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새로운 인공지능 형광 현미경 적용, 뇌 신경세포 등 3차원 고화질 영상기술 개발
우리 대학 김재철 AI 대학원 예종철 교수 연구팀이 서울대학교 장성호 교수팀, 포스텍 김기현 교수팀과 공동연구를 통해 형광 현미경의 오랜 문제인 이방성(Anisotropy)을 해결해, 3차원 영상 화질을 획기적으로 끌어올리는 인공지능 기술을 개발했다고 29일 밝혔다.
이방성 문제란 형광 현미경으로 3차원 영상을 획득하는 데 있어 빛의 성질로 인해 영상 공간 방향 간에 적게는 2~3배, 많게는 10배까지도 화질 차이가 발생하는 문제를 뜻한다. 예를 들면 3차원 영상을 보는 각도마다 화질의 차이가 발생하는 것이다.
연구팀은 수학적 기법인 최적 수송이론 기반을 둔 새로운 인공지능 시스템을 개발해 공초점 현미경과 광 시트 현미경에 적용했다. 기존 인공지능 기법들과는 다르게, 인공지능 학습 데이터가 따로 필요하지 않고, 하나의 3차원 영상만으로도 인공지능 학습에 적용할 수 있다는 점에서 획기적이라 볼 수 있으며, 생물학 연구자들에게 생물 표본의 3차원 고화질 영상 획득에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
예종철 교수는 "3차원 영상 획득에 있어 극복하기 어려웠던 현미경의 물리적 한계를 인공지능 기술을 통해 뛰어넘었다는 점에서 의미가 있고, 비지도 학습 기반으로 훈련이 진행되기 때문에, 다양한 많은 종류의 3차원 영상 촬영 기법에도 확장 적용 가능하며, 또한 인공지능 연구의 새로운 응용을 개척했다는 데 의미가 있다ˮ 고 말했다.
김재철 AI 대학원의 예종철 교수가 주도하고, 박형준 연구원이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 6월 8일 字 온라인판에 게재됐다.
*논문명 : Deep learning enables reference-free isotropic super-resolution for volumetric fluorescence microscopy
논문 링크: https://www.nature.com/articles/s41467-022-30949-6
2022.06.29
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인간 뇌처럼 뉴런-시냅스 동시 구동 모사한 메모리 최초 구현
우리 대학 신소재공학과 이건재 교수팀이 100 nm(나노미터) 두께의 단일 소자에서 뉴런과 시냅스를 동시에 모사하는 뉴로모픽(neuromorphic) 메모리를 개발했다고 23일 밝혔다. 뉴런은 신경계를 이루는 기본적인 단위세포를, 시냅스는 뉴런 간의 접합 부위를 말한다.
이 교수팀은 인간의 뇌처럼 뉴런과 시냅스가 유기적으로 동작하는 방식의 단일 메모리 소자를 최초로 구현했으며, 이를 통해 반도체 소자로 인간 뇌를 완전히 구현한다는 뉴로모픽 컴퓨팅 본연의 목표 달성에 근접할 수 있을 것으로 기대된다.
1,000억 개의 뉴런과 100조 개의 시냅스의 복잡한 네트워크로 구성된 인간 뇌는 그 기능과 구조가 고정된 것이 아니라 외부 환경에 따라서 유연하게 변하는 특징을 가지고 있다. 따라서 뉴로모픽 소자는 뉴런과 시냅스의 특성을 모사해 기존의 컴퓨터로는 구현할 수 없는 인간 뇌의 고도 인지 기능을 실현하는 데에 가장 큰 목적을 두고 있다.
지금까지 뉴로모픽 컴퓨팅 구현을 위해서 CMOS 집적회로와 비휘발성 메모리 등을 이용한 연구들이 진행됐으나, 기존 기술들은 뉴런과 시냅스의 기능을 분리해 모사한다는 한계점을 가지고 있었다.
인간 뇌에서 뉴런과 시냅스는 서로 유기적으로 연결돼 있으며, 서로 간의 상호작용을 통해 인지 기능이 발현된다. 이러한 뉴런과 시냅스의 기능을 인간 뇌처럼 단일 구조체에서 통합해 구현하는 것은 어려운 도전 과제였다.
이 교수 연구팀은 휘발성의 소자(threshold switch)로 뉴런을, 비휘발성의 상변화 메모리 소자로 시냅스를 모사해 단기·장기 기억이 공존하는 단일 뉴로모픽 소자를 개발했으며, 이를 통해 집적도 개선 및 비용 절감 효과도 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 특히 기존 CMOS 뉴런 소자에서는 단순 신호 발산 기능만이 구현됐으나, 연구팀의 뉴런-시냅스 통합소자는 신호 발산 유형이 환경에 따라서 유연하게 적응하는 가소성(plasticity)을 구현하는 데 성공했다.
이건재 교수는 이번 연구 성과에 대해 "인간은 뉴런과 시냅스의 상호작용을 통해 기억, 학습, 인지 기능을 발현하므로 둘 모두를 통합 모사하는 것이 인공지능에 있어서 필수적인 요소ˮ라며 "개발한 단일 뉴런-시냅스 소자는 기존의 단순 이미지 학습 효과를 넘어서, 피드백 효과를 기반으로 한 번 배운 내용을 더 빨리 학습하는 재학습(retraining) 효과 구현도 성공해 인공지능뿐만 아니라 뇌를 역설계하는 연구에도 큰 도움이 될 것이다”고 언급했다.
한편 이번 연구는 삼성전자 전략산학과제와 지능형반도체 사업의 지원을 받아 수행됐으며, 국제 학술지 `네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 5월 19일 字 게재됐다.
2022.06.23
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과기특성화대학, 국가정보원과 연구보안교육 협의체 발족
우리 대학을 포함한 4대 과학기술특성화대학이 22일 오전 국가정보원(원장 김규현, 이하 국정원)과 '과학기술특성화대학 연구보안교육 협의체'를 발족했다.
연구보안 교육혁신을 위해 발족한 이번 협의체에는 KAIST, GIST(광주과학기술원), DGIST(대구경북과학기술원), UNIST(울산과학기술원) 등 4대 과학기술특성화대학과 국정원, 국가과학기술인력개발원(이하 KIRD)이 창립 멤버로 참여한다. 이들은 4대 과학기술원을 시작으로 KAIST가 선도한 연구보안 교육모델을 전국 대학으로 확산시키는 일에 뜻을 모을 예정이다.
