KAIST 물리학과 박용근 교수 연구팀이 별도의 염색 없이 디지털 수차 보정 기술을 개발하여 두꺼운 생체 조직의 3차원 영상을 정밀하게 관찰할 수 있는 기술을 개발했다.

기존 광학 기술은 두꺼운 생체 조직을 관찰할 때, 조직 내부에서 발생하는 빛의 산란으로 인해 광학적 수차(aberration)가 생기고, 이로 인해 영상 품질이 저하되는 한계가 있었다.

연구팀은 광학적 메모리 효과(optical memory effect)를 활용해 두꺼운 생체 조직을 실시간으로 고해상도로 관찰하는 기술을 개발했다.

이 기술은 기존 적응형 광학(adaptive optics) 기술보다 더욱 강력한 보정 효과를 제공하여, 생체 조직 내부의 구조를 보다 선명하게 포착할 수 있다.

새롭게 개발된 기법을 적용한 결과, 연구진은 생체 조직 내부의 세포 구조를 더욱 세밀하게 관찰할 수 있었으며, 마이크로미터 크기의 시료에서 발생하는 동적 변화를 실시간으로 포착하는 데 성공했다.

이번 연구는 조직 병리학, 신약 개발, 생물학 연구 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 새로운 이미징 기술을 제시했으며, 기존 기술이 극복하지 못한 심층 조직 이미징의 한계를 뛰어넘는 성가로 평가괸다. 이를 통해 생명과학 및 의료 분야에서 큰 기여를 할 것으로 기대된다.

박용근 교수는 “이번 연구는 기존 이미징 기술의 한계를 극복하는 새로운 접근 방식으로, 홀로토모그래피 기반 비침습적 생체 이미징 및 진단 연구에 큰 영향을 미칠 것이다. 앞으로는 생체 조직의 더욱 정밀한 3차원 이미징을 통해 세포 수준에서의 다양한 생명현상을 이해하는 연구를 지속할 계획”이라고 말했다.

물리학과 오철민 석박사통합과정 학생이 제 1 저자인 이번 연구 결과는 지난 2월 17일 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature communications)’에 온라인 게재됐다.

고에너지 밀도를 가진 고출력 차세대 전지 개발

KAIST 신소재공학과 강정구 교수 연구팀이 연세대 한병찬 교수, 경북대 최상일 교수 및 성균관대 정형모 교수팀과 화재로부터 안전하고 값이 저렴한 아연 금속과 공기중의 산소로 구동되는 고에너지 밀도를 가진 고출력 차세대 전지를 개발했다.

아연-공기 전지 배터리의 음극에 사용되는 아연 금속과 공기극에 필요한 공기는 자연에 풍부하다는 특성 때문에 소재 비용이 적다는 장점이 있지만 기존에 알려진 상용 촉매는 백금, 이리듐 등 귀금속을 기반으로 하고 있어 가격 경쟁력이 있으면서도 높은 활성도를 지닌 촉매 물질의 개발이 필요하다.

강정구 교수 공동연구팀은 아연 금속-공기 전지에 쓰일 값이 저렴한 전이금속산화물 이종접합 촉매 물질을 개발했다.

해당 촉매 물질은 아연-공기 전지에 사용 시에 귀금속 기반 촉매보다 높은 활성도 및 안정성을 나타냈다.

이와 더불어 해당 연구팀은 인공지능을 활용하여, 기계학습 힘장을 개발하여 계면에서의 원자구조와 촉매 활성 메커니즘을 정확히 규명하였다.

연구팀은 개발된 이종기능 촉매를 활용해 아연-공기 완전셀을 구성해 고성능 에너지 저장 소자를 구현했다.

구현된 아연-공기 전지는 기존 상용화된 리튬이온 배터리를 뛰어넘는 에너지 밀도를 가짐을 확인했으며, 저렴한 원료 소재 및 안전성으로 인해 향후 전기 자동차, 웨어러블 전자기기 등에 적용할 수 있을 것으로 예상된다.

이번 연구 결과는 에너지 저장 소재 분야의 국제 학술지 `에너지 스토리지 머터리얼스(Energy Storage Materials)'에 지난 1월 14일 字 게재됐다.

웨어러블 혈압 센서의 실용화 전략이 제시

한국과학기술원 이건재 교수 연구팀이 웨어러블 혈압 센서를 활용한 심혈관 질환 모니터링 기술과 AI 기반 연속 혈압 측정을 가능하게 하는 새로운 이론 및 연구 전략을 마련해 발표했다.

기존 혈압 측정 방식으로 많이 사용되는 커프 방식은 간헐적 측정만이 가능해 혈압 변동성을 제대로 반영하지 못할 뿐만 아니라, 환자가 지속적으로 관리하기 어렵다는 한계가 있다.

반면, 웨어러블 혈압 센서는 비침습적으로 혈압을 연속 측정할 수 있어 실시간 모니터링과 개인 맞춤형 심혈관 건강 관리가 가능하나 현재 기술 수준으로는 의료 환경에서 요구되는 정확성과 신뢰성이 부족해 실생활 적용이 제한적이다.

이를 해결하기 위해서는 고감도 센서 기술과 신호 처리 AI 알고리즘 개발이 필수적인데, 연구팀은 2023년 어드밴스트 머티리얼즈(Advanced Materials) 저널에 발표한 유연 압전 혈압 센서 연구를 기반으로 최신 웨어러블 혈압 센서 기술을 정리하고, AI 기반 혈압 측정 알고리즘을 분석하여 실용화 전략을 체계적으로 제시했다.

연구팀은 맥파 분석(Pulse Wave Analysis)과 맥파 속도(Pulse Wave Velocity) 기반 혈압 추정 기법을 비교 분석했으며, AI 및 딥러닝 알고리즘이 혈압 예측 정확도를 높이는 핵심 기술임을 강조했다.

특히, 실제 환경에서의 임상 적용 가능성, 실시간 데이터 전송 방법, 신호 처리 시 품질 저하 문제 해결 방법, AI 알고리즘의 정확성 향상 문제 등을 중점적으로 다루었다.

이건재 교수는 "본 논문을 통해 기존에는 불가능해 보였던 의료용 웨어러블 혈압 센서의 실용화 가능성을 체계적으로 증명했으며, 기술적 난관을 해결할 전략을 이론적으로 제시했다”며, “이번 연구를 통해 웨어러블 헬스케어 기기의 정밀도를 향상시키고 심혈관 질환의 조기 진단 및 예방 의료 기술 발전에 기여할 것으로 기대된다”고 밝혔다.

이번 연구의 성과는 국제학술지 ‘네이처 리뷰 카디올로지(Nature Reviews Cardiology)’에 2월 18일 게재되었다.