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난치성 심혈관 질환인 폐동맥 고혈압의 새로운 모델 및 병리기전 제시
우리 대학 의과학대학원 및 의과학센터 연구진(책임자: 김인준 교수)과 서울대학교병원 연구진(책임자: 박준빈 교수)이 협력하여 폐동맥 고혈압(pulmonary arterial hypertension)의 새로운 동물모델을 구축하고 치료방법을 제시하였다고 지난 10월 7일 소개됐다.
연구팀은 혈관내피세포에서 Sox17 유전자가 결핍된 생쥐에 저산소 환경을 제공하여 새로운 폐동맥 고혈압 동물모델을 성공적으로 개발하였으며, 전사체 분석(transcriptomic analysis)으로 Sox17과 관련된 폐동맥 고혈압 발생의 병리현상에 Dll4/Notch 신호경로가 연관됨을 확인하였다. 또한 심혈관계 질환에서 역할이 잘 알려져 있지 않았던 HGF/c-Met 경로가 활성화됨을 발견하고, 기존의 폐동맥 고혈압 치료 약물 투여와 함께 해당 경로를 차단함으로써 동물모델에서 폐동맥 고혈압을 효과적으로 치료/예방할 수 있음을 확인하였다. 동물모델과 유사하게, 폐동맥 고혈압 환자의 폐조직에서 정상군에 비해 Sox17 발현이 감소하고 HGF 발현은 증가함을 확인하였다. 우리 대학 의과학대학원 졸업생 박찬순 박사가 (현 서울대병원 순환기내과 임상강사) 1저자로 주도한 이번 연구 결과는 심혈관 기초연구 분야 최고 학술지인 Circulation Research에 온라인 게재되었다.
기존 폐동맥 고혈압 동물모델은 실제 폐동맥 고혈압 환자들이 보이는 만성 진행성 임상양상을 잘 나타내지 못한다는 한계가 있었다. 예를 들어, 저산소-유발 폐동맥 고혈압 동물모델은 정상 산소 농도에 다시 두면 증상이 종종 호전되는데, 이는 환자의 질병 경과와는 차이가 있다. Sox17 내피결핍 생쥐에서 발생한 폐동맥 고혈압은 질병 상태가 만성적으로 유지되는 등 실제 병태생리를 잘 반영하였다. 이러한 장점으로 인해, 새로운 모델은 약제 개발 및 치료반응 확인에 보다 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다. 더불어 이번 연구는 사망률을 경감시키는 효과적인 치료제가 없는 폐동맥 고혈압 치료 분야에 HGF/c-Met 신호경로를 새로운 약제 개발의 타겟으로 제시했다.
이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2022.10.12
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항체를 활용한 신개념 생체 형틀법 최초 개발
우리 대학 신소재공학과 장재범 교수 연구팀이 다세포 생물이 갖는 특정 단백질 구조체를 활용할 수 있는 새로운 개념의 생체 형틀법을 최초로 개발했다고 10일 밝혔다. 긴 시간 동안 특정 기능에 최적화된 생명체가 갖는 복잡하고 정교한 구조체를 형틀로 삼아 이를 모방한 무기물 구조체를 만드는 방법을 생체 형틀법 이라고 한다. 이는 에너지, 광학, 마이크로로봇 분야 등에 응용돼왔다.
장 교수 연구팀은 항원-항체 반응에 착안해 특정 단백질을 항체로 표적화한 뒤, 항체에 붙어 있는 1.4 나노미터(nm) 크기의 금 입자에서 다양한 금속 입자들을 성장시킴으로써 특정 단백질 구조체를 모방한 금속 구조체를 합성하는 데 성공했다. 개발된 생체 형틀법은 일반적인 항원-항체 반응과 금속 입자 성장법을 기반으로 하기 때문에 다양한 생명체에 폭넓게 응용 및 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
신소재공학과 송창우, 송대현 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)'에 7월 7일 字 온라인 출판됐다. (논문명 : Multiscale Functional Metal Architectures by Antibody-Guided Metallization of Specific Protein Assemblies in Ex Vivo Multicellular Organisms).
생명체가 갖는 특정 기능에 최적화된 다양한 구조체들은 복잡하고 계층적 구조를 기반으로 하여 인공적인 합성 방법을 통해 재현하기 어렵다. 따라서 이러한 생체 구조체를 형틀로 해 동일한 모양의 무기물 구조체를 합성하는 생체 형틀법이 개발돼왔으며, 합성된 생체 재료들은 촉매, 에너지 저장 및 생산, 센서 등 다양하게 활용돼왔다.
하지만 개발된 생체 형틀법 중 특정 단백질 구조체를 형틀로 사용한 경우는 적으며, 있다 하더라도 바이러스나 효모와 같은 단세포 생물의 특정 단백질 구조체를 형틀로 활용한 연구들 뿐이었다.
생명체의 특정 단백질 구조체를 활용하는 생체 형틀법은 원하는 생체 구조체만을 활용 가능하며 합성하고자 하는 생체 재료의 목적에 맞는 단백질을 선택해 사용할 수 있다는 장점이 있다.
연구팀은 기존의 생체 형틀법 한계를 해결을 위해 특정 단백질을 이미징할 때 활용하는 항원-항체 반응을 생체 형틀법에 적용했다.
연구팀이 사용한 항체는 1.4 나노미터(nm) 크기의 금 입자가 달려있고 이는 금속 입자 성장을 위한 종자(seed) 역할을 하게 되어 특정 단백질을 표적화한 항체로부터 다양한 금속 입자를 성장시킬 수 있다.
연구팀은 인간 세포 내부의 미세소관, 미토콘드리아, 핵, 세포막, 세포질에 존재하는 특정 단백질에서만 금 입자를 성장시키는 데 성공했으며, 세포 수준뿐만 아니라 조직 수준인 쥐의 뇌, 신장, 심장에서도 개발한 방법을 적용할 수 있다는 것을 보였다.
나아가 연구팀은 금 입자뿐만 아니라 은, 금-백금, 금-팔라듐 입자를 세포 내부 미세소관 구조체를 따라 합성함으로써 합성된 세포를 액상 반응의 촉매로 활용 가능하다는 것을 증명했다. 또한, 세포 표면에 철 입자를 성장시킨 후 자석으로 조절할 수 있음을 보여 향후 이러한 금속 입자가 성장된 세포들을 조절하거나 군집 행동을 구현하는 것이 가능함을 보였다.
연구팀이 개발한 신개념 생체 형틀법은 다세포 생물뿐만 아니라 항체 염색이 가능한 식물, 균류, 바이러스 등의 생명체에도 활용 가능해 다양한 생체 구조체를 모방한 생체 재료 합성에 이용될 것으로 기대된다.
