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AI대학원-분당서울대병원 연구부문과 MOU 체결
우리대학 AI대학원(원장 정송)은 분당서울대병원 연구부문(연구부원장 오창완)과 `의료분야의 인공지능 관련 연구'와 관련한 상호 교류·협력을 위한 양해각서(MOU)를 24일 체결했다고 밝혔다.
두 기관은 이번 양해각서 체결을 계기로 ▲연구 협력 기반 조성을 위한 인적 및 학술적 교류 ▲공동 연구 및 기술 개발을 위한 정보 공유 및 지원 등 학문 교류뿐만 아니라 ▲의료 분야의 인공지능 관련 연구 인재 양성을 위한 프로그램 개발 및 운영 등 다양한 분야에서 협력할 예정이다.
2019년 8월 국내 최초의 인공지능 분야 특화 대학원으로 문을 연 KAIST AI대학원은 정송 원장을 주축으로 기계학습·인공지능·데이터 마이닝·컴퓨터 비전 및 자연어 처리 분야의 연구를 주도하고 있다.
관련 학계에서 세계 최고 수준의 성과를 창출하는 평균 연령 40대의 젊은 교수들로 구성돼 있으며, 핵심연구와 융합연구를 병행하는 투 트랙 전략을 통해 글로벌 AI 전문가 양성을 목표로 교육 및 연구를 수행하고 있다.
분당서울대병원은 지난 2016년 국내 의료기관 중 최초로 병원이 주도하는 융·복합연구단지인 헬스케어혁신파크를 개원하고 의료기기·헬스케어 ICT·휴먼유전체·나노의학·재생의학 등의 5개 분야에 특화된 미래의학 연구를 선도하고 있다.
정송 KAIST AI대학원장은 "양 기관의 지속적이고 효율적인 공동 연구를 위한 협력 플랫폼의 발판을 마련한 것ˮ이라고 이번 협약을 평가했다. 이어 정 원장은 "이 플랫폼을 통해 공학과 의학 분야의 탁월한 전문성을 앞세워 AI 기반 미래 의료기술을 선도해 나갈 것ˮ이라고 기대감을 밝혔다.
이날 협약식에는 정송 대학원장을 비롯해 김기응, 신기정, 신진우, 양은호, 황성주, 최재식 교수 등 KAIST AI대학원 관계자들이 참석했고 분당서울대병원에서는 오창완 분당서울대병원 연구부문 부원장을 포함해 이호영 디지털헬스케어연구사업부장, 김세중 의료인공지능센터장, 정세영 디지털헬스케어 연구사업부 실무담당교수 등이 자리를 함께했다.
오창완 분당서울대학교병원 연구부문 부원장은 이날 협약식 축사를 통해 "미래의료의 핵심인 인공지능 연구에 있어 국내 최고의 임상·연구 기관인 분당서울대학교병원과 KAIST가 협력하게 된 것은 중대한 전환점ˮ이라며, "높은 수준의 협력을 통해 글로벌 경쟁력과 혁신을 이끌어낼 수 있는 역량을 갖출 것ˮ이라며 양 기관 상호협력의 중요성을 강조했다.
2019.12.24
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김성용 교수, 전지구 해양관측 계획수립
〈 김성용 교수 〉
우리 대학 기계공학과/인공지능연구소 김성용 교수가 지난 9월 16일 미국 하와이에서 개최된 전지구 해양관측 분야 주요 국제학회 ‘OceanObs 19’에 한국인 최초 운영위원으로 참석해 향후 10년간의 해양 관측 계획 수립에 기여했다.
이 국제학회는 연구한 결과의 공유하고 논의하는 일반 학회들과는 달리 이러한 일반 학회들의 큰 방향을 세우는 상위학회로 여겨진다. 개최 2년 전부터 각 세부 연구 분야별 백서(Community White Papers)를 요청해 이를 통합하고 공식 논문으로의 검토과정을 거쳐 약 150여 편의 논문으로 출간했다.
본회의에서는 약 1천 500여 명의 박사급 학자들이 출간된 백서를 기반한 세부 세션과 종합토론, 실시간 온라인(sli.do) 및 오프라인을 통해 의견을 제시하고 수렴하는 과정을 통해 지난 10년을 돌아보고 향후 10년간의 계획을 수립했다.
김 교수는 북태평양의 6개 국가들(미국, 캐나다, 러시아, 중국, 한국, 일본)의 정부 간 과학기구인 북태평양해양과학기구(PICES)의 관측전문위원 및 연안 관측 자문위원으로 활동하며 전문성과 학문적 성과를 인정받아 다수의 학자로부터 지명을 받아, 전 세계 20여 개국 주요 학자와 연구진으로 구성된 OceanObs’19 프로그램 운영위원으로 선출돼 학회를 준비해 왔다.
이번 학회의 성과로서 ▲전지구 기후 및 해양 프로세스의 종합적 이해를 위해 다양한 플랫폼을 이용한 통합관측망의 확대 ▲물리 이외의 화학 및 생지화학 분야의 종합 관측을 위한 필수 변수 공유 ▲과학에 관심 있는 일반 대중과의 해양 관측 정보 공유 및 서비스 제공 증대 ▲깊은 바다와 외해로부터 연안에 이르는 다중 시공간 규모의 종합 해양 관측의 확대 등이 이뤄졌다.
