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실시간 나노 측정이 가능한 3D 표면예측 기술 개발
우리 대학 기계공학과 이정철 교수 연구팀이 현미경 사진을 이용해 나노 스케일 3D 표면을 예측하는 딥러닝 기반 방법론을 제시했다고 17일 밝혔다.
물리적 접촉 기반으로 나노 스케일의 표면 형상을 3D 측정하는 원자현미경은 웨이퍼 소자 검사 등 반도체 산업에서 사용되고 있다. 하지만, 원자현미경은 물리적으로 표면을 스캔하기 때문에 측정 속도*가 느리고, 고온 극한 환경에서는 작동할 수 없다는 단점을 지닌다.
* 측정 속도를 높이기 위해 표면 스캔 방식의 효율을 개선해 20 FPS(초당 프레임 수) 수준의 비디오 프레임 원자현미경이 개발됐지만, 측정 가능한 표면의 면적이 100제곱마이크로미터(μm2) 수준으로 제한되며, 극한의 환경에서는 여전히 작동이 제한된다.
이에 연구팀은 비접촉 측정 방법인 광 현미경에서 딥러닝을 이용하여 원자현미경으로 얻어질 수 있는 나노 스케일 3D 표면을 예측했다. 비슷한 개념인 사진에서 깊이를 예측하는 기술은 자율주행을 위해 많이 연구되고 있는 분야다. 연구팀은 이러한 기술이 적용되는 스케일을 일상생활 범위에서 나노 스케일 범위로 옮겨 인공지능 모델을 훈련했다. 인공지능 모델로는 입력 데이터에서 대상의 특징을 추출하고, 추출된 특징에서 출력 데이터를 표현하는 인코더-디코더 구조*를 활용했다. 연구팀이 제안한 모델은 광 현미경 사진을 하나의 변수로 표현하고, 이후 이 변수에서 현미경 사진을 3D 표면으로 계산하여 나타내는데 성공했다.
*인코더-디코더 구조: 입력 데이터에서 인공 신경망 혹은 합성곱 층을 이용하여 데이터의 크기 및 차원을 추출하며 특징을 추출하고 (인코더), 추출된 특징에서 출력 데이터를 생성하는 (디코더) 구조. 활용 목적에 따라 추출된 특징 혹은 출력 데이터가 사용됨.
연구팀은 제안된 방법론을 반도체 산업의 센서, 태양 전지 및 나노 입자 제작에 응용되는 저메니움(게르마늄) 자가조립 구조*의 공정 중 분석 및 검사를 위해 적용했다. 광 현미경 사진을 이용해 15% 오차 수준 이내에서 1.72배까지 더 높은 해상도의 높이 맵을 예측하였는데, 이를 기반으로 각 응용에 필요한 형상의 자가조립 구조가 만들어지도록 실시간으로 공정 과정을 검사하였다. 또한, 같은 딥러닝 모델로 어닐링(가열) 중 동적으로 변하는 표면 형상을 시뮬레이션 하여 공정 과정을 분석 및 최적화하여 기존 공정으로는 불가능했던 공동의 형상을 만들어냈다.
* 저메니움 자가조립 구조란, 저메니움 웨이퍼에 마이크로 단위 수직 구멍을 식각 후 고온 어닐링(가열)을 하면 생기는 표면 아래의 공동을 뜻한다. 가열과정 중 구멍이 식각된 표면이 닫히고, 이후 표면과 표면 아래 공동의 형상이 함께 변하는데 공동의 형상에 따라 각기 다른 용도로 활용된다. 연구팀은 이렇게 동적으로 변하는 구조의 표면 높이 맵을 예측했다.
이번 연구에서 제안된 딥러닝 기반 방법론은 원자현미경으로는 제한돼있던 나노 스케일 표면 높이 맵 측정을 1 제곱밀리미터(mm2) 까지의 넓은 표면에 대해 기존 원자현미경 측정 속도 대비 10배에 해당하는 200 FPS까지 측정 가능하도록 속도를 높였으며, 광학을 이용한 비접촉 관측이기에 극한의 열 환경에서도 측정이 가능한 방법을 제시한 데에 의의가 있다. 이번 연구는 광학 현미경 해상도의 물리적 한계인 빛의 파장 이하의 작은 나노 스케일에서 동적인 현상을 현미경만으로 분석할 수 있게 해, 공정 중 혹은 이후 표면 분석이 필요한 재료, 물리, 화학 등에서의 나노 스케일 연구를 촉진할 것으로 기대된다.
또한 학계 뿐 아니라 산업계에서도 쓰일 것으로 기대된다. 향후 반도체 사업에는 웨이퍼의 표면 분석 속도와 정확도를 개선함으로서, 반도체 공정 시 생산 속도와 정밀한 측정으로 수율 개선에 기여할 수 있다.
연구를 주도한 이정철 교수는 "개발된 기술은 시간에 따라 변화하는 반도체 표면 및 내부 구조에 대해 불연속적인 저해상도 광학 현미경 사진 몇 장만 이용해서, 연속적인 고해상도 원자현미경 동영상을 생성해내는 최초의 연구로서, 극한 공정 중 실시간 나노 측정을 대체하는 효과를 가져와 반도체 및 첨단센서 산업 발전에 기여할 것ˮ이라고 말했다.
한편, 이번 연구는 국제 학술지 어드밴스드 인텔리전트 시스템(Advanced Intelligent Systems)에 지난 12월 20일 字에 온라인 게재됐으며, 23년 1사분기의 표지 논문(Inside back cover) 중 하나로 선정됐다. 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 기초연구실 지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.01.17
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전기차 노면 소음과 모터 소음을 동시에 차단하는 초경량 차음 메타패널 개발
우리 대학 기계공학과 전원주 교수 연구팀이 전기차의 저주파 대역 노면 소음과 고주파 대역 모터 소음을 동시에 차단할 수 있는 신개념 음향 메타물질 기반 초경량 차음 메타패널을 개발했다고 18일 밝혔다.
