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2018, 올해의 연구성과를 소개합니다
[456호] 2018년 11월 27일 (화) 곽지호, 김유빈, 박종건, 정지호 기자 jim9611@kaist.ac.kr

 

바이오및뇌공학과

 바이오및뇌공학과 강승균 교수와 미국 노스웨스턴대학 구자현 박사 공동연구팀이 손상된 말초 신경에 전기 자극을 가한 뒤 체내에서 자연 분해되는 전자약(Electroceutical)을 개발했다. 이번 연구는 지난 10월 8일 <네이처 메디슨(Nature Medicine)> 온라인판에 게재되었다.

 외상에 의해 말초 신경이 손상되는 경우는 전체 외상 환자의 2~5%를 차지할 정도로 빈발한다. 말초 신경은 자연적으로 재생되지만 그 속도가 느려 신경이 재생되는 사이에 근육 조직들이 퇴화하거나, 신경을 구성하는 슈반 세포가 사멸하여 신경이 제대로 재생되지 못할 수 있다. 이러한 신경 재생의 불완전성을 보완할 방법 중 손상된 신경에 전기 자극을 가하는 방법이 가장 주목받고 있다. 그러나 이와 같은 치료법이 실제로 응용되기 위해서는 여러 난관을 극복해야 한다. 우선 신경에 전기 자극을 가하기 위해서는 미세한 신경 다발에 전선을 감아야 하는데, 치료가 끝난 후 감은 전선을 풀어서 제거하는 수술이 매우 어려워 주변 신경을 건드리는 등의 의료 사고로 이어질 가능성이 크다. 또한, 매 치료 시 손상 부위를 절개하고 전기 자극을 가해야 하므로 장기적인 치료가 어렵다.

 연구팀은 이러한 단점을 극복하기 위해 체내에서 자연 분해되는 소재를 사용해 외부에서 무선으로 전기 자극을 가할 수 있는 전자약을 개발했다. 외부에서 교류 전압을 가하면 자기장의 변화에 의해 전자약의 인덕터에서 유도 전류가 발생하여 신경과 직접 연결된 부분까지 전기 자극을 가할 수 있다. 전자약의 표면은 생분해성 고분자 물질로 코팅되어 원하는 기간 동안 치료를 수행한 후 분해되도록 조절할 수 있다.

 연구팀은 쥐의 둔근과 관련 좌골 신경의 손상을 치료하는 데 새로 개발한 전자약을 사용했다. 그 결과, 전자약에 의한 전기 자극을 시행했을 때 부상의 회복 정도가 전기 자극을 하지 않았을 때 비해 대폭 개선됨을 관찰하였다. 또한, 치료 기간을 1일, 3일, 6일로 늘리며 장기적인 전기 자극을 가했을 때 더 회복이 잘 이루어진다는 사실을 밝혀 전자약이 신경 재생 가속 치료에 효율적임을 검증하였다.

 이번 연구는 말초 신경 치료 외의 여러 분야에도 응용할 수 있다. 특정 기간 작동한 후 체내에서 분해되는 특성을 이용하여 심장 수술이 끝난 환자의 심장 박동을 일시적으로 보조해주는 인공 심박기, 특정 부위에서 전기장을 발생하여 이온성 약물을 원하는 곳으로 전달하는 약물전달 장치 등으로 활용 가능하다.

 강 교수는 “개념적으로만 구상하였던 치료법을 실제로 적용하기 위해 극복해야 할 어려움을 미리 파악하고, 이를 보완한 장치를 개발한 것이 의미 있다고 생각한다”고 이번 연구의 의의를 밝혔다.



