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허원도 교수, 변화무쌍 스위치 단백질 관찰하는 바이오센서 개발
〈 허 원 도 교수 〉
우리 대학 생명과학과 허원도 교수 연구팀(기초과학연구원 인지 및 사회성 연구단)이 신호전달 스위치단백질의 활성을 모니터링하는 새로운‘바이오센서’를 개발하고 살아있는 생쥐의 신경세포 활성화를 관찰하는데 성공했다.
이번 연구를 통해 암세포의 이동과 신경세포 활성화 등 다양한 세포 기능에 관여하는 신호전달 스위치 단백질의 변화무쌍한 과정을 실시간으로 볼 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’(Nature Communications)에 1월 14일자 온라인 판에 게재됐다.
세포의 신호전달 스위치 단백질은 스위치가 켜지면 기계가 작동하듯 활성화 여부로 세포의 기능을 제어한다. 대표적인 신호전달 스위치단백질인 small GTPase은 세포의 이동, 분열, 사멸과 유전자 발현 등에 관여한다. 핵심 단백질인 small GTPase를 제어할 수 있다면 세포의 기능도 조절할 수 있어 많은 연구팀들이 연구주제로 삼고 있다.
허원도 교수 연구팀이 그간 연구 노하우를 바탕으로 개발한 새로운 바이오센서는 small GTPase 활성의 모든 변화 과정을 실시간으로 볼 수 있는 도구다. 광유전학과 결합해 다양한 방식으로 관찰이 가능하고 민감도가 커 생체 내 두꺼운 조직 안에서 벌어지는 수 나노미터(nm) 크기의 변화까지도 정밀하게 볼 수 있다는 게 특징이다. 고감도 성능을 이용하면 살아있는 동물의 암세포 전이 및 뇌 속 신경세포의 구조변화를 관찰할 수 있어 향후 강력한 이미징 기술이 될 것으로 기대된다.
일반적으로 small GTPase의 활성을 관찰하는 데엔 형광 공명 에너지전달(FRET) 방식을 이용했다. 하지만 FRET 방식은 광유전학과 광 파장이 겹쳐 정작 관찰해야 할 세포신호의 변화는 보기가 어려웠다. 또 민감도가 낮아 동물 모델에 적용하는 것도 제한적이었다.
연구팀은 단백질 공학 기술로 5가지 종류의 small GTPase 단백질의 바이오센서를 개발하고 두 가지 파장(488nm, 561nm)에서 관찰이 가능한 바이오센서를 개발, 이를 동시에 분석하는데 성공했다. 연구진이 개발한 바이오센서는 기존 바이오센서가 청색광을 활용하는 광유전학 기법의 파장과 겹치는 문제를 효과적으로 극복해 세포의 이동방향을 살피면서 동시에 공간적 기능도 분석할 수 있는 장점이 있다.
연구팀은 유방암 전이 암세포에 바이오센서를 발현시키고, 광유전학 기술로 암세포 이동 방향을 조절하자 small GTPase 단백질이 활성화됨을 확인했다. 이 과정에서 암세포의 이동 방향이 변할 때, 세포 내 small GTPase가 이리저리 움직이며 활성화하는 모습을 실시간 이미징하는데 성공했다. 연구진은 small GTPase의 활성을 실시간으로 탐지해 추후 암치료물질을 탐색하는 등 다방면의 기술 접목이 가능할 것으로 전망한다.
더 나아가 IBS 연구진은 미국 막스 플랑크 플로리다 연구소(Max Plank Florida Institute)의 권형배 박사 연구팀과 공동연구를 진행했다. 연구진은 공 위를 달리는 실험으로 깨어있는 생쥐인 실험군과 마취된 대조군의 뇌 영역의 운동 피질의 신경세포에서의 small GTPase단백질의 활성을 비교하는데 성공했다. 살아있는 쥐에서 수 나노미터 단위의 신경세포 수상돌기 가시 수상돌기 가시에서 실시간으로 변화하는 small GTPase 단백질의 활성을 관찰한 것은 이번이 처음이다.
이번에 개발된 바이오센서는 시냅스처럼 수 마이크로미터 단위의 미세한 구조에서도 목표한 단백질을 관찰할 수 있을 만큼 민감도가 크다. 실험쥐의 운동행동과 같은 생리학적 현상에 지장을 주지 않는 자연스러운 상태에서 뇌 영역을 바로 실시간으로 관찰할 수 있어 뇌 관련 연구에도 다양하게 적용될 수 있다.
연구를 이끈 허원도 교수는 “이번 연구는 small GTPase 단백질을 생체 내에서 관찰하기 위한 기존의 바이오센서들의 기술적 한계를 극복하는데 성공했다”며 “특히 청색 빛을 활용한 광유전학 기술과 동시에 적용할 수 있어 다양한 세포막 수용체와 관련된 광범위한 세포신호전달연구와 뇌인지과학연구에 접목이 가능할 것으로 기대된다”고 말했다.
