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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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스스로 그림 그리는 인공지능 반도체 칩 개발
전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 생성적 적대 신경망(GAN: Generative Adversarial Network)을 저전력, 효율적으로 처리하는 인공지능(AI: Artificial Intelligent) 반도체를 개발했다.
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 다중-심층 신경망을 처리할 수 있고 이를 저전력의 모바일 기기에서도 학습할 수 있다. 연구팀은 이번 반도체 칩 개발을 통해 이미지 합성, 스타일 변환, 손상 이미지 복원 등의 생성형 인공지능 기술을 모바일 기기에서 구현하는 데 성공했다.
강상훈 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 지난 2월 17일 3천여 명 반도체 연구자들이 미국 샌프란시스코에 모여 개최한 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다. (논문명 : GANPU: A 135TFLOPS/W Multi-DNN Training Processor for GANs with Speculative Dual-Sparsity Exploitation)
기존에 많이 연구된 인공지능 기술인 분류형 모델(Discriminative Model)은 주어진 질문에 답을 하도록 학습된 인공지능 모델로 물체 인식 및 추적, 음성인식, 얼굴인식 등에 활용된다.
이와 달리 생성적 적대 신경망(GAN)은 새로운 이미지를 생성·재생성할 수 있어 이미지 스타일 변환, 영상 합성, 손상된 이미지 복원 등 광범위한 분야에 활용된다. 또한, 모바일 기기의 다양한 응용 프로그램(영상·이미지 내 사용자의 얼굴 합성)에도 사용돼 학계뿐만 아니라 산업계에서도 주목을 받고 있다.
그러나 생성적 적대 신경망은 기존의 딥러닝 네트워크와는 달리 여러 개의 심층 신경망으로 이루어진 구조로, 개별 심층 신경망마다 다른 요구 조건으로 최적화된 가속을 하는 것이 어렵다.
또한, 고해상도 이미지를 생성하기 위해 기존 심층 신경망 모델보다 수십 배 많은 연산량을 요구한다. 즉, 적대적 생성 신경망은 연산 능력이 제한적이고 사용되는 메모리가 작은 모바일 장치(스마트폰, 태블릿 등)에서는 소프트웨어만으로 구현할 수 없었다.
최근 모바일 기기에서 인공지능을 구현하기 위해 다양한 가속기 개발이 이뤄지고 있지만, 기존 연구들은 추론 단계만 지원하거나 단일-심층 신경망 학습에 한정돼 있다.
연구팀은 단일-심층 신경망뿐만 아니라 생성적 적대 신경망과 같은 다중-심층 신경망을 처리할 수 있으면서 모바일에서 학습도 가능한 인공지능 반도체 GANPU(Generative Adversarial Networks Processing Unit)를 개발해 모바일 장치의 인공지능 활용범위를 넓혔다.
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 서버로 데이터를 보내지 않고 모바일 장치 내에서 생성적 적대 신경망(GAN)을 스스로 학습할 수 있어 사생활을 보호를 가능케 하는 프로세서라는 점에서 그 활용도가 기대된다.
모바일 기기에서 저전력으로 다중-심층 신경망을 가속하기 위해서 다양한 핵심 기술이 필요하다. 연구팀이 개발한 GANPU에 사용된 핵심 기술 중 대표적인 기술 3가지는 ▲적응형 워크로드 할당(ASTM, 처리해야 할 워크로드*를 파악해 칩 상의 다중-심층 신경망의 연산 및 메모리 특성에 맞춰 시간·공간으로 나누어 할당함으로써 효율적으로 가속하는 방법) ▲입출력 희소성 활용 극대화(IOAS, 인공신경망 입력 데이터에서 나타나는 0뿐만 아니라 출력의 0도 예측해 연산에서 제외함으로써 추론 및 학습 과정에서의 속도와 에너지효율 극대화) ▲지수부만을 사용한 0 패턴 추측(EORS, 인공신경망 출력의 0을 예측하기 위한 알고리즘으로 인공신경망 입력과 연결 강도(weight)의 부동소수점 데이터 중 지수 부분만을 사용해 연산을 간단히 수행하는 방법)이다.
위의 기술을 사용함으로써 연구팀의 GANPU는 기존 최고 성능을 보이던 심층 신경망 학습 반도체 대비 4.8배 증가한 에너지효율을 달성했다.
연구팀은 GANPU의 활용 예시로 태블릿 카메라로 찍은 사진을 사용자가 직접 수정할 수 있는 응용 기술을 시연했다. 사진상의 얼굴에서 머리·안경·눈썹 등 17가지 특징에 대해 추가·삭제 및 수정사항을 입력하면 GANPU가 실시간으로 이를 자동으로 완성해 보여 주는 얼굴 수정 시스템을 개발했다.
