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수리과학과 김재경 교수, SIAM Review 아시아 최초 편집위원 선정
우리 대학 수리과학과 김재경 교수가 응용수학 분야 최고 권위인 ‘산업응용수학회 리뷰(SIAM Review)’의 편집위원으로 선정됐다.
SIAM Review는 1959년 창간된 학술지로 응용수학 분야에서 가장 높은 임팩트 팩터(Impact Factor, 10.8)를 자랑한다. 김 교수는 2025년 1월부터 3년간 섹션의 편집위원으로 활동한다. 전 세계 응용수학 석학 10명이 이 섹션의 편집위원으로 활동하며, 65년에 이르는 역사에서 아시아 소속연구자가 편집위원으로 선정된 건 이번이 처음이다.
이와 함께 김 교수는 2025년 7월 캐나다 몬트리올에서 열리는 SIAM 연례 학회(SIAM Annual Meeting)에 한국인 최초 기조 강연자로 초청됐다. 해당 분야에서 연구의 우수성을 국제적으로 인정받았다는 의미로, 차후 전 세계 연구자들과 협력 기회를 넓히는 계기가 될 것으로 기대된다.
김재경 교수는 수학으로 의생명과학 분야 난제 해결을 위한 연구를 진행해왔다. 대표적으로 미국식품의약국(FDA) 신약 승인 가이던스에서 발견된 오류를 해결하고, 생체시계 연구에서 60년간 풀리지 않았던 문제를 해결한 성과가 있다. 최근엔 과학교양서 「수학이 생명의 언어라면」을 집필하고, 기초과학연구원(IBS) 연구 인턴십 프로그램을 통해 과학문화 확산 및 후학 양성에도 적극적으로 나서고 있다.
김 교수는 “응용수학 분야 최고 권위 학술지의 편집위원으로 활동하게 되어 매우 기쁘다”며 “국가의 위상을 높이고, 국내 우수 연구자들이 국제적으로 진출하는 데 기여하겠다”는 포부를 밝혔다.
2024.11.14
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실패의 과학, 2024 KAIST 실패학회 개최
2023년 ‘망한 과제 자랑대회’에 이어, 올해는 ‘거절’을 주제로 우리 대학 구성원들이 퇴짜맞고 불합격했던 경험의 인증 사진을 공유하며, ‘실패의 과학: 다른 시각으로의 초대’에 대한 강연 등을 들을 수 있는 2024 실패학회가 또 다시 열린다.
우리 대학은 이달 8일부터 20일까지 ‘제2회 KAIST 실패학회’를 개최하고 다양한 행사를 진행한다고 5일(화) 밝혔다.
실패연구소(소장 조성호)가 주관하는 이 행사는 실패에 대한 기존의 인식을 전환하고 학생들에게 도전과 혁신을 장려하고자 추진됐다.
행사가 시작되는 8일에는 대전 본원 KI빌딩 1층 퓨전홀에서 실패 세미나가 열린다. ‘실패의 과학: 다른 시각으로의 초대’라는 주제로 권정태 KAIST 뇌인지과학과 교수와 이정모 전 국립과천과학관장 겸 과학커뮤니케이터가 연사로 나선다.
이들은 뇌과학과 자연사의 관점에서 바라보는 실패의 의미와 가치를 재조명하고, 학생들에게 다시 도전할 수 있는 용기를 북돋을 예정이다.
13일에는 작년 개인 발표 형식으로 큰 호응을 얻었던 ‘망한 과제 자랑 대회’가 부스 박람회 형태로 진행된다. 참여 학생들은 팀을 이뤄 실패와 관련된 아이템, 사진, 영상 등 다양한 매체를 활용해 부스를 꾸미고 자신들의 사례를 선보인다. 이 대회는 학생동아리 아이시스츠(ICISTS)가 함께 기획하고 준비한다. ▲치명상(공감과 동정심을 유발한 팀) ▲상상 그 이상(가장 흥미롭게 실패를 풀어낸 팀) ▲화려한 비상(실패했지만 성공을 응원하고 싶은 팀) 등 재미있는 수상 부문을 만들어 동료들과 실패를 공유하는 장을 마련할 예정이다.
실패학회 2주간 본원 창의학습관 1층 로비에서는 ‘거절’을 주제로 ‘We regret to inform you(안타까운 소식을 전하게 되어 유감입니다)’라는 제목의 상시 전시가 열린다.
전시에서는 ‘실패 포토 보이스: 거절 수거함’ 캠페인을 통해 수집한 구성원들의 반려, 불합격 등의 인증 사진들을 콜라주 형태의 작품으로 감상할 수 있다. 그리고 에세이 공모전으로 선정된 실패 및 극복 이야기들을 선보인다. 이는 거절에 대한 우리 모두의 보편적인 경험을 재치 있게 담는 동시에 올해 실패연구소의 활동 및 연구 결과를 한데 모은 자리이다.
