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인공지능으로 초음파 뇌질환 치료의 문턱 낮춘다
- 생성형 AI 모델을 사용한 실시간 집속초음파 시뮬레이션 기술 개발 - 집속초음파를 이용한 뇌 질환 치료의 정확성 및 안전성 향상 기대 집속초음파(Focused Ultrasound) 기술은 두개골을 열지 않고도 뇌의 안쪽 깊숙한 곳까지 수 mm의 영역에 초음파 에너지를 집중시켜 손상 부위를 치료하는 비침습적 치료 방법이다. 주변 건강한 조직에 미치는 영향을 최소화하고 합병증, 감염 등의 부작용을 줄일 수 있어 우울증, 알츠하이머병 등 다양한 난치성 뇌 질환의 치료에 적용되고 있다. 하지만 환자마다 두개골의 모양이 달라서 발생하는 초음파의 왜곡을 실시간으로 반영하기 어려워 지금까지는 활용이 제한적이었다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진) 바이오닉스연구센터 김형민 박사 연구팀은 생성형 AI를 기반으로 실시간 음향 시뮬레이션 기술을 개발해 집속초음파 치료 시 실시간으로 두개골에 의한 초음파 초점 위치의 왜곡을 예측 및 보정하는 데 성공했다고 밝혔다. 지금까지 비침습 집속초음파 치료 기술 분야에서 인공지능 시뮬레이션 모델의 임상 적용 가능성을 검증한 사례는 없었다. 눈에 보이지 않는 초음파 초점의 위치를 예측하기 위해 현재는 치료 전 촬영된 의료영상을 바탕으로 한 내비게이션 시스템이 활용되고 있으며, 이는 환자와 초음파 발생장치 사이의 상대적인 위치에 대한 정보를 제공한다. 그러나 두개골로 인한 초음파의 왜곡을 반영하지 못하는 한계가 있어 이를 보완하기 위해 다양한 시뮬레이션 기술이 사용되고 있지만 아직은 계산에 상당한 시간이 소요돼 실제 임상에 적용하기에 어려움이 있다. 연구팀은 의료 분야에서 이미지 생성에 널리 사용되는 딥러닝 모델인 생성적 적대 신경망(GAN) 기반의 인공지능 모델을 통해 실시간 집속초음파 시뮬레이션 기술을 개발했다. 이 기술은 초음파 음향 파동의 변화를 반영한 3차원 시뮬레이션 정보 업데이트 시간을 14초에서 0.1초로 낮추면서도 기존 시뮬레이션 기술의 오차범위인 평균 7% 이하의 최대 음압 오차와 6mm 이하의 초점 위치오차의 정확도를 보여 임상 적용의 가능성을 높였다. 연구팀은 또한 개발된 기술을 실제 의료현장에 빠르게 보급할 수 있도록 의료영상 기반 내비게이션 시스템을 개발해 성능을 검증했다. 이 시스템은 초음파 트랜스듀서(Transducer)의 위치에 따라 초당 5회 수준으로 실시간 시뮬레이션을 수행할 수 있으며, 이를 통해 집속초음파 치료 시에 두개골 내의 초음파 에너지와 초점의 위치를 실시간으로 예측하는 데 성공했다. 기존에는 긴 계산 시간으로 인하여 초음파 트랜스듀서를 미리 계획된 위치에 정확하게 위치시켜야만 시뮬레이션 결과 활용이 가능했다. 그러나 이번에 새롭게 개발된 시뮬레이션 가이드 내비게이션 시스템을 활용하면 실시간으로 얻어진 음향 시뮬레이션 결과를 바탕으로 초음파 초점을 조정하는 것이 가능해진다. 