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정기훈 교수, 곤충 눈 구조 모방한 초박형 카메라 개발
〈 왼쪽부터 장경원 박사과정, 정기훈 교수, 황순홍 박사과정 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀이 독특한 눈 구조를 가진 곤충인 제노스 페키(Xenos peckii)를 모사한 초박형 디지털카메라를 개발했다.
제노스 페키를 모사해 개발한 초박형 디지털카메라는 기존 이미징 시스템보다 더 얇으면서 상대적으로 넓은 광시야각과 높은 분해능을 갖는다. 감시 및 정찰 장비, 의료용 영상기기, 모바일 등 다양한 소형 이미징 시스템에 적용 가능할 것으로 기대된다.
금동민, 장경원 박사과정이 주도한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘빛 : 과학과 응용(Light : Science & Applications)’ 10월 24일 자에 게재됐다. (논문명: 제노스 페키의 시각기관을 모사한 초박형 디지털카메라, Xenos peckii vision inspires an ultrathin digital camera)
정 교수 연구팀은 자연계에서 발견되는 광학 구조를 모방하는 연구를 꾸준히 진행해 왔다. 반딧불이의 배 마디 구조를 분석해 광효율을 높은 LED 렌즈를 개발한 바 있고, 생체모사를 통한 무반사 기판을 제작하는 등 해당 분야를 선도하고 있다.
최근 전자기기 및 광학기기의 소형화로 초박형 디지털카메라에 대한 수요가 증가하고 있다. 그러나 기존의 카메라 모듈은 광학적 수차를 줄이기 위해 광축을 따라 복수의 렌즈로 구성돼 있어 부피가 매우 크다는 단점이 있다. 이런 모듈을 단순히 크기만 줄여 소형기기에 적용하면 분해능과 감도가 떨어지게 된다.
연구팀은 문제 해결을 위해 곤충인 제노스 페키의 시각구조를 적용한 렌즈를 제작했고 이를 이미지 센서와 결합한 초박형 디지털카메라를 개발했다.
곤충의 겹눈구조는 수백, 수천 개의 오마티디아라 불리는 아주 작은 광학 구조로 이뤄져 있다. 일반적인 겹눈구조는 수백, 수천 개의 오마티디아에서 한 개의 영상을 얻지만, 제노스 페키는 다른 곤충과는 달리 각 오마티디아에서 개별의 영상을 획득할 수 있다. 또한 오마티디아 사이에 빛을 흡수할 수 있는 독특한 구조를 가져 각 영상 간 간섭을 막는다.
연구팀이 개발한 카메라는 2mm 이내의 매우 작은 크기로 제노스 페키의 겹눈구조를 모방해 수십 개의 마이크로프리즘 어레이와 마이크로렌즈 어레이로 구성된다. 마이크로프리즘과 마이크로렌즈가 한 쌍으로 채널을 이루고 있으며 각각의 채널 사이에는 빛을 흡수하는 중합체가 존재하며 각 채널 간 간섭을 막는다.
각각의 채널은 화면의 다른 부분들을 보고 있으며 각 채널에서 관측된 영상들은 영상처리를 통해 하나의 영상으로 복원돼 넓은 광시야각과 높은 분해능을 확보할 수 있다.
정기훈 교수는 “초박형 카메라를 제작하는 새로운 방법을 제시했다”며 “이 연구는 기존의 평면 CMOS 이미지 센서 어레이에 마이크로 카메라를 완전히 장착한 초박형 곤충 눈 카메라의 첫 번째 데모이며 다양한 광학 분야에 큰 영향을 미칠 것으로 확신한다.”라고 말했다.
