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공과대학 올해의 동문상, 김한곤 한국수력원자력(주) 중앙연구원장 선정
우리 대학 공과대학이 '올해의 자랑스러운 공과대학 동문'으로 김한곤 한국수력원자력㈜ 중앙연구원장을 선정했다.김한곤 한국수력원자력㈜ 중앙연구원장은 원자력및양자공학과(석사 90, 박사 93)를 졸업했다. 1997년 한국수력원자력㈜ 중앙연구원에서 재직하면서 한국형 신형원자로인 APR1400의 핵심 기술인 핵증기공급계통(Nuclear Steam Supply System) 및 안전 계통 개발 책임을 맡았다. 김 원장은 원자로용기 직접 주입 방식의 안전계통 및 피동 유량조절 기술 등 고유한 기술을 개발했으며, 국내 최초로 표준설계인가를 획득해 신형원자로의 국내 건설 및 수출에 발판을 마련했다.
이후, 순수 국내 기술로 개발된 3세대+ 원전인 APR+의 주요 핵심기술 개발 총괄 책임자를 역임했다. 세계 최초로 피동보조급수계통(Passive Aux. Feedwater System)을 신형원전에 적용하고, 국내 허가를 받아 미국에 이어 세계 두 번째로 피동계통을 상용화하는 데 기여했다.
특히, APR1400의 경우 김 원장의 총괄 책임 아래 세계 시장 진출을 위한 미국 US-NRC의 설계인증 및 유럽의 EUR 인증을 모두 획득했다. 이 두 대륙의 인증을 획득한 신형원자로는 미국의 AP1000, ESBWR에 이어 세계에서 세 번째다. 미국의 2개 노형이 자국에서 인증받은 점을 감안한다면, 미국 이외 국가 중 유일하게 미국과 유럽의 인증을 모두 획득한 원전이다.
또한, 김 원장은 2005년부터 정부 주도로 추진된 원전기술자립계획(Nu-Tech2012)의 핵심 기획위원으로 참여해 우리나라의 원전 기술 자립을 위한 장기 계획을 수립했다. 3대 미자립 기술 중 가장 어렵다고 평가받는 원전설계핵심코드개발사업의 총괄 책임자를 역임하며 미국 정부가 사용을 제한하는 12종 설계 코드의 국산화를 성공시켰다. 이를 통해 우리나라는 미국, 러시아, 프랑스에 이어 세계 4번째로 독자적인 설계 코드를 보유하게 되었다.
이동만 공과대학장은 "김 원장은 한국형 신형원자로 개발 및 수출, 미국과 유럽의 인증 등을 주도적으로 추진해 우리나라 원전 기술을 세계 최고의 반열에 올려놓는 데 절대적인 기여를 했다"라고 전했다. 이어, "해외 수출에 문제가 없는 원천기술을 확보하기 위해 기술자립 계획 및 기술 개발을 진두지휘해 1984년에 미국의 원전 기술을 도입한 지 약 30여 년 만에 진정한 의미의 원자력 기술자립을 달성하는 등 학교 명예를 높였다"라고 선정 배경을 밝혔다.
2014년에 제정돼 올해로 6회 째를 맞은 공과대학 '올해의 동문상'은 산업 기술 발전에 공헌하거나, 학문적으로 뛰어난 업적을 달성해 학교의 명예를 높인 동문에게 수여하는 상이다.2014년 제1회 동문상은 유태경 ㈜루멘스 대표에게 수여됐다. 2015년 제2회 수상자로는 넥슨 창업자인 故 김정주 ㈜NXC 대표, 2017년 제3회에는 이우종 전 LG전자 VC사업본부 사장이 수상했다. 2019년 제4회에는 임병연 롯데케미칼㈜ 대표이사, 2021년 제5회에는 김형준 한국항공우주산업㈜ 부사장이 선정됐다. 1일 오후 4시 30분 학술문화관(E9) 양승택 오디토리움에서에서 열린 시상식에는 이동만 공과대학장, 김상욱 공과대학 부학장, 윤종일 원자력및양자공학과 학과장 등이 참석했다. 시상식 후에는 ‘원전 기술자립의 여정’이란 주제로 김 원장의 수상 기념 강연이 진행됐다.
2022.12.02
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기계공학과 권동수 명예교수, 2022년 보건의료 기술진흥유공자 대통령 표창
우리 대학 기계공학과 명예교수이자, 교원창업기업 ㈜로엔서지컬 대표이사인 권동수 교수가 ‘2022년 보건산업 성과교류회’에서 보건의료 기술진흥 유공 대통령 표창을 받았다.
국내 최초로 의료용 로봇 연구를 시작하고 자동화시스템 로봇 수술기(신장결석 제거용 유연내시경 수술 로봇) 상용화를 통해 K-Medical 의료기기 원천기술 확보와 세계적 수준의 국가 보건의료기술 향상에 기여한 공로를 인정받은 것이다.
보건복지부와 한국보건산업진흥원은 지난 11월 30일, 서울 양재 엘타워에서 ‘2022년 보건산업 성과교류회’를 개최했다.
올해로 8회째를 맞이한 보건산업 성과교류회에서는 제약·바이오, 의료기기, 화장품 등 바이오헬스 산업을 대표하는 기업, 병원, 연구소 등 바이오헬스 분야 관계자 700여 명이 참여한 가운데, 2022년 한 해 동안 기술진흥과 산업진흥 발전에 기여가 큰 개인과 단체에 대한 유공자 포상이 진행되었으며, 유공자 포상은 5개 분야에서 97점의 포상이 수여되었다.
권동수 명예교수는 27년간의 KAIST 텔레로보틱스 & 제어 연구실 로봇연구결과를 바탕으로 교원창업기업 ㈜로엔서지컬을 설립하고, 유연수술로봇 ‘케이-플렉스(K-FLEX)’ 개발의 우수성을 인정받아 로봇 분야의 위상을 높인 공로로 지난 2018년에도 제13회 대한민국 로봇대상 대통령 표창을 받은 바 있다.
