< (왼쪽부터) 장영재 산업및시스템공학과 교수, 김대식 전기및전자공학부 교수(신세계아이앤씨-KAIST 연구센터장), 강준혁 전기및전자공학부장, 손정현 신세계아이앤씨 대표이사, 양윤지 신세계아이앤씨 전략IT사업담당 상무, 이환기 신세계아이앤씨 AI Lab 팀장 >
우리 대학이 신세계아이앤씨(대표 손정현)와 손잡고 리테일 특화 인공지능(AI) 기술을 연구하는 ‘신세계아이앤씨-KAIST AI연구센터’를 개소했다.
30일 우리 대학 IT융합빌딩에서 ‘신세계아이앤씨-KAIST AI 연구센터’ 개소식을 진행했다. 이날 개소식에는 손정현 신세계아이앤씨 대표이사, 양윤지 신세계아이앤씨 전략IT사업담당 상무, 강준혁 전기및전자공학부 학부장, 김대식 신세계아이앤씨-KAIST AI연구센터장 등이 참석했다.
‘신세계아이앤씨-KAIST AI연구센터’는 일회성 단순 연구용역 계약이 아닌 리테일 산업에 필요한 AI기술을 발굴하고 공동 연구해 실제 리테일 산업에 적용하는 산학협력 리테일테크 전문 연구 센터다.
신세계아이앤씨는 △정형/비정형 빅데이터 수집/처리 플랫폼(Data Plant) △신상품 개인화 추천 및 수요 예측(Cold Start Mentor) △수요에 따른 가격 최적화(Price Optimization) △셀프서비스 스토어에 필요한 이미지 기술(Vision) 분야를 우선 연구주제로 선정하고, 리테일 산업을 혁신할 수 있는 다양한 AI 핵심기술에 대한 연구 과제를 추가 발굴할 예정이다. ‘신세계아이앤씨-KAIST AI연구센터’의 연구 결과는 실제 리테일 산업 현장에 빠르게 적용할 계획이다.
특히 AI 기술로 동작을 인식하는 셀프서비스 스토어의 핵심 기술인 AI비전(AI Vision) 기술 고도화를 통해 현재 소형 유통매장으로 한정된 셀프서비스 스토어를 패션, 식품, 가구 등 다양한 업태에 적용하는 것은 물론 대형 유통 매장으로 확대할 수 있도록 연구를 진행할 계획이다. AI 딥러닝을 활용한 상품 이미지 패턴 분석, 자연어 처리 기술 등을 기반으로 한 수요예측 플랫폼의 고도화는 물론이고 공개 API 형태로 제공하는 다양한 데이터를 실시간으로 수집해 상품 수요예측, 개인화추천 등 리테일 트렌드에 민감한 AI 서비스에 즉시 반영할 계획이다.
손정현 신세계아이앤씨(신세계I&C) 대표이사는 “’신세계아이앤씨-KAIST AI연구센터’를 통해 AI 기술 기반의 빅데이터 플랫폼, 개인화 추천, 수요예측 등 리테일 산업에 꼭 필요한 혁신적인 AI 기술을 확보하고 실제 산업 현장에 빠르게 적용해 급변하는 리테일 시장에서 차별화된 경쟁력을 확보할 것이다”라며 “다양한 리테일테크 기술과 비즈니스 노하우를 가진 신세계아이앤씨의 강점과 최신 트렌드 기술 발굴과 AI 알고리즘 연구에 탁월한 KAIST의 경쟁력이 더해져 리테일테크 분야의 새로운 시너지를 만들어 국내를 넘어 글로벌 시장을 혁신하는 새로운 기술을 선보일 것이다”라고 말했다.
