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대전 방산 특화 개발연구소 구축으로 첨단 드론 연구 본격화
우리 대학 기계공학과 윤용진 교수 총괄연구팀이 지난해 12월 말 대전 방산혁신클러스터사업 중 하나인 총 사업비 129.5억 원을 지원받는‘방산 특화 (첨단 드론) 개발연구소 구축 및 운영’사업에 최종 선정됐다고 13일 밝혔다.
대전 방산혁신클러스터사업은 전담기관인 국방기술진흥연구소에서 수행하며 2026년까지 490억 원 (대전광역시 245억, 방위사업청 245억)을 투입하여 ▲드론 분야 지역특화 로드맵 수립 ▲방산특화 개발 연구소 구축 ▲드론특화 개발비 지원 ▲ 드론 분야 기술 사업화 지원 ▲시험장비 구축 및 지원 ▲ 드론 분야 신규진입 및 창업 지원 등의 핵심사업을 통해 방산 중소·벤처기업 성장을 전주기로 지원하는 사업이다.
전 세계적으로 첨단 드론 개발에 대한 관심이 증가하고 있어 미래지향적이며 발전적인 드론 연구 및 개발을 위해, 방산 특화(첨단 드론) 개발연구소는 대전지역 정부출연 연구기관 및 교육기관의 우수한 과학기술 인프라를 기반으로 첨단 드론에 특화된 핵심·소재·부품 개발에 필요한 연구 환경을 조성해나갈 방침이다.
본 사업을 통해 개발 예정인 첨단 드론은 초소형 나노 드론(Nano drone)과 다양한 험지에 착륙 가능한 형상 변형 드론(Transformable drone)이다. 선진국과 상당한 기술 격차가 있는 초소형 나노 드론의 주요 소재 및 부품 국산화와 다양한 임무를 수행할 수 있는 형상 변형 드론 개발을 목표로 하고 있다.
또 첨단 드론 산업과 관련한 대전 소재 중소기업들이 자발적으로 참여해 정보와 지식을 공유하고 시너지 효과를 창출하는 협력체계를 구축할 계획이다.
특히 지역중소기업과 협업을 통한 선도 연구를 시작으로 드론특화형 전문인력 양성과 혁신적인 개발 기술 제공, 양질의 신산업 및 일자리 창출로 이어지는 첨단 드론 개발 생태계를 구축해 드론 산업 미래시장 주도기술 확보에 기여하는 것이 이번 협력의 장기적인 목표다.
방산 특화(첨단 드론) 개발연구소 구축 및 운영 사업의 성공적인 추진을 위해 KAIST (드론특화 방산 개발연구소장 윤용진 교수, 기계항공공학부 학부장 김정 교수, 을지연구소 소장 정재원 교수 외 2명) 와 공동연구 개발에 충남대학교, 드론 및 지역 중소기업에 대한 이해도가 높은 대전 테크노파크가 참여기관으로 협력하여 사업을 수행한다.
KAIST, 충남대학교, 대전 테크노파크는 이를 위해, ▲연구 협력기반 조성을 위한 상호 인력교류 ▲공동 연구 및 기술 개발을 위한 정보 공유와 학술 교류 ▲첨단 드론 개발 기술 및 동향 등에 대한 사업화 모델 구축·운영 등 다양한 분야에서 협력하기로 했다.
윤용진 교수는“본 사업을 통해 K-방산의 최첨단 드론 단순 개발뿐만 아니라 수출 증대 효과도 기대할 수 있기 때문에 효율적인 사업 추진을 통해 최대한의 성과를 도출해 내겠다”고 말했다.
2023.03.13 조회수 2788 -
생명화학공학과 이재우 교수, 미국화학공학회 석학회원(AIChE Fellow) 선임
우리 대학 생명화학공학과 이재우 교수가 미국화학공학회 (AIChE) 2023년 석학회원 (Fellow)으로 선임됐다고 10일 밝혔다.
미국화학공학회(AIChE)는 세계 최고 권위의 화학 및 생물공학, 소재, 공정, 환경, 에너지 분야 학회다. 110여 개국에서 6만 명에 이르는 회원을 보유하고 있다. 이중 석학회원(Fellow)은 대부분이 미국의 저명한 학자들과 소수의 외국기관 회원으로 구성되며 탁월한 개인 연구업적 및 봉사 실적, 전문 분야 총괄 경력 등 4개 이상의 평가 기준 심사를 거쳐 선정한다.
우리 대학 생명화학공학과 소속으로 2012년 이상엽 연구부총장이, 2013년 이재형 겸직교수(現 USC 석좌교수)가 AIChE 석학회원으로 선임된 후 10년 만에 이재우 교수가 2023년 AIChE 석학회원으로 선임됐다. 따라서 현재 국내에 AIChE 석학회원으로는 3명의 KAIST 교수들이 선임되어 있다.
이재우 교수는 최근 1기압 이하의 이산화탄소가 포함된 배출가스를 부가가치 높은 탄소 재료로 전환하는 공정기술과 케미컬 루핑 공정을 통한 이산화탄소 활용 및 수소생산기술, 반응/분리 공정 직접화 기술들을 개발한 공로를 인정받아 석학회원으로 선정됐다.
이 교수는 서울대학교 화학공학과에서 학사/석사학위를 마치고, 쌍용정유(現 에스오일)에서 공정 디자인 연구자로 다양한 현장경험을 거친 후 미국 카네기 멜론(Carnegie Mellon) 대학 화학공학과에서 박사를 취득했다. 그 이후 독일 아헨공대에서 알렉산더 본 홈볼트 리서치 펠로우(Alexander von Humboldt Research Fellow)로 연구를 수행한 후 뉴욕시립대학(CCNY, CUNY)에 2001년에 조교수로 부임해 2010년 정교수로 승진했고 2012년부터 KAIST 생명화학공학과 교수로 부임해 후학들을 지도하며 탄소중립 및 에너지 시스템에 관련된 연구를 지속해오고 있다.
주요 수상으로는 ‘석명우수화공인상’(2016년)과 공학한림원 ‘2025년 미래 100대 기술’선정(2017년), 과학기술정보통신부 국가연구개발 우수성과 100선(2018년), ‘이수영 교수학습혁신 우수상’(2019년), 리서치 임팩트 어워드(Research Impact Award) (2022년), 그 외 기술혁신상 및 KAIST 공로상 등을 다수 수상한 바 있다.
현재는 기후변화에 대처하는 중요한 탄소중립 연구로 기초적인 원천기술 개발을 목적으로 한 분산형저탄소수소생산 선도연구센터(2022 과기정통부 ERC 선정)와 산업체 응용 부분에 관련된 기술을 개발하는 롯데케미칼-KAIST 탄소중립연구센터 소장으로 핵심 관련분야 연구를 이끌고 있다.