우리 대학은 2021년 국정원의 자문을 받아 KIRD과 함께 학부 및 대학원 신입생을 대상으로 하는 온라인 연구보안 교과과정을 개발하고 이를 졸업 필수과목으로 지정해 2022년 봄학기부터 교육하고 있다. 신입생 전체를 대상으로 연구보안 교육을 의무 시행한 것은 국내 대학 중 최초이며, 봄학기에 약 2,000여 명의 학생이 수강을 완료했다.
이날 행사에는 국정원, 4대 과기특성화대학, KIRD를 비롯해 포스텍, 연세대학교, 서강대학교, 한양대학교 등 15개 대학 관계자들이 참석했다. 이들은 KAIST 연구보안교육 의무화 및 KIRD의 연구보안교육 콘텐츠 개발 추진 경과를 공유하고 각 과학기술원별 연구보안교육 도입계획을 주제로 토론하는 시간을 가졌다.
향후 보안교육 협의체는 ▴KAIST 연구보안 교육콘테츠 개발의 경험과 성과 공유 ▴연구보안 교육콘텐츠 개발을 위한 자문 제공 ▴교육 모델 적용대상 대학의 확산 ▴대학별 교육 수행 방식과 교육성과 공유 등의 활동을 이어갈 계획이다.
국정원 관계자는 "4대 과학기술원과 함께하는 이번 협의체 발족을 시작으로 KAIST의 신입생 연구보안 교육 의무화 사례를 전국 대학으로 확산시키기 위해 적극적으로 지원할 것"이라고 밝혔다.조광현 KAIST 연구처장은 "KAIST의 연구보안 교육을 타 대학에 롤모델로 제시할 수 있게 되어 매우 뜻깊게 생각한다"라고 밝혔다. 이어, "이번 보안교육 협의체 발족을 계기로 KAIST는 국가보호기술 보안을 위한 대학의 역할과 책임 재정립을 선도할 것"이라고 강조했다.
2022.06.22
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20큐비트급 소형 리드버그 양자컴퓨터 개발
우리 대학 물리학과 안재욱, 문은국 교수 연구팀이 20큐비트급 리드버그 양자컴퓨터를 개발해 계산과학의 난제인 최대독립집합 문제를 계산했다고 22일 밝혔다.
양자컴퓨터는 양자역학의 원리를 사용하여, 디지털컴퓨터로는 불가능한 계산을 수행할 것으로 예상되는 대표적 미래기술이다. 20큐비트급 양자컴퓨터는 기존 컴퓨터가 백만회 순차 처리해야 하는 계산량을 한 번에 처리하는 계산성능을 갖는다.
세계 주요국들은 양자컴퓨팅을 전략기술로 분류해, 국가적 연구역량을 집중하고 있으며 글로벌 대기업, 기술벤처, 국가연구소와 주요 대학의 막대한 시설과 인력, 연구비가 동원되고 있다. 우리나라 정부도 양자기술을 10대 전략기술의 하나로 선정해 투자를 확대하고 있다.
소형(20~50큐비트급)의 양자컴퓨터가 속속 개발되고 있는 현시점에서, 가장 중요한 이슈 중 하나는 `디지털컴퓨팅 알고리즘으로는 비효율적인 계산 문제(NP-문제로 분류됨)를 양자컴퓨터가 계산할 수 있는지'이다.
따라서, KAIST가 20큐비트급의 양자컴퓨터를 개발해 NP-완전문제를 계산했다는 것은 한국의 양자컴퓨팅 연구가 세계적 양자컴퓨터 개발경쟁에 진입하였음을 의미한다.
우리 대학 물리학과 안재욱, 문은국 교수 연구팀은 리드버그 원자들을 이용해, 조합 최적화 문제를 계산하는 양자 단열 컴퓨팅 방식의 양자컴퓨터를 개발했다. 연구팀은 초고진공 공간에 배치한 극저온 리드버그 원자를 사용해, 20큐비트급 그래프의 조합 최적화 문제를 실험적으로 계산하는 데 성공했다.
물리학과 김민혁, 김강흔 대학원생 연구원과 황재용 학부생 연구원이 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 피직스(Nature Physics)' 6월 18권 7호에 출판됐다. (논문명 : Rydberg quantum wires for Maximum Independent Set problems).
한편 리드버그 원자란 높은 에너지 상태의 원자로서, 일반 원자보다 만 배 정도 큰 마이크로미터 크기의 지름을 갖고, 리드버그 원자들간의 상호작용은 일반 원자들보다 10^22배 정도로 강하다.
양자 단열형 양자컴퓨팅은 양자 회로형(또는 양자디지털형), 측정기반형과 함께 범용양자컴퓨팅 방식으로 알려져 있다. 대표적인 양자 단열형 양자컴퓨터인 D-wave 社의 양자컴퓨터는 고정 큐비트를 사용한다는 결정적 단점이 있다. 하지만 KAIST의 리드버그 양자 단열형 양자컴퓨터는 재배치 또는 이동이 가능한 큐비트를 사용하기 때문에 주목을 받는다.
KAIST 리드버그 양자컴퓨터는 초고진공 상태에 최대 126개의 리드버그 원자들을 임의로 배치해 양자 단열형 양자컴퓨팅을 수행한다. 이번에 발표한 최근 연구에서는 꼭지점이 최대 20개인 그래프의 최대독립집합을 계산하는데 성공했다. 또한 원거리 꼭지점들을 잇는 리드버그 양자선 개념을 최초로 개발해 모든 꼭지점들을 임의로 연결하는 초기하학적 그래프를 계산할 수 있음을 보였다.
참고로, 디지털 컴퓨팅에서 모든 계산 문제들을 계산복잡도에 따라 P-문제(결정 다항)와 NP-문제(비결정적 다항)로 분류한다. 여행자 문제(Traveling Salesman Problem), 최대독립집합 문제 등으로 대표되는 NP-문제들은 디지털 컴퓨팅의 알고리즘으로는 효율적으로 계산할 수 없음이 잘 알려져 있다. 따라서, 양자컴퓨터가 NP-문제들을 계산할 수 있을지가 큰 관심사다.
