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KAIST 제조AI빅데이터센터 – 미국 MIT MIMO, 글로벌 제조 혁신을 위한 차세대 AI 공동연구 착수
KAIST 제조AI빅데이터센터와 미국 MIT Machine Intelligence for Manufacturing and Operations(이하 MIT MIMO)는 미국 MIT에서 2025년 2월 12일(현지시간) “자가 적응 AI 기반 이차전지 모듈팩 통합 시스템 개발”에 대한 킥오프 미팅을 시작으로 국제공동연구를 본격적으로 시작했다.
이번 연구는 중소벤처기업부(이하 중기부)가 추진하는 2024년 전략기술 테마별 프로젝트(DCP, Deep-Tech Challenge Project)의 일환으로 진행된다. DCP 프로젝트는 중소·벤처기업이 고위험·고성과 R&D에 과감히 도전할 수 있도록 지원하는 대규모 연구개발 프로그램으로, 민·관 합동으로 최대 100억 원 규모의 연구개발 자금이 투입된다. 이번 프로젝트에는 혁신 중소·벤처기업 98개 기업이 지원하였으며, 중기부는 2024년 12월 글로벌 시장을 선도할 가능성과 국가 전략적 기술 확보 필요성을 고려하여 최종 6개 과제를 선정했다.
KAIST 제조AI빅데이터센터는 선정된 6개 과제 중 이차전지 분야에서 국내 맞춤형 이차전지 선두기업인 ㈜CTNS와 함께 공동연구를 추진하며, 글로벌 협력을 위해 MIT MIMO와 국제 공동연구개발을 진행한다. ㈜CTNS는 일반 배터리 제조 공장과 차별화된 유연생산 자동화 솔루션을 보유·운영하는 이차전지 기술 혁신 기업으로, 배터리팩 설계부터 제조, 사용 관리까지 전 과정을 아우르는 서비스를 제공하고 있다. 본 과제에서는 글로벌 톱 티어(top-tier) 연구기관인 KAIST 제조AI빅데이터센터와 MIT MIMO가 자가 적응형 차세대 AI를 개발하고, 이를 ㈜CTNS의 이차전지 모듈팩 기술력과 결합하여 ㈜CTNS가 차세대 AI 기반 기술 혁신을 주도하고 글로벌 경쟁력을 강화할 수 있도록 지원할 계획이다.
이번 킥오프 미팅에서는 연구 목표와 계획을 공유하고, 각 참여 기관 및 기업 간 협력 방안을 논의하는 자리가 마련되었다. 앞으로 KAIST 제조AI빅데이터센터와 MIT MIMO는 정기적인 협력 회의를 통해 연구 진행 상황을 점검하고, 기술 개발을 가속화할 예정이다.
KAIST 제조AI빅데이터센터장인 김일중 교수는 "세계적인 연구기관과의 협업을 통해 기술적 시너지를 창출하고, 중소·벤처기업과의 긴밀한 협력을 바탕으로 연구 성과를 극대화할 계획"이라고 밝혔으며, KAIST 제조AI빅데이터센터 김흥남 교수는 “한미간 제조AI분야 협력을 통해 우리나라 중소제조기업이 글로벌 제조기업으로 성장하는 계기를 만들겠다”라고 포부를 밝혔다.
KAIST 제조AI빅데이터센터와 MIT MIMO가 협력하여 진행하는 본 연구는 차세대 AI 기술 개발에 크게 기여할 것으로 기대되며, 글로벌 이차전지 산업의 혁신을 주도할 중요한 이정표가 될 것이다.
2025.02.13
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문일철 교수팀, 북경대와 영국 ICL 제치고 ICML 2024 챌린지 우승
우리 대학 산업및시스템공학과 문일철 교수 연구팀이 세계 최고 수준의 기계학습 학회인 ‘국제머신러닝학회(ICML, International Conference on Machine Learning) 2024’에서 개최된 ‘멀티모달 작업계획 생성 경진대회(EgoPlan)’에서 다수의 세계 연구팀을 모두 제치고 1위로 우승을 했다고 30일 밝혔다.
본 대회는 7월 21일부터 27일까지 오스트리아 비엔나에서 개최됐으며, 참가자는 북경대(中), 북경 AGI연구소(中) 및 임페리얼칼리지 런던(Imperial College London, 英) 등의 6개국 13개 기관이 참여해 경쟁했다. 우리 연구팀은 국내 유일의 참가 기관으로 7월 26일 우승상 및 혁신상을 수상했다.