이재우 교수는 이산화탄소 및 다양한 온실가스를 유용한 화학제품으로 전환하는 공정기술에 관련된 연구를 수행할 예정이며, 이와 함께 저탄소 에너지 생산/공급하는 에너지 시스템 개발 및 에너지 소비와 공정 장치의 수를 대폭 줄일 수 있는 공정 집적화 연구를 수행해 지속가능한 산업 및 사회구현에 이바지할 계획이다.
2023.03.10 조회수 3264 -
기존 대비 50배 이상 압축 가능한 뉴크론 개발
희소 행렬에 해당하는 2억 건의 비디오 시청 내역을 10킬로바이트(KB) 크기로 성공적으로 압축할 수 있으며 기존 기술을 이용해 1기가바이트(GB)로 압축한 것보다도 압축으로 인한 정보 손실이 적은 기술이 개발됐다.
우리 대학 김재철AI대학원 신기정 교수 연구팀은 기존 대비 50배 이상 우수한 압축률의 희소 행렬 압축 기술인 뉴크론(NeuKron)을 개발했다고 9일 밝혔다.
희소 행렬이란 높은 비율의 원소가 0인 행렬을 의미하며, 전자상거래 구매 내역, 소셜 네트워크에서의 친구 관계, 문서와 단어 간 포함 관계 등 다양한 종류의 데이터가 희소 행렬 형태로 저장 및 활용된다. 예를 들어, 전자상거래 구매 내역의 경우, 행렬의 각 행이 각 구매자에 해당하고, 각 열이 각 상품에 해당하며, 각 원소는 해당 구매자가 해당 상품을 구매한 수량을 의미한다. 예를 들어, i행 j열 원소는, i번째 구매자가, j번째 상품을 구매한 수량에 해당한다. 각 구매자는 전체 상품 중, 일부만을 구매하기 때문에, 해당 행렬은 원소 대부분이 0인 희소 행렬이다.
실세계 데이터로부터 얻어진 대규모 희소 행렬을 효율적으로 다루기 위해서는, 압축 기술이 필수적이다. 예를 들어, 1억 명의 구매자와 1억 개의 상품으로 구성된 전자상거래 구매 내역의 경우, 행렬은 전체 구매자 수와 전체 상품 수의 곱에 해당하는 1경 개의 원소를 갖는다. 또한, 희소 행렬 압축은 많은 응용문제에 활용되고 있다. 예를 들어, 많은 추천시스템은 희소 행렬을 손실 압축한 뒤, 복원하는 과정을 통해, 각 구매자가 각 상품을 구매하고자 하는 의향을 추론한다. 또한, 이때의 복원 오차를 기반으로 이상 데이터를 탐지하고 교정하기도 하며, 매개 변수 행렬 압축을 통해서 인공지능 모델을 경량화하기도 한다.
신기정 교수팀은 희소 행렬의 압축률을 크게 개선할 수 있는 손실 압축 기술인 뉴크론을 개발했다. 뉴크론은 실세계 데이터에서 흔하게 발견되는 자기 유사성에 착안했는데, 자기 유사성이란 대상의 일부분을 확대해 볼 때, 대상의 전체와 닮은 패턴이 나타나는 성질을 의미한다. 뉴크론은 크게 세 가지 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는, 행렬이 자기 유사적인 구조를 가질 수 있도록 행과 열을 재배열하는 것이며, 두 번째 단계는, 재배열된 행렬을 재귀적으로 분해하는 과정을 통해, 행렬의 각 원소를 위치 수열로 인코딩하는 것이다. 마지막 단계는 각 위치 수열을 입력으로 행렬의 원소값을 추론하는 순환신경망을 학습하는 것이다. 이때, 순환신경망은 행렬의 자기 유사성을 기반으로 정확한 추론을 수행한다.
신기정 교수팀의 뉴크론 기술은 희소 행렬뿐 아니라, 희소 텐서의 압축에도 적용할 수 있다. 행렬이 행과 열로 구성된 2차원 데이터라면, 텐서는 행렬을 3차원 이상으로 일반화한 것이다. 예를 들어, 3차원 텐서는 행렬을 수직으로 쌓은 형태이다. 실제로 행렬과 텐서를 포함 10개의 실세계 데이터 세트를 사용해 검증한 결과, 동일 복원 오차 하에서, 뉴크론은 기존 기술 대비 50배 이상 우수한 압축률을 보였다.
우리 대학 김재철AI대학원 권태형 박사과정, 고지훈 석박사통합과정이 공동 제1저자, 전북대학교 정진홍 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 올해 5월에 미국 오스틴에서 열리는 미 컴퓨터협회 웹 학술대회(이하 ACM WWW)에서 발표될 예정이다. (논문 제목: NeuKron: Constant-Size Lossy Compression of Sparse Reorderable Matrices and Tensors) 올해 32회를 맞은 ACM WWW는, 웹 분야 최우수 학회로, 전 세계에서 해당 분야 전문가들이 참석해 최신 연구 성과를 공유한다.
신기정 교수는 "다양한 실세계 데이터 그리고 인공지능 모델의 매개 변수가 희소 행렬의 형태로 표현된다ˮ라며, "희소 행렬 압축 기술을 추천시스템, 이상 탐지, 인공지능 모델 경량화 등 다양한 분야에 활용 가능할 것으로 기대한다ˮ라고 설명했다.
한편 이번 연구는 정보통신기획평가원의 지원을 받은 강건하고 공정하며 확장 가능한 데이터 중심의 연속 학습 과제와 한국연구재단의 지원을 받은 부호화된 그래프 마이닝 과제의 성과다.
2023.03.09 조회수 2654 -
생생한 3차원 실사 이미지 구현하는 ‘메타브레인’ 개발
우리 대학 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 실사에 가까운 이미지를 렌더링할 수 있는 인공지능 기반 3D 렌더링을 모바일 기기에서 구현, 고속, 저전력 인공지능(AI: Artificial Intelligent) 반도체*인 메타브레인(MetaVRain)’을 세계 최초로 개발했다고 7일 밝혔다.
* 인공지능 반도체 : 인식·추론·학습·판단 등 인공지능 처리 기능을 탑재하고, 초지능·초저전력·초신뢰 기반의 최적화된 기술로 구현한 반도체
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 GPU로 구동되는 기존 레이 트레이싱 (ray-tracing)* 기반 3D 렌더링을 새로 제작된 AI 반도체 상에서 인공지능 기반 3차원으로 만들어, 기존의 막대한 비용이 들어가는 3차원 영상 캡쳐 스튜디오가 필요없게 되므로 3D 모델 제작에 드는 비용을 크게 줄이고, 사용되는 메모리를 180배 이상 줄일 수 있다. 특히 블렌더(Blender) 등의 복잡한 소프트웨어를 사용하던 기존 3D 그래픽 편집과 디자인을 간단한 인공지능 학습만으로 대체하여, 일반인도 손쉽게 원하는 스타일을 입히고 편집할 수 있다는 장점이 있다.
