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KAIST-성남시 ′도시생태 건강성 회복·4차산업혁명 교육·연구′ 협약
우리 대학은 11월 16일 성남시와 ‘도시생태 건강성 회복 및 4차 산업혁명 교육·연구 상생 업무협약’을 했다.
이날 오후 1시 30분 시청 4층 성남시장 집무실에서 열린 협약식에는 신상진 성남시장과 이광형 KAIST 총장 등이 참석했다.
이번 업무협약을 통해 4차 산업혁명 관련 교육 및 연구 활동으로 지속가능 발전에 이바지할 계획이다.
KAIST 소유 부지(분당구 정자동)를 기반으로 ▲도심 생태연구, ▲탄소 중립 및 산림자원 활용연구, ▲기후변화 대응혁신 융합연구 등을 수행해 기후변화, 급격한 도시화로 인한 성남시 생태계의 건강성을 회복하려는 조처다.
KAIST 부지는 환경부 생태자연도 1~2등급인 상수리-신갈나무 군락지로 생태 우수 공간으로 성남시에서 운영 중인 자연환경모니터와 KAIST 연구진간 공동 생태연구 협업으로 지역의 생물다양성 조사를 할 계획이다.
신상진 성남시장은 “국내 최고의 연구중심 대학인 KAIST가 보유한 자원과 기술 등을 활용하여 성남시가 기후변화 대응, 탄소중립 융합 혁신기술을 선도하는 4차 산업 특별도시로 한 단계 더 도약할 수 있는 계기가 될 것”이라고 말했다.
이광형 우리 대학 총장은 “KAIST는 성남시와 함께 자연생태계 보존과 발전을 위한 생태연구를 수행하고 4차 산업 분야 전 주기적 혁신 인재 양성과 원천기술 확보를 위한 최선의 노력을 다할 것”이라고 말했다.
2022.11.16
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차세대 대용량 데이터 처리용 컴퓨팅 구현을 위한 고신뢰성 인공 시냅스 트랜지스터 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 부가적인 회로 없이 소자의 특성을 이용해 인공지능(AI)의 학습 정확도를 높이면서, 높은 내구성을 바탕으로 신뢰성 높은 반복 동작이 가능하도록 설계된, 인간 뇌의 신경전달물질을 모사한 고신뢰성 인공 *시냅스 트랜지스터를 개발했다고 16일 밝혔다.
☞ 시냅스 트랜지스터(Synapse Transistor): 신경 세포간 연결부인 시냅스를 모사하는 트랜지스터 소자로, 연결 강도를 의미하는 가중치(Weight)를 채널의 저항(또는 컨덕턴스)값으로 나타내 이전 단에서 다음 단으로 흐르는 전류의 양을 조절한다.
최 교수 연구팀은 기존 낸드 플래시 메모리에 사용되는 구조를 이용하면서도, 기존 낸드 플래시의 단점인 낮은 내구성을 개선하는 방법을 차용해, 안정적인 시냅스 역할을 할 수 있는 트랜지스터를 개발했다.
낸드 플래시 메모리는 높은 전압을 이용해, 소자의 구성 물질을 손상시키는 방법(FN 터널링)으로 데이터를 저장하는 반면, 연구팀이 개발한 소자는 낮은 전압으로도 동작해, 기존 플래시 메모리에 비해 높은 내구성과 신뢰성을 확보했다.
최 교수 연구팀이 개발한 소자는 많은 데이터를 하나의 소자에 넣을 뿐 아니라 안정적으로 저장이 가능해, 부가적인 회로 없이도, AI의 학습 정확도를 획기적으로 높일 수 있다. 이를 통하여, 뉴로모픽 반도체 칩의 소형화 및 전력 소모 감소의 기반이 될 것으로 기대된다. 또한, 높은 학습 정확도와 더불어, 높은 내구성을 바탕으로 뉴로모픽 시스템에서, 실시간 온라인 데이터 학습에 적합한 시냅스 소자로 활발히 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
전기및전자공학부 서석호, 김범진, 김동훈, 박승우 석사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 10월호에 출판됐다. (논문명 : The gate injection-based field-effect synapse transistor with linear conductance update for online training)
인공지능의 발전과 빅데이터 처리의 중요성이 대두되면서, 데이터 병목현상과 많은 에너지를 소모하는 현대의 폰 노이만 컴퓨팅 구조를 탈피하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 중 '뉴로모픽 컴퓨팅'을 위한 하드웨어 기술은 우리 뇌의 계산 알고리즘을 모사해 대용량의 데이터를 낮은 전력으로 효율적으로 처리할 수 있어 차세대 지능형 하드웨어 시스템으로서 각광받고 있다. 기존 상용화된 구조의 메모리 소자뿐만 아니라, 멤리스터(Memristor)를 비롯해 다양한 차세대 메모리 소자들이 뉴로모픽 컴퓨팅 구현을 위해 끊임없이 연구되고 있다. 이 중 3단자(게이트, 소스, 드레인 전극) 형태의 시냅스 트랜지스터는 기존 상용화된 반도체 공정을 적용하기 쉽고, 데이터를 정밀하게 제어할 수 있는 장점이 있다.
그러나 지금까지 주로 연구된 플래시 메모리 소자를 이용한 CTF(Charge Trap Flash) 구조의 시냅스 트랜지스터는 가중치를 변경하기 위해 높은 전압이 필요하며, 이로 인한 낮은 내구성, 비선형적인 가중치 변화라는 단점을 지닌다. 이는 전자가 이동할 때, 소자 구조상 존재하는 높은 에너지 장벽을 뚫고 지나가야 하는 것에서 기인한다. 이러한 낮은 내구성 및 비선형적 가중치 변화에 의한 낮은 학습 정확도 때문에 기존의 소자는 수천만 번 이상의 데이터를 쓰고 지우는 동작을 수행하기에 부적합해 실시간 온라인 학습에 적용하기에 어려움이 존재해왔다.
