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김원준, 박범순, 변재형 교수, 2021년도 한국과학기술한림원 정회원 선출
우리나라 과학기술계 최고 석학기관인 한국과학기술한림원은 지난 26일 열린 '2020년도 제1회 정기총회'에서 2021년도 신임 정회원 30명을 선출했다. 이에 우리 대학 기술경영학부 김원준 교수, 과학기술정책대학원 박범순 교수가 정책학부에, 수리과학과 변재형 교수가 이학부에 선출됐다. 이번에 정회원이 된 이들은 우리 대학 3인의 교수를 포함하여 ▲정책학부 고상백 연세대 교수 등 4명 ▲이학부 김인강 고등과학원 교수 등 8명 ▲공학부 조완근 경북대 교수 등 10명 ▲농수산학부 이승환 서울대 교수 등 3명 ▲의약학부 김완욱 가톨릭대 교수 등 5명으로 각 분야 최고의 과학기술 연구자들이 선정됐다. 한림원 정회원은 과학기술 분야에서 20년 이상 활동하며 선도적 연구 성과를 내고 해당 분야의 발전에 공헌한 과학기술인들을 3단계에 걸친 엄정한 심사를 통해 선정한다. 책임저자(corresponding author, 교신저자)로서 발표한 대표논문 10편에 대해 연구업적의 뛰어남과 독창성, 학문적 영향력과 기여도 등을 중점 평가한다. 선출된 신임 정회원의 임기는 2021년 1월부터이다. 한민구 한국과학기술한림원장은 "한림원 정회원은 우리나라 과학연구의 탁월성을 보여주는 역할모델이므로 각 학문의 특성을 반영해 학문과 산업 발전에 대한 공헌도, 인재양성 기여도 등을 정성적으로 종합평가해 엄정하게 선출하고 있다"며 "각 분야 탁월한 전문가들을 새롭게 영입한 만큼 회원들의 적극적 참여를 바탕으로 한림원이 과학기술 발전에 더욱 기여할 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.
2020.11.30
조회수 31842
가현욱·장영재 교수, KAIST-구글 파트너쉽 일환 AI 교육과정 공동 개발
우리 대학 융합인재학부(학부장 정재승) 가현욱 교수와 산업및시스템공학과(학과장 이태식) 장영재 교수가 2019년 7월 KAIST와 구글이 AI 우수 인재 양성을 위해 체결한 협약의 일환으로 진행되는 AI 교육과정 개발 프로그램에 참여한다. AI 대학원은 이번 프로그램을 위해 지난 7월부터 약 1개월간 KAIST 전 교원을 대상으로 공모를 진행하였으며, 내부심사를 통해 가현욱 교수의 `Cloud AI-Empowered Multimodal Data Analysis for Human Affect Detection and Recognition' 과 장영재 교수의 `Learning Smart Factory with AI'를 추천하였고 구글에서 최종 심사 후 개발 대상으로 선정했다. 두 교수는 구글의 기술을 활용한 교육 과정을 약 1년에 걸쳐 개발할 예정이며, 과목당 미화 7,500달러가 지원된다. 가현욱 교수가 개발하는 ‘Cloud AI-Empowered Multimodal Data Analysis for Human Affect Detection and Recognition’ 교육 과정의 목표는 데이터과학과 인공지능에 관한 기초 지식을 갖춘 학습자들이 보다 실제적이고 융합적인 데이터과학 및 인공지능 기술 기반 문제해결능력과 활용 역량을 갖추는 데 필요한 적절하고 풍부한 학습경험을 제공하는 데 있다. 또한 장영재 교수가 개발하는 ‘Learning Smart Factory with AI' 교육 과정은 실제 제조 현장의 문제를 AI를 활용해 해결하는 방법론을 현장 중심으로 설계된 것이 특징이다. 이미 우리 대학 내에서 제조 및 스마트 팩토리 관련 3개 산학협력 센터를 운영 중인 장영재 교수는 이러한 산학계와의 협력 경험을 기반으로 이론만이 아닌 실제 제조 산업 현장의 문제를 AI를 통해 해결하는 방법을 사례 중심의 교육을 개발할 계획이다. 장 교수는 "스마트팩토리와 AI의 교육 핵심은 바로 데이터지만 많은 교육현장에서 데이터 부재로 효과적인 교육이 어렵지만, KAIST의 첨단 제조 연구실에서는 실제 반도체 자동화 장비에서 생성되는 데이터를 직접 수집, 분석 및 알고리즘을 실제 적용할 수 있는 테스트베드를 갖추고 있어 진정한 스마트팩토리와 AI교육이 가능하다" 라고 밝혔다. 글로벌 AI 우수 인재 양성을 위해 우리 대학은 작년 7월 구글과의 파트너십을 체결했으며 AI인력을 확보하고 관련 우수 연구를 지원하는 데 중점을 두고 다양한 프로그램을 운영하고 있다. 최첨단 연구를 수행하는 세계적 수준의 교수진을 지원하는 `AI 집중연구 어워즈(AI Focused Research Awards)'의 경우 재작년 10월부터 황성주 AI대학원 교수와 황의종 전기및전자공학부 교수가 구글 연구원 및 엔지니어들과 팀을 이뤄 연구를 수행해왔으며 2021년까지 프로젝트를 연장해 AI 관련 심층 연구를 진행한다. 또한 재학 중인 학생들을 대상으로 지난 3월 Student Travel Grant 프로그램을 진행해 전기및전자공학부 박세준, 수리과학과 이철형, 전산학부 이상윤 세 명의 학생이 선발됐으며, Google Internship 프로그램을 통해 선발된 학생 5명의 추천서를 구글에 전달하는 등 파트너십을 2년간 유지하며 다양한 연구 및 교육 활동을 진행하고 있다.
