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[일본] 디지털리터러시협의회(デジタルリテラシー協議会), 디지털 인재임을 증명하는 '디지털전환(DX)추진여권' 발행일본 디지털리터러시협의회(デジタルリテラシー協議会)에 따르면 2024년 1월31일 디지털 인재임을 증명하는 '디지털전환(DX)추진여권'를 발행할 계획이다.DX추진여권은 DX를 추진하는 기업에서 팀의 일원으로 작업하는 직원이 디지털전환에 필요한 기본적인 스킬을 갖고 있다는 것을 증명하는 디지털 뱃지다.이를 받기 위해서는 △IT여권시험 △DS검정리터러시레벨 △G검증 등 3가지 시험에 합격해야 한다. 합격한 사람은 DX추진여권을 발급받아 구직활동에 활용할 수 있다. SNS나 이메일 등에 첨부가 가능하다.기업과 단체의 입장에서 보면 DX추진여권을 취득한 사람을 얼마나 보유하고 있는지에 따라 기업의 역량이 달라진다. 디지털 인재의 양성과 확보에 필요한 전략을 수립하기 용이해진다.협회는 3가지 시험 중 1개에 합격하면 DX추진여권1, 2개에 합격하면 DX추진여권2, 3개에 합격하면 DX추진여권3 등 3가지 종류의 뱃지를 발행한다.디지털리터러시협의회는 2021년 4월 독립행정법인정보처리추진기구(IPA), 일반사단법인데이터과학자협회(DS), 일반사단법인일본딥러닝협회(JDLA) 등 3개 단체가 결성했다.
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KTC, 딥러닝 가속기 개발로 국가 정보보호 인프라 강화 나선다한국기계전기전자시험연구원(KTC)은 정보통신기획평가원이 주관하는 ‘고신뢰 온-디바이스 딥러닝 가속기 설계를 위한 물리채널 기반 취약점 검증 및 대응기술 개발 과제’ 사업 참여를 통해 국가 정보보호 인프라 강화에 나선다고 밝혔다. KTC는 연구 주관기관인 고려대학교를 포함해 국민대학교, 부산대학교, 숙명여자대학교, ㈜티에스앤랩, ㈜시큐어박스 등 6개 기관과 공동으로 과제를 수행하고 있다. 딥러닝(Deep learning)이란 인간의 뇌에서 영감을 얻은 방식으로 데이터로부터 학습하도록 가르치는 머신 러닝 기법을 말한다. 해당 과제는 기기에 탑재된 딥러닝 가속기(그래픽처리장치, 프로그래머블반도체, 주문형반도체 등)에 대한 악의적인 물리적 공격에도 시스템의 안전성을 유지하면서 정확한 동작과 딥러닝 추론을 수행하는 보드(칩)를 세계 최초로 개발하는 사업이다. 이번 과제로 우리나라가 딥러닝 가속기 보안 기술 시장을 선도할 것으로 기대된다. 딥러닝 가속기는 스마트폰, 웨어러블 디바이스, 스마트팩토리, 스마트그리드, 스마트홈, 그리고 자율주행에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 사용되고 있다. 이에 따라 딥러닝 장치의 보안성 강화가 더욱 중요해지고 있다. 장치의 주요 정보가 탈취되면 개인정보 유출, 복제 등의 사회적 피해가 발생할 수 있기 때문이다. 과제를 통해 물리적 채널 기반 공격에 내성을 갖는 딥러닝 장비 기술을 확보함으로써 개인정보 및 딥러닝 모델의 정보 유출 위협을 최소화할 수 있다. 딥러닝 가속기의 물리적 공격에는 암호 장치가 연산 수행 시 전자파나 레이저 등으로 보드에 자극을 주입해 오동작으로 오류를 발생시키는 오류 주입 공격과, 소비전력, 전자기파 등의 물리적인 정보를 분석하고 악용해 암호키를 탈취하는 공격인 부채널 공격 등이 있다. 부채널 공격은 금융IC 카드, 교통카드 등의 비밀정보 추출 및 복제와 불법 충전에 쓰인다. 2021년부터 진행된 본 과제는 3년 차를 맞아 본격적인 성과를 보이고 있다. 딥러닝 알고리즘에 대한 취약점 점검 도구와 자원을 최소한으로 사용하는 저전력·저면적 보드를 개발 완료했으며 과학기술논문인용색인(SCI)급 논문 5건을 게재하는 등 과제 달성 목표치를 상회하고 있다. 이를 바탕으로 국내 특허 1건 등록과 국제 특허 2건, 국내 특허 3건을 추가로 출원했다. KTC는 사업 마지막 해인 2024년, 딥러닝 가속기 물리채널 안전성 검증 방법 개발을 완료한다. 이를 통해 물리적 공격에 내성을 가진 보드의 취약성 모의평가 및 검증을 수행하고, 안전성을 입증할 예정이다. 안성일 KTC 원장은 “딥러닝 서비스는 다양한 산업 분야에서 폭넓게 활용되고 있으며, 이에 따라 보안성 강화가 더욱 대두되고 있다”며 “해당 과제를 통해 우리나라가 딥러닝 가속기 보안 기술 시장을 선도하는 데 이바지하겠다”고 밝혔다.
