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예종철 교수, 제10회 KSIAM-금곡학술상 수상
우리 대학 김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 지난 11월 24일 제주도에서 열린 한국산업응용수학회(KSIAM) 가을정기학술대회에서 제10회 KSIAM-금곡학술상 수상자로 선정됐다.
KSIAM-금곡학술상은 연령에 무관하게 연구의 수월성을 기준으로 수학 분야(응용수학 및 계산수학 분야) 및 공학 분야(계산과학공학 분야)에서 탁월한 연구업적을 통해 해당 학문 분야의 진보에 기여한 국내외 한인 연구자에게 수여된다.
예 교수는 인공지능 기반으로 응용수학의 중요한 분야인 역문제(inverse problem)를 푸는 연구를 국제적으로 선도하고, 이러한 인공지능망을 통한 역문제 해석 기법의 수학적 원리를 밝히는 것을 개척해 온 공로로 이 상을 받게 됐다.
여기서 역문제는 센서 등에서 얻어진 측정치에서 신호원을 복원하는 문제로서 의료, 자연과학 및 편미분방정식등 많은 분야에 사용이 되는 중요한 문제다. 이러한 역문제는 측정치가 적거나 잡음이 많은 경우 전통적인 방식으로는 해결되지 않는데, 예종철 교수는 이러한 난제를 데이터 기반 인공지능 기술을 이용해 푸는 것을 개척해왔다.
예종철 교수는 이러한 연구 성과를 `미국 산업응용수학학회 이미징 사이언스 저널(SIAM Journal on Imaging Science)' `미국 산업응용수학학회 응용수학 저널(SIAM Journal on Applied Mathematics)', `네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)', `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)', `전기전자학회 정보이론 트랜잭션(IEEE Transaction on Information Theory)', `전기전자학회 메디컬이미징 트랜잭션(IEEE Transaction on Medical Imaging)', `의료 이미지 분석(Medical Image Analysis)' 등 역문제 분야 응용수학 및 공학 분야의 최고 권위 학술지에 약 150여편의 논문을 발표하고, 신경정보처리학회(NeurIPS), 국제 컴퓨터 비전 및 패턴인식 학술대회(CVPR), 국제 머신러닝학회(ICML), 유럽컴퓨터비전학회(ECCV) 등 인공지능 분야 일류(top tier) 학술대회에 23편 이상의 논문을 게재하고, 총 논문 인용 횟수 1만 6천 회 이상으로 응용수학 분야의 탁월한 지명도 (H-index 59)를 보이고 있다.
특히 합성곱 신경망(컨볼루션 뉴럴 네트워크)의 구성 원리를 조화해석학 기법으로 밝힌 연구(`Deep Convolutional Framelets: A General Deep Learning Framework for Inverse Problems')는 미국 산업응용수학학회 이미징 사이언스 저널(SIAM Journal on Imaging Sciences)에서 가장 많이 인용된 논문 탑 10에 드는 연구로서 응용수학계에 많은 반향을 일으키고 있다.
예종철 교수는 "인공지능을 이용한 역문제에 대한 이론적인 연구가 수학계에서 인정받아 매우 기쁘고, 금곡학술상을 수상하게 되어 영광이다ˮ 라고 소감을 밝혔다.
2022.11.29
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장호종 교수팀, 국제전자제품박람회(CES2023) 최고 혁신상 수상
우리 대학 IT융합연구소(소장 유회준) 융합센서팀 장호종 교수팀의 '인터렉티브 미러 기술'이 세계 최대 가전제품 전시회인 CES(The International Consumer Electronics Show) 2023의 스마트홈 부문에서 가장 큰 영예인 최고혁신상(Best of Innovation awards)을 수상했다. '인터렉티브 미러'는 장 교수팀이 스마트홈 전문 기업 ㈜이원오엠에스(대표 남형호)와 공동으로 연구개발한 기술로 거울과 디스플레이를 결합한 IoT (Internet of Things) 디바이스다.
스마트 홈 제어, 헬스케어 디바이스 연동, 정보 확인, 데이터 통합 관리, 뉴스·날씨 정보 확인, 음악·유튜브 감상 등 다양한 서비스를 제공하는 기술로 차세대 스마트 홈에 적용 될 혁신적인 디자인 및 선도적인 엔지니어링 기술을 인정 받았다.
또한, 레이더 센서와 광을 통한 방범과 방역 기술도 적용됐다. 레이더 센서를 활용해 침입자 유무 및 사용자의 활동량을 파악하고 인체에 무해한 LED405nm 살균할 수 있는 조명 시스템 및 별도의 음이온 발생장치를 탑재해 청결하고 쾌적한 실내 공간의 유지가 가능하게 설계됐다.
그 뿐만 아니라, AI 음성 제어 모듈을 적용하여 음성 명령으로 가정내의 조명과 전자기기들을 통합 관제 구동 할 수 있는 스마트 홈 허브를 구현했다.
