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초박막으로 초고해상도 이미지 즐긴다
한미 공동 연구진이 기존 센서 대비 전력 효율이 높고 크기가 작은 고성능 이미지 센서를 구현할 수 있는 차세대 고해상도 이미지 센서 기술을 개발했다. 특히 세계 시장에서 소니(Sony)社가 주도하고 있는 초고해상도 단파적외선(SWIR) 이미지 센서 기술에 대한 원천 기술을 확보해 향후 시장 진입 가능성이 크다.
우리 대학 전기및전자공학부 김상현 교수팀이 인하대, 미국 예일대와 공동연구를 통해 개발한 초박형 광대역 광다이오드(PD)가 고성능 이미지 센서 기술에 새로운 전환점을 마련했다고 20일 밝혔다.
이번 연구는 광다이오드의 기존 기술에서 나타나는 흡수층 두께와 양자 효율 간의 상충 관계를 획기적으로 개선한 것으로, 특히 1마이크로미터(μm) 이하의 얇은 흡수층에서도 70% 이상의 높은 양자 효율을 달성했다. 이 성과는 기존 기술의 흡수층 두께를 약 70% 줄이는 결과를 가져왔다.
흡수층이 얇아지면 화소 공정이 간단해져 높은 해상도 달성이 가능하고 캐리어 확산이 원활해져 광캐리어 획득에 유리한 장점이 있다. 더불어 원가도 절감이 가능하다. 그러나 일반적으로 흡수층이 얇아지면 장파장의 빛의 흡수는 줄어들게 되는 본질적인 문제가 존재한다.
연구진은 도파 모드 공명(GMR)* 구조를 도입해 400나노미터(nm)에서 1,700 나노미터(nm)에 이르는 넓은 스펙트럼 범위에서 고효율의 광 흡수를 유지할 수 있음을 입증했다. 이 파장 대역은 가시광선 영역뿐만 아니라 단파 적외선(SWIR) 영역까지 포함해 다양한 산업적 응용에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
*도파 모드 공명: 전자기학에서 사용하는 개념으로 특정 파동(빛)이 특정 파장에서 공명 (강한 전기/자기장 형성)하는 현상. 해당 조건에서 에너지가 최대화되기 때문에 안테나나 레이더 효율을 높이는데 활용된 바 있음.
단파 적외선 영역에서의 성능 향상은 점점 고해상도화되는 차세대 이미지 센서의 개발에도 중대한 기여를 할 것으로 예상된다. 특히, 도파 모드 공명 구조는 상보적 금속산화물 반도체(CMOS) 기반의 신호 판독 회로(ROIC)와의 하이브리드 집적, 모놀리식 3D 집적을 통해 해상도 및 기타 성능을 더욱 높일 가능성을 가진다.
연구팀은 저전력 소자 및 초고해상도 이미징 기술에 대한 국제 경쟁력을 높여 디지털카메라, 보안 시스템, 의료 및 산업용 이미지 센서 응용 분야부터 자동차 자율 주행, 항공 및 위성 관측 등 미래형 초고해상도 이미지 센서의 실현 가능성을 크게 높였다.
연구 책임자인 김상현 교수는 "이번 연구를 통해 초박막 흡수층에서도 기존 기술보다 훨씬 높은 성능을 구현할 수 있음을 입증했다”며, "특히 세계 시장에서 소니(Sony)社가 주도하고 있는 초고해상도 단파적외선(SWIR) 이미지 센서 기술에 대한 원천 기술을 확보해 향후 시장 진입 가능성을 열었다”고 설명했다.
이번 연구 결과는 인하대학교 금대명 교수(前 KAIST 박사후 연구원), 임진하 박사(現 예일대학교 박사후 연구원)이 공동 제1 저자로 참여해 국제 저명 학술지인 ‘빛, 과학과 응용(Light: Science & Applications, JCR 2.9%, IF=20.6)’에 11월 15일자 발표됐다. (논문제목: Highly-efficient (>70%) and Wide-spectral (400 nm -1700 nm) sub-micron-thick InGaAs photodiodes for future high resolution image sensors)
한편, 해당 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 진행됐다.
2024.11.20
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뇌 기반 인공지능의 난제 해결
인간의 두뇌는 외부 세상으로부터 감각 정보를 받아들이기 이전부터 자발적인 무작위 활동을 통해 학습을 시작한다. 우리 연구진이 개발한 기술은 뇌 모방 인공신경망에서 무작위 정보를 사전 학습시켜 실제 데이터를 접했을 때 훨씬 빠르고 정확한 학습을 가능하게 하며, 향후 뇌 기반 인공지능 및 뉴로모픽 컴퓨팅 기술 개발의 돌파구를 열어줄 것으로 기대된다.