또한, 실패연구소 설립 3주년을 맞아 전 국민 1,500명에게 실시한 ‘도전과 실패에 대한 대국민 인식조사’ 설문 결과도 함께 전시한다. 도전과 실패에 대한 세대별 인식 차이를 살펴보는 흥미로운 기회가 될 것이다.
조성호 실패연구소장(전산학부 교수)은 “이번 행사를 통해 구성원들이 경험했던 실패와 거절을 공유하며, 단순한 위로를 넘어 실패의 과학적 가치를 발견하고 도전의 동력을 얻는 계기가 되길 희망한다"라고 말했다. 이어 “실패연구소에서 야심차게 준비한 국민들의 세대별 도전과 실패에 대한 인식 차이에 대한 설문조사 결과에 대해서도 많은 관심을 부탁한다”라고 밝혔다.
※ 2024 망한과제 자랑대회 현장스케치 영상 : https://youtu.be/x22EZTTLLSM?feature=shared
2024.11.05
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전산학부 졸업생 안가빈 박사, 박사과정 윤주연 학생, 국제SW유지보수학회 ICSME에서 최우수산업체논문상 수상
우리 대학 전산학부 박사 졸업생 안가빈 박사와 박사과정 윤주연 학생(지도교수 유신)이 각각 1, 2저자로 참여한 논문이 10월 8일부터 11일까지 미국 애리조나 플래그스태프에서 열린 2024 IEEE 국제 소프트웨어 유지보수 및 진화 학술대회(International Conference on Software Maintenance and Evolution, ICSME 2024)에서 최우수 산업체 논문상을 수상했다. ICSME에서 최우수 산업체 논문상은 학술적 기여도와 산업적 응용 가능성, 연구의 혁신성 및 실용적 가치 등을 기준으로 엄격한 심사 과정을 통해 선정된다. 이 논문은 대규모 소프트웨어의 테스트 과정에서 문제로 남아 있는 불안정한 테스트(flaky test) 검출에 대한 독창적인 기법을 제시하여 높은 평가를 받았다. 본 연구는 세계 최대 기업용 소프트웨어 공급사인 독일 SAP와의 협업을 통해 진행되었다.
불안정한 테스트(flaky test)는 코드의 결함 여부와 상관없이 테스트 결과가 매번 달라지는 테스트를 말한다. 네트워크 오류, 비동기화된 병렬 처리 등 예측하기 어려운 요인들이 테스트 결과를 불안정하게 만들며, 소프트웨어 시스템이 크고 복잡할수록 이러한 테스트가 자주 발생하게 된다. 개발자는 모든 실패 테스트를 디버깅해야 하지만, 불안정한 테스트가 포함된 경우 불필요한 디버깅에 시간과 자원이 낭비된다. 특히 SAP와 같은 대규모 소프트웨어 개발사는 실패한 테스트가 불안정한 테스트인지 확인하기 위해 반복적인 검증 단계를 거치며, 이는 상당한 시간과 계산 자원의 소모를 초래한다.
이번 수상 논문에서는 복잡한 분석 대신 O(1) 시간 복잡도의 해싱 기법을 통해 새로 발생한 테스트 실패가 기존의 불안정한 테스트 실패와 동일한 패턴을 보이는지 신속하게 확인할 수 있는 방법을 제안했다. 이 기법은 불안정한 테스트를 효과적으로 검출하는 단순하면서도 효율적인 접근 방식으로 평가받았다. KAIST 전산학부 계산지능형 소프트웨어공학 연구실(COINSE)은 SAP와 다년간 협력 연구를 진행하며 ICST, ICSE, ICSE-SEIP 등 다수의 국제 학술대회에 성과를 발표한 바 있으며, 이번 연구 결과 역시 SAP의 테스트 환경에 적용되어 개발 프로세스의 효율성을 크게 높일 것으로 기대된다.
2024.10.28
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기술경영학부 이수진 교수, 한국협상학회 제19대 학회장 선임
우리 대학 기술경영학부 이수진 교수가 '제19대 한국협상학회장'으로 선임되었다. 임기는 2025년부터 2년간이다. 1995년 설립된 한국협상학회는 정치, 행정, 경영, 경제, 법학, 국제 통상, 커뮤니케이션, 교육학 등 여러 분야의 학자와 현장 전문가들로 구성되어 있다. 그간 우리나라의 국제협상 역량을 강화하고 여러 사회적 갈등을 해결하기 위한 이론과 전략을 현장에 실천하는데 기여해왔다.
또한, 한국협상학회는 탁월한 협상력으로 사회 발전에 기여한 인물을 발굴하여 매년 대한민국협상대상을 수여하고 있다.
