우리대학 공과대학(학장 김종환)이 세계 최초로 개최하는 인공지능 축구대회인 ‘AI 월드컵 2017’의 결선 대회가 12월 1일 오후 1시 30분부터 KI빌딩 1층 퓨전홀에서 열린다. ‘AI 월드컵 2017’ 결선 대회는 ▲AI 축구 ▲AI 경기해설 ▲AI 기자 등 3개 종목으로 나눠 진행된다.
Q-Learning 등 AI 기술을 기반으로 각 팀당 5대의 로봇선수가 사람의 조작 없이 상대팀 골대에 골을 넣어 득점하는 AI 축구는 내달 1일 열리는 본선 경기에서 4강 토너먼트를 통해 우승팀과 준우승 팀을 가른다. 결승전에 오르지 못한 나머지 2개 팀은 따로 3, 4위전을 치르지 않기 때문에 공동 3위로 처리된다.
이밖에 인공지능 축구 경기영상을 분석하고 해설하는 AI 경기해설과 인공지능 축구 경기결과를 기사로 작성하는 AI 기자 종목은 전문 평가단이 지정해 준 예선경기 영상들을 대상으로 참가팀의 경기해설과 기사작성 능력을 평가한 전문 평가단의 점수를 종합해 우승팀을 뽑아 1일 시상할 예정이다.
우리대학은 29일 세계 최초로 치러지는 이번 ‘AI 월드컵 2017’ 대회운영을 위해 지난 11월 초까지 참가신청서 접수를 받은 결과, ▲AI 축구 ▲AI 경기해설 ▲AI 기자 등 3개 종목에 걸쳐 국내 대학·연구기관·기업 등에서 모두 26개 팀이 대회참가를 신청했다고 밝혔다. 종목별로 신청 팀 수는 ▲AI 축구가 총 18개 팀으로 가장 많은데, 이 중 8개 팀이 우리대학 소속이다(KAIST+서울대 합동 1개 팀 포함). 이밖에 목포대에서 2개 팀을 비롯해 경북대·한양대·전북대·영남대·성균관대·경희대·계명대·모두의연구소에서 각 1개 팀씩 모두 10개 팀이 신청했다.
▲AI 경기해설에는 우리대학과 목포대·모두의연구소·얄리주식회사 등 4개 기관에서 각 1개 팀씩 모두 4개 팀이, 그리고 ▲AI 기자 종목에도 우리대학과 경북대·모두의연구소·목포대 등 총 4개 팀이 대회참가를 신청했다. 가장 많은 관심을 끌 것으로 예상되는 ▲AI 축구는 30일까지 치러지는 예선을 통과한 4개 팀이 1일 결승 토너먼트 방식으로 우승·준우승 팀과 공동 3위 팀을 가르는데 대회 조직위원회는 인공지능 기술 구현방법 발표평가를 시행한 후 경기성적과 발표평가를 합산해 최종 우승팀을 선정할 계획이다. 최종 우승팀에게는 상장과 1,000만원의 상금을, 준우승 팀에는 500만원의 상금이 각각 수여된다. 공동 3위를 차지한 2개 팀에는 각각 150만원의 상금이 지급된다.
▲AI 경기해설은 해설의 내용에 오류가 없는지 확인하는 • 해설의 정확성, 중요한 이벤트를 놓치지 않고 잘 포함했는지를 측정하는 • 해설의 충실성, 그리고 곧 골이 터질 것 같다거나 공격이 막힐 것 같다는 예측을 수행할 수 있는지를 확인하는 • 해설의 예측력을 위주로 심사한다. 전반적으로 해설이 재미있고 자연스러운지 확인하는 • 해설의 유창성 또한 중점적으로 고려하는데 우승팀에게는 200만원의 상금이 주어진다.
우승팀에 상금 100만원을 수여하는 ▲AI 기자는 구조적으로 얼마나 잘 짜여 진 기사인지를 따지는 • 기사의 구조성과 또 얼마나 쉽고 즐겁게 읽히는 기사인지를 판단하는 • 읽기 가독성 위주로 평가한다. 이와 함께 기사내용의 사실관계를 평가하는 • 진실성을 포함해 간단한 통계자료 외에 깊이 있는 정보를 얼마나 다루고 있는지에 관한 • 정보성, 그리고 인간이 작성한 기사와 얼마나 유사한지를 평가하는 • 인간 기자와의 유사성도 핵심 심사항목이다.
대회조직위원장인 김종환 공과대학장은 “앞으로 대전시 등 여러 기관들과의 협력과 후원을 통해 해외의 대학 및 관련 기업에게도 문호를 적극 개방하고, 이번 국내대회를 개최한 경험을 바탕으로 내년 7월에는 AI 월드컵 행사를 국제대회로 대회규모를 대폭 확대해서 치를 계획”이라고 밝혔다.
한편 ‘AI 월드컵 2017’은 최근 세계적으로 관심이 높아지고 있는 4차 산업혁명을 국가성장 엔진창출의 기회로 보고, 인공지능 관련기술 활용 및 연구 개발에 대한 대학(원)생과 연구원은 물론 범국민적인 관심을 높이고 또 이를 적극 홍보하기 위해 우리대학이 세계 최초로 개최하는 행사다.