2020.04.06
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한동수 교수, 크라우드소싱 기반의 실내 위치인식 기술 개발
〈 한동수 교수 〉
우리 대학 전산학부 한동수 교수 연구팀(지능형서비스통합 연구실)이 크라우드소싱 기반의 실내 위치 인식 기술을 개발했다.
이번 기술은 스마트폰에 탑재된 다양한 센서를 통해 수집된 신호를 기반으로 무선랜 신호(일명 핑거프린트)의 수집 위치를 자동으로 라벨링하는 인공지능 기법이다.
무선랜 신호가 존재하고 스마트폰이 사용되는 건물이면 어디든 적용할 수 있고 정확도가 높아 도심의 실내 위치 인식 시스템 구축비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
세계적인 주요 IT 기업들은 실내 환경에서 정확도 높은 위치정보를 제공하기 위해 다양한 노력을 해 왔지만, 정확도 높은 라디오맵(특정 지역이나 건물의 신호 특성) 구축에 많은 어려움을 겪고 있다. 주로 활용되는 와이파이 포지셔닝 시스템(WPS)는 건물의 층을 구분하지 못한다는 한계가 있다.
연구팀은 문제 해결을 위해 우선 불특정 다수의 스마트폰을 통해 수집된 무선신호를 클러스터링을 통해 건물별로 분류한 뒤 기압 정보를 통해 다시 층별로 분류했다. 연구팀은 날씨 변화로 인한 기압 정보 측정에 어려움을 겪던 기존 기술의 한계를 극복하고 수집된 무선신호를 층별로 구분하는 기법을 새롭게 개발했다.
연구팀은 새로 개발한 반자율학습 위치 라벨링 AI 기법을 통해 무선신호의 수집 위치를 라벨링했다. 관성 센서 기반의 관성항법(Pedestrian Dead Reckoning) 기법을 접목해 초기 라디오맵을 구축했고, 관성 센서로부터 얻어지는 신호 정보 없이 수집된 무선신호는 지역 탐색과 전역 탐색을 반복적으로 수행하는 최적화 기계학습 알고리즘을 통해 수집 위치를 최적화했다.
연구팀은 지하 2층, 지상 6층의 12만 평 규모의 실내 쇼핑몰을 대상으로 정확도를 측정한 결과 3~6미터 수준의 정확도를 보임을 확인했다. 층 구분 정확도도 95% 이상 가능해 수작업을 통한 정확도를 넘어서는 결과를 보였고, 도시 전체 건물에 적용했을 때도 유사한 결과를 얻을 수 있을 것으로 예상했다.
이번에 개발한 기술을 주요 IT 기업, 통신사, 온라인 쇼핑사의 앱을 통해서 수집된 신호에 적용하면 도시 및 국가 규모의 실내 위치 인프라를 손쉽게 구축할 수 있을 것으로 예상된다.
한동수 교수는 “대규모 무선신호를 수집할 수 있는 기업이 해당 기술을 도입하면 가까운 미래에 대부분의 실내 공간에서도 5~10미터 수준의 정확도 높은 위치 인식 서비스가 제공될 수 있을 것이다”라며 “실내외 통합 내비게이션, 응급 호출 서비스 등 스마트시티를 구현하는 데 유용하게 활용될 수 있을 것이다”라고 말했다.
□ 그림 설명
그림1.KAILOS 개념도
2019.06.10
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박효훈 교수, 초소형 3차원 영상 센서의 핵심기술 개발
〈 (왼쪽부터) 나노종합기술원 유종범 연구원, 김성환 박사과정, 박효훈 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 박효훈 교수 연구팀이 나노종합기술원과의 공동 연구를 통해 3차원 영상 센서의 핵심 기술인 실리콘 기반 광위상배열(optical phased array, OPA) 칩을 개발했다.
김성환 박사과정과 나노종합기술원 유종범 박사가 주도한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘옵틱스 레터스(Optics Letters)’ 1월 15일자 온라인 판에 게재됐다.
3차원 영상 센서는 사진 등의 2차원 이미지에 입체감을 주는 거리정보를 추가해 3차원 이미지로 인식하는 센서이다. 사물의 정확한 거리정보가 필요한 자율주행 자동차, 드론, 로봇, 안면인식이 사용되는 스마트폰 등 다양한 전자기기에서 눈의 역할을 하는 핵심부품이다.
다수의 자동차, 드론 회사들이 레이저 빛을 이용한 3차원 영상 센서인 라이다(light detection and ranging, LiDAR) 개발에 주력하고 있다. 그러나 이 방식은 2차원 영상 센서로 3차원 스캐닝을 하는 기계적 방식을 사용하기 때문에 주먹 정도의 큰 크기를 가지며 고장 가능성도 크다.
