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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 조회수 4253 -
기술가치창출원, 2023 테크페어 개최
우리 대학이 31일 서울 코엑스에서 중소·중견 기업의 글로벌 경쟁력 강화를 위한 ‘2023 KAIST 테크페어’를 개최한다.
한국무역협회(대표 구자열, 이하 KITA)와 공동 개최하는 이번 행사에서는 우리 대학이 기술이전, 기술투자, 기업자문 기회를 제공하고, KITA는 회원 기업의 수요 발굴 및 출연 재단인 산학협동재단을 통한 심화 자문 등을 할 예정이다.
첫 번째 세션인 기술이전 설명회에서는 KAIST 연구자가 직접 발표하는 사업화 유망 기술 7종을 소개한다.
▴몰입감 높은 VR 게임을 위한 가상-현실 공간 결합 기술(우운택 문화기술대학원) ▴안 보고도 계단을 오르는 '드림워커' 보행로봇 제어 시스템(명현 전기및전자공학부) ▴물체를 빠르고 효율적으로 잡을 수 있는 로봇 손 시스템(박형순 기계공학과) ▴백신 개발 및 유전자 치료 등에 우수한 안정성 및 정확성을 보유한 mRNA 플랫폼(이영석 바이오및뇌공학과) ▴고성능 측정 기능을 향상시킨 초박형 스마트 마이크로 분광기(정기훈 바이오및뇌공학과) ▴인공지능-인간 상호작용 기술(이상완 뇌인지과학과) ▴저전력 연속 측정 웨어러블 유연압전 혈압센서(이건재 신소재공학과 교수) 등이다.
특히, 명현 교수의 심층강화학습을 기반으로 개발한 '드림워커'로 알려진 사족로봇 블라인드 보행 제어 로봇기술은 별도의 튜닝 없이 1시간 정도의 학습과정을 거치면 다양한 보행로봇에 적용할 수 있다는 것이 가장 큰 장점이다. 화재 현장처럼 사람이 쉽게 접근하기 힘든 비정형 환경 탐사 임무 등 로봇산업에 폭넓게 활용할 수 있어 국내 로봇 기술 발전을 이끌 기술로 기대되고 있다.
정기훈 교수의 초박형 분광기 기술은 기존의 분광기보다 월등하게 크기가 작고 성능이 획기적으로 향상되었다. 스마트 전자기기, 수질이나 대기의 오염물질 등의 환경 모니터링, 의약품·유전자·식품 성분분석 등 다양한 산업 분야에 활용이 가능하다. 사물인터넷(IoT) 기술을 접목할 경우 비접촉 초소형 분광기로써 활용 범위가 더욱 넓어질 것으로 예상된다.
박형순 교수의 로봇 손 시스템은 잡아야 하는 물체의 형상에 맞는 최적의 경로를 계획할 수 있다. 요구되는 연산량이 적은 알고리즘을 개발·적용해 빠른 속도로 물체 조작이 가능하다. 또한, 크기·형상·색상 등을 사전에 학습하지 않은 물체도 쉽게 다룰 수 있으며, 카메라가 전송하는 이미지가 없이도 물건을 잡기 위해 필요한 정보를 쉽게 취득할 수 있어 기존 로봇 손 성능의 한계를 극복하는 기술로 기대를 모으고 있다.
두 번째 세션인 실험실 창업 데모데이에서는 KAIST 교원 창업 기술을 소개한다.
▴사이버시스템 보안 연구실 창업기업 '㈜사이시큐(CyseckR)'의 강병훈 전산학부 교수 ▴디지털트윈 기술로 기후 변화에 노출된 국가나 기업의 자산을 평가하는 '메타어스랩'을 창업한 김형준 문술미래전략대학원 교수 ▴그린수소 생산 및 이용을 위한 촉매물질 개발·생산 기업인 '㈜엔아이이티(NIET)'의 이진우 생명화학공학과 교수 ▴암의 진단·감별·치료제 개발 분야의 창업을 앞둔 장재범 신소재공학과 교수가 참여해 벤처캐피털과의 협력 네트워킹 및 투자 상담을 진행한다.
