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유회준 교수, 아시아 교수 최초 ISSCC 기조연설
우리 대학 전기및전자공학부 유회준 석좌교수가 반도체 올림픽이라 불리는 국제고체회로학회(ISSCC)에서 아시아 교수로서는 최초로 기조연설자로 선정돼 개막 연설을 진행했다. 유 교수는 2월 18일(현지시간) 미국 샌프란시스코 메리어트 호텔에서 열린 제62회 ISSCC에서 세계 각국의 반도체 기술자 3천여 명을 대상으로 ‘지능을 실리콘 상에(Intelligence on Silicon), 부제 : 심층 신경망 가속기부터 뇌 모방 인공지능 시스템 온 칩까지(From Deep-Neural-Network Accelerators to Brain Mimicking AI-SoCs)’ 라는 주제로 인공지능 칩의 현황과 미래에 대한 기조연설을 했다. 유 교수는 실생활에서 인공지능 적용을 가능하게 하는 인공지능 칩 분야에서 세계의 기술을 주도하고 있다는 공을 인정받아 이번 기조연설자로 선정됐다. 유 교수는 학회 개최에 앞서 2월 17일에 열린 전기전자엔지니어협회(IEEE) 국제고체회로학회 운영회의에서 ISSCC의 자매 학회인 아시아고체회로학회(ASSCC)의 차기 학회장으로 선출되기도 했다. 유 교수 연구실의 최성필, 이진묵 박사과정은 2개의 ISSCC 최우수 시연상을 수상하기도 했다. 유 교수는 기조연설을 통해 세계적으로 경쟁이 치열한 인공지능 반도체 칩 연구 중 최첨단을 달리는 우리나라의 새 기술들을 소개하고 세계 기술이 나아가야 할 미래 방향을 제시했다. 먼저 우리 대학에서 연이어 발표하고 있는 가변형 인공지능 컴퓨팅(Reconfigurable AI Computing)을 소개했다. 이 기술은 칩의 구조를 실시간으로 변화하고 연산에 사용되는 데이터 범위를 바꿀 수 있어 한 개의 칩으로 다양한 인공지능 알고리즘을 가속할 수 있다. 이를 통해 여러 상황에서 저전력의 고속처리가 가능하다. 둘째로 그동안 불가능했던 모바일용 인공지능 칩에서의 학습 (Training)이 가능함을 보였다. 기존 인식(Inference)용 가속기는 원격 서버에서 학습을 진행한 후 완료된 모델을 내려받아 칩에서 인식만 수행해 진정한 인공지능을 구현할 수는 없었다. 유 교수는 모바일용 칩에서도 개인정보보호 및 보안 등의 이유로 기기에서의 학습이 필수적이라 예측하며 저전력 및 고속처리가 가능한 학습용 칩을 공개했다. 이를 통해 시시각각으로 변하는 상황을 스스로 감지하고 학습해 최적의 행동을 할 수 있는 로봇이나 자동차 등의 예시를 제시했다. 유회준 교수는 학습용 칩을 통해 로봇 또는 자동차가 마치 반려동물처럼 사용자의 감정을 알아차리고 이에 맞춰 행동하는 ‘휴머니스틱 인텔리전스(Humanistic Intelligence)’라는 새 개념을 주창했고, 이는 미래 인공지능 응용에 핵심적일 요소가 될 것이라 주장했다. 인공지능 칩의 미래는 크게 2가지 방향으로 예측했다. 첫째는 미시적 뇌 신경의 동작을 모방하는 뉴로모픽(Neuromorphic) 칩이며 둘째는 거시적인 뇌인지 기능을 모방한 칩이다. 뉴로모픽 칩은 RRAM, PRAM 및 MRAM과 같은 비휘발성 메모리(Nonvolatile Memory)를 시냅스 및 뉴런으로 구현하는 방식이 주류를 이룰 것으로 주장했다. 거시적 인지 기능 모방 칩은 뇌의 기능을 모방한 연산 블록들이 커넥톰(Connectome)과 같은 형태의 회로로 연결되는 방식으로 발전하리라 예측했다. 특히 시각 인지 모델을 활용한 인공지능 칩 개발 사례들을 제시하며 이러한 접근이 저전력화 및 고속화에 유리함을 주장했다. 유회준 교수는 “뇌의 해부학적 및 기능적 연구의 진보에서 힌트를 얻어 인공지능 알고리즘 및 인공지능 칩의 발전도 계속될 것이다”고 말했다. 한편 기조연설자로 페이스북의 인공지능 총괄과 뉴욕 대학의 교수를 역임하며 인공지능의 개척자로 불리는 얀 러쿤(Yann LeCun)교수도 이번에 개막연설자로 초청돼 인공지능의 알고리즘 발전에 대해 발표했다. 알고리즘 분야에서는 해외 기업들이 강세를 보이지만 인공지능 칩에 대해서는 반도체 기술이 앞선 대한민국의 유회준 교수가 세계 기술발전을 주도하고 있다는 의견이 주를 이루었다. 유 교수는 창립 기념일인 2월 18일에 인공지능 칩 연구 성과에 대한 우수성을 인정받아 KAIST 학술대상을 수상하기도 했다.
