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Cultivating Empathy Through Design 국제전시회 개최
우리 대학 건설및환경공학과가 KAIST-KT 공동연구센터에서 〈Cultivating Empathy Through Design> 국제전시회를 개최 중이다.
우리 대학 건설및환경공학과와 미국 조지아텍 건축학부 14명의 학생들이 공동으로 참여했으며, 사회 취약계층을 도울 수 있는 건축 및 도시 환경을 디자인한 프로젝트의 작품들이 전시되었다. 미디어아트 1점, 설치 16점, 이미지 31점 등 총 48점의 전시 작품에는 초고령사회에서 고령자와 아이는 물론 모두를 위한 환경이 어떻게 디자인되어야 하는가에 대한 고민과 아이디어들이 담겨있다.
예술감독(Artistic Director)으로 참여한 임리사 교수 연구실(Health Design Lab)의 백대화 박사과정 학생은 "KAIST와 조지아텍에는 다양한 문화적·학문적 배경을 가진 여러 국적의 학생들이 재학 중이다"라며, "서로 다른 지역에서 살아온 학생들이 보여준 시선의 차이 덕분에 건축과 도시 환경이 초고령사회를 살아가는 다양한 세대의 삶을 어떻게 향상할 수 있는지를 풍부하게 고찰할 수 있었다"라고 설명했다.
이번 전시는 우리 대학 인공지능연구원과 건설및환경공학과가 후원했으며, 이달 14일 시작된 전시는 KAIST-KT 공동연구센터(KT대덕2연구센터 4동 4층)에서 다음 달 2일까지 진행되며, 오프라인은 물론 3D 전시를 제공해 전 세계 어디에서나 온라인으로도 관람할 수 있다.
전시를 총괄한 임리사 교수는 "이번 전시를 통해 디자인이 사람들을 도울 수 있다는 사실을 널리 알려 향후 보다 많은 사람을 위해 좋은 건축도시환경을 조성하는 계기가 될 수 있길 바란다"라고 전했다. ▶ 3D 전시 사이트 바로가기: https://my.matterport.com/show/?m=ysYAM54nsQk
▶ 전시 상세 정보 바로가기: https://www.healthdesign.kaist.ac.kr/post/exhibition-cultivating-empathy-through-design
▶ 문의: 건설및환경공학과 임리사 교수(lisalim@kaist.ac.kr) / 백대화 박사과정(aboutbaek@kaist.ac.kr)
2022.11.21
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KAIST 우수수업 수기 공모전 시상식 개최
우리 대학이 지난 10월 14일 '2022 KAIST 우수수업 수기 공모전' 시상식을 개최했다.
우리 대학의 좋은 수업을 발굴해 학내 구성원들에게 공유하기 위해 '내가 추천하는 우리 학교 우수강의'를 주제로 시행된 이번 공모에는 총 28개의 수상작이 선정됐다.
금상은 전산학부 민하주르 라흐만 차우두리 마힘(Minhajur Rahman Chowdhury Mahim)학생이 차지했다. '수강취소하고 싶었지만 가장 좋아하는 수업이 된 강의'라는 제목의 수기를 작성해 전산학부 문은영 교수의 데이터 구조 수업을 추천했다.
또한, 생명과학과 박규병 학생의 'KAIST 학생들이여, 연구실에서 나와 이 수업을 들으라(디지털인문사회과학부 문정인 교수/사회과학특강 <미중 전략 경쟁과 한반도- 한국의 선택>)'와 새내기과정학부 조휘인 학생의 '모래성 그리고 파도(수리과학과 김동수 교수/데이터과학을 위한 선형대수학)', 문화기술대학원 타티아나 치비소바(Tatiana Chibisova) 학생의 '음악, 과학, 그리고 러버덕(멀티미디어 음향기술/문화과학기술대학 남주한 교수)'이 은상을 받았다. 이 외에도 동상 6건과 참가상 18건이 선정되어 교수학습혁신센터장 명의 상장과 상금이 수여됐다.
금상을 수상한 전산학부 민하주르 라흐만 차우두리 마힘(Minhajur Rahman Chowdhury Mahim) 학생은 "100% 온라인으로 진행된 수업임에도 불구하고 체계적인 수업 구성과 과제 피드백을 통해 성취감을 느낄 수 있었다"고 말했다.
석현정 KAIST 교육원장은 "우수강의 수기공모전에 참여해준 모든 학생들에게 감사드린다"고 전하며, "추천한 강의의 수업전략과 평가방법, 학생태도 등의 변화를 세세하게 작성해주어서 교내 구성원들과 우수수업사례를 공유할 수 있는 좋은 기회가 되었다"라고 덧붙였다.
교수학습혁신센터는 이번 공모전 수상작의 수기를 수기집으로 제작하고, 교내에 배포해 좋은 수업 사례를 공유하고 확산하는 데 적극적으로 활용할 계획이다.
<수상자 및 수기명>
∘금상 - 추천 수업: 데이터 구조, 전산학부 문은영 교수 - 수상작: 수강취소하고 싶었지만 가장 좋아하는 수업이 된 강의 (A Class Becoming My Favorite which I Once Wanted to Get Rid Off) - 수상자: 전산학부 민하주르 라흐만 차우두리 마힘(Minhajur Rahman Chowdhury Mahim)
∘은상 - 추천 수업: 사회과학특강<미중 전략 경쟁과 한반도- 한국의 선택>, 디지털인문사회과학부 문정인 교수 - 수상작: 카이스트 학생들이여, 연구실에서 나와 이 수업을 들으라 - 수상자: 생명과학과 박규병 - 추천 수업: 데이터과학을 위한 선형대수학, 수리과학과 김동수 교수 - 수상작: 모래성 그리고 파도 - 수상자: 새내기과정학부 조휘인 - 추천 수업: 멀티미디어 음향기술, 문화기술대학원 남주한 교수 - 수상작: 음악, 과학, 그리고 러버덕(Music, Science and Rubber Duck) - 수상자: 문화기술대학원 타티아나 치비소바(Tatiana Chibisova)
∘동상 - 추천 수업: 산업공학의 특수논제 I <지속가능 사회를 위한 스마트 모빌리티>, 산업및시스템공학과 여화수, 이진우, 김하나 교수 - 수상작: 새롭고 혁신적인 수업의 3개의 멋진 부분들(Three brilliant minds in an innovative new class) - 수상자: 조천식모빌리티대학원 에릭 페르난도 가르시아 자무디오(Erick Fernando Garcia Zamudio) - 추천 수업: 실험중심의 체감형 물리학, 물리학과 조성재 교수 - 수상작: 나만의 '토끼'를 찾고, 스스로 오게 하자 - 수상자: 새내기과정학부 강원일 - 추천 수업: 전산열유체공학, 기계공학과 김현진 교수 - 수상작: 전화위복, 코로나가 준 새로운 방편들 - 수상자: 기계공학과 권진호 - 추천 수업: 신경과학 방법론, 바이오및뇌공학과 박영균 교수 - 수상작: 신경과학 방법론 수업의 4가지 특별한 점(Four Unique Traits About ‘Methods in Neuroscience) - 수상자: 바이오및뇌공학과 김민주 - 추천 수업: 계산사회과학, 디지털인문사회과학부 김란우 교수 - 수상작: 계산사회과학-내 삶에 오래 기억되는 수업(Computational Social Science - A Course to Last a Lifetime) - 수상자: 전산학부 메이더 아이자즈(Maida Aizaz) - 추천 수업: 증강현실, 문화기술학 부전공 프로그램 윤상호 교수 - 수상작: 과정 및 결과, 두 마리 토끼를 잡다 - 수상자: 문화기술대학원 이승언
2022.11.09
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리튬이차전지 실리콘 기반 음극의 수명과 관련된 전자전도도 퇴화를 나노스케일에서 영상화 성공
고에너지 밀도를 갖는 리튬이차전지 개발에 대한 수요가 폭발적으로 증가하면서, 실리콘 기반 음극 개발에 관한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 실리콘 활물질은 기존 음극 활물질인 흑연 대비 높은 용량 값(4200 mAh/g)을 가지고 있어, 고에너지 밀도를 가지는 리튬이차전지용 음극의 유력한 후보로 자리 잡고 있다.
