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정송 교수 연구팀, 아시아대학 최초 ACM MobiSys 2021 Best Paper Award 수상
우리 대학 AI대학원과 전기및전자공학부 소속 정송 교수 연구실의 김세연 박사과정생과 이경한 박사졸업생 (현 서울대 전기정보공학부 부교수)이 지난 주 COVID-19으로 인해 온라인으로 개최된 2021년도 ACM MobiSys 학회(https://www.sigmobile.org/mobisys/2021/)에서 Best Paper Award를 수상했다.
ACM MobiSys는 모바일시스템 분야의 최고 학회로서 올해 총 266편의 논문이 제출되어 36개의 논문이 억셉트되었으며 (논문게재율: 21.6%) 이번 정송 교수 연구팀의 Best Paper Award 수상은 19년의 MobiSys 역사상 첫 아시아권 대학의 수상이다. (제1저자 소속 대학 기준)
- 논문명: zTT: Learning-based DVFS with Zero Thermal Throttling for Mobile Devices
(모바일 기기의 열쓰로틀링 방지를 위한 강화 학습 기반의 동적 주파수 할당 기술)
- 논문 저자: 김세연 (KAIST), 빈경민 (서울대), 하상태 (U. of Colorado at Boulder), 이경한 (서울대), 정송 (KAIST)
- 논문 내용:
동적 전압/주파수 할당 기술(Dynamic Voltage and Frequency Scaling, DVFS)은 운영 체제(OS) 단에서 프로세서 성능을 보장하는 동시에 에너지 소모를 줄이기 위해 동적으로 프로세서의 전압과 주파수를 조절하는 기술이다. 하지만 모바일 기기의 동적 주파수 할당 기술은 두 가지 한계점을 가지고 있다. 첫째, OS 레벨에서 수행되기 때문에 어플리케이션의 성능을 보장하지 못한다. 둘째, 모바일 기기의 특성상 빈번하게 변하는 환경을 반영하지 못하여 과열을 일으켜 열쓰로틀링(Thermal Throttling)을 야기시켜 사용자 경험(QoE)를 크게 감소시킬 수 있다. 특히, 모바일 기기에서 발열 문제는 최신 스마트폰과 같은 고성능 기기의 성능을 크게 떨어뜨리는 고질적인 문제로 알려져 있다. 해당 연구에서는 이러한 기존 기술의 한계를 해결하기 위해 모바일 기기의 과열을 예방하고, 사용자 경험을 보장하는 동시에 에너지 소모를 최소화하기 위해 심층 강화 학습(Deep-Reinforcement Learning) 기반의 동적 주파수 할당 기술을 개발했다. 이는 실시간으로 수집되는 상태 정보를 바탕으로 어플리케이션과 모바일 기기의 동작 환경에 적응하여 안정된 성능을 보장하고, 전력 소모를 크게 줄일 수 있는 기술이다. 연구팀은 해당 연구 기술이 운영 체제나 어플리케이션이 보다 최적화된 성능으로 동작하기 위한 하나의 설정 옵션으로 패키징될 수 있을 것이라고 전망하고 있다.
위 상을 수상한 김세연 박사과정생은 논문에 대해 “5G 스마트폰과 같은 모바일 단말에서 과도한 발열로 인해 발생하는 열쓰로틀링에 따른 급격한 성능 저하 문제를 강화학습 기반의 동적 전압/주파수 스케일링을 통해 획기적으로 해결한 연구”라고 설명했다.
정송 교수는 “사용자 체감 성능을 높이면서 열쓰로틀링으로 인한 급격한 성능 저하를 방지하기 위해서는, 적정한 온도를 유지하기 위한 총전력 소모 범위 내에서 프로세서 컴포넌트 (CPU, GPU 등) 간 최적의 전력 분배를 수행하는 것이 관건이지만, 주변 환경 (주변 온도, 쿨링 상황 등)과 사용자 애플리케이션 특성에 따라 허용 가능한 총 전력 소모 범위와 최적의 전력 분배가 실시간으로 변화하기 때문에 전통적인 제어기법으로는 해결하기 매우 어려운 문제였다”고 부연 설명했다.
연구팀의 이러한 결과는 전력소모 문제로 인공지능 기법의 도입이 어려울 것으로 예상되었던 모바일 플랫폼에서 조차 강화학습 기반의 시스템 제어가 성능 개선에 크게 이바지 할 수 있음을 보임으로써, 차세대 운영체제에 AI/ML 기반 제어 기법들을 적극적으로 도입하기 위한 계기를 마련한 것으로 평가받았다.
