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생체 내 조직의 온도·압력 실시간 측정 가능한 센서 집적 고주파 소작 바늘 개발
우리 대학 기계공학과 박인규 교수 연구팀이 삼성서울병원 임효근 박사 연구팀, ㈜알에프메디컬 이진우 박사 연구팀과 공동 연구를 통해 암 소작 시술 시 실시간으로 고주파 소작 중인 조직의 온도와 압력의 측정이 가능한 소작용 바늘을 개발했고, 이 기술의 유효성을 전임상/임상 실험을 통해 검증했다고 2일 밝혔다.
고주파 소작술(Radiofrequency ablation, 이하 RFA) 은 암 조직에 도체 바늘을 삽입한 뒤 전기 소작을 통해 암 조직을 고온 가열해 제거하는 최소침습적 방법으로 시술 과정이 편리하고 효과적일 뿐만 아니라 환자에게도 부담이 적어 암 치료 시술에 널리 사용되고 있다. 하지만 소작 중 발생하는 열에 의해 체액이 기화되며 내부의 압력을 증가시키는데, 이는 스팀 팝(steam pop)이라는 소작 중 소규모 폭발 현상으로 연결된다. 이러한 폭발 현상은 환자에게 악영향을 끼칠 수 있을 뿐만 아니라, 만약 암조직의 소작이 완전히 이루어지지 않은 상황에서 발생하면 암의 전이까지 유발될 가능성이 있어 매우 위험하다.
박인규 교수 연구팀은 이러한 문제의 해결을 위해, RFA용 바늘에 집적 가능한 얇은 필름 형태의 생체적합성 온도/압력 센서를 개발해 소작 부위의 조건을 실시간으로 모니터링할 수 있는 RFA용 센서 집적 바늘(sRFA-needle)을 구현했다. 전임상/임상 실험을 통해 신뢰성있게 스팀 팝을 감지할 수 있으며, 조직 내부의 온도, 압력, 그리고 전기전도성의 변화를 동시에 측정함으로써 스팀 팝이 어떠한 식으로 이뤄지는지에 대한 실마리를 제공하는 기술을 세계 최초로 개발했다.
이번 연구에 사용된 압력 센서는 피라미드 형태로 초미세 3차원 형태화된 전도성 나노 복합재 필름과의 기판 전극 사이의 접촉 저항 변화로 압력을 측정하며, 연구진은 온도에 따른 금속 저항 변화를 통해 온도를 측정했다. 또한 개발된 센서가 체내 고주파 소작술 중 발생 가능한 고온/고압 조건에 높은 신뢰성을 가짐을 검증했다. (그림 1)
제작된 집적 바늘의 전임상/임상 실험 수행 전에 시뮬레이션을 통해 소작 과정이 모사됐는데, 그 결과 RFA용 바늘의 전도성 영역의 양 끝단에서 가장 활발하게 소작이 일어남이 확인됐으며, 이를 통해 스팀 팝은 소작이 진행되는 앞부분과 뒷부분의 각 소작 영역이 합쳐지며 급격한 소작 영역의 팽창에서 나타나는 결과임을 유추할 수 있었다. 이에 더해, 연구팀은 기존에 고주파 소작술에서 사용되던 임피던스 측정만으로는 모니터링할 수 없던 스팀 팝을 온도/압력 측정을 통해 감지할 수 있음을 확인했으며, 세부적인 스팀 팝 메커니즘이 시뮬레이션과 비슷하게 구현됨을 센서를 통한 소작 환경 모니터링을 통해 확인했다. 그리고 이를 통해 고주파 소작술의 안정성 및 수술 유효성 증진에 기여할 수 있는 가능성을 보였다. (그림 2) 또한, 실제 암 환자들의 고주파 소작술 모니터링에 임상 적용돼 의학적으로 유용성을 입증했으며 (그림 3), 의료기기 인증을 획득하고, ㈜알에프메디컬을 통해 상용화에 성공했다.
이번 연구를 주도한 우리 대학 박인규 교수는 "암, 하지정맥류 등의 질병에 최소침습적 치료 방법으로 널리 사용되고 있는 고주파 소작술에서 조직 내의 온도, 압력을 측정할 수 있는 기술이 세계 최초로 개발됐으며, 이를 통해 고주파 소작술의 안정성과 정확성을 획기적으로 향상할 수 있는 계기가 될 것으로 기대한다ˮ고 밝혔다.
이번 연구는 공동 제1 저자 KAIST 기계공학과 박재호 박사, KAIST 기계공학과 정용록 박사과정 학생 및 삼성서울병원 차동익 교수 주도하에 진행됐으며, 삼성서울병원 임효근 교수와 KAIST 기계공학과 박인규 교수가 교신저자로 참여했다. 또한 이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 선도연구센터 지원사업(ERC, 초정밀 광기계기술 연구센터)의 지원을 받아 수행됐다.
이번 연구 결과는 재료과학 및 융합연구 분야 최상위 학술지 중 하나인 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science, 2020 impact factor 16.806)' 誌 2021년 8월 6일자 온라인 판에 게재됐고, 연구의 우수성을 인정받아 표지논문(frontispiece) 으로 선정됐다.
2021.09.02
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모트 전이 반도체로 진성 난수 생성기 개발
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 모트 전이 반도체의 확률적 거동을 이용한 진성 난수(True Random Number) 생성기 개발에 성공했다고 18일 밝혔다.
전자기기들이 초연결되는 메타버스 시대에는 전자기기 간에 대량의 데이터가 실시간으로 오가게 되는데, 이때 더욱 고도화된 데이터의 보안과 암호화 기술이 뒷받침돼야 한다. 현재 대부분의 난수는 소프트웨어로 생성되고 있는데, 이렇게 생성된 일반적인 난수는 소프트웨어의 해독을 통해 쉽게 예측할 수 있고 이는 데이터 보안 및 개인 정보 침해에 매우 큰 위협이 될 수 있다.
이에 반해 진성 난수는 자연의 무작위적인 물리적 현상으로부터 얻어지는 인간이 예측할 수 없는 난수로 이를 얻는 것은 궁극의 보안 기술을 구현하기 위해 필수적이다.
김경민 교수 연구팀은 진성 난수를 추출하기 위해 모트 전이 소재에 주목했다. 모트 전이 소재는 특정 온도에서 전기전도도가 부도체에서 도체로 전이하는 소재로, 이 소재에 전류를 흘려주어 가열하면 부도체 상태와 도체 상태가 주기적으로 변하는 상태의 진동 현상을 관찰할 수 있음이 잘 알려져 있었다. 연구팀은 이 과정에서 주기적으로 소재의 가열과 냉각이 반복될 때 열의 생성과 발산이 예측 불가능함을 이론적으로 입증했다.
