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암 유발 물질 컴퓨터로 예측하다
암은 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 포함된다.
*암 유발 대사물질 (oncometabolite): 세포 내 비정상적인 축적을 통해 암을 유발하는 대사물질. 이러한 대사물질들은 특정 유전자 돌연변이의 영향으로 대사 과정 중에 비정상적으로 높은 농도로 축적되며, 이러한 축적은 암세포의 성장과 생존을 촉진함. 기존 연구에서 확인된 주요 암 유발 대사물질로는 2-하이드록시글루타레이트(2-hydroxyglutarate), 숙시네이트(succinate), 푸마레이트(fumarate) 등이 보고됨.
하지만, 암 대사 연구와 새로운 암 유발 대사물질 발굴에는 대사체학 등의 방법론이 필요하며, 이를 대규모 환자 샘플에 적용하기 위해서는 상당한 시간과 비용이 소요된다. 이러한 이유로, 암과 관련된 많은 유전자 돌연변이들이 밝혀졌음에도, 그에 상응하는 암 유발 대사물질은 극소수만 알려져 있다.
김현욱 교수 공동연구팀은 세포 대사 정보를 예측할 수 있는 게놈 수준의 대사 모델*에 국제 암 연구 컨소시엄에서 공개하고 있는 암 환자들의 전사체 데이터를 통합해, 24개 암종에 해당하는 1,043명의 암 환자에 대한 대사 모델을 성공적으로 구축했다.
*게놈 수준의 대사모델: 세포의 전체 대사 네트워크를 다루는 컴퓨터 모델로서, 세포 내 모든 대사반응에 대한 정보가 담겨 있으며, 다양한 조건에서 세포의 대사 활성을 예측하는 것이 가능
공동연구팀은 1,043명의 암 환자 특이 대사 모델과 동일 환자들의 암 체세포 돌연변이 데이터를 활용해, 다음의 4단계로 구성된 컴퓨터 방법론을 개발했다 (그림 1). 첫 단계에서는 암 환자 특이 대사 모델을 시뮬레이션해, 환자 별로 모든 대사물질들의 활성을 예측한다. 두 번째 단계로는 특정 유전자 돌연변이가 앞서 예측된 대사물질의 활성에 유의한 차이를 일으키는 짝을 선별한다. 세 번째 단계로, 특정 유전자 돌연변이와 연결된 대사물질들을 대상으로, 이들과 유의하게 연관된 대사경로를 추가로 선별한다. 마지막 단계로서, ‘유전자-대사물질-대사경로’ 조합을 완성해, 컴퓨터 방법론 결과로써 도출하게 된다.
이번 논문의 공동 제1 저자인 이가령 박사(現 다나파버 암센터 및 하버드 의과대학 박사후연구원)와 이상미 박사(現 하버드 의과대학 박사후연구원)는 “이번 연구에서 개발된 방법론은 암 환자 코호트의 돌연변이 및 전사체 데이터를 토대로 다른 암종에 대해서도 쉽게 적용될 수 있으며, 유전자 돌연변이가 대사경로를 통해 어떻게 세포대사에 변화를 일으키는지 체계적으로 예측할 수 있는 최초의 컴퓨터 방법론이라는 데 큰 의의가 있다” 한다고 말했다.
또한 김현욱 교수는 “이번 공동연구의 결과는 향후 암 대사 및 암 유발 대사물질 연구에서 중요한 참고 자료로 활용될 수 있을 것”이라고 강조했다.
한편 이번 논문은 바이오메드 센트럴(BioMed Central) 社가 발행하며, 생명공학 및 유전학 분야의 대표적 국제학술지인 게놈 바이올로지(Genome Biology, JCR 분야 상위 5% 이내)에 게재됐다.
※ 논문명 : Prediction of metabolites associated with somatic mutations in cancers by using genome-scale metabolic models and mutation data
※ 저자 정보 : 이가령(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 이상미(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 이성영(서울대학교병원, 공동저자), 정창욱(서울대학교병원, 공동저자), 송효진(서울대학교병원, 공동저자), 이상엽(한국과학기술원, 공동저자), 윤홍석(서울대학교병원, 교신저자), 고영일(서울대학교병원, 교신저자), 김현욱(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 9명
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2024.03.18
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이지윤 교수, 한국인 최초 미국항법학회 터로상 수상
우리 대학 항공우주공학과 이지윤 교수(KAIST 지정 석좌교수)가 위성 항법 분야에서의 업적으로 미국항법학회(ION)의 터로상(Colonel Thomas L. Thurlow Award)을 수상했다고 27일 밝혔다.
미국항법학회(ION)는 25일(미국 현지 시각) 캘리포니아 롱비치에서 국제학술대회와 함께 열린 연례 시상식에서 이 교수를 터로상 수상자로 발표했다. 한국 연구자로서는 최초 수상이다. 이전까지 한국계나 한국인이 이 상을 받은 적은 없었다.
터로상은 항법 장비의 개발과 항해사 훈련에 크게 기여한 토마스 L. 터로(Thomas L. Thurlow) 대령을 기리기 위해 1945년에 제정됐다. 항법의 발전에 탁월한 공헌을 한 개인을 최고의 경의로 표창하는 것을 목적으로 하는 상으로, 수상 적격자가 있을 경우 매년 한 명에게 수여해 왔다. 역대 수상자로는 관성항법의 아버지로 잘 알려졌으며 아폴로 달착륙 프로젝트의 유도 항법 컴퓨터를 개발한 찰스 스타크 드레이퍼(Charles Stark Draper) MIT 교수 등이 있다.
이지윤 교수는 항공용 위성 기반 항법 시스템의 안전을 보장하는 기술 진보에 크게 기여한 공로를 인정받았다. 특히 지능형 교통 시스템, 자율 무인 시스템의 안정성 보장에 필수적인 ‘항법 무결성 아키텍처 설계’ 분야의 세계적인 권위자로 인정받았다. 이 교수는 태양 우주환경과 같은 외부요인의 급변으로 영향을 받는 등 전리권 교란으로부터 항공용 위성 기반 항법 시스템의 안전을 보장하는 데 획기적인 공헌을 했다.
