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경제 발전할수록 도심 녹지가 시민 행복에 직결돼
경제가 발전한 도시일수록 도심 속 녹지 공간이 시민의 행복에 큰 영향을 준다는 연구결과가 나왔다. 우리 대학 전산학부 차미영 교수 (기초과학연구원 수리및계산과학연구단 데이터 사이언스 그룹 CI) 연구팀은 정우성 포스텍 산업경영공학과 교수, 원동희 미국 뉴저지공대 교수 등과의 공동연구를 통해 인공위성 이미지 빅데이터를 분석해 세계 60개 국가의 도시 녹지 공간을 찾아내고, 녹지와 시민 행복 사이의 상관관계를 분석했다. 공원, 정원, 천변 등 도시 속 녹지 공간은 미적 즐거움은 물론 신체활동 및 사회적 상호작용 촉진 등 육체와 건강에 유익한 영향을 준다. 도심 녹지와 시민 행복간의 상관관계를 규명하기 위한 많은 연구가 이뤄졌지만, 지금까지는 주로 일부 선진국을 대상으로만 연구가 진행됐다. 이 때문에 녹지의 긍정적인 영향이 범지구적인 현상인지, 또 국가의 경제적 상황에 따라 영향이 어떻게 달라지는지에 대해서는 파악이 어려웠다. 또한, 현장을 직접 방문하는 실태조사나, 항공사진은 대대적인 조사가 이뤄지기 어려워 데이터 수집의 한계가 있었다. 연구진은 유럽우주국(ESA)이 운용하는 고해상도 위성인 센티넬-2(Sentinel-2) 위성자료를 이용해 세계 60개국, 90개 도시의 녹지 면적을 조사했다. 인구 밀도가 가장 높은 도시(최소 국가 인구의 10%를 포함하는 도시)를 분석대상으로 삼았으며, 선명한 이미지를 위해 각 지역의 여름 시기를 분석했다. 북반구는 2018년 6~9월, 남반구는 2017년 12월~2018년 2월의 이미지가 쓰였다. 이후 정량화된 도시 별 녹지 면적 데이터를 국제연합(UN)의 2018 세계행복보고서 및 국가별 국내총생산(GDP, 2018년 기준 한국 11위) 자료와 교차하여 녹지와 경제의 시민 행복과의 상관관계를 총괄 분석했다. 그 결과, 국가의 경제적 상황과 무관하게 모든 도시에서 녹지의 면적이 넓을수록 시민 행복도가 높아지는 경향이 있음을 파악했다. 다만, 60개 국가 중 GDP 하위 30개 국가는 경제 성장이 행복과 더 밀접한 관련이 있었다. 1인당 국민총소득(GNI)이 3만8,000달러(약 4,223만 원)가 넘는 도시에서는 녹지 공간 확보가 경제 성장보다 행복에 더 중요한 요소로 작용했다. 우리나라의 경우 서울 지역이 분석에 쓰였으며, 도심 녹지의 면적이 과거보다 증가하며 행복도가 높아지는 경향이 나타났다. 차미영 교수는 “최근 위성영상 빅데이터를 활용해 사회 난제를 해결하려는 연구가 활발하게 진행되고 있다”며 “이번에 개발된 도구를 호수 및 해안 등 수생 환경의 면적을 정량화하는데 적용하고, 수생 환경과 시민 행복간의 상관관계를 분석하는 연구도 진행할 수 있을 것”이라고 말했다. 공동 교신저자인 정우성 포스텍 교수는 “경제 발전 단계에서는 경제 성장이 시민 행복에 가장 중요한 요소지만, 경제가 일정 수준 발전한 뒤에는 다른 사회적 요인이 행복에 더 직접적인 영향을 미친다”며 “이번 연구에서는 빅데이터를 분석해 도심 녹지 공간이 행복감을 향상시키는 사회적 요인 중 하나임을 확인한 것”이라고 설명했다. 이번 연구는 막연하게 연관 있을 것이라 추측해온 녹지, 경제 그리고 행복간의 상관관계를 정밀하게 분석하고, 모든 국가에 걸쳐 분석할 수 있는 도구를 마련했다는 의미가 있다. 연구진은 실제 시민의 삶에 도움 될 수 있는 데이터 기반 정책 수립이 필요하다고 제언했다. 연구결과는 데이터 과학 분야 국제학술지인 ‘EPJ 데이터 사이언스(EPJ Data Science, IF 5.08)’ 5월 30일자 온라인 판에 게재됐다. UNICEF에서 발간한 2022년 보고서(제목: Places and Spaces: Environments and children's well-being)에서는 전세계 어린이들의 행복도에 영향을 미치는 중요한 지표 중 하나로 연구팀이 제시한 Urban Green Space Index를 언급하고 있다. <참고> UNICEF 보고서: https://www.unicef-irc.org/places-and-spaces
