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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
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예종철 교수 연구팀, 삼성휴먼테크 논문대상 신호처리분야 금상 수상
우리 대학 김재철AI대학원 예종철 교수팀이 `확산모델 (diffusion model)의 사후 샘플링(posterior sampling)을 이용한 일반적인 역문제 해결 기법'으로 제 29회 삼성휴먼테크논문대상에서 신호처리 분야 금상을 수상했다고 밝혔다.
삼성휴먼테크논문대상은 과학기술 저변 확대와 과학 인재 양성을 위해 삼성전자가 1994년 제정한 논문상으로, 매년 2,000편 가량의 논문 중 서면 및 발표 심사를 거쳐 창의성, 논리성, 실용성, 발전성이 뛰어난 논문을 선정하여 수여되는 상이다.
바이오및뇌공학과 박사과정 졍형진, 김정솔 학생이 공동 1저자로 참여한 이 논문은, 확산 모델과 사후 샘플링을 결합하여 일반적인 역문제에 대한 새로운 관점과 해결방법을 제시하였고, 그 실용성과 독창성을 인정받아 대학부 신호처리 분야 수상작 7편 중 1위로 금상을 수상하였다.
역문제는 영상을 획득하는 과정에서 이미징 시스템의 특성과 잡음의 영향으로 망가진 측정값으로부터 실제 신호를 복원하는 문제로 정의된다. 이러한 문제는 영상 화질 개선부터 위상 복원을 통한 세포 구조 시각화와 같은 다양한 과학 분야에서 중요성과 실용성을 가지며, 수십 년간 지속적으로 연구되어 왔다. 과거의 인공지능 및 딥러닝 알고리즘은 이미징 시스템이 선형이며 잡음이 없는 경우를 가정하여 역문제를 효과적으로 해결하였으나, 이러한 가정은 현실 세계에서의 상황과 비교하여 훨씬 단순화된 형태였다.
이 연구에서는 처음으로 확산 모델을 이용해 사후 샘플링을 진행하는 방법으로 역문제를 해결하였는데, 이는 확산 모델이 생성하는 중간 이미지로 측정값을 근사하고, 실제 측정값과의 차이가 줄어들도록 중간 이미지를 보정하는 방식으로 구현된다.
이를 통해 이미징 시스템이 선형 및 비선형인 경우, 그리고 이미징 시스템에서 흔히 발생하는 가우시안 잡음과 푸아송 잡음이 존재하는 경우에 대한 일반적인 역문제 해결이 가능함을 입증하였다. 나아가 개발된 기술은 여러 종류의 역문제에 대한 개별적 학습을 필요로 하지 않는 특성을 가지며, 이는 논문의 실용성을 높이고, 이전의 연구들과 차별성을 지니게 한다.
정형진, 김정솔 바이오및뇌공학과 박사과정 학생은 “큰 규모의 논문대회에서 연구의 내용을 인정받아 기쁘고, 좋은 논문을 작성할 수 있도록 지도해주신 예종철 교수님께 감사하다” 고 소감을 밝혔다. 또한, 알고리즘의 성능과 효율성을 높이는 연구를 이어나가 역문제의 해결이 필요한 다양한 과학 분야들에 기여하고 싶다는 희망을 전했다.
논문명: Diffusion Posterior Sampling for General Noisy Inverse Problems
2023.11.07
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KAIST, 세계적 권위의 AI 학회에서 연구 역량 입증
우리 대학 연구진이 인공지능 분야에서 세계 최고의 권위를 자랑하는 신경정보처리시스템학회(이하, NeurIPS)에서 왕성한 연구 역량과 위상을 입증했다. NeurIPS는 산업계와 학계에서 최신 인공지능 연구를 발표하는 권위 있는 국제학회다. 우리 대학은 2020년에 20편, 2021년에 45편의 논문을 발표했고, 올해도 작년 수준과 비슷한 37편을 게재해 인공지능 분야에서의 왕성한 연구 능력을 학계에 선보였다. 특히, 예종철 김재철AI대학원 교수의 논문(Energy-Based Contrastive Learning of Visual Representations)이 상위 6%만을 선정하는 구두 발표 논문으로 선정되어 질적으로도 우수한 연구 수준을 인정받았다. 이뿐만이 아니라 지난달 28일부터 미국 루이지애나주 뉴올리언스에서 열린 NeurIPS 2022 학회에서 우리 대학 교수진과 동문이 눈에 띄게 활약했다. 오혜연 전산학부 교수(KAIST 인공지능연구원 부원장)와 조경현 동문(KAIST 전산학부 학사 졸업)은 학술위원장 (Program chair)을, 안성진 전산학부 교수는 워크숍위원장(Workshop chair)을 맡았다. 김주호 전산학부 교수는 기조 강연자로 초청되어 ‘인터렉션 센트릭 AI(Interaction-Centric AI)’를 주제로 발표했다. 오혜연 교수는 “다수의 KAIST 연구진이 국제학회 조직위원 및 기조 강연자로 선정되었다는 것은 인공지능 연구 분야에서 KAIST의 위상이 세계적으로 높아졌음을 시사한다”라고 설명했다.