최대독립집합 문제는 대표적인 NP-완전문제의 하나이며, 주어진 그래프(꼭지점과 간선의 집합)에서 서로 연결되지 않는 꼭지점들의 최대집합을 알아내는 계산 문제다. 그래프의 크기가 커지면, 디지털컴퓨팅 알고리즘으로는 계산량이 지수적으로 증가해 효과적인 계산을 할 수 없다. 이러한 문제를 효과적으로 계산하게 되면 산업적으로 물류, 생산관리, 작업관리, 네트워크 디자인 등에서 혁명적 경제가치를 창출하게 된다.
<그림 1> 은 리드버그 양자선(각각 빨강, 주황, 노랑 꼭지점들)을 이용하여 간선으로 연결되지 않는 데이터 큐비트(하얀 꼭지점들)를 연결하는 3차원 큐비트 구조체의 모식도이다. 이 구조는 쿠라토프스키 그래프로 잘 알려진 K(3:3) 그래프이다. 참고로 쿠라토프스키 K(3:3)와 K(5) 그래프쌍은 상대적으로 만들기 쉬운 평면그래프와 조합하여 모든 그래프를 만들 수 있다. 우리 대학 연구진은 본 연구에서 K(3:3)와 K(5)를 실험적으로 최초 구현하였다.
연구를 주도한 물리학과 안재욱 교수는 “이번 연구는 리드버그 양자컴퓨터의 활용 가능성을 보였다는 데 의의가 있다”라고 자평하며 “아직은 큐비트 개수가 충분하지 않지만, 차 단계 연구를 통해 실 활용이 가능한 꿈의 양자컴퓨터를 개발할 수 있을 것”이라는 포부를 밝혔다.
한편 이번 연구는 삼성미래기술재단과 한국연구재단의 지원으로 수행됐다.
2022.06.22
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수요중심 디지털 혁신 리더 양성, 데이터사이언스 대학원 설립
우리 대학이 지난 수년간 획기적으로 발전한 기계학습, 인공지능, 빅데이터 등의 기술을 일상에서 체감할 수 있는 교육과 연구를 수행하고자 ‘데이터사이언스 대학원(Graduate School of Data Science, GSDS)’ 을 설립했다.
데이터사이언스 대학원은 구체적으로 제조, 금융, 의료, 사회서비스(복지) 4개 분야에 특화된 연구를 수행한다. 데이터 분석을 통해 다음날 시청할만한 유튜브 콘텐츠를 사용자에게 알려주거나, 학대받고 있는 아동을 미리 파악해 더 심각한 상황으로 이어지는 것을 방지하는 기술 등이 그 예다.
‘수요중심 디지털 혁신 리더 양성’이라는 비전을 바탕으로 기술과 현실 두 축을 모두 이해할 뿐 아니라 광범위한 지식과 전문성을 함께 보유한 T자형 인재 양성하는 것이 목표다.
이에 입학 전 부트캠프를 통해 수학·통계·프로그래밍 등의 기본 지식을 교육하고, 본 교육과정에서 데이터사이언스 가치사슬 전 영역(수집·관리·처리·분석·모델링·활용)을 아우르는 세계 최고 수준의 핵심 기술을 전수할 예정이다.
또한, 현장실습 학점제인 코업(Coop) 인턴, 프로젝트 기반 수업(Project Based Learning, PBL), 학습 내용을 결과물로 제작해 발표하는 캡스톤(Capstone), 산학 연구과제 실습 등 다양한 현장 경험을 제공하여 학생들의 현장 문제해결 능력과 리더십을 함양할 계획이다.
김우창 데이터사이언스 대학원 신임 원장은 “디지털 전환 시대에 막대한 양의 정보를 창의적으로 응용하고, 수요 현장의 환경을 잘 이해하는 리더를 배양할 것이다. 신기술 개발 외에도 사회의 각종 문제를 함께 고민하고 해결에 이바지하는 인재를 양성할 것”이라고 말했다.
이어 “세계적 수준의 선도형 교육을 통해 전 국민의 삶의 질을 높이는 연구 결과물을 창출하는 데에도 최선을 다할 것”이라고 강조했다.
한편, 데이터사이언스 대학원은 올해 5월 KAIST가 과학기술정보통신부의 데이터사이언스 융합인재양성사업에 선정됨에 따라 본격적인 설립을 추진한 것으로, 국내 최초로 올해 6월부터 2028년까지 7년간 약 133억 원의 정부지원금을 받는다.
데이터사이언스 대학원 설명회는 오는 27일(월), 29일(수) 유튜브 채널 ‘카이스트 산업및시스템공학과’에서 온라인으로 개최된다. 입학 관련 자세한 내용은 산업및시스템공학과 홈페이지(https://ie.kaist.ac.kr)와 KAIST 입학 홈페이지(https://admission.kaist.ac.kr/)에서 확인할 수 있다.
2022.06.17
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포스트인공지능시대를 준비하며 뇌인지과학과 설립
우리 대학이 ‘뇌인지과학과 (Department of Brain and Cognitive Sciences)’를 설립하고 뇌인지과학 분야에서 세계적인 연구 및 교육 혁신의 교두보 역할을 수행한다.
지금은 인공지능(AI) 기술이 빠른 속도로 발전하고 있어 인공지능 시대라 말할 수 있지만, 10년 후인 ‘포스트 인공지능 시대’에 미리 대비하기 위해 인간의 본질을 탐구하고 인간 지성-인공지능의 상호작용을 연구하는 시대를 미리 준비한다는 목적이다.
이광형 총장은 작년 총장 취임식에서 KAIST 미래비전 중 포스트 인공지능 시대를 대비한 인간탐구 분야를 중점 육성하기 위해 뇌인지과학과를 신설하겠다고 비전을 제시한 바 있다.
특히 우리 대학은 심리학, 언어학, 인류학, 윤리학, 사회학, 철학 등 인문학·사회과학 분야와 신경과학, 뇌공학, 인공지능 등을 함께 탐구하는 학과를 처음 설립하는 만큼 문·이과 통합 연구의 모범이 되겠다는 융합연구 지원의 강한 의지도 보였다.
