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컴퓨터공학과

‘CSE 동문의 밤’ 개최…, 동문 간 네트워킹·교류 강화

‘CSE 동문의 밤’ 개최…, 동문 간 네트워킹·교류 강화 ‘POSTECH CSE 동문의 밤’이 6월 9일(금) 오후 6시부터 서울 오크우드 프리미어 코엑스센터 5층 오크·프리미어룸에서 개최되었다. 2022년 포항에서 홈커밍데이를 가진 후 서울에서 열린 이번 행사에 컴퓨터공학과 동문 127명을 포함해 교수·학생 등 150여 명이 참석했다. 1회 졸업생인 87학번부터 19학번까지 전 세대를 아울러 평균적으로 학번당 4명 정도 참석하는 성황을 이루었으며, 회사 대표부터 창업자, 대기업·중견기업·벤처기업·증권사·엔터테인먼트·대학병원 종사자, 대학교수 등 다양한 직업군의 동문들이 참석했다. 또한, 1986년 부임해 우리 학과를 개설한 초대 주임교수인 방승양 명예교수를 비롯해 강교철·김치하·한준희 명예교수도 함께 했다. 개회 전 리셉션장에 마련된 식전 음료와 함께 오랜만에 만난 선후배 동문 간, 그리고 학과 교수와의 교류와 네트워킹이 이루어졌다. 사회자(문소리 아나운서)의 개회를 시작으로 컴퓨터공학과 이승용 주임교수·이주행 동문회장의 환영 인사로 1부를 열었다. 이후 한준희 명예교수의 건배사를 시작으로, 개교부터 현재까지 컴퓨터공학과의 다양한 사진 등 기록물로 구성된 영상과 함께 준비된 만찬을 즐기며 대화를 나눴으며, 2부에서는 이승용 주임교수의 학과 비전 소개와 이주행 동문회장의 동문회 소개가 이어졌다. 김화룡 동문의 건배사로 폭넓게 사회에 진출한 동문들을 소개하고 그들의 이야기를 들어보는 동문 화합의 시간도 가졌다. 참석한 동문들은 “졸업생들이 정기적으로 만나 교류하고 네트워킹 할 수 있는 자리가 있으면 좋겠다”라고 하며 “학과에 좀 더 관심을 갖게 되는 계기가 된 뜻깊은 행사였던 것 같다“ 라며 감사를 표했다. 이에, 이승용 주임교수는 “오늘 행사를 토대로 학과와 동문회가 더 긴밀히 교류하며 컴퓨터공학과와 동문들의 발전을 위해 함께 나아갈 것”이며 “학과 발전기금 조성에도 힘쓸 것”이라고 밝혔다. [관련 사진 1탄(클릭), 2탄(클릭), 3탄(클릭)]

2023-07-24
컴퓨터공학과

7월 리서치하이라이트: [이남훈 교수] A Closer Look at the Intervention Procedure of Concept Bottleneck Models

