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우리 대학 전산학부 안성진 교수 연구팀이 미국 럿거스(Rutgers) 대학교와 공동연구를 통해 사람의 라벨링 없이 스스로 영상 속 객체를 식별할 수 있는 인공지능 기술을 개발했다고 1일 밝혔다. 이 모델은 복잡한 영상에서 각 장면의 객체들에 대한 명시적인 라벨링 없이도 객체를 식별하는 최초의 인공지능 모델이다. 기계가 주변 환경을 지능적으로 인지하고 추론하기 위해서는 시각적 장면을 구성하는 객체들과 그들의 관계를 파악하는 능력이 필수적이다. 하지만 이 분야의 연구는 대부분 영상의 각 픽셀에 대응하는 객체의 라벨을 사람이 일일이 표시해야 하는 지도적 학습 방식을 사용했다. 이 같은 수작업은 오류가 발생하기 쉽고 많은 시간과 비용을 요구한다는 단점이 있다. 이에 반해 이번에 연구팀이 개발한 기술은 인간과 유사하게 환경에 대한 관측만으로 객체의 개념을 스스로 자가 학습하는 방식을 취한다. 이렇게 인간의 지도 없이 스스로 객체의 개념을 학습할 수 있는 인공지능은 차세대 인지 기술

우리 대학 김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 지난 11월 24일 제주도에서 열린 한국산업응용수학회(KSIAM) 가을정기학술대회에서 제10회 KSIAM-금곡학술상 수상자로 선정됐다. KSIAM-금곡학술상은 연령에 무관하게 연구의 수월성을 기준으로 수학 분야(응용수학 및 계산수학 분야) 및 공학 분야(계산과학공학 분야)에서 탁월한 연구업적을 통해 해당 학문 분야의 진보에 기여한 국내외 한인 연구자에게 수여된다. 예 교수는 인공지능 기반으로 응용수학의 중요한 분야인 역문제(inverse problem)를 푸는 연구를 국제적으로 선도하고, 이러한 인공지능망을 통한 역문제 해석 기법의 수학적 원리를 밝히는 것을 개척해 온 공로로 이 상을 받게 됐다. 여기서 역문제는 센서 등에서 얻어진 측정치에서 신호원을 복원하는 문제로서 의료, 자연과학 및 편미분방정식등 많은 분야에 사용이 되는 중요한 문제다. 이러한 역문제는 측정치가 적거나 잡음이 많은 경우 전통적인 방식으로는 해결되지

우리 대학 김재철AI대학원 최재식 교수(㈜인이지 대표이사) 연구팀이 인공지능 딥러닝의 의사결정에 큰 영향을 미치는 입력 변수의 기여도를 계산하는 세계 최고 수준의 기술을 개발했다고 23일 밝혔다. 최근 딥러닝 모델은 문서 자동 번역이나 자율 주행 등 실생활에 널리 보급되고 활용되는 추세 및 발전에도 불구하고 비선형적이고 복잡한 모델의 구조와 고차원의 입력 데이터로 인해 정확한 모델 예측의 근거를 제시하기 어렵다. 이처럼 부족한 설명성은 딥러닝이 국방, 의료, 금융과 같이 의사결정에 대한 근거가 필요한 중요한 작업에 대한 적용을 어렵게 한다. 따라서 적용 분야의 확장을 위해 딥러닝의 부족한 설명성은 반드시 해결해야 할 문제다. 최교수 연구팀은 딥러닝 모델이 국소적인 입력 공간에서 보이는 입력 데이터와 예측 사이의 관계를 기반으로, 입력 데이터의 특징 중 모델 예측의 기여도가 높은 특징만을 점진적으로 추출해나가는 알고리즘과 그 과정에서의 입력과 예측 사이의 관계를 종합하는 방법

우리 대학 건설및환경공학과가 KAIST-KT 공동연구센터에서 〈Cultivating Empathy Through Design＞ 국제전시회를 개최 중이다. 우리 대학 건설및환경공학과와 미국 조지아텍 건축학부 14명의 학생들이 공동으로 참여했으며, 사회 취약계층을 도울 수 있는 건축 및 도시 환경을 디자인한 프로젝트의 작품들이 전시되었다. 미디어아트 1점, 설치 16점, 이미지 31점 등 총 48점의 전시 작품에는 초고령사회에서 고령자와 아이는 물론 모두를 위한 환경이 어떻게 디자인되어야 하는가에 대한 고민과 아이디어들이 담겨있다. 예술감독(Artistic Director)으로 참여한 임리사 교수 연구실(Health Design Lab)의 백대화 박사과정 학생은 "KAIST와 조지아텍에는 다양한 문화적·학문적 배경을 가진 여러 국적의 학생들이 재학 중이다"라며, "서로 다른 지역에서 살아온 학생들이 보여준 시선의 차이 덕분에 건축과 도시 환경이 초고령사회를 살아가

우리 대학 인공지능연구원이 'AI 특별지정전공' 개설했다. '특별지정전공'은 기존의 부·복수전공 설치 및 운영기준 등을 혁신해 우리 대학이 새롭게 시도하는 교육과정이다. 'AI 특별지정전공'은 일종의 '모듈형' 전공이다. 학부생이 전공의 구별 없이 다양한 학과에서 개설한 AI 수업을 18학점 이상 이수하면 부·복수전공과 동일하게 졸업 학위기에 전공 명칭이 표기된다. 소프트웨어에 특화된 학과를 전공하지 않더라도 특별지정전공 학위를 통해 우리 대학에서 수학하는 동안 AI와 관련된 균형 잡힌 교육을 받았다는 사실을 인정받을 수 있는 제도다.우리 대학은 대부분 학과에서 고유의 특성을 살린 AI 교육 및 연구를 활발하게 수행하고 있다. AI연구원은 학과별로 운영하는 AI 과목을 체계적으로 구성해 전공필수 6학점과 전공선택 12학점 등 총 18학점의 커리큘럼을 완성했다. 소프트웨어 특화 학과인 전산학부는 물론 기계공학과, 전기및전자공학부, 산업및시스템공학과,