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김대수 교수, 근긴장이상증 억제 신약 개발
우리 대학 생명과학과 김대수 교수 연구팀이 신경전달물질인 세로토닌을 억제하는 물질을 성분으로 포함해 근긴장이상증을 효율적으로 치료할 수 있는 신규 약물을 개발했다고 10일 밝혔다.
근긴장이상증은 의지와 무관하게 근육의 긴장이 증가해 통증과 함께 몸의 일부 또는 전신이 뒤틀리는 세계 3대 운동 질환 중 하나이며 스트레스가 많은 현대사회에서 환자 수가 증가하고 있다. 우리나라에서 2010년 2만 8 천여 명이던 환자가 2017년 통계로는 3만 5천여 명으로 약 25% 증가했다.
근긴장이상증은 발병 원인이 밝혀져 있지 않고 효과적인 치료약물이 없는 상황이다. 유일한 치료 방법으로는 보톡스 주사 혹은 수술로 해당 근육을 긴장시키는 신경 신호를 차단하거나 뇌를 전기로 자극하는 뇌 심부 전기자극 수술(DBS)을 받는 것이다.
김대수 교수 연구팀은 근긴장이상증 환자들이 스트레스 상황에서 증상이 심해지는 것에 주목했다. 스트레스를 받으면 전신에서 근긴장이상증을 나타내는 동물모델을 활용해 어떻게 스트레스가 근긴장이상증을 유발하는지를 연구했다. 연구 결과 스트레스를 받으면 세로토닌 신경의 활성이 증가해 세로토닌 분비가 늘어나며 늘어난 세로토닌은 5HT2A 라는 세로토닌 수용체에 작용해 근육을 긴장시킴을 밝혔다. 따라서 세로토닌 신경을 차단하거나 5HT2A 수용체를 억제하면 근긴장이상증을 치료할 수 있게 된다. 연구팀은 또한 5HT2A 수용체를 효과적으로 억제할 수 있는 약물을 개발해 근긴장이상증 치료에 기반을 마련했다.
김대수 교수가 주도하고 김정은 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 저널 3월 4일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Cerebellar 5HT-2A receptor mediates stress-induced onset of dystonia)
기존 치료법으로 알려진 보톡스 주사의 경우는 국소적인 근긴장이상에 적용할 수 있어 부위가 넓을 때 적용이 어려우며 내성이 생기면 투여량을 증가시켜야 한다. 또 다른 치료법인 뇌 심부 전기자극 수술(DBS)은 일부 환자들에게만 적용 가능하며 뇌수술의 위험을 감수해야 한다. 따라서 수술 없는 약물치료가 가능하다면 환자들의 증상 관리와 치료에 획기적인 전기를 마련하게 된다.
김대수 교수는 "이번 연구를 통해 개발된 근긴장이상증 치료제가 환자들의 삶의 질을 높이는 데 이바지하기를 바란다ˮ라며 "근긴장이상증뿐 아니라 근육 통증 등 스트레스에 의해 유발되는 다양한 운동 질환에도 적용할 수 있을 것이라 기대된다ˮ라고 말했다.
연구팀은 이번 연구성과를 바탕으로 설립된 신약 개발 회사인 ㈜뉴로토브(CEO 김대수)를 통해 근긴장이상증 치료제 개발을 위한 임상 연구를 준비 중이다.
이번 연구는 한국연구재단 초 융합 AI 원천기술개발 인프라, KAIST G-core 연구사업 및 글로벌특이점 과제의 지원을 통해 수행됐다.
2021.03.10
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인공지능으로 3차원 고해상도 나노입자 영상화 기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수 연구팀이 삼성전자 종합기술원과 공동연구를 통해 나노입자의 3차원 형상과 조성 분포의 복원 성능을 획기적으로 향상한 인공지능 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 공동연구팀은 에너지 분산형 X선 분광법(EDX)을 주사 투과전자현미경(STEM)과 결합한 시스템을 활용했다.
이번 연구를 통해 나노입자를 형성하고 있는 물질의 형상과 조성 분포를 정확하게 재구성함으로써, 실제 상용 디스플레이를 구성하는 양자점(퀀텀닷)과 같은 반도체 입자의 정확한 분석에 도움을 줄 것으로 기대된다.
예종철 교수 연구팀의 한요섭 박사, 차은주 박사과정, 정형진 석사과정과 삼성종합기술원의 이은하 전문연구원팀의 장재덕, 이준호 전문연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)' 2월 8일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Deep learning STEM-EDX tomography of nanocrystals)
에너지 분산형 X선 분광법(이하 EDX)은 나노입자의 성분 분석에 주로 이용되며, X선과 반응한 물체의 성분에 따라 고유한 방출 스펙트럼을 보인다는 점에서 화학적인 분석이 가능하다. 퀀텀닷 및 배터리 등 다양한 나노 소재의 열화 메커니즘과 결함을 해석하기 위해 형상 및 조성 분포 분석이 가능한 이 분광법의 필요성과 중요도가 급증하고 있다.
그러나 EDX 측정 신호의 해상도를 향상하기 위해, 나노 소재를 오랜 시간 전자빔에 노출하면 소재의 영구적인 피해가 발생한다. 이로 인해 나노입자의 3차원 영상화를 위한 투사(projection) 데이터 획득 시간이 제한되며, 한 각도에서의 스캔 시간을 단축하거나 측정하는 각도를 줄이는 방식이 사용된다. 기존의 방식으로 획득된 투사 데이터를 이용해 3차원 영상을 복원할 시, 미량 존재하는 원자 신호의 측정이 불가능하거나 복원 영상의 정밀도와 해상도가 매우 낮다.
그러나 공동 연구팀이 자체 개발한 인공지능 기반의 커널 회귀(kernel regression)와 투사 데이터 향상(projection enhancement)은 정밀도와 해상도를 획기적으로 발전시켰다. 연구팀은 측정된 데이터의 분포를 네트워크가 스스로 학습하는 인공지능 기반의 커널 회귀를 통해 스캔 시간이 단축된 투사 데이터의 신호 대 잡음비(SNR)를 높인 데이터를 제공하는 네트워크를 개발했다. 그리고 개선된 고화질의 EDX 투사 데이터를 기반으로 기존의 방법으로는 불가능했던 적은 수의 투사 데이터로부터 더욱 정확한 3차원 복원 영상을 제공하는 데 성공했다.
연구팀이 개발한 알고리즘은 기존의 EDX 측정 신호 기반 3차원 재구성 기법과 비교해 나노입자를 형성하고 있는 원자의 형상과 경계를 뚜렷하게 구별했으며, 복원된 다양한 코어-쉘(core-shell) 구조의 퀀텀닷 3차원 영상이 샘플의 광학적 특성과 높은 상관관계를 나타내는 것이 확인됐다.
예종철 교수는 "연구에서 개발한 인공지능 기술을 통해 상용 디스플레이의 핵심 기반이 되는 퀀텀닷 및 반도체 소자의 양자 효율과 화학적 안정성을 더욱 정밀하게 분석할 수 있다ˮ고 말했다.
