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KAIST Crazy Day 전 국민 아이디어 공모전 개최
우리 대학이 파격적으로 실행할 수 있는 도전 과제를 국민의 제안으로 발굴하는 'KAIST Crazy Day 아이디어 공모전’을 개최한다. 올해 5월 중 하루, 파격적(Crazy), 창의적(Creative), 도전적(Challenging)이거나 배려정신(Caring)을 담은 아이디어를 실행하는 `KAIST Crazy Day’”행사를 개최할 예정이다. 일 년에 딱 하루, 평소에는 적용해보기 어려웠던 아이디어를 캠퍼스에서 실행해 혁신문화를 확산하고 구성원들의 창의적인 열정을 장려하겠다는 취지다. 이를 위해, 전 국민을 대상으로 모험적이면서도 창의적인 아이디어를 제안받는 공모전을 이달 14일 시작한다. 상금은 총 1,000만 원 규모다.‘KAIST 1일 총장 되기’, ‘필기 제로 수업해보기’, ‘연구를 위해 연구하지 않기’ ‘직위 대신 이름 부르기’ 등 기존의 관행이나 형식에 얽매이지 않는 혁신적인 시도이면서도 자유로운 사고를 바탕으로 ‘왜’라는 질문을 끊임없이 이끌어내는 아이디어라면 국민 누구나 제안할 수 있다. 다음 달 8일까지 진행되는 공모전은 KAIST 홈페이지(www.kaist.ac.kr) 또는 KAIST 글로벌전략연구소 홈페이지(http://gsi.kaist.ac.kr/)에서 참여할 수 있다. 1인당 1건씩 온라인으로 응모할 수 있으며, 우편 및 방문 신청은 받지 않는다. 우리 대학은 창의성, 혁신성, 진취성, 실행 가능성, 대중의 공감대 등을 평가 기준으로 정하고 내부 및 외부위원이 참여하는 3단계 심사를 통해 최종 수상작을 선정할 예정이다. 대상 1명에게는 상금 500만 원 주어지며, 제안한 아이디어가 5월 개최될 `KAIST Crazy Day‘ 행사에서 실행된다. 이 밖에, 최우수상 1명과 우수상 3명에게는 각각 200만 원과 100만 원의 상금을 수여한다. 이광형 총장은 “하버드대학의 유머 과학잡지 ‘별난 연구 연보(Annals of Improbable Research)’에서는 매년 황당무계한 괴짜 연구에 ‘이그 노벨상(Ig Nobel Prize)’을 수여한다”라고 언급했다. 이어, 이 총장은 “괴짜 아이디어가 노벨상으로 이어진 수많은 사례로 미루어 볼 때 과학기술혁신은 고정관념과 상식의 프레임에서 벗어나는 데서부터 출발한다”라며, “국민이 제안하는 파격적이고도 획기적인 아이디어를 실천해 KAIST의 도전과 실험정신을 계속 이어 나가겠다”라고 밝혔다.
2022.03.11
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생각만으로 정확하게 로봇팔 조종이 가능한 뇌-기계 인터페이스 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 정재승 교수 연구팀이 3차원 공간상에서 생각만으로 로봇팔을 높은 정확도 (90.9~92.6%)로 조종하는 `뇌-기계 인터페이스 시스템'을 개발했다고 23일 밝혔다.
정 교수 연구팀은 인공지능과 유전자 알고리즘을 사용해 인간의 대뇌 심부에서 측정한 뇌파만으로 팔 움직임의 의도를 파악해 로봇팔을 제어하는 새로운 형태의 뇌-기계 인터페이스 시스템을 개발했다. 뇌 활동만으로 사람의 의도를 파악해 로봇이나 기계가 대신 행동에 옮기는 `뇌-기계 인터페이스' 기술은 최근 급속도로 발전하고 있다. 하지만 손을 움직이는 정도의 의도 파악을 넘어, 팔 움직임의 방향에 대한 의도를 섬세하게 파악해 정교하게 로봇팔을 움직이는 기술은 아직 정확도가 높지 않았다.
하지만 연구팀은 이번 연구에서 조종 `방향'에 대한 의도를 뇌 활동만으로 인식하는 인공지능 모델을 개발했고, 그 결과 3차원 공간상에서 24개의 방향을 90% 이상의 정확도로 정교하게 해석하는 시스템을 개발했다.
게다가 딥러닝 등 기존 기계학습 기술은 높은 사양의 GPU 하드웨어가 필요했지만, 이번 연구에서는 축적 컴퓨팅(Reservoir Computing) 기법을 이용해 낮은 사양의 하드웨어에서도 인공지능 학습이 가능하여 스마트 모바일 기기에서도 폭넓게 응용될 수 있도록 개발해, 향후 메타버스와 스마트 기기에도 폭넓게 적용이 가능할 것으로 기대된다.
우리 대학 김훈희 박사(現 강남대 조교수)가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `어플라이드 소프트 컴퓨팅(Applied Soft Computing)' 2022년 117권 3월호에 출판됐다. (논문명 : An electrocorticographic decoder for arm movement for brain-machine interface using an echo state network and Gaussian readout).
뇌-기계 인터페이스는 사용자의 뇌 활동을 통해 의도를 읽고 로봇이나 기계에 전달하는 기술로서 로봇, 드론, 컴퓨터뿐만 아니라 스마트 모바일 기기, 메타버스 등에서의 이용될 차세대 인터페이스 기술로 각광받고 있다.
