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2019-10 11

[학술][알림] 인문과학대학, 제11회 동아시아인문학포럼 개최

한양대 인문과학대학에서 '제11회 동아시아인문학포럼'을 10월 18일부터 19일까지 2일간 캠퍼스 내 인문과학대학 205호 국제회의실에서 개최한다. 포럼은 국어국문학과 정민 교수의 특강과 한양대 김우승 총장의 개회사로 시작하여, 이틀동안 해외 및 한양대 인문과학대학 교수들의 발표와 토론 형식으로 진행될 예정이다. 한양대 개교 80주년 및 인문과학대학 60주년을 맞이해 '동아시아 문화의 변용과 상징'을 주제로 열리는 이번 포럼은 칭화대학교(중국), 난카이 대학교(중국), 대만대학교(대만), 와세다대학교 (일본). 홍콩이공대학(홍콩), 한양대학교(한국) 총 5개국 6개 대학 26명의 교수가 참여한다. 동아시아인문학포럼은 한양대를 포함해 동아시아 4개국 5개 대학의 인문대학이 인적·학술적 교류를 목적으로 결성한 학술대회로 매년 참여 대학이 순차적으로 개최하며, 11회차를 맞는 이번 행사는 한양대가 맡게 되었다. 특별히 올해는 홍콩이공대학이 초청받아 처음 참여하게 된다. 이번 포럼을 통해 한양대학교는 동아시아 인문학 교류의 허브로 발돋움하고 동아시아 대학 간 학생교류 및 연구 교류 활성화를 촉진할 수 있을 것으로 기대되고 있다.

2019-10 07

[학술]정은주 교수, 삼성전자 하반기 삼성미래기술육성사업 연구 과제로 선정

▲정은주 교수 정은주 산업융합학부 교수의 ‘뇌신호 해독을 통한 BCI-Musicing시스템 개발’ 관련 연구가 삼성전자 2019년 하반기 연구과제로 선정됐다. 삼성전자는 ‘삼성미래기술육성사업’을 통해 올해 하반기부터 △기초과학 분야 7개 △소재기술 분야 10개 △ICT 창의과제 분야 9개 등 총 26개 과제에 연구비 330억원을 지원한다. 삼성미래기술육성사업은 삼성전자가 2013년 1조5000억원을 출연해 삼성미래기술육성재단(기초과학)과 삼성전자 미래기술육성센터(소재기술, ICT 창의과제)를 설립하고, 우리 나라의 미래를 책임질 과학 기술 분야 연구를 10년간 지원하는 사회공헌 사업이다. 정 교수의 ‘뇌신호 해독을 통한 BCI-Musicing시스템 개발’은 사람이 음악 소리를 상상하는 동안 뇌에서 발생하는 신호를 센싱한 후 분석해 음악으로 재구성하는 방법을 연구한다. 이 연구는 신체 장애로 인해 예술 활동 체험이 제한됐던 사람들의 정서적 안정과 사회성 재활 등에 유용하게 활용될 것으로 기대된다. 특히 향후 뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface)에도 활용할 수 있을 것으로 보인다.