장 교수는 2019년부터 최신 기술 분석 및 적용 가능 콘텐츠 현황에 대한 연구를 진행했으며, 기술 고돟하를 위한 초기 개발, 시장분석, 기술분석, 타겟 설정 등도 함께 수행했다. 장호종 교수는 "개발 된 플랫폼을 수면센서 및 환경센서 등 다양한 센서들과 결합해 유성구 1인가구 모니터링 시스템, 소방본부 특수종사자 관리시스템등과의 연계 연구를 진행할 예정으로, 인터렉티브 미러를 활용한 사회문제 해결 특화 플랫폼을 개발 하겠다" 라고 밝혔다.
2022.11.28
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융합형 의사과학자 양성 위한 국가 전략 국회 토론회 개최
우리 대학이 '융합형 의사과학자 양성을 위한 국가 전략 국회 토론회'를 오는 30일 국회의원회관 제2세미나실에서 개최한다.
바이오메디컬 시장이 급성장하며 의사과학자 양성이 국가적 과제로 대두되었지만, 우리나라 의대 졸업생 중 의사과학자를 선택하는 비율은 연간 0.3%~0.7%에 불과할 정도로 인력 육성이 정체되어 있다.
이번 토론회는 기존 의사과학자 양성 시스템의 한계점을 짚어보고 해결 방안 모색 및 국가 바이오메디컬 산업을 혁신하기 위한 산·학·연의 역할을 논의하기 위해 마련됐다.
이를 위해, 의료계·산업계·과학기술계 등 관련 분야 전문가들이 발제를 맡는다. 신찬수 한국의과대학‧의학전문대학원협회(KAMC) 이사장은 '의과대학의 의사과학자 육성 현황과 한계'를 주제로 발표한다.
교육부·과기부·보건복지부·각 의과대학·KAIST 등에서 추진해온 국내 의사과학자 양성 관련 프로그램 및 해외 사례를 살펴보고 분절화된 현재의 시스템에서 통합된 지원 거버넌스 혹은 범부처가 협력하는 지원 체계로 혁신해야 한다고 제언할 예정이다.
산업계에서는 나군호 네이버헬스케어연구소장이 발제한다. '디지털 헬스케어 2022'라는 주제 아래 ▴가상 확장공간에서의 의료 ▴디지털 치료제 ▴전주기 헬스케어 ▴의료데이터 통합 및 상호교환 ▴의료진을 위한 인공지능(AI) 등을 디지털 헬스케어의 주요 키워드로 제시한다.
이를 통해 첨단 과학기술이 이끌어갈 미래 의학의 비전을 구체화하고 글로벌 바이오메디컬 시장을 선도하기 위한 기업 차원의 노력을 소개할 예정이다.
김하일 KAIST 의과학대학원 교수는 마지막 발제자로 나서 '융합형 의사과학자 양성: KAIST 의과학원'을 발표한다.
총사업비 420억 원을 투입하는 혁신 디지털 의과학원 설립과 KAIST 문지캠퍼스를 바이오메디컬 연구 허브로 조성하기 위한 중장기 계획을 설명한다. 또한, 국립암센터 및 美 하버드 의대 메사추세츠종합병원(MGH)과의 교육·연구 협력 네트워크 구축 현황 등 의사과학자를 기르기 위한 KAIST의 새로운 시도를 청중과 공유한다.
또한, 국가 바이오메디컬 산업 혁신의 중심축을 이루는 산·학·관 각 분야 인사들이 패널로 참여한다. 이창윤 과학기술정보통신부 연구개발정책실장, 이형훈 보건복지부 보건의료정책관, 김열 국립암센터 혁신전략실장, 이진경 한국원자력의학원 전략기획실장, 박외진 아크릴 대표, 강상구 메디사피엔스 대표가 발제자들과 함께 의사과학자 양성을 위한 지원책 및 분야별 활용 전략을 심도 있게 논의할 예정이다.
이광형 KAIST 총장은 환영사를 통해 "향후 국가 신성장동력이 될 글로벌 바이오 시장 경쟁에서 우위를 확보하려면 의사과학자 양성을 포함해 산‧학‧연 각 분야를 아우르는 새로운 국가 전략이 필요하다"라고 강조할 계획이다. 정청래 과학기술정보방송통신위원장과 정춘숙 보건복지위원장이 공동 주최하는 이번 토론회는 유튜브 KAIST 채널을 통해 온라인으로 실시간 생중계되며, 의사과학자 양성에 관심 있는 사람이라면 누구나 시청할 수 있다.
2022.11.28
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KAIST 첫 마이크로디그리, 반도체실무인력 양성과정 1기 수료식 개최
우리 대학이 25일 '시스템반도체설계 실무인력양성과정' 1기 수료식을 개최했다.
KAIST IDEC 동탄 교육장에서 열린 '시스템반도체설계 실무인력양성과정' 1기 수료식에서는 우리 대학 개교 이래 첫 마이크로디그리가 수여됐다.