2019.02.19
조회수 10489
이상완 교수, 신경과학-인공지능 융합으로 공학적 난제 해결
〈 (왼쪽부터) 안수진 박사과정, 이지항 박사, 이상완 교수 〉 우리 대학 바이오및뇌공학과 이상완 교수 연구팀이 영국 케임브리지 대학, 구글 딥마인드와의 공동 연구를 통해 차세대 뇌 기반 인공지능 시스템 설계의 방향을 제시했다. 이번 연구는 인간의 두뇌가 기존의 인공지능 알고리즘이 해결하지 못하는 부분을 해결할 수 있다는 사실에 기반한 신경과학-인공지능 융합 연구이다. 성능, 효율, 속도의 균형적 설계와 같은 다양한 공학적 난제를 해결할 수 있는 신경과학 기반 강화학습 이론을 제안한 것으로 새로운 인공지능 알고리즘 설계에 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대된다. 이상완 교수와 함께 이지항 박사, 안수진 박사과정이 주도한 이번 연구는 국제 학술지 사이언스의 자매지 ‘사이언스 로보틱스(Science Robotics)’ 1월 16일 자 온라인판에 포커스 형식으로 게재됐다. 최적제어 이론에서 출발한 강화학습은 기계 학습의 한 영역으로 지난 20여 년 동안 꾸준히 연구된 분야이다. 특히 지난 5년 동안은 딥러닝 기술을 발전과 맞물려 급격한 성장을 이뤘다. 딥러닝 기반 강화학습 알고리즘은 최근 알파고와 같은 전략 탐색 문제, 로봇 제어, 응급실 비상 대응 시스템과 같은 의료 진단 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 그러나 주어진 문제에 맞게 시스템을 설계해야 하는 점, 불확실성이 높은 환경에서는 성능이 보장되지 않는 점 등이 근본적인 해결책으로 남아있다. 강화학습은 의사 결정 및 계산신경과학 분야에서도 지난 20년간 꾸준히 연구되고 있다. 이상완 교수는 2014년 인간의 전두엽-기저핵 뇌 회로에서 이종 강화학습을 제어한다는 신경과학적 증거를 학계에 발표한 바 있다. 2015년에는 같은 뇌 회로에서 고속 추론 과정을 제어한다는 연구를 발표했다. 연구팀은 이번 연구에서 강화학습 등의 개별 인공지능 알고리즘이 해결하지 못하는 공학적 문제를 인간의 두뇌가 이미 해결하고 있다는 사실에 기반한 ‘전두엽 메타 제어’ 이론을 제안했다. 중뇌 도파민-복외측전전두피질 네트워크에서 외부 환경에 대한 학습의 신뢰도를 스스로 평가할 수 있는 보상 예측 신호나 상태 예측 신호와 같은 정보를 처리하며, 인간의 두뇌는 이 정보들을 경쟁적-협력적으로 통합하는 프로세스를 통해 외부 환경에 가장 적합한 학습 및 추론 전략을 찾는다는 것이 이론의 핵심이다. 이러한 원리를 단일 인공지능 알고리즘이나 로봇설계에 적용하면 외부 상황변화에 강인하게 성능, 효율, 속도 세 조건(performance-efficiency-speed tradeoff) 사이의 균형점을 유지하는 최적의 제어 시스템을 설계할 수 있다. 더 나아가 다수의 인공지능 개체가 협력하는 상황에서는 서로의 전략을 이용함으로 협력-경쟁 사이의 균형점을 유지할 수 있다. 1 저자인 이지항 박사는 “현대 인공지능의 우수한 성능은 사람의 행동 수준 관찰뿐 아니라 두뇌의 저수준 신경 시스템을 알고리즘으로 구현해 적극적으로 발전시킨 결과라고 보고 있다”라며 “이번 연구는 계산신경과학에 기반한 결과로 현대 딥러닝과 강화학습에서 겪는 성능, 효율, 속도 사이의 난제를 해결하는 실마리가 될 수 있고, 새로운 인공지능 알고리즘 설계에 많은 영감을 줄 것이다”라고 말했다. 이상완 교수는 “연구를 하다 보면 우리의 두뇌는 공학적 난제를 의외로 쉽게 해결하고 있음을 알 수 있다. 이 원리를 인공지능 알고리즘 설계에 적용하는 뇌 기반 인공지능 연구는 구글 딥마인드, MIT, 캘리포니아 공과대학, UCL 등 해외 유수 기관에서도 관심을 두는 신경과학-인공지능 융합 연구 분야이다”라며 “장기적으로는 차세대 인공지능 핵심 연구 분야 중의 하나로 자리를 잡을 것으로 기대한다”라고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기술진흥센터 연구개발 사업, 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 외부 환경에 따라 성능-효율-속도 문제 균형점을 찾는 뇌기반 강화학습 이론 (좌), 이를 최적 제어하는 ‘전두엽 메타 제어’(중) 및 로보틱스 분야 문제 해결 적용 사례 (우)
2019.01.24
조회수 8994
2018 KAIST 테크데이(Techday) 개최
