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KAIST 바이오 헬스케어 국제 심포지엄 개최
우리 대학은 사노피·노바티스 등 글로벌 제약회사가 참여하는 ‘KAIST 바이오 헬스케어 국제 심포지엄’을 13일 서울 코엑스에서 개최한다.
우리 대학 창업원(원장 배현민)이 바이오·헬스케어 창업 기업을 지원하기 위해 마련한 자리로 투자유치, 글로벌 사업협력, 네트워크 확장 등을 위한 기회를 제공한다.특히, 글로벌 빅파머의 기조연설과 머크사의 기업 주도형 벤처캐피탈(CVC)인 M벤처스에서 투자 관련 특별강연을 진행한다. 브라이언 브롱크(Brian Bronk) 사노피 글로벌 사업개발 책임자는 ‘환자에게 혁신을 제공하기 위한 사노피의 제품, 연구단계 프로젝트, 파트너십’을 주제로 연설한다. 이어, 도미닉 에리스만(Dominic Ehrismann) 노바티스 면역 부문 연구 책임자가 ‘글로벌 제약회사 노바티스의 신약 탐색 전략 및 프로세스’를 주제로 세계 시장의 신약 개발 동향을 공유한다. 올리버 하딕(Oliver Hardick) M벤처스 사내창업가는 ‘벤처캐피털이 지원하는 스타트업이 가치를 구축하고 극대화하기 위한 주요 조건’을 주제로 특별 강연한다.
해외연사들은 이어지는 패널 토론에도 참여해 바이오·헬스케어 스타트업의 글로벌 투자유치를 위한 전략과 기업가치 상승 방안을 논의할 예정이다.또한, ▴뉴로토브 ▴스파이더코어 ▴큐피크바이오 ▴㈜큐롬바이오사이언스 ▴위버케어 ▴파로노스바이오사이언스 ▴히츠 등 총 7개 바이오·헬스케어 스타트업이 기업설명회(IR Pitching)를 개최한다.이와 함께, 실질적인 투자 협의와 글로벌 사업 협력의 계기를 마련하기 위해 바이오·헬스케어 스타트업과 국내·외 투자자들의 1:1 미팅과 네트워킹 시간도 마련된다.
배현민 창업원장은 “KAIST의 스타트업들이 이번 심포지엄을 계기로 글로벌 제약 기업 및 투자사와 협력 방안을 모색하고 기업가치를 높일 수 있는 다양한 통찰을 얻게 되길 바란다“라고 밝혔다.우리 대학 창업원이 주관하고 충북창조경제혁신센터가 후원하는 이번 행사는 KDB산업은행이 주최하는 넥스트라이즈2024와 협력해 진행된다. 또한, 창업원 유튜브 채널에서 13일 오후 1시부터 실시간으로 시청할 수 있다.
2024.06.12
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맹성현 명예교수, 『AGI 시대와 인간의 미래』 출간
우리 대학 맹성현 전산학부 명예교수가 『AGI 시대와 인간의 미래』를 이달 출간했다. 지난 30여 년간 자연언어처리, 텍스트마이닝, 정보검색 분야를 연구해온 석학이자 디지털인문사회과학센터 초대 센터장으로서 다양한 융합 연구를 시도해온 맹 교수는 챗GPT 이후의 삶을 날카롭게 통찰해 인간과 AI가 공존하고 동시에 AGI 시대까지 공진화할 수 있는 전략을 이 책에 담았다. *AGI(Artificial General Intelligence): 범용인공지능, 즉 사람과 같거나 그 이상의 지능을 구현하는 AI
오픈AI, 구글 딥마인드, 앤트로픽, 엔비디아 등 업계에서 가장 활발하게 인공지능을 연구 중인 글로벌 기업들은 2028년까지 AGI에 도달할 수 있다는 견해를 공개적으로 밝혀왔다. 이러한 시대적 흐름 속에서 맹 교수는 '10년 후 우리의 삶은 어떻게 달라질까?', '우리 일자리 생태계는 어떻게 바뀌어 있을까?', 'MZ세대는 새로운 시대의 일자리에 어떻게 적응해야 할까?', '현재의 교육 시스템과 문화를 따라간다면 미래 세대는 어떻게 될 것인가?'와 같은 실존적인 질문을 바탕으로 우리 사회가 그 답을 찾아 나갈 준비가 되어 있는지 짚어본다.맹 교수는 크게 세 부분으로 책을 구성했다. ▴챗GPT와 '생성형 AI' 기술에 대한 최소한의 이해를 돕고자 일반인들의 눈높이 언어로 핵심을 설명하여 그 여파와 향후 발전 방향을 가늠하는 1장과 2장 ▴챗GPT로 촉발된 '제2의 인지혁명'의 의미를 역사적 관점에서 다루면서 AI가 가져다주는 기회 요소와 실존적, 잠재적 위험 요소들을 대조해보는 3장과 4장 ▴인간지능과 인공지능의 공통점과 근본적 차이점을 비교하여 '생성형 AI'의 현주소와 한계를 정리함과 동시에 인간이 가지고 있는 고유 본성을 짚어보는 5장 ▴AGI 시대를 맞이해야 하는 미래 세대가 공존의 방식과 더불어 키워야 할 필수로 갖춰야 할 능력과 ‘신인류’를 위해 필요한 교육 전환의 방향을 제시하는 6장 등이다. 이를 통해, 전공자가 아니더라도 누구나 쉽게 이해할 수 있는 인공지능의 기술적 해설과 인문학적·사회학적 담론을 아우르며, 더 나아가 AGI 시대에 인간이 나아가야 할 방향을 제언했다.
이광형 총장은 "빠르게 다가오고 있는 AGI 시대를 실존적 관점에서 맞이하라고 강력하게 권하면서 인간의 미래가 인공지능과의 공존에 달려 있음을 일깨워주는 생존 지침서"라고 강조하며, "공학자인 저자의 이런 통찰력은 융합과 인문·사회학에 대한 열정으로부터 왔다"라고 추천사를 남겼다. '인간 능력의 다양성에 대한 이해'가 AGI 시대를 준비하기 위한 핵심 화두라고 설명하는 맹성현 교수는 "인간과 AI의 공통점과 차이를 명확히 인지하고 차별화하여 인간다움을 극대화하는 것이 앞으로 인간과 AI가 적절히 공존하는 사회를 만들 수 있는 유일한 길이라고 믿는다"라고 당부했다.