마지막 순서로 진행되는 기술애로 상담회에서는 사전에 매칭된 무역협회 회원사와 KAIST 교원 및 연구원의 1:1로 상담 자문이 이어진다. 첨단 바이오, 이차전지, 디스플레이, 항공우주·해양, 첨단로봇 등 국가 12대 전략기술과 부합하고 탄소중립 관련 기술 애로점이 있는 기업의 고충을 중점 자문할 예정이다.
최성율 KAIST 기술가치창출원장은 "KAIST는 세계 경제 질서가 대전환되고 글로벌 공급망이 재편되는 시대에 대응하는 미래 전략기술 확보와 딥테크 기술사업화 및 창업 생태계를 고도화에 최선을 다하고 있다"라고 전했다. 이어, 최 원장은 "이번 테크페어에서는 인공지능(AI)·로봇·메타버스·바이오 메디컬·신소재 등 4차 산업혁명 분야에서 파급효과가 클 것으로 기대하는 신기술을 선별해 발표하는 만큼 산업계와 관련 분야의 큰 관심을 부탁드린다"라고 당부했다.
2023.08.29 조회수 6058 -
2022 테크페어(Tech Fair) 개최
우리 대학이 중소·중견 기업의 글로벌 경쟁력 강화를 위한 '2022 KAIST 테크페어(Tech Fair)'를 이달 27일 서울 코엑스에서 개최한다.
한국무역협회(KITA, 회장 구자열)와 공동 주관하는 이번 행사는 KAIST의 기술을 연구자들이 직접 소개하고 수요자들과 기술 관련 최신 정보를 공유·교환하는 교류의 장으로 마련됐다. 이를 위해, KAIST가 선정한 사업화 유망 기술이전 설명회가 진행된다. ▴액체금속 기반 스트레처블 전극 프린팅 및 패터닝 기술(신소재공학과 스티브박 교수) ▴빅데이터 스트림 이상치 초고속 탐지 기술(전산학부 이재길 교수) ▴차량 엣지 기반 상황인식 신뢰도 평가 시스템(전산학부 이동만 교수) ▴네트워크 시스템 보안을 위한 프로토콜 다이얼렉트(전산학부 강병훈 교수) ▴인간처럼 생각하는 뇌 기반 인공지능 기술(바이오및뇌공학과 이상완 교수) ▴유기반도체 나노입자를 이용한 EUV*/BEUV** 포토레지스트(신소재공학과 조힘찬 교수), ▴3차원 디지털 트윈 시각화 시스템(문화기술대학원 우운택 교수) 등 7종이다. * EUV(극자외선, Extreme Ultra Violet): 파장이 13.5 나노미터인 전자기파 * BEUV(Beyond Extreme Ultra Violet): EUV보다 더욱 짧은 6.7 나노미터 파장의 전자기파
특히, 스티브 박 교수의 액체금속 전구체 용액 전자소자 기술은 다양한 형태의 유연 전자소자 제작에 활용할 수 있다. 신축성 디스플레이·전자피부·웨어러블 소자 등에 적용할 수 있어 헬스케어, 로봇 산업 분야 등의 핵심 기술로 주목받고 있다. 조힘찬 교수의 유기반도체 나노입자를 이용한 EUV/BEU 포토레지스트 기술은 새로운 소재인 0차원 금속 칼코제나이드 매직-사이즈 클러스터를 활용하여 포토레지스트를 개발한 것이 특징이다. 포토레지스트는 빛에 반응해 특성이 변하는 고분자 소재로 관련 산업이 급성장 중이다. 특히, 차세대 포토레지스트인 EUV 시장은 2025년도에 약 3천 3백억 원 규모가 될 것으로 예측된다. 조 교수의 기술은 BEUV 포토레지스트를 국산화해 시장을 선점하는 것은 물론 국내 반도체 및 포토레지스트 관련 전후방 산업과의 시너지를 통해 신산업 창출에도 기여할 것으로 전망된다.우운택 교수의 3차원 디지털 트윈 시각화 시스템은 게임엔진(Unity)을 사용한 가상 사물인터넷(IoT) 데이터로 3차원 디지털 트윈 시각화 시스템을 구현할 수 있는 것이 특징이다. 이 기술을 스마트 시티·교통 정보 시스템·하천 수질 관리 시스템 등 데이터 시각화 분야에 적용하면 별도의 사물인터넷 센서를 설치하지 않고도 시뮬레이션할 수 있어 테스트를 위한 시간과 비용을 절감할 수 있다. 그뿐만 아니라 데이터 시각화를 통해 직관적인 상황 파악이 가능하며, 상호작용을 통해 상세 데이터도 확인할 수 있다.