2020.11.16
조회수 29165
교내 군 위탁교육장교, 국방대 국방학술대회 금상 수상 쾌거
우리 대학 문술미래전략대학원 박사과정 육군소령 장영균(지도교수 : 양재석)과 신소재공학과 석사과정 육군대위 박규순(지도교수 : 스티브박)이 국방대학교 대학원생 국방학술대회에서 금상을 수상하는 쾌거를 달성했다. 매년 국방대학교에서 열리는 국방학술대회는 안보정책, 군사전략, 국방관리, 국방과학 4개 분과에서 국방분야 우수 연구를 수상하는 대회다. 대회에서는 국방대학교, KAIST, 서울대 등 전국 각지에서 국방관련 연구를 하는 군 위탁장교와 민간학생들이 참가했다. 그 중에서 우리학교 학생은 안보정책 분과와 국방과학 분과에 참가하여 각 분과에서 1등을 해 금상(각 군 참모총장상)을 수상했다. 이를 통해 KAIST 학생들이 국가, 국방 R&D 분야에서 뛰어난 역량을 갖췄다는 사실을 알 수 있다. 현재 국군간호사관학교 교양학처 군사학교수로 재직중인 문술미래전략대학원 장영균 소령은 “Network Analysis of the US-China Hegemonic Transition”(미국과 중국의 패권전이에 대한 네트워크 분석) 이라는 연구논문을 발표했다. 이 연구는 현재 국제관계의 핵심 이슈인 미국과 중국의 패권경쟁을 네트워크 분석을 적용해 분석 및 평가한 연구로서, 심사위원들로부터 데이터에 기반한 과학적 접근을 통해 미국과 중국의 패권전이 현상을 객관적으로 분석했다는 평을 받았다. 장영균 소령은 "질적연구가 주를 이루고 있는 국제관계 분야에서 복잡계 네트워크라는 과학적 기법을 적용해 국제사회의 구조변화를 객관적으로 분석하고, 이를 기초로 국가의 미래 안보전략 수립에 기여하고 싶다"고 말했다. 장영균 소령의 수상을 통해 우리 대학이 이·공계 분야뿐만 아니라 사회과학 분야, 특히 국방 사회과학 분야에도 높은 수준을 갖추고 있음을 알 수 있다. 신소재공학과 박규순 대위는 “Development of 3D printable inks to fabricate fabric-based tactile sensors for warrior platform and robot combat system(미래 보병체계 및 로봇 전투체계 적용을 위한 직물 기반 촉각센서 제작용 3D 프린팅 용액 개발)”의 연구주제로 발표했다. 이는 현재 군이 추진하고 있는 워리어 플랫폼(Warrior Platform, 미래 보병체계)과 소프트 로봇 전투체계에 적용하기 위한 촉각센서를 개발한 것이다. 워리어 플랫폼에 촉각센서를 적용해 전투원의 모든 신체활동을 인지, 국방 데이터센터와 연계해 실제 전투나 훈련 속에서 전투원이 필요로 하는 움직임을 데이터화 할 수 있다. 이를 통해 교육훈련의 변혁을 이끌어 낼 수 있는 점에서 좋은 평가를 받았다. 또한, 전장상황 속에서는 로봇체계의 파괴나 변형이 빈번하게 이루어진다. 이러한 상황 속에서 구성품의 각도와 길이를 기반으로 역계산하는 기존의 로봇 제어시스템은 필연적으로 오차가 발생하는데, 촉각센서를 통해 파괴와 변형이 이루어진 이후의 결과를 통해 정확한 자세제어가 가능하다. 발표 당시 심사위원은 촉각센서가 우리 군에 꼭 필요한 분야라며 좋은 연구를 해주어 고맙다는 의견을 말하기도 했다. 특히, 박규순 대위는 우리 대학 석사과정 1학년 재학 중으로 위 성과는 여러 박사과정, 석사졸업예정자 학생들과 경쟁해 얻은 성과다. 또, 촉각센서가 군에 필요한 분야임을 알리기 위해 한국군사과학기술학회 발표와 육군 군수지에 기고를 하기도 했다. 군사과학기술을 대중들에게 쉽게 인지될 수 있도록 “Military Talk_재미있는 군사이야기”의 제목으로 일반도서를 출판하는 등 국방 R&D에 열정을 다하고 있다. 장영균 소령과 박규순 대위는 "함께 열정적으로 연구한 연구팀들과 연구에 전념할 수 있는 환경을 만들어준 학교와 지도교수님께 감사드린다"라며 “4차 산업혁명 시대를 맞아 대한민국의 안보를 위해 앞으로 더욱 성실히 연구에 임할 것이다.”라고 수상 소감을 밝혔다.
2020.11.16
조회수 29831
전산학부 박사과정 학생들, 2020 국가암호공모전 대상 수상
우리 대학 전산학부 정보보호대학원 박사과정 이영민, 이병학, 최원석 학생(지도교수 이주영)이 지난 10월 22일 서울 양재동 엘타워에서 진행된 미래암호워크숍 2020 국가암호공모전에서 “Improved Security Analysis for Nonce-based Enhanced Hash-then-Mask MACs” 논문으로 대상을 수상했다. ‘2020 국가암호공모전’은 국내 암호기술 발전을 위해 국가정보원의 후원으로 한국정보보호학회 한국암호포럼이 개최했으며 상금은 대상 1,000만원을 포함해 총 5,000만원 규모다. 올해 공모전은 암호 원천기술 분야와 암호 기술 응용 및 활용 분야 논문으로 진행되는데, 대상은 두 분야를 통틀어 한 편만 선정됐다. 한편, 같은 연구실 박사과정 이병학, 이영민, 최원석 학생은 최우수상을 수상했고, 박사과정 김성광, 하진철, 최원석 학생은 특별상을 수상했다. 이병학, 김성광 학생은 2019 국가암호공모전에서도 “Tight Security Bounds for Double-block Hash-then-Sum MACs” 논문으로 최우수상을 수상했는데, 이 논문은 올해 최우수 암호학회 Eurocrypt에 발표됐다.
