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대체육 풍미 향상 등 미생물 세포공장 제시
수십 년 동안 전 세계 인구 증가에도 불구하고 기후변화 및 이상기후의 심화로 인한 식량 생산성 감소와 전쟁 등의 국제적 분쟁으로 인한 식량 공급망의 파괴는 식량부족과 영양 불평등 문제를 심화시키며 세계적인 식량 위기를 가시화하고 있다. 그러나 아이러니하게도 다른 한편에서는 환경과 지속가능성에 대한 인식이 고조됨에 따라 보다 친환경적이면서 고품질을 자랑하는 식품 및 미용품에 대한 수요 증가가 동시에 관찰되고 있다. 미생물은 이러한 다면적인 문제들을 동시에 풀어낼 수 있는 열쇠로서 주목받고 있다.
우리 대학 생물공정연구센터 최경록 연구교수와 생명화학공학과 이상엽 특훈교수가 ‘식품 및 화장품 생산을 위한 미생물의 시스템 대사공학’논문을 발표했다고 26일 밝혔다. 이번 논문은 네이처(Nature) 誌가 발행하는 ‘네이처 생명공학 리뷰(Nature Reviews Bioengineering)’의 초청으로 준비한 것으로 동료심사를 거쳐 온라인 게재됐다.
※ 논문명 : Systems metabolic engineering of microorganisms for food and cosmetics production
※ 저자 정보 : 최경록(한국과학기술원, 제1 저자) 및 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 2명
시스템 대사공학은 석유에 대한 의존도가 높은 기존의 화학산업을 대체할 바이오산업의 핵심인 미생물 세포공장을 보다 효과적으로 개발하기 위해 KAIST 이상엽 특훈교수가 창시한 연구 분야다. 연구진은 시스템 대사공학 전략을 적용함으로써 대체육의 풍미와 색감을 향상할 수 있는 천연물질인 헴철(heme)과 아연-프로토포르피린 IX(zinc protoporphyrin IX), 식품과 화장품에 폭넓게 활용할 수 있는 기능성 천연 색소인 라이코펜(lycopene)과 베타카로틴(β-carotene), 식품이나 음료 제조 시 포도향을 내기 위해 널리 활용되는 포도 유래 화합물인 메틸안트라닐산(methyl anthranilate) 등을 비롯해 다양한 식품 및 미용 화합물을 생산하는 고성능 미생물 세포공장들을 다수 개발한 바 있다.
연구진은 이번 네이처지로부터의 초청 논문을 통해 각종 식품과 화장품에 이용되는 아미노산과 단백질, 지방 및 지방산, 비타민, 향미료, 색소, 알코올, 기능성 화합물과 기타 식품 첨가물 등을 생산할 수 있는 괄목할만한 미생물 세포공장의 개발 사례들과 이러한 미생물 유래 물질들을 성공적으로 제품화해 시장에 공급하고 있는 전세계 기업들을 총망라했다. 더 나아가 보다 다양한 식품 및 미용 화합물들을 친환경적으로 생산하면서도 경제성도 갖춘 산업용 미생물 세포공장의 개발에 박차를 가할 수 있는 다양한 시스템 대사공학 전략을 정리 및 제시했다.
예를 들어, 미생물 발효 과정을 통해 동물의 사료로 이용되거나 비료로 이용되고 있는 비식용 바이오매스 등을 통해 영양학적으로 높은 가치를 지닌 단백질이나 아미노산을 생산함으로써 전세계 식량 생산량의 증대 및 안정적인 공급에 기여할 수 있다. 더 나아가 대체육 개발 등 동물성 단백질에 대한 의존도를 낮춤으로써 가축 사육이나 물고기 양식을 통해 발생하는 온실가스 및 환경오염을 줄이는 데에도 기여할 수 있다. 또한 바닐라 향이나 포도 향을 내는 바닐린(vanillin)이나 메틸안트라닐산(methyl anthranilate)은 다양한 식품에 널리 첨가되고 있으나, 식물로부터 분리정제한 천연 제품은 생산량이 적고 생산단가가 높기 때문에 대부분의 경우 석유화학물질로부터 유래한 바닐린과 메틸안트라닐산을 식품에 첨가하고 있다.
이러한 물질들 역시 미생물의 힘을 빌려 친환경적이고 인체 친화적인 방법을 통해 생산할 수 있다. 붉은색 립스틱이나 딸기맛 우유 등 다양한 화장품이나 식품에 첨가되지만 특정한 선인장에서만 서식하는 연지벌레로부터 추출해야 하는 칼민(코치닐색소), 피부 미용에 도움을 줄 수 있으나 닭벼슬이나 소의 안구에서 추출해야 하는 하이알루론산, 건강보조제로 널리 섭취되고 있지만 상어나 생선의 간 등에서 추출하는 오메가-3 지방산 등도 미생물을 이용하면 윤리적인 문제 없이 친환경적으로 생산할 수 있다.
이번 논문의 제1 저자인 우리 대학 최경록 연구교수는 “김치나 요거트와 같은 전통 발효식품뿐만 아니라, 카카오 콩을 발효시켜야만 얻을 수 있는 초콜릿의 원료인 카카오버터나 미생물 발효를 통해 생산하는 조미료인 글루탐산나트륨처럼 미생물의 도움을 받아 생산한 식품은 이미 우리에게 친숙한 존재”라면서 “앞으로 미생물 세포공장을 통해 친환경적이고 지속가능한 방법으로 생산한 더 다양한 종류의 식품과 화장품을 일상에서 더욱 쉽게 마주할 수 있을 것이다”고 말했다.
또한 이상엽 특훈교수는 “과학기술을 활용해 더 나은 세상을 만들어가는 것은 공학자의 숙명”이라며 “시스템 대사공학 기술의 꾸준한 발전과 적극적인 활용을 통해 식량 위기와 기후변화를 동시에 해결하는 데 크게 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 농촌진흥청이 지원하는 농업미생물사업단(단장 장판식)의 ‘미생물 대사시스템 제어를 통한 무기물로부터의 단백질 생산 기술 개발’ 과제 (과제책임자 KAIST 최경록 연구교수) 및 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제 (과제책임자 KAIST 이상엽 특훈교수)의 지원을 받아 수행됐다.
2023.07.26
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약물 부작용 및 용해도 예측 그래프 신경망 기술 개발
최근 화학, 생명과학 등 다양한 기초과학 분야의 문제를 해결하기 위해 그래프 신경망 (Graph Neural Network) 기술이 널리 활용되고 있다. 그 중에서도 특히 두 물질의 상호작용에 의해 발생하는 물리적 성질을 예측하는 것은 다양한 화학, 소재 및 의학 분야에서 각광을 받고 있다. 예를 들어, 어떠한 약물 (Drug)이 용매 (Solvent)에 얼마나 잘 용해되는지 정확히 예측하고, 동시에 여러 가지 약물을 투여하는 다중약물요법 (Polypharmacy)의 부작용을 예측하는 것이 신약 개발 등에 매우 중요하다.