건설및환경공학과

 건설및환경공학과 권태혁 교수 연구팀이 점토질 퇴적토에서 천연가스 하이드레이트(Hydrate)가 생성되는 원리를 밝혀냈다. (관련기사 본지 448호, <점토질 퇴적토에서 천연가스 하이드레이트가 생성되는 원리 밝혀>)

 천연가스 하이드레이트는 물 분자 사이의 수소결합으로 이루어진 결정 내부에 주로 메탄(CH4) 분자가 갇혀 있는 구조로, 퇴적된 유기 탄소화합물이 메탄 등의 탄화수소 형태로 변환된 후 천부(Sub-bottom)의 해저 퇴적층에 공급됨으로써 생성된다. 따라서 메탄 하이드레이트는 입자의 크기가 커 입자 사이의 공극이 큰 사토질 퇴적층에서 주로 생성될 것이라는 이론이 일반적이었다. 하지만 최근 해저 점토 퇴적층에서 메탄 하이드레이트가 다량 발견되었고, 공극이 작은 점토질 퇴적층에서 메탄 하이드레이트가 생성되는 원리를 설명할 이론이 필요했다.

 점토 광물의 표면은 음전하를 띠며, 이는 광물 표면에 흡착된 물 분자들을 분극화시키는 역할을 한다. 하지만 점토 광물에는 이를 상쇄하기 위한 소듐, 칼슘 등 여러 양이온이 많아, 점토 광물을 직접 사용해 실험을 진행하면 양이온들의 영향으로 인해 정확한 현상 규명이 어려웠다. 연구팀은 탈이온수에 전기장을 가함으로써 점토 표면의 전하를 구현했다. 또한, 가스 하이드레이트의 생성 조건을 맞추기 위해, 압력을 가한 후 온도를 점차 내리며 하이드레이트 결정이 생성되는 시간을 측정하였다. 그 결과, 전기장을 가하지 않은 물에 비해 점토 표면과 비슷한 크기의 전기장을 가한 물에서는 하이드레이트 결정이 생성되는 시간이 약 6분의 1 정도로 감소하였다. 연구팀은 이 현상이 전기장으로 인해 물 분자가 분극화되면 분자 간 수소 결합이 약해지고 내부에너지가 감소하기 때문이라는 사실을 밝혔다. 또한, 물 분자들이 강하게 분극 되었을 때는 가스 분자들의 용해가 억제됨을 발견했다. 즉, 점토 광물이 하이드레이트 생성을 방해하는 것이 아니라, 특정 환경에서는 오히려 점토 광물이 하이드레이트의 생성을 촉진함을 밝힘으로써 점토질 환경에서 가스 하이드레이트가 생성되는 현상을 설명한 것이다.

 권 교수는 “추후 연구를 통해 점토질 퇴적층에 생성된 메탄 하이드레이트에서 메탄가스를 효율적으로 생산하는 방안을 찾겠다”고 전했다.


 

항공우주공학과

 항공우주공학과 박기수 교수 연구팀이 실험 데이터를 기반으로 우주 쓰레기의 재진입 궤적 및 생존 가능성을 예측할 수 있는 프로그램을 개발했다.

 우주 쓰레기의 재진입 궤적을 실험적으로 예측하기 위해서는 궤도 수명, 낙하 시점, 재진입 환경 등을 모사해야 하며, 그중 재진입 환경에는 극초음속으로 떨어지는 물체의 표면이 마찰에 의해 깎이는 현상, 부서짐 현상 등 여러 요인이 포함된다. 특히, 위성이 부서질 때 충격파가 발생하여 잔해들에 서로 밀어내는 힘이 작용하기 때문에 우주 쓰레기의 낙하 범위가 매우 증가하므로, 위성의 부서짐 현상을 예측하는 것이 중요하다. 그러나 극초음속으로 이동하는 위성의 부서짐은 상당히 복잡한 현상이라 이론적, 해석적으로 분석하는 것이 매우 어렵다. 기존에 개발된 프로그램도 우주 쓰레기가 부서지는 현상을 고려하지 않거나 혹은 가정에 기반하여 고려하는 수준으로, 실제 현상을 예측하는 데 한계가 있었다. 

