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한국전력기술㈜과 인재 육성 위한 MOU 체결
우리 대학은 29일(화) 본관 제 2 회의실에서 한국전력기술㈜(사장 김성암)과 '인적자원 역량 강화 및 원자력 기술정보 공유 상호 협력체제 구축'을 위한 협약을 체결했다. 앞으로 두 기관은 ▴인적자원 역량 강화 △▴학술행사·전문가 초빙 강연 등 관련분야의 인적자원 상호 지원 ▴연구·개발 과제의 공동 참여 ▴기술정보교류 ▴기술 공동협력에 필요한 제반 사항 등의 분야에서 상호협력하고 이를 통해, 원자력 인재 육성 및 기술정보 교류 기회를 창출하는 계기를 마련할 예정이다. 특히, 우리 대학 원자력및양자공학과에는 한국전력기술㈜의 수요를 반영한 원자력 전문기술 강좌와 소형원자로 기술 등 최신 연구개발 트렌드에 관한 교육 과정이 개설된다.
이날 열린 협약식에는 이광형 총장, 윤종일 원자력및양자공학과장, 임만성 국제협력처장 등 KAIST 관계자들과 김성암 사장, 김명로 원자로설계개발본부장, 설명실 원자로총괄기술처장, 김도현 유체계통설계실장, 김민규 기계설계실장, 이윤희 계측제어설계실장, 박석정 안전해석실장 등 한국전력기술㈜ 관계자들이 참석했다.
김성암 한국전력기술㈜ 사장은 "이번 협약을 통해 양 기관이 원자력 인재육성을 위한 협력과 최신 원자력 기술정보를 공유해 원자력 관련 기술개발에 대한 시너지를 창출하겠다"며 "앞으로 상호협력을 통한 원자력사업 발전을 위해 최선을 다하겠다"라고 전했다.이광형 KAIST 총장은 "KAIST의 우수한 교육 및 연구역량과 한국전력기술의 우수한 인적·물적 자원 교류를 통해, 대한민국을 넘어 전 세계 인류가 행복한 에너지를 만드는데 기여할 수 있기를 기대한다"라고 소감을 전했다.
2023.09.11
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고규영 특훈교수, 올해 대한민국최고과학기술인상 수상
과학기술정보통신부와 한국과학기술단체총연합회는 올해 대한민국최고과학기술인상 수상자로 고규영 우리 대학 의과학대학원 특훈교수를 선정했다고 2일 밝혔다.
고 교수는 치매 등 퇴행성 뇌 질환을 유발하는 뇌 속 노폐물이 뇌 밖으로 배출되는 주요 경로가 뇌 하부에 있는 뇌막 림프관임을 세계 최초로 규명하고 나이가 들수록 이 뇌막 림프관의 기능이 저하돼 노폐물 배출 능력이 떨어짐을 확인했다. 이전에는 뇌척수액에 녹아든 노폐물과 독성이 뇌 밖으로 배출되는 경로가 베일에 싸여 있었다.
이 연구 결과는 퇴행성 뇌 질환의 예방과 치료에 있어 새로운 방향을 제시했다는 평가를 받으며 최고 권위의 국제 학술지 '네이처'와 '사이언스' 등에 게재돼 자주 인용되고 있다.
고 교수는 연구 중심 의사과학자로서 전북대 의대에서 학사, 동 대학원에서 석사와 박사 학위를 받았다. 이후 포항공대 생명과학과 부교수 등을 거쳐 현재 KAIST 의과학대학원 특훈교수와 IBS 혈관연구단장을 지내고 있다.
고 교수는 지난달 30일 정부서울청사에서 진행된 브리핑에서 "수상해 매우 기쁘다"며 "계속 연구를 진행해 뇌 림프관을 통해 노폐물이나 독성 물질이 원활하게 빠져나갈 수 있게 하는 방법을 찾아내 언젠가는 치매 예방과 치료에 크게 기여할 것"이라고 포부를 밝혔다.
또 그는 지금까지 성과를 바탕으로 현재 영장류에 대한 실험을 진행하고 있다며 확증되면 환자를 대상으로도 연구하고 싶다고 말했다.
과기정통부는 고 교수가 이 밖에도 림프관 경유 암세포가 림프절로 전이하기 위해 지방산을 핵심 연료로 활용한다는 사실과 녹내장의 발생 원인 등을 규명하는 등 선도적인 성과를 도출했다고 밝혔다.
또 현재까지 35명의 박사와 3명의 석사를 배출하는 등 인재 양성에도 이바지하고 있다고 덧붙였다.
한편 그는 브리핑에서 국내 의사과학자의 필요성에 대해서도 입을 열었다. 그는 "국내 의사 13만명 중 성형이나 미용 분야에 3만명이 있는데 그것도 필요한 부분이지만 국가 발전이나 미래를 위해서 연구해야 한다"며 "의대·치의대·한의대에 4천명이 있는 것으로 아는데 1%인 40명만 중계 연구나 기초 연구를 하면 블록버스터 약도 만드는 리더가 될거라 본다"고 말했다.
