< (왼쪽부터) 장영재 산업및시스템공학과 교수, 김대식 전기및전자공학부 교수(신세계아이앤씨-KAIST 연구센터장), 강준혁 전기및전자공학부장, 손정현 신세계아이앤씨 대표이사, 양윤지 신세계아이앤씨 전략IT사업담당 상무, 이환기 신세계아이앤씨 AI Lab 팀장 >
우리 대학이 신세계아이앤씨(대표 손정현)와 손잡고 리테일 특화 인공지능(AI) 기술을 연구하는 ‘신세계아이앤씨-KAIST AI연구센터’를 개소했다.
30일 우리 대학 IT융합빌딩에서 ‘신세계아이앤씨-KAIST AI 연구센터’ 개소식을 진행했다. 이날 개소식에는 손정현 신세계아이앤씨 대표이사, 양윤지 신세계아이앤씨 전략IT사업담당 상무, 강준혁 전기및전자공학부 학부장, 김대식 신세계아이앤씨-KAIST AI연구센터장 등이 참석했다.
‘신세계아이앤씨-KAIST AI연구센터’는 일회성 단순 연구용역 계약이 아닌 리테일 산업에 필요한 AI기술을 발굴하고 공동 연구해 실제 리테일 산업에 적용하는 산학협력 리테일테크 전문 연구 센터다.
신세계아이앤씨는 △정형/비정형 빅데이터 수집/처리 플랫폼(Data Plant) △신상품 개인화 추천 및 수요 예측(Cold Start Mentor) △수요에 따른 가격 최적화(Price Optimization) △셀프서비스 스토어에 필요한 이미지 기술(Vision) 분야를 우선 연구주제로 선정하고, 리테일 산업을 혁신할 수 있는 다양한 AI 핵심기술에 대한 연구 과제를 추가 발굴할 예정이다. ‘신세계아이앤씨-KAIST AI연구센터’의 연구 결과는 실제 리테일 산업 현장에 빠르게 적용할 계획이다.
특히 AI 기술로 동작을 인식하는 셀프서비스 스토어의 핵심 기술인 AI비전(AI Vision) 기술 고도화를 통해 현재 소형 유통매장으로 한정된 셀프서비스 스토어를 패션, 식품, 가구 등 다양한 업태에 적용하는 것은 물론 대형 유통 매장으로 확대할 수 있도록 연구를 진행할 계획이다. AI 딥러닝을 활용한 상품 이미지 패턴 분석, 자연어 처리 기술 등을 기반으로 한 수요예측 플랫폼의 고도화는 물론이고 공개 API 형태로 제공하는 다양한 데이터를 실시간으로 수집해 상품 수요예측, 개인화추천 등 리테일 트렌드에 민감한 AI 서비스에 즉시 반영할 계획이다.
손정현 신세계아이앤씨(신세계I&C) 대표이사는 “’신세계아이앤씨-KAIST AI연구센터’를 통해 AI 기술 기반의 빅데이터 플랫폼, 개인화 추천, 수요예측 등 리테일 산업에 꼭 필요한 혁신적인 AI 기술을 확보하고 실제 산업 현장에 빠르게 적용해 급변하는 리테일 시장에서 차별화된 경쟁력을 확보할 것이다”라며 “다양한 리테일테크 기술과 비즈니스 노하우를 가진 신세계아이앤씨의 강점과 최신 트렌드 기술 발굴과 AI 알고리즘 연구에 탁월한 KAIST의 경쟁력이 더해져 리테일테크 분야의 새로운 시너지를 만들어 국내를 넘어 글로벌 시장을 혁신하는 새로운 기술을 선보일 것이다”라고 말했다.
우리 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.