연구팀은 이와 같은 모트 전이 소재에서의 예측 불가능한 특성을 진성 난수로 변환해주는 프로토타입의 진성 난수 생성기를 설계 및 제작하여 진성 난수를 성공적으로 수집했다.
공동 제1 저자인 신소재공학과 김광민 석사과정과 인재현 박사과정은 "모트 전이 반도체를 기반으로 하는 진성 난수 생성기는 25 마이크로초(μs) 마다 5.22 나노줄(nJ)의 에너지로 1개의 난수를 생성할 수 있는데 이는 기존 기술에 대비 최소 2.5배 이상 빠르고, 1,800분의 1 수준의 에너지로 저전력 동작이 가능하다ˮ며 "이는 저항 변화 메모리의 셀렉터 등 제한된 분야에서만 사용되던 모트 전이 소재를 진성 난수 생성기에 적합하다는 것을 입증한 결과로 새로운 하드웨어 보안용 소재 개발 분야를 개척한 의의가 있다ˮ 라고 말했다.
이러한 진성 난수 생성기는 반도체 칩의 형태로 제작해 기존 전자기기와 호환할 수 있으며 휴대전화 등 전자기기의 보안을 위한 암호화 하드웨어로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 지난 5월 18일 字에 게재됐으며 산업통상자원부, 한국반도체연구조합, KAIST의 지원을 받아 수행됐다. (논문명 : Self-clocking fast and variation tolerant true random number generator based on a stochastic mott memristor)
2021.08.18
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신경신호 모사를 통한 인공 감각 시스템 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 박성준 교수 연구팀이 고려대학교 천성우 교수, 한양대학교 김종석 박사 공동 연구팀과 함께 인간 피부-신경 모사형 인공 감각 인터페이스 시스템을 개발했다고 12일 밝혔다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)'에 2021년 6월 3일 字로 출판됐다. (논문명: Artificial Neural Tactile Sensing System)
가상/증강 현실, 메타버스, 화상 환자를 위한 인공피부, 로봇형 의수/의족 등에 사용될 수 있는 인공 감각 시스템은, 구현해야 할 원리와 그 시스템의 복잡성 때문에 실제 감각기관처럼 만들기 어려운 상황이었다. 특히 사람은 다양한 유형의 촉각 수용기를 통해 (압력, 진동 등) 정보를 조합하여 촉각을 감지하므로, 완벽한 인공 감각 시스템의 구현은 더욱 어려울 수 밖에 없다.
연구팀은 문제 해결을 위해 나노입자 기반의 복합 촉각 센서를 제작하고, 이를 실제 신경 패턴에 기반한 신호 변환 시스템과 연결하는 방법을 사용하였다. 이 두 가지 기술의 조합을 통해 연구팀은 인간의 촉각 인식 프로세스를 최대로 모방하는 인공 감각 인터페이스 시스템을 구현하는데 성공했다.
연구팀은 우선 압전재료 및 압전 저항성 재료의 조합으로 이루어진 전자 피부를 제작했다. 이 센서는 나노입자의 적절한 조합을 통해 피부 내의 압력을 감지하는 늦은 순응 기계적 수용기(SA mechanoreceptor)와 진동을 감지하는 빠른 순응 기계적 수용기(FA mechanoreceptor)를 동시에 모사할 수 있다는 특징을 가지고 있다. 해당 센서를 통해 생성된 전위는, 연구팀이 제작한 회로 시스템을 통해 실제 감각 신호와 같은 형태의 패턴으로 변환된다. 이때 생체 내 상황을 최대한 모사하기 위해, 실제 감각신경을 추출, 다양한 감각에 의한 신호를 측정하여 함수화하는 방법이 사용됐다.
해당 시스템을 동물 모델에 적용한 결과, 연구팀은 인공 감각 시스템에서 발생한 신호가 생체 내에서 왜곡 없이 전달되며, 근육 반사 작용 등 생체 감각 관련 현상들을 구현할 수 있음을 확인했다. 또한 연구팀은 지문 구조로 만든 감각 시스템을 20여 종의 직물과 접촉함으로써, 딥 러닝 기법을 통해 직물의 질감을 99% 이상 분류할 수 있을 뿐만 아니라 학습된 신호를 기반으로 인간과 동일하게 예측할 수 있음을 보여줬다.
박성준 교수는 "이번 연구는 실제 신경 신호의 패턴 학습을 바탕으로 한 인간 모사형 감각 시스템을 세계 최초로 구현했다는 데 의의가 있다. 해당 연구를 통해 향후 더욱 현실적인 감각 구현이 가능할 뿐만 아니라, 연구에 사용된 생체신호 모사 기법이 인체 내 다양한 종류의 타 감각 시스템과 결합될 경우 더욱 큰 시너지를 낼 수 있으리라 기대한다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 신진연구사업, 범부처의료기기개발 사업, 나노소재원천기술개발사업, 차세대 지능형 반도체 개발사업, KK-JRC 스마트 프로젝트, KAIST 글로벌 이니셔티브 프로그램, Post-AI 프로젝트 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.07.12
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약물 가상 스크리닝 기술로 코로나19 치료제 후보 발굴
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수(연구부총장)와 한국파스퇴르연구소 김승택 박사 공동연구팀이 ‘약물 가상 스크리닝 기술을 이용한 코로나19 치료제 개발’에 성공했다고 8일 밝혔다.
이번 연구 결과는 국제 학술지인 ‘미국국립과학원회보(PNAS)'에 7월 7일 字 온라인 게재됐다.
※ 논문명 : Drugs repurposed for COVID-19 by virtual screening of 6,218 drugs and cell-based assay
※ 저자 정보 : 이상엽(한국과학기술원, 교신저자), 김승택(한국파스퇴르연구소, 교신저자), 장우대(한국과학기술원, 제1저자), 전상은(한국파스퇴르연구소, 제2저자), 포함 총 4명
코로나바이러스감염증-19(이하 코로나19)는 글로벌 팬데믹으로 전개되고 있으며 현재 인류 보건을 심각하게 위협하는 상황이다. 코로나19 치료 목적으로 미국식품의약국(FDA)에서 정식 승인을 받은 렘데시비르(상품명 베클러리)가 현재 임상에서 사용 중이지만, 사망률은 감소시키지 못하고 회복 기간을 5일 정도 단축함으로써 치료 효과가 기대에 미치지 못하는 것으로 알려졌다. 또한 렘데시비르는 정맥 주사제여서 의료기관에서 입원을 통해 수일 동안 투여받아야 하므로 팬데믹 상황에 적합하지 않은 약물이다. 따라서 코로나19로 인한 사망률을 획기적으로 감소시키고, 치료 기간을 단축시키는 경구용 치료제 개발이 시급한 상황이었다.
