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형인우 동문, 경영대학 발전기금 10억 원 기부
우리 대학 형인우 동문(경영대 EMBA 석사 졸업, 스마트앤그로스 대표)이 발전기금 10억 원을 기부했다. 형인우 동문은 "가르침과 배움만큼 인류의 발전과 번영에 있어 중요한 것은 없다고 생각한다"라며 "KAIST 경영대학에서 배우며 행복했고 개인과 기업이 성장할 수 있도록 많은 도움을 받았다"라고 기부 배경을 설명했다. 형 동문은 삼성SDS, 한게임, 네이버, 한게임재팬을 거쳐 카카오 이사, 케이큐브홀딩스 대표를 역임했다. 2011년부터 경영 컨설팅 기업인 스마트앤그로스를 설립해 운영하고 있다. 우리 대학은 3일 서울캠퍼스 석림관에서 형인우 동문과 배우자 염혜윤, 이광형 총장, 윤여선 경영대학장, 변석준 금융전문대학원장, 오원석 경영공학부 부학장을 비롯해 MBA 과정 책임교수가 참여한 가운데 발전기금 감사패 전달식을 개최했다. 이번 기부금을 경영대학의 노후화된 건축 시설 개선 등을 위해 사용할 예정이다.
형인우 동문은 "학교에 감사의 마음을 전하고 싶다는 생각이 늘 있었다"라며, "선배로서 후배들이 각자 품고 있는 꿈을 마음껏 펼쳐 나가는 데 조금이라도 보탬이 될 수 있는 일을 실천하게 되어 기쁘다"라고 기부 소감을 밝혔다. 이광형 총장은 "형인우 동문의 대학에 대한 애정과 후배들의 꿈을 응원하는 훈훈한 마음에 깊은 감사의 인사를 전한다"며, "이번 기부가 연구와 학업에 매진하는 재학생들은 물론 많은 동문에게도 귀감이 될 것"이라고 전했다.
2023.11.03
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남택진 산업디자인학과 교수, 제25회 대한민국디자인대상 디자인공로부문 국무총리표창 수상
우리 대학 남택진 교수가 올해 제25회 대한민국 디자인대상 디자인공로 부문에서 국무총리 표창을 받았다.
서울 코엑스에서 열린 대한민국 디자인 대상은 산업통상자원부가 주최하고 한국디자인진흥원이 주관하는 시상식이다. 이 상은 디자인산업 발전의 주역 및 디자인 주도 경영 실적이 우수한 선도기업과 지자체에 수여되는 디자인 분야 국내 최고 영예의 포상이다. 개인 디자인공로 부분에서는 디자인개발 및 교육·저술 등 디자인산업 발전에 크게 기여한 자, 디자인 정책 방향 제시·홍보 등을 통해 디자인 역량 강화 및 국민 인식 확산에 크게 기여한 자, 한국디자인의 위상을 널리 알린 자에게 수여된다.
남택진 교수는 2001년 KAIST 최초의 1회 학부 졸업생 교수로 부임하여 디자인 및 HCI(Human Computer Interaction) 교육과 연구, 세계디자인학회, 한국디자인학회를 중심으로 한 학계 활동, 디자인 연구 논문과 책 출판, 음압병동개발, 디자인 자문을 통한 공공 및 산업계 혁신에 기여한 점을 공적으로 인정받았다.
남택진 교수는 2017년부터 2021년까지 KAIST 산업디자인학과장을 역임하였다. 디자인 주도 사회혁신 사례인 이동형 음압병동 디자인 개발과 실용화를 성공시켜 디자인 분야 지식 창출 및 한국디자인의 국제 위상 제고하였다.
세계디자인학회(IASDR)에서 한국을 대표하는 보드 멤버로 활동하고 있으며 2019년부터 사무총장을 역임하고 있다. 2006년 이후 한국디자인학회 상임이사, 부회장, 저널 부편집장 직무를 수행하면서 Archives of Design Research 저널을 SCOPUS에 등재되는 데 핵심 역할을 하였다. 대기업과 스타트업에 브랜딩, 제품디자인, UI/UX 디자인 자문을 활발히 수행하고 있다. 세계적인 디자인 어워드인 iF, IDEA, Red Dot에서 최고상을 수상하였다. ‘디자인 연구논문 길잡이’ 책을 저술해 디자인 연구자들에게 연구 수행법과 논문 작성법을 체계적으로 소개하였다. 디자이너를 위한 여러 프로토타이핑 도구를 개발하고 무료로 배포해 디자인 관련 교육과 실무에 기여 하였다.
이번 수상 이외에도 남 교수는 2021년 과학기술원 혁신에 기여한 공을 인정받아 과학기술정보통신부장관 표창을 수상 한 바 있다.
이번 제25회 대한민국디자인대상 시상식은 11월1일(수) 오후 4시에 서울 코엑스에서 진행됐다.
2023.11.03
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인공지능 챗봇 이미지 데이터 훈련 비용 최소화하다
최근 다양한 분야에서 인공지능 심층 학습(딥러닝) 기술을 활용한 서비스가 급속히 증가하고 있다. GPT와 같은 거대 언어 모델을 훈련하기 위해서는 수백 대의 GPU와 몇 주 이상의 시간이 필요하다고 알려져 있다. 따라서, 심층신경망 훈련 비용을 최소화하는 방법 개발이 요구되고 있다.
우리 대학 전산학부 이재길 교수 연구팀이 심층신경망 훈련 비용을 최소화할 수 있도록 훈련 데이터의 양을 줄이는 새로운 데이터 선택 기술을 개발했다고 2일 밝혔다.
