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2019-05 17

[학술]성명모 교수, 새로운 작동 원리 ‘트랜지스터 소자’ 개발

▲성명모 교수 성명모 화학과 교수와 조경재 미국 텍사스주립대학 교수 연구팀이 하이브리드 반도체 초격자 구조의 신소재를 이용해 새로운 작동 원리의 멀티레벨 트랜지스터 소자를 개발했다. 기존 이진법 컴퓨터의 한계를 극복할 수 있는 방법으로 0과 1의 두 가지 입력에서 벗어나 다중 입력을 이용하는 ‘멀티레벨(Multi-level)’ 컴퓨터가 주목받고 있지만 난이도 높은 제조 공정, 한정된 동작 온도 등이 실용화의 걸림돌이었다. 연구팀은 초격자 구조의 반도체 소재로 일반적인 트랜지스터 구조를 유지하는 동시에 멀티레벨 전도도를 구현할 수 있는 멀티레벨 트랜지스터 소자를 개발하는 데 성공했다. 연구팀은 우선 2차원 산화아연(ZnO)층에 유기물층을 위아래로 적층한 초격자 박막을 사용해 트랜지스터를 제작한 뒤, 산화아연층이 적층된 순서대로 활성화될 때마다 전도도가 차례로 증가하는 멀티레벨 트랜지스터를 구현했다. 멀티레벨 소자는 기존 이진법 소자의 일반적인 트랜지스터와 동일 구조를 가지고 있어, 멀티레벨 소자의 어려운 제조 공정이나 대면적 및 연속 공정이 불가능한 한계를 극복할 수 있다. 베리타스알파 5월 15일 자 기사에 따르면, 성명모 교수는 “이 연구를 통해 완전히 새로운 원리로 작동하는 멀티레벨 컴퓨터를 구현할 수 있는 트랜지스터 소자를 제안했다”라며, “멀티레벨 소자가 실용화된다면 초저전력 반도체 및 소재, 장비, 센서, 고성능 로직 반도체 등 반도체를 이용하는 모든 산업에서 획기적인 발전을 가져올 것으로 기대한다”라고 밝혔다. 이 연구 성과는 과학기술정보통신부·한국연구재단 미래소재디스커버리사업의 지원으로 수행됐다. 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 4월 30일자 논문으로 게재됐다.

2019-05 16 중요기사

[학술][우수 R&D] 김선우 교수, 5G 핵심 원천기술과 무인이동체 융합기술 개발 (1)

