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조광현 교수, 뇌파 생성, 변조 담당하는 신경회로 원리 규명
〈 조광현 교수 연구팀 〉 우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 뇌파의 생성 및 변조를 담당하는 핵심 신경회로를 규명하는 데 성공했다. 이를 통해 뇌의 동작원리를 밝힐 뿐 아니라 향후 여러 뇌질환 환자에게서 발생하는 비정상적 뇌파활동을 신경세포 네트워크 수준에서 규명하는 데 활용 가능할 것으로 기대된다. 이번 연구는 4차 산업혁명의 핵심기술로 주목받는 IT와 BT의 융합연구인 시스템생물학 연구로 규명했다는 의미를 갖는다. 이병욱 박사과정, 신동관 박사, 스티븐 그로스 박사가 함께 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘셀 리포트(Cell Reports)’ 11월 6일자 온라인 판에 게재됐다. 뇌의 다양한 기능은 신경세포(뉴런) 사이의 복잡한 상호작용을 통해 이뤄진다. 특히 뉴런들의 동시다발적인 발화에 의해 형성되는 뇌파는 뇌의 활동 상태를 측정하는 가장 중요한 지표이며, 특정 기능을 수행하기 위해 영역 간 선택적 통신의 매개체 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 또한 뇌파의 비정상적인 생성 및 변조 현상은 다양한 뇌질환과 밀접한 관계를 갖는 것으로 밝혀지고 있다. 이에 따라 전 세계 신경생물학 연구자들은 뇌파의 생성 및 변조 원리를 파악하기 위해 노력해 왔다. 그러나 뇌파의 생성 및 변조는 수많은 뉴런 사이의 복잡한 상호작용을 통해 발생하는 예측할 수 없는 창발적 특성(emergent property)을 갖기 때문에 기존의 신경 생물학 실험을 통해 그 원리를 규명하기에는 한계가 있었다. 조 교수 연구팀은 시스템생물학 기반의 연구방법을 통해 뇌파의 생성 및 변조 원리를 분석했다. 연구팀은 여러 뇌 영역 중 특히 감각 피질(sensory cortex)에 주목했다. 감각 피질은 외부 감각 정보를 처리하고 통합, 조절하는 핵심 영역으로 여러 주파수 대역의 뇌파와 변조를 관측할 수 있다. 연구팀은 최근 커넥토믹스 (connectomics) 연구를 통해 밝혀진 쥐의 감각피질 내 뉴런의 종류 및 뉴런 간 연결성 정보를 이용해 감각피질을 구성하는 뉴런들과 이들을 연결하는 시냅스를 수학 모델을 통해 표현하고 이로부터 신경회로를 구축해 뇌파의 생성 및 변조 과정을 분석했다. 연구팀은 대규모 컴퓨터 시뮬레이션 분석을 통해 흥분성 뉴런과 억제성 뉴런으로 구성된 양성피드백과 음성피드백의 중첩된 구조(interlinked positive and negative feedback)가 뇌파의 생성 및 주파수 변조 현상의 핵심회로임을 최초로 규명했다. 특히 연구팀은 기존의 전기생리학 실험을 통해 측정된 뉴런 간 시냅스의 특정 연결강도가 신경회로의 뇌파 생성 및 변조 기능을 극대화시킬 수 있는 최적의 조합임을 밝혀냈다. 이번에 개발한 수학모형을 활용하면 전통적 생물학 실험을 통해 파악이 어려웠던 뉴런들 간의 다양한 상호작용을 이해하고 신경회로의 복잡한 설계원리를 파악할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 여러 뇌질환 환자의 뇌에서 관측되는 비정상적인 뇌파 활동을 신경네트워크 차원에서 분석하고 규명할 수 있을 것으로 예상된다. 시스템생물학 접근을 통한 신경회로의 구조 및 기능 분석은 인공지능의 발전에도 기여할 것으로 기대된다. 두뇌 신경회로의 작동원리에 대한 이해를 높인다면 컴퓨터 과학자들이 이를 이용해 새로운 인공지능 기술을 개발할 수 있다. 자폐증이나 집중력 조절장애 등과 관련된 신경회로 규명, 두뇌 치료 기술 개발 등의 원천 의료기술 개발에도 혁신으로 이어질 수 있다. 조 교수는 “지금껏 뇌파의 생성 및 변조를 담당하는 핵심 신경회로가 밝혀진 바가 없었다”며 “이번 연구에서는 최근 커넥토믹스 (connectomcis) 연구를 통해 점차 밝혀지고 있는 뉴런간의 복잡한 연결성에 숨겨진 설계원리를 시스템생물학 연구를 통해 찾아냄으로써 뇌의 동작원리를 파악할 수 있는 새로운 가능성을 제시했다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 바이오의료기술개발사업, 그리고 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 뉴런 간 연결 강도에 내제된 기능적 설계원리 파악 그림2. 뇌파의 생성 및 변조를 담당하는 핵심 신경회로
