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로봇 등 온디바이스 인공지능 실현 가능
자율주행차, 로봇 등 온디바이스 자율 시스템 환경에서 클라우드의 원격 컴퓨팅 자원 없이 기기 자체에 내장된 인공지능 칩을 활용한 온디바이스 자원만으로 적응형 AI를 실현하는 기술이 개발됐다.
우리 대학 전산학부 박종세 교수 연구팀이 지난 6월 29일부터 7월 3일까지 아르헨티나 부에노스아이레스에서 열린 ‘2024 국제 컴퓨터구조 심포지엄(International Symposium on Computer Architecture, ISCA 2024)’에서 최우수 연구 기록물상(Distinguished Artifact Award)을 수상했다고 1일 밝혔다.
* 논문명: 자율 시스템의 비디오 분석을 위한 연속학습 가속화 기법(DaCapo: Accelerating Continuous Learning in Autonomous Systems for Video Analytics)
국제 컴퓨터 구조 심포지움(ISCA)은 컴퓨터 아키텍처 분야에서 최고 권위를 자랑하는 국제 학회로 올해는 423편의 논문이 제출됐으며 그중 83편 만이 채택됐다. (채택률 19.6%). 최우수 연구 기록물 상은 학회에서 주어지는 특별한 상 중 하나로, 제출 논문 중 연구 기록물의 혁신성, 활용 가능성, 영향력을 고려해 선정된다.
이번 수상 연구는 적응형 AI의 기반 기술인 ‘연속 학습’ 가속을 위한 NPU(신경망처리장치) 구조 및 온디바이스 소프트웨어 시스템을 최초 개발한 점, 향후 온디바이스 AI 시스템 연구의 지속적인 발전을 위해 오픈소스로 공개한 코드, 데이터 등의 완성도 측면에서 높은 평가를 받았다.
연구 결과는 소프트웨어 중심 자동차(SDV; Software-Defined Vehicles), 소프트웨어 중심 로봇(SDR; Software-Defined Robots)으로 대표되는 미래 모빌리티 환경에서 온디바이스 AI 시스템을 구축하는 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
상을 받은 전산학부 박종세 교수는 “이번 연구를 통해 온디바이스 자원만으로 적응형 AI를 실현할 수 있다는 것을 입증하게 되어 매우 기쁘고 이 성과는 학생들의 헌신적인 노력과 구글 및 메타 연구자들과의 긴밀한 협력 덕분이다”라며, “앞으로도 온디바이스 AI를 위한 하드웨어와 소프트웨어 연구를 지속해 나갈 것이다”라고 소감을 전했다.
이번 연구는 우리 대학 전산학부 김윤성, 오창훈, 황진우, 김원웅, 오성룡, 이유빈 학생들과 메타(Meta)의 하딕 샤르마(Hardik Sharma) 박사, 구글 딥마인드(Google Deepmind)의 아미르 야즈단바크시(Amir Yazdanbakhsh) 박사, 전산학부 박종세 교수가 참여했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP), 대학ICT연구센터(ITRC), 인공지능대학원지원사업, 인공지능반도체대학원지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.01
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신개념 제노-프리 줄기세포 배양 플랫폼 개발
세포치료제로 이용하는 줄기세포 배양은 그동안 동물 병원체의 전파 위험이 있고, 생산공정 간 변동성이 큰 동물 유래 물질에 크게 의존해 왔다. 한국 연구진이 동물 유래 성분을 완전히 배제한 신개념 줄기세포 배양 플랫폼을 개발하고 특히 인간 유도만능줄기세포(hiPSC)의 장기 배양이 가능함을 세계 최초로 입증하여 화제다.
우리 대학 생명화학공학과 임성갑 교수 연구팀이 한국생명공학연구원(원장 김장성) 줄기세포융합연구센터 손미영 박사 연구팀과 공동 연구를 통해 화학적으로 합성된 동물 유래 물질을 완전히 배제한 (xeno-free, 이하 제노-프리) 인간 전분화능 줄기세포 배양 플랫폼을 개발했다고 31일 밝혔다.
인간 배아줄기세포(hESC)와 인간 유도만능줄기세포(hiPSC)의 배양은 마우스 섬유아세포와 매트리젤과 같은 동물 유래 성분에 크게 의존함에 따라 줄기세포 기반 치료법의 임상적 적용에서 법적, 윤리적 문제를 야기하며 줄기세포 치료제의 안전성과 효율성을 크게 제한했다.
연구팀은 이런 문제 해결을 위해 합성 고분자 스크리닝/최적화를 진행한 후 배양 기판에 코팅해 인간 전분화능 줄기세포에 장기적으로 안정적인 부착 기반을 제공할 수 있는 줄기세포 배양 플랫폼을 개발했다.
개발된 플랫폼에서 장기 배양 이후 줄기세포 성능 검증하기 위해, 해당 플랫폼에서 장기 배양된 인간 배아줄기세포와 인간 유도만능줄기세포의 성능을 확인한 결과, 기존의 표준 줄기세포 배양 코팅제인 매트리젤과 비교해 성능 손실 없이 안정적으로 배양됨을 입증했다. 이는 세계 최초로 인간 유도만능줄기세포를 동물 유래물질 배제 환경(제노-프리)에서 10회 이상 장기 계대 배양할 수 있음을 입증한 사례다.
특히 이번 연구에서 사용된 개발된 플랫폼은 매트리젤에서 배양한 세포와 비교해 세포의 분화, 자가 재생 및 줄기세포 특성 유지에 관여하는 핵심 단백질들의 발현이 변화 없이 유지됨을 확인했으며, 이는 줄기세포 치료제의 안정성과 일관성을 높이는 중요한 진전으로 평가된다.
