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AI 메모리 병목 뚫었다... KAIST 참여 ‘터보퀀트’, 최대 6배 압축
AI 성능을 좌우해온 ‘메모리 병목’이 뚫렸다. 우리 대학이 참여한 국제 공동연구팀이 최대 6배까지 메모리를 줄이면서도 성능은 유지하는 차세대 알고리즘을 공개하며, AI 산업은 물론 반도체 수요 구조까지 바꿀 기술적 전환점을 제시했다. 고용량 중심에서 고효율 중심으로 전환되면서, AI는 더 저렴해지고 빠르게 확산되는 동시에 반도체 수요 역시 질적으로 고도화될 전망이다.
우리 대전기및전자공학부 한인수 교수가 참여한 구글 리서치(Google Research), 딥마인드(DeepMind), 뉴욕대(New York University) 공동 연구팀이 인공지능(AI) 모델의 고질적인 한계로 꼽혀온 메모리 과부하 문제를 해결할 차세대 양자화 알고리즘 ‘터보퀀트(TurboQuant)’를 공개했다고 27일 밝혔다.
AI 모델은 입력 데이터를 벡터 형태로 바꾼 뒤, 벡터 간 유사도를 계산해 작동한다. 이 과정에서 고정밀(high-precision) 데이터를 사용하기 때문에 막대한 메모리 자원이 필요한 점이 주요 한계로 지적돼 왔다.
터보퀀트는 이러한 고정밀 데이터를 더 적은 비트로 압축해 표현하는 ‘양자화(quantization)’ 기술을 활용한다. 쉽게 말해, 소수점 데이터를 정수로 근사하는 방식으로, 핵심 정보는 유지하면서도 저장 용량과 연산 부담을 크게 줄이는 기술이다.
이번 연구에서 터보퀀트는 AI 모델 내부 정보를 효율적으로 압축해 정확도 저하를 거의 없이 최대 6배까지 메모리를 절감하는 데 성공했다. 특히 AI 추론 과정에서 가장 큰 장애물로 꼽히는 메모리 병목 문제를 효과적으로 해소한 점이 핵심 성과다.
터보퀀트의 핵심은 두 단계로 나누어진 양자화 구조다. 먼저 1단계에서는 입력 데이터를 무작위로 회전(Random Rotation)시킨 뒤 각 요소를 개별적으로 양자화한다. 이 과정은 데이터 내 극단값(outlier)을 줄여 압축 효율을 높이는 역할을 한다. 해당 방식은 한인수 교수가 참여한 기존 연구 ‘폴라퀀트(PolarQuant)’에서도 활용된 바 있다.
이어 2단계에서는 1단계에서 발생한 오차(residual)를 다시 한 번 양자화한다. 이때 적용되는 QJL(Quantized Johnson-Lindenstrauss) 기법은 데이터를 {-1, 1} 값만으로 표현하는 초경량(1비트) 방식으로, 정보 손실을 최소화하면서도 연산 효율을 극대화할 수 있다.
이러한 기술적 발전은 반도체 메모리 시장에도 중장기적인 활력을 불어넣을 것으로 기대된다. 단기적으로는 동일한 AI 모델을 구동하는 데 필요한 메모리 용량이 줄어들어 수요 성장이 둔화되는 것처럼 보일 수 있으나, 전문가들은 오히려 이를 'AI 대중화의 기폭제'로 보고 있다. 낮아진 메모리 문턱은 스마트폰이나 가전 등 온디바이스 AI 기기부터 대규모 데이터센터에 이르기까지 AI 적용 범위를 비약적으로 넓힐 수 있고, 결국 AI 서비스가 일상으로 확산되어 훨씬 더 큰 규모의 서비스에서 새로운 메모리 수요가 창출되는 ‘수요의 질적 고도화’와 ‘양적 팽창’이 동시에 일어날 것으로 기대한다.
특히 터보퀀트의 핵심 기술인 QJL과 폴라퀀트 연구에 KAIST 한인수 교수가 공동 연구자로 참여함으로써, 국내 연구진이 글로벌 빅테크의 핵심 AI 알고리즘 개발에 직접 기여했다는 점에서 의미가 크다.
한인수 교수는 “AI 모델의 성능이 커질수록 메모리 사용량이 급격히 증가하는 것이 가장 큰 한계로 지적되어 왔다”며, “이번 연구는 이러한 병목을 효과적으로 줄이면서도 정확도를 유지할 수 있는 새로운 방향을 제시했다”고 설명했다.
이어 “앞으로 대규모 AI 모델을 보다 효율적으로 운영할 수 있는 핵심 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다”고 덧붙였다.
한편, 폴라퀀트 연구는 5월에 개최하는 AI와 통계(머신러닝 이론 포함)를 다루는 국제 최상위 학회인 AISTATS (Artificial Intelligence and Statistics) 2026에서 발표될 예정이며, 한국연구재단의 “기초연구실” 사업 지원 (No. RS-2024-00406715)을 받아 수행되었다.
2026.03.28
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권영진 교수팀, 구글 어워드 수상...‘실제 CPU 없이 버그 잡는다’
최신 CPU는 구조가 복잡해 여러 작업을 동시에 처리하는 과정에서 명령 순서가 뒤섞이는 ‘동시성 버그’가 발생할 수 있으며, 이는 보안 문제로까지 이어질 수 있음에도 기존 방식으로는 발견이 매우 어려웠다. 우리 대학 연구진은 실제 칩 없이도 CPU 내부 동작을 가상 환경에서 정밀하게 재현해 버그를 자동 탐지하는 기술을 세계 최초 수준으로 개발했으며, 이를 통해 최신 리눅스 커널에서 새로운 버그 11건을 찾아 수정하는 데 성공했다.
