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화합물 생성AI 기술로 신약 개발 앞당긴다
신약 개발이나 재료과학과 같은 분야에서는 원하는 화학 특성 조건을 갖춘 물질을 발굴하는 것이 중요한 도전으로 부상하고 있다. 우리 대학 연구팀은 화학반응 예측이나 독성 예측, 그리고 화합물 구조 설계 등 다양한 문제를 동시에 풀면서 기존의 인공지능 기술을 뛰어넘는 성능을 보이는 기술을 개발했다.
김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 분자 데이터에 다중 모달리티 학습(multi-modal learning) 기술을 도입해, 분자 구조와 그 생화학적 특성을 동시에 생성하고 예측이 가능해 다양한 화학적 과제에 광범위하게 활용가능한 인공지능 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.
심층신경망 기술을 통한 인공지능의 발달 이래 이러한 분자와 그 특성값 사이의 관계를 파악하려는 시도는 꾸준히 이루어져 왔다. 최근 비 지도 학습(unsupervised training)을 통한 사전학습 기법이 떠오르면서 분자 구조 자체로부터 화합물의 성질을 예측하는 인공지능 연구들이 제시되었으나 새로운 화합물의 생성하면서도 기존 화합물의 특성 예측이 동시에 가능한 기술은 개발되지 못했다.
연구팀은 화학 특성값의 집합 자체를, 분자를 표현하는 데이터 형식으로 간주해 분자 구조의 표현식과 함께 둘 사이의 상관관계를 아울러 학습하는 AI학습 모델을 제안했다. 유용한 분자 표현식 학습을 위해 컴퓨터 비전 분야에서 주로 연구된 다중 모달리티 학습 기법을 도입해, 두 다른 형식의 데이터를 통합하는 방식으로, 바라는 화합물의 성질을 만족하는 새로운 화합물의 구조를 생성하거나 주어진 화합물의 성질을 예측하는 생성 및 성질 특성이 동시에 가능한 모델을 개발했다.
연구팀이 제안한 모델은 50가지 이상의 동시에 주어지는 특성값 입력을 따르는 분자 구조를 예측하는 등 분자의 구조와 특성 모두의 이해를 요구하는 과제를 해결하는 능력을 보였으며, 이러한 두 데이터 정보 공유를 통해 화학반응 예측 및 독성 예측과 같은 다양한 문제에도 기존의 인공지능 기술을 뛰어넘는 성능을 보이는 것으로 확인됐다.
이 연구는 독성 예측, 후보물질 탐색과 같이 많은 산업계에서 중요하게 다뤄지는 과제를 포함해, 더 광범위하고 풍부한 분자 양식과 고분자, 단백질과 같은 다양한 생화학적 영역에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
예종철 교수는 “새로운 화합물의 생성과 화합물의 특성 예측 기술을 통합하는 화학분야의 새로운 생성 AI기술의 개척을 통해 생성 AI 기술의 저변을 넓힌 것에 자부심을 갖는다”고 말했다.
예종철 교수 연구팀의 장진호 석박통합과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’지난 3월 14일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Bidirectional Generation of Structure and Properties Through a Single Molecular Foundation Model)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 AI데이터바이오선도기술개발사업으로 지원됐다.
2024.03.25
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김용대 교수, 대테러 방지용 안티 드론 기술 개발
〈 (오른쪽 위부터 시계방향으로) 김용대 교수, 권유진, 노주환, 신호철, 김도현 박사과정 〉
우리 대학 전기및전자공학부 김용대 교수 연구팀이 위조 GPS 신호를 이용해 드론의 위치를 속이는 방식으로 드론을 납치할 수 있는 안티 드론 기술을 개발했다.
이 기술은 긴급 상황에서 급격한 방향 변화 없이도 드론이 원하는 방향으로 안전하게 움직이도록 유도할 수 있어 테러 등의 목적을 가진 위험한 드론에 효과적으로 대응할 수 있다.
이번 연구성과는 ‘ACM 트랜잭션 온 프라이버시 & 시큐리티(ACM Transactions on Privacy and Security, TOPS)’ 저널 4월 9일 자에 게재됐다. (논문명 : Tractor Beam: Safe-hijacking of Consumer Drones with Adaptive GPS Spoofing)
드론 산업이 발전하며 수색, 구조, 방재 및 재해 대응, 택배와 정찰 등 다양한 영역에서 드론이 활용되면서 한편으로는 사유지와 주요시설 무단 침입, 안전과 보안 위협, 사생활 침해 등의 우려 또한 커지고 있다.
