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미생물 기반 다양한 일차 아민 생산 기술 최초 개발
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 `비식용 바이오매스를 여러 가지 짧은 길이의 일차 아민들로 전환하는 미생물 균주 개발'에 성공했다고 11일 밝혔다.
이번 연구결과는 국제적인 학술지인 `네이쳐 커뮤니케이션스(Nature Communications)'에 게재됐다.
※ 논문명 : Microbial production of multiple short-chain primary amines via retrobiosynthesis
※ 저자 정보 : 이상엽(한국과학기술원, 교신저자), 김동인(한국과학기술원, 공동 제1저자), 채동언(한국과학기술원, 공동 제1저자), 김현욱(한국과학기술원, 공동 제1저자), 장우대(한국과학기술원, 제4저자), 포함 총 5명
석유화학산업은 화석원료를 이용해 우리 생활 전반에 광범위하게 이용되는 범용화학물질들을 생산해왔다. 그러나 원유 매장량 고갈에 대한 우려와 원유 산업으로부터 발생하는 지구 온난화 등의 환경문제가 전 세계적으로 매우 심각한 상황이다. 특히 우리나라의 경우 석유를 전량 수입에 의존하기 때문에, 국제 유가 변동에 매우 취약한 실정이다. 이에 환경문제를 해결하면서 원유를 대체할 수 있는 지속 가능한 바이오리파이너리의 구축이 시급히 요구되고 있다.
바이오 리파이너리란 화석원료가 아닌 비식용 바이오매스를 원료로 사용해 미생물로 산업적으로 유용한 화학물질들을 생산하는 기술이다. 여기서 미생물은 원료인 바이오매스를 우리가 원하는 화학물질로 전환하는 세포 공장과 같은 역할을 한다. 이러한 미생물의 복잡한 대사회로를 효과적으로 조작할 수 있게 하는 시스템 대사공학은 바이오 리파이너리에서 핵심기술 중 하나다.
지금껏 석유화학 공정을 통해서 합성되던 화학물질 중에는 미생물 시스템 대사공학을 통해서 바이오 기반으로 생산되는 사례가 점차 늘고 있지만, 아직 의약품 및 농약품들의 전구체로 널리 사용되는 짧은 탄소 길이를 가진 일차 아민들의 생산은 보고된 바가 없었다.
이에 KAIST 이상엽 특훈교수 연구팀은 여러 가지 짧은 탄소 길이를 갖는 일차 아민들을 생산할 수 있는 대장균 균주 개발 연구를 수행했다.
지금까지 이러한 일차 아민들을 생산하는 균주들이 개발되지 못한 가장 큰 이유는 생합성 대사회로의 부재였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 역 생합성 시뮬레이션을 통해 모든 가능한 대사경로들을 예측했다. 그 후 전구체 선택과정을 통해 가장 유망한 대사회로들을 선정했다.
이렇게 디자인된 신규 대사회로들을 실제 실험을 통해 검증했으며 이를 통해 10가지 종류의 다른 짧은 길이의 일차 아민들을 생산하는 대장균 균주들을 최초로 개발하는 데 성공했다.
또한 대표적인 일차 아민들을 선정해 폐목재, 잡초 등 지구상에서 가장 풍부한 바이오매스의 주원료인 포도당을 단일 탄소원으로 사용한 생산과 시스템 대사공학을 통한 생산량 증대를 보임으로써 바이오 기반 생산의 가능성을 보여줬다.
이번 연구에서 활용된 역 생합성과 전구체 선택과정을 같이 사용한 전략은 짧은 탄소 길이를 가진 일차 아민들 뿐만 아니라 다른 그룹의 여러 가지 화학물질들을 동시에 생산하는 대사회로들을 구축하는 데도 유용하게 쓰일 것으로 예상된다.
이상엽 특훈교수는 “이번 연구는 지금까지 석유화학 산업 기반으로만 생산할 수 있었던 짧은 탄소 길이를 가진 일차 아민들을 재생 가능한 바이오 기반 화학산업을 통해 생산할 가능성을 세계 최초로 제시한 점에 의의가 있다”며 “앞으로 더 많은 연구를 통해 생산량과 생산성을 증대시킬 계획이다”라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 기후변화대응기술개발사업의 '바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 원천기술개발 과제'의 지원을 받아 수행됐다.
2021.01.11
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스스로 그림 그리는 인공지능 반도체 칩 개발
전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 생성적 적대 신경망(GAN: Generative Adversarial Network)을 저전력, 효율적으로 처리하는 인공지능(AI: Artificial Intelligent) 반도체를 개발했다.
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 다중-심층 신경망을 처리할 수 있고 이를 저전력의 모바일 기기에서도 학습할 수 있다. 연구팀은 이번 반도체 칩 개발을 통해 이미지 합성, 스타일 변환, 손상 이미지 복원 등의 생성형 인공지능 기술을 모바일 기기에서 구현하는 데 성공했다.
강상훈 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 지난 2월 17일 3천여 명 반도체 연구자들이 미국 샌프란시스코에 모여 개최한 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다. (논문명 : GANPU: A 135TFLOPS/W Multi-DNN Training Processor for GANs with Speculative Dual-Sparsity Exploitation)
기존에 많이 연구된 인공지능 기술인 분류형 모델(Discriminative Model)은 주어진 질문에 답을 하도록 학습된 인공지능 모델로 물체 인식 및 추적, 음성인식, 얼굴인식 등에 활용된다.
이와 달리 생성적 적대 신경망(GAN)은 새로운 이미지를 생성·재생성할 수 있어 이미지 스타일 변환, 영상 합성, 손상된 이미지 복원 등 광범위한 분야에 활용된다. 또한, 모바일 기기의 다양한 응용 프로그램(영상·이미지 내 사용자의 얼굴 합성)에도 사용돼 학계뿐만 아니라 산업계에서도 주목을 받고 있다.
그러나 생성적 적대 신경망은 기존의 딥러닝 네트워크와는 달리 여러 개의 심층 신경망으로 이루어진 구조로, 개별 심층 신경망마다 다른 요구 조건으로 최적화된 가속을 하는 것이 어렵다.
