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기계공학과 경기욱 교수, NYU 겸임교수 임용
기계공학과 경기욱 교수가 KAIST와 공동캠퍼스를 진행하고 있는 뉴욕대학교(NYU)의 2024년 1월 겸임교수로 임용됐다. 경기욱 교수는 2023년 8월부터 뉴욕대학교 전자및컴퓨터공학과에서 연구연가를 보내고 있으며, 착용형 햅틱 인터페이스 등을 연구하고 있다. 2024년 1월 NYU 공과대학의 요청으로 로봇공학 부전공 학생들을 대상으로 2024년 봄학기 ‘소프트로봇 특별강좌’를 개설하여, 강의를 시작했다. 소프트로봇은 KAIST 기계공학과에서 2019년부터 대학원과목으로 개설되어왔는데, NYU에서는 학사과정에 적합하게 교과내용을 조정하여 강의되고 있다. 본 강의에는 NYU 기계공학과, 전자및컴퓨터공학과, 생물학과, 예술학과 등 다양한 학과의 학생들이 수강중이다. 경기욱 교수는 KAIST 교수가 NYU에서 강의하는 첫 사례로, 본 강의가 좋은 사례로 남아 향후 KAIST-NYU간 다양한 협력 확대의 계기가 되길 바란다고 하였다.
2024.03.13
조회수 1360
34배의 큰 힘을 내는 인공근육 소자 개발
우리 일상에 스며든 소프트 로봇, 의료기기, 웨어러블 장치 등에 적용시킬때 초저전력으로 구동되며 무게 대비 34배의 큰 힘을 내는 이온성 고분자 인공근육을 이용한 유체 스위치가 개발됐다. 유체 스위치는 유체 흐름을 제어함으로써 특정 방향으로 유체가 흐르게 하여 다양한 움직임을 유발하도록 한다. 우리 대학 기계공학과 오일권 교수 연구팀이 초저전력에서 작동하며 협소한 공간에서 사용할 수 있는 소프트 유체 스위치를 개발했다고 4일 밝혔다. 인공근육은 인간의 근육을 모방한 것으로 전통적인 모터에 비해 유연하고 자연스러운 움직임을 제공해 소프트 로봇이나 의료기기, 웨어러블 장치 등에 사용되는 기본 소자 중 하나이다. 이러한 인공근육은 전기, 공기 압력, 온도 변화와 같은 외부 자극에 반응하여 움직임을 만들어 내는데, 인공근육을 활용하기 위해서는 이 움직임을 얼마나 정교하게 제어하는지가 중요하다. 또한 기존 모터를 기반으로 한 스위치는 딱딱하고 큰 부피로 인해 제한된 공간 내에서 사용하는데 어려웠다. 이에, 연구팀은 좁은 관 속에서도 큰 힘을 내며 유체 흐름을 제어할 수 있는 이온성 고분자 인공근육을 개발하여 이를 소프트 유체 스위치로써 활용했다. 연구팀이 개발한 이온성 고분자 인공근육은 금속 전극과 이온성 고분자로 구성되어 있으며, 전기에 반응하여 힘과 움직임을 발생시킨다. 초저전력(~0.01V)에서 구동하면서 무게 대비 큰 힘을 낼 수 있도록 인공근육 전극의 표면에 유기 분자가 결합하여 만든 다공성의 공유결합성 유기 골격구조체 (pS-COF)를 활용했다. 그 결과, 머리카락 정도의 얇은 180 마이크로미터의 두께로 제작된 인공근육은 가벼운 무게 (10mg) 대비 34배 이상의 큰 힘을 내며 부드러운 움직임을 보였고, 이를 통해 연구팀은 낮은 전력으로 유체 흐름 방향을 정교하게 제어하는데 성공했다. 이번 연구를 주도한 오일권 교수는 “초저전력으로 작동하는 전기화학적 연성 유체 스위치는 유체 제어를 기반으로 하는 소프트 로봇, 소프트 일렉트로닉스, 미세유체공학 분야에서 많은 가능성을 열어줄 수 있다”며, “스마트 섬유에서 생체 의료 기기에 이르기까지, 이 기술은 우리 일상에서 초소형 전자 시스템에 쉽게 적용함으로써 다양한 산업현장에서 즉시 활용할 수 있는 잠재력을 지니고 있다”고 말했다. 기계공학과 연구 교수인 만마싸 마하토 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 2023년 12월 13일에 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 게재됐다. (논문명: Polysulfonated Covalent Organic Framework as Active Electrode Host for Mobile Cation Guests in Electrochemical Soft Actuator) 이번 연구는 한국연구재단의 리더과학자지원사업(창의연구단)과 미래융합파이어니어 사업을 지원받아 수행됐다.
