세종투데이 주요연구 주요연구 작업 상황 이해 및 추론이 가능한 거대 인공지능 모델 기반 로봇 조작 작업 학습 기술 개발 2025-02-04 hit 394 작업 상황 이해 및 추론이 가능한 거대 인공지능 모델 기반 로봇 작업 학습 기술 개발 (Development of robotic manipulation task learning based on Foundation model to understand and reason about task situations) 인공지능데이터사이언스학과 구영현 교수 1. 서론 최근 자연어를 이해하고 생성하는데 뛰어난 능력을 보여준 거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 발전은 인공지능 분야에서 혁신적인 변화를 가져오고 있으며, 다양한 산업과 응용 분야에서 활용되고 있다. 특히 거대 언어 모델과 로봇 분야의 결합은 매우 주목받는 주제로, 복잡한 환경에서의 자율적인 의사결정과 인간과의 직관적인 상호작용을 가능하게 하는 엄청난 잠재력을 가지고 있다. 로봇 학습은 기계가 스스로 데이터를 통해 작업을 배우고 적응하는 기술로, 기존에는 주로 센서 데이터와 정형화된 명령어에 의존했다. 그러나 거대 언어 모델의 도입으로 인해 로봇은 비정형적인 자연어 명령을 이해하고, 이를 기반으로 복잡한 작업을 수행할 수 있게 되었다.  그림 1. 구글 딥마인드 AutoRT[1] - LLM을 통한 명령 이해, 작업 수행, 주변 상황 미학습 물체 이해  및 자율적으로 명령어 생성 가능 예를 들어, 사용자가 “테이블 청소 해줘”라고 말하면, LLM은 문장의 의미를 분석하여 로봇이 실행 가능한 작업 계획(Task Planning)을 생성하고 나아가 해당 작업 계획을 수행하기 위한 액션 코드(Action Code)를 생성하여 로봇 제어가 가능하게끔 한다. 로봇의 작업 계획은 로봇이 수행하고자 하는 특정 임무를 명확하게 정의하고, 이를 수행하기 위해 필요한 요소 행동들을 최적의 순서대로 나열하여 계획하는 것이다. 기존에는 로봇 작업 계획을 효율적으로 수행하기 위해 헝가리안 알고리즘 등 여러 가지 알고리즘을 사용하거나, 조립계획서와 같은 작업 계획에 대한 데이터셋을 딥러닝 모델의 학습을 통해서 수행했다. 그러나 최근에는 거대 언어 모델의 추론 능력을 기반으로 로봇이 수행할 작업을 입력하면 해당 작업을 수행하기 위한 요소 행동들을 계획해 주는 것이 가능하다. 거대 언어 모델은 사전에 학습한 데이터셋의 지식을 기반으로 추론을 수행한다. 모델은 학습 당시 포함되지 않은 최신 정보나 새로운 지식에 대해 알지 못할 수 있다. 이로 인해 이러한 정보와 관련된 추론 결과가 부정확하거나 완전하지 않을 가능성이 있다. 즉 다양한 작업환경 또는 기존에 학습하지 않은 제품이 작업환경에 나타났을 경우 추론 결과가 정확하지 않은 가능성이 있다.  그림 2. 작업 상황 이해 및 추론이 가능한 거대 인공지능 모델 기반 로봇 작업 학습 기술 개발 개념도 따라서 본 연구에서는 거대 언어 모델 기반의 추론 결과가 부정확한 문제의 해결을 위한 방향성을 제시하고자 한다.  2. Chain-of-Thought Chain-of-thought의 특성은 언어모델의 추론 성능을 향상하기 위해 특정 분야에 대한 데이터셋을 추가하고 새롭게 학습하는 방식이 아닌 몇 개의 예제를 통해 원하는 분야의 해답을 도출할 수 있도록 하는 방법이다 [2].  그림 3. Standard Prompt와 Chain-of-Thought Prompt의 비교 예시, CoT가 논리적으로 문제를 분해하여 결과의 정확도를 향상하는 것을 확인[2] 이러한 방식은 로봇 인공지능 기술 기반의 작업 계획을 생성하는 분야에서 중요한 역할을 한다. 거대 언어 모델은 단순히 명령을 이해하는 것을 넘어, 복잡한 사고 과정(Chain-of-Thought)을 통해 로봇의 작업 계획을 설계할 수 있다. 이 사고 과정은 인간의 사고 흐름과 유사하게 정보를 단계적으로 분석하고 종합하여 결론을 도출하는 과정을 뜻한다.  사용자가 “테이블을 정리해줘”라고 명령하면, 거대 언어 모델은 해당 문장의 의도를 분석하고 로봇이 어떤 물건을 어디로 옮길지 계획하고, 작업의 순서를 최적화하여, 체계적으로 계획한다. 또한 로봇이 여러 가능한 작업 방법 중에서 가장 효율적이고 적합한 방법을 선택하도록 도와준다. 이는 인간의 논리적 사고 과정을 모방하여 문제를 분해하고 분석하며, 최적의 솔루션을 결정하기 때문에 기존의 방법보다 유연하고 직관적이라고 할 수 있다. Chain-of-Thought 기법은 로봇이 예상치 못한 상황에서도 효과적으로 대응할 수 있도록 도와준다. 사용자의 의도 해석을 통해 단순히 물건을 옮기는 것이 아니라, “테이블 정리”가 필요한 이유를 추론하고, 이를 바탕으로 논리 및 근거에 따라 최적의 작업 순서를 포함한 작업 계획을 설계한다.  Chain-of-Thought 기법은 로봇의 작업 수행 능력을 한 차원 높여주며, 복잡한 작업 환경에서도 효율적으로 작업을 수행하고, 인간과의 협업을 강화하는데 중요한 역할을 한다.  3. 미학습 물체 인식 기술 “미학습 물체(unseen/unknow object)”란 인공지능 모델이 사전에 학습하지 않은 물체를 의미한다. 이는 모델의 훈련 데이터에 포함되지 않은 대상이나 클래스, 즉 기존 데이터에서 관찰되지 않은 특성을 가진 물체를 포괄한다. 현실에는 학습 데이터로 모두 커버할 수 없는 많은 물체와 상황이 존재한다. 그리고 모든 물체에 대해 데이터를 수집하고 라벨링하는 것은 비용, 시간, 자원 면에서 비효율적일 뿐 더러 개인 정보 보호 및 데이터 접근성에서도 제약을 받는다. 따라서 사전에 학습하지 않은 물체를 인식할 수 있는 “미학습 물체 인식” 기술이 필요하다. 이러한 “미학습 물체 인식”에서의 “미학습 물체”의 클래스는 “open vocabulary”를 통해 정의된다.  "Open vocabulary"라는 개념은 머신러닝과 자연어처리(NLP) 연구에서 등장한 개념으로, 기존의 "closed vocabulary" 접근법의 한계를 극복하려는 시도에서 유래되었다. 전통적으로 NLP 모델은 미리 정의된 고정된 어휘(vocabulary)에 의존하여 언어를 처리했는데, 이 방식은 새로운 단어(unknown words)나 특정 도메인에서 자주 발생하는 고유 용어들을 다루는 데 한계를 보였다. 이러한 제약을 극복하기 위해 “open vocabulary”가 제안되었다. 이는 모델이 사전에 고정된 어휘 집합에 의존하지 않고, 학습 과정에서 새로운 단어와 개념을 유연하게 받아들이고 이를 학습할 수 있도록 설계된 것이다. 텍스트뿐만 아니라 이미지, 비디오, 오디오 등의 멀티모달 데이터를 통해 학습하는 시스템에서는 사전 정의된 어휘로 모든 개념을 포괄하기 어렵다. 따라서 새로운 포맷과 컨텍스트를 학습하면서 어휘를 확장하는 것에 대한 필요성이 “open vocabulary”이라는 개념을 촉진했다.  “미학습 물체 인식” 기술은 기존 데이터만 의존하지 않고, 인간처럼 새로운 상황에서도 유연하게 대응할 수 있는 범용성이 있는 인공지능 모델을 개발하는데 중요한 역할을 한다. 해당 기술은 범용 인공지능 구현을 위한 필요적인 요소로 학계와 산업계 모두에서 지속적으로 연구될 것을 전망하고 있다. 특히 거대 언어 모델과 로봇 분야의 결합에서 중요한 역할을 하고 있으며, 향후에는 자율주행, 보안, 의료 등 다양한 분야에서 핵심 기술로 자리 잡을 것이다.  로봇이 다양한 작업을 수행하기 위해서는 방대한 양의 학습 데이터와 고도로 특화된 데이터셋이 필요하다. 그러나 현실적으로 특정 작업에 특화된 데이터셋은 부족하며, 이를 확보하는데는 막대한 시간과 자원이 소요된다. 따라서 새로운 환경과 작업에 빠르게 적응하지 못하는 한계를 극복하기 위한, 혁신적인 “미학습 물체 인식 기술”은 로봇분야의 연구방향에서 압도적인 자리를 차지하고 있다.  로봇에 “미학습 물체 인식” 기술 적용을 통해 미리 학습되지 않은 새로운 물체를 인식할 수 있기 때문에, 다양한 환경에서 작업을 수행할 수 있다. 그리고 작업 환경이 변화하거나 새로운 물체가 추가되어도 로봇의 성능이 유지된다. 또한 사전 학습을 위해 대량의 데이터셋을 수집하거나 학습시키는 과정을 필요하지 않아, 다양한 물체를 인식하고 조작할 수 있으므로 작업의 범위와 효율성이 확대된다. 이는 데이터 라벨링 및 모델 훈련에 소요되는 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다. “미학습 물체 인식” 기술은 사전에 학습된 데이터에 의존하지 않고, 패턴이나 특징을 기반으로 물체를 이해하기 때문에, 새로운 물체가 추가되더라도 재학습 과정 없이 새로운 물체를 빠르게 인식하고 대응할 수 있어 동적인 환경에서 유연하게 인간-로봇 상화작용을 진행할 수 있다.  4. 검색 증강 생성 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 모델은 거대 언어 모델과 정보 검색 시스템을 결합하여 질문에 대한 답변을 생성하거나 특정 작업을 수행하는 데 사용되는 첨단 AI 기술이다. 거대 언어 모델은 활발하게 활용되고 있지만, 여전히 환각(Halluciation) 문제, 지식 업데이트 문제, 도메인 별 전문성 부족과 같은 몇 가지의 핵심 문제로 로봇 분야 뿐만 아니라 기타 분야에서도 어려움을 겪고 있다. 외부 지식 데이터베이스를 활용하여 LLM을 증강하는 검색 증강 생성의 등장은 LLM의 이러단 단점을 보완했다[3]. 검색 증강 생성 모델은 주어진 입력에 기반하여 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색한다. 그 다음 검색된 정보를 융합 기술을 사용하여 입력 데이터와 결합한다. 마지막으로 입력과 해당 검색 정보를 바탕으로 생성기가 예측을 수행한다.  그림 4. 검색 증강 생성 개요, 검색 증강 생성은 크게 검색기(Retirever), 검색 융합(Retrieval Fusions), 생성기(Generations)로 구성됨[3] 4.1 검색기(Retriever) 검색기는 입력된 쿼리에 대한 관련성 높은 문서나 정보를 데이터베이스에서 찾아내는 구성요소이다. 이 단계에서 사용자는 빠르고 정확하게 필요한 정보를 얻기 위해 고도로 최적화된 검색 알고리즘을 활용한다.  4.2 검색 융합(Retrieval Fusions) 검색 융합은 검색된 정보를 활용하여 생성 과정을 보강하는 것을 목표로 한다. 이러한 융합 기법은 크게 쿼리 기반 융합(Query-based fusion), 잠재 융합(Latent fusion) 그리고 로짓 기반 융합(Logits-based fusion)으로 나뉜다. 쿼리 기반 융합은 검색된 정보를 생성기에 입력하기 전에 이를 입력 데이터에 추가하여 보강한다. 잠재 융합은 검색된 표현을 생성기의 잠재 표현에 도입하여 모델의 성능을 향상시키는 방식이다. 로봇 기반 융합은 생성기의 출력 로짓에 초점을 맞추며, 검색된 정보의 로짓을 융합하여 더 견고한 로짓 출력을 제공한다. 4.3 생성기(Generator) 생성기는 기본 생성기와 검색 증강 생성기로 분류된다. 기본 생성기에는 대부분의 사전 학습 또는 미세 조정된 대규모 언어 모델이 포함된다. 예를 들면 GPT 계열의 모델, 그리고 Gemini 계열의 모델 등이 있다. 검색 증강 생성기는 검색된 정보를 융합하는 모듈을 포함한 사전 학습 또는 미세 조정된 생성기를 의미한다.  거대 언어 모델은 사전 훈련된 지식을 기반으로 추론을 진행하기 때문에 새로 업데이트된 지식에 대한 정보가 없다. 또한 미학습 물체 인식 기술 기반으로 작업환경에서 새로 나타나거나 기존에 학습하지 않은 물체의 이름을 알아도 해당 물체의 정의 또는 기능에 대한 정보를 학습하지 않았기 때문에 정확한 추론을 하는데 어려움이 있다. 로봇 작업에 검색 증강 생성 모델을 함께 사용하는 것은 작업환경에서 처음 나타나거나 기존에 학습하지 못한 물체에 대한 관련 정보를 이용하여 거대 언어 모델이 더욱 정확한 조작 계획을 추론할 수 있게끔 하는 도와주는 작용을 한다.  그림 5. Chain-of-thought,미학습 물체 인식, 검색 증강 생성 등 기술을 통한 모호한 명령 추론 기반 작업 계획 생성  5. In-Context Learning  In-Context Learning은 거대 언어 모델이 새로운 작업을 수행하기 위해 별도의 추가 학습(Fine-tuning) 없이, 주어진 문맥 내에서 제공된 예시를 통해 작업의 패턴을 학습하고 수행하는 능력을 의미한다. 이는 언어모델의 능력을 극대화하고, 특정 작업에 빠르게 적응할 수 있도록 설계된 중요한 기법이다. In-Context Learning 기법 적용 시 입력으로 사용되는 프롬프트(Prompt)는 거대 언어 모델이 특정 작업을 수행할 수 있도록 지시를 내리거나 문맥을 제공하는 입력 텍스트를 의미한다. 프롬프트는 모델이 어떤 작업을 수행해야 하는지 이해하고, 적절한 응답을 생성할 수 있도록 설계된다.  그림 6. In-Context Learning 예시[4] 기존의 로봇은 강화 학습과 지도 학습을 많이 사용하였지만 해당 학습 방법들은 학습 데이터 생성 및 모델 학습에 오랜 시간이 소요되는 문제와, 고가의 센서, 시뮬레이션 환경 구축이 어렵고 모델 학습에 컴퓨팅 자원이 많이 소요되는 문제점이 있다. 또한 로봇은 다양한 작업 수행에 대한 적응성을 필요로 한다. 단일 작업만 수행하는 것이 아니라 다양한 작업을 처리해야 하는 상황에서, 매번 새롭게 학습하거나 프로그래밍하는 것은 비효율적이다. In-Context Learning 기술은 로봇이 복잡하고 변화하는 환경에서도 인간처럼 유연하게 적응하며 다양한 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는 핵심 기술이다. 예를 들어, 가정 환경에서 사용되던 로봇 모델을 사무실 환경으로 전환할 경우, 작업 환경의 변화로 인해 모델이 적절한 작업 계획을 생성하지 못할 수 있다. 그러나 In-Context Learning 기술을 활용하면, 사무실 환경에 대한 몇 가지 예시만 제공해도 로봇이 새로운 환경에 빠르게 적응할 수 있다. 이는 사무실뿐만 아니라 제조 공장 등 다양한 서비스 환경에서도 효율적인 적용을 가능하게 한다. 그림 7. 로봇 작업에서 거대 언어 모델에 직접 In Context Learning 기법을 적용한 예시와 거대 언어 모델 기반 모호한 명령 이해 및 추론 모델에 In-Context Learning 기법을 적용한 예시 비교 6. 작업 상황 추론 LLM 로봇 기술 개발 앞서 거대인공지능 모델이 로봇 분야에서의 다양한 한계를 극복하기 위해 필요한 기술들을 살펴보았다면, 해당 기술들을 모두 적용할 시 어떤 효과를 얻을 수 있는지 살펴보자.  Chain-of-Thought 기술은 비록 논리 및 근거에 따라 로봇의 작업 계획을 생성하지만 거대 언어 모델이 사전에 학습한 지식에 의거하기 때문에 생성한 작업계획이 불완정하지 않거나 오류가 있을 수 있다. 미학습 물체 인식 기술은 로봇더러 동적인 작업환경을 더 잘 이해할 수 있게끔, 물체의 클래스(이름)을 거대 언어 모델에 알려준다. 하지만 물체의 이름만 알고 해당 물체의 기능, 해당 환경에서 어떤 작용을 하는지 모르면 여전히 도움이 되지 않기 때문에 검색 증강 생성 기술을 적용하여 미학습 물체 인식 기술 및 Chain-of-Thought 기술 기반 단계별 보다 정확한 추론을 진행할 수 있도록 한다. 마지막으로 해당 기술이 다양한 환경에서의 빠른 적응을 위해 In-Context Learning 기술을 도입한다.  그림 8. human robot interface 예시 7. 결론  실시간 대응 로봇 자동화 기술은 국제적인 기술 경쟁이 활발히 이루어 지고 있고 국내 기관에서도 연구 개발을 수행하고 있으나 실환경에서 사용 가능한 수준에 달성하지 못한 상황이다. 제조, 사무 환경뿐만 아니라 다양한 서비스 영역에서도 노동력 부족 현상과 서비스 수요 다양화에 대응하기 위해 로봇 자동화 시스템 수요가 증가하고 있다. 거대 언어 모델을 적용한 로봇 기술을 활용하여 수행할 작업을 분석하는 것을 통해 환경 변화에 유연하게 대처함으로써, 다양한 환경에서 범용적으로 사용할 수 있을 것을 기대하고 있다. 중소기업의 기술 접근 장벽을 낮추고 기술 지원 및 활성화를 기대하고, 특정 산업 외 전 산업에 결쳐 자동화율을 높임과 동시에 다양한 서비스에 접목하여 확장할 수 있을 것으로 기대한다. 뿐만 아니라 의료 전문 서비스 분야의 자동화나, 질병 혹은 고령화로 인해 자립적인 물체 조작과 같은 상황 대응이 어려운 사람을 보조하는 공공 서비스 분야에 자동화 기술을 확장함으로써 서비스 적용 범위가 확대되고 품질이 향상될 수 있을 것으로 기대된다. 8. Reference [1] Ahn, M., Dwibedi, D., Finn, C., Arenas, M. G., Gopalakrishnan, K., Hausman, K., ... & Xu, Z. (2024). Autort: Embodied foundation models for large scale orchestration of robotic agents. arXiv preprint arXiv:2401.12963. [2] Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Xia, F., Chi, E., ... & Zhou, D. (2022). Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models. Advances in neural information processing systems, 35, 24824-24837. [3 Wu, S., Xiong, Y., Cui, Y., Wu, H., Chen, C., Yuan, Y., ... & Xue, C. J. (2024). Retrieval-augmented generation for natural language processing: A survey. arXiv preprint arXiv:2407.13193. [4] Dong, Q., Li, L., Dai, D., Zheng, C., Ma, J., Li, R., ... & Sui, Z. (2022). A survey on in-context learning. arXiv preprint arXiv:2301.00234. 다음글 칼코겐 화합물의 특성과 차세대 반도체 응용 이전글 이전글이 없습니다. 목록

