리던던트 로봇 매니퓰레이터를 사용한 최적화 기반의 경로 추종 문제에 대한 학습 기반 초기화..

< (왼쪽부터) 전산학부 윤민성 박사과정, 강민철 박사, 박대형 교수, 윤성의 교수 > 자율 로봇이 일상적인 작업을 수행하기 위해 6차원 카르테시안 경로 추종은 중요한 능력이지만, 리던던트 로봇 매니퓰레이터(Redundant Robot Manipulator)의 사용에는 다양한 제약 조건과 무한한 역기구학 솔루션으로 인해 연속적인 제어는 어렵다. 이에 장기적 의존성을 고려하는 경로 계획 기술이 필요하지만 경로의 길이와 환경의 복잡성이 증가하면 생성 시간이 오래 걸리게 되고, 국소 최적 경로 도출의 가능성이 커지게 된다. 이는 용접, 수술 로봇 등과 같이 정확도와 실시간성을 모두 요구하는 분야에서 리던던트 매니퓰레이터의 사용에 병목이 되고 있기에, 우리 대학 전산학부 윤성의 교수 연구팀은 다양한 문제에 적용성을 높이는 학습 기반과 최적성을 보장하는 최적화 기반 방식의 결합을 통해 각각의 방식이 갖는 이점을 유지하고 단점을 상호 보완하는 구조를 개발했다.이러한 모델은 리던던트 매니퓰레이션의 경로 추종 문제에 적용되어 추종에 걸리는 시간, 정확도 등 다양한 평가 지표에 성능 향상을 보였다. 연구팀은 고차원의 탐색 공간에서 효율적인 강화 학습을 위해 최적화 기반의 방식으로부터 파생된 국소 최적의 사전 지식 정보를 활용하는 구조를 도입했다. 국소 최적 지식을 모방함으로써 성능 하락 문제를 해결하기 위해 리던던트 매니퓰레이터의 구조적 특성을 고려한 영공간 투영 (Null-space projection) 기법을 제안했다. < 논문 첫 페이지 > 연구팀은 제안한 방식으로부터 생성된 초기 궤적과 최적화 기법에 대표적으로 사용되는 초기화 방식들을 다양한 평가 지표를 통해 비교하고, 제약조건 매니폴드 상에서 움직임을 확인하여 초기 궤적의 성능을 검증했다. 또한 본 방식의 사용을 통해 최적화 기법에 향상된 최적성, 효율성, 다양한 문제에 적용성을 보인다. 연구팀은 연구를 통해 리던던트 매니퓰레이터를 활용한 경로 추종 문제에 있어 강화 학습 프레임워크를 제안하고, 충돌 위험을 낮추기 위한 여분 자유도 제어 기법을 제시했으며 학습 기반과 최적화 기반 방식의 결합이 속도와 최적성을 모두 요구하는 문제에 중요한 전략이 될 수 있음을 보여주었다. < 연구팀이 수상하는 모습 > 이는 협동 로봇, 수술 로봇 등 고자유도의 매니퓰레이터 모션을 요구하는 상황에 적용 가능하고, 이를 통해 다양한 도메인에서 고차원 매니퓰레이터의 사용성을 높여줄 것으로 기대한다. 해당 연구는 지난 2023년 5월 29일 ~ 6월 2일 영국 런던에서 진행된 로보틱스 분야 최대 국제 학회인 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2023에서 Outstanding Planning Paper Award를 수상했다. < 경로 추종 문제 예시 > Outstanding Planning Paper Award는 1,341편의 논문 중 15편에 수여되었으며 Planning 분야에서는 1편이 선정됐다.

KAIST 황규영 명예특훈교수, IEEE 데이터공학 기술위원회 공로상 (IEEE TCDE..

KAIST 황규영 명예특훈교수, IEEE 데이터공학 기술위원회 공로상 (IEEE TCDE Service Award) 수상 - 세계 데이터공학 학계의 발전을 위한 평생의 헌신적인 리더십과 공로를 인정받아 한국인 최초로 수상 우리 KAIST 전산학부 황규영 명예특훈교수가 'IEEE 데이터공학 기술위원회(Technical Committee on Data Engineering, 이하 TCDE)' 에서 수여하는 공로상(IEEE TCDE Service Award)을 한국인 최초로 수상했다. IEEE TCDE는 VLDB 국제학술재단(VLDB Endowment), ACM SIGMOD와 더불어 세계 데이터베이스 분야를 이끌어가는 3대 학회 조직 중 하나로 데이터베이스(DB) 분야에서 세계 최고 권위의 학술대회인 IEEE ICDE(International Conference on Data Engineering)를 비롯한 각종 학술대회를 주관하고 있으며 이 분야에서 권위를 인정받고 있는 학술지인 IEEE 데이터공학 회보(Data Engineering Bulletin)를 발간하고 있다. 수상 위원회는 황 교수가 2007년 IEEE 펠로우로(국내 전산학 분야 최초) 2009년 ACM 펠로우로(국내 최초) 선임됐으며, 데이터베이스 분야 세계 톱 저널인 The VLDB 저널의 수석 편집장(Coordinating Editor-in-Chief)(아시아 지역 최초), 세계 톱 국제학술대회인 VLDB(2006)의 대회장(General Chair)(국내 최초 유치), 최고권위 VLDB 국제학술재단(Endowment)의 이사(Trustee, 임기 6년, 재선, 국내 최초), 세계 톱 수준의 권위 학회인 IEEE TCDE의 회장(Chair) 및 고문(Advisor)(아시아 태평양 지역 최초, 10년), 아시아 태평양 지역 권위 학술대회인 DASFAA 운영위원회(Steering Committee)의 위원, 회장, 고문, 포상위원장(Awards Chair) (15년) 등 수 많은 리더십 직책(leadership position)을 역임해 수십 년에 걸쳐 (decades-long) 세계 데이터공학 학계의 발전에 헌신적으로(dedicated) 공헌했으며 아시아-태평양 지역 데이터베이스 분야의 세계화에 공헌했음을 높이 평가했다. 특히, 황 교수는 The VLDB 저널의 창간 편집위원(founding editorial board member)으로 19년간 이 저널을 데이터베이스 분야의 톱 저널로 육성하는 데 지대한 공헌을 하였다. 황 교수가 수석 편집장으로 재임하는 동안 The VLDB 저널은 피인용지수(impact factor) 7.067 (2008년)로 정보시스템 분야 최고 저널로 등극했다. IEEE ICDE 2023 캘리포니아 아나하임에서 진행된 시상식에는 건강상의 이유로 황규영 교수의 제자인 신은정 박사(Google)가 대신 수령했다. 황 교수는 "이번 수상은 상 자체보다도 연구자로서 살아온 40년의 기간 동안 여러분들과 함께 노력한 공적이 영구히 기록되어 기쁘며 이번 수상이 국내 많은 후배 연구자들이 컴퓨터 분야에서 세계 학계를 이끌어 가는 리더가 되는 계기가 될 것으로 기대한다”고 소감을 말했다. 황 교수는 2014년에도 ACM SIGMOD로부터 세계 데이터베이스 학계의 발전을 위한 지속적이고(sustained) 헌신적인 리더십과 공로로 권위 있는 ACM SIGMOD Contributions Award(공로상)를 수상해 세계 학계의 리더로서 대한민국의 위상을 선양한 바 있다. 황 교수는 대한민국학술원 회원이며 2012년 한국공학상(대통령상), 2017년 대한민국최고과학기술자상(대통령상)을 수상했다. [수상 정보] http://tab.computer.org/tcde/tcdeawardsrecipients.html [그림 1] 황규영 명예특훈교수의 제자 신은정 박사의 상장 수령 사진 [그림 2] 상장 사진

KAIST 전산학부, ICSE 2023에서 다수의 논문 발표

KAIST 전산학부가 International Conference on Software Engineering (ICSE 2023)에서 다수의 우수한 연구 결과를 발표하였다. PLRG 연구실의 홍재민 박사과정 학생(지도교수 류석영)은 C언어로 작성된 프로그램을 Rust로 자동 변환할 때 프로그램의 동시성(concurrency)을 정확하게 해결하는 기술을 제안하여 오래된 레거시 프로그램을 보다 안전한 Rust로 변환하는 문제에 기여하였다. COINSE 연구실의 강성민, 윤주연 박사과정 학생(지도교수 유신)은 대규모 언어 모델을 이용해 자연어로 기술된 버그 리포트로부터 이를 재현하는 테스트를 자동으로 합성함으로써 개발자들의 디버깅 효율을 크게 높이는 기술을 발표하였다. 같은 연구실의 안가빈 박사과정 학생(지도교수 유신)과 김나령 학부생은 SAP Labs와의 공동연구를 통해 프로그램에 결함 코드가 처음으로 작성된 시점을 정확하게 식별함으로써 현업에서 코드 품질을 향상시키는 데 기여할 수 있는 기술을 발표하였다. International Conference on Software Engineering은 올해로 45회째를 맞는 소프트웨어 공학 분야 최우수 학회로 5월 14일부터 20일까지 호주 멜버른에서 개최된다.