이에 그치지 않고 자동화시스템 로봇수술기(신장결석 제거용 유연내시경 수술로봇)가 식약처 제17호 혁신의료기기에 지정(2021.12.02.)되고 식약처 제조허가 (2022. 10. 25. 제허 22-702호)를 획득하는 등 계속해서 K-Medical 수술로봇분야의 퍼스트 무버로서 활약에 박차를 가하고 있다.
2022.12.02
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KAIST 여성과학기술인 채용 · 재직목표제 우수기관 선정
우리 대학이 여성과학기술인 채용·재직목표제 우수기관에 선정돼 지난 23일 열린 '2022 여성과학기술인 연차대회'에서 과학기술 정보통신부 장관상을 받았다.
우리 대학은 여성교원 확대를 기관 경영지표의 주요 전략 과제로 지정하는 등 여성과학기술인을 육성하기 위한 기관 차원의 노력이 우수한 것으로 평가받았다. 세부적으로, 우수 여성 교원을 확보하기 위한 기관장의 의지를 기관 성과 계획서에 목표로 반영하고 구성원들이 일과 생활의 균형을 추구할 수 있도록 여성 교원의 출산·육아휴직 후 연구 연속성 보장을 위한 연구비 지원, 재학생 임신·출산 지원금 제공 등 다양한 지원 제도를 마련했다. 그뿐만 아니라, 여성 인력의 사회 기여 의지를 제고하기 위해 기부사례 홍보 등으로 전체 여성과학기술인력의 사기를 진작시킨 공로를 인정받았다. 이번 포상은 과학기술정보통신부와 한국여성과학기술인육성재단이 여성과학기술인 지위 향상에 힘쓴 기관과 유공자를 격려하기 위해 수여됐으며, 오태석 과기부 차관이 시상하고 이태식 교무처장이 우리 대학을 대표해 수상했다.
2022.11.25
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세계 최고 수준의 딥러닝 의사결정 설명기술 개발
우리 대학 김재철AI대학원 최재식 교수(㈜인이지 대표이사) 연구팀이 인공지능 딥러닝의 의사결정에 큰 영향을 미치는 입력 변수의 기여도를 계산하는 세계 최고 수준의 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.
최근 딥러닝 모델은 문서 자동 번역이나 자율 주행 등 실생활에 널리 보급되고 활용되는 추세 및 발전에도 불구하고 비선형적이고 복잡한 모델의 구조와 고차원의 입력 데이터로 인해 정확한 모델 예측의 근거를 제시하기 어렵다. 이처럼 부족한 설명성은 딥러닝이 국방, 의료, 금융과 같이 의사결정에 대한 근거가 필요한 중요한 작업에 대한 적용을 어렵게 한다. 따라서 적용 분야의 확장을 위해 딥러닝의 부족한 설명성은 반드시 해결해야 할 문제다.
최교수 연구팀은 딥러닝 모델이 국소적인 입력 공간에서 보이는 입력 데이터와 예측 사이의 관계를 기반으로, 입력 데이터의 특징 중 모델 예측의 기여도가 높은 특징만을 점진적으로 추출해나가는 알고리즘과 그 과정에서의 입력과 예측 사이의 관계를 종합하는 방법을 고안해 모델의 예측 과정에 기여하는 입력 특징의 정확한 기여도를 계산했다. 해당 기술은 모델 구조에 대한 의존성이 없어 다양한 기존 학습 모델에서도 적용이 가능하며, 딥러닝 예측 모델의 판단 근거를 제공함으로써 신뢰도를 높여 딥러닝 모델의 활용성에도 크게 기여할 것으로 기대된다.
㈜인이지의 전기영 연구원, 우리 대학 김재철AI대학원의 정해동 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 오는 12월 1일, 국제 학술대회 `신경정보처리학회(Neural Information Processing Systems, NeurIPS) 2022'에서 발표될 예정이다.
모델의 예측에 대한 입력 특징의 기여도를 계산하는 문제는 해석이 불가능한 딥러닝 모델의 작동 방식을 설명하는 직관적인 방법 중 하나다. 특히, 이미지 데이터를 다루는 문제에서는 모델의 예측 과정에 많이 기여한 부분을 강조하는 방식으로 시각화해 설명을 제공한다.
딥러닝 예측 모델의 입력 기여도를 정확하게 계산하기 위해서 모델의 경사도를 이용하거나, 입력 섭동(행동을 다스림)을 이용하는 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 경사도를 이용한 방식의 경우 결과물에 잡음이 많아 신뢰성을 확보하기 어렵고, 입력 섭동을 이용하는 경우 모든 경우의 섭동을 시도해야 하지만 너무 많은 연산을 요구하기 때문에, 근사치를 추정한 결과만을 얻을 수 있다.
연구팀은 이러한 문제 해결을 위해 입력 데이터의 특징 중에서 모델의 예측과 연관성이 적은 특징을 점진적으로 제거해나가는 증류 알고리즘을 개발했다. 증류 알고리즘은 딥러닝 모델이 국소적으로 보이는 입력 데이터와 예측 사이의 관계에 기반해 상대적으로 예측에 기여도가 적은 특징을 선별 및 제거하며, 이러한 과정의 반복을 통해 증류된 입력 데이터에는 기여도가 높은 특징만 남게 된다. 또한, 해당 과정을 통해 얻게 되는 변형된 데이터에 대한 국소적 입력 기여도를 종합해 신뢰도 높은 최종 입력 기여도를 산출한다.
연구팀의 이러한 입력 기여도 측정 기술은 산업공정 최적화 프로젝트에 적용해 딥러닝 모델이 예측 결과를 도출하기 위해서 어떤 입력 특징에 주목하는지 찾을 수 있었다. 또한 딥러닝 모델의 구조에 상관없이 적용할 수 있는 이 기술을 바탕으로 복잡한 공정 내부의 다양한 예측변수 간 상관관계를 정확하게 분석하고 예측함으로써 공정 최적화(에너지 절감, 품질향상, 생산량 증가)의 효과를 도출할 수 있었다.
