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김지한 교수, 인공지능 이용한 다공성 물질 역설계 기술 개발
〈 김지한 교수 연구팀 〉
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 인공지능을 활용해 원하는 물성의 다공성 물질을 역설계하는 방법을 개발했다.
김백준, 이상원 박사과정이 공동 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 1월 3일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Inverse Design of Porous Materials Using Artificial Neural Networks)
다공성 물질은 넓은 표면적과 풍부한 내부 공극(孔劇)을 가지고 있어 촉매, 기체 저장 및 분리, 센서, 약물 전달 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.
기존에는 이러한 다공성 물질을 개발하기 위해 반복적인 실험을 통한 시행착오를 거치면서 시간과 비용이 많이 소모됐다. 이러한 낭비를 줄이기 위해 가상 구조를 스크리닝해 다공성 물질 개발을 가속화 하려는 시도들이 있었지만, 데이터베이스에 존재하지 않는 새로운 구조를 발견하지 못한다는 문제가 있었다.
최근에는 인공지능 기반의 역설계로 원하는 물성을 가진 물질을 개발하는 연구가 주목받고 있지만, 지금까지의 연구들은 단순한 소형 분자들 위주로 적용되고 있으며 복잡한 다공성 물질을 설계하는 연구는 보고되지 않았다.
김지한 교수 연구팀은 인공지능 기술과 분자 시뮬레이션 기술을 활용해 다공성 물질의 한 종류인 제올라이트 구조를 설계하는 방법을 개발했다.
연구팀은 인공지능 생성모델인 적대적 생성 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)과 기존 분자 시뮬레이션에서 활용되는 3차원 그리드 데이터를 활용해 복잡한 다공성 물질의 특성을 인공지능이 학습하고 생성할 수 있도록 구조를 개발했다.
개발된 인공신경망 생성모델은 3차원 그리드로 이루어진 구조 정보와 흡착 물성 데이터를 같이 학습하게 되며, 학습 과정 안에서 흡착 물성을 빠르게 계산할 수 있다. 이를 통해 에너지 저장 소재의 특성을 효율적으로 학습할 수 있음을 증명했다.
또한, 연구팀은 인공지능 학습 과정에서 기존의 알려진 제올라이트 구조 중 일부를 제외해 학습시켰고, 그 결과 인공지능이 학습하지 않았던 구조들도 생성할 수 있음을 확인했다.
김지한 교수는“인공지능을 이용해 다공성 물질을 설계한 최초의 사례이다”라며 “기체 흡착 용도에 국한된 것이 아니라 다른 물성에도 쉽게 적용할 수 있어 촉매, 분리, 센서 등 다른 분야의 물질 개발에도 활용될 것으로 기대한다”라고 말했다.
이번 연구는 BK21, 한국연구재단 중견 연구자 지원 사업 그리고 에너지 클라우드 사업단의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림 1. 인공지능 기반 다공성 물질(제올라이트) 생성 개요도
2020.01.07
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정유성 교수, 인공지능을 통한 소재 역설계 기술 개발
〈 정유성 교수, 노주환 박사과정〉
우리 대학 EEWS대학원/생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 인공지능을 활용해 원하는 물성을 갖는 신소재를 역설계하는 기술을 개발했다.
연구팀은 알고리즘을 통해 수만 개의 물질을 학습시킨 뒤 인공지능을 통해 원하는 물성을 갖는 소재를 역설계하는 방식으로 4종의 신물질을 발견했다. 향후 신소재 개발에 크게 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
노주환 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 ‘셀 (Cell)’ 자매지 ‘매터(Matter)’ 10월 2일 자 온라인판에 출판됐다. (논문명 : Inverse Design of Solid State Materials via a Continuous Representation)
소재 연구의 궁극적인 목표는 원하는 물성을 갖는 신소재를 개발하는 것이다. 하지만 현재까지의 신소재 개발은 화학적 직관과 실험적 시행착오를 통한 방법 위주였기 때문에 개발 비용과 시간이 많이 들어 소재 개념화에서부터 상용화에 걸리는 시간이 평균 30년 정도 소요됐다.
기존의 소재 개발 과정은 소재를 시행착오를 통해 합성하고 난 후 물성을 측정해 만들어진 소재가 응용 목적에 맞는 소재인지를 평가하는 방식으로 개발됐다.
정 교수 연구팀은 인공지능 기술과 슈퍼컴퓨터 활용을 융합해 이러한 소재 개발을 기간을 크게 단축할 수 있는 새로운 소재 역설계 방법을 개발했다. 정 교수팀이 개발한 소재 역설계 방법은 기계(알고리즘)로 기존의 수만 개 물질과 그 물질들이 갖는 물성을 학습하게 한 후, 원하는 물성을 갖는 물질을 인공지능 기반 알고리즘이 역으로 생성하는 방식이다.
연구팀이 개발한 소재 역설계 방법은 기존의 컴퓨터 스크리닝을 통해 소재 설계를 가속화 하는 연구와도 차별성이 있다. 스크리닝 기반의 소재 발견 기술은 발견될 물질이 스크리닝 대상이 되는 물질 데이터베이스를 벗어날 수 없다는 한계를 가지고 있다. 따라서 데이터베이스에 존재하지 않는 새로운 형태의 소재를 발견하지 못한다는 단점이 있다.
연구팀이 개발한 신소재 역발견 모델은 인공지능 모델의 한 종류인 생성모델을 이용한 것으로, 생성모델은 이미지 및 음성 처리에 활발하게 활용되고 있는 기술이다. 예를 들어 수천 명의 얼굴들을 기계로 학습하게 해 새로운 사람의 얼굴을 생성해 내는 인공지능 기법이다.
연구팀은 이미지 생성에 주로 쓰이는 생성모델 기반의 인공지능 기법을 알려지지 않은 무기 고체 소재를 생성하는 데 최초로 적용했다. 특히 기존의 생성모델을 고체 소재에 적용하기 위해 역변환이 가능한 3차원 이미지 기반의 표현자를 도입함으로써 현재까지의 소재 역설계 모델의 한계를 극복했고, 이를 iMatGen(image-based Materials Generator) 이라 이름 지었다.
