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성균관대학교 기계공학부 김태성 교수 연구팀이 하프늄 산화물 기반 강유전 트랜지스터 어레이를 개발하고, 이를 활용한 차세대 인공지능(AI) 하드웨어 구현에 성공했다. 최근 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)의 확산으로 대규모 데이터를 빠르게 처리하면서도 전력 소모를 최소화할 수 있는 새로운 컴퓨팅 구조가 요구되고 있다. 그러나 현재 대부분의 컴퓨터는 데이터를 저장하는 메모리와 계산을 수행하는 연산 장치가 물리적으로 분리된 ‘폰 노이만 구조(Von Neumann architecture)’를 사용하고 있어, 데이터 이동 과정에서 속도 지연과 높은 에너지 소모가 발생한다. 이러한 구조적 한계를 극복하기 위한 대안으로 메모리 내부에서 직접 연산을 수행하는 ‘인-메모리 컴퓨팅(In-Memory Computing)’ 기술이 차세대 AI 하드웨어의 핵심 기술로 주목받고 있다. 강유전 트랜지스터는 인-메모리 컴퓨팅 구현을 위한 유력한 후보 소자로 평가받고 있으나, 기존 강유전체 소재들은 여러 구조적 한계를 가지고 있었다. 대표적인 페로브스카이트 계열 강유전체(PZT 등)는 우수한 분극 특성을 보이지만 수십 나노미터 이하로 박막화할 경우 강유전 특성이 급격히 약화되는 두께 스케일링 한계가 존재한다. 또한 납(Pb)을 포함하는 소재 특성상 환경 규제와 CMOS 공정 호환성 측면에서 제약이 따른다. 최근 주목받고 있는 HfO₂ 기반 강유전체 역시 안정적인 강유전 상(orthorhombic phase) 형성이 공정 조건에 매우 민감하며, 열처리 온도·막 두께·전극 재료에 따라 결정상이 쉽게 변화하는 문제가 있다. 이로 인해 소자 간 특성 변동성이 증가하고, 대면적 집적 시 균일성 확보가 어렵다는 한계가 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 반도체 공정과의 호환성이 높은 하프늄-지르코늄 산화물(HfZrO₂)을 활용해 새로운 강유전 트랜지스터 구조를 구현했다. 이 소재는 수 나노미터 두께에서도 전기적 분극을 유지할 수 있으며, 기존 CMOS 공정에 직접 통합이 가능하다는 장점이 있다. 연구팀은 원자층 증착(ALD) 공정을 통해 HfO₂와 ZrO₂를 원자 단위로 정밀하게 반복 적층하여 초박막 HfZrO₂를 합성했으며, 400℃ 이하의 급속 열처리(RTA)를 통해 강유전 특성을 안정적으로 발현시켰다. 이번 연구의 핵심은 ‘격자공학(lattice engineering)’이라는 설계 전략이다. 물질 내부에서 원자들은 규칙적인 격자 구조를 이루며, 이 배열 방식에 따라 물성, 특히 강유전 특성이 결정된다. 연구팀은 화학 조성을 변경하거나 새로운 원소를 추가하는 대신, 열처리 과정에서 발생하는 미세한 응력을 활용해 원자 배열을 제어했다. 금속마다 열을 받았을 때 팽창하는 정도가 서로 다르다는 점에 착안해, 강유전 박막을 서로 다른 열팽창계수를 가진 금속 전극 사이에 배치하였다. 열처리 과정에서 금속과 박막 사이에 형성되는 미세한 인장 응력이 HfZrO₂ 내부의 원자 배열을 재정렬시키며, 강유전성이 발현되는 사방정계(orthorhombic phase)을 선택적으로 안정화한 것이다. 이는 물질의 성분을 바꾸지 않고 외부에서 가해지는 기계적 응력 설계를 통해 물성을 정밀하게 제어한 새로운 접근법이다 그 결과 텅스텐(W) 전극을 적용한 소자는 약 11V의 넓은 메모리 윈도우와 10⁶ 이상의 온/오프 전류비를 확보했으며, 80ns 펄스 조건에서 10¹²회 이상의 반복 동작에서도 안정적인 특성을 유지했다. 또한 350개 소자로 구성된 어레이 전반에서 스위칭 전압 분포가 균일하게 나타나 대면적 집적 가능성을 실험적으로 입증했다. 하나의 소자에서 최대 22단계 이상의 전도도 상태를 구현했으며, 전도도 비(Gmax/Gmin)는 약 160 수준으로 확보되어 아날로그 가중치 표현에 충분한 동적 범위를 제공했다. 장기 강화(LTP) 및 장기 약화(LTD) 특성 또한 안정적으로 구현되어 시냅스와 유사한 학습 동작을 재현했다. 특히 본 연구는 동일한 HfZrO₂ 박막 스택을 유지하면서 전극 설계만으로 소자의 동작 모드를 제어할 수 있음을 수치적으로 입증했다는 점에서 차별화된다. 대칭적인 W/HZO/W 구조에서는 강유전 특성이 극대화되어 비휘발성 메모리 동작이 구현되었고, 다른 전극 조합에서는 휘발성 또는 준휘발성 특성이 나타났다. 이는 하나의 공정 플랫폼에서 로직과 메모리 기능을 선택적으로 구현할 수 있는 재구성형 구조임을 의미한다. 연구팀은 실험적으로 측정한 실제 소자 특성을 반영해 합성곱 신경망(VGG-8 기반 CNN)을 시뮬레이션한 결과, CIFAR-10 이미지 분류에서 97.2%의 정확도를 달성했다. 이는 소자의 비선형성, 가중치 비대칭성, 소자 간 변동성 등 실제 물리적 특성을 고려한 조건에서도 높은 AI 추론 성능을 유지할 수 있음을 보여준다. 또한 9×2 강유전 트랜지스터 어레이를 활용해 엣지 검출 및 이미지 필터 연산을 아날로그 영역에서 직접 구현함으로써, 메모리 내부에서 곱셈-누적(MAC) 연산이 가능함을 실험적으로 검증했다. 김태성 교수는 “이번 연구는 기존 강유전체의 두께 스케일링 한계와 상 안정성 문제를 열응력 기반 격자공학으로 극복했다는 점에서 의미가 크다”며 “높은 내구성과 아날로그 가중치 정밀도를 동시에 확보함으로써 저전력 엣지 AI 및 뉴로모픽 반도체로 확장 가능한 실질적인 플랫폼을 제시했다”고 밝혔다. 이어 “메모리와 연산 기능을 물리적으로 통합할 수 있는 기반 기술로서 차세대 인-메모리 컴퓨팅 기술 발전에 중요한 전환점이 될 것”이라고 덧붙였다. 해당 연구 성과는 나노과학 분야의 세계적 학술지 ACS Nano(IF 16.1, JCR 상위 5% 이내)에 1월 27일 온라인 게재되었다. ※ 논문명: Thermal Expansion-Engineered Ferroelectric Transistor Arrays for Scalable Edge AI Computing ※ 학술지: ACS Nano ※ 논문링크: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.5c14095 ※ 저자정보: 교신저자 김태성 교수, 제1저자 김건욱 석박통합과정, 석현호 박사후연구원, 손시훈 석박통합과정, 최현빈 박사과정 ※ 연구포털(PURE): https://pure.skku.edu/en/persons/taesung-kim/ ▲응력 조절을 통한 하프늄 산화물 격자공학 기반 고성능 강유전 트랜지스터 구현 ▲텅스텐 전극을 이용한 하프늄-지르코늄 산화물 강유전 트랜지스터 어레이와 인공지능 하드웨어 구현 개념도

