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산업및시스템공학과 김현정 교수 연구팀, 2023 Winter Simulation Conference, Simulation Challenge 대회 우승
세계 최대 시뮬레이션 학회인 Winter Simulation Conference(2023년 12월 10일 – 13일, San Antonio, USA)에서 주최한 Simulation Challenge 대회에서 우리 대학 산업및시스템공학과 김현정 교수 연구팀이 우승을 차지하였다. 올해 대회는 반도체 생산 기업인 Micron Technology의 후원으로 개최되었으며 시뮬레이션 모델링 및 분석 도구를 사용하여 반도체 제조의 병목 문제를 해결하고 생산성을 향상시키기 위한 스케줄링 알고리즘을 개발하는 것이 목표로 세워졌다.
대회는 2023년 8월부터 11월까지 총 4라운드에 걸쳐 진행되었으며 각 라운드에서는 시나리오에 기반한 반도체 생산 재고(WIP) 최소화와 공정 간 시간 제약 충족을 목표로 하는 시뮬레이션 기반의 스케줄링을 수행하였다. 특히, 마지막 4라운드에서는 시나리오를 사전에 알지 못하는 조건에서도 우수한 스케줄을 도출하는 방법론을 개발하는 것이 도전 과제였다. 대회에는 전 세계 21개 팀이 참가하였고, 김현정 교수 연구팀은 1, 3, 4라운드에서 1등을 차지하여 최종적으로 대회에서 우승을 차지하였다.
김현정 교수 연구팀은 변화하는 제조 상황에 맞게 반도체 웨이퍼의 공정 흐름을 적절히 제어할 수 있는 시뮬레이션을 활용한 Ensemble-based Adaptive Search 방법을 개발하였다. 이를 통해 김현정 교수 연구팀은 다른 팀에 비해 압도적으로 재고를 감소시키면서 동시에 시간 제약을 효과적으로 충족시키는 결과를 도출할 수 있었다. 김현정 교수 연구팀은 반도체 및 다양한 제조 시스템의 스케줄링 연구를 수행하고 있으며 기존의 연구 결과를 바탕으로 새로운 방법을 탐구하여 우수한 성과를 이뤄냈다. 김현정 교수 연구팀은 이제훈 박사과정, 김두연 박사과정, 안정선 박사과정, 신우진 박사과정으로 구성되었다.
2023.12.26
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원하는 색깔의 마이크로 LED 전사 기술 개발
기존 OLED 등과 비해 전기적·광학적 특성이 우수한 마이크로 LED는 머리카락 두께인 100마이크로미터(μm) 이하 크기의 무기물 LED 칩을 활용하는 차세대 디스플레이용 광원이다. 마이크로 LED의 상용화를 위해선 성장 기판에 배열된 대량의 마이크로 LED 칩을 최종 기판의 정확한 위치에 원하는 배열로 옮기는 ‘전사 공정’이 가장 중요한 핵심기술이지만, 기존 전사 기술들은 별도의 접착제 사용, 정렬 오차, 낮은 수율, 칩 손상 등으로 마이크로 LED 상용화에 많은 어려움이 존재했다.
우리 대학 신소재공학과 이건재 교수 연구팀이 마이크로진공 흡입력을 조절해 대량의 마이크로 LED 칩을 색깔별 원하는 칩들만 선택적으로 전사하는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.
이 교수팀은 레이저빔 조사시 물질 특성을 조정하여 식각하는 레이저 유도 에칭(Laser-induced etching, LIE) 기술을 활용해 미세 관통홀을 유리 기판에 초당 7,000개 속도로 형성했고, 이를 진공 채널에 연결해 미세진공 흡입력을 발생시켜 마이크로 LED를 전사하는 데 성공했다. 이 기술은 기존 전사 기술 대비 뛰어난 접착력 전환성을 달성하였으며, 다수의 진공 채널별 독립적인 진공 조절을 통해 대량의 마이크로 LED 칩을 선택적으로 전사하였다. 또한 다양한 재료, 크기, 모양, 두께를 지닌 초소형 반도체 칩들을 칩 손상 없이 임의의 기판에 높은 수율로 전사할 수 있었다.
이건재 교수는 “이번에 개발된 마이크로진공 전사 기술은 가파르게 성장하는 마이크로 LED 시장에서 높은 생산 원가를 절감하고 중저가 마이크로 LED 제품 양산화의 핵심 기술로 활용될 것이 기대된다”면서, “현재 얇은 핀으로 칩을 들어 올리는 이젝터 시스템을 적용해 대량의 상용 마이크로 LED를 전사하고, 이를 통해 차세대 디스플레이(대형 TV, 유연․신축성 기기 등) 뿐만 아니라 광-바이오 융합형 미용 면발광 패치 상용화를 진행 중이다”라고 말했다.
한편 이번 연구는 웨어러블플랫폼 소재기술 센터, 중견연구자지원사업, 소부장 전략협력 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐으며, 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 11월 26일 자 출판됐다.
