26.07 도입

장비 설명

생성형AI 모델의 학습 및 추론과 대규모 딥러닝 연구를 수행하기 위한 고성능 GPU 서버이다. NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q GPU 2개를 탑재하여 대규모 언어모델, 멀티모달 모델, 생성형 AI, 컴퓨터 비전 및 딥러닝 모델의 학습과 추론에 활용한다. 4U 랙마운트형 서버로 최대 4개의 GPU 장착을 지원하며, 현재 2개의 GPU가 설치되어 있다. Linux 운영체제와 딥러닝 프레임워크, CUDA 기반 개발환경, Docker 등을 구성하여 다양한 AI 연구 및 실험을 수행할 수 있다.

26.07 도입

장비 설명

본 장비는 중성원자 기체를 포획하기 위해 제작된 진공 챔버 및 관련 실험 장치를 설치하기 위한 무자장 광학 테이블이다. 외부 자기장과 진동에 민감한 실험을 위해 무자장 특성을 가진 스테인레스 스틸 316을 사용한 광학 테이블을 사용하여 자기장 영향을 최소화하여 진공 시스템 및 원자 포획 환경의 안정성을 확보하는 기반 장비로 활용된다.

26.07 도입

장비 설명

-본 장비는 단백질, 단백질 복합체 및 막단백질을 생화학적 특성에 따라 분리·정제하기 위한 고속 단백질 액체크로마토그래피(FPLC) 시스템이다. 시료의 크기, 전하, 소수성 및 특정 리간드에 대한 친화도 차이를 이용하여 표적 단백질을 높은 순도와 재현성으로 정제할 수 있다.
-친화크로마토그래피, 이온교환크로마토그래피 및 크기배제크로마토그래피 등 다양한 정제 방식을 적용할 수 있으며, 정제 과정에서 자외선 흡광도, 전도도 및 완충용액 조성 변화를 실시간으로 확인할 수 있다. 또한 유속, 압력, 용매 조성 및 분획 조건을 프로그램화하여 자동으로 정제를 수행할 수 있으므로, 반복 실험의 재현성과 정제 효율을 높일 수 있다.
-본 장비는 재조합 단백질과 막단백질의 정제, 단백질 복합체 분리, 시료의 균질성 향상 및 구조생물학·생화학 연구를 위한 고순도 시료 제작에 활용된다. 특히 detergent 또는 지질 환경에서 안정화된 막단백질과 저안정성 단백질 복합체의 정제 조건을 최적화하는 데 적합하다.

26.07 도입

장비 설명

- 원리: 고성능 원심분리기는 회전축을 중심으로 로터를 고속 회전시켜 강한 원심력을 발생시키며, 이 힘을 이용해 시료 내 입자들을 밀도, 크기, 형태 차이에 따라 분리함

- 다양한 생물학적 시료를 원심력에 의해 침전 분리하여 세포, 핵산, 바이러스 등의 실험, 연구 등에
필요한 기초적 시료의 제공용도 및 수단에 이용되는 장비이다.

26.06 도입

장비 설명

유세포분석기는 유액상 입자·세포가 감지 지점을 통과할 때 여러 특성을 동시에 측정해 세포의 생리·면역·기능 정보를 빠르게 파악하는 장비입니다.형광을 사용하여 단시간 내에 분석함으로써 빠르고 정확하게 세포의 생리적, 생화학적 및 면역적 기능 등을 파악할 수 있다. 또한 세포 내외부의 다양한 Maker를 복합적으로 분석가능한 장비이다.

