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국내 최초로 ACM UIST서 최우수논문상 수상
우리 대학 산업디자인학과 안드리아 비앙키(Andrea Bianchi) 교수 연구팀이 지난달 23일 온라인으로 개최된 인간-컴퓨터 상호작용 분야 최우수 국제학술대회인 `ACM UIST 2020(The ACM Symposium on User Interface Software & Technology)'에서 상위 1%에게 주어지는 `최우수논문상(Best Paper Award)'을 수상했다고 18일 밝혔다.
ACM UIST에서 우리나라 주관기관이 최우수논문상을 수상한 것은 이번이 처음이다. 컨트롤러의 휨 강성을 실시간으로 조절해 가상 환경에서 사용자가 손으로 쥐고 움직이는 가상 물체를 사실적으로 체험할 수 있는 VR(가상현실) 컨트롤러인 `엘라스틱(ElaStick)'을 개발한 공로를 인정받았기 때문이다. (논문명 : ElaStick: A Handheld Variable Stiffness Display for Rendering Dynamic Haptic Response of Flexible Object)
이번 연구에는 산업디자인학과 유능 석사과정 학생이 제1 저자로 참여했다. 기존의 VR 컨트롤러 연구는 손에 쥐고 있는 가상 물체의 무게, 모양, 움직임을 표현하는 데에만 집중돼있어 사용자가 가상 물체를 쥐고 휘두를 때 발생하는 진동이나 갑작스럽게 움직임을 멈출 때 생기는 반동 등을 재현하는 데 많은 제약이 따랐다.
이 같은 문제점을 해결하고 높은 수준의 동역학적 반응을 제공하기 위해서는 물체의 모양, 크기, 재질과 관련된 물체의 강성을 고려해야 한다. 연구팀이 개발한 `엘라스틱(ElaStick)'은 모든 방향으로 자유롭게 휘어지는 구조물에 4개의 케이블을 연결하고, 각 케이블의 물질 조성을 조절해 전체 컨트롤러의 휨 강성 조절이 가능하다. 따라서 이 기술을 적용해 가상 환경에서 실시간으로 다양한 모양 및 크기를 가지는 가상 물체의 사실적인 일루젼(illusion)을 구현하는 데 성공했다.
연구팀은 엘라스틱(ElaStick)을 활용해 강성 변화에 따른 사용자들의 인지능력을 측정하는 한편 가상 물체를 재현했을 때 VR 경험의 사실감과 몰입감 그리고 즐거움이 크게 향상되는 것을 실험적으로 확인했다.
안드리아 교수는 "미국 MIT, 마이크로소프트, 독일 막스 플랑크 연구소 등 저명한 대학과 기관이 수상한 바 있는 UIST 최우수논문상을 국내 최초로 수상하게 돼 매우 기쁘다ˮ고 말했다. 그는 또 "엘라스틱(ElaStick)은 향후 원격 로봇수술, 의료수술, 게임 등 다양한 가상 환경에서 실용적이면서도 상업적 활용 가치를 기대할 수 있다ˮ고 덧붙였다.
한편, 이번 `ACM UIST 2020'에서 KAIST 산업디자인학과는 안드리아 교수팀의 최우수논문상 수상 외에도 남택진 교수 연구팀이 `어너러블멘션(Honorable Mention)' 논문상을 받았다.
남택진 산업디자인학과장은 "총 7개의 논문상 중 국내 최초의 최우수논문상 수상과 어너러블멘션 논문상의 동시 수상은 KAIST 산업디자인학과의 위상과 연구 우수성을 입증한 결과ˮ라고 강조했다.
관련 유튜브 영상: https://youtu.be/jfIsgFb6hTY
2020.11.20
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노용만·장동의 교수팀, 전장상황에서의 자율비행 기술경진대회 최우수상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 노용만·장동의 교수 공동연구팀(김휘민 박사과정, 이홍주 박사과정, 김정욱 박사과정, 이창식 석사과정, 최대휘 석사과정, 김병천 석사과정, 조용준 석사과정, Tianqi Wang 석사과정, 한승희 학사과정)이 지난 2020년 10월 21일 대전 한밭체육관에서 진행된 전장상황에서의 자율비행 기술경진대회 본선에서 1등으로 최우수상(방위사업청장상)을 수상했다.
2019년 12월에 예선, 2020년 10월에 본선을 진행해 제1회를 마무리한 전장상황에서의 자율비행 기술경진대회는 방위사업청과 대전광역시에서 공동주최하고, 국방과학연구소와 대전 테크노파트에서 공동주관하는 미래도전국방기술사업 기술경진대회다. 대회에 참가하는 전국의 각 팀은 GPS 및 통신불가 환경에서 자율비행으로 사전정보가 없는 영역에 대한 정찰 임무를 수행하는 드론 기술을 개발하고 선보였다.
본선 대회에서는 주최측에서 제공한 드론으로 1. 자율비행 중 영상 기반 표적 인식, 2. 자율비행으로 장애물 회피 코스 돌파, 3. 자율비행으로 사전 정보가 없는 환경을 탐색한 후 임무 시작 지점으로 복귀하는 등 총 3가지 임무를 수행해야 하며, 노용만·장동의 교수 공동연구팀은 다른 팀들보다 우수한 성적으로 모든 임무를 완수했다.
