-
기계공학과 공경철 교수, 아이뉴스24 소셜DNA 혁신상 포용상 수상
"데이터, 네트워크, 인공지능은 미래산업의 핵심이자 웨어러블 로봇의 심장입니다. 웨어러블 로봇에서 쏟아지는 데이터를 이용해 모두가 오래 건강하게 살 수 있도록 하는 데 기여하겠습니다."
우리 대학 기계공학과 공경철 교수(엔젤로보틱스 대표)는 지난 2일 서울 드래곤시티호텔 그랜드볼룸 한라홀에서 개최한 '제2회 아이뉴스24 소셜D·N·A 혁신상' 시상식에서 한국지능정보사회진흥원장상인 '포용상'을 수상하고 "기술개발에 매진하면서도 따뜻한 마음을 잃지 말라는 뜻으로 포용상을 주신 것 같다"며 이같은 소감을 전했다.
'소셜D·N·A혁신상'은 아이뉴스24가 창간 20주년을 맞은 지난해 사회적 가치 실현의 일환으로 과기정통부와 함께 제정한 상이다. 4차 산업혁명 시대의 사회문제를 해결하고 포용적 혁신성장을 실현할 데이터(Data), 네트워크(Network), 인공지능(AI) 분야 우수 사례를 발굴해 시상한다.
엔젤로보틱스는 장애인들을 위한 '착용형 보행보조로봇'을 개발하고 있는 스타트업이다. 로봇공학자인 공경철 교수와 재활치료 전문의인 나동욱 교수(세브란스 재활병원)가 의기투합해 2017년 창업했다. 공경철 교수 연구실은 회사 설립 전인 2016년 스위스에서 처음 열린 사이배슬론 국제대회에서 착용형 외골격로봇(웨어러블 로봇) 부문 3위에 입상하면서 이름을 알렸다. 2020년 열린 2회 대회에서는 금메달과 동메달을 석권, 웨어러블 로봇 분야의 기술력을 입증했다. (사이배슬론(Cybathlon)은 인조인간을 뜻하는 사이보그(cyborg)와 경기를 의미하는 애슬론(athlon)을 합성해 만든 단어로, 신체 일부가 불편한 장애인들이 로봇과 같은 생체 공학 보조 장치를 착용하고 미션 수행을 겨루는 대회다. 2016년 스위스 취리히 연방 공과대학교(ETH)가 대회를 창설했다)
현재 회사의 주력 제품은 하지 재활을 위한 보행훈련 로봇인 '엔젤렉스(ANGEL LEGS) 메디컬'이다.
뇌성마비나 선천성 보행장애를 가진 소아에서부터 뇌졸중, 근력저하 등 노인성 질환으로 인한 보행장애 환자들이 스스로 걸을 수 있는 능력을 회복해 일상에 복귀할 수 있도록 돕는 제품이다. 지난해 말부터 병원 보급이 시작돼 현재 전국 13개 의료기관에 16대가 도입됐다. 조만간 말레이시아 재활병원에도 도입될 예정이다. 최근에는 정부의 공공조달 혁신제품에도 선정돼 공공 의료기관으로의 보급확대도 기대할 수 있게 됐다.
이 밖에 병원이 아닌 집에서 재활훈련을 할 수 있는 '엔젤렉스 홈', 일상생활을 위한 보조기기인 '엔젤 앵클' 등을 출시해 장애발생시 입원치료→재활훈련→퇴원→자가훈련→일상복귀에 이르는 전 사이클을 지원할 계획이다.
공경철 교수는 "기술개발은 다 해 놓았지만 이를 어떤 서비스로 완성할 것인지 고민하고 있다"고 말했다. 로봇 대회 참가는 기술을 겨루는 것이지만 사용자에게는 실제로 재활치료에 도움을 주는 제품이어야 하기 때문이다. "사용자에게 로봇은 신기한 미래기술이 아니라 생활에 필요한 필수 제품이어야 하기 때문에 개발자의 시각이 아닌 철저하게 사용자의 입장에서 생각하며 로봇을 만들겠다"는 게 그의 철학이다.
다음은 공경철 교수와의 일문일답.
-작년 사이배슬론 대회에서 우승하는 장면이 인상적이었다. 회사를 알리는 데 많은 도움이 됐을 것 같다
국제대회 참여는 우리 회사의 정체성을 상징적으로 보여주기 위한 것이다. 직원들의 동기부여에도 굉장한 도움이 된다. 사실 2016년 대회 때는 외부 지원없이 우리 팀이 모든 것을 하느라 정말 고생을 많이 했다. 첫 대회 이후 LG전자가 선제적으로 투자해 줘서 창업을 하게 된 직접적인 계기도 됐다. 2회 대회부터는 산업부에서 예산지원도 받고 공동연구 참여기관들도 많아져서 도움이 많이 됐다.