우리 대학 뇌인지과학과 백세범 교수 연구팀이 뇌 모방 인공신경망 학습의 오래된 난제였던 가중치 수송 문제(weight transport problem)*를 해결하고, 이를 통해 생물학적 뇌 신경망에서 자원 효율적 학습이 가능한 원리를 설명했다고 23일 밝혔다.
*가중치 수송 문제: 생물학적 뇌를 모방한 인공지능 개발에 가장 큰 장애물이 되는 난제로, 현재 일반적인 인공신경망의 학습에서 생물학적 뇌와 달리 대규모의 메모리와 계산 작업이 필요한 근본적인 이유임.
지난 수십 년간 인공지능의 발전은 올해 노벨 물리학상을 받은 제프리 힌튼(Geoffery Hinton)이 제시한 오류 역전파(error backpropagation) 학습에 기반한다. 그러나 오류 역전파 학습은 생물학적 뇌에서는 가능하지 않다고 생각되어 왔는데, 이는 학습을 위한 오류 신호를 계산하기 위해 개별 뉴런들이 다음 계층의 모든 연결 정보를 알고 있어야 하는 비현실적인 가정이 필요하기 때문이다.
가중치 수송 문제라고 불리는 이 난제는 1986년 힌튼에 의해 오류 역전파 학습이 제안된 이후, DNA 구조의 발견으로 노벨 생리의학상을 받은 프랜시스 크릭(Francis Crick)에 의해 제기됐으며, 이후 자연신경망과 인공신경망 작동 원리가 근본적으로 다를 수밖에 없는 이유로 여겨진다.
인공지능과 신경과학의 경계선에서, 힌튼을 비롯한 연구자들은 가중치 수송 문제를 해결함으로써 뇌의 학습 원리를 구현할 수 있는, 생물학적으로 타당한 모델을 만들고자 하는 시도를 계속해 왔다.
지난 2016년, 영국 옥스퍼드(Oxford) 대학과 딥마인드(DeepMind) 공동 연구진은 가중치 수송을 사용하지 않고도 오류 역전파 학습이 가능하다는 개념을 최초로 제시해 학계의 주목을 받았다. 그러나, 가중치 수송을 사용하지 않는 생물학적으로 타당한 오류 역전파 학습은 학습 속도가 느리고 정확도가 낮은 등 효율성이 떨어져, 현실적인 적용에는 문제가 있었다.
연구팀은 생물학적 뇌가 외부적인 감각 경험을 하기 이전부터 내부의 자발적인 무작위 신경 활동을 통해 이미 학습을 시작한다는 점에 주목했다. 이를 모방해 연구팀은 가중치 수송이 없는 생물학적으로 타당한 신경망에 의미 없는 무작위 정보(random noise)를 사전 학습시켰다.
그 결과, 오류 역전파 학습을 위해 필수적 조건인 신경망의 순방향과 역방향 신경세포 연결 구조의 대칭성이 만들어질 수 있음을 보였다. 즉, 무작위적 사전 학습을 통해 가중치 수송 없이 학습이 가능해진 것이다.
연구팀은 실제 데이터 학습에 앞서 무작위 정보를 학습하는 것이 ‘배우는 방법을 배우는’메타 학습(meta learning)의 성질을 가진다는 것을 밝혔다. 무작위 정보를 사전 학습한 신경망은 실제 데이터를 접했을 때 훨씬 빠르고 정확한 학습을 수행하며, 가중치 수송 없이 높은 학습 효율성을 얻을 수 있음을 보였다.
백세범 교수는 “데이터 학습만이 중요하다는 기존 기계학습의 통념을 깨고, 학습 전부터 적절한 조건을 만드는 뇌신경과학적 원리에 주목하는 새로운 관점을 제공하는 것”이라며 “발달 신경과학으로부터의 단서를 통해 인공신경망 학습의 중요한 문제를 해결함과 동시에, 인공신경망 모델을 통해 뇌의 학습 원리에 대한 통찰을 제공한다는 점에서 중요한 의미를 가진다”고 언급했다.
뇌인지과학과 천정환 석사과정이 제1 저자로, 같은 학과 이상완 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 12월 10일부터 15일까지 캐나다 벤쿠버에서 열리는 세계 최고 수준의 인공지능 학회인 제38회 신경정보처리학회(NeurIPS)에서 발표될 예정이다. (논문명: Pretraining with random noise for fast and robust learning without weight transport (가중치 수송 없는 빠르고 안정적인 신경망 학습을 위한 무작위 사전 훈련))
한편 이번 연구는 한국연구재단의 이공분야기초연구사업, 정보통신기획평가원 인재양성사업 및 KAIST 특이점교수 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.23
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코로나19 재난지원금은 지역경제를 활성화시켰는가?
