연구
< (왼쪽부터) 물리학과 박용근 교수, 박주연 박사과정 >
의생명공학 연구에 일반적으로 사용되는 현미경 기술들은 염색이나 유전자 조작을 해야만 관찰할 수 있다는 한계가 있다. 하지만 염색이 된 세포들은 치료 목적으로 활용할 수 없어 세포나 조직을 살아있는 상태 그대로 관찰할 수 있는 홀로그래픽 현미경과 이를 체계적으로 분석할 수 있는 인공지능을 결합한 의생명공학 연구의 활용 방안 및 문제점에 대한 분석이 필요하다.
우리 대학 물리학과 박용근 교수 연구팀이 국제 학술지 `네이처 메소드(Nature Methods)'에 홀로그래픽 현미경과 인공지능 융합 연구 방법론을 조망한 견해 (perspective)를 게재했다고 14일 전했다.
연구팀은 기존 현미경 기술 대비 홀로그래픽 현미경의 이미지 복원 기술이 시간을 많이 필요하고 전처리 없이 세포나 조직을 찍을 수 있다는 장점이 있지만, 대신에 그만큼 결과물 분석에 많은 시간과 노력을 들여야 한다고도 분석했다.
박용근 교수 연구팀은 이런 문제점을 홀로그래픽 현미경과 인공지능과의 통합을 통해 해결할 수 있다는 방법론을 제시했다. 지난 수년간, 홀로그래픽 현미경과 인공지능을 결합해 의생명공학 연구에 혁신을 일으킨 내용들이 잇달아 국제 학술지에 발표됐다. 인공지능을 통해 홀로그래픽 이미지를 복원하고, 세포의 종류와 상태를 구분하고, 염색 없이 측정된 결과물에 가상으로 염색 정보를 재생산 해내는 등의 연구를 통해 연구팀은 기존의 홀로그래픽 현미경 기술의 효율을 극대화했다.
< 그림 1. 홀로그래픽 현미경과 인공지능을 결합하여 수행할 수 있는 다양한 의학적, 생명공학적 활용 방안. 홀로그래픽 이미지 복원과 해상도 개선, 측정된 결과의 구획화 및 세포의 종류 구분, 그리고 이미지 변환을 통한 세포 및 조직 내 가상 염색 영상 재생산을 수행함으로써 다양한 의학적, 생명공학적 연구의 효율을 높일 수 있다. >
홀로그래픽 현미경 기술 소개에 더불어 인공지능의 결합이 광범위한 의생명공학 연구에 활용돼 온 내용을 총망라한 이번 리뷰 논문은 제시된 방법론의 혁신성을 인정받아 생명과학 분야의 권위 학술지인 `네이처 메소드(Nature Methods)'에 지난 10월 24일 자 출판됐다. (논문명: Artificial intelligence-enabled Quantitative Phase Imaging Methods for Life Sciences)
제1 저자인 물리학과 박주연 학생은 "홀로그래픽 현미경에 인공지능을 결합하면, 의생명공학 연구의 효율을 기하급수적으로 높일 수 있다ˮ며, "이번 리뷰 논문을 통해 이 융합 기술이 더욱 활발하게 개발됨과 동시에 더욱 다양한 의생명공학 연구에 활용될 것ˮ이라고 기대했다.
< 그림 2. 홀로그래픽 현미경과 인공지능이 결합된 기술의 기존 기술 대비 장점. 세포나 조직을 전처리 없이 준비하여 홀로그래픽 현미경으로 측정한 후 인공지능을 통해 신속하고 정확하게 분석한다. 이를 통해 기존 기술 대비 연구 과정의 효율성을 극대화 할 수 있다. >
한편 이번 논문은 캘리포니아대학교 로스앤젤레스(UCLA) 아이도간 오즈칸(Aydogan Ozcan) 교수팀, 토모큐브(Tomocube) 인공지능 연구팀과 공동 집필했으며, 연구재단의 리더연구사업, 과학기술정보통신부의 홀로그램핵심기술지원사업, 나노 및 소재 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
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연구 KAIST 설명가능 인공지능연구센터, 플러그앤플레이 방식의 설명가능 인공지능 프레임워크 공개
KAIST 설명가능 인공지능연구센터(센터장 최재식 교수)는 별도의 복잡한 설정이나 전문 지식 없이도 손쉽게 AI모델에 대한 설명성을 제공할 수 있는 플러그앤플레이(Plug-and-Play) 방식의 설명가능 인공지능 프레임워크를 개발해, 이를 27일 오픈소스로 공개했다. 설명가능 인공지능(Explainable AI, 이하 XAI)이란 AI 시스템의 결과에 영향을 미치는 주요 요소를 사람이 이해할 수 있는 형태로 설명해주는 제반 기술을 말한다. 최근 딥러닝 모델과 같이 내부 의사 결정 프로세스가 불투명한 블랙박스 AI 모델에 대한 의존도가 커지면서 설명가능 인공지능 분야에 대한 관심과 연구가 증가했다. 그러나 지금까지는 연구자와 기업 실무자들이 설명가능 인공지능 기술을 활용하는 것이 몇 가지 이유로 쉽지 않았다. 우선, 딥러닝 모델의 유형별로 적용 가능한 설명 알고리즘들이 서로 달라서 해당 모델에 적용할 수 있는 설명 알고리즘이 무엇인지 알기 위해서는 XAI에 대해 어느 정도 사
2024-12-27 -
행사 美케이던스社, 80억 상당 AI반도체 장비 우리 대학에 기증
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2024-12-17 -
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2024-11-29 -
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2024-11-26