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KPC4IR, 『미래의 귀환: 코로나19와 4차 산업혁명 대전환』 출간
여전히 진행되고 있는 코로나19 위기 속에서 비대면 사회의 부상과 그에 따른 4차 산업혁명의 가속화는 그간의 통념이나 관습, 제도를 뛰어넘는 전방위적인 변화의 쓰나미를 만들어내고 있다.
우리 대학 한국4차산업혁명정책센터(이하 KPC4IR)는 포스트 코로나 시대 각 분야 현황과 4차 산업혁명의 전망을 담은 『미래의 귀환: 코로나19와 4차 산업혁명 대전환』출간했다.
KPC4IR 관계자는 "포스트 코로나 시대를 다룬 책이 많이 출간되고 있으나 4차 산업혁명을 각 분야별로 세분화 해 본격적으로 다룬 책은 드물다ˮ고 전했다. 이어, "팬데믹이 바꾼 세상에서 4차 산업혁명이 초래할 변화에 관해 그동안 다수의 온라인 포럼을 개최했고 그 연장선상에서 전문가들의 통찰을 공유하고자 이 책을 펴냈다ˮ고 집필 배경을 설명했다.
이 책에서는 포스트 코로나 시대 의료·방역, 경제, 사회·노동, 4차 산업혁명, 국제협력 등 총 5부에 걸쳐 국내 최고 전문가 26인이 각 분야 최신 동향과 전망을 제공한다.
저술을 맡은 전문가들은 한국개발연구원, 과학기술정책연구원, 한국과학기술기획평가원, 정보통신정책연구원, 한국노동연구원, 한국고용정보원, 한국고등교육재단, 현대경제연구원, 한국파스퇴르연구소를 비롯해 KAIST, DGIST, 서울대, 고려대, 성균관대, 한동대, 버지니아대 등 주요 연구기관과 대학에서 참여하였다.
2016년 4차 산업혁명 개념을 글로벌 화두로 던진 세계경제포럼(WEF)에서 바이오텍 글로벌퓨처카운슬 의장을 맡고 있는 이상엽 KAIST 연구원장은 이 책의 머리말에서 흑사병 대유행으로 중세가 끝나고 르네상스가 도래했듯이, 코로나19로 인해 3차 산업혁명 시대는 끝나고 본격적인 4차 산업혁명 시대가 도래할 것이라고 전망했다.
맺음말에는 김정호 KAIST 글로벌전략연구소장이 온라인 격차, 인공지능 격차, 백신 격차 등 포스트 코로나 시대 위기는 한 개인이나 국가만의 노력으로 해결할 수 없는 전지구적 거버넌스와 국제협력이 필요함을 지적했다.
김소영 KPC4IR 센터장을 비롯한 엮은이들은 코로나 이후 복귀할 일상은 우리가 개인이나 집단으로서 익숙한 과거가 아니라, 전대미문의 위기 속에서 끈질기게 맹아를 트고 있던 공생공락(共生共樂)의 미래임을 희망하며, 이번 도서 발간이 코로나19를 극복하고 대안적 미래를 준비하기 위한 노력의 일환이라고 강조했다.
한편, 2019년 과학기술정보통신부-세계경제포럼-KAIST 협약으로 설립된 KPC4IR은 4차 산업혁명 핵심 기술 모니터링과 함께 이들 기술의 제반 영향을 분석하고, 관련 정책 개발과 제도 연구를 수행하고 있다.
2021.01.25
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코로나 중증 환자용 이동형 음압병동 개발
작년 11월 초부터 시작된 3차 코로나 대유행으로 중증 환자 수가 급증하면서 음압 병상 부족 사태가 심화되는 가운데, 이를 신속하게 해결할 수 있는 이동형 음압병동이 우리 대학 연구진에 의해 개발됐다. 음압병동은 중증 감염병 환자 치료에 필수적인 시설이다.
우리 대학 산업디자인학과 남택진 교수 연구팀은 코로나 대응 과학기술 뉴딜사업단(단장 배충식 공과대학장)의 한국형 방역패키지 기술 개발사업의 일환으로 작년 7월부터 연구해온 '이동형 음압병동(Mobile Clinic Module, 이하 MCM)'을 개발하고 시범 운영에 들어갔다. MCM은 고급 의료 설비를 갖춘 음압 격리 시설로 신속하게 변형하거나 개조해 사용할 수 있는 것이 특징인데, 진단검사 · 영상의학 · 의료물품 공급 · 의무기록 관리와 환자 식사 제공 등 기존 병원의 인프라와 함께 활용해야 한다. 연구팀은 작년 12월 28일부터 서울 노원구에 있는 한국원자력의학원에 4개의 중환자 병상을 갖춘 병동을 설치한 후, 의료진과 일반인으로 구성한 모의 환자그룹을 대상으로 의료 활동과 환자 일상 등 치료 전 과정을 점검하는 시뮬레이션에 들어갔다. 이달 15일까지 모의 운영을 진행한 뒤 의료진과 환자의 사용성·안정성·만족도 등을 임상 검증한 후 본격적인 상용화에 나설 계획이다. 남 교수 연구팀이 개발한 MCM은 약 450㎡(136평) 규모로 가로 15m x 세로 30m 크기다. 이 MCM은 음압 시설을 갖춘 중환자 케어용 전실과 4개의 음압병실, 간호스테이션 및 탈의실, 그리고 각종 의료장비 보관실과 의료진실로 꾸며져 있다.
음압 프레임·에어 텐트·기능 패널 등의 시설을 갖춘 MCM은 부품을 조합해 신속하게 음압 병상이나 선별진료소 등으로 변형 또는 개조해서 사용할 수 있다. 이뿐만 아니라 기존 중환자 병상을 음압 병상으로 전환하는 데도 매우 효과적이다. 이에 따라, MCM이 본격 상용화되면 코로나19 중환자용 음압 병상 부족난을 해소하는 데에도 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
컨테이너나 텐트 등을 활용해 짓는 기존의 조립식 감염 병동은 건설과 장비 확보에 비용이 많이 들고, 기능적으로는 임시 수용 시설에 불과하다는 게 단점으로 꼽힌다. 따라서 중환자를 수용하기 위한 전문적인 의료 시설로 사용하기에는 역부족이다. 남 교수 연구팀은 안전한 음압 환경을 형성하는 독자적인 기기인 '음압 프레임'을 설계하고 이를 '에어 텐트'와 연결하는 모듈형 구조에 접목해 최소한의 구조로 안정적인 음압병실을 구축할 수 있는 MCM 기술 개발에 성공했다. 음압 프레임이 양방향으로 압력을 조절해 두 에어 텐트 공간(예: 전실과 병실)을 효과적으로 음압화하는 원리다. 텐트에 '기능 패널'을 조합해 중환자 치료에 필요한 의료 설비나 기본 병실 집기를 구축할 수 있다. 또 모듈 조합을 통해 음압병동 및 선별진료소, 음압화 중환자 병상, 음압화 일반병실 등 목적에 맞는 의료 시설로 사용할 수 있다. 연구팀 관계자는 "병실 모듈 제작에 걸리는 시간은 14일 정도며 이송 및 설치 또한 통상적으로 5일 안에 가능하다ˮ고 말했다. 특히, 전실과 병실로 구성된 MCM의 기본 유닛은 모듈 재료가 현장에 준비된 상태에서 15분 이내에 설치가 가능한 게 특징이다. 이밖에 기존 조립식 병동으로 증축할 경우와 비교할 때 약 80% 정도 비용을 절감할 수 있다고 연구팀 관계자는 설명했다. 또한, 감염병 사태 이후 보관이 어려운 기존 조립식 병동과는 다르게 부피와 무게를 70% 이상 줄인 상태로 보관할 수 있어 군수품처럼 비축해놨다가 감염병이 유행할 때 빠르게 도입해 설치할 수 있다는 것도 큰 장점이다. 모듈화된 패키지는 항공 운송도 가능해 병동 전체의 수출도 기대할 수 있다.
