연구
< (앞줄 좌측 네번째) 신성철 총장, (앞줄 좌측 세번째) 한동수 교수와 연구진들 >
세계 각국에서 주목을 받는 K-방역을 떠받쳐 온 코로나19 관련 검사·추적·치료 등 기존 3T 시스템을 한층 업그레이드시킨 새로운 `코로나19 감염병 확산방지시스템(앱&웹)'이 개발됐다.
우리 대학이 개발한 이 시스템은 GPS·무선랜·블루투스·기압계·관성 센서의 신호를 주기적으로 수집, 기록하는 스마트폰 블랙박스를 기반으로 하고 있어 사생활 침해 논란을 최소화하면서 신속한 역학조사와 격리자 관리 등 코로나19 상황에 효율적인 대응이 가능하다. 기존 3T 시스템은 신용카드 이용 내역 등 광범위한 개인정보 접근을 통해 확진자 동선을 공개하는 과정에서 사생활 노출로 인한 인권침해 우려가 꾸준히 제기돼 왔다.
전산학부 지능형서비스통합연구실 한동수 교수 연구팀은 스마트폰의 이동 동선을 기록하는 스마트폰 블랙박스를 기반으로 `코로나19 감염병 확산방지시스템(앱&웹)'을 개발했다고 10일 밝혔다.
한 교수 연구팀이 개발한 스마트폰 블랙박스 시스템은 스마트폰에 내장돼있는 GPS와 와이파이·블루투스·관성 센서 등을 통해서 수집된 신호를 보관했다가 2주가 지나면 자동으로 폐기한다. 또 개인 스마트폰 블랙박스에 저장된 기록은 일체 외부로 유출되지 않으며 특히 확진자의 동선을 공개하는 경우에도 문자로 표현되는 장소 정보가 아닌 신호 정보를 공개하기 때문에 확진자의 사생활 보호가 가능하다.
따라서 코로나19 집단감염대응 차원에서 그동안 꾸준히 지적돼 온 개인의 사생활 침해 문제에 대해 기존과는 다르게 보다 섬세한 방법으로 접근했다는 점이 이 시스템의 가장 큰 특징이다.
한 교수팀의 `코로나19 감염병 확산방지시스템'은 크게 일반인을 위한 `바이러스 노출 자가진단 시스템'과 감염병 관리기관을 위한 `확진자 역학조사 시스템', 그리고 `격리자 관리 시스템' 등 3개 시스템으로 이뤄져 있다.
우선 `바이러스 노출 자가진단 시스템'은 확진자의 동선과 개인의 스마트폰 블랙박스에 기록된 동선의 중첩 여부를 체크해 이뤄진다. 현재 방식은 확진자의 정보가 메시지를 통해 전달되고 개개인이 직접 확진자의 동선을 확인하는 불편함이 따르지만 한 교수팀이 개발한 시스템에서는 사용자가 수시로 해당 앱의 버튼을 눌러 바이러스 노출 여부를 쉽고 빠르게 체크할 수 있다.
`확진자 역학조사 시스템'을 통해 확진자 관련 역학조사를 빠르고 정확하게 수행할 수 있다. 코로나19 감염병 확진을 받은 환자의 스마트폰 블랙박스에 기록된 신호를 지도상에 표시를 해주기 때문에 역학 조사관이 확진자의 이동 동선을 쉽게 파악할 수 있다.
한동수 교수는 이와 함께 이 시스템에 지난 10여년간 개발해 온 실내·외 통합 위치 인식시스템 KAILOS(KAIST Locating System)의 기능도 적용했다. 이에 따라 실내지도와 신호지도가 준비된 건물에서는 건물 내부에서도 확진자의 이동 동선을 확인할 수 있다.
스마트폰 블랙박스는 격리자 관리에도 활용된다. 격리자의 스마트폰 블랙박스가 수집한 신호는 주기적으로 `격리자 관리 시스템'에 전송된다. `격리자 관리 시스템'은 전송받은 신호를 실시간으로 분석해 격리자의 격리공간 이탈 여부를 확인한다. GPS 신호뿐 아니라 무선랜 신호를 사용함으로써 실외뿐 아니라 실내에서의 확진자 격리공간 이탈 여부를 확인할 수 있어 기존 방식보다 더 정확하게 격리자를 관리할 수 있다는 게 강점이다.
