KAIST

KAIST 설명가능 인공지능연구센터(센터장 최재식 교수)는 별도의 복잡한 설정이나 전문 지식 없이도 손쉽게 AI모델에 대한 설명성을 제공할 수 있는 플러그앤플레이(Plug-and-Play) 방식의 설명가능 인공지능 프레임워크를 개발해, 이를 27일 오픈소스로 공개했다. 설명가능 인공지능(Explainable AI, 이하 XAI)이란 AI 시스템의 결과에 영향을 미치는 주요 요소를 사람이 이해할 수 있는 형태로 설명해주는 제반 기술을 말한다. 최근 딥러닝 모델과 같이 내부 의사 결정 프로세스가 불투명한 블랙박스 AI 모델에 대한 의존도가 커지면서 설명가능 인공지능 분야에 대한 관심과 연구가 증가했다. 그러나 지금까지는 연구자와 기업 실무자들이 설명가능 인공지능 기술을 활용하는 것이 몇 가지 이유로 쉽지 않았다. 우선, 딥러닝 모델의 유형별로 적용 가능한 설명 알고리즘들이 서로 달라서 해당 모델에 적용할 수 있는 설명 알고리즘이 무엇인지 알기 위해서는 XAI에 대해 어느 정도 사

“케이던스 사의 통 큰 기부에 감사드리며, 대한민국 AI 인재 100만 명 양성이라는 원대한 목표 달성과 세상을 혁신할 반도체 연구 실현에 앞장서겠습니다”(이광형 총장) 우리 대학은 미국 소프트웨어 기업인 케이던스 디자인 시스템즈 코리아(Cadence Design Systems, 이하 케이던스)가 반도체 설계 특화 장비인 ‘케이던스 팔라디움 제트원(Cadence Palladium Z1)’*을 우리 대학에 기증한다고 밝혔다. *팔라디움 제트원: 반도체 설계 검증을 위한 초고성능 에뮬레이터 장비로, 하드웨어-소프트웨어 검증 및 디버깅 작업을 1개의 랙 당 5.76억 게이트까지 대용량으로 구현 가능함. 동 장비를 통해 SoC(System On Chip) 개발 단계에서 설계 검증을 더 원활히 수행할 수 있음. 케이던스는 1995년 반도체설계교육센터(IDEC) 설립 이후 우리 대학에 EDA(Electronic Design Automati

국내 최대의 설명가능 인공지능(XAI) 연구조직인 KAIST 설명가능 인공지능연구센터(센터장 KAIST 최재식 교수)는 11월 5일부터 22일까지 7회에 걸쳐 설명가능 인공지능 튜토리얼 시리즈를 성공적으로 개최했다. 이번 튜토리얼에는 학생, 연구자, 기업 실무자 등 누적인원 총 530여 명이 참여하여 설명가능 인공지능 기술에 대한 높은 관심과 수요를 보여주었다. 행사는 XAI의 주요 알고리즘부터 최신 연구 주제까지, 총 16개 세션 발표로 진행되었다. 개회 강연으로 ‘설명가능 인공지능 최신 연구 동향’에 대해 최재식 교수가 발표하였고, 이어서 KAIST 설명가능 인공지능연구센터 소속 석·박사 과정 연구원들이 △주요 XAI 알고리즘 △XAI 알고리즘의 평가기법 △거대 언어모델(LLM), 이미지 생성모델, 시계열 데이터에 대한 설명성 △ XAI Framework, 의료 도메인 적용 사례를 주제로 발표했다. 튜토리얼 마지막날에는 독일 Fraunho

유전자, 단백질, 대사물질 등 복잡한 정보를 표현하는 바이오 경로 이미지는 중요한 연구 결과를 내포하고 있지만, 이미지 기반 정보 추출에 대해 그동안 충분한 연구가 이뤄지지 않았다. 이에 우리 연구진은 바이오 경로 정보를 자동으로 추출할 수 있는 인공지능 프레임워크를 개발했다. 우리 대학 생명화학공학과 김현욱 교수 연구팀이 바이오 경로 이미지에서 유전자와 대사물질 정보를 자동으로 추출하는 기계학습 기반의 ‘바이오 경로 정보 추출 프레임워크(이하 EBPI, Extraction of Biological Pathway Information)’를 개발했다고 28일 밝혔다. 연구팀이 개발한 EBPI는 문헌에서 추출한 이미지 속의 화살표와 텍스트를 인식하고, 이를 기반으로 바이오 경로를 편집 가능한 표의 형태로 재구성한다. 객체 감지 모델 등의 기계학습을 사용해 경로 이미지 내 화살표의 위치와 방향을 감지하고, 이미지 속 텍스트를 유전자, 단백질, 대사물질로 분

생물학 연구에 사용되는 형광 현미경이나 반도체 산업에 사용되는 주사전자현미경의 공통점은 불안정성으로 인해 흐려진 영상(블러, blur)을 보정하는 과정이 반드시 필요하다는 점이다. 우리 연구진이 굉장히 강한 잡음에 의해 손상된 왜곡 영상에 대해 적응형 필터와 생성형 인공지능 모델을 융합해 영상을 복원하는 데 성공했다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀이 삼성전자 DS부문 반도체연구소 차세대공정개발실과 공동 연구를 통해 왜곡 및 강한 잡음이 존재하는 의료·산업 영상을 복원하는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 스마트폰 카메라 사진에 영상의 흐림·왜곡이 생겼을 때 보정하는 문제를 디컨볼루션(deconvolution) 또는 디블러링(deblurring)이라고 하며, 흐려진 영상 정보만 이용해 선명한 영상을 복원하는 기술을 블라인드 디컨볼루션(blind deconvolution)이라고 한다. 흥미롭게도 디컨볼루션 문제는 일상뿐만 아니라 생물학