생명화학공학과 임성갑 교수는 “이번 연구는 기존 줄기세포 배양 방식에서 벗어나 동물 유래 성분을 완전히 배제한 새로운 제노-프리 배양 플랫폼을 개발한 것으로, 특히 인간 유도만능줄기세포(hiPSC)의 장기 배양이 가능함을 세계 최초로 입증했다. 이번 연구는 줄기세포 치료제 상용화를 위한 원천 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대되며 향후 개발된 플랫폼의 상용화 및 대규모 생산 가능하도록 후속 연구를 진행할 예정이다 ”라고 말했다.
이번 연구 결과는 조영학 박사(한국과학기술연구원), 이하나 박사(한국생명공학연구원), 정원지 학생(KAIST)이 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘어드벤스드 머티리얼스 (Advanced Materials)’지에 7월 17일 자 온라인 판에 게재됐다. (논문명: Long-Term Culture of Human Pluripotent Stem Cells in Xeno-Free Condition Using Functional Polymer Films)
한편, 이번 연구는 산업부 바이오산업핵심기술개발사업, 한국연구재단, 과기부 Korea Bio Grand Challenge 사업, 범부처 재생의료기술개발사업, 한국생명공학연구원 주요 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.31
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홀로토모그래피 첨단바이오 분석 전략 소개
첨단 바이오/의학 분야에서 살아있는 세포와 조직 뿐만 아니라 오가노이드의 3차원 영상을 측정하고 정밀하게 분석하는 기술에 대한 중요도가 커지고 있다. 홀로토모그래피기술은 세포와 조직의 내부를 고해상도로 관찰할 수 있게 하여 재생의료, 맞춤형 의료, 난임 치료 등 연구에서 잠재력이 높게 평가되고 있다. 한국연구진이 광학 전문가가 아닌 의생명과학 연구자들을 대상으로 홀로토모그래피 장점과 넓은 응용 가능성을 알리는 논문을 발표해서 화제다.
우리 대학 물리학과 박용근 교수 연구팀이 기초과학연구원(IBS, 원장 노도영), 한국기초과학지원연구원(KBSI, 원장 양성광)과 공동 집필하여 홀로토모그래피의 원리와 응용 현황, 한계점 및 향후 방향성을 망라한 논문을 국제학술지에 게재했다고 30일 밝혔다.
홀로토모그래피는 엑스레이(X-ray) CT와 물리적인 원리는 동일하나 X선을 이용해 사람 몸속을 보는 CT와는 달리, 빛을 이용하여 세포와 조직의 내부를 고해상도로 관찰할 수 있게 한다. 염색이나 표지(label)와 같은 화학적⋅유전적 처리 없이 세포와 조직의 3차원 영상을 세포 소기관 수준의 해상도로 관찰할 수 있게 해주어, 이전에는 불가능했던 바이오 연구와 산업의 다양한 측정과 분석 한계를 극복할 수 있다.
살아있는 세포와 조직 뿐만 아니라 장기를 모사하는 3차원 구조체인 오가노이드(organoids)는 신약 개발 과정에서 동물 실험을 대체하고, 환자 맞춤형 치료법을 빠르고 효과적으로 확인하며, 궁극적으로 장기를 대체하는 치료 목적으로 활발하게 연구 개발이 진행 중이다.
오가노이드와 줄기세포 콜로니와 같은 3차원 생체 시편을 염색이나 전처리 없이 세포 소기관 수준으로 관찰하는 것은 3차원 생물학과 재생의학 분야에서 기초 연구 혁신과 바이오산업 응용 측면에서 모두 중요한 의미를 지니고 있다.
연구팀이 집필한 이번 논문에서는 3차원 생물학, 재생의료, 암 연구 등 다양한 분야에 홀로토모그래피 기술을 적용한 사례와 미래 발전 가능성을 소개했다. 또한, 광원의 결맞음(coherency) 정도에 따른 홀로토모그래피 기술을 유형화하고, 각 기술의 원리, 한계점, 극복 방안을 자세히 설명했다. 특히, 인공지능과 홀로토모그래피를 결합해 세포와 오가노이드를 관찰할 수 있는 한계를 크게 확장할 수 있는 전략을 심도 있게 다뤘다.
홀로토모그래피 기술은 첨단 바이오산업을 견인할 수 있는 가능성으로 인해, 전 세계 주요 대학 연구진들과 기업들이 관심을 갖고 연구 기술 개발에 투자하고 있는 분야다. 박용근 교수 연구팀은 지난 10여 년간 다양한 핵심 원천 기술과 응용 연구를 수행하며, 홀로토모그래피 분야를 국제적으로 선도하고 있다.
우리 대학 자연과학연구소 김건 박사, 생명과학과 윤기준 교수팀, IBS 유전체 교정 연구단(구본경 단장), 한국기초과학지원연구원의 이성수 박사팀 등 연구진과 공동 집필한 이번 논문은 ‘Nature Reviews Methods Primers’에 7월 25일 자 게재됐다. (논문명: Holotomography)
한편, 이번 연구는 연구재단의 리더연구사업과 창의도전연구지원사업, 과학기술정보통신부의 홀로그램핵심기술지원사업, 나노 및 소재 기술개발사업, 보건복지부의 보건의료 R&D 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.30
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전기 공급만으로 공기 중 CO₂를 제거하다
대기 중 이산화탄소 농도가 증가됨에 따라 지구 평균 기온도 약 1.2도 상승했으며 이는 극단적인 기상 현상, 해수면 상승, 생태계 파괴 등 심각한 환경 문제를 초래하고 있다. 우리 연구진이 공기 중 0.04%가량 존재하는 이산화탄소를 95% 이상 순도로 포집해 추후 이산화탄소 기반 연료 및 화학제품 생산 등 사용할 수 있는 기술을 개발해 화제다.