KAIST 홍승훈 교수 연구팀, ICLR 2023 학술대회 한국인 최초 최우수논문상 수상

KAIST 홍승훈 교수 연구팀, ICLR 2023 학술대회 한국인 최초 최우수논문상 수상 - 시각 인공지능 학습에 필요한 데이터의 양을 획기적으로 줄이는 범용적 기술 개발로 한국인 최초 최우수논문상 수상 <(왼쪽부터) 김동균 전산학부 박사과정(제1 저자), 김진우 전산학부 박사과정, 조성웅 전산학부 석사과정, 총 루오 박사(마이크로소프트 리서치 아시아 연구원), 홍승훈 교수(전산학부 조교수)> KAIST(총장 이광형)는 전산학부 홍승훈 교수가 이끄는 연구팀이 지난 5월 1일부터 5월 5일에 열린 기계학습 분야의 최우수 국제학술대회인 ‘표현 학습 국제 학회 2023(International Conference on Learning Representation, 이하 ICLR 2023)’에서 최우수논문상 (Outstanding Paper Award)를 수상했다고 5일 밝혔다. ICLR 2023은 인공지능 분야의 가장 권위 있는 학회 중 하나로서, 구글 스칼라 h-5 인덱스 기준 기계학습 분야의 1위에 올라있으며, 모든 과학 분야의 출판물 중 9위를 기록하고 있다. 올해 최우수논문상은 전체 1,574편의 논문 중 상위 4편에 주어졌다. 홍 교수팀의 ICLR 최우수논문상 수상은 한국인으로서는 최초이며, 주요 기계학습 학회에서 국내 기관이 주축이 되어 진행한 연구로 최우수논문상을 수상한 최초의 사례이기도 하다. KAIST 전산학부 김동균 박사과정(제1 저자), 김진우 박사과정, 조성웅 석사과정과 마이크로소프트 리서치 아시아(Microsoft Research Asia)의 총 루오 박사(Chong Lou)로 구성된 홍승훈 교수 연구팀은 컴퓨터 비전 분야의 핵심 연구 주제인 ‘픽셀 레이블링 문제'를 획기적으로 적은 수의 데이터로 광범위하게 해결할 수 있는 범용적 방법론인 비주얼 토큰 매칭(Visual Token Matching) 기법을 제안해 최우수논문상을 받았다. 픽셀 레이블링은 물체 검출, 물체 분할, 자세 추정, 깊이 추정, 3차원 복원 등 컴퓨터 비전 분야의 거의 모든 핵심 문제를 광범위하게 아우르는 개념이다. 최근 10년간 신경망 기반의 기계학습 방법론이 적용되며 픽셀 레이블링의 다양한 세부 문제에서 괄목할만한 진전이 있었으나, 이러한 방법들은 수십만 개 이상의 방대한 학습 데이터를 요구하는 한계가 있었다. 홍승훈 교수 연구팀은 모든 종류의 픽셀 레이블링 문제에 대해 수십 개 이내의 적은 데이터로도 학습과 추론이 가능한 범용적인 학습 기법을 개발했고, 물체 분할, 깊이 추정, 평면 추정 등 다양한 영상 인식 문제에서 기존 방법 대비 0.01％ 이내의 데이터로도 비슷하거나 우수한 성능을 낼 수 있음을 입증했다. 홍 교수는 이번 연구를 통해 의료 영상과 같이 학습 데이터를 수집하기 어려운 다양한 문제들에 인공지능 기반의 영상 인식 기술을 적용하는데 돌파구가 되기를 기대한다고 평가했다. 이번 연구를 주도한 김동균 박사과정은 적은 수의 데이터로 학습할 수 있는 범용적 기계학습 방법론을 계속 연구해 왔으며, 이번 연구의 이론적 토대가 되는 연구를 지난 ICLR에 출판한 바 있다. 김동균 박사과정은 이번 연구로 삼성 휴먼테크 논문대상에서 은상을 수상하기도 했다. KAIST 전산학부 홍승훈 교수는 "상을 받게 되어 영광이고, 이번 수상이 국내 기계학습 연구자들에게 자신감이 되어 한국에서 더 많은 도전적인 연구들이 나오는 데 도움이 된다면 기쁠 것 같다”라고 소감을 밝혔다. < 최우수논문상 수상작 논문 정보> - ICLR 최우수 논문상 발표: https://blog.iclr.cc/2023/03/21/announcing-the-iclr-2023-outstanding-paper-award-recipients/ - 논문 링크 : https://openreview.net/forum?id=88nT0j5jAn <관련기사> https://www.hellodd.com/news/articleView.html?idxno=100462 https://www.edaily.co.kr/news/read?newsId=01252966635605968&mediaCodeNo=257 https://news.nate.com/view/20230505n04319?mid=n0100

KAIST 이의진 교수, 미 컴퓨터협회 인간-컴퓨터 상호작용 학회 아카데미 회원 선임

KAIST 이의진 교수, 미 컴퓨터협회 인간-컴퓨터 상호작용 학회 아카데미 회원 선임 - 인간-컴퓨터 상호작용 분야의 기술적 사회적 공로 인정 - 아시아에서는 일본을 이어서 대한민국 최초로 선정 KAIST(총장: 이광형)는 전산학부 이의진 교수가 인간-중심의 컴퓨팅 기술을 연구하는 긍정 컴퓨팅 분야에 대한 기술적 사회적 공로를 인정받아 지난 4월 23일부터 4월 28일까지 독일 함부르크에서 열린 ACM SIGCHI 학술대회에서 아카데미 회원으로 선임됐다고 28일 밝혔다. 미국컴퓨터협회(ACM) 소속 SIGCHI (Special Interest Group on Computer-Human Interaction)는 인간과 컴퓨터가 상호작용하는 방식을 연구하고 이를 개선하는 기술과 방법을 발전시키기 위한 국제 최고권위의 학술단체다. SIGCHI 소속의 대표적인 최우수 학술대회로는 인간-컴퓨터 상호작용 학회(CHI, Conference on Human Factors in Computing Systems)가 있으며 KAIST의 실적은 글로벌 상위 10위안에 포함된다. ACM SIGCHI 아카데미는 인간-컴퓨터 상호작용 분야에 괄목할 만한 기여를 한 명예로운 연구자 그룹으로 전 세계적으로 매년 8명 내외의 인사들이 선임된다. ACM SIGCHI 아카데미 회원 선임은 인간-컴퓨터 상호작용 분야의 선두 주자로, 학문과 산업을 혁신하고, 인간-컴퓨터 상호작용 분야의 연구를 국제적으로 주도하는 것을 인정받은 것이다. 아시아에서는 일본을 이어 대한민국 최초로 선정된 것이어서 더욱 의미가 크다. 아카데미 회원 선정은 장기간 연구 분야에 대한 누적 기여도, 새로운 연구 방향 또는 혁신을 통한 분야의 파급력, 다른 연구자의 연구에 미친 영향력과 ACM SIGCHI 연구 커뮤니티 참여도를 종합 평가한다. 수상 위원회는 긍정적 컴퓨팅 분야에서 파급력을 보인 이의진 교수의 연구를 높이 평가했다. 이 교수는 전산학, 인지심리학, 디자인 분야를 아우르는 진정한 학제 간 연구를 수행한 인간-컴퓨터 상호작용연구자로서 디지털 헬스와 웰빙 주제로 시스템 설계와 인간 행동 이해에서 모두 크게 기여했다. KAIST 부임 후 다 학제 공동연구 수행을 통해 160편 이상의 논문을 출판했고 국내외 특허도 다수 취득했다. 구글 스칼라의 피인용 지수도 1만 회를 상회한다. 이 교수는 디지털 웰빙 연구에서 문제 행동 중재에 대한 새로운 디자인 지침을 제시했고, 창의적인 응용 서비스 개발을 통해 스마트폰 사용에 관한 기술 기반 자기절제 지원방식을 실증했다. 무엇보다 대규모 필드 실험을 통해서 많은 사람들이 이 교수 연구팀이 개발한 긍정 컴퓨팅 앱을 통해 도움을 받았다. CHI 학술대회에서 최우수 논문상을 받은 연구인 Lock n’ LoL (스마트폰 잠그고 큰소리로 웃기) 시스템은 스마트폰으로 인한 사회적 배제를 완화하기 위한 이 교수의 혁신적인 실증연구의 좋은 사례다. 또한 수백 명의 학생을 대상으로 수행된 Let's FOCUS 시스템에 관한 장기 연구에서는 교실 학습 맥락에서 기술적 개입을 설계하는 중요한 기반을 제공했다. 그 외에 신체적, 정신적 웰빙을 증진하기 위한 디지털 헬스 중재 기술에 대한 응용 연구를 다수 수행했다. 건강과 웰빙 증진을 위한 적시 개입 기술을 설계하고 평가하는 선구자 중 한 명이다. 이 교수는 인간-컴퓨터 상호작용 최고권위의 학회인 ACM Ubicomp, CHI, CSCW의 편집위원으로 꾸준히 봉사를 해왔다. 국내 ACM SIGCHI 한국지부 위원장으로 다년간 봉사했고 2021년에는 한국HCI 학술대회 조직위원장을 선임했다. 연구재단 인정의 우수 학회에서 최우수 논문상(ACM CHI’16, AAAI ICWSM’13, IEEE CCGrid’11, IEEE PerCom’07)을 다수 수상했고, IEEE IoT Forum으로부터 최다피인용 논문상(2019)을 받은 바 있다. 현재 이 교수는 감정노동자를 위한 디지털 헬스케어 기술 개발과 스마트 홈 환경을 위한 정신건강 관리 시스템에 관한 연구를 활발히 수행하고 있다. 이 교수는 “모바일, 웨어러블, 사물인터넷(IoT) 등 디지털 기술을 활용하여 인간의 건강과 웰빙을 지원하는 현재 서비스를 데이터와 인공지능을 융합하는 개인화 서비스로 확장해 접근성과 효율성을 100배 이상 높이는 도전적인 미래 기술 연구를 수행해나갈 계획”이라고 말했다. [관련 정보 및 기사] https://sigchi.org/sigchi-awards-2023/ https://biz.chosun.com/science-chosun/science/2023/04/28/5QUIXC27OFFTBFBH24A6ZFU4PE/ https://www.edaily.co.kr/news/read?newsId=02696166635580712&mediaCodeNo=257 https://www.sedaily.com/NewsView/29OH8WV4I5

