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딥러닝 대부 요슈아 벤지오 교수와 AI 연구센터 설립
우리 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 연구소(MILA, Montreal Institute for Learning Algorithms)와 KAIST의 선도적인 인공지능 연구 역량을 결합해, 차세대 인공지능 기술 발전에 새로운 지평을 열 것으로 기대된다. 이번 연구의 핵심은 인간의 고위인지 능력을 모방하는 ‘시스템2’ AI 기술의 개발이다. 시스템2는 데니얼 카네만의 듀얼프로세스 이론에서 제시된 개념으로, 직관적이고 빠른 인지를 담당하는 ‘시스템1‘과 달리, 수학적 논리 추론 같이 복잡하고 순차적인 사고 과정을 담당하는 기능을 수행한다. 이 과정은 주로 뇌의 전두엽에서 이뤄지며, 계획, 판단, 추론 등 고차원적인 인지 기능을 관리한다. 대형언어모델의 발전에도 불구하고, 현재의 딥러닝 기술은 이러한 고위인지 기능을 효과적으로 구현하는 데 여전히 한계를 보이고 있다. 이번 연구는 이러한 한계를 극복하고, 전두엽이 담당하는 고위인지 기능을 AI에 통합하는 ‘프리프론탈 AI’를 구현하기 위한 기반 기술을 확보하는 것을 목표로 한다. 또한, 이번 연구에는 우리 대학 홍승훈 교수와 포항공과대학교(POSTECH)의 안성수 교수도 공동 연구진으로 참여할 예정이다. 홍승훈 교수는 시스템2 메타 학습 알고리즘을 연구하며, 안성수 교수는 시스템2 기능을 ‘과학을 위한 AI(AI4Science)’ 응용에 적용하기 위한 연구를 진행할 예정이다. 안성진 교수는 “요슈아 벤지오 교수와의 협력은 차세대 인공지능 기술 개발에 있어 중요한 이정표가 될 것이다”라며, “이 연구를 통해 인간의 전두엽이 수행하는 고위인지 기능을 모방하는 딥러닝 알고리즘을 개발하고, 안전하고 신뢰할 수 있는 인공지능 에이전트를 구현하는 기술적 기반을 마련할 수 있을 것이다”라고 연구의 의의를 설명했다. 이번 연구센터 설립을 통해 우리 대학은 국제적인 연구 네트워크를 강화하고, 인공지능 분야에서 세계적인 선도 기관으로서의 위치를 더욱 공고히 할 전망이다.
2024.09.04
조회수 2737
원전폐수의 삼중수소 제거 촉매 선보이다
후쿠시마 오염수가 2023년부터 해양에 방류되면서 중수로 원전 운영 시 발생하는 대표적인 방사성 물질인 삼중수소에 대한 대중적 관심이 크게 늘어났다. 삼중수소는 주로 물 분자에 포함돼 존재하기 때문에 해양 생태계와 환경에 위험을 초래할 수 있어 삼중수소 제거 설비가 필요한데, 한국 연구진이 촉매를 이용해 획기적으로 제거할 수 있는 기술을 개발해 화제다. 우리 대학 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 한국원자력연구원(원장 주한규) 박찬우 박사 연구팀과의 공동연구를 통해 원전 폐수에 함유된 삼중수소 제거 공정을 위한 새로운 구조의 이중기능* 소수성 촉매를 개발했다고 27일 밝혔다. 연구팀의 촉매는 특정 반응 조건에서 최대 76.3%의 반응 효율을 보였으며, 특히 현재까지 밝혀진 바가 거의 없는 수백 ppm 수준의 저농도 동위원소에 대한 촉매의 작용을 구체적으로 확인했다. *이중기능: 액체 상태의 물은 차단하고 기체 상태의 수증기는 통과하는 성질을 말함 현재 삼중수소 제거에는 주로 액상 촉매 교환(Liquid-phase catalytic exchange) 공정이 이용되며 해당 공정 중 수소-물 동위원소 교환 반응이 일어난다. 촉매에 주로 이용되는 백금은 반응성이 높지만, 비용이 많이 들고 물에 의해 반응 자리가 쉽게 비활성화되는 문제가 있다. 따라서 적은 양의 백금을 고르게 분산하고, 물을 밀어내는 성질인 소수성 물질을 도입해 수분에 의한 촉매가 활성화되도록 하는 것이 핵심이다. 고동연 교수 연구팀은 금속-유기 골격체(Metal-organic framework, MOF)와 다공성 고분자의 복합체 형태의 새로운 구조의 삼중수소 제거 촉매를 개발했다. 평균 약 2.5나노미터(nm) 지름의 백금 입자를 금속-유기 골격체에 고르게 분포시키고, 이후 화학적인 변형을 통해 소수성을 부여하는 구조다. 분자 수준에서 소수성을 조절해 촉매가 물에 의해 활성을 잃는 것을 방지하면서도 동시에 반응에 필요한 양의 물 분자는 촉매에 쉽게 접근할 수 있도록 한다. 연구팀이 개발한 촉매는 기존 촉매 연구에서 구현하지 못한 원전 운전조건과 비슷한 매우 낮은 농도의 동위원소 함량에서도 삼중수소 제거 반응에 탁월한 활성을 나타냈다. 또한 4주 연속 가동 시에도 일정 수준 이상의 성능을 유지해 내구성을 입증했다. 연구팀은 나아가 현장 난반사 적외선 분광법(in-situ DRIFTS, in-situ Diffuse Reflection Infrared Fourier Transform Spectroscopy)* 분석을 통해 아주 작은 분자 수준에서의 물 분자의 실시간 움직임을 확인했다. 이를 통해 해당 촉매가 수분에 의한 촉매 비활성화를 억제하면서도 물 분자가 촉매 활성 자리에 지속적으로 접근해 반응이 일어날 수 있음을 입증했다. *현장 난반사 적외선 분광법: 실시간으로 빛이 물질에 반사되어 돌아오는 정보를 분석함으로써 그 물질의 성분 변화를 알아내는 기술을 말함 이번 연구는 비교적 간단한 금속-유기 골격체 소재의 소수성 조절을 통해 촉매 비활성화의 주요 원인인 수분 저항성을 높이고, 삼중수소 제거 반응에 이용될 수 있는 새로운 구조의 촉매를 제안했다는 데에 의의가 있다. 