미래기술/미래전망/첨단산업

Nikkei Science_2016.03. 특집 (p80~89)

미래를 여는 이노베이션 10 
(과학기술 혁신의 계보)

우리의 생활을 개선하고, 컴퓨터과학에 변혁을 주고, 지구를 구할 가능성을 간직한  2015년에 주목을 받았던 혁신연구 중에서 10개의 화제의 기술을 소개한다. 

이번 호에는, SCIENTIFIC AMERICAN 창간 170주년을 기념하여, 이와 같이 역사적으로 돌이켜보아 중요한 화제로 다루었던 것들을 소개한다. 이것에 앞서 2015년에 주목을 받았던 혁신연구 중에서 10개의 화제를 소개한다. 이 것들 중에 몇 개는 170년 후에 본지의 베스트 콜렉션에 뽑힐지도 모르겠다. (원제명: World Changing Ideas 2015)

1. 눈으로 기계를 콘트롤 
    눈의 움직임을 기계를 제어하는 명령으로 번역하는 S/W가 운동장애가 있는 사람을 도울 수 있을 것이다

2015 년, 사지마비 환자인 Eric Sorto는 뇌 속에서 생각하는 것만으로 로봇 Arm을 조작하여 음료수를 자신의 입까지 가져가는 기발한 재주를 보였다. 이러한 재주를 가능케 한 것은 Sorte의 뇌에 삽입한 전극부착 칩이었다. 이와 같은 기술은 침습성이 있어, 수개월에 걸치는 훈련을 필요로 하는 경우도 있고, 더 안 좋은 것은 이러한 기술에 요구되는 심신의 조건을 만족한 마비환자는 극히 일부로, 보다 좋은 방법을 찾아야만 했다.

런던대학의 신경공학 부교수인 Aldo Faisal은 뇌의 전기적 활동과 기계를 직접 연결하는 디바이스가 아닌, 눈의 움직임으로 휠체어나 컴퓨터, 비디오게임을 콘트롤하는 기술개발을 하고 있다. 기존의 비디오게임기의 카메라를 써서 User의 눈의 움직임을 가록하고, 그 데이터를 컴퓨터에 보내는 고굴을 만들고, 데이터는 기계를 동작시키는 명령으로 S/W에 의해 번역된다. 절단수술을 받은 사람, 사지마비 환자, 파킨슨병이나 다발성 경화증, 근육 위축증 환자 등 어느 누구라도 이 장치를 사용할 수 있음에도 이 장치는 50달러 이하에 만들 수 있다. 한 과학전시회에서 수천 명의 자원봉사자가 15초 정도에 장치의 사용방법을 습득하여 (사용법을 지도할 필요가 없었다) 탁구게임을 즐길 수 있었다. 

2. 마이크로파 로켓 
    마이크로파 빔을 이용하여, 우주에의 접근코스트가 대폭 내려갈지도

인류가 로켓을 타고 처음으로 우주로 나간 이후로 50년 이상이 지난 현재에도 화물을 궤도까지 수송하는 코스트는 막대하다. 로켓의 종류에 따라 다르지만, 1Kg당 5,000~50,000달러. 문제는 현행의 로켓이 아주 비효율적이다. 로켓 중량의 약 90%를 연료와 추진체가 점하고 있어 Pay Load (적재물)를 위한 여유가 거의 없다. 연료와 추진체의 일부를 줄일 수 있다면, 로켓은 더 많은 화물을 실을 수가 있어 1Kg당 수송코스트도 낮출 수 있을 것이다. 

러시아의 과학자 Konstantin Tsiolkovsky는 1924년에 이것을 실현시키는 방법으로, 지상에서 마이크로파 빔을 쏘아서 로켓을 상승시키는 것을 제안했다. 파라볼라 반사경을 사용하여 ‘단파장 전자파의 빔’을 로켓의 몸통 부위에 쏘면, 추진제가 가열되어 적재연료를 대량으로 사용하지 않고도 추진력을 만들어낼 수가 있다는 것이었다. 이 아이디어는 오랫동안 빛을 보지 못하다가, 최근에 기술이 그의 구상을 따라 오게 되었다.

