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교원창업기업 (주)로엔서지컬, 신장결석 수술로봇 보건복지부 혁신의료기술 지정으로 시장 진입 가시화
우리 대학 교원창업 스타트업인 ㈜로엔서지컬(대표이사 기계공학과 권동수 교수)에서 국내최초로 개발한 신장결석 수술로봇을 사용하는 연성신요관 경하 결석제거술이 보건복지부의 혁신의료기술로 지정받았다고 밝혔다.
해당 기술은 요로결석으로 인해 연성신요관경하 결석제거술이 필요한 환자를 대상으로 요로를 통해 삽입한 수술기구를 로봇 팔에 부착하여 요로결석을 제거하는 기술로 안전성 및 잠재성이 있는 혁신의료기술로 인정받은 만큼 안전하고 효과가 검증된 치료법을 뜻한다고 로엔서지컬 측은 설명했다.
지난 20일 보건복지부 고시 제2023-175호 ‘신의료기술의 안전성, 유효성 평가결과 고시’에 따르면 요로결석 제거를 위해 로봇 보조 연성신요관경하 결석제거술 기술을 이용하여 결석제거술이 필요한 환자를 대상으로 병원에서 치료가 가능해짐에 따라, 신장결석 수술로봇의 조기 시장진입이 가능하게 되었다.
이에 따라, ㈜로엔서지컬은 혁신의료기술 실시 준비를 위한 임상시험과 국내 병원 판매 계약 등을 준비중에 있다고 밝혔다. 2024년 4월 부터는 최대 3년간 의료현장에서 비급여로 사용될 수 있다.
㈜로엔서지컬은 지난 2018년 2월에 KAIST 교원 및 학생창업을 통해 유연내시경 수술로봇을 개발하고 있는 회사로 환부를 개복하지 않고 인체의 자연개구부를 통해 신장내 결석을 제거하는 신장결석 수술로봇등의 유연내시경 수술로봇을 개발하는 회사로 2021.12월 식약처 제17호 혁신의료기기 지정, 2022.10월 식약처 제조허가 획득에 이어 올해 9월에 보건복지부 혁신의료기술로 인정받게 되어, 수술로봇 개발의 독보적인 기술 우수성을 다시 입증함에 따라, 시장진입에 의미있는 계기가 마련되었다고 밝혔다.
2023.09.22
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의과학대학원, 국회보건복지위원장상 대상 수상
우리 대학 의과학대학원이 10회째를 맞이한 ‘2023 대한민국보건의료대상’ 시상식에서 국회 보건복지위원회 위원장상 대상을 수상했다.
우리 대학은 지난 2004년 국내 이공계대학 최초로 의사과학자 양성을 위한 의과학대학원을 설립했고, 올해 8월까지 184명의 의사과학자를 양성해 산·학·연·병 생태계에 활력을 불어넣고 있다. 우리 대학은 향후 MD-데이터공학자·AI전문가·신약개발자 등을 양성해 연간 2조달러가 넘는 글로벌 바이오 헬스산업을 선도할 야심찬 계획을 갖고 있다.
2023.09.21
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기계공학과 권동수 명예교수, IEEE/ICRA 2023 특별 공로상 수상
우리 대학 기계공학과 명예교수이자, ㈜로엔서지컬 대표이사인 권동수 교수가 6월 1일 런던에서 개최된 국제로봇 & 자동화 컨퍼런스 ICRA 2023(IEEE/International Conference on Robotics and Automation)’에서 IEEE 로봇 자동화학회 RAS (Robotics and Automation Society) 위원회 및 학회에서의 지속적인 활동과 과학 분야에서의 탁월한 리더쉽을 인정받아 특별 공로상(Distinguished Service Award)를 수상하였다고 밝혔다.
이번에 권 교수가 수상한 ICRA 특별 공로상은 IEEE RAS 위원회 발전을 위하여 기여한 구성원 개인의 공로를 치하하는 상으로, 권 교수는 지난 2014년 세계에서 단 여섯 명을 뽑는 IEEE 운영위원회 선거에서 투표를 통해 당선된 첫 한국인이다. 권 교수는 당선 이래 로봇자동화와 관련된 기술표준을 포함해 48개의 기술위원회 활동과 각국 IEEE RAS 챕터활동, 전 세계에서 열리는 다양한 IEEE 로봇분야 학회 관련사항을 최종 결정하는 이사를 역임하며 국내 로봇분야 연구개발 성과의 국제표준 채택 기회를 늘리는 등 국내 로봇산업의 국제화 초석을 다져왔다.
또한, 권 교수는 2022년 세계적인 로봇 국제학술대회인 IEEE IROS(IEEE/RJS International Conference on Intelligent Robots and Systems)에서 27년간 KAIST 연구개발을 바탕으로 창업한 ㈜로엔서지컬의 신장결석 제거 로봇 ‘자메닉스(Zamenix™)와 유연수술로봇 플랫폼에 관한 혁신적 연구 업적을 인정 받아 “IROS 하라시마 혁신기술상(Harashima Award for Innovative Technologies)”을 수상한 바 있다.
권동수 명예교수는 학술연구 · 개발에 그치지 않고, “로엔서지컬 제품의 국내 의료시장 판매를 시작으로 제품의 국제 규정 준수 및 인증을 통해 안전성, 효능, 성능 등에 대한 품질을 확보하고, 글로벌 기업과 협력하여 세계의료시장 유통망을 구축해 갈 것“이라는 계획을 밝혀 앞으로의 귀추가 주목된다.
