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‘당신 우울한가요?’ 스마트폰으로 진단하다
요즘 현대인들에게 많이 찾아오는 우울증을 진단하기 위한 스마트폰으로 진단하는 연구가 개발되어 화제다.
우리 대학 전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 사용자의 언어 사용 패턴을 개인정보 유출 없이 스마트폰에서 자동으로 분석해 사용자의 정신건강 상태를 모니터링하는 인공지능 기술을 개발했다고 21일 밝혔다. 사용자가 스마트폰을 소지하고 일상적으로 사용하기만 해도 스마트폰이 사용자의 정신건강 상태를 분석 및 진단할 수 있는 것이다.
연구팀은 임상적으로 이뤄지는 정신질환 진단이 환자와의 상담을 통한 언어 사용 분석에서 이루어진다는 점에 착안해 연구를 진행했다. 이번 기술에서는 (1) 사용자가 직접 작성한 문자 메시지 등의 키보드 입력 내용과, (2) 스마트폰 위 마이크에서 실시간으로 수집되는 사용자의 음성 데이터를 기반으로 정신건강 진단을 수행한다.
이러한 언어 데이터는 사용자의 민감한 정보를 담고 있을 수 있어 기존에는 활용이 어려웠다. 이러한 문제의 해결을 위해 이번 기술에는 연합학습 인공지능 기술이 적용됐는데, 이는 사용자 기기 외부로의 데이터 유출 없이 인공지능 모델을 학습해 사생활 침해의 우려가 없다는 것이 특징이다.
인공지능 모델은 일상 대화 내용과 화자의 정신건강을 바탕으로 한 데이터셋을 기반으로 학습되었다. 모델은 스마트폰에서 입력으로 주어지는 대화를 실시간으로 분석하여 학습된 내용을 바탕으로 사용자의 정신건강 척도를 예측한다.
더 나아가, 연구팀은 스마트폰 위 대량으로 주어지는 사용자 언어 데이터로부터 효과적인 정신건강 진단을 수행하는 방법론을 개발했다. 연구팀은 사용자들이 언어를 사용하는 패턴이 실생활 속 다양한 상황에 따라 다르다는 것에 착안해, 스마트폰 위에서 주어지는 현재 상황에 대한 단서를 기반으로, 인공지능 모델이 상대적으로 중요한 언어 데이터에 집중하도록 설계했다. 예를 들어, 업무 시간보다는 저녁 시간에 가족 또는 친구들과 나누는 대화에 정신건강을 모니터링 할 수 있는 단서가 많다고 인공지능 모델이 판단해 중점을 두고 분석하는 식이다.
이번 논문은 전산학부 신재민 박사과정, 전기및전자공학부 윤형준 박사과정, 이승주 석사과정, 이성주 교수와 박성준 SoftlyAI 대표(KAIST 졸업생), 중국 칭화대학교 윤신 리우(Yunxin Liu) 교수, 그리고 미국 에모리(Emory) 대학교 최진호 교수의 공동연구로 이뤄졌다.
이번 논문은 올해 12월 6일부터 10일까지 싱가폴에서 열린 자연어 처리 분야 최고 권위 학회인 EMNLP(Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)에서 발표됐다.
※ 논문명(FedTherapist: Mental Health Monitoring with User-Generated Linguistic Expressions on Smartphones via Federated Learning)
이성주 교수는 "이번 연구는 모바일 센싱, 자연어 처리, 인공지능, 심리학 전문가들의 협력으로 이루어져서 의미가 깊으며, 정신질환으로 어려워하는 사람들이 많은데, 개인정보 유출이나 사생활 침범의 걱정 없이 스마트폰 사용만으로 정신건강 상태를 조기진단 할 수 있게 되었다ˮ라며, "이번 연구가 서비스화되어 사회에 도움이 되면 좋겠다ˮ라고 소감을 밝혔다.
이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다. (No. 2022-0-00495, 휴대폰 단말에서의 보이스피싱 탐지 예방 기술 개발, No. 2022-0-00064, 감정노동자의 정신건강 위험 예측 및 관리를 위한 휴먼 디지털 트윈 기술 개발)
2023.12.21
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스마트폰 위 인공지능(AI) 연합학습 속도 4.5배 획기적 향상기법 개발
우리 대학 전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 국제공동연구를 통해 다수의 모바일 기기 위에서 인공지능(AI) 모델을 학습할 수 있는 연합학습 기술의 학습 속도를 4.5배 가속할 수 있는 방법론을 개발했다고 2일 밝혔다.
