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‘내 마음대로’ 조립하는 신축성 전자회로
성균관대학교 손동희 교수·박진홍 교수 공동연구팀은 “손상 후에도 스스로 회복되고, 필요에 따라 분해·재조립이 가능한 ‘신축성 자가치유 전자회로 플랫폼”을 개발했다고 밝혔다. 본 연구는 전자피부(e-skin) 및 착용형·이식형 전자소자의 장기 안정성과 개인 맞춤형 활용을 동시에 해결할 수 있는 새로운 전자소자 패러다임을 제시한다. 전자피부는 피부 접촉 또는 체내 이식을 통해 다양한 생체 신호를 감지·처리하는 핵심 기술로, 장기간 편안한 착용을 위해서는 생체조직과 유사한 얇고 부드러우며 신축성 있는 물성이 요구된다. 그러나 이러한 특성은 동시에 기계적 변형(늘어남, 구부러짐, 찢어짐)에 매우 취약해, 반복 사용이나 장기 착용 시 소자 손상과 기능 상실로 이어지는 한계를 갖는다. 특히 의료·헬스케어 환경에서는 신체 조건과 사용 목적이 지속적으로 변하기 때문에, 단순히 손상에 강한 것을 넘어 “전기적 기능과 회로를 유연하게 바꿀 수 있는 재구성성(reconfigurability)”이 필수적이다. 공동연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 전극·반도체·절연막의 모든 구성요소를 자가치유 고분자 기반으로 설계한 신축성 트랜지스터를 개발했다. 전극과 반도체에는 자가치유 고분자에 탄소나노튜브와 유기반도체를 혼합해 전기적 성능과 회복성을 동시에 확보했으며, 절연막 역시 자가치유 고분자를 박막 형태로 구현했다. 개발된 트랜지스터는 전사 방식으로 별도의 납땜이나 접합 공정 없이 조립 가능하며, 30% 인장 변형을 100회 이상 반복해도 전기적 특성을 안정적으로 유지했다. 또한 물리적 손상 후에도 자가치유를 통해 전기적 성능이 효과적으로 회복됨을 확인했다. 연구팀은 단일 소자 수준을 넘어, 자가치유 트랜지스터를 5×5 배열로 집적해 균일한 드레인 전류 특성을 검증했으며, 수중 환경에서도 안정적으로 동작함을 입증했다. 더 나아가 생체적합성 평가와 동물실험을 통해, 체내에 일주일간 이식된 상태에서도 전기적 성능이 유지됨을 확인함으로써 이식형 전자소자로서의 가능성을 제시했다. 특히 본 연구의 핵심은 ‘조립–분해–재구성’이 가능한 모듈형 전자회로 개념이다. 연구팀은 자가치유 트랜지스터를 탄소나노튜브 저항과 결합해 논리 회로를 구성하고, 기계적 변형 하에서도 안정적으로 동작함을 확인했다. 또한 자가치유 특성을 활용해 조립된 NOR 게이트를 분해한 뒤 NAND 게이트로 재구성하는 등, 하나의 하드웨어 플랫폼에서 기능을 자유롭게 전환할 수 있음을 실험적으로 입증했다. 더불어 탄소나노튜브 전극 기반의 저항형 촉각센서 모듈과 발광 커패시터 디스플레이 모듈을 자가치유 트랜지스터 배열과 결합해, 터치 입력에 따라 시각적 피드백이 구현되는 착용형 전자피부 시스템을 제작했다. 해당 시스템은 피부 부착 상태에서 물리적 변형이 가해지면 촉각센서가 이를 감지하고, 자가치유 트랜지스터를 통해 해당 위치의 발광 모듈이 구동되는 등 직관적인 사용자 상호작용을 구현했다. 공동연구팀은 “자가치유 전자회로는 손상 후 회복된 전기적 성능이 손상 전과 거의 차이가 없음을 확인했다”며, 스스로 회복하고, 사용자의 요구에 따라 형태와 기능을 바꿀 수 있는 이 기술은 차세대 웨어러블 의료기기, 로봇 피부, 지능형 보철 시스템의 핵심 플랫폼으로 확장될 것”이라고 밝혔다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었으며, 연구 성과는 국제학술지 Nature Electronics (Impact Factor 40.9, JCR 상위 0.2% 이내)에 2025년 5월 19일 온라인 게재되었다. ※논문명: Reconfigurable assembly of self-healing stretchable transistors and circuits for integrated systems ※저널명: 네이처 일렉트로닉스 (Nature Electronics) ※논문링크: https://doi.org/10.1038/s41928-025-01389-z ※연구포털(PURE) -손동희: https://pure.skku.edu/en/persons/donghee-son/ -박진홍: https://pure.skku.edu/en/persons/jin-hong-park/ 재구성 가능한 신축성 자가치유 전자회로 신축성 자가치유 트랜지스터와 탄소나노튜브 전극을 자가치유 고분자 기판 위에 목적에 맞게 위치 시키면 자가치유에 의해 조립되어 신축성 전자회로를 구성할 수 있다. 자가치유 트랜지스터 2개와 부하저항을 활용하여 NAND 게이트 (위)와 NOR 게이트 (가운데)를 조립하였으며 20%의 인장에도 논리 값을 유지하는 것을 확인하였다. 또한 이미 조립된 자가치유 전자회로는 절단 후 재조립하여 재구성 할 수 있다. NOR 게이트에서 트랜지스터를 절단한 후 옮겨 재조립하면 NAND게이트로 재구성 가능함을 확인하였다 (아래). 신축성 자가치유 전자회로의 웨어러블 및 임플랜터블 시스템 적용 (위) 신축성 자가치유 반도체와 전극은 촉각센서나 디스플레이, 트랜지스터와 같은 다양한 모듈로 조립될 수 있다. 또한 조립된 모듈은 자가치유 기판에 집적되어 변형을 감지하고 해당위치에 시각적인 피드백을 제공할 수 있는 신축성 전자 피부 시스템으로 기능할 수 있음을 검증하였다. (아래) 자가치유 트랜지스터는 수분 저항성을 가지고 있기 때문에 체내에 이식되어서도 동작 가능하다. 동물실험을 통하여 피하에 삽입된 상태에서 자가치유 트랜지스터가 정상적으로 기능함을 확인하였다.
