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KAIST 연구자들의 축제, 2024 리서치데이 개최
우리 대학이 '2024년 KAIST 리서치데이(Research Day)'를 21일 대전 본원 학술문화관(E9)에서 개최했다.
2016년부터 매년 개최하고 있는 'KAIST 리서치데이'는 탁월한 성과를 배출한 연구자를 포상하고 우수 연구성과를 공유해 연구개발(R&D) 정보를 교류하는 자리다.
최고 연구상인 '연구대상'은 방효충(항공우주공학과) 교수가 수상했다. 방 교수는 2001년 부임 이래 다양한 형태의 자율화 드론과 인공위성 자세제어기술을 연구해 왔다. 이를 통해, 초소형위성을 세 차례 우주로 발사하는 데 성공하고, 항공우주 연구와 교육을 선도한 업적을 높이 평가받았다.
이날 행사에서 방 교수는 수상을 기념해 '소형 드론의 자율화와 인공위성 유도․항법․제어 시스템 연구'를 주제로 강연한다. 소형 드론 기반의 자율 비행과 인공지능 기술을 결합한 자율화 연구가 민간 및 국방 분야에 적용된 사례와 초소형위성 시스템의 기술 자립화를 위한 연구 활동을 소개할 예정이다.방 교수는 "지난 10여 년간 항공우주의 핵심 기술 분야인 자율화 드론과 인공위성 제어 및 시스템을 연구해 국방기술과 국내 항공우주 기술 저변 확대에 기여하고 우수한 연구인력을 양성한 것에 큰 자부심을 느끼게 됐다"라고 수상 소감을 밝혔다.
이와 함께, 이재우(생명화학공학과), 김주영(전기및전자공학부) 교수가 각각 '연구상'을 수상한다. 리섕(Sheng Li, 생명화학공학과) 교수가 '특별연구상'을 받으며, 최준균(전기및전자공학부) 교수가 '이노베이션상' 수상자로 선정됐다.
정재웅(전기및전자공학부)·정원일(의과학대학원) 교수는 한 팀으로 ‘융합 연구상’을 받는다. ‘국제공동연구상’은 정희태(생명화학공학과) 교수, '현우 KAIST 학술상'은 오원석(경영공학부) 교수, 'QAIST 창의도전연구상'은 백윤정(화학과) 교수가 수상한다.
'KAIST 2023년 대표 R&D 연구성과 10선'도 소개된다. 심흥선(물리학과)·임미희(화학과)·주영석(의과학대학원)·박해원(기계공학과)·박종철(전산학부)·강이연(산업디자인학과)·조힘찬(신소재공학과)·제임스손(김재철AI대학원)·김형준(문술미래전략대학원)·인공위성연구소 연구팀 등이 지난 한 해를 대표하는 우수 연구를 수행한 것으로 평가받았다.
특히, KAIST 인공위성연구소는 주·야간 및 기상 조건과 관계없이 지표 관측이 가능한 영상레이다 위성을 개발해 교원 연구팀이 아닌 교내 연구조직 중심 연구팀 중 처음으로 대표 연구성과에 이름을 올렸다.
또한, 올해는 'KAIST 14대 미래선도기술'이 포상 분야로 추가됐다. 12대 국가전략기술에 탄소중립과 국방 기술까지 더한 총 14개 연구 분야로 산업적, 사회·경제적으로 탁월한 성과를 창출한 대표 연구성과들이 해당한다.
▴반도체·디스플레이 분야 최양규·최성율·최신현(전기및전자공학부), 김경민(신소재공학과) ▴이차전지 분야 김희탁(생명화학공학과) ▴첨단모빌리티 분야 이동만(전산학부) ▴차세대 원자력 분야 김용희(원자력및양자공학과) ▴첨단바이오 이상엽(생명화학공학과) ▴우주항공·해양 분야 강경인(인공위성연구소) ▴수소 분야 배중면(기계공학과), 신동혁(항공우주공학과) ▴사이버보안 분야 강민석(전산학부) ▴인공지능 분야 안성진(전산학부) ▴차세대통신 분야 김성민(전기및전자공학부) ▴첨단로봇·제조 분야 공경철(기계공학과) ▴양자 분야 안재욱(물리학과) ▴탄소중립 분야 김형준(문술미래전략대학원) ▴국방 분야 심현철(전기및전자공학부) 등 교원과 연구원을 포함한 총 18명이 수상자로 선정됐다. 조병관 연구처장은 "우수한 성과를 거둔 연구자들이 한자리에 모여 도전적이고 혁신적인 다양한 아이디어를 공유하는 오늘의 교류가 글로벌 과학기술을 선도하는 또 다른 연구의 시작점이 되길 바란다"라고 말했다.
2024.05.21
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권태형 박사과정, 고지훈 석박사통합과정, IEEE ICDM 2023 최우수논문상 수상
우리 대학 김재철AI대학원 권태형 박사과정, 고지훈 석박사통합과정 (지도교수 신기정)이 지난 12월 중국 상해에서 열린 제23회 IEEE International Conference on Data Mining (IEEE ICDM)에서 최우수 논문상(Best Student Paper Runner-up)을 수상했다.
