전산학부 김대화 석사과정 (지도교수 이기혁), ACM CHI 2021 학회 Honorabl..

우리 대학 전산학부 이기혁 교수 연구팀이 가상환경에서 안테나의 반사 손실을 이용해 사용자의 핀치 제스처를 정밀하게 감지하는 방법에 대해 연구했다고 밝혔다. (논문명: ‘AtaTouch: Robust Finger Pinch Detection for a VR Controller Using RF Return Loss’’) 이 교수 연구팀 소속 김대화 석사과정 학생이 제1저자로 참여한 이번 연구는 국제학회 ACM CHI 2021 (ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems)에 게재되고 Honorable Mention Award를 수상하였다. ACM CHI 학회는 Human-Computer Interaction 분야의 최고 권위 학회로, Honorable Mention Award는 전체 논문 중 상위 5％의 논문에 주어지는 상이다. 가상환경에서 컨트롤러는 정확한 손 위치 추정과 햅틱 피드백을 통한 몰입형 가상현실을 가능하게 하고, 버튼 및 조이스틱과 같은 추가 입력을 제공하기 때문에 많은 장점이 있다. 컨트롤러의 장점을 유지하면서 자연스러운 상호작용을 지원하기 위해, 최신 감지 기술들은 컨트롤러를 든 상태에서 사용자의 손가락을 트래킹하고 손 제스처를 감지한다. 손 제스처들 중 핀치 제스처(엄지손가락과 다른 손가락이 서로 맞닿아 꼬집는 듯한 손동작)는 조그마한 움직임에도 큰 햅틱 변화를 내기 때문에 가상환경에서 버튼을 누르거나, 컨트롤 막대를 조절하고, 작은 가상 물체를 정교하게 움직이게 하며, 텍스트 입력을 하는 등의 많은 상황에서 유용하게 이용된다. 하지만 기존의 감지 기술들은 두 손가락의 터치 유무를 정밀하게 구분하는데 어려움이 있다. 빈번한 터치 구분 오류는 사용자들이 실패를 보상하기 위해 손가락을 평소보다 멀리 떨어뜨리거나 두 손가락을 세게 치도록 만들고, 그에따라 사용자는 상호작용 중 피로감을 느끼게 된다. 본 논문은 전자기적으로 결합된 손과 안테나의 임피던스 변화를 이용하기 때문에, 기존의 핀치 제스처 감지 방식의 한계를 극복하고 정밀한 손가락의 터치 감지를 가능하게 한다. 두 손가락의 터치를 구분하는 원리는 다음과 같다. 사용자의 손을 안테나에 가까이 가져가면, 각각의 인덕터 성분으로 인해 안테나와 손가락의 임피던스가 결합된다. 두 손가락이 맞닿은지 혹은 떨어졌는지 여부에 따라 손가락의 전기용량 성분이 달라지고, 그에 따라 안테나의 반사 손실이 달라진다(그림1). 안테나에서 전파가 전송될 때 매질의 임피던스의 차이로 인해 일부는 반사되고 일부는 전송되는데, 손가락의 터치 여부에 따른 임피던스 변화에 의해 반사되는 전파의 양이 달라지기 때문에 반사손실의 변화를 측정할 수 있는 것이다. 연구팀은 프로토타입 컨트롤러를 개발(그림2)하여 그의 성능을 평가했다. 12명의 피실험자를 대상으로 한 실험에서 96.4％의 터치 구분 정확도를 확인했다. 또한, 가상블록을 옮기는 실제 가상환경 시나리오에서 낮은 오류율을 보였고, 실험참가자들은 민감하고 가벼운 상호작용이 가능했다고 응답했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구이다. (No.2020-0-00537, Development of 5G based low latency device – edge cloud interaction technology). - 논문 링크: https://doi.org/10.1145/3411764.3445442 - 논문 관련 정보: https://daehwa.github.io/atatouch <그림1. 손과 안테나의 등가회로> <그림2. 프로토타입 컨트롤러> <그림3. 가상환경에서 가상블록을 옮기는 예시>

이흥규 교수, 딥페이크 탐지 SW ＇카이캐치 ＇ 스마트폰 앱 서비스 시작

이흥규 교수 연구실에서 KAIST 벤쳐인 (주)디지탈이노텍과 공동으로 개발한 딥페이크와 사진 이미지 위변조 탐지 기능을 가진 스마트폰용 '카이캐치' 앱을 3월 30일부터 서비스를 시작한다. 카이스트에서 위변조를 잡아낸다는 의미인 '카이캐치'는 구글스토어에서 다운로드 받아 누구라도 사용할 수 있다. 기존 기술들은 특정 딥페이크 생성 기법이나 위변조 방법에 대응된 기술로 개발되어 알지 못하는 딥페이크 생성이나 위변조 기법에는 극히 취약하였으나, 이번에 개발된 카이캐치 앱은 범용 기술을 사용하여 영상의 왜곡현상이나 이상 현상 등을 정밀 분석하는 방식을 사용하여 임의의 딥페이크 생성 방법이나 위변조 기법들에도 80~90％ 이상의 높은 탐지율을 보여주고 있다. 특히 모바일 앱 형태로 일반에 서비스하는 기능은 국내에서는 처음이고, 미국 등 선진국에서도 찾아보기 힘들다. 이번에는 안드로이드 기반 앱으로만 출시하지만 향후 애플 iOS 기반의 앱과 영어, 중국어, 일본어 앱도 출시할 예정이다. 해당 앱 서비스 시작에 대하여 연합뉴스를 비롯하여 전자신문, 한국경제, 한겨레, 경향 신문 등 30 여개의 언론 매체들에서 해당 뉴스를 크게 보도하였다. 연합뉴스 : KAIST, 위조 사진 가려내는 딥페이크 탐지 앱 개발 ｜ 연합뉴스 (yna.co.kr) 전자신문 : KAIST, 딥페이크 탐지 모바일 앱 서비스 개시...누구나 쉽게 가짜 가려낸다 (naver.com) 한국경제 : 음란 동영상 위변조 여부 가리는 모바일 앱 나왔다 (naver.com) MBC 뉴스 : "조작영상 꼼짝 마"…딥페이크 찾아내는 앱 개발 (naver.com) 뉴스 모음 : #…딥페이크 찾아내는 앱 개발 #모바일 앱으로 확인한다 (naver.com)