□ 그림 설명
그림1. (좌) 제노스 페키의 SEM 영상. (우) 형광 염색된 제노스 페키의 시각구조
그림2. (좌) MEMS 공정을 통해 제작된 마이크로프리즘 어레이의 SEM 영상. (우) 완성된 초박형 디지털 카메라의 광학 영상
그림3. (좌) Xenos peckii의 시각기관을 통해 얻은 영상. (우) 초박형 디지털 카메라를 통해 얻은 영상
2018.11.20
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스티브 박 교수, 김정 교수, 3차원 표면 코팅 가능한 로봇피부 개발
〈(왼쪽부터) 오진원 석사과정, 스티브박 교수, 양준창 박사과정 〉
우리 대학 신소재공학과 스티브 박 교수, 기계공학과 김정 교수 공동 연구팀이 3차원 표면에 코팅이 가능하며 자극을 구분할 수 있는 로봇피부를 개발했다.
오진원 석사과정, 양준창 박사과정이 공동 1저자, 박현규 석사과정이 참여한 이번 연구는 국제학술지 ‘에이씨에스 나노(ACS Nano)’ 8월 28자 표지논문으로 게재됐다.
오늘날 로봇연구는 인간과 같은 기능을 가진 휴머노이드, 몸에 착용하는 헬스케어 장치 등 인간처럼 촉각을 구현하려는 연구가 활발히 진행되고 있다.
연구팀은 로봇의 복잡한 형상에 균일하게 코팅할 수 있는 로봇피부를 개발했다. 균일한 코팅은 로봇피부에 가해진 자극을 보다 정확히 측정할 수 있게 해주는 핵심 기술이다.
개발된 로봇피부 용액을 원하는 물체에 뿌린 뒤 굳히면 로봇피부가 형성된다. 매우 간편한 용액공정을 통해 제작하므로 저비용으로 대면적 및 대량생산이 가능하다. 또한 복잡한 형태를 지닌 로봇에도 적용할 수 있다.
특히 이 로봇피부는 인간과 같이 압력과 인장력을 구분해낸다. 수직 압력과 마찰에 대해 로봇피부의 내부구조가 각각 다르게 변형되기 때문에 이들을 구분할 수 있다.
또한 의료영상 기법 중 하나인 전기임피던스영상(EIT) 기술을 이용함으로써 복잡한 전기 배선 없이 로봇피부에 마찰이 가해지는 곳을 정확히 측정했다.
스티브 박 교수는 “개발된 로봇피부는 저비용으로 대량생산이 가능하며, 복잡한 3차원 표면에도 손쉽게 코팅이 가능하다”며, ”로봇피부의 상용화에 한 걸음 가까워질 수 있는 원천기술이다”라고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단 기초연구사업(신진연구) 지원으로 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 3차원 표면 코팅이 가능한 로봇피부 모식도 (ACS 나노 8월호 표지)
그림2. 전기임피던스영상법을 활용한 다양한 자극 측정
그림3. 다양한 코팅법을 활용한 로봇피부의 제작 및 로봇피부 신호 확인
2018.09.13
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김필한 교수 교원창업기업, 3차원 생체현미경 IVM-CM 출시
〈김필한 교수, 아이빔테크놀로지 김인선 CEO〉
우리 대학 나노과학기술대학원/의과학대학원 김필한 교수 연구팀이 소속된 교원창업기업 아이빔테크놀로지(IVIM Technology, Inc)가 3차원 올인원 생체 현미경 ‘IVM-CM’과 ‘IVM-C’를 개발했다.
이는 김필한 교수 연구팀의 혁신적 생체현미경(IntraVital Microscopy, IVM) 원천기술을 토대로 개발한 것으로 미래 글로벌 바이오헬스 시장에 활용될 예정이다.
세계적 현미경 제조사들의 기술을 넘어 혁신적 원천 기술을 기반으로 개발된 ‘IVM-C’와 ‘IVM-CM’은 여러 인간 질환의 복잡한 발생 과정을 밝히기 위한 기초 의․생명 연구의 차세대 첨단 영상장비가 될 것으로 기대된다.
생체현미경은 바이오제약 분야에서 크게 주목받고 있다. 최근 바이오제약 산업은 단순 합성약물개발보다 생체의 미세 구성단위인 세포 수준에서 복합적으로 작용하는 면역치료제, 세포치료제, 유전자치료제, 항체치료제 등 새로운 개념의 바이오의약품 개발에 집중하고 있기 때문이다.