우리 대학이 다음 달 1일 대전 본원 학술문화관 정근모홀에서 미래 핵심기술 기반의 스타트업 축제인 ‘2018 KAIST 테크데이(Techday)’를 개최한다. 이 행사는 젊은 창업가들이 기술 중심 스타트업에 도전할 수 있도록 국내 창업 생태계를 조성하는 한편 글로벌 예비 창업가와 스타트업을 발굴하고 이들이 네트워크를 확장할 수 있도록 지원하기 위해 KAIST 창업원(원장 김병윤)이 마련한 자리다. 올해 2회째인 ‘KAIST 테크데이’는 스타트업 분야의 전문가를 초청해 관련 핵심이슈와 최신 트렌드를 논의하는 ‘Institute for Startup KAIST 포럼(이하 ISK 포럼)’과 미래 핵심기술을 기반으로 창업한 7개 KAIST 학생 스타트업의 기술발표 행사인 ‘테크데모’로 나눠 진행된다. 1부 행사로 진행되는 ‘ISK 포럼’에서는 실리콘밸리에서 기술기반 스타트업 전문기업가로 활동하는 슈리 도다니(Shri Dodani)가 ‘미국 실리콘밸리 시장 진출의 핵심’을 주제로 ICT분야의 글로벌 시장변화와 기술동향에 관해 강연한다. 또한, 기술 스타트업 액셀러레이터(스타트업에 초기 자금과 멘토링 등을 제공하는 단체)인 ‘퓨처플레이’ 류중희 대표는 ‘문제가 문제다’라는 주제로 5년 여간 초기 기술 스타트업을 육성하며 발견했던 문제와 해결책을 사례중심으로 공유한다. 2부 행사인 ‘테크데모’에서는 KAIST 학생 창업팀이 사업 아이템과 관련기술을 공개하며 발표 뒤에는 실시간 구인과 기업 네트워킹, 모의투자 유치 등의 행사가 동시에 진행된다. ‘테크데모’에 참가하는 7개 학생 창업팀 모두는 블록체인·인공지능·사물인터넷(IoT) 등 미래 핵심기술을 기반으로 하는 신생 스타트업이다. 블록체인 기반의 정품인증 솔루션 서비스를 제공하는 회사인 ‘블록 오디세이’(대표 연창학·기술경영학부 석사과정)는 ‘전자서명 삽입 QR코드’를 소개한다. 물류정보를 블록체인 플랫폼에 저장해 위조와 복제를 방지하고 전 물류과정을 추적할 수 있는 기술이다. 세월호 사건 이후 현실적이고 효율적인 대피 매뉴얼을 고민해온 ‘아이캡틴’(대표 김현철·기계공학과 박사과정)은 해난사고가 발생했을 때 생존율을 높일 수 있는‘인공지능 기반 선박 대피 시뮬레이션’기술을 공개한다. 기존의 선박 대피 시뮬레이션에 인공지능과 사물인터넷을 융합해 상황에 따른 능동적인 대피 경로를 지시해주는 서비스다. 시각장애인의 삶의 질을 높이기 위한 연구에 착안한 기업도 있다. ‘와들랩(waddleLab)’(대표 조용원·생명과학과 학사과정)은 ‘스마트폰 케이스형 점자 입·출력기’를 선보인다. 점자 입·출력기는 시각장애인이 점자정보를 습득하기 위해 사용하는 보조도구다. 그러나 부피가 크고 사용방식이 번거롭다는 단점을 극복하기 위해 스마트폰 케이스 형태로 제작해 편의성과 휴대성 모두를 극대화한 제품이다. 환경문제가 생존의 이슈로 불거진 현대사회에서 미세먼지 제거를 위한 기술도 개발됐다. ‘이캣’(대표 황태운·건설및환경공학과 박사 졸업)은 기존의 건식 필터방식이 아닌 습식 공기청정 방식의 정화장치를 개발해 가정용뿐만 아니라 정류장 등 공공장소에서 사용이 가능한 제품을 선보인다. 올 3월부터 시작해 8월까지 무려 6개월간 치러진 ‘제7회 정주영 창업경진대회’에서 대상을 수상한 경력의 ‘클라썸’(대표 최유진·문화기술대학원 석사과정)은 ‘실시간 인터렉티브 학습 플랫폼’을 선보인다. 빅데이터 분석 및 인공지능(AI) 기술을 적용해 강의실의 구성원 모두가 능동적으로 교류할 수 있는 온라인 공간을 제공하는 기술이다. 수업 피드백을 실시간으로 반영해 교수에게는 수업 개선방향을, 학생에게는 학습 가이드를 제시하고 학교나 기관에는 수업 데이터를 제공한다. ‘㈜유엑스팩토리’(대표 박준영·전기및전자공학부 박사 졸업)는 ‘인공지능 반도체 칩’을 공개한다. 이 기술은 얼굴인식, 물체인식, 행동인식, 목소리 인식을 고성능·고효율로 처리할 수 있는 기술로, 향후 AI 로봇, AI 스마트폰, AI 자동차 등에 탑재해 활용할 수 있다. 이밖에 사물인터넷 기술을 활용해 동산 담보관리 솔루션을 제시한 기업도 있다. ‘씨앤테크’(대표 김기덕·전기및전자공학부 박사 졸업)는 외장 IoT 단말기로 동산담보의 데이터를 수집한 뒤 고유의 알고리즘을 적용해 자산 정보 형태로 가공하는 ‘IoT 동산 담보관리 솔루션 시스템’을 개발했다. 동산 담보물의 가치측정이나 관리·도난 및 파손 등의 문제로 저평가돼 있는 국내 동산담보 시장을 활성화할 기술로 손꼽히는데 이 스타트업은 올해 10월, 30억 원의 투자유치에 성공했다. ‘KAIST 2018 테크데이’에는 예비 창업자는 물론 창업관련 공공기관 및 업계 관계자와 교육계 인사와 국·내외시장에서 협력관계 증진을 희망하는 기업인, 그리고 기술과 산업동향에 관심을 가진 공무원과 벤처 투자자 등 누구나 무료로 참석할 수 있다. 11월 1일(목) 오전까지 이벤터스( https://event-us.kr/kaist/event/3220 )를 통해 사전 온라인 신청은 물론 당일 현장 접수도 가능하다. 김병윤 KAIST 창업원장은 “창업축제인 테크데이를 계기로 국내외 주요 스타트업 관계자들이 한자리에 모인 만큼, 미래를 이끌어 갈 젊은 기업가들이 적극적인 교류의 장(場)을 열어가길 기대한다”며 앞으로도 “도전정신과 기업가 정신으로 무장된 혁신 창업가 양성을 위해 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다.