다년간의 사용자 중심 시스템 디자인 노하우를 보유 중인 남택진 교수 연구팀은 환자·의료인 등 실사용자를 위해 기능성·경제성·효용성 등을 종합적으로 고려한 안전한 음압병동 개발을 목표로 작년 7월부터 관련 기술 개발을 진행해왔다. 사용 편의성·감성적 경험 및 독창성 등을 만족시키기 위해서 입원 치료 환경 구축을 위한 의료 자문을 포함, 의료진과의 협력을 통해 감염 치료 프로세스를 이해하는 등 음압병동 디자인에 필요한 요구사항을 현장에서 확립하는 연구도 동시 진행했다. 그 결과, 의료 활동과 환자의 일상을 지원하는 다양한 기능 패널 아이디어와 옥외 주차장·공터·실내 체육관 등 기존 병원의 유휴 공간을 활용할 수 있는 병동 구축을 통해 기존 의료자원과 연계하는 모듈러 시스템을 완성하는 데 성공했다.
남 교수 연구팀은 특히 한국원자력의학원 의료진들과 공동으로 이동형 감염병원 표준 운영 절차(SOP, Standard Operation Procedure)를 개발해 감염병 대응 과정의 안전성을 확보하는 한편 이동 음압병동을 처음 운영하는 의료진들의 현장 활용도를 높였다. 한국원자력의학원 조민수 박사(비상진료부장)는 "코로나 대응에 있어서 환자와 의료진이 안전한 환경에서 중증 환자 치료까지 이뤄지도록 설계·제작했다ˮ고 설명했다. 조 부장은 이어 "국내외 확대 보급 시 원자력의학원에 설치된 이동형 음압병동이 의료진 교육훈련센터 기능을 수행할 수 있다ˮ면서 "필요시에는 실제 의료현장에서의 운영 지원도 가능하다ˮ고 밝혔다.
남택진 교수팀의 이번 연구는 KAIST 코로나 대응 과학기술 뉴딜사업의 지원을 받아 이뤄졌는데 사용자 연구부터 디자인·시제품 개발에 이르기까지 6개월 만에 임상적 운영이 가능한 병동 개발을 완료했다.
에어 텐트 형태의 음압병동 시제품은 과제 협약업체인 신성이엔지에서 제작을 맡았는데 6~8개의 중환자 병상을 갖춘 이동형 감염병원의 경우 3~4주 이내 납품이 가능하다. 연구 총괄을 맡은 남택진 KAIST 산업디자인학과 교수는 "MCM은 병동 증축을 최소화하며 주기적으로 반복될 감염병 위기에 필수적인 방역시스템으로 자리를 잡게 될 것ˮ이라고 말했다. 남 교수는 이어 "세계 최초로 개발한 MCM의 하드웨어와 운용 노하우를 향후 K-방역의 핵심 제품으로 추진하고 수출까지 기대할 수 있다ˮ고 덧붙였다. 한편, KAIST는 과기정통부로부터 후원을 받아 작년 7월부터 교내에 코로나 대응 과학기술 뉴딜사업단을 공식 출범시켜 관련 연구를 진행 중이다. 배충식 사업단장(공과대학장)이 이끄는 이 사업단은 KAIST가 보유한 과학기술을 활용해 코로나19에 발 빠르게 대응하고 국가적 위기를 기회로 전환하자는 목표 아래 KAIST 교수진 위주의 연구 책임자 45명 및 외부 참여 교수를 포함해 총 464명의 연구진이 감염 예방-진단-치료 등 항·감염 전주기에 대응하는 과학기술 기반 한국형 방역패키지를 개발하고 있다.
2021.01.07
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중기부와 함께 제조AI데이터셋 12종 공개
우리 대학이 세계 최초로 12종의 제조AI데이터셋을 개방한다. ʻ인공지능(AI) 중소벤처 제조 플랫폼(Korea AI Manufacturing Platform, 이하 KAMP)ʼ를 통해 12월 14일 공개되는 제조AI데이터셋은 제조AI분석을 목적으로 저장된 제조데이터의 집합체다. 제조 현장인 공장에서 실제 데이터를 수집한 뒤 표본 테이블과 데이터를 구성해 전국에 있는 중소 제조기업이 AI분석에 활용할 수 있도록 제공하는 것이 목적이다.
중소벤처기업부(장관 박영선, 이하 중기부)에서 주관하고 스마트제조혁신추진단에서 전담하는 KAMP를 추진하기 위해 운영기관인 KAIST는 K-Industry4.0 추진본부 산하에 제조AI빅데이터센터를 구성해 사업을 추진 중이다. 현재 미국·캐나다·영국·독일 등의 제조 선진국은 공공데이터 포털을 운영해 여러 업종의 데이터를 관리하고 있다. 그러나 이번 사례처럼 정부 기관이 제조업을 특정지어 보다 많은 제조 AI 분석을 독려하기 위해 특화된 데이터셋을 공개하는 것으로는 세계 최초다.
그동안 제조 데이터는 기업의 민감한 정보로 분류되어 쉽게 공개되지 않았다. 그뿐만 아니라, 국내 중소 제조 기업의 경우 실무 및 연구에 참고할 AI제조데이터셋을 확보하는 데 어려움을 겪는 실정이었다. 김일중 KAIST 제조AI빅데이터센터장은 "12종의 제조AI데이터셋 공개를 통해 국내 중소 제조 생태계에 제조데이터의 체계적 수집과 AI 분석을 촉진하는 단초가 마련된 만큼 보다 다양한 국내 제조 AI 솔루션 출시 및 연구가 활성화될 것ˮ이라고 전망했다.
KAIST에서는 문일철 교수(산업및시스템공학과)와 최재식 교수(AI대학원)가 이번 제조AI데이터셋 구축에 참여한다. 문 교수는 직접 개발한 실시간 공정관리시스템(RPMS, Real-time Production Monitoring System)에서 확보한 중량 계측 이미지 데이터셋을 제공하며, 최 교수는 글로벌 자동차 제조기업의 엔진으로부터 수집되는 데이터셋을 제공한다.
이 외에도, 지정설비 제조AI데이터셋 구축 사업자로 선정된 UNIST 컨소시엄은 CNC머신·사출성형기·용접기·머신비전·프레스 등 뿌리 업종에서 가장 많이 사용하는 설비 관련 제조데이터셋 5종을 구축한다. 또한, 자유설비 제조AI데이터셋 구축 사업자로 선정된 ㈜임픽스 컨소시엄이 용해탱크·교반구동장치·살균기·건조구동장치·검사설비 등 식품 제조 공정에 기반한 AI데이터셋 5종을 담당한다. 이번에 공개되는 12종의 패키지에는 제조AI데이터셋 뿐만 아니라 활용 목표와 AI알고리즘이 첨부된 가이드북이 포함될 예정이다.
