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전기및전자공학부 원유집 교수, 한국정보과학회 2023년도 차기 회장에 당선
우리 대학 전기및전자공학부 원유집 교수가 지난 11월 4일에 종료된 한국정보과학회 차기회장 선거에서 2023년도 차기회장에 당선됐다. 원유집 교수는 2024년 1년동안 제 39대 정보과학회 회장으로 임무를 수행하게 된다. 원유집 교수는 운영체제, 특히 스토리지 시스템 분야에서 세계적인 권위자다.
한국정보과학회는 컴퓨터/소프트웨어 분야 명실상부한 국내 최고 권위의 학술단체다. 1973년에 창립됐으며 웹 회원을 포함 4만2천여 회원과 437개 특별/단체회원, 연 72회의 정기간행물 및 50여 회의 학술행사를 주관, 주최하고 있다.
2022.11.15
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기계공학과 공경철, 화학과 임미희 교수-과기부 기초과학 리더연구자 선정
우리 대학 기계공학과 공경철 교수, 화학과 임미희 교수가 과학기술정보통신부가 주관한 ‘2022년도 기초연구사업의 리더연구자(12인)’부문에 선정됐다.
리더연구는 국내 최고 수준의 기초과학 연구자의 연구주제를 지원하는 프로그램으로, 선정된 연구자는 연간 8억원 규모로 최대 9년간 72억원까지 지원받는다.
기계공학과 공경철 교수는 로봇과 사람이 결합된 형태인 웨어러블 로봇의 제어 성능 향상, 동기화를 연구한다. 인간의 운동 제어이론, 인간-로봇 통합 시뮬레이션 인공지능 학습 등 연구 범위를 확장할 예정이다. 본 연구를 통해 더 다양한 종류의 보행장애를 극복하는 웨어러블 로봇 기술을 실현하는 것이 목표다.
공교수는 “충분한 기간 기초연구에 집중할 기회가 생긴 만큼 보행장애 완전 극복을 위한 발판을 다지겠다. 사람의 관점에서 웨어러블 로봇을 탐구하고 고민할 것”이라고 밝혔다.
화학과 임미희 교수는 기존에 밝혀지지 않은 금속과 뇌신경단백질 간의 다양한 상호작용을 밝히고, 이를 바탕으로 새로운 신경 퇴화를 유발하는 금속-뇌신경단백질 복합체를 발굴한다. 본 연구를 통해 치매 발병 원인을 규명하고 새로운 개념의 치료제·진단제를 개발하는 것이 목표다.
임교수는 “리더 연구과제에 선정되어 영광이다. 앞으로 연구에 더욱 정진하여 기초과학 중심의 치매 극복에 힘쓰겠다”라고 소감을 전했다.
과기부는 6월 중 선정된 신규 리더연구자에 지정서를 수여하고 연구에 착수하도록 본격 지원할 예정이다.
2022.06.07
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2022년 소프트웨어 중심대학사업 선정
우리 대학이 과학기술정보통신부가 주관하는 '2022년 소프트웨어 중심대학' 2단계 사업에 선정됐다. 지난 2016년 1단계 소프트웨어 중심대학에 선정된 데 이어 연속으로 이뤄낸 성과다.
우리 대학은 소프트웨어 중심대학 2단계 사업 선정을 통해 올해부터 2027년까지 앞으로 6년간 약 110억(2022년 10억 원, 2023년부터 매년 20억 원)의 정부지원금을 받아 인공지능·소프트웨어 전문 인재를 양성한다.
특히, '포용적이고 글로벌한 인공지능‧소프트웨어 인재 양성'이라는 비전 아래 5대 운영 목표 및 6대 추진 전략, 33개 핵심 추진과제를 수립해 교육체계 및 제도를 혁신하고 소프트웨어 전공 교육과 융합교육을 강화할 계획이다. 지난 1단계 사업의 성공으로 소프트웨어 전공 학부생이 큰 폭으로 증가해 대형 강의의 비중이 증가했지만, 코로나19 팬데믹으로 인해 비대면 수업으로 전환되며 전면 원격강의로 운영한 바 있다. 이와 같은 상황에 유연하게 대비하기 위해 실시간 양방향 교육시스템을 만들어 KAIST가 추구하는 질문하는 인재를 양성할 계획이다. 또한, 인공지능 등 산업현장이 요구하는 신기술 수요에 부합하는 교과과정을 운영하고 다양한 융합교육 과정을 학생들이 직접 선택할 수 있도록 설계해 자율성에 기반한 융합형 인재로 키워갈 예정이다. 그 밖에 중소·벤처기업 등을 위한 인턴십 확대 및 맞춤형 교육, 사회적 약자를 위한 교육 등을 통해 SW중심대학 사업 목적에 부합하는 가치 창출 및 확산을 다각도로 추진할 방침이다.
우리 대학은 1단계 소프트웨어 중심대학 사업을 통해 2021년도에만 33건의 앱 창업 성과를 거뒀고 4개의 창업팀이 약 8억 6천만 원에 달하는 투자를 유치에 성공했다. 또한, 실리콘밸리 창업 교육 및 멘토링 프로그램을 통해 2억 원의 해외투자를 달성하는 등 괄목할만한 성과를 거둔 바 있다. 배두환 SW교육센터장은 “지난 1단계 사업의 성공사례를 바탕으로 2단계 사업에서는 전주기적인 창업시스템을 도입해 도전적인 인재 양성에 기여하겠다”라고 밝혔다.
2022.05.04
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실 한오라기에 흰색의 빛을 내는 OLED 섬유 기술 최초 구현
우리 대학 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 머리카락보다 얇은 실 위에 흰색의 빛을 발산하는 섬유 OLED (유기발광다이오드) 개발에 성공했다고 20일 밝혔다.
