< (왼쪽부터) 신소재공학과 홍승범 교수, 염지원 박사과정 >
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 시뮬레이션을 기반으로 한 신소재 데이터 분석을 위한 인공지능을 개발했다고 24일 밝혔다.
최근 컴퓨팅 파워가 기하급수적으로 증가함에 따라 인공지능을 활용한 다양한 응용들이 실생활에 활용되고 있으며, 이에 인공지능을 활용해 신소재 데이터를 고속으로 분석하고 소재를 역설계하는 기술의 연구 역시 가속화되고 있다.
최근 인공지능의 효율 및 정확도를 증가시키는 연구를 바탕으로 자율주행 자동차, 데이터베이스 기반의 마케팅 및 물류 시스템 보조 등의 분야에 인공지능의 활용이 높아지고 있다. 특히 신소재 개발에 장시간이 소요되는 점을 고려할 때, 소재 및 공정 개발에 인공지능을 활용해 다양한 구조 및 물성 데이터 사이의 상관관계를 빠르게 분석해 신소재 개발 소요 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 인공지능 방법론이 주목을 받고 있다.
그러나 신소재 데이터의 경우, 대량의 유의미한 실험 데이터를 구하기 어렵고 기업들이 중요한 데이터는 대외비로 취급하고 있어서 인공지능을 소재 데이터 영역에 적용하는 것이 상당히 어려운 것이 현실이다. 이런 데이터의 다양성, 크기 및 접근성 문제가 해결돼야 하며, 이를 보완하기 위해 생성 모델 및 적절한 데이터의 합성에 관한 연구가 진행되고 있다. 인공지능의 성능 향상을 위해 생성되는 데이터 또한 실제 소재가 가지는 물리적 제약을 따라야 하며, 소재 데이터의 재료적 특징을 파악할 수 있는 기술이 필요하다.
홍승범 교수 연구팀이 이번에 개발한 인공지능 훈련 방법론은 훈련을 위해 생성되는 데이터가 물리적 제약을 공유하도록 위상 필드 시뮬레이션을 활용해 기초 데이터를 형성하고 소재 데이터가 가지고 있는 실제 측정 과정에서 발생하는 다양한 잡음, 입자의 분포 정보 및 입자의 경계를 모사해 크기가 작은 소재 데이터의 한계를 해결했다. 기존에 수작업으로 작성한 소재 데이터를 활용한 인공지능과의 상 분리 성능을 비교했으며, 생성된 데이터의 모사 요소가 상 분리에 영향을 미치는 영향을 파악했다.
아울러 이번 연구에서 제시하는 소재 데이터 생성을 활용한 인공지능 훈련 방법은 기존의 수작업으로 훈련 데이터를 준비하는 시간을 크게 단축할 수 있으며, 인공지능의 전이 학습 및 다양한 물리적 제약을 바탕으로 하는 위상 필드 시뮬레이션 활용을 바탕으로 다양한 소재 데이터에 빠르게 적용할 수 있는 장점이 있다.
< 그림 1. 시뮬레이션을 활용해 훈련한 인공지능의 이미지 상 분리 결과 >
< 그림 2. 합성 훈련 데이터의 변형과 그에 따른 인공지능 네트워크의 상 분리 성능 비교 >
홍승범 교수는 "인공지능은 분야를 막론하고 다양한 영역에서 활용되고 있으며, 소재 분야 역시 인공지능의 도움을 바탕으로 신소재 개발을 더욱 빠르게 완료할 수 있는 세상을 맞이할 것이다ˮ라며, "이번 연구 내용을 신소재 개발에 바로 적용하기에는 데이터 합성 측면에서의 여전히 보강이 필요하지만, 소재 데이터 활용에 큰 문제가 됐던 훈련 데이터를 준비하는 긴 시간을 단축해 소재 데이터의 고속 분석 가능성을 연 것에 연구의 의의가 있다ˮ고 말했다.
신소재공학과 염지원 연구원, 노스웨스턴(Northwestern) 대학의 티베리우 스탄(Tiberiu Stan) 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 노스웨스턴 대학의 피터 부리스(Peter Voorhees) 교수 연구실과 함께 진행됐으며 연구 결과는 국제 학술지 `악타 머터리얼리아(Acta Materialia)'에 게재됐다. (논문명: Segmentation of experimental datasets via convolutional neural networks on phase field simulations)
한편 이번 연구는 KAIST 글로벌특이점 연구 지원으로 수행됐다.
