제 4회 산학협력포럼 (2024.4.4 (목) ECC 이삼봉홀)

분류 : 산학협력포럼
작성일 : 2024-04-15
조회수 : 702
작성자 : 인공지능융합전공 관리자

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