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차상길 교수, IEEE Test-of-Time Award 수상
우리 대학 전산학부 정보보호대학원 차상길 교수가 올해 5월에 열린 정보보안 최정상 학회인 IEEE Security & Privacy[1]에서 Test-of-Time Award를 수상했다. Test-of-Time Award란 지난 10년간 정보보안 분야에서 가장 큰 영향력을 행사했던 논문에 수여하는 것으로, 올해는 총 3개의 논문이 선정되었으며, 한국인으로서는 최초이다. 선정된 논문은 차상길 교수가 지난 2012년에 발표했던 ‘Unleashing Mayhem on Binary Code’로 바이너리코드에서 버그를 자동으로 찾고, 공격코드로 연계되는 익스플로잇을 생성하는 알고리즘을 세계 최초로 제안했던 것이다 [2]. 당시 개발된 알고리즘은 인공지능 해킹대회인 CGC(Cyber Grand Challenge)[3] 등의 세계적 사이버 보안 해킹 경진대회에서 사용되는 핵심 알고리즘이라 할 수 있다. 차상길 교수는 이 논문을 계기로 바이너리 분석을 통한 버그 및 취약점을 찾는 기술개발을 하기 위한 다양한 연구를 수행하여 왔으며, 현재는 다양한 바이너리 코드를 분석할 수 있는 토종 플랫폼인 'B2R2'를 개발하고 있다[4]. < 참고사이트 > [1] 43rd IEEE Symposium on Security and Privacy : https://www.ieee-security.org/TC/SP2022/ [2] 수상관련 논문 'Unleashing Mayhem on Binary Code' : https://www.computer.org/csdl/proceedings-article/sp/2012/06234425/12OmNzcPAxU [3] 사이버그랜드챌린지 홈페이지 : https://www.darpa.mil/program/cyber-grand-challenge [4] B2R2 깃허브 : https://github.com/B2R2-org/B2R2
2022.05.27
조회수 4122
전산학부 김주호 교수 연구팀, ACM CHI 2022 학술대회 최우수논문상 및 우수논문상 수상
우리 대학 전산학부 김주호 교수가 이끄는 연구팀이 지난 4월 30일부터 5월 6일까지 열린 美 컴퓨터협회 인간-컴퓨터 상호작용 학술대회(이하 ACM CHI 2022)에서 최우수논문상(Best Paper Award)과 우수논문상(Honorable Mention Award)을 받았다고 19일 밝혔다. ACM CHI 학술대회는 인간-컴퓨터 상호작용(Human-Computer Interaction: HCI) 분야의 세계 최고 권위 학회로 구글 스칼라 h-5 인덱스 기준 HCI 분야 저널과 학술대회를 통틀어 1위에 올라있다. 최우수논문상은 전체 논문 중 상위 1%의 논문에, 우수논문상은 상위 5%의 논문에 주어지는 상이다. 김주호 교수는 이번 ACM CHI 2022 학술대회에 총 7개의 논문을 발표해 발표 논문 수로 전 세계 연구자 중 공동 1위에 올랐다. KAIST 소속의 논문은 총 19개로, 전 세계 기관 중 5위에 올라 KAIST의 세계 수준의 연구 역량을 증명했다. 전산학부 김정연 연구원(제1 저자, 석사과정 졸업), 최유빈 전기및전자공학부 석사과정, 멍 시아 박사(전산학부 박사 후 연구원; 현재 미국 카네기멜론대학교 박사 후 연구원)로 구성된 김주호 교수 연구팀은 `Mobile-Friendly Content Design for MOOCs: Challenges, Requirements, and Design Opportunities' 라는 제목의 논문으로 CHI 2022 학술대회 최우수논문상을 받았다. 