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김재철AI대학원, 기술 중심 법률인공지능 교과목 개설
김재철AI대학원(원장 정송)이 법률인공지능 수업을 정규 교과목으로 채택했다. 이번 수업은 법률과 기술을 접목한 리걸테크 산업이 급성장 중인 기술 수요를 반영해 개설됐다. 그동안 법학전문대학원 등에서 법과 인공지능의 관계를 다른 수업이 개설된 바 있지만, KAIST는 기술을 중심으로 법률 분야에 특화된 인공지능을 학습하고 시제품 제작 실습까지 수행하는 방식을 새롭게 시도한다. 법률업무 효율화를 위한 인공지능 및 자연어처리 기술 학습을 목표로 메타(구 페이스북)·네이버 클로바 연구원 출신의 서민준 KAIST 교수가 수업 총괄 및 인공지능 이론 강의를 맡는다. 또한, 김앤장 법률사무소 변호사와 판사를 역임한 박혜진 한양대학교 교수가 법률 이론을 강의하고, 네이버 클로바에서 문자 인식(OCR) 및 정보추출 기술을 주도했던 황원석 엘박스(판례검색 플랫폼) 연구원이 인공지능과 법률을 잇는 실무 강의를 주도한다. 이번 수업은 인공지능에 다양한 전공 분야를 접목하는 융합학문(AI+X)으로 설계된 것이 특징이다. 이를 위해, KAIST 대학원생을 주축으로 하는 AI 전문가 그룹과 한양대 법학전문대학원 대학원생 및 현업 변호사 등을 주축으로 하는 법률 전문가 그룹이 함께한다. 우리 대학이 개설한 정규과목을 한양대 학생들이 학점 교류로 수강하며, 한 학기 동안 인공지능으로 해결할 수 있는 법률문제를 발굴하고 시제품을 제작하는 과제를 수행할 예정이다. 정송 KAIST 김재철AI대학원장은 "이번 인공지능법률 교과목을 시작으로 다양한 융합 수업을 지속해서 추진해 인공지능 전문가와 분야별 전문가의 교류를 활성화하고 인공지능(AI)+X 인재양성과 연구에 박차를 가할 계획"이라고 전했다.
2022.08.30 조회수 1075 -
스스로 진화하는 흉부 엑스선 인공지능 진단기술 개발
우리 대학 김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 서울대학교 병원, 서울 아산병원, 충남대학교 병원, 영남대학교 병원, 경북대학교 병원과의 공동연구를 통해 결핵, 기흉, 코로나-19 등의 흉부 엑스선 영상을 이용한 폐 질환의 자동 판독 능력을 스스로 향상할 수 있는 자기 진화형 인공지능 기술을 개발했다고 27일 밝혔다.
현재 사용되는 대부분의 의료 인공지능 기법은 지도학습 방식 (Supervised learning)으로서 인공지능 모델을 학습하기 위해서는 전문가에 의한 다량의 라벨이 필수적이나, 실제 임상 현장에서 전문가에 의해 라벨링 된 대규모의 데이터를 지속해서 얻는 것이 비용과 시간이 많이 들어 이러한 문제가 의료 인공지능 발전의 걸림돌이 돼왔다.
이러한 문제를 해결하기 위해, 예종철 교수팀은 병원 현장에서 영상의학과 전문의들이 영상 판독을 학습하는 과정과 유사하게, 자기 학습과 선생-학생 간의 지식전달 기법을 묘사한 지식 증류 기법을 활용한 자기 지도학습 및 자기 훈련 방식(Distillation for self-supervised and self-train learning, 이하 DISTL) 인공지능 알고리즘을 개발했다. 제안하는 인공지능 알고리즘은 적은 수의 라벨데이터만 갖고 초기 모델을 학습시키면 시간이 지남에 따라 축적되는 라벨 없는 데이터 자체만을 가지고 해당 모델이 스스로 성능을 향상해 나갈 수 있는 것을 보였다.
