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산업디자인학과 '루시' 팀, 'AI 크리에이티브 챌린지' 대상 수상
우리 대학 산업디자인학과 여남규, 오세준, 주하진, 한승희 학생으로 구성된 '루시' 팀이 지난 7월 11일~12일 대전 디자인진흥원 'AI 크리에이티브 챌린지'에서 대상을 수상했다.
산업통상자원부의 지역디자인산업진흥사업 일환으로 진행된 이번 행사에는 대전 지역 6개 대학(목원대·배재대·충남대·한남대·한밭대·KAIST)에서 총 17개 팀 60여 명이 참가하여, ‘바이오헬스’, '첨단반도체', ‘지능형 모빌리티’ 등 지역 특화 기술을 접목한 디자인 솔루션을 완성했다.
참가자들은 아이디어 구상에서 프로토타입 제작, 최종 발표까지 전 과정을 직접 수행하며 실전 경험을 쌓았으며, 삼성전자 고성찬 디자이너· 우리 대학 산업디자인학과 박현준 교수·김은영 홍익대학교 교수가 실무 관점의 조언과 피드백을, 송봉규 BKID 대표·김기현 한국예술종합학교 교수 등 학계·산업계 전문가들이 심사위원으로 참여해 디자인 완성도와 사업화 가능성을 심층 평가했다.
'루시' 팀은 AI 융합 바이오헬스 및 모빌리티 기술을 적용해 화재 시 유독성 연기로 인한 질식 방지를 위해 유리를 흡착 ·절단하는 '인명 구조 드론' 콘셉트를 제안해 심사위원들로부터 기술 이해도 및 사용자 경험 설계 역량을 높이 평가받았다.
이번 챌린지에서 수상한 팀에게는 상장과 함께 국제 디자인 어워드 출품 지원, 지식재산권 출원 및 사업화 연계 등의 후속 지원이 제공될 예정이다.
2025.07.16 조회수 721 -
최정우 교수팀, 세계 최고 음향 AI 챌린지 세계 1위 쾌거
‘음향 분리 및 분류 기술’은 드론, 공장 배관, 국경 감시 시스템 등에서 이상 음향을 조기에 탐지하거나, AR/VR 콘텐츠 제작 시 공간 음향(Spatial Audio)을 음원별로 분리해 편집할 수 있도록 하는 차세대 인공지능(AI) 핵심 기술이다.
우리 대학 전기및전자공학부 최정우 교수 연구팀이 세계 최고 권위의 음향 탐지 및 분석 대회인 ‘IEEE DCASE 챌린지 2025’에서 ‘공간 의미 기반 음향 장면 분할(Spatial Semantic Segmentation of Sound Scenes)’ 분야에서 우승을 차지했다고 11일 밝혔다.
이번 대회에서 연구팀은 전 세계 86개 참가팀과 총 6개 분야에서 경쟁 끝에 최초 참가임에도 세계 1위 성과를 거두었다. KAIST 최정우 교수 연구팀은 이동헌 박사, 권영후 석박통합과정생, 김도환 석사과정생으로 구성되었다.
연구팀이 참가한 ‘공간 의미 기반 음향 장면 분할’의 ‘태스크(Task) 4’분야는 여러 음원이 혼합된 다채널 신호의 공간 정보를 분석해 개별 소리를 분리하고 18종으로의 분류를 수행해야 하는 기술 난이도가 매우 높은 분야이다. 연구팀은 오는 10월, 바르셀로나에서 열리는 DCASE 워크숍에서 기술을 발표할 예정이다.
연구팀의 이동헌 박사는 올해 초 트랜스포머(Transformer)와 맘바(Mamba) 아키텍처를 결합한 세계 최고 성능의 음원 분리 인공지능을 개발했으며, 챌린지 기간 동안 권영후 연구원을 중심으로 1차로 분리된 음원의 파형과 종류를 단서로 해 다시 음원 분리와 분류를 수행하는‘단계적 추론 방식’의 AI 모델을 완성했다.
이는 사람이 복잡한 소리를 들을 때 소리의 종류나 리듬, 방향 등 특정 단서에 기반해 개별 소리를 분리해 듣는 방식을 AI가 모방한 모델이다.
이를 통해, 순위를 결정하는 척도인 AI가 소리를 얼마나 잘 분리하고 분류했는지 평가하는‘음원의 신호대 왜곡비 향상도(CA-SDRi)*’에서 참가팀 중 유일하게 두 자릿수 대의 성능(11 dB)을 보여, 기술적인 우수성을 입증하였다.
