성균관대학교 지능형정밀헬스케어융합전공

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생명물리학과 김인기 교수 연구팀, 360도 볼 수 있는 초소형 라이다 센서 개발

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우충완 교수 연구실, Science Advances 논문 게재

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Department News

통증의 비밀 : 통증 예측과 외부 자극이 통합돼 나타나
2024-12-05
통증의 비밀 : 통증 예측과 외부 자극이 통합돼 나타나 - 기능적 자기공명영상(fMRI) 기반으로 뇌의 통증 정보 통합 메커니즘 규명 - 통증을 느낄 때 뇌의 어느 영역이 활성화되는지를 넘어, 통증 요인들이 어떻게 통합돼 우리가 통증을 경험하는지가 밝혀졌다. 기초과학연구원(IBS, 원장 노도영) 뇌과학 이미징 연구단 우충완 부단장(성균관대 글로벌바이오메디컬공학과 부교수)과 유승범 참여교수(성균관대 글로벌바이오메디컬공학과 조교수) 공동연구팀은 기능적 자기공명영상(functional MRI, fMRI)측정한 뇌 활동 데이터를 기반으로 뇌가 통증 정도에 대한 기대치와 실제 자극의 세기를 어떻게 통합하는지 규명했다. 통증은 외부 자극에 대한 단순한 신체적 반응이 아니라, 생물학적·심리학적 요인들이 복합적으로 작용하는 경험이다. 예시로 통증의 강도는 외부에서 주어지는 자극의 세기뿐만 아니라 자극이 얼마나 아플 것인가에 대한 기대치에도 영향을 받는다. 기존 연구는 통증 요인들이 각각 뇌의 어느 영역을 활성화하는지를 밝혔지만, 이 요인들이 어떻게 하나의 통증 경험으로 통합되는지는 알려진 바가 없었다. 우선 연구팀은 통증 요인들이 통합되는지를 확인하고자 피험자들에게 앞으로 주어질 열 자극(통증 자극)이 얼마나 아플지 예측하게 했다. 이후 피험자의 팔뚝에 열 자극 기기를 부착해 다른 강도의 자극을 전달하며 fMRI로 뇌 신호를 측정했다. 결과적으로 같은 자극의 세기에도 통증이 클 거라고 예상한 피험자가 그렇지 않은 피험자보다 더 아프다고 보고해, 통증에 대한 기대치와 자극의 세기가 통합돼 통증을 느낀다는 것을 확인했다. 다음으로 통증 정보가 뇌에서는 어떻게 통합되는지 밝히기 위한 가설을 세웠다. 통증 정보가 통합되려면 일단 예측과 자극 정보가 보존돼야 한다는 전제하에, 보존과 통합이라는 과정에 중점을 뒀다. 또한, 뇌를 피질계층1)별로 나눠 접근했다. 연구팀의 가설은 감각 영역과 같은 낮은 층위의 영역에서는 두 정보 중 하나만 보존돼 통합이 이루어지지 않지만, 연합 영역과 같은 높은 층위의 영역에서는 모두 온전히 보존 및 통합된다는 것이었다. 이처럼 뇌의 피질계층별로 나누어 fMRI 데이터를 분석한 결과, 가설과 달리 모든 피질계층의 뇌 영역에서 예측과 자극 정보를 모두 보존하고 있었다. 다만, 통증 정보의 통합은 오직 높은 층위의 영역에서만 이루어졌다. 특히, 피질계층 영역별로 각 통증 정보를 보존하는 하위 공간이 존재했고, 높은 층위의 영역에서는 각 하위 공간에서 나오는 정보 패턴들의 합과 실제로 피험자들이 보고한 통증의 양상이 일치했다. 이로써 통증 정보가 단순히 뇌의 특정 영역에서 처리되는 것이 아니라 높은 층위의 영역에서 통합돼 통증 경험을 형성함을 규명했다. 이번 연구성과는 전기생리학 방법론과 뇌 전체 촬영이 가능한 fMRI를 결합해 뇌 전체 수준에서의 통증 정보 처리 메커니즘을 규명했다. 기존 연구는 주로 특정 뇌 영역과 통증 정보의 연관성을 밝히는 데 그쳤다면, 이번 연구는 통증 정보들이 어떻게 통합되는지에 대한 수학적 원리를 밝혔다. 우충완 부단장은 “이번 발견은 통증의 신경과학적 이해를 확장하는 중요한 기틀을 마련했을 뿐만 아니라, 만성 통증 치료의 새로운 전략을 개발하는 데 중요한 단서를 제공했다”고 말했으며, 유승범 교수는 “뇌 활성화 패턴의 기하학적 정보를 이용해 각기 다른 정보의 통합 메커니즘을 밝힌 혁신적 연구”라고 전했다. 이번 연구는 국제학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 9월 12일 온라인 게재됐다. 그림 설명 [그림1] 뇌의 활성화 정도를 표상하는 공간과 그 안에서 일어나는 통증 정보의 보존과 통합 A는 뇌의 활성화 정도와 이것이 어떻게 공간상에서 표상될 수 있는지를 보여준다. A의 왼쪽은 fMRI 복셀(fMRI로 촬영된 뇌 영역의 단위) 3개의 시간에 따른 활성화 정도를 나타내고, 오른쪽은 각 복셀들의 활성화 정도가 축이 되어 3차원 공간상에서 표시된 결과이다. 왼쪽의 숫자는 오른쪽 공간상에서 같은 색의 점으로 표현했다. B의 왼쪽에서 기대 하위 공간은 통증에 대한 기대치 정보를, 자극 하위 공간은 통증에 대한 자극의 세기 정보를 보존하는 하위 공간을 나타낸다. 네트워크 복셀들의 활성화 정도를 각각의 하위 공간에 투사시키고, 그 정보들을 기반으로 각 네트워크가 두 정보를 보존 또는 통합하는지를 연구했다. 결과적으로 낮은 피질계층 영역에서는 두 정보가 모두 보존됐지만 피험자들의 통증 보고가 재구성(통합)되지 않았고, 높은 피질 계층 영역에서는 두 정보에 대한 보존과 통합이 모두 일어났다. [그림2] 하위 공간 내 패턴을 기반으로 재구성한 통증 보고와 실제 피험자 통증 보고의 비교 시각 네트워크(낮은 층위의 피질계층)와 변연계(높은 층위의 피질계층) 네트워크에서의 결과. 각 행 왼쪽부터 기대 하위 공간에서의 시간에 따른 뇌 패턴, 자극 하위 공간에서의 시간에 따른 뇌 패턴, 그리고 재구성된 통증 보고와 실제 통증 보고를 비교한 결과를 나타낸다. 기대 하위 공간과 자극 하위 공간에서는 각 기대치와 자극의 세기에 대한 정보를 보존하고 있었다. 마지막 열을 살펴보면 시각 네트워크에서는 기대치에 대한 차이가 있지만, 변연계 네트워크에서는 기대치와 자극 세기 정보 모두 성공적으로 재구성됨을 보여준다. 출처 : IBS 기초과학연구원 Research News 링크