2019-10 07 중요기사

[학술][이달의연구자] 전대원 교수, 요근과 대사증후군의 연관성 찾아내

일상에서 근육량에 관해 이야기를 할 기회는 체성분을 분석할 때 말고는 거의 없다. 많은 사람들은 근육량을 건강의 기준으로는 생각해도 질병의 기준으로 인식하지 않는다. 의과대학 내과학교실 전대원 교수는 ‘요근 근육의 글루코스 섭취와 대사증후군 발생과 연관성’ 연구를 통해 근육량과 기능 상태가 대사 질환과 관련이 있음을 밝혔다. ▲전대원 교수의 논문 ‘Psoas muscle fluorine‐18‐labelled fluoro‐2‐deoxy‐d‐glucose uptake associated with the incidence of existing and incipient metabolic derangement’에 개재된 사진. 의과대학 내과학교실 전대원 교수는 요근의 당섭취와 대사 증후군 간의 연관성을 밝혀냈다. (전대원 교수 제공) 최근 의학계는 근 감소증에 관심을 기울이고 있다. 근 감소증은 연령별 정상 기준보다 근육량과 기능 상태가 크게 감소하는 현상이다. 전 교수는 근육의 양과 질이 당뇨, 고혈압과 같은 대사 질환에도 영향을 미치는지 연구했다. 연구의 핵심은 단순히 고령자를 대상으로 하지 않는다. 젊은층과 중년층도 포함해 근육의 질, 양이 대사질환과 연관있고, 향후에도 대사질환 발병 가능성이 높은지를 밝히는 것. 전 교수는 건강검진을 목적으로 검사했던 사람들 1000명 대상으로 연구를 진행했다. 500명을 추적 관찰하고, 500명의 검진 결과를 분석했다. 전대원 교수팀은 허리 근육(요근)과 대사에 관련된 수치들을 비교했다. 요근은 전체 근육량을 가장 잘 대표하는 것으로 알려져 있다. 연구 결과 요근이 적다면 대사증후군이 동반될 확률이 높은 것을 밝혔다. 추적 관찰에 의하면 근육량이 적거나 질이 나쁜 사람들 혹은 염증이 있는 사람들이 향후에도 대사 질환이 더 많이 생기는 것으로 나타났다. ▲전대원 교수가 이번 연구 과정에 대해 설명하고 있다. 총 1000명을 대상으로 연관성을 확인했다. 연구는 구리병원의 핵의학 김지형 교수팀과 공동연구로 진행했다. 단순한 요근의 양만이 아닌 양전자방출전산화단층촬영장치(PET/CT)를 이용해 근육 조직의 글루코스(흔히 포도당으로 부르는 대표적인 단당류), 당 섭취 대사율을 측정했다. 근육의 양이나 근육 내 지방 침착만을 보는 연구들은 기존에도 있었다. 연구팀은 근육의 당 대사와 당 섭취도 같이 확인했다. 이번 연구는 국제적으로도 드문 시도로 평가된다. PET/CT는 고가의 검사고 외국의 경우 장비 보급률이 우리나라보다 낮아 시행 조건이 열악하기 때문이다. 전 교수는 임상 연구기 때문에 작용 기저를 명확히 밝히기 어려웠다고 전했다. 제3의 요인이 개입했을 수도 있기 때문이다. 현재까지는 연관성만을 연구한 것. 앞으로는 인과관계와 작용 기저 등을 밝혀야 한다. 전 교수는 "논문에 포함되지 않았지만 이를 찾아내기 위해 동물 및 세포실험도 1년간 진행했다"며 "연구를 계속 이어나갈 예정"이라고 말했다. 끝으로 "이번 연구는 근육 대사와 대사질환과의 관계에 하나의 화두를 제시했다"며 “후속 연구가 계속 이어져 실제 의료현장에서 쓰이길 바란다”고 덧붙였다. 글/ 김현섭 기자 swiken1@hanyang.ac.kr 사진/ 김주은 기자 coram0deo@hanyang.ac.kr

