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스스로 가설을 세워 검증하는 뇌 기반 AI 기술
뇌의 맥락 추론 방식이 챗지피티 같은 대규모 인공지능 모델과 어떻게 다를까? 우리 연구진이 ‘뇌처럼 생각하는 인공지능’기술로서 과도한 자신감을 보이는 인공지능의 할루시네이션(Hallucination) 현상을 완화하거나 인간이나 동물과 유사하게 스스로 가설을 세워 검증하는 신개념 인공지능 모델을 개발하는데 성공했다.
우리 대학 뇌인지과학과 이상완 교수(신경과학-인공지능 융합연구센터장)와 생명과학과 정민환 교수(IBS 시냅스 뇌질환 연구단 부연구단장) 연구팀이 동물이 가설을 세워 일관된 행동 전략을 유지함과 동시에, 본인의 가설을 스스로 의심하고 검증하면서 상황에 빠르게 적응하는 새로운 강화학습 이론을 제시하고 뇌과학적 원리를 규명했다고 20일 밝혔다.
현재 상황에 맞게 행동의 일관성과 유동성 사이의 적절한 균형점을 찾아가는 문제를 ‘안정성-유동성의 딜레마(Stability-flexibility dilemma)’라 한다. 이를 위해서는 현재 본인의 판단이 맞는지를 계속 검증하고 수정할 수 있어야 한하는데 뇌과학 및 인공지능 분야에서 다양한 연구가 있었으나 아직까지 완벽한 해법이 알려진 바가 없다.
연구팀은 스스로 세운 가설을 바탕으로 다음 상황을 예측하고 확인하는 행동 패턴을 동역학적으로 프로파일링 할 수 있는 새로운 방식을 고안했고, 이를 바탕으로 전통적인 강화학습 이론과 최신 인공지능 알고리즘 모두 동물의 관련 행동을 제대로 설명하지 못한다는 것을 발견했다.
이어 연구팀은 동물의 현재 상황에 대한 가설을 세우고, 가설의 예측 오류를 바탕으로 행동 전략을 비대칭적으로 업데이트하는 새로운 적응형 강화학습 이론과 모델을 제안했다.
최신 인공지능 모델은 효율적 문제 해결에 집중하다 보니 인간이나 동물의 행동을 잘 설명하지 못하는 경우가 많은 반면, 제안 모델은 예상치 못한 사건에 대한 동물의 행동을 최신 인공지능 모델 대비 최대 31%, 평균 15% 더 잘 예측함을 보였다.
특히, 이 결과는 기존 연구에서 발표된 네 가지 서로 다른 동물 실험 데이터(two-step task, two-armed bandit task, T-maze task, two-armed bandit task with MSN inactivation) 분석을 통해 일관성 있게 재현되었다.
연구팀은 더 나아가 중뇌 기저핵* 선조체**속 중간크기 가시뉴런***이 가설 기반 적응형 강화학습 과정에 관여함을 밝혔다. 직접 경로 가시뉴런들은 예상한 사건을 마주한 경험을, 간접 경로 가시뉴런들은 예상하지 못한 사건을 마주한 경험을 부호화해 행동 전략을 조절함을 보였다.
*기저핵(Basal Ganglia): 대뇌피질, 시상, 뇌간 등 운동 조절 및 학습하는 기능을 담당하는 뇌 부위
**선조체(Striatum): 기저핵의 일부로 가치 평가 및 강화학습 능력과 관련된 부위
***가시뉴런Medium Spiny Neuron, MSN): 선조체의 약 90%를 차지하는 대표적 신경세포로 신경활동을 억제하는 특징을 가지고 있음
본 연구 결과는 뇌의 맥락 추론 방식이 대규모 인공지능 모델과 근본적으로 다르다는 것을 보여준다. 챗지피티(ChatGPT)나 딥시크와 같은 인공지능 모델은 사용자 입력으로부터 맥락 정보를 추정하고 이를 바탕으로 필요한 전문가 시스템에 매칭하며 (딥시크 모델은 강화학습을 사용하여 매칭), 새로운 정보가 들어올 때까지는 이것이 맞다고 가정한다.
이와 달리 뇌는 스스로 추정한 맥락(가설)을 의심하고, 의심이 확인되는 즉시 새로운 맥락을 적극 받아들인다. 이는 과도한 자신감을 보이는 인공지능의 할루시네이션(Hallucination) 현상을 완화하거나 인간과 유사한 추론엔진을 구성할 수 있는 새로운 방향성을 제시한다.
본 연구는 뇌과학-인공지능 융합연구로서, 실제 분야에 널리 활용될 수 있다. 예를 들어, 인간의 동역학적 행동 프로파일링 기술을 이용하면 개개인의 가설 수립, 검증 학습 능력 분석이 가능하므로, 맞춤형 교육 커리큘럼 디자인, 인사 및 인력관리 시스템, 인간-컴퓨터 상호작용 분야에 바로 적용할 수 있다.
