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‘나빌레라’처럼 춤추는 아바타...AI가 움직임 이해하고 그려
AI가 단순히 ‘그럴듯하게 그리는 수준’을 넘어, 옷이 왜 흔들리고 주름이 생기는지까지 이해하는 시대가 열렸다. 우리 대학 연구진은 3차원 공간에서의 움직임과 상호작용을 실제 물리 법칙처럼 학습하는 새로운 생성형 AI를 개발했다. 기존 2D 기반 영상 AI의 한계를 뛰어넘은 이번 기술은 영화, 메타버스, 게임 속 아바타의 현실감을 높이고 모션캡처나 3D 그래픽 수작업을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대를 모은다.
우리 대학은 전산학부 김태균 교수 연구팀이 기존 2D 픽셀 기반 영상 생성 기술의 한계를 극복한 공간·물리 기반 생성형 AI 모델 ‘MPMAvatar’를 개발했다고 22일 밝혔다.
연구팀은 기존 2D 기술의 문제를 해결하기 위해, 가우시안 스플래팅(Gaussian Splatting)으로 다중 시점 영상을 3차원 공간으로 재구성하고, 여기에 물리 시뮬레이션 기법(Material Point Method, MPM)을 결합한 새로운 방식을 제안했다.
즉, 여러 시점에서 촬영한 영상을 입체적으로 재구성하고, 그 안에서 물체가 실제처럼 움직이며 상호작용하도록 물리 법칙을 AI가 스스로 학습하게 한 것이다.
이를 통해 물체의 재질·형태·외부 힘에 따른 움직임을 계산하고, 그 결과를 실제 영상과 비교해 AI가 물리 법칙을 스스로 학습할 수 있도록 했다.
연구팀은 3차원 공간을 점(포인트) 단위로 표현하고, 각 점에 가우시안과 MPM을 함께 적용해 물리적으로 자연스러운 움직임과 사실적인 영상 렌더링을 동시에 구현했다.
즉, 3D 공간을 수많은 작은 점들로 쪼개어 각 점이 실제 물체처럼 움직이고 변형되도록 만들어, 현실과 거의 구분이 안 될 만큼 자연스러운 영상을 구현한 것이다.
특히 옷처럼 얇고 복잡한 물체의 상호작용을 정밀하게 표현하기 위해, 물체의 표면(메쉬)과 입자 단위 구조(포인트)를 함께 계산하고, 3차원 공간에서 물체의 움직임과 변형을 물리 법칙에 따라 계산하는 MPM(Material Point Method) 기법을 활용했다.
또한, 옷이나 물체가 움직이며 서로 부딪히는 장면을 사실적으로 재현하기 위해 새로운 충돌 처리(collision handling) 기술을 개발했다.
이 기술을 적용한 생성형 AI 모델 MPMAvatar는 느슨한 옷을 입은 사람의 움직임과 상호작용을 사실적으로 재현하고, AI가 학습 과정에서 본 적 없는 데이터도 스스로 추론해 처리하는 ‘제로샷(Zero-shot)’생성에도 성공했다.
제안된 기법은 강체, 변형 가능한 물체, 유체 등 다양한 물리적 특성을 표현할 수 있어, 아바타뿐만 아니라 일반적인 복잡한 장면 생성에 활용될 수 있다.
김태균 교수는 “이번 기술은 AI가 단순히 그림을 그리는 것을 넘어, 눈앞의 세계가 ‘왜’ 그렇게 보이는지까지 이해하도록 만든 것으로 물리 법칙을 이해하고 예측하는 ‘Physical AI’의 가능성을 보여준 연구로 이는 AGI(범용 인공지능)로 가는 중요한 전환점”이라고 설명했다. 이어 “가상 프로덕션, 영화, 숏폼, 광고 등 실감형 콘텐츠 산업 전반에 실질적으로 적용돼 큰 변화를 만들어낼 것”이라고 기대를 밝혔다.
현재 연구팀은 이 기술을 확장해, 사용자의 텍스트 입력만으로도 물리적으로 일관된 3D 동영상을 생성할 수 있는 모델 개발을 진행 중이다.
이번 연구는 KAIST 김재철AI대학원 이창민 석사과정 학생이 제1저자로, KAIST 전산학부 이지현 박사과정 학생이 공저자로 참여하였고, 연구 결과는 AI 분야 최고 권위 국제학술대회인 NeurIPS 12월 2일에 발표하며, 프로그램 코드는 모두 공개될 예정이다.
*논문: C. Lee, J. Lee, T-K. Kim, MPMAvatar: Learning 3D Gaussian Avatars with Accurate and Robust Physics-Based Dynamics,Proc. of Thirty-NinthAnnual Conf. on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), San Diego, US, 2025
arXiv버전: https://arxiv.org/abs/2510.01619
*관련 프로젝트 사이트: https://kaistchangmin.github.io/MPMAvatar/
*AI가 그려낸 나빌레라처럼 춤추는 관련 동영상 링크: https://www.youtube.com/shorts/ZE2KoRvUF5c, https://youtu.be/ytrKDNqACqM
한편, 이 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 인간지향적 차세대 도전형 범용AI기술 개발사업(RS-2025-25443318)과 생성AI 선도인재양성 사업의(RS-2025-25441313) 지원을 받아 수행되었다.
