본문 바로가기
대메뉴 바로가기
KAIST
뉴스
유틸열기
홈페이지 통합검색
-
검색
ENGLISH
메뉴 열기
%EB%B0%94%EC%9D%B4%EC%98%A4%EB%B0%8F%EB%87%8C%EA%B3%B5%ED%95%99%EA%B3%BC
최신순
조회순
예종철 교수, 국제전기전자학회 석학회원 선임
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수가 국제전기전자학회(IEEE) 석학회원(Fellow)에 선임됐다. 국제전기전자학회(IEEE)는 지난 1일 학회 홈페이지를 통해 바이오 의료영상 분야 신호처리와 인공지능 기술에 대한 공로를 인정해 국제전기전자학회 신호처리 소사이어티(IEEE Signal Processing Society)의 추천을 받아 예종철 교수를 석학회원에 선임했다고 밝혔다. 전기 전자 분야 세계 최대 학회인 국제전기전자학회는 연구 업적이 특히 뛰어난 최상위 0.1% 내 회원을 석학회원으로 선정한다. 예종철 교수는 국제전기전자학회 산하 학술지를 포함한 의료영상 분야의 세계적 학술지에 100여 편의 국제 논문을 발표했고, 국제자기공명의과학회(ISMRM:International Society for Magnetic Resonance Imaging) 연례 학회에서 의료 인공지능에 관한 기조 강연을 하는 등 이 분야에서 세계적인 실력자로 권위를 인정받고 있다. 특히 2004년 부임한 이후 독자적으로 연구한 결과들을 국제적으로 인정받아 석학회원에 선임됨으로써 그 의미를 더했다. 예 교수는 이밖에 국제전기전자학회 신호처리 소사이어티의 계산영상학(Computational Imaging) 기술위원회에서 차기 의장으로, 미국 아이오와주에서 개최되는 2020년 국제전기전자학회 의료영상심포지움(IEEE Symposium on Biomedical Imaging: ISBI) 의장으로 각각 임명되는 등 영상 분야의 세계적인 학회를 이끌어 가고 있다. 예 교수는 “의료영상에서 인공지능의 중요성이 나날이 커지고 있는 상황에서 이 분야의 공헌을 국제적으로 인정받아 석학회원이 되었다는 점에서 자부심을 느낀다”라고 말했다.
2019.12.10
조회수 7015
황경민 박사과정 학생, 창업 경진대회 연이어 석권
바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구실의 황경민 박사과정 학생이 스타트업 ㈜브이픽스메디칼을 창업해 지난 11월 28일 서울 동대문에서 열린 `도전 K-Startup 2019' 창업리그 부문 우수상과 `제20회 여성창업경진대회' 대상을 각각 수상했다. `도전 k-startup 2019'는 국내 최대 규모·최대 상금의 창업경진대회로 중소벤처기업부, 교육부, 과학기술정보통신부, 국방부 등 4개 부처가 합동으로 주최했다. 황경민 학생이 창업한 ㈜브이픽스메디칼은 도전 K-startup 2019 창업리그 부문에 펜 형태의 수술용 초소형 현미경인 `씨셀(cCeLL)'을 출품해 중소벤처기업 장관이 수여하는 우수상과 함께 상금 1억 원을 받았다. 창업투자회사 대표 등으로 구성된 6인의 전문 심사위원과 엔젤 투자자·액셀러레이터 등이 포함된 20인의 청중평가단의 점수를 각각 6:4의 비율로 합산해 최종 순위가 결정 되었으며 ㈜브이픽스메디칼은 총 3,894개 팀 중 2위에 올랐다. 한편, `씨셀(cCeLL)'은 여성기업종합지원센터(이사장 정윤숙)가 우수 여성창업자 발굴 및 육성을 위해 개최하는 `여성창업경진대회'에서도 참가해 대상의 영예를 안았다. 1,147개 팀이 참가한 이번 대회는 IT·ICT기술, 생활․바이오헬스, 교육서비스․콘텐츠 분야 등 4차 산업혁명에 부합하는 창업 아이템의 비중이 84.3%를 차지했다. 각 출품 아이템 분야의 구성된 외부 심사위원의 평가를 통해 최종 30팀이 선정됐으며, 황경민 학생의 출품작은 수술시 조직을 떼어내지 않고도 병변이 의심되는 부분의 세포 이미지를 병리과로 보내 원격 진단을 가능하게 한 창업 아이템으로 기술성과 사업성 모두 높은 점수를 받아 대상으로 선정됐다. 황경민 학생은 이달 19일 열리는 시상식에서 중소벤처기업부장관상 등 상장과 함께 1천만 원의 상금을 받을 예정이다. ㈜브이픽스메디칼은 우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구실에서 시작된 스타트업으로, 2016년 12월에 설립됐다. 황경민 학생은 박사 과정 재학 중에 직접 연구해 발명한 "광학생검을 위한 초소형 공초점 현미경ˮ 관련 기술을 학교로부터 이전받아 지도교수 정기훈과 함께 ㈜브이픽스메디칼을 설립했다. 핵심 제품인 `cCeLL'은 암 수술실에서 실시간으로 암을 진단할 수 있는 초소형 공초점 현미경이다. CeLL은 단일섬유 스캐닝 기법과 리사주 패턴을 활용한 고유의 스캐닝 기술을 활용해 타 경쟁사보다 월등한 해상도와 이미징 속도를 자랑한다. ㈜브이픽스메디칼은 KAIST 나노종합기술원 건물 9층에 본사를 두고 있으며, 대전 서구 월평동에 기업부설연구소를 설립하여 운영하고 있다. 황경민 학생은 "브이픽스메디칼은 진단의 새로운 패러다임을 준비하고자 한다.큰 상을 받은 만큼 그에 걸맞은 대한민국의 대표 스타트업이 되겠다.ˮ라는 수상 소감과 함께 "연구실 창업으로 시작해 각 분야의 KAIST 출신 졸업생들과 함께 성공적으로 기술 창업을 이어가고자 한다ˮ라며 포부를 밝혔다. ㈜브이픽스메디칼 대표전화: 042-385-0583
