우리 대학교, 국가연구개발 우수성과 100선에 국내 대학 중 최다 선정

김근수·김현재 교수 연구 과제 최우수 성과로 주목

지난 7일 과학기술정보통신부와 한국과학기술기획평가원이 선발한 ‘2019년 국가연구개발 우수성과 100선’에 우리 대학교가 추진하는 6개 과제가 선정됐다. 이는 국내 대학 중 가장 많은 연구 성과다.

과학기술정보통신부와 한국과학기술기획평가원은 2006년부터 국가과학기술의 역할에 대한 국민의 이해와 관심을 제고하고, 과학기술인들의 자긍심을 고취하기 위해 매년 ‘국가연구개발 우수성과 100선’을 선정해 발표하고 있다.

올해는 정부 지원을 받아 수행한 약 6만 3천여 과제(2018년 기준) 중 각 부‧처‧청이 추천한 총 949건의 후보성과를 대상으로 평가가 이뤄졌다. 산·학·연 전문가 총 52명이 참여한 우수성과 선정평가위원회에서 과학기술개발 효과 및 경제 사회적 파급 효과 등 질적 우수성을 평가했으며 대국민 공개검증도 거쳤다.

기술 분야별 선정현황은 △기계·소재 21개 △생명·해양 23개 △에너지·환경 17개 △정보·전자 19개 △융합기술 10개 △순수기초·인프라 10개 등 100건이다. 이 가운데 우리 대학교가 지원한 과제 가운데 6개 과제가 우수성과 100선에 선정됐다.

특히 우수성과 100선 중 6대 분야별 2개씩 총 12개 과제가 최우수 성과로 선정되는데, 우리 대학교 김근수(물리학과) 교수가 순수기초·인프라 분야에서, 김현재(전기전자공학) 교수가 융합기술 분야에서 최우수 성과로 선정됐다.

[표] 국가연구개발 우수성과 100선에 선정된 연구 과제

김근수 교수, 고온초전도의 비밀을 풀 폴라론 입자 발견

김근수(물리학) 교수는 세계 최고 분해능 측정으로 홀스타인 폴라론 입자를 발견해 고온초전도를 비롯한 물리학 난제 규명에 중요한 단서를 제공하고, 태양광 소재 성능 저하의 원인 규명 및 효율성 개선에 기여했다는 평가를 받았다.

쇠공이 부드러운 방석을 구를 때 구겨짐이 남는 것과 같이, 자기 자신으로 인해 왜곡된 주변 환경과 강하게 상호작용하는 입자를 ‘홀스타인 폴라론’이라 부른다. 홀스타인 폴라론은 물질 속 전자가 주변 원자를 강하게 끌어당겨 원자 배열에 왜곡을 동반하는 합성 입자다. 1950년대 처음 이론적으로 예측된 이래로 신비로운 고온초전도 현상과 태양전지 효율성 저하와 같이 물리학과 재료과학 분야의 주요 난제를 해결할 열쇠로 기대를 모았으나, 최근까지 실험적인 발견은 어려웠다. 본 연구에서는 세계 최고 수준의 전자구조 측정 분해능을 달성하여 홀스타인 폴라론의 미묘한 분광학적 신호를 감지하는 데 성공했으며 이 발견의 학술적 가치를 인정받아 ‘네이처 머터리얼스(Nature Materials)’에 게재됐다.

김근수 교수는 “연구 성과 평가에서 양적 지표뿐만 아니라 질적 지표에도 주안점을 두고 연구에 접근했다. 다수의 연구 성과에 초점을 맞추기보다는 국제무대에서 성과를 인정받을 수 있는 하나의 연구 성과에 집중한 것이 수상을 견인했다.”고 말했다. 또한 김 교수는 “여태까지 진행해온 연구에 대한 평가의 의미도 있겠지만 앞으로 좀 더 분발하라는 의미로 받아들이고 연구에 매진하겠다.”라고 소감을 전했다.