글로벌바이오메디컬공학과 우충완 교수 연구팀이 만성 통증 환자가 느끼는 고통의 강도를 뇌 신호만으로 읽어낼 수 있는 '개인 맞춤형 뇌영상 바이오마커'를 개발했다고 밝혔다. 이번 연구는 그동안 환자의 주관적인 설명에만 의존해야 했던 통증 진단 방식에 획기적인 변화를 가져올 것으로 기대를 모으고 있다. 만성 통증은 전 세계 수많은 사람들이 병원을 찾는 가장 흔한 원인 중 하나이지만, 환자가 느끼는 통증의 크기를 혈압이나 체온처럼 객관적으로 측정할 수 있는 방법은 지금까지 존재하지 않았다. 환자마다 고통을 느끼는 방식과 표현이 제각각이기 때문이다. 이에 우충완 교수 연구팀은 첨단 뇌과학 기술을 활용해 이 난제에 대한 해답을 제시했다. 연구팀은 전신의 광범위한 통증이 3개월 이상 지속되는 질환인 '섬유근육통' 환자들을 대상으로 수개월간 반복해서 기능자기공명영상(fMRI)을 촬영했다. fMRI는 뇌의 혈류 변화를 감지해 어느 부위가 활성화되는지 보여주는 장치다. 연구팀은 이 방대한 뇌 영상 데이터에 인공지능 기계학습 기술을 적용하여, 개별 환자만의 고유한 '뇌기능 커넥톰'을 도출해냈다. 뇌기능 커넥톰이란 뇌의 여러 영역이 서로 정보를 주고받는 복잡한 상호작용 체계를 일종의 지도로 나타낸 것이다. 연구 결과, 새롭게 개발된 바이오마커는 환자가 수개월 동안 겪은 통증의 세기 변화를 오직 뇌 영상 정보만으로 매우 정밀하게 예측하는 데 성공했다. 특히 주목할 만한 점은 통증과 관련된 뇌의 반응 패턴이 사람마다 완전히 다르다는 사실이다. 한 환자에게서 찾아낸 통증 패턴(마커)은 다른 환자의 통증을 설명하는 데 적용되지 않았다. 이는 만성 통증이 지극히 개인적인 뇌의 반응이며, 따라서 환자 개개인의 특성을 반영한 '개인 맞춤형' 접근이 필수적임을 과학적으로 증명한 사례다. 우충완 교수는 “이번 연구는 만성 통증 환자들이 겪고 있는 '보이지 않는 고통'을 뇌 영상을 통해 객관적으로 증명하고 수치화할 수 있음을 보여준 사례”라며, “단순한 진단을 넘어 환자 개개인에게 최적화된 맞춤형 치료법을 개발하는 정밀 의료 시대를 앞당기는 데 기여할 것”이라고 연구의 의의를 강조했다. 제1저자인 이재중 박사후 연구원은 “환자마다 통증과 연관된 뇌의 연결망 패턴이 고유하게 나타난다는 점이 이번 연구의 핵심”이라며, “앞으로 뇌과학 기반의 정밀 진단이 임상 현장에서 활발히 사용될 수 있도록 연구를 이어가겠다”고 덧붙였다. 이번 연구는 기초과학연구원(IBS)의 전폭적인 지원으로 수행되었으며, 신경과학 분야에서 세계적으로 권위를 인정받는 학술지인 '네이처 뉴로사이언스(Nature Neuroscience)'에 게재되어 그 학술적 가치를 인정받았다. ※ 논문명: Personalized Brain Decoding of Spontaneous Pain in Individuals With Chronic Pain ※ 학술지: Nature Neuroscience ※ 논문링크: https://www.nature.com/articles/s41593-026-02221-3 ※ 연구포털(PURE): https://pure.skku.edu/en/persons/choong-wan-woo/ ▲ 뇌영상 기반 만성통증 마커가 예측한 통증 세기가 실제 통증 세기와 유사함. ▲ 뇌영상 기반 만성통증 마커에서 중요한 영역들이 각 참가마자다 상이함.