전자 섬유는 기술을 입는다는 개념으로 웨어러블 디바이스의 궁극적인 폼팩터(form-factor, 제품의 물리적 외형을 뜻하는 말)로서 국내·외적으로 활발히 연구되고 있다. 특히나 전자 섬유 디스플레이 분야는 기능성 의류뿐만 아니라 패션, 의료, 안전, 차량 디자인 등 다양한 응용 가능성에 많은 주목을 받고 있다.
최경철 교수 연구팀은 원천기술인 딥 코팅 공정을 개발해 지금까지 형광 OLED, 구동 가능한 고효율 인광 RGB OLED 등 디스플레이 필수 요소 기술들을 머리카락보다 얇은 전자 섬유 형태로 성공적으로 구현해왔다. 하지만, 풀 컬러 디스플레이, 조명 기술 등을 구현하기 위한 필수 요소 기술인 흰색 OLED는 그 구조적 복잡성과 접근법의 부재로 기술 개발에 어려움이 있었다. 일반적으로, 흰색 OLED는 삼원색 OLED의 단일 적층 구조에 2~3배 달하는 다중 적층 구조(tandem structure)를 갖는다. 따라서, 용매 직교성, 곡률 의존성 등을 고려할 때 다중 적층 구조를 섬유 위에 구현하기엔 어려움이 있었다. 더욱이, 다중 적층 구조의 얇은 전하 생성층(CGL)은 섬유의 곡률에는 취약한 구조로 섬유에는 적합하지 않은 구조였다.
연구팀은 다중 적층 구조의 문제점들을 해결하고자 섬유 구조에 적합한 딥 코팅 가능한 흰색 단일 발광층 설계에 주목했다. 흰색 단일 발광층은 삼원색 발광 재료와 전하 균형을 위한 다수의 전하 수송체들로 구성돼, 시뮬레이션 및 최적화 과정을 통해 설계됐으며, 이와 함께 딥 코팅 공정이 가능하도록 재료적으로도 설계됐다. 이를 통해 흰색 OLED를 섬유에 최초로 구현했으며, 야외시인성 확보가 가능한 최고 700cd/m2(칸델라/제곱미터) 수준의 휘도, 10cd/A(칸델라/암페어) 수준의 높은 전기 광학적 성능을 보였다. 아울러, 개발된 흰색 OLED 전자 섬유는 그 구조상의 최적화된 에너지 전달 과정 덕분에 구동 환경에 따른 흰색 발광의 색 변화 의존성을 줄여 안정적인 흰색 발광을 보일 수 있었다.
최경철 교수 연구팀은 그동안 섬유 디스플레이 분야에서 부재했던 디스플레이 필수 요소 기술인 흰색 OLED를 실 한오라기에 성공적으로 구현하여 고품질 섬유 디스플레이를 포함한 패션, 기능성 의류, 차량 디자인 등 다양한 응용 분야에 적용이 가능할 것으로 기대한다고 밝혔다.
이번 연구를 주도한 최경철 교수 연구팀의 황용하 박사과정은 "흰색 OLED 전자 섬유 구현을 위해 섬유에 적합한 흰색 OLED 구조 및 설계에 집중했다ˮ며 "그동안 전자 섬유 디스플레이 분야에서 부재했던 필수 요소 기술을 개발해 더욱 완성도 높은 고품질 전자 섬유 디스플레이를 구현할 수 있을 것이라 기대된다ˮ고 말했다.
최경철 교수 연구팀의 황용하 박사과정이 제1 저자로 주도하고 산업통상자원부 전자부품산업핵심기술개발사업의 지원을 받아 수행된 이번 연구 결과는 나노 분야의 권위 있는 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science, IF 16.8)'에 지난 1월 24일 字로 온라인 게재됐으며, 4월 14일 字로 전면 내부 표지 논문(Inside Front Cover)으로 게재됐다. (논문명: High-Performance and Reliable White Organic Light-Emitting Fibers for Truly Wearable Textile Displays)
2022.04.21
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두뇌 신경 조율 활동을 모방한 저전력 인공지능 하드웨어 핵심기술 개발
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 두뇌에서 일어나는 신경 조율 활동을 구현한 인공지능용 하드웨어와 관련 알고리즘의 개발에 성공했다고 19일 밝혔다.
4차 산업 혁명 시대를 맞아 인공지능 기술(Artificial Intelligence; AI)의 연구가 활발해지고 이에 따라 인공지능 기반 전자기기들의 개발 및 제품 출시가 가속화되고 있다. 인공지능을 전자기기에서 구현하기 위해서 맞춤형 하드웨어의 개발 또한 뒷받침돼야 하는데, 현재 대부분의 인공 지능용 전자기기들은 많은 연산량을 수행하기 위해 높은 전력 소모와 고도로 집적된 메모리 배열을 사용하고 있다.
인공 지능의 능력 향상을 위해 이러한 전력 소모 및 집적화 한계의 문제를 해결하는 것은 인공 지능 기술 분야의 커다란 과제이며, 인간의 뇌 활동에서 문제 해결의 단서를 찾고자 하는 노력이 계속돼왔다.
김경민 교수 연구팀은 인간의 두뇌 신경망이 신경 조율(Neuromodulation) 기능을 통해 연결 구조를 상황에 따라 지속적으로 변화시키는 것을 모방, 인공 지능을 위한 수학적 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 기술을 개발했다. 두뇌에서는 학습하는 과정에서 실시간으로 신경망의 연결도를 변경해 필요에 따라 기억을 저장하거나 불러내는데, 이러한 신경 조율 기능을 하드웨어에서 직접 구현하는 새로운 방식의 인공 지능 학습 방식을 제시한 것이다.
