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제1회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회 개최
KAIST(총장 이광형)는 중소제조기업의 애로사항을 창의적인 인공지능(AI) 아이디어로 해결하는 ‘제1회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회’를 개최했다.
중소벤처기업부(장관 권칠승, 이하 중기부), 스마트제조혁신추진단(단장 박한구, 이하 추진단)과 공동 주최한 이번 경진대회는 우수한 제조 인공지능 분석 인재를 발굴 및 육성하기 위해 올해 처음으로 개최됐다.제조데이터 인공지능 분석에 관심 있는 19세 이상의 국민을 대상으로 지난 10월 말부터 참가자를 모집한 결과 3인 이내로 자유롭게 구성된 153개 팀 355명이 신청을 완료했다. 각 팀은 지난달 23일 KAMP*의 사출성형 제조AI데이터셋**을 활용해 뿌리기업 현장 개선 아이디어를 제시하고 알고리즘으로 구현하는 과제를 부여받아 본격적인 대회 일정에 돌입했다. ☞ KAMF: 인공지능(AI) 중소벤처 제조 플랫폼(Korea AI Manufacturing Platform) ☞ 사출성형 제조AI데이터셋: 사출성형 현장에서 수집한 제조데이터를 인공지능 학습용으로 가공한 47개 변수, 4천2백만 개의 제조데이터
5일간 진행된 1단계 서면평가에는 총 52개 팀이 보고서·발표 자료·소스 코드 등의 결과물을 제출했다. 주최 측은 각 팀의 인공지능 분석 모델을 바탕으로 제조현장의 문제 이해도 및 문제 정의, 분석 모델의 독창성, 결과 해석의 우수성, 인공지능 성능 정확도 등을 심사해 8개의 최종 진출팀을 선발했다.
16일 열린 최종 평가는 메타버스 플랫폼에서 진행됐으며, 각 팀이 아이디어를 발표하는 방식으로 진행됐다. RK3 팀(고진욱, 이진욱, 김태훈/서울대)은 인공지능 모델의 창의성, 제조 현장 적용 가능성, 파급효과 등의 심사 항목에서 가장 높은 점수를 받아 대상(중기부 장관상)을 차지했다. Rk3 팀은 인공지능을 기반으로 사출물의 품질 이상을 진단하고 공정 최적화를 지원하는 제조 인공지능 분석 모델을 개발했다. 아이디어의 독창성은 물론 개발기술의 완성도 및 확장성 측면에서 심사위원단의 호평을 받았다.
대상을 받은 Rk3 팀의 김태훈(26/서울대 기계공학과) 씨는 "KAMP가 제공하는 사출성형기 데이터를 분석해본 이번 대회는 제조 현장의 지식을 배우는 좋은 기회였다“라고 말했다. 이어, ”앞으로도 뿌리기업에 실질적으로 도움이 될 수 있는 연구를 진행하고 싶다“라고 수상 소감을 밝혔다.이외에도 소프트컴퓨팅 팀(부석준, 문형준, 박경원/연세대), Ensembler 팀(이원석, 전소현/㈜브릭) 등 2개 팀은 최우수상(KAIST 총장상)을 수상했다. 또한, Team-Hybrid 팀(김원곤, 채민석/서울대), NaeBIS 팀(박인창, 박지훈, 이헌득/한양대) 등 2개 팀과 Cube J 팀(김수지, 박종민, 김성종/서울대), Shango 팀(문성민, 이호민, 윤병관/이상고㈜), ELSSA 팀(이예원, 이태형, 김다해/㈜엘렉시) 등 3개 팀은 각각 우수상과 장려상을 받았다.
심사위원장인 신민수 한양대학교 경영학부 교수는 "8개 참가팀이 제시한 좋은 방법들이 중소 제조기업의 품질 향상과 생산성 향상에 실제로 적용되어 우리나라 중소기업의 발전에 기여할 수 있기를 기대한다“라고 심사평을 전했다.
이광형 KAIST 총장은 "대한민국이 제조 인공지능 강국으로 도약하기 위해서는 제조업 분야의 인공지능 인력양성이 필수 과제”라고 강조했다. 이어, 이 총장은 "이번 경진대회 수상자들처럼 훌륭한 인재를 발굴해 지원하는 일에 최선의 노력을 기울이겠다“라고 수상자들을 격려했다. 한편, `제1회 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.
2021.12.17 조회수 11007 -
경영대학, 와튼 리서치 데이터 서비스-SSRN 이노베이션 상 수상
〈 이인무 교수, Robert Zarazowski (WRDS), Gregg Gordon (SSRN), 이재규 교수 〉
우리 대학 경영대학이 지난 26일 열린 국제경영대학발전협의회(Association to Advance Collegiate Schools of Business, AACSB) 컨퍼런스에서 ‘WRDS-SSRN 이노베이션 상’을 수상했다.
