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인간의 촉각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 모듈 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수 연구팀이 지난 2021년 8월에 뉴런과 시냅스를 동일 평면 위에서 동시 집적으로 ‘인간의 뇌를 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈’을 개발하고, 연이어서 이번에는 ‘인간의 촉각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 모듈’을 개발하는 데에 성공했다고 24일 밝혔다. 개발된 모듈은 인간의 촉각 뉴런과 같이 압력을 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있어, 뉴로모픽 촉각 인식 시스템을 구현할 수 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 한준규 박사과정과 초일웅 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명한 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’ 2022년 1월 온라인판에 출판됐으며, 후면 표지 논문(Back Cover)으로 선정됐다. (논문명 : Self-powered Artificial Mechanoreceptor based on Triboelectrification for a Neuromorphic Tactile System).
인공지능을 이용한 촉각 인식 시스템은 센서 어레이에서 수신된 신호를 인공 신경망을 이용해 높은 정확도로 물체, 패턴, 또는 질감을 인식할 수 있어, 다양한 분야에 걸쳐 유용하게 사용되고 있다. 하지만 이러한 시스템의 대부분은 폰 노이만 컴퓨터가 필요한 소프트웨어를 기반으로 하므로, 높은 전력을 소모할 수밖에 없어 모바일 또는 사물인터넷(IoT) 장치에 적용되기는 어렵다.
한편, 생물학적 촉각 인식 시스템은, 스파이크 형태로 감각 정보를 전달함으로써 낮은 전력 소비만으로 물체, 패턴, 또는 질감을 판별할 수 있다. 따라서 저전력 촉각 인식 시스템을 구축하기 위해, 생물학적 촉각 인식 시스템을 모방한 뉴로모픽 촉각 인식 시스템이 주목을 받고 있다. 뉴로모픽 촉각 인식 시스템을 구현하기 위해서는 인간의 촉각 뉴런처럼 외부 압력 신호를 스파이크 형태의 전기 신호로 변환해주는 구성 요소가 필요하다. 하지만, 일반적인 압력 센서는 이러한 기능을 수행할 수 없다.
연구팀은 마찰대전 발전기(triboelectric nanogenrator, TENG)와 바이리스터(biristor) 소자를 이용해, 압력을 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있는 뉴로모픽 모듈을 개발했다. 제작된 뉴로모픽 모듈은 마찰대전을 이용하기 때문에, 자가 발전이 가능하고 3 킬로파스칼(kPa) 수준의 낮은 압력을 감지할 수 있다. 이는 손가락으로 사물을 만질 때, 피부가 느끼는 압력 정도의 크기다. 연구팀은 제작된 뉴로모픽 모듈을 바탕으로 저전력 호흡 모니터링 시스템을 구축했다. 호흡 모니터링 센서가 코 주위에 설치되면 들숨 및 날숨을 감지하고 복부 주변에 설치되면 복식호흡을 별도로 감지할 수 있다. 따라서 수면 중 무호흡이 일어날 경우, 이를 감지해 경보를 보냄으로써 심각한 상황으로의 진행을 미연에 방지할 수 있다.
연구를 주도한 한준규 박사과정은 "이번에 개발한 뉴로모픽 센서 모듈은 센서 구동에 필요한 에너지를 스스로 생산하는 반영구적 자가 발전형으로 사물인터넷(IoT) 분야, 로봇, 보철, 인공촉수, 의료기기 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ며, "이는 `인-센서 컴퓨팅(In-Sensor Computing)' 시대를 앞당기는 발판이 될 것이다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업, 중견연구사업, 미래반도체사업, BK21 사업 및 반도체설계교육센터의 지원을 받아 수행됐다.
2022.02.25
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생각만으로 정확하게 로봇팔 조종이 가능한 뇌-기계 인터페이스 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 정재승 교수 연구팀이 3차원 공간상에서 생각만으로 로봇팔을 높은 정확도 (90.9~92.6%)로 조종하는 `뇌-기계 인터페이스 시스템'을 개발했다고 23일 밝혔다.
정 교수 연구팀은 인공지능과 유전자 알고리즘을 사용해 인간의 대뇌 심부에서 측정한 뇌파만으로 팔 움직임의 의도를 파악해 로봇팔을 제어하는 새로운 형태의 뇌-기계 인터페이스 시스템을 개발했다. 뇌 활동만으로 사람의 의도를 파악해 로봇이나 기계가 대신 행동에 옮기는 `뇌-기계 인터페이스' 기술은 최근 급속도로 발전하고 있다. 하지만 손을 움직이는 정도의 의도 파악을 넘어, 팔 움직임의 방향에 대한 의도를 섬세하게 파악해 정교하게 로봇팔을 움직이는 기술은 아직 정확도가 높지 않았다.
하지만 연구팀은 이번 연구에서 조종 `방향'에 대한 의도를 뇌 활동만으로 인식하는 인공지능 모델을 개발했고, 그 결과 3차원 공간상에서 24개의 방향을 90% 이상의 정확도로 정교하게 해석하는 시스템을 개발했다.
게다가 딥러닝 등 기존 기계학습 기술은 높은 사양의 GPU 하드웨어가 필요했지만, 이번 연구에서는 축적 컴퓨팅(Reservoir Computing) 기법을 이용해 낮은 사양의 하드웨어에서도 인공지능 학습이 가능하여 스마트 모바일 기기에서도 폭넓게 응용될 수 있도록 개발해, 향후 메타버스와 스마트 기기에도 폭넓게 적용이 가능할 것으로 기대된다.
우리 대학 김훈희 박사(現 강남대 조교수)가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `어플라이드 소프트 컴퓨팅(Applied Soft Computing)' 2022년 117권 3월호에 출판됐다. (논문명 : An electrocorticographic decoder for arm movement for brain-machine interface using an echo state network and Gaussian readout).
뇌-기계 인터페이스는 사용자의 뇌 활동을 통해 의도를 읽고 로봇이나 기계에 전달하는 기술로서 로봇, 드론, 컴퓨터뿐만 아니라 스마트 모바일 기기, 메타버스 등에서의 이용될 차세대 인터페이스 기술로 각광받고 있다.