향후 집속초음파의 정확성을 높이고 치료 과정에서 발생할 수 있는 돌발상황에 신속하게 대응할 수 있어 환자에게 안전한 치료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. KIST 김형민 박사는 “본 연구를 통하여 집속초음파 뇌 질환 치료의 정확성과 안전성이 향상되었기 때문에 더 많은 임상 적용 사례가 나올 것”이라며 “실용화를 위해 다채널 트랜스듀서 적용 등 초음파 조사 환경을 다양화해 시스템을 검증할 계획”이라고 밝혔다. [그림 1] 시뮬레이션 가이드 내비게이션 시스템 시뮬레이션 가이드 내비게이션 시스템은 트랜스듀서의 위치에 따라 3D-cGAN 모델 사용하여 실시간 음향 시뮬레이션을 5 Hz의 속도로 실행한다. [그림 2] 3D-cGAN의 학습 예시 3D-cGAN 모델은 수치해석 방법의 결과를 정답으로 하여 학습을 진행한다. 학습 후 3D-cGAN 모델은 시뮬레이션 결과를 0.1초마다 얻을 수 있다. [그림 3] 3D-cGAN을 이용한 음향 시뮬레이션 예시 (a)3D-cGAN을 사용한 실시간 시뮬레이션 결과. (b)수치해석 방법을 사용하여 얻는 시뮬레이션 결과. (c)두 시뮬레이션 결과의 차이 [그림 4] 시뮬레이션 가이드 내비게이션에 대한 임상적용 예시 실시간 시뮬레이션 결과를 토대로 원하는 부위에 정확하게 타겟팅 되었을 때에만 하드웨어를 제어하여 초음파를 조사할 수 있다. ○ 논문명: Real-Time Acoustic Simulation Framework for tFUS: A Feasibility Study Using Navigation System ○ 학술지: NeuroImage ○ 게재일: 2023.10.14.(온라인) ○ DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2023.120411 ○ 논문저자 - 박태영 학생연구원(제1저자/KIST 바이오닉스연구센터) - 김형민 책임연구원(교신저자/KIST 바이오닉스연구센터)
인공지능으로 초음파 뇌질환 치료의 문턱 낮춘다
- 생성형 AI 모델을 사용한 실시간 집속초음파 시뮬레이션 기술 개발 - 집속초음파를 이용한 뇌 질환 치료의 정확성 및 안전성 향상 기대 집속초음파(Focused Ultrasound) 기술은 두개골을 열지 않고도 뇌의 안쪽 깊숙한 곳까지 수 mm의 영역에 초음파 에너지를 집중시켜 손상 부위를 치료하는 비침습적 치료 방법이다. 주변 건강한 조직에 미치는 영향을 최소화하고 합병증, 감염 등의 부작용을 줄일 수 있어 우울증, 알츠하이머병 등 다양한 난치성 뇌 질환의 치료에 적용되고 있다. 하지만 환자마다 두개골의 모양이 달라서 발생하는 초음파의 왜곡을 실시간으로 반영하기 어려워 지금까지는 활용이 제한적이었다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진) 바이오닉스연구센터 김형민 박사 연구팀은 생성형 AI를 기반으로 실시간 음향 시뮬레이션 기술을 개발해 집속초음파 치료 시 실시간으로 두개골에 의한 초음파 초점 위치의 왜곡을 예측 및 보정하는 데 성공했다고 밝혔다. 지금까지 비침습 집속초음파 치료 기술 분야에서 인공지능 시뮬레이션 모델의 임상 적용 가능성을 검증한 사례는 없었다. 눈에 보이지 않는 초음파 초점의 위치를 예측하기 위해 현재는 치료 전 촬영된 의료영상을 바탕으로 한 내비게이션 시스템이 활용되고 있으며, 이는 환자와 초음파 발생장치 사이의 상대적인 위치에 대한 정보를 제공한다. 그러나 두개골로 인한 초음파의 왜곡을 반영하지 못하는 한계가 있어 이를 보완하기 위해 다양한 시뮬레이션 기술이 사용되고 있지만 아직은 계산에 상당한 시간이 소요돼 실제 임상에 적용하기에 어려움이 있다. 연구팀은 의료 분야에서 이미지 생성에 널리 사용되는 딥러닝 모델인 생성적 적대 신경망(GAN) 기반의 인공지능 모델을 통해 실시간 집속초음파 시뮬레이션 기술을 개발했다. 