연구팀은 개발된 소재 역설계 기법을 새로운 바나듐 산화물 결정구조를 예측하는데 적용했다. 이 학습 과정에서 기존에 알려진 물질을 제외해 학습하더라도 제외된 물질들을 역으로 재발견할 수 있음을 확인해 개발 모델의 타당성을 검증했다.
최종적으로 개발된 모델을 통해 학습된 연속 잠재공간을 다양한 방법으로 샘플링하고 역변환 함으로써 기존에 존재하지 않는 전혀 새로운 바나듐 산화물 결정구조를 예측할 수 있었다.
정유성 교수는 “이번 연구는 원하는 물성을 갖는 무기 고체 소재를 역으로 설계하는 방법을 데이터 기반 기계학습으로 최초로 보인 예로, 향후 다양한 응용 분야의 신소재 개발에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다”라고 말했다.
이번 연구 성과는 한국연구재단, 산업통상자원부 산하 에너지기술평가원, 그리고 KISTI의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 개발된 소재 역설계 모델
2019.10.07
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김지한 교수, 컴퓨터 설계 기반 다공성 복합재료 합성
〈 김지한 교수 연구팀 〉
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수와 UNIST 화학과 문회리 교수 공동연구팀이 컴퓨터 설계를 기반으로 한 이론적 디자인을 통해 새로운 다공성 복합재료를 합성하는 데 성공했다.
이러한 복합물질은 각각의 특성을 동시에 가지면서 융합된 새로운 성질을 나타낼 수 있어 촉매, 기체 저장 및 분리, 센서, 약물 전달 등 다양한 분야에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
권오민 박사과정과 UNIST 김진영 박사가 공동 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature communications)’ 8월 9일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Computer-aided discovery of connected metal-organic frameworks)
이번 연구에 사용한 금속 유기 구조체(Metal-Organic Framework, MOF)는 다양한 금속 이온 집합체와 유기 리간드로 구성된 화합물의 일종으로 나노 수준의 기공을 갖는 결정성 물질이다.
금속 유기 구조체는 각 구성요소의 다양성 덕분에 지난 20년간 8만여 개 이상의 구조들이 실험으로 합성됐다. 금속 유기 구조체는 표면적이 매우 넓고 기공의 물리-화학적 특성을 세밀하게 조절할 수 있어 기존의 제올라이트를 대체할 수 있는 차세대 다공성 물질이기도 하다.
최근 금속 유기 구조체를 다른 소재와 혼합해 기능을 다양화하거나, 한가지 물질의 단점을 다른 물질의 장점으로 보완함으로써 성능을 최적화하는 연구가 진행되고 있다.
그러나 기존의 합성된 금속 유기 구조체 복합재료들은 두 물질의 경계면에서 서로 어떻게 결합하는지에 대한 정확한 정보가 없고 그 형태가 무질서해 어떻게 만들어지는지에 대한 이해가 부족했다.
8만여 개의 금속 유기 구조체 중 표면에서 서로 결합할 수 있는 조합을 일일이 눈으로 찾아내는 것은 매우 시간이 오래 걸리기 때문에, 화학자의 직관만으로 새로운 이종 금속 유기 구조체 간 단결정 복합재료를 합성하기 위해서는 수많은 시행착오를 겪어야 했다.
따라서 8만여 개 이상의 금속 유기 구조체를 사용해 복합물질을 형성할 수 있는 경우의 수가 상당히 많음에도 불구하고 지금까지 합성된 복합재료의 수는 극히 일부로 제한됐다.
문제해결을 위해 공동연구팀은 미시적인 분자구조 정보를 활용해 먼저 합성 가능성이 큰 구조들을 선별한 뒤, 이를 실험적으로 합성함으로써 실제 새로운 복합물질을 개발하고 합성하는 시간을 획기적으로 단축했다.
김지한 교수가 이끈 시뮬레이션팀은 직접 개발한 컴퓨터 알고리즘을 활용해 기존에 발표된 8만여 개의 데이터로부터 특정 구조체의 결정면과 상호 연결될 수 있는 결정면을 가진 다양한 금속 유기 구조체 쌍들을 얻는 데 성공했다.
또한, 양자역학 시뮬레이션을 통해 두 금속 유기 구조체가 연결된 경계면이 가질 수 있는 안정적인 구조를 예측해냈다.
문회리 교수의 연구팀은 시뮬레이션 결과를 바탕으로 6종류의 새로운 금속 유기 구조체 복합재료를 성공적으로 합성함으로써 시뮬레이션으로 예측된 내용이 실험적으로 합성될 수 있음을 증명했다.
또한, 금속 유기 구조체 결정면 위에 다른 구조체가 하나의 구조로 자라나는 원리를 규명했고, 두 물질의 기공이 서로 연결돼 내부까지 분자가 자유롭게 이동할 수 있음을 확인했다.
이번 연구에서 성공한 서로 다른 두 금속 유기 구조체 간 경계면을 분자 수준에서 깨끗하게 하나의 구조로 연결하는 다공성 복합재료는 지금껏 없던 새로운 개념의 물질이다.
문회리 교수는 "실험과 컴퓨터 시뮬레이션의 협력 연구를 통해 그간 합성이 어려웠던 다기능 다공성 복합재료를 설계하고 합성할 수 있음을 보여줬다. 기존 신약개발에서 활용되던 연구 방식이 거대시스템인 다공성 재료에까지 확대된 성공적 사례이다”라고 말했다.
김지한 교수는“세계 최초로 나노 다공성 복합물질을 이론적으로 디자인해 합성까지 성공한 첫 사례라는 사실에 의미가 있다”라며 “새로운 복합재료 개발을 위해 필요한 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있고, 적용 분야를 MOF-나노입자, MOF-제올라이트, MOF-고분자 복합재료로 쉽게 확장할 수 있다”라고 말했다.
이 연구 결과는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 합성에 성공한 MOF 구조
2019.08.26
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이병주 교수, 게임의 랙 현상 해소 기술 개발
〈 이병주 교수, 이인정 박사과정 〉
우리 대학 문화기술대학원 이병주 교수와 핀란드 알토 대학교(Aalto Univ) 공동 연구팀이 게임의 겉보기 형태를 변화시켜 게임 내 레이턴시 효과, 일명 랙(lag)을 없앨 수 있는 기술을 개발했다.
