한국과학기술원(KAIST)은 생명과학과 정현정 교수 연구팀이 크리스퍼(유전자 가위) 기반 표적 치료제로 항체를 이용한 크리스퍼 단백질을 생체 내 표적 조직에 특이적으로 전달하는 항암 신약을 개발했다고 8일 밝혔다. 기존 화학적 항암치료제와 달리 크리스퍼 기술을 활용한 유전자 교정 치료제는 질병 표적 유전자를 영구적으로 교정할 수 있어 암 및 유전 질환 치료제로 주목받고 있지만, 생체 내에서 암 조직으로의 낮은 전달 효율과 효능이 문제로 지적됐다. 연구팀은 크리스퍼 단백질에 특정 아미노산을 변경한 다양한 생체분자를 보다 많이 결합하고 생체 내 본질적인 생화학 과정을 방해하지 않는 단백질을 개발했다. 연구팀은 개량한 크리스퍼 단백질을 난소암을 표적할 수 있는 항체와 결합해 표적 치료를 위한 항체 결합 크리스퍼 나노복합체(⍺Her-CrNC, anti-Her2 conjugated CRISPR nanocomplex)를 개발했다고 설명했다. 연구팀은 개발한 항체 결합 크리스퍼 나노복합체가 종양 항원을 표적해 난소암세포 및 동물모델에서 암세포 특이적으로 세포 내 전달이 가능하고 세포주기를 관장하는 'PLK1' 유전자 교정을 통해 높은 항암효과를 나타내는 것을 확인했다.
강도도 높여 세제에 빨아도 동작 그대로…"대량생산도 유리" 기존 제품보다 에너지 저장 능력을 33배 높이고, 강도도 높인 웨어러블 기기용 탄소나노튜브 섬유가 개발됐다. 한국과학기술연구원(KIST)은 전북분원 기능성복합소재연구센터 정현수 책임연구원과 김남동 책임연구원, 탄소융합소재연구센터 김승민 책임연구원 공동연구팀이 에너지 저장량과 강도를 높이면서도 생산비용은 낮춘 탄소나노튜브 섬유 전극 소재를 개발했다고 7일 밝혔다. 탄소나노튜브 섬유는 유연하고 가벼우면서도 기계적·전기적 특성이 뛰어나지만, 질량당 면적이 작고 전기화학 활성이 부족해 기존 연구에서는 전자 통로 역할을 하는 집전체로만 쓰고 활성물질을 표면에 코팅하는 방식을 썼다. 하지만 이런 접근은 공정이 추가로 필요해 비용이 늘고, 장기간 쓰거나 물리적 충격을 받으면 활성물질이 섬유로부터 분리되는 문제가 있었다. 연구팀은 파우더 형태 탄소나노튜브를 섬유화해 전기화학 활성과 물리적 특성을 높인 새로운 탄소나노튜브를 개발했다. 이렇게 만든 섬유는 일반 탄소나노튜브 섬유보다 에너지 저장능력은 33배 높고, 기계적 강도는 3.3배, 전기 전도도는 1.3배 늘었다. 또 순수 탄소나노튜브만 쓰기 때문에 섬유 고분자를
국내 연구진이 디램(DRAM) 및 낸드(NAND) 플래시 메모리를 대체할 초저전력 차세대 상변화 메모리 소자를 개발했다. 한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 공정비용이 낮고 초저전력 동작이 가능해 기존 메모리를 대체하거나 차세대 인공지능 하드웨어를 위한 뉴로모픽 컴퓨팅 구현에 사용될 소자 개발에 성공했다고 4일 밝혔다. 기존 상변화 메모리는 값비싼 초미세 반도체 노광공정을 통해 제작하며 소모 전력이 높은 문제점이 있었다. 이에 연구팀은 상변화 물질을 전기적으로 극소 형성하는 방식을 통해 제작한 초저전력 상변화 메모리 소자로 값비싼 노광공정 없이도 매우 작은 나노미터(㎚, 1㎚=100억분의 1m) 스케일의 상변화 필라멘트를 자체적으로 형성했다. 이는 공정비용이 매우 낮을 뿐 아니라 초저전력 동작이 가능하다는 장점이 있다. 현재 널리 사용되고 있는 메모리인 디램은 속도가 매우 빠르지만 전원이 꺼지면 정보가 사라지는 휘발성 특징을 갖고 있다. 저장장치로 사용되는 낸드 플래시 메모리는 읽기·쓰기 속도는 상대적으로 느린 대신 전원이 꺼져도 정보를 보존하는 비휘발성 특징이 있다. 반면 상변화 메모리는 디램과 낸드 플래시 메모리의 장점을 모