최신현 교수 연구팀은 이러한 한계점을 해결하기 위해 FN 터널링이 아닌, 열전자 방출 현상을 이용해, 전자를 게이트 전극에서 전하 저장층으로 이동시키는 방법으로 동작하는 소자를 고안했다. 이 방법은 전자가 높은 에너지 장벽을 뚫고 지나가는 것이 아닌, 낮은 에너지 장벽 위로 넘어서 이동하는 방법이므로, 낮은 전압을 이용하면서 이상적인 선형적 형태로 가중치를 업데이트할 수 있다. 또한, 장벽층을 손상시키지 않기 때문에 높은 내구성을 지니며, 2억 번 이상의 시냅스 업데이트 동작을 증명했다.
추가적으로, 연구팀은 제작한 열전자 방출 기반 시냅스 트랜지스터를 이용해 손글씨 숫자 이미지 데이터(MNIST, Modified National Institute of Standards and Technology database)를 학습한 후, 이를 바탕으로 무작위의 손글씨 이미지를 분류한 결과 약 93.17%의 높은 정확도를 달성했다.
제1 저자인 전기및전자공학부 서석호 석사과정은 "이번에 개발한 고신뢰성 인공 시냅스 트랜지스터는 선형적인 가중치 업데이트와 높은 내구성을 바탕으로 기존 시냅스 트랜지스터가 지닌 온라인 학습 한계에 대한 솔루션이 될 수 있음을 기대한다. 특히, 기존 CMOS 공정과 호환을 할 수 있고 가장 일반적인 트랜지스터인 금속 산화막 반도체 전계효과 트랜지스터(MOSFET, Metal-Oxide-Semiconductor Field Effect Transistor)과 구조 및 동작이 유사하므로 뉴로모픽 하드웨어 시스템에 적용하는데 다른 차세대 메모리 소자에 비해 실현 가능성이 보다 높을 것으로 생각된다ˮ며 "이 연구를 바탕으로 계속해서 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신소자 기술 개발에 힘쓰고 싶다ˮ라고 말했다.
공동 제1 저자인 전기및전자공학부 박승우 석사과정은 “뉴로모픽의 관점뿐만 아니라, 기존 낸드 플래시의 낮은 내구성이라는 한계점을 개선하는 연구의 발판이 될 수 있을 것으로 기대된다”며 이 연구의 또 다른 의의를 제시했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, 한국산업기술평가관리원, 나노종합기술원, 삼성미래육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.11.16
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QS 2022-23 아시아대학평가 종합 8위 · 국내 1위
우리 대학이 최근 발표된 QS 2022-23 아시아 대학 평가에서 국내 1위, 아시아 8위를 차지했다. QS 2022-23 아시아 순위는 지난해 14위에서 여섯 계단 뛰어오르며 국내 대학 중 유일하게 톱 10에 포함됐다. 평가 대상에 오른 국내 대학 89개 중 87%의 순위가 그대로이거나 하락한 상황에서 돋보인 성과다.
11개의 평가지표 중 ▴학계 평판도 ▴졸업생 평판도 ▴국제 공동연구 협력 현황 ▴외국인 학생 비율 ▴파견 교환 학생 수 등 5개 지표의 점수가 전년 대비 상승했다. 특히, 각 대학의 최근 5년간 논문실적을 분석해 국제 공동연구 협력 현황을 평가하는 항목에서 큰 폭으로 상승했다.
우리 대학은 현재 503개 협정을 바탕으로 전 세계 65개국 290개 기관 및 대학과 학생교환 및 연구 협력 등을 다양하게 진행하고 있다. 최근, 국제공동연구를 전략적으로 확대하기 위한 시범사업을 시행해 MIT, UC 버클리, 스위스 로잔공대(EPFL) 등 해외 유수 대학들과 활발하게 협력하고 있다.
QS 아시아 대학 1위는 중국의 베이징대가 차지했으며, 싱가포르 국립대·칭화대·홍콩대·난양공대가 뒤를 이었다. 국내 대학은 우리 대학에 이어 연세대(12위)·고려대(15위)·서울대(17위)·성균관대(18위)가 아시아 톱 20위 안에 이름을 올렸다.
이광형 총장은 "아시아 상위 10위권 순위 안에 한국 대학의 이름이 올라온 것이 3년만이다"라며, "학내 구성원은 물론 졸업생들까지 각자의 자리에서 노력해준 덕분에 우리 대학이 국내 최고의 대학이자 아시아에서도 손꼽히는 대학으로 이름을 올리게 되어 매우 자랑스럽게 생각한다"라고 말했다.
이어, 이 총장은 "세계 상위 10위권에 드는 대학이 되는 것도 우리가 꿈을 꾸면 해낼 수 있는 일이라고 믿는다"라며, "우리 구성원들이 더 큰 꿈의 크기를 가지고 세계로 나아갈 수 있도록 교육·연구·국제화 등 각 분야에서 지원을 아끼지 않겠다"라고 전했다. 한편, 지난달 발표된 2022-23 THE 학문 분야별 대학평가(Subject Rankings)에서도 공학 분야(7년 연속), 전산학(4년 연속), 물리 분야(2년 연속) 국내 1위를 유지하고 있다. 상경 분야는 국내 3위, 인문학 분야는 국내 2위를 기록했다.