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ETRI, 자율 제품조립 로봇 인공지능 개발 성공국내 연구진이 여러 대의 로봇이 협동하여 스스로 제품을 조립할 수 있는 자율 제품조립 로봇 인공지능 기술을 개발했다. 무인 자율 제품조립 공장을 구축하여 생산성 향상과 중소·중견기업의 산업 디지털전환 대응 등에 큰 도움이 될 전망이다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 제품조립 분야에 최신 인공지능(AI)과 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 활용해 다관절 로봇(로봇 팔)이 제품조립에 요구되는 인지, 판단, 계획, 동작을 스스로 수행하는 기술 개발에 성공했다고 밝혔다. 연구진이 개발한 기술은 크게 ▲인지지능 ▲동작지능 ▲작업지능 ▲모션지능 등이다. 먼저, 인지지능은 딥러닝 기술을 활용, 카메라를 이용하여 작업대와 부품 상자에 무작위로 놓인 부품과 조립 중인 반제품의 위치와 방향을 로봇이 스스로 인식할 수 있는 지능이다. 아울러, 동작지능은 부품과 반제품을 잘 잡고 세밀하게 조작할 수 있는 심층강화학습 지능이다. 더불어 끼우기, 넣기, 조이기 등 임의의 상황에 맞는 조립 작업의 순서와 파라미터를 스스로 계획하는 작업지능을 개발했다. 또한, 디지털 트윈 기술을 활용해 로봇 팔이 부품, 반제품, 주위 장비 및 설치물과 충돌 없이 움직이도록 가상 공간에서 고속으로 시뮬레이션하여 최적의 궤적을 찾아내는 모션지능도 개발했다. ETRI가 개발한 자율 제품조립 로봇 인공지능 기술은 △4개 부품의 강제 끼우기(snap-fit) △구멍 넣기(peg-in-hole) △나사 조이기(screw-fit) 같은 세 가지 방식으로 조립되는 자동차 서스펜션 제품 제작에 적용되었다. 성능은 로봇 두 대가 협동해 조립용 지그 설치 없이 90% 이상 성공하는 수준이다. 연구진은 본 기술이 조립 도중 오류가 발생하면 이상상황을 감지해 스스로 실패를 복구할 수 있다고 설명했다. 이 수준은 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 무인 시스템 자율도 8레벨 수준에 도달한 세계 최초의 자율 제품조립 기술이다. ETRI는 또한, 상용 시뮬레이터를 이용한 학습 데이터 자동 생성 및 학습 모델 훈련을 지원하는 소프트웨어 도구와 함께 소프트웨어 플랫폼도 개발했다. 이 플랫폼을 활용하면 학습된 지능과 기존 로봇 자동 제어 기술을 용도에 맞게 조합하고 유연하게 구성함으로써 기업들이 원하는 제품의 자율 조립 시스템을 빠르게 구축할 수 있다. 향후, ETRI 연구진은 비교적 단순한 형태 및 적당한 크기의 기계제품 조립에 적용된 현재 성능 수준을 더욱 높여 작은 크기 복잡한 형태의 제품이나 전선 연결 등 미세한 조작이 요구하는 제품까지 자율 조립이 가능하도록 기술을 고도화하고 완성도를 높일 계획이라고 밝혔다. 본 기술 개발을 통하여 국내외 기업의 디지털 전환 경쟁력을 향상시키는 데 큰 도움이 될 것으로 전망된다. 고도의 자율 제품조립 기술을 통하여 기술격차를 줄이고, 국내의 기술 경쟁력이 크게 향상되는 미래를 기대해본다.