그녀는 전리권 연구 분야에서 다수의 최초 과학적 발견을 달성하는 동시에 새로운 전리권 위협 모델링 방법, 전리권 이상 현상 감시 및 완화 기술, 차세대 보강 항법 시스템의 무결성 및 가용성 평가 기술을 개발했다. 또한 국제민간항공기구(ICAO)를 통한 기술의 국제 표준화에 기여했다.
이 교수와 그녀의 연구그룹은 무인 항공기(UAV)와 도심 항공 모빌리티(UAM)의 안전하고 자율적인 운항을 위한 혁신적인 항법 기술 분야를 개척했다. 높은 무결성을 보장하는 근거리 네트워크 운영 개념의 UAV용 저비용 위성항법시스템(GNSS) 보강 아키텍처와 UAM용 네트워크 지상국 기반 보강 항법 시스템을 최초로 제안하고 개발했다. 또한 다중 센서 통합 항법 시스템의 고장 모니터링 및 무결성 위험 평가를 포함한 무결성 설계 기술에 기여했다.
1986년도 터로상 수상자이자 GPS의 아버지로 불리우는 브래드포드 파킨슨(Bradford Parkinson) 스탠퍼드(Stanford) 대학 명예 교수는 “이 교수가 미국항법학회 연례 시상 최고상인 터로상을 수상했다는 소식을 듣고 정말 기뻤고 진심으로 축하한다”며, “그녀의 혁신적인 연구는 항법 분야의 많은 중대한 주제를 다뤘으며 그녀의 해결방안은 매우 혁신적이고 높게 평가한다”라고 설명했다.
수상자인 이지윤 석좌교수는 “항법 분야에서 깊은 역사와 전통의 터로상을 수상하게 되어 큰 영광이고 기쁘게 생각한다”며, “안전하고 지속가능한 항법 기술을 확보해 미래 모빌리티 산업 발전에 도움이 되도록 노력하겠다ˮ 라고 소감을 밝혔다.
2024.01.26
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과학영재교육연구원, 군인가족 자녀를 위한 과학캠프 실시
우리 대학이 이달 12일부터 2박 3일간 군인 가족을 위한 과학캠프를 개최했다. 대전 본원 창의학습관에서 진행된 이번 캠프에는 초등학생 5~6학년 90명, 중학생 1~2학년 60명 총 150명이 참가했다.
강민석 전산학부 교수는 과학 및 리더십 특강을 맡아 '컴퓨터 보안 연구의 중요성 및 즐거움에 대해'라는 주제로 컴퓨터 보안 연구 분야 및 현재 진행되고 있는 최신 연구를 소개하고 보안과 관련된 학생들의 궁금증 해결하는 시간을 가졌다. '아이언 핑거', '로봇과 함께하는 화성탐사' 등 과학 실습을 직접 해보며 창의력과 과학적 사고력을 기를 수 있는 창의적 설계 프로그램과 우리 대학 재학생들이 함께하는 토크 콘서트 형식의 이공계 진로 멘토링 등도 진행됐다. 교육 멘토로 참여한 고건(새내기과정학부) 학생은 "초등학교 5학년 때 이 군인 가족 과학캠프에 참여해 KAIST에 진학해야겠다는 꿈을 가졌고 결국엔 이뤘다"라고 경험담을 공유했다.
또한, 직업 특성상 전‧후방으로 거주지를 자주 옮기게 되는 군인 가족 학부모를 위한 교육 특강도 진행됐다. 류지영 영재정책센터장은 '디지털 대전환 시대, 이런 인재가 필요하다'를 주제로 인공지능의 발달로 대전환을 맞게 될 미래에 필요한 인재를 기르기 위한 학부모의 역할에 대해 강연했다. 군인가족 자녀를 위한 과학캠프는 우리 대학과 육군본부가 업무협약을 맺고 2010년부터 개최하고 있다. 육군본부가 주최하고 KAIST과학영재교육연구원(원장 정현철)이 주관하며, 사단법인 미래회(이사장 노소영)가 후원한다. 노소영 미래회 이사장은 "군인가족 자녀로 성장하며 어린 시절 전‧후방으로 잦은 전학을 다녔던 경험은 저 스스로를 적극적이고 주도적으로 행동하게 만들어준 원동력이 되었다"라고 전했다. 이광형 총장은 영상을 통해 "KAIST와 육군의 국방기술 교류가 활발히 진행되고 있는 가운데 KAIST가 군인가족 자녀를 위해 봉사할 뜻깊은 기회가 생겨 감사하다"라고 참가자들을 환대했다.
2024.01.18
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인공장기 생체 단백질 모방 금속 필름 개발
오랜 기간에 걸쳐 생체 구조체를 형틀로 삼아 다양한 무기물을 증착 및 성장시킴으로써 생체 모방 재료를 합성하는 연구들이 이루어져 왔는데, 이를 생체 형틀법이라고 한다. 이런 생체 형틀법은 생체에 있는 특정 구조체에 사용되어 오랜 시간 동안 에너지, 광학, 마이크로로봇, 의료 분야 등에 응용되어 왔다. 특히 생체 구조체를 사용하고 모방했다는 점에서 인체 내 활용이 용이하여 인공장기나 상처 치유 분야로 많이 연구되었다.
우리 대학 신소재공학과 장재범, 김일두 교수 연구팀이 생체 형틀법을 이용해 세포외 기질을 구성하는 여러 단백질 중 원하는 특정 단백질만을 선택해 해당 단백질 구조체를 모방한 금속 필름을 합성하고 전기 전달 특성을 확인하는 것에 성공했다고 16일 밝혔다.
