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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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김성민 교수팀, 모바일 최고 국제학회 최우수논문상 다회 수상 쾌거
우리 대학 전기및전자공학부 김성민 교수 연구팀이 스마트 팩토리에서 사각지대 없이 정밀한 위치를 추적하는 기술을 세계 최초로 개발했다고 5일 밝혔다. 목표물에 무전원 태그를 부착해, 장애물에 가려진 상황에서도 센티미터(cm) 이하의 정확도로 3차원 위치를 추적할 수 있는 기술이다.
해당 연구를 통해 연구팀은 모바일 컴퓨팅 분야 최고 권위 국제 학술대회인 ACM 모비시스(ACM MobiSys)에서 2022 최우수논문상에 이어 2024 최우수논문상을 수상하는 쾌거를 이뤘다. 해당 학회에서 최우수논문상을 다회 수상한 연구팀은 김성민 교수 연구팀과, 미국 미시간대, 그리고 예일대 뿐이다(주 저자 기준).
(논문명: SuperSight: Sub-cm NLOS Localization for mmWave Backscatter)
연구팀이 최초 개발한 무선 태그는, 기존 기술(UWB, Ultra Wide Band) 대비 반사성이 10배 이상 높은 밀리미터파(mmWave)*를 활용, 장애물을 우회하는 반사 신호를 확보해 사각지대 없는 위치추적이 가능하다. 반사의 방향에 따라 고유한 신호를 발생시키는 태그가 각 신호의 전파 경로를 파악하여 목표물의 위치를 추적하는 원리다.
*밀리미터파: 30~300기가헤르츠(GHz)의 주파수를 갖는 전파로 5G/6G 등 차세대 표준에서 도입을 준비 중인 대역이다.
이 기술은 가구, 전자제품 등 다양한 실내 장애물에 막혀 작동 범위가 제한되는 기존 기술의 문제점을 해결하고, 더불어 15배 이상 높은 3차원 위치 정확도(8.3mm)를 갖는다. 즉, 잦은 연결 장애를 겪는 현재에 비해 안정적으로 실내 목표물의 정확한 위치를 추적할 수 있어, 스마트 팩토리 및 증강 현실(AR) 등 광범위한 위치 기반 서비스에 활용될 수 있다.
무선 태그는 스스로 무선 신호를 생성하는 대신, 주변의 신호를 반사하는 방식으로 작동한다. 주변 빛을 반사하는 거울과 같이, 신호 생성에 필요한 전력을 아낄 수 있어 초저전력으로 동작한다. 이에 태양전지 등 무전원으로 동작하거나 코인 전지 하나로 40년 이상 구동할 수 있어, 대량 운용에 적합하다.
김성민 교수는 “태그는 천장 타일이나 컴퓨터 본체 등 주변 사물을 반사체로 이용해 임의의 실내 환경에서 사각지대 없이 작동한다”며 “실내 위치추적의 안정성 문제를 해결함으로써, 포괄적인 위치 기반 서비스의 보급을 기대한다”고 말했다.
한편 이번 연구는 정보통신기획평가원 ITRC 혁신도약형과제와 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.05
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식이장애 환자의 건강한 다이어트를 유도하다
최근 SNS와 다양한 컴퓨터 플랫폼에 각종 음식 관련 콘텐츠가 제공되며 인기를 얻고 있다. 하지만 누군가에게는 '먹는 행위'가 자연스러움에 반해, 식이장애를 앓는 사람들은 건강하지 않은 식습관의 매혹에 매일 지속해서 고군분투한다. KAIST 연구팀이 식이장애를 앓는 사람들을 위해 모바일과 개인 컴퓨터에서 유해한 디지털 음식 콘텐츠 및 먹방 ASMR 등을 차단하는 시스템(FoodCensor)을 개발해서 화제다.
우리 대학 전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 지난 5월 11일부터 5월 16일에 미국 하와이에서 열린 세계컴퓨터연합회(ACM) 주최로 진행된 컴퓨터 인간 상호작용 학술대회(International Conference on Human-Computer Interaction, 이하 CHI)에서 식이장애 환자들의 무분별한 디지털 음식 콘텐츠 소비로 인한 악영향을 방지하기 위한 실시간 개입 시스템 논문으로 최우수 논문(Honorable Mention)상을 받았다고 20일 밝혔다.
이 시스템은 인간 심리학의 두 체계 이론(Dual Systems Theory)에서 영감을 받아, 소셜 미디어 사용자가 디지털 음식 콘텐츠를 소비할 때 더 의식적으로 평가한 후에 시청에 관한 결정을 내릴 수 있도록 한다.
디지털 음식 콘텐츠의 시각적 및 청각적 자극은 체계 1*을 자극해 사용자의 자동적인 반응(반사적인 콘텐츠 시청 등)을 유발할 수 있다. 하지만 본 시스템은 실시간으로 음식 콘텐츠를 가리고 음소거 함으로써 이러한 자동적인 반응을 차단하고, 대신 사용자에게 의식적인 콘텐츠 선택 및 소비를 위한 질문을 제공함으로써 체계 2**를 활성화해 사용자가 더 의식적이고 건강한 콘텐츠 소비를 할 수 있도록 돕는다.
*체계 1: 빠르고 자동으로 작용하는 체계로, 우리가 의식적으로 고려하지 않고도 일상적인 상황에 대응하게 한다. 예를 들어, 길을 걷다가 갑자기 차가 다가오면 빠르게 물러나는 것은 체계 1의 반응임
**체계 2: 천천히 심사숙고 후 판단하는 체계다. 예를 들어, 수학 문제를 풀거나 긴급 상황에서 명확한 결정을 내릴 때 체계 2가 사용됨
연구팀은 22명의 식이장애 환자를 대상으로 3주간의 사용자 스터디를 진행해 시스템 평가를 진행했다. 실험 집단에서 유튜브에서 음식 콘텐츠에 대한 노출 및 소비의 유의미한 감소와, 이러한 감소가 유튜브의 콘텐츠 추천 알고리즘에 영향을 미침을 관찰했다. 실험 집단 참가자들은 본 시스템이 음식 관련 콘텐츠를 시청하는 자동 반응을 억제하는 데 중요한 역할을 했다고 평가했으며, 이는 본 시스템이 두 체계 이론의 체계 1을 억제하고 체계 2를 촉진함을 입증한다. 사용자 평가는 제안된 시스템이 일상생활에서 식이장애 환자들의 음식에 대한 강박을 완화하고 더 나은 삶의 질을 제공한다는 점을 시사한다.
