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화학공장 대체 방안 ‘아이브릿지’에서 찾다
기후 변화와 환경 문제가 심각하게 대두됨에 따라 현재의 화학 공장을 대체할 수 있는 지속가능한 미생물 세포공장이 크게 주목받고 있다. 미생물 세포공장으로 활용할 미생물을 개량하기 위해선 미생물이 가진 유전자들의 발현을 증폭 또는 억제해 유용한 화합물을 생산하도록 미생물 대사 메커니즘을 개량해야 하지만, 어떠한 유전자를 증폭하고 억제할 것인지 결정하는 것은 지금까지 어려운 문제로 남아있다.
우리 대학 이상엽 특훈교수 연구팀이 아이브릿지(iBridge)라는 시뮬레이션 프로그램을 개발하여 생산하고자 하는 화합물에 맞춤형 미생물 공장을 구축할 수 있도록 과발현 및 억제 유전자들을 예측함으로써 미생물 공장을 적은 비용으로 빠르고 효율적으로 구축하는 방법을 제시했다고 9일 밝혔다.
이상엽 특훈교수가 창시한 시스템 대사공학은 유전공학, 합성생물학, 시스템생물학, 발효공학 등을 접목해 개량한 미생물을 이용해 유용한 화합물들을 생산하는 분야다. 미생물을 목표로 하는 유용한 화합물을 생산하도록 개량하기 위해선 미생물의 유전자들을 삭제, 발현억제, 과발현 등이 필수적이지만, 이를 일일이 실험적으로 확인하지 않고서는 여전히 전문가들조차 판별하기 어려워 많은 시간과 자원이 소모된다.
연구팀은 신규 개발된 아이브릿지(iBridge) 시뮬레이션을 활용해 세 가지의 유용한 화합물을 세계 최고 수준으로 생산하는 대장균 미생물 세포공장을 구축하는 데 성공했다. 연구팀은 많은 화장품에서 보습제 역할을 하는 판테놀, 나일론의 원료인 퓨트레신, 항균성 식품첨가제인 4-하이드록시페닐젖산 등을 생산하는 대장균 균주를 개발하고, 신규 개발된 시뮬레이션 아이브릿지(iBridge)를 활용해 세계 최고 농도로 이들 화합물을 생산하는 공정을 개발했다. 그뿐만 아니라 연구팀은 이들 세 가지 외에도 산업적으로 유용한 화합물 298 여종의 미생물 공장을 구축하기 위한 과발현 및 억제 유전자들을 예측해 제시했다.
이번 논문의 공동 제1 저자인 우리 대학 이영준 박사는 “이번에 개발된 시뮬레이션을 이용하니 여러 가지 미생물 공장들이 기존방법보다 월등히 빠른 속도로 구축됐다”며 “더 다양한 유용한 화합물들을 생산하는 미생물 세포공장들이 이 기술을 활용해 빠르게 구축될 수 있을 것”이라고 말했다.
또한 이상엽 특훈교수는 “시스템 대사공학은 현재 우리가 해결해야 할 기후변화문제에 접근하는 매우 중요한 기술”이라며 “이 시뮬레이션은 기존의 화학 공장을 친환경 미생물 공장으로 대체하는 시기를 앞당기는 데 크게 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
생물공정연구센터 김원준 박사, 이영준 박사, 생명화학공학과 김현욱 교수와 이상엽 특훈교수가 참여한 이번 논문은 셀 (Cell) 誌가 발행하는 `셀 시스템즈 (Cell Systems)'에 동료심사를 거쳐 11월 6일 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명 : 세포 내 화학반응 속도의 공분산의 합을 활용한 게놈 수준 과발현 및 억제 유전자 예측 (Genome-Wide Identification of Overexpression and Downregulation Gene Targets Based on the Sum of Covariances of the Outgoing Reaction Fluxes)
※ 저자 정보 : 김원준 (한국과학기술원, 공동 제1 저자), 이영준 (한국과학기술원, 공동 제1 저자), 김현욱 (한국과학기술원, 공동 제1 저자) 및 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 6 명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 ‘석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제(과제책임자 KAIST 이상엽 특훈교수) 및 바이오매스기반 탄소중립형 바이오플라스틱 제품기술개발사업’ 과제(과제책임자 KAIST 최소영 연구교수)의 지원을 받아 수행됐다.
아이브릿지 사이트: https://github.com/kaistsystemsbiology/iBridge.git
2023.11.09
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2023 혁신창업국가 대한민국 국제심포지엄 개최
우리 대학이 8일부터 이틀간 국회의원회관에서 ‘2023 혁신창업국가 대한민국 국제심포지엄’을 개최한다.
딥테크 창업기업들은 첨단과학기술을 기반으로 혁신적인 제품과 서비스를 개발하고 경제 성장과 일자리 창출에 핵심적인 역할을 맡고 있다. 또한, 고도의 기술력과 창의력으로 대한민국의 경제 생태계를 혁신적으로 변화시키는 원동력이 되기도 한다. 그러나 기술개발, 인력 확보, 규제, 시장 진입 및 경쟁, 자금 부족 등이 혁신창업기업이 겪는 제약은 여전히 산적해 있다.
이번 행사는 국제심포지엄과 함께 혁신창업기업을 선정해 시상하고 창업기업 체험 부스, 기업 소개, 창업 경진대회 등을 마련해 국내·외 혁신 창업의중요성에 대한 공감대를 형성하고 이를 활성화하는 방안을 모색하고자 마련됐다. 첫날 열리는 국제심포지엄에서는 기업주도형 벤처 캐피털인 어플라이드 벤처스(Applied Ventures)의 아난드 카만나바르(Anand Kamannavar) 글로벌 투자총괄과 아키바 토르(Akiva Tor) 주한 이스라엘 대사가 기조연설을 맡는다. 이광형 KAIST 총장과 유홍림 서울대학교 총장도 대한민국 혁신창업의 주요 성과에 관해 발제한다. 또한, 배현민 KAIST 창업원장이 좌장을 맡아 '한국사회에서 과학기술의 사업화를 막는 것들'을 주제로 혁신기업 창업자, 벤처투자자 등과 대담회를 진행한다. 우리 대학은 창업원 관계자는 "이번 국제심포지엄은 딥테크 창업의 중요성 및 경제 성장과 미래 혁신에 미치는 커다란 영향력을 다시 한번 짚어보고 정부와 민간의 지원을 통해 장기적인 펀드 운용, 대규모 투자, 글로벌 시장 진출 등 혁신 창업생태계 환경을 조성해야 한다는 점을 강조하는 자리가 될 것"이라고 전했다.