특히 기존의 인터페이스가 외부 신체 기관을 통해 명령을 간접 전달(버튼, 터치, 제스처 등)해야 하지만 뇌-기계 인터페이스는 명령을 뇌로부터 직접적 전달한다는 점에서 가장 진보된 인터페이스 기술로 여겨진다.
그러나 뇌파는 개개인의 차이가 매우 크고, 단일 신경 세포로부터 정확한 신호를 읽는 것이 아니라 넓은 영역에 있는 신경 세포 집단의 전기적 신호 특성을 해석해야 하므로 잡음이 크다는 한계점을 가지고 있다.
연구팀은 이러한 문제 해결을 위해 최첨단 인공지능 기법의 하나인 `축적 컴퓨팅 기법'을 이용해 뇌-기계 인터페이스에서 필요한 개개인의 뇌파 신호의 중요 특성을 인공신경망이 자동으로 학습해 찾을 수 있도록 구현했다.
또한 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용해 인공지능 신경망이 최적의 뇌파 특성을 효율적으로 찾을 수 있게 시스템을 설계했다. 연구팀은 심부 뇌파를 최종 해석하는 리드아웃(Readout)을 가우시안(Gaussian) 모델로 설계해 시각피질 신경 세포가 방향을 표현하는 방법을 모방하는 인공신경망을 개발했다. 이런 리드아웃 방식은 축적 컴퓨팅의 선형 학습 알고리즘을 이용해 일반적 사양의 간단한 하드웨어에서도 빠르게 학습할 수 있어 메타버스, 스마트기기 등 일상생활에서 응용이 가능해진다.
특히, 이번 연구에서 만들어진 뇌-기계 인터페이스 인공지능 모델은 3차원상에서 24가지 방향 즉, 각 차원에서 8가지 방향을 디코딩할 수 있으며 모든 방향에서 평균 90% 이상의 정확도 (90.9%~92.6% 범위)를 보였다. 또한 연구된 뇌-기계 인터페이스는 3차원 공간상에서 로봇팔을 움직이는 상상을 할 때의 뇌파를 해석해 성공적으로 로봇팔을 움직이는 시뮬레이션 결과를 보였다.
인공지능 시스템을 만든 제1 저자인 김훈희 박사는 "공학적인 신호처리 기법에 의존해 온 기존 뇌파 디코딩 방법과는 달리, 인간 뇌의 실제 작동 구조를 모방한 인공신경망을 개발해 좀더 발전된 형태의 뇌-기계 인터페이스 시스템을 개발해 기쁘다ˮ면서 "향후 뇌의 특성을 좀 더 구체적으로 이용한 `뇌 모방 인공지능(Brain-inspired A.I.)'을 이용한 다양한 뇌-기계 인터페이스를 개발할 계획이다ˮ라고 말했다.
이번 연구를 주도한 연구책임자 정재승 교수는 "뇌파를 통해 생각만으로 로봇팔을 구동하는 `뇌-기계 인터페이스 시스템'들이 대부분 고사양 하드웨어가 필요해 실시간 응용으로 나아가기 어렵고 스마트기기 등으로 적용이 어려웠다. 그러나 이번 시스템은 90%~92%의 높은 정확도를 가진 의도 인식 인공지능 시스템을 만들어 메타버스 안에서 아바타를 생각대로 움직이게 하거나 앱을 생각만으로 컨트롤하는 스마트기기 등에 광범위하게 사용될 수 있다ˮ고 말했다.
이번 연구 결과는 사지마비 환자나 사고로 팔을 잃은 환자들을 위한 로봇팔 장착 및 제어 기술부터, 메타버스, 스마트기기, 게임, 엔터테인먼트 애플리케이션 등 다양한 시스템에 뇌-기계 인터페이스를 적용할 가능성을 열어 줄 것으로 기대된다.
이번 연구는 한국연구재단 뇌 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.02.24
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개교 50주년 기념로켓 발사
올해 개교 50주년을 맞은 우리 대학이 이를 기념하는 소형 과학 로켓을 29일 오전 발사한다.이날 발사되는 기념로켓은 길이 3.2m, 지름 19cm, 무게 51kg의 소형 과학로켓이다. 에탄올과 액체산소를 각각 연료와 산화제로 사용하는 추력 150kg의 액체로켓 추진기관을 사용했다. 이번 발사는 KAIST 개교 50주년을 축하하는 기념의 의미와 더불어 소형 액체추진 로켓 시스템의 설계/제작/시험을 거쳐 발사까지 이르는 과정을 통해 경험과 역량을 확보할 목적으로 추진되었다. 개발된 액체추진기관의 성공적 연소, 설계 궤적을 따른 비행, 지상국과의 교신, 탑재 항법장치의 성능 등을 확인할 계획이다.
기념로켓발사는 제주시 한경면 용수리 해안가에 설치된 발사장에서 진행된다. 제주지역의 자연환경 및 공역 등을 검토해 최적지를 선정했으며, 올해 7월 성사된 제주도-KAIST 우주개발 업무 협약을 바탕으로 장소 선정을 추진했다. 이번 기념로켓은 KAIST 항공우주공학과(학과장 한재흥)와 학부생 창업기업 페리지에어로스페이스(대표 신동윤, 항공우주공학과 4학년)의 협력 조직인 페리지-KAIST로켓연구센터(센터장 안재명)의 주도로 개발됐다.
2018년 설립된 페리지에어로스페이스는 고성능 엔진을 이용하는 세계에서 가장 가벼운 발사체를 개발해 뉴스페이스 시대의 글로벌 소형발사체 시장을 선도하겠다는 비전을 세우고 이를 실현해 나가고 있다.
또한, 페리지-KAIST로켓연구센터는 산-학 협력을 바탕으로 한 로켓추진기관 연구·개발을 목표로 2019년 설립되었으며, KAIST 문지캠퍼스에 액체추진로켓 연소시험시설을 갖추고 다양한 크기의 로켓엔진 연소시험을 수행해 왔다.
연구센터는 지난 4월 말 개교 50주년 기념 로켓 발사 프로젝트를 시작해 5월 말 예비설계 검토회의를 마쳤으며, 7월 초 KAIST-제주도 협약을 통해 임시 발사장소를 확보했다.
