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기존 인공지능 기술을 뛰어넘는 양자 인공지능 알고리즘 개발
우리 대학 전기및전자공학부 및 AI 양자컴퓨팅 IT 인력양성연구센터장 이준구 교수 연구팀이 독일 및 남아공 연구팀과의 협력 연구를 통해 비선형 양자 기계학습 인공지능 알고리즘을 개발했다고 7일 밝혔다.
양자 인공지능은 양자컴퓨터의 발전과 함께 현재의 인공지능을 앞설 것으로 크게 기대되고 있으나 연산 방법이 전혀 달라 새로운 양자 알고리즘의 개발이 절실하다. 특히 양자컴퓨터는 본질적으로 일차방정식을 잘 푸는 선형적 성질을 가지고 있어 복잡한 데이터를 다루는 비선형적 기계학습에 어려움이 존재했다. 하지만 이번 연구를 통해 비선형 커널이 고안되어 복잡한 데이터에 대한 양자 기계학습이 가능하게 됐다. 특히 이준구 교수팀이 개발한 양자 지도학습 알고리즘은 학습에 있어 매우 적은 계산량으로 연산이 가능하다. 따라서 대규모 계산량이 필요한 현재의 인공지능 기술을 추월할 가능성을 제시한 것으로 평가를 받고 있다.
이준구 교수팀은 학습데이터와 테스트데이터를 양자 정보로 생성한 후 양자 정보의 병렬연산을 가능하게 하는 양자포킹 기술과 간단한 양자 측정기술을 조합해 양자 데이터 간의 유사성을 효율적으로 계산하는 비선형 커널 기반의 지도학습을 구현하는 양자 알고리즘 체계를 만들었다. 이후 IBM 클라우드 서비스를 통해 실제 양자컴퓨터에서 양자 지도학습을 실제 시연하는 데 성공했다.
KAIST 박경덕 연구교수가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 네이처 자매지인 `npj Quantum Information' 誌 2020년 5월 6권에 게재됐다. (논문명: Quantum classifier with tailored quantum kernel).
기계학습에 있어 중요한 문제 중 하나는 주어진 데이터의 특징(feature)을 구분해 분류하는 것이다. 간단한 예로 동물 이미지 학습데이터에서 입, 귀 등의 특징을 바탕으로 분류하기 위한 결정 경계(decision boundary)를 학습하고 새로운 이미지가 입력되었을 때 개 또는 고양이로 분류하는 작업을 생각해볼 수 있다. 데이터의 특징들이 잘 나타나는 경우에는 선형적 결정 경계만으로 분류할 수 있다. 그러나 입과 귀 모양의 특징으로만 개와 고양이를 분류하기 쉽지 않다면 새로운 결정 경계를 찾기 위해 특징에 관한 정보 공간의 차원을 확장해야 하는데 이러한 과정에서 비선형 커널 기술이 필요하다.
양자컴퓨팅은 고전 컴퓨팅과는 달리 큐비트(quantum bit, 양자컴퓨팅 정보처리의 기본 단위)의 개수에 따라 정보 공간의 차원이 기하급수적으로 증가하기 때문에 이론적으로 고차원 정보처리에 있어 기하급수적으로 뛰어난 성능을 낼 수 있다.
연구팀은 이러한 양자컴퓨팅의 장점을 활용해 데이터 특징 대비 기하급수적인 계산 효율성을 달성하는 양자 기계학습 알고리즘을 개발했다. 이 교수 연구팀이 개발한 이 알고리즘은 저차원 입력 공간에 존재하는 데이터들을 큐비트로 표현되는 고차원 데이터 특징 공간(feature space)으로 옮긴 후, 양자화된 모든 학습데이터와 테스트데이터 간의 커널 함수를 양자 중첩을 활용해 동시에 계산하고 테스트데이터의 분류를 효율적으로 결정한다. 이때 사용되는 양자 회로의 계산 복잡도는 학습 데이터양에 대해서는 선형적으로 증가하나, 데이터 특징 개수에 대해서는 불과 로그(log)함수로 매우 천천히 증가하는 장점이 있다.
연구팀은 이와 함께 양자 회로의 체계적 설계를 통해 다양한 양자 커널 구현이 가능함을 이론적으로 증명했다. 커널 기반 기계학습에서는 주어진 입력 데이터에 따라 최적 커널이 달라질 수 있으므로, 다양한 양자 커널을 효율적으로 구현할 수 있게 된 점은 양자 커널 기반 기계학습의 실제 응용에 있어 매우 중요한 성과다.
연구팀은 IBM이 클라우드 서비스로 제공하는 다섯 개의 큐비트로 구성된 초전도 기반 양자 컴퓨터에서 이번에 개발에 성공한 양자 기계학습 알고리즘을 실험적으로 구현해 양자 커널 기반 기계학습의 성능을 실제 시연을 통해 이를 입증하는 데 성공했다.
이 연구에 참여한 박경덕 연구교수는 "연구팀이 개발한 커널 기반 양자 기계학습 알고리즘은 수년 안에 상용화될 것으로 예측되는 수백 큐비트의 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 컴퓨팅의 시대가 되면 기존의 고전 커널 기반 지도학습을 뛰어넘을 것ˮ이라면서 "복잡한 비선형 데이터의 패턴 인식 등을 위한 양자 기계학습 알고리즘으로 활발히 사용될 것ˮ이라고 말했다.
한편 이번 연구는 각각 한국연구재단의 창의 도전 연구기반 지원 사업과 한국연구재단의 한-아프리카 협력기반 조성 사업, 정보통신기획평가원의 정보통신기술인력 양성사업(ITRC)의 지원을 받아 수행됐다.
관련 논문: https://www.nature.com/articles/s41534-020-0272-6
2020.07.07 조회수 20734 -
100배 이상 해상도 높인 차세대 퀀텀닷 프린팅 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 정연식 교수 · 전덕영 명예교수 공동 연구팀이 차세대 퀀텀닷 LED(QLED) 기반 디스플레이 실현에 핵심적인 기술인 풀 컬러(적·녹·청) 퀀텀닷 패터닝 프린팅 기술 개발에 성공했다고 6일 밝혔다.
퀀텀닷이란 별도의 장치가 없어도 크기와 전압에 따라 스스로 다양한 빛을 내는 수 나노미터(1 나노미터는 100만분의 1 밀리미터) 크기의 반도체 입자다.
연구팀은 풀 컬러 퀀텀닷 배열의 해상도를 최대 14,000ppi(인치당 픽셀 수) 까지 구현하는데 성공했다. 이 해상도는 현재 8K 디스플레이의 해상도인 117ppi 보다 약 100배 이상에 달한다. 연구팀은 또 기존 퀀텀닷 나노 패턴 구현 방법과는 원리가 다른 초 저압 전사 프린팅 방법을 세계 최초로 개발해, 패턴의 해상도와 프린팅 수율 및 퀀텀닷 발광소자 성능을 극대화하는 데도 성공했다.
