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RNA를 통한 유전자 전사 조절 원리 규명
세포가 어떤 유전자를 얼마나 발현하느냐에 따라 그 세포의 모양, 기능, 수명 등이 결정되므로 유전정보를 처음으로 발현하는 RNA 합성효소의 활성은 세포 내에서 매우 중요하게, 또 정교하게 조절된다. 그러나 이러한 유전자 전사(transcription) 조절의 중요성에도 불구하고 RNA 합성효소가 이러한 단백질과 RNA들에 의해서 어떻게 조절되는지 분자적인 수준에서는 잘 알려져 있지 않았다.
☞ 유전자 전사: DNA의 유전정보가 RNA에 옮겨지는 과정을 말한다. 유전정보의 복사물인 RNA는 단백질 합성에 사용된다.
우리 대학 화학과 강진영 교수 연구팀이 RNA를 통한 RNA 합성효소의 조절 메커니즘을 알아내고자 RNA 합성효소와 RNA 합성효소를 조절하는 바이러스 유래 RNA인 ＊HK022 putRNA의 결합 구조를 초저온 전자현미경(cryo-EM)으로 규명하여 유전자 전사조절의 기초 원리를 규명했다고 7일 밝혔다.
＊HK022 putRNA: HK022 박테리오파지(박테리아를 감염시키는 바이러스)의 RNA로 다른 단백질의 도움 없이 해당 RNA를 만든 RNA 중합효소와 결합해 RNA 합성이 계속 되도록 RNA 중합효소를 조절
화학과 황승하 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)'에 지난 8월 15일 출판되었다. (논문명: Structural basis of transcriptional regulation by a nascent RNA element, HK022 putRNA).
HK022 putRNA는 RNA 합성효소와 결합해서 RNA 합성이 멈추지 않고 계속 되도록 도와주는 역할을 한다. 이러한 기능을 이해하기 위해서 본 연구팀은 putRNA와 RNA 합성효소의 결합 복합체(put-associated RNA polymerase elongation complex, putEC)의 세 가지 구조를 초저온 전자현미경으로 규명하였다.
이 연구에서는 활성을 가진 putRNA를 제작하기 위해 장애물 단백질을 RNA 합성에 활용하는 방법을 고안하였으며, 초저온 전자현미경 촬영 결과 예상하지 못했던 세 종류의 복합체 – putRNA가 잘 접혀서 RNA 합성효소와 결합하고 있는 putEC, put RNA가 접히지 않은 put-없는 EC, 잘 접힌 putRNA와 시그마 단백질이 함께 RNA 합성효소와 결합하고 있는 시그마* 결합-putEC – 를 발견할 수 있었다. (그림 1)
＊시그마: RNA 합성효소가 유전자 RNA 합성을 처음 시작할 때 필요한 단백질로 RNA 합성이 어느 정도 안정화되면 RNA 합성효소에서 떨어진다.
연구팀은 이들 복합체의 구조를 통해 putRNA가 이전 연구에서 예측된 대로 RNA 합성효소와 안정적으로 결합하고 있지만 예측과 달리 예상보다 더 많은 염기쌍(base pair)을 사용해 RNA 이중나선(double helix) 뿐 아니라 삼중나선(triple helix)을 형성하는 것을 확인하였다. 또한, putRNA가 RNA 합성효소와 결합하면 RNA 합성효소가 RNA 합성을 잠시 멈출 때 가지는 구조의 변화를 방해해서 RNA 합성을 지속하도록 한다는 가설을 제시할 수 있었다.
한편, 시그마 단백질(σ70)은 RNA 합성효소가 전사를 시작할 때 필요한 전사 개시인자로, RNA 합성이 안정되면 RNA 합성효소에서 떨어졌다가 특정 DNA 서열(–10-유사 서열)이 있으면 전사 과정 중이라도 다시 RNA 중합효소와 결합해 RNA 합성을 일시적으로 멈추는 것으로 알려져 있다. 이번 연구에서는 예상치 못하게 관찰된 시그마 결합-putEC 구조를 통해 시그마가 RNA 합성효소와 결합하여 RNA 합성이 잠깐 멈추면 putRNA가 더 잘 접힌다는 것을 알 수 있었다.
이 연구의 교신저자인 강진영 교수는 "RNA 합성효소는 세포 내에 저장된 유전 정보를 처음으로 꺼내어 생명활동에 활용하는, 세포 내에서 제일 중요한 단백질 중 하나이다. 그러나 RNA 합성효소의 큰 크기와 다양한 구조 변화 때문에 이전에 주로 활용하던 X-ray 결정학 방식으로는 그 구조를 관찰하기가 어려웠다. 최근 초저온 전자현미경의 발달로 이제야 조금씩 RNA 합성효소의 작동 원리가 알려지고 있는 상황이다. 이번 연구는 이전에 잘 알려지지 않았던, RNA를 통한 전사 조절의 기초적인 원리를 설명한 것으로, RNA를 통한 RNA 합성효소 조절의 다양한 전략을 밝혀줄 시작점이며, 더 나아가 유전자 발현을 조작할 수 있는 RNA의 개발을 도울 수 있는 정보를 제공할 것이라 기대한다.ˮ고 밝혔다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 이공분야기초연구사업(우수신진연구)과 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.09.07
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차세대 우주-지상간 통신 및 초정밀 시간 안정화 기술 개발
GPS 위성간 시간 동기화로 네비게이션 위치 측정 정밀도를 높일수 있는 등 초정밀 시간 표준의 상호 비교/검증을 위해, 2012년 독일 표준연구원과 막스플랑크 양자광학연구소는 광섬유를 이용한 광시계를 비교 연구하였으나, 이는 광섬유 매설구간 활용으로 인해 공간적 제약이 있어, 최근 활발해지는 시간표준의 비교/전송 연구와 다양한 표준 주파수 응용기술에 대응하는 데 큰 어려움이 있어 왔다.
우리 대학 기계공학과 김승우, 김영진 교수 공동연구팀은 대기 중으로 광신호를 전송하여 공간의 제약을 뛰어넘는 차세대 우주-지상 간 광-시간 동기화의 원천 기술인, 대기를 통한 광주파수 전송 및 펨토초 레이저 안정화* 기술을 개발했다고 5일 밝혔다.
*펨토초 레이저 광 빗: 시간/주파수 표준으로 활용할 수 있는 광대역(수백만 개의 주파수의 중첩) 레이저, 빛의 스펙트럼이 머리빗과 닮았다 하여 붙여진 이름이다.
시간은 모든 물리량 중에서 가장 기본이 되는 물리단위로 다양한 물리단위를 정의하는 데 활용되기 때문에 우수한 시간 표준을 개발하는 것은 차세대 우주 규모의 측정 분야에서 다양한 물리량을 정확하고 정밀하게 측정을 가능케 한다.
