이광형 바이오 및 뇌 공학과 교수가
동아일보 2011년 2월 23(수)자 칼럼을 실었다.
제목: 인공지능 다음은 ‘인공감성’ 컴퓨터
신문: 동아일보
저자: 이광형 바이오 및 뇌 공학과 교수
일시: 2011년 2월 23일(수)
기사보기: 인공지능 다음은 ‘인공감성’ 컴퓨터
최근 자연어나 이미지, 동영상, 음악 등 다양한 분야에서 주목받는 생성형 AI가 신약 설계 분야에서도 기존 신규성 문제를 극복하고 새로운 혁신을 일으키고 있다고 하는데 어떤 기술일까? 우리 대학 화학과 김우연 교수 연구팀이 단백질-분자 사이의 상호작용을 고려해 활성 데이터 없이도 타겟 단백질에 적합한 약물 설계 생성형 AI를 개발했다고 18일 밝혔다. 신규 약물을 발굴하기 위해서는 질병의 원인이 되는 타겟 단백질에 특이적으로 결합하는 분자를 찾는 것이 중요하다. 기존의 약물 설계 생성형 AI는 특정 단백질의 이미 알려진 활성 데이터를 학습에 활용하기 때문에 기존 약물과 유사한 약물을 설계하려는 경향이 있다. 이는 신규성이 중요한 신약 개발 분야에서 치명적인 약점으로 지적되어 왔다. 또한 사업성이 높은 계열 내 최초(First-in-class) 타겟 단백질에 대해서는 실험 데이터가 매우 적거나 전무한데, 이 경우 기존 방식의 생성형 AI를 활용하는 것이 불가능하다. 연구팀
2024-04-18우리 대학이 서울시 · 서울시복지재단과 'AI안부확인서비스 데이터 활용연구를 위한 업무협약'을 29일 서면 교환 방식으로 체결한다. 이번 업무협약은 서울시가 2022년 10월부터 제공해 온 인공지능을 활용한 안부 확인 서비스를 고도화하기 위해 추진된다. 안부 대상자의 심리상태와 고립 위험 신호를 탐지할 수 있는 대화형 'AI안부확인서비스'를 개발해 고립가구 돌봄서비스에 활용하는 것이 목표다. 우리 대학은 이번 연구를 위해 인공지능-사회복지-HCI(인간컴퓨터상호작용)를 아우르는 융합연구팀을 구성했다. 차미영 전산학부 교수와 최문정 과학기술정책대학원 교수 및 IBS 수리 및 계산과학 연구단 데이터사이언스 그룹 진효진 박사가 참여한다. 연구팀은 서울시가 'AI안부확인서비스'를 운영하며 축적해 온 대화 데이터를 제공받아 ▴고립 위험 대상자를 찾아낼 수 있는 지표 개발 ▴고립감 해소 및 심리적 안정을 위한 시나리오 개발과 이를 반영한 대화형 인공지능 개발 ▴고령자 및
2024-03-29우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 다양한 멤리스터* 소자를 이용한 설명 가능한 인공지능 (XAI) 시스템을 구현하는데 성공했다고 25일 밝혔다. *멤리스터 (Memristor): 메모리 (Memory)와 저항 (Resistor)의 합성어로, 입력 신호에 따라 소자의 저항 상태가 변하는 소자 최근 인공지능 (AI) 기술의 급속한 발전이 다양한 분야에서 성과를 이루고 있다. 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등에서 AI의 적용 범위가 확대되며 우리의 일상생활에 깊숙이 자리 잡고 있다. AI는 인간의 뉴런 구조를 모방해 만든 ‘인공신경망’을 기반으로, 적게는 수백만 개에서 많게는 수조 개에 달하는 매개변수를 통해 데이터를 분석하고 의사 결정을 내린다. 그러나 이 많은 매개변수로 인해 AI 모델의 동작 원리를 정확하게 이해하기 어렵고, 이는 통상적으로 블랙박스에 비유되곤 한다. AI가 어떤 기준으로 결정을 내는지 알 수 없다면, AI에 결함이나
2024-03-25우리 대학 연구진이 컴퓨터 구조 분야 국제 최우수 학술대회에서 최우수논문상을 국내 최초로 수상했다. 이는 제출된 논문 410편 중에서 상위 1편에만 주어진 영예다. 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀이 국제 최우수 컴퓨터 아키텍처 학술대회 중의 하나인 ‘IEEE 국제 고성능 컴퓨터 구조 학회(IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture, HPCA)’에서 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 21일 밝혔다. 전기및전자공학부 현봉준 박사과정(제1 저자), 김태훈 박사과정, 이동재 박사과정으로 구성된 유민수 교수 연구팀은 프랑스 기업 UPMEM 社의 상용화된 프로세싱-인-메모리(Processing-In-Memory, PIM) 기술을 기반으로 한 ‘유피뮬레이터(uPIMulator)’라는 시뮬레이션 프레임워크를 제안하여 최우수논문상을 수상
2024-03-21암은 정상세포와 다르게 세포 내 비정상적인 축적을 통해 유발되는 대사 반응을 하며, 암의 치료 및 진단을 목적으로 이런 암 대사반응에 대해 다방면으로 연구되고 있다. 이에 우리 대학 연구진이 컴퓨터를 통해 24개 암종에 해당하는 1,043명의 암 환자에 대한 대사 모델 구축에 성공했다. 우리 대학 생명화학공학과 김현욱 교수, 이상엽 특훈교수 연구팀이 서울대학교병원 고영일 교수, 윤홍석 교수 및 정창욱 교수 연구팀과의 공동연구를 통해, 암 체세포 유전자 돌연변이와 연관된 새로운 대사물질 및 대사경로를 예측하는 컴퓨터 방법론을 개발했다고 18일 밝혔다. 최근 암 유발 대사물질(oncometabolite)*의 발견과 이를 표적으로 하는 신약들이 미국식품의약국(FDA)의 승인을 받으며 주목받고 있는데, 이에는 급성 골수성 백혈병의 치료제로 사용되고 있는 ‘팁소보(성분명: 아이보시데닙)’ 및 약물 ‘아이드하이파(성분명: 에나시데닙)’가 포함된
2024-03-18