이후, 7월 말 에탄올 엔진 연소시험 및 8월 말 상세 설계 검토회의를 거쳐 10월과 11월 두 달간 조립된 로켓시스템에 대한 정적연소시험(Static Firing Test)을 수행했으며, 12월 초의 시험비행을 거쳐 29일 공개 발사를 앞두고 있다.
이번 기념발사가 성공한다면 대학생이 창업한 국내 민간 기업이 학교와 협업해 기술적으로 쉽지 않은 액체추진로켓을 개발하여 발사에 성공한 유의미한 사례를 남기게 된다. 한재흥 KAIST 항공우주공학과 학과장은 “이번 기념로켓 발사를 통해 확보한 과학로켓 시스템 기술을 학과의 설계·시스템 중심 교육에 지속적으로 활용하며 각종 과학 임무를 수행할 예정”이라고 밝혔다. 이어, 한 학과장은 “학과가 주도해 설계된 과학로켓을 정규 항공우주 시스템 설계 교육 커리큘럼에 활용하는 사례는 국내·외 어떤 항공우주공학과에서도 찾아보기 힘든 세계적으로 자랑할 수 있는 설계 교육 모범 사례가 될 것”이라고 말했다.
페리지에어로스페이스는 이번 기념로켓 개발하는 과정에서 확보한 기술을 발전시켜 향후 소형 위성을 지구저궤도에 투입시킬 수 있는 초소형발사체 개발에 매진할 예정이다.
신동윤 대표는 “KAIST 설립 50주년 기념 로켓 프로젝트에 참여했다는 사실 자체가 기쁘고 같이 고생한 회사의 엔지니어들과 KAIST 항공우주공학과 구성원들께 감사드린다”라고 소감을 밝혔다. 이어, “더 높은 곳까지 위성을 실어나를 수 있는 우주발사체를 개발하는 날까지 많은 응원과 관심을 부탁드린다”고 전했다. 29일 열릴 KAIST 50주년 기념로켓 발사 행사에는 이승섭 KAIST 부총장, 고영권 제주도 정무부지사, 좌남수 제주도의회 의장, 김상협 제주연구원장 등도 참여해 축하와 응원을 보낼 예정이다.
2021.12.28
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자성메모리 기반 지능형 반도체 소재 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 박병국 교수 연구팀이 차세대 비휘발성(Non-volatile) 메모리인 *스핀궤도토크 자성메모리(SOT-MRAM)의 스위칭 분극을 전기장 인가를 통해 임의로 제어하는 소재 기술을 개발했다고 21일 밝혔다.
* 스핀궤도토크 자성메모리: 면방향 전류에서 발생하는 스핀전류를 이용해 자화 방향을 제어하는 동작 방식으로 기존의 스핀전달토크 자성메모리(STT-MRAM) 보다 동작 속도가 10배 이상 빠른 장점이 있다.
연구팀은 이 결과를 이용해 하나의 소자에서 다양한 논리연산이 가능함을 보임으로, 기억과 연산 기능을 동시에 수행하는 스마트 소자의 개발 가능성을 높였다. 특히 이 기술은 차세대 지능형 반도체로 개발되는 프로세싱-인-메모리 (PIM)에 적용할 수 있을 것으로 기대된다. PIM (processing-In-Memory) 기술은 메모리 공간에서 로직 기능을 수행해 프로세서에서 처리하는 데이터양을 획기적으로 줄임으로써, 기존 컴퓨팅 기술인 폰노이만 구조의 한계를 극복하는 기술로 여겨지고 있다.
신소재공학과 강민구 박사과정과 최종국 박사과정이 공동 제1 저자로 참여하고 신소재공학과 육종민 교수, 물리학과 이경진, 김갑진 교수, 충남대학교 정종율 교수, 고려대학교 박종선 교수와 공동으로 수행한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)'에 12월 7일 字 온라인 게재됐다. (논문명 : Electric-field control of field-free spin-orbit torque switching via laterally modulated Rashba effect in Pt/Co/AlOx structures)
스핀궤도토크 자성메모리(SOT-MRAM)는 고속 동작 및 높은 안정성 특성으로 차세대 자성메모리 기술로 개발되고 있다. 하지만 이 메모리는 정보 기록을 위해서 외부자기장을 인가해야 하는데, 이는 고집적 소자에 치명적인 단점으로 작용한다. 따라서 외부자기장 없이 자화 방향을 제어하는 무자기장 스위칭 기술의 개발이 요구되고 있다.
연구팀은 자성메모리에 측면 게이트 구조를 도입해 계면의 라쉬바 효과를 제어함으로 무자기장 스핀 궤도 토크 스위칭 소재 기술을 개발했다. 또한, 게이트 전압의 부호에 따라 스위칭 방향을 제어하는 결과를 보였고, 이를 이용해 하나의 소자에서 배타적 논리합(XOR), 논리곱(AND) 등의 다양한 논리연산을 구현하는 데 성공했다. 이 기술은 데이터를 저장하는 메모리 반도체와 연산 기능을 수행하는 로직 반도체가 융합된 MRAM 기반 프로세싱-인-메모리(PIM) 소자의 원천 기술로써 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
제1 저자인 강민구 연구원은 "이번 연구는 차세대 자성메모리 내에서 프로그램이 가능한 논리연산을 실험으로 규명해, 향후 미래 컴퓨팅 기술로 여겨지는 지능형 반도체 소자 개발에 응용될 수 있을 것이다ˮ 라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다.
2021.12.21
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제1회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회 개최
KAIST(총장 이광형)는 중소제조기업의 애로사항을 창의적인 인공지능(AI) 아이디어로 해결하는 ‘제1회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회’를 개최했다.
