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카카오임팩트와 사회문제 해결 기여를 위한 기술 생태계 조성 업무 협약 체결
우리 대학이 카카오임팩트(이사장 홍은택)와 2월 28일 사회 변화 및 사회 문제 해결에 기여하는 기술 개발 및 기술 인력 발굴을 위해 업무 협약을 체결했다. 카카오임팩트와 우리 대학은 사회 변화에 기여하는 인재를 양성하고, 임팩트 기술 생태계의 조성을 위해 힘을 모을 예정이다.
이번 업무 협약은 카카오임팩트의 새로운 이니셔티브(Initiative)인 '테크 포 임팩트(Tech for Impact)'의 일환으로 진행한다. 테크 포 임팩트는 디지털 기술과 소셜 임팩트 영역이 만나면 사회 문제 해결을 위해 더 큰 변화와 영향력이 발휘될 수 있다는 것을 전제로, 소셜 벤처나 비영리 스타트업 등의 소셜 임팩트 조직과 기술 인력 간의 연결을 지향한다는 의미를 담고 있다.
카카오임팩트와 우리 대학은는 테크 포 임팩트의 추진을 위해 ▲프로젝트 수업 개설 ▲임팩트 조직 대상 기술 및 인력 지원 ▲기술 개발 및 기술 윤리 관련 연구 협력 등을 함께 진행한다.
먼저, 오는 2023년 2학기에 전산학부 학생들을 대상으로 하는 테크 포 임팩트 수업을 개설해 사회 문제 해결을 위한 인식과 감수성을 제고하고, 디지털 기술의 사회적 활용을 제안하는 프로젝트를 운영할 계획이다. 해당 수업의 멘토로 카카오임팩트의 펠로우들과 카카오 개발자들이 참여한다.
또한 수업에서 실제로 제안된 프로젝트를 토대로, 임팩트 조직을 대상으로 기술 자문 및 지원을 진행한다. 이 밖에도 사회 문제 해결에 필요한 디지털 기술 개발과 기술 윤리 관련 연구도 함께 실행해 갈 계획이다.
카카오임팩트는 이번 우리 대학과의 업무 협약을 기점으로 올 하반기부터 '카카오 테크 캠퍼스'를 운영하는 유수의 대학을 비롯해, 서울 및 지역 거점 국립대학교 등과 추가 협약을 통해 테크 포 임팩트를 지속적으로 확장 및 추진할 예정이다.
카카오임팩트 홍은택 이사장은 "KAIST와의 이번 업무 협약을 계기로 기술이 사회문제 해결을 가속화하는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다"며 "카오임팩트의 '테크 포 임팩트' 이니셔티브의 실현을 위해 카카오와의 협력 등 폭 넓은 연결과 지원을 꾸준히 이어갈 계획"이라고 말했다. 이광형 총장은 "KAIST 전산학부 학생들이 다양한 사회혁신가를 돕는 카카오임팩트와 함께, 기술로 더 나은 세상을 만드는 귀한 경험을 할 수 있을 것으로 기대한다"며 "앞으로 KAIST 전산학부 뿐만 아니라 국내 여러 대학의 학생들이 주체적으로 참여하고 만들어가는 프로그램으로 성장할 수 있도록 돕겠다"라고 전했다.
2023.03.02
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KAIST-NYU[뉴욕대] 디지털 거버넌스 포럼 개최
KAIST가 오는 28일 오전 한국프레스센터에서 'KAIST-NYU 디지털 거버넌스 포럼'을 개최한다. 이번 포럼은 지난 9월 미국 현지에서 뉴욕대학교(이하 NYU) 주최로 열린 '디지털 비전포럼' 취지를 이어가며, 이와 더불어 뉴욕에서 'KAIST-NYU Joint Campus 현판전달식'을 공개한 이후 대중과 함께하는 첫 번째 공식 행사다.이번 포럼은 디지털 전환의 시기를 맞아 글로벌 난제 해결을 위한 국제연대의 장을 만들고, 새로운 거버넌스를 모색하자는 양교의 공감대를 바탕으로 추진되었다.디지털 혁신기술은 경제·산업적 편익과 동시에 디지털 격차를 가속하는 등 정치‧사회 및 윤리적 위험을 동반할 것으로 전망되고 있다. 특히 전 세계적인 디지털 전환(digital transformation)의 시기에 기술국가주의를 바탕으로 한 디지털·AI 패권 경쟁이 불붙으며, 디지털 혁신과 자유의 가치가 공존하는 글로벌 거버넌스 체계의 중요성이 대두되고 있다. KAIST는 NYU와 함께하는 이번 포럼을 통해 우리 사회의 다양한 이해당사자들을 포괄하는 미래 디지털 협력의 비전을 구체화할 예정이다. 이를 위해, 이광형 KAIST 총장이 기조 연사로 참여하고 앤드류 해밀턴(Andrew Hamilton) NYU 총장도 영상으로 연설한다. 또한, 과학기술 윤리 분야의 세계적인 석학인 매튜 리아오(Matthew Liao) NYU 교수와 제이슨 알폴드(Jason Allford) 세계은행(World Bank) 한국사무소 소장이 주제 발표한다. KAIST에서는 박경렬 과학기술정책대학원 교수와 김소영 4차산업혁명정책센터장의 주제발표자로 나서며, 이동만 공대학장을 좌장으로 한 디지털 전환기 거버넌스에 대한 패널토론이 진행될 예정이다. 먼저, 매튜 리아오 NYU 교수는 '인공지능과 윤리: 보다 안정적인 규범체계를 위해'를 주제로 인공지능의 기술발전에 따른 다양한 윤리적 이슈를 설명하면서 기술과 사회윤리가 조화할 수 있는 규범체계를 제안한다.
제이슨 알포드 세계은행 한국사무소 소장은 '디지털 거버넌스와 글로벌 발전 전략'이라는 제목으로 디지털 시대를 맞은 정부의 변화하는 역할을 투명성과 정부 효율성 관점에서 정리한다. 또한, 국제기구의 다양한 디지털 혁신 사례를 통한 글로벌 발전 전략을 설명할 예정이다.