2018.11.14
조회수 13453
이건재 교수, 유창동 교수, 유연 압전 화자인식 음성센서 개발
〈 이 건 재 교수 〉 우리 대학 신소재공학과 이건재 교수와 전기및전자공학부 유창동 교수 공동 연구팀이 인공지능 기반의 화자(話者) 인식용 유연 압전 음성센서를 개발했다. 이번 연구를 통해 개인별 음성 서비스를 스마트 홈 가전이나 인공지능 비서, 생체 인증 분야 등 차세대 기술에 활용 가능할 것으로 기대된다. 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘나노 에너지(Nano Energy)’ 9월호에 ‘민감도’와 ‘화자인식’ 논문 두 편으로 동시 게재됐고 현재 관련 기술은 실용화 단계에 있다. (민감도 논문 : Basilar Membrane-Inspired Self-Powered Acoustic Sensor Enabled by Highly Sensitive Multi Tunable Frequency Band, 화자인식 논문 : Machine Learning-based Self-powered Acoustic Sensor for Speaker Recognition) 음성 센서는 인간과 기계 사이의 자유로운 소통을 가능하게 만드는 가장 직관적인 수단으로 4차 산업혁명의 핵심 기술로 주목받고 있다. 음성센서 시장은 2021년 대략 160억 달러 규모로 커질 것으로 예상된다. 그러나 현재 산업계에서는 음성 신호 수신 시 정전용량을 측정하는 콘덴서 형식을 사용하기 때문에 민감도가 낮고 인식 거리가 짧아 화자 인식률에 한계가 있다. 이번 연구에서 이 교수 연구팀은 인간의 달팽이관을 모사해 주파수에 따라 다른 영역이 진동하는 사다리꼴의 얇은 막을 제작했다. 음성신호에 따른 공진형 진동을 유연 압전 물질을 통해 감지하는 자가발전 고민감 음성 센서를 개발했다. 연구팀의 음성 센서는 기존 기술 대비 2배 이상 높은 민감도를 가져 미세한 음성 신호를 원거리에서도 감지할 수 있다. 또한 다채널로 신호를 받아들여 하나의 언어에 대해 복수 개의 데이터를 얻을 수 있다. 이 기술을 기반으로 누가 이야기하는지 찾아내는 화자인식 시스템에 적용해 97.5%의 화자인식 성공률을 무향실에서 달성했고 기존 기술 대비 오류를 75% 이상 줄였다. 화자인식 서비스는 음성 분야에 세상을 바꿀 next big thing으로 기대를 받고 있다. 기존 기술은 소프트웨어 업그레이드를 통한 접근으로 인식률에 한계가 있었지만 연구팀의 기술은 하드웨어 센서를 개발함으로써 능력을 크게 향상시켰다. 추후 첨단 소프트웨어를 접목한다면 다양한 환경에서도 화자 및 음성 인식률을 높일 수 있을 것으로 예상된다. 이건재 교수는 “이번에 개발한 머신 러닝 기반 고민감 유연 압전 음성센서는 화자를 정확하게 구별할 수 있기 때문에 개인별 음성 서비스를 스마트 가전이나 인공지능 비서에 접목할 수 있을 것이며 생체 인증 및 핀테크와 같은 보안 분야에서도 큰 역할을 할 수 있을 것이다”고 말했다. 이번 연구는 스마트 IT 융합시스템 연구단의 지원을 받아 수행됐다. <관련 영상> https://www.youtube.com/watch?v=QGEVJxCFVpc&feature=youtu.be □ 그림 설명 그림1. 인간의 달팽이관을 모사한 유연 압전 음성 센서 구조 그림2. 인공지능을 통한 화자 인식 개략도
2018.10.04
조회수 10086
이상엽 교수, 미생물 발효한 친환경 기술로 햄(haem) 생산 기술 개발