생명화학공학과 고동연 교수는 “삼중수소 폐액 처리뿐 아니라 반도체에 사용되는 중수소 원료 생산과 핵융합 연료 주기 기술 등 다양한 기술에 필수적인 수소 동위원소 분리 핵심 소재로의 응용이 기대된다”고 해당 연구의 의의를 설명했다. 생명화학공학과 허희령 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 성과는 환경 분야 국제 학술지 ‘에너지 앤 인바이런멘탈 머티리얼스 (Energy & Environmental Materials)’에 7월 31일 자로 게재됐다. (논문명 : Bifunctionally hydrophobic MOF-supported platinum catalyst for the removal of ultralow concentration hydrogen isotope) 한편 이번 연구는 한국연구재단의 원전해체 안정성강화 융복합 핵심 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.27
조회수 2344
미생물 이용한 플라스틱 환경오염 문제 해결 다가가
여러 친환경 고분자 중에서도 폴리하이드록시알카노에이트(이하 PHA)는 생분해성과 생체 적합성이 뛰어나 토양이나 해양 환경에서도 생분해되며, 식품 포장재나 의료용품 등에 사용되고 있다. 하지만 지금까지 생산된 천연 PHA(natural PHA)는 내구성, 열적 안정성 등 다양한 물성을 충족시키기 어렵고, 생산 농도가 낮아 상업적으로 활용하는 데 한계가 있었다. 우리 대학 연구진이 플라스틱으로 인한 환경오염 문제 해결에 중요한 기술을 개발해 화제다. 우리 대학 생명화학공학과 이영준 박사와 강민주 석사과정생을 포함한 이상엽 특훈교수 연구팀이 시스템 대사공학을 이용해 `방향족 폴리에스터*를 고효율로 생산하는 미생물 균주 개발'에 성공했다고 26일 밝혔다. *방향족 폴리에스터: 방향족 화합물(벤젠과 같은 특별한 형태의 탄소 고리 구조)을 포함하고 에스터 결합을 가지고 있는 고분자 이번 연구에서는 대사공학을 이용해 대장균 내 방향족 단량체인 페닐 젖산(phenyllactate, PhLA) 생합성 회로의 대사 흐름을 강화하고 대사 회로를 조작해 세포 내부에 축적된 고분자의 분율을 높였으며, 컴퓨터 시뮬레이션을 이용해 PHA 합성 효소의 구조를 예측하고 구조와 기능의 상관관계를 바탕으로 효소를 개량했다. 연구팀은 이후 발효 최적화를 통해 세계 최고 농도(12.3±0.1 g/L)로 폴리(PhLA)를 고효율로 생산하고 30L 규모의 유가식 발효로 성공적으로 폴리에스터를 생산해 산업화 수준 생산의 가능성도 보였다. 생산된 방향족 폴리에스터들은 추후 약물 전달체로서의 가능성과 더불어 향상된 열적 물성, 상업화되고 개선된 기계적 물성을 보여주었다. 연구팀은 비천연 PHA 생산에서 외래 파신(phasin) 단백질*이 경제성, 효율성과 직결되는 세포 내 고분자 축적분율 증가에 중요한 역할을 한다는 것을 입증하고 PHA 합성 효소를 합리적 효소 설계 방법으로 개량했다. 효소의 삼차원 입체 구조를 호몰로지 모델링(비슷한 단백질의 구조를 바탕으로 새로운 단백질의 삼차원 입체 구조를 예측하는 방법)을 통해 예측하고, 이를 분자 도킹 시뮬레이션(단량체가 효소에 잘 결합할 수 있는지 예측하는 시뮬레이션)과 분자 동역학 시뮬레이션(분자들이 시간에 따라 어떻게 움직이고 상호작용하는지 예측하는 시뮬레이션)을 이용해 단량체의 중합 효율이 향상된 변이 효소로 개량했다. *외래 파신 단백질: 파신은 PHA 생산과 관련된 단백질로 작은 입자(granule) 형태의 PHA 표면에서 세포질 환경과 상호작용하며 고분자 축적, granule 수 및 크기 조절 등에 관여한다. 본 연구에서는 다양한 천연 PHA 생산 미생물로부터 유래된 파신 단백질 암호화 유전자를 선별해 도입하였다. 이번 논문의 공동 제1 저자인 이영준 박사는 “친환경적인 원료와 방법으로 미생물 기반의 방향족 폴리에스터를 세계 최고 농도로 생산했다는 점에 의의가 있다”며 “이 기술이 플라스틱으로 인한 환경 오염 문제 해결에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다”고 밝혔다. 또한 이상엽 특훈교수는 “시스템 대사공학을 이용해 유용한 고분자를 고효율로 생산하기 위해 다양한 전략을 제시한 이번 연구가 기후 변화 문제와 특히 최근 플라스틱 문제의 해결에 크게 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다. 해당 연구 결과는 국제 학술지인 셀(Cell) 誌가 발행하는 `생물공학 동향(Trends in Biotechnology)'에 8월 21일에 게재됐다. ※ 논문명 : Microbial production of an aromatic homopolyester ※ 저자 정보 : 이영준(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 강민주 (한국과학기술원, 공동 제1 저자), 장우대(한국과학기술원, 제2 저자), 최소영(한국과학기술원, 제3 저자), 양정은(한국과학기술원, 제4 저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 6명 한편 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유 대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제 (과제 책임자 KAIST 이상엽 특훈교수)와 ‘미생물 세포공장 기반 신규 방향족 바이오플라스틱의 원스텝-원팟 생산 원천기술 개발 과제 (과제 책임자 이화여대 박시재 교수)’의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.26