우리 대학 신소재공학과 남태원 박사과정이 제1 저자로, 김무현 박사과정이 제2 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `네이처 커뮤니케이션스 (Nature Communications)' 6월 16일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Thermodynamic-driven polychromatic quantum dot patterning for light-emitting diodes beyond eye-limiting resolution)
작년 10월 삼성디스플레이가 퀀텀닷 중심의 차세대 디스플레이 양산라인 구축 및 기술개발에 2025년까지 약 13조 원 규모의 투자계획을 발표하는 등 이제 퀀텀닷 소재는 디스플레이용 핵심 소재로 부상하고 있다. 하지만 퀀텀닷 소재는 OLED 발광 소재와는 달리 용매에 녹아 분산돼 있는 형태로 존재하기 때문에 기존 디스플레이 패터닝 기술을 적용하기 어려웠다. 이를 해결하기 위해 잉크젯 프린팅이나 리소그래피와 같은 공정을 적용하고 있지만, 양산성 및 해상도 측면에서 제한적이거나 공정 과정 중에 퀀텀닷의 효율이 크게 떨어지는 문제가 발생한다.
연구팀은 이런 문제해결을 위해 퀀텀닷의 용매 성분을 미세하게 조절해 수 나노미터에서 수천 나노미터급 주형에 선택적으로 스스로 조립하는 원리에 착안해 적용했다. 또한 조립된 퀀텀닷 미세 패턴을 분리한 후, 초 저압 방식으로 프린팅하는 기술을 개발해 풀 컬러 나노미터급 패턴을 100%에 달하는 수율로 구현했다. 특히 QLED용 퀀텀닷 패턴은 극도로 얇아서 외부 압력에 매우 민감하기 때문에 초 저압 전사 프린팅 기술을 활용해 패턴의 손상을 방지했는데 그 결과 QLED 소자의 성능이 기존 전사 프린팅 방식 대비 약 7배나 증가하는 결과를 확인했다.
연구팀 관계자는 "이번 연구 결과를 활용할 경우 적·녹·청 퀀텀닷 픽셀이 개별적으로 발광할 수 있는 초고해상도를 지닌 차세대 능동형 퀀텀닷 LED (Active Matrix QLED) 디스플레이 구현도 가능할 것ˮ이라고 내다봤다. 정연식 교수는 특히 "단일 퀀텀닷 크기를 갖는 극한 해상도 수준의 패턴도 구현이 가능해서 차세대 디스플레이 분야만 아니라 높은 민감도를 갖는 센서나 광학 소자로의 응용까지 기대된다ˮ라고 말했다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 추진하는 미래 소재 디스커버리 사업(단장 최성율)의 지원을 받아 수행됐다.
2020.07.06 조회수 19950 -
이상엽 특훈교수팀 학생들, 천연물 생산 미생물 개발 전략 총정리
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀 소속 대학원생 4명이 대장균 세포 공장을 개발해 생산된 대표 천연물들의 생합성 경로를 총망라해 최신의 연구 내용과 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 대사 회로를 정리한 `천연물 생산을 위한 대장균에서의 대사공학'을 주제로 논문을 발표했다.
학생들은 이번 논문에서 천연물 생산 대장균 세포 공장 개발을 위한 주요 시스템 대사공학 전략을 `효소 개량'과 `대사흐름 최적화', 그리고 `시스템 접근법' 등 3단계로 정리했으며 각 단계별로 활용이 가능한 최신 도구 및 전략을 대사공학이 나아가야 할 방향과 함께 제시했다.
양동수·박선영·은현민 박사과정과 박예슬 석사과정 학생이 참여한 이번 연구결과는 국제학술지인 셀(Cell)誌가 발행하는 생명공학 분야 권위 리뷰지인 `생명공학의 동향(Trends in Biotechnology)' 7월호(특별호: 대사공학) 표지논문 및 주 논문(Featured Article)으로 1일 게재됐다.
인류 역사에서 천연물은 식품과 의약품 등의 분야에 널리 사용되고 있는데 많은 천연물이 그 자체로 의약 물질로 쓰이거나 새로운 의약 물질 개발의 구조적인 근간이 되고 있다. 고부가가치 천연물에 대한 국제적인 수요와 시장규모는 지속적으로 증가하는 추세인 데 반해 천연자원으로부터 얻을 수 있는 양은 극히 제한적이며 완전한 화학합성은 대체로 효율이 낮고 유기 용매를 다량으로 이용하기 때문에 환경 오염과 인류 건강에 악영향을 초래할 수 있다.
따라서 전 세계적으로 천연물을 친환경적이며 고효율로 생산이 가능한 미생물 세포 공장을 개발하려는 노력이 이뤄지고 있다. 미생물 세포 공장 구축을 위한 핵심전략인 시스템 대사공학은 기존 석유화학산업을 대체할 바이오산업의 핵심이 되는 미생물 균주를 보다 효과적으로 개발하기 위해 KAIST 이상엽 특훈교수가 창시한 연구 분야다.
이상엽 특훈교수 연구팀은 실제 시스템 대사공학 전략을 이용, 천연물·아미노산·생분해성 플라스틱·환경친화적인 플라스틱 원료와 바이오 연료 등을 생산하는 고성능 균주들을 다수 개발한 성과를 거뒀다.
이들 4명의 학생을 지도한 이상엽 특훈교수는 "천연물 생산을 위한 대사공학 연구를 체계적으로 분석, 정리하고 또 향후 전략을 제시했다는 점에서 큰 의미가 있다ˮ면서 "권위가 있는 학술지에 주 논문이자 표지논문으로 게재된 이번 연구를 수행한 학생들이 자랑스럽다ˮ고 말했다.
공동 제1 저자인 양동수·박선영 박사과정 학생도 "고령화가 진행되는 사회에서 헬스케어 산업은 그 중요성이 더욱 대두되고 있다ˮ면서 "인류가 건강한 삶을 지속적으로 영위하기 위해서 필수적인 각종 천연물을 대사공학적으로 생산하는 연구 또한 갈수록 중요해질 것ˮ이라고 강조했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 기후변화대응기술개발사업의 `바이오리파이너리를 위한 시스템 대사공학 원천기술개발 과제' 및 노보 노디스크 재단의 지원을 받아 수행됐다.
2020.07.02 조회수 23766 -
육종민 교수팀, 살아있는 세포의 전자현미경 관찰 성공
우리 대학 신소재공학과 육종민 교수 연구팀이 경북대학교(총장 김상동) ITA 융합대학원 한영기 교수 연구팀과 공동연구를 통해 살아 있는 세포를 전자현미경을 통해 실시간으로 관찰하는 데 성공했다고 29일 밝혔다.
이번 연구를 통해 살아 있는 다양한 세포의 실시간 분자 단위 관찰이 가능해져, 그동안 관찰하지 못했던 살아 있는 세포의 전이·감염에 관한 전 과정을 규명할 수 있게 돼 신약 개발 등을 더욱 촉진할 수 있을 것으로 기대된다.