이에 따라 드론 침투를 탐지하고 대응하는 안티 드론 산업 급성장하고 있다. 현재 공항 등 주요시설에 구축되고 있는 안티 드론 시스템들은 방해 전파나 고출력 레이저를 쏘거나 그물로 포획해 드론을 무력화시키는 방식이다.
그러나 테러를 목적으로 폭발물이나 무기를 장착한 드론은 사람들과 주요시설로부터 즉시 안전거리를 확보한 뒤 무력화해야 피해가 최소화될 수 있다. 예를 들어 공항에서 무단 침입한 드론을 단순 방해 전파로 대응하면 드론을 못 움직이게 할 수는 있지만 한 자리에 계속 떠 있게 돼 비행기의 이착륙이 긴 시간 중단될 수 있다.
이렇듯 위험한 드론을 발견하는 즉시 안전하게 원하는 방향으로 격리할 수 있는 새로운 안티 드론 기술의 필요성이 커지고 있다.
김 교수 연구팀은 위조 GPS 신호를 이용해 드론의 위치를 속이는 방식으로 드론을 납치할 수 있는 안티 드론 기술을 개발했다.
위조 GPS 신호를 통해 드론이 자신의 위치를 착각하게 만들어서 정해진 위치나 경로로부터 드론을 이탈시키는 공격 기법은 기존 연구를 통해 알려진 바 있다. 그러나 이러한 공격 기법은 GPS 안전모드가 활성화되면 적용할 수 없다는 문제가 있다.
GPS 안전모드는 드론이 위조 GPS 신호로 인해 신호가 끊기거나 위치 정확도가 낮아지면 드론의 안전을 보장하기 위해 발동되는 일종의 비상 모드로 모델이나 제조사에 따라 제각각이기 때문이다.
연구팀은 디제이아이(DJI), 패롯(Parrot) 등 주요 드론 제조업체의 드론 GPS 안전모드를 분석하고 이를 기준으로 드론의 분류 체계를 만들어 각 드론 유형에 따른 드론 납치 기법을 설계했다.
이 분류 체계는 거의 모든 형태의 드론 GPS 안전모드를 다루고 있어 모델, 제조사와 관계없이 GPS를 사용하고 있는 드론이라면 보편적으로 적용할 수 있다. 연구팀은 실제 총 4종의 드론에 개발한 기법을 적용했고, 그 결과 작은 오차범위 안에서 의도한 납치 방향으로 드론을 안전하게 유도할 수 있음을 입증했다.
김 교수는 “기존 컨슈머 드론들은 GPS 안전모드를 갖추고 있어 위조 GPS 공격으로부터 안전한 것처럼 보이나 초보적인 방법으로 GPS 오류를 감지하고 있어 대부분 우회가 가능하다”라며 “특히 드론 불법 비행으로 발생하는 항공업계와 공항의 피해를 줄이는데 기여할 수 있을 것이다”라고 말했다.
연구팀은 기술이전을 통해 기존 안티 드론 솔루션에 연구팀이 개발한 기술을 적용하는 방식으로 상용화에 나설 계획이다.
이번 연구는 방위사업청의 광운대학교 초소형무인기 전술신호처리 특화연구실과 국방과학연구소의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. PC로 부터 위조 GPS 전파를 생성하여 지향성 안테나를 이용해 드론에 신호를 주입하는 실험환경
2019.06.05
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이진우 교수, 다공성 구조의 기능성 황 담지체 개발
〈 이진우 교수, 임원광 연구원 〉
우리 대학 생명화학공학과 이진우 교수 연구팀이 서로 다른 크기의 기공을 갖는 구조의 무기소재 합성을 통한 황 담지체를 개발해 리튬-황 이차전지의 성능을 높이는 데 성공했다.
연구팀은 다차원 상분리 현상을 동시에 유도해 각기 다른 두 종류, 크기의 기공을 갖는 티타늄질화물을 합성했고 이를 황 담지체로 활용해 우수한 수명 안정성과 속도를 갖는 리튬-황 이차전지를 구현했다.
