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딥러닝 통해 MRI 다중 대조도 영상 복원 기법 개발
바이오및뇌공학과 박성홍 교수 연구팀이 자기공명영상장치(MRI)의 다중 대조도 영상을 복원하기 위한 새로운 딥러닝 네트워크를 개발했다. 이번 연구를 통해 병원에서 반복적으로 획득하는 다중 대조도 MRI 영상을 얻는 시간이 크게 줄어 편의성 증대, 촬영비용 절감 등의 효과를 볼 것으로 기대된다.
도원준 박사가 1 저자로, 서성훈 박사과정이 공동 1 저자로 참여한 이번 연구는 우수성을 인정받아 국제 학술지 ‘메디컬 피직스 (Medical Physics)’ 2020년 3월호 표지 논문으로 게재됐다.
일반적으로 임상적 환경에서 MRI 촬영은 정확한 진단을 위해 두 개 이상의 대조도로 진행돼 촬영시간이 길어진다. 이에 따라 MRI 촬영비용도 비싸지며 환자들의 불편함을 유발하고, 영상의 품질 역시 환자의 움직임 등으로 인해 낮아질 수 있다.
문제 해결을 보완하기 위해 박 교수 연구팀은 다중 대조도 획득의 특징을 활용한 새로운 딥러닝 기법을 개발해 기존 방식보다 데이터를 적게 수집하는 방식으로 MRI 영상획득 시간을 크게 단축했다. MRI 영상에서 데이터를 적게 수집하는 것은 영상의 주파수 영역에서 이뤄지며, 일반적으로 위상 인코딩의 개수를 줄이는 것으로 영상획득 시간을 감소시키는 것을 뜻한다. 영상획득 시간은 줄어든 인코딩 개수의 비율만큼 줄어들게 되며, 이번 연구에서는 촬영시간을 최대 8배까지 줄여 영상을 복원했다.
연구팀은 임상에서 정확한 진단을 위해 MRI 영상을 다중 대조도로 얻는다는 점을 활용해 복원의 효율을 높였으며, 실제로 데이터를 얻을 당시의 전략을 고려해 네트워크들을 따로 개발했다. 구체적으로 ▲다중 대조도 전체 프로토콜의 촬영시간을 모두 줄이는 네트워크(X-net)와 ▲하나의 프로토콜은 전체 인코딩 데이터를 획득하고 나머지 프로토콜들은 촬영시간을 크게 줄이는 네트워크(Y-net)를 따로 개발해 MRI 다중 대조도 영상을 촬영하는 목적에 맞춰 다르게 최적화했다.
박성홍 교수는 “병원에서 반복적으로 시행하는 다중 대조도 MRI 촬영의 특성을 잘 살려서 성능을 극대화한 딥러닝 네트워크의 개발에 의의가 있다”라며, “병원에서 환자의 MRI 촬영시간을 줄이는 데 도움을 줄 것으로 기대한다”라고 말했다.
서울대학교병원 최승홍 교수와 공동연구로 진행한 이번 연구는 한국연구재단과 한국보건산업진흥원의 지원을 받아 수행됐다.
2020.03.27
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50년 만에 스핀구름 존재 규명
물리학과 심흥선 교수 연구팀(응집상 양자 결맞음 선도연구센터)이 금속과 반도체 안에서 불순물의 자성을 양자역학적으로 가리는 스핀 구름의 존재를 규명하는 데 성공했다.
이는 50년 동안 입증되지 않아 논란이 있던 스핀 구름의 존재를 밝힌 것으로, 향후 차세대 양자정보 소자 개발 등에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
일본이화학연구소(RIKEN), 홍콩성시대학(City University of Hong Kong)과 공동으로 수행하고 KAIST 물리학과 심정민 박사과정 학생이 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처(Nature)’ 3월 12일 자에 게재됐다. (논문명 : Observation of the Kondo screening cloud)
도체나 반도체 내의 잉여 전하는 주위 자유 전자들의 전하 구름에 의해 가려진다. 이와는 근본적으로 원리가 다르지만, 도체나 반도체 내 불순물이 스핀을 가질 때, 이 스핀은 주위의 자유 전자들에 의해 생성된 스핀 구름에 의해 가려진다고 알려져 있다. 콘도 효과 (Kondo effect)라고 불리는 이 현상은 충분히 낮은 온도에서 발현되는 양자역학적 현상으로 대표적 자성 현상이다.
콘도 효과의 여러 특성들은 대부분 규명됐으나 스핀 구름의 존재가 입증되지 않은 채 남아있었다. 지난 50년 동안 다양한 시도들이 꾸준히 있었으나 스핀 구름은 발견되지 않았고, 이에 따라 스핀 구름이 실제로 존재하는 것인가에 대한 논쟁이 있었다. 스핀 구름이 다양한 자성 현상에서 중요한 역할을 할 것으로 예측됐기 때문에, 스핀 구름을 발견하고 제어하는 것은 관련 학계에서 성배를 찾는 것과 같은 정도의 중요성으로 비유됐다.