신소재공학과 구건모 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `나노 레터스(Nano Letters)' 5월 5일 字 온라인판에 게재됐으며 6월 호 표지논문으로 선정됐다. (논문명: Live-Cell Electron Microscopy Using Graphene Veils)
전 세계적으로 대유행하고 있는 코로나바이러스감염증(COVID-19) 등은 수십~수백 나노미터(nm, 1 나노미터는 100만 분의 1밀리미터) 크기의 바이러스로 인해 일어나는 질병이다. 바이러스의 전이·감염 과정을 분석하고 이에 대처하는 신약 개발을 위해서는 바이러스의 미시적인 행동을 실시간으로 관찰하는 것이 매우 중요하다.
수십~수백 나노미터 크기의 바이러스 등을 비롯해 세포와 세포를 이루는 기관들은 가시광선을 이용하는 일반 광학현미경으로는 관찰이 어려워 해상력이 매우 높은 전자선을 이용하는 전자현미경 기술을 이용한다.
그렇지만 전자현미경 기술은 효율적인 작동을 위해 매우 강력한 진공상태가 필요하며 또 가시광선보다 수천 배 이상 높은 에너지를 가지는 전자를 이용하기 때문에 관찰 시 세포의 구조적인 손상이 불가피하다. 따라서 현재로서는 2017년 노벨화학상을 수상한 기술인 극저온 전자현미경을 통해 고정 작업 및 안정화 작업을 거친 표본만 관찰이 가능하다.
최근 학계에서는 사멸해 고정된 것이 아닌 온전한 상태의 살아 있는 세포등 다양한 생체물질을 전자현미경을 이용해 분자 단위로 관찰 가능한지에 대한 논쟁이 전개되고 있다. 육 교수 연구팀은 지난 2012년 개발한 그래핀 액상 셀 전자현미경 기술을 응용해 전자현미경으로도 살아있는 대장균 세포를 관찰하는데 성공했고, 이를 재배양시킴으로써 전자와 진공에 노출됐음에도 불구하고 대장균 세포가 생존한다는 사실을 밝혀냈다.
육 교수 연구팀이 이번 연구에서 활용한 그래핀은 층상 구조인 흑연에서 분리하는 등의 방법으로 얻어내는 약 0.2 나노미터(nm) 두께의 원자 막이다. 여러 분야에서 차세대 소재로 주목받고 있는 그래핀은 강철보다 200배 강한 강도와 높은 전기 전도성을 가지며, 물질을 투과시키지 않는 성질을 가진다. 육 교수 연구팀은 이러한 그래핀 성질을 이용, 세포 등을 액체와 함께 감싸주면, 고진공의 전자현미경 내부에서 탈수에 의한 세포의 구조변화를 막아줄 수 있음을 밝혀냈다. 뿐만 아니라, 그래핀이 전자빔에 의해 공격성이 높아진 활성 산소들을 분해하는 효과도 지니고 있어 그래핀으로 덮어주지 않은 세포보다 100배 강한 전자에 노출되더라도 세포가 활성을 잃지 않는다는 결과를 확인했다.
육 교수는 "이번 연구 결과는 세포보다 더 작은 단백질이나 DNA의 실시간 전자현미경 관찰로까지 확대될 수 있어, 앞으로 다양한 생명 현상의 기작을 근본적으로 밝힐 수 있을 것이라 기대한다ˮ고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.29 조회수 19675 -
전해액 사용량을 4배 줄인 리튬-황 전지 개발
우리 연구진이 리튬-황 전지를 경제적으로 설계하되 성능은 획기적으로 개선한 기술개발에 성공해 차세대 배터리 기술개발에 한 발 더 다가섰다.
우리 대학 생명화학공학과 김희탁 교수팀이 기존 대비 전해액의 함량을 4배 이상 줄인 리튬-황 전지를 개발했다고 25일 밝혔다. 리튬-황 전지는 차세대 배터리 기술 중 연구개발이 가장 활발하게 이뤄지는 기술이다. 리튬-황 전지는 휴대용 전자기기와 전기자동차에 사용되는 리튬이온전지에 비해 에너지 밀도가 2~3배 높아서 이를 사용하면 전기동력 기체 무게를 크게 줄일 수 있기 때문이다.
리튬-황 전지는 가벼운 황과 리튬금속을 활물질(화학적으로 반응하여 전기에너지를 생산하는 물질)로 이용하기 때문에 중금속 기반인 리튬이온전지에 비해 경량화가 가능하다. 특히 지구에 풍부하게 존재하는 황을 활용해 저가의 전지를 구현할 수 있다는 점 때문에 산업계와 학계로부터 그동안 많은 주목을 받아왔다. 다만 리튬-황 전지는 리튬이온전지와 달리 매우 높은 전해액 함량을 갖고 있다. 전지 무게의 40%에 달하는 과량의 전해질 사용은 전지 무게 증가로 인해 그동안 리튬-황 전지의 고에너지밀도 구현에 큰 걸림돌이 돼왔다. 리튬-황 전지는 황이 방전되고 난 후의 산물인 `리튬 폴리 설파이드(Lithium poly sulfide)'가 전해액에 용해된 상태에서 빠른 충 ‧ 방전 특성을 갖는다.
이 전해액 양을 낮추면 리튬 폴리 설파이드의 용해량이 감소해 용량 및 출력이 저하되는 문제가 발생한다. 또 리튬금속 음극이 전해액을 분해해 전해액이 고갈되는 문제는 낮은 전해 액체량에서 더욱 심해져 결국 전지 수명을 떨어뜨린다.
김희탁 교수 연구팀은 이번 연구를 통해 리튬 나이트레이트 염과 같이 높은 전자공여(다른 화합물에 전자를 주는 성질) 능력이 있는 염을 전해질에 주입하면 폴리 설파이드의 용해도를 증가시킴과 동시에 리튬금속에서 전해질 분해를 억제할 수 있음을 규명했다. 리튬이온과 결합력이 강한 나이트레이트 음이온이 리튬이온의 `용매화 껍질(Solvation Shell)' 역할을 수행함으로써 리튬 폴리 설파이드의 해리도를 증가시켜 결과적으로 용해도가 향상된다는 사실도 증명했다. 아울러 용매화 껍질 구조변화가 전해액 용매 분자와 리튬금속과의 접촉을 낮춰 분해반응을 억제하는 현상도 확인했다.
김희탁 교수팀은 이번 연구를 통해 전해액 성분 중 리튬 염 물질 하나만을 교체하는 간단한 방법으로 에너지 밀도를 높이면서 고가의 전해액 사용량을 4배 이상 줄여 가격을 대폭 절감하는 성과를 거뒀다. 김희탁 교수는 "이번 연구는 황 양극과 리튬금속 음극의 성능을 동시에 높일 수 있는 전해액 설계원리를 제시했다는 점에서 의미가 크다ˮ면서 "차세대 전지 전해액 설계산업 전반에 걸쳐 넓게 응용되기를 기대한다ˮ고 말했다.