우리나라는 세계 최초로 5G 기술을 상용화했다. (클릭 시 관련 기사로 이동-[신문 읽어주는 교수님] 세계 최초 국내 5G 상용화에 대해) 전문가들에 따르면 10여 년간 5G의 시대는 계속될 것으로 보인다. 김선우 공과대학 융합전자공학부 교수는 앞서 2017년 6월 5G/무인이동체 융합기술 연구센터를 설립해 핵심 원천기술 개발을 위해 끊임없이 연구에 매진 중이다. 연구는 2017년부터 진행해 올해 3년 차로 접어들었다. 응용수학 기반의 연구를 통해 이를 실제로 구현하기 위한 소프트웨어 및 하드웨어를 개발한다. 세계적인 경쟁력과 수준 높은 프로그래밍 실력이 필요하며 최대 6년간 진행될 예정이다. 김 교수는 “탄탄한 기본기를 쌓는 것뿐만 아니라 세계 각지 유능한 연구자들과 공동으로 연구를 진행하고 있다”고 말했다. ▲김선우 융합전자공학부 교수가 이끌고 있는 한양대학교 5G 무인이동체 융합기술 연구센터의 홍보 영상 중 일부. 연구센터의 목표는 무인이동체 기술을 개발하는 것이다. (김선우 교수 제공) 김선우 교수의 연구가 이뤄지는 5G/무인이동체 융합기술 연구센터 (클릭 시 관련 기사로 이동- 5G 기술을 이용한 연구 성과 전시)는 한양대학교, 서울대학교, 아주대학교의 교수진 10명으로 구성됐다. 더불어 SK텔레콤과 르노삼성자동차 및 다수의 중소기업과 산학협력을 진행 중이다. 무인이동체는 자율주행차, 스마트시티, 사물인터넷(IoT), 드론 등을 포함한다. 김 교수는 이들이 모두 5G 기술을 토대로 개발되고 사용될 것으로 전망한다. ▲김선우 융합전자공학부 교수의 연구는 크게 원천기술, 기술이전, 인력양성, 산합협력 총 네 가지로 분류된다. 이 중 두드러지는 연구엔 5G 물리계층, 네트워크 계층의 핵심 원천기술, 무인이동체 제어 및 인지기술, 5G 융합서비스 개발 등이 있다. (김선우 교수 제공) 이번 연구는 5G 기술을 다룬다. 과거에는 통신기술이 사람간의 대화 또는 데이터 전송으로만 활용이 되었지만, 앞으로는 사물들 간의 통신으로 확대될 것이다. 따라서 이번 핵심 기술은 다양한 무인이동체로 주목 받고 있는 자율주행차, IoT 기술, 드론 등의 기반이 된다. “5G 및 무인이동체 원천기술을 개발하고 관련 연구인력을 양성하는 것은 국가적으로도 매우 중요한 의미를 지니며, 이러한 연구센터를 한양대학교에서 유치한 것은 대학교의 위상 제고에도 큰 역할을 하고 있습니다.” 김선우 융합전자공학부 교수는 “앞으로도 5G, 6G 등 빠르게 변화할 통신 분야에 맞는 훌륭한 인재 양성에 매진할 것”이라고 말했다. 김 교수는 "빠른 속도로 진행되는 첨예한 경쟁 속에서 최고 수준의 연구·개발 펀딩을 유지하는 것을 목표로 한다"며 "학생들을 위한 차별화된 연구 프로그램을 위해 끊임없이 노력하고 있다"고 덧붙였다. 글/ 정민주 기자 audentia1003@hanyang.ac.kr

2019-05 14 중요기사

[학술][이달의 연구자] 방진호 교수, 은 나노입자로 태양전지를 구동하다

방진호 ERICA캠퍼스 과학기술융합대학 화학분자공학과 교수가 은 나노입자를 통해 태양전지를 구동하는 법을 발견했다. 방 교수는 지난 2016년도에 금 나노입자를 태양전지에 적용한 바 있다. 하지만 은은 금보다 불안정하고 전자 수명(excited state lifetime)이 짧기 때문에 태양전지 구동이 어렵다. 방 교수는 어떻게 은으로 태양전지를 구현할 수 있었을까? ▲ 방진호 화학분자공학과 교수는 광전환 효율(태양에너지를 전기 에너지로 바꾸는 효율)이 낮아 실험 소재로 잘 사용되지 않는 은을 실험에 사용해 태양전지를 구동시켰다. 방 교수는 “불안정한 은 나노입자를 보호하면 된다”며 간단한 해결법을 내놓았다. “pH(용액 농도)를 조절해서 리간드(ligand)를 은 나노입자 주위에 둘러싸도록 합니다. 그러면 보호막이 형성돼 은 나노입자의 안정성을 높일 수 있죠.” ▲은 나노입자의 구현 모식도 및 성능 비교 그림이다. (한국연구재단 제공) ▲방진호 화학분자공학과 교수는 “pH(용액 농도)를 조절해 보호막을 형성하면 은 나노입자의 안정성을 높일 수 있다”고 밝혔다. 방 교수의 이번 연구는 광전환 효율(태양에너지를 전기 에너지로 바꾸는 효율)이 낮아 실험 소재로 잘 사용되지 않는 은을 사용했다는 데에 의의가 있다. “새로운 소재를 이용한 연구는 항상 필요합니다. 효율이 낮더라도 다양한 소재로 연구하다 보면 실험의 발전 가능성이 커지기 때문이죠.” 그동안 은 나노입자를 이용한 연구사례는 거의 없었다. “작동원리, 기본 시스템조차 잘 알려져 있지 않아서 기초 연구도 진행해야 했습니다.” 이로 인해 방 교수 연구팀은 은 나노입자 연구의 선두주자 격이 됐다. 위 연구 성과를 담은 논문은 지난 4월 3일, 미국화학회가 발행하는 재료 분야 국제 학술지 ACS 어플라이드 머터리얼즈 앤 인터페이스(ACS Applied Materials&Interfaces) 표지에 게재됐다. ▲ 방진호 화학분자공학과 교수와 연구에 참여한 무하마드 아와이스(Awais) 나노센서연구소 교수가 암실 안에서 태양전지의 성능을 실험하고 있다. 연구는 아직 진행 중이다. “기존 태양전지 소재에는 독성이 많습니다. 실내조명으로 쓰인다면 몸에 매우 해롭죠.” 금이나 은은 장신구로도 쓰일 만큼 인체에 무해하지만 효율이 낮고 고가다. 방 교수는 “연구를 통해 효율을 더 높이고 양을 조절해서 가격을 낮추는 방법이 있다”고 설명했다. 그는 연구 성과가 상용화 단계로 이어지길 바란다고 전했다. “대학 연구가 상용화 단계까지 가는 사례는 드물어요. 힘든 과정이지만 인체에 무해하고 유익한 기술이니 널리 쓰일 수 있도록 노력하겠습니다.” 글/ 옥유경 기자 halo1003@hanyang.ac.kr 사진/ 이현선 기자 qserakr@hanyang.ac.kr