우리 대학 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 순수 전기만으로 작동해 공기 중 이산화탄소를 효율적으로 제거할 수 있는 혁신적인 탄소 포집기를 개발하고 상용화하는 데 성공했다고 29일 밝혔다. 이 기술은 이번 연구를 주도한 김규남 박사과정 연구원의 학생 창업기업(소브(Sorv), 대표 김규남)을 통해 기술 상업화를 추진 중이다.
고동연 교수 연구팀은 전기 가열원이 이산화탄소 흡착제와 한꺼번에 대량 생산될 수 있는 기술을 자체적으로 개발하고, 이를 통해 벤치 규모의 직접 공기 포집(Direct Air Capture, 이하 DAC) 시스템 구현에 성공했다.
외부 열에너지의 공급 없이 전기만으로 구동할 수 있는 본 기술은 태양광, 풍력 등 다양한 재생에너지원을 직접 이용할 수 있고, 시스템의 부피가 매우 작아 기존 탄소 포집기가 적용될 수 있는 영역의 한계를 뛰어넘을 수 있다.
공기 중 극미량 존재하는 이산화탄소를 포집하는 기술을 기술 수준 하단에서 상단까지, 즉 실험실 단계에서 상업적 규모로 확대하는 것은 매우 어려운 일이다. 첫째, 대기 중 이산화탄소 농도가 낮아 이를 효과적으로 포집하기 위해서는 매우 효율적인 흡착제가 필요하다. 둘째, 포집된 이산화탄소를 경제적이고 에너지 효율적으로 분리하는 시스템이 필요하다. 셋째, 이 모든 과정을 대규모로 구현하기 위해서는 안정하고 일관성 있는 공정이 보장돼야 한다.
연구팀은 이러한 도전에 맞서 전기 가열원이 통합된 흡착제 및 시스템을 개발해 이산화탄소 포집기의 성능을 극대화했다. 이 흡착제는 대량 생산이 가능하며, 넓은 비표면적을 제공해 이산화탄소를 더 효율적으로 흡착할 수 있다. 또한, 빠른 흡착 및 탈착 속도를 자랑하며, 구조적으로 강해 반복적인 사용에도 변형이 적다.
연구팀이 개발한 탄소 포집기는 고성능의 흡착 소재에 이산화탄소를 흡착한 후 전기로 작동하는 가열원을 통해 발생하는 열을 이용해 순수한 이산화탄소 얻어내는 방식으로, 에너지 효율이 높고 정밀한 온도 제어가 가능하다. 이 시스템의 큰 장점 중 하나는 재생에너지로만 가동이 가능할 정도로 에너지 효율적이라는 점이다. 이는 전기에 접근성이 있는 모든 지리적 환경에 배치가 가능해, 다양한 장소에서 이산화탄소를 포집할 수 있게 한다.
현재 실험실 스케일에서는 하루 약 1~3kg의 이산화탄소를 처리할 수 있을 것으로 예상된다. 이 기술은 향후 하루 포집량 1톤 규모 이상으로 스케일업 및 대규모 배치도 가능하며 대기 중 이산화탄소를 포집하는 용도 뿐만 아니라 화력발전소, 시멘트 공장, 철강 공장 등 대규모 이산화탄소 배출원을 대상으로도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
김규남 박사과정 연구원은 "이번 연구는 대기 오염 문제 해결에 한 발 더 다가설 수 있는 중요한 성과이며, 앞으로도 지속적인 연구를 통해 기술을 발전시키고 실제 환경에서의 적용 가능성을 높이겠다”라고 말했다.
연구팀은 본 기술의 혁신성을 인정받아 2022년에는 랩 스타트업(Lab Startup) KAIST 최우수상 수상, 2023년에는 미국 R&D 100 어워즈(Awards)의 파이널리스트(Finalist)로 선정됐으며, 2024년 1월에는 라스베이거스에서 개최된 국제전자제품박람회(CES 2024)에 e-DAC 데모 유닛을 전시하고 부스 발표를 하며 기술의 우수성을 널리 알린 바 있다.
이번 연구는 사우디 아람코-KAIST 이산화탄소 연구센터의 지원으로 이루어졌으며, 양 기관의 지속적인 협력을 통해 더욱 혁신적인 기술 개발이 기대된다.
2024.07.29
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미래를 위한 대체 불가 바이오 제조 전략 제시
2021년 서울국제포럼과 KAIST가 공동 개최한 “글로벌 복합위기와 4차 산업혁명의 대전환기, 탄력성장의 도전과 기회” 포럼에서 KAIST 이상엽 특훈교수는 우리나라가 미래 국가경쟁력을 확보하기 위해서는 대체 불가 기술 (non-fungible technology; NFT)을 확보해야 한다고 처음으로 제시한 바 있다. 기후 변화의 심각성에 연간 약 1.1억 톤의 식품 폐기물을 포함한 다양한 유기 폐기물들, 그리고 이산화탄소도 바이오 제조를 위한 원료로 사용하도록 대체 불가능한 바이오기술(Bio-NFT)로 활용하는 것이 이제 선택이 아닌 필수가 됐다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수가 기술 혁신, 원료 공급 최적화 및 적절한 인프라를 통해 바이오 제조의 확장을 포함한 경쟁력 확보 전략 수립에 대한 논문을 네이처 화학공학지(Nature Chemical Engineering)에 월드뷰(Worldview)에 7월 22일 자로 제시했다고 24일 밝혔다.
※ 논문명 : Fungible and non-fungible technologies in biomanufacturing scale-up
※ 저자 정보 : 이상엽(한국과학기술원, 제1 저자, 교신저자) 1명
최근 신진 대사 공학과 합성 생물학의 급성장은 전통적인 화석 자원에 의존하는 제조 공정을 바이오 기반 대안으로 전환할 수 있는 잠재력을 보여주고 있다. 미생물 세포 공장을 통해 화학물질과 재료를 생산하는 바이오 기반 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 이는 각각 5.7조 달러, 9.2조 달러, 22.5조 달러의 시장규모를 가진 화학, 식품 및 소비재 등 다양한 산업 부문에 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 이는 2조 달러 규모의 제약시장 보다도 훨씬 크다.