박경렬 KAIST 과학기술정책대학원 교수는 '보다 포용적인 디지털 전환을 위해'라는 주제로 새로운 디지털 거버넌스의 핵심은 혁신기술뿐 아니라 국내·외 다양한 이해당사자의 참여와 조화라는 점을 강조한다. 이를 통해, 평면적인 '테크놀로지 지정학'을 넘어서 디지털 전환에 바탕을 둔 입체적 국제연대의 중요성을 제기할 계획이다.
김소영 KAIST 4차산업혁명정책센터장은 '디지털 플랫폼 정부와 거버넌스, 한국의 사례'를 주제로 현 정부의 디지털 플랫폼 전략에 대해 논하고 기존의 정부 거버넌스를 뛰어넘는 선도적인 디지털 전환 전략의 필요성을 강조한다.
뉴욕시 에드워드 머멜스타인(Edward Mermelstein) 국제관계 청장은 "이번에 한국에서 KAIST 주최로 열리는 협력적 거버넌스 구상에 뉴욕시도 적극적으로 지원할 것이며, 논의가 진전되면 '공공선을 위한 디지털화(Digitization for Good)'와 같은 국제조직을 함께 구상하고 협의해나갈 것"이라며 적극적인 협력 의사와 기대감을 피력했다.
앤드류 해밀턴(Andrew Hamilton) NYU 총장은 "NYU가 오랜 전통으로 이어온 국제협력에 대한 노력은 사람과 아이디어의 자유로운 이동에 근간을 두고 있으며, NYU는 KAIST와의 파트너십을 매우 크게 기대하고 있다"라며, "두 학교가 공동 개최하는 포럼에서 논의될 데이터 주도적 소프트웨어, AI, 그리고 소셜 네트워크에 관한 화제들은 새롭고 유망한 통찰력으로 이어질 것이라고 확신한다"라고 전했다. 이광형 KAIST 총장은 "다양한 사회·경제적 가치를 창출할 수 있는 매개체로 디지털 기술, 정부 플랫폼, 공공데이터 등이 주목받는 시점에서 NYU와 협력해 새로운 시대의 변화를 가늠할 수 있는 자리를 마련한 것을 뜻깊게 생각한다"라고 전했다. 이어, 이 총장은 "조인트캠퍼스로 국경을 뛰어넘는 혁신적인 협력을 선도하고 있는 KAIST와 NYU가 힘을 모은 이번 포럼은 정부, 기업, 시민사회, 학계, 국제기구를 포함한 협력적 거버넌스의 미래를 함께 구상해보는 좋은 기회가 될 것"이라고 기대감을 밝혔다.한편, ‘KAIST-NYU 디지털 거버넌스 포럼’은 KAIST 공식 유튜브 채널에서 28일 오전 9시 30분부터 한·영 동시통역으로 생중계되며 누구나 시청할 수 있다.
2022.10.26
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카이캐치(KaiCatch), 악성 동영상 위변조 탐지 기술 개발
우리 대학 전산학부 이흥규 명예교수 연구팀이 KAIST 창업기업인 ㈜디지탈이노텍의 후원으로 악성 위변조에 활용되는 프레임 업 변환, 보간법에 의해 생성된 프레임, 영상내 위변조 영역 등을 탐지하는 동영상 위변조 탐지 기술을 개발했다.
위변조 분야 최상위 저명 논문지인 Forensic Science International 11월호에 논문으로도 발표했다.
CCTV의 대량 보급과 함께 동영상은 수많은 분쟁시 주요 증거물로 사용되고 있다. 그러나 동영상에 대한 편집 도구 기술과 인공지능 기술 발전과 함께 동영상의 편집, 프레임 삭제 및 추가 등의 위변조를 포함하여 프레임 업 변환 이라는 기술을 사용하여 위변조 동영상을 고품질 영상으로 변환함으로써 위변조 동영상을 원본과 유사하게 변환함으로써 위변조 탐지를 더욱 어렵게 하는 악성 변조 기술 등도 등장하고 있다.
이번 연구에서는 동영상내 특정 영역들의 편집 변조를 포함하여 프레임 추가, 삭제, 프레임률 변환 탐지를 포함하여 공간정보와 시간정보를 연속적으로 활용하는 프레임-업 변환을 탐지하기 위해 프레임-업 특징들을 추출하는 4개 유형의 네트워크블럭들과 보팅(voting) 기능을 채택한 프레임-업 탐지 뉴럴 네트워크를 제시하였다.
개발된 기술은 특히 동영상의 극히 작은 영역들의 정보를 사용하여 무결성 여부를 판독하기 때문에 동영상 위변조 탐지를 고속으로 수행할 수 있어 기존 기술들과 비교하여 기술의 유용성과 실용성이 매우 뛰어나다.
이번 연구는 KAIST 윤민석 박사, ㈜네이버웹튠AI의 남승훈 박사 등이 참여하였으며 KAIST에서 위변조를 잡아낸다는 의미인 카이캐치(KaiCatch) 위변조 탐지 소프트웨어 기능을 동영상으로도 크게 확장 했다는 점에서 그 의미가 있다.
개발된 기술은 영상 위변조 분야 최상위 저명 논문지인 Forensic Science International 2022년 11월호(Vol 340)에 ‘Frame-rate Up-conversion Detection based on Convolutional Neural Network for Learning Spatiotemporal Features’ 논문으로 발표 되었다. 본 연구는 한국연구재단 창의도전연구기반지원사업과 KAIST 창업기업인 ㈜디지탈이노텍의 후원으로 수행하였다.
2022.10.20
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최초 머신러닝 기반 유전체 정렬 소프트웨어 개발
우리 대학 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 머신러닝(기계학습)에 기반한 *유전체 정렬 소프트웨어를 개발했다고 12일 밝혔다.
☞ 유전체(genome): 생명체가 가지고 있는 염기서열 정보의 총합이며, 유전자는 생물학적 특징을 발현하는 염기서열들을 지칭한다. 유전체를 한 권의 책이라고 비유하면 유전자는 공백을 제외한 모든 글자라고 비유할 수 있다.
차세대 염기서열 분석은 유전체 정보를 해독하는 방법으로 유전체를 무수히 많은 조각으로 잘라낸 후 각 조각을 참조 유전체(reference genome)에 기반해 조립하는 과정을 거친다. 조립된 유전체 정보는 암을 포함한 여러 질병의 예측과 맞춤형 치료, 백신 개발 등 다양한 분야에서 사용된다.
