AI융합네트워크학과

아주대학교

AI융합네트워크학과

Artificial Intelligence Convergence Network

AI융합네트워크학과 커뮤니티

아주대학교 AI융합네트워크학과의 새로운 소식입니다.

아주뉴스

물리·의학과 공동 연구팀, 초분광 영상·AI 활용 빠르고 정확한 위암 진단 기술 개발

- 윤종희 교수와 의학과 공동 연구팀 성과 - <Sensors and Actuators B: Chemical> 3월호 게재 아주대 연구진이 초분광 영상기술과 인공지능을 활용해 위암을 빠르고 정밀하게 진단할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술을 활용하면 생체 조직의 산란과 흡수 같은 광특성을 인공지능을 통해 분석, 별도의 생화학 검사 없이 정밀한 위암 진단이 가능해 위암 치료의 효율성을 높일 수 있을 전망이다. 물리학과 윤종희 교수와 의과대학 노충균(소화기내과학교실)·노진(병리학교실) 교수 공동 연구팀은 초분광 영상기술과 인공지능을 활용해 정밀하고 빠른 위암 진단 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구 내용은 ‘초분광 영상 및 인공지능을 활용한 점막하 박리술을 통해 얻은 조직의 위암 진단(Artificial intelligence-based gastric cancer detection in the gastric submucosal dissection method via hyperspectral imaging)’이라는 제목으로, 저명 학술지 <Sensors and Actuators B: Chemical> 3월호에 게재됐다. 아주대 대학원 에너지시스템학과의 박인영 석사과정생(현 COSMAX Inc. 연구원)과 아주대 의대 병리학교실의 노진 교수가 공동 제1저자로 참여했고, 아주대 의대 소화기내과학교실의 노충균 교수와 물리학과 윤종희 교수가 공동 교신저자로 함께 했다. 현재 위암의 진단은 내시경을 통해 1차로 검진하고, 암으로 의심되는 부위는 위 점막하 박리술을 통해 조직을 확보한 뒤, 해당 조직에 대해 병리조직검사를 수행하는 방식으로 진행되고 있다. 병리조직검사는 여러 단계의 조직 처리 과정이 필요하므로 수일이 소요되고, 환자는 이에 대한 진단 결과를 확인하기 위해 다시 병원을 방문해야 한다. 이에 환자의 편의와 위암 진단 및 치료의 효율성을 높이기 위해 내시경 검사 시에 조직 내 위암의 존재 여부를 빠르게 판단할 수 있는 기술이 필요하다. 그러나 정상 조직과 위암 조직 간의 뚜렷한 차이를 찾기가 쉽지 않아, 내시경 검사 중에 위암의 징후를 정확하게 파악하기가 어렵다. 그동안 위암 조직의 선명한 관찰을 위해 협대역 영상(Narrow Band Imaging), 색소내시경(Chromoscopy) 등이 개발되어 활용되고 있으나, 여전히 정밀한 위암 진단에는 다가서지 못하고 있다. 또 한정된 내시경 검사실 공간과 검사 시간 등의 현실적 문제들로 인해 학계와 의료계에서 실제 의료환경에 적용할 수 있는 기술을 개발하는 데에 어려움을 겪어왔다. 그중 ‘빛’을 활용한 질병 진단 기술은 비침습적이고 안전해 새로운 질병 진단 기술로 많은 연구가 이뤄져 왔다. 덕분에 여러 의미 있는 연구 결과가 나왔지만, 실제 의료환경에 적용할 수 있는 광기술은 여전히 매우 제한적이다. 