이 교수는 학회 설립 30주년을 맞아 새로운 30년에 대한 비전을 새롭게 제시할 예정이다. 특히, 글로벌 경쟁의 새로운 패러다임 하에서 국제 협상 연구를 활성화하며, 협상과 갈등 관리 교육의 사회적 확산에 힘쓸 예정이다.
이수진 교수는 미국 코넬대학교 존슨경영대학원에서 경영학 박사학위를 취득한 후, 노스웨스턴대학교 켈로그경영대학원에서 방문조교수로 활동하였다. 2007년부터 우리 대학 기술경영학부에서 재직 중이며(건설및환경공학과 겸임), 주요 연구 분야는 조직 관리, 협상, 갈등 관리, 리더십이다. 경영학 분야의 최고 권위 국제학회 'Academy of Management 갈등 관리' 분야 최우수논문상을 수상한 바 있다. 또한, 우리 대학 학생정책처장, 학생생활처장, 새내기과정학부장을 역임하였다.
2024.10.23
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인공지능 화학 학습으로 새로운 소재 개발 가능
새로운 물질을 설계하거나 물질의 물성을 예측하는 데 인공지능을 활용하기도 한다. 한미 공동 연구진이 기본 인공지능 모델보다 발전되어 화학 개념 학습을 하고 소재 예측, 새로운 물질 설계, 물질의 물성 예측에 더 높은 정확도를 제공하는 인공지능을 개발하는 데 성공했다.
우리 대학 화학과 이억균 명예교수와 김형준 교수 공동 연구팀이 창원대학교 생물학화학융합학부 김원준 교수, 미국 UC 머세드(Merced) 응용수학과의 김창호 교수 연구팀과 공동연구를 통해, 새로운 인공지능(AI) 기술인 ‘프로핏-넷(이하 PROFiT-Net)’을 개발하는 데 성공했다고 9일 밝혔다.
연구팀이 개발한 인공지능은 유전율, 밴드갭, 형성 에너지 등의 주요한 소재 물성 예측 정확도에 있어서 이번 기술은 기존 딥러닝 모델의 오차를 최소 10%, 최대 40% 줄일 수 있는 것으로 보여 주목받고 있다.
PROFiT-Net의 가장 큰 특징은 화학의 기본 개념을 학습해 예측 성능을 크게 높였다는 점이다. 최외각 전자 배치, 이온화 에너지, 전기 음성도와 같은 내용은 화학을 배울 때 가장 먼저 배우는 기본 개념 중 하나다.
기존 AI 모델과 달리, PROFiT-Net은 이러한 기본 화학적 속성과 이들 간의 상호작용을 직접적으로 학습함으로써 더욱 정밀한 예측을 할 수 있다. 이는 특히 새로운 물질을 설계하거나 물질의 물성을 예측하는 데 있어 더 높은 정확도를 제공하며, 화학 및 소재 과학 분야에서 크게 기여할 것으로 기대된다.
김형준 교수는 "AI 기술이 기초 화학 개념을 바탕으로 한층 더 발전할 수 있다는 가능성을 보여주었다ˮ고 말했으며 “추후 반도체 소재나 기능성 소재 개발과 같은 다양한 응용 분야에서 AI가 중요한 도구로 자리 잡을 수 있는 발판을 마련했다ˮ고 말했다.
이번 연구는 KAIST의 김세준 박사가 제1 저자로 참여하였고, 국제 학술지 `미국화학회지(Journal of the American Chemical Society)' 에 지난 9월 25일 字 게재됐다.
(논문명: PROFiT-Net: Property-networking deep learning model for materials, PROFiT-Net 링크: https://github.com/sejunkim6370/PROFiT-Net)
한편 이번 연구는 한국연구재단(NRF)의 나노·소재 기술개발(In-memory 컴퓨팅용 강유전체 개발을 위한 전주기 AI 기술)과 탑-티어 연구기관 간 협력 플랫폼 구축 및 공동연구 지원사업으로 진행됐다.
2024.10.10
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‘불균일 확산’ 160년 난제 풀다
우리 연구진이 160년 넘게 풀리지 않던 불균일 확산 현상의 물리적 원인을 규명했다.
우리 대학 수리과학과 김용정 교수와 바이오및뇌공학과 최명철 교수 연구팀이 기존 확산 법칙이 하지 못했던 불균일한 환경에서 발생하는 분류 현상을 설명하는 새로운 확산 법칙과 실험적 증명을 제시해, 과학의 중요한 진전을 이뤄냈다고 2일 밝혔다.
미시적 입자들의 무작위적인 움직임이 만들어 내는 거시적 질량 이동 현상을 '확산'이라고 한다. 확산은 물리, 화학, 생물, 재료 등 자연 현상뿐만 아니라 정보, 경제, 주가 변동 등 사회 현상에 이르기까지 거의 모든 분야에서 발생하는데, 이는 무작위성(randomness)이 확산 현상의 주요 원인이기 때문이다.