세포외 기질이란 세포 밖에 존재하며 세포의 분화, 성장, 이동에 중요한 역할을 수행할 뿐만 아니라 생체 조직과 기관(organ)의 구조적·기계적 특성 유지에 필수적인 생체 구조물이다. 이러한 세포외 기질은 여러 단백질을 포함하며, 그 단백질 구조체를 원하는 형태로 변형하거나 최근에는 세포외 기질을 3D 프린팅을 위한 바이오잉크로 사용할 만큼 세포외 기질을 다루는 많은 기술 개발이 진행되고 있다. 따라서 세포외 기질은 생체 형틀법을 통해 다양한 구조의 재료 합성에 이용될 수 있지만, 현재까지 관련된 연구는 많이 이뤄지지 않았다.
연구팀은 2022년 항체(Antibody)를 활용한 신개념 생체 형틀법인 `항체 유도 생체 형틀‘을 개발해 최초로 다세포 생물 내부에 있는 특정 단백질 구조체를 모방한 금속 구조체를 합성하는 데 성공했다. 이번 연구에서는 이전 연구를 세포외 기질로 확장해 세포를 지탱하는 구조체를 구성하는 단백질 중 피브로넥틴(fibronectin)을 표적 단백질로 삼아 그물형 금속 필름 제작에 성공했다.
연구팀은 이에 더 나아가 합성한 그물형 금속 필름에 추가적 처리를 통해 금속을 통한 전기 전달이 가능하도록 만들었다. 이를 기반으로 물을 전기 분해하여 수소를 생산하거나, 또는 수소와 금속간 화학적 반응을 통해 수소를 검출할 수 있는 센서로 활용할 수 있었다.
해당 기술은 다양한 생물의 세포외 기질에도 적용 가능할 것으로 예상되어 더 큰 규모나 더 복잡한 생체 모방 재료 합성도 가능할 것으로 생각된다. 또한, 원하는 형태로 세포외 기질을 패턴화 및 정렬함으로써 본 기술로 전기 회로 제작도 가능할 것으로 생각된다.
우리 대학 신소재공학과 송창우 박사과정, 안재완 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)'에 10월 18일 자로 온라인 공개되었으며, 전면 표지 논문(Front Cover)으로 선정됐다. (논문명 : Metallization of Targeted Protein Assemblies in Cell-Derived Extracellular Matrix by Antibody-Guided Biotemplating).
제1 저자인 송창우 박사과정은 "이번 연구는 기존에 개발한 항체 유도 생체 형틀법을 세포외 기질로 확장함으로써 합성된 생체 모방 재료가 더 다양한 분야에 활용 가능하다는 것을 보였다ˮ 라며 "이를 기반으로 조직 수준의 세포외 기질 및 원하는 형태로 변형된 세포외 기질을 이용해 조직 공학(Tissue engineering) 및 생체 조직 제조(Biofabrication)으로 활용 범주를 넓힐 수 있을 것이다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 과학난제도전 융합연구개발사업, 웨어러블 플랫폼소재 기술센터, 우수신진연구사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
2023.11.17
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망한 과제 자랑대회? 2023 실패주간 행사 개최
우리 대학이 이달 23일부터 11월 3일까지 2주간을 ‘실패주간’으로 지정하고 다양한 행사를 개최한다. KAIST 실패연구소(소장 조성호)가 실패를 주제 삼아 처음 시도하는 행사로 전시․교류․강연 등 다양한 형태의 프로그램으로 채워질 예정이다.
행사가 시작되는 23일에는 대전 본원 창의학습관 1층 로비에서 '일상에서 포착한 실패의 순간들(KAISTian Photograph “Capture the Failure Moment)'이라는 제목의 사진전이 열린다. 일·성장·생활·회복력 등 크게 네 가지 주제를 바탕으로 학생들이 일상에서 실패를 느낀 순간을 포착한 사진과 당시의 생각을 기록한 메모가 함께 전시된다. 이번 사진전에 전시되는 작품들은 지난 6월 KAIST 실패연구소가 진행한 동명의 연구 프로그램에서 수집됐다. 사진을 매개로 연구 참여자의 가치관이나 생각을 표현하게 하고 이를 심층적으로 탐구하는 방법인 '포토보이스(photo voice)'를 적용한 연구다. 학생들이 경험하는 실패의 특성을 규명하고 건강한 개입 방안을 모색하기 위해 고안된 프로그램으로 재학생 31명이 참여했다.
KAIST 실패연구소 관계자는 "자료를 모으는 과정에서 참여자들이 느끼는 실패감에는 어느 정도의 보편성이 나타난다는 사실과 동시에 같은 실패라도 관점에 따라 달리 해석될 수 있다는 점을 확인했다"라고 전했다. 수집된 360여 개의 실패 장면 중 구성원의 공감을 불러일으키거나 중요한 공동체적 메시지를 담은 30개의 장면을 선별해 행사 기간에 전시한다. 72개의 장면은 온라인에서 아카이브 형태로 공개하고 실패주간이 끝난 뒤에도 KAIST 구성원 전체가 참여하는 온라인 포토 다이어리를 운영해 실패의 순간에 관한 이야기들을 지속해서 게시할 계획이다.
11월 1일에는 학생들이 스탠드업 코미디 형식으로 실패 경험을 공유하는 '실패학회: 망한 과제 자랑 대회'가 열린다. 학생동아리 아이시스츠(ICISTS)와 함께 진행하며, 재학생들이 무대에 올라 학업 과제뿐만 아니라 연애․진로 등 인생의 과제에서 실패한 경험담을 발표한다.
▴ 인기상(청중 현장 투표 기준 최다 득표자) ▴마상(가장 마음 아픈 실패 경험 발표자) ▴떡상(가장 응원하고 싶은 발표자) ▴연구대상(자신의 실패를 가장 흥미롭게 풀어낸 발표자) 등 재치 있는 수상 부문을 만들어 다소 경쟁적이고 성취 지향적인 분위기에 익숙한 KAIST 학생들이 유쾌하면서도 심리적으로 안전한 방식으로 동료들과 실패를 공유할 수 있는 장을 만들 예정이다.