정성균 교수팀, 고체 전해질과 양극의 열 안정성 원리 규명 전고체 배터리를 더 안정적으로 활용할 수 있는 방법을 울산과학기술원(UNIST) 연구진이 밝혀냈다. 2일 UNIST에 따르면 에너지화학공학과 정성균 교수팀은 충전된 양극과 할라이드계 고체 전해질 사이의 열 안정성에 대한 연구를 통해 그 연관성을 규명했다. 현재 가장 많이 사용되고 있는 리튬이온전지는 화재와 폭발 위험성이 큰 유기 액체 전해질을 사용한다. 이런 위험성으로 인해 대체품으로 비연소성 무기 고체 전해질을 사용하는 전고체 배터리가 주목받았다. 무기 고체 전해질 중 하나인 황화물 고체 전해질은 차세대 전고체 배터리 개발 분야의 유망 소재로 연구되고 있으나, 고체 전해질과 전극 사이에 생기는 폭발성 분해 생성물로 열에 대한 안정성 문제가 제기됐다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하고자 할라이드계 고체 전해질을 사용했다. 이 전해질은 황화물 고체 전해질에 비해 산화 안정성이 뛰어나 양극과 복합체를 이룰 때 주로 사용된다. 연구팀은 할라이드 고체 전해질 중 대표적으로 사용되는 LIC와 양극을 혼합한 복합체를 만들어 열 안정성 평가를 진행했다. 평가 결과 해당 복합체는 분해 반응이 시작되는 온도가 높아져
국내 연구진이 도형의 경계를 구분하는 능력인 ‘그래프 색칠 문제’ 해결 능력을 갖춘 새로운 신경망 기술을 개발했다. 주파수 혼간섭을 방지하는 주파수 할당 문제 등에 응용될 것으로 기대된다. 한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 최양규 교수 연구팀이 실리콘 바이리스터 소자로 생물학적 뉴런의 상호작용을 모방한 뉴로모픽 진동 신경망을 개발했다고 3일 밝혔다. 인간의 뇌 기능을 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 중 하나인 상호 간 결합된 진동 신경망은 뉴런의 상호작용을 모방한 인공 신경망이다. 진동 신경망은 기본단위에 해당하는 진동자의 연결 동작을 이용하며 신호의 크기가 아닌 진동을 이용해 연산을 수행하므로 소모 전력 측면에서 이점을 가지고 있다. 연구팀은 실리콘 기반 진동자를 이용해 진동 신경망을 개발했다. 축전기를 이용해 두 개 이상의 실리콘 진동자를 연결하면 각각의 진동 신호가 상호작용해 시간이 경과하면서 동기화 된다. 연구팀은 진동 신경망으로 영상 처리에 사용되는 경계선 인식 기능을 구현했으며 난제 중 하나인 그래프 색칠 문제를 해결했다. 이 기술은 제조 관점에서 복잡한 회로나 기존 반도체 공정과 호환성이 낮은 소재 및 구조 대신 현재 반도체 산업체에서 사용되
한국기술교육대는 에너지신소재화학공학부 배진우 교수 연구팀이 전남대, 경희대 연구팀과 함께 사람의 움직임으로 발생하는 마찰에너지를 이용해 몸동작을 정밀하게 감지할 수 있는 혁신적인 고분자 나노복합체 기반 센서를 개발했다고 29일 밝혔다. 연구팀은 금속-유전체 물질인 'NaYF4:Yb,Er'에 금 나노입자를 코팅한 나노복합체를 합성하고 이 물질을 유연 고분자에 첨가해 마찰전기 출력을 극대화하는 센서를 개발했다. 배 교수는 "이번 연구로 단순히 전원 뿐만 아니라 웨어러블 센서도 구현할 수 있어 의료, 스포츠, 가상현실(VR) 등 다양한 분야에서 혁신적인 웨어러블 기기의 상용화가 가능해질 것"이라고 말했다. 연구 성과는 국제적 학술지인 '나노 에너지' 온라인판에 지난 2월 1일 게재됐으며, 4월호에 실릴 예정이다. 헬로티 김진희 기자 |