2024 SKKU Teaching Award 수상자 글로벌바이오메디컬공학과 홍석준 교수
2024-11-20
글로벌바이오메디컬공학과 홍석준 교수는 2024 SKKU Teaching Award를 수상하며 교육과 연구에 대한 열정을 다시 한번 입증했다. 그는 학생들이 이해하기 쉽게 강의를 준비하고, 다양한 경험을 통해 지혜롭게 살아갈 수 있도록 지도하는 데 힘쓰고 있다. 홍석준 교수의 이야기를 들어 보자. | 만나서 반갑습니다. 자기소개 부탁드립니다. 안녕하세요. 저는 글로벌바이오메디컬공학과, 지능형 정밀 헬스케어 융합 전공(IPHC), 메타바이오헬스 학과 등 여러 과에 소속되어 있으며, 뇌과학을 연구하고 가르치는 홍석준입니다. | 2024 SKKU Teaching Award 수상을 진심으로 축하드립니다. 소감 한 말씀 부탁드립니다. 상을 받을 거라고 예상하지 못했습니다. 저는 제가 연구하고 있는 분야에 학생들이 쉽게 접근할 방법에 대해 많이 고민해 왔고, 그 일환으로 우충완 교수님과 함께 유튜브 채널도 운영하고 있습니다. 이러한 노력 덕분에 수상할 수 있었던 것 같아요. 제일 중요한 것은 학생들이 양질의 강의를 통해 효과적으로 학습하는 것이기에 더 잘하라는 뜻으로 받아들였습니다. | 현재 하고 계신 강의에 대해 간략히 소개해 주세요. 첫 번째로 바이오데이터마이닝이라는 생물학 관련 데이터 사이언스 과목을 가르치고 있습니다. 두 번째로 최신 기술과 지식을 학생들에게 전달하기 위한 휴먼레벨인공지능개론이라는 수업을 맡고 있습니다. 이 수업에서는 인공지능이 어떻게 뇌과학의 아이디어를 활용하여 알고리즘을 발전시키는지, 반대로 뇌과학이 인공지능의 발전에 어떤 도움을 주는지와 같이 인공지능과 뇌과학이 어떻게 서로 교류하는지 다루고 있습니다. 또 뇌의 신경망에 대해 연구하는 네트워크 뉴로사이언스(신경과학 네트워크), 임상신경과학을 가르치고 있습니다. 조현병, ADHD와 같은 정신질환과 관련한 계산적 모델을 만들고 그 모델을 통해 질환의 메커니즘을 연구하는 Computational Psychiatry(계산 정신과학)를 가르치고 있습니다. | 수업을 준비하면서 신경 쓰는 부분은 무엇인가요. 제 수업에서 모든 것을 가르치는 것은 불가능하기에 제 수업의 목표는 학생들이 공부를 시작할 때 어디서부터 접근해야 할지를 명확히 알려주는 것입니다. 이를 ‘엑세스 포인트’라고 표현합니다. 많은 학부생이 처음에는 막막해하고 두려움을 느끼곤 하는데, 시작해 보면 생각보다 어렵지 않다는 것을 깨닫게 됩니다. “이것을 공부하려면 여기서 시작해야 하고, 저것을 공부하려면 저기서 시작하면 된다.”는 식으로 방향성을 제시합니다. 두 번째로 제가 중요하게 생각하는 것은 국제어 강의와 관련된 부분입니다. 학생과 교수 모두 원어민이 아니라면 수업 내용의 전달과 이해에 어려움이 발생할 수 있습니다. 그래서 국제어 수업임에도 한국어로 한 번 더 설명합니다. 이때 몇몇 학생들은 마치 체증이 내려간 듯한 표정을 지으며 "이 말이 그 말이었구나" 하는 깨달음을 얻은 듯한 표정을 짓더라고요. 이러한 부분들이 학생들을 위한 수업 준비 과정에서 제가 특히 신경 쓰는 요소입니다. | 교수님만의 특별한 강의 철학이 있으신가요? 제 강의 철학은 “진도를 못 나가더라도 기본 개념은 반드시 이해시키자”는 것입니다. 어려운 내용은 나중에 다시 공부해도 되지만, 기본적인 개념은 지금 반드시 이해해야 한다고 생각해요. 그래서 학생들이 완전히 이해할 때까지 몇 번이고 반복해서 가르치는 편입니다. 시대가 변한 만큼 학생들을 첨단 과학에 많이 노출하려 합니다. 자연과학캠퍼스에 있는 학생들이 연구에 흥미를 갖게 하고, 현재 세상에서 일어나고 있는 여러 재미있는 일들을 알게 되면 학생들의 사고방식에도 긍정적인 변화가 생기더라고요. 현대 사회에서 첨단 과학이 어떻게 발전하고 있는지, 그리고 그것이 학생들의 미래에 어떤 영향을 미칠지 가르쳐 줌으로써 학생들이 앞으로 살아가는 데 필요한 지식을 준비하도록 도우려 합니다. | 학생들과 소통하는 데 가장 중요한 요소는 무엇이라고 생각하시나요? 편한 분위기가 가장 중요하다고 생각해요. 수업도 영어로 진행되고 내용도 어렵다 보니 학생들이 무엇을 이해하지 못했는지조차 파악하지 못할 때가 있습니다. 그래서 저는 수업 중에 "어리석은 질문은 없으며, 내가 이해하지 못하는 것은 남들도 이해하지 못했다."라고 말하며 질문을 장려하는 분위기를 조성하려고 노력합니다. 질문이 부끄럽지 않다는 것을 느끼게 해주고, 이해할 때까지 여러 번 설명해 주다 보면 학생들이 더 자연스럽게 질문하더라고요. “이 사람은 학생들의 질문에 답하려고 정말 노력하는구나”라는 신뢰를 주는 것이 중요한 것 같습니다. 예전에 바이오데이터마이닝 같은 과목에서 슬랙이라는 메신저를 사용해 학생들이 질문하면 제가 직접 답변하거나, 조교가 도움을 주는 방식으로 소통했습니다. 이런 방식들이 학생들의 마음의 장벽을 허무는 데 도움이 되는 것 같아요. | 학생들을 가르치며 기억에 남는 순간이 있으신가요? 학부 때 제 수업을 듣고, 이후 대학원생이 되어 조교로 활동하는 학생들이 꽤 많은데, 이런 학생들을 보면 큰 보람을 느낍니다. 감사하게도 그때 많은 것을 배웠다고 말해주는 학생들도 많고, 제 걱정보다 더 깊이 이해하고 높은 수준의 질문을 하는 경우도 많습니다. 시간이 빠르게 흐른다는 생각이 들기도 하고, 그런 면이 교수로서 매우 재미있다고 느낍니다. | 연구와 강의 사이에서 어떻게 균형을 맞추시나요? 저처럼 첨단 과학을 가르치는 사람에게는 약간의 이점이 있습니다. 물론 연구와 수업 준비를 동시에 하느라 시간이 부족할 때도 많지만, 저는 제가 연구하는 분야에서 벌어지는 일들을 수업에 통합함으로써 이를 극복하려 합니다. 연구하면서 배운 내용을 학생들에게 가르치고, 반대로 학생들에게 가르치기 위해 공부한 것이 연구 주제로 이어지기도 합니다. 이를 통해 연구와 교육을 분리하지 않고 하나로 통합해 서로에게 도움이 되는 방식으로 균형을 맞추려 합니다. 학생들은 아마 모르겠지만, 어떤 과목을 가르칠 때 가장 많이 배우는 사람은 교수입니다. 불확실한 지식을 전달하지 않기 위해 꼼꼼히 공부하다 보면, 저 역시 많은 새로운 것을 배웁니다. 수업 준비에 시간이 많이 들긴 하지만, 결국 그만큼 제가 배운다는 점에서 큰 이점이 있다고 생각합니다. | 앞으로 이루고 싶은 목표나 계획이 있으신가요? 연구자로서 최근에는 사회에 긍정적인 영향을 미치는 연구를 하고 싶다는 생각이 많이 듭니다. 예전에는 논문을 잘 쓰는 것에 집중했다면, 이제는 제 연구가 사회적 약자나 소외된 계층에게 조금이나마 도움이 될 수 있기를 바랍니다. 종이에 머무르는 연구가 아니라, 실질적으로 사회에 기여할 수 있는 연구 결과를 만들고 싶습니다. 교육자로서의 목표는 예나 지금이나 같습니다. 성균관대학교 학생들이 저를 포함한 교수진의 수업을 듣고, 사회에 나갔을 때 어디에서도 자신감을 잃지 않고 교양 있는 지식인으로 살아가기를 바랍니다. 이를 위해 학생들에게 필수적인 교양과 지식을 제공하는 것이 제 교육자로서의 목표입니다. | 마지막으로, 성균관대학교 학우들에게 한 마디 부탁드립니다. 제가 학생들에게 자주 하는 이야기가 있습니다. 다들 똑똑해지고 싶잖아요? 여기서 말하는 똑똑함은 단순히 시험 성적을 잘 받고 공부를 잘하는 것이 아니라, 삶을 지혜롭게 살아가는 것을 뜻합니다. 이를 위해 제가 뇌과학자로서 드릴 수 있는 조언은 바로 '다양한 경험을 쌓는 것'입니다. 이 경험은 공부나 연구뿐만 아니라, 놀이와 같은 삶의 여러 측면을 포함합니다. 인지신경과학에 ‘에피소딕 메모리(일화기억)’라는 개념이 있는데, 다양한 경험을 하면 할수록 이 에피소딕 메모리의 양이 늘어나게 됩니다. 이런 기억들이 많이 쌓이면, 나중에 그것이 일반화된 지식으로 전환될 가능성이 매우 높아져요. 그래서 다양한 경험을 하는 것이 삶을 지혜롭게 살아가는 데 정말 중요한 요소가 됩니다. 성적에만 집착해 스스로를 옭아매기보다는, 학부 생활 동안 더 폭넓은 경험을 쌓으세요. 요즘은 대학 졸업장이 곧바로 인생의 성공을 보장해 주는 시대가 아니잖아요. 우리 성균관대 학우들이 사회에 나가기 전에 많은 개인적 경험을 통해 시야를 넓히고, 다양한 도전을 해보았으면 좋겠습니다. 출처 : 성균웹진 (2024.10.24) 참고 링크 : https://webzine.skku.edu/skkuzine/section/culture01.do?articleNo=121648&pager.offset=0&pagerLimit=10