*음원의 신호대 왜곡비 향상도(CA-SDRi): 기존의 오디오와 비교해 얼마나 더 선명하게(덜 왜곡되게) 원하는 소리를 분리했는지를 dB(데시벨) 단위로 측정하고 숫자가 클수록 더 정확하고 깔끔하게 소리를 분리했다는 뜻임
최정우 교수는 "연구팀은 최근 3년간 세계 최고의 음향 분리 AI 모델을 선보여 왔으며, 그 결과를 공식적으로 인정받는 계기가 되어 기쁘다”면서 “난이도가 대폭 향상되고, 타 학회 일정과 기말고사로 불과 몇 주간만 개발이 가능했음에도 집중력 있는 연구를 통해 1위를 차지한 연구팀 개개인이 자랑스럽다”고 소감을 밝혔다.
‘IEEE DCASE 챌린지 2025’는 온라인으로 진행됐으며, 4월 1일부터 시작해 6월 15일 인공지능 모델 투고를 마감했고 지난 6월 30일 결과가 발표됐다. 각종 음향 관련 탐지 및 분류 기술을 평가하는 IEEE 신호처리학회(Signal Processing Society) 산하 국제대회인 본 챌린지는 2013년 개최된 이래 음향 분야 인공지능 모델의 세계적인 경연의 장으로 자리매김해 왔다.
https://dcase.community/challenge2025/task-spatial-semantic-segmentation-of-sound-scenes
한편, 해당 연구는 교육과학기술부의 재원으로 한국연구재단 중견연구자지원사업, STEAM 연구사업 지원 및 방위사업청 및 국방과학연구소 재원으로 미래국방연구센터 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.11 조회수 1188 -
명현 교수팀, 세계적 권위 로봇 학술대회서 챌린지 우승
우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구실의 어반 로보틱스 랩(Team Urban Robotics Lab)이 5월 19일부터 23일까지 미국 애틀랜타에서 열린 세계 최고 귄위의 로봇 학술대회인 2025 IEEE 국제 로봇 및 자동화 학술대회(International Conference on Robotics and Automation, ICRA)에서 개최된 NSS 챌린지(Nothing Stands Still Challenge) 2025에서 종합 1위를 차지하는 쾌거를 달성했다.
NSS 챌린지는 리히텐슈타인 국적의 글로벌 건설회사인 힐티(HILTI)사와 미국 스탠퍼드대 그래디언트 스페이스 그룹(Gradient Spaces Group)이 공동 주최하였고, 2021년도부터 개최되던 힐티 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)* 챌린지의 확장 버전으로 국제 로봇 및 자동화 학술대회(ICRA)에서 가장 저명한 챌린지 중 하나로 꼽힌다.
*SLAM: 동시적 위치 추정 및 지도작성을 의미하며, 로봇이나 드론, 자율주행차 등이 자신의 위치를 파악하고 주변 환경의 지도를 동시에 생성하는 기술
이번 챌린지는 건설 및 산업 환경과 같이 구조적 변화가 빈번한 상황에서, 다양한 시간대에 수집된 라이다 스캔 데이터를 얼마나 정확하고 강인하게 정합할 수 있는지를 중심으로 평가한다. 특히 단일 시점 정합 정확도만을 보는 것이 아니라 다수의 시간대에 걸쳐 발생하는 구조 변화에도 대응하는 다중 세션 위치추정 및 지도작성(Multi-session SLAM) 기술을 다루어, 기술적 수준이 매우 높은 대회로 손꼽힌다.
어반 로보틱스랩팀은 다중 시간대와 공간에서 수집된 라이다 데이터 간의 정합 문제를 해결하는 독자적인 위치 추정 및 지도작성 기술로 3위 대만국립대학교와 2위인 중국 서북 이공대를 큰 점수 차이로 제치고 전체 1위를 차지했다. 수상팀에게는 상금 4,000달러가 수여될 예정이다.
어반 로보틱스랩팀은 사전 연결 정보 없이도 다수의 스캔을 강건하게 정합할 수 있는 다중 정합(multiway-registration) 프레임워크를 자체 개발하였다. 이 프레임워크는 스캔 내의 특징점을 요약하고 대응점을 찾아내는 알고리즘(CubicFeat), 찾아낸 대응점을 기반으로 전역 정합을 수행하는 알고리즘(Quatro), 그리고 변화 감지 기반 결과 정제를 위한 알고리즘(Chamelion)으로 구성된다. 이러한 기술 조합을 통해 변화가 심한 산업 환경에서도 고정 구조물 기반으로 정합 성능이 안정적으로 구현하도록 하였다.
라이다 스캔 정합 기술은 자율주행차, 자율로봇, 자율보행 시스템, 자율비행체, 자율운항 등 다양한 자율 시스템에서의 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)의 핵심 요소다.
