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AI로 기후리스크에 강한 도시 상권 찾아낸다
우리 대학은 도시인공지능연구소(소장 건설및 환경공학과 윤윤진 지정석좌교수)가 미국 MIT 센서블 시티 랩(Senseable City Lab, 소장 Carlo Ratti 교수)과 함께 ‘도시와 인공지능(Urban AI)’분야의 공동연구를 진행하고, 그 성과를 서울 코엑스에서 열린 9월 말 ‘스마트라이프위크 2025(Smart Life Week 2025)’ 전시를 통해 공개했다고 10월 29일 밝혔다.
KAIST와 MIT는 도시의 주요 문제를 인공지능으로 해석하는‘Urban AI 공동연구 프로그램’을 추진해 왔으며, 이번 전시에서는 ▲도시 기후 변화 ▲녹지 환경 ▲데이터 포용성 등 세 가지 주제를 중심으로 연구 성과를 시민이 직접 체험할 수 있는 형태로 선보였다.
양 기관은 이번 협력을 통해 AI 기술이 도시의 문제를 계산하는 도구를 넘어, 사회적 이해와 공감을 이끄는 새로운 지능으로 확장될 수 있음을 보여주며 ▲도시의 열과 매출 ▲치유하는 자연, 서울 ▲데이터 소니피케이션 등 세 가지 프로젝트를 진행했다.
첫 번째 프로젝트인 ‘도시의 열과 매출’은 기후 변화가 도시 상권과 소상공인 생태계에 미치는 영향을 인공지능으로 분석한 연구다. 서울시 426개 행정동별 96개 업종에 대한 매출과 날씨 등 3억 개 이상의 데이터를 학습한 인공지능 모델을 통해, 기온과 습도 등의 기후 요인이 업종별 매출에 미치는 영향을 정량화했다.
그 결과는 각 지역·업종별로 기후 변화에 얼마나 잘 적응하고 회복할 수 있는지를 점수화한 ‘도시의 회복력(Urban Heat Resilience)’지표 40,896개로 시각화되어 어느 지역이 기온 리스크에 강한 상권인지 등 지역별 상권의 회복력 수준을 한눈에 파악할 수 있도록 구성되었다.
연구에 따르면 편의점 업종의 경우, 총 426개 행정동 중 64.7%는 기후 변화에 비교적 안정적인 ‘기후 중립 지역’이며 나머지 35.3%는 기후 변화에 영향을 크게 받는 ‘기후 민감 지역’에 속하는 것으로 분석되었다. 이는 편의점 업종의 영업 환경은 지역별로 기후 영향 편차가 존재하며, 도시 회복력 관점에서 향후 입지 전략 수립 시 참고할 수 있는 데이터로 활용 가능하다.
관람객은 실제 서울 지도를 기반으로 지역과 업종을 선택해, AI가 미래 기온 상승 시나리오에 따른 매출 변화를 실시간으로 예측하는 시스템을 체험할 수 있었다.
해당 예측 모델은 KAIST가 자체 개발한 기술로, 향후 보스턴·런던 등 세계 주요 도시와의 협력 확장도 추진될 예정이다. 이 연구는 향후 소상공인의 개업 전략 수립과 도시 기후 리스크 대응 정책 수립에 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.
두 번째 프로젝트 ‘치유하는 자연, 서울’은 MIT의 글로벌 프로젝트 ‘Feeling Nature’의 서울 확장판으로, 스트리트뷰·지도·위성 이미지 등 도시 환경 데이터와 시민 설문 데이터를 결합해 AI가 ‘서울 시민이 실제로 느끼는 녹지의 심리적 경험(psychological green)’을 추정하도록 학습시켰다.
이를 통해 단순히 나무나 공원의 면적을 계산하는 수준을 넘어, 시민이 느끼는 정서적 회복력(emotional resilience)과 웰빙(well-being)을 반영한 새로운 도시 설계 방향을 제시했다. 해당 연구는 향후 서울시 녹지 정책 및 지역 맞춤형 도시 디자인에 활용될 과학적 근거를 제공할 것으로 기대된다.
마지막 프로젝트인 ‘데이터 소니피케이션’은 3억 건이 넘는 데이터를 음악처럼 해석해 들을 수 있게 만든 세계 최초의 인공지능 기술이다. AI는 온도·습도·매출 등 데이터를 활용해 기온이 오르면 음이 높아지고, 매출이 줄면 소리가 낮아지는 식으로 정보를 소리로 표현한다. 이를 통해 시각 대신 청각으로 도시 데이터를 ‘듣는’ 새로운 감각적 경험을 제공한다.
이 기술은 시각장애인이나 어린이 등 시각 정보 접근이 어려운 사람도 데이터를 직관적으로 이해할 수 있도록 돕는 포용적 AI 기술로, ‘모두를 위한 인공지능(Barrier-Free AI)’의 대표 사례다.
이번 연구를 후원한 서울AI재단 김만기 이사장은 “KAIST와 MIT 등 세계적 연구기관과의 협업을 통해 도시 환경과 시민 삶을 인공지능으로 분석한 뜻깊은 성과를 거뒀다”며 “이번 연구가 시민의 관점에서 도시 변화를 이해하고 이를 정책과 생활로 연결하는 기반을 마련했다”고 말했다.
윤윤진 소장은 “이번 전시는 인공지능이 도시를 계산하는 기술을 넘어, 사람과 도시를 이해하고 공감하는 지능으로 발전할 수 있음을 보여줬다”며 “시민이 함께 데이터를 만들고 경험하며, 세계 여러 도시와 협력해 더 포용적이고 지속 가능한 도시 미래를 열어가겠다”고 밝혔다.
이번 성과는 KAIST 도시인공지능연구소과 미국 MIT 센서블 시티 랩(MIT Senseable City Lab)이 참여한 AI 분야 글로벌 협력 연구사업 과제로, 서울AI재단의 후원을 받아 수행되었다.
※연구성과 이미지/동영상: https://05970c0c.slw-6vy.pages.dev/
2025.10.29 조회수 741 -
스트레스 많으면 냉장고 사용↑... IoT 센서로 정신건강 읽는다
국내 1인 가구가 800만 세대를 넘어 전체의 36%를 차지하며 역대 최고치를 기록했다. 서울시 조사에 따르면 1인 가구의 62%가 ‘외로움’을 느끼는 등 고립감과 정신건강 문제가 심화되고 있다. 우리 대학 연구진은 스마트폰·웨어러블의 한계를 넘어, 가정 내 IoT 데이터를 통해 일상 리듬이 흐트러질수록 정신건강이 악화되는 핵심 신호임을 밝혀냈다. 이번 연구는 개인 맞춤형 정신건강 관리 시스템 개발의 기반이 될 것으로 기대된다.