실패주간의 마지막 날인 11월 3일에는 리사 손 미국 콜롬비아대학교 버나드 컬리지 심리학과 교수와 김수안 성균관대 심리학과 교수를 초청한 'KAIST 실패세미나'가 열린다. 다양한 분야 리더들의 경험과 관점을 공유하는 실패강연 시리즈로, 4회를 맞는 이번 세미나에서는 실패를 건강하게 다루는 방법에 대해 청중과 나눌 예정이다. 이번 행사를 총괄한 조성호 KAIST 실패연구소장은 "성취와 성공으로 가득 차 있을 것 같은 KAIST 학생들의 일상과 인생 여정에도 실패와 역경은 반드시 존재하며, 그 속에서 함께 배울만한 교훈을 발견할 수 있다"라고 전했다. 이어 조 소장은, "캠퍼스 곳곳에 마련된 다양한 행사를 통해 실패를 성장의 자양분으로 전환할 수 있는 새로운 관점과 통찰력을 얻는 계기가 될 수 있기를 바란다"고 강조했다. 한편, KAIST 실패연구소는 2021년 6월 'QAIST 신문화 추진전략' 조직문화 혁신의 일환으로 설립되었으며, 구성원을 대상으로 실패의 두려움을 줄이고 유연한 사고와 도전정신을 확대하기 위한 교육․연구․캠페인 활동을 다양한 방식으로 전개해 나가고 있다.
2023.10.18
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인과관계 추정 정확도 높인 새로운 방법론 개발
우리 대학 수리과학과 김재경 교수 연구팀이 수학 모델을 기반으로 시계열 데이터의 인과관계를 추정하는 새로운 방법론을 개발했다. 복잡한 계산 과정을 없애 기존보다 빠른 속도로 추론이 가능하면서도, 정확도는 획기적으로 높였다.
매 순간 다양한 데이터가 기록되고 있다. 그중 시간의 흐름을 기준으로 기록된 ‘시계열 데이터’는 일기 예보와 경제 분야뿐만 아니라 의학 분야에서도 가치 있게 쓰인다. 입원 환자의 심전도 측정을 통해 심장 발작의 직접적인 요인을 찾는 것과 같이 인과관계를 추정하는 것이 대표적이다. 최근에는 스마트 워치 등 웨어러블 기기를 통해 일상에서 건강 데이터를 쉽게 수집할 수 있게 되면서, 의학 분야에서 시계열 데이터 분석의 중요성이 더 커지고 있다.
시계열 데이터에서 인과관계를 추정하는 대표적인 방법으로는 2003년 노벨 경제학상을 수상한 클라이브 그레인저 미국 샌디에이고캘리포니아대(UC샌디에이고) 교수가 제시한 ‘그레인저 인과관계 검정(Granger causality test)’이 있다. 이는 미래 경제지표 예측, 질병 요인분석, 지구온난화의 원인 등 수많은 분야에 걸쳐 응용됐다. 그레인저 인과관계 검정을 개선한 정보 이론 기반의 다양한 인과관계 추정 방법이 개발됐지만, 일련의 방법들은 시계열 데이터가 비슷한 주기로 변화하는 동시성을 가지기만 하면, 인과관계가 있다고 잘못 예측하는 경우가 많았다. 또한, 직접적인 인과관계와 간접적인 인과관계를 구별하지 못한다는 한계도 있었다.
이러한 한계를 극복하기 위해 최근 수리 모델을 기반으로 하는 방법론들이 등장했다. 수리 모델로 주어진 시계열 데이터를 잘 맞출 수 있는지 확인하는 방법을 통해 인과관계를 예측한다. 수리 모델이 정확하기만 하면 기존 그레인저 인과관계 검정의 한계인 동시성과 간접적인 영향을 인과관계와 혼동하지 않는다는 장점이 있다. 그러나 정확한 수리 모델을 알기 힘들고, 현재까지 제시된 수리 모델 기반 방법론들은 복잡한 계산이 필요해 추정 시간이 많이 걸린다는 단점이 있다.
이러한 상황에서 연구팀은 기존 방법론들의 한계를 모두 해결한 새로운 방법론 ‘GOBI(General ODE-Based Inference)’를 개발했다. 우선, 연구팀은 시계열 데이터가 일반적인 수학 모델로 표현될 수 있는지 확인하는 수학 이론을 만들었다. 그리고 이 이론을 바탕으로 정확한 수리 모델이나 복잡한 계산 없이도 시계열 데이터로부터 인과관계를 추정하는 방법론을 개발했다.
개발한 방법론을 인과관계 분석에 적용해 본 결과 세포 내 분자들의 상호작용, 생태계 네트워크, 기상 시스템 등 다양한 분야의 데이터에서 기존 방법론에 비해 월등한 성능을 보여줬다. 특히, 동시성 및 간접적인 영향을 가지는 시계열 데이터에서도 인과관계를 성공적으로 추론했다. 연구진은 GOBI를 통해서 여러 오염 물질 중 이산화질소와 호흡기로 유입되는 부유 미립자(직경 10㎛ 이하의 입자)가 심혈관계 질환에 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다.
김재경 교수는 “수학과 통계를 결합하여 정확하면서도 다양한 시스템에 유연하게 적용할 수 있는 새로운 인과관계 추정 방법론을 개발했다”며 “사회 및 자연과학 분야에 걸쳐 두루 사용되는 인과관계 추정 연구에 새로운 패러다임을 제시할 것으로 예상된다”고 말했다.
연구결과는 7월 24일 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications, IF 17.694)’ 온라인판에 실렸으며, 우리 대학 박세호 학사과정(제1저자)과 하석민 학사과정(제2저자)이 참여했다.
2023.07.26
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2진법에서 3진법으로 종횡무진, 신개념 반도체 회로 개발
자율주행 및 기타 인공 지능(AI) 기술이 일상생활에서 널리 사용되면서 반도체 집적 회로 (Integrated circuit, IC)의 정보 처리 능력에 대한 수요가 급격히 늘어나고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 임성갑 교수 연구팀이 가천대(총장 이길여) 전자공학부 유호천 교수 연구팀과 공동 연구를 통해 더 높은 데이터 처리 효율성과 집적도를 제공할 신개념 디지털 논리 회로 구현을 세계 최초로 성공했다고 11일 밝혔다.