2020.10.26
조회수 21832
엄지용 교수팀, 대기 중 미세먼지 증가가 전력 소비에 미치는 영향 실증
우리 대학 기술경영학부 엄지용 교수 연구팀이 대기 중 미세먼지 증가가 가정의 전력소비를 증가시킴을 실증적으로 밝혔다. 이번 연구는 대기 중 초미세먼지(PM2.5) 등급을 '좋음'에서 '매우 나쁨'으로 격상시키는 75μg/m3 농도증가가 가정부문 전력소비량을 평균 11.2% 증가시킴을 계량경제 모형으로 확인했는데, 이는 한 여름철 실외온도가 3.5oC 상승할 때 유발되는 전력소비 증가량에 해당하는 큰 폭의 유의미한 변화로 확인됐다. 이번 연구에는 전국 136개 주요 시군구 853가구에 설치된 실시간 스마트미터에서 1년여에 걸쳐 수집한 전력사용 데이터에 전국 미세먼지 관측소와 기상관측소에서 수집한 시간별 환경정보를 매칭해 얻은 에너지-환경 빅데이터가 활용됐다. 미세먼지와 같은 급성 환경스트레스에 대한 소비자의 적응행태는 그간 에너지 학계에서 많은 주목을 받지 못했는데, 이번 연구에서는 미세먼지에 대한 가구의 에너지 집약적인 적응행태를 최초로 확인했다. 특히, 가구의 적응행태는 라이프스타일에 영향을 받는데, 그 민감도는 주중보다 주말에 그리고 저녁이나 새벽시간대 보다는 낮 시간대에 높은 것으로 나타났다. 아울러, 실외 기온이 아주 높거나 낮을 경우, 미세먼지에 대한 환경적응 행태가 더 크게 나타나는 것으로 확인됐다. 미세먼지 농도증가로 가정에서는 공기청정기 등의 간편하고 즉각적인 적응수단을 활용하는데 이 때문에 전력소비가 증가하고, 다시 미세먼지 농도가 더욱 상승하는 誤적응(mal-adaptation)의 가능성을 보여준 실증연구이다. 이번 연구는 미세먼지 저감정책 설계에 있어 미세먼지 적응의 역량을, 미세먼지 적응정책 설계에 있어 미세먼지 저감의 역량을 함께 고려할 필요가 있음을 시사하고 있다. 우리 대학 현민우 녹색경영정책 석사 졸업생(現 UC Santa Barbara 경제학 박사과정)과 이재웅 경영공학 박사(現 삼성전자 근무)가 공동저자로 참여하고, 인코어드 테크놀로지스의 이효섭 연구소장과 공동 수행한 이번 연구는 국제학술지 '네이처 에너지(Nature Energy)' 9월 21일자에 게재됐다. (논문명: Increase in household energy consumption due to ambient air pollution) 엄 교수는 “이번 논문의 후속 연구로 미세먼지 경보시스템의 효과성 실증과, 효과적인 예보시스템을 제시하기 위한 연구를 수행중이고 이미 기초 결과를 도출하는 데 성공했다”고 밝히며 “에너지-환경 빅데이터를 이용해 기후 및 환경경제 분야의 다양한 융합연구를 계속할 계획"이라고 말했다. 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자 지원사업과, 한-EU 공동연구지원사업, 그리고 녹색성장대학원 운영사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.09.23
조회수 22364
비알콜성 지방간 진행 영상화 기술 개발
우리 대학 의과학대학원 김필한 교수 연구팀이 3차원 생체현미경 기술을 통해 비알콜성 지방간에서 간세포 내 *지방구 형성과 미세혈관계를 동시에 고해상도의 영상으로 촬영하는 데 성공했다고 14일 밝혔다. ☞ 지방구(Lipid droplet): 지방 방울이라고도 하며, 간세포의 세포질에 구 형태로 축적된 지방을 뜻한다. 김 교수 연구팀은 이에 앞서 살아있는 비알콜성 지방간 동물모델에서 질환이 진행될수록 간세포 내의 지방구가 축적되며 크기가 증가하는 과정에서 개개의 지방구를 3차원으로 정밀하게 분석할 수 있는 생체현미경 기술을 개발, 이번 연구에 활용했다. 비알콜성 지방간은 서구화된 식습관 및 비만율 증가로 국내에서 급속히 증가하고 있는데 단순 지방간부터 만성 지방간염 및 간경변증(간경화)에 이르는 넓은 범위의 간 질환을 포함한다. 정상인에게서도 최대 24%, 비만인에서는 최대 74%까지 높은 유병률이 보고되고 있어 심각한 간 질환으로 진행되지 않도록 적극적인 관리가 요구된다. 그동안 비알콜성 지방간 질환 연구들은 대부분이 절제된 간 조직을 사용한 조직병리학적 분석을 통해 이뤄졌다. 하지만 이 같은 방식으로는 질환이 장기간에 걸쳐 진행되는 동안 간 내부의 간세포와 주변 미세환경에서 일어나는 다양한 분자세포 수준의 변화를 3차원으로 정밀하게 분석하고 그 원리를 밝히는 것이 어려웠다. 글로벌 차원의 집중적인 연구개발 투자에도 불구하고 비알콜성 지방간 질환의 새로운 치료제의 개발이 지연되고 주된 이유다. 김필한 교수 연구팀은 독자적으로 개발한 초고속 레이저 공초점·이광자 생체현미경을 사용해 살아있는 비알콜성 지방간 질환 동물모델에서 질환 진행에 따른 간세포 내 지방구의 형성 및 축적과 주변 미세 간 혈관계를 동시에 고해상도를 지닌 3차원 영상으로 촬영하는 데 성공했다. 연구팀이 개발한 생체현미경 시스템은 시속 380Km 이상의 초고속으로 회전하는 다각 거울을 이용해 살아있는 생체 내부 간 조직의 움직임을 실시간으로 추적하고 보정이 가능해 크기가 마이크로미터(μm·100만분의 1미터) 이하인 극히 작은 지방구까지 고해상도로 영상화가 가능하다. 연구팀은 또 비알콜성 간 질환에서 질환 진행으로 간세포 내 지방구의 축적률이 증가하고 개개의 지방구 크기가 증가하는 현상을 영상화하는 데 성공했다. 이와 함께 지방구의 크기 증가가 간세포 핵의 위치변화를 일으키고 결국 간세포 모양의 변화를 일으키는 현상을 고해상도 영상화를 통해 확인했다. 