27일 행사에서는 교원창업 기업의 데모데이도 함께 개최된다. ▴와이파워원(Wipowerone, 전기및전자공학부 조동호 교수) ▴다임리서치(산업및시스템공학과 장영재 교수) ▴아이디케이랩(신소재공학과 김일두 교수) 한국위치기술(전산학부 한동수 교수) ▴브이플러스랩(전산학부 김문주 교수) ▴배럴아이(전기및전자공학부 배현민 교수) 등의 기업이 참여한다.
장영재 교수가 창업한 다임리서치는 국내 유일의 물류 완전 자율 시스템 공급기업이다. 인공지능과 디지털 트윈 기술을 바탕으로 제조 공장에서 물류 이동을 자동화하는 솔루션을 개발했다. 산업 현장에서 다양한 로봇을 활용해 작업 생산성을 높이는 ‘협업 지능’ 방식으로 시스템 구축과 운영이 쉽다는 것도 장점이다.
김문주 교수의 브이플러스랩은 소프트웨어 자동 테스팅 기술을 연구/개발하는 딥테크(Deep Tech) 기업이다. 자동차나 항공기 등 첨단 기술에 활용되는 소프트웨어는 프로그램 코드가 1억 줄 이상이다. 그동안 업계에서는 소프트웨어의 결함을 찾기 위해 수작업으로 테스트를 진행해왔다.
김 교수 연구팀은 수십 년간 산업체와 협업한 경험을 바탕으로 소프트웨어 결함을 자동으로 검출할 수 있는 크라운(CROWN) 2.0을 개발해 창업했다. 사람의 수작업에 의존하던 소프트웨어 검사를 자동화하면 정확도와 신뢰도 개선은 물론 인력과 비용을 절감할 수 있어 제품 품질 및 경쟁력 상승을 기대할 수 있다. 또한, 이날 행사에서는 기술 애로 상담도 함께 진행된다. KAIST 교원 및 연구원이 사전 신청한 기업과 1:1로 매칭돼 물질 분석·스마트 공정 자동화·양식업에 적용 가능한 인공지능 기술 등에 대해 자문할 예정이다. 이와 함께, 해외시장 기술사업화 및 기술 보호를 위한 지식재산권 확보 방안 등의 기술사업화 전문 자문도 제공한다.한편, 이날 행사에서는 KAIST와 한국무역협회의 '글로벌 경쟁력 강화 업무협약(MOU)' 체결식이 함께 개최된다. 배종성 KAIST 산학협력중점 교수는 "KAIST는 한국무역협회와 협업해 교내 우수 연구진이 보유한 딥테크와 카이스트홀딩스의 기업 자문, 기술이전, 기술합작 투자, 해외시장 기술사업화 지원 등의 기회를 중소·중견 기업에 제공할 예정"이라고 밝혔다. 또한, 한국무역협회는 회원 기업의 수요 발굴, 국내·외에 협회가 보유한 글로벌 플랫폼에 원스탑으로 진출할 수 있는 네트워킹 제공, 산학협동재단을 통한 재원 보조 등으로 협력한다.
