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논문 경험 없는 학부 1·2학년 4인 팀, ICLR 2025 금융 AI 워크숍에 논문 채택
학부 1, 2학년으로만 구성된 4인 학생 팀의 논문이 인공지능 분야 국제 학술대회인 ‘International Conference on Learning Representations (ICLR) 2025’의 ‘Advances in Financial AI Workshop’에 채택됐다.
이번에 채택된 논문 “Optimizing Retrieval Strategies for Financial Question Answering Documents in Retrieval-Augmented Generation Systems”은 김현준, 김세종, 송현서, 서현우 학생(모두 공동 1저자)이 함께 작성했으며, 김현준 학생이 교신저자를 겸했다. 특히 모든 팀원이 논문 작성 경험이 전혀 없는 학부 저학년 학생들로만 구성되어 그 의미가 더욱 크다.
이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)이 금융 질의응답 시스템에서 활용될 때 필요한 정보를 더 정확하게 검색하고 활용하는 방법을 개선했다. 연구팀은 기존 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 시스템의 한계를 극복하기 위해 ‘사전 검색(pre-retrieval)’, ‘검색(retrieval)’, ‘사후 검색(post-retrieval)’ 3단계 접근법을 도입했다.
사전 검색 단계에서는 질의어와 문서 데이터를 효과적으로 전처리하는 기술을 개발했고, 검색 단계에서는 금융 도메인에 특화된 임베딩 모델을 미세 조정하여 검색 정확도를 높였다. 특히 의미 기반 검색과 키워드 기반 검색을 결합한 하이브리드 접근법을 통해 검색 성능을 크게 향상시켰다. 사후 검색 단계에서는 검색된 문서의 순위를 재조정하고 최적의 문서만을 선별하는 기술을 적용했다.
이 연구 결과는 7개의 금융 질의응답 데이터셋에서 평가되었으며, 기존 방법 대비 눈에 띄는 성능 향상을 보였다.
연구팀은 교내에서 진행된 “KB증권과 함께하는 제4회 UNIST – KAIST - POSTECH AI & 데이터사이언스 경진대회”에서 금상(상금 200만 원)을 수상한 프로젝트를 더욱 발전시켜 논문으로 완성했다.
김현준 학생은 “2024 가을학기 내내 팀원들과 밤부터 새벽까지 대회 작업을 했고, 수상 후에도 겨울 방학 동안 교양 분관 스터디룸에서 밤을 새가며 논문을 작성했다”라며 “전혀 경험이 없는 상태에서 시작했지만, 팀원들과 함께 끊임없이 토론하고 연구한 결과 국제 학술대회 워크숍에 논문이 채택되는 값진 성과를 얻을 수 있었다”라고 소감을 밝혔다.
이번 연구의 의의는 대규모 언어 모델이 금융 정보를 더 정확하게 처리할 수 있게 함으로써, 복잡한 금융 문서에서 필요한 정보를 빠르고 정확하게 찾아내는 데 기여한다는 점이다.
송현서 학생은 “투자자들이 기업 재무제표나 공시 자료를 분석할 때 더 정확한 정보를 얻을 수 있게 돕고, 금융 기관들의 의사결정 과정에서 중요한 도구로 활용될 수 있다.”라며 연구의 활용성을 강조했다.
김세종 학생은 “우리 연구가 실제 금융 환경에서 투자자들과 애널리스트들이 더 정확한 정보에 기반한 의사결정을 내리는 데 도움이 되길 바란다”라며 “학부생으로서 국제 학술대회에 논문을 발표하게 되어 매우 기쁘고, 앞으로도 계속해서 AI와 금융의 융합 연구에 매진하겠다”라고 말했다.
서현우 학생은 “학교의 지원으로 학회 참가비 및 여행 경비 부담을 덜었다”라며 학회 참가비 및 여행 경비를 지원해준 KAIST에 감사한 마음을 전했다.
관계자는 "학부 저학년 학생들이 국제 학술대회급 연구 성과를 낸 것은 매우 의미 있는 일"이라며 "앞으로도 KAIST는 학생들의 창의적인 연구와 도전을 적극 지원할 것"이라고 밝혔다.
<논문 정보>
- 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2503.15191
- 프로젝트 웹사이트: https://github.com/seohyunwoo-0407/GAR
2025.04.01 조회수 1767 -
차미영 교수, 2024 ACM Distinguished Member 선정
우리대학 전산학부 차미영 교수가 미국 컴퓨터학회(ACM, Association for Computing Machinery)의 ‘Distinguished Member(특훈회원)’로 선정됐다.
차 교수는 허위 정보 분석, 사기 감지, 빈곤 맵핑(Poverty Mapping) 등 계산 사회과학(Computational Social Science) 연구에서 두드러진 기여를 한 공로를 인정받았다. ACM Distinguished Member는 컴퓨터 및 정보기술 분야에서 연구 업적이 뛰어나고, 후학과 연구자들에게 롤모델이 되는 인물에게 수여되는 영예로운 지위다. ACM은 2006년부터 전체 회원 중 상위 10％ 이내에서 Distinguished Member를 선정하고 있다.
