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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 13393 -
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 25104 -
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 24671 -
차상길 교수, NDSS BAR 학회 최우수논문상 수상
〈 차상길 교수 〉
우리 대학 전산학부 차상길 교수가 지난 2월 24일 미국 샌디에이고에서 열린 바이너리 분석 분야 최고 학회 ‘NDSS BAR(네트워크 및 분산 시스템 보안 학회-바이너리 분석 연구 워크숍)’에서 최우수 논문상(Best Paper Award)을 받았다.
정보보호 관련 세계 최고 학회 중 하나인 NDSS(Network and Disstributed System Security Symposium)는 2018년부터 바이너리 분석 분야의 전문 워크숍은 BAR(Binary Analysis Research)를 개설했다. 차 교수는 그동안 연구 개발해온 ‘차세대 바이너리 분석플랫폼(B2R2)’의 뛰어난 설계구조와 성능을 인정받아 수상했다.
B2R2는 2016년부터 과학기술정보통신부 연구과제를 통해 개발된 결과시스템으로 ▲소프트웨어 보안취약점 분석 ▲악성코드 분석 ▲난독화 해제 ▲보안 패치 ▲익스플로잇 자동 생성 등 다양한 컴퓨터 보안 분야에 활용할 수 있는 핵심 원천 기술이다.
특히 이번 논문에서 차 교수팀은 ‘병렬 리프팅’이라는 독자적인 기술을 선보였다. 이를 통해 기존의 바이너리 분석플랫폼보다 B2R2가 10배 이상 빠르고 안정적인 성능을 확보했음을 확인했다.
바이너리 분석 분야는 핵심기술 확보를 위해 많은 시간과 노력이 필요한 분야로 손꼽힌다. 해당 기술을 보유한 그룹은 미국의 카네기멜런대학교와 UC 산타바바라, 프랑스의 원자력 및 대체에너지 위원회(CEA) 등이 있으며, 산업체 중에서는 러시아의 헥스레이(Hex-Rays)와 미국의 벡터35(Vector35) 정도만이 기술을 확보하고 있다.
이번 연구는 그동안 국외에서만 개발되던 바이너리 분석 분야의 기반기술이 국내에서 확보됐음을 증명했을 뿐 아니라, 세계적인 바이너리 분석 커뮤니티에서 KAIST 연구팀이 해당 분야의 새로운 한 축을 세웠다는 의미가 있다. 현재 B2R2의 소스코드는 깃허브(GitHub)에 공개돼 있다.
차상길 교수는 “해외에서 연구개발 중인 디컴파일러(Decompiler) 수준의 연구를 하기 위해서는 갈 길이 멀기 때문에 첫걸음을 뗐다고 생각한다”라며 “이를 위해 B2R2기반의 새로운 디컴파일러 관련 프로젝트를 준비 중이다”라고 말했다.
2019.03.05 조회수 14242 -
김광조 교수, 정보보호 분야 국제저널 편집자로 선정
〈 김광조 교수 〉
우리 대학 김광조 교수(전산학부 정보보호대학원)가 정보보호 분야의 국제우수 저널인 IEEE Trans. on Dependable and Secure Computing지 편집자로 선정됐다.
이 저널은 신뢰성과 보안성을 갖춘 시스템과 네트워크에 관한 설계, 모델링 및 평가기법에 대한 기초 이론, 설계방법론, 매커니즘에 관한 최신 연구결과를 격월 단위로 발간하는데 Impact Factor가 2.926이고, H-Index가 56인 국제 우수저널로서 IEEE Computing Society가 주관하는 17개 저널 중 하나다.
김광조 교수는 1982년부터 정보보호와 암호에 관한 연구에 종사한 국내 1세대 암호학자로서 그동안 우수한 연구 실적과 국제적인 지명도를 인정받아 편집자로 선정됐다.
2019.02.28 조회수 7695 -
조광현 교수, 암세포 유형별 최적 약물표적 발굴기술 개발
〈 최민수 박사, 조광현 교수 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 암세포의 유형에 따라 최적의 약물 표적을 찾는 기술을 개발했다.