일반적으로 대용량의 심층 학습용 훈련 데이터는 레이블 오류(예를 들어, 강아지 사진이 `고양이'라고 잘못 표기되어 있음)를 포함한다. 최신 인공지능 방법론인 재(再)레이블링(Re-labeling) 학습법은 훈련 도중 레이블 오류를 스스로 수정하면서 높은 심층신경망 성능을 달성하는데, 레이블 오류를 수정하기 위한 추가적인 과정들로 인해 훈련에 필요한 시간이 더욱 증가한다는 단점이 있다. 한편 막대한 훈련 시간을 줄이려는 방법으로 중복되거나 성능 향상에 도움이 되지 않는 데이터를 제거해 훈련 데이터의 크기를 줄이는 핵심 집합 선별(coreset selection) 방식이 큰 주목을 받고 있다. 그러나 기존 핵심 집합 선별 방식은 훈련 데이터에 레이블 오류가 없다고 가정한 표준 학습법을 위해 개발됐고, 재레이블링 학습법을 위한 핵심 집합 선별 방식에 관한 연구는 부족한 실정이다.
이재길 교수팀이 개발한 기술은 레이블 오류를 스스로 수정하는 최신 재레이블링 학습법을 위해 핵심 집합 선별을 수행하여 심층 학습 훈련 비용을 최소화할 수 있도록 해준다. 따라서, 레이블 오류가 포함된 현실적인 훈련 데이터를 지원하므로 실용성이 매우 높다.
또한 이 교수팀은 특정 데이터의 레이블 오류 수정 정확도가 해당 데이터의 이웃 데이터의 신뢰도와 높은 상관관계가 있음을 발견했다. 즉, 이웃 데이터의 신뢰도가 높으면 레이블 오류 수정 정확도가 커지는 경향이 있다. 이웃 데이터의 신뢰도는 심층신경망의 충분한 훈련 전에도 측정할 수 있으므로, 각 데이터의 레이블 수정 가능 여부를 예측할 수 있게 된다. 연구팀은 이러한 발견을 기반으로 전체 훈련 데이터의 총합 이웃 신뢰도를 최대화하는 데이터 부분 집합을 선별해 레이블 수정 정확도와 일반화 성능을 최대화하는 `재레이블링을 위한 핵심 집합 선별'을 제안했다. 총합 이웃 신뢰도를 최대화하는 부분 집합을 찾는 조합 최적화 문제의 효율적인 해법을 위해 총합 이웃 신뢰도를 가장 증가시키는 데이터를 차례차례 선택하는 탐욕 알고리즘(greedy algorithm)을 도입했다.
연구팀은 이미지 분류 문제에 대해 다양한 실세계의 훈련 데이터를 사용해 방법론을 검증했다. 그 결과, 레이블 오류가 없다는 가정에 따른 표준 학습법에서는 최대 9%, 재레이블링 학습법에서는 최대 21% 최종 예측 정확도가 기존 방법론에 비해 향상되었고, 모든 범위의 데이터 선별 비율에서 일관되게 최고 성능을 달성했다. 또한, 총합 이웃 신뢰도를 최대화한 효율적 탐욕 알고리즘을 통해 기존 방법론에 비해 획기적으로 시간을 줄이고 수백만 장의 이미지를 포함하는 초대용량 훈련 데이터에도 쉽게 확장될 수 있음을 확인했다.
제1 저자인 박동민 박사과정 학생은 "이번 기술은 오류를 포함한 데이터에 대한 최신 인공지능 방법론의 훈련 가속화를 위한 획기적인 방법ˮ 이라면서 "다양한 데이터 상황에서의 강건성이 검증됐기 때문에, 실생활의 기계 학습 문제에 폭넓게 적용될 수 있어 전반적인 심층 학습의 훈련 데이터 준비 비용 절감에 기여할 것ˮ 이라고 밝혔다.
연구팀을 지도한 이재길 교수도 "이 기술이 파이토치(PyTorch) 혹은 텐서플로우(TensorFlow)와 같은 기존의 심층 학습 라이브러리에 추가되면 기계 학습 및 심층 학습 학계에 큰 파급효과를 낼 수 있을 것이다ˮ고 말했다.
우리 대학 데이터사이언스대학원에 재학 중인 박동민 박사과정 학생이 제1 저자, 최설아 석사과정, 김도영 박사과정 학생이 제2, 제3 저자로 각각 참여한 이번 연구는 최고권위 국제학술대회 `신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2023'에서 올 12월 발표될 예정이다. (논문명 : Robust Data Pruning under Label Noise via Maximizing Re-labeling Accuracy)
한편, 이 기술은 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 SW스타랩 과제로 개발한 연구성과 결과물(2020-0-00862, DB4DL: 딥러닝 지원 고사용성 및 고성능 분산 인메모리 DBMS 개발)이다.
2023.11.02
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라이온로보틱스, 알데바, 도전! K-스타트업 창업리그 대상 수상
국내 최대 창업경진대회인 ‘도전! K-스타트업 2023’에서 우리 대학 기계공학과 황보제민 교수의 사족로봇 ‘라이보’를 개발한 라이온로보틱스, 신소재공학과 스티브박 교수의 교원창업 기업 알데바가 올해 왕중왕(대상)을 차지했다.
중소벤처기업부와 창업진흥원은 31일 국내 최대 창업경진대회인 ‘도전! K-스타트업 2023’의 왕중왕전(대상) 리그를 열고 수상자를 발표했다. 총 6187개 팀이 참여한 이번 대회에는 30개 팀이 최종 결승에 진출해 이 가운데 20개 팀이 입상의 기쁨을 누렸다.