차 교수는 2008년 우리 대학 전산학부에서 박사학위를 취득한 후, 2010년 KAIST에 부임해 현재 ‘인류를 위한 데이터과학(Humanity for Data Science)’ 연구실을 이끌고 있다. 또한, 독일 막스플랑크 연구소에서도 연구를 병행하며 국제적인 연구 협력을 이어가고 있다.
2025.02.17 조회수 955 -
감정노동 근로자 정신건강 살피는 AI 나왔다
감정노동이 필수적인 직무를 수행하는 상담원, 은행원 근로자들은 실제로 느끼는 감정과는 다른 감정을 표현해야 하는 상황에 자주 놓이게 된다. 이런 감정적 작업 부하에 장시간 노출되면 심각한 정신적, 심리적 문제뿐만 아니라 심혈관계 및 소화기계 질환 등 신체적 질병으로도 이어질 수 있어 이는 심각한 사회 문제로 여겨지고 있다. 한미 공동 연구진은 인공지능을 활용해서 근로자의 감정적 작업 부하를 자동으로 측정하고 실시간으로 모니터링할 수 있는 새로운 방법을 제시했다.
우리 대학 전산학부 이의진 교수 연구팀은 중앙대학교 박은지 교수팀, 미국 애크런 대학교의 감정노동 분야 세계적인 석학인 제임스 디펜도프 교수팀과 다학제 연구팀을 구성해 근로자들의 감정적 작업 부하를 실시간으로 추정해 심각한 정신적, 신체적 질병을 예방할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다고 11일 밝혔다.
연구팀은 이번 연구를 통해 근로자가 감정적 작업 부하가 높은 상황과 그렇지 않은 상황을 87%의 정확도로 구분해 내는데 성공했다. 이 시스템은 기존의 설문이나 인터뷰 같은 주관적인 자기 보고 방식에 의존하지 않고도 감정적 작업 부하를 실시간으로 평가할 수 있어 근로자들의 정신건강 문제를 사전에 예방하고 효과적으로 관리할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 이 시스템은 콜센터뿐만 아니라 고객 응대가 필요한 다양한 직종에 적용될 수 있어 감정 노동자들의 장기적인 정신건강 보호에 크게 기여할 것으로 기대된다.
기존 연구는 주로 사무실에서 컴퓨터를 사용해 서류 업무를 주로 다루는 직장인의 인지적 작업 부하(정보를 처리하고 의사결정을 내리는 데 필요한 정신적 노력)를 다뤘으며, 고객을 상대하는 감정 노동자들의 작업 부하를 추정하는 연구는 전무한 상황이었다.
감정 노동자들의 감정적 작업 부하는 고용주로부터 요구되는 정서 표현 규칙과 관련이 깊다. 특히 감정노동이 요구되는 상황에서는 자신의 실제 감정을 억제하고 친절한 응대를 해야 하기 때문에 대체적으로 근로자의 감정이나 심리적 상태가 표면적으로 드러나 있지 않다.
기존의 감정-탐지 인공지능 모델들은 주로 인간의 감정이 표정이나 목소리에 명백하게 드러나는 데이터를 활용해 모델을 학습해왔기 때문에 자신의 감정을 억제하고 친절한 응대를 강요받는 감정 노동자들의 내적인 감정적 작업 부하를 측정하는 것은 어려운 일로 여겨져 왔다.
모델 개발을 위해서는 현실을 충실히 반영한 고품질의 상담 시나리오 데이터셋 구축이 필수적어서 연구팀은 현업에 종사 중인 감정 노동자들을 대상으로 고객상담 데이터셋을 구축했다. 일반적인 콜센터 고객을 응대 시나리오를 개발하여 31명의 상담사로부터 음성, 행동, 생체신호 등 다중 모달 센서 데이터를 수집했다.
연구팀은 인공지능 모델 개발을 위해 고객과 상담사의 음성 데이터로부터 총 176개의 음성특징을 추출했다. 음성 신호 처리를 통해서 시간, 주파수, 음조 등 다양한 종류의 음성특징이 추출하며, 대화 내용은 고객의 개인정보 보호를 위하여 사용하지 않았다. 정서 표현 규칙으로 인한 상담사의 억제된 감정 상태를 추정하기 위하여 상담사로부터 수집된 생체신호로부터 추가적인 특징을 추출했다.
피부의 전기적 특성을 나타내는 피부 전도도(EDA, Electrodermal activity) 13개의 특징, 뇌의 전기적 활성도를 측정하는 뇌파(EEG, Electroencephalogram) 20개의 특징, 심전도(ECG, Electrocardiogram) 7개의 특징, 그 외 몸의 움직임, 체온 데이터로부터 12개의 특징을 추출했다. 총 228개의 특징을 추출해 9종의 인공지능 모델을 학습하여 성능 비교 평가를 수행했다.
결과적으로, 학습된 모델은 상담사가 감정적 작업 부하가 높은 상황과 그렇지 않은 상황을 87%의 정확도로 구분해 냈다. 흥미로운 점은 기존 감정-탐지 모델에서 대상의 목소리가 성능 향상에 기여하는 주요한 요인이었지만 본인의 감정을 억누르고 친절함을 유지해야 하는 감정노동의 상황에서는 상담사의 목소리가 포함될 경우 오히려 모델의 성능이 떨어지는 현상을 보였다는 것이다. 그 외에 고객의 목소리, 상담사의 피부 전도도 및 체온이 모델 성능 향상에 중요한 영향을 미치는 특징으로 밝혀졌다.
