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1.소개하려는 미래 기술
기술- 오가노이드 기술

2.미래 기술 소개
오가노이드기술이란 줄기세포를 시험관에서 키워 사람의 장기 구조와 같은 조직을 구현한 것으로 "장기 유사체"라고도 한다. 이 기술로 인체 장기의 구조와 기능을 재현할 수 있고 인공장기를 만들거나 신약으로 개발할 수 있다. 항암제 등 새로운 약물을 개발할 때 동물실험이나 사람 임상에 앞서 약물효능 평가에 쓸 수도 있다. 오가노이드사이언스의 경쟁력은 크게 두 가지다. 첫째는 3차원(3D) 프린팅 등을 주로 활용하는 경쟁사들과 달리 성체줄기세포를 쓴다는 점이다. 장 신장 등 특정 장기를 만드는 능력을 가진 성체줄기세포를 활용하기 때문에 장기를 만들기가 용이하다. 둘째는 인체에 쓸 수 있는 오가노이드 생산 기술이다. 대개 실험용 오가노이드는 종양 위험이나 효능 등을 제대로 검증하지 않는다. 이렇다 보니 인체에 곧바로 적용하기 어렵다. 이 회사의 기술이 주목받는 배경이다.

3. 미래 기술의 전망 및 의의
오가노이드는 줄기세포 치료제 등 기존 재생 치료제의 한계를 뛰어넘을 차세대 기술로 꼽힌다. 조직 재생을 통해 질환을 점에서는 줄기세포 치료제와 비슷하다. 차별점은 세포 구조다. 오가노이드는 특정 장기와 비슷한 다세포로 구성된 조직이다. 단일 세포인 줄기세포에 비해 재생 능력과 정착 능력이 훨씬 뛰어난 이유다. 그만큼 치료 효과와 속도가 빠르다. 하지만 아직은 초기 단계나 마찬가지다. 기존 연구방법론으로 극복해야 할 기술적 한계가 한두가지가 아니다. 기존 오가노이드 배양기술은 매트리젤의 약점, 고가의 배양액 같은 요인 때문에 상용화에 어려움을 겪고 있다.

4. 미래 기술에 대한 자신의 생각이나 깨달은 점
오가노이드 기술을 이용하면 유전병이나 만성 질병을 가진 환자의 조직 검체를 활용하여 바로 유전병이나 만성 질병을 모델링할 수 있는 환자유래 오가노이드로 키울 수 있다는 것을 알게되었다. 또한 이 기술의 윤리 문제도 충분히 예상해 볼 수 있는 주제라고 생각한다. 이 주제에 대해서 나는 보다 사실적인 모델을 구현해 뇌과학을 발전시키고자 부분적으로라도 장기를 만들어 내는건 확실히 유익한 연구고 오히려 불필요한 동물과 임상시험을 축소할 수 있어 윤리적 타당성도 충분하다고 생각한다.

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1. 소개하려는 미래 기술과 선정한 이유
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=140256

- 소개하려는 미래 기술 : 인공지능으로 인한 신소재 개발 시뮬레이션 프로그램
- 선정한 이유 : 4차 산업혁명이 도래함에 따라 기존의 신소재 연구에 있어 어려움을 겪는 양질의 데이터에서 AI 학습에 사용가능한 데이터를 구축하였기 때문이다. 이로 인해 신소재 개발 소요시간을 획기적으로 단축 시키는 계기가 되었다.

2. 미래 기술 소개
사회 전 영역에서 다양한 AI 응용 사례들이 나오고 있으며, 신소재 분야에서도 AI 도입을 시도하고 있다. 여러 분야에서도 신소재 개발 과정 중 하나인 장시간이 소요되는 소재, 공정(기술) 개발에 AI를 적용하겠다는 것을 의미한다. AI를 활용해 신소재 데이터를 고속으로 분석하고 소재를 역으로 설계하는 기술 연구가 가속화되고 있으며 다양한 구조와 물성 데이터 사이의 상관관계를 빠르게 분석할 시 신소재 개발 소요 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 기술이다.

3. 미래 기술의 전망 및 의의
AI를 활용하여 신소재 개발에 바로 적용하기에는 일부 측면에서 여전히 보강이 필요하지만, 소재에 관한 데이터를 연구하고 개발하는 긴 시간을 단축해 기존에 비해 고속 분석 가능성을 연 것에 연구의 의의가 있다.

