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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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박희성 교수, 이달의 과학기술인상 5월 수상자 선정
〈 박 희 성 교수 〉
우리 대학 화학과 박희성 교수가 ‘이달의 과학기술인상’ 5월 수상자로 선정됐다.
이달의 과학기술인상은 우수한 연구개발 성과로 과학기술 발전에 공헌한 연구 개발자를 매월 1명씩 선정하는 상으로 과학기술정보통신부 장관상과 상금 1천만 원을 수여한다.
과학기술정보통신부와 한국연구재단은 선정 배경에 대해 박희성 교수가 암, 치매 등 각종 질병 유발에 관여하는 단백질 변형을 인위적으로 제어할 수 있는 ‘맞춤형 단백질 변형기술’을 개발해 질병의 원인 규명과 신약 개발 연구의 단초를 마련한 공로가 높이 평가됐다고 밝혔다.
우리 몸의 단백질은 인산화, 당화, 아세틸화, 메틸화 등 200여 종의 다양한 변형(post-translational modification)을 통해 생체 신호를 전달하고 세포의 성장·분열 같은 신진대사를 조절한다. 하지만 유전적·환경적 요인으로 인한 비정상적 단백질 변형은 암, 치매, 당뇨 등 각종 퇴행성 질환과 만성질환의 원인이 된다.
많은 학자들이 단백질 변형에 따른 세포내 기능 연구와 질병의 연관성을 밝히기 위해 맞춤형 단백질 개발 연구를 진행했지만 기존 기술로는 원하는 변형을 갖는 단백질을 제조하는 것이 불가능했다.
박희성 교수는 박테리아의 생합성 경로를 재설계하고 비천연 아미노산을 표적단백질에 위치 특이적으로 첨가하는 방법으로 2011년 단백질 변형 중 가장 광범위한 단백질 인산화 제어에 성공했다.
이후 후속연구를 통해 비천연 아미노산의 특이적인 화학 반응성을 이용해 단백질 표면에서 탄소-탄소 결합을 일으켜 당화, 메틸화 등 200여 종의 맞춤형 단백질을 제조할 수 있는 기술을 최초로 개발했다.
박 교수팀은 퇴행성 신경질환의 원인중 하나로 알려진 비정상적 단백질 아세틸화를 실험용 쥐를 이용한 동물 모델에서 직접 구현했다.
이를 통해 실험용 쥐의 특정 발달 단계나 시기에 표적 단백질의 특정 위치에서 아세틸화 변형을 조절할 수 있었다. 또 다른 조직에 영향을 주지 않고 간이나 콩팥 등 특정 조직이나 기관에서만 표적 단백질이 아세틸화 변형 제어가 가능한 것도 확인했다.
박희성 교수는 “이 연구는 단백질 표면에서 선택적으로 탄소 간 결합을 일으켜 맞춤형으로 변형을 유발시키는 획기적인 단백질 변형 방법으로 암, 치매 등 단백질의 비정상적인 변형으로 유발되는 다양한 질병들에 대한 원인 규명과 치료제 개발에 돌파구를 마련하는 연구 결과이다” 고 말했다.
2018.05.03
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정연식 교수, 2차원 반도체 공중 부양시켜 고성능 소자 제작
우리 대학 신소재공학과 정연식 교수 연구팀이 차세대 2차원 반도체를 빈 공간이 90%가 넘는 나노크기 돔 구조체 위에 올려 고성능 전자소자를 구현하는 데 성공했다.
연구팀은 이 기술을 활용해 2차원 반도체의 전자이동 능력이 기존 기술에 비해 2배 이상, 빛 감지 성능은 10배 이상 향상시켰다.
박사과정 임순민 연구원이 제1 저자로 수행한 이번 연구는 미국화학회가 발간하는 국제학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’ 온라인 판 4월 3일에 게재됐다.
2차원 반도체 소재는 기존 실리콘 반도체의 물리적인 성능 한계를 극복할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다.
