연구
< (왼쪽부터) 우리 대학 전기및전자공학부 장민석 교수, 서동진 연구원, KC ML2 박찬연 박사, KC ML2 남원태 연구원 >
우리 대학 전기및전자공학부 장민석 교수 연구팀이 KC ML2(반도체 제조 솔루션 기업 KC에서 설립한 연구조직) 박찬연 박사와 공동연구를 통해 강화학습에 기반한 자유 구조의 메타 표면 구조 설계 방법을 제안했다고 25일 밝혔다.
메타 표면은 빛의 파장보다 훨씬 작은 크기의 구조를 이용해 이전에 없던 빛의 성질을 달성하는 나노광학 소자를 뜻한다. 나노광학 소자는 빛의 특성을 미시 단위에서 제어하여, 자율주행에 쓰이는 라이다(LiDAR) 빔조향 장치, 초고해상도 이미징 기술, 디스플레이에 활용되는 발광소자의 광특성 제어, 홀로그램 생성 등에 활용될 수 있다. 최근 나노광학 소자에 대한 기대 성능이 높아지면서, 이전에 있던 소자구조를 훨씬 뛰어넘는 성능을 달성하기 위해 자유 구조를 가지는 소자의 최적화에 관한 관심이 증가하고 있다. 자유 구조와 같이 넓은 설계공간을 가진 문제에 대해 강화학습을 적용해 해결한 사례는 이번이 최초다.
우리 대학 서동진 연구원 및 ML2 남원태 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `ACS 포토닉스(ACS Photonics)' 2022년 2월호 전면 표지논문으로 게재됐다. (논문명 : Structural Optimization of a One-Dimensional Freeform Metagrating Deflector via Deep Reinforcement Learning)
강화학습은 동물이 학습하는 방법을 모방한 인공지능 방법론이다. 동물 행동 심리학에서 `스키너의 상자'라고 알려진 실험이 그 모티브가 되었는데, 해당 실험은 상자 내부에 쥐를 넣고 누르면 먹이가 나오는 지렛대를 함께 두는 방식으로 진행된다. 처음에 무작위 행동을 하던 쥐는 지렛대를 누르면 먹이가 나오는 것을 확인한다. 시간이 지날수록 더 높은 빈도수로 지렛대를 누르게 되는데, 이렇게 어떠한 보상(먹이)이 행동(지렛대를 누르는 행위)을 `강화'하는 것을 관찰할 수 있다. 해당 실험과 매우 유사한 구조를 갖는 강화학습은 행동 주체가 자기를 둘러싼 `환경'으로부터 `보상'을 받으면서 환경에 대해 배워나가는 인공지능 방법론이다.
2016년 이세돌 9단과의 대국에서 승리한 구글 딥마인드의 `알파고(AlphaGo)'가 그 대표적 사례다. 알파고는 바둑판으로 표현되는 환경과의 상호작용을 통해 바둑의 복잡한 규칙을 학습했고, 우주에 있는 원자보다 많다고 알려진 경우의 수 중 최적에 가까운 선택을 할 수 있었다. 최근 인공지능 학계에서 강화학습은 인간의 지능과 가장 유사한 형태의 인공지능 방법론으로 크게 주목받고 있다.
< 그림 1. 연구팀 알고리즘의 모식도 >
연구팀은 복잡한 환경을 쉽게 학습할 수 있는 강화학습의 특징을 메타 표면 자유 구조의 최적화에 활용하는 아이디어를 제안했다. 이전에 메타 표면 자유 구조 최적화 기술은 너무 많은 경우의 수로 인해 해결하기 어려운 것으로 여겨졌다. 따라서 기존 연구 방향은 주로 간단한 기본도형 등으로 구조를 단순화한 방식을 활용했다. 하지만 해당 방식은 기하학적 구조가 제한된다는 한계가 있었고, 더욱 복잡한 구조에 대한 최적화 기술은 달성하기 어려운 것으로 여겨졌다.