환자를 진단하고 치료하는 의료 현장에는 여러 공간적·시간적 제약이 존재하기에, 빛을 활용하기 위한 장치인 광학계(optical system)의 크기가 작고 촬영 및 분석이 빠르게 이뤄질 수 있어야 실제 도입이 가능하다. 아주대 공동 연구팀은 이러한 점에 착안해 초분광 영상기술과 인공지능을 활용한 연구에 나섰다. 초분광 영상기술은 빨강·초록·파랑을 측정하는 기존의 컬러 영상기술에 비해 더 많은 색을 정밀하게 측정할 수 있는 기술이다. 사람의 눈으로 볼 수 있는 빨강·초록·파랑의 가시광선 영역뿐 아니라 자외선과 적외선 영역의 빛까지 분해하고 분석할 수 있는 것. 더욱 정밀한 측정이 가능한 특성 덕에 초분광 영상기술은 우주, 국방, 의료를 비롯한 다양한 분야에 적용되어왔는데, 그 정보량이 많아 정밀한 분석에 어려움을 겪어왔다. 아주대 연구팀이 연구해온 초분광 영상 기술을 통한 위암 진단 모식도 이러한 부분을 해결하기 위해 인공지능(AI)을 활용해 영상을 분석하려는 시도가 이어져 왔으나, 의료영상 데이터의 경우 인공지능 학습을 위한 정밀한 정답 데이터를 확보하는 것이 매우 어려웠다. 아주대 연구팀은 이러한 한계를 돌파하기 위해, 영상처리 및 정합 기술을 개발해 병리조직검사 데이터와 초분광 영상 데이터를 비교하고 정답 데이터를 확보해 인공지능 모델을 정밀하게 학습시켰다. 연구팀은 초분광 영상기술을 통해 생체 조직의 산란 및 흡수 특성을 측정하고, 정상 조직과 암 조직 등 질병에 따라 변화되는 조직의 광특성을 질병 진단에 활용했다. 윤종희 교수는 “초분광 영상기술과 인공지능을 통해 환자로부터 획득한 조직으로 별도의 생화학 처리 없이 암의 유무를 진단할 수 있음을 보인 성과”라며 “조직 검체 확보와 동시에 수 분 내 암 진단이 가능해 환자 치료에 많은 도움을 줄 수 있을 것”이라고 설명했다. 윤 교수는 “위암 이외의 다른 질병에도 적용이 가능해, 그 응용 범위가 더 넓어질 수 있다”라며 “질병 진단에 걸리는 시간을 줄여, 환자의 치료 시간을 단축하고 편의를 높이는 데 기여할 수 있다”라고 덧붙였다. 이번 연구에서 물리학과 연구팀은 ▲초분광 영상 기술을 위한 광학계 개발 ▲조직의 광학영상 측정 및 광특성 분석기술 개발 ▲인공지능 모델 구축 등을 수행했고, 의과대학 연구팀은 ▲환자 검체 확보 ▲병리조직검사 ▲의학적 분석 등을 맡아 진행했다. 아주대 물리학과 윤종희 교수는 한국과학기술원(KAIST) 바이오및뇌공학과에서 박사학위를 받고, 한국과학기술원과 영국 캠브리지대학 물리학과에서 박사후연구원으로 의광학(Biomedical optics) 분야를 연구해왔다. 윤 교수는 초분광 영상을 활용한 질병의 진단, 빛의 산란을 통한 미생물 움직임 연구, 인공지능을 활용한 영상분석 기술 등을 연구해 학계와 산업계의 주목을 받아왔다. 특히 기초 학문과 임상 시험을 연계하는 중개 연구(Translational Research)를 통해 의과대학 연구진과 활발한 공동 작업을 벌이고 있다. 이번 연구는 한국연구재단의 우수신진연구사업, G-LAMP 사업 및 한국전자통신연구원의 지원을 받아 수행됐다. 정상 조직과 위암 조직의 광특성(산란 및 흡수) 차이. 위암 조직은 특정 파장(540nm)의 빛에서 정상 조직에 비해 산란 및 흡수가 적은 것을 확인함 * 위 사진 - 왼쪽부터 물리학과 윤종희 교수, 대학원 에너지시스템학과 박인영 석사졸업생, 의대 병리학교실 노진 교수, 소화기내과학교실 노충균 교수