행사를 총괄한 최성율 KAIST 기술가치창출원장은 "2022 KAIST 테크페어는 신소재, 인공지능/빅데이터, 사물인터넷, 디지털트랜스 포메이션 등 4차 산업혁명 분야에서 파급효과가 클 것으로 기대되는 KAIST 우수 기술이 산업계와 만나 글로벌 가치를 창출하는 교두보가 될 것"이라고 기대감을 전했다.
2022 KAIST 테크페어에 관한 참여 신청 방법 및 자세한 정보는 행사 홈페이지(https://techfair.kaist.ac.kr)에서 확인할 수 있다.
2022.09.19 조회수 9877 -
인공지능연구소·신경과학-인공지능 융합연구센터, 차세대 인공지능(AI) 국제 워크숍 개최
우리 대학은 5일 오후 2시부터 인공지능으로 인간의 고등지능을 구현하기 위한 미래 기술을 논의하는 ʻ차세대 인공지능(AI) 국제 워크숍ʼ을 개최한다. KAIST 인공지능연구소와 신경과학-인공지능 융합연구센터가 공동으로 주최하는 이번 워크숍에는 영국 옥스퍼드 대학(University of Oxford)과 딥마인드(DeepMind) 社 등 인공지능 분야 선도 연구자들이 참여한다.
딥러닝을 중심으로 하는 인공지능 기술은 빠르게 발전하며 다양한 분야에서 응용되고 있지만, 문제는 인간의 고등 지능 수준에는 못 미친다는 점이다. 이를 해결하기 위해서는 자연지능 관점에서 인공지능을 바라보고 그 동작 원리에 대해 분석하는 등의 노력이 필요하다는 의견이 대두되고 있다.
가까운 미래의 인공지능이 추구해야 할 방향성을 제시하기 위해 마련된 이번 워크숍은 크게 두 부문으로 나눠 진행된다. 첫 번째 부문에서는 KAIST 연구자들이 차세대 인공지능 관련 기술들을 소개한다. 오혜연 인공지능연구소 및 ERC 인공지능 연구센터장이 ʻ컨텍스트 경계 없는 대화를 위한 언어지능 기술ʼ이라는 주제로 인간과 소통하는 인공지능 기술을 소개한다. 이어, 최재식 설명가능 인공지능 연구센터장은 ʻ심층신경망의 해석 및 설명 기술ʼ을 소개한다. 딥러닝이 학습한 내용을 인간이 이해할 수 있는 형태로 해석해 제공하는 기술이다. 이상완 신경과학-인공지능 융합연구센터장은 ʻ뇌의 편향-분산 최소화를 위한 정보처리 메커니즘ʼ을 주제로 인공지능 모델 학습 과정에서 발생하는 다양한 이율배반 문제들을 인간의 뇌가 어떻게 해결하고 있는지를 규명하는 뇌-인공지능 융합기술을 소개한다.
두 번째 부문에서는 영국 옥스퍼드 대학과 인공지능 바둑 프로그램인 알파고를 제작한 딥마인드社의 연구자들이 나와 차세대 인공지능 연구를 위한 새로운 접근 방법을 소개한다. 앤드류 색스(Andrew Saxe) 영국 옥스퍼드大 교수는 ʻ심층신경망의 동역학ʼ이라는 주제로 딥러닝의 높은 성능을 이론적으로 분석하는 연구를 소개한다. 또 안드레아 타케티(Andrea Tacchetti) 딥마인드社 선임 연구원은 ʻ다개체 시스템 학습ʼ을 주제로 다수의 인공지능 모델이 협업을 통해 고위수준 기능을 구현하는 연구를 소개할 예정이다.
