%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5
-
구글딥마인드와 공동연구를 통해 인공지능으로 시각을 상상하다
‘노란 포도'나 `보라색 바나나'와 같이 본 적 없는 시각 개념을 이해하고 상상하는 인공지능 능력 구현이 가능해졌다.
우리 대학 전산학부 안성진 교수 연구팀이 구글 딥마인드 및 미국 럿거스 대학교와의 국제 공동 연구를 통해 시각적 지식을 체계적으로 조합해 새로운 개념을 이해하는 인공지능 새로운 모델과 프로그램을 수행하는 벤치마크를 개발했다고 30일 밝혔다.
인간은 `보라색 포도'와 `노란 바나나' 같은 개념을 학습하고, 이를 분리한 뒤 재조합해 `노란 포도'나 `보라색 바나나'와 같이 본 적 없는 개념을 상상하는 능력이 있다. 이런 능력은 체계적 일반화 혹은 조합적 일반화라고 불리며, 범용 인공지능을 구현하는 데 있어 핵심적인 요소로 여겨진다.
체계적 일반화 문제는 1988년 미국의 저명한 인지과학자 제리 포더(Jerry Fodor)와 제논 필리쉰(Zenon Pylyshyn)이 인공신경망이 이 문제를 해결할 수 없다고 주장한 이후, 35년 동안 인공지능 딥러닝 분야에서 큰 도전 과제로 남아 있다. 이 문제는 언어뿐만 아니라 시각 정보에서도 발생하지만, 지금까지는 주로 언어의 체계적 일반화에만 초점이 맞춰져 있었고, 시각 정보에 관한 연구는 상대적으로 부족했다.
안성진 교수가 이끄는 국제 공동 연구팀은 이러한 공백을 메우고자 시각 정보에 대한 체계적 일반화를 연구할 수 있는 벤치마크를 개발했다. 시각 정보는 언어와는 달리 명확한 `단어'나 `토큰'의 구조가 없어, 이 구조를 학습하고 체계적 일반화를 달성하는 것이 큰 도전이다.
연구를 주도한 안성진 교수는 “시각 정보의 체계적 일반화가 범용 인공지능을 달성하기 위해 필수적인 능력이며 이 연구를 통해 인공지능의 추론능력과 상상능력 관련 분야의 발전을 가속할 것으로 기대한다”고 말했다.
또한, 딥마인드의 책임 연구원으로 연구에 참여한 연구원이자 현재 스위스 로잔연방공과대학교(EPFL)의 찰라 걸셔(Caglar Gulcehre) 교수는 “체계적 일반화가 가능해지면 현재보다 훨씬 적은 데이터로 더 높은 성능을 낼 수 있게 될 것이다”라고 전했다.
이번 연구는 12월 10일부터 16일까지 미국 뉴올리언스에서 열리는 제37회 신경정보처리학회(NeurIPS)에서 발표될 예정이다.
관련논문: “Imagine the Unseen World: A Benchmark for Systematic Generalization in Visual World Models”, Yeongbin Kim, Gautam Singh, Junyeong Park, Caglar Gulcehre, Sungjin Ahn, NeurIPS 23
2023.11.30 조회수 206 -
글로벌 인공지능반도체 인재 육성 본격화
우리 대학이 28일 오후 대전 본원 정보전자공학동에서 '인공지능반도체대학원 개원식'을 열었다.
인공지능반도체대학원(책임교수 유회준)은 지난 5월 과학기술정보통신부의 인공지능반도체 분야 석·박사 고급인재 양성사업에 선정돼 설립됐다. 과기부로부터 연 30억 원, 대전광역시에서 연 9억 원을 지원 받는다. 올 가을학기부터 학사 운영을 시작해 12명의 석·박사 과정 학생이 재학 중이며, 향후 5년간 150명의 인재를 배출할 계획이다.
이날 열린 개원식에는 이광형 총장, 이장우 대전광역시장, 더불어민주당 조승래 의원(대전 유성구 갑), 강도현 과기정통부 정책실장, 전성배 정보통신기획평가원장, 방승찬 ETRI 원장과 산학 협력기업 관계자 등이 함께 참석해 현판 제막식을 진행했다.
유회준 책임교수는 "KAIST는 반도체 공정과 설계 등 전 분야에 걸쳐 세계적인 경쟁력을 갖춘 교육과 연구 여건이 완비되었다"라고 전했다.2008년부터 인공지능반도체 기술 개발을 시작한 우리 대학은 오랜 시간 축적해온 독보적인 경험을 바탕으로 인재 양성에 특화된 교육·연구 프로그램을 마련했다.▴인공지능 가속을 위한 회로 및 아키텍처 설계 ▴인공지능반도체 운용 기술 및 구동 프레임워크 개발 ▴초고속·고효율·대규모 인공지능을 위한 뇌과학 기반 도전적인 연구를 수행 등 크게 세 가지 분야의 전공 커리큘럼을 운영 중이다.
또한, '복수지도 제도'가 도입된다. 학생들이 복수의 지도교수를 자유롭게 선택해 분야를 초월한 융합 연구를 수행하도록 돕는 제도다. 인공지능반도체 설계 및 제작을 비롯해 CAD(컴퓨터지원설계), PIM 반도체 관련 아키텍처, 소자, 소프트웨어, 디지털·아날로그 지식재산권(IP)등 다양한 분야를 아우르는 21명의 교원이 참여하고 있다.
국내·외 유수 대학 및 기업과의 공동 연구도 진행된다. 삼성전자, SK 하이닉스 등 글로벌 대표기업과 인공지능반도체 분야를 새롭게 이끌어가고 있는 다수의 스타트업, 한국전자통신연구원 등의 연구기관과 산학협력 컨소시엄을 구성해 인공지능반도체 설계 역량을 높이면서도 산업 현장의 수요를 반영한 실용화 연구를 강화할 방침이다.