2023.06.05
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염증없이 체내·외 측정 가능한 전자 신소재 개발
생체전자 의료기기는 체내에서 발생하는 신호를 읽어 생물학적 활동을 감지하거나, 조직을 자극해 질병 등을 치료하는 데 사용된다. 하지만 의료기기에 사용되는 전극 물질은 딱딱한 물성을 가지고 있어 체내에 염증반응을 일으키고 조직에 다량의 손상으로 이어질 수 있다. 따라서 조직과 같이 부드러운 성질을 가지면서도 전도성을 띠는 하이드로겔과 같은 연성 물질에 생체적합성이 높은 전도성 고분자를 체내 전극으로 사용하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다.
우리 대학 신소재공학과 강지형 교수와 바이오및뇌공학과 박성준 교수 공동연구팀이 기존에 없었던 고전도성, 유사 조직 접착성 하이드로겔이란 신소재를 개발해 고성능 생체전자 기기를 구현했다고 4일 밝혔다.
대부분 전기 전도도가 높을수록 전도성 도메인들의 결정성이 높아지는 원리에 의해, 전도성이 높은 하이드로겔은 딱딱해지고, 부드러운 하이드로겔은 전도성이 낮을 수밖에 없다는 한계를 가진다. 이에 따라 전도성 고분자를 사용하는 하이드로겔 중, 전기 전도도가 높으면서도(10 S/cm 이상) 부드러운 물성(100 kPa 이하)을 가진 하이드로겔은 지금까지 보고된 바 없었다.
강지형 교수 연구팀은 기존에 없었던 고전도성, 유사 조직 물성 하이드로겔을 개발했다. 이 하이드로겔은 보고된 전도성 고분자 하이드로겔 중 가장 높은 전기 전도도(247 S/cm)를 띄며, 조직과 비슷한 물성(탄성율 = 60 kPa, 파괴변형률 = 410%)을 갖는다. 또한, 본 재료는 지속적인 움직임과 팽창, 수축이 있는 심장, 위와 같은 조직에서 안정적으로 기기가 작동하기 위해 필수조건인 조직에 쉽게 접착되는 장점을 가지고 있다.
공동연구팀은 원하는 생체 조직에 맞게 조정하고 그 형태에 맞추는 주형의 그물 구조에 따라 높은 질서도를 가지는 고분자 주형 네트워크를 도입했다.
따라서 주형에 맞추어 형성된 그물 네트워크는 기존 네트워크 대비 100배 이상 높은 전기 전도도를 보이며, 동시에 주형 고분자의 부드러운 특성 때문에 조직과 비슷한 물성을 지니게 된다. 변형에도 저항이 바뀌지 않아 생체전극으로서 최적의 성능을 갖는다.
또한 연구팀은 개발한 하이드로겔을 전극을 기반으로 한 높은 전기 전도도를 가진 다양한 고성능 생체전자 기기를 제작, 그 기능성을 검증했다. 높은 전기 전도도를 가진 특성으로 좌골신경 자극을 대상으로 하는 디바이스의 경우, 매우 낮은 전압(40 mV)에서 다리 근육의 움직임을 성공적으로 유도할 수 있었다. 또한 심전도 측정(ECG)을 위한 디바이스의 경우에도 매우 높은 신호 대 잡음 비(61 dB)로 신호를 측정하는 데 성공함으로써, 초고품질 생체 신호 측정을 위한 연성 기기 개발 가능성을 입증하였다.
이번 연구를 주도한 강지형 교수는 "이번 연구는 고전도성을 갖고 생체조직과 유사한 기계적 물성을 갖는 하이드로겔 개발을 위한 합성 방향을 새롭게 제시했다는 점에서 의미가 있다고 하면서, "이번에 개발된 전도성 하이드로겔은 급속도로 성장하고 있는 전자약 시장에 게임 체인저가 될 것으로 기대된다고 말했다.
우리 대학 신소재공학과 정주은 박사과정과 바이오및뇌공학과 성창훈 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스 (Nature Communications)’에 4월 18일 게재됐다. (논문명: Highly conductive tissue-like hydrogel interface through template-directed assembly)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 나노소재기술개발 미래기술연구실 사업을 받아 수행됐다.
2023.05.04
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기계공학과 권동수 명예교수, 2022년 보건의료 기술진흥유공자 대통령 표창
우리 대학 기계공학과 명예교수이자, 교원창업기업 ㈜로엔서지컬 대표이사인 권동수 교수가 ‘2022년 보건산업 성과교류회’에서 보건의료 기술진흥 유공 대통령 표창을 받았다.
국내 최초로 의료용 로봇 연구를 시작하고 자동화시스템 로봇 수술기(신장결석 제거용 유연내시경 수술 로봇) 상용화를 통해 K-Medical 의료기기 원천기술 확보와 세계적 수준의 국가 보건의료기술 향상에 기여한 공로를 인정받은 것이다.
보건복지부와 한국보건산업진흥원은 지난 11월 30일, 서울 양재 엘타워에서 ‘2022년 보건산업 성과교류회’를 개최했다.
올해로 8회째를 맞이한 보건산업 성과교류회에서는 제약·바이오, 의료기기, 화장품 등 바이오헬스 산업을 대표하는 기업, 병원, 연구소 등 바이오헬스 분야 관계자 700여 명이 참여한 가운데, 2022년 한 해 동안 기술진흥과 산업진흥 발전에 기여가 큰 개인과 단체에 대한 유공자 포상이 진행되었으며, 유공자 포상은 5개 분야에서 97점의 포상이 수여되었다.