이번 대회는 인공지능이 주방에서 요리하는 과정을 비디오 및 지문으로 학습한 이후, 경험하지 못한 요리 과정에서 상식적으로 합당한 의사결정을 내려 조리할 수 있는지를 경쟁하는 시합이었다. 이는 시각 정보와 지문 정보 등의 멀티모달 정보를 조합하며, 학습에 반영되지 않은 상식까지 반영해 의사결정을 내리는 시험이다. 이 기술은 최소한의 학습만으로도 로봇이 다양한 멀티모달 정보 및 기초 상식을 활용해 자율 제조 및 서비스를 수행할 수 있도록 개발하는 것이 핵심이다.
산업및시스템공학과 이광현(석사과정), 강미나(석사과정) 등 총 11명의 팀으로 참가한 응용인공지능 연구실(이하 AAILab) 팀은 상식 기반 추론을 통한 작업계획 생성의 정확도 1위 성능으로 우승상(Outstanding Champion Award) 및 기술의 우수성을 인정받아 혁신상(Innovation Award)을 수상해, 2개 상을 동시에 수상했다. 이번 대회를 위해 AAILab 팀은 멀티모달 대규모 모델의 파인튜닝 학습에 대한 연구 개발 결과를 적용해 우승을 차지했다.
문일철 교수는 “중국팀들이 대회를 위해 위챗(WeChat) 대화방까지 마련해 서로 협력한다는 얘기를 전해 듣고는 경쟁이 치열하다고 느꼈다. 하지만 KAIST 팀도 각고의 노력으로 우승할 수 있었다. 학생들이 두 달 동안 거의 잠을 자지 못했다”고 우승 소회를 밝혔다. 그리고 문 교수는 “이번 대회의 출제 문제는 요리하는 인공지능이지만, 사실 테슬라에서 시험하고 있는 휴머노이드 제조 로봇에 활용될 수 있는 상식을 가진 인공지능을 만드는 기술이 본질이다. 많은 중국 참가자가 보여주듯이 중국의 로봇 및 인공지능 기술 선점 노력을 엿볼 수 있다”라고 분석했다.
이번 연구는 정보통신기획평가원(IITP)에서 지원한 사람중심인공지능 핵심원천기술개발사업 중 ‘이종데이터기반 상식 추출, 이해, 추론을 위한 인공지능 기술개발(연구책임자 문일철)’을 통해 이뤄졌다.
2024.07.30
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미래를 위한 대체 불가 바이오 제조 전략 제시
2021년 서울국제포럼과 KAIST가 공동 개최한 “글로벌 복합위기와 4차 산업혁명의 대전환기, 탄력성장의 도전과 기회” 포럼에서 KAIST 이상엽 특훈교수는 우리나라가 미래 국가경쟁력을 확보하기 위해서는 대체 불가 기술 (non-fungible technology; NFT)을 확보해야 한다고 처음으로 제시한 바 있다. 기후 변화의 심각성에 연간 약 1.1억 톤의 식품 폐기물을 포함한 다양한 유기 폐기물들, 그리고 이산화탄소도 바이오 제조를 위한 원료로 사용하도록 대체 불가능한 바이오기술(Bio-NFT)로 활용하는 것이 이제 선택이 아닌 필수가 됐다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수가 기술 혁신, 원료 공급 최적화 및 적절한 인프라를 통해 바이오 제조의 확장을 포함한 경쟁력 확보 전략 수립에 대한 논문을 네이처 화학공학지(Nature Chemical Engineering)에 월드뷰(Worldview)에 7월 22일 자로 제시했다고 24일 밝혔다.
※ 논문명 : Fungible and non-fungible technologies in biomanufacturing scale-up
※ 저자 정보 : 이상엽(한국과학기술원, 제1 저자, 교신저자) 1명
최근 신진 대사 공학과 합성 생물학의 급성장은 전통적인 화석 자원에 의존하는 제조 공정을 바이오 기반 대안으로 전환할 수 있는 잠재력을 보여주고 있다. 미생물 세포 공장을 통해 화학물질과 재료를 생산하는 바이오 기반 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 이는 각각 5.7조 달러, 9.2조 달러, 22.5조 달러의 시장규모를 가진 화학, 식품 및 소비재 등 다양한 산업 부문에 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 이는 2조 달러 규모의 제약시장 보다도 훨씬 크다.