우리 대학은 전산학부 이의진 교수 연구팀이 가정 내 사물인터넷(IoT) 센서 데이터를 활용해 개인의 정신건강 상태를 정밀하게 추적할 수 있는 가능성을 입증했다고 21일 밝혔다.
정신건강 관리를 위해선 자신의 상태를 꾸준히 파악하는 것이 중요하지만, 기존의 스마트폰이나 웨어러블 기반 추적 방식은 사용자가 기기를 착용하거나 소지하지 않는 집 안에서는 데이터가 누락되는 한계가 있었다.
이에 연구팀은 가정 내 환경 데이터에 주목했다. 청년층 1인 가구 20세대를 대상으로 4주간 실증 연구를 진행하며, 가전제품과 수면 매트, 움직임 센서 등을 설치해 IoT 데이터를 수집하고, 스마트폰·웨어러블 데이터와 함께 분석했다.
그 결과, IoT 데이터를 함께 활용할 때 정신건강의 변화를 기존 방식보다 훨씬 정확하게 포착할 수 있음이 확인됐다. 예를 들어 수면 시간 감소는 우울·불안·스트레스 수준 증가와 밀접하게 연관됐으며, 실내 온도 상승 또한 불안 및 우울과의 상관관계를 보였다.
참가자들의 행동 패턴은 스트레스 상황에서 냉장고 사용이 늘어나는 ‘폭식형’, 활동량이 급감하는 ‘무기력형’ 등으로 다양했지만, 공통적으로 생활 패턴이 불규칙할수록 정신건강이 악화되는 경향이 뚜렷하게 나타났다.
특정 행동의 빈도보다 일상 패턴의 변동성이 더 중요한 요인으로 확인됐으며, 이는 규칙적인 생활이 정신건강 유지에 핵심적임을 시사한다.
연구 참여자들이 자신의 생활 데이터를 시각화 소프트웨어를 통해 확인한 결과 사생활 침해에 대한 우려보다, 데이터가 정신건강 이해에 실질적인 도움이 된다는 인식을 갖게 되었다. 이로 인해 연구 수용성과 참여 만족도가 크게 향상됐다.
이의진 교수는 “이번 연구는 가정 내 IoT 데이터가 개인의 생활 맥락 속에서 정신건강을 이해하는 중요한 단서가 될 수 있음을 보여주었다”며, “향후 AI를 활용해 개인별 생활 패턴을 예측하고 맞춤형 코칭이 가능한 원격 의료 시스템 개발로 발전시킬 계획”이라고 밝혔다.
이번 연구에는 고영지 박사과정 학생이 제 1저자로 참여했으며, 연구결과는 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야의 저명한 국제 학술지인 ACM 인터랙티브, 모바일, 웨어러블 및 유비쿼터스 기술 논문집(Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies)에 9월호에 게재되었다.
※ Harnessing Home IoT for Self-tracking Emotional Wellbeing: Behavioral Patterns, Self-Reflection, and Privacy Concerns DOI: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3749485
※ 고영지(KAIST, 1저자), 이찬희 (KAIST, 2저자), 정은기(KAIST, 3저자), 이현수(KAIST, 교신저자), 이의진(KAIST, 교신저자)
한편 이번 연구는 LG전자-KAIST 디지털 헬스케어 연구센터와 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2025.10.21 조회수 982 -
도시 인공지능 연구소, 과기정통부 Brain Pool 기관유치형 과제 선정
우리 대학 도시 인공지능 연구소(소장: 윤윤진 교수)가 과학기술정보통신부 Brain Pool(BP) 기관유치형 과제에 선정되었습니다. 이번 성과는 연구소장 윤윤진 교수와 건설 및 환경공학과 인소영, 전기및전자공학부 한수진 교수과 함께 기획한 공동 제안이 결실을 맺은 것으로, 연구소의 도시 인공지능 분야 연구 역량과 국제적 협력 잠재력을 높이 평가받은 결과입니다.
이번 BP 과제는 총 28개월간 21억 원 규모로 추진되며, 해외 저명 석학을 초빙해 Geospatial AI, Climate AI, Physical AI 등 세 가지 핵심 분야를 중심으로 도시 문제 해결형 인공지능 연구를 본격적으로 수행할 예정입니다. 이를 통해 산·학·연·관 협력 체계를 기반으로 인공지능 핵심 기술을 개발하여 도시의 지속 가능한 성장과 ‘인지 도시’로의 전환을 선도하고, 시민이 체감하는 다양한 문제를 사전에 진단·대응하는 연구를 이어갈 것입니다.
특히 이번 과제는 여성 중심 기관형 브레인풀 과제라는 점에서 의미가 큽니다. KAIST는 신진 여성 연구자들의 성장을 체계적으로 지원하고, 차세대 여성 과학기술인의 국제 연구 네트워크 참여를 적극적으로 확대할 예정입니다. 이는 국내 이공계에서 상대적으로 부족한 여성 연구 인력 양성과 연구 리더십 강화에도 크게 기여할 것으로 기대됩니다.
더불어 MIT, NYU, UIUC, UBC, USF, University of Toronto 등 세계 유수 대학의 연구자들과의 장기 공동연구를 통해 도시 인공지능 연구소는 국내 및 아시아를 선도하는 Urban AI 연구 허브로 도약할 예정입니다.
앞으로도 글로벌 협력을 바탕으로 미래 도시의 복잡한 문제에 대응하고, 인공지능을 통한 혁신적 기술 고도화를 위한 핵심 연구를 매진해 나갈 것입니다.
2025.10.02 조회수 1094 -
스마트 패치 붙였더니..피검사 대신 땀으로 검진 가능
혈액 검사 대신 땀만으로도 우리 몸의 건강 상태를 정밀하게 진단할 수 있는 시대가 열리고 있다. 달리기, 마라톤, 헬스 등 운동 중 신체가 어떻게 반응하는지도 이제는 피부에 부착한 패치 하나로 분석할 수 있게 됐다. 우리 연구진이 땀만으로 체내 변화를 정밀하게 측정할 수 있는 ‘스마트 패치’를 개발해, 만성질환 관리와 개인 맞춤형 헬스케어 기술 발전에 크게 기여할 것으로 기대된다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀이 땀 속 여러 대사산물을 동시에, 실시간으로 분석할 수 있는 웨어러블 센서를 개발했다고 7일 밝혔다.
최근 땀 속 대사산물을 분석하여 인체의 정밀한 생리학적 상태를 모니터링하려는 웨어러블 센서 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 형광 표지나 염색을 거치는 ‘표지(label)’ 기반 센서나 ‘비표지(label-free)’ 방식은 효과적인 땀 수집과 제어에 어려움이 있었다. 이로 인해 실제 인체에서 시간에 따른 대사산물 변화를 정밀하게 관찰하는 데 제약이 있었다.
