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전자/IT융합/기계/융합 김철홍 교수 연구팀, 태반을 읽는 새로운 방법… 빛과 소리로 ‘엄마와 아기의 비밀 통로’를 들여다보다

[태반 초음파·광음향 영상 기술의 현재와 미래 총망라] POSTECH 전자전기공학과·IT융합공학과·기계공학과·융합대학원 김철홍 교수 연구팀이 가톨릭대의대 의공학교실·의과학과 최원석 교수, 허베이의대 산과 Zhifen Yang 교수 연구팀과 함께 빛과 소리를 활용해 태반을 정밀하게 관찰할 수 있는 최신 의료영상 기술을 정리하고, 임신 합병증을 조기에 발견할 가능성을 제시했다. 이번 리뷰 논문은 국제 학술지 중 하나인 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 최근 게재됐다. 임신 기간에만 존재하는 장기가 있다. 바로 아기와 엄마를 이어 주는 태반이다. 태반은 산소와 영양분을 전달하고 호르몬을 분비하며 면역을 조절하는 등 임신 유지에 핵심적인 역할을 한다. 태반 기능에 문제가 생기면 임신중독증, 태아 성장 제한, 조산, 반복 유산과 같은 심각한 합병증으로 이어질 수 있어 임신 중 태반 상태를 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 그러나 출산과 함께 사라지는 특성 때문에 연구가 쉽지 않아 오랫동안 ‘미지의 장기’로 남아있었다. 현재 가장 널리 쓰이는 방법은 초음파 검사다. 안전하고 접근성이 뛰어나지만, 태반 미세혈관이나 구조나 기능 변화를 정밀하게 파악하는 데는 한계가 있다. 연구진은 이를 보완할 기술로 ‘광음향 영상(Photoacoustic imaging)’에 주목했다. 광음향 영상은 혈액 속 헤모글로빈이 빛을 흡수할 때 발생하는 초음파 신호를 활용해 혈관 구조와 산소 상태를 동시에 보여준다. 기존 초음파의 깊은 조직 관찰 능력과 결합하면 태반 구조, 혈류, 산소 공급 상태를 한 번에 분석할 수 있다. 연구팀은 다양한 초음파 기법과 광음향 기술을 체계적으로 정리하고, 동물 및 전임상 연구 사례를 통해 태반 혈관 재형성과 산소 변화의 영상화 가능성을 제시했다. 뿐만 아니라, 기존 초음파 영상을 넘어 혈류 흐름을 매우 빠르게 포착하는 ‘초고속 도플러 영상’, 조직의 물리적 특성을 수치화하는 ‘정량 초음파’, 조직의 단단함을 측정하는 ‘전단파 탄성 영상’ 등 최신 초음파 기술을 활용해 태반 미세혈관의 혈류와 기능을 직접 평가하려는 연구가 빠르게 늘고 있음을 강조했다. 또한, 연구팀은 향후 영상 지표 표준화, 반복 측정 신뢰성 확보, 인공지능 기반 분석 도입이 이루어진다면 임신 합병증 조기 진단과 예후 예측에 큰 도움이 될 것으로 전망했다. 이번 연구는 단순 영상 기술 정리에서 나아가 산모와 태아의 건강을 지키는 미래 의료 방향을 제시했다는 점에서 의미가 크다. 김철홍 교수는 “빛과 소리를 활용해 미지의 영역으로 남아있던 태반을 읽어낼 길이 열리고 있다”라며 “임신 합병증을 빨리 이해하고 예방하는 전환점이 되길 기대한다”라고 전했다. 최원석 교수는 “초음파 기술 발전으로 태반 진단의 새로운 방법이 세계적으로 연구되고 있다”라며 “실제 현장에서 활용되는 기술로 이어지길 기대한다”라고 말했다. 한편, POSTECH 김철홍 교수, IT융합공학과 통합과정 이동현 씨, IT융합공학과 통합과정 김지웅 씨, 전자전기공학과 박사과정 허진석 씨, IT융합공학과 통합과정 전현서 씨, 가톨릭대의대 최원석 교수, 중국 허베이의대 Zhifen Yang 교수, 조직학·발생학과 Shiyang Chang 씨가 수행한 이번 연구는 교육부, 과학기술정보통신부, 보건복지부, BK21 FOUR 사업과 중국 국가 및 허베이성 연구지원 사업의 지원을 받아 수행됐다. ▶️ DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.aed2184

IT융합/기계/전자/융합 박성민 교수 연구팀, “잃어버린 목소리를 다시 들을 수 있을까” 빛으로 읽고, AI로 되살린 '나의 목소리'