이 연구는 모바일 환경에서 영상 기반 학습 콘텐츠를 시청하는 학습자가 겪는 어려움을 분석하고 이를 해결하기 위한 가이드라인을 제시했다. 연구팀은 134명의 학습자를 대상으로 한 설문과 21명을 대상으로 한 인터뷰를 분석해 너무 작거나 과밀한 텍스트가 영상 콘텐츠의 가독성을 떨어뜨리는 것이 주요 문제임을 밝혔다. 또한 조명, 소음, 주변 환경의 잦은 변화로 인한 학습상황의 장애 또한 중요한 문제임을 밝혔다. 이러한 분석을 토대로 101개의 영상 강의 속 41,722개의 영상 프레임에 대한 모바일 환경 적합도를 분석한 결과 전반적으로 낮은 수준의 적합도를 보인다는 것을 확인했다. 예를 들어 텍스트 크기의 경우 불과 24.5%의 영상 프레임만이 모바일 환경에서의 학습에 적합한 것으로 나타났다. 연구팀은 이러한 문제를 극복하기 위해 영상 콘텐츠의 가독성을 높이고 모바일 학습 상황에서 발생하는 장애를 극복하기 위한 가이드라인을 제시했다. 팬데믹 이후 영상 기반 학습에 대한 중요성과 의존성이 더욱 높아지고 있는 상황에서, 이 연구는 작은 화면의 모바일 기기로 학습을 하는 많은 학습자의 어려움을 분석하고 극복 방법을 제시했다는 면에서 의미가 있다. 또한 나아가 학습 영상의 문제를 인간과 인공지능의 협업으로 해결하는 기술까지 제시하여 기존 학습 영상의 활용도를 높이면서 학습 경험 개선을 가능케 하였다. 이 기술은 다양한 영상 기반 학습 플랫폼이나 컨텐츠 제작 환경에 적용될 수 있다. 한편 전산학부 김태수 박사과정(제1 저자), 최다은 석사과정, 최윤서 박사과정 연구원으로 구성된 연구팀은 `Stylette: Styling the Web with Natural Language' 라는 제목의 논문으로 CHI 2022 학술대회 우수논문상을 받았다. 연구팀은 전문용어를 모르는 비전문가가 음성으로 웹사이트의 스타일을 수정할 수 있도록 지원하는 새로운 인터페이스 기술을 개발했다. 다양한 웹사이트를 사용하다 보면 접근성 문제, 기기 환경의 제약, 불편하고 보기 힘든 디자인, 스타일 선호 등의 이유로 원하는 내용을 찾기 어렵거나 사용에 어려움을 겪는 경우가 있다. 하지만 프로그래밍과 디자인의 전문성이 없는 일반인이 직접 웹사이트의 스타일을 수정하기는 어려워 대부분 사용자는 불편함을 참고 사용한다. 사용자가 "이 부분은 더 강조해줘ˮ, "좀 더 모던한 디자인으로ˮ와 같이 자신의 의도를 일상의 언어로 표현하고, 시스템이 사용자의 의도를 파악해 자동으로 스타일을 수정해 준다면 어떨까? 위와 같은 질문을 바탕으로 김주호 교수 연구팀이 개발한 `Stylette' 시스템은 사용자의 자연 언어 기반 음성 입력을 인공지능이 파악해 가장 의도에 부합하는 새로운 스타일을 자동으로 추천해 준다. 연구팀은 언어 인공지능, 시각 인공지능, 사용자 인터페이스 기술을 결합해 새로운 시스템을 만들었다. 언어 측면에서는 대규모 언어모델 인공지능이 사용자의 일상언어로 표현된 의도를 적절한 스타일 요소로 변환해 준다. 시각 측면에서는 컴퓨터 비전 인공지능이 170만 개의 기존 웹 디자인 요소 데이터와의 비교를 통해 현재 웹사이트에 적절한 수준의 스타일을 추천해 준다. 40명의 일반인을 대상으로 진행한 실험에서 이번 시스템을 사용한 사용자는 대조군과 비교해 두 배 이상 높은 성공률로 35% 적은 시간에 디자인 수정을 완료할 수 있었다. 이 연구는 최신 인공지능 기술이 직관적인 사용자 상호작용 설계에 적용되는 실질적인 사례를 제시했다는 점에서 의미가 있다. 개발된 기술은 기존 디자인 애플리케이션이나 웹브라우저에 플러그인 형태로 적용 가능하며, 사용자의 자연스러운 의도 데이터를 대규모로 수집해 웹사이트 개선이나 광고 등에도 활용할 수 있다.
