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도파민의 성질로 박테리아 생장의 실시간 탐지 기술 개발
우리 몸의 신경전달물질인 도파민의 성질을 이용해 박테리아(병원균)를 쉽게 검출할 수 있는 기술이 우리 대학 연구진에 의해 개발됐다.
생명과학과 정현정 교수, 화학과 이해신 교수 공동연구팀이 도파민의 반응을 이용해 병원균의 생장과 항생제 내성을 광학적으로 측정하고 맨눈으로 실시간 검출하는 기술을 개발했다고 7일 밝혔다.
박테리아의 항생제 내성 문제는 현대인의 건강을 위협하는 위험요인으로 꼽히고 있다. 항생제 내성에 대한 적절한 대처가 없다면 30년 이내에 항생제 내성균에 의한 피해가 암보다 더 현대인의 수명을 줄일 수 있다는 보고서가 발표되기도 했다. 항생제 내성균의 종류가 점차 늘어나면서 미국 질병통제예방센터(CDC)는 연간 최소 200만 명 이상의 환자가 항생제 내성 병원균에 의해 발생하고 있다고 보고했다.
도파민은 대다수 생명체에서 신경전달물질로 사용되며, 산소가 존재하는 환경에서 다른 물질의 도움 없이 자체 중합반응(두 개 이상 결합해 큰 화합물이 되는 일)이 일어난다. 이렇게 중합된 도파민 고분자는 짙은 갈색을 나타내고, 다양한 물질 표면에 흡착해 층을 형성한다.
연구팀은 이러한 도파민의 성질을 이용해 병원균이 생장하는지와 항생제 내성을 갖는지를 육안과 형광으로 동시에 탐지 가능한 기술을 개발했다. 이 기술은 현재 사용되는 디스크 확산 검사나 균 배양 분석에 대비해 시간이 짧고 중합효소 연쇄 반응(PCR 검사)과 비교할 때도 전처리 과정이 필요 없는 간편한 기술이라는 점이 큰 장점이다.
우리 대학 나노과학기술대학원 석박사통합과정 이주훈 학생이 제1 저자로, 나노과학기술대학원 석박사통합과정 류제성 학생과 생명과학과 강유경 박사가 공동 저자로 참여한 이번 연구 결과는 재료과학 분야 국제학술지 `어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials, IF 16.836)'에 11월 3일 字 온라인 게재됐다. (논문명 : Polydopamine Sensors of Bacterial Hypoxia via Fluorescence Coupling)
도파민의 자체 중합반응에서는 개시제 역할을 하는 산소가 필수적인 존재다. 연구팀은 박테리아가 생장함에 따라 용액 내의 산소를 소모하는 현상을 이용, 박테리아의 생장 정도를 도파민의 중합반응과 연관 지어 관측하는 방법을 개발했다.
또 박테리아의 생장에 영향을 끼치지 않는 소재인 덱스트란으로 형광나노입자를 제조해 실험에 사용했다. 도파민의 자체 중합반응은 용액 내에 존재하는 형광나노입자 표면에 흡착하고 층을 형성해 입자의 화학적, 물리적 성질에 큰 변화를 일으키고 기존에 발생하던 강한 형광 신호를 약하게 만든다. 또한, 도파민과 나노입자가 첨가된 용액 내에서는 도파민의 산화와 자체 중합반응 때문에 용액의 색이 짙은 갈색으로 변한다.
하지만 박테리아가 용액 내에 존재하는 경우 박테리아 생장 때문에 산소가 소모돼 도파민의 자체 중합반응은 저해되고 용액의 색깔은 투명하게 유지된다. 나노입자의 형광 신호 역시 원래의 신호를 유지하게 된다.
연구팀은 이러한 현상을 박테리아의 생장 및 항생제 내성을 탐지하는데 적용할 수 있다는 점에 착안, 항생제에 내성을 가지는 `뉴 델리 메탈로-베타락타마제 1 (NDM-1)'을 발현하는 대장균(E. coli)을 대상으로 실험을 진행했다.
일반적인 대장균의 경우 카바페넴 계열의 항생제인 암피실린에 의해 생장이 크게 저해되는데, 항생제에 내성을 갖는 대장균은 생장이 잘 이뤄진다. 즉 항생제 내성을 가지는지에 따라 소모하는 산소의 양이 달라지고, 이 차이 때문에 도파민의 중합반응 여부를 육안과 광학적 측정으로 확인할 수 있다.
이렇게 살아있는 세포의 활성에 따라 일어나는 도파민의 자체 중합반응은 실제로 인체에 존재하는 다양한 `카테콜아민' 물질에서 나타나는 반응과 깊은 관련이 있다. 일례로 피부에 존재하는 카테콜아민은 자체 중합반응이 왕성하게 일어나 피부의 색에 큰 영향을 주는 멜라닌 색소를 형성하게 되는데 신경계에 존재하는 카테콜아민은 자체 중합반응이 거의 일어나지 않고 단일분자 형태로 존재하여 작용하는 것으로 알려져 있다. 연구팀은 이번 연구 결과를 향후 생체 내에서 도파민 등 카테콜아민의 역할과 작용을 다양한 생체 모델에서 밝히는 연구로 발전시킨다면 매우 흥미로운 연구 결과를 얻을 것으로 기대하고 있다.
정현정 교수는 “이번 연구는 도파민의 자체 중합반응을 생체 시스템에서 규명한 연구로 큰 의미를 가지며, 이를 박테리아 생장 및 항생제 내성의 실시간 검출에 적용할 수 있어 기존의 미생물 배양법보다 신속하게, 그리고 PCR 검사보다 간편하게 진단이 가능해 감염병 확산 예방에 크게 기여할 것으로 기대된다”고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업 및 KAIST 그랜드 챌린지 사업의 지원을 통해 이뤄졌다.
2020.12.07
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김원준, 박범순, 변재형 교수, 2021년도 한국과학기술한림원 정회원 선출
우리나라 과학기술계 최고 석학기관인 한국과학기술한림원은 지난 26일 열린 '2020년도 제1회 정기총회'에서 2021년도 신임 정회원 30명을 선출했다.
이에 우리 대학 기술경영학부 김원준 교수, 과학기술정책대학원 박범순 교수가 정책학부에, 수리과학과 변재형 교수가 이학부에 선출됐다.
이번에 정회원이 된 이들은 우리 대학 3인의 교수를 포함하여 ▲정책학부 고상백 연세대 교수 등 4명 ▲이학부 김인강 고등과학원 교수 등 8명 ▲공학부 조완근 경북대 교수 등 10명 ▲농수산학부 이승환 서울대 교수 등 3명 ▲의약학부 김완욱 가톨릭대 교수 등 5명으로 각 분야 최고의 과학기술 연구자들이 선정됐다.
