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전산학부 성민혁 교수, 아시아그래픽스 젊은 연구자상 수상
우리 대학 전산학부 성민혁 교수가 2024 아시아그래픽스(Asiagraphics) 젊은 연구자상(Young Researcher Award)을 수상했다. 이 상은 컴퓨터 그래픽스 분야에서 뛰어난 연구 성과를 낸 젊은 연구자를 인정하기 위해 수여되며, 박사 학위를 취득한 후 6년 이내의 연구자들 중에서 한 명에게 주어진다. 성민혁 교수는 이번 수상자로 선정되어, 그동안의 기하학 처리 분야에서의 중요한 기여가 큰 평가를 받았다. 아시아그래픽스 젊은 연구자상은 2018년부터 수상을 하였으며, 성민혁 교수의 수상은 한국인 최초이다. 성민혁 교수는 2019년 스탠포드대학교에서 박사 학위를 받은 후, Adobe Research에서 연구 과학자로 활동한 뒤 2021년도에 KAIST에 교수로 부임했다. 그의 연구는 주로 기하학 처리에서 기계학습을 활용하는 분야에 집중되며, 3D 객체의 구성적 구조를 이해하고 이를 다양한 기하학 처리 작업에 적용하는 방법에 대해 선도적인 연구를 해왔다. 특히, 성 교수는 3D 객체 분할, 생성/완성, 그리고 복원 등 여러 분야에서 주요한 연구 성과를 이끌어냈다. 성민혁 교수의 연구는 또한 3D 객체의 변형 가능성을 학습하고 이를 3D 객체 검색 및 편집에 적용하는 데 중요한 기여를 했다. 최근 성 교수는 3D 생성 모델, 이미지 생성 모델, 그리고 메시(Mesh)와 NeRF/Gaussian Splats 편집 등 다양한 시각적 콘텐츠에 대한 생성 모델 기법을 확장하고 있다. 성민혁 교수는 SIGGRAPH Asia (2022, 2023), Pacific Graphics (2023), Eurographics (2022, 2024, 2025), ICLR (2025) 등의 주요 학술대회에서 기술 프로그램 위원으로 활동하며, Graphics Models 저널에서는 2022년부터 부편집장으로 활동하고 있다. 또한, Asiagraphs Webinar의 워킹 팀에서도 활동 중이다. 성 교수는 이번 아시아그래픽스 젊은 연구자상 수상으로 그동안의 탁월한 연구 업적을 인정받았으며, 기하학 처리 및 컴퓨터 그래픽스 분야에서의 미래의 연구 리더로서 기대를 모은다.
2024.11.26
조회수 1733
2025년 KAIST-MIT 양자 정보 겨울학교 개최
우리 대학이 2025년 1월 6일부터 1월 17일까지 ‘KAIST-MIT 양자 정보 겨울학교’를 대전 본원에서 개최한다. 2024년 1월에 이어 2회차로 진행되는 ‘KAIST-MIT 양자 정보 겨울학교’는 국내 이공계 학생들에게 양자에 대한 흥미를 유발하고 전문적인 양자 교육의 기회를 제공하고자 마련됐다. 우리 대학 대표 교수진과 더불어 세계적인 양자 기술 권위를 지닌 MIT 교수진 포함 총 8명이 양자 정보 과학에 대한 전 분야에 대한 교육과 현장 방문 프로그램을 제공한다. 이번 강의에는 핵자기공명(NMR), NV 큐비트, 센싱 전문가인 파올라 카펠라로(Paola Cappellaro), 윌리엄 올리버(William D. Oliver), 최순원(Soonwon Choi), 케빈 오브라이언(Kevin P. O’Brien) 교수 등 MIT 교수진과 라영식, 오창훈, 배준우, 최재윤 교수 등 KAIST 소속 양자 과학 전문 석학들이 함께한다. 동시에 양자 통신·센싱·컴퓨팅·시뮬레이터 등의 대표 분야 실험을 소개하고 현재 양자 기술의 기술적 한계와 대응 방안, 미래 비전 등을 배우는 과정을 운영한다. 또한 연구 현장인 한국표준과학연구원, 한국전자통신연구원을 직접 방문하는 프로그램을 진행하고, 참여 학생들의 양자이론과 실무에 대한 시야를 넓히는 기회를 제공한다. 김은성 양자대학원장은 “2025년 KAIST-MIT 겨울학교는 평소 양자 기술에 열정을 느끼고 배우고자 하는 이공계 학생들에게 새로운 경험을 제공할 것”이라고 전했다. 이어, “학생들이 우수한 교육을 통해 동기 부여되고 추후 미래를 선도하는 양자 과학의 핵심 인재로 성장하길 기대한다”라고 밝혔다. 본 행사에 참여를 희망하는 전국 대학의 3~4학년 학부생은 11월 22일(금)까지 포스터에 게시된 QR코드를 스캔하거나 구글폼(https://url.kr/3jfrz6)을 통해 신청할 수 있다. 양자대학원에서 서류평가를 통해 최종 약 40명 내외를 선발할 예정이다. 본 행사 참가비는 무료이고 우리 대학은 기숙사 및 중식 제공 등 교육 이수에 필요한 비용을 지원한다. 관련된 자세한 내용은 양자대학원 홈페이지(https://quantumschool.kaist.ac.kr/)에서 확인할 수 있다. 관련 문의는 양자대학원(☎042-350-8381, 8382)로 하면 된다.