김흥남 KAIST K-Industry4.0 추진본부장은 "KAMP에 공개되는 제조AI데이터셋은 제조데이터의 체계적 관리를 희망하는 국내 중소 수요기업과 제조AI분석 서비스 창업 및 사업 다각화를 이행하고자 하는 공급기업 모두에게 유용한 자양토가 될 것ˮ이라고 말했다.
2020.11.30
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노화된 세포를 젊은 세포로 되돌리는 초기 원천기술 개발
우리 연구진이 노화된 세포를 젊은 세포로 되돌리는 역 노화 원천기술을 개발했다. 이를 활용하면 노화 현상을 막고 각종 노인성 질환을 사전 억제할 수 있는 치료제를 개발할 단서를 찾을 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 시스템생물학 연구를 통해 노화된 인간 진피 섬유아세포를 정상적인 젊은 세포로 되돌리는 역 노화의 초기 원천기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
조광현 교수팀의 이번 연구 결과는 ㈜아모레퍼시픽 기술연구원과의 산학 공동연구를 통해 최초로 개발된 노화 인공피부 모델에서 이 기술을 적용함으로써 입증하는 데 성공했다.
조 교수팀은 이번 연구를 위해 인간 진피 섬유아세포의 세포노화 신호전달 네트워크의 컴퓨터 모델을 개발한 후 시뮬레이션 분석을 통해 노화된 인간 진피 섬유아세포를 젊은 세포로 되돌리는데 필요한 핵심 인자를 찾아냈다. 이후 노화 인공피부 모델에서 핵심 인자를 조절함으로써 노화된 피부조직에서 감소된 콜라겐의 합성을 증가시키고 재생 능력을 회복시켜 젊은 피부조직의 특성을 보이게 하는 역 노화 기술을 개발했다.
연구팀 관계자는 이러한 역 노화 기술은 노화된 피부 등을 포함한 노화 현상 및 많은 노인성 질환의 발생을 사전에 억제할 수 있도록 근본적인 치료전략을 제시한 것으로 건강 수명을 오랫동안 유지하고 싶은 인류의 꿈을 실현하는데 한 걸음 다가선 결과라고 의미를 부여했다.
바이오및뇌공학과 안수균 박사과정 학생, 강준수 연구원, 이수범 연구원과 ㈜아모레퍼시픽의 바이오사이언스랩이 참여한 이번 연구 결과는 국제저명학술지인 `미국국립과학원회보(PNAS)'에 게재됐다.(논문명: Inhibition of 3-phosphoinositide-dependent protein kinase 1 (PDK1) can revert cellular senescence in human dermal fibroblasts)
현재 널리 연구되고 있는 회춘 전략은 이미 분화된 세포를 역분화시키는 4개의 `OSKM(Oct4, Sox2, Klf4, c-Myc) 야마나카 전사인자'를 일시적으로 발현시켜 후성유전학적 리모델링(epigenetic remodeling)을 일으킴으로써 노화된 세포를 젊은 상태로 되돌리는 부분적 역분화(partial reprogramming) 전략이다.
이 기술은 노화된 세포가 젊은 세포로 되돌아갈 수 있다는 것을 증명했지만 종양의 형성과 암의 진행을 유발하는 부작용이 생긴다. 따라서 이와 같은 부작용을 배제할 수 있는 정교한 제어 전략이 과학 난제로 남아있었다.
조 교수팀은 이러한 난제 해결을 위해 시스템생물학 연구 방법을 통해 노화된 인간 진피 섬유아세포를 정상적인 젊은 세포로 되돌릴 수 있는 핵심 조절인자를 오래전부터 탐구하기 시작했다. 4년에 걸친 연구 끝에 단백질 합성, 세포의 성장 등을 조절하는 mTOR와 면역 물질 사이토카인의 생성에 관여하는 NF-kB를 동시에 제어하고 있는 상위 조절 인자인 `PDK1(3-phosphoinositide-dependent protein kinase 1)'을 찾아냈다.
연구팀은 PDK1을 억제함으로써 노화된 인간 진피 섬유아세포를 다시 정상적인 젊은 세포로 되돌릴 수 있음을 분자 세포실험 및 노화 인공피부 모델 실험을 통해 입증했다. 연구를 통해 노화된 인간 진피 섬유아세포에서 PDK1을 억제했을 때 세포노화 표지 인자들이 사라지고 주변 환경에 적절하게 반응하는 정상 세포로서 기능을 회복하는 현상을 확인했다.
연구 결과 노화된 인간 진피 섬유아세포에서는 PDK1이 mTOR와 NF-kB를 활성화해 노화와 관련된 분비 표현형(SASP: Senescence Associated Secretary Phenotype)을 유발하고 노화 형질을 유지하는 것과 연관돼 있음을 밝혀냈다. 즉, PDK1을 억제함으로써 다시 원래의 정상적인 젊은 세포 상태로 안전하게 되돌릴 수 있음을 증명한 것이다.
조 교수팀이 연구 과정에서 찾아낸 표적 단백질의 활성을 억제할 수 있는 저분자화합물과 관련된 신약개발과 그리고 전임상실험을 통해 노화된 세포의 정상 세포화라는 연구 결과는 새로운 노인성 질환의 치료 기술과 회춘 기술에 관한 연구를 본 궤도에 올려놓은 초석을 다진 획기적인 연구로 평가받고 있다.
실제 ㈜아모레퍼시픽 기술연구원은 이번 연구 결과로부터 동백추출물에서 PDK1 억제 성분을 추출해 노화된 피부의 주름을 개선하는 화장품을 개발중이다.
조광현 교수는 "그동안 비가역적 생명현상이라고 인식돼왔던 노화를 가역화할 가능성을 보여줬다ˮ라며 "이번 연구는 노화를 가역적 생명현상으로 인식하고 이에 적극적으로 대처해 건강 수명을 연장하는 한편 노인성 질환을 예방할 수 있는 새로운 시대의 서막을 열었다ˮ라고 의미를 부여했다.
이번 연구는 조광현 교수 연구팀의 시스템생물학 기반 가역화 기술 개발의 일환으로 이뤄졌으며, 연구팀은 지난 1월 같은 기술을 적용해 대장암세포를 다시 정상 대장 세포로 되돌리는 연구에 성공한 바 있다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 KAIST 그랜드챌린지 30 (KC30) 프로젝트 및 아모레퍼시픽 R&D 센터의 지원으로 수행됐다.
2020.11.26
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전산학부 강민석 교수팀, GSMA(세계이동통신사업자협회)의 모바일 보안 명예의 전당에 이름 올려
우리 대학 전산학부 강민석 교수팀이 발견한 4G/5G 이동통신시스템의 보안 취약점이 GSMA(세계이동통신사업자협회)의 취약점 공개 프로그램(CVD)에 의해 공식적으로 인증받고 (CVD-2020-0040) 모바일 보안 명예의 전당(Mobile Security Hall of Fame)에 이름을 올렸다. (GSMA 홈페이지: https://www.gsma.com/security/gsma-mobile-security-hall-of-fame/)
GSMA(세계이동통신사업자협회)는 1987년 결성된 전세계 이동통신사업자 및 핸드폰 제조 공급업체들의 모임으로 700여 이동통신사업자와 200여 장비 및 핸드폰 제조업체들이 참여하고 있는 이동통신사업자 협회다.
