The design of all-dielectric metasurface for selectively blocking Near-Infrared region of solar spectrum

김은종 포항공과대학교 일반대학원 2020 국내석사

Blocking near-infrared region (NIR) is indispensable for saving energy consumed to maintain an interior temperature in buildings. The methods of blocking NIR are divided into two types. One is blocking NIR without visible light for applying to windows. The other is blocking the overall solar spectrum including visible light because the visible light accounts for 45% in the solar spectrum. Thus, we designed the metasurface of two types, respectively. In the transparent metasurface blocking NIR, simultaneously enhancing transmission in visible light and blocking in NIR remains challenging. Here, we demonstrate the trans-parent all-dielectric metasurface selectively blocking the NIR by using TiO2 nanocylinder and ITO layer. The ITO layer is implemented as a back reflector because the ITO is trans-parent in visible light whereas the ITO becomes reflective materials in the long-wavelength region (λ > 1500 nm). The designed metasurface exhibits a high average transmittance of 70% in visible light and high solar energy rejection (SER) of 90% in NIR. Furthermore, the performance of the designed metasurface is maintained over a wide range of an incident angle of light. Therefore, the metasurface gives an advanced guide-line for design energy-saving applications. In the opaque metasurface blocking NIR, the previous all-dielectric metasurfaces have difficulty in reflecting overall NIR because the reflection region is too narrow. Here, we demonstrate the all-dielectric metasurface blocking almost overall NIR by using amor-phous Si (a-Si) and SiO2. Since amorphous Si has a high refractive index (~3.3) and high extinction coefficient in NIR, the designed metasurface exhibits high reflection (1050 nm ≤ λ ≤ 2320 nm) as well as high absorption (λ < 1040 nm), thereby leading to high solar energy rejection (SER) of 94% in NIR. The performance of the designed metasurface is independent over a wide range of incident light. Furthermore, a-Si substrate constituting the metasurface can be readily deposited on other materials such as glass and plastic film, so the proposed metasurface has high applicability for a large-area fabrication rather than crystalline Si and GaAs.

Investigation on Thermal Stability of Metal-Interlayer-Semiconductor Contacts Using Carbon Implantation

이동훈 포항공과대학교 일반대학원 2022 국내석사

Effects of carbon implantation (C-imp.) on the thermal stability of MIS (Metal-Interlayer-Semiconductor) contact were investigated. The experiment was conducted on both Si and Ge substrates. To improve the thermal stability in MIS contact, C-imp. into MIS structures was applied. The current density (J) - voltage (V) characteristics showed that C-imp. changed the rectifying behavior to the ohmic-like behavior. The Schottky barrier height (SBH) was also reduced by the C-imp. These improvements can be beneficial to reduce the lower contact resistivity (ρc) with the rapid thermal annealing (RTA) temperatures ranging from 450 to 600 ℃. From the transmission electron microscopy (TEM) and electron energy loss spectroscopy (EELS) mapping, the MIS contact with C-imp. showed the suppression of oxygen diffusion into Ti layer. From the secondary ion mass spectrometry (SIMS) analysis, the segregation of P dopant at the interface was more facilitated with C-imp.. Thus, the C-imp. is promising to improve the thermal stability and to realize low contact resistivity of MIS contact.

Design and Fabrication of Nanoscale Metal Interconnections for Transparent Deformable Electronic Devices

김동욱 포항공과대학교 일반대학원 2021 국내박사

As transparent displays and touch screens begin to be introduced to the public, the technology for transparent deformable electronic devices is attracting enormous attention as a next-generation electronic technology. Deformable optoelectronic devices, such as displays, solar cells, touch screens, and smart windows that maintain their functions under mechanical deformations have been developed, and various approaches to transparent deformable electrodes have been studied intensively. Despite these interests, transparent deformable nano- and micro-scale integrated interconnections that are easy to be patterned and positioned are receiving somewhat less attention. Since the most successful and feasible concept leading to deformable devices is linking rigid islands of active device components (transistor, light-emitting devices, photovoltaics, etc.) with deformable interconnections, developing transparent interconnections that can retain good electrical performance under high mechanical strain is highly required. In this work, I designed and fabricated three different types of transparent deformable nanoscale metal interconnections; (i) One-dimensional (1D) metal nanolines which were deposited on the flexible substrates by simple and reliable nanofiber (NF) photolithography, (ii) 1D wavy stretchable single metal NF which were individually positioned by the electrohydrodynamic (EHD) printing and metallized through room-temperature electroless plating, and (iii) Two-dimensional (2D) foldable and stretchable gold (Au) film hybrid electrodes which were composed of the anisotropic conductive ultrathin films (ACUFs) and the ultrathin Au film electrodes. These fabricated metal interconnections were not only electrically deformable but also optically transparent due to their nanoscale dimensions, and were able to be individually positioned and patterned in desired positions, shapes, and alignments. Also, all three deformable interconnections are fabricated by low-temperature processes and can easily expanded to large-scale production. The fabricated nanoscale metal interconnections were used as the interconnecting electrodes in the transparent and deformable field-effect transistors (FETs) array and the transparent electrodes of the deformable light-emitting devices.

