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[산학협력포럼] 제 4회 산학협력포럼 (2024.4.4 (목) ECC 이삼봉홀)

제4회 인공지능융합혁신대학원사업 산학협력포럼 개최 (사전공지) 초청특강 (I) Generative AI의 영향력과 KT의 도전, KT AI2XL 배순민 연구소장 KT는 1885년 한성정보총국이라는 이름으로 국내 최초 통신회사로 출범하여, 현재 6개 분야에서 52개의 그룹사로 성장하였습니다. 그 과정에서 다양한 플랫폼 역량을 보유하게 되었고, 이로부터 5,450만명의 고객 및 수십억의 로그 데이터를 확보하였습니다. 이를 바탕으로 최근 믿:음이라는 자체 초거대 모델을 개발하였으며, 기가지니, 홍보문구 생성, 육아상담, 시니어 케어로봇, 통화비서 등 KT의 다양한 서비스를 고도화하는데 있어 기반기술로 활용되고 있습니다. 본 강연에서는 이에 대한 내용을 소개하고, 생성형 AI를 개발하는데 있어 정치/경제/사회/기술/환경/법률 분야에서 고려되어야할 이슈들을 소개합니다. 초청특강 (II) Generative AI in Autonomous Driving, 삼성전자 SAIT AI Research Center 지대현 Master Foundation 모델은 대용량의 데이터셋으로부터 자기지도학습을 통해 학습되어, 다양한 다운스트림 작업에 활용될 수 있는 모델을 의미합니다. SAIT는 자체적으로 보유한 다양한 데이터셋을 활용하여 고유의 foundation 모델을 구축하고, 이를 자율주행 서비스 개발에 활용하는 연구를 진행 중입니다. 본 강연에서는 foundation 모델과 관련된 최신 기술 동향과, SAIT의 자율주행 분야 기술 성과 및 이에 대한 foundation 모델 활용 방안을 소개합니다. 초청특강 (Ⅲ) 자율주행 서비스를 위한 인공지능, RideFlux 정하욱 부대표 자율주행은 교통사고 감소, 교통약자 불편 해소, 도시 공간 활용 재편 등 다양한 사회문제를 해결할 수 있는 핵심 기술입니다. 이를 위해 전세계적으로 막대한 자본이 투입되고 있고, 수많은 기업들이 다양한 코어 기술들을 연구개발 중입니다. 본 강연에서는 자율주행을 위한 요소 기술 및 촉진 기술을 소개하고, 고도화를 하는데 있어 직면하게 되는 도전 과제와 이를 해결하기 위한 라이드플럭스의 기술을 소개합니다. 창의자율과제 우수작 발표 (I) D-Cube : Exploiting Hyper-Features of Diffusion Model with Contrastive Learning for Robust Cancer Diagnosis 인공지능융합전공 석사과정 손주헌, 석사과정 장민희 손주헌, 장민희 팀은 의료/바이오 분야에서 사용되는 CT, MRI 이미지 등 진단 영상을 이용하여 암을 자동으로 진단하는 AI 모델을 개발했습니다. 생성 모델인 Diffusion Model의 Feature Representation의 우수성을 이용하여, 생성 모델의 Feature Map을 진단 Classification Task에 적용하여 우수한 성능을 보였습니다. Self-Supervised Learning 기법을 통하여 우수한 품질의Feature와 합성 데이터 생산을 가능하게 했다. 또한, 합성 데이터의 이용으로Self-Augmentation 효과를 내, 국립 암센터에서 받은 CT 췌장암 이미지의 Class 간 불균형을 완화시켜, 현재 SOTA 급 성능을 달성한 매커니즘을 소개합니다. 창의자율과제 우수작 발표 (II) Interpreting Indoor Localization with eXplainable AI 인공지능융합전공 석사과정 정홍경 최근 무선 장치의 보급으로 위치 기반 서비스가 증가하고 있습니다. 