이번 최우수상은 노용만 교수 연구팀이 보유한 최첨단 영상 기반 표적인식 기술과 장동의 교수 연구팀이 보유한 상태 추정, SLAM, 경로 및 궤적 계획, 비행 제어 등 최첨단 자율비행 기술을 융합하고 발전시켜 이루어낸 쾌거이다.
2020.11.20
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열을 전기로 변환하는 하프호이즐러 물질의 나노구조 제어 성공
우리 대학 신소재공학과 최벽파 교수 연구팀이 경북대 이승훈 교수(신소재공학과) 연구팀과 공동연구를 통해 *준 안정상을 활용, *하프호이즐러 *열전재료의 나노구조를 제어하는 새로운 방법을 개발했다고 11일 밝혔다.
☞ 준 안정상(metastable phase): 어떤 물질의 가장 안정한 상(고체, 액체, 기체 등)은 아니지만 꽤나 안정하여 유지되는 상.
☞ 하프호이즐러(half-Heusler) 화합물: 금속 간 화합물(합금)의 일종으로 열전발전, 태양광 발전, 자성재료 등의 에너지 재료로 각광을 받는 물질.
☞ 열전발전: 온도 차에 의해 생긴 전위차를 이용해 전기를 생산하는 발전방식.
열전 소자는 열에너지를 전기로 직접적으로 변환시키는 에너지 소자다. 소자의 양단에 온도 차가 존재할 때 내부의 전하가 이동함으로써 전기를 발생시킨다.
좋은 열전재료가 되기 위해서는 소자 양단의 온도 차는 오래 유지돼야 하고 전하는 잘 이동해야 하므로 열전도도는 낮아야 하고 전기 전도도는 높아야 한다.
다양한 열전재료 중 하나인 하프호이즐러 물질은 폐열(에너지의 생산, 소비 과정에서 사용되지 못하고 버려지는 열)이 풍부하고 중온 영역(300~800℃)에서 높은 효율의 열전발전이 가능하다. 특히 열 안정성과 기계적 특성(강도)이 우수하고 높은 제벡 계수(온도 차이를 전력으로 변환하는 정도)와 출력 계수를 지니고 있는데 독성이 없고 지구에 풍부하게 매장된 원소로 이뤄져 있다. 하지만 상대적으로 높은 열전도도로 인해 낮은 열전성능을 갖는다는 점이 약점이다.
열 전도도를 낮추기 위해서는 포논(입자)의 산란을 극대화해야 하는데 이를 위해서는 서로 다른 상의 경계를 만든 후 나노 결정화를 통해 달성할 수 있다. 이 때문에 기존에는 하프호이즐러 합금을 제조한 뒤 물리적으로 파쇄해 나노분말을 제조하고 이를 가열해 굳히는 방법을 사용해왔다. 하지만 이 방법은 나노결정의 크기 제어는 물론 복잡한 미세구조 형성이 어렵기 때문에 열전도도를 획기적으로 감소시키기는 매우 어렵다.
최 교수 연구팀은 문제해결을 위해 준 안정상(비정질)의 결정화 방법을 활용했다. 준 안정상은 안정상에 비해 상대적으로 덜 안정한 상을 의미하는데 열처리를 통해 안정상(고체, 액체, 기체 등)으로 쉽게 상변화를 일으킬 수 있다. 이때, 열처리 온도에 따라 준 안정상(비정질)의 결정화 거동은 다양하게 변화하고 이를 이용해 나노결정의 크기와 상을 제어할 수 있다.
구체적으로 연구팀은 급속냉각 공정을 이용해 하프호이즐러(NbCo1.1Sn) 조성을 가진 비정질(준 안정상)을 제조한 뒤 비교적 저온에서 짧은 열처리를 통해 하프호이즐러 물질 내부에 풀호이즐러(NbCo2Sn) 나노 석출물이 존재하는 복잡한 나노구조를 만들었다.
최 교수 연구팀이 새로 개발한 이 방법은 기존의 방법과는 달리 고온에서의 장시간의 열처리가 필요 없으므로 쉽고 경제적이면서도 더욱 복잡하고 세밀한 나노구조의 형성이 가능하다.
연구팀은 특히 이번 연구에서 3차원 원자 탐침 현미경(Atom probe tomography)과 투과 전자 현미경(Transmission electron microscope)을 활용했는데 하프호이즐러 물질 내부에 존재하는 수 나노미터의 풀호이즐러 석출물의 존재를 규명하는 데도 성공했다.
최벽파 교수는 "이번 연구에서 새롭게 제안된 방법을 활용해 만든 열전재료는 기존 대비 복잡한 나노구조를 갖고 있어 3배 이상의 열전도도 감소 와 함께 열전발전 성능도 획기적으로 증가하는 효과가 있을 것으로 기대된다ˮ고 말했다.
신소재공학과 정찬원 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지인 `나노 에너지(Nano Energy, IF: 16.602)' 10월 20일 字 온라인 판에 실렸다. (논문명: Tailoring nanostructured NbCoSn-based thermoelectric materials via crystallization of an amorphous precursor)
한편 이번 연구는 한국연구재단 과학기술 분야 기초연구사업인 기초연구실지원사업 (중온(300-800 ℃) 작동형 합금 기반 half-Heusler계 고성능/고강도 열전소재 개발)의 지원을 통해 수행됐다.