2024.11.15
조회수 2640
이의진 교수, 미국컴퓨터협회 최우수논문상 수상
우리 대학 전산학부 이의진 교수 연구팀이 지난 10월 8일 호주 멜버른에서 미국컴퓨터협회(ACM) 주최로 개최된 유비쿼터스 컴퓨팅 학회(Ubicomp/ISWC)에서 최우수 논문상을 받았다고 25일 밝혔다. ACM 유비쿼터스 컴퓨팅 학회는 전 세계 유수 대학 및 글로벌 기업들이 인간-컴퓨터 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction) 분야의 유비쿼터스 컴퓨팅 및 웨어러블 기술에 관한 최신 연구 결과를 발표하는 최고 권위의 국제학회다. 학술대회 프로그램은 유비쿼터스 및 웨어러블 컴퓨팅 분야의 최신 연구를 다루는 ACM 논문집(PACM) IMWUT(Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies)에 출판된 논문을 초청해 구성된다. 우수 논문상 선정 위원회는 ACM 논문집인(PACM IMWUT) 학술지 7권에 게재된 205편의 논문 중에서 연구 커뮤니티에 탁월하고 모범적인 기여를 한 8편의 논문을 선정했다. 위원회는 학술지 편집위원회의 현직 및 전직 위원 16명의 저명한 전문가들로 구성됐으며 전체 논문에 대한 까다로운 심사를 한 달 이상 거쳐 결정된다. 최우수 논문상을 받은 논문은 KAIST 데이터 사이언스 대학원을 졸업한 박준영 박사가 주저자로 수행한 연구로 ‘적시 모바일 건강 중재의 참여도 저하에 관한 이해’에 관한 내용이다. 이의진 교수 연구팀은 건강 관리 앱도 사용해야 효과를 거둘 수 있다는 전제 하에 앱에서 수집되는 데이터를 활용해 최적의 상황에 중재를 적극적으로 제공하는 ‘적시 모바일 건강 중재’를 제안했다. 연구팀은 적시 모바일 건강 중재에 대한 참여도 저하에 대한 체계적인 분석을 수행했다. 활동적 생활 습관 형성을 위한 신체활동 증진 앱인 비액티브(BeActive) 시스템을 개발해 사용자의 자가통제(Self-Control) 능력과 지루함 성향(Boredom-Proneness)이 적시 중재에 대한 순응도에 미치는 영향을 체계적으로 분석했다. 8주간의 실증 실험 결과, 사용자의 상황에 맞는 적시 중재를 제공하더라도 참여도 저하를 피할 수가 없는 것으로 드러났다. 다만 자가통제 능력이 높고 지루함 성향이 낮은 사용자의 경우, 앱을 통해 전달되는 적시 중재에 순응도가 다른 그룹의 사용자들보다 현저하게 높았다. 특히 지루함 성향이 높은 사용자는 반복적으로 전달되는 적시 중재에 싫증을 쉽게 느껴 앱의 순응도가 다른 그룹에 비해서 더 빨리 감소했다. 이의진 교수는 “적시 모바일 건강 중재를 활용하는 디지털 치료제 및 웰니스 서비스의 참여도에 관한 첫 연구 결과로 참여도 증진 방법 탐색에 대한 단초를 제공했다”라며 “대규모 언어모델(LLM) 및 복합상황인지 기술을 활용해 참여도를 증강하는 사용자 중심 인공지능 기술 개발이 가능할 것”이라고 설명했다. 이번 연구는 과기정통부의 재원으로 2021년도 한국연구재단 바이오․의료기술개발사업 (NRF-2021M3A9E4080780) 및 2022년도 한국연구재단 기초연구 개발사업(NRF-2022R1A2C2011536)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.25
조회수 2540
양자대학원, 노벨물리학상 수상자 알랭 아스페 초청강연 20일(일), 21일(월) 개최
우리 대학 양자대학원 및 물리학과에서는 오는 20일(일)부터 이틀간 대전 KAIST 본원에서 2022년 노벨물리학상 수상자인 알랭 아스페(Alain Aspect) 초청 강연을 개최한다. 이번 초청 강연은 양자 기술에 관심이 있는 학생들에게 자신감과 도전 의식을 심어주고, 대중의 과학 흥미를 고취하고자 양자대학원 주관으로 마련됐다. 이날 알랭 에스파 교수는 ‘아인슈타인의 질문에서 양자 기술까지’를 주제로 양자역학의 핵심적인 개념과 양자 기술이 미래산업에 미치는 영향을 전한다. 20일(일) 강연은 대전 지역에서 중·고등학생 및 교사를 대상으로 KI빌딩 1층 퓨전홀에서, 이튿날인 21일(월)은 KAIST 전 구성원 대상으로 학술문화관 5층 정근모홀에서 진행한다. 알랭 아스페 교수는 양자 얽힘(Quantum entanglement)의 실재 여부에 대해 실험적 연구를 통해 증명한 공로로 2022년 노벨물리학상을 수상했다. 