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111배 빠른 검색엔진용 CXL 3.0 기반 AI반도체 세계 최초 개발
최근 각광받고 있는 이미지 검색, 데이터베이스, 추천 시스템, 광고 등의 서비스들은 마이크로소프트, 메타, 알리바바 등의 글로벌 IT 기업들에서 활발히 제공되고 있다. 하지만 실제 서비스에서 사용되는 데이터 셋은 크기가 매우 커, 많은 양의 메모리를 요구하여 기존 시스템에서는 추가할 수 있는 메모리 용량에 제한이 있어 이러한 요구사항을 만족할 수 없었다.
우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)에서 대용량으로 메모리 확장이 가능한 컴퓨트 익스프레스 링크 3.0 기술(Compute eXpress Link, 이하 CXL)을 활용해 검색 엔진을 위한 AI 반도체를 세계 최초로 개발했다고 25일 밝혔다.
최근 검색 서비스에서 사용되는 알고리즘은 근사 근접 이웃 탐색(Approximate Nearest Neighbor Search, ANNS)으로 어떤 데이터든지 특징 벡터로 표현할 수 있다. 특징 벡터란 데이터가 가지는 특징들 각각을 숫자로 표현해 나열한 것으로, 이들 사이의 거리를 통해 우리는 데이터 간의 유사도를 구할 수 있다. 하지만 벡터 데이터 용량이 매우 커서 이를 압축해 메모리에 적재하는 압축 방식과 메모리보다 큰 용량과 느린 속도를 가지는 저장 장치를 사용하는 스토리지 방식(마이크로소프트에서 사용 중)이 사용되어 왔다. 하지만 이들 각각은 낮은 정확도와 성능을 가지는 문제가 있었다.
이에 정명수 교수 연구팀은 메모리 확장의 제한이라는 근본적인 문제를 해결하기 위해 CXL이라는 기술에 주목했다. CXL은 CPU-장치 간 연결을 위한 프로토콜로, 가속기 및 메모리 확장기의 고속 연결을 제공한다. 또한 CXL 스위치를 통해 여러 대의 메모리 확장기를 하나의 포트에 연결할 수 있는 확장성을 제공한다. 하지만 CXL을 통한 메모리 확장은 로컬 메모리와 비교해 메모리 접근 시간이 증가하는 단점을 가지고 있다.
데이터를 책으로 비유하자면 기존 시스템은 집에 해당하는 CPU 크기의 제한으로 서재(메모리 용량)를 무한정 늘릴 수 없어, 보관할 수 있는 책 개수에 제한이 있는 것이다. 이에 압축 방식은 책의 내용을 압축하여 더 많은 책을 보관하는 방법이고, 스토리지 방식은 필요한 책들을 거리가 먼 도서관에서 구해오는 것과 비슷하다. CXL을 통한 메모리 확장은 집 옆에 창고를 지어 책을 보관하는 것으로 이해될 수 있다.
연구진이 개발한 AI 반도체(CXL-ANNS)는 CXL 스위치와 CXL 메모리 확장기를 사용해 근사 근접 이웃 탐색에서 필요한 모든 데이터를 메모리에 적재할 수 있어 정확도를 높이고 성능 감소를 없앴다. 또한 근사 근접 이웃 탐색의 특징을 활용해 데이터 근처 처리 기법과 지역성을 활용한 데이터 배치 기법으로 CXL-ANNS의 성능을 한 단계 향상했다. 이는 마치 창고 스스로가 필요한 책들의 내용을 요약하고 정리해 전달하고, 자주 보는 책들은 서재에 배치해 집과 창고를 오가는 시간을 줄이는 것과 유사하다.
연구진은 CXL-ANNS의 프로토타입을 자체 제작해 실효성을 확인하고, CXL-ANNS 성능을 기존 연구들과 비교했다. 마이크로소프트, 메타, 얀덱스 등의 글로벌 IT 기업에서 공개한 검색 데이터 셋을 사용한 근사 근접 이웃 탐색의 성능 비교에서 CXL-ANNS는 기존 연구들 대비 평균 111배 성능 향상이 있었다. 특히, 마이크로소프트의 상용화된 서비스에서 사용되는 방식과 비교하였을 때 92배의 성능 향상을 보여줬다.
정명수 교수는 "이번에 개발한 CXL-ANNS는 기존 검색 엔진의 문제였던 메모리 용량 제한 문제를 해결하고, CXL 기반의 메모리 확장이 실제 적용될 때 발생하는 메모리 접근 시간 지연 문제를 해결했다ˮ며, “제안하는 CXL 기반 메모리 확장과 데이터 근처 처리 가속의 패러다임은 검색 엔진뿐만 아니라 빅 데이터가 필요한 고성능 컴퓨팅, 유전자 탐색, 영상 처리 등의 다양한 분야에도 적용할 수 있다ˮ라고 말했다.
이번 연구는 미국 보스턴에서 오는 7월에 열릴 시스템 분야 최우수 학술대회인 유즈닉스 연례 회의 `USENIX Annual Technical Conference, 2023'에 ‘CXL-ANNS’이라는 이름으로 발표된 예정이다. (논문명: CXL-ANNS: Software-Hardware Collaborative Memory Disaggregation and Computation for Billion-Scale Approximate Nearest Neighbor Search)
한편 해당 연구는 파네시아(http://panmnesia.com)의 지원을 받아 진행됐다.
2023.05.25 조회수 340 -
암세포만 공략하는 스마트 면역세포 시스템 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 최정균 교수와 의과학대학원 박종은 교수 공동연구팀이 인공지능과 빅데이터 분석을 기반으로 스마트 면역세포를 통한 암 치료의 핵심 기술을 개발했다고 밝혔다. 이 기술은 키메라 항원 수용체(Chimeric antigen receptor, CAR)가 논리회로를 통해 작동하게 함으로써 정확하게 암세포만 공략할 수 있도록 하는 차세대 면역항암 치료법으로 기대가 모아진다. 이번 연구는 분당차병원 안희정 교수와 가톨릭의대 이혜옥 교수가 공동연구로 참여했다.
최정균 교수 연구팀은 수백만개의 세포에 대한 유전자 발현 데이터베이스를 구축하고 이를 이용해 종양세포와 정상세포 간의 유전자 발현 양상 차이를 논리회로 기반으로 찾아낼 수 있는 딥러닝 알고리즘을 개발하고 검증하는 데 성공했다. 이 방법론으로 찾아진 논리회로를 장착한 CAR 면역세포는 마치 컴퓨터처럼 암과 정상 세포를 구별하여 작동함으로써 부작용없이 암세포만 정확하게 공략하는 것이 가능하다.
바이오및뇌공학과 권준하 박사, 의과학대학원 강준호 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 '네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology)'에 지난 2월 16일 출판됐다. (논문명: Single-cell mapping of combinatorial target antigens for CAR switches using logic gates)
최근의 암 연구에서 가장 많은 시도와 진전이 있었던 분야는 바로 면역항암치료이다. 암환자가 갖고 있는 면역체계를 활용하여 암을 극복하는 이 치료 분야에는 몇 가지 방법이 있는데, 면역관문억제제 및 암백신과 더불어 세포치료 또한 해당된다. 특히, 키메라 항원 수용체를 장착한 CAR-T 혹은 CAR-NK라고 하는 면역세포들은 암항원을 인식하여 암세포를 직접 파괴할 수 있다.