연구를 주도한 이성주 교수는 “이 시스템을 활용하여 사용자가 디지털 콘텐츠를 건강하게 소비하는 방법을 지원하는 적응형 개입의 설계 방향과 더불어, 단순히 콘텐츠를 검열하는 것 이상의 사용자의 의도적인 행동 변화를 촉진하는 사용자 중심의 콘텐츠 관리 방법이 될 것이다”라고 설명했다. 또한 “개발된 기술은 음식 콘텐츠뿐 아니라, 폭력물이나 선정적인 콘텐츠, 또는 다양한 주제별로 적용할 수 있어 파급효과를 기대할 수 있다.라고 말했다.
이번 연구에는 전기및전자공학부 최류해랑 박사과정이 제1 저자, 박수빈 석사과정이 제2 저자, 한수진 석박통합과정이 제3 저자, 그리고 이성주 교수가 교신 저자로 참여했다. 이번 연구는 5월 미국 하와이에서 열린 인간-컴퓨터 상호작용 최고 권위 국제학술 대회인 CHI(ACM Conference on Human Factors in Computing Systems)에서 발표됐으며 (논문명: FoodCensor: Promoting Mindful Digital Food Content Consumption for People with Eating Disorders), 최우수논문상(The Best Paper Honorable Mention Award)을 수상했다.
한편 이 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다. (No. 2022-0-00064, 감정노동자의 정신건강 위험 예측 및 관리를 위한 휴먼 디지털 트윈 기술 개발)
2024.05.20
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자바스크립트 안정성을 책임지다
전 세계에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나인 자바스크립트*는 컴퓨터 뿐 아니라 스마트폰, 스마트시계 등 다양한 기기에서 동작하기 때문에, 자바스크립트 실행기를 올바르게 구현하는 것이 매우 중요하다. 또한 프로그램 개발 및 배포 과정에서 사용되는 소프트웨어의 안정성 보장이 중요하다.
*자바스크립트: C나 Java와 같이 컴파일 후 사용해야하는 프로그래밍 언어와 달리 코드를 작성하고 바로 실행해 볼 수 있음
우리 대학 전산학부 류석영 교수 연구팀이 고려대 박지혁 교수와 공동연구를 통해 인간 친화적인 형태인 영어로 작성한 자연어 명세에서 컴퓨터에 친화적인 형태인 기계화 명세를 자동으로 추출해 이를 기반으로 자바스크립트 생태계 안정성을 보장하는 기술을 개발하는데 성공했다고 7일 밝혔다.
현재 자바스크립트는 2015년부터 매년 새로운 기능이 추가될 정도로 급성장에 따른 부작용으로 프로그램 실행 중 작동이 되지 않거나 개인 정보 유출 등 언어 생태계의 안정성을 보장하기가 상당히 어려운 상황이다.
연구팀은 이번 기술을 활용하여 크롬 및 엣지와 같은 웹 브라우저에 내장된 자바스크립트 엔진 및 코드 변환 도구에서 수많은 결함을 검출해 내는 데 성공했다. 또한, 자바스크립트용 정적 분석기*를 결함 없이 자동으로 생성하는 데 성공해, 기존 수동으로 개발돼오던 정적 분석기보다 우수한 안정성을 제공했다.
*정적 분석기: 주어진 프로그램을 실행하지 않고 자동으로 분석하는 도구
이러한 장점을 인정받아, 자바스크립트 언어의 명세를 관리하는 위원회에서는 자바스크립트에 새로운 기능을 추가할 때마다 이 기술을 필수적으로 사용하도록 했다. 이 기술은 자바스크립트 언어의 명세를 작성하는 도중에도 결함을 검출할 수 있어서, 자바스크립트 언어의 설계 초기 단계에서 발생할 수 있는 결함을 줄이는 효과를 보였다.
연구팀은 이번 연구를 통해 수년간 논문으로 발표한 결과물들을 산업계에서 널리 사용되는 자바스크립트에 성공적으로 적용, 자바스크립트뿐 아니라 다양한 프로그래밍 언어에도 적용할 수 있는 기틀을 마련했다. 연구팀은 이번 연구를 기반으로, 자바스크립트 후속 언어로 빠르게 성장하고 있는 웹어셈블리 언어에도 관련연구를 적용하고, 네트워크 소프트웨어용 프로그래밍 언어인 P4에 적용하는 연구를 코넬대학 연구팀과 공동으로 진행하고 있다.
연구팀은 모든 연구 결과물을 오픈 소스 SW로 개발해, 누구나 활용할 수 있도록 공개했다. 여러 기기가 스마트 기능을 갖게 되면서 개인 정보 유출 등 심각한 문제가 많이 발생하는 상황에서, 브라우저만 있으면 어느 기기에서나 동작하는 자바스크립트 코드가 올바르게 동작하도록 돕는 데 기여했다.
류석영 교수는 "10년이 넘는 동안 뚝심 있게 자바스크립트를 연구한 학생들의 노력이 만들어 낸 획기적인 기법”이라며, "더 많은 프로그래밍 언어에 적용해, 일상생활에서 더 안전하고 올바르게 동작하는 소프트웨어를 사용할 수 있기를 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 컴퓨팅 분야 최고 학술지인 'Communications of the ACM' 2024년 5월호에 게재되고 온라인으로는 4월 24일 발표됐다.
(논문 제목: JavaScript Language Design and Implementation in Tandem,
https://cacm.acm.org/research/javascript-language-design-and-implementation-in-tandem/
https://www.youtube.com/watch?v=JGxc-KIUnQY)
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업 및 선도연구센터와 정보통신기획평가원(IITP), 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2024.05.07
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겨울왕국을 내 눈앞에서 생생하게
스티로폼 입자들이 작은 눈보라를 만들었다가 관람객이 가까이 다가오면 순간적으로 큰 눈보라로 소용돌이쳤다. 마치 눈 내리는 공간에 있는 듯한 몰입적 경험을 할 수 있는 미디어아트 작품이 개발되어 화제다.
우리 대학 산업디자인학과 이우훈 교수 연구팀이 공기의 흐름을 제어해 스티로폼 알갱이의 집산(흩어짐과 모임)을 통해 그래픽 이미지를 표시하는 신개념 기계식 디스플레이‘스노우 디스플레이’를 개발했다고 14일 밝혔다.
연구팀이 개발한 디스플레이 시스템은 스티로폼 입자들을 수용하는 챔버(공간), 챔버 안에서 스티로폼 입자를 날려 흩트리는 부양 팬, 입자들을 흡착하여 거르는 검정색 메쉬 패브릭 스크린, 공기 통로 개폐장치, 배기 팬 등으로 구성된다. 부양 팬들을 작동시켜 스티로폼 입자의 흩어짐과 모임을 반복하며 원하는 그래픽 이미지를 표시한다. 무작위한 입자의 흩날림으로부터 일순 질서 있는 이미지가 생성되는 시각효과는 기존 대안 디스플레이에서는 보기 드문 마법 같은 관람 경험을 제공한다.
