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KAIST, 인공지능 반도체 생태계를 선도하다
인공지능 반도체(이하 AI 반도체)가 국가적인 전략기술로 두드러지면서 KAIST의 관련 성과도 주목받고 있다. 과학기술정보통신부는 지난해 2030년 세계 AI 반도체 시장 20% 점유를 목표로 인공지능 반도체 지원사업에 본격적으로 착수한 바 있다. 올해에는 산학연 논의를 거쳐 5년간 1조 200억 원을 투입하는 `인공지능 반도체 산업 성장 지원대책'으로 지원을 확대했다. 이에 따라 AI 반도체 전문가 양성을 위해 주요 대학들의 행보도 분주해졌다.
KAIST는 반도체와 인공지능 양대 핵심 분야에서 최상급의 교육, 연구 역량을 쌓아 왔다. 반도체 분야에서는 지난 17년 동안 메사추세츠 공과대학(이하 MIT), 스탠퍼드(Stanford)와 같은 세계적인 학교를 제치고 국제반도체회로학회(이하 ISSCC, International Solid State Circuit Conference)에서 대학 중 1위를 지켜 왔다는 점이 돋보인다. ISSCC는 1954년 설립된 반도체 집적회로 설계 분야 세계 최고 권위 학회다. 참가자 중 60% 이상이 삼성, 퀄컴, TSMC, 인텔을 비롯한 산업계 소속일만큼 산업적인 실용성을 중시해서 `반도체 설계 올림픽'이라는 별명도 있다.
KAIST는 ISSCC에서 채택 논문 수 기준 매년 전 세계 대학교 중 1~2위를 유지했다. 최근 17년간 평균 채택 논문 수를 살펴보면 압도적인 선두다. 해당 기간 채택된 KAIST의 논문은 평균 8.4편으로, 경쟁자인 MIT(4.6편)와 캘리포니아대학교 로스앤젤레스(UCLA)(3.6편)에 비해 두 배 가까운 성과다. 국내에서는 반도체 설계 분야 부동의 1위인 삼성에 이어 종합 2위 자리를 유지하고 있다. 그럴 뿐만 아니라 ISSCC와 쌍벽을 이루는 집적회로 분야 학술대회인 초고밀도집적회로학회에서도 KAIST는 2022년 전 세계 대학 중 1위를 기록했다.
KAIST의 연구진들이 반도체 산업 핵심 분야 전반에서 신기술을 발표해 연구의 질적인 수준도 높다. 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀은 고성능 저전력을 추구하는 현재 업계의 수요에 대응해 전력 공급 없이도 동작을 유지하는 컴퓨터를 개발했다. 소재 분야에서는 신소재공학과의 박병국 교수 연구팀이 기존의 메모리에 비해 동작 속도가 10배 이상 빠른 `스핀궤도토크 자성메모리' 소자를 개발해서 기존 `폰노이만 구조'의 한계를 극복하는 방안을 제시하기도 했다.
이처럼 현재 반도체 산업의 주요 과제에 솔루션을 제공하는 한편으로 미래의 새로운 반도체 분야를 선점하는 데 필요한 신기술 개발도 활발하다. 암호 및 비선형 연산 분야에서 차세대 컴퓨팅으로 주목받는 양자컴퓨팅 분야에서는 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 3차원 집적 기술을 세계 최초로 선보였다. 신경계의 원리를 활용해 인공지능 분야에서 발군의 성능을 보일 것으로 기대되는 뉴로모픽 컴퓨팅에서는 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 신경세포를 모사하는 차세대 멤리스터를 개발 중이다.
인공지능 분야에서도 비약적으로 성장했다. 인공지능 분야의 양대 세계 최고 권위 학회인 국제머신러닝학회(ICML)과 인공신경망학회(NeurIPS) 논문 수 기준으로 KAIST는 2020년 세계 6위, 아시아에서는 1위를 기록했다. KAIST의 순위는 2012년부터 꾸준히 우상향 그래프를 그려 8년만에 37위에서 6위로, 무려 31계단이나 도약했다. 2021년에는 인공지능 분야 톱 학회 11개에 발표된 한국 논문 중 약 40%에 달하는 129편이 KAIST에서 나왔다. KAIST의 이러한 활약에 힘입어 2021년 한국은 글로벌 인공지능 톱 학회 등재 논문 수 기준으로 미국, 중국, 영국, 캐나다, 독일에 이어 6위에 올랐다.
내용 면에서도 KAIST의 인공지능 연구는 최전선에 있다. 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀은 모바일기기에서 인공지능 실시간 학습을 구현해 에지 네트워크의 단점을 보완했다. 인공지능을 구현하려면 데이터 축적관 막대한 양의 연산이 필요한데, 이를 위해 고성능 서버가 방대한 연산을 담당하고 사용자 단말은 데이터 수집과 간단한 연산만 하는 `에지 네트워크'가 사용된다. 유 교수의 연구는 사용자 단말에 학습 능력을 부여함으로써 인공지능의 처리 속도와 성능을 크게 높일 수 있다.
지난 6월에는 전산학부 김민수 교수 연구팀이 초대규모 인공지능 모델 처리에 꼭 필요한 솔루션을 제시했다. 연구팀이 개발한 초대규모 기계학습 시스템은 현재 업계에서 주로 사용되는 구글의 텐서플로우(Tensorflow)나 IBM의 시스템DS 대비 최대 8.8배나 빠른 속도를 달성할 수 있을 것으로 기대된다.
KAIST는 반도체와 인공지능이 결합된 AI 반도체 분야에서도 주목할만한 성과를 내고 있다. 2020년 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀은 세계 최초로 추천시스템에 최적화된 AI 반도체를 개발하는 데 성공했다. 인공지능 추천시스템은 방대한 콘텐츠와 사용자 정보를 다룬다는 특성상 범용 인공지능 시스템으로 운영하면 병목현상으로 성능에 한계가 있다. 유민수 교수팀은 `프로세싱-인-메모리(이하 PIM, Processing-In-Memory)' 기술을 기반으로 기존 시스템 대비 최대 21배 빠른 속도를 낼 수 있는 반도체를 개발했다. PIM은 처리할 데이터를 임시로 저장하기만 하던 `램'에서 연산까지 수행해 효율을 높이는 기술이다. PIM 기술이 본격적으로 상용화되면 메모리 분야에서 강세인 한국 기업의 AI 반도체 시장 경쟁력이 비약적으로 높아질 것으로 기대된다.
KAIST는 그간의 성과에 안주하지 않고 인공지능 및 반도체, 그리고 AI 반도체 분야 초격차를 유지하고자 다각적인 노력을 기울이고 있다. 1990년 국내 최초로 인공지능연구센터를 설립한 데 이어 2019년에는 김재철AI대학원을 개설해 전문인력을 양성 중이다. 2020년에는 인공지능과 반도체 연구를 융합해 ITRC 인공지능반도체시스템 연구센터가 출범했으며, 2021년에는 인공지능을 다양한 분야에 접목하는 `AI+X' 연구를 활성화하고자 김재철AI대학원과 별도로 AI 연구원을 설립했다.