코로나19 팬데믹으로 어려움을 겪고 있던 지역 소상공인들을 지원하기 위해 시행된 재난지원금이 실제로 지역 경제에 긍정적인 영향을 미쳤는지 우리 연구진이 분석했다. 분석 결과, 소상공인 매출 증가는 지역 내 소비 확산으로 이어져 지역 상권에도 긍정적인 영향을 주었음을 밝혀냈다.
우리 대학 기술경영학부의 김지희 교수팀이 코로나19 재난지원금이 소상공인 매출에 미친 영향을 실증적으로 분석했다고 16일 밝혔다.
연구진은 경기도와 인천이 서로 다른 정책을 추진했다는 점에 착안하여 연구를 진행했다. 경기도는 코로나19 초기인 2020년 4월부터 모든 주민에게 재난지원금을 지급했고, 해당 금액은 오직 지역 소상공인 가게에서만 사용할 수 있도록 제한됐다. 반면, 인천은 같은 시기에 재난지원금을 지급하지 않았다.
연구 결과, 인천과 비교하여 경기도에서는 소상공인 매출이 재난지원금 지급 후 첫 5주 동안 약 4.5% 증가했으며, 소상공인 총매출 증가분은 재난지원금으로 지급된 예산의 1.09배에 달했다고 밝혔다.
구체적으로 연구진은 경기도와 인천이라는 두 지역의 소상공인 매출 데이터*를 활용해, 재난지원금이 지급된 경기 지역에서 소상공인 매출 증대 효과가 어떻게 나타났는지 파악했다.
*매출 데이터: 한국신용데이터(Korea Credit Data)의 2020년 시군구별 주간 소상공인 매출 정보를 기반으로 하며, 이는 경기와 인천 지역의 40,000여 소상공인 업장에서 발생한 거래 데이터를 포함해, 지역별 경제 회복의 차이를 구체적으로 파악하는 데 기여함
분석 결과, 재난지원금 지급 이후 첫 5주 동안 경기도 내 소상공인 매출은 인천 대비 4.5% 증가했고, 이후 재난지원금 소비 기한이 다가오면서 그 영향은 서서히 감소하는 추세를 보였다. 이는 재난지원금이 소비자들에게 단기적인 소비 촉진 효과를 일으켰지만, 그 효과가 지속되지는 않았음을 의미한다.
하지만 재난지원금 사용 종료 시점에서 경기도 소상공인 매출의 총 증가분은 재난지원금으로 지급된 예산보다 9% 많은 것으로 나타나, 해당 재난지원금 정책이 지역 경제 활성화에 효과적으로 기여한 것으로 평가할 수 있다.
또한 이러한 재난지원금의 경기 활성화 효과는 경기도 내에서 지역별 소득 수준이나 구매력의 차이와는 관계없이 동일하게 나타났다.
김지희 교수는 “코로나19 재난지원금을 시민들에게 현금으로 지급한 미국, 싱가포르 등과 달리 우리나라는 소상공인 업장에서만 재난지원금을 사용하게 함으로써, 가계와 지역경제를 살리는 두 가지 목적을 한 번에 달성할 수 있었다”며, “이번 연구는 정책 설계에 있어 지역 경제 활성화를 위한 맞춤형 재정정책의 중요성을 강조하며, 재난 상황에서 소상공인과 지역 경제를 지원하기 위한 최적의 정책 방안을 도출하는 데 기여할 수 있다”고 말했다.
이번 연구는 경영대학 기술경영학부 이수상 박사가 제 1저자로 참여하였고, 저널 `경제 분석과 정책(Economic Analysis and Policy)'에 8월 24일자 온라인으로 게재되었다.
(논문명: Can stimulus checks to households save the local economy? The impact of South Korea`s COVID-19 stimulus on small business sales, 경기 부양을 위한 가계지원금이 지역 경제를 살릴 수 있을까? 한국의 코로나19 재난지원금이 소상공인 매출에 미친 영향)
논문링크: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0313592624002091
2024.10.16
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박종세 교수팀, 2024 IISWC 다수 상 동시 석권
우리 대학 전산학부 박종세 교수 연구팀이 지난 9월 15일부터 9월 17일까지 캐나다 밴쿠버에서 열린 ‘2024 IEEE 국제 워크로드 특성화 심포지엄(IEEE International Symposium on Workload Characterization, 이하 IISWC 2024)’에서 최우수 논문상(Best Paper Award)과 최우수 연구 기록물 상(Distinguished Artifact Award)’을 동시에 수상했다고 26일 밝혔다.
박 교수 연구팀은 ‘초거대 언어모델 추론 서비스 제공을 위한 HW/SW 공동 시뮬레이션 인프라(LLMServingSim: A HW/SW Co-Simulation Infrastructure for LLM Inference Serving at Scale)’ 논문으로 두 상을 동시에 수상했다.
