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AIxCC 재패한 KAIST 교수·동문, 우승상금 중 1.5억 원 모교에 기부
우리 대학은 전산학부 한형석 동문(박사 졸업)과 윤인수 동문(학사 졸업, 현 전기및전자공학부 부교수)이 미국 국방고등연구계획국(DARPA)이 주관한 세계 최대 AI 보안 기술 경진대회 ‘AI 사이버 챌린지(AIxCC)’에서 최종 우승한 ‘팀 애틀란타’의 우승상금 중 1억 5천만 원을 모교 KAIST에 기부했다고 23일 밝혔다.
AIxCC 결선은 올해 8월 미국 라스베이거스에서 개최됐으며, 삼성리서치와 KAIST·포스텍·조지아공대 연구진으로 구성된 ‘팀 애틀란타’가 최종 1위를 차지했다. AIxCC는 총상금 2,950만 달러(약 410억 원)가 걸린 세계 최대 규모의 AI 보안 경진대회로, 지난 2년 동안 전 세계 보안 기업과 연구팀이 AI 기반 보안 기술을 겨루며 최고의 기술력을 선보여 왔다.
이번 대회에는 총 91개 팀이 등록했고, 이 중 31개 팀이 예선에 참가했으며 7개 팀이 본선에 진출했다. ‘팀 애틀란타’는 400만 달러(약 58억)의 1위 상금을 획득했으며, 2·3위 팀의 점수를 합친 것에 필적하는 압도적 성적으로 승리를 확정했다. 또한 ‘가장 많은 취약점을 탐지한 팀’, ‘최고 점수 획득 팀’ 등 주요 타이틀을 동시에 석권하며 기술적 우수성을 인정받았다.
한형석 동문은 KAIST 전산학부에서 2017년 학사, 2023년 박사학위를 취득한 뒤 조지아공대 박사후연구원을 거쳐 현재 Samsung Research America에서 근무하고 있다. 그는 대회에서 취약점 자동 탐지 시스템 개발과 전체 시스템 통합·인프라 구축을 이끄는 팀 리더 역할을 맡아 큰 기여를 했다.
윤인수 동문은 KAIST 전산학과에서 2015년 학사, 조지아공대에서 2020년 박사학위를 받은 뒤, 2021년부터 KAIST 전기및전자공학부 교수로 재직하고 있다. 그는 이번 대회에서 패치 개발팀 리더를 맡아 시스템 완성도를 높이는 데 핵심적 역할을 담당했다.
두 연구자는 우승 상금 중 1억 5천만 원을 전산학부와 전기및전자공학부에 기부하기로 했으며, 전산학부는 이를 장학기금으로, 전기및전자공학부는 학생 교육 및 연구 지원에 사용해 기부 취지를 반영할 예정이다.
한형석 동문은 “AI가 스스로 취약점을 찾아내고 패치까지 완성하는 시스템을 만드는 것은 오랜 꿈이자 보안 분야의 중요한 이정표이다. KAIST 동문들과 함께 의미 있는 결과를 낼 수 있어 기쁘며, 모교가 세계적인 기술 발전에 계속해서 선한 영향력을 발휘하길 기대한다”라고 밝혔다.
윤인수 교수는 “Team Atlanta 팀원 모두에게 정말 고맙다. 특히 전체 팀 리더이자 지도교수이신 김태수 교수님, 함께 고생한 연구실 학생들, 그리고 이번 뜻깊은 기부에 동참한 한형석 박사에게 특별히 고맙다는 말을 전하고 싶다”고 말했다.
이광형 KAIST 총장은 “KAIST 동문들이 세계적인 기술 경쟁의 무대에서 탁월한 성과를 거두고, 모교 발전을 위해 귀중한 기부까지 실천해 준 데 깊이 감사드린다. 이번 성과는 KAIST의 교육·연구 역량을 보여주는 동시에, 우리나라 AI·보안 기술의 글로벌 경쟁력을 입증한 뜻깊은 사례다. KAIST는 앞으로도 첨단 AI·보안 기술을 선도하며 인류와 사회에 기여하는 창의적 인재 양성에 최선을 다하겠다.”라고 말했다.
한편 KAIST 동문 기부 확산을 위해 KAIST 발전재단은 팀카이스트(https://giving.kaist.ac.kr/ko/sub01/sub0103_1.php) 캠페인을 운영하며 동문 참여를 독려하고 있다.
2025.11.25
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경영대학, AACSB 경영 교육 분야 국제 인증 5회 연속 획득
우리 대학 경영대학이 최근 AACSB(국제경영대학발전협의회)로부터 경영 교육 분야 국제 인증을 획득했다. 2003년 첫 인증을 받은 이후 2008년, 2014년, 2019년에 이어 올해까지 5회 연속 획득하며 국제적인 경쟁력을 다시 한번 확인했다.