- No. 377
- 2026-02-12
- 1687
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스텐트 삽입 후 장기간 항혈소판 치료에 있어서 최적의 약제가 클로피도그렐임을 입증
성균관대학교 의과대학 (삼성서울병원 순환기내과) 한주용·송영빈·최기홍 교수, 삼성창원병원 순환기내과 박용환 교수 연구팀은 심혈관 사건 재발 위험이 높은 환자에서 아스피린보다 클로피도그렐이 장기 항혈소판 치료제로서 더 우수한 효과를 보였다고 발표했다. [연구요약] 경피적 관상동맥 중재술(percutaneous coronary intervention, PCI)을 받은 환자에서 장기 항혈소판 유지 치료의 최적 전략은 여전히 불확실하다. SMART-CHOICE 3 임상시험(ClinicalTrials.gov, NCT04418479)은 약물용출 스텐트 삽입 후 표준 기간의 이중 항혈소판 치료(dual antiplatelet therapy, DAPT)를 완료한 환자에서 클로피도그렐 단독 요법과 아스피린 단독 요법의 효과 및 안전성을 비교하고자 하였다. 이 연구는 다기관, 무작위, 개방형 임상시험으로, 재허혈성 사건 위험이 높은(심근경색의 병력, 약물 치료 중인 당뇨병, 혹은 복잡한 관상동맥 병변) 만 19세 이상의 환자 중 PCI 후 표준 기간의 DAPT를 완료한 이들을 대상으로, 한국 내 26개 기관에서 클로피도그렐(하루 75mg) 혹은 아스피린(하루 100mg) 단독 요법군으로 1:1 무작위 배정하였다. 1차 평가 변수는 전체 사망, 심근경색, 뇌졸중의 합으로 구성된 복합 지표의 누적 발생률이었다. 2차 평가 변수에는 1차 평가 변수의 각 구성요소와 출혈이 포함되었다. 2020년 8월 10일부터 2023년 7월 31일까지 총 55,506명이 무작위 배정(클로피도그렐 2,752명, 아스피린 2,754명)되었다. PCI와 무작위 배정 사이의 중앙값 기간은 17.5개월(IQR 12.6–36.1개월)이었다. 중앙값 2.3년(IQR 1.6–3.0)의 추적관찰 동안, 1차 평가 변수는 클로피도그렐군에서 92명(3년 발생률 4.4%), 아스피린군에서 128명(6.6%)에서 발생하여 통계적으로 유의한 차이를 보였다(HR 0.71, 95% CI 0.54–0.93; p=0.013). 클로피도그렐의 이득은 주로 심근경색의 감소에 기인하였다(23명[1.0%] 대 42명[2.2%], HR 0.54, 95% CI [0.33–0.90]). 전체 사망은 각각 50명(2.4%) 대 70명(4.0%), 뇌졸중은 23명(1.3%) 대 29명(1.3%)으로 유의한 차이가 없었고, 출혈 위험은 두 군에서 모두 3.0%로 유사하였다. [임상적 의의] PCI(경피적 관상동맥 중재술) 후 대부분의 환자는 1년 이내에 DAPT(이중 항혈소판 치료)를 필요로 한다. 하지만 이후의 장기적인 관리에서는 단일 항혈소판 요법이 훨씬 더 긴 기간 동안 유지된다. 그럼에도 불구하고, 표준 기간의 DAPT 이후 어떤 단일 항혈소판제가 더 적절한지에 대한 근거는 무작위 임상시험의 부족으로 인해 제한적이다. 현재까지는 P2Y12 억제제를 중단한 이후 아스피린을 계속 사용하는 것이 이러한 환자에서 2차 예방의 기본 전략으로 간주되고 있다. 지금까지 클로피도그렐과 아스피린 단독 요법을 비교한 관련 무작위 임상시험은 매우 드물다. 이전에 HOST-EXAM 연구가 아스피린 단독 치료에 비해 클로피도그렐 단독 치료의 우월성을 보여 주기는 했지만, 1차 평가 변수가 허혈성 사건과 출혈의 복합 지표이고 급성 관상동맥 증후군에 의한 입원과 같은 soft outcome을 포함했다는 제한점이 있었다. 또한 STOPDAPT-2와 3 연구의 2차 분석에서 아스피린 단독 치료에 대한 클로피도그렐 단독 치료의 우월성이 입증되지 않았는데, 이는 대상 환자 선정의 중요성을 시사한다. 따라서, SMART-CHOICE 3 연구에서는 허혈성 사건의 재발 위험이 높은 환자들만을 대상으로 연구를 진행하였고, 클로피도그렐이 hard outcome으로만 이루어진 엄격한 평가 지표를 감소시켰다는 것에 의의가 있다. 하지만, 한국인만을 대상으로 하였다는 점, 여성 및 출혈 위험이 높은 환자들이 상대적으로 소수만 포함되었다는 제한점이 있다. 결론적으로, PCI 후 표준 DAPT를 완료한 고위험 환자에서, 클로피도그렐 단독 요법은 아스피린 단독 요법에 비해 전체 사망, 심근경색, 뇌졸중의 복합 발생률을 유의미하게 감소시켰고, 출혈 위험 증가가 없어 효과적이면서도 안전한 장기 유지 전략이 될 수 있으며, 아스피린에 우선적으로 고려되어야 할 필요가 있다. 이 연구는 중요성을 인정받아 2025년 미국심장학회(ACC) 연례 학술대회 현장에서 Late-breaking Clinical Trial로 선정돼 발표되었고 동시에 의학계 저널 중 impact factor가 가장 높은 Lancet (IF 98.4)에 게재되었다. ※논문명: Efficacy and safety of clopidogrel versus aspirin monotherapy in patients at high risk of subsequent cardiovascular event after percutaneous coronary intervention (SMART-CHOICE 3): a randomised, open-label, multicentre trial ※학술지: The Lancet ※논문링크: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(25)00449-0 ※연구포털(PURE) -한주용 교수: https://pure.skku.edu/en/persons/joo-yong-hahn/ -송영빈 교수: https://pure.skku.edu/en/persons/young-bin-song/ -최기홍 교수: https://pure.skku.edu/en/persons/ki-hong-choi/
- No. 376
- 2026-02-05
- 3032
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클라우드 기반 보안 서비스를 위한 인텐트 기반 폐쇄 루프 보안 제어 시스템 개발
성균관대학교 정재훈 교수와 석박사 학위를 받은 Dr. Patrick Lingga는 클라우드 기반 지능형 보안 서비스 시스템을 개발하였고, 인터넷 사실 표준화 기구인 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 본 보안 서비스 시스템의 인터페이스들의 데이터 모델들을 인터넷 표준으로 승인을 받았다. ▲(왼쪽부터) 성균관대학교 소프트웨어학과 정재훈 교수, 제1저자 Dr. Patrick Lingga 정재훈 교수의 연구진은 저널 논문 “ICSC: Intent-Based Closed-Loop Security Control System for Cloud-Based Security Services”에서 사용자 의도를 지능적으로 반영하는 인텐트 기반 네트워킹(Intent-Based Networking, IBN)을 지원하는 보안 서비스 시스템 구현물 소개하며 ICSC의 개념을 증명하고, 그것의 성능을 검증한다. 기존의 클라우드 보안 서비스 시스템은 다양한 보안 솔루션들이 함께 사용될 때 통일된 표준화 인터페이스가 없어서 보안 정책 설정 및 관리를 위해 각 보안 솔루션마다 인터페이스를 따로 설계 및 구현하였다. 