음향 메타물질은 자연계에 존재하지 않는 음향학적 유효 물성(음의 질량, 음의 강성 등)을 갖도록 인공적으로 설계된 구조물로, 음향 은폐, 고투과-고집속, 완벽 차음/흡음 등 기존 재료로는 구현이 어려운 성능을 달성할 수 있는 특징이 있다.
내연기관을 대신해 전기모터를 동력원으로 사용하는 전기차는 기존의 내연기관 자동차에서 시끄럽다고 느끼던 엔진 소음이 더는 발생하지 않는다. 하지만, 엔진 소음에 의한 마스킹 효과가 사라지면서 오히려 저주파 대역의 노면 소음이 상대적으로 더 크게 들리거나 엔진을 대신하는 전기모터의 고주파 소음이 또렷하고 거슬리게 들리기도 한다.
미래 모빌리티의 한 축을 담당하고 있는 전기차가 단순히 하나의 운송 수단을 넘어 이동 중 휴식이나 레저 및 업무 활동 등 탑승자에게 필요한 맞춤형 서비스를 제공하는 개념으로 나아가고 있다는 점에서 전기차의 실내 정숙성을 확보하는 것이 매우 중요하다. 특히, 전기차 노면 소음과 모터 소음은 각각 저주파와 고주파로 나뉜 서로 다른 주파수 대역에서 나타날 뿐만 아니라 각각의 대역도 광대역이기 때문에, 이와 같은 소음을 동시에 효과적으로 차단할 수 있는 기술의 개발과 적용이 필요한 시점이다.
현재 상용화된 전기차에서는 소음 차단을 위해 폴리에스터, 열가소성 고무, EVA(에틸렌초산비닐 공중합체) 시트, 금속판 등의 전통적인 흡·차음재가 사용되고 있다. 하지만, 전통적인 흡·차음재의 성능은 재료 자체의 열/점성 소산 특성이나 질량 법칙(투과 손실 6dB(데시벨) 증가를 위해 질량 밀도가 2배 높아져야 함)에 의존하기 때문에 높은 차음 성능을 위해서는 재료의 무게 증가가 불가피하며, 이는 곧 전기차 배터리의 에너지 효율을 감소시키는 원인이 되고 있다.
따라서, 우수한 차음 성능을 발휘하면서도 경량화를 동시에 달성하는 것이 전기차 적용 측면에서 매우 중요한데, 기존의 음향학적 재료나 법칙의 한계를 넘어서야 한다는 점에서 학문적으로도 도전적인 문제였다.
전원주 교수 연구팀은 기존 기술의 한계를 극복함으로써 높은 차음 성능으로 전기차 노면 소음과 모터 소음을 동시에 차단할 수 있는 초경량 차음 메타패널을 개발했다.
연구팀이 개발한 메타패널은 저주파 대역(노면 소음)에서는 음의 유효 질량을 가지면서 고주파 대역(모터 소음)에서는 음의 유효 강성을 갖도록 설계됐으며, 면적밀도 1.51kg/m2의 매우 가벼운 무게로 100~1,750Hz의 넓은 주파수 대역에서 투과 손실 16.7dB(에너지 기준 98%) 이상 차단할 수 있음을 이론적으로 예측했고 제작과 실험을 통해 그 성능을 검증하는 데 성공했다. 이는 동일 차음 성능을 갖는 기존 기술과 비교해 20배 이상 가벼운 무게의 초경량화를 달성했다고 볼 수 있다. (그림 1 참고)
다중 스케일 격자 구조와 멤브레인(얇은 막)으로 구성된 차음 메타패널은 분리된 두 광대역에서 높은 투과 손실을 동시에 구현할 수 있다는 음향학적 특징이 있어, 전기차에 적용될 때 저주파 노면 소음과 고주파 모터 소음을 효과적으로 차단해낼 수 있을 것으로 기대된다. 특히, 메타패널의 기하학적 인자를 쉽게 조절함으로써 원하는 주파수 대역에서 높은 차음 성능을 달성할 수 있으므로, 전기차뿐 아니라 도심 항공 모빌리티(Urban Aerial Mobility, UAM) 등 다양한 미래 모빌리티에 적합하게 주파수 선택적 설계가 가능하다는 장점과 더불어 제작이 쉽다는 응용 측면의 장점도 갖고 있다.
우리 대학 기계공학과 김지완 박사과정(제1 저자), 최은지 박사과정(제2 저자)이 참여한 이번 연구 결과는 기계공학 분야 최상위권 국제 학술지인 `메카니컬 시스템 앤 시그널 프로세싱(Mechanical Systems and Signal Processing) (IF: 8.934, JCR 상위 4/137(2.55%)'에 지난 8월 30일 字 온라인 게재됐다. (논문명: Lightweight soundproofing meta-panel for separate wide frequency bands)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 글로벌프론티어사업-파동에너지극한제어연구단의 지원을 받아 수행됐다.
2022.10.18
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3차원 표정인식용 인공지능 라이트필드 카메라 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈, 이도헌 교수 공동연구팀이 근적외선 기반 라이트필드 카메라와 인공지능기술을 융합하여 얼굴의 감정표현을 구분하는 기술을 개발했다고 7일 밝혔다.