중소벤처기업부(장관 권칠승, 이하 중기부), 스마트제조혁신추진단(단장 박한구, 이하 추진단)과 공동 주최한 이번 경진대회는 우수한 제조 인공지능 분석 인재를 발굴 및 육성하기 위해 올해 처음으로 개최됐다.제조데이터 인공지능 분석에 관심 있는 19세 이상의 국민을 대상으로 지난 10월 말부터 참가자를 모집한 결과 3인 이내로 자유롭게 구성된 153개 팀 355명이 신청을 완료했다. 각 팀은 지난달 23일 KAMP*의 사출성형 제조AI데이터셋**을 활용해 뿌리기업 현장 개선 아이디어를 제시하고 알고리즘으로 구현하는 과제를 부여받아 본격적인 대회 일정에 돌입했다. ☞ KAMF: 인공지능(AI) 중소벤처 제조 플랫폼(Korea AI Manufacturing Platform) ☞ 사출성형 제조AI데이터셋: 사출성형 현장에서 수집한 제조데이터를 인공지능 학습용으로 가공한 47개 변수, 4천2백만 개의 제조데이터
5일간 진행된 1단계 서면평가에는 총 52개 팀이 보고서·발표 자료·소스 코드 등의 결과물을 제출했다. 주최 측은 각 팀의 인공지능 분석 모델을 바탕으로 제조현장의 문제 이해도 및 문제 정의, 분석 모델의 독창성, 결과 해석의 우수성, 인공지능 성능 정확도 등을 심사해 8개의 최종 진출팀을 선발했다.
16일 열린 최종 평가는 메타버스 플랫폼에서 진행됐으며, 각 팀이 아이디어를 발표하는 방식으로 진행됐다. RK3 팀(고진욱, 이진욱, 김태훈/서울대)은 인공지능 모델의 창의성, 제조 현장 적용 가능성, 파급효과 등의 심사 항목에서 가장 높은 점수를 받아 대상(중기부 장관상)을 차지했다. Rk3 팀은 인공지능을 기반으로 사출물의 품질 이상을 진단하고 공정 최적화를 지원하는 제조 인공지능 분석 모델을 개발했다. 아이디어의 독창성은 물론 개발기술의 완성도 및 확장성 측면에서 심사위원단의 호평을 받았다.
대상을 받은 Rk3 팀의 김태훈(26/서울대 기계공학과) 씨는 "KAMP가 제공하는 사출성형기 데이터를 분석해본 이번 대회는 제조 현장의 지식을 배우는 좋은 기회였다“라고 말했다. 이어, ”앞으로도 뿌리기업에 실질적으로 도움이 될 수 있는 연구를 진행하고 싶다“라고 수상 소감을 밝혔다.이외에도 소프트컴퓨팅 팀(부석준, 문형준, 박경원/연세대), Ensembler 팀(이원석, 전소현/㈜브릭) 등 2개 팀은 최우수상(KAIST 총장상)을 수상했다. 또한, Team-Hybrid 팀(김원곤, 채민석/서울대), NaeBIS 팀(박인창, 박지훈, 이헌득/한양대) 등 2개 팀과 Cube J 팀(김수지, 박종민, 김성종/서울대), Shango 팀(문성민, 이호민, 윤병관/이상고㈜), ELSSA 팀(이예원, 이태형, 김다해/㈜엘렉시) 등 3개 팀은 각각 우수상과 장려상을 받았다.
심사위원장인 신민수 한양대학교 경영학부 교수는 "8개 참가팀이 제시한 좋은 방법들이 중소 제조기업의 품질 향상과 생산성 향상에 실제로 적용되어 우리나라 중소기업의 발전에 기여할 수 있기를 기대한다“라고 심사평을 전했다.
이광형 KAIST 총장은 "대한민국이 제조 인공지능 강국으로 도약하기 위해서는 제조업 분야의 인공지능 인력양성이 필수 과제”라고 강조했다. 이어, 이 총장은 "이번 경진대회 수상자들처럼 훌륭한 인재를 발굴해 지원하는 일에 최선의 노력을 기울이겠다“라고 수상자들을 격려했다. 한편, `제1회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회' 대상팀에는 상장 및 상금 1,000만 원이 수여됐다. 최우수상 2개 팀과 우수상 2개 팀에게 각각 300만 원과 200만 원의 상금이, 장려상 3개 팀에게는 각각 100만 원의 상금이 지급됐다.
2021.12.17
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인공지능과 미래사회 국제심포지엄 개최
우리 대학이 '인공지능과 미래사회 KAIST 국제심포지엄'을 오는 10일 온라인으로 개최한다.
인공지능연구원, Post-AI 연구소, 한국4차산업혁명정책센터 등 KAIST에서 인공지능을 이끌어가는 대표적인 연구조직이 공동으로 주관하고 동원육영재단이 후원한다.
최초의 컴퓨터가 발명된 이래로 인공지능 연구는 끊임없이 이어지고 있으며, 이러한 기술의 발전은 의도치 않은 부작용을 가져오기도 한다. KAIST는 인공지능 리스크를 포함한 자연 및 인적 재해로부터 안전한 환경을 만들기 위한 공론의 장을 마련하고자 이번 심포지엄을 준비했다.
인공지능이 인류에게 제시하는 도전과제가 무엇인지를 정의하고 이로부터 발생하는 기회와 위기를 전망하기 위해 공정성·윤리·정책·기후변화 등 인공지능을 둘러싼 총 네 가지 문제를 핵심 주제로 선정했다. 기조 강연은 인공지능 분야의 교과서로 불리는 『인공지능: 현대적 접근방식』을 집필한 스튜어트 러셀(Stuart Russell) 美 UC버클리대학교 전기공학 및 컴퓨터과학과 교수가 맡는다. 러셀 교수는 '증명 가능한 유익한 인공지능(Provably Beneficial Artificial Intelligence)'이란 제목으로 강연한다. '인간은 인간을 뛰어넘는 기계에 대한 통제력을 잃을 것'으로 내다봤던 앨런 튜링(Alan Turing)의 견해에 대해 '우려는 옳았지만, 결론은 틀렸다'라는 주장을 바탕으로 인간에게 유익한 새로운 종류의 AI 개발을 대안으로 제안할 예정이다. 이어지는 주제연설은 총 네 분야로 나눠 진행된다. 첫 번째 순서인 '인공지능과 공정성'에서는 다양성으로 인해 발생하는 정당한 차이를 공정하게 처리하는 인공지능을 만드는 것이 가능한가에 관해 발표 및 토론한다. 두 번째 '인공지능 윤리'에서는 오랜 세월 분투해왔지만, 여전히 비윤리적인 행동 문제를 해결하지 못한 인간이 과연 '윤리적인 인공지능'을 만들 수 있는지에 대해 다룬다. '인공지능 정책' 순서에는 각국 정부가 인공지능 활성화에 박차를 가하기 위해 연구 개발(R&D)과 인프라에 막대한 투자를 감행하고 있는 승자독식의 기술 경쟁 구도 속에서 우리가 설계해야 할 자율적인 관리 방식을 논의한다. 마지막 순서로는 인공지능과 기후변화'를 토론한다. 기후변화 연구는 항상 데이터를 기반으로 진행된다. 기후 영향을 추적하고 예측하려면 상당한 양의 시공간 정보가 필요하기 때문이다. 세계 각국이 최대의 공동 과제인 기후변화에 대응해 활용할 수 있는 최신 인공지능 기술을 논의하고 해결방안을 제시한다.AI로 '가능한' 것과 '가능해야만' 하는 것이 무엇인지 질문을 던지고 의견을 나누는 이번 심포지엄에는 털시 도시(Tulsee Doshi) 구글 社 '책임 있는 인공지능과 인간 중심 기술팀' 제품 총괄, 케이 퍼스-버터필드(Kay Firth-Butterfield) 세계경제포럼 집행위원, 사이몬 체스터만(Simon Chesterman) AI 싱가포르 AI거버넌스 선임이사, 에밀리 슉버그(Emily Shuckburgh) 케임브리지 제로 이사 등 인공지능 분야를 세계적으로 선도하는 13명의 해외 전문가와 7명의 KAIST 교수가 참여해 인공지능과 미래사회에 대한 심도 있는 논의를 펼칠 예정이다.
