- 신경세포와 같은 섬유형태를 가지면서 시냅스 네트워크 구현 가능한 소자 - 섬유형 네트워크로 지능형 웨어러블, 로보틱스 분야 활용 가능 인공지능 기술이 발전하면서 컴퓨터가 처리해야 할 데이터의 양도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 기존의 연산방식은 데이터를 순차적으로 처리하기 때문에 방대한 양을 처리하기 위해서는 많은 시간과 막대한 전력이 소모된다는 문제점을 안고 있다. 이를 극복하기 위해서는 새로운 연산 패러다임으로의 전환이 필요한데, 많은 연구자가 생물의 뇌 작동방식과 구조를 모방해 적은 에너지로도 많은 양의 연산이 가능한 저전력 뉴로몰픽 컴퓨팅과 이를 위한 하드웨어 개발을 위해 노력하고 있다. 이런 가운데, 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 광전소재연구단 임정아, 주현수 박사 연구팀이 뉴런과 유사한 형태와 기능을 갖고, 뇌의 신경세포망과 같은 기능을 구현할 수 있는 인공신경섬유 소자 개발에 성공했다고 밝혔다. 컴퓨터 연산을 뇌와 같은 방식으로 처리하기 위해 뇌의 뉴런 및 시냅스의 역할을 할 수 있는 소자에 대한 연구가 필요한데, 기존의 연구들이 뉴런 혹은 시냅스 동작에 대한 소자를 각각 개발해오던 것과 달리 KIST 연구진은 두 가지 동작 특성을 모두 갖는 개별 소자인 인공신경섬유를 개발했다. 이 소자들을 연결하면 간단히 신경망 네트워크 시스템을 제작할 수 있게 된다. 뇌의 신경세포는 끝이 여러 가닥으로 갈라져 여러 자극을 한 번에 받아들일 수 있는 섬유 구조를 가지며 전기자극에 의한 이온의 이동으로 신호전달이 이루어지는데, 연구진은 이와 동일한 구조로 2019년 개발한 섬유형 트랜지스터 소자를 활용해 인공신경섬유로 발전시켰다. 섬유형 트랜지스터의 전극으로 들어오는 전기적 자극에 따라 반도체 소재와 절연막에 존재하는 이온 사이에 산화환원 반응이 일어나도록 설계해 시냅스처럼 전기신호의 강도를 기억하여 전달할 수 있는 메모리 트랜지스터를 개발한 것이다. 개발된 인공신경섬유는 여러 개의 전극에서 다발적으로 들어오는 전기적 신호가 자연스럽게 하나의 소자에서 통합되는 뉴런과 동일한 특징을 보여, 이는 생물의 신경세포 동작 특성과 매우 유사한 것이다. 연구팀은 개발한 인공신경섬유를 엮어 100개 시냅스로 구성된 인공신경망을 제작, 안정적인 소자 특성을 확인하였다. 제작된 인공신경섬유 소자들을 이용하여 음성인식 학습을 진행 시킨 결과 88.9%의 인식률을 달성했다. 연구개발을 주도한 KIST 주현수, 임정아 박사는 “개발된 인공신경섬유 소자는 실제 뇌신경망과 유사한 대규모, 저전력(~2pJ/신호), 고신뢰성 인공신경망을 실현할 수 있는 원천기술이다.”라고 밝혔으며, ”인공신경섬유소자의 유연한 특성을 바탕으로 인공지능 반도체소자의 웨어러블, 로보틱스 등의 활용으로 이어질 수 있는 연구결과”라고 전망했다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 임혜숙)의 지원을 받아 KIST 주요사업 및 한국연구재단 중견연구자지원사업으로 수행되었으며, 연구결과는 국제 학술지인 「Advanced Materials」 (IF : 27.34, JCR 분야 상위 1.61%) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Dendritic Network Implementable Organic Neurofiber Transistors with Enhanced Memory Cyclic Endurance for Spatiotemporal Iterative Learning - (제 1저자) 한국과학기술연구원 김수진 학생연구원 - (제 1저자) 한국과학기술연구원 정재승 학생연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 임정아 책임연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 주현수 책임연구원 <그림설명> [그림 1] 왼쪽은 생물의 신경세포 구조, 오른쪽은 본 연구진이 개발한 꼬아진 전극을 기반으로 하는 인공신경섬유소자의 구조를 비교 설명한 그림. 인공신경섬유소자 그림의 아래는 실제 소자의 사진. [그림 2] 왼쪽은 뉴런의 신호처리 방법, 오른쪽은 본 연구진이 개발한 인공신경섬유소자에 신호가 들어왔을 때 뉴런 동작 특성을 보이는 그래프. [그림 3] 왼쪽은 인공신경섬유의 게이트로 구분된 다중 시냅스의 구조를 보여주는 그림. 오른쪽 그래프는 각각의 시냅스를 게이트를 이용하여 특성을 변화시킬 수 있고, 구별되어 작동되는 것을 보임으로써 인공신경섬유의 독립적으로 구분된 시냅스 특성을 보이는 그래프. 마지막 그래프는 시냅스 특성과 뉴런의 특성을 통합하여 동작하는 인공신경섬유소자의 특성을 보여주는 그래프. [그림 4] 왼쪽은 생물의 신경망과 인공신경망의 비교그림으로 인공신경섬유소자의 게이트로 구분된 다중 시냅스의 구조를 보여주는 그림. 가운데는 개발, 제작한 인공신경망의 사진. 마지막은 인공신경망을 구성하고 있는 인공신경섬유소자들의 동작 특성. [그림 5] 왼쪽은 본 연구에서 개발된 인공신경섬유소자에서의 음성인식 (TI-46) 학습 및 동작 과정 그림, 오른쪽은 실제 음성인식.