한동수 교수는 "현재 약 30여 종의 스마트폰이 사용되고 있는데 스마트폰마다 탑재된 센서의 종류가 매우 다양해서 연구팀이 개발한 시스템을 다양한 스마트폰에 이식하고 테스트하는 작업을 진행하고 있다ˮ면서 "이 작업을 마치는 대로 곧 시스템을 출시할 계획ˮ이라고 소개했다.
< (그림 1) 항공기 블랙박스가 항공기의 운항기록을 기록하듯이 스마트폰 블랙박스는 스마트폰의 이동 경로를 기록함 >
![[그림 2] 스마트폰 블랙박스를 활용해 개발된 확진자 역학조사 시스템, 바이러스 노출체크 시스템, 그리고 격리자 관리 시스템.](/_prog/download/?editor_image=/images/000018/image02.png.png "[그림 2] 스마트폰 블랙박스를 활용해 개발된 확진자 역학조사 시스템, 바이러스 노출체크 시스템, 그리고 격리자 관리 시스템.")
< [그림 2] 스마트폰 블랙박스를 활용해 개발된 확진자 역학조사 시스템, 바이러스 노출체크 시스템, 그리고 격리자 관리 시스템. >
< 시스템 시연 모습 >
KAIST 신성철 총장도 "PreSPI(Prevention System for Pandemic Disease Infection)로 이름 붙인 이 시스템을 활용하면 코로나19 재확산으로 수고하는 의료진 등 방역 분야 종사자들의 수고와 시간을 획기적으로 줄일 수 있고 사생활 침해 논란 없이 신속하고 정확한 역학조사가 가능해져 K-방역의 우수성을 다시 한번 세계 각국에 과시하는 계기가 될 것ˮ이라고 강조했다.
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연구 딥러닝 기반 실시간 기침 인식 카메라 개발
우리 대학 기계공학과 박용화 교수 연구팀이 ㈜에스엠 인스트루먼트와 공동으로 실시간으로 기침 소리를 인식하고 기침하는 사람의 위치를 이미지로 표시해주는 '기침 인식 카메라'를 개발했다고 3일 밝혔다. 작년 말부터 시작된 세계적 유행성 전염병인 코로나19가 최근 미국·중국·유럽 등 세계 각국에서 재확산되는 추세로 접어들면서 비접촉방식으로 전염병을 감지하는 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 코로나19의 대표적인 증상이 발열과 기침인데, 현재 발열은 열화상 카메라를 이용해 직접 접촉을 하지 않고도 체온을 쉽게 판별할 수 있다. 문제는 비접촉방식으로는 기침하는 사람의 증상을 쉽사리 파악하기 어렵다는 점이다. 박 교수 연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 기침 소리를 실시간으로 인식하는 딥러닝 기반의 기침 인식 모델을 개발했다. 또한 열화상 카메라와 같은 원리로 기침 소리와 기침하는 사람의 시각화를 위해 기침 인식 모델을 음향 카메라에 적용, 기침 소리와 기침하
2020-08-03 -
행사 코로나19 극복을 희망하는 ‘KAIST 방방프로젝트’ 공개
"코로나19 탓에 서로 떨어진 채 한 학기를 보내야 했지만, 영상이라는 매개체를 통해 우리는 여전히 연결되어 있다는 메시지를 전하고 싶었습니다ˮ 우리 대학 구성원들이 직접 제작한 `KAIST 방방프로젝트'라는 영상이 학교 공식 유튜브 계정을 통해 공개됐다. 코로나19 극복을 희망하는 학생들의 메시지를 담은 응원가 영상은 사회적 거리두기의 일환으로 학생들이 각자의 방에서 개별적으로 영상을 촬영한 뒤, 편집 기술로 한데 모은 `온라인 합주' 형식으로 재작됐다. 베이스, 드럼, 기타, 키보드로 구성된 4인조 밴드가 밝은 멜로디와 희망찬 가사를 담은 '스마일 보이(Smile boy)'라는 곡을 연주한 뒤 16명의 학생이 참여해 목소리를 덧입혔다. 이 프로젝트는 류석영 학생생활처장의 제안으로 시작됐다. 방과 방을 잇는다는 의미를 담아 가수 이한철 씨가 처음 선보인 '방방 프로젝트'를 접한 류 처장은 KAIST에서도 이와 같은 유의미한 시도를 해보고자 함께할