2018.10.29
조회수 10018
이건재 교수, 유창동 교수, 유연 압전 화자인식 음성센서 개발
〈 이 건 재 교수 〉 우리 대학 신소재공학과 이건재 교수와 전기및전자공학부 유창동 교수 공동 연구팀이 인공지능 기반의 화자(話者) 인식용 유연 압전 음성센서를 개발했다. 이번 연구를 통해 개인별 음성 서비스를 스마트 홈 가전이나 인공지능 비서, 생체 인증 분야 등 차세대 기술에 활용 가능할 것으로 기대된다. 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘나노 에너지(Nano Energy)’ 9월호에 ‘민감도’와 ‘화자인식’ 논문 두 편으로 동시 게재됐고 현재 관련 기술은 실용화 단계에 있다. (민감도 논문 : Basilar Membrane-Inspired Self-Powered Acoustic Sensor Enabled by Highly Sensitive Multi Tunable Frequency Band, 화자인식 논문 : Machine Learning-based Self-powered Acoustic Sensor for Speaker Recognition) 음성 센서는 인간과 기계 사이의 자유로운 소통을 가능하게 만드는 가장 직관적인 수단으로 4차 산업혁명의 핵심 기술로 주목받고 있다. 음성센서 시장은 2021년 대략 160억 달러 규모로 커질 것으로 예상된다. 그러나 현재 산업계에서는 음성 신호 수신 시 정전용량을 측정하는 콘덴서 형식을 사용하기 때문에 민감도가 낮고 인식 거리가 짧아 화자 인식률에 한계가 있다. 이번 연구에서 이 교수 연구팀은 인간의 달팽이관을 모사해 주파수에 따라 다른 영역이 진동하는 사다리꼴의 얇은 막을 제작했다. 음성신호에 따른 공진형 진동을 유연 압전 물질을 통해 감지하는 자가발전 고민감 음성 센서를 개발했다. 연구팀의 음성 센서는 기존 기술 대비 2배 이상 높은 민감도를 가져 미세한 음성 신호를 원거리에서도 감지할 수 있다. 또한 다채널로 신호를 받아들여 하나의 언어에 대해 복수 개의 데이터를 얻을 수 있다. 이 기술을 기반으로 누가 이야기하는지 찾아내는 화자인식 시스템에 적용해 97.5%의 화자인식 성공률을 무향실에서 달성했고 기존 기술 대비 오류를 75% 이상 줄였다. 화자인식 서비스는 음성 분야에 세상을 바꿀 next big thing으로 기대를 받고 있다. 기존 기술은 소프트웨어 업그레이드를 통한 접근으로 인식률에 한계가 있었지만 연구팀의 기술은 하드웨어 센서를 개발함으로써 능력을 크게 향상시켰다. 추후 첨단 소프트웨어를 접목한다면 다양한 환경에서도 화자 및 음성 인식률을 높일 수 있을 것으로 예상된다. 이건재 교수는 “이번에 개발한 머신 러닝 기반 고민감 유연 압전 음성센서는 화자를 정확하게 구별할 수 있기 때문에 개인별 음성 서비스를 스마트 가전이나 인공지능 비서에 접목할 수 있을 것이며 생체 인증 및 핀테크와 같은 보안 분야에서도 큰 역할을 할 수 있을 것이다”고 말했다. 이번 연구는 스마트 IT 융합시스템 연구단의 지원을 받아 수행됐다. <관련 영상> https://www.youtube.com/watch?v=QGEVJxCFVpc&feature=youtu.be □ 그림 설명 그림1. 인간의 달팽이관을 모사한 유연 압전 음성 센서 구조 그림2. 인공지능을 통한 화자 인식 개략도
2018.10.04
조회수 10411
인공지능양자컴퓨팅 IT 인력양성 연구센터 개소
우리대학이 2일 대전 본원 학술문화관 양승택오디토리움에서 ‘인공지능양자컴퓨팅 IT 인력양성 연구센터’(이하 인공지능양자컴퓨팅 ITRC) 개소식을 가졌다. KAIST 인공지능양자컴퓨팅 ITRC는 국내 최초로 정부(과학기술정보통신부)의 지원을 받아 설립되는 양자컴퓨팅 특화 연구센터다. 이 센터에는 올해부터 4년간 약 32억 원의 민·관 연구비가 투입되며 서울대·고려대·경희대 등 3개 대학과 KT·호모미미쿠스·액터스네트워크·미래텍 등 4개 기업이 공동으로 참여한다. KAIST는 지난 4월 ‘비전 2031’의 플래그십 전략연구 분야 중 하나로 양자 기술을 선정했다. 인공지능양자컴퓨팅 ITRC는 4차 산업혁명의 핵심 이슈인 인간 수준의 인공지능에 요구되는 계산능력을 제공하기 위한 양자컴퓨팅 기술을 연구 개발하는 한편 대학원에는 산학연계 교육프로그램을 설치해 관련 산업을 주도할 전문 인력을 양성할 예정이다. 양자컴퓨팅은 현재 디지털 컴퓨터로 가능한 계산능력의 한계를 초월할 수 있을 것으로 기대되는 기술이다. IBM, 구글, 인텔 등 세계적인 초우량 IT 기업과 디웨이브(D-Wave), 리게티(Rigetti), 아이온큐(IonQ) 등 벤처기업들이 관련 분야를 선도하고 있으며 원천기술 확보를 위한 전략적 연구 개발과 투자를 아끼지 않고 있다. 반면, 우리나라는 관련 분야 선진국들에 비해 7년 이상 기술이 뒤져있는 상태다. KAIST는 인공지능양자컴퓨팅 ITRC 설립을 계기로 이를 극복할 선택과 집중의 전략을 마련할 계획이다. 기존 해외 선도 기업이 확보 중인 1세대 양자컴퓨팅 소자기술을 활용하는 양자 알고리듬 및 소프트웨어 원천기술을 확보하되, 미래 차세대 양자컴퓨팅 소자기술을 선점하는 기초연구에도 중점을 두는 등 2개 트랙의 전략을 동시에 추진할 방침이다. 이준구 KAIST 인공지능양자컴퓨팅 ITRC 센터장은 “양자컴퓨팅은 4차 산업혁명을 실현하기 위해서 반드시 필요한 실행기술(enabling technology)이 될 것으로 기대 한다”며 “인공지능양자컴퓨팅 ITRC를 통해 국내 학계와 산업계에 필요한 미래 양자 ICT 분야 전문 인력을 육성하고 산업계에 기술을 확산하는 기반을 마련하겠다”고 밝혔다. 한편, 이날 개소식에는 박희경 KAIST 연구부총장, 용홍택 과학기술정보통신부 산업정책관, 홍승표 정보통신기술진흥센터 단장, 윤진현 KT 상무 및 참여기업 대표 등 40여 명의 내·외빈이 참석했다.