-이제 창업 4년째인데 실제 제품 판매는 어느 정도 이루어지고 있나
작년말부터 매출이 발생하기 시작했다. 올해는 현재까지 약 10억원의 매출을 올렸다. 올해 목표는 20억원으로 잡고 있다. 병원 보급이 본격화되고 있어서 내년부터는 본격적인 매출이 발생할 것으로 기대하고 있다. (다른 부대사업 없이) 오로지 로봇판매로만 거둔 매출이다.
-실제 치료효과는 얼마나 있나
임상에 적용하기 시작한지 얼마 되지 않았지만 기존의 재활치료로는 얻기 어려웠던 재활효과를 얻었다는 연구가 나오고 있다. 현재 14개 병원에서 사용하고 있는데 병원마다 환경이 달라서 다양한 피드백을 받고 있다. 굉장히 만족하는 병원도 있고 그렇지 않은 경우도 있는데 전반적으로 괜찮은 편이다. 사용하는 병원이 늘어나면서 데이터도 쏟아지고 있는데 이를 통해 나날이 개선하고 있다. 데이터가 우리 회사의 자산이다.
-엔젤로보틱스의 핵심 기술 경쟁력은
웨어러블 로봇은 저마다 목표로 하는 시장이 달라서 특별히 서로간에 경쟁업체라고 생각하는 기업들이 있지는 않다. 우리가 타깃으로 하는 재활로봇 분야에서는 로봇공학 기술과 임상 기술이 잘 어우러진 게 가장 독특한 점이 아닐까 싶다. 로봇공학으로 말하면 우리는 환자별로 다르게 튜닝할 수 있도록 힘제어가 잘되는 정밀한 구동기 기술, 몸에 센서를 붙이지 않고 의도를 파악하는 기술, 빠르게 걸으면서 균형을 유지하는 기술 등을 갖고 있고, 임상적으로는 환자마다 다른 임상 상황에서 적절한 보조방법, 재활정도에 대한 평가기술, 치료사 인터페이스, 개인 맞춤형 착용부 제작 등 다양한 기술이 접목된다.
-현재 판매하고 있는 엔젤렉스 메디컬 외에 앵클, 홈 등은 어떤 제품인가
엔젤렉스 메디컬은 의료기기다. 병원에서 의사의 처방에 따라 치료사가 사용하는 재활치료기기다. 반면 앵클과 홈은 퇴원 후에 집에서 재활훈련을 하거나, 일상에서 사용할 수 있게 만든 보조기기다. 개발은 마무리됐지만, 현재 병원에서 사용성을 평가하고 있다. (장애를 회복하기 위한) 재활기기와 (회복불가능한 장애에 대한) 보조기기는 전혀 다른 개념의 기술이어서 사용자들의 평가를 받아 제대로 된 제품이라고 인정받으면 출시할 것이다.
-대학에서 학생들을 가르치면서 기업을 경영하는 게 쉽지 않을 텐데 창업을 하게 된 동기는
웨어러블 로봇 연구를 하다 보니 이게 결국 사람보고 하는 연구인데, 사람한테 입혀줘야 의미가 있는데 라는 생각이 들잖아요? 그럴려면 병원도 끼고 가야지, 제품에 대한 인정도 받아야지, 연구실에서는 할 수 없는게 많았다. 내가 벌려놓은 연구의 끝을 보고 싶다는 그런 막연한 느낌? 그런 게 가장 컸다. 그래서 박사학위를 할 때 의공학도 부전공으로 했다. 재활치료에 대한 임상 전문의의 도움이 필요해 세브란스병원의 나동욱 교수님을 찾아갔는데 서로가 원하는 게 맞아 떨어져서 창업을 하게 됐다. 물론 막상 창업을 하고 보니 연구실에서 생각한 것과는 많이 다르다.
-엔젤로보틱스의 향후 비전은?
사람이 걷는다는 것은 다양한 의미를 내포하고 있다. 근육활동이면서 두뇌활동이다. 아프거나 늙어서 보행장애가 발생하면 자존감이 하락하고 건강이 나빠진다. 우리의 최종 목표는 병원이 아니라 일상 생활공간이다. 장애인들도 일상에서 사용하면서 걸어 다닐 수 있는 행복을 누릴 수 있게 만드는 것, 보행이라는 운동효과를 집에서도 누리게 하는 것이 목표다.
엔젤로보틱스는 최근 180억원의 시리즈B 투자를 유치했다. 공 대표는 "다행히 투자를 잘 받아서 큰 걱정은 덜었다"면서 내년 하반기에는 기업공개를 할 수 있도록 노력할 계획이라고 밝혔다.
관련기사: https://www.inews24.com/view/1419288
2021.11.10
조회수 3893
-
전산학부 차미영 교수, AAAI ICWSM Test of Time Award 수상
우리 대학 전산학부 차미영 교수(기초과학연구원 데이터 사이언스 그룹 CI 겸직)는 2010년 게재한 ‘백만 팔로워의 오류(Measuring User Influence in Twitter: The Million Follower Fallacy)’ 논문으로 AAAI ICWSM Test of Time Award를 수상하게 된 소식이 현재 온라인으로 개최되고 있는 제14회 웹 소셜미디어학회(ICWSM, International Conference on Web and Social Media)를 통해 전해졌다. Test of Time Award는 오랫동안 지속적인 영향력을 가지는 과거의 연구에 주어지는 특별한 상으로, 차 교수의 논문은 올해로 게재된 지 10년이 되고 그간 3,669회 피인용됐다.
