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기존 인공지능 기술을 뛰어넘는 양자 인공지능 알고리즘 개발
우리 대학 전기및전자공학부 및 AI 양자컴퓨팅 IT 인력양성연구센터장 이준구 교수 연구팀이 독일 및 남아공 연구팀과의 협력 연구를 통해 비선형 양자 기계학습 인공지능 알고리즘을 개발했다고 7일 밝혔다.
양자 인공지능은 양자컴퓨터의 발전과 함께 현재의 인공지능을 앞설 것으로 크게 기대되고 있으나 연산 방법이 전혀 달라 새로운 양자 알고리즘의 개발이 절실하다. 특히 양자컴퓨터는 본질적으로 일차방정식을 잘 푸는 선형적 성질을 가지고 있어 복잡한 데이터를 다루는 비선형적 기계학습에 어려움이 존재했다. 하지만 이번 연구를 통해 비선형 커널이 고안되어 복잡한 데이터에 대한 양자 기계학습이 가능하게 됐다. 특히 이준구 교수팀이 개발한 양자 지도학습 알고리즘은 학습에 있어 매우 적은 계산량으로 연산이 가능하다. 따라서 대규모 계산량이 필요한 현재의 인공지능 기술을 추월할 가능성을 제시한 것으로 평가를 받고 있다.
이준구 교수팀은 학습데이터와 테스트데이터를 양자 정보로 생성한 후 양자 정보의 병렬연산을 가능하게 하는 양자포킹 기술과 간단한 양자 측정기술을 조합해 양자 데이터 간의 유사성을 효율적으로 계산하는 비선형 커널 기반의 지도학습을 구현하는 양자 알고리즘 체계를 만들었다. 이후 IBM 클라우드 서비스를 통해 실제 양자컴퓨터에서 양자 지도학습을 실제 시연하는 데 성공했다.
KAIST 박경덕 연구교수가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 네이처 자매지인 `npj Quantum Information' 誌 2020년 5월 6권에 게재됐다. (논문명: Quantum classifier with tailored quantum kernel).
기계학습에 있어 중요한 문제 중 하나는 주어진 데이터의 특징(feature)을 구분해 분류하는 것이다. 간단한 예로 동물 이미지 학습데이터에서 입, 귀 등의 특징을 바탕으로 분류하기 위한 결정 경계(decision boundary)를 학습하고 새로운 이미지가 입력되었을 때 개 또는 고양이로 분류하는 작업을 생각해볼 수 있다. 데이터의 특징들이 잘 나타나는 경우에는 선형적 결정 경계만으로 분류할 수 있다. 그러나 입과 귀 모양의 특징으로만 개와 고양이를 분류하기 쉽지 않다면 새로운 결정 경계를 찾기 위해 특징에 관한 정보 공간의 차원을 확장해야 하는데 이러한 과정에서 비선형 커널 기술이 필요하다.
양자컴퓨팅은 고전 컴퓨팅과는 달리 큐비트(quantum bit, 양자컴퓨팅 정보처리의 기본 단위)의 개수에 따라 정보 공간의 차원이 기하급수적으로 증가하기 때문에 이론적으로 고차원 정보처리에 있어 기하급수적으로 뛰어난 성능을 낼 수 있다.
연구팀은 이러한 양자컴퓨팅의 장점을 활용해 데이터 특징 대비 기하급수적인 계산 효율성을 달성하는 양자 기계학습 알고리즘을 개발했다. 이 교수 연구팀이 개발한 이 알고리즘은 저차원 입력 공간에 존재하는 데이터들을 큐비트로 표현되는 고차원 데이터 특징 공간(feature space)으로 옮긴 후, 양자화된 모든 학습데이터와 테스트데이터 간의 커널 함수를 양자 중첩을 활용해 동시에 계산하고 테스트데이터의 분류를 효율적으로 결정한다. 이때 사용되는 양자 회로의 계산 복잡도는 학습 데이터양에 대해서는 선형적으로 증가하나, 데이터 특징 개수에 대해서는 불과 로그(log)함수로 매우 천천히 증가하는 장점이 있다.
연구팀은 이와 함께 양자 회로의 체계적 설계를 통해 다양한 양자 커널 구현이 가능함을 이론적으로 증명했다. 커널 기반 기계학습에서는 주어진 입력 데이터에 따라 최적 커널이 달라질 수 있으므로, 다양한 양자 커널을 효율적으로 구현할 수 있게 된 점은 양자 커널 기반 기계학습의 실제 응용에 있어 매우 중요한 성과다.
연구팀은 IBM이 클라우드 서비스로 제공하는 다섯 개의 큐비트로 구성된 초전도 기반 양자 컴퓨터에서 이번에 개발에 성공한 양자 기계학습 알고리즘을 실험적으로 구현해 양자 커널 기반 기계학습의 성능을 실제 시연을 통해 이를 입증하는 데 성공했다.
이 연구에 참여한 박경덕 연구교수는 "연구팀이 개발한 커널 기반 양자 기계학습 알고리즘은 수년 안에 상용화될 것으로 예측되는 수백 큐비트의 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 컴퓨팅의 시대가 되면 기존의 고전 커널 기반 지도학습을 뛰어넘을 것ˮ이라면서 "복잡한 비선형 데이터의 패턴 인식 등을 위한 양자 기계학습 알고리즘으로 활발히 사용될 것ˮ이라고 말했다.
한편 이번 연구는 각각 한국연구재단의 창의 도전 연구기반 지원 사업과 한국연구재단의 한-아프리카 협력기반 조성 사업, 정보통신기획평가원의 정보통신기술인력 양성사업(ITRC)의 지원을 받아 수행됐다.
관련 논문: https://www.nature.com/articles/s41534-020-0272-6
2020.07.07
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이상엽 특훈교수팀 학생들, 천연물 생산 미생물 개발 전략 총정리
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀 소속 대학원생 4명이 대장균 세포 공장을 개발해 생산된 대표 천연물들의 생합성 경로를 총망라해 최신의 연구 내용과 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 대사 회로를 정리한 `천연물 생산을 위한 대장균에서의 대사공학'을 주제로 논문을 발표했다.
