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 대학이 인공지능반도체 대학원(KAIST Graduate School of AI Semiconductor)을 설립해 석·박사과정 신입생 모집을 시작한다. 인공지능(AI) 반도체 기술은 챗GPT 등 사회 전반을 크게 변혁시키고 있는 인공지능의 핵심 기술이다. 정부는 인공지능과 시스템반도체를 혁신성장 전략투자 분야로 지정한 바 있으며, 인공지능반도체는 두 핵심 전략의 공통 요소로 국가의 차세대 성장동력으로 주목받고 있다. 하지만, 기술 선점 및 가치 창출을 위한 국내 전문 인력은 절대적으로 부족한 상태로 인공지능반도체 기술의 주도권을 확보를 위한 고급인력양성이 시급한 실정이다. 우리 대학은 2008년부터 인공지능반도체 기술 개발을 시작해 현재까지 세계 기술 개발의 흐름을 선도하고 있으며, 과학기술정보통신부의 인공지능반도체 고급인재 양성사업에 지난 5월 선정돼 인공지능반도체 대학원을 설립했다. 올 가을학기부터 학사 운영을 시작하는 인공지능반도체 대학원에서는 인공
2023-06-02신생항원이란 암세포의 돌연변이에서 나온 단백질 조각 중 면역반응을 유도할 수 있는 항원들로서 항암 백신 개발의 이상적인 대상으로 주목받고 있다. 모더나 및 바이오엔텍은 암 치료를 위한 신생항원 백신용으로 개발하던 mRNA 플랫폼을 사용해 COVID-19 백신을 성공적으로 개발한 바 있으며, 현재 대규모 제약회사들과 함께 신생항원 암 백신 임상시험을 진행하고 있다. 이런 암 백신 개발을 위해 핵심적인 단계인 환자 맞춤형 신생항원 발굴에 활용될 인공지능 플랫폼이 개발되어 화제다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 최정균 교수가 ㈜펜타메딕스와의 공동연구를 통해 개인 맞춤 치료용 암 백신에 사용될 수 있는 신생항원을 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발하고 웹서비스를 구축했다고 17일 밝혔다. 최정균 교수 연구팀은 딥러닝을 이용해 실제로 T 세포 면역반응을 유도할 수 있는 신생항원을 발굴하는 AI 모델을 개발했으며, 연구자들이 손쉽게 활용할 수 있는 웹서비스를 구축해 DeepNeo라는
2023-05-17우리 대학 김재철AI대학원(원장 정송)과 기술가치창출원(원장 최성율)이 공동 주관하여 ‘KAIST AI기술설명회 2023’을 5월 12일(금) 서울 COEX에서 개최했다. 오전 세션에서는 최근 사회에 큰 파장을 일으키고 있는 생성 AI분야의 양대 주제인 영상생성 모델 (Diffusion Model)과 대형 언어생성 모델 (ChatGPT 등)에 대해 우리 대학 김재철AI대학원 예종철 교수, 서민준 교수가 각각 튜토리얼을 진행했다. 또한 인공지능 기술을 사용하여 산업설비의 에너지 비용을 절감한 사례에 대해 최재식 교수가 발표했다. 이어서 KAIST 기술이전 절차(지식재산 및 기술이전센터 김권 센터장)와 KAIST 장기 기업자문 특화 플랫폼인 ILP 프로그램(산학협력센터 김성완 센터장)에 대해서 일반에 소개하는 자리를 가졌다. 기술소개 세션 1부에서는 ▲자기 피드백을 활용한 고성능 챗봇 개발 기술(서민준 교수) ▲대형 언어모델 교사를 활용한 소형 추론 모델
2023-05-15우리 대학 전산학부 홍승훈 교수가 이끄는 연구팀이 지난 5월 1일부터 5월 5일에 열린 기계학습 분야의 최우수 국제학술대회인 ‘표현 학습 국제 학회 2023(International Conference on Learning Representation, 이하 ICLR 2023)’에서 최우수논문상 (Outstanding Paper Award)를 수상했다고 5일 밝혔다. ICLR 2023은 인공지능 분야의 가장 권위 있는 학회 중 하나로서, 구글 스칼라 h-5 인덱스 기준 기계학습 분야의 1위에 올라있으며, 모든 과학 분야의 출판물 중 9위를 기록하고 있다. 올해 최우수논문상은 전체 1,574편의 논문 중 상위 4편에 주어졌다. 홍 교수팀의 ICLR 최우수논문상 수상은 한국인으로서는 최초이며, 주요 기계학습 학회에서 국내 기관이 주축이 되어 진행한 연구로 최우수논문상을 수상한 최초의 사례이기도 하다. 전산학부 김동균 박사과정(제1 저자), 김진우 박사과
2023-05-08다공성 소재는 넓은 공극과 표면 면적을 지니고 있어, 가스 흡착, 분리, 촉매 등 다양한 에너지 및 환경 분야에서 적용된다. 다공성 소재 중 한 종류인 금속 유기 골격체(MOF)는 무한대에 가까운 경우의 수를 갖는 넓은 물질 공간(materials space) 안에 존재하기에, 인공지능을 사용해 최적의 물질을 추출하고 특성을 예측하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이러한 모델들은 대부분 특정한 물성 한 종류만 학습할 수 있으며, 모든 재료 특성에 보편적으로 적용할 수 없다는 단점이 존재한다. 우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 세계 최초로 멀티모달 트랜스포머를 적용한 인공지능(AI)을 통해 다공성 소재의 다양한 물성을 예측하는 기술을 개발했다고 5일 밝혔다. 멀티모달 트랜스포머는 비디오 프레임과 오디오 트랙, 웹 이미지와 캡션, 교육용 비디오와 음성 대본과 같이 서로 다른 형태의 정보를 효과적이고 효율적으로 결합하도록 설계된 신경망 모델의 일종이다. 김
2023-04-05