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비만이 성병 헤르페스를 억제하는 메커니즘 규명
우리 연구진이 성병을 일으키는 2형 헤르페스 감염에 대해 비만인 암컷 생쥐가 더 높은 저항성을 갖는다는 사실을 밝혔다. 나쁘기만 할 것 같은 비만이 오히려 도움이 되는 역설적인 현상을 관찰한 것이다.
※ 2형 헤르페스: 헤르페스 바이러스의 일종으로 주로 성병을 일으키는 것으로 알려짐. 여성이 남성보다 더 높은 감염률을 보이는 것으로 알려짐.
의과학대학원 이흥규 교수 연구팀이 비만이 여성 생식기를 통한 단순 2형 헤르페스 바이러스(herpes simplex virus type 2) 감염에 대해 저항성을 강화하는 현상을 발견했으며, 그 메커니즘을 규명했음을 6일 밝혔다.
비만은 종양 등 각종 질병에 대해 안 좋은 영향을 끼치는 인자로 잘 알려져 있다. 하지만, 여성 생식기를 통한 2형 헤르페스 감염 시 질 내 공생미생물과 감마델타 T세포의 상호작용을 통해 바이러스에 저항성이 생긴다는 사실을 연구팀은 발견했다.
여성의 생식기 내에는 젖산균을 포함한 공생미생물이 서식하고 있다. 비만인 여성은 마른 여성과는 질 내 공생미생물의 조성이 다른 것으로 알려져 있는데, 연구팀은 비만인 암컷 생쥐의 질 내에는 장에서 유래한 것으로 보이는 균들이 섞여 있는 것을 발견했다.
연구팀은 장에서 유래된 것으로 보이는 비만 암컷 생쥐의 질 내에 유입된 균들이 아미노산의 일종인 아르기닌을 활발하게 생산하고 있다는 사실을 발견했고, 아르기닌이 바이러스 초기 감염에 중요한 역할을 한다는 사실을 발견했다.
연구팀은 이어서 아르기닌이 질 내의 감마델타 T 세포의 항바이러스 면역반응을 강화하고, 적응 면역세포가 활성화되는 시기보다 이른 시기에 바이러스 감염과 전파를 이미 억제하고 있음을 발견했다.
연구를 주도한 의과학대학원 이흥규 교수는 "이번 연구는 비만이 특정 감염 질병에는 도움이 될 수도 있다는 사실을 밝혔다는 점에서 의의가 있고, 앞으로 비만인 환자들의 바이러스 감염증 치료에 참고가 될 것이며, 연구 결과를 바탕으로 분자 메커니즘을 응용해 항바이러스제 개발에 박차를 가할 것이다ˮ고 연구의 중요성을 설명했다.
비만이 바이러스를 억제하는 현상을 발견하고 그 메커니즘을 규명한 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구지원사업 및 바이오의료기술개발사업의 지원으로 수행됐으며, 의과학대학원 박장현 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 생명과학 분야 국제학술지 `셀 리포트(Cell Reports)'에 지난 11월 8일 字 게재됐다.
2022.12.06
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인간 근육보다 17배 강한 헤라클래스 인공 근육 개발
우리 대학 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 부산대 안석균 교수 연구팀과 공동 연구를 통해 그래핀-액정 복합섬유를 이용한 새로운 인공 근육을 개발하는 데 성공했다고 5일 밝혔다. 이 인공 근육은 현재까지 과학계에 보고된 것 중에서 인간 근육과 가장 유사하면서도 최대 17배 강한 힘을 보이는 것으로 밝혀졌다.
동물의 근육은 신경 자극에 의해 그 형태가 변하면서 기계적인 운동을 일으키는 것으로 알려져 있다. 로봇이나 인공장기 등 다양한 분야에서 동물근육과 유사한 운동을 일으키기 위한 기술들이 개발돼왔으나, 지금까지는 주로 기계장치에 의존한 것들이 대부분이다.
최근에는 유연성을 가지는 신소재를 이용해 생명체의 근육같이 유연하면서도 기계적 운동을 일으킬 수 있는 인공 근육들이 연구되고 있다. 그러나 이들 대부분이 일으키는 운동의 범위가 동물 근육보다 제한되고 강한 운동을 일으키기 위해서는 마치 시계태엽을 감듯이 부가적인 에너지 저장과정을 거쳐야만 하는 문제점이 있다.
김교수 연구팀이 개발한 신소재는 온도변화에 따라 동물 근육과 같이 크게 수축을 일으키는 액정물질에 고품질의 그래핀을 적용함으로써 레이저를 이용한 원격제어가 가능하며 인간 근육의 작업 수행능력(17배)과 출력밀도(6배)를 크게 능가하는 운동능력을 구현했다. 연구팀은 실제로 인공 근육을 이용해 1 킬로그램(kg) 짜리 아령을 들어올리는 데 성공하기도 했으며, 이를 이용한 인공 자벌레는 살아있는 자벌레보다 3배나 빠른 속도로 움직이는 기록을 달성하기도 했다.
연구를 주도한 신소재 분야 석학인 KAIST 김상욱 교수는 "최근 세계적으로 활발히 개발되고 있는 인공 근육들은 비록 한두 가지 물성이 매우 뛰어난 경우는 있으나 실용적인 인공 근육으로 작동하는 데 필요한 다양한 물성들을 골고루 갖춘 경우는 없었다ˮ며 "이번 연구를 시발점으로 실용성 있는 인공 근육 소재가 로봇 산업 및 다양한 웨어러블 장치에 활용할 수 있으며 4차 산업 혁명에 따른 비대면 과학기술에서도 크게 이바지할 수 있을 것이다ˮ라고 말했다.
신소재공학과 김인호 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 이러한 성과를 인정받아 저명한 영국의 과학 학술지 네이처 나노테크놀로지(Nature Nanotechnology)에 지난 10월 27일자로 출간됐었으며, 해당 학술지의 표지 논문으로 선정됐다. 또한 관련 기술에 대한 특허를 국내외에 출원하여 KAIST 교원창업 기업인 ㈜소재창조를 통해 상용화를 진행할 계획이다.
신소재공학과 강지형 교수, 기계공학과 유승화 교수, 부산대학교 고분자공학과 안석균 교수가 공동 연구로 참여한 이번 연구는 한국연구재단의 리더연구자지원사업인 다차원 나노조립제어 창의연구단과 기초연구 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.12.05
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빛을 완전히 조절할 수 있는 메타렌즈 개발
우리 대학 신소재공학과 신종화 교수 연구팀이 빛의 세 가지 주요 특성인 세기, 위상, 편광을 동시에 모두 조절할 수 있는 유니버설 메타표면(universal metasurface)을 개발했다고 2일 밝혔다.