2023.12.19
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기술가치창출원, 창업지원 벤처 투자자 정기미팅(DCM) 개최
우리 대학이 창업과 기술사업화 확대를 위한 벤처캐피탈(이하 VC) 대표들과의 미팅을 6일부터 이틀간 대전 롯데호텔 루비홀에서 진행했다.
기술가치창출원이 주관하는 이번 행사는 우리 대학 교수진과 VC 대표들이 정기적인 만남(Department Capital Meeting, 이하, DCM)을 통해 상호 네트워크를 구축하는 자리다. 창업과 기술사업화에 관심 있는 교수들의 도전 정신을 장려하고 역량을 강화하는 취지로 21년 11월에 시작했다.
5회째를 맞은 올해 행사에는 카카오벤처스 · 포스코기술투자 · KDB 산업은행 · 선보엔젤파트너스 · 카이트창업가재단 · 블루포인트파트너스 · 컴퍼니케이파트너스 · 카이스트홀딩스 · 미래과학기술지주 · 카이스트청년창업투자지주 등 중대형 투자 회사와 창업 초기 투자사까지 총 10개의 VC 기관 대표이사가 참여했다.
우리 대학에서는 송민호(의과학대학원), 윤준보(전기및전자공학부), 이진우(생명화학공학과) , 김재경(수리과학과), 김주호(전산학부), 장재범(신소재공학과), 이정호(의과학대학원), 강병훈(전산학부), 이광록(생명과학과), 이정철(기계공학과), 김진우(생명과학과), 최시영(생명화학공학과) 교수 등 12명이 자리를 함께했다.
6일 진행된 DCM 워크숍에서는 최성율 기술가치창출장, 배현민 창업원장, AC/VC 자문대표단 및 기/예비 창업 교원이 DCM의 활용 방안 및 KAIST 기술사업화 비전을 주제로 패널 토론을 진행했다. 특히, 1회부터 참여한 VC 자문대표 안구영 전무는 포스코기술투자가 총 50억 원 가량의 자금을 ㈜아이디케이랩(김일두 교수), ㈜다임리서치(장영재 교수), ㈜멤스룩스(윤준보 교수) 등 KAIST 교원 창업 기업들에 성공적으로 투자한 사례를 소개했다.
7일 열린 본 행사에서는 참석한 교수진들의 창업 경험 여부에 따라 '예비창업자'와 '교원창업자'로 그룹을 나눠 각각 초기 기술사업화와 시리즈 A급 중대형 투자에 적합한 자문을 진행했다.
이들은 자유로운 분위기 속에서 연구 중인 첨단기술에 대한 사업화 아이디어를 공유했으며, 기술창업·신산업 발굴·기술이전·전략투자 파트너십·비즈니스 시뮬레이션 등에 대한 기술사업화 방안도 함께 논의했다.
DCM을 총괄한 최성율 기술가치창출원장은 "DCM 행사를 통해 교원창업기업이 투자 성과를 거두고 있는 만큼 더 많은 VC 대표들과 교수들이 참여할 수 있도록 지속적으로 미팅 규모를 확대할 계획"이라고 강조했다. 또한, 산학협력센터 김성완 센터장은 "향후 DCM을 통해 창업 단계별 기업 현황에 따른 체계적 투자(Pre-seed/Angel, Seed, Series A,B,C) 지원 플랫폼을 강화하고 더 나아가 글로벌 투자를 받을 수 있는 프로그램으로 확장하고자 한다라고 전했다.
2023.12.12
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KI House, 2023 대전 자원봉사 우수 수요처 선정
우리 대학 국제협력처 국제교원및학생지원팀에서 운영하는 KAIST International House(이하 KI House)가 (사)대전광역시 자원봉사센터에서 주관한 2023 대전 자원봉사자의 날 기념식에서 '올해의 자원봉사 우수 수요처'로 선정되어 대전광역시장 표창을 받았다.
KI House는 교내 외국인 교원 및 학생들이 한국 생활에 적응하는 것을 돕기 위해 2004년 설립돼 2020년 10월에는 행정안전부로부터 자원봉사 포털 인증기관으로 등록됐다. 설립 19주년을 맞은 현재 한국어 강사 자격증이나, 교육부 발급 정교사 자격증 또는 관련 학력을 지닌 순수 자원봉사자 100여 명이 KI House를 위해 활동하고 있다.
우리 대학 외국인 교원 및 학생들을 대상으로 하는 1:1 한국어 맞춤 교육을 비롯해 한국의 문화와 정서를 알아갈 수 있는 고유 명절(설 및 추석) 체험행사, 한국문화지 탐방 및 한국어 말하기 대회 등의 정규 프로그램을 운영하고 있으며, 기타 교실, TOPIK(한국어능력시험) Class, 토론반 등 다양한 방학 프로그램도 개설되어 있다.
