남 택 진 교수
우리 대학 산업디자인학과 남택진 교수 연구팀 논문이 지난 4월 서울 코엑스에서 미국컴퓨터협회(ACM) 주최로 진행된 인간-컴퓨터 상호작용 학회(CHI, Conference on Human Factors in Computing Systems)에서 아시아 최초로 최우수 논문상을 수상했다.
ACM CHI는 인간-컴퓨터 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction) 분야의 권위 있는 국제 학회로서 33년 역사상 처음으로 아시아에서 개최됐다. 매사추세스 공대, 카네기 멜론대, 동경대 등 세계 유수의 대학들과 구글, 페이스북, 삼성전자 등 글로벌 기업들이 최신 연구 성과를 발표했다.
연구팀의 논문인 ‘파티나 인각 시스템 : 액티비티 트래커 활동 기록의 물리적 시각화 시스템(Patina Engraver: Visualizing Activity Logs as Patina in Fashionable Trackers)’은 학회에 제출된 약 2000여 편의 논문 중 상위 1%로 선정돼 수상의 영예를 안았다.
남 교수 연구팀은 최근 웨어러블 기기가 건강관리 뿐 아니라 개인의 스타일을 표현하는 패션 아이템으로 활용된다는 점에 착안해 사용 할수록 미적인 측면이 부각되는 디지털 패션 제품 시스템을 개발했다.
개발된 액티비티 트래커(Activity Tracker : 활동량이나 건강상태를 기록하는 스마트 워치 혹은 웨어러블 기기)는 사용자의 활동 기록에 따라 개인화된 무늬가 문신처럼 새겨지는 시스템이다.
충전기 혹은 거치대에 인각기의 기능을 결합해 충전하는 동안 기기가 수집한 사용자의 걸음 수, 소모열량, 수면 양 등의 활동 정보에 맞는 무늬를 문신처럼 새기는 것이다. 현재는 단순한 무늬만 새길 수 있지만, 개발이 더 이뤄지면 사용자가 원하는 정교한 형태도 가능할 것으로 기대된다.
연구팀은 트래커를 착용할수록 개인화된 디자인을 제공하기 때문에 트래커 착용에 대한 동기를 부여하고, 제품을 더 소중히 여길 수 있도록 유도한다고 밝혔다.
남 교수는 “이번 연구가 향후 다른 웨어러블 기기의 감성적 만족도를 높일 수 있는 방안으로 적용될 수 있을 것이다”며, “디자인을 기반으로 한 KAIST의 융합 연구가 국내외 디자인과 인간-컴퓨터 상호작용 분야를 선도한다는 것을 보여준 사례다”고 말했다.
이번 연구는 남택진 교수의 지도 아래 제 1저자인 산업디자인학과 이문환 박사과정 학생과 차세진 석사 졸업생의 참여로 진행됐다.
□ 사진 설명
사진 1. 운동 기록에 따라 개인화된 액티비티 트래커의 모습
사진2. 파티나 인각 시스템 개요
사진 3. 파티나 인각 시스템
사진 4. 활동량 정보를 새기는 과정 (충전 혹은 거치대에 올려두면 수집된 활동량이 점묘로 새겨짐)
파킨슨병 같은 만성 퇴행성 뇌 질환의 경우, 생존 환자의 뇌세포에 직접 접근이 제한적이기 때문에, 뇌 질환 환자의 세포 데이터를 토대로 환자 질병의 메커니즘 하위 유형을 인공지능으로 예측하는 것은 시도된 바가 없다. 우리 대학 뇌인지과학과 최민이 교수 연구팀이 영국 프랜시스 크릭 연구소(Francis Crick Institute)와의 공동 연구로 파킨슨병 환자의 개인별 질병 하위 유형을 예측하는 인공지능 기반의 플랫폼을 개발했다고 15일 밝혔다. 최민이 교수 연구팀이 개발한 플랫폼은 파킨슨병 환자의 역분화 만능 줄기세포(hiPSC)에서 분화된 신경 세포의 핵, 미토콘드리아, 리보솜 이미지 정보만 학습해 파킨슨 환자의 병리적 하위 유형을 정확하게 예측한다. 이 기술을 활용하면 환자별로 다르게 나타나는 파킨슨병 양상을 겉으로 보이는 발현형이 아닌 생물학적 메커니즘별로 분류할 수 있다. 이를 통해 원인 미상의 파킨슨병 환자가 속한 분자 세포적 하위 유형별로 진단이 가능해져