[목 근육의 미세한 움직임으로 음성 복원하는 기술 개발] 소리 없이 말해도 들린다. 목 근육의 미세한 움직임을 빛으로 읽고, AI를 이용해 실제 목소리로 되살리는 기술이 발표됐다. POSTECH IT융합공학과·기계공학과·전자전기공학과·융합대학원 박성민 교수, 기계공학과 홍성욱 박사 연구팀이 수행한 이번 연구는 현지 기준 지난 3월 23일 사이언스(Science) 파트너 저널 의공학 분야 학술지인 ‘사이보그 및 바이오닉 시스템(Cyborg and Bionic Systems)’ 온라인판에 소개됐다. 연구의 출발점은 사람이 말할 때 목 주변에서 일어나는 작은 변화에 있다. 소리를 만드는 건 성대만이 아니다. 발화할 때마다 목 주변 근육과 피부도 함께 움직이며, 그로 인해 피부 위에는 눈에 보이지 않는 '움직임 지도'가 그려진다. 연구팀은 바로 이 미세한 움직임 속에 사람이 말하려는 정보가 담겨 있다는 점에 주목했다. 이 정보를 읽어내기 위해 연구팀은 ‘다축 변형 매핑(Multiaxial strain mapping)1) 센서’를 개발했다. 부드러운 실리콘 소재 위에 기준이 되는 작은 점들(marker)과 소형 카메라를 결합한 이 센서는 목에 간편하게 착용할 수 있고, 피부의 아주 미세한 움직임까지 정밀하게 포착한다. 착용 위치와 조임 정도를 개인에 맞게 조절할 수 있고, 재착용 시 발생할 수 있는 오차를 자동으로 보정하는 알고리즘을 적용하여 일상 환경에서도 안정적으로 작동한다. 센서가 수집한 움직임 패턴은 AI가 분석한다. 사용자가 말하려는 단어나 문장을 추정하고, 개인의 음성 특징을 학습한 음성 합성 기술과 결합해 실제 목소리로 재생한다. 소리를 내지 않아도 '말'을 읽고 음성으로 되돌려주는 것이다. 기존의 음성 복원 기술은 ‘근전도’나 ‘뇌파’ 등 생체신호를 활용했지만, 장비가 복잡하고 착용이 불편해 일상생활에서 쓰이기 어렵다는 한계가 있었다. 연구팀은 웨어러블(wearable) 형태의 센서로 이 문제를 해결했으며, 주변 소음이 심한 공장과 같은 환경에서도 높은 정확도로 음성을 재구성할 수 있음을 실험을 통해 확인했다. 활용 범위도 넓다. 성대 질환이나 후두 수술로 목소리를 잃은 환자의 의사소통 보조는 물론, 마이크나 무전기 없이 소통이 가능한 산업 현장용 기술, 더 나아가 도서관이나 회의실에서 소리 없이 대화하는 '조용한 커뮤니케이션'까지 다양한 분야로의 응용이 기대된다. 연구를 이끈 POSTECH 박성민 교수는 "이 기술로 발성 장애 환자들이 자신의 목소리를 되찾는 날을 앞당길 수 있기를 바란다"라며, "발성 장애 환자는 물론, 주변 소음이 심한 공장이나 산업 현장, 나아가 소리 없는 대화까지 응용 범위가 넓다는 점에서 주목할 만한 기술"이라고 전했다. 한편, 이 연구는 교육부 박사과정연구장려금사업, 중견연구사업, 과학기술정보통신부 바이오의료기술개발사업, 미래유망융합기술파이오니어사업 지원으로 수행됐다. ▶️ DOI: https://spj.science.org/doi/10.34133/cbsystems.0536 1. 다축 변형 매핑(Multiaxial strain mapping): 기존 변형률 센서가 1개 축의 움직임만 감지할 수 있었던 한계를 넘어, 2축 이상의 다각도 변형을 동시에 측정해 표면의 변화를 입체적인 '맵(Map)' 형태로 구현하는 기술입니다.

IT융합/기계/전자/융합 박성민 교수 연구팀, 몸속에서 스스로 부드러워진다? ‘변신 전극’ 나왔다

[가변 강성·액체 금속 적용 척수 신경 자극기 개발, 삽입 편의성·장기 안정성 확보] 약으로 해결하기 어려운 만성 질환을 전기로 다스릴 수 있다면 어떨까. 신경에 직접 신호를 보내 몸의 균형을 되돌리는 ‘신경 조절’ 기술이 주목받는 가운데, 국내 연구진이 이 가능성을 한 단계 현실로 끌어당겼다. POSTECH IT융합공학과·기계공학과·전자전기공학과·융합대학원 박성민 교수, 기계공학과 홍성욱 박사 연구팀이 몸속에 삽입할 때는 단단하고, 몸 안에서 수분과 만나면 부드럽게 변하는 척수 신경 자극기를 개발했다. 이 연구는 네이처(Nature) 파트너 저널이자 의공학 분야 학술지인 ‘npj 유연 전자소자(npj flexible electronics)’ 온라인판에 현지 기준으로 지난 4일 소개됐다. 고혈압, 당뇨 같은 만성 질환은 흔히 생활 습관이나 유전 문제로 여겨진다. 하지만 최근 의학계에서는 ‘신경 불균형’이 근본 원인 중 하나라는 인식이 점점 커지고 있다. 약 대신 신경에 직접 전기 신호를 보내 몸의 조절 기능을 되살리는 ‘신경 조절1)’ 치료가 새로운 대안으로 떠오르는 이유다. ‘신경 조절’ 치료 핵심은 신경과 밀착해 자극과 신호를 주고받는 신경 자극기다. 문제는 이 자극기가 삽입 과정에서는 좁은 척수 공간을 정확하게 통과할 만큼 단단해야 하고, 자리 잡은 이후에는 주변 신경 조직처럼 부드러워야 한다는 것이다. ‘단단함’과 ‘부드러움’이라는 상반된 특성을 모두 만족해야 하는 모순이 이 분야의 가장 큰 난제로 꼽혀왔다. 연구팀이 찾은 해법은 '변신'이다. 물에 녹는 ‘희생층’을 활용한 가변 강성 구조를 적용해, 삽입 시에는 단단함을 유지하고 체내 수분을 만나면 수 분 내에 부드럽게 변하도록 설계했다. 딱딱한 알약 캡슐이 위에서 녹아 약 성분을 내보내는 것처럼, 이 장치도 환경에 반응해 스스로 형태를 바꾼다. 부드러워진 장치는 척수에 밀착된 상태로 신경 조직과 함께 자연스럽게 움직인다. 전기를 전달하는 방식도 개선했다. 신체의 움직임에 따라 저항이 변하면서 신호가 불안정할 수 있는 ‘고체 금속’ 대신 연구팀은 ‘액체 금속’을 사용했다. 액체 금속은 형태가 변해도 전기적 특성이 거의 유지돼, 자유롭게 움직이는 환경에서 안정적인 신호 전달이 가능하다. 비용도 줄였다. 기존 신경 자극기는 고가의 반도체 공정과 금 소재를 사용해 제작 비용이 비싸지만, 연구팀의 기술은 액체 금속과 레이저 가공 공정을 적용해 제조 단가를 크게 낮췄다. 쥐의 척수에 장치를 부착해 교감신경을 조절한 결과, 혈압을 낮추고, 발바닥 통증 자극에 따른 감각 신호를 안정적으로 기록하는 데 성공했다. ‘전기 자극’과 ‘신호 측정’을 동시에 수행하는 ‘양방향 신경 인터페이스’로서의 가능성을 확인한 것이다. 이 기술의 활용 범위는 넓다. 미주신경 자극을 통한 간질·우울증 치료, 척수 신경 자극을 활용한 고혈압 조절과 마비 재활, 경골 신경 자극을 이용한 과민성 방광 치료 등 약물 치료에 한계가 있거나 부작용이 우려되는 환자에게 새로운 옵션이 될 수 있다. 연구를 이끈 박성민 교수는 "기계적·전기적 성능과 의료 현장에서 필요로 하는 편의성을 동시에 갖춘 신경 자극기 기술"이라며, "만성 질환 치료를 위한 지능형 신경 조절 시스템으로 발전할 수 있다는 점에서 주목할 만하다“라고 전했다. 한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 미래유망융합기술파이오니어사업, 이공분야 대학중점연구소지원사업, 교육부 박사과정연구장려금사업 중견연구사업 과학기술정보통신부 및 교육부의 국가연구소 지원으로 수행됐다. ▶️ DOI: https://doi.org/10.1038/s41528-026-00557-1 1. 신경 조절(Neuromodulation): 약물 중심의 기존 치료를 넘어, 전기적 자극, 자기장, 빛 등을 통해 중추·말초·자율신경계의 활동을 조절하여 우울증, 통증, 인지기능 저하 등을 치료하는 비침습적 또는 침습적 방법입니다.