특히 기존의 인터페이스가 외부 신체 기관을 통해 명령을 간접 전달(버튼, 터치, 제스처 등)해야 하지만 뇌-기계 인터페이스는 명령을 뇌로부터 직접적 전달한다는 점에서 가장 진보된 인터페이스 기술로 여겨진다.
그러나 뇌파는 개개인의 차이가 매우 크고, 단일 신경 세포로부터 정확한 신호를 읽는 것이 아니라 넓은 영역에 있는 신경 세포 집단의 전기적 신호 특성을 해석해야 하므로 잡음이 크다는 한계점을 가지고 있다.
연구팀은 이러한 문제 해결을 위해 최첨단 인공지능 기법의 하나인 `축적 컴퓨팅 기법'을 이용해 뇌-기계 인터페이스에서 필요한 개개인의 뇌파 신호의 중요 특성을 인공신경망이 자동으로 학습해 찾을 수 있도록 구현했다.
또한 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용해 인공지능 신경망이 최적의 뇌파 특성을 효율적으로 찾을 수 있게 시스템을 설계했다. 연구팀은 심부 뇌파를 최종 해석하는 리드아웃(Readout)을 가우시안(Gaussian) 모델로 설계해 시각피질 신경 세포가 방향을 표현하는 방법을 모방하는 인공신경망을 개발했다. 이런 리드아웃 방식은 축적 컴퓨팅의 선형 학습 알고리즘을 이용해 일반적 사양의 간단한 하드웨어에서도 빠르게 학습할 수 있어 메타버스, 스마트기기 등 일상생활에서 응용이 가능해진다.
특히, 이번 연구에서 만들어진 뇌-기계 인터페이스 인공지능 모델은 3차원상에서 24가지 방향 즉, 각 차원에서 8가지 방향을 디코딩할 수 있으며 모든 방향에서 평균 90% 이상의 정확도 (90.9%~92.6% 범위)를 보였다. 또한 연구된 뇌-기계 인터페이스는 3차원 공간상에서 로봇팔을 움직이는 상상을 할 때의 뇌파를 해석해 성공적으로 로봇팔을 움직이는 시뮬레이션 결과를 보였다.
인공지능 시스템을 만든 제1 저자인 김훈희 박사는 "공학적인 신호처리 기법에 의존해 온 기존 뇌파 디코딩 방법과는 달리, 인간 뇌의 실제 작동 구조를 모방한 인공신경망을 개발해 좀더 발전된 형태의 뇌-기계 인터페이스 시스템을 개발해 기쁘다ˮ면서 "향후 뇌의 특성을 좀 더 구체적으로 이용한 `뇌 모방 인공지능(Brain-inspired A.I.)'을 이용한 다양한 뇌-기계 인터페이스를 개발할 계획이다ˮ라고 말했다.
이번 연구를 주도한 연구책임자 정재승 교수는 "뇌파를 통해 생각만으로 로봇팔을 구동하는 `뇌-기계 인터페이스 시스템'들이 대부분 고사양 하드웨어가 필요해 실시간 응용으로 나아가기 어렵고 스마트기기 등으로 적용이 어려웠다. 그러나 이번 시스템은 90%~92%의 높은 정확도를 가진 의도 인식 인공지능 시스템을 만들어 메타버스 안에서 아바타를 생각대로 움직이게 하거나 앱을 생각만으로 컨트롤하는 스마트기기 등에 광범위하게 사용될 수 있다ˮ고 말했다.
이번 연구 결과는 사지마비 환자나 사고로 팔을 잃은 환자들을 위한 로봇팔 장착 및 제어 기술부터, 메타버스, 스마트기기, 게임, 엔터테인먼트 애플리케이션 등 다양한 시스템에 뇌-기계 인터페이스를 적용할 가능성을 열어 줄 것으로 기대된다.
이번 연구는 한국연구재단 뇌 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.02.24
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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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‘인공지능과 예술(AI+ART)’온라인 국제포럼 개최
우리 대학이 ‘인공지능과 예술(AI+ART)’ 국제포럼을 오는 20일 온라인으로 개최한다.예술이라는 영역 안에서 인공지능의 역할과 미래의 방향을 살피는 이번 포럼에는 인공지능과 예술 분야에서 혁신을 주도하는 4인의 세계적인 석학이 모여 흥미로운 강연을 펼칠 예정이다.첫 번째 연사로는 세계 최고 권위의 전기·전자·컴퓨터·통신 분야 학회인 IEEE 및 ACM 석학회원이자 글로벌 IT기업 어도비(Adobe)의 수석 연구원 애런 헤르츠만(Aaron Hertzmann) 박사가 참여한다. 헤르츠만 박사는 ‘기계는 예술을 만들 수 있는가?’를 주제로 인공지능 시대의 예술의 개념과 인공지능에 의한 예술 창작의 가능성에 관한 의견을 청중과 공유할 예정이다.
이어, 세계적인 뉴미디어 아티스트이자 1754년 설립된 영국 왕립예술원(Royal Society of Arts) 석학회원인 이진준 KAIST 미술관장이 ‘뉴미디어아트: 현대예술의 최전선’을 발표한다. 인공지능과 예술이 만나는 뉴미디어아트에 대한 설명과 인간 예술가가 인공지능 연구원과 팀을 이루는 협업의 방향에 대한 견해를 제시한다.