김 교수는 본 학회에서 젊은 과학자들의 멘토와 통합 해양 관측 세션의 공동좌장 및 전체회의 비전을 제시하는 최종회의 사회를 진행했다. 통합 해양 관측 세션에서는 약 400여 명의 참석자의 열띤 토론과 의견수렴이 이뤄져 동 시간대에 진행된 5개 타 세션 참석자들의 큰 관심을 받았다.
해양 관측은 美 항공우주국 제트추진 연구소(NASA-JPL), 美 국립과학재단(NSF), 美 해양대기청(NOAA) 및 유럽우주기구(ESA) 등 주요한 20여 개 기관의 예산 및 최첨단 장비를 지원받아 수행됐다. 이번 회의를 통해 지난 10년간의 해양 관측 결과와 전 지구 커뮤니티에 주어진 유익을 공유하고, 향후 10년과 그 이후를 계획 및 전망하는 시간을 가졌으며, 이러한 회의의 결과에 대해 후원 기관의 큰 지지를 얻었다.
김 교수는 “국내 해양학계의 무인 관측 시스템을 이용한 관측 인프라를 확대하고 전기, 전자, 기계, 환경공학 등의 다양한 학문의 융합과 국방 과학기술로의 적용할 수 있도록, 우리 대학에서는 희소한 분야지만 인류에게는 중요한 연구 (Unique and influential research)를 계속 진행할 계획이다”라고 말했다.
□ 사진 설명
사진1. OceanObs 19에 참석한 김성용 교수
2019.10.01
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정재웅 교수, 스마트폰으로 뇌 신경회로 무선 제어 기술 개발
〈 김충연, 변상혁 박사과정, 정재웅 교수〉
우리 대학 전기및전자공학부 정재웅 교수와 미국 워싱턴대(University of Washington) 마이클 브루카스(Michael Bruchas) 교수 공동 연구팀이 스마트폰 앱 조작을 통해 약물과 빛을 뇌 특정 부위에 전달함으로써 신경회로를 정교하게 조절할 수 있는 뇌 이식용 무선 기기를 개발했다.
이번 기술 개발을 통해 장기간의 동물 실험이 필요한 신약 개발뿐 아니라 치매, 파킨슨병 등 뇌 질환 치료에도 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
라자 콰지(Raza Qazi, 1저자), 김충연, 변상혁 연구원이 개발하고 워싱턴대 신경과학 연구원들이 공동으로 참여한 이번 연구는 의공학 분야 국제 학술지 ‘네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)’ 8월 6일 자에 게재됐다. (논문명 : Wireless optofluidic brain probes for chronic neuropharmacology and photostimulation).
광유전학과 신경약물학은 주변 신경회로에 영향을 주지 않고 목표로 하는 뉴런이나 신경회로만을 빛 또는 약물, 혹은 그 둘의 조합을 이용해 정교하게 제어할 수 있다. 기존의 전기자극을 활용한 방법에 비해 훨씬 더 높은 시공간적 해상도를 가져 최근 뇌 연구 및 뇌 질병 치료 목적으로 주목받고 있다.
하지만 현재 뇌 연구에 일반적으로 쓰는 기기는 상대적으로 크기가 커 뇌 조직 손상, 정교한 선택적 신경회로 제어 불가, 하나의 다기능성 프로브(probe) 형태로 구현이 어렵다. 또한, 기존 기기는 실리카(silica)와 금속 등 고강성 재료로 제작돼 부드러운 뇌 조직과의 기계 특성적 간극이 있다. 이러한 특성으로 인해 염증반응을 악화시켜 장기간 이식용으로 적합하지 않다.
무엇보다 일반적으로 연구실에서 쓰이고 있는 광섬유, 약물주입관 등은 뇌 이식 후 외부기기에 선이 연결된 형태로 사용해야 해 자유로운 행동을 크게 제약하게 된다.
연구팀은 중합체(polymer) 미세유체관과 마이크로 LED를 결합해 머리카락 두께의 유연한 탐침을 만들고, 이를 소형 블루투스 기반 제어 회로와 교체 가능한 약물 카트리지와 결합했다. 이를 통해 스마트폰 앱을 통해 무선으로 마이크로 LED와 약물 전달을 제어할 수 있는 무게 2g의 뇌 이식용 기기를 구현했다.
특히 약물 카트리지는 레고의 원리를 모사해 탐침 부분과 쉽게 조립 및 분리할 수 있도록 제작해, 필요할 때마다 새로운 약물 카트리지를 결합함으로써 원하는 약물을 장기간에 걸쳐 뇌의 특정 부위에 반복 전달할 수 있도록 만들었다.
연구팀은 이 기기를 쥐의 뇌 보상회로에 이식한 후 도파민 활성 약물과 억제 약물이 든 카트리지를 기기와 결합했다. 그 후 간단한 스마트폰 앱 제어와 도파민 활성 약물을 이용해 원하는 타이밍에 자유롭게 움직이는 쥐의 행동을 증가, 억제하는 데 성공했다.