*레이 트레이싱 (ray-tracing): 광원, 물체의 형태, 질감에 따라 바뀌는 모든 광선의 궤적을 추적함으로써 실사에 가까운 이미지를 얻도록 하는 기술
한동현 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 지난 2월 18일부터 22일까지 전 세계 반도체 연구자들이 미국 샌프란시스코에 모여 개최한 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다. (논문번호 2.7, 논문명: 메타브레인: A 133mW Real-time Hyper-realistic 3D NeRF Processor with 1D-2D Hybrid Neural Engines for Metaverse on Mobile Devices (저자: 한동현, 류준하, 김상엽, 김상진, 유회준))
유 교수팀은 인공지능을 통해 3D 렌더링을 구현할 때 발생하는 비효율적인 연산들을 발견하고 이를 줄이기 위해 사람의 시각적 인식 방식을 결합한 새로운 컨셉의 반도체를 개발했다. 사람은 사물을 기억할 때, 대략적인 윤곽에서 시작하여, 점점 그 형태를 구체화하는 과정과 바로 직전에 보았던 물체라면 이를 토대로 현재의 물체가 어떻게 생겼는지 바로 추측하는 인지능을 가지고 있다. 이러한 사람의 인지 과정을 모방하여, 새롭게 개발한 반도체는 저해상도 복셀을 통해 미리 사물의 대략적인 형태를 파악하고, 과거 렌더링했던 결과를 토대로, 현재 렌더링할 때 필요한 연산량을 최소화하는 연산 방식을 채택하였다.
유 교수팀이 개발한 메타브레인은 사람의 시각적 인식 과정을 모방한 하드웨어 아키텍처뿐만 아니라 최첨단 CMOS 칩을 함께 개발하여, 세계 최고의 성능을 달성하였다. 메타브레인은 인공지능 기반 3D 렌더링 기술에 최적화되어, 최대 100 FPS 이상의 렌더링 속도를 달성하였으며, 이는 기존 GPU보다 911배 빠른 속도다. 뿐만아니라, 1개 영상화면 처리 당 소모에너지를 나타내는 에너지효율 역시 GPU 대비 26,400배 높인 연구 결과로 VR/AR 헤드셋, 모바일 기기에서도 인공지능 기반 실시간 렌더링의 가능성을 열었다.
연구팀은 메타브레인의 활용 예시를 보여주고자, 스마트 3D 렌더링 응용시스템을 함께 개발하였으며, 사용자가 선호하는 스타일에 맞춰, 3D 모델의 스타일을 바꾸는 예제를 보여주었다. 인공지능에게 원하는 스타일의 이미지를 주고 재학습만 수행하면 되기 때문에, 복잡한 소프트웨어의 도움 없이도 손쉽게 3D 모델의 스타일을 손쉽게 바꿀 수 있다. 유 교수팀이 구현한 응용시스템의 예시 이외에도, 사용자의 얼굴을 본떠 만든 실제에 가까운 3D 아바타를 만들거나, 각종 구조물들의 3D 모델을 만들고 영화 제작 환경에 맞춰 날씨를 바꾸는 등 다양한 응용 예시가 가능할 것으로 기대된다.
연구팀은 메타브레인을 시작으로, 앞으로의 3D 그래픽스 분야 역시 인공지능으로 대체되기 시작할 것으로 기대한다며, 인공지능과 3D 그래픽스의 결합은 메타버스 실현을 위한 큰 기술적 혁신이라는 점을 밝혔다.
연구를 주도한 KAIST 전기및전자공학부 유회준 교수는 “현재 3D 그래픽스는 사람이 사물을 어떻게 보고 있는지가 아니라, 사물이 어떻게 생겼는지를 묘사하는데 집중하고 있다”라며 “이번 연구는 인공지능이 사람의 공간 인지 능력을 모방하여 사람이 사물을 인식하고 표현하는 방법을 차용함으로써 효율적인 3D 그래픽스를 가능케 한 연구”라고 본 연구의 의의를 밝혔다. 또한 “메타버스의 실현은 본 연구에서 보인 것처럼 인공지능 기술의 혁신과 인공지능 반도체의 혁신이 함께 이루어질 것”이라 미래를 전망하였다.
데모 동영상 유튜브 주소: https://www.youtube.com/watch?v=m-aqnZhALv0
2023.03.07 조회수 3297 -
천조분의 일 안정성 가진 6G 테라헤르츠파 생성 기술 개발
차세대 6G 무선통신, 양자 분광 기술, 나아가 군용 레이더 기술을 실현하고, 6G 통신 기기 간 주파수 표준으로 이용될 수 있는 넓은 대역의 테라헤르츠파* 응용 기술이 개발되어 획기적인 성능 향상을 가져올 것으로 예상된다.
*테라헤르츠파(THz): 밀리미터파와 광파 사이(100기가헤르츠(GHz) ~ 3테라헤르츠(THz))에 해당하는 전자기파
우리 대학 기계공학과 김승우, 김영진 교수 공동연구팀이 차세대 6G 이동통신 대역으로 알려진 테라헤르츠 대역에서 세계 최고 수준의 안정도를 가지는 초안정 테라헤르츠파 생성 원천기술을 개발했다고 3일 밝혔다.
차세대 테라헤르츠파 기술을 선점/선도하기 위해서는, 핵심 테라헤르츠 소자들에 대한 개발, 평가 및 선점이 필수적이다. 하지만, 테라헤르츠 전송, 변조 및 검출 소자들에 대한 평가를 수행할 수 있는, 초안정 표준급 테라헤르츠 신호 생성에 어려움이 있어, 이러한 핵심 소자들에 대한 접근에 지금까지 제한이 존재해 왔다.
기존의 테라헤르츠파 생성 방식은 상대적으로 낮은 주파수 안정도를 가지는 마이크로파 원자시계에 기반한 것으로, 최근 개발된 광 시계와 비교하여서는 수천 배 이상 낮은 안정도를 보여 왔다.
이를 극복하기 위해, 연구팀에서는 천조분의 일(1/1,000,000,000,000,000)의 안정도를 가지는 매우 정밀한 광주파수 대역의 시간 표준을 안정화하는 펨토초 레이저 광빗*으로부터 두 개의 레이저를 추출/합성해 테라헤르츠파를 생성했다. 이 과정에서 연구팀은 다양한 잡음을 면밀히 분석하고, 광빗의 우수한 안정도를 유지하기 위해 잡음 보상/제어 기술을 개발했다. 이후, 광빗의 넓은 대역폭 특성을 활용하여 테라헤르츠파를 생성했으며, 전대역에서 시간 표준 수준의 안정도(천조분의 일)를 가지는 것을 실험적으로 검증했다. 이는 세계 최고 수준의 광 시계 안정도를 테라헤르츠 대역에서도 새로이 실현할 수 있음을 의미한다.