2021.07.09
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딥러닝 생성모델의 오류 수정 기술 개발
우리 대학 AI대학원 최재식 교수(설명가능 인공지능연구센터장) 연구팀이 심층 학습(이하 딥러닝) 생성모델의 오류 수정 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.
최근 딥러닝 생성모델(Deep Generative Models)은 이미지, 음성뿐만 아니라 문장 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 널리 활용되고 있다. 이런 생성모델의 발전에도 불구하고 최근 개발된 생성모델도 여전히 결함이 있는 결과를 만드는 경우가 많아, 국방, 의료, 제조 등 중요한 작업 및 학습에 생성모델을 활용하기는 어려운 점이 있었다.
최 교수 연구팀은 딥러닝 내부를 해석하는 설명가능 인공지능 기법을 활용해, 생성모델 내부에서 이미지 생성과정에서 문제를 일으키는 유닛(뉴런)을 찾아 제거하는 알고리즘을 고안해 생성모델의 오류를 수리했다. 이러한 생성 오류 수리 기술은 신경망 모델의 재학습을 요구하지 않으며 모델 구조에 대한 의존성이 적어, 다양한 적대적 생성 신경망에 폭넓게 응용 및 적용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 고안된 기술은 딥러닝 생성모델의 신뢰도를 향상해 생성모델이 중요 작업에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
AI대학원의 알리 투씨(Ali Tousi), 정해동 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 `국제 컴퓨터 비전 및 패턴인식 학술대회 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR)'에서 6월 23일 발표됐다. (논문명: Automatic Correction of Internal Units in Generative Neural Networks, CVPR 2021).
적대적 생성 신경망은 생성기와 구분기의 적대적 관계를 이용한 모델로서, 생성 이미지의 품질이 높고 다양성이 높아, 이미지 생성뿐만 아니라 다양한 분야(예, 시계열 데이터 생성)에서 주목받고 있다.
딥러닝 생성모델의 성능을 향상하기 위해서 적대적 생성기법 및 생성기의 새로운 구조 설계 혹은 학습 전략의 세분화와 같은 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 최신 적대적 생성 신경망 모델은 여전히 시각적 결함이 포함된 이미지를 생성하고 있으며, 재학습을 통해서 이를 해결하기에는 오류 수리를 보장할 수 없으며, 많은 학습 시간과 비용을 요구하게 된다. 이렇게 규모가 큰 최신 적대적 생성 신경망 모델의 일부 오류를 해결하기 위해 모델 전체를 재학습하는 것은 적합하지 않다.
연구팀은 문제 해결을 위해 생성 오류를 유도하는 딥러닝 내부의 유닛(뉴런)을 찾아 제거하는 알고리즘을 개발했다. 알고리즘은 딥러닝 모델의 시각적 결함의 위치를 파악하고, 딥러닝 모델 내 여러 계층에 존재하는 오류를 유발한 유닛을 찾아서 활성화하지 못하도록 하여 결함이 발생하지 않도록 했다.
연구팀은 설명가능 인공지능 기술을 활용해 시각적 결함이 생성된 이미지의 어느 부분에 분포하는지, 또 딥러닝 내부의 어떤 유닛이 결함의 생성에 관여하는지 찾을 수 있었다. 개발된 기술은 딥러닝 생성모델의 오류를 수리할 수 있고, 생성모델의 구조에 상관없이 적용할 수 있다.
연구팀은 전통적인 구조를 가지는 `진행형 생성모델(Progressive GAN, PGGAN)'에서 개발 기술이 효과적으로 생성 오류를 수리할 수 있음을 확인했다. 수리 성능은 매사추세츠 공과대학(MIT)이 보유한 수리 기술 대비 FID 점수가 10점 정도 감소했으며, 사용자 평가에서 시험 이미지 그룹의 약 50%가 결함이 제거됐고, 약 90%에서 품질이 개선됐다는 결과를 얻었다. 나아가 특이 구조를 가지는 `StyleGAN2'와 `U-net GAN'에서도 생성 오류 수리가 가능함을 보임으로써 개발 기술의 일반성과 확장 가능성을 보였다.
연구팀이 개발한 생성모델의 오류 제거 기술은 다양한 이미지 외에도 다양한 생성모델에 적용돼 모델의 결과물에 대한 신뢰성을 높일 것으로 기대된다.