또한, 고해상도 이미지를 생성하기 위해 기존 심층 신경망 모델보다 수십 배 많은 연산량을 요구한다. 즉, 적대적 생성 신경망은 연산 능력이 제한적이고 사용되는 메모리가 작은 모바일 장치(스마트폰, 태블릿 등)에서는 소프트웨어만으로 구현할 수 없었다.
최근 모바일 기기에서 인공지능을 구현하기 위해 다양한 가속기 개발이 이뤄지고 있지만, 기존 연구들은 추론 단계만 지원하거나 단일-심층 신경망 학습에 한정돼 있다.
연구팀은 단일-심층 신경망뿐만 아니라 생성적 적대 신경망과 같은 다중-심층 신경망을 처리할 수 있으면서 모바일에서 학습도 가능한 인공지능 반도체 GANPU(Generative Adversarial Networks Processing Unit)를 개발해 모바일 장치의 인공지능 활용범위를 넓혔다.
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 서버로 데이터를 보내지 않고 모바일 장치 내에서 생성적 적대 신경망(GAN)을 스스로 학습할 수 있어 사생활을 보호를 가능케 하는 프로세서라는 점에서 그 활용도가 기대된다.
모바일 기기에서 저전력으로 다중-심층 신경망을 가속하기 위해서 다양한 핵심 기술이 필요하다. 연구팀이 개발한 GANPU에 사용된 핵심 기술 중 대표적인 기술 3가지는 ▲적응형 워크로드 할당(ASTM, 처리해야 할 워크로드*를 파악해 칩 상의 다중-심층 신경망의 연산 및 메모리 특성에 맞춰 시간·공간으로 나누어 할당함으로써 효율적으로 가속하는 방법) ▲입출력 희소성 활용 극대화(IOAS, 인공신경망 입력 데이터에서 나타나는 0뿐만 아니라 출력의 0도 예측해 연산에서 제외함으로써 추론 및 학습 과정에서의 속도와 에너지효율 극대화) ▲지수부만을 사용한 0 패턴 추측(EORS, 인공신경망 출력의 0을 예측하기 위한 알고리즘으로 인공신경망 입력과 연결 강도(weight)의 부동소수점 데이터 중 지수 부분만을 사용해 연산을 간단히 수행하는 방법)이다.
위의 기술을 사용함으로써 연구팀의 GANPU는 기존 최고 성능을 보이던 심층 신경망 학습 반도체 대비 4.8배 증가한 에너지효율을 달성했다.
연구팀은 GANPU의 활용 예시로 태블릿 카메라로 찍은 사진을 사용자가 직접 수정할 수 있는 응용 기술을 시연했다. 사진상의 얼굴에서 머리·안경·눈썹 등 17가지 특징에 대해 추가·삭제 및 수정사항을 입력하면 GANPU가 실시간으로 이를 자동으로 완성해 보여 주는 얼굴 수정 시스템을 개발했다.
2020.04.06
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미생물의 새로운 C1 가스 흡수 대사회로 규명
생명과학과 조병관 교수 연구팀이 미생물이 C1 가스(이산화탄소, 일산화탄소 등 단일 탄소로 이뤄진 가스)를 활용하는 새로운 대사 회로 메커니즘을 규명했다. 연구팀이 규명한 새 대사회로는 현재까지 알려진 관련 대사회로 중 가장 우수한 효율을 갖고 있어 향후 C1 가스를 고부가가치 생화학물질로 전환하는 산업적 응용에 활용 가능할 것으로 기대된다.
조병관 교수와 UNIST 김동혁 교수 공동 연구팀이 수행하고 KAIST 송요셉 박사가 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 미국국립과학원회보(PNAS) 3월 13일 자 온라인판에 게재됐다.(논문명 : Functional cooperation of the glycine synthase-reductase and Wood-Ljungdahl pathways for autotrophic growth of Clostridium drakei)
현재까지 자연계에 알려진 C1 가스를 유기물로 전환하는 대사회로는 총 6개이며, 대표적인 예로 식물의 광합성을 들 수 있다. 그중 미생물인 아세토젠 내에서 발견되는 우드-융달 대사회로는 C1 가스의 흡수 대사회로 중 가장 효율적인 회로로 알려져 있다. 특히 아세토젠은 다양한 환경에서 서식할 수 있어 1년에 1천억kg의 아세틸산(아세토젠의 생산물)을 생산하며 지구 탄소 순환에 큰 영향을 끼친다.
그러나 아세토젠 미생물은 대장균과 같은 산업 미생물과 비교했을 때 생장 속도가 10배 이상 느리다. 이는 C1 가스를 유용한 생화학물질로 변환하기 위한 산업적 미생물로 이용되기에 한계점으로 작용한다. 이에 C1 가스 고정을 더욱 효율적으로 할 수 있는 새로운 대사경로 연구가 활발히 이뤄지고 있다.
연구팀은 문제 해결을 위해 아세토젠 미생물 중 하나인 클로스트리디움 드라케이(Clostridium drakei)가 이산화탄소 흡수 시 다른 미생물에 비해 빠른 성장 속도를 나타내는 점에 주목해, C1 가스 전환효율을 높일 실마리를 찾아낼 수 있을 것으로 예측했다. 연구팀은 차세대시퀀싱 기술을 이용한 게놈서열 및 유전자 분석을 통해 디지털 가상 세포를 구축하고 C1 가스의 흡수 대사경로 효율을 예측했다. 이 결과 현재까지 보고되지 않은 새로운 7번째 대사회로의 존재를 발견했다.
우드-융달 대사 회로와 글리신 생합성 대사회로가 결합돼 C1 가스 고정과 동시에 세포 생장에 필요한 에너지를 획득하는 새로운 형태의 대사회로의 존재를 규명했다. 연구팀은 대사 회로를 구성하는 유전자의 발현량, 동위원소를 이용한 대사경로 흐름 추적, 유전자가위 기술 등을 통해 클로스트리디움 드라케이 미생물이 실제로 새로운 대사 회로를 사용해 C1 가스를 흡수하는 것을 증명했다. 더불어 관련 유전자들을 세포 생장 속도가 느린 다른 아세토젠 미생물에 도입한 결과 빠른 속도로 C1 가스를 사용하여 생장함을 확인했다.
조 교수는 “연구팀이 발굴한 신규 C1 가스 고정 대사 회로를 이용해 아세토젠 미생물의 느린 생장 속도로 인한 고부가가치 생화학물질 생합성 한계를 극복할 수 있기를 기대한다”라고 말했다.
