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기계공학과 구승범 교수팀, NeurIPS 2024 MyoChallenge 대회 보행 부문 우승
우리 대학 기계공학과 구승범 교수 연구팀(박건우 박사과정, 신범수 박사과정, 박종현 박사과정)은 2024년 12월 캐나다 밴쿠버에서 열린 NeurIPS 학회의 경쟁 대회 중 하나인 MyoChallenge 대회에 참가하여, 15개국에서 54팀이 참여한 가운데, 보행 운동 부문 1위를 차지하였다. 이 대회는 Google Deepmind, Google Cloud와 Össur가 후원하였다.
이 대회에서는 인체의 신경근육제어 원리를 연구하기 위한 다물체 동역학 기반의 인체 근골격 시뮬레이션 환경이 제시되었다. 자체 알고리즘으로 작동하는 의족/의수 (Prosthetic limb)가 결합된 인체 모델이 일상 생활 동작(상지 운동, 보행 운동)을 할 수 있도록 인체 근육 제어기를 학습하고, 그 성능을 경쟁하였다. 보행 운동 부문에서는 의족을 장착한 인체 모델이 주어진 트랙(평지, 거친길, 언덕, 계단)에 맞춰 보행할 수 있도록 인체 제어기를 학습하고, 그 안정성과 속도를 평가하였다.
하지에 54개 근육과 오른 다리 의족이 장착된 인체 모델의 근육 활성도를 제어하여, 지면이 고르지 않은 5m x 120m 경기장에서 넘어지지 않고 앞으로 나아가는 경기가 진행되었다. 구승범 교수 연구팀은 심층강화학습 기술과 인체 운동 데이터 기반 동작 생성 기술을 적용하여, 실제 사람이 근육을 제어하여 운동하는 모습을 모방할 수 있는 고성능 인체 운동 제어기를 학습하였다. 특히, 올해는 연구실에서 자체 구축한 120명의 평지, 계단 및 경사로 보행 동작 데이터셋을 사용해서, 인체 모델이 계단 및 경사로 지형에서도 안정적으로 보행할 수 있도록 학습하였다.
이 기술은 인체의 신경운동제어를 모방하여 다양한 상황에서의 보행 동작을 생성할 수 있다. 또한 이번 대회와 같이 인체에 착용하는 보조 장비와 상호 작용 시뮬레이션이 가능하여, 장비/기구의 개발 및 성능 개선에 사용 가능하다.
이번 대회에는 과학기술정보통신부(IITP ETRI 연구개발지원사업, 연구재단 미래유망융합기술파이오니어사업, 연구재단 중견연구자지원사업)의 지원을 받아 참여하였다.
2024.12.24
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전기및전자공학부 이현주 교수, 대한치료초음파학회 젊은 연구자상 수상
우리 대학 전기및전자공학부의 이현주 교수가 2024년 대한치료초음파학회에서 ‘젊은 연구자상’을 수상했다. 이 상은 치료 초음파 분야에서 우수한 연구 성과를 이룬 젊은 연구자를 격려하기 위해 제정된 상으로, 만 43세 이하 연구자 중 한 명에게 수여된다.
대한치료초음파학회는 치료 초음파 기술의 학문적 발전과 기술 혁신을 목표로 설립된 학술 단체다. 초음파를 활용한 진단 및 치료 기술의 연구와 임상 적용을 활성화하고, 관련 학문 분야 간의 융합과 교류를 촉진하기 위해 다양한 활동을 펼치고 있다. 특히, 치료 초음파는 초음파 에너지를 이용해 조직을 자극하거나 병변을 치료하는 기술로, 암 치료, 신경 자극, 혈전 용해 등 다양한 의학적 분야에서 혁신적인 해결책을 제시하며 주목받고 있다. 학회는 이러한 치료 초음파 기술의 학문적 기반을 강화하고, 연구자와 의료진 간의 협력을 지원함으로써 의료 기술의 발전과 환자 삶의 질 향상에 기여하고자 한다.
이현주 교수는 신경 인터페이스와 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구를 수행하며, 양방향 신경 인터페이스 및 뇌질환 치료를 위한 비침습적 뇌 자극 기술을 초음파로 개발하는 데 주력해왔다. 이번 수상을 통해 이 교수는 치료 초음파 분야에서의 연구 성과를 인정받았으며, 차세대 리더로서의 역할이 기대되고 있다.
2024.11.27
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인공지능으로 고성능 양자물성 계산시간 획기적 단축
인공지능과 고성능 과학계산 간의 밀접한 관련성은 최근 2024년도 노벨 물리학상과 화학상이 동시에 수상된 것을 보면 알 수 있다. 우리 연구진이 인공지능을 활용하여 3차원 공간에 분포하는 원자 수준의 화학결합 정보를 예측하여 양자역학적 고성능 컴퓨터 시뮬레이션의 계산 시간을 획기적으로 단축하는데 성공했다.
우리 대학 전기및전자공학부 김용훈 교수팀이 물질의 특성을 도출하기 위해 슈퍼컴퓨터를 활용해 수행되는 원자 수준 양자역학적 계산에 필요한 복잡한 알고리즘을 우회하는 3차원 컴퓨터 비전 인공신경망 기반 계산 방법론을 세계 최초로 개발했다고 30일 밝혔다.