양자 얽힘이란 양자역학의 핵심 개념으로 서로 얽힌 두 양성자가 최초 상호반응을 하면, 이후 아무리 먼 거리에 있어도 상호반응을 유지한다는 이론이다. 이는 미래 슈퍼컴퓨터와 양자 암호 기술의 길을 열었다는 평을 받고 있다. 그는 현재 프랑스의 MIT라 불리는 에콜 폴리테크니크(École Polytechnique) 및 파리-사클레 대학교(Université Paris-Saclay)의 겸임교수로 재직 중이다. 김은성 KAIST 양자대학원장은“양자 기술은 미래 경쟁력의 핵심으로 기술 산업의 혁신과 변화를 주도하고 있다”라고 전했다. 이어, “이번 노벨물리학상 수상자 초청강연을 통해 물리학과 양자 연구에 대한 지식을 나누고 우수 인재 양성에도 최선을 다할 것”이라고 밝혔다. 현재 20일(일) 접수는 마감이며 21일(월) KAIST 구성원을 대상으로 한 강연은 당일 현장접수로 신청 및 참여가 가능하다. 우리 대학 양자대학원에서는 앞으로도 양자 과학기술에 대한 교육 및 강연을 적극적으로 개최하여 양자과학기술과 산업에 대한 인식 확산에 기여할 계획이다.
2024.10.17
조회수 2243
유민수 교수, 아시아大 최초 MICRO 프로그램 위원장 선임
우리 대학 전기및전자공학부 유민수 교수가 2025년 개최 예정인 미국 전기전자공학회(IEEE)/전산공학회(ACM) 마이크로아키텍처 국제 학술대회(MICRO)의 프로그램 위원장(Program Co-Chair)에 선임됐다고 5일 밝혔다. 아시아 대학 교원이 MICRO의 프로그램 위원장으로 선임된 것은 본 학술대회의 57년 역사상 최초다. 올해로 57회째를 맞은 MICRO*는 컴퓨터 아키텍처 분야에서 가장 오랜 역사와 최고의 권위를 가지고 있는 국제 학술대회로, ISCA** , HPCA*** 학술대회와 함께 컴퓨터 아키텍처 분야 3대 국제 학회로 손꼽히고 있다. * MICRO: IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture ** ISCA: IEEE/ACM International Symposium on Computer Architecture *** HPCA: IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture 전 세계의 관련 분야 학자와 기업인이 학술대회에 참가하며 제출된 논문 중 상위 20퍼센트 미만 가량만이 최종 발표 논문으로 선정되는 등 컴퓨터 시스템 분야 최고의 권위를 가진 학술대회로 자리잡았다. 유민수 교수는 2021년 HPCA 학술대회, 2022년 MICRO 학술대회, 2024년 ISCA 학술대회 명예의 전당에 각각 회원으로 추대되었을 정도로 AI를 위한 지능형 반도체, 컴퓨터 시스템 분야 차세대 리더로 주목받는 전문가다. 컴퓨터 아키텍처 분야에 기여한 공로를 인정받아 2025년 제58회 MICRO 학술대회의 프로그램 위원장을 오하이오 주립대학의 라듀 테오도레스큐(Radu Teodorescu) 교수와 함께 맡게 된 유민수 교수는 관련 분야 최고 전문가 300여 명의 프로그램 심사위원단(Program Committee)을 직접 선발하고 대회에 제출될 500여 편의 논문 선정 심사를 주관한다. 유민수 교수는 서강대학교에서 전자공학을 전공했고, KAIST에서 전기전자공학 석사, 미국 텍사스 오스틴 대학에서 컴퓨터공학 박사 학위를 받았다. 엔비디아 리서치(NVIDIA Research)에서 3년간(2014~2017) 근무한 후 2018년부터 KAIST 교수로 재직 중이며, 메타(Meta) AI 방문 연구원으로 근무하기도 했다(2022-2023). HPCA 최우수논문상(Best Paper Award, 2024), 구글 학술상(Google Research Scholar Award, 2023), 페이스북 패컬티 리서치 어워드(Facebook Faculty Research Award, 2020), 그리고 한국과학기술한림원 Y-KAST(학문 성과가 뛰어난 43세 이하 젊은 과학자) 회원(2023)으로 선정됐다. 유 교수는 “학계와 산업계를 선도할 수 있는 최고 수준의 논문만을 선발하는 MICRO 학회의 전통을 유지해 나가면서도 신생 컴퓨터 하드웨어/소프트웨어 분야의 연구도 포괄적으로 반영할 수 있는 프로그램을 만들도록 노력하겠다”고 말했다. 한편, 제57회 IEEE/ACM MICRO는 올해 11월 미국 텍사스 오스틴에서 개최될 예정이다.