이에 이상엽 특훈교수와 한국파스퇴르연구소 김승택 박사 공동연구팀은 약물 가상 스크리닝 기술을 이용한 약물 재창출 전략으로 코로나19 치료제 개발 연구를 수행했다.
연구팀은 팬데믹 상황에 대응한 신속한 치료제 개발을 위해 가상 스크리닝 기술을 이용한 약물 재창출 전략을 수립했다. 약물 재창출은 이미 안전성이 검증된 FDA 승인 약물 또는 임상 진행 중인 약물을 대상으로 새로운 적응증을 찾는 방식이다. 이 전략은 신약 개발 과정에 소요되는 시간을 단축시킬 수 있어 코로나19와 같은 팬데믹 상황에 적합한 신약 개발 전략이다.
우리 대학 생명화학공학과 장우대 박사는 우선 FDA 승인 약물 또는 임상 진행 중인 약물을 데이터베이스에서 수집해 6,218종의 약물 가상 라이브러리를 구축했다. 실험으로 이 약물들을 모두 검증하기에는 시간과 비용이 많이 소요되기 때문에 바이러스 치료제로 가능성이 있는 약물만 신속하게 선별할 수 있는 컴퓨터 기반 가상 스크리닝 기술을 도입했다.
기존의 도킹 시뮬레이션 기반의 가상 스크리닝 기술은 높은 위양성률(false positive rate)로 인해 유효물질 도출 비율(hit rate)이 매우 낮은 것이 문제점인 상황이었다. 연구팀은 구조 유사도 분석 모듈과 상호작용 유사도 분석 모듈을 도킹 전후에 도입하여 가상 스크리닝의 정확도를 높이는 데 성공했다. 이번 연구를 통해 개발된 가상 스크리닝 기술은 단백질-약물 복합체 구조 정보를 이용하여 다양한 후보 약물을 빠르고 정확하게 스크리닝할 수 있는 것이 특징이다.
연구팀은 또한 바이러스 치료제로 주로 사용되는 핵산 유사체(nucleotide analogues) 기반 전구약물(prodrug)의 활성형 구조를 자동으로 생성하는 알고리즘을 개발했다. 전구약물은 그 자체로는 약효가 없고 체내 대사를 통해 활성형 구조로 변환되어야만 약효를 나타낸다. 따라서 전구약물은 활성형으로 구조변환 후, 도킹 시뮬레이션을 수행하는 것이 중요하다. 연구팀은 렘데시비르를 포함한 여러 핵산유사체 기반 전구약물들의 활성형 구조를 자동으로 생성하는 데 성공하였고, 도킹 시뮬레이션의 정확도를 향상시킬 수 있었다.
연구팀은 가상 스크리닝 플랫폼으로 사스-코로나바이러스-2(SARS-CoV-2)의 복제와 증식에 필수적인 역할을 하는 단백질 가수분해 효소(3CL hydrolase, Mpro)와 RNA 중합효소(RNA-dependent RNA polymerase, RdRp)를 저해할 수 있는 후보 화합물을 15종과 23종으로 각각 선별했다.
그 후, 가상 스크리닝으로 선별된 38종의 약물에 대해 한국파스퇴르연구소의 생물안전 3등급(BSL-3) 실험실에서 세포 이미지 기반 항바이러스 활성 분석 플랫폼을 활용해 약효를 검증했다.
먼저 사스-코로나바이러스-2를 감염시킨 원숭이 신장세포(Vero cell)를 이용한 시험관 내(in vitro) 실험을 수행한 결과, 38종의 약물 중 7종의 약물에서 항바이러스 활성이 확인됐다.
또한, 검증된 7종의 약물에 대해 인간 폐 세포(Calu-3 cell)에서 추가적인 검증 실험을 수행했고, 3종의 약물에서 항바이러스 활성이 확인됐다. 후보 약물에는 암 및 특발성 폐섬유증(idiopathic pulmonary fibrosis)으로 임상이 진행 중인 오미팔리십(omipalisib), 암 및 조로증(progeria)으로 임상이 진행 중인 티피파닙(tipifarnib), 식물 추출물로써 항암제로 임상이 진행 중인 에모딘(emodin)이 있다. 특히 오미팔리십은 현재 코로나19 표준 치료제인 렘데시비르 대비 항바이러스 활성이 약 200배 이상 높은 것으로 확인됐고, 티피파닙은 렘데시비르와 유사한 수준으로 항바이러스 활성이 확인됐다.
세포 수준에서 항바이러스 효과가 확인된 약물은 바이러스 감염 동물모델을 이용한 전임상시험이 필요하다. 이에 연구팀은 과기정통부의 코로나 치료제 전임상 지원사업을 통해 후보 약물 중 하나의 약물에 대해 약효를 평가했다. 그러나 이 과정에서 동물에 대한 약물 독성이 나타났다. 약물의 독성을 최소화하면서 치료 유효 농도에 도달할 수 있는 최적의 약물 농도를 찾기 위해 추가적인 전임상시험을 진행할 예정이다. 또한, 나머지 후보 약물들에 대해서도 전임상시험을 계획 중이다.
연구팀 관계자는 이번 연구를 통해 예측 성능이 우수한 약물 가상 스크리닝 플랫폼을 구축했고, 이를 통해 코로나19 치료제로 유망한 후보물질을 단기간에 발견할 수 있었다고 설명했다.
이상엽 특훈교수는 “이번 연구를 통해 신종 바이러스 출현 시 신속하게 대응할 수 있는 기반 기술을 마련했다는 데에 의의가 있으며, 이를 통해 향후 코로나바이러스 계열의 유사한 바이러스나 신종 바이러스 출현 시에도 적용할 수 있는 기술을 개발하고자 한다”라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 KAIST 코로나대응 과학기술 뉴딜사업과 바이오·의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.07.08
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훈트 금속의 새로운 존재 가능성 증명
우리 대학 물리학과 한명준 교수 연구팀이 *`훈트 금속'이라고 알려진 특이 양자 상태의 새로운 존재 가능성을 최초로 증명했다고 1일 밝혔다.
☞ 훈트 금속(Hund metal): 전기저항 없이 전류가 흐르는 초전도 현상을 나타내거나 외부 조건의 미세한 변화에도 물질이 크게 바뀌는 특성을 가져 기존 반도체 소재를 뛰어넘는 응용 가능성으로 주목받는 차세대 신물질이다.