학생들은 이번 논문에서 천연물 생산 대장균 세포 공장 개발을 위한 주요 시스템 대사공학 전략을 `효소 개량'과 `대사흐름 최적화', 그리고 `시스템 접근법' 등 3단계로 정리했으며 각 단계별로 활용이 가능한 최신 도구 및 전략을 대사공학이 나아가야 할 방향과 함께 제시했다.
양동수·박선영·은현민 박사과정과 박예슬 석사과정 학생이 참여한 이번 연구결과는 국제학술지인 셀(Cell)誌가 발행하는 생명공학 분야 권위 리뷰지인 `생명공학의 동향(Trends in Biotechnology)' 7월호(특별호: 대사공학) 표지논문 및 주 논문(Featured Article)으로 1일 게재됐다.
인류 역사에서 천연물은 식품과 의약품 등의 분야에 널리 사용되고 있는데 많은 천연물이 그 자체로 의약 물질로 쓰이거나 새로운 의약 물질 개발의 구조적인 근간이 되고 있다. 고부가가치 천연물에 대한 국제적인 수요와 시장규모는 지속적으로 증가하는 추세인 데 반해 천연자원으로부터 얻을 수 있는 양은 극히 제한적이며 완전한 화학합성은 대체로 효율이 낮고 유기 용매를 다량으로 이용하기 때문에 환경 오염과 인류 건강에 악영향을 초래할 수 있다.
따라서 전 세계적으로 천연물을 친환경적이며 고효율로 생산이 가능한 미생물 세포 공장을 개발하려는 노력이 이뤄지고 있다. 미생물 세포 공장 구축을 위한 핵심전략인 시스템 대사공학은 기존 석유화학산업을 대체할 바이오산업의 핵심이 되는 미생물 균주를 보다 효과적으로 개발하기 위해 KAIST 이상엽 특훈교수가 창시한 연구 분야다.
이상엽 특훈교수 연구팀은 실제 시스템 대사공학 전략을 이용, 천연물·아미노산·생분해성 플라스틱·환경친화적인 플라스틱 원료와 바이오 연료 등을 생산하는 고성능 균주들을 다수 개발한 성과를 거뒀다.
이들 4명의 학생을 지도한 이상엽 특훈교수는 "천연물 생산을 위한 대사공학 연구를 체계적으로 분석, 정리하고 또 향후 전략을 제시했다는 점에서 큰 의미가 있다ˮ면서 "권위가 있는 학술지에 주 논문이자 표지논문으로 게재된 이번 연구를 수행한 학생들이 자랑스럽다ˮ고 말했다.
공동 제1 저자인 양동수·박선영 박사과정 학생도 "고령화가 진행되는 사회에서 헬스케어 산업은 그 중요성이 더욱 대두되고 있다ˮ면서 "인류가 건강한 삶을 지속적으로 영위하기 위해서 필수적인 각종 천연물을 대사공학적으로 생산하는 연구 또한 갈수록 중요해질 것ˮ이라고 강조했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 기후변화대응기술개발사업의 `바이오리파이너리를 위한 시스템 대사공학 원천기술개발 과제' 및 노보 노디스크 재단의 지원을 받아 수행됐다.
2020.07.02
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전해액 사용량을 4배 줄인 리튬-황 전지 개발
우리 연구진이 리튬-황 전지를 경제적으로 설계하되 성능은 획기적으로 개선한 기술개발에 성공해 차세대 배터리 기술개발에 한 발 더 다가섰다.
우리 대학 생명화학공학과 김희탁 교수팀이 기존 대비 전해액의 함량을 4배 이상 줄인 리튬-황 전지를 개발했다고 25일 밝혔다. 리튬-황 전지는 차세대 배터리 기술 중 연구개발이 가장 활발하게 이뤄지는 기술이다. 리튬-황 전지는 휴대용 전자기기와 전기자동차에 사용되는 리튬이온전지에 비해 에너지 밀도가 2~3배 높아서 이를 사용하면 전기동력 기체 무게를 크게 줄일 수 있기 때문이다.
리튬-황 전지는 가벼운 황과 리튬금속을 활물질(화학적으로 반응하여 전기에너지를 생산하는 물질)로 이용하기 때문에 중금속 기반인 리튬이온전지에 비해 경량화가 가능하다. 특히 지구에 풍부하게 존재하는 황을 활용해 저가의 전지를 구현할 수 있다는 점 때문에 산업계와 학계로부터 그동안 많은 주목을 받아왔다. 다만 리튬-황 전지는 리튬이온전지와 달리 매우 높은 전해액 함량을 갖고 있다. 전지 무게의 40%에 달하는 과량의 전해질 사용은 전지 무게 증가로 인해 그동안 리튬-황 전지의 고에너지밀도 구현에 큰 걸림돌이 돼왔다. 리튬-황 전지는 황이 방전되고 난 후의 산물인 `리튬 폴리 설파이드(Lithium poly sulfide)'가 전해액에 용해된 상태에서 빠른 충 ‧ 방전 특성을 갖는다.
이 전해액 양을 낮추면 리튬 폴리 설파이드의 용해량이 감소해 용량 및 출력이 저하되는 문제가 발생한다. 또 리튬금속 음극이 전해액을 분해해 전해액이 고갈되는 문제는 낮은 전해 액체량에서 더욱 심해져 결국 전지 수명을 떨어뜨린다.
