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IT융합연구소 장호종 교수, 유공 표창 '대전시장상' 수상
우리 대학 IT융합연구소 융합센서팀 팀장 장호종 교수가 지난 달 30일, 2020년 공유재산 업무추진 관련 유공 표창 ‘대전광역시장상’을 받았다. 시상식은 코로나19 여파로 별도로 진행하지 않았다.
2020년 공유재산 업무추진 관련 유공 표창은 공유재산 업무추진과 시정발전에 기여한 유공자를 발굴해 포상하는 것으로서, 장호종 교수는 최근 사회적으로 큰 이슈가 되고 있는 공유재산 건물(영조물)에 대한 ‘지능형(AI) 자동방역시스템’을 최초로 제안, 도입한 공로를 인정받아 수상했다.
장호종 교수는 “대전시 토지정보과 실무담당자의 밤낮 가리지 않는 업무 지원과 추진력에 감명을 받았으며 시 차원의 적극 지원을 바탕으로 현재 컨소시엄을 구축하여 함께 진행하고 있는 대전시 내의 7개 유관기관과 함께 본 시스템이 잘 정착할 수 있도록 최선을 다하겠다"라며 "상시모니터링, 조기 경보뿐만 아니라 긴급 방역 관리가 체계적으로 관리 되는 시스템을 구축하여 지역사회의 감염원 차단에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다”라고 말했다.
한편 우리 대학 IT융합연구소는 2007년 설립 이래 융합센서, 통신에너지, 지능화기술 등 3가지 핵심 연구 분야를 기반으로 실생활에서 사용자에게 의미 있는 서비스를 제공할 수 있는 기술에 대한 지속적인 연구를 수행하고 있으며 AI 기술과 ICT 기술을 활용해 대규모 집단 감염병 예방 시스템 구축에 대한 활발한 개발을 진행중이다.
2021.01.04
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전산학부 강민석 교수팀, GSMA(세계이동통신사업자협회)의 모바일 보안 명예의 전당에 이름 올려
우리 대학 전산학부 강민석 교수팀이 발견한 4G/5G 이동통신시스템의 보안 취약점이 GSMA(세계이동통신사업자협회)의 취약점 공개 프로그램(CVD)에 의해 공식적으로 인증받고 (CVD-2020-0040) 모바일 보안 명예의 전당(Mobile Security Hall of Fame)에 이름을 올렸다. (GSMA 홈페이지: https://www.gsma.com/security/gsma-mobile-security-hall-of-fame/)
GSMA(세계이동통신사업자협회)는 1987년 결성된 전세계 이동통신사업자 및 핸드폰 제조 공급업체들의 모임으로 700여 이동통신사업자와 200여 장비 및 핸드폰 제조업체들이 참여하고 있는 이동통신사업자 협회다.
GSMA 보안 취약점 공개 프로그램에 의한 인증은 우리나라 연구 기관으로는 최초의 성과다.
이번에 공개된 보안 취약점은 4G/5G 사용자의 실시간 모바일 데이터 사용 관련 정보를 의도치 않게 공격자에게 노출시키는 시스템 부채널(side channel) 결점으로, 강 교수 연구팀에 의해 최초로 발견됐다. 해당 취약점은 모바일 데이터를 사용중인 이용자의 실내외 이동경로를 높은 정확도로 추정하는 공격을 가능케 해 주의가 요구된다.
관련 보안 취약점을 이용한 모바일 이용자 이동경로 추적 공격은 컴퓨터 보안 최고 권위 학회중 하나인 Usenix Security 2021에서 내년 8월에 발표될 예정이며 논문 본문은 다음의 학회 홈페이지에서 확인 가능하다(https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity21/presentation/lakshmanan). 연구는 강민석 교수의 박사지도학생 Nitya Lakshmanan (National University of Singapore 재학 박사과정 4년차)과 Mun Choon Chan, Jun Han 교수 (National University of Singapore) 등과의 협업으로 수행됐다.
2020.11.23
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융합보안대학원, Security@KAIST 기술 설명회 개최
우리 대학 융합보안대학원(책임교수 신인식)은 11월 23일 Security@KAIST 기술설명회를 개최한다.
지난 2017년 시작된 Security@KAIST 기술설명회는 교내 사이버보안 관련 우수 기술을 외부 연구진과 기업에 이전하는 가교로 자리매김 해왔다. 이를 통해, 산업 경쟁력을 높여 기술 가치 창출로 연결하는 선순환 생태계를 구축하는 데 일조해왔다.
이번 기술설명회는 교내 연구자들의 결과물을 중심으로 꾸려왔던 예년의 방식에서 진일보해 Security@KAIST 컨소시엄 회원사의 기술 소개를 포함하는 방식으로 기획됐다. 우수 연구 기술을 한 방향으로 전달하는 것이 아닌 양방향으로 확장해 연결하려는 취지다.
이에, 문서 보안·네트워크 보안·보안 교육·다크웹 등 각 기업이 산업 현장에서 체감한 4개의 현실적인 주제와 퍼징·광고 보안·하드웨어 보안·정적 분석·블록체인 보안 등 KAIST 연구자들이 주목한 5종의 미래 기술이 다뤄질 예정이다.
