< 행사 사진 >
우리 대학 설명가능 인공지능연구센터(센터장 최재식 교수)가 주관하여 ‘KCC 2023 설명가능 인공지능(XAI) 워크샵’을 6월 19일(월) 제주 오리엔탈호텔에서 개최했다.
본 워크샵은 ‘사람중심인공지능핵심원천기술개발’ 연구과제에 참여하고 있는 여러 대학 및 연구기관 연구진들의 기술교류 행사로, 설명가능 인공지능(eXplainable Artificial Intelligence, 이하 XAI) 연구 동향 및 참여기관별 연구 성과를 공유하고 연구진 간 교류를 확대하고자 하는 목적으로 개최되었다. XAI 기술은 인공지능 모델의 예측 및 생성 결과에 대한 근거를 인간이 이해할 수 있는 방식으로 설명하는 기술로서 최근 EU를 중심으로 AI 규제의 움직임이 구체화되는 상황에서 투명하고 신뢰할 수 있는 AI기술을 구현할 수 있는 기술로 주목 받고 있다.
정보통신기획평가원 이현규 PM의 환영사와 한국정보과학회 이원준 회장의 축사로 시작된 행사는 국내 인공지능 분야 석학 및 산업계 전문가의 초청강연과 총37편의 논문 발표로 진행되어 관련분야 연구진의 기술교류의 장을 제공했다.
초청강연에서는 ▲설명가능 인공지능 연구동향(KAIST/INEEJI 최재식 교수) ▲Explaining Visual Biases as Words via Vision-Language Foundation Models(KAIST 신진우 교수) ▲리걸테크 규제 및 표준화 동향(법무법인 디라이트 조원희 대표) ▲질의 기반 의미그래프와 적응형 메타학습을 이용한 생성형 요약 시스템(성균관대 고영중 교수) ▲법, 정책 이슈를 포함해서, 설명요구권의 구체화 과정에서의 알고리즘 공개와 영업비밀 관계(경희대 김윤명 교수) ▲화학공장의 연속생산공정에서 공정 Trouble 원인 분석을 위한 XAI 적용 사례 공유(SK디스커버리 신해빈 매니저) ▲다중 클래스 딥러닝의 의사결정에 대한 시각적 이유 설명(경북대 남우정 교수)이 소개되었다.
논문발표에서는 연구진들의 XAI 분야 연구 성과 발표가 이어졌다. 특히, ▲투자자 심리와 설명가능 인공지능 기법을 적용한 비선형 자산 변동성 예측 모델 개선(이승주(서울대), 박진성(서울대), 이재욱(서울대)) ▲로컬 그라디언트 정렬을 통한 강건한 해석 가능성(정석현(서울대), 주성환(성균관대), 허주연(Univ. of Cambridge), 아드리안 윌러(Univ. of Cambridge/The Alan Turing Institute), 문태섭(서울대))이 우수논문상을 수상했으며, XAI 알고리즘 분야 연구와 의료, 법률, 금융 등 실제 도메인에 XAI를 적용한 최신사례 발표가 이어져 참석자들의 관심이 높았다.
이번 행사로, AI 연구자뿐만 아니라 의료, 법률, 금융 등 다양한 산업분야 관련자들이 XAI 기술의 필요성에 대한 공감대를 확인했으며, 이에 따라 향후 국내 XAI 기술의 저변을 확대하고, 산학협력을 통해 연구개발의 방향성을 구체화시켜 나갈 수 있을 것으로 기대된다.