하지만 충전 및 방전 간 400%에 달하는 높은 부피 팽창/수축률이 실리콘 활물질의 상업화를 방해하고 있다. 실리콘 기반 음극의 급격한 부피 변화는 특히 전극 내 전자 전달 시스템에 큰 악영향을 미치고 있으며, 이를 보완하기 위해 다양한 도전재 시스템을 적용하는 연구가 활발히 진행 중이다. 전극 내 전자 전도 채널의 확보는, 활물질 내 균등한 전기화학 반응을 유발하기 위해 필수적이지만, 이를 나노스케일 공간 분해능을 갖고 영상화하는 방법론에 관해서는 많은 연구가 진행되지 않은 실정이다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 LG에너지솔루션과 협업해, 나노스케일 분해능으로 전극 내 전자 전도 채널을 왜곡 신호 없이 정량적으로 추출하는 방법론을 개발하는 데 성공했다고 8일 밝혔다. 연구팀은 전극 소재와 같이 표면 거칠기가 큰 시료에서 전도성 원자간력현미경(Conductive Atomic Force Microscopy, C-AFM) 운용 시 발생하는 왜곡 정보인 용량성 전류(capacitive current)의 원인을 규명하고, 피어슨 상관 분석 방법을 기반으로 해당 왜곡 정보를 제거했다. 이 방법론을 실리콘/흑연 기반 복합 음극에 적용해 도전재 성분에 따른 전자 전도 채널 영상화를 실시했으며, 이를 통해 단일벽 탄소나노튜브(Signle-Walled Carbon Nano Tube, 이하 SWNCT)가 적용된 전극의 전기적, 전기화학적 우수성을 입증하는 데 성공했다.
연구팀은 이번 연구를 통해 실리콘 기반 전극과 같이 활물질의 부피 변화가 큰 시스템에서는 기존의 점형 도전재 대비 선형의 구조적 장점을 갖고 있는 SWCNT가 안정적인 전자 전도 채널을 확보하는 데 유리함을 보였다. 또한 SWCNT가 포함된 복합 전극의 경우, 130 사이클 이후에도 활물질의 분쇄가 보다 억제됐음을 보여주며, 전자 전도 채널의 불균일성이 활물질의 구조적 안정성에도 영향을 미칠 수 있음을 가설을 들어 설명했다.
제1 저자인 신소재공학과 박건 박사과정은 "전자 전도 채널 불균일이 유발한 전극의 전기화학 특성 퇴화라는 주제로 후속 연구를 진행 중이다ˮ라며 "나노스케일 영상화를 기반으로 지금껏 관찰하지 못했던 현상을 탐구할 수 있어 즐겁다ˮ라고 말했다. 교신 저자인 홍승범 교수는 "왜곡 신호의 원인을 규명하고, 이를 정량적으로 제거하는 연구는 영상화 분야에서 매우 중요하다ˮ라며 "이번에 개발한 방법론이 전극 내 전자 전도 채널을 강화하는데 적용돼, 실리콘 기반 복합 음극의 고도화를 앞당기는 데 도움이 되면 좋겠다ˮ라고 말했다.
이번 연구는 국제 학술지 `에이씨에스 어플라이드 머티리얼즈 앤드 인터페이시스(ACS Applied Materials & Interfaces)'에 게재됐다. (논문명: Nanoscale Visualization of the Electron Conduction Channel in the SiO/Graphite Composite Anode)
한편 이번 연구는 LG에너지솔루션-KAIST 프론티어 리서치 랩(Frontier Research Lab)과 KAIST 글로벌 특이점 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.11.08
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2022 스페이스 로보틱스 국제워크숍 개최
우리 대학 항공우주공학과와 전자·전기공학부가 11월 9일(수) 기계공학동 공동강의실(N7 #1501)에서 '2022 스페이스 로보틱스 국제워크숍'을 개최한다.
뉴스페이스 시대의 도래와 함께 우주개발 주도권을 확보하기 위한 경쟁은 더욱 치열해지고 있다. 그에 따라 인공위성 유지 보수부터 미개척 행성 탐사, 자원 채굴까지 미래 우주 임무는 점점 다양해지고 고도화될 것으로 예측되며, 위험한 환경에서 인간을 대신하여 다양한 임무를 수행할 수 있는 로보틱스 기술의 중요성은 더욱 급격히 증가할 것으로 전망된다.
이번 워크샵은 스페이스 로보틱스 분야를 선도하고 있는 DLR Robotics Institute의 소장 알린 알부 셰퍼(Alin Albu Schaeffer) 박사, NASA AMES 연구 센터의 테리 펑(Terry Fong) 박사를 비롯하여 10명의 국내외 연사가 참여한다. 스페이스 로보틱스 연구 발표를 중심으로 최신 기술 동향 전파 및 기술교류의 장을 마련하고, 국제적 기술교류 네트워크를 통해 관련 분야 연구인력 확산 및 학문적인 연구 분위기 조성하는 계기를 마련할 예정이다.
이대영 KAIST 항공우주공학과 교수는 "이제 국내에서도 스페이스 로보틱스 기술에 관한 관심이 점점 높아지고 있는 상황"이라고 강조했다. 또한, 김민준 KAIST 전자및전기공학부 교수도 "국내 스페이스 로보틱스 분야 연구원들이 최신 기술 및 활용에 관한 폭넓은 지식을 얻고 글로벌 네트워크를 구축하는 좋은 기회가 될 것"이라고 말했다.