2024.01.04
조회수 4384
전기및전자공학부 원유집 교수, 한국정보과학회 2023년도 차기 회장에 당선
우리 대학 전기및전자공학부 원유집 교수가 지난 11월 4일에 종료된 한국정보과학회 차기회장 선거에서 2023년도 차기회장에 당선됐다. 원유집 교수는 2024년 1년동안 제 39대 정보과학회 회장으로 임무를 수행하게 된다. 원유집 교수는 운영체제, 특히 스토리지 시스템 분야에서 세계적인 권위자다. 한국정보과학회는 컴퓨터/소프트웨어 분야 명실상부한 국내 최고 권위의 학술단체다. 1973년에 창립됐으며 웹 회원을 포함 4만2천여 회원과 437개 특별/단체회원, 연 72회의 정기간행물 및 50여 회의 학술행사를 주관, 주최하고 있다.
2022.11.15
조회수 2383
전기및전자공학부 노유지 박사과정, 2022 마이크로소프트 리서치 PhD 펠로우 선정
우리 대학 전기및전자공학부 박사과정 노유지 학생(지도교수 황의종)이 ‘2022 마이크로소프트 리서치 PhD 펠로우’에 선정됐다. 마이크로소프트 리서치 PhD 펠로우십은 컴퓨터과학과 관련된 유망 연구 분야에서 우수한 성과를 낸 대학원생을 지원하는 장학 프로그램으로, 올해는 전 세계에서 36명이 선발됐으며, 한국 기관에서는 전기및전자공학부의 노유지 학생이 유일하게 선정됐다. 선정된 펠로우에게는 1만달러의 장학금과 마이크로소프트 각 분야 전문가 멘토와의 연구 토의, 인턴십 등의 혜택이 주어진다. 노유지 학생은 신뢰 가능한 인공지능(Trustworthy AI)을 위한 알고리즘 개발에 대한 탁월한 연구 성과를 인정받아 “머신러닝(Machine Learning)” 분야의 펠로우로 선정되었다. 특별히, 특정 집단을 차별하지 않는 공정한 인공지능 학습의 효율성을 획기적으로 높인 학습 방법론을 개발하고, 더 나아가 인공지능 모델의 공정성과 견고성을 동시에 달성할 수 있는 최초의 알고리즘을 제안하여 주목을 받았다. 본 연구 성과들은 머신러닝 분야 최고 국제학술대회인 ICML, ICLR, NeurIPS 등에 발표됐다. 또한 데이터마이닝 분야 최고 국제학술대회인 ACM SIGKDD에서 튜토리얼을 공동으로 진행하여, 신뢰 가능한 인공지능 기법에 대한 최신 연구 관점을 학계에 공유하였다. 현재는 엔비디아 리서치에서 연구 인턴십을 진행하며 더욱 큰 규모의 인공지능 공정성 문제를 해결할 수 있는 다양한 방법론을 개발하고 있다. 수상자 리스트 및 인터뷰는 마이크로소프트 홈페이지와 유튜브에서 확인할 수 있다. 수상자 리스트 : https://www.microsoft.com/en-us/research/academic-program/phd-fellowship/2022-recipients/ 수상자 인터뷰 (글로벌) : https://www.youtube.com/watch?v=T4Q-XwOOoJc 수상자 인터뷰 (아시아) : https://www.youtube.com/watch?v=qwq3R1XU8UE