김형구 교수 공동연구팀, 인공지능으로 생명체의 본능적 행동 규명
2024-11-20
글로벌바이오메디컬공학과 김형구 교수 공동연구팀, 인공지능으로 생명체의 본능적 행동 규명 - 인공지능 기반 모델로 시상하부 신경의 ‘배고픔’과 ‘식욕’ 원리 밝혀내 ▲ (왼쪽부터) 이영희 박사(서울대학교), 윤종원 석사과정(성균관대학교), 김형구 교수(성균관대학교), 최형진 교수(서울대학교), 김규식 박사과정(서울대학교), (가운데)김유빈 박사과정(서울대학교) 글로벌바이오메디컬공학과 김형구 교수 연구팀(공동 제1저자 윤종원 석사과정)과 서울대학교 최형진 교수 연구팀(공동 제1저자 김규식 박사과정, 이영희 박사, 김유빈 박사과정)은 공동연구를 통해 인공지능을 활용하여 인간의 본능적 심리 상태를 이해할 수 있는 새로운 방법을 제시했다. 신경과학이 발전함에 따라 동물의 다양한 행동을 관찰하는 기술이 진전되었으나 이러한 신경 신호가 어떻게 본능적 심리 상태를 형성하는지에 대한 이해는 여전히 미흡하다. 기존 연구는 시상하부의 특정 신경이 본능적 행동과 연관된다고 밝혔으나 구체적인 역할과 메커니즘은 명확히 규명하기 어려웠다. 이번 연구는 인공지능을 이용해 뇌 시상하부 신경의 기능을 정량적으로 분석함으로써 본능적 심리 상태와 행동의 관계를 명확히 규명한 첫 사례로 평가받고 있다. 연구팀은 새로운 항상성 이론과 인공지능 기반 신경 모델을 결합하여 시상하부의 Agouti-related peptide(AgRP) 신경이 ‘배고픔’을, 렙틴 수용체(LH LepR) 신경이 ‘식욕’을 표상함을 밝혔다. 특히, 시상하부 신경의 활동 패턴을 실험적으로 관찰하고 이를 정교하게 분석함으로써 배고픔과 식욕이 특정 신경 집단의 활동 패턴으로 나타나는 과정을 실험적으로 증명했다. 김형구 교수는 도파민의 역할을 구분하기 위해 개발한 컴퓨터 모델링을 사용해 신경 활성화를 구분하는 방법론을 개발했으며, 이를 바탕으로 서울대 최형진 교수 연구팀의 새로운 항상성 이론을 수식적으로 표현하는 데 성공했다. ▲ 정통적인 항상성 이론과 최신 뇌과학 발견들을 융합한 최신 이론 김형구 교수는 “이번 연구는 인공지능과 신경과학의 융합을 통해 복잡한 신경 회로의 활동을 정량적으로 분석한 첫 사례로, 생명체의 본능적 행동을 수치적으로 이해하는 데 중요한 전환점이 될 것”이라며 “특히 시상하부 신경의 활동이 어떻게 배고픔과 식욕 같은 본능적 욕구를 조절하는지를 구체적으로 밝힌 점에서 큰 의의가 있다”고 전했다. 서울대 최형진 교수는 “섭섭식 행동 연구 중 시상하부에서 관찰된 신경 반응은 기존 이론으로 설명하기 어려웠다. AgRP 신경은 활성화 시 섭식을 유도하지만, 음식 제공 시 오히려 활성이 감소했고, 반대로 LH LepR 신경은 활성화 시 섭식을 유도하면서도 음식 제공 시 활성이 증가했다”며 “이러한 역설적인 결과를 이해하기 위해 인공지능 모델을 도입했고, 이를 통해 새로운 항상성 이론을 수립할 수 있었다”고 밝혔다. ▲ 인공지능을 활용한 모델링 과정 이번 연구는 섭식 행동을 비롯한 생명체의 생존 필수 행동을 뇌가 어떻게 조절하는지를 이해하는 데 중요한 단서를 제공해 향후 섭식 장애, 비만, 식욕 조절 장애 치료에 새로운 전략을 제시할 수 있을 것으로 기대된다. 인공지능 기술을 신경과학에 접목함으로써 인간의 본능적 행동을 수치화하여 이해할 가능성을 열었으며, 이 접근법은 다른 본능적 행동 및 심리 상태를 규명하는 데에도 유용하게 활용될 전망이다. ▲ 대표 실험 결과. 컴퓨터 모델링을 통해 해당 신경 활성이 어느 심리 요소에 더 가까운지 보여준다. (회색 선: 신경 신호, 빨강 선: 최적의 배고픔 모델, 초록선: 최적의 식욕 모델, 파랑, 주황선: 최적의 대조군 모델) 성균관대 김형구 교수와 서울대 최형진 교수의 공동연구 결과는 사이언스 어드밴시스(Science Advances)에 11월 6일 게재됐다. ※ 논문명: A Normative Framework Dissociates Need and Motivation in Hypothalamic Neurons ※ 저널: Science Advances ※ 논문링크: https://doi.org/10.1126/sciadv.ado1820