김현재 교수, 디스플레이 시장에 새로운 전기 마련

김현재(전기전자공학) 교수는 산화물 기반 CMOS 이미지 센서의 핵심 단위 소자인 박막트랜지스터 및 광 다이오드를 제작하는 기술을 개발하여 성장이 둔화된 디스플레이 시장에 새로운 전기를 마련했다. 이를 통해 일본의 수출 규제와 관련한 핵심 소재·부품의 자립화에 직접 기여할 수 있는 연구 성과를 냈다는 평가를 받았다.

본 연구팀이 개발하고자 하는 CIP 기술은 기존 디스플레이가 가진 성능을 보완·강화했다. 이 기술은 사용자의 움직임을 디스플레이가 인식하고 반응하는 모션 인식을 통해 스마트 가전제품 및 회의용 디스플레이, 자동차에 설치된 디스플레이 등에 주변상황을 반응하여 알려주는 다양한 응용기술로의 활용이 가능하다. 따라서 본 기술은 다양한 디자인의 양방향 소통이 가능한 교감형 디스플레이의 기초가 될 것으로 기대되고 있다.

김현재 교수는 “국가연구개발 우수성과 100선에 연구 과제가 이름을 올린 일도 영광스러운데 그 중에서도 최우수 성과에 선정됐다고 하니 굉장히 믿기지 않고 기뻤다. 연구실에서 함께 노력해준 후학들에게 감사한 마음뿐이다.”라며 “이론적인 연구보다도 실생활에 활용 가능한 연구에 주력한 점, 실제 기업체에 기술을 이전하는 성과를 만들어 낸 것이 긍정적인 평가를 받았다.”고 수상의 원동력을 밝혔다.

김동욱 교수, 고효율 신경세포분화 방법을 이용한 난치성 세포치료제 개발

의과대학 김동욱(생리학) 교수는 '배아줄기세포 또는 유도만능줄기세포(iPS cells)로부터 고효율 신경세포분화 방법을 이용한 난치성 세포치료제 개발' 연구 과제로 우수성과에 선정됐다. 배아줄기세포 또는 유도만능줄기세포와 같은 전분화능 줄기세포는 줄기세포 종류에 따라 세포 분화 수율이 서로 크게 다르다. 따라서 내재적 경향성에 상관없이 모든 세포주를 신경세포로 잘 분화시키는 보편적이고 효율적인 분화법의 개발이 필요하게 되었다.  

김 교수팀은 저분자화합물을 사용하여 두 가지 특정 신호 전달체계(BMP와 Activin/Nodal signaling pathways)를 제어함으로써 모든 전분화능 줄기세포로부터 내배엽과 중배엽성 세포 분화를 강력히 차단하고, 신경세포를 효율적으로 분화 유도할 수 있는 기술을 개발했다. 이 분화법을 사용하면 세포주들의 서로 다른 분화 경향성을 극복하고 모든 줄기세포주를 전부 고수율 신경세포로 분화시킬 수 있다. 이 기술은 표준화가 매우 쉬우며, 신경세포로의 제작 기간을 단축할 수 있다. 이 기술은 유럽 11개국에 특허로 등록되었으며 미국, 일본, 한국에도 특허 등록되었다. 이후 후속 연구를 통하여 발암성이 근본적으로 제거된 안전한 신경세포인 PSA-NCAM 양성 세포로 분화시키고 분리하는 기술 및 활용기술도 개발되어 일본과 한국 등에 특허로 등록되었으며, 도파민 세포 분화 기술도 특허 출원되었다. 이러한 기술들은 다른 기술들과 융합되어 현재 척수손상, 파킨슨병 등 난치성 질환 세포치료제 개발에 활용되고 있다.