이 연구는 소셜네트워크 플랫폼에서 사용자의 영향력을 계산하는 다양한 측정법의 비교와 한계를 보여주며, 특히 트위터상에서 단순히 팔로워가 많다고 메시지의 전파 영향력이 크지 않다는 '백만 팔로워의 오류'를 데이터로 보여주었다. 이 연구의 분석에 서버 50대로 수집한 54,981,152 사용자계정, 1,963,263,821 소셜링크, 그리고 1,755,925,520 트윗이 사용되어 당시 이례적으로 방대한 네트워크 분석에 기인하였으며, 추후 연구와 함께 이 데이터가 공유되어 수천 건의 후속 연구를 가능하게 했다.
연구 내용 중에는 얼마나 오랜 기간 영향력자가 활동하는지, 또한 분야를 넘나들며 다양한 토픽에 영향력을 가질 수 있는지도 다룬다. 새로운 사건이 발생했을 때 누가 영향력자가 되는지의 사례 분석을 통해, 영향력자는 기존 accidental influentials 이론에서 주장된 것처럼 우연히 발생하지 않고 몇 가지 전략을 통해 빠르게 영향력자로 떠오를 수 있음을 보였다. 이러한 발견은 자산규모가 크게 성장한 소셜네트워크 플랫폼에서 광고 효과를 극대화하기 위한 영향력자의 선정 알고리즘에 새로운 통찰력과 해석을 제공했다. 이 연구는 2010년 당시 뉴욕타임스지 온라인에 소개되기도 했다.
차 교수는 카이스트 학부와 대학원을 졸업하고, 독일 막스 플랑크 연구소에서 박사후연구과정에 있는 동안 이 연구를 진행했다. 그는 이번 수상 소식을 통해 "당시는 소셜네트워크 플랫폼의 데이터가 전산학에서 큰 주목을 받지 못했지만, 어려운 사회과학 문제에 인터넷 데이터가 활용될 수 있다는 점이 너무 재미있어서 밤새 연구한 기억이 난다. 오랜 시간 동안 사랑받는 연구가 되어서 감사하다"라고 전했다.
논문 링크: https://www.aaai.org/ocs/index.php/ICWSM/ICWSM10/paper/viewPaper/1538
2020.06.12
조회수 17044
-
차미영 교수, 젊은정보과학자상 수상
우리 대학 전산학부 차미영 교수가 지난 19일 한국정보과학회(KIISE)가 수여하는 제4회 젊은정보과학자상을 수상했다. 젊은정보과학자상은 정보과학 발전에 기여하고 해당 분야에서 연구개발 실적이 뛰어난 40세 미만의 과학자에게 수여된다. WWW 2014 조직위원회의 후원으로 제정된 이후 우리 대학에서는 차 교수가 처음으로 수상했다.
차미영 교수는 데이터사이언스 및 소셜컴퓨팅 분야에서 가짜뉴스 탐지, 위성영상을 통한 경제지표 유추, 불면증 감지 모델 개발 등의 연구를 통해 총 1만 3천회 이상의 논문 피인용 지수를 기록하는 등 학계 내에서 젊은 여성과학자로 선도적인 역할을 성공적으로 수행했다.
2019년 1월부터는 기초과학연구원(IBS)의 유망한 젊은 연구책임자(Chief Investigator, CI)로 선정돼 수리 및 계산 과학 연구단 산하에 데이터사이언스그룹을 운영하고 있다.
차교수는 더불어 올해 11월 홍콩에서 열린 글로벌 국제 학술대회인 EMNLP (Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)에서 기조연설자로 초청받아 1900명이 등록한 가운데 ‘Current challenges in computational social science’ 주제로 강연을 하기도 했다.
2019.12.30
조회수 5619
-
이병주 교수, 영화 속 남녀 캐릭터 묘사 편향성 분석
<이병주 교수>
KAIST(총장 신성철) 문화기술대학원 이병주 교수 연구팀이 컴퓨터 비전 기술을 통해 상업 영화에서 남성과 여성 성별 간 캐릭터 묘사의 편향성을 정량적으로 분석하는 데 성공했다.
장지윤, 이상윤 석사과정이 주도한 이번 연구 결과는 소셜 컴퓨팅 분야 최고 권위 학회인 ‘컴퓨터 기반 협업 및 소셜 컴퓨팅 학회(CSCW, Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing)’ 11월 11일 자로 발표될 예정이다. (논문명: Quantification of Gender Representation Bias in Commercial Films based on Image Analysis)
최근 영화가 다루는 소재와 연출 방식이 사람들의 성 의식에 어떤 영향을 미치는지에 대한 논의가 활발하게 진행되고 있다. 할리우드 역시 영화의 묘사가 관객에게 미치는 영향에 관한 연구를 진행해 적극적으로 제작에 반영하고 있다. 근래 개봉한 할리우드 영화에서도 다양한 젠더와 인종의 등장을 쉽게 발견할 수 있지만 우리나라는 관련 연구가 부족한 상황이다.