KAIST는 이러한 노력으로 축적된 내적 역량을 바탕으로 네이버 등 기업과 공동연구센터를 설립하는 한편, 화성시와 같은 지자체와 협력해 동시다발적인 전문인력 양성에 나섰다. 지난 2021년에는 삼성전자와 함께 반도체시스템공학과 설립 협약을 체결하고 새로운 반도체 전문인력 교육과정을 준비하고 있다. 새로 설립되는 반도체시스템공학과는 2023년부터 매년 100명 내외의 신입생을 선발하고, 이들이 전문역량을 꽃피울 수 있도록 학생 전원에게 특별장학금을 지급할 예정이다. 또한 산업계와의 긴밀한 협력을 통해 삼성전자 견학과 인턴십, 공동 워크숍을 지원해 현장에 밀착한 교육을 제공할 예정이다.
KAIST는 국내 반도체 분야 박사 인력의 25%, 박사 출신 중견 및 벤처기업 CEO의 20%를 배출하며 한국 반도체 산업 생태계가 성장하는 데 중대한 공헌을 했다. 본격적으로 열린 AI 반도체 경쟁 체제를 앞두고 KAIST가 다시 산업 생태계의 구심점 역할을 할지 귀추가 주목된다.
2022.08.04
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스마트폰 위 인공지능(AI) 연합학습 속도 4.5배 획기적 향상기법 개발
우리 대학 전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 국제공동연구를 통해 다수의 모바일 기기 위에서 인공지능(AI) 모델을 학습할 수 있는 연합학습 기술의 학습 속도를 4.5배 가속할 수 있는 방법론을 개발했다고 2일 밝혔다.
이성주 교수 연구팀은 지난 6/27~7/1에 열린 세계컴퓨터연합회(ACM) 주최로 진행된 제20회 모바일 시스템, 어플리케이션, 및 서비스 국제학술대회(MobiSys, International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services)에서 연합학습(Federated Learning)의 학습 속도 향상(4.5배 가속)을 위한 데이터 샘플 최적 선택 및 데드라인 조절 방법론을 발표했다. 이 학회는 2003년에 시작됐으며 모바일 시스템, 소프트웨어, 어플리케이션, 서비스를 위한 최신 연구를 소개하는 데 초점을 맞추고 있으며, 모바일 컴퓨팅 및 시스템 분야의 최우수 학회 중 하나로 오랫동안 주목받고 있다.
이번 논문(FedBalancer: Data and Pace Control for Efficient Federated Learning on Heterogeneous Clients)은 KAIST 전산학부 신재민 박사과정이 제1 저자로 참여했으며, 중국 칭화대학과의 국제협력으로 이루어진 성과다 (칭화대학교 위안춘 리(Yuanchun Li) 교수, 윤신 리우(Yunxin Liu) 교수 참여).
최근 구글에 의해 제안된 연합학습은 새로운 기계학습 기술로, 개인정보의 유출 없이 방대한 사용자 기기 위 데이터를 활용할 수 있게 하여 의료 인공지능 기술 등 새로운 인공지능 서비스를 개발할 수 있게 해 각광받고 있다. 연합학습은 구글을 비롯해 애플, 타오바오 등 세계적 빅테크 기업들이 널리 도입하고 있으나, 실제로는 인공지능 모델 학습이 사용자의 스마트폰 위에서 이뤄져, 기기에 과부하를 일으켜 배터리 소모, 성능 저하 등이 발생할 수 있는 우려를 안고 있다.
이성주 교수 연구팀은 연합학습에 참여하는 사용자 기기 위 데이터 샘플 각각의 학습 기여도 측정을 기반으로 최적의 샘플을 선택함으로써 연합학습 속도 향상을 달성했다. 또한, 샘플 선택으로 줄어든 학습 시간에 대응해, 연합학습 라운드의 데드라인 또한 최적으로 조절하는 기법을 제안해 모델 정확도의 저하 없이 학습 속도를 무려 4.5배 높였다. 이러한 방법론의 적용을 통해 연합학습으로 인한 사용자 스마트폰 과부하 문제를 최소화할 수 있을 것으로 기대된다.
이성주 교수는 "연합학습은 많은 세계적 기업들이 사용하는 중요한 기술이다ˮ며 "이번 연구 결과는 연합학습의 학습 속도를 향상하고 활용도를 높여 의미가 있으며, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 모바일 센서 데이터 등 다양한 응용에서 모두 좋은 성능을 보여, 빠른 파급효과를 기대한다ˮ라고 소감을 밝혔다.
한편 이 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단과 정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.02
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스스로 진화하는 흉부 엑스선 인공지능 진단기술 개발
우리 대학 김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 서울대학교 병원, 서울 아산병원, 충남대학교 병원, 영남대학교 병원, 경북대학교 병원과의 공동연구를 통해 결핵, 기흉, 코로나-19 등의 흉부 엑스선 영상을 이용한 폐 질환의 자동 판독 능력을 스스로 향상할 수 있는 자기 진화형 인공지능 기술을 개발했다고 27일 밝혔다.
현재 사용되는 대부분의 의료 인공지능 기법은 지도학습 방식 (Supervised learning)으로서 인공지능 모델을 학습하기 위해서는 전문가에 의한 다량의 라벨이 필수적이나, 실제 임상 현장에서 전문가에 의해 라벨링 된 대규모의 데이터를 지속해서 얻는 것이 비용과 시간이 많이 들어 이러한 문제가 의료 인공지능 발전의 걸림돌이 돼왔다.
이러한 문제를 해결하기 위해, 예종철 교수팀은 병원 현장에서 영상의학과 전문의들이 영상 판독을 학습하는 과정과 유사하게, 자기 학습과 선생-학생 간의 지식전달 기법을 묘사한 지식 증류 기법을 활용한 자기 지도학습 및 자기 훈련 방식(Distillation for self-supervised and self-train learning, 이하 DISTL) 인공지능 알고리즘을 개발했다. 제안하는 인공지능 알고리즘은 적은 수의 라벨데이터만 갖고 초기 모델을 학습시키면 시간이 지남에 따라 축적되는 라벨 없는 데이터 자체만을 가지고 해당 모델이 스스로 성능을 향상해 나갈 수 있는 것을 보였다.
실제 의료 영상 분야에서 전문가들이 판독한 정제된 라벨 획득의 어려움은 영상 양식이나 작업과 관계없이 빈번하게 발생하는 문제점이고, 이러한 영상 전문의의 부족 현상은 저소득 국가들과 개발도상국과 같이 결핵과 같은 다양한 전염성 질환이 많이 발생하는 지역에 많다는 점을 고려할 때, 예 교수팀에서 개발한 인공지능 알고리즘은 해당 지역에서 인공지능 모델을 자기 진화시키는 방식으로 진단 정확도를 향상하는 데 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
예종철 교수는 “지도학습 방식으로 성능을 향상하기 위해서는 전문가 라벨을 지속해서 획득해야 하고, 비 지도학습 방식으로는 성능이 낮다는 문제점을 극복한 DISTL 모델은 영상 전문의들의 인공지능 학습을 위한 레이블 생성 비용과 수고를 줄이면서도 지도학습 성능을 뛰어넘었다는 점에서 의미가 있고, 다양한 영상 양식 및 작업에 활용할 수 있을 것으로 기대된다”라고 말했다.
