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‘국가 인공지능 연구거점(National AI Research Lab)’ 개소식 개최
과학기술정보통신부(장관 유상임, 이하 과기정통부)와 정보통신기획평가원(원장 홍진배, 이하 IITP)은 10. 28일(월) 양재 서울 인공지능 중심지에서 ｢국가 인공지능 연구거점(National AI Research Lab)｣ 개소식을 개최하였다.
이날 개소식에서 우리 대학 이광형 총장, 오세훈 서울시장 등의 참석자들은 ｢국가 인공지능 연구거점｣의 성공적 출범을 축하하며, 대한민국 인공지능 세계 3개 강국 도약을 위한 민관 한 팀 등에 대한 의지를 다졌다.
｢국가 인공지능 연구거점｣ 주관기관인 우리 대학 이광형 총장은 “이 곳에서 국내외 인공지능 연구자들이 교류하며 창의적 인공지능 연구를 펼치길 바란다”고 밝혔고, ｢국가 인공지능 연구거점｣이 위치할 서울시의 오세훈 시장은 “｢국가 인공지능 연구거점｣에 기반하여 서울시가 세계적인 인공지능 연구자들이 모여드는 국제 인공지능 중심지로 성장할 수 있도록 전폭 지원하겠다”고 강조하였다.
이어진 기조연설에서, ｢국가 인공지능 연구거점｣ 책임자인 한국과학기술원 김기응 교수가 “국가 인공지능 연구거점 운영계획”을, 국제공동연구에 참여할 캐나다 워털루대(Waterloo U.) 교수이자 벡터연구소(Vector Institute) 겸직교수인 파스칼 푸파(Pascal Poupart) 교수가 “인공지능 : 기술개발의 특이점”을 주제로 ｢국가 인공지능 연구거점｣과 인공지능의 미래 전망을 제시하였다.
마지막으로 개소식 참석자들은 ｢국가 인공지능 연구거점｣의 연구 현장을 찾아, 연구자들의 인공지능 국제공동연구 준비 상황과 앞으로의 운영 방향 등에 대한 심도있는 논의를 진행하였다.
｢국가 인공지능 연구거점｣은 대한민국을 대표하는 인공지능 연구 구심점으로서, 양재서울 인공지능 중심지(허브)*(약 2,132평, `25년까지 2,300평 규모로 확충 계획)에 설치되며, 국내외 유수 연구진이 역동적으로 교류하며 세계적 인공지능 국제공동연구를 수행하고, 국제 인공지능 지도자 양성 기능과 인공지능 산∙학∙연 생태계를 집약하는 온라인 체제 기반(플랫폼, Platform) 역할을 할 계획이다.
또한, ｢국가 인공지능 연구거점｣을 통해 미국, 캐나다, 프랑스, 아랍 에미리트 등 해외 유수기관의 연구자들도 일정기간 국내에 상주하여, 파괴적 혁신을 지향하는 뉴럴 스케일링 법칙 초월연구, 로봇 파운데이션 모델 연구 등의 도전적 인공지능 국제공동연구를 수행하며, 정기적인 국제 발표회 개최 등 국제 협력 관계망도 구축, 지속 확장해나갈 예정이다.
2024.10.29 조회수 4647 -
AI 연구거점 구축, KAIST-연고대-포스텍 컨소시엄 선정
과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원은 대한민국 AI G3 도약을 위해, 대한민국을 대표하는 AI 연구거점을 구축·운영할 수행기관으로 KAIST(책임자 김기응)·고려대(책임자 이성환)·연세대(책임자 김선주)·POSTECH(책임자 조민수) 컨소시엄을 선정했다고 18일 밝혔다.
글로벌 AI 선진국은 AI의 경제·안보적 중요성을 인식하고, 국가 주도 대규모 투자를 통해 AI 연구 구심점을 조성해오고 있으며, 이에 발맞춰 우리나라도 세계 최고 수준 AI 산·학·연 협력 생태계를 집약하는 구심점 조성을 위해 대한민국을 대표하는 AI 연구거점 구축을 추진한다고 과기정통부는 밝혔다. 실제 캐나다는 정부 주도로 3대 국가 AI 연구소 구축(토론토 vector institute가 대표적)을, 영국은 정부기관 및 5개 대학이 공동 투자해 앨런 튜링 연구소 설립을, 미국은 국립과학재단(NSF)가 나서 미국 전역에 국립 AI 연구소를 확충중이다.
엄격한 공모와 전문가 평가 등을 거쳐 AI 연구거점 구축·운영 수행기관으로 선정된 KAIST·연세대·고려대·POSTECH 컨소시엄은 2024~2028년 간 국비 총 360억원(목표)을 투입한다. 여기에 지자체와 기업이 500억원 이상(현물·현금) 투자를 할 예정이다. 국내외 유수 AI 연구진이 함께 첨단 AI연구를 수행하고 교류의 장을 형성한다.