세종피플 교수 교수 전자정보통신공학과 김재호 교수 연구팀, 한국통신학회 하계종합학술발표대회 우수 논문 선정 2024-12-12 hit 597 ▲김재호 교수 연구팀 전자정보통신공학과 김재호 교수 연구팀의 연구 논문이 한국통신학회 하계종합학술발표대회에서 우수 논문으로 선정됐다. 한국통신학회는 ICT 분야의 학술/산업의 선도적인 역할을 수행하는 국내 최고의 학회로  매년 하계종합학술발표대회를 통해 ICT 분야의 최신 연구 동향과 기술 혁신을 공유하고 있다. 이번 연구는 생성형 AI를 활용해 아동 교육용 개인 맞춤형 이미지 기반 영어 동화책 서비스를 제안했다. 이는 아동이 그린 그림을 입력받아 생성형 AI로 시청각 요소로 생성하고, 이를 결합해 인터랙티브 동화책 서비스를 구현하는 것이다.  김재호 교수팀은 동화책 내용, 삽화, 효과음 등 동화책의 디지털 콘텐츠를 생성하기 위해 GPT-3.5 Turbo, Stable Diffusion, AudioLDM2 등 다양한 최신 생성형 AI 모델을 사용했다. 이러한 시스템은 아동의 그림을 바탕으로 시청각 효과가 결합된 동화책을 제작해 아동의 상상력과 창의성 향상에 기여할 것으로 기대된다. 또한, 다국어 지원이 가능한 TTS 기능을 활용해 아동 언어 교육에도 긍정적인 효과를 미칠 것으로 예상된다.  김 교수는 “연구원들의 끊임없는 노력과 열정이 만들어 낸 성과가 좋은 평가를 받아 매우 기쁘다”고 말했다.  제1 저자 이소현(전자저보통신공학과·21) 학생은 “김 교수님의 훌륭한 지도와 연구실 선배들의 많은 도움 덕분에 좋은 결과를 낼 수 있었다. 앞으로도 꾸준한 연구 활동을 통해 우수한 성과를 낼 수 있도록 노력하겠다”고 소감을 전했다. 취재/ 홍가연 홍보기자(gyhong1211@naver.com) 다음글 정보보호학과 이종혁 교수, 제 106차 정보통신표준총회에서 우수위원회 수상 이전글 인공지능데이터사이언스학과 Muhammad Syafrudin, Norma Latif Fitriyani 교수팀, ‘Computers and Electronics in Agriculture’에 논문 게재 목록