한림원 정회원은 과학기술 분야에서 20년 이상 활동하며 선도적 연구 성과를 내고 해당 분야의 발전에 공헌한 과학기술인들을 3단계에 걸친 엄정한 심사를 통해 선정한다.
책임저자(corresponding author, 교신저자)로서 발표한 대표논문 10편에 대해 연구업적의 뛰어남과 독창성, 학문적 영향력과 기여도 등을 중점 평가한다. 선출된 신임 정회원의 임기는 2021년 1월부터이다.
한민구 한국과학기술한림원장은 "한림원 정회원은 우리나라 과학연구의 탁월성을 보여주는 역할모델이므로 각 학문의 특성을 반영해 학문과 산업 발전에 대한 공헌도, 인재양성 기여도 등을 정성적으로 종합평가해 엄정하게 선출하고 있다"며 "각 분야 탁월한 전문가들을 새롭게 영입한 만큼 회원들의 적극적 참여를 바탕으로 한림원이 과학기술 발전에 더욱 기여할 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.
2020.11.30
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가현욱·장영재 교수, KAIST-구글 파트너쉽 일환 AI 교육과정 공동 개발
우리 대학 융합인재학부(학부장 정재승) 가현욱 교수와 산업및시스템공학과(학과장 이태식) 장영재 교수가 2019년 7월 KAIST와 구글이 AI 우수 인재 양성을 위해 체결한 협약의 일환으로 진행되는 AI 교육과정 개발 프로그램에 참여한다.
AI 대학원은 이번 프로그램을 위해 지난 7월부터 약 1개월간 KAIST 전 교원을 대상으로 공모를 진행하였으며, 내부심사를 통해 가현욱 교수의 `Cloud AI-Empowered Multimodal Data Analysis for Human Affect Detection and Recognition' 과 장영재 교수의 `Learning Smart Factory with AI'를 추천하였고 구글에서 최종 심사 후 개발 대상으로 선정했다. 두 교수는 구글의 기술을 활용한 교육 과정을 약 1년에 걸쳐 개발할 예정이며, 과목당 미화 7,500달러가 지원된다.
가현욱 교수가 개발하는 ‘Cloud AI-Empowered Multimodal Data Analysis for Human Affect Detection and Recognition’ 교육 과정의 목표는 데이터과학과 인공지능에 관한 기초 지식을 갖춘 학습자들이 보다 실제적이고 융합적인 데이터과학 및 인공지능 기술 기반 문제해결능력과 활용 역량을 갖추는 데 필요한 적절하고 풍부한 학습경험을 제공하는 데 있다. 또한 장영재 교수가 개발하는 ‘Learning Smart Factory with AI' 교육 과정은 실제 제조 현장의 문제를 AI를 활용해 해결하는 방법론을 현장 중심으로 설계된 것이 특징이다.
이미 우리 대학 내에서 제조 및 스마트 팩토리 관련 3개 산학협력 센터를 운영 중인 장영재 교수는 이러한 산학계와의 협력 경험을 기반으로 이론만이 아닌 실제 제조 산업 현장의 문제를 AI를 통해 해결하는 방법을 사례 중심의 교육을 개발할 계획이다. 장 교수는 "스마트팩토리와 AI의 교육 핵심은 바로 데이터지만 많은 교육현장에서 데이터 부재로 효과적인 교육이 어렵지만, KAIST의 첨단 제조 연구실에서는 실제 반도체 자동화 장비에서 생성되는 데이터를 직접 수집, 분석 및 알고리즘을 실제 적용할 수 있는 테스트베드를 갖추고 있어 진정한 스마트팩토리와 AI교육이 가능하다" 라고 밝혔다.
글로벌 AI 우수 인재 양성을 위해 우리 대학은 작년 7월 구글과의 파트너십을 체결했으며 AI인력을 확보하고 관련 우수 연구를 지원하는 데 중점을 두고 다양한 프로그램을 운영하고 있다. 최첨단 연구를 수행하는 세계적 수준의 교수진을 지원하는 `AI 집중연구 어워즈(AI Focused Research Awards)'의 경우 재작년 10월부터 황성주 AI대학원 교수와 황의종 전기및전자공학부 교수가 구글 연구원 및 엔지니어들과 팀을 이뤄 연구를 수행해왔으며 2021년까지 프로젝트를 연장해 AI 관련 심층 연구를 진행한다. 또한 재학 중인 학생들을 대상으로 지난 3월 Student Travel Grant 프로그램을 진행해 전기및전자공학부 박세준, 수리과학과 이철형, 전산학부 이상윤 세 명의 학생이 선발됐으며, Google Internship 프로그램을 통해 선발된 학생 5명의 추천서를 구글에 전달하는 등 파트너십을 2년간 유지하며 다양한 연구 및 교육 활동을 진행하고 있다.
2020.11.16
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교내 군 위탁교육장교, 국방대 국방학술대회 금상 수상 쾌거
우리 대학 문술미래전략대학원 박사과정 육군소령 장영균(지도교수 : 양재석)과 신소재공학과 석사과정 육군대위 박규순(지도교수 : 스티브박)이 국방대학교 대학원생 국방학술대회에서 금상을 수상하는 쾌거를 달성했다.
매년 국방대학교에서 열리는 국방학술대회는 안보정책, 군사전략, 국방관리, 국방과학 4개 분과에서 국방분야 우수 연구를 수상하는 대회다. 대회에서는 국방대학교, KAIST, 서울대 등 전국 각지에서 국방관련 연구를 하는 군 위탁장교와 민간학생들이 참가했다. 그 중에서 우리학교 학생은 안보정책 분과와 국방과학 분과에 참가하여 각 분과에서 1등을 해 금상(각 군 참모총장상)을 수상했다. 이를 통해 KAIST 학생들이 국가, 국방 R&D 분야에서 뛰어난 역량을 갖췄다는 사실을 알 수 있다.