2022.05.19
조회수 5609
전산학부 김범준 동문 〈좌경룡-김범준 장학기금〉 1억원 기부
배달의 민족을 서비스하는 우아한 형제들 대표인 김범준 전산학부 동문(학부 93, 석사 97)이 발전기금 1억 원을 8일 기부했다. 지난해 4월 전산학부 공간 확장을 위한 발전기금 1억 원을 기부한데 이은 두 번째 기부다. 김 대표의 이번 기부는 지난해 별세한 은사인 故좌경룡 교수를 기리기 위해 “좌경룡-김범준 장학기금”으로 전달되었으며, 올해부터 4년간 한해 5명의 학생에게 장학금을 지원하는 용도로 사용된다. 김범준 대표는 국제정보올림피아드(IOI)에 한국인 최초로 참가해 고등학교 2학년이었던 1992년도 4회 대회에서 세계 1위 금메달을 수상하고 세계 대학생 프로그래밍 경진대회까지 석권한 경력을 가지고 있다. 故좌경룡 교수(1946~2021)는 국내 ‘컴퓨터 알고리즘’ 분야의 개척자이자 선구자다. 김범준 대표를 포함한 4명의 고등학생을 IOI에 참가할 수 있도록 지도했으며 총 40여 개국 중 4등이라는 우수한 성적을 거둔 것을 시작으로, 1990년대 후반부터 미국컴퓨터학회(ACM) 세계 대학생 프로그래밍 경진대회(ICPC)에 대학생들을 참가시키고 탁월한 성적을 내게 한 KAIST 전산학부 교수다. 김범준 대표 기부사 <이하 김범준 대표 기부사 전문> 저는 KAIST에서 많은 것을 받은 사람입니다. 함께 꿈꿀 수 있는 친구들을 만났고, 훌륭하신 교수님들을 만났으며, 다양한 도전과 성장을 할 수 있는 환경을 만났습니다. 후배님들도, 제가 꾸었던 꿈들을, 제가 받았던 기회를 가질 수 있기를 바라는 마음에 기부를 합니다. 지도교수님이셨던 좌경룡 교수님은, 학문적으로도 큰 업적을 남기신 뛰어난 교수님이지만, 따뜻한 눈으로 학생들을 바라보면서 이끌고 응원해 주셨던 멋진 선배님이기도 합니다. Pay It Forward 라는 말이 있죠. 좌 교수님에 대한 감사의 마음을 실천하는 가장 좋은 방법은, 그분이 보여 주셨던 마음과 행동을 이어가는 거라고 생각합니다. 후배님들이 더 큰 꿈을 꾸고 더 자유롭게 도전할 수 있도록 응원하겠습니다. 감사합니다. - 김범준 드림
2022.03.11
조회수 5509
전산학부 한동수 교수팀, (주)오렌지쇼크, (주)브이아이소프트와 MOU 체결
우리 대학 전산학부 한동수 교수 연구팀이 ㈜오렌지쇼크(대표이사 고태윤), ㈜브이아이소프트와 NFT 및 메타버스와 연계된 확장현실(XR) 디지털 IP 플랫폼 구축에 관한 전략적 업무 협약(MOU)을 체결했다. 지난달 28일 서울특별시 용산구 이태원동 소재 몬드리안 호텔에서 진행된 이번 협약식은 KAIST 스마트과학관 전시기술연구단장 한동수 교수, ㈜브이아이소프트의 권혁순 부사장 등 3사의 주요 임직원이 참석한 가운데 진행됐다. 이날 협약으로 ㈜오렌지쇼크의 고태윤 대표이사는 KAIST가 연구개발중인 실내위치기반의 ARㆍVR과 연계된 다양한 전시기술과 ㈜브이아이소프트가 제공하고 있는 ‘짤깍’이라는 AR 기술을 혼합하여 혼합ㆍ확장현실(MRㆍXR) 디지털 IP 플랫폼 구축 사업을 진행한다고 설명했다. KAIST 스마트과학관 전시기술단장 한동수 교수는 “혼합ㆍ확장 현실(MRㆍXR) 분야는 앞으로 고부가가치 산업으로 급성장할 것으로 전망한다”며 “㈜오렌지쇼크의 디지털 IP 개발 및 플랫폼 구축 역량을 바탕으로 연구센터가 보유한 위치기반의 전시 기술, 그리고 ㈜브이아이소프트의 VRㆍAR 기술력을 접목하여 NFTㆍ메타버스와 연계된 혼합ㆍ확장 현실(MRㆍXR)을 구축할 수 있게 되어 매우 기쁘게 생각한다”라고 전했다. 이번 협약을 통해 ㈜오렌지쇼크는 KAIST, ㈜브이아이소프트와의 메타버스 및 NFT 결합에 대해 연계 사업 및 제휴 지원을 약속하였으며, 3사가 보유한 채널을 통해 B2B 사업을 도모할 예정이다.
