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AI로 의과학·바이오 분야 새 시대 연다
우리 대학은 과학기술정보통신부가 주관하는‘AI 특화 파운데이션 모델 개발 사업’의 ‘루닛 컨소시움’ 주요 참여기관으로 선정되어, 의과학·바이오 분야 AI 파운데이션 모델 개발에 본격 착수했다고 14일 밝혔다.
이번 사업을 통해 KAIST는 바이오·의료 데이터 전주기를 아우르는‘의과학 특화 AI 파운데이션 모델’을 개발하며, AI 기반 생명과학 혁신 생태계 조성을 주도할 계획이다.
‘루닛 컨소시움’에는 루닛을 중심으로 트릴리온랩스, 카카오헬스케어, 아이젠사이언스, SK바이오팜, 리벨리온 등 7개 기업과, KAIST, 서울대, NYU, 국민건강보험공단 일산병원, 용인세브란스병원 등 9개 의료기관 및 연구기관이 함께 참여한다.
본 컨소시엄은 최신 B200 GPU 256장을 지원받아, 의료 데이터를 처음부터 끝까지 연결해 분석하는 AI 시스템인‘증거사슬(Chain of Evidence) 기반 전주기 의과학 AI 모델’과 여러 AI가 협력해 진단·예측을 수행하는 시스템인 ‘멀티 에이전트(Multi-Agent) 서비스’를 구축·실증할 예정이다.
우리 대학은 이번 사업에서 전산학부 및 김재철AI대학원 교수진들이 공동 연구팀을 이루어 참여한다. 최윤재, 김태균, 예종철, 김현우, 홍승훈 교수가 연구팀으로 활동하며, 이상엽 연구부총장은 자문 역할을 맡고 있다.
연구진은 데이터를 단순히 수집하는데 그치지 않고, AI가 실제로 학습하고 활용할 수 있도록 의료와 생명과학 데이터를 정교하게 가공하고 체계적으로 관리하는 전략(L1~L7 단계)을 세운다. 이를 통해 의료 정보, 유전자·단백질 데이터, 신약 후보 물질 등 다양한 생명과학 데이터를 연결해 분석하는 AI 모델을 개발·검증할 예정이다.
연구팀이 통합하려는 데이터는 언어에서부터 실제 환자 진료 정보까지 폭넓게 포함된다. 구체적으로는 L1은 언어 데이터, L2는 분자의 구조, L3은 단백질과 항체, L4는 유전자와 단백질 정보를 아우르는 오믹스 데이터, L5는 의약품 정보, L6은 의과학 연구와 임상 데이터, 그리고 L7은 실제 병원에서 얻는 진료 데이터(실세계 임상 데이터) 를 의미한다. 즉, AI가 다루는 데이터는 말과 글에서 시작해, 분자와 단백질, 약물, 임상 연구, 그리고 실제 환자 진료 정보까지 모두 연결된다.
이상엽 부총장은 합성생물학과 시스템 대사공학 분야의 세계적 석학으로, 생명과학·공학·AI 융합을 통한 바이오 제조 플랫폼 구축과 정책 자문을 이끌고 있다. 그는 유전자와 단백질 등 생명정보(오믹스) 분석을 자문하고, 실험 결과를 검증하는 피드백 시스템을 설계해 한국이 개발하는 의료 AI 모델이 국제적 신뢰성과 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원하고 있다.
이 부총장은 “AI 기술이 생명과학과 공학의 경계를 허물며 새로운 지식 창출의 패러다임을 만들어가고 있다”며, “KAIST는 의과학 전주기 데이터를 활용해 AI가 질병의 원인을 밝히고 치료를 예측하는 시대를 앞당길 것”이라고 말했다.
이광형 KAIST 총장은 “KAIST는 AI 기반 생명과학 혁신 생태계 조성에 기여하고, 세계 최고 수준의 AI·바이오 융합 연구를 통해 국가 전략산업의 혁신을 선도하며 인류 건강과 과학기술의 진보를 이끌어가겠다”고 밝혔다.
루닛 컨소시움에서 개발되는 모델은 상업적 활용이 가능한 오픈 라이선스(Open License) 형태로 공개되어, 국민건강 챗봇 등 다양한 의료·헬스케어 서비스로 확장될 예정이다.
우리 대학은 이번 참여를 계기로 AI 기반 생명과학 데이터 인프라 구축, 의료 AI 표준화, AI 윤리 및 정책 자문 연구 등을 강화해 국가 바이오·의과학 연구의 AI 전환을 선도할 계획이다.