김희탁 교수 연구팀은 이번 연구를 통해 리튬 나이트레이트 염과 같이 높은 전자공여(다른 화합물에 전자를 주는 성질) 능력이 있는 염을 전해질에 주입하면 폴리 설파이드의 용해도를 증가시킴과 동시에 리튬금속에서 전해질 분해를 억제할 수 있음을 규명했다. 리튬이온과 결합력이 강한 나이트레이트 음이온이 리튬이온의 `용매화 껍질(Solvation Shell)' 역할을 수행함으로써 리튬 폴리 설파이드의 해리도를 증가시켜 결과적으로 용해도가 향상된다는 사실도 증명했다. 아울러 용매화 껍질 구조변화가 전해액 용매 분자와 리튬금속과의 접촉을 낮춰 분해반응을 억제하는 현상도 확인했다.
김희탁 교수팀은 이번 연구를 통해 전해액 성분 중 리튬 염 물질 하나만을 교체하는 간단한 방법으로 에너지 밀도를 높이면서 고가의 전해액 사용량을 4배 이상 줄여 가격을 대폭 절감하는 성과를 거뒀다. 김희탁 교수는 "이번 연구는 황 양극과 리튬금속 음극의 성능을 동시에 높일 수 있는 전해액 설계원리를 제시했다는 점에서 의미가 크다ˮ면서 "차세대 전지 전해액 설계산업 전반에 걸쳐 넓게 응용되기를 기대한다ˮ고 말했다.
KAIST 생명화학공학과 석사졸업생인 추현원 학생(現 MIT 박사과정 재학 중)과 정진관 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 `어드밴스드 에너지 머티리얼즈(Advanced energy materials)' 6월 2일 字 표지논문으로 실렸다. (논문명: Unraveling the Dual Functionality of High-Donor-Number Anion in Lean-Electrolyte Lithium-Sulfur Batteries)
한편, 이번 연구는 LG화학, KAIST 나노융합연구소, 과학기술정보통신부 기후변화대응과제의 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.25
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학습되지 않은 환경에서 스스로 학습하는 모바일 센싱 기술 개발
우리 대학 전산학부 이성주 교수 연구팀이 학습되지 않은 환경에 적은 양의 데이터로 스스로 적응하는 모바일 센싱 학습 기술 <메타센스(MetaSense)>를 개발했다.
모바일 센싱이란 스마트폰과 같은 모바일 기기의 다양한 센서를 이용하여 서비스(예: 수면의 질 평가, 걸음 수 추적 등)를 제공하는 기술이다. 최근 학계에서는 기계학습 기술의 발전과 더불어 우울증 진단, 운동 자세 관리 등 진보된 모바일 센싱의 가능성을 보여줌으로써 모바일 센싱의 범위를 더욱 확장하고 있다.
하지만 이러한 센싱 기술은 아직 널리 쓰이지 못하고 있다. 사용자 개인마다 가지고 있는 모바일 센싱의 환경이 다르기 때문이다. 사람마다 가지고 있는 고유한 생활패턴과 행동방식, 서로 다른 모바일 기기와 그 사양은 센서의 값에 큰 영향을 미친다. 다른 센서 값은 사람마다 고유한 센싱 환경을 만들고, 이는 센싱 모델이 미리 학습되지 않은 새로운 환경에서 작동할 때 사용이 어려울 만큼 성능 저하를 일으킨다.
연구팀은 이런 학습되지 않는 환경에서 적은 양의 데이터 (최소 1-2 샘플)만 가지고 적응할 수 있는 '메타러닝 프레임워크'를 제시했다. 메타러닝 (meta learning) 이란 적은 양의 데이터를 가지고도 새로운 지식을 학습할 수 있도록 하는 기계학습 원리다. 연구팀이 제시한 기술은 최신 전이학습 (transfer learning) 기술과 비교하여 18%, 메타러닝 기술과 비교하여 15%의 정확도 성능향상을 보였다.
이성주 교수는 ”최근 활발히 제안되고 있는 다양한 모바일 센싱 서비스가 특정 환경에 의존하지 않고 수많은 실제 사용 환경에서 우수한 성능을 보일 수 있게 해주는 연구다. 모바일 센싱 서비스가 연구에 그치지 않고 실제 많은 사람들에게 사용될 수 있는 가능성을 제시해 의미가 있다“라고 했다. 또한 신진우 교수는 “최근 메타러닝 방법론들이 기계학습 분야에서 크게 각광을 받고 있는데 주로 영상 데이터에 국한되어 왔었다. 본 연구에서 비영상 데이터에도 범용적으로 동작하는 메터러닝 기술을 개발하여 성공한 것은 앞으로도 관련 분야 연구에 큰 영향을 주리라 기대한다“라고 덧붙였다.
연구에 대한 설명이 담긴 비디오를 다음 링크에서 확인할 수 있고, (https://youtu.be/-6y0I1pd6XI) 자세한 정보는 프로젝트 웹사이트에서 볼 수 있다.
(https://nmsl.kaist.ac.kr/projects/metasense/)
이성주 교수, 신진우 AI대학원 교수, 공태식 박사과정, 김연수 학사과정이 참여한 이번 연구 결과는 2019년 11월 11일 센싱 컴퓨팅 분야 국제 최우수학회 ACM SenSys에서 발표됐다. (논문명: MetaSense: Few-Shot Adaptation to Untrained Conditions in Deep Mobile Sensing). 이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단과 정보통신기술진흥센터, 한국연구재단 차세대 정보 컴퓨팅 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.09
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뼈의 단단함을 모사해 광학적 특성을 매우 증대시킨 신물질 개발
우리 연구진이 동물 뼈가 그의 구성성분인 단백질보다 수천 배 단단할 수 있는 생체역학적 원리를 모사해 광학적 비선형성이 기존 물질 대비 수천에서 수십억 배나 큰 신물질을 개발했다.
비선형성이란 입력값과 출력값이 비례관계에 있지 않은 성질인데 광학에서 큰 비선형성을 확보할 경우, 빛의 속도로 동작하는 인공 신경망이나 초고속 통신용 광 스위치 등의 광소자를 구현할 수 있다.