2022.03.08
조회수 4241
이수만 SM 엔터테인먼트 총괄 프로듀서 전산학부 초빙석학교수 임용
우리 대학이 이수만 SM 엔터테인먼트 총괄 프로듀서를 초빙석학교수에 임명했다. 임기는 3월 1일부터 2025년까지 3년이다. 이번 임용은 지난해 6월 KAIST와 SM 엔터테인먼트가 체결한 ‘메타버스 연구를 위한 업무협약’을 계기로 추진됐다. 글로벌 엔터테인먼트 시장에서 한류 문화를 선도해온 창작자를 교수로 초빙해 공학 기술의 혁신적인 발전을 도모하는 것은 물론 미래 엔터테인먼트 시장을 주도하는 거대하고 창의적인 협업을 목표로 한다. 미국 캘리포니아주립대 노스리지 대학원에서 컴퓨터 공학을 전공한 이수만 프로듀서는 전산학부 초빙석학교수로 임용된다. 학부 및 대학원생을 대상으로 하는 리더십 과목의 특강을 맡고 학내 메타버스 관련 연구에도 자문으로 참여한다. 특히, 이 총괄 프로듀서가 참여하는 메타버스 연구는 AI 연구원 산하로 설치될 메타버스 연구소(가칭)에서 학제간 공동 연구로 진행된다. SM 엔터테인먼트가 보유한 실제 인물(연예인)의 아바타를 활용한 콘텐츠와 기술이 글로벌 메타버스 시장을 선점하도록 조력하고 케이팝과 한류를 세계인의 문화로 자리를 잡게 한 핵심역량을 발휘해 대한민국이 가상융합 문화 및 관련 경제를 선도할 수 있도록 힘을 보탤 예정이다. 이수만 총괄 프로듀서는 "한국 과학기술의 산실인 KAIST의 초빙석학교수로 학생들을 만날 기회를 주셔서 감사드린다”며, “한국만이 가진 우수한 콘텐츠와 기술력으로 한국이 가장 큰 화두로 떠오르고 있는 메타버스 세상을 선점하고, 미래 글로벌 엔터테인먼트 시장을 더 강력하게 주도할 수 있도록 함께 노력하겠다”고 밝혔다. 이광형 총장은 “메타버스에서 무한한 상상력을 펼칠 수 있는 능력은 새로운 시대에 적응하기 위한 필수 요소”라고 강조하며, “미래 콘텐츠 시장을 앞서 내다보는 이수만 총괄 프로듀서의 비전과 창의적인 통찰이 KAIST 구성원들에게 긍정적이고 신선한 자극을 줄 수 있길 바란다”라고 전했다. 한편, 이수만 총괄 프로듀서는 미국 버라이어티가 발표한 ‘버라이어티 500’(Variety 500)에 한국인 최초 5년 연속(2017년~2021년) 선정되었다. 이를 포함해 미국 ‘아시아 소사이어티’가 시상하는 ‘2016 아시아 게임 체인저 어워즈’(2016 Asia Game Changer Awards) 한국인 최초 수상, 2017년 문화 인사 최초 ‘영산외교인상’ 수상, 미국 빌보드 ‘2020 빌보드 임팩트 리스트’ 한국인 유일 선정, 제 10회 가온차트 뮤직 어워즈 ‘K팝 공헌상’ 수상 등 글로벌한 영향력과 위상을 입증했다. 최근에는 IP를 활용한 리크리에이션(Recreation, 재생산)을 놀이처럼 즐길 수 있게 하는 새로운 개념이자 참여형 창작 문화인 ‘Play2Create’(P2C)를 최초로 제시하고, P2C 생태계 구축을 진두지휘하고 있다.
2022.02.28
조회수 6011
딥러닝을 응용한 신속한 박테리아 검출 방법 개발
우리 대학 전산학부 조성호 교수, 신소재공학과 정연식 교수 공동 연구팀이 딥러닝(deep learning) 기법과 표면 증강 라만 분광법(surface-enhanced Raman spectroscopy, SERS)의 결합을 통해 효율적인 박테리아 검출 플랫폼 확립에 성공했다고 10일 밝혔다. 공동 연구팀은 질량분석법, 면역분석법(ELISA), 중합효소 연쇄 반응(PCR) 등과 같은 일반적인 박테리아 검출 방법보다 획기적으로 빠르게 신호 습득이 가능한 SERS 스펙트럼을 연구팀 고유의 딥러닝 기술로 분석해 다양한 용액 속 박테리아 신호 구분에 성공했다. 전산학부 노어진 석박사통합과정 학생과 신소재공학과 김민준 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지‘바이오센서 및 바이오일렉트로닉스 (Biosensors and Bioelectronics)’1월 18일 字 온라인 판에 게재됐다. (논문명: Separation-free bacterial identification in arbitrary media via deep neural network-based SERS analysis) 박테리아 감염으로 인한 질병 예방과 원인 분석을 위해 소변 또는 음식물에서 신속한 박테리아 검출법이 요구되며, 다양한 바이오마커 분석물의 스펙트럼 신호를 높은 민감도로 수초~수십초 이내에 측정하는 SERS가 검출 방법으로 주목받고 있다. 박테리아 대상의 기존 SERS 신호 분석은 그 복잡성과 수많은 신호 겹침 현상 때문에 주성분 분석(principal component analysis, PCA)과 같은 통계적인 방법으로도 정확도에 한계가 있었다. 