이를 위해 먼저 연구팀은 1/1,000,000,000,000,000(천조분의 일) 초에 해당하는 시간 폭을 가지는 매우 정밀한 펨토초 레이저 광 빗에 기반한 시간 표준을 개발했다. 하지만 개발에만 수년이 걸리고, 시스템적으로 큰 노력이 들어가는 시간 표준의 개발을 효과적으로 활용하기 위해서 연구팀은 안정화된 레이저의 전송을 통해 다양한 환경에서 시간 표준을 효과적이고 효율적으로 활용할 수 있는 연구에 집중해 왔다.
대기를 통해 전송받은 레이저를 펨토초 레이저 광 빗 안정화에 활용해 수백 테라헤르츠(THz) 주파수 영역에서 4 테라헤르츠(THz)의 대역폭에 이르는 안정화 효과를 얻을 수 있었으며, 안정화된 광 빗을 통해 실질적으로 다양한 분야에 이 기술이 활용될 수 있음을 연구팀은 증명했다. 이는 차세대 지상-우주 간 시간 동기화를 통해 다양한 응용연구가 수행될 수 있음을 뜻한다. 아울러, 200~500 GHz의 주파수를 사용하는 차세대 통신 주파수 대역인 6G 실현을 위해서는 핵심 지역에 해당 주파수를 정밀하게 전송하여야만 하는데 이에 활용 가능하다.
기계공학과 양재원 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `빛: 과학과 응용(Light: Science and Applications)' 8월 12일 字 11권 253호에 출판됐다. (논문명 : Frequency comb-to-comb stabilization over a 1.3-km free-space atmospheric optical link).
연구팀은 대기를 통과하는 레이저의 우수한 시간 표준 특성이 유지될 수 있도록 하는 데 성공했다. 이후 연구팀은 전송된 레이저를 펨토초 레이저 광 빗의 안정화에 적용해 펨토초 레이저가 수 km 떨어진 시간 표준에 해당하는 안정도를 가질 수 있다는 것을 검증했다. 동시에 펨토초 레이저 광 빗을 적용해 다양한 응용연구를 수행할 수 있음을 검증했다.
주저자인 양재원, 이동일 연구원은 "지상-위성 간 광-시간 동기화에 관한 원천기술 개발을 통해 최근 관심이 높아지고 있는 우주의 다양한 측정 응용에 활용할 수 있다는 것을 실질적으로 검증을 수행했다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 과학기술분야 기초연구사업-개인연구사업- 리더연구(국가과학자)지원을 받아 수행됐다.
2022.09.05
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헌팅턴병 발병원인 제거를 위한 치료제 개발 방법 제시
우리 대학 생명과학과 송지준 교수 연구팀이 헌팅턴병(Huntington's disease)을 치료할 수 있는 새로운 개념의 방법을 제시했다고 2일 밝혔다.
헌팅턴병은 희귀 유전성 질환으로 근육 간 조정 능력 상실과 인지능력 저하, 정신적인 문제가 동반되는 신경계 퇴행성 질환이다. 이는 유전되는 퇴행성 뇌 질환이며 헌팅턴 단백질에 글루타민 아미노산이 여러 개가 연속적으로 확장되는 돌연변이로 인해 발병된다.
헌팅턴병은 약 1~3만 명 중 1명의 발병률을 가지고, 10여 년의 퇴행과정을 거쳐 죽음에 이르게 하는 병이다. 아미노산이 3,000개 이상 연결돼 만들어지는 거대 단백질인 헌팅틴(Huntingtin) 단백질은 질병을 일으키기는 하지만, 생체기능에 필수적인 단백질이고, 병을 일으키는 형태의 단백질만을 치료 표적으로 골라내는 것이 매우 중요하다.
송 교수 연구팀은 네델란드 프로큐알 테라퓨틱스(ProQR Therapeutics NV), 프랑스 그레노블 대학, 스웨덴 왕립 공대의 연구그룹이 참여한 국제 공동연구를 통해, 헌팅턴병을 유발하는 돌연변이 헌팅틴 단백질을 고유의 기능을 유지하면서 질병을 일으키지 않는 형태로 전환해 헌팅턴병을 치료하는 새로운 방법론을 제시했다. 이 결과는 헌팅턴병 치료제를 개발하는데 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 생명과학과 김형주 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 저명 학술지 `임상연구저널(Journal of Clinical Investigation Insights)' 온라인판에 출판됐다.
(논문명 : A pathogenic proteolysis-resistant huntingtin isoform induced by an antisense oligonucleotide maintains huntingtin function) https://elifesciences.org/articles/76823
연구팀은 알엔에이(RNA)의 일종인 안티센스올리고뉴클레오타이드(antisense oligonucleotide)를 이용해 생성이 유도된 헌팅틴 델타 12의 형태가, 헌팅턴병을 유발하는 주요 원인인 단백질 아미노산 말단부위로 인해 절단되지 않으면서도 헌팅틴 단백질 고유의 기능을 유지한다는 사실 밝혔다. 연구팀이 결과는 헌팅턴병 치료제 개발의 새로운 개념으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구를 주도한 생명과학과 송지준 교수는 "이번 연구는 한국을 포함한 4개국의 공동연구를 통해 이뤄진 것으로, 질병을 유발하는 헌팅틴 단백질을 정상상태로 유도하는 방법이 헌팅턴병 치료제 개발에 새로운 길을 열어줄 것으로 기대한다ˮ이라고 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 글로벌연구실(Global Research Laboratory) 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.09.02
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전하밀도파 기반 열전 현상 최초로 규명
우리 대학 물리학과 양희준 교수, 김용현 교수 연구팀이 성균관대 IBS 나노구조물리연구단(CINAP) 이영희 교수 연구팀과 공동으로 고효율 에너지 생산이 가능한 전하밀도파 기반 미시적 열전 현상을 최초로 규명했다고 1일 밝혔다. 전하밀도파란, 소리가 공기의 밀도 파동인 것처럼, 물질 내에 있는 전자들이 만드는 밀도 파동을 말하며 흔히 전자의 움직임을 양자역학적으로 제어하는 기술 (트랜지스터 등)에 쓰인다.
열전 현상이란 온도의 차이로 인해 전기가 흐르게 되는 현상을 말하며, 주로 냉장고를 비롯한 냉각기, 뜨거운 엔진을 식히며 전력을 생각하는 폐열 발전기 등에서 이를 응용한 기술을 볼 수 있다. 이번에 연구팀은 원자 크기 수준에서 미시적인 열전 현상을 규명했으며, 원자 스케일에서 고효율 에너지 소자를 설계할 수 있는 원천기술을 확보했다.
KAIST-성균관대 공동연구팀은 층상 구조를 이루는 원자 격자가 주변 전자들과 상호작용을 통해 전하밀도파를 형성할 때 높은 열전 효율이 가능함을 실증했다.
원자 스케일 열전 현상을 활용하면 기존의 통계적인 온도, 열 개념을 뛰어넘어 미시적인 열전달 현상 기반 전기 생산 기술이라는 새로운 연구 분야를 열 수 있을 것으로 기대된다. KAIST-성균관대 공동연구팀은 원자 격자와 전자가 1T-TaS2(이황화탄탈럼) 층상 구조에서 층간 상호작용을 통해 전하밀도파를 생성하고 매우 효율적인 미시적 열전 성능을 구현할 수 있다는 것을 주사탐침 열전 현미경 측정 및 제1 원리 전자구조 계산 (원자와 전자가 특정 구조로 배열되었을 때 양자역학적으로 어떤 물성을 보일지 설명하는 계산 방법)을 통해 밝혔다.