- 신경세포와 같은 섬유형태를 가지면서 시냅스 네트워크 구현 가능한 소자 - 섬유형 네트워크로 지능형 웨어러블, 로보틱스 분야 활용 가능 인공지능 기술이 발전하면서 컴퓨터가 처리해야 할 데이터의 양도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 기존의 연산방식은 데이터를 순차적으로 처리하기 때문에 방대한 양을 처리하기 위해서는 많은 시간과 막대한 전력이 소모된다는 문제점을 안고 있다. 이를 극복하기 위해서는 새로운 연산 패러다임으로의 전환이 필요한데, 많은 연구자가 생물의 뇌 작동방식과 구조를 모방해 적은 에너지로도 많은 양의 연산이 가능한 저전력 뉴로몰픽 컴퓨팅과 이를 위한 하드웨어 개발을 위해 노력하고 있다. 이런 가운데, 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 광전소재연구단 임정아, 주현수 박사 연구팀이 뉴런과 유사한 형태와 기능을 갖고, 뇌의 신경세포망과 같은 기능을 구현할 수 있는 인공신경섬유 소자 개발에 성공했다고 밝혔다. 컴퓨터 연산을 뇌와 같은 방식으로 처리하기 위해 뇌의 뉴런 및 시냅스의 역할을 할 수 있는 소자에 대한 연구가 필요한데, 기존의 연구들이 뉴런 혹은 시냅스 동작에 대한 소자를 각각 개발해오던 것과 달리 KIST 연구진은 두 가지 동작 특성을 모두 갖는 개별 소자인 인공신경섬유를 개발했다. 이 소자들을 연결하면 간단히 신경망 네트워크 시스템을 제작할 수 있게 된다. 뇌의 신경세포는 끝이 여러 가닥으로 갈라져 여러 자극을 한 번에 받아들일 수 있는 섬유 구조를 가지며 전기자극에 의한 이온의 이동으로 신호전달이 이루어지는데, 연구진은 이와 동일한 구조로 2019년 개발한 섬유형 트랜지스터 소자를 활용해 인공신경섬유로 발전시켰다. 섬유형 트랜지스터의 전극으로 들어오는 전기적 자극에 따라 반도체 소재와 절연막에 존재하는 이온 사이에 산화환원 반응이 일어나도록 설계해 시냅스처럼 전기신호의 강도를 기억하여 전달할 수 있는 메모리 트랜지스터를 개발한 것이다. 개발된 인공신경섬유는 여러 개의 전극에서 다발적으로 들어오는 전기적 신호가 자연스럽게 하나의 소자에서 통합되는 뉴런과 동일한 특징을 보여, 이는 생물의 신경세포 동작 특성과 매우 유사한 것이다. 연구팀은 개발한 인공신경섬유를 엮어 100개 시냅스로 구성된 인공신경망을 제작, 안정적인 소자 특성을 확인하였다. 제작된 인공신경섬유 소자들을 이용하여 음성인식 학습을 진행 시킨 결과 88.9%의 인식률을 달성했다. 연구개발을 주도한 KIST 주현수, 임정아 박사는 “개발된 인공신경섬유 소자는 실제 뇌신경망과 유사한 대규모, 저전력(~2pJ/신호), 고신뢰성 인공신경망을 실현할 수 있는 원천기술이다.”라고 밝혔으며, ”인공신경섬유소자의 유연한 특성을 바탕으로 인공지능 반도체소자의 웨어러블, 로보틱스 등의 활용으로 이어질 수 있는 연구결과”라고 전망했다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 임혜숙)의 지원을 받아 KIST 주요사업 및 한국연구재단 중견연구자지원사업으로 수행되었으며, 연구결과는 국제 학술지인 「Advanced Materials」 (IF : 27.34, JCR 분야 상위 1.61%) 최신 호에 게재되었다. * (논문명) Dendritic Network Implementable Organic Neurofiber Transistors with Enhanced Memory Cyclic Endurance for Spatiotemporal Iterative Learning - (제 1저자) 한국과학기술연구원 김수진 학생연구원 - (제 1저자) 한국과학기술연구원 정재승 학생연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 임정아 책임연구원 - (교신저자) 한국과학기술연구원 주현수 책임연구원 <그림설명> [그림 1] 왼쪽은 생물의 신경세포 구조, 오른쪽은 본 연구진이 개발한 꼬아진 전극을 기반으로 하는 인공신경섬유소자의 구조를 비교 설명한 그림. 인공신경섬유소자 그림의 아래는 실제 소자의 사진. [그림 2] 왼쪽은 뉴런의 신호처리 방법, 오른쪽은 본 연구진이 개발한 인공신경섬유소자에 신호가 들어왔을 때 뉴런 동작 특성을 보이는 그래프. [그림 3] 왼쪽은 인공신경섬유의 게이트로 구분된 다중 시냅스의 구조를 보여주는 그림. 오른쪽 그래프는 각각의 시냅스를 게이트를 이용하여 특성을 변화시킬 수 있고, 구별되어 작동되는 것을 보임으로써 인공신경섬유의 독립적으로 구분된 시냅스 특성을 보이는 그래프. 마지막 그래프는 시냅스 특성과 뉴런의 특성을 통합하여 동작하는 인공신경섬유소자의 특성을 보여주는 그래프. [그림 4] 왼쪽은 생물의 신경망과 인공신경망의 비교그림으로 인공신경섬유소자의 게이트로 구분된 다중 시냅스의 구조를 보여주는 그림. 가운데는 개발, 제작한 인공신경망의 사진. 마지막은 인공신경망을 구성하고 있는 인공신경섬유소자들의 동작 특성. [그림 5] 왼쪽은 본 연구에서 개발된 인공신경섬유소자에서의 음성인식 (TI-46) 학습 및 동작 과정 그림, 오른쪽은 실제 음성인식.