2022.10.21
조회수 4565
제3회 KAIST 스타트업 테크 플라자 개최
우리 대학이 오는 16일(목) 서울 코엑스 2층 아셈볼룸에서 '제 3회 KAIST 스타트업 테크 플라자(Startup Tech Plaza)’를 개최한다고 밝혔다. 이번 행사는 KDB산업은행과 국가과학기술연구회, 벤처기업협회 등이 공동 주최하는 ‘넥스트라이즈 2022, 서울(NextRise 2022, Seoul)’ 박람회와 함께 진행한다. 올해로 세번째를 맞는 ‘KAIST 스타트업 테크플라자’는 국내·외 최첨단 기술·기업·인재 간 만남을 통해 KAIST 기술창업가를 육성하고 장려하고자 추진됐다. 그간 학교 내부 행사로 운영하였으나 올해는 글로벌 스타트업 박람회인 ‘넥스트라이즈 2022, 서울’ 과의 협력을 통해 행사 규모를 대폭 확대하여 개최한다. 더 많은 벤처 생태계 구성원과 최신 창업 아이디어를 공유하고, 개방을 통해 외부 협력의 폭을 넓히고자 함이다. 16일(목) 오전 10시에는 이광형 총장이 ‘세상은 넓다’라는 주제로 인사말을 전한다. 이후 ‘ESG 분야 국내·외 기술, 사업 및 창업 트렌드’를 주제로 ▲특별강연 ▲ESG 사업 소개 ▲학생창업 5개사 IR 피칭 ▲네트워킹 및 1:1 IR 상담이 이어진다. 구체적으로는 먼저 ‘ESG의 부상이 여는 새로운 시장’이라는 주제로 인비저닝 파트너스 제현주 대표의 특별강연과 ‘Sustainable Corporate Innovation’이라는 주제로 Techstars Brett Brohl Managing Director의 특별강연이 진행된다. 이후 대우건설, SAP코리아, SK텔레콤 GS, 현대자동차그룹이 참여하여 각 기업의 ESG 사업 현황과 계획을 소개한다. 또한, KAIST 학생창업 스타트업 5개사(돌봄드림, 브레인소프트, 엔츠, 퀀덤캣, 페어랩스) 각 대표가 투자자를 대상으로 기업 설명 및 홍보 IR 피칭에 나선다. 우리 대학의 산학협력과 네트워킹을 기반으로 이번 행사를 준비한 김영태 창업원장은 “스타트업에 관심 있는 학생들이 새로운 기회를 발견하길 기대한다. 실질적인 사업, 투자 협력이 이루어지는 소통의 장이 될 것”이라고 소감을 밝혔다. 이어, “ESG 외에도 추후 AI, Big Data 등 다양한 분야에서 우리 대학 스타트업의 성장과 글로벌 진출을 적극적으로 지원할 것”이라고 말했다. 참가자 사전등록은 ‘넥스트라이즈 2022, 서울’ 공식 웹사이트 (https://www.nextrise.co.kr/ko)의 EVENT-파트너행사 메뉴에서 가능하다. 신청페이지에서 온라인 참가를 선택 시, 줌(Zoom) 링크를 사전 공유받아 온라인으로도 행사를 즐길 수 있다.