[특별기고]빅데이터 시대, 데이터 개방의 힘

출처 : https://www.edaily.co.kr/news/read?newsId=01210326635513144&mediaCodeNo=257 [차미영 KAIST 전산학부 교수] 오늘날 온라인으로 할 수 없는 일을 찾는 것은 쉽지 않다. 쇼핑, 음식배달, 송금 같은 일상 업무부터 세금납부와 같은 공적인 부분까지 거의 모든 일이 온라인으로 가능하다. 이는 우리의 일상생활과 경제활동의 흔적이 기업과 공공기관의 데이터로 축적됨을 의미한다. 공공기관이 개방하는 데이터 목록을 모아둔 공공데이터 포털만 보더라도 얼마나 다양한 데이터가 수집·관리되고 있는지 알 수 있다. 데이터 과학자로 활동하는 필자는 몇년 전 무역데이터라는 특별한 공공데이터를 다뤄 볼 기회를 가졌다. 무역데이터는 기업의 수출입 정보는 물론, 일반 소비자들의 해외직구 물품 정보도 담고 있으며, 관세청에 신고하는 과정에서 생성된다. 기본적으로 숫자, 문자로 구성된 데이터이지만, 세관공무원들이 화물, 직구물품을 검사하면서 찍는 영상 데이터도 포함된다. 무역데이터는 기업과 민간의 경제활동을 실시간 기록한 공공데이터의 하나로서, 데이터의 양(volume), 생성속도(velocity), 그리고 다양성(variety) 측면에서 빅데이터에 해당한다. 무역데이터에서 중요한 항목인 상품은 상품 이름이 그대로 입력되기도 하지만 무역통계 작성과 세율 적용의 통일성을 위해 국제통일 상품분류체계에 따라 5387개 유형으로 분류, 무역데이터에 반영된다. 새로운 물품이 지속해 등장하기 때문에 상품분류가 쉽지 않은 경우도 있는데, 스마트 워치가 시장에 등장 했을 때 시계(관세율 8％)와 통신기기(관세율 0％) 중 어느 상품 유형으로 분류할지 국가마다 생각이 달라 국제위원회에서 논의해 결정했다. 몇년 전 필자의 연구팀은 관세청과 함께 상품의 이름과 특성을 기술한 텍스트 정보를 토대로 상품유형 코드를 자동으로 추천하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 한글과 영문 코드북은 물론 상품분류를 할 때 논쟁이 됐던 국내외 사례까지도 학습에 활용했다. 이를 통해 특정 상품에 가장 적합한 상위 3건의 상품유형 코드를 그 이유와 함께 추천함으로써 세관공무원의 업무를 보조하는 것뿐만 아니라 어떤 상품 유형으로 분류되느냐에 따라 납부하는 세금 규모와 물품의 검사 여부가 달라지므로 수출입 기업의 편의도 개선된다고 할 수 있다. 그간 필자의 데이터 분석 경험에 따르면 상품분류는 법원판결처럼 서로 다른 주장을 바탕으로 다양한 각도에서 논의한 뒤 위원회에서 최종 결정되므로 과연 AI의 영역이 맞는지 의문이 있었다. 하지만 관세청 라이브 테스트 결과 AI모델이 국제위원회에 회부된 복잡한 사례에 대해서도 정확하게 상품분류를 해냈고, 해당 기술을 담은 논문은 한국인공지능학회에서 우수논문상을 받았다. 데이터 품질과 양이 우수한 무역데이터는 상품분류 외에도 공급망 충격 예측, 수출입물품의 시장점유율 전망 등 다양한 영역에서 활용될 수 있을 것이다. AI의 데이터 처리능력이 증가함에 따라 종전에는 AI가 학습하기 부적합하다고 여겨졌던 정제되지 않은 데이터(dirty data), 스몰데이터(small data)에 대한 학습도 가능해졌다. 공공데이터의 민간 개방 범위를 넓히고, 데이터 확보가 어려운 스타트업 등 각계각층이 빅데이터에 접근할 수 있도록 적극적으로 지원해 디지털 전환을 함께해야 하는 시점이다. 공공데이터에는 개인정보, 영업비밀 등 법적으로 엄격한 보호가 필요한 요소도 많이 포함되어 완전한 개방에 많은 한계가 있다. 무역데이터의 경우에도 국가간 혹은 기업간 민감한 무역거래 패턴이 담겨 있다. 데이터 보유기관은 개인정보나 영업비밀이 식별되지 않도록 처리하거나, 실제 데이터를 바탕으로 AI 모델이 생성한 가상데이터를 제공하는 등의 노력을 기울일 필요가 있다. 우리는 AI·빅데이터의 시대에 살고 있다. 국내 수출입기업, 해외 진출 기업들은 경험과 직관보다 데이터에 기반한 의사결정을 통해 글로벌 시장 경쟁력을 확보할 수 있어야 한다. 방대한 양의 가치 있는 데이터는 시장우위를 결정하는 중요한 자산이다. 나날이 혼란해지는 세계 정세 속에서 그 흐름을 읽고 살아남는 것은 데이터를 아는 것에서 시작된다.

KAIST, 조선3사등과 함께 스마트십 플랫폼 공동 개발 업무협약

우리 전산학부 김대영 교수가 센터장을 맡고 있는 오토아이디랩의 조선,해양,항만 유관 기관들과 함께 스마트십 플랫폼 공동개발 업무협약 관련 기사입니다. 관련기사 https://www.etnews.com/20221207000070 KAIST 는 국제표준 데이터 플랫폼과 AI 분야 연구에 참여한다. <스마트십 플랫폼 공동구축 추진단이 기획하고 있는 국제표준 기반 스마트선박-밸류체인 간 데이터 생태계 조성 개념도.>

전산학부 백종문 교수, 교육부 학술연구지원사업 우수성과 50선 선정

출처 : https://www.korea.kr/news/pressReleaseView.do?newsId=156541987 교육부가 오늘 발표한 2022년 학술‧연구지원사업 우수성과 50선에 우리 전산학부 백종문 교수가, "콜드스타트 문제해결을 위해 선호도 전파를 적용한 위치기반 웹서비스 QoS 예측" 연구성과가 선정되었다. 우수성과 50선으로 선정된 연구자에 대하여 앞으로 학술‧연구지원사업 신규과제 선정 시 가산점을 부여하는 등 우대할 예정이다. 교육부는 2022년 학술‧연구지원사업 우수성과｣ 50선을 선정하고, 우수성과에 대해 부총리 겸 교육부장관상 수여를 위한 시상식을 12월 13일(화) 엘리에나 호텔(서울 강남구 소재)에서 개최한다. 교육부는 창의적 지식 창출을 견인하고 균형 있는 학문 발전을 유도하기 위해 학술·연구지원사업을 지원하고 있으며, 2021년 인문사회, 이공, 한국학 등 분야별 34개 사업에 총 8,546억 원을 지원한 바 있다. 이를 통해, 2021년 창출된 학술·연구지원사업 성과물 12,000여 개 과제 중 공모와 추천을 통해 154건의 후보 과제를 접수하였고, 이에 대한 종합적인 평가＊를 거쳐 우수성과 50선(인문사회 분야 26선, 이공 분야 20선, 한국학 분야 4선)을 최종 선정하였다

International Conference on Medical Imaging and Co..

지난 11월 20~21일 영국 University of Leicester 에서 Hybrid로 개최된 The 3rd International Conference on Medical Imaging and Computer-Aided Diagnosis (MICAD)에서 박사과정 조지훈 학생 (지도교수: 박진아)의 논문 Hybrid-Fusion Transformer for Multisequence MRI, Jihoon Cho, Jinah Park (KAIST) 이 'Best Paper Award' 를 받았다. MICAD 국제학술대회는 컴퓨터 사이언스 분야와 메디컬 분야를 연결하는 의료 영상, 전자 공학, 컴퓨터 보조 진단, 물리학, 기계 학습 등의 여러 분야를 다루는 학술대회로 올해 2022년 학술대회의 경우 세계최고의 의료영상 컴퓨팅 및 컴퓨터보조의료개입 협회인 MICCAI society의 승인을 받아 이루어졌다. 비침습적으로 신체 내부를 촬영하고 인체의 내부를 3차원영상으로 재구성하는 MRI는 촬영부위 및 목적에 따라 다양한 프로토콜을 통해 촬영된다. 이렇게 촬영되는 MRI는 여러개의 MRI 시퀸스(sequecne)로 구성되며 각 시퀸스마다 보여주는 특징이 다르기에 이러한 특징들을 잘 통합하는 것이 의학적 분석에서의 핵심이라고 할 수 있다. 이번 연구에서는 여러 MRI 시퀸스 사이의 특징을 통합하는 Hybrid-Fusion 방법을 제안하고 이를 활용하여 학습모델을 구축함과 함께 정량적,정성적 평가를 통하여 연구의 우수성을 입증하였다. 본 연구성과는 MRI가 다양한 질병분석에 있어서 주요하게 활용되는만큼 보다 고도화된 의학적 분석방법의 발전에 기여했다는 점에서 그 우수성을 입증받았다.

