연구실 소식

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  1. 연구

    별도 설치 없는 웹 브라우저 기반 초경량 분할 추론 시스템 ‘SplitLLM’ 개발

    연구팀이 파이썬 런타임이나 전용 프로그램 설치가 필수적이었던 기존 네이티브 분할 추론의 한계를 넘어, 순수 웹 브라우저 내부에서 대규모 언어 모델(LLM)을 직접 분할하고 협력 실행하는 혁신적인 웹 브라우저 단 분할 추론 시스템 ‘SplitLLM’을 개발하였습니다. 그동안의 온디바이스 및 분할 추론 연구는 대부분 네이티브 환경을 전제로 하여 사용자 기기에 별도의 설치 과정과 높은 저장공간을 요구했으며, 반대로 기존 웹 기반 모델들은 거대 모델을 브라우저에 전부 올리지 못해 성능 낮은 기기에서는 실행 자체가 불가능했습니다. 연구팀은 웹 표준 하드웨어 가속 인터페이스인 WebGPU를 기반으로 브라우저 런타임을 설계하여, 사용자가 웹페이지 접속만으로(Zero-installation) 브라우저가 모델의 앞단 레이어를 직접 분할 실행하고 나머지는 서버가 처리하는 획기적인 '인-브라우저(In-Browser) 분할 추론' 생태계를 구현하였습니다. 특히 연구팀은 웹 브라우저의 특수한 제약 환경(브라우저 GPU 메모리 한계 및 웹소켓 통신 오버헤드)을 정밀하게 고려한 전용 브라우저-서버 분할 아키텍처를 구축하였습니다. 웹 브라우저 내부에서 자기회귀(Autoregressive) 생성에 필수적인 키-값(KV) 캐시를 서버와 나누어 유지, 관리하는 분산 KV 캐시 엔진을 구현하고, 브라우저가 전송하는 중간 활성화 데이터를 효율적으로 압축하기 위해 '오프라인 보정 채널별 8비트 양자화' 기술을 접목하였습니다. 이를 통해 브라우저 단에서 서버로 보내는 데이터 크기를 50% 줄이면서도 모델의 정확도 손실을 0~7% 이내로 최소화하였으며, 대역폭이 제한적인 웹 접속 환경에서도 디코딩 속도를 1.7~2.6배까지 대폭 끌어올렸습니다. 나아가 브라우저 실행 단계에서 복잡한 테스트 오프로딩 없이도 단 한 번의 브라우저 로컬 연산 속도 측정과 네트워크 핑만으로 기기 성능에 맞춰 로컬 실행과 분할 실행 여부를 즉각 판별하는 '경량 브라우저 배치 규칙'을 완성하였습니다. 연구팀은 "네이티브 애플리케이션 설치라는 진입 장벽을 완전히 허물고, 일반 PC나 모바일의 웹 브라우저 자체가 지능형 AI 연산의 분할 주체로 작동할 수 있음을 WebGPU를 통해 기술적으로 입증한 성과"라며, "웹 환경에서의 개인정보 보호와 서비스 접근성을 동시에 극대화할 수 있어, 향후 차세대 웹 플랫폼, 브라우저 기반 공간 컴퓨팅 서비스 등에 폭넓게 활용될 것"이라고 밝혔습니다.

  2. 연구

    두개골 조기유합증 AI 진단 프레임워크 개발 공동연구

    연구팀이 서울대학교병원 성형외과 연구팀과의 다학제 공동 연구를 통해, 영유아 두개골 X-ray 영상에서 두개골 조기유합증을 조기에 정밀하게 진단할 수 있는 딥러닝 기반 인공지능 프레임워크를 개발하였습니다. 두개골 조기유합증은 두개골 봉합선이 정상보다 일찍 유합되어 뇌 발달 저해 및 두개골 기형을 유발할 수 있는 선천성 질환으로 생후 수개월 내 조기 발견이 매우 중요하지만, 방사선 피폭 부담이 적은 X-ray는 미세 봉합선의 중첩과 낮은 해상도로 인해 판독의 난이도가 높고 판독자 간 편차가 크다는 임상적 한계가 존재해 왔습니다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 봉합선 분할과 마스크 가중치 분류를 결합한 통합 딥러닝 파이프라인을 구축하였습니다. 기존 모델들이 비정상적인 두개골의 전체 외형이나 2차적 변형에 과도하게 의존하여 단순 자세성 사두증과 오인할 위험이 있었던 점을 극복하고자, 봉합선의 해부학적 위치를 직접 분할하고 이를 가중치 맵으로 활용해 AI가 실제 병변인 봉합선 부위에 집중하도록 설계하였습니다. 그 결과, 다각도 영상 통합 분석 기준 94.1%의 높은 진단 정확도와 0.994의 AUROC를 기록함은 물론, 설명 가능한 인공지능(Grad-CAM) 분석을 통해 병변 중심의 해부학적 설명 가능성까지 확보하였습니다.

