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광유전학 · 광치료 연구를 위한 투명 전극 개발
우리 대학 전기및전자공학부 이현주 교수와 이정용 교수, 의과학대학원 이정호 교수 공동연구팀이 폴리머 전기방사 기술을 미세 전자 기계 시스템(MEMS, Micro Electro Mechanical Systems) 공정에 접목해 실시간으로 뇌피질 전도 측정이 가능한 투명하고 유연한 미세전극 어레이(배열)를 개발했다고 15일 밝혔다.
☞ 폴리머: 한 종류 또는 수 종류의 구성단위가 서로에게 많은 수의 화학결합으로 중합돼 연결된 상태의 분자로 구성된 화합물. 통상적으로 고분자 화합물(분자량이 1만 이상의 화합물)과 같은 의미로 사용되는 경우가 많은데 고분자를 영어로는 폴리머(polymer)라고 부른다.
☞ 전기방사: 폴리머(고분자) 용액에 고전압을 인가해 나노파이버(나노섬유)를 생산하는 첨단 기술
☞ 미세 전자 기계 시스템: 마이크로 단위의 기계적 구조물과 전자 회로가 결합된 초소형 정밀 기계 제작 기술. 전자(반도체) 기술·기계 기술·광 기술 등을 융합해 마이크로 단위의 작은 부품 및 시스템을 설계·제작하고 응용하는 기술을 의미
이번에 개발된 뇌피질 전도 미세전극 어레이는 기존의 불투명한 금속 전극과는 달리 빛에 의해 발생하는 잡음 신호가 매우 작고 자유로운 빛의 전달이 가능해 광유전학 및 광 치료 연구에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
최근 빛의 새로운 활용법과 생체 내 효능에 대한 발견으로 인해 빛을 생체 내의 특정 영역에 조사해 생기는 반응과 효과에 관한 연구들이 주목을 받고 있다. 대표적인 예가 광유전학, 광 치료 기술 등이다. 광유전학은 기존 신경 자극기술과는 달리 매우 국소적인 부위의 신경 세포를 자극하고, 광 치료법은 수면장애와 알츠하이머병의 치료 가능성으로 이 분야에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다.
빛에 의한 생체 내 반응을 측정하는 대표적인 방법으로는 체내에 센서 등을 장착해서 호르몬의 분비과정에서 발생하는 전기생리 신호를 측정하는 방법이다. 통상적으로 전기생리 신호 측정을 위해 사용하는 일반적인 금속 박막 전극은 높은 반사도와 낮은 투과도 때문에 빛의 전달을 방해할 뿐만 아니라 빛을 쬘 때 베크렐 효과(금속 전극이 빛을 받으면 전극에 전위차가 생겨 전류가 흐르는 현상)에 의해 '포토일렉트릭 아티팩트'라는 잡음 신호가 발생한다. 따라서 일반 금속 박막 전극은 정확한 전기생리 신호를 측정하기가 어렵다.
이현주 교수팀은 그간 이런 문제해결을 위해 MEMS 공정을 통해 제작되는 미세전극 어레이를 투명화하기 위한 연구를 지속적으로 수행해왔는데 최근 폴리머 전기방사 기술을 MEMS 공정에 접목해 뇌피질 전도(ECoG, ElectroCorticoGram)측정을 위한 유연하고 투명한 미세전극 어레이를 제작하는데 성공했다. 이 장치는 높은 투과도를 지니고 있어 '포토일렉트릭 아티팩트'가 매우 약하고 또 빛의 전달이 매우 용이하기 때문에 다른 투명 미세전극 어레이와 비교해 보면 전기화학 임피던스가 낮아 뇌피질 전도 측정이 매우 유리하다.
연구팀은 자체개발한 유연·투명한 미세전극 어레이 성능평가를 위해 외부 변형에 따른 저항 변화와 전기방사 시간에 따른 전기화학 임피던스, 전하 저장 용량 등을 측정한 결과, 전극 자체의 특성을 쉽게 조절이 가능한 점 등 여러 면에서 우수한 성능을 보였다고 설명했다. 연구팀은 특히 미세 전극에서 발생하는 `포토일렉트릭 아티팩트'를 비교 분석했는데 10배 이상 감쇄 효과가 있음을 확인했다. 이와 함께 쥐 뇌의 다양한 피질 영역에 걸쳐 유연·투명한 미세전극 어레이를 위치시킨 후 광 자극을 통해 발생하는 뇌피질 전도 신호를 측정한 결과, 신호를 정량적으로 비교하고 빛이 원활하게 전달되는 현상을 관측하는데 성공했다.