 연구팀은 극초음속 지상 실험 장비를 활용하여 실험 결과 데이터베이스를 구축하고, 그 데이터베이스를 적용함으로써 위성이 부서지는 현상까지 통합적으로 고려하는 프로그램을 최초로 개발하는 데 성공하였다. 이는 이론적인 기법이 아닌 실험 데이터를 바탕으로 부서짐 현상을 모사했다는 점에서 기존과 크게 차별화된다. 특히 국내에서는 실험에 기반을 둔 우주 쓰레기 관련 연구가 전혀 진행되지 않았던 상황이라 국내 우주 쓰레기 연구를 개척하였다는 의의가 있다.

 이번 연구에 제1 저자로 참여한 박성현 박사 과정은 “최근 톈궁 1호 추락과 같은 사례가 발생하며 전 세계적으로 우주 쓰레기 연구에 대한 관심이 증가하는 상황에서, 이번 연구가 우주 쓰레기의 재진입 궤적 연구의 선구자 역할을 하기를 기대한다”고 전했다.


 

신소재공학과

 신소재공학과 김일두 교수 연구팀이 자기조립 유기체 복합촉매를 이용한 초고감도 가스 센서 플랫폼을 개발했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부가 선정한 ‘2018 국가연구개발 우수성과 100선’ 중 최우수성과로 선정됐다.

 기존의 상용화된 가스 센서는 기체의 농도가 낮을 경우 성분 검출이 어렵다는 한계가 있었다. 이는 촉매 입자들이 서로 응집해 가스 반응이 잘 일어나지 않기 때문이다. 연구팀은 속이 비어있는 구형의 아포페리틴(Apoferritin) 단백질에 팔라듐(Pd) 등의 귀금속 촉매를 삽입한 후, 전기 방사 기술을 이용해 금속 입자를 포함하는 금속 산화물 나노 섬유를 개발했다. 나노 섬유가 포함하고 있는 금속 촉매에 기체 입자가 결합할 경우 섬유의 전기적 저항이 변하며, 이 저항을 측정함으로써 대기 중 기체의 농도를 밝혀낼 수 있다. 연구팀이 개발한 센서는 촉매 입자가 서로 뭉치지 않게 나노 섬유에 고르게 분포시킬 수 있으며 촉매의 표면적이 넓어져서 기존 센서로는 감지할 수 없었던 낮은 농도의 기체까지 감지할 수 있다.

 이번 연구는 날숨 속에 포함된 생체지표 기체를 탐지할 수 있어 의료 분야에서도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 생체지표 기체는 질병을 앓는 사람의 날숨에 포함되는 기체 중 조성비가 크게 변하는 기체이다. 예를 들어, 당뇨병을 앓고 있는 사람의 날숨에는 건강한 사람의 날숨보다 아세톤 기체가 약 2~6배 더 많이 포함된다고 알려져 있다. 

 김 교수는 “다른 기업들과 함께 연구를 상용화하기 위한 개발을 진행 중이며, 시제품을 출시하는 등 외부 업체들과의 협력을 통한 성과를 보일 수 있을 것이다”라며, “추후 연구를 통해 세계보건기구에서 세운 유해가스 기준보다 낮은 농도의 기체도 정밀하게 검출할 수 있는 제품을 개발하겠다”고 전망을 밝혔다.


 

생명화학공학과

 생명화학공학과 김신현 교수 연구팀이 전처리 과정 없이 생체 시료 속 미량 분자를 직접 검출할 수 있는 기술을 개발했다. 연구팀이 개발한 기술은 살충제 계란으로 논란이 되었던 살충제 성분을 전처리 과정 없이 검출할 수 있어 주목받고 있다. (관련기사 본지 454호, <하이드로젤 구조체 개발로 전처리 없이 생체 속 분자 검출 가능해>)

 이번 연구에서는 생체 내 유해물질 검출을 위해 분석기기가 소형화되어 있고 검출 시간이 짧은 라만분광법을 사용했다. 라만분광법에서 방출되는 라만 신호는 매우 작지만, 검출하고자 하는 표적 물질이 금 나노입자 간의 나노 갭(Nano Gap)에 위치할 경우 금 나노입자 표면에서의 전자기장 향상이 크게 일어나 라만 신호가 증폭된다. 하지만 생체 유체 내에는 표적 물질 외에도 단백질 등 다른 분자들이 혼합되어 있으며, 이들 중 분자의 크기가 큰 단백질이 금 나노입자 표면에 흡착되어 표적 물질의 신호 증폭을 방해한다는 문제가 있었다. 이에 분리과정을 통해 생체 시료 내에서 단백질을 걸러내는 것은 기존에 필수적이었지만, 전처리 과정에 사용되는 장비는 규모가 커 외부 현장에서 분자 검출을 시행할 수 없었다.

