-
24시간 말하는 AI비서 가능성 여는 '스피치SSM' 개발
최근 음성 언어 모델(Spoken Language Model, SLM)은 텍스트 없이 인간의 음성을 학습해 음성의 언어적, 비언어적 정보를 이해 및 생성하는 기술로 텍스트 기반 언어 모델의 한계를 넘어서는 차세대 기술로 각광받고 있다. 하지만 기존 모델은 장시간 콘텐츠 생성이 요구되는 팟캐스트, 오디오북, 음성비서 등에서 한계가 두드러졌는데, 우리 연구진이 이런 한계를 뛰어넘어, 시간 제약 없이 일관되고 자연스러운 음성 생성을 실현한 ‘스피치SSM’을 개발하는데 성공했다.
우리 대학 전기및전자공학부 노용만 교수 연구팀의 박세진 연구원(박사과정)이 장시간 음성 생성이 가능한 음성 언어 모델 ‘스피치SSM(SpeechSSM)’을 개발했다고 3일 밝혔다.
이번 연구는 국제 최고 권위 머신러닝 학회인 ICML(International Conference on Machine Learning) 2025에 전체 제출된 논문 중 약 1%만이 선정되는 구두 논문 발표에 확정돼 뛰어난 연구 역량을 입증할 뿐만 아니라 우리 대학의 인공지능 연구 능력이 세계 최고 수준임을 다시 한번 보여주는 계기가 될 전망이다.
음성 언어 모델(SLM)은 중간에 텍스트로 변환하지 않고 음성을 직접 처리함으로써, 인간 화자 고유의 음향적 특성을 활용할 수 있어 대규모 모델에서도 고품질의 음성을 빠르게 생성할 수 있다는 점이 큰 강점이다.
그러나 기존 모델은 음성을 아주 세밀하게 잘게 쪼개서 아주 자세한 정보까지 담는 경우, ‘음성 토큰 해상도’가 높아지고 사용하는 메모리 소비도 증가하는 문제로 인해 장시간 음성의 의미적, 화자적 일관성을 유지하기 어려웠다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 하이브리드 상태공간 모델(Hybrid State-Space Model)을 사용한 음성 언어 모델인‘스피치SSM’를 개발해 긴 음성 시퀀스를 효율적으로 처리하고 생성할 수 있게 설계했다.
이 모델은 최근 정보에 집중하는 ‘어텐션 레이어(attention layer)’와 전체 이야기 흐름(장기적인 맥락)을 오래 기억하는 ‘순환 레이어(recurrent layer)’를 교차 배치한 ‘하이브리드 구조’를 통해 긴 시간 동안 음성을 생성해도 흐름을 잃지 않고 이야기를 잘 이어간다. 또한, 메모리 사용량과 연산량이 입력 길이에 따라 급격히 증가하지 않아, 장시간의 음성을 안정적이고 효율적으로 학습하고 생성할 수 있다.
스피치SSM은 음성 데이터를 짧은 고정된 단위(윈도우)로 나눠 각 단위별로 독립적으로 처리하고, 전체 긴 음성을 만들 경우에는 다시 붙이는 방식을 활용해 쉽게 긴 음성을 만들 수 있어 무한한 길이의 음성 시퀀스(unbounded speech sequence)를 효과적으로 처리할 수 있게 했다.
또한 음성 생성 단계에서는 한 글자, 한 단어 차례대로 천천히 만들어내지 않고, 여러 부분을 한꺼번에 빠르게 만들어내는 ‘비자기회귀(Non-Autoregressive)’방식의 오디오 합성 모델(SoundStorm)을 사용해, 고품질의 음성을 빠르게 생성할 수 있게 했다.
기존은 10초 정도 짧은 음성 모델을 평가했지만, 연구팀은 16분까지 생성할 수 있도록 자체 구축한 새로운 벤치마크 데이터셋인 ‘LibriSpeech-Long'을 기반으로 음성을 생성하는 평가 태스크를 새롭게 만들었다.
기존 음성 모델 평가 지표인 말이 문법적으로 맞는지 정도만 알려주는 PPL(Perplexity)에 비해, 연구팀은 시간이 지나면서도 내용이 잘 이어지는지 보는 'SC-L(semantic coherence over time)', 자연스럽게 들리는 정도를 시간 따라 보는 'N-MOS-T(naturalness mean opinion score over time)' 등 새로운 평가 지표들을 제안해 보다 효과적이고 정밀하게 평가했다.
새로운 평가를 통해 스피치SSM 음성 언어 모델로 생성된 음성은 긴 시간 생성에도 불구하고 초기 프롬프트에서 언급된 특정 인물이 지속적으로 등장하며, 맥락적으로 일관된 새로운 인물과 사건들이 자연스럽게 전개되는 모습을 확인했다. 이는 기존 모델들이 장시간 생성 시 쉽게 주제를 잃고 반복되는 현상을 보였던 것과 크게 대조적이다.
박세진 박사과정생은 “기존 음성 언어 모델은 장시간 생성에 한계가 있어, 실제 인간이 사용하도록 장시간 음성 생성이 가능한 음성 언어 모델을 개발하는 것이 목표였다”며 “이번 연구 성과를 통해 긴 문맥에서도 일관된 내용을 유지하면서, 기존 방식보다 더 효율적이고 빠르게 실시간으로 응답할 수 있어, 다양한 음성 콘텐츠 제작과 음성비서 등 음성 AI 분야에 크게 기여할 것으로 기대한다”라고 밝혔다.