[연구의 필요성] 최근 몇 년 사이 딥러닝 기술이 빠르게 발전하고 있지만, 표준적인 신경망 모델들은 그 의사 결정 과정을 이해하기 쉽지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 시도로서, 기존 연구 (Concept Bottleneck Models, Koh et al., ICML 2020) 에서는 개념 병목 모델 (Concept Bottleneck Models; CBM)을 제안하여 기계학습 모델의 해석 가능성을 높이려 하였다. 기존의 종단간 (end-to-end) 모델과는 달리 CBM은 입력 데이터로부터 개념이라고 불리는 해석 가능한 특성들을 먼저 예측한 후 이를 기반으로 주어진 과제 (task)의 최종 예측을 진행한다. 이 모델은 특히나 개입 (intervention)이라고 하는 과정을 통해 전문가가 테스트 시 예측된 개념 값을 정확한 값으로 변경해줌으로써 더 정확한 과제 예측을 진행할 수 있다. 하지만 개입 메커니즘이 가진 장점에도 불구하고 이에 대해서 기존에 많이 연구된 바가 없었다. [포스텍이 가진 고유의 기술] 먼저, 본 연구에서는 개입 순서를 정하는 다양한 선택 기준들을 제시하여 같은 개입 개수가 주어졌을 때 CBM의 성능을 크게 증가시켰다. 또한 각 기준의 이론적 비용, 테스트 환경과 관련된 개입 수준, 모델 학습 방법 등의 다양한 실험 환경 하에서 앞서 제시한 기준들을 심층 분석한다. 다음으로, 다양한 인과 그래프에 기반하여 합성 데이터를 생성하는 프레임워크를 제시하고 다양한 데이터 하에서의 개입 효율성을 분석한다. 마지막으로 현재 개입 과정에 존재하는 위험성을 찾아내어 신뢰가능한 인공지능 모델의 개발에 도움이 될 수 있도록 하였다. [연구의 의미] CBM의 개입 과정은 실제 환경에서의 중요도에도 불구하고 기존 연구들에서 다소 주목받지 못한 측면이 있다. 본 연구는 개입 과정을 심층 분석한 최초의 연구라는 점에서 큰 의미가 있으며, 개념 선택 기준들을 평가하기 위한 벤치마크를 제시하여 추후 연구에서 널리 사용될 수 있도록 하였다. 이외에도 비용 또는 데이터 특성의 측면에서 개입을 분석함으로써 실제 환경에서 CBM이 적용될 때 도움될 만한 사항들을 제시하였다. [연구결과의 진행 상태 및 향후 계획] 본 연구는 기계 학습 분야 최우수 학회인 ICML 2023에서 발표될 예정이다. 개념 병목 모델의 다른 문제점을 해결하는 연구를 현재 진행 중이다. [성과와 관련된 실적] A Closer Look at the Intervention Procedure of Concept Bottleneck Models, Sungbin Shin, Yohan Jo, Sungsoo Ahn, and Namhoon Lee, ICML 2023 [성과와 관련된 이미지]

2023-07-23
컴퓨터공학과

6월 리서치하이라이트: [이근배 교수] Prompt- and Trait Relation-aware Cross-prompt Essay Trait Scoring

[연구의 필요성] 자동 에세이 채점 (Automated Essay Scoring, AES)은 주어진 문항 (prompt)에 대해 작성된 에세이를 평가하는 기술이다. 대부분의 기존 AES 시스템은 훈련에 사용된 동일한 문항의 에세이만을 평가하고 종합적인 단일 점수만 채점하는 것을 목표로 한다. 하지만 이러한 설정은 특정 문항에 대해 미리 평가된 에세이 데이터가 부족하며, 하위 채점 기준들에 대한 자세한 특성 (trait) 점수가 요구되는 실제 채점 환경과 거리가 있다. 따라서, 훈련에 사용되지 않은 문항의 에세이에 대해 다양한 특성 점수를 예측하는 Cross-prompt Essay Trait Scoring 연구는 AES의 중요한 향후 과제이다. [포스텍이 가진 고유의 기술] 본 연구에서는 문항 및 특성 관계를 고려하여 훈련에 사용되지 않은 문항의 에세이에 대해 다중 특성 점수를 보다 정확하게 예측할 수 있는 기법 (ProTACT)을 제안한다. 구체적으로, 에세이-문항 어텐션 (Essay-Prompt Attention)기법을 도입하여 에세이 벡터 인코딩 과정에서 문항 정보를 고려할 수 있도록 하고, 라벨링된 데이터에 액세스하지 않고 주제 일관성 특성 벡터 (Topic-Coherence Feature)를 추출하여 모델이 에세이의 문항 준수도를 반영할 수 있도록 하였다. 또한 다중 특성 점수 예측 정확도 향상을 위해 특성 유사성 손실 함수 (Trait-Similarity Loss)를 설계하여 학습 과정에서 서로 다른 특성 간의 상관 관계를 고려한다. 이러한 접근 방식은 문항 관련 측면과 특성의 유사성에 주목함으로써 훈련에 사용되지 않은 문항을 채점하고, 여러 특성 점수를 채점해야 하는 어려운 환경을 극복하는 데 도움을 준다. [연구의 의미] 문항과 특성간 관계를 직접적으로 반영함으로써 AES분야에서 어려운 과제인, Cross-prompt Essay Trait Scoring 환경에서의 경쟁력 있는 성능 확보에 크게 기여하였다. 이로써, 궁극적으로 실제 교육적 상황에서의 채점에 보다 적합한 AES 시스템 개발에 도움을 줄 수 있다. [연구결과의 진행 상태 및 향후 계획] 본 연구는 자연어 처리 분야의 우수 학회인 Findings of ACL 2023에 발표될 예정이다. 향후 본 연구에서 제안하는 기술을 학습자 지원을 위한 쓰기 자동 채점에 활용할 계획이다. [성과와 관련된 실적] Heejin Do, Yunsu Kim, Gary Geunbae Lee. 2023. Prompt- and Trait Relation-aware Cross-prompt Essay Trait Scoring. Findings of the Association for Computational Linguistics (Findings of ACL 2023) [성과와 관련된 이미지]