국내 연구진이 기존 반도체 패터닝 방식과 다르게 화학물질 없이 식각하는 기술을 세계 최초 개발했다. 식각(에칭)은 화학약품의 부식작용을 응용한 소형(塑型)이나 표면가공의 방법이다. 한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 홍승범 교수가 제네바대학과 강유전체 표면의 비대칭 마멸 현상(물체 표면의 재료가 점진적으로 손실 또는 제거되는 현상)을 세계 최초로 관찰·규명하고 이를 활용해 혁신적인 나노 패터닝 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 나노 패터닝 기술은 나노스케일로 소재의 표면에 정밀한 패턴을 생성해 다양한 첨단 기술 분야에서 제품 성능을 향상시키는 기술이다. 연구팀은 강유전체 소재의 표면 특성에 관한 연구에 집중했다. 연구팀은 원자간력 현미경을 활용해 다양한 강유전체의 트라이볼로지(마찰 및 마모) 현상을 관찰했고, 강유전체의 전기적인 분극 방향에 따라 마찰하거나 마모되는 특성이 다르다는 것을 세계 최초로 발견했다. 연구팀은 또 이러한 분극 방향에 따라 달라지는 트라이볼로지의 원인으로 변전 효과에 주목했다. 이를 통해 강유전체의 트라이볼로지 특성이 나노 단위에서 강한 응력이 가해질 때 발생하는 변전 효과로 인해 강유전체 내부의 분극 방향에 따른 상호작용으로 트
한국과학기술원(KAIST) 연구팀이 신약 개발이나 재료과학과 같은 분야에서 원하는 화학 특성 조건을 갖는 물질을 발굴할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. KAIST는 김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 분자 데이터에 다중 모달리티 학습(multi-modal learning) 기술을 도입해 분자 구조와 그 생화학적 특성을 동시에 생성하고 예측해 다양한 화학적 과제에 광범위하게 활용할 수 있는 AI 기술을 처음으로 개발했다고 25일 밝혔다. 연구팀은 화학 특성값의 집합 자체를, 분자를 표현하는 데이터 형식으로 간주해 분자 구조 표현식과 함께 둘 사이의 상관관계를 아울러 학습하는 AI 학습 모델을 제안했다. 유용한 분자 표현식 학습에 컴퓨터 비전 분야에서 주로 연구된 다중 모달리티 학습 기법을 도입해 다른 형식의 두 데이터를 통합하는 방식이다. 이를 통해 바라는 화합물의 성질을 만족하는 새로운 화합물의 구조를 생성하거나 주어진 화합물의 성질을 예측하는 생성 및 성질 특성이 동시에 가능한 모델을 개발했다. 연구팀이 제안한 모델은 50가지 이상 동시에 주어지는 특성 입력값을 따르는 분자 구조를 예측하는 등 분자 구조와 특성 모두의 이해를 요구하는 과제를 해
개요 무선 송수신기 같이 원격지에 설치되고 배터리로 구동되는 애플리케이션은 사람이 자주 점검할 수 없기에 계속 작동할 수 있게 설계해야 한다. 시스템이 한동안 아무런 동작이 없거나 장애가 발생하면 시스템 리셋을 통해 동작을 복구해야 한다. 그러기 위해서는 전원 전압을 끊어 시스템과의 연결을 해제했다가 다시 연결해서 재시작해야 한다. 이 글에서는 감시 회로의 액티브 로우 출력을 사용해서 하이사이드 입력 스위치를 구동해 시스템 파워 사이클링을 실행하는 방법에 대해 알아본다. 머리말 전자 시스템의 신뢰성을 높이는 방법 중 하나는 결함을 감지하고 즉시 대응하는 보호 메커니즘을 구현하는 것이다. 이러한 메커니즘이 안전 조치 기능을 함으로써 잠재적인 손상을 방지하고 시스템이 적절히 작동하도록 하는 것이다. 파워 사이클링은 시스템을 제대로 작동시키고 시스템을 보호하기 위한 기법으로서, 시스템이 아무런 반응이나 동작이 없을 때 파워 사이클링을 실시함으로써 시스템이 다시 정상 작동하도록 할 수 있다. 파워 사이클링은 전원 스위치를 사용해 전원 입력과 하위 전자 시스템 사이의 경로를 개방했다가 다시 닫음으로써 시스템을 재시작한다. 시스템의 마이크로컨트롤러 유닛(MCU)이 반응