2021.02.16
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인간 귀 모사한 음성 센서 세계 최초 상용화 길 터
우리 대학 신소재공학과 이건재 교수와 왕희승 박사팀이 *공진형 유연 압전 음성 센서를 개발해 정확도가 높은 초고감도의 인공지능 기반 화자(話者) 식별 및 음성 보안기술을 구현했으며, 이를 스마트폰과 인공지능 스피커에 탑재해 제품화하는 데도 성공했다고 15일 밝혔다.
☞ 공진형 압전 음성 센서: 공진이란 특정 주파수 영역에서 센서가 큰 진폭으로 진동하는 현상을 말하며, 압전이란 압력을 가했을 때, 전기적인 신호가 자발적으로 생성되는 현상을 말한다. 음성에 의해 센서의 막이 진동하게 될 때, 공진 현상이 일어나 민감도 높은 전압 신호를 얻을 수 있다.
인간이 먼 거리의 소리를 인식하는 방법은 달팽이관에 있는 사다리꼴 막이 가청주파수 대역에서 수많은 공진 현상을 발생시키며 소리를 증폭하는 원리에 있다. 연구진은 이러한 원리의 효과를 극대화하기 위해 매우 얇은 유연 압전 막을 사용해 인간의 귀를 모사했고, 여러 공진 채널을 구현해 소리를 초고감도로 식별할 수 있는 공진형 음성 센서를 제작했다.
이건재 교수팀은 2018년도에 세계 최초로 공진형 유연 압전 음성 센서 개념을 제시한 데 이어, 이번 연구에서는 센서 구조에 따른 공진, 주파수, 압전 막의 역할 등을 이론적으로 밝히고 크기를 매우 소형화함과 동시에 성능이 향상된 음성 센서를 개발했다.
유연 압전 음성 센서는 원거리에서 스마트 기기들을 정확하게 제어하는 미래 사물인터넷 기술과 음성을 암호화하는 보안기술을 연결함으로써 소비자 맞춤형 서비스 제공에 크게 이바지할 것으로 전망된다.
생체 모사된 공진형 음성 센서는 신호 대 잡음비(Signal to noise ratio, SNR)가 우수해 음성인식 기능이 뛰어나고 다수 채널을 보유하기 때문에, 인공지능 음성 서비스에 적은 데이터양으로도 화자 식별 정확도를 높이는 강점이 있다.
연구팀의 음성 센서는 같은 조건에서 정전용량형 상용 마이크로폰과 성능 비교를 진행한 결과, 음성 분석 및 화자 식별에 있어 인식률을 크게 높였고 조건에 따라 오류율을 60%에서 95%까지 줄일 수 있었다.
연구팀이 개발한 시제품은 이 교수가 교원 창업한 기업인 ㈜프로닉스 社를 통해 2020년 세계 가전박람회(CES)에서 공개된 바 있으며, 현재 해당 기술은 완성도 높은 인공지능 음성 기술을 시연하며 ㈜프로닉스 미국 지사를 통해 실리콘밸리의 유수 IT 기업들과 협업도 추진하고 있다.
이건재 교수는 "이번에 제품화된 모바일 음성 센서는 높은 민감도를 보유하면서도 크기를 획기적으로 줄였기 때문에 미래 인공지능기술을 구동하는 핵심 센서로 적용할 수 있다ˮ며 "현재 대량생산 상용화 공정도 완성 단계에 있어 실생활에 곧 적용될 수 있을 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 휴먼플러스 인공지능 센서 센터의 지원을 받아 수행됐으며, 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)'에 2월 12일 字 게재됐다.
2021.02.16
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해상도 높인 초박형 4D 카메라 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀이 금속 나노 광 흡수층을 통해 고해상도 4D 영상 구현이 가능한 초박형 라이트필드 카메라를 개발했다고 4일 밝혔다.
`라이트필드 카메라'는 곤충의 시각 구조에서 발견되는 형태에 착안해 미세렌즈와 대물렌즈를 결합한 진보된 형태의 카메라다. 한 번의 2차원 촬영으로 빛의 공간 뿐만 아니라 방향까지 4차원 정보를 동시에 획득한다. 그러나 기존 라이트필드 카메라는 미세렌즈 배열의 *광학 크로스토크(Optical crosstalk)로 인한 해상도 저하와 대물렌즈의 위치로 인한 크기의 한계가 존재한다.
☞ 광학 크로스토크(Optical Crosstalk): 어떤 통신회선의 전기 신호가 다른 통신회선과 전자기적으로 결합해 혼선을 일으키는 통신 용어를 크로스토크라고 하며, 광학에서는 한 렌즈를 통과한 빛이 다른 렌즈로부터 들어온 빛과 겹쳐 생기는 현상으로 영상이 중첩되어 촬영되는 것을 의미한다.
연구팀이 개발한 `4D 카메라'는 나노 두께의 광 흡수 구조를 미세렌즈 배열(Microlens arrays) 사이에 삽입해 대비도 및 해상도를 높였으며, 기존의 카메라가 가지는 외부 광원, 추가 센서 부착의 한계를 극복할 수 있다. 이러한 특징을 이용해 의료영상, 생체인식, 모바일 카메라 또는 다양한 가상현실/증강현실 카메라 분야에 적용 가능할 것으로 기대된다.
연구팀은 미세렌즈 배열의 광학 크로스토크를 제거하기 위해 200나노미터(nm) 두께 수준의 금속-유전체-금속 박막으로 이루어진 광 흡수층을 렌즈 사이에 배치하고, 대물렌즈와 미세렌즈 사이의 간격을 일정 수준으로 줄여 초박형 라이트필드 카메라를 개발하는 데 성공했다.
높은 광학적 손실성과 낮은 분산성을 갖는 크로뮴(Cr) 금속과 높은 투과율을 갖는 유리층을 나노미터 두께로 적층한 구조(Cr–SiO2–Cr)는 가시광선 영역의 빛을 완전히 흡수할 수 있다. 나노 광 흡수층을 미세렌즈 배열 사이에 배치해 미세렌즈들 사이의 광학 크로스토크를 제거하고 고 대비 및 고해상도 3차원 영상을 획득하는 데 도움을 준다.
연구팀은 광 흡수 구조를 갖는 미세렌즈 배열을 포토리소그래피(Photolithography), 리프트 오프(Lift-off), 열 재유동(Thermal reflow) 공정을 통해 양산 제작했다. 또한, 라이트필드 카메라의 전체 두께를 최소화하기 위해 미세렌즈의 방향을 이미지센서 방향의 역방향으로 배치하고 대물렌즈와 미세렌즈 사이 거리를 2.1mm 수준으로 줄여, 전체 5.1mm의 두께를 갖는다. 이는 현재까지 개발된 라이트필드 카메라 중 가장 얇은 두께다.
