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2025-08-21 (목)

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나사 탐사선 '오시리스 렉스', 7년 만의 귀환⋯소행성 베누 샘플 채취

미국 항공우주국(NASA)에서 쏘아올린 소행성 연구 우주 탐사선 오시리스 렉스(OSIRIS-REx)가 7년 만의 귀환을 앞두고 있다. 미국 우주항공전문매체 스페이스닷컴(SPACE.com)에 따르면, 나사의 오시리스 렉스 미션의 소행성 샘플 반환 캡슐이 2023년 9월 24일(현지시간) 오전 10시 EDT (GMT 1400)에 미국 유타 주의 더그웨이 근처에 위치한 국방부 유타 시험 및 훈련 범위(Department of Defense's Utah Test and Training Range)에서 착륙할 예정이다. 2016년 9월에 발사된 오시리스 렉스는 2020년 10월에 소행성 베누에 도착해 표면에서 샘플을 성공적으로 채취했다. 이제 9월 24일, 7년 간의 깊은 우주 여정을 마치고 채취한 샘플을 지구로 가져옴으로써 NASA는 새로운 우주 탐사 역사의 한 페이지를 장식하게 될 것으로 보인다. 천문학자 지안루카 마시(Gianluca Masi)는 이번 오시리스 렉스의 지구 접근을 이탈리아 체카노의 망원경으로 관측할 계획이다. 그는 이날 밤에는 무료 라이브 스트림으로 오시리스 렉스의 귀환을 공개할 예정이며, 관심 있는 이들은 해당 방송을 통해 직접 관찰할 수 있다. 한편, NASA는 2017년에 오시리스 렉스 탐사선을 소행성 베누 탐사를 위해 발사했다. 이 탐사선은 2020년에 소행성에 도착해 샘플을 성공적으로 채취했고, 그 샘플이 이제 지구로 안전한 귀환을 몇시간 앞두고 있다. 특별한 반환 캡슐과 낙하산을 이용해, 소중한 샘플들이 안전하게 지구에 돌아올 예정이다 탐사선의 샘플 반환 캡슐은 착륙 약 4시간 전에 모체선에서 분리될 예정이며, 이후 지구로의 귀환 여정을 시작하게 된다. 천문학자들은 망원경을 통해 오시리스 렉스의 탐사 대상인 소행성 베누를 관측했을 때, 단단한 물체로 판단했다. 그러나 오시리스 렉스 미션의 주요 과학자 케빈 월쉬의 분석에 따르면, 베누는 느슨한 자갈과 다공성의 저밀도 바위로 이루어진 '지옥 같은' 공간이라는 사실이 드러났다. 오시리스 렉스 우주선은 2023년 9월 24일로 예정된 소행성의 샘플을 지구로 반환하기 위해 마지막 궤도 조정을 진행했다. 현재 이 우주선은 지구로부터 약 280만 km 거리에 있으며, 시속 약 23,000km로 지구에 접근 중이다. 24일 일요일, 지구에서 약 10만2000km 위의 공간에서 오시리스 렉스는 샘플 캡슐을 분리해 유타 사막의 36마일 x 8.5마일 구역에 착륙시킬 예정이다. 이 작업을 위해 나사와 미국 군대가 현장에서 대기 중이다. 이 샘플 캡슐에는 500미터 폭의 소행성 베누에서 채취된 물질이 담겨있다. 이 물질은 태양계의 역사에 관련된 중요한 정보를 담고 있을 것으로 예측된다. 오시리스 렉스가 2018년에 소행성 베누에 접근했을 때, 그 모습은 예상했던 것과 크게 달랐다. 이 프로젝트의 주요 과학자인 다른테 로레타는 "소행성의 표면 구조가 우리의 예상과는 크게 달라, 우주선은 베누의 느슨하고 자갈로 덮인 표면에 안전하게 착륙하기 위해 재프로그래밍이 필요했다"고 스페이스 닷컴에 전했다. 2016년 시작된 7년 미션의 마무리 단계에 접어든 오시리스 렉스는 지난 9월 10일 강력한 추진 엔진을 발사해 지구로의 궤도 변경을 수행했다. 그러나 오시리스 렉스의 미션이 단순히 지구에 안착하는 것으로 끝나지 않는다. 캡슐 내부가 오염될 수 있으므로 이를 텍사스 휴스턴의 존슨 우주 센터에 위치한 이동식 클린룸으로 옮겨진다. 클린룸에서는 캡슐의 외부를 깨끗하게 제거하여 내부 샘플에 접근해야 한다. 존슨 우주 센터의 관계자는 "베누에서 가져온 샘플 중 4분의 1은 오시리스 렉스 팀이 보관하게 될 것"이라며 "나머지 샘플은 향후 수십 년간 다양한 연구에 활용될 예정"이라고 밝혔다.
- 포커스온
2023-09-24 11:56:00
동공 팽창으로 알츠하이머병 조기 진단 성공

