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경영대학, 와튼 리서치 데이터 서비스-SSRN 이노베이션 상 수상
〈 이인무 교수, Robert Zarazowski (WRDS), Gregg Gordon (SSRN), 이재규 교수 〉
우리 대학 경영대학이 지난 26일 열린 국제경영대학발전협의회(Association to Advance Collegiate Schools of Business, AACSB) 컨퍼런스에서 ‘WRDS-SSRN 이노베이션 상’을 수상했다.
WRDS-SSRN 이노베이션 상은 미국 명문 MBA인 와튼 스쿨(The Wharton School)의 데이터 분석 및 금융 연구 플랫폼 '와튼 리서치 데이터 서비스(WRDS)'에서 수여하는 상으로, 세계 최대의 출판사인 엘스비어(Elsevier)의 자회사로 사회과학분야 학술논문을 제공하는 연구 네트워크인 SSRN과의 협력으로 만들어졌다.
이 상은 탁월한 연구 성과를 이뤄낸 경영대학에 수여하며 금융 및 회계를 포함한 광범위한 경영분야에서 선구적인 연구의 가시성을 높이기 위해 제정됐다. 매년 북미, 유럽 및 아시아·태평양 지역별로 연구논문 실적 및 인용 횟수 등을 기준으로 연구의 혁신 및 우수성이 뛰어난 대학을 수상자로 선정한다. 올해 아시아·태평양 지역에서는 KAIST 경영대학이 선정되었다.
경영대학 김영배 학장은 “KAIST 경영대학이 WRDS-SSRN 이노베이션 상을 수상하게 돼 매우 기쁘다“며 “경영대학은 학문적 우수성을 기반으로 혁신적인 연구 활동에 중점을 두고 있으며 WRDS 및 SSRN로부터 이를 인정받은 것 같아 영광이다”며 소감을 밝혔다.
실제 경영대학은 사회적기업가 MBA나 녹색경영정책 석사과정 등 미래환경과 사회변화에 선도적으로 대응하는 교육프로그램을 운영중이다.
WRDS의 로버트 자라쇼우스키 전무이사는 “KAIST 경영대학이 ‘WRDS-SSRN 이노베이션 상’을 수상하게 된 것은 대단한 일”이라며 “WRDS는 KAIST 경영대학이 비즈니스 교육의 성장 및 혁신을 선도하고 헌신한 점을 높이 평가한다”고 말했다.
경영대학은 1995년 국내 최초 전일제 MBA 프로그램을 선보였으며 국내 최고의 이공계 연구대학인 KAIST의 특성을 살려 기술과 경영의 융합형 전문인력 양성에 주력하고 있으며, 국내 경영대학 중에서 유일하게 4개 국제기관(AACSB, GMAC, EQUIS, PIM)으로부터 공인 받았다.
2017.11.02
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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
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김지한 교수, 비정질 다공성 물질의 가스 흡착 성능 분석법 개발
〈 김 지 한 교수 〉
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 비정질 다공성 물질의 가스 흡착 성능을 예측하는 방법을 개발했다.
이번 연구는 교토대 임대운 교수, 서울대 백명현 교수, 가천대 윤민영 교수, 사우디 아람코 연구소와 공동으로 진행됐다.
정우석 박사과정생과 임대운 교수가 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘미국국립과학원회보(PNAS)’ 7월 10일자 온라인 판에 게재됐다.
금속-유기물 구조체(metal-organic framework, MOF)는 넓은 표면적과 풍부한 내부 공극을 가지고 있어 다양한 에너지 및 환경 관련 소재로 응용될 수 있다.
이런 금속-유기물 구조체 물질 대부분이 결정성 물질이지만 합성과정 또는 산업 공정에 사용 중에 구조가 붕괴돼 결정성을 잃기 쉽다. 그로 인해 내부 구조를 파악할 수 없게 되면 기존의 어떠한 컴퓨터 시뮬레이션 방법론으로도 분석이 어려웠다.