연구팀은 개발된 기술의 효율성을 증명하기 위해 독자적인 전자 시냅스 소자가 탑재된 인공 신경망 하드웨어를 제작했으며, 여기에 개발한 알고리즘을 적용해 실제 인공지능 학습을 진행했고, 그 결과 인공지능 학습에 필요한 에너지를 37% 절약할 수 있었다.
공동 제1 저자인 신소재공학과 정운형 박사과정과 전재범 박사과정은 "인간의 두뇌는 생존을 위해 에너지 소모를 최소화하는 방향으로 진화해왔다. 이번 연구에서는 간단한 회로의 구성만으로 인간 두뇌의 학습 방식을 구현하였으며, 이를 통해 40%에 가까운 에너지를 줄일 수 있었다, 이는 범용성 있게 모든 SNN(스파이킹 뉴럴 네트워크) 인공 신경망에서 사용 가능한 장점을 가진다ˮ며 "뇌 활동을 모방해 개발한 새로운 학습 방식의 착안은 앞으로 인공 지능 분야의 소프트웨어·하드웨어 분야가 나아가야 할 길의 이정표가 될 것이다ˮ라고 말했다.
이러한 두뇌 신경 활동을 모방한 학습 알고리즘은 기존 전자기기 및 상용화된 반도체 하드웨어에 적용 및 호환을 할 수 있으며 차세대 인공 지능용 반도체 칩의 설계에 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced Functional Materials)'에 지난 3월 31일 자에 게재됐으며 한국연구재단, ㈜SK Hynix, 나노종합기술원(NNFC) 및 KAIST의 지원을 받아 수행됐다. (논문명: Demonstration of Neuromodulation-inspired Stashing System for Energy-efficient Learning of Spiking Neural Network using a Self-Rectifying Memristor Array)
2022.04.19
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최초 머신러닝 기반 유전체 정렬 소프트웨어 개발
우리 대학 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 머신러닝(기계학습)에 기반한 *유전체 정렬 소프트웨어를 개발했다고 12일 밝혔다.
☞ 유전체(genome): 생명체가 가지고 있는 염기서열 정보의 총합이며, 유전자는 생물학적 특징을 발현하는 염기서열들을 지칭한다. 유전체를 한 권의 책이라고 비유하면 유전자는 공백을 제외한 모든 글자라고 비유할 수 있다.
차세대 염기서열 분석은 유전체 정보를 해독하는 방법으로 유전체를 무수히 많은 조각으로 잘라낸 후 각 조각을 참조 유전체(reference genome)에 기반해 조립하는 과정을 거친다. 조립된 유전체 정보는 암을 포함한 여러 질병의 예측과 맞춤형 치료, 백신 개발 등 다양한 분야에서 사용된다.
유전체 정렬 소프트웨어는 차세대 염기서열 분석 방법으로 생성한 유전체 조각 데이터를 온전한 유전체 정보로 조립하기 위해 사용되는 소프트웨어다. 유전체 정렬 작업에는 많은 연산이 들어가며, 속도를 높이고 비용을 낮추는 방법에 관한 관심이 계속해서 증가하고 있다. 머신러닝(기계학습) 기반의 인덱싱(색인) 기법(Learned-index)을 유전체 정렬 소프트웨어에 적용한 사례는 이번이 최초다.
전기및전자공학부 정영목 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `옥스포드 바이오인포메틱스(Oxford Bioinformatics)' 2022년 3월에 공개됐다. (논문명 : BWA-MEME: BWA-MEM emulated with a machine learning approach)
유전체 정렬 작업은 정렬해야 하는 유전체 조각의 양이 많고 참조 유전체의 길이도 길어 많은 연산량이 요구되는 작업이다. 또한, 유전체 정렬 소프트웨어에서 정렬 결과의 정확도에 따라 추후의 유전체 분석의 정확도가 영향을 받는다. 이러한 특성 때문에 유전체 정렬 소프트웨어는 높은 정확성을 유지하며 빠르게 연산하는 것이 중요하다.
일반적으로 유전체 분석에는 하버드 브로드 연구소(Broad Institute)에서 개발한 유전체 분석 도구 키트(Genome Analysis Tool Kit, 이하 GATK)를 이용한 데이터 처리 방법을 표준으로 사용한다. 이들 키트 중 BWA-MEM은 GATK에서 표준으로 채택한 유전체 정렬 소프트웨어이며, 2019년에 하버드 대학과 인텔(Intel)의 공동 연구로 BWA-MEM2가 개발됐다.
연구팀이 개발한 머신러닝 기반의 유전체 정렬 소프트웨어는 연산량을 대폭 줄이면서도 표준 유전체 정렬 소프트웨어 BWA-MEM2과 동일한 결과를 만들어 정확도를 유지했다. 사용한 머신러닝 기반의 인덱싱 기법은 주어진 데이터의 분포를 머신러닝 모델이 학습해, 데이터 분포에 최적화된 인덱싱을 찾는 방법론이다. 데이터에 적합하다고 생각되는 인덱싱 방법을 사람이 정하던 기존의 방법과 대비된다.
BWA-MEM과 BWA-MEM2에서 사용하는 인덱싱 기법(FM-index)은 유전자 조각의 위치를 찾기 위해 유전자 조각 길이만큼의 연산이 필요하지만, 연구팀이 제안한 알고리즘은 머신러닝 기반의 인덱싱 기법(Learned-index)을 활용해, 유전자 조각 길이와 상관없이 적은 연산량으로도 유전자 조각의 위치를 찾을 수 있다. 연구팀이 제안한 인덱싱 기법은 기존 인덱싱 기법과 비교해 3.4배 정도 가속화됐고, 이로 인해 유전체 정렬 소프트웨어는 1.4 배 가속화됐다.