하지만 원자층 수준의 얇은 두께 때문에 주변 영향에 매우 민감하다는 특성이 있다. 특히 2차원 반도체가 올려진 기판으로부터의 불규칙한 영향에 의해 성능과 신뢰성이 확보되지 못하고 있다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 해외 연구팀들이 기판의 영향을 원천적으로 차단할 수 있는 방법을 연구하고 있다. 그 중 2차원 반도체를 공중에 매달린 구조로 설계하는 기술이 보고된 바가 있지만 반도체 층 하단을 받쳐주는 구조물이 존재하지 않아 기계적 내구성이 크게 떨어지는 단점이 있다.
정 교수 연구팀은 2차원 반도체 하단에 산화규소 재질의 초미세 돔형 구조물을 촘촘히 형성하는 아이디어로 문제를 해결했다.
기판 위에 올라가 있는 돔형 구조물은 초미세 나노크기이기 때문에 빈 공간이 90%가 넘는다. 그러한 돔 형태의 구조물 위에 2차원 반도체를 올리면 마치 기판 위에 반도체가 공중 부양하는 것과 유사한 효과를 보이게 된다. 이를 통해 기계적으로 안정적이면서 접촉 면적 및 기판의 영향을 최소화할 수 있다.
이러한 둥근 돔 구조 형상 덕분에 2차원 반도체와 기판 사이의 접촉면적을 최소화할 수 있어 반도체의 물리적 성능이 대폭 향상된다.
일반적으로 초미세 돔형 구조물을 제작하기 위해서는 패턴을 일일이 새겨주는 고가의 장비가 필요하다. 그러나 정 교수 연구팀은 분자가 스스로 움직여 나노구조물을 형성하는 자기조립 현상을 이용해 저비용으로 미세한 돔 구조 배열을 구현하는 데 성공했다. 또한 기존 반도체 공정과도 높은 호환성을 보임을 확인했다.
정연식 교수는 "이번 연구가 다양한 2차원 반도체 소재 이외에도 금속성 2차원 소재인 그래핀의 특성 향상에 동일하게 적용될 수 있다“며 ”활용범위가 커 차세대 유연디스플레이의 구동 트랜지스터용 고속 채널 소재 그리고 광 검출기의 핵심 소재인 광 활성층으로 활용될 수 있다"고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 추진하는 미래소재디스커버리사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 돔 구조체 이용한 2차원 반도체 제작 이미지
2018.04.24
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주영석 교수, 휴먼프론티어 국제연구비 지원대상 선정
〈 주 영 석 교수 〉
우리 대학 의과학대학원 주영석 교수가 국제기구 휴먼 프론티어 과학 프로그램(HFSP, Human Frontiers Science Program)이 3월 26일 발표한 2018 HFSP 신진연구자 연구비 지원 대상자로 선정됐다.
휴먼 프론티어 과학 프로그램(이하 HFSP)은 1989년 G7회원국과 유럽연합을 중심으로 생명과학분야의 혁신적인 첨단 연구를 활성화하기 위해 설립됐다. 우리나라를 포함한 미국, 유럽연합, 일본, 영국 등 15개 나라의 재정적 지원을 받고 있다.
주 교수는 응모한 60여 개국 158팀 중 선발된 8팀 가운데 세 번째 순위로 선정됐다. 신진 연구자 부문 중 우리나라 대학 연구자가 지원을 받는 것은 주영석 교수가 네 번째이다. KAIST는 지난해 수학과 김재경 교수에 이어 2년 연속 수상자를 배출했다.
주 교수는 암 유전체학을 전공한 의사 출신 컴퓨터 생물학자로 암 세포 유전체의 DNA 돌연변이를 일으키는 분자적 원인을 생명정보학 기술을 통해 규명해 왔다. 최근 네이쳐, 사이언스, 유전체 연구(Genome Research), 임상 종양학 저널(Journal of Clinical Oncology) 등 세계적인 학술지에 잇달아 논문을 게재했다.