권동수 명예교수는 27년간의 KAIST 텔레로보틱스 & 제어 연구실 로봇연구결과를 바탕으로 교원창업기업 ㈜로엔서지컬을 설립하고, 유연수술로봇 ‘케이-플렉스(K-FLEX)’ 개발의 우수성을 인정받아 로봇 분야의 위상을 높인 공로로 지난 2018년에도 제13회 대한민국 로봇대상 대통령 표창을 받은 바 있다.
이에 그치지 않고 자동화시스템 로봇수술기(신장결석 제거용 유연내시경 수술로봇)가 식약처 제17호 혁신의료기기에 지정(2021.12.02.)되고 식약처 제조허가 (2022. 10. 25. 제허 22-702호)를 획득하는 등 계속해서 K-Medical 수술로봇분야의 퍼스트 무버로서 활약에 박차를 가하고 있다.
2022.12.02
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상상만으로 원하는 방향으로 사용가능한 로봇 팔 뇌-기계 인터페이스 개발
우리 대학 뇌인지과학과 정재승 교수 연구팀이 인간의 뇌 신호를 해독해 장기간의 훈련 없이 생각만으로 로봇 팔을 원하는 방향으로 제어하는 뇌-기계 인터페이스 시스템을 개발했다고 24일 밝혔다.
서울의대 신경외과 정천기 교수 연구팀과 공동연구로 진행된 이번 연구에서 정 교수 연구팀은 뇌전증 환자를 대상으로 팔을 뻗는 동작을 상상할 때 관측되는 대뇌 피질 신호를 분석해 환자가 의도한 팔 움직임을 예측하는 팔 동작 방향 상상 뇌 신호 디코딩 기술을 개발했다. 이러한 디코딩 기술은 실제 움직임이나 복잡한 운동 상상이 필요하지 않기 때문에 운동장애를 겪는 환자가 장기간 훈련 없이도 자연스럽고 쉽게 로봇 팔을 제어할 수 있어 앞으로 다양한 의료기기에 폭넓게 적용되리라 기대된다.
바이오및뇌공학과 장상진 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 뇌공학 분야의 세계적인 국제 학술지 `저널 오브 뉴럴 엔지니어링 (Journal of Neural Engineering)' 9월 19권 5호에 출판됐다. (논문명 : Decoding trajectories of imagined hand movement using electrocorticograms for brain-machine interface).
뇌-기계 인터페이스는 인간이 생각만으로 기계를 제어할 수 있는 기술로, 팔을 움직이는 데 장애가 있거나 절단된 환자가 로봇 팔을 제어해 일상에 필요한 팔 동작을 회복할 수 있는 보조기술로 크게 주목받고 있다.
로봇 팔 제어를 위한 뇌-기계 인터페이스를 구현하기 위해서는 인간이 팔을 움직일 때 뇌에서 발생하는 전기신호를 측정하고 기계학습 등 다양한 인공지능 분석기법으로 뇌 신호를 해독해 의도한 움직임을 뇌 신호로부터 예측할 수 있는 디코딩 기술이 필요하다.
그러나 상지 절단 등으로 운동장애를 겪는 환자는 팔을 실제로 움직이기 어려우므로, 상상만으로 로봇 팔의 방향을 지시할 수 있는 인터페이스가 절실히 요구된다. 뇌 신호 디코딩 기술은 팔의 실제 움직임이 아닌 상상 뇌 신호에서 어느 방향으로 사용자가 상상했는지 예측할 수 있어야 하는데, 상상 뇌 신호는 실제 움직임 뇌 신호보다 신호대잡음비(signal to noise ratio)가 현저히 낮아 팔의 정확한 방향을 예측하기 어려운 문제점이 오랫동안 난제였다. 이러한 문제점을 극복하고자 기존 연구들에서는 팔을 움직이기 위해 신호대잡음비가 더 높은 다른 신체 동작을 상상하는 방법을 시도했으나, 의도하고자 하는 팔 뻗기와 인지적 동작 간의 부자연스러운 괴리로 인해 사용자가 장기간 훈련해야 하는 불편함을 초래했다.
따라서 팔을 뻗는 상상을 할 때 어느 방향으로 뻗었는지 예측하는 디코딩 기술은 정확도가 떨어지고 환자가 사용법을 습득하기 어려운 문제점이 있다. 이 문제가 오랫동안 뇌-기계 인터페이스 분야에서 해결해야 할 난제였다.
연구팀은 문제 해결을 위해 사용자의 자연스러운 팔 동작 상상을 공간해상도가 우수한 대뇌 피질 신호(electrocorticogram)로 측정하고, 변분 베이지안 최소제곱(variational Bayesian least square) 기계학습 기법을 활용해 직접 측정이 어려운 팔 동작의 방향 정보를 계산할 수 있는 디코딩 기술을 처음으로 개발했다.
연구팀의 팔 동작 상상 신호 분석기술은 운동피질을 비롯한 특정 대뇌 영역에 국한되지 않아, 사용자마다 상이할 수 있는 상상 신호와 대뇌 영역 특성을 맞춤형으로 학습해 최적의 계산모델 파라미터 결괏값을 출력할 수 있다.