<Security@KAIST 기술설명회ʼ 발표 기술 리스트>
구분
주제
발표자
컨소시엄
비대면 업무환경을 노리는 문서 기반의 표적형 악성코드 위협과 대응방안
이상준 지란지교시큐리티 이사
ePrismX - 컨테이너 기반 통합 보안 장비 플랫폼
양철웅 수산이이엔티 이사
드림핵, 사이버보안 교육의 새로운 이정표
유성재 티오리 이사
다크웹 등 히든 채널의 기업 위협 사례 및 대응 솔루션
서상덕 에스투더블유랩 대표
KAIST
융합보안대학원
퍼징, 어디까지 왔는가?
차상길 교수
Finding fraudulent Android apps and responsible modules committing ad fraud
손수엘 교수
개인개발자(업체)의 신뢰 실행 환경 기술 활용을 위한 프라이빗존
강병훈 교수
개발자와 상호작용하는 쌍방향 정적 분석 시스템
허기홍 교수
블록체인 네트워크 공격 탐지를 위한 모니터링 기술
강민석 교수
KAIST는 작년 3월 과학기술정보통신부가 진행한 `지역전략산업 융합보안 핵심 인재 양성 사업ʼ 공모에 선정돼 같은 해 8월 융합보안 프로그램을 개설했다. 현재 12명의 석사과정 학생들이 4차 산업혁명 시대 스마트시티에 특화된 융합보안 관련 역량을 쌓아가고 있다.
23일에 열리는 ʻSecurity@KAIST 기술설명회ʼ는 코로나19 확산 방지를 위해 온라인으로 개최된다. 국내 ICT 및 보안 관련 기업·연구원 및 대학(원)생이라면 누구나 무료로 참여할 수 있으며, 자세한 내용은 KAIST 정보보호대학원 홈페이지(https://gsis.kaist.ac.kr/)에서 확인할 수 있다.
2020.11.19
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메모리-중심 인공지능 가속기 시스템 개발
삼성미래기술육성재단이 지원한 우리 대학 연구진이 세계 최초로 `프로세싱-인-메모리(Processing-In-Memory, 이하 PIM)' 기술을 기반으로 한 인공지능 추천시스템 학습 알고리즘 가속에 최적화된 지능형 반도체 시스템 개발에 성공했다.
전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀은 PIM 기술 기반의 메모리-중심 인공지능 가속기 반도체 시스템을 개발했다고 16일 밝혔다. 유 교수는 관련 분야에서 그동안의 탁월한 연구 성과를 인정받아 올해 아시아에서 유일하게 페이스북 패컬티 리서치 어워드(Facebook Faculty Research Award)를 수상했다.
인공지능 기술을 기반으로 고안된 추천시스템 알고리즘은 구글(Google), 페이스북(Facebook), 유튜브(YouTube), 아마존(Amazon) 등 빅테크 기업들이 콘텐츠 추천 및 개인 맞춤형 광고를 제작하는데 기반이 되는 핵심 인공지능 (AI) 기술이다. 온라인 광고를 통한 수입은 구글과 페이스북과 같은 실리콘밸리의 빅테크 기업의 주 수익 모델인 만큼 고도화된 추천 인공지능 기술에 대한 수요는 최근 들어 급상승하는 추세다.
페이스북이 최근 공개한 자료에 따르면 페이스북 데이터센터에서 처리되는 인공지능 연산의 70%가 추천 알고리즘을 처리하는 데에 사용되며, 인공지능 알고리즘 학습을 위한 컴퓨팅 자원의 50%를 추천 알고리즘을 학습하는 데 사용하고 있다.
유민수 교수 연구팀은 최근 메모리 반도체에 인공지능 연산 기능이 추가된 프로세싱-인-메모리(PIM) 기술 기반의 지능형 반도체 시스템을 개발하는 데 성공했다. 유 교수팀이 개발한 이 시스템은 인공지능 추천시스템 알고리즘의 학습 과정을 엔비디아(NVIDIA)의 그래픽카드(GPU)를 사용하는 기존 인공지능 가속 시스템 대비 최대 21배까지 빠르다고 연구팀 관계자는 설명했다.
지능형 메모리 반도체 기술은 우리나라의 AI 반도체 세계시장 공략을 위한 핵심기술로 주목받고 있다. 특히 정부에서도 `AI 종합 반도체 강국 실현'이라는 비전 아래 막대한 국가적 투자를 아끼지 않는 핵심 투자 분야다. 따라서 유 교수팀의 연구 성과는 향후 막대한 수요와 급성장이 예상되는 세계 AI 반도체 시장에서 메모리-중심으로 설계된 PIM 기술의 상용화 및 성공 가능성을 시사한다는 점에서 의미가 크다고 전문가들은 평가하고 있다.
유민수 교수는 서강대와 KAIST에서 각각 학사와 석사를 거쳐 미국 텍사스 오스틴 주립대에서 박사학위를 취득한 후 지난 2014년 인공지능 컴퓨팅 기술 기업인 미국 엔비디아(NVIDIA) 본사에 입사했다. 엔비디아에 입사한 이후 줄곧 인공지능 컴퓨팅 가속을 위한 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 시스템 연구를 주도했으며 지난 2018년부터 우리 대학 전기및전자공학부 교수로 재직 중이다.
