KIST, 인공 촉각 뉴런에 인공신경망학습 결합
딱딱한 정도 감지해 악성·양성 종양 구분해 내
[파이낸셜뉴스]한국과학기술연구원(KIST) 스핀융합연구단 이현정 박사팀과 인공뇌융합연구단 이수연 단장팀이 인공 촉각 뉴런 소자와 인공신경망 학습 방법을 이용해 유방암을 진단하는 기술을 개발했다. 연구진이 개발한 인공 촉각 뉴런은 조직의 딱딱한 정도를 파악해 악성종양과 양성종양을 구분한다. 이 기술로 유방 종양의 악성여부를 95.8%의 정확도로 구분해냈다.
연구진은 6일 "이 인공 촉각 뉴런 기술은 간단한 구조와 방식으로 물질의 기계적 성질을 감지하고 학습할 수 있다"고 설명했다. 또한 "향후 인공 촉각 뉴런으로 탄성 이미지를 얻어 현재 유방암 진단에 사용하고 있는 탄성 초음파의 단점을 해결했다"고 말했다.
생물학적 촉각 뉴런과 본 연구에서 개발한 인공 촉각 뉴런 소자의 동작 비교. KIST 제공
연구진이 개발한 인공 촉각 뉴런 소자는 딱딱한 물질일수록 누를 때 압력을 더 빨리 느낀다. 누르는 힘이 클수록 더 빠른 전기적 스파이크를 발생시키도록 하고, 압력에 대한 감지 민감도를 동시에 개선했다.
이 소자에서 발생되는 전기적 스파이크의 속도는 0.00001초 이하다. 일반적으로 물체를 누르는데 수 초가 걸리는 것과 비교해 10만배 이상 속도가 빨라 실시간으로 누르는 힘의 변화를 스파이크로 변환할 수 있다.
연구진은 "저전력, 고정확도의 질병 진단 뿐만 아니라 로봇 수술 등과 같이 수술 부위를 인간이 직접 접촉할 수 없는 환경에서 빠른 시간 내에 인식하고 판단해야 하는 상황에도 유용하게 활용할 수 있을 것"이라고 말했다.
monarch@fnnews.com 김만기 기자
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