슈퍼컴퓨터를 활용한 양자역학적 밀도범함수론(density functional theory, DFT)* 계산은 빠르면서도 정확하게 양자 물성을 예측할 수 있게 해 첨단 소재 및 약물 설계를 포함한 광범위한 연구·개발 분야에서 표준적인 도구로 자리 잡아 필수 불가결한 역할을 하고 있다.
*밀도범함수론(DFT): 원자 단위에서부터 양자역학적으로 물성을 계산하는 제1원리 계산의 대표적인 이론
그러나 실제 밀도범함수론 계산에서는 3차원적인 전자밀도를 생성한 후 양자역학 방정식을 푸는 복잡한 자기일관장 과정(self-consistent field, SCF)*을 수십에서 수백 번씩 반복해야 해서 그 적용 범위가 수백~수천 개의 원자로 제한되는 한계가 있었다.
*자기일관장(SCF): 상호 연결된 여러 개의 연립 미분 방정식으로 기술해야 하는 복잡한 다체 문제(many-body problem)를 해결하기 위해 널리 사용되는 과학계산법
김용훈 교수 연구팀은 자기일관장 과정을 최근 급속한 발전을 이룬 인공지능 기법으로 회피하는 것이 가능한지 질문했다. 그 결과 3차원 공간에 분포된 화학 결합 정보를 컴퓨터 비전 분야의 신경망 알고리즘을 통해 학습해 계산을 가속화하는 딥SCF(DeepSCF) 모델을 개발했다.
연구진은 밀도범함수론에 따라 전자밀도가 전자들의 양자역학적 정보를 모두 포함하고 있으며 이에 더해 전체 전자밀도와 구성 원자들의 전자밀도의 합 간의 차이인 잔여 전자밀도가 화학결합 정보를 담고 있는 점에 주목하고 기계학습의 목표물로 선정했다.
이후 다양한 화학결합 특성을 포함한 유기 분자들의 데이터 세트를 채택했고 그 안에 포함된 분자들의 원자구조들에 임의의 회전과 변형을 가해 모델의 정확도 및 일반화 성능을 더욱 높였다. 최종적으로 연구팀은 복잡하고 큰 시스템에 대해 딥SCF 방법론의 유효성 및 효율성을 입증했다.
이번 연구를 지도한 김용훈 교수는“3차원 공간에 분포된 양자역학적 화학결합 정보를 인공 신경망에 대응시키는 방법을 찾았다”며 “양자역학적 전자구조 계산이 모든 스케일의 물성 시뮬레이션의 근간이 되므로 인공지능을 통한 물질 계산 가속화의 전반적인 기반 원리를 확립한 것”이라고 연구의 의의를 부여했다.
전기및전자공학부 이룡규 박사과정이 제 1저자로 수행한 이번 연구는 소재 계산 분야의 권위 있는 학술지 '네이쳐 파트너 저널 컴퓨테이셔널 머터리얼즈(Npj Computational Materials)'에 10월 24일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Convolutional network learning of self-consistent electron density via grid-projected atomic fingerprints)
한편, 이번 연구는 KAIST 석박사 모험사업, 한국연구재단 중견연구자지원사업 등의 지원을 받아 수행되었다.
2024.10.30
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뇌 기반 인공지능의 난제 해결
인간의 두뇌는 외부 세상으로부터 감각 정보를 받아들이기 이전부터 자발적인 무작위 활동을 통해 학습을 시작한다. 우리 연구진이 개발한 기술은 뇌 모방 인공신경망에서 무작위 정보를 사전 학습시켜 실제 데이터를 접했을 때 훨씬 빠르고 정확한 학습을 가능하게 하며, 향후 뇌 기반 인공지능 및 뉴로모픽 컴퓨팅 기술 개발의 돌파구를 열어줄 것으로 기대된다.
우리 대학 뇌인지과학과 백세범 교수 연구팀이 뇌 모방 인공신경망 학습의 오래된 난제였던 가중치 수송 문제(weight transport problem)*를 해결하고, 이를 통해 생물학적 뇌 신경망에서 자원 효율적 학습이 가능한 원리를 설명했다고 23일 밝혔다.
*가중치 수송 문제: 생물학적 뇌를 모방한 인공지능 개발에 가장 큰 장애물이 되는 난제로, 현재 일반적인 인공신경망의 학습에서 생물학적 뇌와 달리 대규모의 메모리와 계산 작업이 필요한 근본적인 이유임.
지난 수십 년간 인공지능의 발전은 올해 노벨 물리학상을 받은 제프리 힌튼(Geoffery Hinton)이 제시한 오류 역전파(error backpropagation) 학습에 기반한다. 그러나 오류 역전파 학습은 생물학적 뇌에서는 가능하지 않다고 생각되어 왔는데, 이는 학습을 위한 오류 신호를 계산하기 위해 개별 뉴런들이 다음 계층의 모든 연결 정보를 알고 있어야 하는 비현실적인 가정이 필요하기 때문이다.
가중치 수송 문제라고 불리는 이 난제는 1986년 힌튼에 의해 오류 역전파 학습이 제안된 이후, DNA 구조의 발견으로 노벨 생리의학상을 받은 프랜시스 크릭(Francis Crick)에 의해 제기됐으며, 이후 자연신경망과 인공신경망 작동 원리가 근본적으로 다를 수밖에 없는 이유로 여겨진다.