명현 전기및전자공학부 교수는 “이번 수상 기술은 복잡한 환경 속에서도 서로 다른 스캔 사이의 상대 위치를 정밀하게 추정하는 성능을 극대화했다는 점에서 학문적 가치와 산업 응용 가능성을 동시에 입증한 사례로 평가된다.”라며 “난이도가 높아 많은 팀들이 포기한 상황에서도 끝까지 포기하지 않고 도전해 준 학생들에게 감사하다”고 밝혔다.
한편, 어반 로보틱스랩팀은 2022년에 처음 SLAM 챌린지에 출전하여 학계 2위를 수상하고, 2023년에는 라이다 부문 전체 1위, 비전 부문 학계 1위를 수상한 바 있다.
2025.05.30 조회수 2251 -
KAIST 임형규 동문, ‘I am a KAIST’잇는 챌린지에 1억원 기부
우리 대학 임형규 前 KAIST 동문회장이 교가·애국가 챌린지 경연대회의 시상금으로 1억 원을 기부했다. 이 기부금은 2026년 대회부터 시상금으로 사용될 예정으로, KAIST 교육문화 확산과 공동체 의식 함양에 큰 역할을 할 것으로 기대된다.
교가·애국가 챌린지는 KAIST의 가치와 교육이념에 대한 공감대를 높이고, 애국심과 애교심을 고취하기 위해 2024년 이광형 총장의 제안으로 처음 기획된 행사다. 참가자들은 KAIST 교가, 애국가, 혹은 조수미 문화기술대학원 초빙석학교수가 새롭게 헌정한 ‘I’m a KAIST’를 부르며, KAIST에 대한 소속감과 자긍심을 표현하게 된다. 특히, 올해부터는 참가자가 직접 작곡한 ‘내가 만든 교가’를 가창하는 항목이 신설되어 무대 구성이 더욱 다채로워졌다.
대상 수상팀에는 총장상과 함께 상금 100만 원이 수여되며, 최우수상과 참가팀에게도 총 200만 원 규모의 상금과 부상이 주어진다.
임형규 전 동문회장은 "국가 공동체에 대한 사랑은 건전한 세계시민 의식의 기초가 된다”며 “저에게는 가족 사랑과 함께 이 국가 공동체에 대한 사랑이 성장의 큰 에너지원이었다”라고 밝혔다.
이어 "애국가와 교가를 부르는 이 챌린지가 KAIST인들에게 뿌리 있는 세계시민으로 성장하는 좋은 자양분이 되었으면 한다"고 기부 소감을 밝혔다.
이광형 총장은 “학교에 대한 자긍심을 고취하고 애국가를 통해 나라 사랑에 대한 관심을 높이는 의미있는 프로그램에 아낌없는 후원을 해주신 임형규 전 동문회장님께 감사드린다”며 “이번 기부는 KAIST 구성원들이 학교에 대한 소속감과 국가 공동체에 대한 책임감을 함께 키워나가는 계기가 될 것”이라고 전했다.
임 전 회장은 2018년부터 매년 ‘링크제니시스 베스트티처 어워드’ 포상기금을 기부하며 창의·도전·배려의 가치를 실천한 교원을 격려해 왔다. 또한, 전기및전자공학부 장학기금, 동문학술장학재단 장학금 등 총 10억원에 달하는 기금을 이어오며 KAIST의 인재 양성과 발전에 지속적으로 기여하고 있다.
한편, ‘제2회 교가·애국가 챌린지’는 5월 21일 KAIST 본원 대강당에서 개최되어 150여 명의 관객이 참여한 가운데 성황리에 마무리되었다. 본선에는 8개팀이 무대에 올라 관객 평가(10%), 심사위원단 점수(90%)를 합산해 최종 우승팀이 선정됐다.
대상은 애국가를 락 버전으로 편곡하여 밴드형태로 연주한 ‘애국락’팀이 수상했고, 최우수상은 아카펠라로 교가를 부른 ‘지휘자의 형태’팀, 우수상은 AI를 활용해 자작 교가 ‘빛나는 너는 KAIST’를 연주한 문화기술대학원 최은진 학생이 수상했다. ‘애국락’팀은 관객 인기상까지 함께 수상했으며, 이외에도 5팀이 참가상을 받았다.