2020.11.12
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김성용 교수, 2020 한국해양학회 우수논문상 수상
우리 대학 기계공학과/인공지능연구소 김성용 교수가 11월 5일 경주 화백컨벤션센터에서 열린 2020 한국해양학회 추계학술대회에서 물리해양 분야 우수논문상을 수상했다.
김성용 교수는 '준개방형 만에서의 아중규모 조류, 와동류와 잔차류의 표층 순환(Submesoscale surface tidal, vortical, and residual circulations in a semi-enclosed bay)'을 제목으로 해양분야 최고의 국제 학술지인 미국 지구물리학회의 ‘저널 오브 지오피지컬 리서치-오션스 (Journal of Geophysical Research-Oceans)’에 논문을 게재했으며, 아중규모 해양현상의 이해와 규명에 크게 선도하고 기여한 점을 인정받아 수상했다.
이번 논문은 여수해만에서의 해수 유동을 해양관측과 수치모델링을 통해 아중규모 조류, 와동류 및 잔차류의 주요한 표층 해수 순환과 조류에 의한 에너지의 소진을 주요 내용으로 다루고 있다. 대양에서의 아중규모 현상이 중규모 와동류와 경압불안정성에 의해 발생하는 것과 달리, 연안에서의 아중규모 현상은 조류와 해안선/해저면 경계조건에 기인한 와동류로 나타나는 것을 해양관측 기반 논문으로는 학계 처음으로 보고했다. 또한, 아중규모 에너지의 전환과 소진이 수직방향 혼합에 기인한다는 기존 학계의 이론을 보완해 수직방향의 부력에 의해 아중규모 에너지가 전환되고 소진됨을 세계 최초로 규명했다.
해양 관측기술과 해양유체의 컴퓨터 기반 시뮬레이션 기술의 발달과 함께 해양물리 분야의 아중규모 현상의 연구가 활발히 진행되는 가운데, 김성용 교수의 연구는 해양에너지가 소진되는 경로를 추적해 전지구 에너지 순환 및 항상성 연구에 큰 기여를 할 것으로 평가된다.
한편 이번 연구는 해양수산부산하 해양경찰청의 ‘Big Data 분석을 통한 해역별 해양사고 위험도 평가 및 대응지원시스템 구축 사업’의 지원을 받아 수행됐다.
2020.11.05
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사진 위변조 탐지하는 실용 소프트웨어 개발
위조되거나 변조된 사진·영상자료를 손쉽게 탐지해내는 고성능 소프트웨어가 우리 연구진에 의해 개발됐다. 이 기술은 논문 발표 수준에만 머물러 있던 사진과 영상자료의 위·변조 탐지기술을 국내 최초로, 세계에서 두 번째로 실용화 단계로 끌어 올렸다는 점에서 의미가 크다.
우리 대학 전산학부 이흥규 교수 연구팀이 인공신경망을 이용해 디지털 형태의 사진 변형 여부를 광범위하게 탐지하는 실용 소프트웨어 `카이캐치(KAICATCH)'를 개발했다고 3일 밝혔다.
최근 딥페이크(deepfake)를 포함해 각종 위·변조 영상의 등장과 온라인 유통으로 인한 위·변조 탐지기술에 관한 관심이 급속히 증가하고 있다. 그러나 위·변조 여부를 직접 확인할 수 있는 객관적인 분석 도구가 없기 때문에 사실확인 작업이나 정황 판단 등에 의존해 진위를 판단함으로써 주관적 판단 여부의 논란 등 문제가 자주 발생하고 있다.
특히 기존의 디지털사진 포렌식 기술은 개개 변형의 유형에 대응해 개발돼서 변형 유형이 다양하거나, 사전 특정되기 전에는 일정 수준 이상의 높은 신뢰도를 확보하기가 어렵다. 즉, 기존 기술들은 제한된 형식과 알려진 특정 변형에 대해서는 만족할 만한 탐지 성능을 보여주지만, 어떤 변형들이 가해진 것인지 전혀 알 수 없는 임의의 디지털사진을 분석해야 하는 실제 상황에서는 판독의 정확성과 신뢰도가 크게 떨어질 수 밖에 없다.
다양한 변형이 가해진 채 온라인에서 유통되는 사진이나 영상에 대한 변형 여부의 탐지는 극소수 전문가들의 주관적인 판단의 영역에 머물러 왔기 때문에 이런 문제해결을 위해 많은 도전적 연구들이 진행되고 있다.
이흥규 교수 연구팀이 개발한 이 기술은 국내 최초이자 세계 두 번째로 거둔 쾌거이다. 연구팀은 일반인들을 대상으로 2015년 6월부터 `디지털 이미지 위·변조 식별 웹서비스'를 통해 수집한 30여만 장의 실 유통 이미지 데이터와 특징기반·신경망 기반의 포렌식 영상 데이터, 딥페이크와 스테고 분석을 위한 대량의 실험 영상자료를 정밀 분석해 활용한 연구 결과물이다.