유전체 정렬 소프트웨어는 차세대 염기서열 분석 방법으로 생성한 유전체 조각 데이터를 온전한 유전체 정보로 조립하기 위해 사용되는 소프트웨어다. 유전체 정렬 작업에는 많은 연산이 들어가며, 속도를 높이고 비용을 낮추는 방법에 관한 관심이 계속해서 증가하고 있다. 머신러닝(기계학습) 기반의 인덱싱(색인) 기법(Learned-index)을 유전체 정렬 소프트웨어에 적용한 사례는 이번이 최초다.
전기및전자공학부 정영목 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `옥스포드 바이오인포메틱스(Oxford Bioinformatics)' 2022년 3월에 공개됐다. (논문명 : BWA-MEME: BWA-MEM emulated with a machine learning approach)
유전체 정렬 작업은 정렬해야 하는 유전체 조각의 양이 많고 참조 유전체의 길이도 길어 많은 연산량이 요구되는 작업이다. 또한, 유전체 정렬 소프트웨어에서 정렬 결과의 정확도에 따라 추후의 유전체 분석의 정확도가 영향을 받는다. 이러한 특성 때문에 유전체 정렬 소프트웨어는 높은 정확성을 유지하며 빠르게 연산하는 것이 중요하다.
일반적으로 유전체 분석에는 하버드 브로드 연구소(Broad Institute)에서 개발한 유전체 분석 도구 키트(Genome Analysis Tool Kit, 이하 GATK)를 이용한 데이터 처리 방법을 표준으로 사용한다. 이들 키트 중 BWA-MEM은 GATK에서 표준으로 채택한 유전체 정렬 소프트웨어이며, 2019년에 하버드 대학과 인텔(Intel)의 공동 연구로 BWA-MEM2가 개발됐다.
연구팀이 개발한 머신러닝 기반의 유전체 정렬 소프트웨어는 연산량을 대폭 줄이면서도 표준 유전체 정렬 소프트웨어 BWA-MEM2과 동일한 결과를 만들어 정확도를 유지했다. 사용한 머신러닝 기반의 인덱싱 기법은 주어진 데이터의 분포를 머신러닝 모델이 학습해, 데이터 분포에 최적화된 인덱싱을 찾는 방법론이다. 데이터에 적합하다고 생각되는 인덱싱 방법을 사람이 정하던 기존의 방법과 대비된다.
BWA-MEM과 BWA-MEM2에서 사용하는 인덱싱 기법(FM-index)은 유전자 조각의 위치를 찾기 위해 유전자 조각 길이만큼의 연산이 필요하지만, 연구팀이 제안한 알고리즘은 머신러닝 기반의 인덱싱 기법(Learned-index)을 활용해, 유전자 조각 길이와 상관없이 적은 연산량으로도 유전자 조각의 위치를 찾을 수 있다. 연구팀이 제안한 인덱싱 기법은 기존 인덱싱 기법과 비교해 3.4배 정도 가속화됐고, 이로 인해 유전체 정렬 소프트웨어는 1.4 배 가속화됐다.
연구팀이 이번 연구에서 개발한 유전체 정렬 소프트웨어는 오픈소스 (https://github.com/kaist-ina/BWA-MEME)로 공개돼 많은 분야에 사용될 것으로 기대되며, 유전체 분석에서 사용되는 다양한 소프트웨어를 머신러닝 기술로 가속화하는 연구들의 초석이 될 것으로 기대된다.
한동수 교수는 "이번 연구를 통해 기계학습 기술을 접목해 전장 유전체 빅데이터 분석을 기존 방식보다 빠르고 적은 비용으로 할 수 있다는 것을 보여줬으며, 앞으로 인공지능 기술을 활용해 전장 유전체 빅데이터 분석을 효율화, 고도화할 수 있을 것이라 기대된다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 데이터 스테이션 구축·운영 사업으로서 수행됐다.
2022.04.17
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전산학부 김범준 동문 〈좌경룡-김범준 장학기금〉 1억원 기부
배달의 민족을 서비스하는 우아한 형제들 대표인 김범준 전산학부 동문(학부 93, 석사 97)이 발전기금 1억 원을 8일 기부했다. 지난해 4월 전산학부 공간 확장을 위한 발전기금 1억 원을 기부한데 이은 두 번째 기부다.
김 대표의 이번 기부는 지난해 별세한 은사인 故좌경룡 교수를 기리기 위해 “좌경룡-김범준 장학기금”으로 전달되었으며, 올해부터 4년간 한해 5명의 학생에게 장학금을 지원하는 용도로 사용된다.
김범준 대표는 국제정보올림피아드(IOI)에 한국인 최초로 참가해 고등학교 2학년이었던 1992년도 4회 대회에서 세계 1위 금메달을 수상하고 세계 대학생 프로그래밍 경진대회까지 석권한 경력을 가지고 있다. 故좌경룡 교수(1946~2021)는 국내 ‘컴퓨터 알고리즘’ 분야의 개척자이자 선구자다. 김범준 대표를 포함한 4명의 고등학생을 IOI에 참가할 수 있도록 지도했으며 총 40여 개국 중 4등이라는 우수한 성적을 거둔 것을 시작으로, 1990년대 후반부터 미국컴퓨터학회(ACM) 세계 대학생 프로그래밍 경진대회(ICPC)에 대학생들을 참가시키고 탁월한 성적을 내게 한 KAIST 전산학부 교수다.
김범준 대표 기부사
<이하 김범준 대표 기부사 전문>
저는 KAIST에서 많은 것을 받은 사람입니다. 함께 꿈꿀 수 있는 친구들을 만났고, 훌륭하신 교수님들을 만났으며, 다양한 도전과 성장을 할 수 있는 환경을 만났습니다.
후배님들도, 제가 꾸었던 꿈들을, 제가 받았던 기회를 가질 수 있기를 바라는 마음에 기부를 합니다. 지도교수님이셨던 좌경룡 교수님은, 학문적으로도 큰 업적을 남기신 뛰어난 교수님이지만,
따뜻한 눈으로 학생들을 바라보면서 이끌고 응원해 주셨던 멋진 선배님이기도 합니다. Pay It Forward 라는 말이 있죠. 좌 교수님에 대한 감사의 마음을 실천하는 가장 좋은 방법은,
그분이 보여 주셨던 마음과 행동을 이어가는 거라고 생각합니다.
