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문일철 교수팀, 북경대와 영국 ICL 제치고 ICML 2024 챌린지 우승
우리 대학 산업및시스템공학과 문일철 교수 연구팀이 세계 최고 수준의 기계학습 학회인 ‘국제머신러닝학회(ICML, International Conference on Machine Learning) 2024’에서 개최된 ‘멀티모달 작업계획 생성 경진대회(EgoPlan)’에서 다수의 세계 연구팀을 모두 제치고 1위로 우승을 했다고 30일 밝혔다.
본 대회는 7월 21일부터 27일까지 오스트리아 비엔나에서 개최됐으며, 참가자는 북경대(中), 북경 AGI연구소(中) 및 임페리얼칼리지 런던(Imperial College London, 英) 등의 6개국 13개 기관이 참여해 경쟁했다. 우리 연구팀은 국내 유일의 참가 기관으로 7월 26일 우승상 및 혁신상을 수상했다.
이번 대회는 인공지능이 주방에서 요리하는 과정을 비디오 및 지문으로 학습한 이후, 경험하지 못한 요리 과정에서 상식적으로 합당한 의사결정을 내려 조리할 수 있는지를 경쟁하는 시합이었다. 이는 시각 정보와 지문 정보 등의 멀티모달 정보를 조합하며, 학습에 반영되지 않은 상식까지 반영해 의사결정을 내리는 시험이다. 이 기술은 최소한의 학습만으로도 로봇이 다양한 멀티모달 정보 및 기초 상식을 활용해 자율 제조 및 서비스를 수행할 수 있도록 개발하는 것이 핵심이다.
산업및시스템공학과 이광현(석사과정), 강미나(석사과정) 등 총 11명의 팀으로 참가한 응용인공지능 연구실(이하 AAILab) 팀은 상식 기반 추론을 통한 작업계획 생성의 정확도 1위 성능으로 우승상(Outstanding Champion Award) 및 기술의 우수성을 인정받아 혁신상(Innovation Award)을 수상해, 2개 상을 동시에 수상했다. 이번 대회를 위해 AAILab 팀은 멀티모달 대규모 모델의 파인튜닝 학습에 대한 연구 개발 결과를 적용해 우승을 차지했다.
문일철 교수는 “중국팀들이 대회를 위해 위챗(WeChat) 대화방까지 마련해 서로 협력한다는 얘기를 전해 듣고는 경쟁이 치열하다고 느꼈다. 하지만 KAIST 팀도 각고의 노력으로 우승할 수 있었다. 학생들이 두 달 동안 거의 잠을 자지 못했다”고 우승 소회를 밝혔다. 그리고 문 교수는 “이번 대회의 출제 문제는 요리하는 인공지능이지만, 사실 테슬라에서 시험하고 있는 휴머노이드 제조 로봇에 활용될 수 있는 상식을 가진 인공지능을 만드는 기술이 본질이다. 많은 중국 참가자가 보여주듯이 중국의 로봇 및 인공지능 기술 선점 노력을 엿볼 수 있다”라고 분석했다.
이번 연구는 정보통신기획평가원(IITP)에서 지원한 사람중심인공지능 핵심원천기술개발사업 중 ‘이종데이터기반 상식 추출, 이해, 추론을 위한 인공지능 기술개발(연구책임자 문일철)’을 통해 이뤄졌다.
2024.07.30 조회수 5841 -
KAIST 최초의 마이크로 디그리, 데이터사이언스 대학원 '기초 기계학습' 개설
우리 대학이 기초 기계학습 마이크로 디그리를 개설한다. '마이크로 디그리(Micro Degree, 학점당 학위제)'는 교과목 분야별로 지정된 최소 학점을 단기간에 집중 이수한 학생들에게 정규 학위와 구분되는 별개의 미니 학위를 주는 제도다. 데이터사이언스 대학원(책임교수 문일철)이 주관하는 이번 프로그램은 우리 대학에 최초로 개설된 마이크로 디그리다. 기계학습의 근본적 원리를 기초 수준에서 다루는 교육과정으로 학생과 관련 분야 종사자들의 능력 계발을 위해 마련됐다. 기초 프로그래밍(파이썬) 능력과 대학교 1학년 수준의 수학(행렬, 미적분학) 지식을 바탕으로 진행되는 교과과정을 이해할 수 있는 학부 재학생 및 현업 실무자라면 누구나 수강할 수 있다. 오는 21일까지 이메일로 지원서를 제출할 수 있으며, 별도의 선발 과정 없이 일정 수준의 성취도를 얻은 수강생들에게 KAIST 총장 명의의 이수증이 수여된다. 마이크로 디그리 과정은 이달 26일부터 내년 4월까지 64시간의 온라인 수업과 서울에 있는 KAIST 도곡 캠퍼스에서 진행되는 48시간의 대면 수업을 혼합한 방식으로 진행된다. ▴데이터 구조 및 분석 ▴데이터사이언스 프로그래밍 ▴인공지능 및 기계학습 개론 ▴강화학습 등 데이터 구조 기초를 포함한 기초 기계학습 및 강화학습의 이론과 실무가 융합된 4개 교과목이 운영된다.
기술의 이면을 알고 싶은 학생들과 현장 실무의 어려움을 극복하려는 관련 분야 종사자들이 이론 분야의 근본 원리를 이해하고 이를 바탕으로 기계학습의 방법론 적용 및 문제 해결 능력을 향상할 수 있는 지식을 전달할 예정이다. 문일철 KAIST 데이터사이언스 책임교수는 "데이터사이언스 기술을 산업현장에 적용했을 때 발생하는 문제의 원인을 규명하거나 해결하기 위해서는 핵심 이론 및 적용에 대한 체계적 교육이 필요하다"라고 강조했다. 이어, 문 책임교수는 "KAIST의 첫 마이크로 디그리로 기초 기계학습의 이론 및 기술 과목을 개설해 대한민국 데이터 기반 산업의 발전 및 미래 사회 변화에 중요하게 이바지할 교육을 청년층에 제공하고 더 나아가 KAIST의 실용적인 학풍이 대중에게도 전달되기를 바란다"라고 전했다.
이번 마이크로 디그리를 이수하면 KAIST 데이터사이언스 대학원 입학 시 졸업요건 학점으로 인정되며, KAIST는 인공위성·반도체 분야 등에도 마이크로 디그리 과정 개설하는 방안을 검토 중이다.
KAIST 기초 기계학습 마이크로 디그리에 관한 자세한 내용 및 수강료 관련 정보는 데이터사이언스대학원 홈페이지( gsds.kaist.ac.kr )에서 확인할 수 있다.
2022.09.08 조회수 6550