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인공지능 기술을 이용한 유전자 전사인자 예측 시스템 개발
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수와 미국 캘리포니아대학교 샌디에이고캠퍼스(UCSD) 생명공학과 버나드 팔슨(Bernhard Palsson) 교수 공동연구팀이 인공지능을 이용해 단백질 서열로부터 *전사인자를 예측하는 시스템인 '딥티팩터(DeepTFactor)'를 개발했다고 29일 밝혔다. 이번 연구는 국제학술지인 '미국국립과학원회보(PNAS)'에 12월 28일 字 게재됐다. (논문명: DeepTFactor: A deep learning-based tool for the prediction of transcription factors)
※ 전사인자 (transcription factor) : 유전자의 전사(유전 정보를 복사하는 과정)를 조절하는 단백질. 특정 DNA 서열에 특이적으로 결합해 유전자의 전사를 조절한다.
※ 저자 정보 : 김기배(한국과학기술원, 제1 저자), 예 가오(Ye Gao) (UCSD, 제2 저자), 버나드 팔슨(Bernhard Palsson) (UCSD, 제3 저자), 이상엽(교신저자) 포함 총 4명
전사인자는 특정한 DNA 서열에 특이적으로 결합해 유전자의 전사(유전 정보를 복사하는 과정)를 조절하는 단백질이다. 전사인자로 인한 유전자 전사를 분석함으로써 유기체가 유전적 또는 환경적 변화에 어떻게 반응해 유전자의 발현을 제어하는지 이해할 수 있다. 이러한 점에서 유기체의 전사인자를 찾는 것은 유기체의 전사 조절 시스템 분석을 위한 첫 단계라고 할 수 있다.
지금까지 새로운 전사인자를 찾기 위해서는 이미 알려진 전사인자와의 상동성(유사한 성질)을 분석하거나, 기계학습(머신러닝)과 같은 데이터 기반의 접근 방식을 이용했다. 기존의 기계학습 모델을 이용하기 위해서는 분자의 물리 화학적 특성을 계산하거나, 생물학적 서열의 상동성을 분석하는 등, 해결하고자 하는 문제에 대한 전문 지식에 의존해 모델의 입력값으로 사용할 특징을 찾아내는 과정이 필요하다.
한편, 심층 학습(딥러닝)은 문제 해결을 위한 잠재적인 특징을 내재적으로 학습할 수 있기에 최근 다양한 생물학 분야에서 활용되고 있다. 하지만, 심층 학습을 이용한 예측 시스템의 경우 시스템 내부의 복잡한 연산 때문에 추론 과정을 직접 확인할 수 없는 `블랙박스(black box)'라는 특징을 가지고 있다.
공동연구팀은 심층 학습 기법을 이용해 주어진 단백질 서열이 전사인자인지 예측할 수 있는 시스템인 딥티팩터(DeepTFactor)를 개발했다. 딥티팩터는 단백질 서열로부터 전사인자를 예측하기 위해 세 개의 병렬적인 합성곱 신경망(convolutional neural network)을 이용한다. 공동연구팀은 딥티팩터를 이용해 대장균(Escherichia coli K-12 MG1655)의 전사인자 332개를 예측했으며, 그중 3개의 전사인자의 게놈 전체 결합 위치(genome-wide binding site)를 실험으로 확인함으로써 딥티팩터의 성능을 검증했다.
공동연구팀은 나아가 딥티팩터의 추론 과정을 이해하기 위해 특징 지도 (saliency map) 기반의 심층 학습 모델 해석 방법론을 사용했다. 이를 통해 딥티팩터의 학습 과정에서 전사인자의 DNA의 결합 영역에 대한 정보가 명시적으로 주어지지 않았지만, 내재적으로 이를 학습해 예측에 활용한다는 사실을 확인했다.
연구팀 관계자에 따르면, 특정 생물군의 단백질 서열만을 위해 개발됐던 이전 예측 방법론들과 달리, 딥티팩터는 모든 생물군의 단백질 서열에서 우수한 성능을 보여 다양한 유기체의 전사 시스템 분석에 활용 가능할 것으로 기대된다.
이상엽 특훈교수는 “이번 연구에서 개발한 딥티팩터를 이용해서 새롭게 발견되는 단백질 서열과 아직 특성화되지 않은 수많은 단백질 서열을 높은 처리 능력으로 분석할 수 있게 됐다”며 “이는 유기체의 전자 조절 네트워크 분석을 위한 기초 기술로써 활용 가능할 것”이라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 기후변화대응기술개발사업의 바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 원천기술개발 과제 지원을 받아 수행됐다.
2020.12.30
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김재철 동원그룹 명예회장, 발전기금 500억 원 기부
내년 2월 개교 50주년을 맞는 우리 대학이 올해 들어서만 100억 원 이상의 고액 기부가 3건이나 이뤄지는 겹경사를 맞는 등 역대 최고의 해를 보내고 있다.
