지구‧환경공학부 박기홍 교수 연구팀이 4년에 걸친 서해상 관측을 통해 한반도 서쪽으로부터 유입되는 초미세먼지 단일 입자의 발생 기원별 노화(老化, aging) 정도와 그에 따른 특성 변화를 국내 최초로 규명했다.
연구팀은 국립기상과학원과 함께 기상1호 관측선을 이용해 2015~2018년 4년 동안 (초)미세먼지가 기승을 부리는 4~5월에 서해상에서 초미세먼지를 관측하고, 다양한 장거리 이동 입자 종류와 이동에 따른 물리화학적 특성 변화를 관찰했다. 그 결과 서해상에서 지속적인 노화 및 혼합과정을 겪는 초미세먼지 입자들은 처음 발생했을 때 대비 그 크기와 화학적 구성성분, 광학적 특성 등이 다르게 변화한다는 것을 알아냈다. 이렇게 노화된 입자들은 산화도 증가로 인해 인체에 더 유해할 가능성이 있으며, 대기 중 수분을 잘 흡수하는 특성을 가지게 되어 구름 형성 및 지구 복사 열평형에도 영향을 주게 된다.
해상 초미세먼지 입자를 서해의 선상(船上)에서 관찰해 DB로 구축한 것은 국내 최초로, 향후 초미세먼지의 이동에 따른 물리화학적 변화를 세밀히 규명하는 데 귀중한 자료가 될 것으로 보인다.

융합기술학제학부 윤정원 교수 연구팀이 자성나노입자를 추적자로 사용하여 반려견 같은 중(中)동물의 고분해 생체영상을 실시간으로 촬영할 수 있는 3차원 MPI 장치를 독자 개발하는 데 성공했다.
MPI 장치로 중동물 이상의 생체를 촬영하기 위해선 넓은 시야각 확보가 필요한데, 이를 위해 기존 MPI 장치의 구경(bore) 크기를 증가시킬 경우 경사자기장이 급속히 감소해 낮은 해상도의 영상만 얻을 수 있었다.
연구팀이 개발한 진폭변조(Amplitude Modulation) MPI 방식은 MPI의 크기·무게 및 전력 요구사항을 최소화하고 높은 경사자기장을 제공하면서도 말초신경자극(PNS) 발생의 위험을 낮출 수 있다. 이에 따라 90㎜의 보어 크기와 최대 4T/m의 높은 경사자기장으로 기존 상용화된 MPI 장치보다 최대 5배가량 넓은 시야각 확보가 가능하다.
이번 연구는 인체 촬영도 가능한 MPI를 개발할 수 있는 원천기술로서, 향후 기술 고도화를 통해 인체 촬영이 가능해질 경우 나노입자를 이용한 환자 맞춤형 난치성 뇌 질환 치료법 발전에 획기적으로 기여할 것으로 보인다.

AI신소재공학부 이상한 교수 연구팀이 태양에너지로부터 다량의 수소 생산을 가능하게 하는 유기 반도체 광전극 기반 모듈 시스템을 개발했다.
연구팀은 광전극 내에 수분이 침투되는 것을 막아 유기 반도체가 장시간 구동할 수 있도록 하는 금속 캡슐화 기술을 적용, 현재까지 보고된 유기 반도체 광음극 가운데 가장 높은 안정성을 유지하는 데 성공했다. 이번에 개발한 유기 반도체 광음극은 초기 성능과 비교해 95% 이상의 성능을 30시간 이상 유지했으며, 기존 연구보다 최소 20시간 이상 향상된 안정성을 확보했다. 또한 기존 연구의 최고 효율인 4.3%와 비교했을 때 이번 연구 성과는 12.3mA·cm^-2의 높은 광전류와 5.3%의 높은 반쪽전지 효율을 달성했다.
이번 연구 결과는 태양열을 이용해 이산화탄소 배출 없이 수소를 효율적으로 생산하는 친환경 광전기화학 물분해 기술, 이른바 ‘그린(green) 수소’ 생산 기술의 효율성 향상 및 안정선 개선을 이뤄 수소 장시간·대량 생산 실용화를 앞당길 것으로 기대된다.