김철홍·안용주 교수 공동 연구팀, 혈관 좁아진 뒤 ‘혈류 정체’, 뇌졸중 재발 위험 높인다

[초고속 초음파로 혈류 정체 및 뇌졸중 재발 위험도 간 연관성 규명] 뇌졸중 환자 중 일부는 치료 이후에도 병이 다시 찾아온다. 같은 치료를 받아도 누구는 재발하고, 누구는 그렇지 않은 이유는 무엇일까. 국내 연구진이 그 단서를 혈관 속 ‘혈류 흐름’에서 찾아냈다. POSTECH 김철홍·안용주 교수 연구팀과 울산대 의대 서울아산병원 김범준 교수 공동 연구팀이 혈관이 좁아지면 혈류가 일시적으로 정체되고, 이러한 환경이 혈전 형성을 촉진해 뇌졸중 재발과 뇌 손상 위험을 높일 수 있음을 밝혀냈다. 이번 연구는 뇌졸중 분야 국제 학술지 ‘스트로크(Stroke)’에 게재됐다. 뇌졸중은 재발 위험이 매우 큰 질환이다. 특히, 혈관 벽에 지방과 콜레스테롤이 쌓여 생긴 덩어리(플라크)가 원인인 경우, 항혈소판제를 복용해도 재발하는 환자가 적지 않다. 혈관이 좁아지면 혈액이 통과한 뒤쪽에서 흐름이 일시적으로 느려지거나 머무는 구간이 생길 수 있다. 이는 강물이 바위를 지나간 뒤 물이 잠시 맴도는 소용돌이와 비슷한 현상이다. 연구팀은 환자마다 재발 여부가 달라지는 이유가 혈관 내부 환경 차이에서 비롯될 수 있다고 보고 연구를 시작했다. 연구팀은 2017년부터 2024년까지 서울아산병원과 서울성모병원에서 치료받은 허혈성 뇌졸중 환자를 분석했다. 일부 환자의 CT나 MRI 영상에서 고음영 동맥 징후(hyperdense artery sign)1) ‘블루밍 아티팩트(blooming artifact)2)가 나타났는데, 연구팀은 이를 ‘clot sign(혈전 징후)’으로 정의하고, 혈전에 적혈구가 많이 포함됐을 가능성을 보여주는 영상 단서로 활용했다. 분석 결과, ‘clot sign’이 나타난 환자는 그렇지 않은 환자보다 뇌졸중 재발 위험이 약 2.76배 높았다. 특히, 1년 이내 재발 위험은 3.5배 더 높았으며, 뇌경색으로 손상된 뇌 조직 부피도 약 3배 정도 컸다. (부피 중앙값 10.17cc vs 3.59cc) 연구팀은 혈관 협착 주변 혈류 환경을 확인하기 위해 동물실험도 진행했다. 쥐 혈관에 협착을 만든 뒤 ‘협착 앞쪽’, ‘협착 정점’, ‘협착 뒤쪽’로 구간을 나누고, 초고속 초음파로 혈류 흐름을 분석했다. 그 결과 협착 뒤쪽 구간에서 혈액이 머무르는 정도를 나타내는 지표(RRT3))가 ‘협착 정점’보다 약 3배 높게 나타났다. 이 구간에서는 혈전 속 적혈구 비율도 높았다. 이는 혈관이 좁아진 뒤쪽에서 혈류가 오래 머무는 환경이 적혈구가 많이 포획된 혈전을 만들고, 이러한 혈전이 뇌졸중 재발과 뇌 손상으로 이어질 수 있음을 보여주는 결과다. 연구팀은 이번 연구가 뇌졸중 재발 위험을 더욱 정밀하게 평가하고 환자 맞춤형 치료 전략을 세우는 데 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 논문 공동1저자인 POSTECH 정동영 박사는 “향후 다기관 전향적 연구를 통해 혈류 정체 지표의 임상적 기준을 정립하고, 실제 진료 현장에서 재발 고위험 환자를 선별하는 데 활용할 수 있도록 연구를 발전시키겠다”라고 전했다. 한편, POSTECH 전자전기공학과·IT융합공학과·기계공학과·융합대학원 김철홍 교수, 융합대학원 정동영 박사, 전자전기공학과 통합과정 안준호 씨, IT융합공학과 ·융합대학원 안용주 교수, 울산대 의대 서울아산병원 신경과 김범준 교수 등이 수행한 이번 연구는 한국보건산업진흥원의 의사과학자 양성 프로그램 및 보건의료기술 연구개발 지원 프로그램, 과학기술정보통신부·교육부 재원의 한국연구재단 지원 프로그램, BK21, Glocal 30 대학 프로젝트, 대한신경초음파학회, 한국기초과학지원연구원(KBSI) 지원 등으로 수행됐다. ▶️ DOI: https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.125.053896 1. 고음영 동맥 징후(hyperdense artery sign): 비조영 CT에서 혈관이 정상보다 더 밝게 보이는 소견으로, 혈관 안에 적혈구가 많은 급성 혈전이 형성되면서 헤모글로빈 농도가 증가해 X선이 더 많이 흡수되어 되어 나타나는 영상 소견이다. 2. 블루밍 아티팩트(blooming artifact): MRI 영상에서 혈액 성분이나 금속 성분이 실제보다 더 크게 번져 보이는 현상으로, 혈관 안에 혈전이 있을 가능성을 보여주는 신호다. 3. RRT: Relative Residence Time, 혈관 내에서 혈액이 특정 구간에 얼마나 오래 머무르는지를 나타내는 혈류 지표로 값이 높을수록 혈류가 정체되는 경향이 크다는 뜻이다.