2019-05 14

[학술]김상욱 교수, 그래프 빅데이터 처리속도 대폭 향상

▲김상욱 교수 김상욱 컴퓨터소프트웨어학부 교수팀은 최근 그래프 빅데이터의 분석성능을 기존 대비 최대 40배 이상 빨라진 싱글머신 기반 그래프엔진 ‘리얼 그래프(RealGraph)’를 개발했다. 그래프는 객체들과 이들 간의 관계들을 표현하는 데이터 구조다. 페이스북‧인스타그램 등의 사회연결망, 그리고 뉴런‧단백질 구조‧도로망 등은 이러한 그래프로 표현되는 대표적 빅데이터다. 이러한 그래프 빅데이터를 분석하면 비즈니스와 과학기술에서 활용할 수 있는 유용한 지식을 추출해 낼 수 있다는 장점이 있다. 김 교수팀은 리얼 그래프를 설계하는 과정에서 ‘현실 세계의 그래프 데이터는 정규분포가 아닌 멱급수법칙 분포(power-law degree distribution)를 보인다’는 특징을 반영했다. 인스타그램 등의 사회연결망에서 대부분의 사용자들은 소수의 사용자들과만 관계를 맺는데 반해, 극소수의 사용자들은 수많은 사용자들과 관계를 맺는 것이 대표적인 멱급수법칙의 예다. 기존 그래프 엔진들은 이러한 멱급수법칙 분포를 보이는 특성을 고려하지 않았고, 이로 인해 작업량 불균등분배와 비효율적인 메모리 접근을 일으켰다. 김 교수팀은 이런 문제를 해결할 수 있는 새로운 전략들을 반영했고, 그 결과 리얼 그래프는 대용량 그래프 빅데이터 처리 시 기존보다 최대 44배 빠른 성능을 보였다. 향후 리얼 그래프는 사회연결망 분석, 단백질 구조 분석 등 그래프 빅데이터의 빠른 분석을 위해 다양한 영역에서 활용될 것으로 기대된다. 한편 김 교수팀의 리얼 그래프 연구는 한국연구재단의 연구비 지원을 받아 진행됐으며 조용연 박사, 장명환 연구원, 그리고 박선주 연세대 교수가 개발에 함께 참여했다. 리얼 그래프의 아이디어는 학술적으로도 크게 인정받아 5월 15일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열리는 ‘The Web Conference 2019’에서 발표될 예정이다.

