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스마트 과학관 전시연구단 출범
우리대학과 국립중앙과학관(관장 배태민)이 실내 위치인식 기술과 증강현실(AR) 및 가상현실(VR), 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI) 등 4차 산업혁명 관련 핵심기술을 상호 연계시켜 과학관의 전시안내 기술혁신을 위한 새로운 시스템 개발을 위해 ‘스마트 과학관 전시연구단’을 최근 출범했다. 30일 KAIST에 따르면 이 연구단은 한국연구재단의 지원을 받아 전시기반기술·전시운영기술·전시콘텐츠 등 3개 분야에 KAIST 등 9개 대학과 전자부품연구원 등 2개 연구기관 등 모두 11개 기관이 주관기관으로 참여해 오는 2022년까지 4년간 모두 15개 과제를 수행한다. 그동안 과학관 전시안내는 전문적인 지식을 갖춘 안내자의 절대적인 부족으로 많은 어려움을 겪었을 뿐만 아니라 스마트폰을 활용한 전시안내의 효율성도 떨어진다는 지적을 받아 와 과학관 전시안내를 위한 새로운 전시서비스 기술개발에 대한 필요성이 대두돼왔다. 우선 연구단이 목표로 하는 실내 위치기반 전시안내시스템이 개발되면 관람객들은 위치에 따라 증강 및 가상현실(AR/VR) 등을 포함한 다양한 기술을 적용한 전시안내 서비스를 받게 된다. 특히 스마트폰을 통해 전문 안내자의 설명을 직접 듣는 것과 같은 유사서비스도 제공받을 수 있다. 이 시스템에 적용되는 실내 위치인식 기술은 KAIST가 개발한 실내 위치인식시스템 KAILOS(KAIST Indoor Locating System)가 활용될 예정이다. 연구단은 이밖에 관람객들의 다양한 요구를 과학관측에 즉각 전달해 전시개선에 반영될 수 있게 하는 리빙랩 기법도 적용할 방침이다. 국립중앙과학관과 KAIST는 연구단이 개발한 새로운 전시안내시스템을 대전 국립중앙과학관부터 우선 적용하되 전국 167개 과학관과 과학관처럼 각종 전시물을 안내하는 각 지역의 박물관과 미술관에도 단계적으로 확대할 방침이다. 배정회 국립중앙과학관 전시단장은 “매년 과학관을 방문하는 수십만 명의 청소년들에게 과학을 통한 꿈과 영감을 심어주기 위해 4차 산업혁명시대에 걸맞게 전시안내도 이제는 최신 IT기술을 활용해 이뤄져야 한다”고 강조했다. 연구단장을 맡은 KAIST 한동수 교수(전산학부)는 “과학관 전시기술과 전시 콘텐츠를 체계적으로 구성해 스마트 과학관 전시플랫폼에 담을 계획”이라며 “AR·VR 기술과 실내 위치인식 기술이 통합되어 전시안내에 활용되는 첫 사례가 될 것”이라고 덧붙였다.
2018.08.30
조회수 8905
AI World Cup 2018 개최
우리 대학이 8월 20일부터 22일까지 사흘간 대전 본원 학술문화관(E9) 정근모홀에서 ‘AI World Cup(인공지능 월드컵) 2018 국제대회’를 개최한다. 인공지능 월드컵 분야에서는 세계 최초로 치러지는 국제대회다. 공과대학(학장 김종환) 주관으로 열리는 이번 대회에는 구글·미국 MIT大, 그리고 우리나라에서는 KAIST를 비롯해 서울대 등 인공지능 분야에서 최고의 기술력을 자랑하는 국내·외 대학 및 연구기관 소속 참가자들이 출전한다. 이를 위해 KAIST는 지난 4월 1일부터 참가팀을 모집했다. 우리나라를 포함해 미국, 브라질, 이란, 중국, 대만, 프랑스, 인도 등 총 12개국에서 모두 29개 팀이 출전해 AI 축구(23개 팀), AI 경기해설(4개 팀), AI 기자(2개 팀) 등 총 3개 종목으로 나눠 진행되며 각 종목별로 우승팀을 가린다. 우선 AI 축구는 Q-Learning(인공지능의 강화학습 방법) 등의 기술로 축구 전술을 학습한 5개의 인공지능 선수가 전·후반 각 5분간 사람의 조작 없이 상대 팀 골대에 골을 넣어 득점하는 방식으로 진행된다. 