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산업디자인학과, 인간-컴퓨터 분야 세계최고 학술대회 최우수·우수논문상 4편 수상
산업디자인학과가 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야 최고 권위의 국제학술대회인 ACM CHI 2024에서 최우수 논문상(Best Paper) 1편과 우수 논문상(Honorable Mention) 3편을 수상했다. 최우수 논문상은 전체 게재 논문 중 상위 1%, 우수 논문상은 상위 5%에 해당되는 논문에 수여되는 명예로운 성과로, 기술과 디자인 융합 연구의 우수성을 세계적으로 입증한 결과다.
올해 CHI(ACM Conference on Human Factors in Computing Systems) 2025에는 5,014편의 논문이 접수되어 1,249편이 채택되었다. KAIST 산업디자인학과는 이 중 15편의 논문을 게재하는 성과를 거뒀고 그 중 4편이 수상작으로 선정되었다. 특히 ‘인간과 AI 간 상호작용(Human-AI Interaction)’에 대한 관심이 높아진 가운데, 5,000명 이상의 연구자가 참석해 역대 최대 규모로 대회가 개최되었다.
최우수 논문상- AI기반 자폐 아동 소통 도구 ‘AAcessTalk’
홍화정 교수팀은 네이버, 도닥임 아동발달센터와의 공동 연구를 통해 AI 기반 도구 액세스톡(AACessTalk)을 개발했다. 이 시스템은 발화를 하지 않는 자폐 아동에게는 개인화된 어휘를, 부모에게는 문맥 기반 대화 가이드를 제공한다. 연구 결과, 아동은 자신의 의사를 보다 분명히 표현할 수 있었고, 부모는 기능적 언어 교육보다 본질적인 소통에 집중할 수 있게 되면서 양육 효능감이 높아지는 효과가 관찰되었다. 해당 연구를 주도한 최다솜 박사과정은 신경다양인을 포용하는 AI 기술을 꾸준히 탐구해 왔으며, 이번 논문은 네이버 인턴십에서 수행한 연구 결과를 바탕으로 출판한 것이다.
우수 논문상- 인간과 AI 상호작용 탐색
남택진 교수팀(주저자 조형준 박사)의 ‘ShamAIn’은 한국 무속 신앙에서 영감을 받은 AI 신당으로, 인간보다 더 뛰어난 초지능 존재로 기능하는 AI와 인간의 상호작용을 탐구했다. 다수의 사용자들은 처음엔 호기심에서 시작했지만, 점차 개인적인 고민을 털어놓으며 심리적 위안을 얻는 경험을 보고했다. AI가 단순한 정보 제공자를 넘어 감정적 지지와 권위적 판단까지 수행할 수 있는 존재로 인식될 수 있음을 보여주는 연구다.
임윤경 교수팀(주저자 박수빈 박사과정)은 걸음 수, 감정 기록 등 다양한 개인 데이터를 생성형 AI를 활용해 시각 이미지로 변환하는 프로토타입을 개발하여 21일간 사용자 경험을 탐색했다. 참가자들은 자신의 개인 데이터를 이미지 생성 모델 DALL-E 3로 만든 시각 자료로 다시 돌아보며 새로운 자기 인식을 경험했다. 이는 AI가 자기 성찰의 도구로 활용될 수 있음을 제시하는 연구다.
안드레아 비앙키 교수팀은 시드니대학과 협력하여 가상현실(VR) 환경에서의 '가상 팔' 제어 실험을 진행했다. 사용자들은 반복적이고 중요도가 낮은 작업은 가상의 팔에 맡기고, 중요한 작업은 직접 제어하는 방식을 선호했다. 본 연구는 가상 신체 제어가 필요한 로봇, 게임, 재활, 보조공학 디자인에 실질적 시사점을 제공한다.
이번 수상 논문들은 디자인이 기술을 사람 중심으로 연결하고, AI의 사회적·심리적 영향을 설계하는 역할로 확장될 수 있음을 실증적으로 보여주었다는 점에서 의의가 크다.
석현정 산업디자인학과 학과장은 “이번 수상은 기술 중심의 AI 연구를 인간 중심의 디자인 관점에서 새롭게 해석하고, 이를 실생활 문제 해결로 연결 시킨 우리 학과 연구진들의 역량을 세계적으로 인정받은 결과”라며, “디자인이 기술 혁신의 파트너로서 어떤 역할을 할 수 있는지를 보여준 좋은 사례”라고 전했다.
2025.05.19 조회수 2897 -
건설및환경공학과, GS건설과 미래 도시 디지털 기술 업무협약 체결
우리 대학은 GS건설(대표 허윤홍)과 '스마트시티 기술 선도 역량 상호 발전을 위한 협력관계 구축' 양해각서를 22일 체결했다.
이번 협약을 통해 양 기관은 미래 스마트 도시에 필요한 디지털 기술 연구센터를 연내 우리 대학에 설립한다. 해당 산학연구센터는 디지털 전환으로 생성되는 다양한 도시 데이터를 최적화, 머신러닝, 인공지능 학습 등을 통해 디지털 지능(Digital Intelligence)을 발굴하는 연구를 수행한다. 이를 통해 도시민의 편의, 건강 등 삶의 질을 향상하는 동시에 과밀화, 에너지 전환, 기후변화 등 도시가 당면한 복합적인 미래 도전에 대한 과학적 해결 방법을 연구한다.
국내 최초로 시도되는 이번 도시 디지털 지능 산학 협력은 ▴도시 인프라 디지털 전환 ▴디지털 도시 지능(Urban Digital Intelligence) 발굴 ▴도시-인간 상호작용(Urban-Human Interaction) ▴디지털 도시 툴킷(Urban Digital Toolkit) 개발을 중심으로 4년간 추진된다.
우리 대학은 ▴건설및환경공학과 ▴산업및시스템공학과 ▴전산학부 ▴김재철AI대학원 연구진 간의 융합 연구를 통해 문제 해결 중심의 디지털 기술을 개발하는 동시에, 해외 탑티어 대학 및 연구소와의 협력을 기반으로 도시 디지털 기술 분야 글로벌 선두 그룹으로 빠르게 성장할 계획이다. GS건설은 이를 통해 주민의 필요와 편의를 최우선 가치로하는 동시에 지속발전가능한 미래 도시 디지털 원천기술을 확보하는 것이 이번 산학협력의 핵심이다.