*펨토초 레이저 광 빗: 시간/주파수 표준으로 활용할 수 있는 광대역(수백만 개의 주파수의 중첩) 레이저, 빛의 스펙트럼이 머리빗과 닮았다 하여 붙여진 이름이다.
우리 대학 기계공학과 졸업생 신동철 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 2월 11일 게재됐다. (논문명: Photonic comb-rooted synthesis of ultra-stable terahertz frequencies)
이 기술은 광 시간 표준에 기반한 세계 최고 수준의 초안정 테라헤르츠파를 생성할 수 있어, 차세대 6G 통신 대역에서 초고속 통신을 실현하고, 6G 통신 기기 간 주파수 표준으로 이용될 수 있다. 또한, 생성한 테라헤르츠파는 밀리헤르츠(mHz) 수준의 정확도로 실시간 변조 가능하다는 것을 검증했다.
주저자인 신동철 박사는 "펨토초 레이저 광빗을 매개로 한 테라헤르츠 생성 기술 개발을 통해 세계 최고 수준의 광 시계 안정도를 테라헤르츠 영역으로 확장할 수 있음을 실험적으로 검증했다ˮ며 "차세대 6G 무선통신 대역에서 가장 우수한 안정도를 선점한 것에 의미가 있고 테라헤르츠 핵심 소자 평가 등에 응용돼 테라헤르츠 대역 표준 확립에 도움될 것이다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 과학기술분야 기초연구사업-개인연구사업- 리더연구(국가과학자)지원을 받아 수행됐다.
2023.03.03 조회수 2780 -
반도체 소자 내의 복잡한 움직임을 관측할 수 있는 초고속 카메라 개발
우리 대학 김정원 교수 연구팀이 반도체 소자 내의 미세 구조와 동적 특성을 고해상도로 측정할 수 있는 초고속 카메라 기술을 개발하였다고 밝혔다.
기존에는 볼 수 없었던 반도체 소자 내에서의 빠르고 불규칙적인 복잡한 움직임을 이제 초고속 카메라로 관측할 수 있게 되었다.
기계공학과 나용진 박사가 제 1저자로 참여하고 기계공학과 유홍기, 이정철 교수팀 및 한국표준과학연구원(KRISS) 서준호, 강주식 박사팀이 참여한 공동연구팀의 이번 논문은 국제학술지 ‘빛: 과학과 응용(Light: Science & Applications)’ [IF=20.257] 2월 15일 字에 게재됐다. (논문명: Massively parallel electro-optic sampling of space-encoded optical pulses for ultrafast multi-dimensional imaging)
최근 마이크로 및 나노 소자들의 복잡도와 기능성이 급격하게 향상됨에 따라 이들 소자 내의 미세 구조와 동적인 움직임을 실시간으로 정확하게 측정해야 할 필요성이 급증하고 있다. 미세 구조 측정 측면에서는 다양한 3차원 집적회로와 소자들의 발전으로 더 큰 웨이퍼 영역에 대해 더 높은 분해능 및 측정속도를 가지는 계측 기술이 반도체 산업에서 중요해지고 있다. 한편 동적 특성의 측정은 마이크로 및 나노 소자 내에서의 물리현상들을 이해하고 다양한 응용 분야들로 발전시키는 데 중요하다. 특히 다양한 역학 현상의 관측을 위해서는 더 높은 해상도, 더 빠른 측정속도 및 더 큰 측정범위를 필요로 하지만 기존의 측정 기술들은 여러가지 한계들을 가지고 있었다.
이번 연구는 기존의 한계를 극복한 새로운 초고속 카메라 기술을 개발하였다. 100펨토초(10조분이 1초) 정도의 매우 짧은 펄스폭을 가지는 빛 펄스를 1000개 이상의 다른 색을 가지는 펄스들로 쪼갠 후, 각기 다른 색을 가진 펄스들을 이용하여 서로 다른 공간적 위치에서의 높낮이를 정밀하게 측정할 수 있는 기술이다. 구현한 기술은 초당 2.6억개의 픽셀들에 대한 높낮이의 차이를 최고 330피코미터(30억분의 1미터) 수준까지 측정할 수 있을 정도로 빠르고 정밀하다. 연구팀은 이를 이용하여 복잡한 3차원 형상을 고속으로 정밀하고 정확하게 측정할 수 있는 초고속 카메라 기능을 선보였고, 기존의 측정 기술로는 관측하기 어렵던 복잡하고 비반복적인 고속의 동역학 현상들을 성공적으로 관측할 수 있었다.
이번에 개발한 초고속 카메라 기술의 고속 형상 이미징 속도와 높은 공간 분해능을 이용하면 반도체 공정이나 3D 프린팅 과정을 실시간으로 모니터링하며 공정을 제어할 수 있어 점점 고도화 및 집적화 되는 공정의 수율을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 또한 다양한 진폭이 존재하면서 동시에 매우 빠른 순간 속도를 갖는 미세 구조의 움직임을 포착할 수 있음을 보여, 기존에 관찰하지 못했던 복잡한 비선형(nonlinear) 및 과도(transient)의 물리 현상들을 탐구하는 차세대 계측 기술로 발전할 수 있을 것으로 기대된다.
김정원 교수는 “이번 연구에서는 1차원적인 선 모양의 빛을 스캔해서 움직이는 방식으로 2차원 표면의 높낮이를 측정하였으나, 향후에는 2차원 표면의 높낮이를 스캔 없이 한번에 측정할 수 있는 방식으로 기술을 발전시킬 예정”이라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 중견후속연구, 선도연구센터, 기초연구실 및 중견연구 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.03.02 조회수 2703 -
암세포만 공략하는 스마트 면역세포 시스템 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 최정균 교수와 의과학대학원 박종은 교수 공동연구팀이 인공지능과 빅데이터 분석을 기반으로 스마트 면역세포를 통한 암 치료의 핵심 기술을 개발했다고 밝혔다. 이 기술은 키메라 항원 수용체(Chimeric antigen receptor, CAR)가 논리회로를 통해 작동하게 함으로써 정확하게 암세포만 공략할 수 있도록 하는 차세대 면역항암 치료법으로 기대가 모아진다. 이번 연구는 분당차병원 안희정 교수와 가톨릭의대 이혜옥 교수가 공동연구로 참여했다.