교육과정과 연구 분야 역시 신경과학과 뇌인지과학을 중심으로 심리학, 언어학, 신경철학, 생물인류학, 신경미학, 윤리학, 데이터 사회학 등 인문학적인 접근과 정신의학, 신경학, 재활의학, 뇌공학, 뇌를 닮은 인공지능 등 의학 및 공학적 접근까지 아우른다. ‘인간에 대한 총체적 학문’을 추구하는 학과로 자리하고자 함이다.
정재승 뇌인지과학과 초대 학과장은 “지금은 인공지능 시대이지만, 그럴수록 앞으로 우리는 인간 지성에 대한 깊은 이해와 성찰이 필요한 시대로 나아갈 것이다. 인간의 인지와 사고, 행동을 과학적으로 탐구하고 의학적·공학적으로 응용하는 학자들과 학생들이 자유롭게 연구하는 학과로 성장시킬 것”이라고 전했다.
이어, “또한 대기업과의 협업, 스타트업 창업 지원, 병원과의 공동연구 등을 통해 뇌인지과학 산업 분야 육성에 이바지하겠다. 최근 뇌인지과학의 학문적 성숙도가 무르익어 뇌공학·뇌의학을 중심으로 디지털 헬스케어 등 다양한 제품과 서비스가 등장할 때가 됐다고 느끼기 때문”이라고 말하며 적극적인 산학협력을 강조했다.
한편, 뇌인지과학과는 2023년 봄학기 석·박사과정 대학원 입시를 오는 7월부터 진행하고 현재 신임 교원을 모집하고 있다. 입학 관련 자세한 사항은 홈페이지 (https://admission.kaist.ac.kr/graduate/)에서 확인할 수 있다.
2022.06.17
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제3회 KAIST 스타트업 테크 플라자 개최
우리 대학이 오는 16일(목) 서울 코엑스 2층 아셈볼룸에서 '제 3회 KAIST 스타트업 테크 플라자(Startup Tech Plaza)’를 개최한다고 밝혔다.
이번 행사는 KDB산업은행과 국가과학기술연구회, 벤처기업협회 등이 공동 주최하는 ‘넥스트라이즈 2022, 서울(NextRise 2022, Seoul)’ 박람회와 함께 진행한다.
올해로 세번째를 맞는 ‘KAIST 스타트업 테크플라자’는 국내·외 최첨단 기술·기업·인재 간 만남을 통해 KAIST 기술창업가를 육성하고 장려하고자 추진됐다.
그간 학교 내부 행사로 운영하였으나 올해는 글로벌 스타트업 박람회인 ‘넥스트라이즈 2022, 서울’ 과의 협력을 통해 행사 규모를 대폭 확대하여 개최한다. 더 많은 벤처 생태계 구성원과 최신 창업 아이디어를 공유하고, 개방을 통해 외부 협력의 폭을 넓히고자 함이다.
16일(목) 오전 10시에는 이광형 총장이 ‘세상은 넓다’라는 주제로 인사말을 전한다. 이후 ‘ESG 분야 국내·외 기술, 사업 및 창업 트렌드’를 주제로 ▲특별강연 ▲ESG 사업 소개 ▲학생창업 5개사 IR 피칭 ▲네트워킹 및 1:1 IR 상담이 이어진다.
구체적으로는 먼저 ‘ESG의 부상이 여는 새로운 시장’이라는 주제로 인비저닝 파트너스 제현주 대표의 특별강연과 ‘Sustainable Corporate Innovation’이라는 주제로 Techstars Brett Brohl Managing Director의 특별강연이 진행된다.
이후 대우건설, SAP코리아, SK텔레콤 GS, 현대자동차그룹이 참여하여 각 기업의 ESG 사업 현황과 계획을 소개한다. 또한, KAIST 학생창업 스타트업 5개사(돌봄드림, 브레인소프트, 엔츠, 퀀덤캣, 페어랩스) 각 대표가 투자자를 대상으로 기업 설명 및 홍보 IR 피칭에 나선다.
우리 대학의 산학협력과 네트워킹을 기반으로 이번 행사를 준비한 김영태 창업원장은 “스타트업에 관심 있는 학생들이 새로운 기회를 발견하길 기대한다. 실질적인 사업, 투자 협력이 이루어지는 소통의 장이 될 것”이라고 소감을 밝혔다.
이어, “ESG 외에도 추후 AI, Big Data 등 다양한 분야에서 우리 대학 스타트업의 성장과 글로벌 진출을 적극적으로 지원할 것”이라고 말했다.
참가자 사전등록은 ‘넥스트라이즈 2022, 서울’ 공식 웹사이트 (https://www.nextrise.co.kr/ko)의 EVENT-파트너행사 메뉴에서 가능하다. 신청페이지에서 온라인 참가를 선택 시, 줌(Zoom) 링크를 사전 공유받아 온라인으로도 행사를 즐길 수 있다.
2022.06.15
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질병 세포만 찾아 교정치료 가능한 유전자 가위 시스템 개발
우리 대학 의과학대학원 이지민 교수 연구팀이 한국과학기술연구원(KIST) 오승자 선임연구원, 강원대학교 이주용 교수와 공동 연구를 통해 질병 세포에서만 핵 내 유전자 교정을 수행할 수 있는 유전자 가위 시스템(CRISPR/Cas9)을 개발했다고 14일 밝혔다.
연구팀은 세포 내 마이크로RNA가 특정 서열을 인식해 절단한다는 특성을 활용해, 질병 세포에서 과발현되는 마이크로RNA에 의해 특이적으로 절단될 수 있는 링커를 연결한 유전자 가위 시스템을 설계했다. 이렇게 설계된 시스템은 질병 세포 특이적 마이크로RNA가 적은 정상세포에서는 세포질에 머물러 유전자 교정을 수행하지 않지만, 질병 세포에서는 링커가 절단되면서 유전자 가위가 세포핵으로 들어가 유전자 교정을 수행할 수 있다.
이러한 플랫폼은 유전자 가위를 질병 세포에서만 기능 할 수 있게 해 정상세포와 질병 세포가 혼합돼있는 실제 환자에게도 효과적인 유전자 교정 치료를 진행할 수 있을 것으로 기대된다.