이성주 교수 연구팀은 지난 6/27~7/1에 열린 세계컴퓨터연합회(ACM) 주최로 진행된 제20회 모바일 시스템, 어플리케이션, 및 서비스 국제학술대회(MobiSys, International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services)에서 연합학습(Federated Learning)의 학습 속도 향상(4.5배 가속)을 위한 데이터 샘플 최적 선택 및 데드라인 조절 방법론을 발표했다. 이 학회는 2003년에 시작됐으며 모바일 시스템, 소프트웨어, 어플리케이션, 서비스를 위한 최신 연구를 소개하는 데 초점을 맞추고 있으며, 모바일 컴퓨팅 및 시스템 분야의 최우수 학회 중 하나로 오랫동안 주목받고 있다.
이번 논문(FedBalancer: Data and Pace Control for Efficient Federated Learning on Heterogeneous Clients)은 KAIST 전산학부 신재민 박사과정이 제1 저자로 참여했으며, 중국 칭화대학과의 국제협력으로 이루어진 성과다 (칭화대학교 위안춘 리(Yuanchun Li) 교수, 윤신 리우(Yunxin Liu) 교수 참여).
최근 구글에 의해 제안된 연합학습은 새로운 기계학습 기술로, 개인정보의 유출 없이 방대한 사용자 기기 위 데이터를 활용할 수 있게 하여 의료 인공지능 기술 등 새로운 인공지능 서비스를 개발할 수 있게 해 각광받고 있다. 연합학습은 구글을 비롯해 애플, 타오바오 등 세계적 빅테크 기업들이 널리 도입하고 있으나, 실제로는 인공지능 모델 학습이 사용자의 스마트폰 위에서 이뤄져, 기기에 과부하를 일으켜 배터리 소모, 성능 저하 등이 발생할 수 있는 우려를 안고 있다.
이성주 교수 연구팀은 연합학습에 참여하는 사용자 기기 위 데이터 샘플 각각의 학습 기여도 측정을 기반으로 최적의 샘플을 선택함으로써 연합학습 속도 향상을 달성했다. 또한, 샘플 선택으로 줄어든 학습 시간에 대응해, 연합학습 라운드의 데드라인 또한 최적으로 조절하는 기법을 제안해 모델 정확도의 저하 없이 학습 속도를 무려 4.5배 높였다. 이러한 방법론의 적용을 통해 연합학습으로 인한 사용자 스마트폰 과부하 문제를 최소화할 수 있을 것으로 기대된다.
이성주 교수는 "연합학습은 많은 세계적 기업들이 사용하는 중요한 기술이다ˮ며 "이번 연구 결과는 연합학습의 학습 속도를 향상하고 활용도를 높여 의미가 있으며, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 모바일 센서 데이터 등 다양한 응용에서 모두 좋은 성능을 보여, 빠른 파급효과를 기대한다ˮ라고 소감을 밝혔다.
한편 이 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단과 정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.02
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김대영 교수, EU와 글로벌 IoT 농식품 생태계 구축을 위한 공동 연구
우리 대학 전산학부 김대영 교수 연구팀과 유럽연합(EU)이 사물인터넷(IoT) 개방형 표준 및 아키텍쳐를 통한 글로벌 농식품 비즈니스 통합 에코시스템 개발 공동연구(The Internet of Food & Farm 2020, IoF2020)를 시작한다.
EU IoF2020 프로젝트는 스마트 팜과 농식품 서비스 분야에 첨단 ICT 융합기술을 활용하여 효율적이면서도 안전하고 건강한 먹거리를 보장하는 글로벌 생태계 조성을 목표로 한다.
유럽 연합이 4년간 3,000만 유로를 지원하는 등 총 3,500만 유로가 투자되는 이번 공동연구는 대학, 연구소, 기업 등 16개국 71개 기관이 참여하는 대형 프로젝트다. 한국에서는 유일하게 KAIST가 참여한다.
연구팀은 자체 개발한 국제 표준 사물인터넷 오픈소스 플랫폼인 올리옷(Oliot)을 활용한 스마트 팜과 푸드 서비스 생태계 테스트베드를 국내 농식품 비즈니스 전반에 구축하고 유럽의 테스트베드와 연동한다. 이들 생태계로부터 수집한 글로벌 빅데이터 분석을 위한 딥러닝 등 최신 인공지능 기술을 개발하여 궁극적으로 사물인터넷 플랫폼과 인공지능 기술이 통합된 시스템을 정부, 기관, 기업, 농민들이 활용할 수 있도록 공개할 예정이다.
IoF2020 프로젝트를 통해 개발되는 기술은 스마트팜 및 농식품 서비스 시장에 직접 투입하여 국내 농식품 산업에 활용될 수 있으며, 갈수록 높아지는 농식품 안전에 대한 요구를 만족시킬 수 있을 것으로 전망된다.