라이트필드 카메라는 일반적인 카메라와 다르게 미세렌즈 배열(Microlens arrays)을 이미지센서 앞에 삽입해 손에 들 수 있을 정도로 작은 크기이지만 한 번의 촬영으로 빛의 공간 및 방향 정보를 획득한다. 이를 통해 다시점 영상, 디지털 재초점, 3차원 영상 획득 등 다양한 영상 재구성이 가능하고 많은 활용 가능성으로 주목받고 있는 촬영 기술이다.
그러나 기존의 라이트필드 카메라는 실내조명에 의한 그림자와 미세렌즈 사이의 광학 크로스토크(Optical crosstalk)에 의해 이미지의 대비도 및 3차원 재구성의 정확도가 낮아지는 한계점이 있다.
연구팀은 라이트필드 카메라에 근적외선 영역의 수직 공진형 표면 발광 레이저(VCSEL) 광원과 근적외선 대역필터를 적용해 기존 라이트필드 카메라가 갖는 조명 환경에 따라 3차원 재구성의 정확도가 낮아지는 문제를 해결했다. 이를 통해 얼굴 정면 기준 0도, 30도, 60도 각도의 외부 조명에 대해, 근적외선 대역필터를 사용한 경우 최대 54%까지 영상 재구성 오류를 줄일 수 있었다. 또한, 가시광선 및 근적외선 영역을 흡수하는 광 흡수층을 미세렌즈 사이에 제작하면서 광학 크로스토크를 최소화해 원시 영상의 대비도를 기존 대비 약 2.1배 정도로 획기적으로 향상하는 데 성공했다.
이를 통해 기존 라이트필드 카메라의 한계를 극복하고 3차원 표정 영상 재구성에 최적화된 근적외선 기반 라이트필드 카메라(NIR-LFC, NIR-based light-field camera) 개발에 성공했다. 연구팀은 개발한 카메라를 통해 피험자의 다양한 감정표정을 가진 얼굴의 3차원 재구성 이미지를 조명 환경과 관계없이 고품질로 획득할 수 있었다.
획득한 3차원 얼굴 이미지로부터 기계 학습을 통해 성공적으로 표정을 구분할 수 있었고, 분류 결과의 정확도는 평균 85% 정도로 2차원 이미지를 이용했을 때보다 통계적으로 유의미하게 높은 정확도를 보였다. 이뿐만 아니라, 연구팀은 표정에 따른 얼굴의 3차원 거리 정보의 상호의존성을 계산한 결과를 통해, 라이트필드 카메라가 인간이나 기계가 표정을 판독할 때 어떤 정보를 활용하는지에 대한 단서를 제공할 수 있음을 확인했다.
정기훈 교수는 "연구팀이 개발한 초소형 라이트필드 카메라는 정량적으로 인간의 표정과 감정을 분석하기 위한 새로운 플랫폼으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ며 "모바일 헬스케어, 현장 진단, 사회 인지, 인간-기계 상호작용 등의 분야에서 활용될 것ˮ이라고 연구의 의미를 설명했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 배상인 박사과정 졸업생이 주도한 이번 연구 결과는 국제저명학술지 `어드밴스드 인텔리전트 시스템즈(Advanced Intelligent Systems)'에 2021년 12월 16일 온라인 게재됐다. (논문명: Machine-Learned Light-Field Camera that Reads Facial Expression from High-Contrast and Illumination Invariant 3D Facial Images).
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 및 산업통상자원부의 지원을 받아 수행됐다.
2022.01.07
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김기응 교수 연구, 국제 AI 챗봇 챌린지 우승
우리 대학 AI대학원 김기응 교수 연구팀(이정관, 함동훈 석사과정, 장영수 박사과정)은 인공지능 대화 시스템 분야 대표적 국제 경진대회인 제8회 대화시스템기술챌린지(The Eighth Dialogue System Technology Challenge; DSTC8)의 다중 도메인 태스크 완수(Multi-Domain Task Completion) 부문에서 우승을 차지했다.
마이크로소프트 리서치, IBM 리서치, 아마존 알렉사 AI가 공동주최한 대화시스템기술챌린지는 2019년 6월 데이터셋 공개 이후 약 3개월에 걸쳐 진행됐다. 연구팀은 사람이 직접 평가하는 인적 평가에서 68.32%의 성공률로 1위를 차지했고, 언어 이해 점수와 응답 적절성 점수에서 큰 차이를 보였다(결과 안내 : https://convlab.github.io/ ).
이 대회에서는 호텔, 식당, 명소 등 다양한 주제가 등장할 수 있는 여행 정보 안내 상황에서 사용자와의 대화를 통해 ▲ 사용자 요구사항 이해 ▲ 데이터베이스에서 요청한 정보 검색 ▲ 예약 시스템과의 연동 등의 수 있는 목적지향 대화 챗봇(chat-bot)을 만드는 것을 목표로 한다.
이러한 업무를 위한 기존 대화 시스템은 사용자 발화 이해(Natural Language Understanding; NLU), 대화 상태 추적(Dialogue State Tracking; DST), 대화 정책 결정(Dialogue Policy), 시스템 발화 생성(Natural Language Generation; NLG)의 총 네 단계를 수행하는 특화된 모듈로 구성돼 독립적으로 개발하고 통합한다.
김 교수 연구팀은 언어생성 모델인 GPT-2를 기반으로 위의 네 단계를 모두 수행하는 하나의 심층 신경망 모델을 제안했다. 연구팀이 개발한 대화 시스템은 언어생성 모델의 강력한 성능을 활용하는 창의적인 훈련 기법을 선보임으로써 기존의 방법론에 비해 훈련 과정을 대폭 단순화했다.