'시스템반도체설계 실무인력양성과정'은 KAIST 반도체설계교육센터(소장 박인철, IDEC)가 지난 8월 개설했다. 산업 현장에 투입할 수 있는 실무 인력 양성을 목표로 아날로그 트랙 40명, 디지털 칩 설계 특화 트랙 40명 등 총 80명을 선발해 16주 동안 반도체 설계 전문 교육을 진행했다.
1기 교육생 중 교육과정의 85% 이상을 출석하고 과목별 평가에 통과한 62명이 정규 학위와 구분되는 별개의 미니 학위인 마이크로디그리와 IDEC 수료증을 받았다.
첫 마이크로디그리의 주인공이 된 김유연 씨(25, 경희대 전자공학과 졸업)는 "실습 문제를 해결하기 위해 머리를 맞대준 강사진과 진로에 대한 고민을 함께 나눠준 동기들 덕분에 첫 번째라서 더 뜻깊은 KAIST의 마이크로디그리를 받게 되어 기쁘다"라고 소감을 밝혔다.
이어, 김 씨는 "다양한 소프트웨어(EDA tool)가 지원된 덕분에 실무 현장과 가장 유사한 환경에서 칩 설계 과정을 경험할 수 있었다"라고 교육 과정을 평가했다.
김 씨는 수료식 이후 반도체 설계 전문 팹리스(Fabless : 반도체를 직접 생산하지 않고, 설계 및 기술 개발만 하는 기업) 스타트업에 입사할 예정이다. 교육생들을 대상으로 열린 협력 기업의 잡페어(Job fair)에 참가해 취업까지 연계됐다.
KAIST IDEC에서는 제2기 교육생 선발을 진행하고 있으며, 총 80명 선발에 530명이 지원해 약 7대 1의 높은 경쟁률을 기록했다. FPGA(Field Programmable Gate Array: 용도에 맞게 회로를 다시 새겨넣을 수 있는 비메모리 반도체) 특화 과정 및 아날로그 칩 설계 특화 과정의 교육을 운영할 계획이다.
박인철 KAIST IDEC 소장은 25일 열린 수료식에서 "배움에 대한 열정과 노력으로 교육과정을 이수한 수강생들의 수료를 축하한다"라며 "본 프로그램에서 배운 지식과 경험을 바탕으로 반도체 산업 발전의 선도적인 역할을 다해 줄 것"을 당부했다. 25일 열린 수료식에는 이광형 총장이 참석해 수료생들에게 마이크로디그리를 수여하고 격려했다.
2022.11.28
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KAIST-화성시 사이언스 허브 개소
우리 대학이 'KAIST-화성시 사이언스 허브' 개소식을 25일 개최했다.
롯데백화점이 화성시에 공공기여로 제공한 동탄점 지하 3층 1,870㎡의 공간에 조성된 'KAIST-화성시 사이언스 허브'에는 22개의 중소기업과 24개의 1인기업이 입주할 수 있는 공유 오피스가 마련됐다.
향후, 입주기업에는 KAIST의 기술 자문은 물론 KAIST 홀딩스, KAIST 청년창업지주, K-벤처스 등을 연계한 컨설팅과 투자 자문도 제공할 예정이다.
또한, 대중들을 위한 강연장과 시민들이 쉴 수 있는 카페로 구성된 공용라운지도 함께 들어섰다. KAIST 교수진의 기술 동향 강연을 비롯해 시민을 위한 다채로운 과학 강연 등을 진행할 예정이다.
이날 개소식에는 이광형 KAIST 총장, 정명근 화성시장, 이원욱 국회의원, 이종성 롯데백화점 동탄점장, 스타트업 지원 관계자, 화성시 기업 대표 등 약 100여 명이 참석했다.
KAIST와 화성시 협력을 처음 제안한 이원욱 의원은 "사이언스 허브는 지자체와 기업, 교육기관이 함께하는 산학협력의 새로운 모델을 제시하는 것은 물론 반도체 산업 중심의 지역 경제 활성화와 KAIST를 통한 교육 경쟁력 향상에도 이바지할 것으로 기대한다"라고 말했다.
정명근 화성시장은 "KAIST, 롯데백화점과 함께하는 사이언스 허브가 새로운 산·학·관 협력 모델이 되도록 최선의 노력을 다할 것"이라고 약속했다. 이광형 KAIST 총장은 "사이언스 허브는 IDEC을 통한 반도체 인재 양성, 공유 오피스를 거점 삼은 스타트업의 육성, 시민과 함께하는 과학기술 대중화가 한데 어우러지는 산·학·관 동반성장의 본보기가 될 것"이라고 강조했다.
2022.11.28
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KAIST 여성과학기술인 채용 · 재직목표제 우수기관 선정
우리 대학이 여성과학기술인 채용·재직목표제 우수기관에 선정돼 지난 23일 열린 '2022 여성과학기술인 연차대회'에서 과학기술정보통신부 장관상을 받았다.
