KAIST

아무리 많은 데이터를 학습해도, 인공지능(AI)은 왜 사람의 의도를 자주 빗나갈까? 사람의 선호를 이해시키기 위한 비교 학습은 오히려 AI를 혼란스럽게 만드는 경우도 적지 않았다. KAIST 연구진은 AI에게 ‘가정교사’를 붙이는 방식으로, 적은 데이터에서도 사람의 선호를 정확히 배우는 새로운 학습 해법을 제시했다. 우리 대학 전기및전자공학부 김준모 교수 연구팀이 인간의 선호를 효과적으로 반영하면서도 데이터 효율성과 학습 안정성을 크게 향상시킨 강화학습 프레임워크 ‘TVKD(Teacher Value-based Knowledge Distillation)’를 개발했다고 17일 밝혔다. 기존 인공지능 학습 방식은 “A가 B보다 낫다”는 식의 단순 비교(preference comparison) 데이터를 대량으로 수집해 학습하는 구조였다. 이 방식은 많은 데이터가 필요하고, 판단이 애매한 상황에서는 AI가 혼란에 빠지기

우리 대학 기계공학과 윤국진 교수 연구팀이 영국 임페리얼 칼리지 김태균 교수 연구팀과 GIST 최종현 교수 공동 연구팀과의 2건의 공동 연구를 통해 이벤트 카메라를 활용한 고화질 및 고해상도 영상 생성 알고리즘들을 개발했다. 연구팀은 이번에 개발한 알고리즘들을 통해 기존의 RGB 기반 카메라가 영상을 획득하지 못하는 초저조도/초고조도 환경에서도 이벤트 카메라(Event Camera)를 활용하여 고화질 및 고해상도 영상을 생성할 수 있고, 특히 이벤트 카메라의 장점을 살려 초고속의 움직임에도 모션 블러(motion blur, 빠른 움직임에 의한 영상 열화) 없는 고프레임율의 영상을 생성할 수 있다고 밝혔다. 이벤트 카메라는 카메라 각 화소에 입사하는 빛의 세기의 변화에 반응하여 광역동적범위(High Dynamic Range)에서 매우 짧은 지연 시간을 갖는 비동기적 이벤트 데이터를 영상 정보로 제공하기 때문에, 기존 RGB 카메라가 영상을 획득할 수 없었던 고조도/저조도 환

이광형 바이오 및 뇌 공학과 교수가 조선일보 2010년 11월 4(목)자 칼럼을 실었다. 제목: 미·중의 수퍼컴퓨터 전쟁을 보며 신문: 조선일보 저자: 이광형 바이오 및 뇌 공학과 교수 일시: 2010년 11월 4일(목) 기사보기: 미·중의 수퍼컴퓨터 전쟁을 보며

이광형 바이오 및 뇌 공학과 교수가 서울신문 2010년 9월 18(토)자 칼럼을 실었다. 제목: 20년 후에 투자하세요 신문: 서울신문 저자: 이광형 바이오 및 뇌 공학과 교수 일시: 2010년 9월 18일(토) 기사보기: [열린세상] 20년 후에 투자하세요

이광형 바이오 및 뇌 공학과 교수가 서울신문 2010년 8월 6(금)자 칼럼을 실었다. 제목: 명함버리기 신문: 서울신문 저자: 이광형 바이오 및 뇌 공학과 교수 일시: 2010년 8월 6일(금) 기사보기: [열린세상] 명함 버리기