연구
< (왼쪽부터) 바이오및뇌공학과 예종철 교수, 한요섭 박사, 차은주 박사과정, 정형진 석사과정 >
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수 연구팀이 삼성전자 종합기술원과 공동연구를 통해 나노입자의 3차원 형상과 조성 분포의 복원 성능을 획기적으로 향상한 인공지능 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 공동연구팀은 에너지 분산형 X선 분광법(EDX)을 주사 투과전자현미경(STEM)과 결합한 시스템을 활용했다.
이번 연구를 통해 나노입자를 형성하고 있는 물질의 형상과 조성 분포를 정확하게 재구성함으로써, 실제 상용 디스플레이를 구성하는 양자점(퀀텀닷)과 같은 반도체 입자의 정확한 분석에 도움을 줄 것으로 기대된다.
예종철 교수 연구팀의 한요섭 박사, 차은주 박사과정, 정형진 석사과정과 삼성종합기술원의 이은하 전문연구원팀의 장재덕, 이준호 전문연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)' 2월 8일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Deep learning STEM-EDX tomography of nanocrystals)
에너지 분산형 X선 분광법(이하 EDX)은 나노입자의 성분 분석에 주로 이용되며, X선과 반응한 물체의 성분에 따라 고유한 방출 스펙트럼을 보인다는 점에서 화학적인 분석이 가능하다. 퀀텀닷 및 배터리 등 다양한 나노 소재의 열화 메커니즘과 결함을 해석하기 위해 형상 및 조성 분포 분석이 가능한 이 분광법의 필요성과 중요도가 급증하고 있다.
그러나 EDX 측정 신호의 해상도를 향상하기 위해, 나노 소재를 오랜 시간 전자빔에 노출하면 소재의 영구적인 피해가 발생한다. 이로 인해 나노입자의 3차원 영상화를 위한 투사(projection) 데이터 획득 시간이 제한되며, 한 각도에서의 스캔 시간을 단축하거나 측정하는 각도를 줄이는 방식이 사용된다. 기존의 방식으로 획득된 투사 데이터를 이용해 3차원 영상을 복원할 시, 미량 존재하는 원자 신호의 측정이 불가능하거나 복원 영상의 정밀도와 해상도가 매우 낮다.
그러나 공동 연구팀이 자체 개발한 인공지능 기반의 커널 회귀(kernel regression)와 투사 데이터 향상(projection enhancement)은 정밀도와 해상도를 획기적으로 발전시켰다. 연구팀은 측정된 데이터의 분포를 네트워크가 스스로 학습하는 인공지능 기반의 커널 회귀를 통해 스캔 시간이 단축된 투사 데이터의 신호 대 잡음비(SNR)를 높인 데이터를 제공하는 네트워크를 개발했다. 그리고 개선된 고화질의 EDX 투사 데이터를 기반으로 기존의 방법으로는 불가능했던 적은 수의 투사 데이터로부터 더욱 정확한 3차원 복원 영상을 제공하는 데 성공했다.
연구팀이 개발한 알고리즘은 기존의 EDX 측정 신호 기반 3차원 재구성 기법과 비교해 나노입자를 형성하고 있는 원자의 형상과 경계를 뚜렷하게 구별했으며, 복원된 다양한 코어-쉘(core-shell) 구조의 퀀텀닷 3차원 영상이 샘플의 광학적 특성과 높은 상관관계를 나타내는 것이 확인됐다.
< 그림 1. 상용 퀀텀닷의 투사 데이터 및 개발한 알고리즘으로 복원한 3차원 복원결과 >
< 그림 2. 퀀텀닷 합성 시 쉘 코딩 과정에 차이를 두어 생성한 두 종류의 합성 복원결과 비교 >
예종철 교수는 "연구에서 개발한 인공지능 기술을 통해 상용 디스플레이의 핵심 기반이 되는 퀀텀닷 및 반도체 소자의 양자 효율과 화학적 안정성을 더욱 정밀하게 분석할 수 있다ˮ고 말했다.