세계적이고 도전적인 연구를 수행할 수 있는 환경도 조성한다. 미국 컬럼비아 대학교·코넬 대학교, 스위스 취리히연방공과대학교, 일본 동경대학교 등의 대학의 연구 교류 및 엔비디아(NVIDIA), 메타(Meta), 구글(Google), 애플(Apple) 등 실리콘밸리의 인공지능반도체 기업과 협력한 글로벌 인턴십 프로그램이 제공된다. 이광형 총장은 "인공지능반도체대학원 개원으로 KAIST의 우수한 교육·연구 인프라를 기반으로 반도체 공정과 설계 등 반도체 전 분야에서 세계를 선도할 인재를 양성할 수 있을 것으로 기대한다"라고 밝혔다.
2023.11.28 조회수 331 -
인공지능으로 북한 등 경제지표 추정하다
유엔기구(UN)의 지속가능발전목표(SDGs)에 따르면 하루 2달러 이하로 생활하는 절대빈곤 인구가 7억 명에 달하지만 그 빈곤의 현황을 제대로 파악하기는 쉽지 않다. 전 세계 중 53개국은 지난 15년 동안 농업 관련 현황 조사를 하지 못했으며, 17개국은 인구 센서스(인구주택 총조사)조차 진행하지 못했다. 이러한 데이터 부족을 극복하려는 시도로, 누구나 웹에서 받아볼 수 있는 인공위성 영상을 활용해 경제 지표를 추정하는 기술이 주목받고 있다.
우리 대학 차미영-김지희 교수 연구팀이 기초과학연구원, 서강대, 홍콩과기대(HKUST), 싱가포르국립대(NUS)와 국제공동연구를 통해 주간 위성영상을 활용해 경제 상황을 분석하는 새로운 인공지능(AI) 기법을 개발했다고 21일 밝혔다. 연구팀이 주목한 것은 기존 통계자료를 기반으로 학습하는 일반적인 환경이 아닌, 기초 통계도 미비한 최빈국(最貧國)까지 모니터링할 수 있는 범용적인 모델이다.
연구팀은 유럽우주국(ESA)이 운용하며 무료로 공개하는 센티넬-2(Sentinel-2) 위성영상을 활용했다. 연구팀은 먼저 위성영상을 약 6제곱킬로미터(2.5×2.5㎢)의 작은 구역으로 세밀하게 분할한 후, 각 구역의 경제 지표를 건물, 도로, 녹지 등의 시각적 정보를 기반으로 AI 기법을 통해 수치화했다.
이번 연구 모델이 이전 연구와 차별화된 점은 기초 데이터가 부족한 지역에도 적용할 수 있게끔 인간이 제시하는 정보를 인공지능의 예측에 반영하는 `인간-기계 협업 알고리즘'에 있다. 즉, 인간이 위성영상을 보고 경제 활동의 많고 적음을 비교하면, 기계는 이러한 인간이 제공한 정보를 학습하여 각각의 영상자료에 경제 점수를 부여한다. 검증 결과, 기계학습만 사용했을 때보다 인간과 협업할 경우 성능이 월등히 우수했다.
이번 연구를 통해 연구팀은 기존 통계자료가 부족한 지역까지 경제분석의 범위를 확장하고, 북한 및 아시아 5개국(네팔, 라오스, 미얀마, 방글라데시, 캄보디아)에도 같은 기술을 적용하여 세밀한 경제 지표 점수를 공개했다. (그림 1) 이 연구가 제시한 경제 지표는 기존의 인구밀도, 고용 수, 사업체 수 등의 사회경제지표와 높은 상관관계를 보였으며, 데이터가 부족한 저개발국가에 적용 가능함을 연구팀은 확인했다.
이러한 변화탐지를 북한에 적용한 결과, 대북 경제제재가 심화된 2016년과 2019년 사이에 북한 경제에서 세 가지 경향을 발견할 수 있었다. 첫째, 북한의 경제 발전은 평양과 대도시에 더욱 집중되어 도시와 농촌 간 격차가 심화됐다. 둘째, 경제제재와 달러 외환의 부족을 극복하기 위해 설치한 관광 경제개발구에서는 새로운 건물 건설 등 유의미한 변화가 위성영상 이미지와 연구의 경제 지표 점수 변화에서 드러났다. 셋째, 전통적인 공업 및 수출 경제개발구 유형에서는 반대로 변화가 미미한 것으로 확인됐다.
연구에 참여한 우리 대학 전산학부·IBS 데이터사이언스그룹 CI 차미영 교수는 "전산학, 경제학, 지리학이 융합된 이번 연구는 범지구적 차원의 빈곤 문제를 다룬다는 점에서 중요한 의미가 있으며, 이번에 개발한 인공지능 알고리즘을 앞으로 이산화탄소 배출량, 재해재난 피해 탐지, 기후 변화로 인한 영향 등 다양한 국제사회 문제에 적용해 볼 계획이다ˮ 라고 말했다.
이 연구에는 경제학자인 우리 대학 기술경영학부 김지희 교수, 서강대 경제학과 양현주 교수, 홍콩과기대 박상윤 교수도 함께 참여하였다. 이들은 “이 모델은 저비용으로 개발도상국의 경제 상황을 상세하게 확인할 수 있어 국제개발협력(ODA) 사업에 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다”며 “이번 연구가 선진국과 후진국 간의 데이터 격차를 줄이고 유엔과 국제사회의 공동목표인 지속가능한 발전을 달성하는 데 기여할 수 있기를 바란다ˮ고 밝혔다.
위성영상과 인공지능을 활용한 SDGs 지표의 개발과 이의 정책적 활용은 국제적인 주목을 받고 있는 기술 분야 중 하나이며 한국이 앞으로 주도권을 가지고 이끌 수 있는 연구 분야이다. 이에 연구팀은 개발한 모델 코드를 무료로 공개하며, 측정한 지표가 여러 국가의 정책 설계 및 평가에 유용하게 사용될 수 있도록 앞으로도 기술을 개선하고 매해 새롭게 업데이트되는 인공위성 영상에 적용하여 공개할 계획이다.
한편 이번 연구 결과는 전산학부 안동현 박사과정, 싱가포르 국립대 양재석 박사과정이 공동 1저자로 국제 학술지 네이처 출판 그룹의 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 지난 10월 26일 자 게재됐다. (논문명: A human-machine collaborative approach measures economic development using satellite imagery, 인간-기계 협업과 위성영상 분석에 기반한 경제 발전 측정).