연구팀은 현재 이 신기술을 기반으로 광 자극과 함께 정확한 뇌피질 전도를 실시간으로 측정할 수 있는 미세전극과 미세광원이 집적된 다기능성 미세전극 어레이 개발을 위한 후속연구를 진행 중이다. 광원과 전극이 함께 집적된 다기능성 소자 개발에 성공할 경우 광유전학이나 광 치료 등의 연구를 진행하는 뇌과학자들이 편하게 사용할 수 있는 뉴로 툴(Tool) 개발로 이어질 것으로 전문가들은 예상하고 있다.
이현주 교수는 "기존에는 광전 효과로 인해 불가피하게 발생하는 잡음 신호로 인해서 광 자극과 동시에 뇌피질 전도 측정이 불가능했지만 유연하고 투명한 미세전극 개발을 계기로 광 자극과는 무관하게 실시간으로 뇌피질 전도 측정이 가능하게 됐다”고 말했다.
이현주 교수 연구팀의 서지원 박사와 김기업 박사과정생, 그리고 이정용 교수 연구팀의 서기원 박사과정생이 각각 주도하고 의과학대학원 이정호 교수와 김정욱 박사가 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 '어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)'誌 7월 2일 字에 게재됐으며 표지논문(Front Cover)으로 선정됐다. (논문명: Artifact-Free 2D Mapping of Neural Activity In Vivo through Transparent Gold Nanonetwork Array)
한편, 이 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 선도연구센터 사업의 지원으로 수행됐다.
2020.07.15
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기존 인공지능 기술을 뛰어넘는 양자 인공지능 알고리즘 개발
우리 대학 전기및전자공학부 및 AI 양자컴퓨팅 IT 인력양성연구센터장 이준구 교수 연구팀이 독일 및 남아공 연구팀과의 협력 연구를 통해 비선형 양자 기계학습 인공지능 알고리즘을 개발했다고 7일 밝혔다.
양자 인공지능은 양자컴퓨터의 발전과 함께 현재의 인공지능을 앞설 것으로 크게 기대되고 있으나 연산 방법이 전혀 달라 새로운 양자 알고리즘의 개발이 절실하다. 특히 양자컴퓨터는 본질적으로 일차방정식을 잘 푸는 선형적 성질을 가지고 있어 복잡한 데이터를 다루는 비선형적 기계학습에 어려움이 존재했다. 하지만 이번 연구를 통해 비선형 커널이 고안되어 복잡한 데이터에 대한 양자 기계학습이 가능하게 됐다. 특히 이준구 교수팀이 개발한 양자 지도학습 알고리즘은 학습에 있어 매우 적은 계산량으로 연산이 가능하다. 따라서 대규모 계산량이 필요한 현재의 인공지능 기술을 추월할 가능성을 제시한 것으로 평가를 받고 있다.
이준구 교수팀은 학습데이터와 테스트데이터를 양자 정보로 생성한 후 양자 정보의 병렬연산을 가능하게 하는 양자포킹 기술과 간단한 양자 측정기술을 조합해 양자 데이터 간의 유사성을 효율적으로 계산하는 비선형 커널 기반의 지도학습을 구현하는 양자 알고리즘 체계를 만들었다. 이후 IBM 클라우드 서비스를 통해 실제 양자컴퓨터에서 양자 지도학습을 실제 시연하는 데 성공했다.
KAIST 박경덕 연구교수가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 네이처 자매지인 `npj Quantum Information' 誌 2020년 5월 6권에 게재됐다. (논문명: Quantum classifier with tailored quantum kernel).
기계학습에 있어 중요한 문제 중 하나는 주어진 데이터의 특징(feature)을 구분해 분류하는 것이다. 간단한 예로 동물 이미지 학습데이터에서 입, 귀 등의 특징을 바탕으로 분류하기 위한 결정 경계(decision boundary)를 학습하고 새로운 이미지가 입력되었을 때 개 또는 고양이로 분류하는 작업을 생각해볼 수 있다. 데이터의 특징들이 잘 나타나는 경우에는 선형적 결정 경계만으로 분류할 수 있다. 그러나 입과 귀 모양의 특징으로만 개와 고양이를 분류하기 쉽지 않다면 새로운 결정 경계를 찾기 위해 특징에 관한 정보 공간의 차원을 확장해야 하는데 이러한 과정에서 비선형 커널 기술이 필요하다.
양자컴퓨팅은 고전 컴퓨팅과는 달리 큐비트(quantum bit, 양자컴퓨팅 정보처리의 기본 단위)의 개수에 따라 정보 공간의 차원이 기하급수적으로 증가하기 때문에 이론적으로 고차원 정보처리에 있어 기하급수적으로 뛰어난 성능을 낼 수 있다.