IEEE ICDM은 매년 개최되는 데이터 마이닝 분야 최고 권위의 국제 학회 중 하나다. 올해는 총 200편의 논문이 발표됐고 그 중 권태형, 고지훈 학생이 참여한 논문을 포함한 4편의 논문이 최우수 논문으로 선정됐다.
논문 제목은 ‘텐서코덱: 데이터에 대한 가정이 필요 없는 간결한 텐서의 손실 압축 기법’(TensorCodec: Compact Lossy Compression of Tensors without Strong Data Assumptions)이다.
이 연구에서는 텐서, 즉 고차원 행렬 데이터를 위한 압축 기술을 제시하였다. 텐서-열차 분해(Tensor-Train Decomposition)와 인공신경망을 결합하여 압축 성능을 향상했으며, 행과 열을 재배치하고 차원을 증가시키는 등 입력 텐서의 형태에 대한 최적화를 통해 압축 성능을 추가로 개선하였다. 또한, 다양한 실세계 데이터를 사용하여 제안된 방법의 우수성과 범용성을 검증하였다.
권태형, 고지훈 학생은 “항상 연구에 대한 열정이 가득하시고, 창의적인 아이디어를 제공하여 연구의 돌파구를 열어 주신 신기정 교수님의 지도 덕분에 수상이 가능했다”며 “해당 아이디어가 더욱 고도화되어, 추천시스템, 이상 탐지, AI 모델 경량화 등 다양한 분야에서 활용될 수 있기를 바란다”고 말했다.
이 연구에는 권태형 박사과정, 고지훈 석박통합과정, 신기정 교수 외에 숭실대학교 정진홍 교수가 참여하였으며, 정보통신기획평가원의 지원을 받은 강건하고 공정하며 확장 가능한 데이터 중심의 연속 학습 과제와 한국연구재단의 지원을 받은 부호화된 그래프 마이닝 과제의 성과다.
2024.01.02
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KI House, 2023 대전 자원봉사 우수 수요처 선정
우리 대학 국제협력처 국제교원및학생지원팀에서 운영하는 KAIST International House(이하 KI House)가 (사)대전광역시 자원봉사센터에서 주관한 2023 대전 자원봉사자의 날 기념식에서 '올해의 자원봉사 우수 수요처'로 선정되어 대전광역시장 표창을 받았다.
KI House는 교내 외국인 교원 및 학생들이 한국 생활에 적응하는 것을 돕기 위해 2004년 설립돼 2020년 10월에는 행정안전부로부터 자원봉사 포털 인증기관으로 등록됐다. 설립 19주년을 맞은 현재 한국어 강사 자격증이나, 교육부 발급 정교사 자격증 또는 관련 학력을 지닌 순수 자원봉사자 100여 명이 KI House를 위해 활동하고 있다.
우리 대학 외국인 교원 및 학생들을 대상으로 하는 1:1 한국어 맞춤 교육을 비롯해 한국의 문화와 정서를 알아갈 수 있는 고유 명절(설 및 추석) 체험행사, 한국문화지 탐방 및 한국어 말하기 대회 등의 정규 프로그램을 운영하고 있으며, 기타 교실, TOPIK(한국어능력시험) Class, 토론반 등 다양한 방학 프로그램도 개설되어 있다.
특히, 지난 2022년 8월 (재)독도 재단이 주최한 전국 외국인 유학생 '독도사랑 한국어 말하기 대회'에 참여해 최우수상과 지도 교사들에게 주는 우수 지도자상을 수상했다. 이주영 국제교원및학생지원팀장은 "KI House에 자원봉사로 참여해주시는 선생님들의 순수한 노력을 격려해주는 것 같아 이번 표창이 더욱 뜻깊다"라고 소감을 전했다. 이 팀장은 이어 "앞으로도 선생님들과 함께 우리 대학의 외국인 교원 및 학생들의 한국어 능력 향상은 물론 한국 사회와 문화에 잘 적응할 수 있도록 돕는 역할에 최선을 다하겠다"라고 덧붙였다.
2023.12.12
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‘6G 그랜드 써밋 2023’ 개최
우리 대학 LG전자(대표이사 조주완), 한국표준과학연구원(원장 박현민 )과 공동으로 ‘6G 그랜드 써밋 2023(Grand Summit)’행사를 2023년 11월 21일 KI 빌딩 서남표 퓨전홀에서 개최해 국내외 6G 전문가들과 6G 주요 연구개발 현황을 공유하고 미래 기술 방향성을 토론하는 자리를 갖는다고 17일 밝혔다.
본 행사는 ‘유비쿼터스 모바일 라이프를 위하여(Moving Forward a Ubiquitous Mobile Life)’라는 주제로, EU 6G 플래그십 프로그램 디렉터인 올루 대학 마티 라트바호(Matti Latva-aho) 교수의 ‘글로벌 6G R&D 동향 관련 기조 발표’에 후속하여 학술계 중심의 ‘6G 기술 심포지엄 세션’과 산업계 중심의 ‘6G 시스템 개발 세션’으로 나뉘어 진행된다.