연구팀은 잘 알려진 이미지 분류 모델인 VGG-16, ResNet-18, Inception-v3 모델에서 개발 기술이 입력 기여도를 계산하는 데에 효과가 있음을 확인했다. 해당 기술은 구글(Google)이 보유하고 텐서플로우 설명가능 인공지능(TensorFlow Explainable AI) 툴 키트에 적용된 것으로 알려진 입력 기여도 측정 기술(Guided Integrated Gradient) 대비 LeRF/MoRF 점수가 각각 최대 0.436/0.020 개선됨을 보였다. 특히, 입력 기여도의 시각화를 비교했을 때, 기존 방식 대비 잡음이 적고, 주요 객체와 잘 정렬됐으며, 선명한 결과를 보였다. 연구팀은 여러 가지 모델 구조에 대해 신뢰도 높은 입력 기여도 계산 성능을 보임으로써, 개발 기술의 유효성과 확장성을 보였다.
연구팀이 개발한 딥러닝 모델의 입력 기여도 측정 기술은 이미지 외에도 다양한 예측 모델에 적용돼 모델의 예측에 대한 신뢰성을 높일 것으로 기대된다.
전기영 연구원은 "딥러닝 모델의 국소 지역에서 계산된 입력 기여도를 기반으로 상대적인 중요도가 낮은 입력을 점진적으로 제거하며, 이러한 과정에서 축적된 입력 기여도를 종합해 더욱 정확한 설명을 제공할 수 있음을 보였다ˮ라며 "딥러닝 모델에 대해 신뢰도 높은 설명을 제공하기 위해서는 입력 데이터를 적절히 변형한 상황에서도 모델 예측과 관련도가 높은 입력 특성에 주목해야 한다ˮ라고 말했다.
이번 연구는 2022년도 과학기술정보통신부의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받은 사람 중심 AI강국 실현을 위한 차세대 인공지능 핵심원천기술개발 사용자 맞춤형 플로그앤플레이 방식의 설명가능성 제공, 한국과학기술원 인공지능 대학원 프로그램, 인공지능 공정성 AIDEP 및 국방과학연구소의 지원을 받은 설명 가능 인공지능 프로젝트 및 인이지의 지원으로 수행됐다.
2022.11.23
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김소영 · 박정영 교수, 한국과학기술한림원 신임 회원 선출
우리 대학 김소영(과학기술정책대학원) · 박정영(화학과) 교수가 한국과학기술한림원의 2023년도 정회원으로 선출됐다. 20일 과기한림원은 5개 분야 28명을 2023년도 정회원으로 선출했다고 밝혔다. 과기한림원의 정회원은 과학기술 분야에서 20년 이상 활동하며 선도적인 연구 성과로 해당 분야의 발전에 현저히 공헌한 과학기술인을 대상으로 한다. 책임저자(corresponding author, 교신저자)로서 발표한 대표 논문 10편의 수월성 및 독창성, 학문적 영향력과 기여도 등의 중점 평가를 포함해 3단계에 걸친 엄정한 심사를 통해 선정한다.
김소영 과학기술정책대학원 교수는 정책학부에 선출되었으며, 신임 정회원 28명 중 유일한 여성이다.
김 교수는 국제정치경제학 전공으로 국제 학술지인 International Organization에 단독 저자 논문을 게재했다. 이후, 연구개발정책·신기술거버넌스 등으로 연구 분야를 확장해 Global Environmental Politics, Science and Public Policy 등의 학술지를 비롯해 올 6월 Nature에 국내 과학정책 연구자 중 최초로 한국의 기초과학에 대한 서신을 게재했다.
그뿐만 아니라, 기획재정부 재정정책자문위원·산업통상자원부 사용후핵연료정책재검토 위원장 등으로 활동했으며, 과기정통부 R&D 관련 10여 개 위원회에서 정부 R&D 정책 고도화에 직간접적으로 기여했다.
이학부에 선출된 박정영 교수는 박정영 화학과 교수는 현재 IBS 나노물질 화학반응 연구단 부연구단장을 겸하고 있다. 표면화학 및 나노촉매 분야 분야의 거장으로 관련 분야 총 290편 이상의 논문과 저서를 게재했다. 다양한 표면화학적 분석을 바탕으로 준결정, 반도체, 그래핀, 산화물 등의 다양한 모델시스템에서의 우수한 연구 성과를 배출해 국제적인 학술지 Science에 주저자로 논문을 4회(2005년, 2006년, 2011년, 2018년) 게재됐다.
특히, ▴핫전자를 촉매와 에너지 전환에 이용하는 촉매 나노다이오드 세계 최초로 개발 ▴이종금속 위의 핫전자 세계 최초 측정 ▴액상 화학반응 중 핫전자 최초 측정 ▴핫전자 플라즈모닉 태양전지 최초 개발 등의 탁월한 연구 업적을 통해 핫전자화학 및 촉매전자학이라는 독창적인 분야를 창출했다. 김소영 교수와 박정영 교수의 입회식은 내년 1월 13일에 개최될 예정이며, 한국과학기술한림원은 온라인 생중계를 통해 신임회원들의 연구 업적을 소개할 계획이라고 밝혔다.
2022.11.21
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중소기업R&D공유센터, ＇중소기업 기술혁신을 위한 산학협력 전략과 사례 공유 워크숍＇ 개최
과학기술정보통신부 지원으로 KAIST, GIST, DGIST, UNIST 등 4대 과학기술원(이하 과기원)이 공동 협력하는 중소기업 R&D 공유센터가 오는 18일(금) 오후 1시 30분부터 서울 반얀트리 클럽 앤 스파 서울 페스타홀에서 '중소기업 기술혁신을 위한 산학협력 전략과 사례' 워크숍을 개최한다고 밝혔다.
중소기업 R&D 공유센터는 4대 과기원이 기술혁신형 중소・중견기업의 전략기술 발굴, 공동 기술개발, 기술이전, 자문, 시험 장비 지원, 교육훈련을 해오고 있다.
이번 워크숍에서는 첨단소재부품, 공정장비, 바이오 및 헬스케어, ICT/SW, 기계 항공, 제조 자동화 및 지능화 분과 등 6개 기술 분과의 교수 25명의 연구실과 59개의 중소기업, 11개의 연구 기관 및 병원 등 총 70개의 기업 및 기관이 팀을 이루어 2년간 추진해온 성과와 사례를 공유한다.