2021.06.08
조회수 55001
인공지능으로 자폐 증상과 심각도 예측한다
뇌영상 빅데이터를 활용한 딥러닝(Deep Learning)으로 자폐 스펙트럼 장애(ASD)의 증상과 심각도를 예측할 수 있다는 것이 확인됐다. 이번 연구에 따라 ASD 환자들 진단과 예후에 따른 맞춤형 치료가 가능할 것으로 기대되고 있다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 이상완 교수(신경과학-인공지능 융합연구센터장)와 세브란스병원 소아정신과 천근아 교수(연세자폐증연구소장) 연구팀은 ASD의 뇌영상 빅데이터를 활용해 자폐의 증상과 예후를 예측할 수 있다고 28일 밝혔다. 이번 연구결과는 ASD 아동들의 뇌영상 빅데이터를 이용한 국내 최초의 AI연구성과로, 국제전기전자기술자협회(IEEE)에서 발행하는 저널인 IEEE 엑세스(Access) 온라인판에 게재됐다. ASD는 뇌 발달 장애의 하나로 사회적 의사소통의 결함과 제한된 관심사 및 반복적인 행동이 대표적인 특징이다. 2020년도 미국 CDC(미국질병통제예방센터)의 통계자료에 따르면 ASD의 유병률은 54명당 1명으로 매년 증가하는 추세이다. 국내 유병률도 약 2% 내외이다. ASD는 아동 행동 관찰 및 상담과 정신질환 진단분류매뉴얼(DSM-5)에 근거해 진단한다. 하지만 환자 개인차가 심해 자폐에 대한 정확한 진단이 어렵고 예후를 예측하기도 힘들다. 이상완·천근아 교수 연구팀은 세브란스병원에 구축된 3~11세 ASD 환자 84건의 MRI 빅데이터와 국제컨소시엄으로 구축된 1000여 건의 자폐증 환자 MRI 빅데이터를 활용해 MRI 영상으로 자폐의 진단과 예후를 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 개발했다. 연구팀은 공간 변경 네트워크(Spartial Transformer Network, STN)와 3D 컨볼루션 신경망(convolutional neural network, CNN)을 활용한 모델을 구축하고, MRI 빅데이터를 학습시켰다. 이렇게 구축된 모델에 클래스 활성화 매핑(class activation mapping) 기법을 적용해 형태학적인 특징을 추출하고 이를 뇌영상에 투영시키는 방식으로 분석했다. 더 나아가 인자들간의 관계 분석을 위해 강화학습 모델의 일종인 회귀형 주의집중 모델(recurrent attention model)을 학습시켰다. 분석결과 뇌의 기저핵을 포함한 피질 하 구조가 자폐 심각도와 관련이 있음을 확인했다. 이상완 교수는 “진료 현장에서 자폐를 진단하고 연구하는데 구조적 연관 후보를 제공할 수 있게 됐다”며 “이번 연구결과로 자폐 진단에서뿐만 아니라 앞으로 의사나 관련 전문가들이 인공지능을 활용해 복잡한 질병을 이해하고 더 많이 활용할 수 있게 될 것”이라고 설명했다. 천근아 교수도 “자폐스펙트럼장애를 진단함에 있어 뇌 영상 자료는 아직까지 의사들 사이에서 활용가치가 높지 않다는 인식이 보편적인데 이번 연구를 통해 자폐의 하위 증상과 심각도 사이에 뇌영상에서 차이가 있다는 것을 확인했다”며 “이번 연구는 다양한 임상표현형과 심각도를 지닌 자폐증 환자들에게 개별 맞춤 진단과 예후를 예측하는데 의미를 가진다”고 말했다. [보도자료 출처: 세브란스병원 홍보팀]
2020.08.28
조회수 21583
코로나19 해외유입 확진자 수 예측 기술 개발
최근 전 세계적으로 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 확진자 수가 2,000만 명을 넘어선 가운데 최근 국내에서도 코로나19 확진자 수가 급증해 2차 대유행 조짐을 보이면서 정부는 8월 23일부터 전국 대상으로 사회적 거리두기 단계를 2단계로 격상해 시행 중이다. 중앙재난안전대책본부(중대본)에 따르면 국내 코로나 누적 확진자 수는 8월 23일 오전 0시 기준으로 총 1만7,399명이다. 이 중 해외유입 감염자 수는 2,716명(8월 22일 오전 0시 기준)으로 전체 확진자의 약 16%를 차지한다. 대륙별로 보면 아시아(중국 외), 미주, 유럽, 아프리카 순이다. 