카이스트-삼성에스디에스(주) AI 공동 연구센터 개소​

우리 대학이 삼성 SDS(대표 황성우)와‘카이스트-삼성SDS AI공동연구센터 설립 및 운영을 위한 양해각서(MOU)를 23일 체결하고 연구소 현판식을 가졌다. 두 기관은 이번 양해각서 체결을 계기로 ▲인공지능 분야 선행기술 공동연구개발을 위한 공동연구센터 구축 및 운영 ▲인공지능 분야 우수인재 확보를 위한 추천 및 채용 연계 상호 협력 ▲그 외 인공지능 분야 기술 확보 사업지원의 공동목표 실현을 위해 필요한 사항 등을 위해 협력한다. 인공지능의 모태가 되는 전산학부에는 50여 명의 교수가 인간중심 컴퓨팅의 비전 아래 다양한 인공지능 관련 교육과 연구를 수행하고 있다. 향후, 카이스트-삼성SDS AI공동연구센터에서는 자연어처리, 지식그래프 분야 기술을 중심으로 한 소프트웨어공학 및 인간컴퓨터 상호작용 등 컴퓨터공학 필수 분야와 시너지를 창출해 인공지능기술의 혁신을 도모할 계획이다. 삼성SDS는 1985년 삼성의 ICT를 담당하는 회사로 설립된 후 현재 30여 개 국가와 다양한 업종을 아우르는 영역에서 디지털 전환(Digital Transformation) 혁신을 선도하고 있다. AIㆍ클라우드ㆍ블록체인 등의 IT 핵심기술력을 기반으로, 제조ㆍ금융ㆍ물류ㆍ리테일 등 다양한 비즈니스 영역에서 각 기업들이 가장 혁신적으로 도약할 수 있는 기반을 제공하고 있다. SDS의 연구소는 300여 명의 국내·외 우수 연구원들이 AIㆍ데이터분석ㆍ블록체인ㆍ클라우드ㆍ보안ㆍ퀀텀 등 기반 기술 연구에 매진하고 있다. 23일 열린 협약식에서는 공동연구센터장인 맹성현 전산학부 교수와 이상욱 삼성SDS 연구소장이 양 기관을 대표해 서명한 뒤 현판식을 진행했다. 이어서 열린 개소식에는 이동만 공과대학장 및 류석영 전산학부장이 참석해 AI 공동연구센터의 발전 및 역할에 관한 축사와 기대를 전했다. 코로나19의 확산 예방을 위해 센터 참여 교수 10명 및 관련 교수진은 온라인 형태로 참석했으며, 삼성SDS에서는 이상욱 연구소장을 비롯해 권영준 AI연구센터장, 이태희 ML연구팀장, 김태현 기술전략팀장, 전효진 그룹장 외 연구원들이 자리를 함께했다. 삼성SDS 이상욱 연구소장은 “KAIST와 중장기적인 협력체계를 구축해 급속하게 발전하고 있는 AI기술을 선제적으로 확보하는 것은 물론 산업계에 적용하고 확산시켜 AI기술을 기반으로 업계를 이끌어갈 수 있는 기술력을 확보해 나가겠다.”고 밝혔다. 맹성현 KAIST 공동연구센터장은 “소프트웨어 기반 인공지능 기술을 학계와 산업계에서 선도하는 두 기관이 협력해 국내 인공지능 기술 개발 및 산업체 인재양성에 새로운 전기를 만들어 낼 것”이라는 기대감을 전했다. 이어 맹 센터장은 “ 과학기술분야에 깊이 있는 이론과 실제적인 응용력을 갖춘 고급과학기술인재를 양성해 산업계에 연구 지원을 하는 것은 KAIST의 설립 목적이자 현재의 역할”이라고 강조하고, “이에 부합하기 위해 AI연구센터가 4차 산업혁명 시대를 대표하는 가장 모범적인 산학협력의 본보기가 될 수 있도록 노력할 것”이라고 포부를 밝혔다. [뉴스 링크]

비정형 문화관광 데이터 수집 및 정형화를 통한 맞춤형 문화관광 콘텐츠 추천 시스템 및 방법..

KAIST 전산학부 이동만 교수팀이 지난 9월에 소프트웨어 개발 및 공급 업체인 ㈜오투오에 ‘비정형 문화관광 데이터 수집 및 정형화를 통한 맞춤형 문화관광 콘텐츠 추천 시스템 및 방법(Customized Tourism Content Recommendation System and Method based on Unstructured Data Crawling)’에 관하여 5000만원 상당의 기술 이전을 진행하였다. 본 기술은 의사결정 트리 기반의 여행 테마별 인기 장소 추출 기술과 다중 기준 최단거리 알고리즘 기반의 여행 스케줄링 기술을 기반으로 기술의 우수성과 독점성을 인정받았다. 기존의 개인화된 위치 기반의 여행 콘텐츠를 제공하는 기술로는 TripAdvisor, Google Trips, 마이리얼트립 등이 있다. 이들은 검색하는 지역 주변의 인기 관광지나 호텔 각각에 대한 정보와 방문자들의 평가 점수 및 의견을 제공하며 이를 인기도 또는 관광지의 종류별로 정렬하여 제공한다. 이외에도 개인 여행 일정을 제작/편집하도록 돕는 기능이나 미리 제작된 일일 여행 일정을 추천/제공하는 기능 등을 갖고 있다. 하지만 기존 기술에서는 개별 관광지 정보를 바탕으로 사용자가 직접 여행 일정을 제작하거나 미리 정의된 여행 일정만을 참고할 수 있는 반면, 본 기술은 사용자가 원하는 여행 목적과 스케줄링 우선순위(최소 비용, 최단 거리 등)를 활용하여 최적의 여행 일정을 실시간으로 생성한다. 즉, 단순히 소셜 빅데이터 기반의 개별 장소 추천에 그치지 않고 이를 여행 일정 형태로 재가공하는 “큐레이션(Curation)”이 가능한 기반 기술로써 차별성을 갖는다. 본 기술은 온라인 정보를 바탕으로 오프라인에서 서비스를 소비하는 O2O(Online-to-Offline) 시장에 적용이 가능하며, 이 시장의 규모가 지속적으로 확대되는 추세인만큼 본 기술이 미래에는 점점 시장 가치가 높아질 것으로 예상한다.

전산학부 강민석 교수팀, GSMA(세계이동통신사업자협회)의 모바일 보안 명예의 전당에 이름..

우리 대학 전산학부 강민석 교수팀이 발견한 4G/5G 이동통신시스템의 보안 취약점이 GSMA(세계이동통신사업자협회)의 취약점 공개 프로그램(CVD)에 의해 공식적으로 인증받고 (CVD-2020-0040) 모바일 보안 명예의 전당(Mobile Security Hall of Fame)에 이름을 올렸다. (GSMA 홈페이지: https://www.gsma.com/security/gsma-mobile-security-hall-of-fame/) GSMA(세계이동통신사업자협회)는 1987년 결성된 전세계 이동통신사업자 및 핸드폰 제조 공급업체들의 모임으로 700여 이동통신사업자와 200여 장비 및 핸드폰 제조업체들이 참여하고 있는 이동통신사업자 협회다. GSMA 보안 취약점 공개 프로그램에 의한 인증은 우리나라 연구 기관으로는 최초의 성과다. 이번에 공개된 보안 취약점은 4G/5G 사용자의 실시간 모바일 데이터 사용 관련 정보를 의도치 않게 공격자에게 노출시키는 시스템 부채널(side channel) 결점으로, 강 교수 연구팀에 의해 최초로 발견됐다. 해당 취약점은 모바일 데이터를 사용중인 이용자의 실내외 이동경로를 높은 정확도로 추정하는 공격을 가능케 해 주의가 요구된다. 관련 보안 취약점을 이용한 모바일 이용자 이동경로 추적 공격은 컴퓨터 보안 최고 권위 학회중 하나인 Usenix Security 2021에서 내년 8월에 발표될 예정이며 논문 본문은 다음의 학회 홈페이지에서 확인 가능하다(https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity21/presentation/lakshmanan). 연구는 강민석 교수의 박사지도학생 Nitya Lakshmanan (National University of Singapore 재학 박사과정 4년차)과 Mun Choon Chan, Jun Han 교수 (National University of Singapore) 등과의 협업으로 수행됐다.

이흥규 교수 KAIST 창업기업 디지탈이노텍과 공동으로 상용 사진 위변조탐지 소프트웨어 카..

KAIST 실험실 창업기업인 (주)디지탈이노텍과 이흥규 교수가 공동으로 사진위변조 탐지 상용 소프트웨어인 카이캐치(KAICATCH 2.0) 소프트웨어를 개발, 발표하였다. 기존 기술들은 위변조 유형을 특정한 상태에서 이에 대응하여 개발한 기술들로서 연구실 수준에서는 탐지율 95％ 이상의 우수한 성능으로 논문이나 특허로는 많이 활용되지만 실제 유통환경에서 임의의 사진이 주어질 경우 그 탐지율이 5~10％ 이내로 극도로 낮아져 그 기술의 유용성이 지속적으로 의문시 되어왔다. 2015년 미국 Farid 연구팀에 이어 두번째로 일반인들을 대상으로 공개 영상 분석 서비스를 수년간 지속하며 수집한 30 여만장의 영상을 분석하여 기존 기법들의 문제점들을 극복하였다. 카이캐치(카이스트에서 잡아낸다는 카이스트 캐치의 약어) 소프트웨어는 국내 최초, 미국에 이어 두번째로 선보이는 사진 위변조 탐지 상용 소프트웨어로서 아무런 위변조 유형이 특정되지 않은 임의의 사진들이 주어질때도 70~80％ 이상의 대단히 높은 신뢰도로 위변조 유형과 그 위치들을 판독한다. KBS, 연합뉴스 전국방송을 비롯하여 조선, 중앙, 매일경제, 서울경제, 전자신문, 디지털타임즈, 한겨레신문, 경향신문 등 대다수 중앙 언론들이 해당 개발 기술을 크게 보도하였다. 아래 참고 기사 자료 참조. 동영상(KBS 전국방송) : http://mn.kbs.co.kr/mobile/news/view.do?ncd=5040027 인터넷 기사(매일경제) : https://www.mk.co.kr/news/it/view/2020/11/1127082/