예종철 교수 연구팀의 박상준 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)'에 7월 4일 자로 게재됐다.
한편 이번 연구는 중견연구자지원사업, 범부처전주기의료기기연구개발사업 및 한국과학기술원 중점연구소 사업등의 지원을 받아 수행됐다.
*논문명: Self-evolving vision transformer for chest X-ray diagnosis through knowledge distillation
논문 링크: https://www.nature.com/articles/s41467-022-31514-x
2022.07.27
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KAI 및 대덕연구단지 벤처기업과 SAR 위성영상 정보 활용 위한 차세대 AI 연구 협력 체결
우리 대학이 SAR* 위성영상 정보 활용을 위한 차세대 AI 연구개발을 위해 한국항공우주산업주식회사(대표이사 안현호, 이하 KAI) 및 대전 지역 소프트웨어 벤처회사들과 업무협력을 추진한다.
☞SAR(Synthetic Aperture Radar, 합성 개구 레이더): 마이크로파를 사용해 영상 정보를 얻는 기술. 구름·안개·눈 등 기상 환경에 따른 제약은 물론 주야간 구분 없이 광범위한 지역의 고화질 영상을 확보할 수 있다.
전기및전자공학부 윤찬현·김문철 교수팀이 참여하는 이번 연구 협력은 설명가능한 인공지능(AI) 기술, 위성탑재형 딥러닝 가속처리 하드웨어(HW) 기술 등을 적용해 고도화된 위성영상 분석 시스템 개발하는 것이 목표다.
이를 위해 KAIST는 KAI, ㈜I-OPS(대표 김영욱) 등의 위성전문기업 및 ㈜FISYS(대표 김종오), ㈜모두텍(대표 박경숙), ㈜유니인포(대표 이동길) 등의 벤처기업과 지난 20일 'SAR 위성영상 분석을 위한 차세대 AI 연구개발에 관한 업무협약'을 체결했다.
지금까지의 위성영상 판독은 지상에 있는 판독관의 분석에 의존하는 방식으로 운영되어왔다. 판독관의 경험과 지식을 바탕으로 자신이 담당하는 주요 지역 위주의 정보를 분석하는 구조다. 그러나 인간이 분석할 수 있는 정보 처리량에는 한계가 있어 판독 대상 외의 위협지역 및 이동하는 표적을 광범위하게 전수조사하는 것은 사실상 불가능했다.
공동 연구팀은 이런 문제점을 극복하기 위해 위성 온보드 시스템에서 설명가능 인공지능(Explainable AI, XAI)을 활용해 데이터를 선별하는 연구를 수행한다. 수백 기가바이트 단위로 수집되는 위성영상 데이터를 정제해 판독관이 분석해야 할 정보량을 압축하고 광역 전수조사가 가능하도록 돕는 기술이다.
일반적인 위성영상은 촬영 시 발생한 잡음, 왜곡, 저해상도 등의 문제로 판독 결과가 불분명한 경우가 빈번하게 발생한다. 윤찬현 교수 연구팀은 주요 시각 특성(Visual Feature)을 학습할 수 있는 주의집중(Attention) 기법을 설명가능한 인공지능에 적용해 판독할 객체 검출 및 인식 성능을 향상하는 기술을 제공한다. 판독관이 위성영상의 시각적·영상 문맥적인 정보를 분석할 수 있도록 지원하는 핵심 시스템 기술이다.
이와 함께, 판독관 피드백을 반영하는 전문판독관 참여형(Human-In-the-Loop) 학습 모델을 바탕으로 한 약한 지도학습(weakly supervised learning) 기법도 적용한다. 판독관의 판단 근거를 효과적으로 추출하여 인공지능의 시각적인 설명성을 개선하고 위성영상 분석의 신뢰도를 높이기 위해서다.
또한, 윤 교수 연구팀은 위성 탑재가 가능한 인공지능 처리용 하드웨어 보드를 개발해 대용량의 위성영상 정보를 고속으로 처리하는 기술을 확보했으며, 설명가능한 인공지능 모델 처리용 칩인 EPU(Explainable Neuro-Processing Unit)를 구현하는 연구도 진행 중이다.
이뿐만 아니라, 세계 최고 수준의 위성영상 해상도 향상 기술을 보유하고 있는 김문철 교수 연구팀에서는 SAR 위성 영상의 해상도를 2배 이상 향상할 수 있는 기술 개발로 협력한다.
KAIST와 함께 공동 연구에 참여하는 KAI는 초소형위성, 중대형위성, 발사체 등 우주 제조 분야 주도한 경험을 바탕으로 고부가가치 위성 서비스 분야까지 다각화를 추진하는 중이며, 이번 연구 협력을 통해 설명가능한 인공지능 기반 초소형위성용 SAR 영상처리기술을 공동연구한다.
또한, 국내 지구관측 위성 운영 전문기업인 ㈜I-OPS는 천리안위성, 다목적실용위성(아리랑 2/3/5호) 등 다양한 국내 위성의 운영 및 관제 경험 및 축적 기술을 활용해 위성에서 수집되는 데이터의 시계열 분석 분야에서 협업한다.
대덕연구단지 벤처기업인 ㈜FISYS, ㈜모두텍, ㈜유니인포 등은 각각 인공지능 연산처리를 위한 최적의 하드웨어 설계·제작 기술 및 대규모 데이터 분석·관리를 위한 인공지능 가속 시스템 기술을 공동으로 개발할 계획이다.윤찬현 KAIST 전기및전자공학부 교수는 "뉴 스페이스시대에 수많은 초소형위성들로부터 초대규모 데이터가 수집되는 상황에서 인공지능을 활용한 지능형 데이터 분석 기술은 필수적이다"라고 강조했다. 이어, 윤 교수는 "저해상도 SAR 영상 분석의 모호성을 해결할 수 있는 영상 품질 향상과 설명가능하고 신뢰성 있는 인공지능의 핵심기술을 확보하는 성공적인 연구 개발 협력이 되길 기대한다"라고 밝혔다.
2022.07.25
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한컴인스페이스와 지구관측 위성 영상 분석 인공지능 기술 협력
우리 대학 전기및전자공학부 김문철 교수 연구팀이 지난 5월 26일 국내 최초 민간 초소형 위성인 세종 1호를 발사한 한글과컴퓨터그룹의 계열사인 한컴인스페이스(대표이사 최명진)와 위성 영상정보제공 서비스 향상을 위한 협력 연구체계를 구축하는 협약을 19일 체결했다.
전기및전자공학부 김문철 교수는 세계 최고 수준의 위성 영상 해상도 향상(초해상화)기술을 보유하고 있어, 한컴인스페이스와 기술협력체계를 구축하고 세종 1호의 해상도를 2배 이상 향상할 수 있는 기술 개발에 착수한다.
민간 초소형 위성인 세종 1호 위성은 5m 해상도의 다중밴드 위성으로 농업, 산림 등 다양한 분야에서 위성영상 및 분석정보를 제공할 수 있다. 한컴인스페이스는 더 나아가 고화질 영상정보가 필요한 응용을 위해 인공지능 기술로 영상의 해상도 품질을 향상시킨다.