BME&IPHC 2024년 여름학위 수여식
2024-09-05
글로벌바이오메디컬공학과, 지능형정밀헬스케어융합전공은 성균관대학교 2024년 여름 학위 수여식과 동일한 날인 8월 23일에 N센터에서 여름학위 수여식을 거행하였습니다. 학부, 대학원 졸업생 및 교수님, 학부모를 비롯한 지인이 참석하여 졸업을 축하하는 시간을 가졌습니다. 글로벌바이오메디컬공학과 학과장이신 이준열 교수님께서 졸업식 사회를 맡아주셨습니다. 학부생, 대학원생 순으로 졸업장을 수여하였으며 지능형정밀헬스케어융합전공 학과장이신 박재석 교수님께서 학부생 졸업장을 수여해주셨습니다. 석사, 박사 졸업생의 학위기 수여는 지도교수님께서 맡아주셨고, 학생의 소감과 지도교수님의 격려를 나누며 한층 따뜻한 시간을 보낼 수 있었습니다. 교수님과 악수하며 인사를 나누는 시간도 가졌습니다. 졸업생 여러분의 앞날을 응원합니다.

BME&IPHC 2024년 겨울학위 수여식
2024-02-29
글로벌바이오메디컬공학과, 지능형정밀헬스케어융합전공은 성균관대학교 2024년 겨울 학위 수여식과 동일한 날인 2월 23일에 N센터에서 겨울학위 수여식을 거행하였습니다. 학부, 대학원 졸업생 및 교수님, 학부모를 비롯한 지인이 참석하여 졸업을 축하하는 시간을 가졌습니다. 글로벌바이오메디컬공학과 학과장이신 이준열 교수님께서 졸업식 사회를 맡아주셨고, 지능형정밀헬스케어융합전공 학과장이신 박장연 교수님께서 가슴 따뜻한 축사를 남겨주셨습니다. 학부생, 대학원생 순으로 졸업장을 수여하였으며, 교수님과 악수하며 인사를 나누는 시간도 가졌습니다. 석사, 박사 졸업생의 소감도 듣고, 지도교수님께서도 격려해주시는 시간도 가졌습니다. 졸업생 여러분의 앞날을 응원합니다.

제2회 IPHC Research Symposium 성황리 개최(2023. 1. 18.)
2023-02-21
지능형정밀헬스케어교육연구단 주관 ' 2023 IPHC Research Symposium'이 성황리에 개최되었다. 2023년 1월 18일 노보텔엠버서더 수원 샴페인홀에서 개최되었으며, 참여교수 및 참여대학원생 100여명이 참가하여 연구동향을 공유하는 뜻깊은 자리가 되었다. 대학원생들의 우수 논문 발표, Oral,poster 프리젠테이션이 있었으며, 카카로헬스케어 신수용 연구소장의 '표준'에 대한 특강이 실시되었다.