또한, 연구팀은 쥐의 뇌에서 장소 선호도를 유도할 수 있는 부위에 빛에 반응하는 단백질을 주입해 신경세포가 빛에 반응하도록 처리했다.
그 후 쥐가 특정 장소로 이동했을 때 마이크로 LED를 켜 빛 자극을 통해 쥐가 그 장소에 계속 머물고 싶게 만들었다. 반대로 약물 전달을 통해 뇌 신경회로를 제어함으로써 쥐의 특정 장소 선호도를 없애는 데도 성공했다.
정 교수는 “빛과 약물을 이용한 신경회로 제어는 기존의 전기자극 방법보다 훨씬 더 정교해 부작용 없는 뇌 제어가 가능하다”라며 “개발된 기기는 간단한 스마트폰 조작으로 뇌의 특정 회로를 빛과 약물을 이용해 반복적, 장기적으로 무선 제어가 가능해 뇌 기능을 밝혀내기 위한 연구나 향후 뇌 질환의 치료에도 유용하게 적용할 수 있을 것이다”라고 말했다.
연구팀은 이 기술을 인체에 적용하기 위해 두개골 내에 완전히 이식할 수 있고 반영구적 사용이 가능한 형태로 디자인을 발전시키는 확장 연구를 계획하고 있다.
이번 연구는 한국연구재단 신진연구자지원사업(완전 이식 가능한 무선 유연성 광유체 뉴럴 임플랜트 개발 및 뇌 연구를 위한 광유전학/광약물학에의 적용) 및 기초연구실 지원사업(유전자 및 신경회로 조절 기반 중독 행동 제어 기초연구실)의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 디바이스가 이식된 쥐의 사진
그림2. 스마트폰앱을 이용한 마이크로 LED 컨트롤
그림3. 개발된 뇌 이식용 무선 디바이스
2019.08.08
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예종철 교수, 국제 응용 역문제 학회 기조강연
〈 예종철 교수 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수가 응용 수학분야 대표 학회 중 하나인 국제 응용 역문제 학회(Applied Inverse Problems Conference)에서 기조연설자로 선정돼 강연을 진행했다.
예 교수는 7월 11일 프랑스 그랑노블에서 열린 제10회 AIP 학회에서 세계 각국의 응용수학자 8백여 명을 대상으로 ‘역문제를 위한 인공지능 네트워크의 기하학적인 구조의 이해(Understanding Geometry of Encoder-Decoder CNN for Inverse Problems)’라는 주제로 영상처리 및 역문제에 사용되는 인공지능기술의 현황을 소개하고, 예 교수가 개척해 온 인공지능망의 기하학적인 구조에 대한 최신 이론을 발표했다.
예 교수는 의료 영상 복원 등 다양한 역문제에 적용되는 인공지능 기술을 개척하고, 이것이 동작하는 원리에 대한 기하학적인 구조를 밝히는 등 역문제 분야 인공지능 기술을 주도하는 점을 인정받아 이번 기조연설자로 선정됐다.
예 교수는 기조연설을 통해 “인공지능기술은 블랙박스가 아니라 조합적인 표현되는 최적화된 기저함수로서 이해할 수 있으며, 인공지능은 기존의 조화분석론(harmonic analysis)의 지평을 확대할 수 있는 새로운 수학 분야로 떠오르고 있다”라고 말했다.
또한 “인공지능은 기존의 질병 진단을 뛰어넘어 의사들의 진료를 더 정확하게 도우며 환자의 편의를 극대화할 수 있는 고화질, 저선량, 고속 촬영 기술을 가능하게 한 핵심기술로 떠오르고 있으므로 많은 연구가 필요하다”라고 인공지능 기술이 나아가야 할 미래방향을 제시했다.
2019.07.25
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생명화학공학과 대학원생들, 시스템 대사공학 전략 발표
〈 양동수 박사과정, 박다현 석사과정, 최경록 박사과정, 조재성 박사과정, 장우대 박사과정 〉
우리 대학 생명화학공학과 대학원생 다섯 명이 대사공학과 시스템 생물학, 합성 생물학의 결합 시스템 등 대사공학 전반의 전략에 대한 논문을 발표했다.
생명화학공학과는 최근 박사학위를 마친 최경록 연구원과 장우대, 양동수, 조재성 박사과정, 박다현 석사과정이 친환경 화학물질 생산을 위해 필수적인 미생물 공장을 개발하는 전략을 총정리했다.
이 연구의 결과는 셀(Cell)지가 발행하는 생명공학 분야 권위 리뷰 저널인 ‘생명공학의 동향(Trends in Biotechnology)’ 8월호 표지논문 및 주 논문 (Feature review)에 게재됐다. (논문명 : Systems Metabolic Engineering Strategies: Integrating Systems and Synthetic Biology with Metabolic Engineering)
시스템 대사공학은 기존의 석유화학산업을 대체할 바이오산업의 핵심이 되는 미생물 균주를 보다 효과적으로 개발하기 위해 KAIST 생명화학공학과의 이상엽 특훈교수가 창시한 연구 분야다.
전통적 대사공학에 시스템 생물학, 합성 생물학 및 진화 공학 기법을 접목한 시스템 대사공학은 직관적 전략이나 무작위 돌연변이 유발에 의존하는 기존의 대사공학과 비교해 적은 비용과 인력, 짧은 시간 내에 산업에서 이용 가능한 고성능 균주 개발을 가능하게 만든다.