〈 이 상 엽 특훈교수 〉 우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 대장균을 발효시켜 바이오매스로부터 헴(haem)을 생산하고 세포 밖으로 분비할 수 있는 기술을 개발했다. 이는 대사공학 전략을 통해 헴의 생산량을 대폭 높이고 생산된 헴을 효과적으로 세포 바깥에 분비하는 데 성공한 친환경적, 효율적 원천기술로 생산한 헴을 이용해 각종 산업의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 자오신루이, 최경록 연구원이 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 카탈리시스(Nature Catalysis)’ 8월 28일자 온라인 판에 게재됐다. 헴은 생명 유지에 필수적인 철분으로 혈액에서 산소를 운반하는 헤모글로빈이나 세포 호흡에 필수적인 사이토크롬을 비롯한 여러 중요한 단백질 기능에 핵심적 역할을 한다. 특히 인체 흡수율이 높기 때문에 고급 철분제나 약물로 이용된다. 무분별한 가축의 사육이 여러 사회 이슈를 불러일으키는 상황에서 최근 헴이 고기 맛을 내는 핵심 요소로 밝혀지며 콩고기에 미생물이나 식물에서 추출한 헴을 넣어 맛과 영양, 환경 등을 고려한 콩고기 조리법이 주목받기도 했다. 그러나 기존의 헴 생산 방식은 유기 용매를 이용한 동물의 혈액과 일부 식물 조직으로부터의 추출에 의존하고 있기 때문에 비효율적일 뿐 아니라 친환경적이지 않다는 한계가 있다. 대장균을 이용한 헴 생산 기술이 개발된 바 있지만 생산량이 수 밀리그램(mg)에 그치고 생산된 헴이 세포 내에 축적되기 때문에 헴 추출 등의 문제를 해결하지 못했다. 따라서 고농도로 헴을 생산하면서도 세포 바깥으로 헴을 분비해 정제를 용이하게 하는 친환경 생산 시스템 개발이 필요했다. 연구팀은 바이오매스를 이용한 고효율 헴 생산 미생물을 제작하기 위해 대장균 고유의 헴 생합성 회로를 구성했다. 또한 기존에 사용되지 않았던 C5 대사회로를 사용해 헴 생산의 전구체인 5-아미노레불린산을 생합성했다. 이를 통해 원가가 비싸고 세포 독성을 일으키는 물질인 글리신을 사용하지 않고도 헴 생산량을 대폭 높였다. 이 과정에서 연구팀은 헴 생산량이 향상됨에 따라 생산된 헴이 상당 비율로 세포 바깥으로 분비되는 것을 발견했다. 연구팀은 구성한 대장균의 헴 분비량을 더욱 높이기 위해 사이토크롬 생합성에 관여한다고 알려진 단백질인 헴 엑스포터를 과발현함으로써 헴 생산량과 세포외 분비량 모두가 향상된 헴 분비생산 균주를 개발했다. 이를 통해 헴 엑스포터와 헴의 세포외 분비 사이의 연관성을 밝혔다. 이번 연구를 통해 개발된 기술을 활용하면 환경, 위생, 윤리적 문제없이 재생 가능한 자원을 통해 헴 생산을 할 수 있다. 향후 의료 및 식품 산업 등 헴을 이용하는 다양한 분야에 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 이 특훈교수는 “건강 보조제, 의약품, 식품 첨가물 등 다양한 활용이 가능한 헴을 미생물발효를 통해 고효율로 생산했다”며 “생산된 헴의 3분의 2 가량을 세포 바깥으로 분비하는 시스템을 개발함으로써 산업적 활용을 위한 헴의 생산 및 정제를 용이하게 했다는 의의를 갖는다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 기후변화대응기술개발사업의 ‘바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 원천기술개발 과제’ 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 대장균을 이용한 헴 생산 및 세포외 분비 전체 개념도
2018.09.06
조회수 12120
서창호 교수, IT 젊은 공학자상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 서창호 교수가 미국전기전자학회(IEEE)와 대한전자공학회(IEIE)가 공동 주관하고 해동과학문화재단이 후원하는 ‘IT 젊은 공학자상’ 수상자로 선정됐다. 시상식은 6월 28일 오후 6시 제주롯데호텔에서 열렸다. 2006년부터 시작해 13회째 진행되는 ‘IT 젊은 공학자상’은 만 40세 이하 의 3년 이상 국내에서 연구를 수행한 연구자에게 주어진다. 기술적 실용성, 사회 및 환경에의 공헌도 및 창의성 등을 중심으로 심사가 이뤄진다. 올해의 수상자로 선정된 서창호 교수는 통신시스템, 분산저장시스템, 인공지능 분야 등의 연구를 통해 SCI급 논문 23편, 신경정보처리시스템학회(NIPS)와 머신러닝국제학회(ICML) 등 최상위 국제학회 논문 10편, 국제특허등록 30건 이상의 연구 성과를 보이고 있다. 서 교수의 논문은 4천 100회 이상 인용되는 등 학문 및 기술 발전, 벤처창업지원을 통한 기술상용화에 크게 기여하고 있다. 최근에는 인공지능을 교육에 접목시킨 AI-튜터(AI-tutor)와 딥러닝 기술을 활용한 자율주행시스템을 개발 중이다. 서창호 교수는 “IT 젊은공학자상을 받게 돼 영광으로 생각한다. 앞으로도 학생 지도와 연구에 몰두해 IT/인공지능 분야에 기여할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.