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연료전지 표면 결함, 인공지능으로 실시간 검사한다한국표준과학연구원(KRISS)이 연료전지 표면의 미세한 결함을 생산 공정에서 실시간으로 감지할 수 있는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 이번에 개발한 기술은 딥러닝 기반의 실시간 3D 측정기술로, 단 한 번의 촬영으로 표면 형상의 결함을 찾아낼 수 있어 제조 공정의 가동을 멈추지 않고도 품질을 모니터링할 수 있다. 표면 형상의 실시간 3D 측정에는 원샷 패턴 주사방식이 활용된다. 물체 표면에 촘촘한 복합 격자무늬 패턴을 지닌 빛을 조사한 후, 반사되어 변형된 패턴을 분석하여 흠집이나 손상 등의 3차원 정보를 얻어내는 측정법이다. 이 방식의 단점은 표면의 반사율이 낮거나 다양한 패턴이 섞여 있는 형태의 경우 측정이 불가능하다는 점이다. 예를 들어 연료전지의 핵심부품인 금속분리판은 표면이 울퉁불퉁한 스테인리스(SUS) 소재로 되어 있어 산업 현장에서 실시간 3D 검사가 어렵다. KRISS 광영상측정표준팀은 이 같은 한계를 극복하기 위해 패턴주사 방식에 인공지능 알고리즘을 도입했다. 자체 개발한 신개념 딥러닝 네트워크 DYnet++에 수천 개 이상의 표면 형상 측정데이터를 학습시켜, 빛 반사율이 낮거나 복잡한 형태의 표면도 실시간으로 3D 형상 측정이 가능하다. 연구진은 이번 기술을 연료전지 샘플에 적용하기 위해 표면 결함이 있는 금속분리판 데이터를 인공지능 알고리즘에 추가로 학습시켰다. 적은 양의 데이터 학습만으로도 응용력을 갖춰, 3D 형상 측정 결과 2D 검사로는 판별이 어려웠던 샘플 표면의 찍힘과 스크래치가 단 한번의 촬영으로 감지됐다. 이번 기술은 측정 대상의 형태나 크기와 관계 없이 생산 라인에 손쉽게 탑재할 수 있어 외부 진동 및 온도 변화가 큰 생산과정 중에도 자동으로 불량 여부를 검사 가능하다. 연료전지를 포함한 다양한 제조업 분야에서 생산성 향상, 품질 개선, 비용 절감 등을 통해 스마트 팩토리 도입에 기여할 수 있다. 김영식 KRISS 광영상측정표준팀장은 “이번 기술을 활용하면 연료전지 금속분리판의 다양한 불량과 결함을 실시간으로 판별할 수 있다”며 “최근 활발히 보급되고 있는 연료전지의 성능을 극대화하고 내구성과 안전성 향상에 기여할 성과”라고 밝혔다. KRISS는 이번 기술을 다양한 산업현장에 적용할 수 있도록 후속연구를 이어갈 예정이다. 산업통상자원부 소재부품기술개발(패키지형)사업의 지원을 받은 이번 연구의 성과는 전기자기 분야 국제권위지인 IEEE Transactions on Industrial Electronics(IF: 8.162)에 3월 온라인 게재됐다.
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ETRI, 엑소브레인 연구로 한국어 AI 정착 크게 앞당겨국내 연구진의 한국형 인공지능 연구개발사업이 우리나라 인공지능(AI) 생태계를 활성화하고 한국어 AI 정착을 크게 앞당겼다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 ▲국내·외 논문 490편 ▲국내·외 특허출원 362건 ▲기술이전 85억원, 사업화 133억원 ▲코스닥 상장 2개 업체 등 큰 성과로 한국형 인공지능 ‘엑소브레인’ 사업이 우리나라 국산 인공지능 생태계 조성에 크게 기여했다고 밝혔다. 엑소브레인은 ▲총괄 및 1세부과제는 ETRI ▲2세부는 솔트룩스 ▲3세부는 KAIST가 주관하여 지난 2013년 5월부터 올해 2월까지 총 3단계로 10년간 사업이 진행됐다. 엑소브레인 연구진은 자연어 질문에 대해 검색된 문서에서 정답을 찾아주는 심층 질의응답 기술, 한국어 언어분석 기술, 딥러닝 언어모델 기반 응용 기술, 지식베이스 기반 추론 기술 등 세계 최고 수준의 한국어 인공지능 기술 개발을 진행했다. 2016년 11월에는 인간 퀴즈왕들과의 장학퀴즈 <대결! 엑소브레인> 대결에서 우승함으로써 국산 AI의 자주권 확보 가능성을 입증했다. 또한, ETRI는 사업을 통해 개발된 언어지능 기술과 기계학습 데이터를 국내 R&D 과제 최초로 2017년부터 오픈 API‧데이터 서비스 포털(http://aiopen.etri.re.kr)을 통해 보급했다. 연구진은 현재까지 18여 종의 언어처리 기술, 14종의 학습데이터, 2종의 언어모델을 공개했다. 공개된 데이터는 2022년 말 기준, 2,349개 기관에서 6천 1백만 건 이상 사용됐다. 2019년에는 구글이 개발한 언어모델 버트(BERT) 대비 성능이 4.5% 뛰어난 한국어 언어모델 코버트(KorBERT)를 개발해 국내 최초로 공개했다. 이외에도, 엑소브레인 연구진은 10년간 193건의 기술이전을 통해 기술료 85.3억원과 상용화 133억원을 달성했다. 이를 통해 구글·IBM 등과 같은 외산 AI 솔루션의 국내시장 잠식을 막는데 크게 기여했다. 