세계적 권위의 미디어아트·테크놀로지 축제인 ‘아르스 일렉트로니카(Ars Electronica)’의 수상자도 연사로 참여한다. 인터랙티브 아트 부문 최고 상인 골든 니카(Golden Nica)를 1998년에 받은 모리스 베나윤(Maurice Benayoun) 홍콩시티대학 교수는 ‘현대미술의 ’트랜잭션‘ 미학’ 강연을 통해 AI·로봇·블록체인과 같은 첨단기술이 예술의 주체가 된 사례들을 소개한다.
마지막으로 영국 왕립예술대학(Royal College of Art) 정보경험디자인(Information Experience Design) 과정 설립자인 케빈 워커(Kevin Walker) 영국 코벤트리대 교수가 ‘AI 아트의 정신에 관하여’를 주제로 인공지능과 예술이 만나는 방식과 그 만남의 가치에 대한 통찰을 제시한다. ‘인공지능과 예술’ 포럼을 총괄한 이진준 KAIST 미술관장(문화기술대학원 교수)은 “이번 포럼은 KAIST 미술관이 준비한 첫 번째 공식 행사로 KAIST 미술관이 나아갈 방향을 보여주는 자리라는 점에서 의미가 크다”라고 전했다. 이어 이 관장은 “예술과 과학기술의 최전선에서 경계를 가로지르며 활약하는 석학들의 통찰과 전망을 공유할 수 있는 흔치 않은 기회가 될 것”이라고 기대감을 밝혔다.한편, ‘인공지능과 예술(AI+ART)' 포럼은 KAIST 전산학부가 인공지능(AI)의 미래를 다양한 영역(X)에서 고민하려는 시도로 마련한 `AI+X 포럼'의 열한 번째 시리즈다. 전산학부·문화기술대학원 및 올해 신규 조직으로 출범한 미술관이 공동으로 주관한다. 유튜브 ’KAIST 채널‘에서 20일 오후 2시부터 국·영문 동시통역으로 실시간 중계되며, 관심 있는 사람이라면 누구나 무료로 시청할 수 있다.
2021.12.16
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사물인터넷 기반 다수의 뇌 신경회로 동시 원격제어 시스템 개발
우리 연구진이 인터넷을 이용해 뇌 신경회로를 원격 제어할 수 있는 무선 네트워크 기술을 개발했다. 이 기술을 활용하면 시간과 장소에 구애받지 않고 목표 동물의 뇌 신경회로를 정교하게 제어할 수 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 정재웅 교수 연구팀이 미국 워싱턴 대학교(Washington University in St. Louis), 미국 콜로라도 대학교(University of Colorado Boulder) 연구팀과의 공동 연구를 통해 사물인터넷 기반의 뇌 신경회로 원격제어 시스템을 개발했다고 8일 밝혔다.
이번 개발 기술은 많은 시간과 인력이 있어야 하는 뇌 연구 및 다양한 신경과학 연구를 자동화시켜 다양한 퇴행성 뇌 질환과 정신질환의 발병 기전 규명과 치료법 개발의 가속화에 크게 기여할 것으로 기대된다. 또한, 먼 거리에 있는 환자의 질환을 원격으로 치료하는 원격 의료 구현에도 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
우리 대학 전기및전자공학부 라자 콰지(Raza Qazi) 연구원과 김충연 박사과정, 그리고 워싱턴대 카일 파커(Kyle E. Parker) 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)' 11월 25일 字에 게재됐다. (논문명 : Scalable and modular wireless-network infrastructure for large-scale behavioural neuroscience)
전 세계적으로 고령화 시대에 접어드는 현 상황에서 알츠하이머병, 파킨슨병과 같은 뇌 질환들로 고통받는 환자 수가 급증하고 있다. 이에 따라 근본적인 뇌 질환 치료법을 개발하기 위해 뇌 기능 및 뇌 질환 발병기전을 규명하기 위한 뇌 연구가 매우 시급하지만, 뇌 연구의 진행 속도가 뇌 질환 환자의 증가 속도를 따라잡지 못하고 있어서 뇌 연구의 효율성을 극대화하기 위한 새로운 기술 개발이 절실히 요구된다.
기존 뇌 연구에 사용되던 대부분의 신경과학 장치들은 외부 장비와 선으로 연결된 유선 방식으로 구동됐지만, 이러한 방식은 피실험 동물들을 물리적으로 제약할 뿐 아니라 실험 진행자의 직접적인 개입이 불가피해 피실험 동물의 행동에 영향을 주는 `관찰자 효과'를 발생시켜서 정확한 뇌 연구 결과 도출을 어렵게 만든다. 아울러 모든 과정에서 실험자의 직접적인 조작이 요구돼 연구에 많은 시간과 인력, 비용이 발생하게 한다.
연구팀은 사물인터넷(Internet of Things; IoT) 기술을 접목해 다양한 다수의 뇌 이식용 기기들을 인터넷 원격으로 동시 제어하거나 예약된 스케줄에 따라 기기들이 자동으로 구동되도록 하는 무선 네트워크 시스템을 개발했다. 이를 통해 시간과 장소에 상관없이 목표 동물들의 특정 뇌 회로를 원격 제어하는 것을 가능하게 했다. 이 시스템은 사용자가 인터넷 웹사이트 기반의 무선 네트워크 플랫폼을 통해 뇌 이식용 장치의 원격제어, 자동화된 데이터 수집, 뇌 회로 제어 스케줄링 등의 다양한 기능을 손쉽게 구현할 수 있도록 설계됐다.