또한 연구팀은 주사탐침 열전현미경 영상 분석을 통해 미시적인 열전달 경로를 실공간에서 확인할 수 있는 포논 퍼들(phonon puddle) 현상을 규명했고, 표면 아래 열물성을 측정할 수 있는 마이크로 소나 기술을 최초로 확보했다.
전하밀도파 소재는 나노미터 스케일 열전 발전기, 냉각소자, 센서 개발 분야에 원천기술을 제공할 것으로 기대된다. 또한 산업적으로 중요한 원자력/화력 발전소의 폐열을 이용한 고효율 에너지 생산도 가능할 것으로 기대된다.
이번 연구는 기초과학연구원, 과학기술정보통신부 한국연구재단 중견연구자 지원사업 및 미래기술연구실 사업으로 수행됐다.
이번 연구 결과는 성균관대 에너지과학과 김도현 박사과정과 우리 대학 물리학과 신의철 박사과정이 제1 저자로 참여했으며 과학기술 분야 세계적인 학술지인 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)에 8월 4일 字 게재됐다.
논문명 : Atomic-scale thermopower in charge density wave states
김도현(공동 제1 저자), 신의철(공동 제1 저자), 이용준, 이영희, 말리 짜오 (Mali Zhao) (교신저자), 김용현 (교신저자), 양희준 (교신저자)
https://www.nature.com/articles/s41467-022-32226-y
2022.09.01
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RNA 활용해 퇴행성 관절염 획기적 조기진단 가능성 열어
우리 대학 생명화학공학과 김유식 교수와 분당서울대병원 류마티스내과 이윤종 교수 공동 연구팀이 골관절염(Osteoarthritis)을 유발하는 주요 인자를 찾아냈다고 31일 밝혔다.
골관절염은 뼈의 관절면을 감싸고 있는 관절 연골이 마모돼 연골 밑의 뼈가 노출되고, 관절 주변 활액막에 염증이 생겨서 통증과 변형이 발생하는 질환이다. 흔히 퇴행성 관절염이라고도 불리며, 관절 질환 중에서 가장 많이 발생하는 질환이다.
연구팀은 골관절염의 발병 과정 중 손상된 연골에서 염증을 일으켜 세포사멸을 촉진하는 물질이 미토콘드리아 이중나선 RNA(mitochondrial double-stranded RNA, 이하 mt-dsRNA)라는 것을 밝혔다.
이번 연구는 골관절염에서 발견되는 다양한 증상들의 원인을 mt-dsRNA라는 개념을 통해 하나로 통합함으로써 골관절염 진단 및 치료에 획기적인 방안을 제시할 것으로 기대된다.
생명화학공학과 박사과정에 재학 중인 김수진 학생과 이건용 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `셀 리포트(Cell Reports)' 지난 8월 9일 字에 게재됐다. (논문명 : Mitochondrial double-stranded RNAs govern the stress response in chondrocytes to promote osteoarthritis development)
골관절염은 우리나라 70세 이상의 여성 인구에서 약 50%의 유병률을 보이는 매우 흔한 질환이다. 골관절염은 일반적으로 노화와 함께 진행되기 때문에 초기에 이들을 구분하는 데 한계가 있다. 골관절염의 진행을 늦추기 위해 증상의 심각성에 따라 약물을 활용한 보존적 치료 혹은 수술을 비롯한 다양한 시도를 활발히 하고 있지만, 기존 접근방법으로 골관절염이 완치될 것이라는 기대를 하기는 어려운 상황이다. 연구팀은 질병의 발병 및 진행 메커니즘을 분석함으로써 골관절염의 조기진단과 완치에 한 걸음 다가갈 수 있는 완전히 새로운 표적 물질을 찾고자 했다.
이중나선 RNA(dsRNA)는 비정상적인 면역반응을 유발해 세포사멸 및 염증반응을 촉진한다고 알려져 있다. dsRNA의 과발현은 다양한 퇴행성 질환과 밀접한 관련이 있어 dsRNA의 조절은 건강한 세포를 유지하기 위해 필수적이다. 세포에서 dsRNA를 생성하는 대표적인 기관은 세포에 에너지를 제공한다고 알려진 미토콘드리아다. 미토콘드리아는 자체 생산하는 dsRNA를 세포질로부터 분리해 dsRNA의 노출과 이에 따른 면역반응을 막는다. 하지만 자극 혹은 세포 스트레스에 의해 mt-dsRNA가 세포질에 노출되면 RNA가 면역반응 단백질에 의해 인지돼 비정상적인 면역반응을 일으킬 수 있다.
연구팀은 골관절염에서 미토콘드리아의 손상과 원인을 알 수 없는 면역반응 단백질의 활성화가 관찰된다는 점에 착안해 mt-dsRNA가 골관절염 발병에서 중요한 기능을 할 것이라는 가설을 세웠다.
연구팀은 연골세포에서 구축한 골관절염 모사 환경에서 mt-dsRNA가 미토콘드리아 외부로 노출돼 선천성 면역반응 단백질에 의해 인지됨에 따라 면역반응을 일으킨다는 것을 확인했다. 또한 골관절염 환자들의 무릎 활막액 및 연골 조직과 골관절염 생쥐 모델의 연골에서도 mt-dsRNA가 유의미하게 증가해 있는 것을 확인했다.
특히, 다른 관절 질환인 류마티스 관절염과 통풍 환자들의 활막액과 비교했을 때 골관절염 환자들의 활막액에서 더 많은 양의 mt-dsRNA가 검출됐다. 또한 초기 골관절염을 앓고 있는 환자들의 연골에서 mt-dsRNA가 많이 증가했다. 따라서 연구팀은 골관절염을 특이적으로 조기진단 할 수 있는 바이오마커로서 mt-dsRNA의 가능성을 제시했다.
더 나아가 연구팀은 골관절염의 전도유망한 치료법 중 하나인 자가포식(Autophagy)의 치료 메커니즘에서 mt-dsRNA의 역할을 규명했다. 연구팀은 자가포식이 세포질에서 mt-dsRNA를 제거함으로써 골관절염의 증상을 완화할 수 있다는 사실을 밝힘으로써 골관절염 치료를 위한 신개념의 표적 물질로서 mt-dsRNA을 제시했다.
생명화학공학과 김유식 교수는 "이번 연구는 세포 수준의 골관절염 모사 환경에서 mt-dsRNA의 기능 규명을 넘어서 실제 골관절염 생쥐 모델의 연골 및 환자의 인체유래물에서 mt-dsRNA의 특이적인 발현 증가를 검증했다ˮ면서 "골관절염처럼 미토콘드리아 손상이 관찰되는 알츠하이머를 비롯한 퇴행성 질환의 발병 메커니즘 분석에 mt-dsRNA를 활용한다면 효과적인 치료전략을 마련하는데 유용할 것ˮ이라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 신진연구자지원사업과 박사과정생 연구장려금 지원사업의 지원을 받아 수행했다.