2019.12.09
조회수 10610
예종철 교수, 국제 응용 역문제 학회 기조강연
〈 예종철 교수 〉 우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수가 응용 수학분야 대표 학회 중 하나인 국제 응용 역문제 학회(Applied Inverse Problems Conference)에서 기조연설자로 선정돼 강연을 진행했다. 예 교수는 7월 11일 프랑스 그랑노블에서 열린 제10회 AIP 학회에서 세계 각국의 응용수학자 8백여 명을 대상으로 ‘역문제를 위한 인공지능 네트워크의 기하학적인 구조의 이해(Understanding Geometry of Encoder-Decoder CNN for Inverse Problems)’라는 주제로 영상처리 및 역문제에 사용되는 인공지능기술의 현황을 소개하고, 예 교수가 개척해 온 인공지능망의 기하학적인 구조에 대한 최신 이론을 발표했다. 예 교수는 의료 영상 복원 등 다양한 역문제에 적용되는 인공지능 기술을 개척하고, 이것이 동작하는 원리에 대한 기하학적인 구조를 밝히는 등 역문제 분야 인공지능 기술을 주도하는 점을 인정받아 이번 기조연설자로 선정됐다. 예 교수는 기조연설을 통해 “인공지능기술은 블랙박스가 아니라 조합적인 표현되는 최적화된 기저함수로서 이해할 수 있으며, 인공지능은 기존의 조화분석론(harmonic analysis)의 지평을 확대할 수 있는 새로운 수학 분야로 떠오르고 있다”라고 말했다. 또한 “인공지능은 기존의 질병 진단을 뛰어넘어 의사들의 진료를 더 정확하게 도우며 환자의 편의를 극대화할 수 있는 고화질, 저선량, 고속 촬영 기술을 가능하게 한 핵심기술로 떠오르고 있으므로 많은 연구가 필요하다”라고 인공지능 기술이 나아가야 할 미래방향을 제시했다.
2019.07.25
조회수 8229
김필남, 이수현, 정현정 교수, 한국 로레알-유네스코 여성과학자상 펠로우십 수상
우리 대학 바이오및뇌공학과 김필남 교수, 이수현 교수, 생명과학과/나노과학기술대학원 정현정 교수가 2019 제18회 한국 로레알-유네스코 여성과학자상 펠로십을 수상했다. 시상식은 지난 6월 28일 서울대학교 교수회관에서 로레알코리아와 유네스코한국위원회 후원, 여성생명과학기술포럼 주관 하에 진행됐다. 수상자에게는 상장 및 상패와 상금 5백만 원이 수여됐다. 로레알코리아는 지난 2002년부터 한국 여성 과학계의 진흥과 발전에 이바지한 공로자를 포상하기 위해 유네스코한국위원회, 여성생명과학기술포럼과 공동으로 우수 여성 과학자를 선정 및 시상해 왔으며, 지금까지 총 74명의 수상자를 배출했다. 김필남 교수는 생체모사 기반 기계생물학(Biomimetic Mechanobiology)을 통해 생명체 내에서의 기계-물리학적 힘 또는 구조물의 역할을 밝혀내는 새로운 개념의 융합학문을 시도하고 이를 지속적으로 개발해 선도적인 연구를 수행하고 있다. 세계 최초로 생명체 내 혈관 형태 네트워크구조형성의 특징을 기계/물리학적 관점에서 재해석해 형태 발생학의 새로운 메커니즘을 제안하는 연구가 네이처 머티리얼즈(Nature Materials)에 소개된 바 있다. 이수현 교수는 동물모델과 인간모델을 모두 사용해 기억 기전에 관한 연구를 진행해 왔으며, 새로운 개념의 기억재경화 모델과 작업기억 모델을 제시하는 등 신경과학 발전에 이바지했다. 특히, 기억 인출 시 나타나는 단백질 분해 현상이 기억재경화와 업데이트에 필수적이라는 점을 세계 최초로 밝혀 사이언스(Science)와 미국국립과학원회보(Proc. Natl. Acad. Sci. USA) 등에 게재한 바 있다. 정현정 교수는 의생명공학 분야에서 나노소재를 인간 질병의 진단과 치료에 응용하는 연구를 수행해 왔다. 특히, 나노소재를 이용하여 병원이나 현장에서 슈퍼박테리아 감염을 조기에 신속하고 정확하게 진단할 수 있는 기술들을 개발해 네이처 나노테크놀로지(Nature Nanotechnology)에 발표했다. 최근에는 유전자가위의 화학적 접합체 시스템을 개발해 비바이러스성 유전자 치료제로 다양한 질병의 치료에 응용하는 연구를 활발히 진행하고 있다.