올해 1월 장병규 크래프톤 의장이 동문 최고 금액인 100억 원을, 7월에는 이수영 광원산업 회장이 676억 원 상당의 부동산을 출연해 싱귤래러티(특이점) 교수제도를 지원키로 한 데 이어 김재철 동원그룹 명예회장이 사재 500억 원을 우리 대학에 기부했다. 국내 인공지능(이하 AI) 분야 핵심 인재 양성을 위해 거액을 기부하는 김재철 명예회장의 뜻에 따라 기부금 전액을 AI 분야 인재 양성과 연구에 사용할 방침이다.
김재철 동원그룹 명예회장은 16일 KAIST 대전 본원 학술문화관 정근모콘퍼런스홀에서 열린 약정식에서 향후 10년간 연차별 계획에 따라 사재 500억 원을 기부하기로 약정했다. 약정식에는 신성철 총장 등 KAIST 주요보직 교수들과 김남구 한국금융지주 회장, 김남정 동원그룹 부회장 등 김 명예회장의 가족들이 참석했다. 이날 약정식 행사는 코로나19 확산 방지를 위해 참석인원을 최소화하는 한편 안전관리 담당자가 입장객의 발열 및 소독상태를 점검하고 이동 시 2m 이상 거리를 유지하는 등 사회적거리두기 생활 방역지침을 준수하면서 진행됐다.
동원그룹 관계자는 "4차 산업혁명 시대를 맞아 대한민국이 AI 분야 주도권을 잡아 선진국으로 발돋움하기 위해서는 AI 분야 인재 양성이 무엇보다 중요하다는 김 명예회장의 소신에 따라 이뤄진 것"이라고 이번 기부의 배경을 설명했다.
김 명예회장은 이 날 약정식에서 "AI 물결이 대항해시대와 1·2·3차 산업혁명 이상으로 우리의 삶을 바꾸는 큰 변화를 이끌 것"이라며 "오늘 이 자리는 대한민국이 AI 선진국으로 나아가는 출정식이 될 것ˮ이라고 말했다. 김 명예회장은 이어 "위대한 잠재력을 가진 우리 국민이 국력을 모아 경쟁에 나서면 AI 선진국이 될 수 있다"며 "과학영재들과 우수한 교수진들이 집결해있는 KAIST가 선두주자로서 우리나라 AI 개발 속도를 촉진하는 플래그십(flagship) 역할을 할 것"이라고 덧붙였다. 김 명예회장은 "우리나라가 AI 혁명으로 다시 한번 크게 도약하여 나라의 기반을 튼튼히 하고, AI 시대를 주도한다면 세계사에 빛날 일이 될 것ˮ이라며 "KAIST가 AI 인재 양성으로 AI선진국의 길을 개척해 주는 역사적 과업을 수행해 줄 것을 바란다"고 당부했다.
신성철 KAIST 총장도 "대한민국의 과학기술 발전과 AI 강국 대한민국을 만들기 위해 노블레스 오블리주(높은 사회적 신분에 상응하는 도덕적 의무) 정신을 몸소 실천하신 김재철 동원그룹 명예회장님께 경의를 표한다"면서 "KAIST의 역할과 임무에 대한 사명감을 항상 마음에 새기고 김 명예회장님의 기부를 토대로 KAIST가 AI 인재 양성 및 연구의 세계적 허브가 되도록 최선을 다할 것"이라고 화답했다.
우리 대학은 에 대한민국 AI 강국을 염원해 온 김재철 명예회장의 뜻을 기리기 위해 AI대학원의 명칭을 ʻ김재철 AI대학원ʼ으로 명명하고 세계 최고 수준의 연구역량을 갖춘 교수진을 단계적으로 확충해 오는 2030년까지 전임교원 수를 총 40명으로 늘리는 등 이를 기반으로 4차 산업혁명 시대를 선도하는 AI 융복합 인재 양성과 연구에 주력할 방침이다.
우리 대학 AI대학원은 국내 대학 중 가장 먼저 지난 2019년 3월 과기정통부의 ʻ2019년도 AI대학원 지원사업ʼ에 선정된 이후 같은 해 8월 문을 열었다. 올 11월 말 현재 구글, 아이비엠 왓슨, 마이크로소프트 등 세계적인 기업의 AI 연구소 출신 전임교수 13명과 겸임교수 8명 등 모두 21명으로 교수진을 구성하고 석사과정 79명, 석박사 통합과정 17명, 박사과정 42명 등 총 138명의 학생이 재학 중이다.
김 명예회장은 평소 재임 당시에도 "인공지능을 이해하지 못하면 미래를 기약할 수 없다. 동원의 미래 50년은 인공지능으로 승부해야 한다"고 역설해왔다. AI 관련 서적을 탐독하고 임직원에게 권하며 토론하는 등 AI 사업에 대한 육성 의지가 남달랐다는 게 동원그룹 관계자들의 평이다. 김재철 동원그룹 명예회장은 작년 4월 경영 일선에서 물러난 이후에도 AI 인재 양성과 기술 확보에 남다른 관심을 기울이는 것으로 알려져 있다. 동원그룹 계열사인 동원산업이 작년 한양대에 30억 원을 기부해 국내 최초의 AI솔루션센터인 ʻ한양 AI솔루션센터ʼ를 설립한 것도 김 명예회장의 AI에 대한 남다른 관심과 애정 때문이다. 이러한 김 명예회장의 관심 속에 동원그룹은 지난해 그룹 차원의 태스크포스팀(TF)을 구성해 전 계열사에 로봇 프로세스 자동화(RPA) 프로젝트를 도입했으며 올해엔 KT가 주도하고 있는 AI 기술 산학연 협의체인 AI원팀(AI One Team)에 합류하는 등 AI 기술 확보를 위해 노력하고 있다.