전자/IT융합/기계/융합 김철홍 교수 연구팀, 손에 쥐는 초정밀 영상 장비로 몸속 혈관 들여다본다

[핸드헬드 광-음향 현미경 개발로 소형화·고속·고해상 이미징] POSTECH 연구팀이 혈관과 장기를 초고해상도로 관찰할 수 있는 ‘볼펜’ 크기 현미경을 개발했다. ‘휴대성’, ‘빠른 촬영 속도’, ‘선명한 화질’이라는 세 가지 과제를 모두 해결한 이번 성과는 의료 영상 장비의 새로운 가능성을 제시하며 최근 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 게재됐다. 카메라가 작아지면 렌즈도 함께 작아지고, 그만큼 화질을 유지하기는 어려워진다. 의료 영상 장비도 마찬가지다. 정밀한 영상을 얻으려면 장비가 커질 수밖에 없다. 수술실이나 응급 현장에서 손에 들고 다닐 수 있으면서 선명한 영상을 제공하는 장비는 오랫동안 연구자들의 목표였다. 빛과 소리를 함께 활용하는 ‘광-음향 현미경(PAM)1)’은 이러한 한계를 넘을 기술로 주목받아 왔다. 번개가 치면 천둥소리가 나듯 조직에 레이저를 쏘면 순간적으로 초음파가 발생하는데, 이를 분석하면 혈관과 미세 구조를 3차원 영상으로 구현할 수 있다. 조영제가 필요 없다는 장점이 있지만 대부분 크기가 크고, 고정형이어서 이동이 어렵다는 제약이 있었다. 김철홍 교수 연구팀은 ‘투명 초음파 트랜스듀서(TUT)2)’와 ‘광섬유 스캐너(Fiber Scanner)’를 하나로 통합한 핸드헬드(handheld) 광-음향 현미경 ‘hPAM-TUT(handheld PhotoAcoustic Microscopy with Transparent Ultrasound Transducer)’를 개발했다. 빛이 통과하는 투명 초음파 소자를 활용해 레이저와 초음파의 경로를 일치시켰고, 복잡한 거울 대신 가느다란 광섬유 자체를 진동시켜 빛을 스캔하는 방식을 적용했다. 구조를 획기적으로 단순화하면서도 영상 품질을 유지하는 데 성공한 것이다. 완성된 ‘hPAM-TUT’는 지름 17mm(밀리미터), 무게 11g(그램)에 불과하다. 머리카락 굵기의 10분의 1 수준인 7µm(마이크로미터) 해상도를 구현했고, 직경 2.6mm 시야에서 단일 3차원 볼륨 영상을 1.5초 만에 획득한다. 작지만 빠르고 또렷하다. 연구팀은 동물 실험을 통해 성능을 검증했다. 쥐의 위, 소장 등을 촬영해 복잡한 혈관망들을 선명하게 확인했으며, 응급 치료에 사용되는 에피네프린(Epinephrine)을 투여하자 귀의 미세혈관이 수축했다가 회복되는 과정도 실시간으로 관찰했다. 특히, 전이 초기 종양 주변에 형성되는 비정상적 혈관 구조를 선명하게 시각화했다. 정량 분석 결과, 종양 부위는 정상 조직보다 혈관 밀도와 구조적 복잡성이 유의하게 높았다. 종양 미세 환경의 변화를 정밀하게 포착할 수 있음을 보여주는 부분이다. 이 성과는 단순히 장비를 소형화한 데 그치지 않는다. 수술 중 병변을 실시간으로 확인하거나, 내시경과 결합해 초기 암을 빠르게 탐지하는 등 임상 현장에서 활용 가능성이 크다. 피부과, 종양학, 복강경 수술, 수술 중 영상 유도 진단 등 다양한 분야에서 진단과 치료의 정확도를 높이는 기반 기술로 확장될 것으로 기대된다. 한편, 이 연구는 교육부·한국연구재단 대학중점연구소사업, 과학기술정보통신부·한국연구재단 중견연구사업·세종과학펠로우십, 과학기술정보통신부 딥사이언스 창업 활성화 지원사업, 보건복지부·한국보건산업진흥원 글로벌 의사과학자 양성사업, BK21 FOUR 사업, 글로컬대학30 사업, 그리고 현대차 정몽구 재단의 지원을 받아 수행됐다. ▶️ DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-68148-8 1. 광-음향 현미경(PAM, Photoacoustic Microscopy): 물질이 빛을 흡수하면 순간적으로 열이 발생하고 팽창하면서 소리(초음파)가 나는 '광-음향 효과'를 이용한 현미경이다. 조영제 없이 생체 내 혈관, 적혈구, 멜라닌 등을 고해상도 3D 영상으로 볼 수 있다. 2. 투명 초음파 트랜스듀서(TUT, Transparent Ultrasound Transducer): 빛을 투과시킬 수 있는 투명한 소재(전극, 압전소자 등)로 만든 초음파 센서. 기존 불투명 센서와 달리 빛과 초음파의 경로를 물리적으로 일치시키기 용이해 소형화 및 고감도 영상 구현에 유리하다.