김기응 교수는 “최근 딥러닝 언어모델들이 다양한 자연어처리 태스크에 활용되는 추세인데, 복잡한 목적지향 대화처리에도 간결한 훈련 방법을 통해 우월한 성능을 보일 수 있음을 공식적으로 인정받은 것에 의의가 있다”라며, “아직 해결해야 할 연구 이슈가 많지만, 이 연구를 출발점으로 삼은 새로운 개발방법론들이 많이 등장할 것으로 기대한다”라고 말했다.
이번 연구는 2020년도 AAAI 학술대회의 대화시스템기술챌린지 워크숍에서 발표될 예정이다. 이 연구 결과는 산업통상자원부의 산업기술혁신사업 지원의 실내용 음성대화 로봇을 위한 원거리 음성인식 기술 및 멀티 태스크 대화처리 기술 개발 과제 수행을 통해 이뤄졌다.
2020.01.31
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김재경 교수, 수학적 모델링 통해 신약 개발 걸림돌 해소
〈 김대욱 박사과정, 김재경 교수 〉
우리 대학 수리과학과 김재경 교수와 글로벌 제약회사 화이자(Pfizer)의 장 청(Cheng Chang) 박사 공동연구팀이 수학적 모델을 기반으로 동물 실험과 임상 시험 간 차이가 발생하는 원인을 밝히고 그 해결책을 제시했다.
연구팀은 일주기 리듬 수면 장애 신약을 개발하는 과정에서 동물 실험과 임상 시험 간 발생하는 차이 문제를 수학적 모델을 이용해 해결함으로써 신약 개발의 가능성을 높였다. 또한, 동물과 사람 간 차이 뿐 아니라 사람마다 발생하는 약효의 차이 발생 원인도 밝혀냈다.
김대욱 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘분자 시스템 생물학 (Molecular Systems Biology)’ 7월 8일자 온라인판에 게재됐고, 우수성을 인정받아 7월호 표지논문으로 선정됐다. (논문명 : Systems approach reveals photosensitivity and PER2 level as determinants of clock-modulator efficacy)
신약을 개발하기 위해 임상 시험 전 단계로 쥐 등의 동물을 대상으로 전임상 실험을 하게 된다. 이 과정에서 동물에서 보였던 효과가 사람에게선 보이지 않을 때가 종종 있고 사람마다 효과가 다르게 나타나기도 한다. 이러한 약효의 차이가 발생하는 원인을 찾지 못하면 신약 개발에 큰 걸림돌이 된다.
수면 장애는 맞춤형 치료 분야에서 개발이 가장 더딘 질병 중 하나이다. 쥐는 사람과 달리 수면시간이 반대인 야행성 동물이다 보니 수면시간을 조절할 수 있는 치료제가 실험 쥐에게는 효과가 있어도 사람에게는 무효한 경우가 많았다. 하지만 그 원인이 알려지지 않아 신약 개발에 어려움이 있었다.
연구팀은 이러한 차이의 원인을 미분방정식을 이용한 가상실험과 실제 실험을 결합해 연구했고, 주행성인 사람은 야행성인 쥐에 비해 빛 노출 때문에 약효가 더 많이 반감되는 것이 원인임을 밝혔다. 이는 빛 노출 조절을 통해 그동안 사람에게 보이지 않던 약효가 발현되게 할 수 있음을 뜻한다.
수면 장애 치료 약물의 약효가 사람마다 큰 차이를 보이는 것도 신약 개발의 걸림돌이었다. 연구팀은 증상이 비슷해도 환자마다 약효 차이가 나타나는 원인을 밝히기 위해 수리 모델링을 이용한 가상환자를 이용했다.
이를 통해 약효가 달라지는 원인은 수면시간을 결정하는 핵심 역할을 하는 생체시계 단백질인 PER2의 발현량이 달라서임을 규명했다.
또한, PER2의 양이 낮에는 증가하고 밤에는 감소하기 때문에 하루 중 언제 투약하느냐에 따라 약효가 바뀜을 이용해 환자마다 적절한 투약 시간을 찾아 최적의 치료 효과를 가져오는 시간요법(Chronotherapy)를 개발했다.
김재경 교수는 “수학이 실제 의약학 분야에 이바지해 우리가 좀 더 건강하고 행복한 삶을 살 수 있는데 도울 수 있어 행복한 연구였다”라며 “이번 성과를 통해 국내에선 아직은 부족한 의약학과 수학의 교류가 활발해지길 기대한다”라고 말했다.
□ 그림 설명
그림1. 김재경 교수 연구팀 성과 개념도
그림2. 맞춤형 시간 치료법 (Chronotherapy) 개념도
2019.07.09
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이병주 교수, 게임의 랙 현상 해소 기술 개발
〈 이병주 교수, 이인정 박사과정 〉
우리 대학 문화기술대학원 이병주 교수와 핀란드 알토 대학교(Aalto Univ) 공동 연구팀이 게임의 겉보기 형태를 변화시켜 게임 내 레이턴시 효과, 일명 랙(lag)을 없앨 수 있는 기술을 개발했다.
이인정 박사과정이 1 저자로 참여하고 알토대학교 김선준 연구원이 공동으로 개발한 이번 연구는 지난 5월 4일 열린 인간-컴퓨터 상호작용 분야 최고권위 국제 학술대회 CHI 2019(The ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems)에서 풀 페이퍼로 발표됐다. (논문명 : Geometrically Compensating Effects of End-to-End Latency in Moving-Target Selection Games)
레이턴시는 장치, 네트워크, 프로세싱 등 다양한 이유로 인해 발생하는 지연(delay) 현상을 말한다. 사용자가 명령을 입력했을 때부터 출력 결과가 모니터 화면에 나타날 때까지 걸리는 지연을 엔드-투-엔드 레이턴시(end-to-end latency)라 한다.