조회수 2940
기계공학과 유홍기 교수 연구팀, 빛으로 동맥경화반 동시 진단 및 치료 기술 개발
관상동맥 내 고위험 동맥경화반은 파열과 협착을 유발하여 빠르게 혈관을 막을 수 있어 진단과 동시에 즉각적인 치료가 필요하다. 우리 대학 기계공학과 유홍기 교수 연구팀은 고려대학교구로병원 심혈관센터 김진원 교수팀, 중앙대학교 시스템생명공학과 박경순 교수팀과의 공동연구를 통해, 빛을 이용하여 동맥경화반 진단과 치료를 동시에 할 수 있는 새로운 원천 기술을 개발하였다. 이 기술은 유홍기 교수 연구팀이 개발한 광단층-분자영상 결합 카테터 기반 정밀 영상 시스템과 광치료 카테터를 이용해 빛을 조사하여 고위험 병변을 정확히 진단하고 치료하는 방법이다. 동맥경화반 내 대식세포의 특정 수용체를 표적하는 전달체와 광활성체를 결합한 테라노스틱 제제를 혈관에 투여한 후 혈관내 카테터를 이용해 위험 부위를 찾아내고 그 부위에 빛을 조사하였다. 그 결과, 고위험 동맥경화반을 실시간 정밀 영상으로 진단하였고 동시에 성공적으로 치료할 수 있었다. 치료 후 효과를 정밀 영상 시스템을 통해 생체 내에서 추적 검증했으며, 광활성에 의한 자가소화를 유도해 사멸 세포를 탐식 및 제거, 콜레스테롤 유출로 염증을 해소하고 콜라겐 조직 증가를 유도해 병변이 치료 및 안정화 됨을 밝혔다. 연구진은 “이번 연구를 통해 기존 방법의 한계였던 고위험 동맥경화반의 정밀 진단을 가능케 하였고, 동시에 광치료 시스템을 이용해 빛을 전달하여 고위험 동맥경화반을 치료하고 안정화하는 데 성공했다는 점에서 큰 의의가 있다.”라고 밝혔다. 또한 “기존 동맥경화반 치료법인 스텐트 치료가 가지는 이물질 잔존 위험을 극복할 수 있으며, 심혈관 진단 및 치료 분야에서 새로운 가능성을 제시했다.”고 했다. 연구진은 “이번 연구 결과를 바탕으로, 추후 임상 적용을 위한 시제품 개발을 적극적으로 추진할 계획”이라고 덧붙였다. 이번 연구 결과는 기계공학과 김연훈 박사과정생이 공동 제1저자로, 유홍기 교수가 공동교신저자로 참여하였으며, 국제학술지 Circulation Research (5-year IF: 20.3) 에 게재되었다. 한편 이번 연구는 한국연구재단이 주관하는 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.23
조회수 1888
100배 정밀한 신개념 빛 측정 센서 개발
자율주행에서 물체의 모양과 위치를 정확히 추적할 수 있는 기술이 필요하다. 또한, 생물학적 세포, 박막, 미세구조 및 기타 유사한 물질들을 화학 염색 없이도 상세하고 높은 대비로 관찰할 수 있는 기술은 의료 및 산업 현장에서 중요하다. 하지만 기존 기술들은 간섭계를 사용하기 때문에 크고 복잡한 장비가 필요하고 주변 환경에 민감해 실제 현장에서의 활용이 제한됐다. 우리 연구진이 이러한 한계를 극복하고 다양한 응용 분야에서 활용할 수 있는 신개념 빛 측정 기술을 개발해서 화제다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀이 세계 최초로 메타표면*으로 성능이 대폭 향상된 파면 센서를 이용해 복잡한 물체의 단일 측정 위상 이미징 기술을 개발했다고 20일 밝혔다. *메타표면: 나노미터에서 마이크로미터 스케일의 기하학적 구조를 가지는 나노 구조체들로 이뤄진 평면으로, 각 나노 구조체의 모양에 따라 매우 미세한 규모에서 전자기파의 전파 경로, 위상, 편광, 진폭 등을 제어할 수 있음 파면은 파동이 동일한 위상을 가지고 있는 지점들을 연결한 면이다. 바다에서 보이는 파도는 일상생활에서 볼 수 있는 파면의 한 예다. 파도가 장애물을 만나거나 환경이 달라지면 모양이 바뀌듯, 빛의 파면도 물체를 통과하거나 반사될 때 물체의 모양에 따라 변한다. 따라서 물체를 통과하거나 반사된 빛의 파면을 분석하면, 물체에 의해 변화되는 빛의 위상 정보를 얻을 수 있다. 샥-하트만 파면 센서(Shack-Hartmann wavefront sensor)는 렌즈 배열과 카메라가 결합된 구조로, 각 렌즈에 입사하는 파면의 경사도에 따라 달라지는 초점의 위치를 분석해 입사된 빛의 파면을 복구한다. 샥-하트만 파면 센서는 간단한 구조와 높은 견고성으로 천문학 및 광학 시스템 평가 등 산업 현장에서 널리 사용되고 있다. 하지만, 기존 샥-하트만 파면 센서는 마이크로 렌즈 크기 때문에 공간해상도가 1 mm2 당 100개 수준으로 제한되어 복잡한 물체의 위상 이미징이 불가능했다. 연구팀은 나노 공정 기술을 통해 제작된 메타표면을 이용해 이 문제를 해결했다. 이번 연구에서 메타표면 기술로 제작된 메타 렌즈를 활용해 시판되고 있는 샥-하트만 파면 센서보다 약 100배 높은 공간해상도를 가지는 메타 샥-하트만 파면 센서를 개발했다. 개발된 메타 샥-하트만 파면 센서는 높은 공간해상도를 이용해 기존 샥-하트만 파면 센서로는 측정이 불가능했던 복잡한 구조체의 위상 이미지를 얻는 데 성공했다. 