이런 제약을 극복하고자 연구팀이 개발한 센서는 피부에 직접 부착하는 얇고 유연한 웨어러블 땀 패치다. 이 패치에는 땀을 모으고 미세한 통로와, 빛을 이용해 땀 속 성분을 정밀하게 분석하는 초미세 ‘나노플라즈모닉 구조*’가 함께 탑재돼 있다. 덕분에 한 번의 패치 착용으로 땀 속 여러 대사 성분을 동시에 분석할 수 있다.
*나노플라즈모닉 구조: 나노 크기의 금속 패턴이 빛과 상호작용하여, 땀 속 분자의 존재나 농도 변화를 고감도로 감지할 수 있도록 설계된 광학 센서 구조
이 패치는 빛을 나노미터(머리카락 굵기의 10만 분의 1 크기) 수준에서 조작해 분자의 성질을 읽어내는 ‘나노광학 기술’과, 머리카락보다 가느다란 채널 속에서 땀을 정밀하게 제어하는 ‘미세 유체 기술’을 접목해 구현됐다.
즉, 하나의 땀 패치 안에 시간 순서대로 땀을 채집할 수 있는 미세유체 기술을 접목하여, 다양한 대사물질의 체내 변화를 쉽게 측정할 수 있다. 패치 내부에는 6개~17개까지 챔버(저장 공간)가 있으며, 운동 중 분비되는 땀이 순차적으로 각 챔버에 채워지는 미세유체 구조로 설계되어 있다.
연구팀은 실제 사람에게 적용해, 운동할 때 나오는 땀 속에서 시간이 지나며 달라지는 성분 변화를 연속적으로 추적하는 데 성공했다. 기존에 동시에 두 가지 정도 성분만 확인 가능했지만, 이번 연구에서는 요산, 젖산, 티로신 등 대사·운동·질환과 관련된 중요한 바이오마커인 세 가지 대사 물질이 운동과 식단에 따라 어떻게 변화되고 동시에, 정량적으로 분석할 수 있음을 세계 최초로 입증했다.
이에 따라 달리기, 마라톤, 헬스 등 운동 중에 발생하는 지구력과 근육량 변화를 파악할 수 있을 뿐 아니라, 수치 변화를 통해 통풍·간기능 이상·신장질환 등 잠재적 위험도 확인할 수 있다. 특히 연구팀은 인공지능(AI) 분석 기법을 적용해, 땀 속에 혼합된 복잡한 성분들 가운데서도 원하는 대사산물의 신호를 정확하게 분리해 내는 데 성공했다.
정기훈 교수는 “이번 연구는 혈액을 채취하지 않고도 땀 패치만으로 체내 대사 변화를 시간에 따라 정밀하게 모니터링할 수 있는 기반을 마련했다”며, “이를 통해 일상적인 건강 모니터링은 물론, 운동을 즐기는 사람들의 근육 변화와 질환 감지까지 가능해졌다. 앞으로는 만성질환 관리, 약물 반응 추적, 환경 노출 모니터링, 대사성 질환의 차세대 바이오마커 발굴 등 다양한 분야로 확장될 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구는 전재훈 박사과정생이 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 8월 27일자 온라인판에 게재됐다.
※논문명: All-Flexible Chronoepifluidic Nanoplasmonic Patch for Label-Free Metabolite Profiling in Sweat
※ DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-63510-2
이번 성과는 한국연구재단, 과학기술정보통신부, 보건복지부, 산업통상자원부의 지원으로 이뤄졌다.
2025.09.08 조회수 1972 -
스마트팩토리 제조 공정 변해도 알아서 불량 잡는 AI 나왔다
최근 스마트팩토리의 제조 현장에서는 인공지능(AI) 센서 데이터를 활용한 불량 탐지 시스템 도입이 활발히 이뤄지고 있다. 그러나 기계 교체나 온도·압력·속도 변화 등으로 제조 공정이 바뀌면 기존 AI 모델은 새로운 상황을 제대로 이해하지 못해 성능이 급격히 저하되었다. 우리 연구진이 이런 상황에서도 재학습 없이 불량을 정확히 탐지하고, 최대 9.42% 성능 향상을 이끌어낸 AI 기술을 개발했다. 이번 성과는 스마트팩토리를 비롯해 헬스케어 기기와 스마트시티 등 다양한 분야에서 AI 운영 비용 절감과 활용성 확대에 기여할 것으로 기대된다.
우리 대학 전산학부 이재길 교수 연구팀이 제조 공정이나 설비가 바뀌어도 기존 AI 모델을 추가적인 불량 레이블링 없이 활용할 수 있는 새로운 ‘시계열 도메인 적응’기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
‘시계열 도메인 적응(Time-series Domain Adaptation)’기술은 시간에 따라 변하는 데이터(예: 온도 변화, 기계 진동, 전력 사용량, 센서 신호 등)를 다루는 AI 모델이 훈련받은 환경(도메인)과 실제 적용 환경이 달라져도 추가 학습 없이 안정적으로 성능을 유지하도록 돕는 기술이다.
이재길 교수팀은 환경(도메인) 변화에 혼란을 일으키는 AI 모델이 가지는 문제의 핵심이 단순히 데이터 분포 차이뿐만 아니라 불량 발생 패턴(레이블 분포) 자체가 바뀌는 현상에 있다는 점에 주목했다. 예를 들어, 반도체 웨이퍼 공정에서 환형 불량과 스크래치 불량의 비율이 설비 변경으로 인해 바뀔 수 있다.
연구팀은 새로운 공정의 센서 데이터를 추세, 비추세, 주파수 세 가지 성분으로 분해하여 각각의 특성을 파악하는 방법을 개발했다. 마치 사람이 기계 소리의 높낮이, 진동 패턴, 주기적 변화를 종합해서 이상 징후를 감지하는 것처럼, AI도 다각도로 데이터를 분석하도록 했다.
즉 기존 모델이 예측한 결과를 새로운 공정의 데이터 군집 정보와 비교해 자동으로 예측값을 보정하는 방식을 적용한 ‘TA4LS(Time-series domain Adaptation for mitigating Label Shifts)’ 기술을 개발했다. 이를 통해 기존 공정의 불량 발생 패턴에 편향된 예측을 새로운 공정에 맞게 정확히 조정할 수 있다.
특히 이 기술은 별도의 복잡한 개발 없이도 기존의 AI에 끼워 넣는 추가 부품(플러그인 모듈)처럼 쉽게 결합할 수 있어 실용성이 높다. 즉, 현재 사용하고 있는 AI 기술에 구애받지 않고 간단한 추가 절차만 거치면 바로 적용할 수 있다.