이 연구는 제1 저자인 우리 대학 박세진 박사과정 학생이 구글 딥마인드(Google DeepMind)와 협력해, ICML(국제 머신러닝 학회) 2025에서 7월 16일 구두 발표로 소개될 예정이다.
※ 논문제목: Long-Form Speech Generation with Spoken Language Models
※ DOI: 10.48550/arXiv.2412.18603
한편, 박세진 박사과정생은 비전, 음성, 언어를 통합하는 연구를 수행하며 CVPR(컴퓨터 비전 분야 최고 학회) 2024 하이라이트 논문 발표, 2024년 ACL(자연어 처리 분야 최고 학회)에서 우수논문상(Outstanding Paper Award) 수상 등을 통해 우수한 연구 역량을 입증한 바 있다.
[데모 페이지 링크]
https://google.github.io/tacotron/publications/speechssm/
2025.07.03
조회수 530
-
기계공학과 윤국진 교수 연구팀, 세계 최고 권위 컴퓨터비전 국제학술대회 ICCV 2025에 논문 12편 채택
우리 대학 기계공학과 윤국진 교수 연구팀의 논문 12편이 세계 최고 권위 컴퓨터비전 국제 학술 대회 중 하나인 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision 2025(ICCV 2025)에 채택되어, 연구팀의 독보적인 연구 역량을 다시 한번 국제적으로 인정받았다.
ICCV는 CVPR, ECCV와 함께 컴퓨터비전 및 인공지능 분야에서 가장 영향력 있는 국제 학술대회 중 하나로, 1987년부터 격년으로 개최되어 왔다. 이번 ICCV 2025에는 총 11,152편의 논문이 제출되었고, 이 중 2,698편이 채택되어 약 24.19%의 낮은 채택률을 기록하였다. 학술대회에 제출할 수 있는 논문 편수에 대한 제한이 있음에도 불구하고 단일 연구실에서 12편의 논문이 동시 채택되는 것은 매우 드문 성과다.
윤국진 교수 연구팀은 학습 기반의 시각 지능 구현을 목표로 연구를 진행하고 있으며, 이번에 발표된 12편의 논문들은 3D 객체 탐지 및 재구성, 동작 예측 및 계획, 악천후나 모션 블러와 같은 극한 환경에서의 영상 인식 및 개선, 테스트 시점 적응 및 멀티태스크 학습, 4D 맵을 활용한 재구성과 같은 컴퓨터비전 분야의 핵심 주제들에 대한 논문들이다.
특히 연구팀은 지난해 CVPR 2024와 ECCV 2024에서도 각각 9편과 12편의 논문을 발표하여 학계의 주목을 받은 바 있는데, 이번 ICCV 2025에서의 성과를 통해 전 세계 컴퓨터 비전 분야의 선두 연구실로서 입지를 더욱 확고히 했다. 연구팀은 앞으로도 도전적인 연구를 이어가며 학문적·기술적 한계를 확장해 나갈 계획이다.
ICCV 2025는 오는 10월 19일부터 23일까지 미국 하와이 호놀룰루에서 개최될 예정이다.
2025.06.30
조회수 461
-
‘뻔하지 않은 창의적인 의자’그리는 AI 기술 개발
최근 텍스트 기반 이미지 생성 모델은 자연어로 제공된 설명만으로도 고해상도·고품질 이미지를 자동 생성할 수 있다. 하지만, 대표적인 예인 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 모델에서 ‘창의적인’이라는 텍스트를 입력했을 경우, 창의적인 이미지 생성은 아직은 제한적인 수준이다. KAIST 연구진이 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 등 텍스트 기반 이미지 생성 모델에 별도 학습 없이 창의성을 강화할 수 있는 기술을 개발해, 예컨대 뻔하지 않은 창의적인 의자 디자인도 인공지능이 스스로 그려낼 수 있게 됐다.
우리 대학 김재철AI대학원 최재식 교수 연구팀이 네이버(NAVER) AI Lab과 공동 연구를 통해, 추가적 학습 없이 인공지능(AI) 생성 모델의 창의적 생성을 강화하는 기술을 개발했다.
최 교수 연구팀은 텍스트 기반 이미지 생성 모델의 내부 특징 맵을 증폭해 창의적 생성을 강화하는 기술을 개발했다. 또한, 모델 내부의 얕은 블록들이 창의적 생성에 중요한 역할을 한다는 것을 발견하고, 특징 맵을 주파수 영역으로 변환 후, 높은 주파수 영역에 해당하는 부분의 값을 증폭하면 노이즈나 작게 조각난 색깔 패턴의 형태를 유발하는 것을 확인했다. 이에 따라, 연구팀은 얕은 블록의 낮은 주파수 영역을 증폭함으로써 효과적으로 창의적 생성을 강화할 수 있음을 보였다.
연구팀은 창의성을 정의하는 두 가지 핵심 요소인 독창성과 유용성을 모두 고려해, 생성 모델 내부의 각 블록 별로 최적의 증폭 값을 자동으로 선택하는 알고리즘을 제시했다.
개발된 알고리즘을 통해 사전 학습된 스테이블 디퓨전 모델의 내부 특징 맵을 적절히 증폭해 추가적인 분류 데이터나 학습 없이 창의적 생성을 강화할 수 있었다.
연구팀은 개발된 알고리즘을 사용하면 기존 모델 대비 더욱 참신하면서도 유용성이 크게 저하되지 않은 이미지를 생성할 수 있음을 다양한 측정치를 활용해 정량적으로 입증했다.