특히, 지난 2022년 8월 (재)독도 재단이 주최한 전국 외국인 유학생 '독도사랑 한국어 말하기 대회'에 참여해 최우수상과 지도 교사들에게 주는 우수 지도자상을 수상했다. 이주영 국제교원및학생지원팀장은 "KI House에 자원봉사로 참여해주시는 선생님들의 순수한 노력을 격려해주는 것 같아 이번 표창이 더욱 뜻깊다"라고 소감을 전했다. 이 팀장은 이어 "앞으로도 선생님들과 함께 우리 대학의 외국인 교원 및 학생들의 한국어 능력 향상은 물론 한국 사회와 문화에 잘 적응할 수 있도록 돕는 역할에 최선을 다하겠다"라고 덧붙였다.
2023.12.12
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디지털인문사회과학부, University of Texas at Austin 협업 수업 진행
우리 대학 학부생과 미국 텍사스대학교 오스틴 캠퍼스(University of Texas at Austin, 이하 UT Austin)의 학생들이 국제 공동 수업을 진행했다. 디지털 인문사회과학부가 개설한 '영어와 미국문화' 강좌(담당 교수 김은경) 수강생 21명과 UT Austin의 아시아학부(Department of Asian Studies)가 개설한 'Third-Year Korean I' 강좌(담당교수 Alice McCoy-Bae) 수강생 25명은 8개 그룹으로 나뉘어 이번 가을 학기동안 토론 수업을 진행했다. 수강생들은 음식, 대학, 영화 등 다양한 양국의 문화에 대해 토론하고 하나의 주제를 선정해 온라인(ZOOM) 발표회를 진행했다. 이 국제 공동 수업은 매년 가을학기에 개설되는 과목으로 작년에 두 번째로 개설되었다.
2023.12.05
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DNA 인식 선천면역인자의 방호패치 발견
우리 대학 생명과학과 강석조 교수 연구팀이 선천면역반응을 매개하는 중요 단백질인 STING의 활성을 조절하는 새로운 기전으로, 미토콘드리아 막 단백질이자 E3 유비퀴틴 리가아제인 MARCH5가 STING을 유비퀴틴시켜서 활성산소에 의해 STING이 비활성형 다량체로 응집되는 것을 억제함을 규명했다고 4일 밝혔다.
STING(Stimulator of interferon genes)은 선천면역 신호경로의 필수적인 어댑터 단백질로서 외부로부터 들어온 세균 및 바이러스로부터 유래한 세포질 내 DNA를 감지하는 cGAS(cyclic GMP-AMP synthase)가 생성한 cGAMP(2'3'-cyclic GMP-AMP)에 결합하여 활성화되면 TBK1(TANK-binding kinase 1)과 IRF3(Interferon regulatory factor 3)를 활성화하여 제1형 인터페론을 유도한다. 이를 통해서 염증반응과 다양한 면역세포를 활성화하여 병원균으로부터 우리 몸을 방어하는 면역반응을 일으킨다. STING은 또한 자가 염증성 질환, 암, 노화 및 퇴행성 뇌질환을 포함한 다양한 염증질환의 주요 매개체로 작용한다.
STING의 활성은 다양한 방법으로 조절되는 데, 세포내 이동, 번역 후 변형(post-translational modification, PTM), 고차원 구조체인 다량체 (polymer)의 형성 등이 알려져 있다. STING은 세포내 소기관인 소포체(endoplasmic reticulum)에 위치하고 활성 후 골지체로 이동하여 하위 신호전달을 매개한다. 인산화(phosphorylation), 유비퀴틴화(ubiquitination), 팔미토일화(palmitoylation), 산화(oxidation) 등의 다양한 번역 후 변형을 받으며, 활성화된 STING은 이량체(dimer)를 거쳐 활성형 다량체를 형성하여 신호전달을 매개한다. 하지만, 이들 조절 기전의 다이나믹스와 상호작용에 대해서는 알려진 바가 적다. 특히, 염증과 같은 조건에서 다량 생성되는 활성산소에 의해 STING이 비활성형 다량체를 형성하는 데 이를 억제하는 번역 후 변형 및 그 조절 기전에 대해서는 전혀 알려지지 않았다.
강 교수 연구팀은 이전 연구에서 STING이 위치한 소포체와 인접한 미토콘드리아의 다이나믹스를 조절하는 인자가 STING 활성에 영향을 미친다는 것을 밝혔다. 이에 대한 후속연구를 수행하던 중, 미토콘드리아 막 단백질이자 E3 유비퀴틴 리가아제로 알려진 MARCH5(Membrane associated RING-CH-type finger 5)가 결손된 마우스 배아 섬유아세포에서 STING 매개 제1형 인터페론 형성이 감소하며 STING 활성경로의 하위단계인 TBK1, IRF3의 활성 또한 저해되어있음을 통해 MARCH5가 STING의 활성에 양성 조절자로서 역할을 한다는 사실을 밝혔다. 나아가 강 교수팀은 MARCH5가 결손된 세포주에서 활성산소(reactive oxygen species, ROS)가 정상 세포주에 비해 높다는 것과 높은 활성산소는 STING이 정상 세포주에 보이는 STING의 활성형 다량체가 아닌 비활성형 다량체로의 형성을 촉진한다는 사실을 확인하였다.