우리 대학 관계자는 "이번 GS건설과의 파트너십은 국내 최초로 미래 스마트 도시 구현 디지털 기술을 확보하기 위한 협력으로, '도시 인공지능(Urban AI)' 및 '현실 인공지능(Real-world AI)' 등 미래 신성장 분야에서 우리나라 기업과 대학이 기술적 리더십을 확보할 수 있는 계기를 마련했다는 점에서 큰 의미가 있다"고 언급했다.이날 오후 GS건설 본사에서 열리는 협약식에는 이광형 총장, 윤윤진 연구센터장(건설및환경공학과), 권창현 부연구센터장(산업및시스템공학과) 등 우리 대학 관계자와 허윤홍 대표이사, 허진홍 투자개발사업그룹장, 서상연 Nexus 팀장 등 GS건설 주요 경영진이 참석했다.
2024.08.22 조회수 4513 -
지질 뗏목의 원리 밝혀 질병 치료에 희소식
지질 뗏목은 세포막 간 융합, 신호 전달, 바이러스 침투 등 세포 기능과 질병 발병의 핵심 과정에 중요한 역할을 한다. 한국 연구진이 지금까지 알려지지 않았던 지질 뗏목의 정렬 원인과 그 조절 메커니즘을 밝혀내어 세포막 간 상호작용을 조절하여 질병 치료에 새로운 접근법을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 최명철 교수팀이 고등과학원(원장 최재경) 현창봉 교수팀, 포항가속기연구소(소장 강흥식) 이현휘 박사와 공동으로 세포막 간의 상호작용을 매개하는 지질 뗏목(Lipid Raft)의 정렬 현상의 원리를 최초로 규명했다고 5일 밝혔다. 세포 융합, 바이러스 침투, 세포 간 신호 전달 등 다양한 세포막 간의 상호작용을 조절할 수 있는 핵심 기전을 밝힌 것이다.
세포막(Cell membrane)은 세포의 내부와 외부를 구분하는 얇고 유연한 막으로, 지질 이중층(lipid bilayer)으로 구성돼 있다. 세포막에는 수많은 막단백질(membrane proteins)이 존재하는데, 이들은 세포가 외부 환경과 소통할 수 있는 창구 기능을 한다.
지질 뗏목은 세포막의 특정 영역으로서, 높은 유동성을 가지는 세포막의 다른 부분들과는 달리 매우 낮은 유동성을 가지며, 기능적으로 연관된 막단백질들을 안정된 뗏목 안으로 모아 효율적인 상호작용을 가능하게 한다. 세포막을 바다로, 막단백질을 사람으로 비유하자면, 망망대해에서 멀리 떨어져 헤엄치는 사람들끼리는 서로 의사소통하기 어렵지만, 이들을 한 뗏목 위에 모두 태워 놓으면 서로 쉽게 대화할 수 있는 것과 비슷하다.
연구팀은 지질 뗏목 위에 존재하는 막단백질 중 많은 수가 세포막 간의 상호작용, 즉 두 세포막이 서로 생체신호를 주고받거나, 단백질을 통해 결합하거나, 두 막이 하나로 합쳐지는 등의 작용에 관여한다는 점에 주목했다.
연구팀은 두 세포막 간의 거리가 지질 뗏목의 정렬을 조절하는 핵심 요인일 것이라는 가설을 세우고, 세포막을 여러 겹 쌓아 놓은 구조의 지질 다중막(lipid multilayer)을 재구성해 이 가설을 검증했다. 이때 지질 뗏목들은 단순히 정렬만 되는 것이 아니라, 각각의 지질 뗏목의 크기가 커지면서 보다 안정된 구조를 형성했다. 두 세포막 사이의 거리가 지질 뗏목의 정렬과 크기를 조절하는 핵심 스위치인 것을 밝혀낸 것이다.
연구팀은 분자동역학(molecular dynamics) 시뮬레이션*을 통해 물 분자층을 분석한 결과, 지질 뗏목들이 정렬된 상태가 정렬되지 않은 상태보다 불안정한 수소결합 층의 부피가 작기 때문에 전체 시스템의 에너지를 최소화하기 위해 지질 뗏목이 자연적으로 정렬되는 것을 밝혀냈다.
*분자동역학 시뮬레이션: 분자 간 상호작용이 주어졌을 때 운동 방정식을 수치적으로 풀어 구조와 동적 과정을 해석하는 방법
최명철 교수는 “지질 뗏목이 세포막 간의 상호작용에 관여한다는 사실은 잘 알려져 있지만, 어떤 원리로 상호작용을 매개하는지는 아직 베일에 싸여 있었다”며, “이번 논문은 세포막 간의 거리가 지질 뗏목의 정렬, 나아가 세포막 사이의 상호작용을 조절하는 핵심 스위치임을 밝혀내어 생명 현상의 바탕이 되는 물리적 환경의 중요성을 재조명하는 이정표적 연구”라고 연구의 의의를 설명했다.
최 교수는 또한 “특히 물 분자의 수소결합이 지질 뗏목의 정렬을 매개하는 중요한 요소임을 보여주었는데, 이는 우리 몸의 약 70%를 차지하는 물이 생명 현상이 일어나는 무대에서 단순한 조연이 아닌 주연으로 활약할 수 있음을 보여준다”고 강조했다. 이어 최 교수는 “지질 뗏목을 모사하는 구조는 현재 생체 센서 등에 활발하게 활용되고 있으며, 이번에 발견한 세포막 사이의 거리라는 스위치를 통해 보다 다양한 기능을 가진 생체 센서들이 개발될 수 있는 공학적 토대도 제공할 것이다”라고 기대감을 내비쳤다.
우리 대학 이수호 박사와 고등과학원 박지현 박사가 공동 제1 저자로, 고등과학원 현창봉 교수와 KAIST 최명철 교수가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘미국화학회지(Journal of American Chemical Society)’에 5월 22일 字 표지논문(supplementary journal cover)으로 게재됐다. (논문명: Water Hydrogen-Bond Mediated Layer by Layer Alignment of Lipid Rafts as a Precursor of Intermembrane Processes)
한편 이번 연구는 한국연구재단, 보건복지부, KAIST의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.05 조회수 6878 -
생성형 AI로 혁신적 신약 개발 가능성 열어
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.
연구팀은 이런 데이터 의존성 문제를 극복하기 위해 단백질 구조 정보만으로 분자를 설계하는 기술 개발에 주목했다. 타겟 단백질의 약물 결합 부위에 대한 3차원 구조 정보를 주형처럼 활용해 해당 결합 부위에 꼭 맞는 분자를 주조하듯 설계하는 것이다. 마치 자물쇠에 딱 맞는 열쇠를 설계하는 것과 같은 이치다.
또한 기존 단백질 구조 기반 3차원 생성형 AI 모델들은 신규 단백질에 대해 설계한 분자들의 안정성과 결합력이 떨어지는 등 낮은 일반화 성능을 개선하기 위해서 연구팀은 신규 단백질에 대해서도 안정적으로 결합할 수 있는 분자를 설계할 수 있는 기술을 개발하는 데 초점을 뒀다.