나노 광 흡수 구조를 갖는 미세렌즈에 의해 이미지센서에 기록되는 원시 영상은 기존 미세렌즈를 통한 영상에 비해 높은 대비도와 해상도를 가지며, 연구팀은 이를 영상처리 기법을 통해 시점 영상 및 3차원 영상으로 재구성했을 때 향상된 정확도를 가짐을 확인했다.
정기훈 교수는 "초박형이면서 고해상도의 라이트필드 카메라를 제작하는 새로운 방법을 제시했다ˮ며 "이 카메라는 생체인식, 의료 내시경, 휴대폰 카메라와 같이 다시점(Multi-view), 재초점(Refocusing)을 요구하는 초소형 영상장치로 통합돼, 초소형 4D 카메라의 새로운 플랫폼으로 활용될 것ˮ이라고 말했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 배상인 박사과정이 주도한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `어드밴스드 옵티컬 머티리얼즈(Advanced Optical Materials)'에 1월 20일 字 게재됐다. (논문명: High Contrast Ultrathin Light-field Camera using inverted Microlens arrays with Metal-Insulator-Metal Optical Absorber)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 개인연구지원사업, 산업 통산 자원부의 기술혁신프로그램, 보건복지부의 보건의료기술연구개발사업으로 수행됐다.
2021.02.04
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신소재 레이저 제작기술 개발
우리 대학 물리학과 박용근 교수, 이상민 교수, 신소재공학과 김도경 교수 공동연구팀이 기존에는 활용할 수 없었던 소자와 재료로 레이저를 구현할 수 있는 새로운 비공진 방식의 레이저 제작기술을 개발했다고 12일 밝혔다.
일반적인 레이저는 거울 등을 이용해 빛을 가두는 구조(공진기) 내부에 빛을 증폭시키는 레이저 소재(이득 물질)을 배치하는 방식이다. 하지만 공진기 내부에서 빛의 경로가 일정하게 유지돼야 레이저가 작동하기 때문에, 매우 투명한 크리스탈 구조의 이득 물질에서만 레이저가 구현될 수 있었다. 따라서 자연계에 존재하는 많은 재료 중에 투명한 크리스탈로 제작할 수 있는 특수한 레이저 소재들만 활용됐다.
연구팀은 불투명한 이득 물질에서도 빛을 가둘 수 있는 공진기 구조를 내부에 만드는 새로운 방식의 레이저를 개발했다. 마치 `통발' 형태의 공간에서 빛이 갇힌 채로 주변 이득 물질에 의해 계속 산란되면서 증폭되는 원리다. 이 새로운 레이저는 이득 물질이 꼭 투명할 필요가 없으므로 기존에 이득 물질로 사용되지 못했던 다양한 불투명 소재들을 활용해 새로운 레이저를 만들 수 있다.
우리 대학 물리학과 이겨레 박사, 신소재공학과 마호진 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 1월 4일 字 출판됐다. (논문명 : Non-resonant power-efficient directional Nd:YAG ceramic laser using a scattering cavity).
박용근 교수 연구팀은 크리스탈 구조로 만들 수 없는 소재로 레이저를 구현하기 위해 공진기 사방을 모두 산란체로 막는 아이디어를 구상했다. 물고기 통발의 구조처럼 산란체로 사방이 막혀있고 좁은 입구를 가진 `빛 통발' 형태의 텅 빈 공간을 공진기로 활용하는 아이디어다.
연구팀은 불투명한 이득 물질로 제작된 산란체 내부에 작은 공간을 파내어 레이저 공진 공간을 만들었다. 이렇게 만들어진 구형 공간의 벽면에서 빛이 반사될 때마다 증폭하도록 만들어졌다.
연구팀은 제안한 형태의 `빛 통발'에서 성공적인 레이저 발진을 구현하는 데 성공했다. 3차원 공간에서 무작위로 형성되는 공동 내 빛의 경로 때문에, 구현된 레이저는 일반적인 공진(resonant) 기반 레이저와 다르게 비공진(non-resonant) 형태로 발진 됐다.
연구팀이 개발한 레이저의 가장 큰 특징은 투명한 이득 물질을 필요로 하지 않는다는 점이다. 불투명한 성질 때문에 기존 레이저 이득 물질로 활용되지 못했던 소재들을 활용해 더욱 다양한 레이저 개발이 가능할 것으로 기대된다. 기존에 활용되지 못하던 새로운 소재를 레이저 이득 물질로 활용할 수 있으므로 레이저에서 나오는 빛의 파장을 크게 확장할 수 있고, 국방 목적과 같은 고출력 레이저로도 활용될 수 있다.
공동 제1 저자이자 교신저자인 물리학과 이겨레 박사는 "구현한 레이저는 비공진 레이저이면서 동시에 높은 에너지 효율과 방향성을 가지는 것이 장점이다. 또한, 고된 소재의 결정화 과정 없이도 효율적인 레이저를 제작할 수 있다면 이득 물질로 사용될 수 있는 소재의 폭이 월등히 넓어질 것ˮ이라며 "기존에는 레이저로 활용하지 못했던 새로운 재료로 레이저를 발진시킬 수 있어 다양한 파장과 광 특성을 가진 새로운 레이저 소자 개발이 가능하고 이를 활용하면 의료, 생명과학, 산업기술, 국방 등 여러 분야로 적용이 가능할 것으로 기대한다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 리더연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.01.12
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코로나 중증 환자용 이동형 음압병동 개발
작년 11월 초부터 시작된 3차 코로나 대유행으로 중증 환자 수가 급증하면서 음압 병상 부족 사태가 심화되는 가운데, 이를 신속하게 해결할 수 있는 이동형 음압병동이 우리 대학 연구진에 의해 개발됐다. 음압병동은 중증 감염병 환자 치료에 필수적인 시설이다.
우리 대학 산업디자인학과 남택진 교수 연구팀은 코로나 대응 과학기술 뉴딜사업단(단장 배충식 공과대학장)의 한국형 방역패키지 기술 개발사업의 일환으로 작년 7월부터 연구해온 '이동형 음압병동(Mobile Clinic Module, 이하 MCM)'을 개발하고 시범 운영에 들어갔다. MCM은 고급 의료 설비를 갖춘 음압 격리 시설로 신속하게 변형하거나 개조해 사용할 수 있는 것이 특징인데, 진단검사 · 영상의학 · 의료물품 공급 · 의무기록 관리와 환자 식사 제공 등 기존 병원의 인프라와 함께 활용해야 한다. 연구팀은 작년 12월 28일부터 서울 노원구에 있는 한국원자력의학원에 4개의 중환자 병상을 갖춘 병동을 설치한 후, 의료진과 일반인으로 구성한 모의 환자그룹을 대상으로 의료 활동과 환자 일상 등 치료 전 과정을 점검하는 시뮬레이션에 들어갔다. 이달 15일까지 모의 운영을 진행한 뒤 의료진과 환자의 사용성·안정성·만족도 등을 임상 검증한 후 본격적인 상용화에 나설 계획이다. 남 교수 연구팀이 개발한 MCM은 약 450㎡(136평) 규모로 가로 15m x 세로 30m 크기다. 이 MCM은 음압 시설을 갖춘 중환자 케어용 전실과 4개의 음압병실, 간호스테이션 및 탈의실, 그리고 각종 의료장비 보관실과 의료진실로 꾸며져 있다.