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Research News

통증의 비밀 : 통증 예측과 외부 자극이 통합돼 나타나
2024-12-05
통증의 비밀 : 통증 예측과 외부 자극이 통합돼 나타나 - 기능적 자기공명영상(fMRI) 기반으로 뇌의 통증 정보 통합 메커니즘 규명 - 통증을 느낄 때 뇌의 어느 영역이 활성화되는지를 넘어, 통증 요인들이 어떻게 통합돼 우리가 통증을 경험하는지가 밝혀졌다. 기초과학연구원(IBS, 원장 노도영) 뇌과학 이미징 연구단 우충완 부단장(성균관대 글로벌바이오메디컬공학과 부교수)과 유승범 참여교수(성균관대 글로벌바이오메디컬공학과 조교수) 공동연구팀은 기능적 자기공명영상(functional MRI, fMRI)측정한 뇌 활동 데이터를 기반으로 뇌가 통증 정도에 대한 기대치와 실제 자극의 세기를 어떻게 통합하는지 규명했다. 통증은 외부 자극에 대한 단순한 신체적 반응이 아니라, 생물학적·심리학적 요인들이 복합적으로 작용하는 경험이다. 예시로 통증의 강도는 외부에서 주어지는 자극의 세기뿐만 아니라 자극이 얼마나 아플 것인가에 대한 기대치에도 영향을 받는다. 기존 연구는 통증 요인들이 각각 뇌의 어느 영역을 활성화하는지를 밝혔지만, 이 요인들이 어떻게 하나의 통증 경험으로 통합되는지는 알려진 바가 없었다. 우선 연구팀은 통증 요인들이 통합되는지를 확인하고자 피험자들에게 앞으로 주어질 열 자극(통증 자극)이 얼마나 아플지 예측하게 했다. 이후 피험자의 팔뚝에 열 자극 기기를 부착해 다른 강도의 자극을 전달하며 fMRI로 뇌 신호를 측정했다. 결과적으로 같은 자극의 세기에도 통증이 클 거라고 예상한 피험자가 그렇지 않은 피험자보다 더 아프다고 보고해, 통증에 대한 기대치와 자극의 세기가 통합돼 통증을 느낀다는 것을 확인했다. 다음으로 통증 정보가 뇌에서는 어떻게 통합되는지 밝히기 위한 가설을 세웠다. 통증 정보가 통합되려면 일단 예측과 자극 정보가 보존돼야 한다는 전제하에, 보존과 통합이라는 과정에 중점을 뒀다. 또한, 뇌를 피질계층1)별로 나눠 접근했다. 연구팀의 가설은 감각 영역과 같은 낮은 층위의 영역에서는 두 정보 중 하나만 보존돼 통합이 이루어지지 않지만, 연합 영역과 같은 높은 층위의 영역에서는 모두 온전히 보존 및 통합된다는 것이었다. 이처럼 뇌의 피질계층별로 나누어 fMRI 데이터를 분석한 결과, 가설과 달리 모든 피질계층의 뇌 영역에서 예측과 자극 정보를 모두 보존하고 있었다. 다만, 통증 정보의 통합은 오직 높은 층위의 영역에서만 이루어졌다. 특히, 피질계층 영역별로 각 통증 정보를 보존하는 하위 공간이 존재했고, 높은 층위의 영역에서는 각 하위 공간에서 나오는 정보 패턴들의 합과 실제로 피험자들이 보고한 통증의 양상이 일치했다. 이로써 통증 정보가 단순히 뇌의 특정 영역에서 처리되는 것이 아니라 높은 층위의 영역에서 통합돼 통증 경험을 형성함을 규명했다. 이번 연구성과는 전기생리학 방법론과 뇌 전체 촬영이 가능한 fMRI를 결합해 뇌 전체 수준에서의 통증 정보 처리 메커니즘을 규명했다. 기존 연구는 주로 특정 뇌 영역과 통증 정보의 연관성을 밝히는 데 그쳤다면, 이번 연구는 통증 정보들이 어떻게 통합되는지에 대한 수학적 원리를 밝혔다. 우충완 부단장은 “이번 발견은 통증의 신경과학적 이해를 확장하는 중요한 기틀을 마련했을 뿐만 아니라, 만성 통증 치료의 새로운 전략을 개발하는 데 중요한 단서를 제공했다”고 말했으며, 유승범 교수는 “뇌 활성화 패턴의 기하학적 정보를 이용해 각기 다른 정보의 통합 메커니즘을 밝힌 혁신적 연구”라고 전했다. 이번 연구는 국제학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 9월 12일 온라인 게재됐다. 그림 설명 [그림1] 뇌의 활성화 정도를 표상하는 공간과 그 안에서 일어나는 통증 정보의 보존과 통합 A는 뇌의 활성화 정도와 이것이 어떻게 공간상에서 표상될 수 있는지를 보여준다. A의 왼쪽은 fMRI 복셀(fMRI로 촬영된 뇌 영역의 단위) 3개의 시간에 따른 활성화 정도를 나타내고, 오른쪽은 각 복셀들의 활성화 정도가 축이 되어 3차원 공간상에서 표시된 결과이다. 왼쪽의 숫자는 오른쪽 공간상에서 같은 색의 점으로 표현했다. B의 왼쪽에서 기대 하위 공간은 통증에 대한 기대치 정보를, 자극 하위 공간은 통증에 대한 자극의 세기 정보를 보존하는 하위 공간을 나타낸다. 네트워크 복셀들의 활성화 정도를 각각의 하위 공간에 투사시키고, 그 정보들을 기반으로 각 네트워크가 두 정보를 보존 또는 통합하는지를 연구했다. 결과적으로 낮은 피질계층 영역에서는 두 정보가 모두 보존됐지만 피험자들의 통증 보고가 재구성(통합)되지 않았고, 높은 피질 계층 영역에서는 두 정보에 대한 보존과 통합이 모두 일어났다. [그림2] 하위 공간 내 패턴을 기반으로 재구성한 통증 보고와 실제 피험자 통증 보고의 비교 시각 네트워크(낮은 층위의 피질계층)와 변연계(높은 층위의 피질계층) 네트워크에서의 결과. 각 행 왼쪽부터 기대 하위 공간에서의 시간에 따른 뇌 패턴, 자극 하위 공간에서의 시간에 따른 뇌 패턴, 그리고 재구성된 통증 보고와 실제 통증 보고를 비교한 결과를 나타낸다. 기대 하위 공간과 자극 하위 공간에서는 각 기대치와 자극의 세기에 대한 정보를 보존하고 있었다. 마지막 열을 살펴보면 시각 네트워크에서는 기대치에 대한 차이가 있지만, 변연계 네트워크에서는 기대치와 자극 세기 정보 모두 성공적으로 재구성됨을 보여준다. 출처 : IBS 기초과학연구원 Research News 링크