특히, 박테리아의 고유 신호와 간섭현상을 일으키는 환경 매질의 신호를 제거하기 위해 번거로운 박테리아 분리 과정을 거쳐 시간 소모가 큰 것이 문제로 지적돼 왔다. 따라서 SERS를 이용한 박테리아 검출의 활용도를 높이기 위해서는 분리 단계를 최소화하고 신속하게 높은 정확도로 분석하는 기술 개발이 요구된다. 연구팀은 분리 단계를 완전히 생략해 박테리아가 담긴 서식 용액을 SERS 측정 기판에 올려 신호를 측정하고 딥러닝을 이용해 분석하는 방법을 시도했으며, 이를 위해 서로 다른 커널 크기(kernel size)를 가지는 이중 분기 네트워크로 구성된 `듀얼 WK넷' (DualWKNet, Dual-Branch Wide Kernel Network)라는 효율적인 딥러닝 모델을 개발했다. 특정 매질 속 박테리아의 신호는 매질의 신호와 유사해 사람의 눈으로는 구별하기가 사실상 불가능하지만, 연구팀은 DualWKNet을 이용해 스펙트럼 신호의 특징을 추출하고 물, 소변, 소고기 용액, 우유, 배양 배지 등 다양한 환경 내 대장균(Escherichia coli)과 표피 포도상구균(Staphylococcus epidermidis)의 신호를 학습해 최대 98%의 정확도로 검출 및 구분했다. 조성호 교수는 "이번 연구는 딥러닝 기술을 활용해 실제 환경에서 사용 가능한 라만 신호 분석 방법을 제시했다는 점에서 의미가 있다ˮ며 "의료 분야와 식품 안전 분야로 확장하여 사용돼 발전에 이바지할 것ˮ이라고 예상했다. 한편 이번 연구는 한국연구재단의 나노 및 소재기술개발사업의 지원을 받아 수행됐으며, 향후 추가 연구와 기술이전을 통해 KAIST 교원/학생 공동 창업 기업인 ㈜피코파운드리에서 상용화를 추진할 계획이다.
2022.02.10
조회수 6465
류석영 교수, 미래 과학기술인재 양성 유공 ‘과기정통부 장관상’ 수상
우리 대학 전산학부 류석영 교수가 미래 과학기술인재 양성에 기여한 공로를 인정받아 ‘과학기술정보통신부 장관상’을 지난달 수상했다. 류석영 교수는 2009년 12월에 우리 대학 전산학부 교수로 부임했다. 2010년 가을학기부터 전산학부 전공 필수 과목인 ‘프로그래밍 언어’를 강의로 시작으로, 2014년 봄학기부터 현재까지 매 학기 강의하고 있다. 2021년 가을학기 20번째 강의를 개설했으며, 평균 121명의 수강생에게 4.64/5.0의 강의평가를 받아 2012년·2017년 우수강의상과 2019년 우수강의대상을 수상했다. 2015년 겨울학기부터는 장병규 동문과 함께 ‘몰입 캠프’ 교육 과정을 개설했다. 대학의 소프트웨어 교육 현장의 실정과 산업계가 기대하는 개발자의 역량 사이에서 발생하는 괴리를 줄이고자 기획된 ‘몰임캠프’는 ‘빠르게’ · ‘스스로’ 성장하는 인재 양성을 목표로 운영되고 있다. 계절학기마다 국내·외 대학생을 대상으로 4~5주 동안 하루 종일 코딩하고 매주 새로운 팀원과 새로운 앱을 개발해 발표하는 독창적인 교육 과정으로 학생들에게 자율적인 집중개발의 경험을 제공하고 있다. 지난 2020년에는 이를 확장한 ‘SW사관학교 정글’을 개설했다. 30명 이내의 취업준비생에게 코딩 교육과 숙식을 제공하는 비학위 프로그램으로 5개월간 진행된다. 현재 3기를 운영 중이며, 올해 4기~7기 학생을 모집할 예정이다. 또한, 2018년 11월 삼성전자와 고용노동부가 함께 하는 삼성청년 SW아카데미(SSAFY) 프로그램을 설계 단계부터 참여해 현재까지 자문교수로 활동하고 있다. 삼성전자의 소프트웨어 교육 경험과 고용노동부의 취업지원 노하우를 바탕으로 취업준비생에게 소프트웨어 역량 향상 교육 및 다양한 취업지원 서비스를 제공하는 프로그램으로, 2021년 9월 기준 2,087명이 수료하고 이 중 77%가 국내외 주요 기업 544곳에 입사하는 성과를 거두는 등 국내 IT 생태계 저변을 확대하고 청년 취업률을 높이는 데 기여하고 있다.류 교수는 다음 세대의 학문적인 수월성뿐만 아니라 다양성과 포용성의 가치 확산을 위해, 2017년 9월 출범한 KAIST 포용성위원회의 초대 및 2대 포용성위원장을 맡아 캠퍼스 문화 조성에도 크게 기여했다. 또한, 2021년 4월부터는 한국연구재단 다양성위원회 위원으로 선임되어 국내 대학과 연구소 및 기업의 광범위한 연구 현장과 연구재단 조직의 다양성 보호 및 증진 정책 수립을 위한 사례를 공유하고 정책을 제안했다. 이를 통해, 4차 산업혁명 시대와 미래를 이끌어갈 과학기술 인재 양성을 위한 포용적인 정책과 제도를 수립하는 데 기여한 공로 등을 인정받았다.