이는 시스템생물학을 이용해 암세포의 유전자변이가 반영된 분자네트워크의 다이나믹스(동역학)를 분석해 약물의 반응을 예측하는 기술로 향후 암 관련 신약 개발에 크게 기여할 것으로 기대된다.
최민수, 시 주 (Shi Jue), 주 양팅 (Zhu Yanting), 양 루젠 (Yang Ruizhen)이 참여한 이번 연구는 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 12월 5일자 온라인 판에 게재됐다.
인간의 암세포는 유전자 돌연변이, 유전체 단위의 반복적 변이 등 여러 형태의 유전자 변이가 있다. 이러한 변이는 같은 암종에서도 암세포에 따라 많은 차이를 보이기 때문에 약물에 대한 반응도 다양하다.
암 연구자들은 암 환자에게서 빈번하게 발견되는 유전자변이를 파악하고 이 중 특정 약물의 지표로 사용될 수 있는 유전자변이를 찾기 위해 노력해 왔다. 이러한 연구는 단일 유전자변이의 발견 또는 유전자네트워크의 구조적 특징 분석에 초점이 맞춰져 있다.
하지만 이러한 접근 방법은 암세포 내 다양한 유전자 및 단백질의 상호작용에 의해 유발되는 암의 생물학적 특성과 이로 인한 약물반응의 차이를 설명하지 못하는 한계가 있다.
암세포의 유전자변이는 해당 유전자 기능 뿐 아니라 이 유전자와 상호작용하는 다른 유전자, 단백질에 영향을 미치기 때문에 결과적으로 분자네트워크의 다이나믹스(동역학) 특성에 변화를 일으킨다.
이로 인해 항암제에 대한 암세포의 반응이 변화하게 된다. 따라서 분자네트워크의 다이나믹스(동역학) 특성을 무시하고 소수의 암 관련 유전자를 표적으로 하는 현재의 치료법은 일부 환자에게만 유용하고 약물저항성을 갖는 대다수 환자에게는 효과적으로 적용되지 못한다.
조 교수 연구팀은 문제 해결을 위해 슈퍼컴퓨팅을 이용한 대규모 컴퓨터시뮬레이션과 세포 실험을 융합해 암세포 분자네트워크의 다이나믹스(동역학) 변화를 분석했다.
이를 통해 약물반응을 예측해 유형별 암세포의 최적 약물 표적을 발굴하는 기술을 개발했다. 이 기술은 대다수 암 발생에 관여하는 것으로 알려진 암 억제 유전자 p53의 분자조절네트워크에 시범적으로 적용됐다.
연구팀은 국제 컨소시엄인 암 세포주 백과사전(CCLE : The Cancer Cell Line Encyclopedia)에 공개된 대규모 암세포 유전체 데이터를 분자네트워크에 반영해 구축했으며 유전변이의 특성에 따라 서로 다른 분자네트워크를 생성했다.
각 분자네트워크에 대해 약물반응을 모사한 섭동분석을 수행해 약물반응을 나타내는 암세포의 변화를 정량화하고 군집화했다. 그 후 컴퓨터시뮬레이션 분석을 통해 효능, 조합에 따른 시너지효과 등 약물반응정도를 예측했다.
이러한 컴퓨터시뮬레이션 결과를 토대로 폐암, 유방암, 골종양, 피부암, 신장암, 난소암 등 다양한 암세포주를 대상으로 약물반응 실험을 수행해 비교 검증했다.
이 기술은 임의의 분자네트워크에 대해서 동일한 방식으로 적용할 수 있고 최적의 약물 표적을 발굴해 개인 맞춤치료에 활용가능하다.
연구팀은 암세포의 이질성에 따른 다양한 약물반응의 원인을 특정 유전자나 단백질뿐만 아니라 상호조절작용을 종합적으로 고려해 분석할 수 있게 됐다고 밝혔다.
또한 약물저항성의 원인을 사전에 예측하고 이를 억제할 수 있는 최적의 약물 표적을 발굴할 수 있게 됐고 기존 약물의 새로운 적용대상을 찾는 약물재창출에 활용될 수 있는 핵심 원천기술을 확보하게 됐다고 말했다.