□ 그림 설명
그림1. small GTPase 바이오센서 개발
그림2. small GTPase 바이오센서를 이용해 유방암 전이 암세포 관찰
그림3. 운동 행동 중인 생쥐 실시간 관찰
2019.01.15
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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
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한동수, 신진우 교수, 느린 인터넷 환경에서도 고화질 영상 감상 기술 개발
〈 (왼쪽부터) 김재홍, 정영목 석사과정, 여현호 박사과정, 한동수, 신진우 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 신진우, 한동수 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 이용한 인터넷 비디오 전송 기술을 개발했다.
여현호, 정영목, 김재홍 학생이 주도한 이번 연구 결과는 격년으로 개최되는 컴퓨터 시스템 분야의 유명 학술회의인 ‘유즈닉스 OSDI(USENIX OSDI)’에서 10월 10일 발표됐고 현재 국제 특허 출원을 완료했다.
이 기술은 유튜브, 넷플릭스 등에서 비디오를 사용자에게 전송할 때 사용하는 적응형 스트리밍(HTTP adaptive streaming) 비디오 전송기술과 딥러닝 기술인 심층 콘볼루션 신경망(CNN) 기반의 초해상화를 접목한 새로운 방식이다.
이는 열악한 인터넷 환경에서도 고품질, 고화질(HD)의 비디오 시청이 가능할 뿐 아니라 4K, AV/VR 등을 시청할 수 있는 새로운 기반 기술이 될 것으로 기대된다.
기존의 적응형 스트리밍은 시시각각 변화하는 인터넷 대역폭에 맞춰 스트리밍 중인 비디오 화질을 실시간으로 조절한다. 이를 위해 다양한 알고리즘이 연구되고 있으나 네트워크 환경이 좋지 않을 때는 어느 알고리즘이라도 고화질의 비디오를 감상할 수 없다는 한계가 있다.
연구팀은 적응형 스트리밍에 초해상화를 접목해 인터넷 대역폭에 의존하는 기존 적응형 스트리밍의 한계를 극복했다. 기존 기술은 비디오를 시청 시 긴 영상을 짧은 시간의 여러 비디오 조각으로 나눠 다운받는다. 이를 위해 비디오를 제공하는 서버에서는 비디오를 미리 일정 시간 길이로 나눠 준비해놓는 방식이다.
연구팀이 새롭게 개발한 시스템은 추가로 신경망 조각을 비디오 조각과 같이 다운받게 했다. 이를 위해 비디오 서버에서는 각 비디오에 대해 학습이 된 신경망을 제공하며 또 사용자 컴퓨터의 사양을 고려해 다양한 크기의 신경망을 제공한다.
제일 큰 신경망의 크기는 총 2메가바이트(MB)이며 비디오에 비해 상당히 작은 크기이다. 신경망을 사용자 비디오 플레이어에서 다운받을 때는 여러 개의 조각으로 나눠 다운받으며 신경망의 일부만 다운받아도 조금 떨어지는 성능의 초해상화 기술을 이용할 수 있도록 설계했다.
사용자의 컴퓨터에서는 동영상 시청과 함께 병렬적으로 심층 콘볼루션 신경망(CNN) 기반의 초해상화 기술을 사용해 비디오 플레이어 버퍼에 저장된 저화질 비디오를 고화질로 바꾸게 된다. 모든 과정은 실시간으로 이뤄지며 이를 통해 사용자들이 고화질의 비디오를 시청할 수 있다.
연구팀이 개발한 시스템을 이용하면 최대 26.9%의 적은 인터넷 대역폭으로도 최신 적응형 스트리밍과 같은 체감 품질(QoE, Quality of Experience)을 제공할 수 있다. 또한 같은 인터넷 대역폭이 주어진 경우에는 최신 적응형 스트리밍보다 평균 40% 높은 체감 품질을 제공할 수 있다.
이 시스템은 딥러닝 방식을 이용해 기존의 비디오 압축 방식보다 더 많은 압축을 이뤄낸 것으로 볼 수 있다. 연구팀의 기술은 콘볼루션 신경망 기반의 초해상화를 인터넷 비디오에 적용한 차세대 인터넷 비디오 시스템으로 권위 잇는 학회로부터 효용성을 인정받았다.
한 교수는 “지금은 데스크톱에서만 구현했지만 향후 모바일 기기에서도 작동하도록 발전시킬 예정이다”며 “이 기술은 현재 유튜브, 넷플릭스 등 스트리밍 기업에서 사용하는 비디오 전송 시스템에 적용한 것으로 실용성에 큰 의의가 있다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기술진흥센터(IITP) 방송통신연구개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.
비디오 자료 링크 주소 1.
https://www.dropbox.com/sh/z2hvw1iv1459698/AADk3NB5EBgDhv3J4aiZo9nta?dl=0&lst =
□ 그림 설명
그림1. 기술이 적용되기 전 화질(좌)과 적용된 후 화질 비교(우)
그림2. 기술 개념도
그림3. 비디오 서버로부터 비디오가 전송된 후 저화질의 비디오가 고화질의 비디오로 변환되는 과정
2018.10.30
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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
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이흥규 교수, 인공신경망 기반 워터마킹 기술 개발
〈 (왼쪽부터) 강지현,문승민,지상근 박사과정, 이흥규 교수 〉
우리 대학 전산학부 이흥규 교수 연구팀이 인공신경망을 이용해 워터마크를 영상에 삽입 및 검출하는 기술을 개발했다.