1905년 아인슈타인은 확산을 브라운 운동과 결합해 분자의 무작위 행보(random walk)로 설명했고, 그 이후 균일한(homogeneous) 환경에서의 확산 이론은 완벽하게 정립됐다.
반면, 1856년 루트비히(Ludwig)는 불균일(heterogeneous)한 환경에서는 물질이 확산에 의해 섞이는 것이 아니라 오히려 분류(fractionation)되는 현상을 발견했다.
이후, 확산 이외에 다른 추가적인 대류(advection) 현상이 존재해서 분류 현상을 만드는지, 아니면 입자의 무작위 움직임에 의한 것인지에 대한 의문과 논쟁은 160여 년간 이어져 왔다.
연구팀은 ‘아인슈타인의 입자적 설명'이 불균일한 환경에서 발생하는 분류 현상을 설명할 수 있을 것이라는 가정하에 연구를 진행했다. 연구 결과, 미시적 수준에서의 무작위 행보(random walk)가 불균일한 환경에 적용되면 확산 계수 D는 전도도 K와 운동성 M으로 나뉘며 (D = KM), 이 중 운동성 M에 의해 분류 현상이 발생한다는 것을 수학적 계산과 유도로 밝혔다.
물리적 직관으로 보이지 않던 것이 수학적 계산을 통해 명확해진 것이다. 이렇게 만들어진 새로운 확산 법칙은 기존의 확산 법칙처럼 계수 D 하나로만 이루어지지 않고, 두 계수에 의해 결정되는 ‘2개 요소 확산 법칙(two-component diffusion law)'이 된다.
새로운 확산 법칙이 분류 현상을 완벽하게 설명할 수 있다면, 추가적인 대류 현상은 존재하지 않으며, 오직 입자들의 무작위 운동만으로 분류 현상이 발생한다는 것이 증명된다.
확산의 특성상, 분류 현상을 검증할 정도의 정밀도로 데이터를 측정하는 것이 KAIST 연구팀이 수행한 실험의 도전적 요소였으며, 연구팀은 이 사실을 실험으로 검증해 냈다.
김용정 교수는 "이번 연구는 공간적으로 이질적인 환경에서 확산만으로도 입자의 분류가 가능하다는 것을 입증한 중요한 발견으로 기존 확산 법칙이 설명하지 못한 현상을 정확히 해석해냈다.”고 말했다. 최명철 교수는 “향후 생명과학 및 재료과학 분야에서 새로운 분리 기술 개발에 기여할 것이며 나아가, 불균일한 환경에서의 확산 현상을 다루는 다양한 분야에서 제시된 확산 법칙이 활용될 수 있을 것으로 기대한다" 고 밝혔다.
연구팀은 후속 연구로 온도 불균일에 의한 분류 현상과 고체 내의 성분 불균일에 의한 분류 현상을 연구할 계획이다. 다양한 종류의 분류 현상이 2개 요소 확산 법칙으로 설명될 수 있음을 밝히고, 그 특성을 규명할 것을 계획하고 있다.
수리과학과 김호연 박사와 바이오및뇌공학과 이근민 박사과정생이 공동 제1 저자로, 김용정 교수와 최명철 교수가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 '미국화학회지(Journal of American Chemical Society)'에 8월 30일 字 온라인 게재됐다.
(논문명: Fractionation by Spatially Heterogeneous Diffusion: Experiments and Two-Component Random Walk Model)
이 연구는 한국연구재단, 보건복지부, KAIST의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.02
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염소 제거로 폐플라스틱 재활용 쉬워진다
전 세계의 플라스틱 생산량이 증가함에 따라 폐기되는 플라스틱의 양도 증가하게 돼 여러 가지 환경적, 경제적 문제를 일으키고 있다. 한국 연구진이 고성능 촉매를 개발해 플라스틱 폐기물의 분해와 재활용을 쉽고 경제적으로 할 수 있도록 하는 기술을 개발하여 화제다.
우리 대학 생명화학공학과 최민기 교수, 충남대학교 에너지 과학기술 대학원 신혜영 교수 공동연구팀이 폐플라스틱의 분해 및 재활용 공정의 중요 반응인 탈염소 반응의 반응 메커니즘을 규명하고 미량의 백금으로도 염소를 효과적으로 제거할 수 있는 촉매를 개발했다고 26일 밝혔다.
플라스틱의 재활용을 위한 다양한 연구가 진행되고 있는데, 특히 열분해를 이용한 화학적 재활용 방법은 복잡하고 비경제적인 플라스틱 폐기물의 분류 과정을 생략할 수 있어 산업적으로 큰 주목을 받고 있다. 또한 이때 생성되는 유분은 플라스틱의 원료인 에틸렌, 프로필렌으로 변환이 가능하기 때문에 완벽한 플라스틱의 순환 경제를 가능케 한다.
