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뇌 모방 스핀 소자 핵심기술 개발
우리 대학 물리학과 김갑진 교수와 신소재공학과 박병국 교수 공동연구팀이 뇌 모방 소자로 개발 중인 스핀토크발진기 주파수 대역을 증대시킬 핵심 기술을 개발했다고 18일 밝혔다.
두 연구팀은 비자성체/강자성체/산화물 3중층 구조의 자기발진소자에 게이트 전압을 인가하여 GHz 수준의 발진주파수 조절에 성공하였다. 이는 기존 기술보다 약 10배 이상 향상된 결과로 스핀토크 기반 뉴로모픽 소자가 가진 학습 효과의 휘발성, 좁은 주파수 대역 등의 문제를 해결할 핵심 기술로 제안되었다.
본 소자는 게이트 전압이 영구적으로 수직자기이방성을 변화시켜 소자에 전류가 흐르지 않아도 학습 내용이 저장되어 있는 비휘발성 특성을 가지고 있으며 그 폭이 GHz 수준으로 넓어 뉴로모픽 소자 활용성을 증대시켜줄 것으로 기대된다.
신소재공학과 최종국 박사과정과 물리학과 박재현 박사가 공동 제1저자로 참여하고, KAIST 신소재공학과 강민구 연구원, 고려대학교 이재성 교수와 김도윤 연구원, KAIST 물리학과 이경진 교수가 공동저자로 참여한 본 논문은 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 6월 30일 온라인 게재됐다. (논문명 : Voltage-driven gigahertz frequency tuning of spin Hall nano-oscillators)
기존의 스핀토크발진기 기반 뉴로모픽 소자는 학습 대상을 주파수 대역에 대응시켜 학습하는 소자로, 전류가 흐르지 않으면 학습 내용이 사라지는 휘발성과 200MHz 이내의 제한적인 학습 가능 대역폭을 가지고 있어 이에 대한 개선이 필요한 상황이다.
이번 연구에서 연구팀은 게이트 전압 인가가 소자의 수직자기이방성을 영구적으로 조절하고 이를 통해 자기공명주파수가 조절된다는 사실을 이용하여 기존 보고의 10배 이상인 2.1 GHz 이상의 광대역 조절 가능한 발진기를 실현하였다. 본 기술은 스핀-홀 나노 발진기 기반 뉴로모픽 소자 개발에 핵심 기술로 활용될 것이라 기대된다.
한편 이번 연구는 KAIST 글로벌 특이점 연구사업, 삼성미래기술육성사업, 한국연구재단 선도연구센터/중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.07.29
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신경전달물질 소마토스타틴의 알츠하이머 독성 개선효과 발견
우리 대학 화학과 임미희 교수 연구팀, 생명과학과 이승희 교수 연구팀, 화학과 박기영 교수 연구팀이 단백질 기반 신경전달물질인 소마토스타틴(성장 억제 호르몬)이 알츠하이머 발병 메커니즘에서 독성을 개선할 수 있다는 새로운 역할을 발굴했다고 25일 밝혔다.
이 연구는 국제 저명 학술지인 `네이처 케미스트리(Nature Chemistry, Impact factor: 24.427, 화학 분야 상위 3.9%)'에 7월 게재됐다. (논문명: Conformational and functional changes of the native neuropeptide somatostatin occur in the presence of copper and amyloid-β)
전 세계적으로 치매 인구는 5,000만 명에 육박하고, 그중 알츠하이머병은 가장 흔한 신경퇴행성 질환으로 언어 구사 능력과 기억력 등 전반적인 사고 능력 손상이 대표적인 증상으로 여겨진다. 장노년 인구의 급격한 증가와 기대 수명 연장에 따라 치료제 개발의 중요성이 대두되고 있으나, 현재까지 그 발병 원인조차 명확하게 밝혀지지 않은 실상이다.
아밀로이드 가설에 따르면 아밀로이드 베타 단백질의 비정상적인 침적은 신경세포의 사멸을 일으킨다. 아밀로이드 베타 응집체는 섬유화를 거쳐 노인성 플라크의 대부분을 차지하는데, 최근 연구에 따르면 특히 알츠하이머 환자의 플라크에서 고농도의 전이 금속이 검출된다. 이는 금속 이온과 아밀로이드 베타 간의 긴밀한 상호작용 가능성을 시사한다. 금속 이온은 아밀로이드 베타와 상호작용해 단백질의 섬유화를 촉진하며, 특히 산화환원 활성 전이 금속인 구리의 경우에는 활성 산소를 다량 생성해 세포 소기관에 심각한 산화 스트레스를 일으킬 수 있다.
아밀로이드 베타 단백질과 전이 금속은 시냅스(신경세포 접합부)에서 신경전달물질과 밀접하게 상호작용할 수 있으나, 아직 이러한 병적 요인들이 신경전달물질의 구조 및 신호 전달 기능에 직접적으로 미치는 영향에 관해서는 자세히 연구된 바 없다.
연구팀은 구리, 아밀로이드 베타, 금속-아밀로이드 베타 복합체에 의해 단백질 기반 신경전달물질인 소마토스타틴이 자가 응집되는 동시에 세포 신호 전달과 같은 본연의 기능을 잃는 대신, 금속-아밀로이드 베타의 응집과 독성을 조절한다는 연구 내용을 발표했다.