2020.12.16
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경영대학 이재규 명예교수, 20년만에 한국인 첫 리오 상(LEO Award) 수상
우리 경영대학은 이재규 명예교수가 세계정보시스템학회(Association for Information Systems,이하 AIS)의 2020년 리오상 (LEO Award)의 수상자로 선정됐다고 14일 밝혔다. 이재규 명예교수는 1999년 리오상이 제정된 후 첫 한국인 수상자다.
세계정보시스템학회(AIS)는 세계 100여개국에서 5,000여명의 정보시스템 연구자가 참가하는 정보시스템 및 경영정보학 분야 최대 학술단체다. AIS는 1999년부터 세계 최초 컴퓨터 상용 비즈니스 애플리케이션 The Lyons Electronic Office의 이름을 딴 리오상(LEO Award)를 수여하고 있다. 리오상은 정보시스템 분야에서 평생의 업적이 세계적 영향을 미친 뛰어난 학자에게 수여하는 상으로 정보시스템학계에서 최고의 영예로 인정받고 있다.
이재규 명예교수는 사이버 범죄와 테러의 원인을 사전 제거하는 예방보안의 패러다임을 가진 ‘밝은 인터넷 (Bright Internet)’ 비전을 주창하며, 예방보안과 프라이버시를 병행할 수 있는 미래 인터넷을 연구 개발하고 있다. 세계정보시스템학회(AIS)는 이재규 명예교수의 이런 업적을 높이 평가해 올해 리오상 수상자로 결정했다고 밝혔다.
이재규 명예교수는 우리 대학에서 1985년부터 31년간 교수 및 석좌교수로 근무하며 경영대학장 및 테크노경영대학원장을 역임했다. 정년퇴임 후 중국 시안교통대학 특훈 교수로 ‘밝은 인터넷’을 산학협력으로 개발하고 있다. 해외에서 발송된 사이버 범죄가 85%인 상황을 감안해 해외 사이버 범죄 원인을 예방할 수 있는 한∙중 공동 연구계획을 제안하고 있다.
1985년부터 인공지능 선구자로서 금융 및 제조업 의사결정 모델을 개발하였고, 한국지능정보시스템학회의 초대회장과 한국경영정보학회 회장을 역임했다. 또한 세계정보시스템학회(AIS)의 석학회원으로 회장을 역임했다. 다수의 논문 발표로 국내외 학술상을 13회 수상했고 2013년 기후변화 대응과 지속 가능한 미래 녹색인재 양성을 위해 KAIST 녹색성장대학원을 설립했다.
2020.12.14
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해동과학문화재단, 발전기금 12억 원 쾌척
“대한민국을 넘어 세계 최고 대학으로 향해 나아가고 있는 KAIST의 창업 생태계 저변 확대 및 AI 인재 양성에 보탬이 되기를 바랍니다.”
해동과학문화재단(이사장 김영재)이 KAIST Startup 창업 생태계 지원 및 AI 분야 전문 인재 양성을 위해 우리 대학에 12억 원의 발전기금을 쾌척하며, 국가경쟁력 향상에 기여하기를 바란다는 뜻을 전했다.우리 대학과 해동문화재단은 11일 오전 11시 30분 본관 제1회의실에서 발전기금 약정식을 개최했다. 해동과학문화재단 김영재 이사장과 박성한 부이사장을 비롯해 신성철 KAIST 총장, 박현욱 연구부총장, 안성태 창업원장, 정송 AI대학원장, 박희경 KAIST 발전재단 상임이사 등이 참석했다.
해동과학문화재단의 지원금 중 2억 원은 창업 생태계 지원을 위해 활용된다. 창업원에서는 이를 바탕으로 End-Run(글로벌 혁신기술이 상용화 기술로 이어져 창업과 연계되도록 사업화를 지원하는 프로그램)과 E*5 LabStartup(실험실 연구기반 아이템의 집중 육성 및 지원을 위한 랩(Lab) 기반 창업 오디션 프로그램) 등 과학기술 기반 창업 육성 프로그램을 활성화해 나갈 계획이다.
이와 함께, AI 대학원에는 10억 원의 발전기금을 투입해 AI 분야 전문인력을 양성한다. 중견기업의 애로기술 해결을 위한 산학협력 및 기술 자문을 비롯해 중견기업 대상 AI 교육 등 산업계와의 상생적 협력 관계를 강화해 글로벌 리더급 AI 핵심인재 양성에 박차를 가할 계획이다.