이인정 박사과정이 1 저자로 참여하고 알토대학교 김선준 연구원이 공동으로 개발한 이번 연구는 지난 5월 4일 열린 인간-컴퓨터 상호작용 분야 최고권위 국제 학술대회 CHI 2019(The ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems)에서 풀 페이퍼로 발표됐다. (논문명 : Geometrically Compensating Effects of End-to-End Latency in Moving-Target Selection Games)
레이턴시는 장치, 네트워크, 프로세싱 등 다양한 이유로 인해 발생하는 지연(delay) 현상을 말한다. 사용자가 명령을 입력했을 때부터 출력 결과가 모니터 화면에 나타날 때까지 걸리는 지연을 엔드-투-엔드 레이턴시(end-to-end latency)라 한다.
상호작용의 실시간성이 중요한 요소인 게임 환경에서는 이러한 현상이 플레이어의 능력에 부정적 영향을 미치는 것으로 알려져 있다.
연구팀은 레이턴시가 있는 게임 환경에서도 플레이어의 본래 실력으로 게임을 할 수 있도록 돕는 레이턴시 보정 기술을 개발했다. 이 기술은 레이턴시의 양에 따라 게임의 디자인 요소, 즉 장애물의 크기 등의 형태를 변화시킴으로써, 레이턴시가 있음에도 레이턴시가 없는 것처럼 느껴지는 환경에서 플레이할 수 있다.
연구팀은 레이턴시가 플레이어에 미치는 영향을 분석해 플레이어의 행동을 예측하는 수학적 모델을 제시했다. 시간제한이 있는 상황에서 게임 플레이를 위해 버튼 입력을 해야 하는 ‘움직이는 타겟 선택’ 과업에 레이턴시가 있을 때 사용자의 성공률을 예측할 수 있는 인지 모델이다.
이후에는 이 모델을 활용해 게임 환경에 레이턴시가 발생할 경우의 플레이어 과업 성공률을 예측한다. 이를 통해 레이턴시가 없는 환경에서의 플레이어 성공률과 비슷한 수준으로 만들기 위해 게임의 디자인 요소를 변형한다.
연구팀은 ‘플래피 버드(Flappy Bird)’라는 게임에서 기둥의 높이를 변형해 레이턴시가 추가됐음에도 기존 환경에서의 플레이 실력을 유지함을 확인했다. 연구팀은 후속 연구를 통해 게임 속 장애물 등의 크기를 변형함으로써 레이턴시를 없애는 등의 확장 연구를 기대하고 있다.
이 교수는 “이번 기술은 비 간섭적 레이턴시의 보정 기술로, 레이턴시의 양만큼 게임 시계를 되돌려 보상하는 기존의 랙 보상 방법과는 다르게 플레이어의 게임 흐름을 방해하지 않는 장점이 있다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 신진연구자지원사업(프로게이머 역량 극대화를 위한 게임 입력장치의 설계 최적화) 및 KAIST 자체 연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 게임의 겉보기 형태를 변화시킴으로써, 플레이어가 제로 레이턴시 환경과 레이턴시가 있는 환경에서 같은 실력을 유지
2019.07.02
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이지현 교수, CAADRIA 학회 사사다 상 수상
〈 이지현 교수 〉
우리 대학 문화기술대학원 이지현 교수가 15일 뉴질랜드 웰링턴에서 열린 컴퓨터 기반 건축 디자인 분야 국제학회 ‘CAADRIA 2019(the 24th Annual Conference of the Association for Computer-Aided Architectural Design Research in Asia)’에서 사사다 상(Sasada Prize)을 받았다.
건축 디자인 관련 세계 최고 학회 중 하나인 CAADRIA가 2007년 츠요시 사사다(Tsuyoshi Sasada, 1941-2005) 교수를 기리기 위해 제정한 사사다 상(Sasada Award)은 컴퓨터 보조 설계 차세대 연구자들을 지원하기 위한 CAADRIA의 미션 중 하나이다. 해당 분야 커뮤니티에 지속적인 공헌을 하고 탁월한 연구 성과를 낸 연구자에게 수여된다.
수상자인 이지현 교수는 최민규, 김미래 석사과정, 이태하 박사과정과 함께 연구한 ‘사례기반추론을 통한 부동산 지가 예측 시스템 (Land Price Prediction System Using Case-based Reasoning)’ 연구를 기반으로 그동안 CAAD (Computer-Aided Architectural Design) 분야에 기여한 점을 인정받아 2019년 수상자로 선정됐다.
이지현 교수는 해당 연구를 통해 서울특별시와 울산광역시를 제외한 6대 광역시로부터 40여 개 변수를 행정동 단위로 수집한 후 사례기반 추론 방법을 적용해 행정동 내의 평균 평당 아파트 가격을 예측하는 모델을 제시했다. 연구팀이 도출한 모델의 후속연구가 수행되면 기존의 전문가 판단을 대체할 수 있을 것이라는 가능성을 보여줬다.
이지현 교수는 수상 관련 연구 내용인 추천과 예측을 할 수 있는 인공지능의 한 분야인 사례기반추론(Case Based Reasoning)관련 2002년 졸업논문부터 근 20년간 꾸준하게 연구를 진행해 왔으며, CBR 관련 국내외 논문 40여 편을 발표한 바 있다.
이지현 교수는 “CAAD 관련 연구자에게 자랑스러운 상을 받게 돼 개인적으로는 매우 큰 영광이라 생각하지만 지난 수상자들을 볼 때 과분하다는 생각도 든다”라며 “6월 KAIST에서 열리는 ‘CAAD Futures 2019’가 성공적으로 이뤄질 수 있도록 준비함과 동시에 앞으로도 꾸준하게 CAAD 및 컴퓨테이셔널 디자인 연구를 선보여 국내외에서 KAIST의 위상을 높이는데 기여하겠다”라고 말했다.
