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김필한 교수, 초고속 레이저 생체현미경 개발
〈 김 필 한 교수 〉
우리 대학 나노과학기술대학원 김필한 교수 연구팀이 개발한 초고속 생체현미경(IVM: IntraVital Microscopy)을 통해 미래 글로벌 바이오헬스 시장을 겨냥한 상용화에 나선다.
김 교수는 (재)의약바이오컨버젼스연구단, 서울대학교 김성훈 교수와의 공동 연구를 통해 개발한 최첨단 초고속 레이저스캐닝 3차원 생체현미경 기술을 토대로 아이빔테크놀로지(주)(IVIM Technology, Inc)를 창업했다.
이 생체현미경(IntraVital Microscopy : IVM)은 수많은 세포들 간 상호작용을 통해 나타나는 생명 현상을 탐구하고 여러 질환의 복잡한 발생 과정을 밝힘으로써 기초 의생명 연구의 차세대 첨단 영상장비가 될 것으로 기대된다.
연구팀의 기술은 살아있는 생체 내부조직을 구성하는 세포의 움직임을 직접 관찰할 수 있다. MRI나 CT 등 기존 생체영상 기술로는 불가능한 신체 다양한 장기 내부의 수많은 세포 하나하나를 구별하고 각 세포들의 움직임을 3차원으로 즉시 확인 가능하다.
이를 통해 다양한 질병이 몸속에서 발생하는 과정에 대해 자세한 세포단위 영상 정보를 제공할 수 있다.
특히 초고속 생체현미경 기술은 여러 색의 레이저 빔을 이용해 기존의 조직분석 기술로는 불가능했던 살아있는 생체 내부의 다양한 세포 및 주변 미세 환경과 단백질 등의 분자를 동시에 영상화할 수 있다.
이를 활용하면 생체 외부에서 수집한 데이터로 수립한 가정을 실제 살아있는 생체 내 환경에서 세포 단위로 검증하고 분석할 수 있다.
생체현미경은 바이오제약 분야에서도 주목받고 있다. 최근 바이오제약 산업은 단순 합성약물개발보다 생체의 미세 구성단위인 세포 수준에서 복합적으로 작용하는 면역치료제, 세포치료제, 유전자치료제, 항체치료제 등 새로운 개념의 바이오의약품 개발에 집중하고 있기 때문이다.
연구팀의 생체현미경은 동물실험에서 목표로 하는 세포, 단백질과 주입된 물질의 움직임을 동시에 3차원 동영상으로 관찰할 수 있다. 현재 (재)의약바이오컨버젼스연구단과 함께 차세대 신약개발을 위한 핵심기술로 발전시키기 위해 노력 중이다.
김 교수가 창업한 회사는 시장성과 성장가능성을 높게 평가받아 벤처기업으로서는 이례적으로 빠르게 창업 3개월 만에 LB인베스트먼트와 에이티넘인베스트먼트로부터 총 30억 원의 투자를 유치했다.
김 교수는 “이 기술은 다양한 생명 현상을 보다 정밀하게 종합 분석하기 위한 원천기술이다”며 “고령화 사회의 도래와 함께 급성장할 글로벌 바이오헬스 시장을 개척할 수 있는 차세대 의료, 의약 기술의 발전을 가속화할 핵심 기술이 될 것으로 확신한다”고 말했다.
김 교수 연구팀의 연구는 창업원의 엔드런(End-Run) 사업과 과학기술정보통신부가 추진하는 글로벌프론티어사업의 혁신형의약바이오컨버전스사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 사진 설명
사진1. 초고속 레이저 생체현미경 (IVM) 사진1
사진2. 초고속 레이저 생체현미경 (IVM) 사진2
사진3. 생체 내부 세포수준 변화의 IVM 영상 결과
사진4. 생체 내부 다양한 장기의 세포수준 IVM 영상 결과
2017.11.21
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빅데이터를 통해 고전음악 창작의 원리 밝혀
박 주 용 교수
우리 대학 문화기술대학원(CT) 박주용 교수 연구팀이 빅데이터를 이용해 서양 고전음악의 창작, 협력, 확산의 원리를 밝히는 데 성공했다.
문화기술대학원 박도흠 학생(박사과정)이 1 저자로 참여하고 미국 텍사스대 연구팀과 공동으로 진행한 이번 연구는 해외 저널인 EPJ 데이터 사이언스 4월 29일자 하이라이트 논문에 선정됐다.
연구팀은 ArkivMusic과 올 뮤직 가이드(All Music Guide)라는 세계 최대 음반 정보 사이트를 첨단 데이터와 모델링 방법을 사용해 분석했다.
연구팀은 고전음악 작곡가들의 시대와 스타일이 어떤 패턴을 이루는지 탐구해, 수 백 년의 차이가 있는 음악가들 사이에서도 긴밀한 네트워크가 존재함을 발견했다. 특히 소비자들의 음악적 취향이 고전음악 성장에 어떤 영향을 끼쳤는지 규명했다.
연구진은 미래의 고전음악 시장은 유명 작곡가들에게 집중되는 동시에 끊임없이 유입되는 새로운 음악가들로 인해 다양성이 유지되는 양면성을 갖게 될 것이라고 예측했다. 또한 이런 방식의 연구가 음악 뿐 아니라 미술과 문학 연구까지 확장될 것으로 예상했다.
박 교수는 “새로운 방식으로 문화의 원리를 밝히는 최신 연구의 일환이다”며 “문화에 과학적 방법론을 입힌 융합연구능력의 좋은 예시가 될 것”이라고 말했다.