기전적으로 MARCH5 단백질이 STING과 결합하며 STING의 Lysine 19 잔기를 선택적으로 타겟하여 Lysine-63형으로 유비퀴틴화하는 것을 확인하였다. STING은 높은 활성산소 조건에서 Cysteine 205 잔기에 산화가 일어나는데, MARCH5에 의한 STING 유비퀴틴화는 과도한 활성산소 조건에서 산화된 STING이 비활성 STING 다량체를 형성하는 것을 억제하여 정상적인 STING활성을 갖도록 돕는다는 사실을 규명하였다.
강석조 교수는 “본 연구는 미토콘드리아 막 단백질이 산화된 STING의 다량체 형성을 조절하는 원리를 최초로 제공한 연구이면서 STING이라는 단백질을 통하여, 다양한 번역 후 변형간의 상호 작용과 고차원 구조적 변화, 그리고 이에 기여하는 세포내 소기관의 교류를 동시에 밝혀 보다 넓은 학문분야에 활용되는 지식을 제공했다는 데 의의가 크다”고 언급하면서, “본 연구를 통해 얻은 새로운 지식은 STING이 매개하는 다양한 염증성 질환에 대한 보다 깊은 이해와 치료제 개발 연구에 가치 있게 활용될 것으로 기대한다”고 전했다.
이번 연구는 유럽 분자생물학의 권위있는 국제 학술지 `엠보 리포트 저널 (EMBO (European Molecular Biology Organization) Reports)’에 11월 2일 字 온라인판에 게재됐다 (논문명: MARCH5 promotes STING pathway activation by suppressing polymer formation of oxidized STING). KAIST 생명과학과 손경표 박사과정, 정석환 박사과정, 엄은총 박사과정이 공동 제1 저자로 연구를 주도하였고, 권도형 박사(現 부스트이뮨)가 함께 참여하였다.
이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.12.04
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김정원 교수, IEEE Photonics Society Distinguished Lecturer 선정
기계공학과 김정원 교수가 지난 11월 16일 IEEE Photonics Society의 2024년도 Distinguished Lecturer로 선정되었다.
IEEE Photonics Society는 매년 광학 및 광공학 분야에서 세계적인 연구 성과를 보이고 있는 연구자 5명 내외를 Distinguished Lecturer로 선정하여, 전세계를 순회하며 대학 및 연구기관들에서 초청강연을 하도록 후원하고 있다.
김정원 교수는 초저잡음, 초안정 광주파수빗(optical frequency comb) 광원을 개발하고 이를 이용한 새로운 타이밍 응용 분야들을 개척하고 있으며, 연구의 독창성과 우수성을 인정받아 Distinguished Lecturer로 선정되었다.
김 교수는 “It’s the perfect timing for optical frequency combs”이라는 주제의 강연을 통하여 초저잡음, 초안정 광주파수빗 광원들의 원리와 이를 이용하여 김 교수팀이 최근 선보인 반도체 칩에서의 클럭 분배, 펄스비행시간(TOF) 센서를 이용한 3차원 반도체 소자의 형상 이미징, 그리고 블랙홀 관측용 전파망원경에서의 초고주파 신호 생성과 같은 새로운 레이저 타이밍 응용 분야들을 소개할 예정이다.
2023.11.30
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숨겨진 효소 쏙쏙 찾아내는 인공지능 개발
대장균은 가장 많이 연구된 생명체 중 하나에 해당되지만 아직 대장균을 구성한 단백질 30%의 기능에 대해 명확하게 밝혀지지 않았다. 이에 대해 인공지능을 활용하여 아직 명확하게 밝혀진 바 없던 단백질에서 464종의 효소를 발견하였으며, 이 중 3종의 단백질의 예측된 기능을 시험관 내 효소 분석 방법을 통해 검증하는데 성공하였다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수와 캘리포니아대학교 샌디에이고(UCSD) 생명공학과 버나드 펄슨(Bernhard Palsson) 교수 공동연구팀이 단백질 서열을 활용, 해당 단백질의 효소 기능을 예측할 수 있는 인공지능, `딥 EC 트랜스포머(DeepECtransformer)'를 개발해 빠르고 정확하게 효소 기능을 파악할 수 있는 예측 시스템을 구축했다고 24일 밝혔다.
효소는 생물학적 반응을 촉매하는 단백질로서, 생명체 내 존재하는 다양한 화학 반응과 이에 따라 결정되는 생명체의 대사 특성을 파악하기 위해서는 각 효소의 기능을 이해하는 것이 필수적이다. EC 번호(효소 고유 번호, Enzyme Commission number)는 국제생화학 및 분자 생물학연맹 (International Union of Biochemistry and Molecular Biology, IUBMB)가 고안한 효소 기능 분류 체계로서, 다양한 유기체의 대사 특성을 이해하기 위해선 게놈 서열에서 존재하는 효소의 종류와 EC 번호를 빠르게 분석할 수 있는 기술 개발이 필요하다.