특히, 스테이블 디퓨전 XL(SDXL) 모델의 이미지 생성 속도를 대폭 향상하기 위해 개발된 SDXL-Turbo 모델에서 발생하는 모드 붕괴 문제를 완화함으로써 이미지 다양성이 증가한 것을 확인했다. 나아가, 사용자 연구를 통해 사람이 직접 평가했을 때도 기존 방법에 비해 유용성 대비 참신성이 크게 향상됨을 입증했다.
공동 제1 저자인 KAIST 한지연, 권다희 박사과정은 "생성 모델을 새로 학습하거나 미세조정 학습하지 않고 생성 모델의 창의적인 생성을 강화하는 최초의 방법론ˮ이라며 "학습된 인공지능 생성 모델 내부에 잠재된 창의성을 특징 맵 조작을 통해 강화할 수 있음을 보였다ˮ 라고 말했다.
이어 “이번 연구는 기존 학습된 모델에서도 텍스트만으로 창의적 이미지를 손쉽게 생성할 수 있게 됐으며, 이를 통해 창의적인 상품 디자인 등 다양한 분야에서 새로운 영감을 제공하고, 인공지능 모델이 창의적 생태계에서 실질적으로 유용하게 활용될 수 있도록 기여할 것으로 기대된다”라고 밝혔다.
KAIST 김재철AI대학원 한지연 박사과정과 권다희 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `국제 컴퓨터 비전 및 패턴인식 학술대회 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR)’에서 6월 15일 발표됐다.
※논문명 : Enhancing Creative Generation on Stable Diffusion-based Models
※DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.23538
한편 이번 연구는 KAIST-네이버 초창의적 AI 연구센터, 과학기술정보통신부의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받은 혁신성장동력프로젝트 설명가능인공지능, AI 연구거점 프로젝트, 점차 강화되고 있는 윤리 정책에 발맞춰 유연하게 진화하는 인공지능 기술 개발 연구 및 KAIST 인공지능 대학원 프로그램과제의 지원을 받았고 방위사업청과 국방과학연구소의 지원으로 KAIST 미래 국방 인공지능 특화연구센터에서 수행됐다.
2025.06.19
조회수 932
-
21개 화학반응 동시 분석..AI 신약 개발 판 바꾼다
임산부의 입덧 완화 목적으로 사용됐던 약물인 탈리도마이드(Thalidomide)는 생체 내에서는 광학 이성질체*의 특성으로 한쪽 이성질체는 진정 효과를 나타내지만, 다른 쪽은 기형 유발이라는 심각한 부작용을 일으킨다. 이런 예처럼, 신약 개발에서는 원하는 광학 이성질체만을 선택적으로 합성하는 정밀 유기합성 기술이 중요하다. 하지만, 여러 반응물을 동시에 분석하는 것 자체가 어려웠던 기존 방식을 극복하고, 우리 연구진이 세계 최초로 21종의 반응물을 동시에 정밀 분석하는 기술을 개발해, AI와 로봇을 활용하는 신약 개발에 획기적인 기여가 기대된다.
*광학 이성질체: 동일한 화학식을 가지며 거울상 관계에 있으면서 서로 겹칠 수 없는 비대칭 구조로 존재하는 분자 쌍을 말한다. 이는 왼손과 오른손처럼 형태는 유사하지만 포개어지지 않는 관계와 유사하다.
우리 대학 화학과 김현우 교수 연구팀이 인공지능 기반 자율합성* 시대에 적합한 혁신적인 광학이성질체 분석 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 이번 연구는 다수의 반응물을 동시에 투입해 진행하는 비대칭 촉매 반응을 고해상도 불소 핵자기공명분광기(19F NMR)를 활용해 정밀 분석한 세계 최초의 기술로, 신약 개발 및 촉매 최적화 등 다양한 분야에 획기적인 기여가 기대된다.
* 인공지능 기반 자율합성: 인공지능(AI)을 활용해 화학 물질 합성 과정을 자동화하고 최적화하는 첨단 기술로, 미래 실험실의 자동화 및 지능형 연구 환경을 구현할 핵심 요소로 주목받고 있다. AI가 실험 조건을 예측·조절하고 결과를 해석해 후속 실험을 스스로 설계함으로써 반복 실험 수행 시 인간 개입을 최소화해 연구 효율성과 혁신성을 크게 높인다.
현재 자율합성 시스템은 반응 설계부터 수행까지는 자동화가 가능하지만, 반응 결과 분석은 전통적 장비를 활용한 개별 처리 방식에 의존하고 있어 속도 저하와 병목 현상이 발생하며 고속 반복 실험에는 적합하지 않다는 문제점이 제기돼 왔다.
또한, 1990년대에 제안된 다기질 동시 스크리닝 기법은 반응 분석의 효율을 극대화할 전략으로 주목받았지만, 기존 크로마토그래피 기반 분석법의 한계로 인해 적용 가능한 기질 수가 제한적이었다. 특히 원하는 광학 이성질체만 선택하여 합성하는 비대칭 합성 반응에서는 10종 이상의 기질을 동시에 분석하는 것이 불가능에 가까웠다.