AACSB는 1916년 설립된 국제 인증기관으로 경영대학의 교육과정과 학생의 학업성취도 등의 교육지표를 통해 교육의 품질을 평가한다. 현재 전 세계 5%의 경영대학만이 AACSB 인증을 획득했을 정도로 기준이 엄격하다.
특히, 2020년 평가 기준이 개정된 이후 피인증기관의 지속적인 교육과정 개선 여부와 품질을 까다롭게 평가하고 있어 이번 재인증으로 우리 대학은 경영대학의 질적인 향상을 입증았다.경영대학 관계자는 "KAIST 경영대학은 실무에 즉시 적용 가능한 실용적인 커리큘럼, 아시아 1위 수준의 최고경영자과정, 우수한 교수진의 수준 높은 연구 활동을 통한 고품질 교육 등을 제공하려 노력해왔으며, 앞으로도 국제 경쟁력을 갖춘 경영대학으로서 양질의 교육을 제공하기 위해 최선을 다하겠다"라고 전했다.
2024.07.08
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박현욱 교수, 머신러닝 통해 MRI 영상촬영시간 단축기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 박현욱 교수 연구팀이 머신러닝 기반의 영상복원법을 이용해 자기공명영상장치(이하 MRI)의 영상 획득시간을 6배 이상 단축시킬 수 있는 기술을 개발했다.
이번 연구를 통해 MRI의 영상획득시간을 대폭 줄임으로써 환자의 편의성을 높일 뿐 아니라 의료비용 절감 효과를 기대할 수 있을 것으로 보인다.
권기남 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘메디컬 피직스(Medical Physics)’ 12월 13일자에 게재됐고 그 우수성을 인정받아 표지 논문에 선정됐다.
MRI는 방사능 없이 연조직의 다양한 대조도를 촬영할 수 있는 영상기기이다. 다양한 해부학적 구조 뿐 아니라 기능적, 생리학적 정보 또한 영상화 할 수 있기 때문에 의료 진단을 위해 매우 높은 빈도로 사용되고 있다.
하지만 MRI는 다른 의료영상기기에 비해 영상획득시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 환자들은 MRI를 찍기 위해 긴 시간을 대기해야 하고 촬영 과정에서도 자세를 움직이지 않아야 하는 등의 불편함을 감수해야 한다.
특히 길게 소요되는 영상획득시간은 MRI의 비싼 촬영 비용과 직접적인 연관이 있다.
박 교수 연구팀은 MRI의 영상획득시간을 줄이기 위해 데이터를 적게 수집하고 대신 부족한 데이터를 기계학습(Machine Learning)을 이용해 복원하는 방법을 개발했다.
기존의 MRI는 주파수 영역에서 여러 위상 인코딩을 하면서 순차적으로 한 줄씩 얻기 때문에 영상획득시간이 오래 걸린다. 획득 시간을 단축시키기 위해 저주파 영역에서만 데이터를 얻으면 저해상도 영상을 얻게 되고 듬성듬성 데이터를 얻으면 영상에서 인공물이 생기는 에일리어싱 아티팩트 현상이 발생한다.
이러한 에일리어싱 아티팩트를 해결하기 위해 다른 민감도를 갖는 여러 수신 코일을 활용한 병렬 영상법과 신호의 희소성을 이용한 압축 센싱 기법이 주로 활용됐다.
그러나 병렬 영상법은 수신 코일들의 설계에 영향을 받기 때문에 시간을 많이 단축할 수 없고 영상 복원에도 시간이 많이 걸린다.
연구팀은 MRI의 가속화에 의해 발생하는 에일리어싱 아티팩트 현상을 없애기 위해 라인 전체를 고려한 인공 신경망(Deep Neural Networks)을 개발했다.
연구팀은 위 기술과 함께 기존 병렬 영상법에서 이용했던 복수 수신 코일의 정보를 활용했고, 이 방식을 통해 직접적으로 영향을 주는 부분만을 연결해 네트워크의 효율성을 높였다.
기존 방법들의 경우 서브 샘플링 패턴에 많은 영향을 받았지만 박 교수 연구팀의 기술은 다양한 서브샘플링 패턴에 적용 가능하며 기존 방법대비 복원 영상의 우수함을 보였고 실시간 복원 또한 가능하다.
박 교수는 “MRI는 환자 진단에 필요한 필수 장비가 됐지만 영상 획득 시간이 오래 걸려 비용이 비싸고 불편함이 많았다”며 “기계학습을 활용한 방법이 MRI의 영상 획득 시간을 크게 단축할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 인공지능 국가전략프로젝트와 뇌과학원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 국제 학술지 ‘메디컬 피직스 (Medical Physics)’12월호 표지
그림2. 제안하는 네트워크의 모식도
그림3. MRI의 일반적인 영상 획득 및 가속 영상 획득 모식도
2017.12.29
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