2018.10.02
조회수 8048
스마트 과학관 전시연구단 출범
우리대학과 국립중앙과학관(관장 배태민)이 실내 위치인식 기술과 증강현실(AR) 및 가상현실(VR), 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI) 등 4차 산업혁명 관련 핵심기술을 상호 연계시켜 과학관의 전시안내 기술혁신을 위한 새로운 시스템 개발을 위해 ‘스마트 과학관 전시연구단’을 최근 출범했다. 30일 KAIST에 따르면 이 연구단은 한국연구재단의 지원을 받아 전시기반기술·전시운영기술·전시콘텐츠 등 3개 분야에 KAIST 등 9개 대학과 전자부품연구원 등 2개 연구기관 등 모두 11개 기관이 주관기관으로 참여해 오는 2022년까지 4년간 모두 15개 과제를 수행한다. 그동안 과학관 전시안내는 전문적인 지식을 갖춘 안내자의 절대적인 부족으로 많은 어려움을 겪었을 뿐만 아니라 스마트폰을 활용한 전시안내의 효율성도 떨어진다는 지적을 받아 와 과학관 전시안내를 위한 새로운 전시서비스 기술개발에 대한 필요성이 대두돼왔다. 우선 연구단이 목표로 하는 실내 위치기반 전시안내시스템이 개발되면 관람객들은 위치에 따라 증강 및 가상현실(AR/VR) 등을 포함한 다양한 기술을 적용한 전시안내 서비스를 받게 된다. 특히 스마트폰을 통해 전문 안내자의 설명을 직접 듣는 것과 같은 유사서비스도 제공받을 수 있다. 이 시스템에 적용되는 실내 위치인식 기술은 KAIST가 개발한 실내 위치인식시스템 KAILOS(KAIST Indoor Locating System)가 활용될 예정이다. 연구단은 이밖에 관람객들의 다양한 요구를 과학관측에 즉각 전달해 전시개선에 반영될 수 있게 하는 리빙랩 기법도 적용할 방침이다. 국립중앙과학관과 KAIST는 연구단이 개발한 새로운 전시안내시스템을 대전 국립중앙과학관부터 우선 적용하되 전국 167개 과학관과 과학관처럼 각종 전시물을 안내하는 각 지역의 박물관과 미술관에도 단계적으로 확대할 방침이다. 배정회 국립중앙과학관 전시단장은 “매년 과학관을 방문하는 수십만 명의 청소년들에게 과학을 통한 꿈과 영감을 심어주기 위해 4차 산업혁명시대에 걸맞게 전시안내도 이제는 최신 IT기술을 활용해 이뤄져야 한다”고 강조했다. 연구단장을 맡은 KAIST 한동수 교수(전산학부)는 “과학관 전시기술과 전시 콘텐츠를 체계적으로 구성해 스마트 과학관 전시플랫폼에 담을 계획”이라며 “AR·VR 기술과 실내 위치인식 기술이 통합되어 전시안내에 활용되는 첫 사례가 될 것”이라고 덧붙였다.
2018.08.30
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AI World Cup 2018 개최
우리 대학이 8월 20일부터 22일까지 사흘간 대전 본원 학술문화관(E9) 정근모홀에서 ‘AI World Cup(인공지능 월드컵) 2018 국제대회’를 개최한다. 인공지능 월드컵 분야에서는 세계 최초로 치러지는 국제대회다. 공과대학(학장 김종환) 주관으로 열리는 이번 대회에는 구글·미국 MIT大, 그리고 우리나라에서는 KAIST를 비롯해 서울대 등 인공지능 분야에서 최고의 기술력을 자랑하는 국내·외 대학 및 연구기관 소속 참가자들이 출전한다. 이를 위해 KAIST는 지난 4월 1일부터 참가팀을 모집했다. 우리나라를 포함해 미국, 브라질, 이란, 중국, 대만, 프랑스, 인도 등 총 12개국에서 모두 29개 팀이 출전해 AI 축구(23개 팀), AI 경기해설(4개 팀), AI 기자(2개 팀) 등 총 3개 종목으로 나눠 진행되며 각 종목별로 우승팀을 가린다. 우선 AI 축구는 Q-Learning(인공지능의 강화학습 방법) 등의 기술로 축구 전술을 학습한 5개의 인공지능 선수가 전·후반 각 5분간 사람의 조작 없이 상대 팀 골대에 골을 넣어 득점하는 방식으로 진행된다. 예선전은 대회 서버에서 자동으로 매칭(Matching)된 상대와 대결하는 롤링 업데이트(Rolling Update)형 토너먼트 방식으로 치러진다. 대회 이틀째인 21일에 본선경기를 거쳐 마지막 날인 22일에는 4강, 3-4위 결정전 및 결승전이 열린다. 최종 우승팀에게는 미화 10,000달러, 준우승 팀과 3위 팀에게는 각각 5,000달러와 2,000달러의 상금이 수여된다. KAIST는 22일 열리는 4강전 및 결승전을 일반인 및 청소년에게도 공개할 예정이다. AI 경기해설 종목은 AI 축구의 경기영상을 인공지능이 분석하고 설명하는 분야다. 경기내용의 정확한 표현, 선수들의 움직임과 볼의 슈팅수에 따른 경기예측에 관한 해설 등이 주요 평가기준이다. 