주 교수는 미니 장기 조직공학자인 오스트리아 분자 생명기술연구소(IMBA) 구본경교수, 분자 이미징 전문가인 네덜란드 유트레흐트 의과대학의 스니퍼트(Snippert Hugo) 교수와 함께 ‘위암 세포의 진화에서 나타나는 초돌연변이(hypermutation) 기전의 영향 추적분석’이라는 주제로 3년간 총 105만 달러를 지원받는다.
주 교수는 “신진 연구자로서 국제 연구비 지원을 받게 되어 영광스럽게 생각한다”며 “국제 공동연구를 통해 그동안 밝히지 못했던 암 진화의 기전을 단일세포 수준에서 이해할 수 있는 획기적 연구를 진행하겠다”고 말했다.
2018.04.23
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이상엽, 김현욱 교수, 약물 상호작용 예측기술 DeepDDI 개발
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수와 김현욱 교수 공동 연구팀이 약물-약물 및 약물-음식 간 상호작용을 정확하게 예측하기 위해 딥 러닝(deep learning)을 이용해 약물 상호작용 예측 방법론인 딥디디아이 (DeepDDI)를 개발했다.
김현욱 교수, 류재용 연구원이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 ‘미국 국립과학원 회보(PNAS)’ 4월 16일자 온라인판에 게재됐다.
기존의 약물 상호작용 예측 방법론은 약물-약물 간의 상호작용 가능성만을 예측할 뿐, 두 약물 간의 구체적인 약리작용에 대한 정보는 제공하지 못했다. 이러한 이유로 맞춤형 약물 처방, 식이요법 등 응용 연구에서 체계적인 근거를 제시하거나 가설을 세우는 데에 한계가 있었다.
연구팀은 딥 러닝(deep learning) 기술을 적용해 19만 2천 284개의 약물-약물 상호작용을 아우르는 86가지의 약물 상호작용을 92.4%의 정확도로 예측하는 시스템 딥디디아이 (DeepDDI)를 개발했다.
딥디디아이는 두 약물 A, B 간의 상호작용에 대한 예측 결과를 다음과 같이 사람이 읽을 수 있는 영문 문장으로 출력한다 : “The metabolism of Drug B can be decreased when combined with Drug A (약물 A를 약물 B와 함께 복용 시 약물 B의 약물 대사가 감소 될 수 있다)”
연구팀은 딥디디아이를 이용해 두 약물 복용 시 일어날 수 있는 유해반응의 원인, 보고된 인체 부작용을 최소화시킬 수 있는 대체 약물, 특정 약물의 약효를 떨어뜨릴 수 있는 음식 및 음식 성분, 지금껏 알려지지 않은 음식 성분의 활성 등을 예측했다.
이번 연구성과로 약물-약물 및 약물-음식 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 시스템을 활용하는 것이 가능해졌으며 이는 신약개발, 복합적 약의 처방, 투약시의 음식조절 등을 포함해 헬스케어, 정밀의료 산업 및 제약 산업에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
이상엽 특훈교수는 “이번 연구결과는 4차 산업혁명 시대의 정밀의료를 선도할 수 있는 기반 기술을 개발한 것이다”며, “복합 투여되는 약물들의 부작용을 낮추고 환자 맞춤형 약물 처방과 식이요법 제안을 통한 효과적인 약물치료 전략을 수립할 수 있다. 특히 고령화 사회에서 건강한 삶을 유지하는데 필요한 약-음식 궁합에 대한 제안을 해 줄 수 있는 시스템으로 발전해 나갈 것이다”고 말했다.
이 연구성과는 과학기술정보통신부의 바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 연구사업, KAIST의 4차 산업혁명 인공지능 플래그십 이니셔티브 연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 딥디디아이 (DeepDDI)의 모식도 및 예측된다양한 약물-음식성분의 상호작용들의 시각화
2018.04.18
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박병국, 김갑진 교수, 고효율 스핀 신소재 개발
〈 박 병 국 교수, 김 갑 진 교수 〉
우리 대학 신소재공학과 박병국 교수와 물리학과 김갑진 교수 연구팀이 자성메모리(Magnetic Random Access Memory, MRAM) 구동의 핵심인 스핀전류를 효율적으로 생성하는 새로운 소재를 개발했다.