우리 대학은 여성교원 확대를 기관 경영지표의 주요 전략 과제로 지정하는 등 여성과학기술인을 육성하기 위한 기관 차원의 노력이 우수한 것으로 평가받았다. 세부적으로, 우수 여성 교원을 확보하기 위한 기관장의 의지를 기관 성과 계획서에 목표로 반영하고 구성원들이 일과 생활의 균형을 추구할 수 있도록 여성 교원의 출산·육아휴직 후 연구 연속성 보장을 위한 연구비 지원, 재학생 임신·출산 지원금 제공 등 다양한 지원 제도를 마련했다. 그뿐만 아니라, 여성 인력의 사회 기여 의지를 제고하기 위해 기부사례 홍보 등으로 전체 여성과학기술인력의 사기를 진작시킨 공로를 인정받았다.
이번 포상은 과학기술정보통신부와 한국여성과학기술인육성재단이 여성과학기술인 지위 향상에 힘쓴 기관과 유공자를 격려하기 위해 수여됐으며, 오태석 과기부 차관이 시상하고 이태식 교무처장이 우리 대학을 대표해 수상했다.
2022.11.25
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김정원 교수, 미국 광학회 석학회원으로 선출
우리 대학 기계공학과 김정원 교수가 지난 11월 8일 미국광학회(Optica, 舊 Optical Society of America, OSA)의 석학회원(Fellow)으로 선출됐다.
미국광학회는 1916년 창설돼 현재 180여 개국 22,000명 이상의 회원을 보유한 광학 분야에서 세계 최대 규모와 권위를 가진 학회다.
김 교수는 `초저잡음 광주파수빗 광원들과 이를 활용한 대규모 타이밍 동기화 및 초고속 펄스비행센서'를 포함한 새로운 응용 분야들을 개척한 공로(for pioneering contributions to ultralow-noise optical frequency combs and their applications including large-scale timing synchronization and ultrafast time-of-flight sensors)를 인정받아 석학회원으로 선출됐다.
김 교수는 2009년 9월 우리 대학에 부임한 이래 매우 낮은 잡음을 가지는 광주파수빗 광원들을 연구해왔다. 2011년 100 아토초(1경 분의 1초)보다 작은 타이밍 지터를 가지는 광섬유 레이저를 세계 최초로 개발한 것을 비롯해 다양한 광섬유 및 마이크로공진기 기반 광원들의 잡음 현상을 연구해왔으며, 2016년 미국광학회에서 발간하는 `어드밴시스 인 옵틱스 앤 포토닉스(Advances in Optics and Photonics)' 誌에 게재한 초저잡음 광섬유 광주파수빗에 관한 초청논문은 2020년 웹 오브 사이언스(Web of Science)의 물리(physics) 분야 상위 1% 피인용 논문(Highly Cited Paper)으로 선정되기도 했다. 최근에는 이러한 초저잡음 광원들의 공학 응용에 집중해 초고속 초고분해능 펄스비행시간 센서(Nature Photonics 2020), 광주파수 안정화(Science Advances 2020), 초저잡음 전류펄스 생성(Nature Communications 2020), 초안정 마이크로파 생성(Nature Communications 2022) 등 다양한 연구성과를 내고 있다.
김 교수는 현재 미국광학회에서 발간하는 `옵틱스 레터스(Optics Letters)' 誌의 편집위원, 레이저 분야 최대 학회인 `레이저 및 전자광학 국제학술회의(Conference on Lasers and Electro-Optics, CLEO)'의 광계측 분과 프로그램 위원, 한국광학회 학술이사 등으로도 활동 중이다.
김정원 교수는 "그동안 같이 연구한 뛰어난 대학원생들과 훌륭한 동료 연구자들께 감사드린다ˮ라며 "앞으로도 광학 분야 발전을 위한 연구와 봉사분야에서 더욱 열심히 활동하겠다ˮ라고 소감을 밝혔다.
2022.11.25
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고성능 스트레처블 고분자 반도체를 위한 신개념 계면공학법 개발
우리 대학 신소재공학과 강지형 교수, 미국 버클리 대학교 문재완 박사와 미국 스탠퍼드 대학교 제난 바오(Zhenan Bao) 교수 공동연구팀이 고분자 반도체와 회로기판의 경계면을 개선하는 새로운 계면 개질법을 개발하고, 이를 이용해 고성능 스트레처블(늘어나고 유연한) 고분자 반도체를 구현했다고 24일 밝혔다.
고분자 반도체는 기존의 실리콘 기반의 반도체와는 다르게 탄소를 기반으로 구성돼 있으며, 상대적으로 낮은 가격과 대면적 공정이 가능하다는 장점으로 인해 추후 유연 소자, 태양전지, OLED 등의 산업에 응용될 수 있는 차세대 반도체 재료다.