강력하고 선택적인 인공 결합 쌍을 이용한 생체 이미징

김성완 포항공과대학교 일반대학원 2020 국내박사

Supramolecular chemistry has contributed significantly to the development of bioimaging tools for the visualization of locations and behavior of biomolecules. For example, protein-based noncovalent tool anchors a functionality to the other materials, providing new functional materials and tools for bioapplications, however; its large size (> 100 kDa), enzymatic degradation and difficulty in chemical modifications limit their uses for broad applications. Although synthetic binding pair systems can be alternatives for noncovalent anchoring because they are typically small (~ 1 kDa), chemically tractable and scalable, and resistant to enzymatic degradation, they have an intrinsic limitation for in vivo applications because of their low binding affinity (K < 104 M-1) in physiological environments. Cucurbit[n]urils (CB[n], n = 5-8, 10, 13-15), a family of synthetic receptors, exhibit remarkable guest recognition properties: they bind specific guest molecules with high binding affinity and specificity under physiological conditions and the resulting host-guest complexes are not easily dissociated. While the high-affinity synthetic binding pairs have been exploited for various biological applications, their applications in in vivo bioimaging have not been studied much. This thesis describes how the high–affinity synthetic binding pairs can be used for bioimaging in live animals. Chapter 2 describes the use of CB[6]-based polymer nanocapsules (CB[6]PNs) as an in vivo multimodal bioimaging platform. The surface of CB[6]PNs was easily functionalized with various spermidine (spmd)-conjugated functional tags (spmd-tags) for multimodalities in a non-covalent and modular manner by simple mixing of spmd-tags with CB[6]PNs. Dye-release assays using a dialysis method revealed the anchoring stability of spmd-tags to CB[6]PNs under serum condition, proving its suitability for bioimaging. Treatment of CB[6]PNs with Cyanine7 (Cy7)-spmd, 64Cu-labeled 1,4,7-triazacyclononane-1,4,7-trisacetic acid (NOTA)-spmd or Arginylglycylaspartic acid (RGD)-spmd for near infra-red (NIR), positron emission tomography (PET), or cancer targeting, respectively, produced materials for multimodal imaging. CB[6]PNs with three different modalities showed successful cancer-targeted multimodal imaging of tumors in cancer-bearing mice, demonstrating the potential use of strong and stable CB[6]-spmd binding pair as a platform for in vivo bioimaging. Chapter 3 describes the development of supramolecular tools for molecular recognition in in vitro & in vivo environments using CB[7] conjugated Erbitux (Erbitux-CB[7]) and Cyanine 5 conjugated adamantylammonium (Cy5-AdA). For active localization of CB[7] units on a cancer site, monocarboxylic acid-hexaethylene glycol-CB[7] was conjugated to Erbitux to afford Erbitux-CB[7]. Cy5-AdA was synthesized for tracking the occurrence of host-guest interaction through fluorescence signals. Confocal laser scanning microscopy (CLSM) and flow cytometry revealed that Erbitux-CB[7] retains its cancer-targeting ability after the conjugation. Supramolecular latching of Cy5-AdA to Erbitux-CB[7] on the cancer cells analyzed by CLSM and flow cytometry additionally supports not only conjugation of CB[7] units on Erbitux again, but also accessibility of the portal of CB[7] units on Erbitux to AdA using ultrastable and bioorthogonal host-guest chemistry under in vitro environment. In in vivo assessments with cancer-bearing mice, only the mouse pretreated with Erbitux-CB[7] showed selective accumulation of Cy5-AdA on the cancer site after intravenous injection of Cy5-AdA. It demonstrates that Cy5-AdA can be noncovalently anchored on Erbitux-CB[7] that is prelocalized in a cancer site in a live mouse. These findings may further provide insight into the development of new chemical, biological tools, and medical therapeutic systems for live animals. Chapter 4 describes our efforts to develop an efficient in vivo immuno-pretargeted PET imaging system via high binding affinity, specificity, and small size of CB[7]-AdA pairs. For efficient binding of 18F-labeled AdA to Erbitux-CB[7] prelocalized in the tumor site, three AdA-containing materials were synthesized. CB[7]-AdA pairs are anticipated to show great potential in fast and precise cancer-targeted PET imaging through both its rapid kinetics and bio-orthogonality in in vivo environments. These supramolecular tools could be a good candidate for the development of in vivo immuno-pretargeted PET imaging system that can reduce radiation exposure, and broaden the scope of supramolecular chemistry into practical applications. 생체 이미징은 비외과적인 방법으로 생체 과정들을 실시간으로 볼 수 있는 방법이다. 정확하고 효율적인 생체 이미징을 하기 위해서 여러 물질들을 이용하고 있다. 초분자는 두 개 이상의 분자를 비공유결합으로 결합하여 만든 또 다른 분자 (특정한 구조와 성질을 갖는 분자의 집합체)를 말한다. 최근, 초분자 화학의 중요한 핵심 개념인 분자 인식과 자기 조립 원리를 이용하여, 목적에 맞는 화학적 물리적 성질을 가지는 기능성 나노 재료를 구현하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 그 중에서도 쿠커비투[n]릴 (cucurbit[n]uril, CB[n])은 반복단위체인 글리콜우릴로 형성된 거대 고리분자로, 소수성을 지닌 동공내부와 부분적으로 음전하를 띄는 입구를 가지고 있어, 소수성 상호작용과 쌍극자 이온상호작용을 통해 방향족 아민이나 알킬아민 화합물을 선택적으로 인지하고 동공 내부에 담지 할 수 있다. 이렇게 특정 손님 분자와 특이적 상호작용이 가능한 인공 수용체로 많은 관심을 받고 있으나, 유기 용매에서의 낮은 용해도와 추가적인 화학 작용기 도입의 어려움으로, 그 용도가 제한적이었다. 그러나 최근 CB[n]에 다양한 작용기 리간드를 도입하는 기술 개발로 용해도 문제를 극복했을 뿐만 아니라, CB[n] 유도체를 이용한 다양한 응용이 가능하게 되었다. 본 연구단은 12개의 알릴기가 도입된 CB[6]를 합성하였고, dithiol과 광축합 반응을 통해 고분자 나노캡슐을 성공적으로 합성하였다. 고분자 나노캡슐은 표면이 CB[6]로 되어있어, 손님 분자를 이용한 손쉬운 표면 개질로 다양한 생의료분야에 적용 가능성을 보였다. 또한, 동족체 중 하나인 CB[7]은 아민기가 도입된 아다만텐 유도체와 매우 강한 상호 작용을 보이며, 그 결합력이 자연계에서 가장 강한 비공유 결합으로 알려진 단백질 결합 쌍, 스트렙타아비딘-바이오틴 결합력 (K ~ 1015 M-1)에 상응하는 강력한 결합력을 보여준다. 강력하고 선택적인 주인-손님 결합의 장점을 이용하면 새로운 분자 인식 도구로 사용가능할 것이라 예상된다. 본 논문에서는 강력하고 선택적인 인공 결합 쌍을 이용한 생체 이미징에 대해 보고하고자 한다.