기존 `0', `1'의 두 가지 논리 상태를 사용하는 2진법 논리 회로와 비교해 3진법 논리 회로는 `0', `1', `2'의 세 가지 논리 상태를 사용해 정보를 표현하는 차세대 반도체 기술로, 같은 정보를 더 적은 논리로 표현할 수 있어 더 높은 정보 처리 효율성을 통해 반도체 칩의 고속화, 저전력화, 소형화가 가능하다. 하지만 논리 상태가 1개 더 추가됨에 따라 세 가지 논리 신호를 모두 안정적으로 출력하기 어려운 문제와 2진법 논리 체계가 3진법 논리 체계와 서로 호환이 되지 않는 문제가 3진법 논리 회로 상용화에 걸림돌로 여겨졌다.
연구팀은 문제 해결을 위해 3진법 논리 회로의 출력 특성을 회로 동작 중에 실시간으로 조절할 수 있는 새로운 논리소자를 개발했다. 연구팀은 컴퓨터에서 필요에 따라 정보를 저장하거나 다시 지울 수 있는 장치인 플래시 메모리에 주목했으며, 3진법 논리 회로 자체에 정보를 저장할 수 있도록 회로를 구성하는 논리소자에 플래시 메모리를 집적했다. 연구팀은 3진법 논리 회로가 저장하고 있는 정보에 따라 논리 상태 `1'의 출력 특성이 체계적으로 조절될 수 있음을 확인하였으며, 이를 통해 3진법 논리 회로의 동작 안정성(잡음 여유)을 세계 최고 수준인 약 60%까지 달성하는데 성공했다.
또한 연구팀은 3진법 논리 회로에 저장된 정보를 완전히 지우는 경우에 논리 상태 `1'이 출력되지 않고 `0' 과 `2'의 두 논리 상태만 출력하는 점을 이용하여 2진법과 3진법 논리 동작이 모두 가능한 회로를 구현하는데 성공했다. 뿐만 아니라, 논리 회로를 구성하는 각각의 논리소자에 서로 다른 정보를 저장하는 방식으로 2진법과 3진법 논리 출력을 조합했고, 이에 따라 다양한 종류의 논리 출력을 갖는 논리 회로를 구현함으로써 3진법 논리 회로의 정보 처리 효율 및 집적도를 한 단계 더 향상시킬 수 있음 역시 확인했다.
연구팀이 개발한 논리소자는 동일한 반도체 칩 내에서 2진법 논리 회로와 3진법 논리 회로를 연동하여 데이터 및 신호 전달을 할 수 있다는 점에서 의의가 있다. 이것은 기존의 2진법 체계를 유지하면서 필요에 따라 3진법의 높은 정보 처리 능력을 탄력적으로 활용할 수 있다는 것을 의미하며, 향후 3진법 반도체의 상용화 시작 단계에 있어 핵심 기술이 될 것으로 기대가 크다.
우리 대학 임성갑 교수는 “기존 디지털 논리 회로와 비교해 다양한 연산이 가능하고 복잡한 연산을 훨씬 단순화할 수 있는 논리소자를 개발한 것으로, 이번 연구 결과는 향후 대용량 정보 처리가 필요한 인공지능, 사물인터넷 등 다양한 분야를 위한 신개념 반도체 소자에 있어 유용한 지침이 될 것으로 기대된다”고 말했다.
한편 선도연구센터 지원사업(웨어러블 플랫폼 소재 기술센터), 이공분야기초연구사업(과학기술정보통신부), 그리고 산업기술혁신사업(산업통상자원부)의 지원을 받아 수행된 이번 연구 결과는 우리 대학 생명화학공학과 이충열 박사과정 학생이 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션 (Nature Communications)' 6월 23일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명: A reconfigurable binary/ternary logic conversion-in-memory based on drain-aligned floating-gate heterojunction transistors)
2023.07.11
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주진현 교수 연구팀, ASCE EMI 2023 학술대회 논문경진대회 1위
우리 대학 건설및환경공학과 주진현 교수 연구실의 자오이동(Yidong Zhao) 박사과정 학생이 미국토목학회(ASCE) 공학역학협회(EMI) 2023 학술대회의 학생 논문 경진대회 다공역학(Poromechanics) 분야에서 1위에 올랐다.
6월 6일부터 6월 9일까지 미국 조지아 공과대학교(Georgia Tech)에서 개최된 이번 ASCE EMI 학술대회는 매년 약 1,000여 명이 참여하는 공학 역학 분야의 가장 권위 있는 국제학술대회 중 하나다. 공학역학의 분야별로 개최되는 학생논문 경진대회는 제출된 사전 논문 심사를 통해 결선 후보 5명을 선정한 뒤 학술대회 중 발표심사를 통해 최종 수상자를 선정한다.건설및환경공학과 지반역학연구실(지도교수 주진현)의 자오이동 박사과정 학생은 '재료점법의 체적 잠금 해결을 위한 새로운 추정변형구배법(A New Assumed Deformation Gradient Approach to Circumvent Volumetric Locking in Explicit Material Point Methods)' 논문을 발표했다.
재료점법(MPM)은 산사태나 홍수 눈이 흩날리는 등 물체가 복잡하고 크게 변형되는 현상을 시뮬레이션하기 위한 전산기법이다. 자연재해 분석 및 예측과 같은 재난관리 분야부터, 영화 ‘겨울왕국’에서의 눈 애니메이션 같은 컴퓨터 그래픽스 분야까지 다양한 분야에 사용되고 있다.
