우리대학 공과대학(학장 김종환)이 세계 최초로 개최하는 인공지능 축구대회인 ‘AI 월드컵 2017’의 결선 대회가 12월 1일 오후 1시 30분부터 KI빌딩 1층 퓨전홀에서 열린다. ‘AI 월드컵 2017’ 결선 대회는 ▲AI 축구 ▲AI 경기해설 ▲AI 기자 등 3개 종목으로 나눠 진행된다.
Q-Learning 등 AI 기술을 기반으로 각 팀당 5대의 로봇선수가 사람의 조작 없이 상대팀 골대에 골을 넣어 득점하는 AI 축구는 내달 1일 열리는 본선 경기에서 4강 토너먼트를 통해 우승팀과 준우승 팀을 가른다. 결승전에 오르지 못한 나머지 2개 팀은 따로 3, 4위전을 치르지 않기 때문에 공동 3위로 처리된다.
이밖에 인공지능 축구 경기영상을 분석하고 해설하는 AI 경기해설과 인공지능 축구 경기결과를 기사로 작성하는 AI 기자 종목은 전문 평가단이 지정해 준 예선경기 영상들을 대상으로 참가팀의 경기해설과 기사작성 능력을 평가한 전문 평가단의 점수를 종합해 우승팀을 뽑아 1일 시상할 예정이다.
우리대학은 29일 세계 최초로 치러지는 이번 ‘AI 월드컵 2017’ 대회운영을 위해 지난 11월 초까지 참가신청서 접수를 받은 결과, ▲AI 축구 ▲AI 경기해설 ▲AI 기자 등 3개 종목에 걸쳐 국내 대학·연구기관·기업 등에서 모두 26개 팀이 대회참가를 신청했다고 밝혔다. 종목별로 신청 팀 수는 ▲AI 축구가 총 18개 팀으로 가장 많은데, 이 중 8개 팀이 우리대학 소속이다(KAIST+서울대 합동 1개 팀 포함). 이밖에 목포대에서 2개 팀을 비롯해 경북대·한양대·전북대·영남대·성균관대·경희대·계명대·모두의연구소에서 각 1개 팀씩 모두 10개 팀이 신청했다.
▲AI 경기해설에는 우리대학과 목포대·모두의연구소·얄리주식회사 등 4개 기관에서 각 1개 팀씩 모두 4개 팀이, 그리고 ▲AI 기자 종목에도 우리대학과 경북대·모두의연구소·목포대 등 총 4개 팀이 대회참가를 신청했다. 가장 많은 관심을 끌 것으로 예상되는 ▲AI 축구는 30일까지 치러지는 예선을 통과한 4개 팀이 1일 결승 토너먼트 방식으로 우승·준우승 팀과 공동 3위 팀을 가르는데 대회 조직위원회는 인공지능 기술 구현방법 발표평가를 시행한 후 경기성적과 발표평가를 합산해 최종 우승팀을 선정할 계획이다. 최종 우승팀에게는 상장과 1,000만원의 상금을, 준우승 팀에는 500만원의 상금이 각각 수여된다. 공동 3위를 차지한 2개 팀에는 각각 150만원의 상금이 지급된다.
▲AI 경기해설은 해설의 내용에 오류가 없는지 확인하는 • 해설의 정확성, 중요한 이벤트를 놓치지 않고 잘 포함했는지를 측정하는 • 해설의 충실성, 그리고 곧 골이 터질 것 같다거나 공격이 막힐 것 같다는 예측을 수행할 수 있는지를 확인하는 • 해설의 예측력을 위주로 심사한다. 전반적으로 해설이 재미있고 자연스러운지 확인하는 • 해설의 유창성 또한 중점적으로 고려하는데 우승팀에게는 200만원의 상금이 주어진다.
우승팀에 상금 100만원을 수여하는 ▲AI 기자는 구조적으로 얼마나 잘 짜여 진 기사인지를 따지는 • 기사의 구조성과 또 얼마나 쉽고 즐겁게 읽히는 기사인지를 판단하는 • 읽기 가독성 위주로 평가한다. 이와 함께 기사내용의 사실관계를 평가하는 • 진실성을 포함해 간단한 통계자료 외에 깊이 있는 정보를 얼마나 다루고 있는지에 관한 • 정보성, 그리고 인간이 작성한 기사와 얼마나 유사한지를 평가하는 • 인간 기자와의 유사성도 핵심 심사항목이다.