일반적으로 영화에서는 여성 캐릭터의 성별 묘사 편향성을 벡델 테스트(Bechdel Test)를 통해 평가하고 있다. 벡델 테스트는 미국의 여성 만화가 앨리슨 벡델(Alison Bechdel)이 고안한 개념으로 균형적인 성별 묘사를 위한 최소한의 요소가 영화에 반영돼 있는지를 판단하는 지표이다. 벡델 테스트에 통과하기 위해서는 ▲영화에 이름을 가진 여성 캐릭터가 두 명 이상 등장하며 ▲그 여성들이 서로 대화를 나누고 ▲여성 캐릭터들의 대화 주제가 남성 캐릭터와 관련이 없어야 한다는 조건을 갖춰야 한다.
그러나 벡델 테스트는 여성 캐릭터의 대사만으로 판별하기 때문에 캐릭터의 시각적인 묘사를 고려할 수 없으며 여성 캐릭터 혼자 극을 이끄는 영화들에 적용이 어렵다.
또한, 여성 캐릭터만을 평가하기 때문에 상대적으로 남성 캐릭터와 어느 정도 차이가 있는지를 알 수 없으며, 테스트에 통과하거나 하지 못하는 이분법적 잣대만을 제공하기 때문에 성별 묘사가 가질 수 있는 다양한 스펙트럼을 충분히 대변하기 어렵다. 그리고 평가자가 영화를 보고 주관적으로 판단하기 때문에 오류 발생 가능성이 있다.
이병주 교수 연구팀은 영화의 시간적, 시각적 특성을 반영해 성별 묘사 편향성을 측정하기 위해 이미지 분석 시스템을 도입했다. 효과적 분석을 위해 24프레임(fps) 영화를 3프레임으로 다운 샘플링한 뒤, 마이크로소프트(Microsoft)의 얼굴 감지 기술(Face API)로 영화 캐릭터의 젠더, 감정, 나이, 크기, 위치 등을 확인했다. 그리고 사물 감지 기술(YOLO 9000)로 영화 캐릭터와 함께 등장한 사물의 종류와 위치를 확인했다.
연구팀은 2017년과 2018년 개봉한 할리우드 영화와 우리나라 영화 40편을 대상으로 이미지 분석 시스템을 통해 여덟 가지 새로운 지표들을 제시하고 분석해 상업 영화 내에서의 성별 묘사의 편향성을 밝혀냈다.
여기서 여덟 가지 지표란 과거 다양한 매체들을 대상으로 이뤄진 성별 묘사 편향성에 관한 연구 결과에 기반해 영화 내 편향성을 판별할 수 있는 정량적 지표로 ▲감정적 다양성(Emotional Diversity) ▲공간적 역동성(Spatial Staticity) ▲공간적 점유도(Spatial Occupancy) ▲시간적 점유도(Temporal Occupancy) ▲평균 연령(Mean Age) ▲지적 이미지(Intellectual Image) ▲외양 강조도(Emphasis on Appearance) ▲주변 물체의 빈도와 종류(Type and Frequency of Surrounding Objects)를 연구팀은 제시했다.
연구팀은 벡델 테스트(Bechdel Test) 통과 여부를 막론하고 여덟 가지 지표를 통해 영화 대부분이 여성을 편향적으로 묘사하고 있음을 정량적으로 밝혀냈다.
감정적 다양성(Emotional Diversity) 지표에 따르면 여성 캐릭터는 남성 캐릭터에 비해 더 획일화된 감정표현을 보였다. 특히 여성 캐릭터는 슬픔, 공포, 놀람 등의 수동적인 감정을 더 표현하는 반면, 남성 캐릭터는 분노, 싫음 등의 능동적인 감정을 더 표현했다.
주변 물체의 빈도와 종류(Type and Frequency of Surrounding Objects) 지표에 따르면 여성 캐릭터가 자동차와 함께 나오는 비율은 남성 캐릭터 대비 55.7%밖에 되지 않았던 반면, 가구와 함께 나오는 비율은 123.9%를 보였다.
여성 캐릭터의 시간적 점유도(Temporal Occupancy)는 남성 캐릭터 대비 56% 정도로 낮았으며, 평균 연령(Mean Age)은 79.1% 정도로 어리게 나왔다. 특히 앞서 언급한 두 지표는 우리나라 영화에서 두드러지게 관찰됐다.
이병주 교수는 “우리나라에선 1인당 연간 평균 영화관람 횟수가 4.25회에 이를 정도로 많은 사람이 영화를 즐겨보는데, 이는 영화라는 매체가 우리나라 대중들의 잠재의식에 큰 영향력을 행사할 수 있음을 뜻한다”라며 “따라서 영화 내 묘사가 관객들의 생각에 미치는 영향에 관한 연구가 보다 활발하게 진행돼야 하며, 이를 바탕으로 영화는 더욱 신중하게 제작돼야 한다”라고 말했다.