이의진 교수는 "감정적 작업 부하를 실시간으로 측정할 수 있는 기술을 통해 감정노동의 직무 환경 개선과 정신건강을 보호할 수 있다”며 "개발된 기술을 감정 노동자의 정신건강을 관리할 수 있는 모바일 앱과 연계하여 실증할 예정이다”고 말했다.
중앙대학교 박은지 교수(KAIST 전산학부 박사 졸업)가 제1 저자이며 유비쿼터스 컴퓨팅 분야 국제 최우수 학술지인 「Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies」 2024년 9월호에 게재됐다. 또한, 이 연구는 인간-컴퓨터 상호작용 분야의 최우수 학술대회인 ACM UbiComp 2024에서 발표됐다. (논문제목: Hide-and-seek: Detecting Workers’ Emotional Workload in Emotional Labor Contexts Using Multimodal Sensing, https://doi.org/10.1145/3678593)
이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원 ICT융합산업혁신기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.11 조회수 2202 -
이승현 동문, 구글 포상금 약 3억원 전액 기부
우리 대학 이승현 동문(전산학부 학사 졸업)이 크롬 브라우저의 심각한 취약점을 제보하여 받은 포상금 22만 달러 전액을 기부했다.
이승현 동문은 학부 시절부터 정보보안에 관심을 가지고, 크롬 브라우저를 비롯한 여러 웹 브라우저의 취약점을 찾아 제보하며 문제 해결을 위한 연구를 진행했다. 2024년 9월부터 미국 카네기 멜론 대학에서 박사과정을 시작한 그는 KAIST에서 이어온 연구를 바탕으로 크롬 브라우저의 심각한 취약점을 발견했다.
이번 발견은 가장 널리 사용되지만 안전성에 문제가 많은 자바스크립트를 대체하기 위해 개발된 더 안전한 웹어셈블리 코드에서 취약점을 발견했다는 점에서 큰 의미가 있다. 구글은 해당 취약점의 중요성을 인지하고, 두 개의 취약점에 각각 55,000달러의 포상금을 지급했다. 이승현 동문은 이 포상금을 전액 우리 대학에 기부하기로 결정했으며, 구글은 기부금 매칭 제도를 통해 총 22만 달러를 우리 대학에 기부하게 되었다.
이승현 동문은 우리 대학 전산학부 주전공, 전기및전자공학부 복수전공으로 졸업하고 정보보호대학원에서 연구를 진행했으며, 기부금은 전산학부 장학기금과 정보보호대학원에 활용될 예정이다.
전산학부는 2023년부터 재정 지원이 꼭 필요한 학생을 돕기 위한 장학기금을 마련하고 있으며, 전산학부 구성원뿐만 아니라 외부 기부자도 참여할 수 있다. 또한, 전기및전자공학부에서는 기부금을 학생들의 정보보안 분야 교육 및 연구 향상에 활용할 예정이다.
이승현 동문은 학부에 정보 분야 특기자 전형으로 입학한 후, 정보보안 및 해킹 동아리 GoN에서 시스템 보안에 깊이 매료되어 국내외 해킹대회에서 우수한 성적을 거두었다. 이후 윤인수 교수(정보보호대학원, 전기및전자공학부) 연구실에서 더 안전한 시스템 구현을 위한 난제를 해결하는 연구를 진행했다.
이승현 동문의 특기자 전형 맨토 교수였던 류석영 교수는 “탁월한 실력을 갖춘 이승현 동문이 모교에 대한 애정을 기부로 표현해줘서 감사하고 대견하다. 포상금 기부를 매칭하는 구글의 제도가 매우 훌륭하다고 생각하며, 국내 기업도 이런 제도를 마련하면 좋겠다. 전산학부 장학기금을 통해, 재정적인 이유로 학업을 지속하거나 취업을 준비하기 어려운 학생이 힘을 얻어 잠시 쉴 수 있고, 감사한 경험을 가질 수 있기를 바란다”라고 전했다.
이승현 동문은 "처음 사이버보안 분야를 접하고 많은 것을 배우며 성장할 수 있었던 모교 KAIST에 포상금을 기부할 수 있게 되어 기쁘다."라며 "과학기술 인재 양성을 위한 교육과 연구에 조금이나마 보탬이 되었으면 좋겠다"라고 전했다.
한편, 우리 대학 발전재단은 동문들의 기부를 확대하기 위해 ‘팀카이스트’ (https://giving.kaist.ac.kr/ko/sub01/sub0103_1.php) 캠페인을 운영하며 동문들의 기부참여를 적극적으로 독려하고 있다.
2025.01.20 조회수 4057 -
권영진·신인식 교수팀, 세계 최고 학회 아시아 최초 최우수논문상 2회 수상
우리 대학 전산학부 권영진⦁신인식 교수 연구팀이 서울대 이병영 교수와 협력하여 세계 최대 컴퓨터 학회 ACM(Association for Computing Machinery)의 운영체제 분야 최고 학회인 ACM 운영체제 원리 심포지움(Symposium on Operating Systems Principles, SOSP)에서 아시아 최초 최우수 논문상을 2회 수상했다고 29일 밝혔다.