이러한 불편함과 비효율성을 해소하기 위해 IETF I2NSF(Interface to Network Security Functions) 워킹그룹(Working Group, WG)이 신설되었고, 표준 인터페이스를 위한 5개의 YANG 데이터 모델과 I2NSF 적용 방안을 표준 문서인 RFC(Request for Comments)로 표준화하였다. 정재훈 교수와 Dr. Patrick Lingga는 문서 에디터와 YANG 데이터 모델 에디터를 각각 맡아서 이러한 I2NSF 표준화에 기여하였다. 본 연구진은 지난 8년 동안 IETF I2NSF WG에서의 표준화 결과를 기반으로 본 논문의 ICSC 시스템을 구현 및 검증하였다. ICSC 시스템은 보안 서비스를 제공하기 위해 인텐트 이행(Intent Fulfillment)과 인텐트 보증(Intent Assurance)의 두 단계를 수행한다. 첫 번째의 인텐트 이행 단계에서는 사용자의 보안 서비스 요청인 인텐트가 ICSC 시스템의 적합한 네트워크 보안 함수(Network Security Function, NSF)에 설정된다. ICSC 시스템에서 보안 관리자가 이용하는 프로그램인 I2NSF 사용자(I2NSF User)를 통해 상위 레벨 보안 정책인 인텐트를 작성하여 ICSC 시스템의 코어 제어 및 관리 컴포넌트인 보안 제어기(Security Controller)에게 전송한다. 보안 제어기는 자신의 보안 정책 번역기(Security Policy Translator, SPT)를 통해 상위 레벨 보안 정책을 네트워크 보안 함수(Network Security Function, NSF)가 이해할 수 있는 하위 레벨 보안 정책으로 번역한다. 보안 정책 번역기는 번역된 하위 레벨 보안 정책을 수행할 적합한 NSF를 선택해서 그 보안 정책을 전달한다. NSF는 수신한 하위 레벨 보안 정책에 맞는 보안 서비스를 수행한다. 두 번째의 인텐트 보증 단계에서는 ICSC 시스템은 사용자의 보안 인텐트대로 NSF들이 요청된 보안 서비스를 잘 수행하고 있는지 검정한다. NSF들은 주기적 또는 중요 이벤트 발생 시 자신의 모니터링 데이터를 I2NSF 분석기(I2NSF Analyzer)에게 전달한다. I2NSF 분석기는 수신한 NSF 모니터링 데이터를 인공지능(Artificial Intelligence, AI)과 기계학습(Machine Learning, ML) 알고리즘을 통해 분석한다. 이러한 분석을 통해 I2NSF 분석기는 새로운 보안 공격을 발견하거나 NSF의 하드웨어 이슈(예, 컴퓨팅 파워, 메모리 용량 및 네트워크 대역의 리소스 부족)를 발견할 수 있다. 새로운 보안 공격에 대해서는 I2NSF 분석기는 해당 공격에 대응할 하위 레벨 보안 정책을 생성하여 보안 제어기에게 전송한다. 보안 제어기는 수신한 보안 정책을 적합한 NSF에게 전달하게 한다. 또한 NSF의 하드웨어 이슈에 대해서는 I2NSF 분석기는 이슈와 가능한 해결 방안을 포함한 피드백 정보를 생성하여 보안 제어기에게 전송한다. 보안 제어기는 NSF 관리를 담당하는 개발자 관리 시스템(Developer’s Management System, DMS)에게 피드백 정보 관련 요청 메시지를 전송한다. DMS는 NSF 하드웨어 요청메시지에 따라 기존의 NSF의 능력 증대하거나 새로운 NSF의 생성한다. 본 연구는 ICSC 시스템을 통한 자동 보안 대응법과 기존의 수동 보안 대응법에서의 보안 공격 탐지 시간과 보안 공격 응답 시간이라는 메트릭을 측정하여 분석을 하였다. 성능 평가 그래프에서 탐지 평균 시간(Mean Time to Detect, MTTD)과 응답 평균 시간(Mean Time to Respond, MTTR) 측정을 통해 ICSC 대응법이 수동 대응법보다 휠씬 신속히 보안 공격 탐지 및 대응을 할 수 있음을 볼 수 있었다. 현재 본 연구진은 ICSC 시스템의 보안 관리자의 편의를 위해 자연어 기반 보안 서비스 요청을 수용하는 인텐트 번역기를 개발하고 있다. 이 인텐트 번역기는 거대 언어 모델(Large Language Model)과 지식 그래프(Knowledge Graph)를 이용하여 보안 인텐트의 상위 레벨 보안 정책으로의 번역을 수행할 수 있다. 본 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원의 정보통신 표준개발지원사업의 지원을 받아 수행되었다. 본 연구 성과는 Impact Factor 8.3, JCR 상위 5% 분야의 탑 국제 학술지 IEEE Communications Magazine에 게재되었다. ▲클라우드 기반 보안 서비스를 위한 I2NSF 시스템의 논리적 구조도 ▲I2NSF 프레임워크에서의 폐쇄 루프 보안 제어를 통한 보안 인텐트 처리 과정 ▲I2NSF 프레임워크를 위한 보안 정책 번역기의 논리적 구조도 ▲서비스 함수 체이닝을 통한 다중 보안 서비스 수행 예시(방화벽, 웹필터) ▲ICSC 시스템의 자동 작동과 관리자의 수동 작동의 성능 비교 ※논문명: ICSC: Intent-Based Closed-Loop Security Control System for Cloud-Based Security Services ※학술지: IEEE Communications Magazine (Volume 63, Issue 4, April 2025) ※논문링크: https://doi.org/10.1109/MCOM.001.2400022 ※참고 표준문서: https://datatracker.ietf.org/wg/i2nsf/documents/ ※연구포털(PURE): https://pure.skku.edu/en/persons/jae-hoon-jeong/ ※교수 홈페이지: http://iotlab.skku.edu/people-jaehoon-jeong.php
- No. 375
- 2026-02-02
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세계 최초 콧물·뇌척수액 구별하는 AI 기반 광학진단 플랫폼 개발
성균관대학교 바이오메카트로닉스학과 박진성 교수 연구팀(공동 1저자 박유진 석사, 박현준, 김우창 박사)은 삼성서울병원 의공학연구센서 강민희 박사, 이비인후과의 류광희 교수팀과의 공동연구를 통해 AI 기반 광학 진단 플랫폼을 세계 최초로 개발했다. 해당 플랫폼은 코로 흘러나오는 액체가 단순한 콧물인지, 뇌를 보호하는 뇌척수액인지 여부를 수 분 내에 정확히 구별할 수 있는 기술이다. 뇌척수액(CSF)은 뇌와 척수 주변을 흐르며 외부 충격으로부터 뇌를 보호하는 아주 중요한 액체이다. 하지만 사고로 머리를 다치거나 노화 또는 코를 통한 뇌 수술 등의 이유로 이 액체가 코 밖으로 새어 나올 수 있는데, 이를 ‘뇌척수액 누출’ 이라고 한다. 뇌척수액은 맑은 물과 같은 형태여서 겉보기에는 일반적인 콧물과 구분이 힘들다. 이 때문에 환자들이 단순 비염이나 감기로 착각해 방치하다가 세균이 뇌로 침투해서 뇌수막염 같은 생명을 위협하는 합병증에 걸리는 경우가 많았다. 이에 박진성 교수 연구팀은 빛의 산란을 이용해 물질의 미세한 지문을 읽어내는 ‘라만 분광학’에 주목했다. 연구팀은 금과 은을 결합한 아주 작은 ‘나노 기둥’구조체를 만들어 액체 속 다양한 생체분자들의 미세한 신호를 수만 배 이상 증폭시켰다. 여기에 인공지능(AI) 머신러닝 기술을 접목해 뇌척수액과 콧물이 가진 서로 다른 신호 패턴을 스스로 학습하게 했다. 연구팀이 실제 삼성서울병원 환자들의 샘플을 사용해 실험한 결과, 이 시스템은 90.8%라는 매우 높은 정확도로 뇌척수액 누출 여부를 가려냈다. 