하지만 전기적 성능이 좋은 고분자 반도체는 작은 응력에도 쉽게 깨지는 문제점이 있었다. 일반적으로 고분자 반도체는 결정구조를 많이 가질수록 전기적 성능이 좋아지지만, 이러한 결정구조는 고분자 반도체가 응력에 취약해지게 만들기 때문이다.
이러한 문제점을 해결하기 위해, 기존에는 분자구조의 변화, 첨가제 등을 이용해 고분자 반도체 자체의 기계적 물성을 변화시키는 데 주로 초점을 맞춰왔다.
그러나 기존의 방법들은 기계적 물성이 향상되는 대신 전기적 성질이 악화되고, 각각의 고분자 반도체에 맞는 분자구조를 찾는데 많은 시간이 소요돼 고성능 스트레처블 고분자 반도체 구현에 적합하지 않았다.
우리 대학 강지형 교수와 스탠퍼드 대학교 제난 바오 교수 공동연구팀은 이번 연구에서 고분자 자체의 성질을 변화시키는 것이 아닌 기판과 고분자 반도체 사이의 계면을 개질하는 새로운 방법을 제시했다. 이러한 계면 공학법을 통해 고분자 반도체는 전기적 성질을 잃지 않으면서 기계적 물성이 크게 개선됐다.
공동연구팀은 이번 연구에서 응력에 의해 고분자 반도체가 손상을 받는 것은 고분자 박막과 기판 사이 계면에서의 박리 현상과 그로 인한 응력의 편재화(localization)에 의해 상당 부분 기인함을 발견했다.
공동연구팀은 이러한 문제점을 극복하기 위해 고분자 반도체 박막과 기판 사이의 계면에 새로운 고분자 층을 도입했다. 이 고분자 층은 반도체 박막과 기판 모두와 강하게 결합해 두 층의 박리현상과 응력의 편재화를 효과적으로 막아줬으며, 동역학적 결합(dynamic bond)을 할 수 있는 구조를 가져 추가적인 응력 분산 효과를 보였다.
이러한 계면 개질이 이뤄진 고성능 고분자 반도체는 최대 110%의 변형률까지 눈에 띄는 균열이 발견되지 않았으며, 이는 기존의 같은 반도체가 30% 변형률에서 상당한 균열을 보인 것에 비하면 획기적인 발전이다. 또한 이러한 접근법은 특정 고분자 반도체에 국한되지 않고, 다양한 고분자 반도체, 고분자 전도체, 금속 전도체에 모두 적용 가능하다는 장점이 있다.
신소재공학과 강지형 교수와 스탠퍼드 대학교 문재완 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 나노 재료 분야 저명 국제 학술지 `네이처 나노테크놀로지 (Nature Nanotechnology)' 11월 10일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Tough interface-enabled stretchable electronics using non-stretchable polymer semiconductors and conductors).
강지형 교수는 "이번 연구는 스트레처블 고분자 반도체 구현을 위한 설계 방향을 새롭게 제시했다는 점에서 의미가 있다ˮ고 하면서, "이번에 개발된 계면 공학법은 급속도로 성장하고 있는 유연소자 시장에 게임 체인저가 될 것으로 기대된다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 우수신진연구사업, 나노소재기술개발사업 미래기술연구실, 삼성종기원 과제의 지원을 받아 수행됐다.
2022.11.25
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산업및시스템공학과 이재호 박사 · 명지윤 졸업생, ISMI 우수 연구상 수상
우리 대학 산업 및 시스템 공학과 장영재 교수 연구실 이재호 박사와 명지윤 졸업생(2022.2월 석사 졸업, 현 삼성 SDS근무)이 이달 11일부터 3일까지 대만에서 열린 International Symposium on Semiconductor Manufacturing Intelligence(ISMI)에서 우수연구상을 수상했다.
ISMI는 반도체 생산 운영 관련 국제학회로 2013년 시작된 이후 글로벌 반도체 제조 운영 기술 연구를 선도하고 있다.이재호 연구원은 반도체 물류 운송 장비(OHT)의 이동 패턴 예측 모델을 활용한 동적 경로 탐색 알고리즘을 제안한 연구로 수상했다. 그래프 인공 신경망을 활용해 실시간 트랙 상태를 반영한 반도체 물류 운송 장비의 이동 패턴 예측하는 새로운 모델을 고안하고 시뮬레이션을 통해 제안한 동적 경로 탐색 알고리즘의 성능을 비교 검증한 성과를 인정받았다. 명지윤 졸업생은 반도체 물류 운송 장비 시스템의 이상을 감지해낼 때 작업 상태를 고려해야 할 필요성을 제시한 연구로 수상했다. 조건부 오토인코더의 구조를 기반으로 반도체 물류 운송 장비의 다양한 작업 상태를 반영할 수 있는 'CRAE'라는 새로운 구조 고안했다. 또한, 실제 테스트 베드에서 다양한 시스템 이상 상황을 재현하고 데이터를 수집해 'CRAE'의 이상 감지 성능을 검증해 우수 연구로 평가 받았다.두 연구는 BK 스마트팩토리 교육연구단, 연구재단 중견연구자 지원사업, 그리고 기계공학과와 산업및시스템 공학과가 함께 설립한 KAIST 첨단제조지능 혁신센터 지원으로 수행했으며, 국내 반도체 물류 장비 기업과의 협업을 통한 사업화를 진행 중이다.