세종피플 교수 교수 인공지능데이터사이언스학과 Muhammad Syafrudin, Norma Latif Fitriyani 교수팀, ‘Computers and Electronics in Agriculture’에 논문 게재 2024-12-16 hit 32840 ▲인공지능데이터사이언스학과 Muhammad Syafrudin, Norma Latif Fitriyani 교수   인공지능데이터사이언스학과 Muhammad Syafrudin, Norma Latif Fitriyani 교수 연구팀이 국제 저널 ‘Computers and Electronics in Agriculture’에 논문을 게재했다.   이번 연구가 발표된 ‘Computers and Electronics in Agriculture’는 컴퓨터와 전기기구, 제어 시스템을 농업과 임업 등에 응용하는 분야를 다루는 저명한 국제 저널로, 임팩트 팩터 7.7을 기록하며 해당 분야에서 상위 1.7%에 속한다. Muhammad Syafrudin, Norma Latif Fitriyani 교수 연구팀은 어려운 농업 현장 환경에서 밀 이삭을 정확하게 탐지하는 새로운 알고리즘, FLTrans-Net(트랜스포머 기반 특성 학습 네트워크)(DOI: 10.1016/j.compag.2024.109706)을 개발했다. 밀 이삭의 정확한 식별은 효율적인 농업 관리에 필수적이나, 실제 농업 환경에서 작은 이삭이나 겹치는 이삭을 탐지하는 것은 오랜 도전 과제로 여겨져 왔다. 연구팀은 기존의 ‘합성곱 신경망(CNN)’이 지역적인 특성에 집중해 전역적인 특성을 잘 포착하지 못한다는 한계에 주목했고, 이를 해결하기 위해 FLTrans-Net을 제안했다. FLTrans-Net은 다중 규모 특성 추출을 위한 다중 규모 융합 블록과 트랜스포머 인코더를 사용하며, 중요한 특성을 강조하는 ‘공간적 주의 블록’과 경량화된 ‘RetinaNet 탐지 블록’을 통합해 만들어졌다. 연구팀은 실험을 통해 FLTrans-Net이 복잡한 현장에서 밀 이삭 탐지에 효과적임을 입증했으며, 자원 제한적인 장치에서의 배치 가능성을 보여주었다. 이는 농업 응용 분야에서 정확성과 효율성을 획기적으로 향상시킬 것으로 기대된다. 한편, Muhammad Syafrudin 교수는 2022년 3월부터 세종대 교수로 재직하고 있으며, 산업 인공지능, 데이터 인텔리전스, 산업 분석, 산업 정보학 분야에서 10년 이상의 연구개발(R&D) 경력을 보유하고 있다. 그의 연구는 ESWA, AEJ, Food Control, Mathematics, COMPAG와 같은 저명 학술지에 게재됐으며, 올해 Stanford/Elsevier가 선정한 ‘2024 글로벌 상위 2% 과학자’ 명단의 ‘인공지능 및 이미지 처리 분야’에 이름을 올리는 영광을 안기도 했다. Norma Latif Fitriyani 교수 또한 2022년 3월부터 세종대 교수로 재직하고 있다. 데이터 과학, 통계 및 기계 학습, 정보학, 이미지 처리 분야에서 7년 이상의 연구개발(R&D) 경력이 있으며, 많은 연구를 저명 학술지에 게재했다. Muhammad Syafrudin 교수는 “복잡한 농업 환경에서 밀 이삭을 탐지하는 효율적인 알고리즘인 FLTrans-Net을 통해 실제 현장에 도움이 될 수 있어 기쁘다. Applied INTelligence Lab(AINTLab), HITEC University Taxila, and Kaunas University of Technology의 동료 연구자들에게 깊은 감사를 전한다. 이번 결과를 바탕으로 연구를 지속적으로 이어갈 예정이다.”라고 밝혔다. 취재/ 최수연 홍보기자(soo6717@naver.com) 다음글 전자정보통신공학과 김재호 교수 연구팀, 한국통신학회 하계종합학술발표대회 우수 논문 선정 이전글 식품생명공학전공 유상호 교수, 한국과학기술한림원 2025년도 정회원 선출 목록