Ultrasound-mediated Optical Imaging: from X-ray to Infrared

박은영 포항공과대학교 일반대학원 2020 국내박사

Optical imaging has become widely utilized in medical applications to interrogate functional and morphological characteristics of the living body, thanks to rich interactions of light with various compositions in biological tissues. X-ray, a wavelength range from 0.01 to 10 nm, is one of the most frequently used imaging modalities in medical practice which generates images of tissues and structures inside the body. However, with high photon energies from 100 eV to 100 keV, it can cause severe side effects to tissues by ionizing radiation. Furthermore, X-ray projections should be taken from many different angles to generate cross-sectional images such as computed tomography (CT) of which radiation exposure is equivalent to about 5 years of natural background radiation. Visible and infrared light, with photon energies of less than a few eV, employ nonionizing and safe radiation while providing rich endogenous optical contrast. However, due to strong optical diffusion in biological tissue, it has either shallow imaging depth or low spatial resolution. To overcome these challenges in pure optical imaging modalities, ultrasound (US)-assisted optical imaging techniques such as thermo-acoustic imaging and ultrasound-modulated optical tomography (UOT) have drawn much attention for recent decades. Because US travels relatively slow and less scatters in tissue compared to light, depth-resolved imaging and high ultrasonic spatial resolution can be achieved while maintaining strong optical contrast. The spatial resolution and imaging depth are scalable within the reach of diffuse photons depending on ultrasonic frequency. The first part of this study is focused on X-ray induced acoustic (XA) imaging techniques for noninvasive intra-therapy dose mapping and low-dose X-ray contrast imaging. An XA dosimetry system is introduced by integrating a medical linear accelerator, which is widely used in cancer radiation therapy, and an US detection system. The capability of the system is tested by acquiring water-dosimetry and 2-dimensional dose distribution map of an X-ray absorbing sample. Because both X-ray and ultrasonic waves can penetrate deeply in biological tissue, the system provides a great imaging depth. For X-ray contrast imaging, X-ray sources with a lower energy band are utilized as in the medical radiography. The spatial resolution and the minimum required fluence are investigated to demonstrate the capability to generate images at low dosage. The conventional radiocontrast agents are also imaged with the wavelength used in CT scans. The results suggest that XA imaging can potentially provide noninvasive and real-time X-ray absorption contrast in biological tissue for both therapy monitoring and diagnostic imaging with a significantly reduced radiation exposure. The second part of this study is focused on a real-time clinical photoacoustic (PA) imaging techniques using visible to near-infrared light. The system consists of an FDA-cleared US machine and a portable laser to provide complementary information from structural US images and functional PA images. The operation sequence of the system has been modified to provide seamless optimization of imaging parameters during PA and US scans as in the diagnostic medical sonography. The parameter optimization is implemented on a graphical user interface (GUI) for ease of use and PA/US image reconstruction is accelerated by graphics processing unit (GPU) to achieve real-time frame rate. The design of the integrated imaging probe is also optimized to enhance light delivery efficiency based on Monte Carlo simulation results. Since the system is based upon an FDA-cleared general-purpose US machine, it can be used readily in the clinical field and applied in a variety of clinical and preclinical studies. The third part of this study is focused on the ultrasound-modulated optical sensing (UOS) technique to noninvasively monitor glucose using an infrared laser and a single element focused US transducer. The optical wavelength is chosen to be highly absorptive to glucose solution and relatively selective to water based on the measured absorption spectra. By using US bursts as an optical modulator, strong optical absorption contrast at high spatial resolution could be achieved in a scattering medium such as biological tissues. UOS observations of various glucose concentrations are presented and compared with those acquired with the conventional diffuse optical sensing method in phantoms. The results show a promising accuracy and prove a great potential of the UOS technique to provide absolute glucose concentration in noninvasive, agent-free, and real-time manner. 광학 영상은 다양한 생체 내 구성 성분과 빛의 풍부한 상호 작용에 기반하여 생체 조직의 광학적 특성을 영상화하는 기술이다. 이러한 광학적 특성은 물질 고유의 성질에 따른 흡수, 산란 및 편광 등을 포함하며 이는 물질의 성분, 구조, 분포 등에 기인하기 때문에, 광학 영상은 생체 내 조직 또는 세포의 기능적 특성 및 형태학적 특성을 비침습적 방식으로 영상화 할 수 있다는 장점을 지닌다. X-선은 0.01~10 nm 범위의 파장을 갖는 광자로, 이를 이용한 X-선 영상 기법은 신체 내 조직이나 기관의 구조를 영상화할 수 있으며 현재 의료 영상 진단 분야에서 가장 널리 쓰이고 있는 기술 중 하나이다. 하지만 X-선은 높은 광자 에너지로 인해 전리 방사선 노출에 따른 심각한 부작용을 야기할 수 있다. 또한 CT와 같은 단층 촬영 영상을 획득하기 위해서는 반복적인 X-선 영상 촬영에 따른 강한 전리 방사선 노출이 수반된다. 수 eV이하의 낮은 광자 에너지를 갖는 가시광선 및 적외선의 경우 혈중 산소포화도, 헤모글로빈 농도, 온도 등 생체 내 다양한 기능적 정보를 비침습적이며 안전하게 제공할 수 있는 반면, 생체 조직에서의 강한 빛의 산란 때문에 영상 깊이 또는 공간 해상도에 제한을 갖는다. 이러한 광학 영상의 한계를 극복하기 위해 다양한 초음파 융합 광학 영상 기술이 제안되었다. 초음파는 빛에 비해 상대적으로 전파 속도가 느리며 생체 조직에서 낮은 산란 계수를 갖기 때문에 기존 광학 영상의 강한 광학적 대조비를 유지하면서 투과 깊이에 따른 단층 영상을 높은 공간 해상도로 제공할 수 있다. 본 연구에서는 X-선 및 가시광선, 적외선에 이르는 범광원을 이용한 초음파 기반 광학 영상 시스템의 개발과 적용에 대해 논의한다. 첫 번째로, 비침습 방사선 치료 모니터링 및 X-선 진단 영상을 위한 X-선 유도 음향 영상 기술에 대해 소개한다. 비침습 방사선 치료 모니터링 장비는 방사선 종양 치료에 사용되는 선형가속기와 초음파 검출기를 기반으로 한 영상 장비로, X-선 흡수 선량에 비례하여 유도되는 음향 신호를 영상으로 복원한다. 투과 깊이에 따른 물 흡수 선량 평가 및 X-선 흡수 샘플에 대한 2차원 흡수 선량 분포도의 영상화를 통해 흡수 선량 모니터링에 대한 가능성을 확인하였으며, 생체 조직 모사 팬텀에서의 X-선 유도 음향 신호 획득을 통해 생체 내 깊은 곳에서의 영상 가능성 또한 확인하였다. X-선 유도 음향 영상 기술을 이용한 X-선 진단 영상 장비는 기존 방사선 촬영에서 사용되는 에너지 대역의 X-선 발생 장치를 기반으로 한다. X-선 유도 음향 영상 획득을 위한 최소 플루엔스 (fluence) 측정 및 기존 방사선 조영제에서의 X-선 유도 음향 신호 획득을 통해 기존 방사선 촬영 기법에서 제공되는 X-선 흡수 대조비를 현저히 낮은 선량으로 영상화 할 수 있는 가능성을 확인하였다. 다음으로, 실시간 임상용 광음향 영상 장비의 개발 및 성능 검증에 대해 소개한다. 광음향 영상은 펄스 레이저 등과 같이 시간적으로 변조된 빛 에너지가 순간적인 흡수에 따른 열탄성적 팽창 현상을 거쳐 초음파 에너지로 변환되는 과정을 이용한 영상 기술로, 생체 내부의 구조적 정보 뿐만 아니라 빛의 흡수도 차이에 따른 헤모글로빈, 멜라닌, 지방 등 생체 내 구성 성분의 농도 및 혈액 산소포화도 등의 기능적인 정보를 제공한다. 개발된 임상용 광음향 영상 장비는 FDA 승인을 받은 초음파 영상 기기와 이동형 레이저로 구성되었다. 시스템의 동작 시퀀스는 의료 초음파 진단 기기와 같이 광음향/초음파 스캔 동안 실시간으로 영상 파라미터를 최적화 할 수 있도록 개발되었다. 이러한 영상 파라미터 최적화 과정은 사용자 편이를 위해 그래픽 사용자 인터페이스(graphical user interface; GUI)로 구현되었으며, 영상 처리 과정은 실시간 영상 속도를 제공하기 위해 그래픽 처리 장치 (graphics processing unit; GPU)를 통해 가속화 되었다. 영상 프로브 또한 몬테 카를로 시뮬레이션 (Monte Carlo simulation) 결과를 기반으로 광 전달 효율을 향상시킬 수 있도록 최적화하여 설계되었다. 본 장비는 직관적인 사용자 인터페이스, 실시간 영상 속도, 이동성, 프로그래밍 가능한 플랫폼 등을 보유하고 있기 때문에 다양한 전임상 및 임상 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 마지막으로, 비침습적 혈당 농도 모니터링을 위한 초음파 변조 광 센싱 (ultrasound-modulated optical sensing; UOS) 기술을 소개한다. UOS는 빛과 집속 초음파를 광학 산란 매질에 함께 조사함으로써 산란된 광자를 초음파 주파수를 이용하여 공간적으로 국소화 (localization) 하는 기술이다. 초음파는 빛에 비해 생체 조직에서의 산란 정도가 현저히 낮기 때문에 UOS 기술을 통해 기존 광학적 대조비를 초음파의 높은 공간해상도로 나타낼 수 있다. 본 장비는 적외선 레이저 및 단일 소자 초음파 트랜스듀서를 결합하여 구성되었으며, 흡수 스펙트럼 측정값에 기반하여 글루코스에 대해 높은 흡광도와 선택성을 갖는 광학 파장이 사용되었다. 혈관 모사 팬텀에서 다양한 글루코스 농도에 대한 UOS 신호를 획득하는데 성공하였으며, 이는 기존 광학 센싱 방법 대비 높은 정확도를 보였다. 본 장비는 비용이 낮고 소형화가 가능한 연속파 레이저 (continuous wave laser)와 단일 소자 초음파 트랜스듀서로 구성되었기 때문에 비침습, 비조영, 실시간 혈당 측정 센서로의 발전 가능성이 높을 것으로 기대된다.