또한 핵심 기술인 올리옷(Oliot) 플랫폼은 농식품 분야 뿐 만 아니라, 스마트 시티, 스마트 팩토리, 헬스케어, 커넥티드 자동차등 다양한 산업에 활용될 것으로 기대된다.
IoF2020 프로젝트 코디네이터인 조지 비어스(George Beers)는 "IoF2020이 농장에서 소비자 식탁으로까지의 유통방식에 패러다임 변화를 가져올 것이며, 푸드 서비스 분야에서의 경쟁력과 우수성을 강화하는 데 기여할 것이라고 믿는다”라고 말했다.
KAIST 김대영 교수(전산학부, 오토아이디랩스(Auto-ID Labs) KAIST 센터장)는 “이미 국내에서 사물인터넷 국제표준 기술 적용을 시작했으며, 이번 프로젝트를 통해 유럽뿐 아니라 중국, 일본, 대만 등 아시아 국가와 남미 국가와도 글로벌 농식품 비즈니스 생태계 통합을 위한 노력이 진행 중이다”라고 밝혔다.
KAIST는 지난 2005년부터 전 세계 6개 대학(MIT(미국), 케임브리지대(영국), 취리히공대(스위스), 푸단대(중국), 게이오대(일본))과 함께 세계 최초로 사물인터넷의 개념을 소개한 ‛오토아이디랩스(Auto-ID Labs)' 국제공동연구소를 운영하며 사물인터넷 생태계 구축을 위한 선행 표준기술을 연구하고 있다.
2017.01.17
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나노 입자 기반 신개념 슈퍼렌즈, 2013 10대 과학기술 뉴스로 선정
박용근 교수
우리 학교 물리학과 박용근·조용훈 교수 공동연구팀이 개발한 "나노 입자 기반의 신개념 슈퍼렌즈" 기술이 한국과학기술단체총연합회가 선정한 "2013년 10대 과학기술 뉴스"로 선정됐다.
이 렌즈는 빛의 산란을 이용해 기존 광학렌즈보다 3배가량 뛰어난 해상도를 갖는다.
빛의 굴절을 이용하는 기존 광학렌즈와 달리, 슈퍼렌즈는 100㎚ 크기의 세포 내 구조와 바이러스 등을 볼 수 있다. 또 광통신과 최첨단 반도체 공정 등에 응용 가능하다.
이밖에도 나로호 발사 성공, 뇌세포막을 제거해 뇌를 투명하게 보는 기술과 암 전이를 차단하는 신물질 개발, 초광각 곤충 눈 카메라 기술 개발 등이 올해의 연구업적으로 인정받았다.
2013 10대 과학기술 뉴스는 3차례의 위원회 심의와 지난달 21일부터 이달 4일까지 14일 간 5437명의 온라인투표 참여를 통해 선정됐다.
2013.12.11
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이효철 교수팀, 물에 녹은단백질 모양 변화 실시간 관찰 성공
- 관련 논문, 9월 22일(일)자 네이처 메서드(Nature Methods)誌 게재- 단백질의 작동메커니즘 규명에 중요한 도구 역할 및 신약개발에도 큰 도움 줄 것으로 기대
KAIST(총장 서남표) 화학과 이효철(李效澈, 36) 교수팀이 ‘물에서 변하는 단백질 분자구조를 실시간으로 규명’ 하는데 성공했다. 관련 논문은 네이처 자매지인 네이처 메서드(Nature Methods)誌 9월 22일자 온라인 판에 게재됐고 10월호에 출판될 예정이다.
논문의 제목은 “시간분해 엑스선 산란을 이용한 용액상의 단백질의 구조동역학 추적(Tracking the structural dynamics of proteins in solution using time-resolved wide-angle X-ray scattering)”으로 온라인에 게재되는 논문들 중에서도 특히 주목받는 하이라이트 논문으로 소개될 예정이다. 李 교수는 이 논문의 교신저자다.
이번 연구결과는 李 교수팀의 집념의 산물이라 할 수 있다. 李 교수팀은 지난 2005년 5월, 소금처럼 딱딱하게 고체상으로 굳어 있는 상태에서의 단백질의 안정적인 구조만을 볼 수 있는 기존의 방법을 시간분해 엑스선 결정법으로 발전시켜, 정지되어 있는 단백질의 구조뿐 만 아니라 움직이는 단백질의 동영상을 촬영하는데 성공했다. 관련 논문은 미국 국립과학원회보(PNAS, Proceedings of National Academy of Science)에 발표되었으며, 학계의 큰 주목을 받았다.