훈트 금속이란 `훈트의 법칙'으로 잘 알려진 독일의 물리학자 `프리드리히 헤르만 훈트(Friedrich Hermann Hund; 1896~1997)'의 이름을 딴 독특한 양자역학적 상태를 띠는 금속을 가리킨다.
학계에서는 일반적으로 알려진 전형적인 금속들을 `페르미 금속(Fermi liquid metal)'이라 부르는데, 이와는 성질이 뚜렷이 구분되는 특이한 금속을 이해하는 것은 오랫동안 학계의 중요한 관심사가 되고 있다.
이러한 특이 금속들에 관한 연구가 고온 초전도 현상이나 양자 임계 현상과 같은 대표적인 물리학의 신비를 이해하는 단서를 줄 것이라 믿고 있기 때문이다. 훈트 금속도 그 가운데 하나로서, 미국의 이론 물리학자들에 의해 최초로 그 개념이 제시된 이래, 미국과 유럽 학자들의 주도하에 지난 10여 년간 활발한 연구가 이뤄지고 있다.
특별히 이 금속 상태는 원자 내에서 전자가 가질 수 있는 양자역학적 상태를 나타내는 `오비탈(orbital)'의 개수가 `3' 이상인 경우가 주로 연구돼왔으며, 그 값이 `2'인 경우에는 나타날 수 없다는 것이 상식으로 여겨졌다.
이번 연구는 이와 같은 기존의 통념을 뒤엎는 것으로서, 연구진은 오비탈 수가 `2'인 경우에도 훈트 금속이 발현될 수 있다는 것을 이론적으로 증명했다. 연구진은 통상적인 훈트 금속보다 그 신호가 약하다는 점에서 이를 `약한 훈트 메탈(weak Hund metal)'이라고 이름 붙였으며, 더 나아가 훈트 금속과 관련 상태들을 이해하고 분류하는 기준을 새롭게 제시했다.
이는 기존의 상식을 뒤집는 결과일 뿐 아니라, 지금까지 난항을 겪고 있던 많은 관련 연구들에 새로운 돌파구를 제시할 수 있다는 점에서 큰 주목을 받고 있다.
연구를 주도한 한명준 교수는 “이번 결과는 논문을 심사한 심사위원들조차 처음에는 받아들이기 어려워했을 만큼 획기적이다”며, “관련 실험 데이터나 현상들을 이해하는 새로운 틀을 마련한 기초 이론 연구로서, 최근까지 학계가 어려움을 겪고 있던 초전도와 관련된 여러 문제를 해결하는 토대가 될 수 있을 것으로 기대한다”고 연구의 의미를 설명했다.
우리 대학 물리학과 이시헌 연구원이 제1 저자로 참여하고 미국 브룩헤이븐 국립 연구소(Brookhaven National Laboratory)의 최상국 박사와 함께 진행한 이번 연구 결과는 물리학 분야 최고 권위지 `피지컬 리뷰 레터스(Physical Review Letters)'에 5월 17일 字 온라인 출판됐다. (논문명: Hund Physics Landscape of Two-Orbital Systems)
한편, 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자 지원사업과 미래소재 디스커버리사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.06.02
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이상수 교수팀, iF 디자인 어워드 금상 포함 8개상 석권
우리 대학 이상수 산업디자인학과 교수가 이끄는 디자인팀이 세계 최고 권위의 디자인 공모전인 'iF 디자인 어워드 2021(International Forum Design Award 2021)'에서 최고상인 금상(Gold Award)을 비롯해 총 8개의 상을 받았다.
이 교수팀의 이번 성과는 우리 대학이 iF 디자인 어워드에서 금상을 받은 최초의 사례로 산학 연계 수업을 통해 수상작을 배출했다는 점에서 특히 주목할 만하다. 금상을 수상한 얼라인(ALINE, 정은희, 남서우, 박수연, 황영주, Edwin Truman, 이선옥, 최다솜 학생 참여)은 최근 화두로 떠오르고 있는 ESG 투자(사회적책임투자)를 기반으로 디자인됐다. 새로운 개념으로 투자할 수 있게 도와주는 모바일 애플리케이션 솔루션으로 수익률을 중심으로 판단하던 기존의 방식에서 벗어나 사용자의 가치관을 반영해 투자와 소비를 유도하는 서비스다. 심사위원단은 "정제된 사용자경험(UX) 디자인을 통해 투자 및 소비의 새로운 장을 열었다”고 평가했다.
이뿐만이 아니라 iF 디자인어워드 2021의 서비스디자인 부문 표지 작품으로 게재된 것과 동시에 iF가 지구의 날을 맞아 발행한 '2020-2021 지속 가능한(sustainable) 소비를 위한 디자인 10선'에도 선정되는 등 많은 관심을 받았다.
또한, 대학에서 구성된 디자인팀이 학생 부문이 아닌 일반 기업 경쟁 부문에 참가해 한 번에 8개의 상을 수상한 것 역시 국제적으로도 극히 이례적인 성과로 평가받고 있다. 이상수 교수팀은 52개국 1만여 개 작품이 출품된 올해 공모전에서 서비스 디자인 부문 3개, 사용자 인터페이스(UI) 부문 2개, 사용자 경험(UX) 부문 2개, 커뮤니케이션 부문 1개 등 4개 부문에 걸쳐 총 8개의 상을 받았다. 특히, 금상은 1만여 개의 경쟁 작품 중에서 75개의 출품작에만 주어지는 최고 등급의 상이라는 점에서 이 교수팀의 이번 성과는 더욱 큰 의미를 가진다. 그밖에, 서비스 디자인 부문에서는 부모와 자녀가 함께하는 투자 서비스 핀토(Pinto, 김영우, 김태륜, 조해나 학생 참여), UI부문에서는 멘탈 어카운팅을 반영한 인터페이스 디자인 아쿠아(Aqua, 정기항, 신동욱, 최성민, 임현승 학생 참여), 커뮤니케이션 부문에서는 주식 선물 모바일 애플리케이션 스톡박스(Stockbox, 김병재, 박찬형, 신준범, 이민하, 김우석 학생 참여) 등이 본상을 받았다.
이번 성과를 이끈 이상수 교수는 2020년 NH투자증권-KAIST UX디자인 연구센터를 개소해 새로운 투자 서비스 및 UX디자인을 목표로 연구해왔다. 이 교수(NH투자증권-KAIST UX디자인 연구센터장)는 "KAIST 산업디자인학과 학생들이 세계 최고 수준의 디자인 역량을 갖췄다는 것을 입증받아 기쁘다”라고 소감을 전했다. 이어, "디자인이 단순히 사용자를 즐겁게 만드는 것에 그치는 것이 아니라 더 좋은 사회를 만드는데 기여할 수 있도록 앞으로도 최선을 다할 것ˮ 이라고 수상 소감을 밝혔다.