2024.06.04
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KAIST, 케냐과학기술원 및 국제백신연구소와 협력협정 체결
우리 대학이 케냐과학기술원 이사회(의장 임마뉴엘 무티쟈) 및 국제백신연구소(사무총장 제롬 김, International Vaccine Institute, 이하 IVI)와 상호 협력을 위한 두 건의 양해각서(MOU)를 4일 체결했다.
케냐과학기술원(Kenya-AIST)은 우리 대학을 벤치마킹해 아프리카의 실리콘밸리라 불리는 콘자혁신도시(Konza Technopolis)에 건립 중인 과학기술 중심 고등교육기관이다.
우리 대학과 케냐과학기술원 이사회가 체결한 이날 업무협약을 토대로 2025년 케냐과학기술원 개교 후 성공적인 안착과 중장기 비전 달성을 위해 협력한다.
기후 위기, 디지털전환, 에너지전환 등 국제사회의 난제와 식량·물 위기, 산업화 등 케냐를 비롯한 글로벌 사우스(북반구 저위도나 남반구에 위치한 개발도상국과 신흥국)가 당면한 문제를 해결하기 위한 공동연구를 추진할 계획이다.
또한, 코로나 이후 확산된 비대면 수업을 활용한 공동 강의 및 지도, 단기 학생 및 교직원 현장 연수 등 양교 구성원들의 활발한 교류도 구상하고 있다.
케냐과학기술원은 우리 정부 유상차관인 한국수출입은행 대외경제협력기금(EDCF)으로 설립이 추진됐다. 2015년 타당성 조사를 완료하고 2019년부터 캠퍼스 건설을 시작해 연내 완공을 앞두고 있다. 기계 및 원자력공학과, 전기 및 전자공학과 등 6개를 초기 설립학과로 설치해 대학원 과정을 운영할 예정이다.
케냐과학기술원의 주무부처인 정보통신디지털부는 한국이 과학기술을 바탕으로 산업화와 정보화에 성공한 사례를 벤치마킹하기 위해 콘자혁신도시 디지털미디어시티 설립도 추진 중이다.
같은 날, 우리 대학-IVI-케냐과학기술원의 3자 업무협약도 체결됐다. 지난해 11월 우리 대학이 IVI와 체결한 MOU의 구체적인 후속 조치로 백신 개발 및 아프리카 국가의 보건의료 발전을 위한 다방면의 협력이 이어질 예정이다.
특히, 한국의 지원으로 새롭게 출범하는 케냐과학기술원을 중심으로 아프리카에 맞는 백신의 개발과 임상 연구 확대, 백신 현지 생산을 위한 노력을 추진할 계획이다.
IVI는 올해 하반기 아프리카 대륙 최초의 'IVI 국가사무소(country office)'를 케냐에 개소하기 위해 준비 중이다. 이 사무소는 IVI의 '아프리카의 포괄적 백신역량 강화 사업단(AVEC Africa)' 사무소를 겸하게 되어 백신 개발 및 현지 생산을 위한 노력과 시너지를 이룰 수 있을 것으로 기대하고 있다.이와 함께, 아프리카 지역의 보건의료 및 백신 전문인력 양성을 위한 교육을 확대한다. 케냐과학기술원의 교수요원 및 교육과정 개발을 지원하고 연구원·학생 교류와 인턴십 프로그램 개발, 케냐 및 아프리카 지역의 보건의료 및 백신 분야 종사자들의 교육훈련도 함께 진행할 예정이다. 전염병혁신연합(CEPI) 등 글로벌 펀딩 기관과의 협력을 확대해 연구 자금을 확보하기 위한 위한 공동의 노력도 이어갈 계획이다.
4일부터 이틀간 열리는 ‘한-아프리카 정상회의’에 맞춰 KAIST 도곡캠퍼스에서 진행된 체결식에는 김경수 대외부총장, 한승헌 국제개발사업단장, 케냐과학기술원 컨설팅 사업 김소영 책임교수·이강호 자문 교수, 박태정 문술미래전략대학원교수, 이정석 의과학대학원 교수 등이 참석했다.
이와 함께, 임마뉴엘 무티쟈(Emmanuel Mutisya) 이사장, 제니퍼 하마시(Jennifer Khamasi) 케냐과학기술원 교무처장 대행, 아이비 케이타니(Ivy Keitany) 정보통신디지털부 케냐과기원 사업책임자 등 케냐과학기술원 이사회 관계자와 제롬 김 사무총장, 송만기 과학 담당 사무차장, 한경택 정부협력 및 공보담당 사무차장 등 IVI 관계자가 참석했다.김경수 KAIST 대외부총장은 "KAIST를 벤치마킹해 해외에 최초로 건립되는 학교인 만큼 케냐과학기술원의 성공이 매우 중요하며, 설립 초기부터 IVI와 같은 국제기구와 연대·협력하는 노력이 조기 안착에 도움이 될 뿐만 아니라 국제사회에 세 기관이 공동으로 기여함으로써 과학기술 다자협력의 모범사례를 창출할 것으로 기대한다"라고 밝혔다.
2024.06.04
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이창섭 학부생, 신소재공학과에 1천80만 원 기부
우리 대학 신소재공학과에 재학 중인 이창섭 학부생이 지난달 30일 1천 80만 원의 발전기금을 소속 학과에 기부했다. "과대표와 학생회장을 역임하며 학과에 대한 애정으로 기부를 결심했다"는 이창섭 학생은 "재학생의 기부 소식이 교수님들이나 동문 선배님들께 알려져 더 많은 기부금 유치로 이어졌으면 좋겠다"라는 바람도 함께 전했다. 이창섭 학생의 기부금은 신소재공학과가 추진 중인 인공지능 기반의 소재연구소인 'MRL KAIST' 신축을 위해 사용될 예정이다.
유년기부터 부모님의 영향을 받아 10년 넘게 구호단체에 기부를 해왔다는 이창섭 학생은 우리 대학에 입학한 뒤 새내기 시절부터 학교를 위한 정기기부를 실천하고 있다.