연구팀은 설계한 분자가 단백질과 안정적으로 결합하기 위해서는 단백질-분자 간 상호작용 패턴이 핵심 역할을 하는 것에 착안했다. 연구팀은 생성형 AI가 이러한 상호작용 패턴을 학습하고, 분자 설계에 직접 활용할 수 있도록 모델을 설계하고 재현할 수 있도록 학습시켰다.
기존 단백질 구조 기반 생성형 AI 모델들은 부족한 학습 데이터를 보완하기 위해 10만~1,000만 개의 가상 데이터를 활용하는 반면, 이번 연구에서 개발한 모델의 장점은 수천 개의 실제 실험 구조만을 학습해도 월등히 높은 성능을 발휘한다는 것이다. 이는 자연에서 관찰되는 단백질-분자 상호작용 패턴을 사전 지식의 형태로 학습에 활용함으로써 적은 데이터만으로도 일반화 성능을 획기적으로 높인 것에 기인한다.
일례로 아시아인에 주로 발견되는 돌연변이 상피 성장인자 수용체(EGFR-mutant)*는 비소세포폐암의 주요 원인으로 알려져 있는데, 이를 타겟으로 하는 약물을 설계하기 위해서는 야생형(wild-type) 수용체**에 대한 높은 선택성을 고려하는 것이 필수적이다.
*상피 성장인자 수용체: 상피 성장인자 수용체:상피 성장인자 수용체는 상피 세포의 성장을 촉진하는 인자에 결합함으로써 활성화되는 막 단백질로, 이 수용체의 돌연변이로 인한 지나친 활성은 다양한 종양의 발생과 관련이 있다고 알려져 있음
**야생형 수형체: 야생형은 자연 상태에서 가장 흔하게 발견되는 유전자형 또는 표현형으로, 유전자나 생체 분자 등의 변이가 없는 정상적인 상태를 말함
연구진은 생성형 AI를 통해 돌연변이가 일어난 아미노산에 특이적인 상호작용을 유도해 분자를 설계했고, 그 결과 생성된 분자의 23%가 이론상으로 100배 이상의 선택성을 가지는 것으로 예측됐다. 이와 같은 상호작용 패턴에 기반한 생성형 AI는 인산화효소 저해제(kinase inhibitor)* 등과 같이 약물 설계에 있어 선택성이 중요한 상황에서 더욱 효과적으로 활용될 수 있다.
*인산화효소 저해제: 단백질의 인산화를 촉진하는 효소로, 일반적으로 아데노신 삼인산(ATP)으로부터 인산기를 단백질의 특정 잔기에 전달함. 인산화효소는 세포 내 신호전달 네트워크의 핵심 조절자로서, 다양한 질병의 기전에 관여하여 약물 개발의 표적으로 여겨지고 있음. 이를 위해 인산화효소에 결합하여 활성을 억제하는 목적을 가지는 분자를 인산화효소 저해제라 함
제1 저자로 참여한 화학과 정원호 박사과정 학생은 “사전 지식을 인공지능 모델에 사용하는 전략은 상대적으로 데이터가 적은 과학 분야에서 적극적으로 사용되어 왔다”며 “이번 연구에서 사용한 분자 간 상호작용 정보는 약물 분자뿐 아니라 다양한 생체 분자를 다루는 바이오 분야의 문제에도 유용하게 적용될 수 있을 것”이라고 말했다.
한국연구재단의 지원을 받아 수행된 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) (IF=16.6)’ 2024년 3월 15호에 게재됐다. (논문명: 3D molecular generative framework for interaction-guided drug design, 논문 링크: https://www.nature.com/articles/s41467-024-47011-2)
2024.04.18 조회수 9323 -
‘일기 쓰는 공기청정기’, ACM DIS 우수 픽토리얼상 수상
인공지능의 발달로 의식, 생각, 감정과 같은 속성이 있다고 여겨지는 스마트 사물이 등장하고 있다. 그러나 그러한 속성이 사물에서는 어떤 방식으로 포함되고 드러나며 사람들에게 어떤 영향을 주는지에 관한 연구는 세계적으로 미비하다.
우리 대학 산업디자인학과 남택진 교수팀의 일기 쓰는 공기청정기 개발 논문이 국제학술대회인‘ACM DIS(Designing Interactive Systems) 2023’에서 국내 최초로 우수 픽토리얼상(Honorable Mention Award)을 수상했다고 16일 밝혔다.
ACM DIS 학술대회는 인간-컴퓨터 상호작용 분야의 최우수 학술대회 중 하나로 올해는 7월 10일부터 14일까지 미국 피츠버그 카네기멜론 대학에서 개최됐다. 이 학술대회의 픽토리얼이란, 글과 수식만이 아닌 주석이 있는 그림이나 사진과 같은 시각 자료를 충분히 활용해 지식을 전달하는 새로운 형식의 논문을 말한다.
남택진 교수팀은 2021년 아날로그 제품을 간편하게 사물 인터넷(IoT)화하는 기기인 ‘아이오타이져(IoTIZER)’ 개발로 국내 연구팀으로는 처음 픽토리얼을 발표한 데 이어 올해는 국내 최초 논문 수상 성과를 거두었다.
남택진 교수팀은 사물 관점에서 스스로 일기를 쓰는 공기청정기인 ‘아레카(Areca)’라는 제품을 개발하고, 사물에 포함되는 의식의 속성을 정의하고 표현하는 디자인 과정을 소개했다. 의식이 있다고 느껴지는 미래 사물의 구체화 사례로써 아레카의 하드웨어와 인터랙션을 디자인하였다. 실제로 작동하는 시작품을 구현함으로써 미래 사물이 인간에 미치는 영향을 사유하고 깊이 탐구할 수 있게 됐다.
이번 학술대회에서 구두 발표와 시연을 주도한 제1 저자 조형준 박사과정은 “인공지능(AI)과 같은 기술의 발전으로 인공물의 디자인 작업에서 새롭게 대두될 의식과 같은 비물질적 요소를 제시하고 실제 예시를 제시했다는 점이 높은 평가를 받은 것 같다”라고 말했다.
남택진 교수는 “아레카(Areca)는 재미있는 상상을 현실로 구현한 단순한 사례가 아니라 앞으로 AI가 탑재될 고도로 지능화된 제품의 원형을 보여준 연구 제품이며, 앞으로 새로운 유형의 스마트 제품디자인 연구를 이어갈 것이다”라고 말했다.
