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멀티모달 대형언어모델이 GPT-4V를 뛰어넘다
멀티모달 대형 언어모델이란 텍스트뿐만 아니라 이미지 데이터 유형까지 처리할 수 있는 초대형 언어모델을 말한다. 해외 대형 기업의 풍부한 컴퓨팅 자원의 지원으로부터 인간의 뇌에 있는 신경망의 개수와 유사한 수준초대형모델들이 만들어지고 있으나 학계에서는 이런 개발이 쉽지 않았다. KAIST 연구진이 오픈AI의 GPT-4V와 구글의 제미나이-프로(Gemini-Pro)를 뛰어넘는 멀티모달 대형언어모델을 개발하여 화제다.
우리 대학 전기및전자공학부 노용만 교수 연구팀이 오픈AI(OpenAI)의 GPT-4V 등 기업에서 비공개하고 있는 상업 모델인 초대형 언어모델의 시각 성능을 뛰어넘는 공개형 멀티모달 대형 언어모델을 개발해 출시했다고 20일 밝혔다.
노용만 교수 연구팀은 단순히 모델의 크기를 키우거나 고품질의 시각적 지시 조정 데이터셋을 만들지 않고 멀티모달 대형언어모델의 시각 성능을 획기적으로 높인 콜라보(CoLLaVO), 모아이(MoAI) 2가지 기술을 연속적으로 개발했다고 밝혔다.
연구팀이 개발한 첫번째 기술인 ‘콜라보(CoLLaVO)’는 현존하는 공개형 멀티모달 대형언어모델이 비공개형 모델의 성능에 비해 현저하게 낮은 이유를 일차적으로 물체 수준에 대한 이미지 이해 능력이 현저하게 떨어진다는 것을 먼저 검증해 보였다.
해당 능력을 효율적으로 증가시켜 시각-언어 태스크에 대한 성능을 향상 하기 위해 연구팀은 이미지 내의 정보를 배경과 물체 단위로 분할하고 각 배경 및 물체에 대한 정보를 멀티모달 대형언어모델에 입력으로 직접 넣어주는 새로운 방법‘크레용 프롬프트(Crayon Prompt)’라는 시각적 프롬프트를 새롭게 제안했다.
또한 시각적 지시 조정 단계에서 크레용 프롬프트로 학습한 정보를 잃어버리지 않기 위해 연구팀은 물체 수준 이미지 이해 능력과 시각-언어 태스크 처리 능력을 서로 다른 파라미터로 학습해 서로 간의 정보를 잃지 않게 만드는 획기적인 학습 전략인 ‘듀얼 큐로라(Dual QLoRA)’를 제안했다. 이를 통해, 콜라보(CoLLaVO) 멀티모달 대형언어모델은 이미지 내에서 배경 및 물체를 구분하는 능력이 뛰어나 일차원적인 시각 구분 능력이 크게 향상됐다고 밝혔다.
두 번째 대형언어모델인 ‘모아이(MoAI)’는 인간이 사물을 판단할 때 물체의 존재, 상태, 물체 간의 상호작용, 배경에 대한 이해, 텍스트에 대한 이해 등으로부터 상황을 판단하는 인지과학적인 요소에 영감을 받아서 만들어졌다고 밝혔다.
이는 기존 멀티모달 대형언어모델이 텍스트에 의미적으로 정렬된 시각 인코더(vision encoder)만을 사용하기 때문에, 이미지 픽셀 수준에서의 상세하고 종합적인 실세계 장면 이해가 부족하다는 점을 지적하며 이런 컴퓨터 비전 모델들의 결과를 받으면 모두 인간이 이해할 수 있는 언어로 변환한 뒤에 멀티모달 대형언어모델에 입력으로 직접 사용했다.
노용만 교수는 “연구팀에서 개발한 공개형 멀티모달 대형언어모델이 허깅페이스 일간 화제의 논문(Huggingface Daily Papers)에 추천됐고, 각종 SNS를 통해 세계 연구자에게 알려지고 있으며, 모든 모델을 공개형 대형언어모델로 출시 했기 때문에 이 연구모델이 멀티모달 대형언어모델 발전에 기여할 것이다”이라고 언급했다.
연구팀이 개발한 멀티모달 대형언어모델인 콜라보(CoLLaVO)와 모아이(MoAI)는 KAIST 전기및전자공학부 이병관 박사과정이 제1 저자로 참여하고 박범찬 석박사통합과정, 김채원 박사과정이 공동 저자로 참여했다.
콜라보(CoLLaVO)는 자연어 처리(NLP) 분야 최고의 국제 학회인 ‘Findings of the Association for Computational Linguistics(ACL Findings) 2024’에 5월 16일 자로 학회에 승인받았고, 모아이(MoAI)는 컴퓨터 비전 최고의 국제 학회인 ‘European Conference on Computer Vision(ECCV) 2024’학회 승인 결과를 기다리고 있다고 밝혔다.
한편 이번 연구는 KAIST 미래국방 인공지능 특화연구센터 및 전기및전자공학부의 지원을 받아 수행됐다.
[1] CoLLaVO 데모 GIF 영상
https://github.com/ByungKwanLee/CoLLaVO
[2] MoAI 데모 GIF 영상
https://github.com/ByungKwanLee/MoAI
2024.06.20
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기업 의사결정을 거대언어모델로 최초 해결
기업 내외의 상황에 따라 끊임없이 새롭게 결정해야 하는 기업 의사결정 문제는 지난 수십 년간 기업들이 전문적인 데이터 분석팀과 고가의 상용 데이터베이스 솔루션들을 통해 해결해 왔는데, 우리 연구진이 최초로 거대언어모델을 이용하여 풀어내어 화제다.