2022.12.11
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세계 최초로 사람처럼 사물의 개념을 스스로 학습하는 장면 인식 기술 개발
우리 대학 전산학부 안성진 교수 연구팀이 미국 럿거스(Rutgers) 대학교와 공동연구를 통해 사람의 라벨링 없이 스스로 영상 속 객체를 식별할 수 있는 인공지능 기술을 개발했다고 1일 밝혔다. 이 모델은 복잡한 영상에서 각 장면의 객체들에 대한 명시적인 라벨링 없이도 객체를 식별하는 최초의 인공지능 모델이다.
기계가 주변 환경을 지능적으로 인지하고 추론하기 위해서는 시각적 장면을 구성하는 객체들과 그들의 관계를 파악하는 능력이 필수적이다. 하지만 이 분야의 연구는 대부분 영상의 각 픽셀에 대응하는 객체의 라벨을 사람이 일일이 표시해야 하는 지도적 학습 방식을 사용했다. 이 같은 수작업은 오류가 발생하기 쉽고 많은 시간과 비용을 요구한다는 단점이 있다.
이에 반해 이번에 연구팀이 개발한 기술은 인간과 유사하게 환경에 대한 관측만으로 객체의 개념을 스스로 자가 학습하는 방식을 취한다. 이렇게 인간의 지도 없이 스스로 객체의 개념을 학습할 수 있는 인공지능은 차세대 인지 기술의 핵심으로 기대돼왔다.
비지도 학습을 이용한 이전 연구들은 단순한 객체 형태와 배경이 명확히 구분될 수 있는 단순한 장면에서만 객체를 식별하는 단점이 있었다. 이와 달리 이번에 안성진 교수 연구팀이 개발한 기술은 복잡한 형태의 많은 객체가 존재하는 사실적인 장면에도 적용될 수 있는 최초의 모델이다.
이 연구는 그림 인공지능 소프트웨어인 DALL-E와 같이 텍스트 입력을 통해 사실적인 이미지를 생성할 수 있는 이미지 생성 연구에서 영감을 얻었다. 연구팀은 텍스트를 입력하는 대신, 모델이 장면에서 객체를 감지하고 그 객체의 표상(representation)으로부터 이미지를 생성하는 방식으로 모델을 학습시켰다. 또한, 모델에 DALL-E와 유사한 트랜스포머 디코더를 사용하는 것이 사실적이고 복잡한 영상을 처리할 수 있게 한 주요 요인이라고 밝혔다.
연구팀은 복잡하고 정제되지 않은 영상뿐만 아니라, 많은 물고기가 있는 수족관과 교통이 혼잡한 도로의 상황을 담은 유튜브 영상과 같이 복잡한 실제 영상에서도 모델의 성능을 측정했다. 그 결과, 제시된 모델이 기존 모델보다 객체를 훨씬 더 정확하게 분할하고 일반화하는 것을 확인할 수 있었다.
연구팀을 이끈 안성진 교수는 "인간과 유사한 자가 학습 방식으로 상황을 인지하고 해석하는 혁신적인 기술ˮ이라며 "시각적 상황인지 능력을 획기적으로 개선해 지능형 로봇 분야, 자율 주행 분야뿐만 아니라 시각적 인공지능 기술 전반에 비용 절감과 성능향상을 가져올 수 있다ˮ고 말했다.
이번 연구는 미국 뉴올리언스에서 지난 11월 28일부터 개최되어 12월 9일까지 진행 예정인 세계 최고 수준의 기계학습(머신러닝) 학회인 제36회 신경정보처리학회(NeurIPS)에서 발표됐다.
2022.12.02
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이성주, 신진우 교수팀, 스스로 새로운 환경 적응하는 인공지능 기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 이성주 교수와 AI대학원 신진우 교수 연구팀이 공동연구를 통해 스스로 환경변화에 적응하는 테스트타임 적응 인공지능 기술을 개발했다고 밝혔다.
해당 연구는 “NOTE: Robust Continual Test-time Adaptation Against Temporal Correlation”라는 제목으로 인공지능 분야 최고권위 국제학술대회 ‘신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2022'에서12월 발표될 예정이다.
이성주 교수와 신진우 교수 공동 연구팀이 스스로 새로운 환경에 적응하는 “테스트타임 적응 (Test-Time Adaptation)” 인공지능 기술을 개발하였다. 연구팀이 제안한 알고리즘은 기존의 최고 성능 알고리즘보다 평균 11% 향상된 정확도를 보였다.
기계학습 모델들의 한계점은 학습했던 데이터와 다른 분포의 데이터에 적용되면 성능이 급격히 하락한다는 것이다. 이를 푸는 여러 방법 중에서 데이터를 미리 수집할 필요없이 모델이 스스로 테스트 데이터를 분석하여 변하는 환경에 적응하고 성능을 향상시키는 기술인 테스트타임 도메인 적응 (Test-Time Adaptation) 방법이 최근 산학계에서 크게 각광을 받고 있었다.
연구팀은 기존의 테스트타임 도메인 적응 기술들이 모두 데이터가 이상적인 균일분포를 따른다는 가정을 한다는 문제점에 착안했다. 실제 데이터는 환경 변화나 시간 변화에 따라 데이터 분포가 변하거나 비균일분포의 데이터에 대해서는 기존 기술을 동작하지 않는다. 하지만 연구팀이 제시한 “NOTE” 기술은 비균일분포의 데이터에서도 기존 최대 성능 알고리즘 보다 평균 11%만큼 향상된 정확도를 보였다.
이성주 교수 연구팀과 신진우 교수 연구팀의 공동연구로, 공태식 박사과정이 제1저자로 연구를 이끌었고, 정종헌 박사과정, 김태원 학사과정, 김예원 석사과정이 공동 저자로 기여하였다.