제안된 적응형 강화학습 모델은 ‘뇌처럼 생각하는 인공지능’기술로서 인간-인공지능 가치 정렬 (Value alignment) 문제 해결에 활용될 수 있다. 또한 이 과정에 관여하는 것으로 알려진 기저핵 내 보상학습 회로와 관련된 중독이나 강박증과 같은 정신질환의 뇌과학적 원인 규명에 활용될 수 있다.
연구 책임자인 이상완 교수는 "이번 연구는 인공지능의 강화학습 이론만으로 설명할 수 없는 뇌의 가설 기반 적응학습 원리를 밝혀낸 흥미로운 사례ˮ라면서 "스스로 의심하고 검증하는 뇌과학 이론을 대규모 인공지능 시스템 설계와 학습 과정에 반영하면 신뢰성을 높일 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
뇌인지공학 프로그램 양민수 박사과정 학생이 1 저자, 생명과학과 정민환 교수가 공동 저자, 뇌인지과학과 이상완 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스 (Nature Communications)‘ 2월 20일자로 게재됐다. (논문명: Striatal arbitration between choice strategies guides few-shot adaptation) DOI: 10.1038/s41467-025-57049-5)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원 SW스타랩, 한계도전 R&D 프로젝트, 한국연구재단 중견연구자 및 KAIST 김재철AI대학원 사업 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.27 조회수 3888 -
치매 정복을 위해 (주)에이티앤씨와 연구협력
우리 대학은 미래 첨단 디지털 바이오 시대를 대비하여 연구 투자 및 산학협력을 확대하고자 1월 9일 서울 도곡캠퍼스에서 (주)에이티앤씨(AT&C, 대표 이종원)와 포괄적인 상호협력 협약을 체결한다고 9일 밝혔다.
노인성 치매는 빠르게 증가하는 뇌질환으로써 65세 노인 인구의 10%를 차지하며 85세 이상의 경우 약 38%가 치매를 앓고 있다. 알츠하이머병은 가장 많은 노인성 치매 질환이며 최근에는 40세 이상 인구에서 유병율이 빠르게 증가하고 있으나 효과적인 치료제가 없는 실정이다.
정부는 2020년부터 2029년까지 총 1조 1,054억 원을 치매 연구개발사업에 투자하여 치매 환자 증가 속도를 50% 감소시키는 것을 목표로 하고 있다. 치매치료제를 개발하는 데에는 많은 시간과 비용이 들기 때문에 보다 빠르게 치매 치료에 적용할 수 있는 디지털 치료제의 개발이 절실하다.
디지털헬스케어기업인 (주)에이티앤씨는 자기장을 이용한 경두개 자기자극술(TMS) 기반의 이미 우울증 치료기기로 식약처 승인을 받아 국내외 판매를 하고 있다. 또한, 알츠하이머 치매 치료기를 국내 최초로 개발하여 식약처로부터 임상시험 허가를 받았으며 안전성을 평가하는 1상과 일부 환자들을 대상으로 효능을 검사하는 2상을 통과한 뒤, 현재 대규모 환자들을 대상으로 효능을 검사하는 임상 3상을 진행 중이다.
이 치매 치료기는 비침습적인 전자약(TMS 전자기 자극기)과 디지털 치료제(인지 학습 프로그램)를 융합한 시스템을 갖추고 있어 인공지능 영상 분석 및 로봇 제어 기술을 적용하여 정밀하고 자동화된 치료를 제공한다.
우리 대학은 이번 협약을 통해 (주)에이티앤씨와 혁신적인 뇌 질환 디지털 치료 장비 개발 분야에 상호협력하기로 하였다. 연구 협력을 통해 (주)에이티앤씨는 자사의 장비를 파킨슨병, 뇌졸중, 경도인지장애, 수면장애 등에 폭넓게 적용하는 기술을 개발할 수 있으며, 우리 대학의 웨어러블 기술을 활용해 가정에서도 뇌 기능을 향상하고 치매를 예방할 수 있는 휴대용 장비를 개발할 예정이다.
이를 위해 (주)에이티앤씨는 3년 이내 첨단 디지털 장비 개발을 목표로 약 30억원 규모의 연구 인력 및 연구비를 지원하고 우리 대학은 디지털헬스케어 연구센터를 구축할 계획이다.
디지털 장비 시장은 2023년부터 2033년까지 연평균 성장률 22.1%로 성장하여 2033년에는 시장 규모가 1조 9,209억 달러를 넘어설 것으로 전망된다.