KAIST, 세계적 권위의 AI 학회에서 연구 역량 입증​

https://news.kaist.ac.kr/news/html/news/?mode=V&mng_no=25630 ※ 우리 전산학부 오혜연 교수와 조경현 동문이 PC(Program Chair) 를 맡고 안성진 교수가 Workshop Chair를 맡은 NeurIPS 2022 관련 소식입니다. 사진상 < NeurIPS 2022에서 학술 위원장을 맡은 오혜연 교수(왼쪽)과 기조강연자로 초청된 김주호 교수 > 우리 대학 연구진이 인공지능 분야에서 세계 최고의 권위를 자랑하는 신경정보처리시스템학회(이하, NeurIPS)에서 왕성한 연구 역량과 위상을 입증했다. NeurIPS는 산업계와 학계에서 최신 인공지능 연구를 발표하는 권위 있는 국제학회다. 우리 대학은 2020년에 20편, 2021년에 45편의 논문을 발표했고, 올해도 작년 수준과 비슷한 37편을 게재해 인공지능 분야에서의 왕성한 연구 능력을 학계에 선보였다. 특히, 예종철 김재철AI대학원 교수의 논문(Energy-Based Contrastive Learning of Visual Representations)이 상위 6％만을 선정하는 구두 발표 논문으로 선정되어 질적으로도 우수한 연구 수준을 인정받았다. 이뿐만이 아니라 지난달 28일부터 미국 루이지애나주 뉴올리언스에서 열린 NeurIPS 2022 학회에서 우리 대학 교수진과 동문이 눈에 띄게 활약했다. 오혜연 전산학부 교수(KAIST 인공지능연구원 부원장)와 조경현 동문(KAIST 전산학부 학사 졸업)은 학술위원장 (Program chair)을, 안성진 전산학부 교수는 워크숍위원장(Workshop chair)을 맡았다. 김주호 전산학부 교수는 기조 강연자로 초청되어 ‘인터렉션 센트릭 AI(Interaction-Centric AI)’를 주제로 발표했다. 오혜연 교수는 “다수의 KAIST 연구진이 국제학회 조직위원 및 기조 강연자로 선정되었다는 것은 인공지능 연구 분야에서 KAIST의 위상이 세계적으로 높아졌음을 시사한다”라고 설명했다.

김민혁 교수, SK하이닉스 산학연구과제 최우수발명상 수상

KAIST 전산학부 김민혁 교수는 SK하이닉스가 실시한 '제10회 산학연구과제 우수발명' 포상에서 최우수상에 선정됐다. 최우수상으로 선정된 김민혁 교수는 CIS(CMOS 이미지 센서) 영상 관련 노이즈를 줄이는 기술을 개발했다. 기술이 실제 제품에 적용될 가능성이 높아 좋은 평가를 받았다. 또 우수상에 한재덕 한양대 교수, 장려상에 조남익 서울대 교수, 전우진 경희대 교수, 이동희 성균관대 교수가 각각 선정됐다. SK하이닉스는 산학협력 대학교에서 연구과제 수행 중 출원한 특허 중 우수특허를 선별해 2013년부터 매년 포상하고 있다. (출처) https://m.yna.co.kr/amp/view/AKR20221202083400003

2022 QIFK(Qualcomm Innovation Fellowship Korea) 선정

https://www.qualcomm.com/research/university-relations/innovation-fellowship/2022-south-korea 퀄컴 이노베이션 펠로우십 코리아 2022 QIFK(Qualcomm Innovation Fellowship Korea) 2022에서 KAIST(총장 이광형) 대학원생의 논문 8편이 선정되어 학생 10명이 연구장학금을 받았다. Qualcomm Technologies, Inc.는 Qualcomm AI Research를 통하여 매년 국내 인공지능, 머신러닝, 및 자율주행 분야의 우수한 논문을 발굴 및 장학금을 전달하고 있다. KAIST에서 선정 된 논문 8편중 2편이 전산학부 대학원생이 작성한 논문으로 모두 퀄컴 이노베이션 펠로우쉽코리아 2022 에서 파이널리스트에 선정되었다. 사진상 구주일 석사과정, 김진우 박사과정 석사과정 구주일(지도교수 성민혁) 학생이 자연어로부터 3D 객체의 파트를 찾아내는 논문 (PartGlot: Learning Shape Part Segmentation from Language Reference Games, CVPR 2022) 과 박사과정 김진우(지도교수 홍승훈) 학생의 트랜스포머 신경망을 집합, 그래프, 하이퍼그래프 데이터로 확장하는 논문 (Transformers Generalize DeepSets and Can be Extended to Graphs and Hypergraphs, NeurlPS 2021) 이다. 역대 Qualcomm Fellowship 수상자 중 유일한 석사과정생인 구주일 학생은 자연어와 2D 이미지간의 연관성에 대한 연구가 많은 관심을 받는 요즘, 더 나아가 자연어와 3D 객체 사이에서 파트 레벨의 조밀한 관계성을 처음으로 밝힌 논문으로 CVPR(The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 2022에서 구두 발표 논문으로 선정되었다. 박사과정에 재학 중인 김진우 학생은 자연어와 컴퓨터 비전 분야의 많은 혁신을 뒷받침한 트랜스포머 신경망 구조를 등변성(equivariance)의 이론에 기반하여 최초로 모든 종류의 집합, 그래프, 하이퍼그래프 데이터로 확장하였다. 해당 논문은 NeurIPS(Neural Information Processing Systems) 2021에 게재되었다. 퀄컴 이노베이션 펠로우쉽은 잠재력을 가진 이공계 대학원생들이 창의성, 자율성, 풍부한 연구 이해도를 바탕으로 미래 기술을 이끌 연구를 할 수 있도록 격려하는 것을 목표로 한다. 2009년부터 미국에서 시작된 퀄컴 이노베이션 펠로우쉽은 그 대상을 확대하여 유럽, 인도, 한국과 같은 다양한 국가에서 혁신적인 논문을 작성한 대학원생들을 선정하여 장학금을 수여하고 있다. 올해 개최된 퀄컴 이노베이션 펠로우쉽 코리아 2022는 국내 정규 석박사 과정에 있는 학생들을 대상으로 인공지능, 머신러닝, 자율주행 분야의 논문들을 지원받았다. 지원받은 약 140편 논문 중 42편의 논문이 파이널 진출작으로 선정되었으며, 해당 지원자들은 오프라인 행사에 참석하여 논문 발표 및 포스터 세션을 진행하였다. 지원자들의 연구 이해도와 연구의 혁신성, 향후 연구의 잠재성등을 종합적으로 고려하여 최종적으로 20개의 논문이 펠로우쉽에 선정되었다.

Asiahaptics 2022 Best Demo Award - Finalist

지난 11일(금) 중국, 일본, 한국(햅틱스 학회 창립총회 함께 진행)에서 진행된 AsiaHaptics 2022 (http://www.asiahaptics2022.com/) 데모 세션에서 KAIST 박진아 교수 연구실 논문이 데모가 Finalist에 올랐다. Haptic Guidance for Robot Arm Teleoperation using Ray-based Holistic Collision Avoidance 김현수(박사과정), 박원정(박사과정), 우태윤(석사과정), 박진아 수상을 축하드립니다.

신인식 교수 창업기업 플루이즈 CES 혁신상 수상

KAIST 창업기업 플루이즈 스마트 기기간 연결성을 위한 신기술로 CES 혁신상 수상 최우수 논문상 수상한 카이스트 연구팀 기술, 연이어 CES 혁신상 수상… 기술성과 상업성 두마리 토끼 잡아 KAIST 전산학부 신인식 교수가 설립한 교원창업기업인 플루이즈(Fluiz Inc., 신인식 대표)가 세계 최대 규모의 신기술 박람회인 ‘국제전자제품박람회(CES 2023)’에서 소프트웨어 및 모바일 앱(Software & Mobile Apps) 부문 CES 2023 혁신상(Innovation Awards)을 수상했다. 플루이즈가 개발한 차세대 멀티-디바이스 모바일 플랫폼: 플루이드(FLUID - Next-generation Multi-device Mobile Platform) 는 세계 최초의 멀티-디바이스 모바일 플랫폼으로, 하나의 스마트 기기 내에서만 사용되던 기존 모바일 앱들을 여러 스마트 기기에 걸쳐 유기적으로 분산 사용할 수 있다. 대표적으로, 한 앱의 여러 UI (사용자 인터페이스, User Interface) 요소들을 여러 기기로 자유롭게 분산하여 사용할 수 있으며 이는 단일-기기 중심의 UX에 고착되어 있던 기존의 모바일 생태계를 새로운 다중-기기(Multi-device) 패러다임으로 진화 시킬것으로 기대된다. FLUID의 혁신적인 장점 중 하나는 기존 모바일 앱에 코드 수정을 요구하지 않는다는 것이다. FLUID는 기존 모바일 앱의 코드를 일절 수정하지 않아도 플랫폼 자체적으로 멀티-디바이스 UX를 제공하기 때문에 시판 중인 모바일 앱을 즉시 다중-기기 환경으로 확장 가능하다. 신인식 교수는 모바일 통신 및 컴퓨팅 분야에서 세계 최고 권위의 학회인 ACM MobiSys, MobiCom 등을 통해 해당 플랫폼에 사용된 기술에 대한 연구 논문을 발표하였으며, 지난 2019년 9월 ACM MobiCom(The 25th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking)에서 관련 논문 “FLUID: Flexible User Interface Distribution for Ubiquitous Multi-device Interaction”을 통해 한국 최초로 ‘MobiCom 최우수 논문상(Best Paper Award)’을 수상한 바 있다. 신인식 교수는 해당 연구에서 개발한 기술의 상용화를 위해 카이스트 교원창업기업인 Fluiz를 설립하였으며, KAIST 산학협력센터의 도움을 받아 이번 CES 2023에 참가한다.