조 교수는 “암세포별 유전변이는 약물반응 다양성의 원인이지만 지금까지 이에 대한 총체적 분석이 이뤄지지 못했다”며 “시스템생물학을 통해 암세포 유형별 분자네트워크의 약물반응을 시뮬레이션으로 분석해 약물 반응의 근본적 원리를 파악하고 새로운 개념의 최적 약물 타겟을 발굴할 수 있게 됐다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 바이오의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 컴퓨터시뮬레이션을 통한 암세포 유형별 약물반응 예측 및 세포실험 비교 검증
그림2. 암세포별 분자네트워크의 동역학 분석에 기반한 약물반응 예측 및 군집화
그림3. 세포 분자네트워크 분석에 따른 암세포 유형별 약물타겟 발굴 및 암환자별 맞춤치료 전략 수립
2017.12.07 조회수 25253 -
조동호 교수, 제13회 해동 학술대상 수상자 선정
우리대학 전기및전자공학과 조동호 교수가 한국통신학회(회장 조유제)가 수여하는 제13회 해동 학술대상 수상자로 선정됐다. 한국통신학회는 조동호 교수외에 해동 기술대상에 전경훈 삼성전자 부사장, 해동 신진학술상에 이종혁 상명대 교수와 전상운 한양대 교수를 공동수상자로 각각 선정했다.
조동호 교수는 이동통신네트워크, 모바일시스템 분야 아키텍처, 프로토콜, 알고리즘 설계, 최적화, 성능 분석 연구를 수행해 지난 10년 간 국제저명학술지에 73편, 국제학회에 133편의 논문을 기고하고 국제특허 52건, 국내특허 121건을 출원했다. 이 중 특허 14건을 국내외 기업에 기술이전을 하는 등 우리나라 정보통신 산업발전에 기여했다는 공을 인정받았다.
조동호 교수에 대한 시상식은 12월 1일 오후 5시 쉐라톤 서울 팔래스 강남호텔(구 팔래스 호텔) 별관 지하 1층 그랜드볼룸A에서 열린다.
2017.11.29 조회수 11959 -
기술사업화대전 장관상 및 국가지식재산위원장상 수상
우리 대학이 지난 15일 산업통상자원부가 주최한 ‘2017 대한민국 기술사업화대전’에서 기술이전, 기술거래 부문 산업통상자원부장관상을 수상했다. 또한 27일 대통령소속 국가지식재산위원회에서 개최한 ‘국가지식재산네트워크 컨퍼런스’에서 2017 청년지식재산인상 대학, 연구소 부문 국가지식재산위원장상(국무총리급)을 수상했다. 기술사업화대전의 기술이전, 기술거래 부문은 공공 및 민간부문 연구개발(R&D) 결과물이 기업에 이전 및 사업화돼 산업 전반의 기술경쟁력을 강화하고 신 산업을 창출하도록 기여하는 선도적인 기술이전, 거래, 기술사업화 등의 분야의 우수기관을 포상하기 위한 상이다. 국가지식재산위원장상은 지식재산 창출, 보호, 활용, 기반 등과 관련해 우수한 성과를 거둔 기관과 지식재산 발전에 기여한 개인들에게 그 공적을 기리기 위해 수여한 상이다. 우리 대학은 1994년에 국가 성장 동력 창출을 위한 세계적 수준의 신지식과 신기술을 발굴하기 위해 산학협력단을 설립했다. 산학협력단을 통해 세계적 수준의 연구성과물을 기반으로 고부가가치 지식재산권 창출 및 기술이전 사업화를 추진하고 있으며 산학협력의 선도 모델을 구축하고 있다. 산학협력단(기술사업화센터)에서는 전문 인력을 활용한 우수 기술 선별, 발명자 인터뷰, 연구실 맞춤형 IP, 기술이전사업화 컨설팅, 우수특허 리빌딩 등을 통해 기술분야별 IP 포트폴리오를 구축하고 있으며, 대형 기술이전 사업화를 통해 기술이전 수입을 2014년 20억에서 2016년 27억으로 증대시키고 있다. 2014년에는 대학 주도 최초 국제 표준특허(MPEG-LA HEVC)를 등록해 2017년 현재까지 22건의 영상 압축 기술에 관한 국제 표준특허를 창출해 6억 4천만 원의 로열티 수입을 거뒀다. 