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KAI 및 대덕연구단지 벤처기업과 SAR 위성영상 정보 활용 위한 차세대 AI 연구 협력 체결
우리 대학이 SAR* 위성영상 정보 활용을 위한 차세대 AI 연구개발을 위해 한국항공우주산업주식회사(대표이사 안현호, 이하 KAI) 및 대전 지역 소프트웨어 벤처회사들과 업무협력을 추진한다. ☞SAR(Synthetic Aperture Radar, 합성 개구 레이더): 마이크로파를 사용해 영상 정보를 얻는 기술. 구름·안개·눈 등 기상 환경에 따른 제약은 물론 주야간 구분 없이 광범위한 지역의 고화질 영상을 확보할 수 있다. 전기및전자공학부 윤찬현·김문철 교수팀이 참여하는 이번 연구 협력은 설명가능한 인공지능(AI) 기술, 위성탑재형 딥러닝 가속처리 하드웨어(HW) 기술 등을 적용해 고도화된 위성영상 분석 시스템 개발하는 것이 목표다. 이를 위해 KAIST는 KAI, ㈜I-OPS(대표 김영욱) 등의 위성전문기업 및 ㈜FISYS(대표 김종오), ㈜모두텍(대표 박경숙), ㈜유니인포(대표 이동길) 등의 벤처기업과 지난 20일 'SAR 위성영상 분석을 위한 차세대 AI 연구개발에 관한 업무협약'을 체결했다. 지금까지의 위성영상 판독은 지상에 있는 판독관의 분석에 의존하는 방식으로 운영되어왔다. 판독관의 경험과 지식을 바탕으로 자신이 담당하는 주요 지역 위주의 정보를 분석하는 구조다. 그러나 인간이 분석할 수 있는 정보 처리량에는 한계가 있어 판독 대상 외의 위협지역 및 이동하는 표적을 광범위하게 전수조사하는 것은 사실상 불가능했다. 공동 연구팀은 이런 문제점을 극복하기 위해 위성 온보드 시스템에서 설명가능 인공지능(Explainable AI, XAI)을 활용해 데이터를 선별하는 연구를 수행한다. 수백 기가바이트 단위로 수집되는 위성영상 데이터를 정제해 판독관이 분석해야 할 정보량을 압축하고 광역 전수조사가 가능하도록 돕는 기술이다. 일반적인 위성영상은 촬영 시 발생한 잡음, 왜곡, 저해상도 등의 문제로 판독 결과가 불분명한 경우가 빈번하게 발생한다. 윤찬현 교수 연구팀은 주요 시각 특성(Visual Feature)을 학습할 수 있는 주의집중(Attention) 기법을 설명가능한 인공지능에 적용해 판독할 객체 검출 및 인식 성능을 향상하는 기술을 제공한다. 판독관이 위성영상의 시각적·영상 문맥적인 정보를 분석할 수 있도록 지원하는 핵심 시스템 기술이다. 이와 함께, 판독관 피드백을 반영하는 전문판독관 참여형(Human-In-the-Loop) 학습 모델을 바탕으로 한 약한 지도학습(weakly supervised learning) 기법도 적용한다. 판독관의 판단 근거를 효과적으로 추출하여 인공지능의 시각적인 설명성을 개선하고 위성영상 분석의 신뢰도를 높이기 위해서다. 또한, 윤 교수 연구팀은 위성 탑재가 가능한 인공지능 처리용 하드웨어 보드를 개발해 대용량의 위성영상 정보를 고속으로 처리하는 기술을 확보했으며, 설명가능한 인공지능 모델 처리용 칩인 EPU(Explainable Neuro-Processing Unit)를 구현하는 연구도 진행 중이다. 이뿐만 아니라, 세계 최고 수준의 위성영상 해상도 향상 기술을 보유하고 있는 김문철 교수 연구팀에서는 SAR 위성 영상의 해상도를 2배 이상 향상할 수 있는 기술 개발로 협력한다. KAIST와 함께 공동 연구에 참여하는 KAI는 초소형위성, 중대형위성, 발사체 등 우주 제조 분야 주도한 경험을 바탕으로 고부가가치 위성 서비스 분야까지 다각화를 추진하는 중이며, 이번 연구 협력을 통해 설명가능한 인공지능 기반 초소형위성용 SAR 영상처리기술을 공동연구한다. 또한, 국내 지구관측 위성 운영 전문기업인 ㈜I-OPS는 천리안위성, 다목적실용위성(아리랑 2/3/5호) 등 다양한 국내 위성의 운영 및 관제 경험 및 축적 기술을 활용해 위성에서 수집되는 데이터의 시계열 분석 분야에서 협업한다. 대덕연구단지 벤처기업인 ㈜FISYS, ㈜모두텍, ㈜유니인포 등은 각각 인공지능 연산처리를 위한 최적의 하드웨어 설계·제작 기술 및 대규모 데이터 분석·관리를 위한 인공지능 가속 시스템 기술을 공동으로 개발할 계획이다.윤찬현 KAIST 전기및전자공학부 교수는 "뉴 스페이스시대에 수많은 초소형위성들로부터 초대규모 데이터가 수집되는 상황에서 인공지능을 활용한 지능형 데이터 분석 기술은 필수적이다"라고 강조했다. 이어, 윤 교수는 "저해상도 SAR 영상 분석의 모호성을 해결할 수 있는 영상 품질 향상과 설명가능하고 신뢰성 있는 인공지능의 핵심기술을 확보하는 성공적인 연구 개발 협력이 되길 기대한다"라고 밝혔다.