2019.04.19
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케냐 과학기술원 건립 컨설팅사업 분야 킥오프(Kick Off) 미팅 개최
〈사진 설명: 신성철 KAIST 총장이 12일(현지시간) 케냐 나이로비 인근 콘자기술혁신도시(Konza Technopolis City)에서 한국 및 케냐 관계자들이 참석한 가운데‘케냐 과학기술원’건립을 위한 교육(KAIST)·건축설계(삼우종합건축사사무소) 및 감리(선진엔지니어링) 등 컨설팅 분야 킥오프 미팅을 갖고 콜레트 A. 수다 케냐 교육부 수석차관과 악수를 교환하고 있다. 〉
우리 대학이 대외경제협력기금(이하 EDCF)을 통해 케냐 정부가 발주한 ‘케냐 과학기술원’ 건립을 위한 컨설팅사업 분야 킥오프(Kick Off) 미팅을 12일(현지시간) 케냐 나이로비 인근 콘자기술혁신도시(Konza Technopolis City)에서 가졌다고 13일 밝혔다.
※ 대외경제협력기금(Economic Development Cooperation Fund: EDCF): 장기 저리의 차관자금 제공을 통해 개발도상국의 산업발전 및 경제안정을 지원하고, 우리나라와의 경제교류를 증진하기 위하여 1987년 우리정부가 설립한 對개도국 경제원조 기금. 수출입은행이 기획재정부장관으로부터 위탁을 받아 운용·관리
오후 2시부터 진행된 킥오프 미팅에는 신성철 총장과 정근모 석좌교수(前 과학기술처 장관·케냐정부 고문), 박희경 연구부총장, 프로젝트 총괄담당자인 김학성 교수 등 KAIST 인사를 비롯해 최영한 주케냐 한국대사·유태원 부사장(선진엔지니어링)·이건섭 전무(삼우종합건축사사무소) 등 한국 측 관계자가, 케냐 측에서는 카마우 뚜게(Kamau THUGGE) 재무부 차관·콜레트 A. 수다(Collette A. SUDA) 교육부 수석차관 겸 대학교육연구국 차관·제롬 오치앵(Jerome OCHIENG) 정보통신기술혁신부 차관·존 타누이(John TANUI) 콘자기술혁신도시개발청장 등 30여명이 참석했다.
‘케냐 과학기술원’ 건립은 케냐 정부가 ‘아프리카 실리콘밸리’ 건설을 목표로 나이로비 인근에 조성 중인 콘자기술혁신도시(Konza Technopolis City)의 핵심 주력 사업이다.
오는 2030년까지 중진국 도약을 목표로 하는 케냐 정부는 그동안 중장기 국가발전계획인 ‘케냐 비전 2030’을 수립하고 이공계 핵심인력 양성을 통해 이를 달성하고자 2021년 개교를 목표로 ‘케냐 과학기술원(Kenya KAIST, Kenya Advanced Institute of Science and Technology)’ 건립을 추진해왔다.
‘케냐 과학기술원’ 건립 사업은 우리 정부로부터 EDCF 차관을 제공받아 총 사업비가 1,070억 원(약 9,500만 달러) 규모로 추진되는데 KAIST 컨소시엄이 따낸 교육·건축설계 및 감리 등 컨설팅 분야에는 모두 106억 원(945만 달러)이 투입된다.
케냐 정부는 컨설팅 분야의 주관사업자 선정을 위해 작년 6월부터 한국 내에서 대학과 기업을 대상으로 경쟁 입찰을 진행해 왔다.
이후 약 4개월에 걸친 진행된 평가 끝에 주관기관인 KAIST가 교육을 맡고 삼우종합건축사사무소가 건축설계를, 선진엔지니어링이 감리를 각각 맡는 KAIST 컨소시엄이 우선협상대상자로 선정돼 케냐 정부와는 작년 11월 말 최종계약을 체결했다.
KAIST는 이날 열린 킥오프 미팅을 시작으로 ‘케냐 과학기술원’ 건립을 위한 본격적인 컨설팅 작업에 들어간다.
KAIST는 우선 올해부터 향후 36개월간 ▲기계공학·전기및전자공학·ICT 공학·화학공학·토목공학·농업생명공학 등 6개 핵심학과와 공통 기초과학 프로그램의 설계 ▲교육·실험 및 일반 기자재 공급계획 ▲산학 협력을 포함한 대학 경영계획 등의 분야에서 컨설팅을 수행할 계획이다.
〈사진설명: 케냐 과학기술원 조감도 〉
‘케냐 과학기술원’ 건립을 위한 컨설팅 사업은 KAIST의 교육·연구 혁신모델이 통째로 첫 수출되는 사례라는 점에서 국내뿐만 아니라 해외에서도 그 의미를 높이 평가하고 있다. 그간 중동이나 중국에 KAIST의 교육·연구관련 프로그램이 일부 수출된 적은 있지만 케냐와 같이 통째로 수출되는 건 이번이 처음이다.
1971년 개교이후 산업화 시대 우리나라 경제의 초고속 성장에 중요한 역할을 해 온 KAIST의 과학기술 교육은 사실 오래 전부터 세계 각국에서 벤치마킹 모델로 부각돼 왔다.
또 사우디아라비아·터키 등 중동 및 아프리카·중남미 각국으로부터 잇단‘러브콜’을 받는 등 새로운 고등교육서비스 수출모델이 될 조짐을 진즉부터 보여 왔다. 이 뿐만이 아니다. KAIST는 일본과학기술원(JAIST, 1990년 개교)과 홍콩과기대 및 싱가포르 난양공대(이상 1991년 개교)를 설립하는 롤 모델이 되기도 했다.
KAIST는 이밖에 지난 2010년 아랍에미리트(UAE) 칼리파대학(KU, Khalifa University of Science and Technology)에 원자력공학과 교육프로그램을 최초로 수출했다. 이어 2015년에는 중국 중경이공대에 전기및전자공학부와 전산학부의 교육시스템과 커리큘럼을 수출해 2017년부터 연간 10억 원 규모의 운영비 수입을 올리고 있다.
특히 작년 10월에는 사우디아라비아의 모하메드 빈 살만 왕세자가 미래의 공학 인재양성을 위해 2020년 6월 개교를 목표로 야심차게 설립을 추진 중인 MBSCSAI(Prince Mohammad Bin Salman College of Cyber Security, AI, and Advanced Technologies)와는 로봇공학 학사과정 설치를 지원하는 내용의 양해각서(MOU)를 체결했다.
MBSCSAI는 세계 최고 수준의 교육과정을 만들기 위해 해외 유수대학의 공학커리큘럼을 분석한 결과, 미국 스탠퍼드大와 카네기멜론大에 각각 전체적인 운영시스템과 사이버보안 교육과정의 설계를 의뢰했고 KAIST에는 로봇공학 교육과정의 설계를 의뢰한 것으로 알려졌다.