심 교수 연구팀은 일본 이화학연구소와 홍콩성시대학의 연구진들과 공동 연구를 통해 콘도 스핀 구름을 최초로 발견했다. 발견한 스핀 구름의 크기는 마이크로미터(10-6 미터)에 달한다.
연구팀은 스핀 구름을 전기 신호를 이용해 관측하는 방법을 2013년에 선행연구로 제안한 바 있다. 이 선행연구에서는 전기장을 스핀 구름 내부에 가한 경우와 외부에 가한 경우에 각각 서로 다른 전류가 발생함을 예측했고, 이를 이용해 스핀 구름 공간 분포의 관측을 제안했다.
심 교수 연구팀의 제안에 따라 일본이화학연구소와 홍콩성시대학의 연구팀은 양자점을 이용해 반도체에 불순물 스핀을 인위적으로 생성하고, 생성된 불순물 주변에 서로 다른 여러 곳에 전기장을 인가할 수 있는 양자 소자를 제작하는 실험을 수행했다.
100mK(밀리켈빈)의 낮은 온도에서 관측된 소자의 전기 신호를 심 교수 연구팀에서 분석한 결과, 발견된 스핀 구름의 크기와 공간 분포는 이론 예측과 일치했고 그 크기는 수 마이크로미터(10-6 미터)로 확인됐다.
심흥선 교수는 “스핀 구름의 존재 입증은 학계의 숙원으로, 이번 연구에서 스핀 구름이 발견된 만큼 스핀 구름에 대한 후속 연구들이 활성화될 것으로 기대된다”라며, “스핀 구름을 전기적으로 제어해 미해결 자성 문제들을 이해하는 데에 활용할 수 있을 뿐 아니라, 스핀 구름의 양자 얽힘 특성을 기반으로 해 차세대 양자정보 소자를 개발할 수 있다”라고 말했다.
이 연구는 한국연구재단의 기초과학 선도연구센터 지원사업의 지원을 통해 수행됐다.
2020.03.13
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이산화탄소 환원 나노구조 촉매 개발
신소재공학과 전석우 교수와 오지훈 교수 연구팀이 이산화탄소의 전기화학 환원 반응 시 발생하는 물질이동의 한계를 극복해 값 비싼 금 촉매의 사용을 효과적으로 줄일 수 있는 3차원 나노구조 촉매를 개발했다.
연구팀은 두 가지 크기의 기공 네트워크를 지닌 계층 다공성 나노 구조를 이용해 이산화탄소에서 일산화탄소로의 전환율을 기존 나노 구조 촉매 대비 최대 3.96 배 높일 수 있는 촉매 디자인을 제시했다.
현가예 박사과정과 송준태 교수가 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘미국 국립과학원회보(PNAS)’ 3월 4일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명: Hierarchically Porous Au Nanostructures with Interconnected Channels for Efficient Mass Transport in Electrocatalytic CO2 Reduction)
최근 이산화탄소의 배출과 화석 연료 고갈이 심화됨에 따라 이산화탄소를 재활용해 유용한 화합물로 전기 화학적 전환하는 연구가 주목받고 있다. 이산화탄소 환원 반응은 유사한 산화환원 전위를 갖는 수소 생산 반응과 경쟁적으로 일어나는 문제점이 있어, 원하는 화합물로 선택도를 높이고 활성 부위를 극대화해 높은 전환율을 얻기 위한 금속 나노 구조 촉매 개발이 활발히 진행 중이다.
이산화탄소에서 일산화탄소로의 전환 반응 촉매 중 금은 가장 우수한 성능을 보이지만 값이 매우 비싸 실제 적용을 위해서는 나노 구조를 형성하는 등의 방법을 통해 적은 양의 금을 활용하는 것이 이상적이다.
하지만 기존 연구에서 보고된 나노 구조는 복잡하게 엉킨 촉매 구조로 인해 수계 반응을 통해 생성되는 일산화탄소 기포가 반응 도중 쉽게 구조를 막아 활성 부위를 차단하고, 전해질을 통한 반응물의 이동도 어렵게 해 촉매의 생산성을 떨어뜨린다.
연구팀은 문제 해결을 위해 정렬된 3차원 나노 구조 제작에 효과적인 근접장 나노패터닝(PnP, Proximity-field nanopatterning)과 전기 도금 기술을 이용해, 약 10나노미터 크기의 나노 기공과 200~300나노미터 크기의 매크로 기공이 주기적으로 연결된 채널을 포함하는 3차원 계층 다공성 금 나노 구조를 대면적으로 제작했다.
그 결과, 계층 나노 구조 촉매는 나노 기공을 통해 높은 일산화탄소 생산 선택도를 달성함과 동시에 주기적으로 배열된 매크로 기공 채널을 통해 효율적인 물질이동을 유도함으로써, 높은 질량당 전환율을 달성해 값 비싼 금의 사용을 효과적으로 줄일 수 있는 해결 방안을 제시했다.