지난 14일 이후 국내 지역 발생 신규확진자 수가 급증하고 있지만 향후 해외유입 확진자 수의 확산추세 또한 결코 장담할 수 없는 상황이다. 이런 가운데 우리 연구진이 해외유입 확진자 수를 예측할 수 있는 관련 기술을 개발했다. 우리 대학 산업및시스템공학과 이재길 교수 연구팀이 코로나19 해외유입 확진자 수를 예측하는 빅데이터‧인공지능(AI) 기술을 개발했다고 19일 밝혔다. 이재길 교수 연구팀이 개발한 이 기술은 해외 각국의 확진자 수와 사망자 수, 해외 각국에서의 코로나19 관련 키워드 검색빈도와 한국으로의 일일 항공편 수, 그리고 해외 각국에서 한국으로의 로밍 고객 입국자 수 등 빅 데이터에 인공지능(AI) 기술을 적용해 향후 2주간의 해외유입 확진자 수를 예측한다. 코로나19 확진자 수가 급증할수록 해외유입에 의한 지역사회 확산의 위험성도 항상 뒤따르기 마련이다. 이에 따라 이재길 교수 연구팀이 개발한 정확한 해외유입 확진자 수 예측기술은 방역 시설 및 격리 시설 확충, 고위험 국가 입국자 관리 정책 등에 폭넓게 응용 및 적용될 수 있을 것으로 기대가 크다. 우리 대학 지식서비스공학대학원에 재학 중인 김민석 박사과정 학생이 제1 저자로, 강준혁, 김도영, 송환준, 민향숙, 남영은, 박동민 학생이 제2~제7 저자로 각각 참여한 이번 연구는 최고권위 국제 학술대회 'ACM KDD 2020'의 'AI for COVID-19' 세션에서 오는 24일 발표된다. (논문명 : Hi-COVIDNet: Deep Learning Approach to Predict Inbound COVID-19 Patients and Case Study in South Korea) 해외유입 확진자 수는 다양한 요인에 의해서 영향을 받는다. 일반적으로 해외 각국에서의 코로나19 위험도와 비례하며, 해외 각국에서 한국으로의 입국자 수와도 비례한다. 그러나 코로나19 위험도와 입국자 수를 실시간으로 알아내기에는 많은 제약이 따르므로 연구진은 쉽게 구할 수 있는 종류의 빅데이터를 기반으로 하는 인공지능(AI) 모델을 구축하는 데 성공했다. 연구진은 기본적으로 해외 각국의 코로나19 위험도를 산출할 때, 보고된 확진자 수와 사망자 수를 활용했다. 그러나 이러한 수치는 진단검사 수에 좌우되기 때문에 코로나19 관련 키워드 검색빈도를 같이 입력 데이터로 활용해 해당 국가의 코로나19 위험도를 실시간으로 산출했다. 이와 함께 실시간 입국자 수는 기밀정보로서 외부에 공개되지 않기 때문에 매일 제공되는 한국에 도착하는 항공편수와 로밍 고객 입국자 수를 통해 이를 유추해냈다. 로밍 고객 입국자 수 데이터는 KT로부터 제공 받았지만 KT 고객 입국자만을 포함한다는 한계를 일일 항공편수를 함께 고려함으로써 이 문제를 해소했다. 이밖에 해외유입 확진자 수 예측을 위해서는 국가 간의 지리적 연관성도 매우 중요하게 고려해야 한다. 어느 특정 국가의 코로나19 발병이 이웃 국가로 더 쉽게 전파되며, 국가 간의 교류도 거리에 따라 영향을 받기 때문이다. 연구팀은 이러한 문제해결을 위해 지리적 연관성을 학습하도록 국가-대륙으로 구성되는 지리적 계층구조에 따라 우선 각 대륙으로부터의 해외유입 확진자 수를 정확히 예측함으로써 궁극적으로 전체 해외유입 확진자 수를 정확히 예측하도록 하는 인공지능(AI) 모델을 설계했다. 연구팀은 이 인공지능 모델을 'Hi-COVIDNet'라고 이름 붙였다. 이후 연구팀은 약 한 달 반에 걸친 단기간의 훈련 데이터만으로 생성된 `Hi-COVIDNet'을 통해 향후 2주 동안의 해외유입 확진자 수를 예측한 결과, 이 모델이 기존의 시계열 데이터기반의 예측 기계학습이나 딥러닝 기반의 모델과 비교했을 때 최대 35% 더 높은 정확성을 지니고 있음을 확인했다. 제1 저자인 김민석 박사과정 학생은 "이번 연구는 최신 AI 기술을 코로나19 방역에 적용할 수 있음을 보여준 사례ˮ 라면서 "K-방역의 위상을 높이는데 기여할 것으로 기대한다ˮ 고 밝혔다. 이번 연구는 KAIST 글로벌전략연구소(소장 김정호)의 코로나19 AI 태스크포스팀의 지원을 받았고, KT(담당 변형균 상무)와 과학기술정보통신부(담당 김수정 서기관)의 '코로나19 확산예측 연구 얼라이언스'를 통해 로밍 데이터 세트를 지원받아 이뤄졌다.