하지만 폐플라스틱의 열분해유 내에는 후속 공정에 앞서 제거가 필요한 다양한 불순물들이 포함돼 있다. 특히, 폴리염화비닐(PVC)의 열분해로 생성되는 염소 화합물은 반응기 부식을 유발하고, 촉매를 비활성화시키므로 화학적으로 제거하는 것은 폐플라스틱 재활용에 있어 매우 중요하다. 다만 기존 석유와 같은 탄소 자원에는 염소가 포함돼 있지 않기 때문에 염소를 제거하는 촉매 공정은 현재까지 연구된 바가 없었다.
공동연구팀은 감마 알루미나에 미량(0.1wt%)의 백금을 담지한 촉매를 사용해 탈염소 반응의 메커니즘을 규명하고, 고성능 촉매를 설계했다. 연구 결과, 탄소와 염소 사이의 결합을 끊고 백금에서 활성화된 수소가 감마 알루미나 표면에 전달돼 염소를 염산(HCl)의 형태로 제거하는 독특한 반응 메커니즘을 확인했다.
연구팀은 다량(7,500ppm)의 염소를 포함하고 있는 해양 폐기물 기반의 폐플라스틱 열분해유를 이용한 반응에서도 직접 개발한 촉매를 사용했을 때 염소가 98% 이상 효과적으로 제거됨을 밝혔으며, 높은 장기 안정성을 보임을 확인했다.
최민기 교수는 “탈염소 반응은 폐플라스틱의 재활용에 있어 매우 중요한 반응이지만 현재까지 심도 있게 연구되지 않았다”며, “이번 연구는 세계 최초로 탈염소 반응의 메커니즘을 규명한 것으로 고성능 탈염소 촉매 개발을 앞당기는 데 큰 역할을 할 것이다”고 말했다.
이번 연구는 생명화학공학과 석진 박사과정 학생, 충남대학교 에너지 과학기술대학원 판 티 옌 니(Phan Thi Yen Nhi) 석사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 저명 학술지 ‘미국화학회지(Journal of the American Chemical Society)’에 지난 8월 28일 자 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명: Catalytic Synergy between Lewis Acidic Alumina and Pt in Hydrodechlorination for Plastic Chemical Recycling
한편, 이 연구는 롯데케미칼 탄소중립연구센터와 한국연구재단 중견연구자 지원사업의 지원을 받아 수행되었다.
2024.09.28
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과학영재교육연구원, 2024 아시아태평양 영재학회 2관왕
우리 대학이 '2024 아시아태평양 영재학회(Asia-Pacific Conference on Giftedness, 이하 APCG)'에서 최고 연구자상과 최고 프로그램상을 동시에 수상했다. 과학영재교육연구원 류지영 영재정책센터장이 APCG가 올해 최초로 제정한 최고 연구자상을 받는 영예를 안았다. 영재정책센터가 운영하는 'KAIST 사이언스 아웃리치 프로그램(KAIST Science Outreach Program, 이하 KSOP)'은 최고 프로그램상에 선정되었으며, 이 또한 학회 설립 후 최초로 수여된 상이다. 시상식은 이달 17일부터 20일까지 일본 다카마쓰에서 열린 2024 APCG 국제 콘퍼런스에서 진행됐으며, 전 세계 27개국에서 1,000여 명의 영재교육 전문가들이 참여했다.
APCG 최고 연구자상의 초대 수상자가 된 류지영 영재정책센터장은 지난 20년간 소외계층 영재 학생을 대상으로 하는 심층 연구 결과를 국내·외 학계에 활발하게 발표해 왔다. 이와 함께, 소외계층 영재 학생을 대상으로 한 KSOP과 영재키움 프로젝트 등 장기적이고 체계적인 교육프로그램을 기획해 온 공로를 인정받았다.
최고 프로그램상을 받은 KSOP는 우리 대학이 2014년 시작한 과학 나눔 프로그램이다. 중1부터 고3까지의 경제적 소외계층 학생 중 수학·과학에 관심 있는 잠재적인 과학 영재를 선발해 학기 중에는 학습 멘토링을 제공하고 방학 중에는 집중 캠프교육을 진행해 우수 이공계 인력으로 성장할 수 있도록 지원하고 있다. 운영 초기에는 대전 지역 위주로 활동을 시작해 2015년부터는 과기부의 지원을 받아 전국으로 확대해 운영 중이다. 우리 대학 재학생이 KSOP의 학습 멘토로 봉사하며, 지금까지 총 518명의 졸업생을 배출했다. 이들 중 70% 이상이 이공계 대학으로 진학했으며, 우리 대학에 17명이 입학한 것을 비롯해 그 외 과기특성화대학 29명, SKY 대학 44명 입학 등 우수한 진학 성과를 거뒀다. 특히, KSOP을 통해 대학에 입학한 학생 중 일부는 후배들을 위한 학습 멘토가 되어 재능을 기부하는 역할로 프로그램에 재참여한다. 또한, 2년 이상 멘토로 참여한 대학생들이 취업 후에 소외계층을 위한 장학금을 기부하는 등 학창 시절에 받았던 나눔을 사회에 환원하는 사례가 이어지고 있어, 사회봉사에 대한 인식을 높이고 나눔을 선순환하는 우수한 본보기를 만든 점을 높게 평가 받았다.