단일 소자로 빛의 세기, 위상, 편광을 모두 자유로이 조절할 수 있는 기술은 갈릴레이가 망원경으로 목성의 위성을 관측했던 광학 분야의 시초부터 제임스웹 망원경으로 130억 년 전 우주를 볼 수 있게 된 현재까지 풀리지 않는 난제로 남아있었다. 최근, 마이크로미터 이하 크기의 인공적인 구조체들을 유리 등 기존 소재 표면을 따라 배열해 빛의 특성을 높은 자유도로 조절할 수 있는 메타표면이 이러한 난제를 해결할 수 있는 기술이 될 수 있다는 기대감으로 관련 연구가 세계 여러 대학과 연구소, 기업에서 경쟁적으로 이뤄지고 있다.
이러한 메타표면은 현재 안경 두께의 천 분의 일인 수 마이크로미터 수준의 얇은 두께만으로도 렌즈의 역할을 할 수 있을 뿐만 아니라, 편광판, 컬러필터 등 기존 다른 광학 부품들의 기능도 동시에 수행할 가능성을 갖고 있어서 여러 종류의 광학필름이 필수적으로 들어가는 OLED 등 현재 상용 디스플레이의 두께를 현저히 줄이고 공정을 단순화시키거나 동영상 홀로그램, 증강현실(AR) 글래스, 라이다(LiDAR) 등의 새로운 응용의 광학 부품들에도 널리 적용될 수 있는 다재다능한 기술로 관심을 받고 있다.
하지만, 현재까지 보고된 메타표면들은 여전히 특정 색의 빛이 가지는 세 가지 특성 중 일부분만을 동시에 조절(예: 위상과 편광 또는 위상과 세기 등)할 수 있어, 하나의 소자로 세 특성을 완전히 조절하는 문제는 해결되지 못한 숙제로 남아있었다.
연구팀은 행렬과 관련된 수학적 원리에 착안해, 밀접한 두 층으로 이뤄진 유전체 메타표면이 빛의 세 가지 주요한 특성을 완벽히 조절할 수 있음을 이론적으로 밝히고, 이를 실험적으로 규명했다. 특히, 기존에 단일 소자로 불가능했던 벡터 홀로그램들을 제안하고 최초로 구현하는 데 성공했다. 학문적으로는 메타표면의 편광 선택적인 특성을 통해 맥스웰 방정식을 만족하는 두 가지 독립적인 임의의 3차원 전자기장 분포를 구현하는 방법을 최초로 보였다는 점에서 이번 연구는 큰 의의를 갖는다.
또한, 연구진은 유니버설 메타표면과 일반 렌즈의 조합만으로 임의의 편광 선택적인 선형 광학계의 구현이 가능함을 이론적으로 입증했는데, 이는 푸리에 변환 등을 포함한 복잡한 수학적 연산이나 데이터 처리를 광학적으로 간단하게 구현할 수 있음을 의미한다. 한 가지 예시로 연구팀은 확률론적 양자 CNOT 게이트 배열을 유니버설 메타표면과 렌즈만을 사용해 만들 수 있음을 보였으며, 이러한 원리는 양자 광학 뿐만 아니라, 광 통신, 광 신경망을 이용한 기계학습 기반 안면인식 등 여러 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
연구진은 "이번 연구를 통해 광학 분야의 오랜 난제였던 빛의 세기, 위상, 편광의 완전한 조절을 해결했을 뿐만 아니라, 이를 바탕으로 모든 편광 선택적인 선형 광학계 구현이 이론적으로 가능함을 밝혔다ˮ며, 이어 "이번 연구에서 제안한 메타표면의 가능성을 활용하여 기존 한계를 극복한 응용 광소자를 적극적으로 개발할 계획ˮ이라고 언급했다.
신소재공학과 장태용 박사와 정준교 박사과정생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials)' 지난 11월 3일 字 출판됐다. (논문명 : Universal Metasurfaces for Complete Linear Control of Coherent Light Transmission).
한편 이번 연구는 한국연구재단 과학기술분야 기초연구사업 및 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.12.02
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세계 최초로 사람처럼 사물의 개념을 스스로 학습하는 장면 인식 기술 개발
우리 대학 전산학부 안성진 교수 연구팀이 미국 럿거스(Rutgers) 대학교와 공동연구를 통해 사람의 라벨링 없이 스스로 영상 속 객체를 식별할 수 있는 인공지능 기술을 개발했다고 1일 밝혔다. 이 모델은 복잡한 영상에서 각 장면의 객체들에 대한 명시적인 라벨링 없이도 객체를 식별하는 최초의 인공지능 모델이다.
기계가 주변 환경을 지능적으로 인지하고 추론하기 위해서는 시각적 장면을 구성하는 객체들과 그들의 관계를 파악하는 능력이 필수적이다. 하지만 이 분야의 연구는 대부분 영상의 각 픽셀에 대응하는 객체의 라벨을 사람이 일일이 표시해야 하는 지도적 학습 방식을 사용했다. 이 같은 수작업은 오류가 발생하기 쉽고 많은 시간과 비용을 요구한다는 단점이 있다.
이에 반해 이번에 연구팀이 개발한 기술은 인간과 유사하게 환경에 대한 관측만으로 객체의 개념을 스스로 자가 학습하는 방식을 취한다. 이렇게 인간의 지도 없이 스스로 객체의 개념을 학습할 수 있는 인공지능은 차세대 인지 기술의 핵심으로 기대돼왔다.
비지도 학습을 이용한 이전 연구들은 단순한 객체 형태와 배경이 명확히 구분될 수 있는 단순한 장면에서만 객체를 식별하는 단점이 있었다. 이와 달리 이번에 안성진 교수 연구팀이 개발한 기술은 복잡한 형태의 많은 객체가 존재하는 사실적인 장면에도 적용될 수 있는 최초의 모델이다.
이 연구는 그림 인공지능 소프트웨어인 DALL-E와 같이 텍스트 입력을 통해 사실적인 이미지를 생성할 수 있는 이미지 생성 연구에서 영감을 얻었다. 연구팀은 텍스트를 입력하는 대신, 모델이 장면에서 객체를 감지하고 그 객체의 표상(representation)으로부터 이미지를 생성하는 방식으로 모델을 학습시켰다. 또한, 모델에 DALL-E와 유사한 트랜스포머 디코더를 사용하는 것이 사실적이고 복잡한 영상을 처리할 수 있게 한 주요 요인이라고 밝혔다.
연구팀은 복잡하고 정제되지 않은 영상뿐만 아니라, 많은 물고기가 있는 수족관과 교통이 혼잡한 도로의 상황을 담은 유튜브 영상과 같이 복잡한 실제 영상에서도 모델의 성능을 측정했다. 그 결과, 제시된 모델이 기존 모델보다 객체를 훨씬 더 정확하게 분할하고 일반화하는 것을 확인할 수 있었다.