이 기술은 초음파 음향 파동의 변화를 반영한 3차원 시뮬레이션 정보 업데이트 시간을 14초에서 0.1초로 낮추면서도 기존 시뮬레이션 기술의 오차범위인 평균 7% 이하의 최대 음압 오차와 6mm 이하의 초점 위치오차의 정확도를 보여 임상 적용의 가능성을 높였다. 연구팀은 또한 개발된 기술을 실제 의료현장에 빠르게 보급할 수 있도록 의료영상 기반 내비게이션 시스템을 개발해 성능을 검증했다. 이 시스템은 초음파 트랜스듀서(Transducer)의 위치에 따라 초당 5회 수준으로 실시간 시뮬레이션을 수행할 수 있으며, 이를 통해 집속초음파 치료 시에 두개골 내의 초음파 에너지와 초점의 위치를 실시간으로 예측하는 데 성공했다. 기존에는 긴 계산 시간으로 인하여 초음파 트랜스듀서를 미리 계획된 위치에 정확하게 위치시켜야만 시뮬레이션 결과 활용이 가능했다. 그러나 이번에 새롭게 개발된 시뮬레이션 가이드 내비게이션 시스템을 활용하면 실시간으로 얻어진 음향 시뮬레이션 결과를 바탕으로 초음파 초점을 조정하는 것이 가능해진다. 향후 집속초음파의 정확성을 높이고 치료 과정에서 발생할 수 있는 돌발상황에 신속하게 대응할 수 있어 환자에게 안전한 치료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. KIST 김형민 박사는 “본 연구를 통하여 집속초음파 뇌 질환 치료의 정확성과 안전성이 향상되었기 때문에 더 많은 임상 적용 사례가 나올 것”이라며 “실용화를 위해 다채널 트랜스듀서 적용 등 초음파 조사 환경을 다양화해 시스템을 검증할 계획”이라고 밝혔다. [그림 1] 시뮬레이션 가이드 내비게이션 시스템 시뮬레이션 가이드 내비게이션 시스템은 트랜스듀서의 위치에 따라 3D-cGAN 모델 사용하여 실시간 음향 시뮬레이션을 5 Hz의 속도로 실행한다. [그림 2] 3D-cGAN의 학습 예시 3D-cGAN 모델은 수치해석 방법의 결과를 정답으로 하여 학습을 진행한다. 학습 후 3D-cGAN 모델은 시뮬레이션 결과를 0.1초마다 얻을 수 있다. [그림 3] 3D-cGAN을 이용한 음향 시뮬레이션 예시 (a)3D-cGAN을 사용한 실시간 시뮬레이션 결과. (b)수치해석 방법을 사용하여 얻는 시뮬레이션 결과. (c)두 시뮬레이션 결과의 차이 [그림 4] 시뮬레이션 가이드 내비게이션에 대한 임상적용 예시 실시간 시뮬레이션 결과를 토대로 원하는 부위에 정확하게 타겟팅 되었을 때에만 하드웨어를 제어하여 초음파를 조사할 수 있다. ○ 논문명: Real-Time Acoustic Simulation Framework for tFUS: A Feasibility Study Using Navigation System ○ 학술지: NeuroImage ○ 게재일: 2023.10.14.(온라인) ○ DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2023.120411 ○ 논문저자 - 박태영 학생연구원(제1저자/KIST 바이오닉스연구센터) - 김형민 책임연구원(교신저자/KIST 바이오닉스연구센터)
인공지능으로 초음파 뇌질환 치료의 문턱 낮춘다