인공지능과 신경과학의 경계선에서, 힌튼을 비롯한 연구자들은 가중치 수송 문제를 해결함으로써 뇌의 학습 원리를 구현할 수 있는, 생물학적으로 타당한 모델을 만들고자 하는 시도를 계속해 왔다.
지난 2016년, 영국 옥스퍼드(Oxford) 대학과 딥마인드(DeepMind) 공동 연구진은 가중치 수송을 사용하지 않고도 오류 역전파 학습이 가능하다는 개념을 최초로 제시해 학계의 주목을 받았다. 그러나, 가중치 수송을 사용하지 않는 생물학적으로 타당한 오류 역전파 학습은 학습 속도가 느리고 정확도가 낮은 등 효율성이 떨어져, 현실적인 적용에는 문제가 있었다.
연구팀은 생물학적 뇌가 외부적인 감각 경험을 하기 이전부터 내부의 자발적인 무작위 신경 활동을 통해 이미 학습을 시작한다는 점에 주목했다. 이를 모방해 연구팀은 가중치 수송이 없는 생물학적으로 타당한 신경망에 의미 없는 무작위 정보(random noise)를 사전 학습시켰다.
그 결과, 오류 역전파 학습을 위해 필수적 조건인 신경망의 순방향과 역방향 신경세포 연결 구조의 대칭성이 만들어질 수 있음을 보였다. 즉, 무작위적 사전 학습을 통해 가중치 수송 없이 학습이 가능해진 것이다.
연구팀은 실제 데이터 학습에 앞서 무작위 정보를 학습하는 것이 ‘배우는 방법을 배우는’메타 학습(meta learning)의 성질을 가진다는 것을 밝혔다. 무작위 정보를 사전 학습한 신경망은 실제 데이터를 접했을 때 훨씬 빠르고 정확한 학습을 수행하며, 가중치 수송 없이 높은 학습 효율성을 얻을 수 있음을 보였다.
백세범 교수는 “데이터 학습만이 중요하다는 기존 기계학습의 통념을 깨고, 학습 전부터 적절한 조건을 만드는 뇌신경과학적 원리에 주목하는 새로운 관점을 제공하는 것”이라며 “발달 신경과학으로부터의 단서를 통해 인공신경망 학습의 중요한 문제를 해결함과 동시에, 인공신경망 모델을 통해 뇌의 학습 원리에 대한 통찰을 제공한다는 점에서 중요한 의미를 가진다”고 언급했다.
뇌인지과학과 천정환 석사과정이 제1 저자로, 같은 학과 이상완 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 12월 10일부터 15일까지 캐나다 벤쿠버에서 열리는 세계 최고 수준의 인공지능 학회인 제38회 신경정보처리학회(NeurIPS)에서 발표될 예정이다. (논문명: Pretraining with random noise for fast and robust learning without weight transport (가중치 수송 없는 빠르고 안정적인 신경망 학습을 위한 무작위 사전 훈련))
한편 이번 연구는 한국연구재단의 이공분야기초연구사업, 정보통신기획평가원 인재양성사업 및 KAIST 특이점교수 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.23
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산업디자인학과 강이연 교수, '서울디자인 2024에서 ‘미래 AI를 경험해 보세요'
‘인류와 인공지능(AI)이 함께 진화할 수 있을까? 그것은 어떤 모습일까?’라는 KAIST 연구진의 질문에서 시작된 미래 인공지능(AI)시스템을 상상해보고 체험해 보는 기회가 마련되었다.
우리 대학 산업디자인학과 강이연 교수가 서울 동대문디지털플라자(이하, DDP)에서 열리는 ‘서울디자인 2024’ 주제전에서 ‘라이트 아키텍처(LIGHT ARCHITECTURE)’ 제목으로 대규모 단독 전시를 진행한다.
서울시가 주최하고 서울디자인재단이 주관하는 ‘서울디자인 2024’는 미래 디자인 유행과 새로운 디자인을 시민들에게 선보이고 향유하고자 2014년부터 개최된 행사이다. 올해는 ‘/내일을 상상하다(/Imagine Tomorrow)’를 주제로 인공지능(AI)이 앞으로의 인류의 삶에 미치는 영향력과 변화를 제시한다.
강이연 교수의 신작 ‘LIGHT ARCHITECTURE’는 전시장 전체를 활용한 대형 설치 작품이다. 가상의 인공신경망 모습을 공학적 설계를 통해 구현하여 빛과 어둠, 복잡성과 가능성, 두려움과 계몽 등 AI 시대 상충하는 가치를 다차원적으로 그려낸다.
또한, 프로젝션 영상과 입체 다채널 공간 음향, 키네틱 조각품들을 함께 설치하여 관객 스스로가 인공신경망 속 데이터의 일부이자 책임자·주체자가 되는 경험과 몰입을 제공한다.
최근 대중의 관심이 AI 결과물에만 집중되는 가운데, 딥러닝 모델과 구조는 점점 복잡해지고 있다. 이에, 미래 AI 시스템은 인간이 설계했음에도 정확한 작동 기제나 답을 내릴 수 없어 ‘블랙박스’라고도 불린다.
강 교수는 전시를 통해 관람객이 이 블랙박스를 이해하고 미래 AI 시스템을 상상해보는 기회를 제공한다. 동시에 기술 발전의 고도화에 따른 인간의 기술 소외를 우려하는 메시지를 함께 전할 예정이다.