우리 대학 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 한국화학연구원(원장 이영국)과 공동연구를 통해 물질 내의 중요한 하부 구조(Substructure)를 탐지하여 두 물질의 상호작용에 의해 발생하는 물리적 성질 예측의 높은 정확도를 달성할 수 있는 새로운 그래프 신경망 기법을 개발했다고 18일 밝혔다.
기존 연구에서는 두 분자 쌍이 있을 때, 각 분자내에 존재하는 원자들 사이의 상호 작용만을 고려해 그래프 신경망 모델을 학습하였다. 예를 들어 특정 발색체의 물(H2O)에 대한 용해도를 예측하고자 할 때, 발색체 내의 각 원자들에 대해 물 분자의 원자들 (즉, H, O)이 갖는 영향력을 고려하는 것이다. 연구팀이 이에 반해, 연구팀이 착안한 점은 분자 구조의 화학적 특성을 결정하는 데 있어서 원자뿐만 아니라 작용기(Functional group)와 같은 분자내 하부 구조들이 중요한 역할을 한다는 점이었다. 예를 들어, 알코올이나 예를 들어, 알코올이나 포도당과 같이 하이드록실기 (Hydroxyl group)를 포함하는 분자들은 일반적으로 물에 대한 용해도가 높은 것으로 알려져 있다. 즉, 하이드록실기라는 작용기가 물에 대한 용해도를 결정하는데 중요한 역할을 한다는 것이다.
연구팀은 분자의 특성을 결정하는데 큰 영향을 끼치는 하부 구조를 추론하는 기술을 분자내의 중요한 정보를 최대한 압축하여 보존하는 ‘정보 병목 이론’과, 분자 내의 어떤 하부 구조가 분자의 고유한 특성을 결정 짓는데 큰 역할을 했는지 대한 인과 관계를 추론하는 ‘인과 추론 모형’을 활용하여 개발했다. 이를 통해 분자의 고유한 특성에 가장 큰 영향을 미치는 하부 구조를 찾아내었다. 또한 분자 간 관계를 추론하는 문제에서는 상대방 분자에 따라 대상 분자의 중요한 하부 구조가 달라질 수 있다는 점을 착안하여 물질 간 관계를 예측하는 모델을 제안했다.
이번 새로운 그래프 신경망 기법을 의학에 적용하여 정보 병목 현상을 기반으로 한 연구는 기존 연구에 비해 약물 용해도 예측에서 11%의 성능 향상, 다중약물요법 부작용 예측에서 4%의 정확도 향상을 이뤄냈다. 또한, 인과 추론 모형을 기반으로 한 연구는 약물 용해도 예측에서 17%의 성능 향상, 약물 부작용 예측에서 2%의 정확도 향상을 이뤄냈다.
박찬영 교수팀은 정보 병목 이론을 기반으로 중요한 하부 구조를 탐지해 분자 구조 관계의 높은 예측 정확도를 달성할 수 있는 그래프 신경망 모델을 개발해 기계학습 분야 최고권위 국제학술대회 ‘국제 기계 학습 학회 International Conference on Machine Learning (ICML 2023)’에서 올 7월 발표할 예정이다. (논문명: Conditional Graph Information Bottleneck for Molecular Relational Learning). 또한 인과 추론 모형을 기반으로 중요한 하부 구조를 탐지해 분포 변화에도 모델의 성능이 강건하게 유지되는 그래프 신경망 모델을 개발해 데이터마이닝 최고권위 국제학술 대회 ‘국제 데이터 마이닝 학회 ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2023)’에서 올 8월에 발표할 예정이다. (논문명: Shift-Robust Molecular Relational Learning with Causal Substructure). 두 연구 모두 KAIST 산업및시스템공학과 대학원에 재학 중인 이남경 박사과정 학생이 제1 저자, 화학연구원의 나경석 연구원이 공동 저자, 우리 대학 산업및시스템공학과의 박찬영 교수가 교신저자로 참여했다.
두 연구의 제1 저자인 이남경 박사과정은 “제안한 기술은 분자의 성질을 결정하는 데 있어 큰 영향을 미치는 하부 구조가 존재한다는 화학적 지식에 기반해 그래프 신경망을 학습할 수 있는 새로운 방법”이라면서 “상대편 분자를 고려해 대상 분자의 중요한 구조를 찾는 방법론은 이미지-텍스트 멀티 모달 학습 방법에서도 적용될 수 있어, 심층 학습 전반적인 성능 개선에 기여할 수 있다”고 밝혔다.
연구팀을 지도한 박찬영 교수도 “제안한 기술은 화학과 생명과학을 포함한 다양한 분야에서 새로운 물질을 발견하는데 널리 사용될 것으로 기대하며, 특히 환경 친화적인 소재 개발, 질병 치료를 위한 신약 발굴 등에 있어서 본 기술의 가치가 더욱 부각될 것으로 보인다”라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 정보통신기획평가원의 지원을 받은 사람중심 인공지능 핵심원천기술개발 사업과 한국화학연구원 기본사업 (KK2351-10)의 지원을 받아 수행됐다.
2023.07.18
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기계공학과 김성용 교수, 미 해양과학회의 한국 대표로 초청받아
우리 대학 기계공학과 김성용 교수가 미국지구물리학회(American Geophysical Union; AGU) 산하 해양과학회의(Ocean Sciences Meeting; OSM)의 프로그램 위원회에 한국 해양학자로서는 최초로 초청받았다. 김성용 교수는 해양 물리 전 분야와 수산 분야의 세부 프로그램의 운영하고 결정하는 권한을 가진다. 임기는 2023년 2월부터 시작되었고 2년이다.
본 해양과학회의는 1982년부터 2년 주기로 열리는 해양과학분야의 가장 권위있는 학회로 해양물리, 해양생물, 해양화학, 해양지질 및 수산 분야를 포함한 다양한 해양과학분야의 학회로 100여 개의 세션에 6,000여 명의 참석자들이 참석한다. 김성용 교수는 2019년부터 북태평양해양과학기구(North Pacific Marine Science Organization; PICES)의 관측전문위원회 의장으로 그 전문성을 인정받아 북태평양해양과학기구를 대표하고 한국인으로 처음 프로그램 위원회에 초청받았다.
해양과학회의는 2024년 2월 18일부터 23일까지 미국 뉴올리언스에서 열릴 예정이며, 프로그램 위원 활동을 위해 2023년 11월 워싱턴에서 사전 회의를 가질 예정이다.