이상수 교수는 매년 산학 연계 수업을 통해 산업 현장에서 쓰일 수 있는 실질적인 디자인 교육을 지향하고 있으며, 지난 2018년에도 네이버와의 협업을 통해 레드닷 디자인 어워드에서 본상 3개를 한 번에 수상하며 주목받은 바 있다. 한편, iF 디자인 어워드는 레드닷, IDEA 디자인상과 더불어 세계 3대 디자인상으로 손꼽히는 권위 있는 시상식이다. 제품·패키지·커뮤니케이션·서비스디자인·사용자 경험(UX)·사용자 인터페이스(UI)·콘셉트·인테리어·건축 등 총 9개 부문에서 디자인 차별성과 영향력 등을 종합적으로 평가해 수상작을 선정하고 있다.
2021.05.04
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남택진 교수팀, 레드닷 어워드 2021 대상 수상
우리 대학 남택진 산업디자인학과 교수팀이 세계 최대 규모의 디자인 공모전인 독일 ʻ레드닷 디자인 어워드(Red Dot Design Award) 2021ʼ 제품디자인 부문에서 대상(best of the best award)을 받았다. 수상작은 남 교수팀이 개발한 ʻ코로나 중증 환자 치료용 이동형 감염병동(mobile clinic module, MCM)ʼ이다. 올해 공모전에는 60여 개국에서 총 7천8백여 개의 작품이 출품돼 제품 디자인·커뮤니케이션 디자인·콘셉트 디자인 등 3개 분야에서 경쟁을 펼쳤다. 주최 측은 "수상작들이 자동차·로봇·의료 기술·포장에 이르기까지 디자인을 통해 현대 사회가 가진 문제를 해결하고 인류의 생활 수준을 향상하는 데 중요한 역할을 했다ˮ라고 밝혔다. 특히, 남 교수팀의 이동형 감염병동은 "제품 디자인이 감염병 확산을 방지하는 일에 얼마나 가치 있게 기여할 수 있는지를 보여줬다ˮ라고 평가했다.
이동형 감염병동의 쾌거는 이뿐만이 아니다. 레드닷 디자인 어워드(Red Dot Design Award)와 함께 세계 최고 권위의 디자인 공모전으로 손꼽히는 iF 디자인 어워드(International Forum Design Award) 2021에서도 제품·실내건축·사용자인터페이스·사용자경험 등 총 4개 분야에서 본상을 수상했다.
이로써, 남 교수팀의 이동형 음압병동은 국제 권위의 디자인 공모전을 연이어 석권하며 기능성·경제성·효용성뿐만 아니라 독창적 디자인과 심미성까지 갖춘 의료 시설로서 가치를 인정받게 됐다.
이동형 음압병동은 고급 의료 설비를 갖춘 음압 격리 시설로 신속하게 변형하거나 개조해 사용할 수 있도록 디자인됐다. 음압 프레임·에어 텐트·기능 패널 등의 각 모듈을 조합해 단시간 내에 음압 병동이나 선별진료소 등을 구축할 수 있다. 또한, 소규모의 장비와 인력으로도 관리·이송·설치가 가능해 기존의 조립식 병동 대비 경제적·시간적 효율을 높인 것이 가장 큰 특징이다. 남택진 교수팀은 작년 7월부터 KAIST 코로나 대응 과학기술 뉴딜사업(단장 배충식)의 일환으로 이동형 음압병동을 개발했다. 조스리 스튜디오·20Plus 등과 협력해 디자인을 진행했고 신성이엔지가 제작을 담당했다. 배상민(산업디자인학과)·이태식(산업및시스템 공학과)·김형수(기계공학과) 교수 등이 자문했으며, 석현정(산업디자인학과), 박해원·김성수(기계공학과), 한동수(전산학과) 교수 등이 감염병원 서비스 주제로 연구에 참여했다. 현재 한국 원자력의학원·제주도 백신 접종센터에 시제품이 설치돼 코로나 환자 및 백신 접종자들을 대상으로 시범 운영 중이다. 향후, 건양대 병원 등으로 적용 범위를 확대해나갈 예정이다. 디자인 총괄한 남택진 교수는 "현실 세계의 문제를 발견하고 해결하여 책임지는 디자이너가 더 많아지기를 바란다ˮ라고 수상 소감을 전했다. 이어, 남 교수는 "MCM의 생산 효율성과 안정된 운영을 위해 엔지니어링 디자인 측면을 개선하는 연구를 진행 중이며, 빠른 시일 내에 상용화와 수출이 이뤄질 수 있도록 박차를 가할 예정이다ˮ라고 전했다. KAIST 코로나 대응 과학기술 뉴딜사업단은 KAIST의 과학기술 역량을 기반으로 감염 예방·보호·진단·치료 등 감염병의 전 주기에 대응하는 치료 분야에서 산·학·연·병이 협력해 방역 요소기술 개발과 과학기술 기반의 방역 시스템을 구축하는 연구를 수행하고 있다.
2021.04.19
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신소재 영상화 및 머신러닝을 활용한 미래 개척
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 KAIST 10대 플래그쉽 분야이자, 글로벌 특이점 과제인 `KAIST 신소재 혁명: M3I3 이니셔티브' 과제의 배경, 역사, 진행 상황 그리고 미래 방향을 제시했다고 31일 밝혔다.
홍 교수 연구팀은 다중스케일 다중모드 영상화 기술과 머신러닝(기계학습) 기법을 융합해서 고차원의 구조-물성 및 공정-구조 상관관계를 도출했다. 그리고 이를 인공지능과 3차원 다중 스케일 프린팅 기술을 활용해서 신소재 디자인부터 시장 진입까지의 기간을 획기적으로 단축할 수 있는 비전과 실행 플랫폼을 제안했다. M3I3 플랫폼은 고용량 에너지 소재 디자인에서 시작해서, 고밀도 메모리 소재, 고성능 자동차/항공 소재에도 응용 가능할 것으로 기대된다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수가 제1 저자로, 리오치하오 박사가 제2 저자로 참여하고, 육종민 교수, 변혜령 교수, 양용수 교수, 조은애 교수, 최벽파 교수, 이혁모 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `에이씨에스 나노(ACS Nano)' 2월 12일 字 온라인 출판됐다. (논문명 : Reducing Time to Discovery: Materials and Molecular Modeling, Imaging, Informatics, and Integration)
역사의 큰 흐름을 결정한 신소재는 시행착오와 도제식의 비결 전수를 통해서 발견 및 개발돼왔다. 각종 무기와 그릇, 그리고 장신구들이 좋은 예다. 광학현미경이 발명되면서 검의 미세구조와 검의 강도 혹은 경도 간의 상관관계를 이해하기 시작했고, 투과전자현미경과 원자간력 현미경의 발명으로 원자 수준의 분해능으로 신소재를 영상화하기 시작했다.