그러나 이러한 바이오 제조로의 전환은 기술적, 경제적, 사회적 장벽으로 인해 어려움을 겪고 있다. 점점 더 많은 사람들이 지구 온난화의 현실과 그 악화되는 영향을 인식하면서 환경에 덜 해로운 제품에 대한 선호도가 높아지고 있지만, 실제 구매 결정에 있어서는 가격이 중요한 역할을 한다. 따라서, 각국 정부들은 규제 지원뿐만 아니라 대중과의 소통을 통해 지속 가능한 생산과 소비에 대한 이해와 헌신을 촉진해야 한다.
이 교수는 중요하게 떠오른 바이오 제조 확장, 특히 범용화학물질 생산 등 대체 불가능하지 않은 바이오기술 (not non-fungible)을 위해 풀어야 할 세 가지 주요 과제를 제시했다.
첫째, 미생물 세포 공장의 TRY(titer, rate, yield; 농도, 속도 및 수율)를 최대화하는 것으로 기존 대사공학에 데이터 과학, 인공지능 및 로봇 공학의 통합을 통해 이러한 역량을 강화해야 한다.
둘째, 원료 공급 및 물류의 최적화가 필요하다. 약 6억 톤의 바이오매스가 연간 바이오 기반 재료 생산을 위해 사용될 수 있지만, 최적의 분배 및 공급망이 완전히 구축되지 않았다. 다양한 원료의 사용을 가능하게 하는 기술 개발이 필요하다.
셋째, 인프라 및 시설 건설에 필요한 대규모 자본 투자 문제이다. 최근 들어 건설비용이 급격히 증가하여 최첨단 제조 시설을 구축하는 데 드는 높은 비용은 운영 확장의 재정적 실행 가능성을 어렵게 한다. 바이오 제조시설 구축을 위한 정책자금 투입 등 국가적인 인프라 개념에서의 투자가 요구되며, 단기적인 해결책으로는 완전히 유연한 중형 바이오 정제소를 건설하여 시장에 가장 적합한 제품을 생산할 수 있다고 제시했다.
이 교수는 “기술 혁신, 원료 공급 및 인프라 개발에의 집중적인 노력이 필요하다”고 강조하면서 “이를 통해 산업은 보다 지속 가능하고 경제적으로 실행 가능한 바이오 제조 공정으로 전환할 수 있으며, 이는 글로벌 시장에 큰 영향을 미칠 것이다. 지속 가능한 미래에 기여하고 산업에 상당한 경제적 기회를 제공할 것으로 기대된다.”고 밝혔다.
한편 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제 (과제책임자 KAIST 이상엽 특훈교수)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.25
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제3회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회 성료
우리 대학 제조AI빅데이터센터가 중소 제조기업의 애로사항을 창의적인 인공지능(AI) 아이디어로 해결하는 '제3회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회' 시상식을 지난달 28일 서울 양재동 aT센터에서 개최했다.
중소벤처기업부(장관 이영, 이하 중기부), 스마트제조혁신추진단(단장 안광현, 이하 추진단)과 공동 주최한 이번 경진대회는 우수한 제조 인공지능 분석 인재를 발굴 및 육성하기 위해 올해 세 번째로 개최됐다.제조데이터 인공지능 분석에 관심 있는 19세 이상의 국민을 대상으로 지난 9월 말부터 참가자를 모집한 결과 3인 이내로 자유롭게 구성된 184개 팀, 389명이 신청을 완료했다. 각 팀은 10월 23일 KAMP*의 열처리 품질보증 제조AI데이터셋**을 활용해 뿌리기업 현장 개선 아이디어를 제시하고 알고리즘으로 구현하는 과제를 부여받아 본격적인 대회 일정에 돌입했다.
☞ KAMP: 인공지능(AI) 중소벤처 제조 플랫폼(Korea AI Manufacturing Platform) ☞ 열처리 품질보증 제조AI데이터셋: 열처리 공정에서 수집한 제조데이터를 인공지능 학습용으로 가공한 6천1백만 개의 제조데이터주최측은 11월 6일부터 10일까지 서면 평가를 통해 8개의 발표평가 최종 진출팀을 선발했다. 11월 21일 열린 발표평가는 메타버스 플랫폼에서 진행됐으며, 인공지능 모델의 창의성, 제조 현장 적용 가능성, 파급효과 등의 심사 항목에서 가장 높은 점수를 받은 '왕십리분석혁명가들'팀(정지인, 문정언, 신아리/한양대학교)이 대상(중기부 장관상)을 차지했다.