4. 미래 기술에 대한 자신의 생각이나 깨달은 점
미래 사회로 발전함에 따라 우리 주변의 다양한 사물들이 변혁을 거치고 있다는 사실을 알고 있었으나, 기술 개발 분야에서 AI가 직접적으 로 도움을 줄 것이라는 사례는 처음 접해서 다소 생소했지만 인상 깊었으며, 4차 산업혁명으로 인한 다양한 기술들이 재료, 신소재에 미치는 사례와 그로 인한 발전 과정을 추가적으로 탐구해 보고 싶다.

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1. 소개하려는 미래 기술과 선정한 이유
미래 기술 : “뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술”
BCI 기술은 뇌와 컴퓨터를 연결하여 사용자의 뇌파 신호를 해석하고 컴퓨터로 제어하는 기술이다. BCI 기술을 사용하게 되면 인공 육체를 조종하거나 뇌와 다른 장치를 연결해 정보를 주고받을 수 있게 되어 생명 기술과 컴퓨터 기술의 직접적인 융합이 가능해져 큰 가치가 있다고 보고 이 기술을 선정하였다. BCI 기술은 인간과 컴퓨터 간의 직접적인 상호작용을 가능하게 하여 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 수 있다.

2. 미래 기술 소개
BCI 기술의 기본 구조는 뇌파 측정을 위한 전처리 및 정보 추출과 분류로 나눌 수 있는데 추출 방식에 따라 침습식과 비침습식으로 구분한다. 침습식 BCI는 두피를 뚫고 직접 뇌 안에서 신호를 측정하고, 비침습식 BCI는 피부와 같은 외부에서 간접적으로 신호를 측정하는 방식이다. BCI 기술은 침습식 BCI를 통해 파킨슨병 등을 치료하는 것과 같이 뇌 질환 치료에 적용할 수 있다. 뇌의 자극에 대한 반응을 분석하고 새로운 자극을 생성할 수 있다는 점에서 ‘바이오 컴퓨터’ 기술과 큰 연관이 있으며, 뉴런의 형태를 모방하여 인간의 뇌 기능을 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅과도 연관이 있다. 스위스 로잔 공과대학 연구진은 쥐의 뇌 활동 데이터를 수집해 ‘세브라(CEBRA)’라는 AI 모델을 학습시켜 쥐가 보고 있는 비디오를 재현할 수 있는 기술을 개발했고, 뇌 활동 패턴과 시각적 입력 사이의 연결을 밝혀냈다. 텍사스대 연구진은 뇌 혈류와 관련된 변화를 감지해 뇌 활동을 비침습적으로 측정하는 기술인 기능적 자기공명영상(fMRI)으로 측정해 생각하거나 상상하는 내용을 문장으로 재구성해주는 AI 시스템을 개발했다. 재활장치 전문기업 ‘뉴롤루션스’가 개발한 재활기기 ‘입시핸드’는 뇌졸중 환자의 머리에 비침습적 전극을 부착하여 뇌의 활동을 기록하고 이를 무선으로 태브릿과 로봇핸드에 전송하여 손이나 팔을 읽은 환자들도 생각만으로 로봇의수를 제어할 수 있도록 한다.

3. 미래 기술의 전망 및 의의
BCI 기술은 현재까지도 많은 연구와 개발이 진행되고 있다. 미래에는 BCI 기술이 더욱 발전하여 더 정확하고 빠른 뇌파 신호 해석이 가능해질 것으로 예상된다. 이는 사용자들에게 더욱 편리하고 직관적인 인터페이스를 제공할 수 있을 것이다. 또한, 의료 분야에서 BCI 기술을 활용함으로써 신경 질환의 진단과 치료에 더 많은 도움이 될 것으로 예상된다. fMRI는 뇌손상, 뇌졸중, 전신 마비 등의 환자들이 주변 사람들과 의사소통을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있다는 의의가 있다. 가전제품이나 컨슈머 기기들에도 적용되어 가전제품을 생각만으로 조작하는 것이 가능해질 것이다. 몸을 제어하기 어려운 장애인이나 사지마비 환자들에게 도움을 줄 수 있다는 긍정적인 측면이 있지만, 뇌 해킹 등의 부작용에 대한 우려도 있다.