2019.07.04
조회수 9534
정재승 교수, 세계자연기금(WWF) 홍보대사 위촉
우리대학 정재승 교수(문술미래전략대학원장 겸 바이오및뇌공학과 교수)가 지난 21일 세계자연기금(WWF) 홍보대사로 위촉됐다. WWF 한국본부는 이날 서울 압구정동 공유오피스인 ‘위워크’에서 열린 판다토크(Panda Talks)에 앞서 정 교수를 홍보대사로 선임하는 행사를 열었다. 정 교수는 판다토크에서 ‘기후변화에 대처하는 우리들의 뇌’를 주제로 강연했는데 판다토크는 각계 명사들이 자연보전에 대한 메세지를 전달하는 WWF의 정기 강연회다. WWF는 정 교수의 홍보대사 위촉을 통해 한국에서의 자연보전 및 기후변화 대응 활동을 폭넓게 알릴 수 있을 것으로 기대하고 있다.
2019.05.22
조회수 5709
예종철 교수, 국제자기공명의과학회(ISMRM)에서 기조강연
〈 예종철 교수 〉 우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수가 5월 14일 캐나다 몬트리올에서 열린 제27회 ‘국제자기공명의과학회(ISMRM, International Society for Magnetic Resoance in Medicine) 연차 총회에서 기조 강연을 했다. ’의료인공지능(Machine Learning for Medical Imaging)‘을 주제로 강연을 한 예종철 교수는 인공지능을 이용한 고속 MRI 획득 및 복원 기술의 연구를 소개하고, 인공지능 블랙박스를 해석하기 위한 수학적 이론을 발표했다. ISMRM 연차 총회는 전 세계 수 천명의 과학자와 의사들이 참여하는 자기공명영상(MRI) 분야 최대 학회이다. 예 교수는 방사선학 분야 대표 언론 AuntMinnie.com과 총회 이후 진행된 인터뷰를 통해 “인공지능이 단지 진단의 영역을 넘어 기존에 불가능했던 고화질의 영상을 만들어 의사들의 진단을 더욱 정확하게 하는 새 방향으로 급격히 발전하고 있다”라고 말했다.
2019.05.22
조회수 6626
조광현 교수, 대장암 항암제 내성 극복할 병용 치료타겟 발굴
〈 조광현 교수 연구팀 〉 우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 대장암의 항암제 내성을 극복할 수 있는 새로운 병용치료 타겟을 발굴하는 데 성공했다. 연구팀은 암세포의 복잡한 생체데이터를 분자 네트워크 관점에서 분석하는 시스템생물학 접근법의 중요성을 제시했다. 이 방법을 통해 암세포가 가지는 약제 내성의 원리를 시스템 차원에서 파악하고, 새로운 약물 타겟을 체계적으로 발굴할 수 있을 것으로 기대된다. 박상민 박사과정, 황채영 박사 등이 참여한 이번 연구결과는 국제학술지 ‘유럽생화학회저널(FEBS Journal)’의 4월호 표지논문으로 게재됐다. (논문명 : Systems analysis identifies potential target genes to overcome cetuximab resistance in colorectal cancer cells) 암은 흔하게 발생하는 대표적인 난치병으로 특히 대장암은 전 세계적으로 환자 수가 100만 명을 넘어섰고, 국내의 경우 서구화된 식습관과 비만 등으로 인해 발병률 증가 속도가 10년간 가장 높게 나타났다. 최근 급격한 고령화에 따라 대장암 환자의 발생률 및 사망률이 가파르게 증가할 것으로 예상되고 있다. 최근 암세포의 특정 분자만을 표적으로 하는 표적항암제가 개발돼 부작용을 크게 줄이고 효과를 높일 수 있지만, 여전히 약물에 반응하는 환자가 매우 제한적이며 그나마 반응을 보이더라도 표적 항암치료 후 약물에 대한 내성이 생겨 암이 재발하는 문제를 안고 있다. 또한, 환자별로 항암제에 대한 반응이 매우 달라 환자의 암 조직 내 유전자 변이의 특징에 따라 적합한 치료를 선택하는 정밀의학의 필요성이 커지고 있다. 대장암 역시 약물의 효과를 예측할 수 있는 유전자 바이오마커의 여부에 따라 적합한 표적항암제를 처방하는 시도가 이뤄지고 있다. FDA 승인을 받은 대표적인 대장암 치료제인 세툭시맙(cetuximab)의 경우 약물 반응성을 예측하는 바이오마커로 KRAS 유전자 돌연변이의 유무가 활용되고 있는데 이 유전자 돌연변이가 없는 환자에게 처방을 권고하고 있다. 그러나 KRAS 돌연변이가 없는 환자도 세툭시맙 반응률은 절반 정도에 불과하고 기존 항암 화학요법 단독시행과 비교해도 평균 5개월의 수명을 연장하는 데 그치고 있다. 오히려 KRAS 돌연변이가 있는 환자에게서 반응성이 있는 경우가 보고되고 있다. 