【 청년일보 】 제이엘케이는 ‘가상적 3차원 심층 신경망’(DNN, Deep Neural Network)을 이용하는 영상 분석 장치 및 방법’에 대한 미국 특허를 등록했다고 3일 밝혔다. 해당 기술은 MRI, CT와 같은 3차원 영상에서 축이 다른 복수의 2차원 영상데이터를 미리 설정된 순서대로 쌓아 가상 3차원 데이터로 재구축한, 뒤 각각의 방향으로 2차원 합성곱 신경망(CNN, Convolution Neural Network)을 적용해 3차원 CNN에 대비해 학습에 필요한 파라미터(Parameter)를 줄일 수 있는 알고리즘이다. 이러한 기술은 의료 분야와 같이 수집할 수 있는 데이터의 개수가 한정적인 인공지능 분야에서 특히 유효한 기술이다. 그만큼 국내외 인공지능 기반 의료 및 데이터 관련 분야에서 확장 가능성이 넓은 기술로 평가된다. 이번 특허로 글로벌 시장에서 제이엘케이의 한 단계 더 업그레이드된 R&D 기술력과 제품력에 대한 신뢰성을 재차 확보했다는 게 회사 측의 설명이다. 이번 발명은 제이엘케이의 의료 인공지능 플랫폼 ‘에이아이허브’(AIHuB) 및 토탈 데이터 매니지먼트 플랫폼 ‘헬로데이터’(Hello Data) 등 다양한 플랫폼의 3차
【 청년일보 】 티앤알바이오팹은 ‘이중 구조를 갖는 기능성 세포배양체’에 대한 국내 특허를 취득했다고 18일 밝혔다. 이 특허기술은 인공조직 배양 기술 중 장기간 배양 시 나타나는 문제점을 해결한 인공조직 배양 구조체에 관한 것으로, 인공조직 내에서 세포의 응집력으로 인한 하이드로겔의 변형을 방지하고 장기간 높은 균일도를 유지해 세포의 배양 능력을 높일 수 있는 장치기술이다. 독성물질 시험분류 또는 신약개발 등에 활용되는 인공조직의 경우 조직의 균일도는 분석결과의 정확도와 신뢰성에 있어 매우 중요한 요소이다. 그러나 기존의 인공조직 배양 기술의 경우 세포의 증식률에 따라 하이드로겔 내에 포함된 세포 간 응집력으로 인해 수축현상이 발생해 조직이 일정한 크기와 형태를 유지하기 어렵다는 한계가 있었다. 티앤알바이오팹은 이러한 문제점을 개선하기 위해 하이드로겔의 변형이 발생하기 전에 구조체 내에 설계된 이중 공간으로 하이드로겔을 보충함으로써 세포배양 과정에서 조직이 변형되는 것을 미연에 방지하는 기술을 도입했다. 이는 장기간 배양이 요구되는 인공조직 개발 환경에서 향상된 균일도와 함께 신뢰성 높은 분석결과를 동시에 얻을 수 있음을 의미한다. 티앤알바이오팹은 이 기능