연구팀은 대뇌 피질 신호 디코딩을 통해 환자가 상상한 팔 뻗기 방향을 최대 80% 이상의 정확도로 예측할 수 있음을 확인했다.
나아가 계산모델을 분석함으로써 방향 상상에 중요한 대뇌의 시공간적 특성을 밝혔고, 상상하는 인지적 과정이 팔을 실제로 뻗는 과정에 근접할수록 방향 예측정확도가 상당히 더 높아질 수 있음을 연구팀은 확인했다.
연구팀은 지난 2월 인공지능과 유전자 알고리즘 기반 고 정확도 로봇 팔 제어 뇌-기계 인터페이스 선행 연구 결과를 세계적인 학술지 `어플라이드 소프트 컴퓨팅(Applied soft computing)'에 발표한 바 있다. 이번 후속 연구는 그에 기반해 계산 알고리즘 간소화, 로봇 팔 구동 테스트, 환자의 상상 전략 개선 등 실전에 근접한 사용환경을 조성해 실제로 로봇 팔을 구동하고 의도한 방향으로 로봇 팔이 이동하는지 테스트를 진행했고, 네 가지 방향에 대한 의도를 읽어 정확하게 목표물에 도달하는 시연에 성공했다.
연구팀이 개발한 팔 동작 방향 상상 뇌 신호 분석기술은 향후 사지마비 환자를 비롯한 운동장애를 겪는 환자를 대상으로 로봇 팔을 제어할 수 있는 뇌-기계 인터페이스 정확도 향상, 효율성 개선 등에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
연구책임자 정재승 교수는 "장애인마다 상이한 뇌 신호를 맞춤형으로 분석해 장기간 훈련을 받지 않더라도 로봇 팔을 제어할 수 있는 기술은 혁신적인 결과이며, 이번 기술은 향후 의수를 대신할 로봇팔을 상용화하는 데에도 크게 기여할 것으로 기대된다ˮ고 말했다.
2022.10.24
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서울대병원과 「정밀의료 및 디지털헬스케어 기술 업무협약 체결」
우리 대학과 서울대학교병원(김연수 원장)은 오늘(2일) 「정밀의료 및 디지털헬스케어 기술 협력을 위한 업무협약」을 체결했다.
이는 우리 대학의 ‘우수 AI 기반 디지털 및 정밀의료 기술’과 서울대학교 병원의 ‘최신 의료 기반 임상 연구 역량’을 접목한 상호 협력체제를 구축하고자 올해 5월부터 추진됐다.
최근 급속한 인공지능(AI) 기술 발전에 따라 이를 의학 연구와 의료 현장에 적용할 필요성이 증가하는 가운데, 꾸준히 축적되는 환자의 의료 데이터를 더 체계적으로 분석하고자 한 뜻을 모았다.
이번 협약을 통해 정밀의료(암·희귀 난치성 질환) 및 AI 기반 디지털 헬스케어 시스템 구축을 위한 기술을 함께 개발하고, 연구역량 강화를 위한 공동 연구 과제를 발굴할 예정이다. 서울대학교병원 임상유전체의학과는 별도 협의체를 구성해 세부 방안을 논의할 계획이다.
양 기관은 AI 기반의 의료 빅데이터 연구를 통해 암·희귀 난치성 질환의 새로운 치료 표적과 방법론을 개발할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
이날(2일) 오후 서울대학교병원 대한의원 제2회의실에서 개최된 업무 협약식에는 우리 대학 이광형 총장, 이상엽 연구부총장, 서울대학교병원 김연수 원장, 김병관 진료부원장 등 총 7명의 관계자가 참석했다.
이광형 총장은 “우리나라를 대표하는 서울대학교병원과 AI 기술을 선도하는 우리 대학과의 이번 협약은 K-의학이 한 단계 도약하는 밑거름이 될 것이다”라고 전했다. 이어‘공동연구를 통해 진보된 개발성과를 도출해 낼 것”이라고 강조했다.
김연수 서울대병원장은 "양 기관의 연구역량과 AI 기술을 바탕으로 차세대 의료 시스템 혁신과 정밀 의료 산업의 발전을 가속화 하겠다”라고 밝혔다.
2021.12.02
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씨젠∙씨젠의료재단, 코로나19 검사 4만 건 현물 기부
분자진단 전문기업 씨젠과 질병검사 전문기관 씨젠의료재단이 28일 우리 대학에 코로나 상시진단이 가능한 4만 명 분량의 검사 시약 및 소요 비용을 현물로 기부했다.
이번 기부는 내달 1일부터 시행되는 ʻ위드 코로나ʼ 전환에 발 빠르게 대비하려는 양 기관의 공감대와 지난 7월 체결한 업무협약을 바탕으로 성사됐다. KAIST 캠퍼스 내부에서 손쉽게 검사를 받고 빠르게 결과를 확인하는 ʻ상시 진단ʼ을 체계를 구축해 코로나 19 확산 가능성을 조기에 차단하고 안전한 일상으로의 복귀를 지원하려는 취지다.
이를 위해, 씨젠은 4만 명 분량의 코로나 19 진단 시약을 제공한다. 또한, 씨젠의료재단은 KAIST 캠퍼스 내부에 설치된 이동형 현장 검사실 ʻ모바일 스테이션(MOBILE STATION)ʼ을 활용해 학교 구성원 중 희망자를 대상으로 코로나 19 검사 수행은 물론 소모비용 일체를 지원한다.