따라서 KRAS 돌연변이 유무 이외의 새 바이오마커가 요구되고 있으며 KRAS 돌연변이가 존재해도 내성을 극복할 수 있는 병용치료 타겟의 발굴이 필요하다. 조 교수 연구팀은 유전체 데이터 분석, 수학 모델링, 컴퓨터 시뮬레이션 분석과 암 세포주 실험을 융합한 시스템생물학 연구를 통해 세툭시맙 반응성에 대한 바이오마커로 다섯 개의 새로운 유전자(DUSP4, ETV5, GNB5, NT5E, PHLDA1)를 찾아냈다. 그리고 대장암세포에서 각 유전자를 실험적으로 억제한 결과 KRAS 정상 세포에서 발생하는 세툭시맙 내성을 모두 극복할 수 있었다. 특히 GNB5를 억제하면 KRAS 돌연변이가 있는 세포주에서도 세툭시맙 처리에 따른 약물내성을 극복할 수 있음을 밝혔다. 따라서 GNB5의 억제를 통해 대장암 환자의 KRAS 돌연변이 유무와 관계없이 세툭시맙에 대한 내성을 극복할 수 있어 GNB5가 효과적인 병용치료 분자 타겟이 될 수 있음을 증명했다. 연구팀이 제시한 유전자를 바이오마커로 활용하면 세툭시맙에 잘 반응할 수 있는 민감 환자군을 미리 선별해 치료할 수 있는 정밀의학의 실현을 앞당길 수 있다. 또한, 발굴된 유전자들을 표적화하는 신약개발을 통해 내성을 가지는 환자군에 대해서도 새로운 치료전략을 제시할 수 있다. 특히 세툭시맙 치료 대상에서 제외됐던 KRAS 돌연변이가 있는 환자군에 대해서도 GNB5의 억제를 통해 치료 효과를 가져올 수 있을 것으로 기대된다. 조 교수는 “지금껏 GNB5 유전자 조절을 대장암의 조합치료에 활용한 예는 없었다”라며 “시스템생물학으로 암세포가 가지는 약제 내성의 원리를 밝히고, 내성 환자군에 대한 바이오마커 동정 및 내성 극복을 위한 병행치료 타겟 발굴을 통해 정밀의학을 실현할 수 있는 새로운 가능성을 제시했다”라고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 바이오의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 유럽생화학회저널 4월 표지
2019.05.07
조회수 15211
조광현 교수, 뇌의 제어구조 규명
〈 조광현 교수 연구팀 〉 우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 뇌 영역 간 복잡한 연결 네트워크에 내재된 뇌의 제어구조를 규명했다. 이번 연구를 통해 뇌의 동작 원리에 대한 이해를 높이고, 뇌의 제어구조 분석을 통해 뇌 질환 연구 및 치료에 응용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 4차 산업혁명의 핵심기술로 주목받는 IT와 BT의 융합연구인 시스템생물학을 통해 규명했다는 의의가 있다. 이병욱 박사, 강의룡, 장홍준 박사과정이 참여한 이번 연구는 셀(Cell) 출판사가 펴내는 융합과학 국제학술지 ‘아이사이언스(iScience)’ 3월 29일 자에 게재됐다. 뇌의 다양한 인지기능은 뇌 영역들 사이의 복잡한 연결을 통한 영역 간 상호작용으로 이뤄진다. 최근 뇌의 연결성에 대한 정보가 뇌의 동작 원리를 파악하는 핵심이라는 의견이 대두되면서 세계적으로 뇌 연결성을 파악하기 위한 커넥톰(Connectome) 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 이를 통해 뇌 영역 사이의 구체적 연결성이 파악되고 있지만 복잡한 연결성에 내재된 뇌의 동작 원리에 대한 이해는 아직 매우 부족한 상황이다. 특히 뇌의 강건하면서 효율적 정보처리 능력의 기반이 되는 뇌의 숨겨진 제어구조는 파악된 내용이 없다. 조 교수 연구팀은 뇌의 제어구조 분석을 위해 ‘미국국립보건원(NIH) 휴먼 커넥톰 프로젝트(Human Connectome Project)’에서 제공하는 정상인의 뇌 영상 이미지 데이터를 활용해 뇌 영영 간 네트워크를 구축했다. 이후 연구팀은 그래프 이론의 최소지배집합(minimum dominating set) 개념을 활용해 뇌 영역 간 복잡한 연결 네트워크의 제어구조를 분석했다. 최소지배집합이란 네트워크의 각 노드(뇌의 각 영역)가 링크(뇌의 서로 다른 영역간의 연결)로 연결된 이웃 노드에 직접적 영향을 줘 기능을 제어할 수 있다고 가정할 때, 네트워크를 구성하는 모든 노드를 제어하는 데 필요한 최소한의 노드 집합을 말한다. 기존 여러 연구를 통해 다양한 생체 네트워크 및 통신망, 전력망 등의 복잡계 네트워크를 제어하는 데 있어서 최소지배집합이 핵심적인 역할을 한다는 것이 보고된 바 있다. 