예선전은 대회 서버에서 자동으로 매칭(Matching)된 상대와 대결하는 롤링 업데이트(Rolling Update)형 토너먼트 방식으로 치러진다. 대회 이틀째인 21일에 본선경기를 거쳐 마지막 날인 22일에는 4강, 3-4위 결정전 및 결승전이 열린다. 최종 우승팀에게는 미화 10,000달러, 준우승 팀과 3위 팀에게는 각각 5,000달러와 2,000달러의 상금이 수여된다. KAIST는 22일 열리는 4강전 및 결승전을 일반인 및 청소년에게도 공개할 예정이다. AI 경기해설 종목은 AI 축구의 경기영상을 인공지능이 분석하고 설명하는 분야다. 경기내용의 정확한 표현, 선수들의 움직임과 볼의 슈팅수에 따른 경기예측에 관한 해설 등이 주요 평가기준이다. 우승팀에게는 미화 5,000달러의 상금이 수여된다. AI 기자 종목은 AI 축구 경기내용과 AI 해설을 바탕으로 인공지능이 기자대신 기사를 작성하는 분야다. 사실에 근거한 충실한 내용을 가장 충실하게 담아낸 팀을 선별해 우승팀에게 미화 5,000달러의 상금을 수여한다. KAIST는 이와 함께 대회 마지막 날인 22일에는 이번 대회에 참여한 개발자들이 AI 경기를 구현해 낸 방법과 개발과정, 경기 전략내용 등을 소개하는 시간도 별도로 가질 예정이다. 특히 이번 대회기간 중에는 ‘국제 인공지능(AI) 기술 워크숍’이 동시에 개최된다. 스위스의 로봇 시뮬레이터 제작사인 사이버보틱스(Cyberbotics)사의 올리버 미첼(Olivier Michel) 대표와 미국 퍼듀大 컴퓨터정보기술학과 에릭 맷슨(Eric T. Matson) 교수 등 세계적으로 저명한 AI 전문가를 초빙해 AI의 기술적인 이해와 알고리즘 개발방법, 미래기술 전망 등 다루는 강연 및 패널 토론 등이 진행된다. 대회조직위원장인 KAIST 김종환 공과대학장은 “이번 대회는 KAIST가 AI기술을 선도하는 리더로서 AI 월드컵 소스코드를 공개해 누구나 쉽게 AI 기술을 습득하고 경험할 수 있는 기회를 제공한다는 점에서 큰 의미가 있다”고 말했다. 김 학장은 이어 “AI 월드컵을 통해 인공지능 알고리즘의 개발과 활용영역을 넓혀나가는 것뿐만 아니라 새로운 비즈니스 모델을 창출하는데 기여하는 게 이 대회를 개최하는 목적”이라고 덧붙였다. 한편 AI 월드컵 경기 및 기술워크숍은 일반인도 참관이 가능하며 8월 19일까지 대회 공식 홈페이지( http://aiworldcup.org )에서 신청이 가능하다.
2018.08.15
조회수 9987
황의종 교수, AI with Google 2018 컨퍼런스 연설
우리 대학 전기및전자공학부 황의종 교수가 6월 26일 서울 대치동 구글캠퍼스서울에서 열린 ‘AI with Google 2018’ 컨퍼런스에서 산업계 전문가들과 발표 및 토론 패널로 참여했다. '모두를 위한 AI’라는 주제 하에 AI 혁신에 대한 지식과 도전 과제에 대한 생각을 공유하는 이 날 행사에서는 구글 AI 총괄 제프 딘(Jeff Dean) 박사가 키노트 강연을 진행했고, 학계에서는 황의종 교수가 유일하게 참여해 ‘KAIST에서의 AI 연구 및 인재 양성’주제로 발표했다. 이어서 패널 토의에서는 AI 혁신에 대한 지식과 앞으로의 도전 과제를 나눴다. 황 교수는 구글 연구소에서 5년간 연구원으로 근무했고 TensorFlow Extended 머신러닝 플랫폼의 데이터 인프라를 공동개발하며 ACM SIGKDD 논문, ACM SIGMOD 튜토리얼 등의 연구실적이 있다. 우리 대학에서는 빅데이터-인공지능 융합 연구를 기반으로 머신러닝 과정에 들어가는 데이터 관리 연구를 수행 중이다.