연구팀은 이 시스템의 뇌 신경회로 자동 원격제어 기능을 사용해 자체 제작한 무선 장치(뉴럴 임플란트)가 이식된 수십 마리의 쥐의 뇌 신경회로를 광유전학적 방법으로 사람의 개입 없이 정교하게 원격 자동 제어함으로써, 완전 자동화된 뇌 연구 실험에 적용 가능함을 입증했다. 이 실험을 통해 쥐의 먹이 섭취량, 활동량, 그리고 다른 쥐들과의 사회적 상호작용 빈도를 성공적으로 조절함으로써, 예약이 설정된 대로 다수 동물의 뇌 신경회로를 동시에 독립적으로 원격 제어할 수 있음을 보였다.
정 교수는 "개발된 원격제어 기술은 동물을 활용한 뇌 연구에 필요한 인간개입을 최소화함으로써 뇌 연구의 효율을 높이고 실험의 불확실성을 크게 줄일 수 있을 것ˮ이라며 "이 기술은 뇌 연구를 넘어, 많은 동물 실험을 필요로 하는 신약 개발, 병원 방문 없이 뇌 질환 및 다양한 질병을 치료하기 위한 원격 의료 구현에도 적용될 수 있을 것이다ˮ라고 말했다.
연구팀은 이 기술이 더욱 광범위하게 뇌 과학 연구 및 치료에 사용될 수 있게 하도록, 인공지능 기반의 실시간 뇌파 원격 모니터링 기술을 개발해 본 시스템과 접목하기 위한 연구를 계획하고 있다.
한편 이번 연구는 KAIST 글로벌 특이점 연구사업, 한국연구재단이 추진하는 중견연구자지원사업 및 바이오의료기술개발사업, 미국 국립보건원의 지원을 받아 수행됐다.
2021.12.08
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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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박성홍 교수팀, RSNA/MICCAI/ASNR 3개 국제학회 공동주관 Brain Tumor Segmentation Challenge 1등상 수상
우리 대학 바이오및뇌공학과 박성홍 교수 연구실(연구실명: 자기공명영상 연구실, Magnetic Resonance Imaging Laboratory)에서 전세계 Brain Tumor Segmentation Challenge에서 1등상을 수상했다고 12월 3일 밝혔다.
Brain Tumor Segmentation Challenge(BRATS)는 Multi-modal MRI data를 기반으로 Brain Tumor를 가장 정확히 구획화(Segmentation)하는 딥러닝 네트워크 개발을 놓고 매년 전세계적으로 경쟁하는 대회로서 올해로 10회째를 맞고 있다. 올해 BRATS 대회는 전세계적으로 가장 큰 규모의 학회 중 하나인 RSNA(Radiological Society of North America), 그리고 MICCAI(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention) 및 ASNR(American Society of Neuroradiology) 3개의 학회가 파트너로 개최하였다. 지난 7월 대회가 시작되었고 8월 1차 버전의 딥러닝 네트워크 제출, 9월 선별된 네트워크들에 대한 MICCAI 학회 초록 발표, 10월 최종 딥러닝 네트워크 제출, 11월 RSNA 학회에서 수상자 발표의 순으로 진행되었다. 올해는 Brain Tumor AI Challenge라는 이름으로 두 개의 Category(Brain Tumor Segmentation, Brain Tumor Radiogenomic Classification)로 나뉘어서 병렬로 진행되었다. 올해 Brain Tumor Segmentation 분야에는 3개월 동안 전세계에서 2,200개 이상의 팀이 30,000건 이상의 제출물과 함께 대회에 참가하였다. Nvidia(2018년 대회 우승자)와 같이 해당 분야의 선두 기업에서도 많이 참가했다.
Brain Tumor Segmentation 분야에서 1등상 수상자는 박성홍 교수 연구실의 후안 민 루(Huan Minh Luu) 박사과정 학생으로 Brain Tumor Segmentation의 performance를 개선하는 U-net 기반 딥러닝 네트워크를 개발하였다. 구체적으로, 더 큰 훈련 데이터에서 효과적으로 학습하기 위해 nnUNet(no-new UNet)부터 네트워크 크기를 늘리고 배치 정규화를 그룹 정규화로 바꾸는 수정이 추가되었다. 여러 모델이 다른 설정으로 훈련되었고 최종 앙상블은 테스트 데이터에 대한 평가를 위해 주최자에게 제출됐다. 이 간단한 접근 방식은 어텐션 또는 트랜스포머 아키텍처를 사용하는 다른 복잡한 방법보다 성능이 우수하여 효과적인 것으로 입증됐다. 주최 측에 따르면 Luu의 제출물은 다른 경쟁자들의 제출물에 비해 통계적으로 훨씬 우수했음이 확인됐다.
1등상 수상팀에게는 상금 미화 $6000불(한화 7백만원 상당)이 수여되며, 시상식은 11월 29일 RSNA 학회에서 진행됐다.
Brain Tumor Segmentation (BRATS) Challenge 소개
매년 전세계적으로 Multimodal MRI 영상기반 Brain Tumor를 정확하게 구획화하는 딥러닝 네트워크를 개발하는 대회로서 올해는 RSNA/MICCAI/ASNR 3개의 국제학회에서 공동으로 주관하여 Brain Tumor AI Challenge라는 이름으로 두 개의 category(Brain Tumor segmentation, Brain Tumor Radiogenomic Classfication)로 나누어서 병렬로 진행하였다. 자세한 내용은 아래 대회 홈페이지를 통해 확인할 수 있다.
https://www.rsna.org/education/ai-resources-and-training/ai-image-challenge/brain-tumor-ai-challenge-2021
2021.12.06
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창업·기술사업화 확대 위한 VC 대표 미팅 개최
우리 대학이 창업과 기술사업화 확대를 위한 벤처캐피탈(이하 VC) 대표들과의 미팅을 24일부터 이틀간 대전 본원에서 진행했다.
