인물
< 박성필 문술미래전략대학원장 >
“지적재산(IP)이 핵심인 무형자산의 가치가 코로나19 팬데믹(세계적 감염병)을 거치면서 글로벌 기업 자산가치의 90%를 넘어섰습니다. 한국과학기술원(KAIST)이 IP 인재양성에 나서야만 했던 가장 중요한 이유입니다.”
박성필 우리 대학 미래전략대학원장은 3일 서울경제신문과 가진 인터뷰에서 “4차산업혁명과 인공지능(AI) 시대에 적합한 IP 전문인재 양성이 시급하다”며 이렇게 밝혔다. 그는 4일 열리는 ‘제6회 지식재산의 날 기념식’에서 국내 IP 경쟁력 강화에 기여한 공로로 국무총리 표창을 받는다.
박 교수는 KAIST 지식재산대학원 프로그램(MIP) 책임교수로서 글로벌 IP 인재양성을 위한 교육기반을 조성하고, 학술연구와 교육, 학교의 법률자문역으로 IP 가치창출에 기여했으며, 국회 ‘세계특허허브국가추진위원회’의 민간위원으로 활동하며 법개정연구위원장을 맡아 IP 입법정책에도 기여한 공로를 인정받았다.
그는 “2010년 특허청 후원으로 KAIST에 설립된 MIP는 기업, 법조계, 정부, 대학 등에서 활약 중인 600명 이상의 인재를 양성해 국내 최고의 IP 교육기관으로 자리매김했다”며 “KAIST는 이를 기반으로 이공계 학부생을 위한 지식재산 부전공, 특허청, 중소벤처기업부, 특허법원과 공동으로 중소기업인을 위한 지식재산최고위과정(AIP)도 설립해 운영해 왔다”고 말했다. 특히 그는 교과과정 설계, 법조계와 기업 네트워크 구축, 강의와 논문 지도 등 활동으로 MIP와 AIP 모델을 성공적으로 정착시키는 데 기여했다.
박 원장은 MIP와 AIP 모델을 정부 차원에서 확산할 필요가 있다고 강조했다. 그는 “디지털전환 시대에 기술혁신과 규제의 조화, 급증하는 AI 창작물을 둘러싼 소유권, 창작자, 침해기준을 비롯, 기존 IP 법체계의 재정립을 위한 노력이 중요한 시점이 왔다”며 “정부의 IP 인력양성에 대한 지속적 지원이 필요하며 결국 IP 인재들이 디지털전환과 본격적인 AI 시대 세계시장에서 우리 기업들의 다양한 IP 가치를 지키는 든든한 인적 자산이 될 것이다”고 내다봤다.
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연구 구글딥마인드와 공동연구를 통해 인공지능으로 시각을 상상하다
‘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
2023-11-30 -
행사 문화기술대학원, 제4회 디지털유산 국제심포지엄 개최
우리 대학이 23일(목)부터 이틀간 '제4회 디지털유산 국제심포지엄 개최(The 4th International Symposium on Digital Heritage; ISDH)'을 학술문화관 양승택 오디토리움에서 개최한다.'데이터로서의 문화유산: 유산 보존 관리 및 활용을 위한 디지털 방법론 개발을 선도하는 데이터 중심의 접근 전략'을 주제로 열리는 이번 심포지엄은 문화재청이 주최하고 우리 대학 문화기술대학원이 주관해 디지털헤리티지랩(안재홍, 심혜승)에서 총괄을 맡았다. 특히 이번 행사는 2025년 CIPA 심포지엄*을 우리 대학이 문화재청과 함께 한국에 유치한 것을 기념하기 위해 기획됐다. *CIPA(International Committee of Architectural Photogrammetry) 심포지엄: 1971년 시작되어 현재 2년마다 개최되는 학술대회로, 고고학, 건축학, 보존과학, 디지털 유산 등에서 최신 연구와 기술을 공유하기 위해 다양한 국가와 전문가들이 참여