2025.10.22
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간 조직 속 노화 신호 미리 잡아 질병 예측한다
노화나 만성 질환은 장기간에 걸쳐 미세한 조직 변화가 서서히 축적되는 과정을 거치기 때문에, 장기 내 이러한 변화를 정량적으로 파악하고, 이를 질병 발병의 초기 신호와 연결하는 데에는 여전히 한계가 있다. 이에 우리 연구진이 조직 안에서 처음 문제가 생기는 국소적인 변화를 정확히 포착해, 질병을 더 빠르게 발견하고 예측하며, 맞춤형 치료 타깃을 설정하는 데 큰 도움이 될 플랫폼 기술을 개발하는 데 성공했다.
우리 대학 의과학대학원 박종은 교수, 한국생명공학연구원(KRIBB, 원장 권석윤) 노화융합연구단 김천아 박사 공동 연구팀이 노화 간 조직 내에서 국소적으로 발생하는 섬유화된 미세환경을 포착하고 이를 *단일세포 전사체 수준으로 정밀 분석*할 수 있는 ‘파이니-시퀀싱(FiNi-seq, Fibrotic Niche enrichment sequencing)’기술을 개발했다고 12일 밝혔다.
*단일세포 전사체 분석: 세포 하나하나가 어떤 유전자를 얼마나 활발히 사용하고 있는지를 측정하는 방법으로 세포별 병든 세포의 정체와 기능을 파악할 수 있게 해줌
연구진은 노화된 간 조직에서 조직 분해 저항성이 높은 영역을 물리적 성질을 통해 선별하는 방법을 통해, 재생이 지연되고 섬유화가 축적되는 초기 노화 미세환경을 선택적으로 농축하는 방법을 개발했다.
이 과정에서 기존의 단일세포 분석 기술로는 포착하기 어려웠던 섬유화 관련 혈관내피세포와 면역과 상호작용을 하는 섬유아세포, PD-1 고발현 CD8 T세포 등 면역 탈진세포를 고해상도로 확인할 수 있었다.
특히 연구진은 ‘FiNi-seq’ 기술을 통해 노화 간 조직 내 섬유화 부위에서 관찰되는 특정 세포들이 분비 인자를 통해 주변 환경을 이차적으로 노화시키고, 이로 인해 노화된 환경이 확장된다는 것을 확인했다.
또한, 혈관내피세포가 조직 고유의 정체성을 상실하고 선천면역 반응을 유도해 면역세포 유입을 촉진하는 메커니즘도 규명했다. 공간 전사체 분석을 통해 면역세포와 상호작용을 하는 섬유아세포의 공간적 분포를 정량화하고, 이들이 조직 재생, 염증 반응의 유도, 만성 섬유화로의 이행에 관여함을 밝혔다.
연구팀은 전사체와 후성유전체 정보를 얻어내는 멀티-오믹스* 데이터를 통합 분석해 노화된 간 조직의 미세환경과 이의 공간적 이질성을 정밀하게 해석했으며, 이러한 변화들이 간 내 혈관 구조와 어떻게 연결되는지 확인했다.
*멀티-오믹스(multi-omics): 유전자, 단백질, 대사물질, 세포 정보 등 생물체 내 다양한 생체 정보를 통합적으로 분석하는 방법
이번에 개발된 ‘FiNi-seq’ 기술은 섬유화를 유발하는 노화 과정을 포함해 대부분의 만성 간질환에서 병태생리적 신호를 고해상도로 포착하는 데 유용한 플랫폼으로 기대된다.
제1 저자인 의과학대학원 탁권용 박사는 서울성모병원 소화기내과의 간 전문의로, 의사과학자 양성 사업의 지원을 받아 우리 대학 의과학대학원에서 박사 학위를 수행하며 만성 간질환에서 가장 중요한 임상 예후 지표인 섬유화의 진행을 조기에 진단하고 치료할 수 있는 기반을 마련하기 위해 이번 연구를 설계했다. 공동 제 1 저자인 의과학대학원 박명선 박사과정생은 FiNi-seq 기술의 기술적 구현을, KRIBB 노화융합연구단의 김주연 박사과정생은 노화 조직의 이미징 분석을 담당하여 연구에 핵심적 역할을 수행했다.
KRIBB 김천아 박사는 “이번 연구를 통해 노화 간 조직에서 관찰되는 섬유화된 미세환경의 세포 구성과 공간적 특성을 단일세포 수준에서 정밀하게 규명할 수 있었다”고 말했다.
의과학대학원 박종은 교수는 “노화 및 만성질환 초기 단계에서 발생하는 섬세한 변화를 조기에 포착할 수 있는 분석 기술로서, 향후 효과적인 치료 지점을 찾는데 큰 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 다양한 간질환 모델뿐만 아니라 폐, 신장 등 다른 장기의 만성 질환 연구로 확장해서 진행할 예정이다”라고 밝혔다.
이 연구는 의과학대학원 탁권용 박사, KRIBB 박사과정 김주연 연구원, 우리 대학 박사과정 박명선 학생이 제1 공동저자로 국제 학술지 ‘네이처 에이징(Nature Aging)’ 2025년 5월 5일 자에 게재됐다.