2024.09.05
조회수 3150
윤국진 교수 연구팀, ECCV 2024에 논문 12편 채택
우리 대학 기계공학과 윤국진 교수 연구팀의 논문 12편이 세계 최고 권위 컴퓨터비전 국제학술대회 중 하나인 ECCV 2024 (European Conference on Computer Vision)에 채택되어, 컴퓨터 비전 분야 세계 최고의 연구 역량을 다시 한번 인정받았다. CVPR, ICCV와 함께 컴퓨터 비전 분야 뿐 아니라 전체 인공지능 분야에서도 세계 최고 권위 학술대회로 꼽히는 ECCV는 1990년부터 격년으로 개최되는 학술대회로, Google Scholar 기준 H5-색인 206을 기록하고 있으며, 공학 및 컴퓨터과학 (Engineering & Computer Science)전분야에서 최고 수준의 국제 학술대회 중 하나이다. 이번 ECCV 2024에는 총 8,585개의 논문들이 제출되었고 그 중 2,395개의 논문이 채택되어 약 27.9%의 낮은 채택률을 기록하였다. 단일 연구실에서 12편의 논문이 채택된 것은 극히 이례적인 경우다. 윤국진 교수 연구팀의 논문 12편은 학습 기반의 시각 지능 구현을 연구 논문들로, 가상 시점 합성, 약지도 의미론적 분할, 비디오 품질 개선, 3차원 의미론적 분할, 3차원 객체 인식, 점구름 완성, 이벤트 카메라 기반 낮과 밤 상태 전이, 이벤트 카메라 기반 스테레오 정합, 적대적 공격과 같은 컴퓨터비전 분야의 핵심 주제들에 대한 논문들이다. 특히, 양훈민 박사과정과 정종오 박사과정의 논문 “Prompt-Driven Contrastive Learning for Transferable Adversarial Attacks”은 전체 논문 중 상위 2.3%에 해당하는 구두 발표 논문으로 선정됐다. 앞서 윤국진 교수 연구팀은 올해 6월 개최된 CVPR 2024에도 9편의 논문을 발표한 바 있는데, 이번 ECCV 2024에도 12편의 논문을 발표하게 되어, 컴퓨터 비전 분야에서 세계 최고의 연구 역량을 가진 연구실로 인정받고 있다. 연구팀은 지속적으로 컴퓨터 비전 분야에서 좋은 연구 성과를 달성하고 있기에 앞으로도 도전적인 연구를 계속해 나가며 연구를 진행하겠다는 포부를 밝혔다. ECCV 2024는 2024년 9월 29일부터 10월 4일까지 이탈리아 밀라노의 Mico Milano에서 개최될 예정이다.