CAR 세포치료는 현재 혈액암에서의 성공을 시작으로 고형암으로 그 적용 범위를 넓히고자 하는 중인데, 혈액암과 달리 고형암에서는 부작용을 최소화하면서 효과적인 암 살상 능력을 보유하는 CAR 세포 개발에 어려움이 있었다. 이에 따라 최근에는 한 단계 진보된 CAR 엔지니어링 기술, 즉 AND, OR, NOT 과 같은 컴퓨터 연산 논리회로를 활용해 효과적으로 암세포를 공략할 수 있는 스마트 면역세포 개발이 활발히 진행되고 있다.
이러한 시점에서, 연구진은 세포 단위에서 정확히 암세포들에서만 발현하는 유전자들을 발굴하기 위해 대규모 암 및 정상 단일세포 데이터베이스를 구축했다. 이어서 연구진은 암세포들과 정상세포들을 가장 잘 구별할 수 있는 유전자 조합을 검색하는 인공지능 알고리즘을 개발했다. 특히 이 알고리즘은, 모든 유전자 조합에 대한 세포 단위 시뮬레이션을 통해 암세포만을 특이적으로 공략할 수 있는 논리회로를 찾아내는데 사용되었다. 이 방법론으로 찾아진 논리회로를 장착한 CAR 면역세포는 마치 컴퓨터처럼 암과 정상 세포를 구별하여 작동함으로써 부작용은 최소화하면서도 항암치료의 효과는 극대화시킬 수 있을 것으로 기대된다.
제1 저자인 권준하 박사는 "이번 연구는 이전에 시도된 적이 없는 방법론을 제시했는데, 특히 주목할 점은 수백만개의 개별 암세포 및 정상세포들에 대한 시뮬레이션을 통해 최적의 CAR 세포용 회로들을 찾아낸 과정이다ˮ라며 "인공지능과 컴퓨터 논리회로를 면역세포 엔지니어링에 적용하는 획기적인 기술로서 혈액암에서 성공적으로 사용되고 있는 CAR 세포치료가 고형암으로 확대되는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다"고 설명했다.ﾠ
이번 연구는 한국연구재단 원천기술개발사업-차세대응용오믹스사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.03.02 조회수 1256 -
세계 최초 네트워크 기술이 적용된 SSD 시스템 반도체 개발
우리 대학 전기및전자공학부 김동준 교수 연구팀이 세계 최초로 `패킷 기반 네트워크' 기술이 적용된 SSD(Solid State Drive, 반도체 기억소자를 사용한 저장장치) 시스템 개발을 통해 차세대 SSD의 읽기/쓰기 성능을 비약적으로 높이는 시스템 반도체를 개발했다고 28일 밝혔다.
패킷이란 다양한 크기를 지닌 데이터를 일정한 크기로 분할한 후 제어 정보를 추가한 데이터 전송의 기본 단위를 말하며, 효율적이고 신뢰성 있게 데이터를 전송할 수 있다는 장점이 있어 주로 컴퓨터 네트워크 기반 정보 기술에서 사용되고 있다. 최근 시스템 반도체 분야에서는 다양한 계산 자원들을 칩 내부 네트워크로 연결하여 효율적으로 활용하는 기술이 적용되고 있다. 본 연구는 이러한 시스템 반도체 분야에서 효과적인 네트워크 연결 기술을 메모리 반도체에 적용하였다는 점에서 큰 의미를 가지고 있다.
SSD는 플래시메모리를 이용해 정보를 저장하는 장치로, 기존 자기디스크를 이용한 데이터 저장장치인 `하드디스크 드라이브(HDD)'에 비해 데이터 입출력(읽기/쓰기) 속도가 빠르고 발열과 소음이 적어 데이터 센터 및 클라우드 서비스를 위한 주요 저장장치로 활용되고 있다. 전 세계적으로 수십억 명이 사용하는 페이스북(Facebook), 트위터(Twitter) 등과 같은 SNS 서비스를 제공하는 기업들뿐만 아니라 구글, 마이크로소프트 등과 같이 수십억 명의 사용자 정보를 저장하고 이를 활용해 서비스를 제공하는 기업들은 더 많은 데이터를 저장하고 성능이 좋은 고용량/고성능 SSD 제품을 필요로 한다.
특히 인터넷 서비스 제공 기업들은 많은 양의 정보가 데이터 센터에서 저장되고 처리되면서 더 많은 데이터를 저장할 수 있고, 더 빠르게 데이터를 읽고 쓰는 것이 가능한 고성능 SSD 제품을 요구한다. 따라서 SSD는 지속해서 성능과 용량의 개선을 요구하는 상황에 놓이게 된다.
이에 삼성, SK 하이닉스, 등과 같은 SSD 및 메모리를 제공하는 기업에서는 고성능 SSD 기술에 크게 주목하고 있으며, 이는 많은 애플리케이션의 성능 향상에 도움이 될 뿐만 아니라 비용적인 측면에서도 효율적으로 서버 시스템을 확장하는 데 도움이 될 것으로 기대하고 있다.
하지만 이러한 장점에도 불구하고, 고용량 및 고성능 SSD를 위해 규모를 증가시키는 스케일 업(scale-up)은 하드웨어 패키징 한계에 제한돼 쉽게 확장하기 어렵다. 무엇보다도 기존 SSD 시스템은 사용 가능한 처리량 (bandwidth)이 있음에도 불구하고 효율적으로 사용하지 못하는 비효율적인 데이터 송수신 방식 채택해 사용하고 있다.
이에 김동준 교수 연구팀은 기존 SSD 시스템 설계를 분석해 CPU, GPU 등과 같은 비메모리 시스템 반도체 설계에서 주로 활용되는 네트워크 기술을 적용해 SSD 성능을 크게 높일 수 있는 `네트워크 기술이 적용된 SSD 시스템 반도체'를 개발했다. 김동준 교수팀이 개발한 SSD 시스템은 플래시 인터커넥트(interconnection network) 와 패킷 기반 플래시 컨트롤러 (packet-based flash controller) 등으로 구성되어 있으며, 현재 사용되는 기존 SSD 시스템 대비 2배 많은 처리량을 제공하고 응답시간을 약 10배 줄인 성능을 보인다고 연구팀 관계자는 설명했다.
또한 이번 개발을 통해서 기존 하드웨어의 한계를 비메모리 시스템 반도체에서 주로 사용되는 패킷(packet) 기반 송수신 기법의 사용으로 극복해 고성능 SSD 기술에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다고 연구팀 관계자는 설명했다.