AI 연구거점은 서울 AI허브(서울시 서초구 소재) 내 7050.5㎡(약 2132평) 규모로 조성되며, 국내 대학 뿐만 아니라 지자체, 대·중소 기업 등이 협력기관으로 참여해 AI 산학연 생태계 집약과 AI 기반 산업 생태계 활성화 기능을 수행한다.
아울러, 미국, 캐나다, 프랑스 등 해외 유수의 AI 연구기관도 협력기관으로 참여해 파괴적 혁신을 지향하는 △뉴럴 스케일링 법칙 초월 연구(국제공동책임자 Yejin Choi(U. Washington)) △로봇파운데이션 모델 연구 등의 AI 국제공동연구(국제공동책임자 Daniel D Lee(Cornell U.))도 수행, 세계적 수준을 지향하는 AI 국제공동연구 거점 역할도 지향한다.
'뉴럴 스케일링 법칙 초월 연구'는 AI 모델 훈련과 운용에 필요한 비용 곡선의 법칙(Neural Scaling Law) 한계를 초월하는 성능과 효율성을 달성하는 새로운 학습 방법 및 모델을 개발하는 거고, '로봇파운데이션 모델 연구'는 차세대 인공지능 로봇을 위한 다목적 파운데이션 모델을 개발한다.
특히 해외 AI 우수연구자(15명 이상)가 일정 기간 국내에 상주, 국내 연구진과 공동연구를 수행하며, 공개 세미나와 국제 포럼도 정례 개최, 국제 지위를 갖춘 대한민국 AI 연구거점 설립에 기여할 예정이다.
과기정통부는 AI 연구거점 개소식(9월 잠정)을 통해 AI 연구거점의 구체적인 청사진을 제시하는 한편 독립법인화 등을 통해 지속가능한 성장 모델을 구축, 대한민국 AI 혁신의 새로운 지평을 열어갈 방침이다.
과기정통부 강도현 제2차관은 "AI 연구거점을 통해 대한민국을 세계적인 AI 혁신의 중심지로 도약시키겠다"며 "국내외 최고의 AI 연구진과 함께 혁신적인 AI 기술을 개발·활용하고, 이를 바탕으로 대한민국이 글로벌 AI 리더십을 확고히 하는 데 전력을 다하겠다"고 강조했다.
2024.08.19 조회수 5684 -
김기응 교수, 국제적 ‘영향력 있는 논문상’ 수상
우리 대학 김재철 AI대학원 김기응 교수가 자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 국제재단(이하 IFAAMAS)으로부터 영향력 있는 논문상(Influential Paper Award)를 수상했다고 10일 밝혔다.
수상 논문은 공동 저자로 참여해 2000년도에 발표한 논문 `정책 탐색을 통한 협동 학습(Learning to Cooperate via Policy Search)'이다. 수상 발표는 인공지능 에이전트 분야의 국제 학술대회인 ‘자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 학술대회 (AAMAS)’에서 이루어졌다.
본 논문에서는 다수의 인공지능 에이전트*가 분산화된 환경에서 협동 학습하는 상황에서, 개별 에이전트의 학습 시그널이 다른 에이전트의 정보에 의존하지 않음을 밝힘으로써, 저자는 이를 기반으로 분산 학습 알고리즘을 제안했다.
*에이전트: 복잡한 동적인 환경에서 목표를 달성하려고 시도하는 시스템
이 학습 알고리즘은 간단하면서도 지역 최적점으로 수렴하는 보장을 제공한다. 이로써 멀티 에이전트 강화학습 연구에서 주된 방법론의 하나로 자리잡고 있는 딥러닝 기반의 알고리즘들이 현저한 성공을 누리고 있는 이유를 설명하고 있고, 따라서 지난 수십 년간 기타 많은 에이전트 학습 알고리즘의 핵심 구성 요소로 자리 잡아 왔기에 위의 영향력 있는 논문상을 수상하게 되었다.
상을 받게 된 김기응 교수는 “인공지능 에이전트 분야에서 뜻깊은 상을 받게 되어서 영광이고, 최신 딥러닝을 이용하는 멀티 에이전트 학습 연구에서도 지속적으로 인용되고 활용되는 의미 있는 연구가 되어서 감회가 깊다”며, “앞으로도 후속 세대에게 영감을 줄 수 있는 임팩트 있는 연구 결과물들을 만들 수 있도록 노력하겠다”고 향후 포부를 밝혔다.