인공신경망 기반 워터마킹 기술은 3일부터 홈페이지를 통해 시범 운영되고 있다.( http://watermark.kaist.ac.kr )
이번 웹 서비스는 연구실 수준으로만 진행되던 기술들을 다년간의 연구개발을 통해 일반에 공개함으로써 특정 조건의 실험실 환경이 아닌 조건이 변화하는 실제 환경에서 적용된다.
이를 통해 인공신경망을 기반으로 하는 새로운 접근 기법의 성능을 검증하고 기존 한계점을 극복할 수 있는 연구 방향을 제시하는 초석이 될 것으로 기대된다.
현재까지 개발된 기존 워터마킹 기술은 모두 공격 유형, 세기 등 특정 조건을 사전에 정하고 이를 만족시키도록 설계 및 구현됐다. 따라서 다양한 공격 유형이 존재하는 실제 환경에 사용하기에는 실용적 측면, 기술 확장성, 유용성 등에 한계가 있었다.
또한 워터마크 제거, 복사, 대체 등의 해킹 기술 발전으로 인해 기술 자체의 보안 취약성에도 문제가 있었다.
연구팀의 웹 서비스에서는 ▲인공신경망 학습을 통한 새로운 공격에 대응하고 ▲인공신경망의 비선형적인 특성을 통해 높은 보안성을 가진 인공신경망 기반 2D 영상 워터마킹 기법 ▲다양한 시점 변환이 발생하더라도 영상 보호가 가능한 DIBR 3D 영상 워터마킹 기법 ▲워터마크 삽입으로 인한 시각피로도 상승을 최소화하는 S3D 영상 워터마킹 기법을 제공한다.
연구팀은 다수의 연구 결과들을 기반으로 해당 웹 서비스 기술을 구현했다. 연구팀의 2D 영상 워터마킹 기법은 최초의 인공신경망 기반 워터마킹 기법으로 이미지에 가해질 수 있는 다양한 공격을 이용해 인공신경망을 학습함으로써 강인성을 획득한다.
동시에 인공신경망의 심층구조를 통해 워터마크 해킹 공격에 대한 높은 보안성을 획득함으로써 기존의 보안 취약점을 대폭 개선했다. 고부가가치를 가지는 3D 영상 보안을 위한 워터마킹 기법도 개발해 웹 서비스로 제공한다.
사용자는 2D 영상 또는 3D 영상을 웹 서비스에 업로드 해 워터마크를 삽입하고 추후 필요시 삽입한 워터마크를 검출함으로써 각종 분쟁 해결에 활용할 수 있다.
또한 이 기술은 압축 등의 공격을 가상으로 진행하는 시뮬레이션 툴과 워터마크 삽입 세기 조절, 그리고 워터마크 삽입으로 인한 영상품질 비교 등의 서비스를 함께 제공한다.
이번 연구는 기술 활용 모델에 따라 요구되는 다양한 견고성에 따라 유연하게 추가 수정(修正) 구현 가능하고 해킹에 견고하게 설계됨으로써 워터마킹 기술 유용성을 극대화했다.
이에 따라 개발 기술은 향후 인증, 진위 판별, 유통 추적이나 저작권 분야 등에서 다양한 콘텐츠를 사용한 활용이 가능하다. 향후 각종 영상물들의 불법 활용으로 인해 발생하는 사회경제적 손실을 줄이고 콘텐츠 산업의 성장과 디지털 사회 선진화에 기여할 것으로 기대된다.
연구팀은 개발된 기술은 다양한 공격 유형에 적응적으로 대응하며 상용 가능한 수준의 기술 신뢰도를 보인다고 밝혔다.
이흥규 교수는 “영상 관련 각종 분쟁들이 저작권에 국한되던 종전의 범위를 넘어 최근 가짜 영상 유통에 따른 진위 판별, 인증, 무결성 검사, 유통 추적 등으로 관심 분야가 급속히 커지고 있다”며 “인공지능 기술을 활용해 기존 워터마킹 기법들의 기술적인 한계점을 해결할 수 있는 디지털 워터마킹 연구를 선도하겠다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단이 추진하는 중견연구지원사업의 지원으로 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1.2D 영상 워터마킹 기법을 이용한 영상 예제
그림2.S3D 영상 워터마킹 기법을 이용한 영상 예제
2018.09.11
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한진희 교수, 공포에 대한 선천적 반응 결정 신경회로 규명
〈 한진희 교수, 장진호 박사 〉
“생쥐 실험을 통해 포식자의 냄새 자극에 대한 본능적 공포 반응을 결정하는 전두엽-편도체 뇌신경회로를 발견했습니다. 공포에 대한 선천적인 반응이 뇌 속에 어떤 식으로 코딩됐는지를 보여주며 공황장애, 외상 후 스트레스 장애 등의 불안 및 공포 뇌질환 치료 기술에 활용될 것입니다.”
우리 대학 생명과학과 한진희 교수와 한국뇌연구원(KBRI) 뇌신경망연구부 박형주 박사 공동 연구팀이 동물의 공포에 대한 선천적인 행동 반응이 발생하게 만드는 뇌신경회로를 발견하고 그 원리를 밝혔다.
장진호 박사가 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 7월 16일자 온라인 판에 게재됐다.