이종원 대표는 “(주)에이티앤씨는 TMS(경두개 자기자극) 기술을 이용하여 알츠하이머 치매 치료에 있어 선도적인 역할을 수행하고 있다. KAIST와의 이번 협약을 통해 뇌 질환 치료의 새로운 패러다임을 만들고, 미래 의료기기와 의료기술을 선도할 수 있는 플랫폼 기업으로 거듭나기 위해 최선을 다할 것이다.”고 말했다.
본 연구개발 사업을 지원하는 이기태 前 삼성전자 부회장은 “이번 KAIST 와 협약을 통해서 지금까지 (주)에이티앤씨가 개발한 기술과 KAIST의 혁신적 차별화된 기술을 서로 접목하여 새로운 미래를 준비하고자 한다.”라고 말했다.
이광형 총장은 “KAIST는 이번 협력을 통해 뇌질환 치료를 위한 세계 최고 수준의 디지털 치료제 개발 인프라를 구축하고, 한국의 바이오 의료 분야 경쟁력을 더욱 강화하는데 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다”라고 강조했다.
협약식에는 이광형 총장, 김대수 생명과학기술대학장, (주)에이티앤씨 이종원 대표, 이기태 前 삼성전자 부회장이 참석한다.
2025.01.09 조회수 2245 -
바이오및뇌공학과 이상완 교수, IBM 학술상 수상
우리 대학 바이오및뇌공학과 이상완 교수(신경과학-인공지능 융합연구센터 소장)가 뇌 기반 인공지능 연구성과를 인정받아 2021년 IBM 학술상(舊 IBM 교수상) 수상자로 최종 선정됐다.
IBM 학술상은 미국 IBM과 전 세계 유수 대학과의 연구 협력 활성화를 위해 제정된 상으로 IBM 연구소장 등 조직 내 핵심 연구자들의 내부 지명을 받아 후보자 군이 선정되고, 이후 연구 제안서의 임팩트, 연구의 창의성 및 연구업적 등을 종합적으로 평가해 최종 수상자가 결정된다.
수상자에게는 연구 범위나 특허 관련 제약 조건이 전혀 없는 연구비 형태의 상금이 지급되며, IBM 연구소와 다양한 형태의 연구 교류를 수행할 수 있게 된다. 국내에서는 과거 서울대 윤성로 교수(2018년), 고려대 이재성 교수(2005년), 서울대 문수묵 교수(2000년) 등이 수상자로 선정된 바 있다.
이상완 교수 연구팀은 2019년에 사이언스 로보틱스(Science Robotics)와 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 교신저자로 논문을 게재하는 등, 관련 연구성과와 함께 계산신경과학과 인공지능을 융합하는 새로운 연구 분야를 개척한 공로를 인정받았다.
이상완 교수 연구진은 이번 학술상을 바탕으로 IBM과 연구 협력을 확장해 나갈 예정이다. 이 교수는 "기계학습 이론을 이용해 뇌의 복잡한 정보처리 과정을 해석하고, 뇌의 고위수준 정보처리 과정을 인공지능 모델로 이식하는 연구는 이제 막 걸음마를 떼는 단계ˮ라며, "그동안 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 개발해 온 뇌-인공지능 공진화 엔진 기술과 과학기술정보통신부 재원 정보통신기획평가원 지원을 받아 개발한 전두엽 메타 강화학습 모델링 기술을 활용해 앞으로 IBM 연구원들과 공동연구를 진행할 계획이다ˮ라고 말했다.
이 교수는 이에 덧붙여 "2019년 설립한 KAIST 신경과학-인공지능 융합연구센터에서는 이러한 뇌 기반 인공지능 기술의 파급력을 높이기 위해서 IBM 인공지능 연구소뿐만 아니라 딥마인드(DeepMind), 메사추세츠 공과대학(MIT), 옥스퍼드(Oxford) 대학 등 해외 유수 연구기관들과 국제 공동연구 협약을 맺고 활발한 인적 교류 및 국제 공동연구를 하고 있다ˮ고 말했다.
이상완 교수는 올해 수상에 앞서 2016년에는 구글(Google) 교수 연구상 수상자로 선정된 바 있다. 구글 교수 연구상은 IBM 학술상과 유사한 취지로 구글과 전 세계 대학의 선도 연구자들과의 연구 협력 활성화를 위해 제정된 상으로, 계산신경과학 분야에서는 현재까지 이상완 교수가 유일한 한국인 수상자다.
이 교수는 구글 교수 연구상 연구비를 바탕으로 영국 딥마인드 및 유니버시티 칼리지 런던(UCL)과 함께 전두엽 메타 강화학습 이론 정립을 위한 의사결정 뇌과학 기초 연구를 수행해 오고 있으며, 앞으로 IBM과 공동연구를 통해 해당 이론을 발전시키고 인공지능에 적용하는 연구를 수행할 예정이다.