한편, 이번 행사에서는 '2023년 대한민국 혁신창업상' 시상식도 진행된다. 연구개발 성과에 기반한 국내 딥테크형 스타트업 중 우수 성과를 창출하거나 혁신이 기대되는 기업을 공모한 결과 ▴포인투테크놀로지(국회의장상) ▴에스그래핀, 로앤서지컬(과기정통부장관상) ▴매스프레소(KAIST 총장상) ▴에이슬립(서울대학교 총장상) ▴럭스로보(중앙홀딩스 회장상) ▴휴마스터(국가과학기술연구회 이사장상) 등 7개 사가 수상기업으로 선정됐다.
행사 둘째 날인 9일에는 글로벌 진출 계획·추진 중인 우리 대학과 서울대학교의 딥테크 스타트업 6개 사의 기업 설명회와 '딥테크 스타트업의 새로운 도전, 글로벌 진출'을 주제로 세계 기장 진출에 성공한 스타트업 관계자들의 토론이 진행된다. 이날 오후에는 우리 대학의 대표적인 창업 육성 프로그램인 E*5 KAIST의 최종 결선이 치러진다. 아이디어로 경쟁하는 창업 오디션 형식으로 총 12개 예비창업 팀이 최종 우승을 놓고 경쟁을 벌인다. 이 밖의 부대행사로 혁신창업상 수상기업을 포함해 우리 대학과 서울대학교의 28개 딥테크 창업기업 체험 부스가 행사장에 마련된다.
이광형 총장은 "딥테크 혁신창업이 현대 사회와 경제에 미치는 영향은 우리의 상상을 능가할 정도로 크고 긍정적인 만큼, KAIST가 대한민국의 딥테크 중심 혁신 창업 요람이 되어 세계로 나가는 데 이바지할 것"이라고 강조했다. 우리 대학과 서울대학교, 중앙홀딩스가 공동 주최하는 이번 행사에는 김진표 국회의장, 이종호 과학기술정보통신부 장관, 이광형 총장, 유홍림 서울대학교 총장, 홍석현 중앙홀딩스 회장 등이 참석한다.
2023.11.08
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고성능 비 백금계 연료전지 촉매 개발
연료전지는 부산물로 물 만을 배출하는 친환경적인 에너지 변환 장치로, 다양한 연료전지 중 양성자 교환막 연료전지(PEMFC)는 수송용 및 발전용 연료전지로 현재 상용화가 진행 중이다. 다만 연료전지의 촉매로 사용되는 백금 촉매는 자원의 희소성으로 인한 높은 가격 때문에 대량 생산 및 전 세계적인 보급에 문제점을 갖고 있었다.
우리 대학 생명화학공학과 이진우 교수 연구팀이 국민대학교 장세근 교수 연구팀, 서강대학교 백서인 교수 연구팀과 공동연구를 통해 비백금계 촉매 기반 고 전력밀도의 양성자 교환막 연료전지를 개발했다고 7일 밝혔다.
상대적으로 다른 비 백금계 촉매들에 비해 좋은 성능을 가진다고 알려져 백금을 대체하고 기존 연료전지 비용을 줄이기 위한 가장 유력한 후보 물질로 주목받아 온 M-N-C계 촉매는 PEMFC 연료전지에서 높은 전력밀도를 구현하는 데는 많은 한계가 있었다.
이진우 연구팀은 기존 백금 촉매를 대체할 수 있는 비 백금계 Fe-N-C 촉매의 높은 성능을 구현해 매우 뛰어난 가격 경쟁력과 높은 전력밀도의 연료전지 성능을 달성했다.
연구팀은 M-N-C 촉매 중 하나인 Fe-N-C 촉매 나노입자의 활성점 주변의 결함 정도를 조절하여 높은 성능의 Fe-N-C 촉매를 합성했다. 탄소 기반의 물질을 특정 양의 이산화탄소(CO2)를 흘려주면서 열처리를 진행하는 이산화탄소 활성화 방법을 통해 탄소 기반 촉매 내부의 결함 정도를 미세 조정했고 그에 따른 최적화된 촉매가 활성화되는 것을 확인했다.
연구팀은 결과적으로 적절한 결함을 가질 때 철 단일원자 활성점의 전자구조가 최적화되면서 결함을 만들지 않은 기존 Fe-N-C 촉매에 비해 매우 우수한 전기화학적 성능을 제공하는 것을 확인해 결함과 활성점의 성능 상관관계에 대하여 규명했다.
연구팀이 개발을 한 최적화된 Fe-N-C촉매는 PEMFC 연료전지에서 기존에 개발이 된 Fe-N-C촉매보다 44% 향상된 높은 전력 밀도를 보였으며 현재 사용이 되고 있는 백금 촉매를 대체를 할 수 있음을 PEMFC단전지에서 보여주었다.
연구팀이 개발한 비 백금계 Fe-N-C촉매는 높은 전기화학적 특성으로 기존의 백금 촉매 대체를 통해 연료전지의 스택 가격 감소와 그에 따른 상용화에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
KAIST 생명화학공학과 이승엽 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 머티리얼스 (Advanced materials)' 10월 13일 온라인으로 게재됐다. (논문명: Insight into Defect Engineering of Atomically Dispersed Iron Electrocatalysts for High-Performance Proton Exchange Membrane Fuel Cell)
이진우 교수는 "비 백금계 Fe-N-C 촉매의 결함과 성능의 관계를 밝히고 결함 조절을 통해서 백금을 전혀 사용하지 않고 높은 전력밀도의 양성자 교환막 연료전지를 개발한 것은 큰 의미가 있으며 개발된 촉매 및 합성 방법은 향후 다양한 종류의 연료전지에서 귀금속인 백금을 대체하여 적용할 수 있을 것으로 기대된다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업과 한국전력 사외공모 기초연구지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.11.07
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포스트 AI 시대 핵심 신소재는?