편의점 배달도 자율주행 로봇이…부산 에코델타시티서 시연

"KAIST 전산학부 김대영 교수가 연구센터장을 맡고 있는 오토아이디랩 코리아가 총괄 연구책임을 맡고 있는 주소기반 자율주행 로봇 시연 기사입니다." 자율주행 로봇이 편의점 물건 배송 (부산=연합뉴스) 박성제 기자 = 11일 오전 부산 강서구 에코델타시티 스마트빌리지에서 열린 '주소기반 자율주행 로봇 배송' 시연회에서 편의점 점주가 이용자에게 배송할 물건을 넣고 있다. 이 기술은 이용자가 로봇 배송으로 주문하면, 편의점 점주가 주문 내용을 확인해 로봇에 물건을 싣고 배송하도록 하는 방식이다. 2022.11.11 psj19＠yna.co.kr (부산=연합뉴스) 박성제 기자 = 행정안전부가 11일 부산 강서구 에코델타시티 스마트빌리지에서 자율주행 이동경로 데이터를 이용한 '주소기반 자율주행 로봇 배송 시연회'를 열었다. 이번 시연회는 스마트빌리지 단지 내에 있는 편의점에서 주문자의 집 앞까지 자율주행 로봇이 물품을 배송하는 과정을 검증했다. 한창섭 행정안전부 차관, 김형찬 강서구청장, 카이스트 연구진 등 30여명이 참석한 가운데 시연회에서는 혼자서 편의점을 운영하는 점주가 로봇 배송 서비스를 운영하는 모습을 가정해 진행됐다. 물건 싣고 달리는 배달로봇 (부산=연합뉴스) 박성제 기자 = 11일 오전 부산 강서구 에코델타시티 스마트빌리지에서 열린 '주소기반 자율주행 로봇 배송' 시연회에서 배달로봇과 순찰로봇이 함께 움직이고 있다. 주소기반 자율주행 로봇기술은 이용자가 로봇 배송으로 주문하면, 편의점 점주가 주문 내용을 확인해 로봇에 물건을 싣고 배송하도록 하는 방식이다. 2022.11.11 psj19＠yna.co.kr 이용자가 스마트폰을 이용해 주문배송 홈페이지에서 집 주소와 필요한 물품을 입력하면, 편의점 점주가 이를 확인해 로봇에 해당 물품을 싣고 이용자에게 보내는 방식이다. 행정안전부 관계자는 "아기 돌봄 등으로 집을 비우기 어려운 가정이나 전염병 확산 등으로 비대면이 필요한 경우 배송 서비스가 효과적일 것으로 보인다"고 말했다. 행정안전부는 앞으로 자율주행 순찰 로봇과 청소 로봇 등 운영에 필요한 기반시설을 마련해 이를 확산해 나갈 방침이다. 행정안전부 관계자는 "올해 연말까지 서울 송파구와 세종시 중앙공원, 울산 태화강국가정원에 주소기반 자율주행 로봇 관련 기반 시설을 구축하고, 방범·순찰로봇에 대한 실증도 추진해 나갈 계획"이라고 말했다. 출처 https://www.yna.co.kr/view/AKR20221111102800051?input=1195m https://www.hani.co.kr/arti/area/yeongnam/1067258.html

KAIST 차미영·문수복 교수, ACM 인터넷측정학회 테스트 오브 타임 어워드 수상

유튜브 초창기 시절 사용자 생성 콘텐츠 플랫폼 특성 분석해 당시 최우수 논문상 수상 발표 후 2,000건 이상 인용되며 학회에서 세 번째로 많이 인용된 논문에 올라 ACM 인터넷측정학회 Test of Time Award를 수상한 차미영(왼쪽), 문수복 KAIST 전산학부 교수 KAIST는 차미영·문수복 전산학부 교수가 지난달 프랑스 니스에서 열린 ACM 인터넷측정학회에서 ‘테스트 오브 타임 어워드‘를 수상했다고 10일 밝혔다. 이 상은 10년 이상 지속적인 영향력을 행사하는 논문에 수여하는 상으로 올해 처음 제정됐다. 차미영·문수복 교수가 초대 수상자다. 선정된 논문은 2007년 발표된 ’세계 최대의 사용자 생성 콘텐츠 분석(영문명: I Tube, You Tube, Everybody Tubes: Analyzing the World’s Largest User Generated Content Video System)‘이다. 유튜브(YouTube)와 다음(Daum) 등을 비롯한 사용자 생성 콘텐츠(UGC) 시스템에 올라온 200만 개의 비디오 정보와 시청 통계 데이터를 수집해 분석한 논문이다. 이전까지는 영상들의 인기도 분포가 일명 80:20의 법칙으로 불리는 파레토(Pareto) 법칙을 따르는 것으로 생각돼왔다. 그러나 이 연구를 통해 20％보다 더욱 집중된 상위 10％의 인기 동영상이 전체 조회 수의 80％를 차지하는 현상을 처음 확인했으며, 당시 최우수논문상(Best Paper Award)을 받았다. 이와 함께 유튜브와 같은 새로운 콘텐츠 시장이 전통적인 콘텐츠 시장과 어떻게 다른지를 인기도 하위 90％의 콘텐츠를 들어 설명했다. 비인기 콘텐츠는 인기도를 곡선으로 나타낸 분포도에서 불룩 솟아오른 상위 10％ 콘텐츠의 뒤에 꼬리처럼 길게 늘어진다고 해서 소위 롱테일(long tail)이라 불린다. 연구팀은 사용자 생성 콘텐츠의 인기 분포가 초기에는 멱법칙(power-law)을 따르지만 시간이 지나며 플랫폼의 순위 알고리즘과 정보 필터링과 같은 요인으로 절단된 멱법칙(truncated power-law)로 변하는 과정을 실험으로 증명했다. 이를 통해 롱테일에 속하는 콘텐츠라 할지라도 사용자에게 개별화된 알고리즘으로 추천할 경우 시청 조회 수를 현저히 늘릴 수 있다는 점을 실험적으로 제시했다. Test of Time Award 이 논문은 발표 후 지난 15년간 비디오 콘텐츠의 캐싱과 전송, 순위 알고리즘, 광고 노출을 비롯한 다양한 산업에 영향을 미쳤다. 현재까지 2,000번 이상 피인용 되어 인터넷측정학회 역사상 세 번째로 많이 피인용 된 연구로 기록됐다. 발표한 지 10년이 지난 후에도 600회 이상 피인용 되며 꾸준한 영향력을 발휘하고 있다. 차미영 교수는 “연구를 진행할 당시 유튜브는 서비스를 시작한 지 2년 남짓 된 신규 플랫폼으로 지금의 위상과는 매우 달랐다”고 설명했다. 이어 “새로운 데이터를 수집해 분석하는 것 자체가 모험과도 같았던 논문이 오랜 기간 동료 연구자들에게 사랑받고 인용되는 연구가 되어 기쁘다"고 말했다. 차 교수는 2007년 스페인 텔레포니카(Telefonica)에서 인턴십을 하며 공저자인 파블로 로드리게즈(Pablo Rodriguez) 디렉터, 지도교수인 문수복 교수와 함께 이 연구를 이끌었다. 현재 기초과학연구원(IBS) 데이터 사이언스 그룹 CI로 활약하고 있다. 당시 공저자로 참여한 곽해운, 안용열 연구원은 현재 싱가폴 경영대, 인디애나 주립대 교수로 각각 재직 중이다. 출처 : 워크투데이(http://www.worktoday.co.kr)

KAIST에서 잡아내는 카이캐치(KaiCatch), 악성 동영상 위변조 탐지 기술 개발

KAIST 전산학부 이흥규 명예교수 연구팀이 KAIST 창업기업인 ㈜디지탈이노텍의 후원으로 악성 위변조에 활용되는 프레임 업 변환, 보간법에 의해 생성된 프레임, 영상내 위변조 영역 등을 탐지하는 동영상 위변조 탐지 기술을 개발하였다. 위변조 분야 최상위 저명 논문지인 Forensic Science International 11월호에 논문으로도 발표하였다. CCTV의 대량 보급과 함께 동영상은 수많은 분쟁시 주요 증거물로 사용되고 있다. 그러나 동영상에 대한 편집 도구 기술과 인공지능 기술 발전과 함께 동영상의 편집, 프레임 삭제 및 추가 등의 위변조를 포함하여 프레임 업 변환 이라는 기술을 사용하여 위변조 동영상을 고품질 영상으로 변환함으로써 위변조 동영상을 원본과 유사하게 변환함으로써 위변조 탐지를 더욱 어렵게 하는 악성 변조 기술 등도 등장하고 있다. 이번 연구에서는 동영상내 특정 영역들의 편집 변조를 포함하여 프레임 추가, 삭제, 프레임률 변환 탐지를 포함하여 공간정보와 시간정보를 연속적으로 활용하는 프레임-업 변환을 탐지하기 위해 프레임-업 특징들을 추출하는 4개 유형의 네트워크블럭들과 보팅(voting) 기능을 채택한 프레임-업 탐지 뉴럴 네트워크를 제시하였다. 개발된 기술은 특히 동영상의 극히 작은 영역들의 정보를 사용하여 무결성 여부를 판독하기 때문에 동영상 위변조 탐지를 고속으로 수행할 수 있어 기존 기술들과 비교하여 기술의 유용성과 실용성이 매우 뛰어나다. 본 연구는 KAIST 윤민석 박사, ㈜네이버웹튠AI의 남승훈 박사 등이 참여하였으며 KAIST에서 위변조를 잡아낸다는 의미인 카이캐치(KaiCatch) 위변조 탐지 소프트웨어 기능을 동영상으로도 크게 확장 했다는 점에서 그 의미가 있다. 개발된 기술은 영상 위변조 분야 최상위 저명 논문지인 Forensic Science International 2022년 11월호(Vol 340)에 ‘Frame-rate Up-conversion Detection based on Convolutional Neural Network for Learning Spatiotemporal Features’ 논문으로 발표 되었다. 본 연구는 한국연구재단 창의도전연구기반지원사업과 KAIST 창업기업인 ㈜디지탈이노텍의 후원으로 수행하였다.

KAIST 전산학부 CGV연구실팀 MICCAI 2022 국제학술대회 MOOD Challen..