< 설명가능 인공지능 워크샵 포스터 >
국내 최대의 설명가능 인공지능(XAI) 연구조직인 KAIST 설명가능 인공지능연구센터(센터장 KAIST 최재식 교수)는 11월 5일부터 22일까지 7회에 걸쳐 설명가능 인공지능 튜토리얼 시리즈를 성공적으로 개최했다. 이번 튜토리얼에는 학생, 연구자, 기업 실무자 등 누적인원 총 530여 명이 참여하여 설명가능 인공지능 기술에 대한 높은 관심과 수요를 보여주었다. 행사는 XAI의 주요 알고리즘부터 최신 연구 주제까지, 총 16개 세션 발표로 진행되었다. 개회 강연으로 ‘설명가능 인공지능 최신 연구 동향’에 대해 최재식 교수가 발표하였고, 이어서 KAIST 설명가능 인공지능연구센터 소속 석·박사 과정 연구원들이 △주요 XAI 알고리즘 △XAI 알고리즘의 평가기법 △거대 언어모델(LLM), 이미지 생성모델, 시계열 데이터에 대한 설명성 △ XAI Framework, 의료 도메인 적용 사례를 주제로 발표했다. 튜토리얼 마지막날에는 독일 Fraunho
2024-11-29유전자, 단백질, 대사물질 등 복잡한 정보를 표현하는 바이오 경로 이미지는 중요한 연구 결과를 내포하고 있지만, 이미지 기반 정보 추출에 대해 그동안 충분한 연구가 이뤄지지 않았다. 이에 우리 연구진은 바이오 경로 정보를 자동으로 추출할 수 있는 인공지능 프레임워크를 개발했다. 우리 대학 생명화학공학과 김현욱 교수 연구팀이 바이오 경로 이미지에서 유전자와 대사물질 정보를 자동으로 추출하는 기계학습 기반의 ‘바이오 경로 정보 추출 프레임워크(이하 EBPI, Extraction of Biological Pathway Information)’를 개발했다고 28일 밝혔다. 연구팀이 개발한 EBPI는 문헌에서 추출한 이미지 속의 화살표와 텍스트를 인식하고, 이를 기반으로 바이오 경로를 편집 가능한 표의 형태로 재구성한다. 객체 감지 모델 등의 기계학습을 사용해 경로 이미지 내 화살표의 위치와 방향을 감지하고, 이미지 속 텍스트를 유전자, 단백질, 대사물질로 분
2024-11-28생물학 연구에 사용되는 형광 현미경이나 반도체 산업에 사용되는 주사전자현미경의 공통점은 불안정성으로 인해 흐려진 영상(블러, blur)을 보정하는 과정이 반드시 필요하다는 점이다. 우리 연구진이 굉장히 강한 잡음에 의해 손상된 왜곡 영상에 대해 적응형 필터와 생성형 인공지능 모델을 융합해 영상을 복원하는 데 성공했다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀이 삼성전자 DS부문 반도체연구소 차세대공정개발실과 공동 연구를 통해 왜곡 및 강한 잡음이 존재하는 의료·산업 영상을 복원하는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 스마트폰 카메라 사진에 영상의 흐림·왜곡이 생겼을 때 보정하는 문제를 디컨볼루션(deconvolution) 또는 디블러링(deblurring)이라고 하며, 흐려진 영상 정보만 이용해 선명한 영상을 복원하는 기술을 블라인드 디컨볼루션(blind deconvolution)이라고 한다. 흥미롭게도 디컨볼루션 문제는 일상뿐만 아니라 생물학
2024-11-26그린수소 또는 배터리 분야 등 청정 에너지의 성능을 높이는데 가장 큰 영향을 미치는 소재 중 하나는 전극이다. 한국 연구진이 차세대 전극 및 촉매로 활용될 수 있는 신소재를 효율적으로 설계하는 인공지능 기술을 개발했다. 이 기술을 통해 친환경 에너지 사회를 촉진하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 우리 대학 기계공학과 이강택 교수 연구팀의 주도로 한국에너지기술연구원 (원장 이창근), 한국지질자원연구원 (원장 이평구), KAIST 신소재공학과 공동 연구팀들과 함께, 인공지능(AI)과 계산화학을 결합해 그린수소 및 배터리에 활용될 수 있는 스피넬 산화물 신소재를 설계하고, 성능과 안정성을 예측할 수 있는 새로운 지표를 개발하는 데 성공했다고 21일 밝혔다. 스피넬 산화물(AB2O4)은 그린수소 또는 배터리 분야의 차세대 촉매 및 전극 물질로 활용되어 산소 환원 반응(ORR)과 산소 발생 반응(OER)의 속도를 향상시킬 수 있는 잠재력이 높은 물질이다. 하지만, 수천 개
2024-11-21우리 대학이 12일(화) 오전 대전 인터시티호텔에서 ‘제1회 한국인공지능시스템포럼(이하 KAISF) 조찬 강연회’를 개최했다. 이는 우리 대학 인공지능반도체대학원이 AI 기술에 관련 미래와 혁신 등에 대해 다양한 분야의 전문가들이 함께 논의하는 장을 열고자 추진됐다. 총 77명의 전문가가 참석한 이번 행사에는 이광형 총장, 홍진배 정보통신기획평가원장, 방승찬 한국전자통신연구원장 등이 축사를 전했다. 이어서 ▲칩렛 이종 집적 첨단 패키지 기반 페타플롭스급 고성능 PIM 설계(한진호 한국전자통신연구원 PIM인공지능반도체연구실장) ▲자율주행·자율 행동체 연구개발사업 소개(최정단 한국전자통신연구원 모빌리티로봇연구본부장)에 대해 발표했다. 이후 인공지능 반도체 설계 전문 기업인 리벨리온(Rebellions)의 박성현 대표가 ‘인공지능 반도체와 리벨리온의 여정’을 주제로 강연을 진행했다. 박성현 리벨리온 대표는 강연에서 &ldq
2024-11-12