이번 연구를 수행한 우리 대학 산업디자인학과 김명성(석사 졸업), 백선우(석사과정) 학생은 새로운 대안 디스플레이 기술을 기반으로 <타임 투 스노우(Time to Snow)>라는 미디어아트 작품을 제작했다. 관람객이 없을 때는 작은 눈보라를 일렁이며 관람객의 관심과 접근을 유도한다. 관람객이 가까이 다가오면 순간적으로 큰 눈보라가 일었다 잦아들면서 검은 벽면에 눈처럼 쌓인 스티로폼 알갱이가 현재 시각을 표시한다. 관람객은 손동작으로 눈보라를 일으킬 수도 있는데 이를 통해 마치 눈 내리는 공간에 있는 듯한 몰입적 경험을 할 수 있다.
이 작품은 올해 8월 6일부터 11일까지 미국 로스앤젤레스에서 개최된 컴퓨터 그래픽스 및 상호작용기술 분야 최대 규모 국제학술대회인 ‘ACM 시그래프(SIGGRAPH)’ 아트갤러리에 전시돼 관람객들의 이목을 끌었다. 또한 2023년 레드닷 디자인 어워드 디자인 컨셉 부문에서 최우수상(Best of the Best)을 수상기도 했다.
이우훈 교수는 “ 우수한 성능의 LCD나 LED 기반의 디스플레이가 있음에도, 미디어 아티스트나 디자이너들은 나무, 종이, 플라스틱, 솜털 등 손에 잡히는 물리적 픽셀을 이용하는 기계식 대안 디스플레이를 꾸준히 제안해 왔다. 물리적 픽셀이 표현하는 그래픽 이미지가 일상에서 경험하기 불가능한 심미적 감동을 제공하기 때문이다. 스노우 디스플레이도 향후 다양한 시각 콘텐츠를 전달하는 아날로그 감성의 대안 표시장치로 널리 활용될 것으로 기대된다.”라고 말했다.
연구팀은 개발한 기계식 디스플레이 기술을 바탕으로 현재 도트매트릭스 방식의 가로 약 2m, 세로 1m 크기의 대형 사이니지(signage)를 제작하고 있다. 이 대형 사이니지는 오는 9월 말경 대전 신세계 아트앤사이언스 6층에 있는 과학관(넥스페리움) 입구에 설치될 예정이다.
2023.09.14
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‘일기 쓰는 공기청정기’, ACM DIS 우수 픽토리얼상 수상
인공지능의 발달로 의식, 생각, 감정과 같은 속성이 있다고 여겨지는 스마트 사물이 등장하고 있다. 그러나 그러한 속성이 사물에서는 어떤 방식으로 포함되고 드러나며 사람들에게 어떤 영향을 주는지에 관한 연구는 세계적으로 미비하다.
우리 대학 산업디자인학과 남택진 교수팀의 일기 쓰는 공기청정기 개발 논문이 국제학술대회인‘ACM DIS(Designing Interactive Systems) 2023’에서 국내 최초로 우수 픽토리얼상(Honorable Mention Award)을 수상했다고 16일 밝혔다.
ACM DIS 학술대회는 인간-컴퓨터 상호작용 분야의 최우수 학술대회 중 하나로 올해는 7월 10일부터 14일까지 미국 피츠버그 카네기멜론 대학에서 개최됐다. 이 학술대회의 픽토리얼이란, 글과 수식만이 아닌 주석이 있는 그림이나 사진과 같은 시각 자료를 충분히 활용해 지식을 전달하는 새로운 형식의 논문을 말한다.
남택진 교수팀은 2021년 아날로그 제품을 간편하게 사물 인터넷(IoT)화하는 기기인 ‘아이오타이져(IoTIZER)’ 개발로 국내 연구팀으로는 처음 픽토리얼을 발표한 데 이어 올해는 국내 최초 논문 수상 성과를 거두었다.
남택진 교수팀은 사물 관점에서 스스로 일기를 쓰는 공기청정기인 ‘아레카(Areca)’라는 제품을 개발하고, 사물에 포함되는 의식의 속성을 정의하고 표현하는 디자인 과정을 소개했다. 의식이 있다고 느껴지는 미래 사물의 구체화 사례로써 아레카의 하드웨어와 인터랙션을 디자인하였다. 실제로 작동하는 시작품을 구현함으로써 미래 사물이 인간에 미치는 영향을 사유하고 깊이 탐구할 수 있게 됐다.
이번 학술대회에서 구두 발표와 시연을 주도한 제1 저자 조형준 박사과정은 “인공지능(AI)과 같은 기술의 발전으로 인공물의 디자인 작업에서 새롭게 대두될 의식과 같은 비물질적 요소를 제시하고 실제 예시를 제시했다는 점이 높은 평가를 받은 것 같다”라고 말했다.
남택진 교수는 “아레카(Areca)는 재미있는 상상을 현실로 구현한 단순한 사례가 아니라 앞으로 AI가 탑재될 고도로 지능화된 제품의 원형을 보여준 연구 제품이며, 앞으로 새로운 유형의 스마트 제품디자인 연구를 이어갈 것이다”라고 말했다.
2023.08.16
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기존 대비 50배 이상 압축 가능한 뉴크론 개발
희소 행렬에 해당하는 2억 건의 비디오 시청 내역을 10킬로바이트(KB) 크기로 성공적으로 압축할 수 있으며 기존 기술을 이용해 1기가바이트(GB)로 압축한 것보다도 압축으로 인한 정보 손실이 적은 기술이 개발됐다.
우리 대학 김재철AI대학원 신기정 교수 연구팀은 기존 대비 50배 이상 우수한 압축률의 희소 행렬 압축 기술인 뉴크론(NeuKron)을 개발했다고 9일 밝혔다.
희소 행렬이란 높은 비율의 원소가 0인 행렬을 의미하며, 전자상거래 구매 내역, 소셜 네트워크에서의 친구 관계, 문서와 단어 간 포함 관계 등 다양한 종류의 데이터가 희소 행렬 형태로 저장 및 활용된다. 예를 들어, 전자상거래 구매 내역의 경우, 행렬의 각 행이 각 구매자에 해당하고, 각 열이 각 상품에 해당하며, 각 원소는 해당 구매자가 해당 상품을 구매한 수량을 의미한다. 예를 들어, i행 j열 원소는, i번째 구매자가, j번째 상품을 구매한 수량에 해당한다. 각 구매자는 전체 상품 중, 일부만을 구매하기 때문에, 해당 행렬은 원소 대부분이 0인 희소 행렬이다.