우리 대학은 전산학부 권영진 교수 연구팀이 구글이 수여하는 ‘Research Scholar Award’(시스템 분야)를 수상했다고 21일 밝혔다.
Google Research Scholar Award는 인공지능, 시스템, 보안, 데이터 관리 등 다양한 분야에서 혁신적 연구를 수행하는 신진 교수(Early-Career Professors)를 지원하기 위해 2020년부터 시행된 글로벌 연구 지원 프로그램이다.
구글 리서치 연구진이 직접 심사하며, 전 세계 수백 명 중 극소수만 선정되는 매우 경쟁적인 프로그램으로 알려져 있다. 특히 이 상은 AI·컴퓨터 시스템 분야에서 세계적으로 가장 권위 있는 산업계 연구 지원 프로그램 중 하나로 인정받고 있으며, 국내 수상 사례도 드물다.
■ 최신 Apple M3·ARM 서버에서 발생하는 동시성 버그 탐지 기술 개발
권 교수팀은 Apple M3(애플의 최신 세대 컴퓨터 프로세서 칩)와 같은 최신 ARM(전력을 적게 쓰고 효율이 높은 CPU 설계 방식) 기반 서버에서 발생하는 동시성 버그(concurrency bug)를 자동으로 탐지하는 기술을 개발했다.
동시성 버그란 CPU가 여러 작업을 동시에 처리하는 과정에서 작업 순서가 꼬여 발생하는 오류로 컴퓨터가 갑자기 멈추거나 해커가 시스템을 공격하는 통로가 될 수 있는 심각한 보안 취약점이다. 그러나 기존 테스트 방식만으로는 이러한 오류를 찾아내기 매우 어려웠다.
■ 실제 CPU 없이도 CPU 내부 동작을 재현해 버그를 자동 탐지
권 교수팀의 핵심 성과는 ‘실제 칩 없이도 CPU 내부 동작을 가상 환경에서 그대로 재현하는 기술’이다. 이 기술을 활용하면 CPU를 분해하거나 실제 칩을 사용하지 않아도 명령이 어떤 순서로 실행되는지, 어디에서 문제가 생기는지 소프트웨어만으로 정밀하게 분석할 수 있다.
이 시스템을 기반으로 리눅스 운영체제를 구동해 자동으로 버그를 탐지한 결과, 연구팀은 최신 리눅스 커널*에서 신규 버그 11개를 발견했고 이를 개발자 커뮤니티에 보고해 모두 수정되었다.
*리눅스 커널(Linux kernel): 전 세계 서버·슈퍼컴퓨터·스마트폰(안드로이드)의 기반이 되는 핵심 운영체제 엔진으로 CPU·메모리·저장장치를 모두 관리하는 시스템의 ‘심장’ 역할을 담당함
구글은 이 기술을 ‘자사 인프라에도 매우 중요한 기술’로 평가하며 해당 Award를 수여했다.
이번 기술은 리눅스뿐 아니라 안드로이드, 윈도우 등 여러 운영체제에도 적용 가능한 범용성을 지닌 것으로 평가되며, 연구팀은 소프트웨어를 오픈소스(GitHub)로 공개해 학계·산업계 누구나 활용할 수 있도록 했다.
권영진 교수는 “이번 수상은 KAIST 시스템 연구의 국제적 경쟁력을 입증한 것”이라며 “앞으로도 안전하고 신뢰성 높은 컴퓨팅 환경 구축을 위한 연구를 지속하겠다”고 말했다.
※ Google Scholar Award 수상 페이지: https://research.google/programs-and-events/research-scholar-program/recipients/
GitHub(기술 오픈소스): https://github.com/casys-kaist/ozz
2025.11.21
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알파폴드3’뛰어넘는 차세대 바이오 AI 모델‘K-Fold’개발
KAIST 연구진이 구글 딥마인드의 ‘알파폴드3(AlphaFold3)’를 뛰어넘는 차세대 바이오 AI 모델 ‘K-Fold’ 개발에 나섰다. 이번 연구를 통해 KAIST는 빠르고 정확한 신약 개발, 낮은 실패율, 그리고 AI 기반 과학 혁신을 실현하며, ‘AI가 과학을 돕는 시대’를 넘어 ‘AI가 과학을 이끄는 시대’를 여는 주역으로 떠오를 전망이다.
KAIST(총장 이광형)는 과학기술정보통신부가 주관하는‘AI 특화 파운데이션 모델 개발 사업’의 주관기관으로 선정되어, 의과학·바이오 분야 AI 파운데이션 모델 개발에 본격 착수했다고 7일 밝혔다.
KAIST는 이번 사업을 통해 국내 최고 수준의 인공지능(AI) 연구 역량을 바이오 분야에서도 입증하고, 신약 개발 등 첨단 바이오 AI 연구에 활용할 수 있는 차세대 파운데이션 모델 ‘K-Fold’를 개발할 계획이다.