2018.07.10
조회수 10123
서창호 교수, IT 젊은 공학자상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 서창호 교수가 미국전기전자학회(IEEE)와 대한전자공학회(IEIE)가 공동 주관하고 해동과학문화재단이 후원하는 ‘IT 젊은 공학자상’ 수상자로 선정됐다. 시상식은 6월 28일 오후 6시 제주롯데호텔에서 열렸다. 2006년부터 시작해 13회째 진행되는 ‘IT 젊은 공학자상’은 만 40세 이하 의 3년 이상 국내에서 연구를 수행한 연구자에게 주어진다. 기술적 실용성, 사회 및 환경에의 공헌도 및 창의성 등을 중심으로 심사가 이뤄진다. 올해의 수상자로 선정된 서창호 교수는 통신시스템, 분산저장시스템, 인공지능 분야 등의 연구를 통해 SCI급 논문 23편, 신경정보처리시스템학회(NIPS)와 머신러닝국제학회(ICML) 등 최상위 국제학회 논문 10편, 국제특허등록 30건 이상의 연구 성과를 보이고 있다. 서 교수의 논문은 4천 100회 이상 인용되는 등 학문 및 기술 발전, 벤처창업지원을 통한 기술상용화에 크게 기여하고 있다. 최근에는 인공지능을 교육에 접목시킨 AI-튜터(AI-tutor)와 딥러닝 기술을 활용한 자율주행시스템을 개발 중이다. 서창호 교수는 “IT 젊은공학자상을 받게 돼 영광으로 생각한다. 앞으로도 학생 지도와 연구에 몰두해 IT/인공지능 분야에 기여할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.
2018.07.05
조회수 9847
인공지능 윤리 국제 세미나 개최
우리 대학이 인공지능 기술의 윤리적 활용을 주제로 한 국제 세미나 ‘인공지능 길들이기 : 공학, 윤리, 정책’을 21일(목) 오전 11시 서울 웨스틴 조선호텔에서 개최한다. 이번 세미나는 급속도로 발전하는 인공지능을 책임 있게 개발해 윤리적으로 활용하기 위한 공학적, 정책적 방안을 논의하는 자리로 과학기술정보통신부의 지능정보기술 플래그쉽 감성 디지털 동반자 과제 연구단(연구책임자 : 이수영 교수)이 주최하고 우리 대학 인공지능연구소와 4차 산업혁명 지능정보센터가 공동 후원한다. 알파고-이세돌 대국을 기점으로 인공지능에 대한 관심이 고조되며 사회 전 분야에 고도로 학습된 알고리즘이 도입될 미래에 대한 여러 전망이 나오고 있다. 인공지능의 적극적 도입을 통한 효율성 증대가 새로운 경제적 기회가 될 것이라는 희망적인 전망이 제시되는 한편 알고리즘에 의한 사회적 차별, 자동화에 따른 노동 대체, 자율적 로봇으로 인한 생명과 안전의 위협 등 새 위험요소가 등장하고 위기가 심화될 것이라는 우려 또한 존재한다. 이번 세미나에선 인공지능이 보여줄 새로운 기회와 위험 사이에서 파괴적 혁신의 속도와 방향을 조절하기 위한 방안을 모색한다. 영국, 일본, 호주 등에서 인공지능의 윤리에 관한 선도적 활동을 벌여온 학자들을 초청해 기술의 책임 있는 개발과 활용을 위한 공학적, 정책적, 윤리적 의견을 들을 예정이다. 이를 통해 위협이 될 수 있는 인공지능의 기술을 인간의 가치에 맞춰 길들이기 위해 학계, 산업계, 정부의 각 주체들이 실천할 수 있는 다양한 방안에 대해 토론한다. 호주 뉴사우스웨일즈 대학의 토비 왈시(Toby Walsh) 교수는 ‘자율적 살상 무기 : 인공지능 연구자는 무엇을 해야 하는가?’를 주제로 인공지능의 군사적 활용 사례 및 이에 대한 UN의 선제적 대처 등을 소개한다. 이어 연구 현장의 공학자들이 가져야 할 윤리적 실천에 대해 토론한다. 영국 노팅엄 대학의 안스가 쿠너(Ansgar Koene) 교수는 ‘자율 및 지능 시스템의 윤리에 관한 IEEE의 국제 이니셔티브’라는 제목으로 세계 최대 전기전자공학자 단체인 IEEE가 인공지능의 윤리적 개발을 위해 추진하는 산업 표준 제정 사례에 대해 발표한다. 공학자가 활용할 수 있는 디자인 가이드라인 개발에 대해서도 토론한다. 