이번 연구결과는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 C1 가스 리파이너리 사업 및 지능형바이오시스템 설계 및 합성 연구단(글로벌프론티어사업)의 지원과 KAIST 초세대 협력연구실 사업(바이오디자인 연구실)의 지원을 받아 수행됐다.
2020.03.26
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김재경 교수, 수학 모델 통해 세포 상호작용 원리 규명
〈김재경 교수〉
우리 대학 수리과학과 김재경 교수와 라이스 대학 매튜 베넷(Matthew Bennett), 휴스턴 대학 크레시미르 조식(Kresimir Josic) 교수 공동 연구팀이 합성생물학과 수학적 모델을 이용해 세포들이 넓은 공간에서 효과적으로 의사소통하는 방법을 발견했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 케미컬 바이올로지(Nature Chemical Biology)’ 10월 14일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 :Long-range temporal coordination of gene expression in synthetic microbial consortia)
〈박테리아들의 복잡한 상호작용을 수학을 이용해 원위의 점들의 상호작용으로 단순화한 모식도〉
세포들은 신호 전달 분자(Signalling molecule)를 이용해 의사소통하는데 이 신호는 보통 아주 짧은 거리만 도달할 수 있다. 그런데도 세포들은 넓은 공간에서도 상호작용하며 동기화를 이뤄낸다.
이는 마치 넓은 축구장에 수만 명의 사람이 주변 3~4명의 박수 소리만 들을 수 있는데도 불구하고 모두가 같은 박자로 손뼉을 치는 것과 비슷한 상황이다. 이러한 현상이 가능한 이유는 무엇일까?
연구팀은 합성생물학을 이용해 만든 전사 회로(Transcriptional circuit)를 박테리아(E. coli)에 구축해 주기적으로 신호 전달 분자를 방출할 수 있도록 했다. 처음엔 제각기 다른 시간에 신호 전달 분자를 방출하던 박테리아들은 의사소통을 통해 같은 시간에 주기적으로 분자를 방출하는 동기화를 이뤄냈다.
하지만 박테리아를 넓은 공간으로 옮겼을 땐 이러한 동기화가 각 박테리아의 신호 전달 분자 전사 회로에 전사적 양성 피드백 룹 (Transcriptional positive feedback loop)이 있을 때만 가능하다는 것을 발견했다.
양성 피드백 룹은 단백질이 스스로 유전자 발현을 유도하는 시스템으로, 전달받은 신호를 증폭하는 역할을 한다. 연구팀은 이러한 역할을 자세히 이해하기 위해 편미분방정식(Partial differential equation)을 이용해 세포 내 신호 전달 분자의 생성과 세포 간 의사소통을 정확하게 묘사하는 수학적 모델을 개발했다.
그러나 전사 회로를 구성하는 다양한 종류의 분자들 사이의 상호작용을 묘사하기 위해서는 고차원의 편미분방정식이 필요했고 이를 분석하기는 쉽지 않았다.
이를 극복하기 위해 연구팀은 시스템이 주기적인 패턴을 반복한다는 점에 착안해 고차원 시스템을 1차원 원 위의 움직임으로 단순화했다. 달은 고차원인 우주 공간에서 움직이지만, 궤도를 따라 주기적으로 움직이기에 달의 움직임을 1차원 원 위에서 나타낼 수 있는 것과 같은 원리이다.
이를 통해 연구팀은 박테리아 사이의 복잡한 상호작용을 원 위를 주기적으로 움직이는 두 점의 상호작용으로 단순화할 수 있었다.
연구팀은 양성 피드백 룹이 있으면 두 점의 위치 차이가 커도 시간이 지날수록 점점 차이가 줄어들어 결국 동시에 움직이는 것을 확인했다. 연구팀은 이러한 수학적 분석 결과를 실험을 통해서 검증함으로써 넓은 공간에서 세포가 효과적으로 상호작용하는 방식을 규명했다.
김재경 교수는 “세포들이 자신의 목소리는 낮추고 상대방의 목소리에는 더 귀 기울일 때만 한목소리를 낼 수 있다는 점이 인상적이다”라며 “이러한 원리는 수학을 이용한 복잡한 시스템의 단순화 없이는 찾지 못했을 것이다. 복잡한 것을 단순하게 볼 수 있도록 해주는 것이 수학의 힘이다”라고 말했다.
2019.10.15
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정재웅 교수, 스마트폰으로 뇌 신경회로 무선 제어 기술 개발
〈 김충연, 변상혁 박사과정, 정재웅 교수〉
우리 대학 전기및전자공학부 정재웅 교수와 미국 워싱턴대(University of Washington) 마이클 브루카스(Michael Bruchas) 교수 공동 연구팀이 스마트폰 앱 조작을 통해 약물과 빛을 뇌 특정 부위에 전달함으로써 신경회로를 정교하게 조절할 수 있는 뇌 이식용 무선 기기를 개발했다.
이번 기술 개발을 통해 장기간의 동물 실험이 필요한 신약 개발뿐 아니라 치매, 파킨슨병 등 뇌 질환 치료에도 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
라자 콰지(Raza Qazi, 1저자), 김충연, 변상혁 연구원이 개발하고 워싱턴대 신경과학 연구원들이 공동으로 참여한 이번 연구는 의공학 분야 국제 학술지 ‘네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)’ 8월 6일 자에 게재됐다. (논문명 : Wireless optofluidic brain probes for chronic neuropharmacology and photostimulation).
광유전학과 신경약물학은 주변 신경회로에 영향을 주지 않고 목표로 하는 뉴런이나 신경회로만을 빛 또는 약물, 혹은 그 둘의 조합을 이용해 정교하게 제어할 수 있다. 기존의 전기자극을 활용한 방법에 비해 훨씬 더 높은 시공간적 해상도를 가져 최근 뇌 연구 및 뇌 질병 치료 목적으로 주목받고 있다.
하지만 현재 뇌 연구에 일반적으로 쓰는 기기는 상대적으로 크기가 커 뇌 조직 손상, 정교한 선택적 신경회로 제어 불가, 하나의 다기능성 프로브(probe) 형태로 구현이 어렵다. 또한, 기존 기기는 실리카(silica)와 금속 등 고강성 재료로 제작돼 부드러운 뇌 조직과의 기계 특성적 간극이 있다. 이러한 특성으로 인해 염증반응을 악화시켜 장기간 이식용으로 적합하지 않다.