마이크로파 레이저는 1950년대에 개발되어, 그 출력이 로켓 발사에 필요한 메가 와트 급에 도달한 것은, 저렴한 가격의 발진기 ‘자이로드론’이 등장해서부터이다. 또한 축전지 등의 에너지 저장시스템의 진보에 의해 전력공급 망에 부담을 주지 않고도 대형의 자이로드론에 전력공급이 가능하게 된 것도 크게 기여했다. 현재 세계중의 연구자가 이 아이디어를 추구하고 있으며, 그 한 명이 Kevin Parkin 으로, 캘리포니아 공과대학에 있던 2012년에 선구적으로 연구를 주도하여, 민간기업인 Escape Dyanamics 사에서 인공위성에서 장래에는 인류를 마이크로파로 우주에 보내는 재이용 시스템개발을 위한 테스트를 하고 있는 중이다. NASA도 이 기술을 주목하여, 2015년 7월에 차세대 기술개발 로드맵에 이 마이크로파 로켓을 추가하였다.

3. 바이러스를 일제히 검출 
    샘플 중의 모든 바이러스의 정체를 1회의 검사로 거의 완벽하게 밝혀낸다

감염증을 일으키는 바이러스의 정체를 규명하고자 할 때 대체적으로 Polymerase연쇄반응(PCR) 법에 의한 유전자검사가 이용된다. PCR법은 DNA단편을 증폭하여 해석 가능한 양까지 늘리는 방법이다. 그러나 PCR법을 사용하기 위해서는 찾는 대상의 바이러스의 종류를 알아야 할 필요가 있어, 이 점이 기대 추측에 의존할 수 밖에 없었다. 2015년 9월 콜롬비아 대학 연구팀이 기대추측이 필요 없는 새로운 방법을 제안했다.
 
VirCapSeq-Vert 라고 불리는 이 기술은 한 방울의 타액이나 조직액 뇌척수액에 포함된 모든 바이러스를 거의 완벽한 정도로 찾아내는 것이 가능하다. 이 방법을 이용하면 동시에 21개의 샘플을 48시간 이내에 분석이 가능하고, 코스트는 한 샘플당 200달러로, 신형바이러스나 돌연변이 된 바이러스도 적어도 40%가 이미 알고 있는 바이러스와 같다면 검출 가능하다. “응급실에 온 환자가 여러 가지 종류의 검사를 받는다면 수천 달러가 든다”고 한다. “ 이 방법은 상당히 저가로, 환자가 가지고 있는 바이러스를 정확히 알 수 있게 되어, 개인에 맞는 치료가 가능해진다. 

4. 유연하여 주사 가능한 뇌 Probe
    도전성 고분자 Mesh가 뇌 연구의 강력한 툴로

뇌의 수수께끼를 설명하는 데는, 살아 있는 피험자의 뉴런의 활동을 정밀하고 정확하게 모니터 할 필요가 있다. 뇌 Probe는 일반적으로 침습성이 높은 툴이다. 하바드 대학의 화학자 Charles Lieber 연구팀은 실크와 같은 부드러운 고분자 Mesh가 그 상황을 변화시켜 줄 수 있지 않을까 기대하고 있다. 동 팀은 지금까지 전자센서를 부착한 Mesh를 살아있는 생쥐에 삽입하여 테스트해 왔다.
이 Mesh의 안전성이 확인되고 사람에게도 사용 가능하게 되면, 각 각의 뉴런의 활동부터 인지가 어떻게 해서 일어나는지를 알아보거나, 파킨슨병 등의 치료에 사용이 될 것이다. (①고분자 Mesh를 롤상태로 말아서 용액에 넣어, 100µm의 주사침으로 살아 있는 생쥐의 뇌에 주입 → ②주입된 Mesh는 뇌 안에서 펼쳐지고 Mesh는 그 95%가 공간이므로, 뇌세포는 Mesh의 빈틈으로 들어가 일체화가 된다)

