AI in ICE

AI in ICE


정보통신융합전공에서는 전 분야에 걸쳐 인공지능 및 기계학습을 적극 활용하여 다양한 연구를 진행하고 있습니다. 각 중점 연구그룹의 인공지능 및 기계학습 관련 연구는 다음과 같습니다.

지능형 컴퓨팅 시스템 / Intelligent Computing Systems

인공지능(AI)의 패러다임이 지식기반 추론에서 데이터 기반 학습으로 변화하면서 고성능 컴퓨팅 시스템, 학습 가능한 데이터 확보 그리고 차별화된 알고리즘이 AI기술 경쟁력을 결정하는 핵심요소로 자리 잡았습니다. 고도로 정보화된 현 사회에서 양질의 데이터 확보를 위해 데이터 수집·저장·처리 등 빅데이터 플랫폼 및 분석 기술의 중요성이 부각되고 있으며, 이와 연계한 고성능 컴퓨팅 기술 및 분야별 특화 알고리즘 설계 기술은 AI상용화를 이끄는 근본 기술입니다. DGIST 정보통신융합전공 Intelligent Computing Systems 그룹에서는 빅데이터 처리·분석 연구 및 빅데이터 인프라를 접목할 수 있는 고성능 컴퓨팅 시스템 연구 및 컴퓨터 비전, 영상·신호처리 등 AI핵심 응용분야를 연구하고 있습니다.

 

커넥티드 스마트 시스템 / Connected Smart Systems

사물인터넷 (IoT), 센서, 위성, 모바일과 자율주행 차량에서 다량의 데이터가 생성될 때, 이 데이터들은 클라우드/엣지 서버 등 다른 곳으로 전송되고, 분산 저장되고, 분산 처리되어야 합니다. 또한, 데이터들로부터 중요한 의미를 알아내는 딥러닝 알고리즘을 실행하기 위해서는 모바일 단말, IoT 단말, 클라우드/엣지 컴퓨팅 서버 등 네트워크 전체에 분산되어 있는 방대한 양의 데이터를 활용할 필요가 있고, 분산되어 있는 컴퓨팅 리소스를 활용할 필요가 있습니다. 따라서 분산 데이터 처리 및 분산 머신러닝은 IoT, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 및 연결된 인공지능 시대에 필수적이라고 할 수 있습니다. 커넥티드 스마트 시스템은 이 분산 데이터 처리 및 분산 머신러닝을 위한 네트워크에서 대규모의 데이터 및 컴퓨팅 자원을 효율적으로 관리하는 시스템입니다. DGIST 정보통신융합전공의 Connected Smart Systems 분야 연구팀은 AI 및 머신러닝 기반의 5G+/6G 통신/네트워크, 클라우드/엣지 컴퓨팅 시스템, 신경망 학습 시스템, 연결된 자율주행 차량에서의 Automobile HMI 및 비전 어플리케이션, 통신/네트워크 시스템 설계를 통한 빅데이터 분석 및 처리를 연구하고 있습니다.

지능형 반도체 / Advanced Semiconductor

인공지능(AI) 기술의 급격한 발전은 빅데이터(Data), 딥러닝 알고리즘(SW), 그리고 프로세서(HW)에 그 바탕을 두고 있습니다. 세계를 대표하는 IT 기업들(삼성, 구글, 인텔, 애플 등)도 경쟁이 치열한 AI 비지니스에서 좋은 위치를 확보하기 위해 자체적으로 AI 칩을 설계하고 있습니다. 국내에서도 이러한 움직임에 발맞추어 국가적으로 10년간 1조원을 투자해 차세대 지능형 반도체의 핵심 기술을 발굴하는 것을 목표로 하고 있습니다.

정보통신융합전공에서는 AI 하드웨어 구현을 위한 새로운 소자 구조 및 공정 기술, 회로 기술, 시스템 아키텍처 연구를 활발하게 진행하고 있습니다. 이러한 AI 하드웨어 연구를 통해 효율적인 AI 알고리즘 처리를 위한 하드웨어 스택을 완성시키고자 합니다.

 

생체 의료 시스템 / Bio-Medical Systems

빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 모바일 웨어러블 전자기기를 근간으로 한 생체 의료 시스템의 발전으로 다양한 생체 신호의 습득 및 많은 양의 의료 데이터 공유 및 분석이 가능해지고 있습니다. 세계적인 IT 기업들 역시 소프트웨어와 하드웨어 동시적 접근으로 생체/의료 데이터의 정밀화, 다양화, 범용화에 힘쓰고 있으며, 전인류의 건강 관리, 의료체계 개선, 질병 조기 진단 등의 스마트 헬스케어 시스템 구축을 목표로 달려가고 있습니다.

정보통신융합전공에서는 생체/의료 신호 습득을 위한 하드웨어적 시스템 개발과 함께 인공지능, 머신러닝 기술을 이용한 보다 효율적이며 정밀한 생체/의료 데이터 분석 알고리즘 개발 및 응용 연구를 활발히 진행하고 있습니다. (i)초음파 영상을 포함한 의료 영상을 위한 딥러닝 알고리즘, (ii) 측정 뇌신호의 성능 향상 및 기능성 연결도 분석을 위한 머신러닝 기술, (iii) 뇌 신호 모사 및 기능 대체를 위한 인공신경망 기반 인공지능 하드웨어, (iv) 생체 신호 측정 센서 소자 및 머신러닝 기반 생체 신호 분석 등의 연구를 교내외 우수 연구진 및 많은 유수 기업들과 협업하며 활발히 진행 중입니다. 나아가 미래의 생체 의료 시스템을 이끌어갈 융합 연구 인력 양성을 위해, 의공학/뇌공학, 신호처리, 인공지능 컴퓨팅 및 하드웨어 등의 다양한 연구 시설 및 교육 기회를 제공하고 있습니다.

 

사이버 물리 시스템 / Cyber-Physical Systems

사이버 물리 시스템 (CPS)은 우리가 살아가는 물리 세계와 소프트웨어로 대변되는 사이버 세계와의 융합을 추구하는 새로운 패러다임입니다. 현실 세계의 다양한 기기들과 인공지능망의 결합을 통해 물리 시스템의 동적인 변화에 능동적으로 대처하고 인간의 개입 없는 자율 제어를 가능하게 함으로써 안전성, 효율성, 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다. CPS의 핵심 응용분야로 자율주행 자동차, 스마트 교통 시스템, 스마트 팩토리, 스마트 홈, 스마트 헬스케어 시스템, 인공지능 로봇 등이 있으며 지능화로 대표되는 4차 산업혁명을 이끌어갈 핵심기술 입니다.

CPS는 기능적으로 연산 (computation), 통신 (communication), 제어 (control)가 융합된 복합 시스템을 구성하고 있으며, 1) 다양한 센서를 통해 물리 세계 정보를 획득하고, 2) 인공지능망을 통해 인지, 분석, 예측하여, 3) 그 결과를 제어 시스템을 통해 물리 세계에 적용하는 사이클을 가집니다.

DGIST 정보통신융합전공의 CPS 연구팀은 컴퓨팅, 통신, 제어 각 분야의 CPS 전문가들로 구성된 국내 최고 수준의 연구 역량을 바탕으로 자율주행 자동차, 지능형 교통 시스템, 실시간 인공지능 서비스, 자율 복원 제어 시스템, 사이버 물리 보안, 학습 가능 사이버 물리 시스템 등을 연구하고 있습니다.