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B 세포 기반 ‘암을 기억하는’ 개인맞춤형 항암백신 길 열다
신생항원은 암세포만을 구별하는 고유한 표식이다. B 세포 반응성을 더하면 항암백신은 일회성 공격과 단기 기억을 넘어 장기적으로 암을 기억하는 면역이 되어 암의 재발도 효과적으로 방지할 수 있게 된다. 우리 대학 연구진은 이를 가능하게 하고, 개인별로 항암 효과를 최적화하는 AI 기반 맞춤형 항암백신 설계 기술을 개발했다.
우리 대학은 바이오및뇌공학과 최정균 교수 연구팀이 ㈜네오젠로직과의 공동연구를 통해 개인맞춤형 항암백신 개발의 핵심 요소인 신생항원을 예측하는 새로운 AI 모델을 개발하고, 이를 통해 면역항암치료에서 B 세포의 중요성을 규명했다고 2일 밝혔다.
연구팀은 기존 신생항원 발굴이 주로 T 세포 반응성 예측에 의존하던 한계를 극복하고, T 세포와 더불어 B 세포 반응성까지 통합적으로 고려한 AI 기반 신생항원 예측 기술을 개발했다.
해당 기술은 대규모 암 유전체 데이터, 동물실험, 항암백신 임상시험 자료 등을 통해 검증되었으며, 신생항원에 대한 B 세포 반응성을 정량적으로 예측할 수 있는 최초의 AI 기술로 평가된다.
신생항원은 암세포 돌연변이에서 유래된 단백질 조각으로 이루어진 항원으로, 암세포 특이성을 갖기 때문에 차세대 항암 백신의 핵심 타깃으로 주목받아 왔다. 모더나와 바이오엔텍은 신생항원 기반 항암백신 기술을 발전시키는 과정에서 확보한 mRNA 플랫폼을 활용해 COVID-19 백신을 개발한 바 있으며, 글로벌 제약사들과 함께 항암백신 임상시험을 활발히 진행 중이다.
그러나 현재 항암백신 기술은 대부분 T 세포 중심의 면역반응에 집중되어 있어 B 세포가 매개하는 면역반응을 충분히 반영하지 못한다는 한계가 존재했다.
실제로 존스홉킨스대학교 마크 야소안(Mark Yarchoan)·엘리자베스 재피(Elizabeth Jaffee) 교수 연구팀도 2025년 5월 네이처 리뷰 캔서(Nature Review Cancer)에서 “B 세포의 종양 면역 역할에 대한 근거가 축적되고 있음에도 불구하고 대부분의 항암백신 임상시험이 여전히 T 세포 반응에만 초점을 맞추고 있다”고 지적한 바 있다.
연구팀의 새로운 AI 모델은 돌연변이 단백질과 B 세포 수용체(BCR) 간 구조적 결합 특성을 학습해 B 세포 반응성을 예측하는 방식으로 기존 한계를 극복했다. 특히 항암백신 임상시험 데이터를 분석한 결과, B 세포 반응까지 통합적으로 고려함으로써 실제 임상에서 항종양 면역 효과를 크게 높일 수 있음을 확인했다.
최정균 교수는 “현재 신생항원 AI 기술을 사업화하고 있는 ㈜네오젠로직과 함께 개인맞춤형 항암백신 플랫폼의 전임상 개발을 진행하고 있으며, 2027년 임상 진입을 목표로 FDA IND* 제출을 준비 중”이라며 “독자적인 AI 기술을 기반으로 항암백신 개발의 과학적 완성도를 높이고 임상 단계로의 전환을 단계적으로 추진하겠다”고 밝혔다.
*FDA IND: 사람에게 처음으로 신약을 투여하기 전에, 미국 식품의약국(FDA)에 임상시험을 해도 되는지 허가를 받는 절차
이번 연구에는 김정연 박사와 안진현 박사가 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances)에 12월 3일에 게재되었다.
※논문제목: B cell–reactive neoantigens boost antitumor immunity, DOI: 10.1126/sciadv.adx8303
2026.01.02
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생명화학공학과 최민기 교수, ‘11월 과학기술인상’ 수상
우리 대학 생명화학공학과 최민기 교수가 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 공동 주관하는 ‘이달의 과학기술인상’을 수상한다. 이번 시상은 ‘평화와 발전을 위한 세계과학의 날(11월 10일)’을 기념해 진행된다.
이달의 과학기술인상은 최근 3년간 독창적인 연구 성과를 창출해 과학기술 발전에 공헌한 연구개발자를 매달 1명씩 선정해 과기정통부 장관상과 상금 1,000만원을 수여하는 상이다.
최민기 교수는 친환경 암모니아 합성을 위한 고성능 촉매를 개발해 탄소중립과 수소 경제 전환을 위한 핵심 기술을 마련한 공로를 인정받았다.
암모니아는 비료와 의약품 등 필수 산업 원료일 뿐 아니라 액화가 쉽고 수소 저장 밀도가 높아 재생에너지 기반 수소를 저장·운송할 수 있는 차세대 에너지 매개체로 주목받고 있다. 그러나 현재 상용화된 ‘하버-보슈 공정’은 500℃ 이상, 100기압 이상의 고온·고압이 필요해 막대한 에너지를 소모하고 많은 양의 이산화탄소가 배출되는 한계가 있다.
