2021 UGRP 학술 기사 시리즈의 두 번째 주제는 ‘인공지능을 활용한 나노 입자 마이크로 로봇 제어 효율 향상하기’로, 2021 UGRP 우수과제 장려상에 선정되었다. 최홍수 교수의 지도 하에 ▲박종원(’19) ▲이다혜(’19) ▲이의정(’19) ▲황윤재(’19) 학생 4명이 본 연구에 참여했으며, 해당 연구팀과 서면 인터뷰를 진행했다.
Q. 주제를 선택한 이유가 궁금하다.
자기장을 이용하여 나노 입자들을 swarm(무리)으로 만들어 약물을 전달하거나 암세포를 제거하는 용도로 이용할 수 있다. 하지만 원하는 형태의 swarm을 만드는 것은 어렵다. 인공지능을 도입하여 사용자가 원하는 형태의 swarm을 빠르고 효과적으로 만들 수 있는 자기장 조건을 찾는 연구를 해보자고 생각했다.
Q. 팀 구성 과정이 궁금하다.
팀원 모두 19학번이라 서로 아는 사람끼리 팀을 구성했다. 처음부터 다들 친한 사이는 아니었지만, 연구 시작 전에 함께 여행을 가면서 친목을 다지고 팀워크를 키울 수 있었다.
Q. 연구 과정과 실험 결과를 간략히 설명해 주었으면 한다.
우선 인공지능을 이용하기 위해 모델 학습용 데이터를 모았다. 이후 자기장 조건에 따라 swarm의 형태가 어떻게 달라지는지 관찰하고, 결과를 모델에 학습시켰다. 마지막으로 학습된 모델이 실험에서 보지 못한 swarm 형태를 만들 수 있는지 확인하고자 자기장 조건을 구하여 swarm을 만들어보니 의도한 대로 나오는 것을 확인할 수 있었다.
Q. 연구 과정에서 가장 어려웠던 점은 무엇이었는가?
이다혜(이하 혜), 이의정(이하 정) - 처음 해보는 연구라 실험 환경을 설정하는 과정이 가장 힘들었던 것 같다. 나노 입자를 다루는 실험이라 환경이 조금만 달라져도 결과가 크게 달라져서 섬세하게 다루는 것이 어려웠다. 또한 논문에서 주어진 환경과 달리, 정해진 환경에서 시각·데이터 조건을 모두 만족시키는 설정을 결정하기 쉽지 않았다. 입자 종류, 카메라 설정, 용매 농도 등 다양한 조건에서 적절한 값을 찾아내기 위해 큰 노력을 기울였다.
Q. 반대로 가장 좋았던 점은 무엇인지 궁금하다.
혜 - 평소 관심 있던 인공지능을 접해볼 수 있었고, 인공지능이 실제로 문제 해결에 도움이 되는 과정을 직접 확인할 수 있어서 좋았다.
정 - 동기들과 함께 지식을 나누는 시간이 가장 뜻깊었다. 서로 의견을 공유하며 점차 실험 결과가 경향성을 나타냈던 순간이 가장 기억에 남는다.
Q. UGRP를 마친 소감과 아쉬운 점이 있다면 무엇인가?
혜 - 1년이라는 시간 중 한 학기 정도를 실험을 계획하고 조사하는 과정에 쓴 것 같다. 처음부터 꼼꼼하게 실험을 진행했다면 같은 실험을 하는데 투자한 시간과 노력을 다른 곳에 쓸 수 있지 않았을까 하는 아쉬움이 있다. 그래도 인공지능을 이용하여 원하는 결과를 얻을 수 있는지 확인했다는 점이 뿌듯하다.
정 - UGRP를 시작하기 전 막연한 두려움이 있었지만, 막상 시작하고 보니 시간이 빠르게 흘렀다. 함께한 동기들의 본받을 만한 점도 볼 수 있었고, 각자의 위치에서 최선을 다해 만들어낸 결과물에 애착을 가지고 있다. 다만 연구의 방향성을 잡아가는 과정에서 시간을 많이 소모했던 점이 아쉽다.
Q. 앞으로 UGRP를 진행할 학부생에게 조언을 부탁한다.
혜 - UGRP는 학부생들이 하고 싶은 연구를 진행할 수 있는 기회이다. 본인이 관심 있는 연구를 하는 교수님을 잘 찾아서, 1년 동안 의미있는 연구 결과를 얻었으면 좋겠다. 좋은 결과를 얻지 못하더라도 연구 경험을 살려 앞으로 하는 활동에 적극적으로 이용하면 좋을 것 같다.
정 - 구성원들과 함께 만들어 나가는 과정임을 명심하되, 자신의 의견을 적극적으로 말하는 능력과 원하는 바를 실현하고자 하는 추진력이 바탕이 되면 좋겠다. 막막하더라도 해내고자 한다면, 교수님들께서 많은 도움을 주실 것이며 구성원들에게도 큰 힘을 얻을 수 있을 것이다. UGRP라는 1년간의 과정 속에서 값진 경험을 하길 바란다.
김오민 기자 omin.kim@dgist.ac.kr
심수안 기자 suan.sim@dgist.ac.kr
이서연 기자 bluecu1216@dgist.ac.kr
이승희 기자 seung_hui@dgist.ac.kr
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