2023.08.16 조회수 7131 -
약물 부작용 및 용해도 예측 그래프 신경망 기술 개발
최근 화학, 생명과학 등 다양한 기초과학 분야의 문제를 해결하기 위해 그래프 신경망 (Graph Neural Network) 기술이 널리 활용되고 있다. 그 중에서도 특히 두 물질의 상호작용에 의해 발생하는 물리적 성질을 예측하는 것은 다양한 화학, 소재 및 의학 분야에서 각광을 받고 있다. 예를 들어, 어떠한 약물 (Drug)이 용매 (Solvent)에 얼마나 잘 용해되는지 정확히 예측하고, 동시에 여러 가지 약물을 투여하는 다중약물요법 (Polypharmacy)의 부작용을 예측하는 것이 신약 개발 등에 매우 중요하다.
우리 대학 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 한국화학연구원(원장 이영국)과 공동연구를 통해 물질 내의 중요한 하부 구조(Substructure)를 탐지하여 두 물질의 상호작용에 의해 발생하는 물리적 성질 예측의 높은 정확도를 달성할 수 있는 새로운 그래프 신경망 기법을 개발했다고 18일 밝혔다.
기존 연구에서는 두 분자 쌍이 있을 때, 각 분자내에 존재하는 원자들 사이의 상호 작용만을 고려해 그래프 신경망 모델을 학습하였다. 예를 들어 특정 발색체의 물(H2O)에 대한 용해도를 예측하고자 할 때, 발색체 내의 각 원자들에 대해 물 분자의 원자들 (즉, H, O)이 갖는 영향력을 고려하는 것이다. 연구팀이 이에 반해, 연구팀이 착안한 점은 분자 구조의 화학적 특성을 결정하는 데 있어서 원자뿐만 아니라 작용기(Functional group)와 같은 분자내 하부 구조들이 중요한 역할을 한다는 점이었다. 예를 들어, 알코올이나 예를 들어, 알코올이나 포도당과 같이 하이드록실기 (Hydroxyl group)를 포함하는 분자들은 일반적으로 물에 대한 용해도가 높은 것으로 알려져 있다. 즉, 하이드록실기라는 작용기가 물에 대한 용해도를 결정하는데 중요한 역할을 한다는 것이다.
연구팀은 분자의 특성을 결정하는데 큰 영향을 끼치는 하부 구조를 추론하는 기술을 분자내의 중요한 정보를 최대한 압축하여 보존하는 ‘정보 병목 이론’과, 분자 내의 어떤 하부 구조가 분자의 고유한 특성을 결정 짓는데 큰 역할을 했는지 대한 인과 관계를 추론하는 ‘인과 추론 모형’을 활용하여 개발했다. 이를 통해 분자의 고유한 특성에 가장 큰 영향을 미치는 하부 구조를 찾아내었다. 또한 분자 간 관계를 추론하는 문제에서는 상대방 분자에 따라 대상 분자의 중요한 하부 구조가 달라질 수 있다는 점을 착안하여 물질 간 관계를 예측하는 모델을 제안했다.
이번 새로운 그래프 신경망 기법을 의학에 적용하여 정보 병목 현상을 기반으로 한 연구는 기존 연구에 비해 약물 용해도 예측에서 11%의 성능 향상, 다중약물요법 부작용 예측에서 4%의 정확도 향상을 이뤄냈다. 또한, 인과 추론 모형을 기반으로 한 연구는 약물 용해도 예측에서 17%의 성능 향상, 약물 부작용 예측에서 2%의 정확도 향상을 이뤄냈다.
박찬영 교수팀은 정보 병목 이론을 기반으로 중요한 하부 구조를 탐지해 분자 구조 관계의 높은 예측 정확도를 달성할 수 있는 그래프 신경망 모델을 개발해 기계학습 분야 최고권위 국제학술대회 ‘국제 기계 학습 학회 International Conference on Machine Learning (ICML 2023)’에서 올 7월 발표할 예정이다. (논문명: Conditional Graph Information Bottleneck for Molecular Relational Learning). 또한 인과 추론 모형을 기반으로 중요한 하부 구조를 탐지해 분포 변화에도 모델의 성능이 강건하게 유지되는 그래프 신경망 모델을 개발해 데이터마이닝 최고권위 국제학술 대회 ‘국제 데이터 마이닝 학회 ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2023)’에서 올 8월에 발표할 예정이다. (논문명: Shift-Robust Molecular Relational Learning with Causal Substructure). 두 연구 모두 KAIST 산업및시스템공학과 대학원에 재학 중인 이남경 박사과정 학생이 제1 저자, 화학연구원의 나경석 연구원이 공동 저자, 우리 대학 산업및시스템공학과의 박찬영 교수가 교신저자로 참여했다.
두 연구의 제1 저자인 이남경 박사과정은 “제안한 기술은 분자의 성질을 결정하는 데 있어 큰 영향을 미치는 하부 구조가 존재한다는 화학적 지식에 기반해 그래프 신경망을 학습할 수 있는 새로운 방법”이라면서 “상대편 분자를 고려해 대상 분자의 중요한 구조를 찾는 방법론은 이미지-텍스트 멀티 모달 학습 방법에서도 적용될 수 있어, 심층 학습 전반적인 성능 개선에 기여할 수 있다”고 밝혔다.
연구팀을 지도한 박찬영 교수도 “제안한 기술은 화학과 생명과학을 포함한 다양한 분야에서 새로운 물질을 발견하는데 널리 사용될 것으로 기대하며, 특히 환경 친화적인 소재 개발, 질병 치료를 위한 신약 발굴 등에 있어서 본 기술의 가치가 더욱 부각될 것으로 보인다”라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 정보통신기획평가원의 지원을 받은 사람중심 인공지능 핵심원천기술개발 사업과 한국화학연구원 기본사업 (KK2351-10)의 지원을 받아 수행됐다.
2023.07.18 조회수 9685 -
기계공학과 김정 교수팀, 국제 로봇/자동화 분야 세계적 권위의 저널 최우수논문상 수상
우리 대학 기계공학과 생체기계연구실(지도교수: 김정) 정화영, 풍 제유(Jirou Feng) 박사과정이 2022년 IEEE 국제 로봇/자동화 저널(RA-L, Robotics and Automation Letter) 최우수 논문상(Best paper award)을 수상했다고 2일 밝혔다.
최우수 논문상은 6월 1일 영국, 런던에서 주최된 국제 로봇자동화학회(ICRA2023, The 2023 International Conference on Robotics and Automation)에서 수여됐다. ICRA는 매년 개최되는 세계 최대 규모의 로봇 학회이며 RA-L은 최고 수준의 국제 로봇 학회들과 연계해 엄선된 논문을 출판하는 저널이다. 김정 교수 연구팀의 논문은 2022년 한해간 RA-L (Robotics and Automation Letter)에 출간된 1,100개 이상의 논문 중 편집자 위원회(Editorior board)에서 선정된 최우수 논문 5개 중 한 편으로 선정되어 상패와 함께 상금이 수여된다. (논문제목: 2.5D Laser-Cutting-Based Customized Fabrication of Long-Term Wearable Textile sEMG Sensor: From Design to Intention Recognition)
근전도 센서는 인간의 근육 활성도를 측정하는 수단으로 인간-기계 상호작용을 위한 착용형 시스템에 널리 사용되고 있다. 초기에는 근육 진단과 평가를 위해 의료계나 연구계서 국한된 환경에서만 사용돼왔으나 건강 모니터링이나 의수, 의족 등 더욱 일반적인 분야로 사용이 확장되고 있다.