김 교수 연구팀은 이와 같이 붕괴된 금속-유기물 구조체의 물성치를 결정성 금속-유기물 구조체의 물성치로 대체해 우회적으로 비정질 구조(amorphous structure)의 다공성 물질에서 물성치 분석이 가능함을 증명했다.
연구팀은 우선 12,000여 개의 결정성 금속-유기물 구조체에 대해 다양한 가스 및 온도 조건에서 가스 흡착 물성치 계산을 수행했다. 이로부터 특정 가스 및 온도 조건에서 비슷한 물성치를 보인 금속-유기물 구조체들은 다른 가스나 온도 조건에서도 비슷한 흡착 성능을 보인다는 것을 보였다.
이러한 결과를 바탕으로 연구팀은 붕괴된 구조가 보이는 메탄가스 흡착성능과 가장 비슷한 물성치를 지닌 결정성 금속-유기물 구조체들을 12,000여 개 구조 중에서 선별했다.
그 후 전혀 다른 온도 및 수소가스 흡착에 있어서도 붕괴된 구조의 실험값과 결정성 금속-유기물 구조정보를 이용한 시뮬레이션 결과가 잘 일치한다는 상호교환성(transferability)를 확인했다.
이번 연구성과는 구조 정보가 없는 경우에도 금속-유기물 구조체와 같은 다공성 물질들에서 물성치를 예측할 수 있어 앞으로 이산화탄소 포집, 가스 분리 및 저장소재 개발에 활용될 것으로 기대된다.
이번 연구는 Saudi Aramco-KAIST CO2 Management Center의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 구조-물성치 맵에 나타나는 경향성과 붕괴된 구조의 경향성
그림2. 붕괴된 금속-유기물 구조체 실험결과와 결정성 금속-유기물 구조체 시뮬레이션 결과의 상호교환성
2017.07.21
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이상엽 특훈교수, 병원균이 항생제에 내성을 갖는 원리 규명
〈 이 상 엽 교수 〉
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 교수와 덴마크 공대(DTU) 노보 노르디스크 바이오지속가능센터(Novo Nordist Foundation Center for Biosustainability) 공동 연구팀이 박테리아 병원균이 항생제에 대한 내성을 획득하는 작동 원리를 밝혔다.
이번 연구결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 7일자 온라인 판에 게재됐다.
항생제 남용 등으로 인해 항생제 내성균이 점점 더 늘어나고 있다. 이는 인류의 생존을 위협하는 문제로 그 심각성이 전 세계적으로 점점 커지고 있다.
인체 감염균이 항생제 내성을 갖는 방식에는 항생제를 분해하는 효소를 갖거나 다시 뱉어내는 등 다양한 방식이 있다. 그 중 대표적인 것은 항생제 내성 유전자를 획득해 항생제를 무용지물로 만드는 것이다.
내성 유전자는 보통 항생제를 생산하는 곰팡이나 악티노박테리아에서 발견된다. 이는 해당 항생제를 만드는 곰팡이와 박테리아가 자기 스스로를 항생제로부터 보호하기 위해 갖고 있는 것이다.
이 내성 유전자를 인체 감염균이 획득하면 항생제 내성을 갖게 된다. 이러한 사실은 게놈 정보 등을 통해 이미 알려져 있는 사실이다.
그러나 어떤 방식으로 항생제 내성 유전자들이 인체 감염균에 전달되는지는 밝혀지지 않았다.
이상엽 교수와 덴마크 공대 공동 연구팀은 항생제 내성 유전자가 직접적으로 인체 감염균에 전달되는 것이 아니라 연구팀이 캐리백(carry-back)이라고 이름 지은 복잡한 과정을 통해 이뤄지는 것을 규명했다.
우선 인체 감염균과 방선균이 박테리아간의 성교에 해당하는 접합(conjugation)에 의해 인체 감염균의 DNA 일부가 방선균으로 들어간다.
그 와중에 항생제 내성 유전자 양쪽 주위에도 감염균의 DNA가 들어가는경우가 생긴다. 이 상태에서 방선균이 죽어 세포가 깨지면 항생제 내성 유전자와 감염균의 DNA 조각이 포함된 DNA들도 함께 나오게 된다.