ʻ모바일 스테이션ʼ은 씨젠이 자체 개발한 이동형 검사실로 검체 채취부터 PCR 검사 및 결과 분석에 이르기까지 코로나 19 진단의 전 과정을 수행할 수 있다. KAIST 구성원들 이를 활용할 경우 학교 내부에서 간단히 코로나 19 검사를 받은 뒤 약 3시간여 만에 결과를 확인할 수 있으며, 하루에 7,500명까지 검사가 가능하다.
KAIST는 현물 기부식에 앞서 지난달 28일부터 4일간 대전시의 행정명령에 따라 ㈜씨젠과의 공동연구를 위한 코로나 19 임시검사소를 설치해 KAIST 클리닉과 함께 코로나 19 검사를 시행했다. 기숙사 거주 학생을 대상으로 전수조사를 진행한 결과 참여한 2,775명 학생 모두 음성판정을 받은 바 있다.
한편, 양 기관은 ʻ공동연구 활성화를 위한 협약식ʼ을 바탕으로 초고속PCR·검체 채집·클라우드 기반 데이터 전송 및 분석 등의 연구를 추진하고 있다.
씨젠 천종윤 대표는 "지난 7월 KAIST와 분자진단 공동연구를 위한 협약식에 이어 이번 기부까지 KAIST와 지속적인 인연을 맺게 돼 기쁘다ˮ라며, "이번 기부가 학생들이 코로나19로부터 정상적인 학교생활로 복귀하는데 도움이 됐으면 좋겠다ˮ라고 말했다.
김보원 대외부총장은 "KAIST도 위드 코로나와 함께 대면 강의 체제를 준비하는 과정에서 이번 씨젠·씨젠의료재단의 기부가 큰 도움이 될 것으로 기대한다ˮ라고 전했다. 이어, 김 부총장은 "앞으로도 두 기관은 적극적인 협업을 바탕으로 캠퍼스의 단기적인 안정은 물론 분자진단 기술과 바이오산업의 활성화를 위한 공동 연구를 이어갈 예정이다ˮ라고 밝혔다.
28일 오전 KAIST 대전 본원에서 열린 ʻ씨젠·씨젠의료재단 코로나19 진단검사 현물 기부식'을 가졌다. 이날 기부식은 씨젠 천종윤 대표이사와 씨젠의료재단 천종기 이사장, KAIST 이광형 총장, 이승섭 교학부총장, 김보원 대외부총장 등 10여 명이 참석한 가운데 진행됐다.특히, 이날 기부식에서는 씨젠 천종윤 대표가 ʻ분자진단 플랫폼 시대의 개막ʼ을 주제로 분자진단 기술 개발의 현황 및 전망에 관해 강연했다.
2021.10.28
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전기및전자공학부 윤영규 교수팀, 국제의료영상처리학회 젊은과학자상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 윤영규 교수팀이 2021년 국제의료영상처리학회(MICCAI)로부터 젊은 과학자 상(Young Scientist Award) 수상자로 선정되었다고 8일 밝혔다.
젊은 과학자 상(Young Scientist Award)은 의료영상처리 분야 저명 국제 학술대회인 국제의료영상학회에 출판된 논문 중 학생 혹은 박사 학위를 받은 지 2년 이내의 주저자에 의해 작성된 가장 우수한 논문에 주어지는 상으로 우리나라에서 이 상을 받기는 처음이다.
전기및전자공학부 신창엽 학생(現 석사과정 학생)과 전기및전자공학부 류현 학생(現 학사과정 학생)이 공동 제1 저자, 전기및전자공학부 조은서 학생(現 박사과정 학생)이 공저자로 저술한 아래 논문으로 상을 수상했다.
“RLP-Net: A Recursive Light Propagation Network for 3-D Virtual Refocusing,”International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2021.
이 논문은 두 장의 현미경 이미지만 활용해 3차원 영상을 복원하는 가상 재초점 기술에 관한 것으로, 빛의 전파 과정이 공간적 불변성을 가지는 점에 착안해 빛의 전파 함수를 재귀적 신경망을 활용해 근사함으로써 정확한 가상 재초점이 가능함을 보였다.
시상식은 COVID19 상황으로 인해 가상으로 진행된 2021 MICCAI 학술대회에서 지난 9월 30일 진행됐으며, 수상자 리스트는 영구적으로 MICCAI 학술회 홈페이지에 게시될 예정이다.
2021.10.08
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KPC4IR, 보건의료 분야 인공지능 활용 가이드 개발
우리 대학이 ʻ사회를 위한 보건의료 분야 인공지능 활용 가이드(Using Artificial Intelligence to Support Healthcare Decisions: A Guide for Society)ʼ를 국제 공동연구를 통해 개발했다. 코로나 19의 세계적인 대유행은 인공지능 기술의 빠른 상용화를 촉진했다. 일례로, 영국의 인공지능 스타트업인 베네볼런트AI(BenevolentAI)는 신종 질병 치료약물을 식별하기 위해 통상적으로 8년이 걸리던 기간을 인공지능 기술을 활용해 단 1주일로 단축시켰다. 이처럼 인공지능 기술은 경제·산업·사회·문화 등 전방위로 확산되면서 엄청난 부가가치와 생활의 편익을 창출하고 있다. 하지만, 급속한 기술 도입이 데이터의 편향이나 오·남용 등의 맹점을 함께 가져왔다는 우려도 중요하게 대두되고 있다. 특히, 보건의료 분야는 인공지능을 뒷받침하는 데이터의 품질과 검증 여부가 생명과 직결되기 때문에 인공지능 기술의 타당성과 안전성이 무엇보다도 우선시 되어야 한다. KAIST 한국4차산업혁명정책센터(센터장 김소영, 이하 KPC4IR)는 보건의료 분야에 적용되고 있는 인공지능 기술의 신뢰성을 확보하기 위해 보다 많은 사람이 인공지능 기술의 책임성에 관한 질문을 던져야 한다는 문제의식을 바탕으로 이번 가이드를 제작했다. 연구진이 말하는 책임성이란 인공지능 기술이 데이터의 편향성으로 현존하는 불평등을 악화시키지 않도록 주의하고 데이터의 정확성을 확보해 결과의 오류를 최소화하는 등의 노력이다.
