체코-KAIST 중장기 공동 기술개발 협력을 위한 체코 기술사절단이 지난 5월 30일 우리대학 본원을 방문했다.
4차산업혁명지능정보센터(센터장 이상엽 교수) 주관으로 열린 이번 방문 행사에는 AI, 로보틱스, 나노, 바이오텍 등 4차 산업혁명 핵심기술을 선도하는 체코 기업 및 학계 인사들로 구성된 사절단과 교내 교수들이 만나 전문가 회의와 연구실 투어 등의 시간을 가졌다.
신소재공학과 김일두 교수, 기계공학과 김성수 교수, 생명화학공학과 김현욱 교수, 4차산업혁명지능정보센터 김소영 교수 등이 참석했으며, 연구실 투어는 김수현 대외부총장, 기계공학과 김경수 교수가 공동 운영하는 MSC 연구실에서 진행됐다.
체코 기술사절단은 로봇 공학, 메카트로닉스, 에너지 및 전기이동성(e-mobility) 분야의 획기적 해결책을 연구․구현하는 로봇시스템, 군사용 차량 및 장비, 무인지상차량(UGV) 개발 및 생산 기업 대표 및 담당자, 체코투자청 R&D부서 관계자, 체코 프라하 공과대학(Technical University of Prague), 오스트라바 공과대학, 리베레츠 공과대학(Technical University of Liberec) 교수 등으로 구성됐다.
체코사절단의 오스트라바 공대(Technical University of Ostrava) 페트르 노벡 교수는 “한국의 산업용 로봇 연구 동향에 대해 알 수 있는 좋은 자리였다”고 말했다.
4차산업혁명지능정보센터 김소영 교수는 “이번 방문을 통해 KAIST와 같이 우수한 국내 대학과 원천기술, 기초연구가 강한 체코 사절단의 연구기획 노하우 공유 및 기술 협력을 통해 보다 구체적이고 미래지향적인 향후 협력방안을 논의할 수 있기를 기대한다”고 말했다.
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 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
2024-03-25신약 개발이나 재료과학과 같은 분야에서는 원하는 화학 특성 조건을 갖춘 물질을 발굴하는 것이 중요한 도전으로 부상하고 있다. 우리 대학 연구팀은 화학반응 예측이나 독성 예측, 그리고 화합물 구조 설계 등 다양한 문제를 동시에 풀면서 기존의 인공지능 기술을 뛰어넘는 성능을 보이는 기술을 개발했다. 김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 분자 데이터에 다중 모달리티 학습(multi-modal learning) 기술을 도입해, 분자 구조와 그 생화학적 특성을 동시에 생성하고 예측이 가능해 다양한 화학적 과제에 광범위하게 활용가능한 인공지능 기술을 개발했다고 25일 밝혔다. 심층신경망 기술을 통한 인공지능의 발달 이래 이러한 분자와 그 특성값 사이의 관계를 파악하려는 시도는 꾸준히 이루어져 왔다. 최근 비 지도 학습(unsupervised training)을 통한 사전학습 기법이 떠오르면서 분자 구조 자체로부터 화합물의 성질을 예측하는 인공지능 연구들이 제시되었으나 새로운 화합물의
2024-03-25우리 대학이 국가적 당면 과제인 인구 위기를 과학기술 아이디어로 해결하기 위한 대국민 아이디어 공모전을 개최한다. 2022년에 이어 두 번째로 열리는 'KAIST Crazy Day 아이디어 공모전'은 우리 대학과 국민이 함께 획기적인 역발상 아이디어를 찾아 공유하는 행사다. 파격적(Crazy)이고 창의적인(Creative) 사고, 실패를 두려워하지 않는 도전적 자세(Challenging), 타인을 향한 배려(Caring) 등 ‘4C’로 상징되는 KAIST 고유의 정신을 바탕으로 우리 사회가 직면한 위기와 도전 과제에 능동적으로 대처하는 문화를 확산하기 위해 마련됐다. 오는 18일부터 다음 달 12일까지 제안서를 접수하는 이번 공모전은 '인구 위기 극복을 위한 과학기술의 활용 아이디어'를 발굴한다. 특히, 초저출산, 초고령화, 인구감소, 경제성장률 위축, 지방소멸, 병역자원 부족 등 우리 사회가 직면한 인구 전환기에 대응하는 아이디어를 토대로 문제를 해결하
2024-03-15우리 대학 여성교수협의회(회장 문수복 교수, 이하 여성교협)가 지난 11일 오후 학술문화관 양승택 오디토리움에서 '성평등 정책 보고회'를 개최했다.우리 대학은 개교 이래부터 지금까지 산학연 여성 리더 및 이공계 여성 인력 배출을 주도해온 산실이었으나, 이와 관련한 현황을 공개된 자료로 발간하거나 구성원들과 공유하는 자리가 마련된 사례는 많지 않았다. 'KAIST 양성평등 정책보고서' 발간을 기념해 열린 이번 행사는 국가 소멸 수준의 저출생 고령화 문제를 타개하기 위해 여성 인력 육성과 활용이 핵심 방법론으로 인식되고 있는 시대적 요구에 부응하고 관련 통계 및 방법론을 공유해 데이터 기반의 양성평등 정책 추진에 일조하기 위해 마련됐다. 여성교협은 학계와 산업계를 막론하고 여성이 절대 소수인 국내 이공계 현실 속에서도 최근 5년간 부임한 신임 교원의 25%, 공대 교원의 10%를 여성으로 확보한 우리 대학의 현황과 정책 제안을 담은 보고서를 지난 2년여간 준비해왔다.보고서 작성을
2024-03-14