이번 워크숍은 2022년도 KAIST-DLR 스페이스 로보틱스 R&D 국제 네트워크 구축 사업의 일환으로 KAIST BK21 FOUR 사업단, KAIST Institute for Robotics의 후원을 받아 진행된다. 자세한 내용 및 프로그램은 항공우주공학과 홈페이지(https://ae.kaist.ac.kr)에서 확인할 수 있다. 문의: 항공우주공학과 이대영 교수(ae_dylee@kaist.ac.kr) / 이창훈 선임행정원 (h153214@kaist.ac.kr, +82-42-350-3708)
2022.11.01
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KAIST-NYU[뉴욕대] 디지털 거버넌스 포럼 개최
KAIST가 오는 28일 오전 한국프레스센터에서 'KAIST-NYU 디지털 거버넌스 포럼'을 개최한다. 이번 포럼은 지난 9월 미국 현지에서 뉴욕대학교(이하 NYU) 주최로 열린 '디지털 비전포럼' 취지를 이어가며, 이와 더불어 뉴욕에서 'KAIST-NYU Joint Campus 현판전달식'을 공개한 이후 대중과 함께하는 첫 번째 공식 행사다.이번 포럼은 디지털 전환의 시기를 맞아 글로벌 난제 해결을 위한 국제연대의 장을 만들고, 새로운 거버넌스를 모색하자는 양교의 공감대를 바탕으로 추진되었다.디지털 혁신기술은 경제·산업적 편익과 동시에 디지털 격차를 가속하는 등 정치‧사회 및 윤리적 위험을 동반할 것으로 전망되고 있다. 특히 전 세계적인 디지털 전환(digital transformation)의 시기에 기술국가주의를 바탕으로 한 디지털·AI 패권 경쟁이 불붙으며, 디지털 혁신과 자유의 가치가 공존하는 글로벌 거버넌스 체계의 중요성이 대두되고 있다. KAIST는 NYU와 함께하는 이번 포럼을 통해 우리 사회의 다양한 이해당사자들을 포괄하는 미래 디지털 협력의 비전을 구체화할 예정이다. 이를 위해, 이광형 KAIST 총장이 기조 연사로 참여하고 앤드류 해밀턴(Andrew Hamilton) NYU 총장도 영상으로 연설한다. 또한, 과학기술 윤리 분야의 세계적인 석학인 매튜 리아오(Matthew Liao) NYU 교수와 제이슨 알폴드(Jason Allford) 세계은행(World Bank) 한국사무소 소장이 주제 발표한다. KAIST에서는 박경렬 과학기술정책대학원 교수와 김소영 4차산업혁명정책센터장의 주제발표자로 나서며, 이동만 공대학장을 좌장으로 한 디지털 전환기 거버넌스에 대한 패널토론이 진행될 예정이다. 먼저, 매튜 리아오 NYU 교수는 '인공지능과 윤리: 보다 안정적인 규범체계를 위해'를 주제로 인공지능의 기술발전에 따른 다양한 윤리적 이슈를 설명하면서 기술과 사회윤리가 조화할 수 있는 규범체계를 제안한다.
제이슨 알포드 세계은행 한국사무소 소장은 '디지털 거버넌스와 글로벌 발전 전략'이라는 제목으로 디지털 시대를 맞은 정부의 변화하는 역할을 투명성과 정부 효율성 관점에서 정리한다. 또한, 국제기구의 다양한 디지털 혁신 사례를 통한 글로벌 발전 전략을 설명할 예정이다.
박경렬 KAIST 과학기술정책대학원 교수는 '보다 포용적인 디지털 전환을 위해'라는 주제로 새로운 디지털 거버넌스의 핵심은 혁신기술뿐 아니라 국내·외 다양한 이해당사자의 참여와 조화라는 점을 강조한다. 이를 통해, 평면적인 '테크놀로지 지정학'을 넘어서 디지털 전환에 바탕을 둔 입체적 국제연대의 중요성을 제기할 계획이다.
김소영 KAIST 4차산업혁명정책센터장은 '디지털 플랫폼 정부와 거버넌스, 한국의 사례'를 주제로 현 정부의 디지털 플랫폼 전략에 대해 논하고 기존의 정부 거버넌스를 뛰어넘는 선도적인 디지털 전환 전략의 필요성을 강조한다.
뉴욕시 에드워드 머멜스타인(Edward Mermelstein) 국제관계 청장은 "이번에 한국에서 KAIST 주최로 열리는 협력적 거버넌스 구상에 뉴욕시도 적극적으로 지원할 것이며, 논의가 진전되면 '공공선을 위한 디지털화(Digitization for Good)'와 같은 국제조직을 함께 구상하고 협의해나갈 것"이라며 적극적인 협력 의사와 기대감을 피력했다.
앤드류 해밀턴(Andrew Hamilton) NYU 총장은 "NYU가 오랜 전통으로 이어온 국제협력에 대한 노력은 사람과 아이디어의 자유로운 이동에 근간을 두고 있으며, NYU는 KAIST와의 파트너십을 매우 크게 기대하고 있다"라며, "두 학교가 공동 개최하는 포럼에서 논의될 데이터 주도적 소프트웨어, AI, 그리고 소셜 네트워크에 관한 화제들은 새롭고 유망한 통찰력으로 이어질 것이라고 확신한다"라고 전했다. 이광형 KAIST 총장은 "다양한 사회·경제적 가치를 창출할 수 있는 매개체로 디지털 기술, 정부 플랫폼, 공공데이터 등이 주목받는 시점에서 NYU와 협력해 새로운 시대의 변화를 가늠할 수 있는 자리를 마련한 것을 뜻깊게 생각한다"라고 전했다. 이어, 이 총장은 "조인트캠퍼스로 국경을 뛰어넘는 혁신적인 협력을 선도하고 있는 KAIST와 NYU가 힘을 모은 이번 포럼은 정부, 기업, 시민사회, 학계, 국제기구를 포함한 협력적 거버넌스의 미래를 함께 구상해보는 좋은 기회가 될 것"이라고 기대감을 밝혔다.한편, ‘KAIST-NYU 디지털 거버넌스 포럼’은 KAIST 공식 유튜브 채널에서 28일 오전 9시 30분부터 한·영 동시통역으로 생중계되며 누구나 시청할 수 있다.
2022.10.26
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상상만으로 원하는 방향으로 사용가능한 로봇 팔 뇌-기계 인터페이스 개발
우리 대학 뇌인지과학과 정재승 교수 연구팀이 인간의 뇌 신호를 해독해 장기간의 훈련 없이 생각만으로 로봇 팔을 원하는 방향으로 제어하는 뇌-기계 인터페이스 시스템을 개발했다고 24일 밝혔다.
서울의대 신경외과 정천기 교수 연구팀과 공동연구로 진행된 이번 연구에서 정 교수 연구팀은 뇌전증 환자를 대상으로 팔을 뻗는 동작을 상상할 때 관측되는 대뇌 피질 신호를 분석해 환자가 의도한 팔 움직임을 예측하는 팔 동작 방향 상상 뇌 신호 디코딩 기술을 개발했다. 이러한 디코딩 기술은 실제 움직임이나 복잡한 운동 상상이 필요하지 않기 때문에 운동장애를 겪는 환자가 장기간 훈련 없이도 자연스럽고 쉽게 로봇 팔을 제어할 수 있어 앞으로 다양한 의료기기에 폭넓게 적용되리라 기대된다.
