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KAIST 창업기업 2곳, 국제전자제품박람회(CES2023) 혁신상 수상
우리 대학 전산학부 신인식 교수가 설립한 교원창업기업인 플루이즈(Fluiz)와 전기및전자공학부 명현 교수팀이 기술을 이전한 기업인 힐스로보틱스(구 힐스엔지니어링)가 미국 라스베이거스에서 해마다 열리는 세계 최대 규모의 신기술 박람회인 ‘국제전자제품박람회(CES 2023)’에서 `소프트웨어 및 모바일 앱' 부문과 `로보틱스' 부문에서 각각 CES 2023 혁신상을 수상했다고 17일 밝혔다.
플루이즈의 차세대 멀티-디바이스 모바일 플랫폼 플루이드(FLUID)는 세계 최초의 멀티-디바이스 모바일 플랫폼으로, 하나의 스마트 기기 내에서만 사용되던 기존 모바일 앱들을 여러 스마트 기기에 걸쳐 유기적으로 분산 사용할 수 있다.
대표적으로, 한 앱의 여러 UI(사용자 인터페이스, User Interface) 요소들을 여러 기기로 자유롭게 분산해 사용할 수 있으며 이는 단일-기기 앱 패러다임(한 앱은 하나의 기기를 통해서만 사용)에 고착돼 있던 기존의 모바일 생태계를 새로운 다중-기기(Multi-device) 패러다임으로 진화시킬 것으로 기대된다.
플루이드(FLUID)의 혁신적인 장점 중 하나는 기존 모바일 앱에 코드 수정을 요구하지 않는다는 것이다. 이는 기존 모바일 앱의 코드를 일절 수정하지 않아도 플랫폼 자체적으로 멀티-디바이스 UX를 제공하기 때문에 시판 중인 모바일 앱을 즉시 다중-기기 환경에서 사용할 수 있다.
신인식 교수는 모바일 통신 및 컴퓨팅 분야에서 세계 최고 권위의 학회인 ACM 모비시스(MobiSys), ACM 모비컴(MobiCom) 등을 통해 해당 플랫폼에 사용된 기술에 대한 연구 논문을 발표했으며, 지난 2019년 관련 논문 “FLUID: Flexible User Interface Distribution for Ubiquitous Multi-device Interaction”을 통해 한국 최초로 ‘ACM 모비컴(MobiCom) 최우수 논문상(Best Paper Award)’을 수상한 바 있다.
한편 힐스로보틱스의 하이봇은 명현 교수팀의 저가형 2차원 레이저 스캐너를 이용한 계층적 구조 기반의 3차원 고정밀 맵 제작 기술(이하 SLAM) 기반의 자율주행 첨단 로봇이다. 이는 다음과 같은 기술적 차별성으로 혁신상을 수상했다.
첫째, 효과적인 비대면 회의 지원 기능이다. 기존의 2D 홀로그램 표현방식이 아닌, 360도 전 방향 입체 홀로그램 기술을 활용해 세계 최소 메타버스형, 도슨트/비대면 회의 지원 기능을 구현했다.
둘째, 팬데믹 시대에 부응하는 질병 확산 방지 및 방역 기능이다. 비접촉식 터치스크린 방식을 활용해 접촉으로 인한 오염전파를 차단하며, 플라즈마 공기 방역 기능을 제공한다.
마지막으로, 인공지능 및 SLAM 기반 자율주행 지능형 플랫폼 솔로만(SOLOMAN)을 내장한 다기능 이동형 플랫폼으로 다양한 환경에서 사용가능하다.
이 외에도 다양한 실내 환경 및 고객 취향을 고려한 살균/공기 청정/테라피 기능을 고루 갖췄다는 점에서 위드코로나 시대에 적합한 인공지능 기반 방역/도슨트/안내 로봇이라고 볼 수 있으며, 국내·외 박물관, 병원, 공항 등 다중 이용 공공장소에서 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
명현 교수팀이 기술을 이전한 힐스로보틱스(구 힐스엔지니어링(Hills Engineering))는 CES 2023 하이봇(Hi-bot) 외에도 CES 2021 코로봇(Coro-bot), CES 2022 헤이봇(Hey-bot)으로 CES 혁신상을 수상한 바 있다.
우리 대학 이광형 총장은 "KAIST의 우수한 연구실적들이 기술사업화되고 국제적으로도 인정받고 있다ˮ며, "앞으로도 기술창업, 실험실 창업 활성화를 위해 교원과 학생에 대한 창업 지원을 아끼지 않을 것ˮ이라고 밝혔다.
2022.11.17
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QS 2022-23 아시아대학평가 종합 8위 · 국내 1위
우리 대학이 최근 발표된 QS 2022-23 아시아 대학 평가에서 국내 1위, 아시아 8위를 차지했다. QS 2022-23 아시아 순위는 지난해 14위에서 여섯 계단 뛰어오르며 국내 대학 중 유일하게 톱 10에 포함됐다. 평가 대상에 오른 국내 대학 89개 중 87%의 순위가 그대로이거나 하락한 상황에서 돋보인 성과다.
11개의 평가지표 중 ▴학계 평판도 ▴졸업생 평판도 ▴국제 공동연구 협력 현황 ▴외국인 학생 비율 ▴파견 교환 학생 수 등 5개 지표의 점수가 전년 대비 상승했다. 특히, 각 대학의 최근 5년간 논문실적을 분석해 국제 공동연구 협력 현황을 평가하는 항목에서 큰 폭으로 상승했다.