국내 연구진이 휴대용 전자기기 및 전기차 등의 리튬 이차전지 에너지 밀도를 높이고 고전압 구동 때도 안정성을 높여줄 용매를 개발했다. 한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 최남순 교수팀이 울산과학기술원(UNIST) 화학과 홍성유·서울대 화학생물공학부 이규태·고려대 화공생명공학과 곽상규·경상국립대 나노·신소재공학부 이태경 교수 연구팀과 함께 4.4V의 높은 충전 전압에서 리튬 금속 전지의 효율과 에너지를 유지하는 세계 최고 수준의 전해액 조성 기술을 개발했다고 19일 밝혔다. 연구팀은 구동할 수 있는 상한 전압 한계가 있는 용매들과 달리 높은 충전 전압에서 안정적으로 사용할 수 있는 새로운 용매를 합성하는 데 성공, 이를 첨가제 기술과 접목해 현저하게 향상된 가역 효율(상온 200회 99.9%)을 달성했다. 가역 효율은 사이클마다 전지의 방전용량을 충전용량으로 나눠 백분율로 나타낸 값으로, 가역 효율이 높을수록 사이클마다 배터리 용량 손실이 적은 것을 의미한다. 또 이 기술은 리튬 대비 4.4V 높은 충전 전압 조건에서 다른 전해액보다 약 5% 정도 높은 75.0%의 높은 방전용량 유지율을 보였다. 연구팀이 이번에 세계 최초로 합성 및 보고한 환형 설폰아
기존 방식에서 약 20% 성능 향상 “고효율 태양전지 향한 새로운 방향 제시” 국내 연구팀이 페로브스카이트 태양전지 성능을 한층 더 발전시킬 수 있는 기술을 개발했다. UNIST 에너지화학공학과 장성연 교수팀과 고려대학교 곽상규 교수팀이 주석-납 할로겐화물 페로브스카이트 광활성층과 양자점층을 접합해 태양전지 소자의 효율을 큰 폭으로 개선할 수 있는 기술을 공동으로 개발했다. 연구팀은 결합된 소재가 접합되며 만들어진 박막층을 활용해 전지의 효율을 대폭 상승시켰다. 생성된 접합층은 내부 전기장을 강화시키고, 경계면의 결함을 대폭 감소시켜 전하의 이동 거리를 늘렸다. 전하추출의 효율을 높인 것이다. 주석-납 할로겐화물 화합물은 밴드간의 에너지 갭의 차이가 적다. 에너지 갭은 반도체 소재에서 전도띠의 하단부분과 가전자띠의 상단부분의 에너지 차이를 의미한다. 근적외선 영역대 빛까지 흡수하는 능력이 뛰어나지만, 내부결함이 많고 전하의 이동 거리가 짧아 전하를 안정적으로 추출하기 어려웠다. 연구팀은 페로브스카이트 양자점을 주석-납 페로브스카이트 층 위에 박막으로 덮어 기존의 고질적 문제를 개선했다. 주석-납 할로겐화물 페로브스카이트 박막 표면에 양자점 소재를 씌우면 양자
강석주 연구팀, 수평원심주조 방식 도입…생산 속도도 13배↑ 배터리에 사용되는 고분자 고체전해질을 대량 생산할 수 있는 방법이 나왔다. UNIST 에너지화학공학과 강석주 교수팀은 수평원심주조 방식을 도입해 기존의 용해 주조 방식의 한계를 극복하는 기술을 개발했다고 밝혔다. 이를 통해 고분자 고체전해질의 생산량을 혁신적으로 늘릴 수 있다는 설명이다. 연구팀은 기존 철 파이프를 제조하는 수평원심주조 방식을 변형시켰다. 고분자 용액을 주입한 뒤 수평 방향으로 회전시켜 균일한 고분자 고체전해질을 만들었다. 기존 용해 주조 방식으로 균일한 모양의 고분자 고체전해질을 만들 수 없었던 것과는 상반된다. 수평원심주조 방식으로 제조한 고분자 고체전해질은 기존 방식으로 제작한 것에 비해 원재료 손실률이 거의 없다. 균일하게 제작 가능해 경제성과 효용성이 높을 뿐만 아니라 우수한 전기화학적 성능까지 보여줬다. 강석주 교수는 “기존 철 파이프를 제조할 때 사용하는 방식을 응용했다”며 “균일한 고성능 고체전해질을 대량생산까지 할 수 있는 방식”이라고 설명했다. 개발된 기술은 13배 빠른 속도로 고분자 고체전해질을 생산할 수 있다. 고분자 용액을 건조하고 진공열처리까지 하던 기존 방