우리 대학 전산학부 김민수 교수 연구팀이 의사결정 문제, 기업 데이터베이스, 비즈니스 규칙 집합 세 가지가 주어졌을 때 거대언어모델을 이용해 의사결정에 필요한 정보를 데이터베이스로부터 찾고, 비즈니스 규칙에 부합하는 최적의 의사결정을 도출할 수 있는 기술(일명 계획 RAG, PlanRAG)을 개발했다고 19일 밝혔다.
거대언어모델은 매우 방대한 데이터를 학습했기 때문에 학습에 사용된 바 없는 데이터를 바탕으로 답변할 때나 오래전 데이터를 바탕으로 답변하는 등 문제점들이 지적되었다. 이런 문제들을 해결하기 위해 거대언어모델이 학습된 내용만으로 답변하는 것 대신, 데이터베이스를 검색해 답변을 생성하는 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation; 이하 RAG) 기술이 최근 각광받고 있다.
그러나, 사용자의 질문이 복잡할 경우 다양한 검색 결과를 바탕으로 추가 정보를 다시 검색하여 적절한 답변을 생성할 때까지 반복하는 반복적 RAG(IterativeRAG)라는 기술이 개발됐으며, 이는 현재까지 개발된 가장 최신의 기술이다.
연구팀은 기업 의사결정 문제가 GPT-3.5 터보에서 반복적 RAG 기술을 사용하더라도 정답률이 10% 미만에 이르는 고난도 문제임을 보이고, 이를 해결하기 위해 반복적 RAG 기술을 한층 더 발전시킨 계획 RAG(PlanRAG)라는 기술을 개발했다.
계획 RAG(PlanRAG)는 기존의 RAG 기술들과 다르게 주어진 의사결정 문제, 데이터베이스, 비즈니스 규칙을 바탕으로 어떤 데이터 분석이 필요한지에 대한 거시적 차원의 계획(plan)을 먼저 생성한 후, 그 계획에 따라 반복적 RAG를 이용해 미시적 차원의 분석을 수행한다.
이는 마치 기업의 의사결정권자가 어떤 데이터 분석이 필요한지 계획을 세우면, 그 계획에 따라 데이터 분석팀이 데이터베이스 솔루션들을 이용해 분석하는 형태와 유사하며, 다만 이러한 과정을 모두 사람이 아닌 거대언어모델이 수행하는 것이 커다란 차이점이다. 계획 RAG 기술은 계획에 따른 데이터 분석 결과로 적절한 답변을 도출하지 못하면, 다시 계획을 수립하고 데이터 분석을 수행하는 과정을 반복한다.
김민수 교수는 “지금까지 거대언어모델 기반으로 의사결정 문제를 푼 연구가 없었던 관계로, 기업 의사결정 성능을 평가할 수 있는 의사결정 질의응답(DQA) 벤치마크를 새롭게 만들었다. 그리고 해당 벤치마크에서 GPT-4.0을 사용할 때 종래의 반복적 RAG에 비해 계획 RAG가 의사결정 정답률을 최대 32.5% 개선함을 보였다. 이를 통해 기업들이 복잡한 비즈니스 상황에서 최적의 의사결정을 사람이 아닌 거대언어모델을 이용하여 내리는데 적용되기를 기대한다”고 말했다.
이번 연구에는 김 교수의 제자인 이명화 박사과정과 안선호 석사과정이 공동 제1 저자로, 김 교수가 교신 저자로 참여했으며, 연구 결과는 자연어처리 분야 최고 학회(top conference)인 ‘NAACL’ 에 지난 6월 17일 발표됐다. (논문 제목: PlanRAG: A Plan-then-Retrieval Augmented Generation for Generative Large Language Models as Decision Makers)
한편, 이번 연구는 과기정통부 IITP SW스타랩 및 ITRC 사업, 한국연구재단 선도연구센터인 암흑데이터 극한 활용 연구센터의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.19
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땀의 포도당 수치 진단 웨어러블 기술 개발
최근까지도 다양한 웨어러블 시스템을 위한 섬유의 기능화를 위한 시도가 이뤄지고 있다. 그중에서, 나노구조체의 전사 기술은 섬유의 굴곡진 형상과 낮은 표면 접착력으로 인해 웨어러블 시스템을 위한 기능성 섬유 제조에 있어서는 한계를 마주했다.
공동연구팀은 신축성이 우수한 마이크로 스케일의 전기방사 섬유를 개발하여 웨어러블 헬스케어 응용에 접목돼, 땀의 미세한 포도당 수치 진단이 가능하고 다양한 기능성 의복의 고안 및 웨어러블 시스템 영역을 확장하게 할 기술을 개발했다.
우리 대학 기계공학과 박인규 교수와 한국기계연구원(KIMM) 정준호 박사 공동연구팀이 `전기방사 섬유 상 금속 및 금속산화물 기반 나노구조체 전사 기술'을 개발했다고 13일 밝혔다.
연구팀은 일상 속 웨어러블 헬스케어 응용을 위해 기반 고분자의 열적 거동 특성(열 변형 특성) 및 산소 플라즈마 처리를 통한 표면 특성을 고려해, 신축성이 우수한 마이크로 스케일의 전기방사 섬유 위 금속/금속산화물 나노구조체의 안정적인 전사를 처음으로 선보였다.