또한, 3차원 나노 구조 금 촉매의 기공 크기와 분포가 조절 된 서로 다른 세 가지 나노 구조 촉매를 통해 기공 네트워크와 반응물, 생성물의 확산에 미치는 영향을 구조적 관점에서 조사했다.
이 기술은 이산화탄소 환원 촉매 연구 뿐 아니라 유사 전기화학 분야에서 발생하는 물질이동 문제를 해결하고 효율적인 촉매활용을 위한 폭넓은 응용이 가능할 것으로 기대된다.
이번 연구는 한국연구재단 원천기술개발사업의 미래소재디스커버리 사업과 나노소재원천기술개발사업, 그리고 이공분야기초개발사업의 지원을 통해 수행됐다.
2020.03.10
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산소 이용해 알츠하이머 유발 단백질 독성 개선
화학과 임미희 교수 연구팀이 공기 중의 산소를 이용해 알츠하이머 유발에 관여하는 단백질의 독성을 개선할 수 있는 화학적 도구를 설계하는 데 성공했다.
연구팀은 알츠하이머 발병에 관여한다고 알려진 구리-아밀로이드 베타 복합체의 응집과 이에 의한 발생한 세포 독성을 개선할 수 있는 화학적 도구를 설계하고, 구리 배위권 이중 변형을 통한 작용 원리를 분자적 수준에서 밝혀냈다.
한지연 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지인 미국 국립과학원회보(PNAS)에 2월 27일 자로 게재됐다.(논문명 : Mechanistic approaches for chemically modifying the coordination sphere of copper-amyloid-β complexes)
전이 금속 중 구리 이온은 항산화 작용과 신경전달물질 생성 등 신체에 필수적인 생리적 기능에 관여한다. 건강한 사람의 뇌와 달리 알츠하이머병 같은 퇴행성 뇌 질환 환자의 뇌에서는 이러한 구리 이온의 항상성이 완전히 무너져있다고 알려져 있다.
알츠하이머 발병에 밀접하게 관계가 있다고 알려진 아밀로이드 베타 펩타이드는 구리 이온과 강하게 결합할 수 있다. 구리 이온은 아밀로이드 베타의 응집을 촉진할 뿐만 아니라, 활성산소를 과다하게 생성해 신경독성을 일으킨다. 따라서 구리-아밀로이드 베타 복합체를 표적하고 그 배위 결합을 효과적으로 막을 수 있는 화학적 접근 기법이 최근 주목받고 있다.
연구팀은 알츠하이머 발병 원리에 직간접적으로 관여하는 구리 이온이 공기 중 산소와 반응할 수 있다는 점을 이용했다. 이에 구리-아밀로이드 베타 복합체와 상호작용할 수 있도록 화합물을 합리적으로 설계하고, 해당분자가 산소가 존재하는 환경에서 구리 배위권에 위치한 특정 아미노산에 결합 및 산화에 의한 이중 변형을 일으킨 것을 확인했다.
연구팀은 연구팀이 개발한 배위권 이중 변형 기법에 따라 구리-아밀로이드 베타의 응집 과정 및 섬유 형성 정도가 확연히 달라짐을 확인했다. 이 기법을 통해 구리 이온의 병리학적 특성 중 하나인 활성산소 생성 정도 또한 두드러지게 개선된 것을 관찰했다.
나아가 기존의 기법과 비교했을 때 구리-아밀로이드 베타 복합체에 의한 세포 독성을 더욱 효과적으로 회복시키는 것으로 나타났다.
이번 연구는 산소의 유무, 전이 금속의 종류, 산화 활성 금속의 산화수, 아밀로이드성 단백질의 종류 등 다양한 변수의 통제를 통해 해당 화합물이 아밀로이드 베타의 구리 배위권을 어떻게 변형시켰는지에 대한 작용 원리를 분자적 수준에서 제안했다는 의의가 있다.
임미희 교수는 “알츠하이머 발병에 관여한다고 알려진 구리 이온이 산소와 반응할 수 있다는 점을 역으로 이용했다”라며 “이번 연구에서 최초로 발표한 단백질 내 구리 배위권 이중 변형 기법을 바탕으로, 다른 퇴행성 뇌질환의 치료제 개발에도 더욱 박차를 가할 수 있을 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단과 KAIST의 지원으로 수행됐다.
2020.03.03
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저전력·고속 터널 전계효과 트랜지스터 개발
물리학과 조성재 교수 연구팀이 기존의 금속 산화물 반도체 전계효과 트랜지스터(metal-oxide-semiconductor field-effect transistor, MOSFET) 대비 작동전력 소모량이 10배 이상, 대기전력 소모량이 1만 배 가까이 적은 저전력, 고속 트랜지스터를 개발했다.
조 교수 연구팀은 2차원 물질인 흑린(black phosphorus)의 두께에 따라 밴드갭이 변하는 독특한 성질을 이용해 두 물질의 접합이 아닌 단일 물질의 두께 차이에 의한 이종접합 터널을 제작하는 데 성공했다. 이러한 단일 물질의 이종접합을 터널 트랜지스터에 활용하면 서로 다른 물질로 제작한 이종접합 트랜지스터에서 발생했던 격자 불균형, 결함, 계면 산화 등의 문제를 해결할 수 있어 고성능 터널 트랜지스터의 개발이 가능하다.