그리고 주영섭 前 중기청 청장의 발제를 중심으로 '중소기업 기술혁신을 위한 산학협력의 이슈와 방향'에 대한 토론도 진행한다. 토론에는 중소기업기술정보진흥원의 곽후근 정책연구실 실장과 각 과기원의 교수진과 참여 기업들이 중소기업 간의 이해관계와 목적의 차이에서 비롯한 간극을 메우기 위해 고민하고, 현실적인 문제 상황에서 출발하여 산학협력을 통한 신성장 동력 창출에 기여할 수 있는 방안을 모색한다.
이태억 중소기업R&D공유센터장(KAIST 산업 및 시스템공학과 교수)은 "이번 워크숍이 단순한 센터의 성과 및 성공사례 공유가 아닌, 중소기업들의 기술혁신 과정에서 '무엇이 문제인지(WHAT)', '무엇이 중요한지(WHY)', '어떻게 문제를 해결해야 하는지(HOW)' 등 가장 단순하지만 중소기업이 정의 내리기 어려운 부분을 KAIST, GIST, DGIST, UNIST 등 4대 과기원이 머리를 맞대어 고민해 볼 수 있고, 중소・중견기업의 '가상 연구센터' 도약을 위한 전략을 자유롭게 논의할 수 있는 자리가 되기를 희망한다"라고 전했다.
이어, 이 센터장은 "중소기업R&D공유센터가 과기원 내 축적된 기술 역량 및 지식과 기술혁신 의지가 강한 중소기업의 기술 수요를 연결하는 브릿지 역할을 수행할 수 있게 될 것"이라고 기대감을 표했다. 이번 워크숍은 중소·중견기업 기술 혁신 및 산학협력에 관심있는 기업과 개인이 참여할 수 있으며, 17일까지 센터 공식 메일 계정(smebridge@kaist.ac.kr)을 통해 사전 신청이 가능하다.
2022.11.11
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기계공학과 권동수 명예교수, 신장결석제거 수술로봇 식약처 제조허가 획득 & IIROS 2022 하라시마 혁신 기술상 수상
< 권동수 기계공학과 명예교수 >
우리 대학 기계공학과 명예교수이자, 교원창업기업 ㈜로엔서지컬의 대표이사인 권동수 교수가 2022년 10월 25일 식품의약품안전처로부터 신장결석제거 수술로봇 프로젝트 자메닉스 Zamenix (제품명 easyUretero)의 제조허가를 획득했다고 밝혔다.
이 제품은 부드럽게 휘어지는 연성요관내시경을 요도로 삽입한 후 원격으로 제어하여 신장 내 결석을 제거하는 로봇으로서 기술의 우수성과 혁신성을 인정받아 2021년 12월 2일 식약처가 주관하는 ‘제 17호 혁신의료기기’로 선정된 바 있다. 이 제품이 성공적으로 의료현장에 적용될 경우 기존 신장결석 제거 수술 대비 수술의 편의성과 정밀도를 높임과 동시에 의료진과 환자에 대한 방사선 노출도 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
< 신장결석 제거 수술로봇 '자메닉스', 로엔서지컬 제공 >
또한, 권동수 명예교수는 지난 10월 26일 일본에서 열린 세계 최고 권위의 로봇 국제 학술대회 IROS 2022(IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems)’에서 IROS 하라시마 혁신 기술상(Harashima Award for Innovative Technologies)을 수상하는 쾌거를 이루었다.
< IROS 2022 하라시마 혁신 기술상 수상 장면 >
IROS 하라시마 혁신 기술상은 지능형 로봇 및 시스템을 위한 새로운 연구와 발전을 위한 성취, 로봇 공학 및 지능형 시스템에서의 선구적인 활동을 한 IROS 구성원에게 주어지는 상으로, 지난 27년간의 KAIST 로봇 및 햅틱스 연구성과의 결실로 (주)로엔서지컬의 기술과 주력제품인 신장결석제거로봇 프로젝트 자메닉스의 개발로 다시 한번 세계 의료계와 로봇, 공학 분야 학술대회의 이목을 집중시켰다.
권동수 명예교수는 KAIST의 우수 연구성과를 기반으로한 Startup KAIST의 교원-학생 공동창업을 통해 K-Medical 수술로봇 분야의 First mover로서, 이번 식약처 제조허가를 발판으로 수술로봇의 국내 보급 및 미국, 유럽 등의 세계시장에 진출할 계획이다.
2022.10.27
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국제 미래자동차 기술 심포지엄 2022 개최
우리 대학이 21일 제주시에 위치한 KAIST 친환경스마트자동차연구센터에서 ‘국제 미래자동차 기술 심포지엄’을 개최한다.
지난 수년간 코로나19 팬데믹으로 이동의 필요성이 일시적으로 줄어들었지만, 세계 각국 정부와 기업들은 지속가능한 교통과 물류 시스템을 갖추기 위해 발 빠르게 움직이고 있다. 이에 맞춰 전기차 및 자율주행은 물론 도심항공모빌리티(Urban Air Mobility, UAM)에 이르기까지 다양한 교통수단과 관련 기술에 대한 수요는 더욱 확대되고 있다.
‘미래 자동차 분야의 혁신(Innovations in Future Mobility)’을 주제로 열리는 이번 국제심포지엄은 전 세계가 직면하고 있는 모빌리티 분야의 난제와 이를 해결하기 위한 기술적·제도적 방안을 공유하고 논의하기 위해 마련됐다.
우리 대학 조천식모빌리티대학원(학과장 장인권)과 항공우주공학과(학과장 이정률)가 공동 주관하며, 자율주행, UAM 및 교통 에너지시스템 분야의 해외 석학을 초청해 세계 최고 수준의 미래자동차 기술 및 아이디어를 공유한다.
마르코 파보네(Marco Pavone) 미국 스탠포드대 교수는 ‘안전한 데이터 기반 자율성을 향하여(Towards Safe, Data-Driven Autonomy)’를 주제로 기조 강연에 나선다. 파보네 교수는 자율주행 자동차는 물론 무인 항공기, 자율 우주선 등이 완전하고 광범위한 자율성을 달성할 수 있을지에 대해 전망한다. 이를 위해, 안전한 데이터 기반의 소프트웨어 스택*(알고리즘들이 통합된 시스템)을 추구해야 한다고 설명하며, 차량 자율성 분야에서 해결되지 않은 문제들을 함께 논의한다.