특히, 무선 장치를 이용한 실내 위치 결정 기술이 발전하고 있습니다. 이때 최근에 주목받는 딥러닝이 활용되어 사용자 위치 결정에 뛰어난 성능을 보입니다. 그러나 이 딥러닝은 사용자가 결과를 이해하기 어려운 문제점이 있다. 따라서, explainable AI를 활용하여 사용자 위치 결정에 중요한 역할을 하는 AP를 찾고, 이 AP와 모델 성능과의 관계를 설명하는 연구를 진행하고 있습니다. 개회사, 인공지능융합혁신인재양성사업 대표 최병주 교수 축사, 인공지능대학 학장 박현석 교수 사회, 인공지능학과 노준혁 교수 초청특강(I), KT AI2XL 배순민 연구소장 초청특강(II), 삼성전자 SAIT AI Research Center 지대현 Master 초청특강(Ⅲ), RideFlux 정하욱 부대표 창의자율과제 우수작 발표 (I), 인공지능융합전공 석사과정 손주헌, 석사과정 장민희 창의자율과제 우수작 발표 (II), 인공지능융합전공 석사과정 정홍경 2부 산업체(18개 기업 25명 재직자)와 인공지능융합전공 대학원생과의 만남: AI 융합 기술 및 산업 발전 진행 모습. 인공지능융합전공생 창의자율연구과제 포스터 발표 전시 관람 모습
- 작성자인공지능융합전공 관리자
- 작성일2024.04.15
- 조회수703
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[산학협력포럼] 제 3회 산학협력포럼 (2023.9.26 (목) ECC 이삼봉홀)

대학원 인공지능융합전공, 세계 1위 GPU 업체 엔비디아와 암 진단 AI모델 공동연구 나서 ‘AI 선도주자’ 이화-엔비디아 의료바이오 분야 손잡아 본교 대학원 인공지능융합전공이 세계 1위 그래픽저장장치(GPU) 업체인 엔비디아(NVIDIA)와 암 진단 인공지능(AI) 모델 개발을 위한 공동 연구에 나선다. 학계와 산업계에서 AI 분야를 선도하는 본교와 엔비디아의 의료바이오 분야 산학협력이 의미 있는 결실로 이어질 것으로 기대를 모으고 있다. 엔비디아는 1993년 설립된 미국의 글로벌 반도체 기업으로 그래픽저장장치와 자율주행자동차 부문 시장 점유율 1위를 기록하며 세계에서 가장 혁신적인 기업으로 주목받고 있다. 특히 컴퓨터의 미래로 불리는 ‘가속 컴퓨팅 모델’을 가능하게 한 그래픽 저장장치 개발을 통해 AI 혁명을 촉발시켰다는 평가를 받고 있다. 본교 대학원 인공지능융합전공은 엔비디아와 올해 4월 국내 최초로 산학협력을 맺고 AI 교육 및 연구 심화, 인재 양성을 위한 협력을 진행해 왔다. 이삼봉홀에서 개최된 ‘NVIDIA x EWHA AIX Day’ 이러한 협력의 일환으로 본교와 엔비디아는 지난 4월 ‘NVIDIA x EWHA AIX Day’를 개최하고, 8월에만 두 차례 워크숍을 갖는 등 의료바이오와 헬스케어 분야에서 교류를 진행해 왔다. 인공지능융합전공은 올해부터 엔비디아 AI 테크센터(AI Technology Center, NVAITC) 연구자 그룹에 합류해 의료바이오와 헬스케어에 초점을 맞춘 공동연구 프로젝트 추진을 시작했다. NVAITC는 엔비디아가 최신 GPU 및 AI 인프라를 활용해 세계 각 지역 연구기관과 인프라 구축 및 공동연구 사업을 전개하는 R&D센터로, 엔비디아는 2015년부터 싱가포르·미국·룩셈부르크·홍콩·대만 등에서 NVAITC를 운영해 왔다. 본교와 NVAITC가 첫 번째로 추진하게 될 공동연구 프로젝트 후보로는 암 진단과 분류에 적용할 수 있는 AI 모델 개발을 고려하고 있다. 