전기및전자공학부 권영은 박사과정이 제1 저자, 이윤재 석사과정이 제2 저자로 참여한 이번 연구 결과는 세계 최초의 추천시스템 학습용 가속기 시스템 개발 성과라는 학술 가치를 인정받아 컴퓨터 시스템 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture(HPCA)에서 `Tensor Casting: Co-Designing Algorithm-Architecture for Personalized Recommendation Training' 이라는 논문 제목으로 내년 2월에 발표된다.
2020.11.16
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한국4차산업혁명정책센터, WEF와 협력해 블록체인 글로벌 표준 보고서 발간
우리 대학 한국4차산업혁명정책센터(센터장 김소영)는 세계경제포럼(WEF), 글로벌블록체인비즈니스위원회(GBBC), MIT 등과 협력해 ʻ글로벌 표준 보고서(Global Standards Mapping Initiative, 이하 GSMI)ʼ를 발간했다.
지난 10월 14일 발간된 이 보고서는 각국의 블록체인 기술표준 및 법‧규제‧행정지침 등을 총망라한 세계 최초의 보고서다. 그동안 블록체인 기술에 관한 지엽적인 보고서는 제작되어 왔으나, 30개의 국제적인 기술표준단체와 185개 국가의 사법기관, 400개 산업 단체의 정보를 체계화해 기술표준을 제시한 사례로는 처음이다.
블록체인은 인공지능 및 사물인터넷 기술과 융합해 데이터의 경제적 가치를 창출하고 전 세계의 물류와 금융 등의 경제 활동을 자동화하는 4차 산업혁명의 핵심 기술로 손꼽힌다. 그러나 나라마다 각기 다른 기술 및 법·규제·정책 환경을 채택하고 있다는 점이 블록체인 기술 발전의 심각한 장애 요인으로 지적되어왔다.
이번 보고서는 이러한 문제점을 해결하고 블록체인과 가상자산 지형에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제작되었으며, 글로벌블록체인비즈니스위원회와 세계경제포럼이 주도하고 MIT 미디어랩이 기술 협력기관을 맡았다. 우리 대학은 미국의 다국적 경영 컨설팅 기업인 액센추어(Accenture) 등 7개 기관과 함께 연구 협력기관으로 참여해 법·규제 부분과 기술표준 부분의 내용을 완성하는 데 일조했다.
이번 보고서는 ①법·규제, ②기술표준, ③반응형 지도 등 크게 세 분야로 구성되어 블록체인과 디지털 자산의 현황을 분석하고 있다. 우리나라에 관해서는 일찍부터 중앙은행 디지털화폐(Central Bank Digital Currency, 이하 CBDC)의 도입을 모색해 시범 운영 단계에 이르렀고, 부산을 블록체인 규제자유특구로 지정해 블록체인 기술개발 및 사업화와 관련된 규제를 개선하고 있다는 내용이 담겼다.
그 외에도, 블록체인의 등장으로 변화를 겪고 있는 소비자의 권익과 금융실명 질서를 유지하기 위한 각국의 제도적인 노력이 설명되어 있다. 또한, 민간에 공공 플랫폼을 제공하고 여러 국제표준기구의 좌장을 차지하는 등 블록체인 기술표준 주도권을 확보하려는 중국의 노력도 눈여겨 볼만한 내용이다.
보고서 작성에 참여한 김기배 KAIST 한국4차산업혁명정책센터 책임연구원은 "비트코인 등으로 대표되는 가상자산은 새롭게 부상하고 있는 화폐의 형태지만 그 가치를 제대로 측정할 수 있는 국제 표준은 아직 미비한 상태"라고 설명했다. 이어, 김 연구원은 "전 세계의 기술 및 규제 지형을 이해하는 것은 보편적이고 범용적인 장점을 가진 블록체인이 급진을 넘어 파괴적인 혁신을 가져올 시대를 준비하는 첫 단추가 될 것"이라고 강조했다.
KAIST는 세계경제포럼(WEF)과 과학기술정보통신부가 4차 산업혁명 생태계 구축 공동 연구를 위해 체결한 양해각서의 실행기관으로 지난해 12월 한국4차산업혁명정책센터를 개소한 바 있다. 2019년에 체결한 KAIST-WEF 공동연구 협약에 따라 인력을 교류해 공동연구를 수행하고 있으며, 이와 같은 경험을 토대로 싱가포르국립대학교 및 유럽연합 공동연구센터(EU-JRC) 등으로 협력 관계를 확대해 인공지능 거버넌스, 스마트 지역혁신 등 4차 산업혁명 관련 국제 정책 개발을 위해 노력하고 있다.
한편, 이번에 발간된 보고서는 글로벌블록체인비즈니스위원회 홈페이지(https://gbbcouncil.org/gsmi/)에서 확인할 수 있다.
2020.10.30
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국내 양자 컴퓨팅 연구 가속화 및 생태계 육성을 위해 IBM Q네트워크 합류
우리 대학 인공지능 양자컴퓨팅 IT 인력양성 연구센터는 비즈니스와 과학 분야에 사용되는 양자 컴퓨팅을 발전시키기 위해 IBM과 협업하는 포춘 500대 기업, 교육기관, 스타트업, 연구소들의 공동체인 IBM Q 네트워크에 합류했다고 29일 발표했다.