2018.07.05
조회수 9778
이상엽 특훈교수, 대장균 이용한 나노재료 생물학적 합성법 개발
〈 최 유 진 박사과정, 이 상 엽 특훈교수 〉 우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 대장균을 이용해 다양한 나노재료를 생물학적으로 합성할 수 있는 기술을 개발했다. 이번 연구를 통해 기존의 물리, 화학적 방법으로 합성되지 않는 새로운 나노재료도 생물학적으로 합성할 수 있는 가능성을 제시했다. 중앙대학교 박태정 교수 팀과 공동으로 진행하고 우리 대학 최유진 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘미국 국립과학원 회보(PNAS)’ 5월 22일자 온라인 판에 게재됐다. 기존의 생물학적 나노재료는 주로 고온, 고압의 조건에서 합성되고 유독한 유기용매와 값비싼 촉매를 사용하기 때문에 환경오염과 높은 에너지 소모의 문제가 있었다. 대안으로 친환경적이고 경제적인 미생물을 활용한 생물 공학적 나노재료 합성법에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나 현재까지 보고된 합성기술은 나노재료의 종류가 다양하지 않고 결정질과 비결정질 나노재료의 합성 원리가 규명되지 않아 다양한 결정질의 나노재료를 만드는 데 어려움이 있다. 이 교수 연구팀은 유전자 재조합 대장균을 이용해 주기율표 기반의 35개 원소로 이뤄진 60가지의 다양한 나노재료를 친환경적으로 생물학적 합성하는 기술을 개발했다. 다양한 금속 이온과 결합할 수 있는 단백질인 메탈로싸이오닌(metallothionein)과 펩타이드인 파이로킬레틴(phytochelatin)을 합성하는 파이오킬레틴 합성효소(phytochelatin synthase)를 대장균 내에서 동시에 발현해 다양한 나노재료를 합성하는 데 성공했다. 연구팀은 각 원소별 푸베 다이어그램(pourbaix diagram)을 분석해 생물학적 나노재료의 합성 과정에서 열역학적 안정성을 갖는 화학종의 상태를 파악했다. 이를 기반으로 생물학적으로 합성 가능한 물질을 예측 및 생산하는 데 성공했다. 또한 용액의 pH를 조절해 기존 생물학적 합성 조건에서 합성이 불가능하거나 비결정질 나노재료로 합성되는 물질을 합성이 가능하게 만들었다. 연구팀의 이번 연구는 화학적 방법으로 합성하기 어렵거나 아직 보고되지 않은 다양한 나노소재의 종류를 확장시켰다는 의의를 갖는다. 이상엽 특훈교수는 “기존의 물리, 화학적인 공정을 통한 나노재료 합성이 아닌 박테리아를 대사공학적으로 개량한 뒤 생물 공학적 배양을 통해 원하는 나노입자를 쉽고 효율적으로 합성 가능한 기술이다”고 말했다. 또한 “생물공학적 방법으로 합성된 60개의 나노재료들은 나노입자, 나노막대, 나노 판상형 등의 모양을 가지며 향후 에너지, 의료, 환경 분야 등 다양한 산업적 응용이 가능하다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 기후변화대응사업의 ‘바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 연구과제’의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 재조합 대장균을 이용한 다양한 나노재료들의 생물학적 합성 기술의 전체 모식도 및 이미지
2018.05.23
조회수 11877
이상엽, 김현욱 교수, 약물 상호작용 예측기술 DeepDDI 개발