GSMA 보안 취약점 공개 프로그램에 의한 인증은 우리나라 연구 기관으로는 최초의 성과다.
이번에 공개된 보안 취약점은 4G/5G 사용자의 실시간 모바일 데이터 사용 관련 정보를 의도치 않게 공격자에게 노출시키는 시스템 부채널(side channel) 결점으로, 강 교수 연구팀에 의해 최초로 발견됐다. 해당 취약점은 모바일 데이터를 사용중인 이용자의 실내외 이동경로를 높은 정확도로 추정하는 공격을 가능케 해 주의가 요구된다.
관련 보안 취약점을 이용한 모바일 이용자 이동경로 추적 공격은 컴퓨터 보안 최고 권위 학회중 하나인 Usenix Security 2021에서 내년 8월에 발표될 예정이며 논문 본문은 다음의 학회 홈페이지에서 확인 가능하다(https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity21/presentation/lakshmanan). 연구는 강민석 교수의 박사지도학생 Nitya Lakshmanan (National University of Singapore 재학 박사과정 4년차)과 Mun Choon Chan, Jun Han 교수 (National University of Singapore) 등과의 협업으로 수행됐다.
2020.11.23
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사람 3D 폐포 배양 기술로 코로나19 감염 기전을 규명하는 데 성공
우리 대학 연구진 포함 국내 연구진이 실험실에서 3차원으로 키운 사람의 폐포(허파꽈리)에 코로나19 바이러스를 배양해 감염 기전과 치료제 개발에 적용이 가능한 기술 개발에 성공했다.
국제 통계 사이트 월드오미터에 따르면 전 세계 누적 코로나바이러스감염증-19(이하 코로나19) 확진자 수는 25일 기준 4,331만 8,941명으로 지난 18일(4,030만 1,609명) 4,000만 명을 넘어선 후 일주일 만에 4,331만을 돌파하는 2차 대유행이 점차 현실화돼 가고 있다.
우리 대학 의과학대학원 주영석 교수 연구팀은 인간의 폐포 세포를 실험실에서 구현하는 3D 미니 장기기술을 개발하고 이를 활용해 코로나19 바이러스가 인간의 폐 세포를 파괴하는 과정을 정밀하게 규명하는 데 성공했다고 26일 밝혔다.
이번 연구는 영국 케임브리지대학 이주현 박사를 비롯해 국립보건연구원 국립감염병연구소 최병선 과장·기초과학연구원(IBS) 고규영 혈관연구단장(우리 대학 의과학대학원 교수)·서울대병원 김영태 교수와 우리 대학 교원창업기업인 ㈜지놈인사이트와 공동으로 진행됐다.
공동연구팀의 이번 연구 결과는 줄기세포 분야 세계적인 학술지 `Cell Stem Cell' 10월 22일 字 온라인판에 실렸다. (논문명: Three-dimensional human alveolar stem cell culture models reveal infection response to SARS-CoV-2)
정확한 질병 기전의 이해를 기반으로 치료제를 효과적으로 개발하기 위해서는 실험실에서 사용 가능한 인체를 모사한 모델 사용이 필수적이다. 코로나19 바이러스는 생쥐 모델에 감염시키기가 어렵고, 특히 실험실에서 사용할 수 있는 폐 세포 모델은 존재하지 않기 때문에 직접적인 감염 연구의 한계가 존재해왔다.
공동연구팀은 이런 문제를 해소하기 위해 지속적으로 배양이 가능한 3차원 인간 폐포 모델을 새롭게 정립했다. 이를 이용하면 실험실에서 사람의 폐 세포를 이용해 코로나19 바이러스 등 각종 호흡기 바이러스의 질병 기전을 연구할 수 있기 때문이다. 더 나가서 3차원 인간 폐포 모델은 약물 스크리닝 등 치료법 개발에도 직접적으로 응용할 수 있다는 장점이 있다.
공동연구팀은 폐암 등 사람의 수술 검사재료에서 확보되는 사람 폐 조직을 장기간 안정적으로 3차원 배양할 수 있는 조건을 알아내는 데 성공했다. 실험 결과, 3D 폐포는 코로나19 바이러스에 노출되면 6시간 내 급속한 바이러스 증식이 일어나 세포 감염이 완료됐으나, 이를 막기 위한 폐 세포의 선천 면역 반응 활성화에는 약 3일가량의 시간이 걸렸다.
이와 함께 하나의 코로나19 바이러스 입자는 하나의 세포를 감염시키는 데 충분하다는 사실을 알아냈다. 감염 3일째 공동연구팀은 세포 가운데 일부분이 고유의 기능을 급격히 상실한다는 사실도 확인했다.
공동 교신저자인 주영석 교수는 "이번에 개발한 3차원 인체 폐 배양 모델 규모를 확대한다면 코로나19 바이러스를 포함한 다양한 호흡기 바이러스의 감염 연구에 유용하게 사용될 것ˮ이라고 말했다.
주 교수는 이어 "동물이나 다른 장기 유래의 세포가 아닌 호흡기 바이러스의 표적 세포인 사람의 폐 세포를 직접적으로 질병 연구에 응용함으로써 효율적이고 정확한 기전 규명은 물론 치료제 개발에도 이용할 수 있다ˮ고 강조했다.
코로나19 바이러스 대응 기술개발을 위해서는 다양한 기관의 지원과 관련 연구자들의 협력 연구가 필수적이다. 공동연구팀의 이번 연구는 한국연구재단·질병관리청·기초과학연구원(IBS)·서울대학교 의과대학·유럽연구이사회(ERC)·서경배과학재단·휴먼프론티어과학재단의 지원을 받아 수행됐다.
2020.10.26
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2차원 신소재를 1차원 리본으로 오려내는 나노 가위 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 생명화학공학과 정유성 교수 연구팀과 공동연구로 2차원 반도체인 *전이금속 칼코지나이드 물질을 얇은 리본 형태로 오려낼 수 있는 신기술을 개발했다고 15일 밝혔다.
☞ 2차원 전이금속 칼코지나이드 : 전이금속원소와 칼코겐 원소의 화합물. 평면 방향으로는 전이금속원소와 칼코겐 원소가 강한 공유결합을 하고 있으나, 수직 방향으로 약한 반데르발스 결합을 하는 층상구조를 가지고 있다. 이를 이용하여 층간 분리를 통해 2차원 단층 형태로 박리가 가능하다.
연구팀은 간단한 초음파 처리를 통해 2차원 전이금속 칼코지나이드 물질을 일정한 방향으로 절개해 긴 나노 리본 형태로 오려내는 데 세계 최초로 성공했다. 김상욱 교수와 정유성 교수 공동 연구팀이 개발한 이 신소재는 기존 백금 촉매를 대체하여 수소 발생 반응 촉매로 활용이 가능할 것으로 기대된다.