공동 제1 저자인 알리 투씨와 정해동 연구원은 "딥러닝 생성모델이 생성한 결과물에 있는 시각적 오류를 찾고, 이에 상응하는 활성화를 보이는 생성모델 내부의 유닛을 순차적으로 제거함으로써 생성 오류를 수리할 수 있음을 보였다ˮ라며 이는 "충분히 학습된 모델 내부에 미학습 혹은 잘못 학습된 내부요소가 있음을 보여주는 결과다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 2021년도 과학기술정보통신부의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받은 혁신성장동력프로젝트 설명가능인공지능 및 한국과학기술원 인공지능 대학원 프로그램과제를 통해서 수행됐다.
2021.06.25
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공학과 미술의 만남(심현철 교수, 국립현대미술관 안정주/전소정 작가 컬래보레이션)
`인공지능(AI)의 눈으로 세상을 보면 어떨까?' 라는 질문의 답이 궁금한 사람은 올여름 국립현대미술관 다원예술 2021 멀티버스관을 방문해보기 바란다.
우리 대학 전기및전자공학부 심현철 교수가 국립현대미술관에 안정주/전소정 작가의 기계속의 유령이라는 작품에 협업해 `AI in EE(Electrical Engineering)' 모델로 공학과 미술이 합쳐진 공간구성을 제시했다. 본 작품은 2021년 5월 14일부터 8월 1일까지 국립현대미술관 서울전시관에 다원예술 2021 : 멀티버스 (MMCA Performing Arts 2021 : Multiverse)관에 전시된다.
⟪국립현대미술관 다원예술 2021: 멀티버스⟫ 세 번째 작품으로 <기계 속의 유령>은 미술관을 무대로 한 영상설치 작품으로 자율주행 기술을 가진 드론이 유령과 같은 시선을 가진 퍼포머로 등장하며, 설치작품 사이를 비행하며 촬영한 이미지를 실시간 송출하여 유튜브를 통해서도 볼 수 있다. (https://www.youtube.com/watch?v=SVjoDC4eDXA&t=2s)
이 기술은 2019, 2020년 AI 그랜드 챌린지에서 제어지능 부분에서 우승한 연구진의 실내비행기술을 활용한 것으로서 과기정통부 인공지능산업원천기술개발사업의 지원으로 진행 중이다.
2021.06.01
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2021 리서치 데이 개최
우리 대학이 25일 대전 본원 학술문화관(E9) 정근모 콘퍼런스홀에서 ʻ2021 KAIST 리서치데이(Research Day)ʼ를 개최했다.
'KAIST 리서치데이'는 주요 연구 성과를 소개하고 R&D 분야의 정보 교류 기회를 제공하는 교내 연구 행사다. 상호 협력하고 소통하는 연구 문화를 조성해 연구자들의 응집력을 높이고 융합연구를 활성화하려는 취지로 마련되었다. 2016년 첫 행사가 시작되어 코로나 19의 영향을 받아 축소 시행한 지난해를 포함해 매년 개최하고 있다. 이날 행사에서는 연구 부문 우수 교원 및 대표 연구성과 10선에 선정된 연구자들을 포상했다. 최고 연구상인 연구대상은 김문철 교수(전기및전자공학부)가 수상해 5백만 원의 상금을 받는다. 기계학습 및 딥러닝 기반 영상 처리·컴퓨터 비전 및 영상 압축 분야에서의 독창적 성과를 인정받았다.
김 교수는 이날 수상을 기념해 ʻ고품질 영상 획득을 위한 딥러닝을 통한 계산영상학ʼ을 주제로 강연했다. 인공지능의 발전이 저품질 영상 콘텐츠를 고품질 영상 콘텐츠로 변환하는 응용 분야에서도 매우 탁월한 성능을 발휘한다는 점에 주목해 영상 복원 및 화질 향상 분야에 적용되고 있는 인공지능 기술의 현황을 소개했다.
이 밖에도 신의철 교수(의과학대학원)와 박인철 교수(전기및전자공학부)가 각각 연구상을 받았고 이노베이션상 수상자로는 노준용 교수(문화기술대학원)가 선정됐다. 또한, 윤동기 교수(화학과)와 김형수 교수(기계공학과)는 공동 연구 성과를 인정받아 한 팀으로 융합 연구상을 받았다.
이들 수상자 역시 다채로운 온라인 강연을 통해 학부생 및 대학원 학생은 물론 동료 연구자들에게도 연구에 대한 열정과 경험을 전달했다.