행사를 후원한 동원육영재단의 김재철 이사장은 "인공지능은 더 이상 선택이 아닌 국가 생존을 위한 필수 조건이며, 미래는 데이터의 바다를 항해하는 인공지능을 통해 발전해갈 것"이라고 환영사를 전한다.
또한, 이광형 KAIST 총장은 개회사를 통해 "인공지능과 함께 살아갈 미래 세상을 대담하게 상상해달라"고 당부하며, "인공지능에 관한 각양각색의 상상과 토론이 더 나은 인류의 미래를 견인하는 구체적인 기술과 정책, 제도로 구현되길 기대한다"라고 전할 예정이다.
한편, 심포지엄을 주관한 인공지능연구원은 인간의 삶의 질을 향상하는 혁신적인 인공지능 기술 개발을 목표로 올해 6월 출범한 KAIST의 신규 조직이다. 교내 인공지능 연구 역량을 한데 모아 관련 산업 분야와 연계하고 시너지 효과를 극대화하는 역할을 맡았다. KAIST 인공지능연구원의 본격적인 행보를 알리는 국제심포지엄은 10일 오전 10시부터 오후 6시까지 '유튜브 KAIST 채널'에서 실시간 중계된다. 누구나 무료로 시청할 수 있으며, 동시통역이 제공된다. 심포지엄에 관한 자세한 정보는 홈페이지(https://kaistai.kr/korean)에서 확인할 수 있다.
2021.12.07
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빛으로 뇌 기능, 행동, 감정을 자유롭게 조절한다
우리 대학 생명과학과 허원도 교수 연구팀은 빛으로 뇌 기능 및 행동을 자유자재로 조절하는 광유전학 기술인 ‘Opto-vTrap(옵토-브이트랩)’을 개발했다. 나아가 동물실험을 통해 뇌 활성 뿐 아니라 활동과 감정까지 조절할 수 있음을 확인했다.
뇌 활성은 신경세포와 신경교세포와 같은 뇌세포들이 서로 신호를 주고받으며 조절된다. 이 같은 상호작용은 뇌 세포 내 ‘소낭’안에 담긴 신경전달물질 분비를 통해 이루어진다. 소낭이 뇌 활성을 조절하는 사령관인 셈이다. 뇌 활성 조절은 뇌 연구를 위한 필수 기술이다. 뇌의 특정 부위나 세포의 활성을 촉진 및 억제해보면 특정 뇌 부위가 담당하는 기능, 여러 뇌 부위 간 상호작용의 역할, 특정 상황에서 다양한 뇌세포의 기능 등 특정 상황에서 뇌 작동이 어떠한 원리로 일어나는지 밝힐 수 있기 때문이다.
그러나 기존 뇌 활성 조절 기술은 원하는 시점에 특정 뇌세포의 활성을 자유롭게 조절하기 어려웠다. 지금까지는 세포 전위차 조절 방식을 사용하였는데, 이는 주변 환경의 산성도를 변화시키거나 원하지 않는 다른 자극을 유발할 뿐만 아니라 전위차에 반응하지 않는 세포에는 사용하지 못하는 한계가 있었다. 이번에 개발한 Opto-vTrap 기술은 세포 소낭을 직접 특이적으로 조절할 수 있어 원하는 시점에 다양한 종류의 뇌세포에서 이용이 가능하다.
연구진은 신경전달물질 분비를 직접 조절하고자 세포에 빛을 쪼이면 순간적으로 내부에 올가미처럼 트랩을 만드는 자체 개발 원천기술을 응용, 소낭에 적용했다. Opto-vTrap을 발현하는 세포나 조직에 빛(청색광)을 가하면 소낭 내 광수용체 단백질들이 엉겨 붙으며 소낭이 트랩 안에 포획되고 신경전달물질 분비가 억제된다. 요컨대 Opto-vTrap으로 소낭의 신호전달물질 분비를 직접 제어하여 뇌 활성을 자유롭게 조절하는 것이다. 연구진은 세포와 조직실험에서 나아가 Opto-vTrap 바이러스를 이용한 동물실험을 통해 뇌세포 신호전달 뿐만 아니라 기억·감정·행동도 조절 가능함을 확인하였다.
Opto-vTrap을 이용하면 뇌의 여러 부위간 복합적 상호작용 원리를 밝히고, 뇌세포 형태별 뇌 기능에 미치는 영향을 연구하는 데 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
허원도 교수는 “Opto-vTrap은 신경세포와 신경교세포 모두에 잘 작동되기에 향후 다양한 뇌과학 연구 분야에 이용되리라 기대한다” 며 “앞으로 본 기술을 활용하여 특정 뇌세포의 시공간적 기능 연구를 진행하고자 한다.”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 중견연구과제 및 KAIST 글로벌 특이점 연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
이번 연구 결과는 뇌 과학 학술지 뉴런 (Neuron, IF:17.173) 에 12월 1일(수) 1시(한국시간) 게재됐다.