2025.05.23 조회수 1383 -
과학영재교육연구원, 2024 KAIST 질문콘서트 개최
우리 대학 과학영재교육연구원(원장 홍승범)이 '2024 KAIST 질문콘서트'를 문지캠퍼스 슈펙스홀에서 7일 개최하고 초중생 질문왕에게 KAIST 총장상을 수여했다.이번 질문콘서트에는 지난 5월부터 8주간 진행된 'KAIST 하루질문 챌린지'를 완주한 120명을 포함해 전국에서 초청된 초·중·고 학생 및 학부모 200명이 참석했다. 'KAIST 하루질문 챌린지'에는 전국의 초·중학생들이 온라인 질문 플랫폼에 8주간 10,000개 이상의 다양한 질문을 남기며 활발히 참여한 바 있다.
KAIST 총장상은 김정우(김포한가람중학교 2학년), 송연우(충주대소원중학교 2학년), 정다현(대원초등학교 6학년)학생에게 수여되었으며, 챌린지에 적극적으로 참여한 5명의 학생에게는 과학영재교육연구원장상이 수여되었다. 우리 대학 연구원과 교수들이 3단계 심사를 진행했으며, 이성혜 영재교육센터장은 "우수 질문뿐만 아니라 최다 질문, 최다 댓글 등 질문 활동에 활발히 참여한 학생들을 수상자로 선정해, 학생들이 질문에 대한 적극적인 태도를 기를 수 있도록 했다"라고 전했다.
이날 함께 열린 대중 강연에서는 조승우 스몰빅클래스 대표의 사회로 우리 대학 교수진이 심도 있는 강연을 펼쳤다. ▴발상의 전환을 통해 만들어진 연구 질문(구태윤 의과학대학원 교수) ▴우주에 대한 질문과 질문을 해결하기 위한 과정의 어려움(김준한 물리학과 교수) ▴나를 이끌어준 인생 질문과 연구질문(윤윤진 건설및환경공학과 교수) 등을 주제로 학생들과 교감하며 큰 호응을 얻었다. 또한, 이어진 질의응답을 통해 강연에 참석한 학생들이 평소 궁금했던 과학적 질문들에 대한 답을 얻고 과학에 대한 흥미를 더욱 키울 수 있는 시간이 마련됐다. 홍승범 과학영재교육연구원 원장은 "학생들이 과학에 대한 다양한 질문을 발판 삼아 미래 과학자로서의 꿈을 키울 수 있도록 격려하기 위해 KAIST 하루질문 챌린지를 운영하고 있으며, 수상한 학생은 물론 참여한 모든 학생에게 격려의 말을 전하고 싶다"라며, "학생들이 과학에 대한 다양한 질문을 발판 삼아 미래 과학자로서의 꿈을 키워갈 수 있도록 KAIST는 앞으로도 다양한 프로그램을 마련해 지원을 아끼지 않겠다"라고 덧붙이며 과학영재교육연구원의 다양한 질문 교육 프로그램에 지속적인 관심과 참여를 당부했다.
2024.09.10 조회수 5133 -
윤인수 교수팀, DARPA ‘AI 사이버 챌린지’ 결승 진출
지난 8월 8일부터 11일(현지 시각) 미국 라스베이거스에서 사이버 보안 분야 최고 학회 중 하나인 데프콘(DEF CON)에서 미국 고등연구계획국(이하 DARPA)의 주도하에 AI 사이버챌린지(AI Cyber Challenge, AIxCC)의 예선 대회가 진행됐다. 이는 AI를 활용한 차세대 해킹 시스템 경연 대회다.
우리 대학 전기및전자공학부 윤인수 교수 연구실이 속한 연합팀, 팀 애틀랜타(Team Atlanta)가 국내 대학이 포함된 팀으로서는 유일하게 톱(TOP) 7에 포함돼 내년 8월 개최 예정인 AI 사이버 챌린지 결승 진출팀으로 선정됐다고 21일 밝혔다.
팀 애틀랜타는 KAIST, 삼성 리서치, POSTECH, 조지아 공대의 연합팀으로, 현재 삼성 리서치 상무로 재직 중인 조지아 공대 김태수 교수의 연구실 출신 인원들이 주축이 되어 구성된 팀이다. 팀 이름은 조지아 공대가 있는 미국의 도시, 애틀랜타에서 유래했다.
팀 애틀랜타의 윤인수 교수는 세계적인 화이트 해커 출신 교수로, 세계 최고의 해킹 대회인 ‘DEF CON CTF(Capture the Flag)’에서 두 차례 우승하고 미국 해킹 대회인 ‘Pwn2Own 2020’에서 수상하는 등 뛰어난 성과를 거둔 바 있다. 학술적으로도 윤 교수는 보안 분야의 최우수 학회에 지속적으로 연구를 발표하고 있으며, 국제 학술대회 ‘USENIX Security 2018’, ‘USENIX OSDI 2018’에서 최우수 논문상을 수상하는 등 그 연구의 우수성을 인정받고 있다.