2023-07-23
컴퓨터공학과

6월 리서치하이라이트: [최승문 교수] 전신 진동 자극의 정보 전송량 추정: 1~3개의 순차적 진동을 통한 초기 연구

[연구의 필요성] 음악 감상, 게임, 컨텐츠 관람 등에서 몰입감 있는 사용자 경험을 위한 전신 진동 자극에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 아직까지 전신 진동 자극을 통한 정보 전달의 고려 없이 임의로 자극을 설계하여 사용하고 있다. 전신 진동 자극의 효율적인 활용을 위하여 인지적으로 받아들일 수 있는 정보의 양을 조사할 필요가 있다. 본 연구에서는 연속적으로 주어지는 순차적인 전신 진동을 1~3개로 달리하여 절대 식별 실험을 진행하고, 많은 수의 자극에 대해 정보 전송량을 효과적으로 추정하는 방법을 제시한다. [포스텍이 가진 고유의 기술] 본 연구에서는 순차적으로 전신에 주어지는 진동 자극에 대하여 정보 전송량을 추정하였고, 주어지는 진동의 개수에 따라 달라지는 정보 전송량의 변화를 파악하여, 전신 진동 자극의 개수에 따라 사람이 구분할 수 있는 개수를 정량화 하였다. 전신 진동 자극에 대한 정보 전송량 추정은 본 연구가 처음으로 이는 포스텍만이 가진 고유한 기술이다. 또한 기존에 제안된 방법들을 통합하여 적은 수의 실험으로 많은 수의 자극에 대한 정보 전송량을 추정하였는데, 이는 촉각 자극에서 보고된 사례들 중 가장 많은 자극을 사용하였으며, 또한 가장 높은 정보 전송량을 달성하였다. [연구의 의미] 본 연구는 전신 진동 자극에 대한 첫 정보 전송량 추정 논문이자 정보 전달에 있어 순차적인 전신 진동 자극의 효용성을 보여주었다. 본 논문의 결과는 순차적인 진동의 개수에 따라 표현할 수 있는 정보의 양을 파악하고, 혼동 확률이 높은 패턴쌍을 파악하여 전달할 정보의 양에 따라 효율적으로 전신 진동 자극을 설계할 수 있는 지침을 제공한다. [연구결과의 진행 상태 및 향후 계획] 본 연구에서는 순차적인 전신 진동의 개수만을 달리했을 뿐 주파수, 세기 등의 다른 진동 특성들을 조절하지 않았다. 다른 특성들이나 다른 종류의 자극 (열, 충격 등)을 고려하여 연구를 확장할 수 있다. 또한 정보 전송량를 시간으로 나눈 정보 전송률 역시 정보 전달에 있어 중요한 요소인데, 이를 최대화할 수 있는 조합을 찾는 것 역시 전신 진동 자극의 효율적인 사용에 있어 중요한 연구가 될 수 있다. [성과와 관련된 실적] 국제 학회 논문: Jaejun Park, Junwoo Kim, Chaeyong Park, Sangyoon Han, Junseok Park, and Seungmoon Choi, “Information Transfer of Full-Body Vibrotactile Stimuli: An Initial Study with One to Three Sequential Vibrations,” In Proceedings of the IEEE World Haptics Conference, July 9-12, 2023 [성과와 관련된 이미지]

2023-07-23
컴퓨터공학과

6월 리서치하이라이트: [김윤수 교수] Bring More Attention to Syntactic Symmetry for Automatic Postediting of High-Quality Machine Translations