2020.08.23
조회수 32840
빅데이터로 인간의 창의성·혁신성을 계산하다
우리 대학 문화기술대학원의 박주용 교수 연구팀이 네트워크 과학과 빅데이터에 기반해 인간의 문화⋅예술 창작물의 혁신성과 영향력을 계산하는 이론물리학 알고리즘을 개발했다. 연구팀은 이 알고리즘을 통해 클래식 음악가들의 창작물의 창의성, 혁신성을 계산함으로써 음악의 발전에 베토벤이 끼친 영향력을 수치적으로 규명하고, 후기 낭만파 시대의 거장인 세르게이 라흐마니노프가 끊임없이 혁신을 시도한 대표적 예술가임을 밝혀냈다. 연구팀의 알고리즘은 예술 작품의 빅데이터로부터 창의성을 직접 계산함으로써 빠르게 증가하고 있는 창작 콘텐츠의 우수성을 효율적으로 판단할 수 있을 것으로 기대된다. 박도흠 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구는 스프링어-네이처(Springer Nature) 그룹의 데이터 과학 전문 학술지인 ‘EPJ 데이터 사이언스(EPJ Data Science)’ 1월 30일 자 온라인판에 게제됐다. (논문명: Probabilistic Influence Networks and Quantifying Patterns of Advances in Works) 인간 고유의 영역으로 알려진 문화예술 창작에서도 인공지능 등의 컴퓨터 알고리즘이 널리 활용되며 예술 작품의 창의성을 과학적으로 평가하는 방법의 필요성이 커지고 있다. 그동안 인간 창의성의 산물인 문화예술은 수치적인 평가가 어려워 인공지능을 한 단계 발전시킨 ‘인공창의성’ 연구에 큰 장벽이 되어왔다. 개별 창작품들에 대한 사람들의 심리적 반응을 측정하는 시도는 종종 있었지만, 대규모의 객관적 실험을 수행하기에는 한계가 있다. 위와 같은 문제 해결을 위해 창작품 자체를 빅데이터화 한 뒤 그로부터 창의성을 평가하는 과학적 방법론 개발의 필요성이 커지고 있다. 연구팀은 1700년~1900년 사이에 작곡된 서양 피아노 악보로부터 동시에 연주되는 음정으로 만들어진 ‘코드워드(codeword)’를 추출하고 이론물리학의 한 분야인 네트워크 과학을 적용했다. 그리고 난 뒤 작품들 사이의 유사도를 측정해 작품들이 서로 얼마나 영향을 주고받았는지를 나타내는 네트워크를 만들어 각 작품이 얼마나 혁신적인지, 또한 후대의 작품에 얼마나 큰 영향을 끼쳤는지를 통해 창의성을 평가했다. 연구팀은 현대에도 큰 영향을 끼치고 있는 핵심적 음악 스타일이 확립된 200년에 걸쳐 음악 창작의 패러다임이 어떻게 변화해왔는지 이해했다고 밝혔다. 이 연구에서는 바로크⋅고전기(1710-1800년)의 대표 작곡가인 핸델과 하이든, 모차르트를 거쳐 고전-낭만 전환기(1800-1820년) 이후 베토벤이 최고의 영향력을 가진 작곡자로 떠오르고, 베토벤의 영향을 받아 리스트와 쇼팽 등 낭만기(1820-1910년)의 거장들이 등장하는 과정을 규명하였다. 올해로 탄생 250주년을 맞은 베토벤은 사후에도 100년 가까이 최고의 영향력을 유지한 것으로 밝혀졌다. 또한, 연구팀은 후기 낭만파의 거장인 라흐마니노프가 과거의 관습은 물론 자신의 작품으로부터 차별화를 끊임없이 시도한 최고의 혁신적 작곡가였음을 밝혀냈다. 코드워드에 기반한 네트워크로부터 음악의 창의성을 계산해내는 이 알고리즘은 낱말, 문장, 색상, 무늬 등으로 만들어진 문학 작품이나 그림, 건축, 디자인 등의 시각 예술의 창의성 연구에도 적용할 수 있을 것으로 보인다. 박주용 교수는 “문화예술 창작물의 과학적 연구에 장벽이 되어온 창의성 평가라는 난제를 네트워크 과학과 빅데이터를 활용해 해결할 수 있음을 보였다”라며 “특히 문화예술 창작 영역에서 컴퓨터의 활약이 커지는 상황에서 인간의 단순 계산력만을 따라하는 인공지능의 한계를 극복함으로써, 인간 창의성과 미적 감각의 잠재력을 극대화하는 인공창의성 발전에 큰 도움이 될 것이다”라고 말했다. 이번 연구는 한국연구재단 국제연구네트워크(GRN)와 한국사회과학연구지원(SSK) 사업, BK21 플러스사업의 지원을 통해 수행됐다. □ 그림 설명 그림1.시대별 작곡가들 사이의 영향력을 나타내는 네트워크 그림2. 연도별 대표적 작곡가들의 영향력 변천사
2020.02.04
조회수 10224
KAIST-한국테크놀로지그룹 미래기술 연구 협약식 개최
〈신성철 총장(왼쪽)과 조현식 한국테크놀로지그룹 부회장이 ‘한국테크놀로지그룹-KAIST 미래기술 연구 협약'을 맺었다. 〉 우리 대학이 한국 테크놀로지그룹과 15일 ‘한국테크놀로지그룹-KAIST 미래기술 연구 협약식’을 개최했다. 양 기관은 지난해 11월 '한국타이어-KAIST 디지털 미래혁신 연구센터' 설립 후 ▲공장 물류자동화시스템 최적화 ▲고정 스케줄링 고도화 ▲인공지능(AI) 활용 불량검수 자동화 ▲빅데이터 기술활용 품질향상을 위한 설비 최적화 ▲딥러닝 활용 소재 특성 예측 ▲사물인터넷(IoT)과 AI 기반 모니터링 등의 연구 협력을 진행해왔다. 이번 협약을 통해 디지털 기술 역량 확보를 위해 혁신적 공동연구를 지속하고 기술 협약 및 성공적인 산학협력으로 미래 디지털 산업을 선도할 혁신 기술을 발굴해 나갈 계획이다.
