수소전기차의 핵심부품인 연료전지는 수소와 산소의 화학반응으로 전기와 열을 생산하는 친환경적 에너지 변환장치다. 수소 연료전지의 생산성과 안전성을 동시에 확보할 인프라 구축이 필수적이다.한국표준과학연구원(KRISS, 원장 박현민) 첨단계측연구소 광영상측정표준팀 김영식 팀장, 이혁교 연구원, 만 더 응우옌(Manh The Nguyen) 연구원이 연료전지 표면의 미세한 결함을 생산 공정에서 실시간으로 감지할 수 있는 기술을 개발했다.이번에 개발한 기술은 딥러닝 기반의 실시간 3D 측정기술로, 단 한 번의 촬영으로 표면 형상의 결함을 찾아
인공지능 기술을 기반으로 치매를 간단하게 진단·분류하는 기술을 중앙대학교(총장 박상규) 연구진이 개발했다.중앙대 백준기 AI대학원장과 윤영철 중앙대병원 신경과 교수가 공동연구를 통해 인공지능 기술을 활용해 뇌전도 신호를 분석하고, 이를 통해 치매를 진단·분류하는 고성능 AI 모델을 구현했다.연구팀의 이 모델은 1, 2차 의료기관에서 활용 가능한 뇌전도 신호(EEG, Electro-encephalogram)를 인공지능 기술로 분석해 정상, 경도인지장애, 치매를 효과적으로 분류할 수 있다. 번거롭고 값비싼 검사 도구가 필요한 치매 분류
면역항암 치료제의 발달과 함께 임상 및 전임상에서의 최근 암 연구들은, 대용량 유전체 데이터의 확보와 임상적 메타 정보의 연결, 그리고 이를 통한 통계 과학적 해석이 기본이 되었다.이러한 흐름에 맞추어, 최근 단일세포 단위의 대규모 암 전사체 데이터들의 생산은 기존의 암 표적 항원 분석에서 벗어나 새로운 형태의 방법론을 제시할 가능성을 열어주고 있다.현재 면역 항암 세포치료제 분야에서, CAR-T를 이용한 임상 적용 사례는 급격히 증가 추세에 있으며 다양한 파이프라인들이 개발되고 있다. 하지만, 암의 이질성 문제로 인해 최적의 표적
유방암은 부동의 여성암 1위일 뿐만 아니라 6대 암 중 유일하게 20년간 증가하는 추세를 보인다. 유방암은 조기에 발견해 치료하면 생존할 확률이 높지만 3기 중반부터는 생존율이 75% 이하로 급격히 낮아지는 만큼 정기검진을 통한 조기 발견이 무엇보다 중요하다.최근 POSTECH(포항공과대학교, 총장 김무환) 연구팀이 정확하게 유방암을 진단할 수 있는 인공지능 초음파 네트워크 시스템을 개발했다.POSTECH IT융합공학과‧전자전기공학과‧기계공학과 김철홍 교수, 전자전기공학과 미스라 삼파(Misra Sampa) 씨, 전자전기공학과 윤치
염색질 면역 침전(Chromatin immunoprecipitation, ChIP)은 특정 단백질의 결합 위치를 조사하는데 널리 사용된다. 특히, 엑소뉴클리아제(exonuclease)를 활용한 최신 실험 기술인 ChIP-exo을 통해 고해상도로 결합 부위를 식별할 수 있다.하지만 목표로 하는 단백질이 실제로 DNA에 결합하는 부위인 피크에 대한 판별 작업은 연구자의 노동집약적 추가 확인 단계가 필수적이다. 이는 대용량의 데이터를 신속·정확하게 처리하지 못하는 한계가 있었다.UNIST(총장 이용훈) 에너지화학공학과 김동혁 교수팀은 이
인공지능(AI) 교육 솔루션 공급기업 라이브데이터(대표 박수정)가 세계 최고 권위를 인정받는 미국 전기전자공학자협회(IEEE)의 Access저널에 논문을 등재해 AI 에듀테크 기술력을 국제적으로 인정받았다.라이브데이터(LAIVDATA)는 자사의 기업부설연구소인 에듀테크 연구소를 통해 IEEE Access에 지식그래프 생성을 위한 최적의 지식개념 추출 모델에 대한 연구 논문을 게재했다고 밝혔다.라이브데이터는 머신러닝 기법인 엘라스틱 넷(Elastic Net)과 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘에 딥러닝 기반 지식 추적
번개가 치면, 얼마 지나지 않아 천둥소리가 들려온다. 번개가 지나가면 주변 물질이 이 빛을 흡수해 빛이 열로 변하면서 순식간에 물질이 팽창해 소리가 나는 ‘광음향’ 현상이다. 최근에는 이 신비로운 자연현상을 몸속으로 가져와 조영제가 필요치 않은 다양한 체내 영상을 촬영하는 ‘광음향 컴퓨터 단층촬영(PACT, Photoacoustic computed tomography)’으로 개발되어, 다양한 분야에서 전임상‧임상 연구가 한창 진행중이다. 문제는 이 영상의 품질‧해상도는 많은 수의 초음파 센서와 높은 채널 수의 데이터 수집 시스템을