연구에 참여한 기관들의 성과도 눈에 띈다. 2세부 주관기관인 솔트룩스는 2020년 7월, 그리고 1세부 공동기관인 마인즈랩은 2021년 11월, 각각 코스닥에 상장하는 성과를 거뒀다. 엑소브레인 사업은 이외에도 언어지능 데이터 및 기술과 관련된 표준화와 다수의 특허, 논문 제출 등을 통해 원천기술 확보에 노력했다. ETRI 연구진은 지난해 4월부터 엑소브레인 사업 후속 과제로 자연어처리 기술에 설명성을 확장해 다양한 분야 전문가의 의사결정을 지원할 수 있는 인공지능 SW 개발 연구를 진행 중이다. 일반인의 사용이 용이하고 범용성이 좋은 ChatGPT와는 다르게, 법률, 금융과 같이 특정한 도메인에 특화된 자연어 기반 설명(정답)과 그 설명의 신뢰성 있는 근거를 같이 제시함으로써 차별화된 결과를 보여줄 수 있을 것으로 기대하고 있다. 정보통신기획평가원(IITP) 이현규 PM은 “엑소브레인은 국책사업 결과물이 상용화 시장에서 가장 많이 활용되고 있는 대표 기술로 국내 인공지능 기술발전에 지대한 공을 세웠다”며 “향후 현재의 성능이나 부족한 기능을 고도화시키는 임무중심형 사업으로 추진하는 것이 바람직할 것 같다”고 말했다. 엑소브레인 프로젝트 총괄책임을 맡고 있는 ETRI 배경만 박사는 “10년간 축적된 엑소브레인 과제의 성과가 사장되지 않고 지속적으로 활용될 수 있게 노력하고, 과제원들과 후속 과제를 통해 엑소브레인 기술에서 한단계 발전된 기술 개발을 위해 열심히 노력하겠다”고 전했다. 본 사업은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 혁신성장동력 프로젝트로 추진됐고 올해 2월, 10년간의 사업 대장정을 마무리했다.
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ETRI, 경북도와 문화유산 디지털보존 나선다국내 정보통신기술(ICT) 정부출연연구기관이 메타버스 수도를 표방하는 지자체와 힘을 모아 인공지능 기반 메타버스 실증을 위해 본격 나선다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 29일, 경북도청에서 경상북도와 ‘문화유산’과 ‘농축수산업’등 분야에서 공동 연구 및 정책개발에 관해 협력키로 했다. ETRI가 경북도와 협력하기로 한 분야는 ▲메타버스 기반 문화유산 디지털 보존/복원/안전관리 ▲농축수산업 지능정보화 플랫폼 구축 등 2개 분야이다. ETRI는 인공지능 기반 메타버스 관련 요소기술 발굴 및 분야별 적용모델 구축 방안을 도출하고 경상북도는 사업 예산 확보 및 관련 실국 간 협력 체계를 구축하고 지속적인 정책 지원키로 했다. ETRI는 그동안 문화유산 복원과 관련, ▲딥러닝을 이용한 문화재 안전상황 자동파악 ▲인공지능(AI)으로 문화재를 인식해 설계 데이터로 변경기술 ▲전통 건축물 양식의 컴퓨터 그래픽 모델링 기술 ▲건축물의 가상현실(VR) 기반 가시화 기술 등의 원천기술을 개발해 왔다. 아울러, 농축수산분야에서는 디지털트윈을 활용한 ▲스마트안전축사 플랫폼 기술 ▲아쿠아 트윈 플랫폼 기술 등을 연구 중이다. 양 기관은 사전 기획 단계에서부터 ETRI가 참여하고 구체적인 공동연구 내용 및 추진안을 마련할 계획이다. 또한, 양 기관은 업무협력 협정서 체결을 통해 ▲지역 산업 활성화를 위한 공동연구 기획·추진 ▲양 기관 전문인력 활용 및 지식정보 상호교류 ▲ETRI 보유 기술의 실증과 현장 적용 공동 노력 등 문화유산·농축수산업 연구 분야에 대한 협력을 진행키로 했다. 양 기관은 대표 위원들로 구성된 실무협의회를 운영하고, 정기적인 회의 개최를 통해 R&D 기술 개발 및 결과물 활용을 통한 지역 산업 활성화 방안 및 요소기술들을 도출해 나갈 계획이다. 경상북도 이철우 도지사는 “ETRI가 1982년에 국내 최초로 구미와 서울 간 인터넷을 연결한 것처럼, 이번 업무협약이 ‘기술의 힘’과 ‘경북의 힘’을 모아 새로운 대한민국 지방시대를 열어가는 전환점이 되길 바란다”고 말했다. ETRI 방승찬 원장은 “메타버스로 도약하는 대한민국 디지털 전략을 선도하기 위해 올 초에 초실감메타버스연구소를 만들었다. 이번 업무협약을 계기로 ETRI의 기술과 경험이 지역 산업 발전 정책 수립에 활용되어 경상북도에서 ETRI의 기술을 실현/검증하고, 지역산업 발전과 더불어 메타버스 강국으로 도약하는 초석이 되었으면 한다.”고 밝혔다. 이번 업무협력을 통해 중앙 정부 중심의 일관성 있는 정책 추진뿐만 아니라 다양한 지역 특색을 반영하고 특화시킬 수 있는 지방 중심의 정책 개발 및 추진이 가능할 것으로 보여 중앙 정부와 지방 정부의 균형있는 정책 추진이 기대되고 있다. 향후 ETRI와 경상북도는 전문인력 활용 및 지식 교류 등 실효성 있는 R&D 협력체계를 구축하여 기관 발전의 발판을 마련한다는 계획이다. 이번 협약을 기점으로 협력 범위를 점차 확대하여 전국 단위로 확장시켜나가는 것이 궁극적인 목표다.