우승팀에게는 미화 5,000달러의 상금이 수여된다. AI 기자 종목은 AI 축구 경기내용과 AI 해설을 바탕으로 인공지능이 기자대신 기사를 작성하는 분야다. 사실에 근거한 충실한 내용을 가장 충실하게 담아낸 팀을 선별해 우승팀에게 미화 5,000달러의 상금을 수여한다. KAIST는 이와 함께 대회 마지막 날인 22일에는 이번 대회에 참여한 개발자들이 AI 경기를 구현해 낸 방법과 개발과정, 경기 전략내용 등을 소개하는 시간도 별도로 가질 예정이다. 특히 이번 대회기간 중에는 ‘국제 인공지능(AI) 기술 워크숍’이 동시에 개최된다. 스위스의 로봇 시뮬레이터 제작사인 사이버보틱스(Cyberbotics)사의 올리버 미첼(Olivier Michel) 대표와 미국 퍼듀大 컴퓨터정보기술학과 에릭 맷슨(Eric T. Matson) 교수 등 세계적으로 저명한 AI 전문가를 초빙해 AI의 기술적인 이해와 알고리즘 개발방법, 미래기술 전망 등 다루는 강연 및 패널 토론 등이 진행된다. 대회조직위원장인 KAIST 김종환 공과대학장은 “이번 대회는 KAIST가 AI기술을 선도하는 리더로서 AI 월드컵 소스코드를 공개해 누구나 쉽게 AI 기술을 습득하고 경험할 수 있는 기회를 제공한다는 점에서 큰 의미가 있다”고 말했다. 김 학장은 이어 “AI 월드컵을 통해 인공지능 알고리즘의 개발과 활용영역을 넓혀나가는 것뿐만 아니라 새로운 비즈니스 모델을 창출하는데 기여하는 게 이 대회를 개최하는 목적”이라고 덧붙였다. 한편 AI 월드컵 경기 및 기술워크숍은 일반인도 참관이 가능하며 8월 19일까지 대회 공식 홈페이지( http://aiworldcup.org )에서 신청이 가능하다.
2018.08.15
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황의종 교수, AI with Google 2018 컨퍼런스 연설
우리 대학 전기및전자공학부 황의종 교수가 6월 26일 서울 대치동 구글캠퍼스서울에서 열린 ‘AI with Google 2018’ 컨퍼런스에서 산업계 전문가들과 발표 및 토론 패널로 참여했다. '모두를 위한 AI’라는 주제 하에 AI 혁신에 대한 지식과 도전 과제에 대한 생각을 공유하는 이 날 행사에서는 구글 AI 총괄 제프 딘(Jeff Dean) 박사가 키노트 강연을 진행했고, 학계에서는 황의종 교수가 유일하게 참여해 ‘KAIST에서의 AI 연구 및 인재 양성’주제로 발표했다. 이어서 패널 토의에서는 AI 혁신에 대한 지식과 앞으로의 도전 과제를 나눴다. 황 교수는 구글 연구소에서 5년간 연구원으로 근무했고 TensorFlow Extended 머신러닝 플랫폼의 데이터 인프라를 공동개발하며 ACM SIGKDD 논문, ACM SIGMOD 튜토리얼 등의 연구실적이 있다. 우리 대학에서는 빅데이터-인공지능 융합 연구를 기반으로 머신러닝 과정에 들어가는 데이터 관리 연구를 수행 중이다.
2018.07.10
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서창호 교수, IT 젊은 공학자상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 서창호 교수가 미국전기전자학회(IEEE)와 대한전자공학회(IEIE)가 공동 주관하고 해동과학문화재단이 후원하는 ‘IT 젊은 공학자상’ 수상자로 선정됐다. 시상식은 6월 28일 오후 6시 제주롯데호텔에서 열렸다. 2006년부터 시작해 13회째 진행되는 ‘IT 젊은 공학자상’은 만 40세 이하 의 3년 이상 국내에서 연구를 수행한 연구자에게 주어진다. 기술적 실용성, 사회 및 환경에의 공헌도 및 창의성 등을 중심으로 심사가 이뤄진다. 올해의 수상자로 선정된 서창호 교수는 통신시스템, 분산저장시스템, 인공지능 분야 등의 연구를 통해 SCI급 논문 23편, 신경정보처리시스템학회(NIPS)와 머신러닝국제학회(ICML) 등 최상위 국제학회 논문 10편, 국제특허등록 30건 이상의 연구 성과를 보이고 있다. 서 교수의 논문은 4천 100회 이상 인용되는 등 학문 및 기술 발전, 벤처창업지원을 통한 기술상용화에 크게 기여하고 있다. 최근에는 인공지능을 교육에 접목시킨 AI-튜터(AI-tutor)와 딥러닝 기술을 활용한 자율주행시스템을 개발 중이다. 서창호 교수는 “IT 젊은공학자상을 받게 돼 영광으로 생각한다. 앞으로도 학생 지도와 연구에 몰두해 IT/인공지능 분야에 기여할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.