전자/IT/반도체 김병섭 교수 연구팀, 스스로 배우는 AI, 사람 대신 반도체 설계한다

[파운데이션 모델 기반 아날로그 반도체 자동화 난제 풀다] POSTECH 연구진이 사람의 감각과 경험에 의존해 오던 반도체 설계 난제를 AI로 해결했다. 이번 연구는 자동화가 어려웠던 ‘아날로그 반도체 설계’ 한계를 극복하며, 반도체 회로 및 시스템 분야 국제 학술지인 ‘IEEE Transactions on Circuits and Systems(TCAS-I)’에 최근 게재됐다. 반도체는 스마트폰, 자동차, AI 서버 등 현대 사회를 움직이는 핵심 기술이지만, 이 가운데 사람의 손과 경험이 가장 많이 필요한 설계 영역은 자동화가 쉽지 않았다. 회로 성능과 안정성을 좌우하는 구조를 수많은 규칙에 맞춰 사람이 직접 배치해야 하기 때문이다. 이처럼 설계자의 감각과 노하우에 의존해 온 대표적인 분야가 바로 ‘아날로그 반도체 설계’다. ‘아날로그 반도체 설계’는 자동화를 시도하기에 구조가 지나치게 복잡하고, 설계 방식도 회로마다 크게 달라 AI 적용도 쉽지 않았다. 또한, 반도체 설계 데이터는 기업 핵심 자산으로 외부 공개가 제한돼 학습에 필요한 데이터도 극히 부족했다. POSTECH 전자전기공학과 김병섭 교수팀은 ‘파운데이션 모델’ 개념에 주목했다. 이 모델은 대규모 데이터로 먼저 학습한 뒤, 소량의 추가 학습만으로 다양한 작업을 수행할 수 있는 범용 AI 모델로, ChatGPT 기반 기술로도 알려져 있다. 연구팀은 이 개념을 아날로그 반도체 레이아웃 설계에 적용했다. 연구의 핵심은 사람이 정답을 알려주지 않아도 AI가 스스로 설계 규칙을 익히는 ‘자기지도학습’ 방식이다. 연구팀은 아날로그 레이아웃1)을 작은 조각으로 나눈 뒤 일부를 가리고, 이를 다시 예측하도록 학습시켰다. 퍼즐 일부를 보고 전체 그림을 맞히도록 훈련하는 방식이다. 연구팀은 이를 통해 단 6개의 실제 반도체 설계 데이터로 약 32만 개의 학습 데이터를 자동으로 생성하는 데 성공했다. 사전학습을 거친 AI는 아날로그 레이아웃에 공통으로 반복되는 구조와 패턴을 자연스럽게 익혔고, 이후 적은 양의 추가 데이터만으로 회로 연결과 구조 형성에 필요한 ‘접점(contact)’, ‘비아(via)’, ‘더미 패턴’, ‘N-웰’, ‘금속 배선’ 등 다섯 가지 설계 작업을 수행했다. 실험 결과, AI가 생성한 레이아웃 96.6%가 설계 규칙과 회로 검증을 모두 통과했으며, 기존 방식에 비해 8분의 1 수준의 데이터만으로도 동일한 성능을 달성했다. 이번 연구는 작업마다 AI 모델을 새로 개발해야 했던 기존 방식에서 벗어나, 하나의 파운데이션 모델을 기반으로 다양한 반도체 설계 작업을 확장할 수 있음을 보여준 성과다. 이는 설계 인력의 부담을 줄이고 개발 기간을 단축해, 반도체 산업 전반의 생산성과 경쟁력을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다. 연구를 이끈 김병섭 교수는 “이번 연구는 데이터 부족으로 막혀 있던 아날로그 반도체 설계 자동화의 가능성을 실질적으로 확장한 성과”라고 연구의 의의를 전했다. 또한, 제1저자인 정순규 씨는 “산업 현장 적용을 목표로 연구를 이어갈 계획”이라고 덧붙였다. 한편, POSTECH 전자전기공학과 김병섭 교수, 통합과정 정순규·최원준 씨, 박사과정 최준웅 씨, 어닉 비스와스(Anik Biswas) 석사(現 삼성전자) 연구팀이 수행한 이번 연구는 과학기술정보통신부, 정보통신기획평가원, 한국연구재단, 한국산업기술진흥원, BK21 교육연구단의 지원을 받아 수행되었다. ▶️ DOI: https://doi.org/10.1109/TCSI.2025.3615646 1. 아날로그 레이아웃(Analog Layout): 아날로그 회로를 물리적 반도체 칩으로 구현하기 위한 기하학적 패턴 설계