김형구 교수 공동연구팀, 인공지능으로 생명체의 본능적 행동 규명
2024-11-20
글로벌바이오메디컬공학과 김형구 교수 공동연구팀, 인공지능으로 생명체의 본능적 행동 규명 - 인공지능 기반 모델로 시상하부 신경의 ‘배고픔’과 ‘식욕’ 원리 밝혀내 ▲ (왼쪽부터) 이영희 박사(서울대학교), 윤종원 석사과정(성균관대학교), 김형구 교수(성균관대학교), 최형진 교수(서울대학교), 김규식 박사과정(서울대학교), (가운데)김유빈 박사과정(서울대학교) 글로벌바이오메디컬공학과 김형구 교수 연구팀(공동 제1저자 윤종원 석사과정)과 서울대학교 최형진 교수 연구팀(공동 제1저자 김규식 박사과정, 이영희 박사, 김유빈 박사과정)은 공동연구를 통해 인공지능을 활용하여 인간의 본능적 심리 상태를 이해할 수 있는 새로운 방법을 제시했다. 신경과학이 발전함에 따라 동물의 다양한 행동을 관찰하는 기술이 진전되었으나 이러한 신경 신호가 어떻게 본능적 심리 상태를 형성하는지에 대한 이해는 여전히 미흡하다. 기존 연구는 시상하부의 특정 신경이 본능적 행동과 연관된다고 밝혔으나 구체적인 역할과 메커니즘은 명확히 규명하기 어려웠다. 이번 연구는 인공지능을 이용해 뇌 시상하부 신경의 기능을 정량적으로 분석함으로써 본능적 심리 상태와 행동의 관계를 명확히 규명한 첫 사례로 평가받고 있다. 연구팀은 새로운 항상성 이론과 인공지능 기반 신경 모델을 결합하여 시상하부의 Agouti-related peptide(AgRP) 신경이 ‘배고픔’을, 렙틴 수용체(LH LepR) 신경이 ‘식욕’을 표상함을 밝혔다. 특히, 시상하부 신경의 활동 패턴을 실험적으로 관찰하고 이를 정교하게 분석함으로써 배고픔과 식욕이 특정 신경 집단의 활동 패턴으로 나타나는 과정을 실험적으로 증명했다. 김형구 교수는 도파민의 역할을 구분하기 위해 개발한 컴퓨터 모델링을 사용해 신경 활성화를 구분하는 방법론을 개발했으며, 이를 바탕으로 서울대 최형진 교수 연구팀의 새로운 항상성 이론을 수식적으로 표현하는 데 성공했다. ▲ 정통적인 항상성 이론과 최신 뇌과학 발견들을 융합한 최신 이론 김형구 교수는 “이번 연구는 인공지능과 신경과학의 융합을 통해 복잡한 신경 회로의 활동을 정량적으로 분석한 첫 사례로, 생명체의 본능적 행동을 수치적으로 이해하는 데 중요한 전환점이 될 것”이라며 “특히 시상하부 신경의 활동이 어떻게 배고픔과 식욕 같은 본능적 욕구를 조절하는지를 구체적으로 밝힌 점에서 큰 의의가 있다”고 전했다. 서울대 최형진 교수는 “섭섭식 행동 연구 중 시상하부에서 관찰된 신경 반응은 기존 이론으로 설명하기 어려웠다. AgRP 신경은 활성화 시 섭식을 유도하지만, 음식 제공 시 오히려 활성이 감소했고, 반대로 LH LepR 신경은 활성화 시 섭식을 유도하면서도 음식 제공 시 활성이 증가했다”며 “이러한 역설적인 결과를 이해하기 위해 인공지능 모델을 도입했고, 이를 통해 새로운 항상성 이론을 수립할 수 있었다”고 밝혔다. ▲ 인공지능을 활용한 모델링 과정 이번 연구는 섭식 행동을 비롯한 생명체의 생존 필수 행동을 뇌가 어떻게 조절하는지를 이해하는 데 중요한 단서를 제공해 향후 섭식 장애, 비만, 식욕 조절 장애 치료에 새로운 전략을 제시할 수 있을 것으로 기대된다. 인공지능 기술을 신경과학에 접목함으로써 인간의 본능적 행동을 수치화하여 이해할 가능성을 열었으며, 이 접근법은 다른 본능적 행동 및 심리 상태를 규명하는 데에도 유용하게 활용될 전망이다. ▲ 대표 실험 결과. 컴퓨터 모델링을 통해 해당 신경 활성이 어느 심리 요소에 더 가까운지 보여준다. (회색 선: 신경 신호, 빨강 선: 최적의 배고픔 모델, 초록선: 최적의 식욕 모델, 파랑, 주황선: 최적의 대조군 모델) 성균관대 김형구 교수와 서울대 최형진 교수의 공동연구 결과는 사이언스 어드밴시스(Science Advances)에 11월 6일 게재됐다. ※ 논문명: A Normative Framework Dissociates Need and Motivation in Hypothalamic Neurons ※ 저널: Science Advances ※ 논문링크: https://doi.org/10.1126/sciadv.ado1820

