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초투과성 분리막을 이용한 이산화탄소 전환 시스템 개발에 성공
우리 대학 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 에너지 집약 산업체의 이산화탄소 배출량을 줄이는 동시에 산업 부산물을 유용한 자원으로 전환하는 신개념 고체 탄산화 시스템을 개발했다고 23일 밝혔다.
연구팀이 개발한 이 시스템은 *중공사막 형태의 `초투과성 분리막'을 이용해 연속적으로 이산화탄소 포집과 전환이 가능하기 때문에 탄소 배출량을 대량으로 줄일 수 있다.
☞ 중공사막: 가운데가 비어있는 형태의 막. 인공 신장 투석기나 정수기 따위의 여과재로 사용된다.
생명화학공학과 황영은 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `ACS 서스테이너블 케미스트리 앤드 엔지니어링(ACS Sustainable Chemistry & Engineering)' 10월호에 실렸는데 연구의 파급력을 인정받아 표지논문으로 선정됐다. (논문명 : Solid Carbonation via Ultrapermeable PIM-1 Hollow Fiber Membranes for Scalable CO2 Utilization).
최근 탄소배출권 가격이 오르면서 산업계의 이산화탄소 배출 비용에 대한 절감도 절실히 요구되고 있다. 또한 에너지 집약 산업체의 부산물(석탄회 및 철강 슬래그 등)에 대한 처리비용도 날로 증가하고 있어 이산화탄소를 산업 부산물과 반응시켜 부가가치가 있는 물질로 전환하는 데 관심이 쏠리고 있다.
특히, 이산화탄소를 탄산칼슘 등의 고체 탄산염으로 전환해 건설 소재로 이용하는 기술은 전 세계 시장에서 2030년까지 연간 약 1조 달러의 수익을 창출할 것으로 예상되며, 배출되는 이산화탄소를 연간 약 30~60억 톤 감축할 수 있는 기술로 주목받고 있다.
고동연 교수팀이 개발한 고체 탄산화 기술은 이산화탄소와 알칼리 금속(칼슘, 마그네슘)의 자발적 결정화 반응을 이용하는 일종의 자연모방 기술이다. 이 기술은 이산화탄소를 열역학적으로 가장 안정된 탄소 저장체인 고체 탄산염(CaCO3, MgCO3)으로 전환하는 기술이다. 고체 탄산염은 고품위 물성 제어를 통해 건설·토목 소재, 제지산업, 고분자, 의약, 식품, 정밀화학 분야에 활용할 수 있다.
결과적으로 고 교수팀이 개발한 기술을 활용하면 이산화탄소 배출량을 대폭 줄여 탄소배출권의 절약은 물론 고부가가치 생산물을 통해 추가적인 경제성을 확보할 수 있다는 게 큰 장점이다.
고 교수팀은 우선 미세다공성 고분자로 이뤄진 초투과성 분리막 기술을 통해 기존 공정 유닛보다 5~20배가량 작은 부피로 기존 공정 대비 50% 이상 뛰어난 물질전달 효율을 갖는 고체 탄산화 시스템을 구현하는 데 성공했다.
미세다공성 고분자는 회전할 수 없는 단단한 부분과 고분자 사슬이 뒤틀리는 지점이 반복적으로 나타나는 독특한 구조를 가지는데 기체 분자를 빠른 속도로 투과시킬 수 있어 가스 분리 분야에서 유망한 소재로 주목받고 있다.
연구팀은 이와 함께 미세다공성 고분자를 속이 빈 실과 같은 중공사막 형태로 가공해 모듈화할 수 있는 기술을 확보했다. 이렇게 제조된 초투과성 중공사막 모듈에 이산화탄소/질소 혼합 기체를 흘려보내면 이산화탄소만 선택적으로 빠르게 분리막을 가로질러 중공사막 외부의 알칼리 이온과 반응해 순간적으로 탄산염을 생성하는 원리를 연속식 모듈로 구현했다.
고 교수팀이 개발한 기술은 부피 대비 표면적이 기존 시스템보다 수 배 이상 높아 매우 높은 공간 효율성을 갖는 분리막 모듈의 특성을 이용해 장시간의 연속 공정이 가능한 게 특징이자 장점이다. 이 때문에 이산화탄소 전환 공정의 에너지 및 비용 대비 효율성을 높일 수 있어 고체 탄산염을 활용하는데 높은 경제성뿐만 아니라 이산화탄소 포집 및 전환(CCU) 기술 활성화에도 기여할 것으로 기대가 크다.
이번 연구를 주도한 고동연 교수는 "신기술을 적용해 이번에 새로 개발한 고체 탄산화 시스템은 온실가스 배출량이 많은 발전소나 제철소, 시멘트 제조업체 등 관련 산업계의 탄소배출권 구매량을 줄일 수 있고 동시에 자원 재순환을 통해 경쟁력을 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 설명했다.
한편 이번 연구는 산업통상자원부 에너지국제공동연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.11.23
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한국4차산업혁명정책센터, WEF 트랜스포메이션 맵 공동 큐레이터 선정
우리 대학이 세계경제포럼(의장 클라우스 슈밥, 이하 WEF)의 블록체인 및 분산원장기술 분야 트랜스포메이션 맵(Transformation Map)의 공동 큐레이터로 지난 11월 12일 선정됐다.
트랜스포메이션 맵은 WEF가 약 120여 개 분야의 세계 경제 이슈를 선제적으로 발굴하는 정보 서비스다. 학계·기업·정부·국제기구·시민 사회·예술 및 미디어 분야에서 활동하는 5,500여 명의 전문가들이 협업해 제공하는 정보를 토대로 정보를 제공하는 것이 특징이다. 현재 3만 명 이상의 정부·산업·학계 리더와 11만 5천명 이상의 일반인이 트랜스포메이션 맵을 통해 최신 이슈를 파악하고 있다.
KAIST는 하버드대학교, MIT 등의 12개 기관과 함께 공동 큐레이터로 선정되었으며, 이상엽 생명화학공학과 교수와 임만성 원자력양자공학과 교수가 각각 바이오기술과 핵 안보 분야를 관리하고 있다.