미국지구물리학회 해양과학회의와 별개로 김성용 교수는 2023년 11월 중국 샤먼에서 열리는 국제 해양 디지털 트윈 정상회담(International Digital Twins of the Ocean Summit)에 프로그램 위원으로 한국 대표로 초청받아 참석할 예정이다. 해양 디지털 트윈은 해양 분야 다양한 시나리오별 4차원 시공간의 해양 프로세스를 관측자료, 수치모델, 자료동화를 이용하여 실제 해양을 연산자원을 통해 구현하고 이를 과학, 공학 및 정책에 반영할 수 있도록 하는 연구 분야다.
김성용 교수는 2021년부터 국제연합의 지속가능발전을 위한 해양과학 10개년 계획 (United Nations Decade of Ocean Science for Sustationable Development; UNDOS 2021-2030)에서 승인한 프로그램인 해양디지털트윈(Digital Twins of the Ocean; DITTO)의 해양관측 분야에 기여하고 있다. 본 프로그램은 독일 키엘 대학(Kiel University) 및 헬름홀츠 해양연구소(GEOMAR Helmholtz Centre for Ocean Research Kiel)가 주축이 되어 진행하고 있으며 김 교수는 공동연구자로 참여하고 있다.
김 교수는 "제 연구 분야의 주요한 국제학회에서 프로그램 위원회로 초청을 받아 해양커뮤니티를 도울 수 있어 감사하고, 전지구 및 지역의 해양 프로세스와 현안에 대한 연구 및 응용기술에 관한 논의가 있을 것으로 예상되어 기대가 크다ˮ고 소감을 전했다.
본 프로그램 위원회 활동은 한국연구재단 북서태평양 해양-육상-대기 탄소 순환시스템 연구과제와 중견연구자 지원과제, 해양경찰청/해양수산과학기술진흥원의 AI기반 해양수색구조 의사결정 지원 시스템 연구과제 및 해양수산부의 지원을 받을 예정이다.
2023.07.07
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세탁에도 끄떡없는 체온측정 센서 개발
개인 맞춤형 건강 관리에 관심이 높아지면서 입을 수 있는 웨어러블 전자기기가 주목받고 있다. 특히 체온은 개인의 건강 상태를 반영하는 중요한 지표이므로, 이를 일상생활에서 불편감 없이 측정하려는 다양한 형태의 센서 개발이 이루어지고 있다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박성준 교수 연구팀이 열인발공정(Thermal Drawing Process, TDP)*을 이용한 수백 미터 길이의 섬유(파이버)형 온도 센서를 개발했다고 20일 밝혔다.
☞ 열인발공정 : 열을 이용하여 큰 구조체를 말랑말랑하게 만든 후, 빠른 속도로 당겨 복잡한 구조체와 같은 모양 및 기능의 파이버를 뽑아내는 일 또는 가공.
의복에 쉽게 적용되는 섬유/직물형 온도 센서는 편하게 온도를 측정할 수 있다는 편리성 때문에 주목받고 있으나, 기존 센서를 만드는 제작방법 (코팅, 스피닝 등)의 경우는 대량생산이 어렵고, 구조/재료가 단순할 수 밖에 없기 때문에 물리, 화학적 안정성을 높이기 위해서 여러 추가적인 과정을 거쳐야 한다는 문제점이 있었다.
박성준 교수 연구팀은 문제 해결을 위해 이번 연구에서‘고분자-나노물질 복합체’재료와‘열인발공정’방법을 이용했다. 열을 가하면 녹는 고분자와 온도가 바뀌면 저항이 바뀌는 나노입자를 혼합하여 복합체를 제작하고, 이를 유연하고 안정적인 폴리에틸렌 시트에 감싸 원기둥 모양의 구조체를 완성하였다. 이후 연구팀은 큰 구조체에 열을 가하면서 당기면 크기가 줄어들며 섬유 형태로 변하는 열인발공정을 이용해서, 얇고, 유연하며, 물리/화학적 안정성이 높은 섬유형 온도 센서를 수백 미터 길이로 대량 생산하는 데 성공했다.
제작된 섬유의 경우, 센서를 보호할 수 있는 얇은 보호층이 포함된 상태에서 한번에 인발된다. 보호층의 효과로 센서는 1,000회의 온도 자극과 굽힘 자극에도 성능이 변하지 않았으며, 다양한 화학물질과 습도에 노출 되어도 안정성을 유지했다. 심지어 100회의 세탁을 진행했을 때도 뛰어난 안정성을 가지고 있음이 확인되었다.
섬유형 온도 센서를 실제 직물에 직조해 착용 한 결과, 연구팀은 실제 온도와 일치하게 체온을 측정할 수 있었으며, 걷는 등의 활동에도 신호의 잡음 없이 온도를 잘 측정할 수 있음을 확인했다. 또한 연구팀은 장갑에 센서를 직조함으로써 접촉하는 물질 온도를 측정하는 전자 피부로서의 가능성도 보여줬다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `어드벤스드 파이버 머터리얼스(Advanced Fiber Materials, 직물(textile)분야 JCR 상위 1.92% 저널)'에 2023년 6월 12일 字로 출판됐다. (논문명: Thermally drawn multi-material fibers based on polymer nanocomposite for continuous temperature sensing)
박성준 교수는 "향후 온도뿐만 아니라 다양한 요소를 동시에 감지할 수 있는 열인발공정 기반 섬유/직물형 센서 개발이 기대된다ˮ며, "이는 스마트 의류 속에 결합함으로써 헬스케어 분야 뿐만 아니라 VR/AR, 메타버스, 실생활 통신 분야 등과 접목될 수 있을 것ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 신진후속중견연계사업 및 과학기술정보통신부 지능형반도체사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.06.20
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차세대소형위성2호 초기 교신 성공
우리 대학 인공위성연구소(소장 한재흥)에서 개발한 차세대소형위성2호가 지난 5월 25일 18시 24분에 발사된 누리호에서 안전하게 분리되어 목표 궤도에 성공적으로 안착하였으며, 같은날 19시 58분 대전 KAIST 지상국과 최초 교신에 성공했다.
차세대소형위성2호의 최초 비콘 신호는 누리호 발사 후 약 40분 만인 25일 저녁 7시 4분경 항공우주연구원의 남극 세종기지 안테나를 통해 수신할 예정이었으며, 실제로는 7시 7분에 수신이 확인되었다. 위성 발사 후 약 94분 만인 25일 저녁 7시 58분경 대전 KAIST 지상국과 최초 교신에 성공했다.
이후, 남극 세종기지에서 비콘 신호를 2차례 더 확인했고, 스웨덴 보덴 지상국과 대전 KAIST 지상국에서 8차례 교신을 수행하면서 차세대소형위성2호의 통신시스템과 자세제어시스템, 전력시스템, 탑재 컴퓨터 등의 기능을 점검했다.