이 교수팀은 특정 변형을 탐지하는 개개의 알고리즘들을 모아놓은 기존 기술의 한계를 극복하고, 다양한 변형에 대한 탐지를 유기적으로 통합하는 기술에 주목했다.
이를 위해 잘라 붙이기·복사 붙이기·지우기·이미지 내 물체 크기 변화와 이동·리터칭 등 일상적이면서 자주 발생하는 변형들에서 언제나 발생하는 변이들을 분류, 정리해 필수 변이로 정의하고 이들을 종합 탐지하는 연구를 수행했다. 그 결과 변형의 유형을 특정하지 못하는 상태에서도 변형이 발생했는지 여부를 판단함으로써 탐지 신뢰도를 크게 높였다.
연구팀은 이어 BMP·TIF·TIFF·PNG 등 무압축, 무손실 압축을 포함해 50여 개의 표준 양자화 테이블과 1,000여 개가 넘는 비표준화된 양자화 테이블에 기반한 JPEG 이미지들도 포괄적으로 처리하는 기술을 포함한 실용 소프트웨어를 개발하는 데 성공했다.
이 교수팀이 개발한 `카이캐치'는 전통적인 영상 포렌식 기술, 스테그 분석 기술 등 픽셀 단위의 미세한 변화를 탐지하는 기술들을 응용해, `이상 영역 추정 엔진'과 `이상 유형 분석 엔진' 두 개의 인공지능 엔진으로 구성됐으며 이를 기반으로 결과를 판단하고 사진에 대한 다양한 변형 탐지 기능과 사진의 변형 영역 추정 기능 등을 함께 제공한다.
이흥규 교수는 "다양한 변형 시 공통으로 발생하는 픽셀 수준에서의 변형 탐지와 인공지능 기술을 융합한 영상 포렌식 기술을 카이캐치에 담았는데 이 기술은 특히 임의의 환경에서 주어진 디지털사진의 변형 여부를 판단하는데 탁월한 성능을 보인다ˮ고 말했다.
이 교수는 이어 "향후 각종 편집 도구들의 고급 기능들에 대한 광범위한 탐지 기능을 추가하는 한편 현재 확보한 실험실 수준의 딥페이크 탐지 엔진과 일반 비디오 변형 탐지 엔진들도 실용화 수준으로 발전시켜 카이캐치에 탑재하겠다ˮ 고 덧붙였다.
한편 이번 연구는 우리 대학 창업기업인 ㈜디지탈이노텍(http://www.kaicatch.com/) 과 산학협력 연구로 수행됐다.
2020.11.04
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인공지능연구소·신경과학-인공지능 융합연구센터, 차세대 인공지능(AI) 국제 워크숍 개최
우리 대학은 5일 오후 2시부터 인공지능으로 인간의 고등지능을 구현하기 위한 미래 기술을 논의하는 ʻ차세대 인공지능(AI) 국제 워크숍ʼ을 개최한다. KAIST 인공지능연구소와 신경과학-인공지능 융합연구센터가 공동으로 주최하는 이번 워크숍에는 영국 옥스퍼드 대학(University of Oxford)과 딥마인드(DeepMind) 社 등 인공지능 분야 선도 연구자들이 참여한다.
딥러닝을 중심으로 하는 인공지능 기술은 빠르게 발전하며 다양한 분야에서 응용되고 있지만, 문제는 인간의 고등 지능 수준에는 못 미친다는 점이다. 이를 해결하기 위해서는 자연지능 관점에서 인공지능을 바라보고 그 동작 원리에 대해 분석하는 등의 노력이 필요하다는 의견이 대두되고 있다.
가까운 미래의 인공지능이 추구해야 할 방향성을 제시하기 위해 마련된 이번 워크숍은 크게 두 부문으로 나눠 진행된다. 첫 번째 부문에서는 KAIST 연구자들이 차세대 인공지능 관련 기술들을 소개한다. 오혜연 인공지능연구소 및 ERC 인공지능 연구센터장이 ʻ컨텍스트 경계 없는 대화를 위한 언어지능 기술ʼ이라는 주제로 인간과 소통하는 인공지능 기술을 소개한다. 이어, 최재식 설명가능 인공지능 연구센터장은 ʻ심층신경망의 해석 및 설명 기술ʼ을 소개한다. 딥러닝이 학습한 내용을 인간이 이해할 수 있는 형태로 해석해 제공하는 기술이다. 이상완 신경과학-인공지능 융합연구센터장은 ʻ뇌의 편향-분산 최소화를 위한 정보처리 메커니즘ʼ을 주제로 인공지능 모델 학습 과정에서 발생하는 다양한 이율배반 문제들을 인간의 뇌가 어떻게 해결하고 있는지를 규명하는 뇌-인공지능 융합기술을 소개한다.
두 번째 부문에서는 영국 옥스퍼드 대학과 인공지능 바둑 프로그램인 알파고를 제작한 딥마인드社의 연구자들이 나와 차세대 인공지능 연구를 위한 새로운 접근 방법을 소개한다. 앤드류 색스(Andrew Saxe) 영국 옥스퍼드大 교수는 ʻ심층신경망의 동역학ʼ이라는 주제로 딥러닝의 높은 성능을 이론적으로 분석하는 연구를 소개한다. 또 안드레아 타케티(Andrea Tacchetti) 딥마인드社 선임 연구원은 ʻ다개체 시스템 학습ʼ을 주제로 다수의 인공지능 모델이 협업을 통해 고위수준 기능을 구현하는 연구를 소개할 예정이다.
