%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5
-
스스로 그림 그리는 인공지능 반도체 칩 개발
전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 생성적 적대 신경망(GAN: Generative Adversarial Network)을 저전력, 효율적으로 처리하는 인공지능(AI: Artificial Intelligent) 반도체를 개발했다.
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 다중-심층 신경망을 처리할 수 있고 이를 저전력의 모바일 기기에서도 학습할 수 있다. 연구팀은 이번 반도체 칩 개발을 통해 이미지 합성, 스타일 변환, 손상 이미지 복원 등의 생성형 인공지능 기술을 모바일 기기에서 구현하는 데 성공했다.
강상훈 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 지난 2월 17일 3천여 명 반도체 연구자들이 미국 샌프란시스코에 모여 개최한 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다. (논문명 : GANPU: A 135TFLOPS/W Multi-DNN Training Processor for GANs with Speculative Dual-Sparsity Exploitation)
기존에 많이 연구된 인공지능 기술인 분류형 모델(Discriminative Model)은 주어진 질문에 답을 하도록 학습된 인공지능 모델로 물체 인식 및 추적, 음성인식, 얼굴인식 등에 활용된다.
이와 달리 생성적 적대 신경망(GAN)은 새로운 이미지를 생성·재생성할 수 있어 이미지 스타일 변환, 영상 합성, 손상된 이미지 복원 등 광범위한 분야에 활용된다. 또한, 모바일 기기의 다양한 응용 프로그램(영상·이미지 내 사용자의 얼굴 합성)에도 사용돼 학계뿐만 아니라 산업계에서도 주목을 받고 있다.
그러나 생성적 적대 신경망은 기존의 딥러닝 네트워크와는 달리 여러 개의 심층 신경망으로 이루어진 구조로, 개별 심층 신경망마다 다른 요구 조건으로 최적화된 가속을 하는 것이 어렵다.
또한, 고해상도 이미지를 생성하기 위해 기존 심층 신경망 모델보다 수십 배 많은 연산량을 요구한다. 즉, 적대적 생성 신경망은 연산 능력이 제한적이고 사용되는 메모리가 작은 모바일 장치(스마트폰, 태블릿 등)에서는 소프트웨어만으로 구현할 수 없었다.
최근 모바일 기기에서 인공지능을 구현하기 위해 다양한 가속기 개발이 이뤄지고 있지만, 기존 연구들은 추론 단계만 지원하거나 단일-심층 신경망 학습에 한정돼 있다.
연구팀은 단일-심층 신경망뿐만 아니라 생성적 적대 신경망과 같은 다중-심층 신경망을 처리할 수 있으면서 모바일에서 학습도 가능한 인공지능 반도체 GANPU(Generative Adversarial Networks Processing Unit)를 개발해 모바일 장치의 인공지능 활용범위를 넓혔다.
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 서버로 데이터를 보내지 않고 모바일 장치 내에서 생성적 적대 신경망(GAN)을 스스로 학습할 수 있어 사생활을 보호를 가능케 하는 프로세서라는 점에서 그 활용도가 기대된다.
모바일 기기에서 저전력으로 다중-심층 신경망을 가속하기 위해서 다양한 핵심 기술이 필요하다. 연구팀이 개발한 GANPU에 사용된 핵심 기술 중 대표적인 기술 3가지는 ▲적응형 워크로드 할당(ASTM, 처리해야 할 워크로드*를 파악해 칩 상의 다중-심층 신경망의 연산 및 메모리 특성에 맞춰 시간·공간으로 나누어 할당함으로써 효율적으로 가속하는 방법) ▲입출력 희소성 활용 극대화(IOAS, 인공신경망 입력 데이터에서 나타나는 0뿐만 아니라 출력의 0도 예측해 연산에서 제외함으로써 추론 및 학습 과정에서의 속도와 에너지효율 극대화) ▲지수부만을 사용한 0 패턴 추측(EORS, 인공신경망 출력의 0을 예측하기 위한 알고리즘으로 인공신경망 입력과 연결 강도(weight)의 부동소수점 데이터 중 지수 부분만을 사용해 연산을 간단히 수행하는 방법)이다.
위의 기술을 사용함으로써 연구팀의 GANPU는 기존 최고 성능을 보이던 심층 신경망 학습 반도체 대비 4.8배 증가한 에너지효율을 달성했다.
연구팀은 GANPU의 활용 예시로 태블릿 카메라로 찍은 사진을 사용자가 직접 수정할 수 있는 응용 기술을 시연했다. 사진상의 얼굴에서 머리·안경·눈썹 등 17가지 특징에 대해 추가·삭제 및 수정사항을 입력하면 GANPU가 실시간으로 이를 자동으로 완성해 보여 주는 얼굴 수정 시스템을 개발했다.
2020.04.06 조회수 19254 -
유민수교수, 페이스북 패컬티 리서치 어워드 수상
우리 대학 전기및전자공학부 유민수 교수가 페이스북에서 수여하는 페이스북 패컬티 리서치 어워드(Facebook Faculty Research Award) 수상자로 선정됐다.
페이스북 패컬티 리서치 어워드는 인공지능 기술을 가속화 할 차세대 컴퓨팅 시스템의 개발 및 상용화에 이바지할 연구주제를 발굴하기 위해 제정됐다. 전 세계 26개국, 100개 대학 167명의 교수가 연구 제안요청서를 제출했고, 그중 10명의 수상자가 선정됐다. 유민수 교수는 아시아권에서는 유일하게 수상자 명단에 포함됐다. 유민수 교수는 이번 수상을 통해 5만 달러의 연구비를 지원받게 되며, 시상식은 오는 2020년 가을 페이스북 멘로 파크 본사에서 열릴 ‘AI 시스템 패컬티 서밋(AI Systems Faculty Summit’에서 진행될 예정이다.