[연구의 필요성] 최근 수 년간 기계 번역 (machine translation) 시스템들의 성능이 지속적으로 향상되면서, 기계 번역 결과를 개선하기 위해 개발된 자동 포스트에디팅 (automatic postediting) 시스템들은 일정 품질 이상의 고품질 기계 번역 결과는 더이상 고치지 못하는 한계에 봉착했다. 이러한 딥 러닝 기반의 자동 포스트에디팅 (APE) 모델의 성능을 개선하기 위해서는 포스트에디팅을 수행할 언어의 문법을 모델에 주입할 필요가 있는데, 현재까지 언어학적 지식을 딥 러닝 모델에 주입하는 방법은 구문 분석 등을 위한 학습 데이터를 활용하는 데에 한정되어 있었으며 설득력 있는 이론이 아니라 개별 연구자의 직관적 발상과 자의적 가설에 기초한 것이었다. [포스텍이 가진 고유의 기술] 본 연구는 독어학 (german linguistics) 분야에서 오랜 기간 연구되어 온 이론인 Feldermodell을 딥 러닝 모델에 내재된 셀프 어텐션 (self-attention) 확률 분포와 연결지어 재해석한다. 구체적으로는 딥 러닝 모델의 셀프 어텐션 확률 분포의 왜도(skewness)를 최대화하는 정칙화(regularization) 함수를 제안하며, 그 결과로서 기존 최고 성능의 APE 모델을 더욱 개선할 수 있음을 실험을 통해 확인할 수 있었다. [연구의 의미] 본 연구는 고품질 기계 번역 결과의 APE라는 어려운 과제에 있어서 기존 최고 성능의 APE 모델을 개선했다는 점에서 일차적인 의의가 있고, 또한, 언어학적인 지식을 수학적으로 해석하여 딥 러닝 모델의 심층부에 반영하는 새로운 관점을 제시했다는 데에서 보다 일반적인 의의가 있다. [연구결과의 진행 상태 및 향후 계획] 본 연구는 자연어 처리 분야의 최우수 학회인 ACL 2023에서 발표될 예정이다. 향후 이를 확장하여 기계 번역, 다언어 APE 등 관련 연구 분야에 폭넓게 응용할 계획이다. [성과와 관련된 실적] Baikjin Jung, Myungji Lee, Jong-Hyeok Lee, and Yunsu Kim. Bring More Attention to Syntactic Symmetry for Automatic Postediting of High-Quality Machine Translations. 2023. In ACL 2023, Toronto, Canada. Association for Computational Linguistics. [성과와 관련된 이미지]

