< (왼쪽부터) 신소재공학과 홍승범 교수, 염지원 박사과정 >
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 시뮬레이션을 기반으로 한 신소재 데이터 분석을 위한 인공지능을 개발했다고 24일 밝혔다.
최근 컴퓨팅 파워가 기하급수적으로 증가함에 따라 인공지능을 활용한 다양한 응용들이 실생활에 활용되고 있으며, 이에 인공지능을 활용해 신소재 데이터를 고속으로 분석하고 소재를 역설계하는 기술의 연구 역시 가속화되고 있다.
최근 인공지능의 효율 및 정확도를 증가시키는 연구를 바탕으로 자율주행 자동차, 데이터베이스 기반의 마케팅 및 물류 시스템 보조 등의 분야에 인공지능의 활용이 높아지고 있다. 특히 신소재 개발에 장시간이 소요되는 점을 고려할 때, 소재 및 공정 개발에 인공지능을 활용해 다양한 구조 및 물성 데이터 사이의 상관관계를 빠르게 분석해 신소재 개발 소요 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 인공지능 방법론이 주목을 받고 있다.
그러나 신소재 데이터의 경우, 대량의 유의미한 실험 데이터를 구하기 어렵고 기업들이 중요한 데이터는 대외비로 취급하고 있어서 인공지능을 소재 데이터 영역에 적용하는 것이 상당히 어려운 것이 현실이다. 이런 데이터의 다양성, 크기 및 접근성 문제가 해결돼야 하며, 이를 보완하기 위해 생성 모델 및 적절한 데이터의 합성에 관한 연구가 진행되고 있다. 인공지능의 성능 향상을 위해 생성되는 데이터 또한 실제 소재가 가지는 물리적 제약을 따라야 하며, 소재 데이터의 재료적 특징을 파악할 수 있는 기술이 필요하다.
홍승범 교수 연구팀이 이번에 개발한 인공지능 훈련 방법론은 훈련을 위해 생성되는 데이터가 물리적 제약을 공유하도록 위상 필드 시뮬레이션을 활용해 기초 데이터를 형성하고 소재 데이터가 가지고 있는 실제 측정 과정에서 발생하는 다양한 잡음, 입자의 분포 정보 및 입자의 경계를 모사해 크기가 작은 소재 데이터의 한계를 해결했다. 기존에 수작업으로 작성한 소재 데이터를 활용한 인공지능과의 상 분리 성능을 비교했으며, 생성된 데이터의 모사 요소가 상 분리에 영향을 미치는 영향을 파악했다.
아울러 이번 연구에서 제시하는 소재 데이터 생성을 활용한 인공지능 훈련 방법은 기존의 수작업으로 훈련 데이터를 준비하는 시간을 크게 단축할 수 있으며, 인공지능의 전이 학습 및 다양한 물리적 제약을 바탕으로 하는 위상 필드 시뮬레이션 활용을 바탕으로 다양한 소재 데이터에 빠르게 적용할 수 있는 장점이 있다.
< 그림 1. 시뮬레이션을 활용해 훈련한 인공지능의 이미지 상 분리 결과 >
< 그림 2. 합성 훈련 데이터의 변형과 그에 따른 인공지능 네트워크의 상 분리 성능 비교 >
홍승범 교수는 "인공지능은 분야를 막론하고 다양한 영역에서 활용되고 있으며, 소재 분야 역시 인공지능의 도움을 바탕으로 신소재 개발을 더욱 빠르게 완료할 수 있는 세상을 맞이할 것이다ˮ라며, "이번 연구 내용을 신소재 개발에 바로 적용하기에는 데이터 합성 측면에서의 여전히 보강이 필요하지만, 소재 데이터 활용에 큰 문제가 됐던 훈련 데이터를 준비하는 긴 시간을 단축해 소재 데이터의 고속 분석 가능성을 연 것에 연구의 의의가 있다ˮ고 말했다.
신소재공학과 염지원 연구원, 노스웨스턴(Northwestern) 대학의 티베리우 스탄(Tiberiu Stan) 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 노스웨스턴 대학의 피터 부리스(Peter Voorhees) 교수 연구실과 함께 진행됐으며 연구 결과는 국제 학술지 `악타 머터리얼리아(Acta Materialia)'에 게재됐다. (논문명: Segmentation of experimental datasets via convolutional neural networks on phase field simulations)
한편 이번 연구는 KAIST 글로벌특이점 연구 지원으로 수행됐다.
우리 대학 김재철AI대학원(원장 정송)은 지난 5월 2일(목) 서울 COEX에서 ‘KAIST 김재철AI대학원 AI기술설명회 2024’(공동주최: 성남산업진흥원, 서울특별시)를 열었다. 본 행사는 KAIST 김재철AI대학원에서 연구개발 중인 최신 AI기술을 일반 참관객 및 산업계 종사자에게 홍보하여 AI기술 확산에 기여하기 위해 마련됐다. 이번 설명회에는 약 650여명이 참석하여 KAIST에서 연구 중인 AI기술에 대한 큰 관심을 확인할 수 있었다. 오전 프로그램으로는 최근 관심이 높은 AI기술 분야에 대한 초청 강연을 진행했다. 최근 산업계의 주요 관심사인 ‘기업용 대형언어모델(LLM) 도입과 활용 전략’을 주제로 장동인 교수(KAIST 김재철AI대학원)가 강연했고, ‘AI와 로봇의 만남: 로봇러닝의 현재와 미래’라는 제목으로 임재환 교수(KAIST 김재철AI대학원)가 로봇러닝 분야의 연구동향과 성과를 설명했다.