블록체인 및 분산원장기술은 전 세계의 물류, 금융, 데이터 거래 등의 경제 활동을 자동화하는 4차 산업혁명의 핵심 기술이다. 범용기술로 다양한 분야에 활용되고 있으며 관련 이슈는 나날이 복잡해지고 있다. WEF는 관련 이슈를 조망하고자 하는 산업계와 학계의 수요를 반영해 ▴탈중앙화 거버넌스와 새로운 모형 ▴스마트계약과 자동화 ▴토큰화와 디지털자산 ▴블록체인과 데이터 활용 ▴블록체인과 디지털 신원▴블록체인과 보안 그리고 상호운용성 ▴블록체인 정책과 법·규제 등 블록체인 및 분산원장기술 이슈를 7개 범주로 구분해 트랜스포메이션 맵에 수록했다.
우리나라는 올해부터 자금세탁방지국제기구(Financial Action Task Force)의 권고에 따라 디지털자산을 제도화하고 디지털신원을 강화하고 유럽연합의 일반 데이터 보호 규칙(General Data Protection Ruegulation) 수준에 맞게 데이터 소유와 데이터 모형 관련 규정을 개정했다. 블록체인 및 분산원장기술의 상용화가 진전될수록 데이터 처리 과정에서 인공지능·사물인터넷 등과 상호 운용하면서 발생하는 기술적 문제를 해결하는 것과 이에 맞게 탈중앙화 원리를 우리 사회에 적용하는 것이 숙제가 될 전망이다.
공동 큐레이션을 담당하는 김기배 KAIST 한국4차산업혁명정책센터 책임연구원은 "트랜스포메이션 맵에서 조망하는 다양한 이슈는 투자-투기, 규제-진흥의 이분법적 시각에서 벗어나 블록체인 및 분산원장기술을 다각적이고 전략적으로 바라보는 시각을 줄 것”이라는 기대를 내비쳤다.
한편, 트랜스포메이션 맵은 WEF의 전략정보 홈페이지(https://intelligence.weforum.org/)에서 확인할 수 있으며, KAIST 구성원은 포털 공지사항에 게시된 절차에 따라 무료로 이용할 수 있다.
2020.11.20
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가현욱·장영재 교수, KAIST-구글 파트너쉽 일환 AI 교육과정 공동 개발
우리 대학 융합인재학부(학부장 정재승) 가현욱 교수와 산업및시스템공학과(학과장 이태식) 장영재 교수가 2019년 7월 KAIST와 구글이 AI 우수 인재 양성을 위해 체결한 협약의 일환으로 진행되는 AI 교육과정 개발 프로그램에 참여한다.
AI 대학원은 이번 프로그램을 위해 지난 7월부터 약 1개월간 KAIST 전 교원을 대상으로 공모를 진행하였으며, 내부심사를 통해 가현욱 교수의 `Cloud AI-Empowered Multimodal Data Analysis for Human Affect Detection and Recognition' 과 장영재 교수의 `Learning Smart Factory with AI'를 추천하였고 구글에서 최종 심사 후 개발 대상으로 선정했다. 두 교수는 구글의 기술을 활용한 교육 과정을 약 1년에 걸쳐 개발할 예정이며, 과목당 미화 7,500달러가 지원된다.
가현욱 교수가 개발하는 ‘Cloud AI-Empowered Multimodal Data Analysis for Human Affect Detection and Recognition’ 교육 과정의 목표는 데이터과학과 인공지능에 관한 기초 지식을 갖춘 학습자들이 보다 실제적이고 융합적인 데이터과학 및 인공지능 기술 기반 문제해결능력과 활용 역량을 갖추는 데 필요한 적절하고 풍부한 학습경험을 제공하는 데 있다. 또한 장영재 교수가 개발하는 ‘Learning Smart Factory with AI' 교육 과정은 실제 제조 현장의 문제를 AI를 활용해 해결하는 방법론을 현장 중심으로 설계된 것이 특징이다.
이미 우리 대학 내에서 제조 및 스마트 팩토리 관련 3개 산학협력 센터를 운영 중인 장영재 교수는 이러한 산학계와의 협력 경험을 기반으로 이론만이 아닌 실제 제조 산업 현장의 문제를 AI를 통해 해결하는 방법을 사례 중심의 교육을 개발할 계획이다. 장 교수는 "스마트팩토리와 AI의 교육 핵심은 바로 데이터지만 많은 교육현장에서 데이터 부재로 효과적인 교육이 어렵지만, KAIST의 첨단 제조 연구실에서는 실제 반도체 자동화 장비에서 생성되는 데이터를 직접 수집, 분석 및 알고리즘을 실제 적용할 수 있는 테스트베드를 갖추고 있어 진정한 스마트팩토리와 AI교육이 가능하다" 라고 밝혔다.
글로벌 AI 우수 인재 양성을 위해 우리 대학은 작년 7월 구글과의 파트너십을 체결했으며 AI인력을 확보하고 관련 우수 연구를 지원하는 데 중점을 두고 다양한 프로그램을 운영하고 있다. 최첨단 연구를 수행하는 세계적 수준의 교수진을 지원하는 `AI 집중연구 어워즈(AI Focused Research Awards)'의 경우 재작년 10월부터 황성주 AI대학원 교수와 황의종 전기및전자공학부 교수가 구글 연구원 및 엔지니어들과 팀을 이뤄 연구를 수행해왔으며 2021년까지 프로젝트를 연장해 AI 관련 심층 연구를 진행한다. 또한 재학 중인 학생들을 대상으로 지난 3월 Student Travel Grant 프로그램을 진행해 전기및전자공학부 박세준, 수리과학과 이철형, 전산학부 이상윤 세 명의 학생이 선발됐으며, Google Internship 프로그램을 통해 선발된 학생 5명의 추천서를 구글에 전달하는 등 파트너십을 2년간 유지하며 다양한 연구 및 교육 활동을 진행하고 있다.
2020.11.16
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메모리-중심 인공지능 가속기 시스템 개발
삼성미래기술육성재단이 지원한 우리 대학 연구진이 세계 최초로 `프로세싱-인-메모리(Processing-In-Memory, 이하 PIM)' 기술을 기반으로 한 인공지능 추천시스템 학습 알고리즘 가속에 최적화된 지능형 반도체 시스템 개발에 성공했다.
전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀은 PIM 기술 기반의 메모리-중심 인공지능 가속기 반도체 시스템을 개발했다고 16일 밝혔다. 유 교수는 관련 분야에서 그동안의 탁월한 연구 성과를 인정받아 올해 아시아에서 유일하게 페이스북 패컬티 리서치 어워드(Facebook Faculty Research Award)를 수상했다.