후배님들이 더 큰 꿈을 꾸고 더 자유롭게 도전할 수 있도록 응원하겠습니다. 감사합니다.
- 김범준 드림
2022.03.11
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인공지능과 미래사회 국제심포지엄 개최
우리 대학이 '인공지능과 미래사회 KAIST 국제심포지엄'을 오는 10일 온라인으로 개최한다.
인공지능연구원, Post-AI 연구소, 한국4차산업혁명정책센터 등 KAIST에서 인공지능을 이끌어가는 대표적인 연구조직이 공동으로 주관하고 동원육영재단이 후원한다.
최초의 컴퓨터가 발명된 이래로 인공지능 연구는 끊임없이 이어지고 있으며, 이러한 기술의 발전은 의도치 않은 부작용을 가져오기도 한다. KAIST는 인공지능 리스크를 포함한 자연 및 인적 재해로부터 안전한 환경을 만들기 위한 공론의 장을 마련하고자 이번 심포지엄을 준비했다.
인공지능이 인류에게 제시하는 도전과제가 무엇인지를 정의하고 이로부터 발생하는 기회와 위기를 전망하기 위해 공정성·윤리·정책·기후변화 등 인공지능을 둘러싼 총 네 가지 문제를 핵심 주제로 선정했다. 기조 강연은 인공지능 분야의 교과서로 불리는 『인공지능: 현대적 접근방식』을 집필한 스튜어트 러셀(Stuart Russell) 美 UC버클리대학교 전기공학 및 컴퓨터과학과 교수가 맡는다. 러셀 교수는 '증명 가능한 유익한 인공지능(Provably Beneficial Artificial Intelligence)'이란 제목으로 강연한다. '인간은 인간을 뛰어넘는 기계에 대한 통제력을 잃을 것'으로 내다봤던 앨런 튜링(Alan Turing)의 견해에 대해 '우려는 옳았지만, 결론은 틀렸다'라는 주장을 바탕으로 인간에게 유익한 새로운 종류의 AI 개발을 대안으로 제안할 예정이다. 이어지는 주제연설은 총 네 분야로 나눠 진행된다. 첫 번째 순서인 '인공지능과 공정성'에서는 다양성으로 인해 발생하는 정당한 차이를 공정하게 처리하는 인공지능을 만드는 것이 가능한가에 관해 발표 및 토론한다. 두 번째 '인공지능 윤리'에서는 오랜 세월 분투해왔지만, 여전히 비윤리적인 행동 문제를 해결하지 못한 인간이 과연 '윤리적인 인공지능'을 만들 수 있는지에 대해 다룬다. '인공지능 정책' 순서에는 각국 정부가 인공지능 활성화에 박차를 가하기 위해 연구 개발(R&D)과 인프라에 막대한 투자를 감행하고 있는 승자독식의 기술 경쟁 구도 속에서 우리가 설계해야 할 자율적인 관리 방식을 논의한다. 마지막 순서로는 인공지능과 기후변화'를 토론한다. 기후변화 연구는 항상 데이터를 기반으로 진행된다. 기후 영향을 추적하고 예측하려면 상당한 양의 시공간 정보가 필요하기 때문이다. 세계 각국이 최대의 공동 과제인 기후변화에 대응해 활용할 수 있는 최신 인공지능 기술을 논의하고 해결방안을 제시한다.AI로 '가능한' 것과 '가능해야만' 하는 것이 무엇인지 질문을 던지고 의견을 나누는 이번 심포지엄에는 털시 도시(Tulsee Doshi) 구글 社 '책임 있는 인공지능과 인간 중심 기술팀' 제품 총괄, 케이 퍼스-버터필드(Kay Firth-Butterfield) 세계경제포럼 집행위원, 사이몬 체스터만(Simon Chesterman) AI 싱가포르 AI거버넌스 선임이사, 에밀리 슉버그(Emily Shuckburgh) 케임브리지 제로 이사 등 인공지능 분야를 세계적으로 선도하는 13명의 해외 전문가와 7명의 KAIST 교수가 참여해 인공지능과 미래사회에 대한 심도 있는 논의를 펼칠 예정이다.
행사를 후원한 동원육영재단의 김재철 이사장은 "인공지능은 더 이상 선택이 아닌 국가 생존을 위한 필수 조건이며, 미래는 데이터의 바다를 항해하는 인공지능을 통해 발전해갈 것"이라고 환영사를 전한다.
또한, 이광형 KAIST 총장은 개회사를 통해 "인공지능과 함께 살아갈 미래 세상을 대담하게 상상해달라"고 당부하며, "인공지능에 관한 각양각색의 상상과 토론이 더 나은 인류의 미래를 견인하는 구체적인 기술과 정책, 제도로 구현되길 기대한다"라고 전할 예정이다.
한편, 심포지엄을 주관한 인공지능연구원은 인간의 삶의 질을 향상하는 혁신적인 인공지능 기술 개발을 목표로 올해 6월 출범한 KAIST의 신규 조직이다. 교내 인공지능 연구 역량을 한데 모아 관련 산업 분야와 연계하고 시너지 효과를 극대화하는 역할을 맡았다. KAIST 인공지능연구원의 본격적인 행보를 알리는 국제심포지엄은 10일 오전 10시부터 오후 6시까지 '유튜브 KAIST 채널'에서 실시간 중계된다. 누구나 무료로 시청할 수 있으며, 동시통역이 제공된다. 심포지엄에 관한 자세한 정보는 홈페이지(https://kaistai.kr/korean)에서 확인할 수 있다.
2021.12.07
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KAIST-한국앤컴퍼니㈜, 디지털 미래혁신센터 2기 협약 체결
우리 대학이 한국앤컴퍼니㈜와 ‘디지털 미래혁신센터 2기 협약'을 18일 유성구 한국테크노돔에서 체결하고 미래 성장 동력과 테크놀로지 기반 혁신 역량 확보를 위한 협력을 한층 강화해 가기로 했다.
'KAIST 디지털 미래혁신센터'는 지난 2019년 한국앤컴퍼니㈜와 KAIST가 디지털 전환(Digital Transformation)을 통한 혁신적 연구개발(R&D) 및 디지털 기술 역량 확보를 목표로 건립한 산학협력 조직이다.