이 연구는 KAIST 인문사회융합과학대학에서 추진한 석박사모험연구과제의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림 1. 이미지 분석 시스템
그림 2. 연구진이 분석 영화 40편
그림 3. 캐릭터 성별에 따른 안경 착용률 및 연관 물체의 종류
2019.10.14
조회수 9288
-
이동만 교수, 빅데이터로 SNS 분석해 맞춤형 장소 제공 기술 개발
<좌측부터 전산학부 이동만 교수, 신병헌 박사과정 학생, 최인경 박사과정 학생>
전산학부 이동만 교수 연구팀이 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사진과 글을 기반으로 장소의 특성을 분석해 사용자에게 맞춤형 장소를 제공하는 기술을 개발했다. 이 기술은 현재의 위치기반 추천서비스를 인공지능형 개인비서서비스로 도약시키는 원천기술이 될 것으로 기대된다.
이번 연구는 기존 위치기반 장소 검색 및 추천서비스의 검색 수준을 향상시켜 사용자들이 장소를 선택하는 기준을 다양하게 적용시킬 수 있다. 사용자의 트렌드를 반영해 실시간으로 변화된 장소 추천을 할 수 있을 것으로 보인다. 문화기술대학원 이원재, 박주용 교수와 전산학과 차미영 교수가 공동으로 참여한 이번 연구의 API(응용 프로그래밍 인터페이스)는 http://placeness.kaist.ac.kr:8080/ 을 통해 공개됐고 관련 정보는 http://placeness.kaist.ac.kr/wiki/doku.php 에서 열람할 수 있다.
맛집 추천서비스, 소셜 커머스 등 위치를 기반으로 정보 검색 및 추천서비스를 제공하는 업체들은 주로 고객의 후기를 수집하거나 직접 방문을 통해 경험한 내용을 토대로 음식점 혹은 매장을 평가한다. 이는 비교적 정확한 정보를 제공하지만 시간적, 경제적 비용이 많이 소모된다. 또한 사용자 전체의 관심과 선택의 평균에 중점을 두기 때문에 사용자 개인의 특성을 충분히 고려하지 못한다는 한계가 있다. 시간이 지날수록 사용자는 평균 중심의 예상 가능한 선택지를 추천받을 확률이 높아진다.
따라서 같은 장소라도 사용자가 방문하고자 하는 목적이 다르기 때문에(모임, 상견례, 소개팅 등) 방문 목적과 사회적 맥락을 파악할 수 있는 추가적인 기능이 필수적이다. 이를 위해 기본적으로 제공되는 정보 외에도 실제 사람들이 각 장소에서 어떤 세부적 활동을 하며 공간을 소비했는지에 대한 데이터 수집이 필요하다. 연구팀은 문제 개선을 위해 특정 소셜 네트워크 서비스(인스타그램)에 올라온 사진과 텍스트 자료를 바탕으로 이를 분석하는 알고리즘을 개발했다.
기존에 존재하는 딥러닝 방식을 이용해 사진을 분석하는 기술과 연구팀이 새로 개발한 텍스트 분석 기술인 워드백(Wordbag) 기술을 결합했다. 특정 상황이나 분위기에 사용되는 단어들을 분석하고 단어마다 가중치를 둬 분류하는 기술이다. 연구팀은 API에서 주요 연구 이슈에 따라 크게 4개의 세부 분야별 정보를 제공한다. ▲상위 장소의 장소성(장소의 성격 : placeness), ▲상위 장소 내에 있는 세부 장소의 장소성 추론, ▲감성분석 기반의 장소 분위기 추론, ▲사용자와 장소성 간 연관성을 제공한다.
연구팀의 API는 SNS에 존재하는 연구개발 대상으로 지정된 특정 상위장소(코엑스. 아이파크 몰) 및 그 내부의 세부장소에 대해 언급된 데이터를 분석해 행위, 방문자, 시간, 분위기 등 다양한 관점에서 공간의 활용 가능성을 제공한다. 이는 같은 장소라도 사용자가 시간대, 목적에 따라 다르게 활용했던 이력이나 기존 서비스에서 제공이 어려웠던 분위기(ex. 밝은, 전통적인 등)나 방문 목적(ex. 데이트, 공부, 회의)을 데이터로 수집할 수 있기 때문에 사용자의 의도에 따라 장소를 추천할 수 있다.
이 교수는 “이 연구에서 개발된 API를 통해 기존의 위치기반 장소 검색 및 추천 서비스의 검색 수준을 향상시키고 방문자들의 트렌드 변화에 따라 자동으로 변화된 장소를 추천할 수 있다”고 말했다. 또한 “기존 비정형 텍스트 데이터 분석의 한계를 극복하기 위해 사진과 텍스트를 동시에 분석해 공간에 대한 사회적 정보를 추론할 수 있어 현재의 위치기반 추천 서비스가 인공지능형 개인비서서비스로 도약하는 핵심 기술이 될 것이다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 디지털콘텐츠 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2017.08.29
조회수 12425
-
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 9797
-
국내 소셜 비즈니스 기업인 KAIST에 모인다
국내 소셜 비즈니스의 최근 동향과 미래 흐름을 알 수 있는 자리가 마련된다.
