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천천히 걸음 속도 높여도 다 아는 인공지능 기술 개발
최근 건강에 관한 관심이 점차 커지면서 일상생활에서 스마트 워치, 스마트 링 등을 통해 자기 신체 변화를 살펴보는 일이 보편화되었다. 그런데 기존 헬스케어 앱에서는 걷기에서 뛰기로 갑자기 변화를 줄 경우는 잘 측정이 되지만 천천히 속도를 높이는 경우는 측정이 안 되는 현상이 발생했다. 우리 연구진이 완만한 변화에도 동작을 정확하게 파악하는 기술을 개발했다.
우리 대학 전산학부 이재길 교수 연구팀이 다양한 착용 기기 센서 데이터에서 사용자 상태 변화를 정확하게 검출하는 새로운 인공지능 기술을 개발했다고 12일 밝혔다.
보통 헬스케어 앱에서는 센서 데이터를 통해 사용자의 상태 변화를 탐지하여 현재 동작을 정확히 인식하는 기능이 필수이다. 이를 변화점 탐지라 부르며 다양한 인공지능 기술이 변화점 탐지 품질을 향상하기 위해 적용되고 있다.
이재길 교수팀은 사용자의 상태가 급진적으로 변하거나 점진적으로 변하는지에 관계없이 정확하게 잘 동작하는 변화점 탐지 방법론을 개발했다.
연구팀은 각 시점의 센서 데이터를 인공지능 기술을 통해 벡터*로 표현하였을 때, 이러한 벡터가 시간이 지남에 따라 이동하는 방향을 주목하였다. 같은 동작이 유지될 때는 벡터가 이동하는 방향이 급변하는 경향이 크고, 동작이 바뀔 때는 벡터가 직선상으로 이동하는 경향이 크게 나타났다.
*벡터: 사용자의 시점별 상태 특성(이동속도, 자세, 움직임 등)을 나타내는 가장 좋은 수학적 개념
연구팀은 제안한 방법론을 ‘리커브(RECURVE)’라고 명명했다. 리커브(RECURVE)는 양궁 경기에 쓰이는 활의 한 종류이며, 활이 휘어 있는 모습이 데이터의 이동 방향 변화 정도(곡률)로 변화점을 탐지하는 본 방법론의 동작 방식을 잘 나타낸다고 보았다. 이 방법은 변화점 탐지의 기준을 거리에서 곡률이라는 새로운 관점으로 바라본 매우 신선한 방법이라는 평가를 받았다.
연구팀은 변화점 탐지 문제에서 다양한 헬스케어 센서 스트림 데이터를 사용하여 방법론의 우수성을 검증하여 기존 방법론에 비해 최대 12.7% 정확도 향상을 달성했다.
연구팀을 지도한 이재길 교수는 "센서 스트림 데이터 변화점 탐지 분야의 새로운 지평을 열 만한 획기적인 방법이며 실용화 및 기술 이전이 이뤄지면 실시간 데이터 분석 연구 및 디지털 헬스케어 산업에 큰 파급효과를 낼 수 있을 것이다ˮ고 말했다.
데이터사이언스대학원을 졸업한 신유주 박사가 제1 저자, 전산학부 박재현 석사과정 학생이 제2 저자로 참여한 이번 연구는 최고권위 국제학술대회 `신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2024'에서 올 12월 발표될 예정이다. (논문명 : Exploiting Representation Curvature for Boundary Detection in Time Series)
한편, 이 기술은 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 SW스타랩 과제로 개발한 연구성과 결과물(RS-2020-II200862, DB4DL: 딥러닝 지원 고사용성 및 고성능 분산 인메모리 DBMS 개발)이다.
2024.11.12 조회수 1817 -
기술가치창출원, 국내대학 최초 등록 표준특허 수입 100억 돌파
대학의 연구개발로 확보한 원천기술이 동영상 압축 국제 표준의 핵심 특허로 최초 등록되어 누적 기술료 100억 돌파했다.
우리 대학이 기술가치창출원(원장 이건재)에서 추진한 동영상 압축 기술 특허가 국제 표준 핵심 특허로 등록된 이후 누적 기술료 총 100억을 돌파했다고 2일 밝혔다.
해당 특허는 2014년 김문철‧박현욱 전기 및 전자공학부 교수가 개발한 고효율 동영상 압축기술(High Efficiency Video Coding, HEVC)로 미국 컬럼비아 대학과 함께 대학 최초로 국제표준 특허풀에 등록되었다. 디지털 영상의 압축 및 압축을 해제하는 장치 및 소프트웨어를 포함해 총 246건의 표준특허를 확보했다.
HEVC(H.265)는 UHD 초고화질급 해상도를 가진 대용량 영상데이터를 효율적으로 압축하기 위해 만들어진 국제 기술표준으로, TV와 방송, 스마트폰, 액션캠, CCTV, 실시간 스트리밍 등 다양한 초고화질 영상에 적용이 가능하다.
동영상 재생을 위해 필요한 다양한 특허 활용을 위해서 엑세스 어드벤스(Access Advance, 구 HEVC Advance) 특허풀(Patent Pool) 등은 HEVC 기술들을 선별하여 표준특허를 구성하고 라이센스 업무를 대행하고 있다. 이런 표준특허로 등록된 기술들은 관련 시장을 선점하고 차세대 기술 경쟁에서 우위를 차지할 수 있어 세계 각국은 표준특허를 차지하기 위해 치열한 각축을 벌이고 있다.
HEVC 관련 시장은 본격적인 성장기에 도달했으며, 다른 표준 기술들은 성장 초기 단계인 상황에서도 KAIST는 2024년도에만 아마존, 애플, 구글 등으로부터 약 54억 원의 표준기술료 수익을 달성했다.