IISWC는 컴퓨터 시스템 워크로드 특성화 분야에서 권위를 자랑하는 국제 학회이며, 개최시마다 최우수 논문상과 최우수 연구 기록물 상을 하나씩 수여하는데 올해에는 박 교수팀의 논문이 두 상을 모두 단독으로 수상했다.
이번 수상 연구는 대규모 거대언어모델(LLM) 추론 서비스를 위한 하드웨어와 소프트웨어 통합 시뮬레이션 인프라를 최초 개발한 점, 향후 LLM 추론 연구의 지속적인 발전을 위해 오픈소스로 공개한 코드의 완성도와 사용자 편의성 측면에서 높은 평가를 받았다.
이번 연구에서 연구팀은 챗GPT와 같은 LLM 추론 서비스를 실행하는 대규모 시스템을 여러 가지 하드웨어와 소프트웨어를 추가해 시뮬레이션할 수 있는 시뮬레이션 인프라를 제안했다.
이를 통해 GPU(그래픽처리장치), NPU(신경망처리장치)와 PIM(지능형메모리반도체)과 같은 다양한 하드웨어뿐만 아니라 반복 수준 스케쥴링, KV 캐시 페이징과 같은 초거대 언어모델 추론을 위한 소프트웨어적 요소를 모두 함께 시뮬레이션할 수 있었다.
이번 연구는 KAIST 전산학부 박종세 교수팀의 조재홍, 김민수, 최현민, 허구슬 학생들이 주도했다.
상을 받은 KAIST 전산학부 박종세 교수는 “이번 연구를 통해, LLM 클라우드 상에서 다양한 AI 반도체와 시스템 소프트웨어의 성능을 종합적으로 평가해 볼 수 있는 오픈소스 도구(Tool)을 공개할 수 있게 되어 기쁘고, 앞으로도 생성형 AI를 위한 클라우드 시스템 연구를 지속해 나갈 것이다”라고 소감을 전했다.
이번 연구 결과는, 챗GPT와 같이 LLM을 활용하는 단순한 챗봇 AI를 넘어, 생성형 AI(Generative AI)로 대표되는 미래 AI 산업에서 이종 AI 반도체 기반 클라우드 시스템을 구축하는 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP), 인공지능반도체대학원지원사업, 및 하이퍼엑셀의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.11
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순수한 입방정 얼음 제작에 성공
우리 대학 신소재공학과 육종민 교수 연구팀이 기존에 만들기 어려웠던 입방정 얼음을 선택적으로 형성시키는 데에 성공하며, 입방정 얼음의 형성 조건 및 얼음의 상전이를 원자단위에서 연구한 결과를 발표했다고 20일 밝혔다.
얼음은 다양한 온도와 압력 조건에 따라 20여 가지 이상의 구조를 갖는 대표적인 동질이상 물질이다. 일반적인 자연환경에서는 육각형의 구조를 갖는 육방정의 얼음이 관찰된다. 그동안 과학자들은 다른 구조를 갖는 얼음이 육방정 얼음과는 다른 물리적, 화학적, 기계적 특성을 가질 것으로 예상했으나, 고압이나 초저온이 필요했기에 육방정과 다른 구조를 갖는 얼음을 형성시키는 데 어려움을 겪고 있었다.
육 교수 연구팀은 소량의 수분이 존재하는 고진공 환경의 투과전자현미경 내부에서 극저온 환경을 모사해 얼음이 형성되는 것을 원자 단위에서 관찰하는 데 성공했다. 해당 관찰을 통해 얼음이 초기에는 준안정적인 입방정 상으로 형성된다는 것을 이해하고, 순수한 입방정 얼음을 제작하는 데 성공했다. 나아가, 이러한 입방정 얼음은 불안정하여 에너지를 받으면 쉽게 안정적인 육방정 얼음으로 전이된다는 것 또한 밝혔다.
연구팀은 얼음 형성시 얼음 입자의 크기에 따라 얼음의 상이 다르게 형성되는 것을 밝혀냈다. 높은 온도에서 형성된 얼음의 경우 입자의 크기가 크게 분포하며 대부분 육방정상과 입방정상을 같이 지니는 복합상 얼음이 형성되며, 형성 초기 단계의 작은 얼음 입자의 경우 순수한 입방정상으로 존재하는 것을 확인했다.
또한, 복합 상 얼음의 경우 얼음이 에너지를 받아 녹는 과정에서 준안정적인 입방정상이 안정적인 육방정상으로 상전이가 일어나며, 이는 얼음 내의 결함의 이동을 통해 낮은 에너지에서도 손쉽게 일어난다는 사실을 밝혀냈다. 해당 사실은 극저온 전자현미경을 이용해 얼음의 구조와 동적 행동을 원자단위에서 상세히 분석할 수 있었다. 이번 연구에서는 입방정상이 육방정상으로의 상전이 현상을 처음으로 직접 관찰했다는 것에 의미가 크다.
