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KCC 설명가능 인공지능(XAI) 워크숍 2024 개최
우리 대학 설명가능 인공지능연구센터(센터장 최재식)가 'KCC 설명가능 인공지능(XAI) 워크숍 2024'를 지난달 27일 제주 국제컨벤션센터에서 개최했다.올해 3월 EU의 인공지능법이 최종 통과된 후 인공지능 시스템에 대한 글로벌 규제가 현실화 되고 인공지능 모델의 투명성 향상과 규제 준수를 지원할 수 있는 설명가능 인공지능(eXplainable Artificial Intelligence, 약칭 XAI) 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 같은 시대적 흐름에 대응하기 위해 개최된 이번 워크숍에는 관련 분야에서 활발히 연구 중인 국내 연구기관과 기업 관계자들이 교류하며 최신 연구 동향을 공유했다.서홍석 교수(고려대)와 박천음 교수(한밭대)는 각각 '멀티모달 대화형 인공지능 관련 연구 동향'과 'Multimodal Counterfactual reasoning을 이용한 자연어 해석 연구 동향'을 주제로 최근 활발한 연구가 진행 중인 멀티모달 인공지능 모델 연구 및 해석 동향을 강연했다.또한, 오순영 공동의장((사)과실연 미래포럼)은 '금융 및 은행에서의 설명가능 인공지능'을 주제로 금융 및 의료 분야에 설명가능 인공지능이 활용된 사례를 발표하고 김진우 대표(㈜HAII)의 '디지털 헬스에서의 설명가능 인공지능의 역할: 리피치* 사례를 중심으로' 강연이 진행됐다. *리피치(Repeech): 마비말장애 디지털 치료기기 이와 함께, 설명가능 인공지능 분야의 국제 표준화 그룹 리더인 이재호 교수(서울시립대)가 '프론티어 인공지능 신뢰성 기술과 정책'에 대해 발표했다. 이번 워크숍에서는 총 38편의 최신 연구논문이 발표됐다. 기존 설명가능 인공지능 알고리즘의 성능을 개선한 새로운 알고리즘, 대형언어모델(Large Language Model, 약칭 LLM) 등 생성형 AI모델에 대한 해석성 및 신뢰성 제공 기법, 도메인별 XAI 적용 사례에 대한 연구 내용이 소개됐다. 최우수논문상은 우리 대학 전기및전자공학부 노용만 교수팀(이병관, 박범찬, 김채원)의 '물체 수준 시각 프롬프트를 활용한 효율적인 대형언어시각모델'이 수상했다. 대형언어시각 모델(Large Language and Vision Model, LLVM)에서 모델 크기를 키우는 대신 물체 수준 이미지에서 이해가 가능한 새로운 기법을 도입해 인공지능 모델 성능을 향상시켰을 뿐만 아니라 인공지능 모델의 의사결정 과정에 대한 해석가능성을 크게 높였다는 점을 인정받았다. 행사를 주관한 설명가능 인공지능연구센터 최재식 센터장은 "이번 워크숍이 인공지능 기술의 투명성과 신뢰성을 높이는 데 중요한 역할을 하는 설명가능 인공지능(XAI)에 대한 최신 연구 동향을 교류하는 구심점이 되어, 다양한 산업 분야에 설명가능 인공지능(XAI) 기술을 적용하는 계기가 되길 바란다"라고 밝혔다.이번 행사는 정보통신기획평가원의 '사람중심 인공지능 핵심원천기술개발사업(과제명: 사용자 맞춤형 플러그앤플레이 방식의 설명가능성 제공 기술 개발)' 지원으로 개최되었다. 이번 워크숍에 대한 자세한 정보는 우리 대학 설명가능 인공지능센터 홈페이지에서 확인할 수 있다.(https://xai.kaist.ac.kr/xai-workshop/2024/)
2024.07.08
조회수 2627
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
조회수 33717
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
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