우리 대학 신소재공학과 신종화 교수 연구팀은 벽돌을 엇갈려 담을 쌓는 것과 같이 나노 금속판을 3차원 공간에서 엇갈리게 배열하면 물질의 광학적 비선형성이 매우 크게 증대될 수 있음을 확인했다. 신종화 교수 연구팀이 이번 연구를 통해 발견한 비선형성 증대원리는 광학뿐만 아니라 역학, 전자기학, 유체역학, 열역학 등 다양한 물리 분야에도 적용이 가능하다.
KAIST 신소재공학과 장태용 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `커뮤니케이션즈 피직스(Communications Physics)' 5월 8일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Mimicking bio-mechanical principles in photonic metamaterials for giant broadband nonlinearity).
영화 스타워즈의 광선 검처럼 잘 제어된 빛을 만드는 것이나 빛만으로 구동되는 광컴퓨터를 만드는 것은 비선형성을 이용할 때 가능한데, 아직 실현되지 않고 있는 이유는 강한 비선형성을 가진 소재가 없기 때문이다. 자연 물질의 작은 비선형성으로도 초고속 광소자, 3차원 광식각 공정, 초 고분해능 현미경 등의 기술들이 구현될 수 있지만, 이들은 크고 비싼 고출력 레이저를 사용하거나, 큰 장비 혹은 소자가 필요하다는 공통적인 한계를 지니고 있다.
이를 극복하기 위해 기존에는 미세한 인공 구조체를 설계해서 그 틈에 빛을 모으는 방법이 많이 시도돼왔다. 비선형성은 빛의 세기에 비례하기 때문에 이 같은 방법을 이용하면 같은 부피의 자연 물질 대비 작은 빛의 세기로 비슷한 수준의 비선형 효과를 얻을 수 있다. 그러나 최대로 얻을 수 있는 비선형 효과의 크기는 결국 달라지지 않기 때문에 응용하는데 한계가 있다.
신 교수 연구팀은 물질의 근본적인 전기적 특성인 유전분극(물체가 전기를 띠는 현상)을 매우 크게 조절하는 방법을 고안했다. 나노 금속판이 3차원에서 엇갈려 배열돼있으면 국소분극이 공간을 촘촘하게 채우면서, 마치 시냇물이 모여서 강이 되듯, 전체적으로 매우 큰 분극을 만들게 된다는 점에 착안했다. 빛의 세기가 아닌 분극의 크기를 조절해 큰 비선형성 및 비선형 효과를 얻는 방법은 이번 신 교수 연구팀이 이번 연구에서 처음 제시한 개념인데 비선형 광학이 60년 동안 달성하고자 했던 고효율의 작은 비선형 광소자 개발에 한 발 더 다가선 것으로 평가되고 있다.
연구팀은 이번에 고안한 메타물질(자연계에 존재하지 않는 특성을 구현하기 위해 매우 작은 크기로 만든 인공 원자의 주기적인 배열로 이루어진 물질)이 시간적으로 짧은 광신호에 대해서도 큰 비선형 효과를 얻을 수 있음을 통해 기존보다 효율적이면서도 더 빠른 광소자 구현이 가능함을 확인했다. 이 연구에서 활용된 소자는 비슷한 신호 시간을 가지는 기존 소자보다는 에너지 효율이 약 8배나 뛰어나고 비슷한 에너지 효율을 가지는 기존 소자보다도 신호 시간은 약 10배 정도 짧다. 즉, 신호의 시간과 소요되는 에너지의 곱으로 표현되는 성능 기준으로 보면, 이 소자는 현재까지 개발된 광소자 중 가장 우수한 성능을 보였다.
연구팀은 또 고안한 메타물질이 광학 이외의 물리 현상에도 적용될 수 있음을 입증했다. 연구팀은 단백질의 단단함 대비 뼈의 단단함을 설명하는 모델이 이번 연구에서 고안한 광학적 비선형성 증대원리와 수학적으로 매우 유사함을 증명했다. 따라서 유체역학에서의 물질전달률, 열역학에서의 열전도율 등의 증대에도 신 교수 연구팀의 연구방법이 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
신종화 교수는 "올해는 지난 1960년 레이저가 발명된 지 60년이 되는 해로, 레이저의 발명이 `센 빛'을 최초로 만든 것이라면 이번 연구성과는 `센 물질', 즉 광대역에서 매우 큰 유전분극 증대율을 보이는 물질을 최초로 발견하고 증명한 연구라는 점에서 의미가 크다ˮ며 "기계학습을 위한 초고속 인공 신경망 등 다양한 광 응용 소자의 구현을 위해 후속 연구를 진행 하고 있다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.09
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세관 통관 속임수 적발하는 알고리즘 개발
우리대학 전산학부 차미영 교수 연구팀이 면세범위 초과 물품, 위장 반입, 원산지 조작 등 세관에서 벌어지는 불법적 행위를 빈틈없이 적발할 수 있는 기술을 개발했다.
차 교수는 기초과학연구원(IBS, 원장 노도영) 수리 및 계산과학 연구단 데이터 사이언스 그룹 CI(Chief Investigator)을 맡아 세계관세기구(WCO‧World Customs Organization)와의 협업을 통해 스마트 관세 행정을 위한 알고리즘 개발을 마쳤다.
데이터 사이언스 그룹은 2019년 9월부터 WCO의 바꾸다(BACUDA) 프로젝트(*한국정부가 WCO에 공여하는 세관협력기금(Customs Cooperation Fund of Korea)로 설립, 운영)에 참여해 알고리즘 개발을 주도해왔다.
WCO는 지난 2월 홈페이지 기사를 통해 “세관 데이터 분석(BAnd of CUstoms Data Analysis)의 앞 글자를 따서 바꾸다 프로젝트로 이름 지었다”며 “한글로는 ‘변화’를 뜻하는 것처럼 스마트 관세 체계로의 변화를 추구하는 회원국들을 돕기 위해 데이터과학자들과 협업을 시작했다”고 프로젝트의 취지를 알렸다.