논문링크: https://www.nature.com/articles/s41467-023-42122-8
2023.11.21 조회수 664 -
인공지능 결합한 홀로그래픽 현미경 기술 총망라
의생명공학 연구에 일반적으로 사용되는 현미경 기술들은 염색이나 유전자 조작을 해야만 관찰할 수 있다는 한계가 있다. 하지만 염색이 된 세포들은 치료 목적으로 활용할 수 없어 세포나 조직을 살아있는 상태 그대로 관찰할 수 있는 홀로그래픽 현미경과 이를 체계적으로 분석할 수 있는 인공지능을 결합한 의생명공학 연구의 활용 방안 및 문제점에 대한 분석이 필요하다.
우리 대학 물리학과 박용근 교수 연구팀이 국제 학술지 `네이처 메소드(Nature Methods)'에 홀로그래픽 현미경과 인공지능 융합 연구 방법론을 조망한 견해 (perspective)를 게재했다고 14일 전했다.
연구팀은 기존 현미경 기술 대비 홀로그래픽 현미경의 이미지 복원 기술이 시간을 많이 필요하고 전처리 없이 세포나 조직을 찍을 수 있다는 장점이 있지만, 대신에 그만큼 결과물 분석에 많은 시간과 노력을 들여야 한다고도 분석했다.
박용근 교수 연구팀은 이런 문제점을 홀로그래픽 현미경과 인공지능과의 통합을 통해 해결할 수 있다는 방법론을 제시했다. 지난 수년간, 홀로그래픽 현미경과 인공지능을 결합해 의생명공학 연구에 혁신을 일으킨 내용들이 잇달아 국제 학술지에 발표됐다. 인공지능을 통해 홀로그래픽 이미지를 복원하고, 세포의 종류와 상태를 구분하고, 염색 없이 측정된 결과물에 가상으로 염색 정보를 재생산 해내는 등의 연구를 통해 연구팀은 기존의 홀로그래픽 현미경 기술의 효율을 극대화했다.
홀로그래픽 현미경 기술 소개에 더불어 인공지능의 결합이 광범위한 의생명공학 연구에 활용돼 온 내용을 총망라한 이번 리뷰 논문은 제시된 방법론의 혁신성을 인정받아 생명과학 분야의 권위 학술지인 `네이처 메소드(Nature Methods)'에 지난 10월 24일 자 출판됐다. (논문명: Artificial intelligence-enabled Quantitative Phase Imaging Methods for Life Sciences)
제1 저자인 물리학과 박주연 학생은 "홀로그래픽 현미경에 인공지능을 결합하면, 의생명공학 연구의 효율을 기하급수적으로 높일 수 있다ˮ며, "이번 리뷰 논문을 통해 이 융합 기술이 더욱 활발하게 개발됨과 동시에 더욱 다양한 의생명공학 연구에 활용될 것ˮ이라고 기대했다.
한편 이번 논문은 캘리포니아대학교 로스앤젤레스(UCLA) 아이도간 오즈칸(Aydogan Ozcan) 교수팀, 토모큐브(Tomocube) 인공지능 연구팀과 공동 집필했으며, 연구재단의 리더연구사업, 과학기술정보통신부의 홀로그램핵심기술지원사업, 나노 및 소재 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.11.14 조회수 631 -
트랜스포머 대체할 차세대 월드모델 기술 세계 최초 개발
우리 대학 전산학부 안성진 교수 연구팀이 미국 럿거스 대학교와 협력하여 트랜스포머 및 재귀신경망 기반의 월드모델을 대체할 차세대 에이전트 월드모델 기술을 세계 최초로 개발했다.
월드모델은 인간의 뇌가 현실 세계의 경험을 바탕으로 환경 모델을 구축하는 과정과 유사하다. 이러한 월드모델을 활용하는 인공지능은 특정 행동의 결과를 미리 시뮬레이션해보고 다양한 가설을 검증할 수 있어, 범용 인공지능의 핵심 구성 요소로 여겨진다.
특히, 로봇이나 자율주행 차량과 같은 인공지능 에이전트는 학습을 위해 여러 가지 행동을 시도해 보아야하는데, 이는 위험성과 고장 가능성을 높인다는 단점을 갖는다. 이에 반해, 월드모델을 갖춘 인공지능은 실세계 상호작용 없이도 상상모델 속에서 학습을 가능케 해 큰 이점을 제공한다.
그러나 월드모델은 자연어처리 등에서 큰 발전을 가능하게 한 트랜스포머와 S4와 같은 새로운 시퀀스 모델링 아키텍처의 적용에 한계가 있었다. 이로 인해, 대부분의 월드모델이 성능과 효율성 면에서 제약이 있는 고전적인 재귀적 신경망에 의존하고 있었고 안성진 교수팀은 작년 세계최초로 트랜스포머 기반의 월드모델을 개발하였으나 추론 계산속도나 메모리능력에서 여전히 개선할 문제를 갖고 있었다.
이러한 문제를 해결하기 위해, 안성진 교수가 이끄는 KAIST와 럿거스 대학교 공동연구팀은 재귀적 신경망과 트랜스포머 기반 월드모델의 단점을 극복한 새로운 월드모델의 개발에 성공했다. 연구팀은 S4 시퀀스 모델에 기반한 S4 World Model (S4WM)을 개발하여, 재귀적 신경망의 최대 단점인 병렬처리가 가능한 시퀀스 학습이 불가능하다는 문제를 해결하였다. 또한, 재귀적 신경망의 장점인 빠른 추론시간을 유지하도록 하여 느린 추론 시간을 제공하는 트랜스포머 기반 월드모델의 단점을 극복했다.
연구를 주도한 안성진 교수는 "병렬 학습과 빠른 추론이 가능한 에이전트 월드모델을 세계 최초로 개발했다ˮ며, 이는 "모델기반 강화학습 능력을 획기적으로 개선해 지능형 로봇, 자율주행 차량, 그리고 자율형 인공지능 에이전트 기술 전반에 비용절감과 성능 향상이 예상된다ˮ고 밝혔다.