특히, 국내 우주핵심기술 연구개발 성과물로 차세대소형위성2호의 자세제어시스템에 처음 적용된 반작용휠과 광학자이로의 기능을 점검하고, 차세대소형위성2호 태양전지판이 태양을 바라보는 자세제어와 고속데이터 송신을 위해 안테나를 지상국으로 지향하는 자세제어 기능을 확인했다.
또한, 태양전지판과 태양전력조절기, 리튬이온 배터리 등 차세대소형위성2호의 전력시스템을 점검해, 태양전지판에서 안정적으로 생성된 약 256W의 전력을 통해 위성 배터리가 만충전 상태를 유지하고 있는 것을 확인했다.
차세대소형위성2호는 중점임무인 영상레이더 기술검증과 지구관측, 우주과학임무인 근지구궤도 우주방사선 관측, 그리고 4종의 국내 개발 핵심기술에 대한 우주검증을 수행할 예정이다.
영상레이더는 광학카메라와 달리 빛과 구름의 영향을 받지 않아, 주야간 및 악천후에도 지상 관측이 가능하다. 순수 국내 기술로 개발된 차세대소형위성2호의 X-대역 영상레이더는 해상도 5m, 관측폭 40km의 레이더 영상을 획득을 목표로 한다.
우주방사선 관측기는 근지구 궤도의 중성자·하전입자에 대한 정밀 선량 지도를 작성하고, 태양활동 상승 주기의 우주방사선 변화에 따른 우주환경 영향과 근지구 궤도의 중성자 가중치를 연구하는 데 활용된다.
아울러 산·학·연에서 국산화한 위성핵심기술 4종(①상변환 물질을 이용한 열제어장치, ②X-대역 GaN기반 전력증폭기, ③GPS·Galileo 복합항법수신기, ④태양전지배열기)에 대한 우주검증도 함께 수행된다.
차세대소형위성2호는 약 3개월의 초기 운영 기간 동안 위성 본체 및 탑재체에 대한 기능을 상세히 점검한 후, 계획된 영상레이더에 대한 기술검증•지구관측, 우주방사선 관측 및 핵심기술 검증의 정상적인 임무를 약 2년간 수행할 예정이다.
위성 발사 후 1주일 동안 위성 본체 및 탑재체에 대한 기초적인 상태 점검을 수행하고, 발사 후 1개월까지 위성 본체에 대한 세부 기능을 상세히 점검한 뒤, 발사 후 3개월까지 모든 탑재체에 대한 세부 기능점검을 완료함으로써 향후 정상 임무를 위한 위성 상태 최적화를 수행할 예정이다. 이광형 KAIST 총장은 "우리별 1호부터 30여 년간 축적해온 소형위성 개발과 운영 경험을 바탕으로 차세대소형위성2호의 임무를 성공적으로 완수하여 우리나라 소형위성 기술 수준을 한 단계 높일 수 있을 것으로 기대한다"라고 밝혔다.
2023.05.26
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연어 DNA를 활용해서도 위조방지 가능
30년이 걸린 천경자 화백의 미인도 관련 위작 스캔들을 보면 알 수 있듯이, 복제방지 분야에 문외한일 가능성이 큰 예술창작자에게 추가적인 짐을 지우고 있다. 이를 해결하기 위한 전자적 방식보다는 광학적 방식으로 예술가에게 친화적인 방식인 브러시로 바르는 즉시 형성되는 물리적 복제 방지 기능(PUF)의 위조 방지 플랫폼 기술이 필요하다.
우리 대학 화학과 윤동기 교수 연구팀이 연성 소재(Soft material)의 자기조립(Self-assembly) 시 발생하는 무작위 패턴을 이용해 보안․인증 원천기술을 개발했다고 23일 밝혔다.
최근 사물인터넷의 발달로 다양한 전자기기 및 서비스가 인터넷으로 연결되어 신기능 창출이 가능하게 되는 동시에 개인의 프라이버시를 침해하는 위조 기술도 발달되어 그 피해를 입는 사례가 빈번하게 보고되고 있다. 그에 따라 더욱 강력하고 높은 보안성을 갖춘 위조 방지 기술에 대한 요구가 꾸준히 증가하고 있다.
연구팀이 개발한 이번 연구는 두 종류의 연성 소재가 자기조립되는 과정에서 자발적으로 발생하는 무작위 패턴을 활용해 사람의 지문과 같이 복제 불가능한 보안 기능을 할 수 있다는 것으로, 보안 분야의 전문가가 아니라도 마치 그림을 그리듯이 위조 방지 기술을 구현할 수 있다는 측면에서 큰 의의를 갖는다. 연구팀은 두 가지 방법을 개발했다.
첫 번째 방법은 액정물질을 이용한 것이다. 액정물질이 패턴 기판 속에 갇혀있을 때, 자발적으로 구조체의 대칭 파괴가 발생해 미로와 같은 구조체가 형성된다(그림 1). 오른쪽으로 트인 구조를 0(파랑), 왼쪽으로 트인 구조를 1(빨강)으로 정의하면, 이를 머신러닝을 이용한 객체 인식을 통해 디지털 코드(0과 1)로 변환돼 지문과 같은 역할을 할 수 있다고 연구팀은 확인했다. 본 연구의 경우 기존의 복잡한 반도체 패턴이 필요하지 않고, 핸드폰 카메라 정도의 해상도로 관찰할 수 있기에 비전문가도 사용할 수 있는 획기적인 기술이다. 이들은 기존의 반도체 칩을 이용한 방법에 비해 쉽게 정보를 재구성할 수 있다는 특이점을 가지고 있다.
두 번째 방법은 연어에서 추출한 DNA를 이용한 것이다. 추출된 DNA를 물에 녹여 붓으로 바르게 되면 좌굴 불안정성(Buckling instability)이 발생해 얼룩말의 무늬와 같은 무작위 패턴을 형성하게 된다. 이때, 무작위한 패턴들은 지문의 특징인 능선 끝 (Ridge Ending)과 분기점 (Bifurcation)이 나타나며 이 또한, 0, 혹은 1로 정의하여, 머신러닝을 통해 디지털화를 할 수 있다. 연구팀은 기존에 널리 사용되고 있는 지문 인식 기술을 이 패턴에 적용해 인공지문과 같이 사용했다. 이 방법은 쉽게 붓으로 제작 가능하며 다양한 색을 혼입시킬 수 있으므로 새로운 보안 잉크로 사용될 수 있다.
연구팀이 개발한 보안기술은 간단한 유기 물질만 사용하고 공정이 단순해 저비용으로 쉽게 보안 코드를 제작할 수 있다. 또한, 제조자의 목적에 따라 원하는 모양 및 크기대로 만들 수 있을 뿐만 아니라 같은 방법으로 제작하더라도 형성되는 무작위 패턴은 모두 다르므로 높은 보안 기능을 가능하게 함으로써 무궁무진한 시장성과 잠재력을 가지고 있다.
