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세계 최고 수준의 이벤트 카메라 기반 비디오 보간 기술 개발
비디오 보간은 비디오 사이의 새로운 프레임을 생성하여 프레임률을 높이고 비디오 내 부드러운 모션을 구현하는 기술이다. 전 세계적으로 많은 연구진이 RGB 카메라만을 사용하여 비디오 보간을 수행하였다. 하지만, 프레임 사이의 움직임 정보의 부재로 인하여 복잡한 상황에서 비디오 보간 성능의 한계를 지닌다. 특히, 현실적인 상황에서 발생하는 비선형적인 움직임에 대해서는 비디오 보간 성능이 크게 하락하는 문제점이 존재한다.
우리 대학 기계공학과 윤국진 교수팀은 인간의 시신경을 모방한 이벤트 카메라와 RGB 카메라를 동시에 사용할 수 있는 하이브리드 카메라 시스템을 구축하고 세계 최고 수준의 이벤트 카메라 기반 초고속 비디오 보간 기술을 개발했다. 본 연구는 기존의 비디오 보간 방법 대비 35% 이상의 세계 최고 성능을 달성하였고, 복잡하고 극심한 움직임 속에서도 높은 성능으로 30FPS 비디오를 10000FPS 이상의 초고속 비디오로 합성할 수 있다.
이벤트 카메라는 인간의 시신경을 모방한 카메라로서, 영상의 밝기 변화만을 감지한다. 이러한 특성으로 인하여 이벤트 카메라는 micro 초 단위의 시간 해상도와 높은 dynamic range의 정보를 제공하여 기존의 RGB 카메라가 가지지 못하는 장점을 가지고 있다. 따라서, 이벤트 카메라는 RGB video 프레임 사이의 정확한 움직임 정보를 포착할 수 있어 일반 RGB 카메라와 이벤트 카메라를 동시적으로 사용하면 정확도 높은 초고속 비디오를 생성할 수 있다.
기존의 이벤트 카메라 기반 비디오 보간 연구는 이벤트 카메라에서 나오는 이벤트 정보만을 사용하여 프레임 사이의 광학 흐름을 추정하거나 프레임 사이의 움직임을 근사하는 방법을 사용하였다. 하지만, 이벤트 정보는 공간적으로 희박하고 밝기 정보만을 기록하기 때문에 이벤트만을 사용한 광학 흐름 추정 방법의 결과가 좋지 못한 점을 연구팀은 주목했다. 이를 극복하기 위해 연구팀은 기존의 RGB 이미지와 이벤트 정보를 동시적으로 사용하는 이미지-이벤트 비대칭 양방향 움직임 추정 기법을 제안하였다. 이벤트는 풍부한 움직임의 궤적정보를 제공하는 장점과 이미지의 풍부한 시각 정보의 각 장점을 잘 융합하여 서로 다른 정보의 장단점을 보완 및 융합한 광학 흐름 추정 방법을 제안하여 그 우수성을 입증하였다.
또한, 설계 및 제작한 빔 스플리터 기반 이벤트-RGB 하이브리드 카메라 시스템을 사용하여 이벤트 카메라를 이용한 모션-기반 비디오 보간 기술 데이터셋을 구축하였다. 기존의 이벤트 카메라를 이용한 비디오 보간 데이터셋의 경우, 카메라 움직임이 존재하지 않는 문제와 낮은 프레임 레이트/해상도로 인하여 딥러닝 알고리즘의 학습 및 이벤트 카메라 기반 비디오 보간 기술 개발 및 평가에 한계점을 지닌다. 제안된 데이터셋의 경우 이벤트 카메라 기반 비디오 향상 연구 커뮤니티에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 예상된다.
이번 연구는 고품질의 높은 프레임률을 가지는 비디오 생성이 가능하여, 기존의 초고속 카메라로 비디오 촬영이 어려운 광량이 부족한 환경 및 아주 빠른 물체의 움직임을 분석이 필요한 여러 상황 등에서 널리 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 윤국진 교수 연구실의 김태우 박사과정(제1 저자), 채유정 박사과정(제2 저자), 장현걸 석사과정(제3 저자)이 참여하였고, 올해 캐나다 밴쿠버에서 6월 18일에 열릴 컴퓨터 비전 및 패턴인식 분야의 국제 저명학술지인 CVPR 2023(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)에 highlight 논문(2.5% acceptance rate)으로 게재될 예정이다.
이 연구는 중견 연구자개발 과제의 지원을 받아 수행되었다. 윤국진 교수 연구팀은 다년간 이벤트 카메라에 관련된 연구를 수행해오면서 이벤트 카메라를 이용한 여러 가지 컴퓨터 비전 분야에 핵심 연구 들을 수행하여 오고 있으며, 앞으로도 이벤트 카메라 연구 커뮤니티에 이바지하기 위하여 지속적인 연구를 수행할 예정이다.
※ 논문명 : Event-based Video Frame Interpolation with Cross-Modal Asymmetric Bidirectional Motion Fields
※ 저자 정보 : 윤국진 (KAIST, 교신저자), 김태우(KAIST, 제1 저자), 채유정(KAIST, 제2 저자), 장현걸(KAIST, 제3 저자) - 총 4명
2023.04.05
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챗GPT에 사용된 트랜스포머로 다공성 소재 예측
다공성 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.
김지한 교수 연구팀은 챗GPT(ChatGPT)에서 사용된 모델인 트랜스포머를 다공성 소재에 도입해 모든 성능을 예측할 수 있는 멀티모달 인공 신경망을 개발했다. 멀티모달은 사진(이미지)과 설명(자연어)같이 서로 다른 형태의 데이터를 함께 학습하며, 이는 인간과 비슷하게 입체적이고 종합적인 사고를 할 수 있도록 도와준다. 연구팀이 개발한 멀티모달 트랜스포머 (MOFTransformer)는 원자 단위의 정보를 그래프로 표현하고, 결정성 단위의 정보를 3차원 그림으로 전환 후 함께 학습하는 방식으로 개발했다. 이는 다공성 소재의 물성 예측의 한계점이었던 다양한 물성에 대한 전이 학습을 극복하고 모든 물성에서 높은 성능으로 물성을 예측할 수 있게 했다.
김지한 교수 연구팀은 다공성 소재를 위한 트랜스포머를 개발해 1백만 개의 다공성 소재로 사전학습을 진행했으며, 다공성 소재의 가스 흡착, 기체 확산, 전기적 특성 등의 다양한 소재의 물성을 기존의 발표된 머신러닝 모델들보다 모두 더 높은 성능으로 (최대 28% 상승) 예측하는 데 성공했고, 또한 논문으로부터 추출된 텍스트 데이터에서도 역시 높은 성능으로 예측하는 데 성공했다.