연구팀은 금속/금속산화물 기반의 정교한 나노구조체를 수 마이크로 스케일의 곡면 형태인 전기방사 섬유 위에 전사하는 안정적인 공정을 개발했다. 나노 원형, 마이크로 원형, 나노 사각형, 나노 그물, 나노 라인, 나노 십자가와 같은 다양한 구조체의 전기방사 섬유 상 전사가 가능할 뿐 아니라, 금, 은, 알루미늄, 니켈과 같은 금속 재료부터 이산화티타늄, 이산화규소와 같은 금속산화물까지 다양한 재료의 나노구조체 전사가 가능해졌다.
연구팀은 열 성형이 가능한 열가소성 고분자를 선정해 안정적으로 섬유화했으며, 산소 플라즈마 처리를 통한 나노구조체 지지 고분자의 식각과 표면 개질로 인한 화학적 결합 증진을 유도한 바 있다. 이는 착용할 수 있는 전기방사 섬유 위에 나노구조체가 결합돼 다양한 기능성 의복의 고안 및 웨어러블 시스템 영역을 확장할 것이라는데 의미가 크다.
연구를 지도한 박인규 교수는 "개발된 차세대 전기방사 섬유상 나노구조체의 전사 공정은 본질적인 문제인 섬유 상 나노구조체의 적용 한계, 낮은 범용성, 대량 생산의 어려움을 해결할 수 있을 것으로 기대되고, 추후 웨어러블 헬스케어 응용을 포함한 다양한 웨어러블 시스템으로 확장될 수 있을 것이다ˮ라며 "이는 웨어러블 나노기술의 압도적 선도 국가가 되기 위한 발판이 될 것이다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
기계공학과 하지환 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `어드밴스드 펑셔널 머터리얼스(Advanced Functional Materials)' 2024년 4월 온라인판에 출판됐다. (논문명: Nanotransfer Printing of Functional Nanomaterials on Electrospun Fibers for Wearable Healthcare Applications)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 및 산업통상자원부의 재원으로 한국연구재단 중견연구자지원사업, 산업기술알키미스트프로젝트의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.13
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잡아당겨도 고화질 유지하는 디스플레이 개발
평면에 국한됐던 디스플레이 기술이 곡면형 모니터나 폴더블 휴대폰 화면처럼 다양한 형태로 진화되고 있는데, 이보다 더 나아가 잡아당겨도 동작 가능한 신축형 디스플레이의 핵심 기술이 개발되어 화제다.
우리 대학 전기및전자공학부 유승협 교수 연구팀이 동아대 문한얼 교수, 한국전자통신연구원(ETRI) 실감소자 연구본부와의 협력을 통해 세계 최고 수준의 높은 발광면적비를 가지며 신축 시에도 해상도가 거의 줄지 않는 신축 유기발광다이오드(organic light-emitting diode, OLED) 디스플레이를 구현하는 데 성공했다고 11일 밝혔다.
공동연구팀은 유연성이 매우 뛰어난 초박막 OLED를 개발하여 이의 일부 발광 면적을 인접한 두 고립 영역 사이로 숨겨 넣는 방법으로, 신축성과 높은 발광 밀도를 동시에 확보하는 데 성공했다. 이렇게 숨겨진 발광 영역은 신축 시 그 모습을 점차 드러내며 발광 면적비의 감소를 보상하는 메커니즘을 가능케 했다.
기존의 신축형 디스플레이는 고정된 단단한 발광 부분을 이용하여 성능을 확보하면서, 굽혀진 모양의 연결부를 통해 신축성을 확보하는 경우가 일반적이다. 그런데 이 경우 빛을 내지 않는 굽힘 모양 연결부로 인해, 전체 면적에서 발광면적이 차지하는 비율이 낮은 한계점이 있다. 특히, 신축시에는 늘어난 굽힘 모양 연결부가 차지하는 면적이 더욱 커지면서 발광면적 비율이 한층 더 감소하는 문제가 있다.
공동연구팀은 제안된 구조체를 통해 신축 전 발광면적비가 100%에 근접하는 최고 수준을 달성했으며, 30%의 시스템 신축 후 발광면적비 또한 단지 10% 감소하는 플랫폼을 구현했다. 이는 같은 변형하에서 기존 플랫폼이 60% 수준의 높은 발광면적비 감소를 보이는 것과 대조적인 결과다. 또한 본 플랫폼은 반복 동작 및 다양한 외력 하에서도, 강건하게 동작하는 기계적 안정성을 보였다.
공동연구팀은 구형 물체, 실린더, 인체 부위와 같은 곡면에서 안정적으로 동작해, 풍선의 팽창이나 관절의 움직임 등을 수용할 수 있는 웨어러블 및 자유곡면에 부착할 수 있는 광원에 대한 응용성을 확인했으며, 숨겨진 발광영역의 독립적 구동을 통해 신축 시 저감되는 해상도 보상이 가능한 미래 디스플레이의 가능성을 확인하였다.
유승협 교수는 “이미 우리는 폴더블 휴대폰이나 곡면형 모니터 같이 더 이상 평면이 아닌 디스플레이를 쉽게 볼 수 있는 시대에 살고 있는데, 미래에는 디스플레이의 형태가 더욱 다양해지면서 궁극적으로 늘려도 동작하는 신축형 디스플레이 기술로 확장될 것으로 기대된다”면서 “이번에 개발된 기술은, 우수한 성능과 안정성이 확보된 OLED 기술을 그대로 활용하면서도 기존 신축형 디스플레이의 난제를 극복하는 방법을 제시한 것으로서, 신축형 디스플레이의 제품화를 더욱 가속화하는 계기가 되기를 희망한다”고 말했다.