포스텍 화학공학과 한정우 교수와 공동으로 진행하고 임원광 석박사통합과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 재료 분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)’ 1월 15일자 표지논문에 게재됐다. (논문명 : Approaching Ultrastable High-Rate Li-S Batteries through Hierarchically Porous Titanium Nitride Synthesized by Multiscale Phase Separation, 다차원 상분리를 활용한 계층형 다공성 구조의 티타늄질화물 합성 및 이를 통한 우수한 안정성과 높은 속도 특성의 리튬-황 이차전지 개발)
전기 자동차, 스마트 그리드 등의 기술은 대용량 에너지를 제어해야 하는 시스템으로 이를 효율적으로 활용하기 위한 차세대 이차전지 개발의 필요성이 더욱 커지고 있다.
리튬-황 이차전지는 이론적으로 기존 리튬 이온 이차전지보다 약 7배 이상 높은 에너지 밀도 특성을 보인다. 또한 황의 저렴한 가격은 전지 생산 단가를 급격히 낮춰줄 수 있을 것으로 기대되고 있다.
그러나 리튬-황 이차전지 음극과 양극에서 많은 문제점이 남아있어 상용화에 한계가 있다. 특히 양극에서는 황의 낮은 전기 전도도와 황이 충·방전 과정에서 전극으로부터 새어나가는 현상이 문제점으로 남아있다.
이를 해결하기 위해 황을 안정적으로 담을 수 있는 그릇 역할의 소재, 즉 황 담지체에 대한 연구가 활발하게 이뤄지고 있다.
기존 극성 표면의 무기 소재들은 황과 강한 작용력을 갖지만 무기 소재의 구조적 특성 제어를 할 방법이 부족해 황 담지체로 개발하기에는 한계가 있었다. 이번 연구는 독창적인 합성법을 개발함으로써 이 한계점을 극복했다.
연구팀은 문제 해결을 위해 50나노미터 이상 크기의 매크로 기공과 50나노미터 이하의 메조 기공을 동시에 지닌 계층형 다공성 구조의 티타늄질화물 기반의 황 담지체를 개발했다.
티타늄질화물은 황과의 화학적 작용력이 매우 강하고 전기 전도도가 높아 충·방전 과정에서 황이 전극으로부터 빠져나가는 것을 막아주고 황의 전기화학적 산화, 환원 반응을 빠르게 해준다.
연구팀은 매크로 기공과 메조 기공의 구조적 시너지 효과로 인해 많은 양의 황을 안정적으로 담으면서도 높은 수명 안정성 및 속도 특성을 보임을 확인했다.
이 교수는 “리튬-황 이차전지는 여전히 해결해야 할 문제점이 많아 이를 해결하기 위한 연구는 지속적으로 이뤄져야 한다”라며 “이번 연구를 통해 안정적인 수명을 지닌 양극 소재 개발의 독보적인 기술을 확보했다”라고 말했다.
이번 연구는 LG화학과 한국연구재단의 이공분야 기초연구사업 중견연구자지원사업의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 계층형 다공성 티타늄질화물 합성전략 모식도
그림2. 합성된 계층형 다공성 티타늄질화물 전자현미경 사진
그림3. 저널 표지 원본
2019.01.28
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세계에서 가장 빠른 네트워크 침입탐지 시스템 개발
- 100% 공격 패킷만 들어오는 경우에도 10Gbps 가까운 성능 발휘 -
- 19년 역사의 세계 최고 보안학회인 ACM CCS에 국내 최초 논문 발표 -
전용 하드웨어를 사용하지 않고, 범용 하드웨어상의 소프트웨어만으로도 NIDS의 성능을 획기적으로 올려 네트워크 보안 분야에 커다란 지각변동이 예상된다.
우리 학교 전기 및 전자공학과 박경수 교수와 이융 교수팀이 국가보안기술연구소(소장 강석열) 배병철 팀장과 공동으로 범용 서버 상에서 수십 Gbps(초당 기가비트)의 성능을 낼 수 있는 소프트웨어 기반 네트워크 침입탐지 시스템인(이하 NIDS) "카거스(Kargus)"를 개발했다고 5일 밝혔다.
이 기술은 오는 10월 16일~18일 미국 노스캐롤리나주 롤리에서 열리는 美계산기학회(ACM) 컴퓨터 시큐리티 컨퍼런스(CCS, Conference on Computer and Communications Security)에서 발표될 예정인데 국내에서 나온 논문으로는 처음이다.