이번 연구는 12월 10일부터 16일까지 미국 뉴올리언스에서 열리는 세계 최고 수준의 인공지능 학회인 제37회 신경정보처리학회(NeurIPS)에서 발표될 예정이다.
관련논문: “Facing off World Model Backbones: RNNs, Transformers, and S4”Fei Deng, Junyeong Park, Sungjin Ahn, NeurIPS 23, https://arxiv.org/abs/2307.02064
2023.11.09 조회수 982 -
변화된 데이터에서 인공지능 공정성 찾아내다
인공지능 기술이 사회 전반에 걸쳐 광범위하게 활용되며 인간의 삶에 많은 영향을 미치고 있다. 최근 인공지능의 긍정적인 효과 이면에 범죄자의 재범 예측을 위해 머신러닝 학습에 사용되는 콤파스(COMPAS) 시스템을 기반으로 학습된 모델이 인종 별로 서로 다른 재범 확률을 부여할 수 있다는 심각한 편향성이 관찰되었다. 이 밖에도 채용, 대출 시스템 등 사회의 중요 영역에서 인공지능의 다양한 편향성 문제가 밝혀지며, 공정성(fairness)을 고려한 머신러닝 학습의 필요성이 커지고 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 학습 상황과 달라진 새로운 분포의 테스트 데이터에 대해서도 편향되지 않은 판단을 내리도록 돕는 새로운 모델 훈련 기술을 개발했다고 30일 밝혔다.
최근 전 세계의 연구자들이 인공지능의 공정성을 높이기 위한 다양한 학습 방법론을 제안하고 있지만, 대부분의 연구는 인공지능 모델을 훈련시킬 때 사용되는 데이터와 실제 테스트 상황에서 사용될 데이터가 같은 분포를 갖는다고 가정한다. 하지만 실제 상황에서는 이러한 가정이 대체로 성립하지 않으며, 최근 다양한 어플리케이션에서 학습 데이터와 테스트 데이터 내의 편향 패턴이 크게 변화할 수 있음이 관측되고 있다.
이때, 테스트 환경에서 데이터의 정답 레이블과 특정 그룹 정보 간의 편향 패턴이 변경되면, 사전에 공정하게 학습되었던 인공지능 모델의 공정성이 직접적인 영향을 받고 다시금 악화된 편향성을 가질 수 있다. 일례로 과거에 특정 인종 위주로 채용하던 기관이 이제는 인종에 관계없이 채용한다면, 과거의 데이터를 기반으로 공정하게 학습된 인공지능 채용 모델이 현대의 데이터에는 오히려 불공정한 판단을 내릴 수 있다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 먼저 `상관관계 변화(correlation shifts)' 개념을 도입해 기존의 공정성을 위한 학습 알고리즘들이 가지는 정확성과 공정성 성능에 대한 근본적인 한계를 이론적으로 분석했다. 예를 들어 특정 인종만 주로 채용한 과거 데이터의 경우 인종과 채용의 상관관계가 강해서 아무리 공정한 모델을 학습을 시켜도 현재의 약한 상관관계를 반영하는 정확하면서도 공정한 채용 예측을 하기가 근본적으로 어려운 것이다. 이러한 이론적인 분석을 바탕으로, 새로운 학습 데이터 샘플링 기법을 제안해 테스트 시에 데이터의 편향 패턴이 변화해도 모델을 공정하게 학습할 수 있도록 하는 새로운 학습 프레임워크를 제안했다. 이는 과거 데이터에서 우세하였던 특정 인종 데이터를 상대적으로 줄임으로써 채용과의 상관관계를 낮출 수 있다.
제안된 기법의 주요 이점은 데이터 전처리만 하기 때문에 기존에 제안된 알고리즘 기반 공정한 학습 기법을 그대로 활용하면서 개선할 수 있다는 것이다. 즉 이미 사용되고 있는 공정한 학습 알고리즘이 위에서 설명한 상관관계 변화에 취약하다면 제안된 기법을 함께 사용해서 해결할 수 있다.
제1 저자인 전기및전자공학부 노유지 박사과정 학생은 "이번 연구를 통해 인공지능 기술의 실제 적용 환경에서, 모델이 더욱 신뢰 가능하고 공정한 판단을 하도록 도울 것으로 기대한다ˮ고 밝혔다.
연구팀을 지도한 황의종 교수는 "기존 인공지능이 변화하는 데이터에 대해서도 공정성이 저하되지 않도록 하는 데 도움이 되기를 기대한다ˮ고 말했다.
이번 연구에는 노유지 박사과정이 제1 저자, 황의종 교수(KAIST)가 교신 저자, 서창호 교수(KAIST)와 이강욱 교수(위스콘신-매디슨 대학)가 공동 저자로 참여했다. 이번 연구는 지난 7월 미국 하와이에서 열린 머신러닝 최고권위 국제학술 대회인 `국제 머신러닝 학회 International Conference on Machine Learning (ICML)'에서 발표됐다. (논문명 : Improving Fair Training under Correlation Shifts)
한편, 이 기술은 정보통신기획평가원의 지원을 받은 `강건하고 공정하며 확장가능한 데이터 중심의 연속 학습' 과제 (2022-0-00157)와 한국연구재단 지원을 받은 `데이터 중심의 신뢰 가능한 인공지능' 과제의 성과다.
2023.10.30 조회수 795 -
인공지능 시대 예술의 경계는? KAIST 미술관 국제 심포지엄 개최
우리 대학이 인공지능과 예술(AI+ART)을 주제로 오는 19일 대전 본원 대강당에서 국제심포지엄을 개최한다.
인간이 인공지능의 기술을 빌려 창작하고 인공지능도 스스로 창작이 가능해진 기술의 시대가 도래했다. 19일 열리는 '인공지능과 예술 국제심포지엄'은 이러한 인공지능 시대에서 예술의 경계가 어디까지인지를 묻고 이에 대한 담론을 촉발하기 위해 마련됐다.