2019-05 13 중요기사

[학술][우수R&D] 오희국 교수, 저전력 디바이스 보안기법 개발

사물인터넷(IoT) 시대의 도래로 임베디드 디바이스(embedded device)의 수요가 폭증했다. 임베디드 디바이스는 공유기, 드론, 내비게이션, 스마트폰 등 다양한 분야에서 사용된다. 보통 개발 단계에서 비용 문제로 저전력 프로세스를 사용하기 때문에 최신 보안 기술 적용이 어렵고, 아예 보안 시스템을 적용하지 않는 경우도 많아 전반적으로 보안에 취약하다. 실제로 각국에선 임베디드 시스템을 결합한 스마트카, 교통 시스템, 의료기기 속 메모리 칩, 스마트 가전 등의 개인 정보가 해킹된 사례가 많다. 오희국 ERICA캠퍼스 소프트웨어학부 교수는 소프트웨어 기능의 취약점을 알아내고 해킹을 예방하는 연구에 몰두하고 있다. 메모리 공격과 펌웨어(firmware) 구조 노출에 취약한 기존 소프트웨어는 해킹 피해를 보기 쉽다. 개인정보 침해부터 원자력발전소 마비까지 그 공격 범위는 상당히 넓다. 또 해킹은 하나가 아닌 여러 방법으로 이뤄지기 때문에 막는 것이 쉽지 않다. 오희국 교수는 “소프트웨어의 편의 기능을 악용해 정보를 빼가거나 시스템을 파괴하면 단순히 개인을 넘어 크게 손해를 끼칠 수 있다”고 말했다. 오 교수는 보안 강화를 위해 ARM(하드웨어, CPU의 한 종류) 시스템 기반의 기계어(바이너리) 수정을 고안했다. 사물인터넷 디바이스의 90%가 ARM 기반의 기계어를 사용한다. ARM 시스템을 사용하는 디바이스는 저전력을 지향하기 때문에, 보호 기법이 적용되지 않은 경우가 대다수다. 오 교수는 기계어 수정의 응용 기술로서 저전력에 특화된 ‘난독화’ 기법을 제안했다. 그는 “소프트웨어를 보호하기 위해 한 단계 더 발전된 소프트웨어를 개발하는 것”이라고 말하며 “기존 사용 언어를 다른 기계어로 바꿔 컴퓨터에서 작동하게 한다”고 설명했다. ▲ 오희국 소프트웨어학부 교수가 제안한 임베디드 디바이스(embedded device)의 보안 강화 시나리오를 도식화한 것. 오희국 교수는 사업명 ‘ARM 아키텍처에 특화된 바이너리 수정 기법과 로우-레벨 난독화 기술 연구’를 진행 중이다. (오희국 교수 제공) 이번 연구는 오희국 교수의 지휘 아래 자동화된 ARM 프로그램 바이너리 수정 기술 및 난독화 기법 연구, 바이너리 수정 기술을 이용한 취약점 코드 및 패치 연구, 바이너리 난독화 기법을 적용한 펌웨어 보호 기술 연구, 바이너리 난독화 기법을 적용한 안드로이드 앱 재개발 기술 연구로 총 4팀으로 나누어 운영할 계획이다. 오 교수는 소프트웨어 중 보안이 취약한 소프트웨어들을 중점적으로 보안 기능을 추가하고, 패치 및 업데이트 지원이 되지 않는 소프트웨어들의 약점을 보완하는 데 큰 도움이 될 것으로 예상한다. 그는 “앞으로 많은 사람이 IoT 기반의 기계를 많이 이용할 텐데, 오작동하거나 프라이버시 영역을 침해당할 경우를 대비할 수 있다”고 말하며 “ARM 기계어 재작성 기법은 아직 해결해야 할 사안이 많이 남았으나 앞으로 계속해서 진행하며 헤쳐나갈 것”이라고 밝혔다. ▲ 오희국 교수는 “무엇보다 사용자들의 인식이 가장 중요하다고 강조하고 싶다”며 “기술 개발과 함께 각 사용자의 보안 위험성에 대한 인식이 높아졌으면 한다”고 말했다. 글/ 김민지 기자 melon852@hanyang.ac.kr 사진/ 이현선 기자 qserakr@hanyang.ac.kr

2019-05 01

[학술][이달의 연구자] 임종우 교수(컴퓨터소프트웨어학부)

