< LG CNS와 인공지능 빅데이터 분야 산학협력을 위한 업무협약 체결 >
우리대학은 LG CNS와 인공지능(AI) 빅데이터 분야의 교육, 연구 및 산학, 비즈니스 등 3개 분야에서 상호 협력하기로 하고 20일 업무협약을 체결했다. 양 기관은 통상 기업과 대학간의 교육 프로그램 개발이나 산학 장학생 지원 등과는 달리 실질적으로 비즈니스에 활용할 수 있는 AI 빅데이터 공동 연구와 프로젝트를 추진한다는 방침이다.
LG CNS는 특히 우리대학 학생을 대상으로 인턴십 과정 제공은 물론 교수진과 학생들이 AI 빅데이터와 관련된 창업 아이디어를 제안할 경우 사내벤처 지원 형태와 같이 공간과 제반 비용을 적극 지원할 계획이다. 또 대학원에 산학 장학생 프로그램 신설을 위해 현재 학교측과 논의 중에 있다. 이와 함께 우리대학과 LG CNS는 공공 분야에서의 AI 빅데이터 프로젝트 선 제안을 추진하고 수주를 위해 함께 노력하기로 했다.
아울러 실제 비즈니스에 적용할 수 있는 산학 과제를 공동발굴 및 공동 수행하기로 하되 필요할 경우 LG CNS 직원을 우리대학에 직접 파견하는 등 보다 적극적이고 긴밀한 상호 협력을 통해 과제를 적극 수행해 나갈 계획이다. 산학 과제를 수행할 경우에는 LG CNS의 AI 빅데이터 플랫폼인 'DAP'를 데이터 분석 툴로 활용한다.
우리대학이 LG CNS와 공동으로 수행하는 AI 협력 분야는 △스마트 팩토리 △고객 분석 △물류(SCM: Supply Chain Management) 분석 등이며, 공동으로 수행한 산학 협력 결과물은 DAP 플랫폼에 탑재된다.
우리대학 산업및시스템공학과, 산업인공지능 & 빅데이터센터는 지난 8월 LG CNS에 'KAIST AI 아카데미'를 신설한 후 우리대학 인공지능 딥러닝 분야 전문 교수 7명이 LG CNS 임직원을 대상으로 2회에 걸쳐 교육을 실시했다.
김영섭 LG CNS 대표는 20일 열린 업무협약 체결식에서 "국내 최고 연구중심대학인 KAIST와 함께 인공지능 빅데이터 분야 발전을 선도하고 이를 고객 비즈니스와 연결해 가치를 창출하는 혁신적인 서비스를 제공할 것"이라고 강조했다.
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
2024-03-25신약 개발이나 재료과학과 같은 분야에서는 원하는 화학 특성 조건을 갖춘 물질을 발굴하는 것이 중요한 도전으로 부상하고 있다. 우리 대학 연구팀은 화학반응 예측이나 독성 예측, 그리고 화합물 구조 설계 등 다양한 문제를 동시에 풀면서 기존의 인공지능 기술을 뛰어넘는 성능을 보이는 기술을 개발했다. 김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 분자 데이터에 다중 모달리티 학습(multi-modal learning) 기술을 도입해, 분자 구조와 그 생화학적 특성을 동시에 생성하고 예측이 가능해 다양한 화학적 과제에 광범위하게 활용가능한 인공지능 기술을 개발했다고 25일 밝혔다. 심층신경망 기술을 통한 인공지능의 발달 이래 이러한 분자와 그 특성값 사이의 관계를 파악하려는 시도는 꾸준히 이루어져 왔다. 최근 비 지도 학습(unsupervised training)을 통한 사전학습 기법이 떠오르면서 분자 구조 자체로부터 화합물의 성질을 예측하는 인공지능 연구들이 제시되었으나 새로운 화합물의
2024-03-25우리 대학이 국가적 당면 과제인 인구 위기를 과학기술 아이디어로 해결하기 위한 대국민 아이디어 공모전을 개최한다. 2022년에 이어 두 번째로 열리는 'KAIST Crazy Day 아이디어 공모전'은 우리 대학과 국민이 함께 획기적인 역발상 아이디어를 찾아 공유하는 행사다. 파격적(Crazy)이고 창의적인(Creative) 사고, 실패를 두려워하지 않는 도전적 자세(Challenging), 타인을 향한 배려(Caring) 등 ‘4C’로 상징되는 KAIST 고유의 정신을 바탕으로 우리 사회가 직면한 위기와 도전 과제에 능동적으로 대처하는 문화를 확산하기 위해 마련됐다. 오는 18일부터 다음 달 12일까지 제안서를 접수하는 이번 공모전은 '인구 위기 극복을 위한 과학기술의 활용 아이디어'를 발굴한다. 특히, 초저출산, 초고령화, 인구감소, 경제성장률 위축, 지방소멸, 병역자원 부족 등 우리 사회가 직면한 인구 전환기에 대응하는 아이디어를 토대로 문제를 해결하
2024-03-15