육종민 교수는 "이번 연구는 일반적인 대기 중에서 왜 육방정의 얼음이 형성되는지에 대한 가장 기초적이면서 근본적인 해답을 줄 수 있을 것이다"며 "이번 연구를 통해 우주에서 물의 흔적 조사나 사각수 연구 등 다양한 분야에서 중요한 의미를 지닌다"라고 말했다.
신소재공학과 박지수 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `Nano Letters' 2024년 9월호에 표지 논문으로 선정됐다. (논문명: Phase Transition of Cubic Ice to Hexagonal Ice During Growth and Decomposition).
2024.09.20
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100배 정밀한 신개념 빛 측정 센서 개발
자율주행에서 물체의 모양과 위치를 정확히 추적할 수 있는 기술이 필요하다. 또한, 생물학적 세포, 박막, 미세구조 및 기타 유사한 물질들을 화학 염색 없이도 상세하고 높은 대비로 관찰할 수 있는 기술은 의료 및 산업 현장에서 중요하다. 하지만 기존 기술들은 간섭계를 사용하기 때문에 크고 복잡한 장비가 필요하고 주변 환경에 민감해 실제 현장에서의 활용이 제한됐다. 우리 연구진이 이러한 한계를 극복하고 다양한 응용 분야에서 활용할 수 있는 신개념 빛 측정 기술을 개발해서 화제다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀이 세계 최초로 메타표면*으로 성능이 대폭 향상된 파면 센서를 이용해 복잡한 물체의 단일 측정 위상 이미징 기술을 개발했다고 20일 밝혔다.
*메타표면: 나노미터에서 마이크로미터 스케일의 기하학적 구조를 가지는 나노 구조체들로 이뤄진 평면으로, 각 나노 구조체의 모양에 따라 매우 미세한 규모에서 전자기파의 전파 경로, 위상, 편광, 진폭 등을 제어할 수 있음
파면은 파동이 동일한 위상을 가지고 있는 지점들을 연결한 면이다. 바다에서 보이는 파도는 일상생활에서 볼 수 있는 파면의 한 예다. 파도가 장애물을 만나거나 환경이 달라지면 모양이 바뀌듯, 빛의 파면도 물체를 통과하거나 반사될 때 물체의 모양에 따라 변한다. 따라서 물체를 통과하거나 반사된 빛의 파면을 분석하면, 물체에 의해 변화되는 빛의 위상 정보를 얻을 수 있다.
샥-하트만 파면 센서(Shack-Hartmann wavefront sensor)는 렌즈 배열과 카메라가 결합된 구조로, 각 렌즈에 입사하는 파면의 경사도에 따라 달라지는 초점의 위치를 분석해 입사된 빛의 파면을 복구한다. 샥-하트만 파면 센서는 간단한 구조와 높은 견고성으로 천문학 및 광학 시스템 평가 등 산업 현장에서 널리 사용되고 있다. 하지만, 기존 샥-하트만 파면 센서는 마이크로 렌즈 크기 때문에 공간해상도가 1 mm2 당 100개 수준으로 제한되어 복잡한 물체의 위상 이미징이 불가능했다.
연구팀은 나노 공정 기술을 통해 제작된 메타표면을 이용해 이 문제를 해결했다. 이번 연구에서 메타표면 기술로 제작된 메타 렌즈를 활용해 시판되고 있는 샥-하트만 파면 센서보다 약 100배 높은 공간해상도를 가지는 메타 샥-하트만 파면 센서를 개발했다. 개발된 메타 샥-하트만 파면 센서는 높은 공간해상도를 이용해 기존 샥-하트만 파면 센서로는 측정이 불가능했던 복잡한 구조체의 위상 이미지를 얻는 데 성공했다.
또한 연구팀은 메타 샥-하트만 파면 센서를 통해 3차원 위치를 추적했다. 이 과정에서, 메타 샥-하트만 파면 센서가 거의 모든 가시광 영역에서 작동하며, 기존 샥-하트만 파면 센서보다 약 10배 큰 시야각을 가지는 것을 확인했다. 이 기술을 활용하면 넓은 영역에서 물체의 3차원 위치의 추적이 가능하다.
연구를 주도한 고기현 박사는 “메타 샥-하트만 파면 센서는 기존 기술보다 견고하고 작은 크기를 가지는 장비로서 초기 질병 진단, 제조 공정의 결함 검출과 자율 주행 등 다양한 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다. 또한 "메타 샥-하트만 파면 센서는 기존 기술의 한계를 극복하고, 위상 이미징 기술의 새로운 기준을 세웠다”며, “이번 연구에서는 메타 샥-하트만 파면 센서의 개념 검증에 집중했고, 향후 메타표면의 우수한 빛 조작 능력을 활용해 초소형·다기능 메타 파면 센서를 개발하는 데 주력할 것이다”라고 밝혔다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 고기현 박사가 제1 저자, 장무석 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `라이트:사이언스&어플리케이션즈(Light:Science&Applications)'에 지난 8월 12일 字 출판됐다.