그러나 KAIST의 교육·연구프로그램과 건축설계 및 감리·건설회사(건설회사 선정은 컨설팅 기간 중 별도의 입찰로 진행 예정)를 패키지로 묶어 수출하는 사례는 이번 ‘케냐 과학기술원’프로젝트가 처음이다.
‘케냐 과학기술원’ 프로젝트는 특히 국내의 의료·과학기술을 중심으로 하는 고등교육서비스업과 건설업을 패키지로 엮은 새로운 ‘신성장 동력’ 창출을 통해 이를 중동과 아프리카·중남미·중앙아시아 등에 수출을 할 수 있는 가능성을 열었다는 점에서 국내외로부터 많은 관심과 주목을 받고 있다.
중동 각 국가는 과거 우리나라 건설 회사들이 현지에서 성실함과 믿음을 준 덕분에 깊은 신뢰감을 보이고 있다. 게다가 많은 개도국들이 KAIST 설립을 통해 과학기술을 집중적으로 가르쳐 초고속 성장을 이룬 한국을 앞 다퉈 벤치마킹 모델로 삼고 있기 때문에 고등교육 서비스와 건설업을 엮은 패키지 수출이 ‘수출 新한류’로 자리를 잡을 가능성은 매우 크다.
이밖에 ‘케냐 과학기술원’ 프로젝트는 과기정통부가 추진 중인 ‘과학기술 ODA 10대 선도 프로젝트’의 본격적인 출발을 알리는 신호탄이자 고경력 은퇴자나 경험이 필요한 젊은 과학자 등 국내의 우수한 과학기술 인력의 글로벌 활용은 물론 유휴 연구 장비의 활용을 높일 수 있다는 점에서도 주목을 받고 있다.
‘케냐 과학기술원’ 건립을 위한 컨설팅 분야 우선사업자 선정과 함께 이번 킥오프 미팅을 계기로 KAIST의 국제적 위상 또한 크게 오를 것으로 관계자들은 내다보고 있다.
KAIST는 1971년 미국 국제개발처(USAID)로부터 6백만 달러의 차관을 지원받아 설립된 지 48년 만에 ‘원조를 받아 설립된 대학에서 이제 원조에 참여하는 대학’으로 입지를 다질 정도로 고속성장을 거듭하고 있기 때문이다.
특히 KAIST가 주관사업자 선정단계부터 최종 계약과 킥오프 미팅에 이르기까지 ‘케냐 과학기술원’ 프로젝트 전 과정을 성공적으로 마무리함으로써 독자적인 교육·연구혁신 모델을 수출하는 세계 선도대학으로서의 역량과 가능성을 국제사회로부터 인정받고 과시하는 계기를 마련했다는 점은 높이 평가받을 만하다.
KAIST 발전모델의 제3 세계 확산은 지난 3월 발표한 ‘KAIST 비전 2031’의 5대 혁신분야 중 하나인 ‘국제화 혁신’과도 맞닿아 있다. 이 때문에
KAIST는 ‘케냐 과학기술원’ 프로젝트가 국내교육의 국제적 위상을 한층 더 높일 수 있는 계기이자 선례(先例)가 될 것으로 기대가 크다.
이는 신성철 총장이 13일 오전 나이로비대학에서 아미나 모하메드(Amb. Amina MOHAMED) 교육부 장관 등 케냐의 고위급 인사들이 참석한 가운데 이뤄진 ‘KAIST, A Crucial Engine for Rapid National Development’ 주제의 특별강연과 내외신 기자간담회를 통해 “대외 원조사업을 통해 설립된 지 반세기 만에 세계적 수준의 글로벌 선도대학으로 도약한 KAIST의 성공적인 발전모델을 개도국에 전수하게 됐다는 것만으로도 큰 의의가 있다”며 케냐 과학기술원 프로젝트에 대한 의미를 부여한 점에서도 엿볼 수 있다.
이어 신 총장이 “케냐 과학기술원이 첨단 과학기술을 선도하는 대학으로 성장할 수 있도록 충실한 지원을 통해 과학기술 기반 ODA 차관사업의 모범적인 성공 사례를 창출하고 케냐의 근대화에 KAIST가 기여함으로써 아프리카에서 대한민국 첨단 지식산업의 지경(地境)을 넓혀나갈 것”이라고 강조한 점을 볼 때 글로벌 혁신을 위한 앞으로의 KAIST의 행보가 더욱 가속화될 것으로 전문가들은 예상하고 있다.
2019.02.13
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KAIST 외국인 학생들, 적정기술 경진대회 금·은상 수상
<금상 수상팀>
<은상 수상팀>
KAIST(총장 신성철)에 재학 중인 외국인 학생들로 구성된 적정기술 동아리 ‘KATT(KAIST Appropriate Technology Team)’팀이 지난달 25일 개최된 ‘제10회 소외된 90%를 위한 창의설계 경진대회’에서 금상과 은상을 수상했다.
이 대회는 과학기술로부터 소외된 국내·외 이웃들의 삶의 질을 높여줄 수 있는 적정기술 아이템을 발굴한 팀에게 시상한다. 과학기술정보통신부가 주최하고 한국연구재단, 국경없는과학기술자회, 적정기술학회 등이 주관한다.
올해는 전국 대학 학부생 및 대학원생으로 구성된 50개 팀 218명이 참가했으며 KAIST는 KATT 동아리에서 2개의 팀이 출전하여 ‘금속팔(Prosthetic Arm)로 금상을, ‘오염공기측정기(Breathe Easy)’로 은상을 수상했다.
금상 수상작은 단돈 10달러로 제작할 수 있는 저비용 인공팔(Prosthetic Arm)로 기술로부터 소외된 지역의 사람들이 쉽게 구할 수 있는 재료를 이용하여 누구나 어려움 없이 만들 수 있도록 제작되었으며 유지관리 또한 쉽다는 점에서 좋은 평가를 받았다.
팀 리더인 멕시코 출신의 후안 루이스 곤잘레스 벨로(Juan Luis Gonzalez Bello/전기및전자공학과 석사과정) 학생을 주축으로 인도네시아의 후토모 캘빈(Hutomo Calvin/신소재공학과 2학년), 스테파니 탄(Stephanie Tan/무학부), 벨라 고디바(Bella Godiva/무학부) 학생과 카자흐스탄의 콥트레오우 엘볼랏(Koptleuov Yeabola/무학과)이 참여했다.