이성주 교수와 신진우 교수는 ”테스트타임 도메인 적응은 인공지능이 스스로 환경 변화에 적응하여 성능을 향상시키는 기술로, 활용도가 무궁무진하다. 이번에 발표될 NOTE 기술은 실제 데이터 분포에서 성능향상을 보인 최초의 기술이고 자율주행, 인공지능 의료, 모바일 헬스케어 등 다양한 분야에 적용이 가능할 것으로 기대된다.” 라고 밝혔다.
이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원 (No. NRF-2020R1A2C1004062)과 방위사업청과 국방과학연구소의 지원(UD190031RD)으로 한국과학기술원 미래 국방 인공지능 특화연구센터에서 수행된 연구이다.
2022.10.21
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세계 최초 그래프 기반 인공지능 추론 가능한 SSD 개발
우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)이 세계 최초로 그래프 기계학습 추론의 그래프처리, 그래프 샘플링 그리고 신경망 가속을 스토리지/SSD 장치 근처에서 수행하는 `전체론적 그래프 기반 신경망 기계학습 기술(이하 홀리스틱 GNN)'을 개발하는데 성공했다고 10일 밝혔다.
연구팀은 자체 제작한 프로그래밍 가능 반도체(FPGA)를 동반한 새로운 형태의 계산형 스토리지/SSD 시스템에 기계학습 전용 신경망 가속 하드웨어와 그래프 전용 처리 컨트롤러/소프트웨어를 시제작했다. 이는 이상적 상황에서 최신 고성능 엔비디아 GPU를 이용한 기계학습 가속 컴퓨팅 대비 7배의 속도 향상과 33배의 에너지 절약을 가져올 수 있다고 밝혔다.
그래프 자료구조가 적용된 새로운 기계학습 모델은 기존 신경망 기반 기계학습 기법들과 달리, 데이터 사이의 연관 관계를 표현할 수 있어 페이스북, 구글, 링크드인, 우버 등, 대규모 소셜 네트워크 서비스(SNS)부터, 내비게이션, 신약개발 등 광범위한 분야와 응용에서 사용된다. 예를 들면 그래프 구조로 저장된 사용자 네트워크를 분석하는 경우 일반적인 기계학습으로는 불가능했던 현실적인 상품 및 아이템 추천, 사람이 추론한 것 같은 친구 추천 등이 가능하다. 이러한 신흥 그래프 기반 신경망 기계학습은 그간 GPU와 같은 일반 기계학습의 가속 시스템을 재이용해 연산 되어왔는데, 이는 그래프 데이터를 스토리지로부터 메모리로 적재하고 샘플링하는 등의 데이터 전처리 과정에서 심각한 성능 병목현상과 함께 장치 메모리 부족 현상으로 실제 시스템 적용에 한계를 보여 왔다.
정명수 교수 연구팀이 개발한 홀리스틱 GNN 기술은 그래프 데이터 자체가 저장된 스토리지 근처에서 사용자 요청에 따른 추론의 모든 과정을 직접 가속한다. 구체적으로는 프로그래밍 가능한 반도체를 스토리지 근처에 배치한 새로운 계산형 스토리지(Computational SSD) 구조를 활용해 대규모 그래프 데이터의 이동을 제거하고 데이터 근처(Near Storage)에서 그래프처리 및 그래프 샘플링 등을 가속해 그래프 기계학습 전처리 과정에서의 병목현상을 해결했다.
일반적인 계산형 스토리지는 장치 내 고정된 펌웨어와 하드웨어 구성을 통해서 데이터를 처리해야 했기 때문에 그 사용에 제한이 있었다. 그래프처리 및 그래프샘플링 외에도, 연구팀의 홀리스틱 GNN 기술은 인공지능 추론 가속에 필요한 다양한 하드웨어 구조, 그리고 소프트웨어를 후원할 수 있도록 다수 그래프 기계학습 모델을 프로그래밍할 수 있는 장치수준의 소프트웨어와 사용자가 자유롭게 변경할 수 있는 신경망 가속 하드웨어 프레임워크 구조를 제공한다.
연구팀은 홀리스틱 GNN 기술의 실효성을 검증하기 위해 계산형 스토리지의 프로토타입을 자체 제작한 후, 그 위에 개발된 그래프 기계학습용 하드웨어 *RTL과 소프트웨어 프레임워크를 구현해 탑재했다. 그래프 기계학습 추론 성능을 제작된 계산형 스토리지 가속기 프로토타입과 최신 고성능 엔비디아 GPU 가속 시스템(RTX 3090)에서 평가한 결과, 홀리스틱 GNN 기술이 이상적인 상황에서 기존 엔비디아 GPU를 이용해 그래프 기계학습을 가속하는 시스템의 경우에 비해 평균 7배 빠르고 33배 에너지를 감소시킴을 확인했다. 특히, 그래프 규모가 점차 커질수록 전처리 병목현상 완화 효과가 증가해 기존 GPU 대비 최대 201배 향상된 속도와 453배 에너지를 감소할 수 있었다.