그러나 이 방법으로도 해결할 수 없는 치명적인 문제는 우리 몸에서 작용하는 일반적인 단백질은 고체상으로 있지 않고 물에 녹아있는 용액상태라는 점이다. 마치 고체 소금이 물에 녹아 소금물이 되는 것과 같은 원리다. 물은 인간의 몸의 약 70% 이상을 차지하고 있고 생명 유지에 필수적인 단백질들은 물에 녹아 있는 상태로 존재한다고 볼 수 있다. 따라서 단백질이 어떻게 기능을 발휘하는 지를 실시간으로 관측하기 위해서는 물에 녹아 있는 단백질 분자의 모양 변화를 실시간으로 추적할 수 있는 기술이 필요하다.
이러한 목표를 향한 첫 열매로 물에 녹아 있는 간단한 유기분자의 구조변화를 실시간 측정하는 데 성공하였으며, 관련 연구논문이 2005년 7월 사이언스(Science)誌에 발표된 바 있다. 당시 이 연구결과는 용액상에서 분자의 움직임을 실시간 추적할 수 있다는 점 때문에 많은 관심을 불러 일으켰는데, 李 교수는 그 기술을 더욱 발전시키면 단백질에도 응용 가능할 것으로 전망했다. 그러나 일반적으로 단백질은 그 당시 성공한 유기분자보다 적어도 1,000배 정도 크고 구조가 훨씬 더 복잡할 뿐 아니라 훨씬 적은 양으로 존재하기 때문에 물에 녹아 있는 단백질에서도 성공할 수 있다는 것에는 많은 과학자들이 회의적으로 생각했다.
이번 네이처 메서드誌에 발표한 연구결과는 그러한 부정적인 생각을 깨고 기존에 성공한 유기분자보다 ‘1,000배 더 큰 단백질 분자가 물에 녹아 있을 때에 이들의 3차원 구조변화를 실시간으로 관측하는데 성공’한 획기적인 연구성과다. 논문에서는 3가지 종류의 단백질에 대한 연구결과를 발표했는데, 우리 몸에서 산소를 이동하는데 중요한 헤모글로빈 단백질과, 근육에서의 산소공급에 관여하는 미오글로빈 단백질 등이다. 이 외에도 단백질은 주로 접혀있어 특정한 구조를 형성하는데 환경이 바뀌면 이 구조가 풀리게 된다. 풀려 있는 단백질은 일반적으로 제 역할을 할 수 없어 이러한 단백질의 접힘-풀림 현상을 이해하는 것은 매우 중요한데 씨토크롬씨라는 단백질이 풀린 상태에서 접히는 과정도 실시간으로 추적하는데 성공하였다.
이 새로운 기술을 사용하면 물에서 움직이는 단백질의 동영상을 촬영할 수도 있어 단백질의 작동메커니즘을 밝히는 데에 중요한 도구가 될 것이며, 앞으로 신약개발을 하는 데에도 큰 도움을 줄 것으로 기대된다. 또한 이 기술은 단백질은 물론이고 나노물질에도 응용이 가능하므로 BT뿐만 아니라 NT분야에도 기여할 수 있을 것으로 전망된다.
이 연구는 교육과학기술부의 창의적연구진흥사업의 연구비 지원으로 진행되었다. 연구결과는 유럽연합방사광가속기센터에서 측정되었으며, 李 교수의 주도하에 이뤄진 국제적인 공동연구의 성과다.
李 교수는 “현재 포항에 있는 제3세대 가속기에 이어 한국에서도 차세대 광원으로 건설이 논의되고 있는 제4세대 방사광가속기(XFEL)가 성공적으로 가동되면, 현재 발표된 데이터보다 적어도 1,000배정도 더 좋은 데이터를 얻을 수 있을 것으로 예상된다.”고 밝혔다.
<이효철 교수 프로필>
■ 학 력
1990 경남과학고 2년 수료, KAIST 화학과 학사과정 입학
1994 KAIST 화학과 학사과정 졸업
1994 Caltech(California Institute of Technology) 박사과정 입학
2001 Caltech 졸업(박사)
2001 시카고 대학 박사 후 연구원(Post Doc.)
2003.8.1-2007.2.28 KAIST 화학과 조교수 2007.3.1-현재 KAIST 화학과 부교수
■ 수상경력
2006 젊은 과학자상(과학기술부/한국과학기술한림원)
2006 과학기술우수논문상(한국과학기술단체총연합회)
2006 KAIST 학술상 2001-2003 美國 대먼 러년 암재단(Damon Runyon Cancer Research Foundation)펠로우쉽
(설명) 시간분해 엑스선 산란의 개념을 예술적으로 표현한 그림
2008.09.22
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