2023-11-23 -
연구 트랜스포머 대체할 차세대 월드모델 기술 세계 최초 개발
우리 대학 전산학부 안성진 교수 연구팀이 미국 럿거스 대학교와 협력하여 트랜스포머 및 재귀신경망 기반의 월드모델을 대체할 차세대 에이전트 월드모델 기술을 세계 최초로 개발했다. 월드모델은 인간의 뇌가 현실 세계의 경험을 바탕으로 환경 모델을 구축하는 과정과 유사하다. 이러한 월드모델을 활용하는 인공지능은 특정 행동의 결과를 미리 시뮬레이션해보고 다양한 가설을 검증할 수 있어, 범용 인공지능의 핵심 구성 요소로 여겨진다. 특히, 로봇이나 자율주행 차량과 같은 인공지능 에이전트는 학습을 위해 여러 가지 행동을 시도해 보아야하는데, 이는 위험성과 고장 가능성을 높인다는 단점을 갖는다. 이에 반해, 월드모델을 갖춘 인공지능은 실세계 상호작용 없이도 상상모델 속에서 학습을 가능케 해 큰 이점을 제공한다. 그러나 월드모델은 자연어처리 등에서 큰 발전을 가능하게 한 트랜스포머와 S4와 같은 새로운 시퀀스 모델링 아키텍처의 적용에 한계가 있었다. 이로 인해, 대부분의 월드모델이 성능
2023-11-09 -
연구 인공지능 챗봇 이미지 데이터 훈련 비용 최소화하다
최근 다양한 분야에서 인공지능 심층 학습(딥러닝) 기술을 활용한 서비스가 급속히 증가하고 있다. GPT와 같은 거대 언어 모델을 훈련하기 위해서는 수백 대의 GPU와 몇 주 이상의 시간이 필요하다고 알려져 있다. 따라서, 심층신경망 훈련 비용을 최소화하는 방법 개발이 요구되고 있다. 우리 대학 전산학부 이재길 교수 연구팀이 심층신경망 훈련 비용을 최소화할 수 있도록 훈련 데이터의 양을 줄이는 새로운 데이터 선택 기술을 개발했다고 2일 밝혔다. 일반적으로 대용량의 심층 학습용 훈련 데이터는 레이블 오류(예를 들어, 강아지 사진이 `고양이'라고 잘못 표기되어 있음)를 포함한다. 최신 인공지능 방법론인 재(再)레이블링(Re-labeling) 학습법은 훈련 도중 레이블 오류를 스스로 수정하면서 높은 심층신경망 성능을 달성하는데, 레이블 오류를 수정하기 위한 추가적인 과정들로 인해 훈련에 필요한 시간이 더욱 증가한다는 단점이 있다. 한편 막대한 훈련 시간을 줄이려는 방법으로 중복되
2023-11-02 -
연구 인공지능으로 파킨슨병 맞춤형 치료 가능
파킨슨병 같은 만성 퇴행성 뇌 질환의 경우, 생존 환자의 뇌세포에 직접 접근이 제한적이기 때문에, 뇌 질환 환자의 세포 데이터를 토대로 환자 질병의 메커니즘 하위 유형을 인공지능으로 예측하는 것은 시도된 바가 없다. 우리 대학 뇌인지과학과 최민이 교수 연구팀이 영국 프랜시스 크릭 연구소(Francis Crick Institute)와의 공동 연구로 파킨슨병 환자의 개인별 질병 하위 유형을 예측하는 인공지능 기반의 플랫폼을 개발했다고 15일 밝혔다. 최민이 교수 연구팀이 개발한 플랫폼은 파킨슨병 환자의 역분화 만능 줄기세포(hiPSC)에서 분화된 신경 세포의 핵, 미토콘드리아, 리보솜 이미지 정보만 학습해 파킨슨 환자의 병리적 하위 유형을 정확하게 예측한다. 이 기술을 활용하면 환자별로 다르게 나타나는 파킨슨병 양상을 겉으로 보이는 발현형이 아닌 생물학적 메커니즘별로 분류할 수 있다. 이를 통해 원인 미상의 파킨슨병 환자가 속한 분자 세포적 하위 유형별로 진단이 가능해져
2023-08-16