'왕십리분석혁명가들' 팀은 설명가능 인공지능(eXplainable AI, XAI)을 기반으로 열처리 공정과 같은 다양한 제조업의 연속공정에서 적용할 수 있는 실시간 설비 이상탐지 방안을 제시하여 문제해결 독창성, 제조현장 적용가능성, 분석모델 확장성 측면에서 높은 평가를 받았다.
이 외에도 '크로와상(김재연, 이예진, 최영주/성균관대학교)', 'TAVANNA(강병관, 박민제, 최무선/(주)타키온테크+고려대학교)' 2개 팀은 최우수상(KAIST 총장상)을 수상했으며, 우수상에 'IoT(에스케이플래닛(주))', '불량하냥(한양대학교 에리카)', 장려상에 'Absolute A(서울과기대)', 'Meta3DP((주)메타3디피)', 'NABIS(한양대학교)'가 수상의 영예를 안았다.
김일중 KAIST 제조AI빅데이터센터장은 "대회가 3회로 거듭되면서 제조AI 관심이 높아지고 있다는 것을 실감했으며, KAIST 제조AI빅데이터센터도 중소 제조기업의 제조AI 기술 적용과 인력 양성에 최선의 노력을 기울이겠다"라고 수상자들을 격려했다.
김흥남 KAIST 제조AI빅데이터센터 본부장은 "제조AI 시장이 성장함에 따라 KAIST는 중소벤처기업부와 협력하여 지속적으로 중소 제조기업의 AI 기반 경쟁력 강화를 위한 지원을 아끼지 않을 것"이라고 밝혔다.한편, '제3회 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.
2023.12.04
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제조AI 빅데이터센터, 제조데이터 촉진자 동문 네트워킹 데이 및 표준화 포럼 개최
우리 대학 제조AI빅데이터센터(센터장 김일중)가 ʻ제조데이터 촉진자 동문 네트워킹 데이 및 표준화 포럼(이하, 네트워킹 데이)ʼ를 29일 개최했다. 네트워킹 데이는 제조AI빅데이터센터가 작년부터 운영하고 있는 ‘제조데이터 촉진자 양성사업’의 교육 수료생 170명을 대상으로 진행되었다.
제조데이터 촉진자 양성사업은 제조AI 빅데이터교육에 제조 도메인 지식과 창의적 문제해결 능력을 접목하여 미래 제조혁신을 이끌어갈 인재인 제조데이터 촉진자를 양성하기 위한 교육사업이다. 교육은 중소·중견 제조기업 및 솔루션 공급기업의 재직자를 교육대상으로 한다. 교육과정은 제조AI 이론 교육 및 현장실습으로 구성되어 있으며, 제조AI가 적용된 우수현장을 견학할 수 있는 기회도 제공하고 있다.
제조AI빅데이터센터는 해당 사업으로 220여명의 제조데이터 촉진자를 양성할 예정이다. 이미 2022년 한 해 동안 101명, 2023년 상반기동안 70명의 교육 수료생을 배출하였으며, 현재 50명의 교육생을 대상으로 교육이 진행 중이다.
29일 개최한 네트워킹 데이는 총 2부로 구성되었으며, 1부는 제조데이터 촉진자 우수교육생 사례발표, 2부는 중소·중견 제조기업을 위한 제조데이터 표준화 패널 디스커션으로 진행하였다.
제조데이터 촉진자 우수교육생 사례발표는 각 기수별로 우수한 사례를 창출한 교육생이 자사의 기업 소개와 제조데이터 촉진자 양성과정 중 현장실습을 통해 얻은 결과, 자사의 제조AI 적용 현황 등을 발표하는 자리로 구성하였다.
중소·중견 제조기업을 위한 제조데이터 표준화 패널 디스커션은 KAIST 제조AI빅데이터센터장인 김일중 교수가 표준 제조데이터 프레임워크 활용방안을 주제로 발제하였다.
이후 KAIST 제조DX추진본부장인 김흥남 교수가 제조데이터 표준화 필요성 및 추진방안에 대해 패널 토론의 좌장을 맡아 진행하였다. 토론에는 이용관 한국공과대학교 교수, 권종원 KTL 센터장, 전현준 KEMP 대표, 김지현 동일프라텍 대표, 한아람 ABH 대표, 김민규 엣지크로스 이사가 참여하였다.
김흥남 교수는 “교육 수료생들 간 우수사례 공유와 소통의 장을 마련함으로써 각 분야의 제조데이터 촉진자들이 제조AI 적용 사례 및 제조데이터 표준화에 대하여 심도 있는 토론을 나누게 된 것이 국내 제조업 발전에 큰 의미가 있었다”라고 전했다.