연구팀이 개발한 기술은 물질의 특성을 계산 및 예측하는 새로운 방법론을 제시했으며, 이를 통해 소재 분야에서 새로운 소재의 설계와 개발에 도움이 될 뿐만 아니라, 기존의 소재에 대한 깊은 이해를 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 더불어, 멀티모달 트랜스포머는 다공성 소재뿐만 아니라 다른 종류의 소재에도 확장 가능한 범용적인 모델이므로, 인공지능을 통한 소재 과학의 발전에 크게 이바지할 수 있을 것이다.
생명화학공학과 강영훈, 박현수 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)'에 지난 3월 13일에 게재됐다. (논문명: A multi-modal pre-training transformer for universal transfer learning in metal–organic frameworks)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원으로 국가 소재 연구 데이터 사업단, 그리고 한국연구재단 (NRF) 중견 연구자 지원 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.04.05
조회수 4145
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3차원 반도체 소자 구현할 나노 인쇄 기술 개발
최근, 나노 스케일의 물리/화학 센서부터 미터 스케일의 에너지 수확 소자까지, 전자 소자에 적용되는 소재 및 구조들의 형태가 점점 고도화되며 복잡한 형태로 발전해나가고 있다. 그에 따라 범용성이 높은 3차원 구조체 제작 기술의 개발에 많은 연구자들이 관심을 두고 있다.
우리 대학 기계공학과 박인규 교수와 한국기계연구원(KIMM) 정준호 전략조정본부장 공동연구팀이 `차세대 3차원 나노구조체 인쇄 기술'을 개발했다고 4일 밝혔다.
공동연구팀은 신축 기판 위 2차원 나노구조체의 안정적 구현과 인쇄될 기판의 표면 마이크로 구조 설계를 통해 3차원 나노구조체를 인쇄할 수 있음을 처음으로 선보였다.
기계공학과 안준성 박사후연구원이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 2023년 2월 온라인판에 출판됐다. (논문명: Nanoscale three-dimensional fabrication based on mechanically guided assembly)
현재 개발되고 있는 인쇄 방법 중, 기계적 좌굴을 이용한 인쇄 방식은 얇은 곡면 형태의 복잡한 3차원 형상을 높은 자유도로 제작할 수 있으면서 제작된 구조체를 원래의 형상으로 되돌릴 수 있다는 이점 덕분에 차세대 인쇄 기술로 주목을 받고 있다. 또한, 금속, 세라믹 등 다양한 재료와 소자에 적용할 수 있다는 점과 설계된 대로 정확하게 구현할 수 있다는 높은 프로그래밍 가능성을 이점으로 갖는다. 그러나 현재까지 개발된 기계적 좌굴 기반의 3차원 인쇄 기술은 2차원 구조체 전사 공정의 불안정성과 나노구조체 설계의 어려움으로 인해 마이크로 스케일보다 큰 3차원 구조체만 제작할 수 있다는 치명적인 한계를 갖고 있다.
최근에는 이를 해결하기 위해 전자빔 리소그래피 (electron beam lithography)를 이용해 2차원 형상을 구현하고 물에 녹는 접착 필름을 사용해 신축 기판 위에 3차원 구조체를 인쇄하는 기술 등이 개발되고 있지만, 높은 제작 비용, 밀리미터 스케일 이하의 좁은 인쇄 면적, 낮은 공정 신뢰성으로 인해 보편적 인쇄 기술로 발전하기에는 많은 어려움이 남아 있다. 따라서, 복잡한 3차원 형상으로 설계된 나노구조체를 실제로 구현할 수 있는 제작 기술을 개발하는 것은 차세대 3차원 인쇄 기술과 나노구조체를 기반으로 한 고성능 광학/전자/바이오 소자의 개발에 큰 발전을 이룰 수 있을 것으로 전문가들은 예상하고 있다.
연구팀은 나노 스케일까지 안정적으로 2차원 구조체를 인쇄할 수 있는 나노전사 인쇄 기술과, 신축 기판에 가해진 압축력에 의해 좌굴된 최종 형상을 예측할 수 있는 설계 기법을 개발해 차세대 3차원 나노구조체 인쇄 기술을 구현했다. 공유 결합 기반의 나노 전사 인쇄 기술은 탄성중합체 기판 위에 50 나노미터(nm) 선폭을 갖는 금속/세라믹 물질의 안정적인 전사를 가능하게 했다. 또한, 전사될 신축 기판의 마이크로 패터닝을 통해 인쇄될 물질의 선택적인 접착과 좌굴을 쉽게 하고 접합부의 형상을 제어해 기판의 국부적인 신장률을 설계할 수 있음을 보였다. 이를 통해 3차원 좌굴 구조체의 변형 정도(deflection), 방향성(direction), 모드(mode)를 제어함으로써 3차원 구조체의 형상을 설계하고 예측할 수 있는 나노 스케일 인쇄 방법을 고안했다. 최종적으로, 개발된 3차원 나노구조체 인쇄 공정은 유독성/폭발성 가스 감지를 위한 고성능 신축 가스 센서를 제작하는데 응용됐다. 이는 나노 스케일의 무기물 물질을 설계 및 제작하고 실제 응용 소자에 적용할 수 있음을 보인 것에서 그 의미가 크다.
연구를 지도한 KAIST 박인규 교수, 한국기계연구원 정준호 박사는 "개발된 차세대 3차원 나노구조체 인쇄 기술은 나노구조체 제작 공정의 본질적인 문제인 낮은 범용성 및 디자인 다양성과 대량 생산의 어려움을 해결할 수 있을 것으로 기대되고, 추후 반도체 소자를 포함한 다양한 나노 전자 소자 제작에 활용될 수 있을 것이다ˮ라며 "이는 나노구조체 제작 기술의 압도적 선도 국가가 되기 위한 발판이 될 것이다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단 중견연구자지원사업, 극한물성시스템 제조플랫폼기술의 지원을 받아 수행됐다.
2023.04.04
조회수 3604
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유기용매 정제용 분리막 원천기술 개발
기후변화 대응을 위한 친환경 공정 기술 개발의 필요성이 확대됨에 따라 화학 및 제약 산업에서의 저에너지 분리 공정은 지속가능한 개발에 있어 중추적 역할을 담당하고 있다. 특히, 제약 산업의 경우 고품질의 의약품 제조를 위해 고순도의 유기용매 사용이 필수적이며, 이에 따라 유기용매의 고효율 분리 공정에 대한 요구가 꾸준히 증가하고 있는 실정이다.