최정균 교수 연구팀은 수백만개의 세포에 대한 유전자 발현 데이터베이스를 구축하고 이를 이용해 종양세포와 정상세포 간의 유전자 발현 양상 차이를 논리회로 기반으로 찾아낼 수 있는 딥러닝 알고리즘을 개발하고 검증하는 데 성공했다. 이 방법론으로 찾아진 논리회로를 장착한 CAR 면역세포는 마치 컴퓨터처럼 암과 정상 세포를 구별하여 작동함으로써 부작용없이 암세포만 정확하게 공략하는 것이 가능하다.
바이오및뇌공학과 권준하 박사, 의과학대학원 강준호 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 '네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology)'에 지난 2월 16일 출판됐다. (논문명: Single-cell mapping of combinatorial target antigens for CAR switches using logic gates)
최근의 암 연구에서 가장 많은 시도와 진전이 있었던 분야는 바로 면역항암치료이다. 암환자가 갖고 있는 면역체계를 활용하여 암을 극복하는 이 치료 분야에는 몇 가지 방법이 있는데, 면역관문억제제 및 암백신과 더불어 세포치료 또한 해당된다. 특히, 키메라 항원 수용체를 장착한 CAR-T 혹은 CAR-NK라고 하는 면역세포들은 암항원을 인식하여 암세포를 직접 파괴할 수 있다.
CAR 세포치료는 현재 혈액암에서의 성공을 시작으로 고형암으로 그 적용 범위를 넓히고자 하는 중인데, 혈액암과 달리 고형암에서는 부작용을 최소화하면서 효과적인 암 살상 능력을 보유하는 CAR 세포 개발에 어려움이 있었다. 이에 따라 최근에는 한 단계 진보된 CAR 엔지니어링 기술, 즉 AND, OR, NOT 과 같은 컴퓨터 연산 논리회로를 활용해 효과적으로 암세포를 공략할 수 있는 스마트 면역세포 개발이 활발히 진행되고 있다.
이러한 시점에서, 연구진은 세포 단위에서 정확히 암세포들에서만 발현하는 유전자들을 발굴하기 위해 대규모 암 및 정상 단일세포 데이터베이스를 구축했다. 이어서 연구진은 암세포들과 정상세포들을 가장 잘 구별할 수 있는 유전자 조합을 검색하는 인공지능 알고리즘을 개발했다. 특히 이 알고리즘은, 모든 유전자 조합에 대한 세포 단위 시뮬레이션을 통해 암세포만을 특이적으로 공략할 수 있는 논리회로를 찾아내는데 사용되었다. 이 방법론으로 찾아진 논리회로를 장착한 CAR 면역세포는 마치 컴퓨터처럼 암과 정상 세포를 구별하여 작동함으로써 부작용은 최소화하면서도 항암치료의 효과는 극대화시킬 수 있을 것으로 기대된다.
제1 저자인 권준하 박사는 "이번 연구는 이전에 시도된 적이 없는 방법론을 제시했는데, 특히 주목할 점은 수백만개의 개별 암세포 및 정상세포들에 대한 시뮬레이션을 통해 최적의 CAR 세포용 회로들을 찾아낸 과정이다ˮ라며 "인공지능과 컴퓨터 논리회로를 면역세포 엔지니어링에 적용하는 획기적인 기술로서 혈액암에서 성공적으로 사용되고 있는 CAR 세포치료가 고형암으로 확대되는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다"고 설명했다.ﾠ
이번 연구는 한국연구재단 원천기술개발사업-차세대응용오믹스사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.03.02 조회수 3069 -
유회준 교수, ISSCC 반도체 설계 최고 권위자로 선정
국제고체회로학회(International Solid-State Circuits Conference, 이하 ISSCC)는 세계 반도체올림픽이라고 불리며 70주년 기념식을 올해 2월 20일 미국 샌프란시스코 메리어트 호텔에서 개최했다.
우리 대학 전기및전자공학부 유회준 교수가 63편의 논문을 발표한 실적으로 동양인으로서 유일하게 톱5에 들어 최다 논문 발표자로 선정되었다고 1일 밝혔다.
유 교수는 ISSCC의 설립 41년이 지난 1995년에 현대전자(現 SK하이닉스)에서 세계 최초로 256M SDRAM을 개발한 뒤 이를 동 학회에서 한국 최초 논문을 발표한 바 있다. 이후 유 교수 연구팀은 KAIST로 옮겨 2000년부터 2023년까지 62편의 논문을 발표하여 동 학회에서 총 63편의 논문을 발표했다.
1996년에 유 교수가 집필한 `DRAM의 설계'라는 책은 삼성전자나 하이닉스 기술자들의 필독서로 활용됐다. 또한, 동 학회에서 DRAM 관련 반도체에 대해 5편, 바이오메디컬용 반도체 및 저전력 무선 통신용 칩에 대해 총 26편, 증강현실(AR)용 웨어러블 반도체에 대해 총 14편 발표했다. 특히 2008년부터 인공지능 반도체를 연구하기 시작해 2014년 세계 최초로 DNN 가속기를 발표하는 등 올해까지 총 18 편의 인공지능(이하 AI) 반도체 관련 연구 결과를 동 학회에서 발표했다. 아울러, 아시아 교수로는 최초로 2019년 AI 반도체에 관련한 ISSCC 기조강연자로 초청되기도 하였다.
올해는 특히 트랜지스터의 발명 75주년이기도 한데 이를 기념하기 위해 국제전기전자공학회 (IEEE) 전자소자학회/고체회로학회 (EDS/SSCS) 에서 10인의 대표강연자를 선정하여 세계 순회 강연을 계획 중에 있으며 이 중 1인으로 유 교수가 선정됐다. 또한 올해는 모든 반도체 제조에 이용되는 모스펫(이하 MOSFET)발명 60주년이기도 한데 MOSFET의 발명자인 강대원 박사를 기리는 강대원 상을 올해 2월 14일에 한국반도체 학술대회에서 수상하기도 했다.
올해 ISSCC 학회에서는 DRAM을 이용한 지능형 반도체(이하 PIM 반도체)인 다이나플라지아(DynaPlasia), 뉴로모픽 반도체인 스파이크 인공신경망(SNN, Spike Neural Network)과 기존의 합성곱 인공신경망(CNN, Convolutional Neural Network)을 결합해 저전력으로 동작하는 상보 심층신경망(C-DNN), 그리고 3차원 영상 제작 및 가속의 혁명을 가져올 NeRF(Neural Radiance Fields) 가속 칩을 세계 최초로 개발해 총 3편의 혁신적인 새로운 연구 방향을 제시하는 논문들을 발표하여 매우 우수하다는 평가를 받았다.
유 교수의 연구 결과에 대해 일본 동경대 전자공학과 학과장인 타케우치 교수는 "항상 새로운 방향을 제시하는 연구를 발표하는 것이 존경스럽다"고 했으며 미국 MIT 공대 학장인 아난싸 찬드라카산 교수는 "끊임없이 좋은 연구 결과를 내는 그 비결을 알고 싶다"며 찬사를 보내고 있다.