대회조직위원장인 김종환 공과대학장은 “앞으로 대전시 등 여러 기관들과의 협력과 후원을 통해 해외의 대학 및 관련 기업에게도 문호를 적극 개방하고, 이번 국내대회를 개최한 경험을 바탕으로 내년 7월에는 AI 월드컵 행사를 국제대회로 대회규모를 대폭 확대해서 치를 계획”이라고 밝혔다.
한편 ‘AI 월드컵 2017’은 최근 세계적으로 관심이 높아지고 있는 4차 산업혁명을 국가성장 엔진창출의 기회로 보고, 인공지능 관련기술 활용 및 연구 개발에 대한 대학(원)생과 연구원은 물론 범국민적인 관심을 높이고 또 이를 적극 홍보하기 위해 우리대학이 세계 최초로 개최하는 행사다.
최근 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
2024-03-29우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 다양한 멤리스터* 소자를 이용한 설명 가능한 인공지능 (XAI) 시스템을 구현하는데 성공했다고 25일 밝혔다. *멤리스터 (Memristor): 메모리 (Memory)와 저항 (Resistor)의 합성어로, 입력 신호에 따라 소자의 저항 상태가 변하는 소자 최근 인공지능 (AI) 기술의 급속한 발전이 다양한 분야에서 성과를 이루고 있다. 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등에서 AI의 적용 범위가 확대되며 우리의 일상생활에 깊숙이 자리 잡고 있다. AI는 인간의 뉴런 구조를 모방해 만든 ‘인공신경망’을 기반으로, 적게는 수백만 개에서 많게는 수조 개에 달하는 매개변수를 통해 데이터를 분석하고 의사 결정을 내린다. 그러나 이 많은 매개변수로 인해 AI 모델의 동작 원리를 정확하게 이해하기 어렵고, 이는 통상적으로 블랙박스에 비유되곤 한다. AI가 어떤 기준으로 결정을 내는지 알 수 없다면, AI에 결함이나
2024-03-25최근 실생활에 활용되는 인공지능 모델이 시간이 지남에 따라 성능이 점차 떨어지는 현상이 다수 발견되었고, 이에 따라 지속가능한 인공지능 학습 기술에 대한 필요성이 커지고 있다. AI 모델이 꾸준히 정확한 판단을 내리는 것은 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 인공지능을 만들기 위한 중요한 요소이다. 우리 대학 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 시간에 따라 데이터의 분포가 변화하는 드리프트 환경에서도 인공지능이 정확한 판단을 내리도록 돕는 새로운 학습 데이터 선택 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 최근 인공지능이 다양한 분야에서 인간의 능력을 뛰어넘을 정도의 높은 성능을 보여주고 있지만, 대부분의 좋은 결과는 AI 모델을 훈련시키고 성능을 테스트할 때 데이터의 분포가 변하지 않는 정적인 환경을 가정함으로써 얻어진다. 하지만 이러한 가정과는 다르게 SK 하이닉스의 반도체 공정 과정에서 시간에 따른 장비의 노화와 주기적인 점검으로 인해 센서 데이터의 관측값이 지속적으로 변화하는
2024-03-14우리 대학이 생성형 인공지능(generative AI)과 가상현실(VR)을 활용하여 초고속 생산성 시대를 열어가기 위한 본격적인 도전을 시작한다. 27일 대전 본원에 문을 연 'DRB-KAIST 스케치더퓨처 연구센터(센터장 배석형)'는 생성형 인공지능과 가상현실을 3D(3차원) 스케칭과 결합한 미래형 제품 개발 프로세스를 연구하기 위해 설립됐다. 로봇, 모빌리티, 인공 단백질과 같은 첨단 제조 산업 분야는 제품 개발 주기가 매우 길 뿐만 아니라, 설계 결함이 발견되면 다시 아이디어 발상 단계로 돌아가 실물 제작과 테스트까지의 모든 과정을 반복해야 한다. 또한, 복잡한 3차원 구조체가 한데 맞물려 움직이면서 고도의 기능을 수행하기 때문에, 기존 2차원 스크린 작업 환경에서는 설계 의도를 입력하거나 결과물을 해석하는 데 한계가 있었다.'DRB-KAIST 스케치더퓨처 연구센터'는 사람의 의도를 가장 빠르고 효과적으로 생성형 인공지능에 전달하는 수단으로 최신 가상현실 3D 스케
2024-02-29