윤동기 교수는 “이번 연구들은 자기조립 시 발생하는 자연의 무작위성을 있는 그대로 받아들여 제조자조차 복제할 수 없는 인간의 지문과 같은 역할을 하는 패턴을 제작한 것ˮ이라며, “이러한 아이디어는 자연계에 존재하는 수많은 무작위성을 보안 시스템에 적용할 수 있는 기술의 초석이 될 수 있다ˮ고 설명했다.
한편, 두 연구는 모두 국제 학술지 어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)에 “1Planar Spin Glass with Topologically-Protected Mazes in the Liquid Crystal Targeting for Reconfigurable Micro Security Media”와 “2Paintable Physical Unclonable Function Using DNA”의 이름으로 5월 6일과 5일 자에 각각 게재됐다.
1박건형, 최윤석, 권석준*, 윤동기* / 2박순모†, 박건형†, 윤동기* : 공동 제1 저자, * 교신저자.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부-한국연구재단의 지원을 받은 멀티스케일 카이랄 구조체 연구센터, BRIDGE융합연구개발사업, 함께달리기사업, 삼성미래기술육성사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
2023.05.23
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(주)제이오텍, 실험실 안전 장비 1억 2000만 원 상당 기부
우리 대학 동문 기업인 ㈜제이오텍(대표 신현주, 김기성)이 안전한 연구 환경 조성을 위해 연구실 안전 물품 장비를 기부했다.
제이오텍은 이화학 실험 기기 및 연구실 안전물품 제조 회사로 인화성 위험물 보관함 18대와 생물안전작업대 8대 등 총 1억 2000만 원 상당의 물품을 우리 대학에 전달했다.
인화성 위험물 보관함은 인화성 및 가연성 위험 물질의 안전한 보관과 화재 발생 시 위험을 최소화할 수 있는 안전 시약장이다. 국내에서 유일하게 유럽규격 EN 14470-1 승인을 취득했다.
생물안전작업대는 병원체 등 감염성 물질을 다루는 실험실에서 생물학적으로 오염돼 위험 가능성이 있는 공기가 캐비닛 밖으로 누출되는 것을 차단해 사용자와 시료, 환경을 동시에 보호하는 장비다. 이 장비 역시 엄격한 유럽기준인 EN12469인증을 획득했다.
KAIST는 기증받은 장비를 화학과, 신소재공학과, 바이오및뇌공학과, 생명과학과 등 유해 화학물질을 취급하거나 생물체를 취급하는 연구실에 설치해 연구 환경 개선에 활용할 예정이다.
김기성(산업및시스템공학과 석사08, 박사12 졸업) 대표이사는 “국가의 소중한 인재인 KAIST 학생들이 좀 더 안전하고 쾌적한 환경에서 연구와 실험을 하기를 바라며 기부하게 되었다”라며 “KAIST 재학 당시에 받았던 혜택에 감사하는 마음을 이번 기부로 돌려줄 수 있게 되어 기쁘다”라고 소감을 전했다.
제이오텍의 안전물품 기부 약정식 행사는 2023년 4월 11일 KAIST 본관 제2회의실에서 제이오텍 김기성 대표이사, 유제빈 이사, 김삼일 팀장 등 기부 기업 관계자를 비롯해 이광형 총장, 한재흥 발전재단 상임이사, 서용석 시설부장, 윤여갑 안전팀장 등 KAIST 보직자들이 참석한 가운데 개최됐다.
2023.04.11
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공학생물학 인재 양성 본격화
국가 필수전략기술이면서 디지털바이오 분야의 핵심이라 할 수 있는 합성생물학 분야로 알려진 공학생물학(Engineering Biology)은 생명과학에 공학적 기술개념을 도입하여 인공적으로 생명체의 구성요소·시스템을 설계·제작·합성할 수 있는 미래가 주목하는 학문·기술 분야이다.
우리 대학은 `공학생물학대학원(Graduate School of Engineering Biology)'을 설립하고 공학과 생명과학의 최신 융합 분야에서 세계적인 연구 및 교육 혁신의 교두보 역할을 하겠다고 17일 밝혔다.
공학생물학은 바이오 R&D와 디지털·AI·로봇자동화 기술의 융합으로 고속·대량·저비용화를 실현하고, 기존 바이오 기술의 한계를 극복하며 환경·의약·화학·에너지 등 전방위적 산업적 활용과 막대한 시장 창출이 전망되는 분야다.
지금은 인공지능(AI) 기술이 빠른 속도로 발전하고 있어 인공지능 시대라 말할 수 있지만, 10년 후인 `포스트 인공지능 시대'에 미리 대비하기 위해 생명 시스템의 공학적 설계·합성을 연구하는 시대를 미리 준비한다는 목적이다.
미국, 영국, 중국, 일본 등 주요국들은 국가 차원에서 공학생물학(합성생물학)을 전략적 육성 분야로 지정, 핵심기술을 조기 확보하고, 글로벌 기술패권 경쟁에 선제적·전략적 대응을 위해 우수 인력 양성에 집중하고 있다.
이러한 공학생물학의 미래 가능성으로 인해 고급 인력에 대한 수요가 매우 높은 반면, 관련 학과의 부재 등으로 인력 공급이 매우 부족한 수요-공급 불균형의 문제를 해소하고 관련 산업을 활성화하고자 한다. 공학생물학 전공 졸업생은 관련 학계뿐만 아니라 바이오소재, 신약개발, 질병·감염병 진단기술, 기후환경대응기술, 디지털바이오 등 다양한 산업계로 진출하여 국내 바이오산업을 선도하는 정예 공학자로 활약이 기대된다.
이를 위해 KAIST의 생명과학기술대학과 공과대학이 한국생명공학연구원(KRIBB)와 협력하여 최적의 교수진을 구성하고 기초·응용 분야를 아우르는 세계 최고의 공학생물학 교육과정과 ‘First Mover’ 연구 프로그램을 구축하겠다는 계획이다. 현재 한국생명공학연구원은 합성생물학전문연구소를 설립(`22)하고, 세 개의 산하 연구센터(합성생물학, 세포공장, 유전자교정연구센터)를 통해 공학생물학 분야 육성을 본격화하고 있다.
우리 대학 조병관 공학생물학대학원 책임교수는 "생명과학, 화학, 화학공학, 컴퓨터공학, 로봇공학을 포괄하는 융합학문을 바탕으로 기존의 한계를 극복하는 새로운 생명시스템의 구현을 목표로 하고 있다ˮ며, "이를 통해 본 대학원은 생명과학을 새로운 시각으로 바라보고 ‘First Mover’ 연구를 추구하여 학계, 산업계, 경제계에 새로운 비전을 지속적으로 제공할 것ˮ이라고 전했다.