2022.07.25
조회수 5486
2021 리서치 데이 개최
우리 대학이 25일 대전 본원 학술문화관(E9) 정근모 콘퍼런스홀에서 ʻ2021 KAIST 리서치데이(Research Day)ʼ를 개최했다. 'KAIST 리서치데이'는 주요 연구 성과를 소개하고 R&D 분야의 정보 교류 기회를 제공하는 교내 연구 행사다. 상호 협력하고 소통하는 연구 문화를 조성해 연구자들의 응집력을 높이고 융합연구를 활성화하려는 취지로 마련되었다. 2016년 첫 행사가 시작되어 코로나 19의 영향을 받아 축소 시행한 지난해를 포함해 매년 개최하고 있다. 이날 행사에서는 연구 부문 우수 교원 및 대표 연구성과 10선에 선정된 연구자들을 포상했다. 최고 연구상인 연구대상은 김문철 교수(전기및전자공학부)가 수상해 5백만 원의 상금을 받는다. 기계학습 및 딥러닝 기반 영상 처리·컴퓨터 비전 및 영상 압축 분야에서의 독창적 성과를 인정받았다. 김 교수는 이날 수상을 기념해 ʻ고품질 영상 획득을 위한 딥러닝을 통한 계산영상학ʼ을 주제로 강연했다. 인공지능의 발전이 저품질 영상 콘텐츠를 고품질 영상 콘텐츠로 변환하는 응용 분야에서도 매우 탁월한 성능을 발휘한다는 점에 주목해 영상 복원 및 화질 향상 분야에 적용되고 있는 인공지능 기술의 현황을 소개했다. 이 밖에도 신의철 교수(의과학대학원)와 박인철 교수(전기및전자공학부)가 각각 연구상을 받았고 이노베이션상 수상자로는 노준용 교수(문화기술대학원)가 선정됐다. 또한, 윤동기 교수(화학과)와 김형수 교수(기계공학과)는 공동 연구 성과를 인정받아 한 팀으로 융합 연구상을 받았다. 이들 수상자 역시 다채로운 온라인 강연을 통해 학부생 및 대학원 학생은 물론 동료 연구자들에게도 연구에 대한 열정과 경험을 전달했다. 한편, KAIST를 대표하는 R&D 연구성과 10선에는 ▴희토류-백금 합금 나노입자 촉매 연구(유룡 교수·화학과) ▴분자 내 모든 원자들이 움직이는 위치를 실시간 관측(이효철 교수·화학과) ▴별아교세포의 시냅스 제거에 따른 기억력 유지 기전 규명(정원석 교수·생명과학과) 등이 자연과학 및 생명과학 분야의 우수 연구성과로 선정됐다.공학 분야에서는 ▴세계 최고 보행속도와 기능성을 갖는 하반신마비 장애인용 웨어러블 로봇(공경철 교수·기계공학과) ▴공정한 기계학습(서창호 교수·전기및전자공학부) ▴GANPU*: 생성적 적대 신경망을 위한 온 디바이스 학습 프로세서(유회준 교수·전기및전자공학부)가 선정됐다. ☞ GANPU: 단일-심층 신경망뿐만 아니라 생성적 적대 신경망과 같은 다중-심층 신경망을 처리하면서 모바일에서도 학습이 가능한 AI 반도체 이와 함께,▴종양 후성유전학적 리프로그래밍 기술 개발(김필남 교수·바이오및뇌공학과) ▴역노화 원천기술 개발(조광현 교수·바이오및뇌공학과) ▴대기 오염 물질 정화를 위한 불균일계 금속 원자 촉매(이현주 교수·생명화학공학과) ▴감염병원 서비스를 위한 이동 확장형 음압 병동(남택진 교수·산업디자인학과) 등도 연구성과 10선에 포함돼 동영상으로 소개됐다. 이날 열린 KAIST 리서치데이 행사는 코로나19의 확산 예방을 위해 수상자만 행사 현장에 참석하고 강연 등의 부대 행사는 온라인을 통해 진행하는 이원 생중계 방식으로 치러졌다.
2021.05.25
조회수 56554
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