우리 대학은 국내 최초의 IBM Q 네트워크 학술 멤버(Academic Member)로서 IBM의 진보된 양자 컴퓨팅 시스템을 활용해 양자 정보 과학의 발전과 초기 애플리케이션 탐구를 위한 연구 프로젝트를 수행할 예정이다. 또한, 과학과 비즈니스 전반에 걸쳐 큰 변화를 가져올 양자 컴퓨팅 시대에 대비해 양자 전문 인력 양성을 위한 인재 교육 및 훈련에 IBM 양자 재원을 활용하게 될 것이다. 이를 통해 4차 산업 혁명을 실현하기 위해 반드시 필요한 실행 기술이 될 것으로 기대되는 양자 컴퓨팅의 생태계 육성에 앞장서게 될 것이다.
이 멤버십 체결을 주도한 인공지능 양자컴퓨팅 IT 인력양성 연구센터장 이준구 교수(전기및전자공학부)는 양자 컴퓨팅을 “수학적 난제에 해당하는 계산 문제를 아주 빠르고 적은 전력으로 계산할 수 있는 새로운 기술, 미래를 바꿀 기술”이라고 설명하며 “한국은 양자 컴퓨팅에 대한 투자를 비교적 늦게 시작해 현재는 기술 격차가 크지만, KAIST의 IBM Q 네트워크 합류는 국가적 경쟁력 확보에 중요한 밑거름이 될 것”이라는 큰 기대감을 표했다.
우리 대학 인공지능 양자컴퓨팅 IT 인력양성 연구센터는 IBM 클라우드를 통해 대중에게 제공되는 IBM 퀀텀 익스피리언스(Quantum Experience)를 양자 인공지능, 양자 화학계산 등의 양자 알고리즘 연구 개발과 양자 컴퓨팅 교육에 이미 사용하고 있었다. 우리 대학은 IBM Q 네트워크에 합류함으로써 양자 인공지능 기반 질병 진단, 양자 전산화학, 양자 기계학습 기술 등 실용화 연구와 실험을 하는데 IBM의 최상급 양자 컴퓨터를 사용할 수 있게 될 것이다. 또한, IBM Q 네트워크 소속 해외 대학 및 기업과의 교류를 통해 양자 컴퓨팅 분야에 있어 국내 기술의 세계적 입지를 견고히 할 수 있을 것으로 예상된다.
※ IBM 퀀텀(Quantum)에 대해
IBM 퀀텀은 비즈니스 및 과학 애플리케이션을 위한 양자 시스템을 구축하고자 하는 업계 최초의 이니셔티브이다. IBM이 양자 컴퓨팅에 쏟고 있는 노력에 대한 자세한 내용은 www.ibm.com/ibmq 에서 제공된다.
IBM Q 네트워크에 대한 자세한 정보와 모든 파트너, 회원 및 허브의 전체 목록은 https://www.research.ibm.com/ibm-q/network/ 에서 제공된다.
2020.09.29
조회수 23088
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최재혁 교수, IEEE-IEIE가 공동 선정한 2020년 올해의 'IT 젊은 공학자상' 수상
우리 대학 전기및전자공학부 최재혁(사진) 교수가 국제전기전자학회[IEEE, 회장 토시오 후쿠다(Toshio Fukuda)]와 대한전자공학회(IEIE, 회장 임혜숙 교수·이화여대)가 공동 주관하고 해동과학문화재단(이사장 김영재)이 후원하는 'IT 젊은 공학자상' 수상자로 20일 선정됐다. 시상식은 8월 20일 오후 6시 제주 롯데호텔에서 개최됐다.
2006년부터 시작해 올해 15회째 진행되는 'IT 젊은 공학자상'은 국제전자전기학회(IEEE)와 대한전자공학회(IEIE)가 공동으로 시상하는 국제적인 상이다. 국내‧외 전문가들의 엄격한 심사를 거쳐 IT분야에서 기술과 학문 발전에 크게 기여한 만 40세 미만의 젊은 과학‧기술자를 매년 1명 선정해 시상하고 있다.
올해의 수상자로 선정된 최 교수는 5G 통신을 비롯한 초고속 통신시스템을 위한 고성능 반도체 회로 설계 분야 연구를 진행했다. 특히 차세대 유무선 통신 및 메모리 시스템의 핵심 기술로 꼽히는 '초(超)저잡음 고주파 신호 생성'분야에서 세계 최고 기술을 보유하고 있으며 SCI 저널논문 및 국제학회 논문 64편을 발표했고 25건의 국내‧국제특허를 출원 및 등록했다.
최 교수는 이와 함께 반도체회로 분야 최고 학술대회인 '국제반도체회로 학술대회 (ISSCC, International Solid-State Circuits)'와 '유럽반도체회로 학술대회(ESSCIRC, European Solid-State Circuit Conference)'의 기술프로그램위원 (Technical Program Committee)로 활동 중이며 특히 올해부터는 '국제전기전자학회 산하 반도체회로소사이어티(SSCS, IEEE Solid-State Circuit Society)'에서 `저명연구자(Distinguished Lecturer)' 선정돼 활발히 활동하고 있다.
2020.08.23
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정보보호대학원,〈Security@KAIST 보안의 현재와 미래 기술 세미나〉 개최
우리대학 정보보호대학원은 8월 10일부터 11일까지 이틀간 'Security@KAIST' 보안의 현재와 미래 기술세미나'를 개최한다. 과학기술정보통신부가 주최하고 지난해 8월 신설된 KAIST 정보보호대학원 융합보안 프로그램이 주관하는 이번 세미나는 보안 기술의 현황과 미래의 발전 방향을 전망하기 위해 마련됐다.