제1 저자인 송창우 박사과정은 "이번 연구는 기존의 생체 형틀법으로 구현할 수 없었던 다세포 생물의 특정 구조체를 모방한 금속 구조체를 합성한 최초의 사례이며, 이를 통해 생체 형틀법을 활용할 수 있는 생체 구조체의 범위를 넓혔다ˮ 라며 "합성된 생체 재료는 이번 연구에서 보여준 촉매뿐만 아니라 전기화학 및 바이오센서에도 활용 가능할 것으로 예상된다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 과학난제도전 융합연구개발사업, 우수신진연구사업, 뇌과학원천기술개발사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.10
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차세대 반도체 나노구조 공정을 혁신하는 새로운 3차원 노광 공정 개발
우리 대학 신소재공학과 전석우 교수와 신종화 교수 공동연구팀이 차세대 반도체 공정 핵심기술인 3차원의 나노구조를 단일 노광으로 효율적으로 제작하는 방법을 개발했다고 27일 밝혔다. 노광 공정이란 빛을 이용해 실리콘 웨이퍼에 전자 회로를 새기는 공정을 말한다.
이번 연구 성과는 갈수록 복잡해지는 반도체 구조와 배선구조 등을 기존 2차원 평면 노광 방식으로 건물을 한층 한층 제작하듯이 진행하던 방식에 비해 훨씬 더 낮은 비용과 공정으로 제작할 수 있는 근거를 마련한 획기적인 연구 결과로 판단된다.
전석우 교수와 신종화 교수가 교신 저자로, 남상현 박사와 김명준, 김나영 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명한 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 5월 25일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Photolithographic Realization of Target Nanostructures in 3D Space by Inverse Design of Phase Modulation)
공동연구팀은 수반행렬 방법(Adjoint method) 기반 역설계 알고리즘을 활용해, 적은 연산으로 원하는 형태의 나노 홀로그램을 생성하는 위상 마스크의 격자구조를 효율적으로 찾아내는 방법론을 제시했다. 이는 기존의 반도체 리소그래피 공정에 적용됐으며, 연구팀은 광감응성 물질에 단 한 번의 빛을 쏘아 목표하는 나노 홀로그램을 형성하고, 물질화해 원하는 3차원 나노구조를 단 한 번의 노광으로 구현할 수 있음을 실험적으로 증명했다.
최근 리소그래피 및 패터닝 기술의 발달로 소재의 형상을 나노스케일에서 구현하는 기술이 발달함에 따라 기존 소재의 물성을 극복하는 메타 소재 및 3차원 프린팅 연구가 주목받고 있다. 특히 3차원 나노소재를 구현하기 위해 활용되는 기존 공정들은 구현하는 구조의 자유도, 생산성, 정밀도를 모두 만족하기 어려운 점이 있어 이를 개선하기 위한 다양한 시도가 진행 중이다.
다양한 3차원 패터닝 공정 가운데, 근접장 나노패터닝(PnP, Proximity-field nanoPatterning)은 단일 노광으로 주기적인 3차원의 나노구조를 정확하고 생산성 있게 구현할 수 있다. 하지만, 현재까지 주기적인 위상 마스크 패턴을 활용해 구현할 수 있는 구조의 자유도는 제한돼왔으며, 이를 극복하기 위해서는 감광물질에 원하는 형태의 홀로그램을 구현하는 위상 마스크의 디자인을 계산하는 과정이 필요하다.
기존 연구에서는 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 통해 이러한 역계산을 수행했으나, 비효율적인 계산방식, 많은 계산량 등의 문제로 활용이 제한된다. 최근 주목받는 머신러닝도 학습을 위한 데이터양이 최소 수천 개 이상으로 많이 요구돼 현실적으로 이를 역계산에 활용하기에는 아직 요원한 상황이다.
연구팀은 수학적 방법론인 수반행렬 방법(Adjoint Method) 기반 알고리즘을 위상 마스크의 패턴이 빛과 상호작용하는 광학현상에 적용해, 원하는 홀로그램 형상을 광감응성 소재에 효율적으로 계산해 그 형상을 얻어내는 데 성공했다. 이 알고리즘은 수식으로 표현된 목표 디자인을 최소한의 계산 경로로 찾아내는 알고리즘이며, 행렬 연산을 활용해 많은 계산량을 효율적으로 처리한다는 장점이 있다. 기존의 단순한 주기적 위상 마스크 패턴은 수직 입사하는 빛으로 특정 배열의 나노구조만을 발생시켰다. 연구팀은 해당 연구에서 위상 마스크에 반도체 공정에 적용 가능한 수직 입사 빔 방식으로 기존의 마스크로 얻어내는 것이 불가능했던 새로운 배열의 3차원 나노구조를 얻어내는 데 성공했다. 이번 연구는 이를 통해 기존의 반도체 노광공정이 갖는 자유도의 한계를 극복하고 더 나아가 보다 복잡한 나노구조를 구현할 수 있다는 것을 이론적, 실험적으로 증명한 주요 연구라 할 수 있다.
이렇게 제작된 3차원의 나노구조는 원자층 증착법을 활용해 구조에 따라 물질의 주입 및 치환으로 다양한 소재를 원하는 구조로 제작할 가능성을 열어준다. 이번 기술이 차세대 반도체 소자인 GAA(Gate All Around) 소자나 3차원 반도체 집적기술에 적용된다면 현재 국가적으로 많은 노력을 기울이고 있는 차세대 반도체 역량 강화에 크게 이바지할 것으로 기대된다. 더 나아가 소재의 물성이 소재를 구성하는 원자나 결합이 아닌 순수한 나노구조에서 기인하는 새로운 물성을 확보하는 메타 소재 연구에서 원하는 나노구조를 낮은 비용으로 대면적에 생산함으로 국내의 소재 경쟁력을 크게 강화할 원천기술이 될 것이다.
이번 연구는 한국연구재단 원천기술개발사업의 미래소재디스커버리 사업과(NRF-2020M3D1A1110522) 삼성전자의(G01190420) 지원을 통해 수행됐다.
2022.05.27
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딥러닝을 응용한 신속한 박테리아 검출 방법 개발
우리 대학 전산학부 조성호 교수, 신소재공학과 정연식 교수 공동 연구팀이 딥러닝(deep learning) 기법과 표면 증강 라만 분광법(surface-enhanced Raman spectroscopy, SERS)의 결합을 통해 효율적인 박테리아 검출 플랫폼 확립에 성공했다고 10일 밝혔다.
