우리 대학이 구글(Google)과 함께 AI 교육과정을 개발한다. 전기및전자공학부(학부장 문재균) 서창호 교수와 기계공학과(학과장 이두용) 윤용진 교수가 참여하는 이번 프로그램은 지난 7월 KAIST와 구글이 AI 우수 인재양성을 위해 체결한 협약의 일환으로 진행된다.
두 교수는 구글의 기술(TensorFlow, Google Cloud, Android 등)을 활용한 교육 과정을 약 1년에 걸쳐 개발할 예정이며, 과목당 미화 7,500달러가 지원된다.
AI 대학원은 이번 프로그램을 위해 지난 8월부터 약 1개월간 KAIST 전 교원을 대상으로 공모를 진행해 서창호 교수의 `정보 이론과 컨벡스 최적화를 위한 텐서플로(TensorFlow for Information theory and convex optimization courses)'와 윤용진 교수의 `AI 융합 응용 PBL(project based learning)'이 KAIST 내부 심사와 Google의 최종 심사를 거쳐 개발 대상으로 선정했다.
윤용진 교수가 개발하는 `AI 융합응용 PBL' 교육과정은 KAIST 학생 및 교직원을 포함한 AI 초보자를 대상으로 설계된 것이 특징이다. AI를 손쉽게 활용해 문제를 발굴 및 정의하고 이를 바탕으로 제품설계-제작-검증까지 이르는 디자인 씽킹(Design Thinking)을 통해 AI를 응용한 제품 개발 과정을 체험하는 형태로 구성된다.
윤 교수는 "향후 초급자를 대상으로 데이터 기반의 사물인터넷 센서와 AI 응용 교육도구(Tool Kit)를 개발하는 것은 물론 AI 응용 교육의 대중화를 위한 AI 어플리케이션 발명·창업대회를 개최하는 등 다양한 계획을 구상하고 있다ˮ고 밝혔다.
또한, 서창호 교수는 최근 각광을 받고 있는 인공지능·머신러닝·딥러닝은 물론 순수과학·공학 분야에도 근간을 이루는 `정보이론과 컨벡스' 분야를 교육을 통해 접근한다.
체계적으로 축적한 관련 이론을 구글의 텐서플로(딥 러닝·머신러닝 등에 활용하기 위해 개발된 오픈소스 소프트웨어, TensorFlow)를 활용해 AI 분야와 구체적으로 연계시켜 이론과 응용기술을 고루 갖춘 AI 인재를 양성하는 것이 목표다.
AI 대학원 관계자는 "이번에 시도되는 AI 교육과정 개발을 바탕으로 일반인을 위한 단기 비학위 코스를 선보이기 위해 지속해서 노력할 예정ˮ이라고 밝혔다.
한편, KAIST는 구글과의 파트너십을 통해 최첨단 연구를 수행하는 세계적 수준의 교수진을 지원하는 `AI 집중연구 어워즈(AI Focused Research Awards)'도 함께 진행 중이다. 작년 10월부터 황성주 AI대학원 교수와 황의종 전기및전자공학부 교수가 1년간 각각 미화 5만 달러의 지원을 받아 구글 연구원 및 엔지니어들과 팀을 이뤄 연구를 수행해왔으며 2020년까지 프로젝트를 연장해 AI 관련 심층 연구를 진행한다.
두 교수는 `AI 집중 연구 어워즈' 외에도 구글 클라우드 플랫폼 내에서 활용할 수 있는 미화 2만 5천 달러 상당의 크레딧을 작년에 이어 올해도 지원받아 연구에 활용하고 있다.
한편, 지난 9월에는 전산학부 박성준 박사과정 학생이 2019년 구글 PhD 자연어처리(Natural Language Processing) 부문 펠로우에 선정되었으며, KAIST는 구글과의 파트너십을 2년간 유지하며 다양한 연구 및 교육 활동을 진행할 계획이다.