2024.08.29
조회수 3978
차세대 새로운 패러다임 동영상 인식기술 개발
챗GPT와 같은 거대 언어 모델의 근간이 되는 트랜스포머로 구축된 기존 비디오 모델보다 8배 낮은 연산량과 4배 낮은 메모리 사용량으로도 높은 정확도를 기록했으며, 추론 속도 또한 기존 트랜스포머 기반 모델 대비 4배의 매우 빠른 속도를 달성한 동영상 인식기술이 우리 연구진에 의해 개발됐다. 우리 대학 전기및전자공학부 김창익 교수 연구팀이 초고효율 동영상 인식 모델 ‘비디오맘바(VideoMamba)’를 개발했다고 23일 밝혔다. 비디오맘바는 기존 트랜스포머 기반 모델들이 가지고 있는 높은 계산 복잡성을 해결하기 위해 설계된 새로운 동영상 인식 모델이다. 기존의 트랜스포머 기반 모델들은 셀프-어텐션(self-attention)이라는 메커니즘에 의존해 계산 복잡도가 제곱으로 증가하는 문제를 가지고 있었다. 김창익 교수 연구팀의 비디오맘바는 선택적 상태 공간 모델(Selective State Space Model, Selective SSM)* 메커니즘을 활용해 선형 복잡도**로 효율적인 처리가 가능하다. 이를 통해 비디오맘바는 동영상의 시공간적 정보를 효과적으로 포착해 긴 종속성을 가진 동영상 데이터도 효율적으로 처리할 수 있다. *선택적 상태 공간 모델(Selective SSM): 입력에 따라 동적으로 매개변수를 조정하여 시퀀스 데이터의 문맥을 더 잘 이해하는 상태 공간 모델 **선형 복잡도:입력 데이터의 크기에 비례하여 계산량이 증가하는 알고리즘 복잡도 김창익 교수 연구팀은 동영상 인식 모델의 효율성을 극대화하기 위해 비디오맘바에 1차원 데이터 처리에 국한된 기존 선택적 상태 공간 메커니즘을 3차원 시공간 데이터 분석이 가능하도록 고도화한 시공간적 전방 및 후방 선택적 상태 공간 모델(spatio-temporal forward and backward SSM)을 도입했다. 이 모델은 순서가 없는 공간 정보와 순차적인 시간 정보를 효과적으로 통합해 인식 성능을 향상한다. 연구팀은 다양한 동영상 인식 벤치마크에서 비디오맘바의 성능을 검증했다. 연구팀이 개발한 비디오맘바는 영상 분석이 필요한 다양한 응용 분야에서 효율적이고 실용적인 솔루션을 제공할 수 있다. 예를 들어, 자율주행에서는 주행 영상을 분석해 도로 상황을 정확하게 파악하고, 보행자와 장애물을 실시간으로 인식해 사고를 예방할 수 있다. 의료 분야에서는 수술 영상을 분석해 환자의 상태를 실시간으로 모니터링하고 긴급 상황 발생 시 신속히 대처할 수 있다. 스포츠 분야에서는 경기 중 선수들의 움직임과 전술을 분석해 전략을 개선하고, 훈련 중 피로도나 부상 가능성을 실시간으로 감지해 예방할 수 있다. 연구를 주도한 김창익 교수는 “비디오맘바의 빠른 처리 속도와 낮은 메모리 사용량, 그리고 뛰어난 성능은 우리 생활에서의 다양한 동영상 활용 분야에 큰 장점을 제공할 것이다”고 연구의 의의를 설명했다. 이번 연구에는 전기및전자공학부 박진영 석박사통합과정, 김희선 박사과정, 고강욱 박사과정이 공동 제1 저자, 김민범 박사과정이 공동 저자, 그리고 전기및전자공학부 김창익 교수가 교신 저자로 참여했다. 연구 결과는 올해 9월 이탈리아 밀라노에서 열리는 컴퓨터 비전 분야 최우수 국제 학회 중 하나인 ‘European Conference on Computer Vision(ECCV) 2024’에서 발표될 예정이다. (논문명: VideoMamba: Spatio-Temporal Selective State Space Model) 한편, 이번 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다. (No. 2020-0-00153, 기계학습 모델 보안 역기능 취약점 자동 탐지 및 방어 기술 개발)
2024.07.23
조회수 3088
기계공학과 윤국진 교수 연구팀, CVPR 2024에 9편 논문 발표하며 세계적 성과 달성