26.06 도입

장비 설명

생체적합성 섬유 원료를 적용한 습식부직포 및 니들펀칭부직포 제조시 균일한 웹 형성을 위한 초단섬유(1.5~10mm) 제조에 필요한 섬유 커팅 장비
- 고정밀 블레이드와 제어 시스템을 사용하여 고가의 의료용 섬유 원료의 loss를 최소화하고 섬유 길이를 ±0.1mm 단위까지 정밀하게 절단 가능
- 인공관절, 인대 등 고강도 요구 의료기기에 사용되는 초고분자량 폴리에틸렌(UHMWPE)과 같은 매우 질긴 섬유 소재 절단 가능
- 크림프 스테이플, 필라멘트, 토우 등 다양한 형태의 섬유 투입 및 절단 가능

26.06 도입

장비 설명

1. 장비설명
- 최대 960개의 독립 채널을 지원하는 고정밀 다채널 생체전기신호 증폭·수집 시스템.
- 표면 또는 침습 근전도와 같은 다양한 생체신호를 하나의 장비에서 동시에 획득할 수 있음.
- 입력별로 500~8000 Hz 범위의 샘플링 주파수를 독립적으로 설정할 수 있음.
- 서로 다른 대역 특성을 가진 신호를 하나의 시간축에서 동기 측정할 수 있음.
- 고용량 데이터의 병목 현상 없는 실시간 전송을 위해 이더넷(Ethernet) 통신 방식을 사용함.
- 전용 소프트웨어인 OTBIOLAB을 통해 신호를 실시간으로 모니터링 및 수집할 수 있으며, 확보된 데이터는 MATLAB 및 Python 환경에서 자유롭게 분석할 수 있도록 공식 라이브러리를 지원함.

26.06 도입

장비 설명

본 장비는 고성능 액체크로마토그래피(HPLC)를 기반으로 단백질 시료를 분리하고, 흡광도 및 형광 신호를 이용하여 분석하는 시스템이다. 특히 형광단백질 또는 형광표지된 막단백질의 발현 상태, 단분산성, 안정성 및 응집 여부를 분석하는 데 활용할 수 있다. 크기배제크로마토그래피(SEC) 등의 분리 컬럼과 연계하여 단백질 복합체의 분리 양상과 시료의 균질성을 평가할 수 있으며, 막단백질의 detergent 조건, buffer 조성, ligand 결합 및 돌연변이에 따른 안정성 변화를 비교·분석하는 데 적합하다. 자동시료주입장치가 장착되어 있어 다수의 시료를 연속적으로 주입하고 분석할 수 있으므로, 막단백질 발현 조건 및 정제 조건의 효율적인 스크리닝이 가능하다.

26.06 도입

장비 설명

본 장비는 그래프 기계학습(Graph Machine Learning) 및 대규모 딥러닝 연구를 위한 ASUS ESC8000-E12 기반 4U 랙마운트형 고성능 GPU 서버이다. NVIDIA Blackwell 아키텍처 기반 RTX PRO 6000 Server Edition GPU(96GB GDDR7)와 Intel Xeon 6520P 듀얼 CPU(총 48코어/96스레드), 512GB DDR5 ECC 메모리를 탑재하여 대규모 그래프 신경망(GNN) 모델의 학습·추론과 대용량 그래프 데이터의 병렬 연산을 고속으로 처리한다. NVMe U.2 SSD 기반 고속 스토리지와 10GbE 네트워크를 통해 데이터 전처리부터 모델 학습·검증까지의 전 과정을 단일 노드에서 효율적으로 수행하며, 최대 8개 GPU까지 증설 가능한 확장형 플랫폼으로 향후 연구 규모 확대에 유연하게 대응할 수 있다.

26.05 도입

장비 설명

본 장비는 통합 센싱 및 통신 시스템 연구를 위한 고성능 소프트웨어 정의 라디오 장비로, 광대역 RF 신호의 파형 생성, 수신, 획득 및 분석 실험에 활용된다. 다채널 송수신과 정밀 동기화 기능을 기반으로 통신 신호 처리, 센싱 파형 검증, ISAC 응용 기술 연구를 수행할 수 있으며, 연구 목적에 따라 유연하게 재구성 가능한 실험 플랫폼을 제공한다.