2023-07-23
IT융합공학과

[연구성과] IT융합/전자 백창기 교수팀, 되풀이되는 악몽… 죽음의 가스를 막아라

[백창기 교수 연구팀, 고감도 경량화 불산 검출 센서 개발] 2012년 9월, 경북 구미시의 한 공장에서 불산이 누출되어 작업 중이던 근로자 5명이 목숨을 잃었다. 그뿐 아니라 공장 근처에 살고 있던 주민 12,000여 명이 진료를 받기 위해 병원을 방문했으며, 인근 기업과 민가에서 발생한 피해는 약 500억 원에 달했다. 한순간에 마을을 지옥으로 만든 사고가 발생한 지 10년이 넘었지만 아직도 불산 누출로 인한 사고가 끊이지 않고 있다. 불산은 철강과 유리, 디스플레이 등 다양한 산업에서 널리 활용되며, 반도체 표면을 깎아내는 공정에 사용되는 물질이다. 상온에서 기체로 존재하는 불산은 사람의 뼈를 녹일 정도로 강한 부식성을 갖고 있으며, 심각한 경우 사망에 이르게 할 수 있다. 불산 누출로 인한 사고가 반복되지 않으려면 불산이 조금이라도 누출되었을 때, 바로 감지할 수 있는 정확한 센서가 필요하다. 최근 IT융합공학과 · 전자전기공학과 백창기 교수, 전자전기공학과 박사과정 곽현탁 씨 연구팀은 매우 적은 양의 불소 화합물도 검출할 수 있는 고감도 · 초경량 센서를 개발하는 데 성공했다. 이번 연구는 센서 분야에서 세계적으로 영향력이 높은 학술지 ‘센서와 작동기 B: 화학(Sensors and Actuators B: Chemical)’ 온라인판에 최근 게재되었다. 현재 우리나라에서 사용되고 있는 불산 감지 센서는 크기가 매우 크고, 제작 기술 대부분 해외에 의존하고 있어 산업현장마다 센서를 설치하기 어렵다. 연구팀은 이번 연구를 통해 크기가 작고 가벼우면서도 아주 적은 양의 불산도 감지할 수 있는 센서를 제작하고자 했다. 연구팀은 센서의 부피와 무게를 줄이기 위해 10 나노미터(nm) 두께의 실리콘 나노시트를 사용했으며, 반응성이 높은 불화 란탄(Lanthanum Fluoride)을 불소 감지막으로 활용했다. 또, 트랜지스터로 불산의 농도를 전기적 신호로 변환시킴으로써 아주 적은 양의 불산도 빠르고 정확하게 감지하는 초경량 · 고감도 불산 센서를 제작하는 데 성공했다. 연구 결과, 대기나 수중에서 불산 가스와 용액을 선택적으로 검출하는 데 성공했다. 기존 센서와 비교했을 때, 연구팀의 센서는 가스 형태의 불산을 약 3.3배, 용액 상태의 불산을 약 390배 더 잘 감지했으며, 실시간으로 주입되는 불산의 농도를 오차율 5% 이내로 검출하는 데 성공했다. 또한, 연구팀이 개발한 센서를 활용한 모바일 센서 시스템을 구축함으로써 차세대 불산 검출 센서로서의 활용 가능성도 확인했다. 이번 연구를 주도한 백창기 교수는 “실리콘 반도체 공정기술을 활용하여 기존 상용화학센서 대비 초소형, 저비용으로 제작할 수 있다”며, “다양한 유해 화학가스를 검출하는 모바일 시스템을 개발해 우리나라 자체 기술을 적용한 안전 솔루션을 제공하는 것이 목표”라는 포부를 전했다. 한편, 이 연구는 과학기술정보통신부의 ICT명품인재양성사업과 대중소기업농어업협력재단의 지원으로 진행됐다.

