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포스트 AI 시대 핵심 신소재는?
우리 대학 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI)이 불러온 4차 산업혁명 이후를 뜻하는 포스트 AI시대의 핵심 신소재를 전망하는 초청논문을 발표했다고 6일 밝혔다. 대화형 AI인 `챗GPT(ChatGPT)'가 월간 사용자 1억 명을 두 달 만에 달성하는 등 AI는 우리 생활에 한층 가까이 다가왔다. 4차 산업혁명의 핵심 기술인 AI는 인간의 지능을 모사해 데이터를 학습하고 이에 따라 합리적인 의사결정을 내릴 수 있다. 단순 반복적인 작업을 대체하는데 머물렀던 과거 인공지능 기술들과 달리, 더욱 어렵고 복잡한 작업을 효율적으로 수행할 수 있어 의료, 자율 주행 자동차, 로보틱스 등의 분야에서 새로운 기술 혁신을 이루고 있다. 최근에는 사물인터넷(IoT) 기술의 발전과 함께 현실 세계의 다양한 사물과 개체들이 인터넷을 통해 연결된 초연결 시대가 도래하고 있다. 포스트 AI 시대에는 AI가 다양한 기기들과 결합해 우리 주변의 정보를 항상 받아들이고 이에 따라 최적의 의사결정을 하며 이를 현실적으로 실물세계에 구현하는 사이버세계와 현실세계가 하나로 융합되는 시대가 될 것으로 전망되고 있다. 포스트 AI 시대가 다가옴에 따라 웨어러블 장치를 위한 스마트 섬유, 소프트 로보틱스를 위한 인공근육, 환경친화적인 에너지 생산효율을 극대화할 수 있는 단일원자촉매등 AI의 한계를 보조하고 보완할 수 있는 신소재의 혁신이 더욱 중요해지고 있으며, 무엇보다 실용적인 기술의 확보가 시급하다. 김상욱 교수 연구팀은 스마트 섬유 개발의 원천소재인 그래핀 산화물 액정성을 세계 최초로 발견하였고, 소프트 로보틱스 분야에 새로운 돌파구를 마련한 헤라클레스 인공 근육 개발 그리고 세계 최초로 단일원자촉매를 발견하는 등 미래 신소재분야에서 혁신적인 연구를 수행해 온 공로를 인정받아 세계적인 학술지 `어드밴스드 머티리얼스 (Advanced Materials)' 명예의 전당(Hall of Fame) 특집 리뷰논문을 게재했다. `어드밴스드 머티리얼스' 명예의 전당 초청논문은 신소재 분야의 세계적인 석학들을 매우 엄격한 기준에 따라 선정하여 그 미래 연구방향을 소개하는 권위 있는 특집 논문이다. 김상욱 교수는 "인공지능이 이끄는 4차 산업혁명 이후의 포스트 AI 시대는 신소재 기반의 사물 혁신이 중요해질 것인데 그래핀과 같은 2차원 소재가 매우 중요한 역할을 할 것으로 기대된다ˮ고 밝혔다. KAIST 응용과학연구소 이강산 박사가 제1 저자로 참여하고 KAIST 신소재공학과 수치스라 파드마잔 사시카라(Suchithra Padmajan Sasikala) 연구교수와 경희대학교 정보디스플레이학과 임준원 교수가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구는 한국연구재단의 리더 연구자 지원사업인 다차원 나노 조립제어 창의연구단의 지원을 받아 수행됐다. *논문명: 2D Materials Beyond Post-AI Era: Smart Fibers, Soft Robotics And Single Atom Catalysts
2023.11.06
조회수 1943
기계공학과 이정철 교수 연구팀, 2023년 대한기계학회 추계학술대회 KSME-SEMES 오픈이노베이션 챌린지 전문가그룹 금상 수상
우리 대학 기계공학과 이정철 교수 연구팀(이정철 교수, 고주희 박사과정)이 지난 11월 1일~4일 인천 송도 컨벤시아에서 성황리에 개최된 2023년 대한기계학회 추계학술대회 KSME-SEMES 오픈이노베이션 챌린지 대회에서 전문가그룹 금상을 수상했다. 발표 주제는 “가열 유동채널 공진기 기반 하이퍼 멀티모달 측정과 머신 러닝을 활용한 초미량 미확인 액체 인식 기술”로서 가열전극과 유동채널이 통합된 기계공진기를 이용하여 다양한 작동 온도에서 약 100 밀리초에 1번씩 액상 시료의 밀도, 역학점도, 열전도도, 비열, 열확산도, 동점도 그리고 무차원 수인 프란틀 (Prandtl) 수, 총 7개 물성을 동시에 획득할 수 있는 하이퍼 멀티모달 측정이 가능함을 최초로 소개하였다. 또한 개발한 하이퍼 멀티모달 측정을 머신러닝과 결합하여 액상 다원 혼합물을 분리하지 않고 분석할 수 있는 아이디어를 제안하고 가능성을 소개하였다. 이는 기존의 혼합물 분석의 gold standard 로 간주되던 LC-MS (Liquid chromatography – Mass spectrometry) 와 같은 선 분리-후 단일 측정의 패러다임을 뒤집는 아이디어로 그 독창성을 인정받았다. 제안 아이디어는 여러 반도체 공정에 사용되는 액상 혼합물의 농도 및 순도 모니터링을 통한 공정 품질제어를 비롯하여 다양한 액상시료 관련 산업과 연구에 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.