김 연구팀이 독자적으로 개발한 최첨단 고해상도 3차원 생체현미경 기술은 살아있는 생체 내부 간의 미세환경을 이루는 다양한 구성성분(세포, 혈관, 지질, 콜라겐 외 생체분자)들을 동시에 실시간으로 영상촬영이 가능해 비알콜성 지방간 질환을 비롯한 다양한 간 질환 연구와 치료제 개발과정에 다양하게 활용될 것으로 기대된다. 특히 이 3차원 생체현미경 기술은 우리 대학 교원창업기업인 아이빔테크놀로지(IVIM Technology, Inc)를 통해 상용화돼 올 인원 생체현미경 모델명인 'IVM-CM'과 'IVM-MS'로 2019년 10월부터 출시되고 있는데 기초 의·생명 연구의 차세대 첨단 영상장비로서 미래 글로벌 바이오헬스 시장의 핵심 장비로 벌써부터 주목받고 있다. ※ MCD diet는 지방간을 유도하기 위한 특수 사료를 의미하며 생쥐에게 섭취시키면 빠르게 지방간이 생긴다. 김 교수는 "비알콜성 지방간을 포함한 다양한 질환의 3차원 생체현미경을 이용한 실시간 고해상도 영상기술은 질환의 진행에 따른 세포 수준의 다양한 변화의 정밀한 관찰이 가능하다ˮ라며 "3차원 생체현미경은 미래 바이오헬스 산업에서 여러 인간 질환의 진단 및 치료제 개발에 획기적인 도움을 줄 것ˮ이라고 말했다. 나노과학기술대학원 문지은 박사과정 학생이 제1 저자로 참여한 연구팀 논문은 미국광학회가 발간하는 국제 학술지 '바이오메디컬 옵틱스 익스프레스(Biomedical Optics Express)' 誌 8월 19일 字에 실리는 한편 편집장 선정(Editor's pick) 우수 논문으로 주목받았다. (논문명 : Intravital longitudinal imaging of hepatic lipid droplet accumulation in a murine model for nonalcoholic fatty liver disease) 한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 이공분야기초연구사업의 지원을 받아 이뤄졌다.
2020.09.14
조회수 23794
코로나19 해외유입 확진자 수 예측 기술 개발
최근 전 세계적으로 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 확진자 수가 2,000만 명을 넘어선 가운데 최근 국내에서도 코로나19 확진자 수가 급증해 2차 대유행 조짐을 보이면서 정부는 8월 23일부터 전국 대상으로 사회적 거리두기 단계를 2단계로 격상해 시행 중이다. 중앙재난안전대책본부(중대본)에 따르면 국내 코로나 누적 확진자 수는 8월 23일 오전 0시 기준으로 총 1만7,399명이다. 이 중 해외유입 감염자 수는 2,716명(8월 22일 오전 0시 기준)으로 전체 확진자의 약 16%를 차지한다. 대륙별로 보면 아시아(중국 외), 미주, 유럽, 아프리카 순이다. 지난 14일 이후 국내 지역 발생 신규확진자 수가 급증하고 있지만 향후 해외유입 확진자 수의 확산추세 또한 결코 장담할 수 없는 상황이다. 이런 가운데 우리 연구진이 해외유입 확진자 수를 예측할 수 있는 관련 기술을 개발했다. 우리 대학 산업및시스템공학과 이재길 교수 연구팀이 코로나19 해외유입 확진자 수를 예측하는 빅데이터‧인공지능(AI) 기술을 개발했다고 19일 밝혔다. 이재길 교수 연구팀이 개발한 이 기술은 해외 각국의 확진자 수와 사망자 수, 해외 각국에서의 코로나19 관련 키워드 검색빈도와 한국으로의 일일 항공편 수, 그리고 해외 각국에서 한국으로의 로밍 고객 입국자 수 등 빅 데이터에 인공지능(AI) 기술을 적용해 향후 2주간의 해외유입 확진자 수를 예측한다. 코로나19 확진자 수가 급증할수록 해외유입에 의한 지역사회 확산의 위험성도 항상 뒤따르기 마련이다. 이에 따라 이재길 교수 연구팀이 개발한 정확한 해외유입 확진자 수 예측기술은 방역 시설 및 격리 시설 확충, 고위험 국가 입국자 관리 정책 등에 폭넓게 응용 및 적용될 수 있을 것으로 기대가 크다. 우리 대학 지식서비스공학대학원에 재학 중인 김민석 박사과정 학생이 제1 저자로, 강준혁, 김도영, 송환준, 민향숙, 남영은, 박동민 학생이 제2~제7 저자로 각각 참여한 이번 연구는 최고권위 국제 학술대회 'ACM KDD 2020'의 'AI for COVID-19' 세션에서 오는 24일 발표된다. (논문명 : Hi-COVIDNet: Deep Learning Approach to Predict Inbound COVID-19 Patients and Case Study in South Korea) 해외유입 확진자 수는 다양한 요인에 의해서 영향을 받는다. 일반적으로 해외 각국에서의 코로나19 위험도와 비례하며, 해외 각국에서 한국으로의 입국자 수와도 비례한다. 그러나 코로나19 위험도와 입국자 수를 실시간으로 알아내기에는 많은 제약이 따르므로 연구진은 쉽게 구할 수 있는 종류의 빅데이터를 기반으로 하는 인공지능(AI) 모델을 구축하는 데 성공했다. 연구진은 기본적으로 해외 각국의 코로나19 위험도를 산출할 때, 보고된 확진자 수와 사망자 수를 활용했다. 그러나 이러한 수치는 진단검사 수에 좌우되기 때문에 코로나19 관련 키워드 검색빈도를 같이 입력 데이터로 활용해 해당 국가의 코로나19 위험도를 실시간으로 산출했다. 이와 함께 실시간 입국자 수는 기밀정보로서 외부에 공개되지 않기 때문에 매일 제공되는 한국에 도착하는 항공편수와 로밍 고객 입국자 수를 통해 이를 유추해냈다. 