“제가 한 달에 내는 3만 원은 우리 대학 학생들의 평균적인 과외 시급인데, 한 달 중 한 시간 정도를 KAIST를 위해 투자하고 싶었다”라고 말했다. 또한, 개인적인 정기기부에서 그치지 않고 '학생들이 직접 기금을 모아 학생들의 삶에 가장 필요한 곳, 가장 개선이 시급한 곳에 쓸 수 있다면 학생들의 애교심과 주인의식이 높아질 것'이라는 제안을 학교 측에 전달해 동아리 설립까지 추진했다. KAIST와 Donation을 합친 '카이네이션'이란 이름의 기부 동아리를 만들고 크고 작은 이벤트를 열어 학교와 지역사회에 기부하는 문화를 전파하는 중이다.
이창섭 학생은 "신소재공학과는 학생을 세계 최고의 재료공학자로 길러주는 요람 같은 곳인 만큼 재학생들이 학과 발전을 위해 나중이 아닌 지금부터 조금씩 기부를 시작한다면, 학과와 나의 가치가 함께 올라가는 밑거름이 될 것"이라고 강조했다.
학부 4학년에 재학 중인 이창섭 학생은 "대학원에 진학해 인공지능으로 신소재를 발굴하고, 시뮬레이션으로 그 성능을 예측하며, 로봇이 24시간 실제 합성 실험을 하는 시스템을 구축하고 싶다"라는 포부를 밝히고 "인류가 필요로 하는 에너지 소재·친환경 고효율 촉매 등을 빠르게 만들어 내는 과학자가 되고 싶다"라고 덧붙였다.
이와 함께 "소재를 개발하는 회사를 창업하고 사업가로도 성공해 내가 좋아하고 사랑하는 학과와 학교에 1,000억 원을 기부하는 사람이 되고 싶다는 꿈도 있다"라고 밝혔다.
신병하 신소재공학과장은 "학부생이 거액을 학과에 기부해 줘서 깜짝 놀랐다"라며, "이창섭 학생의 실천이 가져다준 감동이 더 큰 기부의 물꼬를 트는 시작점이 되길 바라며, 모교를 아끼고 도와주는 분들에 보답하고자 학과 구성원 모두가 더욱 노력하겠다"라고 말했다. 한편, 우리 대학 신소재공학과는 '2024년 QS 세계대학평가 전공별 순위'에서 각각 세계 21위와 국내 1위를 차지했다.
2024.05.27
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KAIST 연구자들의 축제, 2024 리서치데이 개최
우리 대학이 '2024년 KAIST 리서치데이(Research Day)'를 21일 대전 본원 학술문화관(E9)에서 개최했다.
2016년부터 매년 개최하고 있는 'KAIST 리서치데이'는 탁월한 성과를 배출한 연구자를 포상하고 우수 연구성과를 공유해 연구개발(R&D) 정보를 교류하는 자리다.
최고 연구상인 '연구대상'은 방효충(항공우주공학과) 교수가 수상했다. 방 교수는 2001년 부임 이래 다양한 형태의 자율화 드론과 인공위성 자세제어기술을 연구해 왔다. 이를 통해, 초소형위성을 세 차례 우주로 발사하는 데 성공하고, 항공우주 연구와 교육을 선도한 업적을 높이 평가받았다.
이날 행사에서 방 교수는 수상을 기념해 '소형 드론의 자율화와 인공위성 유도․항법․제어 시스템 연구'를 주제로 강연한다. 소형 드론 기반의 자율 비행과 인공지능 기술을 결합한 자율화 연구가 민간 및 국방 분야에 적용된 사례와 초소형위성 시스템의 기술 자립화를 위한 연구 활동을 소개할 예정이다.방 교수는 "지난 10여 년간 항공우주의 핵심 기술 분야인 자율화 드론과 인공위성 제어 및 시스템을 연구해 국방기술과 국내 항공우주 기술 저변 확대에 기여하고 우수한 연구인력을 양성한 것에 큰 자부심을 느끼게 됐다"라고 수상 소감을 밝혔다.
이와 함께, 이재우(생명화학공학과), 김주영(전기및전자공학부) 교수가 각각 '연구상'을 수상한다. 리섕(Sheng Li, 생명화학공학과) 교수가 '특별연구상'을 받으며, 최준균(전기및전자공학부) 교수가 '이노베이션상' 수상자로 선정됐다.
정재웅(전기및전자공학부)·정원일(의과학대학원) 교수는 한 팀으로 ‘융합 연구상’을 받는다. ‘국제공동연구상’은 정희태(생명화학공학과) 교수, '현우 KAIST 학술상'은 오원석(경영공학부) 교수, 'QAIST 창의도전연구상'은 백윤정(화학과) 교수가 수상한다.
'KAIST 2023년 대표 R&D 연구성과 10선'도 소개된다. 심흥선(물리학과)·임미희(화학과)·주영석(의과학대학원)·박해원(기계공학과)·박종철(전산학부)·강이연(산업디자인학과)·조힘찬(신소재공학과)·제임스손(김재철AI대학원)·김형준(문술미래전략대학원)·인공위성연구소 연구팀 등이 지난 한 해를 대표하는 우수 연구를 수행한 것으로 평가받았다.
특히, KAIST 인공위성연구소는 주·야간 및 기상 조건과 관계없이 지표 관측이 가능한 영상레이다 위성을 개발해 교원 연구팀이 아닌 교내 연구조직 중심 연구팀 중 처음으로 대표 연구성과에 이름을 올렸다.
또한, 올해는 'KAIST 14대 미래선도기술'이 포상 분야로 추가됐다. 12대 국가전략기술에 탄소중립과 국방 기술까지 더한 총 14개 연구 분야로 산업적, 사회·경제적으로 탁월한 성과를 창출한 대표 연구성과들이 해당한다.