KAIST 제조AI빅데이터센터는 금번 동문 네트워킹 데이를 필두로 하여 제조데이터 촉진자가 서로 교류할 수 있는 기회를 지속적으로 가질 계획이다.
2023.11.30
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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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제조AI 메타버스 팩토리 체험관 개소
우리 대학이 ʻ제조AI 메타버스 팩토리 체험관(이하, 체험관)ʼ을 1일 개소했다. 제조 특화 인공지능(AI)을 메타버스 세계에서 구현한 가상공장으로 실제 현장에서 수집된 제조데이터에 AI기술을 결합해 분석·활용하는 체험 서비스를 제공한다.
1일 개소한 체험관은 KAIST K-Industry4.0추진본부와 제조AI빅데이터센터가 운영을 맡는다. 응용 소프트웨어 개발 및 공급업체인 디지포레(대표 박성훈)는 체험관 구축에 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 일체를 KAIST에 기부했으며, 운영을 위한 기술을 지원한다. 체험관은 중소 제조기업이 제조데이터를 수집해 인공지능으로 분석하는 과정을 직관적으로 경험한 뒤 현장 공장에 적용해 볼 수 있는 콘텐츠가 부족하다는 문제의식을 바탕으로 기획됐다. 이를 위해 KAIST는 증강현실 장비를 착용한 사용자들이 플라스틱 나사를 제조하는 메타버스 공장에 방문하는 내용으로 체험관을 꾸렸다. 메타버스 상에서 사출성형기를 직접 가동해 볼 수 있으며, 플라스틱 나사를 생산하는 과정을 실제 제조현장과 동일하게 체험할 수 있다. 나아가 온도·압력·속도·위치·시간 등의 제조데이터 수집 변수를 제조AI가 분석해 불량의 원인을 즉시 탐지해내고 생산성과 품질을 높일 수 있는 제조AI 분석도 가상공장에서 경험할 수 있다.
사용하는 제조데이터는 중소벤처기업부(장관 권칠승, 이하 중기부)가 주관하고 스마트제조혁신추진단(단장 박한구)이 전담하며, KAIST가 운영하는 인공지능 중소벤처 제조플랫폼(KAMP)에서 개방한 실제 제조 현장 사출데이터를 원용하여 활용한다. 실제 공장에서 이와 같은 분석을 진행할 경우 기업 운영을 위한 생산 공정을 일시적으로 중단해야 하는 어려움이 있다. 영업이익에 지장을 주지 않고도 공정 과정을 생생하게 체험할 수 있다는 것이 메타버스 상에 만들어진 제조AI 팩토리의 가장 큰 장점이다. 또 다른 장점은 세계 어디서나 증강현실(AR)·가상현실(VR)·확장현실(XR) 장비와 메타버스 솔루션을 활용해 접속할 수 있다는 점이다. 코로나 19의 세계적인 대유행으로 제조현장 생산라인의 해외시장 개척 및 판매에 고초를 겪고 있는 국내 중소 제조기업들이 이와 같은 체험 기술을 이용할 경우 우수 제조기술을 해외에 소개하고 수출하는 플랫폼으로도 활용할 수 있다.
사출성형기 메타버스 팩토리를 시작으로 향후 도금·용접·금형·주조·단조·열처리 등의 업종으로 적용을 확대해 우리나라 중소 뿌리업종의 제조 경쟁력 향상에 기여할 계획이다.
김일중 KAIST 제조AI빅데이터센터장은 "세계경제포럼(WEF)은 2021년 연차총회에서 향후 5년간 제조 분야의 가장 큰 변화는 AI 머신러닝이 결정할 것이라고 강조한 바 있다ˮ라고 전했다. 이어, 김 센터장은 "다양한 업종의 제조현장에 적합한 최적의 AI 알고리즘을 선택하는 것은 우리나라 제조업 경쟁력 향상의 핵심 성공 요인(Critical Success Factor)으로 작용할 것이다"라고 말했다.
현물 기부 및 기술 제공으로 이번 체험관 구축에 동참한 박성훈 디지포레 대표는 "KAIST 제조AI빅데이터센터가 축적한 제조특화 AI·빅데이터 도메인 지식(domain Knowledge)과 확장현실(XR) 메타버스 기술을 결합하는 일에 디지포레의 기술력으로 일조하게 되어 매우 뜻깊다"라고 소감을 전했다. 이어, "기부와 협업으로 만들어낸 성과가 중소 제조기업에게 실질적인 혜택으로 되돌아갈 수 있도록 세계 최고의 ʻ제조AI 메타버스 팩토리' 구현을 위해 최선을 다하겠다"라고 포부를 전했다.