공항에서 수상한 사람을 찾고자 한다. 인천국제공항만 해도 설치된 폐쇄회로TV(CCTV)는 약 1만 개. 사람의 눈으로 일일이 확인하기에는 상당한 시간이 필요하다. 이때 활용할 수 있는 기술이 CNN(Convolutional Neural Network)이다. CNN은 이미지의 특성을 뽑을 수 있도록 층(Layer)을 구성해 비디오에서 사람이나 사물의 위치를 알아낸다. 임종우 컴퓨터소프트웨어학부 교수는 찾고자 하는 물체의 위치 정확성을 높이기 위해 중요도가 높은 층의 가중치를 자동으로 조절하는 알고리즘을 개발했다. 기존 물체 추적 기술에서 정확성을 높인 임 교수의 ‘Hedging Deep Features for Visual Tracking’ 연구는 패턴인식 및 인공지능 분야의 최고 권위 학술지인 국제전기전자공학회(IEEE)가 발행하는 ‘IEEE TPAMI(Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)’지에 게재됐다. CNN은 뇌에서 어떤 물체가 무엇인지 판단하는 과정과 유사하다. 우리가 그 물체의 특징을 관찰하고, 기존에 알고 있었던 이미지들과 비교해 결정하는 것처럼 말이다. 다만 컴퓨터에서는 해당 이미지와 기존 이미지들을 비교하기 위해서 층(Layer)과 라벨(Label)을 사용한다. 이미지를 CNN의 입력으로 넣어, 정확하게 해당 이미지를 라벨별로 구분하는 것이다. 이미지를 픽셀 단위로 쪼갰을 때 나오는 수치의 분포를 바탕으로 입력의 특징을 뽑아내고, 이를 바탕으로 물체를 구분한다. 임 교수의 연구는 물체가 무엇인지를 판단하는 것에서 나아가 동영상 안에서 물체의 위치를 추적한다. 동영상에서 물체의 위치를 정확히 추적하기 위해서는 물체의 종류와 의미에 대한 정보와 위치에 대한 정보 모두 필요하기 때문에 각기 다른 층에 있는 정보를 융합해야 한다. ▲ 임종우 컴퓨터소프웨어학부 교수는 중요도가 높은 층의 가중치를 높여 물체의 위치 정확성을 높이는 헤징(Hedging) 알고리즘을 개발했다. 임 교수는 중요도가 높은 층의 가중치를 높여 물체의 위치 정확성을 높이는 헤징(Hedging)을 여러 층의 정보를 융합하는 데 적용하자고 제안했다. 기존에는 새 프레임이 입력되면 CNN 각 층에서 연관성 필터(Correlation filter)를 이용해 해당 층의 특징으로 위치를 추정했다. 임 교수의 알고리즘을 연구에 적용하면 지금까지의 각 층의 결과를 기억하여 현재 프레임에서 효과적인 층을 선택할 수 있도록 각 층의 가중치를 자동으로 조절할 수 있게 된다. 또한 물체의 크기가 변하는 상황을 대비해 규모 검색 단계(Scale search step)를 추가했다. 임 교수는 하얼빈공업대학(Harbin Institute of Technology) 연구진과 캘리포니아 대학교(The University of California, Merced) 양밍 호앙(Ming-hsuan Yang) 박사와 딥러닝(Deep learning)에서 학습한 시각적 특징을 물체 추적에 활용하는 기법을 찾다가 이번 연구를 시작하게 됐다. 이번 연구는 임 교수가 2016년에 발표한 헤징 딥 트랙킹(Hedged deep tracking)을 확장한 결과다. 이전에는 각 층에서 얻어진 위치 정보를 단순한 방법으로 융합하는 방식이었다면, 올해는 헤징 기법으로 이용하여 각 층의 특징을 선택적으로 융합했다. ▲ 임 교수의 Hedging Deep Features for Visual Tracking 연구는 국제전기전자공학회(IEEE)가 발행하는 ‘IEEE TPAMI(Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)’지에 게재됐다. 임 교수는 “딥러닝 기법을 이용한 물체 추적 분야에서는 단일 물체 추적 기법을 확장해 다중 물체 추적에 대한 연구를 진행하려 한다”며 “인공지능과 그 관련 분야인 컴퓨터 비전, 데이터 마이닝 등의 연구를 활발하게 진행할 것”이라고 향후 연구 계획을 밝혔다. “또한 연구실의 학생들과 자율주행, AR/VR, 로봇 등에 활용될 수 있는 영상 기반 3차원 복원과 자세 추정에 대한 다양한 연구를 진행하고 있다”며 “학생들이 최신 전문 지식을 학습하고 본인의 역량을 키울 수 있는 다양한 기회를 접하길 바란다”라고 덧붙였다. 글/ 김가은 기자 kate981212@hanyang.ac.kr 사진/ 김주은 기자 coramOdeo@hanyang.ac.kr