연구 기획 단계에서부터 실제 공장에서 균주의 발효 공정 및 발효를 통해 생산된 물질의 분리/정제 공정까지 고려함으로써 산업 균주 개발 도중 불필요한 시행착오를 최소화할 수 있다.
본 논문에서는 시스템 대사공학 전략을 연구의 흐름에 따라 ▲프로젝트 디자인 ▲균주 선정 ▲대사회로 재구성 ▲표적 화합물에 대한 내성 향상 ▲대사 흐름 최적화 ▲산업 수준으로의 생산 규모 확대 등 일곱 단계로 나누고, 각 단계에서 활용할 수 있는 최신 도구 및 전략들을 총망라했다.
더불어 바이오 기반 화합물 생산의 최신 동향과 함께 고성능 생산 균주를 보다 효과적으로 개발하기 위해 시스템 대사공학이 나아가야 할 방향도 함께 제시했다.
주저자인 최경록 연구원은 “기후 변화가 커지며 기존의 석유화학 산업을 친환경 바이오산업으로 대체하는 것이 불가피하다”라며 “시스템 대사공학은 산업에서 활용 가능한 고성능 생산 균주의 개발을 촉진해 바이오산업 시대의 도래를 앞당길 것이다”라고 말했다.
지도교수인 이상엽 특훈교수는 “그간 우리 연구실과 전 세계에서 수행한 수많은 대사공학연구를 우리가 제시한 시스템 대사공학 전략으로 통합해 체계적으로 분석 및 정리하고 앞으로의 전략을 제시했다는 점에서 큰 의미가 있다”라며 “권위 있는 학술지에 주 논문이자 표지논문으로 게재된 훌륭한 연구를 수행한 학생들이 자랑스럽다”라고 말했다.
이상엽 특훈교수 연구팀은 실제로 시스템 대사공학 전략을 이용해 천연물, 아미노산, 생분해성 플라스틱, 환경친화적 플라스틱 원료, 바이오 연료 등을 생산하는 고성능 균주들을 다수 개발한 바 있다.
이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 기후변화대응기술개발사업의 ‘바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 원천기술개발 과제’ 및 한화케미칼이 지원하는 KAIST-한화 미래 기술 연구소의 지원을 받아 수행됐다.
2019.07.24
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신성철 총장, 러시아 대학혁신 컨퍼런스에서 16일 기조강연
러시아 교육부 후원으로 열리는 러시아 대학혁신 컨퍼런스, 일명 ‘Island 10-22’의 초청을 받아 15일부터 러시아를 방문 중인 신성철 총장이 16일 ‘빠른 국가 발전을 위한 대학의 역할과 책임(Role & Responsibility of University for Rapid National Development)’을 주제로 기조 강연과 함께 주 토론자로 나서 한국경제의 혁신적인 성장과 KAIST의 혁신사례를 소개하는 시간을 가졌다.
‘러시아 대학혁신 컨퍼런스(이하 Island 10-22)’는 4차 산업혁명 시대를 대비해 대학혁신을 위해 러시아 정부가 후원하고 ‘러시아 MIT’로 불리는 스콜텍(Skoltech)대 등 여러 대학이 공동으로 주관하는 컨퍼런스다.
※ 스콜텍(Skoltech) 대학: 러시아 내 대학혁신을 위해 러시아 정부가 미 MIT와 협력해 러시아의 실리콘밸리로 불리는 모스크바 Skolkovo 지역에 2011년 설립한 연구중심대학
작년에 이어 올 2회째 모스크바에서 지난 10일부터 오는 22일까지 열리는 이 컨퍼런스에는 러시아 전국의 대학 총장들과 산·학·연 관계자 1,500여 명이 참석 중이다.
신 총장은 16일 이뤄진 기조 강연을 통해 1950년대 세계 최빈국에서 출발했던 한국경제가 불과 반세기 만에 세계 10위권의 경제대국으로 빠르게 성장한 여러 가지 동인(動因)을 설명하고 특히 한국 정부의 비전과 혁신정책을 통해 설립된 KAIST가 한국의 반도체 등 첨단산업과 과학기술 발전에 기여한 역할을 자세히 소개했다.
신성철 총장은 또 다가오는 4차 산업혁명 시대에 대비, 대학의 근본적인 혁신의 필요성을 강조하고 이를 위한 여러 가지 방안을 제시해 참석자들로부터 높은 관심과 뜨거운 호응을 받았다고 KAIST 관계자는 밝혔다.
신 총장은 특히 이날 기조 강연에서 교육 혁신을 위해 현재 KAIST가 추진 중인 도전·창의·배려의 소위‘C3’인재상에 관해 설명하고 연구혁신을 위해서 전공을 초월한 ‘초학제 융합연구’의 중요성과 함께 기업가정신 대학이 4차 산업혁명 시대의 새로운 혁신의 역할임을 강조했다.