김영재 이사장은 “이번 기부를 통해 KAIST의 우수한 기술을 상용화 가능한 기술로 발전시켜 기술이전은 물론 창업으로 이어지는 기술기반 Startup 생태계 조성에 도움이 되기를 바란다”고 전했다. 이어, 김 이사장은 “AI 대학원의 연구와 교육 활동을 증진시켜 세계적인 AI 전문인력 양성 및 대한민국의 AI 역량 강화에 기여할 수 있기를 기대한다”고 말했다.
신성철 총장은 “기술창업과 사업화로 기술기반의 경제적 가치 창출을 극대화하는 ‘기업가형 대학’은 교육 및 연구와 더불어 21세기 대학의 또 다른 사명”이라고 강조하며, “김영재 이사장님의 뜻을 적극적으로 반영해 발전기금을 AI대학원과 창업원 역량 강화에 사용할 것”이라고 화답했다.
해동과학문화재단의 KAIST 발전기금 기부는 이번이 처음이 아니다. 지난 2014년과 2017년에도 10억 원이 넘는 규모로 기부해 기계공학과, 전기및전자공학부, 화학과 등 3개 학과 건물에 교육·문화 융합 시설 구축하였으며, 학생들의 글로벌 리더십 함양을 위한 해외 봉사 활동 등을 지원한 바 있다.
한편, 해동과학문화재단은 국내 전자 산업과 제조업의 선구자로 잘 알려진 故 김정식 대덕전자 회장이 학문 발전 및 산업기술 진흥을 위해 1991년 설립했다. 이후, 과학기술 진흥 상훈 사업인 ‘해동상 시상’ 등 장학사업, 서울대, 고려대 등 국내 유수 대학의 교육 시설 구축사업, 연구 및 창업 활동 지원 등 사회공헌 활동을 이어오고 있다.
2020.12.11
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퀄컴-KAIST 이노베이션 어워드 2020, 소프트웨어 개발 해커톤 개최
11월 27일 우리 대학에서 ‘퀄컴-KAIST 이노베이션 어워드 2020’의 일환으로 개최된 소프트웨어 개발 해커톤이 진행됐다.
우리 대학 학부생을 대상으로 진행된 이번 소프트웨어 개발 해커톤은 혁신을 목표로 도전하는 창의적인 이공계 인재들을 위해 연구 장학금을 제공하는 프로그램이다. 퀄컴 관계자는 “와이어리스(wireless), 멀티미디어, 로보틱스, 인공 지능(AI) 등의 분야에서 학생들이 독립성과 창의력을 발휘해 뛰어난 성과를 낼 수 있도록 독려하는 것을 목표로 이번 행사를 개최했다”고 밝혔다.
참가자들은 멀티모달 기반의 영상, 음성, 텍스트 데이터셋을 통한 감정인식 모델 개발을 주제로 경쟁을 펼쳤다. 전문가들로 구성된 선발 위원들은 참가자들이 평가 시스템에 제출한 코드를 시험 성능 평가를 거쳐 실행 과정, 창의성, 최종 발표 등을 종합적으로 고려해 수상자를 선정했다.
▴형준하(전산학부)▴로버트 김·Nauryzbay Koishekenov(전기및전자공학부), Anuar Talipov(전산학부), Duman Kuandyk(산업및 시스템공학과)▴신성우(전산학부)▴조성웅(전산학부)▴이현지 (전기및전자공학부) 등 최종 5팀이 선정돼 행사에 참석한 황규웅 퀄컴 AI 리서치 전무가 연구 지원금을 증정했다.
권오형 퀄컴코리아 사장은 “퀄컴은 IT 분야 발전과 성장의 바탕은 역량을 갖춘 인재라고 생각한다“며 “특히 감정 인식 기술이 인간과 컴퓨터의 상호작용을 발전시키기 위한 핵심 기술로 거듭나고 있는 가운데, 이를 주제로 의견을 교류할 수 있는 기회를 마련해 학생들이 더 큰 도약을 향해 나아갈 수 있도록 지원하게 되어 기쁘다”라고 소감을 전했다. 향후, 퀄컴은 우수한 인재들이 연구 성과와 새로운 아이디어들을 퀄컴 테크놀로지 R&D 연구진들과 공유할 수 있는 지식 교류의 장을 제공할 예정이다.
2020.12.01
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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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심현철 교수팀, 2020 인공지능 그랜드 챌린지 우승
우리 대학 전기및전자공학부 심현철 교수 연구팀이 25일 열린 2020 인공지능 그랜드 챌린지 3차 대회 제어지능 트랙에서 우승을 차지했다.
지난해 열린 대회에서도 우승을 차지한 심 교수팀은 대회 2연패라는 쾌거를 달성해 1차 대회를 통해 지원받은 11억 원을 포함해 총 24억 원가량의 연구비를 받게 된다.
이한섭(항공우주공학과), 김보성(전기및전자공학과) 박사과정 학생이 참여한 이번 대회는 복잡한 실내 환경에서 드론이 안전하게 비행해 조난자에게 물품을 전달하는 시나리오를 전제로 진행됐다.