2019.04.16
조회수 5960
김성용 교수, 빅 데이터 통해 아중규모 난류의 고유특성 규명
〈 김 성 용 교수 〉 우리 대학 기계공학과/인공지능연구소 김성용 교수 연구팀이 빅 데이터 분석을 통해 아중규모 난류의 고유한 특성과 원동력을 발견하는 데 성공했다. 이번 연구는 원격탐사장비인 연안레이더와 해색위성을 통해 관측된 해양 표층 대형자료의 빅 데이터 분석을 통해 수 킬로미터 및 수 시간 규모의 해양유체를 이해함으로써 전지구 및 지역 기후변화 예측모델의 개선에 기여할 것으로 기대된다. 이번 연구는 환경유체 및 지구물리분야 국제 학술지인 ‘저널 오브 지오피지컬 리서치-오션스(Journal of Geophysical Research-Oceans)’ 8월 6일자에 두 편의 연계논문으로 게재됐다. 김 교수 연구팀의 유장곤, 이은애 석사가 각 논문의 1저자로 참여했고, 석사 연구 주제의 일부가 관련분야 최상위 학술지에 출간되는 성과를 달성했다. 2012년 美 항공우주국(NASA)은 ‘영원한 바다(Perpetual Ocean)’라는 위성을 이용한 해양관측 자료를 시각화한 프로젝트를 공개했다. 이는 2년 반에 걸친 바다 표면 흐름의 움직임에 대한 자료를 모아 제작된 것으로 그 모습이 마치 화가 빈센트 반 고흐의 ‘별이 빛나는 밤(The Starry Night)’속 하늘의 배경과 유사해 대중의 흥미를 끌었다. 이 ‘영원한 바다’는 중규모(100km 이상의 공간 규모) 수준의 난류운동을 기반으로 한 것으로 김 교수 연구팀은 중규모보다 더 작고 짧은 시공간 규모인 아중규모(1~100km 및 매 시간 규모)에서 해양 난류를 연구했다. 아중규모 난류는 지구물리유체 및 환경유체 분야에서 큰 관심을 받는 분야로 열과 밀도를 포함한 물리적 혼합 및 난류특성에 대한 연구 뿐 아니라 해양 영양분의 표층으로의 전달 및 적조와 엽록소의 번성 등 해양생물, 생태 및 환경 보존의 주요한 물리적 원인으로 주목받고 있다. 전 세계적으로 아중규모 해양 난류는 주로 컴퓨터를 이용한 수치 모델링 연구로 진행되고 있으나, 시공간으로 급격히 변하는 아중규모의 해양유체를 기존 장비 및 기술로 관측하기에는 어려움이 있어 제한적이고 간헐적인 현장 관측만 가능한 상황이다. 연구팀은 원격탐사장비인 연안레이더와 해색위성을 이용해 관측한 1년간의 해수유동장 및 5년간의 엽록소 농도장을 빅 데이터 분석해 해양난류의 고유한 특성을 입증했다. 연구팀은 해양난류 파수영역(wavenumber) 에서의 에너지 스펙트럼의 기울기 변화를 계절과 공간에 따른 변화 관점에서 분석했다. 이를 통해 아중규모 난류의 순방향과 역방향의 에너지 캐스케이드(energy cascade, 난류운동에서 큰 규모에서 작은 규모 또는 작은 규모에서 큰 규모로 에너지가 이동하는 현상)가 일어나고, 에너지가 투입되는 공간규모가 약 10 km이며 이는 경압불안정성(baroclinic instability, 수평방향으로 밀도 변화가 심할 때 중력장에서 불안정해져 이를 복원하기 위해 난류 현상이 발생하는 상태)에 의한 것임을 입증했다. 김 교수 연구팀의 연구결과는 해양물리, 대기 및 기후변화의 전 지구 고해상도 모델링 분야의 아중규모 물리현상의 모수화(参数化, parameterization)에 대한 중요한 기여를 할 것으로 기대된다. 아중규모의 원리를 이해함으로써 방사능, 기름유출과 같은 해양 오염물 추적 등 실제적이고 다양한 응용이 가능할 것으로 보인다. 또한 이번 연구는 우리나라 동해안 극전선의 가장자리에서 활발하게 생성되는 아중규모 소용돌이와 전선의 장기 관측자료를 이용한 것으로, 국내 연안 레이더 및 해색위성을 이용한 대형자료의 분석과 해양물리 및 물리생물의 상호작용 연구의 활성화에 기여할 것으로 예상된다. 이번 연구는 한국연구재단, 한국해양과학기술원 해양위성센터, 해양경찰청 연구센터의 지원을 통해 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 고흐의 별이 빛나는 밤과 NASA 가 제작한 영원한 바다 사진 그림2. 에너지 스펙트럼의 기울기 변화에 따른 에너지의 순방향 및 역방향 캐스케이드와 에너지가 투입되는 공간 규모를 보여주는 예 그림3. 동해에서 해색위성을 이용해 관측된 표층 엽록소 농도장에서 표현된 아중규모 난류 유동의 예 그림4. 임원지역 표층 해수유동장과 울릉도 남부지역 표층 클로로필 농도장
2018.08.13
조회수 10821
2018 바이오 디지털 시티 워크숍 참가