현재 국군간호사관학교 교양학처 군사학교수로 재직중인 문술미래전략대학원 장영균 소령은 “Network Analysis of the US-China Hegemonic Transition”(미국과 중국의 패권전이에 대한 네트워크 분석) 이라는 연구논문을 발표했다. 이 연구는 현재 국제관계의 핵심 이슈인 미국과 중국의 패권경쟁을 네트워크 분석을 적용해 분석 및 평가한 연구로서, 심사위원들로부터 데이터에 기반한 과학적 접근을 통해 미국과 중국의 패권전이 현상을 객관적으로 분석했다는 평을 받았다. 장영균 소령은 "질적연구가 주를 이루고 있는 국제관계 분야에서 복잡계 네트워크라는 과학적 기법을 적용해 국제사회의 구조변화를 객관적으로 분석하고, 이를 기초로 국가의 미래 안보전략 수립에 기여하고 싶다"고 말했다. 장영균 소령의 수상을 통해 우리 대학이 이·공계 분야뿐만 아니라 사회과학 분야, 특히 국방 사회과학 분야에도 높은 수준을 갖추고 있음을 알 수 있다.
신소재공학과 박규순 대위는 “Development of 3D printable inks to fabricate fabric-based tactile sensors for warrior platform and robot combat system(미래 보병체계 및 로봇 전투체계 적용을 위한 직물 기반 촉각센서 제작용 3D 프린팅 용액 개발)”의 연구주제로 발표했다. 이는 현재 군이 추진하고 있는 워리어 플랫폼(Warrior Platform, 미래 보병체계)과 소프트 로봇 전투체계에 적용하기 위한 촉각센서를 개발한 것이다. 워리어 플랫폼에 촉각센서를 적용해 전투원의 모든 신체활동을 인지, 국방 데이터센터와 연계해 실제 전투나 훈련 속에서 전투원이 필요로 하는 움직임을 데이터화 할 수 있다. 이를 통해 교육훈련의 변혁을 이끌어 낼 수 있는 점에서 좋은 평가를 받았다. 또한, 전장상황 속에서는 로봇체계의 파괴나 변형이 빈번하게 이루어진다. 이러한 상황 속에서 구성품의 각도와 길이를 기반으로 역계산하는 기존의 로봇 제어시스템은 필연적으로 오차가 발생하는데, 촉각센서를 통해 파괴와 변형이 이루어진 이후의 결과를 통해 정확한 자세제어가 가능하다.
발표 당시 심사위원은 촉각센서가 우리 군에 꼭 필요한 분야라며 좋은 연구를 해주어 고맙다는 의견을 말하기도 했다.
특히, 박규순 대위는 우리 대학 석사과정 1학년 재학 중으로 위 성과는 여러 박사과정, 석사졸업예정자 학생들과 경쟁해 얻은 성과다. 또, 촉각센서가 군에 필요한 분야임을 알리기 위해 한국군사과학기술학회 발표와 육군 군수지에 기고를 하기도 했다. 군사과학기술을 대중들에게 쉽게 인지될 수 있도록 “Military Talk_재미있는 군사이야기”의 제목으로 일반도서를 출판하는 등 국방 R&D에 열정을 다하고 있다.
장영균 소령과 박규순 대위는 "함께 열정적으로 연구한 연구팀들과 연구에 전념할 수 있는 환경을 만들어준 학교와 지도교수님께 감사드린다"라며 “4차 산업혁명 시대를 맞아 대한민국의 안보를 위해 앞으로 더욱 성실히 연구에 임할 것이다.”라고 수상 소감을 밝혔다.
2020.11.16
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인공지능연구소·신경과학-인공지능 융합연구센터, 차세대 인공지능(AI) 국제 워크숍 개최
우리 대학은 5일 오후 2시부터 인공지능으로 인간의 고등지능을 구현하기 위한 미래 기술을 논의하는 ʻ차세대 인공지능(AI) 국제 워크숍ʼ을 개최한다. KAIST 인공지능연구소와 신경과학-인공지능 융합연구센터가 공동으로 주최하는 이번 워크숍에는 영국 옥스퍼드 대학(University of Oxford)과 딥마인드(DeepMind) 社 등 인공지능 분야 선도 연구자들이 참여한다.
딥러닝을 중심으로 하는 인공지능 기술은 빠르게 발전하며 다양한 분야에서 응용되고 있지만, 문제는 인간의 고등 지능 수준에는 못 미친다는 점이다. 이를 해결하기 위해서는 자연지능 관점에서 인공지능을 바라보고 그 동작 원리에 대해 분석하는 등의 노력이 필요하다는 의견이 대두되고 있다.
가까운 미래의 인공지능이 추구해야 할 방향성을 제시하기 위해 마련된 이번 워크숍은 크게 두 부문으로 나눠 진행된다. 첫 번째 부문에서는 KAIST 연구자들이 차세대 인공지능 관련 기술들을 소개한다. 오혜연 인공지능연구소 및 ERC 인공지능 연구센터장이 ʻ컨텍스트 경계 없는 대화를 위한 언어지능 기술ʼ이라는 주제로 인간과 소통하는 인공지능 기술을 소개한다. 이어, 최재식 설명가능 인공지능 연구센터장은 ʻ심층신경망의 해석 및 설명 기술ʼ을 소개한다. 딥러닝이 학습한 내용을 인간이 이해할 수 있는 형태로 해석해 제공하는 기술이다. 이상완 신경과학-인공지능 융합연구센터장은 ʻ뇌의 편향-분산 최소화를 위한 정보처리 메커니즘ʼ을 주제로 인공지능 모델 학습 과정에서 발생하는 다양한 이율배반 문제들을 인간의 뇌가 어떻게 해결하고 있는지를 규명하는 뇌-인공지능 융합기술을 소개한다.
두 번째 부문에서는 영국 옥스퍼드 대학과 인공지능 바둑 프로그램인 알파고를 제작한 딥마인드社의 연구자들이 나와 차세대 인공지능 연구를 위한 새로운 접근 방법을 소개한다. 앤드류 색스(Andrew Saxe) 영국 옥스퍼드大 교수는 ʻ심층신경망의 동역학ʼ이라는 주제로 딥러닝의 높은 성능을 이론적으로 분석하는 연구를 소개한다. 또 안드레아 타케티(Andrea Tacchetti) 딥마인드社 선임 연구원은 ʻ다개체 시스템 학습ʼ을 주제로 다수의 인공지능 모델이 협업을 통해 고위수준 기능을 구현하는 연구를 소개할 예정이다.
이밖에 이광형 KAIST 교학부총장과 이현규 과학기술정보통신부·정보통신기획평가원 AI·데이터 단장이 각각 KAIST의 차세대 인공지능(post AI) 연구 주제 발굴사업과 과기부의 차세대 인공지능 연구 지원 방향을 소개한다.
