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예종철 교수 연구팀, 삼성휴먼테크 논문대상 신호처리분야 금상 수상
우리 대학 김재철AI대학원 예종철 교수팀이 `확산모델 (diffusion model)의 사후 샘플링(posterior sampling)을 이용한 일반적인 역문제 해결 기법'으로 제 29회 삼성휴먼테크논문대상에서 신호처리 분야 금상을 수상했다고 밝혔다.
삼성휴먼테크논문대상은 과학기술 저변 확대와 과학 인재 양성을 위해 삼성전자가 1994년 제정한 논문상으로, 매년 2,000편 가량의 논문 중 서면 및 발표 심사를 거쳐 창의성, 논리성, 실용성, 발전성이 뛰어난 논문을 선정하여 수여되는 상이다.
바이오및뇌공학과 박사과정 졍형진, 김정솔 학생이 공동 1저자로 참여한 이 논문은, 확산 모델과 사후 샘플링을 결합하여 일반적인 역문제에 대한 새로운 관점과 해결방법을 제시하였고, 그 실용성과 독창성을 인정받아 대학부 신호처리 분야 수상작 7편 중 1위로 금상을 수상하였다.
역문제는 영상을 획득하는 과정에서 이미징 시스템의 특성과 잡음의 영향으로 망가진 측정값으로부터 실제 신호를 복원하는 문제로 정의된다. 이러한 문제는 영상 화질 개선부터 위상 복원을 통한 세포 구조 시각화와 같은 다양한 과학 분야에서 중요성과 실용성을 가지며, 수십 년간 지속적으로 연구되어 왔다. 과거의 인공지능 및 딥러닝 알고리즘은 이미징 시스템이 선형이며 잡음이 없는 경우를 가정하여 역문제를 효과적으로 해결하였으나, 이러한 가정은 현실 세계에서의 상황과 비교하여 훨씬 단순화된 형태였다.
이 연구에서는 처음으로 확산 모델을 이용해 사후 샘플링을 진행하는 방법으로 역문제를 해결하였는데, 이는 확산 모델이 생성하는 중간 이미지로 측정값을 근사하고, 실제 측정값과의 차이가 줄어들도록 중간 이미지를 보정하는 방식으로 구현된다.
이를 통해 이미징 시스템이 선형 및 비선형인 경우, 그리고 이미징 시스템에서 흔히 발생하는 가우시안 잡음과 푸아송 잡음이 존재하는 경우에 대한 일반적인 역문제 해결이 가능함을 입증하였다. 나아가 개발된 기술은 여러 종류의 역문제에 대한 개별적 학습을 필요로 하지 않는 특성을 가지며, 이는 논문의 실용성을 높이고, 이전의 연구들과 차별성을 지니게 한다.
정형진, 김정솔 바이오및뇌공학과 박사과정 학생은 “큰 규모의 논문대회에서 연구의 내용을 인정받아 기쁘고, 좋은 논문을 작성할 수 있도록 지도해주신 예종철 교수님께 감사하다” 고 소감을 밝혔다. 또한, 알고리즘의 성능과 효율성을 높이는 연구를 이어나가 역문제의 해결이 필요한 다양한 과학 분야들에 기여하고 싶다는 희망을 전했다.
논문명: Diffusion Posterior Sampling for General Noisy Inverse Problems
2023.11.07
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포스트 AI 시대 핵심 신소재는?
우리 대학 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI)이 불러온 4차 산업혁명 이후를 뜻하는 포스트 AI시대의 핵심 신소재를 전망하는 초청논문을 발표했다고 6일 밝혔다.
대화형 AI인 `챗GPT(ChatGPT)'가 월간 사용자 1억 명을 두 달 만에 달성하는 등 AI는 우리 생활에 한층 가까이 다가왔다. 4차 산업혁명의 핵심 기술인 AI는 인간의 지능을 모사해 데이터를 학습하고 이에 따라 합리적인 의사결정을 내릴 수 있다. 단순 반복적인 작업을 대체하는데 머물렀던 과거 인공지능 기술들과 달리, 더욱 어렵고 복잡한 작업을 효율적으로 수행할 수 있어 의료, 자율 주행 자동차, 로보틱스 등의 분야에서 새로운 기술 혁신을 이루고 있다.
최근에는 사물인터넷(IoT) 기술의 발전과 함께 현실 세계의 다양한 사물과 개체들이 인터넷을 통해 연결된 초연결 시대가 도래하고 있다. 포스트 AI 시대에는 AI가 다양한 기기들과 결합해 우리 주변의 정보를 항상 받아들이고 이에 따라 최적의 의사결정을 하며 이를 현실적으로 실물세계에 구현하는 사이버세계와 현실세계가 하나로 융합되는 시대가 될 것으로 전망되고 있다.
포스트 AI 시대가 다가옴에 따라 웨어러블 장치를 위한 스마트 섬유, 소프트 로보틱스를 위한 인공근육, 환경친화적인 에너지 생산효율을 극대화할 수 있는 단일원자촉매등 AI의 한계를 보조하고 보완할 수 있는 신소재의 혁신이 더욱 중요해지고 있으며, 무엇보다 실용적인 기술의 확보가 시급하다.
김상욱 교수 연구팀은 스마트 섬유 개발의 원천소재인 그래핀 산화물 액정성을 세계 최초로 발견하였고, 소프트 로보틱스 분야에 새로운 돌파구를 마련한 헤라클레스 인공 근육 개발 그리고 세계 최초로 단일원자촉매를 발견하는 등 미래 신소재분야에서 혁신적인 연구를 수행해 온 공로를 인정받아 세계적인 학술지 `어드밴스드 머티리얼스 (Advanced Materials)' 명예의 전당(Hall of Fame) 특집 리뷰논문을 게재했다.
`어드밴스드 머티리얼스' 명예의 전당 초청논문은 신소재 분야의 세계적인 석학들을 매우 엄격한 기준에 따라 선정하여 그 미래 연구방향을 소개하는 권위 있는 특집 논문이다.
김상욱 교수는 "인공지능이 이끄는 4차 산업혁명 이후의 포스트 AI 시대는 신소재 기반의 사물 혁신이 중요해질 것인데 그래핀과 같은 2차원 소재가 매우 중요한 역할을 할 것으로 기대된다ˮ고 밝혔다.