日 NHK, 카이스트 한동수 교수팀 감염병 추적 기술 주목

조선일보 2020년 10월 27일자에 실린 전산학부 한동수 교수 연구실에서 개발한 감염병 추적 기술이 일본 NHK에 소개관련 기사입니다. 카이스트(KAIST) 전산학부 한동수 교수팀이 개발한 감염병 추적 기술이 일본 NHK에 소개돼 화제다. KAIST에서 개발한 스마트폰 블랙박스에 기반한 COVID-19 관리시스템의 작동 원리를 소개하는 카이스트 전산학부 한동수 교수/NHK 방송 캡처 27일 카이스트 한 교수팀에 따르면, NHK는 한국의 코로나 바이러스(COVID-19) 방역 상황을 조명한 다큐멘터리 ‘개인 사생활인가, 확산방지인가’에서 한 교수팀이 개발한 스마트폰 블랙박스 기술을 사생활 침해가 적은 역학 조사 기술 중 하나로 소개했다. 이 다큐멘터리는 한국의 우수한 방역 사례를 소개하는 한편, 이태원 사례 등 방역 조사의 사생활 침해 문제를 집중적으로 다뤘다. 특히, 개인 정보 보호가 가능한 방역 조사 기술의 필요성을 제기하며 한 교수팀의 기술과 구글·애플의 블루투스 기술 등을 비교·실험했다. 카이스트 한동수 교수팀이 개발한 스마트폰 블랙박스 기술은 GPS, 와이파이(Wi-Fi), 블루투스 신호, 센싱 데이터 등 스마트폰이 수집하는 신호 정보를 암호화한 상태로 저장하는 것이 특징이다. 사고 발생시에만 비행기의 블랙박스를 개봉하는 것처럼, 스마트폰 블랙박스에 기록된 동선 정보도 해당 사용자가 감염병 확진자로 판명 났을 때만 분석한다. 스마트폰 블랙박스 기술을 이용한 감염병 관리시스템. 확진자의 스마트폰 블랙박스 정보와 다른 사람들의 스마트폰 블랙박스 정보의 유사 여부를 점수(score)로 계산한다. 특히, 한 교수팀은 확진자의 스마트폰 블랙박스 정보와 다른 사람들의 스마트폰 블랙박스 정보의 유사 여부를 일종의 점수(score)로 실시간으로 계산하는 알고리즘도 개발했다. 방역 당국은 점수가 높은 스마트폰 사용자에 대해 확진자와 접촉 가능성이 높다고 판단하고 여러가지 관리 조치를 취할 수 있게 된다. 한동수 교수는 "전 세계가 한국의 방역 성공에 주목하고 있지만, 정부가 개인의 각종 정보를 추적하는 것에 대한 시민들의 거부감이 있는 것도 사실"이라면서 "스마트폰 블랙박스를 활용한 감염병 확산 방지 시스템은 사생활 보호와 감염병 접촉 추적이라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있도록 해준다"고 말했다.

[AI 사피엔스 시대]＇AI가 느낀다＇...감성 이해·대응하는 ＇AEI＇

사람과 인공지능(AI)의 상호작용은 날이 갈수록 발전하고 있다. 이용자에게 갖가지 맞춤형 편의를 제공해주는 것이 가능해졌다. 단순히 원하는 값이나 분석 결과를 제시해주는 것에서 벗어나 소통한다. 사람은 그 이후, '감성적인 상호작용'이 가능한 AI를 바라고 있다. 내 감정을 이해하고 반응하는 '인공감성지능(AEI:Artificial Emotional Intelligence)' 구현이 새로운 목표로 떠오르고 있다. 물론 AI에 사람과 같은 실제 감성을 부여하는 것은 먼 훗날에도 기약할 수 없는 일이다. 다만 AI 나름의 방식으로 이를 이해하고, 대응하게 하는 것은 상대적으로 쉽다. 이를 학문으로 다루기 시작한 시점이 1990년대 중반의 '감성 컴퓨팅(AC:Affective Computing)'이다. 얼굴 표정이나 자세·움직임은 물론이고 심박 수, 뇌 활동과 같은 생리신호를 분석하고 대상이 느끼는 감정 상태를 인식하는 것이 주된 연구 방향이었다. 이후 기계학습·딥러닝 기술이 발전하면서 보다 많은 정보에서 감정을 읽어낼 수 있고 AEI 기술이 태동하게 됐다. 고도화된 인식 기능을 활용해 도구나 환경이 사용자 감정에 맞춰 동작하도록 하는 것이 첫 번째 분야다. 명령을 주고받는 것이 아니라 AI가 스스로 이용자 감정을 인식·대응하는 것이 핵심이다. 조성호·김병형 한국과학기술원(KAIST) 전산학부 교수가 이 분야에서 활약하고 있다. 이미 장치로 뇌전도(EEG), 심박수를 검출해 사람의 12개 감정 상태를 구분하는 기술을 개발했다. '감성 피드백'을 적용해 각종 도구나 환경 동작에 완성도를 더하는 연구도 진행되고 있다. 어떤 AI의 행동에 이용자가 언짢은 감정을 느끼면, 이를 학습해 피하는 식이다. 조성호 교수는 “감성을 AI에 더하면 단순히 명령을 주고받는 관계에서 벗어나, 마치 하나인 것처럼 '기계적인 나'가 돼, 일을 수행할 수 있게 된다”며 “감성 피드백으로 AI가 더욱 세밀해지고 고도화될 수 있다”고 설명했다. 사람의 감성을 AI 산물에 '입히는' 연구도 활발하다. 비록 흉내일지라도 AI가 이용자 감정에 즉각, 세밀하게 대응한다면 더욱 원활한 소통이 가능해지기 때문이다. 대표 사례로 한국생산기술연구원이 개발 중인 '에버'를 들 수 있다. 에버는 표정으로 세밀한 감정을 표현하는 로봇이다. 지난해 말 구현한 '에버-6'의 경우 26개 모터(액추에이터)를 활용해 12개 이상 표정을 지을 수 있다. <에버와 생기원 연구진의 얼굴 표정을 감정인식기로 판별하는 모습> 표정은 감성적인 상호작용 결과다. 다양한 각도의 다수 얼굴에서 6개 감정을 동시 인식해 이것에 맞춘 표정을 지어준다. 사람이 웃으면 에버가 함께 웃어주는 식이다. 이동욱 생기원 박사는 “아직까지 로봇은 실제 대화한다는 느낌을 주지 못해 소통에 거부감이 든다”며 “자연스러운 대화와 표정, 제스처, 시선 등을 통해 로봇이 감정을 표현할 수 있게 하는 것은 AEI의 가장 직접적 형태”라고 말했다. AEI는 산업 분야에 적용되고 있다. 감정을 모사하는 로봇은 물론이고 자동차와 운전자가 교감하는 감성 주행, 감정을 분석해 콘텐츠를 추천하는 고객 지원 서비스 산업 등에 활용되고 있다. 김선희 고려대 뇌공학과 교수는 “AEI는 앞으로 더욱 크게 성장할 것”이라며 “여러 산업 분야에서 AEI 기술을 효과적으로 통합한다면, 기술경쟁에서 선두 주자에 서게 될 것”이라고 말했다. <표>주요 분야별 AEI 기술 (자료:김선희 고려대 교수) 출처 : 전자신문(https://www.etnews.com/20200630000148) 발행일 : 2020.06.30

전산학부 김주호 교수, ACM CSCW 2020 학술대회 논문 위원장 선임

전산학부 김주호 교수가 제 23회 ACM CSCW(Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing) Paper Chair로 선임되어 위원장 직을 수행하고 있다. ACM CSCW는 ACM의 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야 전문가 그룹인 SIGCHI에서 주최하는 대표적인 학술대회 중 하나로, Google Scholar HCI 분야에서 h5-index 기준 2위에 올라 있는 세계적인 학회이다. 김주호 교수는 1986년부터 시작된 학술대회 역사상 처음으로 아시아 기관 출신으로 Paper Chair에 선임됐다. 김 교수는 작년부터 University of Michigan의 Sarita Schoenebeck 교수, Microsoft Research의‪ Siân Lindley‬ 박사와 공동 Paper Chair로 위원장 직을 수행해 왔으며, CSCW 역사상 처음으로 쿼터 별 논문 데드라인을 도입하고 10월에 개최될 온라인 학회를 준비하고 있다. ‬ 김 교수는 Paper Chair로서의 공로를 인정 받아 ACM Recognition of Excellent Service 상을 수상하였다. ACM CSCW 2020 학회 홈페이지: http://cscw.acm.org/2020

류석영 교수 연구팀, ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award ..