초해상화 기술은 영상정보를 촬영하는 플랫폼의 하드웨어적 한계를 극복하고 컴퓨터비전, 인공지능 기술을 이용해 원본영상의 품질을 향상할 수 있는 기술이다. 해외의 대표적인 상업위성정보 서비스 업체인 `플래닛 랩스(Planet Labs)'는 다수의 초소형 위성을 운영하고 있으며, 초소형 위성의 한계로 제한된 관측정보의 해상도 향상을 위해 초해상화 기술을 적용해 서비스 중이다.
최명진 한컴인스페이스 대표는 "이번 기술협력은 세종 1호 뿐만 아니라 향후 발사 예정인 후속 위성의 영상 품질이 향상될 것ˮ이라며 "이를 통해 최초 사업 목표였던 농림, 산림분야 뿐만 아니라, 초고해상도의 위성정보가 필요한 다양한 사용자를 대상으로 서비스영역을 확장할 예정ˮ이라고 밝혔다. 또한 "김문철 교수가 보유한 최고 수준의 전천후 관측 영상 레이더(이하 SAR) 위성영상 객체 탐지 분석 기술을 적용해 민간뿐만 아니라 군의 수요를 만족할 수 있는 다종영상정보의 분석, 서비스 체계의 완비를 목표로 한다ˮ고 강조했다.
김문철 교수는 "지난 6월 누리호 발사 성공으로 향후 많은 초소형 위성들이 우리 기술로 발사돼 지구궤도를 돌며 엄청난 양의 지상 영상 정보를 획득할 것ˮ이라며 "이번 기술협력을 통해 지금까지 연구해왔던 세계 최고 수준의 위성 영상 초해상도 및 SAR 영상 분석을 위한 인공지능 기술 등을 상용화하는 데 최선을 다할 것ˮ이라고 밝혔다. 또한 “최근 우리나라 인접국들에서 위성 광학/SAR 영상 분석 관련 인공지능 기술들이 매우 빠른 속도로 개발되고 있고, 우리나라는 이들 국가를 능가하는 세계 최고 수준의 기술 개발을 통해 지피지기(知彼知己)할 수 있는 능력을 확보해 주변국들의 위협에 대비할 수 있는 힘을 키워야 한다ˮ고 강조했다.
김문철 교수는 세계 최고 인공지능/컴퓨터비전 국제학술대회인 국제 컴퓨터비전 및 패턴인식 학술대회(CVPR) 및 국제 컴퓨터비전 학회(ICCV)의 메인 프로그램에서 약 3% 내외 수준에서 선별하는 우수 구두 논문으로 발표된 위성 및 자연 영상 영상 초해상화 기술들을 보유하고 있으며, SAR 영상 표적 탐지 및 식별을 위한 딥러닝 기술, SAR 영상 표적 자세 추정 딥러닝 기술, SAR 영상을 광학 영상으로 변환하는 딥러닝 기술 등을 해당 분야 최고 국제 저널에 관련 연구성과들을 발표해 오고 있어 기술력을 인정받고 있다.
2022.07.21
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제4회 퓨처 모빌리티상 시상식 개최
우리 대학이 '2022 퓨처 모빌리티(Future Mobility of the Year awards, FMOTY)상' 시상식을 14일 오후 부산 벡스코 국제모터쇼 컨벤션홀에서 개최했다. 퓨처 모빌리티상'은 세계 자동차 전시회에 출품된 콘셉트카 중에서 미래 사회에 유용한 교통기술과 혁신적인 서비스 개념을 선보인 모델을 선정하는 시상식이다. 우리 대학 조천식모빌리티대학원(원장 장인권)가 제정한 세계 최초의 국제 콘셉트카 시상식으로 11개국 자동차 전문기자들이 수상작을 선정한다. 2019년 첫 시상식을 개최해 지난 3년간 볼보·도요타(2019), 혼다·현대(2020), 르노·카누(2021) 등 국제적인 자동차 기업은 물론 신생 스타트업에서도 수상작을 배출했다. 이날 열린 제4회 시상식에서는 BMW가 출품한 'i비전 서큘러'와 현대차의 '트레일러 드론'이 각각 승용차와 상용차 부문에서 올해 최고의 콘셉트카로 선정됐다. 영국 BBC 탑기어의 폴 호렐(Paul Horrell) 등 16명의 국내·외 자동차 전문기자들로 구성된 심사위원단은 지난해 출품된 53종의 콘셉트카를 대상으로 평가를 진행했다. 세계 자동차 시장에 전동화 흐름이 거센 가운데 올해 수상작들이 친환경 디자인과 물류 무인화 분야의 새로운 비전을 제시했다고 총평했다.
승용차 부문 수상작인 BMW의 'i비전 서큘러'는 차량의 모든 부품을 재활용 소재와 천연 소재로 설계한 친환경 컴팩트카다. 천연고무로 타이어를 제작하고 폐차할 때 부품을 아주 쉽게 재활용할 수 있도록 설계해 미래형 친환경 자동차 콘셉트를 심도 있게 구현했다는 호평을 받았다. 상용차 부문 수상작인 현대차의 '트레일러 드론'은 두 대의 무인차가 트레일러를 밀고 끌면서 운전자 없이도 항만에서 목적지까지 대규모 물류를 운송할 수 있는 친환경 자율주행 트럭이다. 친환경 수소연료전지와 완전 자율주행 기술을 함께 적용한 획기적인 물류 서비스의 청사진을 선보여 심사위원 다수의 지지를 받았다.
해외 심사위원들은 포스트 팬데믹 시대에 맞춰 변화해가는 세계 자동차 산업에 새로운 방향을 제시한 BMW와 현대차 개발진의 성과를 영상 메시지로 축하했다.
시상자로 나선 김보원 KAIST 대외부총장은 "세계 모빌리티 산업에서도 한류가 영향력을 발휘할 시기"라면서 "KAIST는 다양한 모빌리티 기술을 선도해 글로벌 자동차 시장의 혁신을 지원하겠다"라고 말했다. 이날 시상식에는 김보원 대외부총장과 장인권 조천식모빌리티대학원장 등 KAIST 관계자와 이성권 부산시 부시장, ‘2022 퓨처 모빌리티’상 수상을 위해 방한한 장 필립 파랭(Jean Philippe Parain) BMW 아태 부사장, 이상엽 현대차 디자인센터장·부사장 등 자동차 업계 관련 인사들이 참석했다. 시상식 및 수상작에 관한 자세한 내용은 올해의 퓨처 모빌리티상 공식 홈페이지(www.fmoty.org)에서 확인할 수 있다.
2022.07.14
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2022 실리콘밸리 글로벌 창업 부트 캠프 성료
우리 대학이 예비 창업자 및 초기 창업자를 위한 '2022 실리콘밸리 글로벌 창업 부트 캠프(Global Entrepreneurship Summer Camp, 이하 GESC)'를 개최해 성공적으로 마무리했다. 국제협력처 글로벌사업기획센터(처장 임만성)와 창업원(원장 김영태)이 공동주최한 '2022 KAIST GESC' 프로그램은 교내에서 처음 시행하는 실리콘밸리 산-학 연계 창업 부트캠프 프로그램이다. 실리콘밸리 현지를 방문해 창업 기업의 사례를 체험하는 기회를 제공하고, 향후 실리콘밸리로 진출할 수 있는 네트워크를 마련해주고자 시범적으로 기획되었다.