2022.11.15
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수면 및 단기 기억력 조절을 위한 초소형 초음파 자극·뇌파 측정 시스템 개발
우리 대학 전기및전자공학부 이현주 교수, 한국뇌연구원 김정연 박사 공동연구팀이 소형 동물에서 초음파 뇌 자극과 뇌파 측정이 동시에 가능한 초소형 시스템을 개발했다고 9일 밝혔다. 수면 상태에 따라 실시간으로 초음파 뇌 자극이 가능한 해당 기술을 이용해, 연구팀은 비 급속 안구 운동(NREM, Non-rapid-eye Movement) 수면 시 전전두엽(PFC, Prefrontal cortex)을 실시간으로 자극해 수면 및 단기 기억력 조절이 가능함을 밝혔다.
☞ 미세 전자 기계 시스템(Micro Electro Mechanical Systems, MEMS): 마이크로 단위의 기계적 구조물과 전자 회로가 결합된 초소형 정밀 기계 제작 기술. 전자(반도체) 기술·기계 기술·광 기술 등을 융합해 마이크로 단위의 작은 부품과 시스템을 설계·제작하고 응용하는 기술을 의미한다.
☞ 초음파: 사람이 들을 수 있는 청각 영역에서 벗어난 고주파수 내역의 음파(>20 kHz).
☞ 뇌파: 저주파수 대역의 뇌 전기신호. 비침습적으로 두개골이나 두피에서 전반적인 뇌 활동을 뇌파로 측정할 수 있다. 영문으로 EEG라고 부른다.
☞ 전전두엽: 전두엽에서 인간 고유의 정신 기능을 담당하는 앞부분이다. 행동을 주시하고, 감독하고, 이끌고, 지시하고, 집중시키는 일을 하는 부위다.
이번 연구에서 개발된 초소형 초음파 자극 및 뇌파 측정 시스템은 기존의 마취가 필요한 시스템과는 달리 자유롭게 행동하는 쥐에 장기간 동시 자극과 측정을 할 수 있다. 초음파 자극 소자는 미세 전자 기계 시스템(이하 MEMS, Micro Electro Mechanical Systems)의 실리콘 공정을 활용했기 때문에 매우 정밀하고 초소형으로 제작할 수 있으며 대량생산이 가능하다. 초경량의 해당 시스템을 향후 다양한 뇌 질환 동물 모델에 적용한다면, 여러 뇌 질환에 대한 초음파 뇌 자극의 효과를 평가할 수 있을 것으로 기대된다.
기존 신경 자극 기술과는 달리 초음파는 수술 없이 뇌 심부의 국소적인 작은 영역까지도 자극할 수 있어, 저강도 집속 초음파 치료 기술이 주목받고 있다. 최근 저강도 집속 초음파 기술의 치료 효과와 유효성에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 초음파를 뇌 또는 인체에 조사했더니, 알츠하이머병, 파킨슨병, 간질, 비만, 관절염 등이 호전되는 연구들이 다수 발표되고 있다.
신경 자극의 효능을 확인하는 방법으로는 생체 내 신호 측정과 행동 관찰을 들 수 있다. 그러나 이를 질병 모델이 많이 존재하는 소형 동물에서 구현하기는 쉽지 않다. 기존의 초음파 자극 기술은 부피가 커서 움직이는 생쥐에 사용이 불가능하거나 작동할 때 생기는 잡음 신호로 동시 전기 생리 신호 측정이 어렵다. 특히, 생쥐처럼 작은 동물에서 장기간으로 초음파 자극을 주면서 생체 내 반응을 실시간으로 측정하는 시스템이 없었다. 따라서 소형 동물에 인가되는 초음파 자극 실험은 통상적으로 짧게 자극 후 즉각적인 반응을 보거나 마취 상태에서 여러 차례 자극을 인가하고 장기적인 반응을 보는 연구들이 주를 이루고 있다.
이현주 교수팀은 그간 이런 문제를 해결하기 위해 MEMS 기반의 초소형 초음파 소자(CMUT, Capacitive Micromachined Ultrasound Transducer) 연구를 지속해서 수행해왔는데, 이번 연구에서 뇌파 신호 측정 및 실시간 수면 분석 기술을 접목해, 뇌의 현재 상태에 따라 자극을 주는 맞춤형, 폐루프 자극 시스템을 개발했다. 폐루프 자극 알고리즘은 6초 단위로 수면 단계를 실시간으로 분석해 비 급속 안구 운동(NREM, Non-rapid-eye Movement) 수면 단계일 때 초음파 자극을 전달한다. 이 시스템은 잡음 신호 없이 자극과 측정이 동시에 가능하다. NREM 상태 시 10시간 동안 수면 박탈 쥐의 전전두엽을 자극한 결과, 단기 공간 기억력이 보호되고 급속 안구 운동(REM, Rapid-eye Movement) 수면량이 증가함을 보였다.
연구팀은 현재 이 신기술을 고도화하기 위해 뇌 단일 영역의 매우 작은 부위를 자극할 수 있는 후속 시스템을 개발하고 있다. 국소 부위 자극을 통해 향후 정밀한 수면 단계 조절이 가능하게 된다면, 수술 없이 비침습적으로 수면 질환, 알츠하이머병, 파킨슨병 등의 뇌 질환 치료의 길이 열릴 것으로 연구팀은 기대하고 있다.
이현주 교수는 "초음파는 태아 영상화에도 활용될 만큼 안전한 인체 조사 기술 중 하나인데, 인체 내부 깊숙이까지 전달되며 펴지지 않고 집중 조사가 가능해 치료를 위한 비수술적 인체 조사 기술로 매우 매력적인 기술이다ˮ라고 말했다. "하지만, 전임상 자극 시스템의 부재로 현재 초음파 자극의 효능 평가 연구가 부족한 상황이며, 이번에 개발한 시스템을 많은 뇌과학 연구팀들이 활용해 초음파의 다양한 치료 효과를 밝혀낼 수 있기를 바란다ˮ라고 전했다.