(논문명: Meta Shack-Hartmann wavefront sensor with large sampling density and large angular field of view: Phase imaging of complex objects)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 주관하는 바이오·의료기술개발사업, STEAM연구사업, 선도연구센터지원사업(ERC), 우수신진연구자사업, 교육부가 주관하는 박사후국내연수사업, 삼성미래기술육성사업, 삼성설비연산학과제의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.20
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지방간 치료제 개발에 최적화된 동물모델 개발
대사이상 지방간 질환은 전 세계 인구의 30%, 비만하지 않은 인구의 19%가 앓고 있으며, 지방간에서 시작해 간암까지 진행되는 심각한 만성질환이다. 현재 FDA에서 승인된 치료제인 레스메티롬(Resmetirom)이 있지만, 치료받은 환자의 70% 이상에서 충분한 효과를 보지 못해 새로운 치료제 개발이 시급하다. 한국 연구진이 지방간염 치료제 개발에 중요한 전환점이 될 사람의 대사이상 지방간 질환을 잘 모사하는 새로운 동물모델을 개발해 주목받고 있다.
우리 대학 의과학대학원 김하일 교수 연구팀과 연세대학교 의과대학 박준용 교수 연구팀, 한미약품 R&D센터(최인영 R&D센터장/전무이사) 및 ㈜제이디바이오사이언스(대표 안진희)와 공동연구를 통해 새로운 대사이상 지방간 질환 동물모델을 개발했다고 19일 밝혔다.
대사이상 지방간 질환의 유병률은 20~30%에 이르고, 지방간염 질환은 전 세계 성인 인구의 5% 이상이 보유하고 있을 정도로 높은 유병률을 보임에도 불구하고 현재까지 제품화된 치료제가 전혀 없다.
대사이상 지방간 질환은 지방간에서 시작해 지방간염, 섬유화, 간경화, 간암으로 진행되는 만성질환이며, 심혈관질환 및 간 관련 합병증 등에 의해 사망률이 증가하므로 발병 초기에 적절한 치료가 필요하다.
하지만 아직까지 사람의 질환을 모사할 수 있는 적절한 동물모델이 없어 병인 기전의 규명과 치료제의 개발에 어려움이 있다. 특히 기존의 동물모델들은 당뇨와 비만과 같은 대사이상이 간경화와 간암의 발병에 유발하는지를 반영하지 못한다는 문제점이 있었다.
김하일 교수 연구팀은 베타세포의 기능이 부족한 아시아인에서 비만과 당뇨병을 동반한 대사이상 지방간 질환의 유병률이 더 높다는 점에 착안했다. 마우스에 약물을 통해 베타세포를 파괴해 당뇨를 유발한 다음 고지방식이를 먹여서 비만과 당뇨를 동반한 지방간 질환이 빠르게 진행하는 동물모델을 개발했다.
이 마우스 모델은 1년 동안 점진적으로 지방간, 지방간염, 간 *섬유화 및 간암이 나타나는데, 해당 마우스의 간의 유전체를 분석한 결과 그 특징이 비만과 제2형 당뇨병을 동반한 대사이상 지방간 질환 환자들과 매우 유사한 것으로 나타났다. 특히 이 모델에서 발생하는 간암은 대사이상 지방간 질환 환자에서 발생하는 간암과 조직학적, 분자생물학적 특성이 유사한 것을 연구팀은 확인했다.
* 섬유화: 간의 일부가 굳는 현상으로, 지방간염 개선의 주요 지표로 쓰임
연구팀은 개발한 동물모델을 사용해, 최근 비만치료효과로 각광을 받고 있는 GLP-1 유사체의 효과를 시험했다. GLP-1 유사체의 투여가 이 마우스 모델에서 지방간, 간염과 간 섬유화의 진행을 억제하는 효과를 확인해, 마우스 모델이 신약 개발을 위한 전임상 모델로 유용하게 활용될 수 있음을 연구팀은 보였다. 또한 GLP-1 유사체의 투여가 간암의 발생을 억제함을 최초로 규명해, 대사이상 지방간 질환의 주요 사망 요인인 간암의 발병 억제를 위한 GLP-1 유사체의 활용 방안을 제시했다.
의과학대학원 김하일 교수는 “현재 대사이상 지방간 질환 동물모델은 대사이상 지방간 질환의 넓은 스펙트럼과 당뇨, 비만과 같은 대사질환을 잘 반영하지 못하는 문제점이 있으나, 우리 연구팀이 개발한 마우스 모델은 만성 대사질환의 특징을 잘 모사해, 대사이상 지방간 질환 동물모델로서 관련 연구에 중요한 전환점을 제시할 수 있을 것이다”고 강조했다.