광위상배열(Optical Phased Array, OPA)은 전기적으로 빛의 방향을 조절할 수 있어 라이다의 차세대 구조로 주목받고 있다. 실리콘 기반의 광위상배열은 크기가 작고 내구성이 높으며 기존의 반도체 칩을 제작하는 설비를 활용해 만들 수 있어 많은 연구가 활발히 진행되고 있다.
하지만 기존의 광위상배열은 빛 방향을 조절하는 방법에 문제가 있다. 수평 방향 조절은 전기-광학식 위상변조기를 이용해 넓은 범위의 스캐닝이 가능하지만, 수직 방향 조절은 레이저 빛의 파장을 바꿔줘야 하는 기술적 난제가 있다.
즉, 빛의 파장을 바꾸면 실리콘 광소자의 특성이 달라져 신뢰성 있는 방향조절이 어렵고 또한 파장을 조절할 수 있는 레이저를 실리콘 기반의 칩에 집적시키기가 어렵기 때문이다. 따라서 방사되는 빛을 수직 및 수평 방향으로 쉽게 조절할 수 있는 새로운 구조를 만드는 것이 중요하다.
연구팀은 파장 변조 광원을 사용해야 하는 기존의 광위상배열을 발전시켜 단일파장 광원으로 넓은 범위의 2차원 스캐닝이 가능한 초소형, 저전력 광위상배열 칩을 개발했다.
연구팀이 반도체 공정을 통해 광위상배열 구조로 제작한 이번 센서는 잠자리 눈 정도의 크기로 작게 제작할 수 있어 3차원 영상 센서를 소형화시킬 수 있다.
연구팀은 광위상배열이 3차원 영상 센서의 기능뿐 아니라 획득한 3차원 영상 데이터를 원하는 방향으로 무선전송하는 기능도 수행 가능해 고화질, 대용량의 영상정보를 전자기기 간 자유롭게 통신할 수 있다고 밝혔다.
김성환 박사과정은 “파장 변조를 이용한 2차원 스캐닝은 파장 변조가 가능한 광원의 집적이 매우 어려웠기 때문에 이번 연구를 통해 광위상배열의 상용화에 큰 도움이 될 것으로 기대한다”라고 말했다.
유종범 박사는 “3차원 영상 센서를 스마트폰에 장착해 얼굴인식 및 증강현실 서비스 등에 지원할 예정이다”라며 “공정 플랫폼을 발전시켜 3차원 반도체 영상 센서 핵심 기술의 국산화에 노력하겠다”라고 말했다.
□ 그림 설명
그림1. 제작된 초소형 광위상배열 칩
그림2. 3차원 영상센서 핵심기술인 광위상배열 칩
2019.01.22
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제1회 우주상황인식 국제워크숍 개최
우리 대학 항공우주공학과는 12월 6(목)~7일(금) 학술문화관 양승택 오디토리움에서 ‘제1회 우주상황인식 국제워크숍’을 개최한다.
우주상황인식 기술은 지구 주위 우주공간을 선회하는 인공위성, 우주쓰레기 등 여러 물체의 상황을 파악해 지상 충돌 및 추락 위험에 대처하는 기술이다. 최근 국가 간 우주개발 경쟁이 심화되며 우주환경이 혼잡해지고 있어 이에 대한 중요성이 급격하게 증가하고 있다.
‘우주물체감시’, ‘재진입’, ‘우주환경’ 이라는 3가지 대주제로 열리는 이번 워크숍에는 국외 학자 12인, 국내 학자 3인 등 우주상황인식 기술 분야의 세계적 석학들이 대거 참석한다. 이들의 연구 내용 발표를 중심으로 최신 기술 동향 및 현황을 공유하는 기술 교류의 장이 마련된다.
또한, 이번 행사를 통해 산학연 기술 교류 네트워크를 형성하고 관련 분야의 연구 인력 확산 및 학문적인 연구 분위기 조성에 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
공동 조직위원장인 박기수 · 안재명 KAIST 항공우주공학과 교수는 “산업체와 연구기관의 연구원들, 그리고 관련 전공 학생들이 우주상황인식 기술 및 활용에 관한 폭넓은 지식을 얻고 글로벌 네트워크를 구축할 수 있는 좋은 기회가 될 것”이라고 말했다.
본 워크숍은 2018년도 KAIST 공과대학 국제화 혁신사업의 일환으로 진행되며 KAIST 우주탐사공학 학제전공, 한국천문연구원, 우주환경감시기관, 쎄트렉아이, KAIST 인공위성연구소, 대전마케팅공사의 후원을 받아 진행된다.