실세계 데이터로부터 얻어진 대규모 희소 행렬을 효율적으로 다루기 위해서는, 압축 기술이 필수적이다. 예를 들어, 1억 명의 구매자와 1억 개의 상품으로 구성된 전자상거래 구매 내역의 경우, 행렬은 전체 구매자 수와 전체 상품 수의 곱에 해당하는 1경 개의 원소를 갖는다. 또한, 희소 행렬 압축은 많은 응용문제에 활용되고 있다. 예를 들어, 많은 추천시스템은 희소 행렬을 손실 압축한 뒤, 복원하는 과정을 통해, 각 구매자가 각 상품을 구매하고자 하는 의향을 추론한다. 또한, 이때의 복원 오차를 기반으로 이상 데이터를 탐지하고 교정하기도 하며, 매개 변수 행렬 압축을 통해서 인공지능 모델을 경량화하기도 한다.
신기정 교수팀은 희소 행렬의 압축률을 크게 개선할 수 있는 손실 압축 기술인 뉴크론을 개발했다. 뉴크론은 실세계 데이터에서 흔하게 발견되는 자기 유사성에 착안했는데, 자기 유사성이란 대상의 일부분을 확대해 볼 때, 대상의 전체와 닮은 패턴이 나타나는 성질을 의미한다. 뉴크론은 크게 세 가지 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는, 행렬이 자기 유사적인 구조를 가질 수 있도록 행과 열을 재배열하는 것이며, 두 번째 단계는, 재배열된 행렬을 재귀적으로 분해하는 과정을 통해, 행렬의 각 원소를 위치 수열로 인코딩하는 것이다. 마지막 단계는 각 위치 수열을 입력으로 행렬의 원소값을 추론하는 순환신경망을 학습하는 것이다. 이때, 순환신경망은 행렬의 자기 유사성을 기반으로 정확한 추론을 수행한다.
신기정 교수팀의 뉴크론 기술은 희소 행렬뿐 아니라, 희소 텐서의 압축에도 적용할 수 있다. 행렬이 행과 열로 구성된 2차원 데이터라면, 텐서는 행렬을 3차원 이상으로 일반화한 것이다. 예를 들어, 3차원 텐서는 행렬을 수직으로 쌓은 형태이다. 실제로 행렬과 텐서를 포함 10개의 실세계 데이터 세트를 사용해 검증한 결과, 동일 복원 오차 하에서, 뉴크론은 기존 기술 대비 50배 이상 우수한 압축률을 보였다.
우리 대학 김재철AI대학원 권태형 박사과정, 고지훈 석박사통합과정이 공동 제1저자, 전북대학교 정진홍 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 올해 5월에 미국 오스틴에서 열리는 미 컴퓨터협회 웹 학술대회(이하 ACM WWW)에서 발표될 예정이다. (논문 제목: NeuKron: Constant-Size Lossy Compression of Sparse Reorderable Matrices and Tensors) 올해 32회를 맞은 ACM WWW는, 웹 분야 최우수 학회로, 전 세계에서 해당 분야 전문가들이 참석해 최신 연구 성과를 공유한다.
신기정 교수는 "다양한 실세계 데이터 그리고 인공지능 모델의 매개 변수가 희소 행렬의 형태로 표현된다ˮ라며, "희소 행렬 압축 기술을 추천시스템, 이상 탐지, 인공지능 모델 경량화 등 다양한 분야에 활용 가능할 것으로 기대한다ˮ라고 설명했다.
한편 이번 연구는 정보통신기획평가원의 지원을 받은 강건하고 공정하며 확장 가능한 데이터 중심의 연속 학습 과제와 한국연구재단의 지원을 받은 부호화된 그래프 마이닝 과제의 성과다.
2023.03.09
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스마트폰으로 전시물을 투시한다, 매직렌즈 증강현실 '원더스코프' 개발
우리 대학 산업디자인학과 이우훈 교수 연구팀과 전산학부 이기혁 교수 연구팀이 사물 표면에서 그 내부를 투시하게 하는 새로운 증강현실 장치 원더스코프(WonderScope)를 개발했다고 13일 밝혔다. 스마트폰에 원더스코프를 장착하고 블루투스로 연결한 다음 앱을 켜면 매직 렌즈처럼 전시물 내부를 투시할 수 있다.
요즘 과학관을 방문하면 스마트폰이나 태블릿으로 증강현실 앱을 종종 체험할 수 있다. 앱은 실제 전시물에 디지털 정보를 추가함으로써 색다른 관람 경험을 제공한다. 이때 관람객들은 전시물과 어느 정도 거리를 두고 모바일 화면을 바라보아야 한다. 따라서 전시물 자체보다는 화면 속 디지털 콘텐츠에 집중하는 현상이 벌어지곤 한다. 전시물과 모바일 기기 사이의 거리, 그리고 그사이에서의 주의 분산 때문에 증강현실 앱은 전시물로부터 오히려 관람객을 멀어지게 하는 원인이 되기도 한다. 이 문제를 해결하기 위해 전시물 표면에서 내부를 투시하는 매직 렌즈 증강현실이 필요한 것이다.
이를 위해 스마트폰은 전시물 표면 어디에 위치하는지 파악해야 한다. 통상 스마트폰 위치 파악을 위해 전시물 내부나 외부에 인식 장치를 추가로 설치하거나, 전시물 표면에 특수 패턴을 인쇄해야 한다. 이 경우 전시물 외관이 복잡해지고 공간 구성에 많은 제약이 있어 현실적으로 전시물 표면에서의 매직 렌즈 증강현실 구현은 쉽지 않다.
원더스코프는 전시물 표면에서 스마트폰의 위치를 휠씬 실용적인 방법으로 파악한다. 우선 전시물 표면에 부착된 작은 RFID 태그를 읽어 그 위치를 파악하고, 두 가지 광학적 변위 센서와 가속도 센서를 기반으로 상대적 이동량을 더함으로써 움직이는 스마트폰의 위치를 계산한다. 연구팀은 스마트폰의 높이와 전시물 표면 특성도 감안해 최대한 정확하게 위치를 계산하도록 연구했다. 과학관 전시물에 RFID 태그를 부착하거나 내장시키면 관람객들이 스마트폰으로 매직 렌즈와 같은 증강현실 효과를 쉽게 체험할 수 있도록 한 것이다.