공동 연구팀은 질량분석법, 면역분석법(ELISA), 중합효소 연쇄 반응(PCR) 등과 같은 일반적인 박테리아 검출 방법보다 획기적으로 빠르게 신호 습득이 가능한 SERS 스펙트럼을 연구팀 고유의 딥러닝 기술로 분석해 다양한 용액 속 박테리아 신호 구분에 성공했다.
전산학부 노어진 석박사통합과정 학생과 신소재공학과 김민준 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지‘바이오센서 및 바이오일렉트로닉스 (Biosensors and Bioelectronics)’1월 18일 字 온라인 판에 게재됐다. (논문명: Separation-free bacterial identification in arbitrary media via deep neural network-based SERS analysis)
박테리아 감염으로 인한 질병 예방과 원인 분석을 위해 소변 또는 음식물에서 신속한 박테리아 검출법이 요구되며, 다양한 바이오마커 분석물의 스펙트럼 신호를 높은 민감도로 수초~수십초 이내에 측정하는 SERS가 검출 방법으로 주목받고 있다.
박테리아 대상의 기존 SERS 신호 분석은 그 복잡성과 수많은 신호 겹침 현상 때문에 주성분 분석(principal component analysis, PCA)과 같은 통계적인 방법으로도 정확도에 한계가 있었다. 특히, 박테리아의 고유 신호와 간섭현상을 일으키는 환경 매질의 신호를 제거하기 위해 번거로운 박테리아 분리 과정을 거쳐 시간 소모가 큰 것이 문제로 지적돼 왔다. 따라서 SERS를 이용한 박테리아 검출의 활용도를 높이기 위해서는 분리 단계를 최소화하고 신속하게 높은 정확도로 분석하는 기술 개발이 요구된다.
연구팀은 분리 단계를 완전히 생략해 박테리아가 담긴 서식 용액을 SERS 측정 기판에 올려 신호를 측정하고 딥러닝을 이용해 분석하는 방법을 시도했으며, 이를 위해 서로 다른 커널 크기(kernel size)를 가지는 이중 분기 네트워크로 구성된 `듀얼 WK넷' (DualWKNet, Dual-Branch Wide Kernel Network)라는 효율적인 딥러닝 모델을 개발했다.
특정 매질 속 박테리아의 신호는 매질의 신호와 유사해 사람의 눈으로는 구별하기가 사실상 불가능하지만, 연구팀은 DualWKNet을 이용해 스펙트럼 신호의 특징을 추출하고 물, 소변, 소고기 용액, 우유, 배양 배지 등 다양한 환경 내 대장균(Escherichia coli)과 표피 포도상구균(Staphylococcus epidermidis)의 신호를 학습해 최대 98%의 정확도로 검출 및 구분했다.
조성호 교수는 "이번 연구는 딥러닝 기술을 활용해 실제 환경에서 사용 가능한 라만 신호 분석 방법을 제시했다는 점에서 의미가 있다ˮ며 "의료 분야와 식품 안전 분야로 확장하여 사용돼 발전에 이바지할 것ˮ이라고 예상했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 나노 및 소재기술개발사업의 지원을 받아 수행됐으며, 향후 추가 연구와 기술이전을 통해 KAIST 교원/학생 공동 창업 기업인 ㈜피코파운드리에서 상용화를 추진할 계획이다.
2022.02.10
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우수한 소재를 설계하는 딥러닝 방법론 개발
우리 대학 기계공학과 유승화 교수 연구팀이 능동-전이 학습 (active-transfer learning)과 데이터 증강기법(Data augmentation)에 기반해, 심층신경망 초기 훈련에 쓰인 소재들과 형태와 조합이 매우 다른 우수한 특성을 지닌 소재를 효율적으로 탐색하고 설계하는 방법론을 개발했다고 16일 밝혔다.
인공신경망에 기반해 방대한 설계 공간에서 새로운 소재를 찾기 위한 역설계 연구는 최근 매우 활발하게 진행되고 있다. 하지만 이러한 기존 설계 방식은 목표로 하는 소재의 형태와 조합이 심층신경망 훈련에 활용된 소재들과 매우 다를 때 인공신경망이 가지는 낮은 예측능력으로 인해 극히 많은 수의 소재 데이터 검증이 요구되며, 이에 따라 제한적으로만 활용이 가능하다.
연구팀은 이번 연구에서 이를 극복하기 위해 초기 훈련 데이터 영역에서 벗어나 우수한 소재를 효율적으로 탐색할 수 있는 인공신경망 기반 전진 설계 (Forward design) 방법론을 제안했다. 이 방법론은, <그림 1>에 도시된 바와 같이 유전 알고리즘과 결합된 능동-전이 학습 및 데이터 증강기법을 통해 심층신경망을 점진적으로 업데이트함으로써, 초기 훈련데이터를 벗어난 영역에서 심층신경망의 낮은 예측능력을 적은 숫자의 데이터 검증 및 추가로 보완한다.
유전 알고리즘에 의해 제안되는 우수 소재 후보군은 기보유한 소재 데이터를 조합해 도출하기 때문에 심층신경망의 신뢰할 수 있는 예측 영역과 설계 공간 측면에서 상대적으로 가까워 예측정확도가 유지된다. 이 후보군과 능동-전이 학습을 활용해 점진적으로 심층신경망의 신뢰성 있는 예측 범위를 확장하면, 초기 훈련데이터 영역 밖에서도 적은 데이터를 생성해 효율적인 설계 과정이 가능하다.
이번 방법은 천문학적인 수의 설계 구성을 가지는 그리드 복합소재 최적화 문제에 적용해 검증했으며, 이를 통해 전체 가능한 복합재 구조의 1029분의 1 가량인 10만 개의 복합재들만 초기 훈련 데이터로 활용해 심층신경망을 학습한 후, 이후 약 500개에 미치지 못하는 데이터 검증을 통해 초기 훈련에 쓰인 복합재와 매우 다른 구조를 가지고 우수한 특성을 지닌 복합재 구조를 설계할 수 있음을 보였다.
연구진이 개발한 방법론은 국소 최적점(Local optima)에 수렴하는 문제를 완화하면서도 인공신경망의 신뢰할 수 있는 예측 영역을 점진적으로 확장하는 효율적인 방법을 제공하기 때문에, 큰 설계 공간을 다루는 다양한 분야의 최적화 문제에 적용할 수 있을 것으로 기대되며, 특히 설계에 요구되는 데이터 검증의 숫자가 적기 때문에 데이터 생성에 시간이 오래 걸리고 비용이 많이 드는 설계 문제에서 이 방법론이 크게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 공동 제 1저자 김용태 박사과정, 김영수 박사(한국기계연구원) 주도하에 진행됐으며, 유승화 교수(우리 대학 기계공학과)가 교신저자로 참여해, 국제학술지인 `npj 컴퓨테이셔널 머터리얼(Computational Material, IF:12.241)'에 `Deep Learning Framework for Material Design Space Exploration using Active Transfer Learning and Data Augmentation' 라는 제목으로 게재됐다.