유 교수의 연구 결과는 삼성전자에 기술이전 되기도 했고, 특히 5개의 국내 대표 AI 반도체 벤처 창업들이 있다. 이중 `리벨리온'은 최근 챗GPT용 가속 인공지능 칩인 아톰칩(ATOM)을 개발해 KT와 함께 상용화를 하고 있으며 `모빌린트'는 자동차용 인공지능 칩을 개발하여 2023년 CES에서 선보이기도 했다.
유회준 교수는 2022년 6월에 과기정통부의 지원으로 PIM반도체 설계연구센터(AI-PIM)을 KAIST에 설립해 한국의 PIM반도체 연구의 허브로서 한국 메모리 산업, 시스템 반도체 기술의 업그레이드와 미래 도약 발판을 위해 아직도 왕성한 연구 의욕을 불태우고 있다.
2023.03.02 조회수 2903 -
방사선에도 문제없는 초저에너지 메모리 최초 개발
지상에서 잘 동작하던 반도체 메모리가 우주나 비행기 안에서 갑자기 오동작을 일으키는 일이 있는데, 이는 고고도에 존재하는 방사선 때문이다. 이 뿐만 아니라, 최근 자율 주행 운송 수단과 같이 사람의 안전이 중요한 장치에 사용되는 반도체 메모리도 대기 방사선에 의해 오동작할 확률이 있다는 연구 결과들이 보고되면서 방사선에 대해 높은 안정성을 갖는 메모리 소자의 중요성이 점차 증가하고 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 윤준보 교수 연구팀이 나노종합기술원(원장 이조원) 강민호 박사와의 협업을 통해 우주 부품 수준의 내방사선 특성을 가지면서도 일반적인 비휘발성 플래시 메모리보다 30,000배 이상 프로그래밍 에너지가 낮은 나노 전자 기계식 비휘발성 메모리 소자를 세계 최초로 개발했다고 28일 밝혔다.
전기및전자공학부 이용복 박사과정이 제1 저자로 수행한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)' 2023년 1월호에 출판됐다. (논문명: Sub-10 fJ/bit radiation-hard nanoelectromechanical non-volatile memory). (Impact Factor : 17.690). (https://www.nature.com/articles/s41467-023-36076-0)
반도체 메모리 소자들은 동작 원리상 근본적으로 방사선에 취약해, 이를 보완하기 위해서는 복잡한 회로나 추가적인 데이터 프로세싱을 수반하는데 그 과정에서 많은 에너지가 소모된다. 즉, 일반적인 반도체 메모리 소자들은 내방사선과 낮은 동작 에너지를 동시에 만족하는 것이 매우 어렵다는 것을 의미한다.
윤준보 교수 연구팀은 방사선에 원천적으로 강인한 특성을 가진 나노 전자 기계 기술(Nano Electro Mechanical System, NEMS)을 활용해 고에너지 방사선에도 강인할 뿐만 아니라 매우 낮은 프로그래밍 에너지를 가지고, 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 유지할 수 있는 비휘발성 메모리 소자를 세계 최초로 개발했다.
연구팀은 반도체 메모리를 사용하는 대신, 나노 크기의 매우 작은 기계 구조에 전기 신호를 가함으로써 나노 기계 구조체가 실제로 움직여서 하부 전극에 붙고 떨어지는 방식을 사용하였다. 또한, 매우 낮은 프로그래밍 에너지를 달성하기 위해 파이프-클립 스프링 구조와 구부러진 외팔보 구조로 구성된 상부 전극을 도입했으며, 특히 파이프-클립 모양의 나노 기계 구조에 전류를 가해 열을 내는 구동 방식을 통해 프로그램된 구조체가 초기 상태로 복구할 수 있도록 하여 반복적인 프로그램 동작에도 낮은 프로그래밍 에너지를 유지할 수 있도록 하였다.
연구진은 나노종합기술원의 반도체 장비·시설 인프라를 활용해 8인치 웨이퍼 수준의 대면적 기판에 신뢰적으로 소자를 제작했고, 제작한 나노 전자 기계식 비휘발성 메모리의 프로그래밍 에너지는 차세대 메모리들과 비교했을 때도 매우 낮은 수준이었다. 또한, 기계적인 움직임을 기반으로 하는 동작 방식 덕분에 고에너지 방사선 조사 후에도 누설 전류 증가, 동작 전압 변화, 비트 오작동 등의 성능 저하 없이 우수한 내방사선 특성을 보였다.
연구개발에 주도적으로 참여한 이용복 박사과정은 “이번 연구 결과는 연구팀이 보유한 나노 전자 기계 설계 기술과 나노종합기술원의 첨단 공정 기술이 만나 내방사선 특성과 낮은 동작 에너지 소모를 동시에 만족하는 비휘발성 메모리를 세계 최초로 구현했다는 점에서 중요한 의미를 가지고, 해당 기술은 우주 환경에서의 인공지능, 초안정성 자율주행 시스템 등 내방사선과 높은 에너지 효율성이 필요한 다양한 미래 응용 분야에서 핵심 기술이 될 것” 이라고 말했다. 또한, “세계 차세대 반도체 시장에서 우리나라가 메모리 원천 기술을 선도할 수 있도록 기여하고 싶다”며 앞으로의 계획을 밝혔다.
해당 기술과 관련해 미국, 중국, 대만, 한국 등에 6건의 특허가 출원돼 있다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단의 차세대지능형반도체기술개발사업과 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2023.02.28 조회수 2757 -
퓨처모빌리티 기술교류회 개최
우리 대학이 28일 대전 본원 학술문화관 일대에서 '2023 퓨처모빌리티 기술교류회'를 개최한다.우리 대학과 한국자율주행산업협회(이하, KAAMI), 한국자동차연구원(이하, KATECH)이 공동 주최하는 이번 행사는 한국의 미래 성장동력인 모빌리티산업의 발전과 글로벌 주도권 확보를 위해 마련됐다. 정부-산업계-선도대학-연구소 간의 견고한 협력의 장을 만들기 위해 모빌리티 분야의 제품·기술투어 및 네트워킹, 산학연 핵심기술 교류회, 스타트업 피칭 등 다양한 프로그램이 진행될 예정이다.
대전 본원 학술문화관 실내·외에서 진행되는 모빌리티 기술 및 제품이 전시에는 총 42개 팀이 참여한다. KAAMI에서는 18개의 모빌리티 관련 기업이 제품을 전시해 기술력을 자랑한다. 도심형 근거리 운송 콘셉트카, 자율주행 플랫폼 및 차량 등을 전시하고 자율주행 시뮬레이션 영상, 라이다 센서를 활용한 도로 교통 인프라 시스템 시연 등이 포함되어 있다. KATECH에서는 산업부 지원으로 개발된 자율셔틀, 자율수소버스, 수소택시의 차량 및 핵심부품을 공개한다.