무엇보다 일반적으로 연구실에서 쓰이고 있는 광섬유, 약물주입관 등은 뇌 이식 후 외부기기에 선이 연결된 형태로 사용해야 해 자유로운 행동을 크게 제약하게 된다.
연구팀은 중합체(polymer) 미세유체관과 마이크로 LED를 결합해 머리카락 두께의 유연한 탐침을 만들고, 이를 소형 블루투스 기반 제어 회로와 교체 가능한 약물 카트리지와 결합했다. 이를 통해 스마트폰 앱을 통해 무선으로 마이크로 LED와 약물 전달을 제어할 수 있는 무게 2g의 뇌 이식용 기기를 구현했다.
특히 약물 카트리지는 레고의 원리를 모사해 탐침 부분과 쉽게 조립 및 분리할 수 있도록 제작해, 필요할 때마다 새로운 약물 카트리지를 결합함으로써 원하는 약물을 장기간에 걸쳐 뇌의 특정 부위에 반복 전달할 수 있도록 만들었다.
연구팀은 이 기기를 쥐의 뇌 보상회로에 이식한 후 도파민 활성 약물과 억제 약물이 든 카트리지를 기기와 결합했다. 그 후 간단한 스마트폰 앱 제어와 도파민 활성 약물을 이용해 원하는 타이밍에 자유롭게 움직이는 쥐의 행동을 증가, 억제하는 데 성공했다.
또한, 연구팀은 쥐의 뇌에서 장소 선호도를 유도할 수 있는 부위에 빛에 반응하는 단백질을 주입해 신경세포가 빛에 반응하도록 처리했다.
그 후 쥐가 특정 장소로 이동했을 때 마이크로 LED를 켜 빛 자극을 통해 쥐가 그 장소에 계속 머물고 싶게 만들었다. 반대로 약물 전달을 통해 뇌 신경회로를 제어함으로써 쥐의 특정 장소 선호도를 없애는 데도 성공했다.
정 교수는 “빛과 약물을 이용한 신경회로 제어는 기존의 전기자극 방법보다 훨씬 더 정교해 부작용 없는 뇌 제어가 가능하다”라며 “개발된 기기는 간단한 스마트폰 조작으로 뇌의 특정 회로를 빛과 약물을 이용해 반복적, 장기적으로 무선 제어가 가능해 뇌 기능을 밝혀내기 위한 연구나 향후 뇌 질환의 치료에도 유용하게 적용할 수 있을 것이다”라고 말했다.
연구팀은 이 기술을 인체에 적용하기 위해 두개골 내에 완전히 이식할 수 있고 반영구적 사용이 가능한 형태로 디자인을 발전시키는 확장 연구를 계획하고 있다.
이번 연구는 한국연구재단 신진연구자지원사업(완전 이식 가능한 무선 유연성 광유체 뉴럴 임플랜트 개발 및 뇌 연구를 위한 광유전학/광약물학에의 적용) 및 기초연구실 지원사업(유전자 및 신경회로 조절 기반 중독 행동 제어 기초연구실)의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 디바이스가 이식된 쥐의 사진
그림2. 스마트폰앱을 이용한 마이크로 LED 컨트롤
그림3. 개발된 뇌 이식용 무선 디바이스
2019.08.08
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임성갑 교수, 새로운 다층 금속 상호연결 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 임성갑 교수와 POSTECH(총장 김도연) 창의IT융합공학과 김재준 교수 공동 연구팀이 비아홀(via-hole, vertical interconnect access hole) 공정 없이도 금속을 다중으로 상호 연결할 수 있는 기술을 개발했고, 이를 통해 5층 이상의 3차원 고성능 유기 집적회로를 구현했다.
이번 기술은 금속의 수직 상호 연결을 위해 공간을 뚫는 작업인 비아홀 공정 대신 패턴된 절연막을 직접 쌓는 방식으로, 유기 반도체 집적회로를 형성하는데 적용할 수 있는 신개념의 공정이다.
유호천 박사와 박홍근 박사과정 학생이 공동 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제적인 학술지인 네이처 커뮤니케이션(Nature Communications) 6월 3일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명: Highly stacked 3D organic integrated circuits with via-hole-less multilevel metal interconnects)
유기 트랜지스터는 구부리거나 접어도 그 특성을 그대로 유지할 수 있는 장점 덕분에 유연(flexible) 디스플레이 및 웨어러블 센서 등 다양한 분야에 적용할 수 있다.
그러나 이러한 유기물 반도체는 화학적 용매, 플라즈마, 고온 등에 의해 쉽게 손상되는 문제점 때문에 일반적인 식각 공정을 적용할 수 없어 유기 트랜지스터 기반 집적회로 구현의 걸림돌로 여겨졌다.
공동 연구팀은 유기물 반도체의 손상 없이 안정적인 금속 전극 접속을 위해 절연막에 비아홀을 뚫는 기존 방식에서 벗어나 패턴된 절연막을 직접 쌓는 방식을 택했다. 패턴된 절연막은 패턴 구조에 따라 반도체소자를 선택적으로 연결할 수 있도록 했다.
특히 연구팀은 ‘개시제를 이용한 화학 기상 증착법(iCVD: initiated chemical vapor deposition)’을 통해 얇고 균일한 절연막 패턴을 활용해 안정적인 트랜지스터 및 집적회로를 구현하는 데 성공했다.
공동 연구팀은 긴밀한 협력을 통해 개발한 금속 상호 연결 방법이 유기물 손상 없이 100%에 가까운 소자 수율로 유기 트랜지스터를 제작할 수 있음을 확인했다. 제작된 트랜지스터는 탁월한 소자 신뢰성 및 균일성을 보여 유기 집적회로 제작에 큰 역할을 했다.
연구팀은 수직적으로 분포된 트랜지스터들을 상호 연결해 인버터, 낸드, 노어 등 다양한 디지털 논리 회로를 구현하는 데 성공했다. 또한, 효과적인 금속 상호 연결을 위한 레이아웃 디자인 규칙을 제안했다. 이러한 성과는 향후 유기 반도체 기반 집적회로 구현 연구에 유용한 지침이 될 것으로 기대된다.