우리 대학 교수와 VC 대표 간의 정기적인 만남(Department Capital Meeting, 이하, DCM)을 도모하는 자리로 교수들의 기술사업화 역량을 강화하고 창업에 대한 도전정신을 북돋으려는 취지다. 이를 위해 KAIST 산학협력센터(센터장 이건재 교수)는 국내 주요 벤처 캐피탈 대표이사들을 DCM VC 자문단으로 위촉했다. 소프트뱅크벤처스·카카오벤처스·포스코기술투자 등의 중대형 투자 회사와 블루포인트파트너스 · 카이트창업가재단 · 카이스트청년창업투자지주 · 한국신기술지주 등의 초기 투자사를 아우르는 총 8개 VC 관계자들이 기업자문단을 맡았다. 24일부터 양일간 열린 VC 대표 미팅에는 전기·소재·바이오·제약·환경·에너지·AI·로봇·기술경영 등 다양한 연구 분야의 교수 20인이 참석했다. 창업 경험 여부에 따라 `예비창업자'와 `교원창업자'로 그룹을 나눠 각각 초기 기술사업화와 시리즈 A급 중대형 투자에 적합한 자문을 진행했다. 이들은 자유로운 분위기 속에서 연구 중인 첨단기술에 대한 사업화 아이디어를 공유했으며, 기술창업·신산업 발굴·기술이전·전략투자 파트너십·비즈니스 시뮬레이션 등에 대한 기술사업화 방안도 함께 논의했다.
DCM을 총괄한 이건재 산학협력센터장은 "첨단기술 기업의 정보와 관련 분야의 국제적인 네트워크를 보유한 것은 물론 즉석에서 투자 결정까지도 가능한 VC 대표이사들이 자문과 멘토를 위해 직접 나섰다는 것 자체가 KAIST의 뛰어난 기술사업화 역량을 보여주는 지표가 될 것ˮ이라고 강조했다. KAIST 산학협력센터는 올해 개최된 첫 번째 행사를 시작으로 매년 두 차례 정기적인 DCM 개최할 방침이다. 또한, 내년 4월 중 2회 행사를 열어 더 많은 VC 대표들과 교수들이 참가할 수 있도록 규모를 확대할 계획이다.
2021.11.29
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제2회 KAIST 국제 이머징 소재 심포지엄 개최
우리 대학이 11월 16일(화)부터 18일(목)까지 3일간 '제2회 KAIST 국제 이머징 소재 심포지엄(2nd KAIST Emerging Materials e-Symposium)'을 개최한다.'차세대 유망 소재 분야의 방향성과 전망'을 주제로 재료공학·화학·화학공학·응용물리학 분야의 세계적인 석학 23명이 강연자로 참여해 온라인 석상에서 발표와 토론을 진행한다.
이번 심포지엄은 재료공학·화학·화학공학·응용물리학 분야의 혁신적인 기술과 최신 성과를 공유하기 위해 기획됐다. 에너지저장 및 하베스터를 위한 혁신소재, 최신 나노소재와 응용분야, 화학·생명공학 연구의 방향성 등 크게 3개의 주제를 아우르는 아이디어와 학계 주요 이슈를 전 세계 학생과 엔지니어를 포함한 연구자들에게 제공할 예정이다.이를 위해, 미국화학회가 발행하는 나노분야 대표적 학술지인 나노학술지(ACS Nano)의 편집장 폴 바이스(Paul S. Weiss) UCLA 교수와 알리 자베이(Ali Javey) UC 버클리 교수 등 9명의 부편집장까지 총 10명이 대거 참여해 신흥 유망 소재 분야의 연구 현황을 발표하고 패널 토론을 통해 국제학술지의 나아갈 방향을 논의한다. 또한, 재생 가능한 에너지를 활용한 전기 생산이 탄소 중립의 대안으로 주목받고 있는 기술 트렌드를 반영해 에너지 분야에 정통한 석학들도 초청됐다.첫째 날인 16일 오전에는 리튬이온전지를 최초로 개발한 공로를 인정받아 2019년 노벨 화학상을 수상한 스탠리 휘팅엄(M. Stanley Whittingham) 미국 빙엄턴 대학 교수가 강연한다. 휘팅엄 교수는 생산된 전기를 가장 손쉽게 저장 및 운반할 수 있는 리튬이온전지의 기본 원리와 현재의 연구 개발 현황을 소개할 예정이다.이와 함께, 전기자동차가 상용화되며 고안정성·고에너지밀도 전지를 필요로 하는 기술 수요에 부응하기 위해 고체전해질 분야의 우수 연구진들이 대거 참여해 차세대 전고체 전지 분야의 나아가야 할 방향에 대해 강연을 진행한다. 고체전해질을 사용한 전고체 배터리는 1회 충전만으로도 800km를 주행할 수 있을 것으로 기대되는 첨단 소재다. 폭발 위험이 낮고 음극과 양극 사이에 분리막이 필요 없는 구조로 기존의 배터리보다 에너지 밀도를 높일 수 있어 차세대 배터리로 각광받고 있다. 이번 국제 심포지엄은 ▴첨단 에너지 재료 ▴차세대 바이오·나노재료 ▴신소재 선도 분야 및 최신 나노연구 등 3일간 7개의 세션에서 열띤 강연이 진행된다.행사를 총괄한 김일두 석좌교수(KAIST 신소재공학과, ACS Nano 부편집장)는 "KAIST가 재료 및 화학, 생명공학, 응용물리학 분야 저명한 석학들이 한자리에 모이는 국제 학술 교류의 장을 마련해 최신 미래 기술이 활발하게 논의하는 글로벌 허브의 역할을 수행할 것ˮ이라고 강조했다.이번 행사는 KAIST 신소재공학과·웨어러블 플랫폼소재 기술센터 및 코리아21(BK21)에서 한다. 유튜브(Youtube), 코우쉐어(KouShare) 등의 중계를 통해 전 세계에서 최소 5만 명 이상이 참여할 것으로 기대되고 있다. 심포지엄과 관련한 자세한 정보는 홈페이지(ems2021.kaist.ac.kr)에서 확인할 수 있다.