골목의 모퉁이를 돌아설 때 갑자기 튀어나온 자동차 때문에 깜짝 놀라며 얼어붙는 듯이 몸이 저절로 멈춘 경험은 한 번쯤은 겪어봤을 것이다. 이는 ‘동결(freezing)’이라 불리는 대표적 공포 반응이다.
만약 자동차 앞에서 몸이 멈추지 않았다면 큰 사고로 이어졌을 수 있다. 이처럼 포식자나 위험한 물체와 맞닥뜨렸을 때 적절한 공포 반응을 나타내는 것은 사람과 동물이 위협으로부터 살아남을 가능성을 높여주는 역할을 한다. 이처럼 정상적인 공포, 불안 반응은 인간과 동물의 생존을 위해 필수적인 기능이다.
그러나 뇌신경학자들은 공포 반응을 조절하는 신경회로의 이면에 주목한다. 극도의 스트레스나 지속적인 생존의 위협에 노출된 사람들에게서 공포 반응을 조절하던 두뇌 회로가 고장난 듯 기능 이상을 보이는 현상이 존재하기 때문이다. 최근 미디어를 통해 익숙해진 공황장애, 외상 후 스트레스 장애 등이 이러한 기능 이상으로 인해 발병한다.
위와 같은 질환을 앓는 사람들은 수개월 이상의 상담 및 약물 치료를 통해야만 과호흡, 통제되지 않는 불안감, 불면증 등의 증상을 극복한 후 일상에 복귀할 수 있다. 이러한 이유로 뇌신경회로가 올바르게 작용하는 원리를 이해해야만 질환의 효율적인 치료가 가능하다.
한 교수 연구팀은 전측대상회 피질(ACC, anterior cingulate cortex)라는 전두엽의 기능에 주목했다. 신체적인 고통에 반응하고 통증 정보를 처리하는 뇌 영역으로 알려진 전측대상회 피질은 복잡한 두뇌 중에서도 가장 고도의 연산 기능을 수행할 수 있는 전전두엽 피질(PFC, prefrontal cortex)의 일부를 차지하고 있다.
그 동안 전두엽 뇌 영역이 학습을 통해 획득하는 후천적인 공포 조절 기능을 담당한다는 사실이 동물 실험 등으로 규명됐지만 선천적 공포조절 기능은 알려진 바가 없었다.
핵심 실험을 수행한 1저자인 장진호 박사는 작은 발상의 전환을 언급했다. “교수님이 학습된 공포 반응이 아닌 본능적 공포 반응을 통해 실험을 해보자는 독특한 제안을 하셨습니다. 해외 연구진들도 전전두엽 피질 두뇌 회로가 공포 반응을 조절하는 원리는 연구하지만, 포식자에 대한 본능적 반응에는 아무도 주목하지 않았습니다. 데이터 해석에 어려움을 겪고 있었는데 발상의 전환 이후 놀라운 데이터를 꾸준히 얻을 수 있었습니다.”
연구팀은 빛을 이용해 실시간으로 뉴런의 활성을 조절하는 광유전학 기술을 생쥐의 전측대상회 피질에 적용했다. 생쥐들을 포식자인 여우의 냄새에 노출시킨 상태에서 전측대상회 피질 영역을 억제, 자극해 반응 변화를 살폈다.
전측대상회 피질 영역의 뉴런을 억제하자 여우 냄새에 대한 동결 공포 반응이 크게 증폭됐고, 반대로 전측대상회 피질 영역을 자극했을 때는 공포 반응이 감소했다. 또한 전측대상회 피질 자극은 트라우마 기억에 대한 학습된 공포 반응도 강하게 억제하는 효과를 보였다.
연구팀은 전측대상회 피질 영역 내에서 편도체로 연결을 맺은 일부 뉴런들의 성질을 규명했다. 한 교수는 회로망 연구의 중요성을 설명했다. “두뇌 영역에는 전혀 다른 기능의 뉴런들이 공존하고 있으며 이들은 각기 다른 하위 영역으로 연결을 보내는 경우가 많습니다. 뇌 영역의 기능을 올바로 이해하기 위해 회로망에 따라 뉴런의 종류를 구분해야 하는 이유입니다.”
연구팀은 먼저 다양한 신경망 추적(neuronal tracer) 기법을 활용해 전측대상회 피질의 하위 연결망을 탐색했다. 그 중 공포 반응의 출력에 중요한 뇌구조로 잘 알려진 배외측 편도체핵(BLA, basolateral nucleus of amygdala)에서 전측대상회 피질의 주요 연결망을 관찰했다.
한국뇌연구원의 박형주 박사 연구팀은 전기 생리학 방법을 이용해 전측대상회 피질-배외측 편도체핵 연결망이 단일 시냅스 흥분성 연결로 구성됨을 증명했다.
연구팀은 나아가 전측대상회 피질-배외측 편도체핵 하위 연결망이 전측대상회 피질과 동일한 선천적 공포 조절 기능을 수행함을 규명했다. 이 하부 회로를 억제시키자 여우 냄새에 대한 공포 반응이 증가됐고, 같은 회로를 자극시키자 공포 반응이 감소했다.