2022.08.31
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상호작용 가능한 바이오 기반 친환경 화학물질 합성지도 완성
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 미생물에서 화학물질을 생산하기 위한 바이오 화학반응을 총망라한 웹 기반의 합성 지도를 완성했다고 29일 밝혔다. 이번 연구는 국제학술지인 `생명공학 동향(Trends in Biotechnology)'에 8월 10일 字 게재됐다.
※ 논문명 : An interactive metabolic map of bio-based chemicals
※ 저자 정보 : 장우대(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 김기배(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 3명
급격한 기후 변화와 환경오염에 대응하기 위해 석유화학 제품을 미생물을 활용해 생산하는 연구가 주목받고 있다. 미생물을 이용해 다양한 화학 물질, 재료, 연료 등을 합성하기 위해선 목표 물질의 생합성 경로를 탐색 및 발굴해 미생물 내에 도입하는 것이 우선돼야 한다. 또한, 다양한 화학물질을 효율적으로 합성하기 위해선 미생물을 이용한 생물공학적 방법뿐만 아닌 화학적 방법 또한 통합해 활용할 필요가 있다.
지난 2019년, 이상엽 특훈교수팀은 미생물을 이용해 화학물질을 합성할 수 있는 경로를 기존 화학반응 공정과 함께 정리한 지도를 국제학술지 ‘네이처 카탈리시스(Nature Catalysis)’에 발표한 바 있다. 당시 편찬한 지도는 네이처 측에서 포스터 형식으로 전 세계의 산업계 및 학계에 배포해 각 화학물질의 합성 경로를 한눈에 확인할 수 있도록 했다.
연구팀은 전 세계적인 관심을 바탕으로 지난번에 공개한 바이오 기반 화학물질 합성 지도를 업데이트 및 확장하고, 웹 기반으로 제작해 누구나 쉽게 접근하여 각 화학물질 합성을 위한 효율적인 경로를 빠르게 탐색할 수 있도록 했다. 사용자는 개발한 웹 기반의 합성 지도에서 제공하는 대화형 시각적 도구를 사용해 다양한 화학물질 생산으로 이어지는 생물학적 및 화학적 반응의 복잡한 네트워크를 분석할 수 있다. 또한, 이번 개편에서는 식품, 의약품, 화장품 등에 활용할 수 있는 다양한 천연물과 그 합성 경로를 추가해 지도의 활용성을 넓혔다. 발표한 바이오 기반 화학물질 합성지도는 http://systemsbiotech.co.kr 에서 확인할 수 있다.
공동 제1 저자인 생명화학공학과 장우대 박사와 김기배 박사과정생은 “기존 배포했던 합성 지도의 업데이트와 사용성 증대에 대한 요구를 반영하여 이번 연구를 진행했다”라고 말했으며, “이번 논문에서 정리한 생물공학적 방법과 화학공학적 방법을 통합한 화학물질 생산 전략과 전망은 미생물 세포 공장 구축 시 화학물질의 합성 경로 설계뿐만 아닌, 신규 물질의 생합성 경로 설계에도 유용하게 활용할 것으로 기대된다”라고 밝혔다.
이상엽 특훈교수는 “이번 연구에서 업데이트한 웹 기반 합성 지도는 기후 위기와 탄소중립에 대응하기 위한 바이오 기반 화학물질 생산 연구의 청사진으로서 역할을 할 것”이라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발 과제 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.29
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전자장비의 높은 전력 소모 한계를 뛰어넘는 저전력 고성능 다이오드 소자 최초 개발
우리 대학 물리학과 조성재 교수 연구팀이 기존 흔히 쓰이는 쇼트키 다이오드(Schottky diode)가 갖는 열적 거동의 한계를 뛰어넘는 저전력 정류 소자를 세계 최초로 개발하는 데 성공했다고 25일 밝혔다.
조 교수 연구팀은 단층 흑연, 즉, 그래핀(graphene)이 가지는 선형적 분산 관계의 전자 띠 구조 (linear dispersion band structure)를 이용해 열적 거동 한계(thermionic limit)를 극복한 다이오드를 최초로 구현하는 데 성공했다.
다이오드 전극으로 기존 다이오드에서 활용되었던 금속을 사용하는 대신, 그래핀을 활용함으로써 기존 다이오드의 이상지수 (ideality factor)의 한계를 뛰어넘는 초 이상적(super-ideal) 저전력 정류 소자를 개발하는 데 성공할 수 있었다.
물리학과 조성재 교수 연구실의 명규호 박사, 신원길 박사, 성경환 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이쳐 커뮤니케이션스 (Nature Communications)' 7월 온라인판에 출판됐다. (논문명 : Dirac-source diode with sub-unity ideality factor).
현대 정보화 기술 발전에 따라 트랜지스터 소형화 및 집적도 증가가 꾸준히 이뤄졌고, 열 전하 방출(thermionic emission)의 물리적 특성에 의해 제한되는 문턱전압이하 스윙(subthreshold swing, SS, 트랜지스터에서 전류를 10배 증가시키는 데 필요한 전압의 값)이 60mV/dec 라는 한계를 뛰어넘는 트랜지스터에 대한 연구가 이뤄져왔다. 다이오드는 믹서, 셀렉터, 스위치, 광센서, 태양광 소자 등 많은 전자 장비에 쓰임에도 불구하고 열 전하 방출에 의한 열적 거동 한계를 뛰어넘는 연구는 이뤄지지 않고 있다.
반도체 물질과 금속이 접합됐을 때 두 물질의 계면에서 형성되는 쇼트키 장벽에 의해 정류 현상이 일어나는 쇼트키 다이오드의 성능은 크게 정류비(rectifying ratio, 온(on) 상태와 오프(off) 상태 전압의 비)와 이상 지수 (ideality factor)로 나눌 수 있다. 쇼트키 다이오드의 이상 지수는 다이오드의 전류를 10배 증가시키는 데 필요한 전압의 값과 연관된 수치이며, 열적 거동 한계로 인해 상온에서의 일반적인 쇼트키 다이오드는 이상 지수 1 이상의 값을 반드시 가지는 것으로 알려져 있다.
연구팀은 이번 연구에서 단층의 이황화 몰리브덴에 일함수가 다른 단층 그래핀과 다층 그래핀의 비대칭적 접촉을 통해 계면 문제를 해결한 쇼트키 다이오드를 구현했다. 단층의 흑연, 즉, 그래핀은 선형적 분산 관계의 전자 띠 구조를 가지고 있는 물질로, 일반적인 금속과는 달리 에너지에 따라 전하 밀도가 급격히 증감하는 성질을 갖고 있다.