연구팀은 최소지배집합을 기반으로 ‘제어영역의 분포(distribution of control)’와 ‘제어영역의 중첩(overlap in control area)’이라는 두 가지 지표를 정의한 뒤 이를 기준으로 총 네 종류의 제어구조를 정의했다. 이후 연구팀은 브레인 네트워크를 비롯해 도로망, 통신망, 소셜 네트워크 등 실존하는 다양한 복잡계 네트워크가 어떤 제어구조를 갖는지 분석했다. 분석 결과 뇌는 다른 대부분 네트워크와는 달리 제어영역이 분산된 동시에 서로 중첩된 특이한 구조로 이뤄짐을 밝혀냈다. 뇌의 이러한 제어구조는 외부 섭동에 의한 네트워크의 높은 강건성을 유지하면서 동시에 여러 인지기능을 효율적으로 수행하기 위한 영역들의 상호 활성화를 다양하게 하기 위한 것임을 밝혔다. IT와 BT가 융합된 시스템생물학 접근을 통한 브레인 네트워크의 구조분석은 인공지능의 발전에도 기여할 것으로 보인다. 브레인 네트워크의 진화적 설계원리에 대한 이해를 높인다면 컴퓨터 과학자들이 이를 이용해 새로운 인공지능 기술을 개발할 수 있다. 조 교수는 “지금껏 뇌의 제어구조가 밝혀진 바가 없었다”라며 “복잡한 연결성에 숨겨진 브레인 네트워크의 진화적 설계원리를 시스템생물학 연구를 통해 찾아냄으로써 뇌의 동작 원리를 파악할 수 있는 새로운 가능성을 제시했다”라고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 바이오의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 뇌의 제어구조 규명 그림2. 뇌 영역 간 네트워크 구축
2019.04.10
조회수 14594
이상완 교수, 신경과학-인공지능 융합으로 공학적 난제 해결
〈 (왼쪽부터) 안수진 박사과정, 이지항 박사, 이상완 교수 〉 우리 대학 바이오및뇌공학과 이상완 교수 연구팀이 영국 케임브리지 대학, 구글 딥마인드와의 공동 연구를 통해 차세대 뇌 기반 인공지능 시스템 설계의 방향을 제시했다. 이번 연구는 인간의 두뇌가 기존의 인공지능 알고리즘이 해결하지 못하는 부분을 해결할 수 있다는 사실에 기반한 신경과학-인공지능 융합 연구이다. 성능, 효율, 속도의 균형적 설계와 같은 다양한 공학적 난제를 해결할 수 있는 신경과학 기반 강화학습 이론을 제안한 것으로 새로운 인공지능 알고리즘 설계에 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대된다. 이상완 교수와 함께 이지항 박사, 안수진 박사과정이 주도한 이번 연구는 국제 학술지 사이언스의 자매지 ‘사이언스 로보틱스(Science Robotics)’ 1월 16일 자 온라인판에 포커스 형식으로 게재됐다. 최적제어 이론에서 출발한 강화학습은 기계 학습의 한 영역으로 지난 20여 년 동안 꾸준히 연구된 분야이다. 특히 지난 5년 동안은 딥러닝 기술을 발전과 맞물려 급격한 성장을 이뤘다. 딥러닝 기반 강화학습 알고리즘은 최근 알파고와 같은 전략 탐색 문제, 로봇 제어, 응급실 비상 대응 시스템과 같은 의료 진단 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 그러나 주어진 문제에 맞게 시스템을 설계해야 하는 점, 불확실성이 높은 환경에서는 성능이 보장되지 않는 점 등이 근본적인 해결책으로 남아있다. 강화학습은 의사 결정 및 계산신경과학 분야에서도 지난 20년간 꾸준히 연구되고 있다. 이상완 교수는 2014년 인간의 전두엽-기저핵 뇌 회로에서 이종 강화학습을 제어한다는 신경과학적 증거를 학계에 발표한 바 있다. 2015년에는 같은 뇌 회로에서 고속 추론 과정을 제어한다는 연구를 발표했다. 연구팀은 이번 연구에서 강화학습 등의 개별 인공지능 알고리즘이 해결하지 못하는 공학적 문제를 인간의 두뇌가 이미 해결하고 있다는 사실에 기반한 ‘전두엽 메타 제어’ 이론을 제안했다. 중뇌 도파민-복외측전전두피질 네트워크에서 외부 환경에 대한 학습의 신뢰도를 스스로 평가할 수 있는 보상 예측 신호나 상태 예측 신호와 같은 정보를 처리하며, 인간의 두뇌는 이 정보들을 경쟁적-협력적으로 통합하는 프로세스를 통해 외부 환경에 가장 적합한 학습 및 추론 전략을 찾는다는 것이 이론의 핵심이다. 이러한 원리를 단일 인공지능 알고리즘이나 로봇설계에 적용하면 외부 상황변화에 강인하게 성능, 효율, 속도 세 조건(performance-efficiency-speed tradeoff) 사이의 균형점을 유지하는 최적의 제어 시스템을 설계할 수 있다. 