인체는 수없이 많은 세포들이 복잡한 상호작용을 통해 동작한다. 그러나 현재 신약개발 전임상 단계에서는 시험관 내(in-vitro)와 생체 외(ex-vivo) 실험처럼 상호작용이 일어나지 않는 방식의 연구가 주로 수행되고 있다.
이러한 실험 결과들로만 얻은 결과로 임상시험에 진입한다면 오류와 실패의 가능성이 높아진다. 따라서 신약개발을 위한 임상시험 전 마지막 단계에서 반드시 살아있는 동물에서의 생체 내(in-vivo) 실험으로 효능 분석이 진행돼야 한다.
생체현미경 기술은 바로 이 과정에서 살아있는 동물 내부의 목표로 하는 세포, 단백질과 주입된 물질의 움직임을 동시에 3차원 고해상도 영상으로 직접 관찰할 수 있어 시험 결과의 오류, 시간, 비용을 현저히 줄일 수 있다.
기존 현미경 기술을 살아있는 생체에 적용하려면 영상획득 과정 동안 생체를 유지하기 위한 여러 추가적인 장비가 필요하다. 또한 영상 속도와 해상도의 한계로 인해 생체 내부의 세포를 직접 관찰하기 어려웠다.
아이빔테크놀로지의 ‘IVM-C’와 ‘IVM-CM’모델은 최초의 올인원 3차원 생체현미경 제품으로 살아있는 생체 내부조직을 구성하는 세포들을 고해상도로 직접 관찰할 수 있다.
기존 MRI나 CT 등으로 불가능했던 신체의 다양한 장기 내부에서 움직이는 세포들을 하나하나 구별해 관찰하는 것이 가능하다. 이를 통해 다양한 질병이 몸속에서 발생하는 과정에 대해 자세한 세포단위 영상 정보를 제공할 수 있다.
특히 ‘IVM-C’와 ‘IVM-CM’모델은 독보적인 초고속 레이저스캐닝 기술을 이용해 기존 기술수준을 크게 뛰어넘는 고해상도와 정밀도로 살아있는 생체 내부의 다양한 세포 및 주변 미세 환경과 단백질 등의 분자를 동시에 영상화하는 것이 가능하다.
‘IVM-C’모델은 살아있는 생체 내부의 고해상도 공초점 영상을 총 4가지 색으로 동시에 획득할 수 있으며, ‘IVM-CM’모델은 공초점 영상과 더불어 고속펄스레이저를 이용한 다중광자 영상까지 획득할 수 있다.
최고기술책임자(CTO) 김필한 교수는 “‘IVM-C’와 ‘IVM-CM’은 세포치료제, 면역치료제, 신약 및 선도물질 효능 분석 시 다양한 세포들이 존재하는 생체 내 환경에서 단일 세포 단위의 정밀한 효능 분석이 가능한 유일한 장비로 생명 현상을 보다 정밀하게 종합 분석하기 위한 혁신적 원천 기술로 급성장할 글로벌 바이오헬스 시장을 개척할 수 있는 차세대 의료, 의약 기술 발전을 가속화할 핵심 기술이 될 것이다”고 말했다.
아이빔테크놀로지는 시장성과 성장 가능성을 높게 평가받아 창업 후 3개월 만인 작년 9월 30억 원의 투자 유치를 달성한 바 있다.
대표이사는 김인선 전 제넥신 경영지원본부장, 최고기술책임자는 김필한 교수, 영업 및 마케팅 총괄은 독일 광학 기업인 칼자이스에서 14년간 경험을 쌓은 박수진 이사가 맡고 있다.
또한 우리 대학 박사 출신들로 구성된 기술개발팀과 연구서비스팀이 차세대 후속 장비 개발과 글로벌 바이오헬스 시장 활성화를 위해 노력하고 있다.
김필한 교수 연구팀은 창업원 엔드-런(End-Run) 사업화도약과제에 참여했으며, 아이빔테크놀로지는 창업원의 지원을 받아 설립됐다.
