인물
우리학교 고규영 의과학대학원 교수가 미국혈액학회(American Society of Hematology)에서 발간하는 혈액학 분야의 최고 저널인 블러드(Blood) 誌 편집위원(Editorial Board)으로 최근 선임됐다.
고 교수는 2011년부터 2015년까지 5년 동안 편집위원으로 활동하며 논문 심사 및 편집 방향 설정 등에 참여하게 된다.
심장재생을 위한 심장 세포 이식을 최초로 성공한 고 교수는 암성장과 전이를 억제하는 혈관신생차단제를 개발하는 등 혈관내피세포질환 연구 분야에서 주목할 만한 업적을 쌓았다.
Blood 誌는 1946년 창간됐으며 백혈구 및 적혈구, 혈소판, 지혈메카니즘, 혈관생물학, 면역학, 혈액종양학 등 혈액학의 모든 분야를 다루는 저명한 학술지(peer-review journal)로서 가장 많이 인용되고 있다.
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연구 논문 마이닝부터 합성 조건 추천까지, MOF 연구를 혁신하는 대규모 언어 모델
우리 연구진이 챗GPT를 활용해 금속 유기 골격체(Metal-Organic Frameworks, MOFs) 연구 논문에서 실험 데이터를 자동으로 추출하는 데이터 마이닝 툴(이하 L2M3)을 개발했다. L2M3는 MOF의 합성 조건 및 물성 정보를 체계적으로 수집하며, 분류, 정보 식별 및 데이터 추출 작업에서 각각 98.3%, 97.3%, 95.3%의 높은 정확도를 기록했다. 또한, 추출한 데이터를 기반으로 MOF의 합성 조건을 추천하는 시스템을 개발하여 연구자들의 실험 과정 최적화를 지원하고 있어 화제가 되고 있다. 우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 대규모 언어 모델(이하 LLMs) 급격한 발전에 주목하며, 이를 활용을 통해 금속 유기 골격체 문헌에서 MOF의 합성 및 물성 정보를 대량으로 추출하는 데이터 마이닝 툴(L2M3)를 개발했다고 7일 발표했다. 최근 MOF에 대한 연구들이 활발히 진행되어 MOF 실험 데이터가 축적되고 있다. 이에 따라 MOF 연구
2025-02-07 -
연구 원하는 소재 개발 인공지능 모퓨전(MOFFUSION)으로
최근 생성형 인공지능은 텍스트, 이미지, 비디오 생성 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있지만, 소재 개발 분야에서는 아직 충분히 활용되지 못하고 있다. 이러한 상황에서 KAIST 연구진이 구조적 복잡성을 지닌 다공성 소재를 생성하는 인공지능 모델을 개발하여, 사용자가 원하는 특성의 소재를 선택적으로 생성할 수 있게 되었다. 우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 원하는 물성을 가진 금속 유기 골격체(Metal-Organic Frameworks, MOF)를 생성하는 인공지능 모델을 개발했다고 23일 밝혔다. 김지한 교수 연구팀이 개발한 생성형 인공지능 모델인 모퓨전(MOFFUSION)은 금속 유기 골격체의 구조를 보다 효율적으로 표현하기 위해, 이들의 공극 구조를 3차원 모델링 기법을 활용해 나타내는 혁신적인 접근 방식을 채택했다. 이 기법을 통해 기존 모델들에서 보고된 낮은 구조 생성 효율을 81.7%로 크게 향상시켰다. 또한, 모퓨전은 생성 과정에서 사용자
2025-01-23 -
연구 난치성 뇌종양 치료의 새로운 가능성 열다
면역항암제는 암세포를 제거하는 T세포의 항암 면역작용을 강화하는 가장 주목받는 항암치료 요법이다. 하지만 난치성 뇌종양인 교모세포종의 경우 면역관문억제제를 활용한 수차례 임상시험에서 그 효과를 확인할 수 없었다. 우리 연구진이 난치성 암종에서 T세포가 만성적 항원에 노출되어 기능이 상실되거나 약화된 원인을 분석하여 T세포 활성 제어 인자를 발굴하고 치료 효능 증진 원리를 규명했다. 우리 대학 생명과학과 이흥규 교수 연구팀이 한국화학연구원(원장 이영국) 감염병예방진단기술연구센터와 협력하여, 교모세포종 실험 쥐 모델에서 억제성 Fc 감마수용체(FcγRIIB)의 결손을 통한 면역관문억제제의 세포독성 T세포 불응성을 회복해, 항암 작용 증대를 유도함으로 생존율 개선 효능을 확인했다고 6일 밝혔다. 연구팀은 최근 세포독성 T세포에서 발견된 억제 수용체(FcγRIIB)가 종양 침윤 세포독성 T세포의 특성과 면역관문억제제(항 PD-1)의 치료 효능에 미치는 영향을
2024-11-06 -
연구 인공지능 화학 학습으로 새로운 소재 개발 가능
새로운 물질을 설계하거나 물질의 물성을 예측하는 데 인공지능을 활용하기도 한다. 한미 공동 연구진이 기본 인공지능 모델보다 발전되어 화학 개념 학습을 하고 소재 예측, 새로운 물질 설계, 물질의 물성 예측에 더 높은 정확도를 제공하는 인공지능을 개발하는 데 성공했다. 우리 대학 화학과 이억균 명예교수와 김형준 교수 공동 연구팀이 창원대학교 생물학화학융합학부 김원준 교수, 미국 UC 머세드(Merced) 응용수학과의 김창호 교수 연구팀과 공동연구를 통해, 새로운 인공지능(AI) 기술인 ‘프로핏-넷(이하 PROFiT-Net)’을 개발하는 데 성공했다고 9일 밝혔다. 연구팀이 개발한 인공지능은 유전율, 밴드갭, 형성 에너지 등의 주요한 소재 물성 예측 정확도에 있어서 이번 기술은 기존 딥러닝 모델의 오차를 최소 10%, 최대 40% 줄일 수 있는 것으로 보여 주목받고 있다. PROFiT-Net의 가장 큰 특징은 화학의 기본 개념을 학습해 예측 성능을
2024-10-10 -
행사 아이시스츠, 분열된 사회 연결 플랫폼 구축 ‘해커페어’ 개최
우리 대학 학생 단체 아이시스츠(ICISTS)가 다음 달 7일부터 5일간 '아이시스츠 해커페어(ICISTS Hackafair) 2024'를 개최한다. '분열된 사회의 재연결(Reconnect Society)'을 주제로 열리는 이번 해커페어는 세계 각국 대학생 참가자들이 참신한 발상을 겨루는 '아이디어톤(Ideathon)'을 중심으로 진행한다. 아이시스츠가 새롭게 시도하는 '해커페어'는 아이디어를 경쟁적으로 구체화하는 해커톤(Hackathon)에서 한발 더 나아간 형태의 경연이다. 제시된 주제를 해결하기 위한 플랫폼·디바이스·교통수단·건축물·정책 등의 방안을 자유롭게 제안하는 '아이디어톤'을 3일간 진행한 뒤, 완성한 결과물을 박람회(Tech-Fair)에 곧바로 출품해 수익성과 지속 가능성까지 평가받아 승자를 가리는 방식이다. 참가자들은 디자이너·엔지니어·마케터로 역할을 나누고 팀을 구성한 뒤
2024-07-19