KIST 신철희 박사와 우리 대학 의과학대학원 박수찬 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `뉴클레익 엑시드 리서치(Nucleic Acids Research, IF 16.971)' 온라인판에 지난달 30일 자 출판됐다. (논문명 : Cytosolic microRNA-inducible nuclear translocation of Cas9 protein for disease-specific genome modification).
마이크로RNA는 유전자를 전사 후 조절하는 19~24 뉴클레오티드(DNA나 RNA의 기본 단위) 길이의 RNA다. 마이크로RNA는 DNA로부터 전사된 메신저 RNA에 아르고너트(Argonaute; Ago) 단백질을 통해 결합하며, 결합한 메신저 RNA를 절단한다. 마이크로RNA의 비정상적인 발현이 다양한 질병에서 보고되고 있으며, 질병의 치료를 위한 표적 바이오마커로 많이 연구되고 있다.
다양한 질병에서 마이크로RNA를 표적으로 하는 치료법들이 빠르게 연구되고 있지만, 치료 물질의 전달 및 투여량의 문제, 세포 독성 및 비정상적 면역 반응 활성화 등의 문제가 있다.
유전자 가위 시스템은 단일 가이드 RNA(single guide RNA)를 조합해 정교한 유전자 교정을 수행하는 매우 효과적인 도구다. 하지만, 이 시스템의 실제 활용에는 기술적 한계들이 존재한다. 가장 큰 문제는 안정성 문제로, 표적 유전자가 아닌 다른 유전자를 편집하는 오프-타겟 이펙트(off-target effect)다. 또한, 다양한 세포가 혼합된 환경에서는 유전자 교정을 수행하기 어렵다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 질병 세포 본연의 생태를 활용하는 접근법을 고안했다. 연구팀은 핵 위치 신호(Nuclear localization signal; NLS)가 부착된 기존 유전자 가위(Cas9)에 핵 외 수송신호(Nuclear export signal; NES)를 연결한 질병 세포 마이크로RNA의 메신저 RNA 표적 서열을 결합한 유전자 가위를 제작했고, 이를 유전자 가위 `셀프 체크인'으로 명명했다.
연구팀은 인간 질병 세포에서 과발현되는 마이크로RNA-21의 표적 서열과 실험용 쥐의 마이크로RNA-294의 표적 서열을 연결한 유전자 가위의 인간 질병 세포 내 유전자 교정 기능을 비교했고, 마이크로RNA-21 표적 서열 연결 유전자 가위만이 세포 내 마이크로RNA-21에 의해 절단돼 핵까지 전달되어 기능을 수행할 수 있음을 확인했다.
연구팀은 다양한 폐암 세포에서 마이크로RNA-21의 발현량과 발암 단백질 Ezh2가 양의 상관관계가 있다는 것을 증명했고, `셀프 체크인'을 적용해 마이크로RNA-21이 과발현된 폐암 세포에서 발암 유전자 Ezh2의 유전자 교정을 성공적으로 수행했다.
또한, 암세포는 항암 약물에 지속해서 노출되게 되면, 약물 저항성을 획득하게 되는데, 연구팀은 폐암 세포에서 마이크로RNA-21과 Ezh2의 발현이 항암 약물 시스플라틴을 투여하면 오히려 증가함을 확인했다. 유전자 가위 셀프 체크인 기술을 통한 Ezh2 유전자 교정과 항암제(시스플라틴)의 병행 사용은 폐암 세포의 성장을 더욱 효과적으로 억제할 수 있음을 마우스 실험을 통해서 밝혔다.
연구팀이 개발한 유전자 가위 셀프 체크인 기술은 질병 세포에서만 기능하기 때문에, 오프-타겟 이펙트를 최소화할 수 있다는 장점이 있으며, 세포 내 시스템을 활용한다는 점에서 안정성이 높다고 할 수 있다. 또한, 단일 가이드 RNA 및 메신저 RNA 표적 서열을 상황에 맞게 교체해 사용할 수 있어, 다양한 질병에 적용이 가능할 것으로 기대된다.
연구팀은 "유전자 가위 셀프 체크인 기술은 기존 유전자 가위 시스템의 문제를 개선해, 높은 특이성을 가지고 질병 세포에 대한 유전자를 세포 특이적으로 교정할 수 있다는 것을 확인할 수 있다ˮ 라며 "다양한 질병 연관 마이크로RNA에 대응해 기술을 적용할 수 있을 것이다ˮ 라고 전했다.
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업, 한국연구재단 이공분야기초연구사업 및 한국과학기술연구원 지원을 받아 수행됐다.
2022.06.14
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인공지능 엔진으로 영상 위변조 탐지 기술 개발
우리 연구진이 영상 내 변형 영역을 더욱 정밀하게 탐지하기 위해 영상내 색상 정보와 주파수 정보를 함께 활용하는 인공지능 엔진 기술을 학계 처음으로 개발했다. 이번 개발 기술은 기존 기술보다 정밀도와 정확도를 크게 높여 위변조 탐지 기술의 기술 유용성을 일정 수준 확보할 수 있는 기반을 제공한다는 점에서 그 의미가 크다. KAIST에서 각종 위변조 영상들을 잡아낸다는 의미를 지닌 `카이캐치(KaiCatch)' 소프트웨어는 이미지, 영상뿐만 아니라 CCTV 비디오 변형 여부도 분석할 수 있다.
우리 대학 전산학부 이흥규 교수 연구팀이 새로운 인공지능 구조와학습 방법론, 그리고 실험실 환경에서는 구하기 힘든 고급 변형 이미지 영상들을 사용해 영상 이미지 위변조 탐지 소프트웨어인 `카이캐치(KaiCatch)'의 영상 이미지 정밀도와 정확도를 크게 높일 뿐만 아니라 비디오 편집 변형도 탐지할 수 있는 카이캐치 2.1 버전을 개발했다고 13일 밝혔다.
