-GRU-Att) 블록을 활용하여 모델 구축에 성공하였다. 구체적으로, 1D-CNN 블록은 14개의 전통적 특성 설명자(feature descriptor)로부터 효과적인 특성 표현을 학습하였고, Bi-GRU-Att 블록은 RNA 시퀀스에서 추출된 자연 언어 처리 기반 임베딩 5개로부터 특성 표현을 학습했다. 해당 학습을 통하여 개발된 H2Opred 모델은 다양한 데이터셋에서 뛰어난 성능을 보여주었으며, 기존에 발표되었던 예측모델 및 다른 네 개의 뉴클레오티드 특이 H2Opred 모델들을 크게 능가했다. 그림 2. 데이터셋 구축, 특성 추출 및 모델 구축, 특성 융합 및 웹서버 개발을 포함한 H2Opred 프레임워크 개요 본 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단(NRF) (2021R1A2C1014338 및 2021R1I1A1A01056363)의 지원으로 및 한국보건산업진흥원(KHIDI)을 통한 한국보건기술 R&D 프로젝트의 지원으로 수행되었다. 본 연구결과는 2024년 1월 4일 Bioinformatics Briefings 저널에 온라인으로 게재되었다. (https://doi.org/10.1093/bib/bbad476). 본 연구진은 관련접근 방식들은 2OM이나 인산화 부위를 식별하는 것에만 국한되지 않고, 펩타이드 치료 기능의 식별 및 유전자 발현 데이터를 사용한 알츠하이머병(AD) 예측을 포함한 다른 연구 영역에도 적용 할 계획을 가지고 후속 연구를 수행하고 있다.

    • No. 257
    • 2024-03-12
    • 6399
  • 새로운 폐암 진행 메커니즘 제시

    의학과 이기영 교수 ·신지혜 연구원

    새로운 폐암 진행 메커니즘 제시

    폐암 발병 및 진행은 유전적 변이 및 다양한 인자들에 의해 유도된다. 케모카인 (Chemokine)과 그 수용체는 종양 세포의 성장과 생존, 그리고 암 발생 및 전이에 중요한 역할을 한다. 특히 CXCL13 (Chemokine ligand 13)과 그와 관련된 수용체인 CXCR5 (Chemokine receptor 5)는 신호 전달 경로를 통해 폐암세포의 전이를 촉진하는 것으로 보고되며, 폐암 발병 및 진행과 관련이 있다. 그러나, CXCR5–CXCL13 작용기전이 폐암 진행을 기능적으로 어떻게 조절하는지에 대한 분자 및 세포 메커니즘에 관한 연구는 미흡하다. 본 연구팀은 폐암 환자 유래의 암 조직 및 정상 조직에서 얻은 유전자 데이터를 활용하여 CXCR5 발현이 폐암 세포에 현저하게 증가되어 있음을 확인하였다. 또한 분자 및 세포 기전 연구를 통해, 폐암 세포에서의 TLR4 (Toll-like receptor 4) 신호에 의한 NF-κB의 활성화를 통해 CXCR5 발현이 증가하는 것을 확인하였으며, 더 나아가 CXCR5–CXCL13 작용기전이 TLR4 신호와의 시너지 효과를 통해 폐암 진행에 기능적으로 관여하는 메커니즘을 처음으로 제시하였다. (그림 1) 세균 또는 바이러스 감염은 암 진행을 유도하는 강력한 요인으로 보고되며, TLR4 및 CXCR5의 발현이 높은 폐암 환자들은 세균 또는 바이러스에 감염이 될 경우 폐암 진행이 더 악화될 것으로 예상된다. 따라서, 본 연구에서의 임상적 비교 결과와 기능적 연구를 통해, 향후 폐암 발병 및 진행에 관한 병리학적 원인 규명 그리고 새로운 항암 치료 전략에 기여하리라 기대하고 있다. 본 연구는 제1저자로 신지혜 학생 (성균관대학교 의과대학 석박통합과정)/ 김미정 박사 (성균관대학교 의과대학 BK21 FOUR 신진연구자)/ 김지영 학생 (성균관대학교 의과대학 석박통합과정)이 연구에 기여하였다. 연구결과는 임상 중개 의학 분야 저명 국제 학술지인 Clinical and Translational Medicine (IF: 10.6)에 게재되었다. 이번 연구성과는 한국연구재단이 지원하는 중견연구자지원 및 기초연구실지원사업을 통하여 수행되었다. 논문명: CXCR5 and TLR4 signals synergistically enhance non‐small cell lung cancer progression. Clin Transl Med. 2024 Jan 18. doi: 10.1002/ctm2.1547. 저자: 신지혜 (제1저자, 석박통합과정), 김미정 (성균관대학교 의과대학 BK21 FOUR 신진연구자), 김지영 (석박통합과정), 이기영 (교신저자, 성균관대학교 의과대학 교수). 그림 1: CXCR5-CXCL13 및 TLR4의 시너지 효과에 의한 폐암 진행 기능 메커니즘 제시