2019-09 30 중요기사

[학술][우수 R&D] 김승현 교수, 난치성 신경계 퇴행성 환자들을 위한 맞춤형 치료제 개발

다수를 위한 소수의 치료법이 아닌 소수를 위한 다수의 치료법을 만들고자 하는 이가 있다. 바로 김승현 의과대학 신경과 교수다. 김 교수는 루게릭병, 치매 등 희귀 난치성 신경계 질환을 앓고 있는 환자들을 위한 맞춤형 치료제를 만들고 있다. 각각의 유전 및 임상 특징에 맞는 친화형 치료제다. 치료제 개발이라는 길은 가기 힘들다. 어려움을 누구보다 잘 헤처나가고 있는 김 교수를 만났다. ▲ 김승현 의과대학 신경과 교수가 난치성 신경계 질환 환자들을 위한 맞춤형 치료제에 대해 설명하고 있다. 약 중심에서 환자 중심으로 지금까지는 ‘하나의 약이 모든 해당 질환을 치료할 것’이라는 생각이 지배적이었다. 하지만 루게릭병, 치매 등의 신경계 퇴행성 질환은 대체로 다인자 유전에 의해 발병한다. 같은 병일지라도 그 안에서 일어나는 병의 진행 속도, 눈에 보이는 형태와 같은 현상과 그 원인은 개인차가 있다. 결국 공통된 하나의 약만 개발해서는 신경계 퇴행성 질환을 치료하지 못한다. 김 교수는 ‘약’ 중심에서 ‘환자’ 중심으로 관점을 바꿨다. 모든 사람에게 맞는 하나의 치료제가 아닌 각 환자의 유전, 임상 특징에 맞는 친화형 치료제를 고안했다. 김 교수는 치료제 개발을 위한 실험을 이어가고 있다. 환자 부검을 통해 채취한 피부 세포를 뇌 신경으로 만든 후, 이 신경에 치료제를 투여해 효과를 확인한다. 같은 유전자 변이가 있는 동물에게도 해당 치료제를 사용해 효과가 있는지 실험한다. 두 실험군이 모두 성공하고 임상 실험까지 잘 치뤄지면 치료제의 효과를 인정받게 된다. 동일한 질병도 그 안에서 다양한 진단을 내릴 수 있다. 같은 알츠하이머 치매 환자일지라도 10개~20개의 부집단이 나올 수 있다는 뜻이다. 김 교수는 이 부분에서 아이디어를 얻어 면역 염증 조절을 통해 치료 효과가 좋은 환자를 찾아 하나의 친화형 모델을 설정하고자 한다. 해당 환자 선정 후, 맞춤형 치료를 진행하는 것이다. ▲ 현재까지 진행해온 임상시험에 대한 요약 및 관련 타깃 자료. (김승현 교수 제공) 인공지능을 활용한 플랫폼 사업까지 김 교수는 나아가 인공지능(AI)을 활용해 데이터를 모든 사람과 나눌 수 있는 플랫폼 사업을 고민 중이다. 치료 확률을 판별해주는 노모그램(변수 관계를 나타낸 그래프)에 환자의 정보를 입력하면 그 환자에게 적합한 치료 지침을 주는 방식이다. 다시 말해 환자의 유전 정보, 병의 진행 속도, 나이 등을 기준으로 각 환자에게 맞는 치료제를 제시해주는 것이다. 인공지능은 학습 기능이 있으므로 김 교수팀이 만들어놓은 정보들이 계속 쌓이면 시간이 지나갈수록 더 정확한 판별이 가능할 것이다. 의사의 사명으로 신경계 퇴행성 질환 치료 위해 김 교수의 이러한 성과는 의사의 사명에서 시작했다. 김 교수는 “치료가 어려운 병을 앓고 있는 사람들을 위해 질환을 연구하는 것이 대학 병원 교수이자 의사로서의 임무”라며 “그동안 신경 질환 중 치료가 어려운 루게릭병, 치매 등의 신경 퇴행성 질환을 위해 노력했다”고 전했다. 그는 현재 요일별 진료를 통해 여러 의사가 한 환자를 돌보는 다각제 진료 시스템과 루게릭병 환자 대상 교육 프로그램 진행(한 달에 한 번) 등 연구 이외의 다양한 방법으로도 최선을 다하고 있다. 끝으로 김 교수는 의학을 공부하는 학생들에게 격려의 메세지를 남겼다. 김 교수는 “한 분야에 국한되기보다 소외된 분야에도 관심을 갖고 연구했으면 좋겠다”고 전했다. 평범한 길이 아닌, 잘 가지 않는 새로운 길. 김 교수에게 그 새로운 길에 대한 가치를 엿볼 수 있다. 글/ 정연 기자 cky6279@hanyang.ac.kr 사진/ 김주은 기자 coram0deo@hanyang.ac.kr