- 생성형 AI 모델을 사용한 실시간 집속초음파 시뮬레이션 기술 개발 - 집속초음파를 이용한 뇌 질환 치료의 정확성 및 안전성 향상 기대 집속초음파(Focused Ultrasound) 기술은 두개골을 열지 않고도 뇌의 안쪽 깊숙한 곳까지 수 mm의 영역에 초음파 에너지를 집중시켜 손상 부위를 치료하는 비침습적 치료 방법이다. 주변 건강한 조직에 미치는 영향을 최소화하고 합병증, 감염 등의 부작용을 줄일 수 있어 우울증, 알츠하이머병 등 다양한 난치성 뇌 질환의 치료에 적용되고 있다. 하지만 환자마다 두개골의 모양이 달라서 발생하는 초음파의 왜곡을 실시간으로 반영하기 어려워 지금까지는 활용이 제한적이었다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진) 바이오닉스연구센터 김형민 박사 연구팀은 생성형 AI를 기반으로 실시간 음향 시뮬레이션 기술을 개발해 집속초음파 치료 시 실시간으로 두개골에 의한 초음파 초점 위치의 왜곡을 예측 및 보정하는 데 성공했다고 밝혔다. 지금까지 비침습 집속초음파 치료 기술 분야에서 인공지능 시뮬레이션 모델의 임상 적용 가능성을 검증한 사례는 없었다. 눈에 보이지 않는 초음파 초점의 위치를 예측하기 위해 현재는 치료 전 촬영된 의료영상을 바탕으로 한 내비게이션 시스템이 활용되고 있으며, 이는 환자와 초음파 발생장치 사이의 상대적인 위치에 대한 정보를 제공한다. 그러나 두개골로 인한 초음파의 왜곡을 반영하지 못하는 한계가 있어 이를 보완하기 위해 다양한 시뮬레이션 기술이 사용되고 있지만 아직은 계산에 상당한 시간이 소요돼 실제 임상에 적용하기에 어려움이 있다. 연구팀은 의료 분야에서 이미지 생성에 널리 사용되는 딥러닝 모델인 생성적 적대 신경망(GAN) 기반의 인공지능 모델을 통해 실시간 집속초음파 시뮬레이션 기술을 개발했다. 이 기술은 초음파 음향 파동의 변화를 반영한 3차원 시뮬레이션 정보 업데이트 시간을 14초에서 0.1초로 낮추면서도 기존 시뮬레이션 기술의 오차범위인 평균 7% 이하의 최대 음압 오차와 6mm 이하의 초점 위치오차의 정확도를 보여 임상 적용의 가능성을 높였다. 연구팀은 또한 개발된 기술을 실제 의료현장에 빠르게 보급할 수 있도록 의료영상 기반 내비게이션 시스템을 개발해 성능을 검증했다. 이 시스템은 초음파 트랜스듀서(Transducer)의 위치에 따라 초당 5회 수준으로 실시간 시뮬레이션을 수행할 수 있으며, 이를 통해 집속초음파 치료 시에 두개골 내의 초음파 에너지와 초점의 위치를 실시간으로 예측하는 데 성공했다. 기존에는 긴 계산 시간으로 인하여 초음파 트랜스듀서를 미리 계획된 위치에 정확하게 위치시켜야만 시뮬레이션 결과 활용이 가능했다. 그러나 이번에 새롭게 개발된 시뮬레이션 가이드 내비게이션 시스템을 활용하면 실시간으로 얻어진 음향 시뮬레이션 결과를 바탕으로 초음파 초점을 조정하는 것이 가능해진다. 향후 집속초음파의 정확성을 높이고 치료 과정에서 발생할 수 있는 돌발상황에 신속하게 대응할 수 있어 환자에게 안전한 치료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. KIST 김형민 박사는 “본 연구를 통하여 집속초음파 뇌 질환 치료의 정확성과 안전성이 향상되었기 때문에 더 많은 임상 적용 사례가 나올 것”이라며 “실용화를 위해 다채널 트랜스듀서 적용 등 초음파 조사 환경을 다양화해 시스템을 검증할 계획”이라고 밝혔다. [그림 1] 시뮬레이션 가이드 내비게이션 시스템 시뮬레이션 가이드 내비게이션 시스템은 트랜스듀서의 위치에 따라 3D-cGAN 모델 사용하여 실시간 음향 시뮬레이션을 5 Hz의 속도로 실행한다. [그림 2] 3D-cGAN의 학습 예시 3D-cGAN 모델은 수치해석 방법의 결과를 정답으로 하여 학습을 진행한다. 