최근 구글 딥마인드의 ‘알파폴드3(AlphaFold3)’나 ‘Boltz2’ 등 최신 모델이 신약 개발·질병 연구·바이오 산업의 핵심 기술인 ‘단백질 구조 예측’의 성과를 이뤘지만, 데이터 통계에 의존한 방식으로 인해 정확도와 예측 속도 면에서 한계가 있었다.
이에 KAIST는 단백질 안에서 일어나는 물리·화학적 상호작용의 원리를 스스로 배우는 새로운 AI 방식을 도입했다. 이 기술은 단백질이 여러 형태로 변하는 모습과 분자 간 결합의 세기까지 정확하게 예측할 수 있다. 또한 예측 속도가 매우 빨라, 실험실이나 산업 현장에서 바로 활용할 수 있는 수준의 AI 신약 개발 도구로 발전할 전망이다.
이번 과제를 위해 KAIST는 ‘팀 KAIST(Team KAIST)’를 구성해 교내 AI 및 바이오 분야 최고의 전문가들을 결집했다.
화학과 김우연 교수가 과제를 총괄하며, 김재철AI대학원 황성주·안성수 교수가 핵심 AI 모델 개발을 담당하고, 생명과학과 오병하·김호민·이규리 교수가 단백질 데이터 수집·정제·검증을 맡는다. 이 연구진은 KAIST AI연구원 및 InnoCORE 연구단(AI-CRED) 소속으로, 학제 간 융합 연구를 통해 시너지를 극대화할 계획이다.
개발된 K-Fold 모델의 상용화는 KAIST 스핀오프 기업 ㈜히츠(HITS, 대표 김우연)가 맡는다. 히츠는 클라우드 기반 웹 플랫폼 ‘하이퍼랩(HyperLab)’을 통해 K-Fold 모델을 설치 없이 웹에서 바로 이용할 수 있는 서비스인 ‘서비스형 소프트웨어(SaaS)’ 형태로 제공한다.
또한 KAIST 졸업생 창업기업인 아토랩(Atolab)은 보안이 중요한 기관을 위해, 하이퍼랩(HyperLab)을 기관 내부 전용 서버(프라이빗 클라우드)나 자체 설치형 시스템(온프레미스, On-premise)으로 구축해 제공할 예정이다.
특히 글로벌 생명과학 기업 머크(Merck Life Science)는 자사의 디지털 실험 도구 플랫폼(디지털 케미스트리 솔루션, Digital Chemistry Solution)에 K-Fold 모델을 적용해, 전 세계 3만 곳 이상의 연구실이 이 기술을 활용할 수 있도록 지원할 예정이다. 이를 통해 K-Fold 모델이 글로벌 시장으로 빠르게 확산될 전망이다.
머크사 관계자는 “전 세계 연구 커뮤니티의 과학자들에게 AI 기반 신약 개발 기술과 솔루션을 제공해 본 과제에 기여하길 기대한다”고 밝혔다.
KAIST는 이번에 개발한 핵심 AI 모델(7B급 메인 모델과 2B급 경량 모델)을 누구나 자유롭게 사용할 수 있도록 ‘아파치 2.0’ 라이선스 형태로 공개할 예정이다. 이를 통해 국내 연구자와 기업들이 AI·바이오 기술을 더 쉽게 활용하고 발전시킬 수 있는 환경을 만들 계획이다.
또한 한국바이오협회 및 한국제약바이오협회는 850여 개 회원사를 대상으로 K-Fold 기반 실무자 교육과 AI 인재 양성 프로그램을 추진한다.
과제책임자인 김우연 교수는 “KAIST는 국내 최고 수준의 AI 연구 역량을 보유하고 있다. 이번 과제는 그 역량을 바이오 분야에서 입증할 기회”라며 “글로벌 최고 수준의 바이오 AI 모델을 통해 기술 주권 확보와 산업 혁신에 기여하겠다”라고 말했다.
정송 KAIST AI연구원장(김재철AI대학원장)은 “KAIST AI연구원은 과학과 AI의 융합을 선도해왔다”며, “이번 바이오 파운데이션 모델 개발은 ‘과학AI(AI for Science)’ 실현을 향한 첫걸음으로, 바이오를 넘어 소재·화학·물리 등 전 과학 분야에서 세계를 선도하는 연구기관으로 도약하겠다”고 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 “이번 사업은 ‘AI가 과학을 이끄는 시대’로의 전환을 보여주는 상징적 계기”라며, “KAIST는 세계 최고 수준의 AI·바이오 융합 연구로 국가 혁신과 인류의 미래를 선도하겠다”고 밝혔다.
2025.11.07
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KAIST-프린스턴대, 기후위기 대응 ‘넷제로 코리아’ 공식 출범
우리 대학 녹색성장지속가능대학원 전해원 교수 연구팀이 미국 프린스턴대학교 앤드링거 환경·에너지 연구센터와 탄소중립 공동연구 추진을 위한 양해각서(MOU)를 체결하고, ‘넷제로 코리아(Net-Zero Korea, 이하 NZK)’ 프로젝트를 공식 출범했다고 27일 밝혔다. 이번 프로젝트는 부산 벡스코에서 열린 기후산업국제박람회(WCE) 현장에서 발표됐으며, 구글의 시드펀딩으로 시작된다.