상호작용의 실시간성이 중요한 요소인 게임 환경에서는 이러한 현상이 플레이어의 능력에 부정적 영향을 미치는 것으로 알려져 있다.
연구팀은 레이턴시가 있는 게임 환경에서도 플레이어의 본래 실력으로 게임을 할 수 있도록 돕는 레이턴시 보정 기술을 개발했다. 이 기술은 레이턴시의 양에 따라 게임의 디자인 요소, 즉 장애물의 크기 등의 형태를 변화시킴으로써, 레이턴시가 있음에도 레이턴시가 없는 것처럼 느껴지는 환경에서 플레이할 수 있다.
연구팀은 레이턴시가 플레이어에 미치는 영향을 분석해 플레이어의 행동을 예측하는 수학적 모델을 제시했다. 시간제한이 있는 상황에서 게임 플레이를 위해 버튼 입력을 해야 하는 ‘움직이는 타겟 선택’ 과업에 레이턴시가 있을 때 사용자의 성공률을 예측할 수 있는 인지 모델이다.
이후에는 이 모델을 활용해 게임 환경에 레이턴시가 발생할 경우의 플레이어 과업 성공률을 예측한다. 이를 통해 레이턴시가 없는 환경에서의 플레이어 성공률과 비슷한 수준으로 만들기 위해 게임의 디자인 요소를 변형한다.
연구팀은 ‘플래피 버드(Flappy Bird)’라는 게임에서 기둥의 높이를 변형해 레이턴시가 추가됐음에도 기존 환경에서의 플레이 실력을 유지함을 확인했다. 연구팀은 후속 연구를 통해 게임 속 장애물 등의 크기를 변형함으로써 레이턴시를 없애는 등의 확장 연구를 기대하고 있다.
이 교수는 “이번 기술은 비 간섭적 레이턴시의 보정 기술로, 레이턴시의 양만큼 게임 시계를 되돌려 보상하는 기존의 랙 보상 방법과는 다르게 플레이어의 게임 흐름을 방해하지 않는 장점이 있다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 신진연구자지원사업(프로게이머 역량 극대화를 위한 게임 입력장치의 설계 최적화) 및 KAIST 자체 연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 게임의 겉보기 형태를 변화시킴으로써, 플레이어가 제로 레이턴시 환경과 레이턴시가 있는 환경에서 같은 실력을 유지
2019.07.02
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KAIST, ACM MobiSys 2019 개최
우리 대학이 17일부터 21일까지 5일간 인터컨티넨탈 서울 코엑스 호텔에서 22개국 450여 명의 학자와 연구원·학생이 참여하는 메머드급 국제학술대회인‘*ACM MobiSys 2019 서울’을 개최한다.
(*ACM MobiSys: ACM International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services)
‘ACM MobiSys’는 미국 컴퓨터 학회(Association for Computing Machinery, 이하 ACM) 모바일 컴퓨팅 분야의 최정상급 국제학술대회인데 올해는 KAIST가 주관을 맡았다.
17회째를 맞는 이번 행사에서는 모바일 시스템, 애플리케이션 및 서비스의 설계·구현·사용·평가에 대한 혁신적이고 중요한 연구 쟁점들이 논의될 예정이다.
개막 이틀째인 18일에는 신강근 (Kang G. Shin) 美 미시간대 교수가 기조연설자로 나서 ‘스마트 폰과 스마트 카의 결혼(Marriage of Smart Phones with Smart Cars)’이라는 주제로 스마트 폰을 차량 시스템과 통합하는 최신 기술 및 연구 동향에 관해 소개한다.
다음날인 19일에는 그레고리 어보드(Gregory Abowd) 美 조지아공대 교수가 ‘21세기의 물질: 무어와 와이저를 넘어서(Moving beyond Moore and Weiser)’라는 주제로 기조 강연을 한다.
어보드 교수는 기조 강연에서 새로운 전산 소재 개발을 통해 유비쿼터스 컴퓨팅의 개념을 넘어서 자가 지속이 가능한(self-sustainable computing) 컴퓨팅 시대를 제안하고 비전을 공유할 예정이다.
이밖에 미래 사물인터넷(IoT) 핵심기술을 산업적 입장에서 심도 있게 논의하는 특별 프로그램도 마련됐다. 대회 첫날 17일 열리는 오픈 아이오티 데이(Open IoT Day)에서는 마이크로소프트·구글·애플·휴렛팩커드·인텔 등 글로벌 기업은 물론 삼성·네이버·SKT·KT·현대·LG 등 국내 유수의 기업들이 ‘5G 기반 AI-powered IoT’라는 주제로 미래 산업의 방향에 대해 열띤 토론을 전개한다.
우리나라는 그동안 IT 기술 발전을 위한 우수한 기반 환경을 갖췄음에도 불구하고 MS 윈도우즈·구글 안드로이드·페이스북과 같은 새로운 산업을 이끄는 플랫폼을 창작해내지 못한다는 점을 지적받아왔다.
공동학술대회장을 맡은 KAIST 송준화 교수는 “미래 가치에 관한 탐구와 새로운 플랫폼의 설계를 위한 ‘창작적 연구’문화의 정착이 중요하다”고 강조했다. 여기서 ‘창작적 연구’란 미래 사회의 모습을 구체적으로 상상하고 사람들의 숨겨진 필요를 탐지해 이를 충족시키는 새로운 서비스를 설계하고, 현실에서 구현하기 위한 기술 도출의 우선순위를 세우는 한편 ‘미래 가치’를 확산시키기 위한 설득 방법을 고심하는 등 일련의 과정까지 고려하는 총체적 연구문화를 의미한다.