한편, 2023년 가을학기 공학생물학대학원의 석·박사과정 온라인 원서접수는 3월 31일부터 시작된다. 입시설명회는 3월 31일(금) 오후 4시부터 온라인으로 개최된다. 사전등록링크: https://forms.gle/4Fjc1FB19xmMFohf9). 입학 관련 자세한 사항은 홈페이지(https://admission.kaist.ac.kr/graduate/)에서 확인할 수 있다.
2023.03.17
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인공지능으로 코로나19 치료제 팍스로비드와 기존 약물간 반응 예측 고도화
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 인공지능 기반 약물 상호작용 예측 기술을 고도화해, 코로나19 치료제로 사용되는 팍스로비드(PaxlovidTM) 성분과 기존 승인된 약물 간의 상호작용 분석 결과를 논문으로 발표했다고 16일 밝혔다. 이번 논문은 국제저명학술지인 「미국국립과학원회보 (PNAS)」誌’ 3월 13일자 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명 : Computational prediction of interactions between Paxlovid and prescription drugs
※ 저자 정보 : 김예지(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 류재용(덕성여자대학교, 공동 제1 저자), 김현욱(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 4명
연구팀은 이번 연구에서 2018년에 개발한 인공지능 기반의 약물 상호작용 예측 모델인 딥디디아이(DeepDDI)를 고도화한 딥디디아이2(DeepDDI2)를 개발했다. 딥디디아이2는 기존 딥디디아이가 예측하는 86가지 약물 상호작용 종류보다 더 많은, 총 113가지의 약물 상호작용 종류를 예측한다.
연구팀은 딥디디아이2를 이용하여 코로나19 치료제인 팍스로비드*의 성분(리토나비르, 니르마트렐비르)과 기존에 승인된 약물 간의 상호작용 가능성을 예측하였다. 연구팀은 코로나19 환자 중 고위험군인 고혈압, 당뇨병 등을 앓고 있는 만성질환자가 이미 약물을 복용하고 있어, 약물 상호작용 및 약물 이상 반응이 충분히 분석되지 않은 팍스로비드를 복용 시 문제가 될 수 있다는 점에 착안해 이번 연구를 수행했다.
* 팍스로비드 : 팍스로비드는 미국 제약사인 화이자가 개발한 코로나19 치료제로, 2021년 12월 미국 식품의약국(FDA)의 긴급사용승인을 받았다.
연구팀은 팍스로비드의 성분인 리토나비르와 니르마트렐비르가 2,248개의 승인된 약물과 어떤 상호작용을 하는지, 딥디디아이2를 이용해 예측했다. 예측 결과 리토나비르는 1,403개의 승인된 약물과, 니르마트렐비르는 673개의 승인된 약물과 상호작용이 있을 것으로 예측됐다.
또한, 연구팀은 예측 결과를 활용해, 약물 상호작용 가능성이 높은 승인 약물에 대해, 동일 기전을 갖되 약물 상호작용 가능성이 낮은 대체 약물들을 제안했다. 이에 따라, 리토나비르와의 약물 상호작용 가능성을 낮출 수 있는 대체 약물 124개와 니르마트렐비르와의 약물 상호작용 가능성을 낮출 수 있는 대체 약물 239개를 제안했다.
이번 연구 성과를 통해 약물 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 인공지능 모델을 활용하는 것이 가능해졌으며, 이는 신약 개발 및 약물 처방 시 유용한 정보를 제공함으로써, 디지털 헬스케어, 정밀의료 산업 및 제약 산업에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
이상엽 특훈교수는 "이번 연구 결과는 실험과 임상을 통해 검증된 것은 아니므로 100% 의존해서는 안된다“고 강조하면서 ”팬데믹과 같이 긴급한 상황에서 신속하게 개발된 약물을 사용할 때, 예측된 약물 상호작용 유래 약물 이상 반응결과를 전문의가 미리 검토하여 약을 처방할 때 도움을 줄 수 있다는 점에서 의미가 있다"고 말했다.
한편 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 KAIST 코로나대응 과학기술 뉴딜사업과 바이오·의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.03.16
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제52주년 개교기념식에서 ‘2022년 올해의 KAIST인 상’ 등 총 35명 교원 시상
우리 대학 물리학과 서민교 교수가 ‘2022년 올해의 KAIST상’을 수상했다.
‘올해의 KAIST인 상’은 한 해 동안 국‧내외에서 탁월한 학술 및 연구 실적으로 우리 대학 발전을 위해 노력한 교원에게 수여하는 상으로 지난 2001년 처음 제정됐다.
22번째 수상의 영예를 안은 서민교 교수는 광학적 무반사를 재해석한 연구를 통해 마치 준입자처럼 행동하는 빛의 소용돌이(Optical Vortex)를 구현할 수 있음을 이론적·실험적으로 증명했다. 이 연구 결과는 2022년 네이처(Nature)지에 게재되었으며, 순수 KAIST 구성원만으로 얻어낸 성과인 점에서 우리 대학의 위상을 크게 높였다는 평가를 받았다. 또한, 서민교 교수는 그간 광학 분야에서 쌓아온 연구 업적과 탁월한 성과를 인정받아 2023년 한국광학회 학술대상을 수상할 예정이다.
서민교 교수는 "KAIST에서 공부하고 연구하며 많은 기회를 얻었는데, 이렇게 과분한 상까지 받게 되어 큰 영광“이라고 소감을 전했다. 이어, 서 교수는 ”함께 연구하고 있는 학생들, 훌륭한 스승, 동료 교수님들과 학과 선생님들, 그리고 항상 같이 있어 주는 가족들의 응원에 힘입어 앞으로 더욱 깊이 있는 연구를 위해 노력하겠다”라고 소감을 밝혔다.
이와 함께 교육, 학술, 국제협력 등 여러 분야에서 학교의 위상을 높인 35명의 교원에게 ‘개교기념 우수교원 및 특별포상’이 수여됐다.
학술대상을 수상한 이효철 화학과 교수는 시간분해 엑스선 회절을 이용한 분자구조동역학 연구의 선구자로 다수의 파급효과가 큰 논문들을 지속해서 게재해 우리 대학의 국제적 인지도를 높이는데 크게 기여했다. 특히 기존 학계에서 받아들여지던 고정관념을 혁신하고 한계를 돌파하는 획기적인 연구성과를 거듭 달성한 점이 높은 평가를 받았다.
창의강의대상을 수상한 최정우 전기및전자공학부 교수는 학부의 인공지능(AI)융합교육을 활성화하기 위한 핸즈 온 익스페리먼트(Hands-on experiment, 실습 중심 실험) 위주의 ‘AI 융합 캡스톤’ 강의를 기획하고 개발했다. 이를 통해, 창의적이고 통합된 인공지능 모델을 완성하는 경험을 학부생에게 제공하는 성공적인 교육 모델로 정착시킨 공로를 인정받았다.