이번 연구는 한국연구재단의 중견 연구자지원사업(3D 프린팅 복합재의 최적설계기법 및 피로수명 예측기법 개발)과 미래소재 디스커버리 사업 (레이저-물질 상호작용 멀티스케일 모델링을 통한 분자디자인), KAIST 글로벌 특이점 프렙 사업의 지원을 통해 수행됐다.
2021.09.16
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훈트 금속의 새로운 존재 가능성 증명
우리 대학 물리학과 한명준 교수 연구팀이 *`훈트 금속'이라고 알려진 특이 양자 상태의 새로운 존재 가능성을 최초로 증명했다고 1일 밝혔다.
☞ 훈트 금속(Hund metal): 전기저항 없이 전류가 흐르는 초전도 현상을 나타내거나 외부 조건의 미세한 변화에도 물질이 크게 바뀌는 특성을 가져 기존 반도체 소재를 뛰어넘는 응용 가능성으로 주목받는 차세대 신물질이다.
훈트 금속이란 `훈트의 법칙'으로 잘 알려진 독일의 물리학자 `프리드리히 헤르만 훈트(Friedrich Hermann Hund; 1896~1997)'의 이름을 딴 독특한 양자역학적 상태를 띠는 금속을 가리킨다.
학계에서는 일반적으로 알려진 전형적인 금속들을 `페르미 금속(Fermi liquid metal)'이라 부르는데, 이와는 성질이 뚜렷이 구분되는 특이한 금속을 이해하는 것은 오랫동안 학계의 중요한 관심사가 되고 있다.
이러한 특이 금속들에 관한 연구가 고온 초전도 현상이나 양자 임계 현상과 같은 대표적인 물리학의 신비를 이해하는 단서를 줄 것이라 믿고 있기 때문이다. 훈트 금속도 그 가운데 하나로서, 미국의 이론 물리학자들에 의해 최초로 그 개념이 제시된 이래, 미국과 유럽 학자들의 주도하에 지난 10여 년간 활발한 연구가 이뤄지고 있다.
특별히 이 금속 상태는 원자 내에서 전자가 가질 수 있는 양자역학적 상태를 나타내는 `오비탈(orbital)'의 개수가 `3' 이상인 경우가 주로 연구돼왔으며, 그 값이 `2'인 경우에는 나타날 수 없다는 것이 상식으로 여겨졌다.
이번 연구는 이와 같은 기존의 통념을 뒤엎는 것으로서, 연구진은 오비탈 수가 `2'인 경우에도 훈트 금속이 발현될 수 있다는 것을 이론적으로 증명했다. 연구진은 통상적인 훈트 금속보다 그 신호가 약하다는 점에서 이를 `약한 훈트 메탈(weak Hund metal)'이라고 이름 붙였으며, 더 나아가 훈트 금속과 관련 상태들을 이해하고 분류하는 기준을 새롭게 제시했다.
이는 기존의 상식을 뒤집는 결과일 뿐 아니라, 지금까지 난항을 겪고 있던 많은 관련 연구들에 새로운 돌파구를 제시할 수 있다는 점에서 큰 주목을 받고 있다.
연구를 주도한 한명준 교수는 “이번 결과는 논문을 심사한 심사위원들조차 처음에는 받아들이기 어려워했을 만큼 획기적이다”며, “관련 실험 데이터나 현상들을 이해하는 새로운 틀을 마련한 기초 이론 연구로서, 최근까지 학계가 어려움을 겪고 있던 초전도와 관련된 여러 문제를 해결하는 토대가 될 수 있을 것으로 기대한다”고 연구의 의미를 설명했다.
우리 대학 물리학과 이시헌 연구원이 제1 저자로 참여하고 미국 브룩헤이븐 국립 연구소(Brookhaven National Laboratory)의 최상국 박사와 함께 진행한 이번 연구 결과는 물리학 분야 최고 권위지 `피지컬 리뷰 레터스(Physical Review Letters)'에 5월 17일 字 온라인 출판됐다. (논문명: Hund Physics Landscape of Two-Orbital Systems)
한편, 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자 지원사업과 미래소재 디스커버리사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.06.02
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딥페이크 탐지 모바일 앱 서비스 개시
우리 대학 전산학부 이흥규 교수 연구팀이 인공신경망 기반 딥페이크(deepfake) 탐지와 사진 위변조 탐지 소프트웨어인 `카이캐치(KaiCatch)'를 모바일 앱 형태로 개발해 서비스를 시작한다고 30일 밝혔다. 이는 디지털콘텐츠 위변조 탐지가 필요한 공공기관, 산업계, 언론 및 방송사, 각종 포털 종사자들 및 일반인들도 손쉽게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
이번 모바일 앱 서비스는 본격적으로 일반인들도 손쉽게 디지털콘텐츠 위변조 탐지 기술을 활용할 수 있도록 실용화 단계로 들어섰다는 점에서 의미가 크다. KAIST에서 딥페이크 영상을 포함해 각종 위변조 사진들을 잡아낸다는 의미를 지닌 `카이캐치(KaiCatch)' 소프트웨어를 모바일 앱 형태로 개발해 서비스를 시작하는데 이러한 유형의 서비스로는 국내 최초다. 구글스토어에서 `카이캐치'를 검색해 앱을 다운로드하면 간단하게 딥페이크 및 이미지 위변조 분석을 할 수 있다.
주로 사람의 얼굴을 대상으로 하는 딥페이크 기술은 얼굴 교체, 얼굴 재현, 얼굴 속성 변환으로 크게 3가지 유형으로 나눌 수 있다. 그중 얼굴 교체와 얼굴 재현은 악의적으로 사용할 때 가짜 뉴스로 사회적 큰 혼란을 일으킬 수 있고 음란물 제작 등에도 악용돼 개인의 인권을 크게 침해할 수 있다. 또한, 얼굴 속성 변환은 영상 증거를 조작하는데 악용될 수 있다.
연구팀이 개발한 기술은 딥페이크 생성 유형에 상관없이 딥페이크 여부를 탐지하기 위해 영상의 미세 변형 신호 흔적과 미세 이상 신호 흔적 탐지 기술을 적용한 신호처리 및 인공지능 기술로 개발됐다. 이러한 핵심 기술들을 사용해, 얼굴 영역의 미세 변형과 코, 입, 얼굴 윤곽 등 얼굴 내 기하학적 왜곡 발생 가능 영역의 이상 신호 흔적을 분석해 딥페이크를 탐지한다.