샌디에이고 대학의 연구팀이 동공 팽창을 통해 알츠하이머병의 조기진단이 가능하다는 연구 결과를 발표했다. 24VITA 매체에 따르면, 이 연구팀은 치매와 관련된 인지검사 중 동공의 팽창 정도를 측정하여 알츠하이머병의 진행 상태를 확인했다. 이러한 결과는 국제학술지 '노회 신경생물학'에 게재되어 전문가들의 주목을 받고 있다. 연구원들은 "동공의 팽창 정도는 뇌의 활동과 연관되어 있으며, 알츠하이머병과 같은 치매의 초기 증상을 감지하는 데 중요한 역할을 할 수 있다"고 설명했다. 뇌의 동공 반응은 청반(locus coeruleus)이라는 인지 기능과 관련된 뇌 부위에 의해 조절된다. 타우 단백질은 알츠하이머병 발병에 영향을 미치는 주요 요인 중 하나로 알려져 있다. 타우 단백질 자체는 정상 상태에서 뇌에 해로운 영향을 주지 않는다. 그러나 이 단백질이 비정상적으로 접히면 '신경 섬유 다발(neurofibrillary tangle)'을 형성하게 되어 뇌의 기능에 영향을 끼친다. 뇌에서 문제가 발생하면, 청반(locus coeruleus)은 동공의 크기를 조절하는 역할을 한다. 최근의 연구에서는 응집된 타우 단백질과 경미한 인지 장애 증상을 보이는 환자들이 일반인에 비해 동공이 더 크게 확장되는 것을 확인했다. 연구에 따르면, 증상 발현 이전에도 동공 움직임을 통해 알츠하이머 병의 유전적 위험성을 파악할 수 있다. 이는 알츠하이머 환자의 뇌 변화가 동공의 운동에 직접적인 영향을 주기 때문이다. 동공의 움직임을 관찰하는 방법은 알츠하이머의 위험도를 조기에 파악하는 선별 수단으로 활용될 수 있으며, 이를 통한 조기 발견은 효과적인 치료를 가능하게 한다. 의료 관계자는 "건강한 생활 습관과 꾸준한 신체 활동, 기억력 강화 훈련과 약물 조기 투여는 알츠하이머병의 진행을 지연시키는 데 도움이 되므로, 조기 발견이 가장 중요성하다"고 강조했다. 이번 연구로 알츠하이머병 조기진단에 새로운 방법론이 제시되었으며, 앞으로 이를 기반으로 한 치료 전략 개발이 기대된다.
- IT/바이오
2023-09-23 10:45:00
인공지능(AI), 망막 영상으로 파킨슨병·안질환 진단