세종피플 교수 교수 식품생명공학전공 유상호 교수, 한국과학기술한림원 2025년도 정회원 선출 2024-12-18 hit 731 ▲유상호 교수 식품생명공학전공 유상호 교수가 국내 과학기술 분야의 최고 권위 석학기관인 한국과학기술한림원(이하 한림원)의 2025년도 정회원으로 선출됐다. 이번에 선출된 2025년도 신임 정회원은 총 36명이다. 한림원의 정회원은 과학기술 분야에서 20년 이상 활동하며 독창적인 연구 성과를 통해 해당 분야 발전에 크게 기여한 과학기술인 중에서 선출된다. 이 과정은 3단계의 엄정한 심사를 거치며, 특히 교신저자로 발표한 논문 10편에 대한 연구의 독창성, 학문적 영향력, 기여도를 중점적으로 평가한다. 유상호 교수는 생물전환기법을 활용한 구조설계형 바이오-식품 탄수화물 소재 개발 연구의 선구자로 인정받고 있다. 2003년부터 세종대 생명시스템학부 교수로 재직 중인 그는 200여 편의 SCI(E)급 논문을 발표하며, 탄수화물 활성 효소를 이용한 소재합성 및 생리활성 효과에 대한 연구에 집중해왔다. 또한, 탄수화물 소재 연구소 소장과 바이오폴리머 첨단소재 핵심연구지원센터 센터장을 겸임하며 해당 연구 분야의 핵심 기술 발전을 이끌고 있다. 세종대 홍보실(hongbo@sejong.ac.kr) 다음글 인공지능데이터사이언스학과 Muhammad Syafrudin, Norma Latif Fitriyani 교수팀, ‘Computers and Electronics in Agriculture’에 논문 게재 이전글 정보보호학과 송재승 교수, 글로벌 사물인터넷 표준 oneM2M 기술총회 부의장 재선임 목록

세종피플 교수 교수 정보보호학과 송재승 교수, 글로벌 사물인터넷 표준 oneM2M 기술총회 부의장 재선임 2024-12-23 hit 416 ▲송재승 교수(우측에서 두 번째) 정보보호학과 송재승 교수가 글로벌 사물인터넷 표준화 기구인 oneM2M 기술총회의 부의장으로 재선임됐다.  oneM2M은 사물인터넷(IoT) 글로벌 표준 플랫폼을 개발하고 확산하기 위한 핵심 협력체로, IoT의 호환성 확보를 넘어서 메타버스, 인공지능(AI), 블록체인과 같은 미래 기술의 기반 데이터를 제공하는 필수적인 플랫폼이다. 송 교수는 2020년 KETI 전자기술연구소 소속으로 oneM2M 기술총회 부의장을 역임했으며, 2022년에는 세종대 소속으로 기술총회 부의장에 선임돼 지난 2년간 oneM2M 오픈소스 개발, 인공지능 기술의 IoT 표준 지원, IoT 보안 메커니즘 연구, IoT 기술의 메타버스 확산 등 다양한 분야에서 국제 표준화를 선도해 왔다.  그는 국제 표준 선도 경험을 인정받아 지난 11월 13일에 캐나다 오타와에서 개최된 oneM2M 기술총회 제67차 회의에서 기술총회 부의장으로 출마해 재선임됐다. 임기는 2026년 11월까지로, 이번 재선임으로 세종대는 사물인터넷, 인공지능 그리고 데이터 관련 글로벌 표준 기술을 선도할 수 있게 됐다. 송재승 교수는 “이번에 oneM2M 국제 표준 기술총회 부의장으로 다시 선임되어 큰 영광이며, 동시에 무거운 책임감을 느낀다. 2년 전 임명과 마찬가지로, 재선임은 세종대 연구진의 지속적인 노력과 국제 표준화 기여를 다시 한번 인정받은 결과라고 생각한다. 이를 계기로 한국이 글로벌 표준화 논의에서 더욱 중심적인 역할을 할 수 있도록 하겠다”고 말했다. 덧붙여 “이번 기회를 발판으로 국제 협력의 범위를 넓히고, 다양한 국가 및 기관과의 긴밀한 협업을 통해 oneM2M 플랫폼이 더 많은 산업과 기술에 실질적으로 기여할 수 있도록 노력하겠다. 다시 한번 기회를 주신 oneM2M 회원국 및 관계자분들께 감사의 말씀을 드리며, 국제 표준 발전을 위해 최선을 다하겠다”고 말했다.  취재/ 이유빈 홍보기자(iyreason@naver.com) 다음글 식품생명공학전공 유상호 교수, 한국과학기술한림원 2025년도 정회원 선출 이전글 인공지능데이터사이언스학과 구영현 교수팀, BONBID-HIE 2024 챌린지 우승 목록

세종피플 교수 교수 건축학과 김영욱 교수, 건축가와 함께 걷는 청와대, 서촌, 북촌 산책 출간 2025-01-03 hit 432 ▲‘건축가와 함께 걷는 청와대, 서촌, 북촌 산책’ 표지 건축학과 김영욱 교수의 저서 ‘건축가와 함께 걷는 청와대, 서촌, 북촌 산책’이 출간됐다. 이 책은 무심코 지나친 서울 도심의 거리 곳곳을 거닐며 떠나는 서울 도심 걷기 여행기를 담고 있다. 책에서는 공간과 소통이라는 주제를 바탕으로 청와대를 해석하고, 과거와 현재가 공존하는 서촌, 북촌 마을의 공간을 중심으로 여유로운 인문 산책을 제안한다. 이를 통해 독자들은 공간이 지닌 사회·문화적 의미를 들여다보고, 현대인이 잃어버린 쉼과 사유의 감각을 되찾을 수 있을 있다. 김 교수는 책을 통해 건축물이 역사적 산물인 동시에 그 건물이 지어진 당시의 사회적ㆍ예술적 결정체라고 말하며 건축물을 바라보며 사유의 시간을 가져볼 것을 강조한다. 책의 목차는 ▲청와대와 외국 정상의 집무실 ▲청와대 산책 ▲청와대 주변의 마을들 ▲서촌, 북촌, 산책으로 구성되어 있다. 김 교수는 “이번 책을 통해서 독자들이 공간의 의미를 재발견하기를 바란다. 건물이나 도시를 경험할 때 단순히 형태뿐만 아니라 항상 공간에 담겨있는 사회와 역사의 켜를 전달하기 위해 노력했다. 책의 내용 외에 건축에 대한 나의 추가적인 생각은 유튜브 채널 ‘김영욱의 도시탐험대’에서도 만나볼 수 있다”고 출간 소감을 전했다.  취재/ 홍가연 홍보기자(gyhong1211@naver.com) 다음글 김영갑 교수 연구팀, 정보통신기획평가원(IITP) 2024년도 정보보호 분야 우수과제 선정 이전글 경영학부 이상재 교수, 국제 학술지 Applied Sciences 객원 편집위원 선임 목록

세종피플 교수 교수 경영학부 이상재 교수, 국제 학술지 Applied Sciences 객원 편집위원 선임 2025-01-06 hit 419 ▲경영학부 이상재 교수 경영학부 이상재 교수가 국제 학술지 Applied Sciences의 특별호인 ‘소셜미디어 네트워크에서 인공지능의 응용’(Novel Applications of Artificial Intelligence in Social Media Networks)의 객원 편집위원(Guest Editor)으로 선임됐다.  Applied Sciences는 응용자연과학 분야에서 영향력 있는 최신 연구 결과를 다루는 국제 학술지로 이번 특별호에서는 소셜미디어에서의 인공지능 활용을 조명한다. 이 교수는 이번 특별호에서 전 세계 학자들이 투고하는 논문의 심사 및 편집에 참여한다.  이 교수는 소셜 네트워크에 비즈니스 애널리틱스를 접목한 연구를 수행해 왔다. 대표 논문으로는 ‘Explanatory and predictive analytics for movie production efficiency by online word-of-mouth’, ‘The moderating effect of movie production efficiency on the relationship between eWOM and review helpfulness’ 등이 있으며, 이 연구들은 영화 소셜 리뷰 데이터를 활용해 영화 제작 효율성과 온라인 리뷰 속성 간의 관계를 분석한 성과로 주목받았다. 소셜 영화 사이트에서의 온라인 리뷰데이터를 이용해 탐색적이고 예측적 애널리틱스를 적용하여 영화의 제작 효율성을 분석한 ‘Explanatory and predictive analytics for movie production efficiency by online word-of-mouth’라는 논문을 게재했다. 또한 영화 소셜 리뷰 데이터를 사용해 영화의 제작 효율성, 온라인 리뷰 속성 관계를 분석한 ‘The moderating effect of movie production efficiency on the relationship between eWOM and review helpfulness’라는 논문을 게재했다.  또한 최근에는 호텔 예약 사이트와 네이버 등의 온라인 후기 데이터를 텍스트 마이닝 및 머신러닝 기법으로 분석하여 리뷰 유용성과 서비스 성과를 예측하거나 설명하는 설명 및 예측 애널리틱스(explanatory and predictive analytics)에 대한 연구 분야에서 성과를 거뒀다. 해당 연구 결과는 △Decision Support systems △Telecommunication Systems △Computers in Human Behavior △International Journal of Mobile Communications △Applied Sciences △European Journal of Information Systems △Information & Management △Expert Systems with Applications △Information Processing & Management △Journal of Social Computing △Data Science in Finance and Economics △International Journal of Electronic Commerce △Information Technology and Management △International Journal of Accounting Information Systems △Behavior & Information Technology △Journal of Knowledge Management △Technological Forecasting and Social Change  △Management Decision △Annals of Mathematics and Physics 등의 다양한 저명 학술지에 게재됐다. 이상재 교수는 “앞으로 소셜 사이트의 빅데이터 및 비즈니스 애널리틱스를 활용한 분야에서 높은 학문적 영향력을 달성하기 위해 더욱 수준 높은 연구 활동에 전념하도록 노력하겠다”고 말했다. 한편 이 교수는 현재 구글 스칼라(Google Scholar) 인용 횟수 기준으로 비즈니스 정보 시스템 분야의 세계 연구자 중 4위, 비즈니스 애널리틱스 분야 66위를 기록하고 있다. 취재/ 강은지 홍보기자(keej1758@naver.com) 다음글 건축학과 김영욱 교수, 건축가와 함께 걷는 청와대, 서촌, 북촌 산책 출간 이전글 인공지능데이터사이언스학과 Muhammad Syafrudin 교수팀, 인도네시아 티다르대 연구팀과 ‘Sustainable Development’에 논문 게재 목록

