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제   목 : [IT 만평] KIST, 인공신경망 통한 질병 진단 기술 개발
작성자 : 등록일 : 2022-06-08 오후 1:59:04


한국과학기술연구원(KIST)이 촉각 뉴런 소자에 인공신경망 학습 방법을 접목해 새로운 질병 진단 기술을 개발했다.

KIST 스핀융합연구단 이현정 박사팀과 인공뇌융합연구단 이수연 단장팀은 압력 센서와 오보닉 임계 스위치(OVS)를 결합해 간단한 구조의 인공 촉각 뉴런 소자를 개발했다. 압력 센서가 작동하면 센서 저항이 낮아져 OVS가 방출하는 신호 주파수가 달라지는 방식이다. 이를 통해 기존 인공 촉각 뉴런 소자와 달리 접촉한 물체의 단단한 정도를 인지할 수 있다.

신체의 촉각 뉴런은 자극받았을 때 스파이크처럼 강한 신호를 보내는데, 이번에 개발된 촉각 뉴런 소자는 이를 모방해 압력을 느끼면 스파이크 신호를 발산한다. 연구팀은 여기에 누르는 힘이 세질수록 더 빠른 스파이크를 일으키는 성질을 부여해 단단한 물질일수록 압력을 더 빨리 느끼는 반응을 재현했다.

연구팀은 촉각 뉴런 소자에 탄성 초음파 검사 결과를 학습시켰다. 탄성 초음파 검사는 조직이 얼마나 단단한지를 색상으로 표시하는데, 이 색상 변화와 촉각 뉴런 소자가 물체와 반응했을 때 물체가 얼마나 단단하냐에 따라 달라지는 스파이크 변화량을 연계하게 했다.

탄성 초음파 검사는 가격이 저렴해 유방암 검사에 주로 쓰이는 기술이었으나, 반사 노이즈로 인해 깨끗한 화상을 얻지 못하는 경우가 종종 발생하곤 했다. 또한 이미지 해석을 위해 경험 많은 전문가 견해가 필수적이었으며, 여러 전문가가 같은 화상을 두고 다른 견해를 제시하는 경우도 있었다.

학습을 완료한 촉각 뉴런 소자는 탄성 초음파 이미지의 픽셀별 색을 스파이크 주파수 변화량 수치로 변환시켜 해당 화상을 분석했으며, 결과적으로 유방암 탄성 초음파 이미지가 양성인지 악성인지를 95.8% 정확도로 구분할 수 있게 됐다.

예시로 제시된 실험 사례는 유방암이었으나, 생체 물질이나 기관이 얼마나 단단하며 어떤 모양을 하고 있는지는 질병, 특히 암 등 종양과 관련된 정보를 제공하는 만큼 다양한 질병에 활용할 여지가 있다.

KIST 연구진은 연구 성과 발표를 통해 "이번에 개발된 인공 촉각 뉴런 기술은 간단한 구조와 방식을 통해 기계적 물성 감지·학습이 가능하다"라며, "후속 연구를 통해 현재 탄성 초음파 이미지로 얻을 수 있는 물체의 탄성 이미지를 인공 촉각 뉴런으로 얻을 수 있게 되면 초음파 탄성 이미지의 단점인 반사 노이즈 문제를 해결할 수 있다"라고 말했다.

또한 저전력, 고정확도 질병 진단은 물론 로봇 수술 등 수술 부위를 인간이 직접 접촉할 수 없는 환경에서 빠른 시간 내에 인식하고 판단해야 하는 상황에서 유용하게 활용할 수 있다고 전망했다.

한 IT 분야 관계자는 "인간 뇌 정보처리 방식을 전자회로로 모방하는 연구 분야인 뉴로모픽(Neuromorphic)은 컴퓨터 기술이 처음 등장한 이래 IT 분야에서 꾸준히 연구되던 소재다"라며, "이번에 개발된 기술은 겉으로는 새로운 의학 기술로 보이지만, 뉴로모픽 분야가 추구하는 AI 및 IoT 시대에 적합한 새로운 데이터 처리 기술에 한 걸음 내디딘 셈이기도 하다"라고 말했다.

그림 유내 / 글 겜툰 박현규 기자(news@gamtoon.com)


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