또한 연구팀은 메타 샥-하트만 파면 센서를 통해 3차원 위치를 추적했다. 이 과정에서, 메타 샥-하트만 파면 센서가 거의 모든 가시광 영역에서 작동하며, 기존 샥-하트만 파면 센서보다 약 10배 큰 시야각을 가지는 것을 확인했다. 이 기술을 활용하면 넓은 영역에서 물체의 3차원 위치의 추적이 가능하다. 연구를 주도한 고기현 박사는 “메타 샥-하트만 파면 센서는 기존 기술보다 견고하고 작은 크기를 가지는 장비로서 초기 질병 진단, 제조 공정의 결함 검출과 자율 주행 등 다양한 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다. 또한 "메타 샥-하트만 파면 센서는 기존 기술의 한계를 극복하고, 위상 이미징 기술의 새로운 기준을 세웠다”며, “이번 연구에서는 메타 샥-하트만 파면 센서의 개념 검증에 집중했고, 향후 메타표면의 우수한 빛 조작 능력을 활용해 초소형·다기능 메타 파면 센서를 개발하는 데 주력할 것이다”라고 밝혔다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 고기현 박사가 제1 저자, 장무석 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `라이트:사이언스&어플리케이션즈(Light:Science&Applications)'에 지난 8월 12일 字 출판됐다. (논문명: Meta Shack-Hartmann wavefront sensor with large sampling density and large angular field of view: Phase imaging of complex objects) 한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 주관하는 바이오·의료기술개발사업, STEAM연구사업, 선도연구센터지원사업(ERC), 우수신진연구자사업, 교육부가 주관하는 박사후국내연수사업, 삼성미래기술육성사업, 삼성설비연산학과제의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.20
조회수 2215
미국 국방부가 주목한 C-러스트 기술 선도하다
컴퓨터 시스템을 작동시키기 위해서는 소프트웨어를 작성해야 하는데 그때 필요한 언어가 바로 프로그래밍 언어이다. 실행속도도 빠르고 유지보수도 쉬운 언어가 C언어인데 메모리 할당 및 관리 등에 치명적인 문제점을 가지고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 개발된 프로그래밍 언어는 러스트이다. 미국 백악관이나 국방성에서 메모리 문제를 막기 위해 러스트같이 안전한 언어 사용을 촉구하고 있는데 우리 대학 연구진이 C-러스트 코드 번역 기술을 이미 선제적으로 개발하고 선도하고 있어 화제다. 우리 대학 전산학부 류석영 교수 연구팀(프로그래밍 언어 연구실)이 C언어의 유니언(union)*을 러스트의 태그드 유니언(tagged union)으로 변환하는 기술을 세계 최초로 개발했다고 13일 밝혔다. *유니언: 여러 종류의 데이터를 같은 공간에 보관해 메모리 효율을 높이는 C언어의 핵심 기능이다. 그러나 보관된 데이터가 어떤 종류인지 구분하지 않아 메모리 문제를 일으킬 수 있다. **태그드 유니언: 같은 공간에 보관할 수 있는 여러 종류의 데이터 중 어떤 종류의 데이터를 보관하는지 태그를 붙여서 구분하여, 메모리 문제를 일으키지 않는다. 연구팀은 C언어의 유니언에 특화된 새로운 프로그램 분석 기법을 고안해 러스트의 태그드 유니언으로 자동 번역하는 데 성공했다. 올해 2월 백악관에서도 C언어의 사용을 중단하라고 촉구한 바가 있고(https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2024/02/Final-ONCD-Technical-Report.pdf) 미국 국방고등연구계획국(이하 DARPA)에서 C언어로 작성된 코드를 러스트(Rust)로 자동 번역하는 기술을 개발하는 연구 과제를 발표했다.(https://www.darpa.mil/program/translating-all-c-to-rust) DARPA는 미국 국방성의 연구·개발을 담당하는 기관이며 인터넷의 원형인 아파넷(ARPANET)을 개발하는 등 혁신적이고 영향력 있는 연구를 지원해 왔다. DARPA는 이 과제를 제안하며 C의 메모리 문제를 막기 위해 러스트같이 안전한 언어를 사용해야 한다고 밝혔다. 러스트는 2015년부터 개발된 프로그래밍 언어다. 운영 체제, 웹 브라우저 개발 등에 쓰이며, 2022년에는 리눅스(Linux) 개발에도 공식 사용되기 시작했다.(https://www.infoq.com/news/2022/12/linux-6-1-rust/) C와 달리 프로그램 실행 전에 메모리 문제를 탐지하고 예방할 수 있는 것이 특징이다. 류 교수 연구진은 2023년 5월과 2024년 6월에 각각 C의 뮤텍스(mutex)*와 출력 파라미터(output parameter)**를 러스트로 변환하는 기술을 세계 최초로 개발해, 최우수 국제 학술대회인 국제소프트웨어엔지니어링학회(ICSE)와 프로그래밍언어설계구현학회(PLDI)에 발표한 바 있다. *뮤텍스: 프로그램 동기화에 필요한 기능 **출력 파라미터: 계산 결과 전달에 사용되는 기능 C언어와 러스트의 큰 간극으로 인해 세계적으로도 C-러스트 코드 번역 기술을 성공적으로 개발한 연구팀은 극소수다. 