인공지능 기술을 기반으로 고안된 추천시스템 알고리즘은 구글(Google), 페이스북(Facebook), 유튜브(YouTube), 아마존(Amazon) 등 빅테크 기업들이 콘텐츠 추천 및 개인 맞춤형 광고를 제작하는데 기반이 되는 핵심 인공지능 (AI) 기술이다. 온라인 광고를 통한 수입은 구글과 페이스북과 같은 실리콘밸리의 빅테크 기업의 주 수익 모델인 만큼 고도화된 추천 인공지능 기술에 대한 수요는 최근 들어 급상승하는 추세다.
페이스북이 최근 공개한 자료에 따르면 페이스북 데이터센터에서 처리되는 인공지능 연산의 70%가 추천 알고리즘을 처리하는 데에 사용되며, 인공지능 알고리즘 학습을 위한 컴퓨팅 자원의 50%를 추천 알고리즘을 학습하는 데 사용하고 있다.
유민수 교수 연구팀은 최근 메모리 반도체에 인공지능 연산 기능이 추가된 프로세싱-인-메모리(PIM) 기술 기반의 지능형 반도체 시스템을 개발하는 데 성공했다. 유 교수팀이 개발한 이 시스템은 인공지능 추천시스템 알고리즘의 학습 과정을 엔비디아(NVIDIA)의 그래픽카드(GPU)를 사용하는 기존 인공지능 가속 시스템 대비 최대 21배까지 빠르다고 연구팀 관계자는 설명했다.
지능형 메모리 반도체 기술은 우리나라의 AI 반도체 세계시장 공략을 위한 핵심기술로 주목받고 있다. 특히 정부에서도 `AI 종합 반도체 강국 실현'이라는 비전 아래 막대한 국가적 투자를 아끼지 않는 핵심 투자 분야다. 따라서 유 교수팀의 연구 성과는 향후 막대한 수요와 급성장이 예상되는 세계 AI 반도체 시장에서 메모리-중심으로 설계된 PIM 기술의 상용화 및 성공 가능성을 시사한다는 점에서 의미가 크다고 전문가들은 평가하고 있다.
유민수 교수는 서강대와 KAIST에서 각각 학사와 석사를 거쳐 미국 텍사스 오스틴 주립대에서 박사학위를 취득한 후 지난 2014년 인공지능 컴퓨팅 기술 기업인 미국 엔비디아(NVIDIA) 본사에 입사했다. 엔비디아에 입사한 이후 줄곧 인공지능 컴퓨팅 가속을 위한 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 시스템 연구를 주도했으며 지난 2018년부터 우리 대학 전기및전자공학부 교수로 재직 중이다.
전기및전자공학부 권영은 박사과정이 제1 저자, 이윤재 석사과정이 제2 저자로 참여한 이번 연구 결과는 세계 최초의 추천시스템 학습용 가속기 시스템 개발 성과라는 학술 가치를 인정받아 컴퓨터 시스템 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture(HPCA)에서 `Tensor Casting: Co-Designing Algorithm-Architecture for Personalized Recommendation Training' 이라는 논문 제목으로 내년 2월에 발표된다.
2020.11.16
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한국4차산업혁명정책센터, WEF와 협력해 블록체인 글로벌 표준 보고서 발간
우리 대학 한국4차산업혁명정책센터(센터장 김소영)는 세계경제포럼(WEF), 글로벌블록체인비즈니스위원회(GBBC), MIT 등과 협력해 ʻ글로벌 표준 보고서(Global Standards Mapping Initiative, 이하 GSMI)ʼ를 발간했다.
지난 10월 14일 발간된 이 보고서는 각국의 블록체인 기술표준 및 법‧규제‧행정지침 등을 총망라한 세계 최초의 보고서다. 그동안 블록체인 기술에 관한 지엽적인 보고서는 제작되어 왔으나, 30개의 국제적인 기술표준단체와 185개 국가의 사법기관, 400개 산업 단체의 정보를 체계화해 기술표준을 제시한 사례로는 처음이다.
블록체인은 인공지능 및 사물인터넷 기술과 융합해 데이터의 경제적 가치를 창출하고 전 세계의 물류와 금융 등의 경제 활동을 자동화하는 4차 산업혁명의 핵심 기술로 손꼽힌다. 그러나 나라마다 각기 다른 기술 및 법·규제·정책 환경을 채택하고 있다는 점이 블록체인 기술 발전의 심각한 장애 요인으로 지적되어왔다.
이번 보고서는 이러한 문제점을 해결하고 블록체인과 가상자산 지형에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제작되었으며, 글로벌블록체인비즈니스위원회와 세계경제포럼이 주도하고 MIT 미디어랩이 기술 협력기관을 맡았다. 우리 대학은 미국의 다국적 경영 컨설팅 기업인 액센추어(Accenture) 등 7개 기관과 함께 연구 협력기관으로 참여해 법·규제 부분과 기술표준 부분의 내용을 완성하는 데 일조했다.
이번 보고서는 ①법·규제, ②기술표준, ③반응형 지도 등 크게 세 분야로 구성되어 블록체인과 디지털 자산의 현황을 분석하고 있다. 우리나라에 관해서는 일찍부터 중앙은행 디지털화폐(Central Bank Digital Currency, 이하 CBDC)의 도입을 모색해 시범 운영 단계에 이르렀고, 부산을 블록체인 규제자유특구로 지정해 블록체인 기술개발 및 사업화와 관련된 규제를 개선하고 있다는 내용이 담겼다.
그 외에도, 블록체인의 등장으로 변화를 겪고 있는 소비자의 권익과 금융실명 질서를 유지하기 위한 각국의 제도적인 노력이 설명되어 있다. 또한, 민간에 공공 플랫폼을 제공하고 여러 국제표준기구의 좌장을 차지하는 등 블록체인 기술표준 주도권을 확보하려는 중국의 노력도 눈여겨 볼만한 내용이다.
보고서 작성에 참여한 김기배 KAIST 한국4차산업혁명정책센터 책임연구원은 "비트코인 등으로 대표되는 가상자산은 새롭게 부상하고 있는 화폐의 형태지만 그 가치를 제대로 측정할 수 있는 국제 표준은 아직 미비한 상태"라고 설명했다. 이어, 김 연구원은 "전 세계의 기술 및 규제 지형을 이해하는 것은 보편적이고 범용적인 장점을 가진 블록체인이 급진을 넘어 파괴적인 혁신을 가져올 시대를 준비하는 첫 단추가 될 것"이라고 강조했다.