본교 휴먼기계바이오공학부 최장환 교수팀의 ‘췌장암 진단 인공지능 모델 고도화를 위한 CT 영상 데이터의 지능적 분석을 통한 의료 기반 모델 개발 및 활용’과 생명과학과 이상혁 교수님의 ‘단일 세포 분석 및 AI 데이터 마이닝을 기반으로 한 대장암 및 유방암 자동 분류’, 의학과 김진우 교수팀의 ‘Digital Dentistry AI: Advanced Generative Modelling for Predictive Orthodontic and Orthognathic Surgical Imaging, 인공지능·소프트웨어학부 박창현 교수팀의 ’Diagnostic and prognostic prediction of temporal lobe epilepsy (TLE) based on hippocampal sclerosis (HS) patterns‘ 연구가 후보에 포함되어 있다. 엔비디아는 본교 인공지능융합전공 대학원생들을 위한 교육 프로그램도 지원한다. 학생들은 엔비디아가 운영하는 세계적 수준의 ‘딥 러닝 인스티튜트(Deep Learning Institute, DLI)’ 대학 앰버서더 프로그램을 수강할 수 있고 이를 통해 매 학기 앰버서더 인증을 획득하는 학생이 증가하고 있다. 엔비디아는 데이터사이언스, AI, 로보틱스, 옴니버스 관련 분야의 교육 키트를 제공하고 있으며 엔비디아와 글로벌 인턴십 기회를 제공하는 것도 검토하고 있다. 2024년에는 바이오 헬스케어를 주제로 한 엔비디아 ‘GPU 부트캠프’도 추진할 계획이다. 이러한 본교와 엔비디아의 혁신적인 산학협력 사례는 9월 26일(목) ECC 이삼봉홀에서 열린 ‘제3회 인공지능융합혁신대학원사업 산학협력포럼’에서 처음으로 공개됐다. 이번 포럼은 인공지능 융합 분야 석·박사급 실무형 고급인재 양성을 목표로 하는 ‘인공지능융합혁신대학원사업’의 일환으로 작년 9월과 올해 3월에 이어 세 번째로 개최됐다. 심재형 교수(컴퓨터공학전공)의 사회로 진행된 포럼 1부 순서는 최병주 인공지능융합 혁신인재양성센터소장의 개회 선언, 김은미 총장과 박현석 인공지능대학장의 축사, 인공지능 분야를 선도하고 있는 기업 전문가 초청 강연 순으로 진행됐다. 엔비디아 서완석 상무와 류현곤 부장의 ‘엔비디아-이화여대 의료·바이오 AI 융합 협력’ 특강에 이어 ‘AI 의료기기 창업과 글로벌 사업화’에 대해 인공지능 스타트업 에어스 메디컬(AIRS MEDICAL) 이혜성 대표가, ‘인공지능과 법률’을 주제로 법무법인 린의 전응준 변호사 겸 변리사가 강연을 맡아 인공지능 최신 이슈와 동향을 발표했다. 이우복 교수(인공지능·소프트웨어학부)의 사회로 진행된 2부에서는 ‘AI 융합 실무 인재 양성 고도화’라는 포럼 주제에 맞춰 본교 인공지능융합전공 석박사과정생들의 AI융합 창의자율과제 우수작 발표와 창의자율과제와 인턴십을 주제로 ‘산업체와의 만남’이 이뤄졌다. 인공지능 기술의 급격한 발전과 그 영향력이 확산되고 있는 가운데 진행된 이번 행사에는 교내외 250여 명이 참여해 성황리에 개최되었으며, 국내 산업계·학계·정부 관계자들이 한자리에 모여 최신 기술 동향을 살펴보고 산학협력을 통한 혁신적인 대응 방안과 발전 방향을 모색하는 네트워크의 장으로서 그 의미를 더했다. 본교는 과학기술정보통신부에서 주관하는 ‘2022년도 인공지능융합혁신인재양성사업(사업책임자 최병주 교수)’에 선정되어 일반대학원 인공지능·소프트웨어학부 인공지능융합전공(http://aix.ewha.ac.kr/)을 설립, AI-의료/바이오융합과 AI융합기반기술 분야에 초점을 맞춰 사업을 운영하고 있으며, 산업계에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 다양한 협력 방법을 모색하고 있다.