2025.11.14 조회수 7683 -
안개 속 모습도 또렷하게..숨겨진 영상 복원 AI 개발
물방울이 맺힌 유리창 밖을 보면 물체의 형체를 선명하게 알아볼 수 없는 것처럼, 카메라 센서에도 산란에 의해 뒤섞인 빛이 들어오면 흐린 영상이 촬영된다. 우리 연구진은 이러한 손상 영상을 시간의 연속성을 분석하여 선명하게 복원하는 AI 기술을 개발했다. 영상 촬영에선 산란 효과 뿐만 아니라 아지랑이와 같은 수차 효과, 야간에 발생하는 광자 잡음 효과 등 다양한 영상 손상 현상이 일어날 수 있는데, 이번에 개발된 기술은 이러한 다양한 손상 현상에 범용적으로 적용될 수 있어 향후 의료·방산·로봇 비전 분야에서 커다란 전환점을 마련할 것으로 기대된다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 장무석 교수와 김재철AI대학원 예종철 교수 공동 연구팀이 움직이는 산란 매질 너머의 숨겨진 영상을 복원할 수 있는 ‘비디오 디퓨전 기반 영상 복원 기술(시간축 정보 정합성을 활용해 흐릿하거나 손상된 영상을 디퓨전 모델로 되살리는 기술)’을 세계 최초로 개발했다고 31일 밝혔다.
이 기술은 안개 낀 도로에서 자동차 전조등을 켜도 시야가 흐릿하게 보이는 현상이나, 김 서린 욕실 유리창 너머의 모습이 왜곡되어 보이는 것처럼 빛이 흐트러지는 환경에서도 원래 영상을 선명하게 복원할 수 있게 한다.
산란 매질은 빛의 경로를 무질서하게 섞어 시각 정보를 왜곡하는 물질로, 안개·연기·불투명 유리·피부 조직 등이 대표적이다. 이번에 개발된 기술은 기존에 보이지 않던 영역을 마치 ‘가려진 간유리 뒤를 들여다보듯’ 복원할 수 있게 해준다.
이를 통해 혈액이나 피부 속을 들여다보는 비침습적 의료 진단, 화재 현장의 연기 속 인명 구조, 벽에서 반사된 빛으로 영상을 복원하는 비시선 영상, 안개 낀 도로에서의 안전 운전 보조, 불투명 유리나 플라스틱 내부의 산업 검사, 흐린 물속 시야 확보 등 일상과 산업 전반에 활용될 수 있는 길을 열었다.
연구팀은 기존 인공지능 복원 기술이 훈련된 데이터 범위에서만 성능을 내는 한계를 극복하기 위해, 광학 모델과 비디오 디퓨전 모델을 결합한 새로운 복원 방식을 제안했다.
특히 시간에 따라 산란 환경이 변하는 경우(예: 바람에 흔들리는 커튼 너머 풍경)에도 안정적으로 복원할 수 있도록 연속된 영상의 시간적 상관관계를 학습한 디퓨전 모델을 도입했다. 그 결과 다양한 거리·두께·잡음 조건에서도 기존 최고 성능의 복원 모델을 뛰어넘는 결과를 얻었다.
공동 연구팀은 디퓨전 기반 복원 기술 중 최초로 시간 상관관계를 반영해, 움직이는 산란 매질 너머에서 정자의 움직임 패턴을 관찰하는 데 성공함으로써 세계적으로 큰 학문적 의미를 남겼다. 또한, 별도의 추가 학습 없이도 안개 제거, 영상 화질 개선(고해상도 프레임 생성), 블라인드 디블러링(흐린 영상 선명화) 등 다양한 상황에서 적응적으로 영상을 복원할 수 있는 최적화 기법을 도입해, 범용 복원 프레임워크로 확장될 가능성을 입증했다.
권태성 연구원은 “시간 상관관계를 학습한 디퓨전 모델이 움직이는 산란매질 너머 보이지 않는 데이터를 복원하는 광학 역문제 해결에 효과적임을 확인했다”면서, “앞으로는 안개 제거, 영상 화질 개선, 블라인드 디블러링 뿐만 아니라, 빛의 시간적 변화를 역추적해야 풀 수 있는 다양한 광학 역문제로 연구를 확장할 계획”이라고 밝혔다.
이번 연구는 바이오및뇌공학과 권태성·송국호 박사과정이 공동 제1 저자로 참여했으며, 세계 최고 수준의 인공지능 학술지 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI)에 8월 13일에 게재됐다.