연구팀은 세계 최초로 애플(Apple)의 프로세서를 탑재한 모든 장치를 비롯해 실제 물리적인 현대 고성능 프로세서(CPU) 없이도 운영체제 시스템을 해킹하거나 중단시킬 수 있는 동시성 버그를 탐지하는 기술을 개발했다.
ACM SOSP는 컴퓨터 시스템 분야 세계 최고 권위의 학술대회로, 지난 30년간 국내에서 단 4편의 논문만 게재될 정도로 높은 기준을 요구한다. 이번 최우수 논문상 수상은 국내 운영체제 연구 역량이 세계적 수준에 도달했음을 보여주는 중요한 성과다.
특히, 권영진 교수는 2021년에 ACM SOSP에서 아시아 학교에서는 최초로 최우수 논문상을 수상하였으며, 이번 수상을 포함해 ACM SOSP에서 최우수 논문상을 두 차례 수상하며 연구의 탁월성을 다시 한번 입증했다.
KAIST 정대룡 박사, 최예원 박사과정, 서울대 이병영 교수와 함께 구성된 권영진⦁신인식 교수 연구팀은 애플(Apple)의 M3 프로세서를 탑재한 모든 장치를 비롯해 실제 물리적인 CPU 없이도 비순차적 실행에 의한 동시성 버그*를 발견하고 그 원인을 규명하도록 돕는 운영체제 버그 탐지 프레임워크를 개발했다.
*비순차적 실행에 의한 동시성 버그: 전문 개발자가 몇 년이 지나도 찾지 못할 정도로 개발자의 직관이나 단순 테스팅을 통해 발견하기는 매우 어려운 버그임. 이러한 버그를 공격자가 악용할 경우 시스템이 해킹당하거나 작동을 멈출 수 있는 결과를 초래할 수 있음
권영진⦁신인식 교수팀은 실제 물리적인 CPU 없이도 정확하고 빠르게 소프트웨어만으로 에뮬레이션*하는 방법을 고안해 리눅스 커널 운영체제를 에뮬레이션 환경에서 구동할 수 있도록 하는 기법을 개발했다.
*에뮬레이션: 하드웨어에 수행되는 작업을 소프트웨어를 활용해 처리함
또한 연구팀은 퍼징(fuzzing)기법*을 활용하여 범용 운영체제인 리눅스 커널에서 11개의 새로운 버그를 발견하여 보고하였고, 리눅스 커널 개발자들에게 보안 패치를 제공하였다.
*퍼징기법: 입력값을 무작위로 대입하여 그 과정에서 발생하는 버그나 에러를 발견하는 기법
발견된 버그들은 암호화된 네트워크에 사용하는 TLS 코드를 비롯해 보안에 위협이 되는 중요한 커널 요소에서 곳곳에서 발견됐다.
연구팀이 개발한 기술은 리눅스뿐만 아니라 핸드폰에 사용되는 안드로이드 운영체제나 윈도우에도 적용할 수 있는 기술로, 앞으로 그 응용 사례가 계속 확대될 전망이다. 연구 결과물은 오픈소스로 공개돼 있다.
https://github.com/casys-kaist/ozz
권영진 교수는 “오랜 기간 앞을 모르는 결과를 위해 시행착오를 감수하고 끈기있게 연구를 진행한 학생 연구원의 의지에 감사하며, 훌륭한 조언을 아끼지 않았던 동료 교수님께 다시 한번 감사드린다”라고 수상 소감을 밝혔다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, 정보통신기획평가원, 한국과학기술정보연구원, K-Startup, 그리고 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2024.12.02 조회수 2479 -
전산학부 구주일 박사과정 학생, 삼성전자 DS부문 산학협력 교류회 최우수논문상 수상
우리 대학 전산학부 구주일(지도교수: 성민혁) 박사과정 학생은 지난 8월 29일 삼성전자 DS부문 산학협력 교류회에서 최우수 논문상을 수상했다. 해당 시상식은 매년 삼성전자와 국내 주요 대학 간 산학협력 성과를 공유하고, 반도체, 인공지능, 바이오, 생명화학공학, 로봇공학 등 다양한 첨단 분야에서 혁신적인 연구를 수행한 연구자들을 격려하기 위해 열린다.
구주일 학생이 최우수 논문상으로 수상한 “Posterior Distillation Sampling” 논문은 세계 최고 권위의 컴퓨터 비전 학회인 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2024)에 게재되었으며, 해당 학회에서 열린 6개의 워크숍에서도 우수성을 인정받아 발표되었다.