그러나 이러한 바이오 제조로의 전환은 기술적, 경제적, 사회적 장벽으로 인해 어려움을 겪고 있다. 점점 더 많은 사람들이 지구 온난화의 현실과 그 악화되는 영향을 인식하면서 환경에 덜 해로운 제품에 대한 선호도가 높아지고 있지만, 실제 구매 결정에 있어서는 가격이 중요한 역할을 한다. 따라서, 각국 정부들은 규제 지원뿐만 아니라 대중과의 소통을 통해 지속 가능한 생산과 소비에 대한 이해와 헌신을 촉진해야 한다.
이 교수는 중요하게 떠오른 바이오 제조 확장, 특히 범용화학물질 생산 등 대체 불가능하지 않은 바이오기술 (not non-fungible)을 위해 풀어야 할 세 가지 주요 과제를 제시했다.
첫째, 미생물 세포 공장의 TRY(titer, rate, yield; 농도, 속도 및 수율)를 최대화하는 것으로 기존 대사공학에 데이터 과학, 인공지능 및 로봇 공학의 통합을 통해 이러한 역량을 강화해야 한다.
둘째, 원료 공급 및 물류의 최적화가 필요하다. 약 6억 톤의 바이오매스가 연간 바이오 기반 재료 생산을 위해 사용될 수 있지만, 최적의 분배 및 공급망이 완전히 구축되지 않았다. 다양한 원료의 사용을 가능하게 하는 기술 개발이 필요하다.
셋째, 인프라 및 시설 건설에 필요한 대규모 자본 투자 문제이다. 최근 들어 건설비용이 급격히 증가하여 최첨단 제조 시설을 구축하는 데 드는 높은 비용은 운영 확장의 재정적 실행 가능성을 어렵게 한다. 바이오 제조시설 구축을 위한 정책자금 투입 등 국가적인 인프라 개념에서의 투자가 요구되며, 단기적인 해결책으로는 완전히 유연한 중형 바이오 정제소를 건설하여 시장에 가장 적합한 제품을 생산할 수 있다고 제시했다.
이 교수는 “기술 혁신, 원료 공급 및 인프라 개발에의 집중적인 노력이 필요하다”고 강조하면서 “이를 통해 산업은 보다 지속 가능하고 경제적으로 실행 가능한 바이오 제조 공정으로 전환할 수 있으며, 이는 글로벌 시장에 큰 영향을 미칠 것이다. 지속 가능한 미래에 기여하고 산업에 상당한 경제적 기회를 제공할 것으로 기대된다.”고 밝혔다.
한편 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제 (과제책임자 KAIST 이상엽 특훈교수)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.25
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미토콘드리아 DNA 돌연변이를 밝혀내다
우리 몸의 세포는 평생 동안 DNA 돌연변이를 지속적으로 축적하며, 이는 세포 간의 유전적 다양성(모자이시즘) 및 세포 노화를 초래한다. 한국 연구진이 세포소기관 미토콘드리아 DNA의 인체 내 모자이시즘 현상을 최초로 규명했다.
우리 대학 의과학대학원 주영석 교수 연구팀 안지송 박사과정이 미토콘드리아 DNA 돌연변이 연구를 주도해 국제 과학학술지 ‘네이처 지네틱스(Nature Genetics)’ 7월 22일 字 온라인판에 게재했다고 24일 밝혔다. (논문명: Mitochondrial DNA mosaicism in normal human somatic cells).
이번 연구에는 서울대학교 의과대학, 연세대학교 의과대학, 고려대학교 의과대학, 국립암센터, 그리고 KAIST 교원창업기업 이노크라스의 연구자들도 참여했다.
미토콘드리아는 세포 에너지 대사 및 사멸에 관여하는 세포소기관으로, 세포핵과 독립적으로 자체 DNA를 가지고 있으며 돌연변이도 발생할 수 있다. 하지만 이러한 돌연변이를 정밀하게 찾아내는 데 필수적인 단일세포 전장유전체(whole-genome sequencing) 기술의 한계로 그동안 미토콘드리아 DNA 돌연변이 및 모자이시즘에 대한 연구는 미흡했다.
연구팀은 31명의 정상 대장 상피 조직, 섬유아세포, 혈액에서 확보한 총 2,096개 단일세포의 전장 유전체 서열을 생명정보학 기법으로 분석해 세계 최대 규모의 연구를 수행했다. 세포 사이에서는 평균적으로 3개의 유의미한 미토콘드리아 DNA 차이가 존재했으며, 대부분은 노화 과정에서 생성됐으나 약 6%의 차이는 모계로부터 이형상태(헤테로플라스미; heteroplasmy)로 전달됨이 확인됐다.
또한, 암 발생 과정에서 돌연변이 수가 유의미하게 증가했으며, 이들 변이 중 일부는 미토콘드리아 RNA 불안정성에 기여한다는 사실도 확인했다. 관찰된 데이터를 바탕으로 연구팀은 인간의 배아 발생단계부터 노화 및 발암 과정에서의 미토콘드리아 발생 및 진화 과정을 이해할 수 있는 모델을 구축했다.