또한, 창작의 소유자는 누구이며, 감상의 대상은 무엇일지 등 인공지능이 예술에 미치는 전반적인 영향을 살펴보고 시대의 변화 속에서 새롭게 요구되는 예술과 그 문화적·사회적·기술적 맥락을 논의하는 자리다.
이를 위해 KAIST 미술관(관장 석현정)은 세계적인 석학과 연구자, 큐레이터, 비평가 등 국내·외 전문가 10인을 초청했다. 과학기술을 통해 문화예술 분야가 직면한 새로운 과제를 탐구하고 미래를 위한 방향성을 모색할 예정이다.
영국 서펜타인(Serpentine) 갤러리의 캐이 왓슨(Kay Watson) 아트 테크놀로지 수석은 개회 기조 연사로 나서 '예술이 미래의 기술을 형성할 수 있는가?'를 주제로 강연한다. 서펜타인 갤러리가 운영 중인 아트 테크놀로지 프로그램이 어떤 방식으로 인공지능과 관련된 작업을 진행하며, 예술 및 기술에 어떻게 초점을 맞춰 접근하는지 소개한다.
이진준 KAIST 아트앤테크놀로지센터장은 폐회 기조 강연을 맡아 기계가 '창조'할 수 있게 된 세상에서 인공지능이 인간의 표현 범위를 확장하거나 반대로 인간의 독특한 감성을 억제하게 될 가능성 등 기술 발달이 가져온 예술의 중추적 변화와 미래를 심도 있게 탐색한다.
이어, 육 후이(Yuk Hui) 네덜란드 로테르담 에라무스 대학교(Erasmus University Rotterdam) 교수가 '인공지능의 경계에 선 예술'을 주제로 특별 강연한다. 후이 교수는 1930년대 사진과 영화의 확산 시기에 나타났던 기술 변화 속에서 예술이 가졌던 위상을 살펴본 뒤 이를 인공지능이 등장한 현재에 비춰 논의하고 예술이 인공지능 발전을 어떻게 변화시킬 수 있는지 고찰한다.
옌스 하우저(Jens Hauser) 독일 칼스루에 공과대학교(Karlsruhe Institute of Technology) 교수는 '예술과 인공지능의 인간중심주의 도전: 미시적 성능과 거시적 효과부터 비녹색화까지'를 주제로 발제한다. 예술 활동을 통해 '지능'과 '인공'의 개념에 대한 논의를 불러일으킨 사례를 소개하고, 미디어에서 자연 혹은 인간 본연의 상징으로 사용되는 '녹색'을 과학기술적 관점으로 분석해 인간 중심적 사고(思考)를 설명한다.
아트 앤 테크놀로지(Art and technology) 분야의 학자이자 예술가로 활발하게 활동 중인 연사들의 강연도 이어진다. 강이연 KAIST 산업디자인학과 교수는 '몰입형 예술 + 인공지능'을 주제로 다중감각적 예술작품이 인공지능을 받아들이는 방법을 탐구하고 인공지능이 단순한 기술이 아니라 예술가와 협업해 몰입형 스토리텔링을 생성할 수 있는 개념적 자원으로서의 사례를 공유한다.
후미히코 스미토모(Fumihiko Sumitomo) 일본 도쿄예술대학(Tokyo University of the Arts) 교수는 '기술의 취약성'을 주제로 발제한다. 90년대 중반부터 기술과 예술을 융합하는 미디어아트 작업을 해온 스미토모 교수는 인공지능이 세상을 빠르게 변화시키는 시대에 속에서 예술은 어떠한 영향을 받고 있는지를 논의하고 예술은 양면성을 가진 인공지능의 발전 방향을 결정하는 열쇠가 될 수 있다고 제언한다.
또한, 이번 심포지엄에서는 인공지능과 러닝 도구 등을 적극적으로 활용하는 기술 지향적 미술관들의 사례도 함께 알아본다.
김성은 백남준아트센터 전 관장은 '디-컨트롤: 신체와 데이터 틈에서'를 주제로 미디어아트 특화 미술관인 백남준아트센터가 인공지능 시대에 집중하는 예술 작업을 소개하고 미술관의 큐레이션 활동이 인공지능에 어떤 질문을 던져야 하는가를 짚어본다.
김석모 솔올미술관 관장은 '인공지능 미술시대의 도래. 미술과 기술에 대한 미술사적 고찰'을 통해 인공지능의 출현으로 기술과 미술이 맺어온 관계를 미술사적으로 고찰한다.
김장언 아트선재센터 관장은 '큐레이터로서 미술에서의 인공지능을 다시 생각하기' 강연을 통해 미술계에서 인공지능의 역할과 개념을 어떻게 인식하는지에 대한 근본적인 질문을 청중과 공유한다.
박성필 KAIST 문술미래전략대학원장은 특별 강연자로 나서 '인공지능 창작예술이 저작권 제도에 미치는 과제'을 주제로 인공지능 생성 예술과 관련된 몇 가지 중요한 법적 문제를 다룬다.
이번 심포지엄을 총괄한 석현정 KAIST 예술융합센터장 겸 미술관장은 "인공지능 및 예술의 역할과 기능을 다각도에서 연구해 온 전문가들의 통찰과 전망을 공유하는 이번 심포지엄이 관련 전공자는 물론 일반인들에게도 유익한 행사가 될 것으로 기대한다"라고 전했다.
KAIST 미술관(관장 석현정)이 주최하고 대전관광공사(사장 윤성국)가 협력하는 '인공지능과 예술 국제심포지엄'은 사전 신청을 통해 누구나 무료로 현장 강연에 참석할 수 있으며, 자세한 내용은 KAIST 미술관 홈페이지(https://art.kaist.ac.kr/)에서 확인할 수 있다. 또한, KAIST 미술관 유튜브( https://www.youtube.com/@kaistartmuseum) 채널에서 19일 오전 9시부터 국·영문 동시통역으로 실시간 중계된다.
2023.10.13 조회수 1072 -
10월 이달의 과학기술인상에 신영수 교수 선정
과학기술정보통신부와 한국연구재단은 ‘이달의 과학기술인상’ 10월 수상자로 신영수 우리 대학 전기전자공학부 교수를 선정했다.