세종피플 교수 교수 경영학부 이상재 교수, 국제 학술지 Journal of Data Science and Intelligent Systems 리뷰어팀 선임 2025-01-23 hit 325 ▲경영학부 이상재 교수 경영학부 이상재 교수가 국제 학술지 Journal of Data Science and Intelligent Systems의 리뷰어팀에 선임됐다.  Journal of Data Science and Intelligent Systems는 데이터과학과 지능형 시스템을 이용해 경영, 의료, 환경, 생명, 공학 등 다양한 분야의 응용연구를 출판하는 학술지이다. 이 교수는 저널에 투고되는 비즈니스 분야의 데이터과학 응용 논문의 심사와 편집에 참여한다.  이 교수는 경영 성과, 마케팅, 보안관리, 재무 분야에 비즈니스 애널리틱스를 접목한 연구를 활발히 수행해 왔다. 대표적인 연구로는 호텔 예약 사이트의 온라인 리뷰 데이터를 이용하여 탐색적이고 예측적 애널리틱스를 적용해 호텔의 예약 가격을 예측하고 분석한 “Exploring the Influence of Online Word-of-Mouth on Hotel Booking Price: Insights from Regression and Ensemble based Machine Learning Methods”가 있다. 또한 IT 서비스 업체 조직의 계층적 경영 성과를 유전자 알고리즘으로 분석한 “Hierarchical Balanced Scorecard-based Organizational Goals and the Efficiency of Controls Processes”라는 논문도 발표했다. 최근에는 유통이나 영화 등의 온라인 리뷰 데이터에 텍스트 마이닝 및 머신러닝 기법을 적용해서 리뷰 유용성이나 서비스의 성과를 예측하고 설명하는 설명 및 예측 애널리틱스(explanatory and predictive analytics)에 대한 연구를 수행했다. 이 연구 결과는 △Journal of Social Computing △Data Science in Finance and Economics △International Journal of Mobile Communications △Applied Sciences △Information & Management △Expert Systems with Applications △Information Processing & Management △Decision Support systems △Telecommunication Systems △Behavior & Information Technology △Journal of Knowledge Management △Technological Forecasting and Social Change △Management Decision △Annals of Mathematics and Physics △Information Technology and Management △International Journal of Accounting Information Systems △Computers in Human Behavior △European Journal of Information Systems △International Journal of Electronic Commerce 등 다양한 저명 학술지에 게재됐다.  이상재 교수는 “앞으로 데이터사이언스 기법을 활용해 웹사이트 온라인 데이터를 분석한 연구 분야에서 높은 학문적 영향력을 달성하기 위해 더욱 수준 높은 연구 활동에 전념하도록 노력하겠다”고 말했다. 한편 이 교수는 현재 구글 스칼라(Google Scholar) 인용 횟수 기준으로 비즈니스 정보 시스템 분야의 세계 연구자 중 4위, 비즈니스 애널리틱스 분야 66위에 올라있다. 취재/ 강은지 홍보기자(keej1758@naver.com) 다음글 경영학부 황용식 교수, 2024년 국토교통부 장관 표창 수상 이전글 경영학부 이유진 교수, ‘감사의견 구매 행위’ 공동연구로 제2회 서현학술상 최우수상 수상 목록

세종피플 교수 교수 경영학부 황용식 교수, 2024년 국토교통부 장관 표창 수상 2025-01-23 hit 538 ▲황용식 교수 경영학부 황용식 교수가 2024년 국토교통부 장관 표창을 받았다. 국토교통부 장관 표창은 교통 업무 중 항공산업 발전에 뚜렷한 공로가 있는 개인과 단체를 발굴해 수여하는 상이다. 황 교수는 지난 몇 년간 국토교통부에서 다양한 위원회 활동을 수행하고 있으며, 세종대에서 민간항공 경영연구소 소장을 맡아 대한민국 항공산업 구조와 관련된 다양한 연구와 과제를 수행하고 있다. 최근에는 항공사의 ESG 활동과 관련된 다수의 논문도 발표했다. 또한 △부산광역시의 가덕도 신공항 추진위원회 위원 △한국공항학회 부회장 △글로벌항공우주산업학회 편집위원장 등의 활동을 통해 대한민국의 공항 운영, 항공 경영 분야 발전에 기여하고 있다.  황 교수는 “현재 진행하고 있는 항공산업 관련 연구와 민간항공 경영연구가 국토부의 항공 정책에 기여할 수 있도록 노력하겠다”고 소감을 밝혔다. 취재/ 강은지 홍보기자(keej1758@naver.com)   다음글 인공지능데이터사이언스학과 Muhammad Syafrudin 교수팀, 인도네시아 티다르대 연구팀과 ‘Sustainable Development’에 논문 게재 이전글 경영학부 이상재 교수, 국제 학술지 Journal of Data Science and Intelligent Systems 리뷰어팀 선임 목록

세종피플 교수 교수 전자공학과 김동호 교수 연구팀, 2025년 한국전자파학회 동계종합학술대회 우수논문상 수상 2025-03-21 hit 258 ▲ 김동호 교수 연구팀 단체사진 전자공학과 김동호 교수 연구팀(안테나 및 RF 응용 연구실)이 지난 2월 12일부터 15일까지 제주국제컨벤션센터에서 열린 ‘2025년 한국전자파학회 동계종합학술대회’에서 우수논문상을 수상했다. 연구팀은 전자공학과 김동호 교수와 김수정(전자공학과·23), 이승진(전자공학과·24), 우금진(전자공학과·24) 석사과정생으로 구성되어 있다.  이번 학술대회에서 연구팀은 복잡한 5G 환경에서 지능형 반사 표면(IRS)의 성능 검증을 주제로 발표를 진행했다. 이 연구에서는 차세대 5G 이동통신 기술인 지능형 반사 표면(IRS: Intelligent Reflecting Surface)의 성능을 평가하고, 복잡한 도심지 환경을 모사한 전자파 잔향실(RC: Reverberation Chamber) 기반의 측정 방식을 최초로 제안했다. 기존 연구에서는 IRS의 성능이 외부 전자파 간섭이 없는 이상적인 환경에서 주로 평가되었지만, 실제 5G 네트워크에서는 다중 경로 간섭이 불가피하다. 이에 연구팀은 RC 실험을 통해 복잡한 전파 환경에서 IRS가 어떻게 작동하는지 분석하고, 이를 바탕으로 앞으로의 IRS 연구와 활용 방향을 제시했다. 이번 연구는 IRS의 성능 개선과 실용화를 위한 중요한 이정표가 될 것으로 기대된다. 이번 연구는 산업적으로도 큰 의미가 있다. IRS가 5G 및 미래 통신 기술에서 통신 품질을 향상시키고, 인프라 구축 비용 절감에 기여할 가능성을 입증했기 때문이다. 이를 통해 네트워크 효율성이 높아질 뿐만 아니라, 6G 시대를 대비한 스마트 통신 기술 개발에도 중요한 역할을 할 것으로 전망된다. 특히, IRS가 5G 네트워크 최적화뿐만 아니라 향후 6G 기술에도 적극 도입될 가능성이 커지면서 관련 연구 및 개발이 더욱 활발해질 것으로 기대된다. 연구에 참여한 김수정 학생은 “연구를 진행하면서 많은 어려움이 있었지만, 포기하지 않고 끝까지 해낸 덕분에 이번 학회에서 좋은 성과를 거둘 수 있어 정말 뿌듯하다”고 소감을 전했다.  이번 수상으로 안테나 및 RF 응용 연구실은 9년 연속 전국 규모 학술대회 및 공모전 수상이라는 쾌거를 달성하며, 세종대 전자공학과의 우수성을 다시 한번 입증했다. 취재/ 진수정 홍보기자(wlstnwjd8300@naver.com) 다음글 음악과 김나영 교수 나우피아노연구회, 제3회 정기연주회 개최 이전글 경영학부 이상재 교수, World Top Scientists Awards 수상 목록

