< (왼쪽부터) 신소재공학과 홍승범 교수, 치 하오 리오우 박사 >
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 우리 대학 조은애 교수, 변혜령 교수, 이혁모 교수, 신종화 교수, 육종민 교수, 그리고 미국의 르하이 대학교(Lehigh University), 죠수아 C 에이가(Joshua C. Agar) 교수와 협업해 기존 문헌에 발표된 실험값들을 추출하는 데이터 마이닝 과정과 이런 실험값들을 입력변수로 하는 다변수 선형회귀 모형을 기반으로 배터리 소재 역설계 머신러닝(기계학습) 모델을 수립했다고 23일 밝혔다.
인공지능은 고차원의 변수 공간에서 각 매개변수 간의 정량적인 상관관계를 신속하고 정확하게 추출할 수 있다. 이를 공정-구조-물성 간의 상관관계를 기반으로 발전하는 신소재공학에 적용하면 신소재 개발 시간을 단축할 수 있으며, 이런 이유로 많은 연구자가 인공지능을 신소재 개발에 활용하려고 노력하고 있다. 특히, 배터리 소재 개발에 인공지능을 활용하는 예가 가장 많은데, 주로 제1 원리 계산(양자화학에 기반한 계산법으로 계산 시 다른 경험적 수량을 전혀 사용하지 않음)과 머신러닝을 융합해 수많은 전극 소재 조합을 대량으로 스크리닝하는 기술 개발이 주를 이루고 있다.
그런데, 인공지능을 활용해서 새로운 배터리 소재를 탐색하고, 탐색한 소재를 합성 및 특성 평가에 있어 가장 큰 문제점은 데이터의 신뢰성과 양이다. 제1 원리 계산으로 예측한 값들은 실험으로 검증이 돼야 하며, 실험데이터의 경우 실험실마다 편차가 있고, 중요한 공정변수들을 공개하지 않은 경우가 많아 인공지능이 학습할 수 있는 데이터의 크기가 한정적이라는 문제가 대두되고 있다.
< 그림 1. 3단계 디자인-소자 파이프라인 개략도 >
연구팀은 배터리 양극재 원료조성, 1차 및 2차 소결 온도와 시간 등의 공정 변수와 컷오프 전위 및 충․방전률과 같은 측정 변수, 그리고 1차 및 2차 입자의 크기와 같은 구조 변수, 마지막으로 충․방전 용량과 같은 성능 변수 간의 상관관계를 정량적으로 수립했고, 이를 활용해 요구되는 에너지 용량에 맞는 합성 조건을 찾는 알고리즘을 개발했다.
홍 교수 연구팀은 고니켈 함량 양극재 관련 논문 415편 안에 발표된 주요 변수들을 추출하고, 그중 16% 정도의 정보가 기입되지 않음을 발견했으며, 머신러닝 기법 중에서 k-최근접 이웃 알고리즘(k-nearest neighbors (KNN)), 랜덤 포레스트(random forest (RF)), 연쇄등식을 이용한 다중대치(multiple imputations by chained equations (MICE))를 활용해 빠진 정보를 예측하여 기입했다. 그리고, 가장 신뢰도가 높은 MICE를 선택해 얻은 입력 데이터 셋을 기반으로 주어진 공정 및 측정 변수에 대해서 성능 변수를 예측하는 순방향 모델을 얻었다.
이어서 입자 군집 최적화(particle swarm optimization, PSO) 알고리즘을 활용하여 주어진 성능 변수에 대응하는 공정 및 측정 변수를 추출하는 역방향 모델을 수립했고, 이 모델을 검증하기 위해 소재를 실제로 합성하여 타깃 용량인 200, 175, 150 mAh/g과 11% 정도의 오차를 보여 상당히 정확하게 역설계할 수 있음을 입증했다.
< 그림 2. 요구된 용량에 맞는 공정 및 측정 변수를 실험으로 검증한 결과 >
교신 저자인 홍승범 교수는 "인공지능을 활용해 대량의 논문 및 특허 내에 있는 공정-구조-물성 변수들을 자동으로 분류하고 실험값들을 추출해 각 변수 간의 다차원 상관관계를 기반으로 모델을 수립하는 것이 차세대 배터리 소재의 역설계의 핵심ˮ이라며 "향후 데이터 마이닝 기술, 머신러닝 기술 그리고 공정 자동화 기술을 융합하는 것이 미래의 신소재공학ˮ이라고 말했다.
신소재공학과 치 하오 리오우(Chi Hao Liow) 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `나노에너지(Nano Energy)'에 게재됐다. (논문명: Machine learning assisted synthesis of lithium-ion batteries cathode materials)
한편 이번 연구는 KAIST 글로벌 특이점 사업의 지원을 받아 수행됐다.