화학과 한지연 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 구리와 소마토스타틴의 배위 구조 후보군을 분자적 수준에서 밝혀 응집 메커니즘을 제안하고, 소마토스타틴이 아밀로이드 베타의 응집 경로에 미치는 영향을 금속의 유무에 따라 규명했다. 더 나아가 실제 신경모세포종에서 소마토스타틴의 수용체 결합, 세포막 상호 작용, 세포 독성 변화를 최초로 입증하여 세계적으로 주목받고 있다.
임미희 교수는 “이번 연구 결과는 알츠하이머 질환의 발병 기전 내 신경전달물질의 새로운 역할을 규명한 데에 큰 의의가 있다”고 말하며, “이 연구 성과는 노화에 의한 신경퇴행성 질환의 병적 네트워크를 규명하는 데에 실마리를 제공하고, 향후 바이오마커 및 치료제 개발에도 크게 기여할 것으로 기대된다”고 밝혔다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 기초연구사업과 KAIST의 지원을 받아 진행됐다.
2022.07.25
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차량 배기열을 에너지원으로 화학합성 가능성 최초 밝혀
우리 대학 신소재공학과 박찬범 교수와 정연식 교수 공동 연구팀이 한밭대학교(총장 최병욱) 오민욱 교수팀과 네덜란드 델프트 공과대학교(TU Delft) 프랭크 홀만(Frank Hollmann) 교수팀과의 협력을 통해 상온용 *열전소재 기반 열전 촉매반응과 산화환원 효소반응을 접목해 폐열로 고부가가치 화학물질을 합성하는 데 성공했다고 22일 밝혔다.
☞ 열전효과: 물질의 양단에 온도 차가 존재할 때 내부에 전위차가 생겨 전기가 발생하는 현상.
신소재공학과 윤재호, 장한휘 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `네이처 커뮤니케이션즈 (Nature `Communications)' 6월 29일 字에 게재됐다. (논문명: Heat-fueled enzymatic cascade for selective oxyfunctionalization of hydrocarbons)
전 세계적으로 1차 에너지 소비를 기준으로 약 70%의 에너지가 사용되지 못한 채 폐열(Waste heat)로 사라진다. 열전(Thermoelectric)소재는 열을 직접 전기로 변환할 수 있는 소재로, 다양한 환경에서 버려지는 폐열을 회수하여 전기에너지로 변환하는 열전발전에 사용되는 등, 지속 가능한 에너지 물질로서 주목받고 있다.
그러나 우리가 일상생활에서 쉽게 접할 수 있는 낮은 온도의 열원에서 발생하는 저온 폐열은 열전소재를 이용해 충분한 발전 효율을 확보할 수 없어, 실 사용처가 매우 제한적이라는 한계점이 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 전기 에너지가 아닌 화학 에너지에 주목했다. 화학 에너지는 전기 에너지보다 안정하여 보관과 운송이 간편하다는 장점이 있다.
연구팀은 상온용 열전소재인 비스무트 텔루라이드(Bismuth telluride)가 섭씨 100도 이하의 낮은 온도에서도 물과 산소로부터 과산화수소를 생성하며, 이러한 현상이 열전소재가 만들어내는 전위차에 비례한다는 것을 실험적으로 입증했다.
연구팀은 더 나아가 저온 폐열을 사용하는 비스무트 텔루라이드의 열전 촉매반응을 생체촉매인 퍼옥시게나아제(Peroxygenase) 활성에 적용했다. 퍼옥시게나아제는 과산화수소를 이용해 유기합성에서 중요하게 여겨지는비활성 탄화수소의 선택적 옥시관능화(oxyfunctionalization)를 유도하여 고부가가치 화학원료로 쓰이는 반응성 산소화 화학종을 생성할 수 있는 효소이다. 연구팀은 열전소재가 과산화수소를 실시간으로 공급하도록 설계해 퍼옥시게나아제가 지속해서 탄화수소의 옥시관능화 반응을 수행하도록 만드는 데 성공했다.
연구팀은 그뿐만 아니라 차량의 대전 시내 주행 중에 발생하는 배기열을 활용해서 고부가가치 화학물질 합성에 성공해, 이번에 개발한 시스템의 실용화 가능성도 높였다.
연구팀은 "이번 연구는 폐열을 고부가가치 화학물질 생산에 이용할 수 있음을 처음으로 발견했다는 것에 의의가 있다ˮ며, "열전소재의 반응 메커니즘을 더 자세하게 밝혀 성능을 높이고, 다양한 생체촉매와 접목 및 규모 확대를 통해, 산업적 파급력을 높일 계획ˮ이라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 리더연구자지원사업(창의연구)의 지원을 받아 수행됐다.
2022.07.22
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가까운 미래에 많은 지역에서 가뭄이 일상화되는 사실 최초 예측
우리 대학 문술미래전략대학원(건설및환경공학과 겸임) 김형준 교수 연구팀이 국제 공동 연구를 통해 과거 최대의 가뭄이 여러 해에 걸쳐 지속해서 발생하는 시점, 즉 세계의 각 지역에서 가뭄이 일상화되는 시점을 최초로 추정했다고 밝혔다. 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)’6월 28일 판에 출판됐다. (논문명: The timing of unprecedented hydrological drought under climate change; doi:10.1038/s41467-022-30729-2)
지구온난화에 대한 장기적인 대책을 검토하기 위해서 그 영향이 미래에 어떻게 변화되는지에 대한 전망은 매우 중요한 정보가 된다. 특히 종래의 통계치나 경험을 적용할 수 없게 되는 시기가 도래한다면 그 시점을 파악하는 것이 매우 중요하다.