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ETRI, 스마트 엣지 디바이스 SW 개발 플랫폼 구축한다▲사진 제공 : ETRI 국내 연구진이 시각지능, 감성지능, 사물지능, 헬스케어 지능 등 스마트기기에 탑재되는 다양한 인공지능(AI) 서비스를 쉽고 간편하게 자동 생성하고 통합 개발할 수 있는 SW 개발 플랫폼을 연구 중이다. 이는 국산 AI 반도체 생태계 활성화 및 스마트기기 기술 패권 확보에 큰 힘이 될 전망이다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 스마트 엣지 디바이스 소프트웨어(SW) 개발 플랫폼을 개발 중이라고 밝혔다. 최근 자율주행, 사물인식, 음성인식 등 AI 연산 처리에 최적화된 AI 반도체가 개발됨에 따라 클라우드·서버가 아닌 데이터를 생성하는 엣지 단말에서 직접 데이터까지 처리하는 엣지 컴퓨팅이 각광받고 있다. 딥러닝에 필요한 높은 데이터 연산량을 중앙 집중식 처리가 아닌 네트워크 효율이 높은 엣지 컴퓨팅으로 분산처리하면서 즉각적인 데이터 처리가 요구되는 다양한 서비스 개발이 잇따라 논의되고 있다. ETRI가 개발 중인 스마트 엣지 디바이스 SW 개발 플랫폼은 저비용·고효율로 엣지 디바이스 맞춤형 AI 서비스 개발을 돕는 차세대 플랫폼 기술이다. 본 플랫폼을 활용하면 엣지 단말에서 실행되는 AI 모델 성능을 최대 25배까지 향상시키면서도 저장공간은 1/10 이하로 줄일 수 있다. 엣지 단말로 AI 서비스를 구현하려면 단말 환경에 맞도록 AI 모델 경량화 및 최적화가 필요하다. 단말 자체는 중앙 서버 대비 성능 및 저장공간이 떨어지기 때문이다. 그간 인공지능 서비스는 대용량 저장장치와 고성능 GPU 연산기가 필요해 생활 밀접 영역의 서비스가 어렵다는 한계가 있었지만, 본 플랫폼은 이를 손쉽게 해결했다. 본 기술은 스마트폰, 웨어러블 기기, IoT 기기에 맞도록 AI 모델을 간단하게 최적화할 수 있어 스마트홈, 스마트헬스 등 다양한 생활 밀접형 AI 서비스 창출에 크게 기여할 전망이다. 막대한 비용 투입 없이 손쉽게 AI 기술을 응용 SW에 포함하면서도 4G·5G 이동통신을 통해 배포·관리가 용이하다고 연구진은 설명했다. 또한, 텐서플로(TensorFlow), 파이토치(Pytorch) 등 인공지능 프레임워크를 8종 이상 지원하며 AI 모델을 엣지 디바이스용으로 자동 컴파일하고 응용 SW에 통합할 수 있도록 개발환경을 제공한다. 본 기술이 개발되면 시각지능, 감성지능, 사물지능, 헬스케어 등 다양한 분야에서 모바일 인공지능 서비스를 제공할 수 있는 길이 열리게 될 전망이다. 엣지 단말에 탑재되는 국산 인공지능 프로세서의 활용도가 높아져 AI 반도체 생태계 활성화 및 기술패권 확보에도 가속이 붙을 전망이다. ETRI는 향후 본 기술이 개발되면 ▲딥러닝 모델 경량화 기술 통합프레임워크 ▲딥러닝 가속 HW에 기반한 경량화된 엣지 딥러닝 모델 ▲다단계 중간 표현 기반 딥러닝 컴파일러 ▲다중 딥러닝 가속 HW 지원 딥러닝 구동 정보 프로파일러 ▲딥러닝 가속 HW에 기반한 엣지 딥러닝 모델 자동 생성 플랫폼 ▲딥러닝 가속 HW 기반 엣지 디바이스 응용SW 통합개발환경 시스템 등이 산출된다고 밝혔다. 