카이캐치 소프트웨어는 `이상(異常) 유형 분석 엔진'과 `이상(異常) 영역 추정 엔진' 두 개의 인공지능 엔진으로 구성된다. `이상 유형 분석 엔진'은 블러링, 노이즈, 크기 변화, 명암 대비 변화, 모핑, 리샘플링 등을 필수 변이로 정의해 이를 탐지하며 `이상 영역 추정 엔진'은 이미지 짜깁기, 잘라 붙이기, 복사 붙이기, 복사 이동 등을 탐지한다. 이번에 새로 개발한 기술은 `이상 영역 추정 엔진'으로 기존 기술에서는 이상 영역 탐지 시 그레이 스케일(회색조)로 이상 유무를 탐지하였으나 분석 신호의 표현력이 낮고 탐지 오류가 많아 위변조 여부 판정에 어려움이 많았다. 이번에 개발된 기술은 색상 정보와 주파수 정보를 함께 활용해 정밀도(precision)와 재현율(recall)이 크게 향상되고 변형 영역을 컬러 스케일로 표현함으로써 해당 영역의 이상 유무뿐만 아니라 위변조 여부도 더욱 명확하게 판별이 가능해졌다.
연구팀은 이번 연구에서 영상 생성 시 발생하는 흔적과 압축 시 발생하는 흔적 신호들을 함께 분석하기 위해 색상 정보와 주파수 정보를 모두 활용하는 접근 방법을 학계 처음으로 제시했다. 또 이러한 방법론을 설계 구현하기 위해 주파수 정보를 하나의 분할 네트워크에서 직접 입력으로 받아들이는 방식의 ‘압축 왜곡신호 탐지 네트워크(Compression Artifact Tracing Network, 이하 CAT-Net)’을 학계 최초로 개발하고 기존 기법들과 비교해 탐지 성능이 크게 뛰어남을 입증했다. 개발한 기술은 기존에 제시된 기법들과 비교할 때 특히 원본과 변형본을 판별하는 평가 척도인 F1 점수, 평균 정밀도(average precision)에서 대단히 뛰어나 실환경 위변조 탐지 능력이 크게 강화됐다.
비디오 편집 변형의 경우도, 프레임 삭제, 추가 등에 의한 편집 변형이 흔히 CCTV 비디오 등에서 발생한다는데 착안해 이러한 비디오 편집 변형을 탐지하는 기능 역시 이번 카이캐치 2.1 버전에 탑재됐다.
이번에 카이캐치 2.1 소프트웨어를 연구 개발한 이흥규 교수는 "영상 이미지 위변조 소프트웨어인 카이캐치를 휴대폰에 탑재되는 안드로이드 앱 형태로 일반에 소개한 2021년 3월 이후 현재까지 카이캐치 앱을 통한 900여 건의 위변조 분석 의뢰와 개별적으로 60건이 넘는 정밀 위변조 분석 의뢰를 받았다. KAIST 발표 논문 수준이나 실험 결과 등을 감안할 때 위변조 분야 최고 기술로 만든 소프트웨어인데, 오탐지율이 높아 실제 탐지 정밀도가 이론치보다 매우 낮았다. 많은 경우 위변조나 변형 여부에 대한 명확한 기술 판정이 불가능했으나 이번에 개발한 카이캐치 2.1 은 CAT-Net이라는 새로운 네트워크 구조와 학습 방법론, 그리고 ‘색상 및 주파수 영역 왜곡 흔적 동시 분석’이라는 첨단 기술을 사용해 정밀도를 높여, 보다 명확한 판별이 가능하도록 개발됐다. 앞으로 영상 위변조 판단 여부가 어려운 경우가 많이 줄어들기를 기대한다”고 말했다.
이 교수는 이어 "비디오는 MP4 파일 포맷이, 그리고 영상 이미지는 JPEG 이미지들이 일반인들이 널리 사용한다는 점에서 해당 포맷을 주 개발 대상으로 삼았다. 영상 이미지의 경우 영상 편집 변형 시 영상에 남겨지는 인위적으로 발생하는 JPEG 압축 미세 신호 탐지에 주안점을 두어, 위변조 여부와 위변조 영역을 잡아내는 것에 집중했다. 비디오의 경우 특정 프레임들을 삭제하거나 삽입하는 경우, 프레임 부분 편집 후 재압축 하는 경우 등을 탐지한다. 최근 CCTV 비디오 편집 여부에 대한 분쟁이 많아 크게 도움을 줄 수 있을 것으로 기대하며 향후에도 지속적으로 연구 개발해 취약점들을 보완해 나갈 계획이다ˮ 고 덧붙였다.
현재 카이캐치 소프트웨어는 안드로이드 기반 휴대폰의 구글 플레이스토어에서 ‘카이캐치’를 검색하여 앱을 다운로드 받아 설치한 후, 영상 이미지들을 카이캐치에 업로드하면 위변조 여부를 간단하게 테스트해 볼 수 있다.
한편 이번 연구는 제1 저자로 참여한 우리 대학 전기및전자공학부 권명준 박사, 그리고 김창익 교수, 남승훈 박사, 유인재 박사 등과 공동으로 수행됐으며, `스프링거 네이처(Springer Nature)'에서 발간하는 컴퓨터 비전 분야 톱 국제저널인 `국제 컴퓨터 비전 저널(International Journal of Computer Vision, IF 7.410)'에 2022년 5월 25일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Learning JPEG Compression Artifacts for Image Manipulation Detection and Localization)
이번 연구는 한국연구재단 창의도전연구기반지원사업지원과 KAIST 창업기업인 ㈜디지탈이노텍(http://www.kaicatch.com/) 과의 산학협력 연구로 수행됐다.
2022.06.13
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건설및환경공학과 명재욱 교수, 2022 APEC 혁신연구교육과학상 한국대표 선발
우리 대학 건설및환경학과 명재욱 교수가 '2022 ASPIRE(APEC 혁신연구교육과학상)' 대한민국 대표로 최종 선발됐다.
APEC 혁신연구교육과학상은 PPSTI(과학기술혁신정책파트너십)에서 아시아태평양경제협력체(이하 APEC) 회원국 간 과학계 협력을 증진하고 연구의 우수성을 드높인 젊은 과학자들의 업적을 기리기 위해 2011년부터 매년 과학 주제를 선정, 해당 분야에서 탁월한 성과를 낸 과학자에게 수여하는 상이다. 최종 수상자는 7월 APEC 회원국 투표로 선정된다.