우리 대학 신소재공학과의 인도 출신인 수치스라 파드마잔 사시카라(Suchithra Padmajan Sasikala) 연구교수가 제1 저자로 참여한 이번 연구성과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 10월 6일 字 온라인 판에 게재됐다.(논문명: Longitudinal unzipping of 2D transition metal dichalcogenides)
수소는 공해물질을 배출하지 않기 때문에 기존의 화석연료를 대체할 수 있는 신 에너지 자원으로 주목받고 있다. 수소를 생산하는 가장 환경친화적인 방법은 화학적으로 물을 분해하는 방법인데 이 경우 효율적으로 수소를 생성할 수 있도록 값싸고 높은 효율의 촉매를 개발하는 것이 매우 중요하다.
2차원 전이금속 칼코지나이드 소재는 우수한 촉매 성능을 지니고 있어 에너지·환경 분야에 응용이 기대되는 소재다. 하지만 보다 높은 촉매 성능을 달성하기 위해서는 촉매 활성을 갖는 2차원 소재의 가장자리를 많이 노출하는 방법이 요구돼왔다. 종이를 오려내듯 2차원 소재를 길쭉한 1차원 리본 형태로 오려내게 되면 더 많은 가장자리를 노출할 수 있다는 장점 때문이다.
현재까지는 그래핀과 같이 한가지 원소로만 이루어진 2차원 소재의 경우 여러 방법의 오려내는 기술이 보고돼왔지만, 2개 이상의 원소로 이뤄진 2차원 전이금속 칼코지나이드 물질에 이를 적용하는 데 한계가 따랐다.
공동 연구진은 문제해결을 위해 화학 반응을 통해 2차원 소재의 특성 변화를 유도한 후, 저렴한 초음파 처리 공정을 통해 1차원 리본 형태로 오려내는 기술을 세계 최초로 개발하는 데 성공했다.
연구팀은 2차원 소재 표면이 산소와 일정한 방향성을 가지고 화학 반응한다는 점을 발견하고 간단한 초음파 자극을 통해 1차원 리본 형태로 오려냈다. 이어 이 기술을 활용해 기존 고가의 백금 촉매에 견줄 만한 높은 성능을 지닌 수소 발생 반응 촉매를 구현했다.
연구팀 관계자는 "기존에 보고된 적이 없는 다원소로 구성된 2차원 전이금속 칼코지나이드 소재를 오려내는 새로운 기술 개발을 계기로 다양한 다원소 저차원 나노 신물질을 제조할 것으로 크게 기대가 된다ˮ고 설명했다.
교신저자로 이번 연구를 주도한 김상욱 교수는 "2차원 전이금속 칼코지나이드 소재는 뛰어난 물성에도 불구하고 나노구조를 정교하게 조절하는 방법이 부족했다"면서 "이번 연구를 계기로 가격이 비싼 백금 기반 촉매를 대체하는 새로운 수소 발생 촉매의 개발도 가능할 것이다"고 말했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 리더연구자지원사업인 다차원 나노조립제어 창의연구단과 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.10.15
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물방울로 코로나19 바이러스 잡는다
우리 대학 기계공학과 이승섭 교수와 정지훈 박사팀이 코로나19 바이러스 살균 기능이 있는 초미세 물방울의 대량 생성이 가능한 '정전분무' 기술을 개발했다고 14일 밝혔다.
이승섭 교수팀의 '정전분무(electrostatic atomization)' 기술로 만들어진 마이크로/나노 크기의 초미세 물방울 안에는 *'OH 래디컬'이 함유돼 있다. OH 래디컬은 불안정한 화학구조로 반응성이 매우 높고 강력한 산화력 때문에 세균과 바이러스 살균 기능을 보유하고 있지만 인체에는 전혀 해를 끼치지 않는 천연물질이다.
☞ OH 래디컬(hydroxyl radical): 거의 모든 오염물질의 살균·소독에 관여하며 화학적으로 분해하고 제거할 수 있는 가장 강력한 효과를 발휘하면서도 인체에는 무해한 물질. 현존하는 물질 중에서 OH 래디컬의 산화력(살균·소독·분해하는 능력)은 불소(F) 다음으로 강력하고 오존과 염소보다 강력하지만 불소·염소·오존처럼 독성이 있거나 인체에 유해하지는 않다.
OH 래디컬은 높은 반응성으로 공기 중에서는 수명이 매우 짧아 효과적인 살균 기능에 어려움이 있으나, OH 래디컬을 물방울에 가두면 수명을 크게 늘릴 수가 있어 살균에 유용하게 이용할 수 있다. OH 래디컬을 함유하는 초미세 물방울은 일본 파나소닉 社의 나노이(nanoeTM) 기술이 세계적으로 가장 앞서있다. 다만, 나노이 기술은 공기 중의 수분을 차가운 금속 팁 위에 응결시켜 정전분무 하는 방식이어서 생성되는 초미세 물방울의 양이 매우 적고 인가전압이 높아 인체에 해로운 오존이 발생되는 단점이 있다.
일본 파나소닉은 자사의 나노이 기술로 만들어진 초미세 물방울이 코로나19 바이러스에 살균 효과가 있다는 실험 결과를 올 7월 말 발표한 바 있다.
이승섭 교수 연구팀은 세계 최초로 멤스(MEMS) 기술로 제작된 폴리머 재질의 초미세 노즐을 이용해 정전분무 하는 방식으로, 인가전압이 낮아 정전분무가 오존 발생 없이 안정적으로 구현된다. 또한 초미세 노즐 어레이를 이용해 외부 환경과는 무관하게 초미세 물방울을 대량으로 생성하는 데도 성공했다.
머리카락보다 가는 초미세 노즐은 피뢰침과 같이 높게 솟아있는 구조로 초미세 노즐의 주위는 마이크로 돌기로 소수성 처리가 돼 있다. 이승섭 교수팀은 지난 수년간 폴리머 초미세 노즐 개발과 물 정전분무 기술을 이용해 가습·탈취·미세먼지제거·항균 등과 같은 공기정화에 관한 연구를 수행해왔다.
이승섭 교수팀은 현재 초미세 물방울의 양산이 가능한 '폴리머 초미세 노즐 정전분무' 기술을 기반으로 코로나19 바이러스 살균용 공기정화기를 개발 중이다. 순수한 물을 이용한 살균 방법으로 인체에 해가 없고 친환경이라는 장점 때문에 향후 코로나19 방역에도 큰 도움을 줄 것으로 기대하고 있다.
한편 이승섭 교수팀의 폴리머 초미세 노즐을 이용한 물 정전분무 연구는 올 4월 국제학술지 '폴리머(Polymer)'에 소개된 바 있다. (논문명; Polymer micro-atomizer for water electrospray in the cone jet mode). 아울러 이 교수팀은 올 8월부터 KAIST 코로나 뉴딜사업의 지원을 받아 후속 연구를 진행 중이다.
2020.10.14
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코로나19 감염 중증도 결정하는 인자 발견
코로나19로 위중, 중증 상태인 중환자가 6일 0시 기준 163명을 기록했다. 지난달 19일 12명이었던 위중, 중증 환자는 20여일 만에 13배 넘게 늘어났다. 이러한 심각한 상황에서 우리 연구진이 코로나19 중증 환자와 경증 환자를 쉽게 판별할 수 있는 바이오 마커(표시물)를 발견해 중증 코로나19에 대한 치료제 개발에 기대감을 높였다.