관련 문의: 항공우주공학과 박기수 교수 (042-350-3726, gisu82@kaist.ac.kr )
2018.12.04
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중소기업 사업화 유망 기술이전 설명회 개최
우리대학이 오는 14일(수) 오후 대전 본원 학술문화관 2층 양승택오디토리움에서 ‘KAIST 중소기업 사업화 유망 기술이전 설명회’를 개최한다.
이번 설명회는 KAIST 교수진이 개발한 신기술 가운데 중소기업의 경쟁력을 강화하는데 유용한 유망기술을 엄선해서 소개하는 한편 기술이전을 받기 원하는 중소기업을 대상으로 기술 상담과 기술보증기금 기업지원 프로그램 안내 등 상호 협력방안을 논의하기 위해 마련됐다.
KAIST 산학협력단 기술사업화센터는 이번 설명회를 위해 동문기업을 포함한 대전지역 중소기업들의 기술수요를 조사·분석한 결과 ‘적혈구의 광 특성을 이용한 당 측정기술’ 등 모두 6개의 기술을 중소기업 대상 유망 이전기술로 꼽았다.
우선 배석형 교수(산업디자인학과)가 개발한 ‘협동로봇 제어기술’은 자동로봇, 제조로봇, 서비스로봇 등에 적용할 수 있는 기술이다. 기존의 협동로봇은 조작기술의 한계로 직관적인 행동이 어렵다는 단점이 있는데, 배 교수는 이를 극복하기 위해 로봇 조작 컨트롤러 사이에 신축성 있는 소재를 연결해 안정적인 양손조작 및 정밀성·신속성을 높인 제어기술을 개발했다.
명현 교수(건설및환경공학과)가 개발한 ‘실내·외 위치인식 기술’은 물류 로봇, 스마트팩토리, 자율주행차 등에 적용이 가능한 기술이다. 로봇의 자율주행에 필요한 위치인식 및 맵 작성 기술로 저가의 장비를 활용해 고성능 내비게이션을 구현해내는 것이 이 기술이 지닌 특징이다.
최시영 교수(생명화학공학과)는 설명회 자리에서 ‘분산성이 뛰어난 피커링 에멀전 기술’을 소개한다. 에멀전이란 물속에 기름방울들이 안정적으로 섞여있는 상태를 말한다. 기존에는 에멀전을 만들기 위해 계면활성제 등을 첨가하는 방식을 사용한 반면 최 교수는 화학물질 첨가 없이 물리적인 힘만으로 물과 기름을 섞어 에멀전을 유지하는 기술을 개발했다. 최 교수의 기술은 화장품과 제약 ·의약, 반도체, 페인트 등 다양한 분야의 분산 공정에 적용할 수 있다는 게 장점이다.
양진홍 교수(IT 융합연구소)가 개발한 ‘지능형 IoT 플랫폼 기술’도 이날 선보일 예정이다. 여러 개의 사물인터넷(IoT) 장치를 연계해 동시에 작동할 경우 뜻하지 않은 오류가 발생하는데 양 교수가 개발한 이 기술은 다양한 스마트 기기를 연동시켜 활용할 때 불편함을 최소화하고 또 효율적으로 관리할 수 있는 기술이다.
박용근 교수(물리학과)가 개발한 ‘적혈구의 광 특성을 이용한 당 측정기술’은 적혈구가 떨리며 산란된 빛의 세기 변화를 감지해 당화혈색소(헤모글로빈과 포도당이 결합한 형태)를 측정하는 기술이다. 기존방식에 비해 저비용·소형화된 측정 장비를 제작할 수 있고 당뇨병은 물론 심혈관 질환, 종양, 신장병 및 전염병을 포함한 다양한 체외 진단검사 분야에서 활용할 수 있을 것으로 기대가 크다.
이밖에 노용만 교수(전기및전자공학부)는 ‘얼굴인식을 통한 출입통제 기술’을 소개한다. 그동안 얼굴 인식기술은 다른 생체인식 기술에 비해 정확도가 낮아 활용성이 떨어지는 한계를 보였다. 반면 노 교수는 얼굴의 생김새는 물론 움직임까지 식별정보로 활용하는 ‘딥 네트워크 기반’ 얼굴 다이나믹 분석기술을 개발해 고성능 대면 얼굴인식 기술을 완성했다. 금융·컴퓨터·정보시스템 보안·통신기기 및 서비스 관리·출입관리 등 광범위한 분야에 적용할 수 있는 기술이다.
14일 열리는 설명회에는 연구자인 6명의 KAIST 교수들이 직접 참석해 기술의 개요와 특·장점, 적용분야 등에 관해 15분씩 소개하는 순서로 이뤄진다. KAIST는 또 이날 참석한 중소기업을 대상으로 상담과 함께 적정기술을 연결해주는‘U2B 기술이전 상담’도 함께 진행할 방침이다.