4. 미래 기술에 대한 자신의 생각이나 깨달은 점
개인적으로 BCI 기술은 미래의 컴퓨터 공학 분야에서 매우 중요하고 혁신적인 기술 중 하나라고 생각합니다. 이 기술을 통해 우리는 뇌와 컴퓨터 사이의 연결을 더욱 강화하고, 생각과 행동의 경계를 허물어 나갈 수 있을 것입니다. 또한, 의료 분야에서 BCI 기술의 발전은 다양한 신경 질환 치료에 기여할 수 있어 보다 인간 중심적인 의료 서비스를 제공하는 데 도움이 될 것 같습니다. 바이오 컴퓨터와 BCI 기술들은 의도적인 상호작용 없이도 사용자의 의도를 감지하고 대처할 수 있기 때문에 물리적 거리를 줄여준 1,2,3차 산업혁명과 모든 정보를 연구하는데 도움을 준 4차 산업혁명에 이어 생각을 읽고 무의식적 자동화가 되게 하는데 도움을 줘서 5차 산업혁명을 이끌어 올 것 같습니다

기사 참고 : https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=151071

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1. 소개하려는 미래기술과 선정한 이유

미래기술: AI로 약 효과를 예측하는 기술(Lunit)

AI 기반의 루닛 스코프 기술은 IO를 통해 종양 미세 환경을 분석하여 종양세포 내 대식세포, 섬유아세포 등 면역 세포 및 기질 세포 밀도가 병용요법 치료에 어떠한 영향을 미치는지 입증하는 기술이다. 이 기술은 기존 면역조직 염색방법 및 양성발현도에 따른 치료반응 예측보다 더 정밀한 예측이 가능한 미래 기술이다.

2. 미래기술 소개

루닛 스코프 기술인 HERD2 와 바이오마커 플랫폼 루닛 스코프 IO를 활용한다. 연구진은 루닛 스코프를 활용해 염색강도를 1+,2+,3+ 등으로 분류하여 종양세포를 검출하고 루닛 스코프 IO를 활용해 면역세포인 종양침윤림푸구, 대식세포, 섬유 아세포 등 종양 미세환경을 분석하였고, 그결과 양성 전이성 대장암 환자 항암 치료효과 수준에 대한 객관적 반응률은 26.7%로 라는 결과를 예측해내었다. 또한 국내 연구진은 신약의 특성이나 부작용을 예측하였고,이 기술은 분자의 특정 원자를 감지하고 원자단을 통해. 약물 성질을 결정하는 원자를 추론해 약물 특성을 예측할 수 있다.

3. 미래기술의 전망 및 의의

루닛 스코프 기술을 통한 대장암 연구를 토대로 기존 유방암 및 위암외 다른 고형암 종에서도 표적 치료 연구가 활성화 될수 있을거라는 기대가 있다. 최근 아스트라제네카 다이이찌산쿄의 엔허투(트라스트주맙 데룩스테칸)이 출시되어 차세대 항암 요법으로 기대를 모으는 루닛 스코프 항체 약물접합체 등으로 새로운 연구영역을 발견하는 등 점차 그 분야를 넓혀가는 중이다.

4. 미래기술에 대한 자신의 생각이나 깨달은 점

사실 이번 기술을 알기전에는 AI 기술이라고 하면 로봇과 접합된 기술을 많이 생각했었는데, 이번 기회를 통해서 AI기술이 바이오와도 연결될수 있다는 사실을 새롭게 알게 되었다. 또한 이러한 기술이 현재 치료가 어려운 고형암의 약 성분의 효과를 예측 하는 기술이 발견됨으로써 현재 문제가 되고있는 항암치료를 받았을때 가지게 되는 부작용 등을 예측하는데에 있어 큰 도움이 될거라고 여겨진다. 또한 약 효과를 예측하는데서 그치는 것이 아닌 항암치료효과를 내는 약물과 접합하여 약효과를 예측하고 이에 따른 항암 효과 약물을 사용할수 있다는 점에서 이 기술의 전망이 매우 좋을것으로 기대된다고 생각된다.

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1. 소개하려는 미래 기술과 선정한 이유
AI 기반 신약 개발 기술

신약 개발은 전문지식이 필요할뿐더러 개발 대상 질병을 선정하고 수많은 논문을 필터링하여 후보물질 탐색하는 데만 약 10년의 시간이 소요된다. 더불어 평균 2~3조 원에 달하는 비용이 필요하며 성공률도 매우 낮은 과정이다. 그러나 신약 개발은 컴퓨팅 기술과 융합되며 연구원 수십 명이 몇 년을 거쳐 해야 할 일을 단 하루 만에 끝낼 수 있는 엄청난 효율성을 보여줬고, 더욱 복잡한 현상까지도 개발할 수 있게 되었다. 이러한 컴퓨터를 사용한 신약 설계, CADD(computer-aided drug design)는 1950년대부터 시작되어 현재까지도 사용되고 있으며 AI 기술이 매우 방대한 양의 빅데이터를 단순히 수집, 분석하는 것이 아닌 표면적으로는 알 수 없는 내재한 현상과 패턴에 대한 통찰도 주기에 앞으로도 기대되는 기술로 주목받고 있다.