  3. 2
    연구

    초경량 의료 AI 하이브리드 아키텍처 ‘EfficientMedFormer’ 개발. 글로벌 벤치마크서 SOTA 달성

    연구팀이 방향성 분해 원리를 적용해 초경량성과 진단 정확도를 동시에 극대화한 의료 영상 분류 모델 ‘EfficientMedFormer’를 개발하였습니다. 연구팀은 2D 합성곱을 수평/수직 1D로 분해하는 ‘Aniso Block’과 공간 정보 손실 없이 선형 복잡도로 전역 문맥을 포착하는 ‘GCAA 어텐션’을 결합해, 고비용 거대 AI 모델의 임상 도입 장벽을 해소하는 고효율 하이브리드 구조를 완성하였습니다. 특히 본 모델은 단 2.39M 파라미터와 0.28 GFLOPs라는 극소형 스펙에도 불구하고, 대규모 국제 벤치마크 MedMNIST v2의 9개 과제에서 최고 정확도를 기록하고 뇌종양 MRI 분류에서 99.4%, Kvasir 내시경에서 86.5%의 정확도를 달성하며 거대 ViT 및 Mamba 모델을 제치고 SOTA(State-of-the-Art) 성능을 입증하였습니다. 또한 Orange Pi 5B(74.6ms), iPhone 14 Pro(16.5ms) 등 실제 임상 엣지 디바이스에서 실시간 추론 속도를 검증받으며 현장 진료(Point-of-Care) 환경에서의 실용성을 높였습니다.

  4. 연구

    DGIST와의 공동연구를 통해 '유연 스트레인 센서 기반 실시간 가상 방광(Virtual Bladder) 모니터링 기술' 개발

    연구팀이 대구경북과학기술원(DGIST) 이상훈 교수 연구팀과의 융합 공동연구를 통해, 신축성 유연 스트레인 센서를 활용하여 방광 부피 변화를 실시간으로 정밀 추적하고 3차원으로 시각화하는 디지털 트윈 기반 ‘가상 방광(Virtual Bladder)’ 모니터링 기술을 개발하였습니다. 신경인성 방광 및 저활동성 방광(UAB) 환자들은 체내 감각 저하로 인해 소변 배출 시점을 스스로 인지하기 어려워 요로 감염이나 신장 손상 등 심각한 합병증을 겪는 경우가 많으나, 기존의 초음파나 삽입형 카테터 방식은 지속적인 실시간 모니터링이 어렵거나 감염 위험이 높다는 한계가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 공동연구팀은 방광의 유연한 조직 특성에 적합한 에코플렉스(Ecoflex) 소재와 금 코팅 탄소나노튜브(AuCNT)를 결합하여 고민감도 스트레인 센서를 제작하고, 방광 벽의 비등방성(Anisotropic) 팽창을 다각도에서 포착할 수 있는 3채널 구조의 센서 레이아웃을 구축하였습니다. 연구팀은 센서 각 채널에서 획득한 기계적 변형률 신호를 바탕으로 방광의 체적 변화를 추정하고, 이를 기반으로 실시간 체적 변화를 정밀하게 재구성하는 가상 방광 3D 기하학 모델링 알고리즘을 구현하였습니다. 실제 돼지 방광을 이용한 체외(Ex-vivo) 실험에서 제안된 시스템은 최대 600mL 팽창 환경에서도 평균 6.27%의 낮은 체적 오차율을 기록하며 방광의 팽창 거동을 매우 정확하게 추적해 냈습니다. 이번 연구 성과는 향후 방광 기능 장애 환자를 위한 폐루프 신경변조 치료 기기 및 환자 맞춤형 디지털 트윈 진단 시스템을 구축하는 데 핵심적인 교두보가 될 것으로 평가받습니다. 연구팀은 "첨단 유연 나노 복합재 센싱 기술과 3D 디지털 트윈 모델링 기술이 결합하여 실제 장기의 역동적인 거동을 디지털 공간에 신뢰성 있게 구현한 성과"라며, "앞으로도 DGIST 및 임상 연구진과의 지속적인 다학제 협력을 통해 장기 생체 적합성 및 안정성을 높이고 자율 적응형 배뇨 치료 솔루션으로 발전시켜 나갈 계획"이라고 밝혔습니다.