한편, KAIST를 대표하는 R&D 연구성과 10선에는 ▴희토류-백금 합금 나노입자 촉매 연구(유룡 교수·화학과) ▴분자 내 모든 원자들이 움직이는 위치를 실시간 관측(이효철 교수·화학과) ▴별아교세포의 시냅스 제거에 따른 기억력 유지 기전 규명(정원석 교수·생명과학과) 등이 자연과학 및 생명과학 분야의 우수 연구성과로 선정됐다.공학 분야에서는 ▴세계 최고 보행속도와 기능성을 갖는 하반신마비 장애인용 웨어러블 로봇(공경철 교수·기계공학과) ▴공정한 기계학습(서창호 교수·전기및전자공학부) ▴GANPU*: 생성적 적대 신경망을 위한 온 디바이스 학습 프로세서(유회준 교수·전기및전자공학부)가 선정됐다. ☞ GANPU: 단일-심층 신경망뿐만 아니라 생성적 적대 신경망과 같은 다중-심층 신경망을 처리하면서 모바일에서도 학습이 가능한 AI 반도체
이와 함께,▴종양 후성유전학적 리프로그래밍 기술 개발(김필남 교수·바이오및뇌공학과) ▴역노화 원천기술 개발(조광현 교수·바이오및뇌공학과) ▴대기 오염 물질 정화를 위한 불균일계 금속 원자 촉매(이현주 교수·생명화학공학과) ▴감염병원 서비스를 위한 이동 확장형 음압 병동(남택진 교수·산업디자인학과) 등도 연구성과 10선에 포함돼 동영상으로 소개됐다. 이날 열린 KAIST 리서치데이 행사는 코로나19의 확산 예방을 위해 수상자만 행사 현장에 참석하고 강연 등의 부대 행사는 온라인을 통해 진행하는 이원 생중계 방식으로 치러졌다.
2021.05.25
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이상수 교수팀, iF 디자인 어워드 금상 포함 8개상 석권
우리 대학 이상수 산업디자인학과 교수가 이끄는 디자인팀이 세계 최고 권위의 디자인 공모전인 'iF 디자인 어워드 2021(International Forum Design Award 2021)'에서 최고상인 금상(Gold Award)을 비롯해 총 8개의 상을 받았다.
이 교수팀의 이번 성과는 우리 대학이 iF 디자인 어워드에서 금상을 받은 최초의 사례로 산학 연계 수업을 통해 수상작을 배출했다는 점에서 특히 주목할 만하다. 금상을 수상한 얼라인(ALINE, 정은희, 남서우, 박수연, 황영주, Edwin Truman, 이선옥, 최다솜 학생 참여)은 최근 화두로 떠오르고 있는 ESG 투자(사회적책임투자)를 기반으로 디자인됐다. 새로운 개념으로 투자할 수 있게 도와주는 모바일 애플리케이션 솔루션으로 수익률을 중심으로 판단하던 기존의 방식에서 벗어나 사용자의 가치관을 반영해 투자와 소비를 유도하는 서비스다. 심사위원단은 "정제된 사용자경험(UX) 디자인을 통해 투자 및 소비의 새로운 장을 열었다”고 평가했다.
이뿐만이 아니라 iF 디자인어워드 2021의 서비스디자인 부문 표지 작품으로 게재된 것과 동시에 iF가 지구의 날을 맞아 발행한 '2020-2021 지속 가능한(sustainable) 소비를 위한 디자인 10선'에도 선정되는 등 많은 관심을 받았다.
또한, 대학에서 구성된 디자인팀이 학생 부문이 아닌 일반 기업 경쟁 부문에 참가해 한 번에 8개의 상을 수상한 것 역시 국제적으로도 극히 이례적인 성과로 평가받고 있다. 이상수 교수팀은 52개국 1만여 개 작품이 출품된 올해 공모전에서 서비스 디자인 부문 3개, 사용자 인터페이스(UI) 부문 2개, 사용자 경험(UX) 부문 2개, 커뮤니케이션 부문 1개 등 4개 부문에 걸쳐 총 8개의 상을 받았다. 특히, 금상은 1만여 개의 경쟁 작품 중에서 75개의 출품작에만 주어지는 최고 등급의 상이라는 점에서 이 교수팀의 이번 성과는 더욱 큰 의미를 가진다. 그밖에, 서비스 디자인 부문에서는 부모와 자녀가 함께하는 투자 서비스 핀토(Pinto, 김영우, 김태륜, 조해나 학생 참여), UI부문에서는 멘탈 어카운팅을 반영한 인터페이스 디자인 아쿠아(Aqua, 정기항, 신동욱, 최성민, 임현승 학생 참여), 커뮤니케이션 부문에서는 주식 선물 모바일 애플리케이션 스톡박스(Stockbox, 김병재, 박찬형, 신준범, 이민하, 김우석 학생 참여) 등이 본상을 받았다.
