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글로벌전략사업추진단, ‘2024 글로벌 스타트업 인턴십 세미나’ 성황리에 마무리
우리 대학 국제협력처 글로벌전략사업추진단(처장 김소영)은 지난 11월 20일(수)부터 22일(금)까지 열린 ‘2024 글로벌 스타트업 인턴십 세미나(Global Startup Internship Seminar: GSIS)’를 성공적으로 마쳤다고 밝혔다.
이번 세미나는 미국 소재 스타트업 인턴십 기회를 소개하고, 글로벌 인턴십을 통해 예비 창업가로 성장하고자 하는 KAIST 학생들을 지원하기 위해 마련되었다. 2022년 처음 개최된 이래 올해로 세 번째를 맞이한 이번 행사에는 약 80명의 학생이 사전 예약을 통해 참여해 높은 관심을 반영했다.
특히, 이번 세미나에는 실리콘밸리에서 큰 영향력을 행사하는 Bear Robotics와 ImpriMed의 대표들이 직접 참석해 회사 소개와 진로 상담을 진행했다. 이들은 자신들의 경험을 바탕으로 학생들에게 실질적인 조언을 제공하며 글로벌 창업에 대한 도전 의식을 고취시켰다. 참석 학생들은 “미국 스타트업의 실무 경험을 구체적으로 알 수 있어 유익했다”며 큰 호응을 보였다.
세미나에서는 미국 인턴십 준비에 필요한 이력서 및 이메일 작성법 워크숍, KAIST 재학생 및 졸업생의 실리콘밸리 스타트업 인턴십 경험담, J1 비자 설명회 등 실질적인 도움이 되는 세션들이 진행되었다. 참가 학생들은 “실제 인턴십 준비에 필요한 실무적인 정보를 얻을 수 있었다”며 세미나에 만족을 표했다.
김소영 KAIST 국제협력처장은 “이번 행사를 통해 KAIST 학생들이 해외에서 창업한 선배들의 글로벌 기업가 정신을 본받아 실패의 위험과 역경을 딛고 도전하는 문화를 더욱 확산시키기를 바란다”며 “KAIST는 앞으로도 학생들의 글로벌 창업 마인드를 함양할 수 있는 프로그램을 지속적으로 발굴할 것”이라고 밝혔다.
이번 ‘2024 글로벌 스타트업 인턴십 세미나’는 KAIST 학생들에게 글로벌 창업에 대한 비전과 기회를 제공하며 성공적으로 막을 내렸다.
2024.11.22
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소량의 전류로 전기차 배터리 정밀 진단 가능하다
전기차 배터리를 효율적으로 관리하고 안전하게 사용하기 위해서는 정확한 배터리 상태 진단이 필수적이다. 우리 연구진이 소량의 전류만을 사용해 높은 정밀도로 배터리의 상태를 진단하고 모니터링할 수 있는 기술을 개발하여 배터리의 장기적 안정성과 효율성을 극대화할 것으로 기대된다.
우리 대학 전기및전자공학부 권경하 교수와 이상국 교수 연구팀이 전기차 대용량 배터리의 안정성과 성능 향상에 활용할 수 있는 전기화학 임피던스 분광법(이하 EIS) 기술을 개발했다고 17일 밝혔다.
EIS 기술은 배터리의 임피던스* 크기와 변화를 측정해 배터리 효율과 손실을 평가할 수 있는 강력한 도구로, 배터리의 충전 상태(state-of-charge; SOC) 및 건강 상태(state-of-health; SOH)를 평가하는 중요한 도구로 여겨진다. 또한 배터리의 열적 특성과 화학적/물리적 변화, 수명 예측, 고장의 원인을 식별하는 데 활용 가능하다.
* 배터리 임피던스: 배터리 내부에서 전류 흐름에 저항하는 요소로, 이를 통해 배터리 의 성능과 상태를 평가할 수 있는 지표
그러나 기존 EIS 장비는 비용 및 복잡성이 높아 설치, 운영 및 유지 보수가 쉽지 않다. 또한, 감도 및 정밀도 제약으로 수 암페어(A)의 전류 교란을 배터리에 인가하는 과정에서 배터리에 큰 전기적 스트레스가 가해지기 때문에 배터리의 고장이나 화재 위험을 증가시킬 수 있어 활용이 어려웠다.
이에 연구팀은 고용량 전기차 배터리의 상태 진단 및 건강 모니터링을 위한 소전류 EIS 시스템을 개발하고 입증했다. 이 EIS 시스템은 낮은 (10mA) 전류 교란으로, 배터리의 임피던스를 정밀하게 측정할 수 있으며 측정 시 발생하는 열적 영향 및 안전 문제를 최소화한다.
추가로 부피가 크고 비용이 많이 드는 구성요소를 최소화해 차량 내 탑재가 용이한 설계다. 해당 시스템은 전기차 배터리의 여러 운영 조건(다양한 온도 및 배터리 잔존용량을 나타내는 SOC 레벨에서 배터리의 전기화학적 특성을 효과적으로 파악할 수 있음이 입증됐다.
권경하 교수(교신저자)는 "이 시스템은 전기차용 배터리 관리 시스템 (BMS)에 쉽게 통합 가능하며, 기존의 고전류 EIS 방식 대비 비용과 복잡성을 현저히 낮추면서도 높은 측정 정밀도를 입증했다ˮ면서 "전기차 뿐만 아니라 에너지저장시스템(ESS)의 배터리 진단 및 성능 향상에도 기여할 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
이번 연구 결과는 국제 저명 학술지 `IEEE Transactions on Industrial Electronics (동 분야 상위 2%; IF 7.5)'에 지난 9월 5일 발표됐다.