연구팀을 이끈 안성진 교수는 "인간과 유사한 자가 학습 방식으로 상황을 인지하고 해석하는 혁신적인 기술ˮ이라며 "시각적 상황인지 능력을 획기적으로 개선해 지능형 로봇 분야, 자율 주행 분야뿐만 아니라 시각적 인공지능 기술 전반에 비용 절감과 성능향상을 가져올 수 있다ˮ고 말했다.
이번 연구는 미국 뉴올리언스에서 지난 11월 28일부터 개최되어 12월 9일까지 진행 예정인 세계 최고 수준의 기계학습(머신러닝) 학회인 제36회 신경정보처리학회(NeurIPS)에서 발표됐다.
2022.12.02
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스핀 소자 기반 물리적 복제방지 보안기술 개발
우리 대학 신소재공학과 박병국 교수팀이 물리학과 김갑진 교수 연구팀 및 현대자동차와 공동연구를 통해 자성메모리(Magnetic random-access memory, MRAM)를 기반으로 사람의 지문과 같이 매번 다른 패턴을 갖는 하드웨어 보안인증 원천 기술을 개발하는 데 성공했다고 30일 밝혔다.
박병국 교수 연구팀은 반강자성체-하부강자성체-비자성체-상부강자성체 다층박막 구조에서 무자기장(field-free) 스핀-궤도 토크(spin-orbit torque, SOT)로 동작하는 MRAM 소자의 스위칭 극성을 무작위적으로 분포시켜 물리적 복제 불가능성(physical unclonable function, 이하 PUF)을 지닌 보안소자를 개발하는 것이 가능함을 입증했다. 이 기술은 고온 및 고자기장 등의 환경에서도 높은 동작 신뢰도 및 무작위성을 유지하면서 작동 가능해 사물인터넷(IoT)을 비롯한 다양한 보안시스템에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
PUF를 이용한 하드웨어 기반 보안 소자는 동일한 공정 과정을 통해 제작해도 공정 편차에서 발생하는 제어되거나 예측할 수 없는 반도체소재/소자 간의 차이를 이용해 보안용 인증키를 형성하는 기술이다. 이는 기존 소프트웨어 기반 보안시스템과 다르게 외부 공격에 대해 높은 저항성을 지니는 장점이 있기에 최근 증가하고 있는 사물인터넷 기기 해킹 등의 보안 위협을 해결할 기술로 주목받고 있다.
하지만 기존에 주로 연구됐던 상보적 금속 산화물 반도체(complementary metal oxide semiconductor, CMOS) 소자 기반 물리적 복제방지기술은 외부 환경 변화에 민감하며 반복 동작 시 신뢰도가 낮아지는 문제점이 있다. 이에 반해 자성메모리(magnetic random-access memory, MRAM)를 포함한 자화를 이용해 정보를 저장하는 스핀트로닉스 기반 소자는 높은 내구성 및 안정성을 지니고 있고 환경 변화에 비교적 민감하지 않다. 따라서 이러한 특성을 이용해 물리적 복제방지기술을 개발한다면 현행 반도체 공정 기술과 호환이 가능하며 보안인증 등 다양한 활용 범위를 가지는 비휘발성 메모리 기반 보안 기술 개발을 기대할 수 있다.
신소재공학과 이수길 박사와 강재민 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드벤스드 머티리얼스(Advanced Materials)'에 11월 10일 字 온라인 게재됐다. (논문명 : Spintronic physical unclonable functions based on field-free spin-orbit torque switching)
연구팀은 교환결합이 형성된 다층박막을 제작해 고온에서 교류 자기장 인가를 통해 교환결합의 방향의 좌우로 50:50의 비율을 갖는 무작위한 분포 생성했다. [그림1(a)] 이때 생성된 교환결합의 방향이 상부 강자성체의 무자기장 스위칭 부호를 결정하는 성질을 이용해 무작위한 분포 방향을 전기적으로 0과1의 이진법분포로 바꿔 출력했으며 이를 보안키로 활용하는 물리적 복제 방지 기술을 개발했다. [그림1(b) 및 1(c)]
연구팀이 개발한 스핀 기반 물리적 복제방지 기술은 50,000번 이상의 반복 동작 시에도 에러가 발생하지 않는 높은 내구성을 보이며 반도체소자가 기본적으로 요구하는 -100℃부터 125℃까지 넓은 온도 범위에서도 안정적으로 작동한다. 또한 무작위성의 원천으로 교환결합의 방향을 이용했기 때문에 자성체 기반 소자임에도 불구하고 외부 자기장을 이용해 저장된 무작위분포를 바꾸지 못하는 것을 확인했다.
공동 제1 저자인 이수길 박사와 강재민 연구원은 "이번 연구는 차세대 MRAM의 주요 기술인 스핀-궤도 토크 기반으로 보안소자 기술을 개발할 수 있다는 것을 제시한 것에 의미가 있으며 향후 유력한 차세대 메모리인 MRAM에 보안 소자 기술을 접목하는 연구가 활발히 이뤄질 것으로 예상 된다ˮ고 밝혔다.
한편 이번 연구는 현대자동차 및 과학기술정보통신부 PIM인공지능반도체핵심기술개발 사업과 중견연구자지원 사업 연구과제의 지원을 받아 수행됐다.
2022.12.02
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고성능 스트레처블 고분자 반도체를 위한 신개념 계면공학법 개발
우리 대학 신소재공학과 강지형 교수, 미국 버클리 대학교 문재완 박사와 미국 스탠퍼드 대학교 제난 바오(Zhenan Bao) 교수 공동연구팀이 고분자 반도체와 회로기판의 경계면을 개선하는 새로운 계면 개질법을 개발하고, 이를 이용해 고성능 스트레처블(늘어나고 유연한) 고분자 반도체를 구현했다고 24일 밝혔다.
고분자 반도체는 기존의 실리콘 기반의 반도체와는 다르게 탄소를 기반으로 구성돼 있으며, 상대적으로 낮은 가격과 대면적 공정이 가능하다는 장점으로 인해 추후 유연 소자, 태양전지, OLED 등의 산업에 응용될 수 있는 차세대 반도체 재료다.
하지만 전기적 성능이 좋은 고분자 반도체는 작은 응력에도 쉽게 깨지는 문제점이 있었다. 일반적으로 고분자 반도체는 결정구조를 많이 가질수록 전기적 성능이 좋아지지만, 이러한 결정구조는 고분자 반도체가 응력에 취약해지게 만들기 때문이다.
이러한 문제점을 해결하기 위해, 기존에는 분자구조의 변화, 첨가제 등을 이용해 고분자 반도체 자체의 기계적 물성을 변화시키는 데 주로 초점을 맞춰왔다.