우리 대학에서는 21개 연구팀이 최신 연구 기술을 공유한다. 전기및전자공학부에서는 자율주행 데이터에 활용할 수 있는 인공지능기술 중심으로 교통인프라 지능 제어기술, 통신 및 차량 레이더를 이용한 밀리미터파 백스케터*, 자율주행 데이터 수집, 첨단 모빌리티 기술 제품 등이 전시될 예정이다. * 밀리터리파 백스케터(mmWave backscatter): 초고주파 신호의 후방산란을 통해 통신하는 초저전력 통신기술
조천식모빌리티대학원에서는 인공지능 및 디지털트윈을 활용한 미래 자율주행 차량 기술과 교통운영 기술을 소개하고, 이를 체험할 수 있는 시스템을 전시할 예정이다.
또한, 10시부터는 미래 모빌리티 기술을 이끌어갈 우리 대학 재학생과 스타트업 및 관련 기업에서 기술 피칭을 진행한다. 이들은, 소형 전기 상용차의 안정성 강화·자동차 사이버 보안·인공지능 기반 차량 실내 모니터링 등에 관한 9개의 도전적인 연구 성과들을 소개할 예정이다.
오후 1시부터는 본격적인 산학연 교류를 위한 프로그램이 이어진다. 박동일 산업자원통상부 국장의 '미래자동차 산업정책 방향'과 기아 강주엽 상무의 '기아의 트랜스포메이션 전략' 기조 강연을 시작으로 산·학·연을 대표해 문희석 KAAMI 사무국장과 강준혁 KAIST 전기및전자공학부 학부장, 김현철 KATECH 부원장이 발표자로 나서 긴밀하고 전략적인 상호협력을 주제로 발표한다.
또한, 이광형 KAIST 총장, 조성환 한국자율주행산업협회장(現현대모비스 대표이사), 나승식 한국자동차연구원장이 모빌리티 산업 대도약을 위한 산학연 협력을 도모하기 위한 MOU도 체결한다.
두 번째 세션에서는 산학연이 연합한 네 개의 연구개발협력 그룹이 모빌리티 기술 현황 및 향후 발전 방향을 발표한다.
▴소프트웨어·인공지능 분야에서는 곽수진 KATECH 부문장이 '모빌리티 산업생태계 활성화를 위한 데이터 플랫폼 구축방안'을 주제로 발표한다. 곽 부문장은 순수 국내 기술 기반으로 완성한 레벨3 자율주행 기술이 포함된 수소전기버스와 운전자 개입 없이 대중교통 서비스를 제공하는 미래형 자율주행 셔틀 기술을 소개한다. 이와 함께 연구원이 자체 개발한 전자 아키텍처와 고성능 제어기를 바탕으로 재구성된 SDV* 실증차량 기술도 함께 다룬다. ** SDV(Software Defined Vehicle): 소프트웨어로 하드웨어를 제어하고 관리하는 자동차
▴미래 교통 인프라·반도체 분야에서는 김주영 KAIST 전기및전자공학부 교수(하이퍼엑셀 대표이사)가 '거대 모델-생성 인공지능(AI)으로의 대전환과 자율주행 반도체의 미래'를 주제 발표한다. 거대 모델 연산을 가속하기 위한 새로운 반도체 기술을 세계 최초로 제안하고 자율 주행차의 시각 인식, 사용자 멀티모달 인터페이스* 등에 적용할 수 있는 거대 모델을 전망한다. *** 멀티모달(multimodal interface): 음성, 제스처, 터치 등 생체 인식을 포함한 여러 가지 도구로 데이터의 입출력 하는 장치
또한, 김인희 KAIST 조천식 모빌리티대학원 교수가 '자율주행을 위한 메타버스의 역할'을 발표한다. 실제와 매우 유사한 환경을 구현한 메타버스 공간 안에서 자율주행차량, 일반차량, 보행자 등이 안전하게 공존할 수 있는 플랫폼 개발 성과를 소개한다.
▴로보틱스 분야에서는 노민균 KAIST 기계공학과 교수가 '미래 모빌리티와 전기모터'를 주제로 퓨처모빌리티를 위한 고효율 고출력밀도 전기모터 기술의 동향과 어플리케이션 특화형 구동기에 응용될 수 있는 자기부상 및 다자유도 모터 연구를 발표한다.
▴모빌리티 서비스 분야에서는 유민상 오토노머스에이투지 상무가 발제자로 나서 '자율주행 산업 동향과 상용화 전개 방향'을 주제로 다룬다. 유 상무는 완전자율주행(레벨4) 상용화에 대비한 대중교통과 물류산업의 정책 및 산업 전개와 체감형 마스*를 중심으로 국민의 일상에서 체험할 수 있는 자율주행 체험 사업 등을 소개한다. **** 마스(Mobility as a Service, MaaS): 서비스로서의 이동 수단
마지막 세션에서는 '글로벌 탑을 위한 퓨처모빌리티 발전방안'을 주제로 산학연 전문가들이 패널 토론을 진행한다. 이를 위해, 강주엽 기아자동차 상무와 자율주행 스타트업인 모라이 홍준 대표, 송세경 KAIST 산학협력중점교수, 문희석 KAAMI 국장, 김규옥 한국교통연구원 박사, 최재범 HL클레무브 실장이 전문가 패널로 참여해 청중 Q&A와 함께 열띤 토론을 전개한다.
퓨처모빌리티 산학연 기술교류회 조직위원회(위원장 강준혁 KAIST 전기및전자공학부 학부장, 문희석 KAAMI 사무국장, 이재관 KATECH 연구소장 이하 조직위)는 "산학연을 포함한 정·관계 간 상호 전략적 협력관계를 구축해 대한민국의 미래 모빌리티 산업이 대도약하고 글로벌 주도권을 선점할 수 있는 발판을 마련하기 위해 이번 산학연 기술교류회를 준비했다"라고 밝혔다.
강준혁 KAIST 조직위원장은 "올해 첫 행사를 시작으로 산학연이 연구개발로 협력할 수 있는 체계 및 분야별 연구개발협력 그룹을 만들어 정기적으로 교류하고 모빌리티 산업을 선도할 핵심기술개발과 전문인재 양성 프로그램을 도입해 매년 세계가 주목하는 기술교류회로 발전시켜 나가겠다"라고 전했다.28일 KAIST 대전 본원 학술문화관 일대에서 현장 진행되는 이번 행사는 유튜브 'KAIST 전기및전자공학부' 채널에서 주요 세션이 실시간 중계된다.