이번 행사를 주관한 이상완 신경과학-인공지능 융합연구센터장은 "연구에 있어서 새로운 문제를 정의하는 과정은 주어진 문제를 푸는 것 만큼이나 매우 중요한 과정이다ˮ라고 설명했다. 이 센터장은 이어 "지속적인 연구 투자와 노력의 결과로 질적, 양적 측면에서 세계적인 수준에 가까워지고 있는 한국의 인공지능 기술이 더욱 발전하기 위해서는 언어지능·설명가능 인공지능·뇌 기반 인공지능 등 다양한 각도에서 창의적이고 도전적인 연구 주제를 발굴하려는 노력이 필요하다ˮ고 강조했다.
과기정통부와 정보통신기획평가원이 후원하는 이번 워크숍에 관한 자세한 내용은 KAIST 신경과학-인공지능 융합연구센터 홈페이지(https://cnai.kaist.ac.kr)에서 확인할 수 있으며, 온라인 화상 회의 플랫폼인 줌(zoom)을 통해 누구나 무료로 참관할 수 있다.
2020.11.02
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사람 3D 폐포 배양 기술로 코로나19 감염 기전을 규명하는 데 성공
우리 대학 연구진 포함 국내 연구진이 실험실에서 3차원으로 키운 사람의 폐포(허파꽈리)에 코로나19 바이러스를 배양해 감염 기전과 치료제 개발에 적용이 가능한 기술 개발에 성공했다.
국제 통계 사이트 월드오미터에 따르면 전 세계 누적 코로나바이러스감염증-19(이하 코로나19) 확진자 수는 25일 기준 4,331만 8,941명으로 지난 18일(4,030만 1,609명) 4,000만 명을 넘어선 후 일주일 만에 4,331만을 돌파하는 2차 대유행이 점차 현실화돼 가고 있다.
우리 대학 의과학대학원 주영석 교수 연구팀은 인간의 폐포 세포를 실험실에서 구현하는 3D 미니 장기기술을 개발하고 이를 활용해 코로나19 바이러스가 인간의 폐 세포를 파괴하는 과정을 정밀하게 규명하는 데 성공했다고 26일 밝혔다.
이번 연구는 영국 케임브리지대학 이주현 박사를 비롯해 국립보건연구원 국립감염병연구소 최병선 과장·기초과학연구원(IBS) 고규영 혈관연구단장(우리 대학 의과학대학원 교수)·서울대병원 김영태 교수와 우리 대학 교원창업기업인 ㈜지놈인사이트와 공동으로 진행됐다.
공동연구팀의 이번 연구 결과는 줄기세포 분야 세계적인 학술지 `Cell Stem Cell' 10월 22일 字 온라인판에 실렸다. (논문명: Three-dimensional human alveolar stem cell culture models reveal infection response to SARS-CoV-2)
정확한 질병 기전의 이해를 기반으로 치료제를 효과적으로 개발하기 위해서는 실험실에서 사용 가능한 인체를 모사한 모델 사용이 필수적이다. 코로나19 바이러스는 생쥐 모델에 감염시키기가 어렵고, 특히 실험실에서 사용할 수 있는 폐 세포 모델은 존재하지 않기 때문에 직접적인 감염 연구의 한계가 존재해왔다.
공동연구팀은 이런 문제를 해소하기 위해 지속적으로 배양이 가능한 3차원 인간 폐포 모델을 새롭게 정립했다. 이를 이용하면 실험실에서 사람의 폐 세포를 이용해 코로나19 바이러스 등 각종 호흡기 바이러스의 질병 기전을 연구할 수 있기 때문이다. 더 나가서 3차원 인간 폐포 모델은 약물 스크리닝 등 치료법 개발에도 직접적으로 응용할 수 있다는 장점이 있다.
공동연구팀은 폐암 등 사람의 수술 검사재료에서 확보되는 사람 폐 조직을 장기간 안정적으로 3차원 배양할 수 있는 조건을 알아내는 데 성공했다. 실험 결과, 3D 폐포는 코로나19 바이러스에 노출되면 6시간 내 급속한 바이러스 증식이 일어나 세포 감염이 완료됐으나, 이를 막기 위한 폐 세포의 선천 면역 반응 활성화에는 약 3일가량의 시간이 걸렸다.
이와 함께 하나의 코로나19 바이러스 입자는 하나의 세포를 감염시키는 데 충분하다는 사실을 알아냈다. 감염 3일째 공동연구팀은 세포 가운데 일부분이 고유의 기능을 급격히 상실한다는 사실도 확인했다.
공동 교신저자인 주영석 교수는 "이번에 개발한 3차원 인체 폐 배양 모델 규모를 확대한다면 코로나19 바이러스를 포함한 다양한 호흡기 바이러스의 감염 연구에 유용하게 사용될 것ˮ이라고 말했다.
주 교수는 이어 "동물이나 다른 장기 유래의 세포가 아닌 호흡기 바이러스의 표적 세포인 사람의 폐 세포를 직접적으로 질병 연구에 응용함으로써 효율적이고 정확한 기전 규명은 물론 치료제 개발에도 이용할 수 있다ˮ고 강조했다.
코로나19 바이러스 대응 기술개발을 위해서는 다양한 기관의 지원과 관련 연구자들의 협력 연구가 필수적이다. 공동연구팀의 이번 연구는 한국연구재단·질병관리청·기초과학연구원(IBS)·서울대학교 의과대학·유럽연구이사회(ERC)·서경배과학재단·휴먼프론티어과학재단의 지원을 받아 수행됐다.
2020.10.26
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전산학부 박사과정 학생들, 2020 국가암호공모전 대상 수상
우리 대학 전산학부 정보보호대학원 박사과정 이영민, 이병학, 최원석 학생(지도교수 이주영)이 지난 10월 22일 서울 양재동 엘타워에서 진행된 미래암호워크숍 2020 국가암호공모전에서 “Improved Security Analysis for Nonce-based Enhanced Hash-then-Mask MACs” 논문으로 대상을 수상했다.
‘2020 국가암호공모전’은 국내 암호기술 발전을 위해 국가정보원의 후원으로 한국정보보호학회 한국암호포럼이 개최했으며 상금은 대상 1,000만원을 포함해 총 5,000만원 규모다. 올해 공모전은 암호 원천기술 분야와 암호 기술 응용 및 활용 분야 논문으로 진행되는데, 대상은 두 분야를 통틀어 한 편만 선정됐다.
한편, 같은 연구실 박사과정 이병학, 이영민, 최원석 학생은 최우수상을 수상했고, 박사과정 김성광, 하진철, 최원석 학생은 특별상을 수상했다. 이병학, 김성광 학생은 2019 국가암호공모전에서도 “Tight Security Bounds for Double-block Hash-then-Sum MACs” 논문으로 최우수상을 수상했는데, 이 논문은 올해 최우수 암호학회 Eurocrypt에 발표됐다.
