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우리 대학 기계공학과 구승범 교수 연구팀(박건우 박사과정, 신범수 박사과정, 박종현 박사과정)은 2024년 12월 캐나다 밴쿠버에서 열린 NeurIPS 학회의 경쟁 대회 중 하나인 MyoChallenge 대회에 참가하여, 15개국에서 54팀이 참여한 가운데, 보행 운동 부문 1위를 차지하였다. 이 대회는 Google Deepmind, Google Cloud와 Össur가 후원하였다. 이 대회에서는 인체의 신경근육제어 원리를 연구하기 위한 다물체 동역학 기반의 인체 근골격 시뮬레이션 환경이 제시되었다. 자체 알고리즘으로 작동하는 의족/의수 (Prosthetic limb)가 결합된 인체 모델이 일상 생활 동작(상지 운동, 보행 운동)을 할 수 있도록 인체 근육 제어기를 학습하고, 그 성능을 경쟁하였다. 보행 운동 부문에서는 의족을 장착한 인체 모델이 주어진 트랙(평지, 거친길, 언덕, 계단)에 맞춰 보행할 수 있도록 인체 제어기를 학습하고, 그 안정성과 속도를 평가하였

우리 연구진이 인간의 인지 방식을 모방해 이미지 변화를 이해하고, 시각적 일반화와 특정성을 동시에 확보하는 인공지능 기술을 개발했다. 이 기술은 의료 영상 분석, 자율주행, 로보틱스 등 다양한 분야에서 이미지를 이해하여 객체를 분류, 탐지하는 데 활용될 전망이다. 우리 대학 전기및전자공학부 김준모 교수 연구팀이 변환 레이블(transformational labels) 없이도 스스로 변환 민감 특징(transformation-sensitive features)을 학습할 수 있는 새로운 시각 인공지능 모델 STL(Self-supervised Transformation Learning)을 개발했다고 13일 밝혔다. 연구팀이 개발한 시각 인공지능 모델 STL은 스스로 이미지의 변환을 학습하여, 이미지 변환의 종류를 인간이 직접 알려주면서 학습하는 기존 방법들보다 높은 시각 정보 이해 능력을 보였다. 특히, 기존 방법론들을 통해 학습한 모델이 이해할 수 없는 세부적인 특징까지도

최근 건강에 관한 관심이 점차 커지면서 일상생활에서 스마트 워치, 스마트 링 등을 통해 자기 신체 변화를 살펴보는 일이 보편화되었다. 그런데 기존 헬스케어 앱에서는 걷기에서 뛰기로 갑자기 변화를 줄 경우는 잘 측정이 되지만 천천히 속도를 높이는 경우는 측정이 안 되는 현상이 발생했다. 우리 연구진이 완만한 변화에도 동작을 정확하게 파악하는 기술을 개발했다. 우리 대학 전산학부 이재길 교수 연구팀이 다양한 착용 기기 센서 데이터에서 사용자 상태 변화를 정확하게 검출하는 새로운 인공지능 기술을 개발했다고 12일 밝혔다. 보통 헬스케어 앱에서는 센서 데이터를 통해 사용자의 상태 변화를 탐지하여 현재 동작을 정확히 인식하는 기능이 필수이다. 이를 변화점 탐지라 부르며 다양한 인공지능 기술이 변화점 탐지 품질을 향상하기 위해 적용되고 있다. 이재길 교수팀은 사용자의 상태가 급진적으로 변하거나 점진적으로 변하는지에 관계없이 정확하게 잘 동작하는 변화점 탐지 방법론을 개발했다.

인간의 두뇌는 외부 세상으로부터 감각 정보를 받아들이기 이전부터 자발적인 무작위 활동을 통해 학습을 시작한다. 우리 연구진이 개발한 기술은 뇌 모방 인공신경망에서 무작위 정보를 사전 학습시켜 실제 데이터를 접했을 때 훨씬 빠르고 정확한 학습을 가능하게 하며, 향후 뇌 기반 인공지능 및 뉴로모픽 컴퓨팅 기술 개발의 돌파구를 열어줄 것으로 기대된다. 우리 대학 뇌인지과학과 백세범 교수 연구팀이 뇌 모방 인공신경망 학습의 오래된 난제였던 가중치 수송 문제(weight transport problem)*를 해결하고, 이를 통해 생물학적 뇌 신경망에서 자원 효율적 학습이 가능한 원리를 설명했다고 23일 밝혔다. *가중치 수송 문제: 생물학적 뇌를 모방한 인공지능 개발에 가장 큰 장애물이 되는 난제로, 현재 일반적인 인공신경망의 학습에서 생물학적 뇌와 달리 대규모의 메모리와 계산 작업이 필요한 근본적인 이유임. 지난 수십 년간 인공지능의 발전은 올해 노벨 물리학상을 받은 제프리

‘노란 포도'나 `보라색 바나나'와 같이 본 적 없는 시각 개념을 이해하고 상상하는 인공지능 능력 구현이 가능해졌다. 우리 대학 전산학부 안성진 교수 연구팀이 구글 딥마인드 및 미국 럿거스 대학교와의 국제 공동 연구를 통해 시각적 지식을 체계적으로 조합해 새로운 개념을 이해하는 인공지능 새로운 모델과 프로그램을 수행하는 벤치마크를 개발했다고 30일 밝혔다. 인간은 `보라색 포도'와 `노란 바나나' 같은 개념을 학습하고, 이를 분리한 뒤 재조합해 `노란 포도'나 `보라색 바나나'와 같이 본 적 없는 개념을 상상하는 능력이 있다. 이런 능력은 체계적 일반화 혹은 조합적 일반화라고 불리며, 범용 인공지능을 구현하는 데 있어 핵심적인 요소로 여겨진다. 체계적 일반화 문제는 1988년 미국의 저명한 인지과학자 제리 포더(Jerry Fodor)와 제논 필리쉰(Zenon Pylyshyn)이 인공신경망이 이 문제를 해결할 수 없다고 주장한 이후, 35년 동안 인공지능 딥러