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연구 새벽에도 답해주는 ‘인공지능 조교’ 강의 첫 도입·성공
“처음에는 인공지능 조교(VTA)에 대한 기대가 크지 않았지만, 밤늦게 갑자기 궁금해진 개념을 질문했을 때도 즉각적으로 답을 받을 수 있어서 매우 유용했다”며 “특히 인간 조교에게 질문하기 망설여졌던 부분들도 부담 없이 물어볼 수 있었고, 오히려 더 많이 질문하면서 수업 이해도가 높아졌다”(수강생 양지원 박사과정 학생) 우리 대학 김재철AI대학원 최윤재 교수와 산업디자인학과 홍화정 교수 공동 연구팀이 대형 강의에서도 학생 개개인에게 맞춤형 피드백을 제공할 수 있는 ‘인공지능 조교(Virtual Teaching Assistant, 이하 VTA)’를 개발해 실제 강의에 성공적으로 적용했다고 5일 밝혔다. 이번 연구는 2024년 가을학기 석·박사과정 학생 477명이 수강한 김재철AI대학원의 ‘인공지능을 위한 프로그래밍’ 교과목에 VTA를 도입해, 그 효과와 실용 가능성을 실제 교육
2025-06-05 -
연구 슈퍼박테리아 방패 ‘바이오필름’ 무력화 치료 플랫폼 개발
병원 내 감염의 주요 원인 중 하나로 알려진 슈퍼박테리아 ‘메티실린 내성 황색포도상구균(MRSA, 이하 포도상구균)’은 기존 항생제에 대한 높은 내성뿐 아니라 강력한 미생물막인 바이오필름(biofilm)을 형성함으로써 외부 치료제를 효과적으로 차단한다. 이에 우리 연구진은 국제 연구진과 함께 미세방울(microbubble)을 이용해 유전자 표적 나노입자를 전달하여 바이오필름을 무너뜨리고 기존 항생제가 무력한 감염증에 대한 혁신적 해결책을 제시하는 플랫폼 개발에 성공했다. 우리 대학 생명과학과 정현정 교수 연구팀이 미국 일리노이대 공현준 교수팀과의 공동연구를 통해, 포도상구균이 형성한 세균성 바이오필름을 효과적으로 제거하기 위해 유전자 억제제를 세균 내부로 정확하게 전달하는 미세방울 기반 나노-유전자 전달 플랫폼(BTN‑MB)를 개발했다고 29일 밝혔다. 연구팀은 먼저, 포도상구균의 주요 유전자 3종<바이오필름 형성(icaA), 세포 분열(ftsZ
2025-05-29 -
행사 제3회 한국인공지능시스템포럼 조찬 강연회, 인간과 로봇의 공존을 논하다.
우리 대학 인공지능반도체대학원은 27일(화) 오전 대전 오노마 호텔에서 ‘제3회 한국인공지능시스템포럼(KAISF)’ 조찬 강연회를 성공적으로 개최하였다. 이번 강연회는 ‘휴머노이드 로봇의 혁명: 인간과 로봇의 공존 시대’를 주제로, 인공지능(AI)과 로봇 기술의 융합이라는 최신 이슈에 대한 깊이 있는 통찰을 제공하는 자리로 마련되었다. 총 60명의 산학 전문가가 참석한 가운데, LG전자 백승민 소장의 초청 강연은 현장 참석자들의 높은 관심과 호응을 이끌어냈다. 백승민 LG전자 소장은 이날 강연에서 AI 기술을 활용한 생활형 로봇의 진화, 생성형 AI를 접목한 자율지능 향상 사례, 그리고 로봇 플랫폼의 통합 가속화 전략 등을 중심으로 발표했다. 특히 인간과 자연스럽게 상호작용하는 휴머노이드 로봇의 서비스화 실증사례는 산업계 리더들에게 실질적인 인사이트를 제공하였다. 이어 “AI 기술은 이제 실제 로봇의 형태로 현실 공간
2025-05-27 -
연구 엔비디아 쿠다 통합메모리 없이 세계 최고 그래프 연산 혁신
인공지능 분야에서 지식 체계나 데이터베이스를 그래프로 저장하고 활용하는 사례가 급증하지만, 일반적으로 복잡도가 높은 그래프 연산은 GPU 메모리의 제한으로 인해 매우 작은 규모의 그래프 등 비교적 단순한 연산만 처리할 수 있다는 한계가 있다. 우리 연구진이 25대의 컴퓨터로 2,000초가 걸리던 연산을 한 대의 GPU 컴퓨터로 처리할 수 있는 세계 최고 성능의 연산 프레임워크를 개발하는데 성공했다. 우리 대학 전산학부 김민수 교수 연구팀이 한정된 크기의 메모리를 지닌 GPU를 이용해 1조 간선 규모의 초대규모 그래프에 대해 다양한 연산을 고속으로 처리할 수 있는 스케줄러 및 메모리 관리 기술들을 갖춘 일반 연산 프레임워크(일명 GFlux, 지플럭스)를 개발했다고 27일 밝혔다. 연구팀이 개발한 지플럭스 프레임워크는 그래프 연산을 GPU에 최적화된 단위 작업인 ‘지테스크(GTask)’로 나누고, 이를 효율적으로 GPU에 배분 및 처리하는 특수한 스케줄링
2025-05-27 -
연구 음악 창작 돕는 작곡 AI 동료 ‘어뮤즈’ 공개
음악 창작자가 초기 아이디어를 생각하거나 창작 중간 막힐 때, 이를 같이 해결해 주고 다양한 음악적 방향 탐색에 실질적인 도움을 주는 동료가 있다면 얼마나 좋을까? KAIST 연구진이 이런 음악 창작을 돕는 동료 작가와 같은 AI 기술을 개발했다. KAIST(총장 이광형)는 전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 AI 기반 음악 창작 지원 시스템 어뮤즈(Amuse)를 개발하였다. 이 연구 결과는 4월 26일부터 5월 1일까지 일본 요코하마에서 열린 인간-컴퓨터 상호작용 분야 세계 최고 권위의 국제학술대회인 CHI(ACM Conference on Human Factors in Computing Systems)에서 전체 논문 중 상위 1%에게만 수여되는 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 7일 밝혔다. 이성주 교수 연구팀이 개발한 어뮤즈(Amuse) 시스템은 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 다양한 형식의 영감을 입력하면 이를 화성 구조(코드 진행)로 변환해
2025-05-07