이번 연구는 ‘네이처 머티리얼즈(Nature Materials)’ 3월 19일자 온라인 판에 게재됐다.
이 연구는 고려대 이경진 교수, 미국국립표준연구소(NIST)의 Mark Stiles 박사 연구팀 등과 공동으로 수행됐다.
자성메모리는 외부 전원 공급이 없는 상태에서 정보를 유지할 수 있고 집적도가 높으며 고속 동작이 가능해 차세대 메모리로 주목받고 있다.
자성메모리의 동작은 스핀전류를 자성소재에 주입해 발생하는 스핀토크로 이뤄지기 때문에 스핀전류의 생성 효율이 자성메모리의 소모 전력을 결정하는 핵심 기술이다.
이번 연구에서는 강자성-전이금속 이중층이라는 새로운 소재 구조에서 스핀전류를 효과적으로 생성할 수 있음을 이론 및 실험을 통해 규명했다. 특히 이 구조는 기존 기술과 달리 생성된 스핀전류의 스핀 방향을 임의로 제어할 수 있다.
이 소재를 차세대 메모리로 주목받는 스핀궤도토크 기반 자성메모리에 적용하면 스핀토크 효율이 높아지고 외부자기장 없이 동작이 가능해 스핀궤도토크 자성메모리의 실용화를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다.
스핀궤도토크 자성메모리는 고속 동작 및 비휘발성 특성으로 S램(D램에 대응하는 반도체 기억소자로 전원만 공급하면 기억된 정보가 계속 소멸하지 않는 램) 대비 대기전력을 획기적으로 감소시켜 모바일, 웨어러블, 사물인터넷용 메모리로 활용 가능하다.
이번 연구성과는 과학기술정보통신부 미래소재디스커버리사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 강자성-전이금속 이중층에서 스핀전류 생성 개략도
2018.04.13
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KAIST 블록체인 정책토론회 개최
우리대학이 ‘블록체인 육성을 위한 정책토론회’를 18일 국회에서 개최한다. 블록체인 육성을 위한 기술 개발, 인재 양성, 산업 발전 등의 정책을 논의하는 자리로 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 유승희(더불어민주당), 송희경(자유한국당), 오세정(바른미래당) 의원과 공동으로 주최한다.
블록체인은 지난해 광풍을 일으켰던 비트코인과 가상화폐의 기반이 되는 핵심 기술이다. 인공지능, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 기술과 함께 4차 산업혁명 시대의 초연결·초지능 사회를 주도할 중요한 기술로 손꼽힌다. 거래, 계약, 인증, 정보의 기록, 투표 등에 활용되어 금융과 유통, 법, 회계, 정부 서비스와 같은 공공 분야로 기술 영역이 크게 확장되는 추세다. 블록체인 기술 및 관련 소프트웨어·서비스 분야는 4차 산업혁명 시대 신산업의 중심이 될 전망이다.
토론회에서는 학교, 기업, 정부 등 각 분야의 블록체인 전문가들이 해당 산업을 육성하기 위한 전략과 필요 정책을 제안한다. 블록체인 관련 국가 차원의 현안 및 나아갈 방안도 함께 논의된다.
정보보호대학원 김용대 교수는 ‘블록체인 기술과 인재 양성’을 주제로 기조 발표에 나선다. 블록체인 기술이 금융에 적용된 사례와 현재의 활용 양상을 소개하고 향후 필요한 기술 개발과 인재 양성 방안을 제시할 계획이다.
SK텔레콤 블록체인 사업개발 Unit 오세현 전무는 ‘블록체인 산업생태계 구축’을 주제로 블록체인 기술의 핵심 기능과 산업 영역별 활용 가치에 대해 발표한다. 기업 자발적인 기술과 시장의 발전을 위해 규제가 아닌 국가 차원의 정책 수립 필요성을 제언할 예정이다.