우리 대학 생명화학공학과 최민기 교수 연구팀이 2차원 다공성 탄소 기반의 유기용매 정제용 초고성능 나노여과막을 개발했다고 3일 밝혔다.
기존의 유기용매 분리 공정은 혼합물을 이루는 물질 간의 끓는점 차이를 이용하여 분리하는 증류법이 사용되어 대용량의 혼합물을 끓여야 하는 만큼 막대한 에너지가 소모되는 단점이 있었다.
반면, 분리막 기술은 단순히 압력을 가하는 것만으로 유기용매의 선택적 투과가 가능하고 유기용매보다 크기가 큰 입자들을 효과적으로 제거할 수 있다. 특히, 열이 가해지지 않으므로 공정에서 요구되는 에너지 및 비용을 절감할 수 있고 가열 과정 중 고부가가치 생성물의 화학적 변성 위험성을 배제할 수 있다는 장점이 있다.
연구팀은 고성능 분리막의 개발을 위해 2차원 마이크로 다공성 탄소 물질을 합성하고 이를 분리막으로 제조하는 기술을 개발했다. 대표적인 2차원 탄소 물질 그래핀은 얇고 안정적이며 기계적 강성이 높아 이상적인 분리막 재료이지만, 촘촘히 배열된 탄소 원자들로 인해 어떠한 물질도 투과시키지 못한다. 이에 추가적인 구멍을 뚫어 분리막으로 활용하려는 시도들이 있었으나, 균일한 크기의 마이크로 기공을 고밀도로 뚫는 데는 여전히 기술적 어려움이 존재하는 실정이다.
이에 최민기 교수 연구팀은 2 나노미터(nm) 이하의 작은 마이크로 기공을 갖는 결정성 알루미노실리케이트 물질인 제올라이트를 주형으로 활용해 분리막에 사용할 2차원 마이크로 다공성 탄소 물질을 합성했다. 대부분의 제올라이트는 3차원적으로 연결된 마이크로 기공 구조를 지니지만 일부는 2차원적 기공 연결구조를 지니며 특히 연속적인 탄소 골격이 자랄 수 있는 충분한 공간을 제공할 수 있다는 점을 활용했다.
연구팀은 이러한 2차원적 기공 연결구조를 지니는 제올라이트 내부에 탄소를 채워 넣은 후, 제올라이트만을 선택적으로 녹여냄으로써 판 형태의 2차원 탄소 물질을 합성하는 데 성공했다. 합성된 탄소는 기존 제올라이트의 마이크로 기공 구조를 그대로 본뜬 골격 구조를 지니며, 극도로 균일한 크기의 마이크로 기공들이 벌집 구조로 빽빽하게 배열돼 있다. 해당 기공 밀도는 기존에 보고되어온 다공성 그래핀과 비교해 수십 배 이상 높은 수치다.
연구팀은 합성된 2차원 탄소 시트들을 적층시켜 얇은 두께의 분리막을 제조했다. 해당 분리막을 유기용매 나노여과에 적용한 결과, 탄소 시트의 기공 크기보다 큰 유기 용질은 효과적으로 걸러내며, 작은 유기용매는 자유롭게 투과시킴으로써 고순도의 유기용매를 얻을 수 있었다. 특히, 해당 분리막은 높은 기공 밀도 덕분에 기존의 분리막들과 비교해 비약적으로 높은 유기용매 투과도를 보이므로 유기용매의 대량 정제에 매우 적합하다.
연구를 주도한 최민기 교수는 "극도로 균일한 크기의 마이크로 기공이 초고밀도로 존재하는 2차원 다공성 탄소의 합성 방법은 세계적으로 보고된 바가 없던 새로운 개념이다ˮ라며, "이번 연구에서 개발한 탄소 물질은 분리막뿐만 아니라, 배터리나 축전지와 같은 전기화학적 에너지 저장 장치 및 화학적 센서 등 다양한 분야에서 활용이 가능할 것으로 기대된다ˮ라고 말했다.
우리 대학 응용과학연구소 김채훈 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 세계적 권위지인 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)'에 지난 2월 10일 게재됐다. (논문명: Bottom-up synthesis of two-dimensional carbon with vertically aligned ordered micropores for ultrafast nanofiltration)
한편 이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
2023.04.03
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2023 퓨처 모빌리티상 시상식 개최
우리 대학이 '2023 퓨처 모빌리티상(Future Mobility of the Year awards, FMOTY)' 시상식을 31일 오후 일산 킨텍스 서울모빌리티쇼 행사장에서 개최했다.최근 발표된 콘셉트카 중 미래 사회에 유용한 교통 기술과 혁신적 서비스를 선보인 최고의 모델을 선정하는 국제 콘셉트카 시상식이다. 올해는 BMW의 '아이비전 디(i Vision-Dee)'와 토요타 '하이럭스 수소 연료 전지 프로토타입(Hilux Hydrogen Fuel Cell Prototype)'이 각각 승용차와 상용차 부문의 수상작으로 결정됐다.
승용차 부문 수상작인 BMW의 '아이비전 디(i Vision-Dee)'는 자동차 외부 도색면에 전자 잉크 기술을 적용해 32가지의 다양한 색상으로 디자인을 바꿀 수 있다. 또한, 스마트폰의 음성비서와 같은 기능이 탑재되어있어 대시보드의 터치스크린을 누르는 대신 말로만 차량을 조작할 수 있다. 이 음성비서는 운전자의 얼굴을 모방한 아바타로도 표현되며, 기쁨과 놀라움 등의 감정을 시각적으로 표현할 수 있어 사람과 자동차가 매우 새로운 방식으로 소통할 수 있는 콘셉트카라는 점에서 호평받았다.
상용차 부문 수상작인 '하이럭스 수소 연료 전지 프로토타입'은 토요타가 수소 연료 전지 기술을 자사 상용차에 최초로 접목한 콘셉트카다. 토요타의 대표 픽업트럭 모델인 하이럭스에 3개의 수소 연료 탱크를 장착해 한번 충전으로 647km를 주행할 수 있도록 개발 중이다. 심사단은 "일상에서 널리 사용하는 픽업트럭에 수소 연료 전지 기술을 도입한 첫 사례이자 소비자에게 실질적인 기술 혁신을 가져다줄 수 있는 상용화를 가시적으로 추진하고 있는 콘셉트카라는 점에서 높게 평가한다"라고 전했다.