2019-04 29

[학술]정제창 교수의 HEVC 기술, 국제 표준특허로 등록

▲정제창 교수 정제창 융합전자공학부 교수팀이 개발한 고화질 영상압축표준(High Efficiency Video Coding, 이하 HEVC) 국내외 특허기술 6건이 최근 국제표준 특허로 등록됐다고, 한양대가 4월 29일 밝혔다. 정 교수팀의 특허는 국제 특허라이센싱 전문회사인 MPEG-LA에 등재됐다. HEVC는 UHD TV, 스마트폰 동영상, 인터넷 비디오 스트리밍, 자동차 블랙박스 등 차세대 동영상 관련 제품 및 서비스에 폭넓게 적용되는 국제표준으로, 향후 세계시장에서 고화질 동영상 콘텐츠에 대한 수요에 발맞춰 폭발적인 성장이 기대되는 기술이다. 정 교수팀의 국내특허인 ‘인트라 모드를 이용한 쿼터픽셀 해상도를 갖는 영상보간 방법 및 장치’, 미국특허인 ‘Method and apparatus for encoding/decoding images using a prediction method adopting in-loop filtering’ 등 특허 6건이 최근 국제표준 특허로 등록됐다. 이로써 정 교수팀은 이전에 등재됐던 HEVC 표준특허를 합산해 현재까지 국내 8건, 미국 11건 등 총 19건의 HEVC 표준특허를 보유하게 됐다. 또 정 교수팀은 차세대 동영상 압축 국제 표준인 360VR/VVC 등과 관련된 원천 기술들을 다수 개발해 표준 특허 진입을 목표로 국내외에 특허를 출원 중이다. 한양대 산학협력단 관계자는 “차세대 UHD TV와 고해상도 스마트폰 동영상 시대에 부응하는 정 교수팀의 표준특허 등재로 로열티 수입 뿐 아니라 국내 TV 및 스마트폰 등의 국제 경쟁력 제고에도 크게 기여할 것으로 기대한다”고 말했다. 한편 정 교수는 과거에도 수십 건의 특허기술(국내등록 기준 12건, 국제등록기준 56건)을 MPEG-2, MPEG-4, AVC, VC-1, HEVC 등의 동영상압축 국제표준에 채택시켜 국내 산업계에 로열티 수입을 가져다준 바 있다. 정 교수는 이러한 공로로 정부로부터 ‘이달의 과학기술자상,’ ‘녹조근정훈장’ 등을 수상했고 한국공학한림원 정회원에도 선임됐다. 정 교수는 이번에 새롭게 등록한 6건의 특허가 차세대 동영상압축 표준에 채택되며 단일 발명자로서는 가장 많은 기술을 국제표준에 채택시킨 연구자로 인정받고 있다.