이렇게 배출된 항생제 내성 유전자에는 인체 감염균의 일부 DNA가 양쪽에 공존하고 있다. 이 때문에 인체 감염균은 자신의 게놈에 재삽입이 가능해지고 이를 통해 항생제 내성을 획득한다.
연구팀은 생물정보학적 분석과 실제 실험을 통해 이를 증명했다.
이 교수는 “이번 연구결과는 인체 감염 유해균들이 항생제 내성을 획득하는 방식 중 한 가지를 제시한 것이다”며 “병원 내, 외부의 감염과 예방 관리시스템, 항생제의 올바른 사용에 대해 다시 한 번 생각할 수 있는 기회를 제공할 것이다”고 말했다.
이번 연구는 노보 노르디스크 재단과 미래창조과학부 원천기술과(바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 연구사업)의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 항생제 내성 유전자가 전달되는 캐리백 현상의 모식도
2017.06.19
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정기훈 교수, 눈물 성분 분석해 통풍 예방하는 기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀이 종이에 금속 나노입자를 증착한 저렴하고 정교한 통풍 종이 검사지(Strip)를 개발했다.
이 기술은 눈물 속의 생체 분자를 분석해 비침습적 진단이 가능하고 소요 시간을 크게 단축시킬 수 있다. 진단 의학, 약물 검사 뿐 아니라 현장 진단 등 특정 성분의 신속하고 정확한 진단이 필요한 다양한 분야에 응용 가능할 것으로 기대된다.
박문성 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 나노분야 국제 학술지 ‘에이씨에스 나노(ACS Nano)’ 2016년 12월 14일 온라인 판에 게재됐다.
통풍은 바늘 모양의 요산 결정이 관절에 쌓이면서 통증을 유발하는 병이다. 일반적으로 통증의 완화와 요산 배출, 요산 강하제 복용 등이 치료법으로 이용된다.
이러한 치료법은 일시적인 통풍 증상 완화에는 도움이 되지만 완치에는 한계가 있어 지속적인 요산 농도 측정과 식이요법이 병행돼야 한다.
따라서 간편하게 요산을 측정할 수 있다면 통풍 예방율을 크게 높일 수 있고 통풍 환자의 병 관리에 큰 도움을 줄 수 있다.
하지만 기존의 통풍 진단 기술은 혈액을 채취해 요산 농도를 측정하거나 관절 윤활액을 채취해 요산 결정을 현미경으로 관찰하는 방식이다. 이처럼 침습적 시술이 대부분이고 시간이 오래 걸리는 등의 한계가 있다.
연구팀은 문제 해결을 위해 눈물을 쉽게 채집할 수 있는 종이의 표면에 나노플라즈모닉스 특성을 갖는 금 나노섬을 균일하게 증착했다.
나노플라즈모닉스 기술은 금속의 나노구조 표면에 빛을 모으는 기술로 질병 및 건강 진단 지표, 유전 물질 검출 등에 응용할 수 있다.
또한 금과 같은 금속은 빛을 조사했을 때 기존보다 강한 빛을 받아들이는 특성을 갖기 때문에 종이의 특성을 유지하면서도 기판 표면의 빛 집광도를 최고 수준으로 끌어올릴 수 있었다.
연구팀이 개발한 금속 나노구조 제작 기술은 넓은 면적에 자유자재로 나노구조를 제작할 수 있기 때문에 빛의 집광도를 자유롭게 조절할 수 있다.
연구팀은 종이 검사지에 표면증강 라만 분광법(Surface-enhanced Raman spectroscopy)을 접목시켜 별도의 표지 없이도 눈물 속 요산 농도를 측정하고 이를 혈중 요산 농도와 비교해 통풍을 진단했다.
1저자인 박문성 박사과정은 “통풍 진단을 위한 새로운 방법으로 눈물을 이용해 진단이 가능한 종이 통풍 검사지를 제작했다”며 “신속하고 간단하게 현장 진단이 가능하고 일반적인 반도체 공정을 이용한 대면적 양산이 가능하다”고 말했다.