IBS가 WCO, 대만 국립성공대(NKCU‧National Cheng Kung University)와 함께 개발한 알고리즘 데이트(DATE DATE : Dual-Attentive Tree-aware Embedding for Customs Fraud Detection의 약자)는 불법적 행위 발생 가능성이 높으면서도 세수 확보에 도움이 되는 물품을 우선적으로 선별해 세관원에게 알린다.
기존 알고리즘은 세관 검사 대상만 추천했으나, 데이트는 검사 대상의 선별 이유까지 설명해줌으로써 사기 적발의 근거를 세관원이 충분히 확보할 수 있다는 특징이 있다.
우리대학 산업및시스템공학과(지식서비스공학대학원)을 졸업한 김선동 IBS 연구위원은 “설명력이 훌륭한 데이트는 인간개입(human-in-the-loop)으로 작동하는 현 세관 시스템에 가장 적합한 알고리즘”이라며 “저위험 물품 검사 에 쓰이는 세관원의 불필요한 노동을 줄이고, 복잡한 통관 프로세스를 효율화하는 데 도움이 될 것으로 기대하고 있다”고 설명했다.
바꾸다 그룹은 지난 3월 나이지리아의 틴캔(Tin Can)과 온네(Onne) 항구에 데이트를 시범 도입했다. 사전 테스트 결과, 데이트 도입으로 인해 기존의 전수 조사 통관 방법에 비해 40배 이상 효율적으로 세관 사기를 적발할 수 있음이 확인됐다. 시범운영을 마치면 알고리즘을 개선하고, 기술이전을 통해 WCO 회원국 대상으로 확대 적용해나갈 계획이다.
데이터 사이언스 그룹은 데이트 개발 성과를 오는 8월 데이터 마이닝 및 인공지능 분야의 최고 학술대회인 ACM SIGKDD(The Association for Computing Machinery’s Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining) 2020에서 발표할 예정이다.
차미영 CI는 “데이트는 세관원들의 물품 검사 및 적발된 수입자와의 소통을 도와줌으로써 스마트 세관 행정 정착에 큰 기여를 할 것”이라며 “향후 물품의 X선 이미지를 활용하거나, 전이 학습(Transfer learning)을 통해 여러 국가의 통관 데이터를 함께 활용하는 방법까지 추가해 알고리즘의 정확성을 높여나갈 계획”이라고 말했다.
2020.06.01
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로봇 손의 미끄럼 막아주는 인공 피부 개발
우리대학 기계공학과 박형순, 김택수 교수 연구팀이 사람 손바닥 피부의 기계적 특성을 모사, 로봇 손의 조작성능을 높여줄 인공피부를 개발했다.
의수나 산업용 집게, 산업용 로봇손 등에 부착하는 것만으로 물체 조작 능력이나 작업능력을 향상시킬 유용한 말단 인터페이스가 될 수 있을지 기대된다.
기존 기능성 인공피부가 주로 미관상 기능이나 감각기능 재현에 초점을 두었던데 반해, 이번에 개발된 인공피부는 구조 그 자체로 조작기능 향상에 기여하기에 복잡한 제어알고리즘이나 추가적인 동작 없이 간단히 부착하는 것만으로 조작성능 향상을 도울 수 있다.
연구팀은 손바닥 피부를 물리적 장벽이자 다양한 감각을 수용하는 기관으로만 보지 않고, 임의의 모양의 물체에 밀착되도록 변형되면서 물체를 안정적으로 고정한다는 점에서 손의 조작기능에 영향을 미치는 중요한 변수로 주목했다.
이에 손바닥 피부를 겉 피부층, 피하지방층, 근육층으로 구조화하여 각 특성을 분석, 피하 지방층의 비대칭적인 물리적 특성이 기능적 장점을 만들어 내는 핵심요소임을 알아냈다. 부드러운 지방조직과 질긴 섬유질 조직이 복합되어 누름에 유연하면서도 비틀림이나 당김에 의한 변형에 대해서는 강인하게 버틸 수 있다는 것이다.
이를 토대로 손바닥처럼 말랑한 다공성 라텍스 및 실리콘을 이용해 손바닥 피부와 동일한 비선형적·비대칭적 물리적 특성을 지니는 3중층 인공피부를 제작했다. 기공들이 누름에 대해서는 쉽게 압축되어 물체의 형상에 맞게 쉽게 변형되도록 하는 한편, 기공 사이사이 질긴 라텍스 격벽이 비틀림이나 당김에 강하게 저항함으로써 대상 물체를 견고하게 잡을 수 있도록 한 것이다.
실제 이렇게 만들어진 3중층 인공피부를 부착한 로봇 손은 기존 실리콘 소재의 단일층 인공피부를 부착한 로봇 손 대비 물체를 고정할 수 있는 작업 안정성과 물체를 움직일 수 있는 조작성이 30% 향상된 것으로 나타났다.
연구팀은 향후 나사처럼 작은 물체나 계란처럼 쉽게 깨질 수 있는 매끄러운 물체 등 조작대상의 크기나 단단함, 표면특성을 고려하여 인공피부의 질감, 두께, 형상을 조절하는 등 용도에 맞는 최적의 피부구조를 설계하는 방안에 대한 연구를 지속할 계획이다.
이반 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 바이오닉암메카트로 닉스융합연구사업 및 선도연구센터사업의 지원으로 수행되었으며, 신소재 분야 국제학술지‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 속표지 논문으로 5월 8일 선공개 되었다.
2020.06.01
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두뇌 인지 기능 조절하는 신경 펩타이드 발견
우리 대학 생명과학과 이승희 교수 연구팀이 두뇌에 존재하는 신경 펩타이드 중 하나인 소마토스타틴(somatostatin)이 두뇌 인지 기능을 높일 수 있음을 밝혔다.
이 교수 연구팀은 특정 가바(뇌세포 대사 기능을 억제 신경 안정 작용을 하는 신경 전달 억제 물질) 분비 신경 세포에서 분비되는 펩타이드 중 하나인 소마토스태틴이 시각 피질의 정보 처리 과정을 조절하고 높일 수 있음을 규명했다. 이번 연구 성과는 치매 등의 뇌 질환에서 인지 능력 회복을 위한 치료제 개발의 계기가 될 것으로 기대된다.