또한 코요테, 들쥐(들쥐는 생쥐를 잡아먹는 포식자이다)를 사용한 보강 실험을 통해 전측대상회 피질-배외측 편도체핵 회로의 선천적 공포 행동 조절 기능을 명확히 규명했다.
한 교수는 “선천적 위협 자극에 대한 공포 행동반응을 코딩하고 있는 뇌 속 핵심 신경회로를 발견했다는 점에서 매우 중요한 학술적 의미가 있습니다. 향후 전측대상회 피질 신경회로를 표적으로 하는 외상 후 스트레스 장애 치료기술 개발의 근거가 될 것입니다”고 말했다.
이번 연구는 뇌과학 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. ACC 영역의 활성 조절에 의한 본능적 공포 반응 증폭 및 감소
2018.08.07
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이정호 교수, 박상민 연구원, 후천적 뇌 돌연변이로 인한 뇌발달 장애 원인 규명
〈 박 상 민 연구원 〉
우리 대학 의과학대학원 이정호 교수 연구팀이 후천적인 뇌 돌연변이로 인한 뇌전증(간질) 및 자폐증 환자에게 나타나는 신경 세포 이동 장애 증상이 발생하는 원리를 규명했다.
연구팀의 이번 연구 결과는 후천적 뇌 돌연변이로 인한 뇌 발달 장애 환자의 치료에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
박상민 석박사통합과정이 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 신경생물학 분야 국제 학술지 ‘뉴런(Neuron)’ 6월 21자에 게재됐다. (논문명: ‘Brain somatic mutations in MTOR disrupt neuronal ciliogenesis, leading to focal cortical lamination’)
이정호 교수 연구팀은 후천적인 뇌 돌연변이가 뇌전증과 자폐증을 유발할 수 있고, 이 돌연변이로 인해 신경 세포 이동 장애 증상이 발생한다는 사실을 이전 연구에서 증명한 바 있다.
그러나 이 신경 세포의 이동 장애가 발생하는 근본적인 원리에 대해서는 완벽하게 밝혀내지 못했다.
연구팀은 난치성 뇌전증 및 자폐증과 밀접하게 연관된 대뇌 피질 발달장애 환자의 뇌 조직에서 엠토르(mTOR) 유전자의 후천적인 뇌 돌연변이가 발생함을 확인했다. 이를 반영한 동물 및 세포 모델을 이용해 대뇌 피질 발달 이상의 원리를 연구했다.
그 결과 엠토르(mTOR) 돌연변이를 가진 신경 세포에서 세포 소기관인 일차 섬모의 생성 기능이 망가져 있음을 확인했고 이것이 환자에게서 발견되는 신경 세포 이동 장애의 원리임을 밝혔다.
엠토르(mTOR) 유전자가 OFD1이라는 단백질을 적절하게 제거하는 역할을 수행해야 하지만 엠토르(mTOR)에 돌연변이가 발생함으로써 OFD1 단백질이 과하게 축적됐고 그것이 신경 세포 이동의 장애 현상으로 이어진 것이다.
연구팀은 돌연변이를 가진 신경 세포에서 과하게 축적돼 일차 섬모 생성을 방해하는 역할인 OFD1 단백질의 발현을 억제시킴으로써 일차 섬모의 생성을 회복시켰다. 이를 통해 신경 세포의 이동을 정상 수준으로 되돌렸다.
1저자인 박상민 석박사통합과정은 “후천적 뇌 돌연 변이로 인한 뇌 발달 장애 환자에서 관찰되는 대표적 증상인 신경 세포 이동 결함이 그동안 주목받지 않았던 일차 섬모라는 세포소기관의 생성으로 설명할 수 있다는 점을 발견했다”고 말했다.
연구팀은 이번 연구 결과를 바탕으로 후천적 뇌 돌연변이로 인한 뇌 발달 장애 환자의 새로운 치료제 개발을 위한 후속 연구를 진행 중이다.
이번 연구는 서경배 과학재단, 보건복지부 세계선도 의생명과학자 육성 사업, 질병중심 중개 중점 연구 사업을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 후천적 뇌 돌연 변이의 대뇌 피질 발달 장애 환자의 뇌 조직, 동물 모델에서 망가진 일차섬모 생성
그림2. 일차섬모 생성을 회복시킨 대뇌 피질 발달 장애 모델에서 신경 세포의 이동이 정상 수준으로 돌아옴
2018.06.25
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예종철 교수, 인공지능 블랙박스의 원리 밝혀
〈 예종철 교수, 한요섭 연구원, 차은주 연구원 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 석좌교수 연구팀이 인공지능의 기하학적인 구조를 규명하고 이를 통해 의료영상 및 정밀분야에 활용 가능한 고성능 인공신경망 제작의 수학적인 원리를 밝혔다.
연구팀의 ‘심층 합성곱 프레임렛(Deep Convolutional Framelets)’이라는 새로운 조화분석학적 기술은 인공지능의 블랙박스로 알려진 심층 신경망의 수학적 원리를 밝혀 기존 심층 신경망 구조의 단점을 보완하고 이를 다양하게 응용 가능할 것으로 기대된다.
예종철 석좌교수가 주도하고 한요섭, 차은주 박사과정이 참여한 이번 연구는 응용수학 분야 국제 학술지 ‘사이암 저널 온 이매징 사이언스(SIAM Journal on Imaging Sciences)’ 4월 26일자 온라인 판에 게재됐다.