그러나 기존의 방법들은 기계적 물성이 향상되는 대신 전기적 성질이 악화되고, 각각의 고분자 반도체에 맞는 분자구조를 찾는데 많은 시간이 소요돼 고성능 스트레처블 고분자 반도체 구현에 적합하지 않았다.
우리 대학 강지형 교수와 스탠퍼드 대학교 제난 바오 교수 공동연구팀은 이번 연구에서 고분자 자체의 성질을 변화시키는 것이 아닌 기판과 고분자 반도체 사이의 계면을 개질하는 새로운 방법을 제시했다. 이러한 계면 공학법을 통해 고분자 반도체는 전기적 성질을 잃지 않으면서 기계적 물성이 크게 개선됐다.
공동연구팀은 이번 연구에서 응력에 의해 고분자 반도체가 손상을 받는 것은 고분자 박막과 기판 사이 계면에서의 박리 현상과 그로 인한 응력의 편재화(localization)에 의해 상당 부분 기인함을 발견했다.
공동연구팀은 이러한 문제점을 극복하기 위해 고분자 반도체 박막과 기판 사이의 계면에 새로운 고분자 층을 도입했다. 이 고분자 층은 반도체 박막과 기판 모두와 강하게 결합해 두 층의 박리현상과 응력의 편재화를 효과적으로 막아줬으며, 동역학적 결합(dynamic bond)을 할 수 있는 구조를 가져 추가적인 응력 분산 효과를 보였다.
이러한 계면 개질이 이뤄진 고성능 고분자 반도체는 최대 110%의 변형률까지 눈에 띄는 균열이 발견되지 않았으며, 이는 기존의 같은 반도체가 30% 변형률에서 상당한 균열을 보인 것에 비하면 획기적인 발전이다. 또한 이러한 접근법은 특정 고분자 반도체에 국한되지 않고, 다양한 고분자 반도체, 고분자 전도체, 금속 전도체에 모두 적용 가능하다는 장점이 있다.
신소재공학과 강지형 교수와 스탠퍼드 대학교 문재완 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 나노 재료 분야 저명 국제 학술지 `네이처 나노테크놀로지 (Nature Nanotechnology)' 11월 10일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Tough interface-enabled stretchable electronics using non-stretchable polymer semiconductors and conductors).
강지형 교수는 "이번 연구는 스트레처블 고분자 반도체 구현을 위한 설계 방향을 새롭게 제시했다는 점에서 의미가 있다ˮ고 하면서, "이번에 개발된 계면 공학법은 급속도로 성장하고 있는 유연소자 시장에 게임 체인저가 될 것으로 기대된다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 우수신진연구사업, 나노소재기술개발사업 미래기술연구실, 삼성종기원 과제의 지원을 받아 수행됐다.
2022.11.25
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세계 최고 수준의 딥러닝 의사결정 설명기술 개발
우리 대학 김재철AI대학원 최재식 교수(㈜인이지 대표이사) 연구팀이 인공지능 딥러닝의 의사결정에 큰 영향을 미치는 입력 변수의 기여도를 계산하는 세계 최고 수준의 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.
최근 딥러닝 모델은 문서 자동 번역이나 자율 주행 등 실생활에 널리 보급되고 활용되는 추세 및 발전에도 불구하고 비선형적이고 복잡한 모델의 구조와 고차원의 입력 데이터로 인해 정확한 모델 예측의 근거를 제시하기 어렵다. 이처럼 부족한 설명성은 딥러닝이 국방, 의료, 금융과 같이 의사결정에 대한 근거가 필요한 중요한 작업에 대한 적용을 어렵게 한다. 따라서 적용 분야의 확장을 위해 딥러닝의 부족한 설명성은 반드시 해결해야 할 문제다.
최교수 연구팀은 딥러닝 모델이 국소적인 입력 공간에서 보이는 입력 데이터와 예측 사이의 관계를 기반으로, 입력 데이터의 특징 중 모델 예측의 기여도가 높은 특징만을 점진적으로 추출해나가는 알고리즘과 그 과정에서의 입력과 예측 사이의 관계를 종합하는 방법을 고안해 모델의 예측 과정에 기여하는 입력 특징의 정확한 기여도를 계산했다. 해당 기술은 모델 구조에 대한 의존성이 없어 다양한 기존 학습 모델에서도 적용이 가능하며, 딥러닝 예측 모델의 판단 근거를 제공함으로써 신뢰도를 높여 딥러닝 모델의 활용성에도 크게 기여할 것으로 기대된다.
㈜인이지의 전기영 연구원, 우리 대학 김재철AI대학원의 정해동 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 오는 12월 1일, 국제 학술대회 `신경정보처리학회(Neural Information Processing Systems, NeurIPS) 2022'에서 발표될 예정이다.
모델의 예측에 대한 입력 특징의 기여도를 계산하는 문제는 해석이 불가능한 딥러닝 모델의 작동 방식을 설명하는 직관적인 방법 중 하나다. 특히, 이미지 데이터를 다루는 문제에서는 모델의 예측 과정에 많이 기여한 부분을 강조하는 방식으로 시각화해 설명을 제공한다.
딥러닝 예측 모델의 입력 기여도를 정확하게 계산하기 위해서 모델의 경사도를 이용하거나, 입력 섭동(행동을 다스림)을 이용하는 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 경사도를 이용한 방식의 경우 결과물에 잡음이 많아 신뢰성을 확보하기 어렵고, 입력 섭동을 이용하는 경우 모든 경우의 섭동을 시도해야 하지만 너무 많은 연산을 요구하기 때문에, 근사치를 추정한 결과만을 얻을 수 있다.
연구팀은 이러한 문제 해결을 위해 입력 데이터의 특징 중에서 모델의 예측과 연관성이 적은 특징을 점진적으로 제거해나가는 증류 알고리즘을 개발했다. 증류 알고리즘은 딥러닝 모델이 국소적으로 보이는 입력 데이터와 예측 사이의 관계에 기반해 상대적으로 예측에 기여도가 적은 특징을 선별 및 제거하며, 이러한 과정의 반복을 통해 증류된 입력 데이터에는 기여도가 높은 특징만 남게 된다. 또한, 해당 과정을 통해 얻게 되는 변형된 데이터에 대한 국소적 입력 기여도를 종합해 신뢰도 높은 최종 입력 기여도를 산출한다.
연구팀의 이러한 입력 기여도 측정 기술은 산업공정 최적화 프로젝트에 적용해 딥러닝 모델이 예측 결과를 도출하기 위해서 어떤 입력 특징에 주목하는지 찾을 수 있었다. 또한 딥러닝 모델의 구조에 상관없이 적용할 수 있는 이 기술을 바탕으로 복잡한 공정 내부의 다양한 예측변수 간 상관관계를 정확하게 분석하고 예측함으로써 공정 최적화(에너지 절감, 품질향상, 생산량 증가)의 효과를 도출할 수 있었다.