학습 후 3D-cGAN 모델은 시뮬레이션 결과를 0.1초마다 얻을 수 있다. [그림 3] 3D-cGAN을 이용한 음향 시뮬레이션 예시 (a)3D-cGAN을 사용한 실시간 시뮬레이션 결과. (b)수치해석 방법을 사용하여 얻는 시뮬레이션 결과. (c)두 시뮬레이션 결과의 차이 [그림 4] 시뮬레이션 가이드 내비게이션에 대한 임상적용 예시 실시간 시뮬레이션 결과를 토대로 원하는 부위에 정확하게 타겟팅 되었을 때에만 하드웨어를 제어하여 초음파를 조사할 수 있다. ○ 논문명: Real-Time Acoustic Simulation Framework for tFUS: A Feasibility Study Using Navigation System ○ 학술지: NeuroImage ○ 게재일: 2023.10.14.(온라인) ○ DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2023.120411 ○ 논문저자 - 박태영 학생연구원(제1저자/KIST 바이오닉스연구센터) - 김형민 책임연구원(교신저자/KIST 바이오닉스연구센터)
인공지능으로 초음파 뇌질환 치료의 문턱 낮춘다
- 생성형 AI 모델을 사용한 실시간 집속초음파 시뮬레이션 기술 개발 - 집속초음파를 이용한 뇌 질환 치료의 정확성 및 안전성 향상 기대 집속초음파(Focused Ultrasound) 기술은 두개골을 열지 않고도 뇌의 안쪽 깊숙한 곳까지 수 mm의 영역에 초음파 에너지를 집중시켜 손상 부위를 치료하는 비침습적 치료 방법이다. 주변 건강한 조직에 미치는 영향을 최소화하고 합병증, 감염 등의 부작용을 줄일 수 있어 우울증, 알츠하이머병 등 다양한 난치성 뇌 질환의 치료에 적용되고 있다. 하지만 환자마다 두개골의 모양이 달라서 발생하는 초음파의 왜곡을 실시간으로 반영하기 어려워 지금까지는 활용이 제한적이었다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진) 바이오닉스연구센터 김형민 박사 연구팀은 생성형 AI를 기반으로 실시간 음향 시뮬레이션 기술을 개발해 집속초음파 치료 시 실시간으로 두개골에 의한 초음파 초점 위치의 왜곡을 예측 및 보정하는 데 성공했다고 밝혔다. 지금까지 비침습 집속초음파 치료 기술 분야에서 인공지능 시뮬레이션 모델의 임상 적용 가능성을 검증한 사례는 없었다. 눈에 보이지 않는 초음파 초점의 위치를 예측하기 위해 현재는 치료 전 촬영된 의료영상을 바탕으로 한 내비게이션 시스템이 활용되고 있으며, 이는 환자와 초음파 발생장치 사이의 상대적인 위치에 대한 정보를 제공한다. 그러나 두개골로 인한 초음파의 왜곡을 반영하지 못하는 한계가 있어 이를 보완하기 위해 다양한 시뮬레이션 기술이 사용되고 있지만 아직은 계산에 상당한 시간이 소요돼 실제 임상에 적용하기에 어려움이 있다. 연구팀은 의료 분야에서 이미지 생성에 널리 사용되는 딥러닝 모델인 생성적 적대 신경망(GAN) 기반의 인공지능 모델을 통해 실시간 집속초음파 시뮬레이션 기술을 개발했다. 이 기술은 초음파 음향 파동의 변화를 반영한 3차원 시뮬레이션 정보 업데이트 시간을 14초에서 0.1초로 낮추면서도 기존 시뮬레이션 기술의 오차범위인 평균 7% 이하의 최대 음압 오차와 6mm 이하의 초점 위치오차의 정확도를 보여 임상 적용의 가능성을 높였다. 연구팀은 또한 개발된 기술을 실제 의료현장에 빠르게 보급할 수 있도록 의료영상 기반 내비게이션 시스템을 개발해 성능을 검증했다. 