본 연구는 텍스트 기반 2D 이미지 생성 모델을 활용해 3D 데이터 (NeRF, 3D Gaussian Splatting)와 벡터기반이미지(SVG) 같은 다양한 비주얼 컨텐츠를 텍스트만으로 변형할 수 있는 새로운 방법론을 제시한다. 해당 방법론은 픽셀기반의 이미지만 변형이 가능하던 기존 방법론들의 한계를 벗어나, 사용자가 텍스트 입력만으로 다양한 비주얼 컨텐츠를 유연하게 변형할 수 있는 가능성을 연다. 이러한 기술을 통해 메타버스와 같은 차세대 컨텐츠 플랫폼에서 컨텐츠 제작 및 변형의 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
수상 논문 5분 설명 영상: https://www.youtube.com/watch?v=GNqJYk949pY
2024.11.29 조회수 2256 -
전산학부 성민혁 교수, 아시아그래픽스 젊은 연구자상 수상
우리 대학 전산학부 성민혁 교수가 2024 아시아그래픽스(Asiagraphics) 젊은 연구자상(Young Researcher Award)을 수상했다. 이 상은 컴퓨터 그래픽스 분야에서 뛰어난 연구 성과를 낸 젊은 연구자를 인정하기 위해 수여되며, 박사 학위를 취득한 후 6년 이내의 연구자들 중에서 한 명에게 주어진다. 성민혁 교수는 이번 수상자로 선정되어, 그동안의 기하학 처리 분야에서의 중요한 기여가 큰 평가를 받았다. 아시아그래픽스 젊은 연구자상은 2018년부터 수상을 하였으며, 성민혁 교수의 수상은 한국인 최초이다.
성민혁 교수는 2019년 스탠포드대학교에서 박사 학위를 받은 후, Adobe Research에서 연구 과학자로 활동한 뒤 2021년도에 KAIST에 교수로 부임했다. 그의 연구는 주로 기하학 처리에서 기계학습을 활용하는 분야에 집중되며, 3D 객체의 구성적 구조를 이해하고 이를 다양한 기하학 처리 작업에 적용하는 방법에 대해 선도적인 연구를 해왔다. 특히, 성 교수는 3D 객체 분할, 생성/완성, 그리고 복원 등 여러 분야에서 주요한 연구 성과를 이끌어냈다. 성민혁 교수의 연구는 또한 3D 객체의 변형 가능성을 학습하고 이를 3D 객체 검색 및 편집에 적용하는 데 중요한 기여를 했다. 최근 성 교수는 3D 생성 모델, 이미지 생성 모델, 그리고 메시(Mesh)와 NeRF/Gaussian Splats 편집 등 다양한 시각적 콘텐츠에 대한 생성 모델 기법을 확장하고 있다.
성민혁 교수는 SIGGRAPH Asia (2022, 2023), Pacific Graphics (2023), Eurographics (2022, 2024, 2025), ICLR (2025) 등의 주요 학술대회에서 기술 프로그램 위원으로 활동하며, Graphics Models 저널에서는 2022년부터 부편집장으로 활동하고 있다. 또한, Asiagraphs Webinar의 워킹 팀에서도 활동 중이다.
성 교수는 이번 아시아그래픽스 젊은 연구자상 수상으로 그동안의 탁월한 연구 업적을 인정받았으며, 기하학 처리 및 컴퓨터 그래픽스 분야에서의 미래의 연구 리더로서 기대를 모은다.
2024.11.26 조회수 2253 -
천천히 걸음 속도 높여도 다 아는 인공지능 기술 개발
최근 건강에 관한 관심이 점차 커지면서 일상생활에서 스마트 워치, 스마트 링 등을 통해 자기 신체 변화를 살펴보는 일이 보편화되었다. 그런데 기존 헬스케어 앱에서는 걷기에서 뛰기로 갑자기 변화를 줄 경우는 잘 측정이 되지만 천천히 속도를 높이는 경우는 측정이 안 되는 현상이 발생했다. 우리 연구진이 완만한 변화에도 동작을 정확하게 파악하는 기술을 개발했다.
우리 대학 전산학부 이재길 교수 연구팀이 다양한 착용 기기 센서 데이터에서 사용자 상태 변화를 정확하게 검출하는 새로운 인공지능 기술을 개발했다고 12일 밝혔다.
보통 헬스케어 앱에서는 센서 데이터를 통해 사용자의 상태 변화를 탐지하여 현재 동작을 정확히 인식하는 기능이 필수이다. 이를 변화점 탐지라 부르며 다양한 인공지능 기술이 변화점 탐지 품질을 향상하기 위해 적용되고 있다.
이재길 교수팀은 사용자의 상태가 급진적으로 변하거나 점진적으로 변하는지에 관계없이 정확하게 잘 동작하는 변화점 탐지 방법론을 개발했다.
연구팀은 각 시점의 센서 데이터를 인공지능 기술을 통해 벡터*로 표현하였을 때, 이러한 벡터가 시간이 지남에 따라 이동하는 방향을 주목하였다. 같은 동작이 유지될 때는 벡터가 이동하는 방향이 급변하는 경향이 크고, 동작이 바뀔 때는 벡터가 직선상으로 이동하는 경향이 크게 나타났다.
*벡터: 사용자의 시점별 상태 특성(이동속도, 자세, 움직임 등)을 나타내는 가장 좋은 수학적 개념
연구팀은 제안한 방법론을 ‘리커브(RECURVE)’라고 명명했다. 리커브(RECURVE)는 양궁 경기에 쓰이는 활의 한 종류이며, 활이 휘어 있는 모습이 데이터의 이동 방향 변화 정도(곡률)로 변화점을 탐지하는 본 방법론의 동작 방식을 잘 나타낸다고 보았다. 이 방법은 변화점 탐지의 기준을 거리에서 곡률이라는 새로운 관점으로 바라본 매우 신선한 방법이라는 평가를 받았다.