이에 최 교수는 루테늄(Ru) 촉매와 산화바륨(BaO) 조촉매를 전도성이 높은 탄소 지지체 위에 배치해 양전하와 음전하를 분리 저장하는 새로운 형태의 ‘화학 축전지형 촉매’를 개발했다. 이 촉매는 기존 최고 수준의 촉매 대비 7배 이상 높은 암모니아 합성 성능을 보이며 300℃·10기압의 온건한 조건에서 안정적으로 작동해 상용화 가능성을 입증했다.
최 교수는 “이번 연구는 촉매 반응의 새로운 이론적 틀을 제시했다는 점에서 학문적 의미가 크다”며, “앞으로 친환경 암모니아 합성 기술의 실용화를 통해 식량·에너지·환경 문제 해결에 기여하고 싶다”고 소감을 전했다.
해당 연구는 과기정통부 개인기초연구사업의 지원을 받았으며 지난 2월 국제학술지 네이처 카탈리시스(Nature Catalysis)에 게재됐다. 또한 최 교수는 ACS Catalysis 편집위원으로도 활동하며, 촉매 분야의 학문적 발전에 기여하고 있다.
2025.11.05
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개인정보 공유 없이 병원·은행에서도 통하는 연합학습 AI 개발
환자 진료기록이나 금융 데이터처럼 개인정보를 한곳에 모으기 어려운 문제를 해결하기 위해 ‘연합학습(Federated Learning)’이 고안됐다. 하지만 공동으로 학습한 AI를 각 기관이 자신의 환경에 맞게 최적화하는 과정에서, AI가 특정 기관 데이터에만 과도하게 적응해 새로운 데이터에는 취약해지는 한계가 있었다. 우리 대학 연구진은 이를 해결할 방법을 제시했으며, 병원·은행 같은 보안 분야는 물론, 소셜미디어·온라인 쇼핑처럼 변화가 잦은 환경에서도 안정적인 성능을 확인했다.
우리 대학은 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 연합학습의 고질적인 성능 저하 문제를 해결하고, AI 모델의 일반화(Generalization) 성능을 크게 향상시키는 새로운 학습 방법을 개발했다고 15일 밝혔다.
연합학습은 여러 기관이 데이터를 직접 주고받지 않고도 공동으로 AI를 학습할 수 있는 방식이다. 그러나 이렇게 완성된 공동 AI 모델을 각 기관이 현장에 맞춰 최적화(파인 튜닝)하는 과정에서 문제가 발생한다. 기존의 폭넓은 지식이 희석되며, AI가 특정 기관의 데이터 특성에만 과도하게 적응하는‘지역 과적합(Local Overfitting)’문제가 생기기 때문이다.
예를 들어 여러 은행이 함께 ‘공동 대출 심사 AI’를 구축한 뒤, 특정 은행이 대기업 고객 데이터를 중심으로 파인튜닝을 진행하면 해당 은행의 AI는 대기업 심사에는 강점을 보이지만 개인이나 스타트업 고객 심사에서는 성능이 떨어지는 지역 과적합 문제가 생긴다.
박 교수 연구팀은 이를 해결하기 위해 ‘합성 데이터(Synthetic Data)’ 방식을 도입했다. 각 기관의 데이터에서 핵심적이고 대표적인 특징만을 추출해 개인정보를 포함하지 않는 가상 데이터를 생성하고, 이를 파인튜닝 과정에 적용한 것이다. 이로써 각 기관의 AI는 개인정보 공유없이 자신의 데이터에 맞춰 전문성을 강화하면서도, 공동학습으로 얻은 폭넓은 시야(일반화 성능)를 잃기 않게 되었다.
연구 결과, 해당 방법은 의료·금융 등 데이터 보안이 중요한 분야에서 특히 효과적일 뿐 아니라, 소셜미디어나 전자상거래처럼 새로운 사용자와 상품이 지속적으로 추가되는 환경에서도 안정적인 성능을 발휘했다. 새로운 기관이 협력에 참여하거나 데이터 특성이 급격히 변하더라도 AI가 혼란스러워하지 않고 안정적으로 성능을 유지할 수 있음을 보여줬다.
박찬영 산업및시스템공학과 교수는 “이번 연구는 데이터 프라이버시를 지키면서도, 각 기관의 AI가 전문성과 범용성을 동시에 보장하는 새로운 길을 열었다”라며, “의료 AI, 금융 사기 탐지 AI처럼 데이터 협업이 필수적이지만 보안이 중요한 분야에서 큰 도움이 될 것”이라고 말했다.
이번 연구는 데이터사이언스대학원 김성원 학생이 제1 저자, 박찬영 교수가 교신저자로 참여했으며, 지난 4월 싱가포르에서 열린 인공지능 분야 최고 권위 학술대회인 ‘국제표현학습학회(International Conference on Learning Representations, ICLR) 2025’에서 상위 1.8%의 우수 논문에만 선정되는 구두 발표(Oral Presentation) 대상으로 채택되어 그 우수성을 입증받았다.
※ 논문명: Subgraph Federated Learning for Local Generalization, https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.03995
한편, 이번 연구는 정보통신기획평가원의 지원을 받은 ‘강건하고 공정하며 확장 가능한 데이터 중심의 연속 학습’과제와 한국연구재단의 지원을 받은 ‘그래프 파운데이션 모델: 다양한 모달리티 및 도메인에 적용 가능한 그래프 기반 기계 학습’과제와 ‘데이터사이언스융합인재양성 사업’의 성과다.