기술가치창출원에서는 철저한 특허 분석을 통한 표준화 전략을 수립하고 보유 기술을 다수의 표준 특허풀에 제안해 대학의 연구로 확보한 원천기술이 동영상 압축 국제 표준의 핵심 특허로 인정받는 성과를 거뒀다.
또한, 글로벌 기술사업화 강화를 위하여 기술이전 본부(Technology License Office, TLO)와 전담 웹사이트(https://tlo.kaist.ac.kr)를 신설하였다.
뿐만 아니라 산학협력과 기술이전을 확대하기 위한 온라인 플랫폼 구축, 유망 기술 선정 및 홍보, 유망 해외 특허 출원 확대, 기술이전 전문가(TLO)가 주도하여 추진하는 기획 기술이전 등을 추진하고 있다.
이건재 기술가치창출원장은 “우리 대학의 기술사업화를 도약시키기 위해, 발로 뛰는 TLO 조직, 표준특허 집중 육성, 지식재산/산학협력/기술이전 간의 연계를 강화함으로써 글로벌 시장에서의 경제적 가치를 높일 계획”이라고 전했다.
이어, “특히, 신설한 기술이전 본부를 통해 미래 KAIST 핵심 먹거리인 표준특허, 5G·6G 통신, 바이오·제약, 양자·AI 반도체 분야에 집중적으로 투자하여 대학 기술이전의 메카로 발돋움할 계획”이라고 밝혔다.
한편, 동 표준특허 확보를 위해 기술가치창출원은 특허청 산하 한국특허전략개발원의 ‘지식재산 수익 재투자 지원사업’지원을 받았다.
2024.10.02 조회수 1581 -
미토콘드리아 DNA 돌연변이를 밝혀내다
우리 몸의 세포는 평생 동안 DNA 돌연변이를 지속적으로 축적하며, 이는 세포 간의 유전적 다양성(모자이시즘) 및 세포 노화를 초래한다. 한국 연구진이 세포소기관 미토콘드리아 DNA의 인체 내 모자이시즘 현상을 최초로 규명했다.
우리 대학 의과학대학원 주영석 교수 연구팀 안지송 박사과정이 미토콘드리아 DNA 돌연변이 연구를 주도해 국제 과학학술지 ‘네이처 지네틱스(Nature Genetics)’ 7월 22일 字 온라인판에 게재했다고 24일 밝혔다. (논문명: Mitochondrial DNA mosaicism in normal human somatic cells).
이번 연구에는 서울대학교 의과대학, 연세대학교 의과대학, 고려대학교 의과대학, 국립암센터, 그리고 KAIST 교원창업기업 이노크라스의 연구자들도 참여했다.
미토콘드리아는 세포 에너지 대사 및 사멸에 관여하는 세포소기관으로, 세포핵과 독립적으로 자체 DNA를 가지고 있으며 돌연변이도 발생할 수 있다. 하지만 이러한 돌연변이를 정밀하게 찾아내는 데 필수적인 단일세포 전장유전체(whole-genome sequencing) 기술의 한계로 그동안 미토콘드리아 DNA 돌연변이 및 모자이시즘에 대한 연구는 미흡했다.
연구팀은 31명의 정상 대장 상피 조직, 섬유아세포, 혈액에서 확보한 총 2,096개 단일세포의 전장 유전체 서열을 생명정보학 기법으로 분석해 세계 최대 규모의 연구를 수행했다. 세포 사이에서는 평균적으로 3개의 유의미한 미토콘드리아 DNA 차이가 존재했으며, 대부분은 노화 과정에서 생성됐으나 약 6%의 차이는 모계로부터 이형상태(헤테로플라스미; heteroplasmy)로 전달됨이 확인됐다.
또한, 암 발생 과정에서 돌연변이 수가 유의미하게 증가했으며, 이들 변이 중 일부는 미토콘드리아 RNA 불안정성에 기여한다는 사실도 확인했다. 관찰된 데이터를 바탕으로 연구팀은 인간의 배아 발생단계부터 노화 및 발암 과정에서의 미토콘드리아 발생 및 진화 과정을 이해할 수 있는 모델을 구축했다.
이번 연구는 사람의 정상 세포에서 발생하는 미토콘드리아 DNA 돌연변이의 형성 메커니즘을 체계적으로 밝혀내, 향후 미토콘드리아 DNA가 노화와 질병 발생에 미치는 영향을 이해하는 데 중요한 초석을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
의과학대학원 주영석 교수는 “전장유전체 빅데이터를 체계적으로 활용함으로써 미지의 영역이었던 생명과학 현상을 규명할 수 있다”며, “암 발생 과정뿐만 아니라 인간의 배아 발생과정 및 노화과정에서 나타나는 미토콘드리아 DNA의 변화를 체계적으로 이해할 수 있는 방법을 처음으로 수립했다” 라고 연구의 중요성을 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 리더연구, 선도연구센터 및 서경배과학재단 신진과학자 연구지원 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.24 조회수 3245 -
위성시스템기술 전문 대학원 과정 신설을 위한 MOU 체결
우리 대학이 위성시스템기술 전문대학원 과정(GST)을 신설하기 위해 베트남 하노이 과학기술대학(Hanoi University of Science and Technology, 이하 HUST) 및 대전시 소재 위성시스템 및 서비스 특화 기업들과 8일 오후 대전 본원에서 양해각서를 체결했다. 우리 대학에 신설될 위성시스템기술 전문대학원 과정은 한국-베트남 대학 간의 연구 및 교육 협력을 바탕으로 위성시스템 및 데이터를 활용한 해양 모니터링, 기후 변화 대응 등 다양한 분야의 전문성 제고를 목표로 설립된다. 양교 전기및전자공학부가 교육과정 구성, 학생 교류 등 구체적인 협력을 추진하기 위해 긴밀하게 협력할 예정이다.