KAIST, 동경대학교, 일본 국립환경연구원 등 7개국 13기관으로 구성된 국제 공동 연구팀은 수치모델을 이용해 전 지구 하천유량의 미래 변화를 예측하고 가뭄이 일어나는 빈도를 조사함으로써 과거 최대의 가뭄이 수년에 걸쳐 일어나게 되는 이른바 `재난'이 일상화가 되는 시기를 세계 최초로 추정해냈다.
연구 결과는 지중해 연안이나 남미의 남부 등 특정한 지역들에서 이번 세기 전반 혹은 중간쯤에 과거 최대의 가뭄이 적어도 5년 이상 연속적으로 넘어서는 시기를 맞이하고 과거로부터 지금까지의 기후에서 비정상 상태가 일상에서 빈번하게 일어날 확률이 높아짐을 보인다. 또한, 온실가스의 배출을 적극적으로 줄여나가더라도 어떤 지역에서는 십여 년 안에 이와 같은 `재난의 일상화'가 일어날 수 있음을 발견했다. 하지만, 기후변화에 적극적으로 대응하는 시나리오(RCP2.6)의 경우에는 가뭄의 일상화 시점이 늦어지거나 계속되는 기간이 줄어드는 것으로 나타났다.
교신 저자인 김형준 교수 연구팀의 유스케 사토 박사(문술미래전략대학원 연구부교수)는 "수자원 혹은 농업 분야의 기후변화 대책에는 보통 많은 시간이 요구되며 현재의 비정상이 일상화가 되기 전에 충분한 준비를 해두는 것이 중요하다ˮ고 말했다.
김형준 교수는 "이번 연구 결과는 전 세계의 가뭄 발생의 미래경로에 있어서 탄소중립 실현의 중요성을 강조하고 특정 지역에서는 기후변화 대응과 더불어 기후변화 적응대책을 적극적으로 준비해나가야 할 필요가 있다는 것을 시사한다ˮ고 밝혔다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 해외우수과학자유치사업(BP+)와 인류세연구센터의 지원을 받아 수행됐다.
2022.07.21
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새로운 인공지능 형광 현미경 적용, 뇌 신경세포 등 3차원 고화질 영상기술 개발
우리 대학 김재철 AI 대학원 예종철 교수 연구팀이 서울대학교 장성호 교수팀, 포스텍 김기현 교수팀과 공동연구를 통해 형광 현미경의 오랜 문제인 이방성(Anisotropy)을 해결해, 3차원 영상 화질을 획기적으로 끌어올리는 인공지능 기술을 개발했다고 29일 밝혔다.
이방성 문제란 형광 현미경으로 3차원 영상을 획득하는 데 있어 빛의 성질로 인해 영상 공간 방향 간에 적게는 2~3배, 많게는 10배까지도 화질 차이가 발생하는 문제를 뜻한다. 예를 들면 3차원 영상을 보는 각도마다 화질의 차이가 발생하는 것이다.
연구팀은 수학적 기법인 최적 수송이론 기반을 둔 새로운 인공지능 시스템을 개발해 공초점 현미경과 광 시트 현미경에 적용했다. 기존 인공지능 기법들과는 다르게, 인공지능 학습 데이터가 따로 필요하지 않고, 하나의 3차원 영상만으로도 인공지능 학습에 적용할 수 있다는 점에서 획기적이라 볼 수 있으며, 생물학 연구자들에게 생물 표본의 3차원 고화질 영상 획득에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
예종철 교수는 "3차원 영상 획득에 있어 극복하기 어려웠던 현미경의 물리적 한계를 인공지능 기술을 통해 뛰어넘었다는 점에서 의미가 있고, 비지도 학습 기반으로 훈련이 진행되기 때문에, 다양한 많은 종류의 3차원 영상 촬영 기법에도 확장 적용 가능하며, 또한 인공지능 연구의 새로운 응용을 개척했다는 데 의미가 있다ˮ 고 말했다.
김재철 AI 대학원의 예종철 교수가 주도하고, 박형준 연구원이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 6월 8일 字 온라인판에 게재됐다.
*논문명 : Deep learning enables reference-free isotropic super-resolution for volumetric fluorescence microscopy
논문 링크: https://www.nature.com/articles/s41467-022-30949-6
2022.06.29
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인간 뇌처럼 뉴런-시냅스 동시 구동 모사한 메모리 최초 구현
우리 대학 신소재공학과 이건재 교수팀이 100 nm(나노미터) 두께의 단일 소자에서 뉴런과 시냅스를 동시에 모사하는 뉴로모픽(neuromorphic) 메모리를 개발했다고 23일 밝혔다. 뉴런은 신경계를 이루는 기본적인 단위세포를, 시냅스는 뉴런 간의 접합 부위를 말한다.
이 교수팀은 인간의 뇌처럼 뉴런과 시냅스가 유기적으로 동작하는 방식의 단일 메모리 소자를 최초로 구현했으며, 이를 통해 반도체 소자로 인간 뇌를 완전히 구현한다는 뉴로모픽 컴퓨팅 본연의 목표 달성에 근접할 수 있을 것으로 기대된다.
1,000억 개의 뉴런과 100조 개의 시냅스의 복잡한 네트워크로 구성된 인간 뇌는 그 기능과 구조가 고정된 것이 아니라 외부 환경에 따라서 유연하게 변하는 특징을 가지고 있다. 따라서 뉴로모픽 소자는 뉴런과 시냅스의 특성을 모사해 기존의 컴퓨터로는 구현할 수 없는 인간 뇌의 고도 인지 기능을 실현하는 데에 가장 큰 목적을 두고 있다.