신 총장은 기조 강연 직후 열린 학회 주요 참석자들과 가진 공개 좌담회에서는 주(主) 토론자로 참여해 4차 산업혁명 시대의 대학혁신과 역할을 주제로 열띤 토론을 벌이는 한편 토론 후에는 러시아 언론 매체들과 인터뷰를 가졌다.
2019.07.18
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이상엽 특훈교수, 김현욱 교수, 인공지능 이용한 효소기능 예측 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수와 김현욱 교수의 초세대 협업연구실 공동연구팀이 딥러닝(deep learning) 기술을 이용해 효소의 기능을 신속하고 정확하게 예측할 수 있는 컴퓨터 방법론 DeepEC를 개발했다.
공동연구팀의 류재용 박사가 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제학술지 ‘미국 국립과학원 회보(PNAS)’ 6월 20일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Deep learning enables high-quality and high-throughput prediction of enzyme commission numbers)
효소는 세포 내의 생화학반응들을 촉진하는 단백질 촉매로 이들의 기능을 정확히 이해하는 것은 세포의 대사(metabolism) 과정을 이해하는 데에 매우 중요하다.
특히 효소들은 다양한 질병 발생 원리 및 산업 생명공학과 밀접한 연관이 있어 방대한 게놈 정보에서 효소들의 기능을 빠르고 정확하게 예측하는 기술은 응용기술 측면에서도 중요하다.
효소의 기능을 표기하는 시스템 중 대표적인 것이 EC 번호(enzyme commission number)이다. EC 번호는 ‘EC 3.4.11.4’처럼 효소가 매개하는 생화학반응들의 종류에 따라 총 4개의 숫자로 구성돼 있다.
중요한 것은 특정 효소에 주어진 EC 번호를 통해서 해당 효소가 어떠한 종류의 생화학반응을 매개하는지 알 수 있다는 것이다. 따라서 게놈으로부터 얻을 수 있는 효소 단백질 서열의 EC 번호를 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 기술은 효소 및 대사 관련 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 한다.
작년까지 여러 해에 걸쳐 EC 번호를 예측해주는 컴퓨터 방법론들이 최소 10개 이상 개발됐다. 그러나 이들 모두 예측 속도, 예측 정확성 및 예측 가능 범위 측면에서 발전 필요성이 있었다. 특히 현대 생명과학 및 생명공학에서 이뤄지는 연구의 속도와 규모를 고려했을 때 이러한 방법론의 성능은 충분하지 않았다.
공동연구팀은 1,388,606개의 단백질 서열과 이들에게 신뢰성 있게 부여된 EC 번호를 담고 있는 바이오 빅데이터에 딥러닝 기술을 적용해 EC 번호를 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 DeepEC를 개발했다.
DeepEC는 주어진 단백질 서열의 EC 번호를 예측하기 위해서 3개의 합성곱 신경망(Convolutional neural network)을 주요 예측기술로 사용하며, 합성곱 신경망으로 EC 번호를 예측하지 못했을 경우 서열정렬(sequence alignment)을 통해서 EC 번호를 예측한다.
연구팀은 더 나아가 단백질 서열의 도메인(domain)과 기질 결합 부위 잔기(binding site residue)에 변이를 인위적으로 주었을 때, DeepEC가 가장 민감하게 해당 변이의 영향을 감지하는 것을 확인했다.
김현욱 교수는 “DeepEC의 성능을 평가하기 위해서 이전에 발표된 5개의 대표적인 EC 번호 예측 방법론과 비교해보니 DeepEC가 가장 빠르고 정확하게 주어진 단백질의 EC 번호를 예측하는 것으로 나타났다”라며 “효소 기능 연구에 크게 이바지할 것으로 기대한다”라고 말했다.
이상엽 특훈교수는 “이번에 개발한 DeepEC를 통해서 지속해서 재생되는 게놈 및 메타 게놈에 존재하는 방대한 효소 단백질 서열의 기능을 보다 효율적이고 정확하게 알아내는 것이 가능해졌다”라고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 기후변화대응기술개발사업의 바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 원천기술개발 과제 및 바이오·의료기술 개발 Korea Bio Grand Challenge 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 인공지능 기반의 DeepEC를 이용한 효소 기능 EC 번호 예측
2019.07.03
조회수 2607
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이병주 교수, 게임의 랙 현상 해소 기술 개발
〈 이병주 교수, 이인정 박사과정 〉
우리 대학 문화기술대학원 이병주 교수와 핀란드 알토 대학교(Aalto Univ) 공동 연구팀이 게임의 겉보기 형태를 변화시켜 게임 내 레이턴시 효과, 일명 랙(lag)을 없앨 수 있는 기술을 개발했다.
이인정 박사과정이 1 저자로 참여하고 알토대학교 김선준 연구원이 공동으로 개발한 이번 연구는 지난 5월 4일 열린 인간-컴퓨터 상호작용 분야 최고권위 국제 학술대회 CHI 2019(The ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems)에서 풀 페이퍼로 발표됐다. (논문명 : Geometrically Compensating Effects of End-to-End Latency in Moving-Target Selection Games)
레이턴시는 장치, 네트워크, 프로세싱 등 다양한 이유로 인해 발생하는 지연(delay) 현상을 말한다. 사용자가 명령을 입력했을 때부터 출력 결과가 모니터 화면에 나타날 때까지 걸리는 지연을 엔드-투-엔드 레이턴시(end-to-end latency)라 한다.