2022.01.13
조회수 8015
전산학부 권영진 교수 연구팀, 최우수 시스템 국제학회 SOSP 2021에 국내 최초 논문 게재, 최우수논문상 수상
우리 대학 전산학부 김종율 박사과정(제1 저자), 장인수 석사 졸업생, 임재성 박사과정과 the University of Texas at Austin, KTH, KAUST 연구진으로 구성된 전산학부 CASYS 연구실 권영진 교수 연구팀이 올해 시스템 분야 최고학회인 SOSP(ACM Symposium on Operating Systems Principles)에 국내에서 최초로 논문을 게재했으며, 동시에 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다. SOSP는 매 2년마다 열리는 운영체제 시스템 분야 최고의 학회 (채택율 15% 이하)로 우리 대학 권영진 교수 연구팀과 성균관대 엄영익 교수 연구팀이 2021년 각각 국내에서 최초로 논문을 게재하였다. 권영진 교수 연구팀은 “Smart 네트워크 장치를 이용하여 분산파일 시스템의 성능 및 가용성을 높이는 연구”를 통해 클라우드 환경에서 사용자 데이터를 빠르게 저장하고 시스템 장애 시에도 지속가능한 서비스를 제공하는 분산파일 시스템을 설계/구현하였다. 스마트 네트워크 장치는 기존에 데이터만 주고 받을 수 있는 네트워크 장치에 연산장치의 기능이 탑재된 차세대 클라우드향 네트워크 장치이다. 기존의 서버에 보다 자원효율적이지만 성능은 느린 연산 기능을 제공하는데, 권영진 교수 연구팀은 스마트 네트워크 장치에서 동작할 수 있는 LineFS라 불리우는 클라우드향 분산 파일시스템을 구축했다. LineFS는 느린 Smart 네트워크 장치를 사용하면서도 기존의 분산 파일 시스템보다 빠른 성능을 낼 수 있도록 설계 되었으며, 호스트 운영체제가 멈추더라도 Smart 네트워크 장치 만으로도 구동이 가능한 고가용성 분산 파일시스템이다. LineFS는 2020년 OSDI (SOSP와 더불어 최고의 시스템 학회)에 동일 연구팀이 게재했던 Assise 분산 파일시스템에 대한 후속 연구로 진행됐다. 이 연구 결과물은 권영진 교수가 박사과정 동안 진행했던 Strata 파일시스템에 대한 연구를 기반으로 시작됐다. 권영진 교수의 Strata 파일시스템은 2017년 SOSP에 게재됐다. 이번 연구를 진행한 김종율 박사과정은 권영진 교수 연구실에서 고성능 비휘발성 메모리를 활용한 분산 파일 시스템 연구를 계속해왔으며, ACM SoCC, USENIX OSDI, ACM SOSP와 같은 유수의 국제학회에 논문을 출판하고 있다. 관련 해외 언론보도: https://cemse.kaust.edu.sa/cs/news/kaust-collaborative-research-wins-acm-sosp-2021-best-paper-award
2021.11.25
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학생 창업기업 엘리스, 발전기금 3억 원 약정
우리 대학 전산학부 학생 창업기업 엘리스(대표 김재원)가 모교에 발전기금 3억 원을 약정했다. 약정식은 11일 오후 서울 도곡캠퍼스에서 열렸다. 엘리스 관계자는 "이번 기부는 엘리스의 첫 번째 사회공헌 활동으로 여섯 번째 창립기념일인 11일에 약정식이 함께 열려 더욱 뜻깊은 날을 맞았다ˮ라고 설명했다. 우리 대학은 엘리스의 기부금을 전산학부 건물 증축에 사용해 소프트웨어 엔지니어를 길러낼 수 있는 학생 연구실·코딩 및 프로젝트 실습실·사회환원 교육 프로그램 장소 등을 마련할 예정이다. 엘리스는 김 대표를 주축으로 한 전산학부 연구실 동료들이 2015년 공동으로 창업한 스타트업이다. 2017년 인공지능이 코딩을 가르치는 디지털 교육 실습 플랫폼 서비스를 출시했다. 이후, SK, LG 등 재계 20위권 내 17개 기업을 포함해 대학과 정부 및 공공기관 등 100여 개의 회사가 직원 교육에 엘리스의 플랫폼을 도입했으며, 교육 이수자 20만 명, 평균 이수율 80% 이상 달성하는 등 빠른 성장세를 보이고 있다. 김재원(35) 엘리스 대표는 "이번 기부를 통해 미래 인재와 교육자 양성을 지원하며 교육 혁신에 이바지할 수 있어 기쁘다"라고 말했다. 이어, 김 대표는 "앞으로 교육 인프라를 확대해 교육자와 학습자 간 활발한 소통을 유도하며, 교육 격차를 해소하고 교육의 질을 향상시키는 선순환 구조를 만들고 싶다"라고 포부를 밝혔다. 