특히 연구팀은 장비마다 측정값이 달라지는 문제를 해결하기 위해 특수 보정 알고리즘을 도입했다. 그 결과, 대학병원의 고가 장비뿐만 아니라 휴대가 가능한 소형 장비에서도 똑같이 정확한 결과를 얻는 데 성공했다. 이는 앞으로 응급실이나 작은 의원급 의료기관에서도 1분 내외의 짧은 시간 안에 즉석 진단이 가능해짐을 의미한다. 본 연구는 육안으로 구별되지 않는 콧물과 뇌척수액을 구분하는 ‘세계 최초 AI 기반 광학 진단 플랫폼’을 제시함으로서 국내 의료현장에서 뇌척수액 누출을 즉시 확인하기 어려웠던 한계를 극복할 수 있는 획기적인 성과이다. 해당 기술을 통해 실제 의료 환경에서 뇌척수액 누출 의심 환자들의 정확한 모니터링 플랫폼으로써의 활용이 기대된다. 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구(No. NRF-2023R1A2C2004964), 바이오·의료 기술개발(R&D)(RS-2024-00438542), 세종과학펠로우십(RS-2025-00554830, RS-2024-00353529) 사업과 SKKU-SMC 미래융합연구, SKKU-KBSMC 미래임상융복합학술연구 사업의 지원을 받아 수행되었다. 해당 성과는 연구의 우수성을 인정받아 금속공학 및 재료과학 분야에서 세계 최고의 권위를 자랑하는 국제 학술지인 ‘Journal of Materials Science & Technology’ 저널(IF: 14.3)에 12월 3일 온라인 게재되었다. ※논문명: Ultrasensitive CSF rhinorrhea screening via machine learning-aided SERS on Au@Ag nanopillars ※학술지: Journal of Materials Science & Technology ※논문링크: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1005030225012083 ※연구포털(PURE): https://pure.skku.edu/en/persons/jinsung-park-2/ AI 기반 뇌척수액 누출 진단 플랫폼의 개발 모식도 플랫폼의 핵심 요소인 광학기판의 형태 및 SERS 특성 분석 뇌척수액(CSF)과 콧물(NS) 샘플의 라만 분광학적 SERS 검출 결과 다양한 머신러닝 파이프라인들간 비교 및 검증과 예측 결과 해석 장비 간 분해능 차이 극복을 위한 스펙트럼 전처리(CISP) 알고리즘 적용과 휴대용 라만 분광기를 이용한 플랫폼 검증
- No. 374
- 2026-01-27
- 4138
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50nm 이하 초미세 나노플라스틱 99% 걸러내는 무전원 여과 기술 세계 최초 개발
신소재공학부 백정민 교수 연구팀이 세계 최초로 재사용이 가능한 전기동역학적 여과 시스템을 개발하여, 상용화 수준의 높은 유속에서도 50nm(나노미터) 이하의 초미세 나노플라스틱을 99% 이상 걸러내는 데 성공했다고 밝혔다. 최근 산업화와 팬데믹을 거치며 급증한 플라스틱 오염은 인류의 건강을 직접적으로 위협하고 있다. 특히 100nm 이하의 나노플라스틱은 머리카락 굵기의 수천 분의 일 정도로 작아 우리 몸의 생체막을 쉽게 통과하며, 면역장애나 내분비계 교란 등 심각한 질병을 유발할 수 있다. 하지만 기존의 정수 시스템은 입자가 너무 작은 나노플라스틱을 효과적으로 제거하지 못해, 생수 한 병에서도 수십만 개의 입자가 발견되는 등 기술적 한계가 지적되어 왔다. 백정민 교수 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 미세한 구멍이 있는 금속 필터에 전기적 성질을 부여하는 방식을 도입했다. 연구팀은 마그네슘 옥사이드(MgO)와 특수 고분자 화합물을 코팅하고 전압을 인가하여, 물속에서 음의 전기를 띠는 나노플라스틱을 자석처럼 강력하게 끌어당기는 필터 기술을 구현했다. 이를 통해 연구팀은 물이 아주 빠르게 흐르는 환경에서도 50nm 크기의 나노플라스틱을 99% 이상 완벽하게 여과하는 성과를 거두었다. 특히 이번 연구는 외부의 배터리나 전원 공급 없이도 스스로 작동할 수 있다는 점이 큰 특징이다. 연구팀은 일상적인 움직임에서 발생하는 마찰 에너지를 전기로 바꾸는 ‘마찰대전 발전기’를 시스템에 결합하여 에너지 자급자족을 실현했다. 또한, 전기장의 방향을 반대로 조절하는 방식으로 필터에 붙은 플라스틱 입자들을 떼어낼 수 있어, 20회 이상 필터를 재사용해도 성능이 그대로 유지되는 경제성까지 확보했다. 이 시스템은 수돗물이나 강물 등 실제 다양한 수질 환경에서도 일정한 성능을 유지했으며, 세계보건기구(WHO)의 음용수 기준에 부합하는 수준의 정화 능력을 보여주었다. 백정민 교수는 “본 연구는 나노플라스틱의 전기적 여과 원리를 수학적으로 명확히 규명했다는 점에서 학술적 의미가 크다”며 “앞으로 박테리아 제거 및 유용한 금속 자원을 걸러내는 기술 등 다양한 수중 정화 분야에 활용될 수 있을 것”이라고 강조했다. 이번 연구는 2025년도 12월 미래개척융합과학기술개발사업 및 과기정통부 개인기초연구사업의 지원으로 수행되었으며, 연구 결과는 재료 과학 분야의 세계적 권위지인 ‘머티리얼즈 투데이(Materials Today, IF 22.0)’ 2025년 12월 온라인판에 게재되었다. 연구팀은 현재 관련 기술에 대한 국내 특허 출원을 마치고 상용화를 위한 후속 연구에 박차를 가하고 있다. ※ 논문명: High-efficiency, reusable electrokinetic filtration platform for high-flux nanoplastic sequestration and self-powered operation ※ 학술지: Materials Today (2025. 12. 게재) ※ 논문링크: https://doi.org/10.1016/j.mattod.2025.12.008 ※ 연구포털(Pure): https://pure.skku.edu/en/persons/jeong-min-baik/ ▲ 전기동역학적 무전원 여과 시스템 개략도 및 소재별 여과 효율
- No. 373
- 2026-01-23
- 3677
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'반지 끼면 손끝에 가상 물체 촉감 그대로'... 초경량 햅틱 장치 개발