5G와 IoT 등 4차 산업혁명 기술을 결합한 ICT 융합서비스가 등장한 이후 보안 기술은 매우 광범위한 분야에 적용되고 있다. 그러나 신기술에 대한 정보 보안 교과서 한 권을 완성할 무렵이면 보다 진보한 또 다른 기술이 등장해 보안 문제는 다시 원점으로 돌아가 이를 해결해야 하는 상황이 발생한다.
KAIST 정보보호대학원은 이처럼 날로 가속화되는 보안 기술의 발전 양상에 빠르게 대처하기 위해 이번 기술세미나를 마련했다. 다양한 보안 분야의 최신 기술 동향을 파악하고 미래의 보안 기술 발전을 예측해 국내 보안산업을 지원하는 한편 국내 연구자들이 세계 최고 수준의 보안 기술을 연구할 수 있도록 돕는 것이 이번 세미나의 목표다.
10일 첫날 세미나에서는 '소프트웨어 및 시스템보안'을 주제로 다룬다. 신인식 정보보호대학원 책임교수가 '멀티 디바이스 모바일 플랫폼(Multi-device Mobile Platform): UI와 보안'이라는 주제로 하나의 앱을 여러 조각으로 분할하고 각 조각들을 여러 기기에서 동시에 실행할 수 있는 새로운 멀티 디바이스 모바일 운영체제 기술에 관해 공유한다. 이와 함께, 허기홍 교수의 '소프트웨어 정적 분석', 차상길 교수의 `퍼징(Fuzzing)', 강병훈 교수의 '트러스티드 컴퓨팅(Trusted Computing)을 향한 신뢰 실행환경' 강연도 함께 진행된다. 이튿날인 11일에는 '네트워크, IoT 보안 그리고 암호'를 주제로 김용대 교수가 첫 강연자로 나선다. 김 교수는 자율주행차·드론·로봇으로 대표되는 인간을 대체하는 무인 이동체들의 안전성 보장에 관한 견해와 앞으로 나타날 수 있는 새로운 보안 문제점을 제시하는 `무인 이동체 보안'에 대해 강연한다. 그리고, 이주영 교수와 강민석 교수는 각각 '대칭 키 보안과 응용'과 '어드밴스드 디도스(Advanced DDoS)의 공격 및 방어'를 주제로, 마지막으로 신승원 교수는 'SDN/NFV 보안'에 관련한 내용을 전달할 예정이다. 정보보호대학원 관계자는 "세계 최고 수준의 보안 분야 전문가 8인이 나서는 이번 기술세미나는 국제적으로 손꼽히는 보안 분야 TOP4 학회에서 발표된 논문과 학회지에 게재된 최신 기술들을 중점적으로 소개하는 자리가 될 것ˮ이라고 설명했다.
KAIST는 작년 3월 과학기술정보통신부가 진행한 '지역전략산업 융합보안 핵심인재 양 사업' 공모에 선정돼 같은 해 8월 융합보안 프로그램을 개설했다. 올 8월 현재 7명의 석사과정 학생들이 4차 산업혁명 시대 스마트시티에 특화된 융합보안 관련 분야를 학습 중이다. 이와 관련해 KAIST는 안랩, LGU+, 네이버, 세종시 등 16개 유수 기업 및 기관이 참여하는 콘소시엄인 'Security@KAIST'를 구성하고, KAIST 캠퍼스를 테스트베드로 만들어 지역 거점 연구시설로 활용하고 있다. 신인식 KAIST 정보보호대학원 책임교수는 "KAIST는 실제 산업 현장에서 발생하는 보안 수요와 실무적 난제를 해결하는 협업형 프로젝트를 활발하게 추진해 융합보안 산학협력의 새로운 모델을 제시하고자 한다ˮ라고 강조했다. 이어 신 교수는 "관련 연구 결과물을 학계와 공유하기 위해 주기적인 세미나, 기술 설명회, 특강 등을 개최해 한국 보안 산업 및 연구의 발전을 지원할 예정ˮ라고 덧붙였다. 이번 'Security@KAIST' 보안의 현재와 미래 기술세미나'는 코로나19 확산 방지 차원에서 전면 온라인으로 개최된다. 국내 스마트시티·보안 관련 기업 및 대학(원)생이라면 누구나 참여할 수 있으며, 참가비를 포함한 세부 사항은 KAIST 정보보호대학원 홈페이지(https://gsis.kaist.ac.kr/)에서 확인할 수 있다.
2020.08.05
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기존 인공지능 기술을 뛰어넘는 양자 인공지능 알고리즘 개발
우리 대학 전기및전자공학부 및 AI 양자컴퓨팅 IT 인력양성연구센터장 이준구 교수 연구팀이 독일 및 남아공 연구팀과의 협력 연구를 통해 비선형 양자 기계학습 인공지능 알고리즘을 개발했다고 7일 밝혔다.