※논문명: Video Diffusion Posterior Sampling for Seeing Beyond Dynamic Scattering Layers
※DOI: 10.1109/TPAMI.2025.3598457
이번 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단의 우수신진 연구자 사업 및 뇌선도연구센터사업, 삼성미래기술육성사업, AI 스타펠로우십의 지원을 받아 수행됐다.
2025.09.01 조회수 5422 -
‘테라헤르츠파’를 아시나요?
정기훈 교수
- 광학나노안테나 접목해 테라헤르츠파 출력 최대 3배 향상시켜 -- 내시경 등 초소형 바이오 진단시스템 등 다양한 분야 응용 기대 -
광학계의 블루오션이라 불리는 ‘테라헤르츠파’의 출력이 KAIST 연구진에 의해 크게 향상됐다. 앞으로 휴대용 투시카메라나 소형 바이오 진단시스템 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 전망된다.
우리 학교 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀이 광학나노안테나 기술을 접목해 테라헤르츠파의 출력을 기존보다 최대 3배 증폭시키는 데 성공했다.
테라헤르츠파는 100GHz에서 30THz 범위의 주파수를 갖는 전자기파로, 가시광선이나 적외선보다 파장이 길어 X선처럼 투과력이 강할 뿐 아니라 X선보다 에너지가 낮아 인체에 해를 입히지 않는다.
이러한 특성으로 X-ray처럼 물체의 내부를 투과해 볼 수 있으며, 주파수 내에서 특정 영역을 흡수하기 때문에 X선으로는 탐지하지 못하는 우편물 등에 숨겨진 폭발물이나 마약을 찾아낼 수 있다. 심지어 가짜약도 판별해낼 수 있다.
또한, 분광정보를 통해 물질의 고유한 성질을 특별한 화학적 처리 없이 분석할 수 있어 인체에 손상이나 고통을 주지 않고도 상피암 등 피부 표면에 발생하는 질병을 효과적으로 즉시 확인할 수 있다.
테라헤르츠파는 펨토초(10-15초) 펄스레이저를 광전도 안테나가 형성된 반도체기판에 쪼여주면 피코초(10-12초) 펄스 광전류가 흐르면서 발생된다. 그러나 출력이 부족해 바이오센서 등 다양한 분야의 상용화에 어려움이 있어 그동안 과학자들이 출력을 증폭시키기 위한 많은 노력들이 이어졌다.
정 교수 연구팀은 광전도안테나 사이에 금 나노막대로 구성된 광학나노안테나를 추가하고 구조를 최적화했다. 그 결과 광전도기판에 나노플라즈모닉 공명현상이 발생되면서 광전류 펄스가 집적도가 높아져 출력이 최대 3배까지 증폭됐다.
이에 따라 물체의 내부를 더욱 선명하게 볼 수 있을 뿐만 아니라 생검을 하지 않고도 좋은 영상과 함께 성분 분석이 가능해졌다.
정기훈 교수는 “이번에 개발한 원천기술을 테라헤르츠파 소자 소형화 기술과 결합해 내시경에 응용하면 상피암을 조기에 감지할 수 있다”며 “앞으로 이 같은 바이오센서 시스템을 구축해 상용화하는 데 주력할 것”이라고 말했다.
바이오 및 뇌 공학과 박상길 박사과정, 진경환 박사과정, 예종철 교수, 이민우 박사과정, 물리학과 안재욱 교수가 공동으로 수행한 이번 연구는 나노분야 세계적 학술지 ‘ACS Nano" 3월호(27일자)에 실렸다.
한편, 이번 연구는 지식경제부 및 한국산업기술평가원의 산업융합기술/산업원천기술개발사업 및 교육과학기술부가 지원하는 한국연구재단의 도약연구자지원사업 등의 일환으로 수행됐다.
그림1. 나노안테나를갖는THz 발생기 전자현미경사진: 광학나노안테나가 집적된 테라헤르츠 생성소자의 전자현미경 이미지.
그림2. NP-PCA 개념도: 광학나노안테나가 집적된 테라헤르츠 생성 소자의 개념도. 테라헤르츠 광전도 안테나 사이의 집적된 광학나노안테나에 의해, 광전류 펄스를 생성하는 펨토초 광펄스의 세기가 기판 표면에서 증가한다. 이를 통해 기존 테라헤르츠 생성소자의 테라헤르츠 출력 파워를 증가 시킬 수 있다.
그림3.나노안테나를갖는THz 발생기모식도 : 광학나노안테나에 의한 증가되는 테라헤르츠 파 출력의 가상도.
2012.04.23 조회수 32503