이광형 KAIST 총장은 "KAIST 내 제조AI빅데이터센터와 AI대학원·산업및시스템공학과·기계항공공학부·전산학부 등 다양한 학과들과의 긴밀한 융합에 중소기업과의 산학 협력을 더해 ʻKAIST가 제조AI의 메카'라는 탁월한 명성을 얻을 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다ˮ라고 말했다. 한편, 제조AI 메타버스 팩토리 체험관 개소식은 1일 오후 2시 대전 문지캠퍼스 내 제조AI빅데이터센터 페어링룸에서 진행됐다. 이광형 KAIST 총장, 김흥남 KAIST K-Industry4.0 추진본부장, 김일중 제조AI빅데이터센터장, 박성훈 ㈜디지포레 대표 등이 자리를 함께했으며, 독일에서도 황종운 KIC(Korea Innovation Center) 유럽 센터장이 인터넷을 통해 참여했다.
2021.11.02
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중기부와 함께 제조AI데이터셋 12종 공개
우리 대학이 세계 최초로 12종의 제조AI데이터셋을 개방한다. ʻ인공지능(AI) 중소벤처 제조 플랫폼(Korea AI Manufacturing Platform, 이하 KAMP)ʼ를 통해 12월 14일 공개되는 제조AI데이터셋은 제조AI분석을 목적으로 저장된 제조데이터의 집합체다. 제조 현장인 공장에서 실제 데이터를 수집한 뒤 표본 테이블과 데이터를 구성해 전국에 있는 중소 제조기업이 AI분석에 활용할 수 있도록 제공하는 것이 목적이다.
중소벤처기업부(장관 박영선, 이하 중기부)에서 주관하고 스마트제조혁신추진단에서 전담하는 KAMP를 추진하기 위해 운영기관인 KAIST는 K-Industry4.0 추진본부 산하에 제조AI빅데이터센터를 구성해 사업을 추진 중이다. 현재 미국·캐나다·영국·독일 등의 제조 선진국은 공공데이터 포털을 운영해 여러 업종의 데이터를 관리하고 있다. 그러나 이번 사례처럼 정부 기관이 제조업을 특정지어 보다 많은 제조 AI 분석을 독려하기 위해 특화된 데이터셋을 공개하는 것으로는 세계 최초다.
그동안 제조 데이터는 기업의 민감한 정보로 분류되어 쉽게 공개되지 않았다. 그뿐만 아니라, 국내 중소 제조 기업의 경우 실무 및 연구에 참고할 AI제조데이터셋을 확보하는 데 어려움을 겪는 실정이었다. 김일중 KAIST 제조AI빅데이터센터장은 "12종의 제조AI데이터셋 공개를 통해 국내 중소 제조 생태계에 제조데이터의 체계적 수집과 AI 분석을 촉진하는 단초가 마련된 만큼 보다 다양한 국내 제조 AI 솔루션 출시 및 연구가 활성화될 것ˮ이라고 전망했다.
KAIST에서는 문일철 교수(산업및시스템공학과)와 최재식 교수(AI대학원)가 이번 제조AI데이터셋 구축에 참여한다. 문 교수는 직접 개발한 실시간 공정관리시스템(RPMS, Real-time Production Monitoring System)에서 확보한 중량 계측 이미지 데이터셋을 제공하며, 최 교수는 글로벌 자동차 제조기업의 엔진으로부터 수집되는 데이터셋을 제공한다.
이 외에도, 지정설비 제조AI데이터셋 구축 사업자로 선정된 UNIST 컨소시엄은 CNC머신·사출성형기·용접기·머신비전·프레스 등 뿌리 업종에서 가장 많이 사용하는 설비 관련 제조데이터셋 5종을 구축한다. 또한, 자유설비 제조AI데이터셋 구축 사업자로 선정된 ㈜임픽스 컨소시엄이 용해탱크·교반구동장치·살균기·건조구동장치·검사설비 등 식품 제조 공정에 기반한 AI데이터셋 5종을 담당한다. 이번에 공개되는 12종의 패키지에는 제조AI데이터셋 뿐만 아니라 활용 목표와 AI알고리즘이 첨부된 가이드북이 포함될 예정이다.