퓨처모빌리티 사무국은 지난해 4월부터 올해 1월 초순까지 자동차 제조사들이 발표한 콘셉트카 중 총 58종을 선정해 본선 심사를 진행했다. 11개국의 출신의 자동차 전문기자 16명이 심사위원으로 참여한 최종심에는 승용차 부문 10종, 상용차 부문 4종이 진출했다.
이날 시상식에는 이광형 총장과 장인권 조천식모빌리티대학원장 등 KAIST 관계자와 콘야마 마나부 한국 토요타 자동차 대표, 한동률 BMW코리아 홍보총괄이사 등 업계 관계자와 서울모빌리티쇼 관련 인사들이 참석한다.
이광형 KAIST 총장은 "미래의 라이프 스타일 변화에 초점을 맞춰 혁신의 방향성을 제시한 수상 기업에 축하 인사를 전한다"라고 격려하고 "수상 기업을 중심으로 자동차 산업계가 인류의 발전에 기여하는 모빌리티 혁신을 더욱 과감히 추진해주기 바란다"고 축사했다.세계 유일의 국제 콘셉트카 대상 시상식인 퓨처 모빌리티상은 KAIST 조천식모빌리티대학원(원장 장인권)의 주최로 2019년부터 매년 열리고 있다. 이번 시상식에 관한 자세한 내용은 `올해의 퓨처 모빌리티상' 공식 홈페이지(www.fmoty.org)에서 확인할 수 있다.
2023.03.31
조회수 3102
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이산화탄소에서 바이오 플라스틱 20배 이상 뽑아내다
전 세계적으로 기후변화 문제가 심각해짐에 따라 이를 기후 위기로 인식하고 이에 대응하는 적극적인 관심과 노력이 요구되고 있다. 그중 이산화탄소를 활용해 재자원화하는 여러 방법 중에서 전기화학적 이산화탄소 전환 기술은 전기에너지를 이용해 이산화탄소를 유용한 화학물질로 전환할 수 있는 기술이다. 이는 설비 운용이 용이하고, 태양 전지나 풍력에 의해 생산된 재생 가능한 전기에너지를 이용할 수 있으므로 온실가스 감축 및 탄소 중립 달성에 기여하는 친환경 기술로 많은 관심을 받고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 이현주 교수와 이상엽 특훈교수 공동연구팀이 전기화학적 이산화탄소 전환과 미생물 기반의 바이오 전환을 연계한 하이브리드 시스템을 개발해 이산화탄소로부터 높은 효율로 바이오 플라스틱을 생산하는 기술 개발에 성공했다고 30일 밝혔다. 유사한 시스템 대비 20배 이상의 세계 최고 생산성을 보여준 해당 연구 결과는 국제 학술지인 ‘미국국립과학원회보(PNAS)'에 3월 27일 字 온라인 게재됐다.
※ 논문명 : Biohybrid CO2 electrolysis for the direct synthesis of polyesters from CO2
※ 저자 정보 : 이현주 (한국과학기술원, 교신저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자), 임진규(한국과학기술원, 현 소속 기관 Stanford Linear Accelerator Center, 공동 제1저자), 최소영(한국과학기술원, 공동 제1저자), 이재원(한국과학기술원, 공동 제1저자) - 총 5명
이산화탄소의 효율적인 전환을 위해 고효율 전극 촉매 및 시스템 개발이 활발히 진행되고 있는데, 전환생성물로는 주로 탄소 1~3개의 화합물만이 제한적으로 생산되고 있다. 일산화탄소, 포름산, 에틸렌과 같은 탄소 1개의 화합물이 비교적 높은 효율로 생산되며, 이 밖에 에탄올, 아세트산, 프로판올과 같은 여러 개 탄소의 액상 화합물도 만들어질 수 있으나 이는 더 많은 전자를 필요로 하는 화학반응 특성상 전환 효율 및 생성물 선택성이 크게 낮다는 한계점이 있다.
이에 우리 대학 생명화학공학과 이현주 교수와 이상엽 특훈교수 공동연구팀은 전기화학적 이산화탄소 전환 기술과 미생물을 이용한 바이오 전환 기술을 연계해 이산화탄소로부터 바이오 플라스틱을 생산하는 기술을 개발했다. 이 전기화학-바이오 하이브리드 시스템은 전기화학 전환반응이 일어나는 전해조와 미생물 배양이 이루어지는 발효조가 연결된 형태로, 전해조에서 이산화탄소가 포름산으로 전환되면, 이 포름산을 발효조에 공급해 커프리아비더스 네케이터(Cupriavidus necator)라는 미생물이 탄소원으로 섭취해 미생물 유래 바이오 플라스틱인 폴리하이드록시알카노에이트(polyhydroxyalkanoate, PHA)를 생산한다.
기존 이러한 하이브리드 콘셉트의 연구 결과에 따르면, 전기화학 반응의 낮은 효율 및 미생물 배양 조건과의 차이 등의 문제로 생산성이 매우 낮거나 비연속적 공정에 그친다는 단점이 있었다.
이를 극복하기 위해 공동연구팀은 기체 상태의 이산화탄소를 이용한 기체 확산 전극(gas diffusion electrode)으로 포름산을 만들었다. 그리고 미생물의 생장을 저해하지 않으면서도 전기화학 반응이 충분히 잘 일어나도록 하는 전해액이자 동시에 미생물 배양 배지로 이용할 수 있는 ‘생리적 호환 가능한 양극 전해액(physiologically compatible catholyte)’을 개발하여 별도의 분리 및 정제과정 없이 바로 미생물에게 공급하도록 했다. 이를 통해 이산화탄소로부터 만들어진 포름산을 포함하고 있는 전해액이 발효조로 들어가 미생물 배양에 쓰이고, 전해조로 들어가 순환되도록 하여 전해액과 남은 포름산의 활용을 극대화했다. 또한, 이 과정에서 필터를 설치해 전극 반응에 영향을 줄 수 있는 미생물이 걸러진 전해액만이 전해조로 공급되고 미생물은 발효조 안에만 존재하도록 하는 두 시스템이 잘 연계되면서도 효율적으로 작동되도록 설계했다.
개발한 하이브리드 시스템을 통해 이산화탄소로부터 세포 건조 중량의 83%에 달하는 높은 함량의 바이오 플라스틱(PHB)를 생산했으며, 이는 4 cm2 전극에서 1.38g의 PHB를 생산한 결과로 세계 최초 그램(g) 수준의 생산이며 기존 연구 대비 20배 이상의 생산성이다. 또한 해당 하이브리드 시스템은 연속 배양(continuous culture)의 가능성을 보여줌으로써 추후 다양한 산업공정으로의 응용 또한 기대된다.