이어 그는 "KAIST에서 1년에 의사과학자를 30명씩 배출해도 이들이 다시 병원으로 돌아가 교수가 된다"며 "연구할 수 있도록 분위기를 만들어주고 병원이나 부처에서 지원해야 한다"고 강조했다.
대한민국최고과학기술인상은 2003년부터 우리나라를 대표할 수 있는 탁월한 연구성과를 이룬 과학기술인에 부여되고 있다. 올해에는 후보자 총 23명을 대상으로 세 단계의 심사 과정을 거쳐 수상자를 선정했다.
과기정통부는 오는 5일 서울 강남구 한국과학기술회관에서 열리는 '제1회 세계 한인과학기술인대회' 개회식에서 고 교수에게 대통령 상장과 상금 3억 원을 수여할 계획이다.
2023.07.03
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2023년 과학·정보통신의날 기념식 개최
과학기술정보통신부(장관 이종호, 이하 ‘과기정통부’)와 방송통신위원회(위원장 한상혁, 이하 ‘방통위’) 주최, 한국과학기술단체총연합회(회장 이태식, 이하 ‘과총’) 한국정보방송통신대연합(회장 노준형, 이하 ‘ICT대연합’) 주관으로 4월 21일 오후 14시 30분에 한국과학기술회관에서 「2023년 과학·정보통신의 날 기념식」을 개최했다.
이번 기념식은 제56회 과학의 날(4.21)과 제68회 정보통신의 날(4.22)을 맞아 과학기술·정보통신 진흥 유공자 등에 대한 정부포상을 통해 과학‧정보통신인의 자긍심‧명예심을 고양하고 대한민국 과학·디지털 미래비전을 제시하는 자리로 마련됐다.
올해 행사는 “글로벌 과학기술 강국‧디지털 모범국가 실현”을 주제로 진행되었으며, 보다 많은 국민들과 함께 하기 위해 올해에도 YTN사이언스와 네이버TV, 카카오TV 등을 통해 생중계됐다.
행사에는 한덕수 국무총리, 이종호 과기정통부 장관, 김효재 방통위 상임위원, 이태식 과총 회장, 노준형 ICT대연합 회장 등 과학기술‧정보통신 주요 인사들이 참석하였으며, 과학기술‧정보통신 진흥 및 국가연구개발 성과평가 유공자와 함께 누리호 발사 성공 유공자 포함 총 수상자 273명* 중 현장 참석자 166명에게 시상을 진행하고 그 외 수상자는 온라인으로 참여하였다.
* 훈장 : 48명, 포장 : 40명, 대통령표창 : 78명, 국무총리표창 : 100명, 정보통신 특별공로상 7명
과학기술진흥 부문에서는 훈장 26명, 포장 10명, 대통령 표창 21명, 국무총리 표창 26명 등 총 83명에게 정부포상이 수여됐다.
우리 대학 원자력및양자공학과 최원호 교수가 플라즈마 원천기술 확보 및 활용성 확대에 기여한 공로로 국가연구개발 성과평가 유공부문 과학기술훈장 웅비장을, 전산학부 전길남 명예교수가 20세기 대한민국 컴퓨터 개발 역사의 산 증인으로 미국에 이어 세계에서 두 번째로 인터넷 연결에 성공한 나라가 되는데 기여한 공로로 정보통신 발전 부문 특별공로상을, 항공우주공학과 방효충 교수가 우주, 국방분야에서 위성 정밀 자세제어 기술을 개발하고 큐브위성을 개발·발사했으며, 드론 비행 제어 및 항법기술을 개발함으로써 관련분야 산업 발전에 기여한 공로로 과학기술진흥 부문 과학기술훈장도약장을, 수리과학과 곽시종 교수가 대수기하학분야 다양체 구조에 관한 가설들을 해결해 국내 기초과학 연구분야 발전 및 최적화된 연구개발 지원체계 선진화에 기여한 공로로 과학기술진흥 부문 과학기술훈장진보장을 수여받았다. 또한 물리학과 이경진 교수가 과학기술진흥 부문 과학기술포장을, 전산학부 이재길 교수가 정보통신유공 부문 국무총리표창을 수여받았다.
2023.04.24
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수리과학과 강문진 교수, 4월 이달의 과학기술인상 수상
과학기술정보통신부(과기정통부)와 한국연구재단은 이달의 과학기술인상 4월 수상자로 우리 대학 수리과학과 강문진 교수를 선정했다고 5일(수) 밝혔다.