류지영 센터장은 "KAIST 과학영재교육연구원의 우수한 연구 및 프로그램 수준을 국제적으로 입증한 것과 동시에 교육 격차를 해소하고 진로 사다리를 구축하는 등 KSOP이 가진 교육적 가치와 효과를 인정받았다는 점에서 이번 수상이 매우 뜻깊다"라고 소감을 밝혔다. 이어, "앞으로도 지속적인 연구와 교육을 통해 글로벌 영재교육 발전에 앞장서겠다"라고 덧붙였다. 한편, 올해로 18회째 열린 APCG에는 대한민국, 싱가포르, 대만 등 아시아 지역뿐 아니라, 미국, 캐나다, 멕시코 등 아시아 태평양 지역의 여러 나라 영재교육 전문가들이 참여해 각국의 최신 동향과 연구 결과를 공유했다. 류지영 센터장은 기조강연자로 참여해 '숨은 인재 발굴: 소외계층 학생의 영재성 인식'을 주제로 KAIST 과학영재교육연구원의 연구와 프로그램을 소개했다.
2024.08.29
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화학과 임미희 교수, 한성과학상 수상
한성손재한장학회는 지난 11일 경기 화성시 YBM연수원에서 시상식을 열고 물리학 부문에서 이길호 포스텍 물리학과 교수, 화학 부문에서 임미희 우리 대학 화학과 교수(왼쪽에서 네 번째), 생명과학 부문에서 이준희 미국 미시간대 분자통합생리학과 교수에게 제7회 한성과학상을 수여했다고 밝혔다. 수상자들은 상패와 상금 각 5,000만 원씩을 받았다.
화학 분야의 우리 대학 화학과 임미희 교수는 생체 네트워크와 치매 병리와의 연관성을 분자 수준에서 화학적 접근으로 규명하는 연구를 세계적으로 수행했다는 평가를 받았다.
2024.08.14
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미국 국방부가 주목한 C-러스트 기술 선도하다
컴퓨터 시스템을 작동시키기 위해서는 소프트웨어를 작성해야 하는데 그때 필요한 언어가 바로 프로그래밍 언어이다. 실행속도도 빠르고 유지보수도 쉬운 언어가 C언어인데 메모리 할당 및 관리 등에 치명적인 문제점을 가지고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 개발된 프로그래밍 언어는 러스트이다. 미국 백악관이나 국방성에서 메모리 문제를 막기 위해 러스트같이 안전한 언어 사용을 촉구하고 있는데 우리 대학 연구진이 C-러스트 코드 번역 기술을 이미 선제적으로 개발하고 선도하고 있어 화제다.
우리 대학 전산학부 류석영 교수 연구팀(프로그래밍 언어 연구실)이 C언어의 유니언(union)*을 러스트의 태그드 유니언(tagged union)으로 변환하는 기술을 세계 최초로 개발했다고 13일 밝혔다.
*유니언: 여러 종류의 데이터를 같은 공간에 보관해 메모리 효율을 높이는 C언어의 핵심 기능이다. 그러나 보관된 데이터가 어떤 종류인지 구분하지 않아 메모리 문제를 일으킬 수 있다.
**태그드 유니언: 같은 공간에 보관할 수 있는 여러 종류의 데이터 중 어떤 종류의 데이터를 보관하는지 태그를 붙여서 구분하여, 메모리 문제를 일으키지 않는다.
연구팀은 C언어의 유니언에 특화된 새로운 프로그램 분석 기법을 고안해 러스트의 태그드 유니언으로 자동 번역하는 데 성공했다.
올해 2월 백악관에서도 C언어의 사용을 중단하라고 촉구한 바가 있고(https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2024/02/Final-ONCD-Technical-Report.pdf) 미국 국방고등연구계획국(이하 DARPA)에서 C언어로 작성된 코드를 러스트(Rust)로 자동 번역하는 기술을 개발하는 연구 과제를 발표했다.(https://www.darpa.mil/program/translating-all-c-to-rust) DARPA는 미국 국방성의 연구·개발을 담당하는 기관이며 인터넷의 원형인 아파넷(ARPANET)을 개발하는 등 혁신적이고 영향력 있는 연구를 지원해 왔다. DARPA는 이 과제를 제안하며 C의 메모리 문제를 막기 위해 러스트같이 안전한 언어를 사용해야 한다고 밝혔다.