- 작성자인공지능융합전공 관리자
- 작성일2023.12.11
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[산학협력포럼] 제 2회 산학협력포럼 (2023.3.23 (목) ECC 이삼봉홀)

이화여대, 챗GPT 시대 AI융합 실무인재 양성을 위한 산학협력포럼 개최 (사전보도자료) 제2회 인공지능융합혁신대학원사업 산학협력포럼 개최 (이화뉴스) 제2회 인공지능융합혁신대학원사업 산학협력포럼 개최 (이화여대블로그) 초청특강 (I) NAVER 하정우 AI랩 연구소장 ChatGPT가 불러온 초거대 AI시대 우리의 대응 전략 본 특강에서는 초거대 AI, ChatGPT에 대해 소개하고, 초거대 AI를 활용하기 위한 전략을 소개하였습니다. 초거대 AI는 여러 가지 요소들이 서로 영향을 주며 만들어진 기술입니다. 초거대 AI, ChatGPT의 핵심요소는 기존의 기술에 데이터의 규모를 키운 초거대 언어AI, 전문가가 만든 고품질의 추가 학습 데이터, 사용자 피드백을 활용한 지속적 강화학습입니다. ChatGPT는 방대한 양의 데이터로 이뤄낸 규모의 혁신에 고품질의 추가 학습 데이터를 이용한 전문 지식 혁신이라는 또 한 번의 혁신을 일으켰습니다. 최근 공개된 GPT4는 기존의 글쓰기에 이미지 이해하는 능력, 향상된 다국어 이해 능력 등 생산성이 대폭 향상되었습니다. 이러한 초거대AI를 제대로 활용하기 위해서는 현실의 문제를 AI의 문제로 재정의하고, AI를 활용해 문제를 해결할 수 있는 AI 융합 인재가 중요합니다. 초청특강 (II) 삼성메디슨 방원철 상무 Exploring the Possibilities: Developing an Understanding of AI-Driven Ultrasound in Healthcare 본 특강에서는 삼성 메디슨에서 의료/바이오 분야에 AI를 적용하여 초음파 영상 진단에 도움이 되는 정보를 제공해 주고, 자동화를 통해 업무 효율을 향상시킨 사례를 소개하였습니다. 삼성 메디슨에서는 2010년도부터 수집된 의료 영상 데이터를 기반으로 딥러닝을 이용한 초음파 영상 진단에 대해 연구하였고 많은 분야에서 응용하여 활용하고 있습니다. CT, MRI와 달리 데이터의 양이 적은 초음파 영상에 대해 딥러닝을 적용하여 진단에 도움을 준 사례(S-Detect)와 의사들이 일상적으로 수행하는 업무들을 AI 자동화를 통해 수행하도록 함으로써 업무 효율을 높여준 사례 (ViewAssist, HeartAssist 등)에 대해 소개하였습니다. 최근에는 초음파 영상에서 실시간으로 정보를 제공하는 연구를 진행하고 있습니다. 초청특강 (II) Rebellions 박성현 대표 ChatGPT 시대와 인공지능 반도체 본 특강에서는 초거대AI의 비용문제를 해결할 수 있는 가장 합리적인 방법으로 AI에 특화된 하드웨어의 필요성을 강조하였습니다. ChatGPT가 유례없는 기세로 전 세계에 퍼져나가고 있습니다. 그런데 초거대 모델 기반의 ChatGPT에서 비용 문제는 반드시 풀어야 할 숙제입니다. AI 모델의 크기가 계속해서 커지고 AI 성능이 높아지면서 사용되는 GPU 서버 및 소모전력도 기하급수적으로 증가하여 때문입니다. 이를 해결할 수 있는 가장 합리적인 방법은 하드웨어입니다. 