또한, 우리 대학이 공동 연구에 참여하고 있는 항우연 주관의 위성활용기술을 발판 삼아 국내 위성기술 전문기업과 베트남 대학을 연계해 미래 위성시스템 및 서비스 기술 분야의 산학 협력을 도모할 계획이다.
이를 위해, 우리 대학 · HUST · ㈜I-OPS(대표 김영욱) · ㈜한컴인스페이스(대표 최명진) 등 4자가 참여하는 '위성시스템 기술 전문대학원 프로그램 신설 지원 양해각서'도 이날 함께 체결됐다.
뉴스페이스 시대를 맞아 우주·위성기술의 메카가 되어가는 대전 지역의 위성기술 특화 전문기업인 ㈜I-OPS와 ㈜한컴인스페이스는 기술협력 및 HUST 우수 인력 양성을 지원하는 역할을 맡는다. 나아가 HUST와 공동으로 베트남 위성 통신 기업인 비엣텔(Viettel) 항공우주연구소와 베트남항공교통관리공사(VATM_ 등과 위성기술 및 응용서비스 협력도 추진된다.
다각도로 이루어지는 이번 협력은 한국과 베트남이 학술 및 산업 간의 글로벌 위성 교육 네트워크를 구축하는 발판이 되어 양국 우주산업을 견인하고 글로벌 경쟁력을 향상시킬 것으로 전망되고 있다.
윤찬현 전기및전자공학부 교수는 "위성시스템의 핵심 기술인 위성 온보드 컴퓨팅, 센싱, 통신 및 신호처리 등 KAIST 전기및전자공학부가 각 핵심 기술별로 축적해 놓은 이론 및 심화 전공, 융·복합적인 교육과 연구개발 능력을 바탕으로 HUST와 협력해 양교의 위성기술 발전을 이끌어 나갈 것"이라고 포부를 밝혔다. 윤 교수는 이어 "이번 협력은 참여 기업의 차세대 위성시스템 개발·운영 역량을 끌어올려 국내 위성 산업의 글로벌 비즈니스 경쟁력을 확보하는 계기가 될 것"이라고 덧붙였다.
2024.07.08 조회수 2211 -
한-영 인공지능 협력 강화, KAIST-앨런 튜링 연구소 협력 협정 체결
우리 대학이 세계적인 국책 인공지능 연구기관인 영국의 앨런 튜링 연구소(Alan Turing Institute)와 이달 22일 '인공지능 및 데이터 과학 연구 협력 강화'를 위한 협력 협정을 체결했다.
한국과 영국 정부가 공동 주최한 'AI 서울 정상회의 2024'에 맞춰 체결된 이번 협력 협정을 바탕으로 향후 두 기관은 인공지능 및 데이터 과학 분야의 공동연구를 추진한다. 우리 대학김재철AI대학원(원장 정송)과 앨런 튜링 연구소 간의 인턴십·단기 파견 등의 인력교류와 파트너십 프로젝트를 통한 지식 교환 등 다양한 분야에서 학술 협력도 진행할 예정이다.
미셸 도넬런(Michelle Donelan) 영국 과학혁신기술부 장관은 "앨런 튜링 연구소와 KAIST 간의 합의 발표는 영국이 전 세계 파트너와의 협력적 접근 방식을 통해 혁신을 촉진하여 신기술이 제공하는 엄청난 잠재력을 완전히 실현할 수 있도록 하겠다는 의지를 더욱 입증한다"라고 밝혔다.
앨런 튜링 연구소의 과학 및 혁신(국방 및 국가 안보) 책임자인 팀 왓슨(Tim Watson) 교수는 "인공지능과 데이터 과학은 글로벌 과제와 글로벌 기회를 모두 제시하고 있으며, 한국에서 가장 권위 있는 대학인 KAIST와 중요한 파트너로 협력을 강화하게 되어 기쁘다"라고 전했다. 이어, "이는 양국이 이러한 강력한 기술을 사용하여 사회가 직면한 가장 큰 문제를 해결하는 데 도움이 될 것이다"라고 덧붙였다.정송 KAIST 김재철AI대학원 원장은 "두 기관 간의 긴밀한 협력을 통해 인공지능의 책임 있는 개발과 사용을 장려하고 인공지능이 모두를 위해 공평한 혜택을 보장할 수 있는 단계까지 발전하도록 연구와 노력을 이어가겠다"라고 전했다.
2024.05.30 조회수 2689 -
세계 최대 규모 암 데이터베이스 구축하다
디지털 암 정보 축적의 시대에는 데이터 생산을 넘어서, 데이터의 수집 및 관리 방법을 정립하고 거대 규모의 빅 데이터를 운용하는 것이 가장 큰 경쟁력이 될 수 있다. 전략적으로는 정밀 임상 정보와 연계할 수 있는 국내 생산 데이터와 다양성에 대한 이해를 도모할 수 있는 대규모 국제 데이터를 모두 수집해 통합하는 것은 매우 중요한 과제다.
우리 대학 의과학대학원 박종은 교수, 바이오및뇌공학과 최정균 교수 공동 연구팀(제1 저자: 강준호 박사, 이준형 박사)이 세계 최대 규모의 암 조직 단일세포 및 공간전사체* 데이터베이스를 구성하고, 이를 바탕으로 삼성서울병원 이세훈 교수 연구팀과 함께 면역 치료의 예후 예측에 중요한 세포 생태계 타입을 보고했다고 22일 밝혔다.
*단일세포 및 공간전사체: 모든 유전자의 발현 양상을 개별 세포 단위에서 혹은 3차원 조직 구조상에서 분석한 데이터
암은 우리 몸 안에서 스스로 진화하는 특성을 가지고 있어 암 조직 내의 세포 생태계를 구성하는 각 세포의 이질성과 이들의 상호작용을 파악하는 것이 가장 중요하다.