송준화 교수와 공동학술대회장을 맡은 삼성전자 김민경 박사는 “창의성과 기술력을 함께 추구하고 미래 가치를 중심으로 연구하는 ACM MobiSys의 국내개최가 우리나라 모바일 및 사물인터넷(IoT) 분야 연구의 핵심과제인 미래형 플랫폼 연구를 활성화할 좋은 계기가 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.
이번 학술대회에는 22개국에서 450여 명의 교수와 연구원·학생 등이 참가하는데 구글·마이크로소프트·애플·인텔과 같은 글로벌 기업 관계자뿐만 아니라 MIT·카네기멜론대학·스탠포드 대학 등 세계 유수의 대학 관계자들이 대거 참석한다.
ACM MobiSys는 이번 행사를 계기로 연구·공동 프로젝트·연구원 채용 및 인턴십 등의 계기를 마련해 국내 학계 및 산업계와의 교류를 구체화할 방침이다.
ACM MobiSys 관계자는 “이번 행사를 주도하는 학술위원 33명 중 3명이 KAIST 박사 출신”라고 소개하면서 “출신대학이 같은 3명이 동시에 학술위원으로 뽑힌 경우는 학회 역사상 극히 드문 사례인데 한국의 신진 연구자들이 창의성과 실험성이 높은 일련의 연구를 지속해서 수행하고 또 좋은 연구 결과를 발표해왔기 때문에 가능한 일”이라고 말했다.
2019.06.17
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김성용 교수, 전 세계 해양경계류 연구팀 운영위원 선정
〈 김성용 교수 〉
우리 대학 기계공학과/인공지능연구소 김성용 교수가 전 세계 해양경계류 및 연안 상호작용 (Boundary Currents and Shelf Sea Interactions; BC/SSI) 연구팀 운영위원에 선출됐다.
김 교수는 2020년 해양경계류 및 연안 상호작용 관련 워크숍을 시작으로 2021년 국제연합 (United Nations) 해양과학 10개년 사업 등에 참여하게 된다. 전지구적 환경 문제와 환경복원에 대한 관심이 커지는 가운데 전 세계 해양관측 컨소시엄을 통한 다양한 활동을 할 것으로 기대된다.
연구팀은 전 세계 해양관측 컨소시엄(Global Ocean Observing System; GOOS) 산하의 해양 물리 및 기후 관측 패널 (Ocean Observations Physics and Climate; OOPC) 소속으로 대양과 연안 사이 해양관측의 연계, 연안 커뮤니티로의 해양정보 제공을 통한 과학계와 사회에 유의미한 기여, 기존 관측 네트워크의 융합 및 활성화를 목표로 한다.
현재 북태평양해양과학기구 관측전문위원 및 연안 관측 자문위원과 OceanObs’19 프로그램 운영위원으로 활동 중인 김 교수는 북태평양 캘리포니아 해류의 장기간 연구 및 학문적 성과와 북서 태평양의 지역적 대표성을 고려해 다수의 학자로부터 추천을 받아 선출됐다.
운영위원은 전 세계 경계류가 있는 5개 대양(북태평양, 남태평양, 북대서양, 남대서양, 및 인도양)에서 각각 선출됐으며 한국 해양 과학자로는 김 교수가 최초이자 유일하다.
교내에서 전 지구를 대상으로 하는 대규모 연구 및 지구과학 관련 분야가 희소함에도 김 교수는 국제 학회에서의 학문적 수월성과 리더십을 인정받아 연구팀에 선발됐다.
□ 그림 설명
그림1. 전세계 해양 경계류 (Boundary Currents)는 5개 대양의 아열대 지역을 흐르는 주요한 해류로, 적도에서 극지역으로 또한 극지역에서 적도로 열의 이동을 통하여 전지구의 해수 순환 및 기후변화의 영향을 준다. 대양을 중심으로 서쪽 및 동쪽 경계를 흐르는 난류와 한류로 각각 구성된다.
2019.04.29
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이지현 교수, CAADRIA 학회 사사다 상 수상
〈 이지현 교수 〉
우리 대학 문화기술대학원 이지현 교수가 15일 뉴질랜드 웰링턴에서 열린 컴퓨터 기반 건축 디자인 분야 국제학회 ‘CAADRIA 2019(the 24th Annual Conference of the Association for Computer-Aided Architectural Design Research in Asia)’에서 사사다 상(Sasada Prize)을 받았다.
건축 디자인 관련 세계 최고 학회 중 하나인 CAADRIA가 2007년 츠요시 사사다(Tsuyoshi Sasada, 1941-2005) 교수를 기리기 위해 제정한 사사다 상(Sasada Award)은 컴퓨터 보조 설계 차세대 연구자들을 지원하기 위한 CAADRIA의 미션 중 하나이다. 해당 분야 커뮤니티에 지속적인 공헌을 하고 탁월한 연구 성과를 낸 연구자에게 수여된다.
수상자인 이지현 교수는 최민규, 김미래 석사과정, 이태하 박사과정과 함께 연구한 ‘사례기반추론을 통한 부동산 지가 예측 시스템 (Land Price Prediction System Using Case-based Reasoning)’ 연구를 기반으로 그동안 CAAD (Computer-Aided Architectural Design) 분야에 기여한 점을 인정받아 2019년 수상자로 선정됐다.
이지현 교수는 해당 연구를 통해 서울특별시와 울산광역시를 제외한 6대 광역시로부터 40여 개 변수를 행정동 단위로 수집한 후 사례기반 추론 방법을 적용해 행정동 내의 평균 평당 아파트 가격을 예측하는 모델을 제시했다. 연구팀이 도출한 모델의 후속연구가 수행되면 기존의 전문가 판단을 대체할 수 있을 것이라는 가능성을 보여줬다.
