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개인정보 공유 없이 병원·은행에서도 통하는 연합학습 AI 개발
환자 진료기록이나 금융 데이터처럼 개인정보를 한곳에 모으기 어려운 문제를 해결하기 위해 ‘연합학습(Federated Learning)’이 고안됐다. 하지만 공동으로 학습한 AI를 각 기관이 자신의 환경에 맞게 최적화하는 과정에서, AI가 특정 기관 데이터에만 과도하게 적응해 새로운 데이터에는 취약해지는 한계가 있었다. 우리 대학 연구진은 이를 해결할 방법을 제시했으며, 병원·은행 같은 보안 분야는 물론, 소셜미디어·온라인 쇼핑처럼 변화가 잦은 환경에서도 안정적인 성능을 확인했다.
우리 대학은 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 연합학습의 고질적인 성능 저하 문제를 해결하고, AI 모델의 일반화(Generalization) 성능을 크게 향상시키는 새로운 학습 방법을 개발했다고 15일 밝혔다.
연합학습은 여러 기관이 데이터를 직접 주고받지 않고도 공동으로 AI를 학습할 수 있는 방식이다. 그러나 이렇게 완성된 공동 AI 모델을 각 기관이 현장에 맞춰 최적화(파인 튜닝)하는 과정에서 문제가 발생한다. 기존의 폭넓은 지식이 희석되며, AI가 특정 기관의 데이터 특성에만 과도하게 적응하는‘지역 과적합(Local Overfitting)’문제가 생기기 때문이다.
예를 들어 여러 은행이 함께 ‘공동 대출 심사 AI’를 구축한 뒤, 특정 은행이 대기업 고객 데이터를 중심으로 파인튜닝을 진행하면 해당 은행의 AI는 대기업 심사에는 강점을 보이지만 개인이나 스타트업 고객 심사에서는 성능이 떨어지는 지역 과적합 문제가 생긴다.
박 교수 연구팀은 이를 해결하기 위해 ‘합성 데이터(Synthetic Data)’ 방식을 도입했다. 각 기관의 데이터에서 핵심적이고 대표적인 특징만을 추출해 개인정보를 포함하지 않는 가상 데이터를 생성하고, 이를 파인튜닝 과정에 적용한 것이다. 이로써 각 기관의 AI는 개인정보 공유없이 자신의 데이터에 맞춰 전문성을 강화하면서도, 공동학습으로 얻은 폭넓은 시야(일반화 성능)를 잃기 않게 되었다.
연구 결과, 해당 방법은 의료·금융 등 데이터 보안이 중요한 분야에서 특히 효과적일 뿐 아니라, 소셜미디어나 전자상거래처럼 새로운 사용자와 상품이 지속적으로 추가되는 환경에서도 안정적인 성능을 발휘했다. 새로운 기관이 협력에 참여하거나 데이터 특성이 급격히 변하더라도 AI가 혼란스러워하지 않고 안정적으로 성능을 유지할 수 있음을 보여줬다.
박찬영 산업및시스템공학과 교수는 “이번 연구는 데이터 프라이버시를 지키면서도, 각 기관의 AI가 전문성과 범용성을 동시에 보장하는 새로운 길을 열었다”라며, “의료 AI, 금융 사기 탐지 AI처럼 데이터 협업이 필수적이지만 보안이 중요한 분야에서 큰 도움이 될 것”이라고 말했다.
이번 연구는 데이터사이언스대학원 김성원 학생이 제1 저자, 박찬영 교수가 교신저자로 참여했으며, 지난 4월 싱가포르에서 열린 인공지능 분야 최고 권위 학술대회인 ‘국제표현학습학회(International Conference on Learning Representations, ICLR) 2025’에서 상위 1.8%의 우수 논문에만 선정되는 구두 발표(Oral Presentation) 대상으로 채택되어 그 우수성을 입증받았다.
※ 논문명: Subgraph Federated Learning for Local Generalization, https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.03995
한편, 이번 연구는 정보통신기획평가원의 지원을 받은 ‘강건하고 공정하며 확장 가능한 데이터 중심의 연속 학습’과제와 한국연구재단의 지원을 받은 ‘그래프 파운데이션 모델: 다양한 모달리티 및 도메인에 적용 가능한 그래프 기반 기계 학습’과제와 ‘데이터사이언스융합인재양성 사업’의 성과다.
2025.10.15
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100큐비트급 양자컴퓨터 계산데이터 전격 공개
양자컴퓨터는 양자역학의 원리를 활용해 기존의 컴퓨터로는 풀기 어려운 계산을 할 수 있는 컴퓨터다. 양자컴퓨터는 암호 해독, 배터리 소재 개발, 신약 개발 등 다양한 분야에서 그동안 풀지 못한 난제들을 해결할 미래 기술로 주목받고 있다.
우리 대학 물리학과 안재욱 교수 연구팀이 100큐비트급 양자컴퓨터로 조합 최적화 문제를 계산해 계산 결과 데이터베이스와 계산 프로그램을 공개했다고 13일 밝혔다.