유승협 교수 연구실의 이동균 박사(現 서울대학교 연수연구원)가 제1 저자로 수행한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)’ 2024년 6월 5일자 게재됐으며 (논문명: Stretchable OLEDs based on a hidden active area for high fill factor and resolution compensation, DOI:: 10.1038/s41467-024-48396-w), 미국의 전기전자기술자협회 (Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE)의 매거진인 ‘IEEE Spectrum’에 의해 온라인 뉴스로 소개되기도 하였다.
이번 연구는 한국연구재단 선도연구센터 사업(인체부착형 빛 치료 공학연구센터) 및 한국전자통신연구원 연구운영비지원사업(ICT 소재·부품·장비 자립 및 도전 기술 개발)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.11
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실내 조명 활용해 최고 수준 이산화질소 감지 가능
우리 연구진이 기존까지 전무했던 녹색빛을 가스 센서에 조사하여 상온에서 최고 수준의 이산화질소 감지 성능을 보이는 것을 확인했다. 이를 통해 녹색광이 50% 이상 포함된 실내조명을 통해서도 작동이 가능한 초고감도 상온 가스 센서를 개발했다.
우리 대학 신소재공학과 김일두 교수 연구팀이 가시광을 활용해 상온에서도 초고감도로 이산화질소(NO2)를 감지할 수 있는 가스 센서를 개발했다고 10일 밝혔다.
금속산화물 반도체 기반 저항 변화식 가스 센서는 가스 반응을 위해 300 oC 이상 가열이 필요해 상온 측정에 한계가 있었다. 이를 극복하기 위한 대안으로 최근 금속산화물 기반 광활성 방식 가스 센서가 크게 주목받고 있으나, 기존 연구는 인체에 유해한 자외선 내지는 근자외선 영역의 빛을 활용하는 데에 그쳤다.
김일두 교수 연구팀은 이를 녹색 빛을 포함한 가시광 영역으로 확대해 범용성을 크게 높였으며, 녹색광을 조사했을 때 이산화질소 감지 반응성이 기존 대비 52배로 증가하였다. 특히 실내조명에 사용되는 백색광을 조사해 최고 수준의 이산화질소 가스 감지 반응성(0.8 ppm NO2, 감도 = 75.7)을 달성하는 데에 성공했다.
연구진은 가시광선의 흡수가 어려운 인듐 산화물(In2O3) 나노섬유*에 비스무스(Bi) 원소**를 첨가하여 청색광을 흡수할 수 있도록 중간 밴드 갭***을 형성시켰고, 금(Au) 나노입자를 추가적으로 결착하여 국소 표면 플라즈몬 공명** 현상을 통해 가시광 중 가장 풍부한 녹색광 영역에서의 활성도를 극대화했다. 비스무스와 금 나노입자 첨가 효과와 나노섬유가 갖는 넓은 비표면적 특성을 통해 상온에서 이산화질소 반응성을 기존 센서 대비 52배(0.4 ppm NO2 감도 기준) 증가시켰다.
*인듐 산화물 나노섬유: 인듐 산화물은 전기 전도 특성을 지닌 금속 산화물로, 이를 전기방사 공정을 통해 나노섬유 형상으로 제작함
**비스무스(Bi) 원소: 원자번호 83번의 원소로, 주기율표에서는 질소(N), 인(P), 비소(As), 안티모니(Sb)와 함께 15족(질소 족)에 속하는 원소
***밴드 갭(Band gap): 전자(electron)가 속박 상태에서 자유롭게 벗어나는 데 필요한 에너지 차를 의미하며 물질의 전기적, 광학적 성질을 결정하는 중요 요인 중 하나
***국소 표면 플라즈몬 공명(LSPR): 빛에 의해 나노입자 표면의 전하 수송체를 들뜬 상태로 만들고 금속산화물로 이동시켜 가스와의 산화-환원 반응을 촉진하는 원리
이번 연구의 연구책임자인 신소재공학과 김일두 교수는 “자동차 배기가스 및 공장 매연 등에서 배출되는 대표적인 대기 환경 유해가스인 이산화질소 가스를 우리 주변에서 일반적으로 접근할 수 있는 녹·청색광(430~570 nm) 영역의 가시광을 활용해 상온에서 초고감도로 감지가 가능한 신소재를 개발했다”라며 “가스 센서의 소비전력 및 집적화 문제를 해결할 수 있어, 향후 실내조명 및 기기와의 결합을 통한 가스 센서의 상용화에 큰 역할을 할 것으로 기대한다”라고 밝혔다.
신소재공학과 졸업생 박세연 박사(現 펜실베니아 대학교 박사 후 연구원), 신소재공학과 김민현 박사과정이 공동 제1 저자로 주도한 이번 연구는 재료 분야 국제권위 학술지인 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)’에 3월 4일 온라인 공개됐으며 6월 13일 24호 전면 속표지(Inside Front Cover) 논문으로 발표 예정이다. (논문명 : Dual-Photosensitizer Synergy Empowers Ambient Light Photoactivation of Indium Oxide for High-Performance NO2 Sensing)
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원 사업, 중소벤처기업부와 중소기업기술정보진흥원(TIPA)의 소재부품장비 전략협력기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.10
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지질 뗏목의 원리 밝혀 질병 치료에 희소식
지질 뗏목은 세포막 간 융합, 신호 전달, 바이러스 침투 등 세포 기능과 질병 발병의 핵심 과정에 중요한 역할을 한다. 한국 연구진이 지금까지 알려지지 않았던 지질 뗏목의 정렬 원인과 그 조절 메커니즘을 밝혀내어 세포막 간 상호작용을 조절하여 질병 치료에 새로운 접근법을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 최명철 교수팀이 고등과학원(원장 최재경) 현창봉 교수팀, 포항가속기연구소(소장 강흥식) 이현휘 박사와 공동으로 세포막 간의 상호작용을 매개하는 지질 뗏목(Lipid Raft)의 정렬 현상의 원리를 최초로 규명했다고 5일 밝혔다. 세포 융합, 바이러스 침투, 세포 간 신호 전달 등 다양한 세포막 간의 상호작용을 조절할 수 있는 핵심 기전을 밝힌 것이다.