연구팀은 시계열 도메인 적응 4개의 벤치마크 데이터셋(즉 변화가 발생한 4종류의 센서 데이터)을 사용한 실험에서 기존 방법 대비 최대 9.42% 정확도 향상을 달성했다.
특히 공정이 바뀌어 레이블 분포(예: 불량 발생 패턴) 차이가 큰 경우에서도 AI가 이를 스스로 보정해 판별하는 성능 개선 효과가 두드러짐을 보였다. 이러한 결과는 스마트팩토리의 주요 장점인 여러 종류 제품을 소량 생산하는 환경에서 불량 없이 더욱 효과적으로 사용될 수 있음을 입증했다.
연구팀을 지도한 이재길 교수는 “제조업에서 인공지능 도입의 가장 큰 걸림돌이던 공정 변경 시 재훈련 문제를 해결한 기술이며, 실용화되면 유지 비용 감소와 불량 탐지율 개선을 통해서 스마트팩토리 확산에 큰 기여를 할 것”이라고 말했다.
이번 연구는 전산학부 나지혜 박사과정 학생이 제1 저자, 남영은 박사과정, LG AI 연구원 강준혁 연구원이 공동 저자로 참여했다. 연구 결과는 인공지능과 데이터 분야 세계 최고 권위 학회인 ‘지식발견및데이터마이닝학회(KDD, ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining) 2025’에서 2025년 8월 발표됐다.
※논문명: Mitigating Source Label Dependency in Time-Series Domain Adaptation under Label Shifts
※DOI: https://doi.org/10.1145/3711896.3737050
한편, 이번 기술은 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 SW스타랩 과제로 개발한 연구성과 결과물(RS-2020-II200862, DB4DL: 딥러닝 지원 고사용성 및 고성능 분산 인메모리 DBMS 개발)이다.
2025.08.26 조회수 2201 -
단 하나의 패킷으로 스마트폰 마비시키는 보안 취약점 발견
스마트폰은 언제 어디서나 이동통신 네트워크에 연결돼 있어야 작동한다. 이러한 상시 연결성을 가능하게 하는 핵심 부품은 단말기 내부의 통신 모뎀(Baseband)이다. KAIST 연구진이 자체 개발한‘LLFuzz(Lower Layer Fuzz)’라는 테스트 프레임워크를 통해, 스마트폰 통신 모뎀 하위계층의 보안 취약점을 발견하고‘이동통신 모뎀 보안 테스팅’의 표준화* 필요성을 입증했다.
*표준화: 이동통신은 정상적인 상황에서 정상 동작을 확인하는 정합성 테스팅(Conformance Test)이 표준화되어 있으나, 비상적인 패킷을 처리한 것에 대한 표준은 아직 만들어지지 않아서 보안 테스팅의 표준화가 필요함
우리 대학 전기및전자공학부 김용대 교수팀이 경희대 박철준 교수팀과 공동연구를 통해, 스마트폰의 통신 모뎀 하위 계층에서 단 하나의 조작된 무선 패킷(네트워크의 데이터 전송 단위)만으로도 스마트폰의 통신을 마비시킬 수 있는 심각한 보안 취약점을 발견했다고 25일 밝혔다. 특히, 이 취약점들은 잠재적으로 원격 코드 실행(RCE)로 이어질 수 있다는 점에서 매우 심각하다.
연구팀은 자체 개발한 ‘LLFuzz’분석 프레임워크를 활용해, 모뎀의 하위계층 상태 전이 및 오류 처리 로직을 분석하고 보안 취약점을 탐지했다. LLFuzz는 3GPP* 표준 기반 상태 기계와 실제 단말 반응을 비교 분석함으로써 구현상의 오류로 인한 취약점을 정밀하게 추출할 수 있었다.
*3GPP: 전 세계 이동통신 표준을 만드는 국제 협력 기구
연구팀은 애플, 삼성전자, 구글, 샤오미 등 글로벌 제조사의 상용 스마트폰 15종을 대상으로 실험을 수행한 결과, 총 11개의 취약점을 발견했으며, 이 중 7개는 공식 CVE(Common Vulnerabilities and Exposures, 일반적인 취약점 및 노출) 번호를 부여받고 제조사는 이 취약점에 대한 보안패치를 적용했다. 그러나 나머지 4개는 아직 공개되지 않은 상태다.
기존 보안 연구들이 주로 NAS(Network Access Stratum, 네트워크 액세스 계층)와 RRC(Radio Resource Control, 무선 자원 제어) 등 이동통신 상위계층에 집중되었다면, 연구팀은 제조사들이 소홀히 다뤄온 이동통신 하위계층의 오류 처리 로직을 집중적으로 분석했다.
해당 취약점은 통신 모뎀의 하위계층(RLC, MAC, PDCP, PHY*)에서 발생했으며, 이들 영역은 암호화나 인증이 적용되지 않는 구조적 특성 때문에 외부 신호 주입만으로도 동작 오류가 유발될 수 있었다.
* RLC, MAC, PDCP, PHY: LTE/5G 통신의 하위 계층으로, 무선 자원 할당, 오류 제어, 암호화, 물리 계층 전송 등을 담당
연구팀은 실험용 노트북에 생성된 패킷을 소프트웨어 정의 라디오(Software-Defined Radio, SDR) 기기를 통해 상용 스마트폰에 조작된 무선 패킷(malformed MAC packet)을 주입하자, 스마트폰의 통신 모뎀(Baseband)이 즉시 크래시(crash, 동작 멈춤)되는 데모 영상을 공개했다.
※ 실험 동영상: https://drive.google.com/file/d/1NOwZdu_Hf4ScG7LkwgEkHLa_nSV4FPb_/view?usp=drive_link
영상에서는 fast.com 페이지와 초당 23MB의 데이터를 정상적으로 전송하다가, 조작된 패킷이 주입된 직후 전송이 중단되고, 마지막에는 이동통신 신호가 완전히 사라지는 장면이 포착된다. 이는 단 하나의 무선 패킷만으로 상용 기기의 통신 모뎀을 마비시킬 수 있음을 직관적으로 보여준다.
취약점은 스마트폰의 핵심 부품인 ‘모뎀 칩’에서 발견되었고 이 칩은 전화, 문자, 데이터 통신 등을 담당하는 아주 중요한 부품이다.
– Qualcomm: CVE-2025-21477, CVE-2024-23385 등 90여 종 칩셋 영향– MediaTek: CVE-2024-20076, CVE-2024-20077, CVE-2025-20659 등 80여 종– Samsung: CVE-2025-26780 (Exynos 2400, 5400 등 최신 칩셋 대상)– Apple: CVE-2024-27870 (Qualcomm CVE와 동일 취약점 공유)
문제가 된 모뎀 칩(통신용 부품)은 프리미엄 스마트폰 뿐 아니라 저가형 스마트폰, 태블릿, 스마트 워치, IoT 기기까지 포함되는 확산성으로 인해 사용자 피해 가능성이 광범위하다.