2021.12.03
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강문진, 윤석환, 유승화, 이정익 교수, 한국차세대과학기술한림원 회원 선출
과학기술 석학기관인 한국과학기술한림원(원장 한민구)은 과학기술 연구분야에서 탁월한 연구성과를 발표하며 두각을 나타내고 있는 젊은 과학자 33인을 2022년도 한국차세대과학기술한림원 (Young Korean Academy of Science and Technology, Y-KAST) 회원으로 선출했다.
2017년 출범한 Y-KAST는 국내 유일의 영아카데미로서 젊은 과학자들이 주축이 되어 정책 활동과 해외 학술 교류사업을 펼치고 있다.
Y-KAST 회원은 학문적 성과가 뛰어난 젊은 과학자를 선발하며, 특히 박사학위 후 국내에서 독립적 연구자로서 이룬 성과를 중점 평가함으로써 우리나라 과학기술 발전에 기여할 가능성이 높은 차세대 과학기술리더를 최종 선출한다.
올해 선출된 회원의 평균나이는 만 39.4세이며, 국제 학계에서 명성을 얻은 젊은 과학자들이 다수 포함됐다.
우리 대학 수리과학과 강문진 교수는 편미분방정식 분야의 중요한 난제들을 해결하며 주목받는 차세대 수학자로, 압축성 유체방정식을 이론적으로 연구하는 젊은 학자가 매우 드물어 이 분야의 세계적 유망주로 주목받고 있다.
건설및환경공학과 윤석환 교수는 환경공학분야의 돌파형 젊은 과학자로, 전통적인 환경공학 주제를 최신 NGS 분석 기술, 수학적 모델링, 머신러닝 등의 비전통적인 연구방법을 접목해 탁월한 연구성과를 창출하고 있다.
기계공학과 유승화 교수는 고체와 구조역학에 기반한 이론 분석 전문가로, 균질화 이론, 습윤 이론 등의 분야에서 새로운 예측 방법론을 개발했으며, 최근 AI를 이용한 복합소재 설계 분야에서 뛰어난 성과를 창출하고 있다.
원자력및양자공학과 이정익 교수는 초임계 이산화탄소 발전 분야의 선도과학자로, 원자력을 비롯한 신재생, 화력 등 다양한 에너지원에 적용 가능한 미래형 발전시스템인 초임계 이산화탄소 발전 기술개발을 세계적으로 선도하고 있다.
선출된 차세대회원의 임기는 2022년 1월부터 3년이며, 심사를 통해 만 45세까지 연임이 가능하다.
한민구 한국과학기술한림원장은 “독창적이고 혁신적 연구를 수행 중인 젊은 과학자들에게서 대한민국 과학기술계의 미래와 희망을 찾을 수 있다”며 “한림원은 기성세대 과학자들을 대표하여 우수한 젊은 과학자들이 세계적인 연구자로 성장할 수 있도록 최선을 다해 지원하겠다”고 밝혔다.
2021.12.03
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서울대병원과 「정밀의료 및 디지털헬스케어 기술 업무협약 체결」
우리 대학과 서울대학교병원(김연수 원장)은 오늘(2일) 「정밀의료 및 디지털헬스케어 기술 협력을 위한 업무협약」을 체결했다.
이는 우리 대학의 ‘우수 AI 기반 디지털 및 정밀의료 기술’과 서울대학교 병원의 ‘최신 의료 기반 임상 연구 역량’을 접목한 상호 협력체제를 구축하고자 올해 5월부터 추진됐다.
최근 급속한 인공지능(AI) 기술 발전에 따라 이를 의학 연구와 의료 현장에 적용할 필요성이 증가하는 가운데, 꾸준히 축적되는 환자의 의료 데이터를 더 체계적으로 분석하고자 한 뜻을 모았다.
이번 협약을 통해 정밀의료(암·희귀 난치성 질환) 및 AI 기반 디지털 헬스케어 시스템 구축을 위한 기술을 함께 개발하고, 연구역량 강화를 위한 공동 연구 과제를 발굴할 예정이다. 서울대학교병원 임상유전체의학과는 별도 협의체를 구성해 세부 방안을 논의할 계획이다.
양 기관은 AI 기반의 의료 빅데이터 연구를 통해 암·희귀 난치성 질환의 새로운 치료 표적과 방법론을 개발할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
이날(2일) 오후 서울대학교병원 대한의원 제2회의실에서 개최된 업무 협약식에는 우리 대학 이광형 총장, 이상엽 연구부총장, 서울대학교병원 김연수 원장, 김병관 진료부원장 등 총 7명의 관계자가 참석했다.
이광형 총장은 “우리나라를 대표하는 서울대학교병원과 AI 기술을 선도하는 우리 대학과의 이번 협약은 K-의학이 한 단계 도약하는 밑거름이 될 것이다”라고 전했다. 이어‘공동연구를 통해 진보된 개발성과를 도출해 낼 것”이라고 강조했다.
김연수 서울대병원장은 "양 기관의 연구역량과 AI 기술을 바탕으로 차세대 의료 시스템 혁신과 정밀 의료 산업의 발전을 가속화 하겠다”라고 밝혔다.
2021.12.02
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KI-로보틱스, 『2021 현대자동차 자율주행 챌린지』 최종 우승 차지
우리 대학 자율주행 개발팀 'KI-로보틱스(지도교수 심현철)'팀이 29일(월)에 서울 상암동 ‘자율주행자동차 시범운행지구’에서 개최된 『2021 현대자동차 자율주행 챌린지』 본선에서 최종 우승을 차지했다.이 대회는 국내 대학의 자율주행 기술 개발을 독려하고 우수 인재를 육성하기 위해 현대차그룹이 2010년부터 시행한 국내 최대의 대학생 대상 자율주행차 경진대회이다.
올해는 총 23개 대학이 참가했으며 이 중 KAIST, 성균관대, 인천대, 충북대, 인하대, 계명대 6개 대학이 예선을 거쳐 본선에 올랐다. 29일(월) 본선에는 오세훈 서울시장을 비롯해 박정국 현대차 사장, 박동일 현대차 부사장, 서정식 현대오토에버 대표이사, 장재호 현대모비스 전무 등이 참석했다.