2019-09 24

[학술]남진우·황정욱 교수, 마이크로RNA 표적유전자 예측도 높이는 기술 개발

▲남진우 교수(좌), 황정욱 교수(우) 남진우 생명과학과·황정욱 유전학교실 교수팀은 마이크로RNA에 의한 유전자 조절기전을 규명해 마이크로RNA 표적유전자 예측의 정확도를 높이는 기술을 개발했다. 유전정보가 담긴 DNA로부터 마이크로RNA, 메신저RNA 등이 생성되는데, 마이크로RNA는 생명현상을 구동하는 단백질을 만드는 주형이 되는 메신저RNA를 분해함으로써 세포의 증식, 분화, 사멸을 조절하는 기능을 한다. 약 2000여종의 마이크로RNA가 존재하며 각각 수백 개에서 수천 개의 메신저RNA를 표적한다. 때문에 일일이 실험적으로 표적유전자를 검증하기는 많은 시간과 비용이 요구돼 여러 예측 알고리즘이 사용된다. 기존에는 마이크로RNA와 짝이 맞는 상보적 서열정보를 토대로 표적이 되는 메신저RNA 유전자를 예측했지만 앞으로는 또 다른 특징적 서열(CUG모티프) 정보를 더해 표적을 좁힐 수 있을 전망이다. 교수팀은 초병렬 서열분석 등을 통해 메신저RNA의 품질관리단백질(UPF1)과 마이크로RNA가 협력하는 새로운 유전자 조절기전을 규명하고, 이를 UMD라고 명명했다. DNA로부터 제대로 정보를 전달받지 못한 메신저RNA로부터 비정상적인 단백질이 생성되는 일을 막기 위해 해당 메신저RNA를 분해하는 품질관리단백질이 존재하는 것은 알려져 있었으나 마이크로 RNA까지 가세할 때 품질관리단백질이 기존과 다른 특징적 부위(CUG 모티프)에 결합하는 것을 새롭게 밝혔다. 교수팀은 메신저RNA가 마이크로RNA 결합 부위를 가진 경우 품질관리단백질에 의해 분해가 더 잘되는 것을 토대로 마이크로RNA에 의한 분해와 품질관리단백질에 의한 분해의 상관관계에 주목했다. 실제 품질관리단백질이 결합하는 부위(CUG 모티프)가 마이크로RNA 결합부위에 진화적으로 많이 보존돼 있음을 알아냈다. 또 마이크로RNA 양을 현저히 감소시키면 품질관리단백질에 의한 RNA 분해현상이 사라져 둘의 상호작용이 필수임을 알아냈다. 질환에 관련되는 단백질 자체나 다음 세대로 전달되는 유전자 자체를 조절하기 보다는 유전자로부터 단백질을 만들어 내는 과정의 중간산물로서 기능하고 사라지는 메신저RNA를 조절하는 방식이 약물설계에 유리한 점이 있을 것으로 기대된다. 과학기술정보통신부‧한국연구재단의 중견연구지원사업 및 바이오·의료기술개발사업 등의 지원으로 수행된 이 연구의 성과는 네이처 커뮤니케이션스지(Nature Communications)에 지난 9월 13일 게재됐다. ▲UMD 분해기전 규명 실험과 메커니즘 분자적 구조 모식도