강이연 산업디자인학과 교수는 이번 주제 전시에 대해 “AI를 해석하고 설명하는 도구·기법이 AI 자체의 발전 속도를 따라가지 못하고 있다. 이 양상을 이해하는 동시에 미래 AI 아키텍처를 상상해보는 시도가 꼭 필요하다”라고 전했다.
이어, “많은 분들이 관람을 통해 미래 AI 시대의 주체가 되어보는 경험을 해보길 바라는 마음”이라고 소감을 밝혔다.
강이연 교수의 ‘LIGHT ARCHITECTURE’ 주제 전시는 이달 17일부터 27일까지 DDP 아트홀 2관에서 관람할 수 있다. 티켓 구매 및 자세한 내용은 ‘서울디자인 2024’ 홈페이지(https://seoul-design.or.kr/)에서 확인할 수 있다.
2024.10.18
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로봇 등 온디바이스 인공지능 실현 가능
자율주행차, 로봇 등 온디바이스 자율 시스템 환경에서 클라우드의 원격 컴퓨팅 자원 없이 기기 자체에 내장된 인공지능 칩을 활용한 온디바이스 자원만으로 적응형 AI를 실현하는 기술이 개발됐다.
우리 대학 전산학부 박종세 교수 연구팀이 지난 6월 29일부터 7월 3일까지 아르헨티나 부에노스아이레스에서 열린 ‘2024 국제 컴퓨터구조 심포지엄(International Symposium on Computer Architecture, ISCA 2024)’에서 최우수 연구 기록물상(Distinguished Artifact Award)을 수상했다고 1일 밝혔다.
* 논문명: 자율 시스템의 비디오 분석을 위한 연속학습 가속화 기법(DaCapo: Accelerating Continuous Learning in Autonomous Systems for Video Analytics)
국제 컴퓨터 구조 심포지움(ISCA)은 컴퓨터 아키텍처 분야에서 최고 권위를 자랑하는 국제 학회로 올해는 423편의 논문이 제출됐으며 그중 83편 만이 채택됐다. (채택률 19.6%). 최우수 연구 기록물 상은 학회에서 주어지는 특별한 상 중 하나로, 제출 논문 중 연구 기록물의 혁신성, 활용 가능성, 영향력을 고려해 선정된다.
이번 수상 연구는 적응형 AI의 기반 기술인 ‘연속 학습’ 가속을 위한 NPU(신경망처리장치) 구조 및 온디바이스 소프트웨어 시스템을 최초 개발한 점, 향후 온디바이스 AI 시스템 연구의 지속적인 발전을 위해 오픈소스로 공개한 코드, 데이터 등의 완성도 측면에서 높은 평가를 받았다.
연구 결과는 소프트웨어 중심 자동차(SDV; Software-Defined Vehicles), 소프트웨어 중심 로봇(SDR; Software-Defined Robots)으로 대표되는 미래 모빌리티 환경에서 온디바이스 AI 시스템을 구축하는 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
상을 받은 전산학부 박종세 교수는 “이번 연구를 통해 온디바이스 자원만으로 적응형 AI를 실현할 수 있다는 것을 입증하게 되어 매우 기쁘고 이 성과는 학생들의 헌신적인 노력과 구글 및 메타 연구자들과의 긴밀한 협력 덕분이다”라며, “앞으로도 온디바이스 AI를 위한 하드웨어와 소프트웨어 연구를 지속해 나갈 것이다”라고 소감을 전했다.
이번 연구는 우리 대학 전산학부 김윤성, 오창훈, 황진우, 김원웅, 오성룡, 이유빈 학생들과 메타(Meta)의 하딕 샤르마(Hardik Sharma) 박사, 구글 딥마인드(Google Deepmind)의 아미르 야즈단바크시(Amir Yazdanbakhsh) 박사, 전산학부 박종세 교수가 참여했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP), 대학ICT연구센터(ITRC), 인공지능대학원지원사업, 인공지능반도체대학원지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.01
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대형언어모델로 42% 향상된 추천 기술 연구 개발
최근 소셜 미디어, 전자 상거래 플랫폼 등에서 소비자의 만족도를 높이는 다양한 추천서비스를 제공하고 있다. 그 중에서도 상품의 제목 및 설명과 같은 텍스트를 주입하여 상품 추천을 제공하는 대형언어모델(Large Language Model, LLM) 기반 기술이 각광을 받고 있다. 한국 연구진이 이런 대형언어모델 기반 추천 기술의 기존 한계를 극복하고 빠르고 최상의 추천을 해주는 시스템을 개발하여 화제다.
우리 대학 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 네이버와 공동연구를 통해 협업 필터링(Collaborative filtering) 기반 추천 모델이 학습한 사용자의 선호에 대한 정보를 추출하고 이를 상품의 텍스트와 함께 대형언어모델에 주입해 상품 추천의 높은 정확도를 달성할 수 있는 새로운 대형언어모델 기반 추천시스템 기술을 개발했다고 17일 밝혔다.
이번 연구는 기존 연구에 비해 학습 속도에서 253% 향상, 추론 속도에서 171% 향상, 상품 추천에서 평균 12%의 성능 향상을 이뤄냈다. 특히, 사용자의 소비 이력이 제한된 퓨샷(Few-shot) 상품* 추천에서 평균 20%의 성능 향상, 다중-도메인(Cross-domain) 상품 추천**에서 42%의 성능 향상을 이뤄냈다.