신성철 KAIST 총장은 “중소기업의 기술혁신을 선도해 강소기업으로 도약할 수 있도록 KAIST가 앞장 서 지원할 것”이라고 밝혔다. 신 총장은 이어 “KAIST는 적극적인 기술이전 마케팅을 통해 대학의 연구와 개발을 경제적 가치창출로 직결하는 기술사업화 혁신의 성공신화를 만들어 갈 것”이라고 덧붙였다.
이번 설명회는 웹페이지( https://goo.gl/rFndnj )에서 신청할 수 있으며 KAIST 기술이전에 관심이 있는 모든 중소기업은 무료로 참가가 가능하다. 문의 042-350-2174
2018.11.06
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2018 KAIST 테크데이(Techday) 개최
우리 대학이 다음 달 1일 대전 본원 학술문화관 정근모홀에서 미래 핵심기술 기반의 스타트업 축제인 ‘2018 KAIST 테크데이(Techday)’를 개최한다.
이 행사는 젊은 창업가들이 기술 중심 스타트업에 도전할 수 있도록 국내 창업 생태계를 조성하는 한편 글로벌 예비 창업가와 스타트업을 발굴하고 이들이 네트워크를 확장할 수 있도록 지원하기 위해 KAIST 창업원(원장 김병윤)이 마련한 자리다.
올해 2회째인 ‘KAIST 테크데이’는 스타트업 분야의 전문가를 초청해 관련 핵심이슈와 최신 트렌드를 논의하는 ‘Institute for Startup KAIST 포럼(이하 ISK 포럼)’과 미래 핵심기술을 기반으로 창업한 7개 KAIST 학생 스타트업의 기술발표 행사인 ‘테크데모’로 나눠 진행된다.
1부 행사로 진행되는 ‘ISK 포럼’에서는 실리콘밸리에서 기술기반 스타트업 전문기업가로 활동하는 슈리 도다니(Shri Dodani)가 ‘미국 실리콘밸리 시장 진출의 핵심’을 주제로 ICT분야의 글로벌 시장변화와 기술동향에 관해 강연한다.
또한, 기술 스타트업 액셀러레이터(스타트업에 초기 자금과 멘토링 등을 제공하는 단체)인 ‘퓨처플레이’ 류중희 대표는 ‘문제가 문제다’라는 주제로 5년 여간 초기 기술 스타트업을 육성하며 발견했던 문제와 해결책을 사례중심으로 공유한다.
2부 행사인 ‘테크데모’에서는 KAIST 학생 창업팀이 사업 아이템과 관련기술을 공개하며 발표 뒤에는 실시간 구인과 기업 네트워킹, 모의투자 유치 등의 행사가 동시에 진행된다. ‘테크데모’에 참가하는 7개 학생 창업팀 모두는 블록체인·인공지능·사물인터넷(IoT) 등 미래 핵심기술을 기반으로 하는 신생 스타트업이다.
블록체인 기반의 정품인증 솔루션 서비스를 제공하는 회사인 ‘블록 오디세이’(대표 연창학·기술경영학부 석사과정)는 ‘전자서명 삽입 QR코드’를 소개한다. 물류정보를 블록체인 플랫폼에 저장해 위조와 복제를 방지하고 전 물류과정을 추적할 수 있는 기술이다.
세월호 사건 이후 현실적이고 효율적인 대피 매뉴얼을 고민해온 ‘아이캡틴’(대표 김현철·기계공학과 박사과정)은 해난사고가 발생했을 때 생존율을 높일 수 있는‘인공지능 기반 선박 대피 시뮬레이션’기술을 공개한다. 기존의 선박 대피 시뮬레이션에 인공지능과 사물인터넷을 융합해 상황에 따른 능동적인 대피 경로를 지시해주는 서비스다.
시각장애인의 삶의 질을 높이기 위한 연구에 착안한 기업도 있다. ‘와들랩(waddleLab)’(대표 조용원·생명과학과 학사과정)은 ‘스마트폰 케이스형 점자 입·출력기’를 선보인다. 점자 입·출력기는 시각장애인이 점자정보를 습득하기 위해 사용하는 보조도구다. 그러나 부피가 크고 사용방식이 번거롭다는 단점을 극복하기 위해 스마트폰 케이스 형태로 제작해 편의성과 휴대성 모두를 극대화한 제품이다.
환경문제가 생존의 이슈로 불거진 현대사회에서 미세먼지 제거를 위한 기술도 개발됐다. ‘이캣’(대표 황태운·건설및환경공학과 박사 졸업)은 기존의 건식 필터방식이 아닌 습식 공기청정 방식의 정화장치를 개발해 가정용뿐만 아니라 정류장 등 공공장소에서 사용이 가능한 제품을 선보인다.