만 40세 이하의 APEC 회원국 연구자로서 실적이 우수하며, 타 APEC 국가들과의 협력 활동이 활발한 연구자들이 참가 대상인 ASPIRE의 올해 주제는 '경제적·사회적·환경적 목표를 달성하기 위한 혁신'(Innovation to Achieve Economic, Environmental, and Social Goals)이다.
건설및환경공학과 명재욱 교수는 미생물과 환경화학공학 분야를 접목해, 플라스틱 폐기물, 지구온난화 등 인류가 직면한 중요한 환경·사회문제에 대한 해법을 찾는 연구를 진행하고 있다.
대표로 선정된 명재욱 교수는 “한국 대표로 선발되어 기쁘고 영광이며, 앞으로 플라스틱 소재의 생합성 및 생분해 원리를 밝히는 기초연구에 매진할 것이다”라고 소감을 밝혔다.
2022.06.10
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사람처럼 느끼고 상처 치유가 가능한 로봇 피부 기술 개발
우리 대학 기계공학과 김정 교수 연구팀이 메사추세츠 공과대학(MIT), 슈투트가르트 대학교(Univ. of Stuttgart)의 연구자들과 공동연구를 통해 `넓은 면적에 대해 다양한 외부 촉각 자극을 인지할 수 있으며, 칼로 베어져도 다시 기능을 회복할 수 있는 로봇 피부 기술'을 개발했다고 9일 밝혔다.
기계공학과 박경서 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 로보틱스(Science Robotics)'에 6월 9일 출판됐다. (논문명: A biomimetic elastomeric robot skin using electrical impedance and acoustic tomography for tactile sensing)
사람의 가장 큰 장기인 피부는 내부를 충격에서 보호함과 동시에 주위로부터의 물리적인 자극을 전달하는 통로다. 피부를 이용한 정보 전달(혹은 촉감)은 표면 인식, 조작, 쓰다듬기, 꼬집기, 포옹, 몸싸움 등으로 종류가 다양하며, 피부가 덮은 모든 부분에서 느낄 수 있기에 풍부한 비언어적 감정 표현과 교류를 가능하게 한다. 그래서 촉각은 `한 인간이 세계를 탐구하는 첫 번째 수단'이라고도 한다.
그러나, 로봇 분야의 비약적인 발전에도 불구하고 로봇 대부분은 딱딱한 소재의 외피를 가지며, 인간과의 물리적 교류를 터치스크린과 같은 특정한 부위로 제한하고 있다. 그 이유는 현재의 로봇 촉각 기술로는 `인간의 피부처럼 부드러운 물성과 복잡한 3차원 형상을 가지고, 동시에 섬세한 촉각 정보를 수용하는 것이 가능한 로봇 피부'를 개발하지 못하기 때문이다. 또한, 사람의 피부는 날카로운 물체에 베여 절상 혹은 열상이 발생하더라도 신축성과 기능을 회복하는 이른바 치유 기능을 하고 있으며, 이는 현대 기술로 재현하는 것이 매우 어렵다. 따라서, 사람과 로봇의 다양한 수준의 물리적 접촉을 중재하기 위해 부드러운 물성을 가지면서 다양한 3차원 형상을 덮을 수 있는 대면적 촉각 로봇 피부 기술이 필요하다.
김정 교수 연구팀은 이러한 로봇 피부를 만들기 위해 생체모사 다층구조와 단층촬영법을 활용했다. 이 기술들은 인간 피부의 구조와 촉각수용기의 특징과 구성 방식을 모사해, 적은 수의 측정 요소만으로도 넓은 3차원 표면 영역에서 정적 압력(약 0~15Hz) 및 동적 진동 (약 15~500Hz)을 실시간으로 감지 및 국지화하는 것을 가능케 했다. 기존의 터치스크린 기술은 해상도를 높일수록 필요한 측정점의 수가 증가하는 데 비해, 이번 기술은 넓은 수용영역을 갖는 측정 요소들을 겹치게 배치해 수십 개의 측정 요소만으로도 넓은 측정 영역을 달성할 수 있다.
연구팀은 측정된 촉감 신호를 인공지능 신경망으로 처리함으로써, 촉각 자극의 종류(누르기, 두드리기, 쓰다듬기 등)를 분류하는 것도 가능함을 선보였다. 더 나아가, 개발된 로봇 피부는 부드러운 소재(하이드로젤, 실리콘)로 만들어져 충격 흡수가 가능하고, 날카로운 물체에 의해 깊게 찢어지거나 베여도 피부의 구조와 기능을 손쉽게 회복하는 것이 가능했다.
연구진은 본 기술이 넓은 부위에 정교한 촉각 감각뿐만 아니라 사람의 피부와 유사한 물성과 질감도 부여할 수 있으므로, 서비스 로봇과 같이 사람과의 다양한 접촉과 상호작용이 필요한 응용 분야에 유용하게 활용될 것으로 기대했다. 예를 들면 점점 대중화되는 식당 서빙 로봇이나 인간형 로봇에 적용할 수 있다. 더 나아가, 로봇 피부를 의수/의족의 피부로 사용한다면 실제 사람의 손/다리와 똑같은 외형과 촉감 감각을 절단 환자들에게 제공할 수도 있다. 또한 인간형 로봇이 사람과 똑같은 기능과 외형의 피부를 가지고, 상처가 나더라도 피부의 기능을 복구하는 치유 능력을 갖게 할 수도 있다.
기계공학과 김정 교수는 "이번 연구를 통해 인간과 로봇이 같은 공간에 공존하기 위한 필수 기술인 대면적 로봇 촉각 피부를 개발했을 뿐만 아니라 현재 기술보다 월등한 사람의 피부감각 혹은 촉각의 성능에 비견할 만한 기술을 구현한 데 큰 의의가 있다ˮ라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐으며,ﾠKAIST 기계공학과 양민진, 조준휘 박사과정과 메사추세츠 공과대학(MIT)의 육현우 박사, 슈투트가르트 대학교(Univ. of Stuttgart)의 이효상 교수가 공동연구자로 참여했다.