연구팀은 잘 알려진 이미지 분류 모델인 VGG-16, ResNet-18, Inception-v3 모델에서 개발 기술이 입력 기여도를 계산하는 데에 효과가 있음을 확인했다. 해당 기술은 구글(Google)이 보유하고 텐서플로우 설명가능 인공지능(TensorFlow Explainable AI) 툴 키트에 적용된 것으로 알려진 입력 기여도 측정 기술(Guided Integrated Gradient) 대비 LeRF/MoRF 점수가 각각 최대 0.436/0.020 개선됨을 보였다. 특히, 입력 기여도의 시각화를 비교했을 때, 기존 방식 대비 잡음이 적고, 주요 객체와 잘 정렬됐으며, 선명한 결과를 보였다. 연구팀은 여러 가지 모델 구조에 대해 신뢰도 높은 입력 기여도 계산 성능을 보임으로써, 개발 기술의 유효성과 확장성을 보였다.
연구팀이 개발한 딥러닝 모델의 입력 기여도 측정 기술은 이미지 외에도 다양한 예측 모델에 적용돼 모델의 예측에 대한 신뢰성을 높일 것으로 기대된다.
전기영 연구원은 "딥러닝 모델의 국소 지역에서 계산된 입력 기여도를 기반으로 상대적인 중요도가 낮은 입력을 점진적으로 제거하며, 이러한 과정에서 축적된 입력 기여도를 종합해 더욱 정확한 설명을 제공할 수 있음을 보였다ˮ라며 "딥러닝 모델에 대해 신뢰도 높은 설명을 제공하기 위해서는 입력 데이터를 적절히 변형한 상황에서도 모델 예측과 관련도가 높은 입력 특성에 주목해야 한다ˮ라고 말했다.
이번 연구는 2022년도 과학기술정보통신부의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받은 사람 중심 AI강국 실현을 위한 차세대 인공지능 핵심원천기술개발 사용자 맞춤형 플로그앤플레이 방식의 설명가능성 제공, 한국과학기술원 인공지능 대학원 프로그램, 인공지능 공정성 AIDEP 및 국방과학연구소의 지원을 받은 설명 가능 인공지능 프로젝트 및 인이지의 지원으로 수행됐다.
2022.11.23
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입을 수 있는 OLED로 소아 황달 치료기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 을지대학교 병원(김승연 교수, 임춘화 교수), 가천대학교(전용민 교수), 선문대학교(권정현 교수)와의 공동 연구를 통해 실제 직물 기반의 웨어러블 청색 OLED를 개발하고, 황달 질환을 앓는 신생아의 혈청에서 청색 OLED 광원에 의한 *빌리루빈 감소로 인한 황달 치료 효과를 확인했다고 22일 밝혔다.
☞ 빌리루빈: 혈액에서 산소를 공급해주는 적혈구가 수명을 다해 분해된 결과물로, 보통 간에 의해 해독되고 담즙으로 배설된다. 혈장 내 빌리루빈의 농도가 올라가면 피부와 눈의 흰자위가 누런색을 띠는 황달 증상이 나타난다. 신생아는 수명이 짧은 적혈구를 갖고 있으나 간 대사가 미숙해 빌리루빈을 많이 생산한다.
최경철 교수 연구실의 최승엽 박사, 가천대학교 의공학과 전용민 교수, 선문대학교 권정현 교수가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 첨단 과학기술 분야의 국제 저명 학술지인 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)'에 지난 10월 30일 게재되었고, 속 표지 논문으로 선정됐다.
신생아의 황달 치료는 광선 요법, 약물 투여, 교환 수혈 등 다양한 방법으로 시행된다. 이 중 광선 요법은 체내에 축적된 빌리루빈을 빛에 노출해 변형시켜 체외로 방출하는 안전하고 효과적인 치료 방법이다. 대부분의 신생아 황달은 광선 요법으로 치료할 수 있어 가장 널리 활용되고 있다.
병원에서는 신생아의 혈액 내 빌리루빈 농도가 치료 범위를 초과하면 신생아를 신생아 집중치료실(NICU)에 입원시켜 인큐베이터의 스탠드에 장착된 청색 LED의 빛으로 치료한다. 이 방법은 신생아 황달 증상을 완화하는 데 매우 효과적이지만 신생아를 부모로부터 격리하고 치료하는 동안 모유 수유 중단, 청색광에 의한 망막 손상 방지를 위해 신생아의 눈은 반드시 눈가리개로 완전히 가려야 하는 등의 문제와 더불어 기존에는 LED 기반 설치형 플랫폼이 사용돼 웨어러블 치료 적용에 한계가 있었다.
최경철 교수 연구팀은 황달 치료에 효과적인 470nm(나노미터) 파장의 고출력 고신뢰성의 청색 OLED를 사람이 착용 가능한 직물 위에 구현했으며, 직물과 같은 높은 유연성을 유지하는 옷 OLED 소아 황달 치료 플랫폼을 개발했다. 직물 기반의 청색 OLED는 4V 미만의 저전압에서도 황달치료에 충분한 출력(> 20 μW/cm2/nm)을 확보했을 뿐만 아니라 100시간 이상의 구동 수명, 35℃ 미만의 낮은 구동 온도, 물세탁 신뢰성, 2mm(밀리미터) 수준의 낮은 곡률 반경에서 1,000회 이상을 견디는 유연성 등의 신뢰성을 확보할 수 있었다.
이번 연구에서 470nm 파장을 갖는 청색 OLED를 신생아의 혈청에 조사했을 시, 3시간 이내에 황달 치료가 완료됐다고 판단되는 빌리루빈 수치(12 mg/dL)에 도달했으며, 기존 병원에서 활용되는 LED 황달 상용 치료기기 대비 균일하면서도 효과적인 황달 치료 성능을 연구팀은 확인했다.
공동 제1 저자인 최승엽 박사, 전용민 교수(가천대), 권정현 교수(선문대)는 "이번 연구를 통해 실제 신생아가 착용해 황달 치료가 가능한 성능 및 신뢰성을 갖는 섬유 기반의 청색 OLED 개발에 성공했다ˮ며 "설치형 LED 치료기기의 단점을 보완하며 더욱 균일한 효과를 기대할 수 있는 웨어러블 황달 치료 기술이 상용화될 수 있는 기반을 마련했다ˮ고 말했다.
최경철 교수는 "OLED 분야는 우리나라가 최고 기술을 보유하고 있지만, 중국의 기술 추격이 예사롭지 않은 이 시점에, OLED의 다양한 응용 기술을 개발하는 것이 중국과의 OLED 기술격차를 더 벌릴 수 있고, OLED 응용 중, 직물 위 OLED 기반 웨어러블 의료 기술개발로 바이오 헬스케어 시대에 맞는 OLED 응용의 새로운 시장을 개척해, 우리나라의 OLED 기술이 계속 선두를 유지하기를 바란다ˮ라고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 선도연구센터 사업의 지원으로 수행됐다.