이번 성과를 이끈 이상수 교수는 2020년 NH투자증권-KAIST UX디자인 연구센터를 개소해 새로운 투자 서비스 및 UX디자인을 목표로 연구해왔다. 이 교수(NH투자증권-KAIST UX디자인 연구센터장)는 "KAIST 산업디자인학과 학생들이 세계 최고 수준의 디자인 역량을 갖췄다는 것을 입증받아 기쁘다”라고 소감을 전했다. 이어, "디자인이 단순히 사용자를 즐겁게 만드는 것에 그치는 것이 아니라 더 좋은 사회를 만드는데 기여할 수 있도록 앞으로도 최선을 다할 것ˮ 이라고 수상 소감을 밝혔다.
이상수 교수는 매년 산학 연계 수업을 통해 산업 현장에서 쓰일 수 있는 실질적인 디자인 교육을 지향하고 있으며, 지난 2018년에도 네이버와의 협업을 통해 레드닷 디자인 어워드에서 본상 3개를 한 번에 수상하며 주목받은 바 있다. 한편, iF 디자인 어워드는 레드닷, IDEA 디자인상과 더불어 세계 3대 디자인상으로 손꼽히는 권위 있는 시상식이다. 제품·패키지·커뮤니케이션·서비스디자인·사용자 경험(UX)·사용자 인터페이스(UI)·콘셉트·인테리어·건축 등 총 9개 부문에서 디자인 차별성과 영향력 등을 종합적으로 평가해 수상작을 선정하고 있다.
2021.05.04
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남택진 교수팀, 레드닷 어워드 2021 대상 수상
우리 대학 남택진 산업디자인학과 교수팀이 세계 최대 규모의 디자인 공모전인 독일 ʻ레드닷 디자인 어워드(Red Dot Design Award) 2021ʼ 제품디자인 부문에서 대상(best of the best award)을 받았다. 수상작은 남 교수팀이 개발한 ʻ코로나 중증 환자 치료용 이동형 감염병동(mobile clinic module, MCM)ʼ이다. 올해 공모전에는 60여 개국에서 총 7천8백여 개의 작품이 출품돼 제품 디자인·커뮤니케이션 디자인·콘셉트 디자인 등 3개 분야에서 경쟁을 펼쳤다. 주최 측은 "수상작들이 자동차·로봇·의료 기술·포장에 이르기까지 디자인을 통해 현대 사회가 가진 문제를 해결하고 인류의 생활 수준을 향상하는 데 중요한 역할을 했다ˮ라고 밝혔다. 특히, 남 교수팀의 이동형 감염병동은 "제품 디자인이 감염병 확산을 방지하는 일에 얼마나 가치 있게 기여할 수 있는지를 보여줬다ˮ라고 평가했다.
이동형 감염병동의 쾌거는 이뿐만이 아니다. 레드닷 디자인 어워드(Red Dot Design Award)와 함께 세계 최고 권위의 디자인 공모전으로 손꼽히는 iF 디자인 어워드(International Forum Design Award) 2021에서도 제품·실내건축·사용자인터페이스·사용자경험 등 총 4개 분야에서 본상을 수상했다.
이로써, 남 교수팀의 이동형 음압병동은 국제 권위의 디자인 공모전을 연이어 석권하며 기능성·경제성·효용성뿐만 아니라 독창적 디자인과 심미성까지 갖춘 의료 시설로서 가치를 인정받게 됐다.
이동형 음압병동은 고급 의료 설비를 갖춘 음압 격리 시설로 신속하게 변형하거나 개조해 사용할 수 있도록 디자인됐다. 음압 프레임·에어 텐트·기능 패널 등의 각 모듈을 조합해 단시간 내에 음압 병동이나 선별진료소 등을 구축할 수 있다. 또한, 소규모의 장비와 인력으로도 관리·이송·설치가 가능해 기존의 조립식 병동 대비 경제적·시간적 효율을 높인 것이 가장 큰 특징이다. 남택진 교수팀은 작년 7월부터 KAIST 코로나 대응 과학기술 뉴딜사업(단장 배충식)의 일환으로 이동형 음압병동을 개발했다. 조스리 스튜디오·20Plus 등과 협력해 디자인을 진행했고 신성이엔지가 제작을 담당했다. 배상민(산업디자인학과)·이태식(산업및시스템 공학과)·김형수(기계공학과) 교수 등이 자문했으며, 석현정(산업디자인학과), 박해원·김성수(기계공학과), 한동수(전산학과) 교수 등이 감염병원 서비스 주제로 연구에 참여했다. 현재 한국 원자력의학원·제주도 백신 접종센터에 시제품이 설치돼 코로나 환자 및 백신 접종자들을 대상으로 시범 운영 중이다. 향후, 건양대 병원 등으로 적용 범위를 확대해나갈 예정이다. 디자인 총괄한 남택진 교수는 "현실 세계의 문제를 발견하고 해결하여 책임지는 디자이너가 더 많아지기를 바란다ˮ라고 수상 소감을 전했다. 이어, 남 교수는 "MCM의 생산 효율성과 안정된 운영을 위해 엔지니어링 디자인 측면을 개선하는 연구를 진행 중이며, 빠른 시일 내에 상용화와 수출이 이뤄질 수 있도록 박차를 가할 예정이다ˮ라고 전했다. KAIST 코로나 대응 과학기술 뉴딜사업단은 KAIST의 과학기술 역량을 기반으로 감염 예방·보호·진단·치료 등 감염병의 전 주기에 대응하는 치료 분야에서 산·학·연·병이 협력해 방역 요소기술 개발과 과학기술 기반의 방역 시스템을 구축하는 연구를 수행하고 있다.