(논문명 : Small-Perturbation Electrochemical Impedance Spectroscopy System With High Accuracy for High-Capacity Batteries in Electric Vehicles, 링크: https://ieeexplore.ieee.org/document/10666864)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 기초연구사업, 산업통상자원부 한국산업기술기획평가원의 차세대지능형반도체기술개발사업 및 정보통신기획평가원의 인공지능반도체대학원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.17
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글로벌전략사업추진단, 『글로벌 창업을 위한 KAIST의 생각』 발간
우리 대학 국제협력처 글로벌전략사업추진단(단장 임만성)이 『글로벌창업을 위한 KAIST의 생각』을 지난달 30일 발간했다.
창업원·기술가치창출원·글로벌기술사업화센터와 공동으로 집필한 이번 도서는 2022년 11월부터 매월 개최한 '글로벌 창업 생태계 연구회(이하 연구회)'에서 논의된 내용을 중점적으로 다루고 있다. 연구회는 우리 대학의 체계적인 글로벌 창업 추진 시스템 구축을 지원하기 위해 구성된 조직이다. 국제협력처 글로벌전략사업추진단(舊 글로벌사업기획센터)을 중심으로 창업원, 글로벌기술사업화센터, 경영대학, K-School, 기술가치창출원, 글로벌공공조달센터 등 창업 유관 부서 수장들과 학처장, 센터장 및 실무진 등이 참여했다.
올해 5월까지 총 14회 개최된 연구회에서 발표 및 논의된 내용을 ▴글로벌창업 활성화 및 발전 방안 ▴KAIST 사례 ▴창업사업화와 글로벌 진출을 포함한 5개 분야로 구성해 우리 대학의 글로벌 창업 사례, 현황 및 정보 등을 공유하고 향후 생태계 구축을 위한 방안과 비전을 담아냈다.
기획 및 편집을 주도한 임만성 글로벌전략사업추진단장은 "학내의 분산된 부서들이 글로벌 창업의 중요성을 인지할 수 있는 공감대를 형성하고 이를 바탕으로 교내 각 조직이 유기적으로 협력을 이끌어내 글로벌 창업 지원을 활성화하는 계기를 마련하고자 이번 도서를 준비했다"라고 밝혔다.
공동 발간을 맡은 최문기 KAIST 글로벌기술사업화센터 센터장은 "컨트롤 타워가 부재한 글로벌 창업 분야에서 우리 대학 창업 기업의 전략적 해외 진출을 지원하기 위해 글로벌 창업 생태계 연구회의 설립을 제안했다"라고 밝히며, "1년 여에 걸친 연구와 논의가 이번 도서 발간으로 결실을 맺어 KAIST 글로벌 창업 생태계 구축의 토대를 마련하는 것은 물론 글로벌 창업에 대한 KAIST의 비전을 널리 알리는 기회가 되기를 바란다"라고 덧붙였다.
한편,『글로벌창업을 위한 KAIST의 생각』은 향후 국립중앙도서관 비치 및 전자책(e-book)으로도 제작될 예정이다. 이번 도서 출간의 바탕이 된 연구회의 발표 영상은 글로벌전략사업추진단 홈페이지(http://kgep.kaist.ac.kr) 에서 확인할 수 있다.
2024.08.14
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KAIST 미주 임시 총동문회장 정봉준 박사 당선
우리 대학 미주 총동문회가 지난 4월 임시 미주 총동문회장으로 정봉준(전기전자공학부 박사 93 입학) 암백스 벤처 그룹 수석 기술분석가를 선임했다.
정봉준 박사는 암백스 벤처 그룹(AMBEX VENTURE GROUP) 수석 기술분석가·파트너 (Senior Technology Analyst, Partner)로 활동하고 있으며, 전 우리 대학 실리콘밸리 동문회장을 역임한 바 있다.
이번 선거는 지난해 12월 열린 온라인 미주 총동문회에서 공지되었으며, 미주지역에 거주 중인 우리 대학 동문을 대상으로 올해 4월 13일(월)부터 2주간 투표가 진행돼 실제 투표자 50명이 전원 찬성해 당선됐다.
정봉준 박사는 "우리 대학 미주 임시 총동문회장으로서 미주 지역 동문과의 연결을 강화하고 총동문회를 설립하는 데 이바지하고자 한다"라고 소감을 밝혔다. 이번 총동문회장 선임은 국제협력처 글로벌전략사업추진단(단장 임만성)이 미주 임시 회장 추대위원회(미주발전재단 이사 김제우, 김태영, 실리콘밸리 동문회장 임명진)로부터 선거 진행 및 운영 권한을 위임받아 진행됐다. 임시회장 선출 후 6개월 동안 임시 집행부를 구성해 기반을 다지고 정식 총동문회 집행부를 구성하는 것이 최종 목표다. 임만성 국제협력처장은 "당선된 정봉준 박사에게 축하의 말을 전하며, 앞으로 동문 중심으로 이끌어 나갈 KAIST 미주 임시 총동문회 활동을 지속적으로 지원할 것"이라고 밝혔다. 이어 "KAIST 미주 임시 총동문회장 선거는 모교에 지속적인 관심을 가지고, 각 지역에서 활발히 활동하고 있는 미주 동문회를 포함해 미주 전 지역을 아우를 수 있는 시작점을 연 것"이라고 덧붙였다.