‘조직 재생 필러’로 빠른 로봇 재활 가능성 열었다
2023-11-29
‘조직 재생 필러’로 빠른 로봇 재활 가능성 열었다 - IBS 뇌과학 이미징 연구단, 손상된 근육‧신경 재생 돕는 주사형 조직 보형물 개발 - 심각한 근육‧신경 손상으로 걷지 못하던 쥐, 3일 만에 보행 … Nature 誌 게재 ▲ 왼쪽부터 신미경 교수, 손동희 교수, 진수빈 연구원, 최희원 연구원 근육이나 신경 손상 초기에 빠른 재생을 돕는 새로운 조직 보형물 소재가 개발됐다. IBS 뇌과학이미징연구단의 신미경 교수(글로벌바이오메디컬공학과)와 손동희 교수(전자전기공학부) 연구팀은 손상된 조직의 기능을 대체하는 주사 주입형 바이오 신소재를 개발했다. 더 나아가 이 소재를 기반으로 근육과 신경이 심하게 손상되어 걷지 못하던 동물모델에 적용해 빠른 조직 재생 및 재활 효과를 확인했다. 심각한 근육 손상 초기에 적절한 치료를 받지 못하면 만성적으로 근육이 기능적으로 결손되고, 이로 인한 장애가 유발될 수 있다. 근력 감소로 인한 환자 삶의 질 저하를 막으려면 근육의 정상적 회복을 촉진하는 동시에 움직임의 즉각적 회복을 돕는 재활 치료가 필요하다. 손상된 신경‧근육 회복에 있어 보행 보조 로봇 등 웨어러블 장치와 체내 이식형 소자가 통합된 ‘폐회로 보행 재활 기술’이 각광 받는다. 하지만 체외 장치와 체내 조직을 연결하기 위한 소자들의 크기가 커서 복잡하고 작은 손상된 조직 영역에 이식하기 어려웠다. 또한, 딱딱한 소자가 부드러운 조직에 지속적인 마찰을 일으켜 염증이 유발된다는 것도 문제였다. 즉, 기존 기술로는 단시간에 환자의 보행 재활을 기대하기는 어려웠다. 이러한 한계를 극복하기 위해 연구진은 생체조직처럼 부드러우면서도 조직에 잘 접착되고, 전기 저항이 작아 근육과 신경의 전기 신호를 잘 전달할 수 있는 새로운 소재 개발에 착수했다. 우선 연구진은 피부 미용용 필러로 쓰이는 히알루로산 소재를 기반으로 조직처럼 부드러운 하이드로젤 소재를 만들었다. 여기에 금 나노입자를 투입해 전기 저항을 낮췄다. 또한, 기계적 안정성을 높이기 위해 분자들이 자유롭게 재배열하게 제조하여 필러처럼 주사로 국소적 손상 부위에 주입할 수 있도록 했다. ▲ [그림1] 뇌과학이미징연구단에서 제시한 주사 주입형 조직 보철용 전도성 하이드로젤 소재를 통한 보행 재활 훈련 연구진은 손상된 근육과 신경에 제작한 보형물을 주사로 주입했을 때, 좁고 거친 손상 조직 표면에 보형물이 밀착 접촉됨을 확인했다. 나아가 보형물은 조직 손상 부위를 채워 건강한 조직에서 발생하는 전기생리학적 신호를 성공적으로 전달했다. 보형물 자체를 전극으로 사용하여 조직에 전기 자극을 가하거나, 조직으로부터 발생하는 신호를 계측할 수 있음을 확인한 것이다. 이어 연구진은 동물실험을 통해 빠른 근육 재생 및 재활 효과도 확인했다. 경골전방근육이 심하게 손상된 설치류 모델의 조직 손상 부위에 제작한 보형물을 주사하고, 말초신경에 전기 자극을 가할 수 있도록 인터페이싱 소자를 이식했다. 우선, 전도성 하이드로젤을 조직 손상 부위에 채우는 것만으로도 조직 재생이 개선됐다. 신경 전기 자극을 주었을 때 발생하는 근전도 신호를 계측하여 보행 보조 로봇을 작동, 소동물의 보행을 성공적으로 보조할 수 있었다. 더 나아가, 신경 자극을 따로 주지 않아도 전도성 하이드로젤의 조직 간 신호 전달 효과를 이용하면 로봇 보조를 통한 소동물의 보행 재활 훈련이 가능하다는 점도 확인했다. 조직이 손상되어 잘 걷지 못하던 실험 쥐는 단 3일 만에 로봇 보조를 통한 정상적 보행이 가능하게 되었다. 신미경 교수는 “신경근 회복을 위해 재활 훈련이 요구되는 심각한 근육 손상에 손쉽게 적용할 수 있는 주사 가능한 전기 전도성 연조직 보형물을 구현했다”며 “근육과 말초신경 뿐만 아니라 뇌, 심장 등 다양한 장기에 적용할 수 있는 조직 재생용 신물질로 활용 가능할 것”이라고 말했다. 손동희 교수는 “우리 연구진이 제시한 새로운 바이오 전자소자 플랫폼은 재활 치료가 어려운 신경근계 환자들의 재활 여건을 크게 개선할 수 있을 것”이라며 “전기생리학적 신호 계측 및 자극 성능을 활용하면 향후 인체 내 다양한 장기의 정밀 진단 및 치료까지 확대될 수 있다”고 말했다. 연구진은 다양한 손상 조직에 전도성 하이드로젤을 주사하여 회복 가능성을 확인하는 한편, 임상 수준에서 최소침습적인 재활 시술로 이어지기 위한 후속 연구를 진행 중이다. 연구 결과는 11월 2일 세계 최고 권위의 국제학술지 네이처(Nature, IF 64.8)에 게재되었다. ○ 관련 언론보도 - 근육 조직 재생하는 필러 주사 나왔다 <조선비즈, 2023.11.02.> - '손상 근육·신경 재생 필러'로 빠른 재활 가능성 열었다 <연합뉴스, 2023.11.02.> - 조직 손상돼 못 걷던 쥐, 3일 만에 걸었다…국내 연구진, 재생 돕는 새 보형물 개발 <헤럴드경제, 2023.11.02.> - IBS, 근육·신경 재생 돕는 '조직 재생 필러' 개발 <전자신문, 2023.11.02.> - 미용 필러 소재로 근육·신경 손상 환자 재활 돕는다 <이데일리, 2023.11.02.> - 미용 필러 소재로 신경 손상환자 재활 돕는다 <한국경제, 2023.11.02.>

국가연구개발 우수성과 100선에 성균관대 연구 7건 선정 '쾌거'
2023-11-29
국가연구개발 우수성과 100선에 성균관대 연구 7건 선정 '쾌거' - 이세훈 의학과 교수, 순수기초·인프라 분야에서 최우수성과에 선정 과학기술정보통신부와 한국과학기술기획평가원이 지난 10일 발표한 '2023년 국가연구개발 우수성과 100선'에 우리 대학의 연구가 7건 선정되었다. 국가연구개발 우수성과 100선은 국가 발전을 견인해 온 과학기술의 역할에 대한 국민들의 이해와 관심을 제고하고 과학기술인들의 자긍심을 고취하고자, 범부처적으로 우수한 국가연구개발 성과를 선정하는 제도로서, 올해로 18년 차를 맞이하였다. 우리 대학에서는 ▲기계·소재 분야에서 성균나노과학기술원 배완기 교수가, ▲생명해양 분야에서 의학과 김석형 교수 및 화학공학/고분자공학부 이동엽 교수가, ▲정보·전자 분야에서 반도체시스템공학과 전재욱 교수가, ▲융합 분야에서 화학공학/고분자공학부 김태일 교수 및 글로벌바이오메디컬공학과 박장연 교수가, ▲순수기초·인프라 분야에서 이세훈 의학과 교수가 각각 선정되었다. 특히, 이세훈 교수는 순수기초·인프라 분야에서 최우수 연구성과로 선정되는 쾌거를 이루었다. 기계·소재 분야에서 선정된 배완기 교수는 리간드 양자점을 이용한 초고해상도 대면적 패턴화 기술 개발을 통해 차세대 디스플레이 산업에 상용화할 수 있는 새로운 기반 기술을 개발하였다. 생명해양 분야의 김석형 교수는 유전자가위를 탑재한 유전자 변형 마우스 기반의 획기적인 in vivo CAF 표적 검증 플랫폼을 세계 최초로 확립하여 국내외 바이오산업에 크게 기여할 것으로 기대받고 있다. 동일 분야의 이동엽 교수는 다양한 단백질 발현 디자인 파라미터를 통합적으로 고려하여 여러 조건에 따라 맞춤형으로 설계할 수 있는 합성 유전자 기술 개발을 통해 다국적생명공학 및 바이오제약기업과 기술이전을 달성하는 등 높은 성과를 달성하였다. 정보·전자 분야의 전재욱 교수는 실제 자율주행차량에 활용하기 위한 높은 정확도와 실시간 처리가 동반된 기술을 개발하였으며 특히, 이번 연구를 통해 개발한 딥 러닝 기반 영상 화질 개선 모듈은 세계 최고 수준으로 평가받고 있어 과학기술적 파급 효과가 클 것으로 기대된다. 융합 분야의 김태일 교수는 움직임에 의한 노이즈를 차단할 수 있는 선택적 노이즈 흡수 소재를 개발하고 이를 바이오 전자소자에 적용하여 신호 필터 없이 뇌파생체신호를 확보할 수 있음을 규명한 것으로 세계적인 학술지 사이언스(Science)에 관련 논문이 게재되었다. 동일 분야의 박장연 교수는 다양한 인지과정에서 뇌신경망의 작동 원리를 분석하여 위계적이고 역동적인 뇌 신경말 모델을 구현하였다. 이를 통해 퇴행성 뇌질환에서의 인지 손상 등에 대해 보다 정량적이고 객관적인 진단과 치료를 가능하게 할 것으로 기대된다. 순수기초·인프라 분야에서 최우수 성과로 선정된 이세훈 교수는 국내 최대 규모의 폐암 환자 ‘이미지-유전체-임상’ 데이터베이스를 구축하고, 인공지능 기반 바이오마커를 이용하여 면역항암제의 반응성을 판별·분석하는 원천기술을 확보한 것으로 평가받고 있다.