▴반도체·디스플레이 분야 최양규·최성율·최신현(전기및전자공학부), 김경민(신소재공학과) ▴이차전지 분야 김희탁(생명화학공학과) ▴첨단모빌리티 분야 이동만(전산학부) ▴차세대 원자력 분야 김용희(원자력및양자공학과) ▴첨단바이오 이상엽(생명화학공학과) ▴우주항공·해양 분야 강경인(인공위성연구소) ▴수소 분야 배중면(기계공학과), 신동혁(항공우주공학과) ▴사이버보안 분야 강민석(전산학부) ▴인공지능 분야 안성진(전산학부) ▴차세대통신 분야 김성민(전기및전자공학부) ▴첨단로봇·제조 분야 공경철(기계공학과) ▴양자 분야 안재욱(물리학과) ▴탄소중립 분야 김형준(문술미래전략대학원) ▴국방 분야 심현철(전기및전자공학부) 등 교원과 연구원을 포함한 총 18명이 수상자로 선정됐다. 조병관 연구처장은 "우수한 성과를 거둔 연구자들이 한자리에 모여 도전적이고 혁신적인 다양한 아이디어를 공유하는 오늘의 교류가 글로벌 과학기술을 선도하는 또 다른 연구의 시작점이 되길 바란다"라고 말했다.
2024.05.21
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경영공학부 오원석 교수, 현우 KAIST 학술상 수상
우리 대학 경영공학부 오원석 교수가 KAIST가 주관하고 현우문화재단(이사장 곽수일, 서울대학교 경영대학 명예교수)이 후원하는 `현우 KAIST 학술상' 수상자로 선정됐다고 21일 밝혔다. 시상식은 21일 오전 10시 학술문화관 정근모 홀에서 개최된다.
올해로 4회째 시행되는 `현우 KAIST 학술상'은 현우문화재단 곽수일 이사장이 KAIST에서 우수한 학술적 업적을 남긴 학자들을 매년 포상하고자 기부한 재원을 통해 제정된 상이다.
우리 대학은 현우재단 선정위원과 KAIST 교원 포상 추천위원회의 엄격한 심사를 거쳐 KAIST를 대표할 수 있는 탁월한 학술 업적을 이룬 교원을 매년 1명 선정해 상패와 포상금 1,000만원을 시상하고 있다.
올해의 수상자로 선정된 오 교수는 2024년 1월부로 경영공학부 학부장을 역임하고 있으며, 정보 시스템(Information systems), 마케팅(marketing), 운영관리(operation management) 등 경영학 내 여러 분야를 융합하는 연구를 하고 있다. 특히 IT나 AI 기술을 활용해 사람들의 건강/보건 증진, 합리적인 의사결정 등을 유도할 수 있는 실증적 방안과 정책적 시사점에 중점을 둔 연구를 주로 수행하고 있는 학자다.
대표적인 사례로서 비만 관리와 치료를 받는 사람들의 자기조절 의지력(self-control) 변화를 모바일 입력 데이터를 통해 계량적으로 분석 예측해 의지력 결핍으로 인한 다이어트 실패에 효과적인 비만 치료 방법을 제시했으며, 또한 AI 기반 스마트 스피커의 음성 기술(voice technology)이 사용자들의 합리적 의사결정과 정보취득에 어떤 영향을 주는지를 연구하였고 이를 바탕으로 효과적인 음성 기술 개발 및 활용 방안에 유용한 시사점을 제시했다.
이러한 연구들은 캘리포니아대학교(University of California), 노틀담 대학교 (University of Notre Dame) 난양공과대학교(Nanyang Technological University) 등 해외 우수대학 연구자들은 물론, 국내 대기업과의 긴밀한 공조로 이뤄졌으며, 이러한 연구를 바탕으로 2023년 1년 동안 정보시스템 연구(Information Systems Research), MIS 쿼터리(MIS Quarterly Management), 생산 및 운영 관리(Production and Operations Management) 등 경영 분야에서 국제적으로 최상위(S급)에 해당하는 저널에 총 5편의 논문을 게재하는 특출한 성과를 거뒀다.
상을 받게 된 오원석 교수는 “최근 큰 사회적 변화를 주도하고 있는 IT와 인공지능 관련 연구로 뜻깊은 상을 받게 되어서 영광이고, 최신 IT/AI 기술을 연구하는 학계와 기업에도 국내외적으로 많이 활용될 수 있어 감회가 깊다”며, “앞으로도 후속 연구자들에게 영감을 주며 사회에 긍정적인 영향을 줄 수 있는 임팩트 있는 연구 결과물들을 만들 수 있도록 노력하겠다”고 향후 포부를 밝혔다.
2024.05.21
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김재철AI대학원, AI 기술설명회 2024 개최
우리 대학 김재철AI대학원(원장 정송)은 지난 5월 2일(목) 서울 COEX에서 ‘KAIST 김재철AI대학원 AI기술설명회 2024’(공동주최: 성남산업진흥원, 서울특별시)를 열었다. 본 행사는 KAIST 김재철AI대학원에서 연구개발 중인 최신 AI기술을 일반 참관객 및 산업계 종사자에게 홍보하여 AI기술 확산에 기여하기 위해 마련됐다. 이번 설명회에는 약 650여명이 참석하여 KAIST에서 연구 중인 AI기술에 대한 큰 관심을 확인할 수 있었다.
오전 프로그램으로는 최근 관심이 높은 AI기술 분야에 대한 초청 강연을 진행했다. 최근 산업계의 주요 관심사인 ‘기업용 대형언어모델(LLM) 도입과 활용 전략’을 주제로 장동인 교수(KAIST 김재철AI대학원)가 강연했고, ‘AI와 로봇의 만남: 로봇러닝의 현재와 미래’라는 제목으로 임재환 교수(KAIST 김재철AI대학원)가 로봇러닝 분야의 연구동향과 성과를 설명했다. 이어서 문성은 리더(네이버 클라우드)가 헬스케어AI 기술동향에 대해 발표했으며, 해당 강연에는 카이스트-네이버 초창의 AI 연구센터(Hyper-Creative AI Research Center)에서 수행한 헬스케어AI 관련 공동연구 내용도 소개됐다.