인공지능(AI)을 활용해 파킨슨 병을 감지하는 방법이 개발됐다. 과학 학술지 '네이쳐(Nature)'에 따르면, 연구원들이 망막 이미지 분석을 통해 안질환을 비롯해 다양한 건강 문제를 진단하고, 심지어 파킨스병까지도 예측하는 AI를 개발했다. 과거에는 연구원들이 질병을 진단하기 위해 160만개의 망막 이미지를 수집하는데 많은 비용과 긴 시간이 소요됐다. 그러나 최근 개발된 '렛파운드(RETFound)' AI 도구는 자가 지도 학습을 활용하여 효율적으로 학습한다. 이 도구는 수많은 예제를 활용해 망막 이미지의 누락된 부분을 예측하며, 망막의 구조와 특징을 깊이 파악한다. 런던 무어필드 아이 호스피털(Moorfields Eye Hospital)의 피어스 킨(Pearse Keane) 안과전문의는 "망막은 우리 신체에서 모세혈관 네트워크를 직접 관찰할 수 있는 유일한 부분"이라며 "망막 이미지를 통해 고혈압과 같은 전신 질환을 시각화할 수 있다"고 전했다. 연구팀은 이번 연구에서 160만개의 망막 이미지를 기반으로 'RETFound'를 훈련시킨 후, 파킨스병 환자와 비환자의 망막 이미지를 추가로 분석했다. 영국 버밍엄 대학교의 임상 연구원인 시아우수안 리우(Xiaoxuan Liu) 박사는 "RETFound는 성공적으로 의료 이미지 분석에 적용된 몇 안 되는 예시"라고 평가했다. 캘리포니아 스탠포드 대학의 커티스 랭로츠 교수는 자기 공명 이미지나 CT 스캔 같은 복잡한 이미지에서도 이 방법의 효과를 기대하며 지켜보고 있다고 밝혔다. 킨은 "각 나라에서 이 알고리즘을 적용하여 자체 데이터를 통해 최적화할 수 있다"고 강조했다. 이 모델은 공개적으로 이용 가능하며, 연구진은 전 세계 다양한 의료 환경에서 'RETFound'의 적용과 훈련을 기대한다. 다만, RETFound 기반의 다른 질병 감지 모델을 개발할 때에는 윤리적 안전성과 제한 사항의 투명한 소통이 중요하다.
- IT/바이오
2023-09-18 09:03:00
AI의 판도를 바꾸는 MIT의 '액체 신경망'

오픈AI의 챗GPT는 자연어 처리 분야에서 혁명적인 변화를 가져왔다. 이를 바탕으로 중국, 한국 등 전세계 여러 국가들이 생성형 인공지능(AI) 개발에 본격적으로 나섰다. 프랑스 기술 전문 매체 르빅데이터프랑스에 따르면 MIT의 컴퓨터과학 및 인공지능 연구소(CSAIL) 팀은 AI, 로봇공학, 자율주행차 분야의 혁신이 가능한 '액체 신경망(LNN, Liquid neural network)'이라는 새로운 딥 러닝 모델을 선보였다. 전통적인 딥 네트워크는, 예를 들어 차선 유지 같은 기능을 수행하기 위해 약 10만 개의 인공뉴런과 50만 개의 매개변수가 필요했다. 그러나 액체 신경망을 이용하면 불과 19개의 뉴런만으로 동일한 작업을 처리할 수 있을 정도로 효율적이다. 더불어 기존 딥 러닝 시스템이 인과 관계 파악에 한계가 있었던 반면 액체 신경망은 인과 관계를 더욱 깊게 이해하며, 다양한 상황에 유연하게 대응할 수 있다. 이러한 액체 신경망 개발의 배경은 로봇이 대규모 언어 모델을 실행하기에는 필요한 컴퓨팅 능력과 저장 공간이 부족하다는 점에서 출발했다. MIT CSAIL의 다니엘 러스(Daniel Rus) 이사는 로봇에 적합하며 실시간으로 실행 가능한 효율적인 신경망 개발의 필요성을 강조했다. 기존 신경망과는 다르게, 동적으로 조절 가능한 미분 방정식을 활용하여 새로운 상황에 유연하게 대응할 수 있게 됐다. 이는 기본적인 수학 방정식과 함께 새로운 하드웨어 구조를 통해 동적 학습이 가능하도록 설계된 결과이다. 연구팀은 여름 동안 숲에서 촬영한 비디오 스트림에서 물체를 인식하기 위해 LNN 및 다양한 딥 러닝 모델을 훈련시켰다. LNN은 높은 정확도를 유지했지만, 다른 신경망 모델들의 성능은 크게 저하되었다. 이러한 차이는 유동 네트워크가 작업 자체에 중점을 두는 반면, 다른 모델들은 작업의 맥락과 테스트 환경 분석에 지나치게 의존하기 때문으로 해석된다. 실제로 LNN에서 분석한 어텐션 맵을 보면, 도로 감지를 위한 운전 작업이나 객체 감지를 위한 작업에서 주요 요소에 높은 값을 할당했다. 이러한 특징이 상황 변화에도 과제를 유연하게 적응할 수 있었던 배경이다. 이들의 핵심적인 용도는 바로 비디오, 오디오 스트림, 온도 측정 시퀀스 등 지속적인 데이터 스트림 지원이다. 이러한 특성 덕분에 로봇공학이나 자율주행차와 같은 강력한 보안이 필요한 애플리케이션에 적합할 것으로 예상하고 있다. MIT 연구팀은 앞으로 다중 로봇 시스템과 다양한 데이터 유형에 대한 연구를 통해 이 네트워크의 새로운 기능과 한계를 탐색할 예정이다.
- IT/바이오
2023-09-11 08:52:00
오픈AI의 GPT-4 경쟁자 구글 '제미니', 올해 말 공개 예정