이러한 한계를 극복하기 위해, 연구팀은 다수의 반응물을 하나의 반응 용기에 투입하여 동시에 비대칭 촉매 반응을 수행한 뒤 불소 작용기를 생성물에 도입하고, 자체 개발한 카이랄 코발트 시약을 적용해 모든 광학 이성질체를 명확하게 정량 분석할 수 있는 불소 핵자기공명분광기(19F NMR) 기반 다기질 동시 스크리닝 기술을 구현했다.
연구팀은 19F NMR의 우수한 분해능과 민감도를 활용해, 21종 기질의 비대칭 합성 반응을 단일 반응 용기에서 동시에 수행하고 생성물의 수율과 광학 이성질체 비율을 별도의 분리 과정 없이 정량 측정하는 데 성공했다.
김현우 교수는 “여러 기질을 한 반응기에 넣고 비대칭 합성 반응을 동시에 수행하는 것은 누구나 할 수 있지만, 생성물 전체를 정확하게 분석하는 것은 지금까지 풀기 어려운 과제였다”며, “세계 최고 수준의 다기질 스크리닝 분석 기술을 구현함으로써 AI 기반 자율합성 플랫폼의 분석 역량 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.
이어 “이번 연구는 신약 개발에 필수적인 비대칭 촉매 반응의 효율성과 선택성을 신속히 검증할 수 있는 기술로, AI 기반 자율화 연구의 핵심 분석 도구로 활용될 전망이다”라고 밝혔다.
이번 연구에는 우리 대학 화학과 김동훈 석박통합과정 학생(제1 저자), 최경선 석박통합과정 학생(제2 저자) 가 참여했으며, 화학 분야 세계적 권위의 국제 학술지 미국화학회지(Journal of the American Chemical Society) 에 2025년 5월 27일 자 온라인 게재됐다.
※ 논문명: One-pot Multisubstrate Screening for Asymmetric Catalysis Enabled by 19F NMR-based Simultaneous Chiral Analysis
※ DOI: 10.1021/jacs.5c03446
이번 연구는 한국연구재단 중견연구자 지원사업, 비대칭 촉매반응 디자인센터, KAIST KC30 프로젝트의 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.16
조회수 1809
-
암 조직 ‘3D·가상염색’ 혁신기술로 절개 없이 관찰 가능
기존에 암 조직을 얇게 절단하여 염색한 뒤 관찰하던 전통 방식에서 벗어나, 우리 대학과 국제공동연구진이 첨단 광학 기술을 활용해 절개없이 암 조직의 3차원 구조를 인공지능 기반 딥러닝 알고리즘을 접목시켜 실제처럼 가상 염색 영상으로 구현하는 기술을 성공하여 향후 차세대 비침습 병리 진단의 혁신을 기대할 수 있게 됐다.
물리학과 박용근 교수 연구팀이 연세대 강남세브란스병원 신수진 교수팀, 미국 메이오클리닉(Mayo Clinic) 황태현 교수팀, 토모큐브 인공지능 연구팀과의 공동연구를 통해, 별도의 염색 없이도 암 조직의 3차원 구조를 생생하게 보여줄 수 있는 혁신적인 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
200여년간 사용되어 온 기존 병리학에서는 암 조직을 현미경으로 관찰하던 방식은 3차원으로 이루어진 암 조직의 특정 단면만을 보여주기 때문에, 세포간의 입체적 연결 구조나 공간적 배치를 파악하는데 한계가 있었다.
이에 연구팀은‘홀로토모그래피(Holotomography, HT)’라는 첨단 광학 기술을 활용해 조직의 3차원 굴절률 정보를 측정하고, 여기에 인공지능 기반 딥러닝 알고리즘을 접목시켜 마치 가상의 염색(H&E)* 이미지 생성하는데 성공했다.
* H&E(Hematoxylin & Eosin): 병리 조직을 관찰할 때 가장 널리 사용되는 염색법으로, 세포의 핵은 헤마톡실린(Hematoxylin)으로 파란색, 세포질은 에오신(Eosin)으로 분홍색으로 염색된다.
연구팀은 이 기술이 생성한 영상이 실제 염색된 조직 영상과 매우 유사하다는 점을 정량적으로 입증했으며, 다양한 장기와 조직에서도 일관된 성능을 보여줌으로써 차세대 병리 분석 도구로서의 범용성과 신뢰성을 입증했다.
또한, 토모큐브사의 홀로토모그래피 장비를 활용해 한국과 미국의 병원 및 연구기관과 공동으로 기술 실현 가능성을 검증함으로써, 이 기술이 실제 병리 연구 현장에 본격적으로 도입될 수 있음을 보여주었다.
박용근 교수는 “이번 연구는 병리학의 분석 단위를 2차원에서 3차원으로 확장한 매우 의미 있는 성과”라며, “앞으로 미세 종양 환경 내에서 암 종양의 경계나 주변 변역 세포들의 공간 분포를 분석할 수 있는 등 다양한 생의학 연구와 임상 진단에 널리 활용될 수 있을 것”이라고 전했다.
이번 연구는 박주연 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여했으며, 세계적 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 5월 22일자로 온라인 게재되었다.
(논문명: Revealing 3D microanatomical structures of unlabeled thick cancer tissues using holotomography and virtual H&E staining. https://doi.org/10.1038/s41467-025-59820-0)
본 연구는 한국연구재단 리더연구사업, 한국산업기술진흥원의 글로벌산업기술협력센터사업, 보건산업진흥원의 지원을 받았다.