KAIST 생명화학공학과 석사졸업생인 추현원 학생(現 MIT 박사과정 재학 중)과 정진관 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 `어드밴스드 에너지 머티리얼즈(Advanced energy materials)' 6월 2일 字 표지논문으로 실렸다. (논문명: Unraveling the Dual Functionality of High-Donor-Number Anion in Lean-Electrolyte Lithium-Sulfur Batteries)
한편, 이번 연구는 LG화학, KAIST 나노융합연구소, 과학기술정보통신부 기후변화대응과제의 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.25 조회수 21111 -
세계 최고 성능을 지닌 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 기술 개발
우리 연구진이 방대한 정보를 저장하고 목적에 맞게 검색, 관리할 수 있는 시스템을 통칭하는 데이터베이스관리시스템(DBMS, DataBase Management System)을 세계 최고 수준의 성능으로 끌어올렸다.
우리 대학 전산학부 김민수 교수 연구팀이 데이터베이스 질의 언어 SQL(Structured Query Language, 구조화 질의어) 처리 성능을 대폭 높인 세계 최고 수준의 DBMS 기술을 개발했다.
김 교수 연구팀은 데이터 처리를 위해 산업 표준으로 사용되는 SQL 질의를 기존 DBMS와는 전혀 다른 방법으로 처리함으로써 성능을 기존 옴니사이(OmniSci) DBMS 대비 최대 88배나 높인 신기술을 개발했다. 김 교수팀이 개발한 이 기술은 오라클·마이크로소프트 SQL서버·IBM DB2 등 타 DBMS에도 적용할 수 있어 고성능 SQL 질의 처리가 필요한 다양한 곳에 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
대부분의 DBMS는 SQL 질의를 처리할 때 내부적으로 데이터 테이블들을 `왼쪽 깊은 이진 트리(left-deep binary tree)' 형태로 배치해 처리하는 방법을 사용한다. 지난 수십 년간 상용화돼 온 대부분의 DBMS는 데이터 테이블들의 배치 가능한 가지 수가 기하급수적으로 많기 때문에 이를 `왼쪽 깊은 이진 트리' 형태로 배치해 SQL 질의를 처리해 왔다.
임의의 두 테이블이 기본 키(primary key, PK)와 외래 키(foreign key, FK)라 불리는 관계로 결합(조인 연산)하는 경우에는 이러한 방법으로 SQL 질의를 효과적으로 처리할 수 있다. 여기서 기본 키는 각 데이터 행(row)을 유일하게 식별할 수 있는 열(column)이고, 외래 키는 그렇지 않은 열이다.
지난 수십 년간 산업에서 사용되는 DB의 구조가 점점 복잡해지면서 두 테이블은 PK-FK 관계가 아닌 FK-FK 관계, 즉 외래 키와 외래 키의 관계로 결합하는 복잡한 형태의 SQL 질의들이 많아지고 있다. 실제 DBMS의 성능을 측정하는 산업 표준 벤치마크인 TPC-DS에서 전체 벤치마크의 26%가 이런 복잡한 SQL 질의들로 구성돼 있고 기계학습(머신러닝), 생물 정보학 등 다양한 분야들서도 이러한 복잡한 SQL 질의 사용이 점차 증가하는 추세다.
이전에 나온 DBMS들은 두 테이블이 주로 PK-FK 관계로 결합한다는 가정하에 개발됐기 때문에 FK-FK 결합이 필요한 복잡한 SQL 질의를 매우 느리거나 심지어 처리하지 못하는 실패를 거듭해왔다.
김 교수팀은 문제 해결을 위해 테이블들을 하나의 커다란 `왼쪽 깊은 이진 트리' 형태가 아닌 여러 개의 작은 `왼쪽 깊은 이진 트리'를 `n항 조인 연산자'로 묶는 형태로 배치해 처리하는 기술을 개발했다. 이때 각각의 `작은 이진 트리' 안에는 FK-FK 결합 관계가 발생하지 않도록 테이블들을 배치하는 것이 핵심이다.
각각의 `작은 이진 트리'의 처리 결과물을 `n항 조인 연산자'로 결합해 최종 결과물을 구하는 것도 난제로 꼽히는데 연구팀은 `최악-최적(worst-case optimal) 조인 알고리즘'이라는 방법으로 이 문제를 해결했다.
`최악-최적 조인 알고리즘'은 그래프 데이터를 처리할 때 이론적으로 가장 우수하다고 알려진 알고리즘이다. 김 교수 연구팀은 세계에서 가장 먼저 이 알고리즘을 SQL 질의 처리에 적용해 난제를 해결하는 데 성공했다.
김민수 교수 연구팀은 새로 개발한 DBMS 기술을 GPU 기반의 DBMS 개발업체인 미국 옴니사이(OmniSci)社 제품에 적용한 결과, OmniSci DBMS보다 성능이 최대 88배나 향상된 결과를 얻었다. 또 TPC-DS 벤치마크에서도 세계 최고 수준의 성능을 가진 기존의 상용 DBMS보다 5~20배나 더 빠른 사실을 확인했다. TPC-DS는 DBMS의 성능을 측정하기 위한 산업 표준의 최신 벤치마크이다.
교신저자로 참여한 김민수 교수는 "연구팀이 개발한 새로운 기술은 대부분의 DBMS에 적용할 수 있기 때문에 산업적 측면에서 파급 효과가 매우 클 것으로 기대한다ˮ 라고 말했다.
이번 연구에는 김 교수의 제자이자 미국 옴니사이(OmniSci)社에 재직 중인 남윤민 박사가 제1 저자로, 김 교수가 교신저자로 참여했으며 지난 18일 미국 오리건주 포틀랜드에서 열린 데이터베이스 분야 최고의 국제학술대회로 꼽히는 `시그모드(SIGMOD)'에서 발표됐다. (논문명 : SPRINTER: A Fast n-ary Join Query Processing Method for Complex OLAP Queries).
한편, 이 연구는 한국연구재단 선도연구센터 사업 및 중견연구자 지원사업, 과기정통부 IITP SW스타랩 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.23 조회수 18622 -
상용화 안된 이산화탄소 활용 기술을 사전 분석하고 평가하는 툴 개발
우리 연구진이 독일 전문 연구진과 협력 연구를 통해 지구온난화의 주범 기체인 이산화탄소 활용 기술을 평가하는 방법을 국제 학술지에 발표했다. 이산화탄소 활용을 위한 신기술을 개발 중인 단계에서 연구의 효율성과 경제성을 사전에 파악할 수 있기 때문에 유망 신기술 발굴에 크게 도움을 줄것으로 기대된다.