2. 소개하려는 미래 기술 소개
신약 개발에 활용되는 AI 기술에는 머신러닝이 있다. 머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 경험을 기반으로 학습하여 성능 향상을 기대할 수 있는 시스템을 구축하는데 초점이 맞춰진 기술이다. 이러한 머신러닝은 지도학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 나뉘고 딥러닝으로도 활용된다.

1) 지도학습 (supervised learning)
정해진 목푯값이 있는 데이터를 학습하여 이를 기반으로 새로운 데이터의 목푯값을 결정한다. 독립변수와 종속변수를 활용하여 모델을 만들고 그 모델로 새로운 결과를 예측한다. 지도학습은 분류와 회귀로 나누어진다. 분류(classification)는 예측하고 싶은 결과가 문자일 때 사용하며 주로 질병 진단에 사용된다. 회귀(regression)는 예측하고 싶은 결과가 숫자일 때 사용하여 주로 약물 효능 예측에 사용되고 있다.

2) 비지도 학습 (unsupervised learning)
목푯값이 없는 자료의 내재한 패턴을 인식한다. 더 효율적이고 패턴 인식을 용이하게 하기 위하여 차원 축소를 시킨다. 비지도 학습에는 군집화(clustering)가 있는데, 이는 비슷한 것들을 찾아서 그룹을 만드는 것이다. 클러스터링 알고리즘을 활용하여 화합물의 구조가 유사한 화합물을 하나의 군집으로 그룹화하여 원하는 화합물을 찾거나, 가상 라이브러리 생성, MCL(Markov Clustering algorithm /  그래프를 기반으로 하여 군집화하는 것)에 사용된다. 이때, 어떤 대상을 구분하여 그룹을 만드는 것을 군집화, 어떤 대상이 어떤 그룹에 속하는지 판단하는 것을 분류라 한다.

3) 반지도 학습 (semisupervised learning)
적은 양의 목푯값이 있는 데이터와 목푯값이 없는 데이터를 학습하는 방법이다. 크기가 작고 불균형 데이터에서 학습 정확도를 높이는 데 사용된다.

4) 강화 학습 (reinforcement)
주어진 환경과 상호작용하며 의사결정 및 성능을 극대화할 수 있는 방법을 찾는다. 환경은 행위자가 목표를 달성하지 못하면 다른 방향으로 행동할 수 있도록 하고, 행위자가 정해진 목표로 도달할 수 있을 때까지 계속 시행착오를 한다. 예를 들면 알파고가 있으며 새로운 약물 설계와 실험 설계 등에 주로 사용된다.

5) 딥러닝
딥러닝은 컴퓨터가 스스로 외부 데이터를 조합, 분석하여 학습하는 기술로 머신러닝의 한 분야이다. 데이터에 포함된 고도의 추상화를 모델링 하는 인공신경망을 이용하여 학습한다. 신경망의 각 층은 뉴런으로 구성되어 있고, 다층의 뉴런들은 상호 연결된 네트워크를 다양하게 형성하여 복잡한 연산을 해결할 수 있는 컴퓨터 성능을 지니게 된다. 이를 통해 모든 층의 연결 패턴, 뉴런 활성화 함수 등을 알 수 있다. 이러한 딥러닝은 많은 양의 자료 학습을 기반으로 특정 질병에 대한 타깃 발굴, 타깃에 활성을 나타내는 약물 후보물질 식별, 독성 및 안정성 예측 그리고 임상 시험 등 여러 곳에서 활용되고 있다. 특히 2012년 제약회사 Merck가 딥러닝을 이용한 약물 특성 및 활동 예측의 우수성을 보여준 것을 시작으로 화학 데이터 모델링, 약물의 치료 범주 분류 등 신약개발 전 과정에서 딥러닝이 적극적으로 이용되고 있다.

3.신약 개발에 사용되는 A 기술의 전망

1) 3차원 단백질 구조 이해
단백질은 생명 현상의 핵심 물질로 3차원 구조를 형성하며, 그 구조에 따라 단백질의 기능이 달라진다. 그래서 단백질의 3차원 입체 구조에 대한 이해는 기본적이면서 중요한 자료가 된다. 그러나 단백질은 엄청나게 다양한 구조를 형성하기에 이를 모두 이해하는 것은 매우 어려운 문제였고, 실제로도 단백질 구조 결정은 오랜 기간의 노력이 필요하여 신약개발에 병목 현상을 만들어왔다.
이를 해결하기 위해 머신러닝과 딥러닝이 주목받고 있다. 구글 자회사의 딥마인드는 딥러닝 기술을 이용해 단백질의 3차원 구조를 예측하는 ‘알파폴드’를 개발하였다. 110개의 문제 중 90% 이상 적중하며 그 우수성을 선보였고, 단백질 3차 구조 이해에 대한 새로운 가능성을 열었다. 그 이후에도 많은 연구가 이루어지고 있으며 아직은 정확한 알고리즘이 알려지지 않았지만 만약 단백질 3차 구조에 대한 정확한 계산 방법 도구가 만들어지면 신약 개발에 혁신을 가져올 것이라 기대된다.