향후 100억원 이상의 로열티 수익이 예상된다. 외국기업인 프랑스 Brainever로 대형기술이전을 성사시켜 국제 공동연구 개발 성과를 기술이전하고 기술창업을 이룬 성공적인 사례를 발굴해냈다. 또한 4차 산업혁명시대를 대비 핵심특허기술설명회를 개최하여 중소중견기업들과의 기술이전 확대를 추진하고 있으며 스탠퍼드, MIT 등 세계 최고 수준의 대학들과 나란히 어깨를 같이 할 수 있도록 미래 Top 기술 발굴하고 특허, 기술사업화 경쟁력을 강화하기 위한 다양한 노력을 추진하고 있다. 산학협력단은 학교의 우수 연구인력을 기반으로 중소 벤처기업의 기술적 애로사항에 대한 해결방안을 모색하고 기업이 혁신기업으로 발전할 수 있도록 2015년부터 2017년 현재까지 연구자와 함께 240여건의 기술상담 및 자문을 하고 있다. 2015년에는 교원창업 및 출자회사 설립으로 매출 1천 80억 달성, 일자리 530여개를 창출했다. 성남시 등 지역사회들과의 MOU 체결 추진을 통해 IP R&D, 기술이전 등 다각도의 협력을 모색하고 있다. 신성철 총장은 “ KAIST는 이번 수상을 계기로 앞으로 세계적 글로벌가치 창출 선도대학으로 더욱 발전할 수 있도록 연구자 중심의 지원체계를 더욱 확대하고 산학협력단을 글로벌 선도대학 수준의 기술사업화 전문조직으로 육성하여 국제적인 기술이전·사업화를 증진시키는데 모든 역량을 집중할 예정이다”고 말했다.
2017.11.28 조회수 16771 -
조광현 교수, 대장암 유발하는 돌연변이 유전자의 네트워크 원리 규명
〈 왼쪽위부터 시계방향으로 이종훈 박사과정, 공정렬 박사과정, 조광현 교수, 신동관 연구교수 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 대장암이 발병하는 과정에서 생기는 유전자 네트워크의 원리를 규명하는 데 성공했다.
이를 통해 대장암의 근본적인 발병 원리를 밝혀낼 뿐 아니라 향후 새로운 개념의 효과적인 항암제의 분자표적을 찾는데 활용될 것으로 기대된다. 또한 4차 산업혁명의 핵심 기술로 주목받는 IT와 BT의 융합연구인 시스템생물학 연구로 규명해냈다는 의의를 갖는다.
신동관 박사, 이종훈, 공정렬 학생연구원 등이 함께 참여한 이번 연구는 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 2일자 온라인 판에 게재됐다.
인간의 암은 유전자 돌연변이에 의해 발생한다. 이 돌연변이의 빈도는 암종에 따라 차이가 나는데 백혈병, 소아암은 10여 개 정도이지만 성인 고형암은 평균 50여 개, 폐암 등의 외부인자로 인한 경우는 수백 개에 이른다.
전 세계 암연구자들은 암 치료를 위해 환자들에게서 빈번하게 발견되는 유전자 돌연변이들을 파악하고 이 중 주요 암 유발 유전자를 찾아내 표적 항암제를 개발하고자 노력했다.
그러나 유전자 돌연변이는 해당 유전자의 기능에만 영향을 주는 게 아니라 그 유전자와 상호작용하는 다른 유전자에게도 영향을 끼친다. 따라서 이러한 유전자 네트워크의 원리를 모른 채 소수의 암 유발 유전자를 대상으로 하는 현재의 치료법은 일부에게만 효과가 있고 쉽게 약물의 내성을 일으키는 한계가 있다.
조 교수 연구팀은 대장암 환자의 대규모 유전체 데이터를 이용해 유전자 상호작용 네트워크에서 나타나는 다중 돌연변이의 협력적 효과에 대한 수학모형을 구축했다.
이는 국제 암유전체컨소시엄에서 발표한 전암 유전체데이터베이스(TCGA: The Cancer Genome Atlas)를 토대로 구축한 것으로, 유전자 네트워크에서 나타나는 돌연변이의 영향력을 정량화하고 이를 이용해 대장암 환자 군을 임상 특징에 따라 군집화 하는데 성공했다.