딥페이크 탐지 기술의 경우, avi 나 mp4 형식의 딥페이크 의심 동영상이 주어지면 개별 프레임으로 자른 뒤 분석하고자 하는 프레임을 이미지로 변환 후 딥페이크 탐지를 수행한다. 동영상 내의 얼굴이 지나치게 작거나(해상도 128×128 이하) 동영상 내 사람 얼굴이 상당 부분 잘린 경우가 아니면 정상적인 탐지가 가능하다. 따라서 동영상의 한 프레임을 잘라 이미지로 만들어 카이캐치 앱에 업로드하면 손쉽게 딥페이크 여부를 확인할 수 있다. 분석 결과는 0에서 100 (%) 값으로 표시되며 숫자가 높을수록 딥페이크일 확률이 높은 것으로 판단한다.
사진 위변조 탐지 기술의 경우도 마찬가지로 카이캐치 앱에 해당 이미지를 업로드하면 위변조 분석 결과를 받아 볼 수 있다. 카이캐치는 BMP, TIF, TIFF, PNG 등 무압축, 무손실 압축을 포함해 50여 개의 표준 양자화 테이블과 1,000여 개가 넘는 비표준화된 양자화 테이블에 기반한 JPEG 이미지들도 모두 처리할 수 있다. 사진 위변조가 의심되는 이미지를 업로드하면 해당 이미지를 분석한 결과를 시각화한 두 장의 분석 이미지를 도출하며, 분석 이미지 내에 위변조가 의심되는 특징들이 포함된 주요 영역들이 다른 주변 영역들과 색상이 크게 다르거나, 또는 주요 영역들에만 다양한 색상들이 혼재해 나타나면 해당 영역이 위변조된 것으로 일반인들도 간단하게 판단할 수 있다.
이번에 개발한 모바일용 위변조 탐지 앱 개발은 국내 최초이자 선진국에서도 찾기 어려운 위변조 탐지 앱 서비스 기술이다. 이흥규 교수는 "카이캐치는 인공지능과 미세 이상 신호 흔적 분석 기법이라는 첨단 기술을 사용해 다양한 유형의 변형에 대응한 범용성을 가지도록 개발됐다”며 "우리가 예측하지 못하거나 모르는 변형 기법을 사용해도 90% 내외의 높은 신뢰도로 탐지한다”고 말했다.
이 교수는 이어 "이번에는 안드로이드 기반의 모바일 환경에서만 동작하는 앱 서비스 기술로 개발됐지만 가까운 기간내 애플 iOS 기반의 앱 출시와 함께, 영어, 중국어, 일어 앱 들도 출시하려고 한다ˮ며 "기존 탐지 기법과는 매우 상이한 기법들을 사용한 위변조 탐지 기술도 실용화해 카이캐치에 추가 탑재 운용함으로써, 탐지가 안 되는 각종 예외 경우들을 대폭 줄이도록 노력하겠다ˮ 고 덧붙였다.
한편 이번 연구는 KAIST 창업기업인 ㈜디지탈이노텍(http://www.kaicatch.com/) 과 산학협력 연구로 수행됐다.
2021.03.31
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조현병의 새로운 원인을 규명했다
우리 대학 의과학대학원 이정호 교수 연구팀이 미국 스탠리 의학 연구원(Stanley Medical Research Institute) 김상현 박사팀과 공동연구를 통해 후천적으로 발생한 뇌 특이적 체성 유전변이가 조현병(舊 정신분열증) 발병에 크게 기여하고 있음을 규명했다고 11일 밝혔다.
의과학대학원 김명희 박사, 김일빈 박사과정 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구내용은 정신의학 분야 국제 학술지 `생물 정신의학회지(Biological Psychiatry)'에 지난달 4일 字 온라인 게재됐다. (논문명 : Low-level brain somatic mutations are implicated in schizophrenia)
조현병은 전 세계적으로 100명당 1명의 높은 비율로 발병되는 질환이지만, 근본적인 원인은 분명히 규명되지 않고 있다. 기존의 연구들은 조현병의 유전적 원인 규명을 위해 주로 환자의 말초조직인 혈액이나 침에서 돌연변이 연구를 진행했으나, 혈액이나 침에서는 조현병의 분자 유전학적 원인을 완벽하게 밝혀내지 못하고 있었다.
이에 연구팀은 혈액이나 침에서 검출되지 않는, 환자 뇌에서만 존재하는 뇌 특이 체성 유전변이(Somatic mutation)가 조현병의 병리에 영향을 미칠 가능성을 주목했다.
연구팀은 27명의 조현병 환자에게서 얻은 사후 뇌 조직에 `전장 엑솜 유전체 서열(Whole-exome sequencing) 기법'을 적용해 조현병 환자의 뇌에 존재하는 뇌 특이 체성 유전변이를 찾아냈다. 이를 위해 연구팀은 고심도 전장 엑솜 유전체 서열 분석기법을 통해 저빈도의 체성 유전변이를 정확히 찾아내기 위한 독자적 분석 파이프라인을 구축했다.
또한 조현병 환자의 뇌 조직에서 발견된 뇌 특이적 체성 유전변이가 뇌 신경 정보 교환 및 신경 발달에 중요한 역할을 하는 유전자상에 주로 분포하는 것을 발견, 환자의 뇌 체성 유전변이가 뇌 신경회로를 망가뜨려 조현병의 원인이 될 수 있음을 보였다.
논문의 주저자인 김명희 박사는 "우리 주변에서 흔히 발견되지만, 원인이 분명하지 않아 배척돼 온 조현병의 원인 규명에 한 발짝 다가갈 수 있어 기쁘다ˮ며 "이번 연구를 기반으로 조현병의 발병 원인이 더 분명해져 환자뿐 아니라 그 주변 사람들까지 질병으로 인한 고통에서 벗어날 수 있게 되면 좋겠다ˮ라고 말했다.
연구팀의 발견은 조현병의 발병에 체성 유전변이가 중요한 역할을 하고 있음을 밝혀내 조현병의 새로운 발병 원리를 규명함과 동시에, 조현병 연구에 새로운 틀을 제시함으로써 향후 다른 신경정신질환의 연구에도 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 연구팀은 우리 대학 교원 창업 기업인 소바젠(대표 김병태)과 협력을 통해 뇌 체성 돌연변이 연관 조현병 환자 진단과 치료법 개발을 진행할 계획이다.
한편 이번 연구는 서경배 과학재단, 보건복지부 및 스탠리 의학 연구원의 지원을 받아 수행됐고, 신속한 유전체 빅데이터 분석을 위해 KISTI의 슈퍼컴퓨터 5호기 누리온 시스템이 활용됐다.