2021.04.19
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전산학부 김대화 석사과정, ACM CHI 2021 학회 Honorable Mention Award 수상
우리 대학 전산학부 이기혁 교수 연구팀이 가상환경에서 안테나의 반사 손실을 이용해 사용자의 핀치 제스처를 정밀하게 감지하는 방법에 대해 연구했다고 밝혔다. (논문명: ‘AtaTouch: Robust Finger Pinch Detection for a VR Controller Using RF Return Loss’’)
이 교수 연구팀 소속 김대화 석사과정 학생이 제1저자로 참여한 이번 연구는 국제학회 ACM CHI 2021 (ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems)에 게재되고 Honorable Mention Award를 수상했다. ACM CHI 학회는 Human-Computer Interaction 분야의 최고 권위 학회로, Honorable Mention Award는 전체 논문 중 상위 5%의 논문에 주어지는 상이다.
가상환경에서 컨트롤러는 정확한 손 위치 추정과 햅틱 피드백을 통한 몰입형 가상현실을 가능하게 하고, 버튼 및 조이스틱과 같은 추가 입력을 제공하기 때문에 많은 장점이 있다. 컨트롤러의 장점을 유지하면서 자연스러운 상호작용을 지원하기 위해, 최신 감지 기술들은 컨트롤러를 든 상태에서 사용자의 손가락을 트래킹하고 손 제스처를 감지한다. 손 제스처들 중 핀치 제스처(엄지손가락과 다른 손가락이 서로 맞닿아 꼬집는 듯한 손동작)는 조그마한 움직임에도 큰 햅틱 변화를 내기 때문에 가상환경에서 버튼을 누르거나, 컨트롤 막대를 조절하고, 작은 가상 물체를 정교하게 움직이게 하며, 텍스트 입력을 하는 등의 많은 상황에서 유용하게 이용된다.
하지만 기존의 감지 기술들은 두 손가락의 터치 유무를 정밀하게 구분하는데 어려움이 있다. 빈번한 터치 구분 오류는 사용자들이 실패를 보상하기 위해 손가락을 평소보다 멀리 떨어뜨리거나 두 손가락을 세게 치도록 만들고, 그에따라 사용자는 상호작용 중 피로감을 느끼게 된다.
이번 논문은 전자기적으로 결합된 손과 안테나의 임피던스 변화를 이용하기 때문에, 기존의 핀치 제스처 감지 방식의 한계를 극복하고 정밀한 손가락의 터치 감지를 가능하게 한다. 두 손가락의 터치를 구분하는 원리는 다음과 같다. 사용자의 손을 안테나에 가까이 가져가면, 각각의 인덕터 성분으로 인해 안테나와 손가락의 임피던스가 결합된다. 두 손가락이 맞닿은지 혹은 떨어졌는지 여부에 따라 손가락의 전기용량 성분이 달라지고, 그에 따라 안테나의 반사 손실이 달라진다(그림1). 안테나에서 전파가 전송될 때 매질의 임피던스의 차이로 인해 일부는 반사되고 일부는 전송되는데, 손가락의 터치 여부에 따른 임피던스 변화에 의해 반사되는 전파의 양이 달라지기 때문에 반사손실의 변화를 측정할 수 있는 것이다.
연구팀은 프로토타입 컨트롤러를 개발(그림2)하여 그의 성능을 평가했다. 12명의 피실험자를 대상으로 한 실험에서 96.4%의 터치 구분 정확도를 확인했다. 또한, 가상블록을 옮기는 실제 가상환경 시나리오에서 낮은 오류율을 보였고, 실험참가자들은 민감하고 가벼운 상호작용이 가능했다고 응답했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다. (No.2020-0-00537, Development of 5G based low latency device – edge cloud interaction technology).