토론회에는 김정호 연구처장, 서영일 KT 블록체인센터장, 이재형 과학기술정보통신부 융합신산업과장, 주홍민 금융위원회 전자금융과장, 전하진 한국블록체인협회 자율규제위원장, 김형주 한국블록체인산업진흥협회 이사장, 김광조 전산학부 교수가 패널로 참석한다. 특히, 블록체인과 관련한 정부 정책이 육성 정책으로 나아갈 것인가 아니면 규제 방향을 중심으로 나아갈 것인가를 심도 있게 논의할 예정이다.
신성철 총장은 “전 세계는 블록체인 기술의 주도권을 차지하기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 기술 패러다임과 환경변화에 신속하게 대응하기 위한 적극적인 국가적 전략이 시급하다”고 밝히며 “이러한 시점에서 과학기술이 나아갈 방향을 제시하는 것이 KAIST의 역할이며 토론회에서 논의된 내용들이 향후 정부 정책 결정에 크게 반영되기를 바란다”고 강조했다.
2018.04.11
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박인규, 정연식 교수, 모바일 기기 탑재 가능한 고성능 수소센서 개발
〈 가오민 연구원, 박인규 교수, 조민규 연구원 〉
우리 대학 기계공학과 박인규 교수, 신소재공학과 정연식 교수 공동 연구팀이 폴리스티렌(Polystyrene) 구슬의 자기 조립(self-assembly) 현상을 이용해 고성능의 실리콘 기반 수소센서를 개발했다.
연구팀이 개발한 수소 센서는 제작 과정이 단순하고 비용이 저렴해 모바일 기기에 탑재할 수 있어 전력 소모에 어려움을 겪는 모바일 분야에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
가오 민(Gao Min) 연구원, 조민규 박사후 연구원, 한혁진 박사과정이 참여한 이번 연구는 나노 분야 국제 학술지 ‘스몰(Small)’ 3월 8일자 표지논문에 선정됐다.
청정에너지인 수소 가스는 차세대 에너지원으로 각광받고 있다. 현재도 냉각 시스템이나 석유 정제시설 등 다양한 산업분야에서 활용되고 있지만 무색, 무취의 가연성 물질이기 때문에 조기 발견이 어려워 고성능 수소 센서를 개발하는 것이 중요하다.
그러나 기존 수소 센서들은 부피가 크고 소모 전력이 높으며 제작비용이 상대적으로 높은 단점이 있다.
공동 연구팀은 수백 나노미터 (nm) 직경의 폴리스틸렌 구슬들을 자기조립 현상을 이용해 규칙적으로 실리콘 기판 위에 배열시켰다. 이를 이용해 수십 나노미터 수준의 그물 모양 패턴을 구현해 초소형 고성능 수소 센서를 개발했다.
이 기술은 수소가스가 센서에 노출되면 팔라듐 나노입자와 반응해 팔라듐의 일함수(work function)가 변화하고 그에 따라 실리콘 나노 그물 내 전자의 공핍 영역(depletion region)의 크기가 변화하면서 전기 저항이 바뀌는 원리이다.
이번에 개발한 수소 센서는 최소 선폭 50 나노미터 (nm) 이하의 실리콘 나노 그물 구조 센서를 저비용으로 구현할 수 있다.
일반적으로 수소 센서의 성능은 민감도, 반응속도, 선택성 등에 따라 구분된다. 연구팀의 센서는 0.1%의 수소 농도에서 10%의 민감도와 5초의 반응속도를 기록해 기존 실리콘 기반 수소 센서보다 50% 이상 빠르고 10배 이상 높은 민감도를 보였다.
박인규 교수는 “기존의 값비싸고 복잡한 공정을 거치지 않고도, 단순한 방법으로 초미세 나노패턴 구현이 가능하며, 수소센서 뿐만 아니라 다양한 화학, 바이오센서에도 응용이 가능할 것이다”고 말했다.