원더스코프의 폭넓은 활용을 위해 다양한 전시물 표면에서 위치 파악이 가능해야 한다. 이를 위하여 원더스코프는 두 가지 상호보완적인 특성의 광학 변위 센서 출력과 가속도 센서 출력을 같이 이용함으로써 종이, 돌, 나무, 플라스틱, 아크릴, 유리 등 다양한 재질은 물론 요철이나 물리적 패턴이 있는 표면에서도 안정적인 위치 파악이 가능하다. 이러한 특성과 함께 원더스코프는 표면에서 4cm 정도 떨어진 범위에서도 위치 파악이 가능해 전시물 표면 근처에서의 간단한 3차원 상호작용 구현도 가능하다.
연구팀은 범용 가상현실(VR) 및 게임 엔진인 유니티(Unity)를 활용해 스마트폰 앱을 쉽게 제작할 수 있도록 다양한 사례 프로젝트 탬플릿과 원더스코프 활용지원도구를 개발했다. 원더스코프는 안드로이드 운영체제를 갖는 스마트워치, 스마트폰, 태블릿과 연동해 사용할 수 있어 전시물에 다양한 형태로 적용 가능하다.
연구팀은 과학기술정보통신부 과학문화전시서비스 역량강화지원사업의 지원을 받아 원더스코프를 개발했다. 원더스코프는 2020년 10월 27일부터 2021년 2월 28일까지 지질박물관에서 개최된 `그곳에 화산이 있었다' 특별전에 지하 화산활동과 화산암 내부를 관찰하는 도구로 활용됐다. 2021년 9월 28일부터 10월 3일까지 국립중앙과학관에서 열린 `청동거울, 과학을 비추다' 특별전에서는 정문경 표면 관찰 도구로 활용됐고, 2022년 8월 2일부터 10월 3일까지 `달 탐사 특별전' 에서는 달착륙선 체험 콘텐츠를 전시했다. 연구팀은 다년간 현장 실증을 통해 원더스코프의 성능과 사용성을 향상했다.
연구팀은 올해 8월 8일부터 11일까지 캐나다 밴쿠버에서 열린 컴퓨터 그래픽 및 상호작용기술 학회인 ACM 시그래프(SIGGRAPH)의 신기술전시회(Emerging Technologies)에서 원더스코프를 데모 전시했다. 전 세계 최신 상호작용기술이 소개되는 이 학회에서 연구팀은 우수전시상(Best in show honorable mention)을 수상했다. 심사위원들은 "원더스코프가 박물관과 같은 전시공간에서 관람객들에게 참여의 즐거움을 제공하는 새로운 기술이 될 것ˮ이라고 평가했다.
원더스코프는 직경 5cm, 높이 4.5cm의 원통형 앱세서리 모듈로서 그 크기가 충분히 작아 스마트폰에 쉽게 부착할 수 있고, 대부분 전시물 안에 문제없이 내장시킬 수 있다. 연구책임자인 산업디자인학과 이우훈 교수는 "원더스코프가 교육은 물론, 상업 전시에서도 다양한 응용이 가능할 것이다ˮ며, "더 나아가 어린이들의 호기심을 자극하는 인터랙티브 교구로도 활용 가능할 것으로 기대한다ˮ라고 설명했다.
원더스코프(WonderScope) 대표 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=X2MyAXRt7h4&t=7s
SIGGRAPH E-Tech에서 원더스코프 데모 전시 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=c5pRMTIpGf8
국립중앙과학관 달탐사 특별전 (2022.08.02 ~ 2022.10.03) 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=cZxwj84TnLM
국립중앙과학관 "청동거울, 과학을 비추다" 특별전 (2021.09.28~2021.10.03) 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=T6W19lTt2J8
SIGGRAPH 2022 E-Tech 우수전시상 작품평 : https://s2022.siggraph.org/program/emerging-technologies/
‘디지털 크리에이티비티(Digital Creativity)’ 저널 논문 게재 (2022년, 표지논문) : https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/14626268.2022.2039208
2022.09.13
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세계 최초 개인정보 보호 기술이 적용된 인공지능(AI) 반도체 개발
우리 대학 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀이 세계 최초로 `차등 프라이버시 기술이 적용된 인공지능(AI) 어플리케이션(Differentially private machine learning)'의 성능을 비약적으로 높이는 인공지능 반도체를 개발했다고 19일 밝혔다.
빅데이터 및 인공지능 기술의 발전과 함께 구글, 애플, 마이크로소프트 등 클라우드 서비스를 제공하는 기업들은 전 세계 수십억 명의 사용자들에게 인공지능 기술을 기반으로 여러 가지 서비스(머신러닝 애즈 어 서비스, ML-as-a-Service, MLaaS)를 제공하고 있다. 이러한 서비스 중에는, 대표적으로 유튜브나 페이스북 등에서 시청자의 개별 취향에 맞춰 동영상 콘텐츠나 상품 등을 추천하는 `개인화 추천 시스템 기술(예- 딥러닝 추천 모델, Deep Learning Recommendation Model)' 이나, 구글 포토(Photo) 와 애플 아이클라우드(iCloud) 등에서 사진을 인물 별로 분류해주는 `안면 인식 기술 (예- 합성곱 신경망 네트워크 안면 인식, Convolutional Neural Network based Face Recognition)' 등이 있다.
이와 같은 서비스는 사용자의 정보를 대량으로 수집해, 이를 기반으로 인공지능 알고리즘의 정확도와 성능을 개선한다. 이 과정에서 필연적으로 많은 양의 사용자 정보가 서비스 제공 기업의 데이터 센터로 전송되고, 민감한 개인정보나 파일들이 저장되고 사용되는 과정에서 정보가 유출되는 문제가 발생하기도 한다.
또한 이러한 문제는 최근 주목받는 대형 인공지능 모델의 경우에 더 쉽게 발생하는 경향이 있으며, 실제 구글에서 사용하는 대화형 인공지능 모델인 GPT-2의 경우, 특정 단어들을 이야기했을 때 사용자의 개인정보 등을 유출하는 문제를 보였다. [참고1] 유사사례로서 국내에서 2020년 화제가 되었던 스캐터랩의 인공지능 챗봇 이루다의 경우에도 비슷한 문제가 불거진 적이 있다. [참고2]
[참고1] https://ai.googleblog.com/2020/12/privacy-considerations-in-large.html
[참고2] https://n.news.naver.com/mnews/article/092/0002243051?sid=105
이에 애플, 구글, 마이크로소프트 등 빅 테크 기업에서는 `차등 프라이버시 (differential privacy)' 기술을 크게 주목하고 있다. 차등 프라이버시 기술은 학습에 사용되는 그라디언트(gradient, 학습 방향 기울기)에 잡음(노이즈)를 섞음으로써 인공지능 모델로부터 사용자의 개인정보를 유출하는 모든 종류의 공격을 방어할 수 있다.
