한국과학기술연구원 미래융합전략센터에서는 매년 과학기술정보통신부와 미래융합협의회 공동으로 ‘융합연구 Fellowship’공모전을 개최한다. 본 공모전은 신진연구자 및 대학원생들을 대상으로 하며, 융합연구 장려와 연구·정책·기술 아이디어 제시 기회 제공을 목적으로 한다.

본 12월호에서는 ‘2023년 융합연구 Fellowship’에서 선정된 최우수, 우수 그리고 특별 연구결과물을 소개한다.

현장형 마약 검출 기술 및 연구 동향 금속 닷 데코레이션을 통한 p-type SnO 박막의 표면•계면 제어 방법 연구

몇 년 전까지만 해도 공상과학 영화에서만 볼 수 있었던 투명 디스플레이가 실생활에서 활용될 수 있을 정도로 진화했다. 화면이 투과도를 갖고 있어 화면의 뒷면이 보이는 특징을 갖고 있는 투명 디스플레이를 제작하기 위해서는 반도체와 같은 각종 부품이 투명해야 하는데, 이처럼 투명한 전자 소자를 만들기 위해 p-형 산화 반도체가 필수적이다. 디지털 제품들이 초소형화 및 고기능화 됨에 따라 차세대 반도체를 위한 고성능 박막의 필요성이 증대되었다.

본 호 1부에서는 박막을 낮은 온도에서 원자 수준의 얇은 두께로 균일하게 입히는 공정법인 원자층 증착법으로 형성된 금속 닷을 p-형 반도체 박막의 표면과 계면에 추가하여 전기적 반응 속도가 빠른 차세대 박막 트랜지스터를 개발하는 기술을 소개한다. 또한 금속 닷을 통한 p-형 SnO 트랜지스터 성능 향상과 그 메커니즘을 규명한다.

반도체는 ‘산업의 쌀’로 불릴 만큼 다양한 산업분야에서 활용되고 있다. 반도체 산업의 주권을 확보하기 위해 주요국 간의 경쟁이 치열한 가운데, 우리나라도 반도체 산업을 전략산업으로 규정하고 투자 규모를 확대하고 지원을 강화하고 있다. 제안된 본 연구가 미래 반도체 기술을 선점하는 데 기여하기를 기대해 본다.

들리는 얼굴: 이미지를 활용한 가상 인물의 목소리 생성 및 변환 인공지능

이제는 사람의 실제 목소리 없이도 애니메이션 또는 게임 속 가상 인물의 특징에 맞는 목소리를 생성할 수 있는 시대가 도래 했다. 이는 인공지능 기술의 발전에 따른 것으로, 인공지능 기술은 애니메이션 또는 게임 등과 같은 가상 세계의 콘텐츠 생성에 드는 인력과 비용을 효과적으로 줄일 수 있는 조력자 역할을 한다. 기존에는 가상 인물의 목소리를 생성하기 위해 실제로 존재하는 사람의 음성에서 음성 정보를 추출하고 변환하였으나 한계가 있었다.

본 호 2부에서는 이 문제를 해결하기 위해 얼굴 외형으로부터 음성과 상관관계가 있는 정보를 추출하여 음성을 생성 및 변화시키는 인공지능 기술에 대해 소개한다.

문화체육관광부에 따르면 2024년 세계 애니메이션 시장 규모는 약 73억 달러(약 8조 500억 원)에 달할 것으로 전망된다. 가상 인물이 애니메이션을 비롯하여 게임 등 여러 응용 분야에서 활용될 것으로 전망됨에 따라, 본 연구에서 소개된 가상 인물의 목소리 생성 방법으로 목소리 디자인 비용을 줄이고 생성 기간을 단축함으로써 다양한 콘텐츠 산업에 도움이 될 수 있기를 기대해 본다.

인공지능 공통 데이터 모델(CDM)을 활용한 약물 치료 패턴 연구 동향

약물에 대한 부작용을 인지하지 못하거나 과다 복용할 경우에는 생명을 위협할 수 있는 심각한 상황에 처하게 되기 때문에 올바른 처방이매우 중요하다. 최근 의료계에서는 의료 빅데이터를 활용하여 환자에게 처방된 약물의 패턴을 분석할 수 있게 되었다. 이를 통해 약물의 효과와 안전성 그리고 어떤 약물로 인해 치료 목표에 얼마나 도달했는지, 약물을 왜 중간에 변경했는지에 대한 분석이 가능해졌다.

본 호 3부에서는 2010년에 미국 정부의 지원으로 결성된 OMOP(Observational Medical Outcomes Partnership)의 공통 데이터 모델(CDM, Common Data Model)을 활용한 문헌고찰 방법으로 약물 치료 패턴을 분석하는 법을 소개한다. 아울러, 본 분석 방법을 이용하여 약물 치료 패턴 연구 현황을 분석한다.

부적절한 약물 처방 및 치료는 사회·경제적으로 큰 손실을 야기할 수 있다. 약물의 처방과 치료 패턴을 분석하는 것은 의료 현장에 적합한 치료법을 선택하고 진료 지침을 제공하는데 매우 유용하다. 본 연구에서 제안된 연구 방법이 국민의 안전을 확보하고 의료비를 절감하는데 기여하며, 의료 데이터에 대한 체계적인 분석으로 현대의학에 대한 신뢰도가 더욱 향상될 수 있기를 기대해 본다.