로밍 고객 입국자 수 데이터는 KT로부터 제공 받았지만 KT 고객 입국자만을 포함한다는 한계를 일일 항공편수를 함께 고려함으로써 이 문제를 해소했다. 이밖에 해외유입 확진자 수 예측을 위해서는 국가 간의 지리적 연관성도 매우 중요하게 고려해야 한다. 어느 특정 국가의 코로나19 발병이 이웃 국가로 더 쉽게 전파되며, 국가 간의 교류도 거리에 따라 영향을 받기 때문이다. 연구팀은 이러한 문제해결을 위해 지리적 연관성을 학습하도록 국가-대륙으로 구성되는 지리적 계층구조에 따라 우선 각 대륙으로부터의 해외유입 확진자 수를 정확히 예측함으로써 궁극적으로 전체 해외유입 확진자 수를 정확히 예측하도록 하는 인공지능(AI) 모델을 설계했다. 연구팀은 이 인공지능 모델을 'Hi-COVIDNet'라고 이름 붙였다. 이후 연구팀은 약 한 달 반에 걸친 단기간의 훈련 데이터만으로 생성된 `Hi-COVIDNet'을 통해 향후 2주 동안의 해외유입 확진자 수를 예측한 결과, 이 모델이 기존의 시계열 데이터기반의 예측 기계학습이나 딥러닝 기반의 모델과 비교했을 때 최대 35% 더 높은 정확성을 지니고 있음을 확인했다. 제1 저자인 김민석 박사과정 학생은 "이번 연구는 최신 AI 기술을 코로나19 방역에 적용할 수 있음을 보여준 사례ˮ 라면서 "K-방역의 위상을 높이는데 기여할 것으로 기대한다ˮ 고 밝혔다. 이번 연구는 KAIST 글로벌전략연구소(소장 김정호)의 코로나19 AI 태스크포스팀의 지원을 받았고, KT(담당 변형균 상무)와 과학기술정보통신부(담당 김수정 서기관)의 '코로나19 확산예측 연구 얼라이언스'를 통해 로밍 데이터 세트를 지원받아 이뤄졌다.
2020.08.23
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KAIST, 가상증강현실 전문 인력 양성
우리대학이 증강현실 소프트웨어와 플랫폼 분야 전문 인력 양성에 나선다. KAIST 증강현실연구센터(센터장 우운택)는 산업통상자원부가 지원하고 한국산업기술진흥원(KIAT)이 전담하는 산업 혁신 인재 성장 지원 사업을 통해 `가상증강현실 전문 인력 양성 사업'을 운영한다. 해당 사업은 미래 신산업 육성 및 주력 산업 분야 석·박사급 전문 인력 양성을 목표로 한국전자정보통신산업진흥회(KEA)가 주관하고 KAIST(증강현실 소프트웨어 및 플랫폼)와 서강대(가상현실 응용서비스)·서울대(증강현실 하드웨어)가 사업단을 구성했다. 각 대학의 특화 분야 인력 양성을 위해 정부가 66.5억 원을 지원하고 참여 기관 및 기업의 예산을 더해 5년간 총 84억 원이 투입될 예정이다. 가상증강현실 분야는 4차 산업혁명의 핵심 사용자 인터페이스로 주목받는 분야다. 특히, 현실의 정보를 가상으로 옮긴 디지털트윈을 통해 정보를 분석해 가시화하거나 축적된 데이터를 기반으로 미래를 예측하고 가상현실로 체험하게 하거나 현실에서 증강현실로 활용하게 하는 기술은 4차 산업혁명을 촉발시킬 핵심 기술로 주목받고 있다. 이에, 우리대학은 문화기술대학원(학과장 노준용)에 `증강현실 프로그램'을 신설하고 올해 상반기에 신입생을 선발해 2020년 가을 학기부터 향후 5년간 증강현실 실무 역량을 갖춘 융합인재 양성에 나선다. `KAIST CT-AR 프로그램'으로 신설된 대학원 과정은 이달 3일부터 오는 13일까지 신입생을 모집한다. 매년 10여 명의 석·박사 과정 학생을 선발해 디지털 트윈, 환경인식·추적, 실감증강, 지능형 정보증강, 3차원 상호 작용 등 본격적인 증강현실 소프트웨어 및 플랫폼 등을 교육해 관련 분야의 핵심 기술을 선도할 인재를 육성할 계획이다. 선발된 학생들에게는 등록금과 학업 장려금을 지원하고 국내·외 관련 기업과의 공동 연구와 국제학회 참여 기회를 제공한다. 산업 현장에서의 경험과 국제적인 리더십을 고루 갖춘 AR R&D 인력으로 성장할 수 있는 발판을 마련해주기 위해서다. 특히, 산업 현장의 실질적인 요구에 대응하는 실무 역량을 강화하기 위해 기획된 프로젝트 수업에는 (주)버넥트, (주)포스트미디어, (주)맥스트, (주)익스트리플, (주)에이에스티, (주)빅토리아 프로덕션 등 KAIST 산학협력 기업이 함께 참여한다. 학생들은 이들과 함께 현장의 문제를 파악하고 분석하여 해결하는 수업을 전공 필수로 이수해야 한다. 대전시(시장 허태정)도 본 사업과 연계하여 지역 밀착형 인재 양성을 위해 향후 5년간 대응 자금 지원해 KAIST에 개방형 산학협력플랫폼인 `산학협력실'을 신설한다. 새롭게 마련될 공간은 프로젝트 기획 수업 참여자들과 참여 기업이 가상증강현실 분야의 다양한 협력 연구를 시도하는 개방형 실험실로 사용된다. KAIST는 이번 인력 양성 사업을 통해 국내 관련 기업들이 가상증강현실 분야를 선도하고 새로운 시장을 선점할 수 있도록 지원할 예정이다. 특히, 가상스튜디오, 가상 원격협업실, 가상 교실 등 다양한 테스트 베드를 구축하고 산학협력을 통해 가상증강현실 인력 양성 사업을 적극 지원할 계획이다. 전공 책임을 맡은 우운택 KAIST 문화기술대학원 교수는 "지난 20년간의 경험과 성과를 바탕으로 증강현실 분야의 우수 연구 개발 인력을 양성하기 위해 힘쓸 예정이다ˮ라고 강조했다. 이어, 우 교수는 "앞으로 5년 동안 참여 기업과 더불어 디지털트윈 기반 가상증강현실 시대를 대비할 것ˮ 이라고 포부를 밝혔다. 한편, 이번 `KAIST CT-AR 프로그램' 신입생 모집에 관한 자세한 내용은 문화기술대학원 홈페이지(https://ct.kaist.ac.kr)에서 확인할 수 있다.