일본 동경대 에마 아리사(江間 有沙) 교수는 ‘일본의 인공지능 윤리 및 정책 : 일본 인공지능 학회가 주는 교훈’이라는 제목으로 발표한다. 로봇 및 인공지능 분야를 국제적으로 선도하고 있는 일본의 학계 및 대학의 윤리 관련 활동과 교훈을 소개한다. 마지막으로 이수영 교수는 ‘어떤 인공지능 윤리를 어떻게 가르칠 것인가?’라는 제목으로 발표하며 사용자의 감정을 인식하는 대화형 인공지능을 직접 개발하는 과정에서 마주친 윤리적 문제를 사례로 들 예정이다. 각 연사의 발표 이후 국내 인공지능 연구자 및 정책 연구자의 논평과 종합토론을 통해 인공지능의 책임 있는 개발을 위한 국내 학계의 실천 가능 정책과 국제 윤리 담론에 기여할 수 있는 방안을 심도 있게 논의할 예정이다. 신성철 총장은 “인공지능 기술이 가져올 파괴적 혁신은 경제적 기회뿐만 아니라 다양한 사회적 위험을 불러일으킬 수 있다. 변화하는 기술 및 사회 패러다임에 신속하게 대응하기 위한 선제적 전략이 시급하다”며 “KAIST는 첨단 인공지능의 개발은 물론 기술의 윤리적 사용에 대해서 역시 국제적 선도 연구를 꾸준히 수행하겠다”고 말했다. 이번 세미나의 참가는 사전 등록(링크: https://goo.gl/forms/vvvcYV7TzjpVFgB53 )를 통해 신청할 수 있다.
2018.06.19
조회수 8422
인류세 연구센터 유치기관 선정
우리 대학이 과학기술정책대학원을 중심으로 다양한 학과, 연구소 교수들이 공동으로 참여하는 ‘인류세 연구센터’ 유치기관으로 선정됐다. 인류세 연구센터는 한국연구재단이 시행하는 융합연구 선도연구센터(Convergence Research Center) 지원 사업에 선정돼 7년에 걸쳐 사업을 진행할 예정이다. 과학기술정책대학원을 비롯해 문화기술대학원, 인문사회과학부, 산업디자인학과, 전기및전자공학부, 재난학연구소, 인공위성연구센터 소속의 교수와 연구원으로 구성되고 7년 간 약 100억 원의 지원을 받으며 인류세 시대의 변화를 예측하고 대응 및 공론화하는 융합연구를 시행한다. 인류세란 인간의 과학적, 산업적, 경제적 활동이 지구에 지울 수 없는 흔적을 남기고 있는 현상을 반영하기 위해 제안된 새 지질시대를 뜻한다. 플라스틱, 이산화탄소, 방사능 물질, 콘크리트 등 인간이 만들어낸 물질로 인해 지구가 손상된 산업혁명 이후의 시기를 말한다. 기후변화와 자연재난, 환경 파괴와 대규모 멸종, 산업 고도화와 불평등 심화 등이 인류세의 대표적 징후이다. 국제 지질학계에서 처음 제시된 개념이지만 공학, 인문사회과학, 예술, 정책학 등 다양한 분야에서 활발한 논의가 이뤄지고 있다. 인류세 연구센터는 인류세 시대의 지구적 변화를 감지하고 대응하기 위한 다학제적 융합 연구를 수행한다. 인류세 연구 전문가를 키워내기 위한 대학원 협동 과정도 신설할 예정이다. 구체적으로 ▲인공위성을 활용한 한반도의 지표, 해양 및 대기 변화 기록 연구 ▲인공지능(AI)을 활용한 모델링으로 재난 예측 및 위험 거버넌스 체계 구축 ▲손상된 지구에서 살아남기 위한 지속가능 주거, 교통 및 생활양식 전환에 관한 연구 ▲인간과 지구의 새 미래를 상상하기 위한 공학적, 예술적 연구 등을 수행한다. 인류세 담론의 공론화와 연구 성과 확산을 위한 다양한 소통 활동도 전개한다. 한국지질자원연구원과의 공동연구를 수행하고 센터 수립 3년차와 7년차에는 서울시립과학관과 연계해 인류세 특별전시를 개최해 연구 성과를 시민과 공유한다. 정기 간행물 발간으로 정책 입안자의 이해를 돕고 해외 연구자와의 네트워크를 구축하고 현장에 적용 가능한 융합교육 프로그램을 개발해 교육 시장 활성화에도 기여할 예정이다. 연구책임자인 과학기술정책대학원 박범순 교수는 “인류세 연구센터가 인간과 지구를 키워드로 삼아 과학, 공학, 인문학, 사회과학, 예술의 패러다임 변화를 촉발할 것이다”며 “더 나은 인류의 삶과 더 나은 지구를 함께 추구하기 위해 필요한 새로운 기술과 사회정책을 만들어나가는데 기여하겠다”고 말했다.