KAIST 전산학부 류석영 교수 연구팀이 9월 21~25일 열릴 IEEE/ACM ASE 2020 (The 35th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering) 국제학회에서 ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award를 수상한다. ASE 학회는 IEEE/ACM에서 주관하는 소프트웨어 공학 분야 플래그십 학회이며, 한국정보과학회가 지정한 최우수 학술대회이다. 보다 상세한 정보는 다음 웹사이트를 통해 확인할 수 있다: https://conf.researchr.org/series/ase 수상한 논문은 이성호 박사, 학부과정 이효건 학생, 류석영 교수가 작성한 “Broadening Horizons of Multilingual Static Analysis: Semantic Summary Extraction from C Code for JNI Program Analysis” 이다. 본 논문의 제1저자인 이성호 박사는 9월부터 충남대학교 컴퓨터융합학부 신임교원으로 임용되었다.

[코로나19 긴급진단] 세계 최초 ＇코로나19 확산 방지 시스템＇

우리 전산학부 한동수 교수의 세계 최초 '코로나19 확산 방지 시스템' 방송내용입니다. 출처 : 2020. 7. 28. CMB대전뉴스

[AI 사피엔스 시대]˝에이, 짜증나˝ ˝아이, 행복해˝…인간과 ＇희노애락＇ 나누다

영화 '허(her)' 남자 주인공은 여성 목소리를 지닌 인공지능(AI) 운용체계(OS) '사만다'와 사랑에 빠진다. 사만다는 남자 주인공이 데이트에 실패하고 돌아오자 기분을 풀어주기 위한 이야기와 음악을 전한다. 사만다가 주인공을 위로할 수 있었던 것은 그의 목소리 톤과 대화 속 담긴 단어 속에서 다양한 감정을 읽었기 때문이다. 감정을 읽는 AI는 아직 영화처럼 드라마틱하게 발전하지 않았다. 하지만 다양한 시도와 기술 개발이 한창이다. IBM은 2019년 국제전기전자공학회 신호처리국제학술대회에서 AI가 대화 속 웃음을 판별한다는 사실을 입증했다. 감정을 읽는 AI는 대량 데이터 분석이 중요하다. 데이터 속에서 패턴을 읽고 의미를 파악한다. 웃음 판별 AI도 마찬가지다. IBM은 대화 속 사용된 웃음 종류와 그 속에 숨겨진 의미를 파악하는 데 주력했다. IBM은 대화 속에서 말소리와 웃음소리를 구분하는 데 초점을 맞췄다. AI가 무엇이 말이고 웃음인지 구분하도록 학습시켰다. 이를 위해 1200명 이상 지원자로부터 120여가지 웃음 관련 사례를 수집했다. 여기에 컴퓨터 언어분석기법을 적용, 총 12가지 주요 웃음 패턴을 발견했다. 웃음이 진짜 웃음인지 아닌지도 구분했다. IBM은 웃음 속에도 △진실한 행복 △슬픔 △활기찬 웃음 △빈정거림 네 가지로 구분된다는 사실을 발견했다. 연구 결과를 바탕으로 웃음 관련 연구를 확대 중이다. 웃음뿐 아니라 다양한 비언어적 의사소통이 어떤 감정을 내포하는지 확대 연구한다. IBM이 구분한 네 가지 웃음 유형 <자료:IBM> 우리나라에서도 사람 몸에서 검출한 생체 신호와 행동을 기반으로 감정을 파악하는 AI 기술이 개발됐다. 조성호 KAIST 전산학부 교수와 김병형 연구교수팀은 생체 신호를 딥러닝 기술로 분석하는 감정 파악시스템과 감정·행동을 연계해 사람 감정과 인과관계를 나타내는 수식화 알고리즘을 지난해 개발했다. 감정 파악 시스템은 뇌 전두엽에서 발생하는 뇌전도와 심장 박동 신호를 딥러닝으로 분석한다. 행복, 흥분, 기쁨, 슬픔, 지루함 등 12가지 감정을 구분한다. 이 감정 상태를 실제 사용자 행동과 연관시켰다. 카메라로 파악한 사용자 행동이 감정 변화에 어떻게 영향을 미치는지 살폈다. 이를 종합해 감정과 행동을 연계해 인과관계를 수식화한 알고리즘을 개발했다. 연구팀은 알고리즘 기반으로 심리치료나 행동 발달 교정 등 헬스케어 분야에서 주로 사용될 것으로 전망한다. 기존에는 생체 신호로 사람 감정 파악에 주력했지만 사람 행동까지 고려한 연구 결과여서 홈케어 서비스에서도 활용이 기대된다. 감정 AI는 데이터 분석이 중요하다. 대기업은 다양한 데이터를 구매해 분석 가능하지만 스타트업이나 중소기업은 데이터가 부족해 기술개발이 어려운 때가 많다. 정부도 감정 관련 데이터 수급 어려움에 공감해 지난해부터 음성, 대화 등 감정 관련 데이터를 대량 공개했다. △이상행동 영상 △감정·상황·대화 내용을 담은 복합 영상 데이터 △한국어 음성 데이터 등 2500여만건 데이터셋을 공개한다. NIA는 “개방한 데이터셋을 활용하면 사람 표정과 대화 속 내포된 감정을 읽고 공감하며 대화하는 AI로봇 등 새로운 서비스 개발에 도움될 것”이라면서 “참신한 아이디어를 보유한 스타트업이 데이터를 활용해 말과 감성을 이해하는 AI 개발에 일조할 것”이라고 기대했다. 출처 : 전자신문 [AI 사피엔스 시대]"에이, 짜증나" "아이, 행복해"…인간과 '희노애락' 나누다<https://www.etnews.com/20200728000119> 발행일 : 2020.07.28

KAIST 세계 최고 수준의 DBMS 기술 개발

KAIST는 23일 전산학부 김민수 교수 연구팀이 데이터베이스 질의 언어 SQL(Structured Query Language, 구조화 질의어) 처리 성능을 대폭 높인 세계 최고 수준의 DBMS 기술을 개발했다고 밝혔다. 김 교수 연구진은 데이터 처리를 위해 산업 표준으로 사용되는 SQL 질의를 기존 DBMS와는 전혀 다른 방법으로 처리함으로써 성능을 기존 옴니사이(OmniSci) DBMS 대비 최대 88배나 높인 신기술을 개발했다. 이 기술은 오라클·마이크로소프트 SQL서버·IBM DB2 등 타 DBMS에도 적용할 수 있어 고성능 SQL 질의 처리가 필요한 다양한 곳에 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대된다. 대부분의 DBMS는 SQL 질의를 처리할 때 내부적으로 데이터 테이블들을 ＇왼쪽 깊은 이진 트리(left-deep binary tree)' 형태로 배치해 처리하는 방법을 사용한다. 김 교수진은 테이블들을 하나의 커다란 ＇왼쪽 깊은 이진 트리' 형태가 아닌 여러 개의 작은 ＇왼쪽 깊은 이진 트리'를 ＇n항 조인 연산자'로 묶는 형태로 배치해 처리하는 기술을 개발했다. 이때 각각의 ＇작은 이진 트리' 안에는 FK-FK 결합 관계가 발생하지 않도록 테이블들을 배치하는 것이 핵심이다. 각각의 ＇작은 이진 트리'의 처리 결과물을 ＇n항 조인 연산자'로 결합해 최종 결과물을 구하는 것도 난제로 꼽히는데 연구팀은 ＇최악-최적(worst-case optimal) 조인 알고리즘'이라는 방법으로 이 문제를 해결했다. ＇최악-최적 조인 알고리즘'은 그래프 데이터를 처리할 때 이론적으로 가장 우수하다고 알려진 알고리즘이다. 김 교수 연구진은 세계에서 가장 먼저 이 알고리즘을 SQL 질의 처리에 적용해 난제를 해결하는 데 성공했다. 김민수 교수 연구팀은 새로 개발한 DBMS 기술을 GPU 기반의 DBMS 개발업체인 미국 옴니사이(OmniSci)社 제품에 적용한 결과, OmniSci DBMS보다 성능이 최대 88배나 향상된 결과를 얻었다. 또 TPC-DS 벤치마크에서도 세계 최고 수준의 성능을 가진 기존의 상용 DBMS보다 5~20배나 더 빠른 사실을 확인했다. TPC-DS는 DBMS의 성능을 측정하기 위한 산업 표준의 최신 벤치마크이다. 김민수 교수는 "연구팀이 개발한 새로운 기술은 대부분의 DBMS에 적용할 수 있기 때문에 산업적 측면에서 파급 효과가 매우 클 것으로 기대한다ˮ 고 말했다. 이번 연구에는 미국 옴니사이(OmniSci)社에 재직 중인 남윤민 박사가 제1 저자로, 김 교수가 교신저자로 참여했으며 지난 18일 미국 오리건주 포틀랜드에서 열린 데이터베이스 분야 최고의 국제학술대회로 꼽히는 ＇시그모드(SIGMOD)'에서 발표됐다. 논문 : https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3318464.3380565 기사 출처 : 위키트리 WIKITREE (보도자료) (2020-06-23 13:09) https://www.wikitree.co.kr/articles/545214