2020.04.07
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급속충전 가능한 소듐이온 하이브리드 전지 개발
우리 대학 EEWS 대학원 강정구 교수 연구팀이 우수한 성능으로 급속 충전이 가능한 소듐 이온 기반의 하이브리드 전지를 개발했다. 연구팀은 질소가 올려진 메조 다공성 금속산화물 기반 전극을 이용해 높은 에너지 밀도와 고출력을 갖는 소듐 이온 에너지 저장 소자를 구현했다. 이 기술은 현재 주로 사용되는 리튬 이온 배터리보다 경제성 및 접근성 등에서 우수성을 가져 급속 충전이 필요한 휴대용 전자기기 등에 적용할 수 있을 것으로 기대된다. 강정구 교수 연구팀의 이번 연구 결과는 재료 분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’ 1월 27일 자에 게재됐다. (논문명: Synthesis of nitrogen-doped mesoporous structures from metal-organic frameworks and their utilization to enable high performances in hybrid sodium-ion energy storages) 현재 가장 높은 점유율의 상업용 배터리는 리튬 이온 물질 기반의 저장 소자로 넓은 전압 범위와 에너지 밀도가 높다는 장점이 있다. 그러나 배터리 발화 및 짧은 수명 등의 문제와 리튬 광물의 높은 가격, 부족한 희토류 원소 매장량, 느린 전기화학적 반응 속도 등의 한계 때문에 충·방전이 오래 걸리고 고출력 특성을 요구하는 전기 자동차 및 차세대 모바일 기기에 적용하기 위해 많은 개선이 필요하다. 반면 소듐 이온 기반 에너지 저장 소자는 안전하고 친환경적이며 가격이 상대적으로 매우 저렴하고 자원의 접근성이 높아 리튬 이온을 대체하면서 기존의 문제점을 극복할 수 있는 차세대 에너지 저장 소자로 주목받고 있다. 하지만 현재까지는 응용 분야에서 요구하는 성능에 미치지 못해 활용 폭이 좁다. 특히 기존의 금속산화물은 전기 전도성이 낮고 비표면적이 좁아 많은 양의 이온이 접근하는 데 한계가 있어 고성능을 구현하기에 어려움이 있었다. 연구팀은 질소가 도핑된 3차원 형태의 열린 메조 다공성 금속산화물 나노 구조체와 질소 도핑된 그래핀을 결합해 소듐 이온 기반 시스템에서 고용량과 고출력의 에너지 저장장치를 개발했다. 이번 연구에서 개발한 메조 다공성의 금속산화물 나노 구조체는 5~10나노미터 크기의 나노 입자들 사이에 다량의 열린 메조 기공이 형성돼 있고, 기공들이 나노 입자 사이에 3차원적으로 연결된 구조를 이뤄 질소 도핑 방법을 활용해 부족한 전기 전도도를 높일 수 있다. 이러한 메조 다공성 구조는 전해질이 기공을 통해 전극에 깊은 곳까지 수월한 침투가 가능하므로 전극 물질의 전체적인 표면이 에너지 저장에 활용돼, 높은 용량의 에너지 저장이 가능함과 동시에 충·방전 시간 역시 줄일 수 있다. 연구팀은 질소가 도핑된 다공성 금속산화물과 그래핀을 각각 음극과 양극에 각각 적용해 고성능의 소듐 이온 하이브리드 전지를 구현했다. 이 하이브리드 저장 소자는 소듐 기반의 배터리에 비해 같은 수준의 저장용량을 유지하면서 300배 이상 빠른 출력 밀도를 보이며, 수십 초 내 급속 충전이 가능해 소형의 휴대용 전자기기 등에 활용 가능할 것으로 기대된다. 강 교수는 “소듐 기반이기 때문에 저가 제작이 가능하고 활용성이 뛰어나 기존보다 높은 에너지 밀도를 갖는 에너지 저장장치의 상용화에 기여할 것이다”라며 “저전력 충전 시스템을 통해 급속 충전이 가능해 전기자동차와 휴대 가능한 전자 기기에 적용할 수 있을 것이다”라고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 글로벌프론티어사업의 하이브리드인터페이스기반 미래소재연구단의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 소듐 이온 하이브리드 에너지 저장 장치의 구성 및 저장 메커니즘을 나타낸 모식도 그림2. 소듐 이온 하이브리드 저장 장치의 성능과 태양광 모듈을 활용한 실제 구동 이미지
2020.02.06
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김기응 교수 연구, 국제 AI 챗봇 챌린지 우승
우리 대학 AI대학원 김기응 교수 연구팀(이정관, 함동훈 석사과정, 장영수 박사과정)은 인공지능 대화 시스템 분야 대표적 국제 경진대회인 제8회 대화시스템기술챌린지(The Eighth Dialogue System Technology Challenge; DSTC8)의 다중 도메인 태스크 완수(Multi-Domain Task Completion) 부문에서 우승을 차지했다. 마이크로소프트 리서치, IBM 리서치, 아마존 알렉사 AI가 공동주최한 대화시스템기술챌린지는 2019년 6월 데이터셋 공개 이후 약 3개월에 걸쳐 진행됐다. 연구팀은 사람이 직접 평가하는 인적 평가에서 68.32%의 성공률로 1위를 차지했고, 언어 이해 점수와 응답 적절성 점수에서 큰 차이를 보였다(결과 안내 : https://convlab.github.io/ ). 