이날 수상팀 선정작업을 맡은 대회 관계자는 "이전까지는 플랫폼 산업 관련 스타트업이 두각을 드러내며 유니콘으로 성장했다면, 앞으로는 딥테크와 바이오 등 다양한 기업이 눈에 띄게 성장해 시장에 현존하는 문제를 잘 풀어나갈 것으로 보인다"고 평가했다.
이날 대회에서 수상한 기업은 총 15억원의 상금과 후속 지원 등의 혜택을 제공받을 예정이다.
이영 중소벤처기업부 장관은 "도전! K-스타트업은 2016년부터 시작돼 매년 평균 5800개 기업, 올해는 6100개 스타트업이 참여해 대한민국 최고의 스타트업 창업 경진 대회로 자리를 굳히고 있다"고 밝혔다.
이어 이 장관은 "지난해까지 누적 수상한 101개 기업들이 매출 2940억을 만들어냈고 올해 6월 기준 2387명의 고용을 창출하는 등 대한민국 경제에 가시적 역할을 해낸 만큼 이번에 선발된 기업들도 선배들의 길을 이어 역사를 써나갈 것이라 확신한다"고 피력했다.
2023.11.02
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조영제 없이 흐르는 혈구 3차원 고속촬영 가능
생체 내 미세혈관 안에 흐르는 혈류의 여러 가지 혈류역학 정보는 관련된 장기들의 건강과 밀접하게 연결되어 있어, 이의 정확한 측정과 분석은 여러 질병 연구에 매우 중요하다. 이를 위해 가장 좋은 방법은 다양한 혈관들 안에 흐르는 혈구들을 직접 높은 시간해상도로 이미징하는 것이겠지만, 현재까지는 이러한 기술이 존재하지 않아 혈류속도와 상관관계가 있는 다른 값들을 측정해 간접적으로 유추하거나 일부 혈구들을 형광 염색한 후 주입해 이미징하는 방법 등이 사용되고 있다.
우리 대학 기계공학과/KI헬스사이언스연구소 오왕열 교수 연구팀이 세계 최초로 복잡한 3차원 혈관구조 안에서 흐르는 혈구들을 아무런 조영제 사용 없이 고속으로 이미징하는 기술을 개발했다고 1일 밝혔다.
현미경으로 생체를 이미징하면 혈구뿐만 아니라 조직으로부터도 반사 및 산란된 빛이 많기 때문에 혈구만을 선택적으로 이미징하기는 어렵다. 이번에 개발된 기술은 형광 조영제와 같은 외부 물질을 전혀 사용하지 않고 넓은 3차원 영역에 복잡하게 분포돼있는 다양한 혈관 내에 흐르는 혈구들을 직접 고속으로 이미징해(초당 1,450장의 이미지 획득) 큰 주목을 받고 있다.
오왕열 교수 연구팀은 흐르는 혈구들의 특성을 이용해 고안한 영상처리 방법 개발을 통해 현미경 이미지로부터 흐르는 혈구들만을 영상화하는 데 성공했다. 또한, 공간적으로 상관성이 없는 조명을 사용해 스페클 노이즈(반점 잡음)에 의해 혈구가 보이지 않게 되는 것을 막았으며, 속도가 빠르면서도 각 픽셀이 한 번에 획득할 수 있는 광량이 큰 카메라를 사용해 고속으로 생체 내 깊은 곳에 있는 흐르는 혈구까지 이미징할 수 있게 했다.
오왕열 교수는 “다양한 혈관 안의 혈류속도, 단위 시간당 흐르는 혈구 개수 등은 생체를 이용한 바이오메디컬 연구에서 매우 중요한 정보이기 때문에 오랫동안 많은 연구가 집중돼 왔다. 당연히, 혈관 안에 다양한 속도로 흐르는 혈구를 직접 이미징할 수 있으면 가장 좋겠지만, 그러한 영상 기기나 방법이 존재하지 않아 혈류속도와 관련있는 도플러 신호 등을 측정해 속도를 추산하거나, 혈장 혹은 일부 혈구를 형광 염색해 형광현미경으로 이미징하는 방법이 주로 사용되고 있었다. 새로 개발한 기술은 형광 조영제와 같은 아무런 물질을 생체에 주사하지 않고도, 여러 혈관 안에 흐르는 혈구들만을 고속으로 직접 영상화할 수 있어서, 현장에서의 사용이 매우 편리할 뿐 아니라 정확한 혈류역학 정보를 바로 얻어낼 수 있어, 연구 현장에서 매우 유용하게 사용될 것”이라고 강한 기대를 보였다.
우리 대학 김경환 학생과 박현상 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 융합연구분야 선도 저널인 스몰(Small) 10월호에 게재됐다. (논문명: Direct Blood Cell Flow Imaging in Microvascular Networks)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.11.01
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의과학대학원, 글로벌 의사과학자 양성 토론회 개최
우리 대학이 31일 의과학연구센터(E7) 하자홀에서 '바이오 의료사업 발전을 위한 글로벌 의사과학자 양성 토론회'를 개최했다.
과학, 공학, 의학을 이해하는 의사과학자 양성은 글로벌 바이오 중심국가 도약을 위한 해법으로 대두되고 있다. 그러나 우리나라 의대 졸업생 중 의사과학자는 1% 미만으로 바이오 의료산업 경쟁력 제고를 위한 의사과학자 양성이 매우 시급한 상황이다.
의과학대학원이 주최하는 이번 토론회는 미국의 의사과학자 양성 시스템과 국가 정책을 살펴보고 이를 바탕으로 우리나라 의사과학자 양성 시스템의 선결 과제 및 해법을 모색하기 위해 마련됐다.