연구진은 본 기술 개발이 ETRI가 수행했던 ‘인공지능 모델 컴파일러 NEST-C’와 ‘인공지능 가속 HW SoC’ 개발 등 선행기술 개발에 따른 원천기술을 보유하고 있기에 가능하다고 설명했다. ETRI 나중찬 서울SW-SoC융합R&BD센터장은 “유망기술로 손꼽히던 본 기술을 조기에 개발 착수하게 된데 큰 의미가 있으며, 본 기술을 세계적인 수준으로 개발하여 우리나라가 엣지 디바이스용 인공지능 SW 개발 플랫폼을 선도하는데 이바지하겠다.”고 말했다. 개발될 기술은 향후 스마트 엣지 디바이스 기업, AI 반도체 개발 팹리스 기업, 인공지능 엣지 솔루션 기업, 클라우드 기업, AI SaaS 등에 기술이전 할 계획이다. 본 기술은 과학기술정보통신부 “스마트엣지 디바이스 기술개발 사업”의 과제로 국산 인공지능 반도체를 활용한 스마트 엣지 디바이스 기반 5G융합서비스 개발을 위한 SW플랫폼 기술 개발을 추진하며 오는 2026년까지 ㈜써로마인드, ㈜넥스트칩, 오픈엣지테크놀로지(주), 한국기술교육대가 기술 개발에 참여한다.
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한국표준협회, AI·SW 온라인 코딩입문훈련 교육과정 운영▲출처 : KSA 한국표준협회(회장 강명수, 이하 KSA)가 온라인 코딩 교육 전문기관인 앨리스와 디지털 핵심 인재 양성을 목표로 AI·SW 온라인 코딩입문훈련 교육과정을 운영한다고 밝혔다. 2022년도 AI·SW 온라인 코딩입문훈련 교육과정 운영 사업은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)에서 주관하는 사업으로, 실습 중심의 코딩입문훈련 교육을 통해 개발 입문자와 ICT 비전공자의 AI·SW 입문 장벽을 완화하고 개발 역량을 강화하기 위한 목적으로 실시하는 사업이다. 교육은 AI·SW 선수지식 학습 콘텐츠 7종을 제공하고, 교육과정으로 AI 실무 과정(60시간) 및 SW 실무 과정(60시간)을 운영한다. AI·SW 선수지식 학습 콘텐츠는 컴퓨터 시스템 구조, 소프트웨어, 알고리즘, 코딩환경 구축&설치, 웹 개발을 위한 개발자 도구 사용법, 머신러닝을 위한 Jupyter Notebook 사용법, Git&Github을 활용한 버전관리 형상관리 영상으로 구성되어 있다. 교육 신청을 하지 않아도 유튜브 ‘엘리스코딩 elice’채널(eli.so/pre-training)을 통해 누구나 학습할 수 있다. AI 실무 과정은 핵심 파이썬 기초 프로그래밍, 데이터 분석을 위한 라이브러리, 머신러닝 시작하기, 딥러닝 시작하기, 공공 데이터를 활용한 파이썬 데이터 분석 프로젝트 과정으로 구성되어 있고, SW 실무 과정은 핵심 HTML/CSS 기초, 핵심 JavaScript 기초, Node.js 환경에서 개발 시작하기, Express.js를 활용한 웹 개발, 웹 개발 포트폴리오 제작 프로젝트로 구성되어 있다. AI 실무 및 SW 실무 과정은 AI·SW 개발 인력 3,500명 양성을 목표로, 7월 25일부터 9월 21일까지 ‘2022 AI·SW 온라인 교육’ 홈페이지(2022aionline.elice.io)를 통해 신청할 수 있으며, 교육은 2022년 9월 28일까지 진행 예정이다. 한국표준협회 강명수 회장은 “이번 교육은 IT 기본지식이 없거나 코딩을 어려워하는 학습자를 대상으로 AI와 SW 입문 장벽을 완화하기 위한 교육에 초점이 맞춰져 있고, 온라인 기반 실습 중심의 훈련 지원을 통해 개발 입문자의 역량 강화 및 비전공자의 직무 전환을 위한 발판을 마련할 것으로 기대된다”고 밝혔다.