최근 발달하고 있는 단일세포 및 공간 전사체는 미세환경을 구성하는 세포들과 그들의 3차원적 배열 및 상호작용을 정량적으로 측정 및 표현한다는 점에서 미세환경의 이질성 개념을 생태계 수준으로 확장해 디지털 정보의 형태로 저장 및 분석할 수 있게 한다.
연구팀은 암세포 생태계 타입들을 전 암종(pan-cancer) 수준에서 규명하기 위해 약 1,000개의 암 환자 조직 샘플, 500여 명의 정상 조직 샘플에 대한 단일세포 전사체 데이터를 30종 이상의 암종에 대해 수집하여 모든 암에 대한 세포 지도가 총망라된 전 암종 단일세포 지도(pan-cancer single-cell atlas)를 구축했다.
내과 전문의가 포함된 연구진이 직접 데이터를 수집하고, 메타데이터 재처리 및 암종 분류를 진행함으로써 암 조직을 구성하는 100여 개의 세포 상태를 규정하고, 이들의 발생빈도를 바탕으로 각 암종별 조직의 상태를 분류했다. 또한 미국의 암 환자 공공 데이터베이스(TCGA) 등의 대규모 코호트 데이터를 활용해 각 세포 상태가 암 환자의 치료 및 예후에 미치는 영향을 분석했다.
특히 여러 세포 상태 간의 상호작용 분석을 통해서 암세포 생태계 네트워크를 구축하였고, 이 중에서 삼차 림프 구조(tertiary lymphoid structure)* 구성요소를 포함하는 인터페론 연관 생태계가 삼성서울병원 이세훈 교수 연구팀의 폐암 코호트를 포함해 면역관문 억제 치료(immune checkpoint inhibitor)**를 받은 여러 암종들에서 면역관문 억제 치료 반응 예측에 효과적임을 확인했다.
*삼차 림프 구조: 림프절과 유사하지만 건강한 조직에서는 형성되지 않고, 만성염증, 감염, 암 등이 있는 곳에서 면역 세포들이 조직화되어 형성되는 구조물
**면역관문 억제치료: T세포 혹은 암세포에서 발현되는 PD-1/PD-L1, CTLA-4와 같은 면역관문(immune checkpoint)을 차단하여 암세포와 싸우는 면역 반응을 활성화시키는 치료방법
연구를 주도한 박종은 교수는 “이번 연구를 통해 세계 최대 규모의 암 조직 데이터베이스를 구축하였고, 이를 바탕으로 면역 치료의 예후 예측에 중요한 영향을 줄 것이다. 또한 소수의 환자에게 아주 좋은 치료반응을 보이나 일부의 경우 면역 관련 부작용을 나타내는 면역 관문 억제제의 치료 대상군 선정에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.”고 말했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 지에 5월 14일 자 출판됐으며, KAIST 세포 아틀라스 웹 포탈 https://cellatlas.kaist.ac.kr 을 통해 공개되고 있다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 차세대바이오유망범용기술연구지원사업과 우수신진연구사업, 한국보건산업진흥원 연구중심병원 육성사업, 융합형의사과학자양성사업 및 포스코사이언스펠로우십의 지원을 받아 수행됐다.
2024.05.22 조회수 4314 -
네이버·인텔과 AI 반도체 신 생태계 조성 공동 협력
챗GPT가 촉발한 생성형 인공지능(AI)*이 세계적으로 열풍을 일으키는 가운데 새로운 인공지능 반도체의 생태계 구축을 위해 KAIST(총장 이광형)가 네이버(NAVER) 및 인텔(intel)과 손잡고 상호 보유 중인 역량과 강점을 한 곳에 집중한 ‘NAVER · intel · KAIST AI 공동연구센터(NIK AI Research Center)’를 설립한다.
업계에서는 이들 세 기관의 전략적인 제휴가 인공지능 반도체·인공지능 서버와 데이터센터의 운영에 필요한 오픈소스용 소프트웨어 개발 등 인공지능 분야에서 각자 보유하고 있는 하드웨어 및 소프트웨어 기술과 역량을 융합해서 새로운 인공지능 반도체 생태계를 구축하는 한편 시장과 기술 주도권 확보를 위해 선제적인 도전에 나선 것으로 보고 있다.
특히 첨단 반도체 CPU 설계부터 파운드리까지 하는 세계적인 반도체 기업 인텔이 기존의 중앙처리장치(CPU)를 넘어 인공지능 반도체 ‘가우디(GAUDI)’**를 최적의 환경에서 구동하기 위해 오픈소스용 소프트웨어 개발 등을 목적으로 국내 대학에 공동연구센터를 설립하고 지원하는 것은 우리 대학이 처음이다.
우리 대학은 네이버클라우드(대표: 김유원)와 대전 KAIST 본원에서 인공지능 반도체·인공지능 서버와 클라우드·데이터센터 등의 성능개선과 최적의 구동을 위한 오픈소스용 첨단 소프트웨어 개발 등을 위해 ‘NAVER · intel · KAIST AI 공동연구센터(NIK AI Research Center)’ 설립과 운영을 주요 내용으로 하는 업무협약(MOU)을 체결했다고 30일 밝혔다.
우리 대학 관계자는 “인텔이 인공지능과 반도체 분야 오픈소스용 소프트웨어 개발파트너로 네이버와 KAIST를 선택한 것은 전략적으로 매우 큰 의미가 있다”라고 강조했다.
이 관계자는 특히 “네이버클라우드가 지닌 컴퓨팅·데이터베이스·인공지능 등 네이버 클라우드 플랫폼(NAVER Cloud Platform) 기반의 다양한 인공지능 서비스 역량과 인텔의 차세대 인공지능 칩 기술, 그리고 KAIST가 갖추고 있는 세계적 수준의 전문인력과 소프트웨어 연구 능력이 결합해 인공지능 반도체 분야에서 기존과는 다른 창조적이면서도 혁신적인 생태계 조성을 성공적으로 이뤄낼 것”이라고 기대했다.