이를 위해 세계적인 연구중심 의과대학인 미국 하버드 의대의 의사과학자 양성과정인 HST(Health Sciences and Technology) 프로그램의 디렉터 볼프람 고슬링(Wolfram Goessling) 교수와 스탠퍼드 의대 김성국 교수가 발제를 맡았다.
고슬링 교수는 '하버드와 매사추세츠 공과대학 간의 의사과학자 및 의사공학자 양성을 위한 협력 교육 프로그램'을 주제로 HST 프로그램의 역사, 두 기관 간의 구조, 의사-과학자 교육과정, 입학 요건 및 운영 현황 등을 소개했다.
HST 프로그램은 1970년에 시작된 의학과 이·공학분야의 학제간 교육 프로그램이다. 의학은 하버드에서 이·공학 분야는 MIT에서 주관하며, 미국 보스톤 지역의 병원과 협력한 임상실습을 진행해 융합형 의사과학자를 길러내는 산실로 알려져 있다. 이어, 김성국 스탠퍼드 의과대학 교수가 '스탠퍼드 대학의 의사과학자 양성 프로그램(Medical Scientist Training Program 이하, MSTP)'을 주제로 발표했다. 김 교수는 스탠퍼드 대학이 미국 국립보건원의 지원으로 50년 이상 운영해 온 MSTP의 역사와 성과를 소개하고 이를 바탕으로 대학이 시도하고 있는 혁신적인 의사과학자 양성과정의 발전상을 공유했다. 마지막 발제자로 김하일 의과학대학원 교수가 나서 'KAIST만의 차별화된 공학 중심 의사과학자 양성 전략'을 발표한다. 우리 대학은 2004년 의과학대학원을 설립해 현재까지 184명의 의사과학자를 양성했다. 이는, 지난 30여 년간 우리나라에서 양성한 의사과학자의 절반에 달하는 숫자다. 김 교수는 바이오 의료시대를 대비하는 새로운 전략으로 우리 대학이 추진하고 있는 공학 중심 의사과학자 양성안을 제시했다.
이어, 발제자들과의 자유 토론을 통해 KAIST 과기의전원의 의사과학자 양성 전략을 심도 있게 논의하고 청중과 공유했다. 이동만 KAIST 교학부총장은 환영사를 통해 "KAIST 과기의전원 설립은 KAIST의 새로운 도전을 넘어 공학 연구기반 의사과학자를 양성해 우리나라가 글로벌 바이오 중심 국가로의 도약하는 교두보가 될 것"이라고 강조하고, 이어 "성공적으로 의사과학자를 양성해 낸 경험을 가진 하버드대와 스탠퍼드대의 전문가들과 함께하는 오늘 토론회는 국가 바이오 인력 양성의 새로운 전략을 수립하는 계기가 될 것"이라고 전했다.
2023.10.31
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탁지훈 박사과정, 2023 구글 PhD 펠로우 선정
우리 대학 김재철AI대학원 박사과정 탁지훈 학생(지도교수 신진우)이 ‘2023 구글 PhD 펠로우’에 선정됐다.
구글 PhD 펠로우십은 컴퓨터 과학과 관련된 유망 연구 분야에서 우수한 성과를 낸 대학원생을 지원하는 장학 프로그램으로 올해는 전 세계에서 67명이 선발됐다. 선정된 펠로우에게는 1만 달러의 장학금과 구글 각 분야 전문가 멘토와의 일대일 연구 토의, 피드백 등의 혜택이 주어진다.
탁지훈 학생은 기계학습(Machine Learning) 분야에서 메타학습(Meta-learning)과 뉴럴필드(Neural Field) 분야의 탁월한 연구 성과를 인정받아 선정되었다. 기계학습 분야에서는 총 19명의 학생이 선발되었으며 아시아 대학에서는 탁지훈 학생이 유일하다.
탁지훈 학생은 특히 기존 뉴럴필드 학습의 한계점들을 새로운 메타학습 방법론을 제안하여 효과적으로 극복한 것으로 평가받는다. 구체적으로는 뉴럴필드 학습에서의 세 가지 비효율적 요소인 학습 시간, 학습 메모리 그리고 저장 공간을 효율적인 메타학습을 제안하여 효율화 하였으며, 이를 활용한 데이터 형태에 구애받지 않은 데이터 압축 기술 역시 제안하였다. 이러한 다양한 연구들은 NeurIPS, ICML, ICLR 등 기계학습 및 딥러닝 분야의 최고 학회에 다수 선정되었다. 또한 그는 구글 딥마인드 연구진들과 협력하여 메타학습과 뉴럴필드 연구를 수행한 바 있다.
시상식은 8월 29일부터 8월 30일 양일간 가상으로 열린 구글 PhD 펠로우십 서밋(Google PhD Fellowship Summit)에서 진행됐으며, 수상자 리스트는 구글 홈페이지에 게시되어있다.
구글은 KAIST 교수진과 학생을 대상으로 연구비 지원(Research Grant), 신진 연구자 지원(Research Scholar), 구글 클라우드 플랫폼 크레딧(GCP Credits), 익스플로어CSR(exploreCSR), PhD 펠로우십(PhD Fellowship), 학생 학회 후원(Student Travel Grants) 등 다양한 산학협력 프로그램으로 지원을 제공했다.