2025.05.26
조회수 1958
-
마그논 3차원 제어 세계 첫 규명- 뉴로모픽·양자기술 게임체인저로
전류없이 자석으로 정보 전달이 가능한 마그논(스핀파)으로 처리하는 마그논 홀 효과는 지금까지 2차원 평면에서만 가능하다고 알려져 있는데 그 한계를 뛰어넘는다면 어떨까? 마그논이 3차원 공간에서 활용가능하다면 입체적 회로 등 자유로운 설계부터 인간의 뇌 정보와 같이 차세대 뉴로모픽(뇌 모사형) 연산 구조 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. KAIST와 국제공동연구진은 기존에 마그논 개념을 뛰어넘어, 3차원 공간에서도 자유롭고 복잡하게 움직일 수 있다는 3차원 마그논 홀 효과를 세계 최초로 예측했다.
우리 대학 물리학과 김세권 교수가 독일 마인츠 대학의 리카르도 자르주엘라 박사와 공동연구를 통해, 복잡한 자석 구조(쩔쩔맴 자성체, topologically textured frustrated magnets) 내에서 마그논(스핀파)과 솔리톤(스핀들의 소용돌이)의 상호작용이 단순하지 않고 복잡하게 설명된다는 사실을 세계 최초로 밝혀냈다.
전자의 움직임처럼 정보를 전달할 수 있는 마그논(스핀 파동)은 전류를 쓰지 않고 정보를 전달해 열이 나지 않는 차세대 정보 처리 기술로 주목받고 있다. 지금까지의 마그논 연구는 스핀들이 한 방향으로 가지런히 정렬된 단순한 자석에서만 이루어졌고 이를 설명하는 수학도 비교적 단순한 ‘가환(Abelian) 게이지 이론’이었다.
연구팀은 쩔쩔맴 자성체와 같은 복잡한 스핀 구조에서는 마그논이 여러 방향에서 복잡하게 상호작용하고 얽히며 이 움직임은 기존보다 한 차원 높은 수학인 ‘비가환(non-Abelian) 게이지 이론’을 적용했고, 이를 세계 최초로 입증했다.
이번 연구는 향후 마그논을 이용한 저전력 논리소자, 토폴로지 기반 양자 정보 처리 기술 등에 응용될 수 있는 가능성을 제시함으로써 미래 정보기술의 판도를 바꿀 가능성을 보여주고 있다.
기존 선형 자성체에서는 자기 상태를 나타내는 값(질서 변수)이 벡터로 주어지며, 이에 기반한 마그노닉스 연구에서는 마그논이 스커미온과 같은 솔리톤 구조에서 이동할 때, U(1) 가환 게이지장이 유도된다고 해석되어 왔다. 이는 솔리톤과 마그논의 상호작용은 양자전기역학(QED)과 유사한 구조를 가지며, 이를 통해 2차원 자성체에서의 마그논 홀 효과와 같은 여러 실험적 결과를 잘 설명해 왔다.
하지만 연구팀은 이번 연구를 통해, 쩔쩔맴 자성체에서는 질서 변수가 단순한 벡터가 아닌 쿼터니언(quaternion)으로 표현되어야 하고, 그 결과 마그논이 느끼는 게이지장도 단순한 U(1) 가환 게이지장이 아닌 SU(3) 비가환 게이지장이 된다는 점을 이론적으로 최초 규명했다.
이는 곧 쩔쩔맴 자성체 안에는, 기존의 자성체에서 보이던 한두 가지 종류의 마그논이 아닌, 세 가지 종류의 마그논이 존재하며, 이들 각각이 솔리톤과 복잡하게 얿혀 상호작용하게 된다는 뜻이다. 이러한 구조는 전자기 힘을 설명하는 양자전기역학(QED)보다는, 양자색역학(QCD)과 유사한 구조를 갖는다는 점에서 큰 의미를 지닌다.
김세권 교수는 “이번 연구는 쩔쩔맴 자성체의 복잡한 질서 속에서 발생하는 마그논의 동역학을 설명할 수 있는 강력한 이론적 틀을 제시했다”며, “비가환 마그노닉스를 최초로 제시함으로 양자 자성 연구 전반에 영향을 줄 수 있는 개념적 전환점이 될 것”이라고 말했다.
이번 연구 결과는 독일 마인츠대학 리카르도 자르주엘라(Ricardo Zarzuela) 박사가 제 1저자로 물리 분야 세계적인 학술지 `피지컬 리뷰 레터스(Physical Review Letters)‘에 5월 6일 자로 게재됐다.
※ 논문명 : Non-Abelian Gauge Theory for Magnons in Topologically Textured Frustrated Magnets, Phys. Rev. Lett. 134, 186701 (2025)
DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.134.186701
이번 연구는 한국연구재단 해외우수과학자 유치사업 플러스(브레인 풀 플러스)의 지원을 받아 수행됐다.
2025.05.22
조회수 1559
-
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 3104
-
폴리페놀 코팅 기술로 탈모 예방 가능성 입증
탈모는 전 세계적으로 수억 명이 겪고 있는 문제로 심리적·사회적 영향을 크게 미치고 있다. KAIST 연구진이 천연 폴리페놀(polyphenol)의 일종인 탄닌산이 탈모 예방에 기여할 가능성에 주목하고 연구를 통해 탄닌산이 단순한 코팅제가 아니라, 탈모를 완화시키는 ‘접착 중재자(adhesion mediator)’ 역할을 한다는 점을 밝혀냈다.