지난 9월 18일~22일 싱가폴 리조트 월드컨벤션 센터에서 개최된 25th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2022) 국제학술행사의 Medical Out-of-Distribution Analysis (MOOD) Challenge에서 KAIST 전산학부 CGV연구실팀 [강인하(석사과정), 조지훈(박사과정), 박진아(교수)]이 MICCAI 2022 국제학술대회의 Medical Out-of-Distribution Analysis (MOOD) Challenge에서 Pixel-level분야 공동1위를 수상했다. (MOOD) Challenge는 이상이 없는 정상적인 뇌와 복부의 3차원 의료영상 이미지가 학습데이터로 주어졌을 때, 테스트 이미지에 병변이 있는지 없는지 구별하고 병변의 위치를 찾아야 하는 챌린지이다. 본 연구팀은 2D 네트워크와 3D 네트워크의 장점을 모두 활용한 Join Embedding 방법을 통해 Segmentation Task에서 우수한 성능을 보였으며, MOOD 2021 Challenge에서 1등을 차지했던 작년(https://cs.kaist.ac.kr/board/view?bbs_id=news&bbs_sn=9946&page=1&skey=subject&svalue=mood&menu=83)에 이어 올해에도 공동우승의 영광을 안았다. 자세한 내용은 첼린지 홈페이지에서 확인할 수 있다. (http://medicalood.dkfz.de/web/ )

“스마트폰으로 사물 투시한다” KAIST, 증강현실 ‘원더스코프’ 개발

출처 : http://news.heraldcorp.com/view.php?ud=20220913000650 인체모형 투시 콘텐츠. 사람들이 앉아 있을 때, 걸을 때, 뛸 때 심장 박동의 변화를 시각, 청각, 촉각적으로 느낄 수 있다. 스마트폰에 원더스코프를 부착해 인체모형 상에서 위치를 파악한다. RFID 태그가 인체모형 위에 붙어 있다.[KAIST 제공] [헤럴드경제=구본혁 기자] 한국과학기술원(KAIST)은 산업디자인학과 이우훈 교수 연구팀과 전산학부 이기혁 교수 연구팀이 사물 내부를 투시하는 새로운 증강현실 장치 원더스코프(WonderScope)를 개발했다고 13일 밝혔다. 스마트폰에 원더스코프를 장착하고 블루투스로 연결한 다음 앱을 켜면 매직 렌즈처럼 전시물 내부를 투시할 수 있다. 과학관에서는 스마트폰이나 태블릿으로 증강현실 앱을 체험할 수 있다. 앱은 실제 전시물에 디지털 정보를 추가함으로써 색다른 관람 경험을 제공한다. 이때 관람객들은 전시물과 어느 정도 거리를 두고 모바일 화면을 바라봐야 한다. 전시물 자체보다는 화면 속 디지털 콘텐츠에 집중하는 현상이 벌어지곤 한다. 전시물과 모바일 기기 사이의 거리, 그리고 그사이에서의 주의 분산 때문에 증강현실 앱은 전시물로부터 오히려 관람객을 멀어지게 하는 원인이 되기도 한다. 이 문제를 해결하기 위해 전시물 표면에서 내부를 투시하는 매직 렌즈 증강현실이 필요한 것이다. 원더스코프는 전시물 표면에서 스마트폰의 위치를 휠씬 실용적인 방법으로 파악한다. 우선 전시물 표면에 부착된 작은 RFID 태그를 읽어 그 위치를 파악하고, 두 가지 광학적 변위 센서와 가속도 센서를 기반으로 상대적 이동량을 더함으로써 움직이는 스마트폰의 위치를 계산한다. 연구팀은 스마트폰의 높이와 전시물 표면 특성도 감안해 최대한 정확하게 위치를 계산하도록 연구했다. 과학관 전시물에 RFID 태그를 부착하거나 내장시키면 관람객들이 스마트폰으로 매직 렌즈와 같은 증강현실 효과를 쉽게 체험할 수 있도록 한 것이다. 원더스코프는 표면에서 4cm 정도 떨어진 범위에서도 위치 파악이 가능해 전시물 표면 근처에서의 간단한 3차원 상호작용 구현도 가능하다. 연구팀은 범용 가상현실(VR) 및 게임 엔진인 유니티(Unity)를 활용해 스마트폰 앱을 쉽게 제작할 수 있도록 다양한 사례 프로젝트 탬플릿과 원더스코프 활용지원도구를 개발했다. 원더스코프는 안드로이드 운영체제를 갖는 스마트워치, 스마트폰, 태블릿과 연동해 사용할 수 있어 전시물에 다양한 형태로 적용 가능하다. 원더스코프로 광물 내부를 투시하는 모습.[KAIST 제공] 원더스코프는 지질박물관에서 개최된 ‘그곳에 화산이 있었다’ 특별전에 지하 화산활동과 화산암 내부를 관찰하는 도구로 활용됐다. 또 국립중앙과학관에서 열린 ‘청동거울, 과학을 비추다’ 특별전에서는 정문경 표면 관찰 도구로 활용됐고, ‘달 탐사 특별전’ 에서는 달착륙선 체험 콘텐츠를 전시했다. 원더스코프는 직경 5cm, 높이 4.5cm의 원통형 앱세서리 모듈로서 그 크기가 충분히 작아 스마트폰에 쉽게 부착할 수 있고, 대부분 전시물 안에 문제없이 내장시킬 수 있다. 이우훈 교수는 “원더스코프는 교육은 물론, 상업 전시에서도 다양한 응용이 가능할 것”이라면서 “어린이들의 호기심을 자극하는 인터랙티브 교구로도 활용 가능할 것으로 기대한다”고 말했다. nbgkoo＠heraldcorp.com 관련기사 https://www.yna.co.kr/view/AKR20220913117400063 https://www.mk.co.kr/news/it/view/2022/09/807772/ https://www.etnews.com/20220913000114

전산학부 김민혁 교수 연구팀, ACM SIGGRAPH 2022 학회 Technical Pa..

(그림1) SIGGRAPH 2022에 Technical Paper Award Honorable Mention, (좌) 황인승 박사과정(제1저자), (우) 김민혁 교수(교신저자) KAIST 전산학부 김민혁 교수 연구팀은 2022년 8월 8-11일 캐나다 밴쿠버에서 열린 ACM SIGGRAPH (the 49th ACM SIGGRAPH Conference and Exhibition on Computer Graphics and Interactive Techniques) 2022 국제학회에서 “Sparse Ellipsometry: Portable Acquisition of Polarimetric SVBRDF and Shape with Unstructured Flash Photography” 논문으로 ‘Technical Paper Award Honorable Mention’을 수상했다. ACM SIGGRAPH 국제학회는 컴퓨터 그래픽스 분야에서 세계 최고의 학회이며, 이 학회의 49년 역사상 최초이자 유일하게 한국 주관연구팀이 Technical Paper Award를 수상했다. 빛의 물리적인 편광 성분은 극사실적인 가상 인간, 물체 및 메타버스 환경 공간을 물리적으로 더 정확하게 컴퓨터로 재현하기 위해, 컴퓨터 그래픽스 및 비전 분야에서 최근 활발하게 활용되고 있다. 이러한 편광 성분은 타원계측기법을 통해서 정보를 측정하게 되는데, 현존하는 지금까지의 기술은 초정밀 광학 기구를 통해 2-5일 간의 긴 스캐닝 시간을 거쳐야만 획득이 가능했으며, 측정할 수 있는 물체의 모양 또한 구형으로 만들어진 균일한 소재로 제한되어 왔다. 본 연구팀은 이러한 기술적인 한계를 극복하고, 고가의 전문 촬영 장비 없이, 다양한 형태의 물체를 온전한 3차원 편광 반사계 및 형상으로 수분 안에 측정할 수 있는 3차원 영상 기술을 개발하였다. 프로젝트 페이지: http://vclab.kaist.ac.kr/siggraph2022p1/ 스페인 Zaragoza대학교와 중국 Microsoft Research Asia의 공동 연구로 진행된 이 연구는 2022년 8월 8일부터 11일까지 캐나다 밴쿠버에서 열린 ACM SIGGRAPH 2022 국제 학회에서 구두 발표되고, 그래픽스 분야 최우수 저널인 ACM Transactions of Graphics에 게재되었으며, 8월 11일에 Technical Paper Award Honorable Mention을 수상했다. 이 논문의 교신저자인 김민혁 교수는 "제안하는 편광기반 3차원 스캐닝 기술은 기존의 눈으로 보기 좋은 컴퓨터 그래픽스 렌더링 기술을 물리적으로 더욱 더 정확한 렌더링 기술로 진화하는 것을 가속화할 것으로 기대하며, 극사실적인 메타버스 재현을 위한 물리기반 렌더링 패러다임의 전환은 지금껏 생각할 수 없었던 새로운 형태의 그래픽스 기술의 활용을 가능케 할 것이다"고 밝혔다. (그림2) SIGGRAPH 2022에 선보인 편광 반사계 측정용 휴대용 3D 이미징 장치와 캡쳐 결과

한국인공지능학회 하계학술대회 수상

지난 8월 1일 부터 3일간 제주 신화월드에서 진행되는 2022 한국인공지능학회 하계 학술대회에서 한성원 (KAIST 전산학부 석박사통합과정), 신민기 (KAIST 전산학부 석사과정), 정창욱 (KAIST 전산학부 석박사통합과정), 박성규 (강원대 교수, 웹사이언스대학원 졸업), 차미영(KAIST 전산학부 교수)가 "Contrastive Neural Topic Model Using Term Weighting" 연구논문으로 학회 우수논문상을 수상했다. 한국인공지능 학회는 2016년 12월에 창립되었으며 이번 학술대회는 세번째 개최되는 학술대회로 4개의 튜토리얼 강연, 2개의 국제학회우수논문 세션, 10개의 기획세션, 1개의 워크샵으로 가장 큰 규모로 진행되었다. 우수논문상 수상을 축하드립니다.