생명물리학과 김인기 교수 연구팀, 360도 볼 수 있는 초소형 라이다 센서 개발
2022-11-18
생명물리학과 김인기 교수 연구팀이 한 번의 측정으로 360도 전 영역의 물체를 인식할 수 있는 초소형 라이다(LiDAR: Light detection and ranging; 레이저로 사물의 위치를 가늠하는 장치)를 개발했다. 라이다란 레이저 이미징, 감지와 범위의 약어로 물체나 표면에 빛을 쏴서 반사광이 되돌아오는 시간을 측정해 거리를 측정하는 기술이다. 빛 파장과 수신 위치를 변화시키면 지표면과 해저 지형을 입체(3D) 이미지로 표현할 수 있다. 이 기술을 이용한 라이다 센서는 최근 자율주행 차량에 많이 상용된다. 차량에서 쏜 빛으로 도로 위 사물과 차량 주변을 달리는 차량 같은 물체 거리나 정체까지 파악하고 주행 속도와 방향을 판단하는 것을 돕는 눈 역할을 한다. 이런 능력으로 인공지능(AI)과 함께 자율주행 기술 혁명을 주도하는 혁신의 아이콘 기술로 떠올랐다. 하지만 기존의 라이다 기술은 여러 한계가 있다. 수시로 상황이 바뀌는 도로 상황에 빠르게 대응하려면 정면뿐만 아니라 측면과 후방도 함께 살펴야 하지만 현재는 센서가 빙글빙글 도는 회전형 방식이라 전후방을 동시에 감지하지 못했다. 또한 회전형 방식의 라이다는 다양한 기계전자 부품으로 인해 부피가 크고, 외부 충격에도 매우 민감한 문제가 있다. 연구진은 머리카락 굵기 1000분의 1에 불과한 초박형 평면 광학 소자인 메타표면을 활용해 초소형 라이더 센서를 제작하는 방법을 알아냈다. 메타표면은 빛 파장보다 작은 패턴을 이용해 만든 2차원 박막 구조를 뜻한다. 또한 보다 적은 물리적 공간을 필요로 하므로 소형 안테나 설계에 적합한 물질로 꼽힌다. 라이다에 적용하면 시야각이 대폭 늘어나고 물체를 입체적으로 인식하게 된다. 연구팀은 메타표면을 구성하는 나노 구조체를 설계하고 배열 주기를 조절하는 센서 시야각을 360도로 확대하는 데 성공했다. 메타표면에서 전 방향으로 쏜 1만 개 이상의 빛(포인트클라우드)이 물체에 닿은 지점을 카메라로 촬영하면 작은 점들로 표현된 물체 형상이 보이는데 이를 바탕으로 물체를 3D로 인식하는 방식이다. 라이다 센서 기술은 애플 아이폰의 얼굴인식 기능인 ‘페이스아이디(Face ID)’에도 사용되고 있다. 아이폰은 포인트 클라우드를 형성하기 위해 생성기(Dot projector)를 사용하지만 점 패턴의 균일도와 시야각이 제한적이고 부피가 크다는 한계가 있었다. 이번 연구는 휴대전화와 가상현실(VR)·증강현실(AR) 안경, 무인 로봇이 주변 환경의 입체 정보를 인식하는 기술을 나노광학 소재로 실현했다는 데 의의가 있다. 나노 인쇄기술을 활용하면 안경처럼 곡면이 있는 물체나 휘는 유연 기판과 같은 표면에도 장착할 수 있어 AR글래스에 적용될 수 있을 것으로 보인다. 본 연구는 김인기 교수가 교신저자로 참여하였으며, 포항공대 노준석 교수 연구팀과 공동 연구로 수행되었다. 연구 결과는 국제학술지인 Nature Communications(IF 17.694)에 10월 10일(월) 온라인 게재되었다. 본 연구는 삼성미래기술육성센터의 지원과 세종과학펠로우십 사업을 통하여 수행되었다.

우충완 교수 - 대한통증연구학회에서 김찬 학술상 수여
2022-11-17
성균관대학교 글로벌바이오메디컬공학과 우충완 교수님이 대한통증연구학회(http://www.koreapain.org/)에서 김찬 학술상을 수여했습니다. 김찬학술상 정보 1. 대 상 대한통증연구학회 정회원을 대상으로 하며, 주 저자(제1저자 또는 책임저자)에게 수여함을 원칙으로 합니다. 2. 지원 분야 논문의 내용에 따라 동물실험이나 세포, 조직 등을 이용한 실험 논문과 환자 또는 인간을 대상으로 한 임상 논문을 포함하여 수상자를 결정합니다. (지원 분야가 적절치 않을 경우 학술상 심사위원회에서 조정할 수 있습니다.) 3. 대상 업적 공모일 1년 전부터 (2021년 10월1일부터 2022년 9월 30일) 국내외 권위 있는 통증 분야 학술지에 게재(수락)된 논문 중 다른 상을 수상하지 않은 논문을 대상 업적으로 합니다. 외국 연수 중 연수 기관에서 연구하여 발표한 논문은 제외합니다.

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