2024.07.08
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2024 제3회 실리콘밸리 글로벌 기업가정신 써머스쿨(GESS) 성료
우리 대학 국제협력처 글로벌전략사업추진단(단장 임만성)이 올해 세 번째로 개최한 '2024 글로벌 기업가정신 써머스쿨(GESS; Global Entrepreneurship Summer School, 이하 2024 KAIST GESS)'가 성료됐다. KAIST GESS는 학생들이 세계적인 창업 허브인 실리콘밸리 지역을 방문해 창업 생태계를 직접 경험하고, 글로벌 진출을 위한 역량을 함양할 수 있도록 기획된 프로그램이다. 서류, 면접 및 발표 심사, 멘토링 및 동료 평가를 거쳐 선발된 20명과 우리 대학 경영대학 소속 임팩트(Impact) MBA 교육과정생 17명 등 총 37명이 참가했다. 참가자들은 지난 5월부터 약 2개월간 우리 대학에 재학 중인 선배 창업가로부터 비즈니스 모델 개발 및 투자발표에 대한 멘토링을 받은 후 대전 본원 캠퍼스에서 팀별 사업 아이템을 발전시켰다.
이후 지난달 23일부터 7일간 미국 현지 코트라 실리콘밸리 무역관, 제이피 모건(JP Morgan), 플러그앤플레이 테크센터(Plug and play Tech Center)에서 ▴글로벌기업가정신 ▴실패를 통한 배움 ▴자본과 네트워크 ▴스타트업 문화 등을 주제로 진행된 글로벌 창업 교육을 이수했다.
또한, 베어로보틱스(Bear Robotics, 대표 하정우), 사운더블헬스(Soundable Health, 대표 송지영), 임프리메드(ImpriMed, 대표 임성원), 팬텀 에이아이(Phantom AI, 대표 조형기), 비가라지(B Garage, 대표 김영준), 심플스텝스(Simple Steps, 대표 김도연)사 등 현지 기업을 방문해 글로벌 기술 창업의 현장을 경험하고 실리콘밸리 대표들의 생생한 경험담을 공유하는 강연도 진행됐다.
실리콘밸리에 이주한 한국 이민 여성의 경력단절을 막고 유능한 이민 여성들이 사회에서 능력을 발휘할 수 있도록 지원하는 심플스텝스 김도연 대표는 "KAIST 동문 기업인으로서 글로벌창업을 꿈꾸는 후배들과 미국에서 사회적 기업을 운영하게 된 경험을 공유할 수 있어 뜻깊었다"라고 전했다.
올해는 특별히 반도체 및 인프라 소프트웨어 기술 분야에서 세계적으로 손꼽히는 기업인 브로드컴(Broadcom)이 참가자들을 초청해 혹탄(Hock Tan) 회장의 강연을 듣고 질의응답을 진행하는 프로그램이 마련됐다. 지난 2월 우리 대학에서 명예 공학박사 학위를 받은 혹탄 회장은 "글로벌기업가로 성장하기 위해서는 실패를 경험하는 것과 오랜 기간 꾸준히 노력하는 것이 무엇보다 중요하며, 글로벌 시장에 영향을 미치는 기술은 세대를 거쳐 진화하고 있다"라고 역설했다.
또한, 실리콘밸리 써니베일 지역사회 및 풋힐 칼리지(Foothill College)와 함께 '인공지능 기술아 놀자 (Let’s play with AI+ Tech)'라는 봉사활동 프로그램을 진행했다. 우리 대학 학생들이 주도하는 챗봇(Chatbot) 교육에 써니베일 지역의 저소득층 초등학생과 학부모가 함께 참여해 미국 지역사회와 소통하는 시간을 가졌다.
2024 KAIST GESS 하이라이트인 최종 피칭에서는 실리콘밸리 전문 엑셀러레이터로부터 지속적인 대면 멘토링으로 조언을 받으며 각자의 비즈니스 모델을 발전시킨 참가자들이 실리콘밸리 현지 벤처 투자자로 구성된 심사단의 평가를 받았다.
최종 피칭에서 우승한 케이 브릿지(K-Bridge)팀의 한수민(전산학부 박사과정) 학생은 "2024 KAIST GESS는 제가 학사 과정에 입학했을 때부터 꿈꿔왔던 글로벌창업가로서의 길을 안내해 준 프로그램이다"라고 소감을 밝혔다.
2위를 차지한 KAIST 인에이블러스(KAIST Enablers)팀의 강승욱(화학과 학사과정) 학생은 "이번 경험을 잊지 않고 글로벌 창업가로 성장해 향후 GESS 프로그램에 연사로 초청받고 싶다"라는 포부를 밝히기도 했다.
임팩트 MBA 최종피칭 세션에서 우승한 캥스터즈 주식회사(대표 김강)는 GESS 최종피칭을 통해 현지 투자사와의 미팅이 성사되는 성과를 거뒀다.
행사를 주관한 임만성 글로벌전략사업추진단장은 "KAIST 학생들이 글로벌 영향력을 갖춘 리더로 성장하고, 글로벌 가치를 창출해 국제 사회에 기여하고 동시에 우리 대학의 국제적 위상을 높이길 기대한다”고 말했다.
또한, 17명의 임팩트 MBA 교육과정생을 이끈 박상찬 교수는 “글로벌시장을 선도하고 있는 기업가들과의 만남과 실리콘밸리 현지에서 바라보는 창업 문화는 글로벌 창업을 목표로 하는 학생들에게 소중한 배움의 시간이 되었다"라고 의의를 강조했다.2024 KAIST GESS는 우리 대학 국제협력처, 경영대학, 창업원의 협력으로 추진되었으며, 글로벌창업교육 프로그램을 앞으로도 지속적으로 추진해 글로벌 리더의 덕목을 갖춘 창업가를 양성할 계획이다.