2020.10.26
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엄지용 교수팀, 대기 중 미세먼지 증가가 전력 소비에 미치는 영향 실증
우리 대학 기술경영학부 엄지용 교수 연구팀이 대기 중 미세먼지 증가가 가정의 전력소비를 증가시킴을 실증적으로 밝혔다. 이번 연구는 대기 중 초미세먼지(PM2.5) 등급을 '좋음'에서 '매우 나쁨'으로 격상시키는 75μg/m3 농도증가가 가정부문 전력소비량을 평균 11.2% 증가시킴을 계량경제 모형으로 확인했는데, 이는 한 여름철 실외온도가 3.5oC 상승할 때 유발되는 전력소비 증가량에 해당하는 큰 폭의 유의미한 변화로 확인됐다. 이번 연구에는 전국 136개 주요 시군구 853가구에 설치된 실시간 스마트미터에서 1년여에 걸쳐 수집한 전력사용 데이터에 전국 미세먼지 관측소와 기상관측소에서 수집한 시간별 환경정보를 매칭해 얻은 에너지-환경 빅데이터가 활용됐다.
미세먼지와 같은 급성 환경스트레스에 대한 소비자의 적응행태는 그간 에너지 학계에서 많은 주목을 받지 못했는데, 이번 연구에서는 미세먼지에 대한 가구의 에너지 집약적인 적응행태를 최초로 확인했다. 특히, 가구의 적응행태는 라이프스타일에 영향을 받는데, 그 민감도는 주중보다 주말에 그리고 저녁이나 새벽시간대 보다는 낮 시간대에 높은 것으로 나타났다. 아울러, 실외 기온이 아주 높거나 낮을 경우, 미세먼지에 대한 환경적응 행태가 더 크게 나타나는 것으로 확인됐다. 미세먼지 농도증가로 가정에서는 공기청정기 등의 간편하고 즉각적인 적응수단을 활용하는데 이 때문에 전력소비가 증가하고, 다시 미세먼지 농도가 더욱 상승하는 誤적응(mal-adaptation)의 가능성을 보여준 실증연구이다. 이번 연구는 미세먼지 저감정책 설계에 있어 미세먼지 적응의 역량을, 미세먼지 적응정책 설계에 있어 미세먼지 저감의 역량을 함께 고려할 필요가 있음을 시사하고 있다.
우리 대학 현민우 녹색경영정책 석사 졸업생(現 UC Santa Barbara 경제학 박사과정)과 이재웅 경영공학 박사(現 삼성전자 근무)가 공동저자로 참여하고, 인코어드 테크놀로지스의 이효섭 연구소장과 공동 수행한 이번 연구는 국제학술지 '네이처 에너지(Nature Energy)' 9월 21일자에 게재됐다. (논문명: Increase in household energy consumption due to ambient air pollution)
엄 교수는 “이번 논문의 후속 연구로 미세먼지 경보시스템의 효과성 실증과, 효과적인 예보시스템을 제시하기 위한 연구를 수행중이고 이미 기초 결과를 도출하는 데 성공했다”고 밝히며 “에너지-환경 빅데이터를 이용해 기후 및 환경경제 분야의 다양한 융합연구를 계속할 계획"이라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 중견연구자 지원사업과, 한-EU 공동연구지원사업, 그리고 녹색성장대학원 운영사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.09.23
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칩 스케일 초 저잡음 펄스 신호 발생기술 개발
우리 대학 물리학과 이한석 교수와 기계공학과 김정원 교수 공동연구팀이 실리카 *마이크로공진기를 이용해 매우 낮은 잡음으로 펄스 신호를 주기적으로 발생할 수 있는 신기술을 개발했다고 17일 밝혔다.
☞ 마이크로공진기(microresonator): 특정 공진 주파수에서 공진을 일으킬 수 있도록 한 마이크로미터~밀리미터 크기의 소자이다. 굴절률 차이에 의한 내부전반사로 공진기 내부에서 광 파워가 공진 형태로 집약되는 특성을 보인다.
이 기술을 이용하면 3 밀리미터(mm) 지름의 칩으로부터 22 기가헤르츠(GHz)의 높은 *반복률과 2.6 펨토초(385조 분의 1초)의 매우 낮은 *펄스 간 시간 오차를 동시에 가지는 광 펄스열(optical pulse train)을 발생할 수 있다. 따라서 초고속 광대역 아날로그-디지털 변환기(analog-to-digital converter, ADC)의 샘플링 클럭이나 5G·6G 통신용 초 저잡음 마이크로파 신호원으로 활용이 기대된다.
☞ 반복률(repetation rate): 단위 시간(1초) 동안 지나가는 펄스의 수로 주기의 역수에 해당한다. 반복률이 22GHz일 경우, 펄스틑 1초 동안 220억 번 지나간다.
☞ 펄스 간 시간 오차(timing jitter): 펄스가 이상적인 주기로부터 얼마나 어긋나는지를 나타내는 값으로 펨토초 펄스 레이저의 중요한 특성 중 하나이며 일반적으로 레퍼런스 신호원과 비교하여 어긋나는 정도를 나타낸다.
펨토초(1펨토초는 1,000조분의 1초) 수준의 펄스 폭을 가지는 광 펄스를 생성하는 모드 잠금 레이저(mode-locked laser)는 광 주파수 빗 분광학(optical frequency comb spectroscopy, 2005년 노벨 물리학상)이나 펄스 확장 증폭 기술(chirped pulse amplification, 2018년 노벨 물리학상)과 같이 기초 과학 분야에서 매우 중요한 광원으로 활용되고 있다.
최근에는 펨토초 펄스를 레이저 장비가 아닌 칩-스케일의 마이크로공진기 소자에서 생성하는 마이크로콤(micro-comb) 기술이 활발하게 연구되고 있다. 특히 기존의 모드 잠금 레이저가 100메가헤르츠(MHz) 정도의 반복률을 가진 것에 반해 마이크로콤은 기존보다 100배 이상인 수십 기가헤르츠(GHz) 이상의 높은 반복률을 가지기 때문에 다양한 ICT 시스템의 개발 및 제작 등에 폭넓게 적용될 것으로 기대되고 있다.
마이크로콤은 이론적으로는 1펨토초 수준의 매우 낮은 시간 오차를 가질 수 있을 것으로 예측됐지만, 기존에는 측정의 한계 때문에 이러한 성능을 정확하게 규명할 수 없었고 잡음 성능을 최적화할 수도 없었다.