이번에 개최된 AI 사이버챌린지는 각 팀이 개발한 AI 기반의 사이버 추론 시스템(Cyber Reasoning System, 이하 CRS)을 겨루는 대회로, DARPA는 리눅스와 같은 실제 소프트웨어에 과거의 취약점이나 인위적인 취약점을 포함해 문제를 출제했으며, 각 팀의 CRS는 이 소프트웨어를 자동으로 분석해 취약점을 식별하고 패치하는 작업을 수행했다. 이후 DARPA는 취약점 발견 개수 및 다양성, 패치의 정확성 등을 종합적으로 고려해 각 CRS를 평가했다.
전 세계 총 91개 팀이 등록하고 39개 팀이 참여한 이번 예선에서, 팀 애틀랜타는 결승에 진출할 7개 팀 중 하나로 선정됐다. 특히, 팀 애틀랜타의 CRS는 예선 문제로 출제된 유명 소프트웨어인 SQLite3에서 출제자가 의도하지 않은 신규 취약점을 발견하는 성과를 거두기도 했다. 이는 AI가 보안 분야에 가져올 혁신의 가능성을 보여주며, AI 사이버챌린지의 목표와도 부합하는 중요한 성과로 평가된다.
팀 애틀랜타는 이번 결과로 200만 달러의 연구비(한화 약 27억 원)를 지원받게 됐으며, 2025년 8월 데프콘(DEF CON)에서 열리는 결승 대회에 진출해 최종 승부를 가리게 됐다.
최종 톱(TOP) 7에 선정돼 결승 대회에 진출하게 된 전기및전자공학부 윤인수 교수는 “오랫동안 준비한 대회에서 좋은 결과로 결승에 진출하게 되어 매우 기쁘다. 이번 결과는 KAIST를 비롯한 대한민국의 보안 연구 역량이 세계적으로도 우수한 수준에 도달했음을 보여준다고 생각한다”라며 소감을 전하면서, “앞으로 1년 동안 더 획기적이고 적극적인 방법들을 시도하며 AI와 보안의 접목에 혁신을 이끌어내고 본 대회를 우승 할 수 있도록 최선을 다하겠다”라고 향후 계획을 밝혔다.
2024.08.21 조회수 5169 -
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 조회수 6616 -
교가·애국가 챌린지에 총장님도 나선다
우리 대학이 전 구성원을 대상으로 하는 음악 경연대회인 '2024 교가·애국가 챌린지'를 개최한다.
'2024 교가·애국가 챌린지'는 우리 대학의 가치와 교육이념에 대한 공감도를 높이고 애국심과 애교심을 고취하는 계기를 마련하기 위해 기획된 행사다.
애국가나 교가 혹은 조수미 문화기술대학원 초빙석학교수가 기존의 교가를 새롭게 불러 헌정한 'I`m a KAIST'를 가창하는 경연대회다. 공모는 지난 4월 시작돼 출전팀이 직접 가창한 경연곡 영상을 제출하는 방식으로 예선이 진행됐다. 28일 저녁 대전 본원 대강당에서 열리는 결선 무대에는 총 8개 팀이 진출한다. 이광형 총장은 학부생 힙합동아리 구토스와 함께 무대에 오른다. 이 총장은 이번 경연을 위해 교가를 개사해 직접 가사를 쓴 랩을 선보일 예정이다.
인도네시아 유학생인 생명화학공학과 트리아 아스리 위도와티 석사과정, 스테파니 탄 박사과정 학생은 'I`m a KAIST'를 한국어로 가창한다. 지은경 전산학부 연구교수는 교원 개인 출전팀 중 유일하게 본선 무대에 진출했다. 기타와 루프스테이션으로 화음을 쌓은 편곡을 선보이는 김유겸 전기및전자공학부 석사과정 학생과 교내 합창동아리 '코러스', 밴드 동아리 '까르페디엠'도 경연을 펼친다. 이와 함께, 나수현 녹색성장지속가능대학원 석사과정 학생과 황태호 전산학부 석사과정 학생은 오로지 목소리만으로 우승에 도전한다.
경연 당일 교직원 및 학생으로 구성된 심사위원단 점수 80%와 현장 관객 평가 점수 20%를 반영해 최종 우승팀은 선발한다. 대상 1팀에는 100만 원의 상금과 총장상을 수여하고 최우수상을 포함한 기타 입상팀에도 총 200만 원 규모의 상금과 포상이 주어질 예정이다.