조합 최적화 문제 중 하나인 최대 독립집합 문제(Maximum independent set problem)는 SNS상에서 가장 영향력 있는 인물을 찾는 문제, 전력망을 가장 효율적으로 분배하는 법을 찾는 문제 등 다양한 응용이 가능한 문제다. 지난 2023년 KAIST 연구진은 20큐비트급 리드버그 양자컴퓨터를 이용해 최대 독립집합 문제의 풀이를 시연한 바 있다.
일반적으로 100큐비트급 양자컴퓨터의 데이터를 얻기 위해서는 직접 양자컴퓨터를 제작하거나 클라우드 서비스 업체를 이용할 수밖에 없다. 이번에 KAIST 연구진이 공개한 데이터는 관련 분야 연구자뿐 아니라 양자 컴퓨터에 관심 있는 모든 사람이 무료로 데이터에 접근할 수 있게 되었다는 점에서 중요하다고 할 수 있다. 최대 141큐비트를 활용해 70만 종류 이상의 그래프 최적화를 계산했고, 양자컴퓨터의 계산 결과와 데이터분석 프로그램 일체를 공개했다.
연구를 주도한 안재욱 교수는 “이번 연구를 통해 100큐비트급 양자컴퓨터를 활용한 난제 계산 결과 및 계산 프로그램을 모두 공개하여 그동안 양자컴퓨터에 접근이 어려웠던 연구자를 비롯한 많은 사람이 양자 컴퓨팅 연구에 참여할 수 있을 것으로 기대된다. 아울러, 고성능 양자컴퓨터 개발에 필요한 잡음 분석에도 연구팀이 계산한 데이터베이스가 활용될 수 있을 것이라 생각한다”고 말했다.
우리 대학 물리학과 김강흔, 박주영, 변우정 석박사통합과정, 김민혁 박사(現 고려대 물리학과 교수)가 참여한 해당 연구 결과는 국제 학술지 네이처(Nature) 자매지인 ‘사이언티픽 데이터(Scientific data)’1월 11권에 게재됐다. (논문명: Quantum computing dataset of maximum independent set problem on king lattice of over hundred Rydberg atoms).
한편 이번 연구는 삼성미래기술재단과 한국연구재단의 지원으로 수행됐다.
2024.02.13
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최성율, 박상희 교수, 전자기기용 저전력 멤리스터 집적회로 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최성율 교수와 신소재공학과 박상희 교수 공동 연구팀이 메모리와 레지스터의 합성어인 멤리스터(Memristor)를 이용해 저전력 비휘발성 로직-인-메모리 집적회로를 개발했다.
레지스터, 커패시터, 인덕터에 이어 4번째 전자 회로 소자인 멤리스터를 통한 기술로 새로운 컴퓨팅 아키텍처(하드웨어와 소프트웨어를 포함한 컴퓨터 시스템 전체 설계방식)를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
장병철, 남윤용 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 재료분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 1월 10일자 표지 논문으로 게재됐다.
4차 산업혁명 시대는 사물인터넷, 인공지능 등의 정보통신 기술 기반을 통해 발전되고 있으며 이는 사용자 친화적인 유연, 웨어러블 기기를 활용해 제공될 것으로 보여진다.
이러한 측면에서 저전력 배터리를 기반으로 한 소프트 전자기기의 개발에 대한 필요성이 커지고 있다.
하지만 기존 트랜지스터로 구성된 메모리와 로직회로 기반의 전자 시스템은 문턱전압 이하 수준의 트랜지스터 누설 전류(subthreshold leakage current)에 의한 대기전력 소모로 인해 휴대용 전자기기로의 응용에 한계가 있었다. 또한 기존 메모리와 프로세서가 분리돼 있어 데이터를 주고받는 과정에서 전력과 시간이 소모되는 문제점도 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 정보의 저장과 로직 연산 기능을 동시에 구현할 수 있는 로직-인-메모리 집적회로를 개발했다.
플라스틱 기판 위에 비휘발성의 고분자 소재를 이용한 멤리스터, 산화물 반도체 소재를 이용한 유연 쇼트키 다이오드 선택소자(Schottky Diode Selector)를 수직으로 집적해 선택소자와 멤리스터가 일대일로 짝을 이루는 1S-1M 집적소자 어레이를 구현했다.
연구팀은 기존의 아키텍처와는 달리 대기 전력을 거의 소모하지 않는 비휘발성 로직-인-메모리 집적회로를 구현해 새로운 컴퓨팅 아키텍처를 개발했다. 또한 어레이 상에서 소자 간에 흐르는 스니크(sneak) 전류라고 불리는 누설 전류 문제도 해결했다.
그 밖에도 연구팀의 기술은 병렬 컴퓨터 방식인 하나의 명령어로 여러 값을 동시에 계산하는 단일 명령 다중 데이터 처리(Single-Instruction Multiple-Data, SIMD)를 구현했다.