KAIST는 세계경제포럼(WEF)과 과학기술정보통신부가 4차 산업혁명 생태계 구축 공동 연구를 위해 체결한 양해각서의 실행기관으로 지난해 12월 한국4차산업혁명정책센터를 개소한 바 있다. 2019년에 체결한 KAIST-WEF 공동연구 협약에 따라 인력을 교류해 공동연구를 수행하고 있으며, 이와 같은 경험을 토대로 싱가포르국립대학교 및 유럽연합 공동연구센터(EU-JRC) 등으로 협력 관계를 확대해 인공지능 거버넌스, 스마트 지역혁신 등 4차 산업혁명 관련 국제 정책 개발을 위해 노력하고 있다.
한편, 이번에 발간된 보고서는 글로벌블록체인비즈니스위원회 홈페이지(https://gbbcouncil.org/gsmi/)에서 확인할 수 있다.
2020.10.30
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제1회 KAIST 이머징 소재 심포지엄 개최
우리 대학이 9월 21일(월)부터 25일(금)까지 5일간 `제1회 KAIST 이머징 소재 심포지엄(1st KAIST Emerging Materials e-Symposium)'을 개최한다.
'유망 소재 분야의 빅 아이디어들'을 주제로 열리는 이번 심포지엄에는 2010년 노벨 물리학상 수상자인 안드레 가임(Andre Geim) 교수를 포함해 재료공학·화학·화학공학 분야의 세계적인 석학 21명이 강연자로 참여하며, 온라인 화상회의 프로그램인 줌(Zoom)과 유튜브(Youtube)를 통해 발표와 토론을 진행한다.
이번 심포지엄은 재료공학·화학·화학공학 분야의 혁신적인 기술과 최신 성과를 공유하기 위해 기획되었다. 차세대 애플리케이션용 나노구조, 환경 및 산업 분야에 응용할 수 있는 화학 및 생명공학, 기술 적용을 위한 재료 혁신 등 크게 3개의 주제를 아우르는 아이디어와 주요 이슈를 학생과 엔지니어를 포함한 연구자들에게 제공할 예정이다.
이를 위해, 미국화학회가 발행하는 나노분야 대표적 학술지인 나노학술지(ACS Nano) 편집장 폴 웨이즈(Paul S. Weiss) UCLA 교수, 나노에너지(Nano Energy) 편집장 종린 왕(Zhong Lin Wang) 조지아공대 교수, 에너지 스토리지 머티리얼스(Energy Storage Materials) 편집장 후이밍 쳉(Hui-Ming Cheng) 중국 칭화대 교수, 재료 연구 학회지(Account of Materials Research) 편집장 지아싱 황(Jiaxing Huang) 노스웨스턴대 교수 등 4명의 편집장이 신흥 유망 소재 분야의 연구 현황을 발표하고 패널 토론을 통해 국제학술지의 나아갈 방향을 논의한다.
특히, 심포지엄 3일 차인 23일 오후에는 2010년 노벨 물리학상 수상자인 안드레 가임 영국 맨체스터대 교수의 강연이 마련되어 있다. 스카치테이프를 흑연에 붙였다 떼는 방법으로 2차원 그래핀(graphene) 박리에 세계 최초로 성공한 가임 교수는 `첨단 에너지 재료·기능성 나노 재료' 세션의 발표를 맡았다.
높은 전기전도도·열전도도·강도·유연성 등의 물리화학적 특성으로 인해 그동안 꿈의 소재로 불려왔던 그래핀이 트랜지스터·투명 전극·촉매 등의 다양한 분야에 적용되어 점진적으로 실용화 되는 사례 등을 소개할 예정이다.
이 밖에도, 미국화학회지(Journal of American Chemical Society)를 포함해 국제인 권위를 자랑하는 학술지를 담당하는 8인의 부편집장 및 폴 알리비사토스(Paul Alivisatos) UC 버클리 교수, 제난 바오(Zhenan Bao) 스탠퍼드대 교수 등 나노입자 분야와 웨어러블 전자소자 분야의 세계적인 석학 8인도 함께 참여한다.
이번 국제 심포지엄은 ▴나노물질을 이용한 소프트 전자기기 응용, ▴신소재를 이용한 나노구조 제어, ▴신소재 선도 분야 및 최신 나노연구, ▴차세대 에너지 소재 및 기능성 물질, ▴나노 연구의 도전과 기회에 관한 편집장 미팅 등 5일간 7개의 세션에서 열띤 강연이 진행된다.
이와 관련하여 ▴2차원 그래핀 기반 나노 소재, ▴원자 크기의 재료 설계 기술, ▴나노과학 및 나노기술의 미래, ▴화학 반응 및 촉매를 이용한 나노-전자 센서, ▴화학 물질 및 나노 소재용 물질 대사 시스템, ▴생체 피부 모방 고분자 전자 재료 및 디바이스, ▴에너지 소재의 연구 동향 및 미래 등이 핵심 발표 주제로 다뤄진다.
행사의 총괄을 맡은 김일두 석좌교수(KAIST 신소재공학과, ACS Nano 부편집장)는 "코로나19로 전 세계가 어려움을 겪는 상황이지만, 온라인이라는 수단을 통해 국·내외 저명한 석학들과 정보 교류를 강화하고 공동 연구를 실시해 세계 최고의 소재 기술을 개발하는 기회로 활용하고자 이번 심포지엄을 준비했다ˮ고 개최 배경을 밝혔다.
이어, 김 교수는 "재료 및 화학, 생명공학 분야 저명한 석학들이 한자리에 모이는 국제학술 교류의 장을 마련한 만큼 그래핀·맥신 나노 신소재·차세대 에너지 저장 및 발전기술·웨어러블 전자소자 및 바이오 소재 등 최신 미래 기술을 배울 수 있는 소중한 기회가 될 것ˮ이라고 강조했다.
이번 행사는 유튜브 중계를 통해 전 세계에서 최소 10만 명 이상이 참여할 것으로 기대되고 있으며, 심포지엄과 관련한 자세한 정보는 홈페이지(ems.kaist.ac.kr)에서 확인할 수 있다.
신소재·화학·바이오 및 생명 화공 분야 미래 선도 기술들에 대한 최신 연구에 관심이 있는 사람이라면 유튜브 채널( https://www.youtube.com/c/kmaterials )에 접속해 누구나 무료로 시청할 수 있다.