아주뉴스

미래자동차 혁신융합대학사업단, 성적·활동 우수 학생에 장학금

우리 학교 미래자동차 혁신융합대학사업단이 미래자동차 연계전공 성적 우수자와 우수 활동자를 선정해 장학금을 수여했다. 총 78명의 학생에게 장학 혜택이 돌아갔다. 장학증서 수여식은 지난 26일 율곡관 혁신공유라운지에서 개최됐다. 2024년 2학기 미래자동차 연계전공(마이크로·부·복수) 성적 우수자 21명과 자동차 관련 경진대회 수상자 57명(5개팀)이 장학생으로 선정됐다. 이 학생들에게는 총 1050만원의 장학금이 수여됐다. 윤일수 혁신공유단장(교통시스템공학과 교수)이 직접 장학증서를 전달하고 격려의 말을 전했다. 미래자동차 혁신융합대학사업단은 ▲미래자동차 연계전공 홍보 ▲미래자동차 분야 우수 학생 격려 ▲유관 분야 경진대회 참가 독려 ▲첨단 미래자동차 분야 성과확산 등을 위해 장학제도를 시행하고 있다. 미래자동차 교과목의 평균 성적이 3.5(B+) 이상이면 20만원, 4.0(A) 이상이면 30만원의 성적우수 장학금이 주어진다. 우수 활동자 부문에서는 ▲2024 KSAE 대학생 자작자동차대회 ▲제9회 정밀공학 창의경진대회 ▲<AI모빌리티와 미래사회> 문제탐구대회에 참가해 수상한 학생들이 성과우수 장학금을 받았다. '첨단분야 혁신융합대학사업'은 교육부와 한국연구재단이 주관하는 대학재정지원사업으로 수도권-비수도권, 4년제-2년제 대학이 컨소시엄을 구성해 첨단분야 교육 인프라를 함께 공유·운영하고 신기술 인재를 양성하는 것을 목표로 한다. 우리 학교는 국민대·계명대·선문대·인하대·충북대·대림대 등 6개 대학과 컨소시엄을 구성해 미래자동차 분야 사업에 2021년부터 참여하고 있다. 우리 학교 미래자동차 분야 사업에는 기계공학과의 주관으로 교통시스템공학과, 미래모빌리티공학과가 함께 참여하고 있다. 학생들은 복수전공, 부전공 또는 마이크로 전공으로 미래자동차 연계전공을 이수할 수 있다. 아주대와 6곳 컨소시엄 대학들이 공동 교과목을 개발·운영하며, 주전공과 무관하게 누구나 이수할 수 있다. 마이크로전공은 9학점, 부전공과 복수전공은 각각 21학점과 36학점을 이수하면 된다. 성적우수 장학금을 받은 정대환 학생(기계)은 “지난 학기 <자동차공학기초>와 <동역학> 과목을 이수하며 자동차의 기본 요소에 대한 지식을 폭넓게 쌓을 수 있었다"며 “장학 혜택이 학업에 대한 동기를 더욱 고취하는 계기가 됐다"라고 전했다. 성과우수 장학생을 대표해 윤용희 학생(기계)은 "블랙아이스 제설차량에 대한 연구로 좋은 성과를 거두어 뿌듯하다"라며 "앞으로도 미래자동차 분야의 여러 경진대회에 도전해 좋은 결과를 만들고 싶다"라고 말했다. 윤용희 학생은 <제9회 정밀공학 창의경진대회> 첨단모빌리티부문에 참가해 장려상을 받았다. 소학회 A-FA의 팀장 김다윗 학생(기계)은 "대학생 자작자동차대회에 참가하기 위해서는 재료비 등 소요되는 경비부담이 크다"라며 "재정적 지원을 비롯해 물심양면 지원해준 혁신융합대학사업단과 지도교수 전용호 교수님, 팀원들께 감사하다"라고 밝혔다. 소학회 A-FA는 <2024 KSAE 대학생 자작자동차대회>에 참가해 Baja부문 종합장려상, 기술부문 최우수상(군산시장상), 발표부문 대상(영광군수상)을 받았다.

아주뉴스

건설시스템 장일한 교수, 국무총리 표창·임병조기념상 수상

우리 학교 건설시스템공학과 장일한 교수가 ‘제33회 UN 세계 물의 날 기념행사’에서 국무총리 표창을 받았다. 장일한 교수는 수자원 보전∙관리 기술 발전에 기여한 공로를 인정받아 표창을 수상했다. 표창 시상은 지난 21일 일산 킨텍스에서 진행됐다. 장 교수는 지난 13년 간 고분자 생체다당류를 활용한 친환경·저탄소 흙 강도 증진과 침식 저감 관련 연구를 주도해왔다. 특히 ▲글로벌 기후 재해인 사막화 확산 방지 ▲노후 제방의 홍수 시 안정성 향상 ▲극한 강우에 대한 산사태 위험 저감 ▲터널 기계화 굴착 시공 성능 향상 등 친환경 실용화 기술 개발에 꾸준히 노력해왔다. 아울러 장 교수는 지난 27일 광주 김대중컨벤션센터에서 진행된 한국지반공학회 2025년 정기총회에서 ‘제2회 임병조기념상’을 받았다. ‘임병조기념상’은 한국지반공학회의 제1대 회장을 역임한 故 임병조 교수를 기리는 상으로, 지반공학 발전에 기여한 젊은 지반공학자에게 수여된다. 장일한 교수는 이날 행사에서 수상을 기념해 ‘지속가능한 지반공학을 위한 바이오폴리머 기반 흑 처리 기술(BPST) : 기술개발 핵심요소 및 현장 적용 전략’을 주제로 발표에 나섰다. 장일한 교수는 한국건설기술연구원과 호주 뉴사우스웨일스대학교(University of New South Wales)를 거쳐 지난 2020년 9월 아주대에 부임했다. 장 교수는 SURE3지반공학연구실(www.ilhanchang.com)을 이끌고 있으며, 현재 건설시스템공학과 학과장을 맡고 있다. 임병조기념상 수상을 기념해 발표하는 장일한 교수 * 위 사진 - 한국지반공학회의 제2회 임병조기념상을 수상한 장일한 교수