KAIST 사회기술혁신연구소(소장 이홍규)는 11월 4일(수) 오후 교내 KI빌딩 메트릭스홀에서 소셜 비즈니스 기업인과 관련 분야 전문가 100여 명이 참석한 가운데 ‘사회기술혁신 심포지엄’을 연다.
‘소셜 비즈니스(Social Business)’는 환경문제 ‧ 소득불평등 ‧ 고령화와 같은 사회적 문제를 해결하는 동시에 경제적 이익을 추구하는 기업 활동을 말한다. 일반기업의 사회공헌활동과 비영리기관의 사회봉사활동을 넘어 지속가능한 비즈니스를 통해 사회문제를 해결하려는 일련의 활동을 지칭한다.
‘기업의 기술역량과 소셜 비즈니스 전략’을 주제로 열리는 이번 심포지엄은 사회적 벤처기업 ․ 중견기업 ․ 대기업이 처음으로 한자리에 모여 소셜 비즈니스의 경험을 공유하고 향후 과제를 논의한다.
이번 심포지엄에서는 ▲ 기술을 이용한 소셜 비즈니스 전략 ▲ 비즈니스 모델과 소셜 비즈니스 ▲ 대기업의 소셜 비즈니스 전략 세션으로 나눠 발표와 토론이 진행한다.
먼저 KAIST 사회기술혁신연구소의 이홍규 교수와 임홍탁 교수가 기조강연자로 나서‘소셜 비즈니스에서 기술의 역할 : 비즈니스 모델 혁신’을 주제로 강연한다.
이어 김찬중 나눔과 기술 공동대표, 김준호 심원테크 대표, 이준서 에코준 대표, 김정헌 언더독스 대표, 박종범 농사펀드 대표, 권중현 CJ경영실 사회공헌담당 상무, 박성훈 SK사회공헌위원회 매니저 등이 발표자로 참여한다.
이들은 ▲ 사회혁신용 아이템 발굴을 위한 플랫폼 구축 : 개도국 지원사업을 중심으로 ▲ 재제조(Remanufacturing)기술과 장애인 근로자를 중심으로 한 소셜 비즈니스 전략 ▲ 디자인 기술을 이용한 소셜 비즈니스 전략 ▲ 플랫폼 비즈니스 모델과 소셜 비즈니스 전략 ▲ 농사 크라우딩 펀드 : 농민과 소비자의 위험 공유 ▲ CJ의 사회적 가치창출 : 사업을 통한 사회공헌 ▲ 새로운 모색, 사회성과 인센티브 등 소셜 비즈니스의 현장 경험과 기술의 역할에 대해 논의한다.
이홍규 KAIST 사회기술혁신연구소장은 “이번 심포지엄은 국내 소셜 비즈니스를 선도하고 있는 기업들이 처음으로 한자리에 모여 경험을 공유하는 자리”라며“자본주의 시스템의 문제를 해결하기 위해 자생적으로 시작된 소셜 비즈니스가 어떤 방향으로 나아갈지를 알 수 있는 소중한 기회가 될 것”이라고 말했다.
기업의 소셜 비즈니스에 관심 있는 자는 누구나 이번 심포지엄에 참석이 가능하며 참가비는 무료다.
한편 이번 심포지엄은 산업통상자원부 국민편익증진기술개발사업의 지원으로 마련됐다. 끝.
2015.10.30
조회수 6598
-
이재길 교수, 미국 인공지능학회 최우수논문상 수상
- 네이버 지식인 서비스에서 우수 사용자를 활동 초기에 미리 예측 -
우리 학교 지식서비스공학과 이재길(38) 교수팀이 지난 8일(월)부터 11일(목)까지 나흘간 미국 MIT에서 열린 제7회 미국 인공지능학회 산하 웹로그 및 소셜미디어 국제학회에서 최우수논문상을 수상했다.
지난해 KAIST 문화기술대학원 차미영 교수가 이 학회에서 최우수논문상을 수상한데 이어 벌써 두 번째 쾌거다.
이 교수는 이번 논문에서(논문 제목-대다수 사용자를 붐업하기 : 문답 서비스에서 잠재적인 우수 사용자 발견) 네이버 지식인, 다음 지식 등의 문답 서비스에서 사용자 참여를 증가시켜 서비스를 활성화시킬 수 있는 방법을 제시했다.
문답 서비스는 질문자가 원하는 지식을 얻기 위해 질문을 올리면 다른 사용자가 답변을 올려주는 방식으로 지식을 공유하는 서비스다. 이 서비스의 성패는 얼마나 많은 사용자가 신뢰성 높은 답변을 제공하는지에 달려있다.
그러나 많은 질문들이 소수의 우수 사용자들에 의해 답변되고 있으며, 이들이 활동을 중단하게 될 경우 문답 서비스의 품질 유지에 심각한 타격을 입게 된다.