우수강의대상을 수상한 윤태중 경영공학부 교수는 “No One Left Behind(아무도 뒤에 남겨두지 않는다)” 정신으로 마케팅 연구와 실무를 제자들이 체계적이고 깊이 있게 이해할 수 있도록 이끌어 KAIST 교육에 대한 학생들의 만족도와 자부심을 높이는데 크게 기여한 것으로 평가받았다.
공적대상을 수상한 서연수 생명과학과 교수는 KAIST-베트남 국제협력에 앞장서 대학에 국제화의 수준을 높였으며, ‘이윤보다는 가치 공유’를 내세우는 바이오 벤처인 엔지노믹스(주)를 설립해 후학 양성을 위한 발전기금을 기부하는 등 다양한 공로를 인정받았다.
사회봉사부문 우수교원 대상을 수상한 이우훈 산업디자인학과 교수는 2019년부터 재단법인 소야장학재단 이사장으로 재임하며 가정형편이 어려운 과학영재를 위한 장학사업을 진행해 대전지역 과학영재 육성에 기여한 공로를 높게 평가받았다.
<수상 교원 명단>
○ 올해의 KAIST인상 : 물리학과 서민교 부교수
○ 학술대상 : 화학과 이효철 교수
○ 학술상 : 생명과학과 김찬혁 부교수, 전산학부 이의진 교수, 신소재공학과 박병국 교수, 경영공학부 김민기 부교수
○ 창의강의대상 : 전기및전자공학부 최정우 부교수
○ 우수강의대상 : 경영공학부 윤태중 조교수
○ 우수강의상 : 물리학과 김용관 부교수, 화학과 정용원 부교수, 생명과학과 정민환 교수, 의과학대학원 김준 부교수, 기계공학과 황보제민 조교수, 항공우주공학과 신동혁 조교수, 전기및전자공학부 김민준 조교수, 건설및환경공학과 김재홍 부교수, 산업및시스템공학과 박찬영 조교수, 생명화학공학과 최민기 교수, 신소재공학과 정성윤 부교수, 조천식모빌리티대학원 이진우 조교수, 디지털인문사회과학부 김란우 조교수, 문술미래전략대학원 서용석 부교수, 기술경영학부 김혜진 부교수
○ 공적대상 : 생명과학과 서연수 교수
○ 공적상 : 전기및전자공학부 조성환 교수, 전산학부 배두환 교수, 생명화학공학과 이재우 교수
○ 국제협력상 : 전기및전자공학부 김성민 부교수, 전산학부 오혜연 교수, 산업디자인학과 이창희 조교수, 생명화학공학과 배태현 부교수
○ 사회봉사 우수교원 특별포상 대상 : 산업디자인학과 이우훈 교수
○ 사회봉사 우수교원 특별포상 우수상 : 전기및전자공학부 조병진 교수
○ 송암미래석학 우수연구상 : 전산학부 강민석 조교수, 신소재공학과 강지형 조교수
2023.02.15
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99% 실시간 가스를 구별하는 초저전력 전자 코 기술 개발
우리 대학 기계공학과 박인규 교수, 윤국진 교수와 물리학과 조용훈 교수 공동 연구팀이 `초저전력, 상온 동작이 가능한 광원 일체형 마이크로 LED 가스 센서 기반의 전자 코 시스템'을 개발하는 데 성공했다고 14일 밝혔다.
공동 연구팀은 마이크로 크기의 초소형 LED가 집적된 광원 일체형 가스 센서를 제작한 이후 합성곱 신경망 (CNN) 알고리즘을 적용해 5가지의 미지의 가스를 실시간으로 가스 종류 판별 정확도 99.3%, 농도 값 예측 오차 13.8%의 높은 정확도로 선택적 판별하는 기술을 개발했다. 특히 마이크로 LED를 활용한 광활성 방식의 가스 감지 기술은 기존의 마이크로 히터 방식 대비 소모 전력을 100분의 1 수준으로 획기적으로 절감한 것이 특징이다.
이번 연구에서 개발된 초저전력 전자 코 기술은 어떠한 장소에서든지 배터리 구동 기반으로 장시간 동작할 수 있는 모바일 가스 센서로 활용될 것으로 기대된다.
타깃 가스의 유무에 따라 금속산화물 가스 감지 소재의 전기전도성이 변화하는 원리를 이용한 반도체식 가스 센서는 높은 민감도, 빠른 응답속도, 대량 생산 가능성 등 많은 장점이 있어 활발히 연구되고 있다. 금속산화물 감지 소재가 높은 민감도와 빠른 응답속도를 보이기 위해서는 외부에서 에너지 공급을 통한 활성화가 필요한데 기존에는 집적된 히터를 이용한 줄 히팅 방식이 많이 사용됐다. 고온 가열 방식의 반도체식 가스 센서는 높은 소모전력과 낮은 선택성 등의 한계점이 있었다.
한편, 이번 연구에서 연구팀은 자외선 파장대의 빛을 방출하는 마이크로 크기의 LED를 제작한 후 바로 위에 산화인듐(In2O3) 금속산화물을 집적함으로써 광활성 방식의 가스 센서를 개발했다. 광원과 감지 소재 사이의 거리를 최소화한 광원 일체형 센서 구조는 광 손실을 줄임으로써 μW(마이크로와트) 수준의 초저전력 가스 감지를 실현할 수 있었다. 또한, 연구진은 광 활성식 가스 센서의 반응성을 극대화하기 위해 금속산화물 표면에 금속 나노입자를 코팅해 국소 표면 플라즈몬 공명(Localized surface plasmon resonsance, LSPR)* 현상을 활용했고 이를 통해 센서의 응답도가 향상되는 것을 확인했다.
* 국소표면 플라즈몬 공명에 의해 생성된 핫 전자들이 금속산화물로 이동(Hot electron transfer)해 타깃 가스와의 산화-환원 반응을 촉진하는 원리
그 후, 공동 연구팀은 앞서 설명한 반도체식 가스 센서의 낮은 선택성 문제를 해결하기 위해서 마이크로 LED 가스 센서에 서로 다른 감지 소재를 집적해 센서 어레이를 제작하고 합성곱 신경망의 딥러닝 알고리즘을 적용하여 각 타깃 가스가 만들어내는 고유한 금속산화물의 응답 패턴(저항 변화)을 포착하고 분석했다. 그 결과, 개발된 전자 코 시스템은 총 소모전력 0.38mW(밀리와트)의 초저전력으로 5가지 가스(일반 공기, 이산화질소, 에탄올, 아세톤, 메탄올)를 실시간으로 선택적 판별할 수 있었다.