그마저도 포인터(pointer)*를 변환하는 데 머물고 있다. 그러나 류석영 교수 연구팀은 C의 여러 핵심 기능을 변환하는 기법을 연달아 제시해 C-러스트 코드 번역 기술을 선도하고 있다. *포인터: 데이터 저장 위치를 표현하는 기능 류석영 교수는 “안전한 소프트웨어 제작을 목표로 연구하면서 C-러스트 코드 번역의 중요성을 일찍이 파악하고 각종 프로그래밍 언어 기법들을 코드 번역에 적극적으로 도입하여 나온 결과”라면서, “완전한 자동 번역을 위해 아직 풀어야 할 난제가 많으니 후속 연구에 정진하여 계속 분야를 선도하겠다”고 말했다. 전산학부 홍재민 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 최우수 국제 학술대회인 국제자동소프트웨어엔지니어링학회(ASE)에 채택됐다(논문명: To Tag, or Not to Tag: Translating C's Unions to Rust's Tagged Unions). 한편 이번 연구는 한국연구재단 선도연구센터 및 중견연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP), 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.13
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인프라 없어도 치매 환자 신속히 찾을 수 있어요
무선랜이나 블루투스와 같은 무선신호 인프라가 설치되지 않은 건설 현장과 공장 건물에서도 동작하고, 어린이나 치매 노인을 찾아낼 수 있는 실내외 통합 GPS 시스템을 우리 연구진이 개발해 화제다. 우리 대학 전산학부 지능형 서비스통합 연구실 한동수 교수 연구팀이 전 세계 모든 건물에서 위치 서비스를 제공할 수 있는 ‘범용 실내외 통합 GPS 시스템’을 개발했다고 12일 밝혔다. 이번에 개발된 범용 실내외 통합 GPS 시스템인 카이로스(KAILOS, KAIST LOcating System)는 서비스 범위를 소수의 특정된 건물에서 벗어나 전 세계 모든 건물로 확장했다. 위치 인프라 제약에서도 벗어나 앞으로는 무선 신호가 부재한 건물에서도 구동되는, 소위 범용적인 실내외 통합 GPS 위치인식 서비스가 가능해질 전망이다. 연구팀은 실내외 전환 탐지 AI 기법과 건물 출입구를 탐지하는 AI 기법을 통합시킨 센서퓨전 위치인식 기법을 개발했다. 이 기법들은 건물 출입구 탐지, 층 탐지, 계단/엘리베이터와 같은 랜드마크 탐지 기법이 보행자 항법 기법(PDR)과 연계돼 작동한다. 구체적으로 연구팀은 GPS 신호와 관성센서에서 얻어지는 신호를 복합적으로 활용해 사용자가 진입하는 건물을 판별하고 건물에 진입하는 시점과 위치를 실시간에 탐지하는 기법을 개발했다. 건물 내에서는 기압과 관성센서를 활용해 계단/엘리베이터를 이용한 수직 이동을 탐지하고 기압 정보를 활용해 층을 탐지하는 기법도 개발했다. 한편 연구팀은 GPS, 와이파이(WiFi), 블루투스 신호 칩과 관성센서, 기압 센서, 지자기 센서, 조도 센서를 통합시킨 위치 전용 사물인터넷(IoT) 태그도 제작했다. 개발된 태그에 장착된 GPS 센서는 위성에서 직접 수신되는 L1 신호뿐 아니라 건물에 반사되는 L5 신호도 처리해 도심 협곡에서도 높은 정확도를 달성할 수 있다. 이제 위치 태그만 있으면 LTE 신호가 제공되는 전 세계 어느 건물에서도 실내외 구분 없이 위치를 추정하고, 추정된 위치에 기반한 다양한 실내외 통합 위치기반 응용 서비스를 개발할 수 있다. 사물인터넷(IoT) 태그의 배터리 소요에 있어서는 위치 서비스 주기에 따라 달라질 수 있지만 실시간 서비스 조건이 완화된 환경에서는 배터리 충전 없이 수일 동안 서비스를 제공할 수 있음을 확인했다. 연구팀은 스마트폰을 위치 단말로 사용하는 스마트폰에서 구동되는 실내외 통합 GPS 앱도 함께 개발했다. 개발된 앱은 위치기반 안전, 편의, 엔터테인먼트와 같은 응용 분야에서 널리 사용되면 연구팀이 보유하고 있는 ‘크라우드소싱 무선 라디오맵 구축 자동화 기법’과 접목해 도시 혹은 국가 수준의 정밀한 무선 라디오맵 구축도 가능해질 전망이다. 향후 도시 및 국가 수준의 라디오맵이 구축되면 신뢰도 높고 정확한 실내외 통합 GPS 서비스를 할 수 있다. 연구팀을 이끄는 전산학부 한동수 교수는 “이번에 업그레이드된 카이로스(KAILOS) 실내외 통합 GPS 시스템은 위치 인프라가 설치되지 않은 건설 현장과 공장 건물에서 개발된 시스템의 기능과 성능을 평가하는 6차례의 개념 증명(Proof of Concept, PoC) 과정도 수행해 상용화 가능성을 입증했다”며, “또한 어린이나 치매 노인 보호를 위해 실내외 통합 GPS 위치 태그를 신발에 장착하려는 요구가 있다. 건설 현장, 그리고 조선소, 제철소와 같은 공장 작업자의 안전을 위치에 기반해 관리하려는 시도도 있다. 이번에 개발한 시스템은 이런 상황에 적용이 쉬우며, 소방관이나 경찰의 도움이 필요한 구조요청에도 신속하게 대응할 수 있다”고 말했다. 이번에 개발된 실내외 통합 GPS 시스템은 2022년 개발이 시작된 한국형 GPS 시스템(KPS)의 서비스 영역을 실내로 확장하는 데도 활용될 것으로 기대된다. 한편 이번 연구는 방위사업청의 재원을 받아 국방과학연구소의 지원(미래도전 국방기술 연구개발사업)으로 수행됐다.