IFAAMAS 영향력 있는 논문상은 자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 연구 분야에서 중요하고 오래 지속되는 기여를 한 논문을 인정하기 위해 2006년에 제정됐다. 이 논문상은 핵심 결과를 증명한 논문, 새로운 하위 연구 분야의 개발을 이끈 논문, 중요한 새로운 응용 프로그램이나 시스템을 보여준 논문, 또는 영향력 있게 새로운 방식으로 주제에 대해 조명한 역사적으로 가치있는 논문으로서, 매년 1~3편의 논문을 선정하여 수상 하여왔다.
- 논문명: Learning to Cooperate via Policy Search, UAI 2000
- 시상일정: 국제 자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 학술대회 (AAMAS 2024)
2024.05.10 조회수 4348 -
AI대학원 김기응 교수 연구팀, 인공지능 전력망 운영관리 국제대회 1위 달성
우리 대학 AI대학원 김기응 교수 연구팀(홍성훈, 윤든솔 석사과정, 이병준 박사과정)이 인공지능 기반 전력망 운영관리 기술을 겨루는 국제경진대회인 'L2RPN 챌린지(Learning to Run a Power Network Challenge 2020 WCCI)'에서 최종 1위를 차지했다. 이 대회는 기계학습 연구를 촉진하기 위한 각종 경진대회를 주관하는 비영리단체 ChaLearn, 유럽 최대 전력망을 운영관리하는 프랑스 전력공사의 자회사 RTE(Réseau de Transport d'Électricité)社 및 세계 최대 규모의 전력 회사 SGCC(State Grid of China)의 자회사인 GEIRI North America(Global Energy Interconnection Research Institute)에서 공동주최해, 세계 각국의 약 50팀이 약 40일간 (2020.05.20.~06.30) 온라인으로 참여해 성황리에 마감됐다.
단순한 전력망이 스마트 그리드를 넘어서 에너지 클라우드 및 네트워크로 진화하려면 신재생 에너지의 비율이 30% 이상이 돼야 하고, 신재생 에너지 비율이 높아지면 전력망 운영의 복잡도가 매우 증가한다. 실제로 독일의 경우 신재생 에너지 비율이 30%가 넘어가면서 전력사고가 3,000건 이상 증가할 정도로 심각하며, 미국의 ENRON 사태 직전에도 에너지 발전과 수요 사이의 수급 조절에 문제가 생기면서 잦은 정전 사태가 났던 사례도 있다.
전력망 운영에 인공지능 기술 도입은 아직 초기 단계이며, 현재 사용되고 있는 전력망은 관리자의 개입 없이 1시간 이상 운영되기 힘든 실정이다. 이에 프랑스의 RTE(Réseau de Transport d'Électricité) 社는 전력망 운영에 인공지능 기술을 접목하는 경진대회 'L2RPN'을 2019년 처음 개최했다. 2019년 대회는 IEEE-14라는 14개의 변전소를 포함하는 가상의 전력망에서 단순한 운영을 목표로 열렸다. 2020년 대회는 L2RPN 2020 WCCI 챌린지라는 이름으로 특정 국가 수도 규모의 복잡한 전력망을 72시간 동안 관리자의 개입 없이 스스로 안전하고 효율적으로 운영될 수 있는 인공지능 전력망 관리 에이전트를 개발하는 것을 목표로 열렸다. 시간에 따른 공급-수요의 변화, 시설 유지보수 및 재난에 따른 급작스러운 단전 등 다양한 시나리오에 대해 전력망 운영관리 능력의 평가가 이뤄졌다.
김 교수 연구팀은 이번 2020년 대회에서 전력망 구조를 효과적으로 반영할 수 있는 그래프 신경망 모델 기반의 강화학습 에이전트를 개발해 참가했다. 기존의 에이전트들은 소규모의 전력망에서만 적용 가능하다는 한계가 있었지만, 김 교수 연구팀은 국가 수도 규모의 복잡한 전력망에도 적용 가능한 에이전트를 개발했다. 연구팀이 개발한 인공지능 전력망 운영관리 에이전트는 주어진 모든 테스트 시나리오에 대해 안전하고 효율적으로 전력망을 운영해 최종 1위의 성적을 거뒀다. 우승팀에게는 상금으로 미국 실리콘밸리에 있는 GEIRI North America를 방문할 수 있는 여행경비와 학회참가 비용 3,000달러가 주어진다. 연구진은 앞으로도 기술을 고도화해 국가 규모의 전력망과 다양한 신재생 에너지원을 다룰 수 있도록 확장할 계획이다.
한편 이번 연구는 과기정통부 에너지 클라우드 기술개발 사업의 지원으로 설치된 개방형 에너지 클라우드 플랫폼 연구단과제로 수행됐다. (연구단장 KAIST 전산학부 문수복 교수)
※ 대회 결과 사이트 관련 링크: https://l2rpn.chalearn.org/competitions
※ 개방형 에너지 클라우드 플랫폼 연구단 사이트: https://www.oecp.kaist.ac.kr
2020.07.28 조회수 31088 -
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 조회수 13455