※논문제목: Quasi-spatial single-cell transcriptome based on physical tissue properties defines early aging associated niche in liver
※DOI: https://doi.org/10.1038/s43587-025-00857-7
이번 연구는 한국연구재단, 한국보건산업진흥원(KHIDI), 한국생명공학연구원KRIBB, KIST, 포스코사이언스펠로우십, 융합형의사과학자 양성사업 등 국내 여러 기관의 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.12
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맹성현 명예교수, 『AGI 시대와 인간의 미래』 출간
우리 대학 맹성현 전산학부 명예교수가 『AGI 시대와 인간의 미래』를 이달 출간했다. 지난 30여 년간 자연언어처리, 텍스트마이닝, 정보검색 분야를 연구해온 석학이자 디지털인문사회과학센터 초대 센터장으로서 다양한 융합 연구를 시도해온 맹 교수는 챗GPT 이후의 삶을 날카롭게 통찰해 인간과 AI가 공존하고 동시에 AGI 시대까지 공진화할 수 있는 전략을 이 책에 담았다. *AGI(Artificial General Intelligence): 범용인공지능, 즉 사람과 같거나 그 이상의 지능을 구현하는 AI
오픈AI, 구글 딥마인드, 앤트로픽, 엔비디아 등 업계에서 가장 활발하게 인공지능을 연구 중인 글로벌 기업들은 2028년까지 AGI에 도달할 수 있다는 견해를 공개적으로 밝혀왔다. 이러한 시대적 흐름 속에서 맹 교수는 '10년 후 우리의 삶은 어떻게 달라질까?', '우리 일자리 생태계는 어떻게 바뀌어 있을까?', 'MZ세대는 새로운 시대의 일자리에 어떻게 적응해야 할까?', '현재의 교육 시스템과 문화를 따라간다면 미래 세대는 어떻게 될 것인가?'와 같은 실존적인 질문을 바탕으로 우리 사회가 그 답을 찾아 나갈 준비가 되어 있는지 짚어본다.맹 교수는 크게 세 부분으로 책을 구성했다. ▴챗GPT와 '생성형 AI' 기술에 대한 최소한의 이해를 돕고자 일반인들의 눈높이 언어로 핵심을 설명하여 그 여파와 향후 발전 방향을 가늠하는 1장과 2장 ▴챗GPT로 촉발된 '제2의 인지혁명'의 의미를 역사적 관점에서 다루면서 AI가 가져다주는 기회 요소와 실존적, 잠재적 위험 요소들을 대조해보는 3장과 4장 ▴인간지능과 인공지능의 공통점과 근본적 차이점을 비교하여 '생성형 AI'의 현주소와 한계를 정리함과 동시에 인간이 가지고 있는 고유 본성을 짚어보는 5장 ▴AGI 시대를 맞이해야 하는 미래 세대가 공존의 방식과 더불어 키워야 할 필수로 갖춰야 할 능력과 ‘신인류’를 위해 필요한 교육 전환의 방향을 제시하는 6장 등이다. 이를 통해, 전공자가 아니더라도 누구나 쉽게 이해할 수 있는 인공지능의 기술적 해설과 인문학적·사회학적 담론을 아우르며, 더 나아가 AGI 시대에 인간이 나아가야 할 방향을 제언했다.
이광형 총장은 "빠르게 다가오고 있는 AGI 시대를 실존적 관점에서 맞이하라고 강력하게 권하면서 인간의 미래가 인공지능과의 공존에 달려 있음을 일깨워주는 생존 지침서"라고 강조하며, "공학자인 저자의 이런 통찰력은 융합과 인문·사회학에 대한 열정으로부터 왔다"라고 추천사를 남겼다. '인간 능력의 다양성에 대한 이해'가 AGI 시대를 준비하기 위한 핵심 화두라고 설명하는 맹성현 교수는 "인간과 AI의 공통점과 차이를 명확히 인지하고 차별화하여 인간다움을 극대화하는 것이 앞으로 인간과 AI가 적절히 공존하는 사회를 만들 수 있는 유일한 길이라고 믿는다"라고 당부했다.
2024.06.04
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노화된 뇌막 속 쌓인 당이 장애 유발 최초 규명
평균연령 증가로 인해 심각한 뇌 질환을 동반하지 않은 일반적인 노화로 인한 뇌의 변화에 관한 연구 역시 필요한 추세다. 노화 연구와 관련하여 노화가 진행될수록 몸속에 ‘당’이 축적되고 이렇게 축적된 당은 노화-연관 염증, 혈관질환 등 다양한 질환의 원인 물질이 된다. 결국‘남아도는 당 분자’는 몸속 다양한 단백질에 붙어 단백질의 기능을 방해한다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 김필남 교수, 정용 교수 공동연구팀이 뇌를 감싸고 있는 뇌막(혹은 뇌수막; brain meninges)이 노화에 따른 `당' 축적이 되면서 뇌 피질을 감싸고 있는 ‘최전선 방어벽'으로의 기능에 장애가 일어남을 확인했다고 15일 밝혔다.