수면무호흡증은 자는 동안 호흡이 일시적으로 멈추거나 호흡량이 줄어드는 상태를 말한다. 이러한 상태가 지속될 경우 수면의 질이 떨어져 만성 피로와 졸음 등 일상생활에 영향을 줄뿐만 아니라, 장시간 방치할 경우 고혈압, 심근경색, 뇌졸중 등 심뇌혈관 질환의 발생 위험이 크게 높아진다.수면무호흡증이 의심되는 경우 선별검사를 실시해 결과에 따라 표준 진단법인 수면다원검사를 실시하게 된다. 그간 여러 선별검사가 개발되기는 했지만 검사의 정확도가 낮고, 여럿이 생활하는 환경에서는 권장되지 않는 등 제약이 있었다.분당서울대병원 신경외과 정한길·
인공지능(AI) 딥러닝 기술은 영상 복원 속도가 기존 알고리즘 대비 수백 배 이상 빠를 뿐만 아니라 복원 정확도 역시 높다. 하지만, 주어진 학습 데이터에만 의존하는 딥러닝 기술은 영상 취득 환경상에 변화가 생기면 성능이 급격히 저하되는 치명적인 약점이 있다.이는 알파고와 이세돌 九단과의 대국 시 `신의 한 수'에 의해 알파고의 성능이 급격하게 저하되었던 사례를 떠올리면 쉽게 이해할 수 있다. 즉, 인공지능이 학습하지 못했던 변수(학습 데이터상에 존재하지 않는 수)가 발생할 때 신뢰도가 급격히 낮아지는 인공지능 기술의 근본적인 문제
분당서울대병원 소아청소년과 김경훈 교수팀이 호흡기 질환을 가진 소아들에서 나타나는 비정상적인 숨소리 ‘천명음’을 찾아내는 인공지능 모델을 개발했다.천명음(wheezing)은 폐로 오가는 공기의 통로인 기도가 좁아지면서 압력에 의해 숨을 쉴 때마다 가슴에서 ‘쌕쌕’ 소리가 나는 호흡음을 뜻한다. 구조적으로 기도가 좁은 소아에서는 천식, 기관지염 등으로 이러한 천명음이 발생하는 경우가 많아, 소아 호흡기 질환을 조기 진단하는 데 가장 중요한 지표로 활용되고 있다.그러나 아직까지 천명음을 판별하는 수단은 가슴에 청진기를 대고 직접 숨소리
과학기술정보통신부 산하 정부출연연구기관인 한국재료연구원(KIMS, 원장 이정환. 이하, 재료연) 나노표면재료연구본부 정호상 박사 연구팀이 포스텍 노준석 교수 및 경희대대학교 의과대학 최삼진 교수와 공동연구를 통해, 소변 내 대사체의 광신호를 증폭할 수 있는 스트립 형 소변 센서를 개발하고 현장에서 암을 진단하는 데 성공했다.기술은 검사가 필요한 시점에 소변을 소량(10uL)으로 용적한 후 빛을 조사하는 것만으로 별도의 분석 과정 없이 전립선암과 췌장암을 검사할 수 있는 기술이다. 검사기기는 스트립 형으로 제작되어 현장에서 신속 고감
물리적 접촉 기반으로 나노 스케일의 표면 형상을 3D 측정하는 원자현미경(Atomic Force Microscopy)은 웨이퍼 소자 검사 등 반도체 산업에서 사용되고 있다. 하지만, 원자현미경은 물리적으로 표면을 스캔하기 때문에 측정 속도가 느리고, 고온 극한 환경에서는 작동할 수 없다는 단점을 지닌다.특히, 측정 속도를 높이기 위해 표면 스캔 방식의 효율을 개선해 20 FPS(초당 프레임 수) 수준의 비디오 프레임 원자현미경이 개발됐지만, 측정 가능한 표면의 면적이 100제곱마이크로미터(μm2) 수준으로 제한되며, 극한의 환경에서
구글 클라우드는 카카오브레인이 구글 클라우드를 이용해 인공지능(AI) 아티스트 모델 ’칼로(Karlo)’의 머신러닝 학습을 고도화하고 초거대 인공지능(AI) 생태계 발전을 가속화한다고 밝혔다.칼로는 ‘민달리(minDALL-E)’, ‘RQ-트랜스포머(RQ-Transformer)’ 등 카카오브레인이 앞서 공개한 초거대 이미지 생성 AI 모델을 발전시켜 탄생한 AI 아티스트다. 대상, 화풍, 장소, 시간, 색상 등 원하는 제시어나 문장을 입력하면, AI가 스스로 이해한 맥락을 바탕으로 세상에 하나뿐인 이미지를 직접 생성할 수 있다.카카오