전기및전자공학부 김지호 박사과정이 제1 저자로, 한양대학교 컴퓨터소프트웨어학과 강석원 박사과정, 박영준 연세대학교 컴퓨터과학과 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 미국 시카고에서 열리는 컴퓨터 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 `55th IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO 2022)'에서 오늘 10월 발표될 예정이다. (논문명 : Networked SSD: Flash Memory Interconnection Network for High-Bandwidth SSD)
연구를 주도한 김동준 교수는 "이번 연구는 지금까지는 없던 네트워크 패킷(packet)이 적용된 SSD 시스템 반도체를 세계 최초로 개발했다는 점에서 의의가 있으며, 데이터 센터 및 클라우드 서비스 시장에서 지속적으로 증가하는 고성능 SSD 요구에 발맞춰 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다ˮ며, "SSD의 성능 향상은 인공지능 연구 및 빅데이터 분석 기술을 활용하는 다양한 알고리즘 성능 개선에도 기여할 것으로 보인다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단과 정보통신기획평가원 차세대지능형반도체기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.09.28 조회수 1814 -
인공지능 및 빅데이터 시대를 이끌어갈 차세대 CXL2.0 메모리 확장 플랫폼 세계 최초 개발
우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)이 대용량 메모리 장치부터 프로세스를 포함한 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL) 2.0 기반의 차세대 메모리 확장 플랫폼 ‘다이렉트CXL(이하 DirectCXL)’을 세계 최초로 프로토타입 제작, 운영체제가 실장된 단대단(End-to-End) 시연에 성공했다고 1일 밝혔다.
오늘날 빅데이터 분석, 그래프 분석, 인메모리 데이터베이스 등 대규모 데이터에 기반한 응용처리가 증가함에 따라, 데이터 센터에서는 이를 더 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 시스템의 메모리 확장에 많은 투자를 하고 있다.
그러나 우리가 흔히 알고 있는 메모리 확장 방식인 더블 데이터 대역폭(DDR) 인터페이스를 통한 메모리 확장은 추가할 수 있는 메모리 개수의 제한이 있어, 대규모 데이터 기반의 응용을 처리하기에 충분치 않다. 따라서 데이터 센터에서는 CPU와 메모리로 이루어진 메모리 노드들을 따로 구성하고, 응용을 수행하는 호스트의 메모리가 부족하면 네트워크로 연결된 메모리 노드를 자신의 메모리 공간으로 사용하는 원격 데이터 전송 기술(이하 RDMA) 기반의 메모리 확장을 사용한다.
여러 메모리 노드를 사용하는 RDMA 기반의 메모리 확장을 통해 데이터센터는 시스템의 메모리 크기를 늘릴 수 있었지만, 여전히 해결해야 할 문제들이 남아있었다. 우선 RDMA 기반 메모리 확장 시스템에서는 노드 간 데이터 이동 시 불필요한 데이터 복사, 소프트웨어의 개입 그리고 프로토콜 전환으로 인한 지연을 발생시켜 성능 저하가 발생했다. 또한 시스템의 메모리 확장 시 메모리만을 추가할 수 있는 것이 아닌, 메모리와 메모리를 제어할 CPU가 하나의 메모리 노드를 이루어 시스템에 추가되어야 했기 때문에, 추가적인 비용 소모가 발생했다.
최근 컴퓨트 익스프레스 링크(Compute Express Link, 이하 CXL) 프로토콜의 등장으로 많은 메모리 고객사와 제조사가 이러한 문제를 해결할 가능성을 확인하고 있다. CXL은 PCI 익스프레스(PCIe) 인터페이스 기반의 CPU-장치(Device) 간 연결을 위한 프로토콜로, 이를 기반으로 한 장치 연결은 기존보다 높은 성능과 확장성을 지원하는 것이 특징이다.
국내외 유수 기업들이 모여 CXL 인터페이스 표준 규약을 제안하는 CXL 컨소시엄은 지난 2019년 CXL 1.0/1.1을 처음 제안했고, 이후 CXL 2.0을 발표하며 CXL 1.0/1.1에서 하나의 포트당 하나의 지역 메모리 장치만을 연결할 수 있었던 확장성 문제를 스위치 네트워크를 통해 개선, 하나의 포트를 여러 포트로 확장할 수 있도록 했다. 따라서 CXL 1.0/1.1과 달리 CXL 2.0에서는 확장된 포트에 다수의 원격 CXL 메모리 장치를 연결하는 것이 가능해 더 높은 확장성을 지원할 수 있게 됐다.
그러나 CXL 2.0의 높은 확장성에도 불구하고, 아직 CXL 연구의 방향성을 제시해줄 수 있는 시제품 개발 및 연구들이 진행되지 않아, 메모리 업계와 학계에서는 여전히 CXL1.0/1.1을 기반으로 지역 메모리 확장 장치, 시제품 개발 및 연구를 진행하고 있는 실정이다. 따라서 새로운 CXL 2.0을 통한 메모리 확장 연구의 방향성 초석을 제시할 필요성이 커졌다.
정명수 교수 연구팀이 전 세계 최초로 프로토타입한 CXL 2.0 기반 메모리 확장 플랫폼 ‘DirectCXL’은 높은 수준의 메모리 확장성을 제공하며, 빠른 속도로 대규모 데이터 처리를 가능케 한다. 이를 위해 연구팀은 메모리를 확장해 줄 장치인 ‘CXL 메모리 장치’와 호스트 ‘CXL 프로세서 (CPU)’, 여러 호스트를 다수의 CXL 메모리 장치에 연결해주는 ‘CXL 네트워크 스위치’ 그리고 메모리 확장 플랫폼 전반을 제어할 리눅스 운영체제 기반의‘CXL 소프트웨어 모듈’을 개발해 플랫폼을 구성했다.
구성된 ‘DirectCXL’ 플랫폼을 사용한 시스템에서는 확장된 메모리 공간에 직접 접근해 데이터를 CPU의 캐시로 가져와 불필요한 메모리 복사와 소프트웨어의 개입이 없으며, PCIe 인터페이스만을 사용해 프로토콜 전환을 없애 지연시간을 최대한 줄였다. 또한 추가적인 CPU가 필요 없는 CXL 메모리 장치를 CXL 스위치에 연결하는 것만으로 메모리 확장이 가능해 효율적인 시스템의 구성이 가능했다. 국내외 소수 대기업에서 메모리 장치 일부 단품에 대한 구성을 보여준 준 사례는 있지만, CXL 2.0 기반, CPU부터 CXL 스위치, 메모리 장치가 장착된 시스템에서 운영체제를 동작시키고 데이터 센터와 응용을 실행하고 시연한 것은 정명수 교수 연구팀이 처음이다.
연구팀은 자체 제작한 메모리 확장 플랫폼 ‘DirectCXL’의 성능을 검증하기 위해 CXL 동작이 가능한 다수의 자체 개발 호스트 컴퓨터가 CXL 네트워크 스위치를 통해 연결된 다수 CXL 메모리 장치들을 제어하는 환경을 구성했다. 이후 구성된 플랫폼을 통해 CXL 메모리 장치의 성능을 기존 RDMA 기반 메모리 확장 솔루션과 비교했다. 연구팀이 제안한 ‘DirectCXL’은 확장된 메모리에 대한 접근 시간 검증에서 기존 RDMA 기반의 메모리 확장 솔루션 대비 8.3배의 성능 향상을 보였으며, 많은 메모리 접근을 요구하는 그래프 응용처리 및 인 메모리 데이터베이스 응용처리에서도 각각 2.3배, 2배의 성능 향상을 이뤄냈다.