NZK 프로젝트는 단기적으로 한국의 에너지 및 산업 부문의 탄소중립 전환을 가속화하고, 중장기적으로는 정책 수립과 실행을 위한 한국의 에너지시스템 모델링 역량을 강화하는 것을 목표로 한다. 에너지 시스템 모델링은 청정에너지로과 탄소중립으로의 전환을 연구하는데 핵심적인 역할을 한다.
특히, 이번 연구는 프린스턴대가 2021년 발표해 주목을 받은 ‘넷제로 아메리카(Net-Zero America)’ 프로젝트의 선도적 모델링 방법론을 KAIST의 통합평가 모형 연구와 접목하여 한국 실정에 맞게 적용할 계획이다.
넷제로 코리아 프로젝트는 구글, KAIST, 프린스턴대학교의 재원으로 추진된다. 이번 연구는 지역별 토지 이용 변화부터 일자리 창출에 이르기까지 다양한 요소를 정밀 분석하고, 그에 따른 에너지·산업시스템의 변화를 구체적으로 시각화하는 것이 특징이다. 또한 국제 협력 네트워크를 기반으로 연구를 진행하는 한편, 한국의 특수성을 반영한 모델링을 수행한다. 특히 KAIST는 국제무역 영향을 통합한 최적화 기반 오픈소스 에너지·산업시스템 모델을 개발해 글로벌 학계와 정책 연구에 기여할 예정이다.
따라서 이번 모델링 연구의 핵심은 ‘넷제로 아메리카(Net-Zero America)’에서 주목받았던 정밀한 분석과 현실적 접근 방법을 한국에 적용하는 데 있다. 이를 통해 높은 공간적·시간적·부문별·기술적 해상도로 에너지와 산업시스템의 변화를 구체적으로 시각화하고, 지역별 토지 이용 변화, 자본 투자 규모, 일자리 창출, 대기오염에 따른 건강 영향 등 다양한 요소를 종합적으로 분석함으로써 이해관계자들에게 실질적이고 신뢰성 있는 정보를 제공할 수 있다.
아울러 우리 대학 연구팀은 호주, 브라질, 중국, 인도, 폴란드 등 세계 주요 연구기관과 국가 단위 탈탄소화 모형 연구를 수행해 온 프린스턴대 연구진과 협력하여, 글로벌 연구 네트워크를 활용한 공동연구를 진행할 예정이다.
우리 대학은 한국에 특성화된 글로벌 통합평가모형(IAM) 개발 경험을 바탕으로, 최적화 기반 오픈소스 에너지·산업시스템 모델에 국제무역 영향을 통합하는 새로운 시도를 주도할 예정이다. 무역이 경제 전반에서 중요한 역할을 하는 한국의 특수성을 반영해 기존의 국가 단위 에너지 모델링 한계를 보완하고자 한다.
프린스턴대 측 연구책임자인 웨이 펑(Wei Peng) 교수는 "KAIST의 세계적 수준 통합평가 모델링 전문가들과 협력을 통해 매크로에너지 모형과 통합평가 모형의 장점을 접목한 새로운 연구를 통해 한국처럼 무역이 경제에서 중요한 역할을 하는 많은 국가에 적용할 수 있는 역량을 구축할 수 있을 것”이라고 말했다.
안토니아 가웰(Antonia Gawel) 구글 파트너십 담당 디렉터는 “KAIST와 프린스턴대가 한국에서 진행하는 이번 의미 있는 연구를 지원하게 되어 매우 기쁘게 생각한다”며 “이는 2030년까지 당사 공급망 전반에서 넷제로 배출을 달성하려는 구글의 목표에 큰 도움이 될 것”이라고 밝혔다.
전해원 녹색성장지속가능대학원 교수는 “넷제로 연구를 선도해 온 프린스턴 대학교와의 공동연구를 통해 한국 탄소중립과 지속가능한 에너지의 달성에 과학적인 근거 기반을 제공할 수 있기를 기대한다”고 말했다.
이광형 총장은 “KAIST는 프린스턴대학교와 미국과 한국의 대표 연구기관으로 손잡고 기후위기 대응을 위한 과학 기반 정책 지원 체계를 공동 구축한게 되어 매우 뜻깊게 생각한다. 이번 협력은 한국 사회의 탄소중립 달성뿐만 아니라 글로벌 기후위기 대응에도 중요한 기여가 될 것이다”라고 전했다.
2025.08.28
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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
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두바이에서 기후변화로 인한 담수 위기 알린다
우리 대학 강이연 산업디자인학과 교수가 구글(Google)·나사(NASA)와 협업해 기후변화로 인해 인간이 직면한 담수 위기를 알리는 예술작품을 제작해 온·오프라인에서 동시에 공개했다. '패시지 오브 워터(Passage of Water)'라는 제목의 작품은 담수 자원의 중요성과 기후변화로 인한 담수의 위기를 전 세계에 전달하기 위해 제작됐다. 이 예술작품은 아랍에미리트 두바이 엑스포시티에서 열리는 제28차 유엔기후변화협약 당사국총회(COP28 Dubai)의 블루존에 지난달 30일 공개돼 오는 12일까지 전시된다.
전 세계 정책가들과 기후 전문가들에게 시사점을 주기 위해서 몰입형 예술작품 형태로 만들어졌다. 강 교수는 전시 장소의 특성을 고려해 현재 담수 위기를 극복하는 방안들을 작품 안에서 게임의 형태로 제시했다. 전시관을 방문한 전 세계 기후 전문가와 매체들, 물 전문가들, 정책가들이 이 색다른 협업 프로젝트에 좋은 반응을 보이고 있으며, 작품을 관람하며 담수 위기에 대해 강 교수와 구글, 나사 팀과 다양한 이야기를 나누고 있다.