지금까지 뉴로모픽 컴퓨팅 구현을 위해서 CMOS 집적회로와 비휘발성 메모리 등을 이용한 연구들이 진행됐으나, 기존 기술들은 뉴런과 시냅스의 기능을 분리해 모사한다는 한계점을 가지고 있었다.
인간 뇌에서 뉴런과 시냅스는 서로 유기적으로 연결돼 있으며, 서로 간의 상호작용을 통해 인지 기능이 발현된다. 이러한 뉴런과 시냅스의 기능을 인간 뇌처럼 단일 구조체에서 통합해 구현하는 것은 어려운 도전 과제였다.
이 교수 연구팀은 휘발성의 소자(threshold switch)로 뉴런을, 비휘발성의 상변화 메모리 소자로 시냅스를 모사해 단기·장기 기억이 공존하는 단일 뉴로모픽 소자를 개발했으며, 이를 통해 집적도 개선 및 비용 절감 효과도 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 특히 기존 CMOS 뉴런 소자에서는 단순 신호 발산 기능만이 구현됐으나, 연구팀의 뉴런-시냅스 통합소자는 신호 발산 유형이 환경에 따라서 유연하게 적응하는 가소성(plasticity)을 구현하는 데 성공했다.
이건재 교수는 이번 연구 성과에 대해 "인간은 뉴런과 시냅스의 상호작용을 통해 기억, 학습, 인지 기능을 발현하므로 둘 모두를 통합 모사하는 것이 인공지능에 있어서 필수적인 요소ˮ라며 "개발한 단일 뉴런-시냅스 소자는 기존의 단순 이미지 학습 효과를 넘어서, 피드백 효과를 기반으로 한 번 배운 내용을 더 빨리 학습하는 재학습(retraining) 효과 구현도 성공해 인공지능뿐만 아니라 뇌를 역설계하는 연구에도 큰 도움이 될 것이다”고 언급했다.
한편 이번 연구는 삼성전자 전략산학과제와 지능형반도체 사업의 지원을 받아 수행됐으며, 국제 학술지 `네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 5월 19일 字 게재됐다.
2022.06.23
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20큐비트급 소형 리드버그 양자컴퓨터 개발
우리 대학 물리학과 안재욱, 문은국 교수 연구팀이 20큐비트급 리드버그 양자컴퓨터를 개발해 계산과학의 난제인 최대독립집합 문제를 계산했다고 22일 밝혔다.
양자컴퓨터는 양자역학의 원리를 사용하여, 디지털컴퓨터로는 불가능한 계산을 수행할 것으로 예상되는 대표적 미래기술이다. 20큐비트급 양자컴퓨터는 기존 컴퓨터가 백만회 순차 처리해야 하는 계산량을 한 번에 처리하는 계산성능을 갖는다.
세계 주요국들은 양자컴퓨팅을 전략기술로 분류해, 국가적 연구역량을 집중하고 있으며 글로벌 대기업, 기술벤처, 국가연구소와 주요 대학의 막대한 시설과 인력, 연구비가 동원되고 있다. 우리나라 정부도 양자기술을 10대 전략기술의 하나로 선정해 투자를 확대하고 있다.
소형(20~50큐비트급)의 양자컴퓨터가 속속 개발되고 있는 현시점에서, 가장 중요한 이슈 중 하나는 `디지털컴퓨팅 알고리즘으로는 비효율적인 계산 문제(NP-문제로 분류됨)를 양자컴퓨터가 계산할 수 있는지'이다.
따라서, KAIST가 20큐비트급의 양자컴퓨터를 개발해 NP-완전문제를 계산했다는 것은 한국의 양자컴퓨팅 연구가 세계적 양자컴퓨터 개발경쟁에 진입하였음을 의미한다.
우리 대학 물리학과 안재욱, 문은국 교수 연구팀은 리드버그 원자들을 이용해, 조합 최적화 문제를 계산하는 양자 단열 컴퓨팅 방식의 양자컴퓨터를 개발했다. 연구팀은 초고진공 공간에 배치한 극저온 리드버그 원자를 사용해, 20큐비트급 그래프의 조합 최적화 문제를 실험적으로 계산하는 데 성공했다.
물리학과 김민혁, 김강흔 대학원생 연구원과 황재용 학부생 연구원이 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 피직스(Nature Physics)' 6월 18권 7호에 출판됐다. (논문명 : Rydberg quantum wires for Maximum Independent Set problems).
한편 리드버그 원자란 높은 에너지 상태의 원자로서, 일반 원자보다 만 배 정도 큰 마이크로미터 크기의 지름을 갖고, 리드버그 원자들간의 상호작용은 일반 원자들보다 10^22배 정도로 강하다.
양자 단열형 양자컴퓨팅은 양자 회로형(또는 양자디지털형), 측정기반형과 함께 범용양자컴퓨팅 방식으로 알려져 있다. 대표적인 양자 단열형 양자컴퓨터인 D-wave 社의 양자컴퓨터는 고정 큐비트를 사용한다는 결정적 단점이 있다. 하지만 KAIST의 리드버그 양자 단열형 양자컴퓨터는 재배치 또는 이동이 가능한 큐비트를 사용하기 때문에 주목을 받는다.