이번 연구에서 새롭게 개발한 그래핀 소스를 이용한 디랙 소스(Dirac-source) 다이오드는 넓은 전류 작동범위 (1-10,000배 전류 범위)에서 이상 지수의 값이 1 미만을 갖는 열적 거동의 한계를 극복한 성능을 달성했으며, 다이오드의 온(on) 상태와 오프(off) 상태의 비율인 정류비가 1억(108) 이상으로, 기존에 보고되어왔던 다이오드보다 2-10배 낮은 전압으로도 기존의 다이오드보다 높은 전류의 정류 작동이 가능함을 보였다.
연구팀이 1 미만의 이상 지수를 갖는 고성능 저전력 쇼트키 다이오드를 개발한 것은 세계 최초로서 2차원 물질 기반의 저전력 다이오드 소자가 미래의 저전력 트랜지스터의 개발과 발맞춰 다양한 저전력 집적회로의 구성이 가능해질 수 있음을 의미한다.
물리학과 조성재 교수는 "이번 연구는 세계 최초로 물리적인 열적 거동 한계를 뛰어넘는 저전력, 고성능의 다이오드 소자를 발명한 것으로, 최소한의 전압과 전력으로 태양광 소자나 광검출기와 같은 미래 산업에서의 활용성이 높을 것으로 기대한다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 지능형 반도체 선도기술 개발사업과 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.25
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정밀한 시각적 판단을 추론한 새로운 인공지능 가속칩 개발
우리 대학 전기및전자공학부 윤찬현, 김주영 교수 연구팀이 설명 가능한 인공지능(eXplainable AI, XAI) 기법을 처리하기 위한 노이즈(잡음)에 강한 다중 피라미드 활성화 맵 기반 주의집중 구조가 탑재된 인공지능 칩을 설계하고, 삼성전자 DS부문의 지원으로 설명가능 뉴로프로세싱 유닛(이하 EPU, Explainable neuro-Processing Unit)을 개발했다고 24일 밝혔다.
설명가능 인공지능이란 사람이 이해할 수 있고 신뢰할 수 있는 설명을 제공할 수 있는 인공지능 기법이다. 기존의 수학적 알고리즘으로 학습되는 인공지능은 학습예제에 편향되어 신뢰할 수 없거나, 수천억개의 매개변수를 사람이 이해할 수 없다는 문제점을 해결하기 위해, 왜 인공지능이 특정 결과를 추론했는지 판단근거를 설명할 수 있도록 개발되었다. 설명가능한 인공지능은 어떤 이유에 의해서 인공지능의 의사결정에 큰 영향을 주었는지 설명할 수 있다는 점에서 기존의 인공지능보다 정확성, 공정성, 신뢰성을 보장할 수 있다는 특징을 가진다.
공동연구팀은 다중 규모 및 다중물체의 특징 추출 구조인 피라미드형 신경망 구조에서 추론 결과에 영향을 주는 인공지능 내부의 신경층별 활성화되는 정도를 복합적으로 해석할 수 있는 인공지능 모델과 이를 가속처리 특화된 채널 방향 합성곱 연산 및 정확도를 유지하는 EPU칩을 구현했다.
다중 규모 및 다중물체 특징 추출에 특화된 피라미드형 인공지능 모델에서 설명 시각화 구현을 위해서는 추론 과정의 역방향으로 모든 합성곱 층별 활성화 맵에서 모델 파라미터의 변화도를 추출할 수 있는 구조가 요구된다.
그러나 역전파 계산 과정은 기존의 추론처리 가속을 위한 인공지능 칩 설계와 달리 이전 파라미터 및 상태를 기억해야 하며 이는 한정된 온 칩 메모리 크기 및 인공지능 모델 전체를 특정한 용도에 맞게 주문 제작(ASIC; Application Specific Integrated Circuit)해 구현하기에는 물리적 한계가 있다.
또한, 피라미드형 구조의 설명 가능한 인공지능 모델은 설명성 보장을 위한 N개 층의 활성화 맵으로부터 기울기 기반의 클래스 활성 맵핑 시각화 처리 각각 필요해 복잡도를 높이는 문제가 있다. 그리고, 입력의 매우 작은 노이즈에도 클래스 활성화 맵핑 시각화 설명이 완전히 달라져 설명 가능한 인공지능 모델의 신뢰도 저하가 큰 문제점이었다.
전기및전자공학부 윤찬현 교수 연구팀은 문제해결을 위해(그림1 참조) 설명 가능한 인공지능의 다중 활성화 맵 고유의 특성 정보를 융합해 전역 주의 집중 맵을 생성하는 네트워크 구조와 입력 이미지 노이즈에 강건한 모델 생성을 위한 상호학습 방법을 개발해, 단일 활성화 맵 기반 주의집중 맵 생성 기술에 비해 설명성 지표를 최대 6배가량 높였다.
또한, 다중 스케일의 다양한 주의집중 맵들의 상호 보완적인 특성을 일원화된 주의집중 맵으로 정교하게 재구성함으로써 사람이 해석 가능한 수준의 정밀한 설명성을 제공할 수 있게 했다. 이번 연구 성과를 통해 위성 영상과 같이 객체 크기 변화가 큰 이미지 분석에서 인공지능 모델의 설명성을 크게 향상할 수 있을 것으로 기대된다고 연구팀 관계자는 설명했다.
전기및전자공학부 김주영 교수 연구팀은 제안된 설명 가능한 인공지능 모델을 가속하기 위해 기존 모델의 추론과 역전파 과정에 더해 활성화 맵 생성까지 처리할 수 있는 XAI 코어를 개발하고, 다양한 연산 태스크를 유연하게 분할해 동시에 처리할 수 있는 멀티 데이터 플로우 방식을 제안했다. 또한, 많은 0 값을 포함하는 활성화 맵의 특성을 활용해, 연속된 0을 건너뛸 수 있는 새로운 데이터 압축 포맷을 제안하고 이를 지원하는 가속 유닛을 개발해 최대 10배 이상의 활성화 맵을 칩 내부에서 처리할 수 있도록 했다.
연구팀이 개발한 EPU 칩은 광학 위성, 전천후 관측 영상레이더(Synthetic Aperture Radar) 위성 등 특수 목적과 고정밀 인공지능 영상처리시스템에 적용할 수 있으며, 저지연‧저전력으로 인공지능 시스템의 판단 근거에 대한 설명성을 획기적으로 높일 수 있을 것으로 기대된다. 연구팀은 EPU 칩 개발 후속 연구를 진행할 계획이다.
2022.08.25
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인공지능 활용 고용량 배터리 소재 역설계 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 우리 대학 조은애 교수, 변혜령 교수, 이혁모 교수, 신종화 교수, 육종민 교수, 그리고 미국의 르하이 대학교(Lehigh University), 죠수아 C 에이가(Joshua C. Agar) 교수와 협업해 기존 문헌에 발표된 실험값들을 추출하는 데이터 마이닝 과정과 이런 실험값들을 입력변수로 하는 다변수 선형회귀 모형을 기반으로 배터리 소재 역설계 머신러닝(기계학습) 모델을 수립했다고 23일 밝혔다.