올 3월부터 시작해 8월까지 무려 6개월간 치러진 ‘제7회 정주영 창업경진대회’에서 대상을 수상한 경력의 ‘클라썸’(대표 최유진·문화기술대학원 석사과정)은 ‘실시간 인터렉티브 학습 플랫폼’을 선보인다. 빅데이터 분석 및 인공지능(AI) 기술을 적용해 강의실의 구성원 모두가 능동적으로 교류할 수 있는 온라인 공간을 제공하는 기술이다. 수업 피드백을 실시간으로 반영해 교수에게는 수업 개선방향을, 학생에게는 학습 가이드를 제시하고 학교나 기관에는 수업 데이터를 제공한다.
‘㈜유엑스팩토리’(대표 박준영·전기및전자공학부 박사 졸업)는 ‘인공지능 반도체 칩’을 공개한다. 이 기술은 얼굴인식, 물체인식, 행동인식, 목소리 인식을 고성능·고효율로 처리할 수 있는 기술로, 향후 AI 로봇, AI 스마트폰, AI 자동차 등에 탑재해 활용할 수 있다.
이밖에 사물인터넷 기술을 활용해 동산 담보관리 솔루션을 제시한 기업도 있다. ‘씨앤테크’(대표 김기덕·전기및전자공학부 박사 졸업)는 외장 IoT 단말기로 동산담보의 데이터를 수집한 뒤 고유의 알고리즘을 적용해 자산 정보 형태로 가공하는 ‘IoT 동산 담보관리 솔루션 시스템’을 개발했다. 동산 담보물의 가치측정이나 관리·도난 및 파손 등의 문제로 저평가돼 있는 국내 동산담보 시장을 활성화할 기술로 손꼽히는데 이 스타트업은 올해 10월, 30억 원의 투자유치에 성공했다.
‘KAIST 2018 테크데이’에는 예비 창업자는 물론 창업관련 공공기관 및 업계 관계자와 교육계 인사와 국·내외시장에서 협력관계 증진을 희망하는 기업인, 그리고 기술과 산업동향에 관심을 가진 공무원과 벤처 투자자 등 누구나 무료로 참석할 수 있다.
11월 1일(목) 오전까지 이벤터스( https://event-us.kr/kaist/event/3220 )를 통해 사전 온라인 신청은 물론 당일 현장 접수도 가능하다.
김병윤 KAIST 창업원장은 “창업축제인 테크데이를 계기로 국내외 주요 스타트업 관계자들이 한자리에 모인 만큼, 미래를 이끌어 갈 젊은 기업가들이 적극적인 교류의 장(場)을 열어가길 기대한다”며 앞으로도 “도전정신과 기업가 정신으로 무장된 혁신 창업가 양성을 위해 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다.
2018.10.29
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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
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스마트 과학관 전시연구단 출범
우리대학과 국립중앙과학관(관장 배태민)이 실내 위치인식 기술과 증강현실(AR) 및 가상현실(VR), 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI) 등 4차 산업혁명 관련 핵심기술을 상호 연계시켜 과학관의 전시안내 기술혁신을 위한 새로운 시스템 개발을 위해 ‘스마트 과학관 전시연구단’을 최근 출범했다.
30일 KAIST에 따르면 이 연구단은 한국연구재단의 지원을 받아 전시기반기술·전시운영기술·전시콘텐츠 등 3개 분야에 KAIST 등 9개 대학과 전자부품연구원 등 2개 연구기관 등 모두 11개 기관이 주관기관으로 참여해 오는 2022년까지 4년간 모두 15개 과제를 수행한다.
그동안 과학관 전시안내는 전문적인 지식을 갖춘 안내자의 절대적인 부족으로 많은 어려움을 겪었을 뿐만 아니라 스마트폰을 활용한 전시안내의 효율성도 떨어진다는 지적을 받아 와 과학관 전시안내를 위한 새로운 전시서비스 기술개발에 대한 필요성이 대두돼왔다.
우선 연구단이 목표로 하는 실내 위치기반 전시안내시스템이 개발되면 관람객들은 위치에 따라 증강 및 가상현실(AR/VR) 등을 포함한 다양한 기술을 적용한 전시안내 서비스를 받게 된다. 특히 스마트폰을 통해 전문 안내자의 설명을 직접 듣는 것과 같은 유사서비스도 제공받을 수 있다.
이 시스템에 적용되는 실내 위치인식 기술은 KAIST가 개발한 실내 위치인식시스템 KAILOS(KAIST Indoor Locating System)가 활용될 예정이다. 연구단은 이밖에 관람객들의 다양한 요구를 과학관측에 즉각 전달해 전시개선에 반영될 수 있게 하는 리빙랩 기법도 적용할 방침이다.