우리 대학 기계공학과 윤국진 교수 연구팀이 컴퓨터비전 및 패턴인식 국제학술대회인 CVPR 2024(IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2024)에서 구두 발표 논문 1편과 하이라이트 논문 1편을 비롯한 9편의 논문을 발표하여, 컴퓨터비전 분야에서 세계적인 연구 성과를 인정받았다. 1983년부터 개최된 CVPR 학술대회는 매년 열리는 컴퓨터비전과 패턴인식 분야의 최고 권위의 학술 대회로, 구글 Scholar에 따르면 CVPR은 H5-색인 422를 기록하여 공학 및 컴퓨터과학 (Engineering & Computer Science) 전분야에서 1위를 차지한 학술대회이다. CVPR 2024는 지난 2024년 6월 17일부터 21일까지 미국 시애틀 컨벤션 센터에서 개최되었는데, 올해는 11,532편의 논문이 제출되었고, 그 중 총 2,719편의 논문이 채택되어 23.6%의 채택율을 기록하였다. 특히, 324편의 논문은 하이라이트 논문으로 선정되어 2.81%의 채택율을 기록하였고, 90편의 논문은 구두 발표 논문으로 선정되어 0.78%의 채택율을 기록할 정도로 낮은 채택율을 기록하였다. 윤국진 교수 연구팀은 컴퓨터비전 분야 중에서도 특히 3차원 객체인식, 인체 자세 예측, 비디오 품질 개선, 다중 작업 최적화, 에이전트 경로 예측, 약지도 의미론적 분할 등 최근 많은 주목을 받고 있는 주제에 대해 9편의 논문을 발표하여 학계는 물론 산업계의 주목을 받았다. 특히, 발표된 논문들 중 권혁준 박사과정의 논문은 전체 논문 중 상위 0.78%에 해당하는 구두 발표 논문으로 선정되었으며, 정재우 박사과정과 박대희 박사과정의 논문은전체 논문 중 상위 2.81%에 해당하는 하이라이트 논문 선정되어, 윤국진 교수 연구팀의 연구가 컴퓨터비전 분야에서 매우 높은 학문적 가치를 지닌 것으로 평가받았음을 보여주었다. 또한 윤국진 교수 연구팀의 이번 성과는 단일 연구실에서 다수의 논문이 동일 학회에 채택되는 것이 매우 드문 일임을 고려할 때 더욱 의미있는 성과로 주목 받았다. 윤국진 교수 연구팀의 뛰어난 연구 성과는 인공지능과 컴퓨터비전 분야에서 향후 유사한 연구 분야에서의 새로운 기술 개발과 학문적 발전에 큰 기여를 할 것으로 기대된다. 윤국진 교수 연구팀은 이번 성과를 발판 삼아 앞으로도 컴퓨터 비전의 다양한 연구 주제들을 다뤄가며, 학계에 잔존하는 문제들을 해결하고자 한다.
2024.07.04
조회수 3106
화학적, 전기적 양방향 소통이 가능한 파이버형 뇌-컴퓨터 인터페이스 개발
뇌 속 뉴런은 화학적, 전기적 신호가 동시에 작동하면서 정교한 시스템을 만들어내지만 현재까지는 이러한 신호를 동시에 주고받으면서 신경의 작동 원리를 확인할 수 있는 장치가 존재하지 않았다. 한국 연구진이 화학적 신호와 전기적 신호를 양 방향적으로 주고받으며 세부적인 신호 전달 체계를 탐사할 수 있는 다기능 신경 인터페이스를 개발하여 앞으로 신경 체계 연구, 질환 연구 및 치료에 획기적인 발전을 가져올 것으로 기대한다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 박성준 교수 연구팀이, 초소형 와이어 병합 열 인발공정(Microwire Co-drawing Thermal Drawing Process, MC-TDP)*을 통해 카본, 폴리머, 금속의 다양한 재료를 통합하여 4가지 기능성을 가진 다기능 섬유형 신경 인터페이스를 개발했다고 13일 밝혔다. ☞ 열 인발공정 : 열을 가해 큰 구조체의 복잡한 구조체를 빠른 속도로 당겨 같은 모양 및 기능을 갖춘 섬유를 뽑아내는 일 또는 가공 뇌신경 시스템 조사를 위한 삽입형 인터페이스는 전기적 성능에 중점을 두고 발전해 왔다. 하지만 전기적, 화학적 신호의 시너지 효과를 연구하기 위해서는 전기적 신호뿐만 아니라 화학적 신호의 역학을 기록하고 화학적 자극 또한 할 수 있는 신경 디바이스가 필요했다. 그러나 기존의 제작 방법으로는 다양한 자극과 기록을 수행할 수 있는 다양한 재료를 융합하는 것이 어려웠고, 특히 마이크로미터 스케일로 정교한 다기능성 신경 인터페이스를 만드는 것이 어렵다는 문제가 있었다. 연구팀은 문제 해결을 위해 이번 연구에서 초소형 와이어 병합 열 인발공정을 통해 머리카락 크기의 다기능 섬유를 뽑아내는 동안 초소형 와이어를 병합하고 카본 파이버를 융합하여 뉴런 사이에서 일어나는 대표적인 신호 전달을 동시에 조사할 수 있는 다기능 섬유를 제작했다. 연구팀은 제작된 하나의 섬유가 카본 파이버를 통한 도파민 모니터링, 마이크로 유체관을 통한 약물 주입, 폴리머 광 도파관을 통한 광 유전학적 신경 자극, 그리고 초소형 와이어를 통한 전기신호 측정을 할 수 있음을 확인했다. 해당 뇌-기계 인터페이스를 실제 쥐 모델에서 광유전학적 자극에 따른 화학적 신경전달물질 중 도파민과 전기적 신경 활성 신호를 효과적으로 측정하고 약물에 따른 도파민 방출량의 변화를 확인할 수 있음을 보였다. 