이지현 교수는 수상 관련 연구 내용인 추천과 예측을 할 수 있는 인공지능의 한 분야인 사례기반추론(Case Based Reasoning)관련 2002년 졸업논문부터 근 20년간 꾸준하게 연구를 진행해 왔으며, CBR 관련 국내외 논문 40여 편을 발표한 바 있다.
이지현 교수는 “CAAD 관련 연구자에게 자랑스러운 상을 받게 돼 개인적으로는 매우 큰 영광이라 생각하지만 지난 수상자들을 볼 때 과분하다는 생각도 든다”라며 “6월 KAIST에서 열리는 ‘CAAD Futures 2019’가 성공적으로 이뤄질 수 있도록 준비함과 동시에 앞으로도 꾸준하게 CAAD 및 컴퓨테이셔널 디자인 연구를 선보여 국내외에서 KAIST의 위상을 높이는데 기여하겠다”라고 말했다.
2019.04.19
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美, 中, 佛 주요대학과 핀테크 학술대회 개최
우리 대학이 미국, 중국, 프랑스 주요 대학과 공동으로 4개 대학 핀테크 학술대회를 개최한다.
미국 프린스턴 대학, 중국 칭화대학교, 프랑스 에덱(EDHEC)과 공동으로 개최하는 이번 학술대회는 ‘로보 어드바이저 시스템 최신 동향(State of the Art in Rob-Advising Systems)’을 주제로 4월 12, 13일 양일간 밀레니엄 서울 힐튼 호텔에서 진행된다.
산업및시스템공학과와 자산운용미래기술센터가 주관하는 이번 학술대회는 미국 프린스턴 대학의 벤드하임 금융 센터(Bendheim Center for Finance)와 금융공학과(Department of Operations Research and Financial Engineering), 중국 칭화대에서는 융합정보대학 및 핀테크 센터, 프랑스 EDHEC에서는 리스크 인스티튜트(Risk Institute)가 공동 주최 기관으로 참여한다.
우리 대학을 포함한 4개 대학은 2017년부터 핀테크(FinTech) 국제학술대회를 개최해 왔다. 돌아오는 가을엔 중국, 내년에는 프랑스에서 개최가 확정됐다.
이번 행사는 신성철 총장과 국민연금공단 김성주 이사장의 축사를 시작으로 존 멀비 교수(프린스턴대학), 마이클 뎀스터 교수(케임브리지 대학), 웨이 수 교수, 창러 린 교수(이상 칭화대학), 리오넬 마텔리니 교수(EDHEC), 김우창 교수 (KAIST) 등 학계 인사들이 발표할 예정이다.
또한 존 보글 뱅가드 그룹 창시자, 진 리 앤트 파이낸셜 인공지능 총괄, 조영서 신한금융지주 디지털전략본부장, 이정환 삼성자산운용 ETF 솔루션 본부장, 성혜영 국민연금연구원 부연구위원 등 유관 업계의 최고 전문가들도 참석한다.
이번 행사에서는 ‘금융 기술을 통한 사회 보장 강화’를 핵심 의제로 삼아 고액자산가 뿐 아니라 모든 국민에게 맞춤형 자산관리를 제공하기 위해 필요한 이론적, 기술적, 산업적 이슈를 논의한다.
김우창 교수는 “생애 주기별 맞춤형 자산관리 서비스는 고비용 구조로 인해 소수의 고액자산가들만 받을 수 있으나 4차 산업혁명시대의 신기술을 통해 해당 서비스의 비용을 혁신적으로 절감할 수 있고 이를 통해 궁극적으로 서비스 대중화가 가능할 것이다”고 말했다.
또한 “4차 산업혁명의 첨병이라고 여겨지는 핀테크 분야에서의 국제적 경쟁력 확보라는 산업적 의미와 노후 빈곤율이 50%에 육박하는 현재 상황에서 국민 개개인의 능동적 자산관리를 가능하게 해 추가적인 사회 비용 없이 사회 보장을 강화시킬 수 있다”고 말했다.
학술대회 참가신청 방법은 자산운용미래기술센터 홈페이지 (http://wmt.kaist.ac.kr/conference.html)에서 확인할 수 있다.
이번 학술대회는 삼성자산운용과 중국 알리바바 산하 앤트 파이낸셜이 공식 파트너로 행사를 후원한다.
2018.04.02
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상용화 가능한 그래핀 신소재 학술지 특집호 발간
〈 김 상 욱 교수, 이 경 은 연구원 〉
우리 대학 신소재공학과 김상욱 교수가 편집을 주도한 ‘파티클(Particle & Particle Systems Characterization)’지의 그래핀 산화물 액정 특집호가 9월 22일 온라인 발간됐다.
파티클 지는 독일 와일리(Wiley-VCH)사가 발간하고 입자의 합성 및 응용방법 등을 다루는 전문 SCI 국제 학술지이다.
그래핀 산화물(Graphene Oxide)은 흑연으로부터 값싸게 제조할 수 있는 신소재로 대량생산이 가능하기 때문에 그래핀 상용화에 가장 가까운 물질로 주목받고 있다.
특히 그래핀 산화물의 액정을 이용하면 이들의 배열방향을 나노수준으로 손쉽게 조절할 수 있어 고기능성 소재를 만드는 데 큰 역할을 할 것으로 예상되고 있다.
김상욱 교수 연구팀은 지난 2011년 최초로 그래핀 산화물이 액체 내에 분산됐을 때 고체와 같은 결정성을 보이는 액정성을 발견했다. 그리고 이를 인정받아 이번 특집호의 편집을 주도했다.
