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제조AI빅데이터센터, ‘한국산업단지공단 제조기업 CEO AX 세미나’ 개최
우리 대학 제조AI빅데이터센터(센터장 김일중 책임교수)는 2025년 5월 21일, 한국산업단지공단(이사장 이상훈) 소속 제조기업 CEO를 대상으로 ‘한국산업단지공단 제조기업 CEO AX 세미나’를 개최했다.
이번 세미나는 지난 2월 20일 개최된 ‘한국산업단지공단 제조기업 AX 세미나’에서 참가자들로부터 긍정적인 반응과 지속적인 개최 요청을 받은 데 따라, 정기 세미나로 편성되어 첫 번째 공식 세션으로 진행됐다.
이날 세미나에는 산업단지 입주기업의 대표 및 임직원 등 총 21명이 참석했으며, ▲제조데이터 및 AX 기술·활용 사례 소개 ▲제조AI 분석 알고리즘 교육 ▲인공지능 제조 플랫폼(KAMP, Korea AI Manufacturing Platform)을 활용한 SaaS 기반의 제조AI 개발 및 분석 실습 등으로 구성된 프로그램이 운영됐다.
한국산업단지공단은 향후에도 스마트 산업단지 구현과 입주기업의 AX(AI Transformation) 전환을 촉진하기 위해 KAIST 제조AI빅데이터센터와의 협력을 통해 정기적인 AX 세미나를 지속 개최할 계획이다.
우리 대학 제조AI빅데이터센터장 김일중 교수는 “앞으로는 제조현장에 AI 기술을 적극적으로 빠르게 도입하는 기업과 그렇지 않은 기업간 생산격차 및 지속 가능한 혁신성 차이가 발생할 것이다”며 “이번 세미나가 산업단지 입주 제조기업에게 제조AI 기술이 미래성장 동력을 위한 전략적 도구로 인식되고, 인공지능 제조 플랫폼(KAMP)이 많이 활용되는 계기가 되길 바란다.”라고 밝혔다.
2025.05.22 조회수 2460 -
KAIST 제조AI빅데이터센터 – 미국 MIT MIMO, 글로벌 제조 혁신을 위한 차세대 AI 공동연구 착수
KAIST 제조AI빅데이터센터와 미국 MIT Machine Intelligence for Manufacturing and Operations(이하 MIT MIMO)는 미국 MIT에서 2025년 2월 12일(현지시간) “자가 적응 AI 기반 이차전지 모듈팩 통합 시스템 개발”에 대한 킥오프 미팅을 시작으로 국제공동연구를 본격적으로 시작했다.
이번 연구는 중소벤처기업부(이하 중기부)가 추진하는 2024년 전략기술 테마별 프로젝트(DCP, Deep-Tech Challenge Project)의 일환으로 진행된다. DCP 프로젝트는 중소·벤처기업이 고위험·고성과 R&D에 과감히 도전할 수 있도록 지원하는 대규모 연구개발 프로그램으로, 민·관 합동으로 최대 100억 원 규모의 연구개발 자금이 투입된다. 이번 프로젝트에는 혁신 중소·벤처기업 98개 기업이 지원하였으며, 중기부는 2024년 12월 글로벌 시장을 선도할 가능성과 국가 전략적 기술 확보 필요성을 고려하여 최종 6개 과제를 선정했다.
KAIST 제조AI빅데이터센터는 선정된 6개 과제 중 이차전지 분야에서 국내 맞춤형 이차전지 선두기업인 ㈜CTNS와 함께 공동연구를 추진하며, 글로벌 협력을 위해 MIT MIMO와 국제 공동연구개발을 진행한다. ㈜CTNS는 일반 배터리 제조 공장과 차별화된 유연생산 자동화 솔루션을 보유·운영하는 이차전지 기술 혁신 기업으로, 배터리팩 설계부터 제조, 사용 관리까지 전 과정을 아우르는 서비스를 제공하고 있다. 본 과제에서는 글로벌 톱 티어(top-tier) 연구기관인 KAIST 제조AI빅데이터센터와 MIT MIMO가 자가 적응형 차세대 AI를 개발하고, 이를 ㈜CTNS의 이차전지 모듈팩 기술력과 결합하여 ㈜CTNS가 차세대 AI 기반 기술 혁신을 주도하고 글로벌 경쟁력을 강화할 수 있도록 지원할 계획이다.
