< 사진 1. (왼쪽부터) KAIST 김재철AI대학원 윤세영 교수, 이기훈 박사과정, 김상묵 박사과정, 김준기 석사과정 >
우리 대학 김재철AI대학원 윤세영 교수 연구팀이 세계 최고 수준의 인공지능(AI) 학회인 `뉴립스(NeurIPS, 신경정보처리시스템학회) 2022'에서 개최된 `세포 인식기술 경진대회'에서 취리히 리서치센터, 베이징대, 칭화대, 미시간대 등 다수의 세계 연구팀을 모두 제치고 1위로 우승을 달성했다고 28일 밝혔다.
뉴립스는 국제머신러닝학회(ICML), 표현학습국제학회(ICLR)와 함께 세계적인 권위의 기계학습 및 인공지능 분야 학회로 꼽힌다. 뛰어난 연구자들이 제출하는 논문들도 승인될 확률이 25%에 불과할 정도로 학회의 심사를 통과하기 어려운 것으로 알려져 있다.
윤세영 교수 연구팀은 이번 학회에서 `세포 인식기술 경진대회(Cell Segmentation Challenge)'에 참가했다. 이기훈(박사과정), 김상묵(박사과정), 김준기(석사과정)의 3명의 연구원으로 구성된 OSILAB 팀은 초고해상도의 현미경 이미지에서 인공지능이 자동으로 세포를 인식하는 MEDIAR(메디아) 기술을 개발해 2위 팀과 큰 성능 격차로 1위를 달성했다.
세포 인식은 생명 및 의료 분야의 시작이 되는 중요한 기반 기술이지만, 현미경의 측정 기술과 세포의 종류 등에 따라 다양한 형태로 관찰될 수 있어 인공지능이 학습하기 어려운 분야로 알려져 있다. 세포 인식기술 경진대회는 이러한 한계를 극복하기 위해 초고해상도의 현미경 이미지에서 제한된 시간 안에 세포를 인식하는 기술을 주제로 개최됐다.
< 그림 1. MEDIAR 기술로 세포를 인식한 예시 >
연구팀은 기계학습에서 소수의 학습 데이터를 더 효과적으로 활용해 성능을 높이는 데이터 기반(Data-Centric) 접근법과 인공신경망의 구조를 개선하는 모델 기반(Model-Centric) 접근법을 종합적으로 활용해 MEDIAR(메디아) 기술을 개발했다. 개발된 인공지능 기술을 통해 정확하게 세포를 인식하고 고해상도 이미지를 빠르게 연산함으로써 대회에서 좋은 성과를 얻을 수 있었다. 지도교수인 KAIST 김재철AI대학원 윤세영 교수는 “MEDIAR는 세포 인식기술 경진대회를 통해 개발됐지만 기상 예측이나 자율주행과 같이 이미지 속 다양한 형태의 개체 인식을 통해 정확한 예측이 필요한 많은 분야에 적용할 수 있다”라고 향후 다양한 활용을 기대했다.
< 그림 2. MEDIAR 기술 개요 >
팀을 이끌었던 이기훈 박사과정은 "처음 접하는 분야에서도 성과를 낼 수 있었던 것은 평소 기본기를 중요시하는 교수님의 가르침 덕분ˮ이라며 "새로운 문제에 끊임없이 도전하자는 것이 연구팀의 기본 정신ˮ이라고 강조했다. 이어 같은 연구실 김상묵 박사과정은 "연구 과정에서 많은 실패가 있었지만, 세상에 꼭 필요한 기술이라는 생각으로 끝까지 노력했다ˮ라며 "혼자서라면 절대 해내지 못했던 결과인 만큼 팀원들에게 정말 감사하다ˮ라고 수상 소감을 전했다. 같은 연구실 김준기 석사과정은 "팀원들과 이룬 성과가 의료 분야 인공지능이 겪는 현실의 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있기를 바란다”라고 밝혔다.
< 그림 3. 세포 인식기술 경진대회 최종 성능평가 >
연구팀은 생명과학 분야 연구의 발전을 돕기 위해 개발된 기술을 전면 오픈소스로 공개한다고 밝혔다. 학습된 인공지능 모델과 인공지능을 구현하기 위한 프로그램의 소스 코드는 개발자 플랫폼인 깃허브 (GitHub)를 통해 이용할 수 있다.