최근 빠른 고령화 및 출산율 감소 등으로 1인 가구가 급속하게 증가하면서, 1인 가구의 정신건강 문제에 대한 관심도 함께 높아지고 있다. 서울시가 실시한 1인 가구 실태조사에 따르면, 1인 가구의 60% 이상이 외로움을 느끼고 있으며, 특히 사회적 고립과 함께 외로움을 겪는 비율이 상당히 높은 것으로 나타났다. 우리 대학 전산학부 이의진 교수 연구팀이 1인 가구의 정신건강 관리를 위해, 사용자 스스로가 자신의 심리 상태를 기록할 수 있도록 지원하는 상황 인식 기반 멀티모달 스마트 스피커 시스템을 개발했다고 24일 밝혔다. 연구팀은 사용자의 주변 상황을 실시간으로 파악해 최적의 시점에 정신건강 관련 질문하도록 이 시스템을 설계했고 기존의 무작위 설문보다 높은 응답률을 달성하는 것을 확인했다. 기존 스마트 스피커를 활용한 정신건강 자가 추적 연구에서 무작위 설문을 할 경우 사용자의 스트레스, 짜증 등 부정적인 감정이 유발시켜 설문 응답에 편향이 발생할 수 있어 각별한 주의
2024-09-24우리 대학이 뉴욕대학교(New York University, 총장 린다 밀스, Linda G. Mills)와 인공지능 분야 공동학위제(Joint Degree) 도입을 위한 업무협약을 9일 오후 체결했다. 이번 협약은 인공지능 분야의 역량 강화하고 글로벌 인재를 양성하는 것은 단순한 기술 교육을 넘어 미래 사회 전반에 큰 발전을 도모할 수 있는 필수 요소라는 양교의 공감대를 바탕으로 추진됐다. 양교는 그간 인공지능 및 이와 융합한 다양한 산업 분야의 공동연구 그룹을 운영해 왔으며, 이번 협약을 바탕으로 인공지능 관련 분야 대학원 과정의 공동학위제를 설계하기 위한 운영위원회를 올해 안에 설치할 예정이다. 우리 대학 관계자는 "인공지능 공동학위제가 시행되면 KAIST가 뉴욕대와 힘을 합쳐 ‘하나의 인공지능 학위’를 창조하는 사상 초유의 혁신적 실험이 될 것으로 기대한다"라고 전했다. 위원회는 양교 교수진을 동수로 포함해 구성하며, ▴교육과정 구조
2024-09-10우리 대학 전산학부 안성진 교수 연구팀이 세계적인 인공지능 권위자인 캐나다의 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 교수와 함께 ‘KAIST-밀라(MILA) 프리프론탈 인공지능 연구센터’를 KAIST에 7월 1일부로 설립했다고 4일 밝혔다. 이 사업은 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 ‘2024년도 해외우수연구기관 협력허브구축사업’의 일환으로, 안성진 교수 연구팀은 2024년 7월부터 2028년 12월까지 총 27억 원의 지원을 받게 된다. 이 센터는 차세대 인공지능 기술 개발을 위한 국제공동연구의 중심지로서 역할을 하게 될 예정이다. 요슈아 벤지오 교수는 딥러닝 분야의 창시자 중 한 명으로, 현대 인공지능 연구에 지대한 영향을 미친 인물이다. 그의 연구는 현재의 딥러닝 기술을 탄생시키고 발전시키는 데 중요한 역할을 했다. KAIST 안성진 교수팀과의 이번 협력은 요슈아 벤지오 교수의 몬트리올 학습 알고리즘 연구
2024-09-04우리 대학 기계공학과 윤국진 교수 연구팀의 논문 12편이 세계 최고 권위 컴퓨터비전 국제학술대회 중 하나인 ECCV 2024 (European Conference on Computer Vision)에 채택되어, 컴퓨터 비전 분야 세계 최고의 연구 역량을 다시 한번 인정받았다. CVPR, ICCV와 함께 컴퓨터 비전 분야 뿐 아니라 전체 인공지능 분야에서도 세계 최고 권위 학술대회로 꼽히는 ECCV는 1990년부터 격년으로 개최되는 학술대회로, Google Scholar 기준 H5-색인 206을 기록하고 있으며, 공학 및 컴퓨터과학 (Engineering & Computer Science)전분야에서 최고 수준의 국제 학술대회 중 하나이다. 이번 ECCV 2024에는 총 8,585개의 논문들이 제출되었고 그 중 2,395개의 논문이 채택되어 약 27.9%의 낮은 채택률을 기록하였다. 단일 연구실에서 12편의 논문이 채택된 것은 극히 이례적인 경우다. 윤국진 교수 연구팀의
2024-08-29우리 대학은 GS건설(대표 허윤홍)과 '스마트시티 기술 선도 역량 상호 발전을 위한 협력관계 구축' 양해각서를 22일 체결했다. 이번 협약을 통해 양 기관은 미래 스마트 도시에 필요한 디지털 기술 연구센터를 연내 우리 대학에 설립한다. 해당 산학연구센터는 디지털 전환으로 생성되는 다양한 도시 데이터를 최적화, 머신러닝, 인공지능 학습 등을 통해 디지털 지능(Digital Intelligence)을 발굴하는 연구를 수행한다. 이를 통해 도시민의 편의, 건강 등 삶의 질을 향상하는 동시에 과밀화, 에너지 전환, 기후변화 등 도시가 당면한 복합적인 미래 도전에 대한 과학적 해결 방법을 연구한다. 국내 최초로 시도되는 이번 도시 디지털 지능 산학 협력은 ▴도시 인프라 디지털 전환 ▴디지털 도시 지능(Urban Digital Intelligence) 발굴 ▴도시-인간 상호작용(Urban-Human Interaction) ▴디지털 도시 툴킷(Urban Digital Toolkit
2024-08-22