우리 대학은 현재 503개 협정을 바탕으로 전 세계 65개국 290개 기관 및 대학과 학생교환 및 연구 협력 등을 다양하게 진행하고 있다. 최근, 국제공동연구를 전략적으로 확대하기 위한 시범사업을 시행해 MIT, UC 버클리, 스위스 로잔공대(EPFL) 등 해외 유수 대학들과 활발하게 협력하고 있다.
QS 아시아 대학 1위는 중국의 베이징대가 차지했으며, 싱가포르 국립대·칭화대·홍콩대·난양공대가 뒤를 이었다. 국내 대학은 우리 대학에 이어 연세대(12위)·고려대(15위)·서울대(17위)·성균관대(18위)가 아시아 톱 20위 안에 이름을 올렸다.
이광형 총장은 "아시아 상위 10위권 순위 안에 한국 대학의 이름이 올라온 것이 3년만이다"라며, "학내 구성원은 물론 졸업생들까지 각자의 자리에서 노력해준 덕분에 우리 대학이 국내 최고의 대학이자 아시아에서도 손꼽히는 대학으로 이름을 올리게 되어 매우 자랑스럽게 생각한다"라고 말했다.
이어, 이 총장은 "세계 상위 10위권에 드는 대학이 되는 것도 우리가 꿈을 꾸면 해낼 수 있는 일이라고 믿는다"라며, "우리 구성원들이 더 큰 꿈의 크기를 가지고 세계로 나아갈 수 있도록 교육·연구·국제화 등 각 분야에서 지원을 아끼지 않겠다"라고 전했다. 한편, 지난달 발표된 2022-23 THE 학문 분야별 대학평가(Subject Rankings)에서도 공학 분야(7년 연속), 전산학(4년 연속), 물리 분야(2년 연속) 국내 1위를 유지하고 있다. 상경 분야는 국내 3위, 인문학 분야는 국내 2위를 기록했다.
2022.11.15
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김문주 교수 브이플러스랩, 글로벌 스타트업 페스티벌 2022 COMEUP Stars 선발
김문주 전산학부 교수가 창업한 브이플러스랩이 국내 최대 규모의 글로벌 스타트업 페스티벌 2022 COMEUP에 참여한다. COMEUP은 한국의 우수한 창업 생태계를 전 세계에 알리고 해외 투자자 및 스타트업 등 글로벌 창업 생태계와 교류하기 위해 마련된 스타트업 페스티벌이다. 전세계 38개 국가의 881개 스타트업이 참여했으며, 이 중 경쟁을 통해 선발된 71개 스타트업이 'COMEUP Stars'로 참가한다. 'COMEUP Stars'는 창업 기간과 성장에 따라 루키리그(30개팀), 로켓리그(40개팀), 유니콘리그(1개팀) 등으로 구분된다. 김 교수가 창업한 브이플러스랩은 소프트웨어 자동 테스팅 분야의 딥테크 기업으로 자동차, 항공, 국방 등 안전필수 시스템 대상으로 AI를 활용한 저비용 고신뢰 소프트웨어 자동 테스팅 도구인 CROWN 2.0을 개발했다. 이번 COMEUP에서는 CROWN 2.0의 테스팅 기술력을 기반으로 혁신적인 사업 비전을 제시해 심사위원들의 호평을 받았다. 22.7대 1의 높은 경쟁률을 뚫고 루키리그에 선발돼 오늘부터 3일간 동대문디자인플라자(DDP)에서 회사 IR 피칭 및 홍보 부스를 운영한다.
브이플러스랩은 CROWN 2.0의 AI기반 콘콜릭(concolic) 테스팅 기술을 현대모비스 자동차 소프트웨어에 적용해 분기 커버리지 90%를 자동으로 달성해 테스팅 소요 인건비를 70%까지 절감한 바 있다. 이 결과는 세계 최고의 소프트웨어공학 국제학술대회인 ICSE 2019에서 발표됐다. 브이플러스랩은 우수한 성능의 CROWN 2.0을 현대자동차, LIG넥스원, ETRI, 국가보안기술연구소, 포항공대 등 국내 대표적 산학연 기관에 제공하고 있으며, 높은 안정성과 신뢰성이 요구되는 국방 분야 핵심 소프트웨어 사업 과제(AI기반 소프트웨어 자동테스팅)를 LIG넥스원과 4년 간 수행 중이다.
2022.11.10
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신기정 교수 연구팀, 정보검색 분야 최우수 학술대회 ACM CIKM 2022 튜토리얼 강연
우리 대학 김재철AI대학원 신기정 교수가 이끄는 연구팀이 지난 10월 17일부터 10월 21일까지 미국 애틀랜타에서 진행된 미 컴퓨터협회 정보 및 지식 관리 학술대회(이하 ACM CIKM 2022)에서 튜토리얼 강연을 진행했다고 1일 밝혔다.
올해 31회를 맞은 ACM CIKM은, 정보 검색(Information Retrieval) 분야 세계 최고 권위 학회 중 하나로, 전 세계에서 해당 분야 전문가들이 참석해 최신 연구 성과를 공유한다. ACM CIKM에서는 매년 강연자의 전문성 그리고 강연 주제의 깊이와 다양성 등을 고려해 강연자를 선정해 튜토리얼 강연을 열고 있다.