고려청자를 현재 재현하지 못하는 것은 고려 시대의 장인들이 그 비결을 남기지 않았기 때문이라고 우리는 가르치고 있다. 그러나, 미래에는 고려청자의 다중 스케일 구조를 영상화해서 데이터화 하고, 구조를 구현할 수 있는 공정 과정을 머신러닝의 힘을 빌려 역설계한다면, 고려청자를 재현하는 일은 가능할 것으로 보인다.
우리 대학 M3I3 플랫폼은 이처럼 다중 스케일 및 다중 모드 영상화 기술, 데이터 마이닝과 머신러닝, 그리고 다중 스케일 제조 기술을 접목해 미래에 필요한 신소재를 역설계해서 빠르게 공정 레시피를 확보할 수 있게 만들어준다.
이번 논문에서는 M3I3 플랫폼의 유효성을 확인하기 위해 배터리 소재에 적용하는 연구를 진행했다. 고용량 배터리 소재의 개발 기간을 단축할 수 있다는 것을 검증하기 위해서 20년간의 논문 자료를 50여 명의 학생이 읽고 데이터를 추출해 양극재의 에너지 밀도와 소재 조성 간의 상관관계를 도출했다. 그리고 논문에 나와 있는 공정, 측정 및 구조 변수들을 머신러닝 기법을 활용해 모델을 수립한 후, 무작위 조건에서 합성해 모델의 정확도를 측정함으로써 데이터 마이닝과 머신러닝의 우수성을 입증했다.
또한 투과전자현미경(TEM), 주사투과전자현미경(STEM), 원자간력현미경(AFM), 광학현미경 등의 다양한 현미경과 엑스레이(X-ray), 라만(Raman), UV/Visible/IR 등 다양한 분광 장비들을 통해 얻은 영상과 스펙트럼 데이터를 기반으로 다중 스케일 구조↔물성 상관관계를 도출하고, 여러 가지 공정변수 데이터를 수집해, 공정↔구조 상관관계를 수립하는 것이 M3I3 플랫폼의 중요한 핵심이다. 특히, 실험데이터와 시뮬레이션 데이터를 융합하고, 머신러닝으로 생성한 가상의 데이터를 과학적인 기준에 맞춰 유의미한 빅데이터로 만들면, 머신러닝을 활용해 물성→구조→공정으로 연결되는 역설계 알고리즘을 개발하는 것이 가능해지며, 이를 통해 미래에 필요한 물성을 갖는 신소재 공정 레시피를 신속하게 확보할 수 있게 된다.
제1 저자인 홍승범 교수는 "과학은 날카로운 관찰과 정량적 측정에서 시작한 학문이며, 기술의 발전으로 현재는 눈에 보이는 소재의 모양과 구조뿐만 아니라 눈에 보이지 않는 소재의 구조를 볼 수 있는 시대가 왔고, 물성마저 공간과 시간의 함수로 영상화할 수 있는 시대가 도래했다ˮ라며 "신소재 영상화 기술과 머신러닝 기술을 융합하고 3D 프린팅 기술을 다중 스케일 자동 합성 기술로 승화시키게 되면 20년 걸리던 신소재 개발 기간을 5년 이내로 단축할 수 있을 것이다ˮ 라고 말했다.
한편, 이번 연구는 글로벌 특이점 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.04.01
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딥페이크 탐지 모바일 앱 서비스 개시
우리 대학 전산학부 이흥규 교수 연구팀이 인공신경망 기반 딥페이크(deepfake) 탐지와 사진 위변조 탐지 소프트웨어인 `카이캐치(KaiCatch)'를 모바일 앱 형태로 개발해 서비스를 시작한다고 30일 밝혔다. 이는 디지털콘텐츠 위변조 탐지가 필요한 공공기관, 산업계, 언론 및 방송사, 각종 포털 종사자들 및 일반인들도 손쉽게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
이번 모바일 앱 서비스는 본격적으로 일반인들도 손쉽게 디지털콘텐츠 위변조 탐지 기술을 활용할 수 있도록 실용화 단계로 들어섰다는 점에서 의미가 크다. KAIST에서 딥페이크 영상을 포함해 각종 위변조 사진들을 잡아낸다는 의미를 지닌 `카이캐치(KaiCatch)' 소프트웨어를 모바일 앱 형태로 개발해 서비스를 시작하는데 이러한 유형의 서비스로는 국내 최초다. 구글스토어에서 `카이캐치'를 검색해 앱을 다운로드하면 간단하게 딥페이크 및 이미지 위변조 분석을 할 수 있다.
주로 사람의 얼굴을 대상으로 하는 딥페이크 기술은 얼굴 교체, 얼굴 재현, 얼굴 속성 변환으로 크게 3가지 유형으로 나눌 수 있다. 그중 얼굴 교체와 얼굴 재현은 악의적으로 사용할 때 가짜 뉴스로 사회적 큰 혼란을 일으킬 수 있고 음란물 제작 등에도 악용돼 개인의 인권을 크게 침해할 수 있다. 또한, 얼굴 속성 변환은 영상 증거를 조작하는데 악용될 수 있다.
연구팀이 개발한 기술은 딥페이크 생성 유형에 상관없이 딥페이크 여부를 탐지하기 위해 영상의 미세 변형 신호 흔적과 미세 이상 신호 흔적 탐지 기술을 적용한 신호처리 및 인공지능 기술로 개발됐다. 이러한 핵심 기술들을 사용해, 얼굴 영역의 미세 변형과 코, 입, 얼굴 윤곽 등 얼굴 내 기하학적 왜곡 발생 가능 영역의 이상 신호 흔적을 분석해 딥페이크를 탐지한다.
딥페이크 탐지 기술의 경우, avi 나 mp4 형식의 딥페이크 의심 동영상이 주어지면 개별 프레임으로 자른 뒤 분석하고자 하는 프레임을 이미지로 변환 후 딥페이크 탐지를 수행한다. 동영상 내의 얼굴이 지나치게 작거나(해상도 128×128 이하) 동영상 내 사람 얼굴이 상당 부분 잘린 경우가 아니면 정상적인 탐지가 가능하다. 따라서 동영상의 한 프레임을 잘라 이미지로 만들어 카이캐치 앱에 업로드하면 손쉽게 딥페이크 여부를 확인할 수 있다. 분석 결과는 0에서 100 (%) 값으로 표시되며 숫자가 높을수록 딥페이크일 확률이 높은 것으로 판단한다.