*퓨샷 상품: 사용자의 소비 이력이 풍부하지 않은 상품.
**다중-도메인 상품 추천: 타 도메인에서 학습된 모델을 활용하여 추가학습없이 현재 도메인에서 추천을 수행. 예를 들어, 의류 도메인에 추천 모델을 학습한 뒤, 도서 도메인에서 추천을 수행하는 상황을 일컫는다.
기존 대형언어모델을 활용한 추천 기술들은 사용자가 소비한 상품 이름들을 단순히 텍스트 형태로 나열해 대형언어모델에 주입하는 방식으로 추천을 진행했다. 예를 들어 ‘사용자가 영화 극한직업, 범죄도시1, 범죄도시2를 보았을 때 다음으로 시청할 영화는 무엇인가?’라고 대형언어모델에 질문하는 방식이었다.
이에 반해, 연구팀이 착안한 점은 상품 제목 및 설명과 같은 텍스트뿐 아니라 협업 필터링 지식, 즉, 사용자와 비슷한 상품을 소비한 다른 사용자들에 대한 정보가 정확한 상품 추천에 중요한 역할을 한다는 점이었다. 하지만, 이러한 정보를 단순히 텍스트화하기에는 한계가 존재한다. 이에 따라, 연구팀은 미리 학습된 협업 필터링 기반 추천 모델로부터 사용자의 선호에 대한 정보를 추출하고 이를 대형언어모델이 이해할 수 있도록 변환하는 경량화된 신경망을 도입했다.
연구팀이 개발한 기술의 특징으로는 대형언어모델의 추가적인 학습이 필요하지 않다는 점이다. 기존 연구들은 상품 추천을 목적으로 학습되지 않은 대형언어모델이 상품 추천이 가능하게 하도록 대형언어모델을 파인튜닝(Fine-tuning)* 하는 방법을 사용했다. 하지만, 이는 학습과 추론에 드는 시간을 급격히 증가시키므로 실제 서비스에서 대형언어모델을 추천에 활용하는 것에 큰 걸림돌이 된다. 이에 반해, 연구팀은 대형언어모델의 직접적인 학습 대신 경량화된 신경망의 학습을 통해 대형언어모델이 사용자의 선호를 이해할 수 있도록 했고, 이에 따라 기존 연구보다 빠른 학습 및 추론 속도를 달성했다.
*파인튜닝: 사전 학습된 대규모 언어모델을 특정 작업이나 데이터셋에 맞게 최적화하는 과정.
연구팀을 지도한 박찬영 교수는 “제안한 기술은 대형언어모델을 추천 문제에 해결하려는 기존 연구들이 간과한 사용자-상품 상호작용 정보를 전통적인 협업 필터링 모델에서 추출해 대형언어모델에 전달하는 새로운 방법으로 이는 대화형 추천 시스템이나 개인화 상품 정보 생성 등 다양한 고도화된 추천 서비스를 등장시킬 수 있을 것이며, 추천 도메인에 국한되지 않고 이미지, 텍스트, 사용자-상품 상호작용 정보를 모두 사용하는 진정한 멀티모달 추천 방법론으로 나아갈 수 있을 것”이라고 말했다.
우리 대학 산업및시스템공학과 김세인 박사과정 학생과 전산학부 강홍석 학사과정(졸) 학생이 공동 제1 저자, 네이버의 김동현 박사, 양민철 박사가 공동 저자, KAIST 산업및시스템공학과의 박찬영 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구는 데이터마이닝 최고권위 국제학술대회인 ‘국제 데이터 마이닝 학회 ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2024)’에서 올 8월 발표할 예정이다. (논문명: Large Language Models meet Collaborative Filtering: An Efficient All-round LLM-based Recommender System).
한편 이번 연구는 네이버 및 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다. (NRF-2022M3J6A1063021, RS-2024-00335098)
2024.07.17
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인공지능으로 배터리 원소, 충방전 상태 인식
국제공동연구진이 인공지능 학습을 통해 배터리의 표면 형상만 보고 각 원소의 함량 그리고 충·방전 횟수에 대한 정보를 높은 정확도로 알아내는 영상인식 기술을 개발하여 화제다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수가 한국전자통신연구원(ETRI), 미국 드렉셀대학과 공동연구를 통해 다양한 조성과 각기 다른 충·방전 사이클의 NCM 양극재 주사전자현미경 사진을 합성곱 신경망* 기반 인공지능에 학습시켜 주요 원소 함량과 충·방전 상태를 99.6%의 높은 정확도로 맞추는 방법론을 세계 최초로 개발했다고 2일 밝혔다.
*합성곱 신경망(콘볼루션 신경망, Convolutional Neural Network, CNN): 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층의 피드-포워드적인 인공신경망의 한 종류이다.
연구팀은 반도체 공정에서는 웨이퍼의 불량 검수를 위해 주사전자현미경(SEM)을 사용하는 반면 배터리 공정에서는 그런 경우가 드물고 연구 현장에서만 입자의 크기 분석을 위해 SEM을 활용하고, 열화된 배터리 소재의 경우 입자가 깨지고 부서지는 형상으로부터 신뢰성을 예측하는 것에 착안했다. 연구팀은 반도체 공정에서와 같이 배터리 공정도 자동화된 SEM으로 양극재 표면을 검수해서 원하는 조성대로 합성이 되었는지 수명은 신뢰성 있게 나올 것인지를 확인해 불량률을 줄일 수 있다면 획기적일 것으로 판단했다.