이 시스템은 초음파 트랜스듀서(Transducer)의 위치에 따라 초당 5회 수준으로 실시간 시뮬레이션을 수행할 수 있으며, 이를 통해 집속초음파 치료 시에 두개골 내의 초음파 에너지와 초점의 위치를 실시간으로 예측하는 데 성공했다. 기존에는 긴 계산 시간으로 인하여 초음파 트랜스듀서를 미리 계획된 위치에 정확하게 위치시켜야만 시뮬레이션 결과 활용이 가능했다. 그러나 이번에 새롭게 개발된 시뮬레이션 가이드 내비게이션 시스템을 활용하면 실시간으로 얻어진 음향 시뮬레이션 결과를 바탕으로 초음파 초점을 조정하는 것이 가능해진다. 향후 집속초음파의 정확성을 높이고 치료 과정에서 발생할 수 있는 돌발상황에 신속하게 대응할 수 있어 환자에게 안전한 치료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. KIST 김형민 박사는 “본 연구를 통하여 집속초음파 뇌 질환 치료의 정확성과 안전성이 향상되었기 때문에 더 많은 임상 적용 사례가 나올 것”이라며 “실용화를 위해 다채널 트랜스듀서 적용 등 초음파 조사 환경을 다양화해 시스템을 검증할 계획”이라고 밝혔다. [그림 1] 시뮬레이션 가이드 내비게이션 시스템 시뮬레이션 가이드 내비게이션 시스템은 트랜스듀서의 위치에 따라 3D-cGAN 모델 사용하여 실시간 음향 시뮬레이션을 5 Hz의 속도로 실행한다. [그림 2] 3D-cGAN의 학습 예시 3D-cGAN 모델은 수치해석 방법의 결과를 정답으로 하여 학습을 진행한다. 학습 후 3D-cGAN 모델은 시뮬레이션 결과를 0.1초마다 얻을 수 있다. [그림 3] 3D-cGAN을 이용한 음향 시뮬레이션 예시 (a)3D-cGAN을 사용한 실시간 시뮬레이션 결과. (b)수치해석 방법을 사용하여 얻는 시뮬레이션 결과. (c)두 시뮬레이션 결과의 차이 [그림 4] 시뮬레이션 가이드 내비게이션에 대한 임상적용 예시 실시간 시뮬레이션 결과를 토대로 원하는 부위에 정확하게 타겟팅 되었을 때에만 하드웨어를 제어하여 초음파를 조사할 수 있다. ○ 논문명: Real-Time Acoustic Simulation Framework for tFUS: A Feasibility Study Using Navigation System ○ 학술지: NeuroImage ○ 게재일: 2023.10.14.(온라인) ○ DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2023.120411 ○ 논문저자 - 박태영 학생연구원(제1저자/KIST 바이오닉스연구센터) - 김형민 책임연구원(교신저자/KIST 바이오닉스연구센터)
KIST 인턴 퇴직금 문의
안녕하세요. KIST 인사경영팀입니다. 개인정보 및 재직사항확인 등을 위하여 인사경영팀으로 문의하여 주시기바랍니다. * sjkim77@kist.re.kr 또는 02-958-6507 감사합니다.
KIST 인턴 퇴직금 문의
안녕하세요 2023년 7월 3일~2023년 10월31일까지 인턴 연구원으로 근무하였습니다. 개인사정으로 인해 퇴직을 하게 되었는데, 4개월을 근무한 경우에도 퇴직금을 받을 수 있는지 여쭙고자 문의 남깁니다. 감사합니다 .
KIST-서울시, 서울퀀텀플랫폼 포럼 개최