성균관대학교 전자전기공학부 정조운 교수 연구팀이 미국 텍사스 테크 대학교(Texas Tech University) 연구진과의 국제 공동연구를 통해, 명품 브랜드 경험에서 ‘향기’가 소비자의 감정과 기억, 그리고 브랜드에 대한 깊은 유대감에 미치는 영향을 뇌파(EEG) 분석으로 규명했다. 이번 연구는 단순한 설문 조사를 넘어 인간의 뇌 반응을 실시간으로 측정하는 신경과학적 기법을 도입했다는 점에서 학계와 산업계의 큰 주목을 받고 있다. 해당 연구 성과는 비즈니스 및 유통 분야 세계 최고 권위의 학술지인 ‘저널 오브 리테일링 앤 컨슈머 서비스(Journal of Retailing and Consumer Services, JCR 상위 2%)’ 2026년 3월호에 게재될 예정이다. 성균관대에서 인간 중심 AI와 멀티모달 신호처리를 연구하며 공학과 소비자 경험의 연결을 선도해온 정조운 교수는 이번 연구에서 EEG 기반 실험 설계와 데이터 분석 구조를 총괄하였다. 정 교수는 후각 자극이 소비자 뇌 반응과 브랜드 인식에 미치는 영향을 신경과학적 관점에서 체계적으로 분석했으며, 그 결과 후각이 브랜드 경험을 구성하는 가장 직관적이면서도 강력한 감각임을 과학적으로 실증해냈다. 정 교수는 “후각은 뇌의 감정과 기억을 담당하는 부위와 밀접하게 연결되어 있다”며, “이번 연구는 향기와 브랜드 이미지의 조화가 소비자 감정과 기억 형성에 어떤 차이를 만드는지 뇌파 데이터를 통해 명확히 보여준 사례”라고 연구의 의의를 설명했다. 연구팀은 실제 명품 브랜드 환경을 가정하여 향기가 브랜드 이미지와 일치하는 경우와 그렇지 않은 경우를 정밀하게 설계해 실험을 진행했다. EEG 분석과 정량 설문 분석 결과에 따르면, 향기와 브랜드 이미지가 조화를 이룰 때 소비자의 뇌에서는 정서적 안정감이 나타났으며, 브랜드에 대한 기억력과 호감도, 그리고 브랜드와 자신을 하나로 느끼는 ‘브랜드 공명(brand resonance)’ 현상이 전반적으로 향상되는 것으로 나타났다. 반면 이미지와 어울리지 않는 향기가 제공될 경우, 즐거움과 같은 즉각적인 감정 반응은 관찰되었으나 실제 브랜드에 대한 긍정적인 평가나 장기적인 기억으로 이어지는 효과는 상대적으로 낮았다. 다만 이러한 불일치 조건이 소비자에게 예상치 못한 강한 인상을 남길 수 있다는 점도 확인되어, 향기 전략이 브랜드 인지 방식 자체를 변화시킬 수 있음을 시사했다. 이번 연구는 한국과 미국의 공학, 소비자학, 의료과학 전문가들이 힘을 합친 글로벌 융합 연구의 결실이라는 점에서 더욱 의미가 깊다. 정조운 교수팀과 더불어 미국 텍사스 테크 대학교의 장효정 교수, 김상희 연구원, 그리고 미시간 대학교 의료센터의 벤지 오티즈(Bengie Ortiz) 박사가 참여하여 연구의 전문성을 확보했다. 연구진은 이번 결과를 바탕으로 기업들이 단순히 좋은 향기를 사용하는 것을 넘어, 브랜드의 정체성과 일치하는 향기를 설계하는 ‘후각 정체성 전략(Olfactory Identity Strategy)’의 중요성을 과학적 근거로 제시했다. 이는 향후 명품 브랜드뿐만 아니라 다양한 산업 분야에서 감각 기반의 브랜드 경험을 설계하는 데 있어 새로운 이정표가 될 것으로 기대된다. ※ 논문명: The role of scent congruence with luxury brand image in consumers’ emotions, memory, and brand resonance: A mixed-methods approach using EEG and quantitative analyses ※ 학술지: Journal of Retailing and Consumer Services ※ 논문링크: https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2025.104663 ※ 연구포털(PURE): https://pure.skku.edu/en/persons/jowoon-chong/