양자 인공지능은 양자컴퓨터의 발전과 함께 현재의 인공지능을 앞설 것으로 크게 기대되고 있으나 연산 방법이 전혀 달라 새로운 양자 알고리즘의 개발이 절실하다. 특히 양자컴퓨터는 본질적으로 일차방정식을 잘 푸는 선형적 성질을 가지고 있어 복잡한 데이터를 다루는 비선형적 기계학습에 어려움이 존재했다. 하지만 이번 연구를 통해 비선형 커널이 고안되어 복잡한 데이터에 대한 양자 기계학습이 가능하게 됐다. 특히 이준구 교수팀이 개발한 양자 지도학습 알고리즘은 학습에 있어 매우 적은 계산량으로 연산이 가능하다. 따라서 대규모 계산량이 필요한 현재의 인공지능 기술을 추월할 가능성을 제시한 것으로 평가를 받고 있다.
이준구 교수팀은 학습데이터와 테스트데이터를 양자 정보로 생성한 후 양자 정보의 병렬연산을 가능하게 하는 양자포킹 기술과 간단한 양자 측정기술을 조합해 양자 데이터 간의 유사성을 효율적으로 계산하는 비선형 커널 기반의 지도학습을 구현하는 양자 알고리즘 체계를 만들었다. 이후 IBM 클라우드 서비스를 통해 실제 양자컴퓨터에서 양자 지도학습을 실제 시연하는 데 성공했다.
KAIST 박경덕 연구교수가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 네이처 자매지인 `npj Quantum Information' 誌 2020년 5월 6권에 게재됐다. (논문명: Quantum classifier with tailored quantum kernel).
기계학습에 있어 중요한 문제 중 하나는 주어진 데이터의 특징(feature)을 구분해 분류하는 것이다. 간단한 예로 동물 이미지 학습데이터에서 입, 귀 등의 특징을 바탕으로 분류하기 위한 결정 경계(decision boundary)를 학습하고 새로운 이미지가 입력되었을 때 개 또는 고양이로 분류하는 작업을 생각해볼 수 있다. 데이터의 특징들이 잘 나타나는 경우에는 선형적 결정 경계만으로 분류할 수 있다. 그러나 입과 귀 모양의 특징으로만 개와 고양이를 분류하기 쉽지 않다면 새로운 결정 경계를 찾기 위해 특징에 관한 정보 공간의 차원을 확장해야 하는데 이러한 과정에서 비선형 커널 기술이 필요하다.
양자컴퓨팅은 고전 컴퓨팅과는 달리 큐비트(quantum bit, 양자컴퓨팅 정보처리의 기본 단위)의 개수에 따라 정보 공간의 차원이 기하급수적으로 증가하기 때문에 이론적으로 고차원 정보처리에 있어 기하급수적으로 뛰어난 성능을 낼 수 있다.
연구팀은 이러한 양자컴퓨팅의 장점을 활용해 데이터 특징 대비 기하급수적인 계산 효율성을 달성하는 양자 기계학습 알고리즘을 개발했다. 이 교수 연구팀이 개발한 이 알고리즘은 저차원 입력 공간에 존재하는 데이터들을 큐비트로 표현되는 고차원 데이터 특징 공간(feature space)으로 옮긴 후, 양자화된 모든 학습데이터와 테스트데이터 간의 커널 함수를 양자 중첩을 활용해 동시에 계산하고 테스트데이터의 분류를 효율적으로 결정한다. 이때 사용되는 양자 회로의 계산 복잡도는 학습 데이터양에 대해서는 선형적으로 증가하나, 데이터 특징 개수에 대해서는 불과 로그(log)함수로 매우 천천히 증가하는 장점이 있다.
연구팀은 이와 함께 양자 회로의 체계적 설계를 통해 다양한 양자 커널 구현이 가능함을 이론적으로 증명했다. 커널 기반 기계학습에서는 주어진 입력 데이터에 따라 최적 커널이 달라질 수 있으므로, 다양한 양자 커널을 효율적으로 구현할 수 있게 된 점은 양자 커널 기반 기계학습의 실제 응용에 있어 매우 중요한 성과다.
연구팀은 IBM이 클라우드 서비스로 제공하는 다섯 개의 큐비트로 구성된 초전도 기반 양자 컴퓨터에서 이번에 개발에 성공한 양자 기계학습 알고리즘을 실험적으로 구현해 양자 커널 기반 기계학습의 성능을 실제 시연을 통해 이를 입증하는 데 성공했다.
이 연구에 참여한 박경덕 연구교수는 "연구팀이 개발한 커널 기반 양자 기계학습 알고리즘은 수년 안에 상용화될 것으로 예측되는 수백 큐비트의 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 컴퓨팅의 시대가 되면 기존의 고전 커널 기반 지도학습을 뛰어넘을 것ˮ이라면서 "복잡한 비선형 데이터의 패턴 인식 등을 위한 양자 기계학습 알고리즘으로 활발히 사용될 것ˮ이라고 말했다.
한편 이번 연구는 각각 한국연구재단의 창의 도전 연구기반 지원 사업과 한국연구재단의 한-아프리카 협력기반 조성 사업, 정보통신기획평가원의 정보통신기술인력 양성사업(ITRC)의 지원을 받아 수행됐다.
관련 논문: https://www.nature.com/articles/s41534-020-0272-6
2020.07.07
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스스로 그림 그리는 인공지능 반도체 칩 개발
전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 생성적 적대 신경망(GAN: Generative Adversarial Network)을 저전력, 효율적으로 처리하는 인공지능(AI: Artificial Intelligent) 반도체를 개발했다.