심층신경망은 최근 폭발적으로 성장하는 인공지능의 핵심을 이루는 딥 러닝의 대표적인 구현 방법이다. 이를 이용한 영상, 음성 인식 및 영상처리 기법, 바둑, 체스 등은 이미 사람의 능력을 뛰어넘고 있으며 현재 4차 산업혁명의 핵심기술로 알려져 있다.
그러나 이러한 심층신경망은 그 뛰어난 성능에도 불구하고 정확한 동작원리가 밝혀지지 않아 예상하지 못한 결과가 나오거나 오류가 발생하는 문제가 있다. 이로 인해 ‘설명 가능한 인공지능(explainable AI: XAI)’에 대한 사회적, 기술적 요구가 커지고 있다.
연구팀은 심층신경망의 구조가 얻어지는 고차원 공간에서의 기하학적 구조를 찾기 위해 노력했다. 그 결과 기존의 신호처리 분야에서 집중 연구된 고차원 구조인 행켈구조 행렬(Hankel matrix)을 기저함수로 분해하는 과정에서 심층신경망 구조가 나오는 것을 발견했다.
행켈 행렬이 분해되는 과정에서 기저함수는 국지기저함수(local basis)와 광역기저함수(non-local basis)로 나눠진다. 연구팀은 광역기저함수와 국지기저함수가 각각 인공지능의 풀링(pooling)과 필터링(filtering) 역할을 한다는 것을 밝혔다.
기존에는 인공지능을 구현하기 위한 심층신경망을 구성할 때 구체적인 작동 원리를 모른 채 실험적으로 구현했다면, 연구팀은 신호를 효과적으로 나타내는 고차원 공간인 행켈 행렬를 찾고 이를 분리하는 방식을 통해 필터링, 풀링 구조를 얻는 이론적인 구조를 제시한 것이다.
이러한 성질을 이용하면 입력신호의 복잡성에 따라 기저함수의 개수와 심층신경망의 깊이를 정해 원하는 심층신경망의 구조를 제시할 수 있다.
연구팀은 수학적 원리를 통해 제안된 인공신경망 구조를 영상잡음제거, 영상 화소복원 및 의료영상 복원 문제에 적용했고 매우 우수한 성능을 보임을 확인했다.
예종철 교수는 “시행착오를 반복해 설계하는 기존의 심층신경망과는 달리 원하는 응용에 따라 최적화된 심층신경망구조를 수학적 원리로 디자인하고 그 영향을 예측할 수 있다”며 “이 결과를 통해 의료 영상 등 설명 가능한 인공지능이 필요한 다양한 분야에 응용될 수 있다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 중견연구자지원사업(도약연구) 및 뇌과학원천기술사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 수학적인 원리를 이용한 심층신경망의 설계 예시
그림2. 영상잡음제거 결과
그림3. 영상에서 80% 화소가 사라진 경우 인공신경망을 통해 복원한 결과
2018.05.10
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박희성 교수, 이달의 과학기술인상 5월 수상자 선정
〈 박 희 성 교수 〉
우리 대학 화학과 박희성 교수가 ‘이달의 과학기술인상’ 5월 수상자로 선정됐다.
이달의 과학기술인상은 우수한 연구개발 성과로 과학기술 발전에 공헌한 연구 개발자를 매월 1명씩 선정하는 상으로 과학기술정보통신부 장관상과 상금 1천만 원을 수여한다.
과학기술정보통신부와 한국연구재단은 선정 배경에 대해 박희성 교수가 암, 치매 등 각종 질병 유발에 관여하는 단백질 변형을 인위적으로 제어할 수 있는 ‘맞춤형 단백질 변형기술’을 개발해 질병의 원인 규명과 신약 개발 연구의 단초를 마련한 공로가 높이 평가됐다고 밝혔다.
우리 몸의 단백질은 인산화, 당화, 아세틸화, 메틸화 등 200여 종의 다양한 변형(post-translational modification)을 통해 생체 신호를 전달하고 세포의 성장·분열 같은 신진대사를 조절한다. 하지만 유전적·환경적 요인으로 인한 비정상적 단백질 변형은 암, 치매, 당뇨 등 각종 퇴행성 질환과 만성질환의 원인이 된다.
많은 학자들이 단백질 변형에 따른 세포내 기능 연구와 질병의 연관성을 밝히기 위해 맞춤형 단백질 개발 연구를 진행했지만 기존 기술로는 원하는 변형을 갖는 단백질을 제조하는 것이 불가능했다.
박희성 교수는 박테리아의 생합성 경로를 재설계하고 비천연 아미노산을 표적단백질에 위치 특이적으로 첨가하는 방법으로 2011년 단백질 변형 중 가장 광범위한 단백질 인산화 제어에 성공했다.
이후 후속연구를 통해 비천연 아미노산의 특이적인 화학 반응성을 이용해 단백질 표면에서 탄소-탄소 결합을 일으켜 당화, 메틸화 등 200여 종의 맞춤형 단백질을 제조할 수 있는 기술을 최초로 개발했다.