벽, 창문, 그물 3개, 숲, 터널, 움직이는 블라인드가 있는 창문, 강풍 구간에서 정해진 위치에 물건 전달하기, 자동으로 정확한 착륙 지점에 하강하기 등 총 7개로 구성된 복잡한 장애물 환경을 극복할 수 있는 드론을 개발해 임무를 수행하는 방식이다.
주어진 코스의 규격이 사전에 공개되지 않기 때문에 출전팀은 장애물을 실측할 수 없는 상태로 대회를 준비해 임무를 완료해야 한다. 출전팀마다 총 3회의 기회가 부여되며 전체 임무를 순서대로 진행하는 과정에서 얼마나 많은 임무를 수행했는지에 따라 우승자가 가려진다. 만약, 성공한 임무의 숫자가 같을 경우 단시간에 임무를 종료한 팀이 우위에 오르게 된다.
심 교수 연구팀은 자체 개발한 실시간 정밀 측위시스템과 고속 비행제어 시스템, 복잡한 임무수행이 가능한 비행제어 시스템을 활용해 100% 자체 개발한 기술로 모든 임무를 완벽하게 수행했다.
총 5개의 출전팀 중 4개 팀이 다섯 번 째 임무 구간인 터널 입구에 도착하지 못한 채 대회를 종료했다. 심 교수 연구팀만이 유일하게 모든 임무를 완료했으며, 주어진 3차 시기를 진행하는 동안 계속해서 기록을 단축하는 압도적인 기량을 선보였다.
2020 인공지능 그랜드 챌린지는 심 교수팀이 출전한 제어 지능 트랙을 포함해 총 8개 종목으로 구성되어 있다. 우승팀은 앞으로 치뤄질 대회를 통해 모든 종목의 경기가 종료된 후 열리는 시상식에서 과학기술정보통신부 장관상을 받을 예정이다. 과기정통부가 주최하고 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 이번 대회의 우승팀은 향후 인공지능 그랜드 챌린지의 다른 종목 우승팀들과 협업해 복잡한 환경에서 구조 임무를 수행하는 드론을 제작∙제공해 통합적인 임무 수행에 참여하게 된다.
우승을 이끈 심현철 교수는 “인공지능 관련 기술 개발의 중요성이 강조되고 있는 만큼 세계적으로 경쟁력 있는 기술을 개발하기 위해 매진할 계획”이라고 전했다. 이어, 심 교수는 “연구실에서 실내 비행 드론 외에도 민간 무인항공기, 자율주행차량, 배달 로봇, 캠퍼스 주행 트램 등을 개발하고 있으며 이들 자율이동체들에 요구되는 인공지능 기술을 개발 적용해서 관련 분야의 기술력 축적에 기여하고 싶다”고 강조했다.
2020.11.27
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초투과성 분리막을 이용한 이산화탄소 전환 시스템 개발에 성공
우리 대학 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 에너지 집약 산업체의 이산화탄소 배출량을 줄이는 동시에 산업 부산물을 유용한 자원으로 전환하는 신개념 고체 탄산화 시스템을 개발했다고 23일 밝혔다.
연구팀이 개발한 이 시스템은 *중공사막 형태의 `초투과성 분리막'을 이용해 연속적으로 이산화탄소 포집과 전환이 가능하기 때문에 탄소 배출량을 대량으로 줄일 수 있다.
☞ 중공사막: 가운데가 비어있는 형태의 막. 인공 신장 투석기나 정수기 따위의 여과재로 사용된다.
생명화학공학과 황영은 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `ACS 서스테이너블 케미스트리 앤드 엔지니어링(ACS Sustainable Chemistry & Engineering)' 10월호에 실렸는데 연구의 파급력을 인정받아 표지논문으로 선정됐다. (논문명 : Solid Carbonation via Ultrapermeable PIM-1 Hollow Fiber Membranes for Scalable CO2 Utilization).
최근 탄소배출권 가격이 오르면서 산업계의 이산화탄소 배출 비용에 대한 절감도 절실히 요구되고 있다. 또한 에너지 집약 산업체의 부산물(석탄회 및 철강 슬래그 등)에 대한 처리비용도 날로 증가하고 있어 이산화탄소를 산업 부산물과 반응시켜 부가가치가 있는 물질로 전환하는 데 관심이 쏠리고 있다.
특히, 이산화탄소를 탄산칼슘 등의 고체 탄산염으로 전환해 건설 소재로 이용하는 기술은 전 세계 시장에서 2030년까지 연간 약 1조 달러의 수익을 창출할 것으로 예상되며, 배출되는 이산화탄소를 연간 약 30~60억 톤 감축할 수 있는 기술로 주목받고 있다.
고동연 교수팀이 개발한 고체 탄산화 기술은 이산화탄소와 알칼리 금속(칼슘, 마그네슘)의 자발적 결정화 반응을 이용하는 일종의 자연모방 기술이다. 이 기술은 이산화탄소를 열역학적으로 가장 안정된 탄소 저장체인 고체 탄산염(CaCO3, MgCO3)으로 전환하는 기술이다. 고체 탄산염은 고품위 물성 제어를 통해 건설·토목 소재, 제지산업, 고분자, 의약, 식품, 정밀화학 분야에 활용할 수 있다.