5. 소규모 핵융합 
    핵융합 연구는 수십 년에 걸쳐 거액의 자금이 투입되었으나 좀처럼 진전이 없었다. 그러나, 지금까지와는 다른 전술로 핵융합에 임하는 연구자가 나타났다 

핵 융합은 2개의 원자핵이 결합, 즉 융합하여 원래의 2개와는 다른 새로운 원자핵으로 변하는 현상으로, 이 때에 질량의 일부가 에너지로 변환된다. 태양의 에너지원도 이 핵융합반응이므로, 핵융합분야의 주요 프로젝트는 대규모의 것들이 될 수 밖에 없다.  예로서, 7개국이 참가하는 국제 팀이 프랑스에 국제 열핵융합실험로인 ITER (이타)를 건설 중이다. 이 210억 달러짜리 Tokamak형 핵융합로는 초전도자석을 사용하여 핵융합을 일으키기에 충분한 고온·고밀도의 Plasma를 만들어 낸다. 완성되면 ITER은 중량 2만 3000톤으로, 에펠탑의 3배의 중량이 될 것이다.

주요 경쟁상대인 미 국립 Lawrence Rivermore 연구소의 국립점화시설 NIF도 같이 복잡하다. 연료 팰릿에 192본의 레이저를 쬐어서, 온도를 섭씨 5000만도까지, 압력은 1500억 기압까지 올린다. 그러나 ITER 나 NIF 의 기술을 사용한 핵융합발전소가 가동되는 것은 수십 년 후가 될 것이다. 일부의 연구자들은 다른 전략을 모색하고 있으며, 그 전략은 규모의 축소이다. 미 에너지 고등연구계획국은 2015년에 9개의 소규모 프로젝트에 3000만 달러 가깝게 투자했다. 이들 프로젝트는 ‘저 코스트 프라즈마 가열과 어셈블리의 가속 (ALPHA)’로 불리는 계획을 통하여 저 가격의 핵융합을 목표로 하고 있다.

대표적인 것이 캘리포니아주 더스틴의 Magneto-Inertial Fusion Technology사가 추진하는 것으로, 전류에 의한 ‘핀치효과’로 프라즈마를 압축해서 핵융합을 일으키는 설계이다. 이 방법에는 역사가 있다. 1958년에 미 국립 로스아라모스 연구소의 과학자가 핀치효과를 이용하여 실험실에서 지속적인 핵융합에 성공했다. ALPHA프로젝트에 참가하지 않는 기업들도 대체방법의 개발을 추진하고 있다.  

핵 융합연구의 지금까지의 역사를 생각하면 이들 프로젝트에 회의적인 시각으로 보겠지만, 만일 이 중에 하나라도 방사선폐기물을 방출하지 않고, 그린 상태로 풍부한 전력공급에 성공하면 한 개의 기술혁신에 의해 에너지 빈곤에서 기후변동까지, 많은 문제를 일거에 해결할 수도 있을 것이다. 

6. 유전자변형 생물의 Kill 스위치 
    특정의 DNA배열을 파괴하는 Kill·스위치에 의해, 산업스파이나 환경오염방지가 가능해 질 수도

세계 중에 수 많은 유전자변형 대장균이 배양되고, 당뇨병치료용 인슐린이나 플라스틱 중합체, 식품첨가물 등의 유용한 물질을 대량으로 만들어 내고 있다. 유전자 변형 대장균은 그 역할을 끝내면 산업폐기물로 격리 되거나 비료로 재이용 된다. 현시점에서 이와 같은 상황에도 악영향은 거의 없다. 유전자 변형 대장균은 야생의 것 보다 약하고, 실험실 밖에서는 오래 생존이 안 되기 때문이다. 그러나 향후 새롭게 만들어진 유전자 변형 세균이 원하지 않는 장소에 가서 위험을 일으킬 수도 있다.

만일 어떠한 사고로 유전자변형 세균이 환경에 방출되어 균형 잡힌 생태계의 주도권을 잡는다면? 또는 항생물질 내성 등 인위적으로 도입된 형질이 유전자변형 세균에서 야생의 것에 전염이 된다면? 특허를 취득한 세균(그 DNA에는 기업비밀이 코드화)이 경쟁사에 도난 당한다면? 이와 같은 불예측한 사태를 사태에 대비하여 Fail Safe 기구가 개발되어 있다. 