이광형 총장은 "소프트웨어 인재 양성은 국가적으로도 매우 중차대한 과제 중 하나인데, KAIST 캠퍼스에서 탄생한 스타트업이 우리 사회에 꼭 필요한 교육을 제공하는 훌륭한 기업으로 성장한 것을 보니 매우 감격스럽다"라고 말했다. 이어, 이 총장은 "더 많은 인재가 좋은 동료와 스승을 만나 무한한 아이디어와 기술력을 펼쳐갈 수 있는 캠퍼스를 조성하는 일에 이번 기부금을 활용하겠다"라고 화답했다. 11일 열린 약정식에는 김재원(35) 대표를 포함해 김수인(32) CPO, 박정국(28) CTO, 김창현(37) 기술팀장 등 KAIST 출신 엘리스 임직원 4명이 참석했다. KAIST에서는 이광형 총장과 김보원 대외부총장, 엘리스의 기업 고문이자 공동창업자들의 지도교수인 오혜연 전산학부 교수가 자리를 함께해 감사와 격려의 인사를 전했다
2021.11.15
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전산학부 이의진 교수, ICMU 21 학회 조직위원장 선임
우리 대학 전산학부 이의진 교수가 오는 11월 17-19일 동안 하이브리드로 열리는 ICMU 학회(The 13th International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Networking)의 조직위원장(General Chair)으로 선임되어 학술 행사 조직을 총괄하게 됐다. 올해 13회째를 맞는 ICMU 학회는 모바일 및 유비쿼터스 컴퓨팅을 다루는 국제학회로 사람, 스마트 센서, 기기가 초연결된 차세대 컴퓨팅환경에 관한 최신연구 성과를 공유하고 연구 방향을 모색하는 학술교류의 장이다. 이번 학회는 무선네트워크, 기계학습 및 센서, 애플리케이션 및 보안, 스마트 시티, 인지 컴퓨팅, 헬스케어 주제로 30편의 학술논문과 11편의 포스터가 발표된다. 또한, HCI 및 증강인간(Augmented Human)의 국제 권위자인 준 레키모토(Jun Rekimoto) 교수와 AR/VR 및 모바일컴퓨팅 분야의 국제 권위자인 판 후이(Pan Hui) 교수가 기조강연을 진행할 예정이다. 이의진 교수는 2015년도 ICMU학회에서 프로그램위원장을 역임하였으며 오랫동안 모바일 및 유비쿼터스 컴퓨팅 분야에 기여한 공로를 바탕으로 2021년도 조직위원장에 선임됐다. 홈페이지 : http://www.icmu.org/icmu2021/organizers.html
2021.11.02
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소량의 데이터로 딥러닝 정확도 향상기술 발표
최근 다양한 분야에서 심층 학습(딥러닝) 기술을 활용한 서비스가 급속히 증가하고 있다. 서비스 구축을 위해서는 심층 학습 모델을 훈련해야 하며, 이를 위해서는 충분한 훈련 데이터를 준비해야 한다. 특히 훈련 데이터에 정답지를 만드는 레이블링(labeling) 과정이 필요한데 (예를 들어, 낙타 사진에 `낙타'라고 정답을 적어줌), 이 과정은 일반적으로 수작업으로 진행되므로 엄청난 노동력과 시간이 소요된다. 따라서 훈련 데이터가 충분하지 않은 상황을 효과적으로 타개하는 방법이 요구되고 있다. 우리 대학 전산학부 이재길 교수 연구팀이 적은 양의 훈련 데이터가 존재할 때도 높은 예측 정확도를 달성할 수 있는 새로운 모델 훈련 기술을 개발했다고 27일 밝혔다. 심층 학습 모델의 훈련은 주어진 훈련 데이터에서 레이블과 관련성이 높은 특성을 찾아내는 과정으로 볼 수 있다. 예를 들어, `낙타'의 주요 특성이 등에 있는 `혹'이라는 것을 알아내는 것이다. 그런데 훈련 데이터가 불충분할 경우 바람직하지 않은 특성까지도 같이 추출될 수 있는 문제가 발생한다. 예를 들어, 낙타 사진의 배경으로 종종 사막이 등장하기에 낙타에 대한 특성으로 `사막'이 추출되는 것도 가능하다. 사막은 낙타의 고유한 특성이 아닐뿐더러, 이러한 바람직하지 않은 특성으로 인해 사막이 아닌 곳(예: 동물원)에 있는 낙타는 인식하지 못할 수 있다. 이 교수팀이 개발한 기술은 심층 학습 모델의 훈련에서 바람직하지 않은 특성을 억제해 충분하지 않은 훈련 데이터를 가지고도 높은 예측 정확도를 달성할 수 있게 해준다. 