KAIST 전산학부 김문주 교수 ACM／IEEE International Conferenc..

KAIST 전산학부 김문주 교수가, 2020년 7월 15-16일에 열리는 ACM/IEEE International Conference on Automation of Software Test (AST) 2020 에 UIUC의 Darko Marinov 교수와 함께 키노트 연사로 초빙 되었다. https://conf.researchr.org/home/icse-2020/ast-2020#Keynotes 키노트 제목: CROWN 2.0: Automated Test Generation for Industrial Embedded Software - 17 Years Journey from Research To Product 해당 Keynote에서는, 김문주 교수가 지난 17년간 내장형 SW 테스팅 자동화 분야에서 AI기술 기반 고효율 저비용의 선도적인 연구를 수행하면서, 연구 성과의 산업체 파급력을 극대화하기 위해 SW 자동 테스팅 기업인 V＋Lab (https://vpluslab.kr)을 창업하며 얻은 경험들을 나눌 예정이다.

인공지능 국제협의체 ‘GPAI’에 오혜연 교수 전문가로 참여

KAIST 전산학부 오혜연 교수가 세계최초 인공지능 협의체Global Partnership on Artificial Intelligence (GPAI)의 전문가로 참여하게 되었다. 과기정통부는 6월 15일 한국이 캐나다, 프랑스, 미국, 일본 등과 같이 15개의 창립회원국으로 GPAI에 참여한다는 공식선언문을 발표했다. GPAI는 1) Responsible AI, 2) Data Governance, 3) The Future of Work, 4) Innovation & Commercialization 에 대해 각각 위원회를 구성하여 산업계·시민사회·정부·학계 주요 전문가들의 협업으로 책임 있고 인간 중심적인 인공지능의 발전을 지원할 예정이다. KAIST 전산학부 오혜연 교수는 이 중 튜링상 수상자인 Yoshua Bengio가 이끄는 Responsible AI 위원회에 참여하게 된다.

KAIST, ＇딥러닝＇ 활용해 우울증 진단 돕는 기술 개발

딥러닝을 활용해 우울증 자가진단 설문지를 분석, 좀 더 쉽게 우울증 징후를 잡아내는 기술이 개발됐다. 다양한 설문지 양식에 대응할 수 있고, 다른 분야의 분석 영역에도 활용이 가능하다. 한국과학기술원(KAIST·총장 신성철) 조성호 전산학부 교수, 최봉재 박사과정 등 연구팀은 최근 설문지에서 우울증 징후 특징을 찾아내 실제 의사 진단을 도울 수 있는 '다중 설문 분석 시스템'을 개발했다. 우울증은 '마음의 감기'라고도 불리는 질환이다. 심한 경우 자살에도 이를 수 있어 정신의학에서 가장 중요한 주제이기도 하다. 인구 17％가 우울증을 경험하는 것으로 알려져 있다. 현재 주로 쓰이는 우울증 진단법은 자가진단 설문지를 이용하는 것이다. 그러나 이 경우 환자가 느끼는 주관적인 반응에 의존할 수밖에 없어 객관성이 떨어지는 문제점이 있다. 우울감 징후를 객관화하는 것이 극히 어렵다. 환자 스스로 외부 시선을 의식하는 '바람직한 사회성' 추구에 따라 객관성이 더욱 떨어지기도 한다. 이 때문에 데이터 주도 접근법을 활용하는 방법론이 나왔지만 아직 문제 해결이 쉽지 않았다. 우울증 징후를 지도 학습시키는 '지도예측 모델'의 경우 지도 정보를 확보하는 것이 어려웠다. 지도학습을 하지 않는 '비지도 군집 분석'은 정보 잡음 등을 이유로 엉뚱한 분석 결과를 낳기도 한다. 연구팀의 '다중 설문 분석 시스템'은 그동안 문제를 모두 해결하기 위한 결과물이다. 다양한 설문지에서 공통된 우울증 특징점(피처)를 학습시키는 방법을 썼다. 여러 개 설문지를 통합 분석하기 위해 '멀티뷰 러닝'을 활용했다. 멀티뷰 러닝은 여러 형식의 결과물을 함께 학습할 수 있는 방법론이다. 연구팀은 또 지도·비지도 데이터 주도 접근법의 한계 극복을 위해 이들 두 가지를 섞은 '준지도 접근법'을 채용했다. 연구팀은 KAIST 건강검진 데이터 1만4929명분, 2만5539개 설문을 연구에 활용했다. 이 결과 새로 개발한 시스템이 우울증 의심 환자를 효과적으로 걸러낼 수 있다고 설명했다. 실제 우울증 치료가 필요한 대상 가운데 시스템으로 잡아내지 못한 경우는 전체 3％에 불과한 것으로 나타났다. 전통적인 방법보다 훨씬 높은 신뢰도를 자랑한다. 또 왜 우울증으로 의심할 수 있는지에 대한 근거, 주요 인자별 영향력 분석도 함께 제시할 수 있다. 조성호 교수는 14일 “딥러닝 기반 스크리닝을 통해 의사의 우울증 진단 과정을 도울 수 있는 기반이 마련됐다”면서 “이 기술은 의료뿐만 아니라 다른 분야의 데이터 분석에도 활용이 가능하다”고 말했다. <출처 : 전자신문 2020년 6월 14일> https://www.etnews.com/20200612000188?mc=em_105_00001

KAIST 전산학부 IoT, 빅데이터 등 2개 ITRC 선정

지난 2020년 6월 2일 과학기술정보통신부에서 발표한 대학ICT연구센터(ITRC)에 우리 KAIST 전산학부에서 지원한 2개 센터가 모두 선정되었다. ITRC는 " ICT 유망기술 분야의 첨단 연구 프로젝트 지원을 통해 국가 혁신성장을 견인할 석‧박사급 핵심 연구인력 양성"을 그 목표로 하는 사업으로 우리 전산학부에서 선정된 센터, 책임자 및 전산학부 참여 교수는 아래와 같다. - 일상-항시적 건강관리 Earable-IoT 연구센터 (센터장: KAIST 전산학부 송준화 교수) 일상-항시적 건강관리 Earable-IoT 연구센터에서는 중요 기관(뇌, 눈, 입)에 가깝게 위치하고 다양한 생체지표·사용자 활동의 센싱이 용이한 신체 위치로서 '귀'의 중요성에 주목하여 사용자의 건강상태를 일상-항시적으로 모니터링하고 건강관리 서비스를 제공하기 위한 Earable-IoT 플랫폼 연구·개발을 목표로 하고 있다. KAIST 전산학부 외 KAIST 전기및전자공학부, KOREATECH, 목포대학교 간호학과 및 서울대학교 보건대학원이 연구센터에 참여한다. - 빅데이터 엣지 클라우드 서비스 연구센터 (센터장: KAIST 전산학부 고인영 교수) 빅데이터 엣지 클라우드 서비스 연구센터에서는 5G 등의 저지연·고신뢰 통신과 사물인터넷(IoT) 기술 발전에 따라 엣지 클라우드(Edge Cloud)가 필수적인 빅데이터 수집 및 처리 환경이 되어가고 있는 것을 고려하여, 엣지 클라우드 환경에서 다양한 실시간 빅데이터를 고성능으로 수집·분석·예측하기 위한 빅데이터 플랫폼 및 고신뢰·고사용성 빅데이터 서비스 응용 구축 기술 개발을 목표로 하고 있다. KAIST 전산학부의 강지훈 교수, 김명호 교수, 김민수 교수, 박종세 교수, 배두환 교수, 백종문 교수가 연구센터에 참여한다. 각 센터는 최장 8년간 연간 8억원의 연구비를 과학기술정보통신부로부터 지원받게 된다.