2022.06.15
조회수 5105
창업·기술사업화 확대 위한 VC 대표 미팅 개최
우리 대학이 창업과 기술사업화 확대를 위한 벤처캐피탈(이하 VC) 대표들과의 미팅을 26일부터 이틀간 대전 본원에서 진행했다. 이는 우리 대학 교수진과 VC 대표 간의 정기적인 만남(Department Capital Meeting, 이하, DCM)을 통해 상호 네트워크 구축을 도모하는 자리이다. 창업과 기술사업화에 관심 있는 교수들의 도전 정신을 장려하고 역량을 강화하는 취지로 마련되었다. 이번 DCM에는 VC 기관 대표이사 12명과 장영재, 이필승, 노준용, 김재경, 김대수 교수 등 우리 대학 교수 24명이 참여했다. 구체적인 VC 기관으로는 소프트뱅크벤처스, 카카오벤처스, 포스코기술투자, KDB 산업은행, IMM 인베스트먼트 등의 중대형 투자 회사와 프라이머, 위벤처스, 블루포인트파트너스, 카이트창업가재단, 카이스트청년창업투자지주, 한국신기술지주 등의 창업 초기 투자사들이다. 26일부터 양일간 열린 VC 대표 미팅에 참석한 교수진들은 창업 경험 여부에 따라 `예비창업자'와 `교원창업자'로 그룹을 나누었고, 각각 초기 기술사업화와 시리즈 A급 중대형 투자에 적합한 자문을 진행했다. 이들은 자유로운 분위기 속에서 연구 중인 첨단기술에 대한 사업화 아이디어를 공유했으며, 기술창업·신산업 발굴·기술이전·전략투자 파트너십·비즈니스 시뮬레이션 등에 대한 기술사업화 방안도 함께 논의했다. `예비창업자'와 `교원창업자' 모두 각기 다른 관점과 입장에서 다양한 의견 교류가 이어졌다. DCM을 총괄한 이건재 산학협력센터장은 "첨단기술 기업의 정보와 관련 분야의 국제적인 네트워크를 보유한 것은 물론 즉석에서 투자 결정까지도 가능한 VC 대표이사들이 자문과 멘토를 위해 직접 나섰다는 것 자체가 우리 대학의 뛰어난 기술사업화 역량을 보여주는 지표가 될 것ˮ이라고 강조했다. 우리 대학 산학협력센터는 올해 제 2회 개최된 DCM 행사에 이어 매년 두 차례 정기적인 DCM 행사를 개최할 방침이다. 또한 더 많은 VC 대표들과 교수들이 참가할 수 있도록 지속적으로 미팅 규모를 확대할 계획이다.
2022.05.27
조회수 6605
2022년 소프트웨어 중심대학사업 선정
우리 대학이 과학기술정보통신부가 주관하는 '2022년 소프트웨어 중심대학' 2단계 사업에 선정됐다. 지난 2016년 1단계 소프트웨어 중심대학에 선정된 데 이어 연속으로 이뤄낸 성과다. 우리 대학은 소프트웨어 중심대학 2단계 사업 선정을 통해 올해부터 2027년까지 앞으로 6년간 약 110억(2022년 10억 원, 2023년부터 매년 20억 원)의 정부지원금을 받아 인공지능·소프트웨어 전문 인재를 양성한다. 특히, '포용적이고 글로벌한 인공지능‧소프트웨어 인재 양성'이라는 비전 아래 5대 운영 목표 및 6대 추진 전략, 33개 핵심 추진과제를 수립해 교육체계 및 제도를 혁신하고 소프트웨어 전공 교육과 융합교육을 강화할 계획이다. 지난 1단계 사업의 성공으로 소프트웨어 전공 학부생이 큰 폭으로 증가해 대형 강의의 비중이 증가했지만, 코로나19 팬데믹으로 인해 비대면 수업으로 전환되며 전면 원격강의로 운영한 바 있다. 이와 같은 상황에 유연하게 대비하기 위해 실시간 양방향 교육시스템을 만들어 KAIST가 추구하는 질문하는 인재를 양성할 계획이다. 또한, 인공지능 등 산업현장이 요구하는 신기술 수요에 부합하는 교과과정을 운영하고 다양한 융합교육 과정을 학생들이 직접 선택할 수 있도록 설계해 자율성에 기반한 융합형 인재로 키워갈 예정이다. 그 밖에 중소·벤처기업 등을 위한 인턴십 확대 및 맞춤형 교육, 사회적 약자를 위한 교육 등을 통해 SW중심대학 사업 목적에 부합하는 가치 창출 및 확산을 다각도로 추진할 방침이다. 우리 대학은 1단계 소프트웨어 중심대학 사업을 통해 2021년도에만 33건의 앱 창업 성과를 거뒀고 4개의 창업팀이 약 8억 6천만 원에 달하는 투자를 유치에 성공했다. 또한, 실리콘밸리 창업 교육 및 멘토링 프로그램을 통해 2억 원의 해외투자를 달성하는 등 괄목할만한 성과를 거둔 바 있다. 배두환 SW교육센터장은 “지난 1단계 사업의 성공사례를 바탕으로 2단계 사업에서는 전주기적인 창업시스템을 도입해 도전적인 인재 양성에 기여하겠다”라고 밝혔다.