유민수 교수는 ‘A Near-Memory Processing Architecture for Training Recommendation Systems’이라는 연구주제로 머신러닝 시스템(Systems for Machine Learning) 분야에서 최종 수상자로 선정됐다. 이번 수상의 기초 연구가 된 ‘메모리 중심의 딥-러닝 시스템 구조’는 유민수 교수가 2017년 삼성 미래 기술 육성 재단으로부터 3년간의 지원 속에 진행한 연구의 성과물로, 지능형 시스템 반도체 시장 진출에 어려움을 겪고 있는 삼성전자 및 SK 하이닉스 등의 국내 기업과 긴밀히 협력해 세계 시장에서 메모리 중심의 지능형 반도체 개발을 주도할 수 있는 초석으로 평가받는다.
유민수 교수는 인공지능 컴퓨팅 기술 기업인 미국 엔비디아 본사에 2014년 입사 후 인공지능 컴퓨팅 가속을 위한 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 시스템 연구를 주도해 왔다. 지난 2018년부터는 KAIST 전기 및 전자공학부에서 재직 중이다. 해당 수상에 관한 자세한 소식은 아래 웹사이트에서 확인할 수 있다.
https://research.fb.com/blog/2020/02/announcing-the-winners-of-the-systems-for-machine-learning-rfp/
2020.02.19 조회수 13462 -
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 12762 -
김지한 교수, 인공지능 이용한 다공성 물질 역설계 기술 개발
〈 김지한 교수 연구팀 〉
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 인공지능을 활용해 원하는 물성의 다공성 물질을 역설계하는 방법을 개발했다.
김백준, 이상원 박사과정이 공동 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 1월 3일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Inverse Design of Porous Materials Using Artificial Neural Networks)
다공성 물질은 넓은 표면적과 풍부한 내부 공극(孔劇)을 가지고 있어 촉매, 기체 저장 및 분리, 센서, 약물 전달 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.
기존에는 이러한 다공성 물질을 개발하기 위해 반복적인 실험을 통한 시행착오를 거치면서 시간과 비용이 많이 소모됐다. 이러한 낭비를 줄이기 위해 가상 구조를 스크리닝해 다공성 물질 개발을 가속화 하려는 시도들이 있었지만, 데이터베이스에 존재하지 않는 새로운 구조를 발견하지 못한다는 문제가 있었다.
최근에는 인공지능 기반의 역설계로 원하는 물성을 가진 물질을 개발하는 연구가 주목받고 있지만, 지금까지의 연구들은 단순한 소형 분자들 위주로 적용되고 있으며 복잡한 다공성 물질을 설계하는 연구는 보고되지 않았다.
김지한 교수 연구팀은 인공지능 기술과 분자 시뮬레이션 기술을 활용해 다공성 물질의 한 종류인 제올라이트 구조를 설계하는 방법을 개발했다.
연구팀은 인공지능 생성모델인 적대적 생성 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)과 기존 분자 시뮬레이션에서 활용되는 3차원 그리드 데이터를 활용해 복잡한 다공성 물질의 특성을 인공지능이 학습하고 생성할 수 있도록 구조를 개발했다.
개발된 인공신경망 생성모델은 3차원 그리드로 이루어진 구조 정보와 흡착 물성 데이터를 같이 학습하게 되며, 학습 과정 안에서 흡착 물성을 빠르게 계산할 수 있다. 이를 통해 에너지 저장 소재의 특성을 효율적으로 학습할 수 있음을 증명했다.
또한, 연구팀은 인공지능 학습 과정에서 기존의 알려진 제올라이트 구조 중 일부를 제외해 학습시켰고, 그 결과 인공지능이 학습하지 않았던 구조들도 생성할 수 있음을 확인했다.
김지한 교수는“인공지능을 이용해 다공성 물질을 설계한 최초의 사례이다”라며 “기체 흡착 용도에 국한된 것이 아니라 다른 물성에도 쉽게 적용할 수 있어 촉매, 분리, 센서 등 다른 분야의 물질 개발에도 활용될 것으로 기대한다”라고 말했다.
이번 연구는 BK21, 한국연구재단 중견 연구자 지원 사업 그리고 에너지 클라우드 사업단의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림 1. 인공지능 기반 다공성 물질(제올라이트) 생성 개요도
2020.01.07 조회수 15852 -
AI대학원-분당서울대병원 연구부문과 MOU 체결
우리대학 AI대학원(원장 정송)은 분당서울대병원 연구부문(연구부원장 오창완)과 `의료분야의 인공지능 관련 연구'와 관련한 상호 교류·협력을 위한 양해각서(MOU)를 24일 체결했다고 밝혔다.
두 기관은 이번 양해각서 체결을 계기로 ▲연구 협력 기반 조성을 위한 인적 및 학술적 교류 ▲공동 연구 및 기술 개발을 위한 정보 공유 및 지원 등 학문 교류뿐만 아니라 ▲의료 분야의 인공지능 관련 연구 인재 양성을 위한 프로그램 개발 및 운영 등 다양한 분야에서 협력할 예정이다.
2019년 8월 국내 최초의 인공지능 분야 특화 대학원으로 문을 연 KAIST AI대학원은 정송 원장을 주축으로 기계학습·인공지능·데이터 마이닝·컴퓨터 비전 및 자연어 처리 분야의 연구를 주도하고 있다.
관련 학계에서 세계 최고 수준의 성과를 창출하는 평균 연령 40대의 젊은 교수들로 구성돼 있으며, 핵심연구와 융합연구를 병행하는 투 트랙 전략을 통해 글로벌 AI 전문가 양성을 목표로 교육 및 연구를 수행하고 있다.