연구팀은 이러한 양자컴퓨팅의 장점을 활용해 데이터 특징 대비 기하급수적인 계산 효율성을 달성하는 양자 기계학습 알고리즘을 개발했다. 이 교수 연구팀이 개발한 이 알고리즘은 저차원 입력 공간에 존재하는 데이터들을 큐비트로 표현되는 고차원 데이터 특징 공간(feature space)으로 옮긴 후, 양자화된 모든 학습데이터와 테스트데이터 간의 커널 함수를 양자 중첩을 활용해 동시에 계산하고 테스트데이터의 분류를 효율적으로 결정한다. 이때 사용되는 양자 회로의 계산 복잡도는 학습 데이터양에 대해서는 선형적으로 증가하나, 데이터 특징 개수에 대해서는 불과 로그(log)함수로 매우 천천히 증가하는 장점이 있다.
연구팀은 이와 함께 양자 회로의 체계적 설계를 통해 다양한 양자 커널 구현이 가능함을 이론적으로 증명했다. 커널 기반 기계학습에서는 주어진 입력 데이터에 따라 최적 커널이 달라질 수 있으므로, 다양한 양자 커널을 효율적으로 구현할 수 있게 된 점은 양자 커널 기반 기계학습의 실제 응용에 있어 매우 중요한 성과다.
연구팀은 IBM이 클라우드 서비스로 제공하는 다섯 개의 큐비트로 구성된 초전도 기반 양자 컴퓨터에서 이번에 개발에 성공한 양자 기계학습 알고리즘을 실험적으로 구현해 양자 커널 기반 기계학습의 성능을 실제 시연을 통해 이를 입증하는 데 성공했다.
이 연구에 참여한 박경덕 연구교수는 "연구팀이 개발한 커널 기반 양자 기계학습 알고리즘은 수년 안에 상용화될 것으로 예측되는 수백 큐비트의 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 컴퓨팅의 시대가 되면 기존의 고전 커널 기반 지도학습을 뛰어넘을 것ˮ이라면서 "복잡한 비선형 데이터의 패턴 인식 등을 위한 양자 기계학습 알고리즘으로 활발히 사용될 것ˮ이라고 말했다.
한편 이번 연구는 각각 한국연구재단의 창의 도전 연구기반 지원 사업과 한국연구재단의 한-아프리카 협력기반 조성 사업, 정보통신기획평가원의 정보통신기술인력 양성사업(ITRC)의 지원을 받아 수행됐다.
관련 논문: https://www.nature.com/articles/s41534-020-0272-6
2020.07.07
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전산학부 차미영 교수, AAAI ICWSM Test of Time Award 수상
우리 대학 전산학부 차미영 교수(기초과학연구원 데이터 사이언스 그룹 CI 겸직)는 2010년 게재한 ‘백만 팔로워의 오류(Measuring User Influence in Twitter: The Million Follower Fallacy)’ 논문으로 AAAI ICWSM Test of Time Award를 수상하게 된 소식이 현재 온라인으로 개최되고 있는 제14회 웹 소셜미디어학회(ICWSM, International Conference on Web and Social Media)를 통해 전해졌다. Test of Time Award는 오랫동안 지속적인 영향력을 가지는 과거의 연구에 주어지는 특별한 상으로, 차 교수의 논문은 올해로 게재된 지 10년이 되고 그간 3,669회 피인용됐다.
이 연구는 소셜네트워크 플랫폼에서 사용자의 영향력을 계산하는 다양한 측정법의 비교와 한계를 보여주며, 특히 트위터상에서 단순히 팔로워가 많다고 메시지의 전파 영향력이 크지 않다는 '백만 팔로워의 오류'를 데이터로 보여주었다. 이 연구의 분석에 서버 50대로 수집한 54,981,152 사용자계정, 1,963,263,821 소셜링크, 그리고 1,755,925,520 트윗이 사용되어 당시 이례적으로 방대한 네트워크 분석에 기인하였으며, 추후 연구와 함께 이 데이터가 공유되어 수천 건의 후속 연구를 가능하게 했다.
연구 내용 중에는 얼마나 오랜 기간 영향력자가 활동하는지, 또한 분야를 넘나들며 다양한 토픽에 영향력을 가질 수 있는지도 다룬다. 새로운 사건이 발생했을 때 누가 영향력자가 되는지의 사례 분석을 통해, 영향력자는 기존 accidental influentials 이론에서 주장된 것처럼 우연히 발생하지 않고 몇 가지 전략을 통해 빠르게 영향력자로 떠오를 수 있음을 보였다. 이러한 발견은 자산규모가 크게 성장한 소셜네트워크 플랫폼에서 광고 효과를 극대화하기 위한 영향력자의 선정 알고리즘에 새로운 통찰력과 해석을 제공했다. 이 연구는 2010년 당시 뉴욕타임스지 온라인에 소개되기도 했다.