은상 수상작은 오염공기 측정기(Breathe Easy)로 대기오염 수준을 감지할 수 있는 저비용 장치다. 대기오염에 대한 사람들의 불안감이 고조되고 있는 시대적 고민거리를 해결하기 위한 아이디어와 7달러의 제작 비용으로 공기의 질을 측정하는 센서를 탑재한 기술이 높은 평가를 받았다.
호주 출신의 알렉산드라 트란(Alexandra Tran/전기및전자공학부 4학년) 학생이 팀 리더를 맡았으며 카자흐스탄의 알리샤 토르테이(Alisher Tortay/전산학부 4학년), 인도의 아샤 에이람(Ashar Alam/기계공학과 4학년), 에티오피아의 브레켓 에시트(Bereket Eshete/전기및전자공학과 3학년), 르완다의 마탄스 하크지마나(Marthens Hakzimana/기계공학과 2학년) 학생이 참여했다.
국제교원및학생지원팀 최그레이스 행정원은“KAIST 외국인 학생 동아리로 결성된 KATT 팀은 매주 모여 아이디어를 나누고 제품을 만들고 있다.”며 “수상의 기쁨과 함께 참여한 학생들이 향후 본국의 미래를 책임지는 지도자가 될 수 있도록 리더십을 심어 주는 것에 의의를 두고 있다.”고 말했다.
KATT 팀은 작년에 개최된 ‘제9회 소외된 90%를 위한 창의설계 경진대회’에서는 금상과 동상을 수상했다.
2018.06.17
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예종철 교수, 인공지능 블랙박스의 원리 밝혀
〈 예종철 교수, 한요섭 연구원, 차은주 연구원 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 석좌교수 연구팀이 인공지능의 기하학적인 구조를 규명하고 이를 통해 의료영상 및 정밀분야에 활용 가능한 고성능 인공신경망 제작의 수학적인 원리를 밝혔다.
연구팀의 ‘심층 합성곱 프레임렛(Deep Convolutional Framelets)’이라는 새로운 조화분석학적 기술은 인공지능의 블랙박스로 알려진 심층 신경망의 수학적 원리를 밝혀 기존 심층 신경망 구조의 단점을 보완하고 이를 다양하게 응용 가능할 것으로 기대된다.
예종철 석좌교수가 주도하고 한요섭, 차은주 박사과정이 참여한 이번 연구는 응용수학 분야 국제 학술지 ‘사이암 저널 온 이매징 사이언스(SIAM Journal on Imaging Sciences)’ 4월 26일자 온라인 판에 게재됐다.
심층신경망은 최근 폭발적으로 성장하는 인공지능의 핵심을 이루는 딥 러닝의 대표적인 구현 방법이다. 이를 이용한 영상, 음성 인식 및 영상처리 기법, 바둑, 체스 등은 이미 사람의 능력을 뛰어넘고 있으며 현재 4차 산업혁명의 핵심기술로 알려져 있다.
그러나 이러한 심층신경망은 그 뛰어난 성능에도 불구하고 정확한 동작원리가 밝혀지지 않아 예상하지 못한 결과가 나오거나 오류가 발생하는 문제가 있다. 이로 인해 ‘설명 가능한 인공지능(explainable AI: XAI)’에 대한 사회적, 기술적 요구가 커지고 있다.
연구팀은 심층신경망의 구조가 얻어지는 고차원 공간에서의 기하학적 구조를 찾기 위해 노력했다. 그 결과 기존의 신호처리 분야에서 집중 연구된 고차원 구조인 행켈구조 행렬(Hankel matrix)을 기저함수로 분해하는 과정에서 심층신경망 구조가 나오는 것을 발견했다.
행켈 행렬이 분해되는 과정에서 기저함수는 국지기저함수(local basis)와 광역기저함수(non-local basis)로 나눠진다. 연구팀은 광역기저함수와 국지기저함수가 각각 인공지능의 풀링(pooling)과 필터링(filtering) 역할을 한다는 것을 밝혔다.
기존에는 인공지능을 구현하기 위한 심층신경망을 구성할 때 구체적인 작동 원리를 모른 채 실험적으로 구현했다면, 연구팀은 신호를 효과적으로 나타내는 고차원 공간인 행켈 행렬를 찾고 이를 분리하는 방식을 통해 필터링, 풀링 구조를 얻는 이론적인 구조를 제시한 것이다.
이러한 성질을 이용하면 입력신호의 복잡성에 따라 기저함수의 개수와 심층신경망의 깊이를 정해 원하는 심층신경망의 구조를 제시할 수 있다.
연구팀은 수학적 원리를 통해 제안된 인공신경망 구조를 영상잡음제거, 영상 화소복원 및 의료영상 복원 문제에 적용했고 매우 우수한 성능을 보임을 확인했다.
예종철 교수는 “시행착오를 반복해 설계하는 기존의 심층신경망과는 달리 원하는 응용에 따라 최적화된 심층신경망구조를 수학적 원리로 디자인하고 그 영향을 예측할 수 있다”며 “이 결과를 통해 의료 영상 등 설명 가능한 인공지능이 필요한 다양한 분야에 응용될 수 있다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 중견연구자지원사업(도약연구) 및 뇌과학원천기술사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 수학적인 원리를 이용한 심층신경망의 설계 예시
그림2. 영상잡음제거 결과
그림3. 영상에서 80% 화소가 사라진 경우 인공신경망을 통해 복원한 결과
2018.05.10
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유회준 교수, 딥러닝용 AI 반도체 개발
우리대학 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 스타트업 '유엑스 팩토리'와 함께 가변 인공신경망 기술을 적용해 딥러닝을 효율적으로 처리하는 AI 반도체를 개발했다. 딥러닝이란 컴퓨터가 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있도록 인공신경망을 기반으로 구축한 '기계 학습' 기술이다.