김 교수 연구팀은 고령자의 뇌막에서 당 분자의 과도한 축적을 확인하고, 생쥐 모델에서도 나이에 따른 당의 축적이 이뤄짐을 확인하였다. 뇌막은 뇌를 감싸고 있는 얇은 막으로 뇌척수액과 피질의 경계에 존재하며 뇌를 보호하는 중요한 기능을 하고 있다. 이번 연구에서는 이러한 뇌막이 노화로 인해 생기는 기능이상이 뇌 속 ‘남아도는’ 당에 의해서 유도됨을 밝혔다. 특히, 노화에 의해서 뇌막이 얇아지고 끈적해지면서 뇌척수액과 뇌피질과의 물질교환이 감소하는 것에 대한 원리 규명에 새로운 패러다임을 제공하게 되었다.
이번 연구는 KAIST 바이오및뇌공학과 김효민 박사과정 학생과 김신흔 박사가 공동 제1 저자로 참여해 국제 학술지 `노화하는 세포(Aging Cell)'에 지난 2월 28일 자 온라인판으로 게재됐다. (논문명: Glycation mediated tissue level remodeling of brain meningeal membrane by aging)
뇌척수액과 직접 맞닿아 있는 뇌막은 주로 콜라겐 (collagen)이라는 세포외기질 (Extracellular Matrix, ECM) 단백질로 구성되어 있으며 이 단백질을 생산하는 세포인 섬유아세포 (fibroblast) 로 이루어져 있다. 당이 흡착된 콜라겐 단백질과 부착된 세포는 콜라겐의 생산기능이 떨어지는 반면, 콜라겐의 분해 효소의 발현이 높아지면서 뇌막은 지속적으로 얇아지고 붕괴된다.
지속적인 당 섭취로 인해서 초과된 당 분자가 뇌에 쌓이면서 신경세포의 변성과 뇌 질환 간의 연구는 지속적으로 진행되어 왔다. 하지만 뇌를 감싸고 있는 뇌막 자체에 초점을 두어 당 축적으로 인한 뇌막 변성 및 기능 장애를 확인한 것은 이번 연구에서 최초로 제시되었으며, 이는 뇌 질환 연구에서의 새로운 치료접근을 제시할 것을 기대할 수 있다.
제1 저자인 김효민 연구원은 “인간의 뇌에서 시작해서 생체모사 뇌막 모델과 동물모델을 활용한 융합적 접근으로 노화로 인한 뇌 장벽 변화에 대해 규명한 흥미로운 연구ˮ 라고 연구 결과를 소개했다.
김필남 교수 연구팀은 이러한 뇌막을 비롯한 인체 전반적으로 쌓이는 당을 제거하기 위한 연구개발을 진행하고 있다. 인체에서 단백질과 당이 만나서 형성되는 찌꺼기인 최종당화산물(Advanced glycation end product)는 대식세포에 의해서 일부 제거된다. 하지만, 콜라겐과 같은 세포외기질 단백질과 결합한 당화산물은 자연적으로는 제거되기 어렵다. 본 연구진은 KAIST-세라젬 연구센터를 통해서 ‘몸 속 당 찌꺼기’ 제거를 위한 헬스케어 의료기기를 개발하고 있다.
이번 연구는 한국연구재단 집단연구지원을 받아 수행됐다.
2023.03.15
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노화된 뇌에서 생겨난 비정상적 별아교세포 '아프다(APDA)' 발견
우리 연구진이 노화 및 치매 뇌에서 기억 중추인 해마 특이적으로 비정상적 별아교세포가 생겨나는 것을 최초로 관찰하고 그 원인을 규명했으며 이들은 신경 세포의 연결점인 시냅스의 숫자 및 기능 유지에 악영향을 줄 수 있음을 밝혔다. 이는 노화에 따른 인지 기능 저하를 일으키는 새로운 원인을 제시해 뇌 기능 회복에 활용이 기대된다.
우리 대학 생명과학과 정원석 교수와 이은별 박사, 정연주 박사 연구팀이 노화된 뇌에서 기존에 알려지지 않은 새로운 종류의 별아교세포를 발견했고, 이들이 세포 내 단백질 항상성이 손상돼 시냅스 생성 및 제거와 같은 기본적 능력이 결여돼있음을 밝혀 노화 관련 네이처 자매지인 `네이처 에이징(Nature Aging)'에 공개했다고 8일 밝혔다.
정원석 교수 연구팀은 이전 연구를 통해 비신경세포인 별아교세포가 신경세포의 시냅스를 만들 수도 또는 제거할 수도 있음을 밝힌 바 있다. 하지만, 이 같은 별아교세포의 기능이 노화 과정에서 어떻게 변화하는지는 알려지지 않았다.
☞ 시냅스(synapse): 뉴런(신경세포) 간 또는 뉴런과 다른 세포 사이의 접합 관계나 접합 부위를 말한다. 뉴런이 모여 있는 곳, 즉 뇌와 척수에 집중되어 있다.
연구팀은 노화된 뇌에서 별아교세포의 기능 변화를 이해하고자 단일 세포RNA 시퀀싱을 수행했고, 그 결과 기존에 노화 및 질병 뇌에서 존재한다고 알려진 염증성 별아교세포가 아닌 새로운 종류의 별아교세포가 존재함을 발견했다.