2024.07.05
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제3회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회 성료
우리 대학 제조AI빅데이터센터가 중소 제조기업의 애로사항을 창의적인 인공지능(AI) 아이디어로 해결하는 '제3회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회' 시상식을 지난달 28일 서울 양재동 aT센터에서 개최했다.
중소벤처기업부(장관 이영, 이하 중기부), 스마트제조혁신추진단(단장 안광현, 이하 추진단)과 공동 주최한 이번 경진대회는 우수한 제조 인공지능 분석 인재를 발굴 및 육성하기 위해 올해 세 번째로 개최됐다.제조데이터 인공지능 분석에 관심 있는 19세 이상의 국민을 대상으로 지난 9월 말부터 참가자를 모집한 결과 3인 이내로 자유롭게 구성된 184개 팀, 389명이 신청을 완료했다. 각 팀은 10월 23일 KAMP*의 열처리 품질보증 제조AI데이터셋**을 활용해 뿌리기업 현장 개선 아이디어를 제시하고 알고리즘으로 구현하는 과제를 부여받아 본격적인 대회 일정에 돌입했다.
☞ KAMP: 인공지능(AI) 중소벤처 제조 플랫폼(Korea AI Manufacturing Platform) ☞ 열처리 품질보증 제조AI데이터셋: 열처리 공정에서 수집한 제조데이터를 인공지능 학습용으로 가공한 6천1백만 개의 제조데이터주최측은 11월 6일부터 10일까지 서면 평가를 통해 8개의 발표평가 최종 진출팀을 선발했다. 11월 21일 열린 발표평가는 메타버스 플랫폼에서 진행됐으며, 인공지능 모델의 창의성, 제조 현장 적용 가능성, 파급효과 등의 심사 항목에서 가장 높은 점수를 받은 '왕십리분석혁명가들'팀(정지인, 문정언, 신아리/한양대학교)이 대상(중기부 장관상)을 차지했다.
'왕십리분석혁명가들' 팀은 설명가능 인공지능(eXplainable AI, XAI)을 기반으로 열처리 공정과 같은 다양한 제조업의 연속공정에서 적용할 수 있는 실시간 설비 이상탐지 방안을 제시하여 문제해결 독창성, 제조현장 적용가능성, 분석모델 확장성 측면에서 높은 평가를 받았다.
이 외에도 '크로와상(김재연, 이예진, 최영주/성균관대학교)', 'TAVANNA(강병관, 박민제, 최무선/(주)타키온테크+고려대학교)' 2개 팀은 최우수상(KAIST 총장상)을 수상했으며, 우수상에 'IoT(에스케이플래닛(주))', '불량하냥(한양대학교 에리카)', 장려상에 'Absolute A(서울과기대)', 'Meta3DP((주)메타3디피)', 'NABIS(한양대학교)'가 수상의 영예를 안았다.
김일중 KAIST 제조AI빅데이터센터장은 "대회가 3회로 거듭되면서 제조AI 관심이 높아지고 있다는 것을 실감했으며, KAIST 제조AI빅데이터센터도 중소 제조기업의 제조AI 기술 적용과 인력 양성에 최선의 노력을 기울이겠다"라고 수상자들을 격려했다.
김흥남 KAIST 제조AI빅데이터센터 본부장은 "제조AI 시장이 성장함에 따라 KAIST는 중소벤처기업부와 협력하여 지속적으로 중소 제조기업의 AI 기반 경쟁력 강화를 위한 지원을 아끼지 않을 것"이라고 밝혔다.한편, '제3회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회' 대상팀에는 상장 및 상금 1,000만 원이 수여됐다. 최우수상 2개 팀과 우수상 2개 팀에게 각각 300만 원과 200만 원의 상금이, 장려상 3개 팀에게는 각각 100만 원의 상금이 지급됐다.
2023.12.04
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식품의약품안전처와 연구협력 MOU 체결
우리 대학은 16일 오후 식품의약품안전처(처장 오유경)와 식품·의약품·마약류 등 분야에서 연구를 포함한 포괄적인 협력을 강화하는 MOU를 체결했다.
이번 협약을 바탕으로 두 기관은 ▴식품·의약품·마약류 등 분야의 공동연구 발굴·추진 ▴국가연구개발사업 상호협력 및 공동연구 추진 ▴양 기관 교육프로그램 연계·공유 ▴국내외 최신 식·의약 연구 정보·동향 공유 등에 적극적으로 협력할 예정이다.
특히, 'KAIST-원진 세포치료센터(센터장, 김대수)'를 주축으로 뇌 오가노이드(인공장기) 기술을 개발해 약물중독 및 금단증상, 재활에 관해 연구하고 국제적인 표준을 마련할 계획이다.
날로 증가하는 신종 마약의 위협을 신속하게 진단하고 대응하기 위해 우리 대학의 인공지능 기술을 활용해 마약류가 뇌와 행동에 미치는 영향을 초고속으로 정밀 진단할 수 있는 시스템 개발도 진행한다.
이와 함께, mRNA 백신·치료제 기술·플랫폼 개발 등 식품 및 의료 관련 신물질과 제품 안전성에 대한 첨단 평가기술 개발 분야에서도 폭넓게 협력할 예정이다.
오유경 식약처장은 "이번 업무협약을 계기로 식약처와 KAIST가 함께 연구를 수행하게 되어 국민 안전이 한층 더 강화될 수 있을 것으로 기대한다"며 "식약처는 앞으로도 과학적 근거에 기반하여 식품, 의료제품의 안전을 더욱 철저히 관리하겠다"고 말했다.이광형 총장은 "이번 협약이 식약처와 KAIST의 유기적인 협력관계 구축으로 이어져 양 기관이 상호 발전하는 계기가 되길 바란다"며 "앞으로 KAIST의 첨단과학 연구 역량을 바탕으로 식약처와 공동연구를 수행하여 규제과학 전문성을 높이기 위해 지속해서 노력하겠다"고 밝혔다.