2) 복잡한 계산 문제 해결
코로나 메신저 리보핵산 백신 개발에 성공한 모더나는 IBM과 함께 양자 컴퓨팅 기술을 만들었다. 양자 컴퓨팅은 양자 역학 기술을 어떻게 활용할지 학습하여 컴퓨터가 풀기 어렵고 복잡한 문제를 해결하도록 하는 기술이다. 이처럼 AI 기술을 이용하면 쉽게 풀리지 않는 계산 문제를 빠르게 할 수 있다. 특히 생물학은 2300 유전자, 엄청난 개수의 세포의 복잡한 상호 관계에 관한 정보를 다루다 보니 분자와 질병 간의 연관성, 생물학적 시스템의 세포 변화 등 정확한 메커니즘을 정의하기 어렵고 지식도 제한적이다. 그러나 여기에 AI 기술을 적용하면 생물학적 시스템 관계에 대한 질적 정보와 자료를 얻을 수 있을 것이라 기대된다.

4. 결론 및 깨달은 점
난 머신러닝과 딥러닝이 정보통신 기술에 활용되며 발전한다고 생각했다. 그러나 생물학 분야에도 적용되어 AI 기술의 발전은 신약개발에 새로운 혁신을 가져오고 있었다. 신약개발은 고비용의 길고 어려운 과정이지만 AI 기술이 전 과정에서 유용하게 사용됨으로써 각 과정의 효율성이 크게 향상되었다. 특히 머신러닝과 딥러닝은 오랜 기간 인류가 알아낸 정보를 통해 우리가 가지고 있던 지식의 한계를 뛰어넘는 정보를 제공해 주며 신약 개발에 큰 도움을 주고 있다. 또한 크게 기대되는 단백질 구조 이해는 엄청난 혁신을 불러올 것이라 생각한다. 이 기술이 더 크게 발전한다면 코로나 팬데믹과 같은 상황이 발생하였을 때 그 문제를 더욱 빠르고 정확하게 해결할 수 있을 것이라 생각한다.

참고 논문
https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE10818476

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1. 소개하려는 미래 기술과 선정한 이유
- 소개하려는 미래 기술 : 근전도 기반 인터페이스 (EMG) 기술
- 선정한 이유 : EMG 기술은 인간의 근육활동을 측정하고 해석하여 움직임을 감지하는 기술이다. 근전도 기반 인터페이스 (EMG) 기술은 재활과 보완, 로봇 공학과 협업, 다양한 응용 분야 등에서 중요한 역할을 할 수 있으며, 혁신적이고 미래 지향적인 기술로서 주목할 만한 가치가 있는 분야라고 판단했기 때문에 주제를 ‘근전도 기반 인터페이스 기술 (EMG) 기술’이라고 선정하게 되었다.

2. 소개하려는 미래 기술 소개
근전도 기반 인터페이스 기술은 인간의 근육 활동을 측정하고 해석하여 기계나 시스템과 상호작용하는 기술을 의미한다. 주로 근전도(EMG) 신호를 사용하여 사용자의 움직임이나 동작을 감지하고 이를 기계나 컴퓨터에 전달하여 움직임을 제어하거나 특정 동작을 수행할 수 있게 한다. 근전도 기반의 인터페이스 기술 작용 원리는 다음과 같다.

① 근전도(EMG) 신호 측정: 근전도 센서를 사용하여 사용자의 근육 활동을 측정합니다. 근전도 센서는 피부 위에 부착되며, 근육의 활동에 따라 근육 내부에서 발생하는 전기 신호인 근전도 신호를 측정합니다.

② 신호 필터링: 측정된 근전도 신호는 주변 환경에서 발생하는 노이즈와 다른 근육의 신호 등의 간섭 요소가 함께 포함될 수 있습니다. 이를 제거하고 원하는 근육 신호를 추출하기 위해 신호 필터링 기술을 사용합니다.

③ 신호 처리 및 해석: 필터링된 근전도 신호를 디지털 신호로 변환하고, 이를 기계 학습 알고리즘이나 신호 처리 기술을 통해 해석합니다. 이를 통해 특정 근육의 활동 패턴을 식별하고, 사용자의 의도나 동작을 파악합니다.