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 다중-심층 신경망을 처리할 수 있고 이를 저전력의 모바일 기기에서도 학습할 수 있다. 연구팀은 이번 반도체 칩 개발을 통해 이미지 합성, 스타일 변환, 손상 이미지 복원 등의 생성형 인공지능 기술을 모바일 기기에서 구현하는 데 성공했다.
강상훈 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 지난 2월 17일 3천여 명 반도체 연구자들이 미국 샌프란시스코에 모여 개최한 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다. (논문명 : GANPU: A 135TFLOPS/W Multi-DNN Training Processor for GANs with Speculative Dual-Sparsity Exploitation)
기존에 많이 연구된 인공지능 기술인 분류형 모델(Discriminative Model)은 주어진 질문에 답을 하도록 학습된 인공지능 모델로 물체 인식 및 추적, 음성인식, 얼굴인식 등에 활용된다.
이와 달리 생성적 적대 신경망(GAN)은 새로운 이미지를 생성·재생성할 수 있어 이미지 스타일 변환, 영상 합성, 손상된 이미지 복원 등 광범위한 분야에 활용된다. 또한, 모바일 기기의 다양한 응용 프로그램(영상·이미지 내 사용자의 얼굴 합성)에도 사용돼 학계뿐만 아니라 산업계에서도 주목을 받고 있다.
그러나 생성적 적대 신경망은 기존의 딥러닝 네트워크와는 달리 여러 개의 심층 신경망으로 이루어진 구조로, 개별 심층 신경망마다 다른 요구 조건으로 최적화된 가속을 하는 것이 어렵다.
또한, 고해상도 이미지를 생성하기 위해 기존 심층 신경망 모델보다 수십 배 많은 연산량을 요구한다. 즉, 적대적 생성 신경망은 연산 능력이 제한적이고 사용되는 메모리가 작은 모바일 장치(스마트폰, 태블릿 등)에서는 소프트웨어만으로 구현할 수 없었다.
최근 모바일 기기에서 인공지능을 구현하기 위해 다양한 가속기 개발이 이뤄지고 있지만, 기존 연구들은 추론 단계만 지원하거나 단일-심층 신경망 학습에 한정돼 있다.
연구팀은 단일-심층 신경망뿐만 아니라 생성적 적대 신경망과 같은 다중-심층 신경망을 처리할 수 있으면서 모바일에서 학습도 가능한 인공지능 반도체 GANPU(Generative Adversarial Networks Processing Unit)를 개발해 모바일 장치의 인공지능 활용범위를 넓혔다.
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 서버로 데이터를 보내지 않고 모바일 장치 내에서 생성적 적대 신경망(GAN)을 스스로 학습할 수 있어 사생활을 보호를 가능케 하는 프로세서라는 점에서 그 활용도가 기대된다.
모바일 기기에서 저전력으로 다중-심층 신경망을 가속하기 위해서 다양한 핵심 기술이 필요하다. 연구팀이 개발한 GANPU에 사용된 핵심 기술 중 대표적인 기술 3가지는 ▲적응형 워크로드 할당(ASTM, 처리해야 할 워크로드*를 파악해 칩 상의 다중-심층 신경망의 연산 및 메모리 특성에 맞춰 시간·공간으로 나누어 할당함으로써 효율적으로 가속하는 방법) ▲입출력 희소성 활용 극대화(IOAS, 인공신경망 입력 데이터에서 나타나는 0뿐만 아니라 출력의 0도 예측해 연산에서 제외함으로써 추론 및 학습 과정에서의 속도와 에너지효율 극대화) ▲지수부만을 사용한 0 패턴 추측(EORS, 인공신경망 출력의 0을 예측하기 위한 알고리즘으로 인공신경망 입력과 연결 강도(weight)의 부동소수점 데이터 중 지수 부분만을 사용해 연산을 간단히 수행하는 방법)이다.
위의 기술을 사용함으로써 연구팀의 GANPU는 기존 최고 성능을 보이던 심층 신경망 학습 반도체 대비 4.8배 증가한 에너지효율을 달성했다.
연구팀은 GANPU의 활용 예시로 태블릿 카메라로 찍은 사진을 사용자가 직접 수정할 수 있는 응용 기술을 시연했다. 사진상의 얼굴에서 머리·안경·눈썹 등 17가지 특징에 대해 추가·삭제 및 수정사항을 입력하면 GANPU가 실시간으로 이를 자동으로 완성해 보여 주는 얼굴 수정 시스템을 개발했다.
2020.04.06
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장호종 교수 연구팀, ISIITA 2020 최우수 논문상 수상
우리 대학 IT융합연구소 장호종 교수 연구팀의 논문이 2020년 2월 12일부터 베트남 톤둑탕 대학교(Ton Duc Thang University)에서 열린 정보 기술 및 응용 분야 혁신에 관한 국제 심포지엄(ISIITA 2020 : The International Symposium on Innovation in Information Technology Application 2020)에서 최우수 논문상을 받았다.
ISIITA는 정보통신, 바이오 과학기술, 컴퓨터시스템 등 여러 분야의 선도하는 연구자들이 모여 기술의 융합에 대해 교류하는 네트워킹 심포지엄으로, 장호종 교수팀은 이번 심포지엄에서 ‘A Study of Single Photon Counting System for Quantitative Analysis of luminescence’라는 논문으로 최우수 논문상을 받았다.