연구팀이 이번 연구에서 개발한 유전체 정렬 소프트웨어는 오픈소스 (https://github.com/kaist-ina/BWA-MEME)로 공개돼 많은 분야에 사용될 것으로 기대되며, 유전체 분석에서 사용되는 다양한 소프트웨어를 머신러닝 기술로 가속화하는 연구들의 초석이 될 것으로 기대된다.
한동수 교수는 "이번 연구를 통해 기계학습 기술을 접목해 전장 유전체 빅데이터 분석을 기존 방식보다 빠르고 적은 비용으로 할 수 있다는 것을 보여줬으며, 앞으로 인공지능 기술을 활용해 전장 유전체 빅데이터 분석을 효율화, 고도화할 수 있을 것이라 기대된다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 데이터 스테이션 구축·운영 사업으로서 수행됐다.
2022.04.17
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이준구 교수 랩 연구팀, QHack 2022 오픈 해커톤 사이언스 챌린지 우승
우리 대학 전기및전자공학부 이준구 교수 연구실 류주영, 이증락, Eyuel Elala 석사과정 학생으로 이뤄진 AI양자컴퓨팅 ITRC 양자소프트웨어 연구팀이 QHack 2022 오픈 해커톤 사이언스 챌린지(Open Hackathon Science Challenge)에서 1등상(First Place)을 수상했다.
QHack 2022 Open Hackathon은 미국 Xanadu 사에서 주최하여, 총 100여 개 국가에서 250여 명이 참가한 세계 최대 규모의 양자소프트웨어 해커톤 행사다. IBM Quantum, AWS, CERN QTI, Google Quantum AI 등의 대회 스폰서가 챌린지를 제시하고, 주제에 맞는 프로젝트를 심사하여 우승팀을 선정하였다. 본 프로젝트는 총 13개 챌린지 중에 CERN QTI에서 제시한 사이언스 챌린지에서 1등상(First Place)을 받았다.
학생들은 'Learning Based Error Mitigation for VQE'라는 주제로 양자 컴퓨터의 에러를 감소시키는 LBEM 프로토콜을 구현하고, 이를 이용한 분자 구조해석에 있어 바닥 상태 에너지를 계산하는 VQE 알고리즘에 적용하였다. 그 결과 IBM Quantum 하드웨어와 가상 에러 모델에서 에러를 효과적으로 보정하는 결과를 보였다.
연구팀은 부상으로 일주일 간 유럽원자핵공동연구소(CERN) 투어와 온라인 인턴십 기회를 받을 예정이다.
한편 이준구 교수는 세계적 기술역량을 갖춘 AI양자컴퓨팅 ITRC의 성과를 기반으로 국내 최초 양자컴퓨팅 분야 벤처인 큐노바 컴퓨팅(https://qunovacomputing.com)을 창업하여 국내 양자소프트웨어 산업의 활성화를 리드하고 있다.
2022.04.07
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부드러운 웨어러블 마이크로니들 센서 플랫폼 기술 개발
우리 대학 웨어러블 플랫폼소재 기술센터 배병수 교수(교신저자)가 KIST 이원령 박사(제1 저자, 교신저자), 서울대학교병원 정승환 박사 (공동 제1 저자)와 공동으로 유연한 기판상에 기계적으로 안정적인 마이크로니들이 접합돼 말초동맥질환 진단에 응용할 수 있는 메디컬 센서 플랫폼 기술을 개발했다고 1일 밝혔다.
연구팀은 이번 기술을 통해 일반적인 웨어러블 진단 기기의 한계점이던 바이오 체액의 접근 제한성을 마이크로니들을 이용해 최소 침습으로 해결했고, 이는 생화학적 질병 진단을 가능하게 했다. 이번 연구에서는 웨어러블 마이크로니들 센서를 활용해 말초동맥질환 모델의 pH(산성, 알칼리성의 정도) 분포도를 측정해 진단 가능성을 확인했다.
이번 연구 결과는 국제학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)'에 온라인으로 출시됐다. (논문명: Conformable Microneedle pH Sensors via the Integration of two Different Siloxane Polymers for Mapping Peripheral Artery Disease)
웨어러블 진단 기기는 부드러운 기판 소재 위에 얇은 막 형태의 센서를 제작해 생체 전기신호(심전도, 근전도, 뇌파 등)와 생화학 신호(포도당, 젖산, pH 등)를 측정해 심장질환, 뇌 질환, 당뇨병, 대사질환 등 다양한 질병의 진단에 활용이 기대되어 의료기기용 소자로서 주목을 받고 있다. 하지만, 접근할 수 있는 체액이 땀, 눈물 등으로 제한됨에 따라 상시 모니터링에 대한 제한점이 있었다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 자체적으로 개발한 솔-젤(Sol-Gel) 합성공정을 통해 만들어진 실록산(Si-O-Si)골조 기반의 폴리머를 마이크로니들 소재로 활용해 웨어러블 디바이스 플랫폼에 적용하고, 마이크로니들을 통해 상시 체액 모니터링이 가능한 웨어러블 마이크로니들 생화학 센싱 플랫폼을 완성했다.
연구팀은 웨어러블 마이크로니들 생화학센싱 플랫폼의 유용성을 보여주기 위해 마이크로니들에 pH에 대해 표면에너지의 변화를 보이는 폴리어날린 을 증착해 독립적인 pH 센서 어레이로 응용 가능한 것을 보였다. 폴리어날린을 이용한 마이크로니들 pH 센서는, 돼지 피부 1000번 삽입 실험, 1.5 mm의 굽힘 변형 실험 후에도 80% 이상의 센서 감도를 유지하는 높은 기계적 안정성을 보여주었다.