- 논문 관련 정보: https://daehwa.github.io/atatouch
2021.04.05
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국제의료기기·병원설비 전시회(KIMES 2021) 참가
우리 대학이 18일부터 22일까지 서울 삼성동 코엑스에서 4일간 열리는 국제의료기기·병원설비 전시회(이하, KIMES 2021)에 참가한다. KIMES 2021은 세계 선진 기업들의 창의적인 의료 기술이 집결, 소개되는 전시회인데 올해는 국내외 1200여 개 회사가 참가해, 첨단의료기기·병원설비·의료정보시스템·헬스케어·의료 관련 용품 등 3만여 종의 기술과 관련 제품을 선보인다.
KAIST는 10개의 독립 전시실 및 별도로 마련된 K-방역특별관에서 ʻ코로나대응 과학기술 뉴딜사업단ʼ이 연구 중인 한국형 방역패키지 기술 10종을 선보인다.
K-방역특별관에는 남택진 교수(산업디자인학과) 연구팀과 신성이엔지에서 공동으로 개발한 ʻ이동형 음압병동ʼ의 모듈이 전시된다. 이번 전시회에서는 전시회 관람객들이 ʻ이동형 음압병동ʼ을 직접 체험할 수 있도록 병동의 음압 기능을 실제로 가동시킬 예정이다.
KAIST 코로나대응 과학기술 뉴딜사업단은 이번 전시회에서 감염병 치료 현장에 투입된 의료 인력의 고충을 덜어주고 진단 과정을 최소화하는 기술을 위주로 공개된다.
우선 박형순 교수(기계공학과) 연구팀은 `찜통 방호복'의 단점을 대대적으로 개선한 `스마트 방호복 냉각 통기 시스템' 기술을 전시한다. 기존 제품군 대비 무게를 대폭 줄인 것과 동시에 냉각 기능을 추가한 것이 특징이다. 냉각기는 방호복 내부의 공기를 순환 및 냉각시키며, 호흡기 보호구는 필터링 된 외부 공기를 유입하는 방식으로 작동해 쾌적성 및 감염에 대한 안전성을 모두 확보했다.
나노마이크로기술을 이용한 초고속 분자진단시스템도 전시된다. 정기훈 교수(바이오및뇌공학과) 연구팀은 샘플 추출부터 결과까지 10분 이내 PCR(Polymerase Chain Reaction) 검사가 가능한 `실시간 광열 PCR 시스템'을 전시한다. 복잡하고 부피가 크며 측정 시간이 오래 걸리는 기존 기술의 한계를 극복해 현장 진단에 유용하게 활용될 것으로 기대되는 기술이다.
또 다른 진단 기술로는 예종철 교수(바이오및뇌공학과) 연구팀이 흉부 X-ray 영상을 기반으로 감염병을 신속하게 진단할 수 있는 인공지능 소프트웨어가 시연된다. 환자들의 흉부 X-ray 영상 데이터를 분석해 폐렴의 중증도 변화를 구별해내는 인공지능 소프트웨어다. 흉부 X-ray 결과만 가지고도 해당 환자가 코로나19 및 바이러스성 폐렴·박테리아성 폐렴·결핵·기타 질병·정상군 중 어느 범주에 속해있는지를 1분 이내 진단해 시각적인 정보로 제공하는 기술이다.
이와 함께 의료 현장에서 수시로 사용되는 다양한 의료기구들을 5분 안에 멸균할 수 있는 `플라즈마 멸균기'와 살균기가 포함된 `이동형 클리닉 모듈'도 출품된다. 최원호 교수(원자력및양자공학과)가 스타트업 기업인 플라즈맵과 공동으로 연구, 개발한 `의료용 저온 플라즈마 멸균기'다. 플라즈마란 고체-액체-기체의 상태를 넘어선 제4의 물질 상태라고 불리며 탁월한 살균 능력을 발휘한다. 최 교수팀의 멸균기와 이동형 클리닉 모듈은 고가의 대형 장비를 활용해 장시간 멸균하던 기존 기술의 단점을 혁신적으로 보완한 것이 특징이다.
이 밖에 기계공학과 김성수 교수팀과 박해원 교수팀이 각각 수동식 주들 것·음압 앰뷸런스 기술과 전동식 주들 것·음압 챔버 기술을 전시한다.
