의료 기기에서부터 가정에서 사용하는 기기 제작에 이르기까지 3D 프린팅의 인기가 높아지고 있다. 따라서 매우 특정한 용도를 위해 설계된 새로운 3D 프린팅 재료에 대한 요구 또한 증가하고 있다.이러한 새로운 재료를 발견하는 데 걸리는 시간을 줄이기 위해 MIT 컴퓨터과학 및 인공지능연구소(CSAIL)의 연구팀이 인공지능(AI) 머신러닝을 사용하여 인성 및 압축 강도와 같은 물성과 다양한 특성을 가진 새로운 3D 인쇄 재료를 최적화하는 데이터 기반 플랫폼 개발했다.이를 통해 재료 개발을 간소화함으로써 시스템은 비용을 낮추고 화학 폐기
급성 신손상은 신장세포가 갑작스럽게 손상을 받아 신장기능이 약화되는 질환으로, 병원에 입원하는 환자의 5~10%에서 발생하며, 신장암 수술을 받는 경우에는 위험도가 더 증가한다.이를 조기에 치료하지 못하면 비가역적으로 진행해 투석, 사망 같은 위험한 상황을 초래할 수 있기 때문에, 특히 신장암 환자를 대상으로 수술 후 급성 신손상이 발생하지 않는지 주의 깊은 모니터링이 필요하다.이에 분당서울대병원 신장내과 김세중 교수, 비뇨의학과 이상철 교수, 서울대병원 신장내과 한승석 교수, 비뇨의학과 곽철 교수 연구팀은 인공지능(AI) 머신러닝
수천 개의 유방 초음파 이미지에서 패턴을 보도록 훈련된 인공지능(AI)은 임상의가 유방암을 정확하게 진단하는 데 도움을 줄 수 있다는 새로운 연구결과가 나왔다.이미 완료된 44,755개의 초음파 검사에 대해 별도로 테스트했을 때 인공지능(AI)은 방사선 전문의가 질병을 정확하게 식별하는 능력을 37% 향상시켰고 의심되는 종양을 확인하는 데 필요한 조직 샘플 또는 생검 수를 27% 줄였다.뉴욕대 랑곤건강센터 (NYU Langone Health) 방사선과와 뉴욕대 로라와 이삭 펄뮤터 암센터 (Laura and Isaac Perlmutt
달의 극지방에는 햇빛을 받지 않는 분화구와 기타 함몰부가 있다. 그동안 영구적으로 그림자가 드리워진 달 분화구에는 얼음이 포함되어 있지만 이를 이미지화하기 어려웠다.이제 인공지능(AI) 알고리즘이 더 선명한 이미지를 제공하여 세계 최초로 고해상도로 달 분화구 이미지를 볼 수 있게 됐다.독일의 막스플랑크 태양계연구소(Max Planck Institute for Solar System Research. 이하, MPS)가 이끄는 연구팀이 옥스퍼드대학교(University of Oxford)와 NASA 에임스연구센터(Ames Researc
스탠퍼드 대학교(Stanford University) 연구팀이 아주 적은 데이터만 사용할 수 있는 경우에도 약물 표적 및 기타 중요한 생물학적 분자의 3D 구조를 정확하게 예측하는 혁신적인 머신러닝 도구를 개발했다.일반적으로 생물학적 분자의 3D 구조를 결정하는 것은 현대 생물학 및 의학적 발견에서 가장 어려운 문제 중 하나다. 기업과 연구 기관은 종종 분자 구조를 결정하기 위해 수억에서 수십억원 이상을 지출하고 엄청난 노력에도 불구하고 종종 실패한다.여기에, 새로운 머신러닝 기술을 사용하여 3D 정확한 구조를 계산적으로 예측함으로
최적화 문제란 어떠한 목적을 이루기 위한 가장 적합한 해결책을 찾는 문제를 말한다. 이러한 최적화 문제는 차세대 반도체 연구 분야에서도 등장한다.예를 들어, ‘전류가 가장 잘 흐르게 하려면 어떤 소재로 반도체를 설계해야 하는지’, ‘그 소재의 가장 안정적인 상태는 무엇인지’는 모두 최적화 문제이다.특히, 현재 사용되고 있는 실리콘 반도체의 집적도 한계를 극복하고 초저전력, 고성능 차세대 반도체를 개발하기 위한 스핀트로닉스 연구에서는 그 소재로 사용되는 나노 자석의 가장 안정적인 상태를 규명하고 그 특성을 면밀히 파악하지 않으면 스핀
환경문제를 야기하는 리튬 대신, 자원이 풍부한 나트륨(Na)을 이용한 전고체 전지 기술은 안정적이고 폭발위험이 없어 전력저장장치 및 전기자동차 배터리에 쓰일 수 있는 차세대 물질로 각광받고 있다.하지만, 전고체 전지가 만족시켜야 하는 여러 물성에 대한 연구가 아직 초기단계이기 때문에 최적의 소재 탐색에 어려움이 있는 실정이다.이에 숭실대학교(총장 장범식) 기계공학부 4학년 조준호 학생이 인공지능(AI)·머신러닝 기술과 계산과학 기법을 융합하여 고체전해질의 핵심물성 중 하나인 기계적 강도를 예측할 수 있는 모델을 개발한 것이다.모델은
