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기업 의사결정을 거대언어모델로 최초 해결
기업 내외의 상황에 따라 끊임없이 새롭게 결정해야 하는 기업 의사결정 문제는 지난 수십 년간 기업들이 전문적인 데이터 분석팀과 고가의 상용 데이터베이스 솔루션들을 통해 해결해 왔는데, 우리 연구진이 최초로 거대언어모델을 이용하여 풀어내어 화제다.
우리 대학 전산학부 김민수 교수 연구팀이 의사결정 문제, 기업 데이터베이스, 비즈니스 규칙 집합 세 가지가 주어졌을 때 거대언어모델을 이용해 의사결정에 필요한 정보를 데이터베이스로부터 찾고, 비즈니스 규칙에 부합하는 최적의 의사결정을 도출할 수 있는 기술(일명 계획 RAG, PlanRAG)을 개발했다고 19일 밝혔다.
거대언어모델은 매우 방대한 데이터를 학습했기 때문에 학습에 사용된 바 없는 데이터를 바탕으로 답변할 때나 오래전 데이터를 바탕으로 답변하는 등 문제점들이 지적되었다. 이런 문제들을 해결하기 위해 거대언어모델이 학습된 내용만으로 답변하는 것 대신, 데이터베이스를 검색해 답변을 생성하는 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation; 이하 RAG) 기술이 최근 각광받고 있다.
그러나, 사용자의 질문이 복잡할 경우 다양한 검색 결과를 바탕으로 추가 정보를 다시 검색하여 적절한 답변을 생성할 때까지 반복하는 반복적 RAG(IterativeRAG)라는 기술이 개발됐으며, 이는 현재까지 개발된 가장 최신의 기술이다.
연구팀은 기업 의사결정 문제가 GPT-3.5 터보에서 반복적 RAG 기술을 사용하더라도 정답률이 10% 미만에 이르는 고난도 문제임을 보이고, 이를 해결하기 위해 반복적 RAG 기술을 한층 더 발전시킨 계획 RAG(PlanRAG)라는 기술을 개발했다.
계획 RAG(PlanRAG)는 기존의 RAG 기술들과 다르게 주어진 의사결정 문제, 데이터베이스, 비즈니스 규칙을 바탕으로 어떤 데이터 분석이 필요한지에 대한 거시적 차원의 계획(plan)을 먼저 생성한 후, 그 계획에 따라 반복적 RAG를 이용해 미시적 차원의 분석을 수행한다.
이는 마치 기업의 의사결정권자가 어떤 데이터 분석이 필요한지 계획을 세우면, 그 계획에 따라 데이터 분석팀이 데이터베이스 솔루션들을 이용해 분석하는 형태와 유사하며, 다만 이러한 과정을 모두 사람이 아닌 거대언어모델이 수행하는 것이 커다란 차이점이다. 계획 RAG 기술은 계획에 따른 데이터 분석 결과로 적절한 답변을 도출하지 못하면, 다시 계획을 수립하고 데이터 분석을 수행하는 과정을 반복한다.
김민수 교수는 “지금까지 거대언어모델 기반으로 의사결정 문제를 푼 연구가 없었던 관계로, 기업 의사결정 성능을 평가할 수 있는 의사결정 질의응답(DQA) 벤치마크를 새롭게 만들었다. 그리고 해당 벤치마크에서 GPT-4.0을 사용할 때 종래의 반복적 RAG에 비해 계획 RAG가 의사결정 정답률을 최대 32.5% 개선함을 보였다. 이를 통해 기업들이 복잡한 비즈니스 상황에서 최적의 의사결정을 사람이 아닌 거대언어모델을 이용하여 내리는데 적용되기를 기대한다”고 말했다.
이번 연구에는 김 교수의 제자인 이명화 박사과정과 안선호 석사과정이 공동 제1 저자로, 김 교수가 교신 저자로 참여했으며, 연구 결과는 자연어처리 분야 최고 학회(top conference)인 ‘NAACL’ 에 지난 6월 17일 발표됐다. (논문 제목: PlanRAG: A Plan-then-Retrieval Augmented Generation for Generative Large Language Models as Decision Makers)
한편, 이번 연구는 과기정통부 IITP SW스타랩 및 ITRC 사업, 한국연구재단 선도연구센터인 암흑데이터 극한 활용 연구센터의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.19
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꽃향기, 이젠 눈으로 보세요!