우리 대학 화학과 이해신 교수 연구팀이 탄닌산 기반 코팅 기술을 활용해 탈모 완화 기능성 성분을 서서히 방출하는 새로운 탈모 예방 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
탈모에는 안드로겐 탈모증(androgenetic alopecia, AGA) 및 휴지기 탈모(telogen effluvium, TE)가 있는데 유전적, 호르몬적, 환경적 요인이 복합적으로 작용하며, 현재까지도 효과적이면서 부작용이 적은 치료법이 부족한 실정이다.
대표적인 탈모 치료제인 미녹시딜(minoxidil)과 피나스테라이드(finasteride) 는 일정 효과를 보이지만, 장기적인 사용이 필요하고, 체질에 따라 효능이 다르게 나타날 뿐만 아니라 일부 사용자는 부작용을 경험하기도 한다.
이해신 교수 연구팀은 탄닌산이 모발의 주요 단백질인 케라틴과 강하게 결합해 모발 표면에 지속적으로 부착될 수 있음을 입증했으며, 이를 활용해 특정 기능성 성분을 제어된 방식으로 방출할 수 있음을 확인했다.
특히 연구팀은 살리실산(salicylic acid, SCA), 니아신아마이드(niacinamide, N), 덱스판테놀(dexpanthenol, DAL) 등 탈모 완화 기능성 성분을 포함한 조합을 개발하고, 이를 ‘스캔달(SCANDAL)’이라 명명했다. 연구 결과, 탄닌산과 결합된 스캔달 복합체는 수분과 접촉하면 점진적으로 방출되며, 모발 표면을 따라 모낭으로 전달되는 것으로 나타났다.
굿모나의원(원장: 이건민) 연구팀은 탄닌산/스캔달 복합체가 포함된 샴푸를 12명의 탈모 환자에게 7일간 적용한 결과, 임상자 모두에게 유의미한 탈모 감소 효과가 관찰됐다. 실험 결과, 평균적으로 56.2%의 모발 탈락 감소 효과가 나타났으며, 최대 90.2%까지 탈모가 감소하는 사례도 확인됐다.
이는 탄닌산이 모발 표면에서 스캔달 성분을 안정적으로 유지하고, 서서히 방출되면서 모낭까지 전달되는 방식이 탈모 완화에 효과적일 수 있음을 시사한다.
이해신 교수는 “천연 폴리페놀(polyphenol)의 일종인 탄닌산은 강력한 항산화 효과를 가지며, 단백질과 강하게 결합하는 특성이 있어 생체 접착제(bioadhesive) 역할을 할 수 있다는 것을 입증하는데 성공했다.”고 말했다.
이어 이 교수는 “기존 연구에서도 피부 및 단백질 코팅 소재로 활용된 사례가 있지만, 이번 연구는 모발과의 결합 및 탈모 완화 성분 전달을 위한 최초 사례로 교원창업기업 폴리페놀팩토리(주)를 통해 제품화한 ‘그래비티 (Grabity)’샴푸에 적용하였다. 앞으로도 끊어지는 얇은 헤어의 강도를 획기적으로 늘리는 샴푸, 곱슬머리를 펴 주는 제품 등 더 다양한 연구 결과에 따른 제품화를 위해 노력하고 있다”고 강조했다.
화학과 김은우 박사과정이 제1 저자로, 이해신 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼 인터페이스Advanced Materials Interfaces’ 1월 6일 온라인판에 게재됐다. (논문명: Leveraging Multifaceted Polyphenol Interactions: An Approach for Hair Loss Mitigation) DOI: 10.1002/admi.202400851
한편 이번 연구는 KAIST 교원 창업 기업인 폴리페놀팩토리(주)의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.06
조회수 7085
-
‘호버바이크’, 미래 하늘을 누비다
호버바이크는 기존 교통 체계를 보완할 수 있는 차세대 모빌리티로서 고중량 탑재 및 장거리 비행을 통해 교통 혼잡이 없는 공중 교통 수단으로 활용될 수 있다. 국내 연구진이 고성능 호버바이크의 개발을 통해 해외 기술 의존을 탈피한 국내 자체 개발의 유/무인 복합 하이브리드 기체를 개발하여 국내 PAV* 및 UAM 시장 발전에 이바지할 것으로 기대된다.
*PAV: Personal Aerial Vehicle, 개인용 비행체. 미래 도시형 항공 교통(UAM, Urban Air Mobility)의 핵심 요소로, 차세대 교통 체계의 중요한 부분을 구성함.
우리 대학 항공우주공학과 방효충 교수 연구팀이 유/무인 운용 가능한 고신뢰성의 다목적 수직 이착륙 호버바이크 핵심 기술을 성공적으로 개발했다고 27일 밝혔다.
이번 연구는 항공우주공학과 한재흥 교수, 이지윤 교수, 안재명 교수, 최한림 교수, 이창훈 교수, 한서대학교 무인항공기학과 이동진 교수, 동아대학교 전자공학과 박종오 교수 연구팀이 참여하였다.
연구팀은 고성능 호버바이크의 개발을 위해 다목적 비행체 최적설계, 하이브리드 추진 시스템, 고신뢰성 정밀항법 및 비행제어 시스템, 자율비행 및 고장 감지 관련 주요 기술을 확보하였다.
호버바이크 플랫폼은 배터리 기반 드론의 단점을 극복하고자 가솔린 엔진 기반의 하이브리드 시스템을 도입하여, 해외 기술 수준 대비 약 60% 우수한 성능 및 최대 탑재 중량을 달성하였다. 이를 통해 민수용으로 긴급 물자 배송, 물류, 구조 활동과 군수용으로 군수품 수송 및 임무 지원 등의 다양한 분야에서 활용이 가능할 것으로 기대된다.