우리 대학 이재형 생명화학공학과 교수 연구팀이 아직 상용화가 안되거나 개발단계에 있는 이산화탄소 활용 기술을 사전에 분석하고 평가하는 툴(Tool)을 개발했다고 22일 밝혔다. 이번 연구는 이재형 교수 연구실 노고산 박사가 제1 저자로 참여했으며 녹색·지속가능 기술 분야 국제 학술지인 ‘녹색 화학(Green Chemistry)’ 온라인에 지난달 21일 게재됐다. (논문명: Ealry-stage evaluation of emerging CO₂ utilization technologies at low technology readiness levels)
다양한 신흥(emerging) 녹색 기술을 연구하는 과정에서는 해당 기술이 과연 유망한 기술인지, 아닌지를 사전에 판단해 연구 인력과 예산을 집중하는 것은 매우 중요하다. 예를 들어, 해당 기술의 에너지 효율이 얼마나 높은지, 또는 향후 비용경쟁력을 확보할 수 있는지, 그리고 기술 도입이 환경에 얼마나 큰 영향을 미칠지를 사전에 분석할 수 있어야 한다. 하지만 연구개발 초기 단계에서는 관련 기술에 대한 정보력 부족으로 정확한 기술 분석이나 평가를 하기가 어렵다.
이재형 교수 연구팀이 개발한 이 툴은 상용화가 안 돼 있거나 개발단계에 있는 이산화탄소 활용 기술을 대상으로 구체적이고 세부적인 정보가 없이 일부 제한적인 정보만으로도 해당 기술의 에너지 효율과 기술 경제성, 온실가스 저감 잠재량 등을 파악할 수 있다는 게 장점이다.
이 교수팀은 특히, 이번 연구에서 기술 평가에 필요한 지표 계산이 가능하도록 해당 기술이 지니는 고유의 기술성숙도(Technology readiness level)와 다양한 이산화탄소 전환 특성 등 체계적이고 세분된 전략을 제시했다. 연구팀은 이와 함께 개발한 툴 검증을 위해 다양한 이산화탄소 활용 기술들을 대상으로 사례 연구를 수행했다고 밝혔다.
이번 연구는 이 교수팀과 독일 아헨공과대학교(RWTH Aachen University)에서 공정 설계와 최적화 분야 전문가로 꼽히는 알렉산더 밋소스(Alexander Mitsos) 교수, 이산화탄소 포집 및 활용 기술의 모든 과정을 평가(Life Cycle Assessment)하는 분야의 전문가인 안드레 바도우(André Bardow)교수, 그리고 분리막과 전기화학 분야 전문가인 마티아스 웨슬링(Matthias Wessling)교수 연구팀과 긴밀한 협력을 통해 이뤄졌다.
이재형 교수는 "이번 연구성과는 현재 전 세계에서 연구되고 있는 다양한 이산화탄소 활용 기술에 적용이 가능하다ˮ고 말했다. 이 교수는 이어 "아직 상용화가 안 돼 있거나 개발 중인 미성숙 기술을 대상으로 에너지 효율과 비용대비 경제성 등을 정확하게 평가할 수 있어 유망 신기술에 연구개발 인력과 비용을 집중할 수 있다”라고 강조했다.
한편, 이번 연구는 한국 이산화탄소 포집 및 처리 연구개발센터(KCRC)의 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.22 조회수 16705 -
기계공학과 공경철 교수팀, 워크온슈트4 및 사이배슬론 2020 출전 선수 공개
우리대학 기계공학과 공경철 교수가 연세대학교 의과대학 세브란스병원 나동욱 교수와 공동 개발한 웨어러블 로봇인 '워크온슈트 4' 및 사이배슬론(Cybathlon) 2020' 대회에 출전할 선수를 15일 공개했다.
워크온슈트 4는 사이배슬론 2020에 출전하기 위해 새롭게 개발한 모델로 두 다리를 감싸는 외골격형 로봇이다. 모터를 이용한 힘으로 하반신을 전혀 사용하지 못하는 장애인들의 움직임을 보조할 수 있다. 일어나 걷는 등의 기본적인 동작은 물론 계단·오르막/내리막·옆경사·문 열기·험지 등 일상생활에서 자주 접하게 되는 장애물을 극복할 수 있도록 제작됐다.
이전까지 개발된 하반신 마비 장애인을 위한 웨어러블 로봇은 장시간 사용하기 어렵다는 한계가 존재했다. 하반신 기능을 소실해 근육 등 신체 기능이 퇴화한 장애인들이 로봇을 착용하고 움직이려면 수십 kg에 이르는 무게를 감당해야 했기 때문이다.
연구팀은 문제를 해결하기 위해 인체가 이루는 자연스러운 균형을 모사해 로봇의 무게중심을 설계하는 기술을 고안했다. 사용자 신체 각 부위에 정밀하게 밀착되는 착용부를 만든 뒤, 로봇 관절의 기준 위치를 조절해 무게중심을 정밀하게 맞춘 것이다.
또한, 착용자의 긴장 정도나 지면의 상태와 같은 외부 요인을 지능적으로 관측하고 제어하는 기술도 더했다. 로봇이 제공해야 하는 보조력은 사용하는 환경에 따라 크게 달라진다. 워크온슈트 4는 로봇이 착용자의 걸음을 30보 이내로 분석해 가장 적합한 보행패턴을 찾아 맞춤형으로 제공한다.
이를 통해, 하반신 마비 장애인들이 웨어러블 로봇을 착용하고 장시간 걷거나 설 수 있도록 월등하게 기능을 끌어올렸고 연속보행 시 1분당 40m 이상을 걸을 수 있게 된 성과도 거뒀다.
이는, 시간당 2~4km가량을 걷는 비장애인의 정상 보행 속도와 견줄만한 수준으로 그동안 전 세계적으로 보고된 하반신 완전 마비 장애인의 보행 기록 중 가장 빠른 속도다.
연구팀은 활발한 기술협력을 통해 일부 부품을 제외한 대부분의 구성 요소를 국산 기술로 완성했다. 로봇의 구조설계와 시스템 소프트웨어는 공경철·나동욱 교수가 공동 창업한 ㈜엔젤로보틱스에서 주도했다. 공학적 설계와 제어는 공경철 교수가, 보행 보조기로서의 구조와 대상자를 위한 필수 기능 등을 점검하는 생체역학 분야는 나동욱 교수가 분담해 맡았다.
개인맞춤형 탄소섬유 착용부는 재활공학연구소에서 연구를 진행했으며 로봇의 동작 생성과 디자인은 영남대학교 로봇기계공학과와 ㈜에스톡스가 각각 담당했다.
한편, 우리나라를 대표해 올해 개최예정인 `사이배슬론 2020'에 출전할 선수들은 지난 2월 KAIST에서 열린 선발전을 통해 결정됐다.
앉고 서서 물컵 정리하기·지그재그 장애물 통과·험지 보행·옆경사 보행 등 실제 대회에서 수행하게 될 미션이 선발전 평가항목으로 채택됐는데 작년 9월부터 출전을 준비해온 7명의 후보 선수 중 4명이 참가해 경기를 치렀다.
그 결과, 각각 2분 24초와 3분 35초의 기록으로 4개의 미션을 완수한 김병욱 씨(남, 46세)와 이주현 씨(여, 19세)가 국제대회에 출전할 최종 선수로 선발됐다.
현재 워크온슈트 4의 로봇기술은 선발된 두 선수의 개별적인 특성에 맞게 최적화되었으며, 두 선수 모두 6개의 모든 미션을 5분대에 통과할 정도로 기록이 향상되었다.