연구팀은 변화점 탐지 문제에서 다양한 헬스케어 센서 스트림 데이터를 사용하여 방법론의 우수성을 검증하여 기존 방법론에 비해 최대 12.7% 정확도 향상을 달성했다.
연구팀을 지도한 이재길 교수는 "센서 스트림 데이터 변화점 탐지 분야의 새로운 지평을 열 만한 획기적인 방법이며 실용화 및 기술 이전이 이뤄지면 실시간 데이터 분석 연구 및 디지털 헬스케어 산업에 큰 파급효과를 낼 수 있을 것이다ˮ고 말했다.
데이터사이언스대학원을 졸업한 신유주 박사가 제1 저자, 전산학부 박재현 석사과정 학생이 제2 저자로 참여한 이번 연구는 최고권위 국제학술대회 `신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2024'에서 올 12월 발표될 예정이다. (논문명 : Exploiting Representation Curvature for Boundary Detection in Time Series)
한편, 이 기술은 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 SW스타랩 과제로 개발한 연구성과 결과물(RS-2020-II200862, DB4DL: 딥러닝 지원 고사용성 및 고성능 분산 인메모리 DBMS 개발)이다.
2024.11.12 조회수 3105 -
전산학부 졸업생 안가빈 박사, 박사과정 윤주연 학생, 국제SW유지보수학회 ICSME에서 최우수산업체논문상 수상
우리 대학 전산학부 박사 졸업생 안가빈 박사와 박사과정 윤주연 학생(지도교수 유신)이 각각 1, 2저자로 참여한 논문이 10월 8일부터 11일까지 미국 애리조나 플래그스태프에서 열린 2024 IEEE 국제 소프트웨어 유지보수 및 진화 학술대회(International Conference on Software Maintenance and Evolution, ICSME 2024)에서 최우수 산업체 논문상을 수상했다. ICSME에서 최우수 산업체 논문상은 학술적 기여도와 산업적 응용 가능성, 연구의 혁신성 및 실용적 가치 등을 기준으로 엄격한 심사 과정을 통해 선정된다. 이 논문은 대규모 소프트웨어의 테스트 과정에서 문제로 남아 있는 불안정한 테스트(flaky test) 검출에 대한 독창적인 기법을 제시하여 높은 평가를 받았다. 본 연구는 세계 최대 기업용 소프트웨어 공급사인 독일 SAP와의 협업을 통해 진행되었다.
불안정한 테스트(flaky test)는 코드의 결함 여부와 상관없이 테스트 결과가 매번 달라지는 테스트를 말한다. 네트워크 오류, 비동기화된 병렬 처리 등 예측하기 어려운 요인들이 테스트 결과를 불안정하게 만들며, 소프트웨어 시스템이 크고 복잡할수록 이러한 테스트가 자주 발생하게 된다. 개발자는 모든 실패 테스트를 디버깅해야 하지만, 불안정한 테스트가 포함된 경우 불필요한 디버깅에 시간과 자원이 낭비된다. 특히 SAP와 같은 대규모 소프트웨어 개발사는 실패한 테스트가 불안정한 테스트인지 확인하기 위해 반복적인 검증 단계를 거치며, 이는 상당한 시간과 계산 자원의 소모를 초래한다.
이번 수상 논문에서는 복잡한 분석 대신 O(1) 시간 복잡도의 해싱 기법을 통해 새로 발생한 테스트 실패가 기존의 불안정한 테스트 실패와 동일한 패턴을 보이는지 신속하게 확인할 수 있는 방법을 제안했다. 이 기법은 불안정한 테스트를 효과적으로 검출하는 단순하면서도 효율적인 접근 방식으로 평가받았다. KAIST 전산학부 계산지능형 소프트웨어공학 연구실(COINSE)은 SAP와 다년간 협력 연구를 진행하며 ICST, ICSE, ICSE-SEIP 등 다수의 국제 학술대회에 성과를 발표한 바 있으며, 이번 연구 결과 역시 SAP의 테스트 환경에 적용되어 개발 프로세스의 효율성을 크게 높일 것으로 기대된다.
2024.10.28 조회수 2397 -
이의진 교수, 미국컴퓨터협회 최우수논문상 수상
우리 대학 전산학부 이의진 교수 연구팀이 지난 10월 8일 호주 멜버른에서 미국컴퓨터협회(ACM) 주최로 개최된 유비쿼터스 컴퓨팅 학회(Ubicomp/ISWC)에서 최우수 논문상을 받았다고 25일 밝혔다.
ACM 유비쿼터스 컴퓨팅 학회는 전 세계 유수 대학 및 글로벌 기업들이 인간-컴퓨터 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction) 분야의 유비쿼터스 컴퓨팅 및 웨어러블 기술에 관한 최신 연구 결과를 발표하는 최고 권위의 국제학회다.
학술대회 프로그램은 유비쿼터스 및 웨어러블 컴퓨팅 분야의 최신 연구를 다루는 ACM 논문집(PACM) IMWUT(Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies)에 출판된 논문을 초청해 구성된다.