2023-07-20
IT융합공학과

[연구성과] 기계·IT융합 장진아 교수팀, 폐암 환자의 몸, 3D 프린터로 실험실에 소환되다

[POSTECH · 그래디언트 바이오컨버전스 연구팀, 기저질환이 있는 폐암 오가노이드 모델 개발] 통계청에 따르면 2021년 우리나라 사망원인의 1위는 ‘암(26%)’이다. 2020년 또한 암으로 사망한 인원이 가장 많았다. 폐암은 그중에서도 가장 흔한 암이며, 내성을 가진 돌연변이가 발생할 확률이 높아 약물 치료가 쉽지 않다. 환자의 유전적 특징을 가진 오가노이드*1는 유전자 변형과 표적 치료 등 약물 스크리닝 연구에 많이 사용된다. 그러나 오가노이드 만으로는 종양을 둘러싼 복잡한 체내 환경을 완벽하게 재현하기는 어렵다. 그런데 최근 기계공학과 · IT융합공학과 장진아 교수 · IT융합공학과 박사과정 최유미 씨, 주식회사 그래디언트 바이오컨버전스 이진근 대표 · 이하람 책임 연구원 공동 연구팀이 돼지의 폐에서 유래한 탈세포화 세포외기질(Lung-derived decellularized extracellular matrix, 이하 LudECM) 하이드로젤을 이용하여 기저질환이 있는 폐암 환자의 체내 환경을 재현하는 데 성공했다. 이번 연구는 국제 학술지인 ‘바이오패브리케이션(Biofabrication)’에 게재됐다. 이번 연구에서 연구팀은 △폐암 환자에서 유래한 오가노이드 △기저질환(폐 섬유증) 환자에서 유래한 섬유아세포 △혈관 세포를 기반으로 세 가지 유형의 바이오잉크*2를 제작했다. 이 과정에서 연구팀이 개발한 LudECM이 오가노이드와 기질세포, 혈관세포로 구성된 복잡한 암 미세환경(tumor microenvironment, TME)을 재현하기 위한 재료로 사용되었다. LudECM에서 배양된 폐암 오가노이드는 환자의 폐암 유형과 유전적 돌연변이 특징을 보존했다. 또, 기존에 사용되던 매트리젤(Matrigel)에 비해 섬유증을 동반한 폐암 오가노이드 모델에서 약물 반응 실험 시 더 민감한 반응을 보임을 확인하였다. 이어, 3D 바이오프린팅을 통해 관류성 혈관이 있으며, 폐 섬유증을 가진 폐암 환자 모델을 제작했다. 기저질환이 있는 폐암 환자의 체내 환경을 실험실에서 재현하는 데 성공한 것이다. 이 폐암 모델은 실제 종양을 둘러싼 복잡한 환경을 거의 그대로 재현하여 이전보다 정밀하게 약물 평가를 진행할 수 있다. 실제 약물을 사용한 실험 결과, 폐 섬유증을 가진 폐암 모델은 일반 폐암 모델에 비해 약물에 대한 내성이 높았다. 이는 폐 섬유증이 항암제의 효과에 잠재력으로 영향을 미칠 수 있음을 보여주는 결과다. 그리고, 혈관화된 연구팀의 모델은 약물이 주변 기질로 흡수되거나 암세포와 기질 세포 간 상호작용에 의해 약물 전달이 중단될 수 있음을 보여주었다. 연구팀이 제작한 모델을 활용하면 기저질환이 있는 폐암 환자에게 적절한 치료 옵션을 제공하는 맞춤형 치료가 가능해진 것이다. 연구를 이끈 장진아 교수는 “실제로 기저질환이 있는 폐암 환자는 합병증과 여러 위험 요소들로 인해 항암제 선별이 어렵다”며, “섬유증을 동반한 다른 고형암에 대해서도 맞춤형 치료를 진행하는 데 도움이 될 것”이라는 기대를 전했다. 이번 연구에서 연구팀이 개발한 LudECM은 폐 오가노이드 배양용 바이오소재로서의 가치를 인정받아 관련 특허를 주식회사 에드믹바이오에 기술이전 하였으며, 현재 상업화도 진행 중이다. 한편, 이 연구는 한국연구재단 대학중점연구소지원사업과 보건복지부의 범부처재생의료기술개발사업, 스마트특성화기반구축사업의 지원으로 진행됐다. 1. 오가노이드(organoid) 장기를 뜻하는 ‘organ’과 유사함을 뜻하는 접미사 ‘oid’의 합성어로 줄기세포를 3차원적으로 배양하거나 재조작해 만든 장기유사체로, ‘미니 장기’, ‘유사 장기’라고 한다. 2. 바이오잉크(Bioink) 바이오프린팅의 원료이자 3D 바이오프린터로 분사하는 세포가 포함된 재료이다.