이번 연구는 사람의 정상 세포에서 발생하는 미토콘드리아 DNA 돌연변이의 형성 메커니즘을 체계적으로 밝혀내, 향후 미토콘드리아 DNA가 노화와 질병 발생에 미치는 영향을 이해하는 데 중요한 초석을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
의과학대학원 주영석 교수는 “전장유전체 빅데이터를 체계적으로 활용함으로써 미지의 영역이었던 생명과학 현상을 규명할 수 있다”며, “암 발생 과정뿐만 아니라 인간의 배아 발생과정 및 노화과정에서 나타나는 미토콘드리아 DNA의 변화를 체계적으로 이해할 수 있는 방법을 처음으로 수립했다” 라고 연구의 중요성을 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 리더연구, 선도연구센터 및 서경배과학재단 신진과학자 연구지원 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.24
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차세대 새로운 패러다임 동영상 인식기술 개발
챗GPT와 같은 거대 언어 모델의 근간이 되는 트랜스포머로 구축된 기존 비디오 모델보다 8배 낮은 연산량과 4배 낮은 메모리 사용량으로도 높은 정확도를 기록했으며, 추론 속도 또한 기존 트랜스포머 기반 모델 대비 4배의 매우 빠른 속도를 달성한 동영상 인식기술이 우리 연구진에 의해 개발됐다.
우리 대학 전기및전자공학부 김창익 교수 연구팀이 초고효율 동영상 인식 모델 ‘비디오맘바(VideoMamba)’를 개발했다고 23일 밝혔다.
비디오맘바는 기존 트랜스포머 기반 모델들이 가지고 있는 높은 계산 복잡성을 해결하기 위해 설계된 새로운 동영상 인식 모델이다. 기존의 트랜스포머 기반 모델들은 셀프-어텐션(self-attention)이라는 메커니즘에 의존해 계산 복잡도가 제곱으로 증가하는 문제를 가지고 있었다.
김창익 교수 연구팀의 비디오맘바는 선택적 상태 공간 모델(Selective State Space Model, Selective SSM)* 메커니즘을 활용해 선형 복잡도**로 효율적인 처리가 가능하다. 이를 통해 비디오맘바는 동영상의 시공간적 정보를 효과적으로 포착해 긴 종속성을 가진 동영상 데이터도 효율적으로 처리할 수 있다.
*선택적 상태 공간 모델(Selective SSM): 입력에 따라 동적으로 매개변수를 조정하여 시퀀스 데이터의 문맥을 더 잘 이해하는 상태 공간 모델
**선형 복잡도:입력 데이터의 크기에 비례하여 계산량이 증가하는 알고리즘 복잡도
김창익 교수 연구팀은 동영상 인식 모델의 효율성을 극대화하기 위해 비디오맘바에 1차원 데이터 처리에 국한된 기존 선택적 상태 공간 메커니즘을 3차원 시공간 데이터 분석이 가능하도록 고도화한 시공간적 전방 및 후방 선택적 상태 공간 모델(spatio-temporal forward and backward SSM)을 도입했다. 이 모델은 순서가 없는 공간 정보와 순차적인 시간 정보를 효과적으로 통합해 인식 성능을 향상한다. 연구팀은 다양한 동영상 인식 벤치마크에서 비디오맘바의 성능을 검증했다.
연구팀이 개발한 비디오맘바는 영상 분석이 필요한 다양한 응용 분야에서 효율적이고 실용적인 솔루션을 제공할 수 있다. 예를 들어, 자율주행에서는 주행 영상을 분석해 도로 상황을 정확하게 파악하고, 보행자와 장애물을 실시간으로 인식해 사고를 예방할 수 있다. 의료 분야에서는 수술 영상을 분석해 환자의 상태를 실시간으로 모니터링하고 긴급 상황 발생 시 신속히 대처할 수 있다. 스포츠 분야에서는 경기 중 선수들의 움직임과 전술을 분석해 전략을 개선하고, 훈련 중 피로도나 부상 가능성을 실시간으로 감지해 예방할 수 있다.
연구를 주도한 김창익 교수는 “비디오맘바의 빠른 처리 속도와 낮은 메모리 사용량, 그리고 뛰어난 성능은 우리 생활에서의 다양한 동영상 활용 분야에 큰 장점을 제공할 것이다”고 연구의 의의를 설명했다.
이번 연구에는 전기및전자공학부 박진영 석박사통합과정, 김희선 박사과정, 고강욱 박사과정이 공동 제1 저자, 김민범 박사과정이 공동 저자, 그리고 전기및전자공학부 김창익 교수가 교신 저자로 참여했다. 연구 결과는 올해 9월 이탈리아 밀라노에서 열리는 컴퓨터 비전 분야 최우수 국제 학회 중 하나인 ‘European Conference on Computer Vision(ECCV) 2024’에서 발표될 예정이다. (논문명: VideoMamba: Spatio-Temporal Selective State Space Model)
한편, 이번 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다. (No. 2020-0-00153, 기계학습 모델 보안 역기능 취약점 자동 탐지 및 방어 기술 개발)
2024.07.23
조회수 1919
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미토콘드리아로 퇴행성 질환까지 제어 가능하다
우리 대학 생명화학공학과 김유식 교수 연구팀이 비정상적 면역 활성을 유발해 염증반응이 동반된 세포 사멸을 일으키는 미토콘드리아 이중나선 RNA의 새로운 조절 기전을 찾아냈다고 22일 밝혔다.
최근 미토콘드리아 이중나선 RNA가 스트레스 환경에서 세포질로 빠져나가 비정상적 면역 활성 및 세포 사멸을 유발한다는 것이 밝혀졌다. 또한 이러한 미토콘드리아 이중나선 RNA로 촉발되는 면역 활성은 관절염 및 헌팅턴 무도병을 비롯한 염증반응이 동반된 퇴행성 질환과 자가면역질환 중 하나인 쇼그렌 증후군의 발병 및 진행에 핵심적인 역할을 한다는 것이 보고됐다.
아직 미토콘드리아 이중나선 RNA의 분자적 조절 기전에 대해서는 보고된 바 없다는 점을 착안해서 연구팀은 미토콘드리아 내에 존재하며 RNA와 결합할 수 있는 단백질에 대해 유전자 가위를 이용해 각 단백질의 발현을 억제한 후 미토콘드리아 이중나선 RNA의 발현량을 조사했다.