KPC4IR은 이번 가이드 개발을 위해 싱가포르국립대학교의 리스크공공이해연구소(National University of Singapore Lloyd’s Register Foundation Institute for the Public Understanding of Risk), 영국의 대표적인 과학 기술 비영리 기관인 센스 어바웃 사이언스(Sense about Science)와 함께 지난 1년 간 국제 공동연구를 수행했다.
연구진은 의료영상 분석 및 진단의 효과성 제고와 빅데이터를 활용한 질병 예측 및 임상적 의사결정, 신약 개발 분야 시간 단축 등 의료 분야에 인공지능 기술을 적용한 국내·외 사례를 이번 가이드에 담았다.
또한, 학습 데이터에 누락되거나 제외된 정보가 있다면 인공지능이 편향성을 나타낼 수 있으며, 원래와는 다른 용도로 사용할 경우 변수 간의 연관 관계나 심지어는 결과까지도 잘못 판단할 수 있다는 점도 강조했다. 독일에서는 피부의 병변을 감지해 암 발생 가능성을 진단하는 인공지능을 개발해 실제 의사들의 진단 소견과 비교하는 실험을 진행했다. 동일한 병변 이미지를 인공지능과 다양한 국적을 가진 피부과 전문의 58명에게 보여준 결과 인공지능은 87%의 정확도로 병변 의심 사례를 식별해냈다. 79%의 정확도를 보인 의사들의 정확도를 앞지른 것이다. 인공지능이 의사가 환자를 치료하며 결정을 내리는 과정에서 도움이 될 수 있다는 것을 보여준 사례다. 그러나 인공지능이 옅은 피부색을 가진 사람들로부터 수집한 데이터를 주로 활용해 학습한다면 짙은 피부색을 가진 환자들의 병변은 제대로 진단하지 못할 가능성이 커진다. 인공지능을 ʻ지능적ʼ이라고 하는 이유는 데이터를 단순히 검색하는 수준에 머무는 것이 아니라 데이터에 숨어 있는 특정 패턴을 분석해 유의미한 자료로 추출하기 때문이다. 그래서 사람들은 인공지능의 의사결정이 냉철하고 객관적일 것이라고 생각하지만, 인공지능은 현실에 존재하는 데이터들 바탕으로 학습한다. 우리가 가진 사회적 편견과 편향, 위험한 가정들을 그대로 내재한 결과가 도출될 수도 있다는 뜻이다.연구진은 인공지능 기술을 보건의료 분야에 활용하는 데 있어 가장 중요한 요소 중 하나인 신뢰성(reliability)을 중심으로 데이터의 품질·변수 등과 관련된 공정성 문제를 파악하고 기술의 정확성을 점검할 수 있는 다섯 가지 기준을 이번 가이드에 담았다. ▴출처가 정확한 데이터 사용 ▴사용 목적에 맞는 데이터의 수집 또는 선택 ▴제한 사항과 가정의 정확한 언급 ▴데이터의 편향성 명시 ▴실제 환경에서의 적절한 테스트 등이 이행되었는지 점검하기 위해 우리 사회가 이와 관련한 적극적인 질문을 던져야 한다고 강조했다.
연구를 총괄한 김소영 KPC4IR 센터장은 "보건의료 분야의 인공지능 기술이 충분히 견고한지를 검증하는 질문들이 우리 사회에서 활발하게 논의된다면, 궁극적으로 인공지능 기술의 역량을 끌어올리는 것과 동시에 신뢰할 수 있는 기준을 마련할 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
이어, 김 센터장은 "인공지능 기술에 대한 국민의 이해도를 높여 한계점과 개선 사항을 인식해나가는 과정에서 이번 가이드가 중요한 역할을 해 줄 것으로 기대하고 있다ˮ라고 덧붙였다. KPC4IR의 이번 연구는 유럽과 아시아를 아우르는 국제 공동 연구자들이 보건의료라는 특정 분야에서 인공지능 기술의 가이드를 제시한 세계 최초의 사례다. 이를 위해 싱가포르국립대학교·테크놀로지기업 어피니디(Affinidi), 스페인 마드리드 카를로스 3세 대학교, 영국 로이드 선급 재단·가이 앤드 세인트 토마스 국가보건서비스 재단 등에 소속된 전문가들이 자문과 인터뷰, 워크숍 등의 방식으로 참여했다. 국내에서는 서울아산병원, 분당서울대병원 등을 비롯한 의료계와 KAIST AI대학원·바이오및뇌공학과, 과학기술정책연구원, 정보통신정책연구원, 인공지능 솔루션 기업 뷰노 등 다수의 산·학·연 관계자들이 함께했다. KPC4IR은 이번 성과를 국제적으로 공유하기 위해 8월 15일 오전 10시부터 온라인으로 열린 ʻ2021 KDD 국제 워크숍ʼ에서 연구 내용을 발표했다. ʻ사회를 위한 보건의료 분야 인공지능 활용 가이드ʼ의 전체 내용은 KAIST 한국4차산업혁명정책센터 (https://kpc4ir.kaist.ac.kr/)와 싱가포르국립대 리스크공공이해연구소(https://ipur.nus.edu.sg/)의 홈페이지에서 확인할 수 있다.