2021.03.11
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초고속 전자카메라의 성능을 한층 더 높여
우리 대학 기계공학과 김정원 교수 연구팀이 한국원자력연구원 초고속 방사선 연구실과의 공동 연구를 통해 극초단 전자 펄스의 타이밍을 10펨토초(100조분의 1초) 안정도로 측정하고 제어하는 기술을 개발, 이를 적용해 초고속 전자카메라(전자회절장치)의 성능을 한층 더 높이는 데 성공했다고 5일 밝혔다.
이 새로운 타이밍 안정화 기술을 이용하면 초고속 전자 회절(ultrafast electron diffraction, UED) 기법의 분석 능력을 크게 개선해 그래핀 등의 2차원 물질과 같은 첨단 물질들의 새로운 성질들을 규명할 수 있는 핵심 기술이 될 것으로 기대된다.
신준호 박사(現 원자력(연))가 제1 저자로서 우리 대학 박사과정 중 수행한 연구 결과를 발표한 이번 성과는 국제학술지 `레이저 앤드 포토닉스 리뷰즈(Laser & Photonics Reviews; IF=10.655)'의 2021년 2월호 표지논문(front cover)으로 2월 11일 字 게재됐다. (논문명: Sub-10-fs timing for ultrafast electron diffraction with THz-driven streak camera)
극초단 전자 펄스를 기반으로 한 회절 분석 기법(UED)은 전자 펄스의 짧은 펄스폭(수십 펨토초)과 광속에 가까운 속도(99.2%)를 활용해 태양광 소자, 차세대 전기·전자 소재 개발 등 미래 첨단 산업 분야를 위한 연구에 활용되고 있다.
한국원자력연구원은 이미 세계에서 가장 성능이 우수한 전자카메라를 보유하고 있으며, 이 기술 개발을 통해 기존 전자 회절 기법의 분해능 개선뿐만 아니라 이전에는 불가능했던 원자 내의 전자 동역학 관측에도 도전하게 됐다.
기존의 전자 펄스의 타이밍 안정화 기술들은 전자를 생성하는 고주파 마이크로파 신호와 레이저를 개별적으로 안정화했으나, 전자 펄스 자체의 타이밍을 장시간 안정화하지는 못하는 한계점이 있었다.
연구팀은 이러한 한계들을 극복하기 위해 테라헤르츠파 스트리킹(streaking) 기술로 전자 펄스의 타이밍을 측정하고 제어하는 시스템을 구현했다.
이러한 테라헤르츠파 스트리킹 기술의 선결 조건으로 먼저 전자 펄스를 발생시키는 데 필요한 레이저와 마이크로파 신호들의 정밀한 측정과 제어가 이뤄져야 하며, 연구팀은 이를 위해 레이저와 마이크로파 간의 정밀 동기화 시스템, 광 펄스의 모니터링 시스템, 자석 기반 전자 펄스 압축 시스템 등 다양한 레이저-마이크로파-전자빔 안정화 장치들을 하나씩 구현하고 최적화했다.
최종적으로 측정한 전자 펄스와 테라헤르츠파 사이의 시간 차이는 모터를 활용해 제어하고 보정했으며, 그 결과 세계 최초로 전자 펄스의 타이밍을 5.5펨토초 수준으로 4,600초 동안 안정화할 수 있었다. 이는 기존의 세계 최고 성능보다 4배 이상 향상된 시간 안정도다.
김정원 교수는 "지속적으로 이루어지고 있는 전자 펄스의 타이밍 안정도 개선과 초고속 전자카메라의 성능 향상이 다양한 태양광 소재 개발이나 전자구름 관측 등 차세대 기초 및 산업 연구 수요를 맞출 수 있을 것ˮ이라고 전망했다.
한편 이번 연구는 한국원자력연구원 주요사업과 한국연구재단 중견연구지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.03.09
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인공지능으로 3차원 고해상도 나노입자 영상화 기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수 연구팀이 삼성전자 종합기술원과 공동연구를 통해 나노입자의 3차원 형상과 조성 분포의 복원 성능을 획기적으로 향상한 인공지능 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 공동연구팀은 에너지 분산형 X선 분광법(EDX)을 주사 투과전자현미경(STEM)과 결합한 시스템을 활용했다.
이번 연구를 통해 나노입자를 형성하고 있는 물질의 형상과 조성 분포를 정확하게 재구성함으로써, 실제 상용 디스플레이를 구성하는 양자점(퀀텀닷)과 같은 반도체 입자의 정확한 분석에 도움을 줄 것으로 기대된다.
예종철 교수 연구팀의 한요섭 박사, 차은주 박사과정, 정형진 석사과정과 삼성종합기술원의 이은하 전문연구원팀의 장재덕, 이준호 전문연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)' 2월 8일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Deep learning STEM-EDX tomography of nanocrystals)
에너지 분산형 X선 분광법(이하 EDX)은 나노입자의 성분 분석에 주로 이용되며, X선과 반응한 물체의 성분에 따라 고유한 방출 스펙트럼을 보인다는 점에서 화학적인 분석이 가능하다. 퀀텀닷 및 배터리 등 다양한 나노 소재의 열화 메커니즘과 결함을 해석하기 위해 형상 및 조성 분포 분석이 가능한 이 분광법의 필요성과 중요도가 급증하고 있다.
그러나 EDX 측정 신호의 해상도를 향상하기 위해, 나노 소재를 오랜 시간 전자빔에 노출하면 소재의 영구적인 피해가 발생한다. 이로 인해 나노입자의 3차원 영상화를 위한 투사(projection) 데이터 획득 시간이 제한되며, 한 각도에서의 스캔 시간을 단축하거나 측정하는 각도를 줄이는 방식이 사용된다. 기존의 방식으로 획득된 투사 데이터를 이용해 3차원 영상을 복원할 시, 미량 존재하는 원자 신호의 측정이 불가능하거나 복원 영상의 정밀도와 해상도가 매우 낮다.
그러나 공동 연구팀이 자체 개발한 인공지능 기반의 커널 회귀(kernel regression)와 투사 데이터 향상(projection enhancement)은 정밀도와 해상도를 획기적으로 발전시켰다. 연구팀은 측정된 데이터의 분포를 네트워크가 스스로 학습하는 인공지능 기반의 커널 회귀를 통해 스캔 시간이 단축된 투사 데이터의 신호 대 잡음비(SNR)를 높인 데이터를 제공하는 네트워크를 개발했다. 그리고 개선된 고화질의 EDX 투사 데이터를 기반으로 기존의 방법으로는 불가능했던 적은 수의 투사 데이터로부터 더욱 정확한 3차원 복원 영상을 제공하는 데 성공했다.