2019-09 24

[학술]배상수 한양대 교수, DNA 염기 하나만 바꾸는 유전자가위 규명

▲배상수 교수 한양대 배상수 화학과 교수팀은 김진수 IBS 유전체 교정 연구단장과 공동연구를 통해 ‘아데닌 염기교정 유전자가위(Adenine Base Editor)’가 특정한 위치에서 시토신 염기를 바꿀 수 있다는 사실을 최초로 입증했다고, 한양대가 9월 24일 밝혔다. 아데닌 염기교정 유전자가위의 새로운 기능이 확인됨에 따라 향후 새로운 유전자가위 활용의 길이 열릴 것으로 기대된다. 미국 하버드 대학 연구진에 의해 처음 개발된 아데닌 염기교정 유전자 가위는 DNA의 한 쪽 가닥을 자르는 Nickase Cas9(nCas9)과 아데닌 염기를 분해하는 탈아미노효소로 구성돼 있다. 탈아미노효소는 인공적으로 만든 단백질이기 때문에 해당 단백질이 가지고 있는 특성에 대해 알려진 바가 없었다. 따라서 아데닌 염기교정 유전자가위가 널리 활용되기 위해서는 탈아미노효소의 특성과 작용효과를 이해하는 추가적인 연구가 필요했다. 배 교수팀은 인간 유전체 상의 다양한 타깃을 선정해 아데닌 염기교정 유전자가위를 처리한 후 DNA 시퀀싱을 통해 이를 분석했다. 그 결과 인간 유전체 22개 중 2개가 아데닌이 아닌 시토신이 치환되는 것을 확인됐고, 추가적인 연구를 통해 구아닌·티민 등으로도 바뀔 수 있다는 점을 확인했다. 배 교수는 “아데닌 염기교정 유전자가위의 새로운 가능성이 입증된 만큼 앞으로 아데닌 염기 교정 시 시토신 염기 치환에 대한 주의가 필요하다”며 “한편으로 이를 활용해 특정 위치에서 시토신 단일 염기 변이를 유도하거나, 교정하는 유전자 및 줄기세포 치료제 개발과 고부가가치 농축산물 품종 개량 등에 활용될 수 있다”고 이번 연구의 의의를 설명했다. 기초과학연구원(IBS) 유전체 교정 연구단과 공동으로 진행한 이번 연구결과(논문명 : Adenine base editors catalyze cytosine conversions in human cells)는 「네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology), IF=35.724」 24일에 온라인 게재됐다. ▲아데닌 염기교정 유전자가위의 시토신 치환 모식도 아데닌 염기교정 유전자가위는 크리스퍼 유전자가위와 아데닌 탈아미노효소가 결합된 형태로써, DNA 서열 중 아데닌(A)을 찾아 구아닌(G)으로 교체할 수 있다고 알려져 있다. 연구진은 아데닌 염기교정 유전자가위가 그림처럼 5‘-TCC-3’와 같은 시토신이 두 개 이상인 시퀀스에서 시토신(C)을 티민(T) 또는 구아닌(G)과 같은 다른 염기로 정교하게 교정할 수 있다는 것을 밝혀냈다.

2019-09 23 중요기사

[학술][이달의 연구자] 김영득 교수, 흡착식 담수 기술로 한국 담수화 연구 이끌다

삼면이 바다인 한국은 해수를 활용한 기술 개발이 중요하다. 특히 해수를 담수(민물)로 바꾸는 담수화 기술은 식수와 순도 높은 정제수를 얻을 수 있다. 싱가포르, 호주와 사우디아라비아 등에서는 이미 담수화 연구가 활발히 진행 중이다. 한국은 아직 더딘 상황이다. 김영득 ERICA캠퍼스 기계공학과 교수가 선보인 흡착식 담수 기술은 한국의 담수화 연구에 희망의 불씨가 되고 있다. ▲김영득 ERICA캠퍼스 기계공학과 교수가 연구 중인 흡착식 담수 기술과 기존의 담수화 방법에 대해 설명 중이다. 흡착식 담수기술은 해수를 증발 시킨 뒤 수증기를 냉각시켜 담수를 만드는 열적 담수화 기술이다. 적은 열에너지로 깨끗한 물과 냉방에 사용할 수 있는 냉수를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 높은 담수화 효율을 자랑하며 담수화 공정에서 쓰이는 방습제가 비교적 저렴해 경제적이기까지 하다. 김 교수는 이번 연구를 통해 친환경적인 적정기술 실현을 목표하고 있다. ▲흡착식 담수기술의 공정 과정을 보여주는 사진. (김영득 교수 제공) 흡착식 담수 기술은 김이 눅눅해지는 것을 방지하기 위한 소형제습제(실리카겔)를 떠올리면 이해하기 쉽다. 우선 해수에 섭씨 12도에서 28도의 열을 가해 만든 수증기를 관을 통해 실리카겔 판으로 보낸다. 실리카겔의 친수성으로 인해 상대적으로 낮은 온도로도 해수를 증발시킬 수 있다. 이 과정에서 냉수를 얻을 수 있다. 실리카겔 판은 흡착판과 탈착판으로 짝을 이룬다. 탈착 과정에서 정제된 담수가 생성된다. 흡착판에서는 수증기를 흡수하고 탈착판에서는 흡수한 수증기를 탈착해 물을 만든다. 김 교수는 “흡착식 담수화가 기술 시장에서 확대 된다면 열교환기와 흡착제 기술 개발 등 다양한 분야가 활성화될 것”이라고 전했다. 아울러 “고순도의 물이 필요한 제약회사, 제지회사와 반도체회사 등과 협업을 구상하고 있다”고 밝혔다. 글/ 윤석현 기자 aladin@hanyang.ac.kr 사진/ 이현선 기자 qserakr@hanyang.ac.kr