인공지능은 고차원의 변수 공간에서 각 매개변수 간의 정량적인 상관관계를 신속하고 정확하게 추출할 수 있다. 이를 공정-구조-물성 간의 상관관계를 기반으로 발전하는 신소재공학에 적용하면 신소재 개발 시간을 단축할 수 있으며, 이런 이유로 많은 연구자가 인공지능을 신소재 개발에 활용하려고 노력하고 있다. 특히, 배터리 소재 개발에 인공지능을 활용하는 예가 가장 많은데, 주로 제1 원리 계산(양자화학에 기반한 계산법으로 계산 시 다른 경험적 수량을 전혀 사용하지 않음)과 머신러닝을 융합해 수많은 전극 소재 조합을 대량으로 스크리닝하는 기술 개발이 주를 이루고 있다.
그런데, 인공지능을 활용해서 새로운 배터리 소재를 탐색하고, 탐색한 소재를 합성 및 특성 평가에 있어 가장 큰 문제점은 데이터의 신뢰성과 양이다. 제1 원리 계산으로 예측한 값들은 실험으로 검증이 돼야 하며, 실험데이터의 경우 실험실마다 편차가 있고, 중요한 공정변수들을 공개하지 않은 경우가 많아 인공지능이 학습할 수 있는 데이터의 크기가 한정적이라는 문제가 대두되고 있다.
연구팀은 배터리 양극재 원료조성, 1차 및 2차 소결 온도와 시간 등의 공정 변수와 컷오프 전위 및 충․방전률과 같은 측정 변수, 그리고 1차 및 2차 입자의 크기와 같은 구조 변수, 마지막으로 충․방전 용량과 같은 성능 변수 간의 상관관계를 정량적으로 수립했고, 이를 활용해 요구되는 에너지 용량에 맞는 합성 조건을 찾는 알고리즘을 개발했다.
홍 교수 연구팀은 고니켈 함량 양극재 관련 논문 415편 안에 발표된 주요 변수들을 추출하고, 그중 16% 정도의 정보가 기입되지 않음을 발견했으며, 머신러닝 기법 중에서 k-최근접 이웃 알고리즘(k-nearest neighbors (KNN)), 랜덤 포레스트(random forest (RF)), 연쇄등식을 이용한 다중대치(multiple imputations by chained equations (MICE))를 활용해 빠진 정보를 예측하여 기입했다. 그리고, 가장 신뢰도가 높은 MICE를 선택해 얻은 입력 데이터 셋을 기반으로 주어진 공정 및 측정 변수에 대해서 성능 변수를 예측하는 순방향 모델을 얻었다.
이어서 입자 군집 최적화(particle swarm optimization, PSO) 알고리즘을 활용하여 주어진 성능 변수에 대응하는 공정 및 측정 변수를 추출하는 역방향 모델을 수립했고, 이 모델을 검증하기 위해 소재를 실제로 합성하여 타깃 용량인 200, 175, 150 mAh/g과 11% 정도의 오차를 보여 상당히 정확하게 역설계할 수 있음을 입증했다.
교신 저자인 홍승범 교수는 "인공지능을 활용해 대량의 논문 및 특허 내에 있는 공정-구조-물성 변수들을 자동으로 분류하고 실험값들을 추출해 각 변수 간의 다차원 상관관계를 기반으로 모델을 수립하는 것이 차세대 배터리 소재의 역설계의 핵심ˮ이라며 "향후 데이터 마이닝 기술, 머신러닝 기술 그리고 공정 자동화 기술을 융합하는 것이 미래의 신소재공학ˮ이라고 말했다.
신소재공학과 치 하오 리오우(Chi Hao Liow) 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `나노에너지(Nano Energy)'에 게재됐다. (논문명: Machine learning assisted synthesis of lithium-ion batteries cathode materials)
한편 이번 연구는 KAIST 글로벌 특이점 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.23
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심각한 염증 부작용 없앤 새로운 알츠하이머병 치료제 개발
우리 대학 생명과학과 김찬혁, 정원석 교수 공동연구팀이 알츠하이머병에 대한 새로운 형태의 단백질 치료제를 개발했다고 22일 밝혔다.
연구팀은 세포 포식작용에 관여하는 단백질을 응용한 `Gas6 융합단백질'을 제작하고 이를 통해 알츠하이머병을 유발하는 베타 아밀로이드 플라크(단백질 응집체)를 제거할 수 있는 새로운 형태의 치료제를 개발했다. 기존의 베타 아밀로이드를 표적으로 하는 항체 기반 치료제가 불확실한 치료 효과와 더불어 심각한 부작용을 일으키는 것이 보고되고 있는 가운데, 이를 근본적으로 극복할 수 있는 새로운 방식의 치료제를 연구팀은 제작한 것이다. 또한 해당 접근법은 향후 다양한 퇴행성 뇌 질환 및 자가면역질환 치료에 폭넓게 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
생명과학과 박사과정 정현철, 이세영 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 메디슨 (Nature Medicine)' 8월 4일 字 온라인 출판됐다. (논문명 : Anti-inflammatory clearance of amyloid beta by a chimeric Gas6 fusion protein).
알츠하이머병은 기억상실과 인지장애를 동반하는 노인성 치매의 대표적 원인이다. 최근 국내 언론에 잘못 알려진 바와는 달리, 알츠하이머병은 뇌에 쌓이는 베타 아밀로이드 응집체 (비정상적으로 39~43개의 아미노산으로 잘려진 아밀로이드 조각들의 응집체)에 의한 시냅스 손상과 세포 독성으로 발병한다는 것이 학계 및 의료계의 정설이다. 이러한 정설에 의구심이 일었던 것은 아직까지 수많은 노력에도 불구하고 베타 아밀로이드를 제거하는 알츠하이머병 치료제가 성공적으로 개발되지 못했기 때문이었다. 최근 베타 아밀로이드를 표적으로 하는 항체 기반 치료제인 아두헬름이 사상 처음으로 알츠하이머병의 근원 치료제로써 2021년 6월 미국에서 FDA 승인이 이뤄졌으나, 치료 효과 및 부작용에 관한 논란이 여전히 지속되고 있다.
아두헬름과 같은 항체 기반의 치료제를 처방받은 알츠하이머병 환자들에게서 나타나는 가장 큰 부작용은 뇌 부종 (ARIA-E) 및 뇌 미세혈관출혈 (ARIA-H)이다. 이러한 부작용은 뇌 염증과 밀접하게 관련돼 있는데, 이는 항체 기반 치료제들이 면역세포에서 발현되는 Fc 수용체를 통해 필연적으로 염증반응을 일으키기 때문으로 알려져 있다. 이 Fc 수용체는 다른 한편으로는 면역세포가 항체에 의한 포식작용을 통해 베타 아밀로이드 응집체를 제거하는데 필수적인 기능을 한다. 따라서 심각한 염증 부작용을 근본적으로 예방하면서 베타 아밀로이드 응집체를 효과적으로 제거하는 치료제를 개발하는 것은 알츠하이머병 치료의 오랜 딜레마였다.