결과적으로 고 교수팀이 개발한 기술을 활용하면 이산화탄소 배출량을 대폭 줄여 탄소배출권의 절약은 물론 고부가가치 생산물을 통해 추가적인 경제성을 확보할 수 있다는 게 큰 장점이다.
고 교수팀은 우선 미세다공성 고분자로 이뤄진 초투과성 분리막 기술을 통해 기존 공정 유닛보다 5~20배가량 작은 부피로 기존 공정 대비 50% 이상 뛰어난 물질전달 효율을 갖는 고체 탄산화 시스템을 구현하는 데 성공했다.
미세다공성 고분자는 회전할 수 없는 단단한 부분과 고분자 사슬이 뒤틀리는 지점이 반복적으로 나타나는 독특한 구조를 가지는데 기체 분자를 빠른 속도로 투과시킬 수 있어 가스 분리 분야에서 유망한 소재로 주목받고 있다.
연구팀은 이와 함께 미세다공성 고분자를 속이 빈 실과 같은 중공사막 형태로 가공해 모듈화할 수 있는 기술을 확보했다. 이렇게 제조된 초투과성 중공사막 모듈에 이산화탄소/질소 혼합 기체를 흘려보내면 이산화탄소만 선택적으로 빠르게 분리막을 가로질러 중공사막 외부의 알칼리 이온과 반응해 순간적으로 탄산염을 생성하는 원리를 연속식 모듈로 구현했다.
고 교수팀이 개발한 기술은 부피 대비 표면적이 기존 시스템보다 수 배 이상 높아 매우 높은 공간 효율성을 갖는 분리막 모듈의 특성을 이용해 장시간의 연속 공정이 가능한 게 특징이자 장점이다. 이 때문에 이산화탄소 전환 공정의 에너지 및 비용 대비 효율성을 높일 수 있어 고체 탄산염을 활용하는데 높은 경제성뿐만 아니라 이산화탄소 포집 및 전환(CCU) 기술 활성화에도 기여할 것으로 기대가 크다.
이번 연구를 주도한 고동연 교수는 "신기술을 적용해 이번에 새로 개발한 고체 탄산화 시스템은 온실가스 배출량이 많은 발전소나 제철소, 시멘트 제조업체 등 관련 산업계의 탄소배출권 구매량을 줄일 수 있고 동시에 자원 재순환을 통해 경쟁력을 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 설명했다.
한편 이번 연구는 산업통상자원부 에너지국제공동연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.11.23
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융합보안대학원, Security@KAIST 기술 설명회 개최
우리 대학 융합보안대학원(책임교수 신인식)은 11월 23일 Security@KAIST 기술설명회를 개최한다.
지난 2017년 시작된 Security@KAIST 기술설명회는 교내 사이버보안 관련 우수 기술을 외부 연구진과 기업에 이전하는 가교로 자리매김 해왔다. 이를 통해, 산업 경쟁력을 높여 기술 가치 창출로 연결하는 선순환 생태계를 구축하는 데 일조해왔다.
이번 기술설명회는 교내 연구자들의 결과물을 중심으로 꾸려왔던 예년의 방식에서 진일보해 Security@KAIST 컨소시엄 회원사의 기술 소개를 포함하는 방식으로 기획됐다. 우수 연구 기술을 한 방향으로 전달하는 것이 아닌 양방향으로 확장해 연결하려는 취지다.
이에, 문서 보안·네트워크 보안·보안 교육·다크웹 등 각 기업이 산업 현장에서 체감한 4개의 현실적인 주제와 퍼징·광고 보안·하드웨어 보안·정적 분석·블록체인 보안 등 KAIST 연구자들이 주목한 5종의 미래 기술이 다뤄질 예정이다.
<Security@KAIST 기술설명회ʼ 발표 기술 리스트>
구분
주제
발표자
컨소시엄
비대면 업무환경을 노리는 문서 기반의 표적형 악성코드 위협과 대응방안
이상준 지란지교시큐리티 이사
ePrismX - 컨테이너 기반 통합 보안 장비 플랫폼
양철웅 수산이이엔티 이사
드림핵, 사이버보안 교육의 새로운 이정표
유성재 티오리 이사
다크웹 등 히든 채널의 기업 위협 사례 및 대응 솔루션
서상덕 에스투더블유랩 대표
KAIST
융합보안대학원
퍼징, 어디까지 왔는가?
차상길 교수
Finding fraudulent Android apps and responsible modules committing ad fraud
손수엘 교수
개인개발자(업체)의 신뢰 실행 환경 기술 활용을 위한 프라이빗존
강병훈 교수
개발자와 상호작용하는 쌍방향 정적 분석 시스템
허기홍 교수
블록체인 네트워크 공격 탐지를 위한 모니터링 기술
강민석 교수
KAIST는 작년 3월 과학기술정보통신부가 진행한 `지역전략산업 융합보안 핵심 인재 양성 사업ʼ 공모에 선정돼 같은 해 8월 융합보안 프로그램을 개설했다. 현재 12명의 석사과정 학생들이 4차 산업혁명 시대 스마트시티에 특화된 융합보안 관련 역량을 쌓아가고 있다.