전기및전자공학부 이현주 교수 연구팀의 조예현 박사과정, 그리고 한국뇌연구원 김정연 박사 연구팀이 주도하고 기초과학연구원 김성기 단장, 한국과학기술연구원 이병철 박사, 우리 대학 생명과학과 서성배 교수가 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)'誌 10월 19일 字에 게재됐으며 출판사 와일리(Wiley)의 리서치 헤드라인(Research Headline) 논문으로 선정돼 이현주 교수와 김정연 박사 인터뷰가 어드밴스드 사이언스 뉴스(Advanced Science News)에 11월 1일 실렸다. (논문명: General-purpose ultrasound neuromodulation system for chronic, closed-loop preclinical studies in freely behaving rodents)
한편, 이 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단 차세대지능형반도체 사업의 지원으로 수행됐다.
2022.11.09
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KAIST 우수수업 수기 공모전 시상식 개최
우리 대학이 지난 10월 14일 '2022 KAIST 우수수업 수기 공모전' 시상식을 개최했다.
우리 대학의 좋은 수업을 발굴해 학내 구성원들에게 공유하기 위해 '내가 추천하는 우리 학교 우수강의'를 주제로 시행된 이번 공모에는 총 28개의 수상작이 선정됐다.
금상은 전산학부 민하주르 라흐만 차우두리 마힘(Minhajur Rahman Chowdhury Mahim)학생이 차지했다. '수강취소하고 싶었지만 가장 좋아하는 수업이 된 강의'라는 제목의 수기를 작성해 전산학부 문은영 교수의 데이터 구조 수업을 추천했다.
또한, 생명과학과 박규병 학생의 'KAIST 학생들이여, 연구실에서 나와 이 수업을 들으라(디지털인문사회과학부 문정인 교수/사회과학특강 <미중 전략 경쟁과 한반도- 한국의 선택>)'와 새내기과정학부 조휘인 학생의 '모래성 그리고 파도(수리과학과 김동수 교수/데이터과학을 위한 선형대수학)', 문화기술대학원 타티아나 치비소바(Tatiana Chibisova) 학생의 '음악, 과학, 그리고 러버덕(멀티미디어 음향기술/문화과학기술대학 남주한 교수)'이 은상을 받았다. 이 외에도 동상 6건과 참가상 18건이 선정되어 교수학습혁신센터장 명의 상장과 상금이 수여됐다.
금상을 수상한 전산학부 민하주르 라흐만 차우두리 마힘(Minhajur Rahman Chowdhury Mahim) 학생은 "100% 온라인으로 진행된 수업임에도 불구하고 체계적인 수업 구성과 과제 피드백을 통해 성취감을 느낄 수 있었다"고 말했다.
석현정 KAIST 교육원장은 "우수강의 수기공모전에 참여해준 모든 학생들에게 감사드린다"고 전하며, "추천한 강의의 수업전략과 평가방법, 학생태도 등의 변화를 세세하게 작성해주어서 교내 구성원들과 우수수업사례를 공유할 수 있는 좋은 기회가 되었다"라고 덧붙였다.
교수학습혁신센터는 이번 공모전 수상작의 수기를 수기집으로 제작하고, 교내에 배포해 좋은 수업 사례를 공유하고 확산하는 데 적극적으로 활용할 계획이다.
<수상자 및 수기명>
∘금상 - 추천 수업: 데이터 구조, 전산학부 문은영 교수 - 수상작: 수강취소하고 싶었지만 가장 좋아하는 수업이 된 강의 (A Class Becoming My Favorite which I Once Wanted to Get Rid Off) - 수상자: 전산학부 민하주르 라흐만 차우두리 마힘(Minhajur Rahman Chowdhury Mahim)
∘은상 - 추천 수업: 사회과학특강<미중 전략 경쟁과 한반도- 한국의 선택>, 디지털인문사회과학부 문정인 교수 - 수상작: 카이스트 학생들이여, 연구실에서 나와 이 수업을 들으라 - 수상자: 생명과학과 박규병 - 추천 수업: 데이터과학을 위한 선형대수학, 수리과학과 김동수 교수 - 수상작: 모래성 그리고 파도 - 수상자: 새내기과정학부 조휘인 - 추천 수업: 멀티미디어 음향기술, 문화기술대학원 남주한 교수 - 수상작: 음악, 과학, 그리고 러버덕(Music, Science and Rubber Duck) - 수상자: 문화기술대학원 타티아나 치비소바(Tatiana Chibisova)
∘동상 - 추천 수업: 산업공학의 특수논제 I <지속가능 사회를 위한 스마트 모빌리티>, 산업및시스템공학과 여화수, 이진우, 김하나 교수 - 수상작: 새롭고 혁신적인 수업의 3개의 멋진 부분들(Three brilliant minds in an innovative new class) - 수상자: 조천식모빌리티대학원 에릭 페르난도 가르시아 자무디오(Erick Fernando Garcia Zamudio) - 추천 수업: 실험중심의 체감형 물리학, 물리학과 조성재 교수 - 수상작: 나만의 '토끼'를 찾고, 스스로 오게 하자 - 수상자: 새내기과정학부 강원일 - 추천 수업: 전산열유체공학, 기계공학과 김현진 교수 - 수상작: 전화위복, 코로나가 준 새로운 방편들 - 수상자: 기계공학과 권진호 - 추천 수업: 신경과학 방법론, 바이오및뇌공학과 박영균 교수 - 수상작: 신경과학 방법론 수업의 4가지 특별한 점(Four Unique Traits About ‘Methods in Neuroscience) - 수상자: 바이오및뇌공학과 김민주 - 추천 수업: 계산사회과학, 디지털인문사회과학부 김란우 교수 - 수상작: 계산사회과학-내 삶에 오래 기억되는 수업(Computational Social Science - A Course to Last a Lifetime) - 수상자: 전산학부 메이더 아이자즈(Maida Aizaz) - 추천 수업: 증강현실, 문화기술학 부전공 프로그램 윤상호 교수 - 수상작: 과정 및 결과, 두 마리 토끼를 잡다 - 수상자: 문화기술대학원 이승언
2022.11.09
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2022 스페이스 로보틱스 국제워크숍 개최
우리 대학 항공우주공학과와 전자·전기공학부가 11월 9일(수) 기계공학동 공동강의실(N7 #1501)에서 '2022 스페이스 로보틱스 국제워크숍'을 개최한다.