김재철AI대학원 이건 석박통합과정과 유재민 박사(미국 카네기멜론대학교 박사 후 연구원)로 구성된 신기정 교수 연구팀은 `Mining of Real-world Hypergraphs: Concepts, Patterns, and Generators'라는 제목으로 ACM CIKM 2022 학술대회에서 튜토리얼 강연을 진행했다.
사회, 뇌, 웹 등의 다양한 복잡계는 구성요소끼리 상호작용하는 특징이 있다. 이러한 상호작용 중 다수는 셋 이상의 구성요소가 참여하는 `그룹 상호작용'이나 분석의 용이성을 위해 두 개의 구성요소가 참여하는 `쌍 상호작용'을 가정하는 경우가 많았다. 하지만, 하이퍼그래프를 활용해 그룹 상호작용을 쉽고 효과적으로 모델링하고 분석할 수 있다는 사실이 최근 많은 주목을 받았다. 하이퍼그래프는 정점(Vertex)들과 초간선(Hyperedge)들로 구성되며, 하나의 초간선은 임의의 수의 정점을 포함하는 집합이다. 복잡계의 구성요소들을 표현하기 위해 정점이 사용되며, 그룹 상호작용들을 표현하기 초간선이 사용된다.
튜토리얼 강연에서 신기정 교수는 다양한 복잡계를 구성하는 요소들 사이의 그룹 상호작용으로 인해 발생하는 패턴을 발견하고 이에 대한 설명을 제공하기 위한 하이퍼그래프 기반 최신 인공지능 및 빅데이터 기술들을 소개했다. 강연은 정적인 패턴, 동적인 패턴, 그리고 패턴들에 대한 설명을 제공하기 위한 생성 모형 세 부분으로 나뉘어서 3시간 동안 진행됐다. 스탠퍼드 대학교, 코넬 대학교 등 세계 유수 대학의 연구 논문과 함께, 신기정 교수 연구팀의 연구 논문 7편도 소개됐다.
신기정 교수는 "하이퍼그래프에 대한 이론적인 연구는 많지만, 하이퍼그래프를 활용해 실제 복잡계를 분석하는 실증적인 연구는 걸음마 단계다ˮ라며, "튜토리얼을 통해 더 많은 사람이 이 주제에 관심을 갖기를 기대하며, 다양한 후속 연구를 통해 복잡계에 대한 인류의 이해를 크게 증진시킬 것을 기대한다ˮ라고 설명했다.
신기정 교수 연구팀은 올해 11월 28일부터 진행되는 전기전자공학자협회 데이터 마이닝 학술대회(IEEE ICDM 2022)에서도 튜토리얼 강연자로 선정됐다. 올해 22회를 맞는 IEEE ICDM은, 데이터 마이닝(Data Mining) 분야의 세계 최고 권위 학회 중 하나로, 올해 12월 1일까지 미국 올랜도에서 개최될 예정이다.
한편 이번 튜토리얼은 과학기술정보통신부 재원으로 한국연구재단의 지원을 받은 대용량 하이퍼그래프 마이닝: 패턴, 아웃라이어, 학습, 및 요약 과제와 정보통신기획평가원의 지원을 받은 강건하고 공정하며 확장 가능한 데이터 중심의 연속 학습 과제의 성과이다.
2022.11.01
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기계공학과 권동수 명예교수, 신장결석제거 수술로봇 식약처 제조허가 획득 & IIROS 2022 하라시마 혁신 기술상 수상
< 권동수 기계공학과 명예교수 >
우리 대학 기계공학과 명예교수이자, 교원창업기업 ㈜로엔서지컬의 대표이사인 권동수 교수가 2022년 10월 25일 식품의약품안전처로부터 신장결석제거 수술로봇 프로젝트 자메닉스 Zamenix (제품명 easyUretero)의 제조허가를 획득했다고 밝혔다.
이 제품은 부드럽게 휘어지는 연성요관내시경을 요도로 삽입한 후 원격으로 제어하여 신장 내 결석을 제거하는 로봇으로서 기술의 우수성과 혁신성을 인정받아 2021년 12월 2일 식약처가 주관하는 ‘제 17호 혁신의료기기’로 선정된 바 있다. 이 제품이 성공적으로 의료현장에 적용될 경우 기존 신장결석 제거 수술 대비 수술의 편의성과 정밀도를 높임과 동시에 의료진과 환자에 대한 방사선 노출도 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
< 신장결석 제거 수술로봇 '자메닉스', 로엔서지컬 제공 >
또한, 권동수 명예교수는 지난 10월 26일 일본에서 열린 세계 최고 권위의 로봇 국제 학술대회 IROS 2022(IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems)’에서 IROS 하라시마 혁신 기술상(Harashima Award for Innovative Technologies)을 수상하는 쾌거를 이루었다.
< IROS 2022 하라시마 혁신 기술상 수상 장면 >
IROS 하라시마 혁신 기술상은 지능형 로봇 및 시스템을 위한 새로운 연구와 발전을 위한 성취, 로봇 공학 및 지능형 시스템에서의 선구적인 활동을 한 IROS 구성원에게 주어지는 상으로, 지난 27년간의 KAIST 로봇 및 햅틱스 연구성과의 결실로 (주)로엔서지컬의 기술과 주력제품인 신장결석제거로봇 프로젝트 자메닉스의 개발로 다시 한번 세계 의료계와 로봇, 공학 분야 학술대회의 이목을 집중시켰다.
권동수 명예교수는 KAIST의 우수 연구성과를 기반으로한 Startup KAIST의 교원-학생 공동창업을 통해 K-Medical 수술로봇 분야의 First mover로서, 이번 식약처 제조허가를 발판으로 수술로봇의 국내 보급 및 미국, 유럽 등의 세계시장에 진출할 계획이다.