흥미롭게도 이들은 뇌에서 단기 기억을 저장한다고 알려진 해마에서만 노화 과정에서 선택적으로 생겨났으며, 이들 세포 내에는 불필요한 단백질을 제거하는 기전으로 알려진 자가포식(autophagy) 과정에서 생겨나는 오토파고좀(autophagosome)이 무분별하게 축적돼 있음을 밝혔다. 오토파고좀은 자가포식 과정에서 생겨나는 주머니 형태의 세포 소기관으로 세포내 불필요한 물질을 제거하기 위한 자가포식소체를 일컫는다. 이 같은 특징을 나타내기 위해서 연구진들은 중의적인 표현으로 새로 발견한 별아교세포를 `아프다(APDA: AutoPhagy-Dysregulated Astrocyte)' 세포로 명명했다.
별아교세포는 미세한 잔가지들을 통해서 수만 개의 시냅스를 감싸고 있으며, 글루타메이트(glutamate) 및 가바(GABA)와 같은 신경 전달 물질 및 다양한 이온들의 농도를 조절하는 역할을 수행함이 알려져 있다. 놀랍게도 APDA 세포들에서는 다양한 단백질들이 본래 위치에서 벗어나 오토파고좀에 갇혀 있는 현상이 발견됐으며 이로 인해 별아교세포가 시냅스를 만들거나 제거하는 능력이 모두 상실돼있음을 발견했다.
연구진은 자가포식 작용이 비정상적으로 조절되고 있음에 착안해 자가포식 작용에 영향을 주는 다양한 기전을 연구한 결과, 노화가 진행될수록 해마에 존재하는 별아교세포에서만 엠토르 (mTOR: 세포의 성장과 분열을 조절하는 단백질 합성의 신호체계)와 프로테아좀 (proteasome: 단백질 분해 효소 복합체) 활성도가 크게 감소함을 확인하였다. 이 두 기전은 원래 자가포식 작용을 제어하는 기전으로 알려져 있었는데 노화가 진행됨에 따라 다른 세포보다도 별아교세포에서 엠토르와 프로테아좀 기능이 감소함에 따라 자가포식 작용이 무분별하게 발생함을 밝힌 것이다. 그뿐만 아니라 이렇게 만들어진 오토파고좀들이 원래는 리소좀(lysosome)에 의해 분해돼 제거되나, APDA 세포들은 리소좀의 활성마저도 감소해 있음을 보였다.
이로써 세포 내 단백질 항상성을 조절하는 중요한 세 가지 기전 (엠토르, 프로테아좀, 리소좀)들이 모두 해마에 존재하는 별아교세포에서 노화에 따라 선택적으로 감소함에 따라, APDA 세포가 생겨남을 연구진은 보였다. 연구진은 실제 노화가 일어나지 않은 9개월령 쥐에게서도 엠토르 및 프로테아좀을 약물로써 감소시켰을 때 인위적으로 노화된 뇌에서 발견되는 APDA 세포를 만들 수 있음을 확인했다.
놀랍게도 연구진은 이러한 비정상적인 APDA 세포의 주변에 있는 시냅스들이 제대로 배열돼 있지 못하고 또한 그 숫자가 감소해 있음을 발견해 노화된 뇌에서 발생하는 시냅스 손상 및 뇌인지 기능 저하가 비정상적인 기능을 가진 APDA 세포에서 기인 할 수 있음을 제시했다. 또한 연구진은 치매 모델 쥐에서는 이 같은 APDA 세포가 정상 쥐의 노화 과정에서 보다 훨씬 더 빨리 해마에서 생겨남을 발견해 이들이 치매에서 나타나는 인지 기능 저하에도 역할을 할 수 있음을 보였다.
현재 노화된 뇌나 퇴행성 뇌 질환에서 교세포의 연구는 주로 염증성 교세포와 이들의 역할에 집중돼왔다. 연구팀의 이번 발견은 노화 및 치매 뇌에서 염증성 별아교세포와는 전혀 다른 종류의 비정상적 별아교세포가 존재함을 밝힌 첫 번째 연구 결과이며, 이들이 시냅스의 항상성을 무너뜨릴 수 있음을 제시했다.
연구팀은 이번 연구가 현재 노화를 극복하기 위해 엠토르를 전체적으로 억제하려는 현재 패러다임이 오히려 비정상적인 APDA 세포의 생성을 촉진할 수도 있음을 시사한다고 언급하며, 향후 연구에서는 노화 극복 방안이 세포 특이적으로 세분화돼야 함을 강조했다.
우리 대학 생명과학과 이은별 박사과정 학생과 정연주 박사 후 연구원이 공동 제1 저자로 참여하고, 정원석 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `네이쳐 에이징 (Nature Aging)'에 지난 8월 1일 자로 온라인 공개됐으며 (논문명: A distinct astrocyte subtype in the aging mouse brain characterized by impaired protein homeostasis), 같은 저널에 News & Views (Astrocytic traffiic jams in the aging brain)에도 소개됐다.
한편, 이번 연구는 삼성미래기술육성재단과 치매극복연구개발사업단의 도움을 받아 진행됐다.
2022.08.08
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재촬영 없이 MRI 강조영상 얻는 AI 기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수 연구팀 자기공명영상(magnetic resonance imaging: MRI)에서 재촬영 없이도 누락된 강조영상을 얻을 수 있는 인공지능 기술을 개발했다.