2009년, 당시 캘리포니아대학 샌프란시스코교(UCSF)에 있던  생물공학자 Brian Caliando는, 유전자변형 세균이 유출되거나 도난 당하기 전에 변형된 DNA를 확실하게 파괴하는 방법을 연구하기 시작했다. 그 후 그는 CRISPR (근간에 발견된 세균의 방어시스템으로, 침입 바이러스의 DNA를 절단하여 파괴하는 무기와 같은 것으로, 이 시스템을 베이스로 한 게놈편집기술도 CRISPR이라 함)에 관한 논문을 읽고 이 것을 유전자변형 세균의 내장 Kill Switch로 사용하는 것에 착안했다. 그는 후에 MIT의 Christopher Voigt의 밑에서, 세균이 자신의 변화된 DNA를 잘게 써는 CRISPR 베이스의 시스템 ‘DNAi’를 개발했다.

그리고 Plasmid (자기 복제하는 작은 환상 DNA)를, Kill Switch를 구성하는 RNA배열과 효소를 코드화 하도록 CRISPR를 사용하여 변화시켜, 이 것들의 Plasmid를 유전자 변형대장균에 도입했다. Plasmid 는 대장균 중에서 활성화하여, 대장균을 치사프로그램으로 감염시키고, 대장균에 들어 있던 배트에 아라비노스라는 당을 추가하년 Kill Switch가 들어가고, DNAi는 대장균에 변형된 DNA를 잘라내기 시작한다. 2015년에 Nature Communications지에 발표된 그의 아이디어가 실현 가능한 것으로 나왔다. 같은 원리로 다양한 생물이나 환경에 맞춘 킬·스위치가 가능하며, 예를 들면 DNAi 에 의해 유전자변형 작물이 가까운 밭의 작물과 타가 수분하는 것을 방지할 수도 있을 것이다. 

7. 열 흡수장치 
    열을 흡수하여 대기권 밖으로 방출하는 다목적 Mirror

미국에서는 건축물의 에너지소비량의 약 15%가 에어컨에 의한 것이다. 기록적인 폭염일 수도 향후 수십 년간 급증할 우려가 있다. 이 두 사실은 난제로 남아 있다. 온난화가 진행되는 세계에서 어떻게 하면 에너지 사용량을 줄이고 가정과 직장을 시원하게 할 수 있을까? 해결책 하나는, 태양이 내리쬐는 건물로부터 열을 흡수해 대기권 밖으로 방사하는 재료로, 기본 콘셉은 ‘방사 냉각’으로 1980년대에 탄생하였다. 당시 어떤 타입으로 도장된 금속지붕재가 건물에서 열을 흡수하고, 지구대기를 투과하는 파장의 전자파로 방사하는 것이 판명되었으나 방사냉각이 하루 종일 잘 작동하지는 않았다.

열을 방사하는 동시에 태양광을 반사하는 재료를 만들지 않았기 때문이었다 반사는 중요하다. 만일 재료가 태양광을 흡수해 버린다면 열 방사에 의한 냉각 분은 태양으로부터의 열로 상쇄되어 버린다. 이 문제를 해결하기 위해서 스탠포드 대학 연구팀은 극히 효율적인 Mirror와 같은 재료를 만들었다. 은과 티탄, 실리콘기판 위에 이산화 Hafnium 과 이산화 Silicone Dioxide (Sio2) 층을 교대로 칠한 것이다.

연구실 옥상에서 이 재료를 시험한 결과 태양광의 97%를 반사했다. 이산화 Silicone Dioxide 의 분자는 미소한 안테나와 같이 작용하여 공기의 열을 흡수하고 그 것을 전자파로 방사한다. 이 재료가 방사하는 전자파 파장은 8~13µm 으로, 이 파장대의 전자파는 지구대기를 투과하여, 열은 건물주위의 공기를 덥히지 않고 우주공간으로 빠져나간다. 연구팀이 개발한 직경 20cm 의 방사냉각재는 직사일광이 강할 때도 대기온도 보다 약 5도가 낮았다. 

