인공지능(AI) 모델은 하나의 학습 환경에 최적화된 내부의 매개변수가 고정되어 있기 때문에 종전의 학습 환경과 다른 운용 환경에서 AI 모델을 사용하면 성능이 저하되는 문제가 발생한다.예를 들어, 화창한 날씨에 찍은 사진만으로 학습한 AI 모델은 이에 최적화되어 있어 비가 오는 날에는 이미지 인식 성능이 낮아지게 된다. 따라서 AI 모델이 학습이 끝난 후에도 이미지 인식 성능을 유지하려면 AI 모델을 새로운 운용 환경에 맞춰 조정하는 기술이 필요하다.광주과학기술원(GIST, 총장 임기철)은 융합기술학제학부 이규빈 교수 연구팀이 AI
국내 연구진이 카메라 센서와 라이더 센서를 융합해 주위 환경을 인지하고 스스로 장소를 찾아 안전하게 착륙하는 인공지능 기반 드론을 만들어 K드론 산업 활성화에 활력을 불어넣을 것으로 기대된다.광주과학기술원(GIST, 총장 임기철)은 기계공학부 이종호 교수 연구팀이 카메라로 촬영한 이미지 정보와 라이다 센서로 측정한 거리 정보를 활용해 드론이 스스로 안전한 장소를 찾아 자동으로 착륙하는 드론 기술을 개발했다고 밝혔다.카메라로 촬영한 이미지는 인공지능(AI) 딥러닝 기술을 활용해 도로, 잔디, 물 등 착륙할 수 있는 지역과 착륙할 수
나이가 들수록 입술에서 나타나는 형태, 주름, 톤의 핵심적인 변화 3가지를 한국인 여성들의 입술 이미지를 통해 인공지능(AI)으로 규명한 국내 연구진의 흥미로운 연구 결과가 나왔다. LG생활건강 기술연구원(원장 강내규. Research&Innovation) 서정연, 이상섭, 김한지, 유승원, 김윤관 연구원 등으로 구성된 연구팀이 한국인 여성의 나이에 따른 입술 형태와 색상 변화를 인공지능 딥러닝(DL) 알고리즘을 활용해서 한국인 여성 입술 노화 비밀 밝혀냈다. 이는 전 세계적으로 첫 연구 사례다.연구팀은 입술 노화 분석을 위해 20
사람의 피부 림프계(Lymphatic system)는 피부 세포들과 조화를 이루며 림프 기능을 엄격히 제어한다. 림프계는 조직으로부터 세포 노폐물, 잔류 단백질, 각종 항원, 면역 세포를 제거하여 항상성을 유지하고 간질액의 배출을 통해 면역 체계를 활성화하는 중요한 역할을 한다피부는 외부 자극(병원체와 같은)으로부터 우리 몸을 보호하는 역할을 한다. 여기에 인간 피부 림프 모델을 개발하기 위해, 아모레퍼시픽은 고려대학교 기계공학과 장석 교수와 공동 연구를 통해 림프관 활성이 피부 건강에 미치는 영향과, 발효 인삼 소재에 의한 피부
국내 연구진이 센서와 인공지능(AI) 딥러닝 기술을 효과적으로 통합해 실시간으로 짠맛·신맛·떫은맛·단맛을 동시에 정밀하게 측정할 수 있어 식품·주류·화장품 및 의약품과 휴머노이드 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대된다.DGIST(총장 이건우) 로봇및기계전자공학과 장경인 교수 연구팀과 KAIST(총장 이광형) 항공우주공학과 최지환 교수 연구팀이 인간 미각을 모방한 인공 전자혀 시스템을 개발했다.전자혀(E-tongue)는 인공 미각 센서로, 인간의 미각을 모방하여 다양한 맛을 구분하고 세부적인 특징을 정량적으로 평가할 수 있다. 객
카비랩(대표 강성빈)은 울산대학교병원, 서울성모병원, 여의도성모병원, 연세대학교 의과대학과 함께 정형외과 수술계획 수립 자동화에 필수적인 딥러닝 기반 의미론적 (Semantic Segmentation) 골격/골편 분할 기술력에 대한 후향적 임상시험 결과를 세계적인 과학 저널 네이처(Nature)가 출간하는 국제 학술지 '사이언티픽 리포트(Scientific Reports)'에 게재됐다.정형외과는 현재까지 진료에서 공식적인 행위로 수술계획 단계가 없다. 즉, 정형외과에서 수술을 받은 환자 그 누구라도 수술계획과 관련된 명목으로 비용을
대장균은 가장 많이 연구된 생명체 중 하나에 해당되지만 아직 대장균을 구성한 단백질 30%의 기능에 대해 명확하게 밝혀지지 않았다.여기에, 인공지능(AI)을 활용하여 아직 명확하게 밝혀진 바 없던 단백질에서 464종의 효소를 발견하였으며, 이 중 3종의 단백질의 예측된 기능을 시험관 내 효소 분석 방법을 통해 검증하는데 성공한 것이다.KAIST(총장 이광형)는 생명화학공학과 이상엽 특훈교수와 캘리포니아대학교 샌디에이고(UCSD) 생명공학과 버나드 펄슨(Bernhard Palsson) 교수 공동연구팀이 단백질 서열을 활용, 해당 단백