김철홍·안용주 교수 공동 연구팀, 지방간, ‘3차원 초고속 혈관 초음파’로 정밀하게 판독한다

[POSTECH 연구팀, 초고속 초음파 미세혈류 영상을 통해 지방간 질환 진단 성능 개선] 지방간은 소리 없이 진행된다. 별다른 증상이 없어 보여도 간 속에서는 이미 변화가 시작. 더불어 지방간은 지방 축적을 핵심 특징으로 하면서도, 대사 기능 장애 등 여러 요인이 복합적으로 작용하는 질환으로 인식이 확장되고 있다. 문제는 이 변화를 얼마나 일찍, 얼마나 정확하게 포착하느냐다. 최근 POSTECH 연구진이 초음파로 간 내부 ‘핏줄 지도’를 그리는 데 성공했다. 지방간을 더 일찍, 더 정확하게 알아보는 길이 열린 것이다. 지방간은 전 세계에서 가장 흔한 만성 간 질환이다. 단순 지방 축적에서 출발해 염증과 간경화, 나아가 간암으로까지 이어질 수 있어 조기 발견과 지속적인 관찰이 매우 중요하다. 현재 임상 현장에서 널리 쓰이는 초음파 검사는 간 조직에 쌓인 지방 정도를 비교적 간편하게 평가할 수 있다는 장점이 있지만, 검사자에 따라 결과 편차가 발생하고, 자기공명영상(MRI)에 비해 정확도에도 한계가 있다. POSTECH 김철홍·안용주 교수 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해, 지방간 진행 과정에서 나타나는 미세한 혈관 변화에 주목했다. 연구팀이 개발한 기술은 초음파를 이용해 간 속 혈관을 3차원으로 시각화한다. 마치 위성으로 도심의 교통 흐름을 살펴보듯, 내부 혈관이 막히거나 꼬이는 변화까지 실시간으로 확인할 수 있다. 핵심은 초고속 도플러 영상(UFD*1) 기술이다. 이 기술은 초당 수천 장 이상의 초음파 영상으로 머리카락보다 가느다란 혈관 속 혈류까지 정밀하게 포착한다. 여기에 간 조직 지방 축적과 구조 변화를 측정하는 기존 초음파 기법을 더했다. ‘감쇠 영상(ATI*2)’과 ‘음향 구조 정량(ASQ*3)’ 기법을 더해 혈관·조직 정보를 함께 분석하는 3차원 다중 지표 초음파 영상 시스템을 완성했다. 지방간 질환 진단 및 모니터링을 위한 3차원 다중지표 초음파 영상 시스템 개요 연구팀은 이 시스템을 활용해 8주 동안 지방간이 진행되는 과정을 추적했다. 그 결과, 간 조직과 미세혈관이 어떻게 변화하는지를 3차원 영상으로 정밀하게 관찰하는 데 성공했으며, 높은 재현성과 견고성도 입증했다. 특히 지방간이 회복되는 과정에서 혈관과 조직 지표가 정상으로 돌아가는 양상까지 확인해 치료 반응 평가와 예후 판단에 활용할 수 있음을 증명했다. 분석 결과, 혈관 지표는 간 지방증의 정도와 높은 상관관계를 보였다. 연구팀은 여러 초음파 지표를 머신러닝 기법으로 통합해 종합 초음파 점수를 산출했고, 이를 통해 지방간 등급을 평균 92%의 정확도로 구분했다. 김철홍 교수는 "초고속 초음파 혈류 영상은 기존의 조직 중심 진단을 넘어, 미세혈관 변화를 진단에 직접 반영할 수 있다는 점에서 임상적 가치가 크다”라고 설명했다. 안용주 교수는 "미세혈관 수준에서 발생하는 변화를 조기에 감지하고 활용함으로써 정밀 의료의 새로운 가능성을 열었으며, 여러 간 질환으로의 확장 적용도 기대된다”라고 전했다. 이번 연구는 POSTECH 전자전기공학과·IT융합공학과·기계공학과·융합대학원 김철홍 교수, IT융합공학과·융합대학원 안용주 교수 연구팀이 수행했으며, 국제 학술지인 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 최근 게재됐다. 또한, 교육부, 과학기술정보통신부, 보건복지부 등의 지원을 받았다. ➡️ DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-65046-x 1. UFD(ultrafast Doppler imaging): 초당 수천 프레임 이상의 초고속 초음파 영상 획득을 통해 기존 도플러 초음파(혈류 초음파)로는 관찰이 어려운 미세혈류까지 고감도로 시각화하는 영상 기술. 2. ATI(attenuation imaging): 초음파 감쇠 정도를 정량화하여 간 내 지방 축적(지방증) 수준을 평가하는 정량 초음파 기법. 3. ASQ(acoustic structure quantification): 초음파 영상 신호의 통계적 분포를 분석해 간 조직의 미세 구조 변화를 수치로 평가하는 기법.