연구책임자인 POSTECH 김재준 교수는 “패턴된 절연막을 이용하는 발상의 전환이 유기 집적회로로 가기 위한 핵심 기술의 원천이 됐다”라며 “향후 유기 반도체 뿐 아니라 다양한 반도체 집적회로 구현의 핵심적인 역할을 할 것으로 기대한다”라고 말했다.
본 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단과 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 제안된 금속 상호 연결 기술 모식도
그림2. 수직 집적된 디지털 회로 공정 모식도 및 이미지
2019.06.11
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조광현 교수, 뇌파 생성, 변조 담당하는 신경회로 원리 규명
〈 조광현 교수 연구팀 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 뇌파의 생성 및 변조를 담당하는 핵심 신경회로를 규명하는 데 성공했다.
이를 통해 뇌의 동작원리를 밝힐 뿐 아니라 향후 여러 뇌질환 환자에게서 발생하는 비정상적 뇌파활동을 신경세포 네트워크 수준에서 규명하는 데 활용 가능할 것으로 기대된다. 이번 연구는 4차 산업혁명의 핵심기술로 주목받는 IT와 BT의 융합연구인 시스템생물학 연구로 규명했다는 의미를 갖는다.
이병욱 박사과정, 신동관 박사, 스티븐 그로스 박사가 함께 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘셀 리포트(Cell Reports)’ 11월 6일자 온라인 판에 게재됐다.
뇌의 다양한 기능은 신경세포(뉴런) 사이의 복잡한 상호작용을 통해 이뤄진다. 특히 뉴런들의 동시다발적인 발화에 의해 형성되는 뇌파는 뇌의 활동 상태를 측정하는 가장 중요한 지표이며, 특정 기능을 수행하기 위해 영역 간 선택적 통신의 매개체 역할을 하는 것으로 알려져 있다.
또한 뇌파의 비정상적인 생성 및 변조 현상은 다양한 뇌질환과 밀접한 관계를 갖는 것으로 밝혀지고 있다. 이에 따라 전 세계 신경생물학 연구자들은 뇌파의 생성 및 변조 원리를 파악하기 위해 노력해 왔다.
그러나 뇌파의 생성 및 변조는 수많은 뉴런 사이의 복잡한 상호작용을 통해 발생하는 예측할 수 없는 창발적 특성(emergent property)을 갖기 때문에 기존의 신경 생물학 실험을 통해 그 원리를 규명하기에는 한계가 있었다.
조 교수 연구팀은 시스템생물학 기반의 연구방법을 통해 뇌파의 생성 및 변조 원리를 분석했다. 연구팀은 여러 뇌 영역 중 특히 감각 피질(sensory cortex)에 주목했다. 감각 피질은 외부 감각 정보를 처리하고 통합, 조절하는 핵심 영역으로 여러 주파수 대역의 뇌파와 변조를 관측할 수 있다.
연구팀은 최근 커넥토믹스 (connectomics) 연구를 통해 밝혀진 쥐의 감각피질 내 뉴런의 종류 및 뉴런 간 연결성 정보를 이용해 감각피질을 구성하는 뉴런들과 이들을 연결하는 시냅스를 수학 모델을 통해 표현하고 이로부터 신경회로를 구축해 뇌파의 생성 및 변조 과정을 분석했다.
연구팀은 대규모 컴퓨터 시뮬레이션 분석을 통해 흥분성 뉴런과 억제성 뉴런으로 구성된 양성피드백과 음성피드백의 중첩된 구조(interlinked positive and negative feedback)가 뇌파의 생성 및 주파수 변조 현상의 핵심회로임을 최초로 규명했다.
특히 연구팀은 기존의 전기생리학 실험을 통해 측정된 뉴런 간 시냅스의 특정 연결강도가 신경회로의 뇌파 생성 및 변조 기능을 극대화시킬 수 있는 최적의 조합임을 밝혀냈다.
이번에 개발한 수학모형을 활용하면 전통적 생물학 실험을 통해 파악이 어려웠던 뉴런들 간의 다양한 상호작용을 이해하고 신경회로의 복잡한 설계원리를 파악할 수 있을 것으로 기대된다.
또한 여러 뇌질환 환자의 뇌에서 관측되는 비정상적인 뇌파 활동을 신경네트워크 차원에서 분석하고 규명할 수 있을 것으로 예상된다.
시스템생물학 접근을 통한 신경회로의 구조 및 기능 분석은 인공지능의 발전에도 기여할 것으로 기대된다. 두뇌 신경회로의 작동원리에 대한 이해를 높인다면 컴퓨터 과학자들이 이를 이용해 새로운 인공지능 기술을 개발할 수 있다. 자폐증이나 집중력 조절장애 등과 관련된 신경회로 규명, 두뇌 치료 기술 개발 등의 원천 의료기술 개발에도 혁신으로 이어질 수 있다.
조 교수는 “지금껏 뇌파의 생성 및 변조를 담당하는 핵심 신경회로가 밝혀진 바가 없었다”며 “이번 연구에서는 최근 커넥토믹스 (connectomcis) 연구를 통해 점차 밝혀지고 있는 뉴런간의 복잡한 연결성에 숨겨진 설계원리를 시스템생물학 연구를 통해 찾아냄으로써 뇌의 동작원리를 파악할 수 있는 새로운 가능성을 제시했다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 바이오의료기술개발사업, 그리고 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 뉴런 간 연결 강도에 내제된 기능적 설계원리 파악
그림2. 뇌파의 생성 및 변조를 담당하는 핵심 신경회로
2018.11.14
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조광현 교수, 섬유아세포 과활성 유발 분자피드백 회로 규명
〈 조 광 현 교수 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 삼성병원 김석형 교수 연구팀과 공동연구를 통해 섬유증 및 암 악성화의 원인이 되는 섬유아세포 과활성을 유발하는 분자피드백 회로를 최초로 규명했다.
신동관 박사와 안수균 학생 등이 함께 참여한 이번 연구는 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 8월 1일자 온라인 판에 게재됐다.