강 교수팀은 기후변화가 초래할 담수 패턴의 변화상을 예술적으로 상상한 뒤 디지털 기술, 웹, 데이터 시각화, 게임 엔진, 사운드 등 다양한 요소를 복합적으로 사용해 작품을 완성했다. 온라인과 오프라인 두 개의 형태로 만들어진 작품은 복잡한 이야기를 직관적으로 이해하고 몰입감을 느낄 수 있도록 제작됐다.
온라인 작품은 웹아트(Web art) 형태로 지난달 29일 구글 아트 앤 컬처(Google Arts & Culture) 플랫폼에 공개돼 누구나 무료로 관람할 수 있다. 접속자들은 세 부분으로 구성된 전시물을 상호 소통하는 형태로 체험할 수 있으며, 강 교수팀이 시각화한 그레이스 위성의 데이터를 통해 전 세계의 담수 확보율과 손실률을 볼 수 있다. 또한, 스왓 위성이 수집한 유콘강(미국), 나일강(이집트), 인더스강(파키스탄)의 시각적으로 해석된 데이터들도 직접 선택해 확인할 수 있다. 이번 작품은 강교수팀이 지구 담수의 변화상을 분석하기 위해 나사 JPL(Jet Propulsion Laboratory)의 연구자들 및 구글 아트 앤 컬처팀과 1년여간 긴밀하게 협업해 이루어진 결과물이다. 나사의 그레이스(GRACE) 위성이 수집한 20년 분량의 방대한 데이터와 2022년 발사된 스왓(Surface Water and Ocean Topography, SWOT) 위성이 측정한 고해상도의 지구의 담수 데이터를 활용했다.
특히, 나사는 이번 프로젝트를 위해 대중에 공개하지 않은 스왓 위성의 데이터를 강 교수 연구팀에 최초로 제공해 기후변화가 지구의 물 순환에 미치는 영향을 과학적 근거에 기반해 시각화하는 일을 도왔다. 강 교수는 "구글과 나사가 협력한 특별한 파트너십을 통해 방대한 데이터와 고난도의 과학적 개념을 접근 가능한 예술적 경험으로 전환하기 위해 노력했다"라고 말했다. 이어, "기후위기는 그야말로 혁신 기술, 과학, 정책, 예술이 한데 어우러져야만 극복할 수 있는 난제로, 이번 프로젝트처럼 과거와 현재를 돌아보고 미래를 상상하는 예술은 폭넓은 논의를 촉발하는 힘이 될 것"이라고 밝혔다.
2023.12.04
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구글딥마인드와 공동연구를 통해 인공지능으로 시각을 상상하다
‘노란 포도'나 `보라색 바나나'와 같이 본 적 없는 시각 개념을 이해하고 상상하는 인공지능 능력 구현이 가능해졌다.
우리 대학 전산학부 안성진 교수 연구팀이 구글 딥마인드 및 미국 럿거스 대학교와의 국제 공동 연구를 통해 시각적 지식을 체계적으로 조합해 새로운 개념을 이해하는 인공지능 새로운 모델과 프로그램을 수행하는 벤치마크를 개발했다고 30일 밝혔다.
인간은 `보라색 포도'와 `노란 바나나' 같은 개념을 학습하고, 이를 분리한 뒤 재조합해 `노란 포도'나 `보라색 바나나'와 같이 본 적 없는 개념을 상상하는 능력이 있다. 이런 능력은 체계적 일반화 혹은 조합적 일반화라고 불리며, 범용 인공지능을 구현하는 데 있어 핵심적인 요소로 여겨진다.
체계적 일반화 문제는 1988년 미국의 저명한 인지과학자 제리 포더(Jerry Fodor)와 제논 필리쉰(Zenon Pylyshyn)이 인공신경망이 이 문제를 해결할 수 없다고 주장한 이후, 35년 동안 인공지능 딥러닝 분야에서 큰 도전 과제로 남아 있다. 이 문제는 언어뿐만 아니라 시각 정보에서도 발생하지만, 지금까지는 주로 언어의 체계적 일반화에만 초점이 맞춰져 있었고, 시각 정보에 관한 연구는 상대적으로 부족했다.
안성진 교수가 이끄는 국제 공동 연구팀은 이러한 공백을 메우고자 시각 정보에 대한 체계적 일반화를 연구할 수 있는 벤치마크를 개발했다. 시각 정보는 언어와는 달리 명확한 `단어'나 `토큰'의 구조가 없어, 이 구조를 학습하고 체계적 일반화를 달성하는 것이 큰 도전이다.
연구를 주도한 안성진 교수는 “시각 정보의 체계적 일반화가 범용 인공지능을 달성하기 위해 필수적인 능력이며 이 연구를 통해 인공지능의 추론능력과 상상능력 관련 분야의 발전을 가속할 것으로 기대한다”고 말했다.
또한, 딥마인드의 책임 연구원으로 연구에 참여한 연구원이자 현재 스위스 로잔연방공과대학교(EPFL)의 찰라 걸셔(Caglar Gulcehre) 교수는 “체계적 일반화가 가능해지면 현재보다 훨씬 적은 데이터로 더 높은 성능을 낼 수 있게 될 것이다”라고 전했다.