이를 위해, 재학생을 포함한 예비 창업자와 법인설립 1년 이내의 초기 창업자 등 총 20명을 이달 초 선발했다. 선발된 학생 중에는 KAIST에 재학 중인 에티오피아·멕시코·인도네시아·키르기스스탄 등 다양한 국적의 외국인 학생들도 포함되어 있어 국적을 초월한 글로벌 팀워크의 중요성을 상기하는 계기가 되었다. 참가자들은 일주일간의 국내 교육을 수료한 후 지난 27일부터 미국 스탠퍼드 대학교, 실리콘밸리 코트라 무역관(관장 박용민) 및 현지 기업을 방문해 실리콘밸리 내 우리 대학 동문 및 현지 전문가들과 협력하는 창업 교육 및 스타트업 현장 체험을 진행했다. 실리콘밸리 코트라 무역관에서는 현지의 엑셀러레이터(accelerator)와 KAIST의 학생팀을 연계시켜 각 팀의 비즈니스 아이템과 모델이 글로벌 시장가치를 창출하는 사업으로 발전할 수 있도록 돕는 시간이 마련됐다. 특히, 실리콘밸리에서 성장하고 있는 모션투에이아이(Motion2AI, 대표 김병수), 임프리메드(ImpriMed, 대표 임성원), 메딕 라이프 사이언스(Medic Life Sciences, 대표 한규호) 등의 기업이 창업에 대한 열정과 도전정신을 불어넣어줄 강연과 스타트업 현장 방문 등으로 함께했다. 창업 교육 워크숍의 일부를 주관한 스탠퍼드 대학교 기술 벤처 프로그램(The Stanford Technology Ventures Program, 이하 STVP)의 모윤 르이 펑(Mo-Yun Lei Fong) 원장은 "KAIST와의 협력해 기획된 이번 워크숍을 통해 미래의 기업가들을 글로벌 시민으로 육성하고자 하는 STVP의 비전을 실현하고 특히, 한국의 학생들에게 글로벌 기업가가 되기 위해 반드시 필요한 통찰력에 대하여 알려주는 기회가 마련되어 기뻤다"라고 밝혔다. 이어, "STVP 또한 이번 프로그램을 기획하면서 한국 대학과의 네트워크가 구축되었고, KAIST 학생들과의 소통하며 한국의 문화와 아이디어를 이해하고 글로벌 문화와 관련된 커리큘럼을 개선할 수 있었다"라고 덧붙였다. 선발된 학생들은 국내·외에서 2주간 진행한 글로벌 창업교육에서 습득한 내용을 바탕으로 사업계획서를 작성하고, 미국 현지 창업 액셀러레이터인 '플러그 앤 플레이(Plug and Play)'에서 투자자를 초청해 지난 1일 최종 피칭을 펼쳤다. 최종 피칭에 앞서 이종문 암벡스 벤처 파트너스(AmBex Venture Partners) 회장이 특별 강연해 학생들에게 글로벌 기업가 정신을 바탕으로 한 사회적 기여의 중요성을 역설했다.참가자들은 최종 피칭에서 메타버스 데이트 서비스 · AI 소음차단 베개 · VR 원격회의 오피스 · AI 한국어 튜터링 앱 등 다양한 기술을 적용한 창의적인 사업 아이템을 발표했으며, 2주간이라는 짧은 기간 동안 준비해 우수한 수준의 피칭을 선보여 심사위원들의 호평을 받았다. 그중 1위는 항공우주공학과, 기술경영학부, 수리과학과, 생명화학공학과 등 다양한 학과의 학생으로 구성된 '보드 KAIST 요트 클럽(Bored KAIST Yacht Club)'팀의 '메타-에버랜드(Meta-Everland)'가 선정됐다. 이승희 기술경영학부 석사과정 학생은 "우리팀의 아이템은 메타데이트를 통해 실시간으로 오프라인과 유사한 데이트를 경험할 수 있게 하는 서비스"라며, "이번 프로그램을 통해 창업이 어려운 것이 아닌, 누구나 재미있게 도전해 볼 수 있는 경험이라는 사실을 알게 되었다"라고 전했다. 이어, "실리콘밸리 현지에서 활동하고 있는 투자자나 엑셀러레이터의 심사와 조언을 받으며 흥미로운 아이디어만 가지고도 투자자나 심사위원의 관심을 받을 수 있다는 중요한 사실을 깨달았다"라고 소감을 밝혔다. 피칭 1위를 차지한 팀은 흥미로운 사업 아이템과 우수한 팀워크로 프로그램 기간 중 멘토로 활동한 현지 엑셀러레이터로부터 실리콘밸리 현지의 사업파트너를 소개받기도 했다. 또한, 프로그램에 함께 참가한 황병훈 생명화학공학과 석사과정 학생은 "실리콘밸리 최전선에서 일하고 있는 사람들이 어떤 태도나 마음가짐으로 일하고 있는지 알게 되어 졸업 후 진로와 스타트업 창업을 생각하는 시야가 많이 확장되었다"라고 소감을 전했다. 몬드라곤 마리나(MONDRAGON MARINA) 글로벌 정보통신 기술 프로그램 석사과정 학생은 "실리콘밸리에서 활동하고 있는 스타트업 CEO를 만나 대화하며 실리콘밸리와 한국의 창업 에코 시스템의 다른 점을 배울 수 있어 뜻깊었다"라고 말했다.
윤상수 주샌프란시스코 총영사는 "이번 프로그램이 지속적으로 발전한다면 과학기술을 통한 혁신적인 기술 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대된다"라고 말하며 "총영사관에서도 프로그램이 잘 지속될 수 있도록 협조할 계획이다"라고 덧붙였다.
실리콘밸리 교육에 학생들을 인솔한 임만성 국제협력처장은 "KAIST에서 처음으로 시행한 실리콘밸리 산-학 연계 창업 부트캠프인 만큼 학생들이 더욱더 넓은 시야를 가지고 글로벌 창업의 꿈을 키우는 멋진 기회가 되었을 것으로 생각한다"라고 말했다.
프로그램을 공동 주최한 김영태 창업원장은 "이번 교육 프로그램을 통해 개발된 우수한 사업 아이템이 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖출 수 있도록 창업원의 다양한 프로그램을 통해 지원할 계획"이라고 전했다. 한편, 글로벌사업기획센터와 창업원은 이번 프로그램의 성공적인 개최를 발판삼아 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖춘 예비 창업가를 육성하기 위한 'KAIST GESC' 프로그램을 지속 발전시킬 예정이다.
2022.07.04
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고정확도 실시간 학습 가능한 모바일 인공지능 반도체 칩 세계 최초 개발
우리 대학 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 인공지능의 실시간 학습을 모바일 기기에서 구현, 고정확도 인공지능(AI: Artificial Intelligent) 반도체*를 세계 최초로 개발했다고 23일 밝혔다.