세종피플 교수 교수 경영학부 이상재 교수, World Top Scientists Awards 수상 2025-03-25 hit 137 ▲경영학부 이상재 교수 경영학부 이상재 교수가 World Top Scientists Awards(Best Researcher Award)를 수상했다.  World Top Scientists Awards는 연구자의 학문적 기여와 사회적 영향력을 평가하여 Scifax 회사 그룹이 운영하는 worldtopscientists.com에서 수여하는 상으로, 연구 업적, 논문 인용 횟수, 연구의 영향력 및 독창성 등의 기준에 따라 선정된다.  이 교수는 비즈니스 인텔리전스, 사이버보안 관리, 의사결정지원 시스템 분야에서 탁월한 연구 성과를 인정받아 아시아 태평양 지역의 우수 연구자로 선정되었다. 특히, 데이터 기반 의사결정 전략 연구를 통해 학계와 산업계에 기여한 점이 높이 평가되었다. 그는 경영 성과, 재무, 보안 관리 분야에서 데이터 사이언스와 비즈니스 애널리틱스를 접목한 연구를 활발히 수행해왔다. 대표적인 연구로는 베이지언 네트워크(나이브 베이지언 방법)를 활용하여 아마존에서 수집한 온라인 리뷰의 유용성을 예측한 논문 "Using Bayesian Network to Predict Online Review Helpfulness“와 빅데이터 분석의 다양한 속성이 의사결정 향상과 경영 성과에 미치는 영향을 분석한 논문 "Attribute of Big Data Analytics Quality Affecting Business Performance"가 있다. 최근에는 호텔, 영화, 유통 플랫폼에서 온라인 리뷰 데이터를 활용해 텍스트 마이닝과 머신러닝 기법을 적용함으로써 리뷰의 유용성과 서비스 성과를 예측하고 설명하는 연구를 수행하고 있다. 이러한 연구 결과는 △Behavior & Information Technology △Journal of Knowledge Management △Journal of Social Computing △Data Science in Finance and Economics △International Journal of Mobile Communications △Information Processing & Management △Decision Support Systems △Telecommunication Systems △Technological Forecasting and Social Change △Management Decision △Annals of Mathematics and Physics △Information Technology and Management △Applied Sciences △Information & Management △Expert Systems with Applications △International Journal of Accounting Information Systems △Computers in Human Behavior △European Journal of Information Systems △International Journal of Electronic Commerce 등 다양한 국제 저명 학술지에 게재되었다. 이상재 교수는 "앞으로 비즈니스 애널리틱스 및 데이터 사이언스 기법을 활용하여 웹사이트 온라인 데이터를 지능적으로 분석하는 빅데이터 연구 분야에서 높은 학문적 영향력을 달성하기 위해 더욱 수준 높은 연구 활동에 전념하겠다"고 수상 소감을 밝혔다. 이 교수는 현재 Google Scholar 인용 횟수 기준으로 비즈니스 정보 시스템 분야에서 세계 연구자 중 4위, 비즈니스 애널리틱스 분야 66위에 올라 있다. 취재/ 유재혁 홍보기자(db1345@naver.com) 다음글 전자공학과 김동호 교수 연구팀, 2025년 한국전자파학회 동계종합학술대회 우수논문상 수상 이전글 물리천문학과 김경호 교수, 콜로키움 특강 진행 목록

세종피플 교수 교수 물리천문학과 김경호 교수, 콜로키움 특강 진행 2025-03-26 hit 189 ▲김경호 교수가 강연하고 있다. 물리천문학과는 지난 3월 19일 영실관 601호에서 콜로키움 특강을 진행했다. 이날 강연은 올해 물리천문학과 신임 교원으로 임용된 김경호 교수가 맡았다. 김 교수는 초전도체 기반 양자 시스템을 연구하는 전문가로, 이번 강연에서 ‘Dual Shapiro Steps and the a.c. coherent quantum phase slip effect’라는 주제를 다뤘다.  김 교수는 기존에 이론적으로만 예측됐던 ‘quantized current steps’이 실제로 관찰됨에 따라 초전도체에서 ‘coherent quantam phase slip’ 원리가 나타나는 현상을 설명했다. 강연 후 김 교수는 “콜로키움에 교수님들도 많이 참석했지만 학생들이 많이 와 주어 감사한 마음으로 강연을 진행할 수 있었다. 학생들이 다소 어려워하지 않을까 걱정도 했지만 강연 중간에 질문도 많이 하고 끝난 후에도 많은 학생들이 찾아와 큰 감명을 받았다”며 “물리천문학과 및 학교 구성원들과 콜로키움을 통해 학술적으로 교류하는 기회를 가질 수 있어서 즐거웠다”는 소감을 전했다. 취재/ 이현석 홍보기자(hslee901@naver.com) 다음글 경영학부 이상재 교수, World Top Scientists Awards 수상 이전글 물리천문학과 Rossi 교수, DESI 공동 연구팀에서 암흑에너지 약화 연구 결과 공개 목록

세종피플 교수 교수 물리천문학과 Rossi 교수, DESI 공동 연구팀에서 암흑에너지 약화 연구 결과 공개 2025-03-27 hit 147 ▲Graziano Rossi 교수 물리천문학과 Graziano Rossi 교수는 지난 3월 19일 DESI(Dark Energy Spectroscopic Instrument) 공동 연구팀의 연구자로서 암흑에너지의 힘이 약해지고 있다는 연구 결과를 공개했다.   DESI 공동 연구팀은 전 세계 70개 이상의 기관에서 900명 이상의 연구원이 모인 국제 협력 연구팀으로, 우주의 가속 팽창과 후기 진화의 원인이 되는 암흑에너지를 주로 연구하고 있다. 연구팀은 현재 암흑에너지의 에너지 밀도가 지난 45억 년 전보다 약 10% 약화됐다는 사실을 발견했다. 우주의 팽창을 가속하는 힘인 암흑에너지가 약해지고 있다는 이번 연구 결과는 기존 물리학 이론과 어긋나는 결과이다. 또한 연구팀은 중성미자 질량의 합에 역대 가장 엄격한 제약을 가해 진동으로 인한 하한에 잠재적으로 도전하는 상한을 설정하며 새로운 물리학의 가능성을 암시했다. DESI는 미국 애리조나주 키트 피크 국립천문대에 설치된 시설로, 5,000개의 광섬유 장치를 이용해 우주에 있는 수많은 은하를 빠르게 스캔해 암흑에너지와 우주 구조 형성의 변화를 연구한다. Rossi 교수는 “발표된 DESI 3년차 데이터의 놀라운 결과는 우주론의 새로운 단계에 접어들었음을 의미한다. 이 세계적인 발견은 현재의 우주론 모델에 도전하며, 새로운 물리학의 가능성을 암시할 수 있다”고 말했다. 취재/ 김병찬 홍보기자(byeongchan1017@naver.com) 다음글 물리천문학과 김경호 교수, 콜로키움 특강 진행 이전글 법학과 최승재 교수, ‘인공지능과 경쟁법’ 출간 목록