연구팀은 이러한 문제를 기존 항체의 틀에서 벗어나 새로운 기전의 단백질 치료제를 디자인함으로써 해결했다. 우리 몸에는 끊임없이 죽어 나가는 세포들을 제거하기 위한 특수한 포식작용 경로가 존재하는데, 연구팀은 이에 관여하는 Gas6라는 단백질을 인위적으로 조작해 베타 아밀로이드를 표적으로 하는 융합단백질을 제작했다. 연구팀은 실험을 통해 이 융합단백질(anti-Abeta-Gas6)이 뇌 안에서 선택적으로 베타 아밀로이드를 제거함과 동시에 염증반응을 오히려 억제한다는 것을 증명했다.
또한 알츠하이머 질병 쥐 모델을 통해 연구팀이 개발한 융합단백질이 미세아교세포와 별아교세포를 동시에 활용해 뇌 속에 축적된 베타 아밀로이드의 양을 현저하게 줄이는 것을 발견했다. 이는 기존의 항체 치료제가 미세아교세포를 통해서만 베타 아밀로이드를 줄일 수 있는 것에 비해 뚜렷한 이점으로 보인다. 동시에 연구팀은 Gas6 융합단백질이 항체 치료제에 의해서 더 악화되는 미세아교세포에 의한 과도한 시냅스 제거 현상을 획기적으로 억제할 수 있음을 밝혔다. 더 나아가, Gas6 융합단백질을 주입한 알츠하이머 질병 쥐 모델에서는 손상된 인지능력 및 기억력이 항체 치료제보다도 높은 수준으로 회복되는 결과도 확인했다.
추가로 기존의 항체 기반 치료제를 처방받은 알츠하이머 환자에게서 나타났던 부작용인 뇌 미세혈관 출혈도, Gas6 융합단백질을 주입한 알츠하이머 질병 쥐 모델에서는 현저하게 감소하는 것을 연구팀은 증명했다.
따라서 연구팀이 개발한 융합단백질은 새로운 형태의 작용기전을 적용한 최초의 알츠하이머 질병 치료제이며, 이러한 형태의 치료제는 다양한 퇴행성 뇌 질환 및 자가 면역질환에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
연구팀은 "지금까지 많은 항체 기반 치료제가 성공하지 못했던 이유는 뇌 조직 및 혈관에 쌓이는 베타 아밀로이드가 올바른 방식으로 청소되지 않았기 때문ˮ이라며 "Gas6 융합단백질을 통해서는 베타 아밀로이드가 염증반응 없이 청소되기 때문에 부작용이 낮을 뿐만 아니라 높은 인지기능의 향상도 기대할 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
연구팀은 이번 Gas6 융합단백질 치료기술을 기반으로 2021년 8월에 일리미스테라퓨틱스(Illimis Therapeutics, 대표이사: 박상훈)를 설립했고, 향후 이를 통해 베타 아밀로이드를 표적으로 하는 알츠하이머 치료제(GAIA-Abeta, ILM01) 개발뿐 아니라, 표적을 타우 등으로 치환하는 치료제도 개발하여 다양한 확장 및 임상 개발을 계획하고 있다.
한편 이번 연구는 KAIST 글로벌 특이점 사업(프렙과제) 및 치매극복연구개발사업단 (KDRC, 단장: 묵인희)의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.22
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세계 최초 개인정보 보호 기술이 적용된 인공지능(AI) 반도체 개발
우리 대학 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀이 세계 최초로 `차등 프라이버시 기술이 적용된 인공지능(AI) 어플리케이션(Differentially private machine learning)'의 성능을 비약적으로 높이는 인공지능 반도체를 개발했다고 19일 밝혔다.
빅데이터 및 인공지능 기술의 발전과 함께 구글, 애플, 마이크로소프트 등 클라우드 서비스를 제공하는 기업들은 전 세계 수십억 명의 사용자들에게 인공지능 기술을 기반으로 여러 가지 서비스(머신러닝 애즈 어 서비스, ML-as-a-Service, MLaaS)를 제공하고 있다. 이러한 서비스 중에는, 대표적으로 유튜브나 페이스북 등에서 시청자의 개별 취향에 맞춰 동영상 콘텐츠나 상품 등을 추천하는 `개인화 추천 시스템 기술(예- 딥러닝 추천 모델, Deep Learning Recommendation Model)' 이나, 구글 포토(Photo) 와 애플 아이클라우드(iCloud) 등에서 사진을 인물 별로 분류해주는 `안면 인식 기술 (예- 합성곱 신경망 네트워크 안면 인식, Convolutional Neural Network based Face Recognition)' 등이 있다.
이와 같은 서비스는 사용자의 정보를 대량으로 수집해, 이를 기반으로 인공지능 알고리즘의 정확도와 성능을 개선한다. 이 과정에서 필연적으로 많은 양의 사용자 정보가 서비스 제공 기업의 데이터 센터로 전송되고, 민감한 개인정보나 파일들이 저장되고 사용되는 과정에서 정보가 유출되는 문제가 발생하기도 한다.
또한 이러한 문제는 최근 주목받는 대형 인공지능 모델의 경우에 더 쉽게 발생하는 경향이 있으며, 실제 구글에서 사용하는 대화형 인공지능 모델인 GPT-2의 경우, 특정 단어들을 이야기했을 때 사용자의 개인정보 등을 유출하는 문제를 보였다. [참고1] 유사사례로서 국내에서 2020년 화제가 되었던 스캐터랩의 인공지능 챗봇 이루다의 경우에도 비슷한 문제가 불거진 적이 있다. [참고2]
[참고1] https://ai.googleblog.com/2020/12/privacy-considerations-in-large.html
[참고2] https://n.news.naver.com/mnews/article/092/0002243051?sid=105
이에 애플, 구글, 마이크로소프트 등 빅 테크 기업에서는 `차등 프라이버시 (differential privacy)' 기술을 크게 주목하고 있다. 차등 프라이버시 기술은 학습에 사용되는 그라디언트(gradient, 학습 방향 기울기)에 잡음(노이즈)를 섞음으로써 인공지능 모델로부터 사용자의 개인정보를 유출하는 모든 종류의 공격을 방어할 수 있다.
하지만 이러한 장점에도 불구하고, 차등 프라이버시 기술 적용 시, 기존 대비 어플리케이션의 속도와 성능이 크게 하락하는 문제 때문에 아직까지 범용적으로 널리 적용되지는 못했다. 이는 차등 프라이버시 머신러닝 학습 과정이 일반적인 머신러닝 학습과 다른 특성을 보이고, 이로 인해 기존의 하드웨어에서 효과적으로 실행되지 않아 메모리 사용량, 학습 속도 및 하드웨어 활용도 (hardware utilization) 측면에서 비효율적이기 때문이다.