뉴스페이스 시대의 도래와 함께 우주개발 주도권을 확보하기 위한 경쟁은 더욱 치열해지고 있다. 그에 따라 인공위성 유지 보수부터 미개척 행성 탐사, 자원 채굴까지 미래 우주 임무는 점점 다양해지고 고도화될 것으로 예측되며, 위험한 환경에서 인간을 대신하여 다양한 임무를 수행할 수 있는 로보틱스 기술의 중요성은 더욱 급격히 증가할 것으로 전망된다.
이번 워크샵은 스페이스 로보틱스 분야를 선도하고 있는 DLR Robotics Institute의 소장 알린 알부 셰퍼(Alin Albu Schaeffer) 박사, NASA AMES 연구 센터의 테리 펑(Terry Fong) 박사를 비롯하여 10명의 국내외 연사가 참여한다. 스페이스 로보틱스 연구 발표를 중심으로 최신 기술 동향 전파 및 기술교류의 장을 마련하고, 국제적 기술교류 네트워크를 통해 관련 분야 연구인력 확산 및 학문적인 연구 분위기 조성하는 계기를 마련할 예정이다.
이대영 KAIST 항공우주공학과 교수는 "이제 국내에서도 스페이스 로보틱스 기술에 관한 관심이 점점 높아지고 있는 상황"이라고 강조했다. 또한, 김민준 KAIST 전자및전기공학부 교수도 "국내 스페이스 로보틱스 분야 연구원들이 최신 기술 및 활용에 관한 폭넓은 지식을 얻고 글로벌 네트워크를 구축하는 좋은 기회가 될 것"이라고 말했다.
이번 워크숍은 2022년도 KAIST-DLR 스페이스 로보틱스 R&D 국제 네트워크 구축 사업의 일환으로 KAIST BK21 FOUR 사업단, KAIST Institute for Robotics의 후원을 받아 진행된다. 자세한 내용 및 프로그램은 항공우주공학과 홈페이지(https://ae.kaist.ac.kr)에서 확인할 수 있다. 문의: 항공우주공학과 이대영 교수(ae_dylee@kaist.ac.kr) / 이창훈 선임행정원 (h153214@kaist.ac.kr, +82-42-350-3708)
2022.11.01
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기계공학과 권동수 명예교수, 신장결석제거 수술로봇 식약처 제조허가 획득 & IIROS 2022 하라시마 혁신 기술상 수상
< 권동수 기계공학과 명예교수 >
우리 대학 기계공학과 명예교수이자, 교원창업기업 ㈜로엔서지컬의 대표이사인 권동수 교수가 2022년 10월 25일 식품의약품안전처로부터 신장결석제거 수술로봇 프로젝트 자메닉스 Zamenix (제품명 easyUretero)의 제조허가를 획득했다고 밝혔다.
이 제품은 부드럽게 휘어지는 연성요관내시경을 요도로 삽입한 후 원격으로 제어하여 신장 내 결석을 제거하는 로봇으로서 기술의 우수성과 혁신성을 인정받아 2021년 12월 2일 식약처가 주관하는 ‘제 17호 혁신의료기기’로 선정된 바 있다. 이 제품이 성공적으로 의료현장에 적용될 경우 기존 신장결석 제거 수술 대비 수술의 편의성과 정밀도를 높임과 동시에 의료진과 환자에 대한 방사선 노출도 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
< 신장결석 제거 수술로봇 '자메닉스', 로엔서지컬 제공 >
또한, 권동수 명예교수는 지난 10월 26일 일본에서 열린 세계 최고 권위의 로봇 국제 학술대회 IROS 2022(IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems)’에서 IROS 하라시마 혁신 기술상(Harashima Award for Innovative Technologies)을 수상하는 쾌거를 이루었다.
< IROS 2022 하라시마 혁신 기술상 수상 장면 >
IROS 하라시마 혁신 기술상은 지능형 로봇 및 시스템을 위한 새로운 연구와 발전을 위한 성취, 로봇 공학 및 지능형 시스템에서의 선구적인 활동을 한 IROS 구성원에게 주어지는 상으로, 지난 27년간의 KAIST 로봇 및 햅틱스 연구성과의 결실로 (주)로엔서지컬의 기술과 주력제품인 신장결석제거로봇 프로젝트 자메닉스의 개발로 다시 한번 세계 의료계와 로봇, 공학 분야 학술대회의 이목을 집중시켰다.
권동수 명예교수는 KAIST의 우수 연구성과를 기반으로한 Startup KAIST의 교원-학생 공동창업을 통해 K-Medical 수술로봇 분야의 First mover로서, 이번 식약처 제조허가를 발판으로 수술로봇의 국내 보급 및 미국, 유럽 등의 세계시장에 진출할 계획이다.
2022.10.27
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이성주, 신진우 교수팀, 스스로 새로운 환경 적응하는 인공지능 기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 이성주 교수와 AI대학원 신진우 교수 연구팀이 공동연구를 통해 스스로 환경변화에 적응하는 테스트타임 적응 인공지능 기술을 개발했다고 밝혔다.