2021.08.17
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국제의료기기·병원설비 전시회(KIMES 2021) 참가
우리 대학이 18일부터 22일까지 서울 삼성동 코엑스에서 4일간 열리는 국제의료기기·병원설비 전시회(이하, KIMES 2021)에 참가한다. KIMES 2021은 세계 선진 기업들의 창의적인 의료 기술이 집결, 소개되는 전시회인데 올해는 국내외 1200여 개 회사가 참가해, 첨단의료기기·병원설비·의료정보시스템·헬스케어·의료 관련 용품 등 3만여 종의 기술과 관련 제품을 선보인다.
KAIST는 10개의 독립 전시실 및 별도로 마련된 K-방역특별관에서 ʻ코로나대응 과학기술 뉴딜사업단ʼ이 연구 중인 한국형 방역패키지 기술 10종을 선보인다.
K-방역특별관에는 남택진 교수(산업디자인학과) 연구팀과 신성이엔지에서 공동으로 개발한 ʻ이동형 음압병동ʼ의 모듈이 전시된다. 이번 전시회에서는 전시회 관람객들이 ʻ이동형 음압병동ʼ을 직접 체험할 수 있도록 병동의 음압 기능을 실제로 가동시킬 예정이다.
KAIST 코로나대응 과학기술 뉴딜사업단은 이번 전시회에서 감염병 치료 현장에 투입된 의료 인력의 고충을 덜어주고 진단 과정을 최소화하는 기술을 위주로 공개된다.
우선 박형순 교수(기계공학과) 연구팀은 `찜통 방호복'의 단점을 대대적으로 개선한 `스마트 방호복 냉각 통기 시스템' 기술을 전시한다. 기존 제품군 대비 무게를 대폭 줄인 것과 동시에 냉각 기능을 추가한 것이 특징이다. 냉각기는 방호복 내부의 공기를 순환 및 냉각시키며, 호흡기 보호구는 필터링 된 외부 공기를 유입하는 방식으로 작동해 쾌적성 및 감염에 대한 안전성을 모두 확보했다.
나노마이크로기술을 이용한 초고속 분자진단시스템도 전시된다. 정기훈 교수(바이오및뇌공학과) 연구팀은 샘플 추출부터 결과까지 10분 이내 PCR(Polymerase Chain Reaction) 검사가 가능한 `실시간 광열 PCR 시스템'을 전시한다. 복잡하고 부피가 크며 측정 시간이 오래 걸리는 기존 기술의 한계를 극복해 현장 진단에 유용하게 활용될 것으로 기대되는 기술이다.
또 다른 진단 기술로는 예종철 교수(바이오및뇌공학과) 연구팀이 흉부 X-ray 영상을 기반으로 감염병을 신속하게 진단할 수 있는 인공지능 소프트웨어가 시연된다. 환자들의 흉부 X-ray 영상 데이터를 분석해 폐렴의 중증도 변화를 구별해내는 인공지능 소프트웨어다. 흉부 X-ray 결과만 가지고도 해당 환자가 코로나19 및 바이러스성 폐렴·박테리아성 폐렴·결핵·기타 질병·정상군 중 어느 범주에 속해있는지를 1분 이내 진단해 시각적인 정보로 제공하는 기술이다.
이와 함께 의료 현장에서 수시로 사용되는 다양한 의료기구들을 5분 안에 멸균할 수 있는 `플라즈마 멸균기'와 살균기가 포함된 `이동형 클리닉 모듈'도 출품된다. 최원호 교수(원자력및양자공학과)가 스타트업 기업인 플라즈맵과 공동으로 연구, 개발한 `의료용 저온 플라즈마 멸균기'다. 플라즈마란 고체-액체-기체의 상태를 넘어선 제4의 물질 상태라고 불리며 탁월한 살균 능력을 발휘한다. 최 교수팀의 멸균기와 이동형 클리닉 모듈은 고가의 대형 장비를 활용해 장시간 멸균하던 기존 기술의 단점을 혁신적으로 보완한 것이 특징이다.
이 밖에 기계공학과 김성수 교수팀과 박해원 교수팀이 각각 수동식 주들 것·음압 앰뷸런스 기술과 전동식 주들 것·음압 챔버 기술을 전시한다.
배상민 교수(산업디자인학과) 연구팀은 가족이 함께 사는 집에서 특정 구역을 자가격리 공간으로 만드는 `자가격리 키트'를 선보인다. 화장실이 딸린 방의 입구에 차단막을 부착해 문밖에 있는 가족들과 생활공간을 물리적으로 차단하는 방호 제품이다. 차단된 공간 내부 창문에는 음압기를 연결해 자가격리 기간 중 음압 환경을 유지하면 바이러스의 유출 가능성을 최소화하고 호흡기를 통한 2차 감염을 예방할 수 있다.