바이오및뇌공학과 장상진 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 뇌공학 분야의 세계적인 국제 학술지 `저널 오브 뉴럴 엔지니어링 (Journal of Neural Engineering)' 9월 19권 5호에 출판됐다. (논문명 : Decoding trajectories of imagined hand movement using electrocorticograms for brain-machine interface).
뇌-기계 인터페이스는 인간이 생각만으로 기계를 제어할 수 있는 기술로, 팔을 움직이는 데 장애가 있거나 절단된 환자가 로봇 팔을 제어해 일상에 필요한 팔 동작을 회복할 수 있는 보조기술로 크게 주목받고 있다.
로봇 팔 제어를 위한 뇌-기계 인터페이스를 구현하기 위해서는 인간이 팔을 움직일 때 뇌에서 발생하는 전기신호를 측정하고 기계학습 등 다양한 인공지능 분석기법으로 뇌 신호를 해독해 의도한 움직임을 뇌 신호로부터 예측할 수 있는 디코딩 기술이 필요하다.
그러나 상지 절단 등으로 운동장애를 겪는 환자는 팔을 실제로 움직이기 어려우므로, 상상만으로 로봇 팔의 방향을 지시할 수 있는 인터페이스가 절실히 요구된다. 뇌 신호 디코딩 기술은 팔의 실제 움직임이 아닌 상상 뇌 신호에서 어느 방향으로 사용자가 상상했는지 예측할 수 있어야 하는데, 상상 뇌 신호는 실제 움직임 뇌 신호보다 신호대잡음비(signal to noise ratio)가 현저히 낮아 팔의 정확한 방향을 예측하기 어려운 문제점이 오랫동안 난제였다. 이러한 문제점을 극복하고자 기존 연구들에서는 팔을 움직이기 위해 신호대잡음비가 더 높은 다른 신체 동작을 상상하는 방법을 시도했으나, 의도하고자 하는 팔 뻗기와 인지적 동작 간의 부자연스러운 괴리로 인해 사용자가 장기간 훈련해야 하는 불편함을 초래했다.
따라서 팔을 뻗는 상상을 할 때 어느 방향으로 뻗었는지 예측하는 디코딩 기술은 정확도가 떨어지고 환자가 사용법을 습득하기 어려운 문제점이 있다. 이 문제가 오랫동안 뇌-기계 인터페이스 분야에서 해결해야 할 난제였다.
연구팀은 문제 해결을 위해 사용자의 자연스러운 팔 동작 상상을 공간해상도가 우수한 대뇌 피질 신호(electrocorticogram)로 측정하고, 변분 베이지안 최소제곱(variational Bayesian least square) 기계학습 기법을 활용해 직접 측정이 어려운 팔 동작의 방향 정보를 계산할 수 있는 디코딩 기술을 처음으로 개발했다.
연구팀의 팔 동작 상상 신호 분석기술은 운동피질을 비롯한 특정 대뇌 영역에 국한되지 않아, 사용자마다 상이할 수 있는 상상 신호와 대뇌 영역 특성을 맞춤형으로 학습해 최적의 계산모델 파라미터 결괏값을 출력할 수 있다.
연구팀은 대뇌 피질 신호 디코딩을 통해 환자가 상상한 팔 뻗기 방향을 최대 80% 이상의 정확도로 예측할 수 있음을 확인했다.
나아가 계산모델을 분석함으로써 방향 상상에 중요한 대뇌의 시공간적 특성을 밝혔고, 상상하는 인지적 과정이 팔을 실제로 뻗는 과정에 근접할수록 방향 예측정확도가 상당히 더 높아질 수 있음을 연구팀은 확인했다.
연구팀은 지난 2월 인공지능과 유전자 알고리즘 기반 고 정확도 로봇 팔 제어 뇌-기계 인터페이스 선행 연구 결과를 세계적인 학술지 `어플라이드 소프트 컴퓨팅(Applied soft computing)'에 발표한 바 있다. 이번 후속 연구는 그에 기반해 계산 알고리즘 간소화, 로봇 팔 구동 테스트, 환자의 상상 전략 개선 등 실전에 근접한 사용환경을 조성해 실제로 로봇 팔을 구동하고 의도한 방향으로 로봇 팔이 이동하는지 테스트를 진행했고, 네 가지 방향에 대한 의도를 읽어 정확하게 목표물에 도달하는 시연에 성공했다.
연구팀이 개발한 팔 동작 방향 상상 뇌 신호 분석기술은 향후 사지마비 환자를 비롯한 운동장애를 겪는 환자를 대상으로 로봇 팔을 제어할 수 있는 뇌-기계 인터페이스 정확도 향상, 효율성 개선 등에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
연구책임자 정재승 교수는 "장애인마다 상이한 뇌 신호를 맞춤형으로 분석해 장기간 훈련을 받지 않더라도 로봇 팔을 제어할 수 있는 기술은 혁신적인 결과이며, 이번 기술은 향후 의수를 대신할 로봇팔을 상용화하는 데에도 크게 기여할 것으로 기대된다ˮ고 말했다.
2022.10.24
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카이캐치(KaiCatch), 악성 동영상 위변조 탐지 기술 개발
우리 대학 전산학부 이흥규 명예교수 연구팀이 KAIST 창업기업인 ㈜디지탈이노텍의 후원으로 악성 위변조에 활용되는 프레임 업 변환, 보간법에 의해 생성된 프레임, 영상내 위변조 영역 등을 탐지하는 동영상 위변조 탐지 기술을 개발했다.
위변조 분야 최상위 저명 논문지인 Forensic Science International 11월호에 논문으로도 발표했다.
CCTV의 대량 보급과 함께 동영상은 수많은 분쟁시 주요 증거물로 사용되고 있다. 그러나 동영상에 대한 편집 도구 기술과 인공지능 기술 발전과 함께 동영상의 편집, 프레임 삭제 및 추가 등의 위변조를 포함하여 프레임 업 변환 이라는 기술을 사용하여 위변조 동영상을 고품질 영상으로 변환함으로써 위변조 동영상을 원본과 유사하게 변환함으로써 위변조 탐지를 더욱 어렵게 하는 악성 변조 기술 등도 등장하고 있다.
이번 연구에서는 동영상내 특정 영역들의 편집 변조를 포함하여 프레임 추가, 삭제, 프레임률 변환 탐지를 포함하여 공간정보와 시간정보를 연속적으로 활용하는 프레임-업 변환을 탐지하기 위해 프레임-업 특징들을 추출하는 4개 유형의 네트워크블럭들과 보팅(voting) 기능을 채택한 프레임-업 탐지 뉴럴 네트워크를 제시하였다.
개발된 기술은 특히 동영상의 극히 작은 영역들의 정보를 사용하여 무결성 여부를 판독하기 때문에 동영상 위변조 탐지를 고속으로 수행할 수 있어 기존 기술들과 비교하여 기술의 유용성과 실용성이 매우 뛰어나다.