대회는 교통이 통제된 시범운행지구 내 총 4㎞ 구간에서 자율주행 차량 6대가 동시에 주행하는 방식으로 진행했다. ▲차량 회피 및 추월 ▲교차로 통과 ▲신호등·차선·제한속도·스쿨존 등 도심 교통법규를 준수하면서 정해진 코스를 주행했다. 제한 시간 내에 빨리 완주한 순으로 순위를 매기되 법규 위반 항목에 대해서는 점수를 차감하는 방식으로 평가했다. 비상 상황을 대비해 차량에는 운전자와 평가자가 탑승했으며 주행 모습을 무대에 마련된 대형 스크린 및 유튜브를 통해 실시간으로 중계했다.
KI-로보틱스는 1차 시기에서 인천대와 접전을 펼친 끝에 11분 27초로 피니쉬 라인을 1등으로 통과했다. 2차 시기는 신호 등 교통 상황으로 인해 16분대에 들어왔으나 최종적으로 11분 27초의 기록으로 6개 대학 가운데 1위를 차지했다. 또한 페널티를 받지 않아 감점 점수가 없었다.
특히 눈여겨볼 점은 KI-로보틱스가 속도보다는 차량의 인지 판단 위주로 알고리즘을 설계했다는 것이다. 본선에 오른 6개 대학 중 유일하게 GPS(위치측정 시스템)를 차량에서 제외하여 GPS의 위험성을 최소화하는 전략을 실행했다.
이는 도심 환경에서 GPS 수신이 안정적이지 않아 위치에 오차가 생기면 안전한 주행에 문제가 생길 수 있다는 점을 고려한 것이었다. 대안으로 라이다 센서 3개와 차량 앞뒤에 카메라를 각각 한 개씩 탑재하고 자체 개발한 도심 맞춤형 SLAM 기술로 정밀 맵을 구축 및 측위 기술을 구현하였다.
또한 고속 주행에 주력한 다른 팀들에 비해 다른 차들의 위치를 고려한 추월 경로 생성 기술을 개발하여 실제 도심 교통법규를 원활히 준수하는 동시에 앞차를 추월하는 등의 장애물을 회피해야 하는 상황에 대응하는 데 유리했다. 이를 통해 1~2차 시기 통틀어 우리 대학이 가장 빠른 구간기록을 기록할 수 있었다.
우리 대학 KI-로보틱스 팀장인 전기및전자공학부 박사과정 이대규 학생은 "예선전 4위로 출발 위치가 예상보다 뒤에 배정되는 변수에도 앞차를 추월해 결국 구간기록 기록을 줄일 수 있었다” 라고 설명했다.
지도교수인 심현철 교수는 "지난 10여 년간 우리 연구실에서 독자적으로 자율주행 기술을 자체 개발하여 온 노력이 열매를 맺어 매우 기쁘게 생각하며, 어려운 여건에도 불구하고 최선 이상의 노력을 기울인 이대규 팀장과 개발에 참여한 모든 학생에게 감사의 말을 전한다” 라고 말했다.
우승의 영예를 안은 우리 대학의 KI-로보틱스팀(11분 27초) 다음으로 충북대(13분 31초)가 준우승을, 인천대(14분 19초)가 3위을 차지했다. 이어서 4위 인하대, 5위 성균관대, 6위 계명대 순으로 입상했다.
우승팀은 상금 1억 원과 함께 북미 견학 기회를 얻었으며 준우승팀은 상금 5000만 원과 함께 중국 견학 기회를 얻었다. 3위를 기록한 인천대(14분 19초)는 상금 3000만 원, 4위 인하대는 상금 1000만 원, 5위 성균관대와 6위 계명대는 각각 상금 500만 원을 받았다.
이대규 팀장은 "인생에서 가장 벅찬 순간이다. 팀원들과 17개월 동안 달려온 시간이 생각나 눈물이 날 것 같다. 함께 대회 준비한 팀원들에게 고맙고 무엇보다 이렇게 연구할 수 있게 지원해주신 교수님께 감사드린다” 라고 소감을 전했다.
현대차그룹 관계자는 "이번 대회는 국내 최초로 전기차 기반으로 실제 도심 교통환경에서 여러 대의 자율주행 차량이 동시에 주행하며 기술 시연을 펼쳤다는 점에서 의의가 있다”라고 말했다. 이어, "앞으로도 대학 및 지자체와 유기적으로 협력해 자율주행 생태계를 공고히 구축하는 데 지속해서 앞장서겠다” 라고 밝혔다.
2021.11.30
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제2회 KAIST 국제 이머징 소재 심포지엄 개최
우리 대학이 11월 16일(화)부터 18일(목)까지 3일간 '제2회 KAIST 국제 이머징 소재 심포지엄(2nd KAIST Emerging Materials e-Symposium)'을 개최한다.'차세대 유망 소재 분야의 방향성과 전망'을 주제로 재료공학·화학·화학공학·응용물리학 분야의 세계적인 석학 23명이 강연자로 참여해 온라인 석상에서 발표와 토론을 진행한다.
