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우리 대학 설명가능인공지능 연구센터(센터장 최재식)가 'KCC 설명가능 인공지능(XAI) 워크숍 2024'를 지난달 27일 제주 국제컨벤션센터에서 개최했다.올해 3월 EU의 인공지능법이 최종 통과된 후 인공지능 시스템에 대한 글로벌 규제가 현실화 되고 인공지능 모델의 투명성 향상과 규제 준수를 지원할 수 있는 설명가능 인공지능(eXplainable Artificial Intelligence, 약칭 XAI) 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 같은 시대적 흐름에 대응하기 위해 개최된 이번 워크숍에는 관련 분야에서 활발히 연구 중인 국내 연구기관과 기업 관계자들이 교류하며 최신 연구 동향을 공유했다.서홍석 교수(고려대)와 박천음 교수(한밭대)는 각각 '멀티모달 대화형 인공지능 관련 연구 동향'과 'Multimodal Counterfactual reasoning을 이용한 자연어 해석 연구 동향'을 주제로 최근 활발한 연구가 진행 중인 멀티모달 인공지능 모델 연구 및 해석 동향을

우리 대학이 최근 각광 받는 뉴로모픽 컴퓨팅, 차세대 이차전지, 고효율 태양전지, 광촉매, CO2 전환 기술을 포함한 미래 유망 나노 소재의 최신 연구 동향을 알아보고 비전을 전망하는 'ACS 나노 서밋 2024를 개최했다.7월 1일부터 이틀간 대전 본원에서 열린 이번 행사에는 나노재료과학 분야의 권위 있는 학술지인 'ACS 나노'의 편집위원단 18인이 대거 참여했다. 우리 대학 신소재공학과는 2020년부터 차세대 유망 소재 분야의 세계적인 석학들을 초청해 혁신적인 성과를 공유하는 '이머징 소재 심포지엄'을 매년 개최해 국내·외 학계에서 명성을 얻어왔다. 올해는 'ACS 나노'의 서밋 행사와 협력해 유망 나노 소재 최신 연구를 생생히 전달했다. 특히, 행사 첫날인 1일 오전에는 플렉서블 및 나노바이오 소재 분야의 글로벌 석학으로 손꼽히는 시아오동 첸(Xiadong Chen) 난양공대 교수가 '고신뢰성 유연 소자 제조'를 주제로 강연했다. 이와 함께, 17

우리 대학이 지난달 27일 경기도 화성시 동탄에 위치한 KAIST-화성 사이언스 허브에서 K-하이테크 플랫폼(센터장 김소영, 과학기술정책대학원 교수) 개소식 및 공동세미나를 개최했다. K-하이테크 플랫폼은 이차전지, 지능형로봇, 첨단소재, 차세대반도체, 차세대디스플레이, 바이오헬스, 에코업, 신재생에너지, 수소, 양자, 우주, 나노, 기타 신기술 등 국가 경쟁력과 직결되는 핵심 산업의 인재를 양성하는 사업으로 고용노동부가 주관한다. 우리 대학은 지난해 6월 사업 수행기관으로 선정돼 5년간 30억 원의 예산을 지원받아 첨단산업 종사자 · 관심 있는 재직자 · 채용예정자 · 구직자 등을 대상으로 인재를 양성할 예정이다. 특히, 우리 대학 K-하이테크 플랫폼은 세계 수준의 연구 및 교육 성과와 인프라를 바탕으로 인공지능·스마트팩토리·협동로봇·반도체설계 등을 교육한다. 통합형 창의교육 플랫폼을 바탕으로 콘

지난 수십 년간 많은 의생명과학자의 집중적인 연구에도 불구하고 여전히 국내 사망원인 1위는 암이다. 이처럼 암 치료가 난해한 이유는 환자마다 암 발생의 원인이 되는 유전자 돌연변이와 그로 인한 유전자 네트워크 변형이 서로 달라서 전통적인 실험생물학 접근만으로 표적치료를 적용하는 데에는 본질적인 한계가 있기 때문이다. 한편 딥러닝과 같은 소위 블랙박스(black-box) 방식의 인공지능 기술을 활용해 실험을 대체하고 데이터 학습을 통해 약물 반응을 예측할 수 있으나 이에 대한 생물학적 근거를 설명할 수 없어 결과를 신뢰하기 어려웠다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 인공지능과 시스템생물학을 융합해 암세포의 약물 반응 예측 및 메커니즘 분석을 동시에 이룰 수 있는 새로운 개념의 ‘그레이박스’ 기술을 개발했다고 3일 밝혔다. 조광현 교수 연구팀은 높은 예측 성능을 보이지만 그 근거를 알 수 없어 블랙박스로 불리는 딥러닝과 복잡한 대규모 모델

구성원들 사이의 활발한 교류로 결속력이 높은 사회적 커뮤니티가 건강한 개인을 만들 듯, 유전자 커뮤니티의 결속력도 개인의 건강 상태에 영향을 미칠 수 있을까? 한국 연구진이 유전자 커뮤니티의 결속력 또한 개인의 건강 상태를 결정하고 환자 맞춤형 의료를 위해 활용될 수 있음을 보여 화제다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 이도헌 교수 연구팀이 개인화된 유전자 네트워크에서 환자 특이적으로 결속력이 약화된 유전자 커뮤니티를 찾아내 환자 맞춤형으로 약물 표적을 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 23일 밝혔다. 최근 고령화와 생활 습관 변화 등에 따라 암, 심혈관계 질환, 대사 질환 등 많은 복합질병의 발병률이 크게 증가하는 실정이다. 이에 전문가들은 개별 환자의 특성을 고려한 ‘환자 맞춤형 의료’를 제공해 그 치료 효과를 높임으로써 개인적, 사회적 의료비 부담을 경감해야 한다고 지적한다. 이도헌 교수 연구팀은 이러한 요구에 발맞춰 개인화된 유전자 네트워크를 정