이 과정에서 RNA의 구성 물질 중 하나인 시토신의 화학적 변형을 유발하는 엔썬4(NSUN4)*이라는 단백질의 발현을 줄였을 때 미토콘드리아 이중나선 RNA의 발현이 유의미하게 증가하는 것을 확인했다.
*엔썬4 (NSUN4): NOP2/Sun RNA 메틸트랜스퍼라제 4
나아가, 연구팀은 단백질을 생산하지 않는 미토콘드리아 비암호화 RNA의 변형을 가속시키는 것이 동 단백질 엔썬4에 의해서라고 최초로 제시했다.
연구팀은 추가 연구를 통해 미토콘드리아 RNA 단백질들의 발현 감소로 축적된 미토콘드리아 이중나선 RNA의 양이 증가했으며 세포질로 누출된 미토콘드리아 이중나선 RNA는 면역반응을 활성화시켰다. 이를 통해 연구팀은 새로운 세포 내 면역 유발인자로 최근 주목받기 시작한 미토콘드리아 이중나선 RNA의 변형에 의한 발현 조절 기전을 제시했다.
생명화학공학과 김유식 교수는 “이번 연구를 통해 비정상적 면역 활성 유발 인자로 최근 주목받고 있는 미토콘드리아 이중나선 RNA의 형성 및 조절 기전을 밝혔다”면서 “이번 연구의 결과를 바탕으로 면역 계통 질환을 비롯해 다양한 퇴행성 질환의 발병 및 진행 과정을 효과적으로 제어할 수 있는 전략을 제시할 수 있을 것”이라고 말했다.
생명화학공학과 김수진 박사(現 보스턴 아동병원 (Boston Children’s Hospital) 및 하버드 의과대학(Harvard Medical School) 박사후연구원)와 탄 스테파니(Tan Stephanie) 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 셀(Cell) 자매지인 ‘몰레큘러 셀(Molecular Cell)’ 7월 16일 字에 온라인 게재됐다. (논문명 : RNA 5-methylcytosine marks mitochondrial double-stranded RNAs for degradation and cytosolic release).
한편 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구지원사업과 미국 국립보건원의 지원으로 수행됐다.
2024.07.22
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바이러스와 세균의 진화를 규명하다
바이러스는 특정 세포 안에 침투했을 때만 증식의 생명력을 띠고 그 외에는 무생물 같으며, 사람 세포를 감염시키는 코로나19 바이러스, 세균을 잡아먹으며 증식하는 세균바이러스 등이 있다. 국내 연구진이 세균바이러스가 RNA 합성을 마무리 짓는 방식에 해체종결(1)만 있고 재생종결(2)은 없다는 사실을 밝히고 RNA 의약품 개발에 응용될 가능성을 높였다.
(1)해체종결: 합성 복합체가 중합효소, DNA, RNA로 해체
(2)재생종결: RNA만 분리되고 중합효소는 DNA에 남아 재생
우리 대학 생명과학과 강창원 명예교수(줄기세포연구센터 고문)와 서울대학교 물리천문학부 홍성철 교수의 공동연구팀이 세균의 리보핵산(RNA) 합성방식 두 가지 중 하나가 바이러스에는 없다는 것을 발견해, 세균이 바이러스로부터 진화하면서 획득한 방식을 처음 밝힌 연구 논문을 핵산 분야 최상급 국제학술지에 게재했다고 19일 밝혔다.
유전자 DNA의 유전정보에 따라 RNA를 합성하는 효소가 RNA 중합효소다. 이는 유전정보가 DNA에서 RNA로 옮겨 적히기에 전사(轉寫)라고 부르는 유전자 발현 첫 단계를 수행하며, RNA 백신 등 첨단 RNA 의약품을 개발 생산하는 데에 쓰인다. 연구팀은 세균바이러스의 RNA 중합효소를 연구해서 생물로 진화하기 이전 태초의 RNA 합성(전사) 방식을 밝힌 것이다.
유전자에 따라 다른 게 아니라 어느 유전자든 전사 마무리 방식에 두 가지가 있다는 것을 수년 전 세균에서 발견했었다. 그리고 세균보다 진화한 진핵생물 효모의 유전자 전사에서도 두 방식이 모두 쓰인다는 것이 지난달에 보고됐다. 사람도 진핵생물이어서, 세균과 효모뿐 아니라 사람까지 온갖 생물의 유전자 전사에 두 방식 모두 쓰일 개연성이 커졌다.
그런데 이번 연구에서 세균바이러스의 방식은 세균이나 효모와 사뭇 다르다는 것이 밝혀졌다. 바이러스의 경우 재생종결 없이 해체종결만 일어나는 것이다. 이를 토대로, 연구팀은 RNA 중합효소가 세균에서 바이러스와 달리 적응하면서 해체종결에 재생종결이 추가돼 두 방식이 공존하게 되었고, 최소한 효모로의 진화에서 그대로 보존됐다는 해석을 내놓았다.
이번 연구에서 거푸집 DNA와 전사물 RNA에 각기 다른 형광물질을 부착해 전사 복합체 하나하나의 형광을 실시간으로 측정하는 단일분자 형광기술 연구기법이 사용됐다. 전사 종결로 RNA가 방출될 때 DNA가 효소에 붙어있는지 떨어지는지를 낱낱이 구별할 수 있게 설계한 것이 특장점이다. 특히 형광물질이 전사 반응에 지장을 주지 않도록 하는 게 관건이었다.
송은호 박사후연구원과 한선 박사과정 대학원생이 공동 제1 저자로 참여한 논문(제목: Single-mode termination of phage transcriptions, disclosing bacterial adaptation for facilitated reinitiations)이 학술지 핵산연구(Nucleic Acids Research)에 7월 16일 게재됐다. 이로써 강창원 교수와 홍성철 교수는 2017년부터 총 8편의 논문을 공동으로 발표했다.