분당서울대병원은 지난 2016년 국내 의료기관 중 최초로 병원이 주도하는 융·복합연구단지인 헬스케어혁신파크를 개원하고 의료기기·헬스케어 ICT·휴먼유전체·나노의학·재생의학 등의 5개 분야에 특화된 미래의학 연구를 선도하고 있다.
정송 KAIST AI대학원장은 "양 기관의 지속적이고 효율적인 공동 연구를 위한 협력 플랫폼의 발판을 마련한 것ˮ이라고 이번 협약을 평가했다. 이어 정 원장은 "이 플랫폼을 통해 공학과 의학 분야의 탁월한 전문성을 앞세워 AI 기반 미래 의료기술을 선도해 나갈 것ˮ이라고 기대감을 밝혔다.
이날 협약식에는 정송 대학원장을 비롯해 김기응, 신기정, 신진우, 양은호, 황성주, 최재식 교수 등 KAIST AI대학원 관계자들이 참석했고 분당서울대병원에서는 오창완 분당서울대병원 연구부문 부원장을 포함해 이호영 디지털헬스케어연구사업부장, 김세중 의료인공지능센터장, 정세영 디지털헬스케어 연구사업부 실무담당교수 등이 자리를 함께했다.
오창완 분당서울대학교병원 연구부문 부원장은 이날 협약식 축사를 통해 "미래의료의 핵심인 인공지능 연구에 있어 국내 최고의 임상·연구 기관인 분당서울대학교병원과 KAIST가 협력하게 된 것은 중대한 전환점ˮ이라며, "높은 수준의 협력을 통해 글로벌 경쟁력과 혁신을 이끌어낼 수 있는 역량을 갖출 것ˮ이라며 양 기관 상호협력의 중요성을 강조했다.
2019.12.24 조회수 13255 -
이상완 교수, 신경과학-인공지능 융합연구 통해 인간의 문제해결 과정 규명
우리 대학 바이오및뇌공학과 이상완 교수 연구팀이 신경과학과 인공지능의 융합연구를 통해 인간의 문제해결 과정에서 뇌가 정보를 처리하는 원리를 규명하는 데 성공했다.
연구팀은 신경과학-인공지능 융합연구를 이용해 인간의 문제 해결 과정을 이론적·신경과학적으로 규명하는 데 성공했다. 이번 연구를 통해 인간 지능의 핵심 요소들을 인공지능 알고리즘으로 이식할 가능성을 크게 높일 수 있을 것으로 기대된다.
이상완 교수와 함께 김동재 박사과정과 박건영 석사과정이 주도하고, 미국 캘리포니아 공과대학(Caltech)과의 국제 공동연구를 통해 진행된 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’12월 16일 자 온라인판에 게재됐다.
불확실성과 복잡도가 변하는 상황에서 달성 가능한 목표를 설정하고 계획을 세워 실행 및 전략을 수정해 나가는 과정은 인간이 가진 고유한 문제 해결 능력 중 하나이다. 최근 인공지능 알고리즘이 다양한 분야에서 인간의 작업 수행 능력을 넘어서고 있으나, 이러한 문제 해결 능력에 대한 완벽한 해결방안은 제시하지 못하고 있다.
인간의 문제 해결 과정은 목표설정-전략수립-실행-전략수정을 반복하는 과정으로, 이는 상태 의존적인 복잡한 시간의 함수이다. 일반적으로 인간의 문제 해결 과정은 많은 양의 데이터를 모으기 어렵고 불확실성과 복잡도가 높아 빅데이터 기반의 전통적 딥러닝 설계 방식으로는 구현이 어렵다.
연구팀은 문제 해결을 위해 ‘강화학습 이론 기반 실험 디자인’이라는 기술을 이용해 문제 해결 목표, 문제의 복잡도, 상황 변화의 불확실성이라는 세 가지 변수를 동시에 변화시켜 실제 인간의 문제 해결 과정과 유사한 상황을 구현했다.
이를 이용해 취득한 행동과 뇌 영상 데이터를 바탕으로 문제 해결 과정을 설명할 수 있는 수학적 모델을 찾기 위해 100가지가 넘는 종류의 메타 강화학습 알고리즘을 학습하고 비교 분석했다. 이 과정은 모델 기반 뇌 이미징 분석이라 불리는 기법이다.
연구팀은 더 엄밀한 검증을 위해 ‘정밀 행동 프로파일링’이라는 분석 방법을 적용했다. 이 방법을 이용하면 겉으로 보이는 행동이 인간과 유사할 뿐만 아니라, 실제로 인간과 같은 원리로 문제를 해결하는 모델을 도출할 수 있다.
그 결과로 문제의 불확실성 및 복잡도와 변화하는 상황에서 인간의 학습과 추론 과정을 모사하는 메타 강화학습 모델을 구현했고, 이 모델의 정보처리 과정이 전두엽의 한 부위인 복외측전전두피질의 신경 활성 패턴으로 설명된다는 것을 발견했다.
1 저자인 김동재 박사과정은 “다양한 가설을 엄밀히 검증하는 과정에 많은 시간이 소요됐지만 정밀 행동 프로파일링 방법론을 통해 실제 인간의 행동 원리를 재현하는 모델을 찾아냄으로써 추후 인공지능으로의 이식에도 큰 도움이 될 것이다”라고 말했다.
이상완 교수는 “기존 연구방식은 하나의 퍼즐 조각을 떼어서 다른 퍼즐의 빈자리를 메꾸는 것이라면, 이번 연구는 퍼즐을 푸는 원리를 배워 다른 퍼즐 맞추기에 적용하는 것에 비유할 수 있다”라며 “인간만이 가진 지능의 핵심 요소들을 인공지능 알고리즘으로 이식하는 기술은 이제 첫걸음을 떼었다고 생각한다. 이 기술이 완성되면 궁극적으로는 지능을 공학적으로 분해하고 과학적으로 이해할 수 있을 것으로 기대한다”라고 말했다.