이번 연구는 KAIST 윤민석 박사, ㈜네이버웹튠AI의 남승훈 박사 등이 참여하였으며 KAIST에서 위변조를 잡아낸다는 의미인 카이캐치(KaiCatch) 위변조 탐지 소프트웨어 기능을 동영상으로도 크게 확장 했다는 점에서 그 의미가 있다.
개발된 기술은 영상 위변조 분야 최상위 저명 논문지인 Forensic Science International 2022년 11월호(Vol 340)에 ‘Frame-rate Up-conversion Detection based on Convolutional Neural Network for Learning Spatiotemporal Features’ 논문으로 발표 되었다. 본 연구는 한국연구재단 창의도전연구기반지원사업과 KAIST 창업기업인 ㈜디지탈이노텍의 후원으로 수행하였다.
2022.10.20
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전기차 노면 소음과 모터 소음을 동시에 차단하는 초경량 차음 메타패널 개발
우리 대학 기계공학과 전원주 교수 연구팀이 전기차의 저주파 대역 노면 소음과 고주파 대역 모터 소음을 동시에 차단할 수 있는 신개념 음향 메타물질 기반 초경량 차음 메타패널을 개발했다고 18일 밝혔다.
음향 메타물질은 자연계에 존재하지 않는 음향학적 유효 물성(음의 질량, 음의 강성 등)을 갖도록 인공적으로 설계된 구조물로, 음향 은폐, 고투과-고집속, 완벽 차음/흡음 등 기존 재료로는 구현이 어려운 성능을 달성할 수 있는 특징이 있다.
내연기관을 대신해 전기모터를 동력원으로 사용하는 전기차는 기존의 내연기관 자동차에서 시끄럽다고 느끼던 엔진 소음이 더는 발생하지 않는다. 하지만, 엔진 소음에 의한 마스킹 효과가 사라지면서 오히려 저주파 대역의 노면 소음이 상대적으로 더 크게 들리거나 엔진을 대신하는 전기모터의 고주파 소음이 또렷하고 거슬리게 들리기도 한다.
미래 모빌리티의 한 축을 담당하고 있는 전기차가 단순히 하나의 운송 수단을 넘어 이동 중 휴식이나 레저 및 업무 활동 등 탑승자에게 필요한 맞춤형 서비스를 제공하는 개념으로 나아가고 있다는 점에서 전기차의 실내 정숙성을 확보하는 것이 매우 중요하다. 특히, 전기차 노면 소음과 모터 소음은 각각 저주파와 고주파로 나뉜 서로 다른 주파수 대역에서 나타날 뿐만 아니라 각각의 대역도 광대역이기 때문에, 이와 같은 소음을 동시에 효과적으로 차단할 수 있는 기술의 개발과 적용이 필요한 시점이다.
현재 상용화된 전기차에서는 소음 차단을 위해 폴리에스터, 열가소성 고무, EVA(에틸렌초산비닐 공중합체) 시트, 금속판 등의 전통적인 흡·차음재가 사용되고 있다. 하지만, 전통적인 흡·차음재의 성능은 재료 자체의 열/점성 소산 특성이나 질량 법칙(투과 손실 6dB(데시벨) 증가를 위해 질량 밀도가 2배 높아져야 함)에 의존하기 때문에 높은 차음 성능을 위해서는 재료의 무게 증가가 불가피하며, 이는 곧 전기차 배터리의 에너지 효율을 감소시키는 원인이 되고 있다.
따라서, 우수한 차음 성능을 발휘하면서도 경량화를 동시에 달성하는 것이 전기차 적용 측면에서 매우 중요한데, 기존의 음향학적 재료나 법칙의 한계를 넘어서야 한다는 점에서 학문적으로도 도전적인 문제였다.
전원주 교수 연구팀은 기존 기술의 한계를 극복함으로써 높은 차음 성능으로 전기차 노면 소음과 모터 소음을 동시에 차단할 수 있는 초경량 차음 메타패널을 개발했다.
연구팀이 개발한 메타패널은 저주파 대역(노면 소음)에서는 음의 유효 질량을 가지면서 고주파 대역(모터 소음)에서는 음의 유효 강성을 갖도록 설계됐으며, 면적밀도 1.51kg/m2의 매우 가벼운 무게로 100~1,750Hz의 넓은 주파수 대역에서 투과 손실 16.7dB(에너지 기준 98%) 이상 차단할 수 있음을 이론적으로 예측했고 제작과 실험을 통해 그 성능을 검증하는 데 성공했다. 이는 동일 차음 성능을 갖는 기존 기술과 비교해 20배 이상 가벼운 무게의 초경량화를 달성했다고 볼 수 있다. (그림 1 참고)
다중 스케일 격자 구조와 멤브레인(얇은 막)으로 구성된 차음 메타패널은 분리된 두 광대역에서 높은 투과 손실을 동시에 구현할 수 있다는 음향학적 특징이 있어, 전기차에 적용될 때 저주파 노면 소음과 고주파 모터 소음을 효과적으로 차단해낼 수 있을 것으로 기대된다. 특히, 메타패널의 기하학적 인자를 쉽게 조절함으로써 원하는 주파수 대역에서 높은 차음 성능을 달성할 수 있으므로, 전기차뿐 아니라 도심 항공 모빌리티(Urban Aerial Mobility, UAM) 등 다양한 미래 모빌리티에 적합하게 주파수 선택적 설계가 가능하다는 장점과 더불어 제작이 쉽다는 응용 측면의 장점도 갖고 있다.
우리 대학 기계공학과 김지완 박사과정(제1 저자), 최은지 박사과정(제2 저자)이 참여한 이번 연구 결과는 기계공학 분야 최상위권 국제 학술지인 `메카니컬 시스템 앤 시그널 프로세싱(Mechanical Systems and Signal Processing) (IF: 8.934, JCR 상위 4/137(2.55%)'에 지난 8월 30일 字 온라인 게재됐다. (논문명: Lightweight soundproofing meta-panel for separate wide frequency bands)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 글로벌프론티어사업-파동에너지극한제어연구단의 지원을 받아 수행됐다.
2022.10.18
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인공지능으로 화학반응을 예측하다
우리 대학 생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 화학자처럼 생각하는 인공지능을 개발했다고 4일 밝혔다. 연구팀이 개발한 인공지능은 유기 반응의 결과를 정확하게 예측한다.
유기 화학자는 반응물을 보고 유기 화학반응의 결과를 예상해 약물이나 유기발광다이오드(OLED)와 같이 원하는 물성을 갖는 분자를 합성한다. 하지만 실험을 통해 화학반응의 생성물을 직접 확인하는 작업은 일반적으로 시간과 비용이 많이 소모된다. 게다가 유기 화학 반응은 같은 반응물에서 다양한 생성물이 생길 수 있어 숙련된 유기 화학자라도 모든 화학반응을 정확하게 예측하지 못한다.