성균관대학교 김선국 교수 연구팀이 스위스 로잔공대(EPFL)와 공동으로 레이저 가공 기반의 3축 힘 센서를 개발, 이 기술을 반지 형태의 초경량 웨어러블 햅틱* 장치 ‘오리링(OriRing)’에 적용해 손가락 단위의 정밀한 촉각 피드백 구현에 성공했다고 밝혔다. * 햅틱(Haptic): 진동, 압력, 촉감을 통해 사용자에게 물리적 피드백을 전달하는 기술 웨어러블 햅틱 장치는 최근 피지컬AI*와 결합해 가상 세계의 감각을 현실로 전달하거나 신체 기능을 보조하는 용도로 활용도가 점점 높아지는 기술이다. 기존의 햅틱 장치는 진동이나 열과 같은 피부 자극 방식에 의존해 실제 물체의 힘과 질감을 사실적으로 전달하기는 어려웠다. 관절 수준에서 힘을 직접 전달하는 햅틱 장치의 경우, 구조적으로 무겁고 부피가 커 착용성이 떨어지는 문제를 안고 있다. 이에 따라 착용성이 좋으면서 현실감 있는 햅틱 피드백 구현을 위한 연구 필요성이 커지고 있다. * 피지컬AI: 생성형 AI와 달리 몸체를 가진 인공지능으로 센서를 통해 현실을 인지하고 물리적으로 행동한다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자의 손동작으로 발생하는 다축 힘을 정밀하게 감지하는 3축 힘 센서를 개발하고, 이를 초경량 웨어러블 햅틱 장치 오리링(OriRing)으로 구현해 냈다. 먼저 3축 힘 센서 개발은 레이저 가공으로 폴리머* 표면에 서로 다른 높이의 미세 피라미드 구조를 형성해, 힘의 방향과 크기에 따라 전기 신호가 명확히 구분되도록 했다. 2×2 픽셀 구조로 설계된 센서는 하나의 유닛만으로도 수직 방향 힘과 수평 방향 힘을 동시에 측정할 수 있어, 얇고 유연한 센서임에도 3축 힘 감지가 가능한 게 차별화된 핵심 기술이다. 해당 센서를 적용한 오리링은 구동부를 제외한 무게가 약 18g에 불과함에도 최대 6.5N의 힘 피드백**을 제공해 소형 웨어러블 장치로서는 매우 높은 힘 대비 무게 성능을 구현했다. 또한 연구팀은 실제 오리링을 착용한 사용자의 손가락 움직임에 따라 가상 물체의 크기와 강성이 촉각 피드백으로 즉각 전달되는 것을 확인하고, 손가락 동작만으로 가상 물체의 물리적 특성을 실시간으로 변화시키는 등 새로운 상호작용 방식도 제시했다. * 폴리머(Polymer, 고분자): 웨어러블 햅틱 장치에서 유연성, 신축성, 그리고 생체 적합성을 부여하는 핵심 소재 ** 6.5N의 힘 피드백: 질량 약 663g인 물체를 들어 올리는 힘 김선국 교수는 “오리링은 액세서리 수준의 착용성을 유지하면서도 기존 장갑형 햅틱 기기보다 뛰어난 힘 대비 무게 성능을 달성했다”며, “가상현실과 게임은 물론 재활·의료, 원격 로봇 조작 등 다양한 분야로의 확장이 기대된다”고 밝혔다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 브레인링크사업, 나노미래소재원천기술개발사업의 지원을 받아 수행되었으며, 연구 성과는 국제학술지Nature Electronics (IF 40.9, JCR 상위 0.2% 이내)에 2025년 12월 18일 온라인 게재되었다. ※ 논문명: An 18 g Haptic Feedback Ring with a Three-Axis Force-Sensing Skin ※ 저널명: 네이처 일렉트로닉스 (Nature Electronics) ※ 논문링크: https://doi.org/10.1038/s41928-025-01515-x ※ 연구포털(PURE): https://pure.skku.edu/en/persons/sunkook-kim/ ▲ 햅틱 오리링(OriRing)의 양방향 피드백 및 오리링(OriRing)과 3축 힘 센서(Three-axis force-sensing skin)의 구조도
- No. 372
- 2026-01-19
- 3444
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전기유체역학 제트 프린팅 기반 칩 에너지 저장 장치의 최첨단 기술을 위한 본질적으로 안정적인 맥신 잉크 개발
성균관대학교 변도영 교수 연구팀은 ENJET, 경상국립대학교, Khalifa University (Research and Innovation Center for Graphene and 2D Materials, RIC2D) 연구진과의 공동연구를 통해 **EHD(전기유체역학) 제트 프린팅용 ‘산화 안정 MXene 잉크’**를 개발하고 이를 기반으로 **초고정전용량 마이크로 슈퍼커패시터(MSC)**를 구현했다. 연구진은 논문 *“Micro-supercapacitors of exceptionally high capacitance fabricated using intrinsically stable MXene inks via electrohydrodynamic jet printing”*에서, 기존 MXene 잉크가 갖는 산화 취약성 및 유기용매 내 낮은 분산성으로 인해 “고점도 유기 기반 잉크” 구현이 어렵다는 한계를 짚고, 이를 해결하는 실질적인 잉크–공정 해법을 제시하였다. 현대 마이크로 전자기기에서는 공간 제약이 큰 칩 상(on-chip) 환경에서 고성능 에너지 저장을 구현하기 위해 **미세 패터닝(고해상도)과 높은 체적 성능(Volumetric performance)**을 동시에 만족하는 공정이 중요하다. 특히 EHD 제트 프린팅은 상온에서 고해상도 패터닝이 가능해 유연 기판 적용에도 유리하지만, 이를 위해서는 고점도이면서도 안정적인 기능성 잉크가 필수이다. 본 연구팀은 **ADOPA(alkylated 3,4-dihydroxy-L-phenylalanine)로 기능화한 MXene(ADS-MXene)**에 **CMC(carboxymethyl cellulose)**를 하이브리드 유기용매 기반으로 결합해 ADS-MXene(CMC) 잉크를 설계했다. 해당 잉크는 전기전도도 ~3400 S·cm⁻¹, 점도 ~4×10³ cP, 산화 저항성 및 3개월 수준의 장기 분산 안정성을 동시에 확보했다고 보고했다. 또한 잉크 조성에 맞춰 EHD 제트 프린팅 조건을 최적화하여, 선폭/간격 80 μm의 인-플레인 인터디지티드 전극을 구현했고, 면적당 6 cells·cm⁻²의 높은 셀 집적도(areal cell density)를 달성했다. (해당 공정은 ENJET 시스템을 활용해 구현하였다.) 그 결과 제작된 고집적(HD) MSC는 면적 정전용량 402.7 mF·cm⁻², 체적 정전용량 2013 F·cm⁻³를 기록했으며, 저자들은 이를 **“MXene 프린팅 기반 MSC 중 최고 수준의 체적 정전용량”**으로 제시했다. 내구성 평가에서도 10,000회 사이클 이후 정전용량 유지율 95% 이상, **쿨롱 효율 96.5%**를 나타내, 고성능과 신뢰성을 동시에 입증했다. 특히 본 연구는 성능 수치 제시에 그치지 않고, **DFT 계산을 통해 ADOPA 리간드와 MXene 표면 간 전하 이동(Charge transfer)**을 확인함으로써 안정성 향상의 근거를 제시했다. 또한 유리/Si 기판뿐 아니라 PET·PI 유연 기판에서도 안정적 고해상도 패터닝을 시연하고, 재현 가능한 잉크–공정 윈도우(ink process operating window) 를 제시하여 향후 MXene 잉크의 EHD 표준화 및 ‘MXetronics’확장에 기여할 수 있음을 강조했다. 본 연구는 교육부 한국연구재단, 산업통상자원부 기술혁신사업, 한국산업기술진흥원의 등의 지원을 받아 수행되었다. 연구 성과는 Impact Factor 26.8, JCR 상위 약 2% 분야의 국제 학술지 Materials Science & Engineering R 최신 호에 게재되었다. ※논문명: Micro-supercapacitors of exceptionally high capacitance fabricated using intrinsically stable MXene inks via electrohydrodynamic jet printing ※학술지: Materials Science & Engineering R (168권, 2026, 101148) ※논문링크: https://doi.org/10.1016/j.mser.2025.101148 ※연구포털(PURE): https://pure.skku.edu/en/persons/do-young-byun/
- No. 371
- 2026-01-16
- 5850
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성균관대학교 통계학과 이은령 교수, 고차원 데이터 분석의 난제를 푸는 차세대 전이학습 기술 개발