최 교수는 “멤리스터와 선택소자의 집적을 통해 유연한 로직-인-메모리 집적회로를 구현한 이번 연구는 유연성과 저전력성을 가진 메모리와 로직을 동시에 제공한다”며 “모바일 및 웨어러블 전자시스템의 혁신을 가져 올 수 있는 원천기술을 확보했다는 의의를 갖는다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 추진하는 글로벌프론티어사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 저널에 게재된 표지논문 사진
그림2 유연 멤리스티브 비휘발성 로직-인-메모리 회로와 소자 단면 고해상도 투과전자현미경 이미지
그림3. 비휘발성 메모리 소자 응용을 위한 인가전압에 따른 소자 성능 확인
그림4. 유연 1S-1M 집적 소자 어레이의 병렬 로직 연산
2018.02.13
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스마트폰으로 시공간 뛰어넘는 문화유산 관람한다
〈 우 운 택 교수 〉
우리 대학 문화기술대학원 김정화, 우운택 교수 공동연구팀이 문화체육관광부의 지원을 받아 스마트 관광 지원을 위한 모바일 증강현실 플랫폼 ‘K-컬쳐 타임머신(K-Culture Time Machine)’을 개발했다.
이 기술은 1월 27일부터 3일간 강원도 하이원리조트에서 열리는 한국 HCI(인간-컴퓨터 상호작용) 학회에서 발표될 예정이다.
이번에 개발한 플랫폼은 증강현실을 통해 문화유산이나 유적지의 과거를 체험하고 엿볼 수 있는 기능을 제공한다.
위치 혹은 객체를 인식한 후 단순한 부가정보만을 제공했던 기존 모바일 증강현실을 넘어 향후 모바일 증강현실 응용 생태계를 구축하는 초석이 될 것으로 기대된다.
연구팀의 핵심 기술은 문화유산 데이터베이스를 연계하는 메타데이터 모델을 구축하고, 이를 기반으로 문화유산 공간의 현재와 과거 정보를 체험할 수 있는 기술이다.
스마트폰에 설치된 플랫폼을 실행한 후 유적지나 문화유산을 스마트폰에 비추면 관련 문화재에 대한 설명이 제공된다. 데이터베이스가 연계됐기 때문에 문화재청, 박물관포탈의 E-뮤지엄, 한국민족문화대백과사전 등의 정보를 한 눈에 볼 수 있다.
연구팀은 또한 문화유산과 관련된 인물, 유물, 장소, 사건 등을 정의하고 연관관계를 분석해 온톨로지를 설계하고 구현했다. 창덕궁 인정전을 예로 들면 유물 카테고리에서 ‘인정전을 구성하는 이화문 장식’을, 사건 카테고리에서 ‘인정전에서 발생한 왕세자탄강진하례’등을 검색할 수 있다.
이를 통해 각자 독립적으로 구축된 정보 간의 연계가 가능하고, 개발 후 소비되는 기존 시스템과 달리 지속적인 서비스를 제공할 수 있다.
K-컬쳐 타임머신은 이름처럼 문화유산의 과거와 현재를 오가며 시공간을 넘나드는 체험을 할 수 있다. 각 시대에 있었던 사건, 사진, 연관성을 지닌 정보를 확인할 수 있고, 증강현실을 통해 현재 문화유산의 모습에서 과거 모습을 투영하는 것이 가능하다.
이 증강현실 플랫폼의 기반인 데이터모델 및 메타데이터 표준은 작년 12월 한국정보통신기술협회로부터 정식 인준됐다.
박물관, 도서관 등 각기 다양한 문화유산을 다루는 기관을 통합하는 유럽의 유로피아나 프로젝트(Europeana Data Model : EDM)처럼 국내의 다양한 문화유산 데이터베이스를 연계하고 활용할 수 있는 온톨로지 데이터 모델 KCHDM(Korean Cultural Heritage Data Motel)을 개발해 표준화했다.
우 교수는 “증강현실 콘텐츠의 메타데이터 체계를 개발하고 표준화해 다양한 증강현실 콘텐츠의 재사용 및 개별 플랫폼과 독립적으로 콘텐츠 공유가 가능케 할 것이다”며 “향후 우리나라의 문화유산 정보시스템과 소셜미디어 기반의 신뢰성 높은 추천 정보, 사용자 프로파일을 증강현실 콘텐츠로 연계 활용해 지속 가능한 증강현실 생태계를 구축하고 일상에 확산할 수 있을 것이다”고 말했다.
이번 기술 개발은 ㈜포스트미디어(대표 홍승모)와의 공동연구를 통해 진행됐다.
연구팀의 모바일 기반 스마트 투어지원 플랫폼과 관련된 기술 논문은 인간-컴퓨터 상호작용 관련 국제학술대회인 HCI International 2015에서 발표될 예정이다.
□ 그림 설명
그림 1. 스마트 유적지 투어 지원 플랫폼 ‘K-Culture Time Machine’의 개념도
그림2. 본 플랫폼을 활용한 모바일 증강현실 어플리케이션에서의 서비스 구동 실제 화면
2016.01.29
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