뿐만 아니라, 연구팀은 시험적으로 5G 취약점 또한 하위계층에 대해 테스트해 2주 만에 2개의 취약점을 찾았다. 5G에 대한 취약점 검사가 전반적으로 진행되지 않았던 것을 고려하면 베이스밴드 칩의 이동통신 하위계층에는 훨씬 더 많은 취약점이 존재할 수 있다.
김용대 교수는 “스마트폰 통신 모뎀의 하위계층은 암호화나 인증이 적용되지 않아, 외부에서 임의의 신호를 전송해도 단말기가 이를 수용할 수 있는 구조적 위험이 존재한다”며,“이번 연구는 스마트폰 등 IoT 기기의 이동통신 모뎀 보안 테스팅의 표준화 필요성을 입증한 사례이다”고 말했다.
연구팀은 LLFuzz를 활용해 5G 하위계층에 대한 추가적인 분석을 이어가고 있으며, LTE 및 5G 상위 계층 테스트를 위한 도구 개발 또한 진행 중이며 향후 도구 공개를 위한 협업도 추진 중이다. ‘기술의 복잡성이 높아지는 만큼, 시스템적 보안 점검 체계도 함께 진화해야 한다’는 것이 연구팀의 입장이다.
전기및전자공학부 박사과정 투안 딘 호앙(Tuan Dinh Hoang) 학생이 제1 저자로 연구 결과는 사이버보안 분야 세계 최고 권위 학회 중 하나인 유즈닉스 시큐리티(USENIX Security) 2025에서 오는 8월 발표될 예정이다.
※ 논문제목: LLFuzz: An Over-the-Air Dynamic Testing Framework for Cellular Baseband Lower Layers
(Tuan Dinh Hoang and Taekkyung Oh, KAIST; CheolJun Park, Kyung Hee Univ.; Insu Yun and Yongdae Kim, KAIST)
※ Usenix 논문 사이트: https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity25/presentation/hoang (아직 미공개), 연구실 홈페이지 논문: https://syssec.kaist.ac.kr/pub/2025/LLFuzz_Tuan.pdf
※ 오픈 소스 저장소: https://github.com/SysSec-KAIST/LLFuzz(공개 예정)
이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.25 조회수 3001 -
빛 공해 제로·열 차감 ‘스마트 윈도우’ 개발..건물·차량 적용 가능
전 세계 에너지 소비의 약 40%를 차지하는 건물 부문에서, 특히 창호를 통한 열 유입은 냉․난방 에너지 낭비의 주요 원인으로 지적돼왔다. 우리 연구진이 도시 건축물의 냉난방 에너지 절감뿐 아니라, 도심 생활 속 꾸준히 제기돼 온 ‘빛 공해’ 문제를 해결할 수 있는 ‘보행자 친화형 스마트 윈도우’기술을 개발하는데 성공했다.
우리 대학 생명화학공학과 문홍철 교수 연구팀이 사용자의 의도에 따라 창문을 통해 들어오는 빛과 열을 조절하고, 외부로부터의 눈부심까지 효과적으로 상쇄하는 ‘스마트 윈도우 기술’을 개발했다고 17일 밝혔다.
최근에는 사용자의 조작에 따라 빛과 열을 자유롭게 조절할 수 있는 ‘능동형 스마트 윈도우’ 기술이 주목받고 있다. 이는 기존의 온도나 빛 변화에 수동적으로 반응하는 창호와 달리, 전기 신호를 통해 실시간으로 조절이 가능한 차세대 창호 시스템이다.
연구팀이 개발한 차세대 스마트 윈도우 기술인 RECM (Reversible Electrodeposition and Electrochromic Mirror)은 단일 구조의 *전기변색 소자를 기반으로, 가시광선(빛)과 근적외선(열)의 투과율을 능동적으로 조절할 수 있는 스마트 윈도우 시스템이다.
*전기변색 소자: 전기 신호에 따라 광학적 특성이 변하는 특성을 가진 장치
특히, 기존 금속 *증착 방식의 스마트 윈도우에서 문제로 지적돼 온 외부 반사광에 의한 눈부심 현상을 변색 소재를 함께 적용해 효과적으로 억제함으로써, 건물 외벽에 활용 가능한 ‘보행자 친화형 스마트 윈도우’를 구현했다.
*증착: 전기화학 반응을 이용해 Ag+와 같은 금속 이온을 전극 표면에 고체 형태로 입히는 과정
이번 연구에서 개발된 RECM 시스템은 전압 조절에 따라 세 가지 모드로 작동된다.
모드 I(투명 모드)는 일반 유리처럼 빛과 열을 모두 통과시켜 겨울철 햇빛을 실내로 유입시키는 데 유리하다.
모드 II(변색 모드)에서는 레독스 반응(산화-환원 반응)을 통해 *프러시안 블루(PB)와 **DHV+⦁ 화학종이 형성되며 창이 짙은 파란 색으로 변한다. 이 상태에서는 빛은 흡수되고 열은 일부만 투과돼, 프라이버시 확보와 동시에 적절한 실내 온도 조절이 가능하다.
*프러시안 블루: 전기 자극에 따라 무색과 파란색으로 전환되는 전기변색 물질
**DHV+⦁: 전기 자극 시 생성되는 라디칼 상태의 변색 분자
모드 III(변색 및 증착 모드)는 은(Ag+)이온이 환원 반응을 통해 전극 표면에 증착돼 빛과 열을 반사하는 동시에, 변색 물질이 반사광을 흡수함으로써 외부 보행자의 눈부심까지 효과적으로 차단할 수 있다.
연구팀은 미니어처 모델 하우스를 활용한 실험을 통해 RECM 기술의 실질적인 실내 온도 저감 효과를 검증했다. 일반 유리창을 적용한 경우, 실내 온도는 45분 만에 58.7℃까지 상승했다. 반면, RECM을 모드 III로 작동시킨 결과 31.5℃에 도달해 약 27.2℃의 온도 저감 효과를 나타냈다.
또한, 전기 신호만으로 각 상태 전환이 가능해 계절, 시간, 사용 목적에 따라 즉각적으로 대응할 수 있는 능동형 스마트 기술로 평가받고 있다.
이번 연구의 교신저자인 우리 대학 문홍철 교수는 “이번 연구는 가시광 조절에 국한된 기존 스마트 윈도우 기술에서 더 나아가 능동적 실내 열 제어는 물론 보행자의 시야 안전까지 종합적으로 고려한 진정한 스마트 윈도우 플랫폼을 제시한 것”이라며, “도심 건물부터 차량, 기차 등 다양한 응용 가능성이 기대된다”고 밝혔다.