기술 대기업 구글에서 오픈AI의 생성형 인공지능(AI) 챗GPT의 대항마인 '제미니(Gemini)'를 출시한다. 현재 생성형 AI 시장의 예상 가치는 2032년까지 1조 3000억 달러에 달할 것으로 전망된다. 지난해 11월 첫선을 보인 오픈AI의 챗GPT는 이미 월간 활성 사용자 수가 1억 명을 돌파하며 그 성장세를 이어가고 있다. 이러한 상황에서 구글이 자체 개발한 대화형 AI 챗봇 '바드(Bard)'와 새로운 언어 모델(PaLM 2 LLM)을 선보이며 시장에서의 존재감을 확대하고 있다. 4일(현지시간) 기술 전문매체 더 테크아웃룩에 따르면 구글이 올해 말 오픈AI의 챗GPT의 GPT-4와 직접적으로 경쟁할 수 있는 '제미니'를 공개할 예정이라는 소식이 전해졌다. GPT-4는 오픈AI에서 개발한 자연어 처리(NLP) 모델로, GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈의 네 번째 버전으로 5000억 개의 파라미터를 가지고 있는 것으로 알려졌다. 이전 버전인 언어 기반 인공지능 모델 GPT-3는 약 1750억 개의 파라미터를 가지고 있다. 제미니는 구글이 보유한 TPUv5 칩, 총 1만6384개의 칩을 활용해 훈련되었으며, 훈련 데이터는 압도적인 65조 개의 토큰으로 이뤄져 있다. 또한 유튜브 콘텐츠와 알파고의 훈련 기법 역시 활용되었다. 시장 전문가들은 구글 제미니가 GPT-4를 능가할 세 가지 주요 이유를 지적한다. 첫째, 텍스트와 이미지 생성 능력, 둘째, 구글 서비스에서 확보한 독점적 학습 데이터, 그리고 셋째, 세르게이 브린(구글 공동 창업자)과 폴 바햄(딥마인드 수석 AI 과학자 겸 머신러닝 전문가) 등 AI 분야의 석학들이 구글의 딥마인드와 브레인 팀의 협력으로 더 많은 것을 기대할 수 있다는 점이다. 아직 결과는 미지수지만, 구글의 '제미니'가 얼마나 GPT-4에 버금가는 성능을 보여줄 것인지에 대한 관심이 높아지고 있다.
- IT/바이오
2023-09-06 09:51:00

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