단백질의 기능 및 효소 기능 예측을 위해 인공지능을 활용하는 다양한 예측 시스템 또한 보고됐지만, 인공지능의 추론 과정을 직접 확인할 수 없는 블랙박스(black box)의 특징을 가졌거나, 효소 서열 내 아미노산 잔기(최소 단위) 수준으로 해석하지 못하는 문제가 있었다.
공동연구팀은 심층학습 기법과 단백질 상동성 분석 모듈을 활용해 주어진 단백질 서열의 효소 기능을 예측하는 인공지능 딥 EC 트랜스포머(DeepECtransformer)를 개발했다. 연구팀은 이번 연구에서 더 다양한 효소 기능을 정확하게 예측할 수 있도록 단백질 서열 전체 문맥에서 효소 기능에 중요한 정보를 추출하였고, 이를 통해 효소의 EC 번호를 정확하게 예측할 수 있었다. 개발된 인공지능은 총 5,360종류의 EC 번호를 예측할 수 있었다.
공동연구팀은 나아가 딥 EC 트랜스포머의 인공신경망 내 정보 흐름을 분석하여 인공지능이 추론 과정에서 효소 기능에 중요한 활성 부위나 보조 인자 결합 부위 정보를 활용하고 있음을 밝혀냈다. 이처럼 인공지능의 블랙박스를 해석함으로써 인공지능이 학습 과정에서 스스로 효소 기능에 중요한 특징을 파악하고 있음을 연구팀은 확인했다.
이번 논문의 제1 저자인 우리 대학 김기배 박사과정생은 “이번에 개발한 예측 시스템을 활용해 아직 밝혀진 적 없던 효소의 기능을 새롭게 예측하고 실험으로 검증할 수 있었다”고 말했다. 그는 또한 “딥 EC 트랜스포머를 활용해 생명체 내 밝혀지지 않았던 효소를 파악함으로써 유용 화합물을 생합성하기 위해 필요한 효소나 플라스틱을 생분해하기 위해 필요한 효소 등 다양한 대사 과정을 새롭게 밝혀낼 수 있을 것”이라고 덧붙였다.
또한 이상엽 특훈교수는 “효소 기능을 빠르고 정확하게 예측하는 딥 EC 트랜스포머는 기능 유전체학의 핵심 기술로서 시스템 수준에서 전체 효소들의 기능들을 분석할 수 있게 한다”며 “이를 활용해 모든 효소 정보를 포함한 대사 네트워크를 기반으로 친환경 미생물 공장 개발을 수행할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
생명화학공학과 김기배 박사과정이 참여한 이번 논문은 국제 학술지 네이처(Nature) 誌가 발행하는 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 동료 심사를 거쳐 11월 14일 字 게재됐다.
※ 논문명 : 트랜스포머 레이어와 딥러닝을 사용하여 효소 인코딩 유전자의 기능적 주석 달기 (Functional annotation of enzyme-encoding genes using deep learning with transformer layers)
※ 저자 정보 : 김기배 (한국과학기술원, 제1 저자), 김지연 (한국과학기술원, 제2 저자), 이종언 (한국과학기술원, 제3 저자), Charles J. Norsigian (UCSD, 제4 저자), Bernhard O. Palsson (UCSD, 제5 저자) 및 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 6 명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 ‘석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제(과제책임자 KAIST 이상엽 특훈교수)의 지원을 받아 수행됐다.
2023.11.24
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“반도체로 양자컴퓨터를 모방하다” 신개념 확률론적 컴퓨팅 핵심소자 개발
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 산화나이오븀(NbO2) 의 확률적 금속-절연체 전이 현상을 이용한 차세대 확률론적 컴퓨팅의 핵심 반도체 소자를 개발했다고 23일 밝혔다.
최근 IoT (Internet of Things), 자율주행, 빅데이터, 인공지능으로 대표되는 초연결시대가 진행됨에 따라 다양한 제한 조건과 구성 요소들이 상호작용하는 상황에서 최적의 해결책을 신속하게 찾아내는 '조합최적화 문제’의 해결이 중요한 과제로 부상하고 있다. 예를 들면, 네비게이션에 활용되는 최적 경로 탐색과 같은 문제가 조합최적화 문제에 해당한다. 조합최적화 문제는 복잡도가 증가함에 따라 해답을 찾기가 급격히 어려워지는 특성을 갖기에, 이를 효과적으로 해결할 수 있는 신개념 컴퓨팅 기술이 요구된다. 양자컴퓨팅은 그 대표적인 예시이지만 간섭, 오류 수정, 안정성 등의 이유로 양자 컴퓨팅의 상용화에는 여전히 많은 어려움이 남아 있다.
확률론적 컴퓨터의 기본 소자는 피비트* (pbit)라고 불리는데, 확률론적 컴퓨터는 피비트의 확률적 특성을 이용한다는 점에서 양자컴퓨터와 유사하지만, 기존 반도체 기술로 제작이 가능하여 상용화 측면에서 보다 현실적인 기술이다.