* 인공지능 반도체 : 인식·추론·학습·판단 등 인공지능 처리 기능을 탑재하고, 초지능·초저전력·초신뢰 기반의 최적화된 기술로 구현한 반도체
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 저비트 학습과 저지연 학습 방식을 적용해, 모바일 기기에서도 학습할 수 있다. 특히 이번 반도체 칩은 인공지능의 예상치 못한 성능 저하를 막을 수 있는 실시간 학습 기술을 성공적으로 구현했다.
전기및전자공학부 한동현 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 지난 6월 12일부터 15일까지 인천 연수구 송도 컨벤시아에서 개최된 국제 인공지능 회로 및 시스템 학술대회(AICAS)에서 발표됐으며 응용 예시를 현장에서 시연했고, 최우수 논문상과 최우수 데모상을 모두 석권해 그 우수성을 널리 알렸다. (논문명 : A 0.95 mJ/frame DNN Training Processor for Robust Object Detection with Real-World Environmental Adaptation (저자: 한동현, 임동석, 박광태, 김영우, 송석찬, 이주형, 유회준))
인공지능 (AI) 반도체 기술을 망라하는 국제 학술 대회 ‘AICAS 2022’는 인공지능 반도체 분야 세계 최고 권위를 가진 IEEE(미국 전기 전자 기술자 협회)학회로 평가받으며, 삼성, SK를 필두로, 한국전자통신연구원(ETRI), 엔비디아(NVIDIA), 케이던스(Cadence) 등 국내외 저명한 기업과 기관 등이 참석해 인공지능 반도체 회로와 시스템 전 분야, 인공지능 반도체와 관련된 연구성과를 공유하는 행사다.
기존 인공지능은 사전에 학습된 지능만으로 추론을 진행했기 때문에 학습하지 않은 새로운 환경 혹은 물체에 대해서는 물체 검출이 어려웠다. 하지만 유회준 교수 연구팀이 개발한 실시간 학습은 추론만 수행하던 기존 모바일 인공지능 반도체에 학습 기능을 부여함으로써, 인공지능의 지능 수준을 크게 끌어올렸다.
유 교수팀의 새로운 인공지능 반도체는 사전에 학습한 지식과 애플리케이션 수행 중에 학습한 지식을 함께 활용해 고정확도 물체검출 성능을 보였다. 특히 유회준 교수 연구팀은 렌즈가 깨지거나, 기계 오류로 인한 인공지능의 예상치 못한 정확도 감소도 자동으로 인지하고 이를 실시간 학습을 통해 보정, 기존 인공지능의 문제점을 해결했다.
유 교수팀은 실시간 학습 기능에 더해, 모바일 기기에서 저전력으로 학습이 가능할 수 있도록, 저비트 인공지능 학습 방법, 직접 오류 전사 기반 저지연 학습 방식을 제안, 이를 최적화할 수 있는 반도체(HNPU) 와 응용 시스템을 모두 개발했다.
저전력, 실시간 학습을 수행할 수 있는 모바일 인공지능 전용 반도체, HNPU는 다음과 같이 6가지 핵심 기술이 도입됐다.
○ 확률적 동적 고정 소수점 활용 저비트 학습 방식 (SDFXP: Stochastic Dynamic Fixed-point Representation)
- 동적 고정 소수점에 확률적 표현을 결합하고 확률적 반올림을 도입하여 인공지능 학습에 필요한 비트 정밀도를 최소화 할 수 있는 방법
○ 레이어별 자동 정밀도 검색 알고리즘 및 하드웨어 (LAPS: Layer-wise Adaptive Precision Scaling)
- 학습의 난이도를 자동으로 파악하고 심층신경망의 레이어별로 최적의 비트수를 자동으로 찾아주는 알고리즘 및 이를 가속하는 하드웨어
○ 입력 비트 슬라이스 희소성 활용* (ISS: Input Slice Skipping or Bit-slice Level Sparsity Exploitation)
- 데이터를 이진수로 표현했을 때 중간중간 나타나는 ‘0’ 비트를 활용하여, 데이터 처리량을 높이는 방식
○ 내재적 순수 난수 생성기 (iTRNG: Intrinsic True Random Number Generator)
인공지능 연산을 활용한 순수 난수 생성기를 설계, 데이터의 암호화 및 확률적 반올림을 구현
○ 다중 학습 단계 할당을 통한 고속 학습 알고리즘 및 하드웨어 (MLTA: Multi Learning Task Allocation & Backward Unlocking)
기존 역전파 (Back-propagation) 알고리즘에서 탈피해, 직접 오류 전사를 통한 저지연 학습 구현
○ 실시간 인공지능 학습 기반 자동 오류 검출 기능 저하 보정 시스템 개발 (Real-time DNN Training based Automatic Performance Monitor and Performance Recovery System)
평상시 물체 검출 결과를 주기적으로 모니터링하면서, 갑작스러운 확률 변화를 자동으로 인식, 정확도 저하를 보정하기 위해 실시간 학습을 적용
* 희소성 활용 (Sparsity Exploitation) : 심층 신경망 모델의 연산은 수많은 곱셈누적(MAC: Multiply-And-Accumulate)연산의 연속이다. 연산자에 0이 존재할 시, 굳이 연산을 해보지 않아도 결과는 0임을 알기에 이를 뛰어넘는 방식으로 연산 속도를 높이는 방식.
이러한 기술을 사용해 HNPU는 저전력 물체검출을 구현하여, 다른 모바일 물체검출 시스템과 비교해 75% 높은 속도, 44% 낮은 에너지 소모를 달성하면서도, 실시간 학습으로 고정확도 물체검출을 개발해 주목을 받았다.
연구팀은 HNPU의 활용 예시로 카메라 렌즈가 깨지거나, 기계 오류, 조명, 밝기 변화로 인공지능의 추론 능력이 떨어졌을 때, 실시간 학습을 통해 다시 정확도를 높이는 고정확도 물체검출 시스템을 개발했다. 이는 이후 자율 주행, 로봇 등 다양한 곳에 활용될 것으로 기대된다.
특히 연구팀의 HNPU 연구는 2022 국제인공지능회로및시스템학술대회(AICAS 2022)에서 발표돼, 최우수 논문상과 최우수 데모상을 모두 석권하여 그 우수성을 널리 알렸다.
연구를 주도한 KAIST 전기및전자공학부 유회준 교수는 “현재 인공지능은 사전에 학습한 지식만으로 주어진 문제를 해결하고 있으며, 이는 변화하는 환경과 상황에 맞춰 계속 학습하는 인간의 지능과 뚜렷한 차이를 보인다”라며 “이번 연구는 실시간 학습 인공지능 반도체를 통해 인공지능의 지능 수준을 사람 수준으로 한층 더 끌어올리는 연구”라고 본 연구의 의의를 밝혔다.
2022.06.23
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과기특성화대학, 국가정보원과 연구보안교육 협의체 발족
우리 대학을 포함한 4대 과학기술특성화대학이 22일 오전 국가정보원(원장 김규현, 이하 국정원)과 '과학기술특성화대학 연구보안교육 협의체'를 발족했다.
연구보안 교육혁신을 위해 발족한 이번 협의체에는 KAIST, GIST(광주과학기술원), DGIST(대구경북과학기술원), UNIST(울산과학기술원) 등 4대 과학기술특성화대학과 국정원, 국가과학기술인력개발원(이하 KIRD)이 창립 멤버로 참여한다. 이들은 4대 과학기술원을 시작으로 KAIST가 선도한 연구보안 교육모델을 전국 대학으로 확산시키는 일에 뜻을 모을 예정이다.
