한국과학기술연구원 융합연구정책센터에서는 매해 과학기술정보통신부와 미래융합협의회 공동으로 ‘융합연구 정책 Fellowship’을 개최한다. 본 공모전은 신진연구자 및 박사과정에 있는 학생들이 대상이며, 연구자들의 융합연구 역량증진과 정책연구 아이디어를 제시할 수 있는 기회 제공을 목적으로 한다.

본 11월호에서는 ‘2021년 융합연구정책 Fellowship’에서 선정된 최우수 및 우수작을 소개하며, 신진연구자 및 박사과정생이 4개월 동안 수행한 융합연구 내용을 살펴본다.

 

과학을 위한 AI? AI를 위한 신경과학!

인공지능은 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술로 산업 전반 및 다양한 연구에 영향을 미치고 있다. 뇌 관련 연구에도 인공지능이 활용되고 있으나 적용 범위에 한계가 존재한다. 신경과학은 두뇌에 있는 신경세포 간의 다양한 구조들을 밝히고 인공지능 알고리즘의 타당성을 검증하는 데에도 활용할 수 있다. 그러나 신경과학과 인공지능은 각각 생물학, 수학이라는 개별 언어 사용으로 상호 간에 간극을 좁힐 수 있는 방법이 필요한 실정이다.

 

본 호 1부에서는 신경과학과 인공지능간의 거리를 좁힐수있는 수단으로 개발한 'AI 네트워크-온-어-칩(AI Network- on-a-Chip)'을 소개한다. ‘AI 네트워크-온-어-칩’은 미세공학과 세포생물학이 융합된 ‘브레인-온-어-칩’ 기술을 기반으로 인공신경망이라는 인공물을 모사하여 개발한 플랫폼이다. 이를 통해 인공지능 측면에서는 인공지능의 작동 기전을 생물학적으로 설명할 수 있고, 신경과학의 발전 측면에서는 인지 기전의 이해, 신경 질환 기전의 이해가 가능할 것으로 전망된다.

 

본 연구를 통해 개발된 'AI 네트워크-온-어-칩'이 향후 인공지능 학습을 위한 효율적인 에너지 소비 감축과 신약 개발 등에 유용하게 활용될 수 있기를 기대해 본다.

 

건축물 화재 시 본능적 행동 반응에 기초한 피난경로 선택 특성 연구

2021년 11월 26일자 매일안전신문에 따르면, 소방청 화재사고 통계조사 결과, 2021년 ‘건축 구조물’에 의한 화재사고는 12,324건으로 작년(12,582건) 대비 2.09% 감소했으나 사고로 인한 부상자 수는 901명으로 작년에 비해 172명 증가했다. 건물에서의 화재사고로 인한 인명피해를 최소화하기 위해서는 화재가 발생했을 경우에 사람들의 피난 행동, 반응을 이해하고 예측하는 것이 중요하다. 그러나 화재의 상황은 매우 다양하고 현실적으로 실제와 같은 화재 상황을 구현하여 실증하는 데에는 한계가 있기 때문에 화재 시의 행동에 대한 연구는 화재사고 현장 조사 결과와 피해자 진술 등에만 의존하고 있는 실정이다.

 

본 호 2부에서는 캐나다 및 국내의 실험 참가자를 대상으로 가상현실(Virtual Reality) 기술을 활용하여 실시한 화재 발생 상황에서의 사용자 행동 및 반응 실험을 통해 개발한 피난 경로예측 모델을 소개한다. 본 모델 개발을 위해 본능적 피난행동 및 영향 요소를 분석함으로써 화재 발생 시 피난 경로선택 및 행동을 예측할 수 있도록 하였다.

 

본 연구에서 개발된 피난 경로예측 모델의 활용으로 화재 시 효율적인 도피를 유도함으로써 화재사고로 발생하는 인명피해를 최소화할 수 있기를 기대해 본다.