우리 대학 의과학대학원 이흥규 교수 연구팀이 *'호중구'와 *'당질코르티코이드'의 연관성을 밝혀 코로나19의 중증도를 결정짓는 인자를 발견했다고 7일 밝혔다.
☞ 호중구(neutrophil) : 혈액의 전체 백혈구 중 50~70%를 차지하는 선천 면역세포로, 세균이나 곰팡이 감염 등에 대응하는 면역세포이다.
☞ 당질코르티코이드(glucocorticoid) : 글루코코르티코이드라고도 하며 콩팥 근처 부신의 부신 겉질에서 생성되는 호르몬으로, 다양한 신체 기능 조절에 관여한다. 특히, 면역반응을 억제하는 호르몬으로도 알려져 있다.
WHO에 의해 세계적 대유행(팬데믹)으로 지정된 코로나바이러스감염증(COVID-19)은 사람마다 증상이 판이하다. 따라서, 환자의 중증도를 예상 및 판별하기 위해서는 확실한 바이오 마커의 활용이 중요하며, 이들을 선별적으로 치료할 수 있는 표적 치료제가 매우 중요하다.
중증 코로나19 환자들은 급성 호흡곤란 증후군의 증상을 보이고 특히 폐 조직의 심한 손상이 관찰된다. 이에 대응해 호중구 등 다양한 면역세포들이 바이러스 감염으로부터 숙주를 보호하기 위해 면역반응을 보이지만 사이토카인 폭풍(과잉 염증반응)처럼 과도한 면역반응으로 오히려 장기를 손상시킬 수도 있다.
이 교수 연구팀은 유전자 발현 옴니버스(GEO)에 공개된 코로나19 감염 경증 및 중증 환자의 기관지 폐포 세척액에 존재하는 단일세포 유전 정보를 분석했다. 그 결과, 그동안 곰팡이나 세균 감염에서만 중요성이 알려졌고 바이러스 감염 시에는 상대적으로 중요성이 알려지지 않았던 호중구의 과활성화로 인해 중증 코로나19가 발생함을 밝혔다.
특히 연구팀은 대식세포 등의 골수 유래 면역세포 내에서 발현하는 CXCL8과 같은 *케모카인에 의해 호중구 유입이 증가함을 밝혔다. 연구팀은 골수에서 유래한 면역세포 내의 당질코르티코이드 수용체 발현에 따라 CXCL8의 생성이 조절받으며, 이것이 결과적으로 호중구의 유입 및 활성도와 연관됨을 밝혔다.
☞ 케모카인(chemokine): 백혈구유주작용, 활성화작용을 하는 염기성헤파린 결합성 저분자 단백질
이 교수는 "이번 연구 결과는 코로나19의 중증도를 결정하는 바이오 마커를 발굴한 것 뿐만 아니라, 덱사메타손 등의 당질코르티코이드 억제제를 활용해 중증도를 개선할 치료제 개발에 단초를 제공할 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.
의과학대학원 박장현 석박사통합과정 대학원생이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제면역학회연합에서 발간하는 면역학 전문 학술지인 '프론티어스 인 이뮤놀로지(Frontiers in Immunology)' 8월 28일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Re-analysis of Single Cell Transcriptome Reveals That the NR3C1-CXCL8-Neutrophil Axis Determines the Severity of COVID-19)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 코리아 바이오 그랜드 챌린지사업, 신약타겟발굴 및 검증사업 및 KAIST 코로나 대응 과학기술 뉴딜사업을 받아 수행됐다.
2020.09.07
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KAIST 글로벌전략연구소 〈포스트 코로나, 포스트 휴먼〉 온라인 국제포럼 개최
▣ 글로벌 전략연구소 2020 국제포럼 생중계 채널(9일 오전 9시부터 약 3시간 스트리밍 예정)
① YouTube KAIST 채널:https://www.youtube.com/c/KAISTofficial/
② YouTube KTV 채널: https://www.youtube.com/user/chKTV520
③ NAVER TV: https://tv.naver.com/ktv
우리 대학이 의료·바이오 공학의 혁신 전략을 주제로 포스트 코로나 시대 이후 인류의 미래를 논의하는 실시간 온라인 국제포럼을 9일(수) 오전 9시부터 대전 본원 학술문화관(E9) 5층 정근모콘퍼런스 홀에서 개최한다.
'포스트 코로나, 포스트 휴먼: 의료·바이오 혁명'이라는 주제로 열리는 이번 'GSI-2020 국제포럼'은 KAIST 글로벌전략연구소(소장 김정호, GIS: Global Strategy Institute, 이하 GSI)가 지난 4월과 6월에 이어 세 번째로 여는 국제포럼이다. 의료·바이오 기술혁명에 대한 국제 사회와의 협력 방안을 모색하고 관련 미래전략을 도출하기 위해 마련됐다.
특히 이번 포럼에서는 코로나19와 같은 감염병의 극복과 바이오 장기· 유전자 가위 등 인간의 삶의 질을 향상하고 수명연장을 가능하게 할 기술과 인류의 미래에 관한 방안들이 심도 있게 논의될 예정이다.
신성철 KAIST 총장은 "코로나19의 2차 대유행이 우려되고 있는 요즘 과학기술의 혁신만이 글로벌 위기를 극복할 수 있는 돌파구가 될 것ˮ이라고 강조하고 "의료·바이오 공학의 발전과 혁신방안에 대해 국제 사회와의 논의를 위해 이번 포럼을 준비했다ˮ고 개최 배경을 밝혔다.
이번 포럼에서는 우선 세계적인 미래학자이자 미래 산업·교육·환경 등 전 분야에서 통찰력 있는 예측을 제시해 온 토마스 프레이(Thomas Frey) 미국 다빈치 연구소 소장이 포스트 코로나 시대의 의료·바이오 공학기술과 인류의 미래에 대한 화두를 던진다.
토마스 프레이 소장은 기조연설에서 인류가 헬스케어 기술혁신을 통해 코로나바이러스와 같은 신종 전염병을 어떻게 극복해 나갈 것인지에 대해 전망한다. 그는 또 기술에 대한 이해를 기반으로 바이오 공학의 발달이 질병 정복과 인간의 기대 수명연장에 미칠 영향과 이를 통해 변화될 미래 인류의 모습과 삶에 관한 비전을 제시할 예정이다.
KAIST는 이와 함께 의료·바이오 기술의 혁신적인 미래전략을 글로벌 차원에서 선제적으로 구상할 필요성을 인지하고 혜안과 통찰력을 갖춘 세계 각국의 전문가들을 연사로 초청했다. 새로운 신종 감염병이 지속해서 발생할 것으로 예측되는 포스트 코로나 시대를 대비하기 위해서다.
정세균 국무총리는 축사를 통해 K-방역의 성공을 이어가기 위한 코로나19 치료제와 백신 개발 전략을 소개한다. 또한, 포스트 코로나 시대를 대비한 의료·바이오 기술혁신과 균형 있는 발전의 중요성을 강조하며 글로벌 바이오 강국으로의 도약을 위한 당부의 메시지를 전할 예정이다.