우리 대학 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI)이 불러온 4차 산업혁명 이후를 뜻하는 포스트 AI시대의 핵심 신소재를 전망하는 초청논문을 발표했다고 6일 밝혔다.
대화형 AI인 `챗GPT(ChatGPT)'가 월간 사용자 1억 명을 두 달 만에 달성하는 등 AI는 우리 생활에 한층 가까이 다가왔다. 4차 산업혁명의 핵심 기술인 AI는 인간의 지능을 모사해 데이터를 학습하고 이에 따라 합리적인 의사결정을 내릴 수 있다. 단순 반복적인 작업을 대체하는데 머물렀던 과거 인공지능 기술들과 달리, 더욱 어렵고 복잡한 작업을 효율적으로 수행할 수 있어 의료, 자율 주행 자동차, 로보틱스 등의 분야에서 새로운 기술 혁신을 이루고 있다.
최근에는 사물인터넷(IoT) 기술의 발전과 함께 현실 세계의 다양한 사물과 개체들이 인터넷을 통해 연결된 초연결 시대가 도래하고 있다. 포스트 AI 시대에는 AI가 다양한 기기들과 결합해 우리 주변의 정보를 항상 받아들이고 이에 따라 최적의 의사결정을 하며 이를 현실적으로 실물세계에 구현하는 사이버세계와 현실세계가 하나로 융합되는 시대가 될 것으로 전망되고 있다.
포스트 AI 시대가 다가옴에 따라 웨어러블 장치를 위한 스마트 섬유, 소프트 로보틱스를 위한 인공근육, 환경친화적인 에너지 생산효율을 극대화할 수 있는 단일원자촉매등 AI의 한계를 보조하고 보완할 수 있는 신소재의 혁신이 더욱 중요해지고 있으며, 무엇보다 실용적인 기술의 확보가 시급하다.
김상욱 교수 연구팀은 스마트 섬유 개발의 원천소재인 그래핀 산화물 액정성을 세계 최초로 발견하였고, 소프트 로보틱스 분야에 새로운 돌파구를 마련한 헤라클레스 인공 근육 개발 그리고 세계 최초로 단일원자촉매를 발견하는 등 미래 신소재분야에서 혁신적인 연구를 수행해 온 공로를 인정받아 세계적인 학술지 `어드밴스드 머티리얼스 (Advanced Materials)' 명예의 전당(Hall of Fame) 특집 리뷰논문을 게재했다.
`어드밴스드 머티리얼스' 명예의 전당 초청논문은 신소재 분야의 세계적인 석학들을 매우 엄격한 기준에 따라 선정하여 그 미래 연구방향을 소개하는 권위 있는 특집 논문이다.
김상욱 교수는 "인공지능이 이끄는 4차 산업혁명 이후의 포스트 AI 시대는 신소재 기반의 사물 혁신이 중요해질 것인데 그래핀과 같은 2차원 소재가 매우 중요한 역할을 할 것으로 기대된다ˮ고 밝혔다.
KAIST 응용과학연구소 이강산 박사가 제1 저자로 참여하고 KAIST 신소재공학과 수치스라 파드마잔 사시카라(Suchithra Padmajan Sasikala) 연구교수와 경희대학교 정보디스플레이학과 임준원 교수가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구는 한국연구재단의 리더 연구자 지원사업인 다차원 나노 조립제어 창의연구단의 지원을 받아 수행됐다.
*논문명: 2D Materials Beyond Post-AI Era: Smart Fibers, Soft Robotics And Single Atom Catalysts
2023.11.06
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인공지능 챗봇 이미지 데이터 훈련 비용 최소화하다
최근 다양한 분야에서 인공지능 심층 학습(딥러닝) 기술을 활용한 서비스가 급속히 증가하고 있다. GPT와 같은 거대 언어 모델을 훈련하기 위해서는 수백 대의 GPU와 몇 주 이상의 시간이 필요하다고 알려져 있다. 따라서, 심층신경망 훈련 비용을 최소화하는 방법 개발이 요구되고 있다.
우리 대학 전산학부 이재길 교수 연구팀이 심층신경망 훈련 비용을 최소화할 수 있도록 훈련 데이터의 양을 줄이는 새로운 데이터 선택 기술을 개발했다고 2일 밝혔다.
일반적으로 대용량의 심층 학습용 훈련 데이터는 레이블 오류(예를 들어, 강아지 사진이 `고양이'라고 잘못 표기되어 있음)를 포함한다. 최신 인공지능 방법론인 재(再)레이블링(Re-labeling) 학습법은 훈련 도중 레이블 오류를 스스로 수정하면서 높은 심층신경망 성능을 달성하는데, 레이블 오류를 수정하기 위한 추가적인 과정들로 인해 훈련에 필요한 시간이 더욱 증가한다는 단점이 있다. 한편 막대한 훈련 시간을 줄이려는 방법으로 중복되거나 성능 향상에 도움이 되지 않는 데이터를 제거해 훈련 데이터의 크기를 줄이는 핵심 집합 선별(coreset selection) 방식이 큰 주목을 받고 있다. 그러나 기존 핵심 집합 선별 방식은 훈련 데이터에 레이블 오류가 없다고 가정한 표준 학습법을 위해 개발됐고, 재레이블링 학습법을 위한 핵심 집합 선별 방식에 관한 연구는 부족한 실정이다.