※ IBM 학술상 안내 홈페이지: https://www.research.ibm.com/university/awards/shared_university.html
2021.06.17 조회수 40794 -
이현주 교수(전기및전자공학부), 움직이는 쥐에 초음파 뇌 자극 실험 성공
우리 대학 전기및전자공학부 이현주 교수 연구팀이 초소형화 및 초경량화한 미세 초음파 소자(CMUT)를 통해 자유롭게 움직이는 쥐의 뇌에 초음파 자극을 줄 수 있는 기술을 개발했다.
이 교수 연구팀은 1g 미만의 초경량 초음파 소자 개발을 통해 움직이는 쥐의 뇌 초음파 결과를 얻는 데 성공했다. 이는 쥐 무게의 6배에 달하는 초음파 변환기를 사용해 움직이는 쥐에 적용할 수 없었던 기존 기술의 한계를 극복한 것이다.
김형국 석사가 주도하고 김성연 석사과정과 덴마크 공과대학교 (DTU) 티어샤(Thielscher) 교수 연구팀이 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘브레인 스티뮬레이션(Brain Stimulation)’ 11월 17일자 온라인판에 게재됐고, 3월자 12권 2호에 출판될 예정이다. (논문명 : 자유롭게 움직이는 동물에서 비침습 뇌자극이 가능한 초소형 초음파 링 변환자 어레이, Miniature ultrasound ring array transducers for transcranial ultrasound neuromodulation of freely-moving small animals)
최근 뇌 자극 기술로 비침습적이고 집속이 가능한 초음파 자극 기술이 차세대 뇌 자극 기술로 주목받고 있다.
뇌를 자극하는 기존 방법에는 뇌의 특정 영역을 미세 자극할 수 있는 심부뇌자극술(DBS)과 광유전학 기반의 광 자극이 있지만 침습도가 높아 임상에 적용이 어렵다. 경두개전기자극술(TES)과 경두개자기자극술(TMS) 등은 비침습적이지만 자극 부위가 넓고 심부 자극이 불가능해 적용 범위에 한계가 있다.
초음파는 비침습적이기 때문에 동물실험뿐만 아니라 인체에도 안전하게 적용할 수 있어 임상 시험에 활용된다. 또한 초음파 집속을 통해 국소부위 자극과 심부 자극이 모두 가능해 타 기술 대비 이점이 많다.
초음파 뇌 자극 기술은 개발 초기 단계이기 때문에 지금까지는 쥐를 고정한 상태에서의 연구 결과만 발표됐다. 뇌 자극 관련 연구는 동물의 행동실험이 필수적임에도 불구하고 무거운 초음파 소자 때문에 쥐를 고정 및 마취해야만 했다.
연구팀은 미소 전자 기계 시스템(MEMS) 기술을 통한 정전용량 미세 초음파 소자(CMUT)의 초소형, 초경량화를 연구했다. 쥐의 구조에 맞는 중심 주파수, 크기, 초점 거리, 초음파 세기를 갖는 1g 미만의 소자와 행동실험에 적합한 실험 장치를 제작했다.
연구팀은 초음파 소자의 성능 평가를 위해 쥐 뇌의 운동 피질 (motor cortex)을 자극해 쥐의 앞발이 움직이는 운동 반응을 확인하고 승모근의 근전도를 측정했다.
연구팀은 초음파의 강도를 높일수록 운동 피질을 자극할 때 나오는 쥐의 앞발이 움직이는 현상이 더 자주 발생함을 확인했다. 결과적으로 초음파가 세지면서 반응의 성공률이 높아지는 결과를 얻어냈다.
연구팀의 초음파 소자는 쥐 뇌의 3~4mm 깊이까지 초음파가 전달되고 쥐 뇌 전체 크기의 25% 영역을 자극할 수 있다. 이 교수 연구팀은 향후 자극 범위를 국소화해 소형 동물 뇌의 단일 영역도 특이적으로 자극할 수 있는 차세대 뉴로툴 기술을 개발할 계획이다.
연구팀은 움직이는 쥐의 결과를 실시간으로 얻어낸 이번 연구 결과를 토대로 초음파가 수면에 미치는 영향을 연구 중이다. 향후 수면 연구뿐 아니라 다양한 행동실험 연구에 초음파 자극 기술을 적용할 수 있을 것으로 예상된다.
이 교수는 “머리를 고정하고 마취를 매번 시켰던 동물실험 방식을 벗어나 움직이는 쥐의 초음파 뇌 자극이 처음으로 가능해졌다”라며 “향후 수면장애, 파킨슨병, 치매, 우울증 등 여러 뇌 질환의 새로운 치료법 연구와 특이적 뇌 회로 규명에 광범위하게 적용될 수 있을 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 뇌과학원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 행동실험이 가능한 초소형 비침습 초음파 자극 장치
그림2. 정전용량형 미세 초음파 소자의 (a-c) 구조 및 (d) 2D 시뮬레이션 빔 형
2019.02.11 조회수 15094 -
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 조회수 20854 -
이건재 교수, 유연 수직형 마이크로 LED 개발
〈 이 건 재 교수 〉
우리 대학 신소재공학과 이건재 교수팀과 생명과학과 김대수 교수팀이 유연한 수직형 마이크로 LED 기술을 개발했으며, 이를 동물의 뇌에 삽입하여 빛으로 행동을 제어하는 데 성공하였다고 밝혔다.