한편, KAIST 신소재공학과는 `2020 QS 세계대학평가 학과별 순위'에서 전 세계 대학 중 19위를 차지한 바 있다.
2020.09.18
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코로나19 감염 중증도 결정하는 인자 발견
코로나19로 위중, 중증 상태인 중환자가 6일 0시 기준 163명을 기록했다. 지난달 19일 12명이었던 위중, 중증 환자는 20여일 만에 13배 넘게 늘어났다. 이러한 심각한 상황에서 우리 연구진이 코로나19 중증 환자와 경증 환자를 쉽게 판별할 수 있는 바이오 마커(표시물)를 발견해 중증 코로나19에 대한 치료제 개발에 기대감을 높였다.
우리 대학 의과학대학원 이흥규 교수 연구팀이 *'호중구'와 *'당질코르티코이드'의 연관성을 밝혀 코로나19의 중증도를 결정짓는 인자를 발견했다고 7일 밝혔다.
☞ 호중구(neutrophil) : 혈액의 전체 백혈구 중 50~70%를 차지하는 선천 면역세포로, 세균이나 곰팡이 감염 등에 대응하는 면역세포이다.
☞ 당질코르티코이드(glucocorticoid) : 글루코코르티코이드라고도 하며 콩팥 근처 부신의 부신 겉질에서 생성되는 호르몬으로, 다양한 신체 기능 조절에 관여한다. 특히, 면역반응을 억제하는 호르몬으로도 알려져 있다.
WHO에 의해 세계적 대유행(팬데믹)으로 지정된 코로나바이러스감염증(COVID-19)은 사람마다 증상이 판이하다. 따라서, 환자의 중증도를 예상 및 판별하기 위해서는 확실한 바이오 마커의 활용이 중요하며, 이들을 선별적으로 치료할 수 있는 표적 치료제가 매우 중요하다.
중증 코로나19 환자들은 급성 호흡곤란 증후군의 증상을 보이고 특히 폐 조직의 심한 손상이 관찰된다. 이에 대응해 호중구 등 다양한 면역세포들이 바이러스 감염으로부터 숙주를 보호하기 위해 면역반응을 보이지만 사이토카인 폭풍(과잉 염증반응)처럼 과도한 면역반응으로 오히려 장기를 손상시킬 수도 있다.
이 교수 연구팀은 유전자 발현 옴니버스(GEO)에 공개된 코로나19 감염 경증 및 중증 환자의 기관지 폐포 세척액에 존재하는 단일세포 유전 정보를 분석했다. 그 결과, 그동안 곰팡이나 세균 감염에서만 중요성이 알려졌고 바이러스 감염 시에는 상대적으로 중요성이 알려지지 않았던 호중구의 과활성화로 인해 중증 코로나19가 발생함을 밝혔다.
특히 연구팀은 대식세포 등의 골수 유래 면역세포 내에서 발현하는 CXCL8과 같은 *케모카인에 의해 호중구 유입이 증가함을 밝혔다. 연구팀은 골수에서 유래한 면역세포 내의 당질코르티코이드 수용체 발현에 따라 CXCL8의 생성이 조절받으며, 이것이 결과적으로 호중구의 유입 및 활성도와 연관됨을 밝혔다.
☞ 케모카인(chemokine): 백혈구유주작용, 활성화작용을 하는 염기성헤파린 결합성 저분자 단백질
이 교수는 "이번 연구 결과는 코로나19의 중증도를 결정하는 바이오 마커를 발굴한 것 뿐만 아니라, 덱사메타손 등의 당질코르티코이드 억제제를 활용해 중증도를 개선할 치료제 개발에 단초를 제공할 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.
의과학대학원 박장현 석박사통합과정 대학원생이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제면역학회연합에서 발간하는 면역학 전문 학술지인 '프론티어스 인 이뮤놀로지(Frontiers in Immunology)' 8월 28일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Re-analysis of Single Cell Transcriptome Reveals That the NR3C1-CXCL8-Neutrophil Axis Determines the Severity of COVID-19)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 코리아 바이오 그랜드 챌린지사업, 신약타겟발굴 및 검증사업 및 KAIST 코로나 대응 과학기술 뉴딜사업을 받아 수행됐다.
2020.09.07
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유지환 교수 팀, NAVER Labs Mapping & Localization Challenge Indoor 부문 우승
우리 대학 건설 및 환경공학과 이상민 학생, 로봇공학학제전공 이중구 학생으로 구성된 학생팀(지도교수 유지환)이 2020 NAVER LABS Mapping & Localization Challenge Indoor 부문에서 8월 18일 최종 우승을 차지했다.
네이버랩스의 주최로 올해 처음 열린 NAVER LABS Mapping & Localization Challenge 는 올해 4월 첫 결과 제출을 시작으로 약 4개월에 걸쳐 진행됐다.
이번 대회에는 네이버랩스의 새로운 매핑 로봇인 M1X를 통해 취득한 판교 현대백화점 1층과 지하 1층의 이미지, LiDAR 데이터, 그리고 ground truth정보가 주어졌다. 참가팀들의 도전 과제는 임의의 사진이 주어질 경우, 그 사진이 백화점의 어느 위치에서 찍혔는지를 추정하는 것 이였다.
정확한 위치 추정을 위해 ▲Query Image와 가장 유사한 Database Image를 찾는 Image Retrieval 기술 ▲Query Image와 Database Image에서 강인한 Feature를 추출하고 이를 매칭하는 기술 ▲카메라와 LiDAR 센서를 융합하는 Sensor Fusion 기술 ▲LiDAR Processing 기술이 사용됐다.
주최 측은 실제 사진이 찍힌 위치/각도 정보와 각 참가팀이 추정한 위치/각도 정보를 비교하여 그 오차가 (0.25m, 10.0°) / (0.5m, 10.0°) / (5.0m, 10.0°) 이내인 비율의 합을 바탕으로 최종 순위를 결정했다.
우리 대학 팀은 지하1층(82.61% / 92.71% / 95.36%), 지상1층(86.74% / 98.07% / 99.44%), 종합 (84.68% / 95.39% / 97.40%)의 정확도로 12개의 참가팀 중 가장 높은 종합 성적을 기록해 최종 우승을 차지했다.
Indoor 부문 2위와 3위는 서울대학교와 세종대학교가 각각 차지했다. 지난 12일 네이버랩스 본사에서 진행된 시상식에는 이상민, 이중구 학생이 참가해 수상했다.