정 교수는 “이번 결과를 바탕으로 향후 눈물을 이용해 낮은 가격의 무표지 초고감도 생체분자 분석 및 신속한 현장 진단이 가능할 것이다”며 “눈물 뿐 아니라 다양한 체액을 이용해 질병 진단, 생리학적 기능 연구 등에 기여할 수 있을 것이다”고 말했다.
□ 그림 설명
그림1. 금으로 덮인 종이 통풍 검사지의 광학 사진
그림2. 종이 통풍 검사지의 주사전자현미경 사진
그림3. 금나노섬으로 코팅된 셀룰로오스 섬유의 주사전자현미경 사진
그림4. 눈물을 이용한 통풍 진단표
2017.01.17
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전산학부, 美 런타임베리피케이션사와 산학협력 협정 체결
우리 대학은 미국 런타임베리피케이션(Runtime Verification)사와 22일 전산학과 회의실에서 ‘런타임베리피케이션 산학협력 협정’을 체결했다.
협정 체결 행사에는 KAIST 전산학부 교수이며 국내 유일의 ‘소프트웨어 테스팅 베리피케이션 그룹’ 지도교수인 김문주 교수와 미국 런타임베리피케이션 CEO인 그리고레 로수(Grigore Rosu), 그리고 런타임베리피케이션 한국총판 이웨이파트너즈사의 정희설 상무 등이 참석했다.
이번 협정은 런타임 검증 분야의 관련 솔루션들을 공급하고 있는 미국 런타임베리피케이션사가 소프트웨어 런타임 분석도구를 KAIST에 무상 기증하고, 이를 통해 국내 유일하게 KAIST에서 소프트웨어 테스팅 및 검증 연구 강화와 KAIST 재학생들의 소프트웨어 교육에 활용될 예정이다.
런타임베리피케이션 솔루션은 소프트웨어 시스템을 실행시켜 이를 분석하여 소프트웨어 버그를 찾아주는 솔루션으로서 기존의 분석도구 혹은 테스팅 기법으로는 찾아낼 수 없는 소프트웨어에 내재된 버그도 찾아내어 준다. 코드를 기반으로 하는 것이 아니라 분석 결과에 허위경보(False Alarm)가 발생하지 않기에 소프트웨어 개발자들이 더 빠르고 쉽게 소프트웨어 버그를 해결할 수 있도록 도와준다.
미국 런타임베리피케이션 설립자이자 대표인 그리고레 로수(Grigore Rosu)는 2001년 ‘런타임 검증(runtime verification)’이라는 용어를 처음으로 창안하여 학계에 발표하였고, 관련 국제컨퍼런스인 ‘런타임베리피케이션 컨퍼런스’를 16여 년간 이끌어온 관련 분야의 권위자이다.
2016.11.22
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김희탁 교수, 스펀지 구조 응용해 결착력 강화된 수소연료전지 개발
〈 김 희 탁 교수 〉
우리 대학 생명화학공학과 김희탁 교수와 한국화학연구원(원장 이규호) 홍영택 박사 공동 연구팀이 스펀지의 구조를 이용해 계면 결착력을 획기적으로 강화시킨 수소연료전지를 개발했다.
이번 연구 성과는 재료과학분야 국제학술지인 ‘어드밴스트 머티리얼즈(Advanced Materials)’ 11월 10일자 온라인 판에 게재됐다.
수소연료전지는 공기 중 산소와 연료탱크 내 수소로 구동되는 발전장치로서 차세대 친환경 운송수단인 수소연료전지차의 핵심 기술이다.
그러나 수소연료전지는 내연기관에 대비해 가격이 비싸 보급이 어렵고, 고가의 불소계 멤브레인을 이용하기 때문에 가격을 낮추기에도 한계가 있었다.
가격을 낮추기 위해 저가의 탄화수소계 멤브레인이 제안됐지만 탄화수소계 멤브레인은 전극과의 계면 결착력이 낮아 전극과 멤브레인 간 계면이 탈리(분자, 이온 등에서 원자가 떨어지는 현상)돼 수명이 급감하는 문제가 있다.