‘이달의 과학기술인상’은 우수한 연구개발 성과로 과학기술 발전에 공헌한 연구개발자를 매월 1명씩 선정해 과기정통부 장관상과 상금 1000만원을 주는 상이다.
신영수 교수가 연구한 반도체 포토리소그래피는 패턴이 새겨진 마스크에 빛을 비춰 웨이퍼에 소자를 형성해가는 과정으로 반도체 수율을 결정하는 가장 중요한 공정이다.
웨이퍼에 다각형을 만들기 위해서는 마스크에 훨씬 복잡한 패턴을 그려 넣어야 한다. 이런 패턴을 찾아가는 과정을 OPC(Optical Proximity Correction)라고 한다. 기존 OPC는 마스크 형상을 고치고 시뮬레이션으로 웨이퍼 이미지를 확인하는 과정을 반복해야 해 시간이 걸린다.
이에 신 교수는 마스크 형상과 웨이퍼 이미지의 집합을 이용해 기계학습 모델을 만들었다. 이후 더 빠르고 해상도가 높은 OPC 최적화 기술을 개발했다. 마스크 형상과 웨이퍼 이미지 집합을 대량으로 갖고 있다면 이 집합을 이용해 뇌를 훈련하듯 기계학습 모델을 만들 수 있다는 점에 착안해 성과를 냈다.
신 교수는 또 생성형 인공지능으로 기존에 없었던 레이아웃 패턴을 생성하는 방법도 개발했다. 이렇게 생성된 레이아웃 패턴과 기존 샘플 패턴을 같이 활용해 리소그래피 최적화에 적용하자 모델 정확도가 높게 나타났다.
이 기술은 반도체 공정을 개선하고 해외 의존도가 높은 OPC 솔루션의 자립도를 높여 국내 반도체 산업 발전에 기여할 전망이다.
신 교수는 “기존 반도체 리소그래피 연구와 달리 머신러닝과 인공지능을 적용했다는 점에서 차별성이 크다”며 “소수 외국회사가 독점하면서 발생하는 라이선스 비용과 기술개발 정체 문제를 해결하는 데 기여하기를 기대한다”고 했다.
2023.10.04 조회수 1309 -
인공지능으로 조현병 원인치료의 실마리 찾다
정신분열증으로도 알려진 조현병은 환청, 환영, 인지장애 등의 증상으로 대표되는 정신질환이다. 국내 연구진이 인공지능을 활용해 그동안 증상 억제만이 가능했던 조현병의 원인을 치료할 수 있는 실마리를 찾았다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 이도헌 교수 및 한국한의학연구원(원장 이진용) 공동연구팀이 미국 스탠리 의과학연구소(이하 스탠리연구소) 와의 국제공동연구를 통해 인공지능으로 개인의 유전형과 조현병 사이의 선천적 병리 모델과 조현병 예측 마커를 발굴했다고 27일 밝혔다.
조현병은 2016년 강남역 살인사건, 2019년 진주 방화사건, 2023년 대전 칼부림 사건 등 일부 환자들의 강력범죄와 환자에 대한 사회적 낙인으로 인해 조현병은 심각한 사회적 문제가 되었다. 그러나 이러한 심각성에도 불구하고 조현병의 원인은 명확히 밝혀지지 않아, 리스페리돈(risperidone), 클로자핀(clozapine) 등 항정신병제에 의한 증상의 억제만이 가능한 실정이다.
이도헌 교수 연구팀은 미 스탠리연구소의 다수준 뇌 조직 데이터에 최근 주목받는 인공지능 기술인 `설명가능한 심층학습' 기술을 접목해, 선천적 유전형과 조현병 사이의 병리를 설명하는 인공신경망 모델을 구축했다. 그리고 모델을 해석하여, 선천적 유전형이 유전자·단백질 발현 조절을 통해 뇌의 전전두엽피질, 안와전두엽피질 신경세포의 발생을 변화시켜 조현병 취약성을 결정한다는 사실을 밝혀냈다. 또한, 뇌의 신경세포 밀도를 감소시키는 유전형 조합을 조현병 예측 마커로 제시해, 개인화된 조현병 예측과 세포 치료 등을 통한 조현병 원인치료의 가능성을 열었다.
이도헌 교수는 바이오의료 분야는 `속내를 알 수 없는 인공지능'보다는 `속내를 해석가능한 인공지능'이 꼭 필요한 분야라고 강조하면서, “기존의 인공지능과 비교했을 때 이번 연구에서는 인공신경망의 중간 노드에 유전자 이름, 세포의 상태와 같은 구체적인 생물학적 의미가 부여된 노드를 배치하고 그들간의 연결관계를 기계학습기법으로 분석했다”라고 말했다.
바이오및뇌공학과 이도헌 교수, 조유상 박사(現 한국한의학연구원 선임연구원), 미 스탠리연구소 김상현 박사, 마리 웹스터 박사가 공동으로 진행한 이번 연구는 영국 옥스퍼드대학교에서 발간하는 세계적 학술지인 `기능유전체학 브리핑(Briefings in Functional Genomics)'지 2023년 9월호에 게재됐다.
2023.09.27 조회수 1852 -
AI & 디지털 거버넌스 컨퍼런스 개최
우리 대학은 9월 21일 9시 30분(현지 시각) 미국 뉴욕시의 뉴욕대(이하 NYU) 폴슨센터에서 이종호 과학기술정보통신부 장관, 린다 밀스(Linda G. Mills) NYU 총장, 이광형 우리 대학 총장 등이 참석한 자리에서 NYU-KAIST 글로벌 인공지능(이하 AI) & 디지털 거버넌스 컨퍼런스(Digital Governance Conference)를 개최했다.
이 자리에서 KAIST와 NYU는 국내외 AI 및 디지털 석학, 교수 및 학생 등 총 300여 명이 모인 가운데 ‘글로벌 AI와 디지털 거버넌스'에 대한 방향과 정책을 논의했다. 이번 컨퍼런스는 AI와 디지털 기술의 새로운 방향 모색과 함께 규제에 대한 공감대를 모으는 국제적 논의 마당이었다.