올해로 19년째를 맞이하는 ACM CCS는 보안 분야 세계 최고 학회로 10%대의 낮은 게재율 때문에 논문채택이 매우 어려운 학회로 유명하다.
네트워크 침입탐지 시스템(NIDS)은 패턴 매칭을 통해 네트워크로 유입되는 공격을 탐지하는 역할을 수행한다.
그러나 범용 컴퓨터 기반의 소프트웨어로 구현되는 기존 NIDS는 하드웨어 사양이 좋더라도 리소스를 효율적으로 사용하지 못해 10Gbps 이상의 초고속 네트워크에서는 적용되기 어려웠다.
KAIST 연구팀이 개발한 ‘카거스’는 1~2Gbps 수준에 머물던 기존 소프트웨어 NIDS의 성능을 메니코어(manycore) GPU, 멀티코어(multicore) CPU 등에 존재하는 하드웨어 병렬성과 여러 패킷을 한 번에 처리하는 일괄처리 방식을 활용해 획기적으로 성능을 끌어 올렸다.
그 결과 해커의 공격이 없는 일반적인 상황에서는 33Gbps, 100% 공격 패킷만 들어오는 경우에도 10Gbps 가까운 성능을 내는 데 성공했다.
또 이 기술의 가장 큰 특징 중 하나는 기존 공개 소프트웨어 기반 시스템인 Snort 탐지규칙을 그대로 활용해 상용화 가능성을 높였다는 점이다. 따라서 상용화에 성공할 경우 약 700만원 정도의 비용으로 수억 원에 달하는 전용 하드웨어 기반 NIDS를 대체할 수 있을 것으로 기대된다.
뿐만 아니라 10Gbps이상의 초고속 네트워크로 접속되는 기업, 정부, 교육기관의 네트워크는 물론 클라우드 서버팜이나 IP로 구동되는 LTE 백본망 등에 대한 공격을 저비용・고유연성을 지닌 소프트웨어 장비로 대비할 수 있을 것으로 전망된다.
박경수 교수는 “이번 논문 발표로 우리나라의 앞선 보안기술의 수준을 국내외에 입증했다”며 “이번 연구를 계기로 국내 보안기술관련 분야 연구진들의 사기를 북돋울 수 있는 기회가 됐으면 한다”고 말했다.
박 교수는 이어 “앞으로 국내 범용 서버 기반 네트워크 장비 시장에 활력을 불어넣는데 주력하겠다”고 강조했다.
한편, 이번 연구는 국가보안기술연구소와 교육과학기술부의 지원으로 수행됐다.
2012.09.05
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신개념 심혈관질환 진단시스템 개발
- 심혈관질환 진단을 위한 호모시스테인 분석법 개발 연구에 큰 진보- 분석화학분야 세계적 학술지‘어널리티컬 케미스트리誌’4월호 표지논문 선정
신속하고 간편한 신개념 심혈관질환 진단시스템이 국내연구진에의해 개발됐다.
우리학교 생명화학공학과 박현규 교수는 대장균을 이용해 심혈관질환을 유발하는 혈액 속 호모시스테인(Homocysteine)의 농도를 분석하는 기술을 개발했다.
연구팀은 유전자 재조합을 통해 서로 다른 두 개의 생물발광 대장균 영양요구주를 만들어 호모시스테인에 대한 두 균주의 성장차이를 생물발광 신호로 분석했다.
이 기술은 많은 수의 혈액 샘플을 대량으로 동시에 분석할 수 있어 매우 경제적이기 때문에 최근 급성장하는 호모시스테인 정량검사 분야의 상업화에 커다란 진보를 일궈낸 것으로 평가받고 있다.
기존의 효소반응 또는 고성능 액체크로마토그래피(High Performance Liquid Chromatography)를 이용하는 방법은 비교적 긴 시간이 소요되며 가격이 비싼 단점이 있었다.
연구팀은 이를 극복해 아무런 추가 조작 없이 유전자 재조합 대장균을 배양하고 이에 따라 자동적으로 생성되는 발광신호를 측정함으로써 호모시스테인을 매우 신속하고 간편하게 측정할 수 있었다.
박현규 교수는 “이 기술은 심혈관질환을 유발하는 호모시스테인을 유전자 재조합 대장균을 이용해 정확하게 분석하는 신개념 분석법으로 학계에서 최초로 발표된 신기술이다”라고 말했다.