우리 대학 건설및환경공학과 장성주 교수가 인솔하고 문화기술대학원 이지현 교수가 공동으로 참여한 연구팀이 지난 7월 10일부터 7월 20일까지 프랑스 파리에서 열린 ‘2018 바이오 디지털 시티 워크숍’에 참가했다. 파리 라 빌레트 과학산업관(La Cite des Sciences et de L'lndustrie)이 주최하는 ‘바이오 디지털 워크숍’은 스마트 시티를 포함한 미래 도시에 대한 비전을 추구하는 국제 워크숍으로 지난 2012년부터 매년 행사를 개최해왔다. ‘Biomimicry(생체모방), 디지털 도시 및 빅 데이터’를 주제로 열린 이번 워크숍에는 건설및환경공학과 조형민(박사과정), 정민우, 차승환, 박상준(학부과정), 신소재공학과 서경근(학부과정), 산업및시스템공학과 정지환(석사과정), 문화기술 대학원 장보윤(박사과정) 학생이 참가했다. 디자인/과학 복수전공, 시각 디자인, 지리학, 컴퓨터 사이언스, 인문사회학 전공 등 다양한 배경을 가진 5명의 프랑스 학생들과 팀을 이뤄 아이디어를 개발했다. [프랑스 학생들과 함께 과제 수행을 하고 있는 참가자들1] [프랑스 학생들과 함께 과제 수행을 하고 있는 참가자들2] 참가자들은 바이오 시스템과 디지털 기술을 결합한 새로운 도시의 솔루션을 도출하는 과제를 수행했다. 사구(沙丘), 해파리 군집, 맹그로브 숲이라는 특수한 자연 생태계를 분석하고 그 결과를 기반으로 지속 가능한 도시 내 건물과 단지를 구성하기 위한 알고리즘을 추출하는 연구를 진행했다. 추출한 알고리즘은 실제 파리 시내를 모델로 만들어진 가상 사이트에 적용해 지속 가능한 건물과 도시 환경을 설계하는 방안을 제시하는 데 사용됐다. 이번 워크숍은 KAIST와 파리 라 빌레트 과학산업관의 첫 국제협력 활동으로 향후 유럽과 학술적, 인적 교류가 확대되는 시작점이 될 것으로 전망된다. 연구팀을 총괄한 건설및환경공학과 장성주 교수는 “앞으로도 KAIST와 유럽과학계 간의 지속적인 협력 관계를 정립해 나갈 계획이다”라며 “이번 워크숍이 KAIST 학생들의 총체적 역량과 과학기술적 수월성을 국제무대에서 입증하는 좋은 계기가 되었다”고 말했다. [보충설명] * 라 빌레트 과학산업관(La Cite des Sciences et de L'lndustrie) 프랑스 과학․기술 문화 분야 전문기관인 '유니버사이언스'(Universcience)가 운영하는 유럽 최대의 과학박물관이다. 파리시 북동부에 위치하고 있으며 과학 기술에 대한 대중들의 이해를 높이고 첨단산업육성을 고무하자는 취지에서 만들어졌다. 연간 5백만 명이 방문하고 전 세계 순회 전시를 비롯한 다양한 자체 프로그램들을 운영하고 있다.
2018.08.01
조회수 9312
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
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LG CNS와 인공지능 빅데이터 분야 산학협력을 위한 업무협약 체결
우리대학은 LG CNS와 인공지능(AI) 빅데이터 분야의 교육, 연구 및 산학, 비즈니스 등 3개 분야에서 상호 협력하기로 하고 20일 업무협약을 체결했다. 양 기관은 통상 기업과 대학간의 교육 프로그램 개발이나 산학 장학생 지원 등과는 달리 실질적으로 비즈니스에 활용할 수 있는 AI 빅데이터 공동 연구와 프로젝트를 추진한다는 방침이다. LG CNS는 특히 우리대학 학생을 대상으로 인턴십 과정 제공은 물론 교수진과 학생들이 AI 빅데이터와 관련된 창업 아이디어를 제안할 경우 사내벤처 지원 형태와 같이 공간과 제반 비용을 적극 지원할 계획이다. 또 대학원에 산학 장학생 프로그램 신설을 위해 현재 학교측과 논의 중에 있다. 이와 함께 우리대학과 LG CNS는 공공 분야에서의 AI 빅데이터 프로젝트 선 제안을 추진하고 수주를 위해 함께 노력하기로 했다. 아울러 실제 비즈니스에 적용할 수 있는 산학 과제를 공동발굴 및 공동 수행하기로 하되 필요할 경우 LG CNS 직원을 우리대학에 직접 파견하는 등 보다 적극적이고 긴밀한 상호 협력을 통해 과제를 적극 수행해 나갈 계획이다. 산학 과제를 수행할 경우에는 LG CNS의 AI 빅데이터 플랫폼인 'DAP'를 데이터 분석 툴로 활용한다. 우리대학이 LG CNS와 공동으로 수행하는 AI 협력 분야는 △스마트 팩토리 △고객 분석 △물류(SCM: Supply Chain Management) 분석 등이며, 공동으로 수행한 산학 협력 결과물은 DAP 플랫폼에 탑재된다. 우리대학 산업및시스템공학과, 산업인공지능 & 빅데이터센터는 지난 8월 LG CNS에 'KAIST AI 아카데미'를 신설한 후 우리대학 인공지능 딥러닝 분야 전문 교수 7명이 LG CNS 임직원을 대상으로 2회에 걸쳐 교육을 실시했다. 김영섭 LG CNS 대표는 20일 열린 업무협약 체결식에서 "국내 최고 연구중심대학인 KAIST와 함께 인공지능 빅데이터 분야 발전을 선도하고 이를 고객 비즈니스와 연결해 가치를 창출하는 혁신적인 서비스를 제공할 것"이라고 강조했다.
