KIST 도핑콘트롤센터는 국제 반도핑 기구인 WADA(World Anti-Doping Agency)의 회원으로 국내외에서 개최되는 국제 스포츠 행사에 참가하는 전 세계 선수들의 도핑 시료 분석을 진행하고 있습니다. 이는 특정 국가의 이익을 대변하는 것이 아닌, 스포츠의 공정성을 강화해 대회에 참가하는 선수들의 정당한 경쟁을 보장하기 위한 필수적인 사항입니다. 2018년 우리나라에서 열린 평창 동계올림픽에서도 일본을 포함한 각국의 도핑 전문가들이 함께 도핑 업무에 힘을 모은 바 있습니다. 도쿄 올림픽에 파견된 KIST 연구원들은 미국, 브라질 등 전 세계에서 초빙된 도핑 연구 전문가들과 함께 각국 선수들의 시료 분석 업무를 맡게 됩니다. KIST 도핑콘트롤센터의 이번 올림픽 도핑 지원활동은 우수한 기술력으로 전 세계인의 공정한 경쟁에 힘을 보탤 수 있는 기회가 될 뿐 아니라 WADA 회원 기관으로 당연히 수행해야할 의무이기도 합니다. 또한, 각국의 전문가가 참여해 최신 도핑 기술을 공유함으로써 우리의 도핑 기술 또한 한 단계 발전할 수 있는 계기가 될 것으로 기대됩니다. 향후에도 KIST 도핑콘트롤센터는 도핑 분야에 있어서 세계 최고 수준의 분석 기술을 유지하기 위해 최선의 노력을 다하겠습니다.

KIST 과학자들이 출간한 <당신에게 노벨상을 수여합니다>, "2008년도 상반기 우수과학도서"에 선정 KIST의 이광렬, 이승철, 우경자, 이연희, 유영숙, 권오승, 한선규 박사가 노벨상 시상 연설을 번역·출간한 <당신에게 노벨상을 수여합니다(물리학상, 화학상, 생리의학상)>가 교육과학기술부와 한국과학문화재단이 발표하는 “2008년도 상반기 우수과학도서”에 선정되었다. 2008년도 우수과학도서는 아동부문 7종, 초등부문 15종, 중고등 부문 11종, 대학일반 부문 16종 등 창작 및 번역부문으로 나눠 선정되었으며, 만화 부문 4종과 시리즈 부문 7종을 합쳐 총 10개 부문 60종이 선정되었다. <당신에게 노벨상을 수여합니다>는 이중 시리즈 부문에 포함되었다. 이번에 선정된 우수과학도서는 교육과학기술부 장관 명의의 '우수과학도서인증서'가 수여되며, 선정도서 중 일부는 전국 교육시설이나 복지시설에 배포된다. 또한 우수과학도서는 '사이언스북페어' 및 방송을 통해 국민들에게 알려질 예정이며, 우수과학도서 보급대상 시설을 중심으로 '우수과학도서 독후감대회'도 개최한다.

1세부

안녕하세요. 개인 노트북으로 네트워크 접속을 위해 Ahnlab V3 Internet Security 9.0을 다운받았었는데 삭제를 하고싶어서 요청드리고자 글 남깁니다. 이제 이 노트북을 사용하지 않을 예정이라 삭제하고자 했으나 비밀번호가 걸려있어 문의드립니다. 감사합니다.

KIST 네트워크 접속을 위해 보안프로그램을 필수로 설치해야 합니다. 해당 보안프로그램 삭제를 원하시는 경우, KIST 본원 사이버보안팀으로 방문해주시면 됩니다. 방문전 사이버보안팀(02-958-6591)으로 연락주시기 바랍니다.