지난 5월 8일부터 13일까지 가상으로 개최된 인간-컴퓨터 상호작용 분야의 세계 최고 수준 컨퍼런스인 'ACM CHI 2021 (ACM SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems)'에서 POSTECH(포항공과대학교, 총장 김무환) 황인석 교수 공동 연구팀이 세대 간 소통에 긍정적인 변화를 유도하는 모바일 기반 일상생활 밀착형 인공지능(AI) 서비스인 ‘모멘트멜드(MomentMeld)를 발표했다.KAIST, 한국기술교육대학교, POSTECH 공동 연구팀이 개발한 모멘트멜드는 노
유기 태양전지를 비롯한 다양한 인쇄형 광전 소자 개발 연구를 가속화할 인공지능(AI)을 적용한 새로운 연구 방법론으로 주목받고 있다. UNIST(총장 이용훈) UNIST 에너지화학공학과 김진영 교수팀이 호주연방과학기술원(Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation. 이하, CSIRO) 박두진 박사팀과 인공지능을 유기 태양전지 개발에 접목한 기술을 개발하고 선보인 것이다.연구팀은 고성능 유기 태양전지 생산에 필요한 재료 성분비와 적층 두께 등을 예측하는 모델을 개발했다.
최근 들어 개인의 위험인자를 고려해 심혈관질환 발생 위험을 예측하는 일은 치료방침과 치료목표를 정하는 데에 중요한 기준으로 사용되고 있다.일반적인 고혈압 환자의 경우에는 140/90mmHg부터 혈압약을 복용하는 것이 보통이지만, 심혈관질환 발생 위험이 높은 환자라면 130/80mmHg부터 복용을 권고하는 것이 한 예다.하지만 기존에 사용되어 온 심혈관질환 예측 모델은 인종, 성별, 그리고 지역에 따라서도 정확도에 차이가 있었고, 이로 인해 위험성을 과대평가하거나 혹은 과소평가할 수 있다는 단점이 존재했었다.분당서울대병원 순환기내과
샌프란시스코에 본사를 둔 클라우드 기반의 풀스택 관찰 플랫폼 전문기업 뉴렐릭(New Relic)은 ‘뉴렐릭 어플라이드 인텔리전스(Applied Intelligence)’ 솔루션에 개발자가 인시던트를 신속하게 감지, 파악 및 해결할 수 있도록 지원하는 새로운 AIOps 기능을 출시했다고 8일 밝혔다. 뉴렐릭은 이번 업데이트를 통해 풀스택 관찰 플랫폼 뉴렐릭 원(New Relic One) 사용자가 자동으로 이상징후를 감지할 수 있도록 지원하는 신규 서비스를 무료로 제공할 예정이다. 이를 통해 개발자는 모든 데이터 소스에서 발생하는 인시
KAIST(총장 이광형)는 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 KAIST 10대 플래그쉽 분야이자, 글로벌 특이점 과제인 `KAIST 신소재 혁명: M3I3 이니셔티브' 과제의 배경, 역사, 진행 상황 그리고 미래 방향을 제시했다.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.M
유방암 수술은 암에 대한 치료 뿐 아니라 유방을 절제한 후 가슴의 형태를 전과 같이 유지하거나 새로 만들어 주는 ‘재건’이 중요한 수술이다.유방을 절제하게 되면 겉모습에 큰 변화가 생기게 되는데, 외형의 급격한 변화는 정신적 충격과 우울감, 그리고 큰 상실감을 느끼게 한다.그 뿐만 아니라 절제된 한 쪽 가슴으로 인해 몸의 균형이 무너져 척추가 휘거나 변형이 올 수 있고, 유방이 절제된 쪽 팔과 어깨의 움직임이 저하되는 문제가 발생할 수도 있다. 때문에 미용적 ‧ 심리적 문제는 물론, 일상생활과 활동을 위해서도 유방재건수술은 선택이