지금까지는 미국팀과 스위스팀이 4개의 미션을 6분대에 수행하는 기록을 공개했으며, 그 외 사이배슬론 참가팀은 모든 미션을 완벽하게 수행하지 못하는 단계에 머물러 있다.
선발전 1위에 오른 김병욱 씨는 1998년 뺑소니 사고로 장애를 얻은 뒤 2015년 공 교수 연구팀에 합류했다. 2016년 스위스에서 열린 제1회 사이배슬론 대회에서 워크온슈트의 초기모델을 착용하고 동메달을 딴 주인공으로 "우리나라의 웨어러블 로봇기술이 세계 최고 수준임을 직접 보여줄 것ˮ이라는 포부를 밝혔다.
2위에 오른 이주현 씨는 고등학교 3학년에 재학 중이던 작년 불의의 교통사고로 하반신이 마비됐다. 같은 해 6월 연구팀에 합류해 사이배슬론 2020 출전을 위한 훈련과 수능 시험을 준비를 병행했으며, 올해 초 최종 선수 선발 및 이화여대 정치외교학과 합격의 영광을 동시에 안았다.
공경철 KAIST 기계공학과 교수는 "지난 대회 이후 4년 동안 모든 연구원과 협력 기관들이 하나가 되어 수준 높은 기술을 개발할 수 있었고 선수들과도 큰 어려움 없이 훈련했다ˮ고 전했다. 이어, "다가올 국제대회는 워크온슈트 4의 기술적 우월성을 전 세계에 증명하는 중요한 무대가 될 것ˮ이라며 강한 자신감을 보였다.
2020.06.15 조회수 19281 -
사생활 침해 논란없는 코로나19 감염병 확산방지시스템 개발
세계 각국에서 주목을 받는 K-방역을 떠받쳐 온 코로나19 관련 검사·추적·치료 등 기존 3T 시스템을 한층 업그레이드시킨 새로운 `코로나19 감염병 확산방지시스템(앱&웹)'이 개발됐다.
우리 대학이 개발한 이 시스템은 GPS·무선랜·블루투스·기압계·관성 센서의 신호를 주기적으로 수집, 기록하는 스마트폰 블랙박스를 기반으로 하고 있어 사생활 침해 논란을 최소화하면서 신속한 역학조사와 격리자 관리 등 코로나19 상황에 효율적인 대응이 가능하다. 기존 3T 시스템은 신용카드 이용 내역 등 광범위한 개인정보 접근을 통해 확진자 동선을 공개하는 과정에서 사생활 노출로 인한 인권침해 우려가 꾸준히 제기돼 왔다.
전산학부 지능형서비스통합연구실 한동수 교수 연구팀은 스마트폰의 이동 동선을 기록하는 스마트폰 블랙박스를 기반으로 `코로나19 감염병 확산방지시스템(앱&웹)'을 개발했다고 10일 밝혔다.
한 교수 연구팀이 개발한 스마트폰 블랙박스 시스템은 스마트폰에 내장돼있는 GPS와 와이파이·블루투스·관성 센서 등을 통해서 수집된 신호를 보관했다가 2주가 지나면 자동으로 폐기한다. 또 개인 스마트폰 블랙박스에 저장된 기록은 일체 외부로 유출되지 않으며 특히 확진자의 동선을 공개하는 경우에도 문자로 표현되는 장소 정보가 아닌 신호 정보를 공개하기 때문에 확진자의 사생활 보호가 가능하다.
따라서 코로나19 집단감염대응 차원에서 그동안 꾸준히 지적돼 온 개인의 사생활 침해 문제에 대해 기존과는 다르게 보다 섬세한 방법으로 접근했다는 점이 이 시스템의 가장 큰 특징이다.
한 교수팀의 `코로나19 감염병 확산방지시스템'은 크게 일반인을 위한 `바이러스 노출 자가진단 시스템'과 감염병 관리기관을 위한 `확진자 역학조사 시스템', 그리고 `격리자 관리 시스템' 등 3개 시스템으로 이뤄져 있다.
우선 `바이러스 노출 자가진단 시스템'은 확진자의 동선과 개인의 스마트폰 블랙박스에 기록된 동선의 중첩 여부를 체크해 이뤄진다. 현재 방식은 확진자의 정보가 메시지를 통해 전달되고 개개인이 직접 확진자의 동선을 확인하는 불편함이 따르지만 한 교수팀이 개발한 시스템에서는 사용자가 수시로 해당 앱의 버튼을 눌러 바이러스 노출 여부를 쉽고 빠르게 체크할 수 있다.
`확진자 역학조사 시스템'을 통해 확진자 관련 역학조사를 빠르고 정확하게 수행할 수 있다. 코로나19 감염병 확진을 받은 환자의 스마트폰 블랙박스에 기록된 신호를 지도상에 표시를 해주기 때문에 역학 조사관이 확진자의 이동 동선을 쉽게 파악할 수 있다.
한동수 교수는 이와 함께 이 시스템에 지난 10여년간 개발해 온 실내·외 통합 위치 인식시스템 KAILOS(KAIST Locating System)의 기능도 적용했다. 이에 따라 실내지도와 신호지도가 준비된 건물에서는 건물 내부에서도 확진자의 이동 동선을 확인할 수 있다.
스마트폰 블랙박스는 격리자 관리에도 활용된다. 격리자의 스마트폰 블랙박스가 수집한 신호는 주기적으로 `격리자 관리 시스템'에 전송된다. `격리자 관리 시스템'은 전송받은 신호를 실시간으로 분석해 격리자의 격리공간 이탈 여부를 확인한다. GPS 신호뿐 아니라 무선랜 신호를 사용함으로써 실외뿐 아니라 실내에서의 확진자 격리공간 이탈 여부를 확인할 수 있어 기존 방식보다 더 정확하게 격리자를 관리할 수 있다는 게 강점이다.
한동수 교수는 "현재 약 30여 종의 스마트폰이 사용되고 있는데 스마트폰마다 탑재된 센서의 종류가 매우 다양해서 연구팀이 개발한 시스템을 다양한 스마트폰에 이식하고 테스트하는 작업을 진행하고 있다ˮ면서 "이 작업을 마치는 대로 곧 시스템을 출시할 계획ˮ이라고 소개했다.
KAIST 신성철 총장도 "PreSPI(Prevention System for Pandemic Disease Infection)로 이름 붙인 이 시스템을 활용하면 코로나19 재확산으로 수고하는 의료진 등 방역 분야 종사자들의 수고와 시간을 획기적으로 줄일 수 있고 사생활 침해 논란 없이 신속하고 정확한 역학조사가 가능해져 K-방역의 우수성을 다시 한번 세계 각국에 과시하는 계기가 될 것ˮ이라고 강조했다.
2020.06.11 조회수 21412 -
학습되지 않은 환경에서 스스로 학습하는 모바일 센싱 기술 개발
우리 대학 전산학부 이성주 교수 연구팀이 학습되지 않은 환경에 적은 양의 데이터로 스스로 적응하는 모바일 센싱 학습 기술 <메타센스(MetaSense)>를 개발했다.