2022.10.27
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기계공학과 정원호 연구원(지도교수 박용화), IEEE 산업전자공학회 학술대회 젊은 과학자 상 수상
우리 대학 기계공학과 인간-기계 상호작용 연구실(지도교수: 박용화) 정원호 연구원이 2022년 브뤼셀 (벨기에)에서 개최된 제48회 IEEE 산업전자공학회 학술대회(48th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, IECON 2022)에서 젊은 과학자 상(Young Professionals Award)을 수상했다.
본 젊은 과학자 상(Young Professionals Award)은 IEEE 산업전자공학회 학술대회에서 IECON 2022의 발표 논문(1,000여 편) 중 44인의 젊은 연구자를 선발했고, 현장 발표심사를 거쳐 우수자 5인을 선발했고, 그 중 정원호 연구원이 최우수자로 선정됐다. 상패와 함께 2,000 달러의 상금이 수여됐다.
수상에 핵심적인 평가가 되었던 논문은 전류신호를 이용하여 비접촉식으로 모터 권선 결함을 탐지하는 방법을 제안하는 내용이다. 본 논문은 전류 신호의 결함 특징을 추출하기 위해, 희소 사전 학습 기반 전류 이미지화(sparse dictionary learning)와 딥러닝을 활용한 모터 고장진단 기법을 개발했다. 제안된 이미지화 기법은 모터 작동 조건 (예: 부하조건, 모터 용량, 노이즈 등)에 상관 없이 하나의 지표로 고장 진단이 가능하고, 이미지화 기법을 통해 진단 근거를 구체화하면서 진단 정확도를 높이는 장점이 있다. 해당 연구는 기존 고가의 진동센서를 대신해, 비접촉식으로 측정하는 저가형 전류센서를 사용했고, 정상데이터 기반 학습 방법을 이용하여, 고장데이터 없이 고장 분류를 진행한다. 제안된 방법은 노이즈가 심하거나 다양한 작동조건으로 운용되는 모터를 보유하고 있는 현장에서, 비용성 및 효율성 측면에서 높은 활용이 있을 것이라 기대된다.
IEEE 산업전자공학회(Industrial Electronics Society)는 산업전자공학 분야에서 가장 역사가 깊고, 전세계 100개국이 넘는 나라로부터 10,000명 이상의 회원을 보유한 학술단체이며, 그 중 IECON 국제학회는 산업전자공학 분야의 최대 학술 행사다.
2022.10.25
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레이블 없이 훈련 가능한 그래프 신경망 모델 기술 개발
최근 다양한 분야 (소셜 네트워크 분석, 추천시스템 등)에서 그래프 데이터 (그림 1) 의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 그래프 신경망(Graph Neural Network) 기술을 활용한 서비스가 급속히 증가하고 있다. 서비스 구축을 위해서는 심층 학습 모델을 훈련해야 하며, 이를 위해서는 충분한 훈련 데이터를 준비해야 한다. 특히 훈련 데이터에 정답지를 만드는 레이블링(labeling) 과정이 필요한데 (예를 들어, 소셜 네트워크의 특정 사용자에 `20대'라는 레이블을 부여하는 행위), 이 과정은 일반적으로 수작업으로 진행되므로 노동력과 시간이 소요된다. 따라서 그래프 신경망 모델 훈련 시 데이터가 충분하지 않은 상황을 효과적으로 타개하는 방법의 필요성이 대두되고 있다.
우리 대학 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 데이터의 레이블이 없는 상황에서도 높은 예측 정확도를 달성할 수 있는 새로운 그래프 신경망 모델 훈련 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.
정점의 레이블이 없는 상황에서 그래프 신경망 모델의 훈련은 데이터 증강을 통해 생성된 정점들의 공통된 특성을 학습하는 과정으로 볼 수 있다. 하지만 이러한 정점의 공통된 특성을 학습하는 과정에서, 기존 훈련 방법은 표상 공간에서 자신을 제외한 다른 정점들과의 유사도가 작아지도록 훈련을 한다. 하지만 그래프 데이터가 정점들 사이의 관계를 나타내는 데이터 구조라는 점을 고려했을 때, 이런 일차원적인 방법론은 정점 간의 관계를 정확히 반영하지 못하게 된다.
박 교수팀이 개발한 기술은 그래프 신경망 모델에서 정점들 사이의 관계를 보존해 정점의 레이블이 없는 상황에서 모델을 훈련시켜 높은 예측 정확도를 달성할 수 있게 해준다.
KAIST 산업및시스템공학과 이남경 석사과정이 제1 저자, 현동민 박사, 이준석 석사과정 학생이 제2, 제3 저자로 참여한 이번 연구는 최고권위 국제학술대회 `정보지식관리 콘퍼런스(CIKM) 2022'에서 올 10월 발표될 예정이다. (논문명: Relational Self-Supervised Learning on Graphs)
기존 연구에서는 정점의 레이블이 없는 상황에서 정점에 대한 표상을 훈련하기 위해 표상 공간 내에서 자기 자신을 제외한 다른 정점들과의 유사도가 작아지도록 훈련을 한다. 예를 들어서, 소셜 네트워크에 A, B, C 라는 사용자가 존재할 때, A, B와 C가 표상 공간에서 서로 간의 유사도가 모두 작아지도록 모델을 훈련하는 것이다. 이때 박 교수팀이 착안한 점은 그래프 데이터가 정점 간의 관계를 나타내는 데이터이므로 정점 간의 관계를 포착하도록 정점의 표상을 훈련할 필요가 있다는 점이었다.