과학기술정보통신부의 나노소재기술개발사업, 한국연구재단의 국민위해인자에 대응한 기체분자식별․분석기술개발사업, 해양수산부의 해양수산환경기술개발사업, KUSTAR-KAIST 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 스몰(Small) 2018년 3월 8일자 Issue 표지논문
그림2. 완성된 수소센서의 일반 사진 (왼쪽), 전자현미경 사진 (중간, 오른쪽)
그림3. 수소 농도 변화에 따른 수소센서의 감지 그래프
2018.04.04
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오토아이디랩(Auto-ID Labs), 국제표준 사물인터넷 오픈소스 올리옷 개발
우리대학 오토아이디랩(Auto-ID Labs, 센터장 김대영 교수·전산학부)이 주도해 개발한 GS1 국제표준 사물인터넷(IoT) 오픈소스 플랫폼 올리옷(Oliot)이 국내 최대 규모의 협동조합인 완주로컬푸드에 적용돼 5일부터 본격적인 운용에 들어간다.
올리옷 개발에는 우리대학을 중심으로 총 11개 기관이 참여했다. 우리대학을 중심으로 하는 이 컨소시엄은 농식품의 생산, 가공, 유통물류, 소비에 이르는 전 과정의 데이터를 수집/공유할 수 있는 ‘GS1 국제표준 기반 올리옷(Oliot) 플랫폼’을 기반으로 농가소득 증대와 안전한 먹거리를 제공하는 국내 농축산 글로벌 생태계 구축에 앞장서고 있다.
올리옷 플랫폼은 우리대학 중심의 컨소시엄이 과기정통부와 정보통신기술진흥센터가 주관하는 ICT융합산업원천기술개발사업의 지원을 받아 2015년부터 3년간 ‘GS1(Global Standards One) 표준 기반의 균형생산·투명유통·안전소비를 위한 농·축산 클라우드 및 응용서비스 개발’이란 과제 명으로 연구를 수행한 결과, 개발에 성공한 국제표준 사물인터넷(IoT) 오픈소스 플랫폼이다.
올리옷이 적용되는 완주로컬푸드 시스템에는 생산부터 가공, 유통물류, 판매까지 전 단계에 걸쳐 GS1 표준기술의 적용은 물론 기획생산, 농산물 가공센터, 직거래 매장관리, 학교급식, 인터넷쇼핑 뿐만 아니라 이력추적서비스 등 다양한 분야에 KAIST 컨소시엄 참여업체인 이지팜·메디앙시스템이 개발한 국제 호환성을 제고를 위한 표준 시스템이 적용됐다.
완주로컬푸드는 올리옷 등 이 시스템의 본격적인 통합운용을 계기로 GS1 국제표준에 맞춰 생산계획 단계부터 최종 판매까지 안전한 먹거리 보장을 위한 이력 데이터를 구축한 세계 최초의 로컬푸드로 이름을 올리게 됐다. 우리대학은 올리옷을 데이터가 핵심인 4차 산업혁명의 전 산업분야로 확산시키기 위해 오픈소스 프로젝트로 이를 공개 중인데, 올 4월 현재 100개 이상 국가에서 9,000여개 이상의 기업과 개발자들이 다운로드 받아 활용 중이다.
김대영 교수는 “완주로컬푸드를 시작으로 전국의 로컬푸드 조합에 GS1 국제표준시스템인 올리옷의 확산을 적극 추진하고 중국 CFDA(국가식품의약품감독관리총국) 주관의 GS1 농식품안전시스템과의 연결, 유럽연합(EU)의 IoF2020(Internet of Food & Farm)사업을 통한 네덜란드 와게닝겐 대학과의 축산물 이력추적시스템 공동개발, 그리고 홍콩 등과도 글로벌 농축산 식품산업 생태계 조성을 위해 적극 협력할 것”이라고 말했다.
김 교수는 이어“올리옷과 인공지능/블록체인 기술을 융합해 스마트시티, 헬스케어, 스마트팩토리 등 여러 분야로의 확산을 위해 관련기업들과 함께 서비스를 개발 중”이라면서“조만간 가시적인 성과를 내놓을 것”이라고 덧붙였다.