세종피플 교수 교수 인공지능데이터사이언스학과 Mugahed A. Al-antari 교수팀, VLLM 기능을 활용한 XAI기반 임상 영상 분석 시스템 MedXpert-CAD 개발 2025-04-03 hit 228 ▲MedXpert-CAD 실행 사진 인공지능데이터사이언스학과 Mugahed A. Al-antari 교수팀(Mukhlis Raza, Saied Salem, 권현욱 연구원)이 의료 영상 분석 시스템 MedXpert-CAD를 개발했다. MedXpert-CAD는 대규모 언어 모델(LLM)과 비전 인코더(Vision Encoder)를 통합한 다중모달 다중 에이전트 시스템(Multimodal Multi-Agent System)으로, 챗봇 기반 증거 중심 진단 워크플로우를 통해 임상 영상 분석을 실시한다. 이후 XAI(설명 가능한 인공지능)와 VLLM(비전 대규모 언어 모델)기술을 활용해 AI의 판단 근거를 시각화하고, 사용자의 질문에 대한 정확하고 해석이 편리한 응답을 제공한다. 이 시스템은 복잡한 다중모달 임상 영상 분석의 어려움을 해결하기 위해 설계됐다. 특히 X-ray를 통해 발견한 호흡기 질환과 MRI를 통해 발견한 요추 척추관 협착증(LSS)의 2D 이미지와 3D DICOM(의료 영상 포맷) 분석에 특화돼 있으며, 사용자의 질문에 대해 몇 초 내의 빠르고 정확한 응답을 제공할 수 있다. MedXpert-CAD는 △감독 에이전트(Supervisor Agent) △온라인 검색 에이전트(Online Search Agent) △X-ray 전문가 에이전트(X-ray Expert Agent) △LSS 전문가 에이전트(LSS Expert Agent), 총 4개의 에이전트로 구성돼 있다. 각 에이전트는 연구진이 설계한 특수 도구(toolkit)를 활용해 각각의 작업을 수행하고, 진단의 정확성과 효율성을 최적화한다. 감독 에이전트는 사용자의 질문을 직접 처리하고 적절한 하위 3개 에이전트에 작업을 배정해 원활한 분석 및 진단 결과를 제공한다. 온라인 검색 에이전트는 추가적인 의료 정보가 필요할 경우 PubMed와 같은 외부 의료 데이터베이스 검색을 실시해 더 정확한 진단에 대한 지원을 제공한다. X-ray 전문가 에이전트는 X-ray 다중 라벨 분류를 위해 이미지-텍스트 쌍을 분석하고 질문을 이해한 후 응답을 제공한다. 이를 통해 14가지 질병을 분류하고, 전체 의료 보고서를 생성할 뿐 아니라, 시각적 중요도 지도(Saliency Map)와 경계 상자(Bounding Box)를 통해 병변 부위까지 식별할 수 있다. 또한, VQA(Visual Question Answering)기술을 적용하여 의료 영상을 해석할 수도 있다. 마지막 LSS 전문가 에이전트는 MRI 요추 척추관 협착증 관련 영상의 축(가로 단면)과 시상 면(세로 단면)을 정밀 분할해 분석을 수행한다. 분할 결과를 바탕으로 mm 단위의 척추 및 디스크 높이, 척추 높이, 추간공 거리 등의 병리학적 측정값을 제공해 정밀 진단을 지원하며, 척추전방전위증, 요추 전만 이상, 디스크 탈출증 등의 질환을 정밀하게 탐지해 포괄적인 요추 건강을 평가한다. 연구팀은 이러한 MedXpert-CAD의 다중모달 AI 기반 워크플로우 통합은 진단의 정밀도를 높이고 다양한 의료 솔루션을 제공하며, 이를 통해 의료진의 역량을 강화할 수 있을 것이라 평가했다. 한편, 이번 연구에 대한 초기 결과는 오는 9월 23일 대전 컨벤션 센터에서 개최되는 제28회 국제 의료 영상 컴퓨팅 및 컴퓨터 보조 개입 컨퍼런스(MICCAI 2025)에서 발표될 예정이다. Mugahed A. Al-Antari 교수는 "VLLM과 XAI 기술을 통합해 다중모달 의료 영상 분석 능력을 향상시킨 MedXpert-CAD는 의료진에게 신속하고 정확한 진단 지원을 제공할 것이다. 이 시스템이 의료 서비스의 효율성을 높이고, 의사, 환자 간 상담의 질을 높이는 데 중요한 역할을 하길 기대한다"고 전했다. 취재/ 최수연 홍보기자(soo6717@naver.com) 다음글 법학과 최승재 교수, ‘인공지능과 경쟁법’ 출간 이전글 자유전공학부 지웅배 교수, ‘갈 수 없지만 알 수 있는’ 출간 목록

세종피플 교수 교수 자유전공학부 지웅배 교수, ‘갈 수 없지만 알 수 있는’ 출간 2025-04-07 hit 256 ▲자유전공학부 지웅배 교수 자유전공학부 지웅배 교수가 과학 도서 ‘갈 수 없지만 알 수 있는’을 출간했다.  ‘갈 수 없지만 알 수 있는’은 천문학의 탐구 여정을 ‘거리 측정’이라는 독창적인 시선으로 풀어낸 흥미로운 과학 도서이다.   지웅배 교수는 이 책을 통해 현대 천문학이 발전할 수 있었던 이유는, 천문학자들의 끊임없는 우주 공간과의 거리 측정 노력 덕분이라고 설명한다. 또한 다양한 우주 공간 관측 장면을 생생한 사진과 함께 소개하고 어려운 천문학 개념들도 역사적 일화를 통해 쉽게 풀어낸다. 책은 총 8장으로 구성됐다. 인간에게 가장 친숙한 천체인 달을 시작으로, ‘샛별’로 불리는 금성, 별똥별이 떨어지는 진짜 이유, 우주 지도를 그리는 기준점이 되는 플레이아데스 성단 등 우주의 신비를 흥미롭게 담았다. 지웅배 교수는 자유전공학부 교수로 재직하며, 유튜브 ‘우주먼지의 현자타임즈’, ‘보다BODA’ 채널을 통해 대중들에게 과학의 즐거움을 전달하고 있다. 지 교수는 “천문학자들이 들려주는 놀라운 이야기들이 얼마나 탄탄한 증거로 뒷받침되는지 전하고 싶었다. 이 책은 인류가 직접 갈 수 없는 세계를 어떻게 밝혀내는지, 그리고 그 과정이 얼마나 정교한 수학적 원리에 기반하는지를 보여준다”라고 전했다. 취재/ 홍보기자 김병찬(byeongchan1017@naver.com) 다음글 인공지능데이터사이언스학과 Mugahed A. Al-antari 교수팀, VLLM 기능을 활용한 XAI기반 임상 영상 분석 시스템 MedXpert-CAD 개발 이전글 환경융합공학과 노준성 교수, 탄소중립 녹색성장 유공 국무조정실장 표창 수상 목록

세종피플 교수 교수 환경융합공학과 노준성 교수, 탄소중립 녹색성장 유공 국무조정실장 표창 수상 2025-04-08 hit 144 ▲환경융합공학과 노준성 교수 환경융합공학과 노준성 교수가 대통령 직속 2050 탄소중립녹색성장위원회가 수여하는 탄소중립 녹색성장 유공 국무조정실장 표창을 수상했다. 대통령 직속 2050 탄소중립 녹색성장위원회는 제1차 국가 탄소중립･녹색성장 기본계획 시행 1주년을 기념하여 관련 우수사례를 발굴, 격려하고자 대국민 공모와 관계기관 추천 등을 통해 표창 대상자를 선정했다. 노준성 교수는 세계 최초로 우리나라 갯벌의 탄소 흡수력을 정량화하여 발표하는 등 우리나라 해양과학 및 관련 정책적 우수성을 알리는 데 기여한 공을 인정받아 국무조정실장 표창을 받았다. 노 교수의 주 연구 분야는 해양환경, 생물, 인간의 상호작용이다. 주로 블루카본 연구의 일환으로 염습지에서 갈대, 칠면초 등 염생 식물이 생장하기 위한 최적의 생육조건을 찾고, 나아가 이를 탄소 자원으로 재활용하기 위한 환경공학적 응용연구를 진행하고 있다. 그뿐만 아니라 최근에는 아열대화되는 연안 생태계의 지속 가능한 관리 및 탄소저장능 확보를 위해 아열대 해양식물과 같은 블루카본에 대해서도 연구하며 그 범위를 넓혀가고 있다. 노 교수는 "그동안 우리나라 갯벌 연구진의 노고를 국가적 차원에서 인정을 해주는 것 같아 감회가 새롭다. 이번 수상을 개인의 연구 성과가 아닌 우리나라 갯벌 탄소 저장력의 우수성에 대해 함께 연구를 지속해 온 우리나라 연구진 모두의 성과로 알아주셨으면 좋겠다"고 소감을 전했다. 취재/최수연 홍보기자(soo6717@naver.com) 다음글 자유전공학부 지웅배 교수, ‘갈 수 없지만 알 수 있는’ 출간 이전글 환경융합공학과 노준성 교수 연구팀, ‘Communications Earth and Environment’에 논문 게재 목록