남기표 KIST 인공지능연구단 선임연구원 [과학라운지] “당신은 사람을 죽인 적이 있습니까?” “네.”, 당황하는 수사관들. “당신은 남편 임호신을 죽였습니까?”, “아니요.” 영화 ‘헤어질 결심’ 가운데 인상 깊었던 거짓말 탐지기 장면이다. 거짓말 탐지기는 영화나 드라마에서 경찰이 범죄 용의자를 신문하는 장면에서 단골메뉴로 등장한다. 우리가 알고 있는 거짓말 탐지기의 공식 명칭은 ‘폴리그래프’이고, 사람들이 거짓을 진술할 때 평소와는 다른 신체적인 반응을 보인다는 점을 활용해 호흡, 맥박 등의 생체 신호 반응 그래프로 진실 여부를 판단한다. 안면 이미지를 분석해 표정을 인식하는 기술 연구는 지속적으로 이뤄졌다. AI 기술의 급격한 발전이 이루어지면서 AI를 기반으로 영상에 나타난 대상자의 표정, 미세한 떨림 등을 바탕으로 감정 상태를 파악하는 연구도 활발하다. 이 같은 기술 발전에도 불구하고 감정 인식은 여전히 난해한 분야 가운데 하나로 꼽힌다. 감정이 가장 크게 표출되는 신체 기관은 얼굴이지만, 얼굴 표정이 모든 감정을 대변하는 것은 아니기 때문이다. 한 사람의 감정을 정확히 판단하기 판단하기 위해서는 현재 얼굴 정보뿐만 아니라 얼굴 내의 미세한 근육의 움직임, 동공의 크기 변화 등 자율 신경계 반응 정보도 함께 활용되어야 한다. KIST는 사람의 감정을 판단하기 위해서 안면 영상에서 다양한 특징을 분석할 수 있는 AI 기반 생체 신호 감지 기술을 개발하고 있다. 앞서 언급한 얼굴 표정과 더불어 눈 깜빡임 빈도, 동공의 움직임 속도, 시선의 방향 등 다양한 정보를 추출해 이를 신호화하고, 분석하는 연구다. 영상을 통한 비접촉식 심박수 추출 기술과의 융합을 통해 신체의 내적 생체 신호와 얼굴로 표출되는 외적 생체 신호를 종합적으로 활용하는 고성능 감정 판단 기술 설계도 진행 중이다. 이런 기술을 토대로 범죄 수사에서 용의자의 신문뿐만 아니라 출입국 심사 시 밀반입을 시도하려는 대상자를 선별하거나 보이스피싱 피해자 감지 및 예방 등 다양한 방식으로 활용 가능하다. 한 발 더 나아가 대상자의 감정 상태에 적합한 맞춤형 서비스 제공이나 스마트 홈 등 다양한 플랫폼에서도 활용할 수 있는 매력적인 기술이다. 물론 지금의 AI 기반의 생체 신호 감지 기술은 CCTV 등과 같은 일상생활 환경이 아닌 표준화된 상태에서만 작동할 수 있어서 궁극적인 설루션이 아닌 보조 자료로 활용될 가능성을 제시하는 수준이다. 하지만 기술을 성숙시키는 과정과 함께 범죄 수사 등에서 더 적극적인 활용을 통해 실증 데이터를 쌓아간다면 사회 안전망의 핵심적인 기술로 발전할 수 있을 것이다. 출처 : 조선경제(링크)