이런 한계를 극복하고자 인공지능을 이용해 유기 반응을 예측하는 연구가 활발하게 일어나고 있다. 대부분의 연구는 반응물과 생성물을 서로 다른 두 개의 언어로 생각하고 한 언어에서 다른 언어로 번역하는 언어 번역 모델을 사용하는 방법에 집중하고 있다. 이 방법은 예측 정확도는 높지만, 인공지능이 화학을 이해하고 생성물을 예측했다고 해석하기 어려워 모델이 예측한 결과를 신뢰하기 어렵다.
정 교수팀은 화학적 직관을 바탕으로 모델을 설계해서 모델이 예측한 결과를 화학적으로 설명을 할 수 있을 뿐 아니라, 공개 데이터베이스에서 매우 우수한 예측 정확도를 달성했다.
정 교수팀은 화학자가 반응 결과를 예측하는 방법에서 아이디어를 얻었다. 화학자는 반응 중심을 파악하고 화학반응 규칙을 적용해 가능한 생성물을 예측한다. 이 과정을 본떠서 공개 화학반응 데이터베이스로부터 화학반응 규칙을 도출했다. 화학반응 규칙을 바탕으로 분자의 화학 반응성을 예측하기 위해서, 분자를 그래프로 취급하는 그래프 신경망(Graph Neural Network, GNN) 모델을 개발했다. 이 모델에 반응물들을 넣으면 화학반응 규칙과 반응 중심을 식별해 생성물을 성공적으로 예측한다.
정 교수팀은 화학반응에서 널리 사용되는 미국 특허무역청(USPTO) 데이터를 이용해 유기 반응을 90% 이상의 정확도로 예측하는 데 성공했다. 개발된 모델은 실제 사용 시 모델에 높은 신뢰성을 제공하는 `예측의 불확실성'을 말할 수 있다. 예를 들어, 불확실성이 낮다고 간주되는 모델의 정확도는 98.6%로 증가한다. 모델은 무작위로 샘플링된 일련의 유기 반응을 예측하는 데 있어 소규모의 합성 전문가보다 더 정확한 것으로 나타났다.
이번 연구의 성공으로 연구팀은 다른 분야에서 좋은 성능을 보인 모델을 그대로 사용하던 기존 방법보다, 화학자가 생각하는 방법과 동일하게 신경망을 설계하는 전략이 더 합리적이고 우수한 성능을 보인다는 것을 입증했다. 연구팀은 이 연구를 활용하면 분자 설계 과정이 비약적으로 빨라질 것으로 기대하며, 새로운 화합물 개발에 실용적인 응용을 기대하고 있다. 정유성 교수팀은 현재 연구 성과의 특허 출원을 준비하고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 첸수안(Shuan Chen) 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)'에 9월호 표지논문으로 선정돼 출판됐다.
한편 이번 연구는 산업통상자원부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2022.10.04
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기저 질환이 없는 코로나19 환자의 중증 신규 유전적 위험 인자 규명
우리 대학 생명과학과 정인경 교수 연구팀이 서울대병원 강창경, 고영일, 분당서울대병원 송경호 교수, 경북대병원 문준호 교수, 국립중앙의료원 이지연 교수, 지놈오피니언 社로 이루어진 산·학·병 공동연구를 통해 기저 질환이 없는 저위험군의 신규 코로나19 중증 위험 인자를 발굴하고, 발굴된 인자의 과잉 염증반응에 대한 분자 메커니즘을 제시했다고 29일 밝혔다.
코로나19 바이러스(SARS-CoV2)는 지난 2년이 넘도록 확산하면서 전 세계적으로 6억 명 이상이 감염됐고, 이 중 6백만 명 이상이 사망했다. 이러한 심각성으로 인해 코로나19 바이러스의 병리에 관한 연구가 활발히 진행됐고, 단핵구(큰 크기의 백혈구, Monocyte)의 과잉 염증반응으로 인한 중증 진행 메커니즘 등이 밝혀졌다.
하지만 개별 코로나19 환자마다 면역 반응의 편차가 크게 나타나는 현상에 대해서는 앞서 찾은 연구 결과만으로는 전부 설명할 수 없다. 예를 들어 중증 코로나19 환자 중에서 당뇨병이나 고혈압 등의 기저 질환이 없는 경우도 빈번하기에 이들이 코로나19 감염 시 중증으로 진행될 수 있는 신규 위험 인자를 발굴하는 것은 환자 맞춤형 치료에 있어 매우 중요하다.
우리 대학 생명과학과 최백규, 박성완 석박사통합과정과 서울대병원 강창경 교수가 주도한 이번 연구에서는 기존의 기저 질환이 없는 중증 코로나19 환자의 중증 요인을 알아내기 위해, 국내 4개의 병원이 합동해 총 243명의 코로나19 환자의 임상 정보를 수집 및 분석했다. 연구팀은 그 집단의 임상적 특징을 밝히고, 단일세포 유전자 발현 분석과 후성유전학적 분석을 도입해 관찰된 임상적 특징과 중증 코로나19 내 과잉 염증반응 간의 유전자 발현 조절 메커니즘을 분석했다.
그 결과, 기저 질환이 없는 집단 내 중증 환자는 `클론성조혈증'이라는 특징을 가지고 있는 것을 관찰하였다. 이는 혈액 및 면역 세포를 형성하는 골수 줄기세포 중 후천적 유전자 변이가 있는 집단을 의미한다. 또한 단일세포 유전자 발현 분석을 통해 클론성조혈증을 가진 중증 환자의 경우 단핵구에서 특이적인 과잉 염증반응이 관찰되는 것을 확인했고, 클론성조혈증으로 인해 변화한 후성유전학적 특징이 단핵구 특이적인 과잉 염증반응을 일으키는 유전자 발현을 유도하는 것을 연구팀은 확인했다.
해외 연구단에서도 유사하게 클론성조혈증과 코로나19 간의 관련성에 주목한 연구들이 있었으나 코로나19와의 관련성을 명확히 밝히지 못했고, 과잉 염증반응으로 이어지는 분자 모델 역시 제시하지 못했다. 이에 반해 공동 연구팀은 생물정보학 기반 계층화된 환자 분류법과 환자 유래 다양한 면역 세포를 단 하나의 세포 수준에서 유전자 발현 패턴 및 조절 기전을 해석할 수 있는 단일세포 오믹스 생물학 기법을 적용해 클론성조혈증이 코로나19의 신규 중증 인자임을 명확하게 제시했다. 해당 연구 결과는 앞으로 기저질환이 없는 저위험군 환자라도 클론성조혈증을 갖는 경우 코로나19 감염 시 보다 체계적인 치료 및 관리가 필요함을 의미한다.
이번 연구 결과는 두 개의 국제 학술지, `헤마톨로지카(haematologica, IF=11.04)'에 9월 15일 字 (논문명: Clinical impact of clonal hematopoiesis on severe COVID-19 patients without canonical risk factors) 온라인 게재가 되었으며. ‘실험 및 분자 의학(Experimental & Molecular Medicine, IF=11.590)'에 지난 8월 1일 字 (논문명: Single-cell transcriptome analyses reveal distinct gene expression signatures of severe COVID-19 in the presence of clonal hematopoiesis) 게재 승인됐다.