우리 대학이 세계적인 국책 인공지능 연구기관인 영국의 앨런 튜링 연구소(Alan Turing Institute)와 이달 22일 '인공지능 및 데이터 과학 연구 협력 강화'를 위한 협력 협정을 체결했다. 한국과 영국 정부가 공동 주최한 'AI 서울 정상회의 2024'에 맞춰 체결된 이번 협력 협정을 바탕으로 향후 두 기관은 인공지능 및 데이터 과학 분야의 공동연구를 추진한다. 우리 대학김재철AI대학원(원장 정송)과 앨런 튜링 연구소 간의 인턴십·단기 파견 등의 인력교류와 파트너십 프로젝트를 통한 지식 교환 등 다양한 분야에서 학술 협력도 진행할 예정이다. 미셸 도넬런(Michelle Donelan) 영국 과학혁신기술부 장관은 "앨런 튜링 연구소와 KAIST 간의 합의 발표는 영국이 전 세계 파트너와의 협력적 접근 방식을 통해 혁신을 촉진하여 신기술이 제공하는 엄청난 잠재력을 완전히 실현할 수 있도록 하겠다는 의지를 더욱 입증한다"라고 밝혔다. 앨런 튜
2024-05-30우리 대학 신소재공학과에 재학 중인 이창섭 학부생이 지난달 30일 1천 80만 원의 발전기금을 소속 학과에 기부했다. 매 주말 아르바이트로 모은 돈을 쾌척한 것이다. "과대표와 학생회장을 역임하며 학과에 대한 애정으로 기부를 결심했다"는 이창섭 학생은 "재학생의 기부 소식이 교수님들이나 동문 선배님들께 알려져 더 많은 기부금 유치로 이어졌으면 좋겠다"라는 바람도 함께 전했다. 이창섭 학생의 기부금은 신소재공학과가 추진 중인 인공지능 기반의 소재연구소인 'MRL KAIST' 신축을 위해 사용될 예정이다. 유년기부터 부모님의 영향을 받아 10년 넘게 구호단체에 기부를 해왔다는 이창섭 학생은 우리 대학에 입학한 뒤 새내기 시절부터 학교를 위한 정기기부를 실천하고 있다. “제가 한 달에 내는 3만 원은 우리 대학 학생들의 평균적인 과외 시급인데, 한 달 중 한 시간 정도를 KAIST를 위해 투자하고 싶었다”라고 말했다. 또한, 개인적인 정기기부에서 그치지
2024-05-27우리 대학이 '2024년 KAIST 리서치데이(Research Day)'를 21일 대전 본원 학술문화관(E9)에서 개최했다. 2016년부터 매년 개최하고 있는 'KAIST 리서치데이'는 탁월한 성과를 배출한 연구자를 포상하고 우수 연구성과를 공유해 연구개발(R&D) 정보를 교류하는 자리다. 최고 연구상인 '연구대상'은 방효충(항공우주공학과) 교수가 수상했다. 방 교수는 2001년 부임 이래 다양한 형태의 자율화 드론과 인공위성 자세제어기술을 연구해 왔다. 이를 통해, 초소형위성을 세 차례 우주로 발사하는 데 성공하고, 항공우주 연구와 교육을 선도한 업적을 높이 평가받았다. 이날 행사에서 방 교수는 수상을 기념해 '소형 드론의 자율화와 인공위성 유도․항법․제어 시스템 연구'를 주제로 강연한다. 소형 드론 기반의 자율 비행과 인공지능 기술을 결합한 자율화 연구가 민간 및 국방 분야에 적용된 사례와 초소형위성 시스템의 기술 자립화를 위한 연구 활동을 소개할 예정이다.방
2024-05-21우리 대학 경영공학부 오원석 교수가 KAIST가 주관하고 현우문화재단(이사장 곽수일, 서울대학교 경영대학 명예교수)이 후원하는 `현우 KAIST 학술상' 수상자로 선정됐다고 21일 밝혔다. 시상식은 21일 오전 10시 학술문화관 정근모 홀에서 개최된다. 올해로 4회째 시행되는 `현우 KAIST 학술상'은 현우문화재단 곽수일 이사장이 KAIST에서 우수한 학술적 업적을 남긴 학자들을 매년 포상하고자 기부한 재원을 통해 제정된 상이다. 우리 대학은 현우재단 선정위원과 KAIST 교원 포상 추천위원회의 엄격한 심사를 거쳐 KAIST를 대표할 수 있는 탁월한 학술 업적을 이룬 교원을 매년 1명 선정해 상패와 포상금 1,000만원을 시상하고 있다. 올해의 수상자로 선정된 오 교수는 2024년 1월부로 경영공학부 학부장을 역임하고 있으며, 정보 시스템(Information systems), 마케팅(marketing), 운영관리(operation management) 등 경영학 내
2024-05-21우리 대학 김재철AI대학원(원장 정송)은 지난 5월 2일(목) 서울 COEX에서 ‘KAIST 김재철AI대학원 AI기술설명회 2024’(공동주최: 성남산업진흥원, 서울특별시)를 열었다. 본 행사는 KAIST 김재철AI대학원에서 연구개발 중인 최신 AI기술을 일반 참관객 및 산업계 종사자에게 홍보하여 AI기술 확산에 기여하기 위해 마련됐다. 이번 설명회에는 약 650여명이 참석하여 KAIST에서 연구 중인 AI기술에 대한 큰 관심을 확인할 수 있었다. 오전 프로그램으로는 최근 관심이 높은 AI기술 분야에 대한 초청 강연을 진행했다. 최근 산업계의 주요 관심사인 ‘기업용 대형언어모델(LLM) 도입과 활용 전략’을 주제로 장동인 교수(KAIST 김재철AI대학원)가 강연했고, ‘AI와 로봇의 만남: 로봇러닝의 현재와 미래’라는 제목으로 임재환 교수(KAIST 김재철AI대학원)가 로봇러닝 분야의 연구동향과 성과를 설명했다.
2024-05-10