 연구팀은 하이드로젤(Hydrogel)을 이용해 단백질을 분리해내는 새로운 기술을 개발해 기존 한계를 극복했다. 하이드로젤은 친수성의 고분자가 그물망 구조를 이루고 있는 물질이다. 연구팀은 두 갈래로 나누어진 유체 관을 이용해 염화 나트륨과 금 나노입자를 혼합하였다. 이후 자외선을 쬐어 하이드로젤 단량체를 경화시켜, 하이드로젤이 금 나노입자 응집체를 감싸고 있는 구조를 생성했다. 이렇게 생성된 금 나노입자 응집체가 함유된 하이드로젤은 생체 유체에 주입되어 바로 라만분광법에 이용할 수 있다.

 하이드로젤의 그물망 구조는 단백질의 투과를 막아, 금 나노입자에 단백질이 흡착되는 것을 방지한다. 따라서 표적 물질만이 금 나노입자 응집체에 접근하여 라만 신호를 증폭할 수 있으며, 기존보다 표적 물질을 효과적으로 검출할 수 있다. 또한, 연구팀은 전하를 띠는 고분자 물질로 하이드로젤을 제작하면 하이드로젤과 반대 전하를 띠는 분자들이 주변보다 상대적으로 농축되어, 물질의 선택적인 검출도 가능함을 밝혔다.


 

기술경영학부

 기술경영학부 김지희 교수 연구팀이 소득 수준 상위 1% 내 소득 불평등에 관한 경제학 이론 모형을 제시했다. 이번 연구는 <저널 오브 폴리티컬 이코노미(Journal of Political Economy)> 10월호에 게재됐다.

 소득 불평등은 80년대 이후 전세계적으로 심화되는 양상을 보였다. 이에 따라 소득 불평등의 원인, 변화 추이 등 관련 연구가 여럿 진행됐으며, 특히 소득분배의 불평등도를 나타내는 수치인 지니 계수는 대표적인 소득 불평등 이론 모형으로 손꼽힌다. 하지만 대부분의 기존 연구는 모든 소득 수준을 묶어 불평등을 연구했을 뿐, 특정 소득 수준을 대상으로 범위를 좁힌 연구는 충분히 이루어지지 못해왔다.

 이번 연구는 소득 수준 상위 1%를 대상으로 연구를 진행했다. 전세계적으로 상위 1%의 계층은 나머지 99% 소득의 합보다 소득이 높은 것으로 나타났으나, 이들 내에서도 소득의 동적 변화가 관찰됐다. 미국의 경우 소득 수준 상위 1%의 중 40%는 기업가로, 다른 직업군과 비교해 높은 비율을 보였다. 따라서 이번 연구는 상위 1%의 기업가들을 대상으로 그 범위를 제한하여 이루어졌다.

 연구팀이 수학적 모델을 통해 밝혀낸 결과는 흥미롭다. 상위 1%의 기업가들 사이 소득 불평등은 80년대 이후 지속적으로 증가한 것으로 나타났다. 또한, 각각의 사람이 노력을 많이 할수록 불평등이 증가하고, 파괴적 혁신이 클수록 불평등이 감소하는 것으로 분석됐다. 또한, 80년대에는 노력에 따른 효율적인 소득 증가가 관측되었으나 90년대 이후 노력과 소득의 상관관계는 다소 떨어지는 것으로 나타났다. 이는 90년대 이후 구글, 페이스북 등 일부 상위 기업만을 대상으로 성장의 고착화가 심해진 결과로 보인다. 파괴적 혁신은 80년대 이후 그 정도가 변하지 않는 것으로 나타났다.