2022.11.25
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세계 최고 수준의 딥러닝 의사결정 설명기술 개발
우리 대학 김재철AI대학원 최재식 교수(㈜인이지 대표이사) 연구팀이 인공지능 딥러닝의 의사결정에 큰 영향을 미치는 입력 변수의 기여도를 계산하는 세계 최고 수준의 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.
최근 딥러닝 모델은 문서 자동 번역이나 자율 주행 등 실생활에 널리 보급되고 활용되는 추세 및 발전에도 불구하고 비선형적이고 복잡한 모델의 구조와 고차원의 입력 데이터로 인해 정확한 모델 예측의 근거를 제시하기 어렵다. 이처럼 부족한 설명성은 딥러닝이 국방, 의료, 금융과 같이 의사결정에 대한 근거가 필요한 중요한 작업에 대한 적용을 어렵게 한다. 따라서 적용 분야의 확장을 위해 딥러닝의 부족한 설명성은 반드시 해결해야 할 문제다.
최교수 연구팀은 딥러닝 모델이 국소적인 입력 공간에서 보이는 입력 데이터와 예측 사이의 관계를 기반으로, 입력 데이터의 특징 중 모델 예측의 기여도가 높은 특징만을 점진적으로 추출해나가는 알고리즘과 그 과정에서의 입력과 예측 사이의 관계를 종합하는 방법을 고안해 모델의 예측 과정에 기여하는 입력 특징의 정확한 기여도를 계산했다. 해당 기술은 모델 구조에 대한 의존성이 없어 다양한 기존 학습 모델에서도 적용이 가능하며, 딥러닝 예측 모델의 판단 근거를 제공함으로써 신뢰도를 높여 딥러닝 모델의 활용성에도 크게 기여할 것으로 기대된다.
㈜인이지의 전기영 연구원, 우리 대학 김재철AI대학원의 정해동 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 오는 12월 1일, 국제 학술대회 `신경정보처리학회(Neural Information Processing Systems, NeurIPS) 2022'에서 발표될 예정이다.
모델의 예측에 대한 입력 특징의 기여도를 계산하는 문제는 해석이 불가능한 딥러닝 모델의 작동 방식을 설명하는 직관적인 방법 중 하나다. 특히, 이미지 데이터를 다루는 문제에서는 모델의 예측 과정에 많이 기여한 부분을 강조하는 방식으로 시각화해 설명을 제공한다.
딥러닝 예측 모델의 입력 기여도를 정확하게 계산하기 위해서 모델의 경사도를 이용하거나, 입력 섭동(행동을 다스림)을 이용하는 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 경사도를 이용한 방식의 경우 결과물에 잡음이 많아 신뢰성을 확보하기 어렵고, 입력 섭동을 이용하는 경우 모든 경우의 섭동을 시도해야 하지만 너무 많은 연산을 요구하기 때문에, 근사치를 추정한 결과만을 얻을 수 있다.
연구팀은 이러한 문제 해결을 위해 입력 데이터의 특징 중에서 모델의 예측과 연관성이 적은 특징을 점진적으로 제거해나가는 증류 알고리즘을 개발했다. 증류 알고리즘은 딥러닝 모델이 국소적으로 보이는 입력 데이터와 예측 사이의 관계에 기반해 상대적으로 예측에 기여도가 적은 특징을 선별 및 제거하며, 이러한 과정의 반복을 통해 증류된 입력 데이터에는 기여도가 높은 특징만 남게 된다. 또한, 해당 과정을 통해 얻게 되는 변형된 데이터에 대한 국소적 입력 기여도를 종합해 신뢰도 높은 최종 입력 기여도를 산출한다.
연구팀의 이러한 입력 기여도 측정 기술은 산업공정 최적화 프로젝트에 적용해 딥러닝 모델이 예측 결과를 도출하기 위해서 어떤 입력 특징에 주목하는지 찾을 수 있었다. 또한 딥러닝 모델의 구조에 상관없이 적용할 수 있는 이 기술을 바탕으로 복잡한 공정 내부의 다양한 예측변수 간 상관관계를 정확하게 분석하고 예측함으로써 공정 최적화(에너지 절감, 품질향상, 생산량 증가)의 효과를 도출할 수 있었다.