해당 연구는 “NOTE: Robust Continual Test-time Adaptation Against Temporal Correlation”라는 제목으로 인공지능 분야 최고권위 국제학술대회 ‘신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2022'에서12월 발표될 예정이다.
이성주 교수와 신진우 교수 공동 연구팀이 스스로 새로운 환경에 적응하는 “테스트타임 적응 (Test-Time Adaptation)” 인공지능 기술을 개발하였다. 연구팀이 제안한 알고리즘은 기존의 최고 성능 알고리즘보다 평균 11% 향상된 정확도를 보였다.
기계학습 모델들의 한계점은 학습했던 데이터와 다른 분포의 데이터에 적용되면 성능이 급격히 하락한다는 것이다. 이를 푸는 여러 방법 중에서 데이터를 미리 수집할 필요없이 모델이 스스로 테스트 데이터를 분석하여 변하는 환경에 적응하고 성능을 향상시키는 기술인 테스트타임 도메인 적응 (Test-Time Adaptation) 방법이 최근 산학계에서 크게 각광을 받고 있었다.
연구팀은 기존의 테스트타임 도메인 적응 기술들이 모두 데이터가 이상적인 균일분포를 따른다는 가정을 한다는 문제점에 착안했다. 실제 데이터는 환경 변화나 시간 변화에 따라 데이터 분포가 변하거나 비균일분포의 데이터에 대해서는 기존 기술을 동작하지 않는다. 하지만 연구팀이 제시한 “NOTE” 기술은 비균일분포의 데이터에서도 기존 최대 성능 알고리즘 보다 평균 11%만큼 향상된 정확도를 보였다.
이성주 교수 연구팀과 신진우 교수 연구팀의 공동연구로, 공태식 박사과정이 제1저자로 연구를 이끌었고, 정종헌 박사과정, 김태원 학사과정, 김예원 석사과정이 공동 저자로 기여하였다.
이성주 교수와 신진우 교수는 ”테스트타임 도메인 적응은 인공지능이 스스로 환경 변화에 적응하여 성능을 향상시키는 기술로, 활용도가 무궁무진하다. 이번에 발표될 NOTE 기술은 실제 데이터 분포에서 성능향상을 보인 최초의 기술이고 자율주행, 인공지능 의료, 모바일 헬스케어 등 다양한 분야에 적용이 가능할 것으로 기대된다.” 라고 밝혔다.
이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원 (No. NRF-2020R1A2C1004062)과 방위사업청과 국방과학연구소의 지원(UD190031RD)으로 한국과학기술원 미래 국방 인공지능 특화연구센터에서 수행된 연구이다.
2022.10.21
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KAIST-대전광역시 혁신 디지털 의과학원 구축 MOU 체결
우리 대학이 17일 오후 2시 대전 KAIST 본원 제1 회의실에서 '혁신 디지털 의과학원' 구축 및 운영에 관한 업무 협약식을 개최했다.혁신 디지털 의과학원'은 첨단 의과학 연구 수행 및 혁신 창업 생태계 조성을 위해 마련되는 공간이다. 문지캠퍼스에 연면적 10,000㎡(약 3천 평), 지하 1층~지상 6층 규모로 건축될 예정이며, 국고, 대전시 및 우리 대학 자체 예산 등 총 420억 원의 사업비가 투입된다.▴디지털 의료·바이오 공동 활용 장비(Core Facility) 기반 오픈랩 ▴인공지능(AI) 정밀의료 플랫폼 센터 ▴데이터 기반 융복합 헬스케어 연구개발 센터 등의 첨단 의과학 연구센터와 연구 장비를 구축하고, 리서치 펠로우를 위한 독립적인 연구 공간 및 공용 실험실 등이 들어선다. 또한, ▴창업 공동 컨설팅센터 ▴비즈니스 지원센터 ▴창업자 공유 라운지를 조성해 대전 지역 바이오 기업 및 KAIST 동문 기업 등에 제공할 계획이다. 우리 대학은 현재 대전 본원에 있는 의과학대학원을 문지캠퍼스로 이전하고 의과학동물실험동을 구축해 2026년까지 전임직 교수를 50명까지 확대하기 위해 준비 중이다. 여기에 이번 MOU를 바탕으로 '혁신 디지털 의과학원'을 함께 조성해 첨단 의과학 연구를 수행하고 바이오 의료 분야에서 혁신적인 창업을 이끌어내 문지캠퍼스를 바이오 메디컬 캠퍼스로 성장시키려는 계획을 추진하고 있다.
향후, 대전시는 혁신 디지털 의과학원 건축사업비 보조를 위한 예산, 건축 관련 인허가, 사전절차 이행 등을 지원하고 건립 이후 운영을 위한 사업발굴 등으로 우리 대학과 협력할 예정이다.
이장우 대전시장은 "바이오헬스 분야에서 글로벌 일류도시로 도약하려면 고도의 기술과 인력이 절대적으로 필요하다"라며, "우리 시는 KAIST와 함께 의과학원 구축사업과 인력양성사업을 통해 글로벌 일류경제도시로 나가겠다"라고 말했다.이광형 KAIST 총장은 "'혁신 디지털 의과학원'에서 양성할 융합형 의사과학자 및 의과학자들은 암과 만성질환 치료를 위한 바이오 신약, 인공지능(AI) 기반 신약 개발 플랫폼, 정밀 의료 솔루션 등을 개발하는 주역이 될 것으로 기대한다"라고 말했다. 이어, "교육과 연구뿐만 아니라 바이오 벤처와의 연계, 기업 연구소와의 공동 연구로 기초-임상-산업화의 선순환 생태계를 만들어 대전시가 세계적 바이오 클러스터로 도약하는 일에 힘을 보태겠다"라고 밝혔다.