연구팀은 최근 과학기술정보통신부의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 설립한 KAIST 신경과학-인공지능 융합연구센터에서 이러한 기반 기술을 활용해 인간 지능을 모사한 차세대 인공지능 모델을 개발하고, 아울러 딥마인드, MIT, IBM AI 연구소, 케임브리지 대학 등 해외 관련 연구 기관과의 국제 공동연구를 통해 기술의 파급력을 높여나갈 계획이라고 말했다.
이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원 및 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 메타 강화학습 모델과 각 단계의 정보처리 과정에 관여하는 뇌 영역
2019.12.23 조회수 9765 -
예종철 교수, 국제전기전자학회 석학회원 선임
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수가 국제전기전자학회(IEEE) 석학회원(Fellow)에 선임됐다.
국제전기전자학회(IEEE)는 지난 1일 학회 홈페이지를 통해 바이오 의료영상 분야 신호처리와 인공지능 기술에 대한 공로를 인정해 국제전기전자학회 신호처리 소사이어티(IEEE Signal Processing Society)의 추천을 받아 예종철 교수를 석학회원에 선임했다고 밝혔다.
전기 전자 분야 세계 최대 학회인 국제전기전자학회는 연구 업적이 특히 뛰어난 최상위 0.1% 내 회원을 석학회원으로 선정한다.
예종철 교수는 국제전기전자학회 산하 학술지를 포함한 의료영상 분야의 세계적 학술지에 100여 편의 국제 논문을 발표했고, 국제자기공명의과학회(ISMRM:International Society for Magnetic Resonance Imaging) 연례 학회에서 의료 인공지능에 관한 기조 강연을 하는 등 이 분야에서 세계적인 실력자로 권위를 인정받고 있다.
특히 2004년 부임한 이후 독자적으로 연구한 결과들을 국제적으로 인정받아 석학회원에 선임됨으로써 그 의미를 더했다.
예 교수는 이밖에 국제전기전자학회 신호처리 소사이어티의 계산영상학(Computational Imaging) 기술위원회에서 차기 의장으로, 미국 아이오와주에서 개최되는 2020년 국제전기전자학회 의료영상심포지움(IEEE Symposium on Biomedical Imaging: ISBI) 의장으로 각각 임명되는 등 영상 분야의 세계적인 학회를 이끌어 가고 있다.
예 교수는 “의료영상에서 인공지능의 중요성이 나날이 커지고 있는 상황에서 이 분야의 공헌을 국제적으로 인정받아 석학회원이 되었다는 점에서 자부심을 느낀다”라고 말했다.
2019.12.10 조회수 9680 -
전산학부, 인공지능+법률 융합 심포지엄 개최
우리대학 전산학부(학부장 김명호)는 오는 22일(금) 서울 서초구 변호사회관에서 `법률 인공지능의 혁신'을 주제로 심포지엄을 개최한다.
`인공지능+법률' 심포지엄은 전산학부가 올해 초에 조직·출범시킨 AI+X 포럼(의장 맹성현 교수)이 주최하는 행사로 정치학·교육학·공학·응용과학·언론학에 이어 여섯 번 째 개최하는 융합 심포지엄 시리즈로 기획됐다.
전산학부는 그동안 AI가 기술 경쟁을 넘어 사회의 다양한 영역에 걸쳐 강한 영향력을 미칠 것에 대비해 정치·정책·교육·법·노동·생명·예술 등과 어떻게 융합할 수 있으며 이에 따른 순기능과 부작용 등 인공지능의 미래를 고민해 보는 AI+X 심포지엄을 대덕 연구단지를 중심으로 개최해 왔다.
이번 심포지엄에서는 로봇 판사 및 로봇 변호사의 가능성 및 필요성에 대한 관심이 급증하는 시대상을 반영해 법률 인공지능의 해외 도입 사례와 국내에서 시도된 다양한 사례들을 중심으로 하는 `법률 인공지능의 혁신(AI for Law)'을 주로 다룰 예정이다.
또한, 법률 인공지능 기술의 국내외 기술 수준을 진단하고 사례를 소개하는 `인공지능 실무의 법적 쟁점들(Law for AI)'도 논의할 계획이다.
이를 위해 인공지능 전문 지식을 겸비한 현직 변호사·법학전문대학원 교수·국내 ICT 기업 임원·한국금융연구원 관계자 등이 발제자로 나서 총 7개의 소주제를 청중과 공유한다.
뿐만 아니라, 법률 서비스 분야 AI 활용을 위한 법조계·산업계·공학계의 협력 방안을 마련하기 위해 참석한 전문가들이 함께 논의하고 향후 발전 방향을 모색하는 종합 토론 시간도 갖는다.
이번 심포지엄은 최근 발족한 인공지능법학회(회장 건국대학교 이상용 교수)가 공동 주최하며, 향후 `인공지능+법' 분야의 융합 연구와 교육을 국가적 차원에서 육성하기 위한 중요한 시발점이 될 것으로 기대된다.
한편, AI+X 포럼은 특이점을 향해 무한 질주 중인 인공지능 기술 경쟁이 사회의 곳곳에 거스를 수 없는 변화를 일으키고 있는 시대를 맞아 `우리는 융합적 관점에서 무엇을, 어떻게 준비해야 할 것인가'에 대한 질문으로 시작됐다.
현재 6명의 우리 대학 전산학부 교수가 AI+X 포럼을 운영하고 있으며, 전산학부에서는 MARS인공지능 통합연구센터 소장인 오혜연 교수를 비롯해 인공지능 분야의 핵심 교수 10여 명을 포함한 총 20여 명의 KAIST 내·외부 교수가 인공지능 관련 융합연구 및 교육을 담당하고 있다.