즉, A, B와 C 서로 간의 유사도가 모두 작아지게 하는 훈련 메커니즘과는 달리, 실제 그래프상에서는 이들이 연관이 있을 수 있다는 점이다. 따라서 A, B와 C 사이의 관계를 긍정/부정의 이진 분류를 통해 표상 공간에서 유사도가 작아지도록 훈련을 하는 것이 아닌, 이들의 관계를 정의해 그 관계를 보존하도록 학습하는 모델을 연구팀은 개발했다(그림 2). 연구팀은 정점 간의 관계를 기반으로 정점의 표상을 훈련함으로써, 기존 연구가 갖는 엄격한 규제들을 완화해 그래프 데이터를 더 유연하게 모델링했다.
연구팀은 이 학습 방법론을 `관계 보존 학습'이라고 명명했으며, 그래프 데이터 분석의 주요 문제(정점 분류, 간선 예측)에 적용했다(그림 3). 그 결과 최신 연구 방법론과 비교했을 때, 정점 분류 문제에서 최대 3% 예측 정확도를 향상했고, 간선 예측 문제에서 6%의 성능 향상, 다중 연결 네트워크 (Multiplex network)의 정점 분류 문제에서 3%의 성능 향상을 보였다.
제1 저자인 이남경 석사과정은 "이번 기술은 데이터의 레이블이 부재한 상황에서도 그래프 신경망을 학습할 수 있는 새로운 방법ˮ 이라면서 "그래프 기반의 데이터뿐만이 아닌 이미지 텍스트 음성 데이터 등에 폭넓게 적용될 수 있어, 심층 학습 전반적인 성능 개선에 기여할 수 있다ˮ고 밝혔다.
연구팀을 지도한 박찬영 교수도 "이번 기술은 그래프 데이터상에 레이블이 부재한 상황에서 표상 학습 모델을 훈련하는 기존 모델들의 단점들을 `관계 보존`이라는 개념을 통해 보완해 새로운 학습 패러다임을 제시하여 학계에 큰 파급효과를 낼 수 있다ˮ라고 말했다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 사람중심인공지능핵심원천기술개발 과제로 개발한 연구성과 결과물(No. 2022-0-00157, 강건하고 공정하며 확장 가능한 데이터 중심의 연속 학습)이다.
2022.10.25
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이성주, 신진우 교수팀, 스스로 새로운 환경 적응하는 인공지능 기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 이성주 교수와 AI대학원 신진우 교수 연구팀이 공동연구를 통해 스스로 환경변화에 적응하는 테스트타임 적응 인공지능 기술을 개발했다고 밝혔다.
해당 연구는 “NOTE: Robust Continual Test-time Adaptation Against Temporal Correlation”라는 제목으로 인공지능 분야 최고권위 국제학술대회 ‘신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2022'에서12월 발표될 예정이다.
이성주 교수와 신진우 교수 공동 연구팀이 스스로 새로운 환경에 적응하는 “테스트타임 적응 (Test-Time Adaptation)” 인공지능 기술을 개발하였다. 연구팀이 제안한 알고리즘은 기존의 최고 성능 알고리즘보다 평균 11% 향상된 정확도를 보였다.
기계학습 모델들의 한계점은 학습했던 데이터와 다른 분포의 데이터에 적용되면 성능이 급격히 하락한다는 것이다. 이를 푸는 여러 방법 중에서 데이터를 미리 수집할 필요없이 모델이 스스로 테스트 데이터를 분석하여 변하는 환경에 적응하고 성능을 향상시키는 기술인 테스트타임 도메인 적응 (Test-Time Adaptation) 방법이 최근 산학계에서 크게 각광을 받고 있었다.
연구팀은 기존의 테스트타임 도메인 적응 기술들이 모두 데이터가 이상적인 균일분포를 따른다는 가정을 한다는 문제점에 착안했다. 실제 데이터는 환경 변화나 시간 변화에 따라 데이터 분포가 변하거나 비균일분포의 데이터에 대해서는 기존 기술을 동작하지 않는다. 하지만 연구팀이 제시한 “NOTE” 기술은 비균일분포의 데이터에서도 기존 최대 성능 알고리즘 보다 평균 11%만큼 향상된 정확도를 보였다.
이성주 교수 연구팀과 신진우 교수 연구팀의 공동연구로, 공태식 박사과정이 제1저자로 연구를 이끌었고, 정종헌 박사과정, 김태원 학사과정, 김예원 석사과정이 공동 저자로 기여하였다.
이성주 교수와 신진우 교수는 ”테스트타임 도메인 적응은 인공지능이 스스로 환경 변화에 적응하여 성능을 향상시키는 기술로, 활용도가 무궁무진하다. 이번에 발표될 NOTE 기술은 실제 데이터 분포에서 성능향상을 보인 최초의 기술이고 자율주행, 인공지능 의료, 모바일 헬스케어 등 다양한 분야에 적용이 가능할 것으로 기대된다.” 라고 밝혔다.
이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원 (No. NRF-2020R1A2C1004062)과 방위사업청과 국방과학연구소의 지원(UD190031RD)으로 한국과학기술원 미래 국방 인공지능 특화연구센터에서 수행된 연구이다.