사진 위변조 탐지 기술의 경우도 마찬가지로 카이캐치 앱에 해당 이미지를 업로드하면 위변조 분석 결과를 받아 볼 수 있다. 카이캐치는 BMP, TIF, TIFF, PNG 등 무압축, 무손실 압축을 포함해 50여 개의 표준 양자화 테이블과 1,000여 개가 넘는 비표준화된 양자화 테이블에 기반한 JPEG 이미지들도 모두 처리할 수 있다. 사진 위변조가 의심되는 이미지를 업로드하면 해당 이미지를 분석한 결과를 시각화한 두 장의 분석 이미지를 도출하며, 분석 이미지 내에 위변조가 의심되는 특징들이 포함된 주요 영역들이 다른 주변 영역들과 색상이 크게 다르거나, 또는 주요 영역들에만 다양한 색상들이 혼재해 나타나면 해당 영역이 위변조된 것으로 일반인들도 간단하게 판단할 수 있다.
이번에 개발한 모바일용 위변조 탐지 앱 개발은 국내 최초이자 선진국에서도 찾기 어려운 위변조 탐지 앱 서비스 기술이다. 이흥규 교수는 "카이캐치는 인공지능과 미세 이상 신호 흔적 분석 기법이라는 첨단 기술을 사용해 다양한 유형의 변형에 대응한 범용성을 가지도록 개발됐다”며 "우리가 예측하지 못하거나 모르는 변형 기법을 사용해도 90% 내외의 높은 신뢰도로 탐지한다”고 말했다.
이 교수는 이어 "이번에는 안드로이드 기반의 모바일 환경에서만 동작하는 앱 서비스 기술로 개발됐지만 가까운 기간내 애플 iOS 기반의 앱 출시와 함께, 영어, 중국어, 일어 앱 들도 출시하려고 한다ˮ며 "기존 탐지 기법과는 매우 상이한 기법들을 사용한 위변조 탐지 기술도 실용화해 카이캐치에 추가 탑재 운용함으로써, 탐지가 안 되는 각종 예외 경우들을 대폭 줄이도록 노력하겠다ˮ 고 덧붙였다.
한편 이번 연구는 KAIST 창업기업인 ㈜디지탈이노텍(http://www.kaicatch.com/) 과 산학협력 연구로 수행됐다.
2021.03.31
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김대수 교수, 근긴장이상증 억제 신약 개발
우리 대학 생명과학과 김대수 교수 연구팀이 신경전달물질인 세로토닌을 억제하는 물질을 성분으로 포함해 근긴장이상증을 효율적으로 치료할 수 있는 신규 약물을 개발했다고 10일 밝혔다.
근긴장이상증은 의지와 무관하게 근육의 긴장이 증가해 통증과 함께 몸의 일부 또는 전신이 뒤틀리는 세계 3대 운동 질환 중 하나이며 스트레스가 많은 현대사회에서 환자 수가 증가하고 있다. 우리나라에서 2010년 2만 8 천여 명이던 환자가 2017년 통계로는 3만 5천여 명으로 약 25% 증가했다.
근긴장이상증은 발병 원인이 밝혀져 있지 않고 효과적인 치료약물이 없는 상황이다. 유일한 치료 방법으로는 보톡스 주사 혹은 수술로 해당 근육을 긴장시키는 신경 신호를 차단하거나 뇌를 전기로 자극하는 뇌 심부 전기자극 수술(DBS)을 받는 것이다.
김대수 교수 연구팀은 근긴장이상증 환자들이 스트레스 상황에서 증상이 심해지는 것에 주목했다. 스트레스를 받으면 전신에서 근긴장이상증을 나타내는 동물모델을 활용해 어떻게 스트레스가 근긴장이상증을 유발하는지를 연구했다. 연구 결과 스트레스를 받으면 세로토닌 신경의 활성이 증가해 세로토닌 분비가 늘어나며 늘어난 세로토닌은 5HT2A 라는 세로토닌 수용체에 작용해 근육을 긴장시킴을 밝혔다. 따라서 세로토닌 신경을 차단하거나 5HT2A 수용체를 억제하면 근긴장이상증을 치료할 수 있게 된다. 연구팀은 또한 5HT2A 수용체를 효과적으로 억제할 수 있는 약물을 개발해 근긴장이상증 치료에 기반을 마련했다.
김대수 교수가 주도하고 김정은 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 저널 3월 4일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Cerebellar 5HT-2A receptor mediates stress-induced onset of dystonia)
기존 치료법으로 알려진 보톡스 주사의 경우는 국소적인 근긴장이상에 적용할 수 있어 부위가 넓을 때 적용이 어려우며 내성이 생기면 투여량을 증가시켜야 한다. 또 다른 치료법인 뇌 심부 전기자극 수술(DBS)은 일부 환자들에게만 적용 가능하며 뇌수술의 위험을 감수해야 한다. 따라서 수술 없는 약물치료가 가능하다면 환자들의 증상 관리와 치료에 획기적인 전기를 마련하게 된다.
김대수 교수는 "이번 연구를 통해 개발된 근긴장이상증 치료제가 환자들의 삶의 질을 높이는 데 이바지하기를 바란다ˮ라며 "근긴장이상증뿐 아니라 근육 통증 등 스트레스에 의해 유발되는 다양한 운동 질환에도 적용할 수 있을 것이라 기대된다ˮ라고 말했다.
연구팀은 이번 연구성과를 바탕으로 설립된 신약 개발 회사인 ㈜뉴로토브(CEO 김대수)를 통해 근긴장이상증 치료제 개발을 위한 임상 연구를 준비 중이다.
이번 연구는 한국연구재단 초 융합 AI 원천기술개발 인프라, KAIST G-core 연구사업 및 글로벌특이점 과제의 지원을 통해 수행됐다.
2021.03.10
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인공지능으로 3차원 고해상도 나노입자 영상화 기술 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수 연구팀이 삼성전자 종합기술원과 공동연구를 통해 나노입자의 3차원 형상과 조성 분포의 복원 성능을 획기적으로 향상한 인공지능 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 공동연구팀은 에너지 분산형 X선 분광법(EDX)을 주사 투과전자현미경(STEM)과 결합한 시스템을 활용했다.