‘6G 기술 심포지엄 세션’에서는 고려대, KAIST, 미국 육군연구소에서 6G 핵심 기술들을 소개하며,‘6G 시스템 개발 세션’에서는 LG전자, 퀄컴, 한국표준과학연구원, 일본 NTT, 한국전자통신연구원에서 6G 비전과 시스템 개발 현황을 공유한다.
연구 성과물 시연 전시 현장에서는 KAIST, LG전자, 한국표준과학연구원, 로데슈바르즈에서 6G 기술 관련 시제품들을 소개한다. 특히 KAIST의 서브 테라헤르츠 내지 밀리미터 대역에서 활용가능한 여러 가지 신소재 기반 빔포밍 시스템 기술이 주목받고 있다. 더불어 LG전자에서는 향후 다양한 6G 기술들에 대한 고도화 테스트 시연에 적용될 시스템 플랫폼 하드웨어를 최초로 공개하는데, 본 시스템은 다양한 6G 무선전송기술 후보들에 대해 적용가능하며 최대 4 기가헤르츠(GHz)의 초광대역 무선 전송을 지원한다.
이날 행사에는 KAIST 이광형 총장, 과학기술정보통신부 홍진배 실장, LG전자 김병훈 CTO, 한국표준과학연구원 박현민 원장 등 국내 6G 주요 관계자들이 참석한다. KAIST 이광형 총장은 “6G 통신 시대에는 다양한 산업 분야의 응용 서비스와 통신 서비스가 융합되면서 새로운 비즈니스 기회가 창출되고 많은 새로운 기업이 탄생할 것”이라고 기대감을 표명하고 있다.
6G 이동통신 기술은 2025년경부터 표준화 작업을 시작하여 2029년경 상용화될 차세대 이동통신 기술로서 KAIST, LG전자, 한국표준과학연구원은 여러 6G 연구개발 사안들에 대한 협력을 지속적으로 추진해오고 있으며, 특히 KAIST와는 지난 2019년 국내 최초 6G 산학연구센터인 ‘LG전자-KAIST 6G 연구센터’를 설립한 바 있다.
참고로 동 행사는 지난 2022년 9월 서울 마곡 LG 사이언스파크에서 개최된 ‘6G 그랜드 서밋 2022’ 행사의 후속으로, 제2회차를 맞이한 올해는 대전 KAIST에서 관계 산학연 기관 간 6G 협력 공동 행사로서 진행된다.
(행사 문의: E-mail: aycho725@kaist.ac.kr, 조아영 선임)
2023.11.17
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2023년 국가연구개발 우수성과 100선에 우리 대학 성과 5개 선정
과학기술정보통신부와 한국과학기술기획평가원은 '2023년 국가연구개발 우수성과 100선'을 선정하여 발표했다.
국가연구개발 우수성과 100선은 국가발전을 견인해 온 과학기술의 역할에 대한 국민의 이해와 관심을 높이고, 과학기술인들의 자긍심을 고취하기 위해 지난 2006년부터 매년 발표하고 있다.
'우수성과 100선' 기술에는 과학기술정보통신부 장관 인증서와 현판이 수여되고, 관련 규정에 따라 사업 및 기관평가 등에서 가점을 받게 되며, 사례집도 발간한다.
우리 대학의 2023년 국가연구개발 우수성과 100선 선정내용은 아래와 같다.
- 그래핀-액정탄성체 복합소재 개발로 인간근육보다 17배 강한 헤라클레스 인공근육 세계 최초 구현 (신소재공학과 김상욱 교수)
- 준강자성체 기반 스핀트로닉스 기술 개발 (물리학과 김세권 교수)
- 흡입전달용 폐 계면활성제입자 기술 개발 (바이오및뇌공학과 박지호 교수)
- 인간 달팽이관을 모사한 음성센서 기반의 생체인증 기술 개발 (신소재공학과 이건재 교수)
- 뇌 연구 자동화 및 뇌질환 원격 치료를 위한 사물인터넷 기반의 무선 뇌 제어 시스템 개발 (전기및전자공학부 정재웅 교수)
선정된 연구자는 국가연구개발 성과평가 유공포상(훈·포장, 대통령표창, 국무총리표창 등) 후보자로 적극 추천되는 등의 혜택이 제공된다.
2023.11.13
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인공지능 챗봇 이미지 데이터 훈련 비용 최소화하다
최근 다양한 분야에서 인공지능 심층 학습(딥러닝) 기술을 활용한 서비스가 급속히 증가하고 있다. GPT와 같은 거대 언어 모델을 훈련하기 위해서는 수백 대의 GPU와 몇 주 이상의 시간이 필요하다고 알려져 있다. 따라서, 심층신경망 훈련 비용을 최소화하는 방법 개발이 요구되고 있다.
우리 대학 전산학부 이재길 교수 연구팀이 심층신경망 훈련 비용을 최소화할 수 있도록 훈련 데이터의 양을 줄이는 새로운 데이터 선택 기술을 개발했다고 2일 밝혔다.