마이크로 LED는 기존 LED 칩 크기를 크게 축소시켜 적, 녹, 청색의 발광소재로 사용하는 기술로서, 저전력과 빠른 응답속도, 뛰어난 유연성을 가져 차세대 디스플레이로 각광받고 있다.
현재 산업계에서는 200마이크로미터(μm) 이상의 크기를 갖는 두꺼운 미니 LED 칩을 소형화해 개별 전사하는 방식을 채택하고 있어 대량 생산이 어렵고 생산단가가 높으며, 소요 시간이 오래 걸리는 등의 한계를 갖고 있다.
이번 연구에서 이 교수 연구팀은 수직 LED용 양산 장비를 자체적으로 설계하여 5마이크로미터의 두께, 80마이크로미터 이하의 크기를 갖는 2500여 개의 박막 LED를 이방성 도전 필름을 활용하여 한 번에 플라스틱 기판으로 전사함과 동시에 상호 연결된 유연한 수직형 마이크로 LED를 구현하였다.
이러한 수직형 마이크로 LED는 기존 수평형 마이크로 LED와 비교해 3배 이상 향상된 광 효율을 갖으며, 박막 LED의 발열로 인한 수명, 낮은 해상도 및 신뢰성 문제를 해결할 수 있다.
이 교수는 2009년부터 마이크로 LED 연구를 진행해 왔으며, 20여 개의 국내외 원천 특허를 등록하였을 뿐만 아니라, 지난 4년 간 교신저자로서 총 임팩트 팩터 600에 달하는 40여 편의 논문을 발표하였다.
한편, 뇌과학 분야에서는 빛을 이용한 인간 뇌의 신경회로를 밝히는 광유전학이 주목받고 있다. 이번에 개발한 기술은 뇌의 모든 신경세포를 자극하는 전기자극과 달리 흥분 및 억제 신경세포만을 선택적으로 자극할 수 있기 때문에 정밀한 뇌 분석, 고해상도의 뇌 지도 제작 및 신경세포 제어가 가능하다.
이번 연구에서는 30 밀리와트/제곱밀리미터(mW/mm2) 이상의 강한 빛을 내는 유연 마이크로 LED를 쥐의 뇌에 삽입하여 대뇌 표면으로부터 깊은 곳에 위치한 운동 신경세포를 활성화시켜 쥐의 행동을 제어하였을 뿐만 아니라, 발열이 적어 뇌조직의 손상 없는 생체 삽입형 유연 전자 시스템을 구현하였다.
이건재 교수는 “이번에 개발된 수직 마이크로 LED 및 전사 패키징 기술은 저전력을 필요로 하는 스마트워치, 모바일 디스플레이, 웨어러블 조명 등에 바로 활용될 수 있을 것이며, 인간이 아직 풀지 못한 뇌과학 및 광치료, 바이오센서 분야에서도 큰 기여를 할 수 있을 것이다”라고 이번 연구의 의의를 밝혔다.
이번 연구는 스마트 IT융합시스템 연구단의 지원을 받아 수행되었으며, 세계적 과학 학술지인 ‘나노 에너지(Nano Energy)’에 2월 1일자로 게재되었다.
□ 관련 영상
□ 그림 설명
그림1. 이번 기술을 이용해 제작한 마이크로 LED
그림2. 유연한 수직형 마이크로 LED의 구조
그림3. 유연한 수직형 마이크로 LED를 활용한 광유전학적 쥐의 행동 제어 실험 개략도
그림4. 이방성 도전 필름을 활용한 전사 및 패키징 기술 개략도
2018.01.29 조회수 19535 -
박현욱 교수, 머신러닝 통해 MRI 영상촬영시간 단축기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 박현욱 교수 연구팀이 머신러닝 기반의 영상복원법을 이용해 자기공명영상장치(이하 MRI)의 영상 획득시간을 6배 이상 단축시킬 수 있는 기술을 개발했다.
이번 연구를 통해 MRI의 영상획득시간을 대폭 줄임으로써 환자의 편의성을 높일 뿐 아니라 의료비용 절감 효과를 기대할 수 있을 것으로 보인다.
권기남 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘메디컬 피직스(Medical Physics)’ 12월 13일자에 게재됐고 그 우수성을 인정받아 표지 논문에 선정됐다.