2019년 우리나라 범죄 사상 최악의 미제 사건인 화성 연쇄살인사건이 해결됐다. 30여 년 만에 진실이 밝혀진 데는 과학기술이 큰 몫을 했다. 2010년 중범죄 대상 DNA 확보 법안이 마련되자 첫해에만 살인, 강도, 성폭행 등 506건의 미제 강력사건이 해결됐다고 한다. 화성 연쇄살인사건 해결의 일등공신 역시 1나노그램의 시료만으로도 유전자 증폭이 가능해진 첨단 DNA 검출 기법이었다. 과학기술의 눈부신 발전이 아니었다면 다른 사건으로 복역 중이던 범인은 언젠가 풀려나 또 다른 범죄를 저질렀을지도 모를 일이다. “모든 접촉은 흔적을 남긴다.” 프랑스 법의학자 에드몽 로카르의 이 말은 오늘날 과학수사의 기초가 되고 있다. 유전자, 지문, 혈흔, 섬유와 페인트 등 미세 증거물, 디지털 포렌식 같은 증거 확보 기법의 발달로 완전범죄가 발붙일 곳은 점점 사라지고 있다. 지난해 경찰청 백서에 따르면 살인, 강도 등 강력범죄와 음주 뺑소니 검거율은 100%에 육박한다. 하지만 검거와 처벌은 아무리 완벽해도 어디까지나 ‘사후약방문’일 수밖에 없다. 한강 대학생 사망 사건에서 보듯 증거를 기반으로 한 과학수사의 한계는 명확하다. 증거가 불충분하면 사건은 미궁에 빠진다. 하나뿐인 국민의 생명과 재산을 온전히 지키려면 과학수사라는 대증요법(對症療法)과 더불어 원인요법에 해당하는 ‘과학치안’이 조화롭게 병행 발전해야 한다. 현재 경찰은 과학치안의 개념을 국민 안전 수호라는 본연의 임무에 접목하기 위해 노력하고 있다. 지난해 한국과학기술연구원(KIST)과 함께 출범시킨 ‘과학치안진흥센터’가 대표적이다. 경찰청은 2018년부터 KIST와 폴리스랩 1.0 사업을 공동 추진해 왔다. 경찰과 연구자가 협력해 보다 과학적으로 치안 현장의 문제 해결 방안과 정책을 수립하려는 것이다. 짧은 기간이었지만 이미 가시적인 성과물들도 나왔다. 탄소-아라미드섬유 복합 소재로 만든 초경량 접이식 방검방패, 설치에 시간이 걸리는 앱 대신 신고자가 사건 현장의 사진과 영상을 즉각 경찰에게 보낼 수 있는 ‘보이는 112’ 시스템 등이다. 얼굴, 행동, 시간, 장소 등의 복합 정보를 분석해 실종자 신원을 보다 빠르고 정확하게 확인하는 인공지능(AI) 기반 인지 연구도 활발하다. 이 연구는 아동과 치매 환자 등 실종자 수색의 골든타임인 초기 이동경로 예측 및 위치추적은 물론이고 장기 실종자의 나이를 변환해 현재 얼굴을 추정할 수 있도록 하는 데도 효과적일 것으로 보인다. 수색 인력 부담을 덜어 다양한 민생 현장에 효율적으로 경찰을 배치하는 데도 도움이 될 것이다. 한국형사정책연구원 보고서에 따르면 범죄로 인한 사회적 비용은 예상외로 자연재해보다 훨씬 더 크다. 국가의 존재 이유는 국민의 생명과 재산을 지키는 데 있다. KIST가 과학치안이라는 새로운 방향으로 연구개발을 확장하는 노력도 그래서 더 필요할 것이다. 출처 : 동아일보 (https://www.donga.com/news/Opinion/article/all/20210602/107222585/1)

- KIST-중앙보훈병원, 의료기술 연구개발 및 인력교류 상호 협력을 위한 MOU 체결 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)과 중앙보훈병원(원장 유근영)은 6월 2일 (수) KIST 서울 성북구 본원에서 연구사업 협력 및 상호 교류 촉진을 위한 협약(MOU)을 체결했다. 호국보훈의 달인 6월을 맞이하여 체결한 이번 협약은 지난 1월 28일 과학기술정보통신부와 국가보훈처가 체결한 협력 협정의 후속 실무 협약 성격으로, 국책 연구기관의 첨단 과학기술 역량과 중앙보훈병원의 임상 의료기술을 융합하여 임상 의료기술을 융합하여 장애인용 보장구 연구개발을 통한 상이군경 등 국가유공자 재활치료 지원을 주요 목표로 하고 있다. 두 기관은 향후 첨단 의료기술·보건 분야 공동연구 및 사업화, 상이군경 지원을 위한 보조기기 개발, 연구인력 교류 및 교육, 시설·장비·공간·학술·기술정보 등의 공동 활용을 통해 협력을 강화할 예정이다. KIST 윤석진 원장은 “국가유공자와 나라를 위해 헌신하신 분들에게 과학기술의 힘이 큰 도움이 될 수 있어 기쁘게 생각한다. KIST의 첨단 과학기술과 보훈병원의 풍부한 임상 의료경험이 융합하여 국가유공자의 재활치료에 획기적 성과가 있길 기대한다.”라고 밝혔다. (좌측부터) 안동영 중앙보훈병원 보장구 제작부장, 채수정 중앙보훈병원 보장구 센터장, 신상범 KIST 안보기술개발단장, 유근영 중앙보훈병원장, 윤석진 KIST 원장, 정영진 중앙보훈병원 기획조정실장, 석현광 KIST 연구기획조정본부장, 최준호 KIST 바이오닉스연구센터 책임연구원, 심우섭 중앙보훈병원 보장구 연구개발과

요즘 언론 등에서 ‘전환’이란 용어를 쉽게 접하게 된다. 이를 강조하기 위해 ‘대전환’이라는 표현도 등장한다. 자본주의 대전환, 문명의 대전환, 부의 대전환 등 서점가도 ‘전환’으로 넘친다. 사전에서 ‘방향이나 상태 등을 바꾸다’로 풀이하는 전환이 익숙한 발전·진보·혁신이란 용어를 대체해 나가는 이유는 무얼까? 우선, 코로나가 덮친 혼돈의 시대에 사회가 큰 기로에 서 있다는 인식에 기인할 것이다. 이보다 더 큰 이유는 ‘지속 가능성’ 때문이 아닐까. 오랜 기간 과학과 산업의 영역에서 발전·혁신은 기존 체제를 부수면서 진보하는 파괴적인 경향을 보여 왔다. 토머스 쿤은 이를 ‘과학혁명’으로, 조지프 슘페터는 ‘창조적 파괴’로 설명했다. 기존 과학이 설명하지 못하는 현상이 누적되면 새로운 학설의 등장으로 대변혁을 맞는다. 