이밖에 이광형 KAIST 교학부총장과 이현규 과학기술정보통신부·정보통신기획평가원 AI·데이터 단장이 각각 KAIST의 차세대 인공지능(post AI) 연구 주제 발굴사업과 과기부의 차세대 인공지능 연구 지원 방향을 소개한다.
이번 행사를 주관한 이상완 신경과학-인공지능 융합연구센터장은 "연구에 있어서 새로운 문제를 정의하는 과정은 주어진 문제를 푸는 것 만큼이나 매우 중요한 과정이다ˮ라고 설명했다. 이 센터장은 이어 "지속적인 연구 투자와 노력의 결과로 질적, 양적 측면에서 세계적인 수준에 가까워지고 있는 한국의 인공지능 기술이 더욱 발전하기 위해서는 언어지능·설명가능 인공지능·뇌 기반 인공지능 등 다양한 각도에서 창의적이고 도전적인 연구 주제를 발굴하려는 노력이 필요하다ˮ고 강조했다.
과기정통부와 정보통신기획평가원이 후원하는 이번 워크숍에 관한 자세한 내용은 KAIST 신경과학-인공지능 융합연구센터 홈페이지(https://cnai.kaist.ac.kr)에서 확인할 수 있으며, 온라인 화상 회의 플랫폼인 줌(zoom)을 통해 누구나 무료로 참관할 수 있다.
2020.11.02 조회수 27590 -
AI 플래그십 오픈 워크숍 2019 개최
이용훈·김종환·김대식·정송·황성주·김준모 등 KAIST를 대표하는 스타 교수들과 한보형 서울대 교수, 문태섭 성균관대 교수 등 우리나라에서 내로라하는 AI 관련 분야 대표학자 연구팀에서 그동안 개발해 온 연구성과와 기술이 한 자리에서 공개된다.
우리 대학은 15일 오후 1시부터 판교 테크노밸리 글로벌R&D센터 대강당에서 `AI 거대 물결의 파고를 넘을 산학기술 교류'를 주제로 300여 명의 기업인과 인공지능 연구자들이 참여하는 `AI 플래그십 공개 워크숍(Flagship Open Workshop) 2019' 행사를 개최한다고 11일 밝혔다.
KAIST 김종환 교수는“4차산업혁명 시대 핵심산업으로 부상한 AI 산업 발전을 위해 관련 기업들과 최신의 정보 및 기술을 공유하고 기술 이전과 상담창구를 통한 구체적인 사업화 방향을 모색하기 위해 이번 공개 워크숍을 마련했다”고 개최배경을 설명했다.
이번 워크숍은 2016년부터 산·학·연간 교류와 협력 연구를 통해 개발된 20개의 최신 AI 선도기술과 연구성과를 발표하는 ▲워크숍, 그리고 개발자와의 직접적인 교류를 통해 기술지원 상담을 진행하는 ▲포스터 세션 기술 교류 등 실무 프로그램 위주로 나눠 진행된다.
이 행사는 KAIST 기계지능 및 로봇공학 다기관 지원연구단(단장 김종환 교수·KAIST 전기및전자공학과)이 주관하고 대한민국 AI클러스터 포럼·성남산업진흥원·성남-KAIST 차세대 ICT 연구센터·KAIST 창업원 판교센터·판교미래포럼이 후원한다.
이날 워크숍에서는 4차산업혁명의 핵심동력인 AI 기술 현황을 알아보고 산업화 방향에 대한 심도 깊은 논의를 위해 ▲발달학습(Development Learning) 분야에서 김종환·김대식(이상 전기및전자공학부), 황성주(AI 대학원) 교수 연구팀 등 6개 연구진의 관련 기술을 비롯해 ▲신개념 강화학습(Reinforcement Learning) 분야에서 이상완(바이오및뇌공학과), 성영철·장동의(전기및전자공학부) 교수 연구팀 등 5개 연구진의 기술이 발표된다.