연구팀은 웨어러블 마이크로니들 pH 센서를 활용해, 말초동맥질환 모델의 피부 근접 체액의 pH 분포도를 측정해 질병 진단기기로서의 유용성을 검증했다. 경증 또는 만성 말초동맥질환이 있는 환자 대부분은 질병의 발생이나 진행을 인지할 수 있는 임상 증상을 나타내지 않는다. 그러나 pH 변화를 모니터링하면 저산소증으로 인한 젖산증을 감지할 수 있고, 결과적으로 허혈성 손상으로 인한 조직 손상을 적절히 감지할 수 있다.
연구팀은 우측 다리로 이어지는 고관절에 위치한 동맥혈을 수술용 실로 조인 다음 혈류를 인공적으로 악화시켜 말초동맥질환 모델을 만들었다. 이후 마이크로니들을 통해 피하 체액의 pH를 측정한 결과 말단으로 갈수록, 산성화된 결과를 보여줌으로써, 웨어러블 마이크로니들 센서의 활용성을 증명했다.
연구를 주도한 배병수 교수는“딱딱한 마이크로니들을 부드러운 유연한 기재에 접합시킨 질병 진단 마이크로 니들 필름을 피부에 부착해서 말초동맥질환은 물론 당뇨병, 대사질환 등에 생화학 진단을 하는 웨어러블 디바이스로 활용될 수 있을 것으로 기대된다”고 이번 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 선도연구센터 웨어러블 플랫폼 소재 기술센터의 지원을 받아 수행됐다.
2021.12.03
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학생 창업기업 엘리스, 발전기금 3억 원 약정
우리 대학 전산학부 학생 창업기업 엘리스(대표 김재원)가 모교에 발전기금 3억 원을 약정했다. 약정식은 11일 오후 서울 도곡캠퍼스에서 열렸다.
엘리스 관계자는 "이번 기부는 엘리스의 첫 번째 사회공헌 활동으로 여섯 번째 창립기념일인 11일에 약정식이 함께 열려 더욱 뜻깊은 날을 맞았다ˮ라고 설명했다.
우리 대학은 엘리스의 기부금을 전산학부 건물 증축에 사용해 소프트웨어 엔지니어를 길러낼 수 있는 학생 연구실·코딩 및 프로젝트 실습실·사회환원 교육 프로그램 장소 등을 마련할 예정이다. 엘리스는 김 대표를 주축으로 한 전산학부 연구실 동료들이 2015년 공동으로 창업한 스타트업이다. 2017년 인공지능이 코딩을 가르치는 디지털 교육 실습 플랫폼 서비스를 출시했다. 이후, SK, LG 등 재계 20위권 내 17개 기업을 포함해 대학과 정부 및 공공기관 등 100여 개의 회사가 직원 교육에 엘리스의 플랫폼을 도입했으며, 교육 이수자 20만 명, 평균 이수율 80% 이상 달성하는 등 빠른 성장세를 보이고 있다.
김재원(35) 엘리스 대표는 "이번 기부를 통해 미래 인재와 교육자 양성을 지원하며 교육 혁신에 이바지할 수 있어 기쁘다"라고 말했다. 이어, 김 대표는 "앞으로 교육 인프라를 확대해 교육자와 학습자 간 활발한 소통을 유도하며, 교육 격차를 해소하고 교육의 질을 향상시키는 선순환 구조를 만들고 싶다"라고 포부를 밝혔다. 이광형 총장은 "소프트웨어 인재 양성은 국가적으로도 매우 중차대한 과제 중 하나인데, KAIST 캠퍼스에서 탄생한 스타트업이 우리 사회에 꼭 필요한 교육을 제공하는 훌륭한 기업으로 성장한 것을 보니 매우 감격스럽다"라고 말했다. 이어, 이 총장은 "더 많은 인재가 좋은 동료와 스승을 만나 무한한 아이디어와 기술력을 펼쳐갈 수 있는 캠퍼스를 조성하는 일에 이번 기부금을 활용하겠다"라고 화답했다. 11일 열린 약정식에는 김재원(35) 대표를 포함해 김수인(32) CPO, 박정국(28) CTO, 김창현(37) 기술팀장 등 KAIST 출신 엘리스 임직원 4명이 참석했다. KAIST에서는 이광형 총장과 김보원 대외부총장, 엘리스의 기업 고문이자 공동창업자들의 지도교수인 오혜연 전산학부 교수가 자리를 함께해 감사와 격려의 인사를 전했다
2021.11.15
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기계공학과 공경철 교수, 아이뉴스24 소셜DNA 혁신상 포용상 수상
"데이터, 네트워크, 인공지능은 미래산업의 핵심이자 웨어러블 로봇의 심장입니다. 웨어러블 로봇에서 쏟아지는 데이터를 이용해 모두가 오래 건강하게 살 수 있도록 하는 데 기여하겠습니다."
우리 대학 기계공학과 공경철 교수(엔젤로보틱스 대표)는 지난 2일 서울 드래곤시티호텔 그랜드볼룸 한라홀에서 개최한 '제2회 아이뉴스24 소셜D·N·A 혁신상' 시상식에서 한국지능정보사회진흥원장상인 '포용상'을 수상하고 "기술개발에 매진하면서도 따뜻한 마음을 잃지 말라는 뜻으로 포용상을 주신 것 같다"며 이같은 소감을 전했다.