  5. 연구

    환자 맞춤형 이명 소리치료 기술 공동 개발 착수

    연구팀이 이대목동병원(이비인후과 연구팀)과의 긴밀한 산학 병원 협력을 통해, 난치성 이명 환자의 증상 완화와 청각 재활을 돕는 'AI 및 디지털 신호 처리 기반 환자 맞춤형 이명 소리치료 기술' 개발을 본격적으로 추진합니다. 이명은 외부 소리 자극이 없음에도 귀나 머릿속에서 소리를 지속해서 인지하는 질환으로, 일상생활의 집중력 저하, 수면 장애, 우울감 등을 유발하지만 환자마다 들리는 주파수와 중증도가 달라 획일적인 치료 적용에 한계가 있어 왔습니다. 이번 협업을 통해 환자의 청력 검사 데이터 및 이명 주파수 특성을 정밀하게 반영하는 개인 맞춤형 사운드스케이프 치료 알고리즘을 고도화합니다. 연구팀이 보유한 주파수 대역저지(Notch/Band-stop) 필터링 기법과 뇌파 동조를 유도하는 바이노럴 비트, 컬러 노이즈 합성 기술을 접목하고, 이를 이대목동병원의 풍부한 임상 노하우와 환자 치료 프로토콜에 연계하여 실시간 모바일, 웹 스트리밍 기반의 차세대 디지털 청각 치료 플랫폼을 구축할 계획입니다.

  6. 연구

    제머나이소프트 컨소시엄, 혼합현실 서비스 시연

    제머나이소프트, 광운대학교 공간컴퓨팅연구실, 한국가상증강현실산업협회, 공간의파티(이하 컨소시엄)는 ‘유니버설 혼합현실 서비스를 위한 AR 클라우드 기반 오픈 앵커(Anchor) 개발’ 과제 수행하였습니다. 관련기사: https://www.koit.co.kr/news/articleView.html?idxno=91950

  7. 연구

    권순철 교수 연구팀, VR·AR 기반 정밀 동체시력 측정 기술 개발

    권순철 교수, 김정호 박사 연구팀, 가상ㆍ증강현실 기반 정밀 동체시력 측정 기술 개발 우리 대학 권순철 교수·김정호 박사 연구팀은 가상·증강현실(VR·AR) 기반 헤드 마운트 디스플레이(HMD) 동체시력측정 기술을 개발했다고 밝혔다. 동체시력을 효율적으로 측정할 수 있는 정밀 기법이 개발됨으로써 스포츠 및 교통 등 다양한 분야에 활용될 것으로 예상된다. 정밀 안구추적 기술과 VR·AR 기술을 결합해 동체시력을 타각적으로 정확히 측정할 수 있어 스포츠·교통·의학 등의 분야에 널리 활용될 것으로 기대를 모은다. 정지시력은 고정된 시력검사표를 보는 것만으로 검사가 가능하지만, 관찰자가 움직이거나 관찰 대상이 움직이는 상태에서 대상물을 볼 수 있는 능력을 의미하는 동체시력은 실 환경 기반의 규격화된 시력검사표를 제시하는 방법이 마땅치 않아 측정에 어려움이 난제해 있다. 또한 동체시력은 운동선수 시각능력, 운전자 교통사고 예방에 중요하다. 정지시력이 좋더라도 동체시력이 나쁘면 운전 시 사고로 이어질 수 있다. 권순철 교수팀이 개발한 본 시스템은 HMD를 착용하고 실내에서 타각적으로 정밀하게 동체시력을 측정할 수 있다는 점이 가장 큰 장점이다. VR이나 AR을 활용, 실생활에서 움직이는 대상을 보듯 신체의 움직임을 유도할 수 있다. 본 연구는 한국연구재단 이공분야 기초연구사업의 일환으로 수행되었다. 권순철 교수는 “이번 연구는 피검사자의 자각적 판단에 의해 측정 가능했던 방식을, 타각적으로 정밀하게 측정하는 것이 가능하다는 점을 입증한 것”이라면서 “안구추적을 통해 실제 피검사자가 시표를 보고 있는 순간과 음성 피드백 간의 지연을 확인할 수 있어 측정 정확도를 높인 것에 큰 의의가 있다.” 라고 밝혔다. 관련기사: https://www.kw.ac.kr/ko/life/newsletter.jsp?BoardMode=view&DUID=2169