실제 의료 영상 분야에서 전문가들이 판독한 정제된 라벨 획득의 어려움은 영상 양식이나 작업과 관계없이 빈번하게 발생하는 문제점이고, 이러한 영상 전문의의 부족 현상은 저소득 국가들과 개발도상국과 같이 결핵과 같은 다양한 전염성 질환이 많이 발생하는 지역에 많다는 점을 고려할 때, 예 교수팀에서 개발한 인공지능 알고리즘은 해당 지역에서 인공지능 모델을 자기 진화시키는 방식으로 진단 정확도를 향상하는 데 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
예종철 교수는 “지도학습 방식으로 성능을 향상하기 위해서는 전문가 라벨을 지속해서 획득해야 하고, 비 지도학습 방식으로는 성능이 낮다는 문제점을 극복한 DISTL 모델은 영상 전문의들의 인공지능 학습을 위한 레이블 생성 비용과 수고를 줄이면서도 지도학습 성능을 뛰어넘었다는 점에서 의미가 있고, 다양한 영상 양식 및 작업에 활용할 수 있을 것으로 기대된다”라고 말했다.
예종철 교수 연구팀의 박상준 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)'에 7월 4일 자로 게재됐다.
한편 이번 연구는 중견연구자지원사업, 범부처전주기의료기기연구개발사업 및 한국과학기술원 중점연구소 사업등의 지원을 받아 수행됐다.
*논문명: Self-evolving vision transformer for chest X-ray diagnosis through knowledge distillation
논문 링크: https://www.nature.com/articles/s41467-022-31514-x
2022.07.27 조회수 1131 -
새로운 인공지능 형광 현미경 적용, 뇌 신경세포 등 3차원 고화질 영상기술 개발
우리 대학 김재철 AI 대학원 예종철 교수 연구팀이 서울대학교 장성호 교수팀, 포스텍 김기현 교수팀과 공동연구를 통해 형광 현미경의 오랜 문제인 이방성(Anisotropy)을 해결해, 3차원 영상 화질을 획기적으로 끌어올리는 인공지능 기술을 개발했다고 29일 밝혔다.
이방성 문제란 형광 현미경으로 3차원 영상을 획득하는 데 있어 빛의 성질로 인해 영상 공간 방향 간에 적게는 2~3배, 많게는 10배까지도 화질 차이가 발생하는 문제를 뜻한다. 예를 들면 3차원 영상을 보는 각도마다 화질의 차이가 발생하는 것이다.
연구팀은 수학적 기법인 최적 수송이론 기반을 둔 새로운 인공지능 시스템을 개발해 공초점 현미경과 광 시트 현미경에 적용했다. 기존 인공지능 기법들과는 다르게, 인공지능 학습 데이터가 따로 필요하지 않고, 하나의 3차원 영상만으로도 인공지능 학습에 적용할 수 있다는 점에서 획기적이라 볼 수 있으며, 생물학 연구자들에게 생물 표본의 3차원 고화질 영상 획득에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
예종철 교수는 "3차원 영상 획득에 있어 극복하기 어려웠던 현미경의 물리적 한계를 인공지능 기술을 통해 뛰어넘었다는 점에서 의미가 있고, 비지도 학습 기반으로 훈련이 진행되기 때문에, 다양한 많은 종류의 3차원 영상 촬영 기법에도 확장 적용 가능하며, 또한 인공지능 연구의 새로운 응용을 개척했다는 데 의미가 있다ˮ 고 말했다.
김재철 AI 대학원의 예종철 교수가 주도하고, 박형준 연구원이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 6월 8일 字 온라인판에 게재됐다.
*논문명 : Deep learning enables reference-free isotropic super-resolution for volumetric fluorescence microscopy
논문 링크: https://www.nature.com/articles/s41467-022-30949-6
2022.06.29 조회수 1094