이날 협약식 행사에는 이광형 총장을 비롯해 이균민 교학부총장, 이상엽 연구부총장, 전기및전자공학부 김정호 교수 등 주요 보직교수가, 네이버클라우드 김유원 대표이사와 하정우 AI 이노베이션 센터장, 이동수 하이퍼스케일 AI 담당 이사 등 주요 경영진이 참석했다.
우리 대학과 네이버클라우드는 이번 MOU 체결을 계기로 올 상반기 중에 KAIST에 ‘NAVER · intel · KAIST AI 공동연구센터(NIK AI Research Center)’를 설치하고 7월부터 본격적인 연구에 들어갈 계획이다.
우리 대학에서는 고대역폭메모리(HBM)*** 등 인공지능 반도체 설계와 인공지능 응용설계(AI-X) 분야에서 세계적인 석학으로 꼽히는 전기및전자공학부 김정호 교수가, 네이버클라우드 측에서는 인공지능 반도체 설계 및 인공지능 소프트웨어 전문가인 이동수 이사가 공동연구센터장을 맡는다. 또 KAIST 전산학부 성민혁 교수와 네이버클라우드 권세중 리더가 각각 부센터장으로서 공동연구센터를 이끈다.
공동연구센터의 운영 기간은 3년인데 연구성과와 참여기관의 필요에 따라 연장한다. KAIST에 설치되는 공동연구센터가 핵심 연구센터로서 기능과 역할을 맡는 데 KAIST에서 인공지능과 소프트웨어 분야 전문가인 20명 내외의 교수진과 100여명의 석·박사 대학원생들이 연구진으로 참여한다.
초기 2년간은 인텔의 하바나랩스가 개발한 인공지능 학습 및 추론용 칩(Chip) ‘가우디(GAUDI)’를 위한 플랫폼 생태계 공동 구축을 목적으로 20~30개 규모의 산학 연구과제를 진행한다.
자연어 처리, 컴퓨터 비전과 머신러닝 등 주로 인공지능 분야 오픈소스용 소프트웨어 개발 위주로 연구가 이뤄지는데 자율 주제 연구가 50%, 인공지능 반도체의 경량화 및 최적화에 관한 연구가 각각 30%와 20%를 차지한다.
이를 위해 네이버와 인텔은 네이버 클라우드 플랫폼 기반의 ‘가우디2(GAUDI2)’를 우리 대학 공동연구센터에 제공하며 KAIST 연구진은 ‘가우디2’를 이용한 논문 등 연구 실적을 매년 공개한다.
이 밖에 인공지능·클라우드 등 각자가 보유한 역량 외에 공동 연구에 필요한 각종 인프라 시설(Infrastructure)과 장비 등을 공유하는 한편 연구 인력의 상호 교류를 위해 공동연구센터에 필요한 공간과 행정인력을 지원하는 등 다양한 협력 활동을 전개할 방침이다.
우리 대학 김정호 교수는 “KAIST는 가우디 시리즈의 활용을 통해 인공지능 개발, 반도체 설계와 운영 소프트웨어 개발 등에서 기술 노하우를 확보할 수 있다”라면서, “특히 대규모 인공지능 데이터센터 운영 경험과 향후 연구개발에 필요한 인공지능 컴퓨팅 인프라를 확보할 수 있다는 점에서 이번 공동연구센터 설립이 매우 큰 의미가 있다”라고 강조했다.
네이버클라우드 이동수 이사는 “네이버클라우드는 KAIST와 함께 다양한 연구를 주도해 나가며 하이퍼클로바X 중심의 인공지능 생태계가 확장되기를 기대한다”라며, “공동연구센터를 통해 국내 인공지능 연구가 보다 활성화되고 인공지능 칩 생태계의 다양성이 확보되기를 바란다”라고 말했다.
2024.04.30 조회수 3982 -
‘생성 AI와 헬스케어의 미래’ 워크숍 개최
우리 대학이 5일 오후 '생성AI와 헬스케어의 미래' 워크숍을 대전 본원에서 개최한다.
KAIST 디지털 바이오헬스 AI연구센터(센터장 예종철)의 개소를 기념하기 위해 마련된 이번 워크숍에서는 디지털 헬스케어 분야에서 활용되는 인공지능의 최신 연구 동향과 응용 사례가 공유된다.
'의료 데이터의 인공지능 활용' 세션에서는 콴젱 리(Quanzheng Li) 하버드의대 교수가 '의학 분야의 기초모델 : 대형 언어 모델과 대형 비전 모델'을 주제로 기조강연한다.
리 교수는 하버드 대학교 의과대학에서 진행되고 있는 대형 언어 모델* 및 대형 멀티모달리티 모델** 연구를 소개한다. 또한, 이러한 최첨단 기술들이 의료 데이터 해석과 활용 현장에 가져다준 혁신적인 변화를 임상 사례를 들어 설명한다. * 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM): 방대한 텍스트 데이터로 훈련된 인공지능 모델 ** 대형 멀티모달 모델(Large Multi-modal Model, LMM): 텍스트와 함께 이미지, 소리, 비디오 등 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있는 인공지능 모델
김선 서울대학교 컴퓨터공학부 교수는 '바이오인포매틱스의 혁신' 세션에서 'AI 기술을 이용한 약물 반응 예측'을 주제로 기조강연한다.
인공지능 기반 약물 반응 예측 모델의 개발, 임상 데이터를 활용한 인공지능 알고리즘의 적용 사례, 환자 개인별 치료 계획 수립을 위한 인공지능의 역할 등을 조명하고 인공지능 기술이 약물 반응 예측에 미치는 영향과 잠재적 한계점을 토론한다.