이번 특집호에는 관련 분야의 세계적 석학 20명이 참여해 ▲그래핀 산화물 액정의 특성 조절 및 분석 ▲고기능성 그래핀 산화물 액정 섬유 제작 ▲액정성을 이용한 삼차원 구조체 제작 ▲그래핀 산화물 액정 기반 촉매 등의 연구 성과를 담았다.
이 중 김상욱 교수 연구팀은 그래핀 산화물 액정 섬유의 촉매화 연구를 소개했다.
연구팀은 그래핀 액정섬유 위에 비정질의 황화몰리브데늄을 전기 증착(electrodeposition)해 섬유 형태의 촉매를 제작했다. 이 기술을 통해 그래핀 섬유의 건조과정에서 생기는 표면의 주름위에 촉매가 고르게 증착돼 2차원적 기판에 비해 훨씬 많은 촉매를 담을 수 있어 우수한 성능을 보였다.
김 교수는 “그래핀 산화물 액정의 연구적, 산업적 가치는 무궁무진하다”며 “4차산업혁명에 걸맞는 맞춤형 재료로서 그래핀계 신소재의 가치가 더욱 증가할 것이다”고 말했다.
한편 김 교수는 9월 25일 그리스에서 열린 유럽 최대의 그래핀 관련 학회 ‘그래핀 위크(Graphene week)’에 노벨상 수상자 등 저명 학자들과 함께 초청돼 관련 연구 결과를 발표했다.
2017.10.18
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공승현 교수, 실내 극미약 GNSS신호 초고속 감지기술 개발
〈 김태선 연구원, 공승현 교수 〉
우리 대학 조천식녹색교통대학원 공승현 교수 연구팀이 범지구 위성항법 시스템인 GNSS(Global navigation Satellite System)를 실내에서도 사용할 수 있는 극미약 GNSS 신호 초고속 탐지기술을 개발했다.
연구팀의 기술을 활용하면 전 세계 어디서든 실내외 상관없이 GNSS 신호만으로 위치를 파악할 수 있기 때문에 대체기술 혹은 별도 장치가 필요하지 않아 활용도가 높을 것으로 기대된다.
이번 연구 성과는 국제 학술지 ‘IEEE 시그널 프로세싱 매거진(IEEE SPM)’ 9월호에 게재됐다.
대중에 가장 많이 알려진 GPS는 1970년대 美 국방부가 개발한 미국 기반의 위성항법장치이다. 이러한 시스템은 미국 뿐 아니라 러시아의 GLONASS, 유럽의 GALILEO, 중국의 COMPASS 등 여러 가지가 존재하는데 GNSS는 이 모든 기술들을 포함하는 시스템이다.
기존의 GNSS는 2만km 상공에서 지구 전역으로 신호를 방사하기 때문에 지상의 작은 안테나가 수신하는 신호는 매우 미약하다. 특히 건물 벽을 투과해 실내로 침투하는 GNSS는 외부에서 수신하는 신호의 세기보다 1천 배 이상 감소된 극미약 신호가 된다.
이러한 극미약 GNSS 신호를 탐지하기 위해 기존의 주파수 영역 상관기법을 사용하면 계산량이 1백만 배 이상 증가하게 되고 신호탐지를 위한 계산 시간도 폭발적으로 증가한다. 위와 같은 문제로 인해 지난 20여 년 간 GNSS 신호를 이용한 실내 측정 기술은 거의 불가능한 것으로 알려졌다.
연구팀은 문제 해결을 위해 실내 극미약 GNSS 신호의 탐지 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 ‘합성기반 주파수 가설 탐지 기술 SDHT(Synthesized Doppler frequency hypothesis Testing)’를 개발했다.
일반적으로 GNSS 신호를 탐지하는 작업은 GNSS 신호의 코드 위상과 도플러 주파수를 정확히 알아내는 과정이다. 그런데 기존 방식의 알고리즘은 도플러 주파수의 가설 수를 2만 개 이상 검증을 해야 한다. 결국 소요 시간이 기하급수적으로 늘어난다.
반면 연구팀이 개발한 알고리즘은 가까운 도플러 주파수 가설에 따라 수행된 위상동기식 상관 결과를 이용해 우회적으로 검증하는 기술이다. 따라서 20여 개의 가설만 기존 방식으로 검증하고, 나머지 19980개의 가설은 단순한 산술연산만으로 검증을 수행하면 모든 작업을 완료할 수 있다.
결과적으로 SDHT는 기존 기술보다 1천 여배 적은 계산량, 800배 빠른 속도로 신호를 탐지할 수 있다. 약 15초의 소요시간으로 많은 건물 내의 극미약 GNSS 신호를 탐지할 수 있는 것이다.
연구팀은 추가 연구를 통해 미약한 GNSS 신호를 탐지하는 기술을 더욱 강화하고 실내 전파 난반사에 강한 위치 측정 기술을 개발하면 거의 모든 건물 내에서 수초 이내에 GNSS만을 이용한 실내 GNSS 단독 측정이 가능할 것으로 예상했다.
공 교수는 “기술 개발을 통해 전 세계적으로 실내 GNSS 측위 기술을 선도하게 됐다”며 “향후 실내 GNSS 시스템을 상용화하고 새로운 시장을 창출할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
연구팀은 국내 특허 등록 및 해외 출원 중이며 KAIST 창업원의 지원을 통해 기술사업화를 추진하고 있다.
□ 그림 설명
그림1. SDHT 기술을 이용한 GPS 실내 측위 시스템의 측위 결과
2017.09.28
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