연구진은 자율주행차에 적용가능한 합성곱 신경망 기반 인공지능에 배터리 소재의 표면 영상을 학습시켜서 양극재의 주 원소 함량과 충·방전 사이클 상태를 예측할 수 있게 했다. 이런 방법론이 첨가제가 들어간 양극재에도 적용가능한 지 확인한 결과 함량은 상당히 정확하게 예측하는 반면 충·방전 상태는 정확도가 낮다는 단점을 알게 됐다. 이에 연구팀은 향후 다양한 공정을 통해서 만든 배터리 소재의 형상을 학습시켜 차세대 배터리의 조성 균일성 검수 및 수명 예측에 활용할 계획이다.
연구를 이끈 홍승범 교수는 “이번 연구는 세계 최초로 마이크론 스케일의 주사전자현미경 사진의 소재 구조 데이터를 통해 주 원소 함량과 충·방전 상태를 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 인공지능 기반 방법론을 개발한 데 의의가 있고 이번 연구에서 개발된 현미경 영상 기반 배터리 소재의 함량 및 상태 감별 방법론은 향후 배터리 소재의 성능과 품질을 향상하는 데 중요한 역할을 하게 될 것으로 기대된다”고 전망했다.
한편, 이번 연구는 공동 제1 저자인 신소재공학과 졸업생 오지민 박사와 염지원 박사와 공동저자인 ETRI 김광만 박사와 미국 드렉셀 대학교 아가르(Agar) 교수가 참여하였고, 한국연구재단(2020M3H4A3081880, RS-2023-00247245), KAIST 글로벌특이점 사업의 지원 및 미국 연구진과의 국제공동연구를 통해 수행됐으며, 국제 학술지 ‘엔피제이 컴퓨테이셔날 머티리얼즈(npj computational materials)’에 지난 5월 4일 자 출판됐다. (논문 제목: Composition and state prediction of lithium-ion cathode via convolutional neural network trained on scanning electron microscopy images)
2024.07.02
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화학적, 전기적 양방향 소통이 가능한 파이버형 뇌-컴퓨터 인터페이스 개발
뇌 속 뉴런은 화학적, 전기적 신호가 동시에 작동하면서 정교한 시스템을 만들어내지만 현재까지는 이러한 신호를 동시에 주고받으면서 신경의 작동 원리를 확인할 수 있는 장치가 존재하지 않았다. 한국 연구진이 화학적 신호와 전기적 신호를 양 방향적으로 주고받으며 세부적인 신호 전달 체계를 탐사할 수 있는 다기능 신경 인터페이스를 개발하여 앞으로 신경 체계 연구, 질환 연구 및 치료에 획기적인 발전을 가져올 것으로 기대한다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박성준 교수 연구팀이, 초소형 와이어 병합 열 인발공정(Microwire Co-drawing Thermal Drawing Process, MC-TDP)*을 통해 카본, 폴리머, 금속의 다양한 재료를 통합하여 4가지 기능성을 가진 다기능 섬유형 신경 인터페이스를 개발했다고 13일 밝혔다.
☞ 열 인발공정 : 열을 가해 큰 구조체의 복잡한 구조체를 빠른 속도로 당겨 같은 모양 및 기능을 갖춘 섬유를 뽑아내는 일 또는 가공
뇌신경 시스템 조사를 위한 삽입형 인터페이스는 전기적 성능에 중점을 두고 발전해 왔다. 하지만 전기적, 화학적 신호의 시너지 효과를 연구하기 위해서는 전기적 신호뿐만 아니라 화학적 신호의 역학을 기록하고 화학적 자극 또한 할 수 있는 신경 디바이스가 필요했다. 그러나 기존의 제작 방법으로는 다양한 자극과 기록을 수행할 수 있는 다양한 재료를 융합하는 것이 어려웠고, 특히 마이크로미터 스케일로 정교한 다기능성 신경 인터페이스를 만드는 것이 어렵다는 문제가 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 이번 연구에서 초소형 와이어 병합 열 인발공정을 통해 머리카락 크기의 다기능 섬유를 뽑아내는 동안 초소형 와이어를 병합하고 카본 파이버를 융합하여 뉴런 사이에서 일어나는 대표적인 신호 전달을 동시에 조사할 수 있는 다기능 섬유를 제작했다. 연구팀은 제작된 하나의 섬유가 카본 파이버를 통한 도파민 모니터링, 마이크로 유체관을 통한 약물 주입, 폴리머 광 도파관을 통한 광 유전학적 신경 자극, 그리고 초소형 와이어를 통한 전기신호 측정을 할 수 있음을 확인했다.