2025.10.15
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챗GPT를 이용한 개인정보 악용 가능성 규명
최근 인공지능 기술의 발전으로 챗GPT와 같은 대형 언어 모델(이하 LLM)은 단순한 챗봇을 넘어 자율적인 에이전트로 발전하고 있다. 구글(Google)은 최근 인공지능 기술을 무기나 감시에 활용하지 않겠다는 기존의 약속을 철회해 인공지능 악용 가능성에 대한 논란이 불거진 점을 상기시키며, 연구진이 LLM 에이전트가 개인정보 수집 및 피싱 공격 등에 활용될 수 있음을 입증했다.
우리 대학 전기및전자공학부 신승원 교수, 김재철 AI 대학원 이기민 교수 공동연구팀이 실제 환경에서 LLM이 사이버 공격에 악용될 가능성을 실험적으로 규명했다고 25일 밝혔다.
현재 OpenAI, 구글 AI 등과 같은 상용 LLM 서비스는 LLM이 사이버 공격에 사용되는 것을 막기 위한 방어 기법을 자체적으로 탑재하고 있다. 그러나 연구팀의 실험 결과, 이러한 방어 기법이 존재함에도 불구하고 쉽게 우회해 악의적인 사이버 공격을 수행할 수 있음이 확인됐다.
기존의 공격자들이 시간과 노력이 많이 필요한 공격을 수행했던 것과는 달리, LLM 에이전트는 이를 평균 5~20초 내에 30~60원(2~4센트) 수준의 비용으로 개인정보 탈취 등이 자동으로 가능하다는 점에서 새로운 위협 요소로 부각되고 있다.
연구 결과에 따르면, LLM 에이전트는 목표 대상의 개인정보를 최대 95.9%의 정확도로 수집할 수 있었다. 또한, 저명한 교수를 사칭한 허위 게시글 생성 실험에서는 최대 93.9%의 게시글이 진짜로 인식됐다.
뿐만 아니라, 피해자의 이메일 주소만을 이용해 피해자에게 최적화된 정교한 피싱 이메일을 생성할 수 있었으며, 실험 참가자들이 이러한 피싱 이메일 내의 링크를 클릭할 확률이 46.67%까지 증가하는 것으로 나타났다. 이는 인공지능 기반 자동화 공격의 심각성을 시사한다.
제1 저자인 김한나 연구원은 "LLM에게 주어지는 능력이 많아질수록 사이버 공격의 위협이 기하급수적으로 커진다는 것이 확인됐다”며, "LLM 에이전트의 능력을 고려한 확장 가능한 보안 장치가 필요하다”고 말했다.
신승원 교수는 “이번 연구는 정보 보안 및 AI 정책 개선에 중요한 기초 자료로 활용될 것으로 기대되며, 연구팀은 LLM 서비스 제공업체 및 연구기관과 협력하여 보안 대책을 논의할 계획이다”라고 밝혔다.
전기및전자공학부 김한나 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 컴퓨터 보안 분야의 최고 학회 중 하나인 국제 학술대회 USENIX Security Symposium 2025에 게재될 예정이다. (논문명: "When LLMs Go Online: The Emerging Threat of Web-Enabled LLMs") DOI: 10.48550/arXiv.2410.14569
한편 이번 연구는 정보통신기획평가원, 과학기술정보통신부 및 광주광역시의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.24
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김병필 교수·김나리 연구교수, 개인정보보호의 날 기념 정부 유공 포상
개인정보보호위원회(이하 개인정보위, 위원장 고학수)는 지난 9월30일(월), 서울 삼성동 코엑스에서 ‘제4회 개인정보 보호의 날’ 기념식을 개최했다. 이날은 개인정보 보호의 중요성을 알리고자 2023년부터 법정기념일로 지정됐으며, 2011년 9월30일 개인정보 보호법의 시행을 기념하기 위해 매년 같은 날 기념된다.
올해 기념식은 ‘안전한 개인정보, 신뢰받는 인공지능(AI) 시대’라는 주제로 400여 명이 참석한 가운데 진행되었으며, 행사 전 과정은 개인정보위 유튜브 채널을 통해 실시간으로 중계됐다. 고학수 개인정보위 위원장은 환영사에서 "개인정보는 인공지능 시대에서 국가와 기업의 경쟁력을 결정짓는 중요한 자산"이라고 강조했다. 이어 유럽연합(EU) 집행위원회의 디디에 레인더스(Didier Reynders) 법무청장과 마이크로소프트의 개인정보 보호책임자(CPO) 쥴리 브릴(Julie Brill)이 영상 축사를 통해 개인정보 보호의 중요성을 강조하며, 개인정보보호의 날을 축하했다.
또한, 개인정보 보호와 안전한 활용에 기여한 이들을 대상으로 한 포상 수여식이 이어졌으며, 국민훈장(동백장), 근정포장, 대통령 표창, 개인정보위 위원장 표창 등 다양한 상이 수여됐다. 우리 대학 기술경영학부 김병필 교수는 인공지능(AI) 프라이버시 민·관 정책협의회 분과장으로서 활약한 공로로 근정포장을 받았다. 아울러, 개인정보위에서는 발전·협력, 정책·제도, 보호·활용, 침해예방·대응 등4개 부문에서 개인정보보호위원장 표창을 수여했으며, 우리 대학 설명가능 인공지능연구센터 김나리 연구교수는 설명가능AI 기술의 실제 활용 가이드라인 수립에 기여한 공로로 ‘정책·제도’ 부문에서 수상했다.