AI+X 포럼은 X에 해당하는 사회의 다양한 영역을 위한 인공지능 기술의 발전 방향 제시와 인공지능기술이 X 분야에 미치는 사회적 영향을 어떻게 준비할 것인가 등 크게 두 가지의 주제를 다뤄왔다.
5회에 걸쳐 진행된 지난 심포지엄에서는 `기술 발전 및 응용을 위한 융합 연구의 중요성', `인공지능 기술이 사회의 전반적인 영역에 미치는 영향', `다양한 산업 영역이 인공지능 기술 경쟁력을 갖추기 위해 배출해야 할 인재를 어떻게 양성할 것인가' 등의 핵심 이슈를 거론해왔다.
포럼 의장을 맡은 맹성현 전산학부 교수는 "융합 DNA라는 학문의 특성을 가진 전산학 분야는 책임 의식을 가지고 인공지능기술의 중심적인 위치에서 타 분야와의 대화를 이끌어 극한 글로벌 경쟁에 대비해야 한다ˮ고 포럼의 취지를 설명했다.
맹 교수는 이어, "세계적인 수준의 경쟁력으로 우리나라 인공지능 기술 개발의 핵심 역할을 해온 KAIST 전산학부가 다양한 영역의 전문가들과 심도 있는 논의를 이어가고 있다는 것은 4차산업혁명 시대를 선도하기 위한 적극적인 노력으로 주목할 필요가 있다ˮ고 강조했다.
`인공지능+법률' 심포지엄은 인터넷 사이트( http://bit.ly/aipluslaw )에서 등록할 수 있으며 그동안 진행된 AI+X 포럼의 내용은 홈페이지( http://aix.kaist.ac.kr/ )에서 확인할 수 있다.
2019.11.18 조회수 11894 -
이의진 교수, 차량 대화형서비스 안전성 향상 기술 개발
〈 이의진 교수, 김아욱 박사과정 〉
우리 대학 산업및시스템공학과 이의진 교수 연구팀이 차량용 인공지능이 능동적으로 운전자에게 대화 서비스를 어느 시점에 제공해야 하는지 자동으로 판단할 수 있는 기술을 개발했다.
연구팀은 차량에서 수집되는 다양한 센서 데이터와 주변 환경 정보를 통합 분석해 언제 운전자에게 말을 걸어야 하는지 자동 판단하는 인공지능 기술을 개발했다.
차량 대화형서비스가 가진 문제를 해결하는 데 중점을 둔 이번 연구는 인공지능의 자동판단 기술을 통해 대화형서비스로 인한 운전자 주의분산 문제를 해결함으로써, 부적절한 시점에 운전자에게 대화를 시도하다가 발생할 수 있는 교통사고 등을 방지하는 기반기술이 될 것으로 기대된다.
이번 연구결과는 유비쿼터스 컴퓨팅 분야 국제 최우수학회인 ACM 유비콤(UbiComp)에서 9월 13일 발표됐다. 김아욱 박사과정이 1저자로 참여하고 최우혁 박사과정, 삼성리서치 박정미 연구원, 현대자동차 김계윤 연구원과의 공동 연구로 이뤄졌다. (논문명: Interrupting Drivers for Interactions: Predicting Opportune Moments for In-vehicle Proactive Auditory-verbal Tasks)
차량 대화형서비스는 편의와 안전을 동시에 제공해야 한다. 운전 중에 대화형서비스에만 집중하면 전방 주시에 소홀하거나 주변 상황에 주의를 기울이지 못하는 문제가 발생한다. 이는 운전뿐만 아니라 대화형서비스 사용 전반에도 부정적인 영향을 줄 수도 있다.
연구진은 말 걸기 적절한 시점 판단을 위해 ▲현재 운전상황의 안전도 ▲대화 서비스 수행의 성공률 ▲운전 중 대화 수행 중 운전자가 느끼는 주관적 어려움을 통합적으로 고려한 인지 모델을 제시했다.
연구팀의 인지 모델은 개별 척도를 다양하게 조합해 인공지능 에이전트가 제공하는 대화형서비스의 유형에 따른 개입 시점의 판단 기준을 설정할 수 있다.
일기예보 같은 단순 정보만을 전달하는 경우 현재 운전상황의 안전도만 고려해 개입 시점을 판단할 수 있고, ‘그래’, ‘아니’ 같은 간단한 대답을 해야 하는 질문에는 현재 운전상황의 안전도와 대화 서비스 수행의 성공률을 함께 고려한다. 매우 보수적으로 세 가지 척도를 모두 함께 고려해 판단할 수 있다. 이 방식은 에이전트와 운전자가 여러 차례의 상호작용을 통해 의사결정을 할 때 사용한다.
정확도 높은 자동판단 인공지능 기술 개발을 위해서는 실제 도로 운전 중 에이전트와의 상호작용 데이터가 필요하기 때문에 연구팀은 반복적인 시제품 제작 및 테스트를 수행해 실제 차량 주행환경에서 사용 가능한 내비게이션 앱 기반 모의 대화형서비스를 개발했다.
자동판단을 위해 대화형서비스 시스템과 차량을 연동해 운전대 조작, 브레이크 페달 조작 상태 등 차량 내 센서 데이터와 차간거리, 차량흐름 등 주변 환경 정보를 통합 수집했다.
연구팀은 모의 대화형서비스를 사용해 29명의 운전자가 실제 운전 중에 음성 에이전트와 수행한 1천 3백 88회의 상호작용 및 센서 데이터를 구축했고, 이를 활용해 기계학습 훈련 및 테스트를 수행한 결과 적절 시점 검출 정확도가 최대 87%에 달하는 것을 확인했다.