우리 대학이 가수 지드래곤(본명 권지용) 씨를 기계공학과 초빙교수에 임명했다. 임명장 수여는 5일 오전스포츠컴플렉스에서 개최된 ‘이노베이트 코리아 2024’ 행사에서 진행됐다. 이번 임용은 우리 대학의 최신 과학기술을 K-콘텐츠와 문화산업에 접목해 한국 문화의 글로벌 경쟁력을 확대하고자 추진됐다. 권 씨의 소속사인 갤럭시코퍼레이션 관계자는 "이번 임용은 '엔터테크*' 연구개발을 통한 시장 혁신과 K-컬처의 글로벌 확산과 성장에 기여할 것으로 기대된다"라고 밝혔다.* 엔터테크: 엔터테인먼트(entertainment)와 테크놀로지(technology)의 합성어로, 엔터테인먼트의 핵심 가치인 지식재산권(IP) 및 콘텐츠에 ICT를 결합하여 새로운 부가가치를 창출하는 산업권지용 초빙교수는 학부생 및 대학원생을 대상으로 하는 리더십 특강으로 강단에 설 예정이다. 세계적인 아티스트로서의 경험과 삶을 공유해 우리 대학 구성원들이 세계를 바라보는 비전과 통찰, 각자
2024-06-05우리 대학 맹성현 전산학부 명예교수가 『AGI 시대와 인간의 미래』를 이달 출간했다. 지난 30여 년간 자연언어처리, 텍스트마이닝, 정보검색 분야를 연구해온 석학이자 디지털인문사회과학센터 초대 센터장으로서 다양한 융합 연구를 시도해온 맹 교수는 챗GPT 이후의 삶을 날카롭게 통찰해 인간과 AI가 공존하고 동시에 AGI 시대까지 공진화할 수 있는 전략을 이 책에 담았다. *AGI(Artificial General Intelligence): 범용인공지능, 즉 사람과 같거나 그 이상의 지능을 구현하는 AI 오픈AI, 구글 딥마인드, 앤트로픽, 엔비디아 등 업계에서 가장 활발하게 인공지능을 연구 중인 글로벌 기업들은 2028년까지 AGI에 도달할 수 있다는 견해를 공개적으로 밝혀왔다. 이러한 시대적 흐름 속에서 맹 교수는 '10년 후 우리의 삶은 어떻게 달라질까?', '우리 일자리 생태계는 어떻게 바뀌어 있을까?', 'MZ세대는 새로운 시대의 일자리에 어떻게 적응해야 할까?', '
2024-06-04지난 수십 년간 많은 의생명과학자의 집중적인 연구에도 불구하고 여전히 국내 사망원인 1위는 암이다. 이처럼 암 치료가 난해한 이유는 환자마다 암 발생의 원인이 되는 유전자 돌연변이와 그로 인한 유전자 네트워크 변형이 서로 달라서 전통적인 실험생물학 접근만으로 표적치료를 적용하는 데에는 본질적인 한계가 있기 때문이다. 한편 딥러닝과 같은 소위 블랙박스(black-box) 방식의 인공지능 기술을 활용해 실험을 대체하고 데이터 학습을 통해 약물 반응을 예측할 수 있으나 이에 대한 생물학적 근거를 설명할 수 없어 결과를 신뢰하기 어려웠다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 인공지능과 시스템생물학을 융합해 암세포의 약물 반응 예측 및 메커니즘 분석을 동시에 이룰 수 있는 새로운 개념의 ‘그레이박스’ 기술을 개발했다고 3일 밝혔다. 조광현 교수 연구팀은 높은 예측 성능을 보이지만 그 근거를 알 수 없어 블랙박스로 불리는 딥러닝과 복잡한 대규모 모델
2024-06-03우리 대학이 세계적인 국책 인공지능 연구기관인 영국의 앨런 튜링 연구소(Alan Turing Institute)와 이달 22일 '인공지능 및 데이터 과학 연구 협력 강화'를 위한 협력 협정을 체결했다. 한국과 영국 정부가 공동 주최한 'AI 서울 정상회의 2024'에 맞춰 체결된 이번 협력 협정을 바탕으로 향후 두 기관은 인공지능 및 데이터 과학 분야의 공동연구를 추진한다. 우리 대학김재철AI대학원(원장 정송)과 앨런 튜링 연구소 간의 인턴십·단기 파견 등의 인력교류와 파트너십 프로젝트를 통한 지식 교환 등 다양한 분야에서 학술 협력도 진행할 예정이다. 미셸 도넬런(Michelle Donelan) 영국 과학혁신기술부 장관은 "앨런 튜링 연구소와 KAIST 간의 합의 발표는 영국이 전 세계 파트너와의 협력적 접근 방식을 통해 혁신을 촉진하여 신기술이 제공하는 엄청난 잠재력을 완전히 실현할 수 있도록 하겠다는 의지를 더욱 입증한다"라고 밝혔다. 앨런 튜
2024-05-30우리 대학 김재철AI대학원(원장 정송)은 지난 5월 2일(목) 서울 COEX에서 ‘KAIST 김재철AI대학원 AI기술설명회 2024’(공동주최: 성남산업진흥원, 서울특별시)를 열었다. 본 행사는 KAIST 김재철AI대학원에서 연구개발 중인 최신 AI기술을 일반 참관객 및 산업계 종사자에게 홍보하여 AI기술 확산에 기여하기 위해 마련됐다. 이번 설명회에는 약 650여명이 참석하여 KAIST에서 연구 중인 AI기술에 대한 큰 관심을 확인할 수 있었다. 오전 프로그램으로는 최근 관심이 높은 AI기술 분야에 대한 초청 강연을 진행했다. 최근 산업계의 주요 관심사인 ‘기업용 대형언어모델(LLM) 도입과 활용 전략’을 주제로 장동인 교수(KAIST 김재철AI대학원)가 강연했고, ‘AI와 로봇의 만남: 로봇러닝의 현재와 미래’라는 제목으로 임재환 교수(KAIST 김재철AI대학원)가 로봇러닝 분야의 연구동향과 성과를 설명했다.
2024-05-10