다만 재료점법을 물, 점토 등과 같은 비압축성 재료에 적용할 경우 변형이 정확히 모사되지 않는 체적 잠김(volumetric locking) 문제가 발생한다. 자오이동 학생은 기존의 방법에 비해 훨씬 간편하면서도 범용적으로 체적 잠김을 해결할 수 있는 획기적인 방법을 제시해 방법의 독창성과 우수성을 인정받아 1위에 올랐다. 자오이동 학생은 "세계 선도대학들의 우수한 학생들과의 경진대회에 참가해 학문적 성과를 교류하고 KAIST의 연구경쟁력을 국제적으로 입증할 수 있는 뜻깊은 경험이었다"라고 밝혔다. 이어, "교수님의 열정적인 지도에 항상 감사드리고 제안한 기술을 더욱 발전시키고 활용하여 산사태, 홍수 등 자연재해로부터 더욱 안전한 사회를 구축하는 데 기여하고 싶다"라고 덧붙였다.ᅠ
2023.07.06
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한국 법체계 발전 메커니즘 규명에 나선다
우리나라의 법률은 지난 30년간 법령 개수, 조문, 글자 수 등이 급격하게 늘어나면서 미국 연방 법전보다도 더욱 복잡해지며 법률 접근성이 떨어지고 있어 법령정보 제공의 지능화가 필요한 시점이다. 이에 현 법체계의 복잡성과 강건성(robustness)을 규명하고, 시대별 분석을 통해 우리 법이 어떻게 발전해왔는지 알아냄으로써 미래 입법 방향을 예측하는 연구가 필요하다.
우리 대학 문화기술대학원 박주용 교수(복합계 물리학), 문술미래전략대학원 박태정 교수(법 발전학) 공동연구팀은 국내 법령 데이터와 국제 조약 데이터를 전수 수집한 뒤 복합계 네트워크로 구성하여 분석하는 ‘포스트 AI 시대 법 발전학’ 연구를 수행해 우리 법체계의 안정성을 제고하고 대중의 법률에 대한 이해를 높일 수 있는 섬세한 시각화가 가능한 그래프 데이터베이스를 구축할 계획임을 16일 밝혔다.
법 발전학은 국가 발전을 위한 적절한 법과 제도를 설계하는 학문으로서, 법∙과학기술∙문화가 국가 발전에 미치는 영향을 종합적으로 예측하고 과학적 입법시스템을 고안하기 위한 노력이 국제적으로 활발히 이루어지고 있다. 특히 우리나라에서도 빅데이터, SNS, AI 등 생활 밀착형 정보 과학기술의 발달과법에 대한 대중들이 관심과 접근성이 증대하는 현실에서 과학과 법학이 함께 해야 한다는 목소리가 높아지고 있다.
이에 연구팀은 우리나라 법령데이터를 전수 수집하여 법률 사이의 연결관계를 나타내는 ‘복합계 네트워크’를 분석한 뒤 이를 기반으로 법률 전문가와 일반 국민이 원하는 법률정보를 손쉽고 빠르게 검색할 수 있는 그래프 형태의 데이터베이스를 2023년 6월 1일부터 3년에 걸쳐 구축할 계획이라고 밝혔다. 이러한 법학과 과학기술의 결합으로 법에 대한 일반 국민의 이해도를 높임으로써 일상생활에 도움이 되는 것은 물론, 조금 더 전문적인 과학기술기반 법률 서비스를 일컫는 ‘리걸테크(LegalTech)’ 분야에서 새로운 산업이 창출될 것으로 기대하고 있다.
우리 대학 포스트 AI 연구소장을 맡고 있는 이론물리학자 박주용 교수는 “법령끼리 서로를 인용하는 상호연결성에 주목해 법체계를 분석할 수 있는 과학적 방법론으로서 복합계 네트워크 과학, 기계학습∙자연어 처리 등의 AI 기술을 사용해 모든 일상생활에서 법의 적용을 받는 대중들이 사용하고 이해하기 쉬운 융합형 연구가 반드시 필요하다”고 밝혔다.
또한 법학자 박태정 교수는 “우리나라 법학계는 법의 적용과 해석에 관한 연구에 지나치게 편중되어 있고 입법학, 법정책학 및 법경제학 등 법이 나아가야 할 방향에 대한 연구는 상대적으로 미진한 편이다” 라고 지적하며 “법의 방향성을 연구하기 위해서는 법체계의 과학적 진단이 필수적이며 이러한 연구가 우리나라 입법 제도 발전에 큰 도움이 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.
이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행될 예정이며, 연구팀은 특히 학생과 젊은 연구원에 대한 적극적인 지원과, 국제심포지엄 개최 등을 통한 국제화에 힘을 쏟을 예정이다.
2023.06.16
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전산학부 홍승훈 교수 연구팀, ICLR 2023 학술대회 한국인 최초 최우수논문상 수상
우리 대학 전산학부 홍승훈 교수가 이끄는 연구팀이 지난 5월 1일부터 5월 5일에 열린 기계학습 분야의 최우수 국제학술대회인 ‘표현 학습 국제 학회 2023(International Conference on Learning Representation, 이하 ICLR 2023)’에서 최우수논문상 (Outstanding Paper Award)를 수상했다고 5일 밝혔다.
ICLR 2023은 인공지능 분야의 가장 권위 있는 학회 중 하나로서, 구글 스칼라 h-5 인덱스 기준 기계학습 분야의 1위에 올라있으며, 모든 과학 분야의 출판물 중 9위를 기록하고 있다. 올해 최우수논문상은 전체 1,574편의 논문 중 상위 4편에 주어졌다.
홍 교수팀의 ICLR 최우수논문상 수상은 한국인으로서는 최초이며, 주요 기계학습 학회에서 국내 기관이 주축이 되어 진행한 연구로 최우수논문상을 수상한 최초의 사례이기도 하다.
전산학부 김동균 박사과정(제1 저자), 김진우 박사과정, 조성웅 석사과정과 마이크로소프트 리서치 아시아(Microsoft Research Asia)의 총 루오 박사(Chong Lou)로 구성된 홍승훈 교수 연구팀은 컴퓨터 비전 분야의 핵심 연구 주제인 ‘픽셀 레이블링 문제'를 획기적으로 적은 수의 데이터로 광범위하게 해결할 수 있는 범용적 방법론인 비주얼 토큰 매칭(Visual Token Matching) 기법을 제안해 최우수논문상을 받았다.