이번 연구 결과는 에너지 분야 국제 저명 학술지인 ‘에이시에스 에너지 레터스(ACS Energy Letters)’ 10권 6호 지에 2025년 6월 13일 자로 게재됐다.
※ 논문명: Glare-Free, Energy-Efficient Smart Windows: A Pedestrian-Friendly System with Dynamically Tunable Light and Heat Regulation
※ DOI: 10.1021/acsenergylett.5c00637
한편 이번 연구는 한국연구재단의 나노 및 소재기술개발사업 (나노커넥트) 및 한국기계연구원 기본사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.17 조회수 4371 -
지금 당신의 마음 건강은 어떠한가요?
최근 빠른 고령화 및 출산율 감소 등으로 1인 가구가 급속하게 증가하면서, 1인 가구의 정신건강 문제에 대한 관심도 함께 높아지고 있다. 서울시가 실시한 1인 가구 실태조사에 따르면, 1인 가구의 60% 이상이 외로움을 느끼고 있으며, 특히 사회적 고립과 함께 외로움을 겪는 비율이 상당히 높은 것으로 나타났다.
우리 대학 전산학부 이의진 교수 연구팀이 1인 가구의 정신건강 관리를 위해, 사용자 스스로가 자신의 심리 상태를 기록할 수 있도록 지원하는 상황 인식 기반 멀티모달 스마트 스피커 시스템을 개발했다고 24일 밝혔다.
연구팀은 사용자의 주변 상황을 실시간으로 파악해 최적의 시점에 정신건강 관련 질문하도록 이 시스템을 설계했고 기존의 무작위 설문보다 높은 응답률을 달성하는 것을 확인했다.
기존 스마트 스피커를 활용한 정신건강 자가 추적 연구에서 무작위 설문을 할 경우 사용자의 스트레스, 짜증 등 부정적인 감정이 유발시켜 설문 응답에 편향이 발생할 수 있어 각별한 주의가 필요했다.
이러한 문제 해결을 위해 이의진 교수 연구팀은 스마트 스피커에 멀티 모달 센서를 장착해, 사용자의 주변 상황의 변화를 감지해 스피커가 말 걸기 좋은 시점이 검출되면 정신건강 자가 추적 설문을 능동적으로 요청하는 상황 인식 기반 자가 추적 기술을 개발했다.
스피커는 실내 움직임, 조명, 소음, 이산화탄소 등 다양한 센서 데이터를 종합적으로 분석해 사용자의 존재 및 활동을 감지한 뒤, 사용자가 응답하기 적합한 시점에 자가 추적 설문을 능동적으로 요청함으로써, 설문 응답의 효율성을 극대화했다.
또한, 설문 입력 방식의 경우 최근 출시된 스마트 스피커는 명령뿐만 아니라 터치스크린도 지원하므로 사용자들이 음성 또는 터치 입력 방식을 자유롭게 선택할 수 있도록 해 상호작용의 폭을 넓혔다. 이를 통해 사용자는 상황에 맞는 최적의 인터페이스를 선택해 자가 추적을 쉽게 수행할 수 있도록 했다.
개발된 스피커의 사용자 경험을 평가하기 위해서 연구팀은 1인 가구 20세대에 자가 추적 스마트 스피커를 설치해, 한 달 동안 실증 연구를 수행해서 총 2,201개의 정신건강 설문 응답 데이터셋을 구축했다.
데이터셋 분석을 통해 설문 응답 시간, 활동 맥락에 따른 설문 응답 패턴 및 어떤 상황에서 음성 입력(VUI) 또는 터치 입력(GUI)이 더 선호되는지 파악했다.
특히, 스마트 스피커가 말로 사용자에게 요청을 하다 보니 스피커 근처에서 사용자의 활동을 감지하는 것이 정신건강 설문 응답률에 큰 영향을 미쳤다. 음성 입력의 편의성에도 불구하고 전반적으로 참가자들은 음성 입력보다는 빠른 응답이 가능한 터치 입력을 선호했다.
데이터 분석 결과, 사용자의 주변 상황을 실시간으로 파악해 최적의 시점에 정신건강 관련 질문을 할 경우 응답률이 더 높으며, 어떤 상황에서 음성 또는 터치 인터페이스를 선호하는지도 파악했다.
연구를 주도한 이의진 교수는 “이번에 개발한 스마트 스피커를 앞으로 수용전념치료 기법을 활용한 인간상담사와 같은 기능의 정신건강 관리 지원 스마트 스피커로 발전시키고자 한다. 나아가 실내에서 수집된 일상생활 데이터를 AI 모델로 학습해 사용자 정신건강 상태에 따라 라이프 스타일 패턴을 예측하는 시스템도 개발하여 향후 정신질환 조기 발견과 효율적인 관리를 가능케 할 인공지능 에이전트의 혁신을 이끌 것으로 기대된다” 라고 말했다.
한편 이 연구는 LG전자-KAIST 디지털 헬스케어 연구센터의 지원을 받아 수행됐고 인간 컴퓨터 상호작용(HCI) 분야 국제 최우수 국제학술대회인 미국컴퓨터협회(ACM) 소속 ‘Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI)’에서 지난 2024년 5월에 발표됐다.
논문명: Exploring Context-Aware Mental Health Self-Tracking Using Multimodal Smart Speakers in Home Environments
2024.09.24 조회수 6332 -
건설및환경공학과, GS건설과 미래 도시 디지털 기술 업무협약 체결
우리 대학은 GS건설(대표 허윤홍)과 '스마트시티 기술 선도 역량 상호 발전을 위한 협력관계 구축' 양해각서를 22일 체결했다.
이번 협약을 통해 양 기관은 미래 스마트 도시에 필요한 디지털 기술 연구센터를 연내 우리 대학에 설립한다. 해당 산학연구센터는 디지털 전환으로 생성되는 다양한 도시 데이터를 최적화, 머신러닝, 인공지능 학습 등을 통해 디지털 지능(Digital Intelligence)을 발굴하는 연구를 수행한다. 이를 통해 도시민의 편의, 건강 등 삶의 질을 향상하는 동시에 과밀화, 에너지 전환, 기후변화 등 도시가 당면한 복합적인 미래 도전에 대한 과학적 해결 방법을 연구한다.
국내 최초로 시도되는 이번 도시 디지털 지능 산학 협력은 ▴도시 인프라 디지털 전환 ▴디지털 도시 지능(Urban Digital Intelligence) 발굴 ▴도시-인간 상호작용(Urban-Human Interaction) ▴디지털 도시 툴킷(Urban Digital Toolkit) 개발을 중심으로 4년간 추진된다.