해당 뇌-기계 인터페이스를 실제 쥐 모델에서 광유전학적 자극에 따른 화학적 신경전달물질 중 도파민과 전기적 신경 활성 신호를 효과적으로 측정하고 약물에 따른 도파민 방출량의 변화를 확인할 수 있음을 보였다. 또한 연구팀은 개발된 섬유가 자발적인 신경 신호를 측정할 수 있음을 보여주며 신경 인터페이스로써의 범용적 사용성도 확인했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 '에이씨에스 나노(ACS Nano)'에 2024년 5월 온라인 출판됐다. (논문명: A Multifunctional and Flexible Neural Probe with Thermally Drawn Fibers for Bidirectional Synaptic Probing in the Brain)
박성준 교수는 "화학적 신경전달물질 기록 및 화학적 자극, 전기적 신경 활성신호 기록, 그리고 광학적 조절 기능을 갖춘 차세대 초다기능성 신경 인터페이스의 개발 성과ˮ임을 강조하며, "향후 다양한 신경 회로에의 적용을 통해 신경 회로의 작동원리 규명과 뇌 질환의 세부적인 메커니즘 파악에 사용될 수 있을 것ˮ 이라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 기초연구실, STEAM연구사업 및 범부처재생의료기술사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.05.13
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소금 결핍 시 장에서 섭취 욕구 조절하다
나트륨은 생물이 살아가는 데 필요한 중요한 미량영양소 중 하나로, 수분 균형과 혈압을 조절하며 근육 수축 및 신경세포의 작용전위 생성에 필수적이다. 한국 연구진은 소금 섭취 욕구가 짠맛에만 의존하는 것이 아니라, 체내 나트륨 수준에 따라 결정된다는 새로운 시각을 제시했고 미각 감지 기작과는 다르게 장 감지 기작은 소금 결핍에 의해 활성화된다는 놀라운 사실을 발견했다.
우리 대학 생명과학과 서성배 교수 연구팀이 나트륨이라는 미량영양소에 대한 우리 몸의 새로운 감지 기작과 그 욕구를 조절하는 새로운 메커니즘을 발견했다고 2일 밝혔다.
연구팀은 소금에 대한 미각 감지 기작을 넘어 장내 신경세포가 나트륨에 직접적으로 반응하고 이 반응이 동물의 소금에 대한 섭취 욕구를 조절하는 새로운 감지 기작으로 작용한다는 연구 결과를 밝혔다.
해당 연구에서는 초파리를 이용해 나트륨 결핍 상태에 따른 소금에 대한 선호도가 증가함을 확인했다. 더욱 흥미로운 점은 나트륨에 대한 선호도가 소금에 대한 미각 센서가 작동하지 못하는 ‘Ir76b’ 돌연변이 파리에서도 나트륨 결핍 상태에서 소금을 더 선호한다는 것이다. 이에 연구진은 스크리닝을 통해 나트륨을 직접 인지하는 초파리의 장내 신경세포를 발견했으며, 이 신경세포가 나트륨 결핍에 따라 나트륨에 대한 반응 정도를 다르게 해 초파리의 소금 섭취 욕구를 조절하는 역할을 한다는 것을 규명했다.
연구팀은 장 감지 기작은 소금 결핍에 의해 활성화된다는 놀라운 사실을 발견하며 소금에 대한 섭취 욕구는 모든 생물에 존재하는 것이기에 해당 연구는 곤충뿐 아니라 포유동물과 같은 척추동물에서도 유사한 메커니즘이 존재할 수 있다는 가능성도 제시했다.
나아가 소금에 대한 섭취 욕구를 조절함으로써 이를 통해 소금 과다 섭취로 생기는 고혈압 등의 여러 질병에서 새로운 생리학적 측면에서의 접근 방식을 할 수 있을 것이라 여겨진다.
연구를 주도한 서성배 교수는 “이번 연구는 소금의 짠맛과는 독립적으로 장 신경세포를 통해 선호도가 결정된다는 것을 발견하였고, 나트륨 섭취의 생리적 조절에 대한 새로운 메커니즘을 제공하였다 소금에 대한 섭취욕은 모든 진화 생물에서 보이는 공통적인 특징으로 해당 연구를 통해서 소금에 대한 섭취 욕구를 조절하여 고혈압을 포함한 여러 질병에 생리학적으로 접근할 수 있는 가능성을 보여준 것이라 기대한다.”고 말했다.
생명과학과 김병수 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이쳐 메타볼리즘(Nature Metabolism)’ 4월 3일 자로 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Postprandial sodium sensing by enteric neurons in Drosophila).
한편 이번 연구는 한국연구재단, 리더과제 (전 창의과제), 생명과학 프로젝트 지원을 받아 수행됐다.
2024.05.02
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초장기간 작동 뇌-기계 인터페이스 개발
수술이 불가피한 삽입형 신경 인터페이스의 경우, 한 번의 수술로도 최대한 많은 정보를 얻을 수 있고 장기간 사용가능한 디바이스의 개발이 필요하다. 한국 연구진이 1년 이상 사용가능한 다기능성 신경 인터페이스를 개발하여 향후 뇌 지도, 질환 연구 및 치료에 획기적인 발전을 가져올 것으로 기대한다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박성준 교수 연구팀과 한양대학교(총장 이기정) 바이오메디컬공학과 최창순 교수 연구팀이, 열 인발공정(Thermal Drawing Process, TDP)*과 탄소나노튜브 시트를 병합해 장기간 사용 가능한 다기능성 섬유형 신경 인터페이스를 개발했다고 24일 밝혔다.
☞ 열 인발공정 : 열을 가해 큰 구조체의 복잡한 구조체를 빠른 속도로 당겨 같은 모양 및 기능을 갖춘 섬유를 뽑아내는 일 또는 가공.