이런 일상에서의 장시간 활용을 위해서는 사람이 착용하고 일상생활에 불편함이 없으면서도 일상에서의 움직임이나 변화가 신호에 영향을 주지 않는 센서의 개발이 필요하다. 기존의 상용 센서의 경우 단단한 소재로 제작되어 착용이 불편할 뿐 아니라 땀 발생에 취약한 성향을 보인다. 피부와 전극 사이에 전도성을 가진 땀 층이 생길 경우 전기적 단락이 발생할 수 있으며 물리적으로 센서가 미끄러질 가능성도 커져 결과적인 신호의 질에 큰 영향을 미친다. 또한 일반 사용자가 신호 수집이 필요한 정확한 위치를 파악하고 전극을 위치 시키는 것도 어렵다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하고자 땀을 흡수하면서 착용자에게 불편함을 최소화한 천 기반의 대면적 센서를 효율적으로 그리고 착용자에 맞춤형으로 디자인하여 제작할 수 있는 방법에 대해 제시하고 센서 디자인부터 실제 사용하여 의도를 인식해내는 방법까지 전체적인 솔루션을 제공하였다. 기존에 천 전극 센서들이 많이 제시되어 왔지만 사용자 맞춤형, 대면적으로 제작하는 방법에 대한 제시에는 부족한 점이 많아 실제 활용 가능성이 불투명하였다. 하지만 본 연구에서는 컴퓨터 기반으로 디자인 된 패턴을 레이저 커팅을 통해 그대로 구현해낼 수 있는 2.5D 레이저 커팅 기반의 제작 방식을 소개하여 사용자 맞춤형으로 쉽게 디자인을 변경하고 제작해낼 수 있도록 하였다. 2.5D 레이저 커팅의 경우 레이저의 세기를 조절하여 레이저가 잘라내는 깊이를 다르게 함으로써 원하는 패턴 형성을 가능케 한다.
또한 전극 부분에 전도성 다공체를 활용함으로써, 전도성을 띠는 땀을 흡수하여 전해액으로 활용할 수 있도록 하여 땀이 발생하더라도 센서 성능 및 동작 분류 정확도에 변화가 거의 없도록 하였다. 그 결과 땀이 발생하는 운동 전후로도 유사한 신호 개형을 획득할 수 있었으며 땀의 여부와 관계없이 높은 동작 분류 정확도를 달성하였다.
연구진은 본 기술이 전극 크기와 개수에 상관없이 정밀하게 사용자 맞춤형으로 입는 형태의 센서를 제작할 수 있게 함으로써, 일상에서 사람의 의도 파악을 필요로 하는 응용 분야에 유용하게 활용될 것으로 기대했다. 예를 들면 의수, 의족의 경우 장시간 착용을 필요로 하는데 착용자에게 센서로 생기는 부담은 최소화하면서도 사람의 움직임과 가장 직접적인 연관이 있는 근육 신호 센서 사용을 통해 의수, 의족의 더욱 자연스러운 움직임을 가능케 해줄 수 있다.
김 교수는 “서비스 로봇을 위한 웨어러블 센서는 사람의 부착하는 부위의 형상에 맞게 가공하는 것이 산업화의 마지막 고비인데, 학생 연구원들이 좋은 아이디어를 내고 포기하지 않고 어려움을 극복하여 세계적으로 인정받는 좋은 결과를 냈다고 생각한다. 또한, 이번 상을 통해 자부심을 가지고, 더욱 큰 연구 결과를 얻을 수 있는 마중물이 되었으면 좋겠다.”라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 지원으로 한국 연구재단-휴먼플러스융합연구개발 챌린지 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.06.02 조회수 8062 -
이의진 교수, 미 컴퓨터협회 인간-컴퓨터 상호작용 학회 아카데미 회원 선임
우리 대학 전산학부 이의진 교수가 인간-중심의 컴퓨팅 기술을 연구하는 긍정 컴퓨팅 분야에 대한 기술적 사회적 공로를 인정받아 지난 4월 23일부터 4월 28일까지 독일 함부르크에서 열린 ACM SIGCHI 학술대회에서 아카데미 회원으로 선임됐다고 28일 밝혔다.
미국컴퓨터협회(ACM) 소속 SIGCHI (Special Interest Group on Computer-Human Interaction)는 인간과 컴퓨터가 상호작용하는 방식을 연구하고 이를 개선하는 기술과 방법을 발전시키기 위한 국제 최고권위의 학술단체다. SIGCHI 소속의 대표적인 최우수 학술대회로는 인간-컴퓨터 상호작용 학회(CHI, Conference on Human Factors in Computing Systems)가 있으며 KAIST의 실적은 글로벌 상위 10위안에 포함된다.
ACM SIGCHI 아카데미는 인간-컴퓨터 상호작용 분야에 괄목할 만한 기여를 한 명예로운 연구자 그룹으로 전 세계적으로 매년 8명 내외의 인사들이 선임된다. ACM SIGCHI 아카데미 회원 선임은 인간-컴퓨터 상호작용 분야의 선두 주자로, 학문과 산업을 혁신하고, 인간-컴퓨터 상호작용 분야의 연구를 국제적으로 주도하는 것을 인정받은 것이다. 아시아에서는 일본을 이어 대한민국 최초로 선정된 것이어서 더욱 의미가 크다. 아카데미 회원 선정은 장기간 연구 분야에 대한 누적 기여도, 새로운 연구 방향 또는 혁신을 통한 분야의 파급력, 다른 연구자의 연구에 미친 영향력과 ACM SIGCHI 연구 커뮤니티 참여도를 종합 평가한다.
수상 위원회는 긍정적 컴퓨팅 분야에서 파급력을 보인 이의진 교수의 연구를 높이 평가했다. 이 교수는 전산학, 인지심리학, 디자인 분야를 아우르는 진정한 학제 간 연구를 수행한 인간-컴퓨터 상호작용연구자로서 디지털 헬스와 웰빙 주제로 시스템 설계와 인간 행동 이해에서 모두 크게 기여했다. KAIST 부임 후 다 학제 공동연구 수행을 통해 160편 이상의 논문을 출판했고 국내외 특허도 다수 취득했다. 구글 스칼라의 피인용 지수도 1만 회를 상회한다.