강 교수는 압축성 오일러 방정식의 충격파에 관한 문제를 1차원 공간에서 최초로 해결한 공로를 인정받았다. 구체적으로는 1차원 공간 위에서 약한 리만충격파는 물리적 교란에 의해 난류와 같은 불안정한 상태로 변하지 않고 안정적 형태로 지속될 수 있음을 이론적으로 밝혔다.
이 연구성과는 압축성 오일러 방정식의 초깃값 문제의 체계적인 연구 토대를 마련했다는 평가를 받았으며, 2021년 4월 수학분야 국제학술비 인벤시오네 마테마티케(Inventiones Mathematicae)에 게재됐다.
강 교수는 “충격파 안전성 연구는 초음속으로 움직이는 물체 형태나 추진체 등을 제작하는 이론적 근거로 활용될 수 있다”며 "맥스웰 방정식, 자기유체역학 방정식뿐 아니라 교통량이나 혈액 흐름, 에너지 재생 등 현상을 모형화하는 현대수학 편미분 방정식 연구에도 적용될 수 있을 것이다”라고 수상 소감을 밝혔다.
이달의 과학기술인상은 우수한 연구개발 성과로 과학기술 발전에 공헌한 사람을 매월 1명 선정하며, 수상자는 과기정통부 장관상과 상금 1천만원을 받는다.
2023.04.10
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2022 대한민국 혁신창업상에 (주)토모큐브 등 6개 우수 혁신 창업기업 선정
한국의 첨단기술산업 생태계를 이끌어 갈 ‘한국형 딥테크 창업 기업’은 어디일까?
우리 대학은 ‘2022 대한민국 혁신창업상’의 6개 수상 기업을 최종 확정했다. 대한민국 혁신창업상은 혁신창업 성공사례를 발굴하여 딥테크 창업 생태계 조성에 기여하고자 KAIST와 서울대, 중앙홀딩스가 협력하여 제정됐다. 6개 선정 기업에 대한 수상식은 2022년 12월 20일(화)에 개최된 ‘혁신창업국가 대한민국’ 국제심포지엄에서 거행됐다.
대한민국 혁신창업상은 ‘혁신창업 프로젝트’의 일환이다. 한국은 세계 최상위권의 R&D 투자국임에도 최신 기술에 기반한 딥테크 기업 생태계 형성이 다소 미흡한 편이다.* 이에 과학기술정보통신부(이하 과기부)가 딥테크 기반의 혁신창업 성공 방법을 공유하고 제도 개선을 모색하고자 추진한 사회 운동이 혁신창업 프로젝트다. KAIST, 서울대, 중앙일보가 혁신창업 활성화를 위한 MOU를 체결하여 참여하고 있다.
*2019년 1월 기준 미국 나스닥 상장 기업 수: 미국 2968건, 중국 125건, 이스라엘 84건, 한국 2건
대한민국 혁신창업상은 연구개발성과에 기반한 딥테크형 스타트업에 해당되는 국내 혁신창업 기업 중 우수 성과를 창출하거나 혁신이 기대되는 사례를 선정하여 시상한다. 업력 7년 이하, 신산업 창업 분야일 경우 10년 이하의 기업을 대상으로 보유 기술의 혁신성, 성장가능성, 성과 등을 중점적으로 평가한다. 첫 시상인 올해에는 10월 18일부터 한 달 동안 신청서를 접수한 76개 기업을 대상으로 1차 서류심사, 2차 본심사를 거쳐 선정했다. 수상 기업은 과학기술정보통신부장관상 2곳, KAIST총장상과 서울대학교총장상, 중앙홀딩스회장상, 국가과학기술연구회이사장상 각 1곳으로 총 6곳이다.
과기부장관상 공동수상자로 선정된 ㈜토모큐브는 KAIST 교원창업기업으로 3차원 홀로그래픽 현미경을 상용화했다. ㈜토모큐브가 독자 개발한 현미경은 주요 고객사가 MIT, Harvard Medical School, 취리히 연방 공과대학교, 서울대 의대 등으로 Nature Cell Biology를 포함한 전 세계 생명공학 분야에서 발표된 200여 건의 새로운 연구결과에 기여했다.
과기부장관상 공동수상자인 ㈜브라이토닉스이미징은 세계 최초로 실리콘광증폭기(SiPM)에 기반한 디지털 양전자단층촬영 시스템(PET)을 개발한 서울대학교 교원창업기업이다. 뇌전용 PET시스템, 의료인공지능 SW, 동시 PET/MRI용 PET시스템 등의 개발로 임상의료 수준을 높였으며, NIH, UC Davis를 비롯한 국내외 유수 기관에 공급하는 등의 성과를 보이고 있다.
서울대학교총장상은 세계 최초로 신개념 나노촉매(금 나노촉매) 기술을 상용화하여 사업화한 ㈜퀀텀캣이 수상했다. KAIST의 석박사 졸업생들이 창업한 퀀텀캣의 신기술은 상온에서 매우 높은 촉매활성을 나타내는 신개념 촉매로 탄소중립에 기여할 것으로 기대된다.