연구팀이 개발한 알고리즘은 기존의 EDX 측정 신호 기반 3차원 재구성 기법과 비교해 나노입자를 형성하고 있는 원자의 형상과 경계를 뚜렷하게 구별했으며, 복원된 다양한 코어-쉘(core-shell) 구조의 퀀텀닷 3차원 영상이 샘플의 광학적 특성과 높은 상관관계를 나타내는 것이 확인됐다.
예종철 교수는 "연구에서 개발한 인공지능 기술을 통해 상용 디스플레이의 핵심 기반이 되는 퀀텀닷 및 반도체 소자의 양자 효율과 화학적 안정성을 더욱 정밀하게 분석할 수 있다ˮ고 말했다.
2021.02.16
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초고감도 생체 분자 검출용 디지털 라만 분광 기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀이 생체 분자의 광학 검출의 기술적 장벽인 신호대잡음비를 1,000배 이상, 검출한계를 기존 대비 10억 배인 아토몰(10-18 mole) 단위까지 향상시키는 디지털 코드 *라만 분광 기술을 세계 최초로 개발했다고 15일 밝혔다.
☞ 라만 분광법(Raman spectroscopy): 특정 분자에 레이저를 쏘았을 때, 그 분자 전자의 에너지준위 차이만큼 에너지를 흡수하는 현상을 통해 분자의 종류를 알아내는 방법이다.
연구진은 통신 분야에서 잘 알려진 대역 확산기술(CDMA)을 생분자화합물의 라만 분광 검출법에 세계 최초로 적용했다. 디지털 코드화된 레이저광원을 이용해 모든 잡음신호를 제거하고, 생화합물의 고순도 라만 분광 신호를 복원함으로써, 극저농도의 생분자화합물을 형광 표지 없이 정확하게 분석했다. 이러한 디지털 코드 라만 분광 기술은 다양한 분자진단, 약물 및 암 치료 모니터링뿐 아니라 현장 진단용 광학 진단기기나 모바일 헬스케어 기기에도 활용이 가능할 것으로 크게 기대된다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 이원경 박사과정이 제 1저자로 참여한 이번 연구는 세계적 권위의 과학전문지 `네이처(nature)'의 자매지인 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)'에 1월 8일 字 온라인판에 발표됐다. (논문명: Spread Spectrum SERS allows label-free detection of attomolar neurotransmitters)
알츠하이머병, 파킨슨병, 우울증 등의 뇌세포와 관련된 신경 질환은 뇌세포에서 만들어지는 신경전달물질이 적절히 분비되지 않거나 불균형으로 분비돼 발생하는 질병으로, 최근에는 발병과 직간접적인 사망자가 급증하고 있으나 치료가 쉽지 않다. 신경전달물질은 뉴런의 축색 돌기 말단에서 분비돼 시냅스 갭을 통과한 후 다른 뉴런에 신호를 전달하는 물질로, 결합하는 수용체의 화학적 성질에 따라 기능이 다르고, 발생하는 질병도 다양하다.
알츠하이머병 환자들은 신경전달물질 가운데 아세틸콜린이 부족하거나 글루탐산염이 높은 특징이 있고, 도파민이 부족하면 몸이 굳어지며 떨리는 파킨슨병에 걸리기 쉽고 조현병이나 주의력 결핍 과잉 행동장애와 같은 정신질환의 원인이 된다. 신경전달물질과 관련된 신경 질환은 특정 수용체 작용제나 수용체 길항체로 치료를 하는데, 효과는 그다지 성공적이지 않다. 따라서 알츠하이머병이나 파킨슨병과 같은 신경 질환의 조기 진단을 위해서 적절한 신경전달물질의 적절한 분비를 위한 지속적인 신경전달물질 농도 변화를 모니터링하는 것이 매우 중요하다.
극저농도의 신경전달물질을 간편하면서도 정확하게 측정할 수 있다면 신경계 질환의 조기 진단율을 크게 높일 수 있고 신경 질환 환자의 치료 추적 관리에 큰 도움을 줄 수 있다. 하지만 신경전달물질 기반의 기존 신경 질환 진단기술은 양전자 방출 단층촬영(PET), 표면증강라만분광(SERS), 고성능 액체 크로마토그래피(HPLC), 형광 표지 기반 센서로 측정해 분석하는 방식이다. 이러한 기존 신경 질환 진단기술은 검출한계가 나노몰(10-9 mole) 이상에 그치며, 시료 전처리 단계가 복잡하고 측정 시간이 오래 걸리는 한계가 있다.
연구팀은 문제 해결을 위해 대역확산 통신기술의 뛰어난 잡음 제거 기술을 생체 분자 검출에 적용해 레이저 출력 변동, 수신기 자체 잡음 등의 시스템 잡음과 표적 분자 이외의 분자 신호를 효율적으로 제거하고 표적 생체 분자 신호만 선택적으로 복원했다. 그 결과 생체 분자 신호의 신호대잡음비를 증가시켜 더욱 정밀한 검출한계를 달성했다.
대역확산 기반 디지털 코드 분광 기술은 직교성을 가지는 확산 코드로 암호화된 빛으로 생체 분자를 높은 에너지로 이동시켜 생체 분자에서 산란돼 나오는 빛을 다시 확산 코드로 복호화한다. 이러한 과정을 거쳐 표적 생체 분자의 산란 신호를 복원해 질병 및 건강 진단 지표, 유전 물질 검출 등에 응용할 수 있다.
또한 직교성을 가지는 확산 코드는 기존의 다른 신호처리 기술보다 잡음을 제거하는 성능이 우수해 신호대잡음비와 검출한계, 시간해상도를 최고 수준으로 끌어올릴 수 있다.
연구팀이 개발한 대역확산 라만 분광 기술은 물질의 고유진동 지문을 측정하는 성분 분석과 전처리가 필요하지 않다는 라만 분광 기술의 장점을 그대로 유지하면서 기존의 기술적 한계인 낮은 신호대잡음비와 검출한계를 극복하는 기술로, 바이오 이미징, 현미경, 바이오 마커 센서, 약물 모니터링, 암 조직 검사 등의 다양한 분야에 활용될 수 있다.
연구팀은 대역확산 분광 기술과 표면증강 라만 분광법(Surface-enhanced Raman spectroscopy)을 접목시켜 별도의 표지 없이도 5종의 신경전달물질을 아토 몰 농도에서 검출해 기존 검출한계를 10억(109)배 향상시켰으며, 신호대잡음비가 1,000배 이상 증가함을 확인했다.