이 교수는 디지털 웰빙 연구에서 문제 행동 중재에 대한 새로운 디자인 지침을 제시했고, 창의적인 응용 서비스 개발을 통해 스마트폰 사용에 관한 기술 기반 자기절제 지원방식을 실증했다. 무엇보다 대규모 필드 실험을 통해서 많은 사람들이 이 교수 연구팀이 개발한 긍정 컴퓨팅 앱을 통해 도움을 받았다. CHI 학술대회에서 최우수 논문상을 받은 연구인 Lock n’ LoL (스마트폰 잠그고 큰소리로 웃기) 시스템은 스마트폰으로 인한 사회적 배제를 완화하기 위한 이 교수의 혁신적인 실증연구의 좋은 사례다. 또한 수백 명의 학생을 대상으로 수행된 Let's FOCUS 시스템에 관한 장기 연구에서는 교실 학습 맥락에서 기술적 개입을 설계하는 중요한 기반을 제공했다. 그 외에 신체적, 정신적 웰빙을 증진하기 위한 디지털 헬스 중재 기술에 대한 응용 연구를 다수 수행했다. 건강과 웰빙 증진을 위한 적시 개입 기술을 설계하고 평가하는 선구자 중 한 명이다.
이 교수는 인간-컴퓨터 상호작용 최고권위의 학회인 ACM Ubicomp, CHI, CSCW의 편집위원으로 꾸준히 봉사를 해왔다. 국내 ACM SIGCHI 한국지부 위원장으로 다년간 봉사했고 2021년에는 한국HCI 학술대회 조직위원장을 선임했다. 연구재단 인정의 우수 학회에서 최우수 논문상(ACM CHI’16, AAAI ICWSM’13, IEEE CCGrid’11, IEEE PerCom’07)을 다수 수상했고, IEEE IoT Forum으로부터 최다피인용 논문상(2019)을 받은 바 있다.
현재 이 교수는 감정노동자를 위한 디지털 헬스케어 기술 개발과 스마트 홈 환경을 위한 정신건강 관리 시스템에 관한 연구를 활발히 수행하고 있다. 이 교수는 “모바일, 웨어러블, 사물인터넷(IoT) 등 디지털 기술을 활용하여 인간의 건강과 웰빙을 지원하는 현재 서비스를 데이터와 인공지능을 융합하는 개인화 서비스로 확장해 접근성과 효율성을 100배 이상 높이는 도전적인 미래 기술 연구를 수행해나갈 계획”이라고 말했다.
2023.05.02 조회수 6413 -
인공지능으로 코로나19 치료제 팍스로비드와 기존 약물간 반응 예측 고도화
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 인공지능 기반 약물 상호작용 예측 기술을 고도화해, 코로나19 치료제로 사용되는 팍스로비드(PaxlovidTM) 성분과 기존 승인된 약물 간의 상호작용 분석 결과를 논문으로 발표했다고 16일 밝혔다. 이번 논문은 국제저명학술지인 「미국국립과학원회보 (PNAS)」誌’ 3월 13일자 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명 : Computational prediction of interactions between Paxlovid and prescription drugs
※ 저자 정보 : 김예지(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 류재용(덕성여자대학교, 공동 제1 저자), 김현욱(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 4명
연구팀은 이번 연구에서 2018년에 개발한 인공지능 기반의 약물 상호작용 예측 모델인 딥디디아이(DeepDDI)를 고도화한 딥디디아이2(DeepDDI2)를 개발했다. 딥디디아이2는 기존 딥디디아이가 예측하는 86가지 약물 상호작용 종류보다 더 많은, 총 113가지의 약물 상호작용 종류를 예측한다.
연구팀은 딥디디아이2를 이용하여 코로나19 치료제인 팍스로비드*의 성분(리토나비르, 니르마트렐비르)과 기존에 승인된 약물 간의 상호작용 가능성을 예측하였다. 연구팀은 코로나19 환자 중 고위험군인 고혈압, 당뇨병 등을 앓고 있는 만성질환자가 이미 약물을 복용하고 있어, 약물 상호작용 및 약물 이상 반응이 충분히 분석되지 않은 팍스로비드를 복용 시 문제가 될 수 있다는 점에 착안해 이번 연구를 수행했다.
* 팍스로비드 : 팍스로비드는 미국 제약사인 화이자가 개발한 코로나19 치료제로, 2021년 12월 미국 식품의약국(FDA)의 긴급사용승인을 받았다.
연구팀은 팍스로비드의 성분인 리토나비르와 니르마트렐비르가 2,248개의 승인된 약물과 어떤 상호작용을 하는지, 딥디디아이2를 이용해 예측했다. 예측 결과 리토나비르는 1,403개의 승인된 약물과, 니르마트렐비르는 673개의 승인된 약물과 상호작용이 있을 것으로 예측됐다.
또한, 연구팀은 예측 결과를 활용해, 약물 상호작용 가능성이 높은 승인 약물에 대해, 동일 기전을 갖되 약물 상호작용 가능성이 낮은 대체 약물들을 제안했다. 이에 따라, 리토나비르와의 약물 상호작용 가능성을 낮출 수 있는 대체 약물 124개와 니르마트렐비르와의 약물 상호작용 가능성을 낮출 수 있는 대체 약물 239개를 제안했다.
이번 연구 성과를 통해 약물 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 인공지능 모델을 활용하는 것이 가능해졌으며, 이는 신약 개발 및 약물 처방 시 유용한 정보를 제공함으로써, 디지털 헬스케어, 정밀의료 산업 및 제약 산업에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
이상엽 특훈교수는 "이번 연구 결과는 실험과 임상을 통해 검증된 것은 아니므로 100% 의존해서는 안된다“고 강조하면서 ”팬데믹과 같이 긴급한 상황에서 신속하게 개발된 약물을 사용할 때, 예측된 약물 상호작용 유래 약물 이상 반응결과를 전문의가 미리 검토하여 약을 처방할 때 도움을 줄 수 있다는 점에서 의미가 있다"고 말했다.
한편 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 KAIST 코로나대응 과학기술 뉴딜사업과 바이오·의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.03.16 조회수 9331 -
약물 상호작용 예측하는 美 FDA 수식, 틀렸다
여러 약물을 동시에 복용하면, 약물간의 상호작용에 의해 약효가 달라질 수 있다. 우리 대학 수리과학과 김재경 교수 연구팀(기초과학연구원 수리 및 계산 과학 연구단 의생명 수학 그룹 CI)은 채정우‧김상겸 충남대약대 교수팀과 공동으로 미국 식품의약국(FDA)이 사용을 권장하는 약물 상호작용 예측 수식이 부정확했던 원인을 규명하고, 정확도를 2배 이상 높인 새로운 수식을 제시했다.