더 나아가 다수의 인공지능 개체가 협력하는 상황에서는 서로의 전략을 이용함으로 협력-경쟁 사이의 균형점을 유지할 수 있다. 1 저자인 이지항 박사는 “현대 인공지능의 우수한 성능은 사람의 행동 수준 관찰뿐 아니라 두뇌의 저수준 신경 시스템을 알고리즘으로 구현해 적극적으로 발전시킨 결과라고 보고 있다”라며 “이번 연구는 계산신경과학에 기반한 결과로 현대 딥러닝과 강화학습에서 겪는 성능, 효율, 속도 사이의 난제를 해결하는 실마리가 될 수 있고, 새로운 인공지능 알고리즘 설계에 많은 영감을 줄 것이다”라고 말했다. 이상완 교수는 “연구를 하다 보면 우리의 두뇌는 공학적 난제를 의외로 쉽게 해결하고 있음을 알 수 있다. 이 원리를 인공지능 알고리즘 설계에 적용하는 뇌 기반 인공지능 연구는 구글 딥마인드, MIT, 캘리포니아 공과대학, UCL 등 해외 유수 기관에서도 관심을 두는 신경과학-인공지능 융합 연구 분야이다”라며 “장기적으로는 차세대 인공지능 핵심 연구 분야 중의 하나로 자리를 잡을 것으로 기대한다”라고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기술진흥센터 연구개발 사업, 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 외부 환경에 따라 성능-효율-속도 문제 균형점을 찾는 뇌기반 강화학습 이론 (좌), 이를 최적 제어하는 ‘전두엽 메타 제어’(중) 및 로보틱스 분야 문제 해결 적용 사례 (우)
2019.01.24
조회수 8557
정기훈 교수, 곤충 눈 구조 모방한 초박형 카메라 개발
〈 왼쪽부터 장경원 박사과정, 정기훈 교수, 황순홍 박사과정 〉 우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀이 독특한 눈 구조를 가진 곤충인 제노스 페키(Xenos peckii)를 모사한 초박형 디지털카메라를 개발했다. 제노스 페키를 모사해 개발한 초박형 디지털카메라는 기존 이미징 시스템보다 더 얇으면서 상대적으로 넓은 광시야각과 높은 분해능을 갖는다. 감시 및 정찰 장비, 의료용 영상기기, 모바일 등 다양한 소형 이미징 시스템에 적용 가능할 것으로 기대된다. 금동민, 장경원 박사과정이 주도한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘빛 : 과학과 응용(Light : Science & Applications)’ 10월 24일 자에 게재됐다. (논문명: 제노스 페키의 시각기관을 모사한 초박형 디지털카메라, Xenos peckii vision inspires an ultrathin digital camera) 정 교수 연구팀은 자연계에서 발견되는 광학 구조를 모방하는 연구를 꾸준히 진행해 왔다. 반딧불이의 배 마디 구조를 분석해 광효율을 높은 LED 렌즈를 개발한 바 있고, 생체모사를 통한 무반사 기판을 제작하는 등 해당 분야를 선도하고 있다. 최근 전자기기 및 광학기기의 소형화로 초박형 디지털카메라에 대한 수요가 증가하고 있다. 그러나 기존의 카메라 모듈은 광학적 수차를 줄이기 위해 광축을 따라 복수의 렌즈로 구성돼 있어 부피가 매우 크다는 단점이 있다. 이런 모듈을 단순히 크기만 줄여 소형기기에 적용하면 분해능과 감도가 떨어지게 된다. 연구팀은 문제 해결을 위해 곤충인 제노스 페키의 시각구조를 적용한 렌즈를 제작했고 이를 이미지 센서와 결합한 초박형 디지털카메라를 개발했다. 곤충의 겹눈구조는 수백, 수천 개의 오마티디아라 불리는 아주 작은 광학 구조로 이뤄져 있다. 일반적인 겹눈구조는 수백, 수천 개의 오마티디아에서 한 개의 영상을 얻지만, 제노스 페키는 다른 곤충과는 달리 각 오마티디아에서 개별의 영상을 획득할 수 있다. 또한 오마티디아 사이에 빛을 흡수할 수 있는 독특한 구조를 가져 각 영상 간 간섭을 막는다. 연구팀이 개발한 카메라는 2mm 이내의 매우 작은 크기로 제노스 페키의 겹눈구조를 모방해 수십 개의 마이크로프리즘 어레이와 마이크로렌즈 어레이로 구성된다. 마이크로프리즘과 마이크로렌즈가 한 쌍으로 채널을 이루고 있으며 각각의 채널 사이에는 빛을 흡수하는 중합체가 존재하며 각 채널 간 간섭을 막는다. 각각의 채널은 화면의 다른 부분들을 보고 있으며 각 채널에서 관측된 영상들은 영상처리를 통해 하나의 영상으로 복원돼 넓은 광시야각과 높은 분해능을 확보할 수 있다. 정기훈 교수는 “초박형 카메라를 제작하는 새로운 방법을 제시했다”며 “이 연구는 기존의 평면 CMOS 이미지 센서 어레이에 마이크로 카메라를 완전히 장착한 초박형 곤충 눈 카메라의 첫 번째 데모이며 다양한 광학 분야에 큰 영향을 미칠 것으로 확신한다.”라고 말했다. □ 그림 설명 그림1. (좌) 제노스 페키의 SEM 영상. (우) 형광 염색된 제노스 페키의 시각구조 그림2. (좌) MEMS 공정을 통해 제작된 마이크로프리즘 어레이의 SEM 영상. (우) 완성된 초박형 디지털 카메라의 광학 영상 그림3. (좌) Xenos peckii의 시각기관을 통해 얻은 영상. (우) 초박형 디지털 카메라를 통해 얻은 영상