연구팀은 문제 해결을 위해 탄화수소계 멤브레인 표면에는 스펀지 계면 구조를 도입하고, 전극 표면에는 고분자 층을 삽입해 물리적인 맞물림 계면을 구현했다. 이는 스펀지 계면구조와 전극 표면 고분자 층이 서로 3차원적으로 얽혀 고정돼 강한 계면 결착력이 발생하는 원리이다.
연구팀은 전극과 멤브레인 사이의 계면 결착력을 기존에 비해 37배 증가시켰고 탄화수소계 연료전지의 수명은 약 20배 연장하는 데 성공했다.
특히 스펀지 계면구조는 공정성이 높은 스프레이 코팅이나 딥 코팅 법을 이용해 제조가 가능해 산업적으로도 큰 의미를 가질 것으로 기대된다.
연구팀은 한국기초과학지원연구원의 김환욱 박사와 협력해 구조의 시각적 분석을 진행했고 이대길 교수 연구팀과는 수치 해석을 통해 계면결착 원리를 규명했다.
김희탁 교수는 “물리적 맞물림 구조를 통해 연료전지의 계면 탈리 문제를 해결할 수 있음을 증명했다”고 말했다.
홍영택 박사는 “이번 연구가 기존의 우수한 탄화수소계 멤브레인들을 연료전지에 쉽게 적용할 수 있는 계기가 돼 연료전지 가격을 낮추는 데 크게 기여할 것이다”고 말했다.
이번 연구는 한국화학연구원 주요사업과 한국연구재단 기후변화대응기술사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 스펀지 계면구조의 개념도
그림2. 스펀지 계면구조가 적용된 탄화수소계 연료전지의 막-전극 접합체 장기구동 후 SEM 이미지
그림3. 스펀지 계면구조 제조 공정 및 공정 단계에 따른 탄화수소계 멤브레인
2016.11.21
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차미영 교수, 국제소셜정보학 학술대회에서 기조연설
우리 대학 문화기술대학원 차미영 교수가 국제 소셜정보학 학술대회(SocInfo, International Conference on Social Informatics)에서 기조연설자로 초청 받았다.
소셜정보학 학술대회는 올해 8번째로 열리는 국제행사로 전산, 정보학, 사회과학 및 경영과학 분야를 아우르는 세계적인 융합 연구 결과가 발표되는 자리이다.
차 교수는 ‘빅데이터에 기반한 루머의 빠른 탐지 기법’을 주제로 강연한다. 소개되는 연구는 빠르고 광범위한 정보 전파력을 보이는 온라인 소셜 미디어 플랫폼을 대상으로 하고 있다.
온라인 플랫폼은 자체적인 정보검열 과정이 생략돼 잠재적으로 잘못된 정보 및 루머 전파의 가능성을 지니고 있어 악성 루머의 조기 탐지는 중요한 이슈로 주목받고 있다. 이 기조강연에서는 빅데이터 분석에 기반한 루머전파의 특성을 다음과 같이 설명한다.
첫째로 시간이 지나며 점차 전파력을 상실하는 진실 정보에 비해 루머는 비교적 짦은 주기를 가지고 반복적으로 언급된다. 이는 루머 전파자가 대상을 음해하거나 커뮤니티의 불안을 유발하는 등의 의도를 갖고 지속해서 루머를 전파하기 때문이다.
둘째로 언급자들이 하나의 네트워크로 연결된 형태의 대화를 하는 진실정보에 비해 루머의 전파 구조는 산발적이며 개개인의 연결성을 갖지 않는다. 이는 사용자가 루머를 접하더라도 신용하락을 우려하여 전파에 상대적으로 덜 참여하기 때문이다.
마지막으로 진실 정보보다 루머는 부정 및 유추와 관련된 언어적 표현을 빈번히 사용하며 이는 근거가 명확하지 않은 정보를 전파할 때 해당 정보가 틀린 상황을 대비한 방어기제가 글로 표출되는 것으로 보인다.