MRI는 방사능 없이 연조직의 다양한 대조도를 촬영할 수 있는 영상기기이다. 다양한 해부학적 구조 뿐 아니라 기능적, 생리학적 정보 또한 영상화 할 수 있기 때문에 의료 진단을 위해 매우 높은 빈도로 사용되고 있다.
하지만 MRI는 다른 의료영상기기에 비해 영상획득시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 환자들은 MRI를 찍기 위해 긴 시간을 대기해야 하고 촬영 과정에서도 자세를 움직이지 않아야 하는 등의 불편함을 감수해야 한다.
특히 길게 소요되는 영상획득시간은 MRI의 비싼 촬영 비용과 직접적인 연관이 있다.
박 교수 연구팀은 MRI의 영상획득시간을 줄이기 위해 데이터를 적게 수집하고 대신 부족한 데이터를 기계학습(Machine Learning)을 이용해 복원하는 방법을 개발했다.
기존의 MRI는 주파수 영역에서 여러 위상 인코딩을 하면서 순차적으로 한 줄씩 얻기 때문에 영상획득시간이 오래 걸린다. 획득 시간을 단축시키기 위해 저주파 영역에서만 데이터를 얻으면 저해상도 영상을 얻게 되고 듬성듬성 데이터를 얻으면 영상에서 인공물이 생기는 에일리어싱 아티팩트 현상이 발생한다.
이러한 에일리어싱 아티팩트를 해결하기 위해 다른 민감도를 갖는 여러 수신 코일을 활용한 병렬 영상법과 신호의 희소성을 이용한 압축 센싱 기법이 주로 활용됐다.
그러나 병렬 영상법은 수신 코일들의 설계에 영향을 받기 때문에 시간을 많이 단축할 수 없고 영상 복원에도 시간이 많이 걸린다.
연구팀은 MRI의 가속화에 의해 발생하는 에일리어싱 아티팩트 현상을 없애기 위해 라인 전체를 고려한 인공 신경망(Deep Neural Networks)을 개발했다.
연구팀은 위 기술과 함께 기존 병렬 영상법에서 이용했던 복수 수신 코일의 정보를 활용했고, 이 방식을 통해 직접적으로 영향을 주는 부분만을 연결해 네트워크의 효율성을 높였다.
기존 방법들의 경우 서브 샘플링 패턴에 많은 영향을 받았지만 박 교수 연구팀의 기술은 다양한 서브샘플링 패턴에 적용 가능하며 기존 방법대비 복원 영상의 우수함을 보였고 실시간 복원 또한 가능하다.
박 교수는 “MRI는 환자 진단에 필요한 필수 장비가 됐지만 영상 획득 시간이 오래 걸려 비용이 비싸고 불편함이 많았다”며 “기계학습을 활용한 방법이 MRI의 영상 획득 시간을 크게 단축할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 인공지능 국가전략프로젝트와 뇌과학원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 국제 학술지 ‘메디컬 피직스 (Medical Physics)’12월호 표지
그림2. 제안하는 네트워크의 모식도
그림3. MRI의 일반적인 영상 획득 및 가속 영상 획득 모식도
2017.12.29 조회수 20803 -
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 21780 -
전 세계 뇌 과학자 한자리에 모인다
전 세계 뇌 과학자가 모여‘뇌와 IT 융합연구의 미래’를 모색하는 자리가 마련된다.
우리 대학과 한국계산뇌과학회는 다음달 2-7일 제주도 서귀포시 국제컨벤션센터 제주(ICC Jeju)에서‘제25회 국제 계산뇌과학회 연례회의(25th Annual Computational Neuroscience Meeting)'를 연다.
아시아에서는 처음 열리는 이번 회의는 국제계산뇌과학회(CNS)가 주최하는 행사 중 가장 큰 국제행사로 33개국 350여 명의 학자와 연구자가 참여한다.
바이오및뇌공학과 정재승 교수가 아시아 지역 대표 주관자로 참여하는 이번 행사에는 기조강연자와 연구자 등 총 70여 명이 참여해 발표와 토론을 진행한다.
첫 기조강연자로 나선 미국 시카고대학교 니콜라스 브루넬 교수는‘외피회로에서 학습규칙 추론을 위한 피질 계산과정’을 주제로 강연할 예정이다.
이어 △ 미국 솔크연구소 탓티아나 샤피 교수의‘신경회로 내의 세포 타입 이종성의 기능적 이점’△ 프랑스 국립과학연구원(CNRS) 알랭 덱스텍 교수의‘시각피질 신호 전파의 중간 레벨 모델링’ △ 일본 고등통신연구소(ATR) 미쯔오 카와토 교수의‘정신질환의 동적 상태와 바이오 마커’등의 기조강연도 열린다.
