[과기원NOW] GIST, 세계 최고 수준 ‘실시간 환경 적응 AI’ 개발 外

'실시간 환경 적응 인공지능'을 개발한 이규빈 GIST 융합기술학제학부교수와 유연국, 신성호, 백승혁, 고민환, 노상준 박사과정생(앞줄 오른쪽부터 시계방향으로). GIST 제공

■ 광주과학기술원(GIST)은 이규빈 융합기술학제학부 교수팀이 학습 환경과 다른 운용 환경에서 얻어진 이미지가 입력될 때 성능이 저하되는 기존 인공지능(AI) 모델의 한계를 극복한 AI 모델의 '실시간 환경 적응' 기술을 개발해 연구결과를 오는 6월 19일 '컴퓨터 비전과 패턴 인식' 학회에서 발표할 예정이라고 17일 밝혔다. AI 모델의 학습을 위해서는 입력 이미지에 대한 정답이 필요하지만 실제로 운용 중인 AI 모델은 정답이 없어 학습이 어렵다. 연구팀은 실시간 환경 적응에 적합한 정답 생성 기술을 이용해 평가 벤치마크에서 세계 최고 수준을 달성했다. 이규빈 교수는 "날씨, 조명, 지리적 특성 등에 따른 환경 변화에도 흔들림 없이 물체를 정확히 인지하여 자율주행차 등에 활용될 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.

■ 울산과학기술원(UNIST)은 생명과학과 김홍태, 이자일 교수팀이 가톨릭대학교 김유진, 김명신 교수팀과 공동으로 혈액암의 일종인 골수형성이상증후군(MDS)에서 돌연변이화된 단백질의 역할을 밝혀 연구결과를 지난달 국제학술지 '백혈병(Leukemia)'에 게재했다고 17일 밝혔다. 골수형성이상증후군은 정상 혈액세포의 수가 감소하는 질환으로 만성화되면 급성골수성백혈병(AML)으로 진행될 수 있다. 연구팀은 국내 환자 336명의 검체에서 'DDX41'라는 특정 유전체의 변이를 분석했다. 그 결과 동아시아 중 한국과 일본에서 특이적으로 발생하는 DDX41 유전체의 변이 때문에 손상된 DNA가 제대로 복구되지 않아 DNA 손상이 축적되어 백혈병이 발병한다는 사실이 밝혀졌다. 김홍태 교수는 "혈액암에서 자주 발견되는 유전적 변이인 DDX41의 분자적 역할이 세밀하게 밝혀졌다"며 "백혈병 제어 전략의 기초를 제공한 것"이라고 밝혔다.

■ 대구경북과학기술원(DGIST)은 양기정·김대환·강진규 에너지환경연구부 책임연구원팀이 조윌렴 이화여대 물리학과 교수팀, 김준호 인천대학교 물리학과 교수팀, 남상훈 미국 매사추세츠공대(MIT) 기계공학과 연구원팀과 공동연구를 통해 박막태양전지 내 전자와 정공 분리 원인을 규명하고 연구결과를 국제학술지 '카본 에너지' 지난달 호에 게재했다고 17일 밝혔다. 태양전지는 태양의 빛 에너지를 전기 에너지로 변환시켜 전기를 발생시키는 장치다. 구리, 아연, 주석 등의 재료로 만들어진 '케스터라이트 박막태양전지’는 다른 태양전지보다 경제적이지만 효율이 상대적으로 낮다. 전지는 태양에서 발생한 빛을 흡수해 전자와 양공을 생성하는데 전자와 양공이 서로 다시 결합하면서 전기를 생성하는 과정에서 손실이 발생한다. 연구팀은 원자현미경을 사용해 전지에서 빛을 흡수하는 광흡수층 내부 경계에서 결함이 일어나 전자와 정공 재결합에서 손실 발생할 수 있다는 사실을 알아냈다. 양기정 연구원은 "기존의 태양전지 연구에서 원자현미경 분석이 광흡수층의 표면에 국한되었다면 이번 연구에서는 광흡수층 전체에 걸쳐 분석할 방법과 그 결과를 제시한 사례로 그 가치가 높다"고 밝혔다.

 

[이병구 기자 2bottle9@donga.com]