 김 교수는 “소득세율이 떨어진 점 등 다양한 요인의 가능성을 열어두고 소득 불평등과 관련된 연구를 이어가고 있다”고 밝혔다.

 

 

산업디자인학과

 산업디자인학과 이상수 교수 연구팀이 목소리에 기반한 새로운 형태의 사용자 인터페이스를 제시했다. 이번 연구는 ‘레드 닷 디자인 어워드 2018(Reddot Design Award 2018)’을 수상했다. 

 최근 AI 스피커가 보편화되면서 목소리를 인식하고 이에 정확히 반응하는 사용자 인터페이스가 중요한 연구 과제로 떠올랐다. 하지만 현재의 AI 스피커는 사용자 중 높은 비율을 차지하고 있는 영유아의 목소리를 선택적으로 인식할 수밖에 없다는 한계가 있다. 아이들은 정해진 논리에 벗어난 방식으로 대화를 시작하거나, 일정 답변의 틀을 준수하지 않은 채 대화를 지속하려는 경향을 보이기 때문이다. 

 연구팀은 대화 시동기(Conver-sation Starter), 명령어 없이 반응(No Wake-up Words), 예/아니오 질문(Yes/no Question), 비언어적 소통(Non-verbal Interaction) 등 몇 가지 인터페이스를 추가함으로써 영유아의 목소리를 효율적으로 인식할 수 있는 AI 스피커 디자인을 새롭게 제시했다. 예를 들어 ‘예 혹은 아니오 질문’의 경우, 던지는 질문에 대한 대답으로 아이가 ‘예’ 또는 ‘아니오’만 대답하도록 경우의 수를 제한했고, ‘비언어적 소통’의 경우, 입으로 부는 바람 소리, 가까이 지나가는 발걸음 소리 등을 인식하도록 디자인했다. 연구팀은 실제 아이를 대상으로 새로운 인터페이스가 효율적으로 작동하는지 최소한의 단계별 검증도 끝마친 상태이다.

 이번 연구가 수상한 레드닷 디자인 어워드를 포함한 여러 디자인 어워드는 일반적으로 눈에 보이는 외형이나 인터페이스 화면 요소를 대상으로 평가 및 수상이 진행된다. 본 연구는 기존의 틀에서 벗어난 보이지 않는 인터페이스를 디자인했다는 의의가 있다. 이 교수는 “제시된 디자인을 기반으로 정확성을 높인 알고리즘만 개발된다면 실제 AI 스피커에 상용화도 가능하다”고 이번 연구의 전망을 밝혔다.


 

수리과학과

 수리과학과 백형렬 교수 연구팀이 곡선 그래프(Curve Graph)를 통해 매핑 클래스 그룹(Mapping Class Group)의 정규부분군인 토렐리 군(Torelli Group)을 판단하는 기준을 발견했다. 

 곡면 위의 닫힌 곡선 중 곡면상에서 움직여 같아질 수 있거나 곡면 안에 포함된 작은 곡면의 경계를 함께 이루는 곡선을 동일한 원소로 취급하는 집합을 퍼스트 호몰로지 군(First Homology Group)이라고 한다. 이러한 퍼스트 호몰로지 군은 심플레틱 벡터 공간(Sympletic Vector Space)의 구조를 가지는데, 여기에 곡면에서 곡면으로 대응하는 동형 사상의 군인 매핑 클래스를 작용시키면 항등함수처럼 작용하는 원소가 있고, 이러한 원소을 토렐리 군이라고 한다. 이때, 토렐리 군은 원소를 켤레 변형을 했을 때 다시 같은 원소로 대응되며, 이러한 특징을 가져 정규부분군이라고 불린다.