박 교수팀은 퇴행성 신경질환의 원인중 하나로 알려진 비정상적 단백질 아세틸화를 실험용 쥐를 이용한 동물 모델에서 직접 구현했다.
이를 통해 실험용 쥐의 특정 발달 단계나 시기에 표적 단백질의 특정 위치에서 아세틸화 변형을 조절할 수 있었다. 또 다른 조직에 영향을 주지 않고 간이나 콩팥 등 특정 조직이나 기관에서만 표적 단백질이 아세틸화 변형 제어가 가능한 것도 확인했다.
박희성 교수는 “이 연구는 단백질 표면에서 선택적으로 탄소 간 결합을 일으켜 맞춤형으로 변형을 유발시키는 획기적인 단백질 변형 방법으로 암, 치매 등 단백질의 비정상적인 변형으로 유발되는 다양한 질병들에 대한 원인 규명과 치료제 개발에 돌파구를 마련하는 연구 결과이다” 고 말했다.
2018.05.03
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남윤기 교수, 뇌질환 치료용 나노입자 프린팅 기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 남윤기 교수 연구팀이 잉크젯 프린팅으로 마이크로미터 수준의 열 패턴을 마음대로 찍어내고, 이를 이용해 원격으로 신경세포의 전기적 활성을 제어할 수 있는 기술을 개발했다.
선택적 나노 광열 신경자극이라 할 수 있는 이 기술은 잉크젯 프린팅 기술과 나노입자 기술을 융합한 것으로 뇌전증 등의 뇌질환 환자들에게 맞춤형 정밀 광열 자극을 도입할 수 있는 기반기술이 될 것으로 기대된다.
강홍기 박사가 주도하고 이구행, 정현준, 이지웅 박사과정이 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘에이씨에스 나노(ACS Nano)’ 2월 5일자에 게재됐다.
나노 광열자극 기술은 금속 나노 입자의 열-플라즈모닉 현상을 이용해 신경 세포의 활성을 조절한다. 연구팀은 지난 4년간 연구를 통해 나노 광열효과에 의한 신경세포 활성 억제 현상을 발견했고, 이를 이용해 뇌전증 등의 뇌질환에서 발생하는 신경세포의 비정상적 활동을 조절하기 위한 기술을 연구했다.
연구팀은 기존의 나노 광열자극 기술이 갖는 공간적인 선택성의 한계와 해상도의 제약을 극복하기 위해 잉크젯 프린팅 기술을 이용한 나노 입자의 미세 패턴 작업을 통해 나노 광열자극 기술을 선택적인 부분에만 가할 수 있는 기술을 개발했다.
정밀 잉크젯 프린팅과 고분자전해질 적층 코팅법을 결합해 고해상도의 선택적 광열 자극 기술을 구현했다. 이 기술은 정밀 잉크젯 프린팅 기술은 금속 나노 입자를 잉크로 사용해 수십 마이크로미터 크기의 나노입자 패턴을 만들 수 있다.
이 기술과 고분자전해질 적층 코팅법을 결합하면 원하는 모양을 보다 정밀하게 인쇄할 수 있고 안정성이 높아 다양한 기판에 적용할 수 있다. 또한 고분자전해질 코팅법은 세포 친화적이기 때문에 세포실험 및 생체 기술에 적용 가능하다.
연구팀은 이 기술을 통해 금 나노막대 입자를 수십 마이크로미터 해상도로 인쇄해 수 센티미터 이상의 정밀한 나노입자 패턴을 손쉽게 제작했다. 이 패턴에 빛을 조사하면 인쇄한 모양대로 정밀한 열 패턴을 형성할 수 있다.
또한 이 기술로 배양된 뇌신경세포의 활동을 선택적, 일시적으로 빛 조사를 통해 억제할 수 있음을 실험을 통해 확인했다.
이 열 패턴 기술을 이용하면 신경세포의 전기적 활성을 열 발생 부분에만 일시적으로 억제할 수 있어 선택적으로 광열 신경자극을 줄 수 있다. 이를 통해 원하는 세포 영역만 구분해 활동을 억제시켜 환자에게 맞춤형 광열 신경자극 치료를 제공할 수 있다.
연구팀의 기술은 얇고 유연한 기판에도 적용 가능해 체내 이식용 뇌질환 치료 장치나 웨어러블 의료 장치에 응용 가능할 것으로 기대된다.
남 교수는 “원하는 형태의 열 모양을 손쉽게 어디든지 인쇄할 수 있다는 점에서 공학적으로 폭넓게 활용 가능하다”며 “바이오공학 분야에서 생체기능 조절을 위해 빛과 열을 이용한 다양한 인터페이스 제작에 적용할 수 있고 새로운 위조 방지 기술 등에도 적용 가능할 것이다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 중견연구자지원사업(도약연구)의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 기술을 통해 제작한 사례들
그림2. 잉크젯 프린팅을 이용한 광열 효과 패턴 방식 및 이를 이용한 뇌신경세포의 선택적 활동 조절 기술
2018.02.27
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유회준 교수, 딥러닝용 AI 반도체 개발
우리대학 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 스타트업 '유엑스 팩토리'와 함께 가변 인공신경망 기술을 적용해 딥러닝을 효율적으로 처리하는 AI 반도체를 개발했다. 딥러닝이란 컴퓨터가 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있도록 인공신경망을 기반으로 구축한 '기계 학습' 기술이다.