이번 킥오프 미팅에서는 연구 목표와 계획을 공유하고, 각 참여 기관 및 기업 간 협력 방안을 논의하는 자리가 마련되었다. 앞으로 KAIST 제조AI빅데이터센터와 MIT MIMO는 정기적인 협력 회의를 통해 연구 진행 상황을 점검하고, 기술 개발을 가속화할 예정이다.
KAIST 제조AI빅데이터센터장인 김일중 교수는 "세계적인 연구기관과의 협업을 통해 기술적 시너지를 창출하고, 중소·벤처기업과의 긴밀한 협력을 바탕으로 연구 성과를 극대화할 계획"이라고 밝혔으며, KAIST 제조AI빅데이터센터 김흥남 교수는 “한미간 제조AI분야 협력을 통해 우리나라 중소제조기업이 글로벌 제조기업으로 성장하는 계기를 만들겠다”라고 포부를 밝혔다.
KAIST 제조AI빅데이터센터와 MIT MIMO가 협력하여 진행하는 본 연구는 차세대 AI 기술 개발에 크게 기여할 것으로 기대되며, 글로벌 이차전지 산업의 혁신을 주도할 중요한 이정표가 될 것이다.
2025.02.13 조회수 5176 -
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 9477 -
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 8607 -
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 6670 -
취침시간 지리/문화적 영향에 따라 더 늦어져
수면은 건강과 웰빙, 생산성에 큰 영향을 미치지만, 현대인이 얼마나 오래 그리고 잘 수면을 취하는지에 대해 정확히 보고되지 않았다. 수면의 양과 질은 개인의 선택일까, 아니면 문화와 지리와 같은 사회적 요인에 얼마나 영향을 받을까?
우리 대학 전산학부 차미영 교수가 이끄는 IBS(원장 노도영) 연구팀과 영국의 노키아 벨 연구소(Nokia Bell Labs)는 공동 연구를 통해 현대인의 ‘수면’이 어떤 사회적 및 개인적 요인에 영향을 받는다고 6일 밝혔다.
연구팀은 스마트 워치가 상용화되며 데이터의 대량 수집이 가능해진 기회에 주목했다. 노키아에서 개발한 스마트 워치를 착용한 미국, 캐나다, 스페인, 영국, 핀란드, 한국, 일본을 포함 11개국의 30,082명으로부터 4년간 수집한 5,200만 건의 데이터를 분석해 나라별 디지털 로그 기반 수면 패턴을 분석했다.
먼저 연구팀은 나라별 취침 시간, 기상 시간, 총 수면시간이 어떤지를 살폈다. 스마트워치 데이터에 기록된 취침 시간은 기존 설문지 기반 조사에 보고된 결과 대비 나라마다 수십 분에서 한 시간까지도 늦었다. 전 세계 평균 취침 시간은 자정(00:01)이고 기상 시간은 오전 7시 42분이었다. 이러한 차이는 설문조사가 가지는 편향과 함께 스마트 워치의 모션 센서가 뒤척임 없이 수면을 시작하는 순간을 정밀히 기록하는 데서 기인한다.