세포막(Cell membrane)은 세포의 내부와 외부를 구분하는 얇고 유연한 막으로, 지질 이중층(lipid bilayer)으로 구성돼 있다. 세포막에는 수많은 막단백질(membrane proteins)이 존재하는데, 이들은 세포가 외부 환경과 소통할 수 있는 창구 기능을 한다.
지질 뗏목은 세포막의 특정 영역으로서, 높은 유동성을 가지는 세포막의 다른 부분들과는 달리 매우 낮은 유동성을 가지며, 기능적으로 연관된 막단백질들을 안정된 뗏목 안으로 모아 효율적인 상호작용을 가능하게 한다. 세포막을 바다로, 막단백질을 사람으로 비유하자면, 망망대해에서 멀리 떨어져 헤엄치는 사람들끼리는 서로 의사소통하기 어렵지만, 이들을 한 뗏목 위에 모두 태워 놓으면 서로 쉽게 대화할 수 있는 것과 비슷하다.
연구팀은 지질 뗏목 위에 존재하는 막단백질 중 많은 수가 세포막 간의 상호작용, 즉 두 세포막이 서로 생체신호를 주고받거나, 단백질을 통해 결합하거나, 두 막이 하나로 합쳐지는 등의 작용에 관여한다는 점에 주목했다.
연구팀은 두 세포막 간의 거리가 지질 뗏목의 정렬을 조절하는 핵심 요인일 것이라는 가설을 세우고, 세포막을 여러 겹 쌓아 놓은 구조의 지질 다중막(lipid multilayer)을 재구성해 이 가설을 검증했다. 이때 지질 뗏목들은 단순히 정렬만 되는 것이 아니라, 각각의 지질 뗏목의 크기가 커지면서 보다 안정된 구조를 형성했다. 두 세포막 사이의 거리가 지질 뗏목의 정렬과 크기를 조절하는 핵심 스위치인 것을 밝혀낸 것이다.
연구팀은 분자동역학(molecular dynamics) 시뮬레이션*을 통해 물 분자층을 분석한 결과, 지질 뗏목들이 정렬된 상태가 정렬되지 않은 상태보다 불안정한 수소결합 층의 부피가 작기 때문에 전체 시스템의 에너지를 최소화하기 위해 지질 뗏목이 자연적으로 정렬되는 것을 밝혀냈다.
*분자동역학 시뮬레이션: 분자 간 상호작용이 주어졌을 때 운동 방정식을 수치적으로 풀어 구조와 동적 과정을 해석하는 방법
최명철 교수는 “지질 뗏목이 세포막 간의 상호작용에 관여한다는 사실은 잘 알려져 있지만, 어떤 원리로 상호작용을 매개하는지는 아직 베일에 싸여 있었다”며, “이번 논문은 세포막 간의 거리가 지질 뗏목의 정렬, 나아가 세포막 사이의 상호작용을 조절하는 핵심 스위치임을 밝혀내어 생명 현상의 바탕이 되는 물리적 환경의 중요성을 재조명하는 이정표적 연구”라고 연구의 의의를 설명했다.
최 교수는 또한 “특히 물 분자의 수소결합이 지질 뗏목의 정렬을 매개하는 중요한 요소임을 보여주었는데, 이는 우리 몸의 약 70%를 차지하는 물이 생명 현상이 일어나는 무대에서 단순한 조연이 아닌 주연으로 활약할 수 있음을 보여준다”고 강조했다. 이어 최 교수는 “지질 뗏목을 모사하는 구조는 현재 생체 센서 등에 활발하게 활용되고 있으며, 이번에 발견한 세포막 사이의 거리라는 스위치를 통해 보다 다양한 기능을 가진 생체 센서들이 개발될 수 있는 공학적 토대도 제공할 것이다”라고 기대감을 내비쳤다.
우리 대학 이수호 박사와 고등과학원 박지현 박사가 공동 제1 저자로, 고등과학원 현창봉 교수와 KAIST 최명철 교수가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘미국화학회지(Journal of American Chemical Society)’에 5월 22일 字 표지논문(supplementary journal cover)으로 게재됐다. (논문명: Water Hydrogen-Bond Mediated Layer by Layer Alignment of Lipid Rafts as a Precursor of Intermembrane Processes)
한편 이번 연구는 한국연구재단, 보건복지부, KAIST의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.05
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암세포 약물반응 예측 ‘그레이박스’ 개발
지난 수십 년간 많은 의생명과학자의 집중적인 연구에도 불구하고 여전히 국내 사망원인 1위는 암이다. 이처럼 암 치료가 난해한 이유는 환자마다 암 발생의 원인이 되는 유전자 돌연변이와 그로 인한 유전자 네트워크 변형이 서로 달라서 전통적인 실험생물학 접근만으로 표적치료를 적용하는 데에는 본질적인 한계가 있기 때문이다. 한편 딥러닝과 같은 소위 블랙박스(black-box) 방식의 인공지능 기술을 활용해 실험을 대체하고 데이터 학습을 통해 약물 반응을 예측할 수 있으나 이에 대한 생물학적 근거를 설명할 수 없어 결과를 신뢰하기 어려웠다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 인공지능과 시스템생물학을 융합해 암세포의 약물 반응 예측 및 메커니즘 분석을 동시에 이룰 수 있는 새로운 개념의 ‘그레이박스’ 기술을 개발했다고 3일 밝혔다.