우수 논문상 선정 위원회는 ACM 논문집인(PACM IMWUT) 학술지 7권에 게재된 205편의 논문 중에서 연구 커뮤니티에 탁월하고 모범적인 기여를 한 8편의 논문을 선정했다. 위원회는 학술지 편집위원회의 현직 및 전직 위원 16명의 저명한 전문가들로 구성됐으며 전체 논문에 대한 까다로운 심사를 한 달 이상 거쳐 결정된다.
최우수 논문상을 받은 논문은 KAIST 데이터 사이언스 대학원을 졸업한 박준영 박사가 주저자로 수행한 연구로 ‘적시 모바일 건강 중재의 참여도 저하에 관한 이해’에 관한 내용이다.
이의진 교수 연구팀은 건강 관리 앱도 사용해야 효과를 거둘 수 있다는 전제 하에 앱에서 수집되는 데이터를 활용해 최적의 상황에 중재를 적극적으로 제공하는 ‘적시 모바일 건강 중재’를 제안했다.
연구팀은 적시 모바일 건강 중재에 대한 참여도 저하에 대한 체계적인 분석을 수행했다. 활동적 생활 습관 형성을 위한 신체활동 증진 앱인 비액티브(BeActive) 시스템을 개발해 사용자의 자가통제(Self-Control) 능력과 지루함 성향(Boredom-Proneness)이 적시 중재에 대한 순응도에 미치는 영향을 체계적으로 분석했다.
8주간의 실증 실험 결과, 사용자의 상황에 맞는 적시 중재를 제공하더라도 참여도 저하를 피할 수가 없는 것으로 드러났다. 다만 자가통제 능력이 높고 지루함 성향이 낮은 사용자의 경우, 앱을 통해 전달되는 적시 중재에 순응도가 다른 그룹의 사용자들보다 현저하게 높았다.
특히 지루함 성향이 높은 사용자는 반복적으로 전달되는 적시 중재에 싫증을 쉽게 느껴 앱의 순응도가 다른 그룹에 비해서 더 빨리 감소했다.
이의진 교수는 “적시 모바일 건강 중재를 활용하는 디지털 치료제 및 웰니스 서비스의 참여도에 관한 첫 연구 결과로 참여도 증진 방법 탐색에 대한 단초를 제공했다”라며 “대규모 언어모델(LLM) 및 복합상황인지 기술을 활용해 참여도를 증강하는 사용자 중심 인공지능 기술 개발이 가능할 것”이라고 설명했다.
이번 연구는 과기정통부의 재원으로 2021년도 한국연구재단 바이오․의료기술개발사업 (NRF-2021M3A9E4080780) 및 2022년도 한국연구재단 기초연구 개발사업(NRF-2022R1A2C2011536)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.25 조회수 3310 -
박종세 교수팀, 2024 IISWC 다수 상 동시 석권
우리 대학 전산학부 박종세 교수 연구팀이 지난 9월 15일부터 9월 17일까지 캐나다 밴쿠버에서 열린 ‘2024 IEEE 국제 워크로드 특성화 심포지엄(IEEE International Symposium on Workload Characterization, 이하 IISWC 2024)’에서 최우수 논문상(Best Paper Award)과 최우수 연구 기록물 상(Distinguished Artifact Award)’을 동시에 수상했다고 26일 밝혔다.
박 교수 연구팀은 ‘초거대 언어모델 추론 서비스 제공을 위한 HW/SW 공동 시뮬레이션 인프라(LLMServingSim: A HW/SW Co-Simulation Infrastructure for LLM Inference Serving at Scale)’ 논문으로 두 상을 동시에 수상했다.
IISWC는 컴퓨터 시스템 워크로드 특성화 분야에서 권위를 자랑하는 국제 학회이며, 개최시마다 최우수 논문상과 최우수 연구 기록물 상을 하나씩 수여하는데 올해에는 박 교수팀의 논문이 두 상을 모두 단독으로 수상했다.
이번 수상 연구는 대규모 거대언어모델(LLM) 추론 서비스를 위한 하드웨어와 소프트웨어 통합 시뮬레이션 인프라를 최초 개발한 점, 향후 LLM 추론 연구의 지속적인 발전을 위해 오픈소스로 공개한 코드의 완성도와 사용자 편의성 측면에서 높은 평가를 받았다.
이번 연구에서 연구팀은 챗GPT와 같은 LLM 추론 서비스를 실행하는 대규모 시스템을 여러 가지 하드웨어와 소프트웨어를 추가해 시뮬레이션할 수 있는 시뮬레이션 인프라를 제안했다.
이를 통해 GPU(그래픽처리장치), NPU(신경망처리장치)와 PIM(지능형메모리반도체)과 같은 다양한 하드웨어뿐만 아니라 반복 수준 스케쥴링, KV 캐시 페이징과 같은 초거대 언어모델 추론을 위한 소프트웨어적 요소를 모두 함께 시뮬레이션할 수 있었다.
이번 연구는 KAIST 전산학부 박종세 교수팀의 조재홍, 김민수, 최현민, 허구슬 학생들이 주도했다.
상을 받은 KAIST 전산학부 박종세 교수는 “이번 연구를 통해, LLM 클라우드 상에서 다양한 AI 반도체와 시스템 소프트웨어의 성능을 종합적으로 평가해 볼 수 있는 오픈소스 도구(Tool)을 공개할 수 있게 되어 기쁘고, 앞으로도 생성형 AI를 위한 클라우드 시스템 연구를 지속해 나갈 것이다”라고 소감을 전했다.