고신뢰성 정밀 항법 기술을 이용하여 GPS가 없거나 신호가 약한 환경에서도 안정적인 비행이 가능하도록 DGPS/INS* 기반의 다중 센서 융합 기술을 구현하여 항법 시스템을 적용하였다.
*DGPS/INS: Differential GPS(DGPS)의 높은 정확도와 관성항법장치(Inertial Navigation System, INS)을 결합한 항법 솔루션
또한, 고신뢰성 비행제어 기술을 개발하여 탑재체 및 바람 등의 외란 요소, 모델의 불확실성 하에서도 신뢰도 높은 기동이 가능하며 고장 검출 기술도 개발하였다.
고신뢰성 자율비행 시스템을 구성하여 자동착륙 안전지역을 선정한 후 헬리패드에 자동 착륙하는 유도 기법을 높은 정확도로 구현하였다. 장애물 회피 및 자동 착륙 자율비행 기술을 통해 복잡한 환경에서도 안정적인 운용이 가능하다.
연구 책임자인 방효충 교수는 "고신뢰성 비행 제어와 정밀 항법 기술을 통해 다양한 환경에서 호버바이크의 높은 실용성을 입증했다”라며“호버바이크는 PAV 및 미래 비행체로 이어지는 주요 길목을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 기존 드론 기술을 몇 단계 뛰어넘을 수 있는 유망한 연구 성과이다. 이번 성과는 과제 실무자인 장광우/안형주 박사과정을 비롯한 8개의 공동 연구팀이 5년 동안 함께한 노력이 모여 이룬 결과라 더욱 뜻깊다”라고 강조했다.
이번 연구는 국방 및 민간 분야에서 새로운 개념의 비행체로 활용될 수 있는 유/무인 다목적 호버바이크의 핵심 기술을 확보하기 위한 것으로, 2019년 방위사업청 미래도전국방기술 연구개발사업으로 시작되어 국방과학연구소의 관리하에 2024년 마무리되었다. 향후 2025년 2월 26~28일 부산 벡스코에서 개최되는 2025 드론쇼코리아(DSK2025)에서 최초로 전시될 예정이다.
2024.12.27
조회수 4027
-
25% 늘려도 그대로인 스트레처블 디스플레이 개발
스트레처블 디스플레이는 공간 활용성, 디자인 자유도, 신체와 유사한 유연성 등의 장점으로 인해 차세대 디스플레이로 각광받고 있다. 한국 연구진이 25%까지 늘릴 수 있으며, 이미지 왜곡 없이 선명한 화질을 유지하고 15% 비율로 5,000회 늘렸다 펴도 성능이 안정적으로 유지되는 무변형(음의 푸아송비*) 스트레처블 디스플레이를 국내 최초로 개발해 화제다.
*음의 푸아송 비 (Poisson’s ratio of -1): 가로 세로가 같은 비율로 늘어나는 비율로 음(-)의 값으로 표현. 일반적인 물질에서와 같이 가로로 늘릴 때 세로로 수축하는 것을 양(+)의 값으로 표현한다.
우리 대학 신소재공학과 배병수 교수(웨어러블 플랫폼 소재 기술센터장) 연구팀이 한국기계연구원(원장 류석현)과 공동연구를 통해, 신축 시 이미지 왜곡을 억제하는 전방향 신축성을 갖는 스트레처블 디스플레이용 기판 소재를 개발했다고 20일 밝혔다.
현재 스트레처블 디스플레이 기술은 대부분 신축성이 뛰어난 엘라스토머* 소재를 기반으로 제작되고 있지만 해당 소재들은 양의 푸아송비를 가져 디스플레이를 늘릴 때 이미지의 왜곡이 불가피하다.
*엘라스토머 (elastomer) : 고무와 같은 탄성을 가지는 고분자 소재
이를 해결하기 위해 옥세틱* 메타 구조의 도입이 각광받고 있다. 옥세틱 구조는 일반적인 재료와 달리, 한 방향으로 늘려도 전 방향으로 함께 늘어나는 ‘음의 푸아송비’를 갖는 독특한 구조다. 그러나 전통적인 옥세틱 구조는 패턴으로 형성된 빈 공간이 많아서 안정성과 공간 활용도가 떨어져 기판에서는 활용이 매우 제한적이다.
*옥세틱 구조 (Auxetic structure): 음(-)의 푸아송비를 나타내는 특수한 기하학적 구조
배병수 교수 연구팀은 먼저 이미지 왜곡의 문제를 해결하기 위해 음의 푸아송 비를 갖는 옥세틱메타 구조의 최대 난제인 다공성의 표면을 이음매 없이 매끈하게 하면서도 –1의 푸아송비(가장 이상적인 음의 푸아송비) 한계치를 구현하는 기술을 개발했다.
두 번째 탄성률*의 문제를 해결하기 위해 옥세틱 구조를 이루는 부분에 머리카락 두께의 4분의 1 수준인 25마이크로미터 직경의 유리 섬유 다발로 만든 직물을 엘라스토머 소재 내에 삽입했다. 여기에 동일한 엘라스토머 소재로 빈 공간을 채워넣어 빈 공간이 없는 편평하고 안정적인 일체형 필름을 제작했다.
*탄성률: 재료에 힘을 가했을 때 변형되는 정도를 나타내는 비율. 탄성률이 높으면 변형이 잘 일어나지 않는 재료임을 의미한다.