2022.05.04
조회수 3567
최초 머신러닝 기반 유전체 정렬 소프트웨어 개발
우리 대학 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 머신러닝(기계학습)에 기반한 *유전체 정렬 소프트웨어를 개발했다고 12일 밝혔다. ☞ 유전체(genome): 생명체가 가지고 있는 염기서열 정보의 총합이며, 유전자는 생물학적 특징을 발현하는 염기서열들을 지칭한다. 유전체를 한 권의 책이라고 비유하면 유전자는 공백을 제외한 모든 글자라고 비유할 수 있다. 차세대 염기서열 분석은 유전체 정보를 해독하는 방법으로 유전체를 무수히 많은 조각으로 잘라낸 후 각 조각을 참조 유전체(reference genome)에 기반해 조립하는 과정을 거친다. 조립된 유전체 정보는 암을 포함한 여러 질병의 예측과 맞춤형 치료, 백신 개발 등 다양한 분야에서 사용된다. 유전체 정렬 소프트웨어는 차세대 염기서열 분석 방법으로 생성한 유전체 조각 데이터를 온전한 유전체 정보로 조립하기 위해 사용되는 소프트웨어다. 유전체 정렬 작업에는 많은 연산이 들어가며, 속도를 높이고 비용을 낮추는 방법에 관한 관심이 계속해서 증가하고 있다. 머신러닝(기계학습) 기반의 인덱싱(색인) 기법(Learned-index)을 유전체 정렬 소프트웨어에 적용한 사례는 이번이 최초다. 전기및전자공학부 정영목 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `옥스포드 바이오인포메틱스(Oxford Bioinformatics)' 2022년 3월에 공개됐다. (논문명 : BWA-MEME: BWA-MEM emulated with a machine learning approach) 유전체 정렬 작업은 정렬해야 하는 유전체 조각의 양이 많고 참조 유전체의 길이도 길어 많은 연산량이 요구되는 작업이다. 또한, 유전체 정렬 소프트웨어에서 정렬 결과의 정확도에 따라 추후의 유전체 분석의 정확도가 영향을 받는다. 이러한 특성 때문에 유전체 정렬 소프트웨어는 높은 정확성을 유지하며 빠르게 연산하는 것이 중요하다. 일반적으로 유전체 분석에는 하버드 브로드 연구소(Broad Institute)에서 개발한 유전체 분석 도구 키트(Genome Analysis Tool Kit, 이하 GATK)를 이용한 데이터 처리 방법을 표준으로 사용한다. 이들 키트 중 BWA-MEM은 GATK에서 표준으로 채택한 유전체 정렬 소프트웨어이며, 2019년에 하버드 대학과 인텔(Intel)의 공동 연구로 BWA-MEM2가 개발됐다. 연구팀이 개발한 머신러닝 기반의 유전체 정렬 소프트웨어는 연산량을 대폭 줄이면서도 표준 유전체 정렬 소프트웨어 BWA-MEM2과 동일한 결과를 만들어 정확도를 유지했다. 사용한 머신러닝 기반의 인덱싱 기법은 주어진 데이터의 분포를 머신러닝 모델이 학습해, 데이터 분포에 최적화된 인덱싱을 찾는 방법론이다. 데이터에 적합하다고 생각되는 인덱싱 방법을 사람이 정하던 기존의 방법과 대비된다. BWA-MEM과 BWA-MEM2에서 사용하는 인덱싱 기법(FM-index)은 유전자 조각의 위치를 찾기 위해 유전자 조각 길이만큼의 연산이 필요하지만, 연구팀이 제안한 알고리즘은 머신러닝 기반의 인덱싱 기법(Learned-index)을 활용해, 유전자 조각 길이와 상관없이 적은 연산량으로도 유전자 조각의 위치를 찾을 수 있다. 연구팀이 제안한 인덱싱 기법은 기존 인덱싱 기법과 비교해 3.4배 정도 가속화됐고, 이로 인해 유전체 정렬 소프트웨어는 1.4 배 가속화됐다. 연구팀이 이번 연구에서 개발한 유전체 정렬 소프트웨어는 오픈소스 (https://github.com/kaist-ina/BWA-MEME)로 공개돼 많은 분야에 사용될 것으로 기대되며, 유전체 분석에서 사용되는 다양한 소프트웨어를 머신러닝 기술로 가속화하는 연구들의 초석이 될 것으로 기대된다. 한동수 교수는 "이번 연구를 통해 기계학습 기술을 접목해 전장 유전체 빅데이터 분석을 기존 방식보다 빠르고 적은 비용으로 할 수 있다는 것을 보여줬으며, 앞으로 인공지능 기술을 활용해 전장 유전체 빅데이터 분석을 효율화, 고도화할 수 있을 것이라 기대된다ˮ고 말했다. 한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 데이터 스테이션 구축·운영 사업으로서 수행됐다.