신소재·화학·물리·바이오 및 화학공학 분야 미래 선도 기술들에 대한 최신 연구에 관심이 있는 연구자라면 KAIST 신소재 공학과의 유튜브 채널(www.youtube.com/c/kmaterials)에 접속해 누구나 무료로 시청할 수 있다.
한편, KAIST 신소재공학과는 `2022 QS 세계대학평가 학과별 순위'에서 전 세계 대학 중 16위를 차지한 바 있다.
2021.11.15
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내러티브 게임에서 플레이어와 캐릭터 관계 연구결과 발표
2020년 출시된 액션 어드밴처 게임 `더 라스트 오브 어스 파트 2(The Last of Us Part Ⅱ)'는 7년 전 출시된 전작의 세계적인 성공과 함께 큰 기대를 불러 모았으나, 결과적으로 플레이어의 반응은 극단적으로 갈렸다. 게임의 스토리텔링을 다른 경지에 끌어올린 걸작이라는 평과, 플레이어를 가르치려고 하는 것 같아 불쾌하다는 평이 공존하며 극명한 대립을 이뤘다. 이러한 논란과 관련해, `더 라스트 오브 어스 파트 2(The Last of Us Part Ⅱ)'와 같은 *내러티브 중심 게임에서 플레이어의 반응이 사람마다 달라지는 이유에 대해 학술적으로 분석한 연구가 나왔다.
☞ 내러티브: 스토리텔링과 유사한 의미를 가지며 실화나 허구의 사건들을 묘사하는 것뿐만 아니라, 이야기를 조직하고 전개하기 위해 이용되는 전략이나 형식 등을 포괄하기도 한다.
우리 대학 문화기술대학원 도영임 초빙교수가 내러티브 게임에서 플레이어-캐릭터 간의 관계와 게임 만족도에 대한 연구 결과를 발표했다고 9일 밝혔다. 연구팀은 `더 라스트 오브 어스 파트 2(The Last of Us Part Ⅱ)' 게임을 플레이했던 12명의 플레이어를 심층 인터뷰해, 이 게임의 호불호가 갈렸던 이유를 플레이어-캐릭터 간의 관계에서 밝혀냈다. 인터뷰에는 이 게임에 만족한 사람과 불만족한 사람이 두루 참여했으며, 한국, 스위스, 미국, 필리핀, 에콰도르 등 다양한 국적의 플레이어가 참가했다.
연구자들은 플레이어와 게임 캐릭터의 관계에서 중요한 심리적인 요인 3가지를 밝혀냈으며, 이 요인들이 복합적으로 작용하여 게임의 만족도 차이를 불러온 것으로 분석했다.
첫 번째는, `강제적인 캐릭터 전환에 대한 관용성'이다. 이는 컨트롤하는 게임 캐릭터가 강제로 다른 캐릭터로 전환되었을 때의 저항감의 정도 차이를 말한다. 게임에 불만족한 플레이어는 컨트롤하는 캐릭터가 강제적으로 바뀐 것에 대해 플레이어로서의 권한을 빼앗겼다는 인식을 가진 반면, 게임에 만족한 플레이어는 이를 스토리를 이어가는 대담하고 효과적인 방식으로 받아들였다.
두 번째는, `캐릭터 애착 형성의 유연성'으로서, 기존에 캐릭터와의 애착을 넘어 다른 캐릭터와 추가로 애착을 형성할 수 있는지 여부를 의미한다. 이 게임에 불만족했던 플레이어들은 전작에서 강한 애착을 형성한 캐릭터들을 자신의 분신처럼 여기고, 새롭게 등장해 적대적인 위치에 있는 캐릭터를 끝까지 거부하는 경향을 보였다. 반면, 게임에 만족했던 플레이어는 새로운 캐릭터와도 애착을 형성하며, 한 캐릭터에 대해 자신의 감정이 변화하는 것을 의미 있는 경험으로 받아들였다.
마지막으로, `캐릭터 이미지의 변화 수용성'이었다. 불만족한 플레이어는 자신이 인식한 캐릭터 이미지에 반하는 새로운 정보나 행동을 비논리적이라고 여기고 이를 받아들이지 않았다. 그러나 만족한 플레이어는 새로운 정보들과 캐릭터 행동을 스스로 해석해서 캐릭터의 이미지를 새롭게 변화시키고 이해하려는 경향을 보였다.