음압 프레임·에어 텐트·기능 패널 등의 시설을 갖춘 MCM은 부품을 조합해 신속하게 음압 병상이나 선별진료소 등으로 변형 또는 개조해서 사용할 수 있다. 이뿐만 아니라 기존 중환자 병상을 음압 병상으로 전환하는 데도 매우 효과적이다. 이에 따라, MCM이 본격 상용화되면 코로나19 중환자용 음압 병상 부족난을 해소하는 데에도 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
컨테이너나 텐트 등을 활용해 짓는 기존의 조립식 감염 병동은 건설과 장비 확보에 비용이 많이 들고, 기능적으로는 임시 수용 시설에 불과하다는 게 단점으로 꼽힌다. 따라서 중환자를 수용하기 위한 전문적인 의료 시설로 사용하기에는 역부족이다. 남 교수 연구팀은 안전한 음압 환경을 형성하는 독자적인 기기인 '음압 프레임'을 설계하고 이를 '에어 텐트'와 연결하는 모듈형 구조에 접목해 최소한의 구조로 안정적인 음압병실을 구축할 수 있는 MCM 기술 개발에 성공했다. 음압 프레임이 양방향으로 압력을 조절해 두 에어 텐트 공간(예: 전실과 병실)을 효과적으로 음압화하는 원리다. 텐트에 '기능 패널'을 조합해 중환자 치료에 필요한 의료 설비나 기본 병실 집기를 구축할 수 있다. 또 모듈 조합을 통해 음압병동 및 선별진료소, 음압화 중환자 병상, 음압화 일반병실 등 목적에 맞는 의료 시설로 사용할 수 있다. 연구팀 관계자는 "병실 모듈 제작에 걸리는 시간은 14일 정도며 이송 및 설치 또한 통상적으로 5일 안에 가능하다ˮ고 말했다. 특히, 전실과 병실로 구성된 MCM의 기본 유닛은 모듈 재료가 현장에 준비된 상태에서 15분 이내에 설치가 가능한 게 특징이다. 이밖에 기존 조립식 병동으로 증축할 경우와 비교할 때 약 80% 정도 비용을 절감할 수 있다고 연구팀 관계자는 설명했다. 또한, 감염병 사태 이후 보관이 어려운 기존 조립식 병동과는 다르게 부피와 무게를 70% 이상 줄인 상태로 보관할 수 있어 군수품처럼 비축해놨다가 감염병이 유행할 때 빠르게 도입해 설치할 수 있다는 것도 큰 장점이다. 모듈화된 패키지는 항공 운송도 가능해 병동 전체의 수출도 기대할 수 있다.
다년간의 사용자 중심 시스템 디자인 노하우를 보유 중인 남택진 교수 연구팀은 환자·의료인 등 실사용자를 위해 기능성·경제성·효용성 등을 종합적으로 고려한 안전한 음압병동 개발을 목표로 작년 7월부터 관련 기술 개발을 진행해왔다. 사용 편의성·감성적 경험 및 독창성 등을 만족시키기 위해서 입원 치료 환경 구축을 위한 의료 자문을 포함, 의료진과의 협력을 통해 감염 치료 프로세스를 이해하는 등 음압병동 디자인에 필요한 요구사항을 현장에서 확립하는 연구도 동시 진행했다. 그 결과, 의료 활동과 환자의 일상을 지원하는 다양한 기능 패널 아이디어와 옥외 주차장·공터·실내 체육관 등 기존 병원의 유휴 공간을 활용할 수 있는 병동 구축을 통해 기존 의료자원과 연계하는 모듈러 시스템을 완성하는 데 성공했다.
남 교수 연구팀은 특히 한국원자력의학원 의료진들과 공동으로 이동형 감염병원 표준 운영 절차(SOP, Standard Operation Procedure)를 개발해 감염병 대응 과정의 안전성을 확보하는 한편 이동 음압병동을 처음 운영하는 의료진들의 현장 활용도를 높였다. 한국원자력의학원 조민수 박사(비상진료부장)는 "코로나 대응에 있어서 환자와 의료진이 안전한 환경에서 중증 환자 치료까지 이뤄지도록 설계·제작했다ˮ고 설명했다. 조 부장은 이어 "국내외 확대 보급 시 원자력의학원에 설치된 이동형 음압병동이 의료진 교육훈련센터 기능을 수행할 수 있다ˮ면서 "필요시에는 실제 의료현장에서의 운영 지원도 가능하다ˮ고 밝혔다.
남택진 교수팀의 이번 연구는 KAIST 코로나 대응 과학기술 뉴딜사업의 지원을 받아 이뤄졌는데 사용자 연구부터 디자인·시제품 개발에 이르기까지 6개월 만에 임상적 운영이 가능한 병동 개발을 완료했다.
에어 텐트 형태의 음압병동 시제품은 과제 협약업체인 신성이엔지에서 제작을 맡았는데 6~8개의 중환자 병상을 갖춘 이동형 감염병원의 경우 3~4주 이내 납품이 가능하다. 연구 총괄을 맡은 남택진 KAIST 산업디자인학과 교수는 "MCM은 병동 증축을 최소화하며 주기적으로 반복될 감염병 위기에 필수적인 방역시스템으로 자리를 잡게 될 것ˮ이라고 말했다. 남 교수는 이어 "세계 최초로 개발한 MCM의 하드웨어와 운용 노하우를 향후 K-방역의 핵심 제품으로 추진하고 수출까지 기대할 수 있다ˮ고 덧붙였다. 한편, KAIST는 과기정통부로부터 후원을 받아 작년 7월부터 교내에 코로나 대응 과학기술 뉴딜사업단을 공식 출범시켜 관련 연구를 진행 중이다. 배충식 사업단장(공과대학장)이 이끄는 이 사업단은 KAIST가 보유한 과학기술을 활용해 코로나19에 발 빠르게 대응하고 국가적 위기를 기회로 전환하자는 목표 아래 KAIST 교수진 위주의 연구 책임자 45명 및 외부 참여 교수를 포함해 총 464명의 연구진이 감염 예방-진단-치료 등 항·감염 전주기에 대응하는 과학기술 기반 한국형 방역패키지를 개발하고 있다.
2021.01.07
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우리 뇌가 기억력을 유지하는 메커니즘 밝혀
우리 연구진이 성인의 뇌가 기억력을 유지하는 메커니즘을 밝혔다.