전자/IT융합/기계/융합 김철홍 교수팀, 머신러닝 기반 3D 광음향·초음파 유방 스캐너 개발… 진단 정확도 높이고 조직검사 감소

[POSTECH·지멘스 헬시니어스·세명기독병원, 3D 광음향·초음파 스캐너로 불필요한 생검 줄이고 진단 신뢰도 향상] 김철홍 교수팀이 지멘스 헬시니어스 초음파 프로브 연구팀과 함께 3차원 광음향 · 초음파 자동 유방 스캐너 시스템 개발을 공동으로 수행하였다. 이어, 개발한 시스템의 실제 임상 적용 가능성을 검증하기 위해 포항세명기독병원 유방외과 의료진과 임상 연구 및 평가를 진행하였다. 이 기술은 유방암 진단 정확도를 높이면서 검사자 숙련도에 따른 결과 차이를 줄이고, 불필요한 조직 검사를 줄이는 데 도움을 줄 것으로 기대를 모으고 있다. 이번 연구는 미국과학진흥협회(AAAS)에서 발행하는 국제 학술지인 ‘사이언스 어드밴시스(Science advances)’에 게재됐다. 유방암은 조기 발견이 생존율과 직결된다. 특히 유방 조직이 치밀한 여성의 경우 기존 유방 촬영술만으로 암을 발견하기 어렵다. 초음파 검사는 실시간으로 조직을 확인할 수 있고, 비침습적이며 비용도 비교적 저렴해 임상에서 널리 활용된다. 그러나 초음파는 검사자의 경험에 따라 결과가 달라지기 쉽고, 잘못된 양성 판정(위양성)으로 불필요하게 조직을 채취하는 검사가 시행되는 경우가 많다. 연구팀이 개발한 3D 광음향·초음파 융합 영상 시스템은 단순한 초음파 촬영을 넘어, 빛을 이용한 광음향 기술을 결합했다. 광음향 영상은 혈관 구조와 조직 내 산소 상태를 함께 보여주어 병변이 악성일 가능성을 더욱 정밀하게 판단한다. 또한, 자동 스캐너는 검사자가 직접 환자를 움직이지 않고 유방 전체를 스캔해 일관된 3D 영상을 제공하므로, 검사자 간 차이를 줄이고 진단 신뢰도를 높인다. 실제 임상 연구에서 환자 데이터를 기반으로 여러 빛의 파장을 이용한 광음향 영상을 촬영해 혈관 생성과 산소포화도를 측정했다. 이후 이 데이터를 기존 초음파 평가와 결합한 새로운 점수 체계를 적용한 결과, 기존 초음파와 비교해 민감도는 유지하면서(96.7%) 특이도 (66.7%)를 크게 높일 수 있었다. 김철홍 교수는 “이번에 개발한 3차원 광음향·초음파 융합 영상 기술은 초음파 기술의 장점을 살리면서 진단 특이도를 크게 높이는 새로운 플랫폼”이라며, “정확하고 객관적인 영상 정보를 통해 유방 질환 진단의 신뢰도를 높일 수 있을 것”이라고 전했다. 세명기독병원 백남선 원장은 “이번 성과는 단순한 연구를 넘어 대학과 병원이 협력해 실제 환자의 데이터로 임상 적용 가능성까지 직접 확인했다는 점에서 의미가 더욱 크다”라고 덧붙였다. 또한 지멘스 헬시니어스 초음파 프로브 연구팀의 박성식 상무는 “시스템 개발 단계부터 POSTECH과 긴밀하게 협력해 기술의 완성도를 높일 수 있었다”며, “지역 기반 산‧학‧병 협력 모델이 의료기기 분야 혁신을 이끌어갈 중요한 기반이 될 것”이라고 말했다. 한편, 이번 연구는 전자전기공학과·IT융합공학과·기계공학과·융합대학원 김철홍 교수, 전자전기공학과 박사과정 박신영 씨, 기계공학과 통합과정 성민식 씨, IT융합공학과 박사과정 김현희 씨 연구팀과 지멘스 헬시니어스 초음파 프로브 연구팀, 포항 대표 종합병원인 세명기독병원 유방외과 의료진(백남선 원장, 조용석 부장, 이준경 과장)이 함께 진행했다. 또한, 산업통상자원부, 보건복지부, 식품의약품안전처의 지원, 보건복지부 재원으로 한국보건산업진흥원을 통해 시행된 보건의료기술 연구개발사업, 교육부 재원의 한국연구재단 기초연구사업, 과학기술정보통신부 재원으로 지원되는 한국연구재단 연구과제, BK21 FOUR 사업 및 Glocal 30 대학 사업의 지원으로 수행됐다. DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.adz8585

전자/IT융합/기계/융합 김철홍 교수팀, 저사양 장비도 고급 장비처럼: AI광음향 융합 영상기술 개발

[POSTECH, Hybrid Diffusion 기술로 광음향 단층 촬영술 고해상도·고속 복원 시스템 개발] POSTECH 연구팀이 비싼 장비가 아니어도 실시간으로 몸속에 있는 장기와 종양의 변화를 3D(3차원)로 관찰하는 새 기술을 개발했다. 전자전기공학과·IT융합공학과·기계공학과·융합대학원(의과학전공) 김철홍 교수 연구팀 (인공지능대학원 박사과정 정현수 씨, 융합대학원(의과학전공) 석사과정 오승훈 씨, IT융합공학과 통합과정 김지웅 씨, 최성욱 박사(現 미국 스탠포드대 박사), 징게 양(Jinge Yang) 박사(現 미국 Caltech 박사) 연구팀이 진행한 이번 연구는 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스 (Advanced Science)’에 최근 게재됐다. 레이저를 비추면 몸속에서 아주 작은 소리가 나는데, ‘광음향 이미징’은 미세한 소리를 초음파 센서로 감지해 몸속을 영상으로 보여주는 기술이다. 이 원리를 활용한 ‘PACT(광음향 컴퓨터 단층 촬영 photoacoustic computed tomography)’ 기술은 반구형으로 배치된 센서들이 여러 방향에서 신호를 한꺼번에 받아들이기 때문에, 몸속의 구조와 기능, 그리고 조영 정보까지 한 번에 보여줄 차세대 영상 기술로 주목받고 있다. 하지만 기존의 고사양 PACT 장비는 센서 수가 많아 가격이 비싸고, 수집되는 데이터의 양이 너무 많아 처리 속도가 느리다 보니 몸속에서 빠르게 일어나는 변화를 실시간으로 보기 어렵다는 한계가 있었다. 연구팀은 적은 수의 센서만으로도 고해상도 영상을 만들 수 있는 PACT 기술을 개발했다. 그 핵심은 ‘하이브리드 확산(hybrid diffusion*1)’이라는 딥러닝 모델인데, 128개 센서만 가진 저사양 장비로 찍은 데이터를, 1,024개 센서를 쓰는 고급 장비 수준으로 보정해 주는 기술이다. 이 기술을 이용하면 종양 내부의 혈관이 어떻게 자라는지, 산소는 얼마나 공급되는지, 또 약물이 어디로 이동하는지까지 정량적으로 추적할 수 있다. 연구팀의 모델은 광음향 잡음에 최적화된 diffusion 전뱡향 과정을 제시하고, 세부 특징을 뽑아내는 CNN*2, 전체 흐름을 읽는 self-attention*3, 멀리 떨어진 정보를 효율적으로 연결하는 Mamba*4 모듈을 함께 사용한다. 덕분에 기존 확산 모델은 수백 번 계산해야 했던 과정을 단 2번의 계산만으로 빠르게 영상화할 수 있는 것이 큰 강점이다 실험에서도 높은 성능이 확인됐다. 256개 센서만 있는 장비에서도 산소포화도와 헤모글로빈양을 정확하게 측정할 수 있었고, 종양 주변의 혈관이 새로 생기거나 산소가 부족해지는 변화도 안정적으로 포착했다. 또한 ‘전이학습*5’을 적용한 결과, 128채널 장비에서도 심장·뇌·신장 등 주요 장기의 빠른 변화를 고속으로 촬영할 수 있었다. 특히, 조영제를 사용한 약물 추적 실험뿐 아니라 조영제를 쓰지 않은 경우에도 영상 품질이 크게 향상된 것으로 나타났다. 연구를 이끈 김철홍 교수는 “이번 기술의 핵심은 고가 장비 없이도 종양 변화를 안정적으로 관찰할 수 있다는 점”이라며 “앞으로 종양뿐만 아니라 심혈관·내분비 질환 등 여러 연구 및 임상 분야에서 장비의 진입 장벽을 낮추는 실질적 해결책이 될 것”이라고 설명했다. 한편, 이 연구는 교육부 지원 한국연구재단 기초과학연구프로그램, 과학기술정보통신부가 지원 한국연구재단 연구과제, 과학기술사업화진흥원 지원사업, 정보통신기획평가원의 인공지능대학원지원사업, BK21 FOUR 프로그램 및 Glocal 30 대학 사업의 지원을 받아 수행됐다. DOI: https://doi.org/10.1002/advs.202513624 1. diffusion: 데이터를 노이즈화·복원하는 과정을 학습해 고품질 영상을 생성하는 딥러닝 기반 생성 모델이다. 2. CNN: 데이터의 작은 영역에 합성곱 필터를 적용해 국소 특징을 추출하는 신경망이다. 3 Self-attention: 입력의 모든 위치를 서로 비교해 중요한 부분에 더 집중하게 하는 메커니즘이다. 4. Mamba: 시간에 따라 변하는 데이터를 읽어가며, 그중에서 중요한 정보만 골라 효율적으로 처리하는 방식이다. 5. 전이학습: 많은 데이터로 학습한 모델의 능력을 이어받아, 적은 데이터로도 빠르게 좋은 성능을 내는 방법이다.