(홈페이지 주소 : https://research.google/outreach/phd-fellowship/recipients)
2023.10.31
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변화된 데이터에서 인공지능 공정성 찾아내다
인공지능 기술이 사회 전반에 걸쳐 광범위하게 활용되며 인간의 삶에 많은 영향을 미치고 있다. 최근 인공지능의 긍정적인 효과 이면에 범죄자의 재범 예측을 위해 머신러닝 학습에 사용되는 콤파스(COMPAS) 시스템을 기반으로 학습된 모델이 인종 별로 서로 다른 재범 확률을 부여할 수 있다는 심각한 편향성이 관찰되었다. 이 밖에도 채용, 대출 시스템 등 사회의 중요 영역에서 인공지능의 다양한 편향성 문제가 밝혀지며, 공정성(fairness)을 고려한 머신러닝 학습의 필요성이 커지고 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 학습 상황과 달라진 새로운 분포의 테스트 데이터에 대해서도 편향되지 않은 판단을 내리도록 돕는 새로운 모델 훈련 기술을 개발했다고 30일 밝혔다.
최근 전 세계의 연구자들이 인공지능의 공정성을 높이기 위한 다양한 학습 방법론을 제안하고 있지만, 대부분의 연구는 인공지능 모델을 훈련시킬 때 사용되는 데이터와 실제 테스트 상황에서 사용될 데이터가 같은 분포를 갖는다고 가정한다. 하지만 실제 상황에서는 이러한 가정이 대체로 성립하지 않으며, 최근 다양한 어플리케이션에서 학습 데이터와 테스트 데이터 내의 편향 패턴이 크게 변화할 수 있음이 관측되고 있다.
이때, 테스트 환경에서 데이터의 정답 레이블과 특정 그룹 정보 간의 편향 패턴이 변경되면, 사전에 공정하게 학습되었던 인공지능 모델의 공정성이 직접적인 영향을 받고 다시금 악화된 편향성을 가질 수 있다. 일례로 과거에 특정 인종 위주로 채용하던 기관이 이제는 인종에 관계없이 채용한다면, 과거의 데이터를 기반으로 공정하게 학습된 인공지능 채용 모델이 현대의 데이터에는 오히려 불공정한 판단을 내릴 수 있다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 먼저 `상관관계 변화(correlation shifts)' 개념을 도입해 기존의 공정성을 위한 학습 알고리즘들이 가지는 정확성과 공정성 성능에 대한 근본적인 한계를 이론적으로 분석했다. 예를 들어 특정 인종만 주로 채용한 과거 데이터의 경우 인종과 채용의 상관관계가 강해서 아무리 공정한 모델을 학습을 시켜도 현재의 약한 상관관계를 반영하는 정확하면서도 공정한 채용 예측을 하기가 근본적으로 어려운 것이다. 이러한 이론적인 분석을 바탕으로, 새로운 학습 데이터 샘플링 기법을 제안해 테스트 시에 데이터의 편향 패턴이 변화해도 모델을 공정하게 학습할 수 있도록 하는 새로운 학습 프레임워크를 제안했다. 이는 과거 데이터에서 우세하였던 특정 인종 데이터를 상대적으로 줄임으로써 채용과의 상관관계를 낮출 수 있다.
제안된 기법의 주요 이점은 데이터 전처리만 하기 때문에 기존에 제안된 알고리즘 기반 공정한 학습 기법을 그대로 활용하면서 개선할 수 있다는 것이다. 즉 이미 사용되고 있는 공정한 학습 알고리즘이 위에서 설명한 상관관계 변화에 취약하다면 제안된 기법을 함께 사용해서 해결할 수 있다.
제1 저자인 전기및전자공학부 노유지 박사과정 학생은 "이번 연구를 통해 인공지능 기술의 실제 적용 환경에서, 모델이 더욱 신뢰 가능하고 공정한 판단을 하도록 도울 것으로 기대한다ˮ고 밝혔다.
연구팀을 지도한 황의종 교수는 "기존 인공지능이 변화하는 데이터에 대해서도 공정성이 저하되지 않도록 하는 데 도움이 되기를 기대한다ˮ고 말했다.
이번 연구에는 노유지 박사과정이 제1 저자, 황의종 교수(KAIST)가 교신 저자, 서창호 교수(KAIST)와 이강욱 교수(위스콘신-매디슨 대학)가 공동 저자로 참여했다. 이번 연구는 지난 7월 미국 하와이에서 열린 머신러닝 최고권위 국제학술 대회인 `국제 머신러닝 학회 International Conference on Machine Learning (ICML)'에서 발표됐다. (논문명 : Improving Fair Training under Correlation Shifts)
한편, 이 기술은 정보통신기획평가원의 지원을 받은 `강건하고 공정하며 확장가능한 데이터 중심의 연속 학습' 과제 (2022-0-00157)와 한국연구재단 지원을 받은 `데이터 중심의 신뢰 가능한 인공지능' 과제의 성과다.
2023.10.30
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뇌인지과학과 1주년 기념 심포지엄 개최
우리 대학이 다음 달 2일부터 4일까지 총 3일간 대전 본원 의과학연구센터(E7)에서 '뇌인지과학과 국제심포지엄'을 개최한다.