이 연구를 통해 각 질환별로 강조영상이 암의 진단에 미치는 영향을 객관적으로 밝힐 수 있으며, 실제 임상에서 고비용의 MRI를 효과적이고 체계적으로 활용할 수 있는 방안을 설계할 수 있을 것으로 기대된다.
이동욱 박사가 1 저자로 참여하고 건국대 의과대학 영상의학과 문원진 교수팀이 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 머신인테리젼스(Nature Machine Intelligence)’ 1월 18일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Assessing the importance of magnetic resonance contrasts using collaborative generative adversarial networks).
MRI는 엑스선 컴퓨터 단층촬영, 초음파와 더불어 임상 진단에서 중요한 역할을 하는 진단 장비이다. 특히 비침습적 방법으로 고해상도의 영상을 얻기 때문에 종양이나 병변을 관찰하며 진단하는데 매우 중요한 임상 정보를 제공한다. 이는 영상의 대조도 (contrast)를 다양하게 조절할 수 있는 MRI의 특징 덕분이다.
예를 들어 뇌종양을 진단하는 데 활용되는 T1·T2 강조영상, FLAIR 기법 영상, T1 조영증강 영상 등 여러 가지 대조 영상을 얻어 진단에 사용함으로써 종양을 찾을 수 있다.
하지만 실제 임상 환경에서는 강조영상을 모두 얻기 어려운 경우가 많다. 여러 장의 강조영상 촬영을 위해 촬영시간이 길어지기도 하고, 잡음이나 인공음영 발생으로 인해 진단에 사용하기 어려운 경우가 많기 때문이다.
또한, 뇌질환진단을 위한 MRI 검사는 의심 질환이 무엇인지에 따라 필수 강조영상이 달라지며, 이후 특정 질환으로 진단명이 좁혀지면서 부득이하게 누락된 강조영상을 확보하기 위한 재촬영이 필요한 경우가 많다. 이러한 상황에 의해 많은 시간과 비용이 소모된다.
최근 인공지능 분야에서 생성적 적대 신경망(Generative adversarial networks, GAN)이라는 딥러닝을 이용해 영상을 합성하는 기술이 많이 보고되고 있지만, 이 기술을 MRI 강조영상 합성에 사용하면 준비하고 미리 학습해야 하는 네트워크가 너무 많아지게 된다.
또한, 이러한 기법은 하나의 영상에서 다른 영상으로의 관계를 학습하기 때문에 몇 개의 강조영상의 존재하더라도 이 정보 간의 시너지를 활용하는 영상 학습기법이 없는 현실이다.
예 교수 연구팀은 자체 개발한 ‘협조·생성적 적대신경망(Collaborative Generative Adversarial Network : CollaGAN)’이라는 기술을 이용해 여러 MRI 강조영상의 공통 특징 공간을 학습함으로써 확장성의 문제를 해결했다.
이를 통해 어떤 대조 영상의 생성이 가능한지와 불가능한지에 대한 질문과, 그에 대한 체계적인 대답 기법을 제안했다.
즉, 여러 개의 강조영상 중에서 임의의 순서 및 개수로 영상이 없어져도 남아있는 영상을 통해 사라진 영상을 복원하는 기법을 학습한 후 합성된 영상의 임상적 정확도를 평가해, 강조 영상 간 중요도를 자동으로 평가할 수 있는 원천 기술을 개발했다.
예 교수 연구팀은 건국대 문원진 교수 연구팀과의 협력을 통해 T1강조·T2강조 영상과 같이 내인성 강조영상은 다른 영상으로부터 정확한 합성이 가능하며, 합성된 강조영상이 실제 영상과 매우 유사하게 임상 정보를 표현하고 있다는 것을 확인했다.
연구팀은 확보한 합성 영상이 뇌종양 분할기법을 통해 뇌종양 범위를 파악하는데 유용한 정보를 제공한다는 것을 확인했다. 또한, 현재 많이 사용되는 합성 MRI 기법(synthetic MRI)에서 생기는 인공음영 영상도 자동 제거가 가능함이 증명됐다. 이 기술을 이용하면 추가적인 재촬영을 하지 않고도 필요한 대조 영상을 생성해 시간과 비용을 비약적으로 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
건국대 영상의학과 문원진 교수는 “연구에서 개발한 방법을 이용해 인공지능을 통한 합성 영상을 임상현장에서 이용하면 재촬영으로 인한 환자의 불편을 최소화하고 진단정확도를 높여 전체의료비용 절감 효과를 가져올 것이다”라고 말했다.
예종철 교수는 “인공지능이 진단과 영상처리에 사용되는 현재의 응용 범위를 넘어서, 진단의 중요도를 선택하고 진단 규약을 계획하는 데 중요한 역할을 할 수 있는 것을 보여준 독창적인 연구이다”라고 말했다.
이 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. CollaGAN의 작동 원리의 예
2020.01.30
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예종철 교수, 국제자기공명의과학회(ISMRM)에서 기조강연
〈 예종철 교수 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수가 5월 14일 캐나다 몬트리올에서 열린 제27회 ‘국제자기공명의과학회(ISMRM, International Society for Magnetic Resoance in Medicine) 연차 총회에서 기조 강연을 했다.
’의료인공지능(Machine Learning for Medical Imaging)‘을 주제로 강연을 한 예종철 교수는 인공지능을 이용한 고속 MRI 획득 및 복원 기술의 연구를 소개하고, 인공지능 블랙박스를 해석하기 위한 수학적 이론을 발표했다.