④ 제어 시스템에 전달: 해석된 근전도 신호를 기기나 컴퓨터와 연결된 제어 시스템에 전달합니다. 이를 통해 사용자의 움직임을 감지하고, 원하는 동작을 수행하거나 기기를 제어합니다.

예를 들어, 장애인이 팔을 움직이기 위해 근전도 기반 인터페이스를 사용한다면, 그들의 근육 활동에 따라 측정된 근전도 신호를 해석하여 팔을 제어하는데 사용할 수 있습니다. 또한 근전도 기반 인터페이스는 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있으며, 기술의 발전으로 더욱 정확하고 신속한 인터페이스가 개발될 수 있습니다

그리고 근전도 기반 인터페이스 기술은 다음과 같은 특징과 응용 분야를 가지고 있다.

- 특징
① 실시간 감지 : 근전도 기술은 실시간으로 근육의 활동을 감지하고 해석할 수 있어 빠른 반응성을 제공한다.
② 높은 정확성 : EMG 신호를 통해 사용자의 움직임과 동작을 정확하게 감지하여 제어하는 데 용이하다.
③ 비참습적 측정 : 근전도 기술은 피부 위에서 측정되므로 비참습적이고 사용자에게 불편을 주지 않는다.
④ 이동성 : 무선 기술을 활용하여 이동성이 높은 근전도 기반 인터페이스도 개발되어있다.

- 응용 분야
① 의료 분야 : 근전도 기술은 재활치료나 보조 장치로 사용되며 절단된 지체를 보완하거나 장애인들의 일상생활을 지원할 수 있다.
② 로봇 공학 : 근전도 기반 인터페이스를 활용하여 로봇 팔이나 다리를 제어하여 인간과 로봇이 함께 작업할 수 있는 협력 시스템을 구현할 수 있다.

3. 내가 선택한 미래 기술의 전망 및 의의
근전도 기반 인터페이스 기술은 미래에 매우 밝은 전망을 가지고 있으며, 다양한 분야에서 중요한 의의를 지니고 있다. 아래는 근전도 기반 인터페이스 기술의 전망과 의의를 설명한 내용이다.

① 미래 전망:
- 의료 분야: 근전도 기반 인터페이스 기술은 재활치료나 보조 장치로 활용되어 장애인들의 일상 생활을 지원하고, 신체적 제한이 있는 사용자들에게 도움을 줄 수 있다. 또한 뇌-컴퓨터 인터페이스와 결합하여 뇌과학과 기계 학습 기술의 융합으로 더욱 정교하고 유연한 재활 기술이 발전할 것으로 기대된다.

- 로봇 공학: 근전도 기반 인터페이스를 활용하여 로봇과의 협업이 가능한 로봇 팔이나 다리를 제어하는 기술은 산업 로봇, 보조 로봇, 의료 로봇 등 다양한 분야에서 사용될 수 있다. 이를 통해 인간과 로봇이 협력하여 작업을 수행하는 혁신적인 로봇 기술의 발전이 기대된다.

- 가전 제품 및 게임: 근전도 기반 인터페이스 기술은 가전 제품 제어나 가상 현실 게임 분야에서도 사용될 수 있다. 사용자의 움직임을 감지하고 이를 가전 제품이나 게임 캐릭터의 움직임으로 변환하여 새로운 사용자 경험을 제공할 수 있다.

② 의의:
- 장애인과 노인의 도움: 근전도 기반 인터페이스 기술은 장애인과 노인들에게 삶의 질을 향상시키는 데 큰 도움을 준다. 제한된 신체 기능으로 일상 생활에 어려움을 겪는 사람들에게 보조 장치로서 기능하여 재활과 독립 생활을 지원한다.

- 협업 로봇과 산업 혁신: 근전도 기반 인터페이스는 산업 로봇 분야에서도 적용 가능하며, 인간과 로봇의 협력을 통해 작업 효율성을 높일 수 있다. 이는 제조산업 등에서 생산성 향상과 안전성을 강화하는 데 도움이 된다.

- 인간-기계 상호작용 혁신: 근전도 기반 인터페이스는 인간과 기계 간의 상호작용을 혁신적으로 변화시키고 있다. 사용자의 의도를 감지하고 기기를 제어하는 능력을 통해 더욱 직관적이고 자연스러운 인터페이스가 구현될 수 있다.

- 응용 다양성: 근전도 기반 인터페이스는 의료, 로봇 공학, 가전 제품, 보안 등 다양한 분야에 응용될 수 있다. 이러한 다양성은 기술의 발전과 혁신을 뒷받침하며, 새로운 시장과 비즈니스 기회를 열어준다.