 기존 연구는 어떤 곡면이 음의 곡률을 가지게 하는 거리를 재는 함수인 메트릭(Metric)을 모아놓은 공간인 타이히뮐러 공간(Teichmuller Space)에 닫힌 곡면을 대응시키고 매핑 클래스 그룹을 작용시켜, 원소가 이동한 거리에 따라 매핑 클래스 그룹의 부분군의 성질을 이해하는 데 초점을 두었다. 하지만 연구팀은 매핑 클래스 그룹을 타이히뮐러 공간이 아닌 다른 공간에 작용시켜 원소가 이동하는 거리를 계산해 매핑 클래스 그룹의 부분군의 특징을 밝혀냈다.

 연구팀은 곡선 그래프에서 매핑 클래스 그룹에 의해 점이 이동한 거리를 계산해 곡선이 토렐리 그룹에 속하는지 판단할 수 있는 기준을 세웠다. 곡선 그래프란 하나의 닫힌 곡선을 꼭짓점으로 정하고 두 곡선이 겹치는 부분이 없으면 변으로 연결하는 그래프로, 어떤 그룹에 곡선 그래프로 표현하고 매핑 클래스를에 작용시키면 곡선에 대응하는 꼭짓점이 평균적으로 얼마나 이동하는지를 알 수 있다. 매핑 클래스를 통해 평균적으로 이동한 거리를 점근적 이동 거리라고 하는데 곡면 종수가 g인 곡면에 대해서 g 제곱의 역수인 차수를 갖는다. 매핑 클래스 그룹의 부분군인 토렐리 군으로 작용하는 범위를 줄이면 점근적 이동 거리가 최소 g분의 1 이상이 된다. 이를 근거로 연구팀은 점근적 이동 거리가 g분의 1 미만인 매핑 클래스는 토렐리 군의 원소가 되지 못한다는 기준을 세웠다. 

 이번 연구에서 연구팀은 곡선 그래프를 이용해 매핑 클래스 그룹의 부분군을 조사하는 방법을 발견했다. 이 방법은 타이히뮐러 공간에 매핑 클래스 그룹이 작용해 만들어진 모듈라이 공간(Moduli Space)에 대한 이해를 돕는다. 모듈라이 공간의 덮개 역시 매핑 클래스 그룹의 부분군이기 때문에 매핑 클래스 그룹의 부분군을 조사하면 모듈라이 공간의 특성을 조사할 수 있다. 또한, 매핑 클래스 그룹의 정규부분군을 계산해 특정 형태의 4차원 다양체가 존재하는지에 대한 정보를 얻을 수 있다.

 백 교수는 “이전까지는 곡선 그래프에서 매핑 클래스를 작용시켜 점근적 이동 거리를 재는 연구가 많이 이루어지지 않았다”며, “이번 연구의 결과가 앞으로 이루어질 다른 군이 매핑 클래스로 작용하는 상황에서 이동 거리를 측정하는 문제들을 해결하는 데 도움을 줄 것이다”고 연구의 의의를 밝혔다.


 

전기및전자공학부

 전기및전자공학부 신진우 교수와 한동수 교수 공동연구팀이 초해상화 딥러닝 기술을 이용한 인터넷 동영상 스트리밍 기술을 개발했다. 이번 연구는 운영 체제 분야의 저명한 학회 OSDI(Operating Systems Design and Implementation)에 우리 학교 최초로 발표되었다. 

 적응형 스트리밍은 영상 압축 기술의 일종으로, 짧은 동영상 조각을 서버가 시청자의 인터넷 대역폭을 통해 알고리즘에 따라 적절한 화질의 동영상을 전송하는 기술이다. 스트리밍을 제공하는 많은 사이트에서 적응형 스트리밍을 사용하지만, 적응형 스트리밍은 어떤 알고리즘을 사용하더라도 인터넷 상태가 좋지 않은 환경에서는 고화질로 동영상을 시청할 수 없다는 한계가 있다.