김형수 교수(기계공학과) 연구팀은 바이러스 등의 오염원들을 효과적 포집해 정화할 수 있는 `이동형 싸이클론 음압 펌프' 기술을 공개한다. 주변에 비해 공기의 압력이 낮은 음압 공간은 공기가 밖으로 흘러나가지 않아 병원균과 바이러스의 이동을 막는 역할을 한다. 김 교수팀의 음압 기술은 밀폐된 공간 안에서 공기 흐름의 방향성을 생성하도록 설계됐다. 이를 활용해 오염원을 집중적으로 흡입해 정화하고 특정 공간의 음압 환경 유지하는 것으로 호흡기 질환 바이러스 확산 예방할 수 있는 기술이다.
특히 작년 공개돼 많은 관심을 받았던 김일두 교수(신소재공학과) 연구팀은 반투명·생분해성·항바이러스 필터 개발 성과와 서브 마이크론 섬유(0.15~0.5μm 직경) 제조 설비를 전시한다. 김 교수 연구팀이 개발한 반복 사용이 가능한 비말 차단 필터는 KC 마스크 인증 성능 합격 판정을 받았다. 식품의약품안전처(식약처)에 보건용 마스크 허가를 신청한 후 현재 보완 시험을 진행 중이다. 빠르면 올 4월 중에는 패션 마스크 용도로 시판하기 위해 준비 중이다.
우리 대학 ʻ코로나대응 과학기술 뉴딜사업단ʼ은 작년 7월 과학기술정보통신부의 지원을 받아 출범했다. 과학기술로 감염병 위기를 극복하고 항바이러스 신산업 창출을 통해 경제 발전에 이바지하기 위해 만들어졌다. 3월 현재 사업단에는 우리 대학 교수와 연구원·학생 등 464명에 달하는 내부 구성원과 기업·병원·연구소 소속의 인원 503명이 참여하고 있다.이광형 총장은 18일 오후 전시장을 방문해 "전시 시제품이 방역 현장에 실질적인 도움을 제공할 수 있도록 관련 기술의 실증·고도화를 적극 추진해 달라ˮ라고 당부하며 연구진을 격려할 예정이다.
2021.03.17
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생물학적 무기 나노재료의 종류와 응용 전략 총정리
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 생물학적으로 합성된 무기 나노재료의 종류와 응용을 총망라해 최신의 연구내용과 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 전략을 정리한 `미생물과 박테리오파지를 이용한 생물학적 무기 나노재료의 합성 및 응용' 논문을 발표했다고 4일 밝혔다.
금속 물질 등이 주된 무기 나노재료(inorganic nanomaterial)는 물리·화학적 합성법들에 따라 얻어지며, 고온·고압의 조건에서 반응이 이뤄지고, 유독한 유기용매 및 고액의 촉매가 필요해 환경오염의 문제를 일으키는 단점이 있다.
생물학적 무기 나노재료 합성법은 친환경 및 단순한 공정으로 경제적인 효과는 물론 생물학적 무기 나노재료의 높은 생체 적합성을 장점으로 촉매, 에너지 수확 및 저장, 전자기기, 항균물질, 바이오 의료 분야 등 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
연구팀은 미생물과 박테리오파지를 이용해 55개 주기율표 원소 기반 단일 또는 두 가지 원소 조합으로 146개의 무기 나노재료가 생물학적으로 합성 가능함을 보였다.
생물학적 무기 나노재료 합성에는 박테리아, 곰팡이, 조류, 박테리오파지가 주로 이용됨을 정리했다. 이들의 합성 메커니즘에는 효소·비효소 단백질, 펩타이드, 전자 수송경로의 구성 요소 등이 주요 역할을 담당하고 있다.
특히 연구팀은 유전적으로 조작된 미생물과 박테리오파지들을 이용하면 생물학적 무기 나노재료의 합성 수율을 높일 수 있다고 밝혔다. 유전적으로 조작된 미생물들은 무기 이온에 대한 결합력을 높이고 무기 이온의 생물학적 환원을 증가시키는 한편 무기 이온의 생물체에 대한 독성을 줄이기 위한 전략으로도 도입된다.
이번 연구에는 미생물과 박테리오파지를 이용한 무기 나노재료의 생산 가능성과 크기, 모양, 결정성을 조절하기 위한 전략들이 포함됐다.
연구팀은 결정질 무기 나노재료를 생물학적으로 합성하기 위해 물질의 열역학적 안정성을 나타내주는 푸베이 다이어그램 분석을 활용한 전략도 제시했다.
또한 연구팀은 생물학적 나노재료의 합성 시 고려해야 하는 사항을 정리한 10단계의 흐름도를 제시했다. 현재 생물학적으로 합성된 무기 나노재료들은 촉매, 에너지 수확 및 저장, 전자기기, 항균물질, 의생명 분야의 응용에 적용됐다.
이상엽 특훈교수는 "생물학적 나노재료들이 추후 바이오 의료 분야의 재료, 바이오 전자기기, 친환경 화학물질 생산 등에 새롭게 적용될 수 있을 것ˮ이라고 기대감을 내비쳤다.
이번 연구 성과는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 기후변화대응사업의 바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 연구과제 지원으로 수행됐으며, KAIST 생명화학공학과 최유진 박사가 제1 저자로 참여한 논문은 우수성을 인정받아 국제학술지 `네이처 리뷰 케미스트리(Nature Reviews Chemistry)'에 12월호 표지논문으로 게재됐다.
2020.12.04
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