이광형 총장의 환영사 및 이종호 과학기술정보통신부 장관 축사에 이어서 프린스턴대와 옥스퍼드대를 졸업하고 현재 NYU 교수 겸 바이오윤리 센터장 매튜 리아오 교수(Prof. Matthew Liao)의 사회로 패널 토론을 진행했다.
토론에는 여섯 명의 저명한 석학이 참여하였는데, KAIST 출신으로 인공지능 언어모델에서 세계적인 반열에 오른 조경현 NYU 응용수학 및 데이터 과학센터 교수(Prof. Kyung-hyun Cho)와 국내외 주요 병원들과 협력을 통해서 메디컬 AI분야에서 혁신적인 연구를 선도하고 있는 예종철 KAIST 디지털 헬스 추진단장(Prof. Jong Chul Ye)이 참석하였다. 또한 예일대 디지털 윤리센터의 창립 멤버인 루시아노 플로리디 교수(Prof. Luciano Floridi), 영국 에든버러 대학교 인공지능 데이터 윤리 분야의 저명 교수인 샤논 발라 교수(Prof. Shannon Vallor), 정부 공공랩 데이터 연구를 이끌고 있는 스테판 베르헐스트 NYU 탠돈 공대 교수(Prof. Stefaan Verhulst), 뮌헨 공대에서 공공 정책, 거버넌스 및 혁신 기술 분야를 맡고 있는 우르스 가서 교수(Prof. Urs Gasser)등도 참석하였다.
사회를 맡은 매튜 리아오 NYU 교수는 AI와 디지털 기술에 관한 규제 방안, 의약 분야에서 개발되고 있는 딥러닝 기술이 전쟁에서 사용될 수 있다는 우려 제기, AI가 긍정적 목적으로만 사용되도록 하기 위한 Al 과학자의 책임 범위, AI 모델을 개발하는 컴퓨터 과학자에게 외부 규제가 연구에 미치는 영향, 그리고 다른 분야의 규제로부터 얻을 수 있는 교훈 등에 대해 토론을 이끌었다.
토론 중에 오늘날 디지털 전환을 통해 글로벌 차원에서 기술 발전이 가속화되고, 경제적 활력을 불러일으킬 수 있는 동시에 디지털 격차와 여론 조작 등의 문제점을 발생시킬 우려가 존재하는 상황에서 디지털 발전과 규제-사회윤리가 조화를 이룰 수 있는 규범 체계에 대한 논의가 있었으며, 특히 예종철 KAIST 교수(디지털 헬스 추진단장)는 지나친 규제보다는 발전을 방해하지 않는 균형을 잡는 것이 중요하다는 점을 강조했다.
우리 대학 이광형 총장은 이번 행사에 앞서 “디지털 혁신과 자유의 가치가 공존하는 글로벌 거버넌스 체계가 중요하며 미래 디지털 협력의 비전 구체화, 기술과 사회윤리가 조화할 수 있는 규범체계를 논의하는 컨퍼런스가 기대된다”고 밝힌바 있는데, 이번 컨퍼런스 종료 후, “지난 해 10월 디지털 거버넌스 포럼에서는 세계적인 디지털 전환기에 디지털 난제 해결을 위한 새로운 거버넌스의 모색에 중점을 두었는데, 이번에는 규제에 관한 논의가 핵심이었다”고 설명하면서, “이번 컨퍼런스를 통해 정확한 규제는 기술발전의 허들이 아닌 새로운 발전의 동기가 될 수 있으며, 인공지능에 대한 규제는 우리가 인공지능을 명확히 이해하고 무엇을 규제해야 하고, 규제할 수 있는지를 고민하는 과정이 중요하다 점을 우리 모두가 이해할 수 있었던 귀한 자리였다”고 총평하면서 “KAIST가 앞장서서 모두가 공감할 수 있는 규제의 기술적 메카니즘을 고안하여 국제적 표준의 준거를 확립”해야 한다고 말했다.
한편, 우리 대학은 지난해 6월 NYU와 공동캠퍼스 구축을 위한 협력 협정을 체결하였고 9월에 양교간 공동연구 추진을 위한 KAIST NYU 조인트 캠퍼스(Joint Campus) 현판전달식을 개최한 바 있다. KAIST는 현재 NYU와 AI와 디지털 분야를 포함한 9개 분야의 공동연구를 진행하고 있다. KAIST-NYU 조인트 캠퍼스(KAIST NYU Joint Campus)는 NYU의 우수한 인문학, 예술 분야는 물론이고, 기초과학 및 융합연구 역량과 KAIST의 과학기술 역량을 결합해 과학‧기술‧공학‧수학(STEM) 중심의 혁신적인 샌드박스 캠퍼스를 건설한다는 목표로 구상됐다.
우리 대학은 기술혁신을 통해 대한민국의 산업과 경제를 과학기술력으로 빛나는 혁신국가로 발전하는 데 이바지했다. 우리는 이제 NYU 조인트캠퍼스를 통해 큰 물리적 자원의 투입이 없이 뉴욕 중심지인 NYU 내에 KAIST 캠퍼스(Campus in campus)를 세워 뉴욕에서 KAIST의 인지도를 높이는 앵커/진지 전략을 추진할 것이다.
2023.09.22 조회수 2500 -
10배 이상 생체신호 정밀 측정 ‘SUPPORT’ 개발
최근 유전공학 기술의 발전으로 형광현미경을 활용해 살아있는 생체조직 내 신호를 형광신호로 변환하여 연속적으로 촬영하고 측정하는 기술들이 개발되어 활용되고 있다. 그러나, 생체조직에서 방출되는 형광신호가 미약하기 때문에 빠르게 변화하는 신경세포의 전기신호 등의 신호를 측정할 경우, 매우 낮은 신호대잡음비를 가지게 되어 정밀한 측정이 어려워지게 된다.
우리 대학 전기및전자공학부 윤영규 교수 연구팀이 기존 기술 대비 10배 이상 정밀하게 생체 형광 신호 측정을 가능하게 하는 인공지능(AI) 영상 분석 기술을 개발했다고 20일 밝혔다.