이어지는 ‘자율주행’ 세션에서는 웨이 잔(Wei Zhan) UC버클리 교수와 금동석 조천식모빌리티대학원 교수가 주제 강연을 맡는다. 자율주행차가 사용될 실제 환경에서는 예측 불허한 일들이 벌어지고 여러 요소가 고도로 상호작용하며 운행에 영향을 준다.
잔 교수는 ‘확장가능하고 상호작용하는 자율성(scalable and interactive autonomy)’을 주제로 기술적 장애물을 극복할 아이디어를 청중과 공유한다. 특히, 교차방식의 자기/반지도학습(cross-modality self/semi-supervision)을 활용해 주변 환경과 상호작용하며 효율적으로 자율주행 기능을 확장하는 대표적인 방법들을 설명한다.
금동석 교수는 ‘세계적으로 확장 가능한 자율주행을 향해(Towards globally scalable autonomous driving)’를 주제로 강연한다. 최신 자율주행 인공지능 기술은 특정 지역의 환경을 위주로 학습한다는 한계를 가지고 있다. 이로 인해 제한된 범위 안에서만 주행할 수 있어 다양한 지역에서 활용하거나 사업화하는 데 많은 제약이 따른다. 금 교수는 세계 다양한 도시 및 국가에서 주행 가능한 자율주행 기술을 개발하기 위해 우리 대학이 어떤 기술적 난제를 해결하고자 하는지 소개한다.
이 밖에도 미래 항공 수단 세션에서는 신효상 영국 크랜필드대 교수와 우리 대학 이상봉 항공우주공학과 교수가 주제 발표하고, 지속가능한 운송 및 에너지시스템 세션에서는 리네트 체아(Lynette Cheah) 싱가포르 기술디자인대 교수와 박기범 조천식모빌리티대학원 교수가 참여한다.
행사를 총괄한 우리 대학 장인권 조천식모빌리티대학원장은 “이번 심포지엄은 미래자동차 기술 관련 연구를 선도하는 4개 대학 연구자들이 국제 공동연구 네트워크를 구축하는 계기가 될 것이며, 우리 대학이 그 구심점 역할을 할 것”이라고 포부를 밝혔다.
이광형 총장은 환영사를 통해 “이 자리에서 논의될 미래 모빌리티 기술은 현재 우리 사회가 직면하고 있는 교통 분야의 여러 문제를 해결할 열쇠이자, 궁극적으로는 인류의 이동 패러다임을 변화시킬 도화선이 될 것”이라고 격려했다.
2022.10.21
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2022 테크페어(Tech Fair) 개최
우리 대학이 중소·중견 기업의 글로벌 경쟁력 강화를 위한 '2022 KAIST 테크페어(Tech Fair)'를 이달 27일 서울 코엑스에서 개최한다.
한국무역협회(KITA, 회장 구자열)와 공동 주관하는 이번 행사는 KAIST의 기술을 연구자들이 직접 소개하고 수요자들과 기술 관련 최신 정보를 공유·교환하는 교류의 장으로 마련됐다. 이를 위해, KAIST가 선정한 사업화 유망 기술이전 설명회가 진행된다. ▴액체금속 기반 스트레처블 전극 프린팅 및 패터닝 기술(신소재공학과 스티브박 교수) ▴빅데이터 스트림 이상치 초고속 탐지 기술(전산학부 이재길 교수) ▴차량 엣지 기반 상황인식 신뢰도 평가 시스템(전산학부 이동만 교수) ▴네트워크 시스템 보안을 위한 프로토콜 다이얼렉트(전산학부 강병훈 교수) ▴인간처럼 생각하는 뇌 기반 인공지능 기술(바이오및뇌공학과 이상완 교수) ▴유기반도체 나노입자를 이용한 EUV*/BEUV** 포토레지스트(신소재공학과 조힘찬 교수), ▴3차원 디지털 트윈 시각화 시스템(문화기술대학원 우운택 교수) 등 7종이다. * EUV(극자외선, Extreme Ultra Violet): 파장이 13.5 나노미터인 전자기파 * BEUV(Beyond Extreme Ultra Violet): EUV보다 더욱 짧은 6.7 나노미터 파장의 전자기파
특히, 스티브 박 교수의 액체금속 전구체 용액 전자소자 기술은 다양한 형태의 유연 전자소자 제작에 활용할 수 있다. 신축성 디스플레이·전자피부·웨어러블 소자 등에 적용할 수 있어 헬스케어, 로봇 산업 분야 등의 핵심 기술로 주목받고 있다. 조힘찬 교수의 유기반도체 나노입자를 이용한 EUV/BEU 포토레지스트 기술은 새로운 소재인 0차원 금속 칼코제나이드 매직-사이즈 클러스터를 활용하여 포토레지스트를 개발한 것이 특징이다. 포토레지스트는 빛에 반응해 특성이 변하는 고분자 소재로 관련 산업이 급성장 중이다. 특히, 차세대 포토레지스트인 EUV 시장은 2025년도에 약 3천 3백억 원 규모가 될 것으로 예측된다. 조 교수의 기술은 BEUV 포토레지스트를 국산화해 시장을 선점하는 것은 물론 국내 반도체 및 포토레지스트 관련 전후방 산업과의 시너지를 통해 신산업 창출에도 기여할 것으로 전망된다.우운택 교수의 3차원 디지털 트윈 시각화 시스템은 게임엔진(Unity)을 사용한 가상 사물인터넷(IoT) 데이터로 3차원 디지털 트윈 시각화 시스템을 구현할 수 있는 것이 특징이다. 이 기술을 스마트 시티·교통 정보 시스템·하천 수질 관리 시스템 등 데이터 시각화 분야에 적용하면 별도의 사물인터넷 센서를 설치하지 않고도 시뮬레이션할 수 있어 테스트를 위한 시간과 비용을 절감할 수 있다. 그뿐만 아니라 데이터 시각화를 통해 직관적인 상황 파악이 가능하며, 상호작용을 통해 상세 데이터도 확인할 수 있다.