KAIST 응용과학연구소 이강산 박사가 제1 저자로 참여하고 KAIST 신소재공학과 수치스라 파드마잔 사시카라(Suchithra Padmajan Sasikala) 연구교수와 경희대학교 정보디스플레이학과 임준원 교수가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구는 한국연구재단의 리더 연구자 지원사업인 다차원 나노 조립제어 창의연구단의 지원을 받아 수행됐다.
*논문명: 2D Materials Beyond Post-AI Era: Smart Fibers, Soft Robotics And Single Atom Catalysts
2023.11.06
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김진국 의과학대학원 교수, 2023 올해의 논문상 수상
우리 대학 의과학대학원 김진국 교수가 지난 25일 스페인 바르셀로나에서 열린 올리고뉴클레오타이드 치료 학회(Oligonucleotide Therapeutics Society)의 2023 연례회의에서 올해의 논문상(Paper of the Year Award)을 수상했다고 26일 밝혔다.
김 교수는 최근 희귀유전질환에 대한 환자맞춤형 치료제를 개발하고 이를 다수의 환자들에게 확대 적용하는데 필요한 가이드라인을 정립한 논문을 지난 7월 국제학술지‘네이처(Nature)’에 출판한 바 있다. 해당 연구는 하버드의과대학의 티모시 유(Timothy Yu) 교수 연구팀과 공동으로 진행하였으며 KAIST 의과학대학원 우시재 박사과정 학생이 주저자로 참여하였고, 과기정통부의 해외우수과학자유치사업Plus(Brain Pool Plus)의 지원을 받았다.
해당 학회는 RNA 기반 치료에서 가장 권위있는 학회로 꼽히며 유럽과 미국을 번갈아가며 연례회의를 개최하고 있다. 올해의 논문상은 지난 한 해 동안 출판된 RNA 기반 치료제 개발 연구 논문 중에 기초 분야에서 1편, 임상연계 분야에서 1편, 총 2편의 가장 임팩트 있는 논문들을 선정해 각 논문의 책임저자 1명에게 수여하며, 김 교수의 논문은 임상연계 분야에 선정됐다.
김 교수는 “이번 수상은 저 뿐만 아니라 이 연구에 기여하신 모든 분들께 앞으로 희귀질환에 대한 연구를 더욱 매진하라고 주는 상이라 생각한다”고 밝혔다. 상금(USD $1,000) 전액은 희귀질환 재단(A-T Children’s Project)에 기부하기로 했다고 밝혔다.
<참고문헌>“A framework for individualized splice-switching oligonucleotide therapy” Nature (2023)
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06277-0
2023.10.26
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바이오및뇌공학과 김수지 학생, 이기현 학생, μTAS 2023 국제학회 수상
우리 대학 바이오및뇌공학과의 김수지 석박통합과정(지도교수 박제균), 이기현 박사과정(지도교수 박제균)이 마이크로타스(μTAS) 2023 국제학회(The 27th International Conference on Miniaturized Systems for Chemistry and Life Sciences)에서 각각 ‘Springer Nature Best Oral Award First Place(최우수 논문 발표 1등상)’, ‘바이오마이크로플루이딕스 우수논문상(Biomicrofluidics Best Paper Award)’을 수상했다.
μTAS 국제학회는 이번이 27회째로 미세유체기술을 포함하여 극소형 생물, 화학 분석시스템을 다루는 국제학술대회로 올해는 폴란드 카토비체에서 10월 15일부터 19일까지 5일간 열렸고 전세계 39개국에서 900여명이 참석했다.
2021년도 부터 구두발표 수상자를 배출한 ‘Springer Nature Best Oral Award’는 매년 전문가 심사를 거쳐 총 4명이 수상하게 되는데 올해는 김수지 학생이 1등의 영예를 안았다. Springer Nature 출판사에서 발행하는 Microsystems & Nanoengineering 저널측으로부터 1등의 경우 $1,000 의 상금을 받는다. 또한 2021년도 부터 논문 수상자를 배출한 ‘바이오마이크로플루이딕스 우수논문상’은 매년 전문가 심사를 거쳐 총 3편의 논문을 선정해 시상한다. 미국 물리학회 AIP 출판사의 Biomicrofluidics 저널측으로부터 $1,000 의 상금을 받는다.
김수지 학생은 이번 학회에서 ‘천연의 저점도 바이오잉크를 이용한 다층 고해상도 구조물의 하이브리드 바이오프린팅 제조방법(Hybrid biofabrication of multilayered high-resolution constructs using natural and low-viscosity bioinks)’이라는 주제의 연구를 통해 수상했다.
이번에 발표한 김씨의 연구는 생체미세환경 모사를 위한 저점도 생체수화젤의 바이오프린팅 및 적층 기술 “3D MOSAIC (Three-dimensional Micromesh-bioink Overlaid Structure And Interlocked Culture)” 기법이다. 이 연구는 다양한 세포 및 생체재료를 이용한 바이오프린팅과 생체소자 제작 분야에서 창의적이고 넓은 확장성을 가진다는 평을 받아 지난 9월 ‘ACS Applied Materials & Interfaces’에 게재됐다.
김수지 학생은 “연구 분야 권위 학회에서 구두발표를 통해 연구 내용을 선보이고 수상을 하여 기쁘다”며 “앞으로도 창의적인 연구를 통해 해당 분야의 발전에 기여하겠다”고 말했다.
한편 이기현 학생은 이번 학회에서 ‘다변수 분석을 위한 세포 배양 및 약물 평가용 미세유체소자에 바이오프린팅된 다조성 종양-혈관벽 어레이 (Vascularized multi-composition tumor array bioprinted on a microfluidic cell culture and drug screening system for multivariable analysis)’이라는 주제의 연구를 통해 수상했다.
이기현 학생은 지난 2021년 멀티노즐형 3D 바이오프린터를 개발하여 Biofabrication (2021)과 STAR Protocols (2022)에 세부내용을 발표한 바 있다. 이번 논문에서는 앞서 개발된 멀티노즐형 바이오프린팅 기술을 활용하여 네 가지 약물 농도를 형성할 수 있는 고기능성 미세유체소자에 서로 다른 조성의 종양 어레이를 프린팅하고, 모델 조성과 약물 농도에 따른 12가지 조건의 항암제 스크리닝 결과를 한 번에 분석하는 기술에 관해 연구한 결과를 선보였다.