KAIST, 스마트폰 탑재 장비로 코로나19 동선 확인 기술 개발…˝사생활 침해도 막는다˝

KAIST 연구진이 스마트폰에 탑재된 위치파악기술로 개발한 코로나19 확진자 동선 확인 시스템 개요도 코로나19 확진자의 동선을 정확히 파악하면서 사생활 침해도 막을 수 있는 위치확인 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. KAIST(카이스트) 전산학부 한동수 교수팀은 스마트폰에 탑재된 위치파악 장비를 이용해 확진자의 동선을 확인할 수 있는 ‘코로나19 감염병 확산방지시스템’을 개발했다고 10일 밝혔다. 연구팀이 개발한 기술은 스마트폰에 내장된 GPS와 와이파이, 블루투스, 관성 센서 등을 통해 수집된 신호를 기록해 분석하는 것이다. 이 기술이 담긴 앱을 개인이 내려받아 구동하면 확진자와 자신의 동선이 겹치는지를 신속하게 알 수 있다. 기존에는 확진자의 동선이 문자 메시지 등을 통해 전송되면 개인이 일일이 인터넷에 접속해 자신의 동선이 확진자와 중첩되는지 확인해야 했다. 시간이 걸리는데다 자신이 언제 어디에 머물렀는지 일일이 기억해내야 했던 문제가 새 기술로 해소된 것이다. 이번 기술은 코로나19 확진자에 대한 역학 조사에도 기여할 수 있다. 확진자가 해당 기술이 탑재된 앱이 있는 스마트폰을 갖고 있을 경우 스마트폰에 기록된 위치 신호와 지도를 겹쳐서 표시해 주기 때문에 역학조사의 속도와 정확도가 올라가는 것이다. 연구진은 또 이번 기술로 격리자가 정해진 공간을 벗어났는지도 확인할 수 있다고 설명했다. GPS뿐만 아니라 무선랜 신호까지 위치 파악에 활용하기 때문에 실외는 물론 실내에서의 격리공간 이탈 여부도 알 수 있다. 특히 이번 기술은 확진자 동선 확인과정에서 지속돼온 사생활 침해 우려를 해소했다. 연구진에 따르면 수집된 신호는 2주가 지나면 자동으로 폐기된다. 또 확진자의 동선을 공개하는 경우에도 업소의 상호가 아닌 ‘신호 정보’로 나타낸다. 기존 확진자 동선 파악 과정에선 확진자 개인의 신용카드 사용 정보까지 활용됐지만 여기서 비롯되는 문제들이 사라지는 것이다. 출처 : 경향신문 (2020-06-10) 원문보기: http://news.khan.co.kr/kh_news/khan_art_view.html?artid=202006101337001&code=610100#csidx0c11549548c9c8bac4569c27695038e

과학／바이오 KAIST·서울대, 손목에 붙이는 센서 하나로 손동작 측정 기술 개발

한국과학기술원(KAIST)과 서울대 공동 연구진이 개발한 신체 움직임 측정용 센서 손목에 붙이는 센서 패치 하나만으로 손 전체의 움직임을 측정할 수 있는 기술이 개발됐다. 조성호 한국과학기술원(KAIST) 전산학부 교수 연구팀은 고승환 서울대 기계공학과 교수 연구팀과 공동으로 딥러닝 기술을 센서와 결합해 최소한의 데이터로 인체 움직임을 정확하게 측정할 수 있는 ‘피부형 센서’를 개발했다고 20일 밝혔다. 증강현실(AR)등을 구현하기 위해 인체의 움직임을 측정하는 기술이 요구되고 있다. 현재 가장 널리 쓰이는 측정 방법은 모션 캡처 카메라를 이용하는 것이다. 하지만 카메라가 설치된 공간에서만 측정이 가능하다는 제약이 있다. 이 같은 제약을 극복하기 위해 웨어러블 기기를 통해 장소의 제약 없이 신체의 움직임을 측정하는 기술이 나왔다. 하지만 움직임이 발생하는 수백 군데의 관절과 근육 부위마다 모두 센서를 붙여야 하는 불편함이 있었다. 이번에 연구팀은 손목에 붙이는 단 하나의 센서 패치만으로 손 전체의 움직임을 감지할 수 있는 기술을 개발했다. 센서 기판 위에 은 나노 입자들을 씌워, 움직임이 발생하면 은 나노 입자들에 균열이 생기도록 했다. 이 균열로 발생하는 전기 신호를 감지해 먼 부위에서 발생하는 미세한 움직임까지 측정할 수 있는 것이다. 연구팀은 또 딥러닝 기술을 통해 센서가 최소한의 데이터와 시간으로 사용자의 다양한 손가락 관절 움직임을 학습하도록 했다. 조 교수는 "딥러닝 기술을 활용해 실제 환경에서 더욱 효과적으로 사람의 실시간 정보를 획득하는 방법을 제시했다는 점에서 의미가 있다"며 "이를 적용하면 웨어러블 AR 기술의 보편화 시대가 더욱 빨리 다가올 것"이라고 했다. 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)’에 1일자로 게재됐다.. 출처 : 조선일보 2020년 5월 20일 (https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2020/05/20/2020052001750.html)

정보보호대학원 이주영 교수 연구팀 Eurocrypt 2020 논문 발표

암호학 분야 최우수 학회 Eurocrypt 2020에 KAIST 전산학부(정보보호대학원) 소속 논문이 채택되었다: “Tight Security Bounds for Double-block Hash-then-Sum MACs” (KAIST 전산학부 정보보호대학원 박사과정 김성광, 이병학, 이주영 교수) n-비트 블록암호를 사용하여 2n-비트의 내부상태를 갱신하는 메시지 인증 코드(MAC)는 대부분 2n/3 비트까지 안전성이 증명되었는데, 최근 3n/4 비트 수준의 공격이 제안되면서, 이들의 정확한 안전성이 중요한 open problem으로 여겨지고 있었다. 본 논문은 MAC의 안전성 증명에 사용되는 미러 이론(방정식 및 부등식의 해의 개수를 근사하는 이론)을 한 단계 발전시켜, PolyMAC, SUM-ECBC, PMAC_Plus, 3kf9, LightMAC_Plus 등 다양한 MAC에 적용하고, 이들 MAC의 안전성을 3n/4비트까지 증명하였다. 이 논문은 이번 Eurocrypt의 유일한 국내 논문으로서, 작년 국가암호공모전에서 최우수상을 수상한 바 있다

KAIST 전산학부 유신 교수, 국제연구팀과 함께 COVID-19로 인한 재택근무가 소프트..

COVID-19로 인해 세계적으로 예상치 못한 재택 및 원격 근무가 지속되는 가운데, KAIST 전산학부 유신 교수를 포함한 국제 연구팀이 수행한 연구 결과에 따르면 재택/원격 근무가 소프트웨어 전문직 종사자들의 정서적 웰빙(well-being) 및 생산성에 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 근무 환경이 다양한 업계에 종사하는 소프트웨어 전문직들에게 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위해 12개 국어로 진행되었으며, 53개국 2천명 이상의 소프트웨어 전문직 종사자가 설문을 통해 참여했다. 연구에 따르면 재난 대비 상태와 판데믹으로 인한 불안 및 공포함, 그리고 재택 근무 환경의 인체공학적 여건 등이 전문직 종사자들의 웰빙 및 생산성에 큰 영향을 주는 것으로 나타났습니다. 특히 여성, 어린 자녀를 가진 부모, 그리고 장애인의 경우 평균 이상의 영향을 받고 있다. 연구팀은 본 연구 결과를 Journal of Empirical Software Engineering 및 arXiv에 제출되었으며, 이를 바탕으로 소프트웨어 업계에 사회적 거리두기 기간 동안 전문직 종사자들의 정서적 웰빙과 생산성을 높이기 위해 어떤 대책이 필요한지에 대한 지침을 제공할 계획이다.