2022.11.22
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극미량의 액체를 정밀하게 측정하고 분석할 수 있는 새로운 플랫폼 개발
우리 대학 기계공학과 이정철 교수 연구팀이 마이크로히터와 유동 채널이 내장된 미세전자기계시스템(MEMS) 소자를 이용해 극미량의 유체에 대한 열전달 관련 측정과 공정을 개발할 수 있는 새로운 실험 플랫폼인 열원-미소채널 통합 공진 센서 (heater-integrated fluidic resonator, 이하 HFR)를 개발했다고 21일 밝혔다.
2015년, 벤처 기업 `테라노스'의 피 한 방울로 질병을 진단할 수 있다는 주장은 정밀 분석을 위해 많은 혈액이 필요하던 미국 전역에 큰 충격으로 다가왔다. 결국 허구로 밝혀진 이 사건은 아주 적은 양의 샘플을 이용해 정밀한 측정을 수행하고자 하는 현대 사회의 요구 사항을 단적으로 보여주는 예시다.
마이크로 유체 채널이 통합된 센서는 많은 연구자에 의해 꾸준히 개발되고 있다. 하지만 아직 큰 크기를 갖는 상용화된 센서들(마이크로/나노 공정의 적용이 필요 없는)에 비해 적은 정확도를 갖는다는 한계가 있었다.
이에 연구팀은 밀도/질량 측정에만 주로 사용되지만 오히려 소형화될수록 높은 정확도를 갖는 장점이 있는 기계 공진 센서에 주목했다. 지금까지의 유체 채널 통합 공진 센서는 신뢰할 만한 결과의 확보를 위해 동일한 온도에서의 측정이 필요했다. 반면 이정철 교수팀은 이번 연구에서 온도를 자유자재로 제어하며 고정확도의 공진 측정을 병행함으로써 밀도/질량 측정 이상으로 다양한 현상과 물리량을 분석하는 아이디어를 제시했다.
연구팀은 개발한 플랫폼을 이용해 20pL(피코 리터) 이하 액체의 열전도도, 밀도, 비열을 동시에 측정할 수 있는 방법을 제시하고 1,000개 데이터를 1분 이내에 수집함으로써 고정확도의 계측을 구현했으며, 마이크로채널 내부의 비등 상변화 현상을 다중 공진 주파수로 측정해 기존의 상변화 현상 분석 기법에 비해 이력(hysteresis)과 기포의 초기 발생 시점을 더 명확하게 관측했다.
또한 연구팀은 마이크로채널 자유단에 노즐이 있는 열원-미소채널 통합 공진 센서를 사용해 전열 분무 현상을 유도하고 토출 공정을 공진 주파수로 실시간 관측할 수 있는 방법을 제시함으로써, 이전까지는 불가능했던 고속 카메라와 같은 장비 없이 노즐 자체의 측정만을 이용한 미립화 액적 토출 공정 모니터링을 구현했다. 이는 나노/마이크로 입자 및 세포 측정 분야에만 국한되어 사용되었던 극미량의 질량 측정 기술을 물리 화학적 측정 센서, 나노 패터닝 공정 제어, 상변화/열전달 제어 등 다양한 분야의 연구자들이 응용할 수 있도록 아이디어를 제시하고 그 활용 가능성을 검증한 데에 의의가 있다.
이번 연구는 국제학술지 `나노 레터스(Nano Letters)'에 지난 8월 18일 자에 온라인 게재됐으며 10월 호의 표지 논문(front cover)로 선정됐다.
이번 연구는 유체 채널 내에 가열 및 온도 측정의 기능성을 통합한 이번 연구와 비슷한 접근법으로 자성(magnetic) 혹은 압전(piezoelectric) 기술을 채널 공진 센서 기술과 융합해 자기장(magnetic field) 혹은 음향장(acoustic field)을 정밀하게 분석할 수 있는 플랫폼 등으로의 아이디어 확장이 가능하다. 측정 기법의 새로운 패러다임을 제시하는 이번 연구는 기존의 상용화된 장비들을 대체할 수 있는 고성능 측정 장비의 개발 등을 촉진할 것으로 기대된다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자 지원사업과 기초연구실 지원사업, 그리고 산업기술평가관리원의 시장선도를 위한 한국 주도형 K-센서(K-Sensor) 기술개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.11.21
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산업디자인학과 학생들이 개발한 이색 제품, 신세계 넥스페리움에 전시
우리 대학 산업디자인학과 학사과정 학생들(송유택, 이금진, 표승화, 김대욱, 박혜수)이 개발한 다섯 가지의 이색 제품들이 대전 신세계 Art & Science 넥스페리움에 지난 11월 11일부터 약 3개월간 전시된다고 18일 밝혔다. 전시되는 이색 제품들은 고양이들을 위한 노트북에서부터 아이들을 위한 새로운 개념의 인터랙티브 퍼즐 장난감까지 다양하다.
고양이는 천성적으로 호기심이 많아 주인이 아끼는 식물에 관심을 보일 수도 있다. 이렇게 고양이의 호기심 때문에 식물들이 손상을 입지만 송유택 학생이 개발한 `GROWL(그로울)'은 이러한 문제를 방지한다. GROWL은 고양이가 식물을 먹거나 건드리기만 해도 고양이를 쫓아내는 이색 제품이다. 고양이가 식물을 건드리는 순간 저항값이 달라져 이를 인식한 기기가 호랑이 소리를 내서 고양이를 쫓는다. 나중에는 고양이가 호랑이 소리에 대한 경각심이 생겨서 해당 화분의 식물을 건드리지 않게 된다. 호랑이 소리를 무서워하는 동물들에 관한 연구를 응용한 제품이다. 실제로 이러한 방식은 식물과 주인에게만 좋은 게 아니라 사실 고양이에게도 좋다. 이유는 많은 식물이 고양이가 먹게 되면 치명적이기 때문이다.
박혜수 학생이 개발한 `캣퓨터(Catputer)'는 고양이를 위한 컴퓨터다. 평소 고양이들이 컴퓨터의 따뜻한 온기를 좋아한다는 습성에서 영감을 받아서 고양이들만을 위한 컴퓨터 캣퓨터를 개발했다. 캣퓨터는 일반 노트북과 마찬가지로 접었다 폈다 하는 구조다. 화면을 펴면 말랑말랑한 튜브 안에 반딧불과 같은 불빛들이 다양한 패턴으로 돌아다니고 고양이들은 여기에 호기심을 자극받는다. 또한 캣퓨터의 키보드가 있는 위치에는 따뜻한 열이 나와 고양이들이 편안하게 쉴 수 있는 구조다. 해당 제품을 개발한 박혜수 학생은 고양이들이 따뜻한 제품에서 저온 화상을 입지 않도록 연구를 통해 세심히 디자인했다.