이번 연구 결과는, 챗GPT와 같이 LLM을 활용하는 단순한 챗봇 AI를 넘어, 생성형 AI(Generative AI)로 대표되는 미래 AI 산업에서 이종 AI 반도체 기반 클라우드 시스템을 구축하는 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP), 인공지능반도체대학원지원사업, 및 하이퍼엑셀의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.11 조회수 3565 -
지금 당신의 마음 건강은 어떠한가요?
최근 빠른 고령화 및 출산율 감소 등으로 1인 가구가 급속하게 증가하면서, 1인 가구의 정신건강 문제에 대한 관심도 함께 높아지고 있다. 서울시가 실시한 1인 가구 실태조사에 따르면, 1인 가구의 60% 이상이 외로움을 느끼고 있으며, 특히 사회적 고립과 함께 외로움을 겪는 비율이 상당히 높은 것으로 나타났다.
우리 대학 전산학부 이의진 교수 연구팀이 1인 가구의 정신건강 관리를 위해, 사용자 스스로가 자신의 심리 상태를 기록할 수 있도록 지원하는 상황 인식 기반 멀티모달 스마트 스피커 시스템을 개발했다고 24일 밝혔다.
연구팀은 사용자의 주변 상황을 실시간으로 파악해 최적의 시점에 정신건강 관련 질문하도록 이 시스템을 설계했고 기존의 무작위 설문보다 높은 응답률을 달성하는 것을 확인했다.
기존 스마트 스피커를 활용한 정신건강 자가 추적 연구에서 무작위 설문을 할 경우 사용자의 스트레스, 짜증 등 부정적인 감정이 유발시켜 설문 응답에 편향이 발생할 수 있어 각별한 주의가 필요했다.
이러한 문제 해결을 위해 이의진 교수 연구팀은 스마트 스피커에 멀티 모달 센서를 장착해, 사용자의 주변 상황의 변화를 감지해 스피커가 말 걸기 좋은 시점이 검출되면 정신건강 자가 추적 설문을 능동적으로 요청하는 상황 인식 기반 자가 추적 기술을 개발했다.
스피커는 실내 움직임, 조명, 소음, 이산화탄소 등 다양한 센서 데이터를 종합적으로 분석해 사용자의 존재 및 활동을 감지한 뒤, 사용자가 응답하기 적합한 시점에 자가 추적 설문을 능동적으로 요청함으로써, 설문 응답의 효율성을 극대화했다.
또한, 설문 입력 방식의 경우 최근 출시된 스마트 스피커는 명령뿐만 아니라 터치스크린도 지원하므로 사용자들이 음성 또는 터치 입력 방식을 자유롭게 선택할 수 있도록 해 상호작용의 폭을 넓혔다. 이를 통해 사용자는 상황에 맞는 최적의 인터페이스를 선택해 자가 추적을 쉽게 수행할 수 있도록 했다.
개발된 스피커의 사용자 경험을 평가하기 위해서 연구팀은 1인 가구 20세대에 자가 추적 스마트 스피커를 설치해, 한 달 동안 실증 연구를 수행해서 총 2,201개의 정신건강 설문 응답 데이터셋을 구축했다.
데이터셋 분석을 통해 설문 응답 시간, 활동 맥락에 따른 설문 응답 패턴 및 어떤 상황에서 음성 입력(VUI) 또는 터치 입력(GUI)이 더 선호되는지 파악했다.
특히, 스마트 스피커가 말로 사용자에게 요청을 하다 보니 스피커 근처에서 사용자의 활동을 감지하는 것이 정신건강 설문 응답률에 큰 영향을 미쳤다. 음성 입력의 편의성에도 불구하고 전반적으로 참가자들은 음성 입력보다는 빠른 응답이 가능한 터치 입력을 선호했다.
데이터 분석 결과, 사용자의 주변 상황을 실시간으로 파악해 최적의 시점에 정신건강 관련 질문을 할 경우 응답률이 더 높으며, 어떤 상황에서 음성 또는 터치 인터페이스를 선호하는지도 파악했다.
연구를 주도한 이의진 교수는 “이번에 개발한 스마트 스피커를 앞으로 수용전념치료 기법을 활용한 인간상담사와 같은 기능의 정신건강 관리 지원 스마트 스피커로 발전시키고자 한다. 나아가 실내에서 수집된 일상생활 데이터를 AI 모델로 학습해 사용자 정신건강 상태에 따라 라이프 스타일 패턴을 예측하는 시스템도 개발하여 향후 정신질환 조기 발견과 효율적인 관리를 가능케 할 인공지능 에이전트의 혁신을 이끌 것으로 기대된다” 라고 말했다.
한편 이 연구는 LG전자-KAIST 디지털 헬스케어 연구센터의 지원을 받아 수행됐고 인간 컴퓨터 상호작용(HCI) 분야 국제 최우수 국제학술대회인 미국컴퓨터협회(ACM) 소속 ‘Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI)’에서 지난 2024년 5월에 발표됐다.
논문명: Exploring Context-Aware Mental Health Self-Tracking Using Multimodal Smart Speakers in Home Environments
2024.09.24 조회수 3187