이재길 교수팀이 개발한 기술은 레이블 오류를 스스로 수정하는 최신 재레이블링 학습법을 위해 핵심 집합 선별을 수행하여 심층 학습 훈련 비용을 최소화할 수 있도록 해준다. 따라서, 레이블 오류가 포함된 현실적인 훈련 데이터를 지원하므로 실용성이 매우 높다.
또한 이 교수팀은 특정 데이터의 레이블 오류 수정 정확도가 해당 데이터의 이웃 데이터의 신뢰도와 높은 상관관계가 있음을 발견했다. 즉, 이웃 데이터의 신뢰도가 높으면 레이블 오류 수정 정확도가 커지는 경향이 있다. 이웃 데이터의 신뢰도는 심층신경망의 충분한 훈련 전에도 측정할 수 있으므로, 각 데이터의 레이블 수정 가능 여부를 예측할 수 있게 된다. 연구팀은 이러한 발견을 기반으로 전체 훈련 데이터의 총합 이웃 신뢰도를 최대화하는 데이터 부분 집합을 선별해 레이블 수정 정확도와 일반화 성능을 최대화하는 `재레이블링을 위한 핵심 집합 선별'을 제안했다. 총합 이웃 신뢰도를 최대화하는 부분 집합을 찾는 조합 최적화 문제의 효율적인 해법을 위해 총합 이웃 신뢰도를 가장 증가시키는 데이터를 차례차례 선택하는 탐욕 알고리즘(greedy algorithm)을 도입했다.
연구팀은 이미지 분류 문제에 대해 다양한 실세계의 훈련 데이터를 사용해 방법론을 검증했다. 그 결과, 레이블 오류가 없다는 가정에 따른 표준 학습법에서는 최대 9%, 재레이블링 학습법에서는 최대 21% 최종 예측 정확도가 기존 방법론에 비해 향상되었고, 모든 범위의 데이터 선별 비율에서 일관되게 최고 성능을 달성했다. 또한, 총합 이웃 신뢰도를 최대화한 효율적 탐욕 알고리즘을 통해 기존 방법론에 비해 획기적으로 시간을 줄이고 수백만 장의 이미지를 포함하는 초대용량 훈련 데이터에도 쉽게 확장될 수 있음을 확인했다.
제1 저자인 박동민 박사과정 학생은 "이번 기술은 오류를 포함한 데이터에 대한 최신 인공지능 방법론의 훈련 가속화를 위한 획기적인 방법ˮ 이라면서 "다양한 데이터 상황에서의 강건성이 검증됐기 때문에, 실생활의 기계 학습 문제에 폭넓게 적용될 수 있어 전반적인 심층 학습의 훈련 데이터 준비 비용 절감에 기여할 것ˮ 이라고 밝혔다.
연구팀을 지도한 이재길 교수도 "이 기술이 파이토치(PyTorch) 혹은 텐서플로우(TensorFlow)와 같은 기존의 심층 학습 라이브러리에 추가되면 기계 학습 및 심층 학습 학계에 큰 파급효과를 낼 수 있을 것이다ˮ고 말했다.
우리 대학 데이터사이언스대학원에 재학 중인 박동민 박사과정 학생이 제1 저자, 최설아 석사과정, 김도영 박사과정 학생이 제2, 제3 저자로 각각 참여한 이번 연구는 최고권위 국제학술대회 `신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2023'에서 올 12월 발표될 예정이다. (논문명 : Robust Data Pruning under Label Noise via Maximizing Re-labeling Accuracy)
한편, 이 기술은 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 SW스타랩 과제로 개발한 연구성과 결과물(2020-0-00862, DB4DL: 딥러닝 지원 고사용성 및 고성능 분산 인메모리 DBMS 개발)이다.
2023.11.02
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의과학대학원, 글로벌 의사과학자 양성 토론회 개최
우리 대학이 31일 의과학연구센터(E7) 하자홀에서 '바이오 의료사업 발전을 위한 글로벌 의사과학자 양성 토론회'를 개최했다.
과학, 공학, 의학을 이해하는 의사과학자 양성은 글로벌 바이오 중심국가 도약을 위한 해법으로 대두되고 있다. 그러나 우리나라 의대 졸업생 중 의사과학자는 1% 미만으로 바이오 의료산업 경쟁력 제고를 위한 의사과학자 양성이 매우 시급한 상황이다.
의과학대학원이 주최하는 이번 토론회는 미국의 의사과학자 양성 시스템과 국가 정책을 살펴보고 이를 바탕으로 우리나라 의사과학자 양성 시스템의 선결 과제 및 해법을 모색하기 위해 마련됐다.
이를 위해 세계적인 연구중심 의과대학인 미국 하버드 의대의 의사과학자 양성과정인 HST(Health Sciences and Technology) 프로그램의 디렉터 볼프람 고슬링(Wolfram Goessling) 교수와 스탠퍼드 의대 김성국 교수가 발제를 맡았다.
고슬링 교수는 '하버드와 매사추세츠 공과대학 간의 의사과학자 및 의사공학자 양성을 위한 협력 교육 프로그램'을 주제로 HST 프로그램의 역사, 두 기관 간의 구조, 의사-과학자 교육과정, 입학 요건 및 운영 현황 등을 소개했다.
HST 프로그램은 1970년에 시작된 의학과 이·공학분야의 학제간 교육 프로그램이다. 의학은 하버드에서 이·공학 분야는 MIT에서 주관하며, 미국 보스톤 지역의 병원과 협력한 임상실습을 진행해 융합형 의사과학자를 길러내는 산실로 알려져 있다. 이어, 김성국 스탠퍼드 의과대학 교수가 '스탠퍼드 대학의 의사과학자 양성 프로그램(Medical Scientist Training Program 이하, MSTP)'을 주제로 발표했다. 김 교수는 스탠퍼드 대학이 미국 국립보건원의 지원으로 50년 이상 운영해 온 MSTP의 역사와 성과를 소개하고 이를 바탕으로 대학이 시도하고 있는 혁신적인 의사과학자 양성과정의 발전상을 공유했다. 마지막 발제자로 김하일 의과학대학원 교수가 나서 'KAIST만의 차별화된 공학 중심 의사과학자 양성 전략'을 발표한다. 우리 대학은 2004년 의과학대학원을 설립해 현재까지 184명의 의사과학자를 양성했다. 이는, 지난 30여 년간 우리나라에서 양성한 의사과학자의 절반에 달하는 숫자다. 김 교수는 바이오 의료시대를 대비하는 새로운 전략으로 우리 대학이 추진하고 있는 공학 중심 의사과학자 양성안을 제시했다.