픽셀 레이블링은 물체 검출, 물체 분할, 자세 추정, 깊이 추정, 3차원 복원 등 컴퓨터 비전 분야의 거의 모든 핵심 문제를 광범위하게 아우르는 개념이다. 최근 10년간 신경망 기반의 기계학습 방법론이 적용되며 픽셀 레이블링의 다양한 세부 문제에서 괄목할만한 진전이 있었으나, 이러한 방법들은 수십만 개 이상의 방대한 학습 데이터를 요구하는 한계가 있었다.
홍승훈 교수 연구팀은 모든 종류의 픽셀 레이블링 문제에 대해 수십 개 이내의 적은 데이터로도 학습과 추론이 가능한 범용적인 퓨샷 학습 기법을 개발했고, 수많은 픽셀 레이블링 문제에서 기존 방법 대비 0.01% 이내의 데이터로도 비슷하거나 우수한 성능을 낼 수 있음을 입증했다.
홍 교수는 이번 연구를 통해 의료 영상과 같이 학습 데이터 수집이 병목이 되는 다양한 도메인에서 컴퓨터 비전 기술을 적용하는데 돌파구가 되기를 기대한다고 평가했다.
이번 연구를 주도한 김동균 박사과정은 적은 수의 데이터로 학습할 수 있는 범용적 기계학습 방법론을 계속 연구해 왔으며, 이번 연구의 이론적 토대가 되는 연구를 지난 ICLR에 출판한 바 있다. 김동균 박사과정은 이번 연구로 삼성 휴먼테크 논문대상에서 은상을 수상하기도 했다.
전산학부 홍승훈 교수는 "상을 받게 되어 영광이고, 이번 수상이 국내 기계학습 연구자들에게 자신감이 되어 한국에서 더 많은 도전적인 연구들이 나오는 데 도움이 된다면 기쁠 것 같다”라고 소감을 밝혔다.
2023.05.08
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암, 노화 등에 미치는 게놈 3차 구조의 신규 원리 발견
3차원 게놈 구조 연구를 통해, 세포핵 내 게놈이 계층적인 구조로 이루어져 있으며 각 구조가 다양한 유전자 발현 조절에 관여한다는 것이 알려져 있다. 또한 이러한 게놈 3차 구조는 암, 노화 등 다양한 복합질환에서 질환 특이적 유전자 발현과 밀접한 연관이 있음이 최근 밝혀지고 있다. 하지만 기존 게놈 3차 구조는 비교적 관찰이 쉬운 염색체 내 상호작용에 대부분 국한되어 있었고, 더 큰 범위에서의 염색체 간 상호작용에 대해서는 관찰 실험 기법의 한계로 인해 연구가 거의 진행되지 않았다.
우리 대학은 생명과학과 정인경 교수 연구팀이 서울대학교 기계공학부 신용대 교수 연구팀, 부산대학교 최정모 교수 연구팀과의 공동연구를 통해 세포핵 내 3차원 게놈 구조 신규 생성 원리와 이를 조절하는 매개 인자를 발견했다고 10일(월) 밝혔다.
생명과학과 주재건 석박사통합과정과 서울대학교 조성현 연구원이 주도한 이번 연구에서 연구팀은 행렬 분해 기법이란 분석 기법을 활용하여 게놈 3차 구조 데이터로부터 염색체 간 상호작용 정보를 효과적으로 추출할 수 있는 신규 기계 학습 알고리즘을 개발했으며, 이를 DNA 이미징 기법을 통해 검증했다.
연구팀은 해당 분석 알고리즘을 이용해 여러 세포주의 염색체 간 상호작용 정보를 추출 및 분석했고, 핵 스페클(핵 내 존재하는 막이 없는 구조체) 주위에 위치한 염색체 간 상호작용이 여러 세포에서 공통적으로 보존됨을 관찰했다. 또한 연구팀은 단백질 인식 염기서열(DNA motif) 분석을 통해 스페클 주위 염색체 간 상호작용이 MAZ 단백질에 의해 매개됨을 최초로 발견했다.
또한, 연구팀은 단일세포 수준에서 염색체 간 상호작용이 세포마다 다르게 발생한다는 사실을 발견하였다. 연구팀은 염색체 간 상호작용이 기존에 알려져 있던 것과 달리 고정되어 있지 않으며, 핵체와 게놈 지역 사이의 개별 상호작용을 통해 확률적으로 결정된다는 내용을 제시하여 염색체 간 상호작용의 원리를 최초로 규명하였다.
이번 연구 결과는 국제 학술지, `핵산 연구(Nucleic acids research, IF=19.16)'에 4월 5일자 출판됐다. (논문제목: Probabilistic establishment of speckle-associated inter-chromosomal interactions)
이번 연구는 기존에 알려지지 않았던 염색체 간 상호작용의 형성 원리와 매개 인자인 MAZ 단백질의 역할을 밝힘으로써 더 큰 범위에서의 게놈 3차 구조에 대한 근본적인 원리 규명 단서를 제공했다는 점에서 큰 의의가 있다.
이번 연구를 주도한 우리 대학 주재건 석박사통합과정은 "그동안 실험 기법의 한계로 인해 가려져 있었던 염색체 간 상호작용 형성 원리를 밝혀낸 연구이다”라고 설명하였다. 우리 대학 정인경 교수는 “향후 게놈 3차 구조에 따른 유전자 발현 조절 분야와 암 질환 등에서 빈번하게 보고되고 있는 염색체 변이 원인 규명 등에서 핵체 (nuclear body)와 게놈 간 상호작용의 중요성을 이해할 수 있을 것으로 기대되는 성과ˮ 라고 연구 결과를 소개했다.
한편 이번 연구는 서경배과학재단, 삼성미래기술육성재단과 과학기술정보통신부의 지원을 받아 수행됐다.