교신저자인 이현주 교수와 이상엽 특훈교수는 “이번 연구 결과는 바이오 플라스틱뿐만 아니라 다양한 화학물질 생산에 응용될 수 있는 기술로서 앞으로 탄소 중립을 위한 핵심 기술로 많은 활용이 기대된다”라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 이산화탄소 저감 촉매 및 에너지 소자 기술 개발 과제, 불균일계 원자 촉매 제어 과제와 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발 과제의 지원을 받아 수행됐다.
2023.03.30
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드림워커, 안 보고도 계단을 성큼성큼 걷다
연기가 자욱해 앞이 안보이는 재난 상황에서 별도의 시각이나 촉각 센서의 도움 없이 계단을 오르내리고 나무뿌리와 같은 울퉁불퉁한 환경 등에서 넘어지지 않고 움직이는 사족보행 로봇 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.
우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구팀(미래도시 로봇연구실)이 다양한 비정형 환경에서도 강인한 `블라인드 보행(blind locomotion)'을 가능케 하는 보행 로봇 제어 기술을 개발했다고 29일 밝혔다.
연구팀은 사람이 수면 중 깨어서 깜깜한 상태에서 화장실을 갈 때 시각적인 도움이 거의 없이 보행이 가능한 것처럼, 블라인드 보행이 가능하다고 해서 붙여진 ‘드림워크(DreamWaQ)’기술을 개발하였고 이 기술이 적용된 로봇을 ‘드림워커(DreamWaQer)’라고 명명했다. 즉 이 기술을 탑재하면 다양한 형태의 사족보행 로봇 드림워커를 만들어낼 수 있게 되는 것이다.
기존 보행 로봇 제어기는 기구학 또는 동역학 모델을 기반으로 한다. 이를 모델 기반 제어 방식이라고 표현하는데, 특히 야지와 같은 비정형 환경에서 안정적인 보행을 하기 위해서는 모델의 특징 정보를 더욱 빠르게 얻을 수 있어야 한다. 그러나 이는 주변 환경의 인지 능력에 많이 의존하는 모습을 보여 왔다.
이에 비해, 명현 교수 연구팀이 개발한 인공지능 학습 방법 중 하나인 심층 강화학습 기반의 제어기는 시뮬레이터로부터 얻어진 다양한 환경의 데이터를 통해 보행 로봇의 각 모터에 적절한 제어 명령을 빠르게 계산해 줄 수 있다. 시뮬레이션에서 학습된 제어기가 실제 로봇에서 잘 작동하려면 별도의 튜닝 과정이 필요했다면, 연구팀이 개발한 제어기는 별도의 튜닝을 요구하지 않는다는 장점도 있어 다양한 보행 로봇에 쉽게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
연구팀이 개발한 제어기인 드림워크는 크게 지면과 로봇의 정보를 추정하는 상황(context) 추정 네트워크와 제어 명령을 산출하는 정책(policy) 네트워크로 구성된다. 상황추정 네트워크는 관성 정보와 관절 정보들을 통해 암시적으로 지면의 정보를, 명시적으로 로봇의 상태를 추정한다. 이 정보는 정책 네트워크에 입력돼 최적의 제어 명령을 산출하는 데 사용된다. 두 네트워크는 시뮬레이션에서 함께 학습된다.
상황추정 네트워크는 지도학습을 통해 학습되는 반면, 정책 네트워크는 심층 강화학습 방법론인 행동자-비평자(actor-critic) 방식을 통해 학습된다. 행동자 네트워크는 주변 지형 정보를 오직 암시적으로 추정할 수 있다. 시뮬레이션에서는 주변 지형 정보를 알 수 있는데, 지형 정보를 알고 있는 비평자 네트워크가 행동자 네트워크의 정책을 평가한다.
이 모든 학습 과정에는 단 1시간 정도만 소요되며, 실제 로봇에는 학습된 행동자 네트워크만 탑재된다. 주변 지형을 보지 않고도, 오직 로봇 내부의 관성 센서(IMU)와 관절 각도의 측정치를 활용해 시뮬레이션에서 학습한 다양한 환경 중 어느 환경과 유사한지 상상하는 과정을 거친다. 갑자기 계단과 같은 단차를 맞이하는 경우, 발이 단차에 닿기 전까지는 알 수 없지만 발이 닿는 순간 빠르게 지형 정보를 상상한다. 그리고 이렇게 추측된 지형 정보에 알맞은 제어 명령을 각 모터에 전달해 재빠른 적응 보행이 가능하다.
드림워커(DreamWaQer) 로봇은 실험실 환경뿐 아니라, 연석과 과속방지턱이 많은 대학 캠퍼스 환경, 나무뿌리와 자갈이 많은 야지 환경 등에서 보행 시 지면으로부터 몸체까지 높이의 3분의 2 (2/3) 정도의 계단 등을 극복함으로써 강인한 성능을 입증했다. 또한 환경과 무관하게, 0.3m/s의 느린 속도부터 1.0m/s의 다소 빠른 속도까지도 안정적인 보행이 가능함을 연구팀은 확인했다.
이번 연구 결과는 이 마데 아스윈 나렌드라(I Made Aswin Nahrendra) 박사과정이 제1 저자로, 유병호 박사과정이 공동 저자로 참여했으며, 오는 5월 말 영국 런던에서 개최되는 로보틱스 분야의 세계 최고 권위 학회인 ICRA(IEEE International Conference on Robotics and Automation)에 채택되어 발표될 예정이다. (논문명: DreamWaQ: Learning Robust Quadrupedal Locomotion With Implicit Terrain Imagination via Deep Reinforcement Learning)
개발된 드림워크를 탑재한 보행 로봇 드림워커의 구동 및 보행 영상은 아래 주소에서 확인할 수 있다.
메인 영상: https://youtu.be/JC1_bnTxPiQ
쿠키 영상: https://youtu.be/mhUUZVbeDA0
한편, 이번 연구는 산업통상자원부 로봇산업핵심기술개발 사업의 지원을 받아 수행되었다. (과제명: 동적, 비정형 환경에서의 보행 로봇의 자율이동을 위한 이동지능 SW 개발 및 실현장 적용)
2023.03.29
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리튬 금속 이차전지 수명 세계 최고 수준으로 구현
리튬이차전지의 이상적인 음극 소재로 주목받는 리튬 금속은 현재 상용 배터리인 그라파이트(graphite, 372 mAh/g)보다 10배 높은 용량을 가지고 있지만, 충·방전 과정 중 리튬 덴드라이트(dendrite)라 불리는 바늘 구조의 침전물이 쉽게 형성되는 근본적인 문제로 인해 상용화되지 못하고 있다.