이번 연구는 12월 10일부터 16일까지 미국 뉴올리언스에서 열리는 제37회 신경정보처리학회(NeurIPS)에서 발표될 예정이다.
관련논문: “Imagine the Unseen World: A Benchmark for Systematic Generalization in Visual World Models”, Yeongbin Kim, Gautam Singh, Junyeong Park, Caglar Gulcehre, Sungjin Ahn, NeurIPS 23
2023.11.30
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탁지훈 박사과정, 2023 구글 PhD 펠로우 선정
우리 대학 김재철AI대학원 박사과정 탁지훈 학생(지도교수 신진우)이 ‘2023 구글 PhD 펠로우’에 선정됐다.
구글 PhD 펠로우십은 컴퓨터 과학과 관련된 유망 연구 분야에서 우수한 성과를 낸 대학원생을 지원하는 장학 프로그램으로 올해는 전 세계에서 67명이 선발됐다. 선정된 펠로우에게는 1만 달러의 장학금과 구글 각 분야 전문가 멘토와의 일대일 연구 토의, 피드백 등의 혜택이 주어진다.
탁지훈 학생은 기계학습(Machine Learning) 분야에서 메타학습(Meta-learning)과 뉴럴필드(Neural Field) 분야의 탁월한 연구 성과를 인정받아 선정되었다. 기계학습 분야에서는 총 19명의 학생이 선발되었으며 아시아 대학에서는 탁지훈 학생이 유일하다.
탁지훈 학생은 특히 기존 뉴럴필드 학습의 한계점들을 새로운 메타학습 방법론을 제안하여 효과적으로 극복한 것으로 평가받는다. 구체적으로는 뉴럴필드 학습에서의 세 가지 비효율적 요소인 학습 시간, 학습 메모리 그리고 저장 공간을 효율적인 메타학습을 제안하여 효율화 하였으며, 이를 활용한 데이터 형태에 구애받지 않은 데이터 압축 기술 역시 제안하였다. 이러한 다양한 연구들은 NeurIPS, ICML, ICLR 등 기계학습 및 딥러닝 분야의 최고 학회에 다수 선정되었다. 또한 그는 구글 딥마인드 연구진들과 협력하여 메타학습과 뉴럴필드 연구를 수행한 바 있다.
시상식은 8월 29일부터 8월 30일 양일간 가상으로 열린 구글 PhD 펠로우십 서밋(Google PhD Fellowship Summit)에서 진행됐으며, 수상자 리스트는 구글 홈페이지에 게시되어있다.
구글은 KAIST 교수진과 학생을 대상으로 연구비 지원(Research Grant), 신진 연구자 지원(Research Scholar), 구글 클라우드 플랫폼 크레딧(GCP Credits), 익스플로어CSR(exploreCSR), PhD 펠로우십(PhD Fellowship), 학생 학회 후원(Student Travel Grants) 등 다양한 산학협력 프로그램으로 지원을 제공했다.
(홈페이지 주소 : https://research.google/outreach/phd-fellowship/recipients)
2023.10.31
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유민수, 김범준 교수, 구글 리서치 학술상(Google Research Scholar Award) 수상
우리 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 Differentially Private Machine Learning)'이라는 연구 주제로 수상을 하게 되었다. 최근 들어 챗GPT(ChatGPT)로 각광받고 있는 초거대형 언어 모델(LLM, Large Language Model) 기반의 생성형 AI(Generative AI) 기술은 AI 서비스 품질 향상을 위해 대량의 사용자 데이터를 수집 및 활용하여 AI 모델의 정확도를 개선하고 있다. 하지만 사용자의 민감한 개인정보가 데이터센터로 전송 및 저장되는 와중에 유출되거나, 이를 기반으로 학습된 모델이 추론 과정에서 서비스될 때 학습에 사용된 개인정보가 유출되는 등 사용자 개인정보보호가 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 이번 수상의 기반이 된 '프라이버시가 보호되는 기계학습을 위한 컴퓨터 시스템 연구'는 대량의 데이터 사용이 필수적인 AI 모델 학습 과정에서, 개인정보나 민감한 사용자 데이터가 AI 모델의 학습이나 추론 과정에서 유출되지 않는 솔루션 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
김범준 교수는 ‘동작 계획 및 작업 계획을 접목시킨 초거대 언어모델(Integrating large language models with geometric task and motion planning)' 이라는 주제로 기계학습 및 데이터마이닝 분야에서 수상했다. 현존하는 로봇들이 동작 계획이나 작업계획 중 한 가지만 달성할 수 있는 반면 작업 및 동작 계획 문제는 이 두 가지를 동시다발적으로 푸는 문제인데, 현재 이 분야 알고리즘들을 사용하기 위해서는 수많은 수작업이 들어간다. 최근 이런 수작업들을 초거대형 언어 모델로 대체할 수 있다는 가능성을 보여주는 연구 결과들이 나오기 시작했는데, 아직까지 이 방식들은 견실성(soundness)이나 정확성(correctness)를 보여주진 못하고 있다. 현 주제에서는 이런 연구 결과들과 기존에 쓰이던 작업 및 동작 계획법들을 효과적으로 결합하여 정확성(correctness)도 보장하고 수작업도 불필요한 알고리즘을 개발하는 것이 목표다.ﾠ
한편, 유민수 교수는 텍사스대학교 오스틴캠퍼스(University of Texas at Austin)에서 박사 학위를 받고 미국 엔비디아(NVIDIA) 본사 연구소 (2014-2017) 및 메타 인공지능 (Meta AI) 연구소 (2022-2023)에서 AI 컴퓨팅 가속을 위한 AI 반도체 및 AI 소프트웨어 시스템 연구를 주도해왔다. 지난 2018년부터는 우리 대학 전기및전자공학부에 교수로 재직 중이다. 김범준 교수는 메사추세츠공과대학(MIT)에서 2020년 박사 학위를 받고 같은 해부터 우리 대학 김재철AI대학원 교수로 재직중이다.