생명과학과 송유향 박사, 황양선 석사, 바이오및뇌공학과 김관수 박사과정, 서울대학교 의과학대학 이형로 박사과정이 공동 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스 (Science Advances)’ 4월 22일 자 온라인판에 게재됐다(논문명 : Somatostatin enhances visual processing and perception by modulating excitatory inputs to the parvalbumin-positive interneurons in V1).
2019년 기준 국내 65세 이상 노인 중 10명 중 1명은 치매 질환을 갖고 있다. 치매는 기억력 손실, 인지 기능 및 운동기능 저하 등의 일상생활 장애를 유발해 그 심각성은 나날이 두드러지고 있다.
이승희 교수 연구팀은 치매의 한 종류인 알츠하이머 질환 환자의 뇌척수액에서 소마토스타틴의 발현율이 현저히 감소했다는 점에 주목해 소마토스타틴에 의한 인지 능력 회복 가능성을 밝히는 연구를 수행했다.
소마토스타틴은 인간을 포함한 포유류의 중추신경계에서 존재한다. 특히 정상적인 포유류의 대뇌 피질에서 소마토스타틴을 발현하는 신경 세포인 가바(GABA, γ-aminobutyric acid)를 신경전달물질로 분비해 흥분성 신경 세포의 활성을 억제함으로써 정보 처리 정도를 조율한다.
그러나 기존 연구는 가바의 효과에만 국한돼, 동시에 분비될 수 있는 신경 펩타이드인 소마토스타틴의 고유한 효과 관련 연구는 부족한 상황이다.
연구팀은 자유롭게 움직이는 실험용 생쥐에서 시각정보 인지 및 식별 능력을 측정할 수 있는 실험 장비를 개발 및 도입했다. 이를 통해 생쥐의 시각피질 또는 뇌척수액에 소마토스타틴을 직접 주입한 후 이를 관찰해 생쥐의 시각정보 인지 능력이 현저히 증가함을 발견했다.
나아가 소마토스타틴의 처리에 따른 생체 내 또는 뇌 절편에서의 신경 세포 간 신경전달 효율의 변화를 측정하고, 해당 신경망을 연속 볼록면 주사전자현미경(SBEM)으로 관찰해 소마토스타틴에 의한 시각인지 기능의 향상이 이루어지는 생체 내 신경 생리적 원리를 규명했다.
이러한 연구 성과는 향후 인간을 비롯한 포유류의 두뇌 인지 기능을 조절 가능할 수 있을 뿐 아니라 퇴행성 뇌 질환 등에서 나타나는 인지 기능 장애 치료에 폭넓게 응용 및 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
이승희 교수는 “이번 연구는 두뇌 기능을 높이고, 뇌 질환을 치료할 수 있는 새로운 약물 개발로 이어질 수 있을 것으로 기대한다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 중견연구자 지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.04.23
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실시간 영상 전송 보안 기술 개발
전산학부 김명철 교수 연구팀이 웹캠, 영상 드론, CCTV, 증강현실(AR), 가상현실(VR) 등에 사용하는 영상 전송 장비용 실시간 영상 암호화 및 전산 자원(CPU, 배터리 등) 소모 저감 기술을 개발했다.
연구팀의 실시간 영상 전송 보안기술은 비디오 코덱 종류에 상관없이 적용될 수 있는 범용성을 가질 뿐 아니라 영상전송기기의 CPU나 배터리를 최대 50%까지 절약하면서도 최고 수준의 보안성능을 제공하는 결과를 보였다.
고경민 박사 주도로 개발된 이번 연구결과는 보안 분야의 국제 학술지 IEEE TDSC(Transactions on Dependable and Secure Computing) 3월 13일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명: Secure video transmission framework for battery-powered video devices) 또한, 국내 특허로 등록, 미국특허로 출원돼 2차 심사가 진행 중이다. (국내특허명: 통신 시스템의 암호화 패킷 전송 방법)
기존 실시간 영상 전송 보안기술은 촬영한 모든 영상을 암호화해 전송하거나 비디오 데이터 식별 없이 무작위로 암호화하기 때문에 전산 자원이 제한된 상황에서 적용하기에는 한계가 있다. 문제 해결을 위해 연구팀은 새로운 실시간 영상 암호화 및 배터리 소모 저감 기술을 개발했다. 이 기술은 영상전송 장비에서 동작하는 자원 모니터링 결과에 따라 카메라로 촬영한 영상을 구성하는 비디오 데이터를 데이터중요도 관점에서 선별적으로 암호화 전송을 수행한다.
암호화 전송 시에는 영상 송신 장비의 가용자원량에 따라 실시간으로 암호화 정도를 조정하며, 다중 전송경로 지원을 통해 보안성을 높인다. 수신된 영상 데이터는 실시간 영상 재생이 가능한 단위로 그 순서를 복원한 후 화면에 표시된다. 이 기술은 가용 전산 자원의 모니터링 결과에 따라 촬영된 영상을 구성하는 비디오 데이터 단위로 암호화가 가능해 전산 자원 가용량에 따른 선별적 적용이 가능하다.
연구팀은 카메라 장비를 상용 영상 드론에 탑재해 무선을 통한 영상전송 시 전산 자원 소모를 낮추면서 보안성을 높일 수 있음을 증명했다. 최근 코로나로 인해 널리 활용되는 비대면 강의 및 미팅의 보안성 강화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
김명철 교수는 “영상전송 보안이 중요한 온라인 교육/회의, 스마트시티의 CCTV, 민군 드론 영상 송수신, 증강현실(AR), 가상현실(VR) 등에서 특허화된 개발기술이 원천기술로 활용될 수 있도록 산학협력을 활발히 추진하고 있다”라고 말했다.
