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'광합성'통합검색 결과 입니다. (3건)

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UNIST, 전세계 식물 광합성량 예측하는 AI모델 개발

전세계 식물이 흡수하는 이산화탄소 양을 정확하게 예측하는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다. 과학적 기후 변화 대응과 탄소 중립 정책 마련에 도움을 줄 것으로 기대됐다. UNIST는 지구환경도시건설공학과 임정호 교수팀이 정지궤도 기상위성의 고빈도 복사·기상 자료를 학습시켜 총일차생산량을 1시간 단위로 추정하는 AI 모델을 개발했다고 1일 밝혔다. 총일차생산량(GPP)은 광합성에서 식물이 실제로 흡수한 탄소량을 나타내는 지표다. 연구팀은 일본 기상청이 운영하는 히마와리(Himawari)-8 정지궤도 위성으로부터 10분 간격으로 받은 고빈도 복사·기상 관측 데이터와 AI 기반 기계학습 기법을 결합했다. 논문 제1저자인 배세정 연구원은 "1시간 단위로 식생의 GPP를 정밀하게 추정할 수 있다"며 “기존 극궤도 위성은 하루 1~4회만 관측이 가능해 시간대별 광환경 변화를 반영하기 어려웠다"고 설명했다. 예측 모델에는 다양한 기상 자료와 함께 대기 중 에어로졸이 햇빛을 얼마나 흡수하거나 산란시키는지를 나타내는 '에어로졸 광학두께(AOD)'가 활용됐다. AOD는 미세먼지와 같은 입자상 물질 농도를 간접적으로 반영하는 위성 관측 지표다. 햇빛 세기와 성질에 영향을 준다. 연구팀은 AI가 예측에 어떤 정보를 바탕으로 판단했는지를 'SHAP((Shapley Additive Explanations)' 기법으로 해석했다. 배세정 연구원은 "연구결과 아침과 해 질 무렵 시간대에 AOD가 광합성 예측에 가장 큰 영향을 미치는 변수로 나타났다"며 "이번에 개발한 AI 기반 모델이 기존 경험적 GPP 추정 방식보다 시간 해상도와 정확도 모두에서 우수한 성능을 보여줬다"고 덧붙였다. 임정호 교수는 “2km 공간 해상도에서 동아시아 지역을 대상으로 하루 24시간 동안 탄소 흡수 반응을 시계열로 추정할 수 있다"며 "생태계 탄소 흐름 분석, 식생 반응 감시, 광환경 기반 탄소모델링 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것“이라고 기대했다. 연구 결과는 원격탐사 분야 최상위 국제 학술지 '환경원격탐사'(RSE)에 현지시간 1일 게재됐다. 연구는 환경부 한국환경산업기술원, 국토교통부 국토교통과학기술진흥원 등의 지원을 받았다.