KAIST총장상은 서울대 교원창업기업인 ㈜프렌들리에이아이가 수상했다. 초대형 인공지능(AI)와 같은 생성 인공지능(AI)학습 및 서빙 서비스인 페리플로우를 개발했다.
중앙홀딩스회장상을 수상한 ㈜리센스메디컬은 UNIST 교원창업기업이다. 세포를 빠르고 정밀하게 급속 냉각할 수 있는 기술을 바탕으로 급속정밀냉각마취기기, 정밀냉각치료기기를 개발했다. 안구급속냉각마취기기는 미국 FDA로부터 한국 최초 De Novo 적합기술로 인정 받아 허가를 진행하고 있다.
국가과학기술연구회 이사장상은 ADC 개발 전문 회사인 ㈜피노바이오에 돌아갔다. 한국화학연구원의 연구원창업 기업(spin-off company)으로, 3세대 ADC용 플랫폼 ‘PINOT-ADC™’를 보유하고 있다.
시상자로 참석한 이종호 과기부장관은 “대한민국의 혁신을 주도하는 딥테크 기업에게 이번 수상이 세계적인 기업으로 발돋움하는 발판이 되기를 기대한다”며 “앞으로 대한민국 혁신창업상이 혁신창업 생태계가 뿌리내리는 데 밑거름이 될 것”이라는 소감을 밝혔다.
이와 함께 주최기관 중 하나인 KAIST의 이광형 총장은 “KAIST도 세계적인 딥테크 기업을 만들어나 갈 창업의 본거지 역할을 할 수 있도록 학내 문화를 부단히 개선하는 한편, 앞으로도 다양한 지원을 아끼지 않겠다”라고 말했다.
2022.12.20
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KAIST, 세계적 권위의 AI 학회에서 연구 역량 입증
우리 대학 연구진이 인공지능 분야에서 세계 최고의 권위를 자랑하는 신경정보처리시스템학회(이하, NeurIPS)에서 왕성한 연구 역량과 위상을 입증했다. NeurIPS는 산업계와 학계에서 최신 인공지능 연구를 발표하는 권위 있는 국제학회다. 우리 대학은 2020년에 20편, 2021년에 45편의 논문을 발표했고, 올해도 작년 수준과 비슷한 37편을 게재해 인공지능 분야에서의 왕성한 연구 능력을 학계에 선보였다. 특히, 예종철 김재철AI대학원 교수의 논문(Energy-Based Contrastive Learning of Visual Representations)이 상위 6%만을 선정하는 구두 발표 논문으로 선정되어 질적으로도 우수한 연구 수준을 인정받았다. 이뿐만이 아니라 지난달 28일부터 미국 루이지애나주 뉴올리언스에서 열린 NeurIPS 2022 학회에서 우리 대학 교수진과 동문이 눈에 띄게 활약했다. 오혜연 전산학부 교수(KAIST 인공지능연구원 부원장)와 조경현 동문(KAIST 전산학부 학사 졸업)은 학술위원장 (Program chair)을, 안성진 전산학부 교수는 워크숍위원장(Workshop chair)을 맡았다. 김주호 전산학부 교수는 기조 강연자로 초청되어 ‘인터렉션 센트릭 AI(Interaction-Centric AI)’를 주제로 발표했다. 오혜연 교수는 “다수의 KAIST 연구진이 국제학회 조직위원 및 기조 강연자로 선정되었다는 것은 인공지능 연구 분야에서 KAIST의 위상이 세계적으로 높아졌음을 시사한다”라고 설명했다.
2022.12.11
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전기및전자공학부 서창호, 최경철 교수 2023 IEEE 석학회원 선임
우리 대학 전기및전자공학부 서창호 교수와 최경철 교수가 국제전기전자공학자협회(IEEE)의 2023년 석학회원(Fellow)으로 선임됐다고 9일 밝혔다.
전기및전자공학부에서는 1995년 김충기 명예교수가 석학회원으로 선임된 이후 20명의 교수가 석학회원으로 선임됐다. 2023년처럼 2명의 석학회원이 동시 선임된 것은 2008년 이주장 교수와 유회준 교수, 2009년 경종민 교수, 김종환 교수, 송익호 교수, 2016년 조규형 교수와 김정호 교수가 동시 선임된 이래 7년 만이다.