우리 대학 생명과학과 정원석 교수와 이준혁 박사과정 연구팀이 한국뇌연구원의 박형주 박사와 김지영 연구원 연구팀과 공동연구를 통해 이전까지 알려지지 않았던 새로운 뇌 항상성 유지 기전을 처음으로 밝혀 국제학술지 `네이처(Nature)'에 공개했다고 5일 밝혔다.
성인 *해마에서는 학습 및 기억 형성 중에 기존의 시냅스는 사라지고 새로운 *시냅스가 생기는 시냅스 재구성이 일어난다. 그러나 어떻게 시냅스가 사라지고 이러한 시냅스 제거가 학습과 기억 과정 중에 어떠한 역할을 맡는지는 여전히 알려지지 않았다.
☞ 해마(hippocampus): 뇌의 부위 중 하나로 학습, 기억 및 새로운 것의 인식 등의 역할을 한다.
☞ 시냅스(synapse): 뉴런(신경세포) 간 또는 뉴런과 다른 세포 사이의 접합 관계나 접합 부위를 말한다. 뉴런이 모여 있는 곳, 즉 뇌와 척수에 집중되어 있다.
공동연구팀은 중추 신경계에서 다양한 역할을 수행하는 신경교세포 중 가장 숫자가 많은 `별아교세포'가 뇌 발달 시기에 시냅스를 먹어서 없앤다는 정원석 교수의 선행 연구 결과(네이처(Nature), 2013년)에 착안해 연구를 진행하였다. 그 결과, 성체 뇌에서도 별아교세포가 불필요한 시냅스를 끊임없이 제거하고 있음을 발견했으며, 이 현상이 학습 및 기억에 중요한 해마 내 흥분성 시냅스의 회로 유지를 가능하게 한다는 사실을 증명했다.
이전에는 신경교세포의 시냅스 제거 현상을 전자 현미경 또는 시냅스 염색법을 사용해 확인했었다. 그러나 이러한 방법은 신경교세포에 의해 먹힌 시냅스가 세포 내 산성 소화기관에서 급속히 분해되기 때문에 잔여 시냅스를 표시하고 관찰하는 데 한계가 있었다.
이에 연구팀은 시냅스에 산성화 감지가 가능한 형광단백질 조합(mCherry 물질과 eGFP 물질)을 발현시키는 바이러스 기반 시냅스 포식 리포터를 개발했다. 이 형광단백질들은 일반적인 중성 pH 조건에서 원래의 형광 강도를 유지하지만, 세포 속 소화기관 같은 산성 환경에서는 eGFP 물질은 빠르게 분해되어 신호가 사라지고 mCherry 물질은 천천히 분해되어 신호가 유지된다는 특징이 있다. 이러한 원리를 활용해, 연구팀은 mCherry-eGFP를 바이러스를 통해 흥분성 및 억제성 시냅스에 각각 발현시켰고 이후 mCherry-eGFP로 표시된 시냅스들과는 달리 신경교세포에 의해 먹힌 시냅스는 mCherry 물질만의 단독 신호로 관찰됨을 확인했다.
연구팀은 새로 개발한 방법을 이용해, 기존의 방법으로는 관찰할 수 없었던 현상인 별아교세포가 성인 해마에서 시냅스를 지속적으로 제거하며 특히 흥분성 시냅스를 더 많이 제거하고 있음을 발견했다.
놀랍게도 연구팀은 뇌의 면역세포라 불리는 미세아교세포보다 별아교세포가 주도적으로 정상 해마의 흥분성 시냅스를 제거하고 있음을 확인하여 미세아교세포가 시냅스를 제거하는 주된 세포일 것이라는 기존의 학설을 뒤집었다.
미세아교세포를 인위적으로 제거했을 때는 시냅스의 수가 변하지 않았지만, 해마의 별아교세포가 시냅스를 먹지 못하도록 유전자 조작을 했을 때는 비정상적인 시냅스가 과도하게 급증가하고 정상적인 해마 신경 회로의 기능과 기억 형성 능력이 떨어진다는 것을 처음으로 관찰한 것이다.
게다가 연구진은 유전자 변형을 통해 별아교세포의 시냅스 제거 작용을 억제한 생쥐에서는, 해마 내 시냅스 연결 가소성과 기억 형성에 문제가 생김을 발견했다. 이는 불필요한 시냅스들을 별아교세포가 제거하지 않는다면 뇌의 정상적인 학습과 기억 능력이 유지될 수 없다는 것을 의미한다.
연구팀은 이번 연구성과를 통해 별아교세포에 의한 성인 뇌의 흥분성 시냅스 재구성이 정상적 신경 회로망 유지 및 기억 형성에 필수적인 기전이라 제시했다. 이 메커니즘은 향후 뇌 기능 및 관련 신경 회로의 항상성 유지에 관한 다양한 연구들에 활용될 수 있을 것으로 기대되고 있다.
또한 연구팀은 "비정상적인 수준의 시냅스 수 변화는 자폐 스펙트럼 장애, 조현병, 치매 및 여러 형태의 발작과 같은 다양한 신경질환의 유병률과 연관성이 높다ˮ며 "시냅스 수를 다시 정상으로 회복하기 위해 별아교세포가 시냅스를 먹는 현상을 조절하는 것이 이들 뇌 질환을 치료하는 새로운 전략이 될 수 있다ˮ고 말했다.
우리 대학 생명과학과 이준혁 박사과정과 뇌연구원 김지영 연구원이 공동 제1 저자로 참여하고, 정원석 교수와 박형주 박사가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구는 뇌인지과학 연구분야에 새로운 돌파구를 마련한 것으로 인정받아 최상위 국제학술지 `네이처(Nature)'에 지난 12월 23일 字 공개됐다. (논문명: Astrocytes phagocytose adult hippocampal synapses for circuit homeostasis)
한편, 이번 연구는 삼성미래기술육성재단, 뇌원천기술개발사업, 한국뇌연구원 기관고유사업 등의 도움을 받아 진행됐다.
2021.01.06
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딥러닝으로 소재 합성 가능성 예측 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 딥러닝을 활용해 소재의 합성 가능성을 높은 정확도로 예측하는 기술을 개발했다고 22일 밝혔다.
신소재 설계의 궁극적인 목표는 소재를 설계하고 그것을 실험적으로 합성하는 것이지만 현실적으로는 새롭게 설계된 대부분의 소재가 실제 합성 단계에서 성공하지 못하고 버려지는 경우가 많다. 이는 불필요한 시간과 자원의 낭비를 초래한다. 소재의 합성 여부는 반응 조건, 열역학, 반응 속도, 소재 구조 등 다양한 요인에 의해서 결정되기 때문에, 소재의 합성 가능성을 예측하는 것은 매우 도전적인 과제로 여겨져 왔다.
이런 문제 해결을 위한 방안으로 간단한 열역학적 안정성만을 고려해 고체 소재의 합성 가능성을 추정하지만 정확도는 매우 떨어지는 편이다. 일례로 에너지적으로 안정된 물질이라 하더라도 합성이 안 되는 경우가 아주 빈번하고, 또 반대로 *준안정 상태의 물질들도 합성되는 경우가 많기 때문이다. 따라서, 합성 가능성에 대한 예측 정확도를 획기적으로 높일 수 있는 방법론의 개발이 시급한 과제로 여겨져 왔다.