연구팀은 잘 알려진 이미지 분류 모델인 VGG-16, ResNet-18, Inception-v3 모델에서 개발 기술이 입력 기여도를 계산하는 데에 효과가 있음을 확인했다. 해당 기술은 구글(Google)이 보유하고 텐서플로우 설명가능 인공지능(TensorFlow Explainable AI) 툴 키트에 적용된 것으로 알려진 입력 기여도 측정 기술(Guided Integrated Gradient) 대비 LeRF/MoRF 점수가 각각 최대 0.436/0.020 개선됨을 보였다. 특히, 입력 기여도의 시각화를 비교했을 때, 기존 방식 대비 잡음이 적고, 주요 객체와 잘 정렬됐으며, 선명한 결과를 보였다. 연구팀은 여러 가지 모델 구조에 대해 신뢰도 높은 입력 기여도 계산 성능을 보임으로써, 개발 기술의 유효성과 확장성을 보였다.
연구팀이 개발한 딥러닝 모델의 입력 기여도 측정 기술은 이미지 외에도 다양한 예측 모델에 적용돼 모델의 예측에 대한 신뢰성을 높일 것으로 기대된다.
전기영 연구원은 "딥러닝 모델의 국소 지역에서 계산된 입력 기여도를 기반으로 상대적인 중요도가 낮은 입력을 점진적으로 제거하며, 이러한 과정에서 축적된 입력 기여도를 종합해 더욱 정확한 설명을 제공할 수 있음을 보였다ˮ라며 "딥러닝 모델에 대해 신뢰도 높은 설명을 제공하기 위해서는 입력 데이터를 적절히 변형한 상황에서도 모델 예측과 관련도가 높은 입력 특성에 주목해야 한다ˮ라고 말했다.
이번 연구는 2022년도 과학기술정보통신부의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받은 혁신성장동력 프로젝트 설명 가능 인공지능, 한국과학기술원 인공지능 대학원 프로그램, 인공지능 공정성 AIDEP 및 국방과학연구소의 지원을 받은 설명 가능 인공지능 프로젝트 및 인이지의 지원으로 수행됐다.
2022.11.23
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입을 수 있는 OLED로 소아 황달 치료기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 을지대학교 병원(김승연 교수, 임춘화 교수), 가천대학교(전용민 교수), 선문대학교(권정현 교수)와의 공동 연구를 통해 실제 직물 기반의 웨어러블 청색 OLED를 개발하고, 황달 질환을 앓는 신생아의 혈청에서 청색 OLED 광원에 의한 *빌리루빈 감소로 인한 황달 치료 효과를 확인했다고 22일 밝혔다.
☞ 빌리루빈: 혈액에서 산소를 공급해주는 적혈구가 수명을 다해 분해된 결과물로, 보통 간에 의해 해독되고 담즙으로 배설된다. 혈장 내 빌리루빈의 농도가 올라가면 피부와 눈의 흰자위가 누런색을 띠는 황달 증상이 나타난다. 신생아는 수명이 짧은 적혈구를 갖고 있으나 간 대사가 미숙해 빌리루빈을 많이 생산한다.
최경철 교수 연구실의 최승엽 박사, 가천대학교 의공학과 전용민 교수, 선문대학교 권정현 교수가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 첨단 과학기술 분야의 국제 저명 학술지인 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)'에 지난 10월 30일 게재되었고, 속 표지 논문으로 선정됐다.
신생아의 황달 치료는 광선 요법, 약물 투여, 교환 수혈 등 다양한 방법으로 시행된다. 이 중 광선 요법은 체내에 축적된 빌리루빈을 빛에 노출해 변형시켜 체외로 방출하는 안전하고 효과적인 치료 방법이다. 대부분의 신생아 황달은 광선 요법으로 치료할 수 있어 가장 널리 활용되고 있다.
병원에서는 신생아의 혈액 내 빌리루빈 농도가 치료 범위를 초과하면 신생아를 신생아 집중치료실(NICU)에 입원시켜 인큐베이터의 스탠드에 장착된 청색 LED의 빛으로 치료한다. 이 방법은 신생아 황달 증상을 완화하는 데 매우 효과적이지만 신생아를 부모로부터 격리하고 치료하는 동안 모유 수유 중단, 청색광에 의한 망막 손상 방지를 위해 신생아의 눈은 반드시 눈가리개로 완전히 가려야 하는 등의 문제와 더불어 기존에는 LED 기반 설치형 플랫폼이 사용돼 웨어러블 치료 적용에 한계가 있었다.
최경철 교수 연구팀은 황달 치료에 효과적인 470nm(나노미터) 파장의 고출력 고신뢰성의 청색 OLED를 사람이 착용 가능한 직물 위에 구현했으며, 직물과 같은 높은 유연성을 유지하는 옷 OLED 소아 황달 치료 플랫폼을 개발했다. 직물 기반의 청색 OLED는 4V 미만의 저전압에서도 황달치료에 충분한 출력(> 20 μW/cm2/nm)을 확보했을 뿐만 아니라 100시간 이상의 구동 수명, 35℃ 미만의 낮은 구동 온도, 물세탁 신뢰성, 2mm(밀리미터) 수준의 낮은 곡률 반경에서 1,000회 이상을 견디는 유연성 등의 신뢰성을 확보할 수 있었다.