'소셜D·N·A혁신상'은 아이뉴스24가 창간 20주년을 맞은 지난해 사회적 가치 실현의 일환으로 과기정통부와 함께 제정한 상이다. 4차 산업혁명 시대의 사회문제를 해결하고 포용적 혁신성장을 실현할 데이터(Data), 네트워크(Network), 인공지능(AI) 분야 우수 사례를 발굴해 시상한다.
엔젤로보틱스는 장애인들을 위한 '착용형 보행보조로봇'을 개발하고 있는 스타트업이다. 로봇공학자인 공경철 교수와 재활치료 전문의인 나동욱 교수(세브란스 재활병원)가 의기투합해 2017년 창업했다. 공경철 교수 연구실은 회사 설립 전인 2016년 스위스에서 처음 열린 사이배슬론 국제대회에서 착용형 외골격로봇(웨어러블 로봇) 부문 3위에 입상하면서 이름을 알렸다. 2020년 열린 2회 대회에서는 금메달과 동메달을 석권, 웨어러블 로봇 분야의 기술력을 입증했다. (사이배슬론(Cybathlon)은 인조인간을 뜻하는 사이보그(cyborg)와 경기를 의미하는 애슬론(athlon)을 합성해 만든 단어로, 신체 일부가 불편한 장애인들이 로봇과 같은 생체 공학 보조 장치를 착용하고 미션 수행을 겨루는 대회다. 2016년 스위스 취리히 연방 공과대학교(ETH)가 대회를 창설했다)
현재 회사의 주력 제품은 하지 재활을 위한 보행훈련 로봇인 '엔젤렉스(ANGEL LEGS) 메디컬'이다.
뇌성마비나 선천성 보행장애를 가진 소아에서부터 뇌졸중, 근력저하 등 노인성 질환으로 인한 보행장애 환자들이 스스로 걸을 수 있는 능력을 회복해 일상에 복귀할 수 있도록 돕는 제품이다. 지난해 말부터 병원 보급이 시작돼 현재 전국 13개 의료기관에 16대가 도입됐다. 조만간 말레이시아 재활병원에도 도입될 예정이다. 최근에는 정부의 공공조달 혁신제품에도 선정돼 공공 의료기관으로의 보급확대도 기대할 수 있게 됐다.
이 밖에 병원이 아닌 집에서 재활훈련을 할 수 있는 '엔젤렉스 홈', 일상생활을 위한 보조기기인 '엔젤 앵클' 등을 출시해 장애발생시 입원치료→재활훈련→퇴원→자가훈련→일상복귀에 이르는 전 사이클을 지원할 계획이다.
공경철 교수는 "기술개발은 다 해 놓았지만 이를 어떤 서비스로 완성할 것인지 고민하고 있다"고 말했다. 로봇 대회 참가는 기술을 겨루는 것이지만 사용자에게는 실제로 재활치료에 도움을 주는 제품이어야 하기 때문이다. "사용자에게 로봇은 신기한 미래기술이 아니라 생활에 필요한 필수 제품이어야 하기 때문에 개발자의 시각이 아닌 철저하게 사용자의 입장에서 생각하며 로봇을 만들겠다"는 게 그의 철학이다.
다음은 공경철 교수와의 일문일답.
-작년 사이배슬론 대회에서 우승하는 장면이 인상적이었다. 회사를 알리는 데 많은 도움이 됐을 것 같다
국제대회 참여는 우리 회사의 정체성을 상징적으로 보여주기 위한 것이다. 직원들의 동기부여에도 굉장한 도움이 된다. 사실 2016년 대회 때는 외부 지원없이 우리 팀이 모든 것을 하느라 정말 고생을 많이 했다. 첫 대회 이후 LG전자가 선제적으로 투자해 줘서 창업을 하게 된 직접적인 계기도 됐다. 2회 대회부터는 산업부에서 예산지원도 받고 공동연구 참여기관들도 많아져서 도움이 많이 됐다.
-이제 창업 4년째인데 실제 제품 판매는 어느 정도 이루어지고 있나
작년말부터 매출이 발생하기 시작했다. 올해는 현재까지 약 10억원의 매출을 올렸다. 올해 목표는 20억원으로 잡고 있다. 병원 보급이 본격화되고 있어서 내년부터는 본격적인 매출이 발생할 것으로 기대하고 있다. (다른 부대사업 없이) 오로지 로봇판매로만 거둔 매출이다.
-실제 치료효과는 얼마나 있나
임상에 적용하기 시작한지 얼마 되지 않았지만 기존의 재활치료로는 얻기 어려웠던 재활효과를 얻었다는 연구가 나오고 있다. 현재 14개 병원에서 사용하고 있는데 병원마다 환경이 달라서 다양한 피드백을 받고 있다. 굉장히 만족하는 병원도 있고 그렇지 않은 경우도 있는데 전반적으로 괜찮은 편이다. 사용하는 병원이 늘어나면서 데이터도 쏟아지고 있는데 이를 통해 나날이 개선하고 있다. 데이터가 우리 회사의 자산이다.
-엔젤로보틱스의 핵심 기술 경쟁력은
웨어러블 로봇은 저마다 목표로 하는 시장이 달라서 특별히 서로간에 경쟁업체라고 생각하는 기업들이 있지는 않다. 우리가 타깃으로 하는 재활로봇 분야에서는 로봇공학 기술과 임상 기술이 잘 어우러진 게 가장 독특한 점이 아닐까 싶다. 로봇공학으로 말하면 우리는 환자별로 다르게 튜닝할 수 있도록 힘제어가 잘되는 정밀한 구동기 기술, 몸에 센서를 붙이지 않고 의도를 파악하는 기술, 빠르게 걸으면서 균형을 유지하는 기술 등을 갖고 있고, 임상적으로는 환자마다 다른 임상 상황에서 적절한 보조방법, 재활정도에 대한 평가기술, 치료사 인터페이스, 개인 맞춤형 착용부 제작 등 다양한 기술이 접목된다.