러스트는 2015년부터 개발된 프로그래밍 언어다. 운영 체제, 웹 브라우저 개발 등에 쓰이며, 2022년에는 리눅스(Linux) 개발에도 공식 사용되기 시작했다.(https://www.infoq.com/news/2022/12/linux-6-1-rust/) C와 달리 프로그램 실행 전에 메모리 문제를 탐지하고 예방할 수 있는 것이 특징이다.
류 교수 연구진은 2023년 5월과 2024년 6월에 각각 C의 뮤텍스(mutex)*와 출력 파라미터(output parameter)**를 러스트로 변환하는 기술을 세계 최초로 개발해, 최우수 국제 학술대회인 국제소프트웨어엔지니어링학회(ICSE)와 프로그래밍언어설계구현학회(PLDI)에 발표한 바 있다.
*뮤텍스: 프로그램 동기화에 필요한 기능
**출력 파라미터: 계산 결과 전달에 사용되는 기능
C언어와 러스트의 큰 간극으로 인해 세계적으로도 C-러스트 코드 번역 기술을 성공적으로 개발한 연구팀은 극소수다. 그마저도 포인터(pointer)*를 변환하는 데 머물고 있다. 그러나 류석영 교수 연구팀은 C의 여러 핵심 기능을 변환하는 기법을 연달아 제시해 C-러스트 코드 번역 기술을 선도하고 있다.
*포인터: 데이터 저장 위치를 표현하는 기능
류석영 교수는 “안전한 소프트웨어 제작을 목표로 연구하면서 C-러스트 코드 번역의 중요성을 일찍이 파악하고 각종 프로그래밍 언어 기법들을 코드 번역에 적극적으로 도입하여 나온 결과”라면서, “완전한 자동 번역을 위해 아직 풀어야 할 난제가 많으니 후속 연구에 정진하여 계속 분야를 선도하겠다”고 말했다.
전산학부 홍재민 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 최우수 국제 학술대회인 국제자동소프트웨어엔지니어링학회(ASE)에 채택됐다(논문명: To Tag, or Not to Tag: Translating C's Unions to Rust's Tagged Unions).
한편 이번 연구는 한국연구재단 선도연구센터 및 중견연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP), 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.13
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변화에 민감한 사용자도 맞춰주는 인공지능 기술 개발
인공지능 심층신경망 모델의 추천시스템에서 시간이 지남에 따라 사용자의 관심이 변하더라도 변화한 관심 또한 효과적으로 학습할 수 있는 인공지능 훈련 기술 개발이 요구되고 있다. 사용자의 관심이 급변하더라도 기존의 지식을 유지하며 새로운 지식을 축적하는 인공지능 연속 학습을 가능하게 하는 기술이 KAIST 연구진에 의해 개발됐다.
우리 대학 전산학부 이재길 교수 연구팀이 다양한 데이터 변화에 적응하며 새로운 지식을 학습함과 동시에 기존의 지식을 망각하지 않는 새로운 연속 학습(continual learning) 기술을 개발했다고 5일 밝혔다.
최근 연속 학습은 훈련 비용을 줄일 수 있도록 프롬프트(prompt) 기반 방식이 대세를 이루고 있다. 각 작업에 특화된 지식을 프롬프트에 저장하고, 적절한 프롬프트를 입력 데이터에 추가해 심층신경망에 전달함으로써 과거 지식을 효과적으로 활용한다.
이재길 교수팀은 기존 접근방식과 다르게 작업 간의 다양한 변화 정도에 적응할 수 있는 적응적 프롬프팅(adaptive prompting)에 기반한 연속 학습 기술을 제안했다. 현재 학습하려는 작업이 기존에 학습하였던 작업과 유사하다면 새로운 프롬프트를 생성하지 않고 그 작업에 할당된 프롬프트에 추가로 지식을 축적한다. 즉, 완전히 새로운 작업이 입력될 때만 이를 담당하기 위한 새로운 프롬프트를 생성하도록 하고 연구팀은 새로운 작업이 들어올 때마다 클러스터링이 적절한지 검사해 최적의 클러스터링 상태를 유지하도록 했다.
연구팀은 이미지 분류 문제에 대해 작업 간의 다양한 변화 정도를 가지는 실세계 데이터를 사용해 방법론을 검증했다. 이 결과 연구팀은 기존의 프롬프트 기반 연속 학습 방법론에 비해, 작업 간의 변화 정도가 항상 큰 환경에서는 최대 14%의 정확도 향상을 달성했고, 작업 간의 변화가 클 수도 있고 작을 수도 있는 환경에서는 최대 8%의 정확도 향상을 달성했다.