2018.07.05
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인공지능 윤리 국제 세미나 개최
우리 대학이 인공지능 기술의 윤리적 활용을 주제로 한 국제 세미나 ‘인공지능 길들이기 : 공학, 윤리, 정책’을 21일(목) 오전 11시 서울 웨스틴 조선호텔에서 개최한다. 이번 세미나는 급속도로 발전하는 인공지능을 책임 있게 개발해 윤리적으로 활용하기 위한 공학적, 정책적 방안을 논의하는 자리로 과학기술정보통신부의 지능정보기술 플래그쉽 감성 디지털 동반자 과제 연구단(연구책임자 : 이수영 교수)이 주최하고 우리 대학 인공지능연구소와 4차 산업혁명 지능정보센터가 공동 후원한다. 알파고-이세돌 대국을 기점으로 인공지능에 대한 관심이 고조되며 사회 전 분야에 고도로 학습된 알고리즘이 도입될 미래에 대한 여러 전망이 나오고 있다. 인공지능의 적극적 도입을 통한 효율성 증대가 새로운 경제적 기회가 될 것이라는 희망적인 전망이 제시되는 한편 알고리즘에 의한 사회적 차별, 자동화에 따른 노동 대체, 자율적 로봇으로 인한 생명과 안전의 위협 등 새 위험요소가 등장하고 위기가 심화될 것이라는 우려 또한 존재한다. 이번 세미나에선 인공지능이 보여줄 새로운 기회와 위험 사이에서 파괴적 혁신의 속도와 방향을 조절하기 위한 방안을 모색한다. 영국, 일본, 호주 등에서 인공지능의 윤리에 관한 선도적 활동을 벌여온 학자들을 초청해 기술의 책임 있는 개발과 활용을 위한 공학적, 정책적, 윤리적 의견을 들을 예정이다. 이를 통해 위협이 될 수 있는 인공지능의 기술을 인간의 가치에 맞춰 길들이기 위해 학계, 산업계, 정부의 각 주체들이 실천할 수 있는 다양한 방안에 대해 토론한다. 호주 뉴사우스웨일즈 대학의 토비 왈시(Toby Walsh) 교수는 ‘자율적 살상 무기 : 인공지능 연구자는 무엇을 해야 하는가?’를 주제로 인공지능의 군사적 활용 사례 및 이에 대한 UN의 선제적 대처 등을 소개한다. 이어 연구 현장의 공학자들이 가져야 할 윤리적 실천에 대해 토론한다. 영국 노팅엄 대학의 안스가 쿠너(Ansgar Koene) 교수는 ‘자율 및 지능 시스템의 윤리에 관한 IEEE의 국제 이니셔티브’라는 제목으로 세계 최대 전기전자공학자 단체인 IEEE가 인공지능의 윤리적 개발을 위해 추진하는 산업 표준 제정 사례에 대해 발표한다. 공학자가 활용할 수 있는 디자인 가이드라인 개발에 대해서도 토론한다. 일본 동경대 에마 아리사(江間 有沙) 교수는 ‘일본의 인공지능 윤리 및 정책 : 일본 인공지능 학회가 주는 교훈’이라는 제목으로 발표한다. 로봇 및 인공지능 분야를 국제적으로 선도하고 있는 일본의 학계 및 대학의 윤리 관련 활동과 교훈을 소개한다. 마지막으로 이수영 교수는 ‘어떤 인공지능 윤리를 어떻게 가르칠 것인가?’라는 제목으로 발표하며 사용자의 감정을 인식하는 대화형 인공지능을 직접 개발하는 과정에서 마주친 윤리적 문제를 사례로 들 예정이다. 각 연사의 발표 이후 국내 인공지능 연구자 및 정책 연구자의 논평과 종합토론을 통해 인공지능의 책임 있는 개발을 위한 국내 학계의 실천 가능 정책과 국제 윤리 담론에 기여할 수 있는 방안을 심도 있게 논의할 예정이다. 신성철 총장은 “인공지능 기술이 가져올 파괴적 혁신은 경제적 기회뿐만 아니라 다양한 사회적 위험을 불러일으킬 수 있다. 변화하는 기술 및 사회 패러다임에 신속하게 대응하기 위한 선제적 전략이 시급하다”며 “KAIST는 첨단 인공지능의 개발은 물론 기술의 윤리적 사용에 대해서 역시 국제적 선도 연구를 꾸준히 수행하겠다”고 말했다. 이번 세미나의 참가는 사전 등록(링크: https://goo.gl/forms/vvvcYV7TzjpVFgB53 )를 통해 신청할 수 있다.