이기현 학생은 “이번 연구 결과는 미세유체공학과 바이오프린팅 기술을 접목한 실용적인 랩온어칩을 구현하고 응용방안을 제시했다는 데 큰 의미가 있다. 또한, 권위 있는 국제학회에서 그 결과를 인정받을 수 있어서 뿌듯하다”며 “앞으로도 진취적인 연구자로서의 자세를 잃지 않고 꾸준한 발전에 이바지하겠다”고 말했다.
2023.10.24
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임재환 교수팀, 국내 최초 국제로보틱스학회(RSS) 논문상 수상
우리 대학 김재철AI대학원 임재환 교수팀이 로보틱스: 과학 및 시스템 학회 2023(Robotics: Science and Systems, 이하 RSS)에서 국내 최초로 최고 시스템 논문상(Best System Paper Award)을 수상했다고 28일 밝혔다.
RSS는 로봇 과학과 시스템에 관한 세계 최고의 국제 학회 중 하나로서, 로봇 공학과 로봇 학습 분야의 최신 연구 결과 및 기술적 진전을 발표하고 공유하는 학회다. RSS 최고 시스템 논문상은 실제 로봇 시스템 구현 및 실험 결과에 초점을 두고 있는 논문 중 가장 뛰어난 논문에 수여되는 상이다.
김재철AI대학원 석사과정생 2명과 졸업생 1명(곧 연세대 임용예정)으로 이루어진 임재환 교수팀의 RSS 학회 수상은 한국인으로는 최초이며 국내 기관 연구로도 최초 사례다.
최근 인공지능 및 딥러닝(Deep learning) 알고리즘 기술의 발전으로 로봇 분야는 성공적인 성과를 내고 있다. 하지만 대부분 성과는 실제 환경에서의 복잡하고 긴 작업(물류, 집안일 등)에 대한 해결보다는 시뮬레이션 환경에서의 짧고 간단한 작업(걷기, 물건 집기 등)에 국한돼 있다. 그 이유는 학습 기반 인공지능 기술의 개발 및 검증에 필수인 데이터 구축이 다른 분야에 비해 실제 복잡한 작업에서 훨씬 더 까다롭다는 것에 있다.
이 논문은 3D 프린팅을 활용해 가구 조립 작업을 쉽게 실 환경에서 재현할 수 있게 하는 벤치마크를 제시했다. 또한 대량의 원격 조종(teleoperation) 데이터를 제공해 길고 복잡한 작업을 수행하는 알고리즘을 다양하게 개발 및 비교할 수 있는 표준을 제안했다. 결과적으로 이 논문은 길고 복잡한 작업의 수행을 학계의 새로운 방향으로 제시하였고 동시에 실제 환경에서의 실험을 가능하게 함으로써 다양한 연구 촉진 효과를 기대하게 하였다.
임재환 교수는 “최고의 로봇 학회 중 하나인 RSS에서 수상하게 되어 기쁘고, 국내 로봇 및 인공지능 연구의 미래에 도움이 된다면 기쁠 것 같다”고 소감을 밝혔다.
또한 임 교수는 “고령화 및 1인 가구 사회로 접어듦에 따라 로봇의 일상생활 활용 방안이 많아지고, 일상생활에 가까운 로봇일수록 실 환경 로봇 수행 능력 평가가 중요해지는 상황에서 이 연구가 후속 연구의 기반이 되기를 기대한다”고 전했다.
김재철AI대학원 허민호, 이두현 석사과정생은 로봇 러닝 분야에서 세계적인 연구자가 되겠다는 포부를 밝혔다. 임재환 교수 연구실 졸업생 이영운 박사 역시 연세대학교 인공지능학과에 임용되어 로봇 러닝 연구를 진행할 예정이다.
논문명: FurnitureBench: Reproducible Real-World Benchmark for Long-Horizon Complex Manipulation. Robotics: Science and Systems
2023.07.28
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주진현 교수 연구팀, ASCE EMI 2023 학술대회 논문경진대회 1위
우리 대학 건설및환경공학과 주진현 교수 연구실의 자오이동(Yidong Zhao) 박사과정 학생이 미국토목학회(ASCE) 공학역학협회(EMI) 2023 학술대회의 학생 논문 경진대회 다공역학(Poromechanics) 분야에서 1위에 올랐다.
6월 6일부터 6월 9일까지 미국 조지아 공과대학교(Georgia Tech)에서 개최된 이번 ASCE EMI 학술대회는 매년 약 1,000여 명이 참여하는 공학 역학 분야의 가장 권위 있는 국제학술대회 중 하나다. 공학역학의 분야별로 개최되는 학생논문 경진대회는 제출된 사전 논문 심사를 통해 결선 후보 5명을 선정한 뒤 학술대회 중 발표심사를 통해 최종 수상자를 선정한다.건설및환경공학과 지반역학연구실(지도교수 주진현)의 자오이동 박사과정 학생은 '재료점법의 체적 잠금 해결을 위한 새로운 추정변형구배법(A New Assumed Deformation Gradient Approach to Circumvent Volumetric Locking in Explicit Material Point Methods)' 논문을 발표했다.
재료점법(MPM)은 산사태나 홍수 눈이 흩날리는 등 물체가 복잡하고 크게 변형되는 현상을 시뮬레이션하기 위한 전산기법이다. 자연재해 분석 및 예측과 같은 재난관리 분야부터, 영화 ‘겨울왕국’에서의 눈 애니메이션 같은 컴퓨터 그래픽스 분야까지 다양한 분야에 사용되고 있다.
