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우리 대학 항공우주공학과에서는 대전 본원에 위치한 항공우주공학과 우주동(N7-5)의 증축을 완료하고 19일 오후 준공식을 개최했다. 이번 증축은 2022년 5월 사업 승인을 받아 2023년 8월 착공했으며 올해 1월 완공되었다. 보다 쾌적한 연구 환경 조성과 우주분야 협력 강화를 위해 기존 3층 건물을 5층으로 확장하였으며, ▲ 4층에는 한국항공우주산업(KAI)의 대전연구센터가 입주하고, ▲ 5층에는 교원 및 학생연구실, 다목적홀 및 이희중 우주갤러리가 마련되었다. 오후 3시부터 약 1시간 30분간 진행된 준공식에는 이균민 교학부총장님을 비롯한 100여 명의 교직원과 학생이 참석하였으며, 입주자대표로 KAI 강구영 사장 및 이희중 작가의 유가족도 참석하였다. 또한, 이날 KAI와의 협력 강화를 위한 MOU 체결식과 발전기금 전달식이 진행되었다. 양 기관은 이번 협약을 통해 인재 양성, 연구개발, 전략적 거점 확대 등 상호 협력을 강화할 계획이다. 이균민 교학부총장은

우리 대학 인공지능반도체대학원 주최로 20일(목) 오전 대전 오노마 호텔에서 ‘제2회 한국인공지능시스템포럼(KAISF) 조찬 강연회’가 성황리에 개최되었다. 본 행사는 인공지능(AI) 기술의 최신 동향과 혁신 및 응용, 특히 AI-X(AI-특정산업)에 대해 다양한 분야의 전문가들이 모여 심도 있는 논의를 진행하는 자리로 LG AI 연구원의 최정규 상무가 LLM(거대언어모델)에 대해 개발에 대해 발표한다. 조찬 회의에는 총 65명의 AI 전문가가 참석하였으며, LG AI 연구원에서 최근 개발하고 공개한 대규모 언어 모델인 ‘엑사원(EXAONE)에 대해 Driving the Future of AI Innovation’라는 주제로 발제 발표가 진행되었다. 최정규 LG AI 연구원 상무는 LG 엑사원의 현재 연구 현황과 향후 글로벌 AI 시장에서의 계획을 발표하였으며 특히 최근 AI 생태계를 뜨겁게 달구고 있는 ‘딥시크(Deep

최근 챗GPT, 딥시크(DeepSeek) 등 초거대 인공지능(AI) 모델이 다양한 분야에서 활용되며 주목받고 있다. 이러한 대형 언어 모델은 수만 개의 데이터센터용 GPU를 갖춘 대규모 분산 시스템에서 학습되는데, GPT-4의 경우 모델을 학습하는 데 소모되는 비용은 약 1,400억 원에 육박하는 것으로 추산된다. 한국 연구진이 GPU 사용률을 높이고 학습 비용을 절감할 수 있는 최적의 병렬화 구성을 도출하도록 돕는 기술을 개발했다. 우리 대학 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀은 삼성전자 삼성종합기술원과 공동연구를 통해, 대규모 분산 시스템에서 대형 언어 모델(LLM)의 학습 시간을 예측하고 최적화할 수 있는 시뮬레이션 프레임워크(이하 vTrain)를 개발했다고 13일 밝혔다. 대형 언어 모델 학습 효율을 높이려면 최적의 분산 학습 전략을 찾는 것이 필수적이다. 그러나 가능한 전략의 경우의 수가 방대할 뿐 아니라 실제 환경에서 각 전략의 성능을 테스트하는 데는 막대한 비용과

한국공학한림원이 주관한 제3회 원익 차세대 공학도상에서 우리 대학 박시온 전기및전자공학부 석박통합과정 학생이 최우수상을, 김민규 생명화학공학과 박사과정과 박동하 원자력및양자공학과 박사과정 학생이 우수상을 수상하였다. 박시온 학생은 차세대 메모리의 높은 전력 소모 문제를 해결하기 위해 비용이나 공정 난이도 증가 없이 기존 대비 15배 이상의 전력 소모를 획기적으로 줄이는 기술을 개발한 점이 높이 평가되어 최우수상을 수상하였다. 관련 기술로 국내외에서 6건의 특허를 출원하고, 다양한 두뇌 모사 반도체(뉴로모픽 반도체) 기술을 개발하여 차세대 반도체 기술혁신을 이끌고 있다. 우수상 수상자 6명 중 한 명인 박동하 학생은 위성 전기추력기 기업 ‘코스모비’를 창업한 성과를 인정받아 수상하였다. 코스모비가 개발한 전기추력기는 올해 11월에 누리호에 탑재될 KAIST 큐브위성에 장착된다. 코스모비는 초소형 위성을 위한 전기추력기 개발을 통해 초소형 군집위성부터 심

뇌의 맥락 추론 방식이 챗지피티 같은 대규모 인공지능 모델과 어떻게 다를까? 우리 연구진이 ‘뇌처럼 생각하는 인공지능’기술로서 과도한 자신감을 보이는 인공지능의 할루시네이션(Hallucination) 현상을 완화하거나 인간이나 동물과 유사하게 스스로 가설을 세워 검증하는 신개념 인공지능 모델을 개발하는데 성공했다. 우리 대학 뇌인지과학과 이상완 교수(신경과학-인공지능 융합연구센터장)와 생명과학과 정민환 교수(IBS 시냅스 뇌질환 연구단 부연구단장) 연구팀이 동물이 가설을 세워 일관된 행동 전략을 유지함과 동시에, 본인의 가설을 스스로 의심하고 검증하면서 상황에 빠르게 적응하는 새로운 강화학습 이론을 제시하고 뇌과학적 원리를 규명했다고 20일 밝혔다. 현재 상황에 맞게 행동의 일관성과 유동성 사이의 적절한 균형점을 찾아가는 문제를 ‘안정성-유동성의 딜레마(Stability-flexibility dilemma)’라 한다. 이를 위해서