차 교수는 카이스트 학부와 대학원을 졸업하고, 독일 막스 플랑크 연구소에서 박사후연구과정에 있는 동안 이 연구를 진행했다. 그는 이번 수상 소식을 통해 "당시는 소셜네트워크 플랫폼의 데이터가 전산학에서 큰 주목을 받지 못했지만, 어려운 사회과학 문제에 인터넷 데이터가 활용될 수 있다는 점이 너무 재미있어서 밤새 연구한 기억이 난다. 오랜 시간 동안 사랑받는 연구가 되어서 감사하다"라고 전했다.
논문 링크: https://www.aaai.org/ocs/index.php/ICWSM/ICWSM10/paper/viewPaper/1538
2020.06.12
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뼈의 단단함을 모사해 광학적 특성을 매우 증대시킨 신물질 개발
우리 연구진이 동물 뼈가 그의 구성성분인 단백질보다 수천 배 단단할 수 있는 생체역학적 원리를 모사해 광학적 비선형성이 기존 물질 대비 수천에서 수십억 배나 큰 신물질을 개발했다.
비선형성이란 입력값과 출력값이 비례관계에 있지 않은 성질인데 광학에서 큰 비선형성을 확보할 경우, 빛의 속도로 동작하는 인공 신경망이나 초고속 통신용 광 스위치 등의 광소자를 구현할 수 있다.
우리 대학 신소재공학과 신종화 교수 연구팀은 벽돌을 엇갈려 담을 쌓는 것과 같이 나노 금속판을 3차원 공간에서 엇갈리게 배열하면 물질의 광학적 비선형성이 매우 크게 증대될 수 있음을 확인했다. 신종화 교수 연구팀이 이번 연구를 통해 발견한 비선형성 증대원리는 광학뿐만 아니라 역학, 전자기학, 유체역학, 열역학 등 다양한 물리 분야에도 적용이 가능하다.
KAIST 신소재공학과 장태용 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `커뮤니케이션즈 피직스(Communications Physics)' 5월 8일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Mimicking bio-mechanical principles in photonic metamaterials for giant broadband nonlinearity).
영화 스타워즈의 광선 검처럼 잘 제어된 빛을 만드는 것이나 빛만으로 구동되는 광컴퓨터를 만드는 것은 비선형성을 이용할 때 가능한데, 아직 실현되지 않고 있는 이유는 강한 비선형성을 가진 소재가 없기 때문이다. 자연 물질의 작은 비선형성으로도 초고속 광소자, 3차원 광식각 공정, 초 고분해능 현미경 등의 기술들이 구현될 수 있지만, 이들은 크고 비싼 고출력 레이저를 사용하거나, 큰 장비 혹은 소자가 필요하다는 공통적인 한계를 지니고 있다.
이를 극복하기 위해 기존에는 미세한 인공 구조체를 설계해서 그 틈에 빛을 모으는 방법이 많이 시도돼왔다. 비선형성은 빛의 세기에 비례하기 때문에 이 같은 방법을 이용하면 같은 부피의 자연 물질 대비 작은 빛의 세기로 비슷한 수준의 비선형 효과를 얻을 수 있다. 그러나 최대로 얻을 수 있는 비선형 효과의 크기는 결국 달라지지 않기 때문에 응용하는데 한계가 있다.
신 교수 연구팀은 물질의 근본적인 전기적 특성인 유전분극(물체가 전기를 띠는 현상)을 매우 크게 조절하는 방법을 고안했다. 나노 금속판이 3차원에서 엇갈려 배열돼있으면 국소분극이 공간을 촘촘하게 채우면서, 마치 시냇물이 모여서 강이 되듯, 전체적으로 매우 큰 분극을 만들게 된다는 점에 착안했다. 빛의 세기가 아닌 분극의 크기를 조절해 큰 비선형성 및 비선형 효과를 얻는 방법은 이번 신 교수 연구팀이 이번 연구에서 처음 제시한 개념인데 비선형 광학이 60년 동안 달성하고자 했던 고효율의 작은 비선형 광소자 개발에 한 발 더 다가선 것으로 평가되고 있다.
연구팀은 이번에 고안한 메타물질(자연계에 존재하지 않는 특성을 구현하기 위해 매우 작은 크기로 만든 인공 원자의 주기적인 배열로 이루어진 물질)이 시간적으로 짧은 광신호에 대해서도 큰 비선형 효과를 얻을 수 있음을 통해 기존보다 효율적이면서도 더 빠른 광소자 구현이 가능함을 확인했다. 이 연구에서 활용된 소자는 비슷한 신호 시간을 가지는 기존 소자보다는 에너지 효율이 약 8배나 뛰어나고 비슷한 에너지 효율을 가지는 기존 소자보다도 신호 시간은 약 10배 정도 짧다. 즉, 신호의 시간과 소요되는 에너지의 곱으로 표현되는 성능 기준으로 보면, 이 소자는 현재까지 개발된 광소자 중 가장 우수한 성능을 보였다.