내러티브 게임과 관련한 기존 연구들은 플레이어의 경험보다는 게임의 디자인에 더 초점을 맞춤으로써, 플레이어들이 느끼는 심리적인 변화나 감정, 개인 차이에 대한 이해가 부족했다. 이 연구의 결과는 플레이어와 게임 캐릭터가 관계를 맺는 방식이 사람마다 다를 수 있다는 것을 보여줬다. 연구진은 게임 개발자들이 모든 플레이어를 만족시키려고 하기보다는, 적절한 플레이어 그룹을 목표로 의미 있는 경험을 선사하기 위한 노력이 필요하다고 덧붙였다.
문화기술대학원 도영임 초빙교수는 "게임의 경우 책이나 영화와 달리, 플레이어가 캐릭터를 직접 움직이면서 캐릭터의 감정에 깊이 몰입할 수 있다ˮ며, "이러한 특성을 잘 활용한다면, 게임은 내러티브 경험의 효과적인 전달 매체로서 앞으로 사회문화적, 예술적인 영향력을 더욱 확대할 수 있을 것으로 기대한다ˮ고 밝혔다.
우리 대학 문화기술대학원 발레리 에르브(Valérie Erb) 석사과정 학생과 이세연 박사후연구원이 각각 제1, 제2 저자로 참여한 이 논문은 국제학술지 `프론티어즈 인 사이컬러지(Frontiers in Psychology)' 9월 27일 字에 실렸다. (논문명 : Player-Character Relationship and Game Satisfaction in Narrative Game: Focus on Player Experience of Character Switch in The Last of Us Part II. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.709926)
이번 연구는 문화체육관광부와 한국콘텐츠진흥원의 <2020년 문화콘텐츠 R&D 전문인력 양성(문화기술 선도 대학원): 게임 이머징 테크놀로지 R&D 전문인력 양성> 과제의 지원을 받아 수행됐다.
2021.11.09
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제조AI 메타버스 팩토리 체험관 개소
우리 대학이 ʻ제조AI 메타버스 팩토리 체험관(이하, 체험관)ʼ을 1일 개소했다. 제조 특화 인공지능(AI)을 메타버스 세계에서 구현한 가상공장으로 실제 현장에서 수집된 제조데이터에 AI기술을 결합해 분석·활용하는 체험 서비스를 제공한다.
1일 개소한 체험관은 KAIST K-Industry4.0추진본부와 제조AI빅데이터센터가 운영을 맡는다. 응용 소프트웨어 개발 및 공급업체인 디지포레(대표 박성훈)는 체험관 구축에 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 일체를 KAIST에 기부했으며, 운영을 위한 기술을 지원한다. 체험관은 중소 제조기업이 제조데이터를 수집해 인공지능으로 분석하는 과정을 직관적으로 경험한 뒤 현장 공장에 적용해 볼 수 있는 콘텐츠가 부족하다는 문제의식을 바탕으로 기획됐다. 이를 위해 KAIST는 증강현실 장비를 착용한 사용자들이 플라스틱 나사를 제조하는 메타버스 공장에 방문하는 내용으로 체험관을 꾸렸다. 메타버스 상에서 사출성형기를 직접 가동해 볼 수 있으며, 플라스틱 나사를 생산하는 과정을 실제 제조현장과 동일하게 체험할 수 있다. 나아가 온도·압력·속도·위치·시간 등의 제조데이터 수집 변수를 제조AI가 분석해 불량의 원인을 즉시 탐지해내고 생산성과 품질을 높일 수 있는 제조AI 분석도 가상공장에서 경험할 수 있다.
사용하는 제조데이터는 중소벤처기업부(장관 권칠승, 이하 중기부)가 주관하고 스마트제조혁신추진단(단장 박한구)이 전담하며, KAIST가 운영하는 인공지능 중소벤처 제조플랫폼(KAMP)에서 개방한 실제 제조 현장 사출데이터를 원용하여 활용한다. 실제 공장에서 이와 같은 분석을 진행할 경우 기업 운영을 위한 생산 공정을 일시적으로 중단해야 하는 어려움이 있다. 영업이익에 지장을 주지 않고도 공정 과정을 생생하게 체험할 수 있다는 것이 메타버스 상에 만들어진 제조AI 팩토리의 가장 큰 장점이다. 또 다른 장점은 세계 어디서나 증강현실(AR)·가상현실(VR)·확장현실(XR) 장비와 메타버스 솔루션을 활용해 접속할 수 있다는 점이다. 코로나 19의 세계적인 대유행으로 제조현장 생산라인의 해외시장 개척 및 판매에 고초를 겪고 있는 국내 중소 제조기업들이 이와 같은 체험 기술을 이용할 경우 우수 제조기술을 해외에 소개하고 수출하는 플랫폼으로도 활용할 수 있다.
사출성형기 메타버스 팩토리를 시작으로 향후 도금·용접·금형·주조·단조·열처리 등의 업종으로 적용을 확대해 우리나라 중소 뿌리업종의 제조 경쟁력 향상에 기여할 계획이다.
김일중 KAIST 제조AI빅데이터센터장은 "세계경제포럼(WEF)은 2021년 연차총회에서 향후 5년간 제조 분야의 가장 큰 변화는 AI 머신러닝이 결정할 것이라고 강조한 바 있다ˮ라고 전했다. 이어, 김 센터장은 "다양한 업종의 제조현장에 적합한 최적의 AI 알고리즘을 선택하는 것은 우리나라 제조업 경쟁력 향상의 핵심 성공 요인(Critical Success Factor)으로 작용할 것이다"라고 말했다.