우리 대학은 2021년 국정원의 자문을 받아 KIRD과 함께 학부 및 대학원 신입생을 대상으로 하는 온라인 연구보안 교과과정을 개발하고 이를 졸업 필수과목으로 지정해 2022년 봄학기부터 교육하고 있다. 신입생 전체를 대상으로 연구보안 교육을 의무 시행한 것은 국내 대학 중 최초이며, 봄학기에 약 2,000여 명의 학생이 수강을 완료했다.
이날 행사에는 국정원, 4대 과기특성화대학, KIRD를 비롯해 포스텍, 연세대학교, 서강대학교, 한양대학교 등 15개 대학 관계자들이 참석했다. 이들은 KAIST 연구보안교육 의무화 및 KIRD의 연구보안교육 콘텐츠 개발 추진 경과를 공유하고 각 과학기술원별 연구보안교육 도입계획을 주제로 토론하는 시간을 가졌다.
향후 보안교육 협의체는 ▴KAIST 연구보안 교육콘테츠 개발의 경험과 성과 공유 ▴연구보안 교육콘텐츠 개발을 위한 자문 제공 ▴교육 모델 적용대상 대학의 확산 ▴대학별 교육 수행 방식과 교육성과 공유 등의 활동을 이어갈 계획이다.
국정원 관계자는 "4대 과학기술원과 함께하는 이번 협의체 발족을 시작으로 KAIST의 신입생 연구보안 교육 의무화 사례를 전국 대학으로 확산시키기 위해 적극적으로 지원할 것"이라고 밝혔다.조광현 KAIST 연구처장은 "KAIST의 연구보안 교육을 타 대학에 롤모델로 제시할 수 있게 되어 매우 뜻깊게 생각한다"라고 밝혔다. 이어, "이번 보안교육 협의체 발족을 계기로 KAIST는 국가보호기술 보안을 위한 대학의 역할과 책임 재정립을 선도할 것"이라고 강조했다.
2022.06.22
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포스트인공지능시대를 준비하며 뇌인지과학과 설립
우리 대학이 ‘뇌인지과학과 (Department of Brain and Cognitive Sciences)’를 설립하고 뇌인지과학 분야에서 세계적인 연구 및 교육 혁신의 교두보 역할을 수행한다.
지금은 인공지능(AI) 기술이 빠른 속도로 발전하고 있어 인공지능 시대라 말할 수 있지만, 10년 후인 ‘포스트 인공지능 시대’에 미리 대비하기 위해 인간의 본질을 탐구하고 인간 지성-인공지능의 상호작용을 연구하는 시대를 미리 준비한다는 목적이다.
이광형 총장은 작년 총장 취임식에서 KAIST 미래비전 중 포스트 인공지능 시대를 대비한 인간탐구 분야를 중점 육성하기 위해 뇌인지과학과를 신설하겠다고 비전을 제시한 바 있다.
특히 우리 대학은 심리학, 언어학, 인류학, 윤리학, 사회학, 철학 등 인문학·사회과학 분야와 신경과학, 뇌공학, 인공지능 등을 함께 탐구하는 학과를 처음 설립하는 만큼 문·이과 통합 연구의 모범이 되겠다는 융합연구 지원의 강한 의지도 보였다.
교육과정과 연구 분야 역시 신경과학과 뇌인지과학을 중심으로 심리학, 언어학, 신경철학, 생물인류학, 신경미학, 윤리학, 데이터 사회학 등 인문학적인 접근과 정신의학, 신경학, 재활의학, 뇌공학, 뇌를 닮은 인공지능 등 의학 및 공학적 접근까지 아우른다. ‘인간에 대한 총체적 학문’을 추구하는 학과로 자리하고자 함이다.
정재승 뇌인지과학과 초대 학과장은 “지금은 인공지능 시대이지만, 그럴수록 앞으로 우리는 인간 지성에 대한 깊은 이해와 성찰이 필요한 시대로 나아갈 것이다. 인간의 인지와 사고, 행동을 과학적으로 탐구하고 의학적·공학적으로 응용하는 학자들과 학생들이 자유롭게 연구하는 학과로 성장시킬 것”이라고 전했다.
이어, “또한 대기업과의 협업, 스타트업 창업 지원, 병원과의 공동연구 등을 통해 뇌인지과학 산업 분야 육성에 이바지하겠다. 최근 뇌인지과학의 학문적 성숙도가 무르익어 뇌공학·뇌의학을 중심으로 디지털 헬스케어 등 다양한 제품과 서비스가 등장할 때가 됐다고 느끼기 때문”이라고 말하며 적극적인 산학협력을 강조했다.
한편, 뇌인지과학과는 2023년 봄학기 석·박사과정 대학원 입시를 오는 7월부터 진행하고 현재 신임 교원을 모집하고 있다. 입학 관련 자세한 사항은 홈페이지 (https://admission.kaist.ac.kr/graduate/)에서 확인할 수 있다.
2022.06.17
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인공지능 엔진으로 영상 위변조 탐지 기술 개발
우리 연구진이 영상 내 변형 영역을 더욱 정밀하게 탐지하기 위해 영상내 색상 정보와 주파수 정보를 함께 활용하는 인공지능 엔진 기술을 학계 처음으로 개발했다. 이번 개발 기술은 기존 기술보다 정밀도와 정확도를 크게 높여 위변조 탐지 기술의 기술 유용성을 일정 수준 확보할 수 있는 기반을 제공한다는 점에서 그 의미가 크다. KAIST에서 각종 위변조 영상들을 잡아낸다는 의미를 지닌 `카이캐치(KaiCatch)' 소프트웨어는 이미지, 영상뿐만 아니라 CCTV 비디오 변형 여부도 분석할 수 있다.
우리 대학 전산학부 이흥규 교수 연구팀이 새로운 인공지능 구조와학습 방법론, 그리고 실험실 환경에서는 구하기 힘든 고급 변형 이미지 영상들을 사용해 영상 이미지 위변조 탐지 소프트웨어인 `카이캐치(KaiCatch)'의 영상 이미지 정밀도와 정확도를 크게 높일 뿐만 아니라 비디오 편집 변형도 탐지할 수 있는 카이캐치 2.1 버전을 개발했다고 13일 밝혔다.
카이캐치 소프트웨어는 `이상(異常) 유형 분석 엔진'과 `이상(異常) 영역 추정 엔진' 두 개의 인공지능 엔진으로 구성된다. `이상 유형 분석 엔진'은 블러링, 노이즈, 크기 변화, 명암 대비 변화, 모핑, 리샘플링 등을 필수 변이로 정의해 이를 탐지하며 `이상 영역 추정 엔진'은 이미지 짜깁기, 잘라 붙이기, 복사 붙이기, 복사 이동 등을 탐지한다. 이번에 새로 개발한 기술은 `이상 영역 추정 엔진'으로 기존 기술에서는 이상 영역 탐지 시 그레이 스케일(회색조)로 이상 유무를 탐지하였으나 분석 신호의 표현력이 낮고 탐지 오류가 많아 위변조 여부 판정에 어려움이 많았다. 이번에 개발된 기술은 색상 정보와 주파수 정보를 함께 활용해 정밀도(precision)와 재현율(recall)이 크게 향상되고 변형 영역을 컬러 스케일로 표현함으로써 해당 영역의 이상 유무뿐만 아니라 위변조 여부도 더욱 명확하게 판별이 가능해졌다.