연구팀은 또 고안한 메타물질이 광학 이외의 물리 현상에도 적용될 수 있음을 입증했다. 연구팀은 단백질의 단단함 대비 뼈의 단단함을 설명하는 모델이 이번 연구에서 고안한 광학적 비선형성 증대원리와 수학적으로 매우 유사함을 증명했다. 따라서 유체역학에서의 물질전달률, 열역학에서의 열전도율 등의 증대에도 신 교수 연구팀의 연구방법이 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
신종화 교수는 "올해는 지난 1960년 레이저가 발명된 지 60년이 되는 해로, 레이저의 발명이 `센 빛'을 최초로 만든 것이라면 이번 연구성과는 `센 물질', 즉 광대역에서 매우 큰 유전분극 증대율을 보이는 물질을 최초로 발견하고 증명한 연구라는 점에서 의미가 크다ˮ며 "기계학습을 위한 초고속 인공 신경망 등 다양한 광 응용 소자의 구현을 위해 후속 연구를 진행 하고 있다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.09
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로봇 손의 미끄럼 막아주는 인공 피부 개발
우리대학 기계공학과 박형순, 김택수 교수 연구팀이 사람 손바닥 피부의 기계적 특성을 모사, 로봇 손의 조작성능을 높여줄 인공피부를 개발했다.
의수나 산업용 집게, 산업용 로봇손 등에 부착하는 것만으로 물체 조작 능력이나 작업능력을 향상시킬 유용한 말단 인터페이스가 될 수 있을지 기대된다.
기존 기능성 인공피부가 주로 미관상 기능이나 감각기능 재현에 초점을 두었던데 반해, 이번에 개발된 인공피부는 구조 그 자체로 조작기능 향상에 기여하기에 복잡한 제어알고리즘이나 추가적인 동작 없이 간단히 부착하는 것만으로 조작성능 향상을 도울 수 있다.
연구팀은 손바닥 피부를 물리적 장벽이자 다양한 감각을 수용하는 기관으로만 보지 않고, 임의의 모양의 물체에 밀착되도록 변형되면서 물체를 안정적으로 고정한다는 점에서 손의 조작기능에 영향을 미치는 중요한 변수로 주목했다.
이에 손바닥 피부를 겉 피부층, 피하지방층, 근육층으로 구조화하여 각 특성을 분석, 피하 지방층의 비대칭적인 물리적 특성이 기능적 장점을 만들어 내는 핵심요소임을 알아냈다. 부드러운 지방조직과 질긴 섬유질 조직이 복합되어 누름에 유연하면서도 비틀림이나 당김에 의한 변형에 대해서는 강인하게 버틸 수 있다는 것이다.
이를 토대로 손바닥처럼 말랑한 다공성 라텍스 및 실리콘을 이용해 손바닥 피부와 동일한 비선형적·비대칭적 물리적 특성을 지니는 3중층 인공피부를 제작했다. 기공들이 누름에 대해서는 쉽게 압축되어 물체의 형상에 맞게 쉽게 변형되도록 하는 한편, 기공 사이사이 질긴 라텍스 격벽이 비틀림이나 당김에 강하게 저항함으로써 대상 물체를 견고하게 잡을 수 있도록 한 것이다.
실제 이렇게 만들어진 3중층 인공피부를 부착한 로봇 손은 기존 실리콘 소재의 단일층 인공피부를 부착한 로봇 손 대비 물체를 고정할 수 있는 작업 안정성과 물체를 움직일 수 있는 조작성이 30% 향상된 것으로 나타났다.
연구팀은 향후 나사처럼 작은 물체나 계란처럼 쉽게 깨질 수 있는 매끄러운 물체 등 조작대상의 크기나 단단함, 표면특성을 고려하여 인공피부의 질감, 두께, 형상을 조절하는 등 용도에 맞는 최적의 피부구조를 설계하는 방안에 대한 연구를 지속할 계획이다.
이반 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 바이오닉암메카트로 닉스융합연구사업 및 선도연구센터사업의 지원으로 수행되었으며, 신소재 분야 국제학술지‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 속표지 논문으로 5월 8일 선공개 되었다.
2020.06.01
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해상도 높인 곤충 눈 구조 초박형 카메라 개발
바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀이 고해상도 이미징을 위한 곤충 눈 구조의 초박형 카메라를 개발했다. 이 카메라는 독특한 시각 구조를 가진 제노스 페키(Xenos peckii)라는 곤충의 눈을 모사해 개발돼, 상용 카메라보다 더 얇은 렌즈 두께와 넓은 광시야각을 갖는다. 이러한 특징을 이용해 모바일, 감시 및 정찰 장비, 의료영상 기기 등 다양한 소형 카메라가 필요한 분야에 적용 가능할 것으로 기대된다.