정명수 교수는 "이번에 개발된 ‘DirectCXL’은 기존 RDMA기반 메모리 확장 솔루션보다 훨씬 적은 비용으로도 뛰어난 성능과 높은 확장성을 제공하는 만큼 데이터센터나 고성능 컴퓨팅 시스템에서의 수요가 클 것으로 기대한다ˮ며, "세계 최초로 개발된 CXL 2.0 기반의 단대단 프로토타입 플랫폼을 활용해 CXL이 적용된 새로운 운영체제(OS)는 물론 시스템 소프트웨어, 솔루션 시제품 고도화를 통해 향후 CXL을 활용한 시스템 구축에 초석을 제공할 것이다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 미국 칼스배드에서 지난 7월에 11에 열린 시스템 분야 최우수 학술대회인 유즈닉스 연례 회의 `USENIX Annual Technical Conference, 2022'에 ‘DirectCXL’이라는 논문명(Direct Access, High-performance Memory Disaggregation with DirectCXL)으로 발표되었다. 또한 미국 산호세에서 열리는 8월 2/3일에 플래시 메모리 정상회담(Flash Memory Summit)에서 CXL 컨소시움이 이끄는 CXL포럼에 발표될 예정이다.
‘DirectCXL’의 자세한 내용은 연구실 웹사이트(http://camelab.org)에서 확인할 수 있다. DirectCXL은 데이터센터와 클라우드 시스템에서 다양한 응용에 쉽게 적용 가능하며, 하나의 실시예로 메타(페이스북) 추천시스템 기계학습 데이터 가속에 대한 시연 영상을 연구실 유튜브(https://youtu.be/jm8k-JM0qbM) 에서 확인할 수 있다. 해당 영상은 각 개인의 대규모 특성 자료들(텐서)을 CXL 메모리 풀에 올려두고 빅데이터를 활용한 인공지능이 친구나 광고 등 개인 특성에 맞는 자료들을 추천하게 하는 시스템으로 기존 데이터 센터의 원격메모리에 비해 3.2배 이상의 사용자 수준 성능 향상을 보여주고 있다.
2022.08.01 조회수 2162 -
KAIST 나노융합연구소-주식회사 아이티존, 연구협력 및 전문인력교류 업무 협약서 체결
KAIST 나노융합연구소(연구소장:정희태 교수)는 26일 중부권 내 빅데이터 개발 연구중심의 기업인 아이티존(김경일 대표)과 나노융합빅데이터 수집 분석과 관련해 연구협력 및 전문 인력교류 관계를 구축하기 위하여 업무협약을 체결했다.
특히 협약서에는 빅데이터 분야에서 다양한 공동 연구와 세미나 등을 수행하며, 나노융합 빅데이터 연구의 중추적인 역할을 수행하기 위하여 상호지원 및 협력할 범위를 지속적으로 확대 운영하기로 하였다.
아이티존은 대전에서 20년간 빅데이터 등을 수집 분석하는 전문 벤쳐 기업으로사이버 공격은 범죄의 성격을 뛰어넘어 국가연구개발성과물에 막대한 손해를 끼치는 중대범죄로서 이에 대한 대비책 등에 관해 다양한 의견을 교환했다.
한편 KAIST 나노융합연구소는 인류가 직면하고 있는 전 세계적 관심사인 기후‧환경변화 문제 해결을 위해서 온실가스 감축, 지속가능한 새로운 高에너지원 개발 및 물, 화학, 생명, 데이터분석, 미세먼지 등의 기술의 고도화를 집중적으로 연구해야 한다는 소회를 밝혔다.
2022.04.27 조회수 1813 -
서울대병원과 「정밀의료 및 디지털헬스케어 기술 업무협약 체결」
우리 대학과 서울대학교병원(김연수 원장)은 오늘(2일) 「정밀의료 및 디지털헬스케어 기술 협력을 위한 업무협약」을 체결했다.
이는 우리 대학의 ‘우수 AI 기반 디지털 및 정밀의료 기술’과 서울대학교 병원의 ‘최신 의료 기반 임상 연구 역량’을 접목한 상호 협력체제를 구축하고자 올해 5월부터 추진됐다.
최근 급속한 인공지능(AI) 기술 발전에 따라 이를 의학 연구와 의료 현장에 적용할 필요성이 증가하는 가운데, 꾸준히 축적되는 환자의 의료 데이터를 더 체계적으로 분석하고자 한 뜻을 모았다.
이번 협약을 통해 정밀의료(암·희귀 난치성 질환) 및 AI 기반 디지털 헬스케어 시스템 구축을 위한 기술을 함께 개발하고, 연구역량 강화를 위한 공동 연구 과제를 발굴할 예정이다. 서울대학교병원 임상유전체의학과는 별도 협의체를 구성해 세부 방안을 논의할 계획이다.
양 기관은 AI 기반의 의료 빅데이터 연구를 통해 암·희귀 난치성 질환의 새로운 치료 표적과 방법론을 개발할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
이날(2일) 오후 서울대학교병원 대한의원 제2회의실에서 개최된 업무 협약식에는 우리 대학 이광형 총장, 이상엽 연구부총장, 서울대학교병원 김연수 원장, 김병관 진료부원장 등 총 7명의 관계자가 참석했다.
이광형 총장은 “우리나라를 대표하는 서울대학교병원과 AI 기술을 선도하는 우리 대학과의 이번 협약은 K-의학이 한 단계 도약하는 밑거름이 될 것이다”라고 전했다. 이어‘공동연구를 통해 진보된 개발성과를 도출해 낼 것”이라고 강조했다.
김연수 서울대병원장은 "양 기관의 연구역량과 AI 기술을 바탕으로 차세대 의료 시스템 혁신과 정밀 의료 산업의 발전을 가속화 하겠다”라고 밝혔다.
2021.12.02 조회수 2918 -
기술경영학부 사회과학 AI 및 빅데이터 연구단(AI-SSRG), 제1회 KAIST AI 사회과학 연구 부트캠프 개최
우리 대학 기술경영학부 사회과학 AI 및 빅데이터 연구단(AI-SSRG, AI & Big Data Social Science Research Group, 책임교수 김원준 기술경영전문대학원장)이 올해 11월 5일부터 12월 3일까지 `제1회 KAIST AI 사회과학 연구 부트캠프(KAIST AI Social Science Research Boot Camp)'를 진행 예정이다.
