장병탁(전자계산기공학82-86) 컴퓨터공학부 교수 연구팀이 지난 6월 5일 미국 뉴올리언스에서 개최된 ‘2018 북미 컴퓨터언어학학회’ 워크숍인 ‘시각적 스토리텔링 인공지능(AI) 챌린지’에서 우승했다. 시각적 스토리텔링 AI 챌린지는 AI가 5장의 사진을 보고 자연어로 문장을 생성하는 능력을 평가하는 대회다.

장 교수팀은 국가 전략과제로 추진되는 비디오튜링테스트(VTT) 사업을 수행하며 확보한 기술을 활용해 이번 대회에 참가했으며, 평가 결과 이야기 집중도, 구성의 응집성, 결과물의 공유의사 등 6가지 항목에서 모두 최고점을 받았다. 장 교수는 “머지않아 사진 묶음을 보고 여행기를 자동으로 작성하는 서비스나 일상에 대한 이해를 바탕으로 하는 추리 기술이 등장할 것”이라고 말했다.

한편 장 교수팀은 지난 6월 18일 미국 솔트레이크시티에서 개최된 ‘2018 컴퓨터비전패턴인식학회’의 워크숍인 ‘인공지능 시각 질의응답 대회(VQA Challenge)’에서 전 세계 40개 팀 중 공동 2위에 오르기도 했다. 장 교수팀의 기술은 단일 모델로는 가장 우수한 성능을 보였지만 앙상블 모델 성능에서 페이스북 연구팀에 근소한 차이로 뒤져 준우승을 차지했다. 단일모델 부문은 인공지능 모델 1개의 성능을 평가하고, 앙상블 모델 부문은 인공지능 모델 여러 개를 합쳐 성능을 평가한다.

이번 대회는 주최 측이 다양한 그림을 제시하고 질문을 하면 연구팀이 개발한 인공지능이 이에 답을 하는 방식으로 진행됐다. 장 교수팀은 이 대회에서 71.69점을 획득했다. 페이스북 연구팀의 점수는 72.41점이었다.

서정원(의학95-99)·강시혁(의학98-05) 순환기내과 교수가 신인식 카이스트 교수팀과 협력해 스마트폰으로 심장소리를 녹음하면 의료진의 도움 없이 심장질환을 진단하는 연구용 모바일 앱(CPstethoscope)을 개발했다.

이 앱은 사람의 뇌 시신경을 본뜬 ‘합성곱(Convolutional) 신경망’ 알고리즘을 기반으로 딥러닝을 통해 정상 심장소리와 대동맥판막협착증 환자 등의 심장소리를 구분한다. 연구팀은 심장질환자 46명에게 의료현장에서 사용 중인 전자청진기와 삼성·LG전자의 스마트폰 3종에 내장된 마이크를 가슴에 대고 10초간 녹음해 정확도를 비교했다. 그 결과 46명 중 30명에게서 90% 가까운 심장질환 여부를 판별한 것.

강 교수는 “이번 연구를 통해 의사의 도움 없이 심장질환 여부를 선별 검사할 수 있는 인공지능 앱의 가능성과 보완점이 확인됐다”면서 “해석 가능한 심장 소리를 선별하고 심잡음도 판별할 수 있도록 앱의 기능을 보완 중”이라고 말했다.

석영재(미생물81-85) 생명과학부 교수 연구팀이 장 내 세균 영양결핍일 때의 신호전달 원리를 분자생물학적으로 규명했다. 연구팀은 영양분 결핍일 때 당 대사와 경보호르몬 양 조절의 직접적인 연결고리로 Rsd 단백질이 핵심 역할을 한다는 사실을 밝혀낸 것. 특히 세균이 포도당을 모두 섭취한 뒤 다른 탄소원을 섭취하기 전 일시적으로 영양 결핍일 때, Rsd가 주요한 역할을 한다.

석 교수는 “이번 연구는 경보호르몬의 양이 탄소원에 의해 직접 조절된다는 것을 최초로 밝힌 것”이라며 “이를 바탕으로 항생제를 사용하지 않고 병원성 또는 항생제 내성을 제어할 수 있는 새로운 방법을 개발할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.