☞ 준안정(metastable) 상태 : 어떤 물질이 열역학적으로 안정된 ‘바닥 상태’가 아닌 상태
정유성 교수 연구팀이 개발한 소재 합성 가능성 예측기술은, 기존 합성이 보고된 고체 소재들의 구조적 유사성을 그래프 합성 곱 신경망(GCN, Graph Convolutional Neural Network)으로 학습해 새로운 소재의 합성 가능성을 예측할 수 있다. 특히, 현재까지 합성이 안 된 물질이라 하더라도 합성이 성공할 가능성은 여전히 존재하기 때문에 참값(레이블)을 이미 알고 학습을 진행하는 일반적인 지도학습과는 달리 양의 레이블(+)을 가진 데이터와 레이블이 없는 데이터(Positive-Unlabeled, P-U)를 이용한 분류 모델 기반의 준 지도학습을 사용했다.
정 교수팀은 5만여 종에 달하는 이미 합성이 보고된 물질과 8만여 종의 *가상 물질로 이뤄진 `머터리얼스 프로젝트(Materials Project, MP)'라는 소재 관련 데이터베이스를 이용해 모델을 구축했다. 연구팀 관계자는 이 신기술을 활용한 결과, 소재들의 합성 가능성을 약 87% 정확하게 예측할 수 있다고 설명했다. 정 교수팀은 또 이미 합성된 소재들의 열역학적 특성을 분석한 결과, 열역학적 안정성만으로는 실제 소재의 합성 가능성을 예측할 수 없다는 사실도 알아냈다.
☞ 가상 물질(hypothetical materials) : 기존에 합성되어 보고된 물질들을 원소 치환해서 얻어지는 가상의 물질들로 아직 실험적으로 합성 보고가 이루어지지 않은 물질
이와 함께 머터리얼스 프로젝트(MP) 데이터베이스 내에 합성 가능성 점수가 가장 높은 100개의 가상 물질에 대해 문헌조사를 실시한 결과, 이들 중 머터리얼스 프로젝트(MP) 데이터베이스에는 합성 여부가 아직 알려지지 않았지만 실제로 합성돼 논문에 보고된 소재만도 71개에 달하는 것을 확인했고 이를 통해 모델의 높은 정확도를 추가로 입증했다.
정유성 교수는 "빠른 신소재 발견을 위해 다양한 소재 설계 프레임워크가 존재하지만 정작 설계된 소재의 합성 가능성에 관한 판단은 전문가 직관의 영역으로 남아 있다ˮ면서 "이번에 개발한 합성 가능성 예측 모델은 새로운 소재를 설계할 때 실제로 합성 가능성을 실험 전에 미리 판단할 수 있어 새로운 소재의 개발시간을 단축하는 데 큰 도움이 될 것ˮ이라고 말했다.
생명화학공학과 장지돈 박사과정과 구근호 박사후연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 미국화학회가 발행하는 국제학술지 미국화학회지(Journal of the American Chemical Society) 온라인 10월 26일 자에 실렸다. (논문명: Structure-Based Synthesizability Prediction of Crystals Using Partially Supervised Learing)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 산하 한국연구재단의 기초연구사업(중견연구)과 미래소재 디스커버리 사업 지원을 받아 수행됐고, 연구에 KISTI의 슈퍼컴퓨터를 활용했다.
2020.12.22
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심현철 교수팀, 2020 인공지능 그랜드 챌린지 우승
우리 대학 전기및전자공학부 심현철 교수 연구팀이 25일 열린 2020 인공지능 그랜드 챌린지 3차 대회 제어지능 트랙에서 우승을 차지했다.
지난해 열린 대회에서도 우승을 차지한 심 교수팀은 대회 2연패라는 쾌거를 달성해 1차 대회를 통해 지원받은 11억 원을 포함해 총 24억 원가량의 연구비를 받게 된다.
이한섭(항공우주공학과), 김보성(전기및전자공학과) 박사과정 학생이 참여한 이번 대회는 복잡한 실내 환경에서 드론이 안전하게 비행해 조난자에게 물품을 전달하는 시나리오를 전제로 진행됐다.
벽, 창문, 그물 3개, 숲, 터널, 움직이는 블라인드가 있는 창문, 강풍 구간에서 정해진 위치에 물건 전달하기, 자동으로 정확한 착륙 지점에 하강하기 등 총 7개로 구성된 복잡한 장애물 환경을 극복할 수 있는 드론을 개발해 임무를 수행하는 방식이다.
주어진 코스의 규격이 사전에 공개되지 않기 때문에 출전팀은 장애물을 실측할 수 없는 상태로 대회를 준비해 임무를 완료해야 한다. 출전팀마다 총 3회의 기회가 부여되며 전체 임무를 순서대로 진행하는 과정에서 얼마나 많은 임무를 수행했는지에 따라 우승자가 가려진다. 만약, 성공한 임무의 숫자가 같을 경우 단시간에 임무를 종료한 팀이 우위에 오르게 된다.
심 교수 연구팀은 자체 개발한 실시간 정밀 측위시스템과 고속 비행제어 시스템, 복잡한 임무수행이 가능한 비행제어 시스템을 활용해 100% 자체 개발한 기술로 모든 임무를 완벽하게 수행했다.
총 5개의 출전팀 중 4개 팀이 다섯 번 째 임무 구간인 터널 입구에 도착하지 못한 채 대회를 종료했다. 심 교수 연구팀만이 유일하게 모든 임무를 완료했으며, 주어진 3차 시기를 진행하는 동안 계속해서 기록을 단축하는 압도적인 기량을 선보였다.
2020 인공지능 그랜드 챌린지는 심 교수팀이 출전한 제어 지능 트랙을 포함해 총 8개 종목으로 구성되어 있다. 우승팀은 앞으로 치뤄질 대회를 통해 모든 종목의 경기가 종료된 후 열리는 시상식에서 과학기술정보통신부 장관상을 받을 예정이다. 과기정통부가 주최하고 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 이번 대회의 우승팀은 향후 인공지능 그랜드 챌린지의 다른 종목 우승팀들과 협업해 복잡한 환경에서 구조 임무를 수행하는 드론을 제작∙제공해 통합적인 임무 수행에 참여하게 된다.
우승을 이끈 심현철 교수는 “인공지능 관련 기술 개발의 중요성이 강조되고 있는 만큼 세계적으로 경쟁력 있는 기술을 개발하기 위해 매진할 계획”이라고 전했다. 이어, 심 교수는 “연구실에서 실내 비행 드론 외에도 민간 무인항공기, 자율주행차량, 배달 로봇, 캠퍼스 주행 트램 등을 개발하고 있으며 이들 자율이동체들에 요구되는 인공지능 기술을 개발 적용해서 관련 분야의 기술력 축적에 기여하고 싶다”고 강조했다.