2019-04 23

[학술]한양대-부경대-이화여대 연구팀, 북미지역 ‘이상겨울(Winter extreme)’ 현상 밝혀내

한양대와 부경대, 이화여대 공동연구팀은 최근 빈번해진 북미지역 '이상겨울(Winter extreme)' 현상은 북태평양 대기 진동의 위치 변화 때문이라는 연구결과를 발표했다. 북미지역 겨울철 평균기온은 2011년에는 평년에 비해 2~3도 높았고, 2017년에는 3~4도 낮게 나타났지만 이 원인에 대한 학계의 분석은 다양했다. 최근 연구들은 겨울철 이상기후의 원인으로 북극 온난화와 해빙 감소를 꼽고 있지만, 추운 겨울에 대해서만 설명할 뿐 따뜻한 겨울은 설명하지 못하는 한계가 있었다. 공동연구팀은 이러한 한계에 주목해 기후 관측자료와 500년 기후모형 실험자료를 종합해 연구를 진행, 북태평양 대기 진동이 북미지역 겨울철 기후를 조절한다는 사실을 최초로 확인했다. 최근 20년 동안은 북태평양 대기 진동 중심이 북태평양 동쪽으로 이동하면서 북미지역 겨울철 온도와의 상관성이 커졌고, 이로 인해 이상기후 발생이 더 빈번해졌다는 것이다. 공동연구팀은 북태평양 대기 진동의 위치 변화는 수천km 떨어진 열대 태평양에 기원을 두고 있다고 설명한다. 최근 20년 동안 열대 태평양의 해수면 온도변화, 중태평양 대류변화, 북태평양 대기의 동서 온도차이 등의 영향으로 북미 근처 대기의 가용위치에너지가 커져 변동성이 확대됐다는 것이다. 이번 연구는 겨울철 이상기후가 온실기체 강제력에 의한 직접적 반응이 아닌 대기에 내재돼 있는 자연변동성만으로도 양 극단의 겨울철 이상기후가 발생할 수 있다는 새로운 관점을 제시한 것으로 평가됐다. 공동연구팀은 한국연구재단과 기상청의 지원을 받아 연구를 진행하고, 연구결과를 담은 논문 'Tropical influence on the North Pacific Oscillation drives winter extremes in North America'를 네이처 자매지인 국제학술지 4월호에 게재했다.