개인정보위는 이번 기념식을 시작으로 9월 30일부터 10월 4일까지 개인정보 보호주간을 선포하며, 인공지능 시대에 발맞춰 정보주체의 권익을 보호하고 기업들이 안전하게 데이터를 활용할 수 있도록 신산업 및 신기술 혁신을 지속적으로 지원할 계획이라고 밝혔다.
2024.10.04
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세계 최초 개인정보 보호 기술이 적용된 인공지능(AI) 반도체 개발
우리 대학 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀이 세계 최초로 `차등 프라이버시 기술이 적용된 인공지능(AI) 어플리케이션(Differentially private machine learning)'의 성능을 비약적으로 높이는 인공지능 반도체를 개발했다고 19일 밝혔다.
빅데이터 및 인공지능 기술의 발전과 함께 구글, 애플, 마이크로소프트 등 클라우드 서비스를 제공하는 기업들은 전 세계 수십억 명의 사용자들에게 인공지능 기술을 기반으로 여러 가지 서비스(머신러닝 애즈 어 서비스, ML-as-a-Service, MLaaS)를 제공하고 있다. 이러한 서비스 중에는, 대표적으로 유튜브나 페이스북 등에서 시청자의 개별 취향에 맞춰 동영상 콘텐츠나 상품 등을 추천하는 `개인화 추천 시스템 기술(예- 딥러닝 추천 모델, Deep Learning Recommendation Model)' 이나, 구글 포토(Photo) 와 애플 아이클라우드(iCloud) 등에서 사진을 인물 별로 분류해주는 `안면 인식 기술 (예- 합성곱 신경망 네트워크 안면 인식, Convolutional Neural Network based Face Recognition)' 등이 있다.
이와 같은 서비스는 사용자의 정보를 대량으로 수집해, 이를 기반으로 인공지능 알고리즘의 정확도와 성능을 개선한다. 이 과정에서 필연적으로 많은 양의 사용자 정보가 서비스 제공 기업의 데이터 센터로 전송되고, 민감한 개인정보나 파일들이 저장되고 사용되는 과정에서 정보가 유출되는 문제가 발생하기도 한다.
또한 이러한 문제는 최근 주목받는 대형 인공지능 모델의 경우에 더 쉽게 발생하는 경향이 있으며, 실제 구글에서 사용하는 대화형 인공지능 모델인 GPT-2의 경우, 특정 단어들을 이야기했을 때 사용자의 개인정보 등을 유출하는 문제를 보였다. [참고1] 유사사례로서 국내에서 2020년 화제가 되었던 스캐터랩의 인공지능 챗봇 이루다의 경우에도 비슷한 문제가 불거진 적이 있다. [참고2]
[참고1] https://ai.googleblog.com/2020/12/privacy-considerations-in-large.html
[참고2] https://n.news.naver.com/mnews/article/092/0002243051?sid=105
이에 애플, 구글, 마이크로소프트 등 빅 테크 기업에서는 `차등 프라이버시 (differential privacy)' 기술을 크게 주목하고 있다. 차등 프라이버시 기술은 학습에 사용되는 그라디언트(gradient, 학습 방향 기울기)에 잡음(노이즈)를 섞음으로써 인공지능 모델로부터 사용자의 개인정보를 유출하는 모든 종류의 공격을 방어할 수 있다.
하지만 이러한 장점에도 불구하고, 차등 프라이버시 기술 적용 시, 기존 대비 어플리케이션의 속도와 성능이 크게 하락하는 문제 때문에 아직까지 범용적으로 널리 적용되지는 못했다. 이는 차등 프라이버시 머신러닝 학습 과정이 일반적인 머신러닝 학습과 다른 특성을 보이고, 이로 인해 기존의 하드웨어에서 효과적으로 실행되지 않아 메모리 사용량, 학습 속도 및 하드웨어 활용도 (hardware utilization) 측면에서 비효율적이기 때문이다.
이에 유민수 교수 연구팀은 차등 프라이버시 기술의 성능 병목 구간을 분석해 해당 기술이 적용된 어플리케이션의 성능을 크게 시킬 수 있는 `차등 프라이버시 머신러닝을 위한 인공지능(AI) 반도체 칩'을 개발했다. 유민수 교수팀이 개발한 인공지능 반도체는 외적 기반 연산기와 덧셈기 트리 기반의 후처리 연산기 등으로 구성돼 있으며, 현재 가장 널리 사용되는 인공지능 프로세서인 구글 TPUv3 대비 차등 프라이버시 인공지능 학습 과정을 3.6 배 빠르게 실행시킬 수 있고, 엔비디아의 최신 GPU A100 대비 10배 적은 자원으로 대등한 성능을 보인다고 연구팀 관계자는 설명했다. 또한 이번 개발을 통해서 기존 하드웨어의 한계로 널리 쓰이지 못했던 차등 정보보호 기술의 대중화에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다고 전했다.