2018.06.04
조회수 8989
예종철 교수, 인공지능 블랙박스의 원리 밝혀
〈 예종철 교수, 한요섭 연구원, 차은주 연구원 〉 우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 석좌교수 연구팀이 인공지능의 기하학적인 구조를 규명하고 이를 통해 의료영상 및 정밀분야에 활용 가능한 고성능 인공신경망 제작의 수학적인 원리를 밝혔다. 연구팀의 ‘심층 합성곱 프레임렛(Deep Convolutional Framelets)’이라는 새로운 조화분석학적 기술은 인공지능의 블랙박스로 알려진 심층 신경망의 수학적 원리를 밝혀 기존 심층 신경망 구조의 단점을 보완하고 이를 다양하게 응용 가능할 것으로 기대된다. 예종철 석좌교수가 주도하고 한요섭, 차은주 박사과정이 참여한 이번 연구는 응용수학 분야 국제 학술지 ‘사이암 저널 온 이매징 사이언스(SIAM Journal on Imaging Sciences)’ 4월 26일자 온라인 판에 게재됐다. 심층신경망은 최근 폭발적으로 성장하는 인공지능의 핵심을 이루는 딥 러닝의 대표적인 구현 방법이다. 이를 이용한 영상, 음성 인식 및 영상처리 기법, 바둑, 체스 등은 이미 사람의 능력을 뛰어넘고 있으며 현재 4차 산업혁명의 핵심기술로 알려져 있다. 그러나 이러한 심층신경망은 그 뛰어난 성능에도 불구하고 정확한 동작원리가 밝혀지지 않아 예상하지 못한 결과가 나오거나 오류가 발생하는 문제가 있다. 이로 인해 ‘설명 가능한 인공지능(explainable AI: XAI)’에 대한 사회적, 기술적 요구가 커지고 있다. 연구팀은 심층신경망의 구조가 얻어지는 고차원 공간에서의 기하학적 구조를 찾기 위해 노력했다. 그 결과 기존의 신호처리 분야에서 집중 연구된 고차원 구조인 행켈구조 행렬(Hankel matrix)을 기저함수로 분해하는 과정에서 심층신경망 구조가 나오는 것을 발견했다. 행켈 행렬이 분해되는 과정에서 기저함수는 국지기저함수(local basis)와 광역기저함수(non-local basis)로 나눠진다. 연구팀은 광역기저함수와 국지기저함수가 각각 인공지능의 풀링(pooling)과 필터링(filtering) 역할을 한다는 것을 밝혔다. 기존에는 인공지능을 구현하기 위한 심층신경망을 구성할 때 구체적인 작동 원리를 모른 채 실험적으로 구현했다면, 연구팀은 신호를 효과적으로 나타내는 고차원 공간인 행켈 행렬를 찾고 이를 분리하는 방식을 통해 필터링, 풀링 구조를 얻는 이론적인 구조를 제시한 것이다. 이러한 성질을 이용하면 입력신호의 복잡성에 따라 기저함수의 개수와 심층신경망의 깊이를 정해 원하는 심층신경망의 구조를 제시할 수 있다. 연구팀은 수학적 원리를 통해 제안된 인공신경망 구조를 영상잡음제거, 영상 화소복원 및 의료영상 복원 문제에 적용했고 매우 우수한 성능을 보임을 확인했다. 예종철 교수는 “시행착오를 반복해 설계하는 기존의 심층신경망과는 달리 원하는 응용에 따라 최적화된 심층신경망구조를 수학적 원리로 디자인하고 그 영향을 예측할 수 있다”며 “이 결과를 통해 의료 영상 등 설명 가능한 인공지능이 필요한 다양한 분야에 응용될 수 있다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부의 중견연구자지원사업(도약연구) 및 뇌과학원천기술사업의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 수학적인 원리를 이용한 심층신경망의 설계 예시 그림2. 영상잡음제거 결과 그림3. 영상에서 80% 화소가 사라진 경우 인공신경망을 통해 복원한 결과
2018.05.10
조회수 15010
이상엽, 김현욱 교수, 약물 상호작용 예측기술 DeepDDI 개발