우리 대학 신소재공학과 김일두 교수와 생명화학공학과 임성갑 교수 공동 연구팀이 리튬이온전지의 전해액 속에서 팽윤(고분자 화합물이 용매를 흡수해 부피가 늘어남)되는 초박형 공중합체 고분자 보호막을 적용해 리튬 금속 전지의 수명을 획기적으로 늘리는 데 성공했다고 28일 밝혔다.
리튬 금속의 낮은 쿨룽 효율, 짧은 전지 수명, 폭발 위험 등을 막기 위해 인공으로 고체-전해질 계면 (artificial solid-electrolyte interphase, 이하 SEI) 층을 보호막처럼 만들어 리튬 이온의 원활한 전달과 덴드라이트의 성장을 억제하기 위한 다양한 연구들이 진행되었다. 그러나, 기존의 인공 SEI 층들은 두께가 두꺼워 전지 내부의 높은 저항을 발생시키거나, 수백 사이클 이상의 구동 시 리튬 금속으로부터 떨어져 리튬 금속 음극의 장시간 안정성 유지에 어려움이 있었다. 무엇보다도, SEI 층의 형성 과정에서 반응성이 매우 큰 리튬의 손상이 발생하는 경우가 많아 원하는 형태의 SEI 층을 형성하는 데에 제약이 컸다.
공동 연구팀은 리튬 금속의 높은 반응성을 제어하고 덴트라이트 성장 및 전해액 고갈 문제를 해결하기 위해 `개시제를 이용한 화학 기상 증착법(initiated chemical vapor deposition, iCVD)'이라는 공정을 이용했다. 이 공정 기술은 리튬금속 표면에 손상없이 보호막으로 적용되도록 용매를 사용하지 않는 온화한 조건에서 공정을 진행하며 기능성 고분자 박막을 얇게 균일하게 적용할 수 있다는 장점이 있다.
공동 연구팀은 iCVD 공정으로 제조된 고분자 박막을 활용해 리튬 전극의 계면을 안정화하였다. 전해액과 만나 3배 팽윤되어 부드러운 SEI 구조체를 형성하는 고분자 보호막이 적용된 리튬 음극은 세계 최고 수준의 리튬 이온 운반율(0.95)과 이온 전도도(6.54 mS cm-1) 특성을 보였다. 특히 100 nm의 얇은 두께에서도 리튬 덴드라이트 성장을 효과적으로 막는 효과가 있음을 연구팀은 증명했다. 연구팀은 피디멤스가 코팅된 리튬 음극과 상용화된 양극(LiNi0.6Co0.2Mn0.2O2)을 배터리 셀(battery cell)로 제조해, 무려 600 사이클 이상 안정적으로 구동되는 세계 최고 수준의 성능을 구현했다.
생명화학공학과 임성갑 교수는 "전해액에서 팽윤되는 초박형 고분자 보호막을 iCVD 공정을 적용해 리튬 금속 대비 6배 이상 수명 특성이 개선된 리튬 금속 전지 개발에 성공했다ˮ고 밝혔으며, 신소재공학과 김일두 교수는 "고용량 리튬 이차전지뿐만 아니라 리튬-황 전지, 리튬-공기 전지와 같은 차세대 이차전지에도 필수적으로 사용되는 리튬 음극의 상용화를 앞당기는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다ˮ 고 말했다.
이번 연구 결과는 우리 대학 졸업생 배재형 박사(現 경희대학교 화학공학과 교수), 우리 대학 최건우 박사과정, 우리 대학 송현섭 박사과정이 공동 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 `어드밴스드 에너지 머티리얼즈(Advanced Energy Materials)' 온라인 호에 3월 8일자 출판되었으며, 표지논문 (Front Cover)으로도 선정됐다. (논문명 : Reinforcing native solid-electrolyte interphase layers via electrolyte-swellable soft-scaffold for lithium metal anode).
이번 연구는 KAIST-LG에너지솔루션 프론티어 리서치 랩 (Frontier Research Lab, FRL)과 과학기술정보통신부 선도연구센터 지원사업 (웨어러블 플랫폼 기술센터)의 지원을 받아 수행됐다.
2023.03.28
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발열 40% 낮춘 초고해상도 마이크로 LED 기술 구현
디지털화된 현대인 생활 속에는 웨어러블, 롤러블 디스플레이 등 다양한 형태의 미래 디스플레이가 요구되는데 특히 증강현실 및 가상현실을 위한 스마트 글라스 등 디바이스의 경우에 완벽하게 유저들을 몰입시키는데 요구되는 4K 이상의 해상도가 필요하다. 하지만 디바이스에 요구되는 작은 소비전력 및 제한된 면적에 많은 픽셀을 구현해야 하는 기술적 한계에 봉착하여 완벽하게 구현되지 못하고 있는 실정이다.
우리 대학 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 소자의 크기가 마이크로미터(μm, 백만분의 1미터) 정도의 크기를 갖는 마이크로 LED의 소형화될 때 소자 효율이 저하되는 현상을 재규명하고 이를 에피택시 구조 변경으로 근본적인 해결이 가능함을 제시했다고 22일 밝혔다.
에피택시 기술이란 마이크로 LED로 사용되고 있는 초순수 규소 (Silicon) 혹은 사파이어 (Sapphire) 기판을 매개체로 삼아 그 위에 발광체로 쓰이는 질화갈륨 결정체를 쌓아 올리는 공정을 말한다.
마이크로 LED는 OLED 대비 우수한 밝기, 명암비, 수명이라는 장점이 있어 활발히 연구되고 있으며, 삼성전자는 지난 2018년에 ‘The Wall’이라는 마이크로 LED를 탑재한 제품을 상용화했고, 애플은 2025년에 마이크로 LED를 탑재한 제품이 상용화될 것이라는 전망이 있다.
마이크로 LED를 제작하기 위해선 웨이퍼 위에 성장된 에피택시 구조를 식각 공정을 통해 원기둥 혹은 직육면체의 모양으로 깎아서 픽셀들을 형성하는데, 이 식각 과정에는 플라즈마 기반의 공정이 동반된다. 그러나, 이러한 플라즈마들은 픽셀 형성 과정에서 픽셀의 측면에 결함들을 발생시킨다. 따라서, 픽셀 사이즈가 작아지고 해상도가 높아질수록 픽셀의 표면적 대 부피의 비율이 상승해 공정 중 발생하는 소자 측면 결함이 마이크로 LED의 소자 효율을 더 크게 감소시킨다. 이에 따라, 측면 결함을 완화 혹은 제거하는 것에 많이 연구가 진행됐지만 이러한 방식은 에피택시 구조를 성장한 뒤 후공정으로 진행해야 하는 만큼 개선의 정도에 한계가 존재한다.