□ 사진 설명
사진1. IVM-CM 장비사진
사진2. IVM-CM 생체영상결과 사진
사진3. IVM-CM 생체 내부 세포 추적 사진
2018.09.05
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2018 KAIST 핵심 특허기술 이전 설명회 개최
KAIST(총장 신성철)가 환자의 면역반응을 활성화시켜 인체 본연의 면역 시스템이 암세포를 사멸시키도록 유도하는 ‘면역 활성화 항암치료제’와 실시간 AI(딥러닝) 기술을 활용해 저해상도 영상을 고해상도 영상(4K UHD)으로 즉시 변환시키는 ‘초고화질 영상변환 하드웨어기술’ 등 당장 사업화 가능성이 높은 6개의 핵심 특허기술을 소개한다.
KAIST는 10일 오후 1시부터 서울 삼성동 코엑스에서 산학협력단(단장 최경철) 주관으로 ‘2018 KAIST 핵심 특허기술 이전 설명회’를 개최한다고 3일 밝혔다. 이 설명회는 KAIST 연구진이 보유한 우수 기술을 기업에게 이전해 일자리 창출은 물론 기업 경쟁력을 높이는 산학협력 모델을 조성키 위해 마련됐다.
산학협력단 관계자는 “지난 3월 KAIST가 오는 2031년까지 세계 10위권 선도대학으로의 진입을 선포한 ‘KAIST 비전 2031’의 5대 혁신분야 중 하나인 기술사업화 혁신방안의 일환으로 이번 설명회를 준비했다”며 “핵심 특허기술을 선정해 기업에게 이전하는 설명회를 매년 개최할 방침”이라고 밝혔다.
KAIST는 선정된 기술을 이전받는 기업들에게는 기술보증기금과 협력을 통해 기업금융연계 지원서비스를 제공할 계획이다. 이들 기업은 또 KAIST로부터 비즈니스 모델 개발과 특허-R&D 연계 전략분석, 국내·외 마케팅 우선 추진 등 다양한 서비스를 지원을 받게 된다.
올해 KAIST가 선보이는 기술은 4차 산업혁명의 중심이 되는 바이오, 나노, 인공지능, 반도체 분야의 핵심 특허기술로 ①새로운 방식의 나노 패터닝 플랫폼 기술(정희태 교수·생명화학공학과) ②면역 활성화 항암치료제후보 물질 확보(최병석 교수·화학과) ③미생물을 이용해 바이오연료 등을 대량생산할 수 있는 기술(이상엽 특훈교수·생명화학공학과) 등 이다.
이밖에 ④컴팩트한 싱글샷 초분광 카메라 기술(김민혁 교수·전산학부) ⑤AI(딥러닝) 기반 고속 초고해상도 업스케일링 기술(김문철 교수·전기및전자공학부) ⑥방사선에 강인한 모스펫 소자(이희철 교수·전기및전자공학부)도 6개 핵심 특허기술에 포함됐다.
특히, 김문철 교수와 김민혁 교수의 특허기술은 지난 8월 31일부터 9월 5일까지 독일 베를린에서 열린‘국제 가전 박람회(IFA 2018)’에서도 전시, 소개돼 참가자들로부터 많은 주목을 받은 기술이다.
KAIST가 올해 선정한 6개 핵심기술은 산업계에 파급 효과가 큰 기술로 향후 다양한 분야로의 응용 가능성과 시장규모·기술혁신성 등을 고려해 선정됐다.
KAIST는 이를 위해 지난 4월부터 교수들이 직접 연구·개발해 특허를 보유한 교내 우수 기술을 대상으로 공모를 진행하고 접수된 특허기술을 대상으로 변리사·벤처 투자자·사업화 전문가 등 15명 내외로 구성된 심사단의 자문과 평가를 거쳤다.