2022.04.17
조회수 5783
이준구 교수 랩 연구팀, QHack 2022 오픈 해커톤 사이언스 챌린지 우승
우리 대학 전기및전자공학부 이준구 교수 연구실 류주영, 이증락, Eyuel Elala 석사과정 학생으로 이뤄진 AI양자컴퓨팅 ITRC 양자소프트웨어 연구팀이 QHack 2022 오픈 해커톤 사이언스 챌린지(Open Hackathon Science Challenge)에서 1등상(First Place)을 수상했다. QHack 2022 Open Hackathon은 미국 Xanadu 사에서 주최하여, 총 100여 개 국가에서 250여 명이 참가한 세계 최대 규모의 양자소프트웨어 해커톤 행사다. IBM Quantum, AWS, CERN QTI, Google Quantum AI 등의 대회 스폰서가 챌린지를 제시하고, 주제에 맞는 프로젝트를 심사하여 우승팀을 선정하였다. 본 프로젝트는 총 13개 챌린지 중에 CERN QTI에서 제시한 사이언스 챌린지에서 1등상(First Place)을 받았다. 학생들은 'Learning Based Error Mitigation for VQE'라는 주제로 양자 컴퓨터의 에러를 감소시키는 LBEM 프로토콜을 구현하고, 이를 이용한 분자 구조해석에 있어 바닥 상태 에너지를 계산하는 VQE 알고리즘에 적용하였다. 그 결과 IBM Quantum 하드웨어와 가상 에러 모델에서 에러를 효과적으로 보정하는 결과를 보였다. 연구팀은 부상으로 일주일 간 유럽원자핵공동연구소(CERN) 투어와 온라인 인턴십 기회를 받을 예정이다. 한편 이준구 교수는 세계적 기술역량을 갖춘 AI양자컴퓨팅 ITRC의 성과를 기반으로 국내 최초 양자컴퓨팅 분야 벤처인 큐노바 컴퓨팅(https://qunovacomputing.com)을 창업하여 국내 양자소프트웨어 산업의 활성화를 리드하고 있다.