우리 대학 기계공학과 유체 및 계면 연구실 김형수 교수와 생명과학과 생태학 연구실 김상규 교수 연구팀이 공동 융합연구를 통해 세계 최초로 꽃향기가 나오는 것을 실시간으로 가시화하여 측정하는 데 성공했다고 10일 밝혔다.
두 연구팀은 기존 꽃향기 측정 방법과 완전히 다른 레이저 간섭계 기반의 휘발성 유기물 증기(VOCs, Volatile Organic Compounds)의 상대 굴절율 측정을 통해 백합에서 나오는 꽃향기를 시공간으로 직접 측정할 수 있는 결과를 획득했다. 기존 향기 측정 방법은 물질 포집 후 질량분석을 통해 양을 측정했기 때문에 꽃이 어떤 주기로 향기를 뿜어내는지 직접 알 수가 없었다.
꽃향기는 인간의 삶과 밀접한 화장품, 향수, 장식용 꽃 사업 등에서 중요한 요소 중 하나이기도 하지만 동시에 현화 식물이 여러 화분매개곤충과 교류하는 대표적인 수단 중 하나이기 때문에 꽃의 생식 및 진화에 큰 영향을 미친다.
꽃향기 분비 주기를 직접 관찰할 수 있는 이번 기술은 꽃향기 합성 및 분비에 관여하는 유전자를 찾고 화분매개곤충과 상호작용을 통한 꽃향기 물질 진화 연구에 활용될 것이다. 또한 향기 물질 분비를 제어할 수 있다면 원예 및 농작물 생산 증진에 영향을 끼칠 것으로 기대된다.
기계공학과 이길구 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제학술지 `프론티어스 인 플랜트 사이언스(Frontiers in Plant Science)' 2022년 4월호에 출판됐다(논문명 : Real-Time Visualization of Scent Accumulation Reveals the Frequency of Floral Scent Emissions, https://doi.org/10.3389/fpls.2022.835305).
기계공학과 김형수 교수는 "공기 중 증기나 가스를 가시화할 수 있는 기술이 더욱 발전될 수 있다면 위험 유해물질(HNS, Hazardous Noxious Substances)이 한정된 공간에 얼마나 노출됐는지 직접 알 수 있어 산업용이나 군사용으로도 확장이 가능하다ˮ고 말했다. 한편 생명과학과 김상규 교수는 "이번 기술을 활용해 향기 물질 분비에 관여하는 유전자를 찾고 그 메커니즘을 밝혀나갈 것ˮ이라고 언급했다.
이번 연구는 KAIST 글로벌특이점 프렙 연구를 통해서 시작됐고, 연구재단의 중견연구와 농진청의 부분 지원으로 수행됐다.
2022.05.10
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유회준 교수 연구팀, 세계 최초로 가슴에 붙이는 심장건강상태 모니터링 장치 개발
- 붙이는 파스형태의 심장 건강상태 모니터링 장치, ‘스마트 파스’ 세계 최초개발 -
전기및전자공학과 유회준 교수 연구팀이 세계 최초로 가슴에 붙이는 심장건강상태 모니터링 장치를 최근 개발했다.
붙이는 파스형태로 제작돼 휴대폰 등의 휴대용 단말기기를 통하여 원격으로 켜고 끌 수 있으며 데이터통신도 가능하다.
고성능 반도체 집적회로(헬스케어 칩)가 파스 안에 장착돼 있고 파스 표면에 25개의 전극이 형성돼 있어 다양한 형태로 전극을 사용할 수 있으며 심장의 수축·이완 능력과 심전도 신호를 동시에 검출해 무선으로 외부에 알려 준다.
이 장치의 핵심은 크게 심혈관 저항 및 심전도 측정 집적회로(헬스케어 칩)와 이 칩을 내부에 장착하고 있으며 표면에 전극을 형성시킨 4층 헝겊형 기판기술이다.
직물 위에 전극 및 회로 기판을 직접 인쇄할 수 있는 P-FCB(Planar Fashionable Circuit Board)기술로 서로 다른 헝겊에 전극, 무선 안테나, 회로기판(이 헝겊의 중앙부에 헬스 케어 칩을 부착)형성한 후 플렉시블 배터리와 함께 적층해 이 장치를 제작했다.
또한 전극 제어부, 심전도·혈관 저항 측정부, 데이터 압축부, SRAM, 무선 송수신 장치 등을 가지고 초저전력으로 동작하는 특수 헬스 케어 집적회로(크기 5mm X 5mm)를 제작해 헝겊형 회로 기판 위에 부착시켰다.