조광현 교수 연구팀은 높은 예측 성능을 보이지만 그 근거를 알 수 없어 블랙박스로 불리는 딥러닝과 복잡한 대규모 모델의 경우 예측 성능의 한계를 지니지만 예측 결과에 대한 상세한 근거를 제시할 수 있어서 화이트박스로 불리는 시스템생물학 기술을 융합함으로써 두 기술의 한계를 동시에 극복할 수 있는 소위 ‘그레이박스’ 기술을 착안했다.
연구팀은 다양한 암종의 돌연변이 및 표적항암제 타겟 유전자 정보를 집대성해 분자 조절 네트워크 모델을 구축함으로써 여러 암종과 항암제의 약물 반응 예측에 활용될 수 있는 범용적 골격 모델을 우선 정립했다. 특히 다양한 암종에서 돌연변이가 빈번하게 발생하는 유전자들을 중심으로 전암(pan-cancer) 유전자 네트워크를 제작했고 표적항암제별 약물 반응과 관련된 돌연변이 및 연관 유전자들로 구성된 부분네트워크(sub-network)를 추출함으로써 약물 반응 예측을 위한 시스템생물학 모델을 제작했다.
연구팀은 이렇게 제작된 모델의 매개변수를 딥러닝 블랙박스 최적화기를 통해 결정하는 방식으로 트라메티닙, 아파티닙, 팔보시클립 세 개의 표적항암제 및 대장암, 유방암, 위암 세 개의 암종에 대한 그레이박스 모델을 구축했다. 완성된 모델의 약물 반응 컴퓨터시뮬레이션 결과는 각 암종별 약물반응의 민감도 차이를 보이는 세포주(cancer cell lines) 실험을 통해 비교 검증됐다.
특히 개발된 모델은 미국 국립암연구소(National Cancer Institute)의 돌연변이 정보 기반 약물 반응 예측으로는 동일한 반응을 보일 것으로 예상된 암세포주들이 실제로는 서로 다른 약물 반응을 보일 수 있다는 것을 정확히 예측했으며, 약물 반응의 차이가 발생하는 원인 또한 세포 주별 분자 네트워크 동역학의 차이로 상세히 설명할 수 있었다.
이번 연구 성과는 학습에 의한 시뮬레이션 모델 최적화를 통해 블랙박스 모델인 인공지능 기술의 높은 예측력과 화이트박스 모델인 시스템생물학 기술의 해석력을 동시에 달성한 새로운 약물 반응 예측 기술 개발이어서 그 의미가 크다. 특히, 발생 원인이 이질적이고 복잡한 네트워크 질환인 암에 대해 범용적으로 활용가능한 약물 반응 예측 원천기술이므로 향후 기술 고도화를 통해 다양한 종류의 암종 및 환자 맞춤형 치료 전략 제시에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
조광현 교수는 "인공지능 기술의 높은 예측력과 시스템생물학 기술의 우수한 해석력을 동시에 갖춘 새로운 융합원천기술로서 향후 고도화를 통해 신약 개발 산업의 활용이 기대된다ˮ고 말했다.
바이오및뇌공학과 김윤성 박사, 한영현 박사 등이 참여한 이번 연구 결과는 셀 프레스(Cell Press)에서 출간하는 국제저널 `셀 리포트 메소드(Cell Reports Methods)' 5월 20일 字 표지논문으로 출판됐다. (논문명: A grey box framework that optimizes a white box logical model using a black box optimizer for simulating cellular responses to perturbations)
논문링크: https://www.cell.com/cell-reports-methods/fulltext/S2667-2375(24)00117-6
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업 및 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구사업 등의 지원으로 수행됐다.
2024.06.03
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이상엽 특훈교수, 합성생물학 개척자 상 수상
전 세계적으로 바이오 제조의 핵심기술인 합성생물학 분야 기술개발 경쟁이 치열하다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수가 합성생물학 분야 연구자, 기업인, 투자자 등이 대거 참여하는 세계 최대의 콘퍼런스인 ‘신바이오베타(SynBioBeta) 2024’에서 세계 합성생물학 개척자 상인 ‘신바이오베타 파이오니어 상(SynBioBeta Pioneer Award)’을 수상했다고 31일 밝혔다.
5월 6일부터 9일까지 미국 산호세 컨벤션센터에서 개최된 신바이오베타 2024는 순수한 학술대회와는 다르게 학계와 연구계 연구자들뿐 아니라 수많은 합성생물학 기업과 투자자들이 모여 기조 강연, 패널토론, 전시, 투자 네트워킹 등 다양한 형태의 방식으로 진행됐다. 인간 게놈서열을 처음으로 밝힌 크래그 벤터 박사, 바이오 투자계의 전설인 비노드 코슬라, 노벨상 수상자인 토마스 쉬도프 교수, 조인트 바이오에너지연구소의 제이 키슬링 CEO 등 600여 명의 참석자들이 활발한 토론을 했다.