이광형 총장은 "이번 교가·애국가 챌린지를 통해 학생들에게 학업 이외에 소중한 추억을 남길 수 있는 색다른 경험을 선사할 수 있을 것으로 기대한다"라며 "특히 KAIST의 이념과 역사를 담고 있지만, 평소 생경했던 교가를 부름으로써 학교에 대한 자긍심을 고취하고, 애국가를 통해서 나라 사랑에 대한 관심도를 제고하는 등 의미 있는 시간이 되길 바란다"라고 말했다.
2024.05.27 조회수 5735 -
기계공학과 이정철 교수 연구팀, 2023년 대한기계학회 추계학술대회 KSME-SEMES 오픈이노베이션 챌린지 전문가그룹 금상 수상
우리 대학 기계공학과 이정철 교수 연구팀(이정철 교수, 고주희 박사과정)이 지난 11월 1일~4일 인천 송도 컨벤시아에서 성황리에 개최된 2023년 대한기계학회 추계학술대회 KSME-SEMES 오픈이노베이션 챌린지 대회에서 전문가그룹 금상을 수상했다.
발표 주제는 “가열 유동채널 공진기 기반 하이퍼 멀티모달 측정과 머신 러닝을 활용한 초미량 미확인 액체 인식 기술”로서 가열전극과 유동채널이 통합된 기계공진기를 이용하여 다양한 작동 온도에서 약 100 밀리초에 1번씩 액상 시료의 밀도, 역학점도, 열전도도, 비열, 열확산도, 동점도 그리고 무차원 수인 프란틀 (Prandtl) 수, 총 7개 물성을 동시에 획득할 수 있는 하이퍼 멀티모달 측정이 가능함을 최초로 소개하였다. 또한 개발한 하이퍼 멀티모달 측정을 머신러닝과 결합하여 액상 다원 혼합물을 분리하지 않고 분석할 수 있는 아이디어를 제안하고 가능성을 소개하였다.
이는 기존의 혼합물 분석의 gold standard 로 간주되던 LC-MS (Liquid chromatography – Mass spectrometry) 와 같은 선 분리-후 단일 측정의 패러다임을 뒤집는 아이디어로 그 독창성을 인정받았다. 제안 아이디어는 여러 반도체 공정에 사용되는 액상 혼합물의 농도 및 순도 모니터링을 통한 공정 품질제어를 비롯하여 다양한 액상시료 관련 산업과 연구에 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.
2023.11.06 조회수 5299 -
심현철 교수팀, 현대자동차와 자율주행 파트너십 체결
우리 대학이 현대자동차와 '고속 자율주행 기술 연구를 위한 파트너십' 계약을 23일 체결했다.
심현철 전기및전자공학부 교수팀과 체결한 이번 계약은 현대차가 우리 대학에 연구비를 지원하고, 우리 대학은 고속 자율주행 기술과 관련된 전문 지식과 경험 등을 공유하고 홍보에 협조하는 내용을 골자로 한다.
심 교수팀은 국내에 자율주행기술이 보편화되기 이전인 2009년부터 자율주행 연구를 시작한 국내 자율주행 1세대 연구실이다. 지난 15년여간 지속적인 연구를 통해 '2021 현대자동차그룹 자율주행 챌린지'에서 우승하고 과학기술정보통신부가 주최하는 '인공지능 그랜드 챌린지 제어지능부문'에서 2년 연속('19~'20)으로 우승해 국토부 및 과기부 장관 표창을 받는 등 무인 시스템 분야에서 두각을 나타냈다.
또한, 2021년에는 시속 300km가 넘는 속도로 달리는 고속 자율주행 차량 경주대회인 '인디 자율주행 챌린지(Indy Autonomous Challenge, 이하 IAC)'에 아시아 유일 팀으로 참가해 4위에 입상했다.
IAC와 이어지는 'CES 자율주행 챌린지'에도 2년 연속 아시아 유일팀으로 출전해 독일과 이탈리아 등 레이싱 강국의 연구팀과 대등하게 경쟁하며 국제적인 기술력을 인정받았다. 지난 1월 열린 대회 성과를 바탕으로 다음 열리는 대회의 출전권을 획득해 올해 6월 이탈리아 몬짜(Monza) 트랙에서 열리는 대회와 내년 CES 대회에도 계속 참가할 계획이다.
성낙섭 현대자동차 연구개발경영기획실장(상무)은 "이번 파트너십을 토대로 고속 자율주행에 관한 연구가 고속 차량뿐 아니라 일반 자율주행 차량의 안전성과 성능을 높이는 계기가 될 것을 기대한다"라고 말했다. 이어, "많은 어려움 속에서도 아시아에서 유일하게 세계 무대에 도전장을 내민 KAIST 심현철 교수팀의 고속 자율주행 기술 연구에 힘을 보태겠다"고 덧붙였다.