ISMRM 연차 총회는 전 세계 수 천명의 과학자와 의사들이 참여하는 자기공명영상(MRI) 분야 최대 학회이다.
예 교수는 방사선학 분야 대표 언론 AuntMinnie.com과 총회 이후 진행된 인터뷰를 통해 “인공지능이 단지 진단의 영역을 넘어 기존에 불가능했던 고화질의 영상을 만들어 의사들의 진단을 더욱 정확하게 하는 새 방향으로 급격히 발전하고 있다”라고 말했다.
2019.05.22
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김성태 박사과정, 로버트와그너 최우수 학생 논문상 수상
〈 김 성 태 박사과정 〉
우리 대학 전기및전자공학부 김성태 박사과정(지도교수: 노용만)이 지난달 10일~15일 미국 휴스턴에서 열린 국제광자공학회 (SPIE: The International Society for Optics and Photonics)의 의료영상 학술대회 (Medical Imaging Conference)에서 로버트와그너 최우수 학생 논문상 (Robert F. Wagner All-Conference Best Student Paper Award Finalist)에 선정됐다.
국제광학회 의료영상 학술대회는 의료영상 분야 세계 최대 규모 학술대회 중 하나로 올해 900 여편의 논문이 발표됐다. 그 중 로버트와그너 최우수 학생 논문 상은 의료영상 전분야 9개의 각 분과별로 1편씩 선정됐으며 김 박사과정의 논문은 컴퓨터 지원 진단 (Computer-Aided Diagnosis) 분과에서 최우수 학생 논문상을 수상했다.
수상 논문은 '해석 가능한 딥러닝 연구'의 결과로 딥러닝 기반 컴퓨터 지원 진단에서 의사들의 용어로 유방암 진단의 근거를 제공하는 기술에 대한 논문이다. (논문명: ICADx: Interpretable computer aided diagnosis of breast masses)
김성태 박사과정은 “이번 학술대회에서 컴퓨터 지원 진단 분과 최우수 학생 논문상에 입상하게 돼 영광이며 지도교수님의 훌륭한 지도와 연구를 도와준 동료들이 있었기에 가능했다고 말하며 감사하다” 고 말했다.
2018.03.13
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김우창 교수, 영국 퀀터테이티브 파이낸스 편집장 선임
<산업및시스템공학과 김우창 교수>
우리 대학 산업및시스템공학과 김우창 교수가 금융공학 국제학술지인 英 ‘퀀터테이티브 파이낸스(Quantitative Finance)’ 의 편집장(Managing Editor)에 선임됐다.
지난 2001년 창간된 이 학술지는 메스메티컬 파이낸스(Mathematical Finance)와 함께 금융공학 분야의 세계적 권위의 학술지로, 노벨 경제학상 수상자 4인 등 해당 분야의 석학들로 이루어진 편집진에 한국인이 선임된 것은 처음이다.
김 교수는 금융최적화(financial optimization), 포트폴리오관리(portfolio management), 자산부채관리(asset liability management) 분야에서 활발한 학술활동을 해왔으며, 특히 핀테크(FinTech) 분야의 로보어드바이저(robo-advisor)와 관련한 최근의 연구 성과를 인정받아 편집장에 선임되었다.
저널 오브 포트폴리오 매니지먼트(Journal of Portfolio Management), 옵티마이제이션 앤드 엔지니어링(Optimization and Engineering) 등 다수의 국제학술지에서 편집장, 부편집장, 편집위원 등으로 활동하고 있는 김 교수는 현재 국민연금의결권행사위원회 위원 및 삼성자산운용 자문교수를 역임하고 있으며, 2016년 10월에 개소된 KAIST 자산운용미래기술센터의 센터장을 맡고 있다.
2017.02.23
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소장 내 지방 흡수과정의 비밀 밝혀
김 필 한 교수
우리 대학 나노과학기술대학원 김필한 교수와 의과학대학원 고규영 교수 공동 연구팀이 소장에서 지방이 흡수되는 과정의 고해상도 촬영에 성공했다.
이번 연구는 나노과학기술대학원 최기백 박사과정 학생, 의과학대학원 장전엽 박사, 박인태 박사과정 학생이 1저자로 참여했다.
이를 통해 소장의 융모로 흡수된 지방의 전달 통로인 암죽관의 수축현상을 최초로 발견했다.
이번 연구결과는 의생명과학 분야 국제 학술지인 ‘임상연구(The Journal of Clinical Investigation, Impact Factor 13.261)’ 10월 5일자 온라인판에 게재됐다. 또한 11월에는 이달의 주목할 만한 연구로 ‘JCI This month’에도 소개될 예정이다. (논문명 : Intravital imaging of intestinal lacteals unveils lipid drainage through contractility)
소장은 영양분을 흡수하는 기관이다. 소장의 관찰을 위해 많은 학자들이 노력했지만 소장은 항상 쉬지 않고 움직이기 때문에 고해상도 촬영에 한계가 있었다.
연구팀은 자체 개발한 초고속 레이저 스캐닝 공초점 현미경과 소장 의 상태를 보존하고 내벽을 고정할 수 있는 영상 챔버를 이용해 동물 모델의 소장 내벽에서 지방산이 흡수되는 과정을 촬영했다.