빅터 자우(Victor J. Dzau) 미국 의학한림원 회장은 미국의 건강관리 혁신을 이끌어온 경험을 공유하고 코로나19의 2차 대유행을 대비하는 전략 및 포스트 코로나 시대에 필요한 의료·바이오 공학 혁신정책 및 미래상을 제시한다.
유전체 서열분석법을 최초로 개발한 세계적인 석학인 조지 맥도날드 처치(George McDonald Church) 하버드 의과대학 교수는 유전자 편집 및 게놈 기술의 발전과 미래를 주제로 기조 강연을 한다.
맥도날드 처치 교수는 기조 강연을 통해 유전체 기술 발전의 최신 현황을 정확성, 범위, 비용 등을 중심으로 공유하고 이와 같은 노력을 통한 질병 예방이 인간의 수명연장에 어떻게 기여할 것인지에 관해 지식을 공유한다.
이어, 세계 최대의 유전체 분석기업인 일루미나社의 수잔 투시(Susan Tousi) 부사장 겸 최고 제품 책임자는 유전자분석기술 개발 사례를 소개하고 질병의 사전 예방 가능성과 이를 통한 수명 연장 방안에 대해 모색한다.
파킨슨병 환자의 임상 치료를 세계 최초로 성공한 김광수 하버드 의과대학 교수도 이번 포럼의 기조연설자로 참여한다. 김광수 교수는 파킨슨병에 대한 맞춤형 세포 요법을 중심으로 더욱 진화된 세포치료기술을 소개하고 이를 인체에 적용한 최초의 성공 사례를 공유할 예정이다.
초청 연설자 세션에서는 `모두를 위한 헬스케어 혁신: 유전자 맞춤형 수명 연장 솔루션'을 주제로 이진형 스탠퍼드대학교 신경과·바이오공학과 교수를 비롯해 베라 고부노바(Vera Gorbunova) 로체스터대학 교수, 이정호 KAIST 의과학대학원 교수, 데이비드 레즈닉(David B. Resnik) 미국 국립보건원 생명윤리위원회 위원장 등이 연사로 참가한다.
특히, 이 세션에는 국내·외에서 활동하는 약 50여 명의 젊은 과학자와 의학자가 랜선 패널로 참여한다. 이들은 과학기술에 바탕을 둔 미래 전망에 관해 청중을 대표하여 세계 유수의 석학들과 질의응답을 나누고 토론을 벌일 예정이다.
김정호 GSI 소장은 "KAIST는 코로나19라는 위기를 역전시켜 질병 극복과 수명연장이라는 새로운 기회로 전환하는 일에 앞장서고 이를 위한 인류의 의지를 하나로 집결시키는 구심점의 역할을 해나갈 것ˮ이라고 이번 포럼의 개최 의미를 설명했다.
한편 9일 열리는 GSI 2020 국제포럼은 유튜브 'KAIST 채널'과 'KTV 채널' 및 'Naver TV'를 통해 전 세계에 실시간 중계되며, 동시통역이 제공된다. 포스트 코로나 시대에 대비한 암·노화·난치병 극복 관련 의료·바이오 기술의 혁신적 미래전략에 관심 있는 사람이라면 누구나 각 채널에 접속해 무료로 시청할 수 있다.
2020.09.02
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코로나19 해외유입 확진자 수 예측 기술 개발
최근 전 세계적으로 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 확진자 수가 2,000만 명을 넘어선 가운데 최근 국내에서도 코로나19 확진자 수가 급증해 2차 대유행 조짐을 보이면서 정부는 8월 23일부터 전국 대상으로 사회적 거리두기 단계를 2단계로 격상해 시행 중이다.
중앙재난안전대책본부(중대본)에 따르면 국내 코로나 누적 확진자 수는 8월 23일 오전 0시 기준으로 총 1만7,399명이다. 이 중 해외유입 감염자 수는 2,716명(8월 22일 오전 0시 기준)으로 전체 확진자의 약 16%를 차지한다. 대륙별로 보면 아시아(중국 외), 미주, 유럽, 아프리카 순이다. 지난 14일 이후 국내 지역 발생 신규확진자 수가 급증하고 있지만 향후 해외유입 확진자 수의 확산추세 또한 결코 장담할 수 없는 상황이다.
이런 가운데 우리 연구진이 해외유입 확진자 수를 예측할 수 있는 관련 기술을 개발했다. 우리 대학 산업및시스템공학과 이재길 교수 연구팀이 코로나19 해외유입 확진자 수를 예측하는 빅데이터‧인공지능(AI) 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.
이재길 교수 연구팀이 개발한 이 기술은 해외 각국의 확진자 수와 사망자 수, 해외 각국에서의 코로나19 관련 키워드 검색빈도와 한국으로의 일일 항공편 수, 그리고 해외 각국에서 한국으로의 로밍 고객 입국자 수 등 빅 데이터에 인공지능(AI) 기술을 적용해 향후 2주간의 해외유입 확진자 수를 예측한다.
코로나19 확진자 수가 급증할수록 해외유입에 의한 지역사회 확산의 위험성도 항상 뒤따르기 마련이다. 이에 따라 이재길 교수 연구팀이 개발한 정확한 해외유입 확진자 수 예측기술은 방역 시설 및 격리 시설 확충, 고위험 국가 입국자 관리 정책 등에 폭넓게 응용 및 적용될 수 있을 것으로 기대가 크다.
우리 대학 지식서비스공학대학원에 재학 중인 김민석 박사과정 학생이 제1 저자로, 강준혁, 김도영, 송환준, 민향숙, 남영은, 박동민 학생이 제2~제7 저자로 각각 참여한 이번 연구는 최고권위 국제 학술대회 'ACM KDD 2020'의 'AI for COVID-19' 세션에서 오는 24일 발표된다. (논문명 : Hi-COVIDNet: Deep Learning Approach to Predict Inbound COVID-19 Patients and Case Study in South Korea)
해외유입 확진자 수는 다양한 요인에 의해서 영향을 받는다. 일반적으로 해외 각국에서의 코로나19 위험도와 비례하며, 해외 각국에서 한국으로의 입국자 수와도 비례한다. 그러나 코로나19 위험도와 입국자 수를 실시간으로 알아내기에는 많은 제약이 따르므로 연구진은 쉽게 구할 수 있는 종류의 빅데이터를 기반으로 하는 인공지능(AI) 모델을 구축하는 데 성공했다.
연구진은 기본적으로 해외 각국의 코로나19 위험도를 산출할 때, 보고된 확진자 수와 사망자 수를 활용했다. 그러나 이러한 수치는 진단검사 수에 좌우되기 때문에 코로나19 관련 키워드 검색빈도를 같이 입력 데이터로 활용해 해당 국가의 코로나19 위험도를 실시간으로 산출했다.
이와 함께 실시간 입국자 수는 기밀정보로서 외부에 공개되지 않기 때문에 매일 제공되는 한국에 도착하는 항공편수와 로밍 고객 입국자 수를 통해 이를 유추해냈다. 로밍 고객 입국자 수 데이터는 KT로부터 제공 받았지만 KT 고객 입국자만을 포함한다는 한계를 일일 항공편수를 함께 고려함으로써 이 문제를 해소했다.