이번 심포지엄은 뇌인지과학과(학과장 정재승)의 설립 1주년을 기념하는 행사로 국내 뇌인지과학 분야의 저변확대와 차세대 인력양성 등을 논의하기 위해 마련됐다. 이를 위해, 미국 UC 버클리(UC Berkeley), 뉴욕대학교(New York University, 이하 NYU), 스위스 로잔연방공과대학교(EPFL) 등 유수 대학의 세계적 석학들과 구글 딥마인드(Google DeepMind), 아이비엠 리서치(IBM Research) 등에서 활발하게 활동 중인 뇌기반 인공지능연구자 등 13명의 해외 뇌과학자·뇌공학자를 초청했다. 또한, 국내 관련 분야의 리더들과 학술교류 및 공동연구를 논의하고, 우리 대학의 비전에 부합하는 향후 50년의 미래 연구 계획을 함께 모색할 예정이다. '뇌인지 분야의 난제'를 주제로 다루는 심포지엄 첫날에는 양단(Yang Dan) 미국 캘리포니아 대학교-버클리(UC-Berkeley) 신경생물학 석좌교수와 올라프 브랑케(Olaf Blanke) 스위스 로잔연방공과대학교(EPFL) 신경보철센터 교수가 개회 기조 연사를 맡는다. 이들은 각각 '하향식 주의 및 전역 점화: 마우스의 회로 해부'와 '자의식의 신경과학'을 주제로 강연한다. 첫 번째 세션에서는 '뇌인지과학 분야에서 가장 중요한 질문은 무엇일까?'라는 질문을 바탕으로 미국 뇌과학 연구의 중심축 중 하나인 뉴욕대 신경과학 센터(NYU Center for Neural Science)를 설립한 앤소니 모비숀(J. Anthony Movshon) 뉴욕대학교 신경과학 및 생리학 교수가 기조 연설한다. '기술을 확장할 때 우리는 어떻게 이해를 확장할 수 있을까'라는 주제로 강연과 함께 뇌인지과학 분야가 향후 집중해야 하는 연구 방향성을 논의하기 위한 해외 석학들의 발표와 토론이 이어질 예정이다. '뇌와 인지과학 분야의 인재를 어떻게 교육할 것인가?'를 주제로 열리는 둘째 날 오전 세션에서는 문제일 DGIST 뇌과학과 교수, 이상훈 서울대 뇌인지과학과 교수, 조제원 이화여대 뇌인지과학부 교수, 서민아 성균관대 글로벌바이오메디컬공학과 교수 등이 참여해 인재상·교육 커리큘럼·뇌인지과학과 운영 현황·뇌과학 연구의 필요성 등에 대해 강연 및 토론한다. 또한, ‘뇌×헬스케어’와 ‘뇌×인공지능(AI)’을 다루는 세션에서는 뇌 질환 관련 현황 및 연구 동향과 인공지능 기술 개발 동향 등을 공유한다.
심포지엄 마지막 날에는 뇌인지과학 분야에서 우리 대학과 뉴욕대의 공동협력 방안이 논의된다. 신경경제학 분야를 선도하는 뉴욕대 신경경제학 센터(Centre for Neuroeconomics)를 설립한 폴 글림처(Paul Glimcher) 뉴욕대학교 신경과학 및 생리학 석좌교수는 '생명 의료 신경과학의 첨단 기술 협력'을 주제로 기조연설을 한다.
이 세션에서는 미국 뉴욕 맨해튼 소재의 KAIST-NYU 조인트 캠퍼스를 기반으로 추진할 인공지능 융합 뇌과학분야(뇌-기계 상호작용, 뇌기반 기계학습) 국제 공동연구를 위해 뉴욕대의 캐서린 하틀리(Catherine A. Hartley) 교수, 브렌든 레이크(Brenden Lake) 교수와 데이비드 멜처(David Melcher) 뉴욕대-아부다비 교수가 최근 연구성과를 공유하고 토론을 진행한다. 정재승 KAIST 뇌인지과학과 학과장은 "국내에서는 좀처럼 만나기 힘든 세계적인 석학들이 설립 1년 차 학과가 첫 번째로 개최하는 학술 심포지엄의 연사로 참여한다는 것 자체가 KAIST 뇌인지과학과를 향한 학계의 관심과 기대라고 생각한다"라고 말했다. 이어, 정 학과장은 "10년 내 교수진 50명을 보유한 아시아 최대 뇌인지과학과로 성장하는 것을 목표로 신경생물학과 인지과학, 뇌공학과 뇌의학을 두루 아우르는 뇌인지과학 연구의 교두보가 되기 위해 최선을 다하겠다"라고 전했다.한편, KAIST 뇌인지과학과는 단순히 뇌의 생물학적 구조와 인지기능을 연구하는 것을 넘어 뇌와 몸, 인간과 인간, 인간과 세계가 어떻게 상호작용하는지를 탐구하고 이를 바탕으로 공학적이고 의학적인 응용을 실현하기 위해 지난해 설립됐다. 신경과학과 인지과학의의 탄탄한 기초를 바탕으로 뇌공학과 뇌의학 분야로 연구 영역 확장을 시도하고 있으며, KAIST-NYU 조인트 캠퍼스를 통해 학부생과 대학원생, 박사후 연구원, 교수들이 뉴욕에 상주하면서 뉴욕대·콜롬비아대·코넬대·록펠러대 등 유수의 대학들과 공동연구를 수행할 수 있는 세계적 연구 및 교육 협업 시스템을 갖추고 있다.이번 행사는 국제심포지엄의 특성상 일부 세션이 영어로 진행되며, 뇌인지과학 분야에 관심 있는 사람이라면 누구나 무료로 참관할 수 있다.
2023.10.27
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김진국 의과학대학원 교수, 2023 올해의 논문상 수상
우리 대학 의과학대학원 김진국 교수가 지난 25일 스페인 바르셀로나에서 열린 올리고뉴클레오타이드 치료 학회(Oligonucleotide Therapeutics Society)의 2023 연례회의에서 올해의 논문상(Paper of the Year Award)을 수상했다고 26일 밝혔다.