또한 대규모 컴퓨터 시뮬레이션 분석을 통해 암 발생 과정에서 나타나는 임계전이(critical transition) 현상을 밝혀내 숨겨진 유전자 네트워크의 원리를 최초로 규명했다.
임계전이란 상전이와 같이 물질의 상태가 갑작스럽게 변화하는 현상을 말한다. 암 발생 과정에서는 유전자 돌연변이의 발생 순서를 추적하기 어렵기 때문에 전이 현상이 존재하는지 확인할 수 없었다.
연구팀은 시스템생물학 기반의 연구방법을 이용해 확인한 결과 기존의 대장암에서 잘 알려진 암 유발 유전자 돌연변이의 발생 순서를 따르는 경우에 임계전이 현상을 보임을 발견했다.
이번에 개발한 수학모형을 활용하면 암환자에게 발생하는 다수 유전자 돌연변이의 영향을 가장 효과적으로 저해할 수 있는 새로운 항암 표적 약물이 개발될 것으로 기대된다.
특히 주요 암 유발 유전자 뿐 아니라 돌연변이의 영향을 받는 다른 모든 유전자들을 대상으로 종합적으로 평가해 효과적인 약물 표적을 찾아낼 수 있다.
조 교수는 “지금껏 다수 유전자들의 돌연변이가 암 발생에 어떻게 기여하는지 밝혀진 바가 없었다”며 “이번 연구에서는 시스템생물학으로 암세포의 발달과정에서 유전자 네트워크의 원리를 최초로 밝힘으로써 새로운 차원의 항암제 표적을 발굴할 수 있는 가능성을 제시했다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 바이오의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 유전자 돌연변이의 영향력 전파에 의한 거대 클러스터의 형성
그림2. 암발생 과정에서 돌연변이 협력효과의 임계전이 현상
2017.11.07 조회수 25716 -
이동만 교수, 빅데이터로 SNS 분석해 맞춤형 장소 제공 기술 개발
<좌측부터 전산학부 이동만 교수, 신병헌 박사과정 학생, 최인경 박사과정 학생>
전산학부 이동만 교수 연구팀이 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사진과 글을 기반으로 장소의 특성을 분석해 사용자에게 맞춤형 장소를 제공하는 기술을 개발했다. 이 기술은 현재의 위치기반 추천서비스를 인공지능형 개인비서서비스로 도약시키는 원천기술이 될 것으로 기대된다.
이번 연구는 기존 위치기반 장소 검색 및 추천서비스의 검색 수준을 향상시켜 사용자들이 장소를 선택하는 기준을 다양하게 적용시킬 수 있다. 사용자의 트렌드를 반영해 실시간으로 변화된 장소 추천을 할 수 있을 것으로 보인다. 문화기술대학원 이원재, 박주용 교수와 전산학과 차미영 교수가 공동으로 참여한 이번 연구의 API(응용 프로그래밍 인터페이스)는 http://placeness.kaist.ac.kr:8080/ 을 통해 공개됐고 관련 정보는 http://placeness.kaist.ac.kr/wiki/doku.php 에서 열람할 수 있다.
맛집 추천서비스, 소셜 커머스 등 위치를 기반으로 정보 검색 및 추천서비스를 제공하는 업체들은 주로 고객의 후기를 수집하거나 직접 방문을 통해 경험한 내용을 토대로 음식점 혹은 매장을 평가한다. 이는 비교적 정확한 정보를 제공하지만 시간적, 경제적 비용이 많이 소모된다. 또한 사용자 전체의 관심과 선택의 평균에 중점을 두기 때문에 사용자 개인의 특성을 충분히 고려하지 못한다는 한계가 있다. 시간이 지날수록 사용자는 평균 중심의 예상 가능한 선택지를 추천받을 확률이 높아진다.
따라서 같은 장소라도 사용자가 방문하고자 하는 목적이 다르기 때문에(모임, 상견례, 소개팅 등) 방문 목적과 사회적 맥락을 파악할 수 있는 추가적인 기능이 필수적이다. 이를 위해 기본적으로 제공되는 정보 외에도 실제 사람들이 각 장소에서 어떤 세부적 활동을 하며 공간을 소비했는지에 대한 데이터 수집이 필요하다. 연구팀은 문제 개선을 위해 특정 소셜 네트워크 서비스(인스타그램)에 올라온 사진과 텍스트 자료를 바탕으로 이를 분석하는 알고리즘을 개발했다.