성균관대학교 이기영 교수 연구팀은 “암 면역표적 분자인 PD-L1의 새로운 종양 내재적 기능을 규명” 하며 폐암 진행 기전을 확장하는 중요한 연구성과를 발표했다. PD-L1(Programmed death-ligand 1)은 그동안 종양이 면역세포의 공격을 회피하도록 돕는 면역관문 분자로 널리 알려져 왔다. 그러나 최근 연구에서는 PD-L1이 종양세포 내부에서도 다양한 신호전달을 조절할 가능성이 제기되어 왔다. 이기영 교수 연구팀은 비소세포폐암(NSCLC) 환자 유래 전사체 데이터와 기능 실험을 통합 분석하여, PD-L1이 종양세포 내에서 자가포식 및 전이 관련 신호축을 활성화하는 핵심 조절자로 작용함을 규명했다. 연구팀은 CRISPR-Cas9 기반 유전자 편집과 단백질 상호작용 분석을 통해 “TLR–TRAF6–BECN1 축을 통한 자가포식 활성화 기전 최초 규명”에 관한 새로운 분자기전을 확인하였다. 특히 PD-L1을 제거한 폐암 세포에서는 ⓛ 세포 증식 감소 ② 이동성 및 colony 형성 능 감소 ③ xenograft 모델에서 종양 성장 및 전이 억제 가 확인되어, PD-L1의 종양 내재적 기능이 실제 암 진행에 중요한 역할을 함을 입증하였다. 이번 연구는 PD-L1이 단순한 면역관문 분자를 넘어 자가포식 기반 종양 진행을 조절하는 이중 기능 분자임을 제시했다는 점에서 의미가 크다. 이는 향후, ⓛ 면역관문 억제제 + 자가포식 조절 병합치료, ② PD-L1 종양내 신호 차단 기반 정밀의료 전략, ③ 전이 억제 타겟 발굴과 같은 치료 전략 확장 가능성을 시사한다. 연구팀은 “PD-L1의 종양세포 내 기능을 표적으로 하는 새로운 치료 접근법이 폐암 치료의 중요한 방향이 될 것”이라고 밝혔다. 이기영 교수 연구팀은 향후 멀티오믹스 기반 암 연구 및 정밀의료 플랫폼 구축을 통해 글로벌 수준의 암 연구 경쟁력을 지속적으로 강화해 나갈 계획이다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원 (MRC 및 중견연구자 지원사업)을 받아 수행되었으며, 연구 성과는 국제학술지 Experimental Hematology & Oncology (Impact Factor 13,5, JCR 상위 5.6% 이내)에 2026년 2월 18일 온라인 게재되었다. ※논문명: Tumor-intrinsic PD-L1 drives lung cancer progression in response to TLR stimulation by promoting autophagy through the TRAF6-BECN1 signaling axis ※저널명: Experimental Hematology & Oncology ※논문링크: https://doi.org/10.1186/s40164-026-00761-9 ※연구포털(PURE): https://pure.skku.edu/en/persons/ki-young-lee-2/

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.

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/

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

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

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

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

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/

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