‘AI로 세포 분석’ KAIST 세계 AI대회 정상

윤세영 교수 연구팀 ‘메디아 기술’
‘뉴립스 2022’서 美·中팀들 제쳐
생명과학 발전 위해 오픈소스로

윤세영 (왼쪽부터) 교수, 이기훈 박사과정, 김상묵 박사과정, 김준기 석사과정. [KAIST 제공]

카이스트(KAIST)가 미국과 중국 세계적 연구팀을 제치고, 인공지능(AI) 경진 대회에 우승했다.

카이스트 ‘김재철AI대학원’ 윤세영 교수 연구팀은 초고해상도의 현미경 이미지에서 인공지능(AI)이 자동으로 세포를 인식하는 기술을 개발, ‘세포 인식기술 경진대회’에서 우승을 차지했다.

이번 대회는 AI 학회 ‘뉴립스(신경정보처리시스템학회) 2022’에서 열였다. 무엇보다 취리히 리서치센터, 베이징대, 칭화대, 미시간대 등 다수의 세계 연구팀을 모두 제치고 1위를 차지해 더욱 의미가 크다.

뉴립스는 국제머신러닝학회, 표현학습국제학회 함께 세계적인 권위의 기계학습 및 인공지능 분야 학회로 꼽힌다. 뛰어난 연구자들이 제출하는 논문들도 승인될 확률이 25%에 불과할 정도로 학회의 심사를 통과하기 어려운 것으로 알려져 있다.

이기훈, 김상묵, 김준기 등 3명의 연구원(OSILAB팀)으로 구성된 윤세영 교수 연구팀은 초고해상도의 현미경 이미지에서 인공지능이 자동으로 세포를 인식하는 MEDIAR(메디아) 기술을 개발해 2위 팀과 큰 성능 격차로 1위를 차지했다.

세포 인식은 생명 및 의료 분야의 시작이 되는 중요한 기반 기술이지만, 현미경의 측정 기술과 세포의 종류 등에 따라 다양한 형태로 관찰될 수 있어 인공지능이 학습하기 어려운 분야로 알려져 있다. 세포 인식기술 경진대회는 이러한 한계를 극복하기 위해 초고해상도의 현미경 이미지에서 제한된 시간 안에 세포를 인식하는 기술을 주제로 개최됐다.

연구팀은 인공지능을 학습 데이터 관점에서 개선하는 데이터 기반 접근법과 예측 모델 관점에서 개선하는 모델 기반 접근법을 종합적으로 활용하는 메디아(MEDIAR) 기술을 개발했다. 개발된 기술로 학습된 인공지능은 높은 정확도로 세포를 인식하는 것뿐만 아니라 높은 해상도에서도 빠르게 연산할 수 있어 다양한 분야에서의 활용이 기대된다.

이기훈 박사과정은 “처음 접하는 분야에서도 성과를 낼 수 있었던 것은 평소 기본기를 중요시하는 교수님의 가르침 덕분”이라며 “새로운 문제에 끊임없이 도전하자는 것이 연구팀의 기본 정신”이라고 말했다. 김준기 석사과정은 “팀원들과 이룬 성과가 의료 분야 인공지능이 겪는 현실의 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있기를 바란다”고 밝혔다.

연구팀은 생명과학 분야 연구의 발전을 돕기 위해 개발된 기술을 전면 오픈소스로 공개한다고 밝혔다. 학습된 인공지능 모델과 인공지능을 구현하기 위한 프로그램의 소스 코드는 개발자 플랫폼인 ‘깃허브’(GitHub)를 통해 이용할 수 있다.

구본혁 기자

nbgkoo@heraldcorp.com