센터장인 KAIST 산업및시스템공학과 장영재 교수를 포함하여 여러 교수진이 참여하는 생산 및 연구개발 분야 프로젝트를 통해 뉴 디지털 테크놀로지 완성과 미래 경쟁력 확보를 위한 발판을 마련하고 있다.
지난 2년 간 진행된 1기 활동을 통해 12개 과제의 연구를 추진해 연구 및 생산 현장에 적용할 수 있는 수준의 성과를 일궈냈다. AI를 활용한 타이어 컴파운드 물성 예측 모델인 ‘VCD(Virtual Compound Design) 시스템’, 디지털 센서를 접목한 자동화 검수 시스템(Automatic Inspection Process), AI와 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 기술을 활용한 설비 이상 탐지 예측 시스템 CMS+(Hankook Condition Monitoring System Plus) 등 신기술 개발을 완료했다.
18일 협약 체결을 통해 공식 개시되는 2기 활동에서는 디지털 기술을 활용해 다각도의 가상실험 데이터를 확보하기 위한 미래 기술 개발에 주력한다.
'AI 레시피 역설계 및 빅데이터 모델 생성 자동화', '분자구조에 따른 컴파운드 물성 예측 위한 머신러닝 모델 개발', 'AI 기반 Virtual 예측력 향상 기술 개발'을 비롯한 7개 과제에 대한 연구가 진행될 예정이다.우리 대학과 한국앤컴퍼니㈜는 현재 확정된 연구 과제들 외에도 산업 현장의 수요에 맞는 혁신기술 개발과 창의적 인재 양성을 위해 적극 협력할 예정이다.
2021.05.20
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김범준 우아한 형제들 대표, 전산학부에 1억 원 기부
배달의 민족을 서비스하는 우아한 형제들의 김범준 대표가 우리 대학 전산학부에 1억 원의 발전기금을 전달했다.
김범준 대표는 우리 대학 전산학부 동문(학사 93학번, 석사 97학번)이다. 고등학교 2학년 때 한국인 최초로 제4회 국제정보올림피아드(IOI)에 참가해 세계 1위인 금메달을 수상했으며, 우리 대학에 진학한 이후 세계 대학생 프로그래밍 경진대회까지 석권한 일화로도 유명하다.
김범준 대표는 "도움을 준 사람에게 다시 갚는 ʻPay Backʼ 보다는 내가 받은 호의를 다음 세대를 위해 사용하는 ʻPay It Forwardʼ의 방식으로 도울 수 있는 방법을 고민해왔다ˮ고 기부 배경을 밝혔다.
이어, "교수님을 통해 배운 것뿐만 아니라 캠퍼스에서 친구들과 생활하며 얻은 것들을 생각할 때 특히 감사하다ˮ고 전한 김 대표는 "KAIST가 줄 수 있는 여러 가지 경험을 통해 많은 것을 얻어가는 학창 생활이 되었으면 한다ˮ라고 당부의 말도 전했다.
전산학부는 김 대표의 기부금을 학과 공간 확장을 위해 사용할 계획이다.
류석영 전산학부장은 "2016년에 450여 명이었던 전산학부 학부생은 2021년 현재 900명을 넘어섰다ˮ라고 전하며, "인간 중심의 컴퓨팅 기술을 선도적으로 연구 개발하기 위해 더 많은 학생을 교육하고 더 많은 교원을 초빙하고 더 많은 분야와 융합하고 산업계와 함께할 공간이 절실하다ˮ라고 기부금 사용처를 결정한 배경을 설명했다.
전산학부에 1억 원의 발전기금을 전달한 김범준 대표 인터뷰 영상은 카이랑(with KAIST)의 유튜브 채널에서 시청할 수 있다. 김범준 대표 인터뷰 영상 바로가기 => https://www.youtube.com/watch?v=WtYiOF9xOg0
2021.04.28
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남택진 교수팀, 레드닷 어워드 2021 대상 수상
우리 대학 남택진 산업디자인학과 교수팀이 세계 최대 규모의 디자인 공모전인 독일 ʻ레드닷 디자인 어워드(Red Dot Design Award) 2021ʼ 제품디자인 부문에서 대상(best of the best award)을 받았다. 수상작은 남 교수팀이 개발한 ʻ코로나 중증 환자 치료용 이동형 감염병동(mobile clinic module, MCM)ʼ이다. 올해 공모전에는 60여 개국에서 총 7천8백여 개의 작품이 출품돼 제품 디자인·커뮤니케이션 디자인·콘셉트 디자인 등 3개 분야에서 경쟁을 펼쳤다. 주최 측은 "수상작들이 자동차·로봇·의료 기술·포장에 이르기까지 디자인을 통해 현대 사회가 가진 문제를 해결하고 인류의 생활 수준을 향상하는 데 중요한 역할을 했다ˮ라고 밝혔다. 특히, 남 교수팀의 이동형 감염병동은 "제품 디자인이 감염병 확산을 방지하는 일에 얼마나 가치 있게 기여할 수 있는지를 보여줬다ˮ라고 평가했다.
이동형 감염병동의 쾌거는 이뿐만이 아니다. 레드닷 디자인 어워드(Red Dot Design Award)와 함께 세계 최고 권위의 디자인 공모전으로 손꼽히는 iF 디자인 어워드(International Forum Design Award) 2021에서도 제품·실내건축·사용자인터페이스·사용자경험 등 총 4개 분야에서 본상을 수상했다.
이로써, 남 교수팀의 이동형 음압병동은 국제 권위의 디자인 공모전을 연이어 석권하며 기능성·경제성·효용성뿐만 아니라 독창적 디자인과 심미성까지 갖춘 의료 시설로서 가치를 인정받게 됐다.