23일에 열리는 ʻSecurity@KAIST 기술설명회ʼ는 코로나19 확산 방지를 위해 온라인으로 개최된다. 국내 ICT 및 보안 관련 기업·연구원 및 대학(원)생이라면 누구나 무료로 참여할 수 있으며, 자세한 내용은 KAIST 정보보호대학원 홈페이지(https://gsis.kaist.ac.kr/)에서 확인할 수 있다.
2020.11.19
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가현욱·장영재 교수, KAIST-구글 파트너쉽 일환 AI 교육과정 공동 개발
우리 대학 융합인재학부(학부장 정재승) 가현욱 교수와 산업및시스템공학과(학과장 이태식) 장영재 교수가 2019년 7월 KAIST와 구글이 AI 우수 인재 양성을 위해 체결한 협약의 일환으로 진행되는 AI 교육과정 개발 프로그램에 참여한다.
AI 대학원은 이번 프로그램을 위해 지난 7월부터 약 1개월간 KAIST 전 교원을 대상으로 공모를 진행하였으며, 내부심사를 통해 가현욱 교수의 `Cloud AI-Empowered Multimodal Data Analysis for Human Affect Detection and Recognition' 과 장영재 교수의 `Learning Smart Factory with AI'를 추천하였고 구글에서 최종 심사 후 개발 대상으로 선정했다. 두 교수는 구글의 기술을 활용한 교육 과정을 약 1년에 걸쳐 개발할 예정이며, 과목당 미화 7,500달러가 지원된다.
가현욱 교수가 개발하는 ‘Cloud AI-Empowered Multimodal Data Analysis for Human Affect Detection and Recognition’ 교육 과정의 목표는 데이터과학과 인공지능에 관한 기초 지식을 갖춘 학습자들이 보다 실제적이고 융합적인 데이터과학 및 인공지능 기술 기반 문제해결능력과 활용 역량을 갖추는 데 필요한 적절하고 풍부한 학습경험을 제공하는 데 있다. 또한 장영재 교수가 개발하는 ‘Learning Smart Factory with AI' 교육 과정은 실제 제조 현장의 문제를 AI를 활용해 해결하는 방법론을 현장 중심으로 설계된 것이 특징이다.
이미 우리 대학 내에서 제조 및 스마트 팩토리 관련 3개 산학협력 센터를 운영 중인 장영재 교수는 이러한 산학계와의 협력 경험을 기반으로 이론만이 아닌 실제 제조 산업 현장의 문제를 AI를 통해 해결하는 방법을 사례 중심의 교육을 개발할 계획이다. 장 교수는 "스마트팩토리와 AI의 교육 핵심은 바로 데이터지만 많은 교육현장에서 데이터 부재로 효과적인 교육이 어렵지만, KAIST의 첨단 제조 연구실에서는 실제 반도체 자동화 장비에서 생성되는 데이터를 직접 수집, 분석 및 알고리즘을 실제 적용할 수 있는 테스트베드를 갖추고 있어 진정한 스마트팩토리와 AI교육이 가능하다" 라고 밝혔다.
글로벌 AI 우수 인재 양성을 위해 우리 대학은 작년 7월 구글과의 파트너십을 체결했으며 AI인력을 확보하고 관련 우수 연구를 지원하는 데 중점을 두고 다양한 프로그램을 운영하고 있다. 최첨단 연구를 수행하는 세계적 수준의 교수진을 지원하는 `AI 집중연구 어워즈(AI Focused Research Awards)'의 경우 재작년 10월부터 황성주 AI대학원 교수와 황의종 전기및전자공학부 교수가 구글 연구원 및 엔지니어들과 팀을 이뤄 연구를 수행해왔으며 2021년까지 프로젝트를 연장해 AI 관련 심층 연구를 진행한다. 또한 재학 중인 학생들을 대상으로 지난 3월 Student Travel Grant 프로그램을 진행해 전기및전자공학부 박세준, 수리과학과 이철형, 전산학부 이상윤 세 명의 학생이 선발됐으며, Google Internship 프로그램을 통해 선발된 학생 5명의 추천서를 구글에 전달하는 등 파트너십을 2년간 유지하며 다양한 연구 및 교육 활동을 진행하고 있다.
2020.11.16
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메모리-중심 인공지능 가속기 시스템 개발
삼성미래기술육성재단이 지원한 우리 대학 연구진이 세계 최초로 `프로세싱-인-메모리(Processing-In-Memory, 이하 PIM)' 기술을 기반으로 한 인공지능 추천시스템 학습 알고리즘 가속에 최적화된 지능형 반도체 시스템 개발에 성공했다.
전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀은 PIM 기술 기반의 메모리-중심 인공지능 가속기 반도체 시스템을 개발했다고 16일 밝혔다. 유 교수는 관련 분야에서 그동안의 탁월한 연구 성과를 인정받아 올해 아시아에서 유일하게 페이스북 패컬티 리서치 어워드(Facebook Faculty Research Award)를 수상했다.