배상민 교수(산업디자인학과) 연구팀은 가족이 함께 사는 집에서 특정 구역을 자가격리 공간으로 만드는 `자가격리 키트'를 선보인다. 화장실이 딸린 방의 입구에 차단막을 부착해 문밖에 있는 가족들과 생활공간을 물리적으로 차단하는 방호 제품이다. 차단된 공간 내부 창문에는 음압기를 연결해 자가격리 기간 중 음압 환경을 유지하면 바이러스의 유출 가능성을 최소화하고 호흡기를 통한 2차 감염을 예방할 수 있다.
김형수 교수(기계공학과) 연구팀은 바이러스 등의 오염원들을 효과적 포집해 정화할 수 있는 `이동형 싸이클론 음압 펌프' 기술을 공개한다. 주변에 비해 공기의 압력이 낮은 음압 공간은 공기가 밖으로 흘러나가지 않아 병원균과 바이러스의 이동을 막는 역할을 한다. 김 교수팀의 음압 기술은 밀폐된 공간 안에서 공기 흐름의 방향성을 생성하도록 설계됐다. 이를 활용해 오염원을 집중적으로 흡입해 정화하고 특정 공간의 음압 환경 유지하는 것으로 호흡기 질환 바이러스 확산 예방할 수 있는 기술이다.
특히 작년 공개돼 많은 관심을 받았던 김일두 교수(신소재공학과) 연구팀은 반투명·생분해성·항바이러스 필터 개발 성과와 서브 마이크론 섬유(0.15~0.5μm 직경) 제조 설비를 전시한다. 김 교수 연구팀이 개발한 반복 사용이 가능한 비말 차단 필터는 KC 마스크 인증 성능 합격 판정을 받았다. 식품의약품안전처(식약처)에 보건용 마스크 허가를 신청한 후 현재 보완 시험을 진행 중이다. 빠르면 올 4월 중에는 패션 마스크 용도로 시판하기 위해 준비 중이다.
우리 대학 ʻ코로나대응 과학기술 뉴딜사업단ʼ은 작년 7월 과학기술정보통신부의 지원을 받아 출범했다. 과학기술로 감염병 위기를 극복하고 항바이러스 신산업 창출을 통해 경제 발전에 이바지하기 위해 만들어졌다. 3월 현재 사업단에는 우리 대학 교수와 연구원·학생 등 464명에 달하는 내부 구성원과 기업·병원·연구소 소속의 인원 503명이 참여하고 있다.이광형 총장은 18일 오후 전시장을 방문해 "전시 시제품이 방역 현장에 실질적인 도움을 제공할 수 있도록 관련 기술의 실증·고도화를 적극 추진해 달라ˮ라고 당부하며 연구진을 격려할 예정이다.
2021.03.17
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전산학부 강민석 교수팀, GSMA(세계이동통신사업자협회)의 모바일 보안 명예의 전당에 이름 올려
우리 대학 전산학부 강민석 교수팀이 발견한 4G/5G 이동통신시스템의 보안 취약점이 GSMA(세계이동통신사업자협회)의 취약점 공개 프로그램(CVD)에 의해 공식적으로 인증받고 (CVD-2020-0040) 모바일 보안 명예의 전당(Mobile Security Hall of Fame)에 이름을 올렸다. (GSMA 홈페이지: https://www.gsma.com/security/gsma-mobile-security-hall-of-fame/)
GSMA(세계이동통신사업자협회)는 1987년 결성된 전세계 이동통신사업자 및 핸드폰 제조 공급업체들의 모임으로 700여 이동통신사업자와 200여 장비 및 핸드폰 제조업체들이 참여하고 있는 이동통신사업자 협회다.
GSMA 보안 취약점 공개 프로그램에 의한 인증은 우리나라 연구 기관으로는 최초의 성과다.
이번에 공개된 보안 취약점은 4G/5G 사용자의 실시간 모바일 데이터 사용 관련 정보를 의도치 않게 공격자에게 노출시키는 시스템 부채널(side channel) 결점으로, 강 교수 연구팀에 의해 최초로 발견됐다. 해당 취약점은 모바일 데이터를 사용중인 이용자의 실내외 이동경로를 높은 정확도로 추정하는 공격을 가능케 해 주의가 요구된다.
관련 보안 취약점을 이용한 모바일 이용자 이동경로 추적 공격은 컴퓨터 보안 최고 권위 학회중 하나인 Usenix Security 2021에서 내년 8월에 발표될 예정이며 논문 본문은 다음의 학회 홈페이지에서 확인 가능하다(https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity21/presentation/lakshmanan). 연구는 강민석 교수의 박사지도학생 Nitya Lakshmanan (National University of Singapore 재학 박사과정 4년차)과 Mun Choon Chan, Jun Han 교수 (National University of Singapore) 등과의 협업으로 수행됐다.
2020.11.23
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