국내 연구진이 인공지능(AI) 등에 널리 사용되는 그래픽 연산 장치(이하 GPU)에서 메모리 크기의 한계로 인해 초병렬 연산의 결과로 대규모 출력 데이터가 발생할 때 이를 잘 처리하지 못하던 난제를 해결했다. 이 기술을 통해 향후 가정에서 사용하는 메모리 크기가 작은 GPU로도 생성형 AI 등 고난이도 연산이 대규모 출력을 필요한 경우 이를 빠르게 수행할 수 있다. KAIST는 전산학부 김민수 교수 연구팀이 한정된 크기의 메모리를 지닌 GPU를 이용해 수십, 수백 만개 이상의 스레드들로 초병렬 연산을 하면서 수 테라바이트의 큰 출력 데이터를 발생시킬 경우에도 메모리 에러를 발생시키지 않고 해당 출력 데이터를 메인 메모리로 고속으로 전송 및 저장할 수 있는 데이터 처리 기술(일명 INFINEL)을 개발했다고 7일 밝혔다. 최근 AI의 활용이 급속히 증가하면서 지식 그래프와 같이 정점과 간선으로 이루어진 그래프 구조의 데이터의 구축과 사용도 점점 증가하고 있는데, 그래프 구조의 데이터에 대해 난이도가 높은 초병렬 연산을 수행할 경우 그 출력 결과가 매우 크고, 각 스레드의 출력 크기를 예측하기 어렵다는 문제점이 발생한다. 또한 GPU는 근본적으로 CPU와 달리
가공 정도는 물론이고, 그것에 부수되는 가공 방법이나 공법, 재료, 표면 성상에 대해서도 여러 가지 고도화가 추진되고 있으며, 그 고도화를 수치화, 정량화하기 위해서는 기존의 측정기나 측정 기술로는 실현할 수 없는 케이스가 증가하고 있다. 가공의 고도화를 뒷받침하기 위해서는 동일한 수준으로 계측 기술을 고도화할 필요가 있다. 계측에 대해서는 기존에 2차원에서 3차원, 접촉에서 비접촉으로 스탠더드가 변화하고 있는데, 기술의 발달과 함께 여기서 다시 다음 단계로 고도화가 요구되고 있다. 고정도화, 고속화, 자동화, 디지털화, AI화, 여러 가지 벡터의 고도화가 서로 관계되면서 앞으로도 가공의 고도화를 실현하기 위한 기술이 개발되어 갈 것으로 생각한다. 이 글에서는 가공의 고도화를 실현하기 위한 비접촉 계측 기술에 대해서 알리코나(Alicona)사제 비접촉 3차원 측정기를 이용한 측정 사례와 함께 소개한다. 포커스 배리에이션에 의한 고정도 비접촉 3차원 측정기 1. 배리에이션이란 (주)유로테크노는 20년 이상 전부터 유럽 오스트리아를 거점으로 포커스 배리에이션을 측정 원리로 한 비접촉 3차원 측정기를 개발․제조․판매하고 있으며, 자동차 업계, 공구 업계, 금형 업
제철소 및 석유화학플랜트, 발전플랜트 같은 대규모 산업 분야 등에서 밸브에서의 누설은 빈번히 발생하는 현상으로 고압과 고온수증기 등을 취급하는 발전플랜트나 부식성 가스, 용액 또는 가연성 가스 등을 취급하는 석유화학 플랜트에서 중대한 사고 발생을 미연에 방지하기 위해 누설을 조기 검출하는 것이 요구되고 있다. 또한 미세누설이 시작 되는 경우에는 사전 인지가 어렵고 단위시간당 누설량은 적더라도 장기간에 걸쳐 누설이 계속되면 손실량은 막대하게 늘어나게 되므로 이것이 원인이 된 경제적 손실도 증가하게 된다. 또한 유해가스의 경우 안전보건 등의 심각한 인적, 물적 자원의 위해를 일으키게 된다. 따라서 누설이 일어나고 있는 밸브들을 조기에 발견하여 그 누설량으로 인한 손실을 정량적, 정성적으로 평가할 수 있는 검사 기술이 매우 중요하게 인식되고 있다. 해당 기술은 다양한 산업 현장에서 사용 중인 각종 중요 밸브에 대해 음향방출(Acoustic Emission) 센서 및 고속, 정밀 데이터 수집 및 분석기술을 이용하여 내부 미세 누설 및 설비 이상 상태를 실시간 감시와 사전 진단이 가능하도록 개발하여, 요즘 4차 산업혁명의 화두인 스마트 팩토리 구축을 위한 예지정비 및