또 ▲평생학습(Lifelong Learning) 및 최적화 분야에서 신진우·양은호·김준모(이상 AI 대학원), 정세영·이용훈(이상 전기및전자공학부) 교수 등 5개 연구팀과 ▲차세대 신경망 기술 분야의 문재균·명현·박경수·유창동 교수팀 등 4개 연구팀 등 모두 4개의 분야에서 총 20개의 AI 플래그십 과제 기술이 공개될 예정이다. 이밖에 AI 기술 이전 설명회 및 포스터 세션 운영을 통해 개발자와 기업인이 직접 만나 교류하는 기술지원 상담 프로그램도 운영될 계획이다.
특히 우수 기술을 소개하는 자리에서는 시각장애인·로봇·산업·안전 VR에 활용이 가능한 세계 최초의 기술인‘3차원 환경정보 획득기술 3D Scene Graph’와 물리적인 키보드가 필요 없는 가상 키보드로 해외 언론에서 큰 주목을 받은 `I-Keyboard' 혁신 기술이 소개된다. 이와 함께, 식재료를 입력하면 AI가 요리 종류와 조리법을 추천해주는 생활 밀착형 최신기술도 함께 소개된다.
김형철 과기정통부 소프트웨어·AI PM은 "4차산업혁명의 핵심적 역할을 담당하는 KAIST와 판교밸리 입주기업 간 상호 긴밀한 협력은 우리나라 AI 산업이 한 단계 더 발전하는 큰 동력이 될 것”이라고 이번 워크숍에 대한 기대감을 보였다.
□ 그림 설명
그림1. AI 플래그십 공개 워크숍(Flagship Open Workshop) 2019 프로그램 소개
2019.11.11 조회수 16533 -
2019 KAIST 핵심 기술이전 설명회 개최
우리 대학은 오는 9월 17일 서울 코엑스에서 `2019 화이트리스트 배제 대응 기술을 중심으로 한 KAIST 핵심 기술이전 설명회'를 개최한다.
올해로 3회째를 맞는 KAIST 핵심 기술이전 설명회는 한일 무역 분쟁과 관련한 현 시국을 반영해 화이트리스트 배제 대상 품목들에 대응할 수 있는 첨단 소재부품장비 기술 4개를 특별히 선정했다.
또한, AI 및 소재부품 특허기술 5개를 공개해 KAIST 연구진이 보유한 우수 기술을 기업에 이전하고 일자리 창출과 기업의 경쟁력을 높이는 산학 협력 모델 구축에 일조할 예정이다.
KAIST 산학협력단 기술사업화센터(단장 최경철)는 대일 의존도가 높은 품목을 대체할 수 있는 ①저열팽창 불소화 투명폴리이미드(화학과 김상율 교수), ②비파괴 및 전자기적 성능 평가 시스템(항공우주공학과 이정률 교수), ③나노기술을 활용한 차세대 이차전지용 전극소재기술(신소재공학과 김도경 교수), ④고해상도 포토레지스트 기술(화학과 김진백 명예교수) 등 화이트리스트 배제에 대응하는 기술 4개를 선보인다.
특히, 이정률 교수의 비파괴 검사장비 기술은 외산 대비 50% 이상의 원가 절감이 가능하며 이 장비에 기반한 시스템을 도입할 경우 기존 기술로는 불가능했던 검사도 가능해진다.
김도경 교수의 차세대 이차전지 전극소재 기술은 전기자동차 등의 주행거리를 향상할 수 있으며, 상대적으로 원가 절감이 가능한 나트륨 이온 전지를 사용해 리튬 원자재 비용 상승에 대비할 수 있는 장점이 있다.