유 교수 연구팀이 개발한 새로운 칩은 반도체 안에서 인공신경망의 무게 정밀도를 조절함으로써 에너지 효율과 정확도를 조절한다. 1비트부터 16비트까지 소프트웨어로 간편하게 조절하면서 상황에 맞춰 최적화된 동작을 얻어낸다. 하나의 칩이지만 '콘볼루션 신경망'(CNN)과 '재귀 신경망'(RNN)을 동시에 처리할 수 있다. CNN은 이미지를 분류나 탐지하는 데 쓰이며, RNN은 주로 시간의 흐름에 따라 변화하는 영상과 음성 등 데이터 학습에 적합하다. 또 통합 신경망 프로세서(UNPU)를 통해 인식 대상에 따라 에너지효율과 정확도를 다르게 설정하는 것도 가능하다.
모바일에서 AI 기술을 구현하려면 고속 연산을 '저전력'으로 처리해야 한다. 그렇지 않으면 한꺼번에 많은 정보를 처리하면서 발생하는 발열로 인해 배터리 폭발 등의 사고가 일어날 수 있기 때문이다. 연구팀에 따르면 이번 칩은 세계 최고 수준 모바일용 AI 칩 대비 CNN과 RNN 연산 성능이 각각 1.15배, 13.8배이 달한다. 에너지효율도 40% 높은 것으로 나타났다.
스마트폰 카메라를 통해 사람의 얼굴 표정을 인식해 행복, 슬픔, 놀람, 공포, 무표정 등 7가지의 감정을 자동으로 인식하는 감정인식 시스템도 개발됐다. 이 시스템은 감정 상태를 스마트폰 상에 실시간으로 표시한다. 유 교수 연구팀의 이번 연구는 지난 13일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다.
유회준 교수는 "기술 상용화에는 1년 정도 더 걸릴 전망"이라며 " 모바일에서 AI를 구현하기 위해 저전력으로 가속하는 반도체를 개발했으며, 향후 물체인식, 감정인식, 동작인식, 자동 번역 등 다양하게 응용될 것으로 기대된다"고 설명했다.
2018.02.26
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김문철 교수, 인공지능 통해 풀HD영상 4K UHD로 실시간 변환
〈 김 문 철 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 김문철 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 이용해 풀 HD 비디오 영상을 4K UHD 초고화질 영상으로 초해상화 변환할 수 있는 기술을 개발했다.
이 기술은 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경망(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)을 하드웨어로 구현했다. 초당 60프레임의 초고해상도 4K UHD 화면을 실시간으로 생성할 수 있는 알고리즘 및 하드웨어 개발을 통해 향후 프리미엄 UHD TV, 360 VR, 4K IPTV 등에 기여할 것으로 기대된다.
이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 김용우, 최재석 박사과정 등이 주도했고 현재 특허 출원을 준비 중이다.
최근 영상 화질 개선 연구에 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경망을 적용시키려는 노력이 활발히 이뤄지고 있다. 그러나 이러한 심층 콘볼루션 신경망 기술은 연산 복잡도와 매우 높고 사용되는 메모리가 커 작은 규모의 하드웨어를 통해 초고해상도 영상으로 실시간 변환하는 데 한계가 있다.
기존의 프레임 단위로 영상을 처리하던 방식은 DRAM과 같은 외부 메모리 사용이 필수적인데 이로 인해 영상 데이터를 처리할 때 지나친 외부 메모리 접근으로 인한 메모리 병목현상과 전력 소모 현상이 발생했다.
김 교수 연구팀은 프레임 단위 대신 라인 단위로 데이터를 처리할 수 있는 효율적인 심층 콘볼루션 신경망 구조를 개발해 외부 메모리를 사용하지 않고도 작은 규모의 하드웨어에서 초당 60 프레임의 4K UHD 초해상화를 구현했다.
연구팀은 기존 소프트웨어 방식의 심층 콘볼루션 신경망 기반의 고속 알고리즘과 비교해 필터 파라미터를 65% 정도만 적용하고도 유사한 화질을 유지했다.
이는 딥러닝 기술을 이용한 고해상도 영상 변환 기술이 활발히 진행되는 가운데 초당 60프레임의 4K UHD 초해상화를 하드웨어로 실현한 첫 사례로 꼽힌다.
김 교수는 “이번 연구는 심층 콘볼루션 신경망이 작은 규모의 하드웨어에서 초고품질 영상 처리에 실질적으로 응요 가능한 기술임을 보인 매우 중요한 사례다”며 “현재 프리미엄 UHD TV 및 UHD 방송 콘텐츠 생성, 360도 VR 콘텐츠, 4K IPTV 서비스에 매우 효과적으로 적용할 수 있다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기술진흥센터(IITP) ICT 기초연구실지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 실시간 AI(딥러닝) 기반 고속 초고해상도 업스케일링 기술
그림2.심층 신경망 AI 기반 4K UHD 60fps 실시간 초해상화 하드웨어 (FPGA)
그림3. 심층 신경망 AI 기반 4K UHD 60fps 실시간 초해상화 하드웨어 시연
2018.01.16
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