상호작용의 실시간성이 중요한 요소인 게임 환경에서는 이러한 현상이 플레이어의 능력에 부정적 영향을 미치는 것으로 알려져 있다.
연구팀은 레이턴시가 있는 게임 환경에서도 플레이어의 본래 실력으로 게임을 할 수 있도록 돕는 레이턴시 보정 기술을 개발했다. 이 기술은 레이턴시의 양에 따라 게임의 디자인 요소, 즉 장애물의 크기 등의 형태를 변화시킴으로써, 레이턴시가 있음에도 레이턴시가 없는 것처럼 느껴지는 환경에서 플레이할 수 있다.
연구팀은 레이턴시가 플레이어에 미치는 영향을 분석해 플레이어의 행동을 예측하는 수학적 모델을 제시했다. 시간제한이 있는 상황에서 게임 플레이를 위해 버튼 입력을 해야 하는 ‘움직이는 타겟 선택’ 과업에 레이턴시가 있을 때 사용자의 성공률을 예측할 수 있는 인지 모델이다.
이후에는 이 모델을 활용해 게임 환경에 레이턴시가 발생할 경우의 플레이어 과업 성공률을 예측한다. 이를 통해 레이턴시가 없는 환경에서의 플레이어 성공률과 비슷한 수준으로 만들기 위해 게임의 디자인 요소를 변형한다.
연구팀은 ‘플래피 버드(Flappy Bird)’라는 게임에서 기둥의 높이를 변형해 레이턴시가 추가됐음에도 기존 환경에서의 플레이 실력을 유지함을 확인했다. 연구팀은 후속 연구를 통해 게임 속 장애물 등의 크기를 변형함으로써 레이턴시를 없애는 등의 확장 연구를 기대하고 있다.
이 교수는 “이번 기술은 비 간섭적 레이턴시의 보정 기술로, 레이턴시의 양만큼 게임 시계를 되돌려 보상하는 기존의 랙 보상 방법과는 다르게 플레이어의 게임 흐름을 방해하지 않는 장점이 있다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 신진연구자지원사업(프로게이머 역량 극대화를 위한 게임 입력장치의 설계 최적화) 및 KAIST 자체 연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 게임의 겉보기 형태를 변화시킴으로써, 플레이어가 제로 레이턴시 환경과 레이턴시가 있는 환경에서 같은 실력을 유지
2019.07.02
조회수 2033
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이상엽 교수, 지방산∙바이오디젤 생산 가능한 미생물 개발
〈 이상엽 특훈교수 〉
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 비식용 바이오매스 기반의 최고성능을 갖는 지방산과 지방산 유도체로 전환하는 미생물 균주 및 발효 공정을 개발했다.
김혜미, 채동언 연구원 등이 참여한 이번 연구결과는 국제학술지 ‘네이처 케미컬 바이올로지(Nature Chemical Biology)」 6월 17일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Engineering of an oleaginous bacterium for the production of fatty acids and fuels)
화석원료는 현대 산업의 기초 물질이자 우리 생활 전반에 광범위하게 이용되는 원료 및 에너지원으로 필수적인 물질이다. 그러나 원유 매장량 고갈에 대한 우려와 원유 산업으로 인한 온난화 등의 환경문제가 세계적으로 매우 심각한 상황이다.
특히 우리나라의 경우 석유를 전량 수입에 의존하기 때문에 국제 유가 변동에 매우 취약해 환경문제를 해결과 원유를 대체할 수 있는 지속 가능한 바이오 기반 재생에너지의 생산이 필수다.
따라서 재생 가능한 자원 기반의 바이오 연료 개발이 활발히 이뤄지고 있는데, 그중 경유를 대체할 수 있는 환경친화적 연료인 바이오 디젤이 있다. 바이오 디젤은 주로 식물성 기름이나 동물성 지방의 에스터교환(transesterification) 반응을 통해 만들어지고 있다.
이 특훈교수 연구팀은 바이오 디젤 생산을 위해 폐목재, 잡초 등 지구상에서 가장 풍부한 바이오매스 주성분인 포도당으로부터 지방산 및 바이오 디젤로 이용할 수 있는 지방산 유도체를 생산하는 균주를 개발했다.
연구팀은 자연적으로 세포 내 기름을 축적하는 것으로 알려진 미생물인 로도코커스(Rhodococcus)를 시스템 대사공학을 통해 대사 회로를 체계적으로 조작해 최고성능으로 지방산 및 바이오 디젤을 생산하는 균주를 개발했다.
먼저 로도코커스의 배양 조건을 최적화한 뒤 포도당을 섭취해 세포 내 과량의 기름(트리아실글리세롤, triacylglycerol)을 축적하게 했다. 이후 선별한 외부 효소를 도입해 효과적으로 기름을 지방산으로 전환해 최고 농도의 지방산 생산 균주를 개발했다. 또한, 지방산을 두 가지 형태의 바이오 디젤 연료 물질로 효율적으로 전환하는 추가적인 유전자 조작을 통해 바이오 디젤을 최고성능으로 생산하는 데 성공했다.