우리 대학 전기및전자공학부 박범식, 황랑기 연구원이 공동 제1 저자로, 윤동호, 최윤혁 연구원이 공동 저자로 참여한 이번 연구는 미국 시카고에서 열리는 컴퓨터 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 `55th IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture(MICRO 2022)'에서 오늘 10월 발표될 예정이다. (논문명 : DiVa: An Accelerator for Differentially Private Machine Learning)
또한 이번 연구는 지금까지는 없던 차등 프라이버시가 적용된 인공지능 반도체를 세계 최초로 개발했다는 점에서 의의가 있으며, 차등 프라이버시 인공지능 기술을 대중화해 인공지능 기반 서비스 사용자들의 개인정보를 보호하는 데에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다. 또한, 가속기의 성능 향상은 인공지능 연구 효율을 높여 차등 프라이버시 인공지능 모델의 정확도 개선에도 기여할 것으로 보인다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, 삼성전자, 그리고 반도체설계교육센터 (IDEC, IC Design Education Center)의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.19
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나노 크기 인공 지문으로 복제불가 사물인터넷 보안, 인증 원천기술 개발
우리 대학 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 DGIST 로봇및기계전자공학과 김봉훈 교수, 성균관대 화학공학/고분자공학부 권석준 교수와 공동연구를 통해 사람의 지문과 같이 매번 다른 형태를 형성하는 무작위적인 분자조립 나노 패턴을 이용한 새로운 IoT(사물인터넷) 보안/인증 원천기술을 개발했다고 9일 밝혔다.
최근 IoT 기술이 발전함에 따라 다양한 기기들이 인터넷을 통해 연결된 초연결 시대가 도래하고 있다. 그러나 IoT 기기들의 해킹 사례가 빈번하게 보고되고 있으며, IoT 기술을 안전하게 사용할 수 있느냐에 대한 의문이 제기되는 실정이다.
우리 주위에 흔히 사용되는 인증 방법으로 사람의 지문이나 핸드폰 등에서 제공해주는 QR 패턴을 들 수 있다. 사람의 지문은 모든 사람에게 다르게 형성되므로 각 개인을 식별하기 위한 인증 매체로 오래전부터 사용돼왔으나, 그 크기가 눈에 보일 정도로 커서 쉽게 복제할 수 있다는 단점을 가지고 있다.
반면 최근까지도 코로나 방역에 큰 역할을 했던 QR코드는 사용할 때마다 매번 다른 패턴을 형성하므로 복제가 어렵지만, 새로이 패턴이 생길 때마다 무선통신으로 등록을 해야 하므로 에너지 소모가 크고 개인의 프라이버시가 침해되는 문제점이 지적되기도 했다.
이번에 공동연구팀이 개발한 인증기술은 김상욱 교수가 세계 최초/최고기술을 인정받고 있는 분자조립 나노 패턴 기술을 이용해 서로 다른 모양을 가지는 수십억 개의 나노 패턴을 저비용으로 만들어낼 수 있으며, 높은 보안 수준을 유지하면서도 초고속 인증이 가능하다. 또한 연구팀은 나노 크기의 소형화를 통해 눈에 보이지 않는 투명소자나 초소형 장치 또는 개미 혹은 박테리아에도 부착함으로써 미생물 인식 칩으로써의 활용 가능성도 제시했다.
공동연구팀이 개발한 기술은 복제 방지를 위한 다양한 하드웨어 인증시스템에 유용할 뿐만 아니라, 기존 소프트웨어 인증과 달리 전자기 펄스(EMP) 공격과 같은 최첨단 무기 체계에도 내구성이 있어 향후 군사 및 국가 안보 등에도 활용성이 높을 것으로 전망된다. 나아가 이상적인 난수 생성 소재 (true random number generator)로서의 활용성도 기대된다.
신소재공학과 김상욱 교수, DGIST 로봇및기계전자공학과 김봉훈 교수, 성균관대 화학공학/고분자공학부 권석준 교수가 공동 교신저자 및 KAIST 신소재공학과 졸업생인 김장환 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 전자공학 분야 최고 권위 학술지인 `네이처 일렉트로닉스(Nature electronics, JCR 상위 0.18 %)'에 7월 26일 字 게재됐다. (논문명 : Nanoscale physical unclonable function labels based on block co-polymer self-assembly).
또한 공동연구팀은 기술 개발 과정에서 국내 특허, 미국 특허, 유럽 특허 및 PCT를 출원해 이번 기술의 지적 재산권을 확보했다고 밝혔다. 해당 특허는 KAIST 교원 창업 회사인 `(주)소재창조'를 통해 사업화를 진행할 계획이다.
한편 이번 연구는 한국창의연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.09
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최문정 교수, 김태경 석사. 개인 건강정보 공유 통제의 중요성 입증
우리 대학 과학기술정책대학원 최문정 교수 연구팀이 고령사회에서의 헬스케어 기술 개발 및 사용과 관련해 사용자의 개인 건강정보 공유에 대한 통제권의 중요성을 입증했다.
연구팀은 헬스케어 기술 실용화에 걸림돌이 되는 개인 건강정보 공유에 대한 태도를 다양한 관점에서 분석해 노인들이 누구에게, 어떤 유형의 정보를 공유하는 것에 대해 거부감을 갖는지 파악했다. 이를 통해 노인에게 정보 공유에 대한 보다 섬세한 통제권을 부여해, 많은 노인이 건강증진 프로그램에 참여할 수 있도록 방향을 제시했다.