이러한 전망과 의의로 인해 근전도 기반 인터페이스 기술은 미래 지향적이고 혁신적인 기술로서 다양한 분야에서 주목할 만한 가치가 있다. 의료, 보안, 로봇 공학, 가전 제품 등의 분야에서 더욱 발전하여 사용자들의 삶에 긍정적인 영향을 끼칠 것으로 기대가 된다.

4. 내가 선택한 미래 기술에 대한 자신의 생각이나 깨달은 점
근전도 인터페이스 기술은 혁신적이고 흥미로운 분야라고 생각한다. 이 기술은 인간의 근육 활동을 측정하고 해석하여 기계나 시스템과 상호작용하는 방식으로 동작하며, 사용자와 기기 사이의 상호작용을 자연스럽게 만들어준다. 근전도 인터페이스 기술은 현재에도 이미 많은 분야에서 활용되고 있지만, 미래에는 더욱 혁신적인 발전을 이뤄낼 것으로 기대가 된다. 뇌과학과 인공지능과의 융합으로 뇌-컴퓨터 인터페이스가 더 정교하게 발전하고, 로봇 공학과 협업으로 인간과 로봇이 함께 작업하는 분야에서도 큰 변화를 가져올 것이라고 깨닫게 되었다.

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1. 소개하려는 미래 기술과 선정한 이유

미래 기술: ai 기반 인공 단백질 설계 기술

코로나 19 팬데믹 이후 바이오는 단순한 기술보다는 국가의 안보에도 직결된다는 점을 알게 되었고 이는 미국에서 바이오를 산업 일부에서 ‘바이오이코노미’라는 국가 경제 전반의 개념으로 확장시킨 것을 토대로 확인할 수 있다. ai 기반 인공 단백질 설계 기술은 단백질을 컴퓨터 프로그램 내에서 인공적으로 만들어내는 기술이다. 즉 이 기술이 앞으로 필요한 단백질 의약품 기능 개선과 최적화를 앞당길 것이라고 판단하게 되어 이를 선정하게 되었다. 이 기술은 새로운 바이러스가 등장했을 때 대응할 수 있는 단백질 구조를 ai가 신속하게 만들어내는 중요한 역할을 할 것이라고 생각한다.

2. 미래 기술 소개

ai 기반 인공 단백질 설계 기술은 유용한 기능을 보유한 단백질을 컴퓨터 프로그램 내에서 인공적으로 설계하고 실제 합성할 수 있도록 하는 기술이다. Ai 기반 인공 단백질 설계 기술은 특히 항체, 펩타이드와 같은 단백질 의약품 기능 개선과 최적화를 앞당길 것으로 평가된다. 즉 ai가 예측한 인공 단백질은 백신과 치료제에 활용될 수 있는 것이다. 이에 대해 미국 워싱턴대 단백질 디자인연소 데이비트 베이커 소장은 “암이나 코로나19와 같은 새로운 바이러스가 등장했을 때 대응할 수 있는 단백질 구조를 ai가 신속하고 정확하게 만들어낼 것이다” 라고 평가하기도 했다. 또한 이와 관련해서 ai를 활용하여 암세포나 바이러스에 효과적으로 맞서 싸울 수 있는 인공 단백질 구졸르 예측하는 기술도 도전하고 있다. Ai 기반 인공 단백질 설계 기술은 치료제 개발에 큰 도움이 된다. 원래 암 치료제를 연구하려면 치료 후보 물질이 우리 몸에 있는 2만여 개 단백지에 어떻게 작용하는지를 확인해야 한다. 이 과정에서 ai의 사용은 이 작업 시간을 획기적으로 줄여주는 역할을 하고 질환을 일으키는 특정 바이러스를 제거하거나 세포를 치료하는 데 가자 적합한 단백질 구조도 빠르게 설계해낸다. 이와 관련된 예를 들면 미국의 일론 머스크가 설립한 ai회사 오픈에이아이는 지난해 특정 이미지를 시뮬레이션 할 수 있는 ‘dall-e’를 공개했다. 이 기술의 가장 큰 특징은 정밀함인데, 단백질 구조와 같이 아주 복잡한 대상도 정확히 묘사할 수 있다. 실제로 단백질의 꼬이고 접힌 구조까지 3차원으로 구현해 명확히 보여줬다. dall-e는 연결된 뇌 속 뉴런들이 이룬 신경망과 비슷한 구조의 네트워크를 갖고 있는데 수백만 개의 디지털 이미지를 학습한 dall-e는 단어와 이미지의 연결성을 스스로 판단해 가장 적합한 이미지를 구현한다.