이에 연구팀은 루머 탐지가 과학적 기법으로 가능함을 제시함과 동시에 초기 루머 탐지에 유효한 특징들이 무엇인지를 제시하고 더불어 딥러닝을 활용한 고속 루머 탐지 기술을 선보인다.
차미영 교수는 아시아 최초로 미국 페이스북 본사의 데이터 사이언스 팀에서 연구연가 초청을 받아 최근 1년간 연구년을 수행했고 온라인 소셜 빅데이터를 기반으로 루머 탐지, 물가 예측, 패션 동향 파악 및 자동화된 챗봇 시스템 개발 등의 연구를 진행하고 있다.
2016.11.09
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구조 생물학 권위자 김성호 UC Berkeley 명예교수 특별강연
구조 생물학 분야 세계적 권위자인 김성호(79․사진) 캘리포니아대학교 버클리캠퍼스(UC Berkeley) 명예교수가 KAIST에서 특별강연을 한다.
우리대학 생명과학과는 오는 23일(월)과 30일(월) 오후 두 차례 걸쳐 본교 의과학연구센터(E7) 원격강의실에서 ‘김성호 교수 초청 특별강연’을 연다.
강연 주제는 각각 ‘우주와 지구의 기원’과 ‘생명과 인류의 기원’이다.
김성호 교수는 X선 결정구조 분석법을 이용해 전달된 RNA(t-RNA)의 3차원 구조를 세계 최초로 밝혀 생물학계의 주목을 받아 왔으며 노벨상 후보로도 꾸준히 거론되는 인물이다.
또한 정상세포와 암세포에서 RAS단백질의 3차원 구조를 규명함으로써 RAS 단백질이 암을 일으키는 원인임을 밝혀 기존 암 연구 및 항암제 개발 연구에 새로운 방향을 제시하기도 했다.
최근에는 컴퓨팅 생화학자로 활동하면서 생물 유전체의 구조와 기능을 연구하는 유전체학 방법론을 개발 중이다. 이를 통해 질병의 유전적 민감도를 예측할 것으로 기대된다.
김 교수는 서울대 화학과를 졸업하고 미국 피츠버그대학에서 박사학위를 받았다. 이후 MIT 연구원과 듀크대 교수 등을 거쳐 현재 캘리포니아대학교 버클리캠퍼스 화학과 교수로 재직 중이다. 끝.
2016.05.23
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최광욱 교수, 신체 세포조직의 성장 원리 규명
우리 대학 생명과학과 최광욱 교수 연구팀이 신호전달체계에 존재하는 ‘14-3-3’ 단백질이 신체 기관 발달 및 세포 조직 성장에 새롭게 관여함을 규명했다.
이번 연구는 네이처의 자매지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 6일자 온라인 판에 게재됐다. (논문명: 14-3-3 proteins regulate Tctp-Rheb interaction for organ growth in Drosophila)
우리 신체에는 토르 신호(Tor signaling)라고 불리는 신호전달체계가 존재한다. 이 신호전달체계는 단백질 합성을 늘려 세포 크기를 키우거나 세포 숫자를 늘리는 역할을 한다. 토르 신호가 너무 많으면 암을 유발하기도 하고, 반대로 너무 적으면 신체 기관이 제대로 성장을 할 수 없게 된다.
이와 같이 토르 신호는 세포 조직의 성장과 밀접한 관련이 있다. 이 토르 신호를 조절하는데 Tctp(Translationally controlled tumor protein)와 Rheb 단백질이중요한 역할을 한다.
최 교수 연구팀은 과거 연구에서 토르 신호전달체계에서 Tctp 단백질이 Rheb 단백질의 기능 조절에 영향을 끼친다는 것을 밝혔다. 하지만 Tctp와 Rheb이 어떤 방식으로 조절되는지, 중간에 어떤 매개체가 필요한지 등은 밝혀내지 못했다.
연구팀은 문제를 해결하기 위해 초파리를 이용한 유전적 상호작용 분석 실험을 수행했다. 그리고 14-3-3 단백질이 Tctp와 Rheb 사이의 다리 역할을 해 두 단백질이 상호작용할 수 있음을 밝혔다.
