< (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 학생 단체 아이시스츠(ICISTS)가 다음 달 7일부터 5일간 '아이시스츠 해커페어(ICISTS Hackafair) 2024'를 개최한다. '분열된 사회의 재연결(Reconnect Society)'을 주제로 열리는 이번 해커페어는 세계 각국 대학생 참가자들이 참신한 발상을 겨루는 '아이디어톤(Ideathon)'을 중심으로 진행한다. 아이시스츠가 새롭게 시도하는 '해커페어'는 아이디어를 경쟁적으로 구체화하는 해커톤(Hackathon)에서 한발 더 나아간 형태의 경연이다. 제시된 주제를 해결하기 위한 플랫폼·디바이스·교통수단·건축물·정책 등의 방안을 자유롭게 제안하는 '아이디어톤'을 3일간 진행한 뒤, 완성한 결과물을 박람회(Tech-Fair)에 곧바로 출품해 수익성과 지속 가능성까지 평가받아 승자를 가리는 방식이다. 참가자들은 디자이너·엔지니어·마케터로 역할을 나누고 팀을 구성한 뒤
2024-07-19과학기술정보통신부·정보통신기획평가원이 주관하는 PIM인공지능반도체 핵심기술개발사업의 지원을 받고있는 우리 대학 PIM반도체설계연구센터가 AI 반도체 전문인력 양성을 위해 전국 AI 및 반도체 관련 학과 학부생과 대학원생을 대상으로 SK하이닉스와 삼성전자의 PIM* 기반 이론 및 실습 교육을 진행했다. 강의는 6월 20일(목)부터 6월 21일(금)까지 SK하이닉스 교육, 7월 4일(목)부터 7월 5일(금)까지 삼성전자 교육을 각각 KAIST PIM반도체설계연구센터에서 진행했다. *PIM(Processing-In-Memory): 메모리 반도체에 연산 기능을 추가하여 AI와 빅데이터 처리 분야에서 데이터 처리 속도를 높이면서도 사용 전력을 줄이는 반도체 설계 기술 이번 교육은 SK하이닉스의 AiM*과 삼성전자의 HBM-PIM*을 활용하여 수강생들이 직접 실습할 수 있는 기회를 제공했다. 전국 25개 대학교에서 300명이 넘는 학생들이 접수하여 높은 관심을 받았다
2024-07-11우리 대학이 'KAIST 메타융합관Ⅰ'을 대전 본원에 신축하고 9일 오전 준공식을 열었다.'KAIST 메타융합관Ⅰ'은 캠퍼스 서측 응용공학동과 KISTI 사이에 입지했으며, 21년 2월에 착공해 23년 10월 완공됐다. 지하 1층, 지상 7층의 규모로 연면적은 13,123.71㎡(약 3,970평)이다.국가와 인류가 직면하고 있는 난제 해결을 위해 우리 대학 핵심 연구 분야의 초경계적(transboundary)인 메타·융합(Meta-Convergence)을 위한 연구플랫폼으로 구축됐다. 향후 대규모 융합연구 사업단과 연구센터가 입주해 공동연구 문제를 발굴하고, 개방형 협업이 가능한 유연한 구조의 연구환경 공간으로 활용할 예정이다. 이날 준공식에는 이광형 총장, 이은우 감사 및 신성철 전 총장을 포함한 100여 명의 교직원이 참석했다.이광형 총장은 준공식 기념사를 통해 "앞으로 메타융합관이 KAIST의 글로벌·융합 연구 역량을 바탕으로 새로운 가치를
2024-07-10뇌를 포함한 모든 신체 기관은 세포 분열 과정에서 발생하는 돌연변이(모자이시즘)을 피할 수 없다. 그렇다면 과연 몇 개의 신경세포에 질병 유발 돌연변이가 생겨났을 때부터 전체 뇌신경 회로를 망가트려 뇌 기능 이상을 일으킬 수 있을까? 우리 대학 의과학대학원 이정호 교수팀이 뇌세포 특이적 돌연변이(뇌 체성 모자이시즘)에 의한 소아 난치성 뇌전증 동물 모델과 환자 뇌 조직 연구를 통해 0.1퍼센트 이하 비율의 극미량 돌연변이 신경세포에 의해서도 뇌 전체 기능 이상을 유발해 뇌전증 발작이 발생할 수 있음을 규명했다고 9일 밝혔다. 이를 통해 난치성 뇌전증의 돌연변이 유전자 진단에 있어 새로운 기준을 마련하는 한편, 극미량의 돌연변이 신경세포가 다양한 뇌 질환 유발에 관여할 수 있음을 밝혔다. 이번 연구의 결과는 세계적 신경 의학 학술지 `브레인(Brain)'에 지난 6월 25일 字 게재됐다. 연구팀은 이번 연구에서 과연 얼마나 적은 수의 세포에서 특정 유전자 모자이시즘이 누
2024-07-09우리 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
2024-07-08