2022.10.17
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건설및환경공학과 3팀, 2022 EDISON 도시환경 SW 활용 경진대회 수상
우리 대학 건설및환경공학과 블리자드&올라프 외 2팀이 2022 EIDSON 도시환경 SW 활용 경진대회에서 각각 대상, 특별상, 장려상을 수상했다.
EIDSON 도시환경 SW 활용 경진대회는 계산과학공학 SW 웹 플랫폼인 EDISON(https://www.edison.re.kr/)의 소프트웨어를 활용하여 대학(원)생들의 도시환경 분야에 대한 연구 활동을 촉진 시키고 관련된 인재를 양성하기 위한 경진대회이다.
EIDSON SW 활용 경진대회는 지난 2012년부터 도시 환경 뿐만 아니라 다양한 분야에 걸쳐서 개최되고 있으며, 올해 2022년 대회에서는 과학기술정보통신부 장관상, 한국연구재단 이사장상을 비롯한 7개의 상을 우수 논문을 작성한 팀에게 수여했다.
우리 대학 건설및환경공학과 블리자드&올라프 팀의 노소정, 이하경 학생은 EDISON 앱의 Building Generator 기능을 활용한 서울시 젠트리피케이션 후보지 추천 시스템 구축 연구로 성과를 인정받아 대상을 수상하였다. 박철옹 팀의 박철웅, 오민석 학생은 EDISON 앱을 활용한 도시 네트워크 분석 결과를 이용한 마이크로 모빌리티의 이동량 예측 연구로 그 학업적 기여를 인정받아 선정되었다. 에.대.슨. 팀의 이소정, 최준용 학생은 EDISON Network Extractor 앱과 SUMO 시뮬레이터를 활용하여 자율주행 자동차의 주행 환경에 따른 교통 시뮬레이션 결과 비교 연구로 장려상을 수상하였다.
노소정, 이하경 학생은 서울시의 비상업지역이 상업화되는 젠트리피케이션 현상에 주목하여 서울시의 비상업지역 골목상권 중 추후 발달상권으로의 위계 상승이 예상되고, 상업화에 따른 부동산 개발 수익이 기대되는 투자지 후보 상권을 도출하고자 하였다. 서울시 발달상권 중 용도지역이 비상업지역이면서 상권 특성 및 토지이용에서 대표성을 띠는 상권들을 벤치마크로 설정하였다. 이들의 상권 특성 변수 데이터를 구축한 뒤 서울시 전체 골목상권들과 Collaborative Filtering 유사도 분석을 진행하여 벤치마크의 발달상권과 유사한 골목상권들을 도출하였다. EDISON 앱의 Building Generator 기능을 활용하여 상권의 토지이용에서 개발할 수 있는 건축 연면적과 실제 상권의 총건축물 연면적을 비교, 신규로 개발 가능한 유휴 개발 면적을 산출하여 투자 후보 상권들을 선정하였다. 해당 상권의 매출 추이 및 현황을 검토를 통해 연구 분석 결과가 유의미함을 확인하였다. 본 연구는 상업 부동산 투자자뿐만 아니라 창업자의 상권 입지 분석이나 도시재생계획을 수립하는 지자체 및 공공기관 등 다양한 이해관계자들에게 상권의 변화와 성장을 예측할 수 있는 모델로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
박철웅, 오민석 학생은 도시 네트워크 분석을 활용하여 도시 공간 내의 마이크로 모빌리티 이동량을 예측하는 프레임워크를 제시하였다. 전동킥보드의 사용자 이용 행태를 통해 도시 공간 내에 마이크로 모빌리티의 수요가 높게 나타날 수 있는 공간적 특성 (대중교통, 대학교 등) 을 규정하였고, 이러한 도시 공간적 특성을 중심으로 중심성이 높아 이동량이 많을 것으로 예상되는 도로를 EDISON 네트워크 분석 앱을 통해 도출하여 마이크로 모빌리티 이동량 예측을 가능하게 하였다. 이에 더 나아가 예측된 결과와 도시 공간의 물리, 환경적 특성을 고려하여 보다 안전한 마이크로 모빌리티 운행을 위한 도시 서비스 및 인프라를 제시하였다. 본 연구는 급증하는 마이크로 모빌리티의 도시 공간 기반에 기반한 수요 예측과 안전한 운행 인프라를 구축하는 데에 기여할 것으로 기대된다.
이소정, 최준용 학생은 도로의 형태와 용량에 따라 자율주행 자동차의 효용이 달라질 것이라는 가설을 세우고, 이를 검증하는 연구를 수행하였다. 도로의 형태를 기준으로 각각 도심과 교외의 특징을 가진 지역을 평가 및 선별하고, 선별된 지역에 자율주행 정책 별로 교통량을 발생시켜 주행 행태를 시뮬레이션하였다. 이 발표는 EDISON 앱과 오픈소스 시뮬레이터의 연계 활용으로 기대를 받았으며, 자율주행 자동차의 상용화를 위한 도시 공간 연구로도 주목을 받았다. 연구진은 보다 광범위하고 다양한 도시를 대상으로 시뮬레이션이 추가로 수행된다면, 우리나라의 도로 형태를 고려한 주행 정책의 발전에도 도움이 될 것이라 기대했다.
KAIST 스마트시티연구센터 센터장 김영철 교수는 스마트도시를 구현하는데 중요한 핵심 기술인 데이터기반 도시 분석 및 설계 연구를 KAIST 도시설계연구실에서 지속한 결과로 이와 같은 수상을 할 수 있었다고 설명하였다. 특히 EDISON의 도시환경 SW 웹플렛폼은 도시 환경 분야의 데이터를 취득하고 분석하는 다양한 온라인 앱을 제공하여 도시 분석 연구에 활용할 수 있다고 한다. 앞으로 스마트시티 분야를 이끌어갈 미래의 우수한 인재들이 더 많은 데이터 기반 도시 연구에 참여하길 기대한다고 소감을 밝혔다.