2017.11.20
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이재길 교수 연구팀 연구성과 Microsoft Research 블로그 게재
<이재길 교수, 송환준 박사과정> 우리대학 이재길 교수(산업및시스템공학과 지식서비스공학대학원)와 송환준 박사과정 학생의 최신 빅데이터 연구결과가 최근 Microsoft Research 블로그에 실렸다. Microsoft Research는 매 분기 자사의 지원을 받은 연구과제 중에서 대표적인 성과를 선정해 자사 블로그에 게시하고 있는데 이번에는 이재길 교수 연구팀의 연구결과가 그 중 하나로 선정된 것이다. 이교수 연구팀은 이번 연구를 통해 전통적인 데이터 군집화 알고리즘인 k-메도이드의 분산 병렬처리 알고리즘을 개발했다. 그동안 빅데이터의 처리 속도를 높이기 위해 결과 정확도를 다소 희생하는 것이 일반적인 관례였으나 이 교수팀은 이번 연구를 통해 정확도를 거의 잃지 않고 현존하는 타 알고리즘보다 높은 성능을 달성했다고 밝혔다. 이번 연구결과는 지난 8월 열린 데이터 마이닝 분야 최고 학술대회인 ACM KDD 2017에서 발표된바 있다. 이 교수는 "추가적인 군집화 알고리즘의 연구도 마무리해 아파치 스파크 오픈소스 플랫폼에 연 성과를 탑재시킬 것"이라고 향후 계획을 밝혔다. 블로그 게시물 : https://www.microsoft.com/en-us/research/lab/microsoft-research-asia/articles/using-microsoft-azure-research-tool-scalable-data-mining-2/
2017.10.16
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산업및시스템공학과, LG CNS에 KAIST AI 아카데미 과정 개설
우리대학 산업및시스템공학과(지식서비스공학대학원)는 국내 굴지의 글로벌 IT서비스 전문기업인 LG CNS(대표 김영섭)과 임직원 대상 인공지능 교육 프로그램인 'KAIST AI 아카데미'과정을 개설하고 본격적인 AI 인재육성에 들어갔다. 우선 지난 8월 24일부터 9월 1일까지 약 2주간에 걸쳐 시행된 제1차 KAIST AI 아카데미과정에는 100여 명의 LG CNS 임직원이 참여했다. LG CNS는 이번 교육을 통해 올 연말까지 AI 빅데이터사업담당 직원 200명과 사업부 직원 300여명 등 총 500여 명에 달하는 전문가를 양성할 예정이다. KAIST AI 아카데미과정은 인공지능이 전 세계적으로 여러 산업에 중요한 기술로 주목 받게 됨에 따라 LG CNS 임직원의 AI 기술 및 사업역량 강화, 그리고 기업의 신기술을 적용한 비즈니스 개발을 선도하기 위해 신설된 교육프로그램으로 주요 교육내용은 ▲AI 기술의 발전과 산업에 미치는 영향, 향후 변화에 대한 토론 ▲머신러닝, 딥러닝 등 AI 기술의 이해와 비즈니스에 적용하는 주요 기술의 습득 ▲AI를 적용한 산업별 비즈니스 사례 소개 및 딥러닝 실습과정 등으로 구성돼 있다. 이 과정에는 우리대학 산업및시스템공학과(지식서비스공학대학원)의 인공지능 딥러닝 전문가인 이재길 교수와 박진규 교수 등 7명이 직접 강의를 담당하며 AI를 접목할 수 있는 업무영역과 AI 최신 기술을 중심으로 실습까지 연계한 교육프로그램으로 설계해 진행된다. LG CNS는 그동안 각 산업분야별로 축적된 비즈니스 경험에 AI 최신 기술을 결합해 디지털 혁신을 준비하는 기업을 대상으로 하는 신사업 기회 발굴을 위해 노력 중인데 KAIST AI 아카데미과정 개설을 임직원 AI 역량 강화를 위한 기반으로 삼고, 이 과정을 지속적으로 고도화해나간다는 방침이다. 이와 함께 내부 임직원 교육에 그치지 않고, 제조 경쟁력 강화, 디지털 마케팅 혁신 등을 추진하는 기업고객을 대상으로 AI 교육을 확대해 분야별 인재 육성도 함께 지원한다는 계획이다. 이성욱 LG CNS AI빅데이터사업담당 상무는 “인공지능이 기업의 서비스 내 필수적으로 자리잡게 됨에 따라 LG CNS가 수행한 다양한 인공지능 기반 비즈니스 사례에 KAIST의 앞선 지식을 접목해서 고객에게 보다 나은 가치를 제공키 위해 KAIST AI 아카데미과정을 개설했다"고 밝혔다.