오후 세션에서는 김재철AI대학원의 각 연구실이 보유한 다양한 AI 분야 기술과 최신 연구성과 발표가 이어졌다. 보유기술 소개 1부에서는 LLM, 딥러닝 알고리즘, 로봇 분야에 대한 기술발표가 있었다. ▲생성형 AI 평가 기술(서민준 교수, KAIST 김재철AI대학원, 이하 발표자 소속 동일) ▲데이터/자원 효율적 언어모델 선호 최적화 알고리즘(홍지우 연구원, James Thorne 교수) ▲생성형 언어모델을 사용한 정형 데이터 오버샘플링 기법(양준용 연구원, 양은호 교수) ▲대규모 딥러닝 모델을 위한 베이지안 딥러닝 기법(김현수 연구원, 이주호 교수) ▲로봇에게 물체 조작과 인지 능력 부여하기(김범준 교수) ▲병렬 디코딩을 활용한 자기회귀 언어모델의 빠르고 강건한 조기 추론 프레임워크(배상민 연구원, 윤세영 교수) 등이 소개되었다.
보유기술 소개 2부에서는 ▲실제 환경에서 사실적인 가상 착용을 위한 디퓨전 모델 개선(최이솔 연구원, 신진우 교수) ▲컴퓨터 비전 분야 영상 합성 및 변환 기술(황성원 연구원, 주재걸 교수) ▲전자건강기록 및 흉부 엑스레이 데이터베이스에 대한 멀티모달 질의응답 기술(배성수 연구원, 최윤재 교수) ▲딥러닝 모델이 학습한 특징 이해를 통한 AI 의사결정 설명기술(권다희 연구원, 최재식 교수) ▲안드로이드 모바일 기기 제어 에이전트의 다양한 기기 환경에서의 벤치마킹 연구(이주용 연구원, 이기민 교수) 등 컴퓨터 비전, 헬스케어 AI, 설명가능 인공지능(XAI) 및 에이전트 분야에 대한 최신 기술 소개 및 시연이 있었다.
본 기술설명회를 주관한 김재철AI대학원 정송 원장은 “AI엑스포에 참가한 일반대중과 산업계 종사자들에게 우리 대학원이 보유한 글로벌 수준의 최신 AI기술을 널리 알려 국내 기업들이 AI 기반 혁신을 추진하는 데에 앞장서겠다.”고 밝혔다.
행사 종료 후 김재철AI대학원이 보유한 기술에 대한 기술이전이나 공동연구에 관심이 있는 기업들은 KAIST 성남연구센터를 통해 기술상담 신청을 할 수 있다.
2024.05.10
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KAIST 첨단 연구의 체험·전시·제품을 짜릿하게 만나다
우리 대학이 4월 과학의 달을 맞아 첨단 연구성과를 체험형 전시 프로그램으로 구성해 시민과 소통에 나선다. 25일부터 28일까지 4일간 대전 엑스포 시민광장 및 과학공원 일대에서 열리는 '2024 대한민국 과학축제 & 과학기술대전'에 6개 연구팀 및 3개 창업기업이 참여해 기술을 선보인다. '과학 실험실' 구역에서는 수면·퍼스널 컬러·뇌구조 분야의 연구진이 체험형 전시로 관람객을 맞는다. 석현정 산업디자인학과 교수 연구팀은 인공지능 기반 퍼스널컬러 진단 서비스를 제공하는 '나의 퍼스널 컬러 찾기(The Authentic Color Play)' 부스를 설치한다. 방문객들은 현장에서 피부색 자동 측정 기술을 직접 체험해보고 개인 피부에 최적화된 색상을 추천받을 수 있다. 김재경 수리과학과 교수 연구팀은 방문객이 양질의 수면을 하고 있는지 3분 만에 알아볼 수 있는 '슬립스(SLEEPS)' 프로그램을 운영한다. 머신러닝 기반의 수면장애 예측 알고리즘을 활용해 간단한 설문과 신체 측정만으로 수면장애 위험도를 계산해보는 체험이다. 검사 결과를 바탕으로 수면장애 위험도를 낮출 수 있는 생활 습관도 함께 알아볼 수 있다. 최민이 뇌인지과학과 교수 연구팀은 '미니 브레인' 체험을 진행한다. 가상현실(VR) 프로그램을 이용해 뇌의 주요 부위들을 해체·조립하며 뇌의 구조를 학습할 수 있다. 또한, 주요 기능과 역할이 다른 뇌 모형의 각 부분을 색칠로 구분하고 스티커를 붙이는 ‘뇌 컬러링’과 세포로부터 미니 브레인이 생겨나는 과정을 시뮬레이션 한 동영상도 관람할 수 있다.
국가 12대 전략기술 성과를 모아놓은 '과학 뮤지엄' 구역에서는 첨단바이오·첨단로봇제조·첨단모빌리티 분야의 연구성과를 전시한다.
조병관 공학생물학대학원 교수 연구팀은 '합성생물학 기반 CO2-to-바이오소재 전환 미생물 세포공장 기술'을 전시한다. 쓰레기 매립 가스, 산업 부생가스 등 환경 오염의 주요 원인인 온실가스를 미생물에 흡수시킨 뒤, 합성생물학을 기반으로 하는 유전적 개량기술을 적용해 다양한 바이오소재로 전환할 수 있는 고효율 생체촉매 개발 기술이다.
박해원 기계공학과 교수 연구팀은 험지탐사용 4족보행 로봇인 '하운드(HOUND)'를 공개한다. 하운드는 시각 및 촉각 센서의 도움 없이도 계단이나 험지 같은 비정형 장애물 환경에서도 안정적인 동작이 가능한 로봇이다. 실내 최대 속도 6.5m/s까지 낼 수 있으며, 100m를 19.87초 주파한 기네스 기록도 가지고 있다. 하운드는 축제 기간 내내 행사 현장을 활보하며 방문객을 맞을 예정이다.