2024.08.12
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피부 모니터링부터 뇌심부 해석까지 쉽게 가능
실시간으로 심박수를 측정할 수 있는 스마트 워치, 심장 박동수를 조절하는 페이스메이커 등 생체신호를 지속적으로 측정해 다양한 병을 진단하거나 치료할 수 있는 전자소자인 생체전자소자에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. KAIST 연구진이 생체조직 접촉 시 손상을 최소화하고 3D 마이크로니들 구조로 조직표면부터 심부까지 측정할 수 있는 전도성 하이드로젤 소재를 개발해 화제다. 우리 대학 신소재공학과 스티브 박 교수, 바이오및뇌공학과 박성준 교수 공동연구팀이 3D 프린팅을 통해 다양한 형태의 생체전자소자를 쉽고 빠르게 제작할 수 있는 전도성 고분자 기반 전극 물질을 개발했다고 7일 밝혔다. 이번 연구를 통해 기존 2D 전극 패터닝 기술로 접근하기 어려웠던 한계점을 극복해, 원하는 위치 및 심부 영역의 뇌 신경세포를 자극 및 측정할 수 있어, 뇌의 심부 영역에서 뇌의 활성화 원리를 정확하게 해석할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 3D 프린팅을 통해 이 기술은 피부에 부착하는 헬스케어 모니터링 소자부터 생체 삽입형 소자에 이르기까지 광범위하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기존 생체전자소자에 사용됐던 금속 물질은 단단한 물성으로 인해 연약한 생체조직에 상처를 입힐 수 있다는 문제점이 있었다. 또한, 이 문제를 보완하기 위해 개발됐던 전도성 하이드로젤 소재는 낮은 전기전도성을 가지고, 생체적합성을 개선하기 위해 소자 제작 후 24시간 이상의 독성 제거 공정을 진행해야 한다는 문제점이 있었다. 또한, 2D 구조의 전극 패터닝만 가능하다는 한계점 때문에 다양한 형태의 소자를 제작하기 어려웠다. 박 교수 연구팀은 전도성 고분자를 나노미터 크기의 콜로이드 형태로 가공해 유화 작용을 유도함으로써 잉크의 유변학적 특징*을 개선하고, 생체적합성에 악영향을 미치는 독성 물질을 원심분리 공정을 통해 제거함으로써 3D 프린팅이 가능하면서 후처리 공정이 필요 없는 고전도성 하이드로젤 잉크를 개발했다. *유변학적 특성: 잉크의 유동성과 그에 따른 변형, 그 응답인 응력 등의 특성을 말하며 특성이 높을수록 잉크의 압출 직후 인쇄된 형태를 유지할 수 있으며, 낮으면 압출 직후 인쇄된 형태를 유지하기 어렵다. 이 재료는 선행연구 대비 약 1.5배(286 S/cm)의 전기전도도를 가지며, 고해상도 패터닝(~50μm), 전방위 3D 전극 패터닝이 가능하다는 장점을 가진다. 또한 생체조직과 비슷한 물성(영 계수 750kPa)를 가져, 생체조직과의 접촉 시 손상을 최소화할 수 있다. 연구팀은 개발한 신소재 전극을 기반으로 심전도 측정(ECG) 및 근전도 측정(EMG) 측정 타투, 뇌 피질전도도(ECoG) 측정소자, 3D 뇌 탐침 측정 소자를 개발해 기능성을 검증했다. 또한 높은 전하 저장 능력을 활용, 낮은 전압(60mV)으로 쥐의 좌골 신경을 자극하는 소자를 개발해 생체 자극 소자로서의 성능을 확인했다. 더불어 복잡한 3D 회로를 필요한 적용 분야에 맞추어 제작할 수 있고 3D 마이크로니들 구조로 전극을 패터닝해 조직 표면에 있는 생체신호뿐만 아니라 조직 심부에 있는 뉴럴 인터페이스의 제작이 가능해졌다. 연구를 주도한 스티브 박 교수는 "기존 3D 프린팅 기술을 이용해 제작되는 전자소자의 경우 전도성 및 생체적합성을 개선하기 위해 장시간 및 복잡한 형태의 후처리가 필요해 래피드 프로토타이핑(Rapid prototyping)을 장점으로 가져갈 수 있는 3D 프린팅 기술의 모든 장점을 이용할 수 없었다”며, “이번 연구에서는 이러한 단점을 해결해 향후 환자 맞춤형 바이오 전자소자 및 다양한 3D 회로 응용 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ라고 말했다. 신소재공학과 오병국 박사과정과 백승혁 석사, 바이오및뇌공학과 남금석 석박사통합과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 7월 11일 게재됐다. (논문명 : 3D printable and biocompatible PEDOT:PSS-ionic liquid colloids with high conductivity for rapid on-demand fabrication of 3D bioelectronics) 이번 연구는 한국연구재단 나노 및 소재기술개발사업, 중견 사업 및 ETRI의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.07
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틈새로 빠져나가는 소음까지 잡는다
소리는 작은 구멍이나 틈새만으로도 잘 빠져나가는 특징이 있다. 이러한 틈새를 통해 빠져나오는 소리는 보다 넓은 공간까지 잘 전파되며, 틈새를 전혀 막지 않으면서 외부 소리가 안에서 들리지 않게 하거나 내부 소리가 바깥에서 들리지 않도록 하는 것은 음향학적으로도 매우 도전적인 문제다. 우리 연구진이 다양한 산업 현장의 소음 문제 해결에 새로운 솔루션이 될 뿐 아니라 최근 가속화되고 있는 미래 기술인 항공 택시, 드론과 같은 도심 항공 모빌리티 등에서 발생하는 소음을 효과적으로 저감할 수 있는 획기적 기술을 개발했다. 우리 대학 기계공학과 전원주 교수 연구팀이 구조물의 틈새나 개구부를 통한 열 교환과 공기의 흐름은 자유롭게 허용하면서도 소음은 효과적으로 차단하기 위해, 음향 임피던스를 원하는 복소수 값으로 조절할 수 있는 신개념 음향 메타물질인 ‘복소 임피던스 타일’을 개발했다고 6일 밝혔다. 