산업계에는 나군호 네이버 헬스케어 연구소장이 참석해 '디지털 헬스케어 2024: 인공지능 시대'를 주제로 기조강연한다.
나 소장은 챗GPT로 대표되는 생성적 인공지능 기술이 의료 데이터 분석, 신약 개발, 맞춤형 치료 계획 수립 등 다방면의 디지털 헬스케어에 적용되고 있는 연구 동향을 소개한다. 네이버에서 진행되는 의료 생성 인공지능 기반연구와 이 기술이 헬스케어 산업에 미치는 긍정적인 영향 및 잠재적 도전 과제들에 대해서도 논의한다.
또한, 기술 교류와 네트워킹의 장도 함께 마련돼 참가자들이 디지털 바이오 헬스 분야에 적용되는 인공지능의 미래에 대해 논의하고 아이디어를 교환하는 기회를 제공한다.
예종철 KAIST 디지털 바이오헬스 AI 연구센터장은 "이번 워크숍은 KAIST가 추진하는 생성 인공지능 기반 의료 인공지능 연구를 산·학·연에 알리고 국내·외 연구진들과 협력해 센터를 이끌어갈 혁신적인 발전 방향을 모색하는 자리가 될 것"이라고 말했다.한편, KAIST 디지털 바이오헬스 AI 연구센터는 바이오의료 분야의 생성형 인공지능 원천모델 구축을 위해 2023년 12월 개소했다. 바이오의료 영상 및 신호, 임상기록, 유전체 및 오믹스, 약물 상호작용, 웨어러블 기반 라이프 로그 등이 중점 연구 분야다. 전문가 연합(mixture-of-expert:MOE) 형태로 최적의 추론을 할 수 있는 일반화된 인공지능(General AI) 플랫폼에 관한 원천 기술을 개발 및 바이오 의료 생성 AI 분야의 세계적인 선두그룹을 양성을 목표로 국내·외 기관과 네트워크를 구축해 협력하고 있다.
2024.02.05 조회수 3867 -
차미영 교수, 한국인 첫 獨 막스플랑크 연구소 단장 선임
세계적 기초과학 연구기관인 독일 막스플랑크 연구소(Max Planck Institute, MPI)에 첫 한국인 단장이 선임됐다. 우리 대학 전산학부 차미영 교수(기초과학연구원 수리 및 계산 과학 연구단 데이터 사이언스 그룹 CI(Chief Investigator))가 그 주인공이다. 차 교수는 독일 보흠 지역에 있는 막스플랑크 보안 및 정보보호 연구소(MPI for Security and Privacy)에서 6월부터 단장(Scientific Director)직 수행을 시작해 ‘인류를 위한 데이터 과학(Data Science for Humanity)’ 연구그룹을 이끌 예정이다. 현재 본격적인 연구그룹 출범을 준비하고 있다.
막스플랑크 연구소는 기초과학 분야를 아우르며 독일 전역과 해외에 85개 산하 연구소를 운영하고 있다. 연구소를 이끄는 300여 명의 단장 중 한국 국적 과학자가 발탁된 것은 이번이 처음이다. 한국계로는 지난해 8월 울산과학기술원(UNIST) 강사라 교수가 기후과학연구소 단장으로 선임된 바 있다.
차 교수는 구글 스칼라(Google Scholar) 기준 피인용 수 2만 회가 넘는 데이터 과학 분야 전문가로, 우리 대학 전산학부를 졸업하고 동 대학원에서 석·박사 학위를 받은 ‘토종박사’다. 박사 취득 이후 독일 자부르켄에 있는 막스플랑크 연구소에서 박사후연구원으로 근무했으며, 2010년부터 우리 대학 교수로 재직하고 있다. 2019년에는 IBS의 CI로 선정돼 데이터 사이언스 그룹을 이끌며 인공지능(AI) 분야에서 우수 논문을 다수 발표하는 등 국제적 인지도를 높였다.
차 교수가 이끄는 데이터 사이언스 그룹은 2019년 출범해 초대형 데이터를 계산하고 분석하는 방법론을 연구하고 있다. 특히 AI를 이용해 가짜뉴스와 혐오 표현을 탐지하는 등 우리 삶과 밀접한 사회 현상을 분석해 괄목할 만한 연구성과를 창출했다.
코로나19 팬데믹 시절 ‘루머를 앞선 팩트’ 캠페인을 기획해 감염병 관련 잘못된 정보에 대한 팩트체크 결과를 151개국에 전파했다. 최근에는 위성영상을 AI로 분석해 북한을 비롯한 저개발국가의 경제지도를 만들어 무료로 공개했다. 최근 실시한 5년 차 평가에서 AI 기술을 기초과학에 창의적으로 활용해 차별성 있는 연구를 수행했으며, 데이터 과학 연구의 사회적 가치를 제고할 수 있는 핵심 기술을 개발하는 등 국제적 파급력 있는 연구성과를 창출했다는 평가를 받았다.
IBS 노도영 원장은 “IBS는 미래 연구단장을 발굴·육성하기 위해 젊은 연구자를 선정해 독립 연구를 지원하고 있다”라며, “이 제도로 발굴한 연구자가 막스플랑크 연구소 단장으로 초청받은 것에 대해 매우 기쁘게 생각하며 한국과 독일의 국제 연구 교류에도 크게 기여할 것으로 기대한다”라고 전했다.
우리 대학 이광형 총장은 “KAIST가 키워낸 차 교수의 행보는 국제화에 좋은 롤모델이 될 것”이라며, “계속해서 KAIST 학생 및 동료와 협업할 수 있도록 겸직을 비롯한 지원을 아끼지 않겠다”라고 축하의 메시지를 전했다.