심현철 교수는 "2010년부터 국내 자율주행대회를 계속 개최하고 여러 대학의 연구를 지원해 국내 자율주행 기술 저변 확대를 위해 힘쓰고 있는 현대자동차의 후원을 받게 되어 영광이다"라고 소감을 밝히고 "향후 이탈리아와 미국에서 개최되는 대회에서는 이번 지원에 힘입어 더욱 좋은 성과를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있다"라고 소감을 밝혔다. 23일(목) 경기도 화성시 롤링힐스 호텔에서 열린 체결식에는 현대차 성낙섭 상무와 KAIST 심현철 전기및전자공학부 교수 및 연구진 등 주요 관계자들이 참석한 가운데 진행됐다.
2023.02.23 조회수 7166 -
Team KAIST, 국제 해양로봇 경진대회 최종 결선 진출
우리 대학기계공학과와 전기및전자공학부 학생들을 주축으로 구성된 팀이 국제 해양로봇 경진대회인 'MBZIRC 마리타임 그랜드 챌린지(MBZIRC Maritime Grand Challenge)'의 최종 결선에 진출했다. 총상금 3백만 달러(약 40억 원) 규모의 이번 대회는 아랍에미리트 정부가 후원하고 아부다비 과학성 산하기관인 '아스파이어(ASPIRE)'가 주관한다. 역대 해양로봇 분야 경진대회 중 가장 큰 규모다. 2021년부터 2024년까지 약 17개월에 걸쳐 치러지며, 출전팀은 실제 해역에서 불법 어로 행위를 단속하는 시나리오를 바탕으로 무인선과 무인기의 자율 협업 기술을 겨루게 된다.세계 각국의 유수 대학과 기업에 소속된 52개 팀이 예선에 참여했으며, 제안서를 평가하는 1단계 심사를 2021년에 완료해 20개 진출팀을 선발했다. 2022년 3월부터 9개월간 진행된 2단계 심사에서는 시뮬레이션 코드 심사와 구두 발표 심사, 전문 평가단의 방문 실사 평가를 거쳐 최종 결선에 진출할 5개 팀이 선정됐다.
▴KAIST·청주대와 기업체 연합팀(Team KAIST, 한국) ▴북경이공대(Beijing Institute of Technology, 중국)와 칼리파대(Khalifa University, 아랍에미리트) 연합팀 ▴덴마크공대(Technical University of Denmark, 덴마크)와 롤레오 공대(Luleå University of Technology, 스웨덴) 연합팀 ▴자그레브대(크로아티아) ▴바르샤바대(폴란드) 등 총 다섯 개 팀이다.
최종 결선 진출 팀에는 10만 달러(약 1억 3천만 원)와 실제 바다에서 사용할 6m 길이의 무인선이 제공된다. 또한, 무인선 장착용 로봇팔 구입 비용으로 5만 달러(약 6천 5백만 원)가 추가 지급될 예정이다.
우리나라를 대표할 Team KAIST는 기계공학과 김진환 교수와 윤국진 교수, 전기및전자공학부 심현철 교수 연구실 학생들을 중심으로 구성됐다. 또한, 청주대학교 조성욱 교수, 무인기 전문 벤처기업인 파블로항공과 현대중공업 산하의 자율선박 전문기업인 아비커스가 함께 참여한다.
김진환 교수는 대회 총괄을 맡아 다개체 무인 이동체 시스템 운용 등의 임무계획과 항법·인식·충돌회피·제어 등을 포함하는 무인선 운용, 로봇팔 운용 등의 연구를 진행한다.
윤국진 교수는 무인선과 무인기가 해상에서 객체를 탐지하고 분류하는 알고리즘 개발을 담당하며, 심현철 교수는 조성욱 청주대 항공학부 교수와 함께 무인기의 항법·충돌회피·경로계획·제어 등의 전반적인 운용을 맡는다.
이와 함께 파블로 에어가 무인기 운용과 함께 해상용 무인기 개발 및 제작으로 참여하고 아비커스는 무인선 운용·개조 및 무인이동체 시스템을 디자인한다.
24년 2월 예정된 최종 결선은 아랍에미리트 수도인 아부다비 연안 10평방 킬로미터 해역을 실제로 통제한 상태에서 개최된다. 통제 해역 안을 이동 중인 다수의 선박 중에서 불법 화물을 싣고 도주 중인 선박이 있다는 가상의 상황을 전제로, 참가팀은 불법 어로 선박을 찾아낸 뒤 탈취 화물을 회수해 복귀하는 임무를 수행하게 된다.