이온성 액체를 이용한 효소 촉매능의 햘상에 관한 연구

이재관 포항공과대학교 대학원 2004 국내박사

나노파티클 기반 암호화 펩타이드 유사체 라이브러리 기술 개발

이강주 포항공과대학교 일반대학원 2020 국내박사

암을 포함한 다양한 난치성 질병들은 비정상적인 단백질간 상호작용에 의해 일어난다고 알려져 있다. 따라서 단백질간 상호작용을 조절할 수 있는 물질은 신약후보물질로써 큰 가치를 지니지만, 이러한 물질을 찾아내는 것은 매우 어려운 일로 알려져 있다. 단백질 간 상호작용의 결합 부위는 효소와 같은 전통적인 약물 표적들이 가지고 있는 특징적인 기질 결합 부위와는 다르게 상대적으로 크고 편평하다. 분자량 500 이하의 전통적인 약물들은 따라서 단백질간 상호작용을 저해하기에 충분한 크기를 가지고 있지 않다. 전통적인 약물 표적 단백질을 대상으로 한 스크리닝 방법들은 다양하게 연구 된 것에 반해, 단백질간 상호작용 조절제를 찾기 위한 고효율 스크리닝 방법은 거의 없는 실정이다. 본 박사 학위 논문은, 이러한 문제점을 개선한 새로운 고효율 스크리닝 방법 개발에 대해 다루고 있다. 제 1-4 장에서는 상대적으로 넓은 단백질간 상호작용 표면에 효과적으로 결합할 수 있는 새로운 분자 구조 개발에 대해 다루고 있다. 제 5 장에서는 초거대 라이브러리를 활용하여 단백질간 상호작용 조절제를 효과적으로 찾을 수 있는 새로운 스크리닝 기술에 대해 다루고 있다. 제 1 장에서는 단백질간 상호작용이 약물 표적으로써 가지는 중요성과 어려움에 대해 서술하였고, 본 박사 학위 논문에서 어떠한 방법으로 종래 기술의 문제점을 극복하고 새로운 기술을 개발하였는지 요약하였다. 제 2 장에서는 고리형 펩타이드/펩토이드 구조의 개발에 관해 서술하였다. 선형 펩타이드/펩토이드를 thioether 결합을 통해 비드상에서 높은 순도로 쉽게 고리를 형성할 수 있는 방법을 개발하였다. 또한 결합된 고리를 비드상에서 떼어냄과 동시에 다시 선형으로 풀리는 반응을 개발함으로써 기존에 사용이 어려웠던 비드상 라이브러리에 손쉽게 적용될 수 있도록 하였다. 제 3 장에서는 새로운 구조의 펩토이드 폴다머 (α-ABpeptoids)의 개발에 관해 소개하였다. 기존의 펩토이드 폴다머는 잔기의 카이랄성을 이용해 접힘 구조를 형성한데 반해, 본 논문에서 개발한 새로운 구조는 뼈대 구조에 카이랄성을 도입해서 고유한 접힘 구조를 형성할 수 있도록 하였다. 합성한 폴다머의 접힘 구조는 원형 이색성 편광 분석법을 통해 분석하였고, 고유한 접힘 구조를 가짐을 증명하였다. 제 4 장에서는 제 3 장에서 새롭게 개발한 폴다머의 뼈대 구조에 베타 펩타이드 (β3-peptide)를 교차로 도입함으로써 새로운 구조의 폴다머를 개발하였다. 베타 펩타이드를 도입하여 수소 결합을 형성 할 수 있도록 하였고, 이는 분자 내 혹은 폴다머-표적 생체 고분자 사이의 상호작용시 중요한 역할을 할 것이라 기대한다. 새롭게 개발한 폴다머는 원형 이색성 편광 분석법과 핵자기공명 분석법을 통해 고유한 이차 구조를 형성함을 확인하였다. 제 5 장에서는 나노파티클상 DNA-암호화 라이브러리의 합성 및 스크리닝 과정에 대해 서술하였다. DNA-암호화 라이브러리는 단백질에 결합하는 물질을 효율적이고 빠르게 찾아낼 수 있는 기술로써 최근 각광 받고 있는 기술이나, DNA 자체가 가지는 구조로 인해 한계점이 명확한 실정이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 나노파티클상에 DNA-암호화 라이브러리를 구축하는 기술을 개발하였다. 나노파티클은 고체상이면서 적은 부피에 매우 많은 양을 담을 수 있기 때문에 기존의 DNA-암호화 라이브러리가 가지는 다양성을 충족시키면서 합성 및 정제의 측면에서 뛰어난 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 나노파티클상에 DNA-암호화된 스테이플 펩타이드 라이브러리를 합성하였고 LRH-1 표적 단백질에 대해 스크리닝을 진행하였다. DNA가 없는 형태로 재합성한 hit 화합물들은 표적 단백질에 항체 수준의 결합력을 가짐을 확인하였다. 본 논문의 결과를 통해 나노파티클상 DNA-암호화 라이브러리는 단백질간 상호작용 조절제를 찾기 위한 강력한 스크리닝 도구로써 사용될 수 있음을 입증하였다. Abnormal protein-protein interactions (PPIs) induce many complex diseases including cancers. Molecules that can modulate aberrant PPIs, thus, are promising drug candidates. However, it is one of the most difficult challenging tasks in drug discovery field. Due to relatively large and flat surface of PPIs and shortage of high-throughput screening (HTS) methods, PPIs are even considered as “undruggable” targets. This thesis describes the approaches to overcome such issue. First of all, the development of medium-sized scaffolds to target large surface of PPIs is described (chapter II-IV). Secondly, the development of an ultra-large combinatorial library technology to rapidly and efficiently discover potent protein modulators is described (chapter V). In chapter I, general introduction and overview of the thesis are described. The significance and difficulties in targeting PPIs are explained, and conventional methods to overcome such issues are discussed. In addition, an overview of the approaches developed in this thesis study is summarized. In chapter II, the development of cyclic peptides/peptoids scaffold is described. The linear oligomers were cyclized on resin forming thioether bridge with high quality. In addition, the cyclic molecules can be sequenced through an one-pot cleavage/ring-opening reaction. The scaffold was applied for the construction of one-bead one-compound (OBOC) libraries to demonstrate its utility in combinatorial libraries In chapter III, a new class of peptoid-based foldamer, α-ABpeptoids, is introduced. Inspired by peptoids with α-chiral side chains, β-peptoids with backbone chirality were designed, synthesized and investigated by circular dichroism (CD) spectroscopy. The distinctive spectral shapes support that the oligomers form unique folding structures. In addition, the synthetic accessibility of the oligomers with diverse side chains provides great potential as a rich source of protein binding molecules. In chapter IV, oligomers of α-ABpeptoid/β3-Peptide hybrid are described. As a novel derivative of α-ABpeptoids, β3-Peptide moiety was alternatively added to construct a hybrid structure. The hybrid backbone contains hydrogen-bonding sources to make additional interactions in either intra- or intermolecularly between foldamers and target biopolymers. CD spectral and NMR studies strongly suggest that unique folding structures of the hybrid oligomers. In chapter V, design, construction and screening of a DNA-encoded nanoparticle library (DENL) are described. DNA-encoded libraries (DELs) have been emerged as an innovative tool for discovering protein binding molecules, but a lot of inherent limitations impedes the advance of the technology in terms of synthesis, purification and sequencing-analysis steps. Nanoparticles are an attractive material as a solid-support for DEL construction, since they own solid-phase properties as well as tiny enough size. As a proof-of-concept model, stapled peptide DENL was constructed and screened against the target protein. The hit stapled peptides with antibody-like binding affinities were discovered as a consequence, which demonstrate feasibility and potential of the technology as a powerful tool to discover PPI modulators.