현물 기부 및 기술 제공으로 이번 체험관 구축에 동참한 박성훈 디지포레 대표는 "KAIST 제조AI빅데이터센터가 축적한 제조특화 AI·빅데이터 도메인 지식(domain Knowledge)과 확장현실(XR) 메타버스 기술을 결합하는 일에 디지포레의 기술력으로 일조하게 되어 매우 뜻깊다"라고 소감을 전했다. 이어, "기부와 협업으로 만들어낸 성과가 중소 제조기업에게 실질적인 혜택으로 되돌아갈 수 있도록 세계 최고의 ʻ제조AI 메타버스 팩토리' 구현을 위해 최선을 다하겠다"라고 포부를 전했다.
이광형 KAIST 총장은 "KAIST 내 제조AI빅데이터센터와 AI대학원·산업및시스템공학과·기계항공공학부·전산학부 등 다양한 학과들과의 긴밀한 융합에 중소기업과의 산학 협력을 더해 ʻKAIST가 제조AI의 메카'라는 탁월한 명성을 얻을 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다ˮ라고 말했다. 한편, 제조AI 메타버스 팩토리 체험관 개소식은 1일 오후 2시 대전 문지캠퍼스 내 제조AI빅데이터센터 페어링룸에서 진행됐다. 이광형 KAIST 총장, 김흥남 KAIST K-Industry4.0 추진본부장, 김일중 제조AI빅데이터센터장, 박성훈 ㈜디지포레 대표 등이 자리를 함께했으며, 독일에서도 황종운 KIC(Korea Innovation Center) 유럽 센터장이 인터넷을 통해 참여했다.
2021.11.02
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기술 창업 파트너십 프로그램 운영
우리 대학이 우수 기술을 보유한 교원과 각 분야 창업전문가를 매칭해 창업 활성화 및 성과 창출을 유도하는 KAIST 기술 창업 파트너십(KAIST Entreprenurial Partnership, 이하 KEP) 프로그램을 운영한다.
창업원 관계자는 "KAIST의 신문화 전략의 일부인 1랩 1창업 비전을 구현할 시장·고객 수요기반의 맞춤형 오픈 이노베이션 창업지원책으로 KEP 프로그램을 도입하게 되었다ˮ라고 추진 배경을 설명했다. KEP는 KAIST에서 연구 중인 최초·최고 기술을 창업으로 연결시켜 기술 사업화 성공률을 높이기 위해 마련된 프로그램이다. 사내 창업가(Entrepreneur In Residence)를 주축으로 대기업과 벤처기업 등의 외부 창업전문가(Entrepreneurial Partner)와 예비 창업자인 KAIST 교원과 학생이 개방적으로 협력할 수 있는 창업팀을 구성하는 것이 프로그램의 골자다. 구성된 창업팀은 6개월 내외의 시범 운영을 통해 팀 빌딩·고객 발굴·제품/시장 적합도 확인·개념입증(POC: proof of concept, 아이디어 콘셉트의 기술적으로 실현 가능성에 대한 증명) 등을 실행해 성공 가능성을 검증하며, 이 기간에 발생하는 부대비용을 지원받는다. KAIST는 이를 위해 기술과 사업 양방향에 정통한 전문가를 사내 창업가로 선발해 창업원 소속 초빙 교수로 영입할 예정이다. 초빙된 사내 창업가는 소재/부품/장비, 바이오/제약, 인공지능/디지털 트랜스포메이션, 기후위기 대응 등의 주요 분야에서 멘토/어드바이저·창업 코디네이터·창업 데이터베이스 축적·네트워킹 등을 수행하게 된다. 또한, KAIST 과학기술 창업의 핵심 촉진자(facilitator)이자 창업 유형별 맞춤 안내자(concierge)로서의 공로를 인정해 ʻKAIST 기부자ʼ에 준하는 예우를 부여할 예정이다.
또한, 대기업·벤처기업 및 벤처 캐피탈 등에서 신사업 프로젝트, 창업, 투자 경험이 있는 현장 전문가 30여 명을 창업 전문가로 모집한다. 이들은 기술 기반 신규 창업팀에는 다소 부족할 수 있는 최고경영자, 최고기술경영자, 최고재무경영자, 최고마케팅경영자 등의 역할을 맡아 사업화 연계기술개발(R&BD), 기술마케팅, 대기업 벤처 투자 유치, 기업 인수합병 또는 기업공개 등을 돕게 된다.
KAIST가 자체적으로 진행한 설문조사 결과에 따르면 창업을 희망하는 교내 구성원들은 창업 전문 인력 확보의 어려움(72.2%), 복잡한 창업 승인 절차(33.3%), 창업 지식과 자금 부족(27.8%) 등을 가장 주요한 애로 사항으로 꼽았다.
이번, KEP 프로그램이 성공적으로 정착될 경우 성숙된 기술과 아이디어는 있지만 이를 사업 아이템으로 구현하고 성장시킬 역량이 미흡했던 교원과 학생들의 창업을 독려할 수 있을 것으로 기대된다. 김영태 창업원장은 "기술 창업 파트너십 프로그램을 KAIST만의 차별화된 창업지원 정책으로 성장시켜 교원·학생창업의 모범사례를 창출하고 창업 DNA 확산 및 기업가정신과 벤처 생태계의 선순환 문화를 조성하는 데 앞장서겠다ˮ라고 포부를 밝혔다.
2021.10.12
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