붙임 : 연구 개요, 그림 설명
□ 연구 개요
* 빅데이터 출처: 아카이브뮤직(ArkivMusic)과 올 뮤직 가이드(All Music Guide)라는 빅데이터 소스를 사용했다. 아카이브뮤직은 서양 클래식 음반(CD)에 관한 세계 최대 정보를 제공하고 올 뮤직 가이드는 음악가들의 인적 정보를 제공하는 사이트이다. 여기서 약 64,000장의 클래식 음반과 그 음반에 음악이 수록된 14,000명의 작곡가 데이터를 사용했고, 이는 현재 ‘문화’의 빅데이터 연구로서는 세계 최대급 규모이다.
* 연구방법론: 서양 클래식 음악과 같은 문화의 중요한 특징 중의 하나는 그 창작자(작곡가 등)가 개인으로 동떨어져 존재하는 것이 아니라 다른 창작자들과 영향을 주고받으며 새로운 스타일이 등장하고 발전 한다는 것이다. 그러므로 창작자들이 맺고 있는 소통 및 연관성의 관계를 이해하는 것은 문화 창조의 원리, 역사와 미래를 이해하는 데 있어 매우 중요하다고 할 수 있다. 이를 위해 “CD--작곡가들의 빅데이터”로부터 작곡자들이 이루고 네트워크를 연구하였다. (그림 1) 즉, CD에 함께 등재된 작곡가들이 연결돼있는 것이다. 그림 1은 이 네트워크의 핵심적인 일부를 표현한 것으로 하단의 요한 세바스찬 바흐는 모차르트와, 차이코프스키는 드뷔시와 함께 CD에 등장한 적이 있음을 알게 해준다. 이러한 네트워크로부터 유의미한 패턴을 찾아 네트워크의 발전 원리와 미래를 연구하는 것을 네트워크 과학이라고 하는데, 현재 SNS와 사회과학, 인터넷 등의 연구에 사용되고 있다. ‘복잡계 네트워크 과학’ 이라고도 한다.
* 연구결과:
이 네트워크는 중세/르네상스(1500년대 이전) 작곡자로부터 2000년대 현존하는 작곡자까지 500년이 넘는 서양 클래식 음악의 역사를 담고 있으면서도, 작곡자와 작곡자간의 평균 거리는 3.5명에 불과한 좁은 세상을 이루고 있다. 직접 연결되지 않는 작곡가들끼리도 평균적으로 3-4명만 건너뛰면 연결이 돼 서로 가깝게 연관되어 있다는 것을 알 수 있다.
이 네트워크 안에서 각 작곡가들이 차지하는 비중은 작곡가에 따라 매우 상이하다는 것도 중요한 특징이다. 예를 들어, 요한 세바스찬 바흐는 (J. S. Bach) 이 1,551명의 각기 다른 작곡가와 연결돼있고, 모차르트는 (W. A. Mozart) 1086명의 다른 작곡가와 연결돼있는데 이는 작곡가 전체 평균 숫자인 15명의 수십, 수 백 배에 달한다. 바흐와 베토벤 같은 유명 작곡가들이 전체 작곡가 네트워크에서 얼마나 큰 비중을 차지하는지 수치적으로 명확히 보여줌으로써 영향력을 구체적으로 이해할 수 있는 것이다. (그림 1에서 작곡자들의 크기로 표현)
이 네트워크에서 연결되어있다는 것은 음반 레이블에서 CD를 발매할 때 함께 묶어서 냈다는 뜻이므로 스타일, 주제, 기법 등에 기반한 음악적 유사성을 뜻하는 것으로 볼 수 있다. 컴퓨터 알고리즘을 이용해 순전히 네트워크 구조로부터 서로 긴밀하게 연결된 작곡가들의 집단을 유추한 뒤 기존 클래식 음악사 연구에서 사용되는 사조 구분과 교차 검증을 햇다. (그림 2). 여기에서는 CD 빅데이터에 기반한 네트워크가 서양 클래식 음악의 발전사를 잘 보여주고 있다는 것을 알 수 있는데, 낭만파(1800년대)와 현대파(1900년대)를 잇는 프랑스의 작곡가 드뷔시(Debussy)의 중간적인 위치, 현대파의 유럽 및 남미파(드뷔시, 라벨, 피아졸라)-미국파(레너드 번스틴, 애론 코플랜드) 분리 등을 관찰할 수가 있다.
CD의 발매일자에 따른 네트워크의 과거 발전 모습을 분석함으로써 미래의 추세 또한 예측 가능하다. 미래의 네트워크는 유명 작곡가들에게 상대적으로 더욱 더 집중되는 모습을 가질 것으로 예상된다. 그러나 기술의 발전에 따른 CD 발매의 용이성에 힘입어 작곡가의 숫자 또한 꾸준히 늘어나는 것으로 관찰돼, 소수에 집중되는 측면과 다양성의 양면을 지닐 것으로 예상된다.
* 의의: 창작자가 서로 깊게 연관되어있는 문화의 발전 원리는 그 분야의 구성원 전체를 동시에 보는 것이 필요하므로, 이와 같은 빅데이터의 연구로 풀어내기에 매우 적합하다. 또한 다른 문화 분야 (회화, 문학 등) 로의 확장도 가능해 문화 분야 간 연관성 혹은 문화 전체의 발전의 원리를 연구할 수도 있을 것이다.
□ 그림 설명
그림 1. CD-작곡가들의 빅데이터
그림 2. 빅데이터와 사조구분 방법으로 교차 검증한 모식도
2015.05.06
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