KAIST 리드버그 양자컴퓨터는 초고진공 상태에 최대 126개의 리드버그 원자들을 임의로 배치해 양자 단열형 양자컴퓨팅을 수행한다. 이번에 발표한 최근 연구에서는 꼭지점이 최대 20개인 그래프의 최대독립집합을 계산하는데 성공했다. 또한 원거리 꼭지점들을 잇는 리드버그 양자선 개념을 최초로 개발해 모든 꼭지점들을 임의로 연결하는 초기하학적 그래프를 계산할 수 있음을 보였다.
참고로, 디지털 컴퓨팅에서 모든 계산 문제들을 계산복잡도에 따라 P-문제(결정 다항)와 NP-문제(비결정적 다항)로 분류한다. 여행자 문제(Traveling Salesman Problem), 최대독립집합 문제 등으로 대표되는 NP-문제들은 디지털 컴퓨팅의 알고리즘으로는 효율적으로 계산할 수 없음이 잘 알려져 있다. 따라서, 양자컴퓨터가 NP-문제들을 계산할 수 있을지가 큰 관심사다.
최대독립집합 문제는 대표적인 NP-완전문제의 하나이며, 주어진 그래프(꼭지점과 간선의 집합)에서 서로 연결되지 않는 꼭지점들의 최대집합을 알아내는 계산 문제다. 그래프의 크기가 커지면, 디지털컴퓨팅 알고리즘으로는 계산량이 지수적으로 증가해 효과적인 계산을 할 수 없다. 이러한 문제를 효과적으로 계산하게 되면 산업적으로 물류, 생산관리, 작업관리, 네트워크 디자인 등에서 혁명적 경제가치를 창출하게 된다.
<그림 1> 은 리드버그 양자선(각각 빨강, 주황, 노랑 꼭지점들)을 이용하여 간선으로 연결되지 않는 데이터 큐비트(하얀 꼭지점들)를 연결하는 3차원 큐비트 구조체의 모식도이다. 이 구조는 쿠라토프스키 그래프로 잘 알려진 K(3:3) 그래프이다. 참고로 쿠라토프스키 K(3:3)와 K(5) 그래프쌍은 상대적으로 만들기 쉬운 평면그래프와 조합하여 모든 그래프를 만들 수 있다. 우리 대학 연구진은 본 연구에서 K(3:3)와 K(5)를 실험적으로 최초 구현하였다.
연구를 주도한 물리학과 안재욱 교수는 “이번 연구는 리드버그 양자컴퓨터의 활용 가능성을 보였다는 데 의의가 있다”라고 자평하며 “아직은 큐비트 개수가 충분하지 않지만, 차 단계 연구를 통해 실 활용이 가능한 꿈의 양자컴퓨터를 개발할 수 있을 것”이라는 포부를 밝혔다.
한편 이번 연구는 삼성미래기술재단과 한국연구재단의 지원으로 수행됐다.
2022.06.22
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인공지능 엔진으로 영상 위변조 탐지 기술 개발
우리 연구진이 영상 내 변형 영역을 더욱 정밀하게 탐지하기 위해 영상내 색상 정보와 주파수 정보를 함께 활용하는 인공지능 엔진 기술을 학계 처음으로 개발했다. 이번 개발 기술은 기존 기술보다 정밀도와 정확도를 크게 높여 위변조 탐지 기술의 기술 유용성을 일정 수준 확보할 수 있는 기반을 제공한다는 점에서 그 의미가 크다. KAIST에서 각종 위변조 영상들을 잡아낸다는 의미를 지닌 `카이캐치(KaiCatch)' 소프트웨어는 이미지, 영상뿐만 아니라 CCTV 비디오 변형 여부도 분석할 수 있다.
우리 대학 전산학부 이흥규 교수 연구팀이 새로운 인공지능 구조와학습 방법론, 그리고 실험실 환경에서는 구하기 힘든 고급 변형 이미지 영상들을 사용해 영상 이미지 위변조 탐지 소프트웨어인 `카이캐치(KaiCatch)'의 영상 이미지 정밀도와 정확도를 크게 높일 뿐만 아니라 비디오 편집 변형도 탐지할 수 있는 카이캐치 2.1 버전을 개발했다고 13일 밝혔다.
카이캐치 소프트웨어는 `이상(異常) 유형 분석 엔진'과 `이상(異常) 영역 추정 엔진' 두 개의 인공지능 엔진으로 구성된다. `이상 유형 분석 엔진'은 블러링, 노이즈, 크기 변화, 명암 대비 변화, 모핑, 리샘플링 등을 필수 변이로 정의해 이를 탐지하며 `이상 영역 추정 엔진'은 이미지 짜깁기, 잘라 붙이기, 복사 붙이기, 복사 이동 등을 탐지한다. 이번에 새로 개발한 기술은 `이상 영역 추정 엔진'으로 기존 기술에서는 이상 영역 탐지 시 그레이 스케일(회색조)로 이상 유무를 탐지하였으나 분석 신호의 표현력이 낮고 탐지 오류가 많아 위변조 여부 판정에 어려움이 많았다. 이번에 개발된 기술은 색상 정보와 주파수 정보를 함께 활용해 정밀도(precision)와 재현율(recall)이 크게 향상되고 변형 영역을 컬러 스케일로 표현함으로써 해당 영역의 이상 유무뿐만 아니라 위변조 여부도 더욱 명확하게 판별이 가능해졌다.