우리 대학은 ▴건설및환경공학과 ▴산업및시스템공학과 ▴전산학부 ▴김재철AI대학원 연구진 간의 융합 연구를 통해 문제 해결 중심의 디지털 기술을 개발하는 동시에, 해외 탑티어 대학 및 연구소와의 협력을 기반으로 도시 디지털 기술 분야 글로벌 선두 그룹으로 빠르게 성장할 계획이다. GS건설은 이를 통해 주민의 필요와 편의를 최우선 가치로하는 동시에 지속발전가능한 미래 도시 디지털 원천기술을 확보하는 것이 이번 산학협력의 핵심이다.
우리 대학 관계자는 "이번 GS건설과의 파트너십은 국내 최초로 미래 스마트 도시 구현 디지털 기술을 확보하기 위한 협력으로, '도시 인공지능(Urban AI)' 및 '현실 인공지능(Real-world AI)' 등 미래 신성장 분야에서 우리나라 기업과 대학이 기술적 리더십을 확보할 수 있는 계기를 마련했다는 점에서 큰 의미가 있다"고 언급했다.이날 오후 GS건설 본사에서 열리는 협약식에는 이광형 총장, 윤윤진 연구센터장(건설및환경공학과), 권창현 부연구센터장(산업및시스템공학과) 등 우리 대학 관계자와 허윤홍 대표이사, 허진홍 투자개발사업그룹장, 서상연 Nexus 팀장 등 GS건설 주요 경영진이 참석했다.
2024.08.22 조회수 6789 -
김성민 교수팀, 모바일 최고 국제학회 최우수논문상 다회 수상 쾌거
우리 대학 전기및전자공학부 김성민 교수 연구팀이 스마트 팩토리에서 사각지대 없이 정밀한 위치를 추적하는 기술을 세계 최초로 개발했다고 5일 밝혔다. 목표물에 무전원 태그를 부착해, 장애물에 가려진 상황에서도 센티미터(cm) 이하의 정확도로 3차원 위치를 추적할 수 있는 기술이다.
해당 연구를 통해 연구팀은 모바일 컴퓨팅 분야 최고 권위 국제 학술대회인 ACM 모비시스(ACM MobiSys)에서 2022 최우수논문상에 이어 2024 최우수논문상을 수상하는 쾌거를 이뤘다. 해당 학회에서 최우수논문상을 다회 수상한 연구팀은 김성민 교수 연구팀과, 미국 미시간대, 그리고 예일대 뿐이다(주 저자 기준).
(논문명: SuperSight: Sub-cm NLOS Localization for mmWave Backscatter)
연구팀이 최초 개발한 무선 태그는, 기존 기술(UWB, Ultra Wide Band) 대비 반사성이 10배 이상 높은 밀리미터파(mmWave)*를 활용, 장애물을 우회하는 반사 신호를 확보해 사각지대 없는 위치추적이 가능하다. 반사의 방향에 따라 고유한 신호를 발생시키는 태그가 각 신호의 전파 경로를 파악하여 목표물의 위치를 추적하는 원리다.
*밀리미터파: 30~300기가헤르츠(GHz)의 주파수를 갖는 전파로 5G/6G 등 차세대 표준에서 도입을 준비 중인 대역이다.
이 기술은 가구, 전자제품 등 다양한 실내 장애물에 막혀 작동 범위가 제한되는 기존 기술의 문제점을 해결하고, 더불어 15배 이상 높은 3차원 위치 정확도(8.3mm)를 갖는다. 즉, 잦은 연결 장애를 겪는 현재에 비해 안정적으로 실내 목표물의 정확한 위치를 추적할 수 있어, 스마트 팩토리 및 증강 현실(AR) 등 광범위한 위치 기반 서비스에 활용될 수 있다.
무선 태그는 스스로 무선 신호를 생성하는 대신, 주변의 신호를 반사하는 방식으로 작동한다. 주변 빛을 반사하는 거울과 같이, 신호 생성에 필요한 전력을 아낄 수 있어 초저전력으로 동작한다. 이에 태양전지 등 무전원으로 동작하거나 코인 전지 하나로 40년 이상 구동할 수 있어, 대량 운용에 적합하다.
김성민 교수는 “태그는 천장 타일이나 컴퓨터 본체 등 주변 사물을 반사체로 이용해 임의의 실내 환경에서 사각지대 없이 작동한다”며 “실내 위치추적의 안정성 문제를 해결함으로써, 포괄적인 위치 기반 서비스의 보급을 기대한다”고 말했다.
한편 이번 연구는 정보통신기획평가원 ITRC 혁신도약형과제와 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.05 조회수 7728 -
고기능성 스마트 섬유 대량 생산 가능
스마트 섬유(smart textile)는 기존의 섬유에 디지털 정보 기술이 결합된 신개념 미래형 섬유를 뜻한다. 현재까지 개발된 기능성 나노섬유 제조 공정은 다양한 물질로 제조가 어렵다는 한계점이 존재하여 고성능 스마트 섬유를 구현하기 위해서는 나노물질의 우수한 전기적 특성과 기계적 유연성이 확보된 기능성 금속/세라믹 나노섬유의 개발이 필수적이었다.
우리 대학 기계공학과 박인규 교수가 고려대학교 세종캠퍼스 안준성 교수, 한국원자력연구원 정용록 박사, 한국기계연구원 정준호 박사와 공동연구를 통해 `스마트 섬유용 금속/세라믹 나노리본 얀* 제조 기술'을 개발했다고 8일 밝혔다.
*얀(yarn): 천연 또는 합성 섬유를 길이의 방향으로 나란히 해 꼬임을 주어서 긴 형태로 만든 연속적인 가닥 구조를 갖는 실을 뜻하며, 뜨개질, 직조 등에 사용되는 실에서 흔히 찾아볼 수 있음
기존의 섬유에 전도성 나노 물질을 코팅해 스마트 섬유로 발전시켜 왔지만 스마트 섬유의 응용 분야 다양성과 성능 확보에 물리적인 한계가 존재하였다.
최근, 새로운 코팅 소재 및 구조를 개발해 섬유 성능을 향상하는 연구가 많이 진행되고 있지만, 아직도 스마트 섬유의 성능을 높이기 위해서는 금속/세라믹 나노섬유의 개발이 필수적이었다.
공동연구팀은 스마트 섬유용 기능성 나노섬유의 원천적인 재료적 한계점을 극복하고자, 범용적 금속/세라믹 나노리본 섬유 제조 플랫폼 기술을 개발했다.
나노임프린트 리소그래피*로 제작한 나노 몰드**에 금속을 증착한 후, 플라즈마 식각 공정을 통해 몰드를 식각하면 공중부양된 금속/세라믹 나노리본을 얻을 수 있다. 기판과의 접착력이 약해진 나노리본 다발을 얀 형태로 꼬아주게 되면 최종적인 나노리본 얀 형상을 확보할 수 있으며, 이는 대량 생산이 가능하며 다양한 무기물에 적용할 수 있는 세계 최초의 차세대 얀 제조 공정이다.