KCC2022 수상

우리 전산학부 KCC2022 우수논문상 입상자, KCC2022 우수발표논문상 입상자, 학부생 논문 경진대회 입상자 명단을 아래와 같이 공지합니다. 수상을 축하드립니다. 이번 2022 한국컴퓨터종합학술대회 (KCC2022) 한국정보과학회 주관 2022년 6월 29일(수)~7월 1일(금), ICC 제주에서 진행되었다. KCC2022 우수논문상 입상자 분야 : 인공지능 논문명 : 적대적 활성화도 기반 심층신경망 가지치기 보정 기법 저자명 : 임규민·고기혁·이수영·손수엘(KAIST) KCC2022 우수발표논문상 입상자 분야 : 언어공학 논문명 : 불용어 마스크 풀링을 이용한 의학 도메인 밀집 검색 저자명 : 최동호·송호윤·정소영·조석민·박종철(KAIST) 분야 : 컴퓨터그래픽스 및 상호작용 논문명 : 볼륨 데이터 상호작용을 위한 점구름 생성 및 처리의 GPU 기반 가속화 방법 저자명 : 이찬혁·박진아(KAIST) 학부생 논문 경진대회 입상자 - 최우수상 분야 : 데이터베이스 논문명 : Graph DBMS에서 멀티스레딩을 이용한 질의 최적화 저자명 : 허경, 나인주, 김민수(KAIST) 분야 : 모바일응용 및 시스템 논문명 : 점자 인식 딥러닝 모델을 이용한 점자 문서 번역 애플리케이션 개발 저자명 : 김세연(고려대학교), 김나연·양유진(동국대학교), 조은호·지은경(KAIST) - 우수상 분야 : 인공지능 논문명 : 텍스트 분류 모델의 예측 편향 감소 방법론: 한국어 뉴스 인용구 감성분석 사례를 중심으로 저자명 : 송선영·박건우(숭실대학교), 한지영(KAIST), 차미영(기초과학연구원, KAIST) 분야 : 인공지능 논문명 : 배경이 이미지 유사도 학습에 미치는 영향 분석 저자명 : 선주형·안국원·윤성의(KAIST) 분야 : 인공지능 논문명 : Structure-based representation for protein functionality prediction using machine learning 저자명 : 이민지·Anar Rzayev(KAIST), 정현규(KAIST, 기초과학연구원), Luiz Felipe Vecchietti(기초과학연구원), 차미영(기초과학연구원, KAIST), 김호민(기초과학연구원) - 장려상 분야 : 데이터베이스 논문명 : 동적 어텐션을 이용한 지식그래프 임베딩 저자명 : 황민성·황지영(KAIST) 분야 : 스마트시티 논문명 : 지하철 이용패턴을 통한 역단위 장소성 추론 저자명 : 김창희·한수민·이동만(KAIST) 분야 : 언어공학 논문명 : 대조 학습을 통한 혐오 표현 탐지 기법 저자명 : 정찬이·송현호(KAIST, 기초과학연구원), 진효진(기초과학연구원), 신민기·차미영(KAIST, 기초과학연구원) 분야 : 인공지능 논문명 : OctoFedS: 엣지에서 객체 검출을 위한 스플릿 컴퓨팅 연합 학습 시스템 저자명 : Bich-Ngoc Doan·Thanh-Tung Nguyen·이동만(KAIST) 분야 : 인공지능 논문명 : 위성사진과 Power-law 기반 학습을 통한 지역 내 경제 규모 분배 저자명 : 송민혁(KAIST), 안동현·한성원·박성원(KAIST, 기초과학연구원), Xaviera Putri(KAIST), 차미영(기초과학연구원, KAIST)

의료 인공지능(AI) 기업 루닛 코스닥 상장

이정인 CTO (사진상 오른쪽에서 두번째) 및 백승욱 의장 / 유동근 (오른쪽부터 세번째 및 네번째) 우리 전산학부 석사졸업생인 이정인(지도교수 : 윤성의) 씨가 CTO 로 활동하고 있는 의료 인공지능(AI) 기업인 루닛 사의 코스닥시장 상장기념식이 21일 서울 여의도 한국거래소에서 진행되었다. https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2022072116350730622 2013년 설립된 루닛은 딥러닝 기술 기반 AI 암 진단 및 치료 솔루션을 제공하는 기업으로 AI 영상분석 솔루션 '루닛 인사이트(Lunit INSIGHT)' 제품군과 항암 치료 반응을 예측하는 AI 바이오마커 플랫폼 '루닛 스코프(Lunit SCOPE)' 제품군을 개발했다. 창업 멤버로 활동하고 있는 이정인 CTO는 2011년 KAIST 전산학부 재학당시 처음으로 개설된 "이미지 검색" 수업에서 회사 사업 아이템을 키웠으며 제품 개발에 집중하기 위해 KAIST 전산학부 박사과정 자퇴를 하게 되었으나, 10년 넘게 제품 개발에 노력한 결과 약 4천억원 규모의 기업으로 발전시켰다. 지난 21일 루닛사는 코스닥에 상장되었다.

KAIST, KS한국고용정보, 대전광역시 컨택센터협회와 업무협약(MOU)

지난 7월 7일 KAIST 본원 전산학부 교수회의실에서 진행된 KAIST - KS한국고용정보 및 대전광역시컨택센터협회와 ‘감정노동자를 위한 휴먼 디지털 트윈 연구’와 관련한 상호 교류·협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결 기사입니다. 출처 : 뉴스포르테(http://www.sptnews24.com/news/articleView.html?idxno=70621) ｜ 길대호 기자 KAIST 전산학부(학부장 류석영) 이의진 교수 연구팀은 KS한국고용정보 및 대전광역시컨택센터협회와 ‘감정노동자를 위한 휴먼 디지털 트윈 연구’와 관련한 상호 교류·협력을 위한 양해각서(MOU)를 지난7일 체결했다고 밝혔다. 컨택센터(콜센터) 상담원 및 민원처리 직원 등의 감정노동자는 직무수행을 위한 감정 표현의 자제로 스트레스가 높다 보니 다른 직종에 비해 정신질환 유병률이 상대적으로 높다고 했다. 산업안전보건원의 2017년 자료에 따르면 화난 고객을 자주 응대하는 감정노동자는 우울감과 수면장애를 겪을 위험이 그렇지 않은 사람보다 각각 무려 2.8배와 3.8배 높은 것으로 조사됐다. 산업안전보건법이 2018년도에 도입되어 감정노동자의 정신건강 관리의 중요성이 드러났지만 이를 적극적으로 지원하는 개인 맞춤형 서비스가 부재하다고 했다. 이의진 교수 연구팀은 감정노동 스트레스에 대한 가상환경 시뮬레이션을 제공하는 휴먼 디지털 트윈 기술 개발하여 개인 맞춤형 정신건강 위험 관리 솔루션을 실증하는 연구를 수행할 예정이다. 이번 양해각서 체결을 통해 세 기관은 ▲ 인공지능 기반 감정노동자 지원 서비스 개발 및 고도화를 위한 연구개발 협력 ▲ 정신건강 관리 솔루션 개발을 위한 현장 니즈 조사 지원 ▲ 인공지능 알고리즘 개발을 위한 연구 데이터셋 수집 ▲ 개인 맞춤형 정신건강 관리 솔루션 실증 협력 등 다양한 분야에서 협력할 예정이다. 또한,KS한국고용정보(대표 손영득, 유재중)는 금융 및 공공 컨택센터 아웃소싱을 지원하는 대규모 전문 인적자원 네트워크를 보유하고 있으며 컨텍센터 SW 및 상담 솔루션을 연구·개발해왔다. 대전광역시 컨택센터협회(협회장 박남구)는 대전지역 전문상담사 인력 양성 및 인권 보호 사업을 총괄하고 있다. 이의진 교수는 이번 양해각서 체결을 통해 “현장 중심의 기술개발을 위한 초석이 마련되었다”라며 “상담현장의 데이터 수집을 통해 높은 예측력의 정신건강 AI 모델 개발이 가능할 것”이라고 밝혔다. 유재중 대표는 “KAIST와 상담사의 정신건강 관리를 지원하는 디지털 솔루션 연구 및 실증에 적극적으로 협력하여 AI기반 미래 컨택센터 SW 기술을 선도해 나갈 것”이라고 기대감을 밝혔다. 또한, 대전광역시컨택센터협회 박남구 회장은 “감정노동자의 정신건강을 증진할 수 있는 AI기술로 상담사들의 자긍심 고취를 기대한다”고 밝히면서 우리 컨택분야 뿐만 아니라 비대면 서비스 기업으로 확대할 수 있도록 과제를 위한 연구가 아니라 현장에서 도움이 될 수 있는 스트레스 예방과 관리가 될 수 있도록 연구를 부탁한다고 했다. 이날 협약식에는 이동만 공대학장과 류석영 전산학부장을 비롯해 이의진, 이성주, 홍화정, 이탁연 교수 등이 참석했고 대전컨텍센터 박남구 회장과 KS한국고용정보 유재중 대표가 자리를 함께했다.