연구팀이 제안한 알고리즘은 아주 간단한 아이디어에서 출발한다. 강화학습의 `행동'을 구조의 구성요소를 하나씩 `뒤집는' 것으로 정의하는 것이다. 이것은 기존에 구조를 전체적으로 생성하는 방식으로만 생각되었던 자유 구조의 최적화에 대한 발상을 뒤집는 것이었다. 연구팀은 해당 방법을 이용해 메타 표면에 대한 특별한 사전지식 없이도 가능한 구조를 넓게 탐색하고 최적 구조를 발견할 수 있음을 보였다. 또한, 많은 입사 조건에서 최신 성능과 비슷하거나 앞서며 특정 조건에서는 100%에 가까운 효율을 달성했다.
이번 연구를 통해 자유 구조 최적화 분야의 새로운 돌파구를 찾을 것으로 기대되며, 광소자뿐 아니라 많은 분야의 소자 구조 최적화에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
제1 저자인 서동진 연구원은 "강화학습은 복잡한 환경에서 최적의 경우를 찾는 데에 효과적인 알고리즘이다. 이번 연구에서 해당 방법으로 자유 구조의 최적화를 수행하는 것에 성공하는 사례를 남겨 기쁘다ˮ고 말했다.
장민석 교수는 "광공학에 인공지능 기술을 적용하는 분야에서 좋은 결과가 나와 과학의 위상을 높이는 데 기여하기를 희망한다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업(전략연구), 한-스위스 이노베이션프로그램, 그리고 미래소재디스커버리 사업의 지원을 받아 수행됐다.
< 그림 2. ACS 포토닉스 2022년 2월호 전면 표지 >
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연구 AI에 가정교사 생겼다...사람의 선호를 더 정확히 배운다
아무리 많은 데이터를 학습해도, 인공지능(AI)은 왜 사람의 의도를 자주 빗나갈까? 사람의 선호를 이해시키기 위한 비교 학습은 오히려 AI를 혼란스럽게 만드는 경우도 적지 않았다. KAIST 연구진은 AI에게 ‘가정교사’를 붙이는 방식으로, 적은 데이터에서도 사람의 선호를 정확히 배우는 새로운 학습 해법을 제시했다. 우리 대학 전기및전자공학부 김준모 교수 연구팀이 인간의 선호를 효과적으로 반영하면서도 데이터 효율성과 학습 안정성을 크게 향상시킨 강화학습 프레임워크 ‘TVKD(Teacher Value-based Knowledge Distillation)’를 개발했다고 17일 밝혔다. 기존 인공지능 학습 방식은 “A가 B보다 낫다”는 식의 단순 비교(preference comparison) 데이터를 대량으로 수집해 학습하는 구조였다. 이 방식은 많은 데이터가 필요하고, 판단이 애매한 상황에서는 AI가 혼란에 빠지기
2025-12-17 -
연구 로봇도 이제 사람처럼 고무줄을 풀고 전선 끼운다
로봇이 전선, 의류, 고무줄처럼 형태가 자유롭게 변형되는 물체를 다루는 기술은 제조·서비스 산업 자동화의 핵심 과제로 꼽혀왔다. 그러나 이러한 변형 물체는 모양이 일정하지 않고 움직임을 예측하기 어려워, 로봇이 이를 정확히 인식하고 조작하는 데 큰 어려움이 있었다. KAIST 연구진이 불완전한 시각 정보만으로도 변형 물체의 상태를 정밀하게 파악하고 능숙하게 다룰 수 있는 로봇 기술을 개발했다. 이번 성과는 케이블 및 전선 조립, 부드러운 부품을 다루는 제조업, 의류 정리와 포장 등 다양한 산업 및 서비스 분야의 지능형 자동화에 기여할 것으로 기대된다. 우리대학 전산학부 박대형 교수 연구팀이 탄성 밴드처럼 형태가 연속적으로 변하고, 시각적으로 형태를 구별하기 어려운 물체도 로봇이 능숙하게 다룰 수 있게 하는 인공지능 기술인‘INR-DOM(아이엔알-돔, Implicit Neural-Representation for Deformable Object Manipu