☞ RTL (Registor Transistor Logic): 저항과 트랜지스터로 구성한 컴퓨터에 사용되는 회로
정명수 교수는 "대규모 그래프에 대해 스토리지 근처에서 그래프 기계학습을 고속으로 추론할 뿐만 아니라 에너지 절약에 최적화된 계산형 스토리지 가속 시스템을 확보했다ˮ며 "기존 고성능 가속 시스템을 대체해 초대형 추천시스템, 교통 예측 시스템, 신약 개발 등의 광범위한 실제 응용에 적용될 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
한편 이번 연구는 미국 산호세에서 오는 2월에 열릴 스토리지 시스템 분야 최우수 학술대회인 `유즈닉스 패스트(USENIX Conference on File and Storage Technologies, FAST), 2022'에 관련 논문(논문명: Hardware/Software Co-Programmable Framework for Computational SSDs to Accelerate Deep Learning Service on Large-Scale Graphs)으로 발표될 예정이다.
해당 연구는 삼성미래기술육성사업 지원을 받아 진행됐고 자세한 내용은 연구실 웹사이트(http://camelab.org)에서 확인할 수 있다.
2022.01.10
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소량의 데이터로 딥러닝 정확도 향상기술 발표
최근 다양한 분야에서 심층 학습(딥러닝) 기술을 활용한 서비스가 급속히 증가하고 있다. 서비스 구축을 위해서는 심층 학습 모델을 훈련해야 하며, 이를 위해서는 충분한 훈련 데이터를 준비해야 한다. 특히 훈련 데이터에 정답지를 만드는 레이블링(labeling) 과정이 필요한데 (예를 들어, 낙타 사진에 `낙타'라고 정답을 적어줌), 이 과정은 일반적으로 수작업으로 진행되므로 엄청난 노동력과 시간이 소요된다. 따라서 훈련 데이터가 충분하지 않은 상황을 효과적으로 타개하는 방법이 요구되고 있다.
우리 대학 전산학부 이재길 교수 연구팀이 적은 양의 훈련 데이터가 존재할 때도 높은 예측 정확도를 달성할 수 있는 새로운 모델 훈련 기술을 개발했다고 27일 밝혔다.
심층 학습 모델의 훈련은 주어진 훈련 데이터에서 레이블과 관련성이 높은 특성을 찾아내는 과정으로 볼 수 있다. 예를 들어, `낙타'의 주요 특성이 등에 있는 `혹'이라는 것을 알아내는 것이다. 그런데 훈련 데이터가 불충분할 경우 바람직하지 않은 특성까지도 같이 추출될 수 있는 문제가 발생한다. 예를 들어, 낙타 사진의 배경으로 종종 사막이 등장하기에 낙타에 대한 특성으로 `사막'이 추출되는 것도 가능하다. 사막은 낙타의 고유한 특성이 아닐뿐더러, 이러한 바람직하지 않은 특성으로 인해 사막이 아닌 곳(예: 동물원)에 있는 낙타는 인식하지 못할 수 있다.
이 교수팀이 개발한 기술은 심층 학습 모델의 훈련에서 바람직하지 않은 특성을 억제해 충분하지 않은 훈련 데이터를 가지고도 높은 예측 정확도를 달성할 수 있게 해준다.
우리 대학 지식서비스공학대학원에 재학 중인 박동민 박사과정 학생이 제1 저자, 송환준 박사, 김민석 박사과정 학생이 제2, 제3 저자로 각각 참여한 이번 연구는 최고권위 국제학술대회 `신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2021'에서 올 12월 발표될 예정이다. (논문명 : Task-Agnostic Undesirable Feature Deactivation Using Out-of-Distribution Data)
바람직하지 않은 특성을 억제하기 위해서 분포 外(out-of-distribution) 데이터를 활용한다. 예를 들어, 낙타와 호랑이 사진의 분류를 위한 훈련 데이터에 대해 여우 사진은 분포 외 데이터가 된다. 이때 이 교수팀이 착안한 점은 훈련 데이터에 존재하는 바람직하지 않은 특성은 분포 외 데이터에도 존재할 수 있다는 점이다.
즉, 위의 예에서 여우 사진의 배경으로도 사막이 나올 수 있다. 따라서 다량의 분포 외 데이터를 추가로 활용해 여기에서 추출된 특성은 영(0) 벡터가 되도록 심층 학습 모델의 훈련 과정을 규제해 바람직하지 않은 특성의 효과를 억제한다. 훈련 과정을 규제한다는 측면에서 정규화 방법론의 일종이라 볼 수 있다. 분포 외 데이터는 쓸모없는 것이라 여겨지고 있었으나, 이번 기술에 의해 훈련 데이터 부족을 해소할 수 있는 유용한 보완재로 탈바꿈될 수 있다.
연구팀은 이 정규화 방법론을 `비선호(比選好) 특성 억제'라고 이름 붙이고 이미지 데이터 분석의 세 가지 주요 문제에 적용했다. 그 결과, 기존 최신 방법론과 비교했을 때, 이미지 분류 문제에서 최대 12% 예측 정확도를 향상했고, 객체 검출 문제에서 최대 3% 예측 정확도를 향상했으며, 객체 지역화 문제에서 최대 8% 예측 정확도를 향상했다.
제1 저자인 박동민 박사과정 학생은 "이번 기술은 훈련 데이터 부족 현상을 해결할 수 있는 새로운 방법ˮ 이라면서 "분류, 회귀 분석을 비롯한 다양한 기계 학습 문제에 폭넓게 적용될 수 있어, 심층 학습의 전반적인 성능 개선에 기여할 수 있다ˮ 고 밝혔다.