연구책임자인 기계공학과 박인규 교수는 "마이크로 LED 기반의 광 활성식 가스 센서는 상온 동작이 가능하고 고온 가열 줄히팅을 하는 기존의 반도체식 가스 센서에 비해 소모전력이 100분의 1 수준으로 초저전력 구동이 가능해 대기오염 모니터링, 음식물 부패 관리 모니터링, 헬스케어 등 다양한 분야에서도 응용될 수 있는 기반 기술이 될 것ˮ이라고 연구의 의미를 설명했다.
우리 대학 기계공학과 이기철 박사과정 학생이 제1 저자로 참여하고 한국연구재단의 지원으로 수행된 이번 연구 결과는 나노 과학 분야의 저명한 국제 학술지 `ACS 나노 (ACS Nano)'에 2023년 1월 10일 字 정식 게재됐다. (논문명: Ultra-Low-Power E-Nose System Based on Multi-Micro-LED-Integrated, Nanostructured Gas Sensors and Deep Learning)
2023.02.14
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똑똑한 영상 복원 인공지능 기술 개발
딥러닝 기술은 영상 복원 속도가 기존 알고리즘 대비 수백 배 이상 빠를 뿐만 아니라 복원 정확도 역시 높다. 하지만, 주어진 학습 데이터에만 의존하는 딥러닝 기술은 영상 취득 환경상에 변화가 생기면 성능이 급격히 저하되는 치명적인 약점이 있다. 이는 알파고와 이세돌 九단과의 대국 시 `신의 한 수'에 의해 알파고의 성능이 급격하게 저하되었던 사례를 떠올리면 쉽게 이해할 수 있다. 즉, 인공지능이 학습하지 못했던 변수(학습 데이터상에 존재하지 않는 수)가 발생할 때 신뢰도가 급격히 낮아지는 인공지능 기술의 근본적인 문제이기도 하다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀과 김재철AI 대학원 예종철 교수 연구팀이 공동 연구를 통해 인공 지능의 신뢰도 문제를 해결할 수 있는 물리적 학습 기반의 영상 복원 딥러닝 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
연구팀은 영상 취득 환경에서 발생할 수 있는 변수 대부분이 물리적 법칙을 통해 수학적으로 기술 가능하다는 점에 착안해 물리적 법칙과 심층 신경망이 통합된 학습 기법을 제시했다.
모든 영상 기술은 물리적인 영상 기기를 통해 영상 정보를 취득한다. 연구팀은 이 정보 취득 과정에 대한 물리적인 통찰력을 인공지능에 학습시키는 방법을 개발했다. 예를 들면, `네가 도출한 복원 결과가 물리적으로 합당할까?' 혹은 `이 영상 기기는 물리적으로 이런 변수가 생길 수 있을 것 같은데?'라는 식의 질문을 통해 물리적 통찰력을 인공지능에 이식하는 방법을 제시한 것이다.
연구팀은 변화하는 영상 취득 환경에서도 신뢰도 높은 홀로그래피 영상* 을 복원하는데 성공했다. 홀로그래피 영상 기술은 의료 영상, 군용 감시, 자율 주행용 영상 등 다양한 정밀 영상 기술에 다양하게 활용될 수 있는데, 이번 연구는 의료 진단 분야의 활용성을 집중적으로 검증하였다.
*홀로그래피 영상: 물체의 그림자 패턴(회절 패턴)으로부터 물체의 형태를 복원하는 영상 기법, 일반적인 영상 기술과 달리 위상 변화에 의한 물체의 미세 구조를 감지할 수 있는 영상 기술
연구팀은 먼저 3차원 공간상에서 매우 빠르게 움직이는 적혈구의 회절 영상(확산된 그림자형상)으로부터 적혈구의 형태를 실시간으로 복원하는데 성공했다. 이러한 동적인 영상 환경에서 예상치 못한 변수로는 여러 개의 적혈구 덩어리가 복잡하게 겹쳐진다거나 적혈구가 예상하지 못했던 위치로 흘러가는 경우를 생각해 볼 수 있다. 여기서, 연구팀은 인공 지능이 생성한 영상이 합당한 결과인지 빛 전파 이론을 통해 검산하는 방식으로 물리적으로 유효한 복원 신뢰도를 구현하는데 성공하였다.
연구팀은 암 진단의 표준기술로 자리잡고 있는 생검 조직(생체에서 조직 일부를 메스나 바늘로 채취하는 것)의 영상 복원에도 성공했다. 주목할 점은 특정한 카메라 위치에서 측정된 회절 영상만을 학습했음에도 인공지능의 인지능력이 부가되어 다양한 카메라 위치에서도 물체를 인식하는데 성공했다는 점이다. 이번에 구현된 기술은 세포 염색 과정이나 수 천 만원에 달하는 현미경이 필요하지 않아 생검 조직 검사의 속도와 비용을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
물리적 통찰력을 인공 지능에 이식하는 영상 복원 기술은 의료 진단 분야 뿐만 아니라 광범위한 영상 기술에 활용될 것으로 기대된다. 최근 영상 기술 산업계 (모바일 기기 카메라, 의료 진단용 MRI, CT, 광 기반 반도체 공정 불량 검출 등) 에선 인공지능 솔루션 탑재가 활발히 이루어지고 있다. 영상 취득에 사용되는 센서, 물체의 밝기, 물체까지의 거리와 같은 영상 취득 환경은 사용자마다 다를 수밖에 없어 적응 능력을 갖춘 인공 지능 솔루션에 대한 수요가 큰 상황이다. 현재 대부분의 인공 지능 기술은 적응 능력 부재로 신뢰도가 낮은 문제 때문에 실제 현장에서 활용성이 제한적인 상황이다.
바이오및뇌공학과 이찬석 연구원은 "데이터와 물리 법칙을 동시에 학습하는 적응형 인공지능 기술은 홀로그래피 영상뿐만 아니라 초고해상도 영상, 3차원 영상, 비시선 영상(장애물 뒷면을 보는 영상) 등 다양한 계산 영상 기술에 적용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 밝혔다.
연구진은 "이번 연구를 통해 인공지능 학습에 있어서 학습 데이터에 대한 강한 의존성(신뢰도 문제)을 물리적 법칙을 결합해 해소했을 뿐만 아니라, 이미지 복원에 있어 매게 변수화된 전방 모델을 기반으로 했기 때문에 신뢰도와 적응성이 크게 향상됐다ˮ며, 이어 "이번 연구에서는 데이터의 다양한 특성 중에서 수학적 혹은 물리적으로 정확히 다룰 수 있는 측면에 집중했고, 향후 무작위적인 잡음이나 데이터의 형태에 대해서도 제약받지 않는 범용 복원 알고리즘을 개발하는 데 주력할 것이다ˮ라고 밝혔다.
바이오및뇌공학과 이찬석 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)'에 지난 1월 17일 字 출판됐다. (논문명: Deep learning based on parameterized physical forward model for adaptive holographic imaging with unpaired data)
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업과 선도연구센터사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.02.06
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