하지만 이러한 장점에도 불구하고, 차등 프라이버시 기술 적용 시, 기존 대비 어플리케이션의 속도와 성능이 크게 하락하는 문제 때문에 아직까지 범용적으로 널리 적용되지는 못했다. 이는 차등 프라이버시 머신러닝 학습 과정이 일반적인 머신러닝 학습과 다른 특성을 보이고, 이로 인해 기존의 하드웨어에서 효과적으로 실행되지 않아 메모리 사용량, 학습 속도 및 하드웨어 활용도 (hardware utilization) 측면에서 비효율적이기 때문이다.
이에 유민수 교수 연구팀은 차등 프라이버시 기술의 성능 병목 구간을 분석해 해당 기술이 적용된 어플리케이션의 성능을 크게 시킬 수 있는 `차등 프라이버시 머신러닝을 위한 인공지능(AI) 반도체 칩'을 개발했다. 유민수 교수팀이 개발한 인공지능 반도체는 외적 기반 연산기와 덧셈기 트리 기반의 후처리 연산기 등으로 구성돼 있으며, 현재 가장 널리 사용되는 인공지능 프로세서인 구글 TPUv3 대비 차등 프라이버시 인공지능 학습 과정을 3.6 배 빠르게 실행시킬 수 있고, 엔비디아의 최신 GPU A100 대비 10배 적은 자원으로 대등한 성능을 보인다고 연구팀 관계자는 설명했다. 또한 이번 개발을 통해서 기존 하드웨어의 한계로 널리 쓰이지 못했던 차등 정보보호 기술의 대중화에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다고 전했다.
우리 대학 전기및전자공학부 박범식, 황랑기 연구원이 공동 제1 저자로, 윤동호, 최윤혁 연구원이 공동 저자로 참여한 이번 연구는 미국 시카고에서 열리는 컴퓨터 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 `55th IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture(MICRO 2022)'에서 오늘 10월 발표될 예정이다. (논문명 : DiVa: An Accelerator for Differentially Private Machine Learning)
또한 이번 연구는 지금까지는 없던 차등 프라이버시가 적용된 인공지능 반도체를 세계 최초로 개발했다는 점에서 의의가 있으며, 차등 프라이버시 인공지능 기술을 대중화해 인공지능 기반 서비스 사용자들의 개인정보를 보호하는 데에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다. 또한, 가속기의 성능 향상은 인공지능 연구 효율을 높여 차등 프라이버시 인공지능 모델의 정확도 개선에도 기여할 것으로 보인다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, 삼성전자, 그리고 반도체설계교육센터 (IDEC, IC Design Education Center)의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.19
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디지털 펜으로 ´쓱쓱´ 그려 움직이는 3D 형상 ´뚝딱´ 만드는 시스템 개발
우리 대학 산업디자인학과 배석형 교수 연구팀이 종이 위에 그림을 그리는 듯한 펜 드로잉과 장난감을 손으로 다루는 듯한 멀티터치 제스처만으로 `움직이는 3D 스케치'를 쉽고 빠르게 만들 수 있는 새로운 시스템을 개발했다고 18일 밝혔다.
한때 공상과학 영화의 전유물이었으나 기술의 발전 덕분에 일상에서도 접할 수 있게 된 접이식 드론, 변신형 자동차, 다족 보행 로봇처럼 여러 움직이는 부분과 관절로 이뤄진 제품은 디자인할 때 형태뿐만 아니라 구조, 자세, 동작까지 동시에 고려해야 하므로 전문가도 많은 어려움을 겪는다.
기존의 3D 캐드(CAD) 소프트웨어는 정교한 형상 작업에 특화돼 있어 움직이는 모델 하나를 제작하는 데에도 많은 시간과 노력을 요구하는데, 특히 이는 다양한 가능성을 넓고 빠르게 탐색해야 하는 디자인 초기 과정에서 심각한 병목과 비용을 초래한다.
반면, 배 교수 연구팀은 모든 디자인은 종이 위에 펜으로 빠르게 그린 2D 스케치로부터 출발한다는 점에 주목하고 디자이너가 디지털 태블릿 위에 디지털 펜으로 자유롭게 표현한 2D 스케치로부터 입체 형상을 생성하는 `3D 스케칭' 기술을 개발해 왔다.
이번 연구에서 연구팀은 생성 중인 3D 스케치를 마치 장난감을 다루듯 두 손으로 조작할 수 있는 직관적인 멀티터치 제스처를 설계 및 구현함으로써 순식간에 살아 움직이는 입체 형상을 만들 수 있는 `움직이는 3D 스케칭' 기술을 완성했다(그림 1, 2).
우리 대학 산업디자인학과 이준협 박사과정 학생이 제1 저자로 참여한 해당 연구는 컴퓨터 그래픽스 분야 제1위 국제 학술지인 `ACM 트랜잭션 온 그래픽스(ACM Transactions on Graphics, 피인용지수: 7.403)'에 게재됐으며, 이와 연동돼 8월 초 캐나다 밴쿠버에서 개최된 최대 규모의 국제학술대회인 ACM 시그래프 2022(ACM SIGGRAPH 2022, h5-색인: 103)에 발표됐다(논문명: Rapid Design of Articulated Objects).
이번 시그래프(이하 SIGGRAPH)에는 전 세계 유수의 대학교 연구진, 마블(Marvel), 픽사(Pixar), 블리자드(Blizzard)와 같은 세계적인 애니메이션 사, 영화사, 게임사, 록히드 마틴(Lockheed Martin), 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)와 같은 첨단 제조사를 비롯해, 메타(Meta), 로블록스(Roblox)와 같은 메타버스 관련 기업 관계자 1만여 명이 참가한 것으로 알려졌다.
배 교수 연구팀의 기술 논문(Technical Paper) 성과는 SIGGRAPH에서 유망한 신기술을 현장에서 시연하는 `이머징 테크놀로지(Emerging Technologies)' 프로그램에 초청됐을 뿐만 아니라, 그중에서도 Top 3 우수 기술로 선정, 특별 강연으로 소개됐다. 제2 저자인 KAIST 산업디자인학과 김한빛 박사과정 학생이 불과 10분 만에 유려한 형태의 동물 로봇을 그리고 움직여서 입체 동영상을 완성하는 모습은 현장에 모인 청중의 감탄을 자아냈고 심사위원단이 선정한 우수 전시상(Honorable Mention)을 수상하는 영광을 얻었다(그림 3).