화학과 서지원 교수 공동연구팀이 간암 원인의 70%를 차지하는 B형 간염 바이러스의 간세포 침입을 막는 고리형 펩타이드 기반의 약물을 개발했다.
기존에 개발된 사이클로스포린A는 B형 간염 바이러스 침입 저해 효과를 나타내는 약물이지만 근본적으로 합성이 어렵고 부작용 및 독성 문제가 해결되지 못한 상태였다. 연구팀은 사이클로스포린A의 문제점을 극복하기 위해 구조적 유사체인 ‘사이클로스포린O’를 기반으로 라이브러리를 합성했다. 또한 아미노산 일부는 펩토이드를 도입함으로써 합성의 용이함과 구조적 다양성을 동시에 확보하였다. 이를 통해 B형 간염 바이러스 침입 억제 효과를 사이클로스포린A와 유사한 수준으로 유지한 채 합성의 어려움을 해결할 수 있었으며, 부작용 및 독성 문제를 해결한 유도체도 확보할 수 있었다.
이를 바탕으로 향후 대규모 구조-활성 상관관계 연구를 통해 B형 간염 바이러스 침입 억제 효과가 향상된 유도체 확보가 가능해질 것으로 보인다.

전기전자컴퓨터공학부 남호정 교수 연구팀이 심장박동을 조정하는 유전자 hERG 채널의 활동을 방해하는 약물을 개발 단계에서 파악할 수 있는 인공지능 예측 기술을 개발했다.
연구팀은 기존 hERG 저해제 예측 연구들에서 사용되지 않은 대용량 데이터를 인공지능을 통해 사전 학습시켜 다양한 화합물 구조에 익숙해지게 만들고, hERG 저해와 밀접하게 관련된 사전지식을 제안하는 모델에 전이하여 기존 예측 모델들에 비해 유의미하게 향상된 예측 성능이 도출되는 것을 확인했다. 특히 이번에 개발된 모델은 예측 점수의 신뢰도가 기본 모델 대비 30% 이상 높고, 독성의 원인이 되는 화합물의 부분 구조를 제시함으로써 해석 가능케 한다는 차별점이 있다.
항암제 등 약물에 의한 심장 독성은 신약 개발에서 큰 난제로 꼽히고 있는데, 심장의 경우 세포 분리 및 배양이 어려워 그동안 신약의 독성 평가가 쉽지 않았다. 이번 기술을 활용하면 향후 개발 중인 신약의 심장 독성 유발 확률을 보다 정확하게 예측해 신약 개발 단계에서 빈번하게 발생하는 시행착오를 획기적으로 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다.

에너지융합대학원 박찬호 교수와 전남대학교 고분자융합소재공학부 박종진 교수 공동연구팀이 일상적으로 버려지는 마찰전기 에너지를 보다 높은 효율로 전기에너지로 전환하는 기술 개발에 성공했다.
연구팀은 다공성 탄소의 외부 비표면적이 클수록 전하를 잘 붙잡고 작을수록 전하 이동이 빨라지는 현상을 이용해, 외부 비표면적을 변화시킨 다공성 탄소 세 종류를 적층하여 전하의 이동을 제어함으로써 마찰전기 저장 효율을 끌어올렸으며, 기존보다 약 40배 향상된 출력 전압을 얻어냈다. 이는 마찰 표면을 더 많은 양(+)의 기전력과 음(-)의 기전력을 가질 수 있는 상태로 변환시켜 마찰전기 서열을 자유자재로 바꿀 수 있는 획기적인 방법으로 평가받는다.
기존 마찰전기 에너지 하베스팅 연구와 달리 본 연구에서는 다공성 탄소를 이용하여 마찰전기 발전기 재료 내부에서의 전하 이동과 저장 현상을 설명함으로써 후속 연구에서의 다양한 소재 개발, 재료 구성의 가능성을 열어두었다. 향후 웨어러블 디바이스의 전원, 사물인터넷(IoT) 등으로의 응용이 기대된다.