2022.10.21
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공간 상에 떠있는 2차원의 부유 전자층 구현
우리 대학 물리학과 김용관 교수, 김성헌 박사 연구팀은 성균관대학교 에너지과학과 김성웅 교수 연구팀과의 공동연구를 통해 공간 상에 자유롭게 떠있는 2차원의 부유 전자층을 구현하는데 성공했다.
자연계에서 전자는 원자를 구성하는 요소로 원자핵과 결합한 상태로 존재한다. 따라서 오직 전자만으로 이루어진 전자층을 이루는 것은 불가능할 것으로 여겨져 왔다. 김 교수 연구팀의 이번 연구 결과는 이러한 한계에서 벗어나 전자만으로 이루어진 순수 전자계를 구현한 것으로 다방면으로 전자를 자유롭게 활용한 기초 및 응용 연구를 가능하게 할 것으로 기대된다.
김 교수 연구팀은 재료 내부의 공간에 음이온 형태로 전자가 존재하는 전자화물이라는 신소재에 주목하였다. 2차원 전자화물인 가돌리늄탄소 화합물(Gd2C)의 표면 원자층 제거를 통해 내부의 전자를 드러내 전자화물 원자층으로부터 떨어진 곳에 자유롭게 흐를 수 있는 일종의 액체와 같은 상태로 떠있는 2차원 부유 전자층을 구현해냈다. 특히 연구팀은 부유 전자층의 전자 밀도를 제어해 전자 액체 상태에서 전자가 고정되어 흐르기 어려운 전자 액정 상태로 변화시키는데 성공했다. 액정 상태란 액체와 고체 중간의 특성을 보이는 상태를 일컫는다.
이는 형성된 2차원 부유 전자층의 상태 변화를 이끌어낼 수 있음을 보여주는 것으로, 1930년대에 이론적으로 제안된 이후 아직까지 물리학계의 난제로 남아있는 위그너 격자 구현과 그에 대한 연구가 앞으로 가능함을 보여주는 결과이다. 위그너 격자란, 원자가 정렬되어 고체 물질을 이루는 것과 같이 순수 전자가 원자핵 없이 규칙적으로 배열된 일종의 전자의 고체 상태를 일컫는다.
공동 제1 저자로 연구에 참여한 임찬영 연구원은 “지금까지 전자 특성에 대한 연구는 대부분 고체 물질 내부에서 이루어져 와서 전자만의 특성을 정확히 이해하는데 한계가 있었다. 이번 연구는 2차원 부유 전자층을 구현함으로써, 순수한 전자계에서 전자 특성을 정확히 이해할 수 있는 기틀을 마련하였다” 라며 “위그너 격자에 대한 연구까지 확장 가능할 것이다”라고 말했다.
이번 연구 결과는 권위 있는 국제 학술지 ‘네이쳐 머티리얼스 (Nature Materials)’ 에 09월 28일 온라인 출판됐다.
이번 연구는 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.10.04
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세계 최초 네트워크 기술이 적용된 SSD 시스템 반도체 개발
우리 대학 전기및전자공학부 김동준 교수 연구팀이 세계 최초로 `패킷 기반 네트워크' 기술이 적용된 SSD(Solid State Drive, 반도체 기억소자를 사용한 저장장치) 시스템 개발을 통해 차세대 SSD의 읽기/쓰기 성능을 비약적으로 높이는 시스템 반도체를 개발했다고 28일 밝혔다.
패킷이란 다양한 크기를 지닌 데이터를 일정한 크기로 분할한 후 제어 정보를 추가한 데이터 전송의 기본 단위를 말하며, 효율적이고 신뢰성 있게 데이터를 전송할 수 있다는 장점이 있어 주로 컴퓨터 네트워크 기반 정보 기술에서 사용되고 있다. 최근 시스템 반도체 분야에서는 다양한 계산 자원들을 칩 내부 네트워크로 연결하여 효율적으로 활용하는 기술이 적용되고 있다. 본 연구는 이러한 시스템 반도체 분야에서 효과적인 네트워크 연결 기술을 메모리 반도체에 적용하였다는 점에서 큰 의미를 가지고 있다.
SSD는 플래시메모리를 이용해 정보를 저장하는 장치로, 기존 자기디스크를 이용한 데이터 저장장치인 `하드디스크 드라이브(HDD)'에 비해 데이터 입출력(읽기/쓰기) 속도가 빠르고 발열과 소음이 적어 데이터 센터 및 클라우드 서비스를 위한 주요 저장장치로 활용되고 있다. 전 세계적으로 수십억 명이 사용하는 페이스북(Facebook), 트위터(Twitter) 등과 같은 SNS 서비스를 제공하는 기업들뿐만 아니라 구글, 마이크로소프트 등과 같이 수십억 명의 사용자 정보를 저장하고 이를 활용해 서비스를 제공하는 기업들은 더 많은 데이터를 저장하고 성능이 좋은 고용량/고성능 SSD 제품을 필요로 한다.
특히 인터넷 서비스 제공 기업들은 많은 양의 정보가 데이터 센터에서 저장되고 처리되면서 더 많은 데이터를 저장할 수 있고, 더 빠르게 데이터를 읽고 쓰는 것이 가능한 고성능 SSD 제품을 요구한다. 따라서 SSD는 지속해서 성능과 용량의 개선을 요구하는 상황에 놓이게 된다.
이에 삼성, SK 하이닉스, 등과 같은 SSD 및 메모리를 제공하는 기업에서는 고성능 SSD 기술에 크게 주목하고 있으며, 이는 많은 애플리케이션의 성능 향상에 도움이 될 뿐만 아니라 비용적인 측면에서도 효율적으로 서버 시스템을 확장하는 데 도움이 될 것으로 기대하고 있다.