전극이 형성된 헝겊 면에는 접착제가 발라져 있어 일반 파스처럼 가슴에 부착시켜 사용하게 된다. 완성품은 가로 세로 15Cm X 15Cm이며 두께는 가장 두꺼운 중앙 부분이 1mm정도이다.
특히, 헬스 케어 칩은 차동전류주입기와 재구성이 가능한 고감도 검출 회로를 통해 심혈관 임피던스 변화를 16가지 서로 다른 조합으로 0.81% 신호왜곡 이하로 검출 가능하다.
KAIST 얜롱(Yan Long, 전기및전자공학과 박사과정)연구원은 “헝겊 위에 직접 전극 배열을 인쇄하고 건강관리 칩과 플렉시블 배터리를 부착함으로서 편의성과 착용감을 확보해 간편하게 심전도와 심혈관 임피던스 변화를 동시에 측정할 수 있다.”라고 말했다.
자신의 건강상태를 실시간으로 간편하게 자가진단을 할 수 있어 지속적인 관리가 필요한 만성 심부전 환자 등을 포함한 심혈관 질병이 있는 사람들에게 안성맞춤이다.
만성 심혈관 관련 환자를 위한 건강관리 기술은 2000년 이후 전 세계적으로 꾸준한 관심을 받고 있으나, 대부분 심장의 전기적 특성 즉 심전도 신호만을 검출하는데 그쳤다. 현재까지 개발된 측정기는 크고 이물감이 있으며, 유선으로 연결되는 등 외부와의 저전력 통신이 어려워 일상생활에서 널리 사용되지 못하고 있다.
이번 연구결과는 지난 2월 8일부터 10일까지 미국 샌프란시스코에서 개최된 국제반도체회로 학술회의(ISSCC)에 발표됐다.
❋ ISSCC (International Solid State Circuit Conference: 국제 고체 회로 학회)학회:1954년부터 국제 전기전자공학회 (IEEE SSCS) 주관으로 매년 2월에 미국 San Francisco, Marriot 호텔에서 개최되는 이 분야 최고 권위의 학회로 ‘반도체 올림픽’이라고 불리우고 있음. 전 세계로부터 4천여명의 학자와 연구원들이 참여한 가운데 매년 반도체 분야 최우수 논문 210편만을 엄선하여 3일 동안 발표하면서 연구 성과와 정보를 교환하고 미래의 반도체 산업과 기술을 논의하는 학회임.
(사진 1) 스마트 파스 구조
스마트 파스는 총 4층 구조로 형성 되어 있으며 그 크기는 15cm x 15cm 이다. 가슴에 부착하는 면인 제 1층은 25개의 전극이 형성되어 이 중 4개는 전류 주입 전극으로 16개는 전압 측정 전극으로 5개는 기준 전극으로 사용할 수 있다. 제 2층은 직물형 인덕터(2.2uH, Q=9.2)로 스마트 파스의 무선 데이터 통신을 지원한다. 제 3층은 플렉시블 배터리(1.5V, 30mAh)로 파스를 하루이상 지속적으로 사용할 수 있도록 전원을 공급한다. 제 4층은 직물형 인쇄 회로 기판으로 그 위에 고성능 반도체 칩이 장착되어 있다.
(사진 2) 스마트 파스 사용 예
사용자가 스마트 파스를 가슴에 붙인 모습을 보여 준다. 휴대폰 등의 휴대용 단말기기를 통하여 원격으로 켜고 끌 수 있으며 25개의 전극배열이 피부와 접착되어 있어 심혈관 저항 및 심전도를 여러 가지 형태로 측정하여 내장메모리에 저장 또는 휴대용 단말기기로데이터를 고속으로 송신도 가능하다.
(사진 3) 스마트 파스 측정 예스마트 파스를 통하여 측정된 심전도 신호와 심혈관의 저항의 변화를 보여 준다. 이러한 신호로부터 심장의 수축 이완 능력을 편리하게 일상생활 속에서 측정 가능하다.
(사진 4) 스마트 파스에 장착된 헬스 케어 칩
직물형 인쇄 회로 기판에 장착되어 있는 고성능 반도체칩(헬스케어 칩)의 사진과 제원이다. 본 헬스케어 칩은 최대 3.9mW의 전력을 소모하며 평균 2.4mW의 전력소비로 0.1옴이하의 저항 변화를 고감도 회로를 통하여 검출 가능케 하는 것이 특징이다.
2010.02.10
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