수상한 논문은 소변을 이용한 간단한 화학반응 검사로 체내 나트륨과 칼륨을 검출할 수 있는 시스템의 핵심인 실리콘 광증배소자(Silicon Photomultiplier)의 신호처리 시스템을 구현하는 내용을 담고 있다.우리 체내에 일정량 이상의 나트륨과 칼륨이 과다 상태가 되면 고혈압, 심혈관계질환, 신장 손상을 일으킬 수 있다. 이번 연구에서 연구팀은 소변을 통해 배출되는 나트륨과 칼륨을 정량화하는 핵심 기술을 개발했다. 시약을 소변에 주입하면 화학반응에 의해 매우 적은 양의 발광이 일어나는데 이때 나트륨과 칼륨이 많으면 화학반응을 방해하면서 발광이 줄어들게 된다. 이 측정 방법의 핵심은 매우 미세하게 발광하는 빛의 세기를 수치화하는 것이다. 장호종 교수팀은 광증배소자를 이용해 화학발광을 측정하는 시스템을 개발했다.
장호종 교수는 "개발된 신호처리 시스템을 활용해 흡수된 나트륨과 칼륨의 양을 손쉽고 빠르게 측정할 수 있게 돼 나트륨과 칼륨 과다 섭취에 의한 질병들을 예방하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대한다"라고 말했다. 신호처리 시스템 설계의 핵심 연구를 진행한 한병훈 연구원은 "개발한 기술을 바탕으로 휴대전화처럼 누구나 가지고 다니며 사용할 수 있을 정도로 소형화하기 위한 연구에 집중할 계획이다" 라고 밝혔다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 선행공정·플랫폼기술연구개발사업(2015M3A7B7045525)의 지원을 받아 수행됐다.
2020.02.19
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오차율 10% 이내 정확도의 소재 설계 기술 개발
우리 대학 화학과 김형준 교수 연구팀이 소재 물성의 예측 오차율을 기존 기술보다 30% 이상 줄여 정확도를 한층 높인 소재 시뮬레이션 설계 기술을 개발했다.
이번 기술 개발을 통해 기존 40%에 달했던 소재 물성 예측 오차율을 10% 내로 줄임으로써 소재 개발에 걸리는 시간과 비용을 크게 절약할 수 있을 것으로 기대된다.
김민호 박사와 창원대 김원준 교수가 공동 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘미국 화학회지(Journal of the American Chemical Societry)’ 1월 10일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : uMBD: A Materials-Ready Dispersion Correction that Uniformly Treats Metallic, Ionic, and van der Waals Bonding)
새로운 기능성 소재 개발의 중요성이 커지면서 컴퓨터 시뮬레이션을 이용해 소재 물성을 정확히 예측해 새로운 소재를 설계하는 기술이 주목받고 있다.
소재 시뮬레이션 기술은 실제로 소재를 합성하고 평가하기 전에 가상 실험으로 다양한 소재 물성을 예측 및 설계하는 기술로, 주로 밀도범함수 이론(Density functional theory)이라는 양자 이론에 바탕을 두고 있다.
기존의 밀도범함수 이론은 소재 계면에서 반데르발스 힘을 정확하게 설명하지 못한다는 문제가 있었다. 반데르발스 힘은 전하의 일시적 쏠림으로 인해 분자가 순간적으로 극성을 띠면서 나타나는 당기는 힘을 뜻하는데, 이를 정확히 기술하지 못하기 때문에 소재 물성 예측 정확도가 떨어진다는 한계가 있다.
연구팀은 반데르발스 힘을 정확하고 효과적으로 기술할 수 있는 새로운 이론을 개발하고, 이를 밀도범함수 이론에 접목해 소재 시뮬레이션 기술의 정확도를 한층 높이는 데 성공했다.
연구팀은 100여 종의 다양한 소재를 테스트한 결과 40% 정도에 달했던 기존의 소재 물성 예측 오차율이 새 기술을 통해 10% 이내로 줄어듦을 확인했다.
특히 반데르발스 힘은 분자 소재부터 금속 및 반도체 소재에 이르기까지 거의 모든 재료 내에서 소재 물성을 결정하는 데 중요한 역할을 해, 연구팀의 새로운 이론은 다양한 차세대 기능성 소재 설계 연구에 적용 가능할 것으로 기대된다.
실제로 연구팀의 새 시뮬레이션 방법을 통해 리튬 이온 배터리 물질의 전압이나 2차원 소재의 박리 에너지를 예측하는 과정에서 높은 정확도를 보인 것으로 확인됐다.
김형준 교수는 “소재 개발 연구에 있어 경쟁력 강화를 위해서 기초 연구의 중요성이 점차 커지고 있다”라며 “새로 개발한 소재 시뮬레이션 기술을 배터리 소재, 에너지 전환 촉매 소재, 2차원 나노 소재 등 다양한 기능성 소재 설계 연구에 적용할 수 있을 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 미래소재디스커버리 사업과 선도연구센터 지원 사업 (SRC)의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 새롭게 개발한 이론 (uMBD)을 이용한 소재 시뮬레이션 기술과 기능성 소재 설계
2020.01.29
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