수많은 기술과 제품은 새로운 혁신이 만드는 질서와 생태계 속에서 재편되고 소멸돼 왔다. 하지만 전환은 기존 체계와의 대립적 발전보다는 보완적 진보의 취지를 담고 있는 듯하다. 아주 긴 맥락에서 보면 인류의 역사는 거대한 전환의 역사였다. 원시시대부터 사용한 불의 관리 방식과 나무·석탄·석유 등으로 이어진 연소원의 대체는 다름 아닌 에너지 전환의 과정이었다. 디지털의 기원도 짧게는 모스부호와 튜링머신에서, 길게는 고대 남미 원주민과 중국 주나라 때부터 사용됐다는 봉화에서 찾는 학자들도 있다. 2진법을 완성한 라이프니츠가 주역의 음양사상에서 영감을 받았다는 것도 널리 알려진 사실이다. 꺼짐과 켜짐이란 단순한 원리는 그 시대의 지식·기술과 접목되면서 인류의 삶에 거대한 변화를 가져왔다. 전환이란 사회적 현상을 연구하는 학자들은 ‘전환의 과정’을, 사회적 요구(landscape)가 만들어낸 거대한 압력이 기술적·제도적 돌파구를 여는 동인으로 작용해 기존 방식에 균열(niche)을 만들면서 전환의 방향을 이끌어갈 새로운 체계를 형성한다고 설명한다. 이미 압력은 임계점을 지나고 있다. 이제는 균열을 만들 시발점(triggering point), 즉 게임 체인저를 찾고 체계 형성을 가속화할 정치·제도·문화적 인프라와 공감대 구축이 시대적 과제로 등장했다. 그동안 인류가 쌓아온 과학기술, 경제사회 시스템은 상상을 ‘가능(availability)’하게는 했지만, 이상을 ‘지속 가능(sustainability)’하게까지는 하지 못했다. 디지털뉴딜, 그린뉴딜 등이 사회의 핵심 어젠다로 등장한 이유도 여기서 찾을 수 있다. 전환의 시대는 관점의 대전환을 요구한다. 최근의 디지털 전환의 본질은 기존 것을 대체·파괴하기보다는 아날로그에 지능이란 생명을 불어넣는 데 있고, 수소경제로의 전환도 지구의 지속 가능성을 담보할 수 있는 수준으로 탄소 자원 의존도를 낮추는 데 있을 것이다. 우리는 기대한 것과 배치되고 모순되는 결과가 나타나는 어떤 현상에 종종 역설이나 저주라는 단어를 붙여 설명하곤 한다. 성장·자원·혁신 등의 단어에 주로 사용된다. 기후변화와 양극화는 자연과 사회를 덮친 수많은 대립적·배타적 성장과 혁신의 역설이 낳은 산물이다. 전환은 역설과 저주의 시대를 극복하고 넘어서려는 노력이다. 그리고 이것이 피지컬 시대에서 디지털 시대로, 엔진 시대에서 모터 시대로, 그리고 탄소의 시대에서 수소의 시대로 바뀌는 이 시점에 우리가 전환의 관점에 주목해야 하는 이유다. 출처 : 문화일보 (http://www.munhwa.com/news/view.html?no=2021052801033311000001)

[발명의 날 기념] 지적재산권 보호 숨은 조력자 '변리사 3인방' 연구자 경상 기술료 보상비율 높이고, 링킹랩 사업으로 출연연 기술 상용화 끝까지 책임 "세금 낭비 줄이고 특허 활용률 높이기 위한 절차 개선" 정부출연연구기관이나 대학이 보유한 연구성과가 기업으로 이전돼 새로운 산업으로 성장하기 위해서는 연구개발부터 기술발굴, 이전, 수요자 타겟 제품화, 시장진출까지 꽤 복잡한 단계를 거쳐야 한다. 1~2년 단기간에 이뤄지는 것도 아닌 데다, 기술이 기업에 이전됐다 하더라도 성공적으로 사업화가 된다는 보장도 없다. 연구자들 사이에서 사업화라는 꽃을 피우는 일이 어려운 일로 꼽히는 이유다. 보이지 않는 곳에서 기술이전과 상용화를 지원하는 조력자들이 있다. 연구자의 성과를 특허로 보호하고, 기업기술 이전을 돕는 TLO(기술 이전전담) 조직의 변리사들이다. 출연연은 2000년대 중반부터 지적재산권과 기술이전 중요성을 깨닫고 전담 변리사를 두기 시작했다. KIST(한국과학기술연구원)도 1명의 변리사를 시작으로 ▲과학·소재 ▲바이오 ▲기계·전자 등 3명의 변리사가 상주 중이다. 변리사는 연구개발 과정에 참여하지는 않지만, 기술에 대한 명확한 이해를 바탕으로 지적재산권 출원에 필요한 자료를 만들고, 연구성과가 사장되지 않도록 연구자와 긴밀하게 움직이며 기술 이전하는 등 연구자들과 희로애락을 함께한다. 5월 19일 발명의 날을 기념해 출연연의 숨은 조력자 KIST의 변리사 3인방(배영심, 변지형, 신성철)과 이삼규 연구성과확산팀장을 만났다. 왼쪽부터 신성철 변리사, 배영심 변리사, 이삼규 연구성과확산팀장, 변지형 변리사 "변리사 손 거친 기술들, 기업과 산업현장에서 활용" 기계·전자를 전공한 신성철 변리사는 KIST 근무 기간이 가장 오래된 최고 선임자다. 그의 손을 거쳐 지적재산권 권리를 보호받은 기술만 수백건이다. 신 변리사가 꼽은 가장 의미있는 기술은 하헌필 박사팀의 '저온 탈질촉매 시스템'이다. 이 기술은 고온을 쓰지 않아 에너지 비용도 대폭 절감하고 미세먼지 발생도 줄인다. 미세먼지 이슈가 큰 화두로 떠오르기 전부터 연구·개발해 기업에 이전했다. 현재 포스코와 두산엔진 시설에 설치해 운영 중이다. KIST의 대표적 기술 이전사례로 교과서에도 실려 신 변리사에게도 남다른 의미를 가진다. 이 외에도 그는 이택진 박사팀의 'LTE 기반 측위 기술'이 기억에 남는다 꼽았다. 카카오그룹에 기술이전을 완료했고 카카오 내비게이션에 기술이 적용돼 우리가 알게 모르게 사용 중이다. 길 안내 서비스는 GPS와 와이파이 신호를 중심으로 하는 것이 일반적이지만, GPS는 고가도로와 지하, 고층 건물 사이에 신호 통과가 안 돼 위치정확도가 떨어지는 단점이 있다. 와이파이는 신호가 잘 잡히는 곳에서만 위치측정이 가능하다. LTE는 이런 한계를 극복한 기술로 캄캄한 터널 안에서도 정확한 위치를 찾을 수 있다. 