공동연구팀의 이번 연구는 이한석 교수팀이 보유한 1억 이상의 매우 높은 *Q 인자를 갖는 온칩 마이크로공진기 제작기술과 김정원 교수팀이 보유한 100아토초(100아토초는 1경분의 1초) 분해능의 펄스 간 타이밍 측정기술의 결합으로 가능했다.
☞ Q 인자(Quality factor): 진동자나 공진기(resonator)가 얼마나 오랫동안 에너지(여기서는 빛)를 담아둘 수 있는지를 나타내며, 중심주파수에 따른 공진기의 대역폭을 특성 짓는 값이다. 공진기는 높은 Q 인자 값을 가질수록 더 오래 진동할 수 있으며, 외부로부터 주입되는 에너지를 내부에 더욱 고밀도로 집중시킬 수 있다. 반도체 미세공정기술을 기반으로 칩 상에 제작된 마이크로공진기는 높은 Q 인자를 갖는다고 하더라도 대략 1000만 정도의 값을 갖는 것이 일반적이다.
공동연구팀은 기존 연구보다 100배 이상 정밀한 타이밍 측정기술을 이용해 펄스 간 시간 오차를 정확하게 측정할 수 있었고, 그 결과를 이용해 마이크로공진기의 최적 동작 조건을 찾아냄으로써 마이크로콤의 잡음 성능을 획기적으로 높일 수 있었다.
공동연구팀 관계자는 이 신기술을 활용할 경우 다양한 온-칩 광신호처리 시스템의 구현이 가능하다고 내다봤다. 그는 특히 아날로그-디지털 변환기의 경우 샘플링 클럭의 지터 성능에 의해 제한되고 있는데, 이번 연구의 타이밍 성능은 22 기가헤르츠(GHz)의 샘플링 속도에서 12비트의 유효 비트 수(effective number of bits, ENOB)를 달성할 수 있어 기존 장비의 성능을 뛰어넘을 것으로 예상했다.
이한석 교수는 "펄스 발생효율과 잡음 성능을 더욱 개선하기 위한 새로운 광소자 구성기법을 연구 중ˮ이라고 말했다. 아울러 김정원 교수도 "개발된 기술을 매우 낮은 위상잡음의 K-밴드 마이크로파 신호원과 초고속 아날로그-디지털 변환기용 샘플링 클럭으로 활용하는 후속연구를 진행 중ˮ이라고 밝혔다.
우리 대학 나노과학기술대학원 정동인 박사과정 학생과 기계공학과 권도현 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 공동연구팀의 이번 논문은 국제학술지 `옵티카(Optica)' 8월 28일 字에 게재됐다. (논문명: Ultralow jitter silica microcomb)
한편 이번 연구는 정보통신기획평가원 양자센서핵심원천사업과 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.09.17
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비알콜성 지방간 진행 영상화 기술 개발
우리 대학 의과학대학원 김필한 교수 연구팀이 3차원 생체현미경 기술을 통해 비알콜성 지방간에서 간세포 내 *지방구 형성과 미세혈관계를 동시에 고해상도의 영상으로 촬영하는 데 성공했다고 14일 밝혔다.
☞ 지방구(Lipid droplet): 지방 방울이라고도 하며, 간세포의 세포질에 구 형태로 축적된 지방을 뜻한다.
김 교수 연구팀은 이에 앞서 살아있는 비알콜성 지방간 동물모델에서 질환이 진행될수록 간세포 내의 지방구가 축적되며 크기가 증가하는 과정에서 개개의 지방구를 3차원으로 정밀하게 분석할 수 있는 생체현미경 기술을 개발, 이번 연구에 활용했다.
비알콜성 지방간은 서구화된 식습관 및 비만율 증가로 국내에서 급속히 증가하고 있는데 단순 지방간부터 만성 지방간염 및 간경변증(간경화)에 이르는 넓은 범위의 간 질환을 포함한다. 정상인에게서도 최대 24%, 비만인에서는 최대 74%까지 높은 유병률이 보고되고 있어 심각한 간 질환으로 진행되지 않도록 적극적인 관리가 요구된다.
그동안 비알콜성 지방간 질환 연구들은 대부분이 절제된 간 조직을 사용한 조직병리학적 분석을 통해 이뤄졌다. 하지만 이 같은 방식으로는 질환이 장기간에 걸쳐 진행되는 동안 간 내부의 간세포와 주변 미세환경에서 일어나는 다양한 분자세포 수준의 변화를 3차원으로 정밀하게 분석하고 그 원리를 밝히는 것이 어려웠다. 글로벌 차원의 집중적인 연구개발 투자에도 불구하고 비알콜성 지방간 질환의 새로운 치료제의 개발이 지연되고 주된 이유다.
김필한 교수 연구팀은 독자적으로 개발한 초고속 레이저 공초점·이광자 생체현미경을 사용해 살아있는 비알콜성 지방간 질환 동물모델에서 질환 진행에 따른 간세포 내 지방구의 형성 및 축적과 주변 미세 간 혈관계를 동시에 고해상도를 지닌 3차원 영상으로 촬영하는 데 성공했다.
연구팀이 개발한 생체현미경 시스템은 시속 380Km 이상의 초고속으로 회전하는 다각 거울을 이용해 살아있는 생체 내부 간 조직의 움직임을 실시간으로 추적하고 보정이 가능해 크기가 마이크로미터(μm·100만분의 1미터) 이하인 극히 작은 지방구까지 고해상도로 영상화가 가능하다.
연구팀은 또 비알콜성 간 질환에서 질환 진행으로 간세포 내 지방구의 축적률이 증가하고 개개의 지방구 크기가 증가하는 현상을 영상화하는 데 성공했다. 이와 함께 지방구의 크기 증가가 간세포 핵의 위치변화를 일으키고 결국 간세포 모양의 변화를 일으키는 현상을 고해상도 영상화를 통해 확인했다.
김 연구팀이 독자적으로 개발한 최첨단 고해상도 3차원 생체현미경 기술은 살아있는 생체 내부 간의 미세환경을 이루는 다양한 구성성분(세포, 혈관, 지질, 콜라겐 외 생체분자)들을 동시에 실시간으로 영상촬영이 가능해 비알콜성 지방간 질환을 비롯한 다양한 간 질환 연구와 치료제 개발과정에 다양하게 활용될 것으로 기대된다.