2019-04 22

[학술][연구성과] 최제민 교수, 방관자 T세포 역할 새로 규명

우리 몸속에는 100억 개에 달하는 T세포 클론이 있다. 병원균이 침투하면 T세포는 특정 항원을 인식해 면역반응을 일으킨다. 그 중 ‘방관자 T세포’는 항원을 인식하지 않아 제대로 작용하지 않는다고 알려졌다. 이에 최제민 생명과학과 교수는 방관자 T세포 역시 자가면역 질환에 기여한다는 것을 밝혀냈다. T세포가 각각 인식하는 바이러스는 다 다르다. 즉 하나의 T세포는 하나의 바이러스만을 인식한다. 최제민 생명과학과 교수는 수많은 T세포 중 하나의 T세포가 단 하나의 항원만 공격한다는 것에 의문을 가졌다. 서로 다른 T세포의 수가 그렇게 많은데 항원 특이적 T세포가 바이러스에 반응해 작용 중일 때, ‘그 외 세포들은 과연 정말 아무런 움직임을 보이지 않을까’ 하는 생각이었다. 최 교수는 지난 2012년 선행연구를 통해 IL-18사이토카인이 T세포를 활성화한다는 사실을 밝혔다. 사이토카인(cytokine)은 면역세포로부터 분비되는 단백질로, 면역, 감염질환, 조혈기능, 세포성장 등에 기능해 면역과 염증에 크게 관여한다. T세포가 항원과 상관없이 사이토카인만으로도 활성화되는 것을 알게 된 후, 지난 2014년부터 본격적으로 연구에 돌입했다. ▲ 최제민 생명과학과 교수는 “방관자 T세포들이 면역에 방관하는 게 아니라 항원 인식을 하지 못해도 스스로를 공격하는 자가면역반응에 참여하고 있다”고 말했다. 연구 결과는 세계적 과학저널 네이처(Nature)의 자매지인 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 2월 12일자 논문으로 게재됐다. 자가면역질환은 몸을 보호해야 할 면역체계가 도리어 신체를 공격하고 염증을 일으키는 질환이다. 대표적으로 류머티즘 관절염, 루푸스, 다발성 경화증 등이 있다. 다발성 경화증을 유발한 생쥐를 관찰한 결과, 활성화된 방관자 T세포는 척수 조직으로 이동해 ‘IL-17A’, ‘인터페론-감마’, ‘GM-CSF’ 등 신호물질을 분비해 다발성 경화증을 악화시켰다. 이 신호물질은 자가면역질환 발병에 영향을 미치는 기능성 단백질이다. 발현량이 많아지면 환자는 심한 염증과 통증을 겪는다. 이 사실은 항원과 상관이 없는 일종의 메모리 T세포가 자가면역질환에 크게 기여한다는 것을 입증한 셈이다. 더 나아가 연구팀은 사람의 혈액을 통해서도 실험했다. 백혈구 안 T세포를 통해서도 이러한 현상이 가능한 것인지 확인해야 했다. 그 결과, 혈액에 존재하는 일종의 방관자 T세포인 CD4-T세포가 신호물질 ‘IL-1 베타’를 발현하고 방관자 T세포를 활성화한다는 점도 발견했다. 이로써 방관자 T세포의 기능을 조절하면 자가면역질환 치료도 가능한 것을 증명했다. 기존 항원에 반응하는 T세포를 조절하는 치료제에 추가로 방관자 T세포까지 조절하는 기능을 더할 경우 몸속의 자가면역반응을 강력히 억제하게 된다. 자가면역질환 치료안에 새로운 혁신의 바람을 일으켰다. 이번 연구는 최초로 자가면역질환 진행에 있어서 방관자 T 세포의 선천적 병원성 기능을 입증했다. 이는 자가면역질환의 치료의 새로운 방향을 제시할 뿐만 아니라, 자가면역질환에서 항원비특이적 T세포의 역할을 강조해 자가면역성의 메커니즘을 보다 잘 확립할 수 있는 기반을 제공했다. 최 교수는 ”면역반응에 대한 이해를 새롭게 할 수 있는 발판”으로 “신약개발의 전략을 새롭게 제공했다”고 말했다. 큰 비용과 긴 기간이 필요한 연구이기 때문에 앞으로 신약개발에 대한 연구를 오랫동안 진행할 예정이다. 새로운 메커니즘에 대한 논문은 쏟아지지만, 실제 개발되는 신약은 별로 없다. 그는 “이 연구가 실제 신약을 만들게 하는 발판이 됐으면 하는 바람”이라고 말했다. ▲ 최제민 생명과학과 교수와 함께 연구를 진행한 연구팀의 모습. 최 교수는 앞으로 연구를 진행할 방향에 대해, “기본적으로 면역작용의 근본적인 체계를 이해하기 위해 연구를 한다”고 말하며 “이러한 연구 결과를 바탕으로 사람들이 인체에 대해 더 잘 이해할 수 있고 질병 치료에 도움이 되는 것”이 궁극적인 목표라고 답했다. 그는 그러기 위한 중요한 키가 되는 연구가 진행되는 것이 중요하다며, 질병의 중요 원인 중 몰랐던 것들을 밝혀낼 것이라고 앞으로의 포부를 밝혔다. 글/ 김민지 기자 melon852@hanyang.ac.kr 사진/ 박근형 기자 awesome2319@hanyang.ac.kr

2019-04 19

[학술]한인석 교수팀, 가정에서 치매를 쉽게 측정·진단하는 기구 개발

▲한인석 교수 한인석 화학과 교수팀은 최근 가정에서 치매를 쉽게 측정, 진단하는 기구를 개발했다. 기존의 치매 진단 방법은 비용·진단의 어려움으로 일반인이 이용하기에 불편함이 있었다. 하지만 이번에 개발된 치매 진단 기구는 의사가 직접 환자를 접하지 않더라도 스마트폰에 저장된 데이터를 통해 치매 여부와 경중을 판단할 수 있다. 이 치매 진단 기구는 사람이나 자동차, 하트 등 여러 조각을 연결해 완성된 하나의 형태를 만드는 원리다. 조각은 앱과 연동돼 조각을 몇 분 만에 맞췄는지, 어떤 순서로 붙였는지를 기록한다. 치매 우려 환자가 조각을 완성하기까지 전과정이 실시간 스마트폰에 전달되고 맞춘 시간에 따른 점수도 공개된다. 전자신문 4월 18일 기사에 따르면 한 교수는 “인지기능 진단 기구에 ICT를 접목해 가정에서 가족과 놀면서 인지기능을 향상시킬 수 있고, 장기간에 걸쳐 데이터를 축적함으로써 본인 스스로 치매 진행여부를 알 수 있다”며 “최근에는 치매 치료제의 개발보다 ‘조기 진단을 통한 예방’이 중요해졌다”고 말했다.