또한, 제안한 방법에서 유지하는 클러스터 개수가 실제 유사한 작업의 그룹 개수와 거의 같음을 확인했다. 온라인 클러스터링을 수행하는 비용이 매우 작아 대용량 데이터에도 쉽게 적용할 수 있다.
연구팀을 지도한 이재길 교수도 "연속 학습 분야의 새로운 지평을 열 만한 획기적인 방법이며 실용화 및 기술 이전이 이뤄지면 심층 학습 학계 및 산업계에 큰 파급효과를 낼 수 있을 것이다ˮ고 말했다.
전산학부 김도영 박사과정 학생이 제1 저자, 이영준 박사과정, 방지환 박사과정 학생이 제4, 제6 저자로 각각 참여한 이번 연구는 최고권위 국제학술대회 `국제머신러닝학회(ICML) 2024'에서 지난 7월 발표됐다. (논문명 : One Size Fits All for Semantic Shifts: Adaptive Prompt Tuning for Continual Learning)
한편, 이 기술은 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 사람중심인공지능핵심원천기술개발사업 AI학습능력개선기술개발 과제로 개발한 연구성과 결과물(2022-0-00157, 강건하고 공정하며 확장 가능한 데이터 중심의 연속 학습)이다.
2024.08.06
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문일철 교수팀, 북경대와 영국 ICL 제치고 ICML 2024 챌린지 우승
우리 대학 산업및시스템공학과 문일철 교수 연구팀이 세계 최고 수준의 기계학습 학회인 ‘국제머신러닝학회(ICML, International Conference on Machine Learning) 2024’에서 개최된 ‘멀티모달 작업계획 생성 경진대회(EgoPlan)’에서 다수의 세계 연구팀을 모두 제치고 1위로 우승을 했다고 30일 밝혔다.
본 대회는 7월 21일부터 27일까지 오스트리아 비엔나에서 개최됐으며, 참가자는 북경대(中), 북경 AGI연구소(中) 및 임페리얼칼리지 런던(Imperial College London, 英) 등의 6개국 13개 기관이 참여해 경쟁했다. 우리 연구팀은 국내 유일의 참가 기관으로 7월 26일 우승상 및 혁신상을 수상했다.
이번 대회는 인공지능이 주방에서 요리하는 과정을 비디오 및 지문으로 학습한 이후, 경험하지 못한 요리 과정에서 상식적으로 합당한 의사결정을 내려 조리할 수 있는지를 경쟁하는 시합이었다. 이는 시각 정보와 지문 정보 등의 멀티모달 정보를 조합하며, 학습에 반영되지 않은 상식까지 반영해 의사결정을 내리는 시험이다. 이 기술은 최소한의 학습만으로도 로봇이 다양한 멀티모달 정보 및 기초 상식을 활용해 자율 제조 및 서비스를 수행할 수 있도록 개발하는 것이 핵심이다.
산업및시스템공학과 이광현(석사과정), 강미나(석사과정) 등 총 11명의 팀으로 참가한 응용인공지능 연구실(이하 AAILab) 팀은 상식 기반 추론을 통한 작업계획 생성의 정확도 1위 성능으로 우승상(Outstanding Champion Award) 및 기술의 우수성을 인정받아 혁신상(Innovation Award)을 수상해, 2개 상을 동시에 수상했다. 이번 대회를 위해 AAILab 팀은 멀티모달 대규모 모델의 파인튜닝 학습에 대한 연구 개발 결과를 적용해 우승을 차지했다.
문일철 교수는 “중국팀들이 대회를 위해 위챗(WeChat) 대화방까지 마련해 서로 협력한다는 얘기를 전해 듣고는 경쟁이 치열하다고 느꼈다. 하지만 KAIST 팀도 각고의 노력으로 우승할 수 있었다. 학생들이 두 달 동안 거의 잠을 자지 못했다”고 우승 소회를 밝혔다. 그리고 문 교수는 “이번 대회의 출제 문제는 요리하는 인공지능이지만, 사실 테슬라에서 시험하고 있는 휴머노이드 제조 로봇에 활용될 수 있는 상식을 가진 인공지능을 만드는 기술이 본질이다. 많은 중국 참가자가 보여주듯이 중국의 로봇 및 인공지능 기술 선점 노력을 엿볼 수 있다”라고 분석했다.
이번 연구는 정보통신기획평가원(IITP)에서 지원한 사람중심인공지능 핵심원천기술개발사업 중 ‘이종데이터기반 상식 추출, 이해, 추론을 위한 인공지능 기술개발(연구책임자 문일철)’을 통해 이뤄졌다.
2024.07.30
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