2023.11.06
조회수 1203
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
조회수 1424
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
조회수 1784
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
조회수 1536
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
조회수 1349
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
조회수 3024
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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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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천 배 축소된 분광기로 과일 당도 정밀 측정
눈으로 보기에 잘 익은 사과의 당도를 휴대용 분광기로 정확하게 예측이 가능한 기술이 개발됐다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀이 가시광선 및 근적외선 분광을 바탕으로 현장 진단에 적합한 고해상도의 휴대용 분광 센서를 개발하는 데 성공했다고 24일 밝혔다. 물질이 반사 또는 흡수하는 빛의 파장 분포를 통해 고유의 성분을 분석할 수 있다는 면에서 분광측정은 다양한 응용 분야에서 비파괴 시료 분석에 활발히 사용되고 있다. 기존 상용분광기는 실시간 성분분석을 제공하지만, 시스템의 크기가 커서 휴대용이나 현장 진단에 활용하는데 한계가 존재한다. 최근 마이크로나노공정 기술의 발전으로 소형 분광센서가 개발돼 품질 평가, 환경 모니터링, 위약 진단 및 헬스케어 등에서 활용되고 있다. 하지만 현재의 소형 분광센서들은 내부 광부품들의 간소화를 거치며 광학 성능이 크게 저하돼 시료 분석의 정확도를 낮추고 있으며, 여전히 광학 성능이 저하되지 않으면서 동시에 크기를 줄이는 데 어려움을 겪고 있다. 연구팀은 수 밀리미터 두께의 분광기 내로 들어온 가시광선이 석영(Quartz) 속에 제작된 회절판을 거치며 짧은 거리에서 넓게 분산시키는 형태인 고체잠입회절판구조를 최초로 제안하였다. 또한, 회절판과 굴절률이 유사한 렌즈를 접합하여 분산된 빛이 이미지센서에 평면 초점을 맺히도록 설계하여 가시광선 전 영역에서 균일한 분광분해능을 갖도록 제작하였다. 연구팀이 제작한 마이크로분광기 모듈은 8 mm × 12.5 mm × 15 mm의 크기를 가지고, 이는 기존 상용분광기를 1천 배 이상 축소시킨 성과이다. 또한, 상용분광기의 성능과 비슷한 평균 5.8 nm의 고해상도 및 작동 파장 범위 내 76% 이상의 고감도를 나타낸다. 연구팀은 마이크로분광기 모듈의 응용예시를 실험적으로 검증하기 위해 휴대용 분광 센서를 설계·제작하고, 분광 응용 분야 중 가장 대표적인 사례인 과일의 품질 검증을 진행했다. 제작한 마이크로분광기와 백색 LED 등을 결합한 분광 센서는 과일의 표면에 부착하여 손쉽게 분광 신호를 획득했다. 또한, 분광 신호의 형태를 분석하여 과일의 성숙도를 예측해 실제 성숙도와 비교하고, 0.91 이상의 높은 상관계수로 신뢰도 높은 예측 모델을 정립했다. 이를 통해 기존 소형 분광기에서 발생했던 광학 성능의 저하를 고체잠입회절판구조의 마이크로분광기를 이용해 해결하고, 연구팀은 휴대용 분광 센서의 현장 진단에 활용 가능함을 확인했다. 정기훈 교수는 “이 초박형 및 고해상도의 마이크로분광기는 식음료 품질검사는 물론 현장형 검사/진단이 필요한 농수산물·헬스케어 분야뿐만 아니라 고속 품질분석이 필요한 제약·바이오·반도체 검사 분야에서 정확하고 비침습적인 분석을 위한 중요한 도구 역할을 수행할 수 있을 것”이라고 연구의 의미를 설명했다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 박정우 박사과정이 주도한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스 (Advanced Science)’에 게재됐다. (논문명: 휴대용 가시광선 및 근적외선 분광 응용 분야를 위한 초박형 고체잠입회절판구조 마이크로분광기, Fully Integrated Ultrathin Solid Immersion Grating Microspectrometer for Handheld Visible and Near-Infrared Spectroscopic Applications) 한편 이번 연구는 과학기술정보통신부, 재단법인 범부처전주기의료기기연구개발사업단, ㈜파이퀀트의 지원을 받아 수행됐다.