다만 재료점법을 물, 점토 등과 같은 비압축성 재료에 적용할 경우 변형이 정확히 모사되지 않는 체적 잠김(volumetric locking) 문제가 발생한다. 자오이동 학생은 기존의 방법에 비해 훨씬 간편하면서도 범용적으로 체적 잠김을 해결할 수 있는 획기적인 방법을 제시해 방법의 독창성과 우수성을 인정받아 1위에 올랐다. 자오이동 학생은 "세계 선도대학들의 우수한 학생들과의 경진대회에 참가해 학문적 성과를 교류하고 KAIST의 연구경쟁력을 국제적으로 입증할 수 있는 뜻깊은 경험이었다"라고 밝혔다. 이어, "교수님의 열정적인 지도에 항상 감사드리고 제안한 기술을 더욱 발전시키고 활용하여 산사태, 홍수 등 자연재해로부터 더욱 안전한 사회를 구축하는 데 기여하고 싶다"라고 덧붙였다.ﾠ
2023.07.06
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명현 교수팀, 국제 로봇-자동화 학술대회 슬램(SLAM) 챌린지 2관왕, 저널 최우수논문상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구실(Urban Robotics lab)의 "Urban Robotics Lab @ KAIST”와, "URL @ KAIST” 두 팀이 5월 29일부터 6월 2일 동안 영국 런던에서 개최된 로봇 분야 최대 규모 학술대회(참가자 7천여 명)인 2023 국제 로봇 및 자동화 학술대회(IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA) 내에서 개최된 힐티 슬램 챌린지(HILTI SLAM Challenge)에서 각각 전체 1위와 비전(vision) 분야 학계 1위의 성과를 거뒀다고 9일 밝혔다.
※ 팀 구성
- Urban Robotics Lab @ KAIST (라이다 부문): 임형태 박사, 김대범, 신건희 석사과정, 이대한 인턴, 명현 교수 (KAIST), URL @ KAIST (비전 부문): 임현준 박사과정, 명현 교수 (KAIST)
힐티 슬램 챌린지 2023은 로봇 분야에서 가장 저명한 IEEE ICRA 학회의 미래 건설 워크샵 (Future of Construction Workshop) 프로그램의 일부로, 리히텐슈타인 공국의 힐티(HILTI) 사와 영국 옥스퍼드 대학의 옥스퍼드 로봇 연구소(Oxford Robotics Institute), 스위스 취리히 공대의 로봇 인지 그룹(Robotics and Perception Group)이 함께 주최했다. 본 대회는 공사환경이나 특징점이 부족한 좁은 실내 환경, 어두운 환경 등 기존 위치 측정 및 동시 지도화(Simultaneous Localization And Mapping, 이하 SLAM) 알고리즘이 동작하기 어려운 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 SLAM 알고리즘을 개발해 정확한 매핑을 하는 대회다. 본 대회에 총 80여 팀의 해외 유수 기업과 연구팀들이 참가했다. 특히, 이번 대회는 2021년도부터 꾸준히 개최되어, 현재는 ICRA 내의 대회 중에서도 저명한 대회 중 하나로 손꼽힌다.
연구팀은 자체 개발한 주변 환경의 특징에 따른 적응형 라이다-관성 주행계(AdaLIO: Adaptive LiDAR-Inertial Odometry) 알고리즘과 다양한 최적화 프레임워크(Pose Graph Optimization)를 활용해 라이다(LiDAR) 세션에서 총 63팀 중 전체 1위를 하였고, 비전 부문에서는 자체 개발한 직선 특징 기반의 강인한 비전-관성 주행계 알고리즘(UV-SLAM)을 활용해 학계 1위 (전체 2위)를 수상했다. 또한 부상으로 상금 3,000 CHF(스위스 프랑)와 1,000 CHF를 각각 받을 예정이다. 연구팀은 2022년에 처음 출전해 학계 2위 (전체 4위)를 수상한 바 있다.
참고로 SLAM 기술은 자율주행(자율차/자율로봇), 자율보행, 자율비행, 자율운항 등의 핵심이 되는 위치인식 및 맵 작성을 동시에 하는 기술이다.
한편, 명현 교수 연구팀의 오민호 박사과정, 정의곤 석사(현 네이버랩스 소속), 임형태 박사, 송원호 박사과정, 허수민 석사(현 스트라드비전 소속), 이응창 박사과정이 LIG넥스원과의 산학협업을 통해 작성한 논문이 동일 학술대회인 2023 IEEE ICRA 기간 중 6월 1일 열린 시상식에서 2022년 IEEE 국제 로봇/자동화 저널(RA-L, Robotics and Automation Letter) 최우수 논문상(Best paper award)을 수상했다.
※ 저자 구성
오민호 박사과정, 정의곤 석사, 임형태 박사, 송원호 박사과정, 허수민 석사, 이응창 박사과정 (이상 KAIST), 박정희 선임연구원, 김재경 단장, 이장우 선임연구원 (이상 LIG넥스원), 명현 교수 (KAIST)
연구팀의 논문은 세계적 권위 저널인 RA-L에 2022년 한해 동안 출간된 1,100여 편의 논문 중 편집위원회의 심사를 거쳐 5편의 최우수 논문 중 한편으로 선정됐고, 상패와 함께 상금을 수여받을 예정이다. (논문 제목: “TRAVEL: Traversable Ground and Above-Ground Object Segmentation Using Graph Representation of 3D LiDAR Scans”)
본 논문에서 명현 교수 연구팀은 미지의 탐사 환경에서도 지상 로봇이 안전하게 작동하며 임무를 수행할 수 있는 자율주행 시스템을 제안했다. 특히, 지상 로봇이 도심 환경 및 숲과 같은 험난한 비정형 환경과 같은 다양한 환경에서도 그래프 구조 기반의 이동 가능 영역 탐지 및 주변 환경의 객체 인식을 통해 실시간으로 자율주행이 가능하도록 솔루션을 제안했다.
또한, 연구팀은 실제 자율주행 시스템에 적용하여 실용성을 입증한 바 있으며, 해당 기술을 공개함으로써 로봇 자율 주행 기술 발전에 이바지했다. (공개 링크: https://github.com/url-kaist/TRAVEL)
명현 교수는 “자체적으로 확보한 슬램(SLAM) 기술이 세계적으로 인정받는 기회였고, 이를 통해 다양한 자율 주행, 보행, 비행에 활용하여 로봇 산업 발전에 이바지 할 수 있으리라 생각한다”라고 수상 소감을 밝혔다.