KAIST, ＇실내외 통합 GPS 시스템＇ 개발...실내에서도 단절 없이 위치 인식

출처 : 전자신문(2022-07-08) ｜ 김영준기자 kyj85＠etnews.com 한국과학기술원(KAIST)은 한동수 전산학부 교수팀(지능형 서비스 통합 연구실)이 실내외 환경 구분 없이 정밀한 위치인식이 가능한 '실내외 통합 GPS 시스템'을 개발했다고 8일 밝혔다. 이번에 개발된 실내외 통합 GPS 시스템은 실외에서는 GPS 신호를 사용해 위치를 추정하고 실내에서는 관성센서, 기압센서, 지자기센서, 조도센서에서 얻어지는 신호를 복합 사용해 위치를 인식한다. 연구팀은 인공지능(AI) 기법을 활용한 실내외 탐지, 건물 출입구 탐지, 건물 진입 층 탐지, 계단·엘리베이터 탐지, 층 탐지 기법 등을 개발했다. 아울러 개발된 각종 랜드마크 탐지 기법들을 보행자 항법 기법(PDR)과 연계시킨 소위 센서 퓨전 위치인식 알고리즘도 새롭게 개발했다. 지금까지는 GPS 신호가 도달하지 않는 공간에서는 무선랜 신호나 기지국 신호를 기반으로 위치를 인식하는 것이 보통이었다. 하지만 이번에 개발된 실내외 통합 GPS 시스템은 신호가 존재하지 않고 실내지도가 제공되지 않는 건물에서도 위치인식을 가능하게 하는 최초 기술이다. 개발 알고리즘은 구글, 애플 위치인식 서비스에서는 제공하지 않는 건물 내에서의 정확한 층 정보를 제공할 수 있다. 비전이나 지구 자기장, 무선랜 측위 방식과 달리 사전 준비 작업이 필요치 않은 장점도 있다. 전 세계 어디에서나 사용할 수 있는 범용적인 실내외 통합 GPS 시스템을 구축할 수 있는 기반이 마련됐다. 연구팀은 GPS, 와이파이, 블루투스 신호 수신 칩과 관성센서, 기압센서, 지자기센서, 조도센서 등을 탑재시킨 실내외 통합 GPS 전용 보드도 제작했다. 또한 제작된 하드웨어(HW) 보드에 개발된 센서퓨전 위치인식 알고리즘을 탑재했다. 제작된 실내외 통합 GPS 전용 HW 보드 위치인식 정확도를 대전 KAIST 본원 N1 건물에서 측정한 결과, 층 추정에 있어서는 약 95％의 정확도를, 수평 방향으로는 약 3~6미터의 정확도를 달성했다. 실내외 전환에 있어서는 약 0.3초의 전환 속도를 달성했다. 보행자 항법(PDR) 기법을 통합시켰을 때는 1미터 내외의 정확도를 달성했다. <실내외 통합GPS 시스템 특성> 연구팀은 위치인식 보드가 내장된 태그를 제작하고 박물관, 과학관, 미술관 방문객들을 위한 위치기반 전시 안내 서비스에 적용할 예정이다. 개발된 실내외 통합 GPS 태그는 어린이나 노약자를 보호하는 목적으로도 활용할 수 있으며 소방관 혹은 작업장 작업자 위치 파악에도 활용할 수 있다. 한편 지하 주차장과 같은 실내로 진입하는 차량 위치를 추정하는 차량용 센서 퓨전 위치인식 알고리즘과 위치인식 보드도 개발하고 있다. 연구팀은 차량용 실내외 통합 GPS 위치인식 보드가 제작되면 자동차 제조사, 차량 대여 업체들과 협력을 모색할 예정이며, 스마트폰에 탑재될 센서 퓨전 위치인식 알고리즘도 개발할 예정이다. 개발된 알고리즘이 내장된 실내외 통합 GPS 앱이 개발되면 위치인식 분야에서 다양한 사업화를 모색하는 통신사와의 협력도 가능할 것으로 기대된다. 한동수 교수는 “무선 신호가 존재하지 않고 실내지도도 주어지지 않는 건물에서 위치인식이 가능한 실내외 통합 GPS 시스템 개발은 이번이 처음이며, 그 응용 분야도 무궁무진하다. 2022년부터 개발이 시작된 한국형 GPS(KPS) 시스템, 한국형 항공위성서비스(KASS)와 통합되면 한국이 실내외 통합 GPS 분야에서 선도 국가로 나설 수 있으며 향후 기술 격차를 더 벌릴 수 있도록 실내외 통합 GPS 반도체 칩도 제작할 계획”이라고 말했다. 또 “개발된 실내외 통합 GPS 태그를 사용한 과학관, 박물관, 미술관 위치기반 안내 서비스는 관람객의 동선 분석에도 유용하게 활용될 수 있다. 전시물 교체를 결정할 때 요구되는 꼭 필요한 유용한 정보다. 국립중앙과학관에 우선 적용될 수 있도록 노력하겠다”고 말했다. 한편 실내외 통합 GPS 시스템, 그리고 위치기반 관람객 동선 분석 시스템 개발은 과기정통부의 과학문화전시서비스 역량강화지원사업 지원으로 개발됐다.

이흥규 교수, 영상 위변조 탐지 카이캐치 2.1 버전 개발

KAIST(총장: 이광형)는 전산학부 이흥규 교수 연구팀이 새로운 인공지능 구조와 학습 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. 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. 그러나 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. 한편 이번 연구는 제1 저자로 참여한 KAIST 전기및전자공학부 권명준 박사, 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. 이러한 내용들은 통신/방송/온라인 언론사와 신문사에 6월 13일부터 홍보되었으며 동아일보, 전자신문 등 각종 언론매체 20 여 매체들에서 관련 기사를 게재 하였다. 인공지능신문 : 인공지능 엔진으로 영상 위변조 탐지한다！...KAIST 이흥규 교수팀, AI기반 다중 압축 변형 영상 탐지 기술 개발 < 이미지 < AI Tech < 기사본문 - 인공지능신문 (aitimes.kr) AI 타임즈 : "위조 다 잡아낸다"...카이스트, 영상 이미지 위·변조 탐지 기술 대폭 개선 < 테크 < 기사본문 - AI타임스 (aitimes.com) 동아일보 : KAIST, 인공지능 엔진으로 영상 위변조 탐지 기술 개발 (donga.com) 전자신문 : 영상위변조 AI로 잡아낸다...KAIST, 변형 탐지기술 개발 - 전자신문 (etnews.com)

ICRA 2022 졸업생 유형열(지도교수 윤성의) 석사논문 발표

지난 5월 23일~27일 미국 필라델피아에서 진행된 로봇틱스 분야 최대 컨퍼런스인 ICRA 2022(IEEE International Conference on Robotics and Automation)에서 우리 전산학부 석사졸업생인 유형열(지도교수 윤성의)씨의 석사논문이 발표되었다. 본 연구논문은 ICRA 컨퍼런스에서 Outstanding Navigation Award Finalist 에 선정되었으며 컨퍼런스 전체 1500 편의 발표 논문 중 전체 Category 에서 40편의 논문만 선정된다. Confidence-Based Robot Navigation Under Sensor Occlusion with Deep Reinforcement Learning Hyeongyeol Ryu, Minsung Yoon, Daehyung Park, and Sung-Eui Yoon IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2022 http://sglab.kaist.ac.kr/CBN-DRL/ 본 논문은 로봇 센서에 이물질이 묻었을 때도 로봇 주행이 잘 되도록 하는 기술로 작성되었으며 강화학습 전문가인 전산학부 박대형 교수와 공동연구를 진행하였다. 해당연구는 다년간의 KAIST 로봇 분야 교수 및 연구진들과 정부 과제 협력을 하면서 쌓은 역량에 바탕으로 진행하게 되었으며 - 2012년부터 심현철 교수(전기및전자공학부)와의 무인차 연구 -조성호(전산학부)/오준호 명예교수(기계공학부)와의 휴머노이드 과제, 명현 교수(전기및전자공학부)와의 드론 과제 - 박해원 교수(기계공학부)와의 사족 로봇 과제에서도 다양한 로봇 경로 생성 연구를 하고 있다.

차상길 교수, IEEE Test-of-Time Award 수상​

< 정보보호대학원 차상길 교수 > 우리 대학 전산학부 정보보호대학원 차상길 교수가 올해 5월에 열린 정보보안 최정상 학회인 IEEE Security & Privacy[1]에서 Test-of-Time Award를 수상했다. Test-of-Time Award란 지난 10년간 정보보안 분야에서 가장 큰 영향력을 행사했던 논문에 수여하는 것으로, 올해는 총 3개의 논문이 선정되었으며, 한국인으로서는 최초이다. 선정된 논문은 차상길 교수가 지난 2012년에 발표했던 ‘Unleashing Mayhem on Binary Code’로 바이너리코드에서 버그를 자동으로 찾고, 공격코드로 연계되는 익스플로잇을 생성하는 알고리즘을 세계 최초로 제안했던 것이다 [2]. 당시 개발된 알고리즘은 인공지능 해킹대회인 CGC(Cyber Grand Challenge)[3] 등의 세계적 사이버 보안 해킹 경진대회에서 사용되는 핵심 알고리즘이라 할 수 있다. 차상길 교수는 이 논문을 계기로 바이너리 분석을 통한 버그 및 취약점을 찾는 기술개발을 하기 위한 다양한 연구를 수행하여 왔으며, 현재는 다양한 바이너리 코드를 분석할 수 있는 토종 플랫폼인 'B2R2'를 개발하고 있다[4]. < Test-of-Time Award 사진 > < 참고사이트 > [1] 43rd IEEE Symposium on Security and Privacy : https://www.ieee-security.org/TC/SP2022/ [2] 수상관련 논문 'Unleashing Mayhem on Binary Code' : https://www.computer.org/csdl/proceedings-article/sp/2012/06234425/12OmNzcPAxU [3] 사이버그랜드챌린지 홈페이지 : https://www.darpa.mil/program/cyber-grand-challenge [4] B2R2 깃허브 : https://github.com/B2R2-org/B2R2