2023.10.17
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스스로 진화하는 흉부 엑스선 인공지능 진단기술 개발
우리 대학 김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 서울대학교 병원, 서울 아산병원, 충남대학교 병원, 영남대학교 병원, 경북대학교 병원과의 공동연구를 통해 결핵, 기흉, 코로나-19 등의 흉부 엑스선 영상을 이용한 폐 질환의 자동 판독 능력을 스스로 향상할 수 있는 자기 진화형 인공지능 기술을 개발했다고 27일 밝혔다.
현재 사용되는 대부분의 의료 인공지능 기법은 지도학습 방식 (Supervised learning)으로서 인공지능 모델을 학습하기 위해서는 전문가에 의한 다량의 라벨이 필수적이나, 실제 임상 현장에서 전문가에 의해 라벨링 된 대규모의 데이터를 지속해서 얻는 것이 비용과 시간이 많이 들어 이러한 문제가 의료 인공지능 발전의 걸림돌이 돼왔다.
이러한 문제를 해결하기 위해, 예종철 교수팀은 병원 현장에서 영상의학과 전문의들이 영상 판독을 학습하는 과정과 유사하게, 자기 학습과 선생-학생 간의 지식전달 기법을 묘사한 지식 증류 기법을 활용한 자기 지도학습 및 자기 훈련 방식(Distillation for self-supervised and self-train learning, 이하 DISTL) 인공지능 알고리즘을 개발했다. 제안하는 인공지능 알고리즘은 적은 수의 라벨데이터만 갖고 초기 모델을 학습시키면 시간이 지남에 따라 축적되는 라벨 없는 데이터 자체만을 가지고 해당 모델이 스스로 성능을 향상해 나갈 수 있는 것을 보였다.
실제 의료 영상 분야에서 전문가들이 판독한 정제된 라벨 획득의 어려움은 영상 양식이나 작업과 관계없이 빈번하게 발생하는 문제점이고, 이러한 영상 전문의의 부족 현상은 저소득 국가들과 개발도상국과 같이 결핵과 같은 다양한 전염성 질환이 많이 발생하는 지역에 많다는 점을 고려할 때, 예 교수팀에서 개발한 인공지능 알고리즘은 해당 지역에서 인공지능 모델을 자기 진화시키는 방식으로 진단 정확도를 향상하는 데 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
예종철 교수는 “지도학습 방식으로 성능을 향상하기 위해서는 전문가 라벨을 지속해서 획득해야 하고, 비 지도학습 방식으로는 성능이 낮다는 문제점을 극복한 DISTL 모델은 영상 전문의들의 인공지능 학습을 위한 레이블 생성 비용과 수고를 줄이면서도 지도학습 성능을 뛰어넘었다는 점에서 의미가 있고, 다양한 영상 양식 및 작업에 활용할 수 있을 것으로 기대된다”라고 말했다.
예종철 교수 연구팀의 박상준 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)'에 7월 4일 자로 게재됐다.
한편 이번 연구는 중견연구자지원사업, 범부처전주기의료기기연구개발사업 및 한국과학기술원 중점연구소 사업등의 지원을 받아 수행됐다.
*논문명: Self-evolving vision transformer for chest X-ray diagnosis through knowledge distillation
논문 링크: https://www.nature.com/articles/s41467-022-31514-x
2022.07.27
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암, 뇌졸중, 치매 등 각종 난치병 진단하는 멀티 바이오마커를 동시에 탐지하는 고성능 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 장재범 교수, 전기및전자공학부 윤영규 교수 연구팀이 기존 기술 대비 5배 이상 더 많은 단백질 바이오마커를 동시에 탐지할 수 있는 멀티 마커 동시 탐지 기술 개발을 했다고 23일 밝혔다.
바이오마커란, 단백질이나 DNA, RNA, 대사 물질 등의 생체 분자로써 이를 통해 몸 안의 변화를 알아낼 수 있어 암을 비롯해 뇌졸중, 치매 등 각종 난치병을 정밀하게 진단하는 표지자로 각광받고 있다.
최근 환자별로 암 조직 내부에 발현되는 단백질 마커가 서로 다르다는 사실이 밝혀지고 있으며, 이러한 차이에 따라서 암의 예후 및 항암제 반응성 등이 결정된다는 연구 결과가 발표되고 있다. 이에 따라서 암 조직에서 여러 단백질 마커를 동시에 탐지하는 기술이 반드시 요구된다.
이에 장 교수 연구팀은 기존 기술 대비 5배 이상 더 많은 수의 단백질 마커를 동시에 관찰할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술은 특수한 시약이나 고가의 장비가 필요하지 않아 암의 정확한 진단 및 항암제 개발, 새로운 단백질 마커 발굴 등에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 신소재공학과 서준영, 심연보, 김지원 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature communications)' 5월 13권에 출판됐다. (논문명 : PICASSO allows ultra-multiplexed fluorescence imaging of spatially overlapping proteins without reference spectra measurements).
그동안 정밀 암 연구는 암 환자 조직 내부의 유전자를 분석하는 유전체 연구를 중심으로 진행돼왔다. 하지만 유전자 분석으로는 실제로 이 유전자로부터 단백질 마커가 얼마나 많이 발현되는지 혹은 어떤 공간적 분포로 발현되는지는 알 수 없다는 한계가 있다. 이에 따라서 최근 연구는 유전체 및 단백체를 동시에 분석하는 방향으로 나아가고 있다.