음향 임피던스란 소리가 전파되는 매질(예: 공기, 물)이 가진 고유의 음향학적 특성으로, 일반적으로 매질의 밀도와 음속의 곱셈으로 표현되기 때문에 그 값이 실수이며 매질이 정해지면 원하는 값으로 자유롭게 조절하는 것이 불가능하다. 하지만, 연구팀이 개발한 복소 임피던스 타일은 소리가 경계면에 부딪혀서 반사될 때 반사되는 소리의 크기뿐만 아니라 방향까지도 조절하는 것이 가능해지게 한다. 이는 구조물 벽면에서 소리를 흡수만 하는 기존 기술과는 달리, 소리의 크기와 방향을 적절하게 조절해 소리가 틈새로 거의 빠져나가지 않고 구조물 내에서 가둬진 채 줄어들도록 한다. 연구팀은 복소 임피던스 타일을 적용해 밖으로 빠져나가는 소리를 90% 이상 저감할 수 있음을 정밀한 전산 시뮬레이션을 통해 예측한 후, 제작과 실험을 통해 소음 저감 성능을 검증하는 데 성공했다. 심지어, 구조물 내벽에서 소리를 100% 완벽하게 흡수하는 경우보다도 복소 임피던스 타일을 사용했을 때 밖으로 빠져나가는 소리를 훨씬 더 큰 폭으로 저감할 수 있음을 확인했다. 전원주 교수는 “복소 임피던스 타일은 개구부나 틈새를 전혀 막지 않으면서도 소리는 밖으로 빠져나가지 못하게 할 수 있으며, 얇은 두께를 갖기 때문에 상대적으로 협소한 공간을 갖는 시스템에도 적용이 가능하다는 특징이 있다. 특히, 재료가 아닌 구조의 형상적인 특징을 이용하기 때문에 습도나 온도 변화에 따른 유지 보수가 쉬울뿐더러 제작도 용이하다는 장점을 가지고 있어 전자제품(헤어드라이기, 청소기 등)부터 향후 미래 교통수단으로 각광받는 도심 항공 모빌리티까지 다양한 시스템의 소음 저감에 새로운 솔루션으로 활용이 가능하다”고 말했다. 해당 연구 결과는 기계공학과 박사과정 양은진 학생과 김지완 학생이 공동 제1 저자로 참여했으며, 기계공학 분야의 국제 학술지인 `메카니컬 시스템 앤 시그널 프로세싱(Mechanical Systems and Signal Processing) (IF: 7.9, JCR 5/180(2.5%))'에 지난 3월 1일 게재됐다. (논문명: Complex-valued impedance tiles to reduce noise emanating through openings in mechanical systems) 한편, 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 KAIST 도약연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.06
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변화에 민감한 사용자도 맞춰주는 인공지능 기술 개발
인공지능 심층신경망 모델의 추천시스템에서 시간이 지남에 따라 사용자의 관심이 변하더라도 변화한 관심 또한 효과적으로 학습할 수 있는 인공지능 훈련 기술 개발이 요구되고 있다. 사용자의 관심이 급변하더라도 기존의 지식을 유지하며 새로운 지식을 축적하는 인공지능 연속 학습을 가능하게 하는 기술이 KAIST 연구진에 의해 개발됐다. 우리 대학 전산학부 이재길 교수 연구팀이 다양한 데이터 변화에 적응하며 새로운 지식을 학습함과 동시에 기존의 지식을 망각하지 않는 새로운 연속 학습(continual learning) 기술을 개발했다고 5일 밝혔다. 최근 연속 학습은 훈련 비용을 줄일 수 있도록 프롬프트(prompt) 기반 방식이 대세를 이루고 있다. 각 작업에 특화된 지식을 프롬프트에 저장하고, 적절한 프롬프트를 입력 데이터에 추가해 심층신경망에 전달함으로써 과거 지식을 효과적으로 활용한다. 이재길 교수팀은 기존 접근방식과 다르게 작업 간의 다양한 변화 정도에 적응할 수 있는 적응적 프롬프팅(adaptive prompting)에 기반한 연속 학습 기술을 제안했다. 현재 학습하려는 작업이 기존에 학습하였던 작업과 유사하다면 새로운 프롬프트를 생성하지 않고 그 작업에 할당된 프롬프트에 추가로 지식을 축적한다. 즉, 완전히 새로운 작업이 입력될 때만 이를 담당하기 위한 새로운 프롬프트를 생성하도록 하고 연구팀은 새로운 작업이 들어올 때마다 클러스터링이 적절한지 검사해 최적의 클러스터링 상태를 유지하도록 했다. 연구팀은 이미지 분류 문제에 대해 작업 간의 다양한 변화 정도를 가지는 실세계 데이터를 사용해 방법론을 검증했다. 이 결과 연구팀은 기존의 프롬프트 기반 연속 학습 방법론에 비해, 작업 간의 변화 정도가 항상 큰 환경에서는 최대 14%의 정확도 향상을 달성했고, 작업 간의 변화가 클 수도 있고 작을 수도 있는 환경에서는 최대 8%의 정확도 향상을 달성했다. 또한, 제안한 방법에서 유지하는 클러스터 개수가 실제 유사한 작업의 그룹 개수와 거의 같음을 확인했다. 온라인 클러스터링을 수행하는 비용이 매우 작아 대용량 데이터에도 쉽게 적용할 수 있다. 연구팀을 지도한 이재길 교수도 "연속 학습 분야의 새로운 지평을 열 만한 획기적인 방법이며 실용화 및 기술 이전이 이뤄지면 심층 학습 학계 및 산업계에 큰 파급효과를 낼 수 있을 것이다ˮ고 말했다. 전산학부 김도영 박사과정 학생이 제1 저자, 이영준 박사과정, 방지환 박사과정 학생이 제4, 제6 저자로 각각 참여한 이번 연구는 최고권위 국제학술대회 `국제머신러닝학회(ICML) 2024'에서 지난 7월 발표됐다. (논문명 : One Size Fits All for Semantic Shifts: Adaptive Prompt Tuning for Continual Learning) 한편, 이 기술은 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 사람중심인공지능핵심원천기술개발사업 AI학습능력개선기술개발 과제로 개발한 연구성과 결과물(2022-0-00157, 강건하고 공정하며 확장 가능한 데이터 중심의 연속 학습)이다.