2023.04.10
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똑똑한 영상 복원 인공지능 기술 개발
딥러닝 기술은 영상 복원 속도가 기존 알고리즘 대비 수백 배 이상 빠를 뿐만 아니라 복원 정확도 역시 높다. 하지만, 주어진 학습 데이터에만 의존하는 딥러닝 기술은 영상 취득 환경상에 변화가 생기면 성능이 급격히 저하되는 치명적인 약점이 있다. 이는 알파고와 이세돌 九단과의 대국 시 `신의 한 수'에 의해 알파고의 성능이 급격하게 저하되었던 사례를 떠올리면 쉽게 이해할 수 있다. 즉, 인공지능이 학습하지 못했던 변수(학습 데이터상에 존재하지 않는 수)가 발생할 때 신뢰도가 급격히 낮아지는 인공지능 기술의 근본적인 문제이기도 하다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀과 김재철AI 대학원 예종철 교수 연구팀이 공동 연구를 통해 인공 지능의 신뢰도 문제를 해결할 수 있는 물리적 학습 기반의 영상 복원 딥러닝 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
연구팀은 영상 취득 환경에서 발생할 수 있는 변수 대부분이 물리적 법칙을 통해 수학적으로 기술 가능하다는 점에 착안해 물리적 법칙과 심층 신경망이 통합된 학습 기법을 제시했다.
모든 영상 기술은 물리적인 영상 기기를 통해 영상 정보를 취득한다. 연구팀은 이 정보 취득 과정에 대한 물리적인 통찰력을 인공지능에 학습시키는 방법을 개발했다. 예를 들면, `네가 도출한 복원 결과가 물리적으로 합당할까?' 혹은 `이 영상 기기는 물리적으로 이런 변수가 생길 수 있을 것 같은데?'라는 식의 질문을 통해 물리적 통찰력을 인공지능에 이식하는 방법을 제시한 것이다.
연구팀은 변화하는 영상 취득 환경에서도 신뢰도 높은 홀로그래피 영상* 을 복원하는데 성공했다. 홀로그래피 영상 기술은 의료 영상, 군용 감시, 자율 주행용 영상 등 다양한 정밀 영상 기술에 다양하게 활용될 수 있는데, 이번 연구는 의료 진단 분야의 활용성을 집중적으로 검증하였다.
*홀로그래피 영상: 물체의 그림자 패턴(회절 패턴)으로부터 물체의 형태를 복원하는 영상 기법, 일반적인 영상 기술과 달리 위상 변화에 의한 물체의 미세 구조를 감지할 수 있는 영상 기술
연구팀은 먼저 3차원 공간상에서 매우 빠르게 움직이는 적혈구의 회절 영상(확산된 그림자형상)으로부터 적혈구의 형태를 실시간으로 복원하는데 성공했다. 이러한 동적인 영상 환경에서 예상치 못한 변수로는 여러 개의 적혈구 덩어리가 복잡하게 겹쳐진다거나 적혈구가 예상하지 못했던 위치로 흘러가는 경우를 생각해 볼 수 있다. 여기서, 연구팀은 인공 지능이 생성한 영상이 합당한 결과인지 빛 전파 이론을 통해 검산하는 방식으로 물리적으로 유효한 복원 신뢰도를 구현하는데 성공하였다.
연구팀은 암 진단의 표준기술로 자리잡고 있는 생검 조직(생체에서 조직 일부를 메스나 바늘로 채취하는 것)의 영상 복원에도 성공했다. 주목할 점은 특정한 카메라 위치에서 측정된 회절 영상만을 학습했음에도 인공지능의 인지능력이 부가되어 다양한 카메라 위치에서도 물체를 인식하는데 성공했다는 점이다. 이번에 구현된 기술은 세포 염색 과정이나 수 천 만원에 달하는 현미경이 필요하지 않아 생검 조직 검사의 속도와 비용을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
물리적 통찰력을 인공 지능에 이식하는 영상 복원 기술은 의료 진단 분야 뿐만 아니라 광범위한 영상 기술에 활용될 것으로 기대된다. 최근 영상 기술 산업계 (모바일 기기 카메라, 의료 진단용 MRI, CT, 광 기반 반도체 공정 불량 검출 등) 에선 인공지능 솔루션 탑재가 활발히 이루어지고 있다. 영상 취득에 사용되는 센서, 물체의 밝기, 물체까지의 거리와 같은 영상 취득 환경은 사용자마다 다를 수밖에 없어 적응 능력을 갖춘 인공 지능 솔루션에 대한 수요가 큰 상황이다. 현재 대부분의 인공 지능 기술은 적응 능력 부재로 신뢰도가 낮은 문제 때문에 실제 현장에서 활용성이 제한적인 상황이다.
바이오및뇌공학과 이찬석 연구원은 "데이터와 물리 법칙을 동시에 학습하는 적응형 인공지능 기술은 홀로그래피 영상뿐만 아니라 초고해상도 영상, 3차원 영상, 비시선 영상(장애물 뒷면을 보는 영상) 등 다양한 계산 영상 기술에 적용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 밝혔다.
연구진은 "이번 연구를 통해 인공지능 학습에 있어서 학습 데이터에 대한 강한 의존성(신뢰도 문제)을 물리적 법칙을 결합해 해소했을 뿐만 아니라, 이미지 복원에 있어 매게 변수화된 전방 모델을 기반으로 했기 때문에 신뢰도와 적응성이 크게 향상됐다ˮ며, 이어 "이번 연구에서는 데이터의 다양한 특성 중에서 수학적 혹은 물리적으로 정확히 다룰 수 있는 측면에 집중했고, 향후 무작위적인 잡음이나 데이터의 형태에 대해서도 제약받지 않는 범용 복원 알고리즘을 개발하는 데 주력할 것이다ˮ라고 밝혔다.
바이오및뇌공학과 이찬석 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)'에 지난 1월 17일 字 출판됐다. (논문명: Deep learning based on parameterized physical forward model for adaptive holographic imaging with unpaired data)
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업과 선도연구센터사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.02.06
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