WRDS-SSRN 이노베이션 상은 미국 명문 MBA인 와튼 스쿨(The Wharton School)의 데이터 분석 및 금융 연구 플랫폼 '와튼 리서치 데이터 서비스(WRDS)'에서 수여하는 상으로, 세계 최대의 출판사인 엘스비어(Elsevier)의 자회사로 사회과학분야 학술논문을 제공하는 연구 네트워크인 SSRN과의 협력으로 만들어졌다.
이 상은 탁월한 연구 성과를 이뤄낸 경영대학에 수여하며 금융 및 회계를 포함한 광범위한 경영분야에서 선구적인 연구의 가시성을 높이기 위해 제정됐다. 매년 북미, 유럽 및 아시아·태평양 지역별로 연구논문 실적 및 인용 횟수 등을 기준으로 연구의 혁신 및 우수성이 뛰어난 대학을 수상자로 선정한다. 올해 아시아·태평양 지역에서는 KAIST 경영대학이 선정되었다.
경영대학 김영배 학장은 “KAIST 경영대학이 WRDS-SSRN 이노베이션 상을 수상하게 돼 매우 기쁘다“며 “경영대학은 학문적 우수성을 기반으로 혁신적인 연구 활동에 중점을 두고 있으며 WRDS 및 SSRN로부터 이를 인정받은 것 같아 영광이다”며 소감을 밝혔다.
실제 경영대학은 사회적기업가 MBA나 녹색경영정책 석사과정 등 미래환경과 사회변화에 선도적으로 대응하는 교육프로그램을 운영중이다.
WRDS의 로버트 자라쇼우스키 전무이사는 “KAIST 경영대학이 ‘WRDS-SSRN 이노베이션 상’을 수상하게 된 것은 대단한 일”이라며 “WRDS는 KAIST 경영대학이 비즈니스 교육의 성장 및 혁신을 선도하고 헌신한 점을 높이 평가한다”고 말했다.
경영대학은 1995년 국내 최초 전일제 MBA 프로그램을 선보였으며 국내 최고의 이공계 연구대학인 KAIST의 특성을 살려 기술과 경영의 융합형 전문인력 양성에 주력하고 있으며, 국내 경영대학 중에서 유일하게 4개 국제기관(AACSB, GMAC, EQUIS, PIM)으로부터 공인 받았다.
2017.11.02 조회수 14642 -
차미영 교수, 국제소셜정보학 학술대회에서 기조연설
우리 대학 문화기술대학원 차미영 교수가 국제 소셜정보학 학술대회(SocInfo, International Conference on Social Informatics)에서 기조연설자로 초청 받았다.
소셜정보학 학술대회는 올해 8번째로 열리는 국제행사로 전산, 정보학, 사회과학 및 경영과학 분야를 아우르는 세계적인 융합 연구 결과가 발표되는 자리이다.
차 교수는 ‘빅데이터에 기반한 루머의 빠른 탐지 기법’을 주제로 강연한다. 소개되는 연구는 빠르고 광범위한 정보 전파력을 보이는 온라인 소셜 미디어 플랫폼을 대상으로 하고 있다.
온라인 플랫폼은 자체적인 정보검열 과정이 생략돼 잠재적으로 잘못된 정보 및 루머 전파의 가능성을 지니고 있어 악성 루머의 조기 탐지는 중요한 이슈로 주목받고 있다. 이 기조강연에서는 빅데이터 분석에 기반한 루머전파의 특성을 다음과 같이 설명한다.
첫째로 시간이 지나며 점차 전파력을 상실하는 진실 정보에 비해 루머는 비교적 짦은 주기를 가지고 반복적으로 언급된다. 이는 루머 전파자가 대상을 음해하거나 커뮤니티의 불안을 유발하는 등의 의도를 갖고 지속해서 루머를 전파하기 때문이다.
둘째로 언급자들이 하나의 네트워크로 연결된 형태의 대화를 하는 진실정보에 비해 루머의 전파 구조는 산발적이며 개개인의 연결성을 갖지 않는다. 이는 사용자가 루머를 접하더라도 신용하락을 우려하여 전파에 상대적으로 덜 참여하기 때문이다.
마지막으로 진실 정보보다 루머는 부정 및 유추와 관련된 언어적 표현을 빈번히 사용하며 이는 근거가 명확하지 않은 정보를 전파할 때 해당 정보가 틀린 상황을 대비한 방어기제가 글로 표출되는 것으로 보인다.
이에 연구팀은 루머 탐지가 과학적 기법으로 가능함을 제시함과 동시에 초기 루머 탐지에 유효한 특징들이 무엇인지를 제시하고 더불어 딥러닝을 활용한 고속 루머 탐지 기술을 선보인다.
차미영 교수는 아시아 최초로 미국 페이스북 본사의 데이터 사이언스 팀에서 연구연가 초청을 받아 최근 1년간 연구년을 수행했고 온라인 소셜 빅데이터를 기반으로 루머 탐지, 물가 예측, 패션 동향 파악 및 자동화된 챗봇 시스템 개발 등의 연구를 진행하고 있다.
2016.11.09 조회수 14916