2022.04.07
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생각만으로 정확하게 로봇팔 조종이 가능한 뇌-기계 인터페이스 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 정재승 교수 연구팀이 3차원 공간상에서 생각만으로 로봇팔을 높은 정확도 (90.9~92.6%)로 조종하는 `뇌-기계 인터페이스 시스템'을 개발했다고 23일 밝혔다. 정 교수 연구팀은 인공지능과 유전자 알고리즘을 사용해 인간의 대뇌 심부에서 측정한 뇌파만으로 팔 움직임의 의도를 파악해 로봇팔을 제어하는 새로운 형태의 뇌-기계 인터페이스 시스템을 개발했다. 뇌 활동만으로 사람의 의도를 파악해 로봇이나 기계가 대신 행동에 옮기는 `뇌-기계 인터페이스' 기술은 최근 급속도로 발전하고 있다. 하지만 손을 움직이는 정도의 의도 파악을 넘어, 팔 움직임의 방향에 대한 의도를 섬세하게 파악해 정교하게 로봇팔을 움직이는 기술은 아직 정확도가 높지 않았다. 하지만 연구팀은 이번 연구에서 조종 `방향'에 대한 의도를 뇌 활동만으로 인식하는 인공지능 모델을 개발했고, 그 결과 3차원 공간상에서 24개의 방향을 90% 이상의 정확도로 정교하게 해석하는 시스템을 개발했다. 게다가 딥러닝 등 기존 기계학습 기술은 높은 사양의 GPU 하드웨어가 필요했지만, 이번 연구에서는 축적 컴퓨팅(Reservoir Computing) 기법을 이용해 낮은 사양의 하드웨어에서도 인공지능 학습이 가능하여 스마트 모바일 기기에서도 폭넓게 응용될 수 있도록 개발해, 향후 메타버스와 스마트 기기에도 폭넓게 적용이 가능할 것으로 기대된다. 우리 대학 김훈희 박사(現 강남대 조교수)가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `어플라이드 소프트 컴퓨팅(Applied Soft Computing)' 2022년 117권 3월호에 출판됐다. (논문명 : An electrocorticographic decoder for arm movement for brain-machine interface using an echo state network and Gaussian readout). 뇌-기계 인터페이스는 사용자의 뇌 활동을 통해 의도를 읽고 로봇이나 기계에 전달하는 기술로서 로봇, 드론, 컴퓨터뿐만 아니라 스마트 모바일 기기, 메타버스 등에서의 이용될 차세대 인터페이스 기술로 각광받고 있다. 특히 기존의 인터페이스가 외부 신체 기관을 통해 명령을 간접 전달(버튼, 터치, 제스처 등)해야 하지만 뇌-기계 인터페이스는 명령을 뇌로부터 직접적 전달한다는 점에서 가장 진보된 인터페이스 기술로 여겨진다. 그러나 뇌파는 개개인의 차이가 매우 크고, 단일 신경 세포로부터 정확한 신호를 읽는 것이 아니라 넓은 영역에 있는 신경 세포 집단의 전기적 신호 특성을 해석해야 하므로 잡음이 크다는 한계점을 가지고 있다. 연구팀은 이러한 문제 해결을 위해 최첨단 인공지능 기법의 하나인 `축적 컴퓨팅 기법'을 이용해 뇌-기계 인터페이스에서 필요한 개개인의 뇌파 신호의 중요 특성을 인공신경망이 자동으로 학습해 찾을 수 있도록 구현했다. 또한 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용해 인공지능 신경망이 최적의 뇌파 특성을 효율적으로 찾을 수 있게 시스템을 설계했다. 연구팀은 심부 뇌파를 최종 해석하는 리드아웃(Readout)을 가우시안(Gaussian) 모델로 설계해 시각피질 신경 세포가 방향을 표현하는 방법을 모방하는 인공신경망을 개발했다. 이런 리드아웃 방식은 축적 컴퓨팅의 선형 학습 알고리즘을 이용해 일반적 사양의 간단한 하드웨어에서도 빠르게 학습할 수 있어 메타버스, 스마트기기 등 일상생활에서 응용이 가능해진다. 특히, 이번 연구에서 만들어진 뇌-기계 인터페이스 인공지능 모델은 3차원상에서 24가지 방향 즉, 각 차원에서 8가지 방향을 디코딩할 수 있으며 모든 방향에서 평균 90% 이상의 정확도 (90.9%~92.6% 범위)를 보였다. 