이 대회에서는 호텔, 식당, 명소 등 다양한 주제가 등장할 수 있는 여행 정보 안내 상황에서 사용자와의 대화를 통해 ▲ 사용자 요구사항 이해 ▲ 데이터베이스에서 요청한 정보 검색 ▲ 예약 시스템과의 연동 등의 수 있는 목적지향 대화 챗봇(chat-bot)을 만드는 것을 목표로 한다. 이러한 업무를 위한 기존 대화 시스템은 사용자 발화 이해(Natural Language Understanding; NLU), 대화 상태 추적(Dialogue State Tracking; DST), 대화 정책 결정(Dialogue Policy), 시스템 발화 생성(Natural Language Generation; NLG)의 총 네 단계를 수행하는 특화된 모듈로 구성돼 독립적으로 개발하고 통합한다. 김 교수 연구팀은 언어생성 모델인 GPT-2를 기반으로 위의 네 단계를 모두 수행하는 하나의 심층 신경망 모델을 제안했다. 연구팀이 개발한 대화 시스템은 언어생성 모델의 강력한 성능을 활용하는 창의적인 훈련 기법을 선보임으로써 기존의 방법론에 비해 훈련 과정을 대폭 단순화했다. 김기응 교수는 “최근 딥러닝 언어모델들이 다양한 자연어처리 태스크에 활용되는 추세인데, 복잡한 목적지향 대화처리에도 간결한 훈련 방법을 통해 우월한 성능을 보일 수 있음을 공식적으로 인정받은 것에 의의가 있다”라며, “아직 해결해야 할 연구 이슈가 많지만, 이 연구를 출발점으로 삼은 새로운 개발방법론들이 많이 등장할 것으로 기대한다”라고 말했다. 이번 연구는 2020년도 AAAI 학술대회의 대화시스템기술챌린지 워크숍에서 발표될 예정이다. 이 연구 결과는 산업통상자원부의 산업기술혁신사업 지원의 실내용 음성대화 로봇을 위한 원거리 음성인식 기술 및 멀티 태스크 대화처리 기술 개발 과제 수행을 통해 이뤄졌다.
2020.01.31
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박찬범, 스티브 박 교수, 혈액 기반 알츠하이머병 멀티플렉스 진단센서 개발
KAIST(총장 신성철) 신소재공학과 박찬범 교수와 스티브 박 교수 공동 연구팀이 혈액으로 알츠하이머병을 진단할 수 있는 센서를 개발하는 데 성공했다. 연구팀이 개발한 진단 센서를 활용해 혈액 내에 존재하는 베타-아밀로이드 및 타우 단백질 등 알츠하이머병과 관련한 4종의 바이오마커 농도를 측정·비교하면 민감도는 90%, 정확도 88.6%로 중증 알츠하이머 환자를 구별해 낼 수 있다. 김가영 박사과정·김민지 석사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지‘네이처 커뮤니케이션스(Nature communications)’1월 8일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명: Clinically accurate diagnosis of Alzheimer’s disease via multiplexed sensing of core biomarkers in human plasma) 알츠하이머병은 치매의 약 70%를 차지하는 대표적인 치매 질환이다. 현재 전 세계 65세 이상 인구 중 10% 이상이 이 질병으로 인해 고통을 받고 있다. 하지만 현재의 진단 방법은 고가의 양전자 단층촬영(PET) 또는 자기공명영상진단(MRI) 장비를 사용해야만 하기에 많은 환자를 진단하기 위해서는 저렴하면서도 정확한 진단 기술개발의 필요성이 제기돼 왔다. 연구팀은 랑뮤어 블라젯(Langmuir-blodgett)이라는 기술을 이용해 고밀도로 정렬한 탄소 나노튜브(Carbon nanotube)를 기반으로 한 고민감성의 저항 센서를 개발했다. 탄소 나노튜브를 고밀도로 정렬하게 되면 무작위의 방향성을 가질 때 생성되는 접합 저항(Tube-to-tube junction resistance)을 최소화할 수 있어 분석물을 더 민감하게 검출할 수 있다. 실제로 고밀도로 정렬된 탄소 나노튜브를 이용한 저항 센서는 기존에 개발된 탄소 나노튜브 기반의 바이오센서들 대비 100배 이상의 높은 민감도를 보였다. 연구팀은 고밀도로 정렬된 탄소 나노튜브를 이용해 혈액에 존재하는 알츠하이머병의 바이오마커 4종류를 동시에 측정할 수 있는 저항 센서 칩을 제작했다. 알츠하이머병의 대표적인 바이오마커인 베타-아밀로이드 42 (β-amyloid42,), 베타-아밀로이드 40 (β-amyloid40), 총-타우 단백질 (Total tau proteins) 및 과인산화된 타우 단백질 (Phosphorylated tau proteins)은 그 양이 알츠하이머병의 병리와 직접적인 상관관계를 가지기 때문에 알츠하이머병 환자를 구별해 내는 데 매우 유용하다. 고밀도로 정렬된 탄소 나노튜브 기반 센서 칩을 이용해 실제 알츠하이머 환자와 정상인의 혈액 샘플 내에 존재하는 4종의 바이오마커 농도를 측정 하고 비교한 결과, 민감도와 선택성은 각각 90%, 그리고 88.6%의 정확도를 지녀 중증 알츠하이머 환자를 상당히 정확하게 진단할 수 있음을 확인했다. 