김기수 박사과정이 주도한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘빛 : 과학과 응용 (Light : Science & Applications)’ 2월 27일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명: 고대비 고해상도 이미징을 위한 생체모사 초박형 카메라, Biologically Inspired Ultrathin Arrayed Camera for High Contrast and High Resolution Imaging)
최근 초소형 및 초박형 스마트 기기의 개발로 소형화된 이미징 시스템의 수요가 커지고 있다. 그러나 기존의 카메라는 물체의 상이 일그러지거나 흐려지는 현상인 수차를 줄이기 위해 다층 렌즈 구조를 활용하기 때문에 렌즈 두께를 감소하는 데 한계가 있다. 또한, 기존의 곤충 눈을 모사한 미세렌즈 배열(Microlens arrays)은 렌즈 사이의 광학 크로스토크(Optical crosstalk)로 인해 해상도가 저해되는 단점이 있다.
연구팀은 문제 해결을 위해 제노스 페키 곤충의 시각 구조를 모사한 렌즈를 제작했고 이를 이미지 센서와 결합해 초박형 카메라를 개발했다. 곤충의 눈은 렌즈와 렌즈 사이의 빛을 차단하는 색소 세포(pigment cells)가 존재해 각 렌즈에서 결상(어떤 물체에서 나온 광선 등이 반사 굴절한 다음 다시 모여 그 물체와 닮은꼴의 상을 만드는 현상)되는 영상들 간의 간섭을 막는다. 이러한 구조는 렌즈들 사이의 광학 크로스토크를 막아 고 대비 및 고해상도 영상을 획득하는 데 도움을 준다.
연구팀은 이러한 광 차단 구조를 포토리소그래피(Photolithography) 공정으로 매우 얇게 제작해 렌즈들 사이의 광학 크로스토크를 효율적으로 차단했다. 렌즈의 두께를 최소화하기 위해 렌즈의 방향을 이미지 센서 방향인 역방향으로 배치했으며, 이를 통해 최종 개발된 카메라 렌즈의 두께는 0.74mm로 이는 10원짜리 동전 절반 정도의 두께이다. 연구팀은 카메라의 원거리에 있는 물체를 모든 렌즈에서 같은 시야각을 통해 동일한 영상을 획득하고, 이 배열 영상들은 해상도를 하나의 이미지로 합성했다. 합성된 영상은 합성 전 단일 채널 영상보다 향상된 해상도를 가짐을 확인했다.
정기훈 교수는 “실질적으로 상용화 가능한 초박형 카메라를 제작하는 방법을 개발했다”라며 “이 카메라는 영상획득이 필요한 장치에 통합돼 장치 소형화에 크게 기여할 것으로 확신한다”라고 말했다.
2020.03.23
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김기응 교수 연구, 국제 AI 챗봇 챌린지 우승
우리 대학 AI대학원 김기응 교수 연구팀(이정관, 함동훈 석사과정, 장영수 박사과정)은 인공지능 대화 시스템 분야 대표적 국제 경진대회인 제8회 대화시스템기술챌린지(The Eighth Dialogue System Technology Challenge; DSTC8)의 다중 도메인 태스크 완수(Multi-Domain Task Completion) 부문에서 우승을 차지했다.
마이크로소프트 리서치, IBM 리서치, 아마존 알렉사 AI가 공동주최한 대화시스템기술챌린지는 2019년 6월 데이터셋 공개 이후 약 3개월에 걸쳐 진행됐다. 연구팀은 사람이 직접 평가하는 인적 평가에서 68.32%의 성공률로 1위를 차지했고, 언어 이해 점수와 응답 적절성 점수에서 큰 차이를 보였다(결과 안내 : https://convlab.github.io/ ).
이 대회에서는 호텔, 식당, 명소 등 다양한 주제가 등장할 수 있는 여행 정보 안내 상황에서 사용자와의 대화를 통해 ▲ 사용자 요구사항 이해 ▲ 데이터베이스에서 요청한 정보 검색 ▲ 예약 시스템과의 연동 등의 수 있는 목적지향 대화 챗봇(chat-bot)을 만드는 것을 목표로 한다.
이러한 업무를 위한 기존 대화 시스템은 사용자 발화 이해(Natural Language Understanding; NLU), 대화 상태 추적(Dialogue State Tracking; DST), 대화 정책 결정(Dialogue Policy), 시스템 발화 생성(Natural Language Generation; NLG)의 총 네 단계를 수행하는 특화된 모듈로 구성돼 독립적으로 개발하고 통합한다.