성균관대학교 통계학과 이은령 교수(제1저자)가 데이터 부족으로 인한 고차원 분석의 한계를 극복할 수 있는 새로운 통계적 방법론을 개발했다. 이은령 교수는 연세대 박세영 교수, 예일대 Hongyu Zhao 교수 연구팀과 공동으로 타겟 데이터와 외부 원천 데이터 간의 차이가 '저계급(Low-rank)' 구조를 갖는다는 점에 착안, 유용한 정보만을 선별해 학습 성능을 극대화하는 '전이학습 알고리즘'을 구현하는 데 성공했다. 이 성과는 표본 수가 적어 분석이 어려웠던 희귀 질환 연구나 정밀 의료 분야에서, 외부 빅데이터를 효과적으로 통합하여 예측 정확도를 획기적으로 높일 수 있는 길을 열었다. ■ 기존 전이학습의 한계를 극복한 혁신적 알고리즘 설계 이번 연구는 빅데이터 시대에도 여전히 존재하는 '스몰 데이터(Small Data)'의 예측 불확실성과 기존 전이학습의 부작용을 해결하는 데 초점을 맞췄다. 유전체 분석과 같은 고차원 회귀 문제에서는 변수는 수만 개에 달하지만 정작 관심 있는 타겟 샘플은 매우 적어 정확한 모형 추정이 어렵다. 이를 보완하기 위해 외부 데이터를 가져다 쓰는 전이학습이 시도되어 왔으나, 타겟과 관련 없는 데이터를 무분별하게 사용할 경우 오히려 예측 성능이 떨어지는 '부정적 전이(Negative Transfer)' 문제가 빈번하게 발생했다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 '저계급 회귀모형(Low-Rank Regression)' 프레임워크 안에서 타겟 모델과 원천 모델 간의 구조적 차이를 효과적으로 제어하는 2단계 추정법을 제안했다. 특히 연구팀이 고안한 '전진 원천 선택(Forward Source Detection, FSD)' 기법은 수많은 외부 데이터셋 중에서 타겟 분석에 실질적으로 도움이 되는 정보원만을 순차적으로 탐지해낸다. 이는 데이터 간의 공통된 신호는 증폭시키고 불필요한 노이즈는 차단하여, 고차원 환경에서도 편향 없는 정밀한 추정을 가능하게 한다. ■ 뛰어난 예측 성능과 이론적 최적성 입증 이론적 검증 결과, 새로 개발된 전이학습 방법론은 타겟 데이터만 단독으로 사용할 때보다 통계적 수렴 속도가 훨씬 빠르며, 미니맥스(Minimax) 관점에서도 최적의 효율을 달성함이 증명되었다. 실제 데이터 적용에서도 그 우수성이 확인되었다. 연구팀은 암 세포주 백과사전(CCLE) 데이터를 활용해, 샘플 수가 28개에 불과한 특정 폐암 변이(KRAS-mutant NSCLC)의 항암제 반응을 예측하는 실험을 수행했다. 그 결과, 제안된 알고리즘은 폐암과 유전적 특성이 유사한 다른 암종의 데이터를 효과적으로 선별 및 통합함으로써, 기존의 통합 분석 방식이나 단순 마진 선별 방식 대비 월등히 높은 예측 정확도를 기록했다. ■ 다양한 분야 응용 가능성 이 연구의 '전진 원천 선택 전이학습(FSD-Trans-NR)' 기술은 데이터의 차원이 샘플 수보다 훨씬 큰 고차원 환경에서도 안정적으로 작동하도록 설계되었으며, 저계급 구조뿐만 아니라 희소(Sparse) 구조가 결합된 복잡한 데이터 상황에서도 유연하게 적용될 수 있다. 이러한 특성은 바이오메디컬 분야의 약물 반응 예측뿐만 아니라, 데이터 확보가 어렵고 비용이 많이 드는 금융 리스크 분석, 신소재 개발 등 다양한 분야의 예측 모델링에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 이번 연구는 한국연구재단(NRF)과 미국 국립보건원(NIH) 등의 지원으로 수행되었다 . 본 연구성과는 통계학 분야의 세계 최고 권위지인 Journal of the American Statistical Association (JASA) 에 2025년 10월 온라인 게재되었다. ※논문명: Transfer Learning Under Large-Scale Low-Rank Regression Models ※학술지: Journal of the American Statistical Association (JASA) ※논문링크: https://doi.org/10.1080/01621459.2025.2555057
- No. 370
- 2026-01-06
- 4809
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체외에서 인간 간(Liver) 조직 완벽 재현한‘간 문맥 어셈블로이드’ 개발
메타바이오헬스학과 김요한 교수가 이끄는 연구팀이 독일 막스플랑크 분자세포유전학 연구소(MPI-CBG)와 공동 연구를 통해, 사람의 간 문맥(Periportal) 영역을 몸 밖에서 정밀하게 재현하는 ‘인간 간 문맥 어셈블로이드(Assembloid)’를 개발하는 데 성공했다. 이번 연구 결과는 생명과학 분야 세계 최고 권위의 국제학술지인 ‘네이처(Nature)’에 12월 17일 자로 게재되며 그 학문적 가치를 인정받았다. 우리 몸의 ‘화학 공장’이라 불리는 간은 대사 작용과 해독, 담즙 생성 등 생명 유지에 필수적인 기능을 담당한다. 그동안 과학계는 실험실에서 간 질환을 연구하기 위해 ‘오가노이드(Organoid, 줄기세포를 배양해 만든 초소형 장기유사체)’를 활용해왔다. 하지만 기존의 간 오가노이드는 간을 구성하는 다양한 세포들 간의 복잡한 상호작용을 완벽히 구현하지 못해, 실제 인체 내부의 정교한 구조와 기능을 반영하는 데 한계가 있었다. 이러한 난제를 해결하기 위해 성균관대 김요한 교수팀은 수술 과정에서 얻은 환자의 간 조직을 활용했다. 연구팀은 환자의 성숙한 간세포를 실험실에서 직접 증식시키는 기술을 확보하고, 이를 오가노이드 형태로 만드는 데 성공했다. 이렇게 만들어진 간세포는 실제 사람의 간처럼 담즙을 배출하는 통로(모세담관)를 갖추고, 약물을 분해하거나 에너지를 대사하는 기능을 장기간 유지했다. 연구팀은 여기서 한 걸음 더 나아가, 배양된 ‘간세포 오가노이드’를 같은 환자에게서 유래한 ‘담관 오가노이드’, 그리고 간의 구조를 지지하는 ‘간 문맥 섬유아세포’와 결합했다. 마치 레고 블록을 조립하듯 서로 다른 세포들을 정교하게 3차원으로 재구성하여 ‘간 문맥 어셈블로이드’를 탄생시킨 것이다. ‘어셈블로이드’란 다양한 종류의 세포나 오가노이드를 조립(Assemble)하여 만든 차세대 인공 조직을 의미한다. 이렇게 만들어진 어셈블로이드는 사람 간의 ‘문맥 영역’을 그대로 모사했다. 문맥 영역은 간세포와 담관, 혈관 등이 만나 물질 교환이 활발히 일어나는 핵심 부위다. 유전자 분석 결과, 연구팀이 개발한 어셈블로이드는 포도당을 합성하거나 노폐물인 요소를 처리하는 등 실제 인간 간이 수행하는 복합적인 기능을 완벽하게 수행하는 것으로 나타났다. 특히, 간의 위치에 따라 세포들이 각기 다른 역할을 수행하는 ‘영역 특이성(Zonation)’까지 확인되어 학계의 주목을 받았다. 이번 연구 성과는 동물 실험을 줄이고 환자 맞춤형 치료를 앞당길 수 있다는 점에서 큰 의미가 있다. 연구팀은 어셈블로이드 내의 섬유아세포를 인위적으로 증가시켜, 간이 딱딱하게 굳어가는 ‘간섬유화’ 질환 모델을 구현해냈다. 이를 통해 실제 환자의 간경화 과정에서 나타나는 콜라겐 침착이나 세포 사멸 등의 현상을 실험실에서 재현하고 관찰할 수 있게 되었다. 김요한 교수는 “이번 연구는 환자의 조직에서 유래한 다양한 세포들을 하나의 기능적인 조직으로 조립하여, 인체 간의 복잡한 구조와 질병 반응을 실험실에서 재현한 세계 최초의 사례”라고 설명하며, “앞으로 간섬유화, 담관 질환, 간암 등 다양한 난치성 질환의 치료법을 개발하고, 환자 개개인에게 맞는 약물을 미리 시험해보는 정밀 의료 플랫폼으로 활용될 것”이라고 밝혔다. 한편, 이번 연구는 독일 막스플랑크연구회, 독일 연방교육연구부(BMBF), 유럽연구위원회(ERC) 등의 지원을 받아 수행되었다. ※ 논문명: Human assembloids recapitulate periportal liver tissue in vitro ※ 학술지: Nature (2025년 12월 17일 게재) ※ 논문링크: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09884-1 ※ 연구포털(Pure): https://pure.skku.edu/en/persons/yohan-kim/ ▲ 인간 간세포 유래 오가노이드 제작 모식도 및 간 문맥 어셈블로이드 제작 모식도