연구팀의 이번 기술 개발로 대화형서비스로 인한 운전자 주의분산 문제를 해결할 수 있을 것으로 전망된다. 이 기술은 대화형서비스를 제공하는 차량 인포테인먼트 시스템에 바로 적용할 수 있다. 운전 부주의 실시간 진단 및 중재에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
이의진 교수는 “앞으로의 차량 서비스는 더욱더 능동적으로 서비스를 제공하는 형태로 거듭나게 될 것이다”라며 “자동차에서 생성되는 기본 센서 데이터만을 활용해 최적 개입 시점을 정확히 찾을 수가 있어 앞으로는 안전한 대화 서비스 제공이 가능할 것이다”라고 밝혔다.
이번 연구는 한국연구재단 차세대정보컴퓨팅기술개발사업과 현대NGV의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 실차 데이터 수집장비 및 실제 실험 모습
그림2. 모의 대화형서비스 개념도
그림3. 차량 대화형서비스의 안전성 증진 기술 개념도
2019.11.12 조회수 18359 -
5개 AI 대학원, 국내 첫 공동 설명회 15일 개최
우리대학을 포함해 고려대·성균관대·포스텍(POSTECH), 광주과기원(GIST) 등 과학기술정보통신부가 선정한 국내 5개 AI 대학원이 오는 15일 처음으로 공동 설명회를 개최한다.
과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 AI 핵심 지식과 융합 역량을 갖춘 선도 연구자 양성을 위해 지난 3월 KAIST와 고려대·성균관대 등 3개 대학을 국내 최초의 AI 대학원으로 선정한 데 이어 9월에는 포스텍(POSTECH)과 광주과기원(GIST) 등 2곳을 추가로 선정했다.
1차 선정된 3개 대학은 첫 신입생을 모집한 결과, 80명 정원에 모두 497명이 지원했는데 대학별 경쟁률은 KAIST가 9대 1의 경쟁률을, 성균관대와 고려대가 각각 8대 1과 7대 1에 육박한 경쟁률을 보인 것으로 알려졌다.
2차로 선정된 포스텍과 광주과기원 등 2개 대학은 올 하반기에 신입생을 모집하고 내년 3월부터 교육과정을 본격 운영할 예정이다.
(사)한국인공지능학회(회장 유창동, KAIST 전기및전자공학부 교수)는 인공지능 분야에 대한 학생들의 관심에 갈수록 높아지자 오는 15일 더케이호텔 서울에서 열리는 추계학술대회에서 KAIST·고려대·성균관대·포스텍·GIST 등 5개 AI대학원이 모두 참여하는 설명회를 갖기로 했다.
14일부터 16일까지 3일간 서울 양재동 더케이호텔에서 열리는 이번 추계학술대회는 과기정통부·한국연구재단·브레인코리아21플러스가 후원하고 한국인공지능학회·한국블록체인학회·소프트웨어정책연구소가 주최한다.
이 학술대회에서는 5개 AI 대학원 공동 설명회 외에 KAIST 김준모·김광수·문일철, 성균관대의 문태섭, 중앙대 권준석 교수 등이 발표자로 나서 딥러닝·확률적 그래픽 모델(PGM)·뉴럴네트워크 기반 연속학습(Continual learning)·적대적 생성망(GAN) 등에 관한 다양한 학술 주제를 다룰 예정이다.
특히 올 12월 8일부터 14일까지 캐나다 벤쿠버에서 열리는 NeurIPS 2019의 Spotlight 부분에 발표될 유창동 KAIST 전기및전자공학부 교수의 논문 등 인공지능 분야의 최신 연구 성과들도 함께 공개될 예정이다.
차별화된 특성을 앞세워 인재 양성을 계획하고 있는 KAIST 등 5개 AI 대학원은 이번 행사를 통해 각각의 비전, 운영방식 그리고 지향하는 인재상을 공유할 예정이다. AI대학원 진학을 희망하는 학생들에게는 대학원 선택에 도움을 주고 기업에는 사업 방향을 설정에 도움이 되는 정보를 제공하려는 취지다.
우선 KAIST에서는 정송 대학원장이 나서 독보적인 연구 역량을 강조한다. 최근 6년간 AI 분야의 최고 학회에서 101편의 논문을 발표한 평균 연령 41세의 젊은 교수진을 앞세워 AI와 머신러닝 분야를 심층적으로 다루는 핵심 연구와 헬스케어·자율주행·제조·보안·이머징 등 5대 연구 분야를 중심으로 하는 융합 연구 등을 소개할 계획이다.
특히, 경기도 판교에 AI 대학원 산학협력센터를 설치해 판교를 아시아 최고 인공지능 밸리로 육성하는 정책 등을 추진하고 2023년 이후에는 학부를 포함한 교육과 연구의 역량을 고루 갖춘 단과대 수준의 인공지능대학(College of AI)으로의 발전 계획도 함께 설명한다.
이성환 고려대 AI 대학원 주임교수는 산업체와 현장에서 투입될 고급인력을 키우는 데 중점을 둔 교과 과정을 중점 소개한다. 기초전공-기반전공-심화전공-산학 및 창업 연계 수업 등으로 구성된 체계적인 AI 핵심 교육을 시행하고 우수 AI 박사들의 기술창업 활성화를 독려해 오는 2028년까지 10건의 기술창업 계획도 공유할 예정이다.
성균관대에서는 이지형 AI 학과장이 나서 현장 중심의 AI 혁신 연구를 앞세운 특·장점을 소개한다. 삼성전자 등 39개 기업과 협업해 산업 중심의 산학협력 체계를 갖추고 제조업·헬스케어·비즈니스 분야에 집중한 연구 역량을 강조한다. 이밖에 이공계가 아닌 인문·사회학 계열 학생에게도 입학의 기회를 열어 다양한 전공 분야로 AI 연구를 이식하겠다는 포부도 밝힌다.