2023.06.09
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기계공학과 김정 교수팀, 국제 로봇/자동화 분야 세계적 권위의 저널 최우수논문상 수상
우리 대학 기계공학과 생체기계연구실(지도교수: 김정) 정화영, 풍 제유(Jirou Feng) 박사과정이 2022년 IEEE 국제 로봇/자동화 저널(RA-L, Robotics and Automation Letter) 최우수 논문상(Best paper award)을 수상했다고 2일 밝혔다.
최우수 논문상은 6월 1일 영국, 런던에서 주최된 국제 로봇자동화학회(ICRA2023, The 2023 International Conference on Robotics and Automation)에서 수여됐다. ICRA는 매년 개최되는 세계 최대 규모의 로봇 학회이며 RA-L은 최고 수준의 국제 로봇 학회들과 연계해 엄선된 논문을 출판하는 저널이다. 김정 교수 연구팀의 논문은 2022년 한해간 RA-L (Robotics and Automation Letter)에 출간된 1,100개 이상의 논문 중 편집자 위원회(Editorior board)에서 선정된 최우수 논문 5개 중 한 편으로 선정되어 상패와 함께 상금이 수여된다. (논문제목: 2.5D Laser-Cutting-Based Customized Fabrication of Long-Term Wearable Textile sEMG Sensor: From Design to Intention Recognition)
근전도 센서는 인간의 근육 활성도를 측정하는 수단으로 인간-기계 상호작용을 위한 착용형 시스템에 널리 사용되고 있다. 초기에는 근육 진단과 평가를 위해 의료계나 연구계서 국한된 환경에서만 사용돼왔으나 건강 모니터링이나 의수, 의족 등 더욱 일반적인 분야로 사용이 확장되고 있다.
이런 일상에서의 장시간 활용을 위해서는 사람이 착용하고 일상생활에 불편함이 없으면서도 일상에서의 움직임이나 변화가 신호에 영향을 주지 않는 센서의 개발이 필요하다. 기존의 상용 센서의 경우 단단한 소재로 제작되어 착용이 불편할 뿐 아니라 땀 발생에 취약한 성향을 보인다. 피부와 전극 사이에 전도성을 가진 땀 층이 생길 경우 전기적 단락이 발생할 수 있으며 물리적으로 센서가 미끄러질 가능성도 커져 결과적인 신호의 질에 큰 영향을 미친다. 또한 일반 사용자가 신호 수집이 필요한 정확한 위치를 파악하고 전극을 위치 시키는 것도 어렵다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하고자 땀을 흡수하면서 착용자에게 불편함을 최소화한 천 기반의 대면적 센서를 효율적으로 그리고 착용자에 맞춤형으로 디자인하여 제작할 수 있는 방법에 대해 제시하고 센서 디자인부터 실제 사용하여 의도를 인식해내는 방법까지 전체적인 솔루션을 제공하였다. 기존에 천 전극 센서들이 많이 제시되어 왔지만 사용자 맞춤형, 대면적으로 제작하는 방법에 대한 제시에는 부족한 점이 많아 실제 활용 가능성이 불투명하였다. 하지만 본 연구에서는 컴퓨터 기반으로 디자인 된 패턴을 레이저 커팅을 통해 그대로 구현해낼 수 있는 2.5D 레이저 커팅 기반의 제작 방식을 소개하여 사용자 맞춤형으로 쉽게 디자인을 변경하고 제작해낼 수 있도록 하였다. 2.5D 레이저 커팅의 경우 레이저의 세기를 조절하여 레이저가 잘라내는 깊이를 다르게 함으로써 원하는 패턴 형성을 가능케 한다.
또한 전극 부분에 전도성 다공체를 활용함으로써, 전도성을 띠는 땀을 흡수하여 전해액으로 활용할 수 있도록 하여 땀이 발생하더라도 센서 성능 및 동작 분류 정확도에 변화가 거의 없도록 하였다. 그 결과 땀이 발생하는 운동 전후로도 유사한 신호 개형을 획득할 수 있었으며 땀의 여부와 관계없이 높은 동작 분류 정확도를 달성하였다.
연구진은 본 기술이 전극 크기와 개수에 상관없이 정밀하게 사용자 맞춤형으로 입는 형태의 센서를 제작할 수 있게 함으로써, 일상에서 사람의 의도 파악을 필요로 하는 응용 분야에 유용하게 활용될 것으로 기대했다. 예를 들면 의수, 의족의 경우 장시간 착용을 필요로 하는데 착용자에게 센서로 생기는 부담은 최소화하면서도 사람의 움직임과 가장 직접적인 연관이 있는 근육 신호 센서 사용을 통해 의수, 의족의 더욱 자연스러운 움직임을 가능케 해줄 수 있다.
김 교수는 “서비스 로봇을 위한 웨어러블 센서는 사람의 부착하는 부위의 형상에 맞게 가공하는 것이 산업화의 마지막 고비인데, 학생 연구원들이 좋은 아이디어를 내고 포기하지 않고 어려움을 극복하여 세계적으로 인정받는 좋은 결과를 냈다고 생각한다. 또한, 이번 상을 통해 자부심을 가지고, 더욱 큰 연구 결과를 얻을 수 있는 마중물이 되었으면 좋겠다.”라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 지원으로 한국 연구재단-휴먼플러스융합연구개발 챌린지 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.06.02
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전산학부 홍승훈 교수 연구팀, ICLR 2023 학술대회 한국인 최초 최우수논문상 수상
우리 대학 전산학부 홍승훈 교수가 이끄는 연구팀이 지난 5월 1일부터 5월 5일에 열린 기계학습 분야의 최우수 국제학술대회인 ‘표현 학습 국제 학회 2023(International Conference on Learning Representation, 이하 ICLR 2023)’에서 최우수논문상 (Outstanding Paper Award)를 수상했다고 5일 밝혔다.
ICLR 2023은 인공지능 분야의 가장 권위 있는 학회 중 하나로서, 구글 스칼라 h-5 인덱스 기준 기계학습 분야의 1위에 올라있으며, 모든 과학 분야의 출판물 중 9위를 기록하고 있다. 올해 최우수논문상은 전체 1,574편의 논문 중 상위 4편에 주어졌다.
홍 교수팀의 ICLR 최우수논문상 수상은 한국인으로서는 최초이며, 주요 기계학습 학회에서 국내 기관이 주축이 되어 진행한 연구로 최우수논문상을 수상한 최초의 사례이기도 하다.