연구팀이 개발한 고밀도로 정렬된 탄소 나노튜브 센서는 측정방식이 간편하고, 제작비용도 저렴하다. 박찬범 교수는“본 연구는 알츠하이머병으로 이미 확정된 중증환자들을 대상으로 진행하였다. 향후 실제 진료 환경에 활용하기 위해서는 경도인지장애 (Mild cognitive impairment) 환자의 진단 가능성을 테스트하는 것이 필요하다”며“이를 위하여 경도인지장애 코호트, 치매 코호트 등의 범국가적인 인프라 구축이 필수적이며, 국가 공공기관의 적극적인 연구 네트워크 구축 및 지원의 장기성 보장이 요구된다”고 강조했다. 한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 리더연구자 지원사업과 충남대병원 및 충북대병원 인체자원은행의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림 1. 혈액 내에 존재하는 총 4종의 바이오마커 농도를 측정해 알츠하이머병 환자를 구별하는 고밀도로 정렬된 카본 나노튜브 기반 저항 센서의 모식도 그림 2. 진단 센서 성능
2020.01.15
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김진환 교수팀, 국제 자율무인선 알고리즘 경진대회 우승
우리대학 기계공학과 학부생과 대학원생으로 구성된 학생팀(지도교수 김진환)이 `2019 국제 자율무인선 알고리즘 경진대회(2019 Virtual RobotX Competition)'에서 우승을 차지했다. 미 해군 연구개발국(ONR. U.S. Office of Naval Research)의 주최로 올해 처음 열린‘국제 자율무인선 알고리즘 경진대회’는 지난 9월 첫 알고리즘 코드 제출을 시작으로 약 3개월에 걸쳐 진행됐다. 한국·미국·중국·일본·호주·싱가포르 등 9개국 17개 대학팀이 참가했는데 국내 대학으로는 KAIST가 유일하게 출전했다. 이번 대회에는 미 해군대학원(NPS, Naval Postgraduate School)이 구축한 가상 환경이 도입됐다. 실제 바다에서 발생할 수 있는 바람·파도·조류 조건 등을 임의로 조절할 수 있는 공통의 가상 환경에 각 팀이 제출한 컴퓨터 알고리즘 코드를 적용해 결과물을 평가하는 방식으로 진행됐다. 각 참가팀에는 ▲바람과 파도 등이 영향을 미치는 바다 위에서 무인선의 위치와 방향을 일정하게 유지하기 ▲주어진 항로와 방향을 정확히 제어하며 목표점까지 이동하기 ▲해상에 나타난 임의의 물체를 탐지해서 정확한 위치를 찾고 물체의 구체적인 종류를 인식하기 ▲항해 부표를 따라가되 동시에 장애물을 피해 목표점까지 이동하기 ▲해상에 놓인 여러 개의 해상 도크(dock)에 표시된 마커의 모양과 색상을 인식하여 목표 도크 위치를 찾기 ▲목표 도크에 자동으로 진입해서 일정 시간 정박 후에 빠져나오기 등 모두 6개의 임무가 주어졌다. 주최 측은 참가 팀이 제출한 컴퓨터 알고리즘 코드에 다양한 가상 환경 조건을 적용한 뒤 주어진 임무의 수행도를 평가하고 6개 미션에 대한 성적을 모두 합산해 최종 순위를 결정했다. KAIST팀은 총 3차례의 알고리즘 코드 제출과 평가를 거친 끝에 2개 종목에서 1위, 2개 종목에서 2위를 차지하는 등 6개의 전 종목에서 우수한 성적을 거뒀으며, 17개 참가팀 중 가장 높은 합산 성적을 기록해 종합 우승을 차지했다. 종합 2위와 3위는 미국의 조지아 공과대학(Georgia Tech)과 호주의 시드니 대학(University of Sydney)이 각각 차지했다. 지난 4일~6일 싱가포르에서 개최된 2019 RobotX Interactive Forum에서 진행된 시상식에는 김종휘·장준우 학생이 KAIST 대표로 참가해 수상했다. 〈2019 국제 자율무인선 알고리즘 경진대회 우승팀 (왼쪽 뒷줄부터 시계방향으로) 성수환(학사과정, 제어/경로계획-항법), 김종휘(박사과정, 리더/인식 알고리즘 총괄), 박진욱(석사과정-제어/경로계획-운동제어), 김태원(학사과정,탐지/인식-센서), 김준형(학사과정,탐지/인식-센서), 김경서(석사과정-제어/경로계획-경로계획), 조현근(석사과정, 탐지/인식-딥러닝), 장준우(석박사통합과정-제어 알고리즘 총괄), 홍승조(석사과정, 탐지/인식-센서융합)> 팀 리더를 맡은 김종휘 기계공학과 박사과정 학생은 "지난 수개월 동안 대회를 준비하면서 밤을 꼬박 새우는 날이 많았지만 학교에서 배운 지식이 가상 환경에서 실제로 적용되는 것을 보는 것이 모두에게 즐겁고 보람있는 경험이었다ˮ고 말했다. 김종휘 학생은 이어 "세계적으로 유명한 여러 대학팀들이 참가한 대회에서 우리나라를 대표해 좋은 성적으로 거두게 되어 기쁘다ˮ라고 우승 소감을 밝혔다. 김진환 기계공학과 교수가 지도하는 KAIST팀은 지난 2014년 싱가포르 마리나 베이에서 실제 무인 선박을 이용해 진행된 제1회 국제 자율무인선 경진대회에서 MIT에 이어 준우승을 차지한 바 있는데 이번 대회에서 우승을 차지함으로써 자율무인선 분야에서 KAIST가 보유한 우수한 기술력을 전 세계에 과시했다.
2019.12.26
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