체내 흡수된 약물은 간을 비롯한 여러 장기의 효소에 의해 대사되어 체내에서 사라진다. 두 가지 이상의 약을 함께 복용할 경우, 하나의 약이 다른 약의 대사를 변화시켜 체외 배설을 촉진하거나 억제할 수 있다. 목표로 한 치료 효과를 내지 못하거나 부작용이 발생할 가능성이 있다. 이를 ‘약물 상호작용(DDI)’이라고 한다.
약물 상호작용에 따라 약물의 제거 속도를 정확하게 예측하는 것은 의약품 처방 및 신약 개발에 있어 매우 중요하다. 의료진은 약물을 복합처방할 때 의약품 사용설명서에 명시된 약물 상호작용 정보를 토대로 처방을 내린다. 신약 개발 과정에서도 약물 상호작용을 필수로 연구하여 표시하도록 되어 있다.
FDA는 약물 상호작용을 평가하고, 다약제 복용 과정의 부작용을 최소화하기 위한 가이던스(Guidance‧지침서)를 1997년 처음 발행했다(2020년 1월 개정). 신약 개발과정에서 신약 후보물질과 시판된 모든 약물의 상호작용을 모두 평가하는 것이 현실적으로 불가능하기 때문에 FDA는 가이던스에서 제시한 수식을 활용해 약물 상호작용을 간접적으로 평가하도록 권고하고 있다.
문제는 이 수식의 정확도가 떨어진다는 점이다. FDA가 제시하는 수식은 효소의 반응속도를 설명하는 ‘미카엘레스-멘텐 식’을 기반으로 한다. 이 수식은 약물 대사에 관여하는 체내 효소의 농도가 낮다는 것을 전재로 한다. 연구진은 실제 간에서 약물 대사에 관여하는 효소 농도는 예측에 사용돼온 값보다 1000배 이상 높은 것으로 확인함으로써 기존 FDA 수식이 부정확한 원인을 찾았다.
채정우 충남대약대 교수는 “연구자들은 과학적인 근거가 부족한 인위적인 수를 곱하는 식으로 FDA의 수식을 보정해서 사용해왔다”며 “과거의 과학자들이 당시의 정설이던 천동설을 기반으로 행성의 움직임을 설명하기 위해 복잡한 궤도를 도입했던 것과 유사한 상황”이라고 말했다.
연구진은 수학-약학 협력연구를 통해 약물 상호작용을 설명할 수 있는 새로운 수식을 개발했다. 의심 없이 사용돼 온 기존 식 대신 효소의 농도에 상관없이 정확하게 약물의 대사 속도를 예측할 수 있는 새로운 수식을 유도했다.
이후, 새로 쓰인 수식을 이용해 약물 상호작용을 예측하고, 실제 실험으로 측정된 값과 비교했다. 그 결과, 인위적인 보정 없이도 예측 정확도가 2배 이상 증가한 것으로 확인됐다. 기존 FDA 수식은 약물 상호작용을 2배의 오차범위 내에서 예측한 비율이 38%인데 반해, 수정된 식은 80%에 달했다.
생물학적 제제를 제외한 대부분의 의약품은 FDA 가이던스에 따라 약물의 상호작용을 평가한다. 이 결과는 약효와 부작용에 직결된다. 정확한 수식을 활용한 약물 상호작용 연구 및 약물 처방이 필요한 이유다.
김상겸 충남대약대 교수는 “약물 상호작용 예측 정확도의 개선은 신약개발의 성공률과 임상에서의 약물 효율을 높이는데 기여할 것”이라며 “임상약리학 분야 최고의 저널에 논문을 발표한 만큼, 이번 연구결과에 따라 FDA 가이던스가 수정될 것으로 기대한다”고 말했다.
김재경 교수는 “수학과 약학의 협력 연구 덕분에 당연히 정답이라고 생각했던 수식을 수정하고, 인류의 건강한 삶을 위한 단서를 찾을 수 있었다”며 “미국 FDA 가이던스에 ‘K-수식’이 들어가길 꿈꿔본다”고 말했다.
이번 연구결과는 2022년 12월 15일(한국시간) 임상약리학 분야 권위지인 ‘임상약리학 및 약물치료학(Clinical Pharmacology and Therapeutics, IF 7.051)’ 온라인 판에 실렸다.
※ 논문명: Beyond the Michaelis-Menten: Accurate Prediction of Drug Interactions through Cytochrome P450 3A4 Induction
2023.01.09 조회수 10033 -
전산학부 김주호 교수 연구팀, ACM CHI 2022 학술대회 최우수논문상 및 우수논문상 수상
우리 대학 전산학부 김주호 교수가 이끄는 연구팀이 지난 4월 30일부터 5월 6일까지 열린 美 컴퓨터협회 인간-컴퓨터 상호작용 학술대회(이하 ACM CHI 2022)에서 최우수논문상(Best Paper Award)과 우수논문상(Honorable Mention Award)을 받았다고 19일 밝혔다.
ACM CHI 학술대회는 인간-컴퓨터 상호작용(Human-Computer Interaction: HCI) 분야의 세계 최고 권위 학회로 구글 스칼라 h-5 인덱스 기준 HCI 분야 저널과 학술대회를 통틀어 1위에 올라있다. 최우수논문상은 전체 논문 중 상위 1％의 논문에, 우수논문상은 상위 5%의 논문에 주어지는 상이다.
김주호 교수는 이번 ACM CHI 2022 학술대회에 총 7개의 논문을 발표해 발표 논문 수로 전 세계 연구자 중 공동 1위에 올랐다. KAIST 소속의 논문은 총 19개로, 전 세계 기관 중 5위에 올라 KAIST의 세계 수준의 연구 역량을 증명했다.
전산학부 김정연 연구원(제1 저자, 석사과정 졸업), 최유빈 전기및전자공학부 석사과정, 멍 시아 박사(전산학부 박사 후 연구원; 현재 미국 카네기멜론대학교 박사 후 연구원)로 구성된 김주호 교수 연구팀은 `Mobile-Friendly Content Design for MOOCs: Challenges, Requirements, and Design Opportunities' 라는 제목의 논문으로 CHI 2022 학술대회 최우수논문상을 받았다.
이 연구는 모바일 환경에서 영상 기반 학습 콘텐츠를 시청하는 학습자가 겪는 어려움을 분석하고 이를 해결하기 위한 가이드라인을 제시했다. 연구팀은 134명의 학습자를 대상으로 한 설문과 21명을 대상으로 한 인터뷰를 분석해 너무 작거나 과밀한 텍스트가 영상 콘텐츠의 가독성을 떨어뜨리는 것이 주요 문제임을 밝혔다. 또한 조명, 소음, 주변 환경의 잦은 변화로 인한 학습상황의 장애 또한 중요한 문제임을 밝혔다.