이금진 학생이 개발한 이색 캣휠 `인생냥컷'은 겉보기에는 일반 캣휠과 크게 달라 보이지 않는다. 하지만 이 캣휠에는 특별한 장치들이 숨어있는데 바로 `고양이 엽기 사진'을 찍어주는 카메라들이다. 고양이가 캣휠에서 열심히 뛰기 시작하면 계속해서 달리는 고양이의 모습을 숨어있는 4개의 카메라가 각각 다른 각도에서 찍어준다. 이러한 다소 우스꽝스러운 귀여운 이미지들은 추후 고양이 주인에게 자동으로 문자 전송되는데, 고양이들의 귀여움 그리고 우스꽝스러운 모습을 한없이 즐길 수 있는 제품이다.
학생들의 프로젝트를 담당했던 산업디자인학과 이창희 교수는 "산업의 새로운 미래를 상상하고 만들어나가는 학문을 공부하고 있는 학생들의 이색 프로젝트들이 일반 대중들에게도 넥스페리움을 통해 공개될 수 있어서 대단히 기쁘고 전시된 프로젝트 중 몇 개는 추후 더 구체화하여 양산된 제품으로도 나올 가능성이 있다ˮ라고 밝혔다.
신세계 넥스페리움 전시 담당자는 "KAIST 산업디자인학과 학생들의 프로젝트 결과물이 전시되면 과학관을 찾는 아이들에게 직간접 체험과 경험이 전달되어서 진로와 전공 탐색에 많은 도움이 될 것으로 기대하고 있다ˮ라고 밝혔다.
해당 프로젝트 외에도 퍼즐을 맞추고 퍼즐과 관련된 퀴즈를 맞히는 김대욱 학생의 `Quizzle(퀴즐, 퀴즈 + 퍼즐)', 그리고 성장기 아이의 서툰 감정표현을 도와서 부모님과의 소통을 원활히 해주는 `무드믹서(Moodmixer)' 등을 대전 신세계 Art & Science 넥스페리움에서 만나볼 수 있다.
2022.11.18
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차세대 대용량 데이터 처리용 컴퓨팅 구현을 위한 고신뢰성 인공 시냅스 트랜지스터 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 부가적인 회로 없이 소자의 특성을 이용해 인공지능(AI)의 학습 정확도를 높이면서, 높은 내구성을 바탕으로 신뢰성 높은 반복 동작이 가능하도록 설계된, 인간 뇌의 신경전달물질을 모사한 고신뢰성 인공 *시냅스 트랜지스터를 개발했다고 16일 밝혔다.
☞ 시냅스 트랜지스터(Synapse Transistor): 신경 세포간 연결부인 시냅스를 모사하는 트랜지스터 소자로, 연결 강도를 의미하는 가중치(Weight)를 채널의 저항(또는 컨덕턴스)값으로 나타내 이전 단에서 다음 단으로 흐르는 전류의 양을 조절한다.
최 교수 연구팀은 기존 낸드 플래시 메모리에 사용되는 구조를 이용하면서도, 기존 낸드 플래시의 단점인 낮은 내구성을 개선하는 방법을 차용해, 안정적인 시냅스 역할을 할 수 있는 트랜지스터를 개발했다.
낸드 플래시 메모리는 높은 전압을 이용해, 소자의 구성 물질을 손상시키는 방법(FN 터널링)으로 데이터를 저장하는 반면, 연구팀이 개발한 소자는 낮은 전압으로도 동작해, 기존 플래시 메모리에 비해 높은 내구성과 신뢰성을 확보했다.
최 교수 연구팀이 개발한 소자는 많은 데이터를 하나의 소자에 넣을 뿐 아니라 안정적으로 저장이 가능해, 부가적인 회로 없이도, AI의 학습 정확도를 획기적으로 높일 수 있다. 이를 통하여, 뉴로모픽 반도체 칩의 소형화 및 전력 소모 감소의 기반이 될 것으로 기대된다. 또한, 높은 학습 정확도와 더불어, 높은 내구성을 바탕으로 뉴로모픽 시스템에서, 실시간 온라인 데이터 학습에 적합한 시냅스 소자로 활발히 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
전기및전자공학부 서석호, 김범진, 김동훈, 박승우 석사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 10월호에 출판됐다. (논문명 : The gate injection-based field-effect synapse transistor with linear conductance update for online training)
인공지능의 발전과 빅데이터 처리의 중요성이 대두되면서, 데이터 병목현상과 많은 에너지를 소모하는 현대의 폰 노이만 컴퓨팅 구조를 탈피하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 중 '뉴로모픽 컴퓨팅'을 위한 하드웨어 기술은 우리 뇌의 계산 알고리즘을 모사해 대용량의 데이터를 낮은 전력으로 효율적으로 처리할 수 있어 차세대 지능형 하드웨어 시스템으로서 각광받고 있다. 기존 상용화된 구조의 메모리 소자뿐만 아니라, 멤리스터(Memristor)를 비롯해 다양한 차세대 메모리 소자들이 뉴로모픽 컴퓨팅 구현을 위해 끊임없이 연구되고 있다. 이 중 3단자(게이트, 소스, 드레인 전극) 형태의 시냅스 트랜지스터는 기존 상용화된 반도체 공정을 적용하기 쉽고, 데이터를 정밀하게 제어할 수 있는 장점이 있다.
그러나 지금까지 주로 연구된 플래시 메모리 소자를 이용한 CTF(Charge Trap Flash) 구조의 시냅스 트랜지스터는 가중치를 변경하기 위해 높은 전압이 필요하며, 이로 인한 낮은 내구성, 비선형적인 가중치 변화라는 단점을 지닌다. 이는 전자가 이동할 때, 소자 구조상 존재하는 높은 에너지 장벽을 뚫고 지나가야 하는 것에서 기인한다. 이러한 낮은 내구성 및 비선형적 가중치 변화에 의한 낮은 학습 정확도 때문에 기존의 소자는 수천만 번 이상의 데이터를 쓰고 지우는 동작을 수행하기에 부적합해 실시간 온라인 학습에 적용하기에 어려움이 존재해왔다.
최신현 교수 연구팀은 이러한 한계점을 해결하기 위해 FN 터널링이 아닌, 열전자 방출 현상을 이용해, 전자를 게이트 전극에서 전하 저장층으로 이동시키는 방법으로 동작하는 소자를 고안했다. 이 방법은 전자가 높은 에너지 장벽을 뚫고 지나가는 것이 아닌, 낮은 에너지 장벽 위로 넘어서 이동하는 방법이므로, 낮은 전압을 이용하면서 이상적인 선형적 형태로 가중치를 업데이트할 수 있다. 또한, 장벽층을 손상시키지 않기 때문에 높은 내구성을 지니며, 2억 번 이상의 시냅스 업데이트 동작을 증명했다.