2023.10.24
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바이오및뇌공학과 김수지 학생, 이기현 학생, μTAS 2023 국제학회 수상
우리 대학 바이오및뇌공학과의 김수지 석박통합과정(지도교수 박제균), 이기현 박사과정(지도교수 박제균)이 마이크로타스(μTAS) 2023 국제학회(The 27th International Conference on Miniaturized Systems for Chemistry and Life Sciences)에서 각각 ‘Springer Nature Best Oral Award First Place(최우수 논문 발표 1등상)’, ‘바이오마이크로플루이딕스 우수논문상(Biomicrofluidics Best Paper Award)’을 수상했다. μTAS 국제학회는 이번이 27회째로 미세유체기술을 포함하여 극소형 생물, 화학 분석시스템을 다루는 국제학술대회로 올해는 폴란드 카토비체에서 10월 15일부터 19일까지 5일간 열렸고 전세계 39개국에서 900여명이 참석했다. 2021년도 부터 구두발표 수상자를 배출한 ‘Springer Nature Best Oral Award’는 매년 전문가 심사를 거쳐 총 4명이 수상하게 되는데 올해는 김수지 학생이 1등의 영예를 안았다. Springer Nature 출판사에서 발행하는 Microsystems & Nanoengineering 저널측으로부터 1등의 경우 $1,000 의 상금을 받는다. 또한 2021년도 부터 논문 수상자를 배출한 ‘바이오마이크로플루이딕스 우수논문상’은 매년 전문가 심사를 거쳐 총 3편의 논문을 선정해 시상한다. 미국 물리학회 AIP 출판사의 Biomicrofluidics 저널측으로부터 $1,000 의 상금을 받는다. 김수지 학생은 이번 학회에서 ‘천연의 저점도 바이오잉크를 이용한 다층 고해상도 구조물의 하이브리드 바이오프린팅 제조방법(Hybrid biofabrication of multilayered high-resolution constructs using natural and low-viscosity bioinks)’이라는 주제의 연구를 통해 수상했다. 이번에 발표한 김씨의 연구는 생체미세환경 모사를 위한 저점도 생체수화젤의 바이오프린팅 및 적층 기술 “3D MOSAIC (Three-dimensional Micromesh-bioink Overlaid Structure And Interlocked Culture)” 기법이다. 이 연구는 다양한 세포 및 생체재료를 이용한 바이오프린팅과 생체소자 제작 분야에서 창의적이고 넓은 확장성을 가진다는 평을 받아 지난 9월 ‘ACS Applied Materials & Interfaces’에 게재됐다. 김수지 학생은 “연구 분야 권위 학회에서 구두발표를 통해 연구 내용을 선보이고 수상을 하여 기쁘다”며 “앞으로도 창의적인 연구를 통해 해당 분야의 발전에 기여하겠다”고 말했다. 한편 이기현 학생은 이번 학회에서 ‘다변수 분석을 위한 세포 배양 및 약물 평가용 미세유체소자에 바이오프린팅된 다조성 종양-혈관벽 어레이 (Vascularized multi-composition tumor array bioprinted on a microfluidic cell culture and drug screening system for multivariable analysis)’이라는 주제의 연구를 통해 수상했다. 이기현 학생은 지난 2021년 멀티노즐형 3D 바이오프린터를 개발하여 Biofabrication (2021)과 STAR Protocols (2022)에 세부내용을 발표한 바 있다. 이번 논문에서는 앞서 개발된 멀티노즐형 바이오프린팅 기술을 활용하여 네 가지 약물 농도를 형성할 수 있는 고기능성 미세유체소자에 서로 다른 조성의 종양 어레이를 프린팅하고, 모델 조성과 약물 농도에 따른 12가지 조건의 항암제 스크리닝 결과를 한 번에 분석하는 기술에 관해 연구한 결과를 선보였다. 이기현 학생은 “이번 연구 결과는 미세유체공학과 바이오프린팅 기술을 접목한 실용적인 랩온어칩을 구현하고 응용방안을 제시했다는 데 큰 의미가 있다. 또한, 권위 있는 국제학회에서 그 결과를 인정받을 수 있어서 뿌듯하다”며 “앞으로도 진취적인 연구자로서의 자세를 잃지 않고 꾸준한 발전에 이바지하겠다”고 말했다.
2023.10.24
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기계공학과 이정철 교수, 2023년 세계표준의 날 기념식 산업자원통상부 장관 표창 수상
우리 대학 기계공학과 이정철 교수가 지난 10월 12일 서울 상공회의소에서 개최된 2023년 세계표준의 날 기념식 행사에서 산업자원통상부 장관 표창을 수상했다. 이정철 교수는 2012년부터 국내-외 표준화 활동에 참여하여, 현재 국내 표준기술위원회/전문위원회 위원 및 국제표준기구 (International Electrotechnical Commision; 이하 IEC) SC47E WG1 (반도체 센서) 컨비너, TC124 (웨어러블 전자 소자 및 기술) 부간사로서 MEMS, 센서, 웨어러블스마트 기기 관련 국제 표준 제정을 주도하고 기여해 왔다. 또한 유연소자 관련 IEC 표준 (62951-5:2019)을 제정하였고, 현재 웨어러블 기기 관련 IEC 표준 (63302-402-3)을 제안하여 개발 중이다. 이정철 교수는 지난 10월 12일서울 상공회의소에서 개최된 2023년 세계표준의 날 기념식에서 산업통상자원부 장관 표창을 수상하여, 그간 표준화 활동을 적극 추진하며 국가사회발전에 기여한 공을 인정받았다.
2023.10.17
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