2020.04.16
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초안정 광대역 광주파수 안정화 기술 개발
기계공학과 김정원 교수 연구팀이 광섬유 광학 기술을 이용한 고성능 주파수 안정화 기술을 개발했다.
이 기술을 이용하면 150테라헤르츠(THz)의 넓은 대역폭에 걸쳐 일정한 간격으로 분포한 60만 개 이상의 광주파수 모드들의 선폭을 동시에 1헤르츠(Hz) 수준으로 낮출 수 있다. 이를 통해 원자시계나 주파수 분광학에 활용할 수 있고, 광주파수를 기반으로 한 양자 센서의 성능도 크게 높일 수 있을 것으로 기대된다.
권도현 박사과정이 1 저자로 참여하고 한국표준과학연구원 시간표준센터와 공동연구로 수행된 이번 연구는 국제학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 3월 27일 자에 게재됐다. (논문명: Generation of multiple ultrastable optical frequency combs from an all-fiber photonic platform)
레이저의 선폭과 광주파수의 안정도는 시간/주파수 표준, 양자광학, 분광학 등 기초과학 분야뿐 아니라 거리 측정, 형상 이미징 및 분산형 센서 등 다양한 공학 응용에서의 측정 분해능을 결정한다.
특히 작년 5월 기본단위의 재정의를 통해 7개의 국제 단위계(SI) 중 6개(시간, 길이, 질량, 전류, 온도 및 광도)가 주파수를 기반으로 정의되기 때문에 광주파수의 안정도를 확보하는 것은 초정밀 측정 및 센서 분야에서 매우 중요한 이슈이다.
기존에는 다수의 광주파수를 안정화하기 위해 Q인자가 높은 초안정 공진기에 연속파 레이저를 주파수 잠금한 후 이를 다시 펄스 레이저에 주파수 잠금하는 방식을 사용했다. 하지만 이 방식은 장치의 크기가 클 뿐 아니라 주변 환경에 매우 민감한 수억 원 이상의 고가 장치이기 때문에 소수의 표준 연구소에서만 활용됐다.
연구팀은 부품의 신뢰성과 가격 경쟁력이 확보된 광통신용 광섬유 광학 기술을 이용한 광주파수 안정화 기술을 개발했다. 그 결과 A4 용지 절반보다 작은 면적의 소형 장치를 이용해 펄스 레이저에서 발생하는 60만 개 이상의 광주파수 모드들의 선폭을 1Hz 수준으로 낮출 수 있었다. 또한, 각각의 주파수 모드에서 1천조 분의 1(10-15) 수준의 주파수 안정도를 확보했다.
연구팀의 기술은 다양하게 활용 가능해, 특히 최근 대기 중 유해물질 모니터링 등의 분야에서 활용되고 있는 듀얼콤 분광학을 위한 고성능 광원으로 활용할 수 있다.
연구팀은 하나의 광섬유 링크에 두 펄스 레이저를 동시에 안정화하는 방식을 통해 150THz의 넓은 주파수 대역에 걸쳐 1Hz 수준의 선폭으로 흡수 스펙트럼을 측정할 수 있는 고분해능 듀얼콤 분광학 광원을 선보였다.
불변하는 원자의 특성을 이용해 고정확도 측정이 가능한 양자 센서의 경우도 광주파수 분광학 기반이기 때문에, 광주파수의 선폭과 안정도가 측정의 정확도와 신뢰도에 매우 중요하다.
김 교수는 “이번 연구 결과를 활용하면 소형, 경량, 저가의 장치로 1천조분의 1 수준의 광주파수 안정화가 가능해 다양한 양자 센서를 센서 네트워크 형태로 확장하는 데 기여할 수 있을 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.04.09
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스스로 그림 그리는 인공지능 반도체 칩 개발
전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 생성적 적대 신경망(GAN: Generative Adversarial Network)을 저전력, 효율적으로 처리하는 인공지능(AI: Artificial Intelligent) 반도체를 개발했다.
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 다중-심층 신경망을 처리할 수 있고 이를 저전력의 모바일 기기에서도 학습할 수 있다. 연구팀은 이번 반도체 칩 개발을 통해 이미지 합성, 스타일 변환, 손상 이미지 복원 등의 생성형 인공지능 기술을 모바일 기기에서 구현하는 데 성공했다.
강상훈 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 지난 2월 17일 3천여 명 반도체 연구자들이 미국 샌프란시스코에 모여 개최한 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다. (논문명 : GANPU: A 135TFLOPS/W Multi-DNN Training Processor for GANs with Speculative Dual-Sparsity Exploitation)
기존에 많이 연구된 인공지능 기술인 분류형 모델(Discriminative Model)은 주어진 질문에 답을 하도록 학습된 인공지능 모델로 물체 인식 및 추적, 음성인식, 얼굴인식 등에 활용된다.
이와 달리 생성적 적대 신경망(GAN)은 새로운 이미지를 생성·재생성할 수 있어 이미지 스타일 변환, 영상 합성, 손상된 이미지 복원 등 광범위한 분야에 활용된다. 또한, 모바일 기기의 다양한 응용 프로그램(영상·이미지 내 사용자의 얼굴 합성)에도 사용돼 학계뿐만 아니라 산업계에서도 주목을 받고 있다.
그러나 생성적 적대 신경망은 기존의 딥러닝 네트워크와는 달리 여러 개의 심층 신경망으로 이루어진 구조로, 개별 심층 신경망마다 다른 요구 조건으로 최적화된 가속을 하는 것이 어렵다.
또한, 고해상도 이미지를 생성하기 위해 기존 심층 신경망 모델보다 수십 배 많은 연산량을 요구한다. 즉, 적대적 생성 신경망은 연산 능력이 제한적이고 사용되는 메모리가 작은 모바일 장치(스마트폰, 태블릿 등)에서는 소프트웨어만으로 구현할 수 없었다.
최근 모바일 기기에서 인공지능을 구현하기 위해 다양한 가속기 개발이 이뤄지고 있지만, 기존 연구들은 추론 단계만 지원하거나 단일-심층 신경망 학습에 한정돼 있다.