모바일 센싱이란 스마트폰과 같은 모바일 기기의 다양한 센서를 이용하여 서비스(예: 수면의 질 평가, 걸음 수 추적 등)를 제공하는 기술이다. 최근 학계에서는 기계학습 기술의 발전과 더불어 우울증 진단, 운동 자세 관리 등 진보된 모바일 센싱의 가능성을 보여줌으로써 모바일 센싱의 범위를 더욱 확장하고 있다.
하지만 이러한 센싱 기술은 아직 널리 쓰이지 못하고 있다. 사용자 개인마다 가지고 있는 모바일 센싱의 환경이 다르기 때문이다. 사람마다 가지고 있는 고유한 생활패턴과 행동방식, 서로 다른 모바일 기기와 그 사양은 센서의 값에 큰 영향을 미친다. 다른 센서 값은 사람마다 고유한 센싱 환경을 만들고, 이는 센싱 모델이 미리 학습되지 않은 새로운 환경에서 작동할 때 사용이 어려울 만큼 성능 저하를 일으킨다.
연구팀은 이런 학습되지 않는 환경에서 적은 양의 데이터 (최소 1-2 샘플)만 가지고 적응할 수 있는 '메타러닝 프레임워크'를 제시했다. 메타러닝 (meta learning) 이란 적은 양의 데이터를 가지고도 새로운 지식을 학습할 수 있도록 하는 기계학습 원리다. 연구팀이 제시한 기술은 최신 전이학습 (transfer learning) 기술과 비교하여 18%, 메타러닝 기술과 비교하여 15%의 정확도 성능향상을 보였다.
이성주 교수는 ”최근 활발히 제안되고 있는 다양한 모바일 센싱 서비스가 특정 환경에 의존하지 않고 수많은 실제 사용 환경에서 우수한 성능을 보일 수 있게 해주는 연구다. 모바일 센싱 서비스가 연구에 그치지 않고 실제 많은 사람들에게 사용될 수 있는 가능성을 제시해 의미가 있다“라고 했다. 또한 신진우 교수는 “최근 메타러닝 방법론들이 기계학습 분야에서 크게 각광을 받고 있는데 주로 영상 데이터에 국한되어 왔었다. 본 연구에서 비영상 데이터에도 범용적으로 동작하는 메터러닝 기술을 개발하여 성공한 것은 앞으로도 관련 분야 연구에 큰 영향을 주리라 기대한다“라고 덧붙였다.
연구에 대한 설명이 담긴 비디오를 다음 링크에서 확인할 수 있고, (https://youtu.be/-6y0I1pd6XI) 자세한 정보는 프로젝트 웹사이트에서 볼 수 있다.
(https://nmsl.kaist.ac.kr/projects/metasense/)
이성주 교수, 신진우 AI대학원 교수, 공태식 박사과정, 김연수 학사과정이 참여한 이번 연구 결과는 2019년 11월 11일 센싱 컴퓨팅 분야 국제 최우수학회 ACM SenSys에서 발표됐다. (논문명: MetaSense: Few-Shot Adaptation to Untrained Conditions in Deep Mobile Sensing). 이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단과 정보통신기술진흥센터, 한국연구재단 차세대 정보 컴퓨팅 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.09 조회수 15803 -
뼈의 단단함을 모사해 광학적 특성을 매우 증대시킨 신물질 개발
우리 연구진이 동물 뼈가 그의 구성성분인 단백질보다 수천 배 단단할 수 있는 생체역학적 원리를 모사해 광학적 비선형성이 기존 물질 대비 수천에서 수십억 배나 큰 신물질을 개발했다.
비선형성이란 입력값과 출력값이 비례관계에 있지 않은 성질인데 광학에서 큰 비선형성을 확보할 경우, 빛의 속도로 동작하는 인공 신경망이나 초고속 통신용 광 스위치 등의 광소자를 구현할 수 있다.
우리 대학 신소재공학과 신종화 교수 연구팀은 벽돌을 엇갈려 담을 쌓는 것과 같이 나노 금속판을 3차원 공간에서 엇갈리게 배열하면 물질의 광학적 비선형성이 매우 크게 증대될 수 있음을 확인했다. 신종화 교수 연구팀이 이번 연구를 통해 발견한 비선형성 증대원리는 광학뿐만 아니라 역학, 전자기학, 유체역학, 열역학 등 다양한 물리 분야에도 적용이 가능하다.
KAIST 신소재공학과 장태용 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `커뮤니케이션즈 피직스(Communications Physics)' 5월 8일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Mimicking bio-mechanical principles in photonic metamaterials for giant broadband nonlinearity).
영화 스타워즈의 광선 검처럼 잘 제어된 빛을 만드는 것이나 빛만으로 구동되는 광컴퓨터를 만드는 것은 비선형성을 이용할 때 가능한데, 아직 실현되지 않고 있는 이유는 강한 비선형성을 가진 소재가 없기 때문이다. 자연 물질의 작은 비선형성으로도 초고속 광소자, 3차원 광식각 공정, 초 고분해능 현미경 등의 기술들이 구현될 수 있지만, 이들은 크고 비싼 고출력 레이저를 사용하거나, 큰 장비 혹은 소자가 필요하다는 공통적인 한계를 지니고 있다.
이를 극복하기 위해 기존에는 미세한 인공 구조체를 설계해서 그 틈에 빛을 모으는 방법이 많이 시도돼왔다. 비선형성은 빛의 세기에 비례하기 때문에 이 같은 방법을 이용하면 같은 부피의 자연 물질 대비 작은 빛의 세기로 비슷한 수준의 비선형 효과를 얻을 수 있다. 그러나 최대로 얻을 수 있는 비선형 효과의 크기는 결국 달라지지 않기 때문에 응용하는데 한계가 있다.
신 교수 연구팀은 물질의 근본적인 전기적 특성인 유전분극(물체가 전기를 띠는 현상)을 매우 크게 조절하는 방법을 고안했다. 나노 금속판이 3차원에서 엇갈려 배열돼있으면 국소분극이 공간을 촘촘하게 채우면서, 마치 시냇물이 모여서 강이 되듯, 전체적으로 매우 큰 분극을 만들게 된다는 점에 착안했다. 빛의 세기가 아닌 분극의 크기를 조절해 큰 비선형성 및 비선형 효과를 얻는 방법은 이번 신 교수 연구팀이 이번 연구에서 처음 제시한 개념인데 비선형 광학이 60년 동안 달성하고자 했던 고효율의 작은 비선형 광소자 개발에 한 발 더 다가선 것으로 평가되고 있다.
