- 미래 지식기반 사회의 지식서비스 공학기술의 글로벌 토론장 -
- 8일 코엑스 그랜드 볼룸홀 104호에서 개최 -
미래 지식기반 사회를 대비한 지식서비스 연구가 학술적으로 공론화될 전망이다.
우리 학교 지식서비스공학과는 8일(목) 10시 코엑스 그랜드볼룸홀 104호실에서 ‘제 1회 미래지식서비스 국제 심포지움‘을 개최한다
미래 지식사회의 핵심기술인 지식서비스공학은 의사결정, 인지과학, 인공지능, IT기술 등 산업 각 분야의 지식관리 기술을 종합하여 인간과 IT환경, 인간과 기계 사이의 소통과 협력을 혁신하여 지식사회 발전의 중심축을 이루는 학문이다.
올 해 처음 개최되는 이번 심포지움은 지식서비스와 관련한 국내‧외 학계, 정부관계자, 산업계 저명인사 9명이 참석하여 미래 지식기반사회에서 지식서비스 공학의 역할을 심도 있게 토론하는 행사로 지식서비스 전문가와 대중간의 소통과 교류의 장이 될 것이라고 KAIST측은 설명했다.
기조연설자 나선 박영서 한국과학기술정보연구원 원장은 ‘정보환경의 변화와 지식서비스‘를 주제로 지식기반 경제하에서 IT와 신기술 복합화를 통한 정부의 신기술•신산업 창출 정책방안에 관해 강연할 예정이다.
강현구 정보통신산업진흥원 단장은 ‘정보통신산업진흥원의 지식서비스 관련 시책 소개’를 주제로 지식서비스 기업의 경쟁력 강화 방안 및 사례에 관해 강연할 예정이다.
산업계 전문가로는 브레들리 젠슨((Bradley K. Jensen)마이크로소프트 산학담당 수석매니저, 이강윤 한국아이비엠(IBM) 연구소장, 최윤식 아시아미래인재연구소장이 참석하여 산업계 관점에서 본 지식서비스의 최신동향 및 응용연구 방향을 발표한다.
학계 전문가로는 프레드 데이비스(Fred D. Davis) 알칸소스 주립대 교수, 유시 칸톨라(Jussi Kantola) KAIST 교수, 김영걸 KAIST 경영대학 교수, 윤완철 KAIST 지식서비스공학과 교수가 참석해 지식서비스 공학에 관한 학계의 최근 연구동향을 발표한다.
3개 세션으로 나눠 개최되는 이번 심포지움은 ▲한국정부 시책▲ 학계 연구동향 ▲최신 동향 및 응용 등 지식서비스 공학 전반에 관한 발표와 토론을 진행한다.
이번 심포지움을 주관한 윤완철 KAIST 지식서비스공학과 학과장은 “지식서비스 공학은 미래 지식사회의 핵심기술이지만 그 중요성에 비해 대중의 인지도가 낮은 편”이라며 “이번 심포지움이 대중의 인지도를 높이고 관련분야 발전을 촉진하는 소중한 만남의 계기가 되길 기대한다”라고 말했다.
이번 심포지움 상세정보는 홈페이지(http://kss.kaist.ac.kr )확인 가능하다.
사전등록은 12월 6일(화)까지이며 당일 현장등록도 가능하다.
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
2024-03-25최근 실생활에 활용되는 인공지능 모델이 시간이 지남에 따라 성능이 점차 떨어지는 현상이 다수 발견되었고, 이에 따라 지속가능한 인공지능 학습 기술에 대한 필요성이 커지고 있다. AI 모델이 꾸준히 정확한 판단을 내리는 것은 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 인공지능을 만들기 위한 중요한 요소이다. 우리 대학 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 시간에 따라 데이터의 분포가 변화하는 드리프트 환경에서도 인공지능이 정확한 판단을 내리도록 돕는 새로운 학습 데이터 선택 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 최근 인공지능이 다양한 분야에서 인간의 능력을 뛰어넘을 정도의 높은 성능을 보여주고 있지만, 대부분의 좋은 결과는 AI 모델을 훈련시키고 성능을 테스트할 때 데이터의 분포가 변하지 않는 정적인 환경을 가정함으로써 얻어진다. 하지만 이러한 가정과는 다르게 SK 하이닉스의 반도체 공정 과정에서 시간에 따른 장비의 노화와 주기적인 점검으로 인해 센서 데이터의 관측값이 지속적으로 변화하는
2024-03-14우리 대학이 생성형 인공지능(generative AI)과 가상현실(VR)을 활용하여 초고속 생산성 시대를 열어가기 위한 본격적인 도전을 시작한다. 27일 대전 본원에 문을 연 'DRB-KAIST 스케치더퓨처 연구센터(센터장 배석형)'는 생성형 인공지능과 가상현실을 3D(3차원) 스케칭과 결합한 미래형 제품 개발 프로세스를 연구하기 위해 설립됐다. 로봇, 모빌리티, 인공 단백질과 같은 첨단 제조 산업 분야는 제품 개발 주기가 매우 길 뿐만 아니라, 설계 결함이 발견되면 다시 아이디어 발상 단계로 돌아가 실물 제작과 테스트까지의 모든 과정을 반복해야 한다. 또한, 복잡한 3차원 구조체가 한데 맞물려 움직이면서 고도의 기능을 수행하기 때문에, 기존 2차원 스크린 작업 환경에서는 설계 의도를 입력하거나 결과물을 해석하는 데 한계가 있었다.'DRB-KAIST 스케치더퓨처 연구센터'는 사람의 의도를 가장 빠르고 효과적으로 생성형 인공지능에 전달하는 수단으로 최신 가상현실 3D 스케
2024-02-29