김성호 연구원이 1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 나노테크놀로지 (Nature Nanotechnology)’ 1월 27일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Thickness-controlled black phosphorus tunnel field-effect transistor fro low-power switches).
무어 법칙에 따른 트랜지스터 소형화 및 집적도 증가는 현대의 정보화 기술을 가능하게 했지만 최근 트랜지스터의 소형화가 양자역학적 한계에 다다르면서 전력 소모가 급격히 증가해 이제는 무어 법칙에 따라 트랜지스터 소형화가 진행되지 못하는 상황이다. 최근에는 자율주행차, 사물인터넷 등의 등장으로 많은 양의 데이터를 저전력, 고속으로 처리할 수 있는 비메모리 반도체의 기술 발달이 시급히 요구되고 있다.
트랜지스터의 전력 소모는 크게 작동 전력 소모와 대기 전력 소모로 나뉜다. 작동 전력과 대기 전력을 같이 낮추기 위해서는 트랜지스터의 작동 전압과 대기 상태 전류를 동시에 낮추는 것이 필수적이다. 이를 위해서는 전류를 10배 증가시키는데 필요한 전압으로 정의되는 SS 값(subthreshold swing, 단위: mV/decade = mV/dec)의 감소가 필요한데, 금속 산화물 반도체 전계효과 트랜지스터에서는 SS 값이 상온에서 60 mV/dec 이하로 낮아질 수 없다. 이를 해결하기 위해서는 상온에서 SS 값을 60 mV/dec 이하로 낮출 수 있는 새로운 트랜지스터의 개발이 필요하다. 이전에 개발되었던 낮은 SS를 가지는 저전력 터널 트랜지스터의 경우 트랜지스터 채널을 구성하는 두 물질의 이종접합 계면에서 산화막 등의 문제가 발생하여 작동 상태에서 낮은 전류를 가지는 문제가 있었다. 작동 상태 전류는 트랜지스터 작동속도에 비례하기 때문에, 낮은 작동 상태 전류는 저전력 트랜지스터의 경쟁력을 떨어뜨린다.
조 교수 연구팀이 적은 전력소모를 위한 낮은 SS 값과 고속 작동을 위한 높은 작동 상태 전류를 단일 트랜지스터에서 동시에 달성한 것은 유례없는 일로 2차원 물질 기반의 저전력 트랜지스터가 기존의 금속 산화물 반도체 전계효과 트랜지스터의 전력 소모 문제를 해결하고, 궁극적으로 기존 트랜지스터를 대체하고 미래의 저전력 대체 트랜지스터가 될 수 있음을 의미한다. 조성재 교수는 “이번 연구는 기존의 어떤 트랜지스터보다 저전력, 고속으로 작동해 실리콘 기반의 CMOS 트랜지스터를 대체할 수 있는 저전력 소자의 필요충분조건을 최초로 만족시킨 개발이다”라며 “대한민국 비메모리 산업뿐 아니라 세계적으로 기초 반도체 물리학 및 산업 응용에 큰 의의를 지닌다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 미래반도체신소자원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.02.20
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유민수교수, 페이스북 패컬티 리서치 어워드 수상
우리 대학 전기및전자공학부 유민수 교수가 페이스북에서 수여하는 페이스북 패컬티 리서치 어워드(Facebook Faculty Research Award) 수상자로 선정됐다.
페이스북 패컬티 리서치 어워드는 인공지능 기술을 가속화 할 차세대 컴퓨팅 시스템의 개발 및 상용화에 이바지할 연구주제를 발굴하기 위해 제정됐다. 전 세계 26개국, 100개 대학 167명의 교수가 연구 제안요청서를 제출했고, 그중 10명의 수상자가 선정됐다. 유민수 교수는 아시아권에서는 유일하게 수상자 명단에 포함됐다. 유민수 교수는 이번 수상을 통해 5만 달러의 연구비를 지원받게 되며, 시상식은 오는 2020년 가을 페이스북 멘로 파크 본사에서 열릴 ‘AI 시스템 패컬티 서밋(AI Systems Faculty Summit’에서 진행될 예정이다.
유민수 교수는 ‘A Near-Memory Processing Architecture for Training Recommendation Systems’이라는 연구주제로 머신러닝 시스템(Systems for Machine Learning) 분야에서 최종 수상자로 선정됐다. 이번 수상의 기초 연구가 된 ‘메모리 중심의 딥-러닝 시스템 구조’는 유민수 교수가 2017년 삼성 미래 기술 육성 재단으로부터 3년간의 지원 속에 진행한 연구의 성과물로, 지능형 시스템 반도체 시장 진출에 어려움을 겪고 있는 삼성전자 및 SK 하이닉스 등의 국내 기업과 긴밀히 협력해 세계 시장에서 메모리 중심의 지능형 반도체 개발을 주도할 수 있는 초석으로 평가받는다.