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수와 김현욱 교수 공동 연구팀이 약물-약물 및 약물-음식 간 상호작용을 정확하게 예측하기 위해 딥 러닝(deep learning)을 이용해 약물 상호작용 예측 방법론인 딥디디아이 (DeepDDI)를 개발했다. 김현욱 교수, 류재용 연구원이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 ‘미국 국립과학원 회보(PNAS)’ 4월 16일자 온라인판에 게재됐다. 기존의 약물 상호작용 예측 방법론은 약물-약물 간의 상호작용 가능성만을 예측할 뿐, 두 약물 간의 구체적인 약리작용에 대한 정보는 제공하지 못했다. 이러한 이유로 맞춤형 약물 처방, 식이요법 등 응용 연구에서 체계적인 근거를 제시하거나 가설을 세우는 데에 한계가 있었다. 연구팀은 딥 러닝(deep learning) 기술을 적용해 19만 2천 284개의 약물-약물 상호작용을 아우르는 86가지의 약물 상호작용을 92.4%의 정확도로 예측하는 시스템 딥디디아이 (DeepDDI)를 개발했다. 딥디디아이는 두 약물 A, B 간의 상호작용에 대한 예측 결과를 다음과 같이 사람이 읽을 수 있는 영문 문장으로 출력한다 : “The metabolism of Drug B can be decreased when combined with Drug A (약물 A를 약물 B와 함께 복용 시 약물 B의 약물 대사가 감소 될 수 있다)” 연구팀은 딥디디아이를 이용해 두 약물 복용 시 일어날 수 있는 유해반응의 원인, 보고된 인체 부작용을 최소화시킬 수 있는 대체 약물, 특정 약물의 약효를 떨어뜨릴 수 있는 음식 및 음식 성분, 지금껏 알려지지 않은 음식 성분의 활성 등을 예측했다. 이번 연구성과로 약물-약물 및 약물-음식 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 시스템을 활용하는 것이 가능해졌으며 이는 신약개발, 복합적 약의 처방, 투약시의 음식조절 등을 포함해 헬스케어, 정밀의료 산업 및 제약 산업에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 이상엽 특훈교수는 “이번 연구결과는 4차 산업혁명 시대의 정밀의료를 선도할 수 있는 기반 기술을 개발한 것이다”며, “복합 투여되는 약물들의 부작용을 낮추고 환자 맞춤형 약물 처방과 식이요법 제안을 통한 효과적인 약물치료 전략을 수립할 수 있다. 특히 고령화 사회에서 건강한 삶을 유지하는데 필요한 약-음식 궁합에 대한 제안을 해 줄 수 있는 시스템으로 발전해 나갈 것이다”고 말했다. 이 연구성과는 과학기술정보통신부의 바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 연구사업, KAIST의 4차 산업혁명 인공지능 플래그십 이니셔티브 연구사업의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 딥디디아이 (DeepDDI)의 모식도 및 예측된다양한 약물-음식성분의 상호작용들의 시각화
2018.04.18
조회수 14014
신성이엔지-KAIST 연구센터 개소
우리 대학과 국내 대표 반도체 장비 솔루션 기업인 신성이엔지(대표 이완근, 김주헌, 이지선)가‘신성-KAIST 인공지능 자동화 시스템 연구소’를 개소했다. 9일 11시 30분 진행된 이번 개소식에서 두 기관은 중소 및 중견기업의 연구개발을 공동으로 수행하고 개발된 기술을 신속히 사업화하는 4차 산업혁명 시대의 새 산학협력 모델을 제시할 예정이다. 인공지능 기술은 음성 및 이미지 인식, 게임, 엔터테인먼트 분야 등에 활발히 적용되고 있지만 산업계에서의 활용은 걸음마 단계이다. 그러나 전 세계적으로 인공지능의 산업적 활용을 목적으로 한 벤처기업들이 설립 중이고 많은 기업들이 산업 인공지능 기술에 주목하고 있다. 이러한 흐름에 발맞춰 신성이엔지와 우리 대학은 서로 협력해 산업 인공지능 기술을 집중적으로 연구하기 위한 센터를 설립했다. 이번에 개소한 신성-KAIST 인공지능 자동화 시스템 연구소는 인공지능 기반 기술을 활용해 반도체 공장 운영의 핵심인 자동 반송 시스템을 개발하고 사업화해 국내 중견기업이 글로벌 리더로 성공할 수 있는 기술적 기반을 다질 예정이다. 장영재 교수는 "연구센터의 핵심은 학계와 산업계의 벽을 허물어 기업과 학교가 함께 한 팀으로 산업계의 혁신을 만들고 산업AI의 학문을 주도하는데 있다"고 말했다.
