우리 대학 전산학부 김대영 교수 연구팀과 유럽연합(EU)이 사물인터넷(IoT) 개방형 표준 및 아키텍쳐를 통한 글로벌 농식품 비즈니스 통합 에코시스템 개발 공동연구(The Internet of Food & Farm 2020, IoF2020)를 시작한다.
EU IoF2020 프로젝트는 스마트 팜과 농식품 서비스 분야에 첨단 ICT 융합기술을 활용하여 효율적이면서도 안전하고 건강한 먹거리를 보장하는 글로벌 생태계 조성을 목표로 한다.
유럽 연합이 4년간 3,000만 유로를 지원하는 등 총 3,500만 유로가 투자되는 이번 공동연구는 대학, 연구소, 기업 등 16개국 71개 기관이 참여하는 대형 프로젝트다. 한국에서는 유일하게 KAIST가 참여한다.
연구팀은 자체 개발한 국제 표준 사물인터넷 오픈소스 플랫폼인 올리옷(Oliot)을 활용한 스마트 팜과 푸드 서비스 생태계 테스트베드를 국내 농식품 비즈니스 전반에 구축하고 유럽의 테스트베드와 연동한다. 이들 생태계로부터 수집한 글로벌 빅데이터 분석을 위한 딥러닝 등 최신 인공지능 기술을 개발하여 궁극적으로 사물인터넷 플랫폼과 인공지능 기술이 통합된 시스템을 정부, 기관, 기업, 농민들이 활용할 수 있도록 공개할 예정이다.
IoF2020 프로젝트를 통해 개발되는 기술은 스마트팜 및 농식품 서비스 시장에 직접 투입하여 국내 농식품 산업에 활용될 수 있으며, 갈수록 높아지는 농식품 안전에 대한 요구를 만족시킬 수 있을 것으로 전망된다.
또한 핵심 기술인 올리옷(Oliot) 플랫폼은 농식품 분야 뿐 만 아니라, 스마트 시티, 스마트 팩토리, 헬스케어, 커넥티드 자동차등 다양한 산업에 활용될 것으로 기대된다.
IoF2020 프로젝트 코디네이터인 조지 비어스(George Beers)는 "IoF2020이 농장에서 소비자 식탁으로까지의 유통방식에 패러다임 변화를 가져올 것이며, 푸드 서비스 분야에서의 경쟁력과 우수성을 강화하는 데 기여할 것이라고 믿는다”라고 말했다.
KAIST 김대영 교수(전산학부, 오토아이디랩스(Auto-ID Labs) KAIST 센터장)는 “이미 국내에서 사물인터넷 국제표준 기술 적용을 시작했으며, 이번 프로젝트를 통해 유럽뿐 아니라 중국, 일본, 대만 등 아시아 국가와 남미 국가와도 글로벌 농식품 비즈니스 생태계 통합을 위한 노력이 진행 중이다”라고 밝혔다.
KAIST는 지난 2005년부터 전 세계 6개 대학(MIT(미국), 케임브리지대(영국), 취리히공대(스위스), 푸단대(중국), 게이오대(일본))과 함께 세계 최초로 사물인터넷의 개념을 소개한 ‛오토아이디랩스(Auto-ID Labs)' 국제공동연구소를 운영하며 사물인터넷 생태계 구축을 위한 선행 표준기술을 연구하고 있다.
최근 건강에 관한 관심이 점차 커지면서 일상생활에서 스마트 워치, 스마트 링 등을 통해 자기 신체 변화를 살펴보는 일이 보편화되었다. 그런데 기존 헬스케어 앱에서는 걷기에서 뛰기로 갑자기 변화를 줄 경우는 잘 측정이 되지만 천천히 속도를 높이는 경우는 측정이 안 되는 현상이 발생했다. 우리 연구진이 완만한 변화에도 동작을 정확하게 파악하는 기술을 개발했다. 우리 대학 전산학부 이재길 교수 연구팀이 다양한 착용 기기 센서 데이터에서 사용자 상태 변화를 정확하게 검출하는 새로운 인공지능 기술을 개발했다고 12일 밝혔다. 보통 헬스케어 앱에서는 센서 데이터를 통해 사용자의 상태 변화를 탐지하여 현재 동작을 정확히 인식하는 기능이 필수이다. 이를 변화점 탐지라 부르며 다양한 인공지능 기술이 변화점 탐지 품질을 향상하기 위해 적용되고 있다. 이재길 교수팀은 사용자의 상태가 급진적으로 변하거나 점진적으로 변하는지에 관계없이 정확하게 잘 동작하는 변화점 탐지 방법론을 개발했다.