연구팀은 이전에 대장균을 이용해 바이오 연료인 휘발유를 생산하는 미생물 세계 최초로 개발한 바 있다. (Nature 표지논문 게재) 그러나 해당 기술은 생산성이 리터당 약 0.58g 정도로 매우 낮다는 한계가 있었다. 이를 극복하기 위해 로도코커스 균주를 이용해 포도당으로부터 리터당 50.2 g의 지방산 및 리터당 21.3 g의 바이오 디젤 생산에 성공했다.
이러한 성과를 통해 향후 식물성이나 동물성 기름에 의존하지 않고 비식용 바이오매스로부터 미생물 기반 바이오 연료의 대량 생산까지 가능하게 할 것으로 기대된다.
이상엽 특훈교수는 “이번에 개발한 고효율 미생물 기반 지방산과 바이오 디젤 생산 연구는 앞으로 환경문제 해결과 더불어 원유, 가스 등 화석연료에 의존해온 기존 석유 화학 산업에서 지속할 수 있고 환경친화적인 바이오 기반산업으로의 재편에 큰 역할을 할 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 과기정통부가 지원하는 기후변화대응기술개발사업의 바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 원천기술개발 과제의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 미생물 내에 축적된 오일과 이를 기반으로 생산되는 지방산 및 바이오 디젤
2019.06.20
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4개 과기원, 전문연구요원제도 혁신을 위한 토론회 개최
KAIST·GIST·DGIST·UNIST 등 4개 과학기술특성화대학은 5월 31일 오후 2시부터 KAIST 대전 본원 학술문화관 5층 정근모 콘퍼런스홀에서 ‘전문연구요원제도 혁신을 위한 4개 과기원 토론회’를 개최한다.
이번 토론회는 이공계 분야의 고급 과학기술 인재양성을 통해 국가과학기술 및 산업발전에 기여할 수 있도록 전문연구요원제도의 지속적인 유지를 위해 그 필요성 등을 다양한 관점에서 논의하고자 4개 과기원이 공동으로 주관해 마련한 자리다.
전문연구요원제도는 병역자원의 일부를 국가과학기술의 경쟁력 강화에 활용하는 제도다. 지난 1973년 3월 KAIST를 우리나라 최초로 병역특례기관으로 선정한‘병역의무 특례조치에 관한 법률’을 시행한 이후 점차 그 대상을 확대, 적용해 현재 국내 이공계 대학은 물론 과학기술특성화대학의 교육·연구성과를 창출하는 원동력으로 자리를 잡아왔다.
특히 4차 산업혁명 시대를 맞아 AI(인공지능)·로봇공학·빅데이터·생명과학·IoT(사물인터넷) 등 다양한 분야에 대비할 우수 인재의 양성이 국가적으로 시급한 때에 전문연구요원제도는 앞으로도 최소한 현행과 같은 수준으로 지속, 유지돼야 한다는 게 과학기술계의 입장이다.
유승협 KAIST 학생정책처장의 사회로 진행되는 이날 토론회에서는 김소영 KAIST 과학기술정책대학원장이 ‘특례와 특혜 사이’라는 주제로 전문연구요원제도의 시대적 정당성과 유효성에 대해 발표한다.
이어 이기훈 GIST(광주과학기술원) 안보과학기술센터 교수가 ‘4차 산업혁명 시대의 전문연구요원제도의 역할’을 주제로 발표할 예정이다.
주제발표 이후 이뤄지는 패널토론에서는 김소영 KAIST 과학기술정책대학원장을 좌장으로 이정재 한국과학기술기획평가원 인재정책센터장, 이기훈GIST(광주과학기술원) 안보과학기술센터 교수, 이창훈 DGIST(대구·경북과학기술원) 입학처장, 박명곤 UNIST(울산과학기술원) 대학원총학생회장 등이 참여해 전문연구요원제도의 혁신을 위한 제도 개선 방안 등에 토론을 벌인 뒤 주제 발표 및 토론에 대한 참석자들의 질의응답 순으로 진행된다.
이날 토론회에는 더불어민주당 조승래 의원과 이광형 KAIST 부총장을 비롯한 4개 과기원 교수 및 학생 등 180여 명이 참석할 예정이다.
2019.05.29
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이상엽 교수, 포도향 생산하는 미생물 개발
〈 이상엽 특훈교수 〉
〈 1저자 루오 쯔 웨(Zi Wei Luo) 박사후 연구원, 조재성 박사과정 〉
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 대사공학 기법을 이용해 재조합 미생물 기반의 포도향을 생산하는 공정을 개발했다.
연구팀의 기술은 재생 가능한 탄소 순환형 바이오매스를 통해 화학적 촉매 반응 없이 순수한 생물학적 공정만으로 메틸안트라닐산을 제조하는 기술이다. 생산 공정이 단순하고 친환경적이기 때문에 경제적인 방식으로 고부가가치 물질인 메틸안트라닐산을 생산할 수 있다는 의의가 있다.