서창호 교수는 무한용량 통신기법과 최적의 분산 저장시스템 개발 공로를 인정받아 석학회원으로 선정됐다. 서 교수는 KAIST 전기및전자공학부에서 학사 및 석사과정을 이수하고, 미국 캘리포니아대학교 버클리(UC버클리)에서 박사과정을 밟으며 정보이론의 선구자 클로드 섀넌이 제기한 해당 분야의 난제를 해결한 연구 실적으로 화제가 됐다. 국제전기전자공학자학회(IEEE)를 비롯한 UC버클리 등에서 각종 논문상을 받은 그는 2011년 박사학위를 받고 메사추세츠 공과대학(MIT)에서 1년가량 박사후연구원을 지낸 뒤 2012년부터 모교인 KAIST로 돌아와 연구와 교육을 이어가고 있다. 2021년에는 IEEE 정보이론 소사이어티(Information Theory Society)에서 젊은 과학자상을 받는 등 활발한 대외활동을 하고 있다.
최경철 교수는 디스플레이 분야의 최고 권위자로 플렉시블 및 웨어러블 디스플레이 분야에 대한 연구업적을 인정받아 석학회원으로 선정됐다. 최경철 교수는 서울대학교 전기공학과에서 학사/석사 및 박사학위를 마쳤고, 미국의 창업 회사 및 국내 대기업 등에서 디스플레이 소자 개발을 했으며, 2005년 KAIST 전기 및 전자공학부 교수로 부임해, 입는 OLED 디스플레이 및 플렉시블 OLED 소자에 관한 연구와 이들을 응용한 바이오메디칼 연구를 진행해, 상처 치료용 OLED 패치 기술과 옷 OELD로 소아 황달을 치료하는 기술을 개발한 바 있다. 최경철 교수는 2018년 머렉(Merck) 상, 2022년에는 유니버설 디스플레이 코퍼레이션(UDC) 혁신상(Innovative Award)을 수상했다.
IEEE는 세계 최고 권위의 전기, 전자, 컴퓨터, 통신 분야 학회다. 160여 개국에서 40만 명에 이르는 회원을 보유하고 있다. 이중 석학회원(Fellow)은 탁월한 개인 연구업적, 기술 성취 실적, 전문 분야 총괄 경력 등 7개의 평가 기준 심사를 거쳐 회원의 최상위 0.1% 내에서 선정한다.
서창호 교수는 정보이론 뿐 아니라 인공지능(AI) 분야에서도 활발한 연구를 하고 있다. 현재 신뢰할 수 있는 인공지능(Trustworthy AI) 개발에 주력 중인데, 최근에는 편향성이 있는 데이터로도 공정한 판단을 내리는 인공지능을 개발해 구글 연구상(Google Research Award)을 수상한 바 있다. 구글과는 AI 교육과정 공동개발의 일환으로 수업 교재를 개발해, 이를 텍스트북(convex optimization for machine learning)으로 발간했다. 향후 신뢰할 수 있는 AI 이외 유전체 정보를 활용한 질병예측 AI 연구에 매진할 예정이며, 교육 분야에서는 학생들을 위한 교과서 외에 일반인들을 위한 AI 서적을 쓸 계획이다.
최경철 교수는 향후 상처 치료용 OLED 패치의 제품 생산을 위해 설립한 KAIST 연구소기업과 공동으로, 상용화 기술 개발을 수행할 예정이며, 웨어러블 OLED 광 치료 기술을 치매 치료 및 우울증 치료 등의 연구도 적용하는 연구를 수행할 예정이다.
2022.12.09
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세계 최초로 사람처럼 사물의 개념을 스스로 학습하는 장면 인식 기술 개발
우리 대학 전산학부 안성진 교수 연구팀이 미국 럿거스(Rutgers) 대학교와 공동연구를 통해 사람의 라벨링 없이 스스로 영상 속 객체를 식별할 수 있는 인공지능 기술을 개발했다고 1일 밝혔다. 이 모델은 복잡한 영상에서 각 장면의 객체들에 대한 명시적인 라벨링 없이도 객체를 식별하는 최초의 인공지능 모델이다.
기계가 주변 환경을 지능적으로 인지하고 추론하기 위해서는 시각적 장면을 구성하는 객체들과 그들의 관계를 파악하는 능력이 필수적이다. 하지만 이 분야의 연구는 대부분 영상의 각 픽셀에 대응하는 객체의 라벨을 사람이 일일이 표시해야 하는 지도적 학습 방식을 사용했다. 이 같은 수작업은 오류가 발생하기 쉽고 많은 시간과 비용을 요구한다는 단점이 있다.
이에 반해 이번에 연구팀이 개발한 기술은 인간과 유사하게 환경에 대한 관측만으로 객체의 개념을 스스로 자가 학습하는 방식을 취한다. 이렇게 인간의 지도 없이 스스로 객체의 개념을 학습할 수 있는 인공지능은 차세대 인지 기술의 핵심으로 기대돼왔다.
비지도 학습을 이용한 이전 연구들은 단순한 객체 형태와 배경이 명확히 구분될 수 있는 단순한 장면에서만 객체를 식별하는 단점이 있었다. 이와 달리 이번에 안성진 교수 연구팀이 개발한 기술은 복잡한 형태의 많은 객체가 존재하는 사실적인 장면에도 적용될 수 있는 최초의 모델이다.