연구팀은 이번 연구에서 영상 생성 시 발생하는 흔적과 압축 시 발생하는 흔적 신호들을 함께 분석하기 위해 색상 정보와 주파수 정보를 모두 활용하는 접근 방법을 학계 처음으로 제시했다. 또 이러한 방법론을 설계 구현하기 위해 주파수 정보를 하나의 분할 네트워크에서 직접 입력으로 받아들이는 방식의 ‘압축 왜곡신호 탐지 네트워크(Compression Artifact Tracing Network, 이하 CAT-Net)’을 학계 최초로 개발하고 기존 기법들과 비교해 탐지 성능이 크게 뛰어남을 입증했다. 개발한 기술은 기존에 제시된 기법들과 비교할 때 특히 원본과 변형본을 판별하는 평가 척도인 F1 점수, 평균 정밀도(average precision)에서 대단히 뛰어나 실환경 위변조 탐지 능력이 크게 강화됐다.
비디오 편집 변형의 경우도, 프레임 삭제, 추가 등에 의한 편집 변형이 흔히 CCTV 비디오 등에서 발생한다는데 착안해 이러한 비디오 편집 변형을 탐지하는 기능 역시 이번 카이캐치 2.1 버전에 탑재됐다.
이번에 카이캐치 2.1 소프트웨어를 연구 개발한 이흥규 교수는 "영상 이미지 위변조 소프트웨어인 카이캐치를 휴대폰에 탑재되는 안드로이드 앱 형태로 일반에 소개한 2021년 3월 이후 현재까지 카이캐치 앱을 통한 900여 건의 위변조 분석 의뢰와 개별적으로 60건이 넘는 정밀 위변조 분석 의뢰를 받았다. KAIST 발표 논문 수준이나 실험 결과 등을 감안할 때 위변조 분야 최고 기술로 만든 소프트웨어인데, 오탐지율이 높아 실제 탐지 정밀도가 이론치보다 매우 낮았다. 많은 경우 위변조나 변형 여부에 대한 명확한 기술 판정이 불가능했으나 이번에 개발한 카이캐치 2.1 은 CAT-Net이라는 새로운 네트워크 구조와 학습 방법론, 그리고 ‘색상 및 주파수 영역 왜곡 흔적 동시 분석’이라는 첨단 기술을 사용해 정밀도를 높여, 보다 명확한 판별이 가능하도록 개발됐다. 앞으로 영상 위변조 판단 여부가 어려운 경우가 많이 줄어들기를 기대한다”고 말했다.
이 교수는 이어 "비디오는 MP4 파일 포맷이, 그리고 영상 이미지는 JPEG 이미지들이 일반인들이 널리 사용한다는 점에서 해당 포맷을 주 개발 대상으로 삼았다. 영상 이미지의 경우 영상 편집 변형 시 영상에 남겨지는 인위적으로 발생하는 JPEG 압축 미세 신호 탐지에 주안점을 두어, 위변조 여부와 위변조 영역을 잡아내는 것에 집중했다. 비디오의 경우 특정 프레임들을 삭제하거나 삽입하는 경우, 프레임 부분 편집 후 재압축 하는 경우 등을 탐지한다. 최근 CCTV 비디오 편집 여부에 대한 분쟁이 많아 크게 도움을 줄 수 있을 것으로 기대하며 향후에도 지속적으로 연구 개발해 취약점들을 보완해 나갈 계획이다ˮ 고 덧붙였다.
현재 카이캐치 소프트웨어는 안드로이드 기반 휴대폰의 구글 플레이스토어에서 ‘카이캐치’를 검색하여 앱을 다운로드 받아 설치한 후, 영상 이미지들을 카이캐치에 업로드하면 위변조 여부를 간단하게 테스트해 볼 수 있다.
한편 이번 연구는 제1 저자로 참여한 우리 대학 전기및전자공학부 권명준 박사, 그리고 김창익 교수, 남승훈 박사, 유인재 박사 등과 공동으로 수행됐으며, `스프링거 네이처(Springer Nature)'에서 발간하는 컴퓨터 비전 분야 톱 국제저널인 `국제 컴퓨터 비전 저널(International Journal of Computer Vision, IF 7.410)'에 2022년 5월 25일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Learning JPEG Compression Artifacts for Image Manipulation Detection and Localization)
이번 연구는 한국연구재단 창의도전연구기반지원사업지원과 KAIST 창업기업인 ㈜디지탈이노텍(http://www.kaicatch.com/) 과의 산학협력 연구로 수행됐다.
2022.06.13
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차세대 뉴로모픽 구현을 앞당길 멤리스터 기반 고신뢰성 인공 뉴런(신경세포) 어레이 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 뛰어난 안정성과 집적도가 높은 우리 뇌의 뉴런 세포의 동작을 모사하는 *고신뢰성 차세대 저항 변화 소자(멤리스터) 어레이를 개발했다고 7일 밝혔다.
☞ 멤리스터(Memristor): 입력에 따라 소자의 저항 상태가 바뀌는 소자. 입력 전압의 크기와 길이 등에 따라 소자 내부의 저항 값이 바뀌며 정보를 저장하거나 처리한다.