유민수 교수는 인공지능 컴퓨팅 기술 기업인 미국 엔비디아 본사에 2014년 입사 후 인공지능 컴퓨팅 가속을 위한 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 시스템 연구를 주도해 왔다. 지난 2018년부터는 KAIST 전기 및 전자공학부에서 재직 중이다. 해당 수상에 관한 자세한 소식은 아래 웹사이트에서 확인할 수 있다.
https://research.fb.com/blog/2020/02/announcing-the-winners-of-the-systems-for-machine-learning-rfp/
2020.02.19
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미세 입자 질량 측정용 파이펫 형태 공진기 개발
우리 대학 기계공학과 이정철 교수 연구팀과 서울대학교 기계항공공학부 고상근 교수 공동 연구팀이 일반 실험실에서 쉽고 간단하게 제작 가능한 액상 부유입자 정밀 질량 측정용 마이크로 파이펫 공진기를 개발했다.
위 기술은 유리 캐필러리를 열 인장하는 방법으로 간단하게 제작한 공진기를 이용해 캐필러리 내부 채널을 통과하는 액상 부유 입자의 질량을 정밀하게 계측할 수 있는 기술이다.
고주희 석사과정과 서울대학교 이동혁 박사가 공동 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 센서 분야 대표 국제 학술지 ‘에이씨에스 센서스(ACS Sensors)’ 2019년 12월 27일 자 내부표지 논문으로 게재됐다. (논문명 : Micropipette Resonator Enabling Targeted Aspiration and Mass Measurement of Single Particles and Cells, 단일 세포의 선택적 흡입 및 질량 측정을 위한 마이크로 파이펫 공진기)
모든 물체는 각각의 고유한 진동수를 가지고 진동하며 이 고유 진동수는 질량의 영향을 받는다. 마이크로 유체 채널 또한 마찬가지로 유체 채널을 공진 센서 플랫폼으로 제작해, 입자를 포함한 유체가 공진 센서 내부로 주입됐을 때 바뀌는 고유 진동수의 변화로 미세 입자의 질량을 측정하는 연구들이 지금까지 널리 진행돼왔다.
하지만 지금까지의 기술은 주로 고가의 복잡한 마이크로 및 나노 공정에 의존해왔고 측정 표본이 밀폐된 공간에 보관됨으로써 필요한 영양분들이 고갈될 수도 있다는 문제점이 있었다.
이번 연구에서는 열린 구조의 파이펫 공진기를 고안하고 제작해 배양 접시와 같이 실제 세포가 배양되는 환경에서 선택적으로 원하는 세포만을 흡입해 측정하는 시스템을 최초로 구현했다.
실험 시에 여러 입자(또는 세포) 중 특정 입자(세포)를 측정하기 위해 파이펫 공진기를 통과하는 유량을 제어했고, 도립현미경 위에서 실험을 진행했다. 선택된 특정 입자는 파이펫의 열린 입구에서부터 측정부로 이동하게 된다.
연구팀은 초당 수십만 번 떨리는 진동을 측정하기 위해 CD 및 DVD와 같은 광디스크 재생장치에 사용되는 광 픽업 장치(Optical PickUp, OPU)를 이용했다.
연구팀은 레이저 다이오드에서 렌즈를 통과해 조사된 빛이 공진기에서 반사된 후 광센서로 입사되는 신호를 분석해 공진기의 진동주파수를 정밀하게 측정할 수 있었다. 추가로 고유 진동수에서 공진기의 떨림 현상을 극대화하기 위해 전압이 걸리면 기계적인 변형이 발생하는 압전 소자가 사용됐다.
이정철 교수는 “기존의 복잡한 마이크로/나노공정을 이용해 웨이퍼로 제작하던 초미세 정밀 센서를 일반 실험실 환경에서 유리 모세관을 이용해 간단하게 제작해 대체할 수 있다는 가능성을 봤다”라며 “또한 해당 장치는 이미 바이오 연구자들에게 친숙한 파이펫 형태로서 별도의 학습 및 훈련 없이 널리 이용될 것으로 기대된다”라고 말했다.
이번 연구결과는 한국연구재단의 중견연구자지원사업 및 기초연구실지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. ACS Sensors 저널 내부표지
그림2. 유리 파이펫 공진기계장치의 개요와 제작방법
그림3. 입자의 질량 측정을 위한 파이펫 공진기의 실험 장치 구성도
그림4. 질량 따른 공진주파수의 변화 및 측정된 질량 스펙트럼 결과
2020.02.07
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재촬영 없이 MRI 강조영상 얻는 AI 기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수 연구팀 자기공명영상(magnetic resonance imaging: MRI)에서 재촬영 없이도 누락된 강조영상을 얻을 수 있는 인공지능 기술을 개발했다.
이 연구를 통해 각 질환별로 강조영상이 암의 진단에 미치는 영향을 객관적으로 밝힐 수 있으며, 실제 임상에서 고비용의 MRI를 효과적이고 체계적으로 활용할 수 있는 방안을 설계할 수 있을 것으로 기대된다.