KAIST, MS와 3D 콘텐츠 혁신기술 개발...＇현장에서 고화질 실시간 구현＇

국내 연구진이 마이크로소프트 리서치 아시아(MSRA)와 함께 고화질 3차원 영상 콘텐츠를 순식간에 생성하는 혁신 기술을 구현했다. 기술이 상용화 되면 관련 산업 파급효과가 막대할 전망이다. 김민혁 한국과학기술원(KAIST) 전산학부 교수팀(비주얼 컴퓨팅 랩)은 고화질로 3D 콘텐츠를 실시간 구현하는 '텍스처 퓨전' 기술을 개발했다고 5일 밝혔다. 개발 기술은 색을 인식하는 RGB 카메라, 공간을 인식하는 뎁스카메라, 특수고안 데이터 구조를 활용한다. 3D 콘텐츠 구현 필수 요소인 지오메트리(지형)·텍스처(이미지) 정보 생성, 콘텐츠 뼈대 역할을 하는 3D 모델에 텍스처를 입히는 '텍스처 매핑' 작업까지 실시간으로 가능하게 한다. 걸리는 시간은 수십 밀리세컨드(㎳)에 불과하다. 카메라 화질에 따라 시간 지연 없이 4K 해상도 이상 결과물도 만들 수 있다. 기존에도 지오메트리, 텍스처 정보를 생성할 수 있었지만 한계가 명확했다. 두 가지 정보를 동시 생성하는 것이 불가능했다. 특히 실시간 텍스처 생성 기술은 존재하지 않은 형편이다. 고화질 텍스처 생성, 텍스처 매핑을 위한 매핑 함수 계산에 수십분의 시간이 별도로 필요했다. 또 이 과정 전에 지오메트리 정보를 생성하는 것이 필수였다. 연구진은 RGB·뎁스 카메라가 동시 장착된 '키넥트 카메라'로 얻은 지오메트리·텍스처 정보의 프레임간 격차를 최소화하는 변환함수(워프 매트릭스)를 만들었다. 이를 통해 두 가지 정보의 위치 상관 관계를 최적화하고, 결과물을 고품질화하는데 성공했다. 또 이를 특수 고안한 3D 텍스처 데이터 구조에 가미했다. 이 구조는 구조화 데이터 사이에 더욱 많은 텍스쳐 정보를 넣을 수 있다. 3D 모델을 만드는 동시에 지오메트리·텍스처 정보를 최적화해 반영한다. 이 기술은 내달 컴퓨터 비전 분야 최고로 꼽히는 학회 'CVPR2020'에 구두 발표로 소개될 예정이다. 이미 리뷰어의 호평을 받고 있다. 연구진은 이 기술이 게임이나 영화와 같은 3D 콘텐츠를 훨씬 저렴한 가격에 쉽고 빠르게 만드는 기반이 된다고 설명했다. 김민혁 교수는 “이번 연구는 영상 고품질화 추세로 높아만가는 3D 콘텐츠 제작 비용을 최소화하면서 기존 품질은 유지할 수 있게 한다”며 “누구나 3D 콘텐츠를 쉽게 만들 수 있게 돕고, 관련 업계에 막대한 도움이 될 것”이라고 말했다. [출처 : 전자신문(https://www.etnews.com/20200505000038)]

실시간 영상 전송 보안 기술 개발

실시간 영상 전송 보안 기술 개발 -CPU, 배터리 사용을 최대 50％ 절약하면서 최고 수준의 영상보안성능 제공 KAIST(총장 신성철) 전산학부 김명철 교수 연구팀이 웹캠, 영상 드론, CCTV, 증강현실(AR), 가상현실(VR) 등에 사용하는 영상 전송 장비를 위한 실시간 영상 암호화 및 전산 자원(CPU, 배터리 등) 소모 저감 기술을 개발했다. 연구팀의 실시간 영상 전송 보안기술은 비디오 코덱 종류에 상관없이 적용될 수 있는 범용성을 가질 뿐 아니라 영상전송기기의 CPU나 배터리를 최대 50％까지 절약하면서도 최고 수준의 보안성능을 제공하는 결과를 보였다. 고경민 박사 주도로 개발된 이번 연구결과는 보안 분야의 국제 학술지 IEEE TDSC(Transactions on Dependable and Secure Computing) 3월 13일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명: Secure video transmission framework for battery-powered video devices) 또한, 국내 특허로 등록, 미국특허로 출원돼 2차 심사가 진행 중이다. (국내특허명: 통신 시스템의 암호화 패킷 전송 방법) 기존 실시간 영상 전송 보안기술은 촬영한 모든 영상을 암호화해 전송하거나 비디오 데이터 식별 없이 무작위로 암호화하기 때문에 전산 자원이 제한된 상황에서 적용하기에는 한계가 있다. 문제 해결을 위해 연구팀은 새로운 실시간 영상 암호화 및 배터리 소모 저감 기술을 개발했다. 이 기술은 영상전송 장비에서 동작하는 자원 모니터링 결과에 따라 카메라로 촬영한 영상을 구성하는 비디오 데이터를 데이터중요도 관점에서 선별적으로 암호화 전송을 수행한다. 암호화 전송 시에는 영상 송신 장비의 가용자원량에 따라 실시간으로 암호화 정도를 조정하며, 다중 전송경로 지원을 통해 보안성을 높인다. 수신된 영상 데이터는 실시간 영상 재생이 가능한 단위로 그 순서를 복원한 후 화면에 표시된다. 이 기술은 가용 전산 자원의 모니터링 결과에 따라 촬영된 영상을 구성하는 비디오 데이터 단위로 암호화가 가능해 전산 자원 가용량에 따른 선별적 적용이 가능하다. 연구팀은 카메라 장비를 상용 영상 드론에 탑재해 무선을 통한 영상전송 시 전산 자원 소모를 낮추면서 보안성을 높일 수 있음을 증명했다. 최근 코로나로 인해 널리 활용되는 비대면 강의 및 미팅의 보안성 강화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 김명철 교수는 “영상전송 보안이 중요한 온라인 교육/회의, 스마트시티의 CCTV, 민군 드론 영상 송수신, 증강현실(AR), 가상현실(VR) 등에서 특허화된 개발기술이 원천기술로 활용될 수 있도록 산학협력을 활발히 추진하고 있다”라고 말했다. □ 연구 개요 개발된 실시간 영상 암호화 및 배터리 소모 저감 기술은 영상 전송장비에서 동작하는 자원 모니터링 결과(혹은 외부모듈 제어명령)에 따라 카메라로 촬영된 영상을 구성하는 비디오데이터에 대하여 데이터중요도 관점에서 선별적으로 암호화전송을 수행한다. 암호화전송 시에는 영상 송신장비의 가용자원량에 따라 실시간으로 암호화 정도를 조정하며, 다중 전송경로 지원을 통해 보안성을 제고한다. 영상 수신장비에서 수신된 영상 데이터는 실시간 영상 재생이 가능한 단위로 그 순서를 복원한 후, 화면에 표시된다.

신인식 교수 연구진 NDSS 2020에 논문 게재 및 발표

신인식 교수의 연구진은 Purdue university, NEC laboratories America, Oregon university, 서울대학교와 공동연구를 진행하여 운영체제에서 자동으로 버그를 찾기 위한 새로운 기술인 HFL을 이번 2020년 2월 24∼27일 미국 San Diego에서 개최된 보안 분야 최우수학회 중 하나인 Network and Distributed System Security (NDSS) 에 발표하여 효율성을 입증하였다(Acceptance Rate : 17.4％). 운영체제의 특유의 성질인 함수 포인터에 의한 indirect control flow, 시스템 콜 사이의 종속성, 시스템 콜 인자의 중첩 구조를 파악하는 기법을 개발하고, 이를 fuzzing 툴인 Syzkaller, symbolic execution 툴인 S2E와 결합하여 HFL이라는 새로운 hybrid fuzzing 툴을 개발했다. 이를 통해 기존의 hybrid fuzzing의 성능을 저하시키던 문제들을 해결하여 운영체제에서도 Hybrid Fuzzing의 장점을 활용할 수 있는 도구를 개발하였다. 또한, 공동 연구진은 HFL 툴을 오픈소스 운영체제인 리눅스에 적용하여 기존에 알려지지 않았던 24개의 새로운 보안 취약점을 찾아내었고, 발견한 취약점들을 리눅스 개발 커뮤니티에 보고, 제거하여 리눅스의 안정성 향상에 기여하였다. 본 연구 결과는 컴퓨터 보안 분야의 최고 학회인 NDSS 2020에 논문으로 발표되었고, HFL 툴 또한 github에 공개될 예정이다.