최 교수 연구팀은 기존 멤리스터의 불안정한 특성을 보이는 필라멘트 기반 방식에서 벗어나, 점진적인 산소 농도를 갖는 금속산화물을 이용해 안정적이고 신뢰성 높은 인공 뉴런 어레이를 발표하였다. 기존의 멤리스터 소자는 안정성이 낮고 응용에 사용하기 위한 어레이 형태로 제작하기 힘든 문제점이 있지만, 최 교수 연구팀이 개발한 소자는 뛰어난 안정성을 갖출 뿐만 아니라, 자가 정류 특성과 높은 수율을 갖춰 대용량 어레이 형태로 집적될 수 있다. 따라서 집적도가 높고 안정적인 뉴로모픽 시스템을 구현할 때 활발히 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
전기및전자공학부 박시온, 정학천 석박사통합과정, 박종용 석사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 6월호에 출판됐다. (논문명 : Experimental demonstration of highly reliable dynamic memristor for artificial neuron and neuromorphic computing)
인간의 뉴런은 들어오는 신호의 크기와 주파수에 따라 스파이크를 내보내거나 내보내지 않는 방식으로 정보를 처리한다. 현대의 컴퓨터가 빅데이터를 처리하는데 많은 에너지를 소모하는 것과 다르게, 사람의 뇌는 매우 적은 에너지만으로도 많은 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있다. 이러한 이유로, 신경의 효율적인 신호전달 시스템을 모사하여 컴퓨팅에 사용하는 `뉴로모픽' 하드웨어 기술이 활발히 연구되고 있다. 멤리스터 소자는 고집적, 고효율로 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 구현할 수 있는 차세대 소자로 주목받고 있다.
그러나 현존하는 멤리스터로 실용적인 대용량 인공신경망 컴퓨팅(Large-scale Neural Computing) 시스템을 구현하기에는 단위 소자의 신뢰성 및 수율의 문제가 있다. 기존의 멤리스터는 절연체 내부에서 필라멘트가 마치 번개와 같이 무작위적으로 생성되고 사라지며 동작하기 때문에 제어하기가 힘들어 낮은 신뢰성을 보이게 되며, 이로 인해 안정적인 뉴로모픽 시스템을 구현하는 데 한계점으로 지적되어 왔다.
최신현 교수 연구팀은 이러한 무작위적인 필라멘트 문제를 해결하기 위해 필라멘트 기반 저항 변화가 아닌, 산소 이온의 점진적인 이동을 이용해 저항 변화 소자를 구현함으로써 소자의 신뢰성 확보하였다. 또한 단위 소자를 통한 어레이 제작 기술을 확보하여, 400개의 고신뢰성 인공 뉴런 소자를 100% 수율의 크로스바 어레이 형태로 집적하는 데 성공했다.
연구팀은 제작한 고신뢰성 인공 뉴런 어레이 기반 뉴로모픽 시스템을 이용해 항균성 단백질(anti-microbial peptide) 아미노산 서열을 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 항균성 단백질을 만들어내는 뉴로모픽 시스템을 구현하였다.
제1 저자인 박시온 석박통합과정 연구원은 "이번에 개발한 고신뢰성 인공 뉴런 소자는 안정적인 특성과 높은 수율을 바탕으로 차세대 멤리스터 기반 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 구현에 기여할 수 있을 것으로 기대되며, 개발된 인공 뉴런 소자를 이용해 촉각 등을 감지하는 로봇의 인공 신경계, 시계열 데이터를 처리하는 축적 컴퓨팅(reservoir computing) 등 다양한 응용을 가능케 하여 미래 전자공학의 기반이 될 것으로 기대한다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성미래육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.06.07
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기억 저장 세포의 뇌 지도 제작기법 최초 개발
우리 대학 연구진이 기억을 저장하는 다양한 뇌 부위 세포들의 분포를 지도로 제작하는 기법의 개발에 최초로 성공했다.
바이오및뇌공학과 박영균 교수 연구팀이 메사추세츠 공과대학(MIT) 정광훈 교수 및 스스무 도네가와(Susumu Tonegawa) 교수 공동연구팀과 함께 단일 기억을 저장하는 세포들을 생쥐의 뇌 전체에서 매핑하는 기법을 개발하고, 이를 통해 공간 공포 기억을 저장하는 새로운 뇌 부위 세포들을 발견했다고 2일 밝혔다.
기억은 주로 몇몇 뇌 부위에 국한해 연구돼왔다. 예를 들어 공포 기억은 편도체, 공간 기억은 해마의 세포들에 저장된다고 생각돼왔으며, 해당 뇌 부위들이 주로 연구됐다. 하지만 단일 기억이 다양한 뇌 부위에 나누어 저장될 것이라는 가설도 제시돼왔는데, 이러한 가설은 기억을 저장하는 세포들의 분포를 뇌 전체에서 확인(매핑)함으로써 확실한 검증이 가능하나, 이는 기술적 한계로 이뤄지지 못했다.
공동연구팀은 기존 팀이 개발한 전뇌 투명화 기술(SHIELD) 및 초고속 전뇌 면역염색 기술(eFLASH)을 통해, 공간 공포 기억을 학습한 생쥐에서 기억의 학습과 회상 시 모두 활성화된 세포들을 뇌 전체에서 매핑했다. 이를 통해 공간 공포 기억을 저장하고 있을 확률이 높은 뇌 부위의 세포들을 생쥐 뇌 전체에서 찾아낼 수 있었다. 이후 해당 세포들을 광유전학적 방법으로 조절해 해당 세포들에 공간 공포 기억이 저장됐음을 확인함으로써, 공간 공포 기억을 저장하는 7개의 새로운 뇌 부위와 세포들을 연구팀은 찾아낼 수 있었다.