우리 대학 의과학대학원 정병관 박사, 최원일 교수, 화순전남대학교병원 최원석 교수가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 논문은 국제 학술지인 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 에 2024년 8월 2일 게재됐다.
(논문명: A male mouse model for metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease and hepatocellular carcinoma)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부, 보건복지부, 교육부, 및 ㈜제이디바이오사이언스(JD Bioscience Inc.)에서 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.19
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가짜 분유는 이제 스마트폰으로 손쉽게 찾아낸다
가짜 분유 파문은 현재까지도 지속적으로 발생하고 있으며 수만 명의 영유아의 생명을 위협하는 심각한 전세계적 문제다. 하지만 이러한 가짜 분유의 진위 여부를 쉽게 확인하는 것은 거의 불가능에 가깝다. 공동연구진은 스마트폰을 활용해 위조 분유를 빠르고 정확하게 탐지하는 시스템을 개발해서 화제가 되고 있다.
우리 대학 전산학부 한준 교수 연구팀이 연세대, POSTECH, 싱가포르국립대와 공동연구를 통해서 스마트폰을 이용한 가짜 분유 탐지 기술을 개발했다고 2일 밝혔다.
한준 교수 연구팀은 스마트폰에 탑재된 일반 카메라만을 사용해 위조 분말을 탐지하는 ‘파우듀(PowDew)’ 시스템을 개발했다. 연구팀이 최초 개발한 이 시스템은 분말 식품의 성분 및 제조 과정 등에 따라 결정되는 고유한 물리적 성질(습윤성 및 다공성 등)과 액체류와의 상호작용을 이용했다.
이 시스템을 활용하면 소비자가 본인의 스마트폰 카메라로 분유 가루 위에 떨어진 물방울의 움직임을 관측해 손쉽게 분유의 진위를 확인할 수 있다고 전했다. 또한 연구팀은 실험을 통해 6개의 서로 다른 분유 브랜드에 대해 최대 96.1%의 높은 정확도로 위조 분유를 탐지할 수 있음을 확인했다.
나아가 이 기술의 응용 분야는 향후 분유 뿐만 아니라 다양한 식품 및 의약품군으로 확장될 수 있을 것으로 기대된다. 소비자뿐만 아니라 유통사 및 정부 기관의 손쉬운 진위 확인도 가능하게 하여 효율적이고 안전한 제품 유통을 가능하게 할 수 있다.
한준 교수는 “이 기술이 소비자들이 쉽게 사용할 수 있는 검사 도구가 되어 시장에 유통되는 위조 분말 식품을 줄이는 데 크게 기여할 것”이라며 “다양한 분야로의 확장을 통해 위조 제품 문제 해결에 앞장서겠다”고 말했다.
연구팀은 해당 연구의 중요성과 혁신성을 인정받아 모바일 컴퓨팅 분야 최고 권위 국제 학술대회인 ‘ACM 모비시스(ACM MobiSys)’에서 2024 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다.
(논문명: PowDew: Detecting Counterfeit Powdered Food Products using a Commodity Smartphone)
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.02
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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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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
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군인을 위한 과학적 온라인 명상프로그램 도입
우리 대학은 명상과학연구소 김은미 교수 연구팀이 군인들의 스트레스와 불안을 감소시켜 군의 전투력을 보장하고 군인(학생)들의 정신적 건강과 학업 지속성을 위한 과학적 명상프로그램을 개발하여 1년 동안 성공적으로 운영해왔으며, 미 해군 참모대학과 공동으로 수강생 데이터를 심층 분석하여 국제 학술대회에 발표하였다고 밝혔다.
해당 명상 프로그램은 2023년 가을학기부터 군복무 중인 학부생들을 대상으로 온라인 명상 수업을 도입하여, 학생들의 정신적 건강과 학업 성취를 지원하고 있다. 해당 강의는 비실시간 온라인 강의영상과 과제로 구성되어 있으며, 수강생들의 스트레스 완화, 대인관계 개선, 전역 후 진로 결정에 도움을 주는 것을 목적으로 설계되었다. 김 교수 연구팀은 이외에도 세계적인 온라인 교육 플랫폼인 Coursera에서 명상 프로그램을 운영하는 등 콘텐츠를 추가 및 개선해오고 있다.
명상과학은 최근 몇 년간 마인드풀니스(Mindfulness)라는 용어로 각광받아왔다. 명상과학은 미국의 아이비리그 중심으로 의학, 뇌과학, 심리학 분야에서 꾸준히 성장하고 있는 융합학문 분야이다. 또한, 명상과학의 시장규모는 7조 원으로 평가받으며(2022년 기준), 꾸준한 성장이 예상된다.