또한 연구팀은 개발된 섬유가 자발적인 신경 신호를 측정할 수 있음을 보여주며 신경 인터페이스로써의 범용적 사용성도 확인했다. 이번 연구 결과는 국제 학술지 '에이씨에스 나노(ACS Nano)'에 2024년 5월 온라인 출판됐다. (논문명: A Multifunctional and Flexible Neural Probe with Thermally Drawn Fibers for Bidirectional Synaptic Probing in the Brain) 박성준 교수는 "화학적 신경전달물질 기록 및 화학적 자극, 전기적 신경 활성신호 기록, 그리고 광학적 조절 기능을 갖춘 차세대 초다기능성 신경 인터페이스의 개발 성과ˮ임을 강조하며, "향후 다양한 신경 회로에의 적용을 통해 신경 회로의 작동원리 규명과 뇌 질환의 세부적인 메커니즘 파악에 사용될 수 있을 것ˮ 이라고 말했다. 한편 이번 연구는 한국연구재단 기초연구실, STEAM연구사업 및 범부처재생의료기술사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.05.13
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국내 최초 HPCA 최우수논문상 수상
우리 대학 연구진이 컴퓨터 구조 분야 국제 최우수 학술대회에서 최우수논문상을 국내 최초로 수상했다. 이는 제출된 논문 410편 중에서 상위 1편에만 주어진 영예다. 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀이 국제 최우수 컴퓨터 아키텍처 학술대회 중의 하나인 ‘IEEE 국제 고성능 컴퓨터 구조 학회(IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture, HPCA)’에서 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 21일 밝혔다. 전기및전자공학부 현봉준 박사과정(제1 저자), 김태훈 박사과정, 이동재 박사과정으로 구성된 유민수 교수 연구팀은 프랑스 기업 UPMEM 社의 상용화된 프로세싱-인-메모리(Processing-In-Memory, PIM) 기술을 기반으로 한 ‘유피뮬레이터(uPIMulator)’라는 시뮬레이션 프레임워크를 제안하여 최우수논문상을 수상했다. 최근 주목받고 있는 챗GPT와 같은 대형 언어 모델(Large Language Model) 및 추천시스템은 많은 양의 메모리 대역폭(메모리에서 한 번에 빼낼 수 있는 데이터의 양)을 요구하는 특성을 지닌다. 기존의 CPU 및 GPU 기반 시스템은 물리적 한계로 인해 이러한 증가하는 메모리 대역폭의 수요를 충족시키는 데 있어 제약이 따른다. 제한된 메모리 대역폭 문제를 해결하기 위해, 메모리 내부에 연산 장치를 통합하는 PIM 기술이 주목받기 시작했다. PIM 기술은 학계뿐만 아니라 산업계에서 각광을 받으며, 메모리 반도체와 인공지능 프로세서가 하나로 결합한 삼성전자의 HBM-PIM, SK 하이닉스의 생성형 AI 특화 가속기인 AiMX와 같은 PIM 프로토타입 제품의 공개뿐만 아니라, UPMEM 社의 UPMEM-PIM 제품을 통한 상용화 사례로 그 가능성을 입증하고 있다. 그러나 현재 PIM 기술은 CPU나 GPU와 같은 하드웨어 구조의 발전 수준에 비해 상대적으로 초기 단계에 머물러 있으며, 폭넓은 하드웨어 구조에 관한 연구가 요구된다. 다양한 하드웨어 설계 영역 탐색을 위해 하드웨어를 모사하는 시뮬레이터가 학계 및 산업계에서 자주 활용되지만, PIM을 위한 시뮬레이터 연구는 상대적으로 미비한 현실이다. 유민수 교수 연구팀은 상용 PIM 기술, UPMEM-PIM 제품을 기반으로 한 설계 및 검증을 거친 시뮬레이터 개발을 통해 PIM의 성능, 견고성, 보안성을 개선할 수 있는 다양한 하드웨어 구조를 탐색했다. 이 연구는 실제 PIM 제품에 근거한 시뮬레이터를 통해 PIM 하드웨어 구조에 대한 상세한 분석 및 다양한 설계 방향성을 탐색하는 데 의의가 있으며, 개발된 시뮬레이터는 현재 오픈소스로 공개돼(https://github.com/VIA-Research/uPIMulator) 연구 및 개발 커뮤니티에 기여하고 있다. 상을 수상한 전기및전자공학부 유민수 교수는 “이번 성과를 바탕으로 앞으로의 연구 발전에 더욱 기여할 수 있도록 노력하겠다. 함께한 모든 학생들에게도 감사의 마음을 전한다” 라고 수상 소감을 전했다. 한편 이번 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단, 정보통신기획평가원, 그리고 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2024.03.21