- No. 369
- 2025-12-30
- 6375
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회전근개 손상 치료를 위한 건–골 인터페이스 재생 및 심근경색 치료를 위한 메카노바이올로지 기반 심근 재생 바이오플랫폼 개발
의학과 김근형 교수 연구팀(제1저자 김원진 박사)은 회전근개 파열과 같이 힘줄-뼈 연결부(tendon-to-bone interface, TBI)의 재생이 어려운 임상적 문제를 해결하기 위해, 힘줄–TBI–뼈 구조를 연속적으로 모사한 생체모사 경사(gradient) 조직체를 3D 바이오프린팅 기술로 구현하였다. 연구팀은 골조직 및 힘줄조직 유래의 탈세포화 세포외기질을 기반으로 한 두 종류의 조직 특이적 바이오잉크를 제작하였으며, 뼈 영역에는 수산화인회석을, 힘줄 영역에는 세포 배열을 유도하는 물리·생화학적 인자를 각각 적용해 조직 고유의 생체 미세환경을 정밀하게 재현하였다. 더불어 코어–셸 노즐 기반의 경사 바이오프린팅 공정을 적용함으로써 단일 프린팅 과정에서 힘줄-TBI-뼈로 자연스럽게 이어지는 생물학적·기계적 연속성을 구현하는 데 성공하였다. 제작된 3차원 경사 구조체는 인간 지방유래 줄기세포(hASCs)의 힘줄·연골·뼈 계통 분화를 유도하는 조직 특이적 신호를 정밀하게 제공하였으며, 특히 TBI 구역에서는 섬유연골 형성이 크게 촉진되었다. In vitro 평가에서도 경사형 구조는 기존 단일조직 기반 모델에 비해 TBI 관련 유전자 발현, 세포외골격 형성, 그리고 기계적 강도가 크게 향상됨을 보였다. 또한, 연세대학교 재활의학과 이상철 교수팀과의 공동연구로 진행한 토끼 회전근개 파열 모델에서도, 개발된 경사 구조체를 이식한 군에서 힘줄–TBI–뼈 조직이 연속적으로 재생되는 우수한 치료 효과가 확인되었다. 김근형 교수는 “본 연구에서 제안한 조직 특이적 바이오잉크와 경사형 바이오프린팅 플랫폼은 기존 기술이 극복하지 못한 힘줄–TBI–뼈 경계의 복잡한 구조적·기계적 불연속성 문제를 해결할 수 있는 중요한 기술적 성과이며, 회전근개 파열과 같은 조직결손 재생의 새로운 해결책이 될 것”이라고 강조했다. 연구팀은 이러한 경사형 조직 재생 개념을 확장하여, 기계적 신호전달(mechanotransduction)를 적극적으로 활용한 차세대 심근·골격근 재생 바이오플랫폼도 함께 개발하였다. 특히 심근경색은 심근 조직을 비가역적으로 손상시키는 대표적 질환으로, 기존 세포 치료나 바이오프린팅 기반 접근법은 제한적인 세포 반응성과 불충분한 파라크린 효과라는 한계를 지녀왔다. 이를 극복하기 위해 연구팀은 정렬된 금 나노와이어(AuNW)를 포함한 콜라겐 기반 심근세포, 심장 섬유아세포, 내피 전구세포로 구성된 바이오프린팅된 세포 패치를 제작하였다. AuNW의 농도, 바이오프린팅 공정 조건, 세 가지 세포의 혼합 비율을 체계적으로 최적화한 결과, 정렬된 AuNW를 포함한 3D 심근 패치의 안정적 제작이 가능했으며, in vitro 분석에서 세포 정렬 향상, 인테그린 매개 신호 활성화, FAK 형성 증가, 그리고 다양한 파라크린 인자의 풍부한 분비가 확인되었다. 이러한 시너지 효과는 바이오프린팅된 심근 패치 배양 과정에서 혈관화된 심근 조직 형성을 효과적으로 유도하였다. 더 나아가, 해당 3D 심근 패치를 동물 심근경색 모델에 이식한 결과, 혈관 형성과 심근 재생이 유의미하게 촉진되었으며, 파라크린 효과를 기반으로 한 기능적 심근 회복이 뚜렷하게 관찰되었다. 한편 연구팀은 자기유변 특성을 갖는 바이오잉크를 설계하여 프린팅 과정에서 자기장 자극을 실시간으로 적용하는 자기장 기반 메카노바이올로지 바이오프린팅 플랫폼과, 촉매-프리 콜라겐 펩타이드 결합 기술을 활용한 고도로 정렬되고 기계적 강도가 강화된 세포 포함 콜라겐 필라멘트 제작 공정도 확립하였다. 이들 기술은 심근 및 골격근 재생에서 오랫동안 한계로 지적되어 온 낮은 기계적 안정성과 조직 성숙도 문제를 동시에 해결할 수 있는 차세대 재생 전략으로 평가된다. 이번 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단, 질병관리청의 지원을 받아 수행되었으며, 연구의 우수성을 인정받아 다음과 같은 국제 학술지 (*Bioactive Materials (IF = 20): 힘줄–TBI–뼈 경사 재생 플랫폼 개발 연구, **Chemical Eng. J. (IF = 13): 바이오프린팅된 심근재생용 patch, ***Bioactive Materials: 자기장 기반 바이오프린팅 기술 개발 연구, ****Advanced Science (IF = 14.3): 고강도 정렬 콜라겐 필라멘트 제작 기술 연구)에 게재되었다. *논문명: 3D bioprinted multi-layered cell constructs with gradient core-shell interface for tendon-to-bone tissue regeneration. Bioactive Materials 43 (2025) 471–490 학술지: Bioactive Materials 논문링크: https://doi.org/10.1016/j.bioactmat.2024.10.002 연구포털(Pure): https://pure.skku.edu/en/persons/geunhyung-kim/ **논문명: Bioprinting of cardiac patches with gold-nanowires and tri-culture system for the treatment of myocardial infarction, Chemical Engineering Journal 526 (2025) 171562 ***논문명: In situ magnetic-field-assisted bioprinting process using magnetorheological bioink to obtain engineered muscle constructs, Bioactive Materials 45 (2025) 417–433 ****논문명: Catalyst-Free Collagen Filament Crosslinking for Engineering Anisotropic and Mechanically Robust Tissue Scaffolds, Adv. Sci. (2025) e14319 그림. 힘줄-TBI-뼈 복합조직을 위한 경사형 3D 바이오프린팅 공정 모식도 및 in vitro/in vivo 결과
- No. 368
- 2025-12-22
- 3874