2025.06.01 15:41박희범

한·일 등 4개국, 엽록소 a,b에 숨겨진 비밀 첫 규명

녹색식물이 빛을 흡수하는 엽록소는 a와 b 두 종류가 있다. 엽록소 기능에 대해선 생물학적으로 분자단위 연구도 많이 진행했다. 그러나 왜 이 같이 엽록소가 두 종류로 나뉘어 존재하는지 의문을 던지거나, 규명해 본 적은 없다. 한국에너지공과대학교(KENTECH)는 김희태 교수 연구팀이 8년간 국제공동으로 녹색 식물, 녹조류, 남세균 등의 광합성을 담당하는 엽록소 구성 및 위치에 숨겨진 비밀을 최초로 규명, 공개했다고 12일 밝혔다. 국제 연구는 일본(국립기초생물학연구소, 국립분자과학연구소, 니혼대, 도쿄대, 교토대), 오스트리아(공급망연구소), 칠레(탈카대)가 참여했다. 녹색 식물에는 빛을 효과적으로 흡수하는 집광안테나복합체 (LHCII)가 있다. 광합성에 중요한 역할을 하는 광계 (Photosystem) I과 광계II에는 엽록소a만 있는 반면, 집광안테나복합체에서는 특별히 엽록소b도 함께 에너지 전달을 매개한다. 기존 연구에서는 이 두 가지 엽록소들 각각의 물리적, 생화학적 특성을 주로 규명했다. 김희태 교수는 "집광안테나복합체에서 엽록소a와 b가 왜 현재와 같은 비율과 위치로 존재하는지 근본적인 이유에 대해서는 진화적인 비밀로 남아 있었다"고 설명했다. 김 교수는 "에너지 전달 네트워크를 구축해 분석했더니, 자연계 광합성이 최고 효율은 아니지만 상당히 효율적인데다 땡볕과 같은 가혹 조건에서 스스로 광합성을 억제하는 기능을 나타냈다"고 부연 설명했다. 연구팀은 이 연구를 위해 8년 간 엽록소 에너지 전달률을 수치화했다. 연구팀은 자연 상태 식물과 다양한 가상 식물 시나리오를 비교 분석, 자연계에 존재하는 식물이 가장 효과적이면서도 안전한 형태의 엽록소를 구성하고 있음을 밝혔다. 김 교수는 "엽록소가 왜 2개 존재하는지를 이해할 수 있는 방법론을 처음 제시한 것"이라며 "녹색 식물 등이 진화적인 선호로 인해 현재와 같이 발달한 것으로 볼 수 있다"고 덧붙였다. 니혼대 김은철 교수는 “지금까지 시도된 적 없는 융합적 접근을 통해 광합성 시스템의 비밀을 밝혀낸 성과"라고 말했다. 김은철 교수는 또 "현재 한국에서는 '인공' 광합성에 대한 연구는 활발히 이루어지고 있지만, '자연'의 광합성에 대한 기초연구는 아직 미비한 상황"이라며 "이 연구와 앞으로 이어질 국제공동연구가 한국 광합성 연구 기반을 강화하고, 학문적 발전에 기여할 수 있기를 기대한다”고 전했다. 연구 결과는 국제 학술지 '사이언스 어드밴스드 온라인판(5월9일자)에 게재됐다. 연구는 과학기술정보통부신부와 한국연구재단 지원(우수신진연구자 지원사업)을 받았다.

2025.05.12 15:50박희범

과기정통부, 연구소 기업 2천호 '딥아이' 배출…미코·큐어버스·엔도 등 성공사례 꼽아

과학기술정보통신부는 공공연구성과를 기반으로 하는 연구소기업 제도 시행 19년만에 2천호를 돌파했다고 27일 밝혔다. 연구소 기업은 지난 2006년 1호인 콜마 BNH가 누적 투자금 1천320억 원을 회수하고 기술료 수입 100억 원대 기록을 시작으로 최근엔 1천269호 연구소 기업 '큐어버스'가 5천37억 원의 대형 기술이전 성과를 냈다. 이번에 2천호로 등록한 기업은 (주)딥아이다. (주)딥아이는 울주강소특구 내에 위치한 강소기업이다. 주력 품목은 'AI 기반 비파괴 검사방법'이다. AI 솔루션 분야로는 세계 최초로 최근 미국 전력연구원(EPRI)의 AAPDD* 인증을 획득했다. 과기정통부는 연구소 기업 1천호를 제도 시행 14년 만인 2020년 달성한데 이어, 4년만에 다시 2천호를 달성하는 등 연구소 기업 창업 추세가 가파르다. 연구소 기업 가운데 코스닥 상장 사례로는 ▲콜마 BNH(주) ▲(주)수젠텍 ▲(주)신테카바이오 ▲진시스템 ▲마인즈랩 등이 있다. 또 과기정통부는 매출이 급성장하거나 해외 진출 등 성공사례 기업으로 ▲(주)미코바이오메드 ▲(주)에너캠프 ▲(주)큐어버스 ▲(주)인공광합성연구소 ▲(주)엔도로보틱스 등을 꼽았다. 과기정통부 유상임 장관은 “연구소 기업 2천호 배출은 국가 R&D와 지역 기술산업화의 지속적인 동반성장을 통해 이루어낸 의미있는 성과"라며 “앞으로 국가전략기술을 중심으로 미래를 선도하는 연구소기업을 집중 육성해 갈 것"이라고 말했다.

2024.12.27 16:26박희범

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