기상 시간은 나라별 비슷하지만 취침 시간은 지리적 문화적 영향을 상당히 받았다. 특히 국민 소득(GDP)이 높을수록 취침 시간이 늦어졌으며, 문화적으로 개인주의보다는 집단주의 지수가 높을수록 취침 시간이 늦었다. 조사된 나라 중 일본은 총 수면시간이 평균 7시간 미만으로 가장 적었으며 핀란드는 평균 수면시간이 8시간으로 가장 길었다. (그림 1)
연구팀은 이와 더불어 그동안 임상 연구에서 사용된 다양한 수면의 요소들을 정량화하여 수면 효율성(설명: 취침 중 깨지 않고 연속으로 자는 시간의 비율)과 같은 질적 요인을 분석했다. 빅데이터를 사용해 성향 점수 매칭 기법(propensity score matching methods, PSM)으로, 개인마다 문화적 요인을 고정한 상태에서 운동량을 늘어나면 수면이 어떻게 변하는지에 대한 가상 테스트를 진행했다. 그 결과 걸음 수가 늘수록 취침 시 더 빨리 잠들고 밤에 덜 깨는 긍정적 효과를 확인했다. 운동량은 수면의 질을 개선하지만, 총 수면시간을 늘리지는 않았다. 흥미롭게도 이러한 운동의 긍정적 효과는 국가별로 다르며, 특히 미국과 핀란드에서 효과가 강하게 나타난 반면 일본에서는 운동의 효과가 미미했다.
강원대학교 박성규 교수, 우리 대학 차미영 교수, 노키아 연구소의 퀘르시아 박사가 주저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 네이처 출판 그룹의 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’에 게재됐다. (논문명: Social dimensions impact individual sleep quantity and quality, 사회적 차원이 개인의 수면 양과 질에 미치는 영향)
퀘르시아 박사는 “수면의 양과 질에 사회적 영향이 절반이나 차지했다. 고소득 국가에서 업무 스케줄이 과도하고 근무시간이 길어지며 취침 시간이 늦어지고, 집단주의가 강한 스페인과 일본은 사회적 요구에 부응하기 위해 취침 시간이 지연될 수 있다”고 연구 결과를 해석했다.
차미영 교수는 “수면은 웰빙, 비만, 치매 등과도 연관이 있다고 알려져 중요하다. 고령화 사회에서 국민의 건강 증진을 위해 적절한 수면의 양을 보장하고 수면의 질을 높이기 위해 개인의 노력은 물론 사회적 지원이 함께해야 한다”고 말했다.
연구팀은 이번 연구에서 개발한 수면의 지표를 쉽게 계산하는 코드를 무료로 공개해 첨단 수면 산업 발달에 기여하며, 다양한 생체 신호를 포함하는 수면에 대한 벤치마크 데이터도 추후 공개할 예정이다.
2023.07.06 조회수 8095 -
고성능 조립형 SSD 시스템반도체 최초 개발
최근 인공지능을 훈련하기 위해 더 많은 데이터가 필요해지면서 그 중요성은 더욱 증가하고 있으며, 이에 데이터 센터 및 클라우드 서비스를 위한 주요 저장장치인 고성능 SSD(Solid State Drive, 반도체 기억소자를 사용하는 저장장치) 제품의 필요성이 높아지고 있다. 하지만, 고성능 SSD 제품일수록 SSD 내부의 구성요소들이 서로의 성능에 크게 영향을 미치는 상호-결합형(tightly-coupled) 구조의 한계에 부딪혀 성능을 극대화하기 어려웠다.
우리 대학 전기및전자공학부 김동준 교수 연구팀이 고성능 조립형 SSD 시스템 개발을 통해 차세대 SSD의 읽기/쓰기 성능을 비약적으로 높일 뿐 아니라 SSD 수명연장에도 적용 가능한 SSD 시스템 반도체 구조를 세계 최초로 개발했다고 15일 밝혔다.