2024.08.06
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가짜 분유는 이제 스마트폰으로 손쉽게 찾아낸다
가짜 분유 파문은 현재까지도 지속적으로 발생하고 있으며 수만 명의 영유아의 생명을 위협하는 심각한 전세계적 문제다. 하지만 이러한 가짜 분유의 진위 여부를 쉽게 확인하는 것은 거의 불가능에 가깝다. 공동연구진은 스마트폰을 활용해 위조 분유를 빠르고 정확하게 탐지하는 시스템을 개발해서 화제가 되고 있다. 우리 대학 전산학부 한준 교수 연구팀이 연세대, POSTECH, 싱가포르국립대와 공동연구를 통해서 스마트폰을 이용한 가짜 분유 탐지 기술을 개발했다고 2일 밝혔다. 한준 교수 연구팀은 스마트폰에 탑재된 일반 카메라만을 사용해 위조 분말을 탐지하는 ‘파우듀(PowDew)’ 시스템을 개발했다. 연구팀이 최초 개발한 이 시스템은 분말 식품의 성분 및 제조 과정 등에 따라 결정되는 고유한 물리적 성질(습윤성 및 다공성 등)과 액체류와의 상호작용을 이용했다. 이 시스템을 활용하면 소비자가 본인의 스마트폰 카메라로 분유 가루 위에 떨어진 물방울의 움직임을 관측해 손쉽게 분유의 진위를 확인할 수 있다고 전했다. 또한 연구팀은 실험을 통해 6개의 서로 다른 분유 브랜드에 대해 최대 96.1%의 높은 정확도로 위조 분유를 탐지할 수 있음을 확인했다. 나아가 이 기술의 응용 분야는 향후 분유 뿐만 아니라 다양한 식품 및 의약품군으로 확장될 수 있을 것으로 기대된다. 소비자뿐만 아니라 유통사 및 정부 기관의 손쉬운 진위 확인도 가능하게 하여 효율적이고 안전한 제품 유통을 가능하게 할 수 있다. 한준 교수는 “이 기술이 소비자들이 쉽게 사용할 수 있는 검사 도구가 되어 시장에 유통되는 위조 분말 식품을 줄이는 데 크게 기여할 것”이라며 “다양한 분야로의 확장을 통해 위조 제품 문제 해결에 앞장서겠다”고 말했다. 연구팀은 해당 연구의 중요성과 혁신성을 인정받아 모바일 컴퓨팅 분야 최고 권위 국제 학술대회인 ‘ACM 모비시스(ACM MobiSys)’에서 2024 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다. (논문명: PowDew: Detecting Counterfeit Powdered Food Products using a Commodity Smartphone) 한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.02
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로봇 등 온디바이스 인공지능 실현 가능
자율주행차, 로봇 등 온디바이스 자율 시스템 환경에서 클라우드의 원격 컴퓨팅 자원 없이 기기 자체에 내장된 인공지능 칩을 활용한 온디바이스 자원만으로 적응형 AI를 실현하는 기술이 개발됐다. 우리 대학 전산학부 박종세 교수 연구팀이 지난 6월 29일부터 7월 3일까지 아르헨티나 부에노스아이레스에서 열린 ‘2024 국제 컴퓨터구조 심포지엄(International Symposium on Computer Architecture, ISCA 2024)’에서 최우수 연구 기록물상(Distinguished Artifact Award)을 수상했다고 1일 밝혔다. * 논문명: 자율 시스템의 비디오 분석을 위한 연속학습 가속화 기법(DaCapo: Accelerating Continuous Learning in Autonomous Systems for Video Analytics) 국제 컴퓨터 구조 심포지움(ISCA)은 컴퓨터 아키텍처 분야에서 최고 권위를 자랑하는 국제 학회로 올해는 423편의 논문이 제출됐으며 그중 83편 만이 채택됐다. (채택률 19.6%). 최우수 연구 기록물 상은 학회에서 주어지는 특별한 상 중 하나로, 제출 논문 중 연구 기록물의 혁신성, 활용 가능성, 영향력을 고려해 선정된다. 이번 수상 연구는 적응형 AI의 기반 기술인 ‘연속 학습’ 가속을 위한 NPU(신경망처리장치) 구조 및 온디바이스 소프트웨어 시스템을 최초 개발한 점, 향후 온디바이스 AI 시스템 연구의 지속적인 발전을 위해 오픈소스로 공개한 코드, 데이터 등의 완성도 측면에서 높은 평가를 받았다. 연구 결과는 소프트웨어 중심 자동차(SDV; Software-Defined Vehicles), 소프트웨어 중심 로봇(SDR; Software-Defined Robots)으로 대표되는 미래 모빌리티 환경에서 온디바이스 AI 시스템을 구축하는 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 상을 받은 전산학부 박종세 교수는 “이번 연구를 통해 온디바이스 자원만으로 적응형 AI를 실현할 수 있다는 것을 입증하게 되어 매우 기쁘고 이 성과는 학생들의 헌신적인 노력과 구글 및 메타 연구자들과의 긴밀한 협력 덕분이다”라며, “앞으로도 온디바이스 AI를 위한 하드웨어와 소프트웨어 연구를 지속해 나갈 것이다”라고 소감을 전했다. 이번 연구는 우리 대학 전산학부 김윤성, 오창훈, 황진우, 김원웅, 오성룡, 이유빈 학생들과 메타(Meta)의 하딕 샤르마(Hardik Sharma) 박사, 구글 딥마인드(Google Deepmind)의 아미르 야즈단바크시(Amir Yazdanbakhsh) 박사, 전산학부 박종세 교수가 참여했다. 한편 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP), 대학ICT연구센터(ITRC), 인공지능대학원지원사업, 인공지능반도체대학원지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.01
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