-현재 판매하고 있는 엔젤렉스 메디컬 외에 앵클, 홈 등은 어떤 제품인가
엔젤렉스 메디컬은 의료기기다. 병원에서 의사의 처방에 따라 치료사가 사용하는 재활치료기기다. 반면 앵클과 홈은 퇴원 후에 집에서 재활훈련을 하거나, 일상에서 사용할 수 있게 만든 보조기기다. 개발은 마무리됐지만, 현재 병원에서 사용성을 평가하고 있다. (장애를 회복하기 위한) 재활기기와 (회복불가능한 장애에 대한) 보조기기는 전혀 다른 개념의 기술이어서 사용자들의 평가를 받아 제대로 된 제품이라고 인정받으면 출시할 것이다.
-대학에서 학생들을 가르치면서 기업을 경영하는 게 쉽지 않을 텐데 창업을 하게 된 동기는
웨어러블 로봇 연구를 하다 보니 이게 결국 사람보고 하는 연구인데, 사람한테 입혀줘야 의미가 있는데 라는 생각이 들잖아요? 그럴려면 병원도 끼고 가야지, 제품에 대한 인정도 받아야지, 연구실에서는 할 수 없는게 많았다. 내가 벌려놓은 연구의 끝을 보고 싶다는 그런 막연한 느낌? 그런 게 가장 컸다. 그래서 박사학위를 할 때 의공학도 부전공으로 했다. 재활치료에 대한 임상 전문의의 도움이 필요해 세브란스병원의 나동욱 교수님을 찾아갔는데 서로가 원하는 게 맞아 떨어져서 창업을 하게 됐다. 물론 막상 창업을 하고 보니 연구실에서 생각한 것과는 많이 다르다.
-엔젤로보틱스의 향후 비전은?
사람이 걷는다는 것은 다양한 의미를 내포하고 있다. 근육활동이면서 두뇌활동이다. 아프거나 늙어서 보행장애가 발생하면 자존감이 하락하고 건강이 나빠진다. 우리의 최종 목표는 병원이 아니라 일상 생활공간이다. 장애인들도 일상에서 사용하면서 걸어 다닐 수 있는 행복을 누릴 수 있게 만드는 것, 보행이라는 운동효과를 집에서도 누리게 하는 것이 목표다.
엔젤로보틱스는 최근 180억원의 시리즈B 투자를 유치했다. 공 대표는 "다행히 투자를 잘 받아서 큰 걱정은 덜었다"면서 내년 하반기에는 기업공개를 할 수 있도록 노력할 계획이라고 밝혔다.
관련기사: https://www.inews24.com/view/1419288
2021.11.10
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제 6회 전국 고등학교 동아리 소프트웨어 경진대회 개최
우리 대학이 우송대학교(총장 오덕성), 배재대학교(총장 김선재), 충남대학교(총장 이진숙)와 함께 ʻ제 6회 전국 고등학교 동아리 소프트웨어 경진대회ʼ를 6일 개최했다. 전국 고교생들이 소프트웨어를 통한 창의적인 문제해결 능력 및 협업 능력을 겨루는 대회로 우수 소프트웨어 인재를 육성하기 위해 2016년부터 매년 개최하고 있다. 올해 대회는 7월부터 참가 접수를 시작했으며, 일반고·특성화고·자율고·특목고 등 전국 고등학교 소프트웨어 동아리 학생 3~5명으로 구성된 71개 팀이 예선에서 경쟁했다. 각 팀은 ʻ소프트웨어를 통한 일상생활 속의 아이디어 실현ʼ을 주제로 기초 및 응용, 모바일앱, 임베디드 등 소프트웨어 전 분야에 해당하는 프로젝트 계획서를 제출해 평가받았다. 문제정의·아이디어의 창의성·소프트웨어 주요 기능의 명확성·계획의 일관성 등 네 가지 심사 항목에서 높은 점수를 받은 21개 팀이 8월 초 본선에 올랐다.본선 진출팀은 학습, 진로 상담, 자기소개서 작성, 택배 수령, 환경보호, 청각·시각장애인 생활 개선, 노년층을 위한 키오스크, 코로나 19 대비 동선 예측 등 사회 전반에 걸친 다양한 문제들을 해결할 수 있는 아이디어로 소프트웨어 개발에 나섰다. 주최측은 본선 진출팀이 기획한 아이디어를 실제 소프트웨어로 구현할 수 있도록 8월부터 약 두 달간 기술멘토링을 제공했다. 약 3개월 여에 걸친 대장정 끝에 6일 온라인 비대면으로 진행된 본선 대회는 각 진출팀이 완성한 프로젝트 결과물을 발표하는 방식으로 치러졌으며, `청각장애인을 위한 단어 단위 수어 자막 프로그램'을 기획한 'IF_오-랭지' 팀(조준환·최재경·위재현·정윤호·박상현/서울 용문고)이 금상을 차지했다. 'IF_오-랭지' 팀은 앱에서 녹음한 음성을 형태소 단위의 텍스트로 분리한 뒤 한국어 수어사전을 거쳐 정확하게 번역한 영상을 제공하는 수어 자막 프로그램을 기획했다. 아이디어는 물론 기능의 구현과 접근 기술의 완성도 측면에서 심사위원단의 높은 점수를 얻었다.