이동형 음압병동은 고급 의료 설비를 갖춘 음압 격리 시설로 신속하게 변형하거나 개조해 사용할 수 있도록 디자인됐다. 음압 프레임·에어 텐트·기능 패널 등의 각 모듈을 조합해 단시간 내에 음압 병동이나 선별진료소 등을 구축할 수 있다. 또한, 소규모의 장비와 인력으로도 관리·이송·설치가 가능해 기존의 조립식 병동 대비 경제적·시간적 효율을 높인 것이 가장 큰 특징이다. 남택진 교수팀은 작년 7월부터 KAIST 코로나 대응 과학기술 뉴딜사업(단장 배충식)의 일환으로 이동형 음압병동을 개발했다. 조스리 스튜디오·20Plus 등과 협력해 디자인을 진행했고 신성이엔지가 제작을 담당했다. 배상민(산업디자인학과)·이태식(산업및시스템 공학과)·김형수(기계공학과) 교수 등이 자문했으며, 석현정(산업디자인학과), 박해원·김성수(기계공학과), 한동수(전산학과) 교수 등이 감염병원 서비스 주제로 연구에 참여했다. 현재 한국 원자력의학원·제주도 백신 접종센터에 시제품이 설치돼 코로나 환자 및 백신 접종자들을 대상으로 시범 운영 중이다. 향후, 건양대 병원 등으로 적용 범위를 확대해나갈 예정이다. 디자인 총괄한 남택진 교수는 "현실 세계의 문제를 발견하고 해결하여 책임지는 디자이너가 더 많아지기를 바란다ˮ라고 수상 소감을 전했다. 이어, 남 교수는 "MCM의 생산 효율성과 안정된 운영을 위해 엔지니어링 디자인 측면을 개선하는 연구를 진행 중이며, 빠른 시일 내에 상용화와 수출이 이뤄질 수 있도록 박차를 가할 예정이다ˮ라고 전했다. KAIST 코로나 대응 과학기술 뉴딜사업단은 KAIST의 과학기술 역량을 기반으로 감염 예방·보호·진단·치료 등 감염병의 전 주기에 대응하는 치료 분야에서 산·학·연·병이 협력해 방역 요소기술 개발과 과학기술 기반의 방역 시스템을 구축하는 연구를 수행하고 있다.
2021.04.19
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코로나19 해외유입 확진자 수 예측 기술 개발
최근 전 세계적으로 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 확진자 수가 2,000만 명을 넘어선 가운데 최근 국내에서도 코로나19 확진자 수가 급증해 2차 대유행 조짐을 보이면서 정부는 8월 23일부터 전국 대상으로 사회적 거리두기 단계를 2단계로 격상해 시행 중이다.
중앙재난안전대책본부(중대본)에 따르면 국내 코로나 누적 확진자 수는 8월 23일 오전 0시 기준으로 총 1만7,399명이다. 이 중 해외유입 감염자 수는 2,716명(8월 22일 오전 0시 기준)으로 전체 확진자의 약 16%를 차지한다. 대륙별로 보면 아시아(중국 외), 미주, 유럽, 아프리카 순이다. 지난 14일 이후 국내 지역 발생 신규확진자 수가 급증하고 있지만 향후 해외유입 확진자 수의 확산추세 또한 결코 장담할 수 없는 상황이다.
이런 가운데 우리 연구진이 해외유입 확진자 수를 예측할 수 있는 관련 기술을 개발했다. 우리 대학 산업및시스템공학과 이재길 교수 연구팀이 코로나19 해외유입 확진자 수를 예측하는 빅데이터‧인공지능(AI) 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.
이재길 교수 연구팀이 개발한 이 기술은 해외 각국의 확진자 수와 사망자 수, 해외 각국에서의 코로나19 관련 키워드 검색빈도와 한국으로의 일일 항공편 수, 그리고 해외 각국에서 한국으로의 로밍 고객 입국자 수 등 빅 데이터에 인공지능(AI) 기술을 적용해 향후 2주간의 해외유입 확진자 수를 예측한다.
코로나19 확진자 수가 급증할수록 해외유입에 의한 지역사회 확산의 위험성도 항상 뒤따르기 마련이다. 이에 따라 이재길 교수 연구팀이 개발한 정확한 해외유입 확진자 수 예측기술은 방역 시설 및 격리 시설 확충, 고위험 국가 입국자 관리 정책 등에 폭넓게 응용 및 적용될 수 있을 것으로 기대가 크다.
우리 대학 지식서비스공학대학원에 재학 중인 김민석 박사과정 학생이 제1 저자로, 강준혁, 김도영, 송환준, 민향숙, 남영은, 박동민 학생이 제2~제7 저자로 각각 참여한 이번 연구는 최고권위 국제 학술대회 'ACM KDD 2020'의 'AI for COVID-19' 세션에서 오는 24일 발표된다. (논문명 : Hi-COVIDNet: Deep Learning Approach to Predict Inbound COVID-19 Patients and Case Study in South Korea)
해외유입 확진자 수는 다양한 요인에 의해서 영향을 받는다. 일반적으로 해외 각국에서의 코로나19 위험도와 비례하며, 해외 각국에서 한국으로의 입국자 수와도 비례한다. 그러나 코로나19 위험도와 입국자 수를 실시간으로 알아내기에는 많은 제약이 따르므로 연구진은 쉽게 구할 수 있는 종류의 빅데이터를 기반으로 하는 인공지능(AI) 모델을 구축하는 데 성공했다.
연구진은 기본적으로 해외 각국의 코로나19 위험도를 산출할 때, 보고된 확진자 수와 사망자 수를 활용했다. 그러나 이러한 수치는 진단검사 수에 좌우되기 때문에 코로나19 관련 키워드 검색빈도를 같이 입력 데이터로 활용해 해당 국가의 코로나19 위험도를 실시간으로 산출했다.
이와 함께 실시간 입국자 수는 기밀정보로서 외부에 공개되지 않기 때문에 매일 제공되는 한국에 도착하는 항공편수와 로밍 고객 입국자 수를 통해 이를 유추해냈다. 로밍 고객 입국자 수 데이터는 KT로부터 제공 받았지만 KT 고객 입국자만을 포함한다는 한계를 일일 항공편수를 함께 고려함으로써 이 문제를 해소했다.
이밖에 해외유입 확진자 수 예측을 위해서는 국가 간의 지리적 연관성도 매우 중요하게 고려해야 한다. 어느 특정 국가의 코로나19 발병이 이웃 국가로 더 쉽게 전파되며, 국가 간의 교류도 거리에 따라 영향을 받기 때문이다. 연구팀은 이러한 문제해결을 위해 지리적 연관성을 학습하도록 국가-대륙으로 구성되는 지리적 계층구조에 따라 우선 각 대륙으로부터의 해외유입 확진자 수를 정확히 예측함으로써 궁극적으로 전체 해외유입 확진자 수를 정확히 예측하도록 하는 인공지능(AI) 모델을 설계했다. 연구팀은 이 인공지능 모델을 'Hi-COVIDNet'라고 이름 붙였다.