내년 교과 과정 운영을 앞둔 포스텍은 서영주 주임교수가 미디어 AI·데이터 AI·AI 이론을 중심으로 한 핵심 3개 분야 및 9대 융합(AI+X) 연구를 통한 AI 핵심인재 양성 과정을 소개한다.
또 현재 11명인 전임 교원 수를 2023년까지 26명으로 확충하고 포항에 조성되는 포스코-지곡 벤처밸리 및 판교 소재 포스텍 정보통신연구소와 연계해 창업을 지원하는 AI 벤처 생태계 구축을 통해 세계 최고 수준의 교육·연구·산학협력 기관으로 성장한다는 계획을 설명한다.
광주과기원(GIST)은 김종원 AI 대학원장이 헬스케어·자동차·에너지 등 지역 3대 분야에 특화된 AI 인재육성 정책을 공유한다. 산업밀착형 글로벌 AI 혁신인재 양성을 위해 실증 데이터와 인프라에 바탕을 둔 AI 소프트웨어/하드웨어 핵심 교육과 기술실증-창업지향에 중점을 둔 현장 연구 등을 수행하는 전주기형 5년 석박사 통합과정을 중점 소개한다.
김 대학원장은 이밖에 대학 산하 AI 연구소·SW 교육센터·과학기술응용연구단 등과의 협력을 통해 대학 내 AI 연구 문화 확산을 위한 정책들도 소개할 계획이다.
각 대학 AI 대학원 책임자들은 발표 후에 청중들과의 Q&A 시간을 마련해 AI 핵심 지식 및 각 분야의 융합 역량을 갖춘 선도 연구자를 양성하기 위한 공감대를 조성할 예정이다.
AI 대학원 설명회는 인공지능 분야에 관심 있는 사람이라면 누구나 참여 가능하다. 한국인공지능학회 홈페이지( http://aiassociation.kr/ )를 통해 추계학술대회 사전 신청이 가능하며, 행사 당일 현장에서도 참여 접수를 받는다.
다만 학술대회 기간 중 AI 대학원 설명회만 참여하고자 하는 경우에는 이메일( kaia@aiassociation.kr )로 접수하면 된다.
2019.11.04 조회수 20319 -
정유성 교수, 인공지능을 통한 소재 역설계 기술 개발
〈 정유성 교수, 노주환 박사과정〉
우리 대학 EEWS대학원/생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 인공지능을 활용해 원하는 물성을 갖는 신소재를 역설계하는 기술을 개발했다.
연구팀은 알고리즘을 통해 수만 개의 물질을 학습시킨 뒤 인공지능을 통해 원하는 물성을 갖는 소재를 역설계하는 방식으로 4종의 신물질을 발견했다. 향후 신소재 개발에 크게 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
노주환 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 ‘셀 (Cell)’ 자매지 ‘매터(Matter)’ 10월 2일 자 온라인판에 출판됐다. (논문명 : Inverse Design of Solid State Materials via a Continuous Representation)
소재 연구의 궁극적인 목표는 원하는 물성을 갖는 신소재를 개발하는 것이다. 하지만 현재까지의 신소재 개발은 화학적 직관과 실험적 시행착오를 통한 방법 위주였기 때문에 개발 비용과 시간이 많이 들어 소재 개념화에서부터 상용화에 걸리는 시간이 평균 30년 정도 소요됐다.
기존의 소재 개발 과정은 소재를 시행착오를 통해 합성하고 난 후 물성을 측정해 만들어진 소재가 응용 목적에 맞는 소재인지를 평가하는 방식으로 개발됐다.
정 교수 연구팀은 인공지능 기술과 슈퍼컴퓨터 활용을 융합해 이러한 소재 개발을 기간을 크게 단축할 수 있는 새로운 소재 역설계 방법을 개발했다. 정 교수팀이 개발한 소재 역설계 방법은 기계(알고리즘)로 기존의 수만 개 물질과 그 물질들이 갖는 물성을 학습하게 한 후, 원하는 물성을 갖는 물질을 인공지능 기반 알고리즘이 역으로 생성하는 방식이다.
연구팀이 개발한 소재 역설계 방법은 기존의 컴퓨터 스크리닝을 통해 소재 설계를 가속화 하는 연구와도 차별성이 있다. 스크리닝 기반의 소재 발견 기술은 발견될 물질이 스크리닝 대상이 되는 물질 데이터베이스를 벗어날 수 없다는 한계를 가지고 있다. 따라서 데이터베이스에 존재하지 않는 새로운 형태의 소재를 발견하지 못한다는 단점이 있다.
연구팀이 개발한 신소재 역발견 모델은 인공지능 모델의 한 종류인 생성모델을 이용한 것으로, 생성모델은 이미지 및 음성 처리에 활발하게 활용되고 있는 기술이다. 예를 들어 수천 명의 얼굴들을 기계로 학습하게 해 새로운 사람의 얼굴을 생성해 내는 인공지능 기법이다.
연구팀은 이미지 생성에 주로 쓰이는 생성모델 기반의 인공지능 기법을 알려지지 않은 무기 고체 소재를 생성하는 데 최초로 적용했다. 특히 기존의 생성모델을 고체 소재에 적용하기 위해 역변환이 가능한 3차원 이미지 기반의 표현자를 도입함으로써 현재까지의 소재 역설계 모델의 한계를 극복했고, 이를 iMatGen(image-based Materials Generator) 이라 이름 지었다.
연구팀은 개발된 소재 역설계 기법을 새로운 바나듐 산화물 결정구조를 예측하는데 적용했다. 이 학습 과정에서 기존에 알려진 물질을 제외해 학습하더라도 제외된 물질들을 역으로 재발견할 수 있음을 확인해 개발 모델의 타당성을 검증했다.