하지만 이러한 장점에도 불구하고, 고용량 및 고성능 SSD를 위해 규모를 증가시키는 스케일 업(scale-up)은 하드웨어 패키징 한계에 제한돼 쉽게 확장하기 어렵다. 무엇보다도 기존 SSD 시스템은 사용 가능한 처리량 (bandwidth)이 있음에도 불구하고 효율적으로 사용하지 못하는 비효율적인 데이터 송수신 방식 채택해 사용하고 있다.
이에 김동준 교수 연구팀은 기존 SSD 시스템 설계를 분석해 CPU, GPU 등과 같은 비메모리 시스템 반도체 설계에서 주로 활용되는 네트워크 기술을 적용해 SSD 성능을 크게 높일 수 있는 `네트워크 기술이 적용된 SSD 시스템 반도체'를 개발했다. 김동준 교수팀이 개발한 SSD 시스템은 플래시 인터커넥트(interconnection network) 와 패킷 기반 플래시 컨트롤러 (packet-based flash controller) 등으로 구성되어 있으며, 현재 사용되는 기존 SSD 시스템 대비 2배 많은 처리량을 제공하고 응답시간을 약 10배 줄인 성능을 보인다고 연구팀 관계자는 설명했다.
또한 이번 개발을 통해서 기존 하드웨어의 한계를 비메모리 시스템 반도체에서 주로 사용되는 패킷(packet) 기반 송수신 기법의 사용으로 극복해 고성능 SSD 기술에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다고 연구팀 관계자는 설명했다.
전기및전자공학부 김지호 박사과정이 제1 저자로, 한양대학교 컴퓨터소프트웨어학과 강석원 박사과정, 박영준 연세대학교 컴퓨터과학과 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 미국 시카고에서 열리는 컴퓨터 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 `55th IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO 2022)'에서 오늘 10월 발표될 예정이다. (논문명 : Networked SSD: Flash Memory Interconnection Network for High-Bandwidth SSD)
연구를 주도한 김동준 교수는 "이번 연구는 지금까지는 없던 네트워크 패킷(packet)이 적용된 SSD 시스템 반도체를 세계 최초로 개발했다는 점에서 의의가 있으며, 데이터 센터 및 클라우드 서비스 시장에서 지속적으로 증가하는 고성능 SSD 요구에 발맞춰 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다ˮ며, "SSD의 성능 향상은 인공지능 연구 및 빅데이터 분석 기술을 활용하는 다양한 알고리즘 성능 개선에도 기여할 것으로 보인다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단과 정보통신기획평가원 차세대지능형반도체기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.09.28
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RNA를 통한 유전자 전사 조절 원리 규명
세포가 어떤 유전자를 얼마나 발현하느냐에 따라 그 세포의 모양, 기능, 수명 등이 결정되므로 유전정보를 처음으로 발현하는 RNA 합성효소의 활성은 세포 내에서 매우 중요하게, 또 정교하게 조절된다. 그러나 이러한 유전자 전사(transcription) 조절의 중요성에도 불구하고 RNA 합성효소가 이러한 단백질과 RNA들에 의해서 어떻게 조절되는지 분자적인 수준에서는 잘 알려져 있지 않았다.
☞ 유전자 전사: DNA의 유전정보가 RNA에 옮겨지는 과정을 말한다. 유전정보의 복사물인 RNA는 단백질 합성에 사용된다.
우리 대학 화학과 강진영 교수 연구팀이 RNA를 통한 RNA 합성효소의 조절 메커니즘을 알아내고자 RNA 합성효소와 RNA 합성효소를 조절하는 바이러스 유래 RNA인 *HK022 putRNA의 결합 구조를 초저온 전자현미경(cryo-EM)으로 규명하여 유전자 전사조절의 기초 원리를 규명했다고 7일 밝혔다.
*HK022 putRNA: HK022 박테리오파지(박테리아를 감염시키는 바이러스)의 RNA로 다른 단백질의 도움 없이 해당 RNA를 만든 RNA 중합효소와 결합해 RNA 합성이 계속 되도록 RNA 중합효소를 조절
화학과 황승하 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)'에 지난 8월 15일 출판되었다. (논문명: Structural basis of transcriptional regulation by a nascent RNA element, HK022 putRNA).
HK022 putRNA는 RNA 합성효소와 결합해서 RNA 합성이 멈추지 않고 계속 되도록 도와주는 역할을 한다. 이러한 기능을 이해하기 위해서 본 연구팀은 putRNA와 RNA 합성효소의 결합 복합체(put-associated RNA polymerase elongation complex, putEC)의 세 가지 구조를 초저온 전자현미경으로 규명하였다.
이 연구에서는 활성을 가진 putRNA를 제작하기 위해 장애물 단백질을 RNA 합성에 활용하는 방법을 고안하였으며, 초저온 전자현미경 촬영 결과 예상하지 못했던 세 종류의 복합체 – putRNA가 잘 접혀서 RNA 합성효소와 결합하고 있는 putEC, put RNA가 접히지 않은 put-없는 EC, 잘 접힌 putRNA와 시그마 단백질이 함께 RNA 합성효소와 결합하고 있는 시그마* 결합-putEC – 를 발견할 수 있었다. (그림 1)
*시그마: RNA 합성효소가 유전자 RNA 합성을 처음 시작할 때 필요한 단백질로 RNA 합성이 어느 정도 안정화되면 RNA 합성효소에서 떨어진다.