김태경 석사가 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘인터내셔널 저널 오브 메디컬 인포매틱스(International Journal of Medical Informatics)’ 3월 14일 자에 게재됐다. (논문명: Older Adults’ Willingness to Share Their Personal and Health Information When Adopting Healthcare Technology and Services)
사회과학 분야에서는 비서구권 국가에서 수집된 데이터로 국제 학술지에 논문을 게재하기 어려운 경향이 있다. 최문정 교수 연구팀은 대전광역시에서 편의 표집한 170명의 노인을 대상으로 실시한 설문조사임에도 연구의 중요성과 독창성을 인정받아 우수 국제 학술지에 논문을 발표하는 성과를 냈다.
한국인의 기대수명은 82.7세로 이미 OECD 평균뿐 아니라 미국, 영국, 독일 등 서구 선진국의 기대수명도 앞지르고 있다. 65세 이상을 노인으로 정의하면 약 20년의 노년기가 주어지게 됨으로써 연장된 노년기를 대비해 활동적 노화(active aging), 건강한 노화(healthy aging)에 대한 사회적 관심이 커지고 있다.
노년기 건강관리를 위한 웨어러블 기기 등 헬스케어 기술과 관련 서비스 개발은 활발히 이뤄지고 있으나 실제 사용은 미미한 상황이다.
또한 노인의 헬스케어 기술 및 연계 서비스 사용에는 복합적 요인들이 영향을 미치고 실사용에 있어 걸림돌을 해소하기 위한 정책적, 기술적 접근이 필요하나 노인의 개인 건강정보 공유 의사를 중심으로 한 국내 연구는 부족한 상황이다.
최 교수 연구팀은 노인들이 헬스케어 기술 및 연계 서비스를 이용할 때 개인 건강정보 공유 결정에 미치는 요인을 공유주체와 정보 유형에 따라 분석했다.
연구팀은 정보의 공유주체에 따라 노인의 의사 결정이 달라진다는 사실을 규명했다. 10명 중 8명이 정부 기관과의 공유를 꺼리고, 그중 2명은 가족과의 정보 공유도 꺼리는 것으로 밝혀졌다.
연구팀은 노인의 인구 사회학적 배경이 이와 같은 의사 결정에 영향을 미친다고 밝혔다. 교육수준이 높고 연령이 낮은 노인일수록 정보 유형을 불문하고 개인 건강정보 공유를 꺼리는 경향을 보였고, 특히 여성은 남성에 비해 정부 기관과의 정부 공유를 원하지 않았다.
정보 유형에 따라서도 공유 의사에 변화가 나타났다. 다양한 유형의 건강 관련 정보 중 경제 상황이나 가족병력을 공유하는 것에 민감한 경향을 보였다. 한편, 기술에 대해 긍정적 태도를 지닌 노인은 기술개발자 및 기업과의 정보 공유에 대체로 수용적이었다.
최문정 교수는 “개인 건강정보는 그 유형과 내용이 매우 다양하지만, 현재 상용화된 헬스케어 기기 및 관련 서비스는 사용자에게 개인 건강정보 전체를 공유할지 말지에 대한 선택을 강제하는 경향이 있다. 앞으로는 노인들에게 정보를 어느 범위까지 공유할지에 대한 섬세한 통제권을 주어야 한다”라고 말했다.
또한 “특히 건강한 노년을 위한 예방적 차원의 공공보건 프로그램은 개인정보 수집을 최소화하며 시행해야 많은 노인이 참여할 것으로 기대된다. 아울러 이미 수집된 개인정보는 이를 비식별화하는 기술 개발이 시급하다”라고 말했다.
이번 연구결과는 한국연구재단 인문사회신진연구자지원사업과 KAIST 기본연구사업 지원을 받아 수행됐다.
2019.04.08
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조연우 교수, 물 속 운동체의 항력 감소 기술 개발
우리 대학 기계공학과 조연우 교수 연구팀(파동 및 유체역학 연구실)이 초공동(supercavitation) 현상을 이용해 수중 운동체의 저항력을 감소시키는 기술을 개발했다.
정재호 박사가 제1저자로 참여한 이번 연구는 영국 캠브리지 대학 Press에서 발간하는 유체역학 분야 저명 학술지인 ‘JFM(Journal of Fluid Mechanics) 854호 표지논문으로 선정됐다.(논문명: Ventilated supercavitation around a moving body in a still fluid: observation and drag measurement)
공기에서 어떤 물체가 운동하는 경우에 물체가 받는 저항력은 동일한 물체가 물속에서 운동하는 경우의 항력보다 매우 작다.
따라서 만약 물속에서 운동하는 어떤 물체가 공기로 완전히 감싸진 채 운동한다면 그 물체가 받는 항력을 매우 줄일 수 있을 것이다.
연구팀은 압축 공기를 이용해 미사일 모양의 수중 운동체를 공기로 완전히 감쌀 수 있는 초공동(supercavitation) 현상을 발생 시킨 후 수중 운동체에 가해지는 항력을 측정했다.
그 결과 동일한 속력에서 초공동으로 둘러싸인 수중 운동체가 받는 항력이 기존 수중 운동체가 받는 항력의 25% 정도로 측정됨을 확인했다.