2019-09 22 중요기사

[학술][우수 R&D] 안신원 교수, 강화군 시지정 문화재 위한 종합 정비 계획 사업 진행

안신원 ERICA캠퍼스 문화인류학과 교수가 강화군의 시 지정 문화재들을 종합 정비하는 사업을 맡았다. 안 교수는 인천광역시가 지정한 강화군 내 문화재를 올바르게 관리하고자 노력 중이다. 보존만 하는 것이 아니다. 문화재와 사람들이 함께 공존하는 방법들도 연구 중이다. 안 교수는 “문화재와 사람 사이의 관계를 가깝게 만들고 있다”고 전했다. 특별한 시선으로 문화재를 바라본 안 교수를 만났다. ▲ 안신원 ERICA캠퍼스 문화인류학과 교수가 강화군 시 지정 문화재 종합정비 기본계획 수립 사업에 관해 설명하고 있다. 안 교수는 이번 사업을 통해 강화군 내에 있는 문화재 60건을 정비하고 활용하는 방안을 만들고자 한다. 현재 강화군의 문화재들은 관리 부족으로 인해 용역에 들어간 상태. 안 교수는 문화재 보존과 함께 종합적인 활용 계획을 수립 중이다. 여기서 ‘활용’은 누구나 문화유산을 직접 만나고 즐길 수 있도록 만드는 것을 의미한다. 안신원 교수팀은 대상 문화재의 기초조사 및 현황 파악, 보존계획 도출과 활용 방안 제시 등의 과업을 진행한다. 각 사안별로 보수, 지정과 정비 등 중 어디에 더 투자해야 하는지에 대한 해결책도 제공한다. 구체적 활용방안으로는 도시 계획 단계부터 문화재가 포함되어 있는 ‘명품 문화 도시’ 착안 등을 염두에 두고 있다. 안 교수는 “한국은 활용 부문에서 초기 상태이기 때문에 더 많은 고민과 논의가 필요하다”고 말했다. 현재 안 교수는 강화군 문화재들의 현황조사와 문헌 조사를 마친 상태다. ▲안신원 문화인류학과 교수가 현황조사 중 강화군 오상리 고인돌을 촬영한 모습이다. (안신원 교수 제공) “문화유산은 단순히 아끼는 것이 아니라 사람들의 생활 안에 녹아들어야 합니다.” 문화재는 보존만 하기 보다 우리 삶과 함께해야 하는 존재다. 안 교수는 “이탈리아는 콜로세움을 파티 장소로 대여해줄 만큼 문화재와 사람 간의 유대관계가 잘 형성되어 있다”고 전했다. 이번 사업은 향후 다른 지역의 문화유산을 관리하는 데에도 큰 귀감이 된다. 아직 가치가 드러나지 않은 문화유산들이 전국 곳곳에 존재해 종합 정비가 필요한 곳이 많다. 안 교수는 “타 지역의 유·무형 문화재 보존 및 활용에 좋은 모범 사례가 될 것”이라고 말했다. ▲안신원 문화인류학과 교수팀이 강화군에 위치한 문화유산인 분오리돈대를 조사하는 모습이다. (안신원 교수 제공) 문화재는 꼭 박물관에서만 볼 수 있는 것이 아니라 우리 삶 속에 함께하는 존재다. 한양대 근처 살곶이 다리도 보물 제1738호인 문화재다. 안 교수는 “문화재는 친구 같은 존재”라며 “문화재를 가깝고 친근하게 생각해야 사람과의 공존을 이뤄낼 수 있다”고 말했다. 문화유산을 친밀하게 받아들일 때, 비로소 문화유산을 지킬 수 있는 건강한 환경이 조성될 것이다. 글/ 정연 기자 cky6279@hanyang.ac.kr 사진/ 이현선 기자 qserakr@hanyang.ac.kr