최종적으로 개발된 모델을 통해 학습된 연속 잠재공간을 다양한 방법으로 샘플링하고 역변환 함으로써 기존에 존재하지 않는 전혀 새로운 바나듐 산화물 결정구조를 예측할 수 있었다.
정유성 교수는 “이번 연구는 원하는 물성을 갖는 무기 고체 소재를 역으로 설계하는 방법을 데이터 기반 기계학습으로 최초로 보인 예로, 향후 다양한 응용 분야의 신소재 개발에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다”라고 말했다.
이번 연구 성과는 한국연구재단, 산업통상자원부 산하 에너지기술평가원, 그리고 KISTI의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 개발된 소재 역설계 모델
2019.10.07 조회수 12204 -
융합 기초학부 설립 기념 행사 개최
〈18일 오전 열린 KAIST 융합기초학부 설치 기념식에 참석한 내빈들이 테이프 커팅을 하고 있다. (왼쪽에서 다섯번째가 신성철 총장)〉
우리 대학이 18일 오전 11시부터 대전 본원 행정 분관(N2)과 대강당(E15) 건물에서 각각 ‘융합기초학부’설치를 기념하는 행사를 가졌다.
‘융합기초학부’는 KAIST가 전문적인 역량뿐만 아니라 초학문적인 사고력을 갖춘 지식창조형 인재 양성을 목표로 설치한 새로운 학부 교육 과정이다.
특히 학생 스스로가 자신이 원하는 진로·관심 분야에 따라 개인맞춤형으로 전공 교과목을 직접 설계해서 공부한다는 게‘융합기초학부’의 가장 큰 특징이다.
KAIST는 내년 3월부터 ‘융합기초학부’를 본격 운영할 방침인데 이를 위해 오는 11월에 1학년인 새내기과정 학생들을 대상으로 학생 모집에 나설 계획이다.
이날 기념행사에는 신성철 총장을 비롯해 이광형 교학부총장·박현욱 연구부총장·채수찬 대외부총장·김종득 융합기초학부 설립추진단장 등 주요 보직 교수와 학생·교직원 등 200여 명이 참석했다.
행사는 ‘융합기초학부’가 설치된 행정 분관(N2)에서 현판식 및 테이프 커팅식, 기념사진 촬영 등의 순으로 진행됐다.
대강당(E15)으로 자리를 옮겨 치러진 2부 행사에서는 신성철 총장의 ‘21C 미래사회에서 KAIST 새로운 역할과 준비’를 주제로 한 기념 강연에 이어 전기및전자공학부 이용훈 교수와 글로벌산학협력연구센터 배종성 교수가 각각 ‘최신교육은 현장(Co-op)에 있다’와 ‘이제 쌍방향 실시간 교육이다’라는 주제로 발표를 했다.
이와 함께 박현욱 연구부총장은 ‘융합연구, 미래의 먹거리를 만든다’라는 발표를 통해 4차 산업혁명 시대의 미래 융합연구에 대한 중요성과 새로운 흐름을 소개했다.
마지막으로 김종득 융합기초학부 설립추진단장이 ‘융합기초학부는 이런 일을 한다’라는 주제의 특강을 통해 융합기초학부의 설립 배경과 추진 경과, 학사운영 및 교육 방향 등에 관해 자세히 소개하는 시간을 가졌다.
‘융합기초학부’ 설치를 계기로 KAIST 학사조직은 기존 5개 단과대학, 6개 학부, 27개 학과에서 5개 단과대학, 7개 학부, 27개 학과체계로 1개 학부가 늘어나게 됐다.
KAIST는 최근 ‘융합기초학부’학생에게 기초교육과 현장학습을 기반으로 사회와 대학원에서 융합적 연구 주제를 소화하고 다양하고 복잡한 문제를 창의적으로 해결하는 역량을 길러주기 위해 융합기초 교과목 6개, 중점분야별 전문 교과목군 8개와 인공지능(AI) 교육을 바탕으로 구성한 교과과정 설계를 마쳤다.
학문 사이의 경계를 허물 6개 융합기초 교과목은 ▲융합학문을 위한 기초 현대 물리 ▲유기화학 반응의 기초 ▲분자생물학과 유전체의 이해 ▲응용수리모델링 ▲초학제 간 데이터 구성 ▲경영자를 위한 경제학 등이다.
또 중점 교과목군은 ▲데이터 및 AI ▲기계 및 정밀 ▲헬스케어 ▲에너지 및 환경 ▲소재 및 물질 ▲스마트시티·라이프 ▲문화·미디어 ▲경영 ·창업 등 모두 8개로 이뤄졌다.
이들 교과과정은 학생의 관심 주제와 연계해 개인맞춤형 교과목 형태로 운영되며 멘토 교수로부터 교과목 설계와 진로 상담에 관한 조언을 받을 수 있다.
1학년 과정을 포함해 총 136학점 이상을 이수한 학생은 자신이 선택한 교과과정에 따라 ▲공학사 ▲이학사 ▲융합공학사 ▲융합이학사 등 4개의 학위 가운데 하나를 선택해 받을 수 있다.
한편 신성철 총장은 이날 기념 강연에서 “KAIST는 연구중심대학으로서 그동안 학문적 깊이와 다양성을 지향해왔고 또 국가가 필요한 우수 이공계 인재 양성의 선도적 역할을 수행해왔다”며 “4차 산업혁명 시대의 핵심기술인 IoT·클라우드·빅데이터·5G·AI 등 신산업과 혁신 창업을 주도하는 미래 융합형 인재 양성을 통해 국가경제발전과 인류사회 번영에 기여할 것”이라고 강조했다.
2019.09.18 조회수 11971