2023.02.24 조회수 2925 -
심현철 교수팀, 현대자동차와 자율주행 파트너십 체결
우리 대학이 현대자동차와 '고속 자율주행 기술 연구를 위한 파트너십' 계약을 23일 체결했다.
심현철 전기및전자공학부 교수팀과 체결한 이번 계약은 현대차가 우리 대학에 연구비를 지원하고, 우리 대학은 고속 자율주행 기술과 관련된 전문 지식과 경험 등을 공유하고 홍보에 협조하는 내용을 골자로 한다.
심 교수팀은 국내에 자율주행기술이 보편화되기 이전인 2009년부터 자율주행 연구를 시작한 국내 자율주행 1세대 연구실이다. 지난 15년여간 지속적인 연구를 통해 '2021 현대자동차그룹 자율주행 챌린지'에서 우승하고 과학기술정보통신부가 주최하는 '인공지능 그랜드 챌린지 제어지능부문'에서 2년 연속('19~'20)으로 우승해 국토부 및 과기부 장관 표창을 받는 등 무인 시스템 분야에서 두각을 나타냈다.
또한, 2021년에는 시속 300km가 넘는 속도로 달리는 고속 자율주행 차량 경주대회인 '인디 자율주행 챌린지(Indy Autonomous Challenge, 이하 IAC)'에 아시아 유일 팀으로 참가해 4위에 입상했다.
IAC와 이어지는 'CES 자율주행 챌린지'에도 2년 연속 아시아 유일팀으로 출전해 독일과 이탈리아 등 레이싱 강국의 연구팀과 대등하게 경쟁하며 국제적인 기술력을 인정받았다. 지난 1월 열린 대회 성과를 바탕으로 다음 열리는 대회의 출전권을 획득해 올해 6월 이탈리아 몬짜(Monza) 트랙에서 열리는 대회와 내년 CES 대회에도 계속 참가할 계획이다.
성낙섭 현대자동차 연구개발경영기획실장(상무)은 "이번 파트너십을 토대로 고속 자율주행에 관한 연구가 고속 차량뿐 아니라 일반 자율주행 차량의 안전성과 성능을 높이는 계기가 될 것을 기대한다"라고 말했다. 이어, "많은 어려움 속에서도 아시아에서 유일하게 세계 무대에 도전장을 내민 KAIST 심현철 교수팀의 고속 자율주행 기술 연구에 힘을 보태겠다"고 덧붙였다.
심현철 교수는 "2010년부터 국내 자율주행대회를 계속 개최하고 여러 대학의 연구를 지원해 국내 자율주행 기술 저변 확대를 위해 힘쓰고 있는 현대자동차의 후원을 받게 되어 영광이다"라고 소감을 밝히고 "향후 이탈리아와 미국에서 개최되는 대회에서는 이번 지원에 힘입어 더욱 좋은 성과를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있다"라고 소감을 밝혔다. 23일(목) 경기도 화성시 롤링힐스 호텔에서 열린 체결식에는 현대차 성낙섭 상무와 KAIST 심현철 전기및전자공학부 교수 및 연구진 등 주요 관계자들이 참석한 가운데 진행됐다.
2023.02.23 조회수 2557 -
KAIST 설명가능 인공지능 연구센터, XAI 기술 이해 저변을 넓히기 위한 튜토리얼 시리즈 개최
인공지능(AI) 기술 발전과 활용 분야가 확대되면서 다양한 AI 기반 서비스들이 등장하고 있다. 하지만 실제로는 어떤 원리로 작동하는지 이해하기 어려워 이용자 입장에서는 막연하게 느껴질 때가 많다. 이 같은 상황에서 국내 대표적인 설명가능 인공지능 연구그룹인 KAIST 설명가능 인공지능연구센터 (센터장 최재식 교수) 연구진이 지난 1월 26일부터 2월 16일까지 7회에 걸쳐 ‘설명가능 인공지능 (XAI, Explainable Artificial Intelligence)’ 알고리즘, 평가기법, 툴 등 XAI 분야의 주요 기술을 총망라하여 소개하는 튜토리얼 시리즈를 개최했다. 이 행사에는 관련 분야 연구자뿐만 아니라 AI 기술기반 제품을 개발 중인 기업(성남시 소재) 관계자 약 130여명이 신청하여 XAI에 대해 높아진 관심을 알 수 있었다. 센터장 최재식 교수는 “AI기술을 활용하는 산업에서 필수로 자리잡게 될 XAI 분야 기반 기술에 대한 교육 프로그램을 제공하여 유관 연구기관 및 기업들이 성과를 높이는 데에 기여하고자 한다”고 행사 취지를 밝혔다.
이번 KAIST XAI 튜토리얼 시리즈엔 KAIST 설명가능 인공지능연구센터 소속 석박사과정 연구원 총 11명과 센터장 최재식 교수, 그리고 초청 연사로서 박우진 교수(서울대 산업공학과), 서민준 교수(KAIST 김재철AI대학원) 등 국내외 전문가들이 강연을 담당해 △다양한 XAI 알고리즘 △XAI 알고리즘의 평가기법과 툴 △사용자 중심 XAI 인터페이스 △대규모 언어모델 기반 추론 기술로 최근 주목을 받고 있는 Chain of Thoughts 등을 주제로 발표했다.
‘설명가능 인공지능’이란 기계학습 및 딥러닝 모델이 내놓은 결과에 대해 왜 그런 결과가 나온 것인지를 사람이 이해할 수 있는 방식으로 설명해주는 기술이다. 예를 들어, 자율주행차가 주행 중 장애물을 발견하여 급정거를 했을 때 왜 그런 판단을 했는지 사람에게 설명할 수 있어야 한다. 그래야 사고 위험을 줄일 수 있고 오작동 시 책임 소재도 가릴 수 있다. 최근 딥러닝 알고리즘의 성능이 향상되고 있지만 아직까지는 사용자들이 내부 로직에 대해 이해할 수 있는 설명을 제공하는 기술까지 적용된 사례는 많지 않다. 앞으로 다양한 산업분야에서 인공지능 기술을 도입함에 따라 적용된 AI기술에 대한 신뢰성과 투명성을 담보하기 위해서 반드시 함께 제공되어야 하는 것이 설명가능 인공지능 기술이라고 볼 수 있다.
KAIST 설명가능 인공지능연구센터 (http://xai.kaist.ac.kr)는 사람중심인공지능 핵심원천기술개발(R&D)사업의 일환으로 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 후원으로 설립된 연구조직으로서 현재 KAIST 김재철AI대학원 성남연구센터에 자리잡고 있다. 튜토리얼 자료와 동영상은 KAIST 설명가능 인공지능연구센터 홈페이지에서 제공될 예정이다. (관련 문의: 김나리 교수(nari.kim@kaist.ac.kr))
2023.02.15 조회수 2908