연구팀을 지도한 이재길 교수도 "이 기술이 텐서플로우(TensorFlow) 혹은 파이토치(PyTorch)와 같은 기존의 심층 학습 라이브러리에 추가되면 기계 학습 및 심층 학습 학계에 큰 파급효과를 낼 수 있을 것이다ˮ고 말했다.
한편, 이 기술은 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 SW스타랩 과제로 개발한 연구성과 결과물(2020-0-00862, DB4DL: 딥러닝 지원 고사용성 및 고성능 분산 인메모리 DBMS 개발)이다. (끝).
2021.10.27
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전기및전자공학부 윤영규 교수팀, 국제의료영상처리학회 젊은과학자상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 윤영규 교수팀이 2021년 국제의료영상처리학회(MICCAI)로부터 젊은 과학자 상(Young Scientist Award) 수상자로 선정되었다고 8일 밝혔다.
젊은 과학자 상(Young Scientist Award)은 의료영상처리 분야 저명 국제 학술대회인 국제의료영상학회에 출판된 논문 중 학생 혹은 박사 학위를 받은 지 2년 이내의 주저자에 의해 작성된 가장 우수한 논문에 주어지는 상으로 우리나라에서 이 상을 받기는 처음이다.
전기및전자공학부 신창엽 학생(現 석사과정 학생)과 전기및전자공학부 류현 학생(現 학사과정 학생)이 공동 제1 저자, 전기및전자공학부 조은서 학생(現 박사과정 학생)이 공저자로 저술한 아래 논문으로 상을 수상했다.
“RLP-Net: A Recursive Light Propagation Network for 3-D Virtual Refocusing,”International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2021.
이 논문은 두 장의 현미경 이미지만 활용해 3차원 영상을 복원하는 가상 재초점 기술에 관한 것으로, 빛의 전파 과정이 공간적 불변성을 가지는 점에 착안해 빛의 전파 함수를 재귀적 신경망을 활용해 근사함으로써 정확한 가상 재초점이 가능함을 보였다.
시상식은 COVID19 상황으로 인해 가상으로 진행된 2021 MICCAI 학술대회에서 지난 9월 30일 진행됐으며, 수상자 리스트는 영구적으로 MICCAI 학술회 홈페이지에 게시될 예정이다.
2021.10.08
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개교 50주년 국제학술지 ACS Nano 특집호 발간
우리 대학은 나노과학분야 권위학술지 ‘에이시에스 나노 (ACS Nano)’가 KAIST의 혁신적인 연구 성과와 코로나 대응을 위한 연구개발 노력을 집중 조명하는 개원 50주년 기념특집호를 발간했다고 22일 밝혔다.
에이시에스 나노 부편집장인 신소재공학과 김일두 교수가 주도한 이번 ‘ACS Nano’ 특집호는 혁신과 도전 정신을 바탕으로 ‘글로벌 가치창출 선도대학’의 비전을 이룩해온 KAIST의 50년 역사를 소개하며, 4만6천여 명의 석·박사 졸업생이 사회 각 분야의 핵심 인력이 되어 대한민국의 경제발전 및 성장을 이끌어나가는 점을 조명했다.
또한, 코로나 시대에 국제적인 연구 협력 및 교류가 더욱 필요한 점을 역설하면서, 작년 9월 KAIST가 주최하여 국제적으로 약 1만여명이 참여한 ‘제1회 KAIST 이머징 소재 심포지엄’을 코로나 및 4차 산업 혁명 시대에 걸맞는 성공적인 비대면 학술 교류 사례로 소개했다.
이번 특집호는 KAIST 교수진이 주도적으로 진행한 나노과학 분야 우수한 성과 내용 및 미래 발전 방향을 깊이 있게 요약한 14개의 리뷰논문을 △신소재 물성 연구 △소재 가공 및 처리 기술 △고급 물질분석 기술 △첨단 기술의 실용화의 네 가지 주제로 나누어 수록했다.
신소재 물성 연구
신소재공학과 박찬범 교수의 리뷰(Photonic Carbon Dots as an Emerging Nanoagent for Biomedical and Healthcare Applications)는 10나노미터 이하의 크기를 가지는 탄소 나노입자인 카본 닷의 주목할만한 광학적 특성과 그 기전에 관해 설명하고, 기존 광학 물질보다 높은 성능·가공의 용이성·안전성·낮은 가격을 가진 차세대 광학 재료로의 가능성을 소개했다.
생명화학공학과 이현주 교수의 리뷰(Heterogeneous Atomic Catalysts Overcoming the Limitations of Single-Atom Catalysts)는 이론상 최대 성능을 낼 것으로 여겨지는 단원자 촉매의 개발 현황 및 단원자 촉매의 고활성도에 대한 원리를 설명하고, 단원자 촉매의 한계점과 이를 돌파할 수 있는 해법으로 앙상블 촉매의 개념을 소개했다.
에이시에스 나노 11월호 표지 논문으로도 선정된 신소재공학과 정성윤 교수의 리뷰(Atomic-Level Manipulations in Oxides and Alloys for Electrocatalysis of Oxygen Evolution and Reduction)는 산업적으로 매우 중요한 산소 발생 및 환원 반응 (OER/ORR) 에 있어 최적의 금속 및 금속 산화물 기반의 전기촉매를 합성하기 위한 디자인 원칙을 소개하며, 특히 OER/ORR 특성을 극대화하는 방법을 물성-구조의 관점에서 명쾌하게 요약하였다.