사회과학 AI 및 빅데이터 연구단(AI-SSRG)은 경영·경제 AI/빅데이터 분야의 전 세계 연구자 및 석·박사과정 학생을 대상으로 경영정보시스템(Management Information System), 마케팅(Marketing), 회계 및 금융(Accounting & Finance), 혁신 및 전략(Innovation & Strategy), 경제(Economics) 등을 주제로 제1회 KAIST AI-SSRG 부트캠프를 진행한다.
이번 제1회 KAIST AI-SSRG 부트캠프에는 Bristol 대학교의 한석진(Sukjin Han) 교수, KAIST의 김형철(Kevin Kim), 김지희(Jihee Kim) 교수, Boston 대학교의 이도균(Dokyun Lee) 교수, Yale 대학교의 이선경(Sun Kyoung Lee) 박사, 뉴욕대학교(NYU)의 샤오 류(Xiao Liu) 교수, Northwestern 대학교의 윤혜진(Hyejin Youn) 교수 등 사회과학 AI/빅데이터(Social Science on AI/Big Data) 연구 분야를 이끄는 국제 석학 및 연구자들이 대거 참여할 예정이다.
Bristol 대학교의 한석진 교수는 경제학 방법론과 인공지능 기법을 융합적으로 연구하여 새로운 분야를 열고 있는 경제학자이고, 이번 부트캠프 1회차에서 AI 기술을 적용한 특허 및 혁신 분야 연구 주제 및 방법론을 강의할 예정이다. 뉴욕대학교 샤오 류 교수는 하이테크 마케팅, 금융서비스 혁신 분야 마케팅 연구를 선도하는 학자로, 부트캠프 2회차에서 “Dynamic Coupon Targeting Using Batch Deep Reinforcement Learning: An Application to Livestream Shopping” 제목으로 마케팅 분야 AI 연구를 강의할 예정이다.
KAIST의 김형철 교수는 자본시장 관련 선도적인 연구를 이끌어가는 회계분야 연구자로, 이번 부트캠프 3회차에서 정보 수집과 정보 통합 간의 상호 작용에 관한 주제로 발표할 예정이다. Northwestern 대학교 윤혜진 교수는 복잡계 물리학 기반 경영 및 경제의 연구를 융복합적으로 연구하는 선도적 연구자로, 부트캠프 4회차에서 혁신 및 전략 세션에서 빅데이터를 이용한 사회과학 연구를 주요 주제로 다룰 예정이다.
부트캠프 마지막 회차인 경제학 세션에서는 Bristol 대학교 한석진 교수, Yale 대학교 이선경 박사, KAIST의 김지의 교수가 각각 도시의 성장 요인, 글자 모양 및 제품 차별화, 인공위성 이미지와 경제활동 등 다양한 주제로 강의할 예정이다.
기술경영학부 김원준 교수(기술경영전문대학원장)는 "KAIST가 전세계 석학과 석·박사과정 학생들 간 연구 교류를 통하여 AI에 대한 사회과학 연구의 중요한 국제적 허브로 발전해 나가고자 하며, 제1회 KAIST AI 사회과학 연구 부트캠프는 그 중요한 발판이 될 것이다ˮ라고 밝혔다. 이어, 김 교수는 "사회과학 AI 및 빅데이터 연구 분야의 세계 저명 연구자들 간의 연구 교류를 통하여, 급변하고 있는 세계적 혁신의 패러다임에 대응하여 우리 사회가 지향해야 할 방향을 제시하는데 기여하겠다ˮ고 강조했다.
이번 부트캠프는 11월 5일부터 한국시간 매주 금요일 오전 9시에 온라인으로 진행되며, 전 세계로부터 신청을 받아서 선발된 인원을 중심으로 진행이 될 예정이다.
2021.11.05 조회수 2819 -
제조AI 메타버스 팩토리 체험관 개소
우리 대학이 ʻ제조AI 메타버스 팩토리 체험관(이하, 체험관)ʼ을 1일 개소했다. 제조 특화 인공지능(AI)을 메타버스 세계에서 구현한 가상공장으로 실제 현장에서 수집된 제조데이터에 AI기술을 결합해 분석·활용하는 체험 서비스를 제공한다.
1일 개소한 체험관은 KAIST K-Industry4.0추진본부와 제조AI빅데이터센터가 운영을 맡는다. 응용 소프트웨어 개발 및 공급업체인 디지포레(대표 박성훈)는 체험관 구축에 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 일체를 KAIST에 기부했으며, 운영을 위한 기술을 지원한다. 체험관은 중소 제조기업이 제조데이터를 수집해 인공지능으로 분석하는 과정을 직관적으로 경험한 뒤 현장 공장에 적용해 볼 수 있는 콘텐츠가 부족하다는 문제의식을 바탕으로 기획됐다. 이를 위해 KAIST는 증강현실 장비를 착용한 사용자들이 플라스틱 나사를 제조하는 메타버스 공장에 방문하는 내용으로 체험관을 꾸렸다. 메타버스 상에서 사출성형기를 직접 가동해 볼 수 있으며, 플라스틱 나사를 생산하는 과정을 실제 제조현장과 동일하게 체험할 수 있다. 나아가 온도·압력·속도·위치·시간 등의 제조데이터 수집 변수를 제조AI가 분석해 불량의 원인을 즉시 탐지해내고 생산성과 품질을 높일 수 있는 제조AI 분석도 가상공장에서 경험할 수 있다.
사용하는 제조데이터는 중소벤처기업부(장관 권칠승, 이하 중기부)가 주관하고 스마트제조혁신추진단(단장 박한구)이 전담하며, KAIST가 운영하는 인공지능 중소벤처 제조플랫폼(KAMP)에서 개방한 실제 제조 현장 사출데이터를 원용하여 활용한다. 실제 공장에서 이와 같은 분석을 진행할 경우 기업 운영을 위한 생산 공정을 일시적으로 중단해야 하는 어려움이 있다. 영업이익에 지장을 주지 않고도 공정 과정을 생생하게 체험할 수 있다는 것이 메타버스 상에 만들어진 제조AI 팩토리의 가장 큰 장점이다. 또 다른 장점은 세계 어디서나 증강현실(AR)·가상현실(VR)·확장현실(XR) 장비와 메타버스 솔루션을 활용해 접속할 수 있다는 점이다. 코로나 19의 세계적인 대유행으로 제조현장 생산라인의 해외시장 개척 및 판매에 고초를 겪고 있는 국내 중소 제조기업들이 이와 같은 체험 기술을 이용할 경우 우수 제조기술을 해외에 소개하고 수출하는 플랫폼으로도 활용할 수 있다.
사출성형기 메타버스 팩토리를 시작으로 향후 도금·용접·금형·주조·단조·열처리 등의 업종으로 적용을 확대해 우리나라 중소 뿌리업종의 제조 경쟁력 향상에 기여할 계획이다.
김일중 KAIST 제조AI빅데이터센터장은 "세계경제포럼(WEF)은 2021년 연차총회에서 향후 5년간 제조 분야의 가장 큰 변화는 AI 머신러닝이 결정할 것이라고 강조한 바 있다ˮ라고 전했다. 이어, 김 센터장은 "다양한 업종의 제조현장에 적합한 최적의 AI 알고리즘을 선택하는 것은 우리나라 제조업 경쟁력 향상의 핵심 성공 요인(Critical Success Factor)으로 작용할 것이다"라고 말했다.