초파리 체내에는 두 개의 14-3-3 동종형 유전자가 존재한다. 따라서 두 개 중 하나가 없어도 현저한 성장 장애는 나타나지 않는다. 그러나 연구팀은 Tctp 또는 Rheb의 기능이 부분적으로 손상된 상태에서 14-3-3의 결핍이 발생하면 기관 성장에 심각한 문제가 생기는 것을 확인했다.
이러한 상승효과의 원리를 통해 14-3-3 단백질이 Tctp와 Rheb 단백질 사이의 결합을 직접적으로 조절해 성장에 관여함을 규명했다.
이번 연구에 기초해 향후 고등 동물에서도 유사한 조절 기작이 존재하는지 확인하기 위한 연구가 진행될 것으로 예상된다. 고등 동물에서의 연구도 성공적으로 이뤄진다면 향후 암 조직의 조절이나 기관 발달 촉진 등의 효과도 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
연구팀은 14-3-3 유전자가 초파리 뿐 아니라 인체에도 존재하기 때문에 토르 신호전달체계의 문제로 인한 종양의 원인 규명 및 치료법 예방에 중요한 역할을 할 것으로 전망했다.
최 교수는 “인체에는 유전자 중복으로 인해 기능이 밝혀지지 않은 질병 관련 유전자들이 많다”며 “초파리 모델 동물이 질병 관련 유전자들의 생체 내 작용을 규명하는 데 기여할 것이다”고 말했다.
생명과학과 르 풍 타오 학생이 주도한 이번 연구는 교육부와 한국연구재단이 추진하는 중견연구자지원사업과 글로벌 연구실지원사업의 일환으로 수행됐다.
□ 사진 설명
사진1. 14-3-3과 tctp 단백질 결핍으로 인해 초파리 눈이 소실된 사진
사진2. 14-3-3과 tctp 단백질 결핍으로 인해 초파리 날개가 소실된 그림
사진3. 14-3-3 결핍으로 인한 초파리의 두뇌부가 상실된 사진
2016.05.18
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지식서비스공학과, 빅데이터와 예측 분석 주제로 워크숍
최근 몇 년 간 빅데이터의 실제 가치와 활용 방법에 대한 관한 관심이 폭발적으로 증가하고 있는 가운데 빅데이터의 다음 단계로 일컬어지는‘예측 분석’의 가능성과 미래에 대해 논의하는 자리가 마련된다.
우리 대학 지식서비스공학과(학과장 이문용)는 오는 25일(목) 서울 코엑스에서 ‘기업을 위한 예측 분석 실무기법’을 주제로 제4회 지식서비스 워크숍을 개최한다.
‘예측 분석’이란 빅데이터를 분석함으로써 과거와 현재를 이해하고 이에 기반하여 미래를 예측하는 기술들을 말한다. 마치 빅데이터가 ‘연료’라면 예측 분석은‘엔진’으로 비유될 수 있다.
KAIST 지식서비스공학과는 예측 분석 도입을 고민하는 기업의 중견간부들에게 핵심 기술과 실제 응용 사례를 소개해 기업의 데이터 활용에 도움을 주고자 이번 워크숍을 마련했다.
강연은 데이터 분석 분야 최고 전문가인 KAIST 지식서비스공학과와 산업및시스템공학과의 6명의 교수가 맡게 된다. 하루 동안 집중적으로 ‘예측 분석 모델링 실무 기법’이라는 교재의 대부분을 설명하여 단시간에 예측 분석의 핵심을 파악할 수 있다.
먼저 윤완철 교수가‘데이터 과학 총론 및 소개 & 분석과 데이터 과학’을 주제로 데이터 사이언티스트와 격물치지, 통계적 세계관의 기초, IQ와 Eye-Q 등을 소개한다.
이어 △ 이문용 교수가 ‘광고와 홍보 & 선호도와 선택’ △ 이재길 교수가 ‘시장바구니 분석 & 공간데이터 분석’ △ 장영재 교수가 ‘경제 데이터 분석 & 운영관리’ △ 권가진 교수가‘텍스트 분석 & 감성 분석’ △ 이의진 교수가 ‘스포츠 분석 & 브랜드와 가격’ 등을 주제로 각각 강연한다.