신성철 변리사 배영심 변리사는 바이오와 의료기기 분야 지적재산권 보호 및 기술이전 업무를 담당하고 있다. 올해 KIST 식구가 된 지 3년 차다. 그에 따르면 바이오 관련 기술이전은 기업에서 해당 성과가 정말 약으로 출시할 수 있는지 꼼꼼한 실사작업을 거친다. 독성검사, 약물 유효성 논의, 후보물질 검증작업 등 수개월이 필요하다. 재작년 치매치료제 기술이전 기업 실사만 1년 이상 진행한 사례도 있다. 신약, 치료제개발은 상용화되기까지 짧으면 10년이 소요된다. 오랜 시간을 요구해 배 변리사의 손을 거쳐 상용화된 사례는 아직 없지만 그는 "연구자가 신념을 가지고 연구개발한 성과가 여러 검증작업을 거쳐 기술 이전되는 과정은 저에게도 굉장히 기쁜 일"이라며 "앞으로도 연구자에게 도움이 되는 일을 하고 싶다"고 말했다. 배영심 변리사 변지형 변리사는 과학 소재 관련 업무와 전북, 강릉 분원의 지적재산권 및 기술이전 업무를 전담한다. 연구개발에 관심이 많아 연구현장을 자주 찾는다는 그는 문명운 박사팀의 '나노 기름 뜰채' 기술을 가장 기억에 남는다고 꼽았다. 해당 기술은 물은 통과하고 기름만 잡는 신개념 해양오염 방제기술로 양식장이나 연안에서 기름유출사고 발생 시 차단이 가능하다. 국가과학기술연구회(NST) 소관 연구개발 성과 중 2017년을 빛낸 성과로 선정되기도 했다. 변 변리사는 "연구자와 3년 이상 특허, 사업화 등을 오랫동안 논의했다. 해양 기름유출사고가 발생했을 때 함께 지방을 다니며 나노 기름 뜰채로 기름도 걸렀다"면서 "현장에 자주 가지는 못하지만 밀착해서 보고 공부하려고 노력한다"고 말했다. 변지형 변리사 "기술이전 잘하는 연구자 법칙 분명 있다!" 출연연 기술이전은 크게 두 가지로 이뤄진다. 기업이 연구자에게 직접 러브콜을 보내거나, 출연연이 시장을 찾으러 가는 경우다. 변리사들에 따르면 많은 경우 기업의 러브콜에서 기술이전이 시작된다. 기술이전 소요 시간은 다 다르지만, 절차는 비슷하다. 기업은 출연연 기술로 정말 상용화가 가능한지 검증단계를 거치고, TLO 조직과 이전받을 기술을 특정하거나 어떤 조건으로 진행할지 구체적인 협의와 계약조건을 논의한다. 계약 체결이 완료되면 출연연 기술이 기업으로 넘어가고 기업이 주가 되어 상용화를 진행하게 되며 출연연은 기술이전 후에도 기업과 협력해 스케일업 등 추가연구를 진행한다. 이 과정에서 KIST의 경우 연구자들로부터 기술이전 추진요청서를 접수받고 기업의 사업화 추진계획을 확인하고 있으며 이를 기초로 하여 기술이전의 적정성을 내부 심의위원회를 통하여 심의하고 있다. 배영심 변리사는 "이처럼 내부 마련된 절차가 있긴 하지만 변리사 3인이 각자 담당하는 분야가 있으니 궁금한 점은 전화나 메일 등으로 언제든 문의 달라"고 말했다. 성공적인 기술이전은 어떻게 이뤄질까. 변리사들은 아무리 좋은 기술이라도 기업이 원하는 요구를 파악했느냐 하지 않았느냐가 성공을 좌지우지한다고 조언했다. 기술을 제품이나 서비스로 만들기 위해서는 아이디어->기술개발-> 개념 증명(POC, Proof of Concept)과정을 거친다. POC에는 기술개발보다 더 큰 비용이 드는 것으로 알려진다. 뒷부분을 담당하는 기업들이 출연연 기술을 꼼꼼하게 검증할 수밖에 없다. 이에 변리사들은 "출연연이 기업의 이런 사정을 이해해야 한다"고 말했다. 신성철 변리사는 "기업과 연구자가 생각하는 기술 완성도의 수준, 기준격차 차이가 크다"며 "기업이 원하는 것이 무엇인지 고려하고 회사 차원에서 도움이 되는, 또 연구자로서 경력에도 도움이 되는 부분을 이해하고 행동하는 연구자들이 기술이전에 성공한다. 이런 작은 배려와 이해가 기술사업화 가능성을 높인다"고 말했다. 이와 함께 변리사들은 "국민 세금으로 연구개발한 성과를 적극적으로 홍보해야 기업에서도 관심을 갖는다"며 "학회발표, 논문게재, 전시회 등을 통해 정보가 공유되고, 가장 많은 기술이전이 이뤄진다"고 귀띔했다. "기술이전 끝까지 책임! 개인평가 항목 개선한다" 이삼규 연구성과확산팀장 기술가치 평가와 기술이전 금액을 정하는 틀은 정해진 바 없지만, KIST는 50여 년 역사 속 장기간 기술이전을 해오며 나름의 규칙을 만들었다. 최근에는 객관적으로 기술가치를 평가해야한다는 목소리가 높아져 내외부에 의뢰해 기술을 평가하기도 한다. 기술이전에 따른 성과보수는 연구소 50:연구자 50 비율로 나눈다. 최근 KIST는 연구자의 적극적인 기술 상용화 노력을 장려하기 위해 경상기술료(매출액 또는 순이익에 일정률을 곱하여 산출된 금액을 정기적으로 지급하는 것)의 연구자 인센티브 지급 비율을 50%에서 70%로 확대했다. 또 기업지원을 위해 특허를 유·무상 나눔하거나, 기술료 선급금 제한금액을 완화하고, 기술이전 기업 연구자들이 KIST에서 함께 공동연구할 수 있는 '링킹랩'도 설치했다. ㈜금양이노베이션이 링킹랩 첫 사업자로 선정돼 운영 중이다. 신성철 변리사는 "최근 KIST는 연구자들이 기술료와 로열티에 집착하기보다 기업에 실제 도움을 줄 수 있는 부분을 고민하자는 분위기다. 기술료 문턱을 낮추고 기업 상용화 지원도 연구자들이 적극적으로 할 수 있도록 개인평가항목도 개선하고 있다"면서 "사장되는 기술을 줄이는 것이 우리 목표"라고 말했다. 이삼규 팀장도 "단발성 기술이전에서 그쳐 기술이 상용화되지 못하는 경우가 많아 기존 기술이전 패러다임을 극복하고 상용화의 가능성을 높이기 위해 기술이전 업체를 보다 적극적으로 지원할 수 있는 여러 가지 제도 마련을 검토하고 있다”고 하며 "더 나은 기술이전과 지적재산권 보호를 위해 여러 연구자의 의견을 기다린다"고 말했다.