이에 유민수 교수 연구팀은 차등 프라이버시 기술의 성능 병목 구간을 분석해 해당 기술이 적용된 어플리케이션의 성능을 크게 시킬 수 있는 `차등 프라이버시 머신러닝을 위한 인공지능(AI) 반도체 칩'을 개발했다. 유민수 교수팀이 개발한 인공지능 반도체는 외적 기반 연산기와 덧셈기 트리 기반의 후처리 연산기 등으로 구성돼 있으며, 현재 가장 널리 사용되는 인공지능 프로세서인 구글 TPUv3 대비 차등 프라이버시 인공지능 학습 과정을 3.6 배 빠르게 실행시킬 수 있고, 엔비디아의 최신 GPU A100 대비 10배 적은 자원으로 대등한 성능을 보인다고 연구팀 관계자는 설명했다. 또한 이번 개발을 통해서 기존 하드웨어의 한계로 널리 쓰이지 못했던 차등 정보보호 기술의 대중화에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다고 전했다.
우리 대학 전기및전자공학부 박범식, 황랑기 연구원이 공동 제1 저자로, 윤동호, 최윤혁 연구원이 공동 저자로 참여한 이번 연구는 미국 시카고에서 열리는 컴퓨터 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 `55th IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture(MICRO 2022)'에서 오늘 10월 발표될 예정이다. (논문명 : DiVa: An Accelerator for Differentially Private Machine Learning)
또한 이번 연구는 지금까지는 없던 차등 프라이버시가 적용된 인공지능 반도체를 세계 최초로 개발했다는 점에서 의의가 있으며, 차등 프라이버시 인공지능 기술을 대중화해 인공지능 기반 서비스 사용자들의 개인정보를 보호하는 데에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다. 또한, 가속기의 성능 향상은 인공지능 연구 효율을 높여 차등 프라이버시 인공지능 모델의 정확도 개선에도 기여할 것으로 보인다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, 삼성전자, 그리고 반도체설계교육센터 (IDEC, IC Design Education Center)의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.19
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디지털 펜으로 ´쓱쓱´ 그려 움직이는 3D 형상 ´뚝딱´ 만드는 시스템 개발
우리 대학 산업디자인학과 배석형 교수 연구팀이 종이 위에 그림을 그리는 듯한 펜 드로잉과 장난감을 손으로 다루는 듯한 멀티터치 제스처만으로 `움직이는 3D 스케치'를 쉽고 빠르게 만들 수 있는 새로운 시스템을 개발했다고 18일 밝혔다.
한때 공상과학 영화의 전유물이었으나 기술의 발전 덕분에 일상에서도 접할 수 있게 된 접이식 드론, 변신형 자동차, 다족 보행 로봇처럼 여러 움직이는 부분과 관절로 이뤄진 제품은 디자인할 때 형태뿐만 아니라 구조, 자세, 동작까지 동시에 고려해야 하므로 전문가도 많은 어려움을 겪는다.
기존의 3D 캐드(CAD) 소프트웨어는 정교한 형상 작업에 특화돼 있어 움직이는 모델 하나를 제작하는 데에도 많은 시간과 노력을 요구하는데, 특히 이는 다양한 가능성을 넓고 빠르게 탐색해야 하는 디자인 초기 과정에서 심각한 병목과 비용을 초래한다.
반면, 배 교수 연구팀은 모든 디자인은 종이 위에 펜으로 빠르게 그린 2D 스케치로부터 출발한다는 점에 주목하고 디자이너가 디지털 태블릿 위에 디지털 펜으로 자유롭게 표현한 2D 스케치로부터 입체 형상을 생성하는 `3D 스케칭' 기술을 개발해 왔다.
이번 연구에서 연구팀은 생성 중인 3D 스케치를 마치 장난감을 다루듯 두 손으로 조작할 수 있는 직관적인 멀티터치 제스처를 설계 및 구현함으로써 순식간에 살아 움직이는 입체 형상을 만들 수 있는 `움직이는 3D 스케칭' 기술을 완성했다(그림 1, 2).
우리 대학 산업디자인학과 이준협 박사과정 학생이 제1 저자로 참여한 해당 연구는 컴퓨터 그래픽스 분야 제1위 국제 학술지인 `ACM 트랜잭션 온 그래픽스(ACM Transactions on Graphics, 피인용지수: 7.403)'에 게재됐으며, 이와 연동돼 8월 초 캐나다 밴쿠버에서 개최된 최대 규모의 국제학술대회인 ACM 시그래프 2022(ACM SIGGRAPH 2022, h5-색인: 103)에 발표됐다(논문명: Rapid Design of Articulated Objects).
이번 시그래프(이하 SIGGRAPH)에는 전 세계 유수의 대학교 연구진, 마블(Marvel), 픽사(Pixar), 블리자드(Blizzard)와 같은 세계적인 애니메이션 사, 영화사, 게임사, 록히드 마틴(Lockheed Martin), 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)와 같은 첨단 제조사를 비롯해, 메타(Meta), 로블록스(Roblox)와 같은 메타버스 관련 기업 관계자 1만여 명이 참가한 것으로 알려졌다.
배 교수 연구팀의 기술 논문(Technical Paper) 성과는 SIGGRAPH에서 유망한 신기술을 현장에서 시연하는 `이머징 테크놀로지(Emerging Technologies)' 프로그램에 초청됐을 뿐만 아니라, 그중에서도 Top 3 우수 기술로 선정, 특별 강연으로 소개됐다. 제2 저자인 KAIST 산업디자인학과 김한빛 박사과정 학생이 불과 10분 만에 유려한 형태의 동물 로봇을 그리고 움직여서 입체 동영상을 완성하는 모습은 현장에 모인 청중의 감탄을 자아냈고 심사위원단이 선정한 우수 전시상(Honorable Mention)을 수상하는 영광을 얻었다(그림 3).
이번 SIGGRAPH에서 기조연설을 맡은 에드윈 캐트멀(Edwin Catmull) 픽사 공동 창업자 / 前 회장도 이 연구를 두고 "매우 훌륭한 업적이자(really excellent work), 픽사의 창의력 넘치는 디자이너들에게 필요한 도구(the kind of tool that would be useful to Pixar's creative model designers)ˮ라며 높이 평가했다.
연구를 지도한 배석형 교수는 "디자이너가 생각하고 작업하는 방식에 가까이 다가갈수록 효과적인 디자인 도구를 만들 수 있다ˮ며, "직관적인 상호작용 방식을 통해 여러 상이한 알고리즘을 하나의 조화로운 시스템으로 통합하는 것이 핵심ˮ이라고 강조했다. 또한 "학생 개개인이 디자이너인 동시에 엔지니어를 지향하는 KAIST 산업디자인학과만의 융합적인 토양이기에 가능한 연구였다ˮ고 덧붙였다.
3D 공간에서 자유자재로 움직이는 입체 형상과 같은 수준 높은 창의적 결과물을 기존 방식에 비교할 수 없을 만큼 쉽고 빠르게 생성할 수 있어서 가까운 미래에 콘텐츠 산업, 제조 산업, 나아가 메타버스 산업의 디자인 실무 혁신에 크게 기여할 것으로 기대된다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
- 웹사이트(다양한 움직이는 3D 스케치 예시 수록): https://sketch.kaist.ac.kr/publications/2022_siggraph_rapid_design
- ACM SIGGRAPH 2022 특별 강연(한글 자막 있음): https://www.youtube.com/watch?v=rsBl0QvSDqI
2022.08.18
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