이번 연구는 장기화된 코로나19 팬데믹 상황 속에서 연구계·의료계·산업계로 이루어진 연구팀 서로 간의 긴밀한 협력을 통해 코로나19 환자의 신규 중증 인자를 밝히고, 그에 대한 분자적 기전을 제시해 환자별 맞춤 치료전략을 제시한 연구로 중개 연구(translational research)의 좋은 예시로 평가받는다.
이번 연구를 수행한 우리 대학 최백규 석박사통합과정은 "최신의 분자실험 기법인 단일세포 오믹스 실험과 생물정보학 분석 기술의 융합이 신규 코로나19 중증 환자의 아형과 관련 유전자 조절 기전을 규명 가능케 하였다ˮ며, "다른 질환에도 바이오 데이터 기반 융합 연구 기법을 적용할 것이다ˮ고 말했다.
분당서울대병원 송경호 교수는 "이번 연구는 임상 현장에서 코로나 환자별 맞춤 치료 전략을 정립하는 데 있어서 중요한 정보를 제공한 연구ˮ라며 "앞으로도 중증 코로나19 환자의 생존율을 높이기 위해 임상 정보를 바탕으로 한 맞춤 치료전략 연구를 이어나가겠다ˮ라고 밝혔다.
지놈오피니언 대표를 겸임하고 있는 서울대병원 고영일 교수는 "회사에서 개발한 클론성조혈증 탐지 및 분석 기술이 코로나19 팬데믹 해결에 도움이 되어 보람차다ˮ면서 "앞으로도 새로운 바이오마커를 발굴 및 분석하는 기술을 개발해 인류의 건강한 삶에 지속적으로 기여하고 싶다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 서경배과학재단과 과학기술정보통신부의 지원을 받아 수행됐다.
2022.09.29
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뉴욕시와 협력 협정 체결 및 KAIST NYU Joint Campus 현판전달식 개최
우리 대학은 지난 9월 21일 16시(현지 시간) 미국 뉴욕시의 뉴욕대(NYU) 킴멜센터에서 에릭 애덤스 뉴욕시장, 이종호 과기정통부 장관, 윌리엄 버클리 NYU 이사회 의장, 앤드류 해밀턴 NYU 총장 등이 참석한 자리에서 뉴욕시와 협력 협정을 체결하고 아울러 KAIST NYU Joint Campus 현판전달식을 개최했다.
우리 대학은 글로벌 인재 양성을 위해 지난 6월 NYU와 공동캠퍼스 구축을 위한 협력협정을 체결했다. 그 후속조치로 NYU는 우리 대학과 공동 연구를 위한 캠퍼스 공간을 제공하기로 결정하고 KAIST NYU Joint Campus 현판전달식을 개최했다. 이와 관련하여 우리 대학은 행정당국인 뉴욕시와도 상호 협력을 위한 협정을 체결했다.
NYU는 미국 뉴욕 맨해튼에 자리잡은 명문대학으로, 38명의 노벨상 수상자와 5명의 필즈상 수상자, 26명의 퓰리처상 수상자, 38명의 아카데미상 수상자 등 과학기술과 인문과학, 예술 분야 등 우수한 인재를 배출하여 세계적인 명문대학으로 평가받는다.KAIST NYU Joint Campus는 NYU의 우수한 기초과학 및 융합연구 역량과 KAIST의 과학기술 역량을 결합하여 과학‧기술‧공학‧수학(STEM) 중심의 혁신적인 캠퍼스를 건설한다는 목표로 구상됐다. 이번 9월 현판전달식을 계기로, 2023년 상반기부터 본격적인 공동연구에 들어가며, 코로나 이후 인류의 난제를 해결하고 디지털 시대를 선도하기 위해 AI 사이언스센터, AI융합뇌과학, AI응용 사이버 보안, 디지털 정보보안, 지속가능한 첨단 스마트 도시/환경 등과 같은 핵심분야 연구에 중점을 둘 예정이다. 이와 더불어 Post AI시대를 대비하기 위하여 초융합 문제해결형(PBL, PSL)의 새로운 공학 학부(new Engineering) 교육 프로그램도 함께 운영하는 것에 대해 논의하고 있다.
< KAIST-뉴욕대 공동연구 가능 분야(안) >
▲ 바이오의료공학- IT, NT 등 신기술과 바이오 의료를 융합하여 신종 감염병(Disease X)에 대한 전 주기(예방-치료-진단-예측) 대응기술 연구 개발
▲ AI 융합 뇌과학- AI기술 융합으로 뇌-기계 상호작용, 뇌기반 기계학습 등 연구
▲ AI사이언스- Post AI 시대를 대비한 알고리즘 개발 및 심층연구
▲ 지속가능성 및 기후변화- 첨단 스마트 도시와 지구환경의 지속가능성, 탄소중립 연구
▲ 차세대 무선통신- ICT에서 A/T로 : 6G/7G 관련 연구, 새로운 통신 이론 등 연구
▲디지털 정보 보안- 디지털 정보 보호 및 안정성/신뢰도 관련 첨단 연구
앞으로 KAIST NYU Joint Campus는 뉴욕으로 몰리는 글로벌 인재를 흡인하기 위하여 양교 교수진 및 연구진 선정에 착수했으며, 공동연구과정 운영을 위한 본부로 기능한다. KAIST도 대전 본원 캠퍼스에 협업공간을 마련하여 뉴욕대 소속 교수진, 연구진이 KAIST 방문 시 제공할 계획이다.
이번에 조성된 협업공간으로 기본적인 모습을 갖춘 KAIST NYU Joint Campus는 향후 산업체와의 전략적인 협력을 추진하며 창업을 확대시키는 산학협력 캠퍼스로 업그레이드된 형태인 'KAIST New York Campus'로 발전시킬 구상을 가지고 있다. 이를 위해 사전 타당성 조사를 통한 계획의 구체화, 추진 여부를 결정하기 위한 이사회 심의 의결 등 관련 절차를 진행할 예정이다.
KAIST NYU Joint Campus는 KAIST의 우수한 인재들이 세계적인 연구 환경과 글로벌 시장에서 꿈을 펼치는 발판이 됨과 동시에 뉴욕으로 몰려드는 세계적인 인재를 흡인할 것으로 기대된다. 또한 NYU의 탄탄한 기초학문 역량과 강점과 결합하여 교육‧연구‧창업 등 다양한 분야에서 시너지를 창출함으로써 '글로벌 혁신'을 이루는 데 기여할 것으로 전망된다.한편 KAIST는 뉴욕시와 협력협정을 통해 KAIST의 우수한 과학기술 역량을 국제무대로 확장하고, KAIST 학생 및 교원, 창업기업이 미국에 진출하는 교두보를 마련하고자 한다. 향후 교육, 경제, 사회, 문화 등 분야별 협력 항목을 발굴하고, 세부 협력 방안을 마련‧이행할 예정이다.