이번 심포지엄은 재료공학·화학·화학공학·응용물리학 분야의 혁신적인 기술과 최신 성과를 공유하기 위해 기획됐다. 에너지저장 및 하베스터를 위한 혁신소재, 최신 나노소재와 응용분야, 화학·생명공학 연구의 방향성 등 크게 3개의 주제를 아우르는 아이디어와 학계 주요 이슈를 전 세계 학생과 엔지니어를 포함한 연구자들에게 제공할 예정이다.이를 위해, 미국화학회가 발행하는 나노분야 대표적 학술지인 나노학술지(ACS Nano)의 편집장 폴 바이스(Paul S. Weiss) UCLA 교수와 알리 자베이(Ali Javey) UC 버클리 교수 등 9명의 부편집장까지 총 10명이 대거 참여해 신흥 유망 소재 분야의 연구 현황을 발표하고 패널 토론을 통해 국제학술지의 나아갈 방향을 논의한다. 또한, 재생 가능한 에너지를 활용한 전기 생산이 탄소 중립의 대안으로 주목받고 있는 기술 트렌드를 반영해 에너지 분야에 정통한 석학들도 초청됐다.첫째 날인 16일 오전에는 리튬이온전지를 최초로 개발한 공로를 인정받아 2019년 노벨 화학상을 수상한 스탠리 휘팅엄(M. Stanley Whittingham) 미국 빙엄턴 대학 교수가 강연한다. 휘팅엄 교수는 생산된 전기를 가장 손쉽게 저장 및 운반할 수 있는 리튬이온전지의 기본 원리와 현재의 연구 개발 현황을 소개할 예정이다.이와 함께, 전기자동차가 상용화되며 고안정성·고에너지밀도 전지를 필요로 하는 기술 수요에 부응하기 위해 고체전해질 분야의 우수 연구진들이 대거 참여해 차세대 전고체 전지 분야의 나아가야 할 방향에 대해 강연을 진행한다. 고체전해질을 사용한 전고체 배터리는 1회 충전만으로도 800km를 주행할 수 있을 것으로 기대되는 첨단 소재다. 폭발 위험이 낮고 음극과 양극 사이에 분리막이 필요 없는 구조로 기존의 배터리보다 에너지 밀도를 높일 수 있어 차세대 배터리로 각광받고 있다. 이번 국제 심포지엄은 ▴첨단 에너지 재료 ▴차세대 바이오·나노재료 ▴신소재 선도 분야 및 최신 나노연구 등 3일간 7개의 세션에서 열띤 강연이 진행된다.행사를 총괄한 김일두 석좌교수(KAIST 신소재공학과, ACS Nano 부편집장)는 "KAIST가 재료 및 화학, 생명공학, 응용물리학 분야 저명한 석학들이 한자리에 모이는 국제 학술 교류의 장을 마련해 최신 미래 기술이 활발하게 논의하는 글로벌 허브의 역할을 수행할 것ˮ이라고 강조했다.이번 행사는 KAIST 신소재공학과·웨어러블 플랫폼소재 기술센터 및 코리아21(BK21)에서 한다. 유튜브(Youtube), 코우쉐어(KouShare) 등의 중계를 통해 전 세계에서 최소 5만 명 이상이 참여할 것으로 기대되고 있다. 심포지엄과 관련한 자세한 정보는 홈페이지(ems2021.kaist.ac.kr)에서 확인할 수 있다.
신소재·화학·물리·바이오 및 화학공학 분야 미래 선도 기술들에 대한 최신 연구에 관심이 있는 연구자라면 KAIST 신소재 공학과의 유튜브 채널(www.youtube.com/c/kmaterials)에 접속해 누구나 무료로 시청할 수 있다.
한편, KAIST 신소재공학과는 `2022 QS 세계대학평가 학과별 순위'에서 전 세계 대학 중 16위를 차지한 바 있다.
2021.11.15
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KAIST-화성사이언스HUB 유치 조성 MOU
화성시(시장 서철모)는 오늘(11일) 오전 우리 대학, 지역국회의원, 롯데백화점 동탄점과 반도체산업 발전을 위한 「KAIST-화성 사이언스 HUB 조성」 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다.
롯데백화점 동탄점이 화성시와 협의로 10년간 무상 제공하기로 한 공공기여 공간의 활용방안과 관련하여 지역 국회의원이자 국회 과학기술정보방송통신위원장인 이원욱 의원의 제안으로 화성시와 KAIST가 협력하여 반도체 산업발전과 과학기술 교육을 위한 공간으로 활용하기로 결정하였다.
내년 3월 OPEN을 목표로 추진할 예정으로 허브 내에 반도체설계교육센터(IDEC)를 유치하여 반도체 신규인력양성을 통해 인근 반도체 클러스터에 우수 인재 지원 및 기존 반도체 인력의 재교육을 담당할 계획이다.
또한, 공유오피스 조성하여 관내 청년 창업 지원 및 기업 컨설팅을 실시할 예정이며, 일부 공간에 KAIST 연구성과 전시관 개관 및 KAIST 스타교수진의 대중강연을 일반 시민과 중·고등학생을 대상으로 정기적으로 개최하여 과학기술에 대한 이해를 높이고 흥미를 유발할 예정이다. 화성시는 이번 협력을 통해 「KAIST-화성 사이언스 HUB」는 반도체 인력양성과 창업 육성은 물론, 과학 대중화를 주도할 ‘K-과학 허브’의 역할을 본격 수행할 전망이다.
11일 오전 롯데백화점 동탄점에서 개최된 「KAIST-화성 사이언스 HUB」 업무 협약식에는 서철모 화성시장, KAIST 이광형 총장, 이원욱 지역 국회의원, 롯데백화점 동탄점 정후식 점장, 과기정통부 고서곤 연구개발정책실장 등 총 10여명이 참석했다.
서철모 화성시장은 “화성시는 삼성전자를 비롯하여 1,500여개 반도체 기업이 소재하는 K-반도체 전략의 중심도시이다. 하버드, MIT와 견주어도 부족하지 않은 카이스트 과학 역량을 통해 화성시 반도체산업 발전을 위해 반드시 필요한 과학기술 인재양성 대장정을 카이스트와 함께 시작하게 되어 기대가 크며, 모든 지원을 아끼지 않겠다”고 말했다.
우리 대학 이광형 총장은 “미래 인재 양성을 위해 각 기관의 뜻을 한데 모은 점이 매우 의미가 있다”라며, “화성시와 KAIST, 롯데가 과학기술을 기반으로 한 동반 성장의 발판을 마련하고 성과를 확대해 나갈 것”이라고 말했다.
이원욱 국회의원은 “4차산업혁명시대 경쟁력은 과학기술 인재에서 나온다. 반도체인력양성을 위해 제안한 내용이 화성시와 카이스트의 노력으로 결실을 맺게 되어 매우 기쁘게 생각한다. 과학기술정보방송통신위원장으로서 국회 차원에서의 지원방안을 강구해 나갈 것이다.”라고 말했다.
한편, 이번 업무협약 기간은 2022년 1월 1일부터 2031년 12월 31일까지이며, 내년 3월 「KAIST-화성 사이언스 HUB」 OPEN 이후, 반도체 인력 양성, 대중 강연 및 과학전시 등을 통해 대중의 관심을 키워나갈 예정이다.
2021.11.15
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