김흥남 KAIST K-Industry4.0 추진본부장은 "KAMP에 공개되는 제조AI데이터셋은 제조데이터의 체계적 관리를 희망하는 국내 중소 수요기업과 제조AI분석 서비스 창업 및 사업 다각화를 이행하고자 하는 공급기업 모두에게 유용한 자양토가 될 것ˮ이라고 말했다.
2020.11.30
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첨단 제조지능 혁신센터 개소 및 장비 기증식 열려
우리 대학 '첨단 제조지능 혁신센터'가 23일 개소했다. 개소식에는 신성철 총장 및 시너스텍 김주헌 회장을 포함한 기부 대표자분들이 함께 참석했다.
본 센터는 산업및시스템 공학과와 기계공학과가 공동으로 첨단 디지털 제조 연구/교육을 위해 설립된 센터다.
본 실습실은 국내 반도체 자동화 업체인 시너스텍, 한국 오므론, 그린파워의 약 15억 가량의 기부로 설립됐고, 특히 세계 최초로 반도체 펩 자동화 설비를 기반으로 구축됐다.
반도체 연구는 보안이슈로 인해 실제 데이터를 다루기가 어렵고 외부인의 공장 내 출입조차 어렵다. 첨단 제조지능 혁신센터는 실제 장비에서 생성되는 데이터를 기반으로 스마트팩토리와 디지털 제조 분야 최고의 연구센터를 지향한다.
2020.07.24
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이종우 한국호머 회장, 1억원 발전기금 약정
우리대학은 15일 오전 본관 2층 총장실에서 건축자재 전문 제조업체인 이종우(80세) 한국호머 회장과 1억 원의 발전기금 기부약정식을 가졌다. 우리대학은 기부자를 예우하는 한편 미래석학 육성을 위해 사용해달라는 기부자의 뜻을 기리기 위해 발전기금 명칭을 이종우 회장의 호를 딴 ‘송암(松岩) 미래석학 우수 연구상’으로 명명했다. 발전기금은 공과대학 소속으로 부임한지 5년 이내 된 젊은 조교수를 대상으로 매년 2명씩 우수 연구상 수상자를 선정해 각각 500만원의 상금을 지급하는데 사용된다.
이날 열린 약정식에는 이종우 한국호머 회장과 학교 측에서는 신성철 총장을 비롯해 김수현 대외부총장, 김종환 공과대학장 등 주요 보직교수들이 참석했다. 이 회장은 약정식 후 밝힌 소감을 통해 “송암 미래석학 우수 연구상을 제정해 전도가 유망한 젊은 교수들을 도울 수 있게 돼서 무척 기쁘고 감사하다”며 “KAIST가 창의적인 아이디어와 연구를 통해 한국은 물론 인류사회 발전에 기여하는 기관으로 더욱 성장하기를 바란다”고 말했다.
신성철 총장은 “연구열정이 높은 초임 교수들에게 연구를 지원할 수 있도록 돕는 것만큼 크고 빛나는 후원은 없다”며 “회장님의 기대를 학교 발전의 동력으로 삼아 글로벌 가치를 창출해 세계를 선도하는 초일류 대학으로 도약할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 감사인사를 전했다.
한편 영남대 기계공학과를 졸업한 이종우 회장은 지난 2000년부터 모교인 영남대에 12여억 원을 ‘송암 장학기금’으로 기부했는데 영남대측은 이 기금으로 기계공학부 2학년 재학생 1명을 선발해 졸업할 때까지 등록금 전액을 장학금으로 지급하고 있다. 2013년 말까지 총 수혜학생 수는 11명에 달한다.
이 회장은 또 우리대학에 2010년과 2014년에 각각 5000만원씩, 모두 1억 원을 발전기금으로 기부한 바 있고 2013년부터 2017년까지 발전재단 이사로 재임하면서 잠재기부자 발굴 및 소액·동문기부의 활성화 등을 통해 KAIST 재정확충을 위해 많은 기여를 했다.
2017.06.15
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장영재 교수, 매스웍스(Mathworks)社 교육지원기금상 수상
〈 장 영 재 교수 〉
우리 대학 산업및시스템공학과 장영재 교수가 글로벌 공학 소프트웨어 기업인 매스웍스(Mathworks)가 수여하는 교육지원기금상(Grant Award)을 수상했다.