세종피플 학생 학생 공학과 예술의 만남, 갤러리 ‘럭시베놈’을 창업한 한예호 학생을 만나다 2025-03-05 hit 461 ▲한예호 학생 한예호 학생(전자정보통신공학과·19)는 지난해 9월에 열린 교내 2024 창업세미나 모의 IR 대회에서 캡스톤뮤지엄을 선보였고, 이후 방향을 재정립해 같은 해 11월, 공학과 예술의 상생을 꿈꾸는 기술 스타트업 ‘럭시베놈’으로 피봇팅했다. 학생 창업가로서 도전을 이어가고 있는 그를 만나 럭시베놈이 탄생하게 된 이야기를 들었다. Q. 작년에 캡스톤뮤지엄을 창업했는데, 올해 럭시베놈으로 피봇팅한 이유가 궁금하다.  A. 캡스톤뮤지엄에 대한 설명을 먼저 하겠다. 캡스톤뮤지엄은 예체능 전공생들의 졸업작품이 일회성으로 사용되고 폐기되는 문제를 해결하기 위해 시작한 창업이었다. 졸업작품을 전시하는 공간에 졸업생뿐만 아니라 신진 작가들의 작품까지 확보해서 지속적인 활동을 도울 수 있다면 좋겠다고 생각했다. 그러나 졸업작품 전시 공간은 지속 가능한 비즈니스 모델이라고 하기에는 아쉬운 점이 많았고, 무엇보다 졸업생과 신진 작가층이 우리에게 작품을 맡길 이유를 찾지 못했다. 시장에서 우리만의 경쟁력을 확보할 방안을 찾기 위해 시도한 것이 아이 트래킹 기반의 디스플레이 네임택을 활용한 ‘럭시베놈’이었다.              ▲아이트래킹 기반 디스플레이 네임택 Q. 그렇다면 럭시베놈에 대해 소개해 달라. A. 럭시베놈은 아이 트래킹 기반의 디스플레이 네임택을 활용한 갤러리로, 전시회장 벽면에 작가나 작품 설명이 적힌 기존 갤러리와는 달리 관람객이 전시 작품을 관람하면 네임택에 숫자가 집계된다. 다시 말해, 작품을 보는 시간이 네임택에 분 단위로 표시되며, 작가와 작품 관련 설명도 디스플레이에 나타난다. 추후에는 앱과 연동한 커뮤니티 기능도 도입하고, 전시회 티켓 판매까지 할 예정이다. Q. 아이 트래킹 기반 디스플레이 네임택이 럭시베놈의 특장점이다. 네임택에 주목한 특별한 이유가 있다면 무엇인가? A. 국내 미술계에서 네임택은 지난 80년 동안 주로 PVC 플라스틱 소재의 스티커나 종이 형태가 대부분이었다. 최근에 목각, 아크릴과 같은 새로운 소재의 네임택이 등장했는데, 우리는 이러한 변화를 타깃으로 네임택에 IT 기술을 합치는 연구를 진행했다. Q. 갤러리, 앱에 이어 추후에 커뮤니티 플랫폼을 시도하려는 이유가 따로 있는가? A. 커뮤니티가 추가되면 앱의 팬층을 형성할 수 있고, 팬들과의 소통을 통해 시장에서 빠른 피드백을 받을 수 있다. 이 피드백은 앱의 업데이트를 고객이 원하는 방향으로 이끌어가는 데 중요한 역할을 할 것이다. 이런 이유로 커뮤니티 플랫폼을 도입하려 한다.  Q. 럭시베놈이라는 이름 뜻은? A. 앞서 말했듯, 럭시베놈은 디스플레이 네임택을 전시 작품에 활용한다. 팀 이름의 ‘럭시’는 빛의 SI 조도 단위 ‘럭스’에서 따 왔고, ‘베놈’은 어둠을 연상시키는 단어가 무엇인지 고민하다 생각한 단어이다. luxury의 줄임말인 luxy의 의미를 추가했고, 럭스 뒤에 ‘y’를 붙였다. 빛과 어둠을 합친 럭시베놈이다.           ▲럭시베놈 팀이 개발 중인 앱 Q. 전시 작품을 관람한 시간을 파악할 수 있다고 했는데, 그렇다면, 정량화된 데이터는 어떻게 활용할 수 있나?  A. 크게는 연구와 신진 작가 지원이다. 우선, 정량적인 데이터는 아이트래킹 기반 연구에 사용될 수 있다. 시선 이동에 관한 데이터는 사용될 만한 곳이 많다. 그리고 신진 작가 지원에 있어서도, 누적 관람 시간이 길다면, 그 작가를 지원할 수 있는 계기가 된다. 그들에게 협업 제안을 하거나, 신진 작가 발굴 계기가 되리라고 기대한다. 덧붙여서, 네임택의 데이터는 앱에 연동돼 관람객의 실시간 동선 체크가 가능하다. Q. 럭시베놈의 경쟁 기업을 설정해 본다면? A. 국내와 국외로 나누자면, 국내에는 여러 예술 플랫폼을 경쟁사로 볼 수 있다. 하지만 우리는 단순한 뮤지컬이나 전시 티켓 판매를 넘어 기술을 접목한 차별화된 경쟁력을 확보하는 것이 목표이다. 국외에는 독일 소재 아이트래킹 기술 판매 회사가 경쟁사이다.  Q. 럭시베놈이 꿈꾸는 미래 비전을 설명하자면? A. 공학과 예술의 융합으로 미술 시장을 키워서 판도를 개척하는 것이다. 공학은 예술을 도와 매출을 증대하고, 이렇게 증대된 매출이 다시 미술 시장에 환원되기를 원한다. 그리고 더 나아가서 글로벌 진출도 염두에 두고 있다.  Q. 올해의 목표는 무엇인가? A. 갤러리 네임택, 그리고 앱과 홈페이지를 만드는 것이다. 앱은 현재 MVP 모델을 개발 중이다. 9월까지 만들어서 10월에 마케팅을 시작하고자 한다. 앱스토어에 등록하려면 시간이 걸리므로, 심사를 받는 시간을 고려해서 계획을 잡았다. Q. 현재 팀 빌딩을 새롭게 준비하고 있다고 들었다. 관련해서 한마디 하자면? A. 현재 팀은 5명으로, 대표, 디자이너, 마케터로 구성돼 있다. 전자정보통신공학, 디자인, 경제학 등 다양한 전공의 팀원들이 모여 럭시베놈의 비전을 함께하고 있다. 지금은 개발자를 구하고 있는데, 하드웨어 설계를 해봤거나 IoT 기계를 만든 사람이면 좋을 것 같다. 초기 창업팀인 만큼 폭발적인 성장을 장담한다. 많은 관심을 부탁한다. 취재/ 이유빈 홍보기자(iyreason@naver.com) 다음글 기계공학전공 정진영, 윤정호 학생, 국제 Simulink Student Challenge 2등 차지 이전글 양자원자력공학과 전민식 학생, 원자력 미래기술 아이디어 부트캠프 경진대회 대상 수상 목록

세종피플 학생 학생 양자원자력공학과 전민식 학생, 원자력 미래기술 아이디어 부트캠프 경진대회 대상 수상 2025-03-24 hit 221 ▲대상을 수상한 전민식 학생이 속한 원전안전해 팀 전민식(양자원자력공학과·20) 학생이 한국원자력협력재단에서 주관한 원자력 미래기술 아이디어 부트캠프 경진대회에서 대상을 수상했다. 한국원자력협력재단은 지난해 11월 원전 시뮬레이터를 활용한 인공지능 교육 및 경진대회를 주제로 2024 원자력 미래기술 아이디어 부트캠프 참가자를 모집했다. 이번 캠프는 원자력 및 인공지능에 관심 있는 이공계 학부·석사생을 대상으로 30명 내외의 학생들을 선발해 진행됐다. 서울 성암아트홀에서 개최된 경진대회는 미래 기술에 대한 원자력계 학생들의 이해 증진을 목적으로, 원자력 발전소 자동화 시스템에 인공지능을 도입해 사고 진단 및 사후 조치에 자동화 모델을 구축하고 이를 평가하는 운전 시나리오 진단을 실시했다. 전민식 학생은 발전소 사고 진단을 위해 원전 시뮬레이터 시스템에서 데이터를 추출하고, 이를 정제한 후 AI 모델에 학습시키는 일련의 과정과, AI 모델의 최적화 및 신속·정확한 사고 진단 퍼포먼스의 기준과 향상성에 대해 발표했다. 전민식 학생은 "현시점에서 연구적 성과에 AI를 결합하는 능력은 필수적이라 생각한다"며 "이번 캠프를 통해 짧은 기간 동안 많은 내용을 배울 수 있었고, 그 결실로 대상을 수상하게 되어 매우 뿌듯하다"는 수상 소감을 밝혔다. 또한 "앞으로도 원자력계에서 연구를 지속하며 더 많은 성취를 얻을 수 있도록 정진하겠다"고 전했다. 취재/ 전하연 홍보기자(thehayeon0928@naver.com) 다음글 공학과 예술의 만남, 갤러리 ‘럭시베놈’을 창업한 한예호 학생을 만나다 이전글 참과 밝음의 선봉 세종대신문사 편집국장 신유빈 학생을 만나다 목록

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