정보보호대학원 손수엘 교수 연구진 NDSS 2020에 논문 게재 및 발표

손수엘 교수 연구진은 이번 2020년 2월 24~27일 미국 San Diego에서 개최된 보안 분야 최우수학회 중 하나인 Network and Distributed System Security (NDSS) 에 논문 FUSE: Finding File Upload Bugs via Penetration Testing 을 게재 및 발표 하였다. (Acceptance Rate: 17.4％) 현대 웹 애플리케이션의 파일업로드 기능은 사용자가 만든 콘텐츠를 공유한다는 관점에서, 중요한 특징 중 하나이다. 하지만, 파일업로드 기능은 공격자가 생성한 임의의 파일을 대상 서버에 업로드하여, 대상 시스템을 장악하는 디딤돌로 사용할 수 있는 잠재적 보안 위협이 존재한다. 본 연구에서 Web Security & Privacy 연구실에서는 모의 공격 테스팅 (Penetration testing) 도구 FUSE를 제작하여 WordPress, Joomla등 널리 쓰이는 33개의 실제 웹 애플리케이션에서 30개의 새로운 파일업로드 취약점을 발견하였고, 총 15개의 CVE를 부여 받았다. 또한 해당 기술을 구현한 모의 공격 테스팅 도구 FUSE를 GitHub에 공개하였다.

김주호 교수 연구팀, ACM CSCW 2019 학회 Best Paper Honorable ..

KAIST 전산학부 김주호 교수 연구팀이 지난 11월 9~13일에 미국 오스틴에서 열린ACM CSCW 2019 (The 22nd ACM Conference on Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing) 국제학회에서Best Paper Honorable Mention Award를 수상하였다. ACM CSCW 학회는 Human-Computer Interaction 분야의 최고 권위 학회로, Best Paper Honorable Mention Award는 전체 논문 중 상위 5％의 논문에 주어지는 상이다. 본 연구는 국제 협력의 결과로, 김주호 교수 연구실에서 연구원으로 근무하던 정준영(제1저자, 현재 University of Michigan 박사과정) 씨가 KAIST에서 시작한 연구를 확장시켜 University of Michigan 연구팀과의 협력 연구로 발전시켰다. 논문 제목: ‘Efficient Elicitation Approaches to Estimate Collective Crowd Answers’ 본 논문에서는 기계학습을 위한 데이터셋을 생성하는 데에 필수적으로 활용되는 크라우드소싱 기법에 대한 연구로, 명확한 정답이 없는 감정인식이나 단어 간 연관관계 파악 등 주관적이고 모호한 작업에 적용 가능한 기술을 소개하였다. 크라우드 작업자에게 제공하는 질문방식을 다르게 하여 실험적으로 비교한 결과 <다른 사람의 입장에서 가능한 모든 답을 고르게 한 경우>가 가장 효과적이었고, 기본적인 방식과 비교해 40％ 적은 인력을 필요로 하면서도 21.4％의 작업시간 감소 효과가 있었다. 대규모의 데이터셋을 필요로 하는 다양한 기계학습 기반 인공지능 어플리케이션 구축에 실질적인 비용절감을 가능케 하는 기법을 소개하였다는 면에서 의의가 있다. 논문 요약 블로그 포스트: https://medium.com/acm-cscw/efficient-elicitation-approaches-to-estimate-collective-crowd-answers-bd4c9adddb18 논문 링크: https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3359164 논문 정보: John Joon Young Chung, Jean Y. Song, Sindhu Kutty, Sungsoo (Ray) Hong, Juho Kim, and Walter S. Lasecki. 2019. Efficient Elicitation Approaches to Estimate Collective Crowd Answers. Proc. ACM Hum.-Comput. Interact. 3, CSCW, Article 62 (November 2019), 25 pages. DOI: https://doi.org/10.1145/3359164

[줌 인 피플] 스마트폰 앱 생산성 200배 향상 기술 개발…이성주 교수 ／ YTN 사이언..

KAIST, 전시회에 IT 기술 접목한 새로운 전시기법 소개

KAIST, 전시회에 IT 기술 접목한 새로운 전시기법 소개 - KAIST 포함 15개의 연구팀 참여하는 스마트과학관 전시연구단 성과 발표 - 과학 문화 콘텐츠를 가상현실·증강현실·미디어 아트 등의 작품으로 전시 KAIST(총장 신성철)는 스마트과학관 전시연구단(단장, 전산학부 한동수) 사업의 일환으로 동영상이 연계된 AR 사진 제작 기법·과학 청진기·로봇 안내 시스템 등의 기술을 11월 7일과 8일 양일에 걸쳐 대전 국립중앙과학관(관장 정병선)에서 전시하였다. KAIST 지능형서비스 연구실(전산학부 한동수 교수), 원더랩(산업디자인학과 이우훈 교수), HCI 연구실(전산학부 이기혁 교수), 컴퓨터 그래픽스 및 가시화 연구실(전산학부 박진아 교수) 등이 참여하는 이번 행사에는 전시콘텐츠·전시운영기술·전시기반기술 분야에서 15개의 연구팀이 성과물을 선보였다. 분야 전시명 연구 기관 전시콘텐츠 VR/AR/홀로그램 과학문화 콘텐츠 연세대, 전자부품연구원, 목포대 과학문화유산 미디어아트 콘텐츠 광주과기원, 공주대 창의과학체험 교육 콘텐츠 이화여대, 교통대 O2O 기반 실감형 버츄얼 과학관 서울교대, KAIST 전시운영기술 동영상이 연계된 AR 사진 제작 기법 KAIST 로봇 안내시스템 KAIST 과학관 빅데이터 분석 기술 부산대 전시기반기술 과학문화 전시콘텐츠 공유플랫폼 한남대 과학문화전시 큐레이션 기술과 오감자극 전시 디자인 기술 KAIST, 한양대, 가평 천문대 ＇VR/AR/홀로그램 과학문화 콘텐츠', ‘O2O 기반 실감형 버츄얼 과학관', ＇동영상이 연계된 AR 사진 제작 기법', ＇과학문화전시 큐레이션 기술과 오감자극 전시 디자인 기술' 등이 출품되어 8일에는 각 연구팀의 발표도 진행되었다. 한국연구재단에서 지원하는 과학문화전시서비스 역량강화지원사업은 전국 과학관·박물관·미술관 등에 실내 위치 인식 기술·증강현실(AR)·가상현실(VR)·사물인터넷(IoT)·인공지능(AI) 등의 최신 IT 기술을 접목한 서비스를 도입해 관람객을 위한 새로운 전시 체계를 개발하는 연구를 수행하고 있다. 참여 연구팀은 각 지역의 과학관과의 협업을 바탕으로 일상생활이 곧 실험실이 되는 ＇리빙랩(Living Lab, 생활실험실)을 운영하며 연구와 개발을 진행 중이다. 한동수 스마트과학관 전시연구단장은 "국제과학심포지움과 함께 진행되는이번 전시는 체험하는 과학, 실감하는 과학·상상을 현실로 만드는 과학을 목표로 진행하고 있다ˮ고 강조했다. 이어, 한 단장은 "실내 위치인식·로봇·인간/컴퓨터 상호작용(Human -computer interaction)·AR/VR과 같은 최신 IT 기술을 접목시킨 연구팀의 땀과 노력이 관람객들의 공감을 얻을 수 있기를 기대한다.”고 밝혔다. (끝) (사진설명) 사진1: 동영상이 연결된 AR 사진 제작 및 상영 시스템(지능형 서비스 연구실) 사진2: 과학 청진기(원더랩, HCI 연구실) 사진3: 한국 미라 체험(컴퓨터 그래픽스 및 가시화 연구실) 각 1부, 끝.