수상팀에세는 600만원의 상금과 더불어 지난 8월 19일 개최된 KCCV 2020 데모 세션을 통해 개발한 측위 알고리즘에 대해 설명할 수 있는 기회도 주어졌다.
자세한 내용은 웹사이트 https://challenge.naverlabs.com 에서 확인할 수 있다.
2020.08.24
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정보보호대학원,〈Security@KAIST 보안의 현재와 미래 기술 세미나〉 개최
우리대학 정보보호대학원은 8월 10일부터 11일까지 이틀간 'Security@KAIST' 보안의 현재와 미래 기술세미나'를 개최한다. 과학기술정보통신부가 주최하고 지난해 8월 신설된 KAIST 정보보호대학원 융합보안 프로그램이 주관하는 이번 세미나는 보안 기술의 현황과 미래의 발전 방향을 전망하기 위해 마련됐다.
5G와 IoT 등 4차 산업혁명 기술을 결합한 ICT 융합서비스가 등장한 이후 보안 기술은 매우 광범위한 분야에 적용되고 있다. 그러나 신기술에 대한 정보 보안 교과서 한 권을 완성할 무렵이면 보다 진보한 또 다른 기술이 등장해 보안 문제는 다시 원점으로 돌아가 이를 해결해야 하는 상황이 발생한다.
KAIST 정보보호대학원은 이처럼 날로 가속화되는 보안 기술의 발전 양상에 빠르게 대처하기 위해 이번 기술세미나를 마련했다. 다양한 보안 분야의 최신 기술 동향을 파악하고 미래의 보안 기술 발전을 예측해 국내 보안산업을 지원하는 한편 국내 연구자들이 세계 최고 수준의 보안 기술을 연구할 수 있도록 돕는 것이 이번 세미나의 목표다.
10일 첫날 세미나에서는 '소프트웨어 및 시스템보안'을 주제로 다룬다. 신인식 정보보호대학원 책임교수가 '멀티 디바이스 모바일 플랫폼(Multi-device Mobile Platform): UI와 보안'이라는 주제로 하나의 앱을 여러 조각으로 분할하고 각 조각들을 여러 기기에서 동시에 실행할 수 있는 새로운 멀티 디바이스 모바일 운영체제 기술에 관해 공유한다. 이와 함께, 허기홍 교수의 '소프트웨어 정적 분석', 차상길 교수의 `퍼징(Fuzzing)', 강병훈 교수의 '트러스티드 컴퓨팅(Trusted Computing)을 향한 신뢰 실행환경' 강연도 함께 진행된다. 이튿날인 11일에는 '네트워크, IoT 보안 그리고 암호'를 주제로 김용대 교수가 첫 강연자로 나선다. 김 교수는 자율주행차·드론·로봇으로 대표되는 인간을 대체하는 무인 이동체들의 안전성 보장에 관한 견해와 앞으로 나타날 수 있는 새로운 보안 문제점을 제시하는 `무인 이동체 보안'에 대해 강연한다. 그리고, 이주영 교수와 강민석 교수는 각각 '대칭 키 보안과 응용'과 '어드밴스드 디도스(Advanced DDoS)의 공격 및 방어'를 주제로, 마지막으로 신승원 교수는 'SDN/NFV 보안'에 관련한 내용을 전달할 예정이다. 정보보호대학원 관계자는 "세계 최고 수준의 보안 분야 전문가 8인이 나서는 이번 기술세미나는 국제적으로 손꼽히는 보안 분야 TOP4 학회에서 발표된 논문과 학회지에 게재된 최신 기술들을 중점적으로 소개하는 자리가 될 것ˮ이라고 설명했다.
KAIST는 작년 3월 과학기술정보통신부가 진행한 '지역전략산업 융합보안 핵심인재 양 사업' 공모에 선정돼 같은 해 8월 융합보안 프로그램을 개설했다. 올 8월 현재 7명의 석사과정 학생들이 4차 산업혁명 시대 스마트시티에 특화된 융합보안 관련 분야를 학습 중이다. 이와 관련해 KAIST는 안랩, LGU+, 네이버, 세종시 등 16개 유수 기업 및 기관이 참여하는 콘소시엄인 'Security@KAIST'를 구성하고, KAIST 캠퍼스를 테스트베드로 만들어 지역 거점 연구시설로 활용하고 있다. 신인식 KAIST 정보보호대학원 책임교수는 "KAIST는 실제 산업 현장에서 발생하는 보안 수요와 실무적 난제를 해결하는 협업형 프로젝트를 활발하게 추진해 융합보안 산학협력의 새로운 모델을 제시하고자 한다ˮ라고 강조했다. 이어 신 교수는 "관련 연구 결과물을 학계와 공유하기 위해 주기적인 세미나, 기술 설명회, 특강 등을 개최해 한국 보안 산업 및 연구의 발전을 지원할 예정ˮ라고 덧붙였다. 이번 'Security@KAIST' 보안의 현재와 미래 기술세미나'는 코로나19 확산 방지 차원에서 전면 온라인으로 개최된다. 국내 스마트시티·보안 관련 기업 및 대학(원)생이라면 누구나 참여할 수 있으며, 참가비를 포함한 세부 사항은 KAIST 정보보호대학원 홈페이지(https://gsis.kaist.ac.kr/)에서 확인할 수 있다.
2020.08.05
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제7회 국제핵비확산학회, 온라인 국제포럼으로 개최
우리대학 핵비확산교육연구센터는 오는 4일부터 6일까지 3일간 '제7회 국제핵비확산학회(2020 Online International Conference on Nuclear Nonproliferation)'를 국립외교원 외교안보연구소(소장 오영주)와 공동 개최한다.
7회째를 맞는 올해 학회에서는 반기문 前 유엔 사무총장이 축사를 전하고 브렌트(Brent K. Park) 미국 에너지부 산하 국가핵안보국(NNSA) 차관보가 연사로 참여해 ▴2020년 핵비확산 동향 평가 ▴동북아 평화와 북한의 비핵화 ▴미래 세계의 지속 가능한 에너지 사용과 국제 안보 및 핵비확산 측면에서 바라본 소형원전 개발의 의미 ▴글로벌 차원에서의 핵비확산 강화 방안 등을 주제로 논의가 이뤄질 예정이다.