연구팀은 단일-심층 신경망뿐만 아니라 생성적 적대 신경망과 같은 다중-심층 신경망을 처리할 수 있으면서 모바일에서 학습도 가능한 인공지능 반도체 GANPU(Generative Adversarial Networks Processing Unit)를 개발해 모바일 장치의 인공지능 활용범위를 넓혔다.
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 서버로 데이터를 보내지 않고 모바일 장치 내에서 생성적 적대 신경망(GAN)을 스스로 학습할 수 있어 사생활을 보호를 가능케 하는 프로세서라는 점에서 그 활용도가 기대된다.
모바일 기기에서 저전력으로 다중-심층 신경망을 가속하기 위해서 다양한 핵심 기술이 필요하다. 연구팀이 개발한 GANPU에 사용된 핵심 기술 중 대표적인 기술 3가지는 ▲적응형 워크로드 할당(ASTM, 처리해야 할 워크로드*를 파악해 칩 상의 다중-심층 신경망의 연산 및 메모리 특성에 맞춰 시간·공간으로 나누어 할당함으로써 효율적으로 가속하는 방법) ▲입출력 희소성 활용 극대화(IOAS, 인공신경망 입력 데이터에서 나타나는 0뿐만 아니라 출력의 0도 예측해 연산에서 제외함으로써 추론 및 학습 과정에서의 속도와 에너지효율 극대화) ▲지수부만을 사용한 0 패턴 추측(EORS, 인공신경망 출력의 0을 예측하기 위한 알고리즘으로 인공신경망 입력과 연결 강도(weight)의 부동소수점 데이터 중 지수 부분만을 사용해 연산을 간단히 수행하는 방법)이다.
위의 기술을 사용함으로써 연구팀의 GANPU는 기존 최고 성능을 보이던 심층 신경망 학습 반도체 대비 4.8배 증가한 에너지효율을 달성했다.
연구팀은 GANPU의 활용 예시로 태블릿 카메라로 찍은 사진을 사용자가 직접 수정할 수 있는 응용 기술을 시연했다. 사진상의 얼굴에서 머리·안경·눈썹 등 17가지 특징에 대해 추가·삭제 및 수정사항을 입력하면 GANPU가 실시간으로 이를 자동으로 완성해 보여 주는 얼굴 수정 시스템을 개발했다.
2020.04.06
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광 투과 방식의 웨어러블 유연 인장 센서 개발
기계공학과 박인규 교수 연구팀이 신체 동작 및 자세 모니터링에 활용이 가능한 탄소 나노튜브–탄성 중합체 복합소재 광 투과 방식의 웨어러블 유연 인장 센서를 개발했다.
이번 기술을 통해 인체의 다양한 관절 굽힘 동작, 자세, 맥박 및 표정 등 다양한 생체 동작을 연속적으로 측정해, 운동 시 관절부 움직임 자세 교정 및 맥박 측정을 통한 헬스케어 모니터링 시스템 등에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
구지민 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구는 나노기술 분야 국제 학술지 ‘ACS Applied Materials & Interfaces’ 3월 4일 자 표지 논문에 게재됐다. (논문명: Wearable Strain Sensor Using Light Transmittance Change of Carbon Nanotube Embedded Elastomer with Microcrack)
최근 헬스케어에 대한 관심이 커짐에 따라 웨어러블 유연 센서 개발이 활발히 진행되면서 인체에 적용하는 센서로서의 유연 소재를 기반으로 다양한 전기저항식, 정전용량 방식의 플랫폼을 이용한 인장 센서가 많이 개발되고 있다.
그러나 기존의 전기저항식 센서는 장시간 반복 신호 안정성, 선형성에 한계를 보이며, 정전용량식 센서의 경우 외부 전기장의 영향에 취약하고 센서 민감도가 낮다. 이러한 점을 보완하기 위해 광학 방식의 유연 인장 센서가 개발됐으나 여전히 민감도가 낮다는 한계점이 있다.
문제 해결을 위해 연구팀은 탄소 나노튜브가 함침된 탄성중합체의 인장에 따른 광 투과도 변화 현상을 활용해 수 퍼센트에서 400%에 달하는 넓은 범위의 인장률을 안정적으로 측정할 수 있는 유연 인장 센서를 개발했다.
연구팀이 개발한 센서는 외부 인장에 따라 탄성중합체에 함침된 탄소 나노튜브 필름에 틈이 형성돼 광 투과도를 크게 변화시켜 기존의 광학 방식 인장 센서에 비해 10배 이상의 높은 감도를 가진다. 또한, 1만 3천 회 이상의 인장 변형에도 안정적인 신호 회복을 보이고, 다양한 환경 요인(온도, 습도)에도 안정적인 감지 성능을 보여 웨어러블 기기로 활용할 수 있는 큰 가능성을 보였다.
연구팀은 이러한 성능을 바탕으로 손가락 굽힘 동작을 측정해 이를 로봇 조종에 활용했으며, 3축 센서로 패키징 해 인체 자세 모니터링에 활용했다. 또한, 경동맥 근처의 맥박 모니터링과 발음할 때의 입 주변 근육 움직임 등 미세한 동작도 관찰하는 데 성공했다.
박인규 교수는 “이번 연구에서는 기존의 전기저항식, 정전용량식 및 광학 방식의 유연 인장률 센서가 갖는 한계점을 극복할 수 있는 새로운 플랫폼을 개발했다”라며 “헬스케어, 엔터테인먼트, 로보틱스 등 다양한 분야에 널리 활용할 수 있는 우수한 성능의 웨어러블 센서를 실현했다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 중견 연구 과제(올인원 스마트 스킨을 위한 웨어러블 멀티센서 시스템 핵심기술 연구)와 선도연구센터지원 사업(초정밀 광 기계기술 연구센터)의 지원을 통해 수행됐다.
2020.04.02
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