이와 함께 6-7일에는 총 7개 분과에서 65명의 발표자들이 연사로 참여해 그룹별 워크숍을 개최한다. 그룹별 주제는 △ 계산 뇌과학의 정보이론 △ 뇌 커넥톰 △ 신경신호의 통계적 분석 △ 통합 피질 모델 △ 신경망의 동적 이론 △ 피질의 기능적 네트워크 분석 △ 실시간 뇌전도 등이다.
이번 행사의 상세정보는 홈페이지(http://www.cnsorg.org/cns-2016-jeju)에서 확인 할 수 있다. 끝.
□ 행사 포스터
2016.06.30 조회수 11292 -
에티오피아 대입시험 전체수석, KAIST 학사과정 입학
“대한민국의 최첨단 공학기술에 매료되어 KAIST에 입학했습니다.”
2013년 에티오피아 대학입학시험 최고 득점자(637점/700점 만점)로 KAIST의 학사과정 가을학기에 입학한 겜메츄(Gemechu Bekele Tolossa, 19‧사진)씨는 "최첨단 교육‧연구시설을 갖춘 한국의 대학에서 공부하고 싶었다“며 “무엇보다 KAIST에서 장학금과 생활비를 지원 받을 수 있어 좋았다”라고 입학소감을 밝혔다.
겜메츄 씨는 고교 졸업 후 에티오피아 영재들만 입학하는 아디스아바바대학교(AAU, Addis Ababa University) 의대에 수석 입학했다.
의대를 포기하고 KAIST에 지원한 동기를 묻자 “더 나은 교육시설과 우수한 교수진이 있는 대학에서 최첨단 공학기술과 뇌과학을 공부하고 싶어서”라고 말했다.
KAIST에서 수업받기 힘들지 않느냐는 질문에는“영어강의 수업은 큰 어려움이 없지만 한국어 강의는 조금 어렵다”며 웃었다. 아직 한국어에 익숙하지 않아 학교생활에 어려움이 있지만 모든 게 즐겁다고 했다.
여가시간에는 주로 친구들과 축구를 즐기는 그였지만 ‘공부벌레’답게 본인의 여간 시간을 활용해 때때로 동료 학생들을 가르치는 ‘튜터’로도 활동했다고 KAIST 입학처 관계자는 귀뜸했다.
한국 생활을 하며 그가 느낀 에티오피아 대학과 한국 대학의 가장 큰 차이는 ‘교육환경’이라고 했다. “강의실에 컴퓨터와 프로젝터가 없고, 200명의 학생들이 한 강의실에서 공부한다. 심지어 밤에는 전기가 끊겨 도서관에서 책을 볼 수 없다. 반면 KAIST의 교육시설과 연구환경은 그에 비하면 천국이다”
겜메츄 씨는 KAIST에서 뇌과학이나 의과학을 공부할 계획이다. 그는 “공학과 의학을 융합한 학문분야로 진출해 어려운 사람들을 돕는 연구를 하고 싶다”고 말했다.
KAIST에는 최근 겜메츄 씨와 같은 아프리카의 과학영재들이 KAIST 학사과정에 지원하는 비율이 크게 증가하고 있다.
올해 아프리카 지역 지원자가 급증한 데는 KAIST 입학처가 에티오피아, 케냐, 르완다, 탄자니아 등 4개국을 방문해 현지 입학설명회를 개최한 영향 때문이다. 이 번 가을학기에만 아프리카에서 학사과정 5명, 석‧박사 과정 32명이 입학했다.
한편, KAIST에는 2014학년도 외국인 입학생 206명(학사과정 45명, 석박사과정 161명)을 포함해 540여명의 외국인 학생들이 입학해 공부하고 있다. 이는 재학생의 5% 수준이다. 끝.
2014.09.22 조회수 11426 -
생명과학기술대학, 하버드대 뇌과학센터와 연구협력 양해각서 체결
우리대학 생명과학기술대학은 미국 하버드대학교 뇌과학센터와 뇌연구분야 공동연구, 연구원 교류를 포함하는 양해각서를 최근 체결했다고 20일 밝혔다.
세계적으로 뇌연구를 주도하는 하버드대학교 뇌과학센터(소장 케네스 블럼( Kenneth Blum))와 체결한 양해각서에는 연구협력, 교수, 연구원, 학생의 교환, 연구 인프라와 연구재료 공동 활용, 국제적인 연구과제의 공동수주 등에 관한 협력을 담고 있다.
양해각서를 체결한 이상엽 KAIST 생명과학기술대학장은 “양기관은 이번 양해각서 체결이 세계 선두권의 뇌연구팀들이 힘을 합쳐 뇌과학 및 뇌공학 연구에서 큰 진전을 이룰 것으로 기대하고 있다.”라고 밝혔다.