2024-05-10우리 대학 김재철 AI대학원 김기응 교수가 자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 국제재단(이하 IFAAMAS)으로부터 영향력 있는 논문상(Influential Paper Award)를 수상했다고 10일 밝혔다. 수상 논문은 공동 저자로 참여해 2000년도에 발표한 논문 `정책 탐색을 통한 협동 학습(Learning to Cooperate via Policy Search)'이다. 수상 발표는 인공지능 에이전트 분야의 국제 학술대회인 ‘자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 학술대회 (AAMAS)’에서 이루어졌다. 본 논문에서는 다수의 인공지능 에이전트*가 분산화된 환경에서 협동 학습하는 상황에서, 개별 에이전트의 학습 시그널이 다른 에이전트의 정보에 의존하지 않음을 밝힘으로써, 저자는 이를 기반으로 분산 학습 알고리즘을 제안했다. *에이전트: 복잡한 동적인 환경에서 목표를 달성하려고 시도하는 시스템 이 학습 알고리즘은 간단하면서도 지역 최적점으
2024-05-10챗GPT가 촉발한 생성형 인공지능(AI)*이 세계적으로 열풍을 일으키는 가운데 새로운 인공지능 반도체의 생태계 구축을 위해 KAIST(총장 이광형)가 네이버(NAVER) 및 인텔(intel)과 손잡고 상호 보유 중인 역량과 강점을 한 곳에 집중한 ‘NAVER · intel · KAIST AI 공동연구센터(NIK AI Research Center)’를 설립한다. 업계에서는 이들 세 기관의 전략적인 제휴가 인공지능 반도체·인공지능 서버와 데이터센터의 운영에 필요한 오픈소스용 소프트웨어 개발 등 인공지능 분야에서 각자 보유하고 있는 하드웨어 및 소프트웨어 기술과 역량을 융합해서 새로운 인공지능 반도체 생태계를 구축하는 한편 시장과 기술 주도권 확보를 위해 선제적인 도전에 나선 것으로 보고 있다. 특히 첨단 반도체 CPU 설계부터 파운드리까지 하는 세계적인 반도체 기업 인텔이 기존의 중앙처리장치(CPU)를 넘어 인공지능 반
2024-04-30최근 자연어나 이미지, 동영상, 음악 등 다양한 분야에서 주목받는 생성형 AI가 신약 설계 분야에서도 기존 신규성 문제를 극복하고 새로운 혁신을 일으키고 있다고 하는데 어떤 기술일까? 우리 대학 화학과 김우연 교수 연구팀이 단백질-분자 사이의 상호작용을 고려해 활성 데이터 없이도 타겟 단백질에 적합한 약물 설계 생성형 AI를 개발했다고 18일 밝혔다. 신규 약물을 발굴하기 위해서는 질병의 원인이 되는 타겟 단백질에 특이적으로 결합하는 분자를 찾는 것이 중요하다. 기존의 약물 설계 생성형 AI는 특정 단백질의 이미 알려진 활성 데이터를 학습에 활용하기 때문에 기존 약물과 유사한 약물을 설계하려는 경향이 있다. 이는 신규성이 중요한 신약 개발 분야에서 치명적인 약점으로 지적되어 왔다. 또한 사업성이 높은 계열 내 최초(First-in-class) 타겟 단백질에 대해서는 실험 데이터가 매우 적거나 전무한데, 이 경우 기존 방식의 생성형 AI를 활용하는 것이 불가능하다. 연구팀
2024-04-18우리 대학이 서울시 · 서울시복지재단과 'AI안부확인서비스 데이터 활용연구를 위한 업무협약'을 29일 서면 교환 방식으로 체결한다. 이번 업무협약은 서울시가 2022년 10월부터 제공해 온 인공지능을 활용한 안부 확인 서비스를 고도화하기 위해 추진된다. 안부 대상자의 심리상태와 고립 위험 신호를 탐지할 수 있는 대화형 'AI안부확인서비스'를 개발해 고립가구 돌봄서비스에 활용하는 것이 목표다. 우리 대학은 이번 연구를 위해 인공지능-사회복지-HCI(인간컴퓨터상호작용)를 아우르는 융합연구팀을 구성했다. 차미영 전산학부 교수와 최문정 과학기술정책대학원 교수 및 IBS 수리 및 계산과학 연구단 데이터사이언스 그룹 진효진 박사가 참여한다. 연구팀은 서울시가 'AI안부확인서비스'를 운영하며 축적해 온 대화 데이터를 제공받아 ▴고립 위험 대상자를 찾아낼 수 있는 지표 개발 ▴고립감 해소 및 심리적 안정을 위한 시나리오 개발과 이를 반영한 대화형 인공지능 개발 ▴고령자 및
2024-03-29