우리 대학 지식서비스공학대학원에 재학 중인 박동민 박사과정 학생이 제1 저자, 송환준 박사, 김민석 박사과정 학생이 제2, 제3 저자로 각각 참여한 이번 연구는 최고권위 국제학술대회 `신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2021'에서 올 12월 발표될 예정이다. (논문명 : Task-Agnostic Undesirable Feature Deactivation Using Out-of-Distribution Data) 바람직하지 않은 특성을 억제하기 위해서 분포 外(out-of-distribution) 데이터를 활용한다. 예를 들어, 낙타와 호랑이 사진의 분류를 위한 훈련 데이터에 대해 여우 사진은 분포 외 데이터가 된다. 이때 이 교수팀이 착안한 점은 훈련 데이터에 존재하는 바람직하지 않은 특성은 분포 외 데이터에도 존재할 수 있다는 점이다. 즉, 위의 예에서 여우 사진의 배경으로도 사막이 나올 수 있다. 따라서 다량의 분포 외 데이터를 추가로 활용해 여기에서 추출된 특성은 영(0) 벡터가 되도록 심층 학습 모델의 훈련 과정을 규제해 바람직하지 않은 특성의 효과를 억제한다. 훈련 과정을 규제한다는 측면에서 정규화 방법론의 일종이라 볼 수 있다. 분포 외 데이터는 쓸모없는 것이라 여겨지고 있었으나, 이번 기술에 의해 훈련 데이터 부족을 해소할 수 있는 유용한 보완재로 탈바꿈될 수 있다. 연구팀은 이 정규화 방법론을 `비선호(比選好) 특성 억제'라고 이름 붙이고 이미지 데이터 분석의 세 가지 주요 문제에 적용했다. 그 결과, 기존 최신 방법론과 비교했을 때, 이미지 분류 문제에서 최대 12% 예측 정확도를 향상했고, 객체 검출 문제에서 최대 3% 예측 정확도를 향상했으며, 객체 지역화 문제에서 최대 8% 예측 정확도를 향상했다. 제1 저자인 박동민 박사과정 학생은 "이번 기술은 훈련 데이터 부족 현상을 해결할 수 있는 새로운 방법ˮ 이라면서 "분류, 회귀 분석을 비롯한 다양한 기계 학습 문제에 폭넓게 적용될 수 있어, 심층 학습의 전반적인 성능 개선에 기여할 수 있다ˮ 고 밝혔다. 연구팀을 지도한 이재길 교수도 "이 기술이 텐서플로우(TensorFlow) 혹은 파이토치(PyTorch)와 같은 기존의 심층 학습 라이브러리에 추가되면 기계 학습 및 심층 학습 학계에 큰 파급효과를 낼 수 있을 것이다ˮ고 말했다. 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. (끝).
2021.10.27
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송준화 교수, MobiSys 2022 프로그램 위원장 선임
우리 대학 전산학부 송준화 교수가 한국인 최초로 ACM MobiSys(International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services)의 프로그램 위원장(Technical Program Co-Chair)에 선임됐다. 송 교수는 2022년 열리는 제 20회 모바일시스템 학술대회에서 관련분야 최고 전문가들을 선발 프로그램 위원회를 구성하고 대회에서 발표될 논문 선정 심사를 주관한다. MobiSys는 ACM에서 주관하는 모바일 컴퓨팅 분야 최정상급 국제학술대회이며 ACM SIGMOBILE의 공식 대표학회(Flagship Conference)이다. MobiSys는 미래 사회를 특징지을 모바일/IoT/AI 기반의 새로운 서비스 및 이를 위한 핵심기술을 도출하며, 이를 형상화하기 위한 그릇으로써 미래형 플랫폼을 탐구하고 제안하는 컴퓨팅 분야 최정상급 학회이다. 또한 MobiSys는 창의성과 기술력을 함께 추구하는 학회, 미래 가치를 선도적으로 제시하는 학회로 널리 알려져 있다. 송 교수는 모바일-IoT 컴퓨팅 시스템 분야의 대표적인 연구자로 2019년에는 같은 학회 (ACM MobiSys)의 학회집행위원장 (General Co-Chair)을 맡아 성공적으로 수행한 경험이 있다. 오래동안 모바일-IoT 시스템 분야에 기여한 공로를 인정받아 2022년도 프로그램위원장을 맡게 됐다. MobiSys Conference 홈페이지: https://www.sigmobile.org/mobisys/2022/
2021.10.26
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