김 교수 연구팀은 언어생성 모델인 GPT-2를 기반으로 위의 네 단계를 모두 수행하는 하나의 심층 신경망 모델을 제안했다. 연구팀이 개발한 대화 시스템은 언어생성 모델의 강력한 성능을 활용하는 창의적인 훈련 기법을 선보임으로써 기존의 방법론에 비해 훈련 과정을 대폭 단순화했다.
김기응 교수는 “최근 딥러닝 언어모델들이 다양한 자연어처리 태스크에 활용되는 추세인데, 복잡한 목적지향 대화처리에도 간결한 훈련 방법을 통해 우월한 성능을 보일 수 있음을 공식적으로 인정받은 것에 의의가 있다”라며, “아직 해결해야 할 연구 이슈가 많지만, 이 연구를 출발점으로 삼은 새로운 개발방법론들이 많이 등장할 것으로 기대한다”라고 말했다.
이번 연구는 2020년도 AAAI 학술대회의 대화시스템기술챌린지 워크숍에서 발표될 예정이다. 이 연구 결과는 산업통상자원부의 산업기술혁신사업 지원의 실내용 음성대화 로봇을 위한 원거리 음성인식 기술 및 멀티 태스크 대화처리 기술 개발 과제 수행을 통해 이뤄졌다.
2020.01.31
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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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장영재 교수, 스마트 팩토리 교육 노하우 국내 IT 기업에 기술 이전
우리 대학 산업및시스템공학과 장영재 교수가 최근 레고 기반 '스마트 팩토리' 교육 노하우를 국내 제조 IT 전문기업 큐빅테크에 기술이전 했다.
그동안 현대중공업, LG전자, 한국타이어 등 기업과의 산학협력을 통한 기술 활용이나 이탈리아 밀란 폴리텍, 독일 하노버 대학 등 같은 교육기관 간에 기술 이전을 시행한 선례는 있으나 우리 대학의 창의 수업을 기업에 기술이전 한 사례로서는 최초다.
'제조 프로세스 혁신 (IE251)'은 산업및시스템공학과 학부생들의 필수 교과목 중 하나로 스마트팩토리의 모형을 레고로 만들어 학생들이 직접 설계, 제작해 시연까지 하는 것이 특징이다.
장영재 교수 연구팀은 스마트 팩토리의 기술적 바탕은 물론 국내 제조 현실을 반영해 실제로 응용할 수 있게 커리큘럼을 구성했다. 또한, 관련 하드웨어 및 소프트웨어도 함께 개발했으며 제조 수업에서 한 단계 나아가 학부 AI 과목에도 활용하고 있다.
장영재 교수의 연구 내용은 국제 학술지인 『Engineering Education Journal』 에도 게재되었으며 글로벌 소프트웨어 기업인 매스웍스(Mathworks) 교육혁신 Grant Award도 수상한 바 있다.
참고 동영상 바로 보기 => ( https://www.youtube.com/watch?v=_-s_pwGoqr4&feature=youtu.be )
2019.11.29
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원자력및양자공학과, 미시간대학교 개리 와스 교수 초청 강연 개최
우리 대학 원자력 및 양자공학과는 지난 11월 5일 원자력 재료 분야의 세계적인 석학인 미시간대학교 개리 와스(Gary Was) 교수의 Distinguished Lecture Series를 개최했다.
연사로 초청된 개리 와스 교수는 1980년 MIT에서 원자력공학 박사학위를 취득한 후 미시간대학교 교수로 부임한 이래 40년 가까이 활발한 연구 활동을 지속하며 270여 편의 연구논문을 발표하고 200회 이상의 강연에 초청받은 석학이자, 현재 원자력 분야 최고 저널인 Journal of Nuclear Materials 의 편집장을 맡고 있다.
강단에 선 와스 교수는 원자력의 중요성이 인류의 현안인 기후 변화에 대응하는 수단으로서 강조되고 있으며 이 같은 인식이 미국 언론 및 정치권에서 중요한 화두로 다뤄지고 있다고 소개했다.
특히, 최근 혁신적인 신개념 중소형 원자로개발을 위한 법령이 공화당과 민주당 양당의 전폭적인 지지를 받은 이례적인 사례도 강조했다. 미국의 저탄소(carbon-free) 발전의 3분의 2를 원자력이 담당하고 있으며 원자력이 기여한 총 탄소저감량이 신재생을 포함한 다른 모든 발전원들보다도 많다는 점을 이러한 현상의 배경으로 설명했다.
또한, 원전의 우수한 안전성과 성능에 기반해 미국 내 대다수 원전이 60년 장기 운전을 허가받았으며 일부는 80년까지의 장기 운전을 추진하고 있다는 것을 소개했다.