일반적으로 대용량의 심층 학습용 훈련 데이터는 레이블 오류(예를 들어, 강아지 사진이 `고양이'라고 잘못 표기되어 있음)를 포함한다. 최신 인공지능 방법론인 재(再)레이블링(Re-labeling) 학습법은 훈련 도중 레이블 오류를 스스로 수정하면서 높은 심층신경망 성능을 달성하는데, 레이블 오류를 수정하기 위한 추가적인 과정들로 인해 훈련에 필요한 시간이 더욱 증가한다는 단점이 있다. 한편 막대한 훈련 시간을 줄이려는 방법으로 중복되거나 성능 향상에 도움이 되지 않는 데이터를 제거해 훈련 데이터의 크기를 줄이는 핵심 집합 선별(coreset selection) 방식이 큰 주목을 받고 있다. 그러나 기존 핵심 집합 선별 방식은 훈련 데이터에 레이블 오류가 없다고 가정한 표준 학습법을 위해 개발됐고, 재레이블링 학습법을 위한 핵심 집합 선별 방식에 관한 연구는 부족한 실정이다.
이재길 교수팀이 개발한 기술은 레이블 오류를 스스로 수정하는 최신 재레이블링 학습법을 위해 핵심 집합 선별을 수행하여 심층 학습 훈련 비용을 최소화할 수 있도록 해준다. 따라서, 레이블 오류가 포함된 현실적인 훈련 데이터를 지원하므로 실용성이 매우 높다.
또한 이 교수팀은 특정 데이터의 레이블 오류 수정 정확도가 해당 데이터의 이웃 데이터의 신뢰도와 높은 상관관계가 있음을 발견했다. 즉, 이웃 데이터의 신뢰도가 높으면 레이블 오류 수정 정확도가 커지는 경향이 있다. 이웃 데이터의 신뢰도는 심층신경망의 충분한 훈련 전에도 측정할 수 있으므로, 각 데이터의 레이블 수정 가능 여부를 예측할 수 있게 된다. 연구팀은 이러한 발견을 기반으로 전체 훈련 데이터의 총합 이웃 신뢰도를 최대화하는 데이터 부분 집합을 선별해 레이블 수정 정확도와 일반화 성능을 최대화하는 `재레이블링을 위한 핵심 집합 선별'을 제안했다. 총합 이웃 신뢰도를 최대화하는 부분 집합을 찾는 조합 최적화 문제의 효율적인 해법을 위해 총합 이웃 신뢰도를 가장 증가시키는 데이터를 차례차례 선택하는 탐욕 알고리즘(greedy algorithm)을 도입했다.
연구팀은 이미지 분류 문제에 대해 다양한 실세계의 훈련 데이터를 사용해 방법론을 검증했다. 그 결과, 레이블 오류가 없다는 가정에 따른 표준 학습법에서는 최대 9%, 재레이블링 학습법에서는 최대 21% 최종 예측 정확도가 기존 방법론에 비해 향상되었고, 모든 범위의 데이터 선별 비율에서 일관되게 최고 성능을 달성했다. 또한, 총합 이웃 신뢰도를 최대화한 효율적 탐욕 알고리즘을 통해 기존 방법론에 비해 획기적으로 시간을 줄이고 수백만 장의 이미지를 포함하는 초대용량 훈련 데이터에도 쉽게 확장될 수 있음을 확인했다.
제1 저자인 박동민 박사과정 학생은 "이번 기술은 오류를 포함한 데이터에 대한 최신 인공지능 방법론의 훈련 가속화를 위한 획기적인 방법ˮ 이라면서 "다양한 데이터 상황에서의 강건성이 검증됐기 때문에, 실생활의 기계 학습 문제에 폭넓게 적용될 수 있어 전반적인 심층 학습의 훈련 데이터 준비 비용 절감에 기여할 것ˮ 이라고 밝혔다.
연구팀을 지도한 이재길 교수도 "이 기술이 파이토치(PyTorch) 혹은 텐서플로우(TensorFlow)와 같은 기존의 심층 학습 라이브러리에 추가되면 기계 학습 및 심층 학습 학계에 큰 파급효과를 낼 수 있을 것이다ˮ고 말했다.
우리 대학 데이터사이언스대학원에 재학 중인 박동민 박사과정 학생이 제1 저자, 최설아 석사과정, 김도영 박사과정 학생이 제2, 제3 저자로 각각 참여한 이번 연구는 최고권위 국제학술대회 `신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2023'에서 올 12월 발표될 예정이다. (논문명 : Robust Data Pruning under Label Noise via Maximizing Re-labeling Accuracy)
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.
2023.11.02
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KAIST 연구실 개방합니다, ‘OPEN KAIST 2023’ 개최
우리 대학은 교내 연구·실험실 및 연구센터 등의 연구 현장을 공개하는 'OPEN KAIST 2023' 행사를 11월 2일부터 이틀간 대전 본원 캠퍼스에서 연다. 2001년에 시작돼 올해로 12회째를 맞는 OPEN KAIST는 공과대학(학장 문재균)의 주관으로 2년마다 개최하고 있다. 방문객이 체험할 수 있는 다채로운 프로그램을 준비해 과학에 대한 궁금증을 풀어주고 미래의 과학기술을 이끌어 갈 청소년들에게 꿈과 희망을 심어주기 위해 마련한 행사다. 16개 학과와 인공위성연구소가 참여하는 올해 행사에서는 ▴ 체험 및 시연 ▴연구실 소개 ▴특별 강연 ▴학과 소개 등 4개 분야에서 총 56개 프로그램을 운영한다.