2017.09.04
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KAIST, 2017 하계 다보스 포럼에 참가해 융합연구 성과 적극 홍보
우리대학이 국내대학 중 유일하게 오는 6월 27일부터 29일까지 중국 다롄시 국제컨퍼런스센터에서 열리는 2017 세계경제포럼(WEF) 하계대회(이하 하계 다보스 포럼)에 초청받아 신 총장 등 참가교수들이 세션 운영과 패널 참여를 통해 첨단 융합연구 사례를 적극 홍보하는 한편 창의적 인재양성과 세계적인 빅 이슈에 대해 다양한 해법 등을 제시할 예정이다. 정식명칭이 “새로운 챔피언들의 연차총회”라고 불리는 하계 다보스 포럼은 중국이 스위스 다보스 포럼과 같이 세계 경제와 글로벌 이슈를 주도하기 위해 2007년부터 세계경제포럼(WEF)과 매년 공동으로 개최해오는 국제회의다. 인공지능·빅데이터 등으로 대표되는 4차 산업혁명 물결이 전 세계를 휩쓸고 있는 가운데 열리는 올해 포럼에는 리커창 중국 국무원 총리를 포함, 화웨이의 궈핑 최고경영자, 로봇·자율주행차 등 다양한 분야에서 기술 혁신에 나서고 있는 바이두의 장야친 총재 등 90여 개국에서 2,000여명의 정치계·관계·재계·학계 인사가 참가한다. ‘제4차 산업혁명시대에 포용적 성장을 이루기(Achieving inclusive growth in the fourth industrial revolution)’라는 주제로 열리는 이번 포럼에서 과학기술 전문가 등 전 세계 90여 개국의 참가자들은 다양한 세션에 참여해 4차 산업혁명시대에 관한 글로벌 혁신이슈와 과학기술, 그리고 포용적 성장에 관해 심도 있는 발표와 토론을 벌일 예정이다. 우리대학은 전 세계 리더들을 대상으로 최신의 연구동향을 소개하고 함께 토론하는 자리인 ‘아이디어스랩(IdeasLab)’을 국내대학 중 유일하게 운영할 계획이다. 우리대학이 아이디어스랩을 운영하는 것은 올해가 6번째다. 올해 아이디어스랩은 ‘미래 소재 (Materials of the Future)’를 주제로 열리는데 우리대학에서 개발한 제4차 산업혁명을 이끌 소재들에 대한 발표와 함께 토론이 진행된다. 회의는 세션 위원장을 맡은 신성철 총장이 우리대학 현황과 아이디어스랩을 소개한 뒤 우리대학 교수진의 최첨단 융합연구 결과에 대한 발표가 이어진다. 신성철 총장은 이와 함께 글로벌대학리더스포럼(GULF)이 주관하는 다양한 세션에 토론리더로 참여해 우리대학 연구원이 수행 중인 제4차 산업혁명시대의 융합연구 사례들과 창의적 교육혁신 등을 주제로 발표와 토론을 진행한다. 신 총장은 국내 유일의 세계경제포럼 산하 전 세계 27개 선도대학 총장들의 모임인 GULF의 멤버다. 이 모임에는 우리대학외에 영국 옥스퍼드대와 캠브리지대를 비롯, 미국 MIT·하버드대·스탠포드대·콜롬비아대와 일본 동경대, 중국 북경대 총장들이 회원으로 참여하고 있다. 신 총장은 이밖에 4차 산업혁명시대의 포용적 성장을 위한 전략세션에도 참여하는 한편 세계경제포럼 이사진과의 회의 등에도 참석하는 등 다양한 활동을 하게 된다. 다보스 포럼과 하계 다보스 포럼에 15년 이상 초청을 받아 온 이상엽 연구원장(생명화학공학과·특훈교수)은 ‘삶의 미래: 의약(Future of Life: Medicine)’세션에서 발표자로 나서 시스템생물학에 의한 전통의약의 선진화와 마이크로바이움(장내 미생물) 등에 대한 연구내용과 미래전망 등에 관해 소개한다. 이 교수는 또 세계경제포럼 바이오텍 글로벌 퓨처카운슬 의장과 4차 산업혁명 카운슬 위원자격으로 다양한 바이오 세션들과 4차 산업혁명 만찬세션에도 참가해서 혁신 융합연구 사례와 4차 산업혁명 속 포용적 성장을 위한 전략 등을 주제로 토론을 진행한다. 신성철 총장은 “KAIST는 그동안 아이디어스랩 운영을 통해 거둔 세계적인 연구 성과를 다보스 포럼에 참석한 전 세계 지도자들에게 발표하고 공유함으로써 좋은 평가를 받아왔다”며 “이번 포럼은 4차 산업혁명 시대가 가져 올 기술변화와 인간중심의 발전방안 등에 대해 심층 논의하는 한편 그동안 KAIST가 추진해 온 혁신적 연구 및 융합연구 성과를 적극 소개하는 자리가 될 것”이라고 강조했다.
2017.06.21
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