최근 자연어나 이미지, 동영상, 음악 등 다양한 분야에서 주목받는 생성형 AI가 신약 설계 분야에서도 기존 신규성 문제를 극복하고 새로운 혁신을 일으키고 있다고 하는데 어떤 기술일까? 우리 대학 화학과 김우연 교수 연구팀이 단백질-분자 사이의 상호작용을 고려해 활성 데이터 없이도 타겟 단백질에 적합한 약물 설계 생성형 AI를 개발했다고 18일 밝혔다. 신규 약물을 발굴하기 위해서는 질병의 원인이 되는 타겟 단백질에 특이적으로 결합하는 분자를 찾는 것이 중요하다. 기존의 약물 설계 생성형 AI는 특정 단백질의 이미 알려진 활성 데이터를 학습에 활용하기 때문에 기존 약물과 유사한 약물을 설계하려는 경향이 있다. 이는 신규성이 중요한 신약 개발 분야에서 치명적인 약점으로 지적되어 왔다. 또한 사업성이 높은 계열 내 최초(First-in-class) 타겟 단백질에 대해서는 실험 데이터가 매우 적거나 전무한데, 이 경우 기존 방식의 생성형 AI를 활용하는 것이 불가능하다. 연구팀
2024-04-18우리 대학이 서울시 · 서울시복지재단과 'AI안부확인서비스 데이터 활용연구를 위한 업무협약'을 29일 서면 교환 방식으로 체결한다. 이번 업무협약은 서울시가 2022년 10월부터 제공해 온 인공지능을 활용한 안부 확인 서비스를 고도화하기 위해 추진된다. 안부 대상자의 심리상태와 고립 위험 신호를 탐지할 수 있는 대화형 'AI안부확인서비스'를 개발해 고립가구 돌봄서비스에 활용하는 것이 목표다. 우리 대학은 이번 연구를 위해 인공지능-사회복지-HCI(인간컴퓨터상호작용)를 아우르는 융합연구팀을 구성했다. 차미영 전산학부 교수와 최문정 과학기술정책대학원 교수 및 IBS 수리 및 계산과학 연구단 데이터사이언스 그룹 진효진 박사가 참여한다. 연구팀은 서울시가 'AI안부확인서비스'를 운영하며 축적해 온 대화 데이터를 제공받아 ▴고립 위험 대상자를 찾아낼 수 있는 지표 개발 ▴고립감 해소 및 심리적 안정을 위한 시나리오 개발과 이를 반영한 대화형 인공지능 개발 ▴고령자 및
2024-03-29우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 다양한 멤리스터* 소자를 이용한 설명 가능한 인공지능 (XAI) 시스템을 구현하는데 성공했다고 25일 밝혔다. *멤리스터 (Memristor): 메모리 (Memory)와 저항 (Resistor)의 합성어로, 입력 신호에 따라 소자의 저항 상태가 변하는 소자 최근 인공지능 (AI) 기술의 급속한 발전이 다양한 분야에서 성과를 이루고 있다. 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등에서 AI의 적용 범위가 확대되며 우리의 일상생활에 깊숙이 자리 잡고 있다. AI는 인간의 뉴런 구조를 모방해 만든 ‘인공신경망’을 기반으로, 적게는 수백만 개에서 많게는 수조 개에 달하는 매개변수를 통해 데이터를 분석하고 의사 결정을 내린다. 그러나 이 많은 매개변수로 인해 AI 모델의 동작 원리를 정확하게 이해하기 어렵고, 이는 통상적으로 블랙박스에 비유되곤 한다. AI가 어떤 기준으로 결정을 내는지 알 수 없다면, AI에 결함이나
2024-03-25최근 실생활에 활용되는 인공지능 모델이 시간이 지남에 따라 성능이 점차 떨어지는 현상이 다수 발견되었고, 이에 따라 지속가능한 인공지능 학습 기술에 대한 필요성이 커지고 있다. AI 모델이 꾸준히 정확한 판단을 내리는 것은 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 인공지능을 만들기 위한 중요한 요소이다. 우리 대학 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 시간에 따라 데이터의 분포가 변화하는 드리프트 환경에서도 인공지능이 정확한 판단을 내리도록 돕는 새로운 학습 데이터 선택 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 최근 인공지능이 다양한 분야에서 인간의 능력을 뛰어넘을 정도의 높은 성능을 보여주고 있지만, 대부분의 좋은 결과는 AI 모델을 훈련시키고 성능을 테스트할 때 데이터의 분포가 변하지 않는 정적인 환경을 가정함으로써 얻어진다. 하지만 이러한 가정과는 다르게 SK 하이닉스의 반도체 공정 과정에서 시간에 따른 장비의 노화와 주기적인 점검으로 인해 센서 데이터의 관측값이 지속적으로 변화하는
2024-03-14우리 대학이 생성형 인공지능(generative AI)과 가상현실(VR)을 활용하여 초고속 생산성 시대를 열어가기 위한 본격적인 도전을 시작한다. 27일 대전 본원에 문을 연 'DRB-KAIST 스케치더퓨처 연구센터(센터장 배석형)'는 생성형 인공지능과 가상현실을 3D(3차원) 스케칭과 결합한 미래형 제품 개발 프로세스를 연구하기 위해 설립됐다. 로봇, 모빌리티, 인공 단백질과 같은 첨단 제조 산업 분야는 제품 개발 주기가 매우 길 뿐만 아니라, 설계 결함이 발견되면 다시 아이디어 발상 단계로 돌아가 실물 제작과 테스트까지의 모든 과정을 반복해야 한다. 또한, 복잡한 3차원 구조체가 한데 맞물려 움직이면서 고도의 기능을 수행하기 때문에, 기존 2차원 스크린 작업 환경에서는 설계 의도를 입력하거나 결과물을 해석하는 데 한계가 있었다.'DRB-KAIST 스케치더퓨처 연구센터'는 사람의 의도를 가장 빠르고 효과적으로 생성형 인공지능에 전달하는 수단으로 최신 가상현실 3D 스케
2024-02-29