이어, 학습에 집중할 수 있도록 도와주는 '졸지마' 앱을 발표한 'POTENTIAL' 팀(부산 소프트웨어마이스터고)과 택배 수령 관리 프로그램인 'PAREL proj.'을 발표한 '라온드럭' 팀(경북 김천고)이 은상을 받았다. '내츄럴요정'(대전 관저고), 'DKSHFolio'(서울 단국대학교부속 소프트웨어고), '델타코드' (경남 김해여고) 등 3개 팀은 동상을 수상했다.
금상을 받은 'IF_오-랭지(audiO into LANGuaGE)' 팀의 조준환 학생(17, 서울 용문고)은 "BTS 뮤직비디오에 등장한 수어 안무에서 영감을 얻어 언어의 다름으로 인한 소통의 벽을 허물어보자는 취지로 프로그램을 기획했다ˮ라고 설명했다. 이어, "비대면 온라인 소통이 부각되는 시대에 미비한 수어 번역 시스템을 개선하려는 아이디어가 이번 대회를 통해 명확하고 구체적인 결과물로 완성되어 기쁘다ˮ라고 수상 소감을 밝혔다.
심사위원장인 최옥주 KAIST 전산학부 연구부교수는 "본선에 오른 참가팀 모두 기술적으로 높은 완성도를 보여줬다ˮ라고 밝혔다. 최 교수는 이어 "온라인 수업과 사회적 거리 두기의 제약으로 팀원들과의 협업이 어려워진 상황 속에서도 일상생활에서의 개선점은 물론 사회공헌을 위한 주변의 문제를 돌아보고 해결하려는 참가팀들의 고민이 돋보였던 대회였다ˮ라고 심사평을 전했다. 비대면 온라인 방식으로 치러진 이번 대회는 별도의 시상식 없이 수상팀별로 상장과 상금이 전달된다. 금상팀에는 상장 및 상금 200만 원이 수여 되며, 은상 2개 팀과 동상 3개 팀은 각각 100만 원과 50만 원의 상금이 주어진다.
2021.11.08
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박인규 교수 연구팀, 사용자가 원하는 3D 형상의 웨어러블 신축성 전자장치 개발
우리 대학 기계공학과 박인규 교수 연구팀이 차세대 전자장치인 사용자 맞춤형 3D 형상의 웨어러블 신축성 전자장치 설계 및 제조기술 관련 원천기술을 개발했다.
웨어러블 전자장치는 미래를 바꿀 10대 기술로, 안경형 웨어러블 전자장치 (구글 글래스)에서 손목 착용형 웨어러블 전자장치 (스마트 워치)에 이르기까지 세상의 주목을 받아왔다. 최근에는 이런 웨어러블 전자장치를 착용하는 사람의 신체 부위 형태에 딱 들어맞는 디자인으로 바뀌고 있으며, 이에 따라서 착용감이 높으며, 다양한 생체 신호를 정확하게 측정하고, 정보전달을 신속하게 할 수 있는 전자장치 개발에 힘쓰고 있다.
하지만, 기존의 연구들은 대부분 2D 필름 형태의 신축성이 있는 웨어러블 전자장치이므로, 복잡한 형상을 가진 3D 형상의 표면에 부착할 수 없다는 단점이 있다.
박인규 교수 연구진은 이러한 문제를 해결을 위해, 열 성형 기술 및 사전왜곡 패터닝 기술을 개발하였다. 제작 방법은 다음과 같다. 열 성형이 가능한 전극 및 기판을 제작하고, 이를 사전왜곡 패터닝 기술을 통하여 2D 필름에 인쇄한다. 그 이후에 열 성형을 통하여 원하는 3D 형상을 가지도록 성형한다. 따라서 제작된 3D 전자장치의 경우 사용자가 원하는 디자인으로 최소의 오차를 가지며 정확히 제작이 가능하다. 또한, 사용된 전극 및 기판의 경우 열 성형이 가능한 고신축성 물질이기 때문에, 제작된 3D 전자장치의 경우 고신축성 및 기계/전기적 안정성을 보여준다. (그림 1)
이를 활용하여 다양한 사용자 맞춤형 어플리케이션에 적용하였다. 첫번째로, 손가락형 터치센서를 개발하였다. 기존의 손가락형 센서의 경우 대부분 딱딱한 물질로 되어있어서 착용감이 불편하다는 단점이 있다. 이에 반해 개발된 손가락형 터치센서는 사용자 손가락에 딱 맞는 디자인으로 사용자가 편안하게 착용이 가능하며 다양한 변형에 대해서 전기적으로 안정하기 때문에 터치센서로 활용 할 수 있다. 두 번째로, 본 기술과 NFC 시스템을 결합하여 무선 배터리-프리 발꿈치 부착 소프트 압력 센서 시스템을 개발하였다. 이를 통해 부착이 어려운 발꿈치에 센서를 균일하게 부착이 가능하며 안정적으로 압력측정이 가능하다.
박인규 교수는 “4차 산업혁명 시대에 사용자 맞춤형 전자장치는 미래의 주요 기술 중 하나라고 기대한다. 따라서 본 기술이 기존의 웨어러블 전자장치 제작공정의 문제점을 해결하여 차세대 웨어러블 전자장치 개발의 전환점이 될 수 있는 계기가 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.
이번 연구는 제 1 저자 우리 대학 최중락 박사과정 학생 및 박인규 교수가 교신저자로 참여하였다. 본 연구는 이 논문은 2021년도 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 중견연구자 과제의 지원을 받아 수행되었다.
이번 연구 결과는 융합연구 분야 최상위 학술지 중 하나인 Science Advances (2020 impact factor 14.14) 지 2021년 10월 13일자로 논문이 게재되었다. (논문명: “Customizable, conformal, and stretchable 3D electronics via predistorted pattern generation and thermoforming”)
2021.11.01
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