이번 연구에서 470nm 파장을 갖는 청색 OLED를 신생아의 혈청에 조사했을 시, 3시간 이내에 황달 치료가 완료됐다고 판단되는 빌리루빈 수치(12 mg/dL)에 도달했으며, 기존 병원에서 활용되는 LED 황달 상용 치료기기 대비 균일하면서도 효과적인 황달 치료 성능을 연구팀은 확인했다.
공동 제1 저자인 최승엽 박사, 전용민 교수(가천대), 권정현 교수(선문대)는 "이번 연구를 통해 실제 신생아가 착용해 황달 치료가 가능한 성능 및 신뢰성을 갖는 섬유 기반의 청색 OLED 개발에 성공했다ˮ며 "설치형 LED 치료기기의 단점을 보완하며 더욱 균일한 효과를 기대할 수 있는 웨어러블 황달 치료 기술이 상용화될 수 있는 기반을 마련했다ˮ고 말했다.
최경철 교수는 "OLED 분야는 우리나라가 최고 기술을 보유하고 있지만, 중국의 기술 추격이 예사롭지 않은 이 시점에, OLED의 다양한 응용 기술을 개발하는 것이 중국과의 OLED 기술격차를 더 벌릴 수 있고, OLED 응용 중, 직물 위 OLED 기반 웨어러블 의료 기술개발로 바이오 헬스케어 시대에 맞는 OLED 응용의 새로운 시장을 개척해, 우리나라의 OLED 기술이 계속 선두를 유지하기를 바란다ˮ라고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 선도연구센터 사업의 지원으로 수행됐다.
2022.11.22
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김소영 · 박정영 교수, 한국과학기술한림원 신임 회원 선출
우리 대학 김소영(과학기술정책대학원) · 박정영(화학과) 교수가 한국과학기술한림원의 2023년도 정회원으로 선출됐다. 20일 과기한림원은 5개 분야 28명을 2023년도 정회원으로 선출했다고 밝혔다. 과기한림원의 정회원은 과학기술 분야에서 20년 이상 활동하며 선도적인 연구 성과로 해당 분야의 발전에 현저히 공헌한 과학기술인을 대상으로 한다. 책임저자(corresponding author, 교신저자)로서 발표한 대표 논문 10편의 수월성 및 독창성, 학문적 영향력과 기여도 등의 중점 평가를 포함해 3단계에 걸친 엄정한 심사를 통해 선정한다.
김소영 과학기술정책대학원 교수는 정책학부에 선출되었으며, 신임 정회원 28명 중 유일한 여성이다.
김 교수는 국제정치경제학 전공으로 국제 학술지인 International Organization에 단독 저자 논문을 게재했다. 이후, 연구개발정책·신기술거버넌스 등으로 연구 분야를 확장해 Global Environmental Politics, Science and Public Policy 등의 학술지를 비롯해 올 6월 Nature에 국내 과학정책 연구자 중 최초로 한국의 기초과학에 대한 서신을 게재했다.
그뿐만 아니라, 기획재정부 재정정책자문위원·산업통상자원부 사용후핵연료정책재검토 위원장 등으로 활동했으며, 과기정통부 R&D 관련 10여 개 위원회에서 정부 R&D 정책 고도화에 직간접적으로 기여했다.
이학부에 선출된 박정영 교수는 박정영 화학과 교수는 현재 IBS 나노물질 화학반응 연구단 부연구단장을 겸하고 있다. 표면화학 및 나노촉매 분야 분야의 거장으로 관련 분야 총 290편 이상의 논문과 저서를 게재했다. 다양한 표면화학적 분석을 바탕으로 준결정, 반도체, 그래핀, 산화물 등의 다양한 모델시스템에서의 우수한 연구 성과를 배출해 국제적인 학술지 Science에 주저자로 논문을 4회(2005년, 2006년, 2011년, 2018년) 게재됐다.
특히, ▴핫전자를 촉매와 에너지 전환에 이용하는 촉매 나노다이오드 세계 최초로 개발 ▴이종금속 위의 핫전자 세계 최초 측정 ▴액상 화학반응 중 핫전자 최초 측정 ▴핫전자 플라즈모닉 태양전지 최초 개발 등의 탁월한 연구 업적을 통해 핫전자화학 및 촉매전자학이라는 독창적인 분야를 창출했다. 김소영 교수와 박정영 교수의 입회식은 내년 1월 13일에 개최될 예정이며, 한국과학기술한림원은 온라인 생중계를 통해 신임회원들의 연구 업적을 소개할 계획이라고 밝혔다.
2022.11.21
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