기존에 존재하는 딥러닝 방식을 이용해 사진을 분석하는 기술과 연구팀이 새로 개발한 텍스트 분석 기술인 워드백(Wordbag) 기술을 결합했다. 특정 상황이나 분위기에 사용되는 단어들을 분석하고 단어마다 가중치를 둬 분류하는 기술이다. 연구팀은 API에서 주요 연구 이슈에 따라 크게 4개의 세부 분야별 정보를 제공한다. ▲상위 장소의 장소성(장소의 성격 : placeness), ▲상위 장소 내에 있는 세부 장소의 장소성 추론, ▲감성분석 기반의 장소 분위기 추론, ▲사용자와 장소성 간 연관성을 제공한다.
연구팀의 API는 SNS에 존재하는 연구개발 대상으로 지정된 특정 상위장소(코엑스. 아이파크 몰) 및 그 내부의 세부장소에 대해 언급된 데이터를 분석해 행위, 방문자, 시간, 분위기 등 다양한 관점에서 공간의 활용 가능성을 제공한다. 이는 같은 장소라도 사용자가 시간대, 목적에 따라 다르게 활용했던 이력이나 기존 서비스에서 제공이 어려웠던 분위기(ex. 밝은, 전통적인 등)나 방문 목적(ex. 데이트, 공부, 회의)을 데이터로 수집할 수 있기 때문에 사용자의 의도에 따라 장소를 추천할 수 있다.
이 교수는 “이 연구에서 개발된 API를 통해 기존의 위치기반 장소 검색 및 추천 서비스의 검색 수준을 향상시키고 방문자들의 트렌드 변화에 따라 자동으로 변화된 장소를 추천할 수 있다”고 말했다. 또한 “기존 비정형 텍스트 데이터 분석의 한계를 극복하기 위해 사진과 텍스트를 동시에 분석해 공간에 대한 사회적 정보를 추론할 수 있어 현재의 위치기반 추천 서비스가 인공지능형 개인비서서비스로 도약하는 핵심 기술이 될 것이다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 디지털콘텐츠 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2017.08.29 조회수 22825 -
아시아 최대규모 대학생 학술대회 ICISTS 2017, 7/31~8/4 개최
아시아 최대 규모의 국제 대학생 컨퍼런스인 ‘아이시스츠(ICISTS) 2017’이 7월 31일부터 8월 4일까지 대전 KAIST 본교와 호텔 ICC에서 열린다.
‘아이시스츠(ICISTS)’는 KAIST 학부생들이 지난 2005년 처음 시작한 학술대회로 매년 전 세계 명사들과 대학생들을 초청해서 과학과 기술, 그리고 사회의 통합을 놓고 함께 고민하고 토론하는 자리다. 특히 연사 섭외 등 모든 행사진행 과정을 KAIST 학부생들이 직접 맡아 주도하는데 초기에는 행사 참가인원이 150여명 정도에 불과 했지만 회를 거듭할수록 참가자들도 급증해 작년 행사에는 20여 개 국가에서 300여명의 대학생이 참가하는 아시아 최대 규모의 국제 대학생 컨퍼런스로 자리를 잡았다.
이번 컨퍼런스는 ‘사회의 거미줄을 그리다(Draw the Web : Interactions in Society)’를 주제로 사회 전반에 걸쳐 각 분야에 영향을 줄 수 있는 기술들이 사회변화에 미치는 과정과 앞으로 나아가야 할 방향 등 기술과 사회의 상호작용에 관해 발표와 토론을 진행한다.
주요 연사로는 노르웨이 최초 온라인 전용은행의 최고 디지털 책임자이자 스페어뱅크(SpareBank)의 전략담당 부사장인 크리스토퍼 해네스(Christoffer O. Hernæs)를 비롯해, 아나벨 콴하스(Anabel Quan-Haase) 웨스턴온타리오대(University of Western Ontario) 미디어 연구 및 사회학 부교수, 박영숙 유엔미래포럼 대표, 나이젤 파커(Nigel Parker) MS 아시아태평양지역(Microsoft APAC) 개발자 및 플랫폼 전도담당 이사, 존 고지어(Jon Gosier) 데이터 과학자 겸 의학 인공지능 회사 운드매트릭스(WoundMetrics) 설립자가 참여한다.