김 교수는 최근 희귀유전질환에 대한 환자맞춤형 치료제를 개발하고 이를 다수의 환자들에게 확대 적용하는데 필요한 가이드라인을 정립한 논문을 지난 7월 국제학술지‘네이처(Nature)’에 출판한 바 있다. 해당 연구는 하버드의과대학의 티모시 유(Timothy Yu) 교수 연구팀과 공동으로 진행하였으며 KAIST 의과학대학원 우시재 박사과정 학생이 주저자로 참여하였고, 과기정통부의 해외우수과학자유치사업Plus(Brain Pool Plus)의 지원을 받았다.
해당 학회는 RNA 기반 치료에서 가장 권위있는 학회로 꼽히며 유럽과 미국을 번갈아가며 연례회의를 개최하고 있다. 올해의 논문상은 지난 한 해 동안 출판된 RNA 기반 치료제 개발 연구 논문 중에 기초 분야에서 1편, 임상연계 분야에서 1편, 총 2편의 가장 임팩트 있는 논문들을 선정해 각 논문의 책임저자 1명에게 수여하며, 김 교수의 논문은 임상연계 분야에 선정됐다.
김 교수는 “이번 수상은 저 뿐만 아니라 이 연구에 기여하신 모든 분들께 앞으로 희귀질환에 대한 연구를 더욱 매진하라고 주는 상이라 생각한다”고 밝혔다. 상금(USD $1,000) 전액은 희귀질환 재단(A-T Children’s Project)에 기부하기로 했다고 밝혔다.
<참고문헌>“A framework for individualized splice-switching oligonucleotide therapy” Nature (2023)
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06277-0
2023.10.26
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KAIST 연구실 개방합니다, ‘OPEN KAIST 2023’ 개최
우리 대학은 교내 연구·실험실 및 연구센터 등의 연구 현장을 공개하는 'OPEN KAIST 2023' 행사를 11월 2일부터 이틀간 대전 본원 캠퍼스에서 연다. 2001년에 시작돼 올해로 12회째를 맞는 OPEN KAIST는 공과대학(학장 문재균)의 주관으로 2년마다 개최하고 있다. 방문객이 체험할 수 있는 다채로운 프로그램을 준비해 과학에 대한 궁금증을 풀어주고 미래의 과학기술을 이끌어 갈 청소년들에게 꿈과 희망을 심어주기 위해 마련한 행사다. 16개 학과와 인공위성연구소가 참여하는 올해 행사에서는 ▴ 체험 및 시연 ▴연구실 소개 ▴특별 강연 ▴학과 소개 등 4개 분야에서 총 56개 프로그램을 운영한다.
특히, 우리 대학이 자랑하는 다양한 로봇 기술이 공개된다. 명현 전기및전자공학부의 교수 연구실은 사족 로봇 보행 시연으로 관람객을 맞는다. 사족 보행로봇용 블라인드 보행 제어기로 제작된 드림워크는 올해 초 영국 런던에서 열린 국제 사족로봇 자율보행 경진대회에서 MIT, 카네기멜런대학(CMU) 등 세계 유수의 대학을 월등한 차이로 따돌리며 우승을 거머쥔 로봇이다. 11월 3일 오후 3시부터 15분간 정보전자공학동 중앙 정원에서 앞을 보지 않고도 자유롭게 움직이는 로봇을 만날 수 있다.
무인시스템 연구를 중점 수행하는 심현철 전기및전자공학부 교수 연구실에서는 궤도형 모바일 로봇인 '뱅가드(Vanguard)'를 선보인다. 계단을 오르내릴 수 없는 기존의 네 바퀴 모바일 로봇의 한계를 돌파한 연구 성과로 11월 3일 오후 3시 30분부터 15분간 IT융합빌딩(N1) 1층에서부터 3층까지 계단을 자율주행한다.
국제 웨어러블 로봇 경진대회인 '사이배슬론' 대회에서 2020년 금메달과 동메달을 동시에 석권한 공경철 기계공학과 교수 연구실에서는 로봇을 직접 관찰할 수 있도록 연구실을 개방한다. 기계요소·전장부·프로세서·시뮬레이션 등 구성요소는 물론 핵심 부품인 구동기·모터드라이버와 실제 완성된 로봇까지 가까이에서 확인할 수 있다.
유지환 건설및환경공학과 교수 연구실에서는 재난 환경에서 활용할 수 있는 다양한 기술을 선보인다. 건설 및 재난 현장으로부터 떨어진 장소에서 로봇을 활용할 수 있는 햅틱 및 원격 조종 기술, 나뭇가지처럼 유연하게 자라나 재난 현장을 탐색하고 물품을 보급하는 바인로봇 기술, 자율/원격주행 기술 등을 소개한다.
체험을 통해 과학의 원리를 이해하는 프로그램도 진행된다. 이대영 항공우주공학과 교수 연구실에서는 항공우주 로보틱스 연구 소개와 함께 방문객들이 종이접기로 크기와 모양이 변화하는 바퀴구조를 직접 만들어 보는 시간을 제공한다.
원자력및양자공학과에서는 방사선을 직접 관찰하고 검출할 수 있는 체험관을 이틀간 운영한다. 안개상자를 활용해 눈에 보이지 않는 방사선이 지나는 궤적을 확인하고 검출기를 사용해 채소나 과일 등 일상에 존재하는 방사선이 어느 정도인지 직접 탐지하는 체험을 할 수 있다.
우리 대학의 연구 분야를 중·고생의 눈높이에 맞춰 흥미롭게 설명하는 연구실 탐방도 마련된다. 물리학과 광학 연구그룹(이상민·민범기·서민교·이한석 교수)은 '빛으로 할 수 있는 재미있는 탐구'를 주제로 빛의 성질과 물질의 상호작용을 연구하는 첨단 광학 분야를 알기 쉽게 설명한다.