( https://www.nature.com/articles/s41467-018-05274-6 )
인간의 섬유아세포는 대부분의 정상조직에 비활성화된 상태로 존재하다가 상처회복을 위해 필요할 때 급진적으로 활성화된다. 하지만 이러한 급진적 활성화가 유발되는 원리는 아직 밝혀지지 않았다.
조광현 교수 연구팀은 삼성병원 김석형 교수팀과 공동연구를 통해 Twist1, Prrx1, TNC 분자들이 연쇄적으로 활성을 유발하는 양성피드백회로를 구성함으로서 그와 같은 급진적인 섬유아세포의 활성을 유발한다는 것을 분자생물학실험과 수학모델링, 컴퓨터시뮬레이션 분석, 그리고 동물실험과 임상데이터 분석을 통해 밝혔다.
활성화된 섬유아세포는 상처가 치유된 뒤 다시 비활성화된 상태로 전환돼야 하는데 이 때 피드백회로가 계속 작동하면 섬유증의 발생이나 암 악성화의 원인이 된다.
따라서 이번에 밝혀낸 Twist1-Prrx1-TNC 분자피드백회로는 섬유증과 암의 새로운 치료 타겟으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
□ 그림 설명
그림1. 섬유아세포의 급진적 활성화를 유발하는 Twist1-Prrx1-TNC 분자피드백회로 규명 과정
그림2. 정상적인 섬유아세포의 활성화 조절과 피드백회로의 비가역적 활성화에 따른 비정상적인 섬유아세포 활성화 조절과정의 비교
2018.08.10
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한진희 교수, 공포에 대한 선천적 반응 결정 신경회로 규명
〈 한진희 교수, 장진호 박사 〉
“생쥐 실험을 통해 포식자의 냄새 자극에 대한 본능적 공포 반응을 결정하는 전두엽-편도체 뇌신경회로를 발견했습니다. 공포에 대한 선천적인 반응이 뇌 속에 어떤 식으로 코딩됐는지를 보여주며 공황장애, 외상 후 스트레스 장애 등의 불안 및 공포 뇌질환 치료 기술에 활용될 것입니다.”
우리 대학 생명과학과 한진희 교수와 한국뇌연구원(KBRI) 뇌신경망연구부 박형주 박사 공동 연구팀이 동물의 공포에 대한 선천적인 행동 반응이 발생하게 만드는 뇌신경회로를 발견하고 그 원리를 밝혔다.
장진호 박사가 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 7월 16일자 온라인 판에 게재됐다.
골목의 모퉁이를 돌아설 때 갑자기 튀어나온 자동차 때문에 깜짝 놀라며 얼어붙는 듯이 몸이 저절로 멈춘 경험은 한 번쯤은 겪어봤을 것이다. 이는 ‘동결(freezing)’이라 불리는 대표적 공포 반응이다.
만약 자동차 앞에서 몸이 멈추지 않았다면 큰 사고로 이어졌을 수 있다. 이처럼 포식자나 위험한 물체와 맞닥뜨렸을 때 적절한 공포 반응을 나타내는 것은 사람과 동물이 위협으로부터 살아남을 가능성을 높여주는 역할을 한다. 이처럼 정상적인 공포, 불안 반응은 인간과 동물의 생존을 위해 필수적인 기능이다.
그러나 뇌신경학자들은 공포 반응을 조절하는 신경회로의 이면에 주목한다. 극도의 스트레스나 지속적인 생존의 위협에 노출된 사람들에게서 공포 반응을 조절하던 두뇌 회로가 고장난 듯 기능 이상을 보이는 현상이 존재하기 때문이다. 최근 미디어를 통해 익숙해진 공황장애, 외상 후 스트레스 장애 등이 이러한 기능 이상으로 인해 발병한다.
위와 같은 질환을 앓는 사람들은 수개월 이상의 상담 및 약물 치료를 통해야만 과호흡, 통제되지 않는 불안감, 불면증 등의 증상을 극복한 후 일상에 복귀할 수 있다. 이러한 이유로 뇌신경회로가 올바르게 작용하는 원리를 이해해야만 질환의 효율적인 치료가 가능하다.
한 교수 연구팀은 전측대상회 피질(ACC, anterior cingulate cortex)라는 전두엽의 기능에 주목했다. 신체적인 고통에 반응하고 통증 정보를 처리하는 뇌 영역으로 알려진 전측대상회 피질은 복잡한 두뇌 중에서도 가장 고도의 연산 기능을 수행할 수 있는 전전두엽 피질(PFC, prefrontal cortex)의 일부를 차지하고 있다.
그 동안 전두엽 뇌 영역이 학습을 통해 획득하는 후천적인 공포 조절 기능을 담당한다는 사실이 동물 실험 등으로 규명됐지만 선천적 공포조절 기능은 알려진 바가 없었다.
핵심 실험을 수행한 1저자인 장진호 박사는 작은 발상의 전환을 언급했다. “교수님이 학습된 공포 반응이 아닌 본능적 공포 반응을 통해 실험을 해보자는 독특한 제안을 하셨습니다. 해외 연구진들도 전전두엽 피질 두뇌 회로가 공포 반응을 조절하는 원리는 연구하지만, 포식자에 대한 본능적 반응에는 아무도 주목하지 않았습니다. 데이터 해석에 어려움을 겪고 있었는데 발상의 전환 이후 놀라운 데이터를 꾸준히 얻을 수 있었습니다.”
연구팀은 빛을 이용해 실시간으로 뉴런의 활성을 조절하는 광유전학 기술을 생쥐의 전측대상회 피질에 적용했다. 생쥐들을 포식자인 여우의 냄새에 노출시킨 상태에서 전측대상회 피질 영역을 억제, 자극해 반응 변화를 살폈다.
전측대상회 피질 영역의 뉴런을 억제하자 여우 냄새에 대한 동결 공포 반응이 크게 증폭됐고, 반대로 전측대상회 피질 영역을 자극했을 때는 공포 반응이 감소했다. 또한 전측대상회 피질 자극은 트라우마 기억에 대한 학습된 공포 반응도 강하게 억제하는 효과를 보였다.
연구팀은 전측대상회 피질 영역 내에서 편도체로 연결을 맺은 일부 뉴런들의 성질을 규명했다. 한 교수는 회로망 연구의 중요성을 설명했다. “두뇌 영역에는 전혀 다른 기능의 뉴런들이 공존하고 있으며 이들은 각기 다른 하위 영역으로 연결을 보내는 경우가 많습니다. 뇌 영역의 기능을 올바로 이해하기 위해 회로망에 따라 뉴런의 종류를 구분해야 하는 이유입니다.”