이번 SIGGRAPH에서 기조연설을 맡은 에드윈 캐트멀(Edwin Catmull) 픽사 공동 창업자 / 前 회장도 이 연구를 두고 "매우 훌륭한 업적이자(really excellent work), 픽사의 창의력 넘치는 디자이너들에게 필요한 도구(the kind of tool that would be useful to Pixar's creative model designers)ˮ라며 높이 평가했다.
연구를 지도한 배석형 교수는 "디자이너가 생각하고 작업하는 방식에 가까이 다가갈수록 효과적인 디자인 도구를 만들 수 있다ˮ며, "직관적인 상호작용 방식을 통해 여러 상이한 알고리즘을 하나의 조화로운 시스템으로 통합하는 것이 핵심ˮ이라고 강조했다. 또한 "학생 개개인이 디자이너인 동시에 엔지니어를 지향하는 KAIST 산업디자인학과만의 융합적인 토양이기에 가능한 연구였다ˮ고 덧붙였다.
3D 공간에서 자유자재로 움직이는 입체 형상과 같은 수준 높은 창의적 결과물을 기존 방식에 비교할 수 없을 만큼 쉽고 빠르게 생성할 수 있어서 가까운 미래에 콘텐츠 산업, 제조 산업, 나아가 메타버스 산업의 디자인 실무 혁신에 크게 기여할 것으로 기대된다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
- 웹사이트(다양한 움직이는 3D 스케치 예시 수록): https://sketch.kaist.ac.kr/publications/2022_siggraph_rapid_design
- ACM SIGGRAPH 2022 특별 강연(한글 자막 있음): https://www.youtube.com/watch?v=rsBl0QvSDqI
2022.08.18
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천 개~수천만 개 이상의 대규모 사물인터넷 동시 통신기술 최초 개발
우리 대학 전기및전자공학부 김성민 교수 연구팀이 세계 최초로 천 개에서 수천만 개에 이르는 대규모 사물인터넷(IoT) 동시 통신을 위한 `밀리미터파 후방산란 시스템'을 개발했다고 28일 밝혔다.
밀리미터파 후방산란 기술은 대규모 통신을 지원하기 위한 기술로 주목받고 있다. 밀리미터파 통신은 30~300기가헤르츠(GHz)의 반송파 주파수 대역을 활용하는 통신으로, 5G/6G 등 표준에서 도입을 준비 중인 차세대 통신 기술이다. 이는 넓은 주파수 대역폭(10GHz 이상)을 확보할 수 있어 높은 확장성을 제공한다.
또한, 후방산란 기술은 기기가 직접 무선 신호를 생성하지 않고 공중에 존재하는 무선 신호를 반사해 정보를 전달하는 방식으로, 무선 신호를 생성하는데 전력을 소모하지 않기 때문에 초저전력 통신을 가능하게 할 수 있는 기술이다. 이는 낮은 설치비용으로 대규모 사물인터넷 기기의 광범위한 인터넷 연결성을 제공할 수 있다.
김성민 교수 연구팀은 밀리미터파 후방산란을 이용해 수천만 개의 사물인터넷 기기들이 실내에 배치된 복잡한 통신 환경에서 모든 신호가 동시에 복조되도록 설계하는 데 성공했다.
전기및전자공학부 배강민 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 모바일 시스템 분야의 최고 권위 국제 학술대회인 `ACM 모비시스(ACM MobiSys)' 2022에 이번 6월 발표됐으며, 최우수논문상을 수상했다. (논문명: OmniScatter: extreme sensitivity mmWave backscattering using commodity FMCW radar). 이는 작년 우리 대학 전기및전자공학부에서 아시아 대학 최초로 ACM 모비시스 2021 최우수논문상을 받은 이후 연속된 수상으로 더욱 의미가 깊다.
5G/6G 네트워크의 핵심 구성 요소 중 하나인 사물인터넷은 기하급수적인 성장세를 보이고 있으며, 2035년까지 1조 개 이상의 기기가 생산될 전망이다. 대규모 사물인터넷 기기들의 인터넷 연결을 지원하기 위해서 5G, 6G 표준 각각 4G 대비 10배 및 100배의 네트워크 밀도를 지원하는 것을 목표로 하고 있다. 따라서, 대규모 통신을 위한 실용적인 시스템의 필요성이 대두되고 있다.
그러나 현재 밀리미터 후방산란 시스템은 밀리미터파의 높은 주파수에 따른 신호 감쇄와 후방산란 시스템의 반사 손실이 합쳐져 제한적인 환경에서만 통신이 가능하다. 즉, 다양한 장애물과 반사체가 설치된 복잡한 통신 환경에서 작동하지 않아 상대적으로 자유로운 설치가 필요한 대규모 사물인터넷 기기에 광범위한 인터넷 연결성을 제공하는 데 한계가 있다.
연구팀은 FMCW(주파수 변조 연속파) 레이더의 높은 코딩 이득에서 해답을 찾았다. 연구팀은 레이더의 코딩 이득을 그대로 유지하는 동시에, 후방산란 신호와 주변 잡음을 원천적으로 분리해내는 신호 처리 방법을 개발해 기존 FMCW 레이더 대비 십만 배 이상 개선된 수신감도를 달성했다. 이는 실용적인 환경에서의 통신을 지원한다. 더욱이, 연구팀은 태그의 물리적인 위치에 따라 복조된 신호의 주파수가 달라지는 레이더 특성을 활용해 위치에 따라 통신 채널을 자연적으로 할당 받는 후방산란 시스템을 설계했다. 이는 초저전력 후방산란 통신이 10GHz 이상의 밀리미터파 주파수 대역폭을 전부 활용할 수 있게 하여 수천만 사물인터넷 기기들의 동시 통신을 지원한다.
개발된 시스템은 상용 기성품 레이더를 게이트웨이로 활용할 수 있어 적용 용이성이 높다. 또한, 연구팀의 후방산란 기술은 10마이크로와트(μW) 이하의 초저전력으로 작동해 코인 전지 하나로 40년 이상 구동 가능해 설치 및 유지보수 비용을 크게 줄일 수 있다.
연구팀은 다양한 장애물과 반사체가 설치된 사무실 환경에 무작위로 설치된 밀리미터파 후방산란 기기들의 통신이 가능함을 확인했다. 나아가 연구팀은 실험을 통해 총 1,100개의 기기가 송신하는 정보를 동시에 수신하는 것이 가능함을 확인하여 대규모 사물인터넷 구동을 검증했다.