2024-11-12인간의 두뇌는 외부 세상으로부터 감각 정보를 받아들이기 이전부터 자발적인 무작위 활동을 통해 학습을 시작한다. 우리 연구진이 개발한 기술은 뇌 모방 인공신경망에서 무작위 정보를 사전 학습시켜 실제 데이터를 접했을 때 훨씬 빠르고 정확한 학습을 가능하게 하며, 향후 뇌 기반 인공지능 및 뉴로모픽 컴퓨팅 기술 개발의 돌파구를 열어줄 것으로 기대된다. 우리 대학 뇌인지과학과 백세범 교수 연구팀이 뇌 모방 인공신경망 학습의 오래된 난제였던 가중치 수송 문제(weight transport problem)*를 해결하고, 이를 통해 생물학적 뇌 신경망에서 자원 효율적 학습이 가능한 원리를 설명했다고 23일 밝혔다. *가중치 수송 문제: 생물학적 뇌를 모방한 인공지능 개발에 가장 큰 장애물이 되는 난제로, 현재 일반적인 인공신경망의 학습에서 생물학적 뇌와 달리 대규모의 메모리와 계산 작업이 필요한 근본적인 이유임. 지난 수십 년간 인공지능의 발전은 올해 노벨 물리학상을 받은 제프리
2024-10-23지난 7월 30일 KAIST 전산학부 한준 교수 연구팀이 과학기술정보통신부와 한국연구재단(NRF)이 주관하는 2024년도 STEAM 원천기술개발사업-글로벌융합연구지원 과제에 선정되었다. 본 사업은 국제적으로 경쟁력 있는 융합 연구를 촉진하고, 글로벌 협력을 통해 혁신적인 연구 성과를 도출하기 위해 설계된 지원 사업이다. 글로벌 선도 연구기관‧연구자와의 초학제적 융합연구 기획 및 추진을 통해 국내 연구역량‧자원만으로 달성이 어려운 복합 난제해결 및 미래사회 임무에 도전하여 미래개척 기술 확보를 목표로 하고 있다.연구팀은 책임자 한준 교수와 KAIST 전산학부 강민석 교수, KAIST 전기전자공학부 김성민, 이성주, 최정우 교수, 미국 MIT EECS학과/Media Lab Fadel Adib 교수, 그리고 싱가포르 국립대학(NUS) CS학과 Mun Choon Chan 교수로 구성되었다. 본 연구는 IoT 기기를 대상으로 한 도감청 공격에 대한 혁신적인 방어 대책을 개발하는 연구이다
2024-08-22사물인터넷(IoT), 자율 주행 등 5G/6G 시대 소자 또는 기기 간의 상호 정보 교환이 급증함에 따라 해킹 공격이 고도화되고 있다. 이에 따라, 기기에서 데이터를 안전하게 전송하기 위해서는 보안 기능 강화가 필수적이다. 우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수와 류승탁 교수 공동연구팀이 ‘해킹 막는 세계 최초 보안용 암호 반도체’를 개발하는 데 성공했다고 29일 밝혔다. 연구팀은 100% 실리콘 호환 공정으로 제작된 핀펫(FinFET) 기반 보안용 암호반도체 크립토그래픽 트랜지스터(cryptographic transistor, 이하 크립토리스터(cryptoristor))를 세계 최초로 개발했다. 이는 트랜지스터 하나로 이루어진 독창적 구조를 갖고 있을 뿐만 아니라, 동작 방식 또한 독특해 유일무이한 특성을 구비한 난수발생기다. 인공지능 등의 모든 보안 환경에서 가장 중요한 요소는 난수발생기이다. 가장 널리 사용되는 보안 칩인 ‘고급 암
2024-02-29최근 ‘스타링크’와 같은 초연결 인터넷망과 빠른 통신이 가능한 6G 기술, 초고속 연산장치들이 개발됨에 따라, 이들과 쉽게 융합될 수 있는 초소형 고성능 장치들이 요구되고 있다. 이를 위해 감도가 좋은 센서 소재, 외부 자극을 감지할 수 있는 스마트 소재, 해킹이 불가능한 보안 소재 등 혁신적인 신소재 기술의 중요성이 날로 커지고 있다. 우리 대학 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 생명화학공학과 리 섕 교수, 전기및전자공학부 권경하 교수, DGIST 로봇 및 기계전자공학과 김봉훈 교수와 함께 4차 산업혁명의 핵심 분야인 사물인터넷(IoT)을 크게 혁신할 수 있는 핵심 신소재를 소개하는 초청 논문을 발표했다고 22일 밝혔다. 김상욱 교수 연구팀은 그간 초미세 반도체회로 구현을 위한 블록공중합체 자기조립 제어(Directed Self-Assembly; DSA) 연구 분야를 세계 최초로 개척했고, 이를 실제 반도체 리소그라피 공정과 융합하는 데 성공해 국
2024-02-22