김지현 교수, 세계 최초 병저항성 관련 식물 마이크로바이옴의 구조·기능 구명

김지현(시스템생물학) 교수는 풋마름병에 잘 견디는 토마토의 뿌리 근처 토양에 번성하는 세균이 해당 병의 발생과 진전을 억제하는 것을 발견했다. 식물의 면역은 식물이 병원균의 침입을 탐지하고 공격함으로써 이루어지지만, 식물에 서식하는 미생물의 역할에 대해서는 알려진 것이 거의 없었다. 이번 연구를 통해 메타유전체(metagenome) 분석을 통해 병저항성과 관련된 식물 마이크로바이옴의 구조와 기능이 처음 밝혀졌다. 이번 연구는 식물 마이크로바이옴(plant microbiome)이 식물의 병저항성에 기여함을 최초로 규명함으로써 식물바이옴(phytobiome) 연구의 신기원을 연 것으로 평가받았다. 

연구결과는 세계적 학술지 ‘네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology)’에 표지 소개 논문으로 게재됐고 관련 국내외 특허 출원도 완료했다. 한편, 연구성과는 네이처 자매지 등에도 여러 번 소개됐으며, 시사주간지 ‘이코노미스트(The Economist)’에서도 신개념 ‘식물 프로바이오틱스’ 개발 가능성에 주목한 바 있다.

김형범 교수, 인공지능을 통한 유전자가위 정확도 향상

김형범(약리학) 교수는 연구자에게 유전자가위를 선택해 제시해주는 인공지능 프로그램을 개발했다. 유전자가위는 동식물 유전자에 결합해 특정 DNA 부위를 자르는 데 사용하는 인공효소이다. DNA를 자르는 ‘절단효소’와 이 절단효소를 목표로 한 DNA염기서열로 이끌어 달라붙게하는 운반체이자 길라잡이인 ‘가이드(Guide)RNA’로 이루어진다. 유전자 교정효과를 높이기 위해선 선택한 유전자가위를 목표로 한 DNA염기서열로 부착시키는 것이 관건이다. 그러나 수많은 ‘가이드RNA’ 종류 중 어느 것이 가장 정확하게 목표로 한 DNA염기서열로 접근해 부착되어 충분한 유전자 교정효과를 낼 수 있는가에 대한 선택의 문제가 전 세계 유전자 연구자들의 큰 고민이 되어왔다.

이러한 한계를 넘고자 김형범 교수는 입력되는 다양한 형태의 방대한 데이터를 스스로 학습하고 그 속에서 일정한 규칙성을 찾아 제시할 수 있는 ‘딥 러닝’(Deep Learning) 기술을 가진 인공지능을 대안으로 생각하고, 인공지능을 이용한 CRISPR-Cpf1 유전자가위 활성 예측 알고리즘 제작했다.

손광훈 교수, 비정제 비디오 기반의 감정 인식 원천 기술 개발

손광훈(전기전자공학부) 교수는 약지도학습 방식의 비디오 자동 레이블링 기술을 개발했다. 이 기술은 비정제 비디오 기반으로 한 인공지능 학습을 위해 대용량 고품질 데이터를 확보하는 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다. 또한 자동 레이블링 기술을 통해 수집된 동영상을 활용하여 행동 및 장소와 같은 주변 환경에 대한 정보를 복합적으로 인식하고, 융합하는 딥러닝 네트워크를 설계하여 비디오 기반의 감정 인식 성능을 향상시켰다.

그 결과 연구팀은 자동 레이블링 및 복합적 감정 인식 기술로 8편의 최우수 SCI논문 출판했으며 1건의 특허 출원에 성공함으로써 인공지능 분야의 원천기술을 확보해냈다. 이번 연구에서 개발한 비정제 비디오에서의 행동, 장면, 감정을 복합적으로 인지하는 기술은 차세대 비디오 해석의 핵심기술로써 유튜브와 같은 대용량 동영상 컨텐츠를 바탕으로 하는 감성컴퓨팅 시장에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.