특히 이 3차원 생체현미경 기술은 우리 대학 교원창업기업인 아이빔테크놀로지(IVIM Technology, Inc)를 통해 상용화돼 올 인원 생체현미경 모델명인 'IVM-CM'과 'IVM-MS'로 2019년 10월부터 출시되고 있는데 기초 의·생명 연구의 차세대 첨단 영상장비로서 미래 글로벌 바이오헬스 시장의 핵심 장비로 벌써부터 주목받고 있다.
※ MCD diet는 지방간을 유도하기 위한 특수 사료를 의미하며 생쥐에게 섭취시키면 빠르게 지방간이 생긴다.
김 교수는 "비알콜성 지방간을 포함한 다양한 질환의 3차원 생체현미경을 이용한 실시간 고해상도 영상기술은 질환의 진행에 따른 세포 수준의 다양한 변화의 정밀한 관찰이 가능하다ˮ라며 "3차원 생체현미경은 미래 바이오헬스 산업에서 여러 인간 질환의 진단 및 치료제 개발에 획기적인 도움을 줄 것ˮ이라고 말했다.
나노과학기술대학원 문지은 박사과정 학생이 제1 저자로 참여한 연구팀 논문은 미국광학회가 발간하는 국제 학술지 '바이오메디컬 옵틱스 익스프레스(Biomedical Optics Express)' 誌 8월 19일 字에 실리는 한편 편집장 선정(Editor's pick) 우수 논문으로 주목받았다. (논문명 : Intravital longitudinal imaging of hepatic lipid droplet accumulation in a murine model for nonalcoholic fatty liver disease)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 이공분야기초연구사업의 지원을 받아 이뤄졌다.
2020.09.14
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항암제 표적 단백질을 약물 전달체로 쓴다?
우리 대학 바이오및뇌공학과와 생명과학과 공동연구팀이 항암제의 표적 단백질을 전달체로 이용하는 역발상 연구결과를 내놨다. 항암제를 이용한 암 치료에 새로운 가능성이 열릴 전망이다.
우리 대학 생명과학과 김진주 박사·바이오및뇌공학과 이준철 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 그리고 생명과학과 전상용·바이오및뇌공학과 최명철 교수가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구결과는 국제학술지 ‘어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials, IF=27.4)’ 8월 20일 字 표지논문으로 게재됐다. (논문명: Tubulin-based Nanotubes as Delivery Platform for Microtubule-Targeting Agents)
우리 몸속 세포가 분열할 때 염색체*들은 세포 한가운데에 정렬해 두 개의 딸세포로 나눠지는데 이 염색체들을 끌어당기는 끈이 바로 `미세소관(microtubule)'이다. 미세소관은 `튜불린(tubulin)' 단백질로 이루어진 긴 튜브 형태의 나노 구조물이다.
☞ 염색체(Chromosome): DNA와 단백질이 응축하여 만드는 막대 형태의 구조체로 생명체의 모든 유전 정보를 지니고 있다.
미세소관을 표적으로 하는 항암 약물인 ‘미세소관 표적 치료제(microtubule-targeting agents)’는 임상에서 다양한 암의 치료에 활용되고 있다. 이들은 암세포 미세소관에 결합해 앞서 언급한 끈 역할을 방해함으로써, 암세포의 분열을 억제, 결국 사멸을 유도한다.
튜불린 단백질에는 이 약물이 강하게 결합하는 고유의 결합 자리(binding site)가 여럿 존재한다. 연구진은 이 점에 착안해 표적 물질인 튜불린 단백질을 약물 전달체로 사용한다는 획기적인 아이디어를 세계 최초로 구현했다. 공동연구팀은 튜불린 나노 튜브(Tubulin-based NanoTube), 약자로 TNT로 명명한 전달체를 개발하고 항암 효능을 실험으로 확인한 것이다. TNT라는 이름에는 암 치료를 위한 폭발물이라는 의미도 담고 있다.
미세소관 표적 치료제는 TNT에 자발적으로 탑재된다. 약물 입장에서는 세포 내 미세소관에 결합하는 것과 다를 바가 없기 때문이다. 이는 항암제마다 적합한 전달체를 찾아야 했던 기존의 어려움을 해소해준다. 즉 TNT는 미세소관을 표적으로 하는 모든 약물을 탑재할 수 있는 잠재력을 가진‘만능 전달체’인 셈이다.
연구진은 먼저 튜불린 단백질에 블록 혼성 중합체*인 PEG-PLL(pegylated poly-L-lysine)을 섞어 기본적인 TNT 구조를 만들었다. 여기서 튜불린은 빌딩 블록, PEG-PLL은 이들을 붙여주는 접착제이다. 그 다음, 도세탁셀(docetaxel), 라우리말라이드(laulimalide), 그리고 모노메틸아우리스타틴 E(monomethyl auristatin E) 3종의 약물이 TNT에 탑재됨을 보였다. 이 약물들은 실제 유방암, 두경부암, 위암, 방광암 등의 화학요법에 활용되고 있는 항암제들이다.
☞ 블록 혼성 중합체(Block copolymer): 두 종류 이상의 단위체로 이루어진 고분자 화합물로, 각 단위체들이 길게 반복되는 특징이 있다.
연구팀은 또 탑재되는 약물의 종류와 개수에 따라 TNT의 구조가 변할 뿐 아니라 약물 전달체로서의 물리·화학적 특성도 달라진다는 사실을 밝혀냈다. 이는 TNT가 탑재하려는 약물에 맞춰 자발적으로 형태를 변형하는‘적응형 전달체’임을 보여주고 있다.
연구팀은 특히 항암제가 탑재된 TNT가 엔도좀-리소좀 경로(endo-lysosomal pathway)로 암세포에 들어가 뛰어난 항암 및 혈관 형성 억제 효과를 보인다는 점을 세포 및 동물을 대상으로 한 실험을 통해 확인했다.
적응형 만능 약물 전달체가 성공적으로 구현이 가능했던 배경에는 연구진이 보유한 튜불린 분자 제어 기술력 때문이다. 연구진은 튜불린 단백질을 일종의 레고 블록으로 보았다. 블록의 형태를 변형하고 쌓아 올리는 방식을 제어하여, 튜브 형태의 구조체를 조립하는 노하우를 축적해왔다. 연구팀은 이번 연구에서 포항 방사광 가속기의 소각 X-선 산란 장치를 이용해 TNT 구조를 나노미터(nm, 10억 분의 1미터) 이하의 정확도로 분석했다.