연구팀은 옥세틱 구조와 빈 공간의 엘라스토머 소재 간의 탄성률 차이가 음의 푸아송비에 직접적인 영향을 주는 것을 이론적으로 규명했으며, 23만 배 이상의 탄성률 차이를 구현해 이론적 한계값인 –1의 푸아송비를 나타내는 필름을 최초로 개발했다.
연구를 주도한 배병수 교수는 “스트레처블 디스플레이에 옥세틱 구조를 활용한 이미지 왜곡 방지는 핵심적인 기술임에도 불구하고 표면에 빈 공간이 많아 기판으로 활용하는 데에는 어려움을 겪고 있었다”며, “이번 연구 결과를 통해서 표면 전체를 활용한 왜곡 없는 고해상도 스트레처블 디스플레이 응용을 통해 상용화를 크게 앞당길 것으로 기대하고 있다”고 말했다.
신소재공학과 이융 박사와 한국기계연구원 장봉균 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)’ 에 8월 20일 출판됐다. (논문명: A seamless auxetic substrate with a negative Poisson's ratio of –1)
이번 연구는 한국연구재단의 선도연구센터 웨어러블 플랫폼소재 기술센터와 한국기계연구원, LG디스플레이의 지원을 받아 수행됐다.
2024.09.20
조회수 9204
-
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 5329
-
지방세포 이용해 체중 감소 가능하다
우리 연구진이 지방세포를 지방세포 전 단계인 줄기세포로 변화(탈분화)시키며 지방조직의 물리적인 크기를 줄이는 등 체중을 감소시키고 지방세포의 활성화를 통해 체내 신진에너지 대사 변화를 통해 비만이나 당뇨 등 대사성 질환의 제어 방법을 제시하여 화제다.
의과학대학원 서재명 교수 연구팀과 생명과학과 임대식 교수 연구팀의 공동연구를 통해 대사성 질환의 새로운 치료 전략을 규명했다고 1일 밝혔다.
지방조직은 식사 후 여분의 칼로리를 지방 형태로 저장하는 저장고 역할과 호르몬을 분비하는 내분비기관의 역할을 한다. 이 두 가지의 역할 중 하나라도 이상이 생기면 우리의 대사 체계는 무너지고 당뇨 혹은 비만과 같은 대사질환이 걸리게 된다. 그러나 우리 몸이 이 두 가지의 기능을 조화롭게 관장하는지 분자 수준에서의 기전이 알려지지 않았다.
연구팀은 히포 신호전달체계*의 얍타즈(YAP/TAZ) 단백질에 주목, 이 단백질의 지방세포 관련 기능을 규명했다. 1) 식사 유무에 따라 지방조직 안에 있는 얍타즈 단백질의 활성상태가 변한다는 점, 2) 동 단백질의 활성이 지방조직의 크기를 직접적으로 조절한다는 점 3) 에너지소비 및 포만감을 관장하는 렙틴이라는 호르몬의 생성에 얍타즈가 직접적으로 관여를 한다는 점을 밝혔다.
*히포 신호전달체계: 다세포 생물의 조직, 신체 기관의 크기를 결정하는 데 중요한 역할을 하는 세포 내 신호전달체계임.
특히 생체 내에서 활성화된 얍타즈의 역할을 규명하기 위해 라츠1/라츠2(LATS1/LATS2) 유전자를 생쥐의 지방세포에서 특이적으로 결손시켰는데, 지방세포 안에 있는 얍타즈의 지속적인 활성은 지방세포를 지방세포의 전구체, 즉 줄기세포와 같은 세포로 변화(탈분화)시키며 지방조직의 물리적인 크기를 줄인다는 점을 확인할 수 있었다.
탈분화를 통한 체지방의 감소는 에너지소비에 집중된 갈색지방의 활성화 혹은 운동과 같은 기존의 방법과 차별되는 방법이다. 또한 렙틴이라는 호르몬은 지방세포에서 만들어져 식욕을 억제하고 에너지 소비를 증가시키는 핵심적인 대사체계 조절 호르몬으로 30년 전에 처음으로 유전자 서열이 밝혀졌지만, 어떻게 생성이 되는지 분자 수준에서의 기전이 알려지지 않았다.
이번 연구는 1994년 렙틴의 유전자의 서열이 밝혀진 후 최초로 렙틴 발현의 전사 조절 기전*을 밝혔다는 점에서 세계의 주목을 받고 있다. 금번 연구는 지방세포의 압타즈의 활성 증가를 통해 혁신적인 비만 대사질환 치료제 개발의 새로운 가능성을 제시하였다.
*전사 조절 기전: DNA로부터 RNA를 만들어내는 과정을 조절하는 기전을 의미한다.
우리 대학 의과학대학원/생명과학과 최성우 박사 (현 버클리 캘리포니아 주립대학) 와 생명과학과 강주경 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 세계적인 국제 학술지 `네이처 대사(Nature Metabolism)' 5월 29일 자 온라인판에 출판됐다. (논문명 : Hippo–YAP/TAZ signalling coordinates adipose plasticity and energy balance by uncoupling leptin expression from fat mass).
한편 이번 연구는 과기정통부 리더연구자 지원사업, 중견연구자 지원사업, 바이오·의료기술개발사업, 해외우수과학자 유치사업, 카이스트 국제공동연구지원사업의 지원으로 수행됐다.
2024.07.01
조회수 5575