2018.11.20
조회수 7563
조광현 교수, 뇌파 생성, 변조 담당하는 신경회로 원리 규명
〈 조광현 교수 연구팀 〉 우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 뇌파의 생성 및 변조를 담당하는 핵심 신경회로를 규명하는 데 성공했다. 이를 통해 뇌의 동작원리를 밝힐 뿐 아니라 향후 여러 뇌질환 환자에게서 발생하는 비정상적 뇌파활동을 신경세포 네트워크 수준에서 규명하는 데 활용 가능할 것으로 기대된다. 이번 연구는 4차 산업혁명의 핵심기술로 주목받는 IT와 BT의 융합연구인 시스템생물학 연구로 규명했다는 의미를 갖는다. 이병욱 박사과정, 신동관 박사, 스티븐 그로스 박사가 함께 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘셀 리포트(Cell Reports)’ 11월 6일자 온라인 판에 게재됐다. 뇌의 다양한 기능은 신경세포(뉴런) 사이의 복잡한 상호작용을 통해 이뤄진다. 특히 뉴런들의 동시다발적인 발화에 의해 형성되는 뇌파는 뇌의 활동 상태를 측정하는 가장 중요한 지표이며, 특정 기능을 수행하기 위해 영역 간 선택적 통신의 매개체 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 또한 뇌파의 비정상적인 생성 및 변조 현상은 다양한 뇌질환과 밀접한 관계를 갖는 것으로 밝혀지고 있다. 이에 따라 전 세계 신경생물학 연구자들은 뇌파의 생성 및 변조 원리를 파악하기 위해 노력해 왔다. 그러나 뇌파의 생성 및 변조는 수많은 뉴런 사이의 복잡한 상호작용을 통해 발생하는 예측할 수 없는 창발적 특성(emergent property)을 갖기 때문에 기존의 신경 생물학 실험을 통해 그 원리를 규명하기에는 한계가 있었다. 조 교수 연구팀은 시스템생물학 기반의 연구방법을 통해 뇌파의 생성 및 변조 원리를 분석했다. 연구팀은 여러 뇌 영역 중 특히 감각 피질(sensory cortex)에 주목했다. 감각 피질은 외부 감각 정보를 처리하고 통합, 조절하는 핵심 영역으로 여러 주파수 대역의 뇌파와 변조를 관측할 수 있다. 연구팀은 최근 커넥토믹스 (connectomics) 연구를 통해 밝혀진 쥐의 감각피질 내 뉴런의 종류 및 뉴런 간 연결성 정보를 이용해 감각피질을 구성하는 뉴런들과 이들을 연결하는 시냅스를 수학 모델을 통해 표현하고 이로부터 신경회로를 구축해 뇌파의 생성 및 변조 과정을 분석했다. 연구팀은 대규모 컴퓨터 시뮬레이션 분석을 통해 흥분성 뉴런과 억제성 뉴런으로 구성된 양성피드백과 음성피드백의 중첩된 구조(interlinked positive and negative feedback)가 뇌파의 생성 및 주파수 변조 현상의 핵심회로임을 최초로 규명했다. 특히 연구팀은 기존의 전기생리학 실험을 통해 측정된 뉴런 간 시냅스의 특정 연결강도가 신경회로의 뇌파 생성 및 변조 기능을 극대화시킬 수 있는 최적의 조합임을 밝혀냈다. 이번에 개발한 수학모형을 활용하면 전통적 생물학 실험을 통해 파악이 어려웠던 뉴런들 간의 다양한 상호작용을 이해하고 신경회로의 복잡한 설계원리를 파악할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 여러 뇌질환 환자의 뇌에서 관측되는 비정상적인 뇌파 활동을 신경네트워크 차원에서 분석하고 규명할 수 있을 것으로 예상된다. 시스템생물학 접근을 통한 신경회로의 구조 및 기능 분석은 인공지능의 발전에도 기여할 것으로 기대된다. 두뇌 신경회로의 작동원리에 대한 이해를 높인다면 컴퓨터 과학자들이 이를 이용해 새로운 인공지능 기술을 개발할 수 있다. 자폐증이나 집중력 조절장애 등과 관련된 신경회로 규명, 두뇌 치료 기술 개발 등의 원천 의료기술 개발에도 혁신으로 이어질 수 있다. 조 교수는 “지금껏 뇌파의 생성 및 변조를 담당하는 핵심 신경회로가 밝혀진 바가 없었다”며 “이번 연구에서는 최근 커넥토믹스 (connectomcis) 연구를 통해 점차 밝혀지고 있는 뉴런간의 복잡한 연결성에 숨겨진 설계원리를 시스템생물학 연구를 통해 찾아냄으로써 뇌의 동작원리를 파악할 수 있는 새로운 가능성을 제시했다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 바이오의료기술개발사업, 그리고 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 뉴런 간 연결 강도에 내제된 기능적 설계원리 파악 그림2. 뇌파의 생성 및 변조를 담당하는 핵심 신경회로