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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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양자 컴퓨터로 새로운 물성 연구 성공
양자 물질을 연구하거나 설계할 때 기존의 폰노이만식 전자컴퓨터를 이용한 계산은 근본적인 한계를 가진다. 양자계의 경우 양자 얽힘 등의 효과로 인해 계산량이 기하급수적으로 증가하기 때문이다. 따라서 양자물질 설계를 위해 물질의 특성을 알아내고자 할 때, 양자컴퓨터를 이용하는 양자 시뮬레이션이 필요하다. 우리 대학 물리학과 안재욱 교수 연구팀이 코펜하겐 대학 클라우스 뭴머(Klaus MØlmer) 교수 연구팀과 함께 양자 시뮬레이션을 수행하는 양자 컴퓨터 플랫폼으로 최근 가장 주목을 받는 리드버그 원자 양자 컴퓨터를 이용해 양자 자성체의 극단적 특성을 구현하는데 성공했다고 11일 밝혔다. 자성체 물질은 하드 디스크와 같은 전자제품을 비롯해 전력 발전 등에도 사용되는 등 현대 기술의 핵심 요소다. 최근에는 상온 자성체를 넘어서 양자적 특성이 두드러지는 초저온에서 양자 자성체 특성에 관한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 초저온에서 수행되는 물성 분석 및 계측 연구는 MRI 등의 의학 기기 등에 응용될 뿐만 아니라, 차세대 초정밀 제어계측공학을 촉발할 것으로 기대된다. 유명 물리학자 리처드 파인만은 1983년 양자계의 특성을 인공적인 양자계로 모방해 연구하는 양자 시뮬레이션을 제안하였다. 인공적으로 모방한 양자계의 특성을 연구하면 기존 양자계의 특성을 알아낼 수 있다. 양자 시뮬레이션을 이용한 양자 자성체의 연구는 지난 10년간 세계 유수의 대학과 연구소에서 이뤄지고 있으며 이전까지 알려지지 않은 양자 물질의 특성들을 실험적으로 확인하는 성과를 보였다. 현재 양자 물질을 시뮬레이션하는 데 있어 중요한 이슈 중 하나는 극단적인 상황 속 양자 물질의 현상을 관찰하는 것이다. 한편 이와 같은 양자 시뮬레이션을 수행하는 양자 컴퓨터 플랫폼으로 최근 가장 주목을 받는 것은 리드버그 원자다. 리드버그 원자는 최외각 전자가 이온화되어 떨어지기 직전의 매우 높은 에너지를 머금고 있는 원자로, 일반 원자의 만 배 정도의 지름을 가지며 (10의 24제곱)배 정도 더 큰 상호작용을 한다. 우리 대학 물리학과 안재욱 교수 연구팀은 최근 리드버그 원자를 이용해 최대 156큐비트급의 양자 컴퓨터 계산을 선보인 바 있다. 이번 연구에서 글로벌 공동연구팀은 리드버그 원자를 이용한 양자 컴퓨터를 이용해 양자 자성체를 설명하는 모형 중 하나인 하이젠베르크 모형*을 양자 컴퓨터로 모방해 구현했다. 특히 이전의 하이젠베르크 모형의 구현과 다르게, 이번 연구에서는 리드버그 원자의 강한 상호작용을 이용한 극단적 이방성 (3차원 중 특정 방향이 다른 방향 대비 1000배 이상 강하게 상호작용하는 특성으로 새로운 연구영역이 확보됨)을 구현하는 데 성공했다. *하이젠베르크 모형: 하이젠베르크 자성체 모형은 자성체 스핀 간의 모든 방향 (x, y, z 방향) 상호작용을 가정한 모형으로 양자 자성체의 대표적 모델 중 하나임. 연구를 주도한 안 교수는 “이번 연구는 리드버그 양자컴퓨터를 이용해 새로운 양자 물성을 연구할 수 있음을 보였다”라고 밝히고 “양자컴퓨터를 이용하는 물성 연구가 활발해질 것”이라고 기대했다. 우리 대학 물리학과 김강흔 대학원생 연구원과 덴마크 오르후스 대학의 팬 양(Fan Yang) 박사후 연구원이 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `피지컬 리뷰 X (Physical Review X)' 2월 14권에 출판됐다. (논문명 : Realization of an Extremely Anisotropic Heisenberg Magnet in Rydberg Atom Arrays). 한편 이번 연구는 삼성미래기술재단과 한국연구재단의 지원으로 수행됐다.
2024.03.11
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