- KIST-㈜금양이노베이션, 상용화 애로사항 해소를 위한 링킹랩 설치 - 백금 함량 저감, 생산성 증대 연료전지 촉매 제조법 개발 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 ㈜금양 이노베이션(대표 장석영)과의 공동연구실인 링킹랩(Linking Lab)을 설치하고 현판 제막식을 가졌다. 링킹랩은 KIST가 기술이전 계약을 체결한 중소기업이 첨단기술을 상용화하는 과정을 지원하기 위해 올해 새롭게 준비한 사업이다. 기술 수요자와 공급자가 같은 연구실에서 공동으로 연구함으로써 공급자는 적극적으로 기술 개발을 지원하고, 수요자는 연구역량을 강화할 수 있게 해 상용화 가능성을 높일 수 있다. KIST-㈜금양 이노베이션 공동 링킹랩은 제도가 시행된 이후 설립된 첫 번째 사례로, 지난 ’20년 9월 KIST에서 ㈜금양에 기술이전한 ‘초소형 귀금속 나노입자 제조 기술과 전극 소재 및 흡착 소재’ 개발 기술의 상용화를 가속하기 위해 추진되었다. 이전된 기술은 에너지·환경 분야에 활용되는 귀금속 소재를 고른 크기로 초소형화 시키는 제조 기술로 대량생산이 용이하여 연료전지, 수전해, 배터리 등 차세대 친환경 소재 분야에서 높은 경쟁력을 가질 수 있을 것으로 기대된다. 한편, ㈜금양은 ’20년 10월 자회사인 ㈜금양 이노베이션을 설립하고 지난 ’21년 4월 15일 장석영 전 과학기술정보통신부 제2차관을 대표로 선임하여 KIST와 전략적 공동연구를 추진하고 있다. 장석영 대표는 “KIST와 같이 우수한 연구역량을 갖춘 출연연이 일회적인 기술이전에서 그치지 않고 기업 입장에서 후속 연구까지 지원하는 링킹랩과 같은 시도는 중소기업이 첨단기술을 상용화하는 데 큰 도움이 될 수 있어 기대가 크다.”라고 말했다. KIST 윤석진 원장은 “이번 ㈜금양 이노베이션과의 링킹랩을 시작으로 출연연의 우수한 기술이 상용화에 성공할 수 있도록 향후 다수의 기업과 함께 프로그램을 확대 운영할 계획이다”라며, “이 밖에도 다양한 기업 지원방안을 지속적으로 고민하여 출연연이 가진 미래 핵심기술이 기업으로 이전되고, 최종적으로 상용화의 결실을 거둘 수 있도록 지속적으로 노력하겠다.”라고 밝혔다. (좌측부터) 하헌필 KIST 첨단소재기술연구본부장, 제해준 KIST 기술사업화전략본부장, 윤석진 KIST 원장, 허가현 KIST 극한소재연구센터 책임연구원, 유덕영 (주)금양이노베이션 전무, 류광지 (주)금양 회장, 장석영 (주)금양이노베이션 대표

“미래는 이미 와 있다. 단지 널리 퍼져 있지 않을 뿐이다.” 사이버 펑크의 거장 윌리엄 깁슨이 이코노미스트 인터뷰에서 한 말이다. 우리 곁에서 본격화하고 있는 4차 산업혁명을 이보다 잘 표현하는 말은 없을 것이다. 4차 산업혁명에서 핵심 기술은 인공지능이다. 미래 기술로만 여겨지던 인공지능에 대한 인식의 변곡점 시간 공간 좌표는 2016년, 서울이었다. 우리는 인공지능 알파고가 이세돌 세계 바둑 챔피온을 물리치는 충격적인 현장에 있었다. 이후 주인공이 인공지능 프로그램과 사랑에 빠지는 영화를 흥미롭게 관람했으며, 영화 스타워즈의 휴머노이드 C3PO와 바퀴형 로봇 R2D2을 추억한다. 인공지능 기술은 현재 어느 수준이고, 앞으로는 어떻게 발전하게 될까? 인공지능과 관련된 KIST 연구개발을 세 관점에서 살펴보고자 한다. 먼저, 차세대 인공지능 혁신기술 개발을 위한 ‘R&D of AI’이다. 두 번째는 인공지능을 융합함으로써 기존 연구의 한계를 돌파하는 ‘R&D with AI’이다. 마지막은 연구 방법과 실험실을 변혁하는 ‘R&D by AI’이다 이를 통해 KIST가 이끌어갈 미래 생활 속 인공지능의 모습을 소개해보고자 한다. ◎ R&D of AI : 차세대 인공지능을 위한 기반기술 개발 KIST는 뇌과학 및 반도체 원천기술을 기반으로 인간의 뇌를 더욱 잘 모사할 수 있는 인공지능 기술을 연구개발 중이다. 인간 두뇌의 부피는 평균적으로 2리터다. 1000억 개의 뉴런 세포와 이를 연결하는 백조 개의 시냅스로 구성되어 있다. 최근 뇌과학 연구 결과를 보면, 뉴런 및 시냅스는 대뇌 피질, 소뇌 등 두뇌 영역과 기능에 따라 다르게 거동한다. 복잡한 정보 처리 컴퓨터보다 유리하다고 한다. 또한 인간의 두뇌는 뉴런 사이의 시냅스를 통한 스파이크 신호 전달로 정보를 전달하고 처리하기에 새로운 환경에 쉽게 적응하면서도 에너지 소비가 적다. KIST는 이런 인간 두뇌 구조 및 동작 원리를 모사하는 스파이킹 신경망 기반의 저전력 뉴로모픽 반도체를 연구하고 있다. 뉴로모픽 반도체를 개발하기 위해서는 뉴런 및 시냅스의 다양한 거동을 모사할 수 있는 소자 개발이 필수다. 