열을 버리는 처리 장소로 우주공간이라는 막대한 열역학적 자원을 어떻게 활용가능 한지를 생각하는 일은 대단히 흥미 있는 일일 것이다. 이 미개척의 재생 가능한 에너지 자원이 드디어 인식되기 시작했다.  

8. 독학하는 기계 
    Deep Learning에 의해 인공지능은 더욱 인간의 뇌에 가까워진다

구글과 페이스북 등의 기업들이 독학 가능한 기술구축을 목표로 돌진하고 있다. 그들이 기대하는 기술은 딥·런닝 (심층학습) 이다. 컴퓨터가 보다 더 인간의 뇌와 같이 기능하면 더 똑똑해질 것이라는 수십 년 동안의 생각을 바탕으로, 딥런닝·네트워크는   컴퓨터처리 유니트와 인공뉴런 층을 몇 개로 겹쳐진 구조로 되어 있다. 각각의 뉴런은 눈앞의 입력 (분류하지 않으면 안 되는 화상 등)에 대해서 다른 처리를 행한다.

종래의 Neural 네트워크와 딥·런닝의 차이는, 딥·런닝이 훨씬 더 많은 층으로 되어 있다는 것이다. 네트워크가 깊어지는 만큼, 결국 층이 늘어 나는 만큼 네트워크는 더 고도의 개념인식이 가능하게 된다. 딥·런닝은 2000년대 중반부터 연구를 통해 많이 발전해 왔으나, 최근에 들어서 드디어 이 기술을 활용한 상품이 시장에 나오기 시작했다.

예로서 구글 앱인 ‘구글 포토’이다. 이 앱은 내 iPhone에 보관된 모든 화상을 업로드 해서, 내 처와 아이들 손자 들을 정확하게 식별하여 그들의 화상을 Thumbnail 화상이 표시된 폴더로 분리된다. 어떻게 이 것이 가능하게 되었나 하면, 수백만 장의 화상을 입력하여 훈련한 것에 의해 얼굴을 인식 가능하게 된 것이다. 화상이 입력되면 소프트웨어는 다층구조의 네트워크 각층에서 화상내의 요소를 인식하고, 그 요소는 층의 깊이가 깊어지면서 점점 고도한 것으로 되고, 최종적으로는 얼굴을 인식하는 것이다. 충분한 매수의 얼굴화상을 훈련하면, 처음 보는 화상 내 사람의 코나 입을 구분할 수 있게 된다.

딥·런닝에 의해 사진 정리보다 훨씬 많은 것들이 가능하다. 실제로 인간과 거의 구별이 안 될 정도의 지적 행동을 보이는 인공지능을 향한 일보가 이미 시작되었을 지도 모른다. 2015년 2월 런던에 거점을 둔 딥마인드사(구글이 2014년 6억 1700만달러로 매수)의 인공지능 팀은, 수십 종류의 아탈리사의 비디오게임 방법을 딥·런닝을 사용하여 독학 가능한 컴퓨터를 만들었다고 보고했다. 그 소프트는 훈련을 거듭한 후에, 절반 정도의 게임에서 숙련된 인간플레이어를 이겼다고 한다. 작은 일보라고는 하나, 기계의 시대가 시작되었다고 예감할 수 있는 성과인 것이다.

9. 화학반응을 포착하는 Hi Speed 카메라 
    적외 분광법과 컴퓨터 시뮬레이션에 의해, 지금까지 보이지 않았던 용매와 용질의 상호작용이 분명하게   

우리들 DNA의 염기들을 연결하는 수소결합은 세포 내 액 중에 형성되고, 자연계에서 일어나는 화학반응의 많은 것이 바다 등의 액체 내에서 일어나며, 대부분의 약제는 용제 중에서 합성된다. 그런데 화학자는 통상 화학반응의 결합기구를 기색만으로 연구하고 있다. 분자밀도가 비교적 낮고, 분자를 용이하게 추적할 수가 있어서다. 액체 중에는 보다 많은 분자가 존재하고 분자간의 충돌이 빈번하게 일어나기 때문에 반응이 빠르고 복잡하게 뒤얽히며, 관찰하고 싶은 프로세스는 흐릿해서 잘 안 보인다. 화학반응을 수조 분의 1초의 셔터스피드로 연사가 된다면 가능한 이야기지만. .  