*피비트: Probabilistic bit의 줄임 말로 기존 디지털 시스템에서 사용하는 0, 1의 비트 정보를 출력하지만 각 상태 출력이 고정적이지 않고 확률적인 기본 소자
김경민 교수 연구팀은 산화나이오븀 (NbO2) 재료가 갖는 금속-절연체 전이 현상이 특정 조건에서 확률적으로 발생할 수 있음을 최초로 발견하였으며, 이를 활용해 확률론적 컴퓨팅을 위한 피비트의 제작에 성공하였다. 연구팀에서 개발한 피비트는 비트 당 평균 128pJ의 에너지, 260ns의 속도로 비트를 발생시키며, 이는 기존 저항변화메모리 기반 피비트 기술에 비해 약 20% 에너지 소모가 적으며, 약 4천 배 빠르다.
이에 더하여, 해당 반도체 피비트를 기반으로 하는 확률론적 컴퓨팅 시스템을 설계하였으며, 실제로 조합최적화 문제를 해결하는 사례를 통해 개발한 소자의 실질적인 활용에 대한 가능성을 입증했다.
김경민 교수는 “확률적 신호를 기존 CMOS 기반 회로를 통해 발생시키기 위해서는 매우 복잡한 구조가 요구되는데, 이번 연구는 모트 전이라고 하는 금속-절연체 전이 현상을 통해 확률적 신호를 직접 출력하는 단일 반도체 소자를 구현했다는 점에 큰 의의가 있다”며 “이 기술은 기존 반도체 기술과 융합될 수 있어 양자컴퓨팅의 기능을 수행할 수 있는 현실적인 대안이 될 것”이라고 말했다.
이번 연구는 신소재공학과 이학승 박사과정 학생이 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications, IF: 16.6)’에 11월 8일 字 게재됐으며 한국연구재단 PIM인공지능반도체 사업, 나노종합기술원, 그리고 KAIST의 지원을 받아 수행됐다.
논문명: Probabilistic computing with NbOx metal-insulator transition-based self-oscillatory pbit, 논문링크: https://doi.org/10.1038/s41467-023-43085-6
2023.11.23
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인공지능으로 북한 등 경제지표 추정하다
유엔기구(UN)의 지속가능발전목표(SDGs)에 따르면 하루 2달러 이하로 생활하는 절대빈곤 인구가 7억 명에 달하지만 그 빈곤의 현황을 제대로 파악하기는 쉽지 않다. 전 세계 중 53개국은 지난 15년 동안 농업 관련 현황 조사를 하지 못했으며, 17개국은 인구 센서스(인구주택 총조사)조차 진행하지 못했다. 이러한 데이터 부족을 극복하려는 시도로, 누구나 웹에서 받아볼 수 있는 인공위성 영상을 활용해 경제 지표를 추정하는 기술이 주목받고 있다.
우리 대학 차미영-김지희 교수 연구팀이 기초과학연구원, 서강대, 홍콩과기대(HKUST), 싱가포르국립대(NUS)와 국제공동연구를 통해 주간 위성영상을 활용해 경제 상황을 분석하는 새로운 인공지능(AI) 기법을 개발했다고 21일 밝혔다. 연구팀이 주목한 것은 기존 통계자료를 기반으로 학습하는 일반적인 환경이 아닌, 기초 통계도 미비한 최빈국(最貧國)까지 모니터링할 수 있는 범용적인 모델이다.
연구팀은 유럽우주국(ESA)이 운용하며 무료로 공개하는 센티넬-2(Sentinel-2) 위성영상을 활용했다. 연구팀은 먼저 위성영상을 약 6제곱킬로미터(2.5×2.5㎢)의 작은 구역으로 세밀하게 분할한 후, 각 구역의 경제 지표를 건물, 도로, 녹지 등의 시각적 정보를 기반으로 AI 기법을 통해 수치화했다.
이번 연구 모델이 이전 연구와 차별화된 점은 기초 데이터가 부족한 지역에도 적용할 수 있게끔 인간이 제시하는 정보를 인공지능의 예측에 반영하는 `인간-기계 협업 알고리즘'에 있다. 즉, 인간이 위성영상을 보고 경제 활동의 많고 적음을 비교하면, 기계는 이러한 인간이 제공한 정보를 학습하여 각각의 영상자료에 경제 점수를 부여한다. 검증 결과, 기계학습만 사용했을 때보다 인간과 협업할 경우 성능이 월등히 우수했다.
이번 연구를 통해 연구팀은 기존 통계자료가 부족한 지역까지 경제분석의 범위를 확장하고, 북한 및 아시아 5개국(네팔, 라오스, 미얀마, 방글라데시, 캄보디아)에도 같은 기술을 적용하여 세밀한 경제 지표 점수를 공개했다. (그림 1) 이 연구가 제시한 경제 지표는 기존의 인구밀도, 고용 수, 사업체 수 등의 사회경제지표와 높은 상관관계를 보였으며, 데이터가 부족한 저개발국가에 적용 가능함을 연구팀은 확인했다.