추가적으로, 연구팀은 제작한 열전자 방출 기반 시냅스 트랜지스터를 이용해 손글씨 숫자 이미지 데이터(MNIST, Modified National Institute of Standards and Technology database)를 학습한 후, 이를 바탕으로 무작위의 손글씨 이미지를 분류한 결과 약 93.17%의 높은 정확도를 달성했다.
제1 저자인 전기및전자공학부 서석호 석사과정은 "이번에 개발한 고신뢰성 인공 시냅스 트랜지스터는 선형적인 가중치 업데이트와 높은 내구성을 바탕으로 기존 시냅스 트랜지스터가 지닌 온라인 학습 한계에 대한 솔루션이 될 수 있음을 기대한다. 특히, 기존 CMOS 공정과 호환을 할 수 있고 가장 일반적인 트랜지스터인 금속 산화막 반도체 전계효과 트랜지스터(MOSFET, Metal-Oxide-Semiconductor Field Effect Transistor)과 구조 및 동작이 유사하므로 뉴로모픽 하드웨어 시스템에 적용하는데 다른 차세대 메모리 소자에 비해 실현 가능성이 보다 높을 것으로 생각된다ˮ며 "이 연구를 바탕으로 계속해서 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신소자 기술 개발에 힘쓰고 싶다ˮ라고 말했다.
공동 제1 저자인 전기및전자공학부 박승우 석사과정은 “뉴로모픽의 관점뿐만 아니라, 기존 낸드 플래시의 낮은 내구성이라는 한계점을 개선하는 연구의 발판이 될 수 있을 것으로 기대된다”며 이 연구의 또 다른 의의를 제시했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, 한국산업기술평가관리원, 나노종합기술원, 삼성미래육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.11.16
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딥러닝 적대적 공격을 막는 방어 프레임 개발
우리 대학 전기및전자공학부 노용만 교수 연구팀이 물체를 검출하는 딥러닝 신경망에 대한 적대적 공격을 방어하는 알고리즘을 개발했다고 15일 밝혔다.
최근 몇 년간 인공지능 딥러닝 신경망 기술이 나날이 발전하고 실세계에 활용되면서, 딥러닝 신경망 기술은 자율주행 및 물체검출 등 다양한 분야에서 떠오르는 핵심기술로 주목받고 있다.
하지만 현재의 딥러닝 기반 검출 네트워크는, 특정한 적대적 패턴을 입력 이미지에 악의적으로 주입하여 잘못된 예측 결과를 초래하는 적대적 공격에 대해 심각하게 취약하다. 적대적 패턴이란 공격자가 검출이 되지 않기 위해 인위적으로 만든 패턴이다. 이 패턴이 포함된 물체는 검출이 되지 않게 하는 것으로 적대적 패턴 공격이라 한다.
이러한 취약성은 인공지능으로 대표되는 딥러닝 기반의 모델을 국방이나 의료 및 자율주행 등 국민의 생명과 재산을 직접 다루는 분야에 적용할 때 크게 문제가 된다. 구체적인 예로 국방·보안을 위한 감시 정찰 분야에서 적군이 적대적 패턴으로 위장하여 침입하면 검출을 못하는 경우가 발생하여 국방 및 보안에 매우 큰 위험을 초래할 수 있다.
기존의 많은 연구가 적대적 패턴 공격을 막기 위해 노력했으나 추가로 복잡한 모듈이 필요하거나 네트워크를 처음부터 다시 학습해야 했기 때문에, 기존 연구는 실시간으로 동작하는 물체검출 알고리즘에 현실적으로 적용하기가 쉽지 않았다.
노 교수 연구팀은 물리적인 환경에서 적대적 패턴 공격의 원리를 반대로 이용해 적대적 공격을 막아내는 방어 프레임을 고안했다. 이러한 방어 프레임은 부가적인 복잡한 모듈이나 네트워크의 재학습이 필요하지 않으므로 보다 실용적이고 강인한 물체검출 네트워크를 구축하는데 폭넓게 응용 및 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
공동 제1 저자인 전기및전자공학부 유영준 박사과정 학생과 이홍주 박사과정 학생 등이 함께 수행한 이번 연구는 영상처리 분야 최고의 국제 학술지인 `IEEE Transactions on Image Processing'에 11월 1일 자로 온라인 게재됐다. (논문명 : Defending Person Detection Against Adversarial Patch Attack by using Universal Defensive Frame).
연구팀은 문제 해결을 위해 적대적 공격의 원리를 역으로 이용해, 학습된 네트워크에 접근하지 않으면서도 입력단에서 방어할 수 있는 방어 프레임 기술을 고안했다.
연구팀의 방어 기술은 적대적 공격과 정반대로 물체검출 시 딥러닝 모델이 옳은 예측 결과를 내리도록 방어 프레임을 만드는 것이다. 이러한 방어 프레임은 마치 창과 방패의 싸움처럼 적대적 패턴과 함께 경쟁적으로 학습되며, 해당 과정을 반복해 최종적으로 모든 적대적 패턴 공격에 대해 높은 방어성능을 지니도록 최적화된다.
연구팀은 입력 이미지 외부에 덧붙이는 방어 프레임을 변화시킴으로써 손쉽게 방어성능을 조절할 수 있음을 확인했고, 개발된 방어 프레임은 인리아(INRIA) 검출 벤치마크 데이터셋에서 기존 방어 알고리즘 대비 평균 31.6% 정확도가 향상하는 성과를 거뒀다.
연구팀이 개발한 방어 프레임은 실시간 물체 탐지 시, 모델의 재학습 없이 적대적 패턴 공격을 방어할 수 있으므로 예측 시간 및 비용 절감을 크게 이룰 수 있을 것으로 기대된다.
연구팀은 나아가 이번 연구에서 개발된 방어 프레임을 물리적으로 직접 구현시켜서, 물리적 환경에 자연스레 놓여있는 적대적 패턴 공격과 마찬가지로 좀 더 접근성 있는 방어 방법으로도 활발히 응용될 수 있음을 제시하였다.
노용만 교수는 "국방 및 보안 분야에서 인공지능이 활용되기 위해서 아직 인공지능의 완전성을 높이는 많은 연구가 필요한데, 이번에 개발된 방어 기술은 이 분야들에서 인공지능 모델을 적용 시 실용적인 적대적 방어를 제시함에 의의가 있을 것ˮ이라며 "이 기술은 국방 감시정찰, 보안, 자율주행 분야에도 적용될 수 있을 것이다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 방위사업청과 국방과학연구소의 지원으로 한국과학기술원 미래국방 인공지능 특화연구센터에서 수행됐다.
2022.11.15
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