소재 가공 및 처리 기술
신소재공학과 강기범 교수의 리뷰(Growth and Interlayer Engineering of 2D Layered Semiconductors for Future Electronics)는 차세대 반도체 후보로 뛰어난 물성을 가진 2차원 다중층 물질의 특성 및 그 합성법을 소개하고, 최근 그 구조를 제어하기 위해 개발된 합성 후처리 기술인 ‘중간층 공정 (interlayer engineering)’에 대해 자세하게 설명하였다.
생명화학공학과 김범준 교수의 리뷰(Eco-Friendly Polymer Solar Cells: Advances in Green-Solvent Processing and Material Design)는 값비싼 실리콘 기반 태양전지를 대체할 수 있는 소재로 최근에도 많은 연구가 진행 중인 고분자 기반 태양전지를 소개하며, 환경 및 건강에 해로운 기존 고분자 합성 공정의 문제점을 해결하는데 필요한 친환경 공정 개발 전략 및 현황을 소개했다.
신소재공학과 정우철 교수의 리뷰(Nanoparticle Ex-solution for Supported Catalysts: Materials Design, Mechanism and Future Perspectives)는 금속 나노입자 촉매를 금속산화물 지지체에 강력하고 균일하게 결착시켜 우수한 열적 안정성을 지닌 촉매 물질을 합성할 수 있는 엑솔루션 기술의 기초 원리 및 수많은 응용법에 대해 자세하게 설명하였다.
신소재공학과 전석우 교수 및 원자력양자공학과 장동찬 교수의 리뷰(Scalable Fabrication of High-Performance Thin Shell Oxide Nano-Architected Materials via Proximity Field Nanopatterning)는 정렬된 나노구조체의 대면적 생산을 가능하게 하는 3차원 광패턴 기술을 소개하고, 기존의 물성-구조 관계상의 한계를 초월하여 우수한 기계적 특성을 지닌 물질의 합성에 대해 소개했다.
고급 물질분석 기술
화학과 박정영 교수의 리뷰(Operando Surface Characterization on Catalytic and Energy Materials from Single Crystals to Nanoparticles)는 X선 광전자 분광법 및 원자간력 현미경 등 기존 물질분석법이 고진공 환경 등 실제와 차이가 있는 조건에서 진행되는 만큼 현실적인 물성 분석에 한계가 있는 점을 들어 비진공 및 실제 응용 조건에서 분석이 가능한 신기술의 원리 및 적용에 관해 설명하였다.
신소재공학과 육종민 교수의 리뷰(Graphene Liquid Cell Electron Microscopy: Progress, Applications, and Perspectives)는 생물 조직 등 소프트 재료의 특성 및 콜로이드 물질의 나노스케일 역학을 실시간으로 직접 관찰하는 방법으로 그래핀 기반 실시간 액상투과전자현미경 기술을 소개하고, 각 발전 단계의 사례들을 중심으로 기술의 핵심 원리를 소개했다.
신소재공학과 홍승범 교수의 리뷰(Reducing Time to Discovery: Materials and Molecular Modeling, Imaging, Informatics and Integration)는 물질의 구조와 물성을 한꺼번에 분석할 수 있는 신기술들을 소개하고, 확보한 데이터를 기반으로 다중 스케일 모델링 및 영상화를 통해 물질계의 물성-구조 및 물성-가공 관계에 대한 데이터베이스를 구축하는 방법, 그리고 이에 머신러닝을 접합하여 자동화된 신소재 개발이 가능한 시스템을 디자인하는 접근법을 소개했다.
첨단 기술의 실용화
신소재공학과 김일두 교수의 리뷰(Chemiresistive Hydrogen Sensors: Fundamentals, Recent Advances, and Challenges)는 높은 가연성으로 매우 위험하나 산업적으로 중요한 수소 기체의 누출 여부를 조기에 감지할 수 있는 저항변화식 센서 개발에 관해 설명하며, 수소와 반응해 전기적 저항이 변화하는 원리 및 성능 개선 전략을 각 물질군에 대해 정리하여 요약하였다.
신소재공학과 스티브박 교수의 리뷰(From Diagnosis to Treatment: Recent Advances in Patient-Friendly Biosensors and Implantable Devices)는 비침습적 방법으로 바이오마커를 감지해 환자의 병리적인 상태를 빠르고 간단하게 파악할 수 있는 장치와 더불어 인체 친화적인 치료용 이식 장치의 개발에 대한 전반적인 현황과 인체 친화성을 갖추는 데 있어 필수적인 요소들을 소개하였다.
전기및전자공학부 최양규 교수의 리뷰(Triboelectric Nanogenerator: Structure, Mechanism, and Applications)는 혁신적인 에너지 하베스팅 기술인 마찰전기 기반의 나노 발전기를 소개하고, 나노 발전기의 구동 원리 및 에너지 변환 효율 증대를 위한 기본 요소들에 관해 자세히 설명하였다.
화학과 변혜령 교수 및 신소재공학과 김일두 교수의 리뷰(Lithium-Air Batteries: Air-Breathing Challenges and Perspective)는 기존의 리튬 이온 기반 이차전지보다 이론적인 성능이 더욱 뛰어나며 풍부한 자원인 공기를 이용하는 리튬-공기 기반 이차전지를 소개하고, 이를 구성하는 필수 요소들의 역할 및 개선 방안에 대해 소개했다.