이러한 변화탐지를 북한에 적용한 결과, 대북 경제제재가 심화된 2016년과 2019년 사이에 북한 경제에서 세 가지 경향을 발견할 수 있었다. 첫째, 북한의 경제 발전은 평양과 대도시에 더욱 집중되어 도시와 농촌 간 격차가 심화됐다. 둘째, 경제제재와 달러 외환의 부족을 극복하기 위해 설치한 관광 경제개발구에서는 새로운 건물 건설 등 유의미한 변화가 위성영상 이미지와 연구의 경제 지표 점수 변화에서 드러났다. 셋째, 전통적인 공업 및 수출 경제개발구 유형에서는 반대로 변화가 미미한 것으로 확인됐다.
연구에 참여한 우리 대학 전산학부·IBS 데이터사이언스그룹 CI 차미영 교수는 "전산학, 경제학, 지리학이 융합된 이번 연구는 범지구적 차원의 빈곤 문제를 다룬다는 점에서 중요한 의미가 있으며, 이번에 개발한 인공지능 알고리즘을 앞으로 이산화탄소 배출량, 재해재난 피해 탐지, 기후 변화로 인한 영향 등 다양한 국제사회 문제에 적용해 볼 계획이다ˮ 라고 말했다.
이 연구에는 경제학자인 우리 대학 기술경영학부 김지희 교수, 서강대 경제학과 양현주 교수, 홍콩과기대 박상윤 교수도 함께 참여하였다. 이들은 “이 모델은 저비용으로 개발도상국의 경제 상황을 상세하게 확인할 수 있어 국제개발협력(ODA) 사업에 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다”며 “이번 연구가 선진국과 후진국 간의 데이터 격차를 줄이고 유엔과 국제사회의 공동목표인 지속가능한 발전을 달성하는 데 기여할 수 있기를 바란다ˮ고 밝혔다.
위성영상과 인공지능을 활용한 SDGs 지표의 개발과 이의 정책적 활용은 국제적인 주목을 받고 있는 기술 분야 중 하나이며 한국이 앞으로 주도권을 가지고 이끌 수 있는 연구 분야이다. 이에 연구팀은 개발한 모델 코드를 무료로 공개하며, 측정한 지표가 여러 국가의 정책 설계 및 평가에 유용하게 사용될 수 있도록 앞으로도 기술을 개선하고 매해 새롭게 업데이트되는 인공위성 영상에 적용하여 공개할 계획이다.
한편 이번 연구 결과는 전산학부 안동현 박사과정, 싱가포르 국립대 양재석 박사과정이 공동 1저자로 국제 학술지 네이처 출판 그룹의 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 지난 10월 26일 자 게재됐다. (논문명: A human-machine collaborative approach measures economic development using satellite imagery, 인간-기계 협업과 위성영상 분석에 기반한 경제 발전 측정).
논문링크: https://www.nature.com/articles/s41467-023-42122-8
2023.11.21
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변화된 데이터에서 인공지능 공정성 찾아내다
인공지능 기술이 사회 전반에 걸쳐 광범위하게 활용되며 인간의 삶에 많은 영향을 미치고 있다. 최근 인공지능의 긍정적인 효과 이면에 범죄자의 재범 예측을 위해 머신러닝 학습에 사용되는 콤파스(COMPAS) 시스템을 기반으로 학습된 모델이 인종 별로 서로 다른 재범 확률을 부여할 수 있다는 심각한 편향성이 관찰되었다. 이 밖에도 채용, 대출 시스템 등 사회의 중요 영역에서 인공지능의 다양한 편향성 문제가 밝혀지며, 공정성(fairness)을 고려한 머신러닝 학습의 필요성이 커지고 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 학습 상황과 달라진 새로운 분포의 테스트 데이터에 대해서도 편향되지 않은 판단을 내리도록 돕는 새로운 모델 훈련 기술을 개발했다고 30일 밝혔다.
최근 전 세계의 연구자들이 인공지능의 공정성을 높이기 위한 다양한 학습 방법론을 제안하고 있지만, 대부분의 연구는 인공지능 모델을 훈련시킬 때 사용되는 데이터와 실제 테스트 상황에서 사용될 데이터가 같은 분포를 갖는다고 가정한다. 하지만 실제 상황에서는 이러한 가정이 대체로 성립하지 않으며, 최근 다양한 어플리케이션에서 학습 데이터와 테스트 데이터 내의 편향 패턴이 크게 변화할 수 있음이 관측되고 있다.