강창원 교수는 "이번 연구를 통해 수 초 동안의 분자 반응에서 유구한 진화과정을 밝혀냈고, 앞으로 더 광범위한 진화를 연구할 계획이다”라고 했다. 홍성철 교수는 "분자 하나하나를 관찰하여 복잡한 생물체의 진화를 파악했고, 이런 단일분자 연구기법을 차세대 RNA 의약품과 진단 시약의 개발에 응용하는 연구로 이어가고자 한다”라고 했다.
2024.07.19
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면역력이 더 높은 성별과 그 이유를 밝혀내다
남자와 여자가 생물학적으로 다른 점 중 하나는 면역력의 차이이다. 하지만 성별에 따른 면역반응을 조절하는 유전자와 생물학적 경로를 알아내는 것은 아직까지 과제로 남아있었다. 우리 연구진이 수컷 선충의 면역력을 높이는 단백질이 더 활성화됨을 밝혀내 화제다.
우리 대학 생명과학과 이승재 교수 연구팀(RNA 매개 건강 장수 연구센터)이 *자가포식 활성화 정도가 성별에 따른 면역력 차이에 미치는 영향을 발견했다고 18일 밝혔다.
*자가포식(오토파지): 세포가 필요 없거나 손상된 세포 구성 성분을 스스로 제거하는 과정. 이 과정을 통해 세포의 항상성을 유지하고 외부 스트레스에 대응함.
연구진은 인간의 생명 현상을 연구하기 위한 중요한 모델 생물인 예쁜꼬마선충을 활용해 성별에 따른 면역반응의 차이를 연구했다. 연구진은 예쁜꼬마선충의 수컷이 자웅동체보다 다양한 병원균에 대해 더 높은 면역력을 보이며, 이는 자가포식에 중요한 전사 인자인 단백질(HLH-30/TFEB*) 이 높게 활성화되어서임을 밝혔다.
*HLH-30/TFEB (에이치엘에이치30/티페브)
단백질(HLH-30/TFEB)은 외부 스트레스에 대응한 자가포식을 향상해 병원균에 대한 저항력을 높여주는 중요한 단백질로, 수컷 선충의 경우 이 단백질이 더욱 활발하게 작동하여 면역력을 크게 높이는 것으로 나타났다.
이번 연구는 성별에 따른 자가포식 차이가 면역력에 미치는 영향을 규명함으로써, 감염성 질병 치료와 면역력 강화에 새로운 접근법을 제시했다는 점에서 의의가 크다.
연구를 주도한 생명과학과 이승재 교수는 “이번 연구는 성별에 따른 면역력 차이의 원인이 자가포식 활성화 정도에 있음을 밝혀낸 중요한 연구이며, 이를 통해 향후 인간을 비롯한 생명체의 면역반응을 제어하는 새로운 방법을 찾을 수 있을 것”이라고 연구의 중요성을 설명했다.
이번 연구는 생명과학과 손주연 석박사통합과정, 권수정 박사, 이기윤 석박사통합과정이 공동 제1 저자로 참여해 세계적인 과학학술지 ‘오토파지(Autophagy)’에 지난 7월 4일 날짜로 게재됐다.
(논문명: HLH-30/TFEB mediates sexual dimorphism in immunity in Caenorhabditis elegans)
한편 이번 연구는 한국연구재단 리더연구과제에서 지원을 받았다.
2024.07.18
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대형언어모델로 42% 향상된 추천 기술 연구 개발
최근 소셜 미디어, 전자 상거래 플랫폼 등에서 소비자의 만족도를 높이는 다양한 추천서비스를 제공하고 있다. 그 중에서도 상품의 제목 및 설명과 같은 텍스트를 주입하여 상품 추천을 제공하는 대형언어모델(Large Language Model, LLM) 기반 기술이 각광을 받고 있다. 한국 연구진이 이런 대형언어모델 기반 추천 기술의 기존 한계를 극복하고 빠르고 최상의 추천을 해주는 시스템을 개발하여 화제다.
우리 대학 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 네이버와 공동연구를 통해 협업 필터링(Collaborative filtering) 기반 추천 모델이 학습한 사용자의 선호에 대한 정보를 추출하고 이를 상품의 텍스트와 함께 대형언어모델에 주입해 상품 추천의 높은 정확도를 달성할 수 있는 새로운 대형언어모델 기반 추천시스템 기술을 개발했다고 17일 밝혔다.
이번 연구는 기존 연구에 비해 학습 속도에서 253% 향상, 추론 속도에서 171% 향상, 상품 추천에서 평균 12%의 성능 향상을 이뤄냈다. 특히, 사용자의 소비 이력이 제한된 퓨샷(Few-shot) 상품* 추천에서 평균 20%의 성능 향상, 다중-도메인(Cross-domain) 상품 추천**에서 42%의 성능 향상을 이뤄냈다.
*퓨샷 상품: 사용자의 소비 이력이 풍부하지 않은 상품.
**다중-도메인 상품 추천: 타 도메인에서 학습된 모델을 활용하여 추가학습없이 현재 도메인에서 추천을 수행. 예를 들어, 의류 도메인에 추천 모델을 학습한 뒤, 도서 도메인에서 추천을 수행하는 상황을 일컫는다.
기존 대형언어모델을 활용한 추천 기술들은 사용자가 소비한 상품 이름들을 단순히 텍스트 형태로 나열해 대형언어모델에 주입하는 방식으로 추천을 진행했다. 예를 들어 ‘사용자가 영화 극한직업, 범죄도시1, 범죄도시2를 보았을 때 다음으로 시청할 영화는 무엇인가?’라고 대형언어모델에 질문하는 방식이었다.