이밖에 해외유입 확진자 수 예측을 위해서는 국가 간의 지리적 연관성도 매우 중요하게 고려해야 한다. 어느 특정 국가의 코로나19 발병이 이웃 국가로 더 쉽게 전파되며, 국가 간의 교류도 거리에 따라 영향을 받기 때문이다. 연구팀은 이러한 문제해결을 위해 지리적 연관성을 학습하도록 국가-대륙으로 구성되는 지리적 계층구조에 따라 우선 각 대륙으로부터의 해외유입 확진자 수를 정확히 예측함으로써 궁극적으로 전체 해외유입 확진자 수를 정확히 예측하도록 하는 인공지능(AI) 모델을 설계했다. 연구팀은 이 인공지능 모델을 'Hi-COVIDNet'라고 이름 붙였다.
이후 연구팀은 약 한 달 반에 걸친 단기간의 훈련 데이터만으로 생성된 `Hi-COVIDNet'을 통해 향후 2주 동안의 해외유입 확진자 수를 예측한 결과, 이 모델이 기존의 시계열 데이터기반의 예측 기계학습이나 딥러닝 기반의 모델과 비교했을 때 최대 35% 더 높은 정확성을 지니고 있음을 확인했다.
제1 저자인 김민석 박사과정 학생은 "이번 연구는 최신 AI 기술을 코로나19 방역에 적용할 수 있음을 보여준 사례ˮ 라면서 "K-방역의 위상을 높이는데 기여할 것으로 기대한다ˮ 고 밝혔다.
이번 연구는 KAIST 글로벌전략연구소(소장 김정호)의 코로나19 AI 태스크포스팀의 지원을 받았고, KT(담당 변형균 상무)와 과학기술정보통신부(담당 김수정 서기관)의 '코로나19 확산예측 연구 얼라이언스'를 통해 로밍 데이터 세트를 지원받아 이뤄졌다.
2020.08.23
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딥러닝 기반 실시간 기침 인식 카메라 개발
우리 대학 기계공학과 박용화 교수 연구팀이 ㈜에스엠 인스트루먼트와 공동으로 실시간으로 기침 소리를 인식하고 기침하는 사람의 위치를 이미지로 표시해주는 '기침 인식 카메라'를 개발했다고 3일 밝혔다.
작년 말부터 시작된 세계적 유행성 전염병인 코로나19가 최근 미국·중국·유럽 등 세계 각국에서 재확산되는 추세로 접어들면서 비접촉방식으로 전염병을 감지하는 기술에 대한 수요가 증가하고 있다.
코로나19의 대표적인 증상이 발열과 기침인데, 현재 발열은 열화상 카메라를 이용해 직접 접촉을 하지 않고도 체온을 쉽게 판별할 수 있다. 문제는 비접촉방식으로는 기침하는 사람의 증상을 쉽사리 파악하기 어렵다는 점이다. 박 교수 연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 기침 소리를 실시간으로 인식하는 딥러닝 기반의 기침 인식 모델을 개발했다. 또한 열화상 카메라와 같은 원리로 기침 소리와 기침하는 사람의 시각화를 위해 기침 인식 모델을 음향 카메라에 적용, 기침 소리와 기침하는 사람의 위치, 심지어 기침 횟수까지를 실시간으로 추적하고 기록이 가능한 '기침 인식 카메라'를 개발했다.
연구팀은 기침 인식 카메라가 사람이 밀집한 공공장소에서 전염병의 유행을 감지하거나 병원에서 환자의 상태를 상시 모니터링 가능한 의료용 장비로 활용될 것으로 기대하고 있다.
연구팀은 기침 인식 모델 개발을 위해 *합성 곱 신경망(convolutional neural network, CNN)을 기반으로 *지도학습(supervised learning)을 적용했다. 1초 길이 음향신호의 특징(feature)을 입력 신호로 받아, 1(기침) 또는 0(그 외)의 2진 신호를 출력하고 학습률의 최적화를 위해 일정 기간 학습률이 정체되면 학습률 값을 낮추도록 설정했다.
이어서 기침 인식 모델의 훈련 및 평가를 위해 구글과 유튜브 등에서 연구용으로 활발히 사용 중인 공개 음성데이터 세트인 `오디오세트(Audioset)'를 비롯해 `디맨드(DEMAND)'와 `이티에스아이(ETSI)', `티미트(TIMIT)' 등에서 데이터 세트를 수집했다. 이 중 `오디오세트'는 훈련 및 평가 데이터 세트 구성을 위해 사용했고 다른 데이터 세트의 경우 기침 인식 모델이 다양한 배경 소음을 학습할 수 있도록 데이터 증강(data augmentation)을 위한 배경 소음으로 사용했다.
☞ 합성 곱 신경망(convolutional neural network): 시각적 이미지를 분석하는 데 사용되는 인공신경망(생물학의 신경망에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘)의 한 종류
☞ 지도학습(Supervised Learning): 훈련 데이터(Training Data)로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습(Machine Learning)의 한 방법
데이터 증강을 위해 배경 소음을 15%~75%의 비율로 `오디오세트'에 섞은 후, 다양한 거리에 적응할 수 있게 음량을 0.25~1.0배로 조정했다. 훈련 및 평가 데이터 세트는 증강된 데이터 세트를 9:1 비율로 나눠 구성했으며, 시험 데이터 세트는 따로 사무실에서 녹음한 것을 사용했다.
모델 최적화를 위해서는 '스펙트로그램(spectrogram)' 등 5개의 음향 특징과 7개의 최적화 기기(optimizer)를 사용해 학습을 진행하고 시험 데이터 세트의 정확도를 측정, 성능을 확인한 결과 87.4%의 시험 정확도를 얻을 수 있었다.
연구팀은 이어 학습된 기침 인식 모델을 소리를 수집하는 마이크로폰 어레이와 카메라 모듈로 구성되는 음향 카메라에 적용했다. 그 결과 수집된 데이터는 음원의 위치를 계산하는 빔 형성 과정을 거쳐 기침 인식 모델이 기침 소리로 인식할 경우 기침 소리가 난 위치에 기침 소리임을 나타내는 등고선과 라벨이 각각 표시된다.
박 교수팀은 마지막 단계로 기침 인식 카메라의 예비 테스트를 진행한 결과, 여러 잡음 환경에서도 기침 소리와 그 이외의 소리로 구분이 가능하며 기침하는 사람과 그 사람의 위치, 횟수 등을 실시간으로 추적해 현장에서의 적용 가능성을 확인했다. 이들은 추후 병원 등 실사용 환경에서 추가 학습이 이뤄진다면 정확도는 87.4%보다 더 높아질 것으로 기대하고 있다.
박용화 교수는 "코로나19가 지속적으로 전파되고 있는 상황에서 공공장소와 다수 밀집 시설에 기침 인식 카메라를 활용하면 전염병의 방역 및 조기 감지에 큰 도움이 될 것ˮ이라고 말했다. 박 교수는 이어 "특히 병실에 적용하면 환자의 상태를 24시간 기록해 치료에 활용할 수 있기 때문에 의료진의 수고를 줄이고 환자 상태를 더 정밀하게 파악할 수 있을 것ˮ 이라고 강조했다.
한편, 이번 연구는 에너지기술평가원(산업통상자원부)의 지원을 받아 수행됐다.
2020.08.03
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