이 과정에서 지방의 흡수 통로인 암죽관이 일정 주기로 수축 및 이완하는 현상을 발견했다. 또한 암죽관의 수축 정도가 소장에서의 지방산 흡수 속도에 영향을 미치는 것을 발견했다.
연구팀은 이 암죽관의 움직임이 융모 내부에 다량 존재하는 민무늬근세포에 의해 발생하고, 이는 체내에 분포된 자율신경계를 통해 조절됨을 밝혔다.
이번 연구를 통해 개발된 최첨단 고해상도 생체영상기술로 소장 내 다양한 물질 흡수 과정의 실시간 모니터링이 가능해질 것으로 예상된다.
또한 이 기술은 신약개발 과정에서 지용성 약물이 소장 내 암죽관으로 흡수되게 해 간 독성을 최소화하는 새로운 약물전달 방법 확립에 기여할 것으로 기대된다.
김 교수는 “우리가 섭취하는 다량의 지용성 영양소가 체내로 흡수되는 과정에서 자율신경계로 조절되는 융모 내부의 암죽관 제어 메커니즘이 존재함을 새롭게 밝혀냈다”고 말했다.
이번 연구는 미래창조과학부의 글로벌프론티어사업 및 신기술융합형 성장동력사업의 지원을 받아 수행됐다.
그림 설명
그림1. 소장 내벽에 존재하는 융모에서 지방산이 흡수되는 과정을 광학현미경으로 영상화하는 과정 모식도
그림2. 소장 융모에서 지방산(적색)이 암죽관(녹색)을 통해 흡수되는 과정
그림3. 암죽관(녹색)의 반복적인 이완과 수축 운동. 0초, 2.7초에 이완. 1.6초, 4초에 암죽관의 수축
2015.10.14
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신소재공학과 유진 교수 시드니 스타인(Sidney Stein) 수상
신소재공학과 유진교수(59)가 지난 3일 미국 산호세(SAN JOSE)에서 열린 국제 마이크로 전자 및 패키징 학회(International Microelectronics And Packaging Society, IMAPS) 정기총회에서 2009년도 ‘시드니 스타인(Sidney Stein)상’을 수상했다.
시드니 스타인(Sidney Stein)은 전자 패키징 분야 양대 학회의 하나인 IMAPS의 창립자다. 이 상은 학회의 국제활동에 기여하고 전자패키지 산업의 기술 또는 리더십에 국제적으로 중요한 기여를 한 개인에게 수여된다.
유 교수는 현재 IMAPS 학회의 아시아 위원회(ALC) 회장이며, 한국 마이크로전자 및 패키징 학회 회장과 KAIST 전자 패키지 재료 연구센터(CEPM) 소장을 역임한 바 있다. 아울러 유 교수는 2010년 11월 미국 노스 캐롤라이나 라일리에서 개최 예정인 IMAPS 학회에서 공동의장(technical co-chair)으로 활동할 예정이다.
2009.11.19
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예종철 교수팀, 국제자기공명의과학회 주관 워크샵 리컨 챌린지에서 1위 수상
바이오및뇌공학과 예종철(芮鍾喆, 39, 사진 왼쪽) 교수와 정홍(丁鴻, 25) 박사과정 학생이 최근(1월27일), 미국 애리조나주의 세도나(Sedona, Arizona)에서 국제자기공명의과학회(ISMRM) 주관으로 열린 데이터 샘플링과 영상 복원(Data sampling and Image Reconstruction) 워크샵의 리컨 챌린지(Recon Challenge)에서, 미국과 유럽의 주요 자기공명영상(MRI: magnetic resonance imaging) 그룹을 제치고 심사위원 만장일치로 1위를 차지했다.
이 리컨 챌린지는 기존의 MRI 영상 기법을 이용해서는 영상화하기 어려운 인체 부위를 고해상도로 영상화할 수 있는 가를 경쟁하는 프로그램으로 지난 2007년 이후 매 2년마다 열리고 있으며, 올해의 경우는 뇌혈관조영 영상에서의 시공간 분해능과 관절 영상에서의 공간 분해능을 얼마나 향상시키는가 하는 2가지 분야에서 경쟁했다. 미국의 메이오 클리닉(Mayo Clinic), 스탠포드대 의과대학, 버로우 뇌과학 연구소 (Barrow Neurological Institute), 위스콘신대 의과대학 등의 영상의학과 의사들이 심사위원으로 참석해 세계 주요 MRI 그룹 10여 팀에서 제출한 영상 복원 결과를 비교 분석해 1위를 선발했다.
예종철 교수팀은 기존의 나이키스트 샘플링(Nyquist sampling) 의 한계를 극복한 압축 센싱(compressed sensing) 이론을 적용하여 케이티 포커스(k-t FOCUSS) 라는 알고리듬을 제안하고, 이를 통해 정확한 뇌혈관 조영 영상을 기존의 기법보다 획기적으로 향상된 시공간 분해능으로 얻을 수 있었다. 이러한 연구 결과는 MRI의 적용 범위를 더욱 확대하며, 기존의 기법으로는 영상화가 불가능했던 움직이는 현상 등을 고해상도로 영상화하는 주요 방법으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
2009.02.05
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