해당 수상에 관한 자세한 소식은 아래 웹사이트에서 확인할 수 있다.
https://research.google/outreach/research-scholar-program/recipients/?category=2023
2023.06.09
조회수 10842
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전산학부 이하연, 전기및전자공학부 최유정, 2022 구글 PhD 펠로우 선정
우리 대학 전기및전자공학부 박사과정 최유정 학생(지도교수 유민수)과 전산학부 박사과정 이하연 학생(지도교수 황성주)이 ‘2022 구글 PhD 펠로우’에 선정됐다.
구글 PhD 펠로우십은 컴퓨터과학과 관련된 유망 연구 분야에서 우수한 성과를 낸 대학원생을 지원하는 장학 프로그램으로 올해는 전 세계에서 61명이 선발됐다. 선정된 펠로우에게는 1만 달러의 장학금과 구글 각 분야 전문가 멘토와의 일대일 연구 토의, 피드백 등의 혜택이 주어진다.
최유정 학생은 시스템 및 네트워크(Systems and Networking) 분야에서 펠로우로 선정됐다. 최유정 학생은 머신러닝을 위한 컴퓨터 구조 및 시스템 설계 분야의 탁월한 연구 성과를 인정받아 선정됐다. 이하연 학생은 기계학습(Machine Learning) 분야에서 신경망 구조 탐색(Neural Architecture Search)과 메타학습(Meta-learning) 분야의 탁월한 연구성과들을 인정받아 선정되었다.
최유정 학생은 머신러닝의 추론을 위한 컴퓨터 구조 및 시스템 설계에 대한 탁월한 연구 성과를 인정받았다. 특히 다수의 머신러닝 모델을 동시에 처리하여 연산 효율을 높이는 가속기 설계를 최초로 제안하여 주목을 받았다. 또한, 머신러닝 서버 및 시스템에 최적화된 스케줄링과 자원 관리 방법을 제안하여 효율적인 머신러닝 서비스 제공을 가능하게 하였다. 이러한 다양한 연구들은 HPCA, ASPLOS, DAC 등의 유수 컴퓨터 구조 분야 국제학술대회에 발표되었으며, 그의 연구는 매년 컴퓨터 구조 분야의 우수한 연구 성과를 선정하는 IEEE Micro Top Picks 2020에도 선정된 바가 있다.
이하연 학생은 메타 학습을 이용한 신경망 탐색 모델을 설계하여, 메타 학습과 신경망 탐색이라는 기계 학습의 주요 두 분야에서 탁월한 연구성과를 인정받았다. 신경망 탐색이라는 대규모 작업에 메타 학습을 적용하여 메타 학습의 확장성을 보였으며, 메타지식을 이용하여 빠른 신경망 탐색을 가능하게 했다. 이러한 다양한 연구성과들은 NeurIPS, ICLR 등 기계학습 및 딥러닝 분야의 최고 학회에 다수 선정되었다. 특히 5편 중 3편이 상위 5% 이내의 성적을 의미하는 스포트라이트 (spotlight), 1편이 상위 2% 이내의 성적을 의미하는 구두 (oral) 발표에 초청되었다. 또한 연구 인턴십을 통해 메타 (Meta) 연구진과 협력하여 효율적이며 고성능인 신경망 모델 탐색 연구를 수행하고 있다.
시상식은 COVID-19 상황으로 인해, 7월 27일부터 7월 28일 양일간 가상으로 열린 구글 PhD 펠로우십 서밋(Google PhD Fellowship Summit)에서 진행됐으며, 수상자 리스트는 구글 홈페이지에 게시돼 있다.
(홈페이지 주소 : https://research.google/outreach/phd-fellowship/recipients)
2022.09.08
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김수예, 우상현, 이해범 박사과정, '2021 구글 PhD 펠로우' 선정
우리 대학 전기및전자공학부 박사과정 김수예 학생(지도교수 김문철)과 우상현 학생(지도교수 권인소), 그리고, 김재철 AI대학원 박사과정 이해범 학생(지도교수 황성주)이 ‘2021 구글 PhD 펠로우’에 선정됐다.
구글 PhD 펠로우십은 컴퓨터과학과 관련된 유망 연구 분야에서 우수한 성과를 낸 대학원생을 지원하는 장학 프로그램으로 올해는 전 세계에서 75명이 선발됐다. 선정된 펠로우에게는 1만 달러의 장학금과 구글 각 분야 전문가 멘토와의 일대일 연구 토의, 피드백 등의 혜택이 주어진다.