이를 위해, KAIST·국립외교원·한국원자력통제기술원 등 국내 기관은 물론 미국 에너지부(Department of Energy) · 하버드대 · 스탠퍼드대 · MIT, 러시아 에너지 및 안보연구센터(CENESS Russia), 중국의 푸단대를 비롯해 카네기-칭화 글로벌정책센터, 일본 히토쓰바시대와 UN 포괄적핵실험금지 조약기구(CTBTO), 국제원자력기구(IAEA), 미국 원자력발전 전문회사인 뉴스케일파워(NuScale Power) 등 20여 개의 국내·외 원자력 및 핵비확산 기관 소속 전문가들이 참여해 현안을 논의한다.
지난 2014년 시작된 국제핵비확산학회는 세계 핵비확산을 위해 매년 여름마다 정례 학회를 진행해왔다. 또 전 세계 핵비확산 연구기관 및 교육기관과의 네트워크 구축을 통해 원자력의 평화적인 이용 및 확산을 도모하고 이를 바탕으로 세계 핵비확산 및 한반도 평화 증진에 실질적으로 기여할 방안을 모색하고 있다.
신성철 KAIST 총장은 환영사를 통해 "이번 학회에서 국가 안보 현안인 북핵 문제에 관해 의미 있는 제안들이 도출되고 대한민국이 세계 핵비확산에 더욱 크게 기여하는 계기가 마련되기를 기대한다ˮ고 말했다.
KAIST 핵비확산교육연구센터(센터장 임만성 원자력및양자공학과 교수)가 주최하는 이번 학회는 유튜브(채널명: KAIST NEREC 2020)를 통해 생중계된다. 국제핵비확산·한반도 안보 문제·원자력 등의 분야에 관심 있는 사람이라면 누구나 시청이 가능하고 학회에 관한 자세한 내용은 KAIST 핵비확산교육연구센터 홈페이지(http://nerec.or.kr/)에서 확인할 수 있다.
2020.08.03
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사물인터넷(IoT)을 위한 무전원 인터넷 연결 기술 개발
우리 대학 연구진이 초저전력, 저비용으로 우리 생활의 모든 사물을 연결하는 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 서비스를 광범위하게 제공하는 핵심 기술을 개발해 초연결 사회 구현을 한층 앞당길 수 있을 것으로 기대된다. 사물인터넷이란 각종 사물이 센서와 통신기기를 통해 서로 연결돼 양방향으로 소통함으로써 개별 객체로는 제공하지 못했던 서비스를 제공하는 기술이다.
전기및전자공학부 김성민, 이융 교수와 정진환 박사과정, 한국뉴욕주립대 류지훈 교수(컴퓨터과학과)가 참여한 공동 연구팀은 후방산란(Backscattering) 기술을 이용한 무전원 사물인터넷 게이트웨이 개발에 성공했다고 13일 밝혔다.
후방산란 기술이란 기기의 무선 신호를 직접 만들어내지 않고, 공중에 존재하는 방사된 신호를 반사해 정보를 전달하는 방식의 기술이다. 무선 신호를 생성하는데 전력을 소모하지 않아 초저전력으로 통신을 가능케 하는 기술이다.
김성민 교수 연구팀은 이러한 초저전력 후방산란 기술을 이용해 사물인터넷 기기들이 방사하는 무선 사물인터넷 신호가 와이파이(WiFi) 신호로 공중에서 변조되도록 설계했다. 후방산란 기술 기반의 무전원 게이트웨이를 이용하면 사물인터넷 기기를 와이파이 네트워크에 쉽게 연결할 수 있기 때문에 인터넷 연결성의 범위가 크게 확장될 것으로 기대된다.
전기및전자공학부 정진환 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 지난 6월 캐나다 토론토에서 열린 모바일 컴퓨팅 분야의 최고 권위 학술대회 `ACM 모비시스(ACM MobiSys) 2020'에서 발표됐다. (논문명 : Gateway over the air: Towards Pervasive Internet Connectivity for Commodity IoT).
5G 네트워크의 핵심 구성요소 중 하나인 사물인터넷은 각종 사물인터넷 기기들이 인터넷에 연결돼야만 다양한 서비스를 제공할 수 있는 구조로 돼 있다. 사물인터넷 기기들을 인터넷에 연결하기 위해서는 사물인터넷 게이트웨이라는 다수의 무선 송수신 장치를 장착하고 있는 기기가 꼭 필요하다.
사물인터넷 게이트웨이는 다수의 무선 송수신 장치에서 발생하는 전력소모량이 크기 때문에 유선 전원공급장치가 필요하다. 따라서 자유로운 설치가 제한될 수밖에 없어 광범위한 인터넷 연결성을 제공하는데 많은 제약이 따른다.
연구팀은 문제 해결을 위해 후방산란 기술을 활용해 사물인터넷 기기들이 주로 사용하는 지그비(ZigBee, 저전력 무선망 기술) 또는 BLE(Bluetooth Low Energy, 저전력 블루투스 기술) 통신 규격을 따르는 무선 신호를 최적의 패턴으로 반사해 와이파이 신호로 변조시키는 기술을 개발했다. 이 기술을 이용해 사물인터넷 기기들을 사용자 주변에 흔히 볼 수 있는 와이파이 기기에 연결함으로써 인터넷 연결성을 제공하는 무전원 사물인터넷 게이트웨이를 제작했다.
연구팀이 개발한 무전원 사물인터넷 게이트웨이 기술은 후방산란 기술을 활용해 에너지 수확(Energy harvesting)을 통해 무전원으로 동작할 수 있어 설치비용과 유지·보수 비용을 크게 줄일 수 있다. 또 후방산란의 특성상 공중에 방사된 무선 신호를 반사하면서 물리적으로 변조하므로 동일한 통신 규격을 사용하는 모든 사물인터넷 기기에 보편적으로 적용할 수 있다는 장점이 있다.
연구팀은 저전력 통신 규격인 지그비와 BLE 신호를 무전원 사물인터넷 게이트웨이를 통해 와이파이 신호로 변조해 상용 노트북에서 수신됨을 확인했다. 이와 함께 다양한 제작사에서 판매하는 상용 스마트홈 기기(스마트 전구, 스마트 스피커 등)가 사물인터넷 게이트웨이를 통해 와이파이 기기에 상호 연결되는 현상을 실험을 통해 입증함으로써 통합형 사물인터넷 게이트웨이로서의 가능성도 확인했다.
