▲ 서울공대 건설환경공학부 박소연 학생, 미국토목학회 학생논문 대회 1등 수상 [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 건설환경공학부 박사과정에 재학 중인 박소연 학생이 미국토목학회(ASCE) 산하 공학역학연구소(Engineering Mechanics Institute·EMI)의 구조건전성 모니터링 및 제어위원회(Structural Health Monitoring and Control Committee)가 개최한 학생논문 경진대회에서 1등상을 수상했다. 매년 150여 개의 세션에서 약 1000명의 발표자가 참여하는 ASCE EMI 학술대회는 공학역학(Engineering Mechanics) 분야 최고 권위를 지닌 국제학술대회다.함께 열리는 학생논문 경진대회에서는 제출된 총 18편의 학생논문을 사전 심사해 결선후보 5명을 선정한 뒤 현장 발표와 질의응답 평가를 거쳐 뽑은 최종 1명에게 1등상을 수여한다. 이번 경진대회에서 ‘Vibration-based Damage Assessment Enhanced by Integrating Deep Support Vector Description with Convolutional Autoencoder’ 제하의 논문을 발표한 박소연 학생은 구조건전성 모니터링 분야에 대한 탁월한 기여도를 인정받아 1등의 영예를 안았다.본 논문은 김선중 서울시립대 토목공학과 교수와 송준호 서울대 건설환경공학부 교수의 공동지도를 받아 발표됐다. 특히 이번 논문은 딥러닝 기반의 하이브리드 모델을 제안하고 진동 데이터를 활용한 초기 구조 손상 탐지를 가능케 하는 기술을 제시했다.이 혁신적 기술은 합성곱 오토인코더(Convolutional Autoencoder)와 딥 서포트 벡터 데이터 기술(Deep-SVDD)을 결합하는 혁신적 프레임워크를 통해 손상 여부에 대한 비지도 학습 기반 특성 추출과 경계 인식 기반의 이상 탐지를 동시에 수행함으로써 대규

▲ 서울대학교 컴퓨터공학부 강유 교수[출처=서울대학교 컴퓨터공학부]서울대학교(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 컴퓨터공학부 강유 교수팀이 개인정보 보호나 보안 등의 이유로 학습 데이터 사용이 어려운 상황에서도 딥러닝 모델의 성능 저하를 최소화하며 경량화할 수 있는 혁신적인 인공지능(AI) 기술을 개발했다.이번 연구 논문은 2025년 4월24일부터 닷새간 싱가포르에서 열리는 세계적 AI 학술대회 ‘ICLR 2025’에 채택된 바 있다.올해로 13회를 맞는 ‘ICLR (International Conference on Learning Representations)’은 기계 학습 및 딥러닝 분야에서 세계 최고 권위를 자랑하는 학회다.프라이버시 보호나 보안 문제로 학습 데이터 접근이 어려운 상황은 현실에서 딥러닝 모델을 훈련시킬 때 겪는 큰 어려움 중 하나다.이를 해결하기 위해 개발된 ‘제로샷 양자화(Zero-shot Quantization, 이하 ZSQ)’는 훈련 데이터 없이 모델을 양자화할 수 있는 기술이다.그러나 기존의 ZSQ 기술은 합성 데이터의 노이즈, 부정확한 특징에 기반한 예측, 어려운 데이터의 잘못된 하드 레이블(Hard Lavel, 1가지 정답만 있는 레이블)이 야기하는 오차 발생 등으로 모델 성능 저하를 불러오는 치명적 한계를 보였다.이에 강 교수팀은 훈련 데이터를 사용하지 않고도 딥러닝 모델의 성능을 유지하며 효과적으로 경량화시킬 수 있는 ZSQ 기술인 ‘SynQ (Synthesis-aware Fine-tuning for Zero-shot Quantization)’ 기법을 제안했다.이는 실제 학습 데이터셋이 없는 환경에서도 종전의 ZSQ 기술에 쉽게 적용할 수 있는 중요한 기법으로 평가받고 있다.연구진은 SynQ의 3가지 핵심 기술로 딥러닝 모델의 성능을 향상시켜 기존 ZSQ의 약점을 극복하는 성과를 거뒀다.먼저 저역 통과 필터(low-pass fil

최근 경상북도와 경상남도에서 대규모 산불이 발생해 엄청난 피해가 발생했다. 험준한 산악 지형과 건조한 날씨는 화재 진압 자체를 불가능하게 만들었다.군인을 포함한 대규모 인력을 동원하고 군용 헬기까지 투입하고서야 진화가 가능해졌다. 화재를 사전에 예방하고 초기에 발견하는 것이 중요하다는 사실을 새삼 일깨워준 사건이었다.중앙대 ICT융합안전 전공자인 이정록, 이대웅, 정서현 등이 쓴 '화재 탐지 영역의 이미지와 동영상 인식 사이 인공지능 모델 성능 비교 연구(A Comparative Study on Artificial in Intelligence Model Performance between Image and Video Recognition in the Fire Detection Area)라는 논문을 소개한다. ◇ 오탐지율을 낮추기 위해 화재 상황 분류 모델과 학습데이터셋 제안최근 기후재난 이슈와 더불어 캐나다 산불, 하와이 산불과 같은 화재로 인해 엄청난 재산과 인명피해가 발생하고 있다. 화재를 예방하기 위한 노력과 함께 피해를 최대한 줄일 수 있게 화재를 조기에 탐지하기 위한 연구가 진행되고 있다.현재 소방 분야에서는 화재를 탐지하기 위한 불꽃, 연기, 가스 등을 감지하는 센서를 설치해 관리하고 있다. 센서를 활용한 방식은 가격이 저렴하고 작동이 편리해 건물 및 공장 등에 많이 설치돼 있다.하지만 정확도가 낮아 오탐이 많다. 이를 보완하기 위해 딥러닝 인공지능 기술인 CNN, Transformer 등의 신경망을 이용한 화재 탐지 모델에 대한 연구가 활발하다.불꽃 및 연기 객체를 탐지하는 화재 탐지 모델은 입력 영상에서 클래스 정의한 객체의 특징을 추출해 인식하는 기술로 실시간성을 확보하기 위해 모델을 경량화하는 쪽으로 연구가 계속되고 있다.여러 폐쇄회로TV(CCTV) 영상을 동시에 분석할 수 있게 경량화된 모델은 CCTV 기반 화재 탐지 시스템에 적용되고 적은 비용으로 많은 공간을 넓게 모니터링할 수 있다. 그러나