특히, 우리 대학이 자랑하는 다양한 로봇 기술이 공개된다. 명현 전기및전자공학부의 교수 연구실은 사족 로봇 보행 시연으로 관람객을 맞는다. 사족 보행로봇용 블라인드 보행 제어기로 제작된 드림워크는 올해 초 영국 런던에서 열린 국제 사족로봇 자율보행 경진대회에서 MIT, 카네기멜런대학(CMU) 등 세계 유수의 대학을 월등한 차이로 따돌리며 우승을 거머쥔 로봇이다. 11월 3일 오후 3시부터 15분간 정보전자공학동 중앙 정원에서 앞을 보지 않고도 자유롭게 움직이는 로봇을 만날 수 있다.
무인시스템 연구를 중점 수행하는 심현철 전기및전자공학부 교수 연구실에서는 궤도형 모바일 로봇인 '뱅가드(Vanguard)'를 선보인다. 계단을 오르내릴 수 없는 기존의 네 바퀴 모바일 로봇의 한계를 돌파한 연구 성과로 11월 3일 오후 3시 30분부터 15분간 IT융합빌딩(N1) 1층에서부터 3층까지 계단을 자율주행한다.
국제 웨어러블 로봇 경진대회인 '사이배슬론' 대회에서 2020년 금메달과 동메달을 동시에 석권한 공경철 기계공학과 교수 연구실에서는 로봇을 직접 관찰할 수 있도록 연구실을 개방한다. 기계요소·전장부·프로세서·시뮬레이션 등 구성요소는 물론 핵심 부품인 구동기·모터드라이버와 실제 완성된 로봇까지 가까이에서 확인할 수 있다.
유지환 건설및환경공학과 교수 연구실에서는 재난 환경에서 활용할 수 있는 다양한 기술을 선보인다. 건설 및 재난 현장으로부터 떨어진 장소에서 로봇을 활용할 수 있는 햅틱 및 원격 조종 기술, 나뭇가지처럼 유연하게 자라나 재난 현장을 탐색하고 물품을 보급하는 바인로봇 기술, 자율/원격주행 기술 등을 소개한다.
체험을 통해 과학의 원리를 이해하는 프로그램도 진행된다. 이대영 항공우주공학과 교수 연구실에서는 항공우주 로보틱스 연구 소개와 함께 방문객들이 종이접기로 크기와 모양이 변화하는 바퀴구조를 직접 만들어 보는 시간을 제공한다.
원자력및양자공학과에서는 방사선을 직접 관찰하고 검출할 수 있는 체험관을 이틀간 운영한다. 안개상자를 활용해 눈에 보이지 않는 방사선이 지나는 궤적을 확인하고 검출기를 사용해 채소나 과일 등 일상에 존재하는 방사선이 어느 정도인지 직접 탐지하는 체험을 할 수 있다.
우리 대학의 연구 분야를 중·고생의 눈높이에 맞춰 흥미롭게 설명하는 연구실 탐방도 마련된다. 물리학과 광학 연구그룹(이상민·민범기·서민교·이한석 교수)은 '빛으로 할 수 있는 재미있는 탐구'를 주제로 빛의 성질과 물질의 상호작용을 연구하는 첨단 광학 분야를 알기 쉽게 설명한다.
안성진 전산학부 교수 연구실에서는 일반 인공지능(Artificial General Intelligence, 이하 AGI)에 필요한 요소 및 실제 구현한 기술 들을 세미나 형식으로 소개한다. 사람은 가지고 있으나 현재 인공지능 모델이 가지고 있지 않은 능력 등 AGI를 구현하기 위한 필수 요소를 여러 예시 상황에 대입하여 알기 쉽게 설명하고 자유로운 질의응답을 통해 방문객들의 궁금증을 풀어줄 예정이다.
이 외에도 '원자력과 방사선에 관한 오해와 진실', '노화된 세포를 다시 젊고 건강하게 되돌리기(역노화 기술)' 등 우리 대학교수진의 특별 강연이 열린다. ▴수리과학과의 '베이즈 추론: 사전확률에서 사후확률로 및 확률론의 여러 이야기' ▴화학과의 '표면의 원자와 분자를 보고 탐구하기' ▴ 항공우주공학과의 '도심항공 모빌리티의 미래' ▴전산학부 게임동아리의 ;게임 제작 방법 특강 및 체험' 등 과학을 흥미롭게 탐구할 수 있는 다양한 프로그램들이 이틀에 걸쳐 운영된다. 문재균 공과대학장은 "KAIST의 교육 및 연구 현장을 개방해 도전적이고 창의적인 과학기술 혁신을 방문객들이 직접 경험하고 함께하는 소통의 기회를 제공하기 위해 OPEN KAIST를 마련했다"고 밝혔다. 문 학장은 이어 "코로나19 기간에는 온라인으로만 행사를 진행하다가 4년 만에 다시 학교와 연구실의 문을 활짝 열고 시민들을 맞이하게 돼 더 뜻깊은 행사인 만큼, 많은 관심과 참여를 부탁드린다"라고 당부했다.