차미영 CI는 “KAIST 교수로 쌓아온 경험에 더하여 IBS에서 긴 호흡으로 창의적인 연구를 지속한 덕분에 좋은 결과를 얻은 것 같다”라며, “앞으로 큰 책임감을 가지고 데이터 과학을 통한 사회 공헌을 위해 최선을 다하겠다”라고 포부를 밝혔다.
2024.01.09 조회수 5695 -
제3회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회 성료
우리 대학 제조AI빅데이터센터가 중소 제조기업의 애로사항을 창의적인 인공지능(AI) 아이디어로 해결하는 '제3회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회' 시상식을 지난달 28일 서울 양재동 aT센터에서 개최했다.
중소벤처기업부(장관 이영, 이하 중기부), 스마트제조혁신추진단(단장 안광현, 이하 추진단)과 공동 주최한 이번 경진대회는 우수한 제조 인공지능 분석 인재를 발굴 및 육성하기 위해 올해 세 번째로 개최됐다.제조데이터 인공지능 분석에 관심 있는 19세 이상의 국민을 대상으로 지난 9월 말부터 참가자를 모집한 결과 3인 이내로 자유롭게 구성된 184개 팀, 389명이 신청을 완료했다. 각 팀은 10월 23일 KAMP*의 열처리 품질보증 제조AI데이터셋**을 활용해 뿌리기업 현장 개선 아이디어를 제시하고 알고리즘으로 구현하는 과제를 부여받아 본격적인 대회 일정에 돌입했다.
☞ KAMP: 인공지능(AI) 중소벤처 제조 플랫폼(Korea AI Manufacturing Platform) ☞ 열처리 품질보증 제조AI데이터셋: 열처리 공정에서 수집한 제조데이터를 인공지능 학습용으로 가공한 6천1백만 개의 제조데이터주최측은 11월 6일부터 10일까지 서면 평가를 통해 8개의 발표평가 최종 진출팀을 선발했다. 11월 21일 열린 발표평가는 메타버스 플랫폼에서 진행됐으며, 인공지능 모델의 창의성, 제조 현장 적용 가능성, 파급효과 등의 심사 항목에서 가장 높은 점수를 받은 '왕십리분석혁명가들'팀(정지인, 문정언, 신아리/한양대학교)이 대상(중기부 장관상)을 차지했다.
'왕십리분석혁명가들' 팀은 설명가능 인공지능(eXplainable AI, XAI)을 기반으로 열처리 공정과 같은 다양한 제조업의 연속공정에서 적용할 수 있는 실시간 설비 이상탐지 방안을 제시하여 문제해결 독창성, 제조현장 적용가능성, 분석모델 확장성 측면에서 높은 평가를 받았다.
이 외에도 '크로와상(김재연, 이예진, 최영주/성균관대학교)', 'TAVANNA(강병관, 박민제, 최무선/(주)타키온테크+고려대학교)' 2개 팀은 최우수상(KAIST 총장상)을 수상했으며, 우수상에 'IoT(에스케이플래닛(주))', '불량하냥(한양대학교 에리카)', 장려상에 'Absolute A(서울과기대)', 'Meta3DP((주)메타3디피)', 'NABIS(한양대학교)'가 수상의 영예를 안았다.
김일중 KAIST 제조AI빅데이터센터장은 "대회가 3회로 거듭되면서 제조AI 관심이 높아지고 있다는 것을 실감했으며, KAIST 제조AI빅데이터센터도 중소 제조기업의 제조AI 기술 적용과 인력 양성에 최선의 노력을 기울이겠다"라고 수상자들을 격려했다.
김흥남 KAIST 제조AI빅데이터센터 본부장은 "제조AI 시장이 성장함에 따라 KAIST는 중소벤처기업부와 협력하여 지속적으로 중소 제조기업의 AI 기반 경쟁력 강화를 위한 지원을 아끼지 않을 것"이라고 밝혔다.한편, '제3회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회' 대상팀에는 상장 및 상금 1,000만 원이 수여됐다. 최우수상 2개 팀과 우수상 2개 팀에게 각각 300만 원과 200만 원의 상금이, 장려상 3개 팀에게는 각각 100만 원의 상금이 지급됐다.
2023.12.04 조회수 4070 -
제조AI 빅데이터센터, 제조데이터 촉진자 동문 네트워킹 데이 및 표준화 포럼 개최
우리 대학 제조AI빅데이터센터(센터장 김일중)가 ʻ제조데이터 촉진자 동문 네트워킹 데이 및 표준화 포럼(이하, 네트워킹 데이)ʼ를 29일 개최했다. 네트워킹 데이는 제조AI빅데이터센터가 작년부터 운영하고 있는 ‘제조데이터 촉진자 양성사업’의 교육 수료생 170명을 대상으로 진행되었다.
제조데이터 촉진자 양성사업은 제조AI 빅데이터교육에 제조 도메인 지식과 창의적 문제해결 능력을 접목하여 미래 제조혁신을 이끌어갈 인재인 제조데이터 촉진자를 양성하기 위한 교육사업이다. 교육은 중소·중견 제조기업 및 솔루션 공급기업의 재직자를 교육대상으로 한다. 교육과정은 제조AI 이론 교육 및 현장실습으로 구성되어 있으며, 제조AI가 적용된 우수현장을 견학할 수 있는 기회도 제공하고 있다.
제조AI빅데이터센터는 해당 사업으로 220여명의 제조데이터 촉진자를 양성할 예정이다. 이미 2022년 한 해 동안 101명, 2023년 상반기동안 70명의 교육 수료생을 배출하였으며, 현재 50명의 교육생을 대상으로 교육이 진행 중이다.
29일 개최한 네트워킹 데이는 총 2부로 구성되었으며, 1부는 제조데이터 촉진자 우수교육생 사례발표, 2부는 중소·중견 제조기업을 위한 제조데이터 표준화 패널 디스커션으로 진행하였다.