초음파는 태아 검사를 위해서 사용될 만큼 안전한 기술로 최근에는 수술없이 심부 영역을 자극할 수 있어, 뇌 자극 및 치료 등을 위한 방법이 연구되고 있으며, 실제 초음파 뇌 자극을 통해 알츠하이머, 우울증, 통증 등 질병이 호전됐다는 결과가 발표됐다.하지만 현재 기술로는 초음파를 한 개의 작은 점 혹은 큰 원 형태로 집속하여 자극에 사용하기 때문에 여러 영역이 상호작용하는 뇌의 관련 영역들을 동시에 선택적으로 자극하기 어렵다는 문제점이 있다.이를 위한 해결책으로 홀로그램 원리를 이용하여 원하는 영역에 자유자재로 초음파를 집속할 수
최근 딥러닝 모델은 문서 자동 번역이나 자율 주행 등 실생활에 널리 보급되고 활용되는 추세 및 발전에도 불구하고 비선형적이고 복잡한 모델의 구조와 고차원의 입력 데이터로 인해 정확한 모델 예측의 근거를 제시하기 어렵다.이처럼 부족한 설명성은 딥러닝이 국방, 의료, 금융과 같이 의사결정에 대한 근거가 필요한 중요한 작업에 대한 적용을 어렵게 한다. 따라서 적용 분야의 확장을 위해 딥러닝의 부족한 설명성은 반드시 해결해야 할 문제다.'설명가능한 인공지능(eXplainable AI. 이하, XAI)'으로 제조현장에서 공정 최적화 및 안정
최근 경두개 집속 초음파(tFUS)는 비침습적 신경치료 가능성으로 인해 뇌 자극 분야에서 주목을 받고 있다. 그러나 초음파가 두개골을 관통하는 과정에서 큰 왜곡을 겪게 돼 집속 초음파의 초점을 표적 뇌 영역에 정밀하게 생성하는 데 어려움을 겪고 있다.이에, 연세대학교 수학계산학부 계산과학공학과 윤경호 교수 연구팀은 하버드의과대학 브리검 여성 병원(Brigham and Women's Hospital) 및 고려대학교와 공동 연구를 통해 경두개 집속 초음파 변환기의 조정 정보를 치료 기기 사용자에게 실시간으로 제공할 수 있는 인공지능(A
중앙대 다빈치AI대학원(원장 백준기)이 딥러닝을 기반으로 다중 인원을 검출·추적하는 ‘군중분석’ 기술을 개발해 실증 절차에 돌입했다고 밝혔다.군중분석 기술은 공항이나 항만의 입국장, 환승 통로와 같은 복잡한 공간에서 다수의 인원이 움직일 때 특이 행동을 하는 우범 여행자를 탐지하고 이동 경로를 파악하기 위해 개발된 기술이다. 관세 현장을 통과하는 수하물, 컨테이너, 수입품 등 각종 화물을 식별하고, 위험한 물건, 불법물을 검출하거나 방사능을 탐지하려는 목적도 갖고 있다.군중분석 기술은 딥러닝을 활용해 사람들을 검출·추적하는 방식으로
아이들에게 흔히 발생하는 중이염은 제대로 치료하지 않고 오랫동안 방치하면 청력이 떨어질 수도 있고, 심한 경우 언어발달장애와 같은 심각한 후유증까지 발생할 수 있다.하지만 고막 안쪽에 생기는 중이염 등 중이 질환을 검이경(귀내시경)으로 짧은 시간 내 정확하게 진단하는 것은 생각보다 까다롭다. 이비인후과 전문의의 진단율이 약 73%라는 연구 결과가 있을 정도인데, 딥러닝 기술 기반의 인공지능이 중이염 등 중이 질환을 정확하게 진단해낸다는 연구 결과가 발표됐다.서울아산병원 이비인후과 안중호 ‧ 의공학연구소 권지훈 교수팀은 6천 6백여
지난 2018년과 2020년에 미국 서부, 2019년 호주 등에서 발생한 대형 산불은 기록적인 화재 피해와 사상자를 발생시켰다. 화재 모델링 및 일기 예보의 놀라운 발전에도 불구하고 치명적인 산불 사건 및 관련 피해를 예측하는 것은 여전히 어려운 일이다.이처럼 기후변화로 인해 전 세계적으로 대형 산불의 발생 빈도가 잦아지고 있는 가운데, 산불 발생의 중요한 선행조건으로 꼽히는 ‘산불기상지수(Fire Weather Index)’를 정확히 측정해 산불 발생의 위험도를 미리 알 수 있는 예측 시스템의 구축이 보다 중요해지고 있다.'산
카카오브레인이 고품질 메타버스 구현의 핵심 기술 중 하나인 ‘NeRF(Neural Radiance Fields)’ 알고리즘을 한 데 모은 ‘대형 라이브러리’를 오픈소스로 공개하며 메타버스 기술 선도에 나섰다.카카오브레인(대표 김일두)은 주어진 2D 이미지를 새로운 3D 이미지로 생성하는 대표적인 뉴럴 렌더링 기술 중 하나인 인공지능(AI) 기반 ‘NeRF’와 관련된 알고리즘을 통일된 코드 형태로 한 데 모아, 최대 오픈소스 커뮤니티 깃허브(GitHub)에 ‘대형 라이브러리’ 형태로 20일부터 공개됐다.‘NeRF’는 AI 딥러닝을 통