이밖에 이광형 KAIST 교학부총장과 이현규 과학기술정보통신부·정보통신기획평가원 AI·데이터 단장이 각각 KAIST의 차세대 인공지능(post AI) 연구 주제 발굴사업과 과기부의 차세대 인공지능 연구 지원 방향을 소개한다.
이번 행사를 주관한 이상완 신경과학-인공지능 융합연구센터장은 "연구에 있어서 새로운 문제를 정의하는 과정은 주어진 문제를 푸는 것 만큼이나 매우 중요한 과정이다ˮ라고 설명했다. 이 센터장은 이어 "지속적인 연구 투자와 노력의 결과로 질적, 양적 측면에서 세계적인 수준에 가까워지고 있는 한국의 인공지능 기술이 더욱 발전하기 위해서는 언어지능·설명가능 인공지능·뇌 기반 인공지능 등 다양한 각도에서 창의적이고 도전적인 연구 주제를 발굴하려는 노력이 필요하다ˮ고 강조했다.
과기정통부와 정보통신기획평가원이 후원하는 이번 워크숍에 관한 자세한 내용은 KAIST 신경과학-인공지능 융합연구센터 홈페이지(https://cnai.kaist.ac.kr)에서 확인할 수 있으며, 온라인 화상 회의 플랫폼인 줌(zoom)을 통해 누구나 무료로 참관할 수 있다.
2020.11.02
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한국4차산업혁명정책센터, WEF와 협력해 블록체인 글로벌 표준 보고서 발간
우리 대학 한국4차산업혁명정책센터(센터장 김소영)는 세계경제포럼(WEF), 글로벌블록체인비즈니스위원회(GBBC), MIT 등과 협력해 ʻ글로벌 표준 보고서(Global Standards Mapping Initiative, 이하 GSMI)ʼ를 발간했다.
지난 10월 14일 발간된 이 보고서는 각국의 블록체인 기술표준 및 법‧규제‧행정지침 등을 총망라한 세계 최초의 보고서다. 그동안 블록체인 기술에 관한 지엽적인 보고서는 제작되어 왔으나, 30개의 국제적인 기술표준단체와 185개 국가의 사법기관, 400개 산업 단체의 정보를 체계화해 기술표준을 제시한 사례로는 처음이다.
블록체인은 인공지능 및 사물인터넷 기술과 융합해 데이터의 경제적 가치를 창출하고 전 세계의 물류와 금융 등의 경제 활동을 자동화하는 4차 산업혁명의 핵심 기술로 손꼽힌다. 그러나 나라마다 각기 다른 기술 및 법·규제·정책 환경을 채택하고 있다는 점이 블록체인 기술 발전의 심각한 장애 요인으로 지적되어왔다.
이번 보고서는 이러한 문제점을 해결하고 블록체인과 가상자산 지형에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제작되었으며, 글로벌블록체인비즈니스위원회와 세계경제포럼이 주도하고 MIT 미디어랩이 기술 협력기관을 맡았다. 우리 대학은 미국의 다국적 경영 컨설팅 기업인 액센추어(Accenture) 등 7개 기관과 함께 연구 협력기관으로 참여해 법·규제 부분과 기술표준 부분의 내용을 완성하는 데 일조했다.
이번 보고서는 ①법·규제, ②기술표준, ③반응형 지도 등 크게 세 분야로 구성되어 블록체인과 디지털 자산의 현황을 분석하고 있다. 우리나라에 관해서는 일찍부터 중앙은행 디지털화폐(Central Bank Digital Currency, 이하 CBDC)의 도입을 모색해 시범 운영 단계에 이르렀고, 부산을 블록체인 규제자유특구로 지정해 블록체인 기술개발 및 사업화와 관련된 규제를 개선하고 있다는 내용이 담겼다.
그 외에도, 블록체인의 등장으로 변화를 겪고 있는 소비자의 권익과 금융실명 질서를 유지하기 위한 각국의 제도적인 노력이 설명되어 있다. 또한, 민간에 공공 플랫폼을 제공하고 여러 국제표준기구의 좌장을 차지하는 등 블록체인 기술표준 주도권을 확보하려는 중국의 노력도 눈여겨 볼만한 내용이다.
보고서 작성에 참여한 김기배 KAIST 한국4차산업혁명정책센터 책임연구원은 "비트코인 등으로 대표되는 가상자산은 새롭게 부상하고 있는 화폐의 형태지만 그 가치를 제대로 측정할 수 있는 국제 표준은 아직 미비한 상태"라고 설명했다. 이어, 김 연구원은 "전 세계의 기술 및 규제 지형을 이해하는 것은 보편적이고 범용적인 장점을 가진 블록체인이 급진을 넘어 파괴적인 혁신을 가져올 시대를 준비하는 첫 단추가 될 것"이라고 강조했다.