반면 대다수의 사용자들은 가입 후 얼마 지나지 않아 활동을 그만두어 서비스에 거의 도움이 되지 않는다. 이러한 대다수 사용자들 중에도 전문가가 있을 수 있는데 조기에 활동을 그만두는 것은 서비스 제공자 입장에서 큰 손해다.
이 교수는 문답 서비스에 가입한 지 얼마 되지 않은 사용자들에 대해 이들이 추후 우수 사용자로 성장하게 될 가능성 정도를 판단하는 예측 모델을 제시했다.
네이버 지식인의 10년간 데이터를 활용해 이 모델을 검증한 결과 이 교수의 모델에서 선정된 잠재적인 우수 사용자들이 네이버가 선정한 전문가보다 실제로 한동안 더 활발하게 활동함을 확인했다.
이 교수는 “서비스 제공자가 지속적으로 잠재적인 우수 사용자들을 더 잘 관리해준다면 이들 중 보다 많은 수가 우수 사용자로 성장해 서비스의 품질과 안정성 향상에 큰 도움이 될 것”이라고 이번 연구의 의의를 밝혔다.
이재길 교수가 이의진 교수와 공동으로 수행한 이번 연구는 포털 업체와 산학협력을 통해 실제 서비스에 적용을 추진할 예정이다.
2013.07.30
조회수 10571
-
정진완 교수, 국내 첫 ACM SIGMOD 최우수논문상 수상
우리 학교 전산학과 정진완 교수가 지난달 22일부터 27일까지 미국 뉴욕시에서 열린 전산학분야 세계 최고 권위의 학술대회 중 하나인 미국컴퓨터학회(ACM, Association for Computing Machinery) 데이터베이스 분과(SIGMOD, Special Interest Group on Management Of Data) 국제학술대회에서 최우수논문상을 받았다.
이번 논문은 정 교수가 홍콩중문대학교 연구팀과 공동으로 수행했는데, 국내 연구자가 이 학술대회에서 최우수논문상을 받은 것은 이번이 처음이다.
매년 개최되는 이 국제학술대회에서는 제출한 논문 중 20% 정도만을 엄선해 발표하며, 초대형 데이터베이스 학술대회(VLDB)와 함께 데이터베이스 분야 최고 권위를 자랑한다. 올해 39번째로 열린 이번 학술대회에서는 총 372편의 논문이 제출돼 76편의 논문이 발표 논문으로 선정됐고, 그중 단 한 편만 최우수논문상을 수상했다.
이번 논문(논문명 : 거대 그래프의 삼각형 탐색, Massive Graph Triangulation)에서 연구팀은 컴퓨터의 주기억장치에 저장할 수 없을 만큼 큰 그래프에서 모든 삼각형을 신속히 찾아내는 방법에 대한 연구결과를 발표했다. 이번 성과는 향후 소셜네트워크 등 방대한 그래프로 표현되는 구조체의 특성을 파악하는데 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
정 교수는 “국제 전산학계에서는 전산분야의 빠른 기술발전 특성 상 새로운 연구가 우월한 것으로 인식돼 대학, 교수, 연구과제의 심사와 실적평가에서 주요 국제학술대회의 논문 실적을 SCI 저널 논문 실적보다 더욱 중요하게 사용한다”며 “국내 학계에서도 이 분야 국제학술대회의 중요성을 인식해야 한다”고 이번 에 우수한 성과를 거둔 것에 대한 의미를 부여했다.
한편, 정 교수는 1999년에 순수 국내연구진이 작성한 논문으로는 처음으로 이 학술대회에 논문을 발표했고, 이번이 그의 7번째 ACM SIGMOD 학술대회 논문이다.
2013.07.11
조회수 10848
-
2012 소셜웹(Social Web) 국제 워크숍 개최
- 소셜 웹 • 소셜 네트워크 • 소셜 사이언스 분야 연구방향 논의의 장 -
- 8일부터 10일까지 제주 라마다 호텔에서 개최 -
우리 대학 웹사이언스 공학과(책임교수 맹성현)는 8일 부터 10일 까지 사흘 동안
제주 라마다 호텔에서 ‘2012 소셜웹 국제 워크숍(2012 Social Web International Workshop)"을 연다.
올해로 3회째를 맞이하는 이번 국제 워크숍에는 사회학, 언론정보학, 전산학, 경제학 등 다양한 영역의 국내외 전문가들이 참가해 소셜 네트워크, 소셜 사이언스 등 소셜웹 분야의 연구방향을 소개하고 토론한다.
해외 인사로는 크리시나 구마디(Krishna Gummadi) 독일 막스플랑크 연구소 박사, 알윈 킹(Irwin King) 홍콩 중문대 교수, 윈터 메이슨(Winter Mason) 미국 스티븐스 기술연구소 박사, 다니엘라 쿼시아(Daniele Quercia) 영국 캠브리지 대학 교수가 참여한다.