한편, 'OPEN KAIST 2023'은 개별 방문객의 경우 별도의 사전 신청 없이 행사 당일 안내소에서 배포하는 책자를 이용해 현장 수용이 가능한 범위에서 본인이 희망하는 프로그램을 자율적으로 관람할 수 있다. 홈페이지(https://openkaist.ac.kr)를 통해 세부적인 프로그램과 일정을 미리 확인할 수 있다.
2023.10.25
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바이오및뇌공학과 김수지 학생, 이기현 학생, μTAS 2023 국제학회 수상
우리 대학 바이오및뇌공학과의 김수지 석박통합과정(지도교수 박제균), 이기현 박사과정(지도교수 박제균)이 마이크로타스(μTAS) 2023 국제학회(The 27th International Conference on Miniaturized Systems for Chemistry and Life Sciences)에서 각각 ‘Springer Nature Best Oral Award First Place(최우수 논문 발표 1등상)’, ‘바이오마이크로플루이딕스 우수논문상(Biomicrofluidics Best Paper Award)’을 수상했다.
μTAS 국제학회는 이번이 27회째로 미세유체기술을 포함하여 극소형 생물, 화학 분석시스템을 다루는 국제학술대회로 올해는 폴란드 카토비체에서 10월 15일부터 19일까지 5일간 열렸고 전세계 39개국에서 900여명이 참석했다.
2021년도 부터 구두발표 수상자를 배출한 ‘Springer Nature Best Oral Award’는 매년 전문가 심사를 거쳐 총 4명이 수상하게 되는데 올해는 김수지 학생이 1등의 영예를 안았다. Springer Nature 출판사에서 발행하는 Microsystems & Nanoengineering 저널측으로부터 1등의 경우 $1,000 의 상금을 받는다. 또한 2021년도 부터 논문 수상자를 배출한 ‘바이오마이크로플루이딕스 우수논문상’은 매년 전문가 심사를 거쳐 총 3편의 논문을 선정해 시상한다. 미국 물리학회 AIP 출판사의 Biomicrofluidics 저널측으로부터 $1,000 의 상금을 받는다.
김수지 학생은 이번 학회에서 ‘천연의 저점도 바이오잉크를 이용한 다층 고해상도 구조물의 하이브리드 바이오프린팅 제조방법(Hybrid biofabrication of multilayered high-resolution constructs using natural and low-viscosity bioinks)’이라는 주제의 연구를 통해 수상했다.
이번에 발표한 김씨의 연구는 생체미세환경 모사를 위한 저점도 생체수화젤의 바이오프린팅 및 적층 기술 “3D MOSAIC (Three-dimensional Micromesh-bioink Overlaid Structure And Interlocked Culture)” 기법이다. 이 연구는 다양한 세포 및 생체재료를 이용한 바이오프린팅과 생체소자 제작 분야에서 창의적이고 넓은 확장성을 가진다는 평을 받아 지난 9월 ‘ACS Applied Materials & Interfaces’에 게재됐다.
김수지 학생은 “연구 분야 권위 학회에서 구두발표를 통해 연구 내용을 선보이고 수상을 하여 기쁘다”며 “앞으로도 창의적인 연구를 통해 해당 분야의 발전에 기여하겠다”고 말했다.
한편 이기현 학생은 이번 학회에서 ‘다변수 분석을 위한 세포 배양 및 약물 평가용 미세유체소자에 바이오프린팅된 다조성 종양-혈관벽 어레이 (Vascularized multi-composition tumor array bioprinted on a microfluidic cell culture and drug screening system for multivariable analysis)’이라는 주제의 연구를 통해 수상했다.
이기현 학생은 지난 2021년 멀티노즐형 3D 바이오프린터를 개발하여 Biofabrication (2021)과 STAR Protocols (2022)에 세부내용을 발표한 바 있다. 이번 논문에서는 앞서 개발된 멀티노즐형 바이오프린팅 기술을 활용하여 네 가지 약물 농도를 형성할 수 있는 고기능성 미세유체소자에 서로 다른 조성의 종양 어레이를 프린팅하고, 모델 조성과 약물 농도에 따른 12가지 조건의 항암제 스크리닝 결과를 한 번에 분석하는 기술에 관해 연구한 결과를 선보였다.
이기현 학생은 “이번 연구 결과는 미세유체공학과 바이오프린팅 기술을 접목한 실용적인 랩온어칩을 구현하고 응용방안을 제시했다는 데 큰 의미가 있다. 또한, 권위 있는 국제학회에서 그 결과를 인정받을 수 있어서 뿌듯하다”며 “앞으로도 진취적인 연구자로서의 자세를 잃지 않고 꾸준한 발전에 이바지하겠다”고 말했다.