마이크로크기 액적의 거동 제어를 통한 액적-점핑 응축 성능 증진

한태양 포항공과대학교 일반대학원 2020 국내박사

The enhancement of the efficiency of condenser surfaces would reduce consumption of energy and natural resources, because the efficiency of the systems exploiting the condensation of vapor depends on the efficiency of the condenser surfaces. The condensates on the surfaces act as thermal resistance during the condensation, so the efficiency of surfaces is closely related to the behavior of the condensates. When a condenser surface is superhydrophobic, micro-condensates can jump up from the surface due to the low adhesion energy between the condensates and the surface. Therefore, the jumping-mode condensation has the potential to be applied in a wide range of applications, including electronic hot-spot cooling, water/energy harvesting, and dehumidification. However, the relatively low heat flux of jumping-mode condensation, which is attributed to the flooding limitation of the superhydrophobic surfaces, is the bottleneck of applications, so enhancing the efficiency of jumping-mode condensation is a significant step toward commercialization of the applications. Extensive research has been conducted to increase the efficiency of jumping-mode condensation. Biphilic surfaces combining superhydrophobic and hydrophilic surfaces have been suggested to increase the growth rate and number density of condensed droplets. The energy barrier for the heterogeneous nucleation of condensation is lower in the hydrophilic area than in the superhydrophobic area, so nucleation is promoted by hydrophilic patterns on a superhydrophobic surface. In addition, the control of the nucleation site using the biphilic surfaces has great potential to delay flooding in high supersaturation conditions. Using an electric field is also an effective method to increase the efficiency of jumping-mode condensation. The jumping droplets are positively charged by the formation of the electric double layer at the droplet–surface interface, so applying an electric field can prevent jumping-droplet return. Next, micro/nano hierarchical structured surfaces can promote droplet jumping. The nucleation density is increased in the hierarchically structured surfaces due to the increased heat transfer area and the decreased nucleation energy barrier at the corner of the microstructures, so the number of coalescence events of the condensed droplets is increased. Furthermore, the condensed droplets can move up to the top of the microstructures spontaneously due to the Laplace pressure gradient. This expulsion reduces the adhesion energy between the droplets and the surface due to the minimized liquid–solid contact area. These studies have shown the enhanced efficiency of the jumping-mode condensation, however the efficiency can be increased further. The jumping-mode condensation only can be applied to low supersaturation conditions due to the flooding limitation. Furthermore, the nucleation energy barrier is high on superhydrophobic surfaces because the contact angle of the surfaces is high, so the nucleation rate is low on the superhydrophobic surfaces. In this condition, the number of the coalescence events of the condensed droplets is low due to the long distance between the condensed droplets, delaying the coalescence-induced jumping. Therefore, this study suggested a new superhydrophobic surface inducing in-plane motion of the condensed droplets to promote the coalescence-induced jumping. To find a method inducing the in-plane motion of the droplets, the droplet behavior inside a V shape was investigated and a model was developed to explain the relationship between the wettability of the V shape and the droplet behavior. The model predicted that a superhydrophobic V shape can induce the in-plane motion, and the prediction was validated experimentally. Based on this understanding, a new superhydrophobic surface having the superhydrophobic V shapes was designed. The surface induced the spontaneous motion of condensed droplets