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ETRI, 인공지능 연구 활성화 위한 논문경진대회 성료▲사진 출처 : ETRI 국내 연구진이 인간의 행동과 감정을 이해하는 인공지능(AI) 개발을 목적으로 축적한 데이터를 일반에 공개하고, 이를 활용한 논문경진대회를 개최하여 성공리에 마쳤다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 AI 기술개발에 필요한 라이프로그 및 멀티모달 감정 데이터셋을 공개하고, 이를 활용한 창의적 연구 발굴·확산을 위해 과학기술정보통신부와 국가과학기술연구회의 후원을 받아 「2022 ETRI 휴먼이해 인공지능 논문경진대회」를 개최했다고 밝혔다. 연구진은 인공지능 기술 개발을 위해 그간 라이프로그와 멀티모달 감정 데이터를 축적해왔다. 축적된 데이터는 인공지능을 연구하는 연구자들이 자유롭게 활용할 수 있도록 올해 초, ‘ETRI AI 나눔’ 플랫폼에 공개했다. ETRI는 공개한 데이터를 기반으로, 창의적인 인공지능 연구의 발굴과 확산을 목표로 이번 「2022 ETRI 휴먼이해 인공지능 논문경진대회」를 개최했다. 대학과 대학원 및 기업 등을 대상으로 열린 본 대회는 지난 6월 30일까지 약 3개월간 진행되었으며, 총 36개 팀이 참가했다. 참가자들은 ETRI가 축적한 라이프로그와 멀티모달 감정 데이터 2가지 분야의 데이터 중 하나를 택해 논문을 작성했다. 라이프로그 데이터는 스마트폰과 손목밴드 등 센서와 사용자가 직접 입력한 행동·환경·감정 정보를 활용하여 일상생활 중의 다양한 경험과 상황을 이해하기 위해 구축되었다. ETRI는 2018년부터 70여 명의 실험자를 통해 14,000시간이 넘는 데이터를 구축했다. 이는 현재까지 공개된 라이프로그 데이터 중에선 국내 최대 규모다. 참가자들은 라이프로그 데이터를 활용하여 행동, 의미장소, 이동 수단을 인식하거나, 일상·비일상의 라이프 패턴 등 인간의 경험을 이해할 수 있는 인공지능 기술 분야의 논문을 작성했다. 멀티모달 감정 데이터는 40명의 성우를 통한 상황극과 80명에 달하는 일반인의 자유 발화를 통해 구축됐다. 발화 및 텍스트뿐만 아니라, 7가지의 감정 레이블과 신체 반응 등의 데이터를 모두 포함하고 있다. 이 멀티모달 감정 데이터를 활용하여 참가자들은 감정 데이터의 불균형 완화 방법, 멀티모달 특징 혼합 방법 등 딥러닝 기반의 멀티모달 감정 인식 기술과 관련된 논문을 작성하였다. ETRI는 대회 주관사인 인공지능팩토리와 함께 5월까지 접수된 논문을 1차 평가하여 총 7팀을 선정했다. 또한 6월 30일 열린 발표 심사에서 대상 1팀과, 우수상 2팀, 그리고 장려상 4팀을 최종 선정했다. 대상 1팀과 우수상 2팀은 과학기술정보통신부 장관상을 받았으며, 장려상 4개 팀은 한국전자통신연구원 원장상이 수여됐다. 이번 대회 대상은 서강대 Sogang-ISDS팀에서 차지했다. Sogang-ISDS팀은 한국어 기반 멀티모달 감정 데이터셋의 발화 음성 및 문맥적 의미 데이터를 결합하여 학습하는 MLP-Mixer 구조를 활용한 대화에서의 멀티모달 감정 인식 방법을 제안하였으며 그 우수성을 인정받아 대상 수상의 영예를 안았다. KAIST에서 출전한 도래미솔팀은 라이프로그 분야에서 오디오와 텍스트 정보를 혼합하여 감정을 예측하는 모델을 제안하여 우수상을 수여받았다. 또한, 성균관대에서 출전한 디비디비딥팀은 각성도 및 긍부정도의 싱글모달 사전학습 예측 모델 기반 멀티모달 감정인식 모델을 제시하여 우수상을 수상했다. ETRI 이윤근 인공지능연구소장은 “오늘날 AI는 영상 인식, 음성인식을 넘어 인간을 이해하고, 교감하는 기술로 진화하고 있다. 이번 대회는 그간 ETRI가 쌓아 온 AI 데이터를 기반으로, 연구자들의 다양하고 창의적인 아이디어를 엿볼 수 있었던 귀중한 시간이었다. 앞으로도 정기적인 대회 개최를 통해 AI 관련 연구가 활기를 띨 수 있도록 노력하겠다”고 말했다. ETRI는 그동안 인공지능, 특히 사람의 감정을 이해하고 행동을 인식하는 ‘휴먼이해 인공지능’ 기술을 연구해오면서 이번 대회를 개최할 수 있었다. 이번 대회는 국내 연구진의 참여를 독려하고 학술적인 완성도를 확보할 수 있도록 한국정보과학회와의 협력 하에 2022 한국컴퓨터종합학술대회(KCC2022) 행사의 일환으로 진행했다. ETRI는 앞으로도 행동·감정 인식도를 제고하는 휴먼이해 인공지능 기술의 완성도를 높이는 한편, 기술의 확산과 발굴을 위해 정기적으로 대회를 이어 나갈 예정이라고 밝혔다.