이동욱 박사가 1 저자로 참여하고 건국대 의과대학 영상의학과 문원진 교수팀이 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 머신인테리젼스(Nature Machine Intelligence)’ 1월 18일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Assessing the importance of magnetic resonance contrasts using collaborative generative adversarial networks).
MRI는 엑스선 컴퓨터 단층촬영, 초음파와 더불어 임상 진단에서 중요한 역할을 하는 진단 장비이다. 특히 비침습적 방법으로 고해상도의 영상을 얻기 때문에 종양이나 병변을 관찰하며 진단하는데 매우 중요한 임상 정보를 제공한다. 이는 영상의 대조도 (contrast)를 다양하게 조절할 수 있는 MRI의 특징 덕분이다.
예를 들어 뇌종양을 진단하는 데 활용되는 T1·T2 강조영상, FLAIR 기법 영상, T1 조영증강 영상 등 여러 가지 대조 영상을 얻어 진단에 사용함으로써 종양을 찾을 수 있다.
하지만 실제 임상 환경에서는 강조영상을 모두 얻기 어려운 경우가 많다. 여러 장의 강조영상 촬영을 위해 촬영시간이 길어지기도 하고, 잡음이나 인공음영 발생으로 인해 진단에 사용하기 어려운 경우가 많기 때문이다.
또한, 뇌질환진단을 위한 MRI 검사는 의심 질환이 무엇인지에 따라 필수 강조영상이 달라지며, 이후 특정 질환으로 진단명이 좁혀지면서 부득이하게 누락된 강조영상을 확보하기 위한 재촬영이 필요한 경우가 많다. 이러한 상황에 의해 많은 시간과 비용이 소모된다.
최근 인공지능 분야에서 생성적 적대 신경망(Generative adversarial networks, GAN)이라는 딥러닝을 이용해 영상을 합성하는 기술이 많이 보고되고 있지만, 이 기술을 MRI 강조영상 합성에 사용하면 준비하고 미리 학습해야 하는 네트워크가 너무 많아지게 된다.
또한, 이러한 기법은 하나의 영상에서 다른 영상으로의 관계를 학습하기 때문에 몇 개의 강조영상의 존재하더라도 이 정보 간의 시너지를 활용하는 영상 학습기법이 없는 현실이다.
예 교수 연구팀은 자체 개발한 ‘협조·생성적 적대신경망(Collaborative Generative Adversarial Network : CollaGAN)’이라는 기술을 이용해 여러 MRI 강조영상의 공통 특징 공간을 학습함으로써 확장성의 문제를 해결했다.
이를 통해 어떤 대조 영상의 생성이 가능한지와 불가능한지에 대한 질문과, 그에 대한 체계적인 대답 기법을 제안했다.
즉, 여러 개의 강조영상 중에서 임의의 순서 및 개수로 영상이 없어져도 남아있는 영상을 통해 사라진 영상을 복원하는 기법을 학습한 후 합성된 영상의 임상적 정확도를 평가해, 강조 영상 간 중요도를 자동으로 평가할 수 있는 원천 기술을 개발했다.
예 교수 연구팀은 건국대 문원진 교수 연구팀과의 협력을 통해 T1강조·T2강조 영상과 같이 내인성 강조영상은 다른 영상으로부터 정확한 합성이 가능하며, 합성된 강조영상이 실제 영상과 매우 유사하게 임상 정보를 표현하고 있다는 것을 확인했다.
연구팀은 확보한 합성 영상이 뇌종양 분할기법을 통해 뇌종양 범위를 파악하는데 유용한 정보를 제공한다는 것을 확인했다. 또한, 현재 많이 사용되는 합성 MRI 기법(synthetic MRI)에서 생기는 인공음영 영상도 자동 제거가 가능함이 증명됐다. 이 기술을 이용하면 추가적인 재촬영을 하지 않고도 필요한 대조 영상을 생성해 시간과 비용을 비약적으로 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
건국대 영상의학과 문원진 교수는 “연구에서 개발한 방법을 이용해 인공지능을 통한 합성 영상을 임상현장에서 이용하면 재촬영으로 인한 환자의 불편을 최소화하고 진단정확도를 높여 전체의료비용 절감 효과를 가져올 것이다”라고 말했다.
예종철 교수는 “인공지능이 진단과 영상처리에 사용되는 현재의 응용 범위를 넘어서, 진단의 중요도를 선택하고 진단 규약을 계획하는 데 중요한 역할을 할 수 있는 것을 보여준 독창적인 연구이다”라고 말했다.
이 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. CollaGAN의 작동 원리의 예
2020.01.30
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오차율 10% 이내 정확도의 소재 설계 기술 개발
우리 대학 화학과 김형준 교수 연구팀이 소재 물성의 예측 오차율을 기존 기술보다 30% 이상 줄여 정확도를 한층 높인 소재 시뮬레이션 설계 기술을 개발했다.
이번 기술 개발을 통해 기존 40%에 달했던 소재 물성 예측 오차율을 10% 내로 줄임으로써 소재 개발에 걸리는 시간과 비용을 크게 절약할 수 있을 것으로 기대된다.