- 수 년 걸리던 3200여개 촉매 후보소재 성능 하루 만에 탐색 완료 - 백금(Pt) 촉매보다 값싸고 효율적인 삼원소계 합금(Cu-Au-Pt) 신촉매 개발 수소차에 사용되는 양성자 교환막 수소연료전지(PEMFC)는 양극에서 산소 환원 반응이 잘 일어나도록 값비싼 백금 촉매를 사용한다. 백금보다 더 효율적이고, 경제적인 촉매 소재를 개발하기 위해서 탐색해야 하는 원소의 조합과 조성이 방대해 이 순간에도 연구자들은 실험실에서 수많은 시행착오를 거치고 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 계산과학연구센터 김동훈 박사, 한상수 박사와 물질구조제어연구센터 김종민 박사, 한국과학기술원(KAIST, 총장 이광형) 신소재공학과 이혁모 교수 공동연구팀이 새로운 인공지능 기반 촉매 선별 방법론을 제시하고, 이를 통해 순수 백금 촉매보다 더 값싸고, 2배 이상 높은 성능의 삼원소계 합금(Cu-Au-Pt) 신규 촉매 소재 개발에 성공했다고 밝혔다. 공동연구팀은 촉매 표면에서 흡착 물질이 결합하는 에너지를 정확하게 예측하기 위해 SGCNN(촉매구조 그래프 합성곱 신경망) 인공지능 모델을 개발했다. 소재 탐색에 인공지능을 적용한 사례가 처음은 아니다. SGCNN 모델은 고체 소재의 벌크(bulk) 물성 예측에 특화된 CGCNN(결정 그래프 합성곱 신경망) 모델을 촉매 소재의 표면 물성 예측이 가능하도록 발전시킨 것이다. 그런데 벌크 물성과 표면 물성을 예측하는 것의 차이는 크다. 촉매의 표면 물성을 빠르고 정확히 예측할 수 있으면 이를 바탕으로 소재의 안정성, 성능, 비용의 3요소를 모두 충족하는 촉매를 더욱 효율적으로 선별할 수 있다. 실제로 해당 방법론으로 연료전지 양극반응 촉매를 개발했을 때 약 3,200개의 삼원소계 후보 소재들의 가능성을 단 하루 만에 탐색할 수 있었는데. 이것은 기존에 촉매 물성 예측에 사용되던 밀도범함수이론(DFT)을 이용한 흡착에너지 시뮬레이션 계산법으로는 수년이 소요되던 규모다. 연구진은 약 3,200개의 후보 소재 가운데 백금 촉매를 능가할 가능성이 있는 10개의 촉매에 대한 실험검증을 통해 삼원소계(Cu-Au-Pt) 신규 합금촉매를 개발했다. 이 촉매는 순수 백금촉매 대비 백금 원소를 37%만 사용하지만, 반응전류밀도(kinetic current density)는 순수 백금 촉매보다 2배 이상 높게 나오는 고성능을 보였다. 또한 해당 촉매는 안정성 테스트를 5,000회 거친 후에도 성능 열화가 거의 일어나지 않는 훌륭한 내구성을 보였다. KIST 김동훈 박사는 “향후 양질의 흡착에너지 데이터를 지속해서 구축해 더욱 정교한 인공지능 모델링을 수행할 계획이며, 이는 촉매 소재 개발의 성공률을 더욱 향상시킬 것”이라고 기대했다. 이번에 개발된 방법론은 수소 연료전지용 촉매뿐만 아니라 수소경제 실현에 필수적인 수전해 기반 수소 생산과 같은 다양한 촉매 반응에도 즉각 적용할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 연구팀은 소재 및 시스템 최적화를 통해 개발된 촉매의 단가를 더 낮추고, 성능을 향상시킬 계획이다. 이번 연구성과는 삼성전자(대표이사 경계현)의 삼성미래기술육성사업(SRFC-MA1801-03) 및 과학기술정보통신부(장관 이종호)의 소재연구데이터플랫폼사업 지원으로 수행되었으며, 한국에너지기술연구원 박영태 박사후 연구원과 한국과학기술연구원 물질구조제어연구센터 황창규 연수생 (고려대학교 박사과정 학생)이 공동 제1저자로 참여하여 국제 학술지 「Applied Catalysis B: Environmental」에 7월 24일 온라인 개재되었다. [그림 1] 인공지능 기반 수소연료전지 촉매 설계 연구의 요약 도식도 [그림 2] 인공지능 모델 개발을 위해 사용된 KIST 계산과학연구센터 서버팜(server farm) 및 고성능 GPU 기반 슈퍼컴퓨팅 자원 [그림 3] 인공지능 모델링 기반의 고기능성 촉매 선별 방법론 [그림 4] 머신러닝을 통해 예측한 삼원계 합금촉매(Cu3Au@Pt)의 구현을 위한 스퍼터링, 아크플라즈마 박막 증착 공정 및 산소환원반응 특성 결과 ○ 논문명: Machine learning filters out efficient electrocatalysts in the massive ternary alloy space for fuel cells ○ 학술지: Applied Catalysis B: Environmental ○ 게재일: 2023.07.24. ○ DOI: https://doi.org/10.1016/j.apcatb.2023.123128 ○ 논문저자 - 박영태 박사후연구원(제1저자/KAIST 신소재공학과) - 황창규 박사과정 학생연구원(제1저자/KIST 물질구조제어연구센터) - 김종민 선임연구원(교신저자/KIST 물질구조제어연구센터) - 김동훈 선임연구원(교신저자/KIST 계산과학연구센터) - 한상수 책임연구원(교신저자/KIST 계산과학연구센터) - 이혁모 교수(교신저자/KAIST 신소재공학과)