동영상 1: 로봇 피부 촉각 시연 (https://youtu.be/3T8dX32fo6U)
동영상 2: 로봇 피부 촉감 인식 시연 (https://youtu.be/CViv1oLo_Ec)
동영상 3: 로봇 피부 절개 및 복구 시연 (https://youtu.be/vsllVFM9yS4)
동영상 4: 로봇피부의 미용의수에의 적용 (https://youtu.be/qR1msF0FDTA)
2022.06.09
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기존 개념을 깬 새로운 면역 T 세포 발견
우리 대학 의과학대학원 신의철 교수 연구팀이 우리 대학 의과학대학원 박수형 교수, 연세대학교 의과대학 주동진, 박준용 교수팀과 공동 연구를 통해 선천면역과 적응면역의 특성을 모두 지니는 새로운 유형의 `NK 유사 T 세포'를 간에서 발견하고 그 작용 특성을 규명했다고 8일 밝혔다.
이번 연구는, 그동안 면역학의 영역에서 이분법적으로 나눠져 있던 선천면역과 적응면역의 경계에서 작동하는 새로운 면역세포를 발견하고 그 특성을 밝힘으로써 인체의 면역 반응을 새로운 시각에서 바라볼 수 있게 했다는 점에서 큰 의의가 있다.
의과학대학원 고준영 박사, 나민석 박사, 최승진 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 간장(肝腸)학 분야의 최고 국제 학술지 `간장학 저널(Journal of Hepatology)' 5월 26일 字 온라인판에 게재됐다 (논문명: Identification of a distinct NK-like hepatic T-cell population activated by NKG2C in a TCR-independent manner).
인체에 세균이나 바이러스 같은 병원성 미생물이 침입하면 먼저 선천면역이 작동한다. 선천면역은 신속하게 작동하는 장점이 있지만, 병원성 미생물의 종류를 구분하지 못하고 기억면역을 형성하지 못하는 단점이 있다. 한편 감염 후 4~5일 후부터는 적응면역이 서서히 작동한다. 적응면역은 느리게 활성화되는 대신 각각의 병원성 미생물을 구분하는 능력이 있고 회복 후에는 기억 면역 세포를 만들어 같은 미생물이 재침입하였을 때 재빠른 반응을 할 수 있다.
특히 바이러스 감염 시에는 바이러스에 감염된 세포를 제거하는 기능에 특화된 면역세포들이 중요한 역할을 하는데, 이들 중 NK 세포(자연살해 세포)는 선천면역, T 세포는 적응면역의 특성이 있는 대표적인 면역 세포다. 이 2가지 면역 세포는 바이러스에 감염된 세포를 인식하는 방식도 달라, T 세포는 바이러스 단백질 조각을 항원으로 감지하는 반면, NK 세포는 스트레스 분자 발현이 증가한 것을 통해 바이러스 감염 세포를 감지한다.
지금까지 면역학계에서는 이렇게 NK 세포와 T 세포를 명확히 구분되는 면역 세포로서 나누어 연구를 진행해 왔는데, 연구팀은 이번 연구를 통해 NK 세포와 T 세포의 특성을 모두 지니는 `NK 유사 T 세포'를 새롭게 발견한 것이다. 그리고 이러한 NK 유사 T 세포는 T 세포 수용체를 통해 바이러스 단백질 항원을 인식하는 대신에 NK 세포 수용체인 `NKG2C'를 통해 비정상 세포들을 감지하고 제거할 수 있다는 사실을 발견했다.
연구팀은 이번 연구에서 간에 존재하는 면역세포를 주로 분석했는데, 간은 면역학적으로 특이한 장기로 여겨지고 있다. 소장이나 대장으로부터 들어오는 혈액은 전신 순환계에 합류하기 전에 간을 먼저 지나게 된다. 이 과정에서 장으로부터 들어온 많은 외부 물질이나 병원성 미생물들은 간에서 걸러지게 되어, 간은 면역학적 1차 관문의 역할을 하게 된다. 한편 간은 면역학적 관용을 나타내는 장기로도 잘 알려져, 병원성 미생물에 대한 과도한 면역 반응을 조절하기도 한다. 연구팀은 이처럼 복잡하고 정교하게 조절되는 간의 면역학적 특성을 상세히 분석하기 위해 단일세포 전사체 분석이라는 최신 연구기법을 적용해 분석한 결과, 간 내에서 선천면역과 적응면역의 특성을 모두 지니는 NK 유사 T 세포를 발견했다. 그리고 B형간염 바이러스에 의한 만성 간 질환을 앓는 환자의 간에서는 이러한 NK 유사 T 세포의 수가 증가해 있는 것도 발견했다.
연구팀이 이번에 새롭게 발견한 NK 유사 T 세포가 바이러스 감염 등의 각종 질환에서 어떤 역할을 하는지는 아직 분명하지 않다. 현재 연구팀은 NK 유사 T 세포가 체내에서 감염뿐만 아니라 각종 원인에 의해 비정상적으로 변한 세포들을 선택적으로 제거해 체내 항상성을 유지하는 데 중요한 역할을 한다는 가설을 가지고 후속 연구를 활발히 진행하고 있다. 한편, 미국 스탠퍼드 의대의 마크 데이비스 교수 연구팀이 최근 NK 수용체를 발현하는 T 세포는 다른 면역세포의 기능을 억제한다는 논문을 사이언스지에 발표함에 따라, 연구팀은 이번에 발견한 NK 유사 T 세포가 체내 상황에 따라 면역억제 기능을 수행하는지에 대한 분석도 진행하고 있다.
이번 연구 결과는 연세의대 세브란스병원 외과 및 내과 연구팀과 KAIST 의과학대학원이 간의 면역학적 특성을 규명하기 위해 수행한 협동 연구의 성과로서, 중개 연구(translational research)를 통해 인간 면역학을 새롭게 이해하는 계기를 마련했다는 평가를 받는다.
의과학대학원 신의철 교수는 "최신 연구 방법인 단일세포 전사체 분석 기술을 이용해 복잡한 간장 내 면역세포들을 상세히 분석할 수 있었고, 그 결과로 새로운 유형의 면역 세포인 NK 유사 T 세포를 발견하게 된 중요한 연구ˮ라며 "앞으로 NK 유사 T 세포의 생리 및 병리적 기능을 밝히는 연구를 지속하겠다ˮ라고 말했다.
2022.06.08
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