이어, 발제자들과의 자유 토론을 통해 KAIST 과기의전원의 의사과학자 양성 전략을 심도 있게 논의하고 청중과 공유했다. 이동만 KAIST 교학부총장은 환영사를 통해 "KAIST 과기의전원 설립은 KAIST의 새로운 도전을 넘어 공학 연구기반 의사과학자를 양성해 우리나라가 글로벌 바이오 중심 국가로의 도약하는 교두보가 될 것"이라고 강조하고, 이어 "성공적으로 의사과학자를 양성해 낸 경험을 가진 하버드대와 스탠퍼드대의 전문가들과 함께하는 오늘 토론회는 국가 바이오 인력 양성의 새로운 전략을 수립하는 계기가 될 것"이라고 전했다.
2023.10.31
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변화된 데이터에서 인공지능 공정성 찾아내다
인공지능 기술이 사회 전반에 걸쳐 광범위하게 활용되며 인간의 삶에 많은 영향을 미치고 있다. 최근 인공지능의 긍정적인 효과 이면에 범죄자의 재범 예측을 위해 머신러닝 학습에 사용되는 콤파스(COMPAS) 시스템을 기반으로 학습된 모델이 인종 별로 서로 다른 재범 확률을 부여할 수 있다는 심각한 편향성이 관찰되었다. 이 밖에도 채용, 대출 시스템 등 사회의 중요 영역에서 인공지능의 다양한 편향성 문제가 밝혀지며, 공정성(fairness)을 고려한 머신러닝 학습의 필요성이 커지고 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 학습 상황과 달라진 새로운 분포의 테스트 데이터에 대해서도 편향되지 않은 판단을 내리도록 돕는 새로운 모델 훈련 기술을 개발했다고 30일 밝혔다.
최근 전 세계의 연구자들이 인공지능의 공정성을 높이기 위한 다양한 학습 방법론을 제안하고 있지만, 대부분의 연구는 인공지능 모델을 훈련시킬 때 사용되는 데이터와 실제 테스트 상황에서 사용될 데이터가 같은 분포를 갖는다고 가정한다. 하지만 실제 상황에서는 이러한 가정이 대체로 성립하지 않으며, 최근 다양한 어플리케이션에서 학습 데이터와 테스트 데이터 내의 편향 패턴이 크게 변화할 수 있음이 관측되고 있다.
이때, 테스트 환경에서 데이터의 정답 레이블과 특정 그룹 정보 간의 편향 패턴이 변경되면, 사전에 공정하게 학습되었던 인공지능 모델의 공정성이 직접적인 영향을 받고 다시금 악화된 편향성을 가질 수 있다. 일례로 과거에 특정 인종 위주로 채용하던 기관이 이제는 인종에 관계없이 채용한다면, 과거의 데이터를 기반으로 공정하게 학습된 인공지능 채용 모델이 현대의 데이터에는 오히려 불공정한 판단을 내릴 수 있다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 먼저 `상관관계 변화(correlation shifts)' 개념을 도입해 기존의 공정성을 위한 학습 알고리즘들이 가지는 정확성과 공정성 성능에 대한 근본적인 한계를 이론적으로 분석했다. 예를 들어 특정 인종만 주로 채용한 과거 데이터의 경우 인종과 채용의 상관관계가 강해서 아무리 공정한 모델을 학습을 시켜도 현재의 약한 상관관계를 반영하는 정확하면서도 공정한 채용 예측을 하기가 근본적으로 어려운 것이다. 이러한 이론적인 분석을 바탕으로, 새로운 학습 데이터 샘플링 기법을 제안해 테스트 시에 데이터의 편향 패턴이 변화해도 모델을 공정하게 학습할 수 있도록 하는 새로운 학습 프레임워크를 제안했다. 이는 과거 데이터에서 우세하였던 특정 인종 데이터를 상대적으로 줄임으로써 채용과의 상관관계를 낮출 수 있다.
제안된 기법의 주요 이점은 데이터 전처리만 하기 때문에 기존에 제안된 알고리즘 기반 공정한 학습 기법을 그대로 활용하면서 개선할 수 있다는 것이다. 즉 이미 사용되고 있는 공정한 학습 알고리즘이 위에서 설명한 상관관계 변화에 취약하다면 제안된 기법을 함께 사용해서 해결할 수 있다.
제1 저자인 전기및전자공학부 노유지 박사과정 학생은 "이번 연구를 통해 인공지능 기술의 실제 적용 환경에서, 모델이 더욱 신뢰 가능하고 공정한 판단을 하도록 도울 것으로 기대한다ˮ고 밝혔다.
연구팀을 지도한 황의종 교수는 "기존 인공지능이 변화하는 데이터에 대해서도 공정성이 저하되지 않도록 하는 데 도움이 되기를 기대한다ˮ고 말했다.
이번 연구에는 노유지 박사과정이 제1 저자, 황의종 교수(KAIST)가 교신 저자, 서창호 교수(KAIST)와 이강욱 교수(위스콘신-매디슨 대학)가 공동 저자로 참여했다. 이번 연구는 지난 7월 미국 하와이에서 열린 머신러닝 최고권위 국제학술 대회인 `국제 머신러닝 학회 International Conference on Machine Learning (ICML)'에서 발표됐다. (논문명 : Improving Fair Training under Correlation Shifts)
한편, 이 기술은 정보통신기획평가원의 지원을 받은 `강건하고 공정하며 확장가능한 데이터 중심의 연속 학습' 과제 (2022-0-00157)와 한국연구재단 지원을 받은 `데이터 중심의 신뢰 가능한 인공지능' 과제의 성과다.