KAIST 명상과학연구소 김은미 교수와 美해군참모대학 리더십학부 리앤 페리, 리사 커 교수가 참여한 이번 연구는 국제 학술대회 `International Society for Contemplative Reserach' 에 발표되었다. (발표명 : Online Mindfulness in the Military : A Korean Pilot Study)
해당 연구는 미국 해군참모대학교의 리앤 페리 교수와 리사 커 교수와의 국제공동 연구로 명상이 군복무 중인 학생들의 정신적, 정서적 안정에 미치는 긍정적인 영향을 체계적으로 검증했다. 이를 통해 학생들이 보다 건강한 군 생활을 할 수 있도록 지원한다.
우리 대학은 명상이 학업 스트레스와 군 생활의 어려움을 겪고 있는 학생들에게 유익한 도구가 될 수 있음을 인식하고, 병영환경 내에서 축적된 양질의 데이터를 통해 명상과학 연구를 고도화하고자 한다. 이를 통해 휴전국가이며, 고도의 과학성장을 하고 있는 대한민국에서의 유의미한 연구성과를 도출할 것으로 기대된다.
김은미 연구부교수와 함께 연구에 참여하고 있는 박규순 소령, 박기웅 소령, 김현준 대위, 김상성 학생은 "이번 온라인 명상 수업이 군 복무 중인 학부생들의 정신적 건강을 증진하고, 보다 나은 학업 성취를 이룰 수 있도록 도와줄 것"이라며 "앞으로도 군복무 학생들의 복지와 학업 지원을 위해 더 많은 명상 수업 보급을 희망한다"라고 밝혔다.
2024.07.05
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김성민 교수팀, 모바일 최고 국제학회 최우수논문상 다회 수상 쾌거
우리 대학 전기및전자공학부 김성민 교수 연구팀이 스마트 팩토리에서 사각지대 없이 정밀한 위치를 추적하는 기술을 세계 최초로 개발했다고 5일 밝혔다. 목표물에 무전원 태그를 부착해, 장애물에 가려진 상황에서도 센티미터(cm) 이하의 정확도로 3차원 위치를 추적할 수 있는 기술이다.
해당 연구를 통해 연구팀은 모바일 컴퓨팅 분야 최고 권위 국제 학술대회인 ACM 모비시스(ACM MobiSys)에서 2022 최우수논문상에 이어 2024 최우수논문상을 수상하는 쾌거를 이뤘다. 해당 학회에서 최우수논문상을 다회 수상한 연구팀은 김성민 교수 연구팀과, 미국 미시간대, 그리고 예일대 뿐이다(주 저자 기준).
(논문명: SuperSight: Sub-cm NLOS Localization for mmWave Backscatter)
연구팀이 최초 개발한 무선 태그는, 기존 기술(UWB, Ultra Wide Band) 대비 반사성이 10배 이상 높은 밀리미터파(mmWave)*를 활용, 장애물을 우회하는 반사 신호를 확보해 사각지대 없는 위치추적이 가능하다. 반사의 방향에 따라 고유한 신호를 발생시키는 태그가 각 신호의 전파 경로를 파악하여 목표물의 위치를 추적하는 원리다.
*밀리미터파: 30~300기가헤르츠(GHz)의 주파수를 갖는 전파로 5G/6G 등 차세대 표준에서 도입을 준비 중인 대역이다.
이 기술은 가구, 전자제품 등 다양한 실내 장애물에 막혀 작동 범위가 제한되는 기존 기술의 문제점을 해결하고, 더불어 15배 이상 높은 3차원 위치 정확도(8.3mm)를 갖는다. 즉, 잦은 연결 장애를 겪는 현재에 비해 안정적으로 실내 목표물의 정확한 위치를 추적할 수 있어, 스마트 팩토리 및 증강 현실(AR) 등 광범위한 위치 기반 서비스에 활용될 수 있다.
무선 태그는 스스로 무선 신호를 생성하는 대신, 주변의 신호를 반사하는 방식으로 작동한다. 주변 빛을 반사하는 거울과 같이, 신호 생성에 필요한 전력을 아낄 수 있어 초저전력으로 동작한다. 이에 태양전지 등 무전원으로 동작하거나 코인 전지 하나로 40년 이상 구동할 수 있어, 대량 운용에 적합하다.
김성민 교수는 “태그는 천장 타일이나 컴퓨터 본체 등 주변 사물을 반사체로 이용해 임의의 실내 환경에서 사각지대 없이 작동한다”며 “실내 위치추적의 안정성 문제를 해결함으로써, 포괄적인 위치 기반 서비스의 보급을 기대한다”고 말했다.
한편 이번 연구는 정보통신기획평가원 ITRC 혁신도약형과제와 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.05
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