양구 軍부대서 수류탄 폭발로 간부 중상

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KIST 스핀융합연구단 이현정 박사팀과 인공뇌융합연구단 이수연 단장팀이 개발한 인공 촉각 뉴런의 유방암 진단 기술 연구결과가 재료 분야 국제 학술지인 '어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials)' 표지논문에 선정됐다. KIST 제공[파이낸셜뉴스] 한국과학기술연구원(KIST) 스핀융합연구단 이현정 박사팀과 인공뇌융합연구단 이수연 단장팀이 인공 촉각 뉴런 소자와 인공신경망 학습 방법을 이용해 유방암을 진단하는 기술을 개발했다. 연구진이 개발한 인공 촉각 뉴런은 조직의 딱딱한 정도를 파악해 악성종양과 양성종양을 구분한다. 이 기술로 유방 종양의 악성여부를 95.8%의 정확도로 구분해냈다.연구진은 5일 "이 인공 촉각 뉴런 기술은 간단한 구조와 방식으로 물질의 기계적 성질을 감지하고 학습할 수 있다"고 설명했다. 또한 "향후 인공 촉각 뉴런으로 탄성 이미지를 얻어 현재 유방암 진단에 사용하고 있는 탄성 초음파의 단점을 해결했다"고 말했다.연구진은 압력센서와 오비닉 임계 스위치를 결합해 인공 촉각뉴런 소자를 개발했다. 인공 촉각 뉴런 소자에 쓰인 오보닉 임계 스위치는 특정 전압 이상에서 매우 낮은 저항 상태가 되고, 전압이 낮아지면 매우 높은 저항 상태를 가지면서 신호를 발생시키고 다시 초기값으로 되돌아가는 휘발성 성질을 가진다.감각 뉴런은 감각 수용체를 통해 외부 자극을 받아들이고 이를 전기적 스파이크 신호 형태로 변환한다. 이 때 외부 자극에 대한 정보에 따라 생성되는 스파이크 패턴이 달라진다. 예를 들어, 자극이 세기가 클수록 생성되는 스파이크의 주파수가 빨라진다. 압력 센서에 압력이 가해지면 센서의 저항이 낮아지고 연결된 오보닉 스위치 소자의 스파이크 주파수가 변화된다.



생물학적 촉각 뉴런과 본 연구에서 개발한 인공 촉각 뉴런 소자의 동작 비교. KIST 제공연구진이 개발한 인공 촉각 뉴런 소자는 딱딱한 물질일수록 누를 때 압력을 더 빨리 느낀다. 누르는 힘이 클수록 더 빠른 전기적 스파이크를 발생시키도록 하고, 압력에 대한 감지 민감도를 동시에 개선했다. 이 소자에서 발생되는 전기적 스파이크의 속도는 0.00001초 이하다. 일반적으로 물체를 누르는데 수 초가 걸리는 것과 비교해 10만배 이상 속도가 빨라 실시간으로 누르는 힘의 변화를 스파이크로 변환할 수 있다. 또한, 기존 소자가 물질을 가볍게 누르는 정도의 낮은 압력을 20~40Hz 수준의 스파이크 변화량으로 감지할 수 있었던 반면 개발된 소자는 1.2MHz 수준으로 감지가 가능하다.연구진은 또 물체의 딱딱한 정도에 따라 달라지는 스파이크 변화량에 스파이킹 인공신경망 학습기법을 접목시켰다. 유방암 환자 132명에서 66개의 악성 유방 종양과 66개의 양성 유방 종양으로 유방암 탄성 이미지에 대한 학습을 진행했다. 물질의 딱딱한 정도에 따라 변하는 스파이크 신호를 인공신경망을 이용해 학습시켰다. 그결과 유방 종양의 악성 또는 양성 여부를 구분해냈다.인공 촉각 뉴런 소자와 인공신경망 학습 방법을 활용한 결과, 최대 95.8%의 정확도로 유방 종양의 악성여부를 구분해냈다. 이는 탄성 초음파 이미지의 픽셀별로 나타난 색을 스파이크 주파수 변화량 수치로 변화시키고, 이를 인공지능에 학습시킴으로써 더 간단하고 정확하게 유방암 진단하도록 만든 것이다.연구진은 "저전력, 고정확도의 질병 진단 뿐만 아니라 로봇 수술 등과 같이 수술 부위를 인간이 직접 접촉할 수 없는 환경에서 빠른 시간 내에 인식하고 판단해야 하는 상황에도 유용하게 활용할 수 있을 것"이라고 말했다.한편, 이번 연구결과는 재료 분야 국제 학술지인 '어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials)' 표지논문으로 선정돼 출판될 예정이다.



누르는 물질의 딱딱한 정도에 따른 인공 촉각 뉴런 소자의 스파이크 신호 패턴(왼쪽). 생성된 스파이크 정보를 바탕으로 유방암 탄성 초음파 이미지를 학습하여 종양의 악성/양성을 판단한다(오른쪽). 빨간색은 부드러운 영역을, 파란색은 딱딱한 영역을 나타낸 것이다. KIST 제공