2018.04.09
조회수 10445
KAIST-한화시스템, 국방 인공지능 융합연구센터 개소
우리 대학과 한화시스템이 20일 낮 12시 대전 본원에서 신성철 총장, 한화 장시권 대표이사 참석 하에 국방인공지능 융합연구센터(센터장 : 김정호 교수) 개소식을 가졌다. 이번 개소식을 통해 우리 대학과 방산전자 기업인 한화시스템이 힘을 합쳐 4차 산업혁명에서 핵심 기술로 떠오르는 인공지능(AI)기술과 국방을 접목하는 계기가 될 것으로 기대된다. 우리 대학과 한화시스템은 센터의 공동 운영을 통해 ▲국방 인공지능 융합과제 발굴, 연구 및 기술자문 ▲연구 인력 상호교류 및 교육 등을 통한 협력체계를 구축할 예정이다. 현재 국방 분야는 네트워크 중심의 미래 전장에 효과적으로 대응하기 위해 4차 산업혁명 기술의 활용 방안을 활발히 모색 중이다. 특히 미국 등의 선진국은 인공지능 기술을 적용한 신 무기체계를 개발하고 있다. 국방 인공지능 융합연구센터는 ▲인공지능 기반 지휘결심지원체계 ▲대형급 무인 잠수정 복합항법 알고리즘 ▲인공지능 기반 지능형 항공기 훈련시스템 ▲인공지능 기반 지능형 물체추적 및 인식기술 개발 등 4개 과제를 우선적으로 선정했고, 산학협동연구개발 방식을 통해 인공지능 기술의 국방 융합 연구를 진행할 예정이다. 신성철 총장은 “KAIST는 인공지능 분야 교수진이 60여 명에 이를 만큼 세계적인 인공지능 연구개발 능력을 갖추고 있다”며 “이번 연구센터 설립을 통해 한화시스템과 함께 국방 기술 발전에 기여할 수 있는 계기가 될 것으로 기대한다”고 말했다.
2018.02.20
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김문철 교수, 인공지능 통해 풀HD영상 4K UHD로 실시간 변환
〈 김 문 철 교수 〉 우리 대학 전기및전자공학부 김문철 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 이용해 풀 HD 비디오 영상을 4K UHD 초고화질 영상으로 초해상화 변환할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술은 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경망(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)을 하드웨어로 구현했다. 초당 60프레임의 초고해상도 4K UHD 화면을 실시간으로 생성할 수 있는 알고리즘 및 하드웨어 개발을 통해 향후 프리미엄 UHD TV, 360 VR, 4K IPTV 등에 기여할 것으로 기대된다. 이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 김용우, 최재석 박사과정 등이 주도했고 현재 특허 출원을 준비 중이다. 최근 영상 화질 개선 연구에 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경망을 적용시키려는 노력이 활발히 이뤄지고 있다. 그러나 이러한 심층 콘볼루션 신경망 기술은 연산 복잡도와 매우 높고 사용되는 메모리가 커 작은 규모의 하드웨어를 통해 초고해상도 영상으로 실시간 변환하는 데 한계가 있다. 기존의 프레임 단위로 영상을 처리하던 방식은 DRAM과 같은 외부 메모리 사용이 필수적인데 이로 인해 영상 데이터를 처리할 때 지나친 외부 메모리 접근으로 인한 메모리 병목현상과 전력 소모 현상이 발생했다. 김 교수 연구팀은 프레임 단위 대신 라인 단위로 데이터를 처리할 수 있는 효율적인 심층 콘볼루션 신경망 구조를 개발해 외부 메모리를 사용하지 않고도 작은 규모의 하드웨어에서 초당 60 프레임의 4K UHD 초해상화를 구현했다. 연구팀은 기존 소프트웨어 방식의 심층 콘볼루션 신경망 기반의 고속 알고리즘과 비교해 필터 파라미터를 65% 정도만 적용하고도 유사한 화질을 유지했다. 이는 딥러닝 기술을 이용한 고해상도 영상 변환 기술이 활발히 진행되는 가운데 초당 60프레임의 4K UHD 초해상화를 하드웨어로 실현한 첫 사례로 꼽힌다. 김 교수는 “이번 연구는 심층 콘볼루션 신경망이 작은 규모의 하드웨어에서 초고품질 영상 처리에 실질적으로 응요 가능한 기술임을 보인 매우 중요한 사례다”며 “현재 프리미엄 UHD TV 및 UHD 방송 콘텐츠 생성, 360도 VR 콘텐츠, 4K IPTV 서비스에 매우 효과적으로 적용할 수 있다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기술진흥센터(IITP) ICT 기초연구실지원사업의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 실시간 AI(딥러닝) 기반 고속 초고해상도 업스케일링 기술 그림2.심층 신경망 AI 기반 4K UHD 60fps 실시간 초해상화 하드웨어 (FPGA) 그림3. 심층 신경망 AI 기반 4K UHD 60fps 실시간 초해상화 하드웨어 시연
