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Research Highlights
- 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...
2023-07-03
- 환경/수학 국종성 교수팀, 이산화탄소 줄여도 강해지는 극한 엘니뇨...기후정책 새로 정립해야 할 때
- [국종성 교수팀, 이산화탄소 감축 시기의 극한 엘니뇨 증가 예측]
적도 부근의 동태평양 수온이 평년보다 높아지는 현상을 스페인어로 ‘엘니뇨’라고 한다. ‘극한 엘니뇨’는 수온 상승과 함께 일 평균 강우량이 5밀리미터(mm)를 초과해 전 세계적으로 이상기후를 일으키는 현상으로 학계에서는 대기 중의 온실가스 농도가 증가하면 극한 엘니뇨가 더 빈번하게 발생할 것으로 예측하고 있다. 그런데 최근 POSTECH 연구팀이 대기 중의 이산화탄소가 감소하더라도 극한 엘니뇨의 빈도와 강도가 증가할 것이라는 시뮬레이션 결과를 발표했다. 이는 지금까지의 기후변화 대응 정책을 보완해야 할 필요가 있음을 보여주는 결과로 학계는 평가하고 있다.
환경공학부 · 수학과 국종성 교수, 환경공학부 가이얀 파티라나(Gayan Pathirana) 씨 연구팀은 지구 시스템 모델을 이용한 이산화탄소의 농도 증감 시뮬레이션을 통해 이산화탄소 감축 상황에서도 극한 엘니뇨 발생빈도가 증가할 것이라는 예측 결과를 얻었다. 이 연구는 최근 국제학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 게재됐다.
연구팀은 시뮬레이션을 통해 대기 중의 이산화탄소의 농도가 증가하는 경우 극한 엘니뇨의 빈도와 강도가 증가한다는 결과를 얻었다. 그러나, 일반적인 견해와 달리 증가된 이산화탄소 농도가 다시 감소하더라도 극한 엘니뇨가 자주 발생할 수 있다는 결과를 얻었다. 열대 수렴대*1가 남쪽으로 이동하고, 동태평양 지역의 강수가 수온에 민감하게 반응해 극한 엘니뇨가 발생하게 되는 것이다. 이러한 예측은 탄소 중립 등의 탄소 저감 정책에도 불구하고, 이미 고농도로 축적된 대기 중의 이산화탄소 농도로 인해 극한 엘니뇨의 발생이 불가피하다는 것을 의미한다.
또, 연구팀은 시뮬레이션을 통해 극한 엘니뇨의 영향권에 있는 지역은 기후가 바뀌는 ‘기후 상태 전환(climate regime shift)’을 겪을 수 있다는 결과를 얻었다. 남아메리카와 호주 북서부, 남아시아 지역에서는 평균 강우량이 감소...
2023-06-27
- 화학 김경환 교수팀, “찰나의 빛, 얼음과 물의 미스터리 풀어내”
- [김경환 교수팀, 포항 4세대 방사광가속기 이용 얼음-물 변화 과정 최초 관찰]
얼음이 녹거나 물이 얼어붙는 현상은 자연계에서 매우 기본적이며 중요한 현상이다. 하지만 그 중요성에도 불구하고, 찰나의 순간에 진행되는 이 현상을 포착하기 어렵기 때문에 그 동안 상전이 메커니즘 대부분이 밝혀지지 않은 상태로 남아있었다. 그런데 최근 POSTECH 연구팀이 ‘찰나의 빛’을 이용해 얼음이 녹아 물이 되는 순간의 미스터리를 풀어냈다.
화학과 김경환 교수 · 양철희 연구원 연구팀은 4세대 방사광가속기를 이용해 얼음이 녹는 과정에서의 분자의 구조적 변화를 관찰하는 데 최초로 성공했다. 이번 연구는 국제 학술지인 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 게재됐다.
전자를 빛의 속도로 가속시키면 접선방향으로 방사광(光)이 나온다. 방사광가속기는 이 빛으로 물질의 미세한 구조를 분석하는 거대한 현미경이다. 연구팀이 사용한 포항 4세대 방사광가속기는 3세대보다 1억 배, 햇빛보다도 100경 배 밝은 빛을 제공하여 보다 정밀하게 원자와 분자를 관찰할 수 있다. 빛을 이용해 펨토초(1,000조분의 1초) 동안 일어나는 현상을 나노미터(nm) 단위로 생생하게 포착할 수 있는 것이다.
이번 연구에서 연구팀은 적외선으로 얼음을 빠르게 가열하고, 포항 4세대 방사광가속기에서 나오는 강력한 X선(빛)을 산란시키는 방법으로 얼음이 녹는 과정을 분석했다. X선 산란법은 빛과 물질의 상호작용에 의해 생성된 패턴을 분석하여 분자 구조를 알아내는 방법으로 1953년, 생물학자 왓슨(Watson)과 크릭(Crick)이 DNA의 이중 나선 구조를 밝혀낼 때 사용했던 방법이다.
연구팀은 X선 산란 패턴을 통해 얼음이 녹는 과정에서 시간에 따른 물의 온도 변화와 생성된 물의 양을 확인할 수 있었다. 또, 얼음이 녹는점 이상으로 가열된 상황에서도 모두 녹지 않고, 약 13% 정도만 녹는 ‘과가열(superheating) 현상도 관찰하였다.
