배양목 시대가 올까? 세포 배양 3D 프린팅 나무

(A diagram illustrating how plant cells can be cultured and 3D printed into custom shapes, with different strengths based on different levels of added hormones. Credit: MIT)

목재는 현재도 인기 있는 건축 소재일 뿐 아니라 가구와 일상 생활 소품들의 주된 재료입니다. 종이로 사용되는 부분을 제외하고도 상당한 양의 나무를 베어야 하는 것입니다. 그래서 최근 이슈가 되고 있는 배양육이나 배양 유제품처럼 아예 목재도 배양해서 키우는 방법이 연구되고 있습니다.

MIT의 연구팀은 배양목을 3D 프린팅 방식으로 출력하는 방법을 개발하고 있습니다. 연구팀의 접근법은 다소 독특한데, 키우는 데 오랜 시간이 걸리는 나무 세포를 배양하는 대신 한해살이풀인 백일홍 (Common zinnia, 학명 Zinnia elegans) 세포를 우선 묽은 액체 배지에 배양하는 것입니다. 2일간 속성 배양한 식물 세포는 더 진한 젤 형태의 배지로 옮겨지게 되는데, 이 때 두 가지 호르몬을 조절해 밀도와 강도를 조절할 수 있습니다.

이렇게 해서 만든 식물 세포 젤은 3D 프린터를 위한 바이오 잉크가 됩니다. 이를 3차원적으로 출력하면 나무를 가공하지 않고 복잡한 형태를 지닌 목재 제품 출력이 가능합니다. 실제로 그럴 듯한 제품만 출력할 수 있다면 이는 목재 제품 세공의 새로운 혁신이 될 것으로 기대됩니다. 수많은 톱밥을 만들지 않고서도 복잡한 목재 제품을 만들 수 있을 뿐 아니라 용도에 맞게 물리적 특성을 마음대로 조절할 수 있기 때문입니다. 살아 있는 나무를 더 이상 벨 필요가 없어지는 것은 물론입니다.

하지만 실제로 출력한 제품이 목재처럼 가볍고 우수한 성질을 지니지 않고 질감도 다르다면 이야기는 다릅니다. 실제 목재 같은 성질을 지닌 바이오 잉크 출력물을 만들기 위해서는 앞으로 많은 연구가 필요할 것입니다.

배양육의 경우 안전하다고 해도 먹는 사람 입장에서 꺼릴 수도 있지만, 배양목은 질감이나 성질만 비슷하면 크게 거부감이 없을 것입니다. 앞으로 어떤 성과물을 내놓을 수 있을지 미래가 주목됩니다.

참고

https://newatlas.com/materials/lab-grown-plant-matter-3d-printable-wood/

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1369702122000451

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통계 공부는 어떻게 하는 것이 좋을까?

사실 저도 통계 전문가가 아니기 때문에 이런 주제로 글을 쓰기가 다소 애매하지만, 그래도 누군가에게 도움이 될 수 있다고 생각해서 글을 올려봅니다. 통계학, 특히 수학적인 의미에서의 통계학을 공부하게 되는 계기는 사람마다 다르긴 하겠지만, 아마도 비교적 흔하고 난감한 경우는 논문을 써야 하는 경우일 것입니다. 오늘날의 학문적 연구는 집단간 혹은 방법간의 차이가 있다는 것을 객관적으로 보여줘야 하는데, 그려면 불가피하게 통계적인 방법을 쓸 수 밖에 없게 됩니다. 이런 이유로 분야와 주제에 따라서는 아닌 경우도 있겠지만, 상당수 논문에서는 통계학이 들어가게 됩니다. 문제는 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 익히는 데도 상당한 시간과 노력이 필요하다는 점입니다. 물론 대부분의 학과에서 통계 수업이 들어가기는 하지만, 그것만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 대학 학부 과정에서는 대부분 논문 제출이 필요없거나 필요하다고 해도 그렇게 높은 수준을 요구하지 않지만, 대학원 이상 과정에서는 SCI/SCIE 급 논문이 필요하게 되어 처음 논문을 작성하는 입장에서는 상당히 부담되는 상황에 놓이게 됩니다. 그리고 이후 논문을 계속해서 쓰게 될 경우 통계 문제는 항상 나를 따라다니면서 괴롭히게 될 것입니다. 사정이 이렇다보니 간혹 통계 공부를 어떻게 하는 것이 좋겠냐는 질문이 들어옵니다. 사실 저는 통계 전문가라고 하기에는 실력은 모자라지만, 대신 앞서서 삽질을 한 경험이 있기 때문에 몇 가지 조언을 해줄 수 있을 것 같습니다. 1. 입문자를 위한 책을 추천해달라 사실 예습을 위해서 미리 공부하는 것은 추천하지 않습니다. 기본적인 통계는 학과별로 다르지 않더라도 주로 쓰는 분석방법은 분야별로 상당한 차이가 있을 수 있어 결국은 자신이 주로 하는 부분을 잘 해야 하기 때문입니다. 그러기 위해서는 학과 커리큘럼에 들어있는 통계 수업을 듣는 것이 더 유리합니다. 잘 쓰지도 않을 방법을 열심히 공부하는 것은 아무래도 효율

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150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

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