2023-07-20
IT융합공학과

[연구성과] 인공지능 한욱신 교수팀, 데이터 분석의 꽃, 최적의 샘플링을 향한 도전

[한욱신 교수팀, 머신러닝을 위한 데이터 샘플링 방법 개발] 2016년 3월, 인간과 인공지능 간 세기의 대결로 온 세상이 들썩였다. 방대한 양의 데이터를 학습한 인공지능 프로그램 ‘알파고’가 여러 경우의 수를 계산하는 바둑에서 인간을 이긴 것이다. 의료계와 금융계, 교육계 등 이미 우리 일상 곳곳에 스며든 인공지능이 꾸준하게 성장하고 발전하기 위해서는 인공지능을 학습시킬 양질의 데이터가 필요하다. 데이터는 ‘테이블(table)’이라는 그룹으로 분산되어 저장되어 있다. 인공지능이 테이블로 저장된 데이터를 학습하려면 ‘조인(join)’이라는 과정을 통해 하나의 거대한 테이블을 만들어야 하는데, 그 크기가 매우 커 저장이 어려울 뿐 아니라 조인하는 과정에서 오랜 시간이 걸린다. 테이블로부터 데이터를 빠르고, 균일하게 샘플링하는 기법에 대한 연구는 아직까지 풀리지 않는 난제로 남아있다. 그런데 최근 인공지능대학원 한욱신 교수 · IT융합공학과 통합과정 김경민 씨 연구팀은 여러 테이블로 저장된 데이터에 대한 최적의 샘플링 기법을 제안하여 빠르게 결과를 도출하는 데 성공했다. 이번 연구는 세계적인 데이터베이스 학회인 ‘ACM PODS’에서 발표됐으며, 42년 학회 역사상 처음으로 한국 연구진의 논문이 학회에서 발표된 것으로 큰 의의가 있다. 연구팀은 이번 연구에서 메타 샘플링*1의 일종인 DRS(degree-based rejection sampling) 기법을 이용했다. 기존에는 샘플 공간*2에서 바로 값을 추출하기 전에 샘플 공간의 모든 값에 대한 확률을 미리 계산해야 했다. 반면, 연구팀이 제안한 기법은 특정 값의 빈도(degree)에 기반한 단순한 확률 분포를 가진 샘플 공간을 먼저 추출하고, 그 샘플 공간에서 값을 뽑아낸다. 핵심 이론은 뽑힐 수 있는 임의의 값에 대해 적어도 하나의 샘플 공간이 기존 방법에서 복잡하게 계산한 확률보다 큰 확률을 부여한다는 점을 증명하여, 결국 기각 샘플링*3을 통해 기존 방법과 같은 확률로 값을 뽑을 수 있다는 점이다. 이렇게 하면, 샘플 공간을 추출하는 확률이 상수값으로써 곱해질 뿐, 복잡한 확률을 계산하지 않고 빠르게 데이터를 샘플링할 수 있다. 또, 테이블을 합치는 ‘조인’ 과정에서 쿼리*4를 트리 형태로 분석하는 ‘일반적 하이퍼트리 분해(generalized hypertree decomposition, 이하 GHD)’를 통해 기법을 더 확장시켰다. 전체 쿼리를 하나의 조인 알고리즘으로 처리하면 쿼리에 조인 관계가 많을 경우 시간 복잡도*5가 크다. GHD를 사용하면 전체 쿼리가 아닌 작은 쿼리에 대해 조인을 진행하고 이 결과들을 합쳐 시간 복잡도를 낮출 수 있다. 연구팀은 GHD를 DRS에 적용하여 DRS를 확장시켰으며, 특정 경우에 대해 DRS보다 낮은 복잡도를 보장하였다. 이번 연구를 이끈 한욱신 교수는 “이 기법은 데이터들의 계층적인 구조를 보여주는 트리(tree) 형태나 순환되는 관계를 보여주는 사이클(cycle) 형태에 상관없이 모든 쿼리에 적용할 수 있으며, 머신러닝을 위한 데이터 샘플링 과정에서 속도와 정확도를 향상시키는 데 기여할 것”이라는 기대를 전했다. 한편, 이 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다. 1. 메타 샘플링(meta sampling) 샘플 공간을 먼저 추출하는 방법 2. 샘플 공간(sample space) 어떤 확률적인 실험에서 가능한 모든 결과의 집합 3. 기각 샘플링(rejection sampling) 원하는 확률 분포에 따라 샘플링하기 힘들 경우 사용되는 기법 중 하나 4. 쿼리(query) 데이터를 검색하거나 조작하기 위해 사용되는 명령문 5. 시간 복잡도(time complexity) 알고리즘의 수행시간이 입력 크기에 대해 어떻게 증가하는지 나타내는 개념으로 복잡도가 낮을수록 효율적이다.

2023-07-20
IT융합공학과

[대외수상] POSTECH 학생들, 제9회 육군창업경진대회 우수상 수상

지난 7일, 대전에서 열린 제9회 ‘육군창업경진대회’ 시상식에서 POSTECH 학생들로 구성된 창업팀이 우수상을 받았다. IT융합공학과 최민영, 김경준, 김대환 씨와 컴퓨터공학과 제태호 씨로 구성된 ‘삼육일공’팀(지도교수 산업경영공학과 서리빈)은 인공지능(AI)에 대응할 수 있는 군 위장 솔루션, ‘비전 인식 방해 군용 패치(A-Patch)’로 수상의 영예를 안았다. 우수상을 수상한 ‘삼육일공’팀에게는 대전일자리경제진흥원장상과 200만원 상당의 창업지원금뿐만 아니라 ‘2023년 국방 스타트업 챌린지’ 본선 진출권이 주어지며, 멘토링 등 창업에 대한 후속 지원도 받게 된다. 한편, ‘육군창업경진대회’는 창업에 관심이 있는 육군들을 우수한 창업 인재로 양성하기 위해 대한민국육군이 주최하고 대전일자리경제진흥원이 주관하며, 이번 대회에 총 385팀, 육군 2,000여 명이 참가했다.