이번 성과는 5G/6G 등 차세대 통신에서 요구하는 네트워크 밀도를 훨씬 웃도는 연결성을 자랑한다. 이에, 이번 시스템은 향후 도래할 초연결 시대를 위한 디딤돌 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
김성민 교수는 "밀리미터파 후방산란은 대규모로 사물인터넷 기기들을 구동할 수 있는 꿈의 기술이며 이는 기존 어떠한 기술보다도 더욱 대규모의 통신을 초저전력으로 구동할 수 있다ˮ라며 "이 기술이 앞으로 도래할 초연결 시대에 사물인터넷의 보급을 위해 적극적으로 활용되길 기대한다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업과 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다.
2022.07.28
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초대규모 인공지능 모델 처리하기 위한 세계 최고 성능의 기계학습 시스템 기술 개발
우리 연구진이 오늘날 인공지능 딥러닝 모델들을 처리하기 위해 필수적으로 사용되는 기계학습 시스템을 세계 최고 수준의 성능으로 끌어올렸다.
우리 대학 전산학부 김민수 교수 연구팀이 딥러닝 모델을 비롯한 기계학습 모델을 학습하거나 추론하기 위해 필수적으로 사용되는 기계학습 시스템의 성능을 대폭 높일 수 있는 세계 최고 수준의 행렬 연산자 융합 기술(일명 FuseME)을 개발했다고 20일 밝혔다.
오늘날 광범위한 산업 분야들에서 사용되고 있는 딥러닝 모델들은 대부분 구글 텐서플로우(TensorFlow)나 IBM 시스템DS와 같은 기계학습 시스템을 이용해 처리되는데, 딥러닝 모델의 규모가 점점 더 커지고, 그 모델에 사용되는 데이터의 규모가 점점 더 커짐에 따라, 이들을 원활히 처리할 수 있는 고성능 기계학습 시스템에 대한 중요성도 점점 더 커지고 있다.
일반적으로 딥러닝 모델은 행렬 곱셈, 행렬 합, 행렬 집계 등의 많은 행렬 연산자들로 구성된 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph; 이하 DAG) 형태의 질의 계획으로 표현돼 기계학습 시스템에 의해 처리된다. 모델과 데이터의 규모가 클 때는 일반적으로 DAG 질의 계획은 수많은 컴퓨터로 구성된 클러스터에서 처리된다. 클러스터의 사양에 비해 모델과 데이터의 규모가 커지면 처리에 실패하거나 시간이 오래 걸리는 근본적인 문제가 있었다.
지금까지는 더 큰 규모의 모델이나 데이터를 처리하기 위해 단순히 컴퓨터 클러스터의 규모를 증가시키는 방식을 주로 사용했다. 그러나, 김 교수팀은 DAG 질의 계획을 구성하는 각 행렬 연산자로부터 생성되는 일종의 `중간 데이터'를 메모리에 저장하거나 네트워크 통신을 통해 다른 컴퓨터로 전송하는 것이 문제의 원인임에 착안해, 중간 데이터를 저장하지 않거나 다른 컴퓨터로 전송하지 않도록 여러 행렬 연산자들을 하나의 연산자로 융합(fusion)하는 세계 최고 성능의 융합 기술인 FuseME(Fused Matrix Engine)을 개발해 문제를 해결했다.
현재까지의 기계학습 시스템들은 낮은 수준의 연산자 융합 기술만을 사용하고 있었다. 가장 복잡한 행렬 연산자인 행렬 곱을 제외한 나머지 연산자들만 융합해 성능이 별로 개선되지 않거나, 전체 DAG 질의 계획을 단순히 하나의 연산자처럼 실행해 메모리 부족으로 처리에 실패하는 한계를 지니고 있었다.
김 교수팀이 개발한 FuseME 기술은 수십 개 이상의 행렬 연산자들로 구성되는 DAG 질의 계획에서 어떤 연산자들끼리 서로 융합하는 것이 더 우수한 성능을 내는지 비용 기반으로 판별해 그룹으로 묶고, 클러스터의 사양, 네트워크 통신 속도, 입력 데이터 크기 등을 모두 고려해 각 융합 연산자 그룹을 메모리 부족으로 처리에 실패하지 않으면서 이론적으로 최적 성능을 낼 수 있는 CFO(Cuboid-based Fused Operator)라 불리는 연산자로 융합함으로써 한계를 극복했다. 이때, 행렬 곱 연산자까지 포함해 연산자들을 융합하는 것이 핵심이다.
김민수 교수 연구팀은 FuseME 기술을 종래 최고 기술로 알려진 구글의 텐서플로우나 IBM의 시스템DS와 비교 평가한 결과, 딥러닝 모델의 처리 속도를 최대 8.8배 향상하고, 텐서플로우나 시스템DS가 처리할 수 없는 훨씬 더 큰 규모의 모델 및 데이터를 처리하는 데 성공함을 보였다. 또한, FuseME의 CFO 융합 연산자는 종래의 최고 수준 융합 연산자와 비교해 처리 속도를 최대 238배 향상시키고, 네트워크 통신 비용을 최대 64배 감소시키는 사실을 확인했다.
김 교수팀은 이미 지난 2019년에 초대규모 행렬 곱 연산에 대해 종래 세계 최고 기술이었던 IBM 시스템ML과 슈퍼컴퓨팅 분야의 스칼라팩(ScaLAPACK) 대비 성능과 처리 규모를 훨씬 향상시킨 DistME라는 기술을 개발해 데이터베이스 분야 최고 국제학술대회 중 하나인 ACM SIGMOD에서 발표한 바 있다. 이번 FuseME 기술은 연산자 융합이 가능하도록 DistME를 한층 더 발전시킨 것으로, 해당 분야를 세계 최고 수준의 기술력을 바탕으로 지속적으로 선도하는 쾌거를 보여준 것이다.
교신저자로 참여한 김민수 교수는 "연구팀이 개발한 새로운 기술은 딥러닝 등 기계학습 모델의 처리 규모와 성능을 획기적으로 높일 수 있어 산업적 측면에서 파급 효과가 매우 클 것으로 기대한다ˮ 라고 말했다.
이번 연구에는 김 교수의 제자이자 현재 GraphAI(그래파이) 스타트업의 공동 창업자인 한동형 박사가 제1 저자로, 김 교수가 교신저자로 참여했으며 지난 16일 미국 필라델피아에서 열린 데이터베이스 분야 최고 국제학술대회 중 하나인 ACM SIGMOD에서 발표됐다. (논문명 : FuseME: Distributed Matrix Computation Engine based on Cuboid-based Fused Operator and Plan Generation).
한편, 이번 연구는 한국연구재단 선도연구센터 사업 및 중견연구자 지원사업, 과기정통부 IITP SW스타랩 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.06.20
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