2018.11.14
조회수 13379
강승균 교수, 신경치료 후 몸에서 자연 분해되는 전자약 개발
〈 강 승 균 교수 〉 우리 대학 바이오및뇌공학과 강승균 교수 연구팀이 美 노스웨스턴 대학 구자현 박사와의 공동 연구를 통해 절단된 말초신경을 전기치료하고 역할이 끝나면 몸에서 스스로 분해돼 사라지는 전자약을 개발했다. 몸에 녹는 수술용 실이 대중화된 것처럼 생분해성 무선 전자약을 통해 앞으로는 병원을 찾지 않고도 집에서 물리치료를 받듯 전기치료를 받는 시대를 맞이할 수 있을 것으로 기대된다. 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘네이처 메디슨(Nature Medicine)’ 10월 8일자 온라인 판에 게재됐다. (논문명 : 비약리학적 신경재생 치료를 위한 생분해성 무선전자 시스템, Wireless bioresorbable electronic system enables sustained nonpharmacological neuroregenerative therapy) 말초신경 손상은 국내에서 연간 1만 건 이상 발생할 정도로 빈도가 높은 외상 중 하나이다. 신경의 재생 속도가 얼마나 신속하게 이뤄지느냐가 근육 회복율 및 후유증을 결정하는 중요 요소이며 재생속도가 현저히 저하되면 슈반세포의 소멸로 신경재생이 불가능해지거나 탈 신경 지연에 의한 영구 근육장애를 유발한다. 따라서 신경재생을 가속하기 위한 노력이 지속돼 왔고 전기적 자극을 통해 신경재생을 촉진시키는 전자약의 효능이 주목을 받고 있다. 전자약이란 전기 신호를 통해 체내의 장기, 조직, 신경 등을 자극해 세포의 활성도를 높여 재생속도 향상과 생체반응이 활발히 이뤄지도록 치료하는 기술이다. 전자약을 통해 손상된 신경을 전기자극하면 신경 세포가 활성화되며 축색돌기의 분화가 가속돼 신경재생이 빨라져 치료효과를 극대화할 수 있다. 이러한 전자약의 효과적인 성능에도 불구하고 치료 수술의 복잡성과 이로 인한 2차 손상의 위험성이 커 신경 치료에 직접적으로 활용하지 못했다. 전기 신호를 전달하기 위해서는 전선으로 머리카락 두께의 신경을 감싸야 하는데 치료 후에 신경을 감쌌던 전선을 다시 제거하는 과정이 매우 어렵고 자칫하면 제거 과정에서 2차 신경손상으로 이어질 수 있다. 또한 장기적인 전기 치료가 필요한 경우에는 매번 수술을 반복해야하는 한계가 있었다. 연구팀은 문제 해결을 위해 초박막형 실리콘과 유연성을 갖춘 생분해성 고분자를 이용해 300마이크로 수준 두께의 매우 얇고 유연성을 갖추고 있을 뿐 아니라 체내에서 수개월 내에 분해되는 전자약을 개발했다. 개발한 전자약은 체내에서 무선으로 작동되고 사용이 종료된 후 몸속에서 녹아 흡수되기 때문에 별도의 제거수술이 필요하지 않다. 따라서 추가 수술 없이도 반복적인 전기치료를 할 수 있으며 제거를 위한 수술도 필요하지 않아 2차 위험성과 번거로움을 근본적으로 해결할 수 있는 기술이다. 연구팀은 생분해성 무선 전자약 기술이 말초신경의 치료와 더불어 외상성 뇌손상 및 척추손상 등 중추신경의 재활과 부정맥 치료 등을 위한 단기 심장 박동기에도 응용 가능할 것으로 예상했다. 강 교수는 “최초로 생분해성 뇌압측정기를 개발해 2016년 네이처 紙에 논문을 게재한 뒤 약 2년 만에 치료기술로서의 의료소자를 성공적으로 제시했다”며 “생분해성 전자소자의 시장에서 우리나라가 중추적인 역할을 수행할 수 있을 것이다”고 말했다. 이번 연구는 한국연구재단 신진연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 생분해성 무선 전자소자의 생분해성 데모 예시 그림2. 다리신경 모델에 적용된 생분해성 무선 전자약의 삽입 모형도 그림3. 생분해성 전자약의 신경치료 시나리오 모식도
2018.10.22
조회수 8313
<<
첫번째페이지
<
이전 페이지
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
>
다음 페이지
>>
마지막 페이지 16