유 교수 연구팀이 개발한 새로운 칩은 반도체 안에서 인공신경망의 무게 정밀도를 조절함으로써 에너지 효율과 정확도를 조절한다. 1비트부터 16비트까지 소프트웨어로 간편하게 조절하면서 상황에 맞춰 최적화된 동작을 얻어낸다. 하나의 칩이지만 '콘볼루션 신경망'(CNN)과 '재귀 신경망'(RNN)을 동시에 처리할 수 있다. CNN은 이미지를 분류나 탐지하는 데 쓰이며, RNN은 주로 시간의 흐름에 따라 변화하는 영상과 음성 등 데이터 학습에 적합하다. 또 통합 신경망 프로세서(UNPU)를 통해 인식 대상에 따라 에너지효율과 정확도를 다르게 설정하는 것도 가능하다.
모바일에서 AI 기술을 구현하려면 고속 연산을 '저전력'으로 처리해야 한다. 그렇지 않으면 한꺼번에 많은 정보를 처리하면서 발생하는 발열로 인해 배터리 폭발 등의 사고가 일어날 수 있기 때문이다. 연구팀에 따르면 이번 칩은 세계 최고 수준 모바일용 AI 칩 대비 CNN과 RNN 연산 성능이 각각 1.15배, 13.8배이 달한다. 에너지효율도 40% 높은 것으로 나타났다.
스마트폰 카메라를 통해 사람의 얼굴 표정을 인식해 행복, 슬픔, 놀람, 공포, 무표정 등 7가지의 감정을 자동으로 인식하는 감정인식 시스템도 개발됐다. 이 시스템은 감정 상태를 스마트폰 상에 실시간으로 표시한다. 유 교수 연구팀의 이번 연구는 지난 13일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다.
유회준 교수는 "기술 상용화에는 1년 정도 더 걸릴 전망"이라며 " 모바일에서 AI를 구현하기 위해 저전력으로 가속하는 반도체를 개발했으며, 향후 물체인식, 감정인식, 동작인식, 자동 번역 등 다양하게 응용될 것으로 기대된다"고 설명했다.
2018.02.26
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공동구 연구단-종로구청, 도심지 Life-Line 및 공동구 연구 정보교류 업무협약
사진설명 : 조계춘 공동구 연구단장(건설및환경공학과 교수)과 김영종 서울 종로구청장이 18일 도심지 Life-Line 및 공동구에 대한 연구와 정보교류 등 상호협력에 관한 MOU를 체결한 후 악수를 교환하고 있다.
국토교통부 건설기술연구개발사업의 일환인 ‘도심지 소단면 터널식 공동구 설계 및 시공 핵심기술 개발’을 목표로 연구를 수행 중인 우리대학 공동구 연구단(단장 조계춘·건설및환경공학과 교수)과 서울특별시 종로구(구청장 김영종)가 지난 18일 기술개발 및 기술의 실용화를 위한 포괄적 업무협약을 체결했다.
공동구란 도시계획시설의 하나로 전기, 가스, 수도, 통신시설 등을 지중 공동수용함으로써 도시미관, 도로구조 보전, 교통의 원활한 소통, 효율적인 안전·유지관리 등을 위해 지하에 설치하는 시설물을 의미한다. 현대 도시사회에서 ‘혈관’과 같은 역할을 하고 있는 공동구는 도심지 인구증가, 지상 시설물혼잡, 도로면적 한계 등으로 점차 그 수요가 급증하고 있다.
종로구청과의 이번 MOU체결은 우리대학을 포함해 27개 국내 최고 연구기관들로 구성된 연구진(KAIST, 한국전력공사 전력연구원, 한국건설기술연구원, LH 토지주택연구원 등 기업, 연구소 및 학교 등)이 세계 최고수준의 도심지 소단면(Φ3.5 m급) 터널식 공동구의 설계 및 시공 핵심기술을 개발하고, 종로구청에서 신기술을 시범사업에 적용할 수 있는 테스트베드를 확보해 적극 활용함으로써 기술의 실용화를 촉진시킬 계획이며, 이를 통해 세계시장에서 기술경쟁력을 확보해 나갈 방침이다.
협약체결의 주요내용은 △공동구의 안전과 건설, 유지관리 등에 관한 정책, 기술 및 정보교류 △기술발전을 위한 공동이슈의 발굴 및 개선 △공동구 연구관련 기술자문 지원 △기술교류 협력을 위한 공동세미나 개최 △기타 시설물 건설, 안전 및 유지관리 기술발전에 필요한 사업 등이다.
2017.08.29
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항공우주공학과, NASA임무설계대회 최우수상 수상
〈 KAIST 팀 학생들, 왼쪽부터 이주성, 고재열, 최석민, 서종은, 이은광 〉
〈 안재명 지도교수 〉
우리 대학 항공우주공학과 학생 팀이 美 항공우주국(NASA)이 주관하는 항공우주 임무 설계 경연대회인 라스칼(RASCAL : Revolutionary Aerospace Systems Concepts Academic Linkage) 대회에서 달 탐사 시스템 설계 분야 최우수상(Best in Theme Award)을 수상했다.
항공우주공학과 안재명 교수의 지도하에 고재열, 서종은, 이주성, 최석민, 이은광 학생으로 구성된 KAIST 팀은 미국 학교가 반드시 포함돼야 하는 대회 규정에 따라 텍사스 공대(Texas Tech University), 왕립 멜버른 공대(Royal Melbourne Institute of Technology)와 함께 연합 팀으로 출전했다.
연합 팀은 두 차례의 예선을 거쳐 최종 14팀에 선정돼 5월 30일부터 6월 3일까지 플로리다에서 열린 본선에서 발표회를 가졌다. 총 4개 분야 중 ‘장기간 유인 달 탐사를 위한 물자 전송 시스템 설계’ 에 참여한 연합 팀은 해당 부문 1등상을 수상했다.
NASA 주관 하에 2002년부터 개최된 라스칼은 혁신적인 항공우주 시스템 및 임무를 주제로 학생들의 설계 역량을 겨루는 대회로 세계 최고 수준 학교 및 학생들이 참가하고 있다.
올해 대회 분야는 ▲우주인을 위한 경량 체력단련 모듈 설계(Lightweight Exercise Suite) ▲우주인의 선외 활동을 위한 에어록 모듈 설계(Airlock Design) ▲지구저궤도 및 화성에서 사용 가능한 상용 우주인 거주 모듈 설계(Commercially Enabled LEO/Mars Habitable Module) ▲장기간 유인 달 탐사를 위한 물자 전송 시스템 설계(Logistics Delivery System)로 구분된다.