현물 기부 및 기술 제공으로 이번 체험관 구축에 동참한 박성훈 디지포레 대표는 "KAIST 제조AI빅데이터센터가 축적한 제조특화 AI·빅데이터 도메인 지식(domain Knowledge)과 확장현실(XR) 메타버스 기술을 결합하는 일에 디지포레의 기술력으로 일조하게 되어 매우 뜻깊다"라고 소감을 전했다. 이어, "기부와 협업으로 만들어낸 성과가 중소 제조기업에게 실질적인 혜택으로 되돌아갈 수 있도록 세계 최고의 ʻ제조AI 메타버스 팩토리' 구현을 위해 최선을 다하겠다"라고 포부를 전했다.
이광형 KAIST 총장은 "KAIST 내 제조AI빅데이터센터와 AI대학원·산업및시스템공학과·기계항공공학부·전산학부 등 다양한 학과들과의 긴밀한 융합에 중소기업과의 산학 협력을 더해 ʻKAIST가 제조AI의 메카'라는 탁월한 명성을 얻을 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다ˮ라고 말했다. 한편, 제조AI 메타버스 팩토리 체험관 개소식은 1일 오후 2시 대전 문지캠퍼스 내 제조AI빅데이터센터 페어링룸에서 진행됐다. 이광형 KAIST 총장, 김흥남 KAIST K-Industry4.0 추진본부장, 김일중 제조AI빅데이터센터장, 박성훈 ㈜디지포레 대표 등이 자리를 함께했으며, 독일에서도 황종운 KIC(Korea Innovation Center) 유럽 센터장이 인터넷을 통해 참여했다.
2021.11.02 조회수 4578 -
경제 발전할수록 도심 녹지가 시민 행복에 직결돼
경제가 발전한 도시일수록 도심 속 녹지 공간이 시민의 행복에 큰 영향을 준다는 연구결과가 나왔다. 우리 대학 전산학부 차미영 교수 (기초과학연구원 수리및계산과학연구단 데이터 사이언스 그룹 CI) 연구팀은 정우성 포스텍 산업경영공학과 교수, 원동희 미국 뉴저지공대 교수 등과의 공동연구를 통해 인공위성 이미지 빅데이터를 분석해 세계 60개 국가의 도시 녹지 공간을 찾아내고, 녹지와 시민 행복 사이의 상관관계를 분석했다.
공원, 정원, 천변 등 도시 속 녹지 공간은 미적 즐거움은 물론 신체활동 및 사회적 상호작용 촉진 등 육체와 건강에 유익한 영향을 준다. 도심 녹지와 시민 행복간의 상관관계를 규명하기 위한 많은 연구가 이뤄졌지만, 지금까지는 주로 일부 선진국을 대상으로만 연구가 진행됐다. 이 때문에 녹지의 긍정적인 영향이 범지구적인 현상인지, 또 국가의 경제적 상황에 따라 영향이 어떻게 달라지는지에 대해서는 파악이 어려웠다. 또한, 현장을 직접 방문하는 실태조사나, 항공사진은 대대적인 조사가 이뤄지기 어려워 데이터 수집의 한계가 있었다.
연구진은 유럽우주국(ESA)이 운용하는 고해상도 위성인 센티넬-2(Sentinel-2) 위성자료를 이용해 세계 60개국, 90개 도시의 녹지 면적을 조사했다. 인구 밀도가 가장 높은 도시(최소 국가 인구의 10%를 포함하는 도시)를 분석대상으로 삼았으며, 선명한 이미지를 위해 각 지역의 여름 시기를 분석했다. 북반구는 2018년 6~9월, 남반구는 2017년 12월~2018년 2월의 이미지가 쓰였다.
이후 정량화된 도시 별 녹지 면적 데이터를 국제연합(UN)의 2018 세계행복보고서 및 국가별 국내총생산(GDP, 2018년 기준 한국 11위) 자료와 교차하여 녹지와 경제의 시민 행복과의 상관관계를 총괄 분석했다.
그 결과, 국가의 경제적 상황과 무관하게 모든 도시에서 녹지의 면적이 넓을수록 시민 행복도가 높아지는 경향이 있음을 파악했다. 다만, 60개 국가 중 GDP 하위 30개 국가는 경제 성장이 행복과 더 밀접한 관련이 있었다. 1인당 국민총소득(GNI)이 3만8,000달러(약 4,223만 원)가 넘는 도시에서는 녹지 공간 확보가 경제 성장보다 행복에 더 중요한 요소로 작용했다. 우리나라의 경우 서울 지역이 분석에 쓰였으며, 도심 녹지의 면적이 과거보다 증가하며 행복도가 높아지는 경향이 나타났다.
차미영 교수는 “최근 위성영상 빅데이터를 활용해 사회 난제를 해결하려는 연구가 활발하게 진행되고 있다”며 “이번에 개발된 도구를 호수 및 해안 등 수생 환경의 면적을 정량화하는데 적용하고, 수생 환경과 시민 행복간의 상관관계를 분석하는 연구도 진행할 수 있을 것”이라고 말했다.
공동 교신저자인 정우성 포스텍 교수는 “경제 발전 단계에서는 경제 성장이 시민 행복에 가장 중요한 요소지만, 경제가 일정 수준 발전한 뒤에는 다른 사회적 요인이 행복에 더 직접적인 영향을 미친다”며 “이번 연구에서는 빅데이터를 분석해 도심 녹지 공간이 행복감을 향상시키는 사회적 요인 중 하나임을 확인한 것”이라고 설명했다.
이번 연구는 막연하게 연관 있을 것이라 추측해온 녹지, 경제 그리고 행복간의 상관관계를 정밀하게 분석하고, 모든 국가에 걸쳐 분석할 수 있는 도구를 마련했다는 의미가 있다. 연구진은 실제 시민의 삶에 도움 될 수 있는 데이터 기반 정책 수립이 필요하다고 제언했다.
연구결과는 데이터 과학 분야 국제학술지인 ‘EPJ 데이터 사이언스(EPJ Data Science, IF 5.08)’ 5월 30일자 온라인 판에 게재됐다.
UNICEF에서 발간한 2022년 보고서(제목: Places and Spaces: Environments and children's well-being)에서는 전세계 어린이들의 행복도에 영향을 미치는 중요한 지표 중 하나로 연구팀이 제시한 Urban Green Space Index를 언급하고 있다.
<참고> UNICEF 보고서: https://www.unicef-irc.org/places-and-spaces
2021.06.08 조회수 52598 -
인공지능으로 자폐 증상과 심각도 예측한다
뇌영상 빅데이터를 활용한 딥러닝(Deep Learning)으로 자폐 스펙트럼 장애(ASD)의 증상과 심각도를 예측할 수 있다는 것이 확인됐다. 이번 연구에 따라 ASD 환자들 진단과 예후에 따른 맞춤형 치료가 가능할 것으로 기대되고 있다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 이상완 교수(신경과학-인공지능 융합연구센터장)와 세브란스병원 소아정신과 천근아 교수(연세자폐증연구소장) 연구팀은 ASD의 뇌영상 빅데이터를 활용해 자폐의 증상과 예후를 예측할 수 있다고 28일 밝혔다.