2025-08-21 -
연구 이제 고해상도 분광기가 스마트폰에 쏙 들어간다
색은 빛의 파장이 인간의 눈에 인식되는 방식으로, 단순한 미적 요소를 넘어 물질의 성분이나 상태 같은 중요한 과학적 정보를 담고 있다. 분광기는 빛을 파장별로 분해해 물성을 분석하는 광학 장비로, 재료 분석, 화학 성분 검출, 생명과학 연구 등 다양한 과학 및 산업 분야에서 폭넓게 사용되고 있다. 기존의 고분해능 분광기는 크고 복잡해 일상 전반에 사용이 어려웠으나, 우리 연구진이 개발한 초소형 고해상도 분광기 덕분에 앞으로는 스마트폰이나 웨어러블 기기 속에서도 빛의 색 정보를 활용할 수 있을 전망이다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀이 이중층 무질서 메타표면*을 이용한 복원 기반 분광기 기술을 개발하는 데 성공했다고 13일 밝혔다. *이중충 메타표면: 두 겹의 무질서한 나노 구조층을 통해 빛을 복잡하게 산란시켜, 파장별로 고유하고 예측 가능한 스페클 패턴을 만들어내는 혁신적 광학 소자 기존의 고분해능 분광기는 수십 센티미터 수준으로 폼 팩터가 크고, 정확도를
2025-06-13 -
연구 빛의 방향에 따라 두 얼굴 야누스같은 메타표면 개발
메타표면 기술은 기존 기술에 비해 얇고 가벼우며, 나노미터 크기의 인공 구조물을 통해 빛을 정밀하게 제어할 수 있는 광학기술이다. 우리 연구진이 기존 메타표면 기술의 한계를 극복하고 빛의 비대칭 전송을 완벽하게 제어할 수 있는 야누스 메타표면 설계에 성공했다. 이 기술을 응용하여 특정 조건에서만 정보가 해독되어 보안성을 획기적으로 강화하는 방안도 제시했다. 우리 대학 신소재공학과 신종화 교수 연구팀이 빛의 비대칭 전송을 완벽하게 제어할 수 있는‘야누스 메타표면(Janus Metasurface)’을 개발했다고 15일 밝혔다. 방향에 따라 달리 반응하는 비대칭 성질은 과학과 공학의 다양한 분야에서 중요한 역할을 한다. 연구팀이 개발한 ‘야누스 메타표면'은 양방향에서 서로 다른 기능을 수행할 수 있는 광학 시스템을 구현한다. 마치 로마 신화의 두 얼굴을 가진 야누스처럼, 이 메타표면은 빛이 입사되는 방향에 따라 투과광이 전혀 다른 광학적 반응
2024-10-15 -
연구 100배 정밀한 신개념 빛 측정 센서 개발
자율주행에서 물체의 모양과 위치를 정확히 추적할 수 있는 기술이 필요하다. 또한, 생물학적 세포, 박막, 미세구조 및 기타 유사한 물질들을 화학 염색 없이도 상세하고 높은 대비로 관찰할 수 있는 기술은 의료 및 산업 현장에서 중요하다. 하지만 기존 기술들은 간섭계를 사용하기 때문에 크고 복잡한 장비가 필요하고 주변 환경에 민감해 실제 현장에서의 활용이 제한됐다. 우리 연구진이 이러한 한계를 극복하고 다양한 응용 분야에서 활용할 수 있는 신개념 빛 측정 기술을 개발해서 화제다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀이 세계 최초로 메타표면*으로 성능이 대폭 향상된 파면 센서를 이용해 복잡한 물체의 단일 측정 위상 이미징 기술을 개발했다고 20일 밝혔다. *메타표면: 나노미터에서 마이크로미터 스케일의 기하학적 구조를 가지는 나노 구조체들로 이뤄진 평면으로, 각 나노 구조체의 모양에 따라 매우 미세한 규모에서 전자기파의 전파 경로, 위상, 편광, 진폭 등을 제어할 수 있음
2024-08-20