영국 브리스톨대학의 화학자 Andrew Orr-Ewing 은 레이저를 사용하여 화학반응을 조사하고 있다. 그는 열에 의해 촉진된 액체중의 반응으로 진동이 발생하고, 그 진동을 적외선 분광장치로 관측 가능한 것을 알고 있었다. 그와 당시 박사과정의 학생이었던 Greg Dunning 은 2012~2014년에 Acetonitrile 라는 용매중의 Xenon difluoride (XeF2)분자에 초고속의 자외선펄스를 조사하는 실험을 했다.

레이저펄스는 메스와 같이 움직여, 극히 반응성이 높은 Fluorine 원자를 분리하고, Fluorine 원자는 용매분자의 중수소원자와 결합하여 Fluorine 중수소가 되었다. 레이저펄스 조사 후, 반응의 증거가 되는 적외진동이 나타나고, 그리고 없어질 때까지의 시간부터 (적외분광법 이라는 일반적 방법으로 측정 가능) 얼마나 빨리 원자간에 결합하고 얼마나 빨리 반응이 평형상태에 도달 했는지를 확실하게 알 수 있었다. 그들의 실험으로 액체 중의 화학반응상세를 Pico초 단위로 관찰 가능한 것을 나타내 보였다.

그러나 대부분의 화학자는 고가의 레이저와 측정기 대신 컴퓨터·시뮬레이션을 사용하여 화학반응을 관찰하고 조사한다. 그러한 화학자를 위해 동료인 David Glowachi 와 Jeremy Harvey 가 시뮬레이션 소프트를 작성했는데, 이 소프트는 놀라울 정도로 정확하게 그의 분광법에 의한 측정결과를 예측했다. 시뮬레이션은 실험보다도 정확한 정보를 가르쳐 주기 때문에, 이러한 시뮬레이션을 사용하면 무엇이 일어나는지를 보다 상세하게 보는 것이 가능해진다.

분광법에 의한 관측과 시뮬레이션을 통합한 방법에 의해 액체 중의 화학반응이 실제로 어떻게 일어나는지를 지금까지와는 달리 깊이 이해할 수 있게 되었다. 이 방법은 대학·산업계용 컴퓨터·시뮬레이션에 들어 가기 시작하여, 질병연구와 약제개발 및 생태학연구에 종사하는 과학자들에게 은혜를 내려줄 것이다.

10. 벽 넘어 반대편이 보이는 카메라 
      광자의 튀어서 되돌아 오는 성질을 이용하여, 직접 보이지 않는 피사체를 포착

만일 카메라가 꺾어져 있는 반대편 쪽을 잡을 수 있다면, 안 보이는 쪽의 위험을 운전자에게 경고하거나, 화재현장을 수색하는 소방관들에게 큰 힘이 되거나, 수술 중의 외과의사에게 체내의 잘 안 보이는 곳을 보여줄 수가 있을 것이다.

수년 전 MIT공과대학 Media Labo 의 연구자가 이와 같은 카메라를 고안·실증했지만, 초기의 프로토 타입은 상당히 고가였다. 원리는 레이저펄스를 벽이나 문에 조사하면, 벽 등에 반사된 광자가 옆방의 정지한 피사체에 도달한다. 다음에 피사체로부터 돌아온 광을 50만 달러짜리 카메라로 기록하고 내장된 소프트가 각각의 광자의 도착시간을 기록하고 비행거리를 계산하여, 피사체를 재 구축하는 것이다. 

그 후 MIT 팀은 이 기술을 대폭 개량하여 지금은 시야밖에 있는 움직이는 물체를 기록할 수도 있고, 장비도 레이저와 50만 달러의 카메라 대신에 LED와 100달러짜리 마이크로소프트사의 Kinect 센서로도 충분하게 되었다. 

   -- 끝 --