김수예, 우상현 학생은 “기계 지각, 음성기술 및 컴퓨터 비전(Machine Perception, Speech Technology and Computer Vision)” 분야에서 펠로우로 선정됐다. 김수예 학생은 딥러닝 기반 이미지 및 영상 화질 개선, 우상현 학생은 컴퓨터비전 분야의 탁월한 연구 성과를 인정받아 선정됐다. 이해범 학생은 머신러닝(Machine Learning) 분야에서 메타학습 분야의 탁월한 연구 성과들을 인정받아 선정됐다.
김수예 학생은 딥러닝 기반 이미지 및 영상 화질 개선에 대한 탁월한 연구 성과를 인정받았다. 특히 초해상화와 HDR 영상 복원, 그리고, 초해상화와 프레임 보간을 동시에 처리하는 딥러닝 기반 방법을 각각 최초로 제안하는 등, 관련 연구 성과를 CVPR, ICCV, AAAI 등의 유수 컴퓨터 비전 및 인공지능(AI) 분야 국제학술대회에 발표했다. 또한 연구 인턴십을 통해 구글 리서치 및 어도비 리서치의 연구진과 협력하며 다양한 고품질 영상 변환 연구를 수행하고 있다.
우상현 학생은 시각적 인식 및 추론 분야의 탁월한 연구 성과를 인정받았다. 그가 제안한 인간의 주의 집중 매커니즘(Attention Mechanism)에 기반한 효과적인 딥러닝 모델 디자인, 자기 지도 및 시뮬레이터를 활용한 효율적인 학습 방법론들이 주목을 받았다. 모델과 학습 방법론에 대한 다양한 연구 성과들은 CVPR, ECCV, NeurIPS 등 유수의 컴퓨터비전 및 인공지능 분야 최고 국제학술대회에서 발표됐다. 특히, 2018년도 ECCV에서 발표되었던 논문 Convolutional Block Attention Module (CBAM)은 여러 컴퓨터비전 응용들에 활용되면서 현재 구글 스칼라기준 피 인용수 2700회를 넘었다. 그는 2020년 마이크로소프트 펠로우십 (Microsoft Reserach Asia PhD Fellowship)에도 선발된 바 있다.
이해범 학생은 메타학습 분야의 탁월한 연구 성과, 특히 기존의 메타학습 프레임워크의 여러 가지 한계점들을 다양한 측면에서 효과적으로 극복한 것으로 평가받는다. 구체적으로는 기존의 인위적인 태스크 분포에서 벗어나 불균형이 심한 현실적인 태스크 분포를 다뤘고, 메타지식의 실용성을 높였으며, 대규모의 태스크 상황에서도 메타학습이 가능하도록 했다. 이러한 다양한 연구들은 NeurIPS, ICML, ICLR 등 기계학습 및 딥러닝 분야의 최고 학회에 다수 선정됐으며, 특히 ICLR 2020에 구두발표 및 NeurIPS 2020에 스포트라이트 발표로 선정됐다.
시상식은 COVID-19 상황으로 인해, 8월 31일부터 9월 1일 양일간 가상으로 열린 구글 PhD 펠로우십 서밋(Google PhD Fellowship Summit)에서 진행됐으며, 수상자 리스트는 구글 홈페이지에 게시돼 있다.
(홈페이지 주소 : https://research.google/outreach/phd-fellowship/recipients)
2021.10.18
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박성준 박사과정, 2019 구글 PhD 펠로우 선정
〈 박성준 박사과정 〉
우리 대학 전산학부 박성준 박사과정(지도교수 오혜연)이 2019년 구글 PhD 자연어처리(Natural Language Processing) 부문 펠로우에 선정됐다.
2009년부터 시작된 구글 PhD 펠로우십 프로그램은 매년 컴퓨터 과학과 관련된 유망한 분야에서 연구 업적이 훌륭하고 미래가 유망한 대학원생을 발굴하고 지원하는 프로그램이다.
선정된 학생들에게는 장학금과 펠로우십 서밋 참여, 인턴십 기회, 구글 각 분야의 전문가 멘토의 연구 토의 및 피드백 등을 제공한다.
올해는 북미, 유럽, 아시아, 아프리카의 대학에서 50여 명의 박사과정 학생들이 선발됐으며, 아시아에서는 한국 학생 3명을 포함해 10명의 학생이 선발됐다.
박성준 박사과정은 기계학습 기반 자연어처리 기법을 활용한 전산심리치료(Computational Psychotherapy) 관련 연구 성과를 인정받아 구글 PhD 펠로우에 선정됐다.
또한, 기계학습 기반 자연어처리에서 널리 사용되는 어휘의 분산표상 학습 기법을 한국어에 적용하는 방법을 제안했고, 학습된 분산표상을 해석하는 방법을 2017, 2018년에 각각 자연어처리 분야 최고 수준의 국제학술대회 ACL(Annual Conference of the Association for Computational Linguistics), EMNLP(Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)에 발표했다.
박 박사과정은 이를 확장해 심리상담 대화록에서 내담자의 언어 반응을 내담자 요인에 따라 분류하는 기준 및 기계학습 모델을 제안해 자연어처리 분야 최고 수준의 국제학술대회 NAACL(Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics)에서 발표했다.
최근에는 인공신경망 기반 대화 생성 모델 개발, 텍스트에서 복합적인 감정 추출 및 예측, 전산 심리치료 애플리케이션 개발 연구 또한 현재 활발하게 진행하고 있다.
2019.09.16
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