이상엽 특훈교수는 ‘지속가능과 건강을 위한 합성생물학의 역할’을 주제로 기조 강연을 해 청중들의 큰 박수를 받았고, ‘생물학적 해결 용량 확장’세션에서 패널토론을 통해 세포공장 효율 극대화를 위한 기술적 혁신, 원료 수급의 최적화, 인프라 투자 등의 중요성을 강조했다.
신바이오베타는 전 세계 합성생물학 연구자 중 세 명의 개척자 상 후보자를 먼저 선정해 공개했고, 그중 이상엽 교수가 최종 수상자로 선정됐다. 콘퍼런스 마지막 날 이상엽 특훈교수는 합성생물학이 태동한 후 20여 년간 합성생물학 기반 바이오 제조 원천기술들과 석유 화학물질, 기능성 천연물질 등을 바이오 기반으로 만드는 다수의 기술들을 세계 최초로 개발하는 등 합성생물학 분야 연구를 개척한 공로로 세계 합성생물학 개척자 상을 받게 됐는데, 스탠퍼드 대학교 특강을 하는 중 발표되어 신바이오베타 2024에 참석 중이던 이 교수의 제자가 대리 수상했다.
상을 받게 된 이상엽 특훈교수는 “지난 30여 년간 제자들과 함께 연구해 온 시스템 대사공학이 바이오 제조분야에서 핵심 역할을 하게 될 것임을 합성생물학 전체 커뮤니티에서 인정받아 기쁘다”고 소감을 밝히며, “전 세계적으로 바이오 제조가 점점 더 중요해지는 시점에 인공지능, 바이오파운드리 활용 미생물 세포공장의 원천 및 응용 기술들을 지속 개발해 바이오산업 발전에 기여하고 싶다”고 향후 계획을 밝혔다.
2024.06.03
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한-영 인공지능 협력 강화, KAIST-앨런 튜링 연구소 협력 협정 체결
우리 대학이 세계적인 국책 인공지능 연구기관인 영국의 앨런 튜링 연구소(Alan Turing Institute)와 이달 22일 '인공지능 및 데이터 과학 연구 협력 강화'를 위한 협력 협정을 체결했다.
한국과 영국 정부가 공동 주최한 'AI 서울 정상회의 2024'에 맞춰 체결된 이번 협력 협정을 바탕으로 향후 두 기관은 인공지능 및 데이터 과학 분야의 공동연구를 추진한다. 우리 대학김재철AI대학원(원장 정송)과 앨런 튜링 연구소 간의 인턴십·단기 파견 등의 인력교류와 파트너십 프로젝트를 통한 지식 교환 등 다양한 분야에서 학술 협력도 진행할 예정이다.
미셸 도넬런(Michelle Donelan) 영국 과학혁신기술부 장관은 "앨런 튜링 연구소와 KAIST 간의 합의 발표는 영국이 전 세계 파트너와의 협력적 접근 방식을 통해 혁신을 촉진하여 신기술이 제공하는 엄청난 잠재력을 완전히 실현할 수 있도록 하겠다는 의지를 더욱 입증한다"라고 밝혔다.
앨런 튜링 연구소의 과학 및 혁신(국방 및 국가 안보) 책임자인 팀 왓슨(Tim Watson) 교수는 "인공지능과 데이터 과학은 글로벌 과제와 글로벌 기회를 모두 제시하고 있으며, 한국에서 가장 권위 있는 대학인 KAIST와 중요한 파트너로 협력을 강화하게 되어 기쁘다"라고 전했다. 이어, "이는 양국이 이러한 강력한 기술을 사용하여 사회가 직면한 가장 큰 문제를 해결하는 데 도움이 될 것이다"라고 덧붙였다.정송 KAIST 김재철AI대학원 원장은 "두 기관 간의 긴밀한 협력을 통해 인공지능의 책임 있는 개발과 사용을 장려하고 인공지능이 모두를 위해 공평한 혜택을 보장할 수 있는 단계까지 발전하도록 연구와 노력을 이어가겠다"라고 전했다.
2024.05.30
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기계공학과, 『상상하는 공학 진화하는 인간』 출간
우리 대학 기계공학과가 『상상하는 공학, 진화하는 인간』을 이달 20일 출간했다.
공학도를 꿈꾸는 청년들과 최신 기술 동향에 관심 있는 일반인들에게 기계공학 분야의 최신 연구 내용을 쉽고 재미있게 전달하기 위해 출판된 책이다.
기계공학과 현직 교수진 27명이 각자의 전공 분야를 1년에 걸쳐 집필했으며, 기계공학의 다양한 세부 전공 분야의 기본 개념과 이를 토대로 발전한 첨단 기술, 그 기술들의 현대적 사용 예시가 흥미롭게 소개되어 있다.
1부 '세상을 바꾸는 공학'에서는 기계공학의 토대와 다양한 상상력이 만나 세상을 변화시키는 기술을 소개한다. 로봇과 모빌리티 기술, 친환경에너지, 첨단 생산 기술 등 공학이 변화시킨 우리 일상의 면모들이 담겨있다.
2부 '인간을 진화시키는 공학'에서는 공학을 바탕으로 인간의 능력을 확장하고 인간과 기계가 공존하는 세상을 꿈꾸는 연구를 소개한다. 의료기술, 인공장기, 뇌-기계연결기술 등의 분야다.
우리 대학 기계공학과는 ‘기계 없는 기계공학과를 지향한다’라는 슬로건 아래 오늘의 문제를 해결하고 내일의 가능성을 설계하는 공학기술을 교육·연구해왔다.
