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KCC 설명가능 인공지능(XAI) 워크숍 2024 개최
우리 대학 설명가능 인공지능연구센터(센터장 최재식)가 'KCC 설명가능 인공지능(XAI) 워크숍 2024'를 지난달 27일 제주 국제컨벤션센터에서 개최했다.올해 3월 EU의 인공지능법이 최종 통과된 후 인공지능 시스템에 대한 글로벌 규제가 현실화 되고 인공지능 모델의 투명성 향상과 규제 준수를 지원할 수 있는 설명가능 인공지능(eXplainable Artificial Intelligence, 약칭 XAI) 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 같은 시대적 흐름에 대응하기 위해 개최된 이번 워크숍에는 관련 분야에서 활발히 연구 중인 국내 연구기관과 기업 관계자들이 교류하며 최신 연구 동향을 공유했다.서홍석 교수(고려대)와 박천음 교수(한밭대)는 각각 '멀티모달 대화형 인공지능 관련 연구 동향'과 'Multimodal Counterfactual reasoning을 이용한 자연어 해석 연구 동향'을 주제로 최근 활발한 연구가 진행 중인 멀티모달 인공지능 모델 연구 및 해석 동향을 강연했다.또한, 오순영 공동의장((사)과실연 미래포럼)은 '금융 및 은행에서의 설명가능 인공지능'을 주제로 금융 및 의료 분야에 설명가능 인공지능이 활용된 사례를 발표하고 김진우 대표(㈜HAII)의 '디지털 헬스에서의 설명가능 인공지능의 역할: 리피치* 사례를 중심으로' 강연이 진행됐다. *리피치(Repeech): 마비말장애 디지털 치료기기
이와 함께, 설명가능 인공지능 분야의 국제 표준화 그룹 리더인 이재호 교수(서울시립대)가 '프론티어 인공지능 신뢰성 기술과 정책'에 대해 발표했다.
이번 워크숍에서는 총 38편의 최신 연구논문이 발표됐다. 기존 설명가능 인공지능 알고리즘의 성능을 개선한 새로운 알고리즘, 대형언어모델(Large Language Model, 약칭 LLM) 등 생성형 AI모델에 대한 해석성 및 신뢰성 제공 기법, 도메인별 XAI 적용 사례에 대한 연구 내용이 소개됐다.
최우수논문상은 우리 대학 전기및전자공학부 노용만 교수팀(이병관, 박범찬, 김채원)의 '물체 수준 시각 프롬프트를 활용한 효율적인 대형언어시각모델'이 수상했다. 대형언어시각 모델(Large Language and Vision Model, LLVM)에서 모델 크기를 키우는 대신 물체 수준 이미지에서 이해가 가능한 새로운 기법을 도입해 인공지능 모델 성능을 향상시켰을 뿐만 아니라 인공지능 모델의 의사결정 과정에 대한 해석가능성을 크게 높였다는 점을 인정받았다. 행사를 주관한 설명가능 인공지능연구센터 최재식 센터장은 "이번 워크숍이 인공지능 기술의 투명성과 신뢰성을 높이는 데 중요한 역할을 하는 설명가능 인공지능(XAI)에 대한 최신 연구 동향을 교류하는 구심점이 되어, 다양한 산업 분야에 설명가능 인공지능(XAI) 기술을 적용하는 계기가 되길 바란다"라고 밝혔다.이번 행사는 정보통신기획평가원의 '사람중심 인공지능 핵심원천기술개발사업(과제명: 사용자 맞춤형 플러그앤플레이 방식의 설명가능성 제공 기술 개발)' 지원으로 개최되었다. 이번 워크숍에 대한 자세한 정보는 우리 대학 설명가능 인공지능센터 홈페이지에서 확인할 수 있다.(https://xai.kaist.ac.kr/xai-workshop/2024/)
2024.07.08 조회수 7106 -
노용만·장동의 교수팀, 전장상황에서의 자율비행 기술경진대회 최우수상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 노용만·장동의 교수 공동연구팀(김휘민 박사과정, 이홍주 박사과정, 김정욱 박사과정, 이창식 석사과정, 최대휘 석사과정, 김병천 석사과정, 조용준 석사과정, Tianqi Wang 석사과정, 한승희 학사과정)이 지난 2020년 10월 21일 대전 한밭체육관에서 진행된 전장상황에서의 자율비행 기술경진대회 본선에서 1등으로 최우수상(방위사업청장상)을 수상했다.
2019년 12월에 예선, 2020년 10월에 본선을 진행해 제1회를 마무리한 전장상황에서의 자율비행 기술경진대회는 방위사업청과 대전광역시에서 공동주최하고, 국방과학연구소와 대전 테크노파트에서 공동주관하는 미래도전국방기술사업 기술경진대회다. 대회에 참가하는 전국의 각 팀은 GPS 및 통신불가 환경에서 자율비행으로 사전정보가 없는 영역에 대한 정찰 임무를 수행하는 드론 기술을 개발하고 선보였다.
본선 대회에서는 주최측에서 제공한 드론으로 1. 자율비행 중 영상 기반 표적 인식, 2. 자율비행으로 장애물 회피 코스 돌파, 3. 자율비행으로 사전 정보가 없는 환경을 탐색한 후 임무 시작 지점으로 복귀하는 등 총 3가지 임무를 수행해야 하며, 노용만·장동의 교수 공동연구팀은 다른 팀들보다 우수한 성적으로 모든 임무를 완수했다.
이번 최우수상은 노용만 교수 연구팀이 보유한 최첨단 영상 기반 표적인식 기술과 장동의 교수 연구팀이 보유한 상태 추정, SLAM, 경로 및 궤적 계획, 비행 제어 등 최첨단 자율비행 기술을 융합하고 발전시켜 이루어낸 쾌거이다.
2020.11.20 조회수 33530