GIST, 바이러스 감염 수준 빠르고 정확한 진단 `AI 플랫폼' 개발

전기전자컴퓨터공학부 송영민 교수·AI대학원 전해곤 교수 연구팀
기존 진단과정 복잡성 줄이고 정확도 높인 차세대 플랫폼 기대

[광주=뉴시스] 배상현 기자 = 광주과학기술원(GIST, 총장 임기철)은 전기전자컴퓨터공학부 송영민 교수와 AI대학원 전해곤 교수 공동 연구팀이 바이러스 크기의 바이오 입자를 신속하고 정확하게 정량화할 수 있는 플랫폼(DeepGT)을 개발했다고 31일 밝혔다.

코로나19와 같은 팬데믹의 재확산 방지를 위해 초기 대응이 가능한 기술 개발이 필요한데, 기존 바이러스 진단 과정의 복잡성은 줄이고 정확도는 높인 차세대 바이러스 진단 플랫폼으로 기대된다.

연구팀은 다양한 구조로 뭉쳐진 바이오 입자를 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)을 활용해 학습시키고 완성된 인공지능신경망으로 높은 정확도의 정량화에 성공했다.

복잡한 공정 없이 박막들로 구성된 바이오센서를 통해 매우 작은 바이오 입자를 뚜렷하게 관찰해 몇 개의 바이오 입자가 존재하는지 유추해냈다.

[광주=뉴시스]뒷줄 왼쪽부터 시계 방향으로 전해곤 교수, 송영민 교수, 강지원 석사, 박진휘 석박통합과정생, 고주환 박사과정생.

연구팀이 개발한 ‘DeepGT 플랫폼’은 분자진단에 사용되는 유전자 증폭 및 표지 등과 같은 복잡한 표본 처리 과정 없이 항원-항체 반응만을 기반으로 해 단순성과 높은 확장성이 강점이다.

또 많은 시간이 소요되고 측정 시 잡음이 필수적으로 발생하는 전기화학적 방식의 단점을 극복해 신속하고 정확한 감지가 가능하다.

전해곤 교수는 “인공지능 기술을 포토닉스 분야에 적용해 사회적으로 도움이 되는 융합연구 성과를 낳은 사례”라고 평가하며 “두 분야 사이의 학문적 장벽을 허물기 위한 연구진의 노력이 있었기에 포토닉스 센서에서 측정된 데이터를 분석하기 위한 인공지능 알고리즘 설계의 완성도를 높일 수 있었다”고 설명했다.

송영민 교수는 “‘AI 딥러닝’과 ‘포토닉스’라는 전혀 다른 두 학문의 학제간 연구를 통해 기존 바이러스 센서의 한계를 극복하고 더 선명하고 정확한 바이러스 관찰이 가능해졌다”면서 “포스트 코로나 시대에 매우 중요한 기술로 사용될 수 있을 것으로 기대된다”라고 밝혔다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단 미래소재디스커버리사업, 미래유망 융합기술 파이오니아사업, 미래기술연구실사업, 세종과학펠로우십 등의 지원을 받아 수행되었으며,연구 결과는 국제학술지 ‘나노 투데이(Nano Today, IF: 17.4)’에 지난 25일 온라인 게재됐다.

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