이번 연구결과는 ASD 아동들의 뇌영상 빅데이터를 이용한 국내 최초의 AI연구성과로, 국제전기전자기술자협회(IEEE)에서 발행하는 저널인 IEEE 엑세스(Access) 온라인판에 게재됐다.
ASD는 뇌 발달 장애의 하나로 사회적 의사소통의 결함과 제한된 관심사 및 반복적인 행동이 대표적인 특징이다. 2020년도 미국 CDC(미국질병통제예방센터)의 통계자료에 따르면 ASD의 유병률은 54명당 1명으로 매년 증가하는 추세이다. 국내 유병률도 약 2% 내외이다.
ASD는 아동 행동 관찰 및 상담과 정신질환 진단분류매뉴얼(DSM-5)에 근거해 진단한다. 하지만 환자 개인차가 심해 자폐에 대한 정확한 진단이 어렵고 예후를 예측하기도 힘들다.
이상완·천근아 교수 연구팀은 세브란스병원에 구축된 3~11세 ASD 환자 84건의 MRI 빅데이터와 국제컨소시엄으로 구축된 1000여 건의 자폐증 환자 MRI 빅데이터를 활용해 MRI 영상으로 자폐의 진단과 예후를 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 개발했다.
연구팀은 공간 변경 네트워크(Spartial Transformer Network, STN)와 3D 컨볼루션 신경망(convolutional neural network, CNN)을 활용한 모델을 구축하고, MRI 빅데이터를 학습시켰다.
이렇게 구축된 모델에 클래스 활성화 매핑(class activation mapping) 기법을 적용해 형태학적인 특징을 추출하고 이를 뇌영상에 투영시키는 방식으로 분석했다. 더 나아가 인자들간의 관계 분석을 위해 강화학습 모델의 일종인 회귀형 주의집중 모델(recurrent attention model)을 학습시켰다.
분석결과 뇌의 기저핵을 포함한 피질 하 구조가 자폐 심각도와 관련이 있음을 확인했다.
이상완 교수는 “진료 현장에서 자폐를 진단하고 연구하는데 구조적 연관 후보를 제공할 수 있게 됐다”며 “이번 연구결과로 자폐 진단에서뿐만 아니라 앞으로 의사나 관련 전문가들이 인공지능을 활용해 복잡한 질병을 이해하고 더 많이 활용할 수 있게 될 것”이라고 설명했다.
천근아 교수도 “자폐스펙트럼장애를 진단함에 있어 뇌 영상 자료는 아직까지 의사들 사이에서 활용가치가 높지 않다는 인식이 보편적인데 이번 연구를 통해 자폐의 하위 증상과 심각도 사이에 뇌영상에서 차이가 있다는 것을 확인했다”며 “이번 연구는 다양한 임상표현형과 심각도를 지닌 자폐증 환자들에게 개별 맞춤 진단과 예후를 예측하는데 의미를 가진다”고 말했다. [보도자료 출처: 세브란스병원 홍보팀]
2020.08.28 조회수 19040 -
코로나19 해외유입 확진자 수 예측 기술 개발
최근 전 세계적으로 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 확진자 수가 2,000만 명을 넘어선 가운데 최근 국내에서도 코로나19 확진자 수가 급증해 2차 대유행 조짐을 보이면서 정부는 8월 23일부터 전국 대상으로 사회적 거리두기 단계를 2단계로 격상해 시행 중이다.
중앙재난안전대책본부(중대본)에 따르면 국내 코로나 누적 확진자 수는 8월 23일 오전 0시 기준으로 총 1만7,399명이다. 이 중 해외유입 감염자 수는 2,716명(8월 22일 오전 0시 기준)으로 전체 확진자의 약 16%를 차지한다. 대륙별로 보면 아시아(중국 외), 미주, 유럽, 아프리카 순이다. 지난 14일 이후 국내 지역 발생 신규확진자 수가 급증하고 있지만 향후 해외유입 확진자 수의 확산추세 또한 결코 장담할 수 없는 상황이다.
이런 가운데 우리 연구진이 해외유입 확진자 수를 예측할 수 있는 관련 기술을 개발했다. 우리 대학 산업및시스템공학과 이재길 교수 연구팀이 코로나19 해외유입 확진자 수를 예측하는 빅데이터‧인공지능(AI) 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.
이재길 교수 연구팀이 개발한 이 기술은 해외 각국의 확진자 수와 사망자 수, 해외 각국에서의 코로나19 관련 키워드 검색빈도와 한국으로의 일일 항공편 수, 그리고 해외 각국에서 한국으로의 로밍 고객 입국자 수 등 빅 데이터에 인공지능(AI) 기술을 적용해 향후 2주간의 해외유입 확진자 수를 예측한다.
코로나19 확진자 수가 급증할수록 해외유입에 의한 지역사회 확산의 위험성도 항상 뒤따르기 마련이다. 이에 따라 이재길 교수 연구팀이 개발한 정확한 해외유입 확진자 수 예측기술은 방역 시설 및 격리 시설 확충, 고위험 국가 입국자 관리 정책 등에 폭넓게 응용 및 적용될 수 있을 것으로 기대가 크다.
우리 대학 지식서비스공학대학원에 재학 중인 김민석 박사과정 학생이 제1 저자로, 강준혁, 김도영, 송환준, 민향숙, 남영은, 박동민 학생이 제2~제7 저자로 각각 참여한 이번 연구는 최고권위 국제 학술대회 'ACM KDD 2020'의 'AI for COVID-19' 세션에서 오는 24일 발표된다. (논문명 : Hi-COVIDNet: Deep Learning Approach to Predict Inbound COVID-19 Patients and Case Study in South Korea)
해외유입 확진자 수는 다양한 요인에 의해서 영향을 받는다. 일반적으로 해외 각국에서의 코로나19 위험도와 비례하며, 해외 각국에서 한국으로의 입국자 수와도 비례한다. 그러나 코로나19 위험도와 입국자 수를 실시간으로 알아내기에는 많은 제약이 따르므로 연구진은 쉽게 구할 수 있는 종류의 빅데이터를 기반으로 하는 인공지능(AI) 모델을 구축하는 데 성공했다.
연구진은 기본적으로 해외 각국의 코로나19 위험도를 산출할 때, 보고된 확진자 수와 사망자 수를 활용했다. 그러나 이러한 수치는 진단검사 수에 좌우되기 때문에 코로나19 관련 키워드 검색빈도를 같이 입력 데이터로 활용해 해당 국가의 코로나19 위험도를 실시간으로 산출했다.