우리 대학 전기및전자공학부 김정호 교수가 회로·시스템 분야 '2025년 강대원 상'을 한국반도체학술대회 상임운영위원회로부터 수상한다. 김 교수는 HBM 개발에 기여한 공로를 인정받아 SK하이닉스 이강욱 부사장과 함께 수상한다. 시상식은 13일 오후 강원도 하이원그랜드호텔에서 한국반도체산업협회 · 한국반도체연구조합 · DB하이텍이 공동으로 주관, 개최하는 ‘제32회 한국반도체학술대회(KCS 2025)’ 개막식에서 진행된다. 강대원 상은 세계 최초로 모스펫(MOSFET)과 플로팅게이트를 개발해, 반도체 기술 발전에 신기원을 이룩한 고(故) 강대원 박사를 기리기 위해 제정되었으며, 한국반도체학술대회 상임운영위원회가 지난 2017년 열린 제24회 반도체 학술대회부터 강대원 박사를 이을 인재들을 발굴, 선정해서 시상하고 있다. 김정호 교수는 ‘HBM 아버지’로 불리는 인공지능 반도체 분야의 세계적 권위
2025-02-12감정노동이 필수적인 직무를 수행하는 상담원, 은행원 근로자들은 실제로 느끼는 감정과는 다른 감정을 표현해야 하는 상황에 자주 놓이게 된다. 이런 감정적 작업 부하에 장시간 노출되면 심각한 정신적, 심리적 문제뿐만 아니라 심혈관계 및 소화기계 질환 등 신체적 질병으로도 이어질 수 있어 이는 심각한 사회 문제로 여겨지고 있다. 한미 공동 연구진은 인공지능을 활용해서 근로자의 감정적 작업 부하를 자동으로 측정하고 실시간으로 모니터링할 수 있는 새로운 방법을 제시했다. 우리 대학 전산학부 이의진 교수 연구팀은 중앙대학교 박은지 교수팀, 미국 애크런 대학교의 감정노동 분야 세계적인 석학인 제임스 디펜도프 교수팀과 다학제 연구팀을 구성해 근로자들의 감정적 작업 부하를 실시간으로 추정해 심각한 정신적, 신체적 질병을 예방할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다고 11일 밝혔다. 연구팀은 이번 연구를 통해 근로자가 감정적 작업 부하가 높은 상황과 그렇지 않은 상황을 87%의 정확도로 구분해 내
2025-02-11홀추력기는 스페이스X의 스타링크(Starlink) 군집위성이나 NASA의 사이키(Psyche) 소행성 탐사선 등과 같은 여러 고난이도 우주 임무에 활용되는, 플라즈마*를 이용한 고효율 추진 장치로, 핵심적인 우주기술 중 하나다. KAIST 연구진이 인공지능 기법을 사용해 개발한 큐브위성용 홀추력기를 올해 11월에 예정된 누리호 4차 발사에서 큐브위성인 K-HERO에 탑재돼 우주에서 성능 검증을 진행할 예정이라고 밝혔다. *플라즈마(plasma)는 기체가 높은 에너지로 가열되어 전하를 띄는 이온과 전자로 분리된 물질의 네 가지 상태 중 하나로 우주 전기추진 뿐만 아니라 반도체 및 디스플레이 제조공정과 살균장치 등에 널리 활용되고 있다. 우리 대학 원자력및양자공학과 최원호 교수 연구팀이 인공위성이나 우주탐사선의 엔진인 홀 전기 추력기(홀추력기, Hall thruster)의 추력 성능을 높은 정확도로 예측할 수 있는 인공지능 기법을 개발했다고 3일 밝혔다. 홀추력기는 연비가
2025-02-03최근 생성형 인공지능은 텍스트, 이미지, 비디오 생성 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있지만, 소재 개발 분야에서는 아직 충분히 활용되지 못하고 있다. 이러한 상황에서 KAIST 연구진이 구조적 복잡성을 지닌 다공성 소재를 생성하는 인공지능 모델을 개발하여, 사용자가 원하는 특성의 소재를 선택적으로 생성할 수 있게 되었다. 우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 원하는 물성을 가진 금속 유기 골격체(Metal-Organic Frameworks, MOF)를 생성하는 인공지능 모델을 개발했다고 23일 밝혔다. 김지한 교수 연구팀이 개발한 생성형 인공지능 모델인 모퓨전(MOFFUSION)은 금속 유기 골격체의 구조를 보다 효율적으로 표현하기 위해, 이들의 공극 구조를 3차원 모델링 기법을 활용해 나타내는 혁신적인 접근 방식을 채택했다. 이 기법을 통해 기존 모델들에서 보고된 낮은 구조 생성 효율을 81.7%로 크게 향상시켰다. 또한, 모퓨전은 생성 과정에서 사용자
2025-01-23기존 컴퓨터 시스템은 데이터 처리 장치와 저장 장치가 분리돼 있어, 인공지능처럼 복잡한 데이터를 처리하기에는 효율적이지 않다. KAIST 연구팀은 우리 뇌의 정보 처리 방식과 유사한 멤리스터 기반 통합 시스템을 개발했다. 이제 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 의심스러운 활동을 즉시 인식하는 스마트 보안 카메라부터 건강 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 의료기기까지 다양한 분야에 적용될 수 있게 되었다. 우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수, 윤영규 교수 공동연구팀이 스스로 학습하고 오류를 수정할 수 있는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 초소형 컴퓨팅 칩을 개발했다고 17일 밝혔다. 연구팀이 개발한 이 컴퓨팅 칩의 특별한 점은 기존 뉴로모픽 소자에서 해결이 어려웠던 비이상적 특성에서 발생하는 오류를 스스로 학습하고 수정할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 영상 스트림을 처리할 때 칩은 움직이는 물체를 배경에서 자동으로 분리하는 법을 학습하며 시간이 지날수록 이 작업을 더 잘 수
2025-01-22