이후 연구팀은 약 한 달 반에 걸친 단기간의 훈련 데이터만으로 생성된 `Hi-COVIDNet'을 통해 향후 2주 동안의 해외유입 확진자 수를 예측한 결과, 이 모델이 기존의 시계열 데이터기반의 예측 기계학습이나 딥러닝 기반의 모델과 비교했을 때 최대 35% 더 높은 정확성을 지니고 있음을 확인했다.
제1 저자인 김민석 박사과정 학생은 "이번 연구는 최신 AI 기술을 코로나19 방역에 적용할 수 있음을 보여준 사례ˮ 라면서 "K-방역의 위상을 높이는데 기여할 것으로 기대한다ˮ 고 밝혔다.
이번 연구는 KAIST 글로벌전략연구소(소장 김정호)의 코로나19 AI 태스크포스팀의 지원을 받았고, KT(담당 변형균 상무)와 과학기술정보통신부(담당 김수정 서기관)의 '코로나19 확산예측 연구 얼라이언스'를 통해 로밍 데이터 세트를 지원받아 이뤄졌다.
2020.08.23
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정보보호대학원,〈Security@KAIST 보안의 현재와 미래 기술 세미나〉 개최
우리대학 정보보호대학원은 8월 10일부터 11일까지 이틀간 'Security@KAIST' 보안의 현재와 미래 기술세미나'를 개최한다. 과학기술정보통신부가 주최하고 지난해 8월 신설된 KAIST 정보보호대학원 융합보안 프로그램이 주관하는 이번 세미나는 보안 기술의 현황과 미래의 발전 방향을 전망하기 위해 마련됐다.
5G와 IoT 등 4차 산업혁명 기술을 결합한 ICT 융합서비스가 등장한 이후 보안 기술은 매우 광범위한 분야에 적용되고 있다. 그러나 신기술에 대한 정보 보안 교과서 한 권을 완성할 무렵이면 보다 진보한 또 다른 기술이 등장해 보안 문제는 다시 원점으로 돌아가 이를 해결해야 하는 상황이 발생한다.
KAIST 정보보호대학원은 이처럼 날로 가속화되는 보안 기술의 발전 양상에 빠르게 대처하기 위해 이번 기술세미나를 마련했다. 다양한 보안 분야의 최신 기술 동향을 파악하고 미래의 보안 기술 발전을 예측해 국내 보안산업을 지원하는 한편 국내 연구자들이 세계 최고 수준의 보안 기술을 연구할 수 있도록 돕는 것이 이번 세미나의 목표다.
10일 첫날 세미나에서는 '소프트웨어 및 시스템보안'을 주제로 다룬다. 신인식 정보보호대학원 책임교수가 '멀티 디바이스 모바일 플랫폼(Multi-device Mobile Platform): UI와 보안'이라는 주제로 하나의 앱을 여러 조각으로 분할하고 각 조각들을 여러 기기에서 동시에 실행할 수 있는 새로운 멀티 디바이스 모바일 운영체제 기술에 관해 공유한다. 이와 함께, 허기홍 교수의 '소프트웨어 정적 분석', 차상길 교수의 `퍼징(Fuzzing)', 강병훈 교수의 '트러스티드 컴퓨팅(Trusted Computing)을 향한 신뢰 실행환경' 강연도 함께 진행된다. 이튿날인 11일에는 '네트워크, IoT 보안 그리고 암호'를 주제로 김용대 교수가 첫 강연자로 나선다. 김 교수는 자율주행차·드론·로봇으로 대표되는 인간을 대체하는 무인 이동체들의 안전성 보장에 관한 견해와 앞으로 나타날 수 있는 새로운 보안 문제점을 제시하는 `무인 이동체 보안'에 대해 강연한다. 그리고, 이주영 교수와 강민석 교수는 각각 '대칭 키 보안과 응용'과 '어드밴스드 디도스(Advanced DDoS)의 공격 및 방어'를 주제로, 마지막으로 신승원 교수는 'SDN/NFV 보안'에 관련한 내용을 전달할 예정이다. 정보보호대학원 관계자는 "세계 최고 수준의 보안 분야 전문가 8인이 나서는 이번 기술세미나는 국제적으로 손꼽히는 보안 분야 TOP4 학회에서 발표된 논문과 학회지에 게재된 최신 기술들을 중점적으로 소개하는 자리가 될 것ˮ이라고 설명했다.
KAIST는 작년 3월 과학기술정보통신부가 진행한 '지역전략산업 융합보안 핵심인재 양 사업' 공모에 선정돼 같은 해 8월 융합보안 프로그램을 개설했다. 올 8월 현재 7명의 석사과정 학생들이 4차 산업혁명 시대 스마트시티에 특화된 융합보안 관련 분야를 학습 중이다. 이와 관련해 KAIST는 안랩, LGU+, 네이버, 세종시 등 16개 유수 기업 및 기관이 참여하는 콘소시엄인 'Security@KAIST'를 구성하고, KAIST 캠퍼스를 테스트베드로 만들어 지역 거점 연구시설로 활용하고 있다. 신인식 KAIST 정보보호대학원 책임교수는 "KAIST는 실제 산업 현장에서 발생하는 보안 수요와 실무적 난제를 해결하는 협업형 프로젝트를 활발하게 추진해 융합보안 산학협력의 새로운 모델을 제시하고자 한다ˮ라고 강조했다. 이어 신 교수는 "관련 연구 결과물을 학계와 공유하기 위해 주기적인 세미나, 기술 설명회, 특강 등을 개최해 한국 보안 산업 및 연구의 발전을 지원할 예정ˮ라고 덧붙였다. 이번 'Security@KAIST' 보안의 현재와 미래 기술세미나'는 코로나19 확산 방지 차원에서 전면 온라인으로 개최된다. 국내 스마트시티·보안 관련 기업 및 대학(원)생이라면 누구나 참여할 수 있으며, 참가비를 포함한 세부 사항은 KAIST 정보보호대학원 홈페이지(https://gsis.kaist.ac.kr/)에서 확인할 수 있다.