이와 함께 실시간 입국자 수는 기밀정보로서 외부에 공개되지 않기 때문에 매일 제공되는 한국에 도착하는 항공편수와 로밍 고객 입국자 수를 통해 이를 유추해냈다. 로밍 고객 입국자 수 데이터는 KT로부터 제공 받았지만 KT 고객 입국자만을 포함한다는 한계를 일일 항공편수를 함께 고려함으로써 이 문제를 해소했다.
이밖에 해외유입 확진자 수 예측을 위해서는 국가 간의 지리적 연관성도 매우 중요하게 고려해야 한다. 어느 특정 국가의 코로나19 발병이 이웃 국가로 더 쉽게 전파되며, 국가 간의 교류도 거리에 따라 영향을 받기 때문이다. 연구팀은 이러한 문제해결을 위해 지리적 연관성을 학습하도록 국가-대륙으로 구성되는 지리적 계층구조에 따라 우선 각 대륙으로부터의 해외유입 확진자 수를 정확히 예측함으로써 궁극적으로 전체 해외유입 확진자 수를 정확히 예측하도록 하는 인공지능(AI) 모델을 설계했다. 연구팀은 이 인공지능 모델을 'Hi-COVIDNet'라고 이름 붙였다.
이후 연구팀은 약 한 달 반에 걸친 단기간의 훈련 데이터만으로 생성된 `Hi-COVIDNet'을 통해 향후 2주 동안의 해외유입 확진자 수를 예측한 결과, 이 모델이 기존의 시계열 데이터기반의 예측 기계학습이나 딥러닝 기반의 모델과 비교했을 때 최대 35% 더 높은 정확성을 지니고 있음을 확인했다.
제1 저자인 김민석 박사과정 학생은 "이번 연구는 최신 AI 기술을 코로나19 방역에 적용할 수 있음을 보여준 사례ˮ 라면서 "K-방역의 위상을 높이는데 기여할 것으로 기대한다ˮ 고 밝혔다.
이번 연구는 KAIST 글로벌전략연구소(소장 김정호)의 코로나19 AI 태스크포스팀의 지원을 받았고, KT(담당 변형균 상무)와 과학기술정보통신부(담당 김수정 서기관)의 '코로나19 확산예측 연구 얼라이언스'를 통해 로밍 데이터 세트를 지원받아 이뤄졌다.
2020.08.23 조회수 29718 -
빅데이터로 인간의 창의성·혁신성을 계산하다
우리 대학 문화기술대학원의 박주용 교수 연구팀이 네트워크 과학과 빅데이터에 기반해 인간의 문화⋅예술 창작물의 혁신성과 영향력을 계산하는 이론물리학 알고리즘을 개발했다.
연구팀은 이 알고리즘을 통해 클래식 음악가들의 창작물의 창의성, 혁신성을 계산함으로써 음악의 발전에 베토벤이 끼친 영향력을 수치적으로 규명하고, 후기 낭만파 시대의 거장인 세르게이 라흐마니노프가 끊임없이 혁신을 시도한 대표적 예술가임을 밝혀냈다.
연구팀의 알고리즘은 예술 작품의 빅데이터로부터 창의성을 직접 계산함으로써 빠르게 증가하고 있는 창작 콘텐츠의 우수성을 효율적으로 판단할 수 있을 것으로 기대된다.
박도흠 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구는 스프링어-네이처(Springer Nature) 그룹의 데이터 과학 전문 학술지인 ‘EPJ 데이터 사이언스(EPJ Data Science)’ 1월 30일 자 온라인판에 게제됐다. (논문명: Probabilistic Influence Networks and Quantifying Patterns of Advances in Works)
인간 고유의 영역으로 알려진 문화예술 창작에서도 인공지능 등의 컴퓨터 알고리즘이 널리 활용되며 예술 작품의 창의성을 과학적으로 평가하는 방법의 필요성이 커지고 있다.
그동안 인간 창의성의 산물인 문화예술은 수치적인 평가가 어려워 인공지능을 한 단계 발전시킨 ‘인공창의성’ 연구에 큰 장벽이 되어왔다. 개별 창작품들에 대한 사람들의 심리적 반응을 측정하는 시도는 종종 있었지만, 대규모의 객관적 실험을 수행하기에는 한계가 있다.
위와 같은 문제 해결을 위해 창작품 자체를 빅데이터화 한 뒤 그로부터 창의성을 평가하는 과학적 방법론 개발의 필요성이 커지고 있다.
연구팀은 1700년~1900년 사이에 작곡된 서양 피아노 악보로부터 동시에 연주되는 음정으로 만들어진 ‘코드워드(codeword)’를 추출하고 이론물리학의 한 분야인 네트워크 과학을 적용했다.
그리고 난 뒤 작품들 사이의 유사도를 측정해 작품들이 서로 얼마나 영향을 주고받았는지를 나타내는 네트워크를 만들어 각 작품이 얼마나 혁신적인지, 또한 후대의 작품에 얼마나 큰 영향을 끼쳤는지를 통해 창의성을 평가했다.
연구팀은 현대에도 큰 영향을 끼치고 있는 핵심적 음악 스타일이 확립된 200년에 걸쳐 음악 창작의 패러다임이 어떻게 변화해왔는지 이해했다고 밝혔다.
이 연구에서는 바로크⋅고전기(1710-1800년)의 대표 작곡가인 핸델과 하이든, 모차르트를 거쳐 고전-낭만 전환기(1800-1820년) 이후 베토벤이 최고의 영향력을 가진 작곡자로 떠오르고, 베토벤의 영향을 받아 리스트와 쇼팽 등 낭만기(1820-1910년)의 거장들이 등장하는 과정을 규명하였다. 올해로 탄생 250주년을 맞은 베토벤은 사후에도 100년 가까이 최고의 영향력을 유지한 것으로 밝혀졌다.
또한, 연구팀은 후기 낭만파의 거장인 라흐마니노프가 과거의 관습은 물론 자신의 작품으로부터 차별화를 끊임없이 시도한 최고의 혁신적 작곡가였음을 밝혀냈다.
코드워드에 기반한 네트워크로부터 음악의 창의성을 계산해내는 이 알고리즘은 낱말, 문장, 색상, 무늬 등으로 만들어진 문학 작품이나 그림, 건축, 디자인 등의 시각 예술의 창의성 연구에도 적용할 수 있을 것으로 보인다.
박주용 교수는 “문화예술 창작물의 과학적 연구에 장벽이 되어온 창의성 평가라는 난제를 네트워크 과학과 빅데이터를 활용해 해결할 수 있음을 보였다”라며 “특히 문화예술 창작 영역에서 컴퓨터의 활약이 커지는 상황에서 인간의 단순 계산력만을 따라하는 인공지능의 한계를 극복함으로써, 인간 창의성과 미적 감각의 잠재력을 극대화하는 인공창의성 발전에 큰 도움이 될 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 국제연구네트워크(GRN)와 한국사회과학연구지원(SSK) 사업, BK21 플러스사업의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1.시대별 작곡가들 사이의 영향력을 나타내는 네트워크
그림2. 연도별 대표적 작곡가들의 영향력 변천사
2020.02.04 조회수 7619