*나노임프린트 리소그래피: 마이크로 및 나노 구조의 패턴이 있는 템플릿을 사용하여 해당 기판에 패턴을 전사하여 일반적으로 매우 얇은 폴리머 필름에 나노 크기의 패턴을 생성하는 마이크로 및 나노 공정
*나노 몰드: 나노임프린트 리소그래피 등 나노패터닝 공정으로 제작한 나노 구조의 패턴이 있는 기판
해당 연구에서는 금, 팔라듐, 니켈, 알루미늄, 백금, 텅스텐 산화물, 주석 산화물, 니켈 산화물, 인듐 산화물, 구리 산화물 등 다양한 소자로 나노리본 얀의 제작 가능성을 입증했다. 또한, 개발된 나노리본 얀이 수소, 암모니아 등 그린 가스를 감지할 수 있는 고성능 가스 센서로 활용될 수 있을 뿐만 아니라 물 전기분해, 마찰전기 나노 발전기 등 그린 에너지 관련 소자로 효율적으로 응용될 수 있음을 보였다.
개발된 무기물 나노섬유는 기존 스마트 섬유용 소재의 한계를 뛰어넘어 의료산업, 패션산업, 국방, 헬스케어용 스마트 섬유에 적용 가능하며 사물인터넷(Internet of Things, IoT)을 섬유에 구현하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
박인규 교수는 "개발된 금속/세라믹 나노리본 얀 제작 기술은 스마트 기능성 나노섬유 제작 공정의 본질적인 문제인 소재 다양성과 대량 생산의 어려움을 해결할 수 있을 것으로 기대되고, 추후 센서/에너지 소자를 포함한 다양한 나노 전자 소자 제작에 활용될 수 있을 것이다ˮ라며 "이는 나노구조체 제작 기술 및 스마트 섬유 기술의 압도적 선도 국가가 되기 위한 발판이 될 것이다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
고려대학교 세종캠퍼스 안준성 교수, 한국원자력연구원 정용록 박사, 기계공학과 강민구 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `스몰(Small, Impact Factor 13.3, JCR 6.6%)' 2024년 3월 온라인판에 출판됐다. (논문명: Nanoribbon Yarn with Versatile Inorganic Materials)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단 중견연구자지원사업(2021R1A2C300874214), 한국기계연구원 기본사업 ‘초실감 확장현실 기기 구현을 위한 나노기반 핵심제조기술 개발(NK248B)’ 과제, 교육부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 지자체-대학 협력기반 지역혁신 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.05.08 조회수 9026 -
‘당신 우울한가요?’ 스마트폰으로 진단하다
요즘 현대인들에게 많이 찾아오는 우울증을 진단하기 위한 스마트폰으로 진단하는 연구가 개발되어 화제다.
우리 대학 전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 사용자의 언어 사용 패턴을 개인정보 유출 없이 스마트폰에서 자동으로 분석해 사용자의 정신건강 상태를 모니터링하는 인공지능 기술을 개발했다고 21일 밝혔다. 사용자가 스마트폰을 소지하고 일상적으로 사용하기만 해도 스마트폰이 사용자의 정신건강 상태를 분석 및 진단할 수 있는 것이다.
연구팀은 임상적으로 이뤄지는 정신질환 진단이 환자와의 상담을 통한 언어 사용 분석에서 이루어진다는 점에 착안해 연구를 진행했다. 이번 기술에서는 (1) 사용자가 직접 작성한 문자 메시지 등의 키보드 입력 내용과, (2) 스마트폰 위 마이크에서 실시간으로 수집되는 사용자의 음성 데이터를 기반으로 정신건강 진단을 수행한다.
이러한 언어 데이터는 사용자의 민감한 정보를 담고 있을 수 있어 기존에는 활용이 어려웠다. 이러한 문제의 해결을 위해 이번 기술에는 연합학습 인공지능 기술이 적용됐는데, 이는 사용자 기기 외부로의 데이터 유출 없이 인공지능 모델을 학습해 사생활 침해의 우려가 없다는 것이 특징이다.
인공지능 모델은 일상 대화 내용과 화자의 정신건강을 바탕으로 한 데이터셋을 기반으로 학습되었다. 모델은 스마트폰에서 입력으로 주어지는 대화를 실시간으로 분석하여 학습된 내용을 바탕으로 사용자의 정신건강 척도를 예측한다.
더 나아가, 연구팀은 스마트폰 위 대량으로 주어지는 사용자 언어 데이터로부터 효과적인 정신건강 진단을 수행하는 방법론을 개발했다. 연구팀은 사용자들이 언어를 사용하는 패턴이 실생활 속 다양한 상황에 따라 다르다는 것에 착안해, 스마트폰 위에서 주어지는 현재 상황에 대한 단서를 기반으로, 인공지능 모델이 상대적으로 중요한 언어 데이터에 집중하도록 설계했다. 예를 들어, 업무 시간보다는 저녁 시간에 가족 또는 친구들과 나누는 대화에 정신건강을 모니터링 할 수 있는 단서가 많다고 인공지능 모델이 판단해 중점을 두고 분석하는 식이다.
이번 논문은 전산학부 신재민 박사과정, 전기및전자공학부 윤형준 박사과정, 이승주 석사과정, 이성주 교수와 박성준 SoftlyAI 대표(KAIST 졸업생), 중국 칭화대학교 윤신 리우(Yunxin Liu) 교수, 그리고 미국 에모리(Emory) 대학교 최진호 교수의 공동연구로 이뤄졌다.
이번 논문은 올해 12월 6일부터 10일까지 싱가폴에서 열린 자연어 처리 분야 최고 권위 학회인 EMNLP(Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)에서 발표됐다.
※ 논문명(FedTherapist: Mental Health Monitoring with User-Generated Linguistic Expressions on Smartphones via Federated Learning)
이성주 교수는 "이번 연구는 모바일 센싱, 자연어 처리, 인공지능, 심리학 전문가들의 협력으로 이루어져서 의미가 깊으며, 정신질환으로 어려워하는 사람들이 많은데, 개인정보 유출이나 사생활 침범의 걱정 없이 스마트폰 사용만으로 정신건강 상태를 조기진단 할 수 있게 되었다ˮ라며, "이번 연구가 서비스화되어 사회에 도움이 되면 좋겠다ˮ라고 소감을 밝혔다.
이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다. (No. 2022-0-00495, 휴대폰 단말에서의 보이스피싱 탐지 예방 기술 개발, No. 2022-0-00064, 감정노동자의 정신건강 위험 예측 및 관리를 위한 휴먼 디지털 트윈 기술 개발)
2023.12.21 조회수 12284