제1 저자인 이원경 박사과정은 "고감도 분자 진단을 위해 통신 분야의 최첨단 기술인 대역확산 기술을 접목한 차세대 디지털 코드 라만 분광 기술을 최초로 제안했으며, 이 방법으로 기존 생체 분자 검출 기술의 장벽을 해결하고 기존 기술의 신경전달물질 검출한계를 획기적으로 향상시켰다ˮ며 "고감도 소형 분광기로 신속하고 간단하게 현장 진단이 가능하고 다양한 분야에 활용될 수 있어 파급효과가 크다ˮ고 말했다.
정기훈 교수는 "이번 결과를 바탕으로 향후 휴대용으로 소형화를 진행하면 낮은 비용으로 무표지 초고감도 생체 분자 분석 및 신속한 현장 진단이 가능해질 것이다ˮ며 "또한 신경전달물질뿐 아니라 다양한 생화합물 검출, 바이러스 검출, 신약평가분야에 크게 활용될수 있을 것이다ˮ고 말했다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단 바이오기술개발사업, KAIST 코로나대응 과학기술뉴딜사업단과 범부처 전주기 의료기기 사업, 과학기술정보통신부 ETRI 연구개발지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.01.18
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백세범 교수팀, 고등 인지 기능의 자발적 발생 원리 규명
우리 대학 바이오및뇌공학과 백세범 교수 연구팀이 학습 과정을 전혀 거치지 않은 신경망에서 고등 시각 인지 기능이 자발적으로 발생할 수 있음을 보였다고 4일 밝혔다.
이번 연구 결과는 신경망에서 상위 인지 기능을 발생시키기 위해서는 반드시 충분한 데이터 학습이 필요하다는 기존의 상식과 완전히 상반되는 것으로, 현재 통용되고 있는 인공지능의 구현 방식에 대한 근본적인 의문을 던진다.
또한 연구팀의 결과는 다양한 생물 종의 뇌에서 관측되는 선천적인 인지 기능의 발생에 대한 설명 가능한 이론을 제시할 뿐만 아니라, 뇌신경과학 연구의 가장 근본적인 질문 중 하나인 `인지 지능의 발생 및 진화'의 원리에 대한 기존과는 전혀 다른 새로운 시각을 제시한다.
연구팀은 뇌의 시각 신경망을 모사한 인공신경망 시뮬레이션을 통해, 모든 연결 가중치가 무작위로 정해지도록 초기화된 신경망이 전혀 학습을 거치지 않은 상태에서도 특정 숫자에 선택적으로 반응하는 `수량 선택성'을 자발적으로 생성함을 발견했다. 또한 이렇게 자발적으로 발생한 수량 선택적 유닛은 실제 동물의 뇌에서 발견되는 수량 선택적 뉴런들이 보이는 *`베버-페히너 법칙' 등의 주요 특성을 동일하게 따름을 확인했다.
☞ 베버-페히너 법칙(Webber-Fechner law): 자극과 감각 사이의 상대적 관계를 나타내는 심리물리학적 법칙. 인지 가능한 자극 강도 변화량은 현재 강도에 지수적으로 비례한다는 것으로 이는 인지생물학에서 기본적인 원리로 알려져 있다.
우리 대학 물리학과 김광수 석박사통합과정, 바이오및뇌공학과 장재선 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스(Science)'의 온라인 자매지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 1월 1일 字에 게재됐다. (논문명 : Visual number sense in untrained deep neural networks)
신경망에서 인지 지능의 발생에 관한 연구는 뇌인지과학과 인공지능 분야 모두에서 핵심적인 연구 주제 중 하나다. 흥미롭게도 인지 기능을 발생시키기 위해서 일반적으로 많은 양의 데이터 입력을 통한 학습 과정을 거쳐야 하는 인공신경망과 달리 동물의 뇌는 태어난 직후부터 다양한 인지 기능을 수행하는 `선천적' 인지 지능을 가지고 있는 것이 관찰돼왔다.
이러한 차이점은 생물학적 지능의 발생과 진화의 원리를 이해하는 데 결정적인 역할을 하고, 현재 개발된 인공지능과의 차이점을 보여주는 핵심적인 단서를 제공할 것으로 기대되고 있으나 이러한 인지 기능이 어떻게 자발적으로 발생하는지는 아직 명확하게 알려진 바가 없었다.
이에 연구팀은 학습을 거치지 않은 신경망의 초기 상태에서 나타나는 단순한 물리적 구조 특성이 다양한 인지 기능을 발생시킬 수 있을 것이라 예상했다. 이를 확인하기 위해 수행한 심층신경망 시뮬레이션 연구를 통해 모든 연결 가중치가 무작위로 초기화된 신경망에서도 `계층 구조'와 무작위적 피드 포워드 연결만 형성된다면 특정 수량에 선택적으로 강한 반응을 보이는 신경망 유닛들이 자발적으로 생성됨을 확인했다.
이러한 신경망 유닛들은 실제 뇌에서 발견되는 수량 선택적 신경세포의 주요한 성질들과 유사한 특성을 보였다. 이 결과는 생물학적 뇌에서 생애 초기에 발견되는 선천적인 숫자 선택성 역시 동일한 원리에 의해 발생할 가능성을 시사한다.
이러한 결과는 기초적인 인지 기능이 신경망의 초기 구조가 갖춰진 시점에 이미 존재하고 이후 다양한 학습을 통해 조절될 수 있음을 보여주며, 뇌신경과학의 중요한 화두 중 하나인 `지능의 선천적 혹은 후천적(nature vs. nurture) 형성'에 관해 매우 중요한 단서를 제공하는 발견으로 평가된다.
연구팀의 결과는 학습과 훈련에 의존해 대부분의 뇌 기능이 발생한다는 기존의 시각을 탈피해, 선천적이고 자발적으로 발생하는 뇌 기능에 대한 보다 심도 있는 연구가 필요하다는 사실을 시사한다. 한편으로 현재의 인공지능 구현 기법들과 완전히 다른 인공지능 구현 원리를 제시할 수 있는 생물학적 뇌 기반 이론을 제시한다.
백세범 교수는 "뇌 신경망 연구를 통해 얻은 아이디어를 인공신경망 연구에 적용하고, 그 결과를 다시 뇌과학적 원리를 발견하는 데 사용해 중요한 통찰을 가능하게 한 의미있는 연구ˮ라며 "뇌신경과학과 뇌공학 분야 모두에서 가장 중요한 질문 중 하나라고 할 수 있는 인지 지능의 기원에 대한 이해의 전환점을 가져올 것으로 기대된다ˮ라고 언급했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 이공분야기초연구사업 및 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.01.04
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