이번 연구를 통해 나노입자를 형성하고 있는 물질의 형상과 조성 분포를 정확하게 재구성함으로써, 실제 상용 디스플레이를 구성하는 양자점(퀀텀닷)과 같은 반도체 입자의 정확한 분석에 도움을 줄 것으로 기대된다.
예종철 교수 연구팀의 한요섭 박사, 차은주 박사과정, 정형진 석사과정과 삼성종합기술원의 이은하 전문연구원팀의 장재덕, 이준호 전문연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)' 2월 8일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Deep learning STEM-EDX tomography of nanocrystals)
에너지 분산형 X선 분광법(이하 EDX)은 나노입자의 성분 분석에 주로 이용되며, X선과 반응한 물체의 성분에 따라 고유한 방출 스펙트럼을 보인다는 점에서 화학적인 분석이 가능하다. 퀀텀닷 및 배터리 등 다양한 나노 소재의 열화 메커니즘과 결함을 해석하기 위해 형상 및 조성 분포 분석이 가능한 이 분광법의 필요성과 중요도가 급증하고 있다.
그러나 EDX 측정 신호의 해상도를 향상하기 위해, 나노 소재를 오랜 시간 전자빔에 노출하면 소재의 영구적인 피해가 발생한다. 이로 인해 나노입자의 3차원 영상화를 위한 투사(projection) 데이터 획득 시간이 제한되며, 한 각도에서의 스캔 시간을 단축하거나 측정하는 각도를 줄이는 방식이 사용된다. 기존의 방식으로 획득된 투사 데이터를 이용해 3차원 영상을 복원할 시, 미량 존재하는 원자 신호의 측정이 불가능하거나 복원 영상의 정밀도와 해상도가 매우 낮다.
그러나 공동 연구팀이 자체 개발한 인공지능 기반의 커널 회귀(kernel regression)와 투사 데이터 향상(projection enhancement)은 정밀도와 해상도를 획기적으로 발전시켰다. 연구팀은 측정된 데이터의 분포를 네트워크가 스스로 학습하는 인공지능 기반의 커널 회귀를 통해 스캔 시간이 단축된 투사 데이터의 신호 대 잡음비(SNR)를 높인 데이터를 제공하는 네트워크를 개발했다. 그리고 개선된 고화질의 EDX 투사 데이터를 기반으로 기존의 방법으로는 불가능했던 적은 수의 투사 데이터로부터 더욱 정확한 3차원 복원 영상을 제공하는 데 성공했다.
연구팀이 개발한 알고리즘은 기존의 EDX 측정 신호 기반 3차원 재구성 기법과 비교해 나노입자를 형성하고 있는 원자의 형상과 경계를 뚜렷하게 구별했으며, 복원된 다양한 코어-쉘(core-shell) 구조의 퀀텀닷 3차원 영상이 샘플의 광학적 특성과 높은 상관관계를 나타내는 것이 확인됐다.
예종철 교수는 "연구에서 개발한 인공지능 기술을 통해 상용 디스플레이의 핵심 기반이 되는 퀀텀닷 및 반도체 소자의 양자 효율과 화학적 안정성을 더욱 정밀하게 분석할 수 있다ˮ고 말했다.
2021.02.16
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인간 귀 모사한 음성 센서 세계 최초 상용화 길 터
우리 대학 신소재공학과 이건재 교수와 왕희승 박사팀이 *공진형 유연 압전 음성 센서를 개발해 정확도가 높은 초고감도의 인공지능 기반 화자(話者) 식별 및 음성 보안기술을 구현했으며, 이를 스마트폰과 인공지능 스피커에 탑재해 제품화하는 데도 성공했다고 15일 밝혔다.
☞ 공진형 압전 음성 센서: 공진이란 특정 주파수 영역에서 센서가 큰 진폭으로 진동하는 현상을 말하며, 압전이란 압력을 가했을 때, 전기적인 신호가 자발적으로 생성되는 현상을 말한다. 음성에 의해 센서의 막이 진동하게 될 때, 공진 현상이 일어나 민감도 높은 전압 신호를 얻을 수 있다.
인간이 먼 거리의 소리를 인식하는 방법은 달팽이관에 있는 사다리꼴 막이 가청주파수 대역에서 수많은 공진 현상을 발생시키며 소리를 증폭하는 원리에 있다. 연구진은 이러한 원리의 효과를 극대화하기 위해 매우 얇은 유연 압전 막을 사용해 인간의 귀를 모사했고, 여러 공진 채널을 구현해 소리를 초고감도로 식별할 수 있는 공진형 음성 센서를 제작했다.
이건재 교수팀은 2018년도에 세계 최초로 공진형 유연 압전 음성 센서 개념을 제시한 데 이어, 이번 연구에서는 센서 구조에 따른 공진, 주파수, 압전 막의 역할 등을 이론적으로 밝히고 크기를 매우 소형화함과 동시에 성능이 향상된 음성 센서를 개발했다.
유연 압전 음성 센서는 원거리에서 스마트 기기들을 정확하게 제어하는 미래 사물인터넷 기술과 음성을 암호화하는 보안기술을 연결함으로써 소비자 맞춤형 서비스 제공에 크게 이바지할 것으로 전망된다.
생체 모사된 공진형 음성 센서는 신호 대 잡음비(Signal to noise ratio, SNR)가 우수해 음성인식 기능이 뛰어나고 다수 채널을 보유하기 때문에, 인공지능 음성 서비스에 적은 데이터양으로도 화자 식별 정확도를 높이는 강점이 있다.
연구팀의 음성 센서는 같은 조건에서 정전용량형 상용 마이크로폰과 성능 비교를 진행한 결과, 음성 분석 및 화자 식별에 있어 인식률을 크게 높였고 조건에 따라 오류율을 60%에서 95%까지 줄일 수 있었다.
연구팀이 개발한 시제품은 이 교수가 교원 창업한 기업인 ㈜프로닉스 社를 통해 2020년 세계 가전박람회(CES)에서 공개된 바 있으며, 현재 해당 기술은 완성도 높은 인공지능 음성 기술을 시연하며 ㈜프로닉스 미국 지사를 통해 실리콘밸리의 유수 IT 기업들과 협업도 추진하고 있다.
이건재 교수는 "이번에 제품화된 모바일 음성 센서는 높은 민감도를 보유하면서도 크기를 획기적으로 줄였기 때문에 미래 인공지능기술을 구동하는 핵심 센서로 적용할 수 있다ˮ며 "현재 대량생산 상용화 공정도 완성 단계에 있어 실생활에 곧 적용될 수 있을 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 휴먼플러스 인공지능 센서 센터의 지원을 받아 수행됐으며, 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)'에 2월 12일 字 게재됐다.
2021.02.16
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