공동연구팀은 "이번 연구결과는 지금까지 학계에 보고되지 않은 완전히 새로운 방식의 약물 전달체를 구현했다는 점에서 의미가 크다ˮ고 밝혔다. 연구팀은 이어 "TNT는 현재까지 개발된, 또 향후 개발예정인 미세소관 표적 치료제까지 운송할 수 있는 범용적인 전달체이며, 다양한 항암제들의 시너지 효과(synergy effect)를 기대할 수 있는 `플랫폼 전달체'가 될 것ˮ이라고 강조했다.
이번 연구는 한국연구재단 (중견연구, 리더연구, 방사선기술, 바이오의료기술개발사업) 한국원자력연구원, KUSTAR-KAIST의 지원으로 수행됐다.
2020.08.25
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코로나19 해외유입 확진자 수 예측 기술 개발
최근 전 세계적으로 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 확진자 수가 2,000만 명을 넘어선 가운데 최근 국내에서도 코로나19 확진자 수가 급증해 2차 대유행 조짐을 보이면서 정부는 8월 23일부터 전국 대상으로 사회적 거리두기 단계를 2단계로 격상해 시행 중이다.
중앙재난안전대책본부(중대본)에 따르면 국내 코로나 누적 확진자 수는 8월 23일 오전 0시 기준으로 총 1만7,399명이다. 이 중 해외유입 감염자 수는 2,716명(8월 22일 오전 0시 기준)으로 전체 확진자의 약 16%를 차지한다. 대륙별로 보면 아시아(중국 외), 미주, 유럽, 아프리카 순이다. 지난 14일 이후 국내 지역 발생 신규확진자 수가 급증하고 있지만 향후 해외유입 확진자 수의 확산추세 또한 결코 장담할 수 없는 상황이다.
이런 가운데 우리 연구진이 해외유입 확진자 수를 예측할 수 있는 관련 기술을 개발했다. 우리 대학 산업및시스템공학과 이재길 교수 연구팀이 코로나19 해외유입 확진자 수를 예측하는 빅데이터‧인공지능(AI) 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.
이재길 교수 연구팀이 개발한 이 기술은 해외 각국의 확진자 수와 사망자 수, 해외 각국에서의 코로나19 관련 키워드 검색빈도와 한국으로의 일일 항공편 수, 그리고 해외 각국에서 한국으로의 로밍 고객 입국자 수 등 빅 데이터에 인공지능(AI) 기술을 적용해 향후 2주간의 해외유입 확진자 수를 예측한다.
코로나19 확진자 수가 급증할수록 해외유입에 의한 지역사회 확산의 위험성도 항상 뒤따르기 마련이다. 이에 따라 이재길 교수 연구팀이 개발한 정확한 해외유입 확진자 수 예측기술은 방역 시설 및 격리 시설 확충, 고위험 국가 입국자 관리 정책 등에 폭넓게 응용 및 적용될 수 있을 것으로 기대가 크다.
우리 대학 지식서비스공학대학원에 재학 중인 김민석 박사과정 학생이 제1 저자로, 강준혁, 김도영, 송환준, 민향숙, 남영은, 박동민 학생이 제2~제7 저자로 각각 참여한 이번 연구는 최고권위 국제 학술대회 'ACM KDD 2020'의 'AI for COVID-19' 세션에서 오는 24일 발표된다. (논문명 : Hi-COVIDNet: Deep Learning Approach to Predict Inbound COVID-19 Patients and Case Study in South Korea)
해외유입 확진자 수는 다양한 요인에 의해서 영향을 받는다. 일반적으로 해외 각국에서의 코로나19 위험도와 비례하며, 해외 각국에서 한국으로의 입국자 수와도 비례한다. 그러나 코로나19 위험도와 입국자 수를 실시간으로 알아내기에는 많은 제약이 따르므로 연구진은 쉽게 구할 수 있는 종류의 빅데이터를 기반으로 하는 인공지능(AI) 모델을 구축하는 데 성공했다.
연구진은 기본적으로 해외 각국의 코로나19 위험도를 산출할 때, 보고된 확진자 수와 사망자 수를 활용했다. 그러나 이러한 수치는 진단검사 수에 좌우되기 때문에 코로나19 관련 키워드 검색빈도를 같이 입력 데이터로 활용해 해당 국가의 코로나19 위험도를 실시간으로 산출했다.
이와 함께 실시간 입국자 수는 기밀정보로서 외부에 공개되지 않기 때문에 매일 제공되는 한국에 도착하는 항공편수와 로밍 고객 입국자 수를 통해 이를 유추해냈다. 로밍 고객 입국자 수 데이터는 KT로부터 제공 받았지만 KT 고객 입국자만을 포함한다는 한계를 일일 항공편수를 함께 고려함으로써 이 문제를 해소했다.
이밖에 해외유입 확진자 수 예측을 위해서는 국가 간의 지리적 연관성도 매우 중요하게 고려해야 한다. 어느 특정 국가의 코로나19 발병이 이웃 국가로 더 쉽게 전파되며, 국가 간의 교류도 거리에 따라 영향을 받기 때문이다. 연구팀은 이러한 문제해결을 위해 지리적 연관성을 학습하도록 국가-대륙으로 구성되는 지리적 계층구조에 따라 우선 각 대륙으로부터의 해외유입 확진자 수를 정확히 예측함으로써 궁극적으로 전체 해외유입 확진자 수를 정확히 예측하도록 하는 인공지능(AI) 모델을 설계했다. 연구팀은 이 인공지능 모델을 'Hi-COVIDNet'라고 이름 붙였다.
이후 연구팀은 약 한 달 반에 걸친 단기간의 훈련 데이터만으로 생성된 `Hi-COVIDNet'을 통해 향후 2주 동안의 해외유입 확진자 수를 예측한 결과, 이 모델이 기존의 시계열 데이터기반의 예측 기계학습이나 딥러닝 기반의 모델과 비교했을 때 최대 35% 더 높은 정확성을 지니고 있음을 확인했다.
제1 저자인 김민석 박사과정 학생은 "이번 연구는 최신 AI 기술을 코로나19 방역에 적용할 수 있음을 보여준 사례ˮ 라면서 "K-방역의 위상을 높이는데 기여할 것으로 기대한다ˮ 고 밝혔다.
이번 연구는 KAIST 글로벌전략연구소(소장 김정호)의 코로나19 AI 태스크포스팀의 지원을 받았고, KT(담당 변형균 상무)와 과학기술정보통신부(담당 김수정 서기관)의 '코로나19 확산예측 연구 얼라이언스'를 통해 로밍 데이터 세트를 지원받아 이뤄졌다.
2020.08.23
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