윤 교수 연구팀은 별도의 학습 데이터 없이, 낮은 신호대잡음비를 가지는 형광현미경 영상으로부터 데이터의 통계적 분포를 스스로 학습해 영상의 신호대잡음비를 10배 이상 높여 생체신호를 정밀 측정할 수 있는 기술을 개발했다. 이를 활용하면 각종 생체 신호의 측정 정밀도가 크게 향상될 수 있어 생명과학 연구 전반과 뇌 질환 치료제 개발에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
윤 교수는 “이 기술이 다양한 뇌과학, 생명과학 연구에 도움이 되길 바라는 마음을 담아 ‘서포트(SUPPORT, Statistically Unbiased Prediction utilizing sPatiOtempoRal information in imaging daTa)라는 이름을 붙였다”며, “다양한 형광 이미징 장비를 활용하는 연구자들이 별도의 학습 데이터 없이도 쉽게 활용가능한 기술로, 새로운 생명현상 규명에 폭넓게 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.
공동 제1 저자인 엄민호 연구원은 "서포트(SUPPORT) 기술을 통해 관측이 어려웠던 생체 신호의 빠른 변화를 정밀하게 측정하는 것에 성공하였고, 특히 밀리초 단위로 변하는 신경세포의 활동전위를 광학적으로 정밀하게 측정할 수 있어 뇌과학 연구에 매우 유용할 것이다”라고 하였으며, 공동 제1 저자인 한승재 연구원은 “서포트 기술은 형광현미경 영상 내 생체 신호의 정밀 측정을 위해 개발됐지만, 일반적인 타임랩스 영상의 품질을 높이기 위해서도 폭넓게 활용가능하다”라고 말했다.
이 기술은 전기및전자공학부 윤영규 교수팀의 주도하에 신소재공학과 장재범 교수, 의과학대학원 김필한 교수, 충남대학교, 서울대학교, 하버드대학(Harvard University), 보스턴대학(Boston University), 앨런 연구소(Allen Institute), 웨스트레이크대학(Westlake University) 연구진들과 다국적, 다학제간 협력을 통해서 개발됐다.
이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐으며 국제 학술지 `네이처 메소드(Nature Methods)'에 9월 19일 자로 온라인 게재되었으며 10월호 표지 논문으로 선정됐다. (논문명 : Statistically unbiased prediction enables accurate denoising of voltage imaging data)
2023.09.20 조회수 1117 -
강이연 교수, 영국 하원이 발간한 인공지능과 창의기술 보고서 참여
우리 대학 산업디자인학과 강이연 교수가 영국 하원 의회 소속 문화, 미디어, 스포츠 위원회(Culture, Media and Sport Committee, 이하 DCMS 위원회)의 초청을 받아 참여한 「연결된 기술: 인공지능과 창의기술 보고서(Connected tech: AI and creative technology Report」가 지난달 30일 발행됐다. 강 교수는 국제적으로 활동하는 미디어 아티스트이자 연구자, 교육자로서 지난해 11월 DCMS 위원회의 공청회(Enquiry Evidence Session)에 참여했으며, 이 보고서는 당시의 논의를 토대로 작성됐다. 해당 공청회는 영국 정부 부처와 국회의원들이 관심 있는 분야의 전문가를 초청해 의견을 듣는 공식회의로 이 자리에서 나온 전문가들의 의견은 추후 정책 수립에 반영이 된다.
강이연 교수는 '연결된 기술: 현명한가 사악한가?(Connected tech: smart or sinister?)'라는 주제로 열린 세션에 참여했다. 인공지능 기술이 예술 창작자에게 미치는 영향, 메타버스 등의 새로운 플랫폼이 문화산업에 미치는 영향과 현장에서 발생하는 문제들, 나아가 이러한 기술 기반 예술 분야를 고등교육 환경에서 교육하면서 발생하는 이슈들에 대해 영국 의원들과 논의했다. 다양한 쟁점과 이에 대한 전문가들의 의견을 담은 이번 보고서는 예술가들이 발전하는 기술의 한계를 뛰어넘을 수 있도록 크리에이티브 산업(creative industry)에 대한 지원을 보장할 것을 정부에 촉구하는 내용을 담고 있다. 또한, 빅토리아 앤 앨버트 박물관(Victoria and Albert Museum)이 강 교수의 미디어 아트를 전시 및 소장 것을 사례로 들며 관련 기관과 산업계가 어떻게 혁신기술을 수용하며, 새로운 가치를 보여주는지를 소개했다.
▴원작자가 지닌 권리와 인공지능 저작물 사이에 발생하는 충돌지점과 경제적 이슈들 및 업계 전반의 우려를 강조 ▴인공지능 기술이 크리에이티브 산업에 주는 영향 ▴실제 현장에서 생기는 이슈들과 현재 정책들의 유효성 ▴생성형 인공지능(Generative AI)과 같은 새로운 기술이 만들어낸 창작물에 적용되는 현행 제도의 문제점 등을 논의하고 해당 정책의 조속한 개선을 정부에게 촉구하는 내용을 눈여겨볼 만한 보고서다.
이와 함께, 전자 및 통신 기술 선진국인 한국이 K-pop, 영화 등 문화산업에서도 기술적 강점을 발휘하며 빠르게 발전 중인 현황이 강조되어 있어 한국의 기술 및 엔터테인먼트 분야에 대한 영국의 관심도 잘 드러나 있다.
강이연 교수는 "이번 보고서는 과학기술뿐 아니라 문화강국으로 거듭나고 있는 한국이 앞으로 기술과 예술의 융·복합적 분야를 선도할 것으로 예측하고 있다"라며, "이를 포함해 기술과 예술의 융합 및 현 제도의 문제와 보완책 등에 관한 영국의 논의는 KAIST에도 많은 시사점을 남긴다"라고 전했다. 한편, 이번에 발간된 보고서는 영국 의회 홈페이지(☞바로가기 클릭)에서 확인할 수 있다.
2023.09.08 조회수 1876