"암세포 구분하는 AI 기술" KAIST, 세포 인식기술 국제대회 우승

윤세영 교수 연구팀, 세포 이미지 자동 분석하는 '메디아 '기술 개발

암 진단 등 다양한 생명과학, 이미지 기반 추론 분야에도 응용 가능

윤세영 KAIST 교수 연구팀이 국제 AI 학회 뉴립스 2022에서 열린 세포인식기술 경진대회 결과 1위를 차지했다고 28일 밝혔다. 왼쪽부터 윤세영 교수, 이기훈 박사과정, 김상묵 박사과정, 김준기 석사과정이 기념사진을 촬영하고 있다.[사진=KAIST]

국내 연구진이 세계 최고 수준의 인공지능(AI) 학회에서 AI 기반 세포 인식기술 경진대회 1위를 차지했다. 해당 기술로 암 진단 등 다양한 생명과학 분야 기술이 발전할 전망이다. 특히 이미지 인식 기술은 기상 예측이나 자율주행 등에도 접목할 수 있어 활용이 기대된다.

한국과학기술원(KAIST)은 윤세영 김재철AI대학원 교수 연구팀이 AI 학회 '뉴립스(NeurIPS) 2022'에서 열린 '세포 인식기술 경진대회' 결과 취리히 리서치센터, 베이징대, 칭화대, 미시간대 등 세계 연구팀을 제치고 1위를 차지했다고 28일 밝혔다.

뉴립스는 국제기계학습학회(ICML), 표현학습국제학회(ICLR)와 함께 권위있는 AI 학회로 꼽힌다. 뛰어난 연구자가 제출하는 논문도 승인될 확률이 25%에 불과해, 학회 심사를 통과하기 어려운 것으로 알려져 있다.

윤세영 교수 연구팀은 이번 학회에서 세포 인식기술 경진대회에 참가했다. 이기훈(박사과정), 김상묵(박사과정), 김준기(석사과정) 등 3명의 연구원으로 구성된 OSILAB 팀은 초고해상도 현미경 이미지에서 AI가 자동으로 세포를 인식하는 기술 MEDIAR(메디아)를 개발해 2위 팀과 큰 성능 격차로 1위를 달성했다.

세포 인식은 생명·의료 분야의 시작이 되는 중요한 기반 기술이다. 하지만 현미경 측정 기술과 세포 종류 등에 따라 다양한 형태로 세포가 관찰될 수 있어, AI가 학습하기 어려운 분야로 알려져 있다. 경진대회는 이러한 한계를 극복하기 위해 제한된 시간 안에 현미경 이미지에서 세포를 인식하는 기술을 주제로 열렸다.

연구팀은 기계학습에서 소수의 학습 데이터를 더 효과적으로 활용해 성능을 높이는 '데이터 기반 접근법'과 인공신경망의 구조를 개선하는 '모델 기반 접근법'을 종합적으로 활용해 메디아 기술을 개발했다. 이를 통해 정확하게 세포를 인식하고, 고해상도 이미지를 빠르게 연산해 대회에서 좋은 성과를 얻을 수 있었다.

윤 교수는 "메디아는 세포 인식뿐만 아니라 기상 예측, 자율주행 등 이미지 속 다양한 개체를 인식할 수 있어, 정확한 예측이 필요한 많은 분야에 적용할 수 있다"고 설명했다.

팀을 이끈 이기훈 박사과정은 "평소 기본기를 중요시하는 교수님의 가르침 덕분에 좋은 성과를 낼 수 있었다. 새로운 문제에 끊임없이 도전하자는 것이 연구팀의 기본 정신"이라고 말했다.

김상묵 박사과정은 "연구 과정에서 많은 실패가 있었지만, 세상에 꼭 필요한 기술이라는 생각으로 끝까지 노력했다"며 "혼자서라면 절대 해내지 못했던 결과인 만큼 팀원들에게 정말 감사하다ˮ라고 수상 소감을 전했다.

김준기 석사과정은 "팀원과 이룬 성과가 의료 분야 AI가 겪는 현실의 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있기를 바란다"고 밝혔다.

한편, 연구팀은 생명과학 분야 연구의 발전을 돕기 위해 개발된 기술을 전면 오픈소스로 공개한다고 밝혔다. 학습된 AI 모델과 인공지능을 구현하는 프로그램 소스 코드는 개발자 플랫폼인 깃허브(GitHub)를 통해 이용할 수 있다.