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수와 김현욱 교수 공동 연구팀이 약물-약물 및 약물-음식 간 상호작용을 정확하게 예측하기 위해 딥 러닝(deep learning)을 이용해 약물 상호작용 예측 방법론인 딥디디아이 (DeepDDI)를 개발했다. 김현욱 교수, 류재용 연구원이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 ‘미국 국립과학원 회보(PNAS)’ 4월 16일자 온라인판에 게재됐다. 기존의 약물 상호작용 예측 방법론은 약물-약물 간의 상호작용 가능성만을 예측할 뿐, 두 약물 간의 구체적인 약리작용에 대한 정보는 제공하지 못했다. 이러한 이유로 맞춤형 약물 처방, 식이요법 등 응용 연구에서 체계적인 근거를 제시하거나 가설을 세우는 데에 한계가 있었다. 연구팀은 딥 러닝(deep learning) 기술을 적용해 19만 2천 284개의 약물-약물 상호작용을 아우르는 86가지의 약물 상호작용을 92.4%의 정확도로 예측하는 시스템 딥디디아이 (DeepDDI)를 개발했다. 딥디디아이는 두 약물 A, B 간의 상호작용에 대한 예측 결과를 다음과 같이 사람이 읽을 수 있는 영문 문장으로 출력한다 : “The metabolism of Drug B can be decreased when combined with Drug A (약물 A를 약물 B와 함께 복용 시 약물 B의 약물 대사가 감소 될 수 있다)” 연구팀은 딥디디아이를 이용해 두 약물 복용 시 일어날 수 있는 유해반응의 원인, 보고된 인체 부작용을 최소화시킬 수 있는 대체 약물, 특정 약물의 약효를 떨어뜨릴 수 있는 음식 및 음식 성분, 지금껏 알려지지 않은 음식 성분의 활성 등을 예측했다. 이번 연구성과로 약물-약물 및 약물-음식 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 시스템을 활용하는 것이 가능해졌으며 이는 신약개발, 복합적 약의 처방, 투약시의 음식조절 등을 포함해 헬스케어, 정밀의료 산업 및 제약 산업에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 이상엽 특훈교수는 “이번 연구결과는 4차 산업혁명 시대의 정밀의료를 선도할 수 있는 기반 기술을 개발한 것이다”며, “복합 투여되는 약물들의 부작용을 낮추고 환자 맞춤형 약물 처방과 식이요법 제안을 통한 효과적인 약물치료 전략을 수립할 수 있다. 특히 고령화 사회에서 건강한 삶을 유지하는데 필요한 약-음식 궁합에 대한 제안을 해 줄 수 있는 시스템으로 발전해 나갈 것이다”고 말했다. 이 연구성과는 과학기술정보통신부의 바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 연구사업, KAIST의 4차 산업혁명 인공지능 플래그십 이니셔티브 연구사업의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 딥디디아이 (DeepDDI)의 모식도 및 예측된다양한 약물-음식성분의 상호작용들의 시각화
2018.04.18
조회수 13806
신성이엔지-KAIST 연구센터 개소
우리 대학과 국내 대표 반도체 장비 솔루션 기업인 신성이엔지(대표 이완근, 김주헌, 이지선)가‘신성-KAIST 인공지능 자동화 시스템 연구소’를 개소했다. 9일 11시 30분 진행된 이번 개소식에서 두 기관은 중소 및 중견기업의 연구개발을 공동으로 수행하고 개발된 기술을 신속히 사업화하는 4차 산업혁명 시대의 새 산학협력 모델을 제시할 예정이다. 인공지능 기술은 음성 및 이미지 인식, 게임, 엔터테인먼트 분야 등에 활발히 적용되고 있지만 산업계에서의 활용은 걸음마 단계이다. 그러나 전 세계적으로 인공지능의 산업적 활용을 목적으로 한 벤처기업들이 설립 중이고 많은 기업들이 산업 인공지능 기술에 주목하고 있다. 이러한 흐름에 발맞춰 신성이엔지와 우리 대학은 서로 협력해 산업 인공지능 기술을 집중적으로 연구하기 위한 센터를 설립했다. 이번에 개소한 신성-KAIST 인공지능 자동화 시스템 연구소는 인공지능 기반 기술을 활용해 반도체 공장 운영의 핵심인 자동 반송 시스템을 개발하고 사업화해 국내 중견기업이 글로벌 리더로 성공할 수 있는 기술적 기반을 다질 예정이다. 장영재 교수는 "연구센터의 핵심은 학계와 산업계의 벽을 허물어 기업과 학교가 함께 한 팀으로 산업계의 혁신을 만들고 산업AI의 학문을 주도하는데 있다"고 말했다.