이 연구는 그림 인공지능 소프트웨어인 DALL-E와 같이 텍스트 입력을 통해 사실적인 이미지를 생성할 수 있는 이미지 생성 연구에서 영감을 얻었다. 연구팀은 텍스트를 입력하는 대신, 모델이 장면에서 객체를 감지하고 그 객체의 표상(representation)으로부터 이미지를 생성하는 방식으로 모델을 학습시켰다. 또한, 모델에 DALL-E와 유사한 트랜스포머 디코더를 사용하는 것이 사실적이고 복잡한 영상을 처리할 수 있게 한 주요 요인이라고 밝혔다.
연구팀은 복잡하고 정제되지 않은 영상뿐만 아니라, 많은 물고기가 있는 수족관과 교통이 혼잡한 도로의 상황을 담은 유튜브 영상과 같이 복잡한 실제 영상에서도 모델의 성능을 측정했다. 그 결과, 제시된 모델이 기존 모델보다 객체를 훨씬 더 정확하게 분할하고 일반화하는 것을 확인할 수 있었다.
연구팀을 이끈 안성진 교수는 "인간과 유사한 자가 학습 방식으로 상황을 인지하고 해석하는 혁신적인 기술ˮ이라며 "시각적 상황인지 능력을 획기적으로 개선해 지능형 로봇 분야, 자율 주행 분야뿐만 아니라 시각적 인공지능 기술 전반에 비용 절감과 성능향상을 가져올 수 있다ˮ고 말했다.
이번 연구는 미국 뉴올리언스에서 지난 11월 28일부터 개최되어 12월 9일까지 진행 예정인 세계 최고 수준의 기계학습(머신러닝) 학회인 제36회 신경정보처리학회(NeurIPS)에서 발표됐다.
2022.12.02
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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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신기정 교수 연구팀, 정보검색 분야 최우수 학술대회 ACM CIKM 2022 튜토리얼 강연
우리 대학 김재철AI대학원 신기정 교수가 이끄는 연구팀이 지난 10월 17일부터 10월 21일까지 미국 애틀랜타에서 진행된 미 컴퓨터협회 정보 및 지식 관리 학술대회(이하 ACM CIKM 2022)에서 튜토리얼 강연을 진행했다고 1일 밝혔다.
올해 31회를 맞은 ACM CIKM은, 정보 검색(Information Retrieval) 분야 세계 최고 권위 학회 중 하나로, 전 세계에서 해당 분야 전문가들이 참석해 최신 연구 성과를 공유한다. ACM CIKM에서는 매년 강연자의 전문성 그리고 강연 주제의 깊이와 다양성 등을 고려해 강연자를 선정해 튜토리얼 강연을 열고 있다.
김재철AI대학원 이건 석박통합과정과 유재민 박사(미국 카네기멜론대학교 박사 후 연구원)로 구성된 신기정 교수 연구팀은 `Mining of Real-world Hypergraphs: Concepts, Patterns, and Generators'라는 제목으로 ACM CIKM 2022 학술대회에서 튜토리얼 강연을 진행했다.
사회, 뇌, 웹 등의 다양한 복잡계는 구성요소끼리 상호작용하는 특징이 있다. 이러한 상호작용 중 다수는 셋 이상의 구성요소가 참여하는 `그룹 상호작용'이나 분석의 용이성을 위해 두 개의 구성요소가 참여하는 `쌍 상호작용'을 가정하는 경우가 많았다. 하지만, 하이퍼그래프를 활용해 그룹 상호작용을 쉽고 효과적으로 모델링하고 분석할 수 있다는 사실이 최근 많은 주목을 받았다. 하이퍼그래프는 정점(Vertex)들과 초간선(Hyperedge)들로 구성되며, 하나의 초간선은 임의의 수의 정점을 포함하는 집합이다. 복잡계의 구성요소들을 표현하기 위해 정점이 사용되며, 그룹 상호작용들을 표현하기 초간선이 사용된다.
튜토리얼 강연에서 신기정 교수는 다양한 복잡계를 구성하는 요소들 사이의 그룹 상호작용으로 인해 발생하는 패턴을 발견하고 이에 대한 설명을 제공하기 위한 하이퍼그래프 기반 최신 인공지능 및 빅데이터 기술들을 소개했다. 강연은 정적인 패턴, 동적인 패턴, 그리고 패턴들에 대한 설명을 제공하기 위한 생성 모형 세 부분으로 나뉘어서 3시간 동안 진행됐다. 스탠퍼드 대학교, 코넬 대학교 등 세계 유수 대학의 연구 논문과 함께, 신기정 교수 연구팀의 연구 논문 7편도 소개됐다.