코로나에 맞선 KAIST의 선도적 역할
에이시에스 나노는 이와 더불어 과학기술정보통신부 지원하에 KAIST가 주도한 “코로나대응 과학기술 뉴딜 사업”을 팬데믹 위기극복을 위한 기술 혁신 및 집단지성의 예시이자 국제적인 모범 사례로 조명하였으며, 감염병 대응의 각 단계인 예방보호·응급대응·치료복구에 사용될 △재사용 항바이러스 필터 △이송-입원 연계형 음악 앰뷸런스 △이동 확장형 음압 병동 등의 신기술 개발 성과를 소개했다.
안재완 신소재공학과 박사, 배충식 KAIST 공과대학장, Paul S. Weiss 에이시에스 나노 편집장, 김일두 신소재공학과 교수가 저자로 참여한 이번 온라인 특집호는 2021년 2월호 ACS Nano에 소개됐다.
2021.02.22
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세계 최고 성능을 지닌 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 기술 개발
우리 연구진이 방대한 정보를 저장하고 목적에 맞게 검색, 관리할 수 있는 시스템을 통칭하는 데이터베이스관리시스템(DBMS, DataBase Management System)을 세계 최고 수준의 성능으로 끌어올렸다.
우리 대학 전산학부 김민수 교수 연구팀이 데이터베이스 질의 언어 SQL(Structured Query Language, 구조화 질의어) 처리 성능을 대폭 높인 세계 최고 수준의 DBMS 기술을 개발했다.
김 교수 연구팀은 데이터 처리를 위해 산업 표준으로 사용되는 SQL 질의를 기존 DBMS와는 전혀 다른 방법으로 처리함으로써 성능을 기존 옴니사이(OmniSci) DBMS 대비 최대 88배나 높인 신기술을 개발했다. 김 교수팀이 개발한 이 기술은 오라클·마이크로소프트 SQL서버·IBM DB2 등 타 DBMS에도 적용할 수 있어 고성능 SQL 질의 처리가 필요한 다양한 곳에 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
대부분의 DBMS는 SQL 질의를 처리할 때 내부적으로 데이터 테이블들을 `왼쪽 깊은 이진 트리(left-deep binary tree)' 형태로 배치해 처리하는 방법을 사용한다. 지난 수십 년간 상용화돼 온 대부분의 DBMS는 데이터 테이블들의 배치 가능한 가지 수가 기하급수적으로 많기 때문에 이를 `왼쪽 깊은 이진 트리' 형태로 배치해 SQL 질의를 처리해 왔다.
임의의 두 테이블이 기본 키(primary key, PK)와 외래 키(foreign key, FK)라 불리는 관계로 결합(조인 연산)하는 경우에는 이러한 방법으로 SQL 질의를 효과적으로 처리할 수 있다. 여기서 기본 키는 각 데이터 행(row)을 유일하게 식별할 수 있는 열(column)이고, 외래 키는 그렇지 않은 열이다.
지난 수십 년간 산업에서 사용되는 DB의 구조가 점점 복잡해지면서 두 테이블은 PK-FK 관계가 아닌 FK-FK 관계, 즉 외래 키와 외래 키의 관계로 결합하는 복잡한 형태의 SQL 질의들이 많아지고 있다. 실제 DBMS의 성능을 측정하는 산업 표준 벤치마크인 TPC-DS에서 전체 벤치마크의 26%가 이런 복잡한 SQL 질의들로 구성돼 있고 기계학습(머신러닝), 생물 정보학 등 다양한 분야들서도 이러한 복잡한 SQL 질의 사용이 점차 증가하는 추세다.
이전에 나온 DBMS들은 두 테이블이 주로 PK-FK 관계로 결합한다는 가정하에 개발됐기 때문에 FK-FK 결합이 필요한 복잡한 SQL 질의를 매우 느리거나 심지어 처리하지 못하는 실패를 거듭해왔다.
김 교수팀은 문제 해결을 위해 테이블들을 하나의 커다란 `왼쪽 깊은 이진 트리' 형태가 아닌 여러 개의 작은 `왼쪽 깊은 이진 트리'를 `n항 조인 연산자'로 묶는 형태로 배치해 처리하는 기술을 개발했다. 이때 각각의 `작은 이진 트리' 안에는 FK-FK 결합 관계가 발생하지 않도록 테이블들을 배치하는 것이 핵심이다.
각각의 `작은 이진 트리'의 처리 결과물을 `n항 조인 연산자'로 결합해 최종 결과물을 구하는 것도 난제로 꼽히는데 연구팀은 `최악-최적(worst-case optimal) 조인 알고리즘'이라는 방법으로 이 문제를 해결했다.
`최악-최적 조인 알고리즘'은 그래프 데이터를 처리할 때 이론적으로 가장 우수하다고 알려진 알고리즘이다. 김 교수 연구팀은 세계에서 가장 먼저 이 알고리즘을 SQL 질의 처리에 적용해 난제를 해결하는 데 성공했다.
김민수 교수 연구팀은 새로 개발한 DBMS 기술을 GPU 기반의 DBMS 개발업체인 미국 옴니사이(OmniSci)社 제품에 적용한 결과, OmniSci DBMS보다 성능이 최대 88배나 향상된 결과를 얻었다. 또 TPC-DS 벤치마크에서도 세계 최고 수준의 성능을 가진 기존의 상용 DBMS보다 5~20배나 더 빠른 사실을 확인했다. TPC-DS는 DBMS의 성능을 측정하기 위한 산업 표준의 최신 벤치마크이다.