장기태 조천식모빌리티 대학원 교수 연구팀은 '디젤 트럭 개조용 박(薄)형 모터' 기술을 선보인다. 택배차량용 디젤 트럭을 하이브리드 방식으로 개조하는 기술이다. 기존 디젤 차량에 모터를 추가해 저속 주행에는 모터를 사용하고 고속 주행에는 기존 엔진을 활용하는 방식이다. 정차와 가속이 잦은 국내 택배 차량에 이 기술을 도입할 경우 연비와 미세먼지를 동시에 저감할 수 있어 국토교통부 우수물류신기술 1호로도 지정된 바 있다. 이 밖에도 KAIST 혁신 창업기업의 기술도 전시된다. 화학과 창업기업 '폴리페놀팩토리(대표 이해신)'는 폴리페놀 기술을 활용해 탈모의 진행을 완화하고 모발의 풍성함을 더해주는 '그래비티' 샴푸를 소개한다. 연구팀이 개발한 특허 성분이 샴푸 과정에서 순간적인 보호막을 만들어 모발을 보호하는 동시에 가늘어진 모발을 힘 있게 잡아주는 원리다. 부스 방문객에게는 기술을 체험할 수 있는 시제품을 선착순으로 제공할 예정이다.
기계공학과 창업기업 '㈜A2US(대표 이승섭)'는 ‘마법의 전기 물방울(Magic Electro Water droplets)' 기술을 사용해 세계 최초로 개발한 제품을 선보인다. 인체에는 해가 없으면서도 공기 중의 유기물과 세균 등을 없애는 천연물질인 '하이드록실 라디칼'을 포함한 물방울을 만들어내는 가습기 '뮤(MEW, Magic Electro Water droplets)'다. 미세한 노즐에 전기를 가해 만들어진 이 물방울을 분무하면 공기 중의 유해물질과 냄새를 제거할 수 있어 가습과 공기정화 기능이 동시에 가능하다.
문화기술대학원 창업기업 '㈜카이(대표 김범기)'는 '밍글 AI(Mingle AI)'을 전시한다. 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 유형의 데이터를 입력하면 3차원의 아바타나 오브젝트를 만들어주는 생성형 인공지능 툴이다. 전문 지식이 없는 일반 사용자도 손쉽게 디지털 휴먼을 제작할 수 있으며, 게임·엔터테인먼트·소셜미디어 등의 분야에서 활용할 수 있다.이광형 KAIST 총장은 "대중과 눈높이를 맞춘 체험 프로그램을 구성해 KAIST의 우수한 기술을 시민과 공유할 수 있어 뜻깊게 생각한다"라고 전했다. 이어, 이 총장은 "우수한 성과와 함께 과학기술로 사회 문제를 해결하기 위해 매진하는 연구자들의 노력과 진심이 함께 전달될 수 있는 자리가 되길 기대한다"라고 덧붙였다.
2024.04.25
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유럽 미술 300년을 만나다: KAIST 미술관 특별전
우리 대학이 유럽 미술사의 300년을 담은 ＜르네상스에서 초현실주의까지＞ 특별전을 서울캠퍼스 경영대학 SUPEX경영관 2층에서 25일 개막한다.
유로 오스트리아 아츠(EURO AUSTRIA ARTS) 대표인 김진수 연세대학교 명예교수가 기증해 우리 대학이 소장하고 있는 유화 작품 6점을 포함한 그림 94점과 조각작품 4점이 전시된다.
이번 전시는 오스트리아를 중심으로 이탈리아, 독일 등 유럽 미술의 다양한 흐름과 시대적 배경을 존중하고 포용하는 메시지를 전달하기 위해 기획됐다.
유럽 미술의 큰 별인 알브레히트 뒤러, 구스타프 클림트, 파블로 피카소, 마르크 샤갈, 호안 미로를 비롯해 자신의 길을 묵묵히 걸으며 빛내 온 여류화가를 포함한 수많은 작가의 작품을 통해 시대별 화풍의 변모를 엿볼 수 있는 구성으로 전시된다.
▴르네상스의 다양한 면모 ▴자연과 인간의 소통 ▴여류 화가들의 시도 ▴파블로 피카소, 마르크 샤갈의 작품을 통해 바라본 유럽 예술의 다양성과 혁신을 포함해 총 8개 섹션으로 나눠 시대별, 주제별로 주목할 만한 작품을 선보인다.
석현정 미술관장은 "이번 전시는 일상에서 접하기 힘든 귀한 클래식 예술품을 집대성해 관람객이 일상 속 휴식 속에서 예술적 영감을 받을 수 있도록 구성했다"라고 전했다. 이어, 석 관장은 "문제 해결과 디자인에 있어 새로운 시각과 접근 방법을 필요로 한다는 점에서 예술과 과학이 서로 닮아있는 만큼 이번 전시를 통해 창의적인 아이디어를 발전시키기 바란다"라고 덧붙였다.
이번 전시를 공동 주최한 윤여선 경영대학장은 "경영대학에서 수준 높은 전시를 열어 문화적 향유를 제공하게 돼 기쁘다"라고 전하며, "국제적인 시각과 세계적 통찰력을 함양해야 하는 경영학도들에게 유럽 미술의 다양한 작품들이 큰 도움이 되리라 믿는다"라고 밝혔다.
<르네상스에서 초현실주의까지> 특별전은 25일부터 내년 2월까지 학교 구성원은 물론 일반 관람객에게 무료로 공개된다.한편, KAIST 미술관은 2021년부터 세계적인 작품을 수집하고 소장작품을 연구해 과학과 예술의 학문적 연계를 촉진하고 있다. 지속적인 작품 전시를 통해 구성원들의 창의적 사고력을 신장하고 융합형 인재 양성에 기여할 방침이다.
2024.04.24
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생성형 AI로 혁신적 신약 개발 가능성 열어
최근 자연어나 이미지, 동영상, 음악 등 다양한 분야에서 주목받는 생성형 AI가 신약 설계 분야에서도 기존 신규성 문제를 극복하고 새로운 혁신을 일으키고 있다고 하는데 어떤 기술일까?
우리 대학 화학과 김우연 교수 연구팀이 단백질-분자 사이의 상호작용을 고려해 활성 데이터 없이도 타겟 단백질에 적합한 약물 설계 생성형 AI를 개발했다고 18일 밝혔다.