연구팀은 먼저 다양한 신경망 추적(neuronal tracer) 기법을 활용해 전측대상회 피질의 하위 연결망을 탐색했다. 그 중 공포 반응의 출력에 중요한 뇌구조로 잘 알려진 배외측 편도체핵(BLA, basolateral nucleus of amygdala)에서 전측대상회 피질의 주요 연결망을 관찰했다.
한국뇌연구원의 박형주 박사 연구팀은 전기 생리학 방법을 이용해 전측대상회 피질-배외측 편도체핵 연결망이 단일 시냅스 흥분성 연결로 구성됨을 증명했다.
연구팀은 나아가 전측대상회 피질-배외측 편도체핵 하위 연결망이 전측대상회 피질과 동일한 선천적 공포 조절 기능을 수행함을 규명했다. 이 하부 회로를 억제시키자 여우 냄새에 대한 공포 반응이 증가됐고, 같은 회로를 자극시키자 공포 반응이 감소했다.
또한 코요테, 들쥐(들쥐는 생쥐를 잡아먹는 포식자이다)를 사용한 보강 실험을 통해 전측대상회 피질-배외측 편도체핵 회로의 선천적 공포 행동 조절 기능을 명확히 규명했다.
한 교수는 “선천적 위협 자극에 대한 공포 행동반응을 코딩하고 있는 뇌 속 핵심 신경회로를 발견했다는 점에서 매우 중요한 학술적 의미가 있습니다. 향후 전측대상회 피질 신경회로를 표적으로 하는 외상 후 스트레스 장애 치료기술 개발의 근거가 될 것입니다”고 말했다.
이번 연구는 뇌과학 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. ACC 영역의 활성 조절에 의한 본능적 공포 반응 증폭 및 감소
2018.08.07
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유회준 교수, 딥러닝용 AI 반도체 개발
우리대학 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 스타트업 '유엑스 팩토리'와 함께 가변 인공신경망 기술을 적용해 딥러닝을 효율적으로 처리하는 AI 반도체를 개발했다. 딥러닝이란 컴퓨터가 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있도록 인공신경망을 기반으로 구축한 '기계 학습' 기술이다.
유 교수 연구팀이 개발한 새로운 칩은 반도체 안에서 인공신경망의 무게 정밀도를 조절함으로써 에너지 효율과 정확도를 조절한다. 1비트부터 16비트까지 소프트웨어로 간편하게 조절하면서 상황에 맞춰 최적화된 동작을 얻어낸다. 하나의 칩이지만 '콘볼루션 신경망'(CNN)과 '재귀 신경망'(RNN)을 동시에 처리할 수 있다. CNN은 이미지를 분류나 탐지하는 데 쓰이며, RNN은 주로 시간의 흐름에 따라 변화하는 영상과 음성 등 데이터 학습에 적합하다. 또 통합 신경망 프로세서(UNPU)를 통해 인식 대상에 따라 에너지효율과 정확도를 다르게 설정하는 것도 가능하다.
모바일에서 AI 기술을 구현하려면 고속 연산을 '저전력'으로 처리해야 한다. 그렇지 않으면 한꺼번에 많은 정보를 처리하면서 발생하는 발열로 인해 배터리 폭발 등의 사고가 일어날 수 있기 때문이다. 연구팀에 따르면 이번 칩은 세계 최고 수준 모바일용 AI 칩 대비 CNN과 RNN 연산 성능이 각각 1.15배, 13.8배이 달한다. 에너지효율도 40% 높은 것으로 나타났다.
스마트폰 카메라를 통해 사람의 얼굴 표정을 인식해 행복, 슬픔, 놀람, 공포, 무표정 등 7가지의 감정을 자동으로 인식하는 감정인식 시스템도 개발됐다. 이 시스템은 감정 상태를 스마트폰 상에 실시간으로 표시한다. 유 교수 연구팀의 이번 연구는 지난 13일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다.
유회준 교수는 "기술 상용화에는 1년 정도 더 걸릴 전망"이라며 " 모바일에서 AI를 구현하기 위해 저전력으로 가속하는 반도체를 개발했으며, 향후 물체인식, 감정인식, 동작인식, 자동 번역 등 다양하게 응용될 것으로 기대된다"고 설명했다.
2018.02.26
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최성율, 박상희 교수, 전자기기용 저전력 멤리스터 집적회로 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최성율 교수와 신소재공학과 박상희 교수 공동 연구팀이 메모리와 레지스터의 합성어인 멤리스터(Memristor)를 이용해 저전력 비휘발성 로직-인-메모리 집적회로를 개발했다.
레지스터, 커패시터, 인덕터에 이어 4번째 전자 회로 소자인 멤리스터를 통한 기술로 새로운 컴퓨팅 아키텍처(하드웨어와 소프트웨어를 포함한 컴퓨터 시스템 전체 설계방식)를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
장병철, 남윤용 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 재료분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 1월 10일자 표지 논문으로 게재됐다.
4차 산업혁명 시대는 사물인터넷, 인공지능 등의 정보통신 기술 기반을 통해 발전되고 있으며 이는 사용자 친화적인 유연, 웨어러블 기기를 활용해 제공될 것으로 보여진다.
이러한 측면에서 저전력 배터리를 기반으로 한 소프트 전자기기의 개발에 대한 필요성이 커지고 있다.
하지만 기존 트랜지스터로 구성된 메모리와 로직회로 기반의 전자 시스템은 문턱전압 이하 수준의 트랜지스터 누설 전류(subthreshold leakage current)에 의한 대기전력 소모로 인해 휴대용 전자기기로의 응용에 한계가 있었다. 또한 기존 메모리와 프로세서가 분리돼 있어 데이터를 주고받는 과정에서 전력과 시간이 소모되는 문제점도 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 정보의 저장과 로직 연산 기능을 동시에 구현할 수 있는 로직-인-메모리 집적회로를 개발했다.