신기정 교수는 "하이퍼그래프에 대한 이론적인 연구는 많지만, 하이퍼그래프를 활용해 실제 복잡계를 분석하는 실증적인 연구는 걸음마 단계다ˮ라며, "튜토리얼을 통해 더 많은 사람이 이 주제에 관심을 갖기를 기대하며, 다양한 후속 연구를 통해 복잡계에 대한 인류의 이해를 크게 증진시킬 것을 기대한다ˮ라고 설명했다.
신기정 교수 연구팀은 올해 11월 28일부터 진행되는 전기전자공학자협회 데이터 마이닝 학술대회(IEEE ICDM 2022)에서도 튜토리얼 강연자로 선정됐다. 올해 22회를 맞는 IEEE ICDM은, 데이터 마이닝(Data Mining) 분야의 세계 최고 권위 학회 중 하나로, 올해 12월 1일까지 미국 올랜도에서 개최될 예정이다.
한편 이번 튜토리얼은 과학기술정보통신부 재원으로 한국연구재단의 지원을 받은 대용량 하이퍼그래프 마이닝: 패턴, 아웃라이어, 학습, 및 요약 과제와 정보통신기획평가원의 지원을 받은 강건하고 공정하며 확장 가능한 데이터 중심의 연속 학습 과제의 성과이다.
2022.11.01
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이성주, 신진우 교수팀, 스스로 새로운 환경 적응하는 인공지능 기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 이성주 교수와 AI대학원 신진우 교수 연구팀이 공동연구를 통해 스스로 환경변화에 적응하는 테스트타임 적응 인공지능 기술을 개발했다고 밝혔다.
해당 연구는 “NOTE: Robust Continual Test-time Adaptation Against Temporal Correlation”라는 제목으로 인공지능 분야 최고권위 국제학술대회 ‘신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2022'에서12월 발표될 예정이다.
이성주 교수와 신진우 교수 공동 연구팀이 스스로 새로운 환경에 적응하는 “테스트타임 적응 (Test-Time Adaptation)” 인공지능 기술을 개발하였다. 연구팀이 제안한 알고리즘은 기존의 최고 성능 알고리즘보다 평균 11% 향상된 정확도를 보였다.
기계학습 모델들의 한계점은 학습했던 데이터와 다른 분포의 데이터에 적용되면 성능이 급격히 하락한다는 것이다. 이를 푸는 여러 방법 중에서 데이터를 미리 수집할 필요없이 모델이 스스로 테스트 데이터를 분석하여 변하는 환경에 적응하고 성능을 향상시키는 기술인 테스트타임 도메인 적응 (Test-Time Adaptation) 방법이 최근 산학계에서 크게 각광을 받고 있었다.
연구팀은 기존의 테스트타임 도메인 적응 기술들이 모두 데이터가 이상적인 균일분포를 따른다는 가정을 한다는 문제점에 착안했다. 실제 데이터는 환경 변화나 시간 변화에 따라 데이터 분포가 변하거나 비균일분포의 데이터에 대해서는 기존 기술을 동작하지 않는다. 하지만 연구팀이 제시한 “NOTE” 기술은 비균일분포의 데이터에서도 기존 최대 성능 알고리즘 보다 평균 11%만큼 향상된 정확도를 보였다.
이성주 교수 연구팀과 신진우 교수 연구팀의 공동연구로, 공태식 박사과정이 제1저자로 연구를 이끌었고, 정종헌 박사과정, 김태원 학사과정, 김예원 석사과정이 공동 저자로 기여하였다.
이성주 교수와 신진우 교수는 ”테스트타임 도메인 적응은 인공지능이 스스로 환경 변화에 적응하여 성능을 향상시키는 기술로, 활용도가 무궁무진하다. 이번에 발표될 NOTE 기술은 실제 데이터 분포에서 성능향상을 보인 최초의 기술이고 자율주행, 인공지능 의료, 모바일 헬스케어 등 다양한 분야에 적용이 가능할 것으로 기대된다.” 라고 밝혔다.
이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원 (No. NRF-2020R1A2C1004062)과 방위사업청과 국방과학연구소의 지원(UD190031RD)으로 한국과학기술원 미래 국방 인공지능 특화연구센터에서 수행된 연구이다.
2022.10.21
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세계 최초 개인정보 보호 기술이 적용된 인공지능(AI) 반도체 개발
우리 대학 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀이 세계 최초로 `차등 프라이버시 기술이 적용된 인공지능(AI) 어플리케이션(Differentially private machine learning)'의 성능을 비약적으로 높이는 인공지능 반도체를 개발했다고 19일 밝혔다.