전산학부 김동균 박사과정(제1 저자), 김진우 박사과정, 조성웅 석사과정과 마이크로소프트 리서치 아시아(Microsoft Research Asia)의 총 루오 박사(Chong Lou)로 구성된 홍승훈 교수 연구팀은 컴퓨터 비전 분야의 핵심 연구 주제인 ‘픽셀 레이블링 문제'를 획기적으로 적은 수의 데이터로 광범위하게 해결할 수 있는 범용적 방법론인 비주얼 토큰 매칭(Visual Token Matching) 기법을 제안해 최우수논문상을 받았다.
픽셀 레이블링은 물체 검출, 물체 분할, 자세 추정, 깊이 추정, 3차원 복원 등 컴퓨터 비전 분야의 거의 모든 핵심 문제를 광범위하게 아우르는 개념이다. 최근 10년간 신경망 기반의 기계학습 방법론이 적용되며 픽셀 레이블링의 다양한 세부 문제에서 괄목할만한 진전이 있었으나, 이러한 방법들은 수십만 개 이상의 방대한 학습 데이터를 요구하는 한계가 있었다.
홍승훈 교수 연구팀은 모든 종류의 픽셀 레이블링 문제에 대해 수십 개 이내의 적은 데이터로도 학습과 추론이 가능한 범용적인 퓨샷 학습 기법을 개발했고, 수많은 픽셀 레이블링 문제에서 기존 방법 대비 0.01% 이내의 데이터로도 비슷하거나 우수한 성능을 낼 수 있음을 입증했다.
홍 교수는 이번 연구를 통해 의료 영상과 같이 학습 데이터 수집이 병목이 되는 다양한 도메인에서 컴퓨터 비전 기술을 적용하는데 돌파구가 되기를 기대한다고 평가했다.
이번 연구를 주도한 김동균 박사과정은 적은 수의 데이터로 학습할 수 있는 범용적 기계학습 방법론을 계속 연구해 왔으며, 이번 연구의 이론적 토대가 되는 연구를 지난 ICLR에 출판한 바 있다. 김동균 박사과정은 이번 연구로 삼성 휴먼테크 논문대상에서 은상을 수상하기도 했다.
전산학부 홍승훈 교수는 "상을 받게 되어 영광이고, 이번 수상이 국내 기계학습 연구자들에게 자신감이 되어 한국에서 더 많은 도전적인 연구들이 나오는 데 도움이 된다면 기쁠 것 같다”라고 소감을 밝혔다.
2023.05.08
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반도체 분야 세계적인 국제학술대회 디자인콘(DesignCon)에서 최우수논문상 수상자 4명 동시 배출
반도체 설계 분야에서 세계적으로 권위를 인정받고 있는 국제학술대회인 디자인콘(DesignCon)에서 최우수 논문상 수상자 4명을 우리 대학 한 연구실에서 동시 배출해 화제다.
전체 수상자 8명 중 절반인 4명을 배출한 것도 대단한 성과인데 인텔(Intel)·마이크론(Micron)·AMD·화웨이(Hwawei)와 같이 반도체 강국으로 꼽히는 미국·중국·일본의 글로벌 빅테크 기업 소속 엔지니어 및 연구원들과 당당히 경쟁해서 따낸 것이기에 이들의 수상이 더욱 의미가 크고 값지다는 평가다.
전 세계 기업과 대학 연구실 가운데 최초이면서도 유일하게 인공지능(AI) 스스로 최적의 설계를 구현하는 강화학습(RL)을 포함한 머신러닝(ML) 기술과 3D 이종반도체 패키징(3D Heterogeneous Packaging) 기술을 결합하여 슈퍼 컴퓨터·초대형 데이터센터의 고성능 서버 등에 핵심적으로 사용되는 HBM(고대역폭 메모리) 등 차세대 인공지능(AI) 반도체를 연구하는 전기및전자공학부 김정호 교수 연구실 테라 랩(Terabyte Interconncection and Package Laboratory) 소속 박사과정 학생들의 이야기다.
이들의 연구는 인공지능이 중심이 되는 디지털 전환과 동시에 이를 가능하게 하는 인공지능 반도체와 컴퓨터의 발전을 선도하고 있다. 더 나아가 설계 과정 전체를 인공지능으로 자동화하려는 미래 방향을 제시하고 있다.
전기및전자공학부 테라 랩 소속 김성국(사진·31세)·최성욱(사진·27세)·신태인(사진·26세)·김혜연(사진·26세) 박사과정 학생 4명이 국제학회인 디자인콘(DesignCon)이 선정한 2022년 최우수 논문상 수상자로 선정됐다고 16일 밝혔다. 시상식은 오는 31일 미국 실리콘밸리 산호세 산타클라라 컨벤션센터에서 열리는 `디자인콘 2023 국제학술대회'에서 열린다.
이들 대학원 학생 4명이 수상하는 최우수 논문상은 반도체 및 패키지 설계 분야에서 국제적으로 권위를 인정받고 있는 디자인콘이 인텔·마이크론·램버스·텍사스인스트루먼트(TI)·AMD·화웨이·IBM·앤시스(ANSYS) 등 글로벌 빅테크 기업의 연구원과 엔지니어, 그리고 세계 각 대학 대학(원)생을 대상으로 매년 7월 말 논문 초안을, 12월 말까지 전체 논문을 각각 모집하고 제출받아 심사를 거쳐 수여하는 학술대회 최고상이다.
이 때문에 발표되는 논문은 실무와 매우 밀접한 관련이 있고 곧바로 제품에 적용이 가능한 실용적인 기술에 관한 내용이 대부분이다.
2022년에는 총 8명의 수상자를 선정했는데 김정호 교수가 지도하는 KAIST 테라 랩에서만 수상자의 절반인 4명을 배출했다. 수상작 가운데 2편은 인공지능을 이용한 반도체 설계, 나머지 2편은 인공지능 컴퓨팅을 위한 반도체 구조 설계에 관한 논문이다.