그리고...
2023-06-22
- 기계 조동우 교수팀, 불임과 난임을 해결할 희망의 하이드로젤
- [POSTECH·차의과학대 공동 연구팀, 자궁 내막 재생을 위한 하이드로젤 개발]
건강보험심사평가원에 따르면 작년 한 해, 불임과 난임으로 병원을 찾는 인원이 37만 명을 넘었으며, 2018년 대비 불임과 난임 시술 건수가 각각 4.7%, 16% 늘어났다. 출산율은 매년 감소하고 있음에도, 불임과 난임으로 병원을 찾는 인원은 지속적으로 증가하고 있는 것이다. 난임과 불임을 일으키는 요인은 다양해 성별과 그 유형에 따라 정확한 원인을 파악한 후, 이를 치료해야 한다.
건강한 자궁 내막은 임신에 있어 매우 중요하다. 자궁 내막이 얇으면 수정된 배아가 착상될 확률이 낮고, 착상되더라도 유산될 확률이 높아 여성의 주요 불임 원인 중 하나로 꼽힌다. 호르몬 치료와 자궁 내막 주사 등 여러 치료 방법의 효과도 아직 미미한 수준이다. POSTECH·차의과학대 공동 연구팀은 최근 자궁 세포의 환경과 유사한 젤(gel)을 개발하여 자궁 내막 재생을 유도하고, 그 메커니즘을 밝혀 환자 맞춤형 치료에 한 걸음 더 다가갔다.
기계공학과 조동우 교수, 기계공학과 · IT융합공학과 장진아 교수, 기계공학과 박사과정 투우체 센(Tugce Sen) 씨와 차의과학대 의학전문대학원 생화학교실 강윤정 교수, 안중호 박사, 의생명과학과 박사과정 이단비 씨 공동 연구팀은 자궁 내막에서 유래한 탈세포화 세포외기질(Uterus-derived decelluarized extracellular matrix, 이하 UdECMs)을 포함한 하이드로젤을 개발해 자궁 내막을 재생하고, 기본 조절 매커니즘을 최초로 밝혀냈다. 이 연구는 재료공학 분야에서 영향력 높은 학술지인 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’에 게재됐다.
탈세포화 세포외기질(decelluarized extracellular matrix, 이하 dECM)은 세포 또는 조직에서 핵과 세포막 등의 성분이 제거된 생체 고분자의 집합체다. 실제 체내 환경과 거의 유사한 dECM은 ...
2023-06-19
- 화학 이인수 교수팀, “이산화탄소를 유용한 자원으로” 촉매의 효율을 높여라!
- [이인수 교수 · 손창윤 교수 연구팀, 이산화탄소 환원 촉매 가공 공정 제어 성공]
최근 지구 온난화의 주범인 이산화탄소를 유용한 자원으로 전환하는 연구가 꾸준히 이루어지고 있다. 실온에서 매우 안정적인 이산화탄소를 다른 물질로 변화시키기 위해서는 많은 양의 에너지가 필요한데, 이때 에너지 장벽을 넘어 이산화탄소가 유용한 물질로 환원될 수 있도록 돕는 것이 바로 촉매의 역할이다.
금속 이온과 유기 분자를 연결한 골격구조를 지니는 MOF(Metal Organic Framework)*1는 1∼2 나노미터 (nm) 크기의 매우 작은 구멍(기공, 氣孔)을 포함하는 물질이다. ‘MOF 1g 속에 축구장 크기의 면적이 숨어있다’고 할 정도로 무게에 비해 표면적이 커, 이산화탄소 환원용 촉매의 지지체로 유리하다. MOF에 촉매 활성 물질을 도입하기 위해서는 수십 ∼ 수백 나노미터 크기의 중기공*2 구멍을 세공하여야 하는데, MOF의 세공 공정을 제어하기가 매우 어려워 그동안 일정한 순서나 배열 없이 무작위로 기공이 생성됐다. 그런데 최근 POSTECH 연구팀에서 MOF를 깎아 기공을 만드는 공정을 정밀하게 제어하는 데 성공했다는 연구가 발표됐다.
화학과 이인수 교수 · 손창윤 교수 · 수맨 두타(Soumen Dutta) 연구교수 연구팀은 MOF의 가공 공정을 제어하여 이산화탄소 환원 촉매로서의 효율과 안정성을 높였다. 이번 연구는 화학과 응용화학 분야에서 영향력이 높은 학술지인 ‘앙게반테 케미(Angewandte Chemie)’ 앞표지 논문으로 게재될 예정이며, 우수성을 인정받아 주목받는 논문(Hot Paper)으로 선정되었다.
조각가가 찰흙 덩어리를 조각하여 작품을 만드는 것처럼 물질의 표면을 화학적으로 깎아내는 공정을 ‘에칭(Etching)’이라고 한다. 이번 연구에서 연구팀은 MOF의 에칭 공정을 제어하기 위해 두 가지의 ‘이방성*3 에칭 메커니즘’을 활용했다. 연구팀은 메커니즘을 통해 2차원 MOF 나노결정 내에서 각각 다른 모양의 기공을...
2023-06-16