2023.10.30
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뇌인지과학과 1주년 기념 심포지엄 개최
우리 대학이 다음 달 2일부터 4일까지 총 3일간 대전 본원 의과학연구센터(E7)에서 '뇌인지과학과 국제심포지엄'을 개최한다.
이번 심포지엄은 뇌인지과학과(학과장 정재승)의 설립 1주년을 기념하는 행사로 국내 뇌인지과학 분야의 저변확대와 차세대 인력양성 등을 논의하기 위해 마련됐다. 이를 위해, 미국 UC 버클리(UC Berkeley), 뉴욕대학교(New York University, 이하 NYU), 스위스 로잔연방공과대학교(EPFL) 등 유수 대학의 세계적 석학들과 구글 딥마인드(Google DeepMind), 아이비엠 리서치(IBM Research) 등에서 활발하게 활동 중인 뇌기반 인공지능연구자 등 13명의 해외 뇌과학자·뇌공학자를 초청했다. 또한, 국내 관련 분야의 리더들과 학술교류 및 공동연구를 논의하고, 우리 대학의 비전에 부합하는 향후 50년의 미래 연구 계획을 함께 모색할 예정이다. '뇌인지 분야의 난제'를 주제로 다루는 심포지엄 첫날에는 양단(Yang Dan) 미국 캘리포니아 대학교-버클리(UC-Berkeley) 신경생물학 석좌교수와 올라프 브랑케(Olaf Blanke) 스위스 로잔연방공과대학교(EPFL) 신경보철센터 교수가 개회 기조 연사를 맡는다. 이들은 각각 '하향식 주의 및 전역 점화: 마우스의 회로 해부'와 '자의식의 신경과학'을 주제로 강연한다. 첫 번째 세션에서는 '뇌인지과학 분야에서 가장 중요한 질문은 무엇일까?'라는 질문을 바탕으로 미국 뇌과학 연구의 중심축 중 하나인 뉴욕대 신경과학 센터(NYU Center for Neural Science)를 설립한 앤소니 모비숀(J. Anthony Movshon) 뉴욕대학교 신경과학 및 생리학 교수가 기조 연설한다. '기술을 확장할 때 우리는 어떻게 이해를 확장할 수 있을까'라는 주제로 강연과 함께 뇌인지과학 분야가 향후 집중해야 하는 연구 방향성을 논의하기 위한 해외 석학들의 발표와 토론이 이어질 예정이다. '뇌와 인지과학 분야의 인재를 어떻게 교육할 것인가?'를 주제로 열리는 둘째 날 오전 세션에서는 문제일 DGIST 뇌과학과 교수, 이상훈 서울대 뇌인지과학과 교수, 조제원 이화여대 뇌인지과학부 교수, 서민아 성균관대 글로벌바이오메디컬공학과 교수 등이 참여해 인재상·교육 커리큘럼·뇌인지과학과 운영 현황·뇌과학 연구의 필요성 등에 대해 강연 및 토론한다. 또한, ‘뇌×헬스케어’와 ‘뇌×인공지능(AI)’을 다루는 세션에서는 뇌 질환 관련 현황 및 연구 동향과 인공지능 기술 개발 동향 등을 공유한다.
심포지엄 마지막 날에는 뇌인지과학 분야에서 우리 대학과 뉴욕대의 공동협력 방안이 논의된다. 신경경제학 분야를 선도하는 뉴욕대 신경경제학 센터(Centre for Neuroeconomics)를 설립한 폴 글림처(Paul Glimcher) 뉴욕대학교 신경과학 및 생리학 석좌교수는 '생명 의료 신경과학의 첨단 기술 협력'을 주제로 기조연설을 한다.
이 세션에서는 미국 뉴욕 맨해튼 소재의 KAIST-NYU 조인트 캠퍼스를 기반으로 추진할 인공지능 융합 뇌과학분야(뇌-기계 상호작용, 뇌기반 기계학습) 국제 공동연구를 위해 뉴욕대의 캐서린 하틀리(Catherine A. Hartley) 교수, 브렌든 레이크(Brenden Lake) 교수와 데이비드 멜처(David Melcher) 뉴욕대-아부다비 교수가 최근 연구성과를 공유하고 토론을 진행한다. 정재승 KAIST 뇌인지과학과 학과장은 "국내에서는 좀처럼 만나기 힘든 세계적인 석학들이 설립 1년 차 학과가 첫 번째로 개최하는 학술 심포지엄의 연사로 참여한다는 것 자체가 KAIST 뇌인지과학과를 향한 학계의 관심과 기대라고 생각한다"라고 말했다. 이어, 정 학과장은 "10년 내 교수진 50명을 보유한 아시아 최대 뇌인지과학과로 성장하는 것을 목표로 신경생물학과 인지과학, 뇌공학과 뇌의학을 두루 아우르는 뇌인지과학 연구의 교두보가 되기 위해 최선을 다하겠다"라고 전했다.한편, KAIST 뇌인지과학과는 단순히 뇌의 생물학적 구조와 인지기능을 연구하는 것을 넘어 뇌와 몸, 인간과 인간, 인간과 세계가 어떻게 상호작용하는지를 탐구하고 이를 바탕으로 공학적이고 의학적인 응용을 실현하기 위해 지난해 설립됐다. 신경과학과 인지과학의의 탄탄한 기초를 바탕으로 뇌공학과 뇌의학 분야로 연구 영역 확장을 시도하고 있으며, KAIST-NYU 조인트 캠퍼스를 통해 학부생과 대학원생, 박사후 연구원, 교수들이 뉴욕에 상주하면서 뉴욕대·콜롬비아대·코넬대·록펠러대 등 유수의 대학들과 공동연구를 수행할 수 있는 세계적 연구 및 교육 협업 시스템을 갖추고 있다.이번 행사는 국제심포지엄의 특성상 일부 세션이 영어로 진행되며, 뇌인지과학 분야에 관심 있는 사람이라면 누구나 무료로 참관할 수 있다.