2020.11.27
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국내 최초로 ACM UIST서 최우수논문상 수상
우리 대학 산업디자인학과 안드리아 비앙키(Andrea Bianchi) 교수 연구팀이 지난달 23일 온라인으로 개최된 인간-컴퓨터 상호작용 분야 최우수 국제학술대회인 `ACM UIST 2020(The ACM Symposium on User Interface Software & Technology)'에서 상위 1%에게 주어지는 `최우수논문상(Best Paper Award)'을 수상했다고 18일 밝혔다.
ACM UIST에서 우리나라 주관기관이 최우수논문상을 수상한 것은 이번이 처음이다. 컨트롤러의 휨 강성을 실시간으로 조절해 가상 환경에서 사용자가 손으로 쥐고 움직이는 가상 물체를 사실적으로 체험할 수 있는 VR(가상현실) 컨트롤러인 `엘라스틱(ElaStick)'을 개발한 공로를 인정받았기 때문이다. (논문명 : ElaStick: A Handheld Variable Stiffness Display for Rendering Dynamic Haptic Response of Flexible Object)
이번 연구에는 산업디자인학과 유능 석사과정 학생이 제1 저자로 참여했다. 기존의 VR 컨트롤러 연구는 손에 쥐고 있는 가상 물체의 무게, 모양, 움직임을 표현하는 데에만 집중돼있어 사용자가 가상 물체를 쥐고 휘두를 때 발생하는 진동이나 갑작스럽게 움직임을 멈출 때 생기는 반동 등을 재현하는 데 많은 제약이 따랐다.
이 같은 문제점을 해결하고 높은 수준의 동역학적 반응을 제공하기 위해서는 물체의 모양, 크기, 재질과 관련된 물체의 강성을 고려해야 한다. 연구팀이 개발한 `엘라스틱(ElaStick)'은 모든 방향으로 자유롭게 휘어지는 구조물에 4개의 케이블을 연결하고, 각 케이블의 물질 조성을 조절해 전체 컨트롤러의 휨 강성 조절이 가능하다. 따라서 이 기술을 적용해 가상 환경에서 실시간으로 다양한 모양 및 크기를 가지는 가상 물체의 사실적인 일루젼(illusion)을 구현하는 데 성공했다.
연구팀은 엘라스틱(ElaStick)을 활용해 강성 변화에 따른 사용자들의 인지능력을 측정하는 한편 가상 물체를 재현했을 때 VR 경험의 사실감과 몰입감 그리고 즐거움이 크게 향상되는 것을 실험적으로 확인했다.
안드리아 교수는 "미국 MIT, 마이크로소프트, 독일 막스 플랑크 연구소 등 저명한 대학과 기관이 수상한 바 있는 UIST 최우수논문상을 국내 최초로 수상하게 돼 매우 기쁘다ˮ고 말했다. 그는 또 "엘라스틱(ElaStick)은 향후 원격 로봇수술, 의료수술, 게임 등 다양한 가상 환경에서 실용적이면서도 상업적 활용 가치를 기대할 수 있다ˮ고 덧붙였다.
한편, 이번 `ACM UIST 2020'에서 KAIST 산업디자인학과는 안드리아 교수팀의 최우수논문상 수상 외에도 남택진 교수 연구팀이 `어너러블멘션(Honorable Mention)' 논문상을 받았다.
남택진 산업디자인학과장은 "총 7개의 논문상 중 국내 최초의 최우수논문상 수상과 어너러블멘션 논문상의 동시 수상은 KAIST 산업디자인학과의 위상과 연구 우수성을 입증한 결과ˮ라고 강조했다.
관련 유튜브 영상: https://youtu.be/jfIsgFb6hTY
2020.11.20
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열을 전기로 변환하는 하프호이즐러 물질의 나노구조 제어 성공
우리 대학 신소재공학과 최벽파 교수 연구팀이 경북대 이승훈 교수(신소재공학과) 연구팀과 공동연구를 통해 *준 안정상을 활용, *하프호이즐러 *열전재료의 나노구조를 제어하는 새로운 방법을 개발했다고 11일 밝혔다.
☞ 준 안정상(metastable phase): 어떤 물질의 가장 안정한 상(고체, 액체, 기체 등)은 아니지만 꽤나 안정하여 유지되는 상.
☞ 하프호이즐러(half-Heusler) 화합물: 금속 간 화합물(합금)의 일종으로 열전발전, 태양광 발전, 자성재료 등의 에너지 재료로 각광을 받는 물질.
☞ 열전발전: 온도 차에 의해 생긴 전위차를 이용해 전기를 생산하는 발전방식.
열전 소자는 열에너지를 전기로 직접적으로 변환시키는 에너지 소자다. 소자의 양단에 온도 차가 존재할 때 내부의 전하가 이동함으로써 전기를 발생시킨다.
좋은 열전재료가 되기 위해서는 소자 양단의 온도 차는 오래 유지돼야 하고 전하는 잘 이동해야 하므로 열전도도는 낮아야 하고 전기 전도도는 높아야 한다.
다양한 열전재료 중 하나인 하프호이즐러 물질은 폐열(에너지의 생산, 소비 과정에서 사용되지 못하고 버려지는 열)이 풍부하고 중온 영역(300~800℃)에서 높은 효율의 열전발전이 가능하다. 특히 열 안정성과 기계적 특성(강도)이 우수하고 높은 제벡 계수(온도 차이를 전력으로 변환하는 정도)와 출력 계수를 지니고 있는데 독성이 없고 지구에 풍부하게 매장된 원소로 이뤄져 있다. 하지만 상대적으로 높은 열전도도로 인해 낮은 열전성능을 갖는다는 점이 약점이다.
열 전도도를 낮추기 위해서는 포논(입자)의 산란을 극대화해야 하는데 이를 위해서는 서로 다른 상의 경계를 만든 후 나노 결정화를 통해 달성할 수 있다. 이 때문에 기존에는 하프호이즐러 합금을 제조한 뒤 물리적으로 파쇄해 나노분말을 제조하고 이를 가열해 굳히는 방법을 사용해왔다. 하지만 이 방법은 나노결정의 크기 제어는 물론 복잡한 미세구조 형성이 어렵기 때문에 열전도도를 획기적으로 감소시키기는 매우 어렵다.
최 교수 연구팀은 문제해결을 위해 준 안정상(비정질)의 결정화 방법을 활용했다. 준 안정상은 안정상에 비해 상대적으로 덜 안정한 상을 의미하는데 열처리를 통해 안정상(고체, 액체, 기체 등)으로 쉽게 상변화를 일으킬 수 있다. 이때, 열처리 온도에 따라 준 안정상(비정질)의 결정화 거동은 다양하게 변화하고 이를 이용해 나노결정의 크기와 상을 제어할 수 있다.