9월 10일 진행되는 설명회에는 기술개발 및 기술이전을 포함한 상호 협력방안을 논의하기 위해 기업 관계자 및 투자자 등 200여 명이 초청될 예정이다. 연구자인 이상엽 특훈 교수 등 교수 6인도 모두 참석해 각 특허기술별로 15분씩 발표와 함께 현장에서 기술이전에 관한 상담 등도 진행한다.
이와 함께 신성철 총장을 비롯해 강낙규 기술보증기금 이사장 직무대행, 이준표 한국소프트뱅크 대표이사, 차기철 KAIST 동문회장 등 내·외빈이 참석해 4차 산업혁명 시대를 맞아 대학이 보유 중인 첨단기술에 관한 기술사업화의 중요성을 강조할 계획이다.
최경철 KAIST 산학협력단장은“이번 기술이전 설명회를 계기로 KAIST가 보유한 핵심 특허기술을 기업에게 적극적으로 소개하고, 양질의 일자리 창출과 함께 글로벌화 등 기업발전의 기회가 될 수 있는 산학협력의 성공적인 모델로 발전시켜 나갈 것”이라고 말했다.
최 단장은 이어“아직 발굴되지 않은 핵심 특허기술과 각종 사업추진 관련 아이디어 등을 지속적으로 발굴해 대학의 핵심기술을 활용한 기술사업화를 활성화하고 산학협력 사업을 적극적으로 추진해나갈 계획”이라고 밝혔다.
2018.09.03
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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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김성태 박사과정, 로버트와그너 최우수 학생 논문상 수상
〈 김 성 태 박사과정 〉
우리 대학 전기및전자공학부 김성태 박사과정(지도교수: 노용만)이 지난달 10일~15일 미국 휴스턴에서 열린 국제광자공학회 (SPIE: The International Society for Optics and Photonics)의 의료영상 학술대회 (Medical Imaging Conference)에서 로버트와그너 최우수 학생 논문상 (Robert F. Wagner All-Conference Best Student Paper Award Finalist)에 선정됐다.
국제광학회 의료영상 학술대회는 의료영상 분야 세계 최대 규모 학술대회 중 하나로 올해 900 여편의 논문이 발표됐다. 그 중 로버트와그너 최우수 학생 논문 상은 의료영상 전분야 9개의 각 분과별로 1편씩 선정됐으며 김 박사과정의 논문은 컴퓨터 지원 진단 (Computer-Aided Diagnosis) 분과에서 최우수 학생 논문상을 수상했다.
수상 논문은 '해석 가능한 딥러닝 연구'의 결과로 딥러닝 기반 컴퓨터 지원 진단에서 의사들의 용어로 유방암 진단의 근거를 제공하는 기술에 대한 논문이다. (논문명: ICADx: Interpretable computer aided diagnosis of breast masses)
김성태 박사과정은 “이번 학술대회에서 컴퓨터 지원 진단 분과 최우수 학생 논문상에 입상하게 돼 영광이며 지도교수님의 훌륭한 지도와 연구를 도와준 동료들이 있었기에 가능했다고 말하며 감사하다” 고 말했다.
2018.03.13
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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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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
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김필한 교수, 초고속 레이저 생체현미경 개발
〈 김 필 한 교수 〉
우리 대학 나노과학기술대학원 김필한 교수 연구팀이 개발한 초고속 생체현미경(IVM: IntraVital Microscopy)을 통해 미래 글로벌 바이오헬스 시장을 겨냥한 상용화에 나선다.
김 교수는 (재)의약바이오컨버젼스연구단, 서울대학교 김성훈 교수와의 공동 연구를 통해 개발한 최첨단 초고속 레이저스캐닝 3차원 생체현미경 기술을 토대로 아이빔테크놀로지(주)(IVIM Technology, Inc)를 창업했다.
이 생체현미경(IntraVital Microscopy : IVM)은 수많은 세포들 간 상호작용을 통해 나타나는 생명 현상을 탐구하고 여러 질환의 복잡한 발생 과정을 밝힘으로써 기초 의생명 연구의 차세대 첨단 영상장비가 될 것으로 기대된다.