주최 측인 아이시스츠(ICISTS)는 이번 컨퍼런스 기간에 세계 저명인사들의 강연을 직접 골라 들을 수 있는 ‘패러렐 토의’와 연사 및 참가자들이 소규모 그룹을 이뤄 자유롭게 토론하는 ‘그룹 토의’, 그리고 올해 처음 선보이는 ‘인터렉티브 세션’과 ‘익스피리언스 세션’ 등 다양한 세션을 마련해 참석자들이 쉽게 접할 수 없는 연사들의 이야기를 가까이서 듣고 교류할 수 있도록 준비했다.
또 참가자들에 대한 인적 네트워크 형성을 지원하기 위해 행사기간 중 한국의 문화 소개를 위해 다양한 부스에서 ‘컬처 나잇’공연을 진행하고 ‘비어 파티’와 같은 다채로운 부대행사도 펼칠 예정이다. '아이시스츠(ICISTS) 2017’에 참가를 원하는 대학생은 5월 16일부터 7월 9일까지 공식 홈페이지( www.icists.org )를 통해 사전에 접수해야 한다.
이번 컨퍼런스 홍보를 맡고 있는 권순재 학생(화학과 3학년)은 “ICISTS 행사의 진정한 연사는 우리 학생들 자신이라고 생각한다”고 말하고 “미래에 대한 그 들만의 시각을 서로에게 제시하며 새로운 가치를 만들어가고자 하는 대학생들의 적극적인 참여를 기대한다”며 이번 행사에 대한 열정을 내비쳤다.
2017.05.18 조회수 18949 -
김세윤 교수, 이노시톨 대사효소에 의한 패혈증 유발 염증전달신호 규명
우리 대학 생명과학과 김세윤 교수 연구팀이 이노시톨 생합성 대사의 핵심효소인 IPMK (Inositol polyphosphate multikinase)에 의해 패혈증 등의 선천성 면역반응을 매개하는 신호전달네트워크가 정교하게 조절되는 현상을 규명했다.
김은하 박사과정이 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 서울대학교 성노현 교수 연구팀과 공동으로 진행됐고 사이언스 어드밴시스(Science Advances)지 4월 21일자에 게재됐다.
김세윤 교수 연구팀은 이노시톨 대사체 및 생합성 대사를 수 년 간 연구했고 이노시톨 다인산 멀티키나아제 효소(IPMK)에 의한 세포 성장 및 에너지 대사조절 기능을 다각적으로 규명한 바 있다.
이번 연구에서는 대식세포(macrophage) 특이적으로 IPMK 효소가 결핍된 생쥐에서 패혈성 쇼크를 유발시켰을 때 염증수준이 현저히 저하되고 또한 높은 생존율을 보이는 것을 확인했다. 이는 선천성 면역의 핵심인 염증반응이 강력히 저해되는 것을 의미한다.
IPMK 효소가 면역신호조절물질인 TRAF6 단백질과 직접 결합해 TRAF6 단백질의 분해를 조절하는 유비퀴틴화를 억제함을 규명했고, IPMK효소와 TRAF6단백질간 결합력을 저해할 수 있는 펩타이드를 활용함으로써 내독소에 의한 염증반응을 낮출 수 있음을 다각적으로 검증했다.
이번 연구는 미생물 감염 등에 의한 패혈증 발병의 원리를 규명함과 동시에 최근 급증하는 선천 면역 질환 (ex. 신경계 염증질환 및 당뇨)에 대한 이해를 넓히고 새로운 치료기술개발에 필요한 학문적 토대를 제공했다는 의의를 갖는다.
이번 연구는 미래창조과학부 뇌과학원천기술개발사업의 지원을 받아 이뤄졌다.
□ 그림 설명
그림1. IPMK 효소의 선천성 면역조절 모식도
2017.04.25 조회수 24202