in parallel with the substrate, then the droplets gathered in a certain area. The spontaneous in-plane motion accelerated the contact between the droplets, promoting the coalescence-induced jumping. Compared with a conventional superhydrophobic surface, the proposed surface increased the frequency of coalescence-induced jumping by ≥ 17 times and increased the cumulative volume of jumping droplets by ~ 1.8 times. On the developed surface, spontaneous depinning motions of the condensed droplets inside the V shape was observed. In addition, a unique jumping mode, which has the potential to increase the efficiency of condensation further, was discovered: Two droplets originating from a single nucleation site coalesced with each other and jumped up. In this study, the mechanism and the effect of the depinning motion and the unique jumping mode were analyzed. The understanding from the analysis will give insights into designing efficient condenser surfaces for various applications. 응축 현상은 발전소의 응축기와 열 교환기 그리고 담수화 설비 등 다양한 산업에서 중요하게 사용되며, 응축 열전달 효율 증진은 이러한 산업의 효율 향상과 직결되기 때문에 매우 중요하다. 그리고 과거에는 100°C 이상의 고온 고압의 증기를 응축시키는 것이 주를 이룬 반면에 최근에는 수분 포집 장치와 전자제품 열 관리를 위한 히트파이프 등에서 대기 온도와 비슷한 수준의 저온 증기를 응축시키는 시스템이 많이 사용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 새로운 응축 표면을 개발하여, 저온 증기의 응축 효율을 증진시키고자 한다. 저온 증기의 응축 효율을 증진시키는 가장 좋은 방법은 응축면이 초소수성을 띠게 만들어서 액적-점핑 응축 모드를 구현하는 것으로 알려져 있다. 응축 과정에서 응축면 위의 응축액들은 열저항 역할을 하며, 표면과 응축액 사이의 접착에너지가 낮을수록 응축액이 쉽게 제거되기 때문에 응축 열전달 효율이 높다. 그리고 표면 위의 응축액들이 서로 접촉하여 하나로 뭉치는 과정에서 표면적이 감소하면서 여분의 표면에너지가 운동에너지로 전환되는데, 초소수성표면에서는 응축액과 표면 사이의 접착에너지가 매우 낮기 때문에 액적-뭉침 과정에서 발생하는 운동에너지가 접착에너지를 극복하여 응축액들이 표면 밖으로 점프할 수 있게 된다. 이 때 점프하여 제거되는 응축액들은 마이크로미터크기로 소수성표면에서 중력에 의해 제거되는 응축액의 크기(수 mm)보다 훨씬 더 작기 때문에 초소수성표면에서의 액적-점핑 응축의 효율이 소수성표면에서의 적응축보다 더 높다. 하지만 초소수성표면에서의 액적-점핑 응축 효율을 더 증진시킬 수 있는 여지가 있다. 액적-점핑 현상은 두 개 이상의 응축액들이 서로 접촉했을 때 발생하기 때문에 응축액들 사이의 간격에 의해 이탈 직경이 결정된다. 저온 증기 응축과 같은 낮은 열유속 조건에서는 응축 핵형성 밀도가 낮아서 응축액들간의 거리가 상대적으로 멀어지게 되며, 이 때 액적-점핑에 의해 제거되는 응축액들의 평균 크기(~30 μm)는 액적-점핑이 가능한 최소 크기(~6.5 μm)보다 훨씬 더 크다. 선행연구에서는 액적-점핑 이탈 직경을 감소시키기 위해 초소수성표면에 친수성물질을 패터닝한 혼합표면을 이용하여 응축 핵형성 밀도를 증가시키는 방법을 제안하였으며, 액적-점핑 응축 열전달 효율이 최대 2배 이상 증진되는 것을 실험적으로 증명하였다. 하지만 혼합표면에서 친수성/초소수성 면적비가 증가할수록 표면과 응축액 사이의 접착력이 증가하여 액적-점핑 가능성이 감소하기 때문에 혼합표면으로 액적-점핑 응축 성능을 증진시키는데 한계가 있다. 따라서 액적-점핑 성능을 더욱 증진시키기 위해서는 기존과는 다른 새로운 방법의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 응축 핵형성밀도를 증가시킴과 동시에 응축액이 자발적으로 표면에 수평한 방향으로 이동하게끔 유도해서 응축액들간의 접촉을 촉진시키는 방법을 고안하였다. 이미 자연현상을 통하여 응축액의 자발적인 이동에 의해 응축액들간의 접촉이 촉진된다는 사실이 알려져 있다. 선인장 가시에서는 가시 모양의 비대칭성 때문에 응축액이 성장하면서 자발적으로 이동하는데, 이 때 이동하는 응축액은 주변의 다른 응축액과 접촉 기회가 늘어나기 때문에 다른 응축액들을 흡수하면서 빠르게 성장한다. 최근에는 선인장 가시의 비대칭성을 모사한 응축 표면이 개발되어, 응축액의 자발적인 이동 현상으로 수분 수집 성능이 크게 증진된다는 것이 보고되었다. 하지만 선인장 가시에서 응축액이 자발적으로 이동하는 현상은 표면의 접촉각이 약 90도 일 때 발생하기 때문에 액적-점핑을 구현하기 위한 초소수성표면(접촉각 150도 이상)에는 적용할 수 없다. 따라서 초소수성표면에서 응축액을 표면에 수평한 방향으로 이동시키기 위한 새로운 방법 개발이 필요하다. 본 연구에서는 젖음성 이론을 이용한 모델을 개발하여 초소수성 V 모양 구조를 이용하면 응축액을 자발적으로 이동시킬 수 있다는 것을 예측하였다. 그리고 예측 결과를 바탕으로 초소수성 V 모양 구조를 배열한 새로운 초소소수성 응축 표면을 설계하였다. 이 표면에는 초소수성 V 모양구조가 지그재그 형태로 반복되어 있으며, 마이크로크기의 응축액들을 자발적으로 이동시켜서 특정 영역에 모을 수 있도록 지그재그 구조가 배열되어 있다. 즉, 마이크로크기의 응축액들을 한곳으로 모아서 상호 접촉을 촉진시키고자 초소수성 지그재그표면을 설계하였다. 초소수성 지그재그구조 표면을 제작하기 위해 구리 기반의 마이크로/나노 이중구조 제작 기술을 이용하였다. 지그재그구조의 높이는 약 15 μm, 구조 간의 간격은 약 20 μm로 약 20 μm 크기의 응축액들을 한 곳으로 모을 수 있게 제작되었다. 가시화 실험을 통해 지그재그구조 표면과 기존 초소수성표면에서의 응축액의 거동을 비교 분석한 결과, 지그재그구조 표면에서 응축액들의 자발적인 이동 현상에 의해 액적-점핑이 촉진되는 것을 확인하였다. 지그재그구조 표면에서 액적-점핑 빈도가 1,600% 이상 증진되었고, 평균 액적 이탈 직경은 절반 이하로 감소하였다. 그리고 표면에서 제거되는 응축액들의 누적 체적을 비교한 결과, 지그재그구조 표면에서 단위시간당 누적 응축수량이 약 80% 많은 것을 확인하였다. 또한 본 연구에서는 마이크로-나노 이중구조를 갖는 초소수성표면에서 응축액의 자발적인 이동 현상의 원리와 효과를 분석하였다. 젖음성 이론을 기반으로 모델을 개발하여 개발된 표면에서의 응축액의 탈착 현상을 설명하였고, 탈착 현상에 의한 액적과 표면사이의 접착력 감소 효과를 계산하였다. 그리고 개발된 표면에서 관찰된 독특한 액적-점핑 현상(하나의 핵형성 지점에서 생긴 응축액 두개가 서로 뭉쳐서 점프하는 것)을 켈빈 식(Kelvin’s equation)과 젖음성이론을 이용해서 설명하였다. 따라서 본 연구는 초소수성 지그재그표면을 개발하여 저온 증기의 응축 성능을 크게 증진시킬 수 있는 새로운 방법을 제안했을 뿐만 아니라, 이중구조 초소수성표면에서 액적-점핑 응축 현상에 대한 이해를 제공함으로써 향후 저온 증기 응축 효율을 더 증진시키는데 기여할 것으로 기대된다.