또한 연구된 뇌-기계 인터페이스는 3차원 공간상에서 로봇팔을 움직이는 상상을 할 때의 뇌파를 해석해 성공적으로 로봇팔을 움직이는 시뮬레이션 결과를 보였다. 인공지능 시스템을 만든 제1 저자인 김훈희 박사는 "공학적인 신호처리 기법에 의존해 온 기존 뇌파 디코딩 방법과는 달리, 인간 뇌의 실제 작동 구조를 모방한 인공신경망을 개발해 좀더 발전된 형태의 뇌-기계 인터페이스 시스템을 개발해 기쁘다ˮ면서 "향후 뇌의 특성을 좀 더 구체적으로 이용한 `뇌 모방 인공지능(Brain-inspired A.I.)'을 이용한 다양한 뇌-기계 인터페이스를 개발할 계획이다ˮ라고 말했다. 이번 연구를 주도한 연구책임자 정재승 교수는 "뇌파를 통해 생각만으로 로봇팔을 구동하는 `뇌-기계 인터페이스 시스템'들이 대부분 고사양 하드웨어가 필요해 실시간 응용으로 나아가기 어렵고 스마트기기 등으로 적용이 어려웠다. 그러나 이번 시스템은 90%~92%의 높은 정확도를 가진 의도 인식 인공지능 시스템을 만들어 메타버스 안에서 아바타를 생각대로 움직이게 하거나 앱을 생각만으로 컨트롤하는 스마트기기 등에 광범위하게 사용될 수 있다ˮ고 말했다. 이번 연구 결과는 사지마비 환자나 사고로 팔을 잃은 환자들을 위한 로봇팔 장착 및 제어 기술부터, 메타버스, 스마트기기, 게임, 엔터테인먼트 애플리케이션 등 다양한 시스템에 뇌-기계 인터페이스를 적용할 가능성을 열어 줄 것으로 기대된다. 이번 연구는 한국연구재단 뇌 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.02.24
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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
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창업·기술사업화 확대 위한 VC 대표 미팅 개최
우리 대학이 창업과 기술사업화 확대를 위한 벤처캐피탈(이하 VC) 대표들과의 미팅을 24일부터 이틀간 대전 본원에서 진행했다. 우리 대학 교수와 VC 대표 간의 정기적인 만남(Department Capital Meeting, 이하, DCM)을 도모하는 자리로 교수들의 기술사업화 역량을 강화하고 창업에 대한 도전정신을 북돋으려는 취지다. 이를 위해 KAIST 산학협력센터(센터장 이건재 교수)는 국내 주요 벤처 캐피탈 대표이사들을 DCM VC 자문단으로 위촉했다. 소프트뱅크벤처스·카카오벤처스·포스코기술투자 등의 중대형 투자 회사와 블루포인트파트너스 · 카이트창업가재단 · 카이스트청년창업투자지주 · 한국신기술지주 등의 초기 투자사를 아우르는 총 8개 VC 관계자들이 기업자문단을 맡았다. 24일부터 양일간 열린 VC 대표 미팅에는 전기·소재·바이오·제약·환경·에너지·AI·로봇·기술경영 등 다양한 연구 분야의 교수 20인이 참석했다. 창업 경험 여부에 따라 `예비창업자'와 `교원창업자'로 그룹을 나눠 각각 초기 기술사업화와 시리즈 A급 중대형 투자에 적합한 자문을 진행했다. 이들은 자유로운 분위기 속에서 연구 중인 첨단기술에 대한 사업화 아이디어를 공유했으며, 기술창업·신산업 발굴·기술이전·전략투자 파트너십·비즈니스 시뮬레이션 등에 대한 기술사업화 방안도 함께 논의했다. DCM을 총괄한 이건재 산학협력센터장은 "첨단기술 기업의 정보와 관련 분야의 국제적인 네트워크를 보유한 것은 물론 즉석에서 투자 결정까지도 가능한 VC 대표이사들이 자문과 멘토를 위해 직접 나섰다는 것 자체가 KAIST의 뛰어난 기술사업화 역량을 보여주는 지표가 될 것ˮ이라고 강조했다. KAIST 산학협력센터는 올해 개최된 첫 번째 행사를 시작으로 매년 두 차례 정기적인 DCM 개최할 방침이다. 또한, 내년 4월 중 2회 행사를 열어 더 많은 VC 대표들과 교수들이 참가할 수 있도록 규모를 확대할 계획이다.
2021.11.29
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