이러한 분석을 토대로 101개의 영상 강의 속 41,722개의 영상 프레임에 대한 모바일 환경 적합도를 분석한 결과 전반적으로 낮은 수준의 적합도를 보인다는 것을 확인했다. 예를 들어 텍스트 크기의 경우 불과 24.5%의 영상 프레임만이 모바일 환경에서의 학습에 적합한 것으로 나타났다. 연구팀은 이러한 문제를 극복하기 위해 영상 콘텐츠의 가독성을 높이고 모바일 학습 상황에서 발생하는 장애를 극복하기 위한 가이드라인을 제시했다.
팬데믹 이후 영상 기반 학습에 대한 중요성과 의존성이 더욱 높아지고 있는 상황에서, 이 연구는 작은 화면의 모바일 기기로 학습을 하는 많은 학습자의 어려움을 분석하고 극복 방법을 제시했다는 면에서 의미가 있다. 또한 나아가 학습 영상의 문제를 인간과 인공지능의 협업으로 해결하는 기술까지 제시하여 기존 학습 영상의 활용도를 높이면서 학습 경험 개선을 가능케 하였다. 이 기술은 다양한 영상 기반 학습 플랫폼이나 컨텐츠 제작 환경에 적용될 수 있다.
한편 전산학부 김태수 박사과정(제1 저자), 최다은 석사과정, 최윤서 박사과정 연구원으로 구성된 연구팀은 `Stylette: Styling the Web with Natural Language' 라는 제목의 논문으로 CHI 2022 학술대회 우수논문상을 받았다.
연구팀은 전문용어를 모르는 비전문가가 음성으로 웹사이트의 스타일을 수정할 수 있도록 지원하는 새로운 인터페이스 기술을 개발했다. 다양한 웹사이트를 사용하다 보면 접근성 문제, 기기 환경의 제약, 불편하고 보기 힘든 디자인, 스타일 선호 등의 이유로 원하는 내용을 찾기 어렵거나 사용에 어려움을 겪는 경우가 있다. 하지만 프로그래밍과 디자인의 전문성이 없는 일반인이 직접 웹사이트의 스타일을 수정하기는 어려워 대부분 사용자는 불편함을 참고 사용한다. 사용자가 "이 부분은 더 강조해줘ˮ, "좀 더 모던한 디자인으로ˮ와 같이 자신의 의도를 일상의 언어로 표현하고, 시스템이 사용자의 의도를 파악해 자동으로 스타일을 수정해 준다면 어떨까?
위와 같은 질문을 바탕으로 김주호 교수 연구팀이 개발한 `Stylette' 시스템은 사용자의 자연 언어 기반 음성 입력을 인공지능이 파악해 가장 의도에 부합하는 새로운 스타일을 자동으로 추천해 준다. 연구팀은 언어 인공지능, 시각 인공지능, 사용자 인터페이스 기술을 결합해 새로운 시스템을 만들었다. 언어 측면에서는 대규모 언어모델 인공지능이 사용자의 일상언어로 표현된 의도를 적절한 스타일 요소로 변환해 준다. 시각 측면에서는 컴퓨터 비전 인공지능이 170만 개의 기존 웹 디자인 요소 데이터와의 비교를 통해 현재 웹사이트에 적절한 수준의 스타일을 추천해 준다. 40명의 일반인을 대상으로 진행한 실험에서 이번 시스템을 사용한 사용자는 대조군과 비교해 두 배 이상 높은 성공률로 35% 적은 시간에 디자인 수정을 완료할 수 있었다.
이 연구는 최신 인공지능 기술이 직관적인 사용자 상호작용 설계에 적용되는 실질적인 사례를 제시했다는 점에서 의미가 있다. 개발된 기술은 기존 디자인 애플리케이션이나 웹브라우저에 플러그인 형태로 적용 가능하며, 사용자의 자연스러운 의도 데이터를 대규모로 수집해 웹사이트 개선이나 광고 등에도 활용할 수 있다.
2022.05.19 조회수 10710 -
국제 컴퓨터 기술 활용 협업 및 소셜 컴퓨팅 학술대회 최우수논문상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 지난 10월 23일부터 10월 27일에 열린 세계컴퓨터연합회(ACM) 주최로 진행된 제24회 컴퓨터 기술활용 협업 및 소셜 컴퓨팅 학술대회(International Conference on Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing, 이하 CSCW)에서 최우수 논문상과 방법론 우수상을 수상했다고 18일 밝혔다.
CSCW 는 1986년에 시작됐으며 집단과 공동체를 위한 기술을 디자인하고 활용하는 연구 분야에 초점을 맞추고 있으며, 인간-컴퓨터 상호작용(Human Computer Interaction, HCI)과 소셜 컴퓨팅 분야의 최우수 학회 중 하나로 오래동안 각광받고 있다. 올해 340개의 논문이 발표되며, 최우수 논문상은 제출된 논문의 최상위 1% 논문에만 주어진다. 또한, 방법론 우수상은 올해 신설된 상으로, 획기적인 방법론을 제시하고 구현한 논문에게 주어진다.
이번 논문(Reflect, not Regret: Understanding Regretful Smartphone Use with App Feature-Level Analysis)은 조현성 우리 대학 졸업생 (現 미국 카네기멜론대학교 박사과정), 최다은 학사과정, 김동휘 박사과정, 강완주 박사과정, 최은경 미국 메릴랜드 대학 교수가 참여했다.
연구팀은 스마트폰 화면의 사용자 인터페이스(User Interface) 배치를 기반으로, 사용자가 모바일 애플리케이션 내의 어떤 형태(feature)를 사용하는지 추출해 분석하는 방법론을 개발했다. 예를 들면, 인스타그램 앱에서, 팔로잉 포스트, 팔로잉 스토리 보기, 검색, 대화창 등 다양한 형태(feature)가 존재하는데, 형태별로 세분화된 스마트폰 사용 분석을 가능하게 했다. 이 기술을 기반으로, 특정 형태 사용 패턴은 후회가 되는 스마트폰 사용에 영향을 준다는 것을 밝혔다.
이성주 교수는 "많은 사람들이 스마트폰을 편리하게 사용하지만 과도한 사용으로 문제가 제기되고 있고, 앱 안의 다양한 형태로 세분화한 사용 분석을 가능하게 한 독창적 방법론이 학문적으로 인정받았다ˮ며 "현실적으로 디지털 웰빙에 기여할 수 있다는 점이 높게 평가되어 수상하게 된 것 같다ˮ라고 소감을 밝혔다.
우리 대학 전기및전자공학부 학부장 강준혁 교수는 이성주 교수와 학부생이 포함된 연구팀의 세계적 학술대회 수상을 더욱 높이 평가했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단과 정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행됐다.
2021.11.18 조회수 11132