빅데이터 및 인공지능 기술의 발전과 함께 구글, 애플, 마이크로소프트 등 클라우드 서비스를 제공하는 기업들은 전 세계 수십억 명의 사용자들에게 인공지능 기술을 기반으로 여러 가지 서비스(머신러닝 애즈 어 서비스, ML-as-a-Service, MLaaS)를 제공하고 있다. 이러한 서비스 중에는, 대표적으로 유튜브나 페이스북 등에서 시청자의 개별 취향에 맞춰 동영상 콘텐츠나 상품 등을 추천하는 `개인화 추천 시스템 기술(예- 딥러닝 추천 모델, Deep Learning Recommendation Model)' 이나, 구글 포토(Photo) 와 애플 아이클라우드(iCloud) 등에서 사진을 인물 별로 분류해주는 `안면 인식 기술 (예- 합성곱 신경망 네트워크 안면 인식, Convolutional Neural Network based Face Recognition)' 등이 있다.
이와 같은 서비스는 사용자의 정보를 대량으로 수집해, 이를 기반으로 인공지능 알고리즘의 정확도와 성능을 개선한다. 이 과정에서 필연적으로 많은 양의 사용자 정보가 서비스 제공 기업의 데이터 센터로 전송되고, 민감한 개인정보나 파일들이 저장되고 사용되는 과정에서 정보가 유출되는 문제가 발생하기도 한다.
또한 이러한 문제는 최근 주목받는 대형 인공지능 모델의 경우에 더 쉽게 발생하는 경향이 있으며, 실제 구글에서 사용하는 대화형 인공지능 모델인 GPT-2의 경우, 특정 단어들을 이야기했을 때 사용자의 개인정보 등을 유출하는 문제를 보였다. [참고1] 유사사례로서 국내에서 2020년 화제가 되었던 스캐터랩의 인공지능 챗봇 이루다의 경우에도 비슷한 문제가 불거진 적이 있다. [참고2]
[참고1] https://ai.googleblog.com/2020/12/privacy-considerations-in-large.html
[참고2] https://n.news.naver.com/mnews/article/092/0002243051?sid=105
이에 애플, 구글, 마이크로소프트 등 빅 테크 기업에서는 `차등 프라이버시 (differential privacy)' 기술을 크게 주목하고 있다. 차등 프라이버시 기술은 학습에 사용되는 그라디언트(gradient, 학습 방향 기울기)에 잡음(노이즈)를 섞음으로써 인공지능 모델로부터 사용자의 개인정보를 유출하는 모든 종류의 공격을 방어할 수 있다.
하지만 이러한 장점에도 불구하고, 차등 프라이버시 기술 적용 시, 기존 대비 어플리케이션의 속도와 성능이 크게 하락하는 문제 때문에 아직까지 범용적으로 널리 적용되지는 못했다. 이는 차등 프라이버시 머신러닝 학습 과정이 일반적인 머신러닝 학습과 다른 특성을 보이고, 이로 인해 기존의 하드웨어에서 효과적으로 실행되지 않아 메모리 사용량, 학습 속도 및 하드웨어 활용도 (hardware utilization) 측면에서 비효율적이기 때문이다.
이에 유민수 교수 연구팀은 차등 프라이버시 기술의 성능 병목 구간을 분석해 해당 기술이 적용된 어플리케이션의 성능을 크게 시킬 수 있는 `차등 프라이버시 머신러닝을 위한 인공지능(AI) 반도체 칩'을 개발했다. 유민수 교수팀이 개발한 인공지능 반도체는 외적 기반 연산기와 덧셈기 트리 기반의 후처리 연산기 등으로 구성돼 있으며, 현재 가장 널리 사용되는 인공지능 프로세서인 구글 TPUv3 대비 차등 프라이버시 인공지능 학습 과정을 3.6 배 빠르게 실행시킬 수 있고, 엔비디아의 최신 GPU A100 대비 10배 적은 자원으로 대등한 성능을 보인다고 연구팀 관계자는 설명했다. 또한 이번 개발을 통해서 기존 하드웨어의 한계로 널리 쓰이지 못했던 차등 정보보호 기술의 대중화에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다고 전했다.
우리 대학 전기및전자공학부 박범식, 황랑기 연구원이 공동 제1 저자로, 윤동호, 최윤혁 연구원이 공동 저자로 참여한 이번 연구는 미국 시카고에서 열리는 컴퓨터 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 `55th IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture(MICRO 2022)'에서 오늘 10월 발표될 예정이다. (논문명 : DiVa: An Accelerator for Differentially Private Machine Learning)
또한 이번 연구는 지금까지는 없던 차등 프라이버시가 적용된 인공지능 반도체를 세계 최초로 개발했다는 점에서 의의가 있으며, 차등 프라이버시 인공지능 기술을 대중화해 인공지능 기반 서비스 사용자들의 개인정보를 보호하는 데에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다. 또한, 가속기의 성능 향상은 인공지능 연구 효율을 높여 차등 프라이버시 인공지능 모델의 정확도 개선에도 기여할 것으로 보인다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, 삼성전자, 그리고 반도체설계교육센터 (IDEC, IC Design Education Center)의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.19
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