2018.01.16
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박현욱 교수, 머신러닝 통해 MRI 영상촬영시간 단축기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 박현욱 교수 연구팀이 머신러닝 기반의 영상복원법을 이용해 자기공명영상장치(이하 MRI)의 영상 획득시간을 6배 이상 단축시킬 수 있는 기술을 개발했다. 이번 연구를 통해 MRI의 영상획득시간을 대폭 줄임으로써 환자의 편의성을 높일 뿐 아니라 의료비용 절감 효과를 기대할 수 있을 것으로 보인다. 권기남 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘메디컬 피직스(Medical Physics)’ 12월 13일자에 게재됐고 그 우수성을 인정받아 표지 논문에 선정됐다. MRI는 방사능 없이 연조직의 다양한 대조도를 촬영할 수 있는 영상기기이다. 다양한 해부학적 구조 뿐 아니라 기능적, 생리학적 정보 또한 영상화 할 수 있기 때문에 의료 진단을 위해 매우 높은 빈도로 사용되고 있다. 하지만 MRI는 다른 의료영상기기에 비해 영상획득시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 환자들은 MRI를 찍기 위해 긴 시간을 대기해야 하고 촬영 과정에서도 자세를 움직이지 않아야 하는 등의 불편함을 감수해야 한다. 특히 길게 소요되는 영상획득시간은 MRI의 비싼 촬영 비용과 직접적인 연관이 있다. 박 교수 연구팀은 MRI의 영상획득시간을 줄이기 위해 데이터를 적게 수집하고 대신 부족한 데이터를 기계학습(Machine Learning)을 이용해 복원하는 방법을 개발했다. 기존의 MRI는 주파수 영역에서 여러 위상 인코딩을 하면서 순차적으로 한 줄씩 얻기 때문에 영상획득시간이 오래 걸린다. 획득 시간을 단축시키기 위해 저주파 영역에서만 데이터를 얻으면 저해상도 영상을 얻게 되고 듬성듬성 데이터를 얻으면 영상에서 인공물이 생기는 에일리어싱 아티팩트 현상이 발생한다. 이러한 에일리어싱 아티팩트를 해결하기 위해 다른 민감도를 갖는 여러 수신 코일을 활용한 병렬 영상법과 신호의 희소성을 이용한 압축 센싱 기법이 주로 활용됐다. 그러나 병렬 영상법은 수신 코일들의 설계에 영향을 받기 때문에 시간을 많이 단축할 수 없고 영상 복원에도 시간이 많이 걸린다. 연구팀은 MRI의 가속화에 의해 발생하는 에일리어싱 아티팩트 현상을 없애기 위해 라인 전체를 고려한 인공 신경망(Deep Neural Networks)을 개발했다. 연구팀은 위 기술과 함께 기존 병렬 영상법에서 이용했던 복수 수신 코일의 정보를 활용했고, 이 방식을 통해 직접적으로 영향을 주는 부분만을 연결해 네트워크의 효율성을 높였다. 기존 방법들의 경우 서브 샘플링 패턴에 많은 영향을 받았지만 박 교수 연구팀의 기술은 다양한 서브샘플링 패턴에 적용 가능하며 기존 방법대비 복원 영상의 우수함을 보였고 실시간 복원 또한 가능하다. 박 교수는 “MRI는 환자 진단에 필요한 필수 장비가 됐지만 영상 획득 시간이 오래 걸려 비용이 비싸고 불편함이 많았다”며 “기계학습을 활용한 방법이 MRI의 영상 획득 시간을 크게 단축할 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부의 인공지능 국가전략프로젝트와 뇌과학원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 국제 학술지 ‘메디컬 피직스 (Medical Physics)’12월호 표지 그림2. 제안하는 네트워크의 모식도 그림3. MRI의 일반적인 영상 획득 및 가속 영상 획득 모식도
2017.12.29
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