와스 교수는 계획된 예산과 기간 내에 신규 원전을 건설할 수 있는 한국 원전산업의 능력은 한국은 물론 전 세계의 지구온난화 문제를 해결할 수 있는 소중한 자산이며, 한국은 미국보다 최소 3배 이상 낮은 가격으로 원전을 건설할 수 있게 하는 경쟁력을 가졌다고 평가했다. 이러한 한국의 원전산업이 위기에 처한 현 상황을 매우 안타까워하며, 향후 원자력에 대한 한국의 정치적 환경이 조속히 변화되길 바란다고 의견을 밝혔다.
마지막으로, 와스 교수는 원전의 장기 운전과 혁신적인 미래원자로개발에 따른 원자력재료 분야의 전망 및 도전 과제를 설명하고 이를 해결하기 위한 창의적인 접근법이 필요하다는 것을 사례와 함께 소개했다.
와스 교수는 "KAIST와 미시간 대학은 원자력 분야 발전을 위해 함께 협력하는관계로 발전할 것ˮ이라고 전했다.
KAIST 원자력 및 양자공학과의 Distinguished Lecture Series는 2014년 닐 토드레아스(Neil Todreas) MIT 명예교수를 시작으로, 2017년 스티븐 추(Steven Chu) 前 미국 에너지성 장관(1997년 노벨 물리학상 수상)의 강연을 포함해 올해로 6회차를 맞았다.
2019.11.07
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정인경 교수, 인체 조직의 3차원 게놈지도 해독
〈 정인경 교수, 이정운 박사과정 〉
우리 대학 생명과학과 정인경 교수와 美 루드윅 암 연구소(Ludwig Institute of Cancer Research) 빙 렌 (Bing Ren) 교수 공동 연구팀이 인체 조직의 3차원 게놈 지도를 해독하는 데 성공했다.
연구팀은 인체의 27개 부위 조직의 3차원 게놈 지도를 분석해 치매, 심혈관계 질환 등을 포함한 2만 7천여 개 이상의 복합 질환 관련 유전 변이 기능을 예측했다.
정인경 교수, 빙 렌 교수가 공동 교신 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 제네틱스(Nature Genetics) 9월 10일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : A compendium of promoter-centered long-range chromatin interactions in the human genome)
현재까지 수많은 연구를 통해 알츠하이머병, 파킨슨병, 자가면역질환 등 다양한 복합 질환의 원인을 규명하려는 시도가 이뤄지면서 실제 다수의 질환과 관련한 중요 유전변이가 발견됐다.
하지만 이들 대부분의 유전변이는 DNA가 단백질을 생성하지 않는 비전사 지역에 존재하기 때문에 1차원적 DNA 서열 분석에 기반한 유전체 연구로는 모든 기능을 규명하는 데 한계가 있다.
이에 지난 10년간 비약적으로 발전한 3차원 게놈 구조 연구는 비전사 지역에 존재하는 유전변이도 3차원 게놈 구조에 의해 형성되는 염색질 고리 구조(chromatin loop)를 통해 멀리 떨어진 유전자를 조절할 수 있다는 모델을 제시했다.
그러나 이러한 3차원 게놈 구조 연구는 몇 가지 세포주를 대상으로만 국한돼 있고, 질환과 직접 연관이 있는 각 인체 조직을 표적으로 한 게놈 3차 구조는 규명되지 않았다.
연구팀은 인체 내의 27개 조직을 대상으로 이들 게놈의 3차원 구조를 규명하기 위해 전사촉진 부위만 선택적으로 분석하는 ‘표적 염색질 3차 구조 포착법(promoter-capture Hi-C)’이라 불리는 신규 실험 기법을 활용해 고해상도의 3차원 게놈 참조 지도를 작성했다.
그 결과 인간 게놈에 존재하는 약 90만 개의 게놈 3차원 염색질 고리 구조를 발굴하고, 이들 중 상당수가 각 인체 조직 특이적으로 존재한다는 사실도 규명했다.
연구팀은 3차원 게놈 구조를 기반으로 지금까지 기능이 명확하게 정의되지 않은 2만 7천여 개 이상의 질환 연관 유전 변이의 표적 유전자를 정의해 이들 변이의 기능을 예측했다. 나아가 각 질환의 표적 유전자 유사도에 기반해 질환과 질환 사이의 신규 관계를 규명했고, 이를 바탕으로 여러 질환에 공통으로 관여하는 신규 분자 기전을 제시했다.
정 교수는 “복합 질환 기전 규명을 위해 비전사 게놈의 중요성을 강조하고 존재하는 다수의 중요 유전변이를 3차원 게놈 구조 해독을 통해 규명 가능함을 보였다”라며 “이번 결과는 퇴행성 뇌 질환을 포함 다양한 복합 질환의 신규 기전 규명 및 표적 발굴에 활용될 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 신진연구자지원사업, 보건복지부 질환극복기술개발사업, 서경배 과학재단의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 3차원 게놈 구조 모식도 (modified from Stefano et al., 2016)
2019.09.24
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