2018.04.09
조회수 10367
美, 中, 佛 주요대학과 핀테크 학술대회 개최
우리 대학이 미국, 중국, 프랑스 주요 대학과 공동으로 4개 대학 핀테크 학술대회를 개최한다. 미국 프린스턴 대학, 중국 칭화대학교, 프랑스 에덱(EDHEC)과 공동으로 개최하는 이번 학술대회는 ‘로보 어드바이저 시스템 최신 동향(State of the Art in Rob-Advising Systems)’을 주제로 4월 12, 13일 양일간 밀레니엄 서울 힐튼 호텔에서 진행된다. 산업및시스템공학과와 자산운용미래기술센터가 주관하는 이번 학술대회는 미국 프린스턴 대학의 벤드하임 금융 센터(Bendheim Center for Finance)와 금융공학과(Department of Operations Research and Financial Engineering), 중국 칭화대에서는 융합정보대학 및 핀테크 센터, 프랑스 EDHEC에서는 리스크 인스티튜트(Risk Institute)가 공동 주최 기관으로 참여한다. 우리 대학을 포함한 4개 대학은 2017년부터 핀테크(FinTech) 국제학술대회를 개최해 왔다. 돌아오는 가을엔 중국, 내년에는 프랑스에서 개최가 확정됐다. 이번 행사는 신성철 총장과 국민연금공단 김성주 이사장의 축사를 시작으로 존 멀비 교수(프린스턴대학), 마이클 뎀스터 교수(케임브리지 대학), 웨이 수 교수, 창러 린 교수(이상 칭화대학), 리오넬 마텔리니 교수(EDHEC), 김우창 교수 (KAIST) 등 학계 인사들이 발표할 예정이다. 또한 존 보글 뱅가드 그룹 창시자, 진 리 앤트 파이낸셜 인공지능 총괄, 조영서 신한금융지주 디지털전략본부장, 이정환 삼성자산운용 ETF 솔루션 본부장, 성혜영 국민연금연구원 부연구위원 등 유관 업계의 최고 전문가들도 참석한다. 이번 행사에서는 ‘금융 기술을 통한 사회 보장 강화’를 핵심 의제로 삼아 고액자산가 뿐 아니라 모든 국민에게 맞춤형 자산관리를 제공하기 위해 필요한 이론적, 기술적, 산업적 이슈를 논의한다. 김우창 교수는 “생애 주기별 맞춤형 자산관리 서비스는 고비용 구조로 인해 소수의 고액자산가들만 받을 수 있으나 4차 산업혁명시대의 신기술을 통해 해당 서비스의 비용을 혁신적으로 절감할 수 있고 이를 통해 궁극적으로 서비스 대중화가 가능할 것이다”고 말했다. 또한 “4차 산업혁명의 첨병이라고 여겨지는 핀테크 분야에서의 국제적 경쟁력 확보라는 산업적 의미와 노후 빈곤율이 50%에 육박하는 현재 상황에서 국민 개개인의 능동적 자산관리를 가능하게 해 추가적인 사회 비용 없이 사회 보장을 강화시킬 수 있다”고 말했다. 학술대회 참가신청 방법은 자산운용미래기술센터 홈페이지 (http://wmt.kaist.ac.kr/conference.html)에서 확인할 수 있다. 이번 학술대회는 삼성자산운용과 중국 알리바바 산하 앤트 파이낸셜이 공식 파트너로 행사를 후원한다.