이때, 테스트 환경에서 데이터의 정답 레이블과 특정 그룹 정보 간의 편향 패턴이 변경되면, 사전에 공정하게 학습되었던 인공지능 모델의 공정성이 직접적인 영향을 받고 다시금 악화된 편향성을 가질 수 있다. 일례로 과거에 특정 인종 위주로 채용하던 기관이 이제는 인종에 관계없이 채용한다면, 과거의 데이터를 기반으로 공정하게 학습된 인공지능 채용 모델이 현대의 데이터에는 오히려 불공정한 판단을 내릴 수 있다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 먼저 `상관관계 변화(correlation shifts)' 개념을 도입해 기존의 공정성을 위한 학습 알고리즘들이 가지는 정확성과 공정성 성능에 대한 근본적인 한계를 이론적으로 분석했다. 예를 들어 특정 인종만 주로 채용한 과거 데이터의 경우 인종과 채용의 상관관계가 강해서 아무리 공정한 모델을 학습을 시켜도 현재의 약한 상관관계를 반영하는 정확하면서도 공정한 채용 예측을 하기가 근본적으로 어려운 것이다. 이러한 이론적인 분석을 바탕으로, 새로운 학습 데이터 샘플링 기법을 제안해 테스트 시에 데이터의 편향 패턴이 변화해도 모델을 공정하게 학습할 수 있도록 하는 새로운 학습 프레임워크를 제안했다. 이는 과거 데이터에서 우세하였던 특정 인종 데이터를 상대적으로 줄임으로써 채용과의 상관관계를 낮출 수 있다.
제안된 기법의 주요 이점은 데이터 전처리만 하기 때문에 기존에 제안된 알고리즘 기반 공정한 학습 기법을 그대로 활용하면서 개선할 수 있다는 것이다. 즉 이미 사용되고 있는 공정한 학습 알고리즘이 위에서 설명한 상관관계 변화에 취약하다면 제안된 기법을 함께 사용해서 해결할 수 있다.
제1 저자인 전기및전자공학부 노유지 박사과정 학생은 "이번 연구를 통해 인공지능 기술의 실제 적용 환경에서, 모델이 더욱 신뢰 가능하고 공정한 판단을 하도록 도울 것으로 기대한다ˮ고 밝혔다.
연구팀을 지도한 황의종 교수는 "기존 인공지능이 변화하는 데이터에 대해서도 공정성이 저하되지 않도록 하는 데 도움이 되기를 기대한다ˮ고 말했다.
이번 연구에는 노유지 박사과정이 제1 저자, 황의종 교수(KAIST)가 교신 저자, 서창호 교수(KAIST)와 이강욱 교수(위스콘신-매디슨 대학)가 공동 저자로 참여했다. 이번 연구는 지난 7월 미국 하와이에서 열린 머신러닝 최고권위 국제학술 대회인 `국제 머신러닝 학회 International Conference on Machine Learning (ICML)'에서 발표됐다. (논문명 : Improving Fair Training under Correlation Shifts)
한편, 이 기술은 정보통신기획평가원의 지원을 받은 `강건하고 공정하며 확장가능한 데이터 중심의 연속 학습' 과제 (2022-0-00157)와 한국연구재단 지원을 받은 `데이터 중심의 신뢰 가능한 인공지능' 과제의 성과다.
2023.10.30
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김진국 의과학대학원 교수, 2023 올해의 논문상 수상
우리 대학 의과학대학원 김진국 교수가 지난 25일 스페인 바르셀로나에서 열린 올리고뉴클레오타이드 치료 학회(Oligonucleotide Therapeutics Society)의 2023 연례회의에서 올해의 논문상(Paper of the Year Award)을 수상했다고 26일 밝혔다.
김 교수는 최근 희귀유전질환에 대한 환자맞춤형 치료제를 개발하고 이를 다수의 환자들에게 확대 적용하는데 필요한 가이드라인을 정립한 논문을 지난 7월 국제학술지‘네이처(Nature)’에 출판한 바 있다. 해당 연구는 하버드의과대학의 티모시 유(Timothy Yu) 교수 연구팀과 공동으로 진행하였으며 KAIST 의과학대학원 우시재 박사과정 학생이 주저자로 참여하였고, 과기정통부의 해외우수과학자유치사업Plus(Brain Pool Plus)의 지원을 받았다.
해당 학회는 RNA 기반 치료에서 가장 권위있는 학회로 꼽히며 유럽과 미국을 번갈아가며 연례회의를 개최하고 있다. 올해의 논문상은 지난 한 해 동안 출판된 RNA 기반 치료제 개발 연구 논문 중에 기초 분야에서 1편, 임상연계 분야에서 1편, 총 2편의 가장 임팩트 있는 논문들을 선정해 각 논문의 책임저자 1명에게 수여하며, 김 교수의 논문은 임상연계 분야에 선정됐다.
김 교수는 “이번 수상은 저 뿐만 아니라 이 연구에 기여하신 모든 분들께 앞으로 희귀질환에 대한 연구를 더욱 매진하라고 주는 상이라 생각한다”고 밝혔다. 상금(USD $1,000) 전액은 희귀질환 재단(A-T Children’s Project)에 기부하기로 했다고 밝혔다.
<참고문헌>“A framework for individualized splice-switching oligonucleotide therapy” Nature (2023)
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06277-0
2023.10.26
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