실제로 기존의 유전체 분석으로 유방암으로 진단받은 수백 명의 유방암 환자의 암 조직 내부 단백질 마커를 분석한 결과, 환자들을 생존율 및 약물 반응성이 서로 다른 여러 서브 타입으로 나눌 수 있다는 연구 결과가 발표된 바 있다. 또한, 최근 암을 정복할 신약으로 주목받고 있는 3세대 항암제인 면역항암제의 경우, 암 조직 내부의 면역세포를 활성화해 암을 치료한다.
이때, 암 조직 내부에 어떤 면역 단백질 마커가 발현되어 있는지에 따라서 그 약물 반응성에 큰 차이가 나타난다고 보고된 바 있다. 이처럼 암 조직 내부에서 여러 단백질 마커를 동시에 탐지하는 기술은 새로운 암 서브 타입의 발굴, 각 서브 타입을 표적으로 하는 신약 개발, 적합한 항암제 추천 등을 위해 필수적으로 요구된다.
그동안 암 조직 내부에서 여러 단백질 마커를 동시에 탐지하기 위해서 질량 분석 이미지 처리법 혹은 형광염색법이 사용돼왔다. 질량 분석 이미지 처리법은 하나의 조직에서 다수의 단백질 마커를 동시에 탐지할 수 있다는 장점이 있으나, 고가의 특수 장비가 필요하고, 분석 과정에서 조직이 파괴되며, 전체 과정이 오래 걸린다는 단점이 있다. 형광염색법은 이와 같은 단점은 없으나, 한 번에 3개의 단백질 마커만 관찰할 수 있다는 단점이 있다.
장 교수 연구팀은 이러한 형광염색법의 한계를 해결하기 위해 한 번에 15개 이상, 최대 20개까지의 단백질 마커를 동시에 탐지할 수 있는 기술인 `피카소(PICASSO)' 기술을 개발했다. `PICASSO는 “Process of ultra-multiplexed Imaging of biomoleCules viA the unmixing of the Signals of Spectrally Overlapping fluorophores'의 약자로, 기술을 통해 다양한 생체분자들의 이미지를 형형색색으로 얻어낼 수 있기에 일반인들에게 가장 친숙한 화가 피카소의 이름을 기술명으로 정했다. 연구팀은 이를 위해 발광 스펙트럼이 유사한 형광 분자들을 동시에 사용하고, 이러한 형광 분자들의 신호를 정확하게 분리할 수 있는 기술을 개발했다. 연구팀은 이 기술을 이용해 하나의 조직에서 15개의 단백질 마커를 탐지하는 과정을 세 번 반복해 총 45개의 단백질 마커를 탐지하는 데 성공했다.
장 교수 연구팀이 개발한 `피카소(PICASSO)' 기술은 기존 멀티 마커 동시 탐지 기술 중 가장 낮은 비용으로, 가장 많은 수의 단백질 마커를, 가장 빠르게 탐지할 수 있는 기술로, 향후 암 진단 및 제약 등에 활용될 가능성이 매우 크다. 연구팀은 이 기술 개발 과정에서 4건의 국내 특허, 3건의 미국 특허, 2건의 EPO(유럽 특허) 및 PCT(국제 특허)를 출원해 이번 기술의 지적 재산권을 확보했다고 밝혔다.
제1 저자인 서준영 연구원은 "`피카소(PICASSO)' 기술을 통해 그동안 관찰하기 어려웠던 조직 내 수많은 단백질 마커의 발현 정도 및 분포 관찰에 성공했다ˮ며, "특수한 시약이나 고가의 장비 없이 연구자들에게 친숙한 형광현미경만을 사용해 기술 구현이 가능하므로 접근성이 매우 높은 유용한 기술이 될 것이고, 새로운 생명현상 규명, 암 바이오마커 발굴, 정밀진단 및 치료제 개발 등에 활발히 사용될 수 있을 것이다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.05.23
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제1회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회 개최
KAIST(총장 이광형)는 중소제조기업의 애로사항을 창의적인 인공지능(AI) 아이디어로 해결하는 ‘제1회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회’를 개최했다.
중소벤처기업부(장관 권칠승, 이하 중기부), 스마트제조혁신추진단(단장 박한구, 이하 추진단)과 공동 주최한 이번 경진대회는 우수한 제조 인공지능 분석 인재를 발굴 및 육성하기 위해 올해 처음으로 개최됐다.제조데이터 인공지능 분석에 관심 있는 19세 이상의 국민을 대상으로 지난 10월 말부터 참가자를 모집한 결과 3인 이내로 자유롭게 구성된 153개 팀 355명이 신청을 완료했다. 각 팀은 지난달 23일 KAMP*의 사출성형 제조AI데이터셋**을 활용해 뿌리기업 현장 개선 아이디어를 제시하고 알고리즘으로 구현하는 과제를 부여받아 본격적인 대회 일정에 돌입했다. ☞ KAMF: 인공지능(AI) 중소벤처 제조 플랫폼(Korea AI Manufacturing Platform) ☞ 사출성형 제조AI데이터셋: 사출성형 현장에서 수집한 제조데이터를 인공지능 학습용으로 가공한 47개 변수, 4천2백만 개의 제조데이터
5일간 진행된 1단계 서면평가에는 총 52개 팀이 보고서·발표 자료·소스 코드 등의 결과물을 제출했다. 주최 측은 각 팀의 인공지능 분석 모델을 바탕으로 제조현장의 문제 이해도 및 문제 정의, 분석 모델의 독창성, 결과 해석의 우수성, 인공지능 성능 정확도 등을 심사해 8개의 최종 진출팀을 선발했다.