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바이오파운드리에 경제학 도입 바이오 제조 혁신 앞당긴다
바이오파운드리연구센터(센터장 우한민 식품생명공학과 교수)는 경제학적 개념을 도입해 실험실 자동화의 효율성을 극대화한 새로운 바이오파운드리 시스템을 구축하고, 이를 통해 고부가가치 바이오 소재 생산 기술 개발을 가속화했다고 3일 밝혔다. 이번 연구는 로봇을 활용한 단순 자동화를 넘어, 비용과 시간 효율을 정량적으로 분석할 수 있는 평가 모델을 제시함으로써 바이오 제조 분야의 새로운 패러다임을 열었다는 평가를 받는다. 연구팀은 실험의 경제성을 한눈에 파악할 수 있는 ‘실험가격지수(EPI)’와 레고 블록처럼 조립 가능한 ‘로봇기본모듈(RAM)’ 개념을 통합 적용했다. 기존의 바이오파운드리가 단순히 로봇을 이용해 실험을 수행하는 데 그쳤다면, 연구팀은 각 공정의 비용과 시간을 수학적으로 계산하여 불필요한 과정은 줄이고 성능은 극대화하는 '최적의 자동화 경로'를 설계했다. 연구팀은 이 시스템을 활용해 유전자 조립, 미생물 유전자 편집 등 5가지 핵심 바이오 공정의 워크플로우를 구축하고, 실제 산업적 가치가 높은 물질 생산에 적용했다. 그 결과, 의료용 대마의 핵심 성분인 칸나비제놀릭산(CBGA)과 기능성 아미노산(L-트립토판)을 생산하는 미생물 균주를 고속으로 개발하는 데 성공했다. 특히 사람이 수행할 때보다 압도적으로 빠른 속도와 정확성을 보여주며 상용화 가능성을 입증했다. 또한, 연구팀은 대규모 프로젝트 수행 시 바이오파운드리 운영의 경제성을 분석한 결과도 내놓았다. 연중 가동률이 50~75% 수준일 경우, 약 5년 내에 초기 설비 투자비 회수가 가능하다는 구체적인 데이터를 제시해 기업과 정부가 바이오파운드리 투자를 결정하는 데 필요한 실질적인 근거를 마련했다. 이번 성과는 향후 축적된 데이터를 바탕으로 인공지능(AI)이 스스로 실험을 설계하고 수행하는 ‘무인 자동화 연구실(Self-driving Lab)’로 발전할 수 있는 토대가 될 것으로 기대된다. 우한민 교수는 “이번 연구는 실험가격지수(EPI)라는 새로운 지표를 통해 바이오파운드리의 효율성을 정량적으로 증명했다는 데 큰 의미가 있다”며 “앞으로 디지털 바이오 시대의 혁신을 이끌고, 글로벌 바이오파운드리 연합(GBA)과의 협력을 통해 기술 표준화를 선도해 나가겠다”고 밝혔다. 한편, 이번 연구결과는 생명공학 분야의 세계적 권위지인 ‘트렌드 인 바이오테크놀로지(Trends in Biotechnology)’ 12월 1일자 온라인판에 게재되었다. 본 연구는 한국연구재단, 과학기술정보통신부, 대상(주) 등의 지원을 받아 수행되었다. ※ 논문명: Techno-economic assessment-guided biofoundry for microbial strain development ※ 학술지: Trends in Biotechnology (Cell Press 발행, IF 14.9, 상위 1.4%) ※ 논문링크: https://doi.org/10.1016/j.tibtech.2025.11.002 ※ 저자정보: 우한민 교수(교신저자, 성균관대), 허유빈 박사(제1저자, 성균관대) ※ 연구포털(Pure): https://pure.skku.edu/en/persons/han-min-woo/ ※ 동영상 해설: https://youtu.be/5Yle6oRfBl0 ▲ 실험가격지수를 통해 경제성있는 자동화워크플로우 개발 및 바이오파운드리의 경제성평가
- No. 367
- 2025-12-16
- 3617
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인공지능이 반도체 제조 공정에서 발생하는 미지 결함을 탐지한다
Wafer Bin Map (WBM)은 반도체 제조 공정에서 전기적 테스트 결과를 통해 얻은 개별 반도체 칩들의 양품/불량 여부 및 불량 유형 정보 등을 시각화하여 보여주는 지도이다. 현대 반도체 제조 공정이 나노 단위로 미세화됨에 따라, WBM에서 관측되는 결함을 정확히 감지하고 그 원인을 신속하게 파악하는 것은 반도체의 수율 향상과 품질 관리에 있어 핵심적인 과제이다. 딥러닝 기술의 도입으로 결함 분류의 자동화가 시도되고 있으나, 기존의 지도 학습 기반 방법론들은 사전에 정의된 결함에 대해서만 작동한다는 한계가 존재한다. 이는 제품의 다양화나 공정의 미세화로 인해 발생하는 새로운 유형인 '미지(Unknown) 결함'을 탐지하지 못하거나 기존에 정의된 유형으로 오분류하는 문제를 야기하며, 새로운 결함을 학습시키기 위해서는 막대한 데이터 라벨링 비용과 모델 재학습 시간이 소요되는 비효율성을 초래한다. 이에 본 연구에서는 알려진 결함에 대한 높은 분류 성능을 유지하면서도, 미지 결함을 효과적으로 식별하고 지속적으로 학습할 수 있는 능동 학습(Active Learning) 기반의 통합 결함 탐지 프레임워크를 개발하였다. 개발된 방법은 크게 미지 결함 탐지와 분류 및 학습의 단계로 구성된다. 먼저, One-Class SVM(Support Vector Machine) 기반의 이상 탐지기를 통해 입력된 WBM이 기존에 학습된 정상적인 결함인지, 아니면 미지 결함인지를 1차적으로 판별한다. 기존 결함으로 식별된 경우, 분류 모델이 구체적인 결함을 정밀하게 분류한다. (그림 1 참조) 반면, 미지 결함으로 분류된 WBM은 DBSCAN 알고리즘을 활용하여 유사한 특성을 가진 그룹으로 군집화(Clustering)된다. 이렇게 군집화된 데이터는 공정 엔지니어의 최소한의 개입만으로 효율적인 라벨링이 가능하며, 능동 학습 기법을 통해 분류기는 실시간으로 새로운 결함 정보를 업데이트하게 된다. 이 과정을 통해 모델은 끊임없이 변화하는 공정 환경에 적응하여 스스로 성능을 유지·발전시킨다. (그림 2 참조) 전세계 WBM 연구자에게 가장 널리 활용되는 open dataset인 WM-811K를 활용한 실험 결과, 개발된 모델은 기존 결함에 대해 우수한 분류 정확도를 유지함과 동시에 미지 결함을 효과적으로 걸러냈다. 나아가 저자가 소속된 삼성전자 반도체 양산 라인에서 수집된, 기존 데이터셋에는 존재하지 않는 'Eye Defect Pattern'을 대상으로 한 현장 검증에서도 성공적으로 미지 결함을 탐지하고 학습하여 실제 산업 현장에서의 적용 가능성과 효용성을 입증했다. 본 연구는 인공지능 모델이 반도체 공정의 지능형 결함 관리 시스템 구축에 실질적으로 기여할 수 있는 방법론을 제시했다는 점에서 의의가 있으며, 해당 연구 성과는 산업공학 분야의 저명 저널인 Expert Systems with Applications (IF: 7.5, 2024 JCR 상위 6%)에 게재되었다. 그림 1. 미지 결함 클래스 검출을 위한 다단계 모델 프레임워크 그림 2. 미지 결함 클래스를 분류기에 업데이트 ※ 논문명: A framework for detecting unknown defect patterns on wafer bin maps using active learning ※ 학술지: Expert Systems with Applications ※ 논문링크: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417424022450 ※ 연구포털(Pure): https://pure.skku.edu/en/persons/donghee-lee/
- No. 366
- 2025-12-12
- 6590