이번 행사를 주관한 이문용 학과장은 “이번 워크숍은 예측 분석 도입을 고려하는 기업과 관련 분야에 관심 있는 학생들에게 예측 분석의 가능성과 미래를 고민해 보는 소중한 자리가 될 것”이라고 말했다.
워크숍 참가를 위해 24일(수)까지 참가등록을 해야 하며 자세한 사항은 홈페이지(http://kseworkshop.kaist.ac.kr)를 참고하면 된다.
2009년 2월 설립된 KAIST 지식서비스공학과는 21세기 지식기반사회에서 가장 중요한 인간 의사결정의 제반 문제를 연구한다. 데이터 사이언스와 지식공학, 인지공학, HCI 등을 중점 연구 및 교육하기 위해 설립된 학과로, 빅데이터 분야 에서 국내 선두주자로서의 위상을 확립하고 있다. 2016년 3월에 지식서비스공학대학원으로 개편된다. 끝.
2016.02.22
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KAIST-국제응용시스템분석연구소, 환경분야 공동연구 MOU
우리 대학은 29일 오후 본관 총장실에서 환경분야 세계적 연구기관인 국제응용시스템분석연구소(IIASA, International Institute for Applied Systems Analysis)와 연구 협약을 맺었다.
IIASA는 환경∙기술∙식량∙빈곤 등 인류에게 영향을 미치는 사회 이슈 전반에 관해 분석하고 관련 정책을 평가∙연구하는 국제기구다. 1972년에 설립돼 오스트리아에 본부를 두고 있으며, 응용시스템 분석을 통해 주요 이슈에 대한 해결책을 찾고 정책 가이드를 제시한다.
특히 환경 분야에서 권위를 인정받고 있으며, 온실가스와 대기오염물질 저감정책 수립모형을 개발해 유럽과 아시아에 보급하기도 했다.
IIASA측은 협약 배경에 대해 “KAIST는 수준 높은 교육∙연구 기관으로, 녹색기술 개발과 녹색사업∙녹색정책 분야에서 강점이 있다”며 “KAIST 녹색성장대학원과 EEWS(Energy, Environment, Water, Sustainability) 연구센터 등 산하 기관들의 활약이 돋보인다”고 설명했다.
이번 협약은 △녹색기술의 확산 분석 분야의 공동연구 수행 △경제-에너지-환경 통합 평가모형 개발 및 개선 △수자원 시스템 분석 분야의 공동 연구개발 △학술 교환 프로그램 개발이 주요 내용이다. 매년 연구성과와 아이디어를 공유하는 워크숍을 개최하고 공동 연구를 위한 핫라인 시스템도 구축한다.
KAIST는 ‘녹색 기술의 확산에 대한 기술경제학적 이해와 이를 반영한 국가 온실가스 배출량 전망 모형 연구 (녹색성장대학원)’와 ‘자원 순환 시스템에 대한 연구 (EEWS 연구센터)’를 이미 진행 중이며, IIASA와의 협약을 통해 보다 심도 있는 연구가 가능할 것으로 기대하고 있다. 또한 한국식 에너지 평가 모델을 개발하고 글로벌 녹색 리더를 양성하는 데도 도움이 될 것으로 보고 있다.
협약식에는 KAIST 강성모 총장을 비롯해 녹색성장대학원 이재규 원장, 엄지용 교수, 파블 카바트 IIASA 원장 등이 참석했다.
협약을 주도한 KAIST 녹색성장대학원 이재규 원장은 “IIASA는 에너지, 환경, 인구 등 이슈의 분석기법과 미래 예측모델 기술을 축적한 권위 있는 국제기구”라며 “KAIST는 이번 협약을 계기로 환경 분야의 연구 역량을 강화하고, 녹색 성장 및 에너지∙환경 분야의 교육∙연구를 선도해 나갈 계획이다”라고 말했다.끝.
2014.10.30
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