제조데이터 촉진자 우수교육생 사례발표는 각 기수별로 우수한 사례를 창출한 교육생이 자사의 기업 소개와 제조데이터 촉진자 양성과정 중 현장실습을 통해 얻은 결과, 자사의 제조AI 적용 현황 등을 발표하는 자리로 구성하였다.
중소·중견 제조기업을 위한 제조데이터 표준화 패널 디스커션은 KAIST 제조AI빅데이터센터장인 김일중 교수가 표준 제조데이터 프레임워크 활용방안을 주제로 발제하였다.
이후 KAIST 제조DX추진본부장인 김흥남 교수가 제조데이터 표준화 필요성 및 추진방안에 대해 패널 토론의 좌장을 맡아 진행하였다. 토론에는 이용관 한국공과대학교 교수, 권종원 KTL 센터장, 전현준 KEMP 대표, 김지현 동일프라텍 대표, 한아람 ABH 대표, 김민규 엣지크로스 이사가 참여하였다.
김흥남 교수는 “교육 수료생들 간 우수사례 공유와 소통의 장을 마련함으로써 각 분야의 제조데이터 촉진자들이 제조AI 적용 사례 및 제조데이터 표준화에 대하여 심도 있는 토론을 나누게 된 것이 국내 제조업 발전에 큰 의미가 있었다”라고 전했다.
KAIST 제조AI빅데이터센터는 금번 동문 네트워킹 데이를 필두로 하여 제조데이터 촉진자가 서로 교류할 수 있는 기회를 지속적으로 가질 계획이다.
2023.11.30 조회수 3076 -
인과관계 추정 정확도 높인 새로운 방법론 개발
우리 대학 수리과학과 김재경 교수 연구팀이 수학 모델을 기반으로 시계열 데이터의 인과관계를 추정하는 새로운 방법론을 개발했다. 복잡한 계산 과정을 없애 기존보다 빠른 속도로 추론이 가능하면서도, 정확도는 획기적으로 높였다.
매 순간 다양한 데이터가 기록되고 있다. 그중 시간의 흐름을 기준으로 기록된 ‘시계열 데이터’는 일기 예보와 경제 분야뿐만 아니라 의학 분야에서도 가치 있게 쓰인다. 입원 환자의 심전도 측정을 통해 심장 발작의 직접적인 요인을 찾는 것과 같이 인과관계를 추정하는 것이 대표적이다. 최근에는 스마트 워치 등 웨어러블 기기를 통해 일상에서 건강 데이터를 쉽게 수집할 수 있게 되면서, 의학 분야에서 시계열 데이터 분석의 중요성이 더 커지고 있다.
시계열 데이터에서 인과관계를 추정하는 대표적인 방법으로는 2003년 노벨 경제학상을 수상한 클라이브 그레인저 미국 샌디에이고캘리포니아대(UC샌디에이고) 교수가 제시한 ‘그레인저 인과관계 검정(Granger causality test)’이 있다. 이는 미래 경제지표 예측, 질병 요인분석, 지구온난화의 원인 등 수많은 분야에 걸쳐 응용됐다. 그레인저 인과관계 검정을 개선한 정보 이론 기반의 다양한 인과관계 추정 방법이 개발됐지만, 일련의 방법들은 시계열 데이터가 비슷한 주기로 변화하는 동시성을 가지기만 하면, 인과관계가 있다고 잘못 예측하는 경우가 많았다. 또한, 직접적인 인과관계와 간접적인 인과관계를 구별하지 못한다는 한계도 있었다.
이러한 한계를 극복하기 위해 최근 수리 모델을 기반으로 하는 방법론들이 등장했다. 수리 모델로 주어진 시계열 데이터를 잘 맞출 수 있는지 확인하는 방법을 통해 인과관계를 예측한다. 수리 모델이 정확하기만 하면 기존 그레인저 인과관계 검정의 한계인 동시성과 간접적인 영향을 인과관계와 혼동하지 않는다는 장점이 있다. 그러나 정확한 수리 모델을 알기 힘들고, 현재까지 제시된 수리 모델 기반 방법론들은 복잡한 계산이 필요해 추정 시간이 많이 걸린다는 단점이 있다.
이러한 상황에서 연구팀은 기존 방법론들의 한계를 모두 해결한 새로운 방법론 ‘GOBI(General ODE-Based Inference)’를 개발했다. 우선, 연구팀은 시계열 데이터가 일반적인 수학 모델로 표현될 수 있는지 확인하는 수학 이론을 만들었다. 그리고 이 이론을 바탕으로 정확한 수리 모델이나 복잡한 계산 없이도 시계열 데이터로부터 인과관계를 추정하는 방법론을 개발했다.
개발한 방법론을 인과관계 분석에 적용해 본 결과 세포 내 분자들의 상호작용, 생태계 네트워크, 기상 시스템 등 다양한 분야의 데이터에서 기존 방법론에 비해 월등한 성능을 보여줬다. 특히, 동시성 및 간접적인 영향을 가지는 시계열 데이터에서도 인과관계를 성공적으로 추론했다. 연구진은 GOBI를 통해서 여러 오염 물질 중 이산화질소와 호흡기로 유입되는 부유 미립자(직경 10㎛ 이하의 입자)가 심혈관계 질환에 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다.
김재경 교수는 “수학과 통계를 결합하여 정확하면서도 다양한 시스템에 유연하게 적용할 수 있는 새로운 인과관계 추정 방법론을 개발했다”며 “사회 및 자연과학 분야에 걸쳐 두루 사용되는 인과관계 추정 연구에 새로운 패러다임을 제시할 것으로 예상된다”고 말했다.
연구결과는 7월 24일 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications, IF 17.694)’ 온라인판에 실렸으며, 우리 대학 박세호 학사과정(제1저자)과 하석민 학사과정(제2저자)이 참여했다.
2023.07.26 조회수 5700