 연구팀이 개발한 스트리밍 시스템은 동영상 조각과 심층 콘볼루션 신경망 조각을 동시에 전송받는다. 심층 콘볼루션 신경망이란 저화질의 동영상과 고화질의 동영상을 반복적으로 보며 동영상을 저화질에서 고화질로 개선하는 초해상화를 학습하는 딥러닝 시스템이다. 서버는 학습된 심층 콘볼루션 신경망 조각을 동영상 조각과 함께 전송해, 시청자는 인터넷 환경이 나쁜 곳에서도 사용자의 컴퓨팅 자원을 통해 향상된 화질의 영상을 볼 수 있다. 또한, 이 심층 콘볼루션 신경망의 전체 크기가 2MB를 넘지 않아 동영상을 내려받을 때 큰 부담 없이 같이 내려받을 수 있고, 신경망 전체를 내려받지 못하더라도 조금 떨어지는 성능의 초해상화가 가능하다. 

 이번 연구에서 개발된 기술을 통해 시청자는 기존의 약 70% 수준의 대역폭을 사용하더라도 최신 적응형 스트리밍 방식으로 감상할 때와 동일한 체감 품질로 감상할 수 있고, 같은 대역폭에서는 최신 적응형 스트리밍 방식으로 감상할 때보다 평균 40%가 향상된 체감 품질로 동영상을 감상할 수 있다. 

 한 교수는 “딥러닝을 이용해 개발한 동영상 압축 기술은 기존 기술보다 더 많은 정보를 효율적으로 압축할 수 있다”며, “현재 기술은 데스크톱에만 적용 가능하지만 추후 연구를 통해 모바일 환경에도 적용 가능한 기술을 개발할 계획이다”라고 전했다.


 

기계공학과

 기계공학과 조연우 교수 연구팀이 공동 현상을 이용해 수중 운동체의 항력을 감소시키는 기술을 개발했다. (관련기사 본지 455호, <공동 현상 통해 수중 운동체 작용 항력 감소시키는 기술 개발해>)

 물체가 유체 속에서 운동할 때에는 항력을 받는데, 물은 점성이 공기보다 높아 물속에서 운동하는 물체는 공기 중에서 운동하는 물체보다 더 큰 항력을 받는다. 따라서 배나 미사일 같이 물속에서 움직이는 물체들은 공기 중에서 운동할 때보다 더 많은 운동 에너지를 잃으며, 속도 감소량 및 연료 소모량이 증가한다.

 공동 현상이란 물속에서 물체가 운동할 때, 물체 주위에 기체로 이루어진 작은 공간이 생기는 현상으로 보통 물체의 빠른 운동으로 인해 일어난다. 물체가 빠르게 움직이면 물체 주변의 압력이 낮아지고, 이로 인해 끓는점이 낮아진 물이 기화하여 물체 주변에 수증기로 이루어진 작은 공간이 생성되어 공동 현상이 발생한다. 이 때, 속도가 충분히 빠르지 않아도 압축공기를 이용하면 공동 현상을 만들어 낼 수 있다. 압축공기를 분사하기 위한 캐비테이터(Cavitator)를 장착해 운동시키면 뿜어진 공기로 인해 물체 주변에 공기로 이루어진 층이 생겨 공동 현상이 발생한다.

 연구팀은 물속 물체를 공기로 감싸, 공동 현상을 발생시켜 항력을 줄이는 것이 가능함을 실험적으로 증명했다. 항력 계수는 물체에 작용하는 항력에 비례해, 항력 계수를 통해 항력의 크기를 알 수 있다. 모터의 일률을 통해 항력 계수를 측정한 결과, 연구팀은 공동 현상이 발생할 때 항력 계수가 0.4에서 0.1로 줄어듦을 확인할 수 있었으며, 공동 현상에 의해 물체에 작용하는 항력의 크기가 4분의 1 수준이 된다는 사실을 밝혀냈다.

 조 교수는 “이번 연구의 상용화를 통해 물체가 적은 에너지로 더 빠른 속도로 움직이거나 같은 에너지로 더 멀리 이동할 수 있다”며, “초고속 수중 운동체 개발 및 공기 윤활을 이용한 초고속 선박의 개발에 응용될 수 있을 것이다”고 전했다.


※ 학과사정으로 원고를 보내지 못한 학과는 누락되었습니다. 독자분들의 양해 부탁드립니다.

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