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  • [한국대학신문][데이터로 본 대학] BK21로 본 ‘대학별 연구력’…서울대·성균관대 ‘두각’

    [한국대학신문 박대호 기자] 국가 연구 경쟁력 제고를 위해 실시되는 ‘초대형 재정지원사업’인 두뇌한국21(Brain Korea 21, BK21)사업의 네 번째 지원대상이 잠정 선정됐다. 7년 주기로 시행되는 BK21사업이 올해로 4단계를 맞아 예비선정 대학들을 발표한 것이다. 국가로부터 재정지원을 받아 안정적으로 미래 연구인력을 양성할 수 있다는 점에서 BK21사업을 향한 대학들의 관심은 뜨겁기만 하다. BK21사업은 대학들이 사업에 선정되고자 연구력 향상을 위해 들인 노력을 엿볼 수 있는 일종의 ‘연구력 지표’이기도 한 상황. 이번에 발표된 4단계 BK21사업의 결과를 지난 2단계·3단계 사업과 연계해 심층 분석했다. ■BK21 예비선정 결과 발표, 대학별 성과 어떻게 바라볼까…전국단위사업, 연구단 ‘우선’ = 교육부와 한국연구재단이 ‘4단계 두뇌한국21사업(이하 BK21사업)’ 예비선정 결과를 최근 발표했다. BK21사업은 대학들의 연구 경쟁력을 향상시키는 것이 곧 국가 경쟁력을 제고하는 것이라는 판단 아래 위해 시행 중인 7년 단위 정부재정지원사업이다. 처음 사업이 시작된 시기는 1999년으로 당시 사업 명칭은 ‘두뇌한국21사업’이었다. 이후 2006년 2단계 BK21사업, 2013년 BK21플러스사업 등을 거쳐 이번에 예비선정 결과가 발표된 4단계 두뇌한국21사업으로 명맥을 이어오는 중이다. BK21사업은 흔히 대학별 ‘연구력’을 판가름하는 지표로 활용된다. 단계를 거칠 때마다 ‘세계적 수준의 대학원 집중 육성’, ‘연구중심대학 체제 정착과 핵심분야 고급인력 양성’ 등 사업목적은 달라졌지만, 국가 경쟁력 제고를 위해 연구인력을 양성한다는 기본 취지는 변함이 없기 때문이다. BK21사업에서 낸 성과를 바탕으로 대학들의 향후 연구력 성장세, 그간 연구력 향상을 위해 들인 노력 등을 엿볼 수 있다. 문제는 사업이 전국단위사업과 지역단위사업으로 쪼개져 있고, 교육연구단(구 사업단)과 교육연구팀(구 사업팀) 등으로 또 구분돼 있다 보니 대학별 성과를 자칫하면 잘못 판단할 수 있다는 점이다. 모든 사업과 사업단·사업팀을 동등하게 평가하는 것은 합리적이지 못한 방식이다. 기본적으로 BK21사업에서 중요하게 다뤄져야 하는 것은 전국단위사업이다. 지역단위사업은 지역대학 배려 차원에서 연구비를 지원하는 성격이 강하기 때문이다. 1단계 BK21사업 종료 후 나온 ‘BK21사업 백서’에서도 수도권 중심주의를 완화하고 균형발전을 위해 지방대학들의 의견을 수렴, 지역단위사업을 만든 것이라고 설명하고 있다. 동등한 위치에서 상대적으로 역량이 뛰어난 서울권 주요대학과 과학기술특성화대학 등이 치열한 경쟁을 벌이는 전국단위사업을 기반으로 대학들의 연구력을 측정하는 것이 합당하다는 얘기다. 연구단과 연구팀도 면밀히 구분해야 한다. 규모 차이가 상당하다는 점에서다. 연구단은 학과 소속 교수 7인 이상으로 구성돼야 하며 전체 교수의 70% 이상이 참여해야 하는 반면, 연구팀은 학과 소속 교수 3인 이상으로만 구성하면 된다. 사정이 이렇다 보니 연구단은 연간 최대 지원금이 적게는 10억여 원, 많게는 60억여 원을 넘나드는 반면, 연구팀은 3억원에서 4억원 안팎의 지원금을 받는 데 그친다. 연구단과 연구팀 숫자를 단순 합산하기보다는 연구단 숫자를 우선적으로 고려하고, 이후 연구팀 숫자를 따지는 것이 대학들의 연구력을 들여다보기에는 더 효율적인 방법이다. ■4단계 전국단위사업 연구단 성과는? 서울대 필두 성연고카포한중인한 순 = 이처럼 BK21사업을 기반으로 대학들의 연구력을 측정할 때 중요한 것은 연구팀이 아닌 연구단이며, 그 중에서도 전국단위사업에서의 연구단을 우선적으로 봐야 한다. 전국단위사업 연구단 성과를 기준으로 이번 4단계 BK21사업 예비선정 결과를 들여다보면, 서울대가 단연 앞선 모습이다. 