구체적으로 연구팀은 급속냉각 공정을 이용해 하프호이즐러(NbCo1.1Sn) 조성을 가진 비정질(준 안정상)을 제조한 뒤 비교적 저온에서 짧은 열처리를 통해 하프호이즐러 물질 내부에 풀호이즐러(NbCo2Sn) 나노 석출물이 존재하는 복잡한 나노구조를 만들었다.
최 교수 연구팀이 새로 개발한 이 방법은 기존의 방법과는 달리 고온에서의 장시간의 열처리가 필요 없으므로 쉽고 경제적이면서도 더욱 복잡하고 세밀한 나노구조의 형성이 가능하다.
연구팀은 특히 이번 연구에서 3차원 원자 탐침 현미경(Atom probe tomography)과 투과 전자 현미경(Transmission electron microscope)을 활용했는데 하프호이즐러 물질 내부에 존재하는 수 나노미터의 풀호이즐러 석출물의 존재를 규명하는 데도 성공했다.
최벽파 교수는 "이번 연구에서 새롭게 제안된 방법을 활용해 만든 열전재료는 기존 대비 복잡한 나노구조를 갖고 있어 3배 이상의 열전도도 감소 와 함께 열전발전 성능도 획기적으로 증가하는 효과가 있을 것으로 기대된다ˮ고 말했다.
신소재공학과 정찬원 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지인 `나노 에너지(Nano Energy, IF: 16.602)' 10월 20일 字 온라인 판에 실렸다. (논문명: Tailoring nanostructured NbCoSn-based thermoelectric materials via crystallization of an amorphous precursor)
한편 이번 연구는 한국연구재단 과학기술 분야 기초연구사업인 기초연구실지원사업 (중온(300-800 ℃) 작동형 합금 기반 half-Heusler계 고성능/고강도 열전소재 개발)의 지원을 통해 수행됐다.
2020.11.12
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사진 위변조 탐지하는 실용 소프트웨어 개발
위조되거나 변조된 사진·영상자료를 손쉽게 탐지해내는 고성능 소프트웨어가 우리 연구진에 의해 개발됐다. 이 기술은 논문 발표 수준에만 머물러 있던 사진과 영상자료의 위·변조 탐지기술을 국내 최초로, 세계에서 두 번째로 실용화 단계로 끌어 올렸다는 점에서 의미가 크다.
우리 대학 전산학부 이흥규 교수 연구팀이 인공신경망을 이용해 디지털 형태의 사진 변형 여부를 광범위하게 탐지하는 실용 소프트웨어 `카이캐치(KAICATCH)'를 개발했다고 3일 밝혔다.
최근 딥페이크(deepfake)를 포함해 각종 위·변조 영상의 등장과 온라인 유통으로 인한 위·변조 탐지기술에 관한 관심이 급속히 증가하고 있다. 그러나 위·변조 여부를 직접 확인할 수 있는 객관적인 분석 도구가 없기 때문에 사실확인 작업이나 정황 판단 등에 의존해 진위를 판단함으로써 주관적 판단 여부의 논란 등 문제가 자주 발생하고 있다.
특히 기존의 디지털사진 포렌식 기술은 개개 변형의 유형에 대응해 개발돼서 변형 유형이 다양하거나, 사전 특정되기 전에는 일정 수준 이상의 높은 신뢰도를 확보하기가 어렵다. 즉, 기존 기술들은 제한된 형식과 알려진 특정 변형에 대해서는 만족할 만한 탐지 성능을 보여주지만, 어떤 변형들이 가해진 것인지 전혀 알 수 없는 임의의 디지털사진을 분석해야 하는 실제 상황에서는 판독의 정확성과 신뢰도가 크게 떨어질 수 밖에 없다.
다양한 변형이 가해진 채 온라인에서 유통되는 사진이나 영상에 대한 변형 여부의 탐지는 극소수 전문가들의 주관적인 판단의 영역에 머물러 왔기 때문에 이런 문제해결을 위해 많은 도전적 연구들이 진행되고 있다.
이흥규 교수 연구팀이 개발한 이 기술은 국내 최초이자 세계 두 번째로 거둔 쾌거이다. 연구팀은 일반인들을 대상으로 2015년 6월부터 `디지털 이미지 위·변조 식별 웹서비스'를 통해 수집한 30여만 장의 실 유통 이미지 데이터와 특징기반·신경망 기반의 포렌식 영상 데이터, 딥페이크와 스테고 분석을 위한 대량의 실험 영상자료를 정밀 분석해 활용한 연구 결과물이다.
이 교수팀은 특정 변형을 탐지하는 개개의 알고리즘들을 모아놓은 기존 기술의 한계를 극복하고, 다양한 변형에 대한 탐지를 유기적으로 통합하는 기술에 주목했다.
이를 위해 잘라 붙이기·복사 붙이기·지우기·이미지 내 물체 크기 변화와 이동·리터칭 등 일상적이면서 자주 발생하는 변형들에서 언제나 발생하는 변이들을 분류, 정리해 필수 변이로 정의하고 이들을 종합 탐지하는 연구를 수행했다. 그 결과 변형의 유형을 특정하지 못하는 상태에서도 변형이 발생했는지 여부를 판단함으로써 탐지 신뢰도를 크게 높였다.
연구팀은 이어 BMP·TIF·TIFF·PNG 등 무압축, 무손실 압축을 포함해 50여 개의 표준 양자화 테이블과 1,000여 개가 넘는 비표준화된 양자화 테이블에 기반한 JPEG 이미지들도 포괄적으로 처리하는 기술을 포함한 실용 소프트웨어를 개발하는 데 성공했다.
이 교수팀이 개발한 `카이캐치'는 전통적인 영상 포렌식 기술, 스테그 분석 기술 등 픽셀 단위의 미세한 변화를 탐지하는 기술들을 응용해, `이상 영역 추정 엔진'과 `이상 유형 분석 엔진' 두 개의 인공지능 엔진으로 구성됐으며 이를 기반으로 결과를 판단하고 사진에 대한 다양한 변형 탐지 기능과 사진의 변형 영역 추정 기능 등을 함께 제공한다.
이흥규 교수는 "다양한 변형 시 공통으로 발생하는 픽셀 수준에서의 변형 탐지와 인공지능 기술을 융합한 영상 포렌식 기술을 카이캐치에 담았는데 이 기술은 특히 임의의 환경에서 주어진 디지털사진의 변형 여부를 판단하는데 탁월한 성능을 보인다ˮ고 말했다.
이 교수는 이어 "향후 각종 편집 도구들의 고급 기능들에 대한 광범위한 탐지 기능을 추가하는 한편 현재 확보한 실험실 수준의 딥페이크 탐지 엔진과 일반 비디오 변형 탐지 엔진들도 실용화 수준으로 발전시켜 카이캐치에 탑재하겠다ˮ 고 덧붙였다.
한편 이번 연구는 우리 대학 창업기업인 ㈜디지탈이노텍(http://www.kaicatch.com/) 과 산학협력 연구로 수행됐다.
2020.11.04
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