27일 행사에서는 교원창업 기업의 데모데이도 함께 개최된다. ▴와이파워원(Wipowerone, 전기및전자공학부 조동호 교수) ▴다임리서치(산업및시스템공학과 장영재 교수) ▴아이디케이랩(신소재공학과 김일두 교수) 한국위치기술(전산학부 한동수 교수) ▴브이플러스랩(전산학부 김문주 교수) ▴배럴아이(전기및전자공학부 배현민 교수) 등의 기업이 참여한다.
장영재 교수가 창업한 다임리서치는 국내 유일의 물류 완전 자율 시스템 공급기업이다. 인공지능과 디지털 트윈 기술을 바탕으로 제조 공장에서 물류 이동을 자동화하는 솔루션을 개발했다. 산업 현장에서 다양한 로봇을 활용해 작업 생산성을 높이는 ‘협업 지능’ 방식으로 시스템 구축과 운영이 쉽다는 것도 장점이다.
김문주 교수의 브이플러스랩은 소프트웨어 자동 테스팅 기술을 연구/개발하는 딥테크(Deep Tech) 기업이다. 자동차나 항공기 등 첨단 기술에 활용되는 소프트웨어는 프로그램 코드가 1억 줄 이상이다. 그동안 업계에서는 소프트웨어의 결함을 찾기 위해 수작업으로 테스트를 진행해왔다.
김 교수 연구팀은 수십 년간 산업체와 협업한 경험을 바탕으로 소프트웨어 결함을 자동으로 검출할 수 있는 크라운(CROWN) 2.0을 개발해 창업했다. 사람의 수작업에 의존하던 소프트웨어 검사를 자동화하면 정확도와 신뢰도 개선은 물론 인력과 비용을 절감할 수 있어 제품 품질 및 경쟁력 상승을 기대할 수 있다. 또한, 이날 행사에서는 기술 애로 상담도 함께 진행된다. KAIST 교원 및 연구원이 사전 신청한 기업과 1:1로 매칭돼 물질 분석·스마트 공정 자동화·양식업에 적용 가능한 인공지능 기술 등에 대해 자문할 예정이다. 이와 함께, 해외시장 기술사업화 및 기술 보호를 위한 지식재산권 확보 방안 등의 기술사업화 전문 자문도 제공한다.한편, 이날 행사에서는 KAIST와 한국무역협회의 '글로벌 경쟁력 강화 업무협약(MOU)' 체결식이 함께 개최된다. 배종성 KAIST 산학협력중점 교수는 "KAIST는 한국무역협회와 협업해 교내 우수 연구진이 보유한 딥테크와 카이스트홀딩스의 기업 자문, 기술이전, 기술합작 투자, 해외시장 기술사업화 지원 등의 기회를 중소·중견 기업에 제공할 예정"이라고 밝혔다. 또한, 한국무역협회는 회원 기업의 수요 발굴, 국내·외에 협회가 보유한 글로벌 플랫폼에 원스탑으로 진출할 수 있는 네트워킹 제공, 산학협동재단을 통한 재원 보조 등으로 협력한다.
행사를 총괄한 최성율 KAIST 기술가치창출원장은 "2022 KAIST 테크페어는 신소재, 인공지능/빅데이터, 사물인터넷, 디지털트랜스 포메이션 등 4차 산업혁명 분야에서 파급효과가 클 것으로 기대되는 KAIST 우수 기술이 산업계와 만나 글로벌 가치를 창출하는 교두보가 될 것"이라고 기대감을 전했다.
2022 KAIST 테크페어에 관한 참여 신청 방법 및 자세한 정보는 행사 홈페이지(https://techfair.kaist.ac.kr)에서 확인할 수 있다.
2022.09.19
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KAIST, 인공지능 반도체 생태계를 선도하다
인공지능 반도체(이하 AI 반도체)가 국가적인 전략기술로 두드러지면서 KAIST의 관련 성과도 주목받고 있다. 과학기술정보통신부는 지난해 2030년 세계 AI 반도체 시장 20% 점유를 목표로 인공지능 반도체 지원사업에 본격적으로 착수한 바 있다. 올해에는 산학연 논의를 거쳐 5년간 1조 200억 원을 투입하는 `인공지능 반도체 산업 성장 지원대책'으로 지원을 확대했다. 이에 따라 AI 반도체 전문가 양성을 위해 주요 대학들의 행보도 분주해졌다.
KAIST는 반도체와 인공지능 양대 핵심 분야에서 최상급의 교육, 연구 역량을 쌓아 왔다. 반도체 분야에서는 지난 17년 동안 메사추세츠 공과대학(이하 MIT), 스탠퍼드(Stanford)와 같은 세계적인 학교를 제치고 국제반도체회로학회(이하 ISSCC, International Solid State Circuit Conference)에서 대학 중 1위를 지켜 왔다는 점이 돋보인다. ISSCC는 1954년 설립된 반도체 집적회로 설계 분야 세계 최고 권위 학회다. 참가자 중 60% 이상이 삼성, 퀄컴, TSMC, 인텔을 비롯한 산업계 소속일만큼 산업적인 실용성을 중시해서 `반도체 설계 올림픽'이라는 별명도 있다.
KAIST는 ISSCC에서 채택 논문 수 기준 매년 전 세계 대학교 중 1~2위를 유지했다. 최근 17년간 평균 채택 논문 수를 살펴보면 압도적인 선두다. 해당 기간 채택된 KAIST의 논문은 평균 8.4편으로, 경쟁자인 MIT(4.6편)와 캘리포니아대학교 로스앤젤레스(UCLA)(3.6편)에 비해 두 배 가까운 성과다. 국내에서는 반도체 설계 분야 부동의 1위인 삼성에 이어 종합 2위 자리를 유지하고 있다. 그럴 뿐만 아니라 ISSCC와 쌍벽을 이루는 집적회로 분야 학술대회인 초고밀도집적회로학회에서도 KAIST는 2022년 전 세계 대학 중 1위를 기록했다.