2019-09 10

[학술]한태희 교수, 강성 높인 그래핀 필름 제조 기술 개발

한태희 한양대 유기나노공학과 교수가 최근 미국 노스웨스턴대학 연구팀과 함께 기존 그래핀 필름(Graphene film) 보다 강성(剛性)이 높은 필름 제작에 성공했다고, 한양대가 9월 10일 밝혔다. 그래핀은 구리보다 100배 이상 전기가 잘 통하고 반도체로 주로 쓰이는 실리콘보다 100배 이상 전자 이동이 빠르며 신축성도 뛰어나 ‘꿈의 나노 물질’, ‘미래의 신소재’ 등으로 언급된다. 이런 그래핀을 이용해 제작한 기존 필름은 빈틈이 자주 발견되는데, 이것이 결함으로 작용해 기계적 강도를 향상시키는데 한계가 있었다. 한-미 공동연구팀은 이를 개선하기 위해 그래핀에 인위적인 구멍을 만들고 이를 그래핀 필름 제작 과정에서 소량 삽입, 기존 그래핀 필름보다 기계적 강성을 높였다. 한-미 공동연구팀은 이번 연구에서 구멍이 생긴 그래핀은 기계적 강도가 매우 낮아지는 대신 부드럽고 유연해지는 성질을 이용했다. 이를 통해 정상적인 그래핀에 구멍이 있는 그래핀을 10% 첨가해 그래핀 필름을 만들면 전체적으로 2배 높은 기계적 강성을 가진 필름이 제작된다는 것을 실험을 통해 발견했다. 한태희 교수는 “그래핀에 미세구멍을 내는 기술은 본 연구실에서 독자적으로 개발한 기술로 향후 그래핀을 활용한 소자 및 제품 생산을 위한 핵심 기술이 될 것이다”고 말했다. 이번 논문의 1저자인 박헌 박사는 “기존의 필름 제조방법을 그대로 적용할 수 있어 간편하고 상용성이 높다는 장점이 있으며, 기계적 성질 뿐만 아니라 전기적, 열적 성질도 향상되기 때문에 그래핀의 상용화를 앞당길 수 있을 것이다”고 말했다. 이번 연구(논문명: Stiffening of graphene oxide films by soft porous sheets)는 네이처의 자매지로, 기초과학 및 공학 분야 세계적 권위지인 「Nature Communications」 8월 온라인 판에 게재됐다. 해당 연구는 교육부가 시행하는 기초연구사업인 대학중점연구소 지원사업을 통해 이뤄졌다. ▲구멍이 있는 산화 그래핀은 유연한 특성으로 인해 겹겹이 쌓이는 과정에서 생기는 빈 공간을 메우는 역할을 한다. 구멍이 있는 산화 그래핀과 구멍이 없는 산화 그래핀을 1:9 비율로 섞은 수용액을 여과해 필름을 제조했다. 여과 과정에서 생기는 빈틈을 구멍난 산화 그래핀이 메움으로써 빈틈없이 조밀한 구조를 갖는 필름을 제조했다. 이러한 구조적 이점으로 인해, 제조된 필름은 멀쩡한 산화 그래핀으로 만든 필름에 비해 2배 높은 강성을 나타냈다.

2019-09 09 중요기사

[학술][우수 R&D] 임종우 교수, 알고리즘과 딥러닝 방식을 융합해 컴퓨터 비전 향상 (1)