수년간의 가뭄 이후 집중호우가 내렸던 2020년 8월, 섬진강 인근 댐의 물을 방류하는 과정에서 강이 범람해 1천억 원 이상의 피해가 발생했다. 수해 원인은 당시 댐의 수위를 평소보다 6m가량 높게 유지했기 때문이다. "미리 이 상황을 예측하고 댐을 관리했다면 충분히 막을 수 있지 않았을까?"여기에, POSTECH(포항공과대학교) 환경공학부 감종훈 교수와 이은미 통합과정 연구팀은 딥러닝 기술을 이용해 댐 운영 패턴을 분석하고, 그 실효성을 검증했다. 우리나라는 강수가 여름에 집중되어 댐 등의 시설로 물을 관리한다. 그러나 세계적 기
암 환자를 진단하고 그 예후를 예측하기 위해서는 병리영상 속 세포핵들의 모양을 확인하고 개수를 세는 작업이 필수다. 그러나 높은 성능의 딥러닝 모델을 학습하기 위해서는 정확하게 그려진 세포핵 데이터가 필요하다.세포핵의 형태는 다양하며, 한 영상에서는 수십만 개 이상의 세포핵들이 존재하기 때문에 이를 일일이 데이터화 하는 것은 시간과 비용이 많이 소요된다.이 문제를 해결하기 위해 최근에는 세포핵의 중심에 점을 찍어 학습데이터로 사용하는 ‘약지도 학습 기반’의 딥러닝 모델 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이는 기존의 데이터셋 구축 방식
최근 다중 태스크 학습 연구에서는 관련성이 적은 작업들을 통합된 신경망에 같이 학습할 때 전체적인 성능이 저하된다는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 기존의 연구에서는 동적 신경망 기술을 이용하여 신경망 구조를 변경하려 시도했으나, 이는 다양한 신경망 구조를 탐색하기 어렵다는 단점이 있었다.이에 DGIST(총장 국양)의 전기전자컴퓨터공학과 임성훈 교수팀이 신경망 구조 탐색 기술을 통해 다중 태스크 딥러닝 기술을 개발했다. 이 기술은 성능의 저하 없이도 여러 작업을 동시에 수행 할수 있게 해 향후 여러 작업을 효율적으로 수행해야 하
인공지능(AI)은 사회 전반에 혁신적인 변화를 불러왔으며, 특히 의료 산업에서 빠르게 발전하고 있다. 의료 분야에서 딥러닝 모델을 학습할 경우 데이터에 환자의 개인정보가 포함되어 있어 개인정보 침해에 대한 우려가 많았다.이 때문에 각 병원의 데이터를 중앙 서버로 모으는 것이 힘들었고, 나아가 여러 병원에서 공동으로 사용할 수 있는 대규모 모델을 개발하기도 어려웠다.이 문제를 해결하기 위해 연합학습((Federated Learning, FL)은 데이터를 중앙서버에 수집하지 않고 각 병원이나 기관에서 학습한 모델만을 수집해 중앙서버로
정신분열증으로도 알려진 조현병(調絃病, Schizophrenia)은 환청, 환영, 인지장애 등의 증상으로 대표되는 정신질환이다.조현병은 2016년 강남역 살인사건, 2019년 진주 방화사건, 2023년 대전 칼부림 사건 등 일부 환자들의 강력범죄와 환자에 대한 사회적 낙인으로 인해 조현병은 심각한 사회적 문제가 되었다.그러나 이러한 심각성에도 불구하고 조현병의 원인은 명확히 밝혀지지 않아, 리스페리돈(risperidone), 클로자핀(clozapine) 등 항정신병제에 의한 증상의 억제만이 가능한 실정이다.국내 연구진이 인공지능을
연세대학교(총장 서승환) 생명공학과 신용 교수 · 울산의대 서울아산병원 융합의학과 김준기 교수 공동연구팀이 인공지능(AI) 딥러닝 기반의 표면증강 라만산란(Surface-Enhanced Raman Scattering. 이하, SERS) 기술을 이용해 핵산을 직접 증폭(Direct Amplification) 할 수 있는 빠르고 정확한 분자진단 플랫폼을 개발했다.SERS는 은이나 금과 같은 금속 표면에서 국소적으로 발생하는 표면 플라스몬(Plasmon) 공명 현상을 이용해 라만 신호를 비약적으로 증가시키는 분광 기술이다. 이는 다양한
