《편집자 주: 실험실에서의 연구부터, 이를 실용화 한 스타트업까지! UNIST에서 이뤄지는 과학기술 연구는 높은 수준뿐 아니라 폭넓은 범위까지 자랑합니다. UNIST Newscenter에서는 차세대 과학기술을 선도하기 위한 연구는 물론 창업에도 앞장서 훌륭한 성과를 거두고 있는 UNISTAR의 최근 소식들을 정리했습니다!》
■ 문회리 ‧ 백정민 교수, 한국차세대과학기술한림원(Y-KAST) 회원 선출!
문회리 자연과학부 교수와 백정민 신소재공학부 교수가 한국차세대과학기술한림원(Y-KAST)의 2020년도 신임 회원으로 선출됐습니다. Y-KAST는 각 분야에서 뛰어난 역량을 자랑하는 젊은 연구자를 대상으로 선발 절차를 거치는데요. 무기화학 분야에서 독창적인 연구를 개척하고 있는 문회리 교수는 이학부에, 마찰전기 발전기 등 혁신적 연구를 수행하고 있는 백정민 교수는 공학부에 각각 선정됐습니다.
Y-KAST는 만 45세 이하의 우수한 젊은 과학자를 회원으로 선출해 회원 간 교류를 촉진하고, 촉망 받는 연구자들의 역량 강화를 목적으로 결성됐습니다. 지난 2017년 출범했으며, 150명 이내의 정원으로 운영되고 있습니다. 매년 30여명 정도 선발되는 회원들은 3년의 임기를 가지며, 45세 이상이 되는 경우에도 임기가 종료된다고 합니다. 올해도 마찬가지로 26명의 신규 회원이 선정됐습니다.
UNIST에서는 지난 1월 주상훈 에너지 및 화학공학부 교수가 첫 회원으로 선발되기도 했는데요. 이번 선발로 점차 많은 연구자들이 미래를 이끌 젊은 연구자로 이름을 올릴 수 있길 바라봅니다.
[아이뉴스24] 과학기술한림원, 최우수 젊은 과학자 26인 Y-KAST 회원 선출
[관련링크] 한국차세대과학기술한림원 홈페이지
■ 김채규 교수 창업기업 퓨전바이오텍, 한–아세안 스타트업 IR 피칭 우승!
김채규 생명과학부 교수의 창업기업, 퓨전바이오텍이 ‘한-아세안 스타트업 IR 피칭’에서 우승하며 투자자들로부터 큰 주목을 받았습니다. 첨단 바이오 기술을 기반으로 한 도전이 그 가치를 인정받은 것입니다.
이번 피칭대회는 11월 25일(월)과 26일(화) 양일 간 열린 ‘한-아세안 스타트업 엑스포 컴업(ComeUp)’ 주요 프로그램 중 하나로 진행됐습니다. 이번 행사는 한-아세안 특별정상회의의 부대행사로, 관련 국가의 창업기업들이 모두 참가한 의미 있는 대회였는데요. 중소벤처기업부가 주관한 이번 대회에는 일자별로 10개씩 총 20개 스타트업이 참가했습니다. 이중 퓨전바이오텍은 25일(월) 캄보디아, 인도네시아, 브루나이, 라오스, 말레이시아의 스타트업과 함께 피칭을 진행했습니다.
지난 2018년 9월 창업한 퓨전바이오텍은 김채규 교수의 연구를 바탕으로 항암제 및 노인성 질환에 적용 가능한 융합단백질 기반의 바이오 신약을 개발하고 있습니다. 김채규 교수는 2018년 ‘세계에서 가장 영향력 있는 1% 연구자(HCR)’로 선발되며 뛰어난 연구력을 인정받기도 했는데요. 이번 성과는 퓨전바이오텍과 김채규 교수의 더 큰 도약을 위한 디딤돌이 될 것으로 기대됩니다.
[전자신문] 싱가포르 ‘지마트’ 한국 ‘퓨전바이오텍’, 한-아세안 스타트업 IR 우승
[머니투데이] 한·아세안 스타트업 IR대회, 퓨전바이오텍·지마트 우승
■ 윤나경 · 윤다은 · 홍석민 학생, 대학생 생물분류분야 연구 공모전서 우수상!
조경화 교수 연구실의 학부 인턴 3명이 ‘2019 대학생 생물분류분야 연구 공모전’에서 우수상(국립생물자원관장상)을 수상했습니다. 수상의 주인공은 윤나경(에너지 및 화학공학부), 윤다은(도시환경공학부), 홍석민(도시환경공학부) 학생입니다.
환경부 산하 국립생물자원관에서 지난 8월부터 10월까지 2개월에 걸쳐 진행한 이번 공모전에서는 우리나라의 자생 생물의 분류에 관련된 대학생들의 연구를 접수받아 우수성을 평가했습니다. 공모전에서는 대상 1팀, 최우수상 1팀, 우수상 2팀과 특별상 6팀 등 총 10개팀을 선정했는데요. 윤나경 학생팀은 이중 우수상에 이름을 올렸습니다. 시상식은 지난 11월 22일(금) 진행됐습니다.
학생들은 딥러닝(Deep Learning)을 이용한 유해 적조 생물 판별 기술로 수상의 영광을 안았습니다. 학생들은 적조의 원인이 되는 생물의 데이터를 수집하고, 이를 분류해 학습시킨 모델을 개발하는 방식으로 연구를 진행했습니다. 학생들이 개발한 시스템은 녹조 2종과 적조 16종에 대한 테스트 결과 높은 정확도를 보였습니다.
조장을 맡았던 윤나경 학생은 “샘플을 채취하고 현미경을 이용해 직접 유해조류를 관찰하고 세야하는 기존의 방법은 예보의 생명인 신속성과 정확성을 높여주지 못한다고 생각해 연구에 착수했다”며 “딥러닝 등을 이용한 시스템 개발은 생명과 생계가 직결된 적조 현상을 정확하고 빠르게 예보할 수 있는 기반이 될 수 있을 것”이라고 강조했습니다.
[관련링크] 2019 대학생 생물분류 분야 연구 공모전