안성진 전산학부 교수 연구실에서는 일반 인공지능(Artificial General Intelligence, 이하 AGI)에 필요한 요소 및 실제 구현한 기술 들을 세미나 형식으로 소개한다. 사람은 가지고 있으나 현재 인공지능 모델이 가지고 있지 않은 능력 등 AGI를 구현하기 위한 필수 요소를 여러 예시 상황에 대입하여 알기 쉽게 설명하고 자유로운 질의응답을 통해 방문객들의 궁금증을 풀어줄 예정이다.
이 외에도 '원자력과 방사선에 관한 오해와 진실', '노화된 세포를 다시 젊고 건강하게 되돌리기(역노화 기술)' 등 우리 대학교수진의 특별 강연이 열린다. ▴수리과학과의 '베이즈 추론: 사전확률에서 사후확률로 및 확률론의 여러 이야기' ▴화학과의 '표면의 원자와 분자를 보고 탐구하기' ▴ 항공우주공학과의 '도심항공 모빌리티의 미래' ▴전산학부 게임동아리의 ;게임 제작 방법 특강 및 체험' 등 과학을 흥미롭게 탐구할 수 있는 다양한 프로그램들이 이틀에 걸쳐 운영된다. 문재균 공과대학장은 "KAIST의 교육 및 연구 현장을 개방해 도전적이고 창의적인 과학기술 혁신을 방문객들이 직접 경험하고 함께하는 소통의 기회를 제공하기 위해 OPEN KAIST를 마련했다"고 밝혔다. 문 학장은 이어 "코로나19 기간에는 온라인으로만 행사를 진행하다가 4년 만에 다시 학교와 연구실의 문을 활짝 열고 시민들을 맞이하게 돼 더 뜻깊은 행사인 만큼, 많은 관심과 참여를 부탁드린다"라고 당부했다.
한편, 'OPEN KAIST 2023'은 개별 방문객의 경우 별도의 사전 신청 없이 행사 당일 안내소에서 배포하는 책자를 이용해 현장 수용이 가능한 범위에서 본인이 희망하는 프로그램을 자율적으로 관람할 수 있다. 홈페이지(https://openkaist.ac.kr)를 통해 세부적인 프로그램과 일정을 미리 확인할 수 있다.
2023.10.25
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한빛원전의 시공 불량 문제를 해결하기 위한 시뮬레이션 개발
후쿠시마 사고 이후 원전 안전 및 관리에 대한 관심이 집중되고 있다. 한국에서는 2017년 6월경 한빛원전의 원자로 격납건물의 콘크리트 벽 속에서 대규모 공극이 발견되었다. 원자로 격납건물은 원전 사고 발생 시 방사능 유출을 막아주는 최후의 보루이기 때문에, 이러한 콘크리트 공극으로 인한 원전의 안전상 우려가 큰 상황이다.
국내 연구진들은 원자로 격납건물 시공시 콘크리트 다짐 및 채움 불량으로 인하여 격납로 내 콘크리트에 공극이 발생한 것으로 추정하고 있다. 원자로 격납건물은 일반 콘크리트 구조물과 달리 매우 높은 밀도의 철근 보강이 필요하기 때문에, 콘크리트 타설 시 진동 다짐기가 진입하지 못하는 구역이 존재할 가능성이 높아서 콘크리트 공동에 대한 위험성이 높다. 하지만 돔 형태의 벽체 내부를 감싼 6 mm 두께의 철판(콘크리트 라이너 플레이트, CLP)이 영구 거푸집으로 활용되기 때문에 내부 공동에 대한 육안 검사가 불가능하다는 점에서 공극 발생 여부의 발견에 대한 어려움이 있다.
우리 대학 건설및환경공학과 김재홍 교수 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위하여 콘크리트의 유동성과 다짐 불량으로 인해 발생하는 공동을 억제할 수 있는 시공 시뮬레이션 기법을 개발했다.
연구팀에서 제안한 콘크리트 유동 시뮬레이션 기법은 콘크리트의 레올로지와 진동다짐의 영향 반경을 고려하여 콘크리트 공동 발생 예상 부위를 예측하는 기술이다. 연구팀은 이번 연구를 통해 콘크리트 진동다짐의 영향 반경(감쇠계수)을 직접 측정하여 굳지 않은 콘크리트 내부의 진동 에너지 밀도 분포를 제시했다. 이어서, 진동 에너지에 따른 콘크리트의 Vibrorheology를 정량적으로 측정하여, 굳지 않은 콘크리트의 항복응력 감소를 정량적으로 모델링하여 시공 시뮬레이션을 가능하게 하였다.
새로 제안된 시공 시뮬레이션 기법은 기존 콘크리트 유동해석으로는 고려할 수 없었던 격납건물 내부 보강재의 형상과 크기, 콘크리트 레올로지, 그리고 진동다짐의 진폭과 진동수까지 고려하여 콘크리트의 채움성을 평가할 수 있게 되었다. 연구팀은 향후 보강 연구를 진행해 3D 프린팅 콘크리트의 레올로지 제어, 프리캐스트 콘크리트의 품질 관리 등에도 해당 기술을 활용할 계획이다.
이번 연구는 한국수력원자력(주)와 한국연구재단의 과학기술분야 기초연구사업의 지원으로 수행되었으며, 건설공학 분야에서 권위 있는 학술지인 ACI Materials Journal, Cement and Concrete Research 등에 출판되었다.
(논문명: (1) Quantitative evaluation of energy transfer of a concrete vibrator. (2) Flow simulation of fresh concrete accounting for vibrating compaction.)
2023.10.24
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