2018.04.02
조회수 16961
육군-KAIST, 합의각서 체결 및 육군4.0 특별연수과정 개최
〈 신 성 철 총장, 김 용 우 육군 참모총장 〉 우리 대학과 육군이 산, 학, 연의 연구개발 역량을 공유하고 전력 증강에 기여할 수 있는 ‘육군 4.0 특별 연수과정’ 교육과정을 개설하고 육군-KAIST 간 합의각서(MOA)를 체결했다. 이번 교육과 합의각서 체결을 통해 4차 산업혁명을 선도하는 KAIST와 육군의 긴밀한 협력으로 선진화된 전투발전 시스템 구축의 계기가 될 것으로 기대된다. 우리 대학은 신성철 총장과 김용우 육군참모총장 참석 하에 7일 오후 2시에 육군-KAIST 간 합의각서를 체결했다. 협약을 통해 양 기관은 육군연구소 설치 및 운영, 교육과정 개설, 학-군 간 협력 방안 등을 논의 및 추진한다. 3월 5일부터 9일까지 퓨전홀에서 진행되는 육군 4.0 특별 연수과정은 육군본부, 교육사령부, 군수사령부 등의 육군 간부 150여 명이 참가하는 교육과정이다. 4차 산업혁명을 통해 현대전에서 발생할 수 있는 상황과 접할 수 있는 최첨단 장비들을 교육해 군 전투력 증진에 기여할 것으로 보인다. ▲1일차는 ‘4차 산업혁명 핵심기술과 국방혁신’, ‘인공지능과 딥러닝 이해’ ▲2일차는 ‘빅데이터의 활용가능성’, ‘사이버 정보전쟁’ ▲3일차는 ‘드론 및 무인항공기 기술과 발전방향’, ‘군집드론 통신 및 플랫폼’ ▲4일차는 ‘자율주행기술의 발전방향’, ‘뇌공학의 이해’ ▲5일차(3.9,금)는 ‘4차 산업혁명과 뇌과학 응용기술의 미래’순으로 진행된다. 김수현 안보융합연구원장은 “이번 협약과 육군 4.0 특별 연수과정을 통해 우리 대학과 육군은 지능화·무인화·자동화 등 4차 산업혁명의 핵심기술을 미래 전장에 활용하기 위한 다양한 교류, 협력 프로그램을 함께 기획하고 운영할 계획이며, 우리 군의 전투발전 역량을 증진시킬 좋은 기회가 될 것으로 기대한다”고 말했다.
2018.03.07
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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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KAIST-한화시스템, 국방 인공지능 융합연구센터 개소
우리 대학과 한화시스템이 20일 낮 12시 대전 본원에서 신성철 총장, 한화 장시권 대표이사 참석 하에 국방인공지능 융합연구센터(센터장 : 김정호 교수) 개소식을 가졌다. 이번 개소식을 통해 우리 대학과 방산전자 기업인 한화시스템이 힘을 합쳐 4차 산업혁명에서 핵심 기술로 떠오르는 인공지능(AI)기술과 국방을 접목하는 계기가 될 것으로 기대된다. 우리 대학과 한화시스템은 센터의 공동 운영을 통해 ▲국방 인공지능 융합과제 발굴, 연구 및 기술자문 ▲연구 인력 상호교류 및 교육 등을 통한 협력체계를 구축할 예정이다. 현재 국방 분야는 네트워크 중심의 미래 전장에 효과적으로 대응하기 위해 4차 산업혁명 기술의 활용 방안을 활발히 모색 중이다. 특히 미국 등의 선진국은 인공지능 기술을 적용한 신 무기체계를 개발하고 있다. 국방 인공지능 융합연구센터는 ▲인공지능 기반 지휘결심지원체계 ▲대형급 무인 잠수정 복합항법 알고리즘 ▲인공지능 기반 지능형 항공기 훈련시스템 ▲인공지능 기반 지능형 물체추적 및 인식기술 개발 등 4개 과제를 우선적으로 선정했고, 산학협동연구개발 방식을 통해 인공지능 기술의 국방 융합 연구를 진행할 예정이다. 신성철 총장은 “KAIST는 인공지능 분야 교수진이 60여 명에 이를 만큼 세계적인 인공지능 연구개발 능력을 갖추고 있다”며 “이번 연구센터 설립을 통해 한화시스템과 함께 국방 기술 발전에 기여할 수 있는 계기가 될 것으로 기대한다”고 말했다.