산업에서 딥 러닝 기반의 텍스트 spotting 알고리즘

구교권 포항공과대학교 일반대학원 2020 국내박사

In this thesis, deep learning-based text spotting algorithms are studied to identify product identification number which is rotated with various angles. To demonstrate the validity of two text spotting algorithms, a billet identification number (BIN) data set is used. The BIN is a product number that is given to discriminate against the wanted product from the others because of similar shapes of billets. Before final or next process, BIN should be checked to prevent mixing billets of different material. There are two types of BINs such as paint type and sticker type. In addition, the BIN comprises seven to nine alphanumeric characters except the letters I and O. The BIN may be rotated with various angles. The first algorithm used a deep learning network that was trained with non-rotated product numbers. The network is fed with candidate images including a non-rotated product number. And then, the output with the largest score results as the estimated product number. Specifically, interpretation and sticker extraction modules are developed. Furthermore, the fully convolutional network (FCN) with deconvolution layer is used and optimized. To increase the BIN recognition accuracy, the FCN was simulated for various structures and was transferred from the pre-trained model. The BIN is identified by the trained FCN model and interpretation module. If the BIN is sticker-type, it is inferred after the sticker region is extracted by the sticker extraction module. The accuracy of the proposed system was shown to be approximately 99.59 % in an eight-day period. While the first algorithm used a deep neural network as a component, the second algorithm was focused on a deep neural network. A product number is determined not only by the classes of individual characters but also by their order. Furthermore, the classes and order of individual characters are invariable even when the product number is rotated. Inspired by this concept, a novel deep neural network framework was proposed. The proposed network had two outputs. One is for the classes of individual characters, and the other is for the order of individual characters (or positioning within the product number). As compared with the first algorithm, the proposed network requires one more annotation but does not require additional labor for labeling. The multi-task for two annotations plays a positive role in the representation learning of a network. It is shown in the experimental result. Furthermore, to achieve good performance of the BIN identification, we analyzed various networks of the proposed framework. And then the second algorithm was compared with the first algorithm to evaluate the performance of the BIN identification. 본 논문은 텍스트 spotting 알고리즘들에 관한 것이다. 텍스트 spotting 이란 텍스트 탐지 (detection)와 인식 (recognition)을 합친 것을 의미한다. 컴퓨터 비전 분야에서 텍스트 spotting은 영상의 이해을 위해 필수적인 것 중 하나이다. 요즘 컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝이 큰 성공을 이루고 있다. 그래서 딥러닝을 활용한 텍스트 spotting 알고리즘들이 많이 연구되어 왔다. 한편, 산업 분야에서 공장자동화을위해서는 제품을 식별하여야 한다. 이를 통해 서 제품의 실시간 추적을 통해서 효율적인 제품 관리와 생산을 할 수 있다. 이러한 제품 식별을 위해서 제품은 고유의 제품번호를 가진다. 철강 산업에서도 공장 자동화를 위한 제품 번호 인식이 매우 중요하다. 빌렛과 같은 반제품은 최종 제품을 위한 공정 전에 식별되어야 한다. 겉보기에는 비슷하게 생겼지만 고객의 요구에 따라 다른 성분을 가지기 때문에 섞이게 된다면 큰 손실이 발생하게 된다. 빌렛은 단면이 사각형인 긴 바 형태의 철강 반제품이다. 그리고 그 단면에 빌렛 식별 번호가 적혀 있다. 그래서 빌렛은 컨베이어 벨트로 옮겨져서 다음 공정으로 전달되는데, 그 때 빌렛의 단면 영상은 획득된다. 이를 식별하여 원하는 빌렛이 전달되는지를 확인한다. 영상에서의 빌렛 식별 번호는 다양한 방향으로 회전되고 긁힘이나 번짐 등이 발생할 수 있다. 그리고 빌렛 식별 번호는 페인트형과 스티커형으로 나뉜다. 그 중에서 스티커형 빌렛 식별 번호는 발생빈도가 적어서 데이터량이 적다. 그래서, 본 논문에서 빌렛 식별 번호 인식을 위한 딥러닝을 활용한 2 가지 텍스트 spotting 알고리즘들을 제안하였다. 첫번째 알고리즘은 회전하지 않은 빌렛 식별 번호를 학습한 네트워크를 활용한다. 그리고 이를 활용하여 빌렛 식별 번호를 인식하기 위해서 interpretation과 sticker extraction 모듈을 설계하였다. 후보가 될 수 있는 4가지 방향으로 영상을 페인트형 회전되지 않은 빌렛 식별 번호를 학습한 네트워크의 입력으로 한다. 그 출력들로부터 나온 인식 결과와 인식 점수를 가지고 최종 빌렛 식별번호가 추정된다. 또한 부족한 스티커형 빌렛 식별번호를 학습하기 위해서 유사 스티커를 만들어서 data augmentation을 했다. 마지막으로 네트워크 구조의 최적화와 transfer learning을 적용하였다. 8일 동안 실제 현장에 적용 했을 때 99.58848 %의 정확도를 보였다. 하지만 첫번째 알고리즘은 계산량이 무겁고 파라미터 설계에 따라 다른 성능이 나올 수 있다. 그래서 두번째 알고리즘으로 하나로 통합된 뉴럴 네트워크를 제안하였다. 빌렛 식별 번호에서 각 문자마다 종류와 순서는 빌렛이 회전하여도 변하지 않고 이 2가지 정보로부터 빌렛 식별 번호를 추정할 수 있다. 이것은 기반으로 하나의 영상으로부터 2가지 출력을 가지는 네트워크를 제안하였다. 하나는 각 문자의 종류에 관한 것이고, 다른 하나는 각 문자의 빌렛 식별번호에서의 순서 또는 위치에 관한 것이다. 이 네트워크는 깊이나, fusion, dropout, group normalization에 대해서 최적화 되었다. 그 결과로 페인트형, 스티커형 빌렛 식별 번호에 대해서 각각 99.372 %, 99,793 % 로 첫번째 알고리즘 98.991 %, 98.551 % 보다 좋은 인식률을 보였다.