우선 최우수 논문상 수상자 중 김성국 학생(31세)은 고성능 인공지능 가속기를 위한 고대역폭 메모리 기반 프로세싱-인-메모리(PIM) 아키텍처를 설계했다. 최성욱 학생(27세)은 강화학습 방법론을 활용해 고대역폭(HBM) 메모리를 위한 하이브리드 이퀄라이저를 설계해 주목을 받았다. 신태인 학생(26세)은 차세대 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 신호 무결성 모델링과 설계 및 분석 방법론을 제안했다.
마지막으로 김혜연 학생은 반도체 설계 문제 중 디커플링 캐패시터 배치 문제를 조합 최적화 문제로 정의하고 오프라인 학습 방법인 모방 학습을 통해 자동 최적화했다. 김혜연 학생은 이번 수상 논문 이외에도 반도체 설계 문제에 지식 증류·데이터 증강·대칭성 학습 등 다양한 인공지능 기법을 적용, 한층 성능이 개선된 결과를 얻어 관련 산업계로부터 많은 주목을 받고 있다.
특히 김혜연 학생의 연구는 기존 인공지능을 적용한 연구에서 한 발 더 나가 반도체 설계 문제의 특징을 고려한 학습 방법과 신경 구조를 직접 설계한 연구로 평가받아 2022년 초 열린 인공지능 분야 최대학회인 뉴립스(NeurIPS) 워크숍에서 발표된 적이 있다.
우리 대학 테라 랩은 2022년 4명의 수상자 외에 지난 2021년에도 김민수 박사과정 학생이 최우수 논문상을 수상했다. 불과 2년 사이에 디자인콘이 주관하는 학술대회의 꽃인 최우수 논문상 수상자를 모두 5명을 배출했는데 5편의 수상자 논문 중 3편이 인공지능을 활용한 반도체 설계에 관한 논문이다.
반도체 설계는 고성능·저전력을 목적으로 미세한 3차원 패키지에 다양한 기능을 갖춘 수많은 부품을 최적화해 배치할 뿐만 아니라 검증을 위해서는 복잡한 시뮬레이션이 필요하기 때문에 매우 어려운 분야로 꼽힌다.
김정호 교수가 이끄는 테라 랩에는 올 1월 현재 석사과정 10명, 박사과정 13명 등 모두 23명의 학생이 반도체 전·후공정에 들어가는 다양한 패키지와 인터커넥션 설계를 강화·모방 학습과 같은 인공지능(AI) 머신러닝(ML)을 활용해 최적화하는 연구를 수행 중이다.
김정호 교수는 "테라 랩은 전 세계 산·학·연구기관 중 유일하게 그간의 연구성과를 기반으로 독창적으로 개발한 반도체 설계 자동화 기술인 5I(CI, PI, TI, EMI, AI) 융합 솔루션을 갖추고 있다ˮ면서 "2030년 이후에는 이종 칩(Chip)을 하나의 패키지로 통합하는 `3D 이종 집적화(Heterogeneous Integration) 패키징' 기술이 대세로 자리를 잡을 것ˮ이라고 전망했다. 김 교수는 이어 "디지털 대전환(DX) 시대를 맞아 반도체의 역할이 갈수록 중요해지는 만큼 차세대 반도체 개발에 필요한 맞춤형 인재 양성을 위해 더욱 노력하겠다ˮ고 소감을 밝혔다.
2023.01.16
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김천곤 교수 연구팀, 항공우주논문상 최우수상 수상
우리 대학 항공우주공학과 김천곤 교수 연구팀이 지난달 24일 항공우주산업(KAI)이 주최하고 산업통상자원부, 항공우주학회가 후원하는 항공우주논문상에서 최우수논문상(KAI CEO)과 특별상을 수상했다.
김천곤 교수 연구팀은 우주 방사선을 막아내고 전자기를 흡수하는 구조를 통해 인공위성에 스텔스 성능을 더하는 동시에 우주전자장비의 신뢰성과 수명을 연장하는 다기능 복합재료를 개발해 최우수논문상을 수상했다.(논문명 : A space stealth and cosmic radiation shielding composite: Polydopamine-coating and multi-walled carbon nanotube grafting onto an ultra-high-molecular-weight polyethylene/hydrogen-rich benzoxazine composite) 항공우주공학과 차지훈 박사과정 학생이 제1 저자로, 공저자로는 장우혁, 노정언, 최주승 박사과정 학생들이 참여했다.
기존 우주재료들은 우주방사선을 막아내는데 한계가 있어 우주전자장비들의 수명이 감소되거나 오작동이 발생하는 문제가 있었다. 또한, 위성에 스텔스 설계를 적용하면 지상의 관측을 피해 정찰하기에 유리하고 요격무기의 공격을 받았을 때 생존할 가능성을 높일 수 있지만, 재료의 구조적 성능이 감소되는 제약이 있었다.
김천곤 교수 연구팀은 이같은 문제점을 해결하고 충분한 우주환경저항성을 갖는 '우주방사선 차폐-우주스텔스 복합재료 및 RAS 제조방법'을 개발했다. 우주방사선을 막아내는 성능이 기존의 재료보다 뛰어나며, 전자기 흡수 구조를 구현한 동시에 재료의 구조적인 성능을 끌어올렸다. 김 교수팀이 제안한 복합재료는 군용 위성 및 우주무기체계 외에도 유인우주전투기, 북극해를 비행하는 군용 항공기 및 핵 추진 군함에 탑승하는 승무원들의 방사선 피폭량을 줄이는 일에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.김천곤 교수는 "우주환경에서 응용할 수 있는 복합재료를 연구하기까지 오랜 시간에 걸쳐 시험 인프라를 구축하고 연구자들의 창의적인 연구 아이디어를 바탕으로 분명한 조사, 분석, 연구를 진행했다"라며, "이런 노력들이 한데 어우러져 수상이라는 좋은 성과를 맺을 수 있어 기쁘다"라고 소감을 밝혔다. 김천곤 교수는 이번 논문을 지도한 공로를 인정받아 이번 항공우주논문상에서 특별상을 수상했다. 이번 '항공우주논문상'에서 KAIST 항공우주공학과는 최우수논문상 수상 외에도 이창훈 교수 연구팀(1저자 : 정기욱, 논문명: 재사용 발사체를 위한 궤적 최적화 기반 연료 최적 착륙 유도 및 제어 알고리즘 연구)이 우수논문상을 받았다.