2023.10.27
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김진국 의과학대학원 교수, 2023 올해의 논문상 수상
우리 대학 의과학대학원 김진국 교수가 지난 25일 스페인 바르셀로나에서 열린 올리고뉴클레오타이드 치료 학회(Oligonucleotide Therapeutics Society)의 2023 연례회의에서 올해의 논문상(Paper of the Year Award)을 수상했다고 26일 밝혔다.
김 교수는 최근 희귀유전질환에 대한 환자맞춤형 치료제를 개발하고 이를 다수의 환자들에게 확대 적용하는데 필요한 가이드라인을 정립한 논문을 지난 7월 국제학술지‘네이처(Nature)’에 출판한 바 있다. 해당 연구는 하버드의과대학의 티모시 유(Timothy Yu) 교수 연구팀과 공동으로 진행하였으며 KAIST 의과학대학원 우시재 박사과정 학생이 주저자로 참여하였고, 과기정통부의 해외우수과학자유치사업Plus(Brain Pool Plus)의 지원을 받았다.
해당 학회는 RNA 기반 치료에서 가장 권위있는 학회로 꼽히며 유럽과 미국을 번갈아가며 연례회의를 개최하고 있다. 올해의 논문상은 지난 한 해 동안 출판된 RNA 기반 치료제 개발 연구 논문 중에 기초 분야에서 1편, 임상연계 분야에서 1편, 총 2편의 가장 임팩트 있는 논문들을 선정해 각 논문의 책임저자 1명에게 수여하며, 김 교수의 논문은 임상연계 분야에 선정됐다.
김 교수는 “이번 수상은 저 뿐만 아니라 이 연구에 기여하신 모든 분들께 앞으로 희귀질환에 대한 연구를 더욱 매진하라고 주는 상이라 생각한다”고 밝혔다. 상금(USD $1,000) 전액은 희귀질환 재단(A-T Children’s Project)에 기부하기로 했다고 밝혔다.
<참고문헌>“A framework for individualized splice-switching oligonucleotide therapy” Nature (2023)
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06277-0
2023.10.26
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한빛원전의 시공 불량 문제를 해결하기 위한 시뮬레이션 개발
후쿠시마 사고 이후 원전 안전 및 관리에 대한 관심이 집중되고 있다. 한국에서는 2017년 6월경 한빛원전의 원자로 격납건물의 콘크리트 벽 속에서 대규모 공극이 발견되었다. 원자로 격납건물은 원전 사고 발생 시 방사능 유출을 막아주는 최후의 보루이기 때문에, 이러한 콘크리트 공극으로 인한 원전의 안전상 우려가 큰 상황이다.
국내 연구진들은 원자로 격납건물 시공시 콘크리트 다짐 및 채움 불량으로 인하여 격납로 내 콘크리트에 공극이 발생한 것으로 추정하고 있다. 원자로 격납건물은 일반 콘크리트 구조물과 달리 매우 높은 밀도의 철근 보강이 필요하기 때문에, 콘크리트 타설 시 진동 다짐기가 진입하지 못하는 구역이 존재할 가능성이 높아서 콘크리트 공동에 대한 위험성이 높다. 하지만 돔 형태의 벽체 내부를 감싼 6 mm 두께의 철판(콘크리트 라이너 플레이트, CLP)이 영구 거푸집으로 활용되기 때문에 내부 공동에 대한 육안 검사가 불가능하다는 점에서 공극 발생 여부의 발견에 대한 어려움이 있다.
우리 대학 건설및환경공학과 김재홍 교수 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위하여 콘크리트의 유동성과 다짐 불량으로 인해 발생하는 공동을 억제할 수 있는 시공 시뮬레이션 기법을 개발했다.
연구팀에서 제안한 콘크리트 유동 시뮬레이션 기법은 콘크리트의 레올로지와 진동다짐의 영향 반경을 고려하여 콘크리트 공동 발생 예상 부위를 예측하는 기술이다. 연구팀은 이번 연구를 통해 콘크리트 진동다짐의 영향 반경(감쇠계수)을 직접 측정하여 굳지 않은 콘크리트 내부의 진동 에너지 밀도 분포를 제시했다. 이어서, 진동 에너지에 따른 콘크리트의 Vibrorheology를 정량적으로 측정하여, 굳지 않은 콘크리트의 항복응력 감소를 정량적으로 모델링하여 시공 시뮬레이션을 가능하게 하였다.
새로 제안된 시공 시뮬레이션 기법은 기존 콘크리트 유동해석으로는 고려할 수 없었던 격납건물 내부 보강재의 형상과 크기, 콘크리트 레올로지, 그리고 진동다짐의 진폭과 진동수까지 고려하여 콘크리트의 채움성을 평가할 수 있게 되었다. 연구팀은 향후 보강 연구를 진행해 3D 프린팅 콘크리트의 레올로지 제어, 프리캐스트 콘크리트의 품질 관리 등에도 해당 기술을 활용할 계획이다.
이번 연구는 한국수력원자력(주)와 한국연구재단의 과학기술분야 기초연구사업의 지원으로 수행되었으며, 건설공학 분야에서 권위 있는 학술지인 ACI Materials Journal, Cement and Concrete Research 등에 출판되었다.
(논문명: (1) Quantitative evaluation of energy transfer of a concrete vibrator. (2) Flow simulation of fresh concrete accounting for vibrating compaction.)
2023.10.24
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저용량 고효율 RNA백신 개발 가능해지다
현재 널리 사용되고 있는 코로나바이러스 mRNA 백신은 선형 형태의 mRNA를 가지고 있어 세포내에서 매우 불안정한 특징이 있다. 반면 원형 형태의 RNA(circular RNA)는 선형 RNA에 비해 매우 안정되기 때문에 수많은 국내외 제약회사에서 RNA 안정성을 높이기 위해 원형 RNA를 개발하고 있는 상황이다. 이에 원형 RNA에서 일어나는 단백질 합성 과정에 대한 연구가 필요한 실정이다.