3. 미래 기술의 전망 및 의의

ai 기반 인공 단백질 설계 기술은 앞으로 지구 온난화 심화에 따른 여러 바이러스가 생겨나는 상황에서 유리한 기술이 될 것이다. 앞서 이야기 한듯이 평소 백신 및 치료제 개발 과정에서 ai를 사용하며 개발하면서 걸리는 시간이 단축되어 새로운 바이러스에 대한 빠른 대처를 기대할 수 있다.

4. 미래 기술에 대한 자신의 생각이나 깨달은 점

개인적으로 관심분야인 화학공학, 그리고 이와 ai, 혹은 바이오를 관련지은 신기술에 관심이 있는데, ai 기반 인공 단백질 설계 기술은 지금 인간이 놓인 지구 온난화 문제에 대한 좋은 대처 방안이 될것이라고 생각한다. 지구 온난화가 진행되면서 극지방의 빙하들이 녹고 있는데, 그 과정에서 그 속의 바이러스나 균이 나올 수 있고 이에따라 새로운 바이러스가 나타날 수 있다. 이런 상황에서 ai 기반 인공 단백질 설계 기술은 새로운 바이러스에 대해 연구하고 백신과 치료제에 필요한 인공 단백질을 합성하여 새로운 바이러스에 대해 좋은 해결 방안이 될 수 있을거라고 생각하게 되었다.

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세계는 단백질 구조 예측 AI 경쟁...신약 개발 대전환 기대 / YTN

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1. 소개 할 기술과 선정이유
미래기술: 화이트 바이오 기술
화이트 바이오 기술은 식물자원 등의 바이오매스를 원료로 하여 화학제품과 연료를 생산하는 바이오기술 분야로서, 현재 가장 큰 문제로 대두되는 이산화탄소 문제를 정감할 큰 해결책이 될 수 있으며, 생물체의 기능을 활용하여 인류에게 필요한 물질과 제품을 생산 해낼 수 있어, 미래 자원의 효율적 이용과 지속 가능한 경제 발전을 해낼 수 있을 것이라고 보고, 이 주제를 선정했다.

2. 미래기술 소개
화이트 바이오 기술은 재생 가능한 생물자원으로서 에너지원 및 화학원료로 이용할 수 있는 바이오매스를 원료로 사용하여 탄소저감 효과가 큰 화학제품과 연료를 생산하는 기술이다. 바이오매스로는 광합성으로 생성되는 식물자원인
해조류, 곡류, 나무 등과 유기성 폐자원인 톱밥, 볏짚, 미생물 균체 등이 있다. 이러한 바이오 매스를 활용하여 생물체가 가지는 유전, 번식, 성장의 기능 정보를 활용해 인류에게 필요한 물질 및 서비스를 가공, 생산한다. 또한, 화이트 바이오는 제조과정에서 이산화탄소 배출량이 많은 석유원료 탄소기반 제품들과 달리, 이산화탄소 배출량이 적으며, 역으로 이산화탄소를 흡수하는 탄소충립적 특징을 가지고 있다. 그리고, 생물학적 데이터와 유전체 정보를 처리하고 해석하는데 사용되는 AI 기술인 바이오 인포매틱스와 AI와 빅데이터 기술과 같은 최첨단 디지털 기술의 접목으로 자연에서 일어나는 실제 프로세스를 예측해 자원의 활용을 최적화하고 생산성 및 지속 가능성을 향상하는 등 효율을 극대화할 수 있다.

3. 전망 및 의의
화이트 바이오 기술은 기후 위기와 탄소 중립에 대한 전 세계적 문제의 산업적 대안으로 여겨지며, 플라스틱 쓰레기 및 온실가스 배출 문제가 이어지며 유용한 해결책으로 제시 되었다. 또한, 환경오염, 기후문제, 자원고갈 등의 문제 뿐만 아니라 지속 가능한 산업을 이루게 해준다. 이런 점을 활용한 바이오매스 플라스틱은, 기존 플라스틱과 달리 2~3년 안에 분리되며, 온실가스 배출량을 현저히 줄일 수 있다. 그리고 화이트 바이오 기술을 이용한 바이오 연료 역시 화석 연료를 대체할 기대를 받고 있는 중이다.

4. 자신의 생각, 깨달은 점
화이트 바이오 기술은 미래의 자원 문제와 환경 문제 두 마리의 토끼를 모두 잡을 가장 중요한 미래 기술 중 하나라고 생각된다. 또한, 화이트 바이오 기술은 그 범위를 더욱 확장시킴으로써, 또 다른 바이오 기술인 레드 바이오, 그린 바이오와 융합하여 더욱 체계화된 AI 인공지능 기술을 필두로 인류 역사에 한 획을 그을 혁신적 기술이 될 것이라고 평가한다.

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이름:홍길동
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