연구 결과는 초고속 수중 운동체 개발 및 공기윤활(air lubrication)을 이용한 초고속 선박의 개발에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 한국연구재단의 이공학개인기초연구지원사업의 지원으로 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. Journal of Fluid Mechanics 표지
2018.10.11
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이진환 교수, 스핀 전류로 초전도를 제어하는 신기술 개발
〈 이진환 교수, 최석환 박사 〉
우리 대학 물리학과 이진환 교수가 포항공대 및 연세대와의 공동 연구를 통해 스핀 전류를 이용해 물질의 초전도를 제어하는 기술을 최초로 개발했다.
연구팀이 사용한 물질은 철계열 초전도체인 FeAs 원자층과 페로브스카이트 Sr2VO3 원자층이 반복해서 자기조립에 의해 형성된 헤테로 구조 물질이다. 스핀 제어 주사 터널링 현미경의 탐침과 시료 사이에 흐르는 스핀 분극 전류에 의해 FeAs층의 자성이 C2구조와 C4구조 사이에서 변화하고 이로 인해 FeAs층의 초전도가 켜지고 꺼짐을 원자수준에서 명확히 보일 수 있었다.
최석환 박사(현 BK 박사후연구원)가 제1저자로 참여한 이번 연구는 대표 물리 학술지 ‘피지컬 리뷰 레터스(Physical Review Letters, PRL)’에 11월 27일자로 PRL 대표 논문(Editors’ Suggestion)으로 출판됐다.
이 연구는 스핀 분극 전류와 비분극 전류를 활용해 자성 배열을 국소적으로 바꿈으로써, 나노 자성 메모리를 구현하거나 초전도를 제어하는 트랜지스터 소자를 개발하는데 필요한 기본적인 물리 원리를 최초로 밝혔으며 동시에 이를 원자 수준에서 규명한 것으로 평가받고 있다.
이 연구는 상위 3%의 가장 중요한 PRL 논문에 대해 해당 분야의 권위자의 해설이 함께 실리는 Viewpoint in Physics에도 선정됐으며, 미국 국립 연구소들이 주도하는 일반인 대상의 과학 전문 온라인 뉴스 매체인 Phys.org에 매월 가장 중요한 10개 연구만 선정되는 특집(Feature) 기사로 소개되기도 했다.
또 이진환 교수가 독자 설계 제작하여 이 연구에 활용된 장비는 지난 10월호 최고 권위의 과학 장비 저널인 ‘리뷰 오브 사이언티픽 인스트루먼츠(Review of Scientific Instruments, RSI)’지의 표지 논문으로 선정되기도 했다.
이 장비의 측정 정밀도를 향상시키기 위해 개발하였으나 일반적인 모든 센서와 증폭기의 성능을 향상시킬 수 있는 수학적인 모델이 같은 과학 장비 저널 RSI에 수학적인 논문으로는 예외적으로 별도 정규 논문으로 게재됐다.
이진환 교수는 “모두가 그 기본 원리가 잘 알려진 간단한 주사 탐침 현미경 또는 상용 현미경으로 실험할 때, 우리는 반강자성 탐침을 이용한 스핀 제어 기능, 고자기장 구조에서 불가능할 것으로 여겨졌던 넓은 가변온도 기능, 체계적인 스핀제어 실험을 위한 다중 시료 장착 기능 등을 과감히 설계에 반영하였고, 그 결과 자연스럽게 다른 경쟁 그룹들이 수년 내에 따라 할 수 없는 자성과 초전도의 동시 제어 실험을 체계적으로 수행할 수 있었다”면서 “학내에 공용 헬륨 액화기가 없는 등 기초과학 연구 환경상의 약간의 어려움이 있지만, 이 연구의 물리학적인 성취를 실용적인 소자로 구현하기 위한 확장 연구와 함께, 앞으로도 보다 다양한 측정 기술 혁신으로 첨단 과학의 발전을 선도할 수 있기 위해 최선을 다할 것”이라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단이 추진하는 미래융합 파이오니어 사업과 이공학 개인기초연구지원 사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
이 연구 논문은 https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.119.227001 에서 확인할 수 있으며, Viewpoint in Physics와 Phys.org 특집 기사는
https://physics.aps.org/articles/v10/127 및 https://phys.org/news/2017-12-scientists-superconductivity-currents.html 에서 찾아볼 수 있다.
□ 그림 설명
그림1. 연구 개념도
2017.12.26
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이동만 교수, 빅데이터로 SNS 분석해 맞춤형 장소 제공 기술 개발
<좌측부터 전산학부 이동만 교수, 신병헌 박사과정 학생, 최인경 박사과정 학생>
전산학부 이동만 교수 연구팀이 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사진과 글을 기반으로 장소의 특성을 분석해 사용자에게 맞춤형 장소를 제공하는 기술을 개발했다. 이 기술은 현재의 위치기반 추천서비스를 인공지능형 개인비서서비스로 도약시키는 원천기술이 될 것으로 기대된다.
이번 연구는 기존 위치기반 장소 검색 및 추천서비스의 검색 수준을 향상시켜 사용자들이 장소를 선택하는 기준을 다양하게 적용시킬 수 있다. 사용자의 트렌드를 반영해 실시간으로 변화된 장소 추천을 할 수 있을 것으로 보인다. 문화기술대학원 이원재, 박주용 교수와 전산학과 차미영 교수가 공동으로 참여한 이번 연구의 API(응용 프로그래밍 인터페이스)는 http://placeness.kaist.ac.kr:8080/ 을 통해 공개됐고 관련 정보는 http://placeness.kaist.ac.kr/wiki/doku.php 에서 열람할 수 있다.
