우리대학 산업및시스템공학과(지식서비스공학대학원)는 국내 굴지의 글로벌 IT서비스 전문기업인 LG CNS(대표 김영섭)과 임직원 대상 인공지능 교육 프로그램인 'KAIST AI 아카데미'과정을 개설하고 본격적인 AI 인재육성에 들어갔다.
우선 지난 8월 24일부터 9월 1일까지 약 2주간에 걸쳐 시행된 제1차 KAIST AI 아카데미과정에는 100여 명의 LG CNS 임직원이 참여했다. LG CNS는 이번 교육을 통해 올 연말까지 AI 빅데이터사업담당 직원 200명과 사업부 직원 300여명 등 총 500여 명에 달하는 전문가를 양성할 예정이다.
KAIST AI 아카데미과정은 인공지능이 전 세계적으로 여러 산업에 중요한 기술로 주목 받게 됨에 따라 LG CNS 임직원의 AI 기술 및 사업역량 강화, 그리고 기업의 신기술을 적용한 비즈니스 개발을 선도하기 위해 신설된 교육프로그램으로 주요 교육내용은 ▲AI 기술의 발전과 산업에 미치는 영향, 향후 변화에 대한 토론 ▲머신러닝, 딥러닝 등 AI 기술의 이해와 비즈니스에 적용하는 주요 기술의 습득 ▲AI를 적용한 산업별 비즈니스 사례 소개 및 딥러닝 실습과정 등으로 구성돼 있다.
이 과정에는 우리대학 산업및시스템공학과(지식서비스공학대학원)의 인공지능 딥러닝 전문가인 이재길 교수와 박진규 교수 등 7명이 직접 강의를 담당하며 AI를 접목할 수 있는 업무영역과 AI 최신 기술을 중심으로 실습까지 연계한 교육프로그램으로 설계해 진행된다.
LG CNS는 그동안 각 산업분야별로 축적된 비즈니스 경험에 AI 최신 기술을 결합해 디지털 혁신을 준비하는 기업을 대상으로 하는 신사업 기회 발굴을 위해 노력 중인데 KAIST AI 아카데미과정 개설을 임직원 AI 역량 강화를 위한 기반으로 삼고, 이 과정을 지속적으로 고도화해나간다는 방침이다. 이와 함께 내부 임직원 교육에 그치지 않고, 제조 경쟁력 강화, 디지털 마케팅 혁신 등을 추진하는 기업고객을 대상으로 AI 교육을 확대해 분야별 인재 육성도 함께 지원한다는 계획이다.
이성욱 LG CNS AI빅데이터사업담당 상무는 “인공지능이 기업의 서비스 내 필수적으로 자리잡게 됨에 따라 LG CNS가 수행한 다양한 인공지능 기반 비즈니스 사례에 KAIST의 앞선 지식을 접목해서 고객에게 보다 나은 가치를 제공키 위해 KAIST AI 아카데미과정을 개설했다"고 밝혔다.
챗GPT가 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
2024-04-30최근 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
2024-03-14