대면적의 빛을 활용하고 대기 중의 환경에서 0.02초 이내에 연료전지 등 차세대 에너지 저장 및 발전에 광범위하게 적용되는 고엔트로피 촉매 및 단일원자 촉매의 합성을 세계 최초로 구현했다. 우리 대학 전기및전자공학부 최성율 교수 연구팀과 신소재공학과 김일두 교수 연구팀이 공동연구를 통해 강한 빛을 다양한 탄소 기반 소재에 조사해, 0.02초 이내에 나노입자 촉매와 단일원자(single atom) 촉매를 진공 시설이 없는 대기 조건에서 합성하고 우수한 촉매 성능을 구현하는데 성공했다고 6일 밝혔다. 연구팀은 2022년 4월 제논 램프 빛을 조사해 금속산화물의 상(phase) 변화와 표면에 촉매 입자가 생성될 수 있음을 최초로 밝혔고 그 후속으로 소재의 광열효과를 유도하는 합성법에 대한 연구를 진행했다. 이에 초고온(1,800~3,000oC)과 빠른 승/하온 속도(105 oC/초)를 통해 기존의 합성법으로는 구현할 수 없는 촉매 입자를 합성하는 데 성공했다. 이번 기술은
2023-12-06우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수, 명현 교수, 그리고 신소재공학과 이건재 교수 공동연구팀이 ‘인간의 뇌를 모방한 3차원 집적 뉴로모픽 반도체’를 개발하는 데에 성공했다. ‘인간의 뇌를 모방해 동일평면 상에 수평 집적한 뉴로모픽 반도체’를 개발(2021년 Science Advances 게재)하는 데에 성공했던 연구팀은, 뉴런 소자와 시냅스 소자를 상하부에 3차원 방식으로 수직 집적해, 보다 높은 집적도와 전력 효율을 가지는 뉴로모픽 반도체를 구현할 수 있음을 처음으로 보였다. 전기및전자공학부 졸업생 한준규 박사, 전기및전자공학부 이정우 박사과정과 김예은 박사과정, 그리고 신소재공학과 김영빈 박사과정이 공동 제1저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 ‘Advanced Science’ 2023년 9월 온라인판에 출판됐다. (논문명 : 3D Neuromorphic Hardware with Single T
2023-09-21전자 섬유는 최근 각광받고 있는 사용자 친화 웨어러블 소자, 헬스케어 소자, 최소 침습형 임플란터블 전자소자에 핵심 요소로 여겨져 활발하게 연구가 진행되고 있다. 하지만 고체 금속 전도체 필러(Conductive filler)를 사용한 전자 섬유를 늘려서 사용하려 할 경우, 전기전도성이 급격하게 감소해 전기적 성질이 망가진다는 단점이 있다. 우리 대학 신소재공학과 스티브 박, 전기및전자공학부 정재웅, 바이오및뇌공학과 박성준 교수 공동 연구팀이 높은 전도도와 내구성을 가지는 액체금속 복합체를 이용해 신축성이 우수한 전자 섬유를 개발했다고 25일 밝혔다. 전자 섬유의 늘어나지 않는 단점을 해결하기 위해 연구팀은 고체처럼 형상이 고정된 것이 아닌 기계적 변형에 맞춰 형태가 변형될 수 있는 액체금속 입자 기반의 전도체 필러를 제시했다. 액체금속 마이크로 입자는 인장이 가해질 경우에 그 형태가 타원형으로 늘어나면서 전기 저항 변화를 최소화할 수 있다. 하지만 그 크기가 수 마이크로
2023-07-25우리 대학 신소재공학과 스티브 박, 전기및전자공학부 정재웅 교수 공동 연구팀이 기존의 반도체공정을 이용하여 고해상도로 패터닝할 수 있는 초기전도성이 확보된 액체금속 기반의 신축성 전도체 필름 제작 방법을 개발했다고 밝혔다. 신축성 전도체는 최근 각광받고 있는 사용자 친화형 웨어러블 소자, 신축성 디스플레이, 소프트 로봇의 전자 피부 개발에 핵심 요소로 여겨져 활발하게 연구가 진행되어왔다. 최근 신축성 전도체 중 하나로 높은 전기전도성과 신축성, 낮은 기계적 강성을 동시에 만족하고 안정성도 어느정도 확보가 된 갈륨기반의 액체금속 입자가 전도성 필러로 각광받고 있다. 하지만 액체금속 입자의 경우에는 기계적 불안정성으로 인하여 제한된 형태의 용액공정으로만 사용이 가능했기 때문에, 기존의 금속을 전자소자에 통합하는 방법인 반도체 공정을 이용하는 것이 어려웠다. 이런 이유로, 액체금속 입자 기반의 전자소자는 지금까지 연구실 수준에서 노즐 프린팅, 스크린 프린팅과 같은 제한된 방법으로
2023-07-17우리 대학 전기및전자공학부 유민수 교수와 김재철AI대학원 김범준 교수가 구글(Google) 본사에서 수여하는 구글 리서치 학술상(Google Research Scholar Award) 올해 수상자로 선정됐다고 9일 밝혔다. 이 상은 전 세계 대학들을 대상으로 컴퓨터 과학 및 관련 분야를 연구하고 있는 신진 연구자들과 구글과의 협업을 촉진하고 장기적 협력 관계를 도모하기 위해 구글 본사에서 2021년에 신설한 프로그램이다. 유민수 교수와 김범준 교수는 학계에서 7년 미만으로 활동한 신진 연구자 자격으로 전 세계에서 선정된 총 78명의 신진 교원 수상자 명단에 포함됐다. 국내 소재 대학에 재직 중인 교수는 3명이 선정됐으며, 이 중 유민수 교수와 김범준 교수를 포함하여 2명이 KAIST 소속이다. 유민수 교수는 ‘차등 프라이버시 기술 기반 기계학습을 위한 하드웨어/소프트웨어 설계(Co-Designing Hardware/Software Systems for Diff
2023-06-09