국립중앙과학관과 KAIST는 연구단이 개발한 새로운 전시안내시스템을 대전 국립중앙과학관부터 우선 적용하되 전국 167개 과학관과 과학관처럼 각종 전시물을 안내하는 각 지역의 박물관과 미술관에도 단계적으로 확대할 방침이다.
배정회 국립중앙과학관 전시단장은 “매년 과학관을 방문하는 수십만 명의 청소년들에게 과학을 통한 꿈과 영감을 심어주기 위해 4차 산업혁명시대에 걸맞게 전시안내도 이제는 최신 IT기술을 활용해 이뤄져야 한다”고 강조했다.
연구단장을 맡은 KAIST 한동수 교수(전산학부)는 “과학관 전시기술과 전시 콘텐츠를 체계적으로 구성해 스마트 과학관 전시플랫폼에 담을 계획”이라며 “AR·VR 기술과 실내 위치인식 기술이 통합되어 전시안내에 활용되는 첫 사례가 될 것”이라고 덧붙였다.
2018.08.30
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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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장대희 박사과정, 사이버공격방어대회 논문 대상 수상
우리 대학 정보보호대학원 장대희 박사과정(지도교수 강병훈)이 지난 22일 서울 더케이호텔에서 열린 ‘사이버 컨플릭트 엑서사이즈 콘테스트 2017(CCE 2017)’의 사이버안보논문 분야에서 대상을 수상했다.
CCE 2017은 국가보안연구소와 국가정보원 및 한국정보보호학회가 주관해 열리는 행사로 사이버공격방어대회와 논문 공모전이 함께 열린다.
이번 논문 공모전은 총 117편의 논문이 제출됐고 그 중 최상위작이 대상으로 선정된다. 제출된 논문들 중 1등이어도 내용이 충분히 우수하지 않으면 대상을 수상하지 않는다.
장대희 박사과정은 이 논문으로 500만원의 상금을 획득했고 함께 열린 해킹방어대회에서도 2위를 차지했다. (논문명 RUMA : Rethinking Byte Granularity Heap Randomization)
해당 논문은 소프트웨어의 메모리 레이아웃 랜덤화를 통한 취약점공격방어에 관한 이슈를 심층적인 실험과 함께 재고찰하며 기존에 예상하지 못한 새로운 결론에 다다르는 내용이다.
대상 논문 외에도 KAIST 강병훈 교수 연구팀에서 2개의 논문이 우수상을 수상했고 정보보호대학원 손수엘, 김용대, 신승원 교수의 공동지도논문이 최우수상을, 전산학부 신인식 교수 지도논문이 장려상을 수상했다.
또한 행사에서는 2박 3일의 일정으로 실무적인 해킹공격 및 방어기술을 평가하는 사이버공격방어대회를 개최했다. 이 대회에서도 KAIST 강병훈 교수 연구팀(장대희, 김종환, 박민준)을 주축으로 구성된 5인 팀이 2위를 차지했다.
장대희 박사과정은 “이번 행사에서 논문 대상과 더불어 해킹방어대회에서 동시에 입상하게 된 것은 지도교수님의 지도와 연구를 도와준 연구실 동료들이 있었기에 가능했고, 이에 감사드린다” 고 말했다.
2017.11.29
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김일두 교수, 동물 단백질 촉매로 활용한 질병진단센서 개발
〈 김 일 두 교수 〉
우리 대학 신소재공학과 김일두 교수 연구팀이 동물의 단백질을 촉매로 활용해 호흡으로 질병을 진단할 수 있는 센서를 개발했다.
이는 사람의 날숨에 포함된 다양한 질병과 관련된 바이오마커 가스들에 대한 패턴 인식을 통해 질병을 조기 모니터링 할 수 있는 기술이다.
이번 기술은 다양한 단일 금속입자 뿐만 아니라 어떠한 조합의 이종입자도 2 nm 크기로 합성할 수 있는 장점을 갖는다. 연구팀은 기존에도 호흡으로 질병을 진단하는 센서를 개발했으나 이번 기술은 더욱 정확하고 높은 감도를 갖는다는 특징이 있다.
김상준, 최선진 박사가 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 미국 화학회의 화학분야 국제 학술지 ‘어카운트 오브 케미칼 리서치(Accounts of Chemical Research)’ 7월호 표지논문으로 선정됐고, 독일 와일리 국제 학술지인 ‘어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)’에도 게재가 확정됐다.
혈액 체취나 영상 촬영 없이 내뱉는 숨(호기)만으로 각종 질병 여부를 파악하는 호흡 지문 센서 기술은 핵심 미래 기술이다. 호기 속 특정 가스들의 농도변화를 체크해 건강 이상 여부를 판단할 수 있다.