올리옷 개발을 주도한 우리대학 오토아이디랩(Auto-ID Labs)은 지난 1999년 세계 최초로 사물인터넷(Internet of Things)기술을 소개한 국제공동연구 컨소시엄으로 우리학교를 포함해 미국 MIT대, 영국 캠브리지대, 스위스 취리히공대(ETH Zurich), 중국 푸단대, 일본 게이오대 등 6개 대학이 참여하고 있다.
한편 우리대학은 올리옷의 완주로컬푸드 개통을 기념하기 위해 5일 오전 11시 완주로컬푸드 혁신점 현지에서 시연식을 갖는다.
2018.04.03
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美, 中, 佛 주요대학과 핀테크 학술대회 개최
우리 대학이 미국, 중국, 프랑스 주요 대학과 공동으로 4개 대학 핀테크 학술대회를 개최한다.
미국 프린스턴 대학, 중국 칭화대학교, 프랑스 에덱(EDHEC)과 공동으로 개최하는 이번 학술대회는 ‘로보 어드바이저 시스템 최신 동향(State of the Art in Rob-Advising Systems)’을 주제로 4월 12, 13일 양일간 밀레니엄 서울 힐튼 호텔에서 진행된다.
산업및시스템공학과와 자산운용미래기술센터가 주관하는 이번 학술대회는 미국 프린스턴 대학의 벤드하임 금융 센터(Bendheim Center for Finance)와 금융공학과(Department of Operations Research and Financial Engineering), 중국 칭화대에서는 융합정보대학 및 핀테크 센터, 프랑스 EDHEC에서는 리스크 인스티튜트(Risk Institute)가 공동 주최 기관으로 참여한다.
우리 대학을 포함한 4개 대학은 2017년부터 핀테크(FinTech) 국제학술대회를 개최해 왔다. 돌아오는 가을엔 중국, 내년에는 프랑스에서 개최가 확정됐다.
이번 행사는 신성철 총장과 국민연금공단 김성주 이사장의 축사를 시작으로 존 멀비 교수(프린스턴대학), 마이클 뎀스터 교수(케임브리지 대학), 웨이 수 교수, 창러 린 교수(이상 칭화대학), 리오넬 마텔리니 교수(EDHEC), 김우창 교수 (KAIST) 등 학계 인사들이 발표할 예정이다.
또한 존 보글 뱅가드 그룹 창시자, 진 리 앤트 파이낸셜 인공지능 총괄, 조영서 신한금융지주 디지털전략본부장, 이정환 삼성자산운용 ETF 솔루션 본부장, 성혜영 국민연금연구원 부연구위원 등 유관 업계의 최고 전문가들도 참석한다.
이번 행사에서는 ‘금융 기술을 통한 사회 보장 강화’를 핵심 의제로 삼아 고액자산가 뿐 아니라 모든 국민에게 맞춤형 자산관리를 제공하기 위해 필요한 이론적, 기술적, 산업적 이슈를 논의한다.
김우창 교수는 “생애 주기별 맞춤형 자산관리 서비스는 고비용 구조로 인해 소수의 고액자산가들만 받을 수 있으나 4차 산업혁명시대의 신기술을 통해 해당 서비스의 비용을 혁신적으로 절감할 수 있고 이를 통해 궁극적으로 서비스 대중화가 가능할 것이다”고 말했다.
또한 “4차 산업혁명의 첨병이라고 여겨지는 핀테크 분야에서의 국제적 경쟁력 확보라는 산업적 의미와 노후 빈곤율이 50%에 육박하는 현재 상황에서 국민 개개인의 능동적 자산관리를 가능하게 해 추가적인 사회 비용 없이 사회 보장을 강화시킬 수 있다”고 말했다.
학술대회 참가신청 방법은 자산운용미래기술센터 홈페이지 (http://wmt.kaist.ac.kr/conference.html)에서 확인할 수 있다.
이번 학술대회는 삼성자산운용과 중국 알리바바 산하 앤트 파이낸셜이 공식 파트너로 행사를 후원한다.