이정률 항공우주공학과 학과장은 "총 9개의 논문상 중 최우수논문상과 우수논문상의 동시 수상은 KAIST 항공우주공학과의 위상과 연구 우수성을 입증한 결과"라고 강조했다.한편, 올해로 20회째를 맞이한 항공우주논문상은 국내 항공우주 부문의 최고 권위의 상이다. 경영, 기계·엔진, 재료·소재, 전자·전기 등 항공우주 전 분야에 걸쳐 논문이 접수되었고 항공우주학회의 심사를 거쳐 9개 수상팀을 선정했다.
2022.12.14
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세계 최고 수준 신축성과 전도성 가진 액체금속 입자로 신축성 인쇄 전자회로 기판 구현
우리 대학 신소재공학과 강지형 교수 연구팀이 고분자 속 전도성 액체금속 입자 네트워크 제조법을 개발하고, 이를 이용해 고무 특성을 갖는 신축성 인쇄 전자회로 기판을 구현했다고 14일 밝혔다.
최근 체내 삽입형 전자소자, 웨어러블 전자소자, 소프트 로보틱스 등에 관한 관심이 증가하면서 우수한 신축성 및 전기적 성질을 갖는 신축성 전자기기에 관한 다양한 연구가 진행됐다. 이러한 신축성 전자기기의 실현을 위해서는 고집적 전자기기 제작의 바탕이 되는 신축성 인쇄 회로 기판이 요구된다.
신축성 인쇄 회로 기판의 실현을 위해 기존에 형태가 변하지 않는 인쇄 회로 기판에 사용되는 구리와 같은 금속을 신축성 고분자 기판 위에 구불구불한 형태로 패터닝을 해 신축성 인쇄 회로 기판을 구현한 연구가 제시됐으나, 이렇게 구조 공학을 통해 만들어진 신축성 인쇄 회로 기판은 신축성이 제한적이고 전자 부품의 밀도가 줄어든다는 한계가 있다. 이러한 한계를 뛰어넘기 위해 자체적으로 늘어날 수 있고 전기전도성을 갖는 전도성 고분자, 금속 나노 물질–고분자 복합체 등이 제시됐으나 이들은 신축 과정에서 급격한 저항 변화를 보여 신축성 인쇄 회로 기판으로 사용되기 어렵다는 한계를 갖고 있다.
이러한 한계를 뛰어넘을 재료로 액체금속이 큰 관심을 받게 됐다. 액체금속은 상온에서 액체의 형태를 띠는 금속으로, 높은 전기전도성과 액체와 같은 자유로운 변형성으로 인해 신축성 전자소자에 사용하기에 적합한 재료로 평가를 받는다. 하지만 액체 상태가 갖는 외부 충격에 대한 불안정성으로 인해 실제 인쇄 회로 기판의 배선으로 사용하는 것에 한계가 있었다.
이를 극복하기 위해 많은 연구진이 액체금속을 마이크로 크기의 입자로 분쇄한 후 고분자와 섞어 우수한 기계적 성질을 부여하고자 했다. 하지만 이렇게 만들어진 액체금속 입자–고분자 복합체는 액체금속 입자 간의 반발력으로 인해 입자 간의 연결이 형성되지 않아 전기가 통하지 않는다는 문제점이 있다.
이러한 문제를 해결하기 위해 강지형 교수 연구팀은 초음파를 이용해 고분자 지지체 내에서 액체금속 입자들을 조립시켜 전도성 네트워크를 형성했고 신축과정에서 저항이 변하지 않는 전극을 개발했다. 이를 이용해 세계 최초로 구조 공학 없이 고무처럼 자유자재로 변형이 가능한(5배 이상 늘어나는) 신축성 인쇄 회로 기판에 응용될 수 있음을 보였다.
연구팀은 절연성 복합체에 초음파를 가하면 액체금속 입자/고분자/액체금속 입자 계면에 나노 크기의 액체금속 입자가 집중적으로 형성되고 전도성 입자 조립 네트워크가 만들어지는 것을 확인했다.
만들어진 네트워크는 기존 인쇄 회로 기판의 배선에 사용되는 구리와 비슷한 수준의 낮은 전기 저항을 갖고, 10배까지 늘렸을 때도 저항이 거의 변하지 않는다. 이와 더불어 복합체의 우수한 기계적 성질로 인해 외부의 물리적 충격에 대한 높은 저항성을 가진다.
특히, 이번 연구는 이전의 기계적 손상을 가해 전도성을 부여하는 방식과 달리 초음파에 기반한 비 파괴적 방식을 이용해 액체금속이 새어 나오는 문제를 해결했고, 이를 통해 다양한 전자 부품과의 높은 접합력을 얻을 수 있었다.
이러한 액체금속 입자 네트워크의 우수한 전기적/기계적 성질, 그리고 높은 접합력에 기반해 연구팀은 신축성 고분자 기판 위에 액체금속 입자 네트워크를 패터닝한 후, 전자 부품과 연결해 신축성 디스플레이 및 광 혈류 측정 센서를 제작함으로써 다양한 신축성 웨어러블 전자소자로의 응용 가능성을 제시했다.
연구팀은 나아가 포토레지스트, 하이드로겔, 자가 치유 고분자 등 다양한 고분자 속에서 동일한 방식으로 액체금속 입자 네트워크를 만듦으로써, 기존의 신축성 전극 연구들이 보여주지 못한 고해상도 광 패터닝, 체내 삽입형 전자소자에 활용되기 위한 낮은 임피던스를 갖는 전극, 자가 치유가 가능한 액체금속 기반 전극 등으로의 다양한 응용 가능성을 확인했다.
신소재공학과 이원범, 김현준 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 (Science)' 11월 11일 字 표지 논문으로 게재됐다. (논문명 : Universal Assembly of Liquid Metal Particles in Polymers Enables Elastic Printed Circuit Board).
강지형 교수는 "이번 연구를 통해 개발된 액체금속 입자 조립 네트워크 기반의 복합 전극은 웨어러블 및 생체 삽입형 전자장치 발전과 상용화에 크게 기여할 것ˮ이라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 나노소재기술개발사업 미래기술연구실, 우수신진연구사업, ERC 웨어러블 플랫폼 소재기술 센터의 지원을 받아 수행됐다.
2022.11.14
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