달 탐사를 위해서는 많은 시간과 물자가 필요하다. KAIST 팀은 장기 유인 달 탐사를 위한 우주 물자이동시스템 설계를 위해 작년부터 약 8개월 간 연합 팀과의 회의를 통해 연구를 해왔다.
특히 장기 유인 달 탐사 임무에는 초기 계획 수립 시 예측할 수 없는 돌발 상황이 발생할 수 있다. KAIST 팀은 이와 같은 임무 불확실성에 대응하기 위해 유연성을 극대화하는 시스템과 운용 개념을 도출, 물자 수송에 소요되는 비용 효용성을 극대화했다.
구체적으로 우주선을 기능에 따라 추진 모듈과 배송 모듈로 나누어 설계했고 달 기지의 수요에 맞춰 배송 모듈을 교환할 수 있게 했다. 또한 다양한 출발 지점을 활용했다
항공우주공학과는 시스템 중심적 사고를 기반으로 한 항공 우주 연구에 초점을 맞춰왔고, 이를 통해 첫 참가임에도 NASA 주관 대회에서 우수한 성적을 거둘 수 있었다.
지도를 맡은 안재명 교수는 “멀리 떨어진 국제연합팀을 리드하며 훌륭한 결과를 만든 학생들이 자랑스럽다”며 “학과가 지속적으로 노력한 시스템-설계 중심 교육의 결실이라고 생각하고 향후 설계교육 분야의 국제협력을 통해 양질의 교육과 다양한 기회를 제공하겠다.”고 말했다.
2017.06.20
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유회준 교수, 인공지능 얼굴인식 시스템 K-EYE 개발
우리 대학 전기및전자공학과 유회준 교수 연구팀이 딥러닝 알고리즘을 세계 최소 전력으로 구현하는 인공지능 반도체 칩 CNNP를 개발했다. 그리고 이를 내장한 얼굴인식 시스템 K-Eye 시리즈를 개발했다.
연구팀이 개발한 K-Eye 시리즈는 웨어러블 디바이스와 동글 타입 2가지로 구성된다. 웨어러블 타입인 K-Eye는 블루투스로 스마트폰과 연동 가능하다.
봉경렬 박사과정이 주도하고 ㈜유엑스팩토리(대표 박준영)과 공동으로 개발한 이번 연구는 지난 2월 미국에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 세계 최저전력 CNN칩으로 발표돼 주목을 받았다.
최근 글로벌 IT 기업들이 알파고를 비롯한 인공지능 관련 기술들을 경쟁적으로 발표하고 있다. 그러나 대부분은 소프트웨어 기술이라 속도가 느리고 모바일 환경에서는 구현이 어렵다는 한계가 있다.
따라서 이를 고속 및 저전력으로 구동하기 위해 인공지능 반도체 칩 개발이 필수적이다.
연구팀의 K-Eye 시리즈는 1mW 내외의 적은 전력만으로도 항상 얼굴 인식을 수행하는 상태를 유지하면서 사람의 얼굴을 먼저 알아보고 반응할 수 있다는 특징을 갖는다.
K-Eye의 핵심 기술인 얼웨이즈 온(Always-On) 이미지 센서와 CNNP라는 얼굴 인식 처리 칩이 있었기 때문에 위와 같은 세계 최저전력 기술이 가능했다.
첫 번째 칩인 얼웨이즈 온(Always-On) 이미지 센서는 얼굴이 있는지 없는지 스스로 판단할 수 있어 얼굴 인식이 될 때에만 작동하게 해 대기 전력을 대폭 낮출 수 있다.
얼굴 검출 이미지 센서는 아날로그 프로세싱으로 디지털 프로세싱을 제어해 센서 자체의 출력 소모를 줄였다. 픽셀과 결합된 아날로그 프로세서는 배경 부분과 얼굴 부분을 구분하는 역할을 하고 디지털 프로세서는 선택된 일부 영역에서만 얼굴 검출을 수행하면 돼 효율적인 작업이 가능하다.
두 번째 칩인 CNNP는 딥러닝을 회로, 구조, 알고리즘 전반에 도입하고 재해석을 진행해 최저 수준의 전력을 구현하는 역할을 했다.
특히 CNNP칩은 3가지의 핵심 기술을 사용했는데 ▲알파고 인공지능 알고리즘에서 사용하는 2차원 계산을 1차원 계산으로 바꿔 고속 저전력화 ▲분산형으로 배치된 칩 내 메모리가 가로방향 뿐 아니라 세로방향도 읽어낼 수 있는 특수 저전력 분산 메모리로의 설계 ▲1024개의 곱셈기와 덧셈기가 동시에 구동돼 막강한 계산력을 가지면서 외부 통신망을 거치지 않고 직접 계산 결과를 주고받을 수 있게 한 점이다.
CNNP는 97%의 인식률을 가지면서도 알파고에 사용된 GPU에 비해 5천분의 1정도의 낮은 전력인 0.6mW만을 소모한다.
K-Eye를 목에 건 사용자는 앞에서 다가오는 상대방의 얼굴이 화면에 떠오르면 미리 저장된 정보와 실시간으로 찍힌 사진을 비교해 상대방의 이름 등 정보를 자연스럽게 확인할 수 있다.
동글 타입인 K-EyeQ는 스마트폰에 장착해 이용할 수 있는데 사용자를 알아보고 반응하는 기능을 한다. 미리 기억시킨 사용자의 얼굴이 화면을 향하기만 하면 스마트폰 화면이 저절로 켜지면서 그와 관련된 정보를 제공한다.
또한 입력된 얼굴이 사진인지 실제 사람인지도 구분할 수 있어 사용자의 얼굴 대신 사진을 보여주면 스마트폰은 반응하지 않는다.
유 교수는 “인공지능 반도체 프로세서가 4차 산업혁명시대를 주도할 것으로 기대된다”며 “이번 인공지능 칩과 인식기의 개발로 인해 세계시장에서 한국이 인공지능 산업의 주도권을 갖길 기대한다”고 말했다.
□ 사진 설명.
사진1. K-EYE 사진
사진2. K-EYEQ 사진
사진3. CNNP 칩 사진
2017.06.14
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