2023.10.24
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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
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2.4배 가격 효율적인 챗GPT 핵심 AI반도체 개발
오픈AI가 출시한 챗GPT는 전 세계적으로 화두이며 이 기술이 가져올 변화에 모두 주목하고 있다. 이 기술은 거대 언어 모델을 기반으로 하고 있다. 거대 언어 모델은 기존 인공지능과는 달리 전례 없는 큰 규모의 인공지능 모델이다. 이를 운영하기 위해서는 수많은 고성능 GPU가 필요해, 천문학적인 컴퓨팅 비용이 든다는 문제점이 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 김주영 교수 연구팀이 챗GPT에 핵심으로 사용되는 거대 언어 모델의 추론 연산을 효율적으로 가속하는 AI 반도체를 개발했다고 4일 밝혔다.
연구팀이 개발한 AI 반도체 ‘LPU(Latency Processing Unit)’는 거대 언어 모델의 추론 연산을 효율적으로 가속한다. 메모리 대역폭 사용을 극대화하고 추론에 필요한 모든 연산을 고속으로 수행 가능한 연산 엔진을 갖춘 AI 반도체이며, 자체 네트워킹을 내장하여 다수개 가속기로 확장이 용이하다. 이 LPU 기반의 가속 어플라이언스 서버는 업계 최고의 고성능 GPU인 엔비디아 A100 기반 슈퍼컴퓨터보다 성능은 최대 50%, 가격 대비 성능은 2.4배가량 높였다. 이는 최근 급격하게 생성형 AI 서비스 수요가 증가하고 있는 데이터센터의에서 고성능 GPU를 대체할 수 있을 것으로 기대한다.
이번 연구는 김주영 교수의 창업기업인 ㈜하이퍼엑셀에서 수행했으며 미국시간 7월 12일 샌프란시스코에서 진행된 국제 반도체 설계 자동화 학회(Design Automation Conference, 이하 DAC)에서 공학 부문 최고 발표상(Engineering Best Presentation Award)을 수상하는 쾌거를 이뤘다.
DAC은 국제 반도체 설계 분야의 대표 학회이며, 특히 전자 설계 자동화(Electronic Design Automation, EDA)와 반도체 설계자산(Semiconductor Intellectual Property, IP) 기술 관련하여 세계적인 반도체 설계 기술을 선보이는 학회다. DAC에는 인텔, 엔비디아, AMD, 구글, 마이크로소프트, 삼성, TSMC 등 세계적인 반도체 설계 기업이 참가하며, 하버드대학교, MIT, 스탠퍼드대학교 등 세계 최고의 대학도 많이 참가한다.
세계적인 반도체 기술들 사이에서 김 교수팀이 거대 언어 모델을 위한 AI 반도체 기술로 유일하게 수상한 것은 매우 의미가 크다. 이번 수상으로 거대 언어 모델의 추론에 필요한 막대한 비용을 획기적으로 절감할 수 있는 AI 반도체 솔루션으로 세계 무대에서 인정받은 것이다.
우리 대학 김주영 교수는 “미래 거대 인공지능 연산을 위한 새로운 프로세서 ‘LPU’로 글로벌 시장을 개척하고, 빅테크 기업들의 기술력보다 우위를 선점하겠다”라며 큰 포부를 밝혔다.
2023.08.04
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NEREC, 2023 국제핵비확산학회 개최
우리 대학은 다음 달 1일(화)부터 이틀간 앰배서더 서울 풀만호텔에서 '2023 NEREC-KINAC 국제핵비확산학회'를 개최한다.
국제핵비확산학회는 세계 핵확산 동향 평가 및 핵비확산 전망, 북한 핵문제와 소형원자로 개발 등 원자력을 평화적으로 이용하기 위한 대안을 기술적·정책적 측면에서 통합적으로 모색하기 위한 대규모 연례 국제회의다.
올해는 학회 개최 10주년을 맞아 KAIST 핵비확산교육연구센터(센터장 임만성, Nuclear Nonproliferation Education and Research Center, NEREC)와 한국원자력통제기술원(원장대행 이나영, KINAC)이 공동 개최한다.
총 4개의 세션으로 진행되는 이번 학회는 ▴핵비확산의 관점에서 국제사회가 직면한 도전과제와 대응 방향 ▴북한 핵 개발 동향 및 전망과 핵 위협 감소를 위한 고찰 ▴소형원자로(SMRs) 개발과 도입에 따른 원자력 안전· 핵안보·안전조치 등에 대한 통합적 대응 방안 ▴미래 원자력기술의 평화적인 이용을 주도할 차세대 전문가 양성을 위한 국제사회 협력 방안 등을 주제로 다룬다.
이를 위해, 보니 젠킨스(Bonnie Jenkins) 미국 국무부 군비통제·국제안보 차관, 빅터 차(Victor Cha) 미 국제전략연구소 한국석좌, 스티븐 밀러(Steven E. Miller) 미 하버드대 케네디스쿨 국제안보프로그램 국장 등이 기조연설하고, 백원필 한국원자력학회 회장이 폐회사를 전한다.