    • No. 256
    • 2024-02-29
    • 5623
  • AI 딥러닝 이용한 자동차 금형 CAD 설계도면 자동 검도기술 개발

    소프트웨어학과 이지형 교수 ·기계공학부 이은호 교수

    AI 딥러닝 이용한 자동차 금형 CAD 설계도면 자동 검도기술 개발

    인공지능학과 이지형 교수 연구팀과 기계공학부 이은호 교수 연구팀은 현대기아자동차 프레스금형설계팀, 선행생산기술해석팀과 공동 연구를 통해 ‘딥러닝 기반 금형 CAD 설계도면 자동검도기술’을 개발했고 이를 세계적으로 권위 있는 학술지인 EAAI(Engineering Application of Artificial Intelligence, IF: 8.0, JCR 상위 TOP5 이내)에 게재했다. 최근 제조업 분야 설비의 무인화 및 자동화가 활발히 일어나면서 인공지능과 기계학습 모델의 활용이 중요해지고 있다. 제품 생산 과정에서는 인공지능과 기계학습 기술을 활용하여 제품 결함 탐지 및 제품 판별을 진행하고 있지만, 금형의 설계 과정에서는 복잡한 구조로 인해 아직도 많은 경험을 쌓은 엔지니어가 직접 검도를 하고 있다. 하지만, 엔지니어가 많은 항목들에 대해서 검도를 진행하는 것에 있어서 많은 시간과 숙련도가 요구된다. 이에 연구팀은 인공지능 딥러닝 CNN 모델을 활용하여 3차원 금형 CAD 설계도면에서 각종 결함 판단에 기준이 되는 3차원 레퍼런스를 자동 검출할 수 있는 알고리즘을 개발하였고, 이를 CAD 인터페이스에서 바로 활용할 수 있도록 CAD 연동모델을 개발하였다. 자동 검출 알고리즘에는 Object detection 과 Semantic segmentation 모델을 활용하여 CAD 모델에서 취득한 서로 다른 3차원 레퍼런스의 종류 및 위치를 정확히 검출하였다. 또한, CAD 연동 모델을 통해서 CAD 데이터로부터 이미지 자동 추출 작업 및 CAD 인터페이스에서의 레퍼런스 취출 작업을 자동화하였다. (1)사이드 아우터 레퍼런스 취출 연구 (2)자동차 금형 단면 만족도 평가 모델 (3)자동검도시스템 구조 이지형, 이은호 교수는 "단순한 인공적인 금형 설계 데이터가 아니라, 실제 현업에서 사용되는 복잡한 자동차 금형 CAD 설계 데이터에 대해서 실증한 결과가 휴먼에러(human error)와 비슷한 수준을 보였으며, 이러한 연구결과는 산업현장의 전문가의 노동집약적인 검도비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 보인다."고 연구의 의미를 설명했다. 또한, "개발한 지그재그 프로세스 프레임워크는 자동차 금형 CAD 데이터 뿐만 아니라, 다른 설계도면 데이터에 대해서도 확장 적용이 가능할 것으로 보이며, 추후 CAD 설계 데이터 검도 자동화 및 스마트 팩토리 분야에 있어서 중요한 역할을 할 것으로 기대한다"고 말했다. 본 연구는 현대기아자동차 프레스성형설계팀과 선행생산기술해석팀, 한국연구재단(IITP, 2019-0-00421), HPC Support Project의 연구결과로 학습 데이터 수가 적음에도 불구하고, 개발한 방법을 통하여 금형의 설계 과정에서의 적용가능성을 보여주었다. 이번 연구 성과로 자동화 및 제어 시스템과 인공지능 분야 학술지인 EAAI(Engineering Application of Artificial Intelligence, IF: 8.0, JCR 상위 TOP5 이내)지에 1월 1일 온라인 게재되었다. 논문명: Automation of trimming die design inspection by zigzag process between AI and CAD domains 논문링크: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.107283 저자명: Jee-Hyong Lee, Eun-Ho Lee (교신저자), Jin-Seop Lee, Tae-Hyun Kim (제1저자), Sang-Hwan Jeon, Sung-Hyun Park, Sang-Hi Kim (공동 저자)

    • No. 255
    • 2024-02-23
    • 5442
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