KAIST는 세계경제포럼(WEF)과 과학기술정보통신부가 4차 산업혁명 생태계 구축 공동 연구를 위해 체결한 양해각서의 실행기관으로 지난해 12월 한국4차산업혁명정책센터를 개소한 바 있다. 2019년에 체결한 KAIST-WEF 공동연구 협약에 따라 인력을 교류해 공동연구를 수행하고 있으며, 이와 같은 경험을 토대로 싱가포르국립대학교 및 유럽연합 공동연구센터(EU-JRC) 등으로 협력 관계를 확대해 인공지능 거버넌스, 스마트 지역혁신 등 4차 산업혁명 관련 국제 정책 개발을 위해 노력하고 있다.
한편, 이번에 발간된 보고서는 글로벌블록체인비즈니스위원회 홈페이지(https://gbbcouncil.org/gsmi/)에서 확인할 수 있다.
2020.10.30
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언제 말 걸지 아는 스마트 스피커 개발 길 열어
우리 대학 전산학부 이의진 교수 연구팀이 스마트 스피커 인공지능 비서가 선제적으로 말 걸기 좋은 최적의 시점을 결정하는 중요한 상황맥락 요인을 찾아냈다고 28일 밝혔다.
기존에 개발되거나 시판 중인 스마트 스피커 인공지능 비서는 사용자가 먼저 요청한 서비스만 제공하는 반면 최근 스마트 스피커의 개발은 사용자의 상황에 맞춰 능동적인 서비스를 제공하는 형태로 진화하는 추세다. 똑똑한 음성비서가 사용자가 처해 있는 상황을 정확히 이해한 후에 선제적으로 일정 및 건강관리를 도와주는 방향으로 개발되고 있는 것이다. 하지만 아무 때나 눈치 없이 말을 건다면 도움은커녕 하는 일에 방해만 될 수 있다.
이의진 교수 연구팀은 스마트 스피커가 선제적으로 음성서비스를 제공하기 좋은 최적의 시점을 찾는 연구를 전산학부 이재길 교수를 비롯해 산업디자인학과 이상수 교수와 함께 다학제 연구팀을 구성해 공동연구를 수행했다. 그 결과 다학제 연구팀은 스마트 홈 환경에서의 최적의 발화(發話) 시점을 결정하는 중요한 사용자 상황맥락 요인을 찾았다.
최적의 발화 시점에 관한 추론은 인공지능 비서가 음성서비스를 시작하거나 중지 또는 재개를 스스로 결정하고 제어하기 위한 필수적인 기술이다. 연구팀이 찾아낸 중요한 상황맥락 요인은 최적의 발화 시점 추론 시 정확성을 높일 것으로 관계자들은 기대하고 있다.
스마트 스피커 인공지능 비서가 선제적으로 말 걸기 좋은 시점을 찾기 위해 연구팀은 실험용 스마트 스피커를 제작했다. 스마트 스피커는 사용자의 움직임이 감지되거나 일정한 시간이 지나면 주기적으로 "지금 대화하기 좋은가요ˮ라는 질문을 했다. 참가자는 대화하기 좋은지 아닌지, "네ˮ 또는 "아니요ˮ로 대답하고 무엇을 하고 있었는지 설명했다. 연구진은 이어 교내 기숙사에 거주하는 학생 40명(2인 1실)의 방에 스마트 스피커를 설치해 1주일간 총 3,500개의 사용자 응답 데이터를 수집했다.
데이터 분석 결과 전체 참가자 응답 중 47%는 대화하기 부적절한 것으로 드러났다. 연구진은 대화하기 좋은 시점을 결정하는 주요 상황 요인을 찾기 위해 19개의 실내 활동 범주를 만들었다. 이를 통해 연구팀은 적절한 시점을 결정하는 상황맥락 요인으로 크게 개인적 요인과 움직임 요인, 사회적 요인을 꼽았다.
개인적 요인은 크게 `활동 집중도', `긴급함과 바쁨 정도', `정신적·육체적 상태' 그리고 `다중 작업수행을 위한 듣기 또는 말하기 가능성' 등 4가지다. 예를 들면 집중해서 공부하고 있거나 드라이로 머리를 말리고 있을 때는 스피커와 대화가 어려웠다. 움직임 요인은 `외출', `귀가' 그리고 `활동 전환' 등 3가지다. 특히 사용자 움직임이 있을 때는 스피커와 대화 가능한 거리가 최적 시점 판단에 큰 영향을 미쳤다. 외출은 스피커와 대화 가능 범위 밖으로 나가는 움직임이고, 귀가는 범위 안으로 들어오는 움직임이다. 범위 안으로 들어오는 귀가(歸家) 상황일 때는 대부분 대화하기 좋은 시점으로 분류됐다.
일반적으로 스마트 스피커는 거실처럼 집 구성원이 함께 생활하는 공간에 설치된다. 수집된 사용자 응답 중 절반은 룸메이트가 함께 있을 때 수집됐다. 연구팀은 전화 대화뿐만 아니라 누군가와 함께 있다는 것 또한 스마트 스피커와 대화하기 좋은 시점에 영향을 끼친다는 현상을 발견했다. 룸메이트가 자고 있거나 어떤 활동에 집중하고 있을 때 스마트 스피커와의 대화로 인한 갈등을 최소화하고 싶기 때문이다.