인간 두뇌의 각 영역은 어떠한 뉴런 및 시냅스들로 구성되어 있으며 어떠한 연결 구조를 가지는지에 대한 뇌과학적 정보도 필수적이다. KIST 연구팀은 실리콘 기반의 CMOS로 100만 개 뉴런과 1억 개 시냅스를 집적한 시스템 개발에 도전하고 있다. ◎ R&D with AI : 한계 돌파를 위한 인공지능과의 융합연구 인간과 대화가 가능한 인공지능 기술, 2차원 또는 3차원 가상객체로서의 인공인간 기술이 현실화하고 있다. 최근 보스톤 다이나믹스 社는 바퀴가 달린 실내형 서비스 로봇을 선보였다. 하지만 사람은 인간과 유사한 형상, 그리고 실제 물리적인 접촉이 가능한 인공지능 로봇에 친밀감을 느낀다. 문제는 로봇의 외형을 쉽게 바꿀 수는 없다는 점이다. 바퀴형 다리를 가진 휴머노이드 로봇을 사람처럼 보이게 할 수 있는 증강현실(AR) 기술이 필요한 이유다. KIST는 증강현실을 이용한 휴머노이드 로봇 연구개발을 수행하고 있다. 지능형 인공인간을 생성하고 실재감을 충족시켜줄 AR 인터랙션 기술 개발에 중점을 두고 있다. 나아가 바퀴형 휴머노이드 로봇, 다양한 기능의 지능형 로봇핸드와 계단을 올라가는 기술도 연구개발 중이다. 추가로 환경지능 기술과 근접 서비스 로봇의 안정성 확보를 목표로 하고 있다. KIST는 사물인터넷, 빅데이터, 가상현실, 증강현실, 인공지능 등의 기술이 접목된 4세대 로봇수술인 ‘디지털 수술(Surgery 4.0)’을 개발하고 있다. 기존 3세대 로봇수술이 복강경 수술의 시각 및 조작성 한계를 극복하는 것이었다면, ‘디지털 수술’은 4차 산업혁명 핵심 기술이 융합하여 안전성과 효율성 극대화에 목적을 둔다. 인공지능이 의료 빅데이터를 분석하여 환자 맞춤형 진단 및 치료 계획을 집도의에게 제안하게 될 것이다. 집도의를 보조하는 협동 수술 로봇은 봉합과 같은 단순 반복 정밀작업을 자동 수행할 수 있을 것이다. 또한 집도의의 제3의 손 역할도 할 수 있을 것으로 기대한다. KIST는 올해 본격적으로 디지털 수술 시스템 플랫폼 ‘MIDAS(Medical Intelligence for Digitally Assisted Surgery)’ 개발하고, 각종 질환에 확대 적용할 계획이다. 이를 통해 다양한 디지털 수술 시스템을 신속히 개발하는 데 이바지하고자 한다. 이는 세계시장에서 국내 의료기기 기술 경쟁력 강화로 이어질 것으로 기대한다. ◎ R&D by AI : 연구방법의 새로운 패러다임 개척 인공지능의 비약적 발전은 연구실 모습과 연구 방법도 바꿔나가고 있다. 새로운 패러다임을 축약하여 ‘연구개발 데이터의 축적과 활용을 통한 연구개발’로 설명할 수 있다. 실험, 이론, 전산모사 순으로 발전해온 과학 연구가 ‘데이터 기반(data-intensive)’ 귀납적 연구로 변모하고 있다. KIST는 지난 2016년부터 KiRI(KIST R&D Informatics System) Note 개발에 착수하였다. KiRI Note는 연구자가 연구개발 활동에 연구개발 빅데이터의 축적, 활용을 넘어 새로운 지식까지 도출하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 정보학(informatics) 기술을 적용하여 실험과 계산 연구 그리고 다양한 연구분석 장비로부터 도출된 정형, 비정형 연구개발 데이터를 수집, 가공, 저장하고 있다. 또한 내외부 연구개발 데이터 간 연동도 가능하다. 특히 숨어있는 지식 도출을 위해 모델링, 계산, DB 구축, 기계학습, 예측과 설계 기능을 갖췄다. 현재 KiRI Note에는 계산, 실험, 분석 분야에서 연간 각각 5000TB, 20GB, 100TB 데이터가 생산· 저장되고 있다. KIST는 미래형 인공지능(AI), 빅데이터(Big Data), 클라우드(Cloud) 기술이 융합된 ABC 스마트랩을 추진하고 있다. ABC 스마트랩은 인공지능과 로봇 기술로 연구 설계부터 실험 수행까지의 과정을 자율적으로 진행하여 연구자의 부담을 최소화하는 자율실험실이다. 우선 소재 분야를 시범분야로 하여 원하는 소재 혹은 물성만을 입력해주면 원하는 소재를 개발해 줄 수 있을 것이다. 자율실험실 실현을 위해서는 인공지능 기술을 이용한 소재 데이터 추출 기술과 소재의 물성을 예측하고, 합성 공정을 최적화하는 모델이 필요하다. 또한 소재 합성과 분석 작업의 자동화를 위해 협동 로봇 기술이 필요하다. 이처럼 다양한 분야의 전문가 간 협업이 필수적이다. KIST는 종합연구소로서, 다양한 분야의 전문가 융합이 가능하다는 장점을 극대화하고자 한다. 자율실험실은 24시간 실험을 할 것이다. 