뇌신경 시스템 탐구를 위한 삽입형 인터페이스는 생체 시스템의 면역 반응을 줄이기 위해 생체 친화적이며 부드러운 물질을 사용하면서도, 다양한 기능을 병합하는 방향으로 발전해 왔다. 하지만 기존의 재료와 제작 방법으로는 다양한 기능을 구현할 수 있으면서도 장기간 사용가능한 디바이스를 만들기 어려웠고, 특히 탄소 기반 전극의 경우 제조 및 병합 과정이 복잡하고 금속 전극에 비해 기능적 수행 능력이 떨어진다는 문제점이 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 이번 연구에서 탄소나노튜브 시트 전극과 고분자 광섬유를 병합했다. 탄소나노튜브 섬유가 한 방향으로 배열된 탄소나노튜브 시트 전극을 통해 신경세포 활동을 효과적으로 기록했고, 광 전달을 담당하는 고분자 광섬유에 이를 감아 머리카락 크기의 다기능 섬유를 제작했다. 연구팀은 제작된 섬유는 우수한 전기적, 광학적, 기계적 성질을 보였음을 확인했다.
해당 뇌-기계 인터페이스를 실제 쥐 모델에 삽입한 결과, 전기적 신경 활성신호, 화학적 신경전달물질(도파민)을 잘 측정하고 광유전학적 조절을 통해 행동학적 산출을 이끌어낼 수 있음을 확인했다. 또한 연구팀은 1년 이상 광학적으로 발화된 신경 신호와 자발적으로 발화된 신경 신호를 측정함으로써 초장기간 사용 가능성도 보여줬다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `어드밴스드 머터리얼스(Advanced Materials)'에 2024년 3월 29일 字로 출판됐다. (논문명: Structurally Aligned Multifunctional neural Probe (SAMP) using forest-drawn CNT sheet onto thermally drawn polymer fiber for long-term in vivo operation)
박성준 교수는 "전기적 신경 활성신호와 더불어 화학적 신경전달물질 기록 및 광학적 조절 기능을 갖춘 초장기간 사용가능한 차세대 신경 인터페이스의 개발 성과ˮ임을 강조하며, "향후 대동물 적용 및 자기공명영상 장비와 동시 사용을 통해 뇌 질환의 세부적인 메커니즘 파악과 전뇌적(Whole brain) 기록 및 조절 분야에 사용될 수 있을 것ˮ 이라고 말했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 나노및소재기술개발사업, 경찰청 미래치안도전기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.24
조회수 4137
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뉴로모픽 신경망으로 컴퓨팅 난제 해결하다
우리 연구진이 현재 반도체 산업체에서 사용되는 실리콘 소재 및 공정만을 사용해 초소형 진동 신경망을 구축하여 경계선 인식 기능을 구현했으며 난제 중 하나인 그래프 색칠 문제*를 해결했다.
*그래프 색칠 문제: 그래프 이론에서 사용되는 용어로, 그래프의 각 정점에 서로 다른 색을 할당해야 하며, 이러한 색깔 구분 문제는 방송국 주파수가 겹쳐 난시청 지역이 발생하지 않도록 주파수를 할당하는 문제 등과도 유사해 다양하게 응용되고 있음
우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수 연구팀이 실리콘 바이리스터 소자로 생물학적 뉴런의 상호작용을 모방한 뉴로모픽 진동 신경망을 개발했다고 3일 밝혔다.
빅데이터 시대가 도래하면서 인공지능 기술이 예전과 비교할 수 없을 만큼 비약적으로 발전하고 있다. 인간의 뇌 기능을 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 중 하나인 상호 간 결합된 진동 신경망(oscillatory neural network)은 뉴런의 상호작용을 모방한 인공 신경망이다. 진동 신경망은 기본단위에 해당하는 진동자의 연결 동작을 이용하며 신호의 크기가 아닌 진동을 이용해 연산을 수행하므로 소모 전력 측면에서 이점을 가지고 있다.
연구팀은 실리콘 기반 진동자를 이용해 진동 신경망을 개발했다. 축전기를 이용해 두 개 이상의 실리콘 진동자를 연결하면, 각각의 진동 신호가 상호작용해 시간이 경과하면서 동기화(synchronization) 된다. 연구팀은 진동 신경망으로 영상 처리에 사용되는 경계선 인식(edge detection) 기능을 구현했으며 난제 중 하나인 그래프 색칠 문제(vertex coloring problem)를 해결했다.
또한 이번 연구는 제조 관점에서, 복잡한 회로나 기존 반도체 공정과 호환성이 낮은 소재 및 구조 대신, 현재 반도체 산업체에서 사용되는 실리콘 관련 소재 및 공정만으로 진동 신경망을 구축했기 때문에, 양산에 바로 적용 가능하다는 장점이 있다.
연구를 주도한 윤성윤 박사과정, 서강대학교 한준규 교수는 "개발된 진동 신경망은 복잡한 컴퓨팅 난제를 계산할 수 있는 뉴로모픽 컴퓨팅 하드웨어로, 자원 분배, 신약 개발, 반도체 회로 설계 및 스케줄링 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
윤성윤 박사과정과 한준규 교수가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 나노과학 분야 저명 국제 학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’에 2024년 3월 24권 9호에 출판되었으며, 추가 표지 논문(Supplementary Cover)으로 선정됐다.
(논문명 : A Nanoscale Bistable Resistor for an Oscillatory Neural Network)
(https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acs.nanolett.3c04539).
한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업 및 국가반도체연구실지원핵심기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.03
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