연구팀은 마이크로 LED 소자 동작 시 에피택시 구조에 따라 마이크로 LED의 측벽으로 이동하는 전류의 차이가 발생한다는 것을 규명했고, 이를 기반으로 측벽 결함에 민감하지 않는 구조를 설계하여 마이크로 LED 소자 소형화에 따른 효율 저하 문제를 해결하였다. 또한, 제시된 구조는 디스플레이 구동 시 발생하게 되는 열을 기존 대비 40% 정도 낮출 수 있어 초고해상도 마이크로 LED 디스플레이 상용화를 위한 연구로써 큰 의미를 갖는다.
우리 대학 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀의 백우진 박사과정이 제 1 저자로 주도하고 김상현 교수와 충북대학교 금대명 교수(KAIST 박사 후 연구원 재직 당시) 가 교신저자로 지도한 이번 연구는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 3월 17일 字 출판됐다 (논문명: Ultra-Low-Current Driven InGaN Blue Micro Light-Emitting Diodes for Electrically Efficient and Self-Heating Relaxed Microdisplay).
김상현 교수는 “이번 기술 개발은 마이크로LED의 소형화의 걸림돌이었던 효율 저하의 원인을 규명하고 이를 에피택시 구조의 설계로 해결한 데에 큰 의미가 있고 앞으로 초고해상도 디스플레이에 활용될 것이 기대된다”라고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
2023.03.22
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보이스피싱 심박스 탐지 원천 기술 개발
보이스피싱에 심박스가 악용될 경우 해외에서 온 인터넷전화가 한국 내의 번호로 인식되는 발신 번호 조작에 활용될 수 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 김용대 교수 연구팀이 이동통신사가 보이스피싱에 사용되는 심박스를 식별할 수 있는 원천기술을 개발했다고 21일 밝혔다.
휴대전화 등 모든 단말기는 이동통신망에 접속할 때 지원 가능한 기능을 이동통신망에 전달한다. 김용대 교수 연구팀은 이러한 기능 중 1,000여 개를 이용해 이동통신 단말 기종을 구분하는 방법을 제안했고 100여 개의 이동통신 단말들의 기종을 분류할 수 있음을 입증했다. 또한, 이 기술을 보이스피싱에 사용되는 심박스에 적용했을 때 일반 휴대전화와 심박스를 명확히 구분할 수 있음을 확인했다.
현재 이동통신사들은 단말기 구분 및 단말 기종의 식별을 위해 모든 단말에 부여된 고유한 15자리 숫자인 단말기고유식별번호(이하 IMEI: International Mobile Equipment Identity)를 사용한다. IMEI는 이동통신망에서 단말 기종을 나타내기 위해 사용되는 8자리 숫자인 TAC(Type Allocation Code, 타입 할당 코드)를 포함한다.
이번 기술의 특징은 일반적인 단말뿐 아니라 악의적인 목적을 가진 다른 기종의 TAC로 변조한 단말들도 이동통신망에서 그 기종을 식별할 수 있다는 것이다. 이러한 특징은 현재 보이스피싱에 악용되고 있는 심박스들을 탐지하기에 유용하다. 심박스들은 IMEI 변조 기능을 지원하기 때문에 이동통신사가 심박스를 휴대전화로 오분류하도록 만들 수 있는데, 기존과 같이 TAC만을 이용해서는 이러한 심박스들을 탐지할 수 없기 때문이다. 이번 기술에서는 단말 기종 식별을 위해 TAC를 사용하지 않기 때문에, 그러므로 심박스가 이를 변조해 이동통신망에 접속하더라도 효과적으로 식별할 수 있다.
휴대전화와 심박스는 개발 과정에서 큰 차이를 보인다. 퀄컴, 삼성 같은 이동통신 칩 개발사는 매년 새로운 기능을 갖는 최신 사양의 칩셋을 제작하고, 이는 최신 휴대전화 제작에 사용된다. 반면 심박스의 경우 전화 기능을 위주로 한 장비이기 때문에, 비교적 저사양의 칩셋을 사용한다. 또한 일반적으로 휴대전화 제조사들은 심박스 제조사들과 달리 칩셋에 존재하는 다양한 기능들을 단말기에 구현한다. 이러한 개발 과정의 차이는 곧 휴대전화와 심박스가 지원하는 기능들의 차이로 이어진다. 연구팀이 개발한 기술에서는 이러한 단말들의 기능 정보들을 기기별 고유정보로 이용해 단말 기종을 분류했다. 그 시험 결과, 100여 종의 휴대전화 모델들이 잘 구분되는 것을 확인했고, 나아가 휴대전화와 심박스 또한 명확히 구분되는 것을 확인했다. 따라서 이번 기술이 이동통신사에 적용되더라도 심박스 탐지에 충분히 사용될 수 있을 것으로 보인다.
전기및전자공학부 오범석, 안준호 연구원이 공동 제1 저자로 참여하고 배상욱, 손민철, 이용화 연구원과 우리 대학 강민석 교수가 함께 참여한 이번 연구는 보안 최우수학회 중 하나인 `NDSS(Network and Distributed System Security)' 심포지움 2023에 채택됐다. (논문명 : Preventing SIM Box Fraud Using Device Model Fingerprinting)
한편 김용대 교수 연구팀은 2012년부터 현재까지 이동통신 보안 분야에서 다양한 연구를 진행했다. 2015년에는 상용 VoLTE 서비스의 10가지 구현 취약점들을 발견해 미국 컴퓨터 침해 사고 대응반(CERT)에 제보했고, 2019년에는 LTE 이동통신 취약점 자동분석 시스템을 개발, 51개의 새로운 취약점을 발견해 통신사 및 제조사들에 해당 문제들을 보고했다. 2022년에는 43개의 휴대전화 이동통신 칩에서 26개의 보안 취약점을 찾아 휴대전화 제조사들에게 보고했다.
공동 제1 저자인 오범석 연구원은 "100여 개의 이동통신 단말들을 이용해 휴대전화와 심박스가 잘 구분되는 것을 확인한 상태다ˮ며, "실제 보이스피싱 기술에 적용하기 위해서는 이동통신사와의 협력을 통해 상용 데이터를 활용한 검증과 기술 고도화가 필요하다ˮ 라고 말했다.