뿐만 아니라 예측을 통해 실험 대상을 좁힘으로써 소재 연구개발은 현재보다 크게 가속되고 활성화될 것이다. ‘R&D by AI’를 위한 두 도전이 제 궤도에 오른다면 10∼20년이 소요되는 신소재 개발을 크게 단축할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 또한 연구방법의 새 패러다임을 신약 개발 등 바이오·의약 분야 자율실험실로도 확장할 계획이다. 인공지능은 많은 분야에서 놀라운 성과를 보여주며 빠른 성장을 해나가고 있다. 일부 특정 영역에서는 이미 인간에 능력을 추월했다. 인공지능에 대한 두려움과 윤리에 대한 염려가 당연하다. 하지만 19세기 러다이트 운동을 포함한 과학기술 역사가 보여주듯, 인류는 과학기술을 유용하게 활용하면서 발전을 거듭해왔다. KIST는 더 과학적이어서 더 밝고, 보다 스마트하기에 보다 인간적인 미래를 오늘로 만들기 위한 노력을 계속하고 있다. 출처 : 한국경제 (https://www.hankyung.com/it/article/202105262944i)

가정의 달 5월의 끝자락이 되면 더욱 가슴이 미어지는 이들이 있다. 사랑하는 자녀의 행방을 찾는 실종 아동 부모들이다. 매년 5월 25일은 ‘세계 실종 아동의 날’이다. 1979년 미국 뉴욕에서 6세 아동(Etan Patz)이 등교하다 실종된 사건을 계기로 제정돼 지구촌으로 확대됐다. 한국도 2007년부터 동참해 올해로 15회째를 맞았다. 그보다 앞서 2005년 우리나라는 ‘실종 아동 등의 보호 및 지원에 관한 법률’(실종 아동법)을 제정했다. 2013년 개정 법률에서는 실종 아동의 범위를 실종 당시 기준으로 14세 미만에서 18세 미만으로 확대했다. 보호 대상도 18세 미만 아동과 치매 환자와 지적장애인으로 넓어졌다. 경찰청 통계에 따르면 국내에서 연평균 2만여 건의 실종 아동 신고가 접수된다. 이들 중 대부분은 실종 신고 1시간여 만에 부모의 품으로 돌아간다. 특히 만 8세 이하 미취학 아동은 십중팔구 3시간 이내에 발견된다. 하지만 3시간이 지나면 발견 횟수가 급감하고, 6시간 이후부터는 발견 건수가 크게 달라지지 않는다. 가출 등이 영향을 주는 9세 이상 아동 및 청소년은 발견 소요 시간이 미취학 아동보다 고루 분포하다 이틀 뒤부터 눈에 띄게 줄어든다. 바꿔 말하면 미취학 아동은 6시간, 청소년은 48시간이라는 골든타임을 넘기면 실종이 장기화할 가능성이 높아진다는 것이다. 현행법상 실종 기간이 1년 이상인 18세 미만 아동은 장기 실종 아동으로 분류된다. 장기 실종 아동 찾기에는 2012년부터 시작된 사전등록제도가 이용되고 있다. 실종 아동의 수색과 조기 발견을 위해 18세 미만 아동의 사진과 지문 등을 경찰에 등록하는 시스템이다. 400만 명 넘게 등록된 사전등록제와 유전자 분석 등은 실종 아동의 미발견 건수를 낮추는 데 크게 기여하고 있다. 하지만 장기 실종 아동은 꾸준히 한 자릿수를 유지하다 지난해 161명으로 급증했다. 그만큼 사전등록뿐 아니라 빠르고 효과적인 사후 대응이 절실하다는 의미다. 한국과학기술연구원(KIST)은 2018년부터 실종 아동 찾기에 인공지능(AI) 기술을 접목하는 연구를 해오고 있다. 실종자의 인상착의를 바탕으로 주변 CCTV와 지자체 통합관제 시스템, 경찰청 실종아동찾기센터 정보를 종합적으로 연결하고 인식하는 복합인지 기술이다. 이를 통해 골든타임 이내에 더 빠르고 정확하게 위치를 추적하고 이동 경로를 예측할 수 있다. 첨단의 AI 기술을 이용해 원거리나 어두운 화면, 마스크 등으로 얼굴 일부분만 촬영된 상황에서도 신원 확인 속도와 정확도를 향상하고 있다. 이와 함께 ‘얼굴 나이 변환 기술’의 고도화를 위해서도 노력하고 있다. 이 기술은 사진 속 얼굴 이미지를 나이에 맞게 변환할 수 있는 3D 몽타주 시스템이다. 점·흉터 등 고유 특성은 살리면서 주름이나 피부 노화 같은 연령대별 특징을 적용해 만 5세부터 80세까지 얼굴 변화를 추정할 수 있다. 경찰청은 이 기술을 2016년부터 장기 실종 아동 찾기와 범죄 수사에 공식적으로 도입해 큰 성과를 거뒀다. 예컨대 열두 살 때 가족과 생이별한 사람이 38년 만에 가족을 찾는 데 결정적인 역할을 했다. KIST는 데이터베이스가 부족했던 만 5세 미만 어린이의 얼굴 변환과 가족 간의 유전적 영향까지 고려해 유사도를 더 높이기 위한 기술 개발에 박차를 가하고 있다. 실종 아동 문제를 다룬 다큐멘터리 영화 ‘증발’을 보며 가족들이 겪는 엄청난 고통에 가슴이 아팠다. KIST가 개발해 시험 적용 중인 얼굴 인식 AI 기술이 짧게는 1년, 길게는 수십 년까지 장기 실종 아동을 찾아 헤매는 가족들에게 희망의 끈이 되길 바란다. 출처: 중앙일보 (https://news.joins.com/article/24065650)