2023-08-16우리 대학 전산학부 이의진 교수가 인간-중심의 컴퓨팅 기술을 연구하는 긍정 컴퓨팅 분야에 대한 기술적 사회적 공로를 인정받아 지난 4월 23일부터 4월 28일까지 독일 함부르크에서 열린 ACM SIGCHI 학술대회에서 아카데미 회원으로 선임됐다고 28일 밝혔다. 미국컴퓨터협회(ACM) 소속 SIGCHI (Special Interest Group on Computer-Human Interaction)는 인간과 컴퓨터가 상호작용하는 방식을 연구하고 이를 개선하는 기술과 방법을 발전시키기 위한 국제 최고권위의 학술단체다. SIGCHI 소속의 대표적인 최우수 학술대회로는 인간-컴퓨터 상호작용 학회(CHI, Conference on Human Factors in Computing Systems)가 있으며 KAIST의 실적은 글로벌 상위 10위안에 포함된다. ACM SIGCHI 아카데미는 인간-컴퓨터 상호작용 분야에 괄목할 만한 기여를 한 명예로운 연구자 그룹으로 전 세계적으로 매년
2023-05-02다공성 소재는 넓은 공극과 표면 면적을 지니고 있어, 가스 흡착, 분리, 촉매 등 다양한 에너지 및 환경 분야에서 적용된다. 다공성 소재 중 한 종류인 금속 유기 골격체(MOF)는 무한대에 가까운 경우의 수를 갖는 넓은 물질 공간(materials space) 안에 존재하기에, 인공지능을 사용해 최적의 물질을 추출하고 특성을 예측하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이러한 모델들은 대부분 특정한 물성 한 종류만 학습할 수 있으며, 모든 재료 특성에 보편적으로 적용할 수 없다는 단점이 존재한다. 우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 세계 최초로 멀티모달 트랜스포머를 적용한 인공지능(AI)을 통해 다공성 소재의 다양한 물성을 예측하는 기술을 개발했다고 5일 밝혔다. 멀티모달 트랜스포머는 비디오 프레임과 오디오 트랙, 웹 이미지와 캡션, 교육용 비디오와 음성 대본과 같이 서로 다른 형태의 정보를 효과적이고 효율적으로 결합하도록 설계된 신경망 모델의 일종이다. 김
2023-04-05딥러닝 기술은 영상 복원 속도가 기존 알고리즘 대비 수백 배 이상 빠를 뿐만 아니라 복원 정확도 역시 높다. 하지만, 주어진 학습 데이터에만 의존하는 딥러닝 기술은 영상 취득 환경상에 변화가 생기면 성능이 급격히 저하되는 치명적인 약점이 있다. 이는 알파고와 이세돌 九단과의 대국 시 `신의 한 수'에 의해 알파고의 성능이 급격하게 저하되었던 사례를 떠올리면 쉽게 이해할 수 있다. 즉, 인공지능이 학습하지 못했던 변수(학습 데이터상에 존재하지 않는 수)가 발생할 때 신뢰도가 급격히 낮아지는 인공지능 기술의 근본적인 문제이기도 하다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀과 김재철AI 대학원 예종철 교수 연구팀이 공동 연구를 통해 인공 지능의 신뢰도 문제를 해결할 수 있는 물리적 학습 기반의 영상 복원 딥러닝 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 연구팀은 영상 취득 환경에서 발생할 수 있는 변수 대부분이 물리적 법칙을 통해 수학적으로 기술 가능하다는 점에 착안해 물리적 법칙
2023-02-06우리 대학이 지난 10월 14일 '2022 KAIST 우수수업 수기 공모전' 시상식을 개최했다. 우리 대학의 좋은 수업을 발굴해 학내 구성원들에게 공유하기 위해 '내가 추천하는 우리 학교 우수강의'를 주제로 시행된 이번 공모에는 총 28개의 수상작이 선정됐다. 금상은 전산학부 민하주르 라흐만 차우두리 마힘(Minhajur Rahman Chowdhury Mahim)학생이 차지했다. '수강취소하고 싶었지만 가장 좋아하는 수업이 된 강의'라는 제목의 수기를 작성해 전산학부 문은영 교수의 데이터 구조 수업을 추천했다. 또한, 생명과학과 박규병 학생의 'KAIST 학생들이여, 연구실에서 나와 이 수업을 들으라(디지털인문사회과학부 문정인 교수/사회과학특강 <미중 전략 경쟁과 한반도- 한국의 선택>)'와 새내기과정학부 조휘인 학생의 '모래성 그리고 파도(수리과학과 김동수 교수/데이터과학을 위한 선형대수학)', 문화기술대학원 타티아나 치비소바(Tatiana Chib
2022-11-09