연구팀은 이번 연구에서 영상 생성 시 발생하는 흔적과 압축 시 발생하는 흔적 신호들을 함께 분석하기 위해 색상 정보와 주파수 정보를 모두 활용하는 접근 방법을 학계 처음으로 제시했다. 또 이러한 방법론을 설계 구현하기 위해 주파수 정보를 하나의 분할 네트워크에서 직접 입력으로 받아들이는 방식의 ‘압축 왜곡신호 탐지 네트워크(Compression Artifact Tracing Network, 이하 CAT-Net)’을 학계 최초로 개발하고 기존 기법들과 비교해 탐지 성능이 크게 뛰어남을 입증했다. 개발한 기술은 기존에 제시된 기법들과 비교할 때 특히 원본과 변형본을 판별하는 평가 척도인 F1 점수, 평균 정밀도(average precision)에서 대단히 뛰어나 실환경 위변조 탐지 능력이 크게 강화됐다.
비디오 편집 변형의 경우도, 프레임 삭제, 추가 등에 의한 편집 변형이 흔히 CCTV 비디오 등에서 발생한다는데 착안해 이러한 비디오 편집 변형을 탐지하는 기능 역시 이번 카이캐치 2.1 버전에 탑재됐다.
이번에 카이캐치 2.1 소프트웨어를 연구 개발한 이흥규 교수는 "영상 이미지 위변조 소프트웨어인 카이캐치를 휴대폰에 탑재되는 안드로이드 앱 형태로 일반에 소개한 2021년 3월 이후 현재까지 카이캐치 앱을 통한 900여 건의 위변조 분석 의뢰와 개별적으로 60건이 넘는 정밀 위변조 분석 의뢰를 받았다. KAIST 발표 논문 수준이나 실험 결과 등을 감안할 때 위변조 분야 최고 기술로 만든 소프트웨어인데, 오탐지율이 높아 실제 탐지 정밀도가 이론치보다 매우 낮았다. 많은 경우 위변조나 변형 여부에 대한 명확한 기술 판정이 불가능했으나 이번에 개발한 카이캐치 2.1 은 CAT-Net이라는 새로운 네트워크 구조와 학습 방법론, 그리고 ‘색상 및 주파수 영역 왜곡 흔적 동시 분석’이라는 첨단 기술을 사용해 정밀도를 높여, 보다 명확한 판별이 가능하도록 개발됐다. 앞으로 영상 위변조 판단 여부가 어려운 경우가 많이 줄어들기를 기대한다”고 말했다.
이 교수는 이어 "비디오는 MP4 파일 포맷이, 그리고 영상 이미지는 JPEG 이미지들이 일반인들이 널리 사용한다는 점에서 해당 포맷을 주 개발 대상으로 삼았다. 영상 이미지의 경우 영상 편집 변형 시 영상에 남겨지는 인위적으로 발생하는 JPEG 압축 미세 신호 탐지에 주안점을 두어, 위변조 여부와 위변조 영역을 잡아내는 것에 집중했다. 비디오의 경우 특정 프레임들을 삭제하거나 삽입하는 경우, 프레임 부분 편집 후 재압축 하는 경우 등을 탐지한다. 최근 CCTV 비디오 편집 여부에 대한 분쟁이 많아 크게 도움을 줄 수 있을 것으로 기대하며 향후에도 지속적으로 연구 개발해 취약점들을 보완해 나갈 계획이다ˮ 고 덧붙였다.
현재 카이캐치 소프트웨어는 안드로이드 기반 휴대폰의 구글 플레이스토어에서 ‘카이캐치’를 검색하여 앱을 다운로드 받아 설치한 후, 영상 이미지들을 카이캐치에 업로드하면 위변조 여부를 간단하게 테스트해 볼 수 있다.
한편 이번 연구는 제1 저자로 참여한 우리 대학 전기및전자공학부 권명준 박사, 그리고 김창익 교수, 남승훈 박사, 유인재 박사 등과 공동으로 수행됐으며, `스프링거 네이처(Springer Nature)'에서 발간하는 컴퓨터 비전 분야 톱 국제저널인 `국제 컴퓨터 비전 저널(International Journal of Computer Vision, IF 7.410)'에 2022년 5월 25일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Learning JPEG Compression Artifacts for Image Manipulation Detection and Localization)
이번 연구는 한국연구재단 창의도전연구기반지원사업지원과 KAIST 창업기업인 ㈜디지탈이노텍(http://www.kaicatch.com/) 과의 산학협력 연구로 수행됐다.
2022.06.13
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2022년 창의도전연구실 16개 선정 및 현판식 개최
우리 대학 연구처가 ‘2022년 창의도전연구실’ 16개를 선정하고 5월 30일(월) 오후 현판식을 개최했다. ‘창의도전연구사업 C2(Creative & Challenging) 프로젝트’란 학술적·사회적 의미가 크고 미래 사회 이슈로 대두될 가능성이 높은 문제를 선 발굴, 선 해결하는 연구를 지원하는 사업이다.
이는 우리 대학 이광형 총장이 미래 50년을 위해 제시한 ‘QAIST 신문화 전략’ 중 하나로, 연구자들이 실패를 두려워하지 않고 창의적인 아이디어로 과감하게 문제에 도전하는 연구 문화를 조성하고자 기획됐다.
연구처는 지난 3월 공고를 시행하고 창의성과 도전성을 기준으로 총 16개 과제를 선정했다. 5월 30일(월) 5시에 열린 `창의도전연구실(Creative&Challenging)' 현판식은 제안 주제 중 최고점을 받은 바이오및뇌공학과 박성준 교수 연구실에서 대표로 진행했다.
현판식에는 이광형 총장, 이상엽 연구부총장, 조광현 연구처장, 이동만 공과대학장, 정기훈 바이오및뇌공학과장, 성단근 명예교수와 박성준 교수(연구책임자)가 참석했다.
박성준 교수는 “창의도전연구실에 선정 되어 매우 기쁘다. 앞으로 ‘리버스 뇌 오가노이드-기계 인터페이스 개발’ 연구에 책임을 다하겠다. 본 연구 지원 사업을 통해 새로운 문제에 다양한 아이디어로 도전하며 개념검증을 시행할 것”이라고 소감을 전했다.
한편, 2022년 말까지 진행하는 본 사업에 선정된 16개 과제에는 각 5천만 원 이내의 연구비를 지원한다. 연구처는 향후 평가를 통해 선정된 과제에 대해 창의적 기초융합연구 관련하여 보다 중장기적으로 지원하는 ‘도약연구(UP) 사업’으로 연계하여 지속 지원할 예정이다.
또한, 연말 수행평가에서 문제해결과 검증을 탁월하게 제시한 우수 교원에게는 2023년 리서치데이에 ‘QAIST 창의도전 연구상’을 수여할 계획이다.
2022.06.09
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