이광형 총장은 추천사에서 "공학적 상상력을 통해 인간 역시 진화하고 있으며, 기계공학은 이를 위한 융합의 중심에 있는 학문이다"라며, "기계공학이 다루는 광범위한 분야와 첨단기술을 총망라한 이 책은 기술 혁명 시대를 살아가기 위한 필독서이자 공학자를 꿈꾸는 청년들뿐 아니라 미래를 준비하고자 하는 이들에게 강력히 추천한다"라고 전했다. 저술을 총괄한 김정 기계공학과장은 "지금의 시대를 흔히 '기술 패권 시대'라고 하며, 기술을 무기로 한 강력한 산업과 제조업을 가진 나라가 경쟁에서 주도권을 가진다"라고 강조했다. 이어, 김 학과장은 "그것이 바로 우리나라 대중, 그 중에서도 미래 세대들이 다소 어렵더라도 공학의 원리와 기술에 대해 알아야 하는 이유이며, 독자들이 미래 세대로서 이 책의 새로운 장들을 후일 추가해 주셨으면 한다"라고 당부했다. 머리말과 맺음말, 25개 챕터로 구성된 이 책은 기계공학과 김정, 황보제민, 박해원, 공경철, 김진환, 박용화, 윤국진, 장대준, 이강택, 남영석, 유승화, 김영진, 김산하, 김형수, 김성수, 박인규, 전원주, 심기동, 윤용진, 김현진, 유홍기, 전성윤, 경기욱, 박형순, 구승범, 이필승, 배충식 교수가 집필에 참여했다.
2024.05.29
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이창섭 학부생, 신소재공학과에 1천80만 원 기부
우리 대학 신소재공학과에 재학 중인 이창섭 학부생이 지난달 30일 1천 80만 원의 발전기금을 소속 학과에 기부했다. "과대표와 학생회장을 역임하며 학과에 대한 애정으로 기부를 결심했다"는 이창섭 학생은 "재학생의 기부 소식이 교수님들이나 동문 선배님들께 알려져 더 많은 기부금 유치로 이어졌으면 좋겠다"라는 바람도 함께 전했다. 이창섭 학생의 기부금은 신소재공학과가 추진 중인 인공지능 기반의 소재연구소인 'MRL KAIST' 신축을 위해 사용될 예정이다.
유년기부터 부모님의 영향을 받아 10년 넘게 구호단체에 기부를 해왔다는 이창섭 학생은 우리 대학에 입학한 뒤 새내기 시절부터 학교를 위한 정기기부를 실천하고 있다.
“제가 한 달에 내는 3만 원은 우리 대학 학생들의 평균적인 과외 시급인데, 한 달 중 한 시간 정도를 KAIST를 위해 투자하고 싶었다”라고 말했다. 또한, 개인적인 정기기부에서 그치지 않고 '학생들이 직접 기금을 모아 학생들의 삶에 가장 필요한 곳, 가장 개선이 시급한 곳에 쓸 수 있다면 학생들의 애교심과 주인의식이 높아질 것'이라는 제안을 학교 측에 전달해 동아리 설립까지 추진했다. KAIST와 Donation을 합친 '카이네이션'이란 이름의 기부 동아리를 만들고 크고 작은 이벤트를 열어 학교와 지역사회에 기부하는 문화를 전파하는 중이다.
이창섭 학생은 "신소재공학과는 학생을 세계 최고의 재료공학자로 길러주는 요람 같은 곳인 만큼 재학생들이 학과 발전을 위해 나중이 아닌 지금부터 조금씩 기부를 시작한다면, 학과와 나의 가치가 함께 올라가는 밑거름이 될 것"이라고 강조했다.
학부 4학년에 재학 중인 이창섭 학생은 "대학원에 진학해 인공지능으로 신소재를 발굴하고, 시뮬레이션으로 그 성능을 예측하며, 로봇이 24시간 실제 합성 실험을 하는 시스템을 구축하고 싶다"라는 포부를 밝히고 "인류가 필요로 하는 에너지 소재·친환경 고효율 촉매 등을 빠르게 만들어 내는 과학자가 되고 싶다"라고 덧붙였다.
이와 함께 "소재를 개발하는 회사를 창업하고 사업가로도 성공해 내가 좋아하고 사랑하는 학과와 학교에 1,000억 원을 기부하는 사람이 되고 싶다는 꿈도 있다"라고 밝혔다.
신병하 신소재공학과장은 "학부생이 거액을 학과에 기부해 줘서 깜짝 놀랐다"라며, "이창섭 학생의 실천이 가져다준 감동이 더 큰 기부의 물꼬를 트는 시작점이 되길 바라며, 모교를 아끼고 도와주는 분들에 보답하고자 학과 구성원 모두가 더욱 노력하겠다"라고 말했다. 한편, 우리 대학 신소재공학과는 '2024년 QS 세계대학평가 전공별 순위'에서 각각 세계 21위와 국내 1위를 차지했다.
2024.05.27
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손훈 건설및환경공학과 교수, 철도혁신연구원장 임명
우리 대학 손훈 건설및환경공학과 교수가 국가철도공단 산하 철도혁신연구원장으로 임명됐다.손 교수는 2004년부터 2006년까지 카네기맬론대학교 건설 환경공학과 조교수를 지냈으며, 2007년 우리 대학에 부임했다. 우리 대학 ICT 교량 연구단장과 글로벌전략연구소장 등을 역임했다.
우리 대학 교원으로서 철도혁신연구원에 겸직 예정인 손 원장의 임기는 이달 20일부터 2년이며, 연임시 1년 연장할 수 있다.
2024.05.24
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