한국·미국·중국·호주·캐나다·인도네시아 등 8개국 소속 21개 대학 및 연구소의 원자력전문가와 국제정치전문가 총 26명이 발표와 토론을 맡는다. 온·오프라인으로 동시 진행되는 이번 학회에는 국내·외 핵비확산 정책 및 원자력기술 전문가 등 약 300여 명이 참여할 것으로 예상된다. 또한, 이번 학회 기간에는 세계 핵비확산체제의 미래를 주도해 갈 젊은 인재들이 대거 참여하는 'NEREC 총동문회'를 부대행사로 진행한다. KAIST 핵비확산교육연구센터는 세계 각국의 역량 있는 학생들을 핵비확산 전문가로 양성하는 국제 교육 훈련 프로그램을 10년간 운영해 총 50여 개 국가 출신 263명의 동문을 배출했다. 이들은 이번 행사를 계기로 한자리에 모여 신진 연구자 사이의 네트워크를 공고히 다지는 것은 물론 세대 간 소통을 위해 연사로 참여하는 세계적인 전문가들과 교류할 예정이다.
학회를 총괄한 임만성 KAIST 핵비확산교육연구센터장은 "올해 10주년을 맞이한 이번 학회가 우리 시대 원자력 기술의 평화적 이용과 관련된 도전과제를 해결해 나가는 데 실천적이고 구체적인 방안을 제시하는 전진의 자리가 되기를 바란다"라고 밝혔다. 우리나라 시간을 기준으로 8월 1일 오전 10시에 시작되는 이번 행사는 모든 순서가 유튜브로 실시간 중계되며, 유튜브 KAIST NEREC 채널에서 누구든 무료로 참여할 수 있다. '2023 NEREC-KINAC 국제핵비확산학회'와 관련한 자세한 내용 참여 방법은 사무국(042-350-8115)에서 확인할 수 있다.
2023.07.28
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임재환 교수팀, 국내 최초 국제로보틱스학회(RSS) 논문상 수상
우리 대학 김재철AI대학원 임재환 교수팀이 로보틱스: 과학 및 시스템 학회 2023(Robotics: Science and Systems, 이하 RSS)에서 국내 최초로 최고 시스템 논문상(Best System Paper Award)을 수상했다고 28일 밝혔다.
RSS는 로봇 과학과 시스템에 관한 세계 최고의 국제 학회 중 하나로서, 로봇 공학과 로봇 학습 분야의 최신 연구 결과 및 기술적 진전을 발표하고 공유하는 학회다. RSS 최고 시스템 논문상은 실제 로봇 시스템 구현 및 실험 결과에 초점을 두고 있는 논문 중 가장 뛰어난 논문에 수여되는 상이다.
김재철AI대학원 석사과정생 2명과 졸업생 1명(곧 연세대 임용예정)으로 이루어진 임재환 교수팀의 RSS 학회 수상은 한국인으로는 최초이며 국내 기관 연구로도 최초 사례다.
최근 인공지능 및 딥러닝(Deep learning) 알고리즘 기술의 발전으로 로봇 분야는 성공적인 성과를 내고 있다. 하지만 대부분 성과는 실제 환경에서의 복잡하고 긴 작업(물류, 집안일 등)에 대한 해결보다는 시뮬레이션 환경에서의 짧고 간단한 작업(걷기, 물건 집기 등)에 국한돼 있다. 그 이유는 학습 기반 인공지능 기술의 개발 및 검증에 필수인 데이터 구축이 다른 분야에 비해 실제 복잡한 작업에서 훨씬 더 까다롭다는 것에 있다.
이 논문은 3D 프린팅을 활용해 가구 조립 작업을 쉽게 실 환경에서 재현할 수 있게 하는 벤치마크를 제시했다. 또한 대량의 원격 조종(teleoperation) 데이터를 제공해 길고 복잡한 작업을 수행하는 알고리즘을 다양하게 개발 및 비교할 수 있는 표준을 제안했다. 결과적으로 이 논문은 길고 복잡한 작업의 수행을 학계의 새로운 방향으로 제시하였고 동시에 실제 환경에서의 실험을 가능하게 함으로써 다양한 연구 촉진 효과를 기대하게 하였다.
임재환 교수는 “최고의 로봇 학회 중 하나인 RSS에서 수상하게 되어 기쁘고, 국내 로봇 및 인공지능 연구의 미래에 도움이 된다면 기쁠 것 같다”고 소감을 밝혔다.
또한 임 교수는 “고령화 및 1인 가구 사회로 접어듦에 따라 로봇의 일상생활 활용 방안이 많아지고, 일상생활에 가까운 로봇일수록 실 환경 로봇 수행 능력 평가가 중요해지는 상황에서 이 연구가 후속 연구의 기반이 되기를 기대한다”고 전했다.
김재철AI대학원 허민호, 이두현 석사과정생은 로봇 러닝 분야에서 세계적인 연구자가 되겠다는 포부를 밝혔다. 임재환 교수 연구실 졸업생 이영운 박사 역시 연세대학교 인공지능학과에 임용되어 로봇 러닝 연구를 진행할 예정이다.
논문명: FurnitureBench: Reproducible Real-World Benchmark for Long-Horizon Complex Manipulation. Robotics: Science and Systems
2023.07.28
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