호기가스 성분에는 수분 외에도 수소, 아세톤, 톨루엔, 암모니아, 황화수소, 일산화질소 등이 포함된다. 이 가스들은 천식, 폐암, 1형 당뇨병, 구취 등 특정 질병 환자에게서 높은 농도로 배출되는 바이오마커 가스이다.
호흡을 이용한 질병 진단은 마치 음주측정기처럼 테들라(Tedlar) 백에 포집된 날숨 가스를 소형 센서 장치로 주입한 후 빠른 속도로 분석되기 때문에 쉽고 간편하게 질병을 진단할 수 있다. 또한 질병 대사가 일어나는 시점에서 검출이 가능해 조기 진단이 가능하다.
하지만 매우 경미한 수준인 10억분의 1(ppb)에서 100만분의 1(ppm) 수준으로 발생하는 가스를 호흡 속에서 정확히 분석하기 위해서는 기술의 진보가 필요하다. 특히 수분을 포함한 수백 종의 방해 가스는 특정 질병 관련 바이오마커 가스를 선택적으로 분석하는 저항 변화식 센서의 취약점으로 남아 있다.
기존의 가스 센서는 백금, 팔라듐 등 특정 촉매를 결합해 감지 특성을 높이려고 시도했으나 ppb 농도에서는 생체지표 가스 감지 특성이 높지 않다는 한계가 있었다.
연구팀은 기존 센서의 한계 극복을 위해 동물의 조직에 존재하는 나노크기의 단백질을 희생층으로 이용해 속이 비어있는 단백질 껍질 안에 석출된 이종촉매(Heterogeneous catalyst) 입자를 합성하는데 성공했다.
이번 연구에 사용된 나노크기의 단백질은 주기율표에 존재하는 원소물질을 조합해 어떠한 형태의 이종촉매도 다양하게 구현할 수 있다는 큰 장점을 갖는다.
특히 이종 원소간 조성비를 쉽게 조절할 수 있고 금속간화합물도 제조할 수 있어 신조성을 갖는 촉매 합성 측면에서 매우 획기적인 방법이다.
예를 들어 백금이 기준 촉매일 때 백금팔라듐(PtPd), 백금니켈(PtNi), 백금루테늄(PdRu), 백금이트륨(PtY3) 등 다양한 이종 합금촉매로 확장할 수 있다.
연구팀은 개발된 이종촉매 입자를 넓은 비표면적과 다공성 구조를 갖는 금속산화물 나노섬유에 결착시켜 특정 생체지표 기체에만 선택적으로 반응하는 감지소재를 개발했다. 이종촉매가 결착된 나노섬유 센서는 기존에 촉매 활성이 가장 뛰어나다고 알려진 백금이나 팔라듐 촉매보다 약 3~4배 이상 감지 특성이 향상됨을 확인했다.
특히 아세톤이나 황화수소 가스는 1ppm에서 감도가 100배 수준으로 바뀌는 최고 수준의 감도 특성이 관찰됐다.
연구팀은 다양한 종류의 감지 소재가 적용된 복합 센서 배치(sensor array) 시스템을 이용해 사람의 지문을 인식하듯 개개인의 호흡을 패턴 인식해 일반인도 쉽게 건강 이상을 판별할 수 있는 질병진단 플랫폼을 개발했다.
16종의 다른 선택성을 갖는 센서를 어레이화하는데 성공했으며, 환자의 건강상태에 따라 날숨 농도변화가 다르게 나타나기 때문에 날숨 속 가스 정보를 지문처럼 패턴화하여 개인의 건강 변화를 지속적으로 모니터링 하는 헬스케어 기기에 적용할 수 있다.
김 교수는 “기존에 센서에 사용된 적이 없는 2 nm 크기의 이종촉매를 단백질을 이용하여 적용함으로써, 질병과 연관된 생체지표 가스에 고감도 및 고 선택성으로 반응하는 센서소재 라이브러리를 구현할 수 있다”며 “앞으로 다양한 촉매 군을 확보하면 수많은 질병을 진단할 수 있는 센서를 개발할 수 있다”고 말했다.
또한 “호흡으로 질병을 진단하는 센서는 누구나 손쉽게 스스로 진단할 수 있는 자가 진단 기기의 시작으로 의료비 지출 상승을 막고 지속적 건강관리에 큰 도움이 될 것이다”고 말했다.
이번 기술과 관련된 특허들은 지난 3월과 6월 각각 벤처기업과 중소기업에 기술이전 됐다.
본 연구는 미래창조 과학부 웨어러블 플랫폼소재 기술센터 과제와 바이오의료기술개발사업 과제의 지원으로 이루어졌다.
□ 그림 설명
그림1. 어카운트 오브 케미칼 리서치 표지 이미지
그림2. 다종 입자 촉매
그림3. 함금촉매 합성
그림4. 다종센서 어레이_날숨 분석 센서
2017.07.18
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