KAIST의 연구진들이 반도체 산업 핵심 분야 전반에서 신기술을 발표해 연구의 질적인 수준도 높다. 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀은 고성능 저전력을 추구하는 현재 업계의 수요에 대응해 전력 공급 없이도 동작을 유지하는 컴퓨터를 개발했다. 소재 분야에서는 신소재공학과의 박병국 교수 연구팀이 기존의 메모리에 비해 동작 속도가 10배 이상 빠른 `스핀궤도토크 자성메모리' 소자를 개발해서 기존 `폰노이만 구조'의 한계를 극복하는 방안을 제시하기도 했다.
이처럼 현재 반도체 산업의 주요 과제에 솔루션을 제공하는 한편으로 미래의 새로운 반도체 분야를 선점하는 데 필요한 신기술 개발도 활발하다. 암호 및 비선형 연산 분야에서 차세대 컴퓨팅으로 주목받는 양자컴퓨팅 분야에서는 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 3차원 집적 기술을 세계 최초로 선보였다. 신경계의 원리를 활용해 인공지능 분야에서 발군의 성능을 보일 것으로 기대되는 뉴로모픽 컴퓨팅에서는 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 신경세포를 모사하는 차세대 멤리스터를 개발 중이다.
인공지능 분야에서도 비약적으로 성장했다. 인공지능 분야의 양대 세계 최고 권위 학회인 국제머신러닝학회(ICML)과 인공신경망학회(NeurIPS) 논문 수 기준으로 KAIST는 2020년 세계 6위, 아시아에서는 1위를 기록했다. KAIST의 순위는 2012년부터 꾸준히 우상향 그래프를 그려 8년만에 37위에서 6위로, 무려 31계단이나 도약했다. 2021년에는 인공지능 분야 톱 학회 11개에 발표된 한국 논문 중 약 40%에 달하는 129편이 KAIST에서 나왔다. KAIST의 이러한 활약에 힘입어 2021년 한국은 글로벌 인공지능 톱 학회 등재 논문 수 기준으로 미국, 중국, 영국, 캐나다, 독일에 이어 6위에 올랐다.
내용 면에서도 KAIST의 인공지능 연구는 최전선에 있다. 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀은 모바일기기에서 인공지능 실시간 학습을 구현해 에지 네트워크의 단점을 보완했다. 인공지능을 구현하려면 데이터 축적관 막대한 양의 연산이 필요한데, 이를 위해 고성능 서버가 방대한 연산을 담당하고 사용자 단말은 데이터 수집과 간단한 연산만 하는 `에지 네트워크'가 사용된다. 유 교수의 연구는 사용자 단말에 학습 능력을 부여함으로써 인공지능의 처리 속도와 성능을 크게 높일 수 있다.
지난 6월에는 전산학부 김민수 교수 연구팀이 초대규모 인공지능 모델 처리에 꼭 필요한 솔루션을 제시했다. 연구팀이 개발한 초대규모 기계학습 시스템은 현재 업계에서 주로 사용되는 구글의 텐서플로우(Tensorflow)나 IBM의 시스템DS 대비 최대 8.8배나 빠른 속도를 달성할 수 있을 것으로 기대된다.
KAIST는 반도체와 인공지능이 결합된 AI 반도체 분야에서도 주목할만한 성과를 내고 있다. 2020년 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀은 세계 최초로 추천시스템에 최적화된 AI 반도체를 개발하는 데 성공했다. 인공지능 추천시스템은 방대한 콘텐츠와 사용자 정보를 다룬다는 특성상 범용 인공지능 시스템으로 운영하면 병목현상으로 성능에 한계가 있다. 유민수 교수팀은 `프로세싱-인-메모리(이하 PIM, Processing-In-Memory)' 기술을 기반으로 기존 시스템 대비 최대 21배 빠른 속도를 낼 수 있는 반도체를 개발했다. PIM은 처리할 데이터를 임시로 저장하기만 하던 `램'에서 연산까지 수행해 효율을 높이는 기술이다. PIM 기술이 본격적으로 상용화되면 메모리 분야에서 강세인 한국 기업의 AI 반도체 시장 경쟁력이 비약적으로 높아질 것으로 기대된다.
KAIST는 그간의 성과에 안주하지 않고 인공지능 및 반도체, 그리고 AI 반도체 분야 초격차를 유지하고자 다각적인 노력을 기울이고 있다. 1990년 국내 최초로 인공지능연구센터를 설립한 데 이어 2019년에는 김재철AI대학원을 개설해 전문인력을 양성 중이다. 2020년에는 인공지능과 반도체 연구를 융합해 ITRC 인공지능반도체시스템 연구센터가 출범했으며, 2021년에는 인공지능을 다양한 분야에 접목하는 `AI+X' 연구를 활성화하고자 김재철AI대학원과 별도로 AI 연구원을 설립했다.
KAIST는 이러한 노력으로 축적된 내적 역량을 바탕으로 네이버 등 기업과 공동연구센터를 설립하는 한편, 화성시와 같은 지자체와 협력해 동시다발적인 전문인력 양성에 나섰다. 지난 2021년에는 삼성전자와 함께 반도체시스템공학과 설립 협약을 체결하고 새로운 반도체 전문인력 교육과정을 준비하고 있다. 새로 설립되는 반도체시스템공학과는 2023년부터 매년 100명 내외의 신입생을 선발하고, 이들이 전문역량을 꽃피울 수 있도록 학생 전원에게 특별장학금을 지급할 예정이다. 또한 산업계와의 긴밀한 협력을 통해 삼성전자 견학과 인턴십, 공동 워크숍을 지원해 현장에 밀착한 교육을 제공할 예정이다.
KAIST는 국내 반도체 분야 박사 인력의 25%, 박사 출신 중견 및 벤처기업 CEO의 20%를 배출하며 한국 반도체 산업 생태계가 성장하는 데 중대한 공헌을 했다. 본격적으로 열린 AI 반도체 경쟁 체제를 앞두고 KAIST가 다시 산업 생태계의 구심점 역할을 할지 귀추가 주목된다.
2022.08.04
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무한대 화소 수준의 초고해상도 AR/VR 디스플레이 기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 *모놀리식 3차원 집적의 장점을 활용한 1,600PPI*에 상응하는 마이크로LED 디스플레이를 구현하는 데 성공했다고 29일 밝혔다. 1,600 PPI는 초고해상도 증강현실(AR)/가상현실(VR) 디스플레이에 적용 가능한 해상도로써 2020년 출시된 오큘러스(Oculus) 社(現 메타(Meta))의 메타 퀘스트 2(Meta quest 2, 442 PPI)의 3.6배에 해당하는 디스플레이 해상도다.