이밖에, KAIST가 엄선한 AI 및 소재부품 특허기술도 소개된다. ①네트워크와 단말기 리소스를 고려한 딥러닝 기반 콘텐츠 비디오 전송 기술(전기및전자공학과 한동수 교수) ②신경과학-인공지능 융합형 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술(바이오및뇌공학과 이상완 교수) ③친환경 상온 나노입자 제조기술 및 전자빔 조사를 이용한 무독성 자외선 차단제 제조기술(원자력및양자공학과 조성오 교수) ④나노섬유 얀 기반 유해가스 검출 및 질병 진단용 초고감도 색변화 센서 플랫폼 개발(신소재공학과 김일두 교수) ⑤에너지 밀도가 높은 실리콘-포켓 이차 전지 전극 및 전극 제조 기술(EEWS대학원 강정구 교수) 등 총 5개다.
김일두 교수의 나노섬유 기반 색변화 센서는 사람의 호흡만으로 간편하게 질병을 진단할 수 있는 기술이다. 생산성과 가공성도 높아 현재 성장 중인 질병 진단용 센서 시장에서 모바일 기기·웨어러블 센서 등 다양한 분야에 적용 가능할 것으로 기대되고 있다.
또한, 한동수 교수의 비디오 전송 기술은 비디오 스트리밍의 화질을 크게 향상하고 제공자의 비용도 절감할 수 있어 OTT 및 VOD 서비스 시장의 지속 성장과 함께 주목받고 있다.
KAIST 기술사업화센터 관계자는 "직접 연구·개발해 특허를 보유한 교내 우수 기술을 대상으로 지난 6월부터 발굴 작업을 수행했다ˮ고 전했다. 이 관계자는 이어 "향후 다양한 분야에 적용할 수 있는 응용 가능성과 시장규모·기술혁신성 등을 주요 평가 지표로 삼아 핵심 특허기술을 선정했으며 8월 2일 이후 일본 화이트리스트 제외에 따른 대응 기술을 발굴해 추가로 선정했다.ˮ고 밝혔다.
이를 위해, 교수 및 변리사·벤처 투자자·사업화 전문가 등 20명 내외로 구성된 심사단이 평가를 진행했으며 선정된 기술은 비즈니스 모델 개발, 특허-R&D 연계 전략 분석 및 국내·외 마케팅 우선 추진 등 KAIST로부터 다양한 지원을 받게 된다.
17일 열리는 설명회에는 기술 개발 및 기술이전을 포함한 상호 협력 방안을 논의하기 위해 기업 관계자 및 투자자 등 200여 명을 초청할 예정이며 연구자인 KAIST 교수 9인도 직접 참석한다. AI 및 소재부품 핵심 기술 및 화이트리스트 대응 기술에 대한 자세한 설명과 함께 현장에서 기술 이전에 관한 상담 등도 진행된다. 또한, KAIST 연구부총장 등 내·외빈이 참석해 혁신성장 시대를 맞은 대학의 첨단 기술사업화 중요성을 강조할 계획이다.
최경철 산학협력단장은 "2017년부터 매년 개최하고 있는 KAIST 핵심 특허 기술 이전 설명회는 기업이 4차 산업 혁명에 대비할 수 있도록 KAIST의 기술을 적극적으로 이전하고 기업의 일자리 창출 및 글로벌화 등 발전을 모색할 수 있는 새로운 산학협력의 모델이 될 것”이라고 말했다.
또한, 최 단장은 "KAIST는 일본의 화이트리스트 제외와 관련하여 KAIST 소재부품장비 기술자문단(KAIST Advisors on Materials and Parts, KAMP) 지원과 함께 산학협력단 차원에서 배제 조치에 대응할 수 있는 관련 기술을 적극적으로 발굴하고 있다ˮ고 언급했다. 이어, 최 단장은 "KAIST의 기술로 어려움을 겪고 있는 기업들의 소재부품 국산화 및 국가적 위기 상황을 극복하는 일에 힘을 보태고자 한다ˮ고 강조했다.
※ 참가신청 사이트 바로가기: http://tech4.kaist.ac.kr/
2019.09.04 조회수 19191