김민호 박사와 창원대 김원준 교수가 공동 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘미국 화학회지(Journal of the American Chemical Societry)’ 1월 10일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : uMBD: A Materials-Ready Dispersion Correction that Uniformly Treats Metallic, Ionic, and van der Waals Bonding)
새로운 기능성 소재 개발의 중요성이 커지면서 컴퓨터 시뮬레이션을 이용해 소재 물성을 정확히 예측해 새로운 소재를 설계하는 기술이 주목받고 있다.
소재 시뮬레이션 기술은 실제로 소재를 합성하고 평가하기 전에 가상 실험으로 다양한 소재 물성을 예측 및 설계하는 기술로, 주로 밀도범함수 이론(Density functional theory)이라는 양자 이론에 바탕을 두고 있다.
기존의 밀도범함수 이론은 소재 계면에서 반데르발스 힘을 정확하게 설명하지 못한다는 문제가 있었다. 반데르발스 힘은 전하의 일시적 쏠림으로 인해 분자가 순간적으로 극성을 띠면서 나타나는 당기는 힘을 뜻하는데, 이를 정확히 기술하지 못하기 때문에 소재 물성 예측 정확도가 떨어진다는 한계가 있다.
연구팀은 반데르발스 힘을 정확하고 효과적으로 기술할 수 있는 새로운 이론을 개발하고, 이를 밀도범함수 이론에 접목해 소재 시뮬레이션 기술의 정확도를 한층 높이는 데 성공했다.
연구팀은 100여 종의 다양한 소재를 테스트한 결과 40% 정도에 달했던 기존의 소재 물성 예측 오차율이 새 기술을 통해 10% 이내로 줄어듦을 확인했다.
특히 반데르발스 힘은 분자 소재부터 금속 및 반도체 소재에 이르기까지 거의 모든 재료 내에서 소재 물성을 결정하는 데 중요한 역할을 해, 연구팀의 새로운 이론은 다양한 차세대 기능성 소재 설계 연구에 적용 가능할 것으로 기대된다.
실제로 연구팀의 새 시뮬레이션 방법을 통해 리튬 이온 배터리 물질의 전압이나 2차원 소재의 박리 에너지를 예측하는 과정에서 높은 정확도를 보인 것으로 확인됐다.
김형준 교수는 “소재 개발 연구에 있어 경쟁력 강화를 위해서 기초 연구의 중요성이 점차 커지고 있다”라며 “새로 개발한 소재 시뮬레이션 기술을 배터리 소재, 에너지 전환 촉매 소재, 2차원 나노 소재 등 다양한 기능성 소재 설계 연구에 적용할 수 있을 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 미래소재디스커버리 사업과 선도연구센터 지원 사업 (SRC)의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 새롭게 개발한 이론 (uMBD)을 이용한 소재 시뮬레이션 기술과 기능성 소재 설계
2020.01.29
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주영석 교수, 제13회 아산의학상 젊은의학자상 수상
우리 대학 의과학대학원 주영석 교수가 아산사회복지재단(이사장 정몽준)이 선정한 제13회 아산의학상 젊은의학자부문 수상자로 선정됐다.
만 40세 이하의 의과학자를 선정하는 젊은의학자부문에 주 교수는 연세대 의과대학 이용호 교수와 함께 선정됨으로써 5천만 원의 상금을 수여받는다.
아산사회복지재단은 기초의학 및 임상의학 분야에서 뛰어난 업적을 이룬 의과학자를 격려하기 위해 2007년 아산의학상을 제정했다.
심사위원회와 운영위원회의 심사과정을 거쳐 연구의 일관성과 독창성, 해당 연구의 국내외 영향력, 의학발전 기여도, 후진 양성 등을 종합적으로 평가해 제13회 아산의학상 수상자를 선정했다.
주영석 교수는 암유전체 돌연변이의 생성 원리를 규명했으며, 특히 일부 폐암은 흡연과 무관하게 폐 세포 내 염색체의 파괴적 변화에 의해 형성될 수 있다는 것을 증명하며 암의 예방, 진단 및 치료법 개발에 기여한 연구 업적을 인정받았다.
시상식은 3월 19일 오후6시 서울 그랜드 하얏트호텔에서 열린다.
2020.01.22
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김상현 교수, 6만 ppi 초고해상도 디스플레이 제작기술 개발
〈 김상현 교수 연구팀(왼쪽 위 두번째 김상현 교수) 〉
우리 대학 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 반도체 공정 기술을 활용해 기존 마이크로 LED 디스플레이의 해상도 한계를 극복할 수 있는 6만 ppi(pixel per inch) 이상의 초고해상도 디스플레이 제작 가능 기술을 개발했다.
금대명 박사가 1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 ‘나노스케일(Nanoscale)’ 12월 28일자 표지 논문으로 게재됐다. (논문명 : Strategy toward the fabrication of ultrahigh-resolution micro-LED displays by bonding interface-engineered vertical stacking and surface passivation).