컴퓨터 비전이란 동영상과 이미지에서 필요한 정보를 뽑아내는 것을 의미한다. 이 분야에는 전통적 알고리즘 방식과 딥러닝을 이용하는 방식이 있다. 임종우 서울캠퍼스 컴퓨터소프트웨어학과 교수는 이 두 가지를 융합해 상호 보완하는 시도를 하고 있다. ‘비전 모델 기반 공간 상황 인지 원천기술 연구’의 책임을 맡은 임 교수의 이야기를 들어본다. 컴퓨터 비전: 알고리즘 방식과 딥러닝 방식 알고리즘 방식의 컴퓨터 비전은 40~50년간 발전해온 전통적 연구법이다. 알고리즘은 카메라를 통해 자동차가 얼마나 빨리 주행하는지 등 정확한 수치적 상황 인식에서 주로 쓰인다. 딥러닝도 연구된 역사가 길지만 비교적 최근에 활발히 이용되고 있다. 딥러닝은 얼굴 표정에서 사람의 감정을 인지하는 등 의미론적 정보 해석에 활용된다. 임 교수는 두 분야를 별개로 보지 않고 합칠 방안을 연구했다. ▲ 딥러닝 방식을 이용하면 이미지로 받아들인 주변의 공간을 3차원 정보로 복원할 수 있다. 입력 영상과 추정된 거리정보(왼쪽)와 3차원 복원 결과 (임종우 교수 제공) 자율주행 자동차의 컴퓨터 비전 임 교수의 이번 연구는 자율주행 자동차와 CCTV 등에 활용될 컴퓨터 비전이 주를 이뤘다. 임 교수는 이해를 돕기 위해 자율주행 자동차를 예시로 들어 연구를 설명했다. 자율주행을 위해서는 카메라로 들어오는 정보들을 인지하고 해석할 기술이 필요하다. 주행 시 앞차와의 거리를 즉각적으로 정보화해야 한다. 알고리즘 방식은 이에 특화돼 있다. 차가 주행하는 동안 다양하게 변하는 주위 공간을 3차원으로 인식하는 것도 핵심기술 중 하나다. 딥러닝 방식은 이를 보다 효율적으로 처리할 수 있다. 알고리즘과 딥러닝 둘 중 하나만 채택해서는 자율주행을 완성할 수 없다. 도로 상황은 카메라를 통해 인식하기 때문에 순간적으로 물체가 다른 물체에 겹쳐 가려지거나 큰 조도(조명 받는 면의 밝기 척도) 변화가 생길 때 위험할 수 있다. 이 경우 전통적 방식의 알고리즘에 문제가 생긴다. 임 교수는 딥러닝으로 이 문제를 해결했다. 임 교수의 기법은 물체를 추적하고 외형의 정보를 학습, 변형될 모습을 미리 예상해 사물의 판독을 가능케 한다. ▲ 알고리즘 방식은 물체의 속도와 거리를 측정하는 데 유리하다. 딥러닝 방식은 운동하고 있는 물체와 정지한 물체를 분류하는 등 의미론적 분석에 용이하다. 사진에서 운동물체는 표시되고, 정지물체는 표시되지 않는다. (임 교수 제공) 알고리즘과 딥러닝 방식을 융합하는 방법 딥러닝 방식은 처리 결과가 시각적 이미지가 아닌 ‘정보(data)’가 된다. 시각 자료를 큰 범주들로 분류해 물체의 특징을 기술한 정보로 내보낸다. 알고리즘 방식의 처리 결과는 픽셀로 표현된 이미지로 남는다. 알고리즘 방식으로 얻어낸 픽셀 이미지를 딥러닝의 결과 정보와 매칭하는 것이 임 교수가 두 분야를 융합하는 방식이다. 그는 “물체 추적 영역에서는 많은 사람이 이미 알고리즘과 딥러닝을 혼합해 사용하고 있다”고 밝혔다. ▲ 임종우 교수는 “컴퓨터가 사람처럼 시각 정보를 인식한다는 것 자체가 쉽지 않다”며 "여전히 기술적 시도를 하고 있다"고 전했다. 2부 연구를 향해 ‘비전 모델 기반 공간 상황 인지 원천기술 연구’는 2017년 9월부터 2년간 진행됐다. 이번 연구는 ‘인간 수준의 종합적 비디오 이해를 통한 상황인지 및 예측’ 연구의 1부다. 1부 연구를 통해 임 교수와 연구진들은 목표한 기능 개발을 실현했으며 여러 논문을 작성했다. 임 교수는 “컴퓨터가 사람처럼 시각 정보를 인식한다는 것 자체가 쉽지 않다”며 "여전히 기술적 시도를 하고 있다"고 전했다. 임 교수는 2부 연구에서도 연구책임자를 맡으며 ‘딥러닝 기반 의미론적 상황 이해 원천기술 연구’를 수행할 예정이다. 글/ 김현섭 기자 swiken1@hanyang.ac.kr 사진/ 김현수 기자 soosoupkimmy@hanyang.ac.kr