2022.10.14
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빛 소용돌이의 역학적 제어 구현
우리 대학 물리학과 서민교 교수, 김동하 박사, 신소재공학과 신종화 교수 공동연구팀이 자기장에 의해 자발적으로 생성되고 동역학적 움직임을 보이는 빛 소용돌이(optical vortex)를 구현했다고 13일 밝혔다.
빛 소용돌이는 전기장의 위상 분포의 공간적인 꼬임으로서, 기초 물리량중 하나인 궤도 각운동량을 전자기파에 싣는 역할을 수행한다.
전자기파의 궤도 각운동량은 고전적 또는 양자화된 회전 특성을 광학 기술에 도입할 수 있기에, 광 집게, 초고해상도 현미경, 고차원 광통신, 양자 얽힘 등 다양한 분야로의 응용으로 주목받아 왔다.
그러나 기존의 빛 소용돌이/궤도 각운동량 생성은 나선형의 구조적 특이점을 갖는 소자를 통해서만 구현되어 왔기에, 역학적 변화를 가할 수 없는 수동적 형태로서만 활용되어 왔다.
연구팀은 구조적 특이점 없이도 빛 소용돌이가 자발적으로 생성될 수 있는 플랫폼을 다층 박막 구조를 통해 구현하였다. 이 플랫폼은 반사율이 이상적으로 0이 되는 수학적 특이점을 가지는 위상학적 상(相)을 실 공간에 만들어 내며, 특이점을 중심으로 빛 소용돌이가 나타난다.
다층 박막 구조내의 자기 광학 효과를 이용하여, 위상학적 상의 생성과 소멸이 외부 자기장에 의해 제어된다. 나아가, 빛 소용돌이들이 외부 자기장 하에서 위상전하에 따라 다른 양상의 움직임들을 보이거나 빛 소용돌이-반(反)소용돌이 쌍이 생성되는 등의 준입자적 (quasiparticle) 양상을 관측했다.
연구팀이 개발한 플랫폼은 구성 물질에 따라 전기장이나 열에 의한 구동도 가능하며, 제작 방식의 단순화로 인해 여러 다양한 능동적 위상 광학 소자 개발 및 빛 소용돌이 생성 소자의 개발이 기대된다.
서민교 교수는 "자발적 생성 및 역학적 움직임을 보이는 등의 준입자적 양상을 가지는 빛 소용돌이가 구현될 수 있음을 보였다. 광학 시스템내의 다양한 위상학적 전자기장 텍스처와 그들의 준입자적 상호작용에 대한 연구의 시작점이 될 것이 기대된다.ˮ라고 말했다.
김동하 박사가 제1 저자이자 공동 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 (Nature)' 10월 13일 온라인 판본에 출판됐다. (논문명 : Spontaneous generation and active manipulation of real-space optical vortices).
이번 연구는 한국연구재단 중견연구, 기초연구실, 대학중점연구소지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.10.13
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KAIST-한솔 소재부품 혁신 연구센터 설립
우리 대학이 산학협력을 통한 신산업 창출을 목표로 한솔그룹과 함께 'KAIST-한솔 소재부품 혁신 연구센터(이하, 연구센터)'를 설립한다.
연내 개소 예정인 연구센터는 친환경 재료 응용과 저에너지 및 정밀 공정 연구를 중심으로 운영될 예정이다. 산업계에서 요구하는 연구개발 문제에 공동연구로 대응하는 것은 물론 연구 과정에서의 아이디어 교환을 통해 기존의 계획을 뛰어넘는 신산업 창출을 위한 초석을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
초대 센터장은 최성율 전기및전자공학부 교수가 맡는다. 최 교수는 소재·부품·장비 산업 분야 연구를 통해 국가산업발전에 기여한 공로를 인정받아 지난 2021년 국무총리 표창을 받은 관련 분야 최고의 권위자다. 한솔그룹에서는 한솔제지와 한솔테크닉스, 아이원스 등의 주요 계열사가 참여해 우리 대학 교수진과 협력 연구그룹을 구성한다. 이를 위해, 최시영(생명화학공학과), 이상국(전기및전자공학부), 정연식(신소재공학과), 유승화(기계공학과) 교수 등 다양한 학과의 연구팀이 소재·부품·장비 및 AI 등과 관련된 연구를 진행할 예정이다. 연구센터 설립 후 연간 5억 규모의 소재부품 협력 연구가 수행되며, 협약 기간은 2025년 8월 31일까지다.
이를 위해, 우리 대학과 한솔그룹은 이광형 총장, 이재희 한솔홀딩스 대표가 참석한 가운데 ‘KAIST-한솔 소재부품 혁신 연구센터’ 설립을 위한 업무 협약 체결식을 지난 11일 본관 제1 회의실에서 진행했다.
한솔홀딩스 이재희 대표는 "금번 협약을 통해 과학기술 분야에서 국내 최고 권위를 보유하고 있는 KAIST의 연구진들과 협업하게 된 것을 기쁘게 생각한다"며, "한솔그룹과 KAIST의 역량이 시너지를 창출하여 좋은 성과를 거두기를 기대한다"고 말했다.이광형 총장은 "제조업 현장의 노하우를 가진 한솔그룹과 소재, 전기전자, 기계 분야에서 앞선 연구를 추구하는 KAIST와의 공동연구 협력은 산업체에서 요구하는 기술 목표에 도달해 신산업을 창출하는 혁신의 시작이 될 것"이라고 기대감을 밝혔다.
2022.10.12
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