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물리 이론 학습하는 인공지능 탄생, 응용문제도 ‘척척’한국표준과학연구원(원장 박현민, 이하 KRISS)과 포항공과대학교(총장 김무환, 이하 포스텍) 공동연구팀이 음향 물리 이론을 학습할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 국내 최초로 개발했다. ▲KRISS-포스텍 공동연구팀 (사진 좌측부터 이승철 포스텍 기계공학과 부교수, 이형진 KRISS 선임연구원, 이수영 포스텍 석박통합과정 연구원) / 사진 제공 : KRISS 이번에 개발한 기술은 AI 기반 음향 시뮬레이션 기술로, 음향‧소음‧진동 등의 변화를 실시간으로 예측하고 문제를 해결할 수 있는 기반기술이다. 이를 활용하면 가전기기, 자동차 등의 제품부터 건물, 다리 등의 구조물에 이르기까지 다양한 대상의 음향‧진동 상태를 모니터링하고, AI가 시뮬레이션을 거쳐 내린 의사결정을 즉각 반영해 성능을 최적화할 수 있다. 이번 성과는 특히 산업계에서 각광받는 신기술인 “디지털 트윈(digital twin)”에 적용 가능하다. 디지털 트윈은 가상세계에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만든 뒤 다양한 시뮬레이션을 통해 검증하는 기술이다. 가상세계에서 장비, 시스템 등의 상태를 모니터링하고 유지·보수 시점을 파악할 수 있다. 공장 내부의 데이터를 수집‧분석해 사람 없이 AI가 공정을 제어하는 스마트 팩토리는 디지털 트윈을 필요로 하는 대표적인 사례다. ▲공동연구팀이 AI음향 시뮬레이션 기술을 이용한 실험 결과를 확인하고 있는 모습 / 사진 제공 : KRISS 현재 디지털 트윈의 음향 시뮬레이션에 활용할 수 있는 기술은 일반 AI 기술과 공학분석용 계산법 두 가지다. 일반 AI 기술의 경우 학습한 데이터 범위 내의 계산은 빠르고 정확하지만 경험하지 않은 상황에 대한 응용력이 부족하다는 단점이 있다. 공학분석용 계산법은 정확도는 높지만 계산 소요시간이 길어 실시간 활용이 어렵다. 이번에 개발한 AI 음향 시뮬레이션 기술은 기존 기술들의 단점을 모두 극복했다. 일반 AI 기술에 비해 월등한 정확도와 돌발변수 대응능력을 갖췄으며, 공학분석용 계산법보다 계산 속도가 450배 빠르다. 높은 정확도와 초고속 해석능력, 변수에 대한 응용력을 모두 갖춰 디지털 트윈 실용화에 기여할 수 있다. 이를 가능케 한 기술의 핵심은 AI 신경망에 물리 이론을 직접 학습시키는 딥러닝 알고리즘이다. 소리가 퍼지고 반사되는 환경에 돌발 상황이나 변수가 발생하더라도 이론적 원리를 알고 있기 때문에 실시간으로 정확한 분석값을 내놓을 수 있다. ▲KRISS-포스텍 공동연구팀 / 사진 제공 : KRISS 한국표준과학연구원 이형진 선임연구원은 이번 성과를 두고 “언어를 배울 때 생활 속 경험뿐 아니라 문법책으로 원리를 익히면 더 빠르고 정확하게 배울 수 있는 것과 마찬가지”라며 “AI 딥러닝의 패러다임을 바꾸는 성능을 보여줄 것”이라고 말했다. 포스텍 이승철 교수는 “KRISS와 포스텍이 각각 음향진동 분야와 인공지능 분야에서 보유한 전문성을 합쳐 시너지를 냈다”며 “이번 성과를 디지털 트윈에 실제로 적용할 수 있도록 후속연구를 이어갈 계획”이라고 포부를 밝혔다. 산업통상자원부‧방위사업청의 민군기술협력사업과 KRISS 주요사업의 지원을 받아 수행된 이번 연구의 성과는 기계공학 분야의 세계적인 학술지인 Engineering with Computers (IF: 7.963, JCR Top 2.63%)에 4월 9일 온라인 게재됐다.