국내에선 김용찬 연세대 언론홍보영상학부 교수, 김예란 광운대 미디어영상학부 교수, 박주용 경희대 물리학과 교수, 오혜연 KAIST 전산학과 교수, 이원재 KAIST 문화기술대학원 교수가 참여한다.
맹성현 KAIST 웹사이언스공학 책임교수는 “인터넷 서비스의 트렌드인 소셜웹은 중요한 연구 분야였으나 아직까지 학문적 연구가 부족했다”며 “이번 워크샵이 해외학자들과 교류를 통해 소셜웹 •소셜 네트워크 • 사회과학 분야의 연구 방향을 토론하고 소셜웹의 문제점을 고민하는 자리가 됐으면 한다”라고 말했다.
이번 행사에는 일반인도 무료로 참가할 수 있다. 참가문의 : (042-350-8448)
2012.08.02
조회수 9890
-
차미영 교수, 국제학회 최우수 논문상 수상
우리 대학 문화기술대학원 차미영(33) 교수가 지난 6월 4일부터 나흘 동안 아일랜드 더블린市 소재 트리니티 칼리지(Trinity College)에서 열린 제 6회 AAAI 웝로그 및 소셜미디어 국제학회 ICWSM(International AAAI Conference on Weblogs and Social Media)에서 최우수 논문상을 수상했다
차 교수가 이번 학회에서 발표한 논문 제목은 ‘온라인 소셜 네트워크 내 관습의 발생(The Emergence of Conventions in Online Social Network)‘인데 사회적 관습의 형성과 채택과정을 온라인 소셜 네트워크 사례를 통해 증명했다는 점을 인정받아 최우수 논문으로 선정되는 영예를 안았다.
사회적 관습의 형성은 사회학에서 전통적인 문제였으나 실제 사회에서 이 과정을 보는 것은 거의 불가능에 가깝기 때문에 그 동안 간단한 실험 혹은 수학적 모델을 통해 다뤄져 왔다.
차미영 교수와 독일의 막스 플랑트 연구소(MPI-SWS) 연구팀이 공동으로 추진한 이 연구는 2006년부터 2009년까지의 트위터 데이터를 이용해 리트윗(Retweet)이 다양한 방식으로 사용자들에게 채택돼 사용되는 과정을 분석했다.
리트윗은 다른 사용자가 쓴 트윗을 나의 팔로워(Follower)에게 보여주고 싶은 경우, 혹은 해당 트윗에 자신의 의견을 담아 자신의 팔로워들에게 전달하고 싶을 경우 사용하는 트위터 방법이다.
리트윗은 트위터가 처음 만들어졌을 때는 제공되지 않은 기능이었지만 한 사용자가 ‘Via’라는 단어와 그 트윗을 남긴 사용자를 언급하는 방식으로 처음 사용하기 시작한 이후, 급속도로 이용자가 증가했다. 이후에 같은 용도로 ‘HT’, ‘Retweet’, ‘RT’ 등의 키워드를 이용하는 방식이 생겨났고, 현재 가장 많이 사용되는 ‘RT’, ‘Via’ 등이 사용되면서 트워터의 관습(Convention)으로 자리를 잡았다.
이에 따라 트위터는 결국 리트윗을 트위터 자체 시스템을 통해 제공하기 시작했는데 이는 최초에 리트윗이 사용자들에 의해 만들어지고 사용돼 자리를 잡았다는 점에서 ‘사회적 관습’이 만들어진 과정으로 연구팀은 해석했다.
연구팀은 또 사회적 관습이 만들어지는 과정에서 얼리어답터들의 특성을 분석한 결과 개인정보 • URL • 프로필 사진 • 위치정보 • 리스트 등 트위터의 다양한 기능을 적극적으로 활용하는 사용자들임을 밝혀냈다.
얼리어답터들은 팔로잉(Following)하는 유저들도 평균적으로 10-100배 이상 많았고 그들끼리 사회관계망이 밀접하게 형성될 뿐만 아니라 얼리어답터에 의해 새로운 관습이 채택되는 과정에서, 리트윗의 사용이 그들의 친구들을 중심으로 급속히 사용되며 확산되고 있음을 증명했다.
차미영 교수는 “이번 연구는 트위터가 만들어진 때부터 거의 모든 데이터를 가지고 트위터에서의 관습변화를 분석한 것으로 SNS를 통해 실제 사회적 관습의 형성과정을 증명했다는 점에서 의미가 있다”고 말했다. 끝.
2012.07.04
조회수 11490
-
![[사이언스리뷰] 소셜 네트워크의 힘 이미지](/Upload/news/newsmst/1293104091.2422.jpg)
[사이언스리뷰] 소셜 네트워크의 힘
원광연 문화과학기술대학원 교수가
세계일보 2010년 12월 23일(목)자 칼럼을 실었다.
제목: [사이언스 리뷰] 소셜 네트워크의 힘
신문: 세계일보
저자: 원광연 문화과학기술대학원교수
일시: 2010년 12월 23일(목)
기사보기: [사이언스 리뷰] 소셜 네트워크의 힘
2010.12.23
조회수 7042