창의적 융합연구가 강한 KAIST 생명과학기술대학은 바이오 및 뇌공학과와 생명과학과를 중심으로 뇌과학 및 뇌공학 연구분야에서 탁월한 연구성과를 내고 있다.
KAIST는 이번에 체결된 하버드대학교 뇌과학센터와의 협력 이외에도 일본 RIKEN 뇌연구소, 미국 에모리대학, 독일 막스플랑크연구소 등과의 협력도 진행중이다.
KAIST는 이러한 전세계 뇌연구 네트워크에 더하여 서울아산병원, 한국생명공학연구원, 한국표준과학연구원, SK 주식회사 등 이미 가동중인 국내 유수기관과의 협력연구가 가시화되면서 상호 보완 구도의 뇌융합연구를 선도할 수 있게 되었다.
2009.07.21 조회수 21385 -
KAIST, 최첨단 뇌연구 국제 네트워크 본격 가동
- 미국, 독일 등에 이어 일본 리켄 뇌연구소와 공동학위 과정 운영
KAIST(총장 서남표)가 2010학년도부터 세계 뇌연구를 선도하고 있는 일본 이화학연구소(RIKEN, Rikagaku Kenkyusho) 산하 뇌과학연구소(BSI, Brain Science Institute)와 공동 학위 프로그램을 운영하고 첨단 뇌융합 연구협력을 강화키로 했다.
이는 최근(3월10일) KAIST에서 RIKEN BSI의 케이지 다나카(Keiji Tanaka) 소장과 국내외 최고의 뇌연구관련 전문가들이 모인 가운데, KAIST 생명과학기술대학과 RIKEN BSI간에 상호협력 및 공동학위 프로그램 추진을 위한 양해각서를 체결하고 상호발전을 공동으로 도모하기 위한 워크숍을 개최한 후 진행되는 실질적인 후속조치의 하나다.
이로써 KAIST는 RIKEN BSI와의 전통적인 신뢰관계에 기반한 학술교류에서 한 발 더 나아가 양 기관이 가지고 있는 뇌과학 및 뇌공학분야의 전문적 지식과 연구결과를 상호 공유함으로써 전 세계 뇌연구분야의 선도적인 역할을 계속 이어감은 물론 향후 뇌 연구분야의 전문적 지식을 가진 우수 인력을 공동으로 배출할 수 있게 되었다.
KAIST는 뇌연구와 관련하여 이미 독일 막스 플랑크 연구소(Max Planck Institute), 미 하버드대, 에모리대, 호주 퀸즈랜드대, 스위스 로잔공대 등과 공동 연구를 위한 양해각서 체결 및 협력연구체계를 구축한 바 있어, 이번 RIKEN 뇌과학연구소와의 양해각서 체결로 KAIST 뇌연구분야의 국제적 네트워크가 더욱 확장되고, 뇌연구분야의 세계적인 연구집단으로 성장할 수 있는 또 하나의 디딤돌이 될 것이며, 세계 뇌연구의 허브역할을 할 수 있을 것으로 보고 있다.
KAIST는 지난해 10월 서울아산병원, 한국생명공학연구원, 한국표준과학연구원, SK 홀딩스 등 뇌과학, 뇌공학, 뇌의학 분야의 국내 최고의 연구진들이 모여 세계적 수준의 뇌연구 집단을 구축하기 위한 공동 연구협약을 체결하고 실질적인 공동연구를 진행하는 등 그동안 뇌 연구분야의 발전을 위하여 활발한 활동을 해왔다. 이렇게 이미 뇌연구 분야에서 우수 실적과 역량을 가진 연구기관 들이 하나의 연구집단을 형성하여 앞으로 다가올 뇌의 시대를 대비하고 있다. 이 또한 KAIST가 국내 뇌연구 분야의 구심체 역할을 이미 수행하고 있음을 보여주는 것이다.
KAIST 관계자는 “KAIST는 그간 뇌신경과학과 뇌공학, 그리고 뇌융합연구 분야에서 탁월한 연구성과를 내 왔다. 이제 국내 최고의 뇌연구기관들과 진행되고 있는 협력연구와 더불어 세계 최고 수준의 해외 뇌연구소들과의 협력연구도 진행되어 국내 뇌연구의 발전이 더욱 탄력을 받게 되었다.”며, “일본 RIKEN BSI는 4월부터 노벨생리의학상(1987년) 수상자인 수수무 토네가와(Susumu Tonegawa) 박사가 소장으로 부임하였는데, KAIST와의 공동학위 프로그램, 공동연구 등을 통해 양 기관 뇌융합연구 발전에 획기적 전기를 마련하게 되었다. 앞으로 KAIST는 의학, 공학, 과학이 융합된 명실상부한 뇌연구 분야의 선도 교육 및 연구기관으로서의 역할을 계속 수행할 것이다”고 밝혔다.
2009.04.15 조회수 19600