플라스틱 기판 위에 비휘발성의 고분자 소재를 이용한 멤리스터, 산화물 반도체 소재를 이용한 유연 쇼트키 다이오드 선택소자(Schottky Diode Selector)를 수직으로 집적해 선택소자와 멤리스터가 일대일로 짝을 이루는 1S-1M 집적소자 어레이를 구현했다.
연구팀은 기존의 아키텍처와는 달리 대기 전력을 거의 소모하지 않는 비휘발성 로직-인-메모리 집적회로를 구현해 새로운 컴퓨팅 아키텍처를 개발했다. 또한 어레이 상에서 소자 간에 흐르는 스니크(sneak) 전류라고 불리는 누설 전류 문제도 해결했다.
그 밖에도 연구팀의 기술은 병렬 컴퓨터 방식인 하나의 명령어로 여러 값을 동시에 계산하는 단일 명령 다중 데이터 처리(Single-Instruction Multiple-Data, SIMD)를 구현했다.
최 교수는 “멤리스터와 선택소자의 집적을 통해 유연한 로직-인-메모리 집적회로를 구현한 이번 연구는 유연성과 저전력성을 가진 메모리와 로직을 동시에 제공한다”며 “모바일 및 웨어러블 전자시스템의 혁신을 가져 올 수 있는 원천기술을 확보했다는 의의를 갖는다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 추진하는 글로벌프론티어사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 저널에 게재된 표지논문 사진
그림2 유연 멤리스티브 비휘발성 로직-인-메모리 회로와 소자 단면 고해상도 투과전자현미경 이미지
그림3. 비휘발성 메모리 소자 응용을 위한 인가전압에 따른 소자 성능 확인
그림4. 유연 1S-1M 집적 소자 어레이의 병렬 로직 연산
2018.02.13
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유회준 교수, 인공지능 얼굴인식 시스템 K-EYE 개발
우리 대학 전기및전자공학과 유회준 교수 연구팀이 딥러닝 알고리즘을 세계 최소 전력으로 구현하는 인공지능 반도체 칩 CNNP를 개발했다. 그리고 이를 내장한 얼굴인식 시스템 K-Eye 시리즈를 개발했다.
연구팀이 개발한 K-Eye 시리즈는 웨어러블 디바이스와 동글 타입 2가지로 구성된다. 웨어러블 타입인 K-Eye는 블루투스로 스마트폰과 연동 가능하다.
봉경렬 박사과정이 주도하고 ㈜유엑스팩토리(대표 박준영)과 공동으로 개발한 이번 연구는 지난 2월 미국에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 세계 최저전력 CNN칩으로 발표돼 주목을 받았다.
최근 글로벌 IT 기업들이 알파고를 비롯한 인공지능 관련 기술들을 경쟁적으로 발표하고 있다. 그러나 대부분은 소프트웨어 기술이라 속도가 느리고 모바일 환경에서는 구현이 어렵다는 한계가 있다.
따라서 이를 고속 및 저전력으로 구동하기 위해 인공지능 반도체 칩 개발이 필수적이다.
연구팀의 K-Eye 시리즈는 1mW 내외의 적은 전력만으로도 항상 얼굴 인식을 수행하는 상태를 유지하면서 사람의 얼굴을 먼저 알아보고 반응할 수 있다는 특징을 갖는다.
K-Eye의 핵심 기술인 얼웨이즈 온(Always-On) 이미지 센서와 CNNP라는 얼굴 인식 처리 칩이 있었기 때문에 위와 같은 세계 최저전력 기술이 가능했다.
첫 번째 칩인 얼웨이즈 온(Always-On) 이미지 센서는 얼굴이 있는지 없는지 스스로 판단할 수 있어 얼굴 인식이 될 때에만 작동하게 해 대기 전력을 대폭 낮출 수 있다.
얼굴 검출 이미지 센서는 아날로그 프로세싱으로 디지털 프로세싱을 제어해 센서 자체의 출력 소모를 줄였다. 픽셀과 결합된 아날로그 프로세서는 배경 부분과 얼굴 부분을 구분하는 역할을 하고 디지털 프로세서는 선택된 일부 영역에서만 얼굴 검출을 수행하면 돼 효율적인 작업이 가능하다.
두 번째 칩인 CNNP는 딥러닝을 회로, 구조, 알고리즘 전반에 도입하고 재해석을 진행해 최저 수준의 전력을 구현하는 역할을 했다.
특히 CNNP칩은 3가지의 핵심 기술을 사용했는데 ▲알파고 인공지능 알고리즘에서 사용하는 2차원 계산을 1차원 계산으로 바꿔 고속 저전력화 ▲분산형으로 배치된 칩 내 메모리가 가로방향 뿐 아니라 세로방향도 읽어낼 수 있는 특수 저전력 분산 메모리로의 설계 ▲1024개의 곱셈기와 덧셈기가 동시에 구동돼 막강한 계산력을 가지면서 외부 통신망을 거치지 않고 직접 계산 결과를 주고받을 수 있게 한 점이다.
CNNP는 97%의 인식률을 가지면서도 알파고에 사용된 GPU에 비해 5천분의 1정도의 낮은 전력인 0.6mW만을 소모한다.
K-Eye를 목에 건 사용자는 앞에서 다가오는 상대방의 얼굴이 화면에 떠오르면 미리 저장된 정보와 실시간으로 찍힌 사진을 비교해 상대방의 이름 등 정보를 자연스럽게 확인할 수 있다.
동글 타입인 K-EyeQ는 스마트폰에 장착해 이용할 수 있는데 사용자를 알아보고 반응하는 기능을 한다. 미리 기억시킨 사용자의 얼굴이 화면을 향하기만 하면 스마트폰 화면이 저절로 켜지면서 그와 관련된 정보를 제공한다.
또한 입력된 얼굴이 사진인지 실제 사람인지도 구분할 수 있어 사용자의 얼굴 대신 사진을 보여주면 스마트폰은 반응하지 않는다.
유 교수는 “인공지능 반도체 프로세서가 4차 산업혁명시대를 주도할 것으로 기대된다”며 “이번 인공지능 칩과 인식기의 개발로 인해 세계시장에서 한국이 인공지능 산업의 주도권을 갖길 기대한다”고 말했다.
□ 사진 설명.
사진1. K-EYE 사진
사진2. K-EYEQ 사진
사진3. CNNP 칩 사진
2017.06.14
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