2018.04.02
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최경철 교수 연구팀, 웨어러블 광 치료 패치 개발
우리대학 전기및전자공학부 최경철 교수와 전용민 연구원이 서울대 분당병원 박경찬 교수/최혜령 연구원과 OLED로 웨어러블 광 치료 패치를 개발하는데 성공했다. 광 치료는 빛을 쬐어 인체의 생화학 반응을 촉진시키는 치료법으로, 병원 등에 설치된 LED 또는 레이저 기기를 통해 상처를 치유하는 데 널리 사용되고 있다.
기존 기기는 유연하지 못하고 균일하게 빛을 조사하기 어려우며 열이 발생하는 문제가 있어서, 치료효과를 높이고 싶어도 인체에 밀착할 수 없는 한계가 있었다.
최경철 교수 연구팀이 개발한 광 치료 패치는 가볍고 유연해 피부에 부착한 채 일상생활을 하면서 고효율 치료를 지속할 수 있다. 구성요소인 OLED, 배터리, 과열방지 장치(히트싱크), 패치가 모두 얇은 막의 형태로 디자인됐고, 두께가 1㎜ 미만, 무게가 1g 미만이다. 300시간 이상 장시간 작동되며, 반경 20㎜ 이내로 휘어진 상태에서도 구동될 수 있으므로 다양한 인체 부위에 부착할 수 있다.
42℃ 이하에서 구동돼 저온화상의 위험도 없으며, 국제표준화기구(ISO) 기준의 안전성도 검증됐을 뿐만 아니라 세포증식이 58% 향상되고 세포이동이 46% 향상돼 상처 부위가 효과적으로 아물게 되는 뛰어난 치유효과를 보였다.
연구를 주도한 전용민 박사과정 연구원은 "웨어러블 광 치료 패치의 뛰어난 치료 효과와 편리함으로 인해 앞으로는 병원에 방문하지 않고 약국에서 구매해서 쉽게 광 치료를 받을 수 있을 것"이라며 "광 출력을 조절하면 피부미용/피부암/치매치료/우울증 치료 등 응용 범위를 넓힐 수 있다"라고 말했다.
최경철 교수는 "디스플레이로 응용되는 OLED의 장점을 광 치료와 융합한 기술로서, 휴대용, 고효율의 웨어러블 광 치료 상용화 길을 열 수 있을 것"이라고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부/한국연구재단 기초연구사업(선도연구센터)의 지원으로 수행됐으며, 국제학술지 어드밴스드 머티리얼스 테크놀로지 8일 게재됐다.
□ 그림 설명
그림1. 피부에 부착하는 웨어러블 OLED 패치의 구동 사진
그림2. 피부에 부착하는 웨어러블 OLED 패치의 상처치유 효과
2018.03.19
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화학과 이희승 교수, 3월 이달의 과학기술인 수상
〈 이 희 승 교수 〉
우리 대학 화학과 이희승 교수가 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 선정한 3월의 '이달의 과학기술인상'을 수상했다.
이 교수는 그동안 금속물질로만 제작했던 자기 나침반을 순수 유기화합물로 구성된 '펩타이드'를 이용해 생체친화적인 자기 나침반(분자기계)으로 제작하는데 성공한 공을 인정받았다.
이는 인간의 체내에 있는 마그네토좀이란 물질이 자기장을 지닌 주자성 박테리아의 행동 양식과 유사하게 행동하는 데서 아이디어를 얻은 것이다. 마치 나침반처럼 막대기 모양의 펩타이드 자기조립체인 폴덱쳐를 이용해 실시간으로 자기장의 방향에 따라 정렬하는 펩타이드 분자기계를 개발했다.
이 교수는 "분자기계는 의공학이나 재료과학에서 광범위한 유기물 소자를 개발하는 데 쓰이는 데 그동안 자기장을 이용해 개발하는 것에는 한계가 있었다"며 "연구를 통해 금속이 아닌 펩타이드를 이용한 분자기계를 개발함으로서 생체 친화적 분자기계를 만들 수 있었다"고 말했다.
과기정통부와 한국연구재단은 연구개발 성과가 우수하고 과학기술 발전에 공헌한 연구개발자를 매월 1명씩 선정해 장관상과 상금 1000만원을 수여하고 있다.
2018.03.07
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