- KIST, 서울시와 함께 양자 시대 주도를 위한 산·학·연·관 교류의 장 마련 - ‘서울, 양자 시대로의 변화’를 주제로 ‘서울퀀텀플랫폼 포럼’ 공동 개최 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)과 서울시(시장 오세훈)는 11월 21일(화) 서울 페럼타워에서 ‘서울퀀텀플랫폼 포럼’을 공동으로 개최한다. 올해 처음 개최될 본 포럼은 출연(연), 대학, 기업 등 각계의 양자기술 전문가와 과학기술 분야 연구·정책 리더들이 함께 모여 다가올 양자 시대를 대비해 양자기술 산업화를 주도할 발전 전략을 모색하는 논의의 장(場)이 될 예정이다. 이번 포럼은 ‘서울, 양자 시대로의 변화’를 주제로 양자기술의 무한한 가능성에 대한 이해부터 산업적 활용 방안에 대한 모색까지 양자기술 산업화에 대한 선제적 대비를 위해 전문가들의 지혜를 모으는 데 초점을 맞췄다. 또한, 바이오, AI 등 첨단기술 분야 창업생태계를 성공적으로 조성해 온 서울시가 미래 핵심 전략기술인 양자 분야의 산업화를 견인할 시 차원의 육성 전략도 소개한다. 본 포럼은 KIST 한상욱 양자정보연구단의 사회를 시작으로 고려대 채은미 교수의 양자기술의 현재와 미래에 대한 특강, 서울시 김정안 과장의 양자기술 산업 육성 계획 발표에 이어, KISTI 류정희 박사의 양자 시대 대응 전략에 대한 발표순으로 진행된다. 이후, 김재완 고등과학원 교수 주재로 발표 내용에 대한 패널토론 및 청중과의 Q&A 세션이 이어질 예정이다. 이번 포럼을 계기로 서울시는 서울에 있는 양자원천기술 보유 대학과 연구소, 그리고 50여 개에 이르는 기업을 연결하여 산업화를 촉진하고, 디지털 헬스케어 분야 강소특구로 지정된 홍릉에 ‘서울양자기술융합지원센터’를 설치하여 양자클러스터로 발전시켜 바이오와 양자 산업을 육성해 나갈 계획이다. KIST는 2012년 출연(연) 최초로 양자기술 전문연구조직을 설치한 이래 양자기술 핵심 응용 분야(컴퓨터, 통신, 센서)에 관한 연구를 꾸준히 수행하며 괄목할 만한 성과를 이루어왔다. 대표적으로 상온 동작 양자컴퓨터의 개발·시연을 세계에서 두 번째로 성공했으며, 세계 최초로 다자간 양자암호통신 시험망 구축에 성공했다. 최근에는 정부의 지원을 받아 양자 팹을 구축 중이며, 양자오류정정기술 등 양자기술 산업화 핵심 원천기술 확보를 위해 국내외 대학·기업 및 해외 유수 기관과의 협력을 활발히 선도하고 있다. 서울시 김태균 경제정책실장은 “정부가 2035년까지 양자컴퓨터를 국산화하고 상용화한다는 목표를 제시하는 등 교통, 물류, 안전, 보안, 기후 등 전 산업 분야에서 양자기술이 적용될 것으로 예측된다”라고 말하면서 “산·학·연 협력을 통해 ‘서울’이 양자기술 사업화의 중심이 될 수 있도록 양자 시대로의 전환에 선제 대응체계를 구축하겠다”고 말했다. KIST 윤석진 원장은 환영사를 통해 “향후 5년은 양자기술이 실험실을 넘어 산업으로 뻗어나가는 양자 대전환의 분기점으로, 대한민국 양자 생태계가 조성될 수 있는 마지막 골든아워”라며 “산·학·연이 서로를 경쟁자로 여기는 각자도생의 길을 넘어 개방과 협력을 통해 양자 분야 기술 주권 확보에 힘을 모아야 하며, 서울이 양자 분야 산·학·연 융합의 장으로 거듭나길 바란다”고 말했다.
현장실습관련 문의드립니다.
안녕하세요. KIST 학연운영팀입니다. 소속 대학의 현장실습센터를 통해 해당 전공의 현장실습생 모집여부를 확인하실 수 있습니다. 자세한 사항은 학연운영팀 yerin@kist.re.kr 혹은 02-958-6097 으로 문의 바랍니다.
학점인정형 현장실습 과정
안녕하세요. KIST 학연운영팀입니다. 학점인정형 현장실습생의 경우, 경력증명서를 갈음하여 연수증명서가 발급됩니다. 추가적인 문의사항은 yerin@kist.re.kr 혹은 02-958-6097 로 연락 부탁드립니다.