인공지능 기술을 기반으로 고안된 추천시스템 알고리즘은 구글(Google), 페이스북(Facebook), 유튜브(YouTube), 아마존(Amazon) 등 빅테크 기업들이 콘텐츠 추천 및 개인 맞춤형 광고를 제작하는데 기반이 되는 핵심 인공지능 (AI) 기술이다. 온라인 광고를 통한 수입은 구글과 페이스북과 같은 실리콘밸리의 빅테크 기업의 주 수익 모델인 만큼 고도화된 추천 인공지능 기술에 대한 수요는 최근 들어 급상승하는 추세다.
페이스북이 최근 공개한 자료에 따르면 페이스북 데이터센터에서 처리되는 인공지능 연산의 70%가 추천 알고리즘을 처리하는 데에 사용되며, 인공지능 알고리즘 학습을 위한 컴퓨팅 자원의 50%를 추천 알고리즘을 학습하는 데 사용하고 있다.
유민수 교수 연구팀은 최근 메모리 반도체에 인공지능 연산 기능이 추가된 프로세싱-인-메모리(PIM) 기술 기반의 지능형 반도체 시스템을 개발하는 데 성공했다. 유 교수팀이 개발한 이 시스템은 인공지능 추천시스템 알고리즘의 학습 과정을 엔비디아(NVIDIA)의 그래픽카드(GPU)를 사용하는 기존 인공지능 가속 시스템 대비 최대 21배까지 빠르다고 연구팀 관계자는 설명했다.
지능형 메모리 반도체 기술은 우리나라의 AI 반도체 세계시장 공략을 위한 핵심기술로 주목받고 있다. 특히 정부에서도 `AI 종합 반도체 강국 실현'이라는 비전 아래 막대한 국가적 투자를 아끼지 않는 핵심 투자 분야다. 따라서 유 교수팀의 연구 성과는 향후 막대한 수요와 급성장이 예상되는 세계 AI 반도체 시장에서 메모리-중심으로 설계된 PIM 기술의 상용화 및 성공 가능성을 시사한다는 점에서 의미가 크다고 전문가들은 평가하고 있다.
유민수 교수는 서강대와 KAIST에서 각각 학사와 석사를 거쳐 미국 텍사스 오스틴 주립대에서 박사학위를 취득한 후 지난 2014년 인공지능 컴퓨팅 기술 기업인 미국 엔비디아(NVIDIA) 본사에 입사했다. 엔비디아에 입사한 이후 줄곧 인공지능 컴퓨팅 가속을 위한 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 시스템 연구를 주도했으며 지난 2018년부터 우리 대학 전기및전자공학부 교수로 재직 중이다.
전기및전자공학부 권영은 박사과정이 제1 저자, 이윤재 석사과정이 제2 저자로 참여한 이번 연구 결과는 세계 최초의 추천시스템 학습용 가속기 시스템 개발 성과라는 학술 가치를 인정받아 컴퓨터 시스템 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture(HPCA)에서 `Tensor Casting: Co-Designing Algorithm-Architecture for Personalized Recommendation Training' 이라는 논문 제목으로 내년 2월에 발표된다.
2020.11.16
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스마트 캠퍼스형 기초과학 연구시설 거점 확산
과학기술정보통신부(장관 최기영)는 기초과학연구원(IBS)의 KAIST 캠퍼스와 포스텍 캠퍼스 연구시설 기공식 행사를 순차적으로 개최한다고 밝혔다.
12일 열린 KAIST 캠퍼스 연구시설 기공식은 과기정통부 최도영 국제 과학비즈니스벨트조성추진단장과 공사관계자 등을 비롯하여 지역 국회의원 등이 참석하여 성공적인 공사 추진을 기원했다.
기초과학연구원(IBS) KAIST 캠퍼스는 연구단의 안정적이고 연구자 친화적인 연구환경 구축을 위해 17,000㎡ 부지에 연면적 25,529.06㎡(지하1층 지상6층) 규모로 20.10.20.~22.4월까지 1년 6개월간 총사업비 75,675백만원이 투입된다.
기존 캠퍼스와 조화를 통해 자유로운 교류가 일어날 수 있는 창의적인 연구공간과 서로 다른 연구 분야를 융합하는 커뮤니티 공간으로 조성하였으며 개방된 중정*과 투명한 내부공간을 바탕으로 개방성과 소통을 주제로 자연과 사람, 공간이 함께 어우러진 디자인으로 구성하였다.
* 중정 : 높은 건축물을 설계할 때 내부에 자연광이 고루 닿을 수 있게 중앙부에 설치하는 뜰
최도영 국제과학비즈니스벨트조성추진단장은 "KAIST와 포스텍 캠퍼스 연구시설은 우수한 연구인력 유치와 창의적 연구환경 조성을 위해 연구, 교류, 휴식공간이 통합된 스마트 캠퍼스형 공간으로 조성될 것이며, 이를 통해 지역의 기초과학역량이 강화되고 인근대학, 연구기관 등과 연계하여 우수 인재 육성의 선순환 체계가 구축될 것으로 기대한다"고 말했다.
2020.11.13
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