이번 연구는 그 중요성을 인정받아 분석화학 분야의 세계적인 학술지인 ‘어낼리티컬 케미스트리(Analytical Chemistry)’ 4월호(4월 15일자) 표지논문으로 선정됐다.
한편, 생명화학공학과 박현규 교수와 우민아 박사과정 학생이 주도한 이번 연구는 한국연구재단(이사장 오세정)이 시행하는 ‘중견연구자지원사업(도약연구)’의 지원을 받아 수행됐다.
2011.04.27
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김종환교수, 유전자·염색체 갖는 로봇, 세계 최초 개발
KAIST 김종환(전자전산학과)교수가 유전자와 염색체를 갖는 인공생명체로서의 로봇을 세계 최초로 개발했다. KAIST ITRC-지능로봇연구센터 소장인 김종환 교수는 지난해 5월 개발해 공개했던 유비쿼터스 로봇(유비봇)인 `리티"(Rity)에 14개의 인공 염색체를 각각 부여한 결과, 제 각각의 ` 성격"(personality)을 갖는 것을 확인했다고 최근 밝혔다.
로봇 염색체란 생각하고 느끼고 추론하고 욕구와 의지를 표현할 수 있는 로봇을 만들기 위해 컴퓨터로 처리된 일련의 지시체계(소프트웨어 프로그램)다. 각각의 염색체를 부여 받은 리티들은 같은 환경에서 어떤 자극을 주었을 때 어떤 것은 지루해했지만 다른 것들은 주인을 알아보고 펄떡거리면서 `기쁨"을 표현하는 다른 반응을 보였다.
왜냐하면 그들은 각기 다른 개성을 가지고 있고 그 개성은 전적으로 자신의 유전자에 좌우되기 때문이다. 리티는 김교수가 CCD 디지털카메라를 통해 실제 물리적 공간에 있는 인간과 상호 작용이 가능하도록 만든 강아지 모양의 3D 가상(컴퓨터 가상세계 안에서 살고 있는)소봇(Sobot). 소봇이란 네트워크를 통해 이동하며 언제 어디서든지 접속할 수 있고 자율적인 상황 인식과 사용자와 끊임없는 상호 작용이 가능한 소프트웨어로만 구성된 로봇을 말한다.
리티의 가상 환경은 3가지 물체와 주인 1명의 얼굴, 빛과 소리, 온도 센서, 접촉 센서, 시각 센서, 자이로 센서, 내부 타이머를 가지고 있고 이를 바탕으로 47가지의 자극 정보를 인식할 수 있다. 특히 행동 기반 및 학습 능력을 갖춘 인공 생명체로서 77가지 행동을 나타낼 수 있다.
김 교수는 지난해 12월 뉴질랜드에서 열린 `제2회 자율 로봇 및 에이전트에 관한 국제학회"(ICARA)의 기조강연(Keynote Speech)에서 이 같이 로봇의 `성격" 을 결정하는 14개의 인공 염색체에 대해 발표했고 현지 언론이 이를 크게 보도했다고 센터측은 밝혔다.
또 캐나다 9개 유력 일간지들도 지난 19일자로 1면 등 주요 면에 이 소식을 일제히 실었다. 센터측은 이 신문들이 `인공생명체 유전자 코드 발명- 인간처럼 말하고 느낄 수 있는 로봇이 곧 나타날 것", `인공생명체의 기원, 한국의 발명가, 생각하고 느끼고 복제까지 할 수 있는 유전자를 가진 로봇창조 가능성 제기"와 같은 제목으로 크게 보도했다고 소개했다.
KAIST ITRC-지능로봇연구센터 관계자는 "김교수의 이런 연구는 그동안 많은 로봇 연구자들이 로봇의 지능을 높이고 어떻게 인간처럼 움직일 수 있게 하는데만 주력해온 것과 달리 찰스 다윈의 `종의 기원"과 같이 인공생명체로서의 로봇 종의 기원(시작)에 관한 것이어서 국내외 학계에 신선한 충격을 주고 있다"고 말했다.
그는 이어 "현재 리티는 단지 14개의 염색체를 약 2천 바이트의 데이터로 가지고 있지만 미래의 종들에게는 복잡한 유전적 특성과 더 많은 염색체가 부여될 수 있을 것"이라고 덧붙였다.
2005.01.31
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