신규 약물을 발굴하기 위해서는 질병의 원인이 되는 타겟 단백질에 특이적으로 결합하는 분자를 찾는 것이 중요하다. 기존의 약물 설계 생성형 AI는 특정 단백질의 이미 알려진 활성 데이터를 학습에 활용하기 때문에 기존 약물과 유사한 약물을 설계하려는 경향이 있다. 이는 신규성이 중요한 신약 개발 분야에서 치명적인 약점으로 지적되어 왔다. 또한 사업성이 높은 계열 내 최초(First-in-class) 타겟 단백질에 대해서는 실험 데이터가 매우 적거나 전무한데, 이 경우 기존 방식의 생성형 AI를 활용하는 것이 불가능하다.
연구팀은 이런 데이터 의존성 문제를 극복하기 위해 단백질 구조 정보만으로 분자를 설계하는 기술 개발에 주목했다. 타겟 단백질의 약물 결합 부위에 대한 3차원 구조 정보를 주형처럼 활용해 해당 결합 부위에 꼭 맞는 분자를 주조하듯 설계하는 것이다. 마치 자물쇠에 딱 맞는 열쇠를 설계하는 것과 같은 이치다.
또한 기존 단백질 구조 기반 3차원 생성형 AI 모델들은 신규 단백질에 대해 설계한 분자들의 안정성과 결합력이 떨어지는 등 낮은 일반화 성능을 개선하기 위해서 연구팀은 신규 단백질에 대해서도 안정적으로 결합할 수 있는 분자를 설계할 수 있는 기술을 개발하는 데 초점을 뒀다.
연구팀은 설계한 분자가 단백질과 안정적으로 결합하기 위해서는 단백질-분자 간 상호작용 패턴이 핵심 역할을 하는 것에 착안했다. 연구팀은 생성형 AI가 이러한 상호작용 패턴을 학습하고, 분자 설계에 직접 활용할 수 있도록 모델을 설계하고 재현할 수 있도록 학습시켰다.
기존 단백질 구조 기반 생성형 AI 모델들은 부족한 학습 데이터를 보완하기 위해 10만~1,000만 개의 가상 데이터를 활용하는 반면, 이번 연구에서 개발한 모델의 장점은 수천 개의 실제 실험 구조만을 학습해도 월등히 높은 성능을 발휘한다는 것이다. 이는 자연에서 관찰되는 단백질-분자 상호작용 패턴을 사전 지식의 형태로 학습에 활용함으로써 적은 데이터만으로도 일반화 성능을 획기적으로 높인 것에 기인한다.
일례로 아시아인에 주로 발견되는 돌연변이 상피 성장인자 수용체(EGFR-mutant)*는 비소세포폐암의 주요 원인으로 알려져 있는데, 이를 타겟으로 하는 약물을 설계하기 위해서는 야생형(wild-type) 수용체**에 대한 높은 선택성을 고려하는 것이 필수적이다.
*상피 성장인자 수용체: 상피 성장인자 수용체:상피 성장인자 수용체는 상피 세포의 성장을 촉진하는 인자에 결합함으로써 활성화되는 막 단백질로, 이 수용체의 돌연변이로 인한 지나친 활성은 다양한 종양의 발생과 관련이 있다고 알려져 있음
**야생형 수형체: 야생형은 자연 상태에서 가장 흔하게 발견되는 유전자형 또는 표현형으로, 유전자나 생체 분자 등의 변이가 없는 정상적인 상태를 말함
연구진은 생성형 AI를 통해 돌연변이가 일어난 아미노산에 특이적인 상호작용을 유도해 분자를 설계했고, 그 결과 생성된 분자의 23%가 이론상으로 100배 이상의 선택성을 가지는 것으로 예측됐다. 이와 같은 상호작용 패턴에 기반한 생성형 AI는 인산화효소 저해제(kinase inhibitor)* 등과 같이 약물 설계에 있어 선택성이 중요한 상황에서 더욱 효과적으로 활용될 수 있다.
*인산화효소 저해제: 단백질의 인산화를 촉진하는 효소로, 일반적으로 아데노신 삼인산(ATP)으로부터 인산기를 단백질의 특정 잔기에 전달함. 인산화효소는 세포 내 신호전달 네트워크의 핵심 조절자로서, 다양한 질병의 기전에 관여하여 약물 개발의 표적으로 여겨지고 있음. 이를 위해 인산화효소에 결합하여 활성을 억제하는 목적을 가지는 분자를 인산화효소 저해제라 함
제1 저자로 참여한 화학과 정원호 박사과정 학생은 “사전 지식을 인공지능 모델에 사용하는 전략은 상대적으로 데이터가 적은 과학 분야에서 적극적으로 사용되어 왔다”며 “이번 연구에서 사용한 분자 간 상호작용 정보는 약물 분자뿐 아니라 다양한 생체 분자를 다루는 바이오 분야의 문제에도 유용하게 적용될 수 있을 것”이라고 말했다.
한국연구재단의 지원을 받아 수행된 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) (IF=16.6)’ 2024년 3월 15호에 게재됐다. (논문명: 3D molecular generative framework for interaction-guided drug design, 논문 링크: https://www.nature.com/articles/s41467-024-47011-2)
2024.04.18
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설명해주는 인공지능 구현을 위한 초저전력 하드웨어 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 다양한 멤리스터* 소자를 이용한 설명 가능한 인공지능 (XAI) 시스템을 구현하는데 성공했다고 25일 밝혔다.
*멤리스터 (Memristor): 메모리 (Memory)와 저항 (Resistor)의 합성어로, 입력 신호에 따라 소자의 저항 상태가 변하는 소자
최근 인공지능 (AI) 기술의 급속한 발전이 다양한 분야에서 성과를 이루고 있다. 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등에서 AI의 적용 범위가 확대되며 우리의 일상생활에 깊숙이 자리 잡고 있다.
AI는 인간의 뉴런 구조를 모방해 만든 ‘인공신경망’을 기반으로, 적게는 수백만 개에서 많게는 수조 개에 달하는 매개변수를 통해 데이터를 분석하고 의사 결정을 내린다. 그러나 이 많은 매개변수로 인해 AI 모델의 동작 원리를 정확하게 이해하기 어렵고, 이는 통상적으로 블랙박스에 비유되곤 한다. AI가 어떤 기준으로 결정을 내는지 알 수 없다면, AI에 결함이나 오작동이 발생했을 때 이를 해결하기 어렵고, 이로 인해 AI가 적용되는 다양한 산업 분야에서 문제가 발생할 수 있다.