이에 반해, 연구팀이 착안한 점은 상품 제목 및 설명과 같은 텍스트뿐 아니라 협업 필터링 지식, 즉, 사용자와 비슷한 상품을 소비한 다른 사용자들에 대한 정보가 정확한 상품 추천에 중요한 역할을 한다는 점이었다. 하지만, 이러한 정보를 단순히 텍스트화하기에는 한계가 존재한다. 이에 따라, 연구팀은 미리 학습된 협업 필터링 기반 추천 모델로부터 사용자의 선호에 대한 정보를 추출하고 이를 대형언어모델이 이해할 수 있도록 변환하는 경량화된 신경망을 도입했다.
연구팀이 개발한 기술의 특징으로는 대형언어모델의 추가적인 학습이 필요하지 않다는 점이다. 기존 연구들은 상품 추천을 목적으로 학습되지 않은 대형언어모델이 상품 추천이 가능하게 하도록 대형언어모델을 파인튜닝(Fine-tuning)* 하는 방법을 사용했다. 하지만, 이는 학습과 추론에 드는 시간을 급격히 증가시키므로 실제 서비스에서 대형언어모델을 추천에 활용하는 것에 큰 걸림돌이 된다. 이에 반해, 연구팀은 대형언어모델의 직접적인 학습 대신 경량화된 신경망의 학습을 통해 대형언어모델이 사용자의 선호를 이해할 수 있도록 했고, 이에 따라 기존 연구보다 빠른 학습 및 추론 속도를 달성했다.
*파인튜닝: 사전 학습된 대규모 언어모델을 특정 작업이나 데이터셋에 맞게 최적화하는 과정.
연구팀을 지도한 박찬영 교수는 “제안한 기술은 대형언어모델을 추천 문제에 해결하려는 기존 연구들이 간과한 사용자-상품 상호작용 정보를 전통적인 협업 필터링 모델에서 추출해 대형언어모델에 전달하는 새로운 방법으로 이는 대화형 추천 시스템이나 개인화 상품 정보 생성 등 다양한 고도화된 추천 서비스를 등장시킬 수 있을 것이며, 추천 도메인에 국한되지 않고 이미지, 텍스트, 사용자-상품 상호작용 정보를 모두 사용하는 진정한 멀티모달 추천 방법론으로 나아갈 수 있을 것”이라고 말했다.
우리 대학 산업및시스템공학과 김세인 박사과정 학생과 전산학부 강홍석 학사과정(졸) 학생이 공동 제1 저자, 네이버의 김동현 박사, 양민철 박사가 공동 저자, KAIST 산업및시스템공학과의 박찬영 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구는 데이터마이닝 최고권위 국제학술대회인 ‘국제 데이터 마이닝 학회 ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2024)’에서 올 8월 발표할 예정이다. (논문명: Large Language Models meet Collaborative Filtering: An Efficient All-round LLM-based Recommender System).
한편 이번 연구는 네이버 및 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다. (NRF-2022M3J6A1063021, RS-2024-00335098)
2024.07.17
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혐오 발언 탐지의 문화적 차이 해결, NAACL 2024에서 Resource Award 수상
전산학부 Users & Information Lab. 연구실의 오혜연 교수와 제1저자 석사과정 이나연(오혜연 교수 지도 학생)의 연구가 지난 6월 16일부터 21일까지 멕시코시티에서 열린 '2024 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics' (NAACL 2024) 국제 학회에서 '교차 문화적 데이터셋 구축을 통한 영어 혐오 발언 어노테이션의 문화 간 차이와 영향 분석(Exploring Cross-Cultural Differences in English Hate Speech Annotations: From Dataset Construction to Analysis)'에 관한 논문으로 '리소스 어워드(Resource Award)'를 수상했다.
NAACL은 자연어처리 분야에서 최고 권위를 자랑하는 국제 학회로, 올해는 2,434편의 논문이 제출되었으며 그 중 565편만이 채택되었다 (채택률 23.2％).
Resource Award는 학회에서 주어지는 특별한 상 중 하나로, 제출 논문 중 혁신성, 활용 가능성, 영향력, 품질을 고려하여 선정된다.
이번 수상 연구는 교차 문화적 영어 혐오 발언 데이터셋을 구축하고, 문화 간 어노테이션 차이와 대형 언어 모델의 편향성을 분석하여 영어 혐오 발언 분류기의 문화적 민감성을 향상시키는 데 기여했다는점에서 높은 평가를 받았다.
이번 연구에는 KAIST 전산학부의 이나연, 정찬이, 명준호, 진지호 학생들과 Cardiff University의 Jose Camacho-Collados 교수, KAIST 전산학부의 김주호 교수, 오혜연 교수가 참여하였다. 본 연구는 미국, 호주, 영국, 싱가포르, 남아프리카 공화국의 5개 영어권 국가에서 수집된 데이터와 어노테이션을 기반으로 하여, 각국의 문화적 배경이 혐오 발언 어노테이션에 미치는 영향을 분석했다. 이를 통해 문화적 배경이 혐오 발언 인식에 미치는 중요한 차이를 밝혀냈으며, 특히 서구권 국가와 다른 문화적 맥락을 가진 국가 간의 어노테이션 차이가 두드러짐을 보였다.
오혜연 교수와 이나연 학생은 "이번 연구를 통해 혐오 발언 탐지에 있어 문화적 차이의 중요성을 밝힐 수 있어 기쁩니다. 연구팀의 노력 덕분에 이러한 성과를 얻을 수 있었으며, 앞으로도 자연어처리 분야에서 문화적 다양성을 고려한 연구를 지속해 나가겠습니다."라고 소감을 전했다.
이번 수상은 KAIST 연구팀의 혁신적인 접근과 자연어처리 분야에서의 문화 간 연구의 중요성을 국제적으로 인정받은 결과이다. 이는 앞으로 관련 연구 발전에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.
연구 결과는 혐오 발언 탐지 분야뿐만 아니라, 다문화 사회에서의 인공지능 윤리와 문화적 편향성 해소 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
자세한 내용은 논문 링크(https://aclanthology.org/2024.naacl-long.236)에서 확인할 수 있다.
2024.07.16
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