따라서 범용 GPU 보다는 AI에 특화된 효율적인 하드웨어, 즉 인공지능 반도체가 필요합니다. AI융합기반기술 산학 사례 (LG 이노텍) 배호 교수, 정철동 대표 산업 현장에서의 인공지능 활용 본 특강에서는 산업 현장(LG 이노텍)에서 AI 기술을 활용할 때 민감한 정보를 포함하고 있는 데이터를 보호하며 학습을 수행하는 방안으로 ‘차등정보보호 기반의 생성 모델’과 ‘연합학습 기반의 생성모델’ 연구에 대해 발표하였습니다. AI기술로 합성된 데이터는 원본 데이터로 복구가 가능해 민감한 데이터를 처리하기에 안전하지 않습니다. 민감데이터의 유출을 방지하고 안전성을 확보하기 위해서는 방안으로 차등정보보호 기반의 생성 모델을 제안하였습니다. 차등정보보호 기반 생성 모델은 원본 데이터에 잡음을 추가하면서도 원본 데이터와 유사한 성능을 낼 수 있도록 데이터를 변형함으로써 민감데이터의 유출을 방지하는 기술입니다. 또한 모델 배포 이후 분산된 환경에서 동작하다가 모델 업데이트가 필요한 경우 민감데이터를 연합 학습 기반의 생성모델은 분산된 환경에 모델을 배포한 이후 업데이트가 필요할 때 민감데이터는 가져오지 않고 모델에 대한 가중치(weight)만 업데이트 하도록 학습을 수행하는 방법입니다. AI-의료/바이오 융합 산학 사례 (마이체크업) 최장환 교수, 김경곤 대표 From Unlabeled Data to Diagnosis: The Potential of Data-Efficient Learning in Healthcare 본 특강에서는 의료/바이오 융합 분야에 비지도 학습을 적용한 사례를 발표하였습니다. 의료/바이오 분야에서 사용되는 이미지/영상은 지도 학습을 위한 출력 데이터가 존재하지 않는 경우가 많아 비지도 학습을 이용하여 연구를 수행한 사례를 소개하였습니다. 비지도 학습을 통해 의료 이미지 내의 미세 조직은 유지하되 노이즈를 줄여 이미지 품질을 향상시킨 알고리즘, 의료 이미지에서 병변 탐지 정확도를 통해 품질 점수를 산출하는 AI 기반의 정량적 영상화질 평가 기술, Segmentation/Classification을 수행하기 위한 Transformer 기반의 Encoder network를 학습하는 매커니즘을 소개하였으며, 소개된 사례들은 활발한 기술 이전, 사업화가 진행되고 있습니다. ㈜마이체크업과의 산학 프로젝트도 진행하고 있습니다. 마이체크업에서는 개인이 데이터의 소유권을 가지므로 연합 학습 기반의 데이터 분석을 진행하고 있습니다.
- 작성자관리자
- 작성일2023.05.15
- 조회수164
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[산학협력포럼] 제 1회 산학협력포럼 (2022.9.14 (수) ECC 이삼봉홀)

박일평 LG사이언스파크 대표 특별강연 Open Innovation for a truly better life 동영상 바로가기 황희 카카오 헬스케어 대표 특별강연 모두의 디지털헬스케어: 카카오스럽게 윤송이 엔씨소프트 사장/명예석좌교수 특별강연 AI for a better world 동영상 바로가기 2022 인공지능융합혁신대학원사업 산학협력포럼 성공리 개최 (보도자료)
- 작성자관리자
- 작성일2023.03.23
- 조회수109

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