연구팀은 이번에 고안한 메타물질(자연계에 존재하지 않는 특성을 구현하기 위해 매우 작은 크기로 만든 인공 원자의 주기적인 배열로 이루어진 물질)이 시간적으로 짧은 광신호에 대해서도 큰 비선형 효과를 얻을 수 있음을 통해 기존보다 효율적이면서도 더 빠른 광소자 구현이 가능함을 확인했다. 이 연구에서 활용된 소자는 비슷한 신호 시간을 가지는 기존 소자보다는 에너지 효율이 약 8배나 뛰어나고 비슷한 에너지 효율을 가지는 기존 소자보다도 신호 시간은 약 10배 정도 짧다. 즉, 신호의 시간과 소요되는 에너지의 곱으로 표현되는 성능 기준으로 보면, 이 소자는 현재까지 개발된 광소자 중 가장 우수한 성능을 보였다.
연구팀은 또 고안한 메타물질이 광학 이외의 물리 현상에도 적용될 수 있음을 입증했다. 연구팀은 단백질의 단단함 대비 뼈의 단단함을 설명하는 모델이 이번 연구에서 고안한 광학적 비선형성 증대원리와 수학적으로 매우 유사함을 증명했다. 따라서 유체역학에서의 물질전달률, 열역학에서의 열전도율 등의 증대에도 신 교수 연구팀의 연구방법이 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
신종화 교수는 "올해는 지난 1960년 레이저가 발명된 지 60년이 되는 해로, 레이저의 발명이 `센 빛'을 최초로 만든 것이라면 이번 연구성과는 `센 물질', 즉 광대역에서 매우 큰 유전분극 증대율을 보이는 물질을 최초로 발견하고 증명한 연구라는 점에서 의미가 크다ˮ며 "기계학습을 위한 초고속 인공 신경망 등 다양한 광 응용 소자의 구현을 위해 후속 연구를 진행 하고 있다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.09 조회수 14916 -
뇌 구조를 정확히 볼 수 있는 3차원 분석기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 백세범 교수 연구팀이 뇌신경과학 연구에서 광범위하게 사용되는 실험용 쥐의 뇌 절편 영상을 자동으로 보정하고 규격화하여 신경세포의 3차원 분포정보를 정확하게 얻을 수 있는 핵심 분석 기술을 개발했다.
이 기술은 실험자의 경험에 의존하던 기존 분석 방식의 문제점을 해결하는 한편 여러 개체에서 얻은 뇌 이미지를 표준적인 3차원 지도상에서 비교 분석할 수 있도록 한다. 이는 기존의 개체별 분석에서는 관측하기 힘든 뇌세포 간 상호 연결 형태의 정확한 공간적 분포를 발견할 수 있는 길을 열었다는 점에서 의미가 크다.
연구팀은 생명과학과 이승희 교수팀과의 협력 연구를 통해 실험에서 얻어진 쥐의 뇌 절편 데이터를 분석했는데, 이 기술을 적용한 결과 시각시스템의 초기구조인 외측 슬상핵(Lateral geniculate nucleus)과 시각피질 (Visual cortex) 사이의 정확한 연결 구조 분포를 측정할 수 있었다. 기존 분석 방식으로는 불가능했던 다중 개체로부터 얻어진 데이터의 표준화를 통해 뇌 전역에 걸친 신경세포의 연결성을 분석할 수 있음을 확인한 것이다.
뇌인지공학프로그램 최우철 박사과정과 송준호 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 `셀(cell)'의 온라인 자매지 `셀 리포츠(Cell Reports)' 5월 26일 자에 게재됐다. (논문명 : Precise mapping of single neurons by calibrated 3-D reconstruction of brain slices reveals topographic projection in mouse visual cortex).
이에 앞서 연구팀은 이 기술을 활용해 UC 버클리대학의 양단(Yang Dan) 교수와의 공동연구에도 참여했고 그 결과를 국제 학술지 `사이언스 (Science)' 1월 24일 자에 발표했다. (논문명: A Common Hub for Sleep and Motor Control in the Substantia Nigra).
통상 쥐의 뇌 절편 영상을 이용한 연구에서는 특정 단백질에 형광물질을 발현시킨 뇌를 잘라 신경세포의 분포 등을 분석하는 방법이 광범위하게 사용된다. 이때 형광을 발현하는 신경세포를 현미경을 통해 연구자의 육안으로 관측하고, 얼마나 많은 신경세포가 뇌의 어느 특정 영역에 위치하는지 일일이 수동적으로 분석한다. 이런 방법은 연구자의 경험에 크게 의존하여 오차가 클 수밖에 없고, 각각의 개체에서 관측된 신경세포의 위치나 수량을 표준적인 공통의 방법으로 동시에 분석할 수 없다는 한계를 갖고 있다.
백 교수 연구팀은 미국의 Allen Brain Atlas 프로젝트에서 제공한 쥐 두뇌의 3차원 표준 데이터에 기반하여, 임의의 각도에서 잘라낸 뇌 절편 이미지들을 SURF(Speeded Up Robust Feature Points) 특징점과 HOG(Histogram of Oriented Gradients descriptor) 형상 기술자를 이용하여 데이터베이스와 비교하는 계산적인 분석 방법을 사용했다.
그 결과, 실험에서 얻은 뇌 이미지와 가장 잘 일치하는 데이터베이스의 3차원 위치를 100마이크로미터(μm), 1도 이내의 오차로 찾아낼 수 있었다. 연구팀은 이를 통해 각 2차원 뇌 이미지의 위치 정보를 3차원 공간상의 위치로 정확히 계산하고, 여러 개체에서 얻어진 신경 세포의 위치를 동일한 3차원 공간에 투영해 정확하게 분석할 수 있음을 확인했다.
따라서 이 기술을 활용하면 다양한 기법으로 생성된 뇌 슬라이스 이미지를 이용해 신경세포의 3차원 위치를 뇌 전체에서 자동적으로 계산할 수 있어, 기존의 방법으로는 분석하기 어려운 수천~수만 개의 신경세포들의 정확한 뇌 내 분포 위치 및 상대적 공간 배열을 한번에 분석하는 것이 가능하다.
또 신경세포들의 연결성을 표준적으로 보정된 3차원 공간에서 표현할 수 있어 특정 뇌 영역 간의 연결은 물론 뇌 전역의 네트워크 분포를 여러 개체의 데이터를 사용해 동시분석도 가능하다. 따라서 기존 방식의 동물실험 분석에서 요구되던 시간과 비용을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
올 6월 현재 백 교수 연구팀의 이 기술은 KAIST내 여러 실험실과 미국 MIT, 하버드(Harvard), 칼텍(Caltech), UC 샌디에고(San Diego) 등 세계 유수 대학의 연구 그룹에서 진행하는 뇌 신경 세포의 네트워크 분석에 활용되고 있다.
백세범 교수는 "이번 연구를 통해 개발된 기술은 형광 뇌 이미지를 이용하는 모든 연구에 바로 적용할 수 있을 뿐만 아니라 그 밖에 다양한 종류의 이미지 데이터에도 광범위하게 적용 가능하다ˮ면서 "향후 쥐의 뇌 슬라이스를 이용하는 다양한 분석에 표준적인 기법으로 자리 잡을 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 이공분야기초연구사업 및 원천기술개발사업, KAIST의 모험연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.08 조회수 14698