디스플레이의 기본 단위인 LED 중 무기물 LED는 유기물 LED보다 높은 효율, 높은 신뢰성, 고속성을 가져 마이크로 크기의 무기물 LED를 픽셀 화소로 사용하는 디스플레이(마이크로 LED 디스플레이)가 새로운 디스플레이 기술로 주목받고 있다.
무기물 LED를 화소로 사용하기 위해서는 적녹청(R/G/B) 픽셀을 밀집하게 배열해야 하지만, 현재 적색과 녹색, 청색을 낼 수 있는 LED의 물질이 달라 각각 제작한 LED를 디스플레이 기판에 전사해야 한다. 따라서 마이크로 LED 디스플레이에 관련한 대부분 연구가 이런 패키징 측면의 전사 기술 위주로 이루어지고 있다.
그러나 수백만 개의 픽셀을 마이크로미터 크기로 정렬해 세 번의 전사과정으로 화소를 형성하는 것은 전사 시 사용하는 LED 이송헤드의 크기 제한, 기계적 정확도 제한, 그리고 수율 저하 문제 등 해결해야 할 기술적 난제들이 많아 초고해상도 디스플레이에 적용하기에는 한계가 있다.
연구팀은 문제 해결을 위해 적녹청 LED 활성층을 3차원으로 적층한 후, 반도체 패터닝 공정을 이용해 초고해상도 마이크로 LED 디스플레이에 대응할 수 있는 소자 제작 방법을 제안함과 동시에 수직 적층시 문제가 될 수 있는 색의 간섭 문제, 초소형 픽셀에서의 효율 개선 방안을 제시했다.
연구팀은 3차원 적층을 위해 기판 접합 기술을 사용했고, 색 간섭을 최소화하기 위해 접합 면에 필터 특성을 갖는 절연막을 설계해 적색-청색 간섭 광을 97% 제거했다.
이러한 광학 설계를 포함한 접합 매개물을 통해 수직으로 픽셀을 결합해도 빛의 간섭 없이 순도 높은 픽셀을 구현할 수 있음을 확인했다. 연구팀은 수직 결합 후 반도체 패터닝 기술을 이용해 6만 ppi 이상의 해상도 달성 가능성을 증명했다.
또한, 초소형 LED 픽셀에서 문제가 될 수 있는 반도체 표면에서의 비 발광성 재결합 현상을 시간 분해 광발광 분석과 전산모사를 통해 체계적으로 조사해 초소형 LED의 효율을 개선할 수 있는 중요한 방향성을 제시했다.
김상현 교수는 “반도체 공정을 이용해 초고해상도의 픽셀 제작 가능성을 최초로 입증한 연구로, 반도체와 디스플레이 업계 협력의 중요성을 보여주는 연구 결과이다”라며 “후속 연구를 통해 초고해상도 미래 디스플레이의 기술 개발에 힘쓰겠다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 이공분야 기초연구사업 기본연구, 기후변화대응기술개발사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림 1. 1um 크기를 가진 마이크로 단일 LED 가 실제로 배열된 모습을 보여주는 이미지, 1 um, 0.6 um 크기를 가진 LED를 광 여기 방법을 통해 적색 발광이 되는 모습을 보여주는 이미지(작은 사진). 이는 작아진 LED에서도 적색 발광특성이 잘 발현됨을 보여줌.
그림 2. 나노스케일 커버 이미지: 본 제작 방법의 사용 예시를 보여줌
2020.01.06
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김신현 교수, 한국과학기술한림원 젊은과학자상 수상
우리 대학 생명화학공학과 김신현 교수가 ‘우수과학자 포상’ 통합시상식에서 40세 이하 우수과학기술인에게 수여되는 젊은과학자상을 받았다.
과학기술정보통신부는 한국연구재단, 한국과학기술한림원, 한국여성과학기술인지원센터와 함께 2018년 ‘우수과학자 포상’ 통합시상식을 14일 국립과천과학관에서 개최했다.
김신현 교수는 연성소재, 특히 콜로이드 광결정 기반의 미세입자를 대면적에 형성할 수 있는 소재 기술을 개발했다. 디스플레이, 센서, 위변조방지 소재, 심미성 색 소재로 활용 가능하고, 잔류약물 검출 등 다양한 응용이 가능한 캡슐형 센서 소재를 개발한 업적을 인정받아 수상자로 선정됐다.
젊은과학자상은 과학기술자의 사회적 위상 및 자긍심을 높이고 미래 국가과학기술의 중추적 역할을 담당할 주역을 육성하기 위해 국내 대학 및 국내 연구기관에 재직하는 만 40세 미만의 과학자로서 연구‧개발업적이 뛰어나며, 발전 잠재력이 우수한 자에게 주어진다.
과학기술정보통신부 최기영 장관은 “다양한 과학기술자에 대한 지속적 지원이 창의적 성과의 원동력이 된다.”라며, “미래의 일자리 창출과 국민 삶의 질 제고를 위해 대한민국 대표 연구자들에게 아낌없는 관심과 격려를 부탁드린다.”라고 격려와 당부의 말을 전했다.
2019.12.16
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