2023-07-20
IT융합공학과

[연구성과] 기계‧IT융합 장진아 교수팀, 약물 독성 관찰하는 ‘체외 3D 인공 심장’ 프린팅 성공

[POSTECH-美 조지아텍 공동연구팀, 약물 심독성 모니터링 위한 조직-센서 플랫폼 바이오하이브리드 3차원 프린팅] 심독성이란 항생제 등 치료를 위해 사용한 약물이 심장에 독으로 작용해 심장 기능에 이상을 일으키는 상태를 말한다. 주로 좌심실의 수축 능력을 저하시키고 심하면 심부전을 일으키기도 한다. 최근 POSTECH(포항공과대학교, 총장 김무환)과 미국 조지아공과대학교(Georgia Institute of Technology, 이하 조지아텍) 연구진이 약물의 독성을 미리 관찰해 볼 수 있는 인공 심장을 프린팅하는 데 성공했다. 기계공학과‧IT융합공학과 장진아 교수, IT융합공학과 통합과정 용의중 씨, 시스템생명공학부 통합과정 김동환 씨, 기계공학과 정완균 교수, 김기훈 교수, 신소재공학과 정운룡 교수 연구팀이 미국 조지아텍 여운홍 교수‧김호중박사 연구팀과 공동연구를 통해 바이오하이브리드 3D 프린팅 기술로 약물의 심독성을 체외에서 관찰할 수 있는 인공 심장 모델을 프린팅했다. 심장에 작용하는 약물의 심독성을 무선, 실시간, 지속적으로 모니터링할 수 있도록 하는 이 연구 결과는 재료공학 분야 권위지 어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials) 최근호에 속표지 논문(Inside back cover)으로 게재됐다. 약물 심독성은 약물 개발 초기 단계에서 주요 장애요인으로 여겨진다. 전임상 단계에서 심독성을 평가하는 체외 플랫폼은 다양하지만, 대부분의 심장 모델은 생리학적 관련성이 부족해 약물의 심독성을 제대로 예측하기는 어렵다. 최근 심장의 생리적 수축을 모사할 수 있는 3차원 인공 심장 조직(engineered heart tissue, EHT)이라는 심장 모델이 등장하면서, 많은 연구자가 이를 심근 수축 기능과 약리학적 효과를 연구하는 데에 활용하고 있다. 하지만, 아직까지 체외에서 약물의 급성·만성 효과를 지속해서 관찰하기 위한 적절한 플랫폼은 없는 실정이다. 공동연구팀은 지금까지의 인공 심장 모델과 달리 ‘바이오하이브리드 3D 프린팅(biohybrid 3D printing)’ 방법을 도입했다. 두 개의 기둥 구조체를 스트레인 게이지 센서(bipillar-grafted strain gauge sensor, BPSG sensor)가 내장된 기판에 접목시키고, 이어 EHT를 센서에 통합시켜 조직-센서 플랫폼(tissue-sensor platform)을 제작했다. 이렇게 제작된 플랫폼과 무선 다중 채널 전자 시스템을 이용하여 EHT 수축력을 지속적으로 모니터링하고, 약물의 급성·만성 심독성을 평가하는데 성공했다. 지금까지 체외 심장 모델의 수축력 모니터링 시스템의 경우, 높은 시간 해상도로 대량의 이미지 기반 데이터를 장시간 연속적으로 처리하는 데에는 한계가 있었지만, 이번에 개발된 조직-센서 플랫폼은 상대적으로 적은 양의 전기 판독 데이터로 수축력을 정량적으로 측정할 수 있어 장기간 연속 모니터링이 가능해졌다. 장진아 교수는 “이번에 개발한 바이오하이브리드 3D 프린팅 기술이 효과적인 약물 개발 과정을 위한 차세대 조직-센서 플랫폼을 제작할 수 있는 잠재적인 제조 방법이 될 것으로 기대한다”고 말했다. 한편, 이 연구는 과학기술정보통신부-정보통신기획평가원(IITP)의 글로벌핵심인재 양성지원사업, 과학기술정보통신부-복지부 범부처재생의료기술개발사업, 산업부-한국산업기술평가관리원(KEIT)의 산업기술알키미스트프로젝트, 미국 국립과학재단(NSF)의 지원으로 수행됐다.

2023-07-20

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