그렇다면 기억에 다양한 뇌 부위의 기억저장 세포들이 모두 필요한 것일까? 연구팀은 이를 확인하기 위해, 화학유전학 기법을 통해 다양한 뇌 부위의 기억저장 세포들을 한꺼번에 자극해 보았으며, 그 결과 뇌의 한 부위의 기억저장 세포를 자극했을 때와는 다르게, 자연적인 기억 회상에 가까운 기억의 완전한 회상이 유도됨을 확인했다. 이는 다양한 뇌 부위의 기억저장 세포들의 활성이 기억에 모두 필요함을 의미한다.
박영균 교수는 "이번 연구는 연구팀이 기존에 개발한 기술들에 힘입어 기억저장 세포의 매핑을 최초로 실현하고, 이를 통해 단일 기억이 다양한 뇌 부위 세포들에 흩어져 저장됨을 증명한 데 의의가 있다ˮ며, "이번 연구에서 밝혀진 기억저장 세포의 뇌 지도는, 각 뇌 부위의 세포 및 세포 간 상호작용이 기억에 있어 각각 어떠한 세부적인 기능을 하는지에 관한 연구를 촉진함으로써, 기억의 메커니즘에 대한 완전한 이해를 도울 수 있다ˮ고 말했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 지난 4월 4일 자로 게재됐다(논문명: Brain-wide mapping reveals that engrams for a single memory are distributed across multiple brain regions)
2022.06.02
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안정적인 형태의 액체금속 프린팅 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 스티브 박, 전기및전자공학부 정재웅 교수 공동 연구팀이 안정적인 형태의 액체금속을 고해상도로 프린팅할 수 있는 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.
액체금속은 높은 전기전도성과 액체와 같은 변형성으로 인해 유연 및 신축성 전자소자에 다양하게 적용돼왔다. 하지만 액체 상태가 갖는 불안정성과 높은 표면장력으로 인해 직접적인 접촉을 요구하는 전극이나 고해상도를 요구하는 전자소자의 배선으로 사용하는 것에는 한계가 있었다.
이를 극복하기 위해 액체금속을 6~10㎛ (마이크로미터) 크기의 입자 형태로 분쇄해 안정적인 형태로 만들어 전자소자에 적용하는 연구가 진행돼왔지만, 이 경우에는 표면에 일어난 산화로 인해 기존의 높은 전기전도성을 상실한다는 단점이 존재했다. 이러한 액체금속 입자를 전기소자에 사용되기 위해서는 기계적, 화학적 변성을 통해 표면에 존재하는 산화막을 제거해 전기전도성을 다시 확보하는 과정이 필요했다.
이 문제를 해결하기 위해 연구팀은 프린팅 과정에서 노즐과 기판 사이에서 유도된 반월판(meniscus)에서 촉진된 증발로 현탁액(suspension)의 조성을 바꾸면서 화학적 변성을 유도할 수 있는 시스템을 개발했다. 먼저 프린팅에 사용되는 현탁액을 물과 물보다 끓는점이 높은 약산(아세트산)을 이용해 증발함에 따라 점점 강한 산성을 보이게 만들었다. 추가로 연구팀은 기판에 약 60℃의 열을 가해, 잉크의 증발과 산의 활성 및 화학적 변성을 촉진했다. 이를 통해 프린팅된 액체금속 입자 배선의 경우에는 별도의 전기적 활성 과정 없이 금속과 비슷한 수준의 높은 전기전도도(1.5x10^6 S/m)를 보이는 것을 확인했다.
연구팀은 액체금속 입자의 표면에 전해질을 붙여 기계적, 화학적 안정성을 향상해 프린팅 과정에서 발생할 수 있는 막힘(clogging) 현상을 방지하고, 액체금속 입자 간에 연결(bridging)을 통한 신축성을 부여했다. 프린팅된 액체금속 입자 기반 배선은 약 500%까지 늘려도 저항이 크게 변하지 않아 다양한 신축성 소자에 사용될 수 있는 것으로 기대된다.
프린팅을 통해 다양한 기판에 여러 형태로 빠르게 증착할 수 있어 여러 맞춤형 소자에 적용될 수 있다. 특히 프린팅된 액체금속 입자의 기계적, 화학적 안정성으로 인해 기존 액체금속으로는 불가능했던 전극으로서의 사용이 가능함을 보였다.
또 전해질이 부착된 액체금속은 생체 친화성이 우수해, 피부와 직접 닿을 수 있는 생체전극으로도 사용될 수 있다. 연구팀은 액체금속을 상용화된 의료용 테이프 위에 증착해, 사용자의 신체에 맞춰 최적화된 EMG 센서(근육 움직임으로 인한 미세한 전기신호를 감지하는 센서)를 제작했다. 나아가서 생분해성 기판 위에 액체금속 전극을 증착해 사용 이후에 의료용 폐기물이 나오지 않는 ECG 센서(심전도 센서)로의 응용 가능성도 제시했다.
신소재공학과 이건희(스티브 박, 정재웅 교수 공동 지도), 이예림 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 온라인 버전에 5월 12일 字 출판됐다. (논문명 : Rapid meniscus-guided printing of stable semi-solid-state liquid metal microgranular-particle for soft electronics)
스티브 박 교수는 "최근 주목받고 있는 액체금속 입자 기반 현탁액의 새로운 적용 가능성을 보여준 의미 있는 결과ˮ라고 말했다. 정재웅 교수는 "헬스케어를 위한 웨어러블, 임플란터블 모니터링 전자소자를 포함한 다양한 유연 및 신축성 전자소자에 핵심 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ 라고 말했다.
2022.05.26
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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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