글로벌 실시간 3D 개발 플랫폼 제작 선도 기업 유니티(unity)가 컴퓨터 비전과 시뮬레이션 기술을 통합한 인공지능(AI) 및 머신러닝 기능을 통해 로봇이 산업에서 어떻게 활용될 수 있는지를 구현하는 '객체 포즈 추정(Object Pose Estimation)' 데모를 공개했다. 로봇 운영 체제 (Robot Operating System. ROS)를 지원하기 위해 유니티가 최근 출시 중인 기능 중 하나로, 앞으로는 다양한 유니티의 툴과 기능의 조합으로 로보틱스 분야에서 더욱 안전하고 경제적이면서도 신속하게 솔루션을 테스트 및 개발
산림청 국립수목원(원장 최영태)은 기후변화로 점점 빨라지는 봄꽃 개화 시기를 분석하여 올해의 예측 데이터를 발표했다.이는 인공지능(AI) 머신러닝 기법을 적용하여 관측 지역의 온도, 고도, 강수량, 전년도 단풍시기는 물론 12년간 축적된 실제 개화 시기 데이터를 적용하여, 각 지역의 특성에 맞게 개화 시기를 예측하였다.대상은 우리나라 전역에 분포하는 대표적인 봄꽃인 ‘진달래’와 ‘생강나무’로, 18개의 산림에서 2009년부터 2020년까지 수집한 현장관측자료를 분석하였다.개화 시기 변화를 관측한 곳은 한라산, 지리산 등 우리나라 각
개의 후각능력은 후각세포의 숫자에 비례하는데 후각점막 1제곱cm 당 110~130 만개가 있다고 한다. 이는 사람보다 평균 10만배 이상 뛰어나다. 또 개의 후각세포 약 2억 2천만개이고 사람은 약 500만개의 후각세포를 가지고 있다.즉, 개의 후각 능력은 사람에 비해 무려 2억 5천배 이상의 능력을 보유하고 있다고 한다.이러한 개의 우수한 후각능력은 오래전부터 실종자 수색, 마약 탐지, 폭발물 탐지 등의 특수한 용도에 활용되어 왔으며, 최근에는 의학 등의 다양한 영역에까지 확대되어 가고 있는 추세이다.특히, 인간의 생명 및 건강
태양광의 100경 배 밝고, 무려 1천조분의 1초로 ‘찰나의 빛’으로 불리는 4세대 방사광가속기와 인공지능이 만나 바이러스와 성질이 비슷한 나노입자의 입체(3D) 구조를 영상화하고, 그 구조를 복원하는 데 성공했다.코로나19로 인해 새로운 전염병에 대한 두려움이 전 세계적으로 커지고 있는 가운데, 바이러스의 구조를 정확하고 신속하게 파악할 수 있는 성과로 학계의 주목을 모으고 있다.POSTECH(포항공과대학교, 총장 김무환) 물리학과 송창용 교수·통합과정 조도형씨 연구팀은 싱가포르국립대(National University of Si
통증이나 촉감을 느낄 수 있는 의수나 로봇팔 연구가 활발한 가운데 다기능 촉각센서와 머신러닝 방식으로 사람마다 다른 인지적 촉각을 구현하는 아바타 기술이 소개됐다.단순한 움직임을 위한 손의 물리적 촉각기능을 대신하는 것이 아니라 촉각 자극에 대한 감성적 인지까지 모사할 수 있는 가능성을 보여줌으로써 스마트폰이나 로봇이 사람처럼 인지적 감성을 구현하는데 응용될 수 있을 것으로 기대된다.한국연구재단(이사장 노정혜)은 대구경북과학기술원(총장 국 양. 이하, DGIST) 최지웅, 문제일 교수 연구팀이 접촉한 물체의 표면정보를 읽어낼 수 있
아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)는 모든 개발자 및 데이터 과학자가 머신러닝(ML) 모델을 빠르게 구축, 훈련 및 배포할 수 있도록 하는 완전 관리형 서비스이며, 머신러닝 프로세스의 각 단계에서 부담스러운 작업을 제거하여 고품질의 모델을 보다 쉽게 개발할 수 있도록 한다.아마존웹서비스(이하, AWS)는 최근 진행된 re:Invent 2020 온라인 컨퍼런스에서 아마존 세이지메이커에서 개발자들이 엔드투엔드(end-to-end) 머신러닝 워크플로우의 모든 단계를 자동화하고 확장할 수 있도록 고안된 9가지의 새로운 기능
아마존웹서비스(AWS)는 2일(현지시간) 온라인으로 열린 `리인벤트 2020 (re:invent 2020)` 행사에서 아마존 데브옵스 구루(DevOps Guru)를 발표했다.아마존 데브옵스 구루는 머신러닝을 이용하는 완전 관리형 운영 서비스로 개발자들이 자동으로 운영 문제를 감지하고 개선을 위한 구체적인 조치를 추천해 애플리케이션의 운영 성능과 가용성을 쉽게 개선할 수 있다아마존 데브옵스 구루는 수년 동안 아마존닷컴 및 AWS 운영 우수성을 기반으로 학습된 머신러닝을 사용해 비정상적인 애플리케이션 동작(지연 시간 증가, 오류, 리소