IT융합/기계/전자/융합 박성민 교수팀, 혈당 예측은 기본, 저혈당까지 잡는 똑똑한 AI

[POSTECH, 누구나 사용할 수 있는 ‘혈당 예측+저혈당 감지’ DA-CMTL 모델 개발] 하루에도 여러 번 손가락을 찔러 혈당을 확인하고 인슐린을 주사해야 하는 당뇨 환자들에게 희소식이 전해졌다. POSTECH 연구진이 혈당 변화를 예측하고 위험한 저혈당까지 감지할 수 있으며, 다양한 환자에게 적용할 수 있는 인공지능 기술을 개발했다. 이번 연구는 세계적인 학술지 ‘네이처(Nature)‘ 파트널 저널인 ‘npj Digital Medicine’에 지난 16일 게재됐다. 혈당은 식사나 운동에 따라 끊임없이 변한다. 건강한 사람은 췌장에서 인슐린이 분비되어 혈당이 일정하게 유지되지만, 제1형 당뇨병 환자는 그렇지 않다. 췌장 세포가 손상되어 인슐린 분비가 거의 이루어지지 않기 때문이다. 결국 환자 스스로 혈당을 관리해야 하는데, 혈당이 과도하게 떨어지는 ‘저혈당’이 발생하면 의식을 잃거나 심정지로 이어질 수 있어 매우 위험하다. 인공지능을 활용한 혈당 관리 연구는 꾸준히 이어져 왔지만 한계가 있었다. 기존 기술은 특정 환자 데이터를 기반으로 만들어져 다른 환자에게 적용하기 어려웠고, ‘혈당 예측’과 ‘저혈당 감지’를 각각 따로 처리해야 해 의료 현장에서 사용하기에 불편함이 컸다. IT융합공학과·기계공학과·전자전기공학과·융합대학원 박성민 교수, 황민주 석사 연구팀은 ‘DA-CMTL(Domain-Agnostic Continual Multi-Task Learning)’이라는 인공지능 모델을 개발했다. 이름은 조금 복잡하지만, 쉽게 말해 ‘누구나 사용할 수 있는 혈당 관리 AI’다. 이 모델은 환자들이 팔에 붙이는 ‘연속혈당측정기(CGM*1)’에서 5분마다 기록되는 혈당 수치와 인슐린 주입 데이터를 학습한다. 이렇게 축적된 데이터를 바탕으로 혈당 변화를 예측하고, 동시에 저혈당 발생 가능성까지 계산해 낸다. 특히, 연구팀은 세 가지 기술을 결합해 성능을 높였다. 첫째, ‘지속 학습(Continual Learning)’을 통해 환자마다 다른 데이터를 차례대로 학습해도 안정적인 성능을 유지하도록 했다. 이어서, ‘다중 작업 학습(Multi-Task Learning)’을 적용해 혈당 예측과 저혈당 감지를 동시에 수행하는 통합 구조를 구현했다. 마지막으로, 가상 환경에서 학습한 지식이 실제 환자 데이터에서도 효과를 내도록 ‘가상-현실 전이(Sim2Real Transfer)’ 기법을 더했다. 실험 결과, 이 모델은 혈당 예측 정확도를 나타내는 RMSE(평균제곱근오차)에서 14.01mg/dL를 기록하며, 기존 모델보다 5.12mg/dL 더 정확한 성능을 보였다. 또한, 전임상 실험을 넘어 실제 실시간 인공췌장 시스템에서도 뚜렷한 개선 효과를 보여, 의료 현장 적용 가능성까지 확인됐다. 이번 연구의 가장 큰 성과는 특정 환자에만 국한되지 않고 다양한 환자군에 폭넓게 적용할 수 있다는 점이다. POSTECH 박성민 교수는 “이번 연구로 차세대 인공췌장 기술로 발전할 수 있는 토대를 마련했다”라며, “이를 통해 당뇨 환자의 치료 방식과 삶의 질을 획기적으로 개선할 수 있기를 바란다”라고 전했다. 한편, 이번 연구는 한국연구재단 중견사업, 과학기술정보통신부 IP스타과학자 사업, 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 인공지능핵심고급인재양성 사업 등의 지원을 받아 수행됐다. DOI: https://www.nature.com/articles/s41746-025-01994-4 1. CGM: Continuous Glucose Monitoring, 연속혈당측정기로 혈액 속 포도당 수치를 5~15분 단위로 기록하고, 스마트폰이나 전용 수신기로 데이터를 전송한다.