이에 대한 해답으로 제시된 것이 바로 설명 가능한 인공지능 (XAI)이다. XAI는 AI가 어떠한 결정을 내렸을 때, 그 근거가 무엇인지를 사람이 이해할 수 있도록 만드는 기술이다. <그림1> 생성형 AI 등 점점 더 복잡해지는 AI 기술의 등장으로 개발자, 사용자, 규제 기관 모두에게 XAI 시스템의 필요성이 강조되고 있다. 하지만, XAI는 일반적으로 엄청난 양의 데이터 처리를 요구하기 때문에, 이를 보다 효율적으로 동작할 수 있는 하드웨어 개발이 필요한 상황이다.
김경민 교수 연구팀은 교란(Perturbation) 기반 XAI 시스템을 서로 다른 멤리스터 소자를 이용해 하드웨어로 구현하는데 성공하였다. 세 가지 멤리스터 소자는 각각 휘발성 저항변화 특성, 아날로그 비휘발성 저항변화 특성, 아날로그 휘발성 저항변화 특성을 가지며 <그림 2>, 각 소자는 교란 기반 XAI 시스템의 필수적인 기능인 입력 데이터 교란, 벡터곱 연산, 그리고 신호 통합 기능을 수행한다.
연구팀은 개발된 XAI 하드웨어를 평가하기 위해, 흑백 패턴을 인식하는 신경망을 설계하였다. 여기에 개발한 XAI 하드웨어 시스템으로 설계한 신경망이 흑백 패턴을 인식하는 근거를 설명하였다. <그림3> 그 결과 기존 CMOS 기술 기반 시스템 대비 에너지 소비를 24배 감소하여 AI 판단의 이유를 제공하는 것을 확인하였다. <그림4>
KAIST 김경민 교수는 “AI 기술이 일상화되면서 AI 동작의 투명성 및 해석가능성이 중요해지고 있는데, 이번 연구는 다양한 종류의 멤리스터 소자를 이용해 AI 판단에 대한 근거를 제공하는 XAI 하드웨어 시스템을 구현할 수 있었다는 점에 큰 의의가 있다”며 “이 연구는 AI 의사 결정에 도달하는 과정을 이해하기 쉽게 설명을 제공함으로써 AI 시스템의 신뢰성 향상에 기여할 수 있어, 향후 의료, 금융, 법률 등 민감한 정보를 다루는 AI 기반 서비스에 적용될 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다.
이번 연구는 KAIST 신소재공학과 송한찬 박사과정, 박우준 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials, IF: 29.4)’에 03월 20일 字 온라인 게재됐으며, 한국연구재단 중견연구사업, 차세대지능형반도체기술개발사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 나노종합기술원 및 KAIST 도약연구사업의 지원을 받아 수행됐다. (논문명: Memristive Explainable Artificial Intelligence Hardware, 논문링크: https://doi.org/10.1002/adma.202400977)
2024.03.25
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화합물 생성AI 기술로 신약 개발 앞당긴다
신약 개발이나 재료과학과 같은 분야에서는 원하는 화학 특성 조건을 갖춘 물질을 발굴하는 것이 중요한 도전으로 부상하고 있다. 우리 대학 연구팀은 화학반응 예측이나 독성 예측, 그리고 화합물 구조 설계 등 다양한 문제를 동시에 풀면서 기존의 인공지능 기술을 뛰어넘는 성능을 보이는 기술을 개발했다.
김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 분자 데이터에 다중 모달리티 학습(multi-modal learning) 기술을 도입해, 분자 구조와 그 생화학적 특성을 동시에 생성하고 예측이 가능해 다양한 화학적 과제에 광범위하게 활용가능한 인공지능 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.
심층신경망 기술을 통한 인공지능의 발달 이래 이러한 분자와 그 특성값 사이의 관계를 파악하려는 시도는 꾸준히 이루어져 왔다. 최근 비 지도 학습(unsupervised training)을 통한 사전학습 기법이 떠오르면서 분자 구조 자체로부터 화합물의 성질을 예측하는 인공지능 연구들이 제시되었으나 새로운 화합물의 생성하면서도 기존 화합물의 특성 예측이 동시에 가능한 기술은 개발되지 못했다.
연구팀은 화학 특성값의 집합 자체를, 분자를 표현하는 데이터 형식으로 간주해 분자 구조의 표현식과 함께 둘 사이의 상관관계를 아울러 학습하는 AI학습 모델을 제안했다. 유용한 분자 표현식 학습을 위해 컴퓨터 비전 분야에서 주로 연구된 다중 모달리티 학습 기법을 도입해, 두 다른 형식의 데이터를 통합하는 방식으로, 바라는 화합물의 성질을 만족하는 새로운 화합물의 구조를 생성하거나 주어진 화합물의 성질을 예측하는 생성 및 성질 특성이 동시에 가능한 모델을 개발했다.
연구팀이 제안한 모델은 50가지 이상의 동시에 주어지는 특성값 입력을 따르는 분자 구조를 예측하는 등 분자의 구조와 특성 모두의 이해를 요구하는 과제를 해결하는 능력을 보였으며, 이러한 두 데이터 정보 공유를 통해 화학반응 예측 및 독성 예측과 같은 다양한 문제에도 기존의 인공지능 기술을 뛰어넘는 성능을 보이는 것으로 확인됐다.
이 연구는 독성 예측, 후보물질 탐색과 같이 많은 산업계에서 중요하게 다뤄지는 과제를 포함해, 더 광범위하고 풍부한 분자 양식과 고분자, 단백질과 같은 다양한 생화학적 영역에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
예종철 교수는 “새로운 화합물의 생성과 화합물의 특성 예측 기술을 통합하는 화학분야의 새로운 생성 AI기술의 개척을 통해 생성 AI 기술의 저변을 넓힌 것에 자부심을 갖는다”고 말했다.
예종철 교수 연구팀의 장진호 석박통합과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’지난 3월 14일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Bidirectional Generation of Structure and Properties Through a Single Molecular Foundation Model)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 AI데이터바이오선도기술개발사업으로 지원됐다.
2024.03.25
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