우리 대학 생명과학과 김윤기 교수 연구팀이 진핵세포 내에서 일어나는 원형 RNA(circular RNA)의 단백질 합성 과정에 대한 새로운 메커니즘을 규명했다고 23일 밝혔다.
분자생물학에서 ‘중심원리(central dogma)’라고 알려진 DNA로부터 시작해 RNA, 단백질로 이어지는 유전정보의 흐름은 다양한 생물학적 기능을 나타내는 중요 원리다. 이때 최종 생산 산물인 단백질은 번역 과정에 의해 생성되며 이와 관련한 메커니즘 연구는 예로부터 활발히 진행돼오고 있었다.
특히 최근에는 mRNA 백신과 관련해 RNA의 안정성과 합성 효율을 극대화할 수 있는 기법에 관해 관심이 쏠리고 있다. 선형 mRNA는 세포내에서 매우 불안정하기 때문에, 항체 생성 효율을 높이기 위해서 부득이 고용량의 mRNA를 접종하고 있는 상황이다. 이러한 고용량 접종은 mRNA에 기인하는 많은 부작용을 초래할 수 있다.
연구팀은 원형 RNA에서 일어나는 새로운 형태의 단백질 번역 과정을 규명하였다. 세포내에서 생성되는 대부분의 원형 RNA는 엑손 접합 복합체 (Exon junction complex; EJC)를 가지고 있음을 밝혔다. 엑손 접합 복합체는 단백질 합성을 담당하는 리보솜을 끌어오는 기능을 수행하는 단백질(eIF3g)과 직접 결합함으로써, 최종적으로 리보솜을 끌어와 단백질 합성을 유도함을 규명하였다.
연구를 주도한 김윤기 교수는 “이번 연구는 안정성이 높은 원형 RNA에서 일어나는 합성 과정을 규명한 데에 연구의 의의가 있으며, 이 작용과정을 이용하여 부작용을 최소화하고, 고안정성 및 고효율 단백질 합성이 가능한 mRNA 백신을 개발할 수 있을 것으로 기대하고 있다”며 소감을 밝혔다. 특히 원형 RNA 기술 상용화를 위해 김윤기 교수는 라이보텍(주) 벤처회사의 공동대표를 맡고 있다.
생명과학과 장지윤, 신민경 박사과정생, 박주리 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 세계 최고 수준의 국제 학술지 `핵산 연구 저널지(Nucleic Acids Research)'에 10월 9일 자로 소개됐다. (논문명 : An interaction between eIF4A3 and eIF3g drives the internal initiation of translation).
한편 이번 연구는 한국 연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2023.10.24
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우리 대학, 국내 최초 스프링거 네이처와 오픈액세스 계약 체결
우리 대학은 스프링거 네이처(Springer Nature)와 오픈액세스(OA) 전환계약(Transformative Agreement, TA)을 체결함으로써 스프링거 하이브리드 저널에 대해 KAIST 연구자들이 출판비용을 지불하지 않고, 자유롭게 오픈액세스 논문을 출판하는 것이 가능해졌다고 20일 밝혔다.
출판사 스프링거 네이처는 과학기술을 비롯하여 전 학술 분야를 망라하는 글로벌 학술 출판사이며, 오픈액세스란 인터넷상에서 무료로 논문을 볼 수 있게 공개하여 자유롭게 학술정보에 접근할 수 있는 것을 말한다.
구독 액세스와 OA 출판을 하나로 통합하는 전환계약은 읽기 및 출판 권한을 동시에 갖게 되어 KAIST 연구자들이 자유로운 논문 접근과 함께 자신의 연구 논문을 공개하여 모든 사람이 즉시 사용할 수 있게 된다. 연구자들은 2024년부터 2026년까지 3년 동안 약 2,350개의 스프링거 네이처 저널에 접근할 수 있으며 논문 출판비에 대한 부담도 함께 덜게 되었다.
학술문화원장 김민수 교수는 “이번 전환계약은 구독료를 오픈액세스 논문출판비로 전환하는 효과를 가짐과 동시에 우리의 연구를 전 세계 누구나 어떠한 장벽이나 제약 없이 접할 수 있게 되어 우수 연구성과를 널리 공유하는 기회가 될 것으로 기대한다”고 말했다. 또한“향후 타 출판사와도 전환계약을 추진하는 등 오픈액세스 활성화 정책을 적극적으로 지원할 계획이며 한국교육학술정보원(KERIS), 한국과학기술정보연구원(KISTI), 국립중앙도서관 등에서 추진하는 국가 차원의 오픈액세스 활성화 정책에도 적극 힘을 보탤 것”이라고 밝혔다.
스프링거 네이처와의 이번 오픈액세스 전환계약은 국내 최초 사례이며, 아시아에서는 일본에 이어 두 번째 사례로 전 세계적으로 모든 연구과제 결과를 누구에게나 볼 수 있도록 공개하는 오픈액세스 정책이 가속화되고 있음을 보여주고 있다.
한편, 우리 대학 관계자는 오늘의 성과가 있기까지 부단한 노력이 있었다고 밝혔다. 2020년부터 KAIST 도서관은 ‘OA 태스크 포스’를 운영해 전 세계 동향을 예의 주시하며 정보를 수집했고, KAIST 연구정책전략팀과의 협력을 통해 ‘OA 논문게재료 지원 사업’ 홍보 및 도서관 홈페이지에 오픈액세스 안내 페이지 개설 등으로 인식의 기반을 다졌다. 또한 최근에는 연구자들을 대상으로 관련 설문조사를 진행해 참여 인원의 93.4%가 오픈액세스 논문출판 의향이 있음을 확인하는 등 적극적으로 전환계약을 추진한 결과, 가장 먼저 스프링거 네이처와 계약을 체결하는 결실을 맺었다.
2023.10.20
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