Transparent and Sparse Prediction Models for Multi-task Learning

정준용 포항공과대학교 일반대학원 2020 국내박사

MTL (Multi-task Learning)은 각 예측 모델을 독립적으로 학습하지 않고 동시에 학습하는 것을 말합니다. 예측 모델의 해석가능성은 실질적 중요성 때문에 주목을 받고 있습니다. 이 연구의 목표는 MTL을 위한 해석 가능한 예측 모델을 제안하는 것입니다. 구체적으로, 1) 동시 학습을 기반으로 과제 관련성을 활용하여 예측 모델의 일반화 성능을 향상하고, 2) 투명 모델을 추정하여 예측 모델의 해석성을 달성하고 3) 모수에 희소성을 부과하여 유의미한 변수를 선택하고 예측 모델의 해석성을 향상시킵니다. 우리는 선형 방법, 변수 상호 작용 모델 및 모델 트리를 포함하여 세 가지 투명한 예측 모델을 제안합니다. 선형 모델은 변수 선택과 작업간에 겹치는 그룹 구조를 학습을 동시에 수행합니다. 선형 모델은 낮은 행렬 분해를 사용하고 여기에 따라 발생하는 상관관계를 활용하면서 두 행렬에 희소성을 부과합니다. 우리는 결과적인 다중 볼록 목적 함수를 최소화하기 위해 좌표 최소화 및 근위 선형을 기반으로 두가지 최적화 절차를 제안합니다. 변수 상호 작용 모델은 희소 텐서 분해를 기반으로 중요한 상호 작용 및 선형 항을 선택합니다. 우리는 텐서 분해와 대칭 트릭을 사용하여 예측 모델간에 모수를 공유하고 목표 함수를 최소화하는 새로운 초기화 절차를 제안합니다. 모델 트리는 리프 노드에서 선형 모델을 추정 할 때 예측모형간 관련성을 활용합니다. 우리는 다중 출력 선형 모델을 적용하여 리프 노드에서 선형 모델을 추정하고 후보 분할 무시를 선택하여 새로운 2 단계 분할 절차를 제안합니다. 또한 제안 된 방법을 산업 프로젝트에 적용하고 그 효과를 입증했습니다. Multi-task Learning (MTL) refers to simultaneously learning of prediction models of related tasks rather than learning each prediction model independently. Interpretability of prediction models has gained attention because of its practical importance. The goal of this research is to propose interpretable prediction models for MTL. In details, 1) we improve the generalization performance of prediction models by leveraging task relatedness based on simultaneous learning, 2) we achieve interpretability of prediction models by estimating transparent models, and 3) significant variables are selected to enhance the interpretability of prediction models based on imposing sparsity to parameters. We propose three transparent prediction models including a linear method, a variable interaction model, and a model tree. The linear model aims to simultaneously perform variable selection and learns an overlapping group structure among tasks. The linear model uses a low-rank matrix factorization and imposes sparsitities to the sum-matrices while exploiting possible correlation. We propose two alternating optimization procedures based on coordinate minimization and proximal linear to minimize the resulting multi-convex objective function. The variable interaction model selects significant interaction and linear terms based on a sparse tensor decomposition. We use a low-rank tensor decomposition and a symmetrization trick to share parameter among interaction models and provide a novel initialization procedure to minimize the resulting objective function. The model tree exploits task relatedness in estimating linear models at leaf nodes. We apply a multi-output linear model to estimate linear models at leaf nodes and propose a novel two-stage splitting procedure by selecting promising candidate splits. Furthermore, we applied the proposed methods to industrial projects and demonstrated their effectiveness.