2020-07-21 -
연구 중증 코로나19 환자의 사이토카인 폭풍 원인 찾았다
우리 대학 의과학대학원 신의철 교수와 생명과학과 정인경 교수 연구팀이 서울아산병원 김성한 교수·연세대 세브란스병원 최준용·안진영 교수, 충북대병원 정혜원 교수와의 공동연구를 통해 중증 코로나19 환자에서 나타나는 과잉 염증반응을 일으키는 원인을 발견했다. 과잉 염증반응이란 흔히 '사이토카인 폭풍'이라고도 불리는 증상인데 면역 물질인 사이토카인(cytokine)이 과다하게 분비돼 이 물질이 정상 세포를 공격하는 현상이다. ☞ 사이토카인(cytokine): 면역세포로부터 분비되는 단백질 면역조절제로서 자가분비형 신호전달(autocrine signaling), 측분비 신호전달(paracrine signaling), 내분비 신호전달(endocrine signaling) 과정에서 특정 수용체와 결합하여 면역반응에 관여한다. 세포의 증식, 분화, 세포사멸 또는 상처 치료 등에 관여하는 다양한 종류의 사이토카인이 존재하며, 특히 면역과 염증에 관여하는 것이 많
2020-07-14 -
연구 다양한 바이러스 감염병을 쉽고 빠르게 찾아내는 만능 진단기술 개발
우리 연구진이 감염된 세포의 용해액만으로도 바이러스의 존재 여부를 핵산 증폭 없이 판독이 가능한 신기술을 개발했다. 이 기술은 바이러스의 특이적으로 존재한다고 알려진 ‘이중나선 RNA(이하 dsRNA)’검출을 기반으로 한다. 이 기술이 실용화되면 현재의 유전자 증폭(PCR) 검사와는 달리 시료 준비나 핵산 증폭, RNA 핵산 서열 정보가 필요 없어 각종 바이러스 감염병이나 신·변종 바이러스를 쉽고 빠르게 진단하는 기술이나 키트(Kit) 등을 개발하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대된다. 우리 대학 생명화학공학과 리섕·김유식 교수 공동연구팀은 바이러스의 특징을 이용해 다양한 종류의 바이러스를 검출할 수 있는 만능 진단기술을 개발했다고 28일 밝혔다. 생명화학공학과 박사과정에 재학 중인 구자영, 김수라 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 `바이오마크로몰레큘스(Biomacromolecules' 4월 9일 字
2020-06-01 -
연구 정확성이 획기적으로 향상된 코로나19 영상 진단 기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수 연구팀이 흉부 단순 방사선 촬영 영상으로 신종 코로나바이러스 감염증(이하 코로나19) 진단의 정확성을 획기적으로 개선한 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 예 교수 연구팀이 개발한 인공지능 기술을 사용해 코로나19 감염 여부를 진단한 결과, 영상 판독 전문가의 69%보다 17%가 향상된 86%이상의 우수한 정확성을 보였다고 KAIST 관계자는 설명했다. 이 기술을 세계적으로 대유행하는 코로나19 선별 진료(Triage)체계에 도입하면 상시 신속한 진단이 가능할 뿐만 아니라 한정된 의료 자원의 효율적인 사용에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다. 오유진 박사과정과 박상준 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이 연구 결과는 국제 학술지 `아이트리플이 트랜잭션 온 메디컬 이미징(IEEE transactions on medical imaging)'의 `영상기반 코로나19 진단 인공지능기술' 특집호 5월 8일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Dee
2020-05-25