2018.02.20
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강정구 교수, 수십 초 내 충전가능한 물 기반 저장소자 개발
우리 대학 EEWS대학원 강정구 교수 연구팀이 수십 초 내 급속충전이 가능한 물 기반의 융합에너지 저장소자를 개발했다. 이 기술은 그래핀 기반의 고분자 음극 및 나노 금속 산화물 양극 개발을 통한 높은 에너지 밀도를 가지며 급속 충전이 가능한 융합 에너지 저장소자로 향후 휴대용 전자기기에 적용 가능할 것으로 기대된다. 옥일우 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 에너지재료분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 에너지 머티리얼즈(Advanced Energy Materials)’ 1월 15일자에 게재됐다. 기존의 물 기반 에너지 저장장치는 낮은 구동전압과 음극재료의 부족으로 에너지 밀도가 낮고 급속 충전에 한계가 있었다. 에너지 저장장치는 두 전극에 의해 에너지 저장 용량이 정해지며 양극, 음극의 균형이 이뤄져야 고안정성을 갖는다. 일반적으로 두 전극은 전기적 특성에 차이를 보이고 이온 저장 과정이 다르기 때문에 불균형에 의한 낮은 용량 및 안정성을 보이곤 한다. 연구팀은 전극의 표면에서 빠른 속도로 에너지 교환을 이루게 하고 양극 사이의 에너지 손실을 최소화시킴으로써 고성능 에너지 저장장치를 구현하는 데 성공했다. 연구팀이 개발한 음극소재는 전도성 고분자 물질로 배터리, 슈퍼커패시터 전극 재료로 활용 가능하다. 그래핀 표면과 층 사이에서 그물 모양의 최적화된 외형으로 기존 음극소재에 비해 높은 에너지 저장용량을 갖는다. 양극소재는 나노크기 이하의 금속 산화물이 그래핀 표면에 분산된 외형을 이루고 원자와 이온이 일대일로 저장되는 형식이다. 두 전극을 기반으로 한 연구팀의 에너지 저장 소자는 고용량과 함께 높은 에너지 및 출력 밀도를 보이며 음극과 양극의 물리적 균형을 통해 매우 안정적인 충, 방전 결과를 보였다. 연구팀이 개발한 물 기반 융합에너지 저장소자는 기존의 물 기반 배터리에 비해 100배 이상으로 높은 최대 출력 밀도를 보이며 급속 충전이 가능하다. 또한 10만 번 이상의 높은 충, 방전 전류에서도 용량이 100퍼센트 유지되는 고 안정성을 보였다. 연구팀의 에너지 저장 소자는 USB 충전기나 소형태양전지 등의 저전력 충전 시스템을 통해서도 2~30초 내에 충전이 가능하다. 강 교수는 “친환경적인 이 기술은 제작이 쉽고 활용성이 뛰어나다. 특히 기존 기술 이상의 고용량, 고안정성은 물 기반 에너지 저장장치의 상용화에 기여할 것이다”며 “저전력 충전 시스템을 통해 급속 충전이 가능하기 때문에 휴대 가능한 전자 기기에 적용할 수 있을 것이다”고 말했다. 강원대학교 정형모 교수와 공동으로 진행한 이번 연구는 과학기술정보통신부 글로벌프론티어사업의 하이브리드인터페이스기반미래소재연구단(단장 김광호)의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 실험을 통해 구동된 저장소자 사진 그림2. 물 기반 융합 에너지 저장소자 모식도 그림3. 고분자 사슬 음극 및 금속 산화물 양극 표면 이미지
2018.02.20
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