연구팀의 기술은 살아있는 생체 내부조직을 구성하는 세포의 움직임을 직접 관찰할 수 있다. MRI나 CT 등 기존 생체영상 기술로는 불가능한 신체 다양한 장기 내부의 수많은 세포 하나하나를 구별하고 각 세포들의 움직임을 3차원으로 즉시 확인 가능하다.
이를 통해 다양한 질병이 몸속에서 발생하는 과정에 대해 자세한 세포단위 영상 정보를 제공할 수 있다.
특히 초고속 생체현미경 기술은 여러 색의 레이저 빔을 이용해 기존의 조직분석 기술로는 불가능했던 살아있는 생체 내부의 다양한 세포 및 주변 미세 환경과 단백질 등의 분자를 동시에 영상화할 수 있다.
이를 활용하면 생체 외부에서 수집한 데이터로 수립한 가정을 실제 살아있는 생체 내 환경에서 세포 단위로 검증하고 분석할 수 있다.
생체현미경은 바이오제약 분야에서도 주목받고 있다. 최근 바이오제약 산업은 단순 합성약물개발보다 생체의 미세 구성단위인 세포 수준에서 복합적으로 작용하는 면역치료제, 세포치료제, 유전자치료제, 항체치료제 등 새로운 개념의 바이오의약품 개발에 집중하고 있기 때문이다.
연구팀의 생체현미경은 동물실험에서 목표로 하는 세포, 단백질과 주입된 물질의 움직임을 동시에 3차원 동영상으로 관찰할 수 있다. 현재 (재)의약바이오컨버젼스연구단과 함께 차세대 신약개발을 위한 핵심기술로 발전시키기 위해 노력 중이다.
김 교수가 창업한 회사는 시장성과 성장가능성을 높게 평가받아 벤처기업으로서는 이례적으로 빠르게 창업 3개월 만에 LB인베스트먼트와 에이티넘인베스트먼트로부터 총 30억 원의 투자를 유치했다.
김 교수는 “이 기술은 다양한 생명 현상을 보다 정밀하게 종합 분석하기 위한 원천기술이다”며 “고령화 사회의 도래와 함께 급성장할 글로벌 바이오헬스 시장을 개척할 수 있는 차세대 의료, 의약 기술의 발전을 가속화할 핵심 기술이 될 것으로 확신한다”고 말했다.
김 교수 연구팀의 연구는 창업원의 엔드런(End-Run) 사업과 과학기술정보통신부가 추진하는 글로벌프론티어사업의 혁신형의약바이오컨버전스사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 사진 설명
사진1. 초고속 레이저 생체현미경 (IVM) 사진1
사진2. 초고속 레이저 생체현미경 (IVM) 사진2
사진3. 생체 내부 세포수준 변화의 IVM 영상 결과
사진4. 생체 내부 다양한 장기의 세포수준 IVM 영상 결과
2017.11.21
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전상용 교수, 인체 담석형성반응 이용한 항암치료 시스템 개발
〈 전상용 교수, 이동윤 박사과정 〉
우리 대학 생명과학과 전상용 교수 연구팀이 인간 체내의 물질을 이용해 광학영상 진단 및 광열 치료가 가능한 항암시스템을 개발했다.
연구팀은 빌리루빈이라는 체내 물질과 그 빌리루빈으로 인해 발생하는 담석형성반응을 응용했다. 인체 내 강력한 항산화제인 빌리루빈의 담석 형성 과정에서 관찰되는 자체 금속 결합 기능과 신생아 황달 치료에 쓰이는 푸른빛에 반응하는 성질을 동시에 이용했다.
이를 통해 높은 생체 적합성과 우수한 광음향 진단 기능 및 광열 치료 효능을 보여 항암 치료 분야에서 적합한 치료 시스템이 될 것으로 기대된다.
이동윤 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 응용화학분야 저명학술지 앙케반테 케미(Angewandte Chemie International Edition) 9월 4일자 온라인 판에 게재됐다.