이번 연구에 제1 저자로 참여한 차나래 학생은 "이번 연구가 미래 스마트 스피커 개발의 중요한 토대가 될 것ˮ이라면서 "앞으로는 센서 데이터로 감지된 상황맥락 정보를 활용해 스마트 스피커가 스스로 대화를 시작·중지, 또는 재개하기 좋은 타이밍을 선제적으로 감지해 지능적인 음성서비스를 제공할 수 있을 것ˮ이라고 밝혔다.
한편, 이 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단-차세대정보 컴퓨팅기술개발사업의 지원을 받아 수행됐고 유비쿼터스 컴퓨팅 분야 국제 최우수 학술지인 `Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies' 9월호에 게재됐다.
(논문명 : Hello There! Is Now a Good Time to Talk?: Opportune Moments for Proactive Interactions with Smart Speakers)
2020.10.28
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이창옥 교수, 대한수학회 2020년 학술상 수상
우리대학 수리과학과 이창옥 교수가 대한수학회의 2020 학술상 수상자로 선정됐다.
대한수학회가 다년간 우수한 연구 업적을 낸 회원에게 수여하는 상으로 이 교수는 건축, 구조해석 등의 기본인 유한요소법(대상을 유한개로 분할해 각 영역에 대한 계산을 하는 기법)으로 수학 문제를 풀 때 시간을 줄이는 병렬계산 영역분할법을 개발했다. 최근에는 의료영상 데이터 연구에 편미분방정식 등에 기반한 영역분할법을 적용하면서 유한요소법의 응용 범위를 확장하고 있다.
시상식은 10월 23~24일 온라인으로 열리는 대한수학회 정기총회 및 가을 연구발표회에서 진행될 예정이다.
2020.10.23
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김신현 교수, 제3회 한국도레이 과학기술연구기금 수혜
우리대학 생명화학공학과 김신현 교수가 김신현 교수, 제3회 한국도레이 과학기술연구기금 지원 대상자로 선정됐다.
한국도레이과학진흥재단이 열정적인 신진 과학자 및 공학자를 발굴해 잠재성 높은 연구과제를 지원하고 독창적이고 차별화된 연구활동에 몰입할 수 있는 환경을 마련하기 위해 조성한 이 연구기금은 화학 및 재료 공학 분야에 종사하는 만 45세 미만의 신진 과학자에게 주어진다.
김신현 교수는 응용 분야에서 <맞춤형 구조색 패턴화를 위한 3차원 콜로이드 배열의 2D 및 3D 프린팅 기술개발>을 위한 연구 기금을 지원 받는다.
이 연구과제는 시각적 자극이 중요한 기술 감성 시대에 단일 구조색의 획일화된 패턴 생산기술의 한계점을 인식하고 이를 극복할 수 있는 광 중합성 콜로이드 잉크의 Direct Writing을 통한 2D/3D 프린팅 및 콜로이드 자가 배열에 따른 구조색을 발현하는 과제다. 자연의 구조색을 모방하여 화학 색소가 구현할 수 없는 다양한 색깔과 색감을 발현하고, 높은 열 안정성과 낮은 독성의 구조 색소를 실용화함으로써 고감성 광학소재 기술을 선도할 수 있으며 각종 의류 및 장신구, 컨택트 렌즈, 스마트폰 등 일상의 다양한 분야에서 색소 없이 심미적 구조색 패턴화를 가능하게 하는 것이 목표다.
김 교수는 매년 연구비 5000만원씩을 3년간 지원받을 예정이다.
2020.10.23
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백무현 교수, 전극만 이용해 분자의 반응성 자유자재 조절 성공
우리 대학 화학과 백무현 교수(기초과학연구원(IBS) 분자활성 촉매반응 부연구단장) 연구팀은 한상우 우리 대학 화학과 교수(나노텍토닉스 창의연구단장)팀과의 공동연구를 통해 전압을 가하는 것만으로 분자의 반응성을 조절할 수 있는 ‘만능 작용기’를 개발했다.
연구진은 분자의 전기적 성질을 결정하는 원자단인 작용기*를 전극이 대신할 수 있음을 증명하고, 전극을 활용해 다양한 화학반응을 제어하는데 성공했다. 여러 작용기의 역할을 대신할 수 있는 하나의 만능 작용기를 개발한 것이다.
* 유기화합물의 전기적 성질을 결정짓는 원자단. 에탄올(C2H5OH)의 하이드록시기(-OH), 아세톤(CH3-CO-CH3)의 카보닐기(-CO-) 등이 작용기에 해당한다.
과학기술정보통신부(장관 최기영)는 이번 성과가 10월 9일 03시(한국시간) 세계 최고 권위의 학술지 사이언스(Science, IF 41.845)에 게재되었다고 밝혔다.
작용기는 전자를 끌어당기거나/밀어내는 효과를 통해 분자의 전기적 특성을 조절한다. 전자밀도 분포를 조절하여 분자의 반응성을 결정하는 것으로, 이는 화학반응의 평형과 속도에 영향을 미친다.