☞ 모놀리식 3차원 집적: 하부 소자 공정 후, 상부의 박막층을 형성하고 상부 소자 공정을 순차적으로 진행함으로써 상하부 소자 간의 정렬도를 극대화할 수 있는 기술로 궁극적 3차원 집적 기술로 불린다.
☞ PPI: Pixel per Inch. 디스플레이에서 1인치에 포함되는 픽셀의 갯수
전기및전자공학부 박주혁 박사과정과 금대명 박사가 제1 저자로 주도하고 백우진 박사과정과 대만의 제스퍼 디스플레이(Jasper Display)의 존슨 쉬(Johnson Shieh) 박사와 협업으로 진행한 이번 연구는 반도체 올림픽이라 불리는 하와이 호놀롤루에서 열린 `VLSI 기술 & 회로 심포지엄 (2022 IEEE Symposium on VLSI Technology & Circuits)'에서 지난 6월 16일에 발표됐다. (논문명 : Monolithic 3D sequential integration realizing 1600-PPI red micro-LED display on Si CMOS driver IC)
VLSI 기술 심포지엄은 국제전자소자학회(International Electron Device Meetings, IEDM)와 더불어 대학 논문의 채택 비율이 25%가 되지 않는 저명한 반도체 소자 분야 최고 권위 학회다.
최근 디스플레이 분야는 각종 TV, 모니터 및 모바일 기기뿐만 아니라 스마트 워치, 스마트 글라스 등의 웨어러블 디바이스까지 그 응용처가 크게 확장됐다. 이처럼 디스플레이의 활용이 점차 다양화되고 고도화됨에 따라 요구되는 픽셀의 크기가 점점 작아지고 있는데, 특히 증강현실(AR)/가상현실(VR) 스마트 글라스 등과 같이 사람의 눈과 매우 가까운 거리를 유지하는 디스플레이의 경우 *픽셀화가 없는 완벽한 이미지의 구현을 위해서는 4K 이상의 고해상도가 요구된다.
☞ 픽셀화(Pixelation): 컴퓨터 그래픽에서 비트맵을 구성하는 작은 단색 정사각형 디스플레이 요소인 개별 픽셀이 보이는 현상.
앞서 언급한 초고해상도 디스플레이를 구현하기 위한 차세대 디스플레이 소자로서 무기물 기반의 인듐갈륨나이트라이드/갈륨나이트라이드(InGaN/GaN), 혹은 알루미늄 갈륨 인듐 인화물/갈륨 인듐 인화물(AlGaInP/GaInP)로 대표되는 3-5(III-V)족 화합물 반도체를 활용한 마이크로 LED 소자가 핵심 소재 및 부품으로써 주목받고 있다. 마이크로 LED는 현재 TV, 모바일 기기에 많이 사용되고 있는 OLED, LCD 디스플레이에 비해 높은 휘도와 명암비, 긴 픽셀 수명 등의 장점이 있어 차세대 디스플레이 소자로서 장점이 뚜렷하다.
☞ III-V 화합물 반도체: 주기율표 III족 원소와 V족 원소가 화합물을 이루고 있는 반도체로 전하 수송 특성 및 광 특성이 매우 우수한 소재.
하지만 무기물 기반 마이크로 LED를 활용해 디스플레이를 제작하기 위해서는 적색, 청색, 녹색의 각 색상의 픽셀을 각각의 기판에서 분리해 디스플레이 패널로 옮기는 패키징 작업이 필수적이다.
기존에 사용돼온 픽앤플레이스(Pick-and-place) 방법은 각각의 픽셀을 일일이 기계적으로 옮겨서 디스플레이 패널에 결합하는 방법으로 픽셀의 크기가 수십 마이크로미터 미만 수준으로 작아지게 되면 기계적인 정렬 정밀도가 저하되고 전사 수율이 감소해 초고해상도 디스플레이에는 적용이 어려울 것이라는 평가를 받고 있다.
연구팀은 이러한 문제의 해결을 위해 디스플레이 구동용 규소 상보적 금속산화물 반도체(이하 Si CMOS) 회로 기판 위에 적색 발광용 LED를 모놀리식 3차원 집적하는 방식을 적용했다. 위 방식은 Si CMOS 회로 위에 마이크로 LED 필름층을 먼저 웨이퍼 본딩을 통해 전사한 뒤, 포토리소그래피 공정으로 픽셀을 구현하는 방법으로, 기계적 픽셀 전사 공정이 제외된다. 이후 연구팀은 Si CMOS 회로상에서 상단에서 하단 방향으로(Top-down) 연속적인 반도체 공정 과정을 통해 고해상도 디스플레이 데모에 성공했다.
이 과정에서 연구팀은 조명용으로 활용돼왔던 무기물 기반 LED 반도체가 아닌 디스플레이용 LED 반도체층을 설계해 발광을 위한 활성층의 두께를 기존의 1/3로 감소시켜, 픽셀 형성에 필요한 식각 공정의 난도를 크게 낮추어 이번 연구성과를 얻어냈다.
또한, 연구팀은 하부 디스플레이 구동 회로의 성능 저하 방지를 위해 350oC 이하에서 상부 III-V 소자를 집적하는 웨이퍼 본딩 등의 초저온 공정을 활용해 상부 소자 집적 후에도 하부 드라이버 IC(Driver IC)의 성능을 그대로 유지할 수 있었다.
이번 연구 결과는 적색 마이크로 LED를 3차원 적층 방식으로 집적해 세계적인 수준의 해상도인 1,600 PPI 구현에 성공한 연구로서 연구에서 활용된 모놀리식 3차원 집적에 관한 연구 결과는 차세대 초고해상도 디스플레이 구현을 위한 좋은 가이드가 될 것으로 예상된다.
김상현 교수는 "향후 유사 공정을 확대 적용해 적색, 녹색, 청색이 모두 포함된 풀 컬러 디스플레이 제작도 가능할 것으로 생각한다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행했다.
2022.07.29
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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
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