2020.08.05
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광유전학 · 광치료 연구를 위한 투명 전극 개발
우리 대학 전기및전자공학부 이현주 교수와 이정용 교수, 의과학대학원 이정호 교수 공동연구팀이 폴리머 전기방사 기술을 미세 전자 기계 시스템(MEMS, Micro Electro Mechanical Systems) 공정에 접목해 실시간으로 뇌피질 전도 측정이 가능한 투명하고 유연한 미세전극 어레이(배열)를 개발했다고 15일 밝혔다.
☞ 폴리머: 한 종류 또는 수 종류의 구성단위가 서로에게 많은 수의 화학결합으로 중합돼 연결된 상태의 분자로 구성된 화합물. 통상적으로 고분자 화합물(분자량이 1만 이상의 화합물)과 같은 의미로 사용되는 경우가 많은데 고분자를 영어로는 폴리머(polymer)라고 부른다.
☞ 전기방사: 폴리머(고분자) 용액에 고전압을 인가해 나노파이버(나노섬유)를 생산하는 첨단 기술
☞ 미세 전자 기계 시스템: 마이크로 단위의 기계적 구조물과 전자 회로가 결합된 초소형 정밀 기계 제작 기술. 전자(반도체) 기술·기계 기술·광 기술 등을 융합해 마이크로 단위의 작은 부품 및 시스템을 설계·제작하고 응용하는 기술을 의미
이번에 개발된 뇌피질 전도 미세전극 어레이는 기존의 불투명한 금속 전극과는 달리 빛에 의해 발생하는 잡음 신호가 매우 작고 자유로운 빛의 전달이 가능해 광유전학 및 광 치료 연구에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
최근 빛의 새로운 활용법과 생체 내 효능에 대한 발견으로 인해 빛을 생체 내의 특정 영역에 조사해 생기는 반응과 효과에 관한 연구들이 주목을 받고 있다. 대표적인 예가 광유전학, 광 치료 기술 등이다. 광유전학은 기존 신경 자극기술과는 달리 매우 국소적인 부위의 신경 세포를 자극하고, 광 치료법은 수면장애와 알츠하이머병의 치료 가능성으로 이 분야에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다.
빛에 의한 생체 내 반응을 측정하는 대표적인 방법으로는 체내에 센서 등을 장착해서 호르몬의 분비과정에서 발생하는 전기생리 신호를 측정하는 방법이다. 통상적으로 전기생리 신호 측정을 위해 사용하는 일반적인 금속 박막 전극은 높은 반사도와 낮은 투과도 때문에 빛의 전달을 방해할 뿐만 아니라 빛을 쬘 때 베크렐 효과(금속 전극이 빛을 받으면 전극에 전위차가 생겨 전류가 흐르는 현상)에 의해 '포토일렉트릭 아티팩트'라는 잡음 신호가 발생한다. 따라서 일반 금속 박막 전극은 정확한 전기생리 신호를 측정하기가 어렵다.
이현주 교수팀은 그간 이런 문제해결을 위해 MEMS 공정을 통해 제작되는 미세전극 어레이를 투명화하기 위한 연구를 지속적으로 수행해왔는데 최근 폴리머 전기방사 기술을 MEMS 공정에 접목해 뇌피질 전도(ECoG, ElectroCorticoGram)측정을 위한 유연하고 투명한 미세전극 어레이를 제작하는데 성공했다. 이 장치는 높은 투과도를 지니고 있어 '포토일렉트릭 아티팩트'가 매우 약하고 또 빛의 전달이 매우 용이하기 때문에 다른 투명 미세전극 어레이와 비교해 보면 전기화학 임피던스가 낮아 뇌피질 전도 측정이 매우 유리하다.
연구팀은 자체개발한 유연·투명한 미세전극 어레이 성능평가를 위해 외부 변형에 따른 저항 변화와 전기방사 시간에 따른 전기화학 임피던스, 전하 저장 용량 등을 측정한 결과, 전극 자체의 특성을 쉽게 조절이 가능한 점 등 여러 면에서 우수한 성능을 보였다고 설명했다. 연구팀은 특히 미세 전극에서 발생하는 `포토일렉트릭 아티팩트'를 비교 분석했는데 10배 이상 감쇄 효과가 있음을 확인했다. 이와 함께 쥐 뇌의 다양한 피질 영역에 걸쳐 유연·투명한 미세전극 어레이를 위치시킨 후 광 자극을 통해 발생하는 뇌피질 전도 신호를 측정한 결과, 신호를 정량적으로 비교하고 빛이 원활하게 전달되는 현상을 관측하는데 성공했다.
연구팀은 현재 이 신기술을 기반으로 광 자극과 함께 정확한 뇌피질 전도를 실시간으로 측정할 수 있는 미세전극과 미세광원이 집적된 다기능성 미세전극 어레이 개발을 위한 후속연구를 진행 중이다. 광원과 전극이 함께 집적된 다기능성 소자 개발에 성공할 경우 광유전학이나 광 치료 등의 연구를 진행하는 뇌과학자들이 편하게 사용할 수 있는 뉴로 툴(Tool) 개발로 이어질 것으로 전문가들은 예상하고 있다.
이현주 교수는 "기존에는 광전 효과로 인해 불가피하게 발생하는 잡음 신호로 인해서 광 자극과 동시에 뇌피질 전도 측정이 불가능했지만 유연하고 투명한 미세전극 개발을 계기로 광 자극과는 무관하게 실시간으로 뇌피질 전도 측정이 가능하게 됐다”고 말했다.
이현주 교수 연구팀의 서지원 박사와 김기업 박사과정생, 그리고 이정용 교수 연구팀의 서기원 박사과정생이 각각 주도하고 의과학대학원 이정호 교수와 김정욱 박사가 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 '어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)'誌 7월 2일 字에 게재됐으며 표지논문(Front Cover)으로 선정됐다. (논문명: Artifact-Free 2D Mapping of Neural Activity In Vivo through Transparent Gold Nanonetwork Array)
한편, 이 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 선도연구센터 사업의 지원으로 수행됐다.
2020.07.15
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