▲ 왼쪽부터 서울대학교 기계공학부 김도년 교수(교신저자), 김재훈 박사(공동 주저자), 임재경 박사(공동 주저자, 현 삼성전자 근무)[출처=서울대학교 공과대학]서울대학교(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 기계공학부 김도년 교수 연구팀 논문이 반도체 운영 분야 국제 학술지 ‘IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing (이하 IEEE TSM)’에서 2024년 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다.해당 분야의 가장 권위 있는 저널 중 하나인 IEEE TSM은 반도체 공정 및 생산 관련 최신 기술과 응용을 다루며 1년 동안 해당 저널에 게재된 논문들 중 가장 우수한 1편을 최우수 논문(Best Paper)으로 선정해 시상한다.김도년 교수팀의 또 다른 논문은 2021년 IEEE TSM에서 우수 논문(Best Paper Award: Honorable Mention) 3편 중 하나로 선정된 바 있다. 3년 만에 같은 저널에서 최우수논문상을 수상하는 쾌거를 이뤘다.연구팀은 ‘Hotspot Prediction: SEM Image Generation with Potential Lithography Hotspots’ 제하의 이번 논문에서 리소그래피 공정 중 결함이 발생할 수 있는 취약 부위를 리소그래피 패턴 정보만으로 미리 예측할 수 있는 딥러닝 기술을 제시했다.이는 취약 부위에 대한 선제적인 설계 변경 등을 통해 반도체 생산 수율을 높이고 비용은 줄일 수 있는 핵심 기술이라는 평가를 받고 있다.논문의 주저자인 김재훈 박사는 “뜻깊은 상을 받게 돼 큰 영광이며 함께 연구에 참여하신 모든 분들께 감사드린다”고 인사를 전하며 “이번 성과를 발판 삼아 반도체 공정의 계측 및 검사 기술에 관한 연구에 정진하겠다”고 밝혔다.김재훈 박사는 현재 서울대 기계공학부에서 박사후연구원으로서 연구 활동을 이어가고 있다. 특히 적은 데이터만으

▲ 라마인덱스의 피에르 로익 둘셋(Pierre-Loic Doulcet) 문서분석도구 담당 엔지니어가 26일 서울시 역삼동 GS타워에서 열린 ‘라마인덱스&52g-GenAI 커넥트 데이’에서 발표하고 있다[출처=GS그룹]GS그룹(회장 허창수)에 따르면 2024년 9월26일(목요일) 서울시 역삼동 GS타워에서 ‘라마인덱스&52g-GenAI 커넥트 데이’를 개최했다. 디지털 전환(DX)을 주도하는 혁신 커뮤니티 ‘52g’(5pen 2nnovation GS)과 라마인덱스가 공동 주관했다. 글로벌 AI 엔지니어들이 모여 LLM 활용 노하우를 공유하고 협력하기 위해 마련됐다.라마인덱스&52g-GenAI 커넥트 데이는 거대언어모델(LLM) 앱 개발 솔루션 기업 라마인덱스(LlamaIndex)와 함께 글로벌 AI(인공지능) 트랜드를 공유하는 행사다. 라마인덱스는 LLM을 기반으로 한 애플리케이션을 보다 쉽게 개발할 수 있도록 돕는 종합 서비스 기업으로 업계에서는 랭체인(LangChain)과 양대산맥을 이루며 생성형 AI 혁신을 선도하는 실리콘밸리 기업으로 평가받는다.라마인덱스가 한국에서 워크숍을 개최한 건 이번이 처음이다. 일본 도쿄, 프랑스 파리에 이어 한국의 서울을 선택한 것은 대한민국의 AI 역량과 가능성을 높이 평가했기 때문이다.GS는 기존에 내부 구성원만을 대상으로 진행하던 행사를 외부에 개방했다. 국내 개발자들이 글로벌 AI 생태계와 교류하고, 커뮤니티를 형성할 기회라고 판단해서다.외부 AI 엔지니어 70명을 포함한 100여 명의 참석자는 LLM 기술을 적용한 실무 경험과 업계 동향을 주고받았다.특히 이번 행사는 앤드류 응(Andrew Ng) 미국 스탠퍼드대 교수가 만든 교육 플랫폼 딥러닝 AI(deeplearning.ai)를 통해 전 세계에 공개됐다.응 교수는 세계 4대 AI 석학으로 불리는 인물로 50여 국에서 7만 명이 참여한 상호만남(밋업) 시리즈 ‘Pie