< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 이성주 교수, 신재민 박사과정, 칭화대 윤신 리우 교수, 위안춘 리 교수 >
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).
< 그림 1. 연구 모식도 >
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.
신성철 전 총장이 외교부 대한민국 과학기술협력대사의 자격으로 지난달 24일부터 4일간 파키스탄을 방문해 양국 과학기술 분야 협력 방안을 모색했다. 신 전 총장은 25일 무하마드 시러스 사자드 콰지(Muhammad Syrus Sajjad Qazi) 파키스탄 외교부 차관을 만나 양국 과학기술특성화대학 교류를 포함한 양국의 공동연구 및 연구인력 교류 등 양자과학기술협력 방안 등을 주제로 면담했다. 27일에는 '파키스탄 대학 부총장 심포지엄'에 기조발제자로 참여해 ‘과학기술로 견인된 대한민국의 기적(Korea’s Miracle driven by Science and Technoloy)‘을 주제로 강연했다. 60여 년 전 세계 최빈국에서 경제 10위권 국가로 도약한 한국의 성장 동인을 다방면으로 분석하고 1971년 KAIST를 설립해 두뇌 유출을 막고 산업화에 필요한 이공계 우수 인재를 양성한 사례를 롤모델로 제시했다. 이와 함께, 한국의 새로
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2024-07-05"저출산 문제를 해결하려면 출산율뿐만 아니라 유산율도 주의 깊게 봐야 합니다"우리 대학이 'KAIST Crazy Day 아이디어 공모전' 시상식을 1일 오후 대전 본원에서 개최했다. 'KAIST Crazy Day 아이디어 공모전(이하 공모전)'은 인구 위기를 극복할 과학기술 아이디어를 찾기 위해 3월부터 진행한 대국민 공모전이다. 약 한 달간 제안서를 접수한 결과 254개의 아이디어가 접수되었고 2단계 서류 심사를 통과한 5개 팀이 지난달 말 대전 본원에서 열린 공개 발표심사에 참여했다. 대상은 '유산율 감소를 위한 휴대용 AI 태아측정기 개발'을 제안한 박인아·이다은·허한나 팀이 차지했다. 2002년생 동갑내기로 동국대학교 법학과에 재학 중인 이들은 인구 위기를 극복할 해법을 찾기 위해 최근 10년간 급증하는 유산율에 주목했다. 국민건강보험공단의 통계에 따르면 2013년부터 2022년까지 10년간 유산된 태아는 총 146만여 명에 달한다.
2024-07-02국제공동연구진이 인공지능 학습을 통해 배터리의 표면 형상만 보고 각 원소의 함량 그리고 충·방전 횟수에 대한 정보를 높은 정확도로 알아내는 영상인식 기술을 개발하여 화제다. 우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수가 한국전자통신연구원(ETRI), 미국 드렉셀대학과 공동연구를 통해 다양한 조성과 각기 다른 충·방전 사이클의 NCM 양극재 주사전자현미경 사진을 합성곱 신경망* 기반 인공지능에 학습시켜 주요 원소 함량과 충·방전 상태를 99.6%의 높은 정확도로 맞추는 방법론을 세계 최초로 개발했다고 2일 밝혔다. *합성곱 신경망(콘볼루션 신경망, Convolutional Neural Network, CNN): 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층의 피드-포워드적인 인공신경망의 한 종류이다. 연구팀은 반도체 공정에서는 웨이퍼의 불량 검수를 위해 주사전자현미경(SEM)을 사용하는 반면 배터리 공정에서는 그런 경우가 드물고 연구 현장에서만 입자
2024-07-02