제1 저자인 정진환 연구원은 "후방산란이라는 초저전력 통신 기술을 통해 상용 사물인터넷 기기들이 매우 적은 비용으로 와이파이를 통해 인터넷에 연결될 수 있다는 점을 확인했다ˮ면서 "값비싸고 전력소모량이 큰 기존의 사물인터넷 게이트웨이의 한계를 무전원 사물인터넷 게이트웨이로 극복할 수 있다는 점을 확인한 게 이번 연구의 성과ˮ라고 설명했다.
정 연구원은 이어 "향후 끊임없이 규모가 커질 사물인터넷에 대해 효율적으로 인터넷 연결성을 확대, 제공하는 방향으로 활용이 가능할 것으로 기대가 크다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단과 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다.
2020.07.13
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기존 인공지능 기술을 뛰어넘는 양자 인공지능 알고리즘 개발
우리 대학 전기및전자공학부 및 AI 양자컴퓨팅 IT 인력양성연구센터장 이준구 교수 연구팀이 독일 및 남아공 연구팀과의 협력 연구를 통해 비선형 양자 기계학습 인공지능 알고리즘을 개발했다고 7일 밝혔다.
양자 인공지능은 양자컴퓨터의 발전과 함께 현재의 인공지능을 앞설 것으로 크게 기대되고 있으나 연산 방법이 전혀 달라 새로운 양자 알고리즘의 개발이 절실하다. 특히 양자컴퓨터는 본질적으로 일차방정식을 잘 푸는 선형적 성질을 가지고 있어 복잡한 데이터를 다루는 비선형적 기계학습에 어려움이 존재했다. 하지만 이번 연구를 통해 비선형 커널이 고안되어 복잡한 데이터에 대한 양자 기계학습이 가능하게 됐다. 특히 이준구 교수팀이 개발한 양자 지도학습 알고리즘은 학습에 있어 매우 적은 계산량으로 연산이 가능하다. 따라서 대규모 계산량이 필요한 현재의 인공지능 기술을 추월할 가능성을 제시한 것으로 평가를 받고 있다.
이준구 교수팀은 학습데이터와 테스트데이터를 양자 정보로 생성한 후 양자 정보의 병렬연산을 가능하게 하는 양자포킹 기술과 간단한 양자 측정기술을 조합해 양자 데이터 간의 유사성을 효율적으로 계산하는 비선형 커널 기반의 지도학습을 구현하는 양자 알고리즘 체계를 만들었다. 이후 IBM 클라우드 서비스를 통해 실제 양자컴퓨터에서 양자 지도학습을 실제 시연하는 데 성공했다.
KAIST 박경덕 연구교수가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 네이처 자매지인 `npj Quantum Information' 誌 2020년 5월 6권에 게재됐다. (논문명: Quantum classifier with tailored quantum kernel).
기계학습에 있어 중요한 문제 중 하나는 주어진 데이터의 특징(feature)을 구분해 분류하는 것이다. 간단한 예로 동물 이미지 학습데이터에서 입, 귀 등의 특징을 바탕으로 분류하기 위한 결정 경계(decision boundary)를 학습하고 새로운 이미지가 입력되었을 때 개 또는 고양이로 분류하는 작업을 생각해볼 수 있다. 데이터의 특징들이 잘 나타나는 경우에는 선형적 결정 경계만으로 분류할 수 있다. 그러나 입과 귀 모양의 특징으로만 개와 고양이를 분류하기 쉽지 않다면 새로운 결정 경계를 찾기 위해 특징에 관한 정보 공간의 차원을 확장해야 하는데 이러한 과정에서 비선형 커널 기술이 필요하다.
양자컴퓨팅은 고전 컴퓨팅과는 달리 큐비트(quantum bit, 양자컴퓨팅 정보처리의 기본 단위)의 개수에 따라 정보 공간의 차원이 기하급수적으로 증가하기 때문에 이론적으로 고차원 정보처리에 있어 기하급수적으로 뛰어난 성능을 낼 수 있다.
연구팀은 이러한 양자컴퓨팅의 장점을 활용해 데이터 특징 대비 기하급수적인 계산 효율성을 달성하는 양자 기계학습 알고리즘을 개발했다. 이 교수 연구팀이 개발한 이 알고리즘은 저차원 입력 공간에 존재하는 데이터들을 큐비트로 표현되는 고차원 데이터 특징 공간(feature space)으로 옮긴 후, 양자화된 모든 학습데이터와 테스트데이터 간의 커널 함수를 양자 중첩을 활용해 동시에 계산하고 테스트데이터의 분류를 효율적으로 결정한다. 이때 사용되는 양자 회로의 계산 복잡도는 학습 데이터양에 대해서는 선형적으로 증가하나, 데이터 특징 개수에 대해서는 불과 로그(log)함수로 매우 천천히 증가하는 장점이 있다.
연구팀은 이와 함께 양자 회로의 체계적 설계를 통해 다양한 양자 커널 구현이 가능함을 이론적으로 증명했다. 커널 기반 기계학습에서는 주어진 입력 데이터에 따라 최적 커널이 달라질 수 있으므로, 다양한 양자 커널을 효율적으로 구현할 수 있게 된 점은 양자 커널 기반 기계학습의 실제 응용에 있어 매우 중요한 성과다.
연구팀은 IBM이 클라우드 서비스로 제공하는 다섯 개의 큐비트로 구성된 초전도 기반 양자 컴퓨터에서 이번에 개발에 성공한 양자 기계학습 알고리즘을 실험적으로 구현해 양자 커널 기반 기계학습의 성능을 실제 시연을 통해 이를 입증하는 데 성공했다.
이 연구에 참여한 박경덕 연구교수는 "연구팀이 개발한 커널 기반 양자 기계학습 알고리즘은 수년 안에 상용화될 것으로 예측되는 수백 큐비트의 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 컴퓨팅의 시대가 되면 기존의 고전 커널 기반 지도학습을 뛰어넘을 것ˮ이라면서 "복잡한 비선형 데이터의 패턴 인식 등을 위한 양자 기계학습 알고리즘으로 활발히 사용될 것ˮ이라고 말했다.
한편 이번 연구는 각각 한국연구재단의 창의 도전 연구기반 지원 사업과 한국연구재단의 한-아프리카 협력기반 조성 사업, 정보통신기획평가원의 정보통신기술인력 양성사업(ITRC)의 지원을 받아 수행됐다.
관련 논문: https://www.nature.com/articles/s41534-020-0272-6
2020.07.07
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