김용대 교수는 "합법적으로 심박스를 사용하는 사업 또한 존재하며 이동통신사에서 심박스를 탐지하는 것도 중요하지만 이 중 불법적으로 이용되는 심박스를 골라내는 것이 더 중요하다”며, "이 기술을 효과적으로 적용하기 위해서는 심박스 등록제가 필요한데 보이스피싱 목적이 아닌 합법적으로 사용되고 있는 심박스들은 사업 목적에 대해 등록을 하면 되고 그렇지 않은 심박스는 미등록 심박스이므로 적발이 가능하다”라고 말했다.
이번 연구는 경찰청 국가개발연구사업 <네트워크 기반 보이스피싱 탐지 및 추적 기술 개발>과 정보통신기획평가원 <정형 및 비교 분석을 통한 자동화된 이동통신 프로토콜 보안성 진단 기술> 사업 그리고 융합보안대학원 사업의 지원을 받아 수행됐다. 아울러, 현재 연구팀은 실제 고객의 피해 방지로 이어질 수 있도록 SK Telecom과 협업 중에 있다.
2023.03.21
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탄소중립을 실현할 인재 양성 본격화
세계적 난제인 탄소중립과 녹색 성장의 실현을 위해 국가 핵심 인재를 양성하고, 사회·경제·환경 분야의 지속가능성 문제를 해결할 연구 수행을 하기 위해 KAIST가 적극적으로 나섰다.
우리 대학 탄소중립 혁신기술 개발 및 혁신 기후기술 실현을 선도해 나가기 위해 녹색성장지속가능대학원(Graduate School of Green Growth & Sustainability)을 설립했고 올해 가을학기부터 신입생을 선발할 것이라고 20일 밝혔다.
녹색성장지속가능대학원은 기후 위기에 대응하는 과학기술과 정책·금융을 융합한 국가 핵심 인재를 양성하고, 탄소중립산업을 육성하기 위한 다양한 혁신연구를 통해 산업 및 공공부문의 리더와 창업가를 키우기 위해 올해 3월 설립된 석·박사 대학원 과정이다.
탄소중립 혁신기술 개발을 위해 이종 학문 분야 융복합을 지향하는 동 대학원은, 공과대학 및 인문사회경영 분야 15개 학과의 43명의 교수진이 `탄소중립이행평가', `탄소중립기술시스템', `에너지기술시스템', `자원순환기술시스템'이란 4대 중점분야에서 교육과 연구를 수행한다. 대학원을 졸업하면 국내·외 에너지·기후분야 융합대학 및 연구기관에서 교수나 연구자로 활동하거나, 국제기구와 민간기업, 투자사 등에서 지속가능·ESG 분야 사업개발자 및 컨설턴트로, 나아가 기후기술 분야의 창업가로 활동하면서 탄소중립을 선도하게 된다.
엄지용 책임교수는 “미국의 스탠퍼드 대학이나 콜롬비아 대학 등 세계 정상급 교육 및 연구기관에서 기후 기술 개발에 역량을 집중하고 있는 가운데, KAIST는 2050 탄소중립의 시급성과 기후 위기 대응을 위해 학문 분야 간 높은 장벽을 과감히 허물고, 탄소배출 난감축(hard-to-abate) 부문의 도전적인 기후 기술 시스템을 구축하고 실증하기 위해 기존의 교육과 연구의 체계를 혁신하고 있다”면서 “특히, 한계 돌파형 기후 기술 개발로 새로운 시장 기회를 창출하고 탄소중립의 실현 가능성을 높이려면 정책 및 금융 측면의 평가와 분석이 수반되어야 하는데, 이 같은 초학제적 시도는 KAIST가 유일하다”고 전했다.
입학에 관한 내용은 KAIST 입학 홈페이지(https://admission.kaist.ac.kr/) 또는 녹색성장지속가능대학원 홈페이지(http://gggs.kaist.ac.kr/) 에서 확인할 수 있으며, 3월 23일 19시 대학원 입시설명회 사전등록링크는 다음과 같다. (https://forms.gle/5LthKGBnXUadREBx9)
2023.03.20
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김재철AI대학원 이신의 박사과정, 2023 애플 머신러닝 연구 장학생 선정
우리 대학 김재철AI대학원의 박사과정 이신의 씨(지도교수 황성주, 이주호)가 2023 애플 머신러닝 연구 장학생(Apple Scholars in AI/ML PhD fellowship program)에 선정됐다. 애플의 머신러닝 연구 장학생 프로그램은 컴퓨터공학 분야에서 미래가 유망한 신진 연구자들을 발굴하고 지원하기 위해 2020년 시작됐다. 매년 전 세계 관련 분야 대학원생 중 소수의 인원을 선발해 2년간 연구 및 학술대회 참여를 위한 지원금 및 인턴십 기회를 제공한다. 또한, 현직 애플 엔지니어의 멘토링도 받게 된다. 올해는 미국 존스홉킨스대 · MIT · 스탠퍼드대, 영국의 임페리얼 컬리지 런던 · 에딘버러대, 중국 칭화대, 홍콩의 홍공과기대, 이스라엘 테크니온공대 등 유수의 대학에서 22명의 박사과정 학생이 선발됐다. 아시아에서는 이신의 씨를 포함해 중국 2명, 홍콩 1명 등 총 4명이 선발됐으며, 이 씨는 국내 최초의 애플 머신러닝 연구 장학생으로 이름을 올렸다.
이신의 씨는 이미지 또는 말뭉치* 같은 대규모 데이터의 학습을 이미 끝낸 거대 인공지능 모델을 새로운 목적에 맞게 다시 학습시키는 '전이학습(transfer learning)' 분야의 연구자다. * 말뭉치: 텍스트를 컴퓨터가 읽을 수 있는 형태로 모아 놓은 언어 자료적은 양의 데이터로도 효과적인 재학습을 가능하게 하는 데이터 증강 방법 및 거대 인공지능 모델이 학습 데이터에 과적합(overfitting) 되는 것을 방지하는 정규화 방법(regularization) 등을 제안해 전이학습의 성능을 향상하는 연구를 수행했다. 또한, 해당 연구 결과를 인공지능 분야에서 세계적인 권위를 인정받는 '컴퓨터언어 학회(ACL)', '표현학습 국제학회(ICLR)', '신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 등에 총 11편의 논문으로 게재했다. 이신의 씨는 "이번 애플의 연구 장학생 선정이 큰 동기부여가 되었다"라며, "지금까지의 인공지능 연구는 주로 컴퓨터 비전 분야와 자연어 처리에 집중되어왔지만, 앞으로 인공지능 기술을 물리학과 같은 자연과학에 활용해 다양한 과학 분야를 지원하는 연구를 하고 싶다"라고 포부를 밝혔다.
2023.03.17
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