매스웍스는 美 메사추세츠 주에 본사를 둔 글로벌 소프트웨어 솔루션 기업으로 세계에서 가장 많이 사용되는 공학용 소프트웨어 매트랩(Matlab)을 개발한 기업으로 알려져 있다.
교육지원기금상은 전 세계 18개국의 교육자 및 연구자들의 지원서를 받아 공학 교육혁신의 공로와 미래 혁신 가능성을 기준으로 심사 후 수상자를 선정한다.
장 교수는 지난 3년간 진행한 레고를 활용한 교육 혁신으로 수상자로 선정됐고 수여되는 4천만 원의 기금은 지속적인 교육 개발을 위해 사용된다.
장 교수는 2014년부터 레고 기반의 제조 실험 설비를 제작해 교육에 활용하고 있다. 빅데이터, 제조4.0 등의 개념을 지도하고 학생들이 스스로 실습할 수 있는 환경을 구축해 새로운 패러다임을 파악할 수 있는 교육을 제공 중이다.
레고를 활용한 교육 방식은 학생들이 주도적으로 스스로 참여해 학습자 중심으로 레고로 제작된 제조 설비를 운영하고 문제점을 파악해 이론을 활용하는 방식이다. 산업및시스템공학 학생들 사이에서도 학습의 동기부여와 개념을 쉽게 이해할 수 있다는 평을 받 있다.
장 교수의 레고를 활용한 교육은 이미 해외 대학에서도 많은 관심을 받고 있으며 해외 국제학회에 초청돼 강연자로 선정되기도 했다.
□ 그림 설명
그림1. 장영재 교수의 레고 학습법
2016.12.08
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아시아 최대 규모 대학생 학술대회 KAIST서 열린다
KAIST 학부생들이 주최하는 아시아 최대 규모의 대학생 학술대회가 열린다.
KAIST 학생단체 아이시스츠(ICISTS)는 다음달 1일부터 5일까지 대덕특구 내 KAIST와 호텔 ICC에서 전 세계 대학생 300여 명이 참석한 가운데‘ICISTS 2016' 학술대회를 연다.
2005년 시작된 ‘ICISTS' 학술대회는 전 세계 명사들과 대학생들이 한자리에 모여 과학기술이 어떻게 사회와 조화를 이뤄갈 것인가를 두고 토론하는 자리이다.※ ICISTS : International Conference for the Integration of Science, Technology and Society
‘중심을 넘어(Beyond the center)'를 주제로 열리는 이번 행사에서는 핀테크 ․ 헬스케어 ․ 국제조약 분야의 전문가가 참여해 기술발전이 중앙집권화된 조직을 어떻게 변화시킬 수 있는지에 대한 발표와 토론이 진행된다.
기조 강연자로는 세계 최초로 시각장애인용 자동차를 개발한 데니스 홍 미국 UCLA 기계공학과 교수와 분권 네트워크 기반의 SNS 플랫폼‘시네리오(Synereo)'의 개발자 겸 CEO인 도어 컨포티(Dor Konforty) 대표, 미래사회경제학의 세계적인 석학인 마제나 로스텍(Marzena Rosteck) 미국 위스콘신대 경제학 교수가 참여한다.
이와 함께 주요 연사로는 국가핵융합연구소 정기정 ITER한국사업단장, 제이노스 바버리스(Janos Barberis) 핀테크 HK CEO, 김태훈 레이니스트 대표이사, 굴레즈 샤 아즈하르(Gulrez Shah Azhar) 인도 자와할랄 네루 의과대학 교수, 토마스 컨캐넌(Thomas Concannon) 랜드연구소 선임연구원, 레아 브리스만(Leah Vriesman) UCLA 보건대학 교수, 비욘 컴프스(Bjorn Cumps) 블레릭 비즈니스 스쿨(Vlerick Business School)경영학과 교수가 참여해 발표와 토론을 진행한다.
행사는 전문가 기조강연과 함께 패널 토론, 참가자 토론, 대중강연, 체험부스, 조별 프로젝트, 문화의 밤, 맥주파티 등 참가자와 전문가가 모두 참여하는 열린 학술행사가 되도록 진행될 예정이다.
정한결 ICISTS 홍보부장은 “이번 행사는 미래기술의 흐름을 이해하는 것은 물론 전 세계 대학생들과 인적 네트워크를 만들 수 있는 소중한 기회가 될 것”이라고 말했다.
참가를 원하는 대학생은 7월 10일까지 대회 공식 홈페이지(www.icists.org)를 통해 접수하면 된다. 끝.
2016.07.05
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