DGIST(총장 국양) 로봇및기계전자공학과 박상현 교수(인공지능전공 겸직) 연구팀이 적은 양의 정보만으로 대상자의 뇌파를 정확하게 분류하는 퓨샷 학습(Few-shot leanring) 딥러닝 모델을 개발했다.기존 딥러닝 모델로 새로운 사람의 뇌파를 분류하기 위해서는 타겟 피험자로부터 수집한 많은 양의 뇌파 데이터셋 구축이 필요했지만, 연구팀이 개발한 새로운 딥러닝 모델을 이용하면 적은 정보만으로도 정확하게 뇌파 분류가 가능해, 향후 해당 기술이 뇌파 관련 연구 분야에 획기적으로 기여할 것으로 보인다.뇌파 데이터는 사람마다 큰 편차가
신약 개발은 새로운 치료법을 찾고, 질병을 예방하는 등 의학과 인류의 건강에 있어 매우 중요한 분야다. 그런데, 그 과정 중에서도 실험실에서 약물의 효능과 안정성을 입증했음에도 불구하고, 최종 관문인 임상시험 단계를 통과하지 못하는 경우가 많다.다양한 인구 집단을 대상으로 진행되는 임상시험 단계에서 약물이 승인되지 않는 경우 막대한 경제적 손실이 발생한다. 이를 해결하기 위해서는 임상 전 모든 단계를 통과한 약물이 왜 임상시험 단계에서 실패하는지 그 원인을 찾고, 약물의 승인 여부를 미리 추측할 수 있어야 한다.여기에, POSTEC
평발은 발바닥 안쪽 아치가 비정상적으로 낮아지거나 소실돼 발바닥 면이 편평하게 변형되는 질환이다. 심한 경우 발에 통증이 생기고 장거리 보행이 어려워져 병역판정검사에서 보충역으로 분류될 수도 있다.하지만 평발을 포함한 족부 변형은 의사마다 측정 과정이 다르다는 한계가 있어 오차 없이 정확하게 진단하는 것이 생각보다 까다롭다. 병무청별 족부 변형 판정률이 3배 이상 차이가 난다는 자료가 있을 정도인데, 최근 딥러닝 기술 기반의 인공지능(AI)이 평발을 정확하게 진단할 수 있다는 연구 결과가 발표됐다.서울아산병원 융합의학과 김남국 교수
수술 중 저혈압은 전신마취 중인 환자에게 흔히 발생할 수 있지만, 수술 후 합병증 발생과 사망률에 영향을 미친다.이를 예방하기 위해 마취통증의학과 전문의가 수술 중인 환자의 동맥혈압 변화를 관찰해 저혈압 위험을 파악하고 저혈압 상태를 최소화하는 것이 중요한데, 최근 국내 연구진이 저혈압 발생 확률을 조기에 예측하는 인공지능(AI)을 개발했다고 밝혔다.서울아산병원 마취통증의학과 김성훈·박용석 교수, 국립암센터 국제암대학원대학교 암AI디지털헬스학과 김준태 교수팀은 수술 환자 1만 여명의 동맥혈압 데이터를 학습시킨 인공지능 모델을 개발한
면역항암치료는 환자의 면역 시스템을 활성화해 암을 치료하는 혁신적인 3세대 항암 치료 방법으로 알려져 있다. 하지만 면역항암 치료제는 면역활성화에 의해 기존 항암제와는 구분되는 자가면역질환과 유사한 부작용을 유발할 수 있다는 새로운 문제가 제기됐다.이러한 부작용은 심각한 경우 환자를 죽음에까지 이르게 할 수 있기에 부작용에 대한 연구가 절실한 상황에 놓여있다.서울아산병원(병원장 박승일) 종양내과 박숙련 교수팀과 KAIST(총장 이광형) 바이오및뇌공학과 최정균 교수팀은 면역항암제 치료를 받은 고형암 환자에 대한 대규모 전향적 코호트를
지난 수십 년 동안 새로운 항생제는 거의 개발되지 않았으며, 새로 승인된 항생제는 기존 약물과 약간 다르다. 새로운 항생제를 선별하는 현재의 방법은 막대한 비용이 들고, 상당한 시간 투자가 필요하며, 일반적으로 좁은 범위의 화학적 다양성으로 제한된다.국제보건기구(WHO)에 따르면 현재, 전세계적으로 항생제 내성으로 사망한 30여만명을 포함하여 약물 내성 질환으로 인해 매년 최소 70만 명 이상이 사망한다고 한다. 또 기존 항생제로 치료가 불가능한 변종 박테리아, 일명 '슈퍼박테리아'가 속속 등장하고 있는 상황이다.여기에 인공지능(A
아주대학교(총장 최기주) 소프트웨어학과 안정섭 교수 연구팀이 국제컴퓨터학회(Association for Computing Machinery, ACM) 주최로 지난 8일부터 12일까지 이탈리아 로마에서 개최된 하드웨어 및 소프트웨어를 망라한 컴퓨터 시스템 분야 글로벌 최고 학술대회 '유로시스2023(EuroSys 2023)'에서 ‘최우수 연구 기록물상(Best Artifact Award)’을 수상하는 쾌거를 이뤘다.이번 학술대회는 인공지능(AI) 머신러닝, 보안, 네트워킹, 클라우드 컴퓨팅 등에서 필요로 하는 시스템 분야의 전문가들이