2024-05-10우리 대학 김재철 AI대학원 김기응 교수가 자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 국제재단(이하 IFAAMAS)으로부터 영향력 있는 논문상(Influential Paper Award)를 수상했다고 10일 밝혔다. 수상 논문은 공동 저자로 참여해 2000년도에 발표한 논문 `정책 탐색을 통한 협동 학습(Learning to Cooperate via Policy Search)'이다. 수상 발표는 인공지능 에이전트 분야의 국제 학술대회인 ‘자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 학술대회 (AAMAS)’에서 이루어졌다. 본 논문에서는 다수의 인공지능 에이전트*가 분산화된 환경에서 협동 학습하는 상황에서, 개별 에이전트의 학습 시그널이 다른 에이전트의 정보에 의존하지 않음을 밝힘으로써, 저자는 이를 기반으로 분산 학습 알고리즘을 제안했다. *에이전트: 복잡한 동적인 환경에서 목표를 달성하려고 시도하는 시스템 이 학습 알고리즘은 간단하면서도 지역 최적점으
2024-05-10챗GPT가 촉발한 생성형 인공지능(AI)*이 세계적으로 열풍을 일으키는 가운데 새로운 인공지능 반도체의 생태계 구축을 위해 KAIST(총장 이광형)가 네이버(NAVER) 및 인텔(intel)과 손잡고 상호 보유 중인 역량과 강점을 한 곳에 집중한 ‘NAVER · intel · KAIST AI 공동연구센터(NIK AI Research Center)’를 설립한다. 업계에서는 이들 세 기관의 전략적인 제휴가 인공지능 반도체·인공지능 서버와 데이터센터의 운영에 필요한 오픈소스용 소프트웨어 개발 등 인공지능 분야에서 각자 보유하고 있는 하드웨어 및 소프트웨어 기술과 역량을 융합해서 새로운 인공지능 반도체 생태계를 구축하는 한편 시장과 기술 주도권 확보를 위해 선제적인 도전에 나선 것으로 보고 있다. 특히 첨단 반도체 CPU 설계부터 파운드리까지 하는 세계적인 반도체 기업 인텔이 기존의 중앙처리장치(CPU)를 넘어 인공지능 반
2024-04-30우리 대학이 4월 과학의 달을 맞아 첨단 연구성과를 체험형 전시 프로그램으로 구성해 시민과 소통에 나선다. 25일부터 28일까지 4일간 대전 엑스포 시민광장 및 과학공원 일대에서 열리는 '2024 대한민국 과학축제 & 과학기술대전'에 6개 연구팀 및 3개 창업기업이 참여해 기술을 선보인다. '과학 실험실' 구역에서는 수면·퍼스널 컬러·뇌구조 분야의 연구진이 체험형 전시로 관람객을 맞는다. 석현정 산업디자인학과 교수 연구팀은 인공지능 기반 퍼스널컬러 진단 서비스를 제공하는 '나의 퍼스널 컬러 찾기(The Authentic Color Play)' 부스를 설치한다. 방문객들은 현장에서 피부색 자동 측정 기술을 직접 체험해보고 개인 피부에 최적화된 색상을 추천받을 수 있다. 김재경 수리과학과 교수 연구팀은 방문객이 양질의 수면을 하고 있는지 3분 만에 알아볼 수 있는 '슬립스(SLEEPS)' 프로그램을 운영한다. 머신러닝 기반의 수면장애 예측 알고리즘을
2024-04-25우리 대학이 유럽 미술사의 300년을 담은 <르네상스에서 초현실주의까지> 특별전을 서울캠퍼스 경영대학 SUPEX경영관 2층에서 25일 개막한다. 유로 오스트리아 아츠(EURO AUSTRIA ARTS) 대표인 김진수 연세대학교 명예교수가 기증해 우리 대학이 소장하고 있는 유화 작품 6점을 포함한 그림 94점과 조각작품 4점이 전시된다. 이번 전시는 오스트리아를 중심으로 이탈리아, 독일 등 유럽 미술의 다양한 흐름과 시대적 배경을 존중하고 포용하는 메시지를 전달하기 위해 기획됐다. 유럽 미술의 큰 별인 알브레히트 뒤러, 구스타프 클림트, 파블로 피카소, 마르크 샤갈, 호안 미로를 비롯해 자신의 길을 묵묵히 걸으며 빛내 온 여류화가를 포함한 수많은 작가의 작품을 통해 시대별 화풍의 변모를 엿볼 수 있는 구성으로 전시된다. ▴르네상스의 다양한 면모 ▴자연과 인간의 소통 ▴여류 화가들의 시도 ▴파블로 피카소, 마르크 샤갈의 작품을 통해 바라본 유럽 예술의 다양성과 혁신을
2024-04-24