루오 쯔 웨(Zi Wei Luo) 박사후연구원, 조재성 박사과정이 공동 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제학술지 ‘미국 국립과학원회보(PNAS)’ 5월 13일 자 온라인판에 게재됐고 하이라이트 논문으로 소개됐다. (논문명 : Microbial production of methyl anthranilate, a grape flavor compound)
석유 자원의 고갈과 기후 변화 및 환경 문제 우려가 커지면서 여러 유용한 화학물질 생산을 위한 친환경적이고 지속 가능 공정의 중요성과 관심이 날로 커지고 있다. 특히 대사공학은 재생 가능한 비식용 바이오매스로부터 다양한 천연 및 비천연 화합물 생산을 가능하게 해 지속 가능한 발전을 위한 해결책을 제공해 왔다.
그러나 식물 유래의 천연화합물 생산을 위한 미생물 개발은 여전히 부족해 계속 도전해야 할 분야로 남아있다.
메틸안트라닐산은 콩코드 포도 특유의 향과 맛을 내는 주요 천연화합물로 여러 과일 및 식물에 함유돼 있다. 화장품이나 의약품 등에 향미 증진제로 광범위하게 사용되는 물질로 다방면으로 활용할 수 있다.
그러나 식물에서 메틸안트라닐산을 추출하는 방식은 경제성이 낮아 지난 100여 년간 유기용매를 사용하는 석유 화학적 방법으로 제조돼 인공착향료로 분류됐다.
이 특훈교수 연구팀은 대사공학 기법으로 미생물의 대사 회로를 설계해 포도당과 같이 재생 가능한 바이오매스로부터 100% 천연 메틸안트라닐산을 화학 촉매 없이 효율적으로 생산하는 공정을 최초로 개발했다.
연구팀은 이상(二相) 추출 발효 과정을 이용해 생산되는 메틸안트라닐산 메틸을 정제하는 방법도 개발했다.
이 특훈교수는 “지난 100년 동안 석유화학 기반으로만 생산된 메틸안트라닐산을 100% 바이오 기반의 친환경 방식으로 생산할 수 있게 된 기술이다”라며 “천연 메틸안트라닐산은 향후 식품, 의약품 및 화장품 산업에 다방면으로 이용할 수 있을 것이다”라고 밝혔다.
이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 기후변화대응기술개발사업의 ‘바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 원천기술개발 과제’의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 메틸안트라닐산 생산 과정
2019.05.20
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이상엽, 김현욱 교수, 약물 상호작용 예측기술 DeepDDI 개발
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수와 김현욱 교수 공동 연구팀이 약물-약물 및 약물-음식 간 상호작용을 정확하게 예측하기 위해 딥 러닝(deep learning)을 이용해 약물 상호작용 예측 방법론인 딥디디아이 (DeepDDI)를 개발했다.
김현욱 교수, 류재용 연구원이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 ‘미국 국립과학원 회보(PNAS)’ 4월 16일자 온라인판에 게재됐다.
기존의 약물 상호작용 예측 방법론은 약물-약물 간의 상호작용 가능성만을 예측할 뿐, 두 약물 간의 구체적인 약리작용에 대한 정보는 제공하지 못했다. 이러한 이유로 맞춤형 약물 처방, 식이요법 등 응용 연구에서 체계적인 근거를 제시하거나 가설을 세우는 데에 한계가 있었다.
연구팀은 딥 러닝(deep learning) 기술을 적용해 19만 2천 284개의 약물-약물 상호작용을 아우르는 86가지의 약물 상호작용을 92.4%의 정확도로 예측하는 시스템 딥디디아이 (DeepDDI)를 개발했다.
딥디디아이는 두 약물 A, B 간의 상호작용에 대한 예측 결과를 다음과 같이 사람이 읽을 수 있는 영문 문장으로 출력한다 : “The metabolism of Drug B can be decreased when combined with Drug A (약물 A를 약물 B와 함께 복용 시 약물 B의 약물 대사가 감소 될 수 있다)”
연구팀은 딥디디아이를 이용해 두 약물 복용 시 일어날 수 있는 유해반응의 원인, 보고된 인체 부작용을 최소화시킬 수 있는 대체 약물, 특정 약물의 약효를 떨어뜨릴 수 있는 음식 및 음식 성분, 지금껏 알려지지 않은 음식 성분의 활성 등을 예측했다.
이번 연구성과로 약물-약물 및 약물-음식 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 시스템을 활용하는 것이 가능해졌으며 이는 신약개발, 복합적 약의 처방, 투약시의 음식조절 등을 포함해 헬스케어, 정밀의료 산업 및 제약 산업에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
이상엽 특훈교수는 “이번 연구결과는 4차 산업혁명 시대의 정밀의료를 선도할 수 있는 기반 기술을 개발한 것이다”며, “복합 투여되는 약물들의 부작용을 낮추고 환자 맞춤형 약물 처방과 식이요법 제안을 통한 효과적인 약물치료 전략을 수립할 수 있다. 특히 고령화 사회에서 건강한 삶을 유지하는데 필요한 약-음식 궁합에 대한 제안을 해 줄 수 있는 시스템으로 발전해 나갈 것이다”고 말했다.
이 연구성과는 과학기술정보통신부의 바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 연구사업, KAIST의 4차 산업혁명 인공지능 플래그십 이니셔티브 연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 딥디디아이 (DeepDDI)의 모식도 및 예측된다양한 약물-음식성분의 상호작용들의 시각화
2018.04.18
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