< KAIST-뉴욕시 협력 가능항목(예시) >
▲ 교육: 뉴욕시 소재 대학과 공동학위 운영, 인공지능 분야 핵심인재 양성 등▲ 경제: 기술창업의 허브, 기술 분야(Tech Sector) 일자리 창출 등▲ 사회: 경제, 금융, 미디어 관련 공학 연구 등▲ 문화: 문화적 다양성 기반 문화·예술 기술(Art-tech) 연구 등▲ 기타: 인공지능 헬스케어 분야 공동연구 등
뉴욕시는 글로벌 시장의 중심지로서 세계적인 지경학적(Geoeconomics) 조건을 갖췄다. 세계적인 창업, 교육, 투자의 메카로, 문화적 다양성과 성공적 커리어 개발을 위한 글로벌 네크워크가 잘 발달되어 자금력과 인재 흡인력이 높다. 이를 바탕으로 최첨단 기술산업 분야에서도 글로벌 테크 기업과 세계적인 미디어그룹의 메카로 자리잡았고, '월스트리스' 신화에 더해 '실리콘 앨리(Silicon Alley)'의 명성을 쌓아가고 있다.
이번 현판전달식을 맞아 앤드류 해밀턴(Andrew Hamilton) NYU 총장은 "KAIST와 새로운 파트너십은 교육과정 협력을 통한 학위과정 개발, 첨단기술 개발을 통한 연구 수행, 창업 확대 및 기업체와의 파트너십 개발 등의 협력에 많은 잠재력을 가지고 있다”라며 “이번 협력을 통해 뉴욕의 과학기술이 진일보하고 뉴욕대학 또한 글로벌 협력에 적극적으로 일조해 서로의 목표를 이뤄나갈 수 있을 것”이라고 말했다.
에릭 애덤스(Eric Adams) 뉴욕 시장은 "뉴욕시는 비즈니스, 금융, 문화 및 기술의 선도적인 글로벌 중심지로서 과학기술의 발전을 위한 끝없는 도전정신과 진취적인 기업가 정신을 갖춘 KAIST와 함께 교육, 경제, 사회, 문화 및 기타 분야에서 기회와 가치를 창출하길 희망한다"라고 제안하며, "공동의 목표를 향한 뉴욕시와 KAIST의 파트너십을 바탕으로 뉴욕시민과 KAIST 구성원 사이의 우호, 협력 및 발전의 유대를 굳건히 할 것"이라며 말했다.
에릭 애덤스 뉴욕 시장은 "뉴욕시는 KAIST와 긴밀하게 협력하여 더 많은 투자가 일어날 수 있도록 하는 전략을 개발하고 뉴욕에서 더 많은 학업과 사업 및 기술창직(創職)의 기회를 가져올 것이라고 확신한다"라고 말했다. 이어, "KAIST와 NYU의 새로운 파트너십이 뉴욕의 지속적인 혁신을 추진하는 데 도움이 될 수 있도록 뉴욕시장인 저와 함께 뉴욕의 5개 자치구가 도울 것"이라고 덧붙였다. 이광형 KAIST 총장은 “KAIST NYU 파트너십을 바탕으로 학제간 초융합 모델을 창출하고, 최첨단 도구를 활용해 문제해결형 공학교육 혁신모델을 만들어 세계가 직면한 난제를 해결하도록 준비하자”고 당부하는 한편, “현재 논의가 진행되고 있는 융합공학 학위 과정은 두 기관의 고유한 강점을 활용하여 다른 곳에서는 찾아볼 수 없는 독특한 색깔의 교육을 제공할 것”이라고 강조했다. 이에 더해 “KAIST는 글로벌 도시인 뉴욕시만의 이점을 활용하여 뉴욕시의 과학기술 연구와 테크분야 일자리 창출에 기여함으로써 실리콘 앨리(Silicon Alley) 부흥을 이끌 것”이라는 포부를 밝혔다.
2022.09.22
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헌팅턴병 발병원인 제거를 위한 치료제 개발 방법 제시
우리 대학 생명과학과 송지준 교수 연구팀이 헌팅턴병(Huntington's disease)을 치료할 수 있는 새로운 개념의 방법을 제시했다고 2일 밝혔다.
헌팅턴병은 희귀 유전성 질환으로 근육 간 조정 능력 상실과 인지능력 저하, 정신적인 문제가 동반되는 신경계 퇴행성 질환이다. 이는 유전되는 퇴행성 뇌 질환이며 헌팅턴 단백질에 글루타민 아미노산이 여러 개가 연속적으로 확장되는 돌연변이로 인해 발병된다.
헌팅턴병은 약 1~3만 명 중 1명의 발병률을 가지고, 10여 년의 퇴행과정을 거쳐 죽음에 이르게 하는 병이다. 아미노산이 3,000개 이상 연결돼 만들어지는 거대 단백질인 헌팅틴(Huntingtin) 단백질은 질병을 일으키기는 하지만, 생체기능에 필수적인 단백질이고, 병을 일으키는 형태의 단백질만을 치료 표적으로 골라내는 것이 매우 중요하다.
송 교수 연구팀은 네델란드 프로큐알 테라퓨틱스(ProQR Therapeutics NV), 프랑스 그레노블 대학, 스웨덴 왕립 공대의 연구그룹이 참여한 국제 공동연구를 통해, 헌팅턴병을 유발하는 돌연변이 헌팅틴 단백질을 고유의 기능을 유지하면서 질병을 일으키지 않는 형태로 전환해 헌팅턴병을 치료하는 새로운 방법론을 제시했다. 이 결과는 헌팅턴병 치료제를 개발하는데 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 생명과학과 김형주 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 저명 학술지 `임상연구저널(Journal of Clinical Investigation Insights)' 온라인판에 출판됐다.
(논문명 : A pathogenic proteolysis-resistant huntingtin isoform induced by an antisense oligonucleotide maintains huntingtin function) https://elifesciences.org/articles/76823
연구팀은 알엔에이(RNA)의 일종인 안티센스올리고뉴클레오타이드(antisense oligonucleotide)를 이용해 생성이 유도된 헌팅틴 델타 12의 형태가, 헌팅턴병을 유발하는 주요 원인인 단백질 아미노산 말단부위로 인해 절단되지 않으면서도 헌팅틴 단백질 고유의 기능을 유지한다는 사실 밝혔다. 연구팀이 결과는 헌팅턴병 치료제 개발의 새로운 개념으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구를 주도한 생명과학과 송지준 교수는 "이번 연구는 한국을 포함한 4개국의 공동연구를 통해 이뤄진 것으로, 질병을 유발하는 헌팅틴 단백질을 정상상태로 유도하는 방법이 헌팅턴병 치료제 개발에 새로운 길을 열어줄 것으로 기대한다ˮ이라고 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 글로벌연구실(Global Research Laboratory) 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.09.02
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