전 교수 연구팀은 과거 연구에서 물과 화합하지 않는 소수성을 갖는 빌리루빈과, 그 반대로 초 친수성 고분자인 폴리에틸렌글리콜(PEG)을 결합한 ‘페길화된 빌리루빈’ 기반의 나노입자 시스템을 개발한 경험이 있다.
이는 빌리루빈의 항산화 기능을 그대로 유지하면서 체내로 축적되지 않게 해 빌리루빈의 장점만을 취하는 기술이다. 이를 바탕으로 염증성 장 질환, 허혈/재관류, 췌도세포 이식, 천식 등의 동물 질병 모델에서 효능 및 안정성을 확인했다.
이번 연구에서는 앞선 연구의 접근 방식과 다르게 빌리루빈이 갖고 있는 다른 물리 화학적 성질을 이용해 항암 치료에 적용했다.
먼저 황달의 주요 원인체인 노란색 빌리루빈에 특정 파장대의 빛(푸른 빛)을 쬐어주면 이에 반응해 광이성질체(빛에 의해 모양이 변형된 물체)가 되고 배설이 활성화돼 신생아 황달 치료에 널리 쓰일 수 있는 광학물질인 점을 첫 번째 근거로 활용했다.
두 번째로는 인체 내의 쓸개관 혹은 쓸개 등에서 병이 생길 때 종종 발견할 수 있는 검은 색소 담석의 주성분 또한 빌리루빈이라는 점에 주목했다. 빌리루빈이 칼슘이나 구리 등 양이온과 중간 매개체 없이도 결합할 때 검은 색소 담석이 형성되는 점을 응용했다.
연구팀은 구리나 칼슘 대신 시스플라틴이라는 백금 금속 기반 항암제와 빌리루빈을 결합해 노란색의 빌리루빈을 보라색의 복합체로 변환시켰다.
이후 근적외선 파장대의 빛을 쬐었을 때 기존에 비해 크게 향상된 광감응성을 보였고, 실제 정맥 주사된 대장암 동물 모델에서도 종양 부분에서의 유의미한 광음향 신호 증가를 확인했다. 이 기술로 향후 더 향상된 종양 진단을 할 수 있을 것으로 기대된다.
또한 종양 부위에 근적외선 빛을 쬐었을 때 광열 효과에 의해 5분 내에 25℃ 이상의 온도 상승을 확인했고, 2주 후 다른 그룹에 비해 종양 크기의 감소 및 괴사를 확인했다.
전 교수는 “현재 개발된 물질들은 생체 적합성이 낮고 잠재적 생체 독성 가능성이 있는 인공소재 위주이기 때문에 임상으로 이어지는 데 한계가 있었다”며 “이번에 개발한 인체 유래 빌리루빈 기반의 광학물질은 광음향 영상 및 광열 치료의 전임상 중개연구 및 임상 적용에 새로운 플랫폼이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 글로벌연구실사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 빌리루빈의 담석형성반응 및 광감응성을 이용한 본 연구의 모식도
그림2. 빌리루빈 나노입자 (왼쪽)와 시스플라틴이 결합된 빌리루빈 나노입자 (오른쪽) 수용액
2017.09.20
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오준호 교수 개기일식 영상, NASA 오늘의 천체사진 선정
〈 오 준 호 교수 〉
우리 대학 기계공학과 오준호 교수가 지난 8월 21일 미국 오리건(Oregon) 주 웜 스프링스(Warm Springs)에서 촬영한 일식 영상이 미 항공우주국(NASA)의 ‘오늘의 천체사진(APOD : Astronomy Picture of the Day)’ 에 선정됐다.
APOD는 NASA에서 운영하는 최고 권위의 천체사진 전문 사이트이다. 허블 우주망원경 등 전문적인 천체관측 결과나 전 세계 천체 관측자들의 작품 등을 선정해 매일 한 개씩 소개한다.
오 교수는 프로 사진작가 권오철 씨에 이어 한국인으로서는 두 번째로, 아마추어 한국인 천체사진가로서는 처음으로 APOD에 선정됐다.