맛집 추천서비스, 소셜 커머스 등 위치를 기반으로 정보 검색 및 추천서비스를 제공하는 업체들은 주로 고객의 후기를 수집하거나 직접 방문을 통해 경험한 내용을 토대로 음식점 혹은 매장을 평가한다. 이는 비교적 정확한 정보를 제공하지만 시간적, 경제적 비용이 많이 소모된다. 또한 사용자 전체의 관심과 선택의 평균에 중점을 두기 때문에 사용자 개인의 특성을 충분히 고려하지 못한다는 한계가 있다. 시간이 지날수록 사용자는 평균 중심의 예상 가능한 선택지를 추천받을 확률이 높아진다.
따라서 같은 장소라도 사용자가 방문하고자 하는 목적이 다르기 때문에(모임, 상견례, 소개팅 등) 방문 목적과 사회적 맥락을 파악할 수 있는 추가적인 기능이 필수적이다. 이를 위해 기본적으로 제공되는 정보 외에도 실제 사람들이 각 장소에서 어떤 세부적 활동을 하며 공간을 소비했는지에 대한 데이터 수집이 필요하다. 연구팀은 문제 개선을 위해 특정 소셜 네트워크 서비스(인스타그램)에 올라온 사진과 텍스트 자료를 바탕으로 이를 분석하는 알고리즘을 개발했다.
기존에 존재하는 딥러닝 방식을 이용해 사진을 분석하는 기술과 연구팀이 새로 개발한 텍스트 분석 기술인 워드백(Wordbag) 기술을 결합했다. 특정 상황이나 분위기에 사용되는 단어들을 분석하고 단어마다 가중치를 둬 분류하는 기술이다. 연구팀은 API에서 주요 연구 이슈에 따라 크게 4개의 세부 분야별 정보를 제공한다. ▲상위 장소의 장소성(장소의 성격 : placeness), ▲상위 장소 내에 있는 세부 장소의 장소성 추론, ▲감성분석 기반의 장소 분위기 추론, ▲사용자와 장소성 간 연관성을 제공한다.
연구팀의 API는 SNS에 존재하는 연구개발 대상으로 지정된 특정 상위장소(코엑스. 아이파크 몰) 및 그 내부의 세부장소에 대해 언급된 데이터를 분석해 행위, 방문자, 시간, 분위기 등 다양한 관점에서 공간의 활용 가능성을 제공한다. 이는 같은 장소라도 사용자가 시간대, 목적에 따라 다르게 활용했던 이력이나 기존 서비스에서 제공이 어려웠던 분위기(ex. 밝은, 전통적인 등)나 방문 목적(ex. 데이트, 공부, 회의)을 데이터로 수집할 수 있기 때문에 사용자의 의도에 따라 장소를 추천할 수 있다.
이 교수는 “이 연구에서 개발된 API를 통해 기존의 위치기반 장소 검색 및 추천 서비스의 검색 수준을 향상시키고 방문자들의 트렌드 변화에 따라 자동으로 변화된 장소를 추천할 수 있다”고 말했다. 또한 “기존 비정형 텍스트 데이터 분석의 한계를 극복하기 위해 사진과 텍스트를 동시에 분석해 공간에 대한 사회적 정보를 추론할 수 있어 현재의 위치기반 추천 서비스가 인공지능형 개인비서서비스로 도약하는 핵심 기술이 될 것이다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 디지털콘텐츠 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2017.08.29
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이동만 교수, 대한민국 인터넷대상 개인공로상 수상
〈 이 동 만 교수 〉
우리 대학 전산학부 이동만 교수가 미래창조과학부에서 주최해 열린 제 11회 대한민국 인터넷대상에서 개인공로상을 수상했다.
지난 13일 경기 창조경제혁신센터에서 열린 이번 시상식은 국내 인터넷 산업과 사회발전에 기여한 기업, 기관, 단체 및 공로자에게 주어지는 상이다.
이 교수는 2010년부터 사물 인터넷 플랫폼 연구를 지속적으로 수행했다. 5편의 관련 분야 SCI급 저널과 30편 이상의 우수 국제학회 논문, 10편 이상의 국내 논문 출판 및 11건 이상의 특허를 등록했다.
또한 교내의 IT융합센터(N1) 8층에 실제로 사용 가능한 사물 인터넷 테스트베드 환경을 구축해 실험 및 다양한 데이터를 수집이 가능하도록 해 세계적인 연구를 수행할 수 있는 기반을 구축했다.
이 교수는 한국 다자간 인터넷거버넌스 협의회(KIGA) 위원장 역임, 인터넷거버넌스 정책 연구, 아,태지역 인터넷거버넌스포럼(APrlGF) 개최 등 다양한 국내외 인터넷 거버넌스 활동을 통해 한국의 국제영향력 제고에 기여했다. 또한 사물인터넷 환경에서의 사용자 맞춤형 서비스를 위한 객체 연동 플랫폼 연구 등을 추진해 사물인터넷 생태계 기반 조성에도 기여하고 있다.
2016.12.19
조회수 17469