1937년 미국의 화학자(루이스 하메트)가 작용기의 종류에 따른 분자의 전기적 성질 변화를 정량화한 공식을 만든 뒤, 80여 년 동안 화학반응을 이해하는데 이 공식이 활용되었다.
하지만 기존 밝혀진 작용기는 하나의 작용기가 정해진 특정 전기적 효과만을 줄 수 있어 분자의 전기적 성질을 세밀하게 조절하기 어려웠다. 또한, 복잡한 분자는 여러 단계를 거쳐 합성되는데, 각 반응마다 최적 효과를 줄 수 있는 작용기를 활용하는 것은 현실적으로 불가능했다.
연구진은 여러 종류의 작용기 대신, 하나의 작용기만으로 분자의 반응성을 자유자재로 조절할 수 있는 새로운 방법을 제시했다.
연구진이 제작한 작용기는 금 전극에 분자를 부착한 형태다. 전극에 전압을 가하면 분자 내 전자밀도 분포에 미세한 차이가 발생하고, 이로 인하여 분자의 전기적 성질에 변화가 생긴다.
전압을 바꿔가며 분자의 전기적 성질 변화를 관찰한 결과, 분자는 전극에 음(–) 전압이 걸렸을 때 전자가 풍부해지고, 양(+) 전압이 걸렸을 때 전자가 부족해지는 것을 확인했다.
이후 대표적인 유기화학 반응*에 적용해본 결과, 전극에 전압을 걸어주는 것만으로도 여러 작용기의 효과를 낼 수 있어 기존 작용기의 효과적인 대체재로 사용될 수 있음을 확인했다.
* 에스터 가수분해, 스즈키-미야우라 교차 짝지음, 아미드화 등
이번 연구는 80여 년간 널리 사용돼 온 전통적인 화학적 실험법을 대체할 수 있는 새로운 아이디어를 제시했다는 학술적 의미가 있다.
하나의 작용기는 하나의 전기적 효과만 줄 수 있다는 고정관념에서 벗어나, 이번 연구에서 제시한 만능 작용기는 화학반응이 진행되고 있는 도중에도 분자의 반응성을 바꿀 수 있다는 장점이 있다.
백무현 부연구단장은 “다양한 화학반응을 간단하게 조절할 수 있는 독창적인 아이디어를 제시한 것으로 학계의 다양한 후속연구를 견인할 수 있을 것”이라며 “산업 규모에서도 적용할 수 있는 ‘만능 작용기’ 개발을 위한 후속연구를 진행할 계획”이라고 말했다.
2020.10.12
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김정원 교수, 이달의 과학기술인상 10월 수상자 선정
우리 대학 기계공학과 김정원 교수가 이달의 과학기술인상 10월 수상자에 선정됐다.
과학기술정보통신부와 한국연구재단은 김정원 교수가 초고속, 고분해능, 다기능성 센서기술을 개발하여 기초정밀 공학의 지평을 넓힌 공로를 높이 평가했다고 선정 배경을 설명했다.
'이달의 과학기술인상'은 우수한 연구개발 성과로 과학기술 발전에 공헌한 연구개발자를 매월 1명씩 선정해 과기정통부 장관상과 상금 1천만 원을 수여하는 상이다. 세종대왕이 길이와 부피의 측정체계를 확립한 10월 26일을 기념하는 ‘계량측정의 날’을 맞아 김정원 교수가 이달의 수상자로 선정됐다.
레이저를 이용한 초정밀 거리 측정기술은 비접촉, 비파괴 등의 장점을 앞세워 중력파 검출부터 산업용 센서까지 다양한 분야에서 활약해 왔다. 하지만 대표적인 레이저 측정기술 중 하나인 펄스비행시간(time-of-flight, TOF) 기술은 긴 거리 측정은 가능하지만 분해능이 떨어지며, 레이저 간섭계 기술은 분해능은 우수하지만 측정 범위가 마이크로미터에 불과하다. 또한 두 기술 모두 측정 속도가 느리며, 거리·분해능·시간 중 한 가지 성능을 향상하면 나머지 성능이 저하되는 한계가 있었다.
김 교수는 레이저에서 발생한 빛 펄스와 광다이오드로 생성한 전류 펄스사이의 시간 차가 100 아토초(10-16초, 1경분의 1초) 이하로 작다는 사실을 발견하고, 전광샘플링하는 방법으로 한 번에 여러 지점을 동시 측정할 수 있는 독창적인 초고속·초정밀·다기능 TOF센서를 개발했다. 측정속도 100메가헤르츠(1초에1억번 진동), 분해능 180피코미터(55억분의 1미터), 동적범위 150데시벨의 성능으로 기존 TOF와 간섭계 기술의 한계를 동시에 극복했다는 평이다. 연구결과는 네이처 포토닉스(Nature Photonics) 2020년 2월 10일자에 게재됐다.
김정원 교수는 "함께 열정적으로 연구한 대학원생들과 연구에 전념할 수 있는 환경을 만들어준 학교에 감사드린다"라며 "향후 마이크로 소자 내에서의 역학현상 탐구나 첨단제조를 위한 초정밀 형상측정 등 새롭고 다양한 기계·제조 분야에서 활용이 기대된다"라고 수상 소감을 밝혔다.
2020.10.08
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