2018.06.19
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인류세 연구센터 유치기관 선정
우리 대학이 과학기술정책대학원을 중심으로 다양한 학과, 연구소 교수들이 공동으로 참여하는 ‘인류세 연구센터’ 유치기관으로 선정됐다. 인류세 연구센터는 한국연구재단이 시행하는 융합연구 선도연구센터(Convergence Research Center) 지원 사업에 선정돼 7년에 걸쳐 사업을 진행할 예정이다. 과학기술정책대학원을 비롯해 문화기술대학원, 인문사회과학부, 산업디자인학과, 전기및전자공학부, 재난학연구소, 인공위성연구센터 소속의 교수와 연구원으로 구성되고 7년 간 약 100억 원의 지원을 받으며 인류세 시대의 변화를 예측하고 대응 및 공론화하는 융합연구를 시행한다. 인류세란 인간의 과학적, 산업적, 경제적 활동이 지구에 지울 수 없는 흔적을 남기고 있는 현상을 반영하기 위해 제안된 새 지질시대를 뜻한다. 플라스틱, 이산화탄소, 방사능 물질, 콘크리트 등 인간이 만들어낸 물질로 인해 지구가 손상된 산업혁명 이후의 시기를 말한다. 기후변화와 자연재난, 환경 파괴와 대규모 멸종, 산업 고도화와 불평등 심화 등이 인류세의 대표적 징후이다. 국제 지질학계에서 처음 제시된 개념이지만 공학, 인문사회과학, 예술, 정책학 등 다양한 분야에서 활발한 논의가 이뤄지고 있다. 인류세 연구센터는 인류세 시대의 지구적 변화를 감지하고 대응하기 위한 다학제적 융합 연구를 수행한다. 인류세 연구 전문가를 키워내기 위한 대학원 협동 과정도 신설할 예정이다. 구체적으로 ▲인공위성을 활용한 한반도의 지표, 해양 및 대기 변화 기록 연구 ▲인공지능(AI)을 활용한 모델링으로 재난 예측 및 위험 거버넌스 체계 구축 ▲손상된 지구에서 살아남기 위한 지속가능 주거, 교통 및 생활양식 전환에 관한 연구 ▲인간과 지구의 새 미래를 상상하기 위한 공학적, 예술적 연구 등을 수행한다. 인류세 담론의 공론화와 연구 성과 확산을 위한 다양한 소통 활동도 전개한다. 한국지질자원연구원과의 공동연구를 수행하고 센터 수립 3년차와 7년차에는 서울시립과학관과 연계해 인류세 특별전시를 개최해 연구 성과를 시민과 공유한다. 정기 간행물 발간으로 정책 입안자의 이해를 돕고 해외 연구자와의 네트워크를 구축하고 현장에 적용 가능한 융합교육 프로그램을 개발해 교육 시장 활성화에도 기여할 예정이다. 연구책임자인 과학기술정책대학원 박범순 교수는 “인류세 연구센터가 인간과 지구를 키워드로 삼아 과학, 공학, 인문학, 사회과학, 예술의 패러다임 변화를 촉발할 것이다”며 “더 나은 인류의 삶과 더 나은 지구를 함께 추구하기 위해 필요한 새로운 기술과 사회정책을 만들어나가는데 기여하겠다”고 말했다.
2018.06.04
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예종철 교수, 인공지능 블랙박스의 원리 밝혀
〈 예종철 교수, 한요섭 연구원, 차은주 연구원 〉 우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 석좌교수 연구팀이 인공지능의 기하학적인 구조를 규명하고 이를 통해 의료영상 및 정밀분야에 활용 가능한 고성능 인공신경망 제작의 수학적인 원리를 밝혔다. 연구팀의 ‘심층 합성곱 프레임렛(Deep Convolutional Framelets)’이라는 새로운 조화분석학적 기술은 인공지능의 블랙박스로 알려진 심층 신경망의 수학적 원리를 밝혀 기존 심층 신경망 구조의 단점을 보완하고 이를 다양하게 응용 가능할 것으로 기대된다. 예종철 석좌교수가 주도하고 한요섭, 차은주 박사과정이 참여한 이번 연구는 응용수학 분야 국제 학술지 ‘사이암 저널 온 이매징 사이언스(SIAM Journal on Imaging Sciences)’ 4월 26일자 온라인 판에 게재됐다. 심층신경망은 최근 폭발적으로 성장하는 인공지능의 핵심을 이루는 딥 러닝의 대표적인 구현 방법이다. 이를 이용한 영상, 음성 인식 및 영상처리 기법, 바둑, 체스 등은 이미 사람의 능력을 뛰어넘고 있으며 현재 4차 산업혁명의 핵심기술로 알려져 있다. 그러나 이러한 심층신경망은 그 뛰어난 성능에도 불구하고 정확한 동작원리가 밝혀지지 않아 예상하지 못한 결과가 나오거나 오류가 발생하는 문제가 있다. 이로 인해 ‘설명 가능한 인공지능(explainable AI: XAI)’에 대한 사회적, 기술적 요구가 커지고 있다. 연구팀은 심층신경망의 구조가 얻어지는 고차원 공간에서의 기하학적 구조를 찾기 위해 노력했다. 그 결과 기존의 신호처리 분야에서 집중 연구된 고차원 구조인 행켈구조 행렬(Hankel matrix)을 기저함수로 분해하는 과정에서 심층신경망 구조가 나오는 것을 발견했다. 행켈 행렬이 분해되는 과정에서 기저함수는 국지기저함수(local basis)와 광역기저함수(non-local basis)로 나눠진다. 연구팀은 광역기저함수와 국지기저함수가 각각 인공지능의 풀링(pooling)과 필터링(filtering) 역할을 한다는 것을 밝혔다. 기존에는 인공지능을 구현하기 위한 심층신경망을 구성할 때 구체적인 작동 원리를 모른 채 실험적으로 구현했다면, 연구팀은 신호를 효과적으로 나타내는 고차원 공간인 행켈 행렬를 찾고 이를 분리하는 방식을 통해 필터링, 풀링 구조를 얻는 이론적인 구조를 제시한 것이다. 이러한 성질을 이용하면 입력신호의 복잡성에 따라 기저함수의 개수와 심층신경망의 깊이를 정해 원하는 심층신경망의 구조를 제시할 수 있다. 연구팀은 수학적 원리를 통해 제안된 인공신경망 구조를 영상잡음제거, 영상 화소복원 및 의료영상 복원 문제에 적용했고 매우 우수한 성능을 보임을 확인했다. 예종철 교수는 “시행착오를 반복해 설계하는 기존의 심층신경망과는 달리 원하는 응용에 따라 최적화된 심층신경망구조를 수학적 원리로 디자인하고 그 영향을 예측할 수 있다”며 “이 결과를 통해 의료 영상 등 설명 가능한 인공지능이 필요한 다양한 분야에 응용될 수 있다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부의 중견연구자지원사업(도약연구) 및 뇌과학원천기술사업의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 수학적인 원리를 이용한 심층신경망의 설계 예시 그림2. 영상잡음제거 결과 그림3. 영상에서 80% 화소가 사라진 경우 인공신경망을 통해 복원한 결과
2018.05.10
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