무인선과 무인기를 활용해 여러 척의 배 중 탈취 화물을 싣고 도주 중인 배를 구별해내고, 갑판에 놓인 탈취 화물의 특성을 탐지해 가벼운 화물은 무인기로 운송하고 무거운 화물은 무인선에 장착된 로봇팔로 회수하는 과정에서 각 팀의 기술력을 겨루게 된다. 모든 과정에서 위성항법시스템(GNSS)과 사람의 개입 없이 임무를 완수하는 것이 대회의 핵심이다.
도주 선박의 탐지, 탈취 화물 회수, 복귀 등의 임무를 규정에 따라 정확하게 수행하는 팀이 높은 점수를 얻게 되며, 임무를 수행하는 데 걸리는 시간도 평가 요소로 반영된다. 최종 우승팀에는 2백만 달러(약 26억 원)의 상금이 수여된다. 팀 리더를 맡은 도학기 기계공학과 박사과정 학생은 "기술적으로 어려운 요소가 많은 대회에서 세계 유수의 팀들과 경쟁해 최종 5위 안에 들었다는 것 자체로도 뿌듯하다"라고 말했다. 이어, "실제 바다 위에 무인선과 무인기를 띄워 복잡한 임무를 수행하는 자율적인 협업 기능을 구현하기까지 많은 난항이 있겠지만, 팀원들과 힘을 모아 노력한다면 최종 결선에서도 좋은 결과를 낼 수 있을 것으로 생각한다"라고 포부를 밝혔다.
2022.12.14 조회수 8262 -
기계공학과 박용화 교수 연구팀, 대한기계학회-LG전자 퓨처홈테크 챌린지 대상, 동상 수상
우리 대학 기계공학과 인간-기계 상호작용 연구실 (지도교수: 박용화) 정원호 연구원과 임대근 박사과정이 “제 1회 대한기계학회-LG전자 퓨처 홈 테크 챌린지 (KSME-LG Future Home Tech. Challenge)”에서 각각 대상과 동상을 수상했다. 본 수상은 대한기계학회와 LG전자가 공동으로 주관해, 미래기술사회의 혁신을 선도할 창의적이고 실용적인 아이디어를 공모했고 대한기계학회와 LG전자 사내 전문가가 심사했다.
대상을 수상한, 정원호 연구원은 가전 제품에 적용할 DX 관련 기술 내의 Prognostics & Diagnostics 기술로, 전력계통신호를 이용한 회전체 고장 진단 기술을 제안했다. (아이디어 제목: 전류 이미지화 기법을 이용한 회전체 고장진단 기법 개발). 해당 기술은 기존 값비싼 진동센서를 대체하고, 센서 설치에 대한 이슈를 해결하여, 다양한 회전체 작동조건에서도 운용될 수 있는 고장진단 기법으로서, 고장진단 기술의 현장 적용 문제점을 해결할 수 있다. 제안된 방법은 노이즈가 심하거나 다양한 작동조건으로 운용되는 모터뿐만 아니라, 에어컨 압축기, 공조기 등에도 공통적으로 적용할 수 있을 것이라 기대되어, 상용화 관점에서 높은 점수를 받았다.
동상을 수상한, 임대근 박사과정은 가전 제품에 적용할 DX 관련 기술 내의 CAE, VPD(가상제품설계) 관련 기술로, 드럼세탁기 상태진단 모델을 구현하기 위한, 전산역학 기반의 디지털트원 모델 기술을 제안했다 (아이디어 제목: 드럼세탁기 상태진단을 위한 인공지능 및 전산역학 기반의 디지털트윈 개발). 해당 디지털 트윈 기술은 다양한 인정시험 및 설계변경을 가상에서 수행하기 때문에 시제품 제작 및 테스트를 위한 직접경비와 설계변경에 필요한 인력들의 업무시간 단축과 같은 간접경비의 절감을 기대할 수 있다. 제안된 방법은 드럼 세탁기 상태진단 모델을 탑재함으로써 고객에게 상태정보를 제공하고, 사전에 고장 대비 및 이상부품 수급 및 수리일정과 관련된 스케줄링 서비스를 통하여 고객만족을 달성할 수 있다.
해당 시상을 위해, 2022년 대한기계학회 학술대회(개최지: ICC제주)에서 LG전자 오세기 부사장과 대한기계학회 이재종 회장이 시상식에 참여했다. 수상 혜택으로 정원호 연구원과 임대근 박사과정은 각각 500만원과 50만원의 상금, LG전자 H&A본부와의 산학연계 공동연구 그리고 LG전자 입사가산점 혜택이 부여된다.
링크: http://ksme-lg.ksme.or.kr/default.asp
2022.11.14 조회수 6906