16일 열린 최종 평가는 메타버스 플랫폼에서 진행됐으며, 각 팀이 아이디어를 발표하는 방식으로 진행됐다. RK3 팀(고진욱, 이진욱, 김태훈/서울대)은 인공지능 모델의 창의성, 제조 현장 적용 가능성, 파급효과 등의 심사 항목에서 가장 높은 점수를 받아 대상(중기부 장관상)을 차지했다. Rk3 팀은 인공지능을 기반으로 사출물의 품질 이상을 진단하고 공정 최적화를 지원하는 제조 인공지능 분석 모델을 개발했다. 아이디어의 독창성은 물론 개발기술의 완성도 및 확장성 측면에서 심사위원단의 호평을 받았다.
대상을 받은 Rk3 팀의 김태훈(26/서울대 기계공학과) 씨는 "KAMP가 제공하는 사출성형기 데이터를 분석해본 이번 대회는 제조 현장의 지식을 배우는 좋은 기회였다“라고 말했다. 이어, ”앞으로도 뿌리기업에 실질적으로 도움이 될 수 있는 연구를 진행하고 싶다“라고 수상 소감을 밝혔다.이외에도 소프트컴퓨팅 팀(부석준, 문형준, 박경원/연세대), Ensembler 팀(이원석, 전소현/㈜브릭) 등 2개 팀은 최우수상(KAIST 총장상)을 수상했다. 또한, Team-Hybrid 팀(김원곤, 채민석/서울대), NaeBIS 팀(박인창, 박지훈, 이헌득/한양대) 등 2개 팀과 Cube J 팀(김수지, 박종민, 김성종/서울대), Shango 팀(문성민, 이호민, 윤병관/이상고㈜), ELSSA 팀(이예원, 이태형, 김다해/㈜엘렉시) 등 3개 팀은 각각 우수상과 장려상을 받았다.
심사위원장인 신민수 한양대학교 경영학부 교수는 "8개 참가팀이 제시한 좋은 방법들이 중소 제조기업의 품질 향상과 생산성 향상에 실제로 적용되어 우리나라 중소기업의 발전에 기여할 수 있기를 기대한다“라고 심사평을 전했다.
이광형 KAIST 총장은 "대한민국이 제조 인공지능 강국으로 도약하기 위해서는 제조업 분야의 인공지능 인력양성이 필수 과제”라고 강조했다. 이어, 이 총장은 "이번 경진대회 수상자들처럼 훌륭한 인재를 발굴해 지원하는 일에 최선의 노력을 기울이겠다“라고 수상자들을 격려했다. 한편, `제1회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회' 대상팀에는 상장 및 상금 1,000만 원이 수여됐다. 최우수상 2개 팀과 우수상 2개 팀에게 각각 300만 원과 200만 원의 상금이, 장려상 3개 팀에게는 각각 100만 원의 상금이 지급됐다.
2021.12.17
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미세 유체의 회전 운동을 활용한 현장 진단용 초고감도 바이오센서 개발
우리 대학 기계공학과 윤용진 교수팀이 뉴캐슬 대학(Newcastle University in Singapore) 김누리 교수와 공동연구를 통해 미세 유체의 회전력을 이용해 극소량의 분자 샘플로 현장 진단(Point-of-Care)이 가능한 바이오센서 칩을 개발했다고 18일 밝혔다.
윤용진 교수 연구팀은 미세 유체(microfluidics) 기술과 광 초소형 정밀기계 기술 바이오센서(Optical MEMS BioSensor)를 융합해 특정 용액의 0.19 펨토 몰(fM) 농도까지 감지할 수 있는 것으로 기존의 단일 유동 방법보다 1억(108)배 이상 향상된 감지력을 보여주는 `다상 유동 바이오센서(Rotationally Focused Flow (RFF) Biosensor)'의 연구 개발에 성공했다.
이와 관련해 윤용진 교수는 "이번 연구를 통해 T자형 미세 유체 채널 내에 유체의 회전 운동을 발생시키는 현상을 적용함으로서, 현재까지 알려진 분자 진단의 최소 샘플 농도로, 극소량의 피분석물(target analyte)의 검진이 가능하여 현장 진단 테스트 (PoC, Point Of Care testing) 개념의 바이오센서를 구현했다ˮ며, "이번 연구는 앞으로 코로나19와 같은 바이러스의 조기 발견을 통한 빠른 진단과 분자 진단 기기의 소형화를 통한 PoC 실시간 현장 진단을 가능하게 할 것이고, 나아가 차세대 랩 온어 칩(Lab-on-a-chip)을 이용한 바이오 분석학(bioanalytics)의 새로운 돌파구가 될 수 있을 것이다ˮ라고 설명했다.
뉴캐슬 대학 김누리 교수가 제1 저자로 참여하고 윤용진 교수가 교신저자로 진행된 해당 연구 결과는 국제적 권위 학술단체 `네이처(nature)'의 퍼블리셔 그룹인 `사이언티픽 레포트(scientific reports)'에 지난 4월 29일 자 게재됐다.
한편 이번 연구는 한국연구재단과(NRF-2020R1A2C1011859)과 한국교육재단BK21+ 프로그램 지원을 부분적으로 받아 수행됐다.