교신저자로 참여한 김민수 교수는 "연구팀이 개발한 새로운 기술은 대부분의 DBMS에 적용할 수 있기 때문에 산업적 측면에서 파급 효과가 매우 클 것으로 기대한다ˮ 라고 말했다.
이번 연구에는 김 교수의 제자이자 미국 옴니사이(OmniSci)社에 재직 중인 남윤민 박사가 제1 저자로, 김 교수가 교신저자로 참여했으며 지난 18일 미국 오리건주 포틀랜드에서 열린 데이터베이스 분야 최고의 국제학술대회로 꼽히는 `시그모드(SIGMOD)'에서 발표됐다. (논문명 : SPRINTER: A Fast n-ary Join Query Processing Method for Complex OLAP Queries).
한편, 이 연구는 한국연구재단 선도연구센터 사업 및 중견연구자 지원사업, 과기정통부 IITP SW스타랩 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.23
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장호종 교수 연구팀, ISIITA 2020 최우수 논문상 수상
우리 대학 IT융합연구소 장호종 교수 연구팀의 논문이 2020년 2월 12일부터 베트남 톤둑탕 대학교(Ton Duc Thang University)에서 열린 정보 기술 및 응용 분야 혁신에 관한 국제 심포지엄(ISIITA 2020 : The International Symposium on Innovation in Information Technology Application 2020)에서 최우수 논문상을 받았다.
ISIITA는 정보통신, 바이오 과학기술, 컴퓨터시스템 등 여러 분야의 선도하는 연구자들이 모여 기술의 융합에 대해 교류하는 네트워킹 심포지엄으로, 장호종 교수팀은 이번 심포지엄에서 ‘A Study of Single Photon Counting System for Quantitative Analysis of luminescence’라는 논문으로 최우수 논문상을 받았다.
수상한 논문은 소변을 이용한 간단한 화학반응 검사로 체내 나트륨과 칼륨을 검출할 수 있는 시스템의 핵심인 실리콘 광증배소자(Silicon Photomultiplier)의 신호처리 시스템을 구현하는 내용을 담고 있다.우리 체내에 일정량 이상의 나트륨과 칼륨이 과다 상태가 되면 고혈압, 심혈관계질환, 신장 손상을 일으킬 수 있다. 이번 연구에서 연구팀은 소변을 통해 배출되는 나트륨과 칼륨을 정량화하는 핵심 기술을 개발했다. 시약을 소변에 주입하면 화학반응에 의해 매우 적은 양의 발광이 일어나는데 이때 나트륨과 칼륨이 많으면 화학반응을 방해하면서 발광이 줄어들게 된다. 이 측정 방법의 핵심은 매우 미세하게 발광하는 빛의 세기를 수치화하는 것이다. 장호종 교수팀은 광증배소자를 이용해 화학발광을 측정하는 시스템을 개발했다.
장호종 교수는 "개발된 신호처리 시스템을 활용해 흡수된 나트륨과 칼륨의 양을 손쉽고 빠르게 측정할 수 있게 돼 나트륨과 칼륨 과다 섭취에 의한 질병들을 예방하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대한다"라고 말했다. 신호처리 시스템 설계의 핵심 연구를 진행한 한병훈 연구원은 "개발한 기술을 바탕으로 휴대전화처럼 누구나 가지고 다니며 사용할 수 있을 정도로 소형화하기 위한 연구에 집중할 계획이다" 라고 밝혔다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 선행공정·플랫폼기술연구개발사업(2015M3A7B7045525)의 지원을 받아 수행됐다.
2020.02.19
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최성열 교수, 과학기술정보통신부 장관 표창
우리 대학 원자력 및 양자공학과 최성열 교수가 “제9회 원자력 안전 및 진흥의 날”에 과학기술정보통신부 장관 표창자로 선정됐다. 최 교수에게는 과학기술정보통신부와 산업통상자원부가 지난 2019년 12월 27일 공동으로 주관한 시상식에서 표창장이 수여됐다.
2017년 9월 KAIST에 부임한 최교수는 사용후핵연료와 방사성폐기물의 안전한 관리 등 원자력 진흥 분야 기여한 업적을 인정받았다. 최 교수는 원자력 산업계의 최대 난제인 사용후핵연료 분야에서 사용후핵연료를 재활용하여 고준위폐기물을 줄이는 동시에 핵물질의 핵무기 전용을 방지할 수 있는 새로운 폐기물 처리기술을 개발하고 있다.
또한, 가압경수로 운영 중 핵연료에 보론 잠복 현상(boron hideout)으로 발생하는 비정상 출력편차를 예측하고 방지하는 고정밀 다중물리코드를 개발해 매년 수백 억 이상의 경제적 손실을 유발하는 산업 현장 문제를 해결하는 일에도 일조했다.
최교수는 부임 첫해인 2017년에 고준위폐기물 소멸처리 분야 권위학회인 IEMPT에 최연소이자 50대 미만으로는 유일하게 Standing Scientific Advisory Committee 위원으로 선발됐으며, 2018년에는 전세계 50개 국가가 참여하는 International Youth Nuclear Congress가 2년 마다 한 명에게 수여하는 Early Career Award를 한국인 최초로 수상했다.
2020.01.08
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