이 사이트는 오교수가 확대 촬영한 개기일식 동영상을 소개하며 “오 교수가 특별히 제작한 장치로 일식순간 태양표면을 따라 돌며 확대촬영을 통해 태양이 월면 뒤로 사라지고 다시 나타나는 모습을 담았다”고 소개했다.
디지털사진 전문 사이트 ‘디지털 포토그래피 리뷰(dpreview.com)는 “꼭 봐할 놀라운 영상이다”고 밝히며 홍염과 코로나, 그리고 베일리스 비즈(Baily’s Beads) 등 개기일식의 관측 포인트를 소개했다.
오 교수의 영상은 개기일식이 일어나는 2분 3초 동안 관측된 코로나와 홍염을 매우 세밀하게 담아내고 있다.
오 교수는 “개기일식의 시작과 끝점의 예상 시간을 정확하게 계산해 촬영하는 등 십 수 년의 경험과 시행착오를 통해 수개월의 철저한 준비 기간을 거쳐 완성했다”고 말했다.
오 교수는 휴보(HUBO) 등 다양한 이족보행 로봇을 개발한 휴보의 아버지로 알려진 동시에 1999년 터키에서의 촬영을 시작으로 총 11차례 일식을 관측한 일식추적자(eclipse chaser)이기도 하다.
오준호 교수가 촬영한 개기일식 영상은 https://apod.nasa.gov/apod/ap170912.html 에서 확인할 수 있다.
□ 사진 설명
사진1. 촬영 사진1
사진2. 촬영 사진2
2017.09.13
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2017 KAIST 리서치 데이, 23일 개최
‘2017 KAIST 리서치 데이(Research Day)’ 행사가 23일 오전 10시 30분부터 KI빌딩 1층 퓨전홀에서 열린다. 이 행사는 우리대학이 최근의 주요 연구 성과를 소개하는 한편 제4차 산업혁명 관련 R&D 분야에 대한 정보와 지식, 노하우 등을 공유함으로써 융합연구를 활성화한다는 취지로 2016년 5월 처음 마련했다.
작년에 이어 올해 두 번째를 맞는 이날 행사는 △연구부문 우수교원 및 우수 연구 성과 포상 △수상자 강연 △첸 쉐이(CHEN Shiyi) 중국 남방과학기술대(SUSTech, Southern University of Science and Technology) 총장 특별강연 등의 순으로 진행된다.
우선 2017년 연구대상은 건설및환경공학과 손훈 교수가, 연구상 수상자로는 기계공학과 오준호 삼성 지정석좌교수와 생명화학공학과 이상엽 특훈교수가 각각 선정됐다. 이노베이션상은 물리학과 박용근 교수, 융합연구상은 물리학과 이용희 교수와 신소재공학과 신종화 교수가 각각 수상한다.
대표 연구 성과로는 △3차원 홀로그래픽 현미경(박용근 교수·물리학과) △맞춤형 단백질 변형기술(박희성·화학과) △찔러도 피가 나지 않는 무출혈 주사바늘(이해신·화학과) △이동식 펄스에코 레이저 초음파 전파영상화 시스템(이정률·항공우주공학과) △복굴절을 이용한 3차원 깊이 측정기술(김민혁·전산학부) 등 자연과학분야 4건, 생명과학분야 1건, 공학분야 5건 등 모두 10건이 선정됐다.
우리대학은 이날 행사에서 이들 10선에 뽑힌 연구 성과물에 대해 시상하는 한편 동영상을 통해 참석자들에게 소개하는 시연회도 갖는다. 이와 함께 오후 2시부터는 첸 쉐이(CHEN Shiyi) 중국 남방과학기술대(SUSTech, Southern University of Science and Technology) 총장이 ‘4차 산업혁명과 사회적 가치창출을 위한 기업가 정신’이란 주제로 특별 강연회를 가질 예정이다. 교수와 학생 등 우리대학 구성원은 물론 일반시민들까지 누구든 사전신청 없이 이 행사에 참여할 수 있다.
2017.05.18
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