(논문명: A rotationally focused flow (RFF) microfluidic biosensor by density difference for early‑stage detectable diagnosis)
2021.10.19
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암 진단에 필요한 새로운 형광 증폭 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 장재범 교수 연구팀이 암 진단에 필요한 새로운 형광 신호 증폭 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 연구 결과는 국제 학술지인 영국왕립화학회(Royal Society of Chemistry)의 `나노스케일(Nanoscale)'誌 11월 13일 字에 게재됐다. (논문명: FRACTAL: Signal amplification of immunofluorescence via cyclic staining of target molecules)
※ 저자 정보: 조예린(신소재공학과 학사과정 학생, 제1 저자), 서준영(신소재공학과 박사과정 학생, 제2 저자), 장재범 교수(교신저자) 등 총 8명
최근 3D 전체 조직 영상화(이미징)를 가능하게 하는 생체조직 *팽창 기술(ExM) 및 투명화 기술(CLARITY, 3DISCO, CUBIC)은 복잡한 세포 간 상호작용 및 역할을 밝혀내는 핵심적인 역할을 하고 있다. 하지만 큰 부피 내부의 세포 변화를 관찰하기 위해서는 약한 형광 신호를 증폭해 높은 이미지 처리량을 갖는 기술이 필요하다.
※ 팽창 현미경 (Expansion Microscopy): 조직을 팽창시켜 일반 현미경으로 초고해상도를 얻을 수 있는 기술
※ 조직 투명화 기술 (Tissue Clearing System): 빛의 산란을 최소화하고 투과도를 극대화하여 3D 전체 조직을 이미징하는 기술
지금까지 신호 증폭 기술은 다양한 화학 반응으로 개발돼왔는데, 이들 중 많은 기술은 단일 화학 반응을 이용하기 때문에 다중 표지 신호 증폭 영상화를 위해서는 단일 신호 증폭과 비활성화 과정을 채널별로 반복해야 하는 단점이 있고, 유전자(DNA) 기반의 신호 증폭 기법은 서로 다른 항체에 대한 유전 물질 분자 결합의 최적화 과정이 필요하므로 일반적인 생물 실험실에서 사용이 어렵다.
장재범 교수 연구팀은 이러한 문제점 개선을 위해 현재 상용화돼 있는 형광 분자가 표지된 항체를 사용해, 추가적인 최적화 과정이 필요 없는 신호 증폭 기술에 주목했다.
결과적으로 연구팀은 `프랙탈(FRACTAL, Fluorescence signal amplification via repetitive labeling of target molecules)'이라는 새로운 신호 증폭 기술을 개발했다. 프랙탈 기술은 항체 기반의 염색 방법으로, 신호 증폭 과정이 매우 간단하다는 특징이 있다. 이 기술은 신호 증폭을 위해 특수한 화학 물질을 필요로 하지 않으며, 형광 분자가 표지된 2차 항체의 반복적인 염색을 통해 형광 신호를 증폭시킨다.
이 기술은 한 종류의 1차 항체, 두 종류의 2차 항체, 총 세 종류의 항체를 이용하는 아주 간단한 기술이다. 신호 증폭 과정은 표적 단백질에 대한 1차 항체 및 첫 번째 2차 항체 염색으로 시작되며, 그다음으로 첫 번째 2차 항체에 결합하는 두 번째 2차 항체의 염색이 이뤄진다. 두 번째 2차 항체의 숙주(host)와 1차 항체의 숙주(host)는 같으며, 그다음 염색은 다시 두 번째 2차 항체에 결합하는 첫 번째 2차 항체의 염색으로 이어진다.
예를 들어 토끼의 1차 항체를 사용하고 당나귀의 항-토끼 2차 항체를 첫 번째 2차 항체로 사용했다면 토끼의 항-당나귀 2차 항체를 두 번째 2차 항체로 사용하게 된다. 그러면 두 번째 2차 항체에는 첫 번째 2차 항체가 결합하게 되고 그 반대의 경우로도 결합해 염색을 이어나가게 된다.
이 과정의 반복을 통해 연구팀은 기존 형광 신호를 9배 이상 증폭시켰으며, 이는 같은 밝기를 얻는 데 필요한 영상화 시간을 9배 이상 줄일 수 있다는 결과를 얻었다. 연구팀은 초고해상도 현미경(STORM) 분석을 통해 염색 횟수에 따라 항체가 균일한 결합 층을 형성하며 형광 신호를 증폭시키는 현상을 확인했다.
연구팀은 이 기술을 서로 다른 종으로부터 유래된 직교적인(orthogonal) 항체 쌍에 적용해, 동시 다중 표지 신호 증폭 영상화를 구현했으며, 팽창 현미경에도 적용해 팽창 후에도 높은 형광의 강도를 갖는 형광 신호 증폭 기술을 구현했다.
이 기술은 간단한 항체-항원 반응에 기반해 형광 신호를 증폭시키는 기술로, 영상을 통한 생체조직의 분석 및 치료기술 개발, 다지표 검사, 의료 및 신약 개발 분야에 이바지할 것으로 연구진은 기대하고 있다.
제1 저자인 조예린 학생은 "높은 이미지 처리량을 가진 이 기술은 디지털 병리 분야의 발전에 중추적인 영향을 미칠 것ˮ이며, "생체 내 다중지표에 대한 정보를 정밀하게 제공해 현대 의약 분야의 의약품 분석 및 치료 시스템에 직접적으로 응용될 수 있다ˮ라고 말했다.
장재범 교수도“이 기술은 환자 생체 검사 조직 내부에서 매우 중요하지만 낮은 수준으로 발현되는 바이오마커들을 정확하게 이미징 할 수 있게 해주기 때문에, 암 진단 및 면역 항암제 반응률 예측 등에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.”라고 강조했다
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 뇌과학원천기술개발 과제와 KAIST 학부연구생프로그램(URP)의 지원을 받아 수행됐다.
2020.12.18
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