연구팀은 이들 복합체의 구조를 통해 putRNA가 이전 연구에서 예측된 대로 RNA 합성효소와 안정적으로 결합하고 있지만 예측과 달리 예상보다 더 많은 염기쌍(base pair)을 사용해 RNA 이중나선(double helix) 뿐 아니라 삼중나선(triple helix)을 형성하는 것을 확인하였다. 또한, putRNA가 RNA 합성효소와 결합하면 RNA 합성효소가 RNA 합성을 잠시 멈출 때 가지는 구조의 변화를 방해해서 RNA 합성을 지속하도록 한다는 가설을 제시할 수 있었다.
한편, 시그마 단백질(σ70)은 RNA 합성효소가 전사를 시작할 때 필요한 전사 개시인자로, RNA 합성이 안정되면 RNA 합성효소에서 떨어졌다가 특정 DNA 서열(–10-유사 서열)이 있으면 전사 과정 중이라도 다시 RNA 중합효소와 결합해 RNA 합성을 일시적으로 멈추는 것으로 알려져 있다. 이번 연구에서는 예상치 못하게 관찰된 시그마 결합-putEC 구조를 통해 시그마가 RNA 합성효소와 결합하여 RNA 합성이 잠깐 멈추면 putRNA가 더 잘 접힌다는 것을 알 수 있었다.
이 연구의 교신저자인 강진영 교수는 "RNA 합성효소는 세포 내에 저장된 유전 정보를 처음으로 꺼내어 생명활동에 활용하는, 세포 내에서 제일 중요한 단백질 중 하나이다. 그러나 RNA 합성효소의 큰 크기와 다양한 구조 변화 때문에 이전에 주로 활용하던 X-ray 결정학 방식으로는 그 구조를 관찰하기가 어려웠다. 최근 초저온 전자현미경의 발달로 이제야 조금씩 RNA 합성효소의 작동 원리가 알려지고 있는 상황이다. 이번 연구는 이전에 잘 알려지지 않았던, RNA를 통한 전사 조절의 기초적인 원리를 설명한 것으로, RNA를 통한 RNA 합성효소 조절의 다양한 전략을 밝혀줄 시작점이며, 더 나아가 유전자 발현을 조작할 수 있는 RNA의 개발을 도울 수 있는 정보를 제공할 것이라 기대한다.ˮ고 밝혔다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 이공분야기초연구사업(우수신진연구)과 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.09.07
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전산학부 김민혁 교수 연구팀, ACM SIGGRAPH 2022 학회 Technical Paper Award 수상
우리 대학 전산학부 김민혁 교수 연구팀은 2022년 8월 8-11일 캐나다 밴쿠버에서 열린 ACM SIGGRAPH (the 49th ACM SIGGRAPH Conference and Exhibition on Computer Graphics and Interactive Techniques) 2022 국제학회에서 “Sparse Ellipsometry: Portable Acquisition of Polarimetric SVBRDF and Shape with Unstructured Flash Photography” 논문으로 ‘Technical Paper Award Honorable Mention’을 수상했다. ACM SIGGRAPH 국제학회는 컴퓨터 그래픽스 분야에서 세계 최고의 학회이며, 이 학회의 49년 역사상 최초이자 유일하게 한국 주관연구팀이 Technical Paper Award를 수상했다.
빛의 물리적인 편광 성분은 극사실적인 가상 인간, 물체 및 메타버스 환경 공간을 물리적으로 더 정확하게 컴퓨터로 재현하기 위해, 컴퓨터 그래픽스 및 비전 분야에서 최근 활발하게 활용되고 있다. 이러한 편광 성분은 타원계측기법을 통해서 정보를 측정하게 되는데, 현존하는 지금까지의 기술은 초정밀 광학 기구를 통해 2-5일 간의 긴 스캐닝 시간을 거쳐야만 획득이 가능했으며, 측정할 수 있는 물체의 모양 또한 구형으로 만들어진 균일한 소재로 제한되어 왔다. 본 연구팀은 이러한 기술적인 한계를 극복하고, 고가의 전문 촬영 장비 없이, 다양한 형태의 물체를 온전한 3차원 편광 반사계 및 형상으로 수분 안에 측정할 수 있는 3차원 영상 기술을 개발하였다.
프로젝트 페이지: http://vclab.kaist.ac.kr/siggraph2022p1/
스페인 Zaragoza대학교와 중국 Microsoft Research Asia의 공동 연구로 진행된 이 연구는 2022년 8월 8일부터 11일까지 캐나다 밴쿠버에서 열린 ACM SIGGRAPH 2022 국제 학회에서 구두 발표되고, 그래픽스 분야 최우수 저널인 ACM Transactions of Graphics에 게재되었으며, 8월 11일에 Technical Paper Award Honorable Mention을 수상했다.
이 논문의 교신저자인 김민혁 교수는 "제안하는 편광기반 3차원 스캐닝 기술은 기존의 눈으로 보기 좋은 컴퓨터 그래픽스 렌더링 기술을 물리적으로 더욱 더 정확한 렌더링 기술로 진화하는 것을 가속화할 것으로 기대하며, 극사실적인 메타버스 재현을 위한 물리기반 렌더링 패러다임의 전환은 지금껏 생각할 수 없었던 새로운 형태의 그래픽스 기술의 활용을 가능케 할 것이다"고 밝혔다.
2022.08.22
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