꺼져가는 성장 엔진을 재점화하자
윤석진 KIST 원장 우리 경제에 드리운 암운이 점차 짙어지고 있다. 나라 경제의 기초체력을 보여주는 잠재성장률의 추이를 보면 앞날이 두려울 정도다. OECD가 전망한 올해 우리 잠재성장률은 10년 전의 절반에 불과한 1.9%로, 사상 첫 1%대를 기록했다. 이를 외부 충격에 의한 일시적인 현상으로 보기도 어렵다. 내년에도 회복은커녕 1.7%로 하락세가 가팔라질 전망이다. 미국, 영국, 캐나다 등 다른 주요국에서 최근 몇 년간 잠재성장률이 다시 오르는 추세와는 정반대다. 이미 일본처럼 장기침체 국면에 진입했다는 주장도 나오고 있다. 이대로 제로성장 시대를 맞게 되는 것일까? 더 돌이킬 수 없기 전에 저성장의 함정에서 빠져나와야 할 시점이지만 우리를 둘러싼 환경이 녹록지는 않다. 자국 우선주의, 기술패권 경쟁, 세계 각지에서의 전쟁 발발 등 불확실성이 심화하고 있음은 말할 것도 없다. 최근 다시 ‘유럽의 병자’로 전락할 수 있다는 경고에 맞닥뜨린 독일의 상황도 반면교사로 삼아야 한다. 내연기관차, 기계 등 전통적 제조업에 집중하다 전기차 등 첨단 산업에서 경쟁력을 잃고, 에너지 공급과 높은 중국 의존도에 따른 위기에 직격탄을 맞은 것이다. 특히 우리나라는 세계에서 유래를 찾아볼 수 없는 속도의 저출생‧고령화로 생산가능인구가 급속히 줄고 있다. 과거에 누려왔던 젊은 인구구조의 혜택이 희석될 암울한 미래를 대비해 성장 엔진의 본질적 구조를 손봐야 할 때이다. 새로운 미래 성장 동력을 어떻게 마련할 것인가? 그 중심에는 과학기술 혁신의 결과를 우리 경제 전반으로 확산시켜 줄 역동적인 혁신생태계 조성이 있다. 무엇보다 기업들이 기존의 틀을 깨는 첨단기술로 무장하고 이를 내재화함으로써 우리 경제를 뒷받침할 산업을 만들어 낼 수 있도록 해야 한다. 당장은 반도체, 디스플레이, 이차전지 등의 분야가 우리 경제의 버팀목이 되어주고 있지만 그 이후를 담보해 줄 미래 먹거리가 분명치 않다. 다만 절실함이 앞서 폐쇄적 혁신에 갇히는 우를 범하지는 않아야겠다. 급한 만큼 차분히 주변으로도 눈을 돌려보라 권한다. 특히 지난 50여 년 동안 그 자리에서 꾸준히 미래를 준비해 온 공공 R&D 부문의 원천기술은 위기의 돌파구 마련에 큰 힘이 되어주리라. 개발된 기술을 기업이 이전받고, 산업화까지 지난한 과정을 밟는 과거의 선형적 방식으로는 부족하다. 혁신은 기술이 사업화되는 모든 과정에서 동시다발적으로 일어날 수 있다. 끊임없는 상호작용을 위해 혁신 주체들이 더욱 자주, 긴밀히 소통하며 함께 미래를 준비하는 자세가 요구된다. 공동연구실 운영, 인력교류 등을 통한 KIST와 대기업 간 협력체계는 좋은 사례다. KIST는 보유 중인 미래 원천기술로 LG화학과는 탄소중립, 포스코와는 인공지능, 수소 등 첨단기술 분야에서 신산업 개척에 적극 참여하고 있다. 혁신생태계 조성의 성패를 가를 다른 한 축은 기술 기반의 창업 활성화다. 기술 창업기업은 급변하는 환경에 신속히 대응할 수 있는 주체일 뿐만 아니라 산업 구조의 고도화와 양질의 일자리 창출을 담당함으로써 건강한 혁신생태계의 핵심 구성원이 된다. 최근 미국 보스턴이 혁신생태계의 성공사례로 자주 언급되는 까닭은 바이오부터 AI, 로보틱스 등에 이르기까지 광범위한 분야에서 수천 개의 창업기업이 기술 혁신을 이끌고 있기 때문이다. 2000년대 초반 창업 열풍으로 많은 기술 창업기업이 생겨났었지만 대부분 실패에 그쳤다. 여러 이유가 있겠으나 올바른 기업가정신의 부재, 개발된 기술들이 산업화 가능성에 대한 의구심으로 외면받은 것을 원인으로 꼽을 수 있다. 이제 시대가 바뀌었다. 그동안 성공 사례가 축적되었음은 물론이고 사회의 눈높이에 맞는 창업 의식도 갖췄다. 실패를 두려워하지 않고 도전하는 연구자들의 용기에 더해 엑셀러레이터와 벤처캐피탈, 기술지주회사 등 투자와 행정을 도와줄 인프라와 정부의 정책적 지원이 뒷받침된다면 어떨까? 우리도 보스턴 부럽지 않은 세계적인 혁신생태계를 키워내지 못할 이유가 없다. 원천기술을 중심으로 뭉친 기업과 연구기관 간 협력, 그리고 기술 기반 창업 활성화로 만들어질 혁신생태계가 꺼져가는 성장 엔진에 다시 불을 붙이길 희망한다. 출처 : 한국일보(링크)