김동준 교수 연구팀은 기존 SSD 설계가 갖는 상호-결합형 구조의 한계를 밝히고, CPU, GPU 등의 비메모리 시스템 반도체 설계에서 주로 활용되는 칩 내부에서 패킷-기반 데이터를 자유롭게 전송하는 온-칩 네트워크 기술을 바탕으로 SSD 내부에 플래시 메모리 전용 온-칩 네트워크를 구성함으로써 성능을 극대화하는 상호-분리형(de-coupled) 구조를 제안했으며, 이를 통해 SSD의 프론트-엔드 설계와 백-엔드 설계의 상호 의존도를 줄여 독립적으로 설계하고 조립 가능한 ‘조립형 SSD’를 개발했다.
※온-칩 네트워크(on-chip network): CPU/GPU등의 시스템 반도체 설계에 쓰이는 칩 내부의 요소에 대한 패킷-기반 연결구조를 말한다. 온-칩 네트워크는 고성능 시스템 반도체를 위한 필수적인 설계 요소중 하나로서 반도체칩의 규모가 증가할수록 더욱 중요해지는 특징이 있다.
김동준 교수팀이 개발한 조립형 SSD 시스템 구조는 내부 구성요소 중 SSD 컨트롤러 내부, 플래시 메모리 인터페이스를 기점으로 CPU에 가까운 부분을 프론트-엔드(front-end), 플래시 메모리에 가까운 부분을 백-엔드(back-end)로 구분하고, 백-엔드의 플래시 컨트롤러 사이 간 데이터 이동이 가능한 플래시 메모리 전용 온-칩 네트워크를 새롭게 구성해, 성능 감소를 최소화하는 상호-분리형 구조를 제안했다.
SSD를 구동하는 핵심 요소인 플래시 변환 계층의 일부 기능을 하드웨어로 가속하여 플래시 메모리가 갖는 한계를 능동적으로 극복할 수 있는 계기를 마련하였고 상호-분리형 구조는 플래시 변환 계층이 특정 플래시 메모리의 특성에 국한되지 않고, 프론트-엔드 설계와 백-엔드 설계를 독립적으로 수행하는 설계의 용이성을 가지는 점이 ‘조립형’ SSD 구조의 장점이라고 밝혔다. 이를 통해, 기존 시스템 대비 응답시간을 31배 줄일 수 있었고 SSD 불량 블록 관리기법에도 적용해 약 23%의 SSD 수명을 연장할 수 있다고 연구팀 관계자는 설명했다.
전기및전자공학부 김지호 박사과정이 제1 저자, 전기및전자공학부 정명수 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 미국 플로리다주 올랜도에서 열리는 컴퓨터 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 `제50회 국제 컴퓨터 구조 심포지엄(50th IEEE/ACM International Symposium on Computer Architecture, ISCA 2023)'에서 6월 19일 발표될 예정이다. (논문명: Decoupled SSD: Rethinking SSD Architecture through Network-based Flash Controllers).
연구를 주도한 김동준 교수는 “이번 연구는 기존의 SSD가 가지는 구조적 한계를 규명했다는 점과 CPU와 같은 시스템 메모리 반도체 중심의 온-칩 네트워크 기술을 적용해 하드웨어가 능동적으로 필요한 일을 수행할 수 있다는 점에서 의의가 있으며 차세대 고성능 SSD 시장에 기여할 것으로 보인다”며, “상호-분리형 구조는 수명연장을 위해서도 능동적으로 동작하는 SSD 구조로써 그 가치가 성능에만 국한되지 않아 다양한 쓰임새를 가진다며”연구의 의의를 설명했다.
이번 연구는 컴퓨터 시스템 저장장치 분야의 저명한 연구자인 KAIST 정명수 교수와 컴퓨터 구조 및 인터커넥션 네트워크(Interconnection Network) 분야의 권위자인 김동준 교수, 두 세계적인 연구자의 융합연구를 통해 이루어낸 연구라는 의미가 있다고 관계자는 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, 삼성전자, 반도체설계교육센터(IDEC), 정보통신기획평가원 차세대지능형반도체기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.06.15 조회수 9661 -
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 11159 -
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 17622 -
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 12185 -
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 13072 -
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 7156