서울대는 42개 연구단이 사업에 예비 선정됐다. 서울대 다음으로 연구단이 많은 성균관대와 비교해도 10개 이상 차이가 났다. 이어 성균관대가 28개, 연세대가 27개, 고려대가 25개로 20개 이상의 연구단이 선정된 대학에 이름을 올렸다. 과학기술특성화대학으로 분류되는 KAIST(한국과학기술연구원)와 포스텍(포항공대)은 15개와 12개 사업단이 4단계 BK21사업 지원대상으로 선정됐다. 한양대 10개, 중앙대 9개, 인하대 8개, 한양대(ERICA) 7개 순으로 상위 10개 대학이 끊겼다. 연구력을 측정할 수 있는 지표답게 상위 대학 몇 개에 크게 쏠림현상이 발생한 모양새다. 이번 4단계 BK21사업을 통해 예비선정된 전국단위사업 사업단은 모두 215개. 상위 10개 대학이 차지한 사업단은 183개로 전체 사업단의 85.1%에 달했다. 20개 이상 사업단이 선정된 상위 4개 대학이 차지하는 비율이 56.7%에 달했기에 가능한 일이다. 지역배려 성격이 강한 지역단위사업에서는 지역거점국립대학의 ‘양대산맥’이라 할 수 있는 부산대와 경북대가 단연 뛰어난 성과를 냈다. 부산대는 24개, 경북대는 21개 사업단에 각각 이름을 올렸다. 부산대 경북대 이외에도 지역거점국립대학들이 사실상 사업을 독점하는 경향이 뚜렷하다. 전남대와 충남대는 각 16개, 전북대는 14개, 충북대는 10개 연구단이 각각 선정됐다. 7개 연구단이 선정된 경상대와 5개의 강원대, 4개의 제주대까지 더하면, 지역거점국립대가 차지한 연구단은 모두 117개나 된다. 예비선정 결과 나온 171개의 지역단위사업 연구단 수와 비교하면 68.4% 비중이다. 전국단위사업이나 지역단위사업 모두 정도의 차이만 있을 뿐 쏠림현상이 나타났던 것이다. 이처럼 쏠림현상이 나타나는 것에 대한 평가는 엇갈린다. 이미 연구력이 뛰어난 몇 개 대학에 지원금이 집중되면서 다소 역량이 부족한 대학들은 연구력을 개선할 계기가 마련되지 않는다는 것이 비판적인 주장의 근거다. 반면, BK21사업이 애초부터 ‘선택과 집중’을 강조하며, 상대적으로 높은 역량과 발전 가능성을 지닌 대학들에 지원하려던 사업이라는 점을 고려할 때 ‘역차별’을 하기 보다는 역량이 뛰어난 대학들에 지원을 집중해야 한다는 긍정론도 있다. ■과거 BK21 사업 어땠나…‘연구력 성장세’ 돋보이는 대학은? = BK21사업은 이미 앞서 세 차례 선정결과가 발표됐던 사업이다. 전국단위사업의 연구단을 중심으로 과거 사업 선정 이력을 취합해 현재와 비교하면, 대학들의 ‘연구력 성장세’를 판단하는 것도 가능하다. 본지가 2006년 시작된 2단계 사업과 2013년 시작된 3단계 사업의 최초선정 결과를 집계해 이번 4단계 예비선정 결과와 비교해본 결과 서울대의 성장세가 단연 매서웠다. 2단계 사업에서 28개 연구단이 선정돼 1위를 차지한 서울대는 3단계 사업인 BK21플러스사업에서는 미래기반창의인재양성·글로벌인재양성·특화전문인재양성의 3개 사업을 모두 합쳐 25개의 연구단이 선정돼 고려대와 동수를 이루는 데 그쳤다. 하지만, 4단계 사업 들어 42개 연구단이 선정돼 타 대학과 차이를 큰 폭으로 벌리며 멀찍이 앞서 나가는 모습을 보였다. 성균관대도 서울대와 마찬가지로 4단계 사업에서 본격적으로 날개를 폈다. 2단계와 3단계 사업 당시에는 20개와 19개로 엇비슷한 수치를 유지하며, 연세대와 고려대에게 번갈아가며 밀리는 모습을 보였지만, 올해는 28개로 연구단 수가 크게 늘어 두 대학을 확실히 제치는 데 성공했다. KAIST·포스텍·중앙대는 꾸준함에서 높은 점수를 받을 만하다. 2단계부터 4단계까지 단계별로 한 번도 빠짐없이 연구단 수가 늘고 있다는 점에서다. 2단계 사업부터 4단계 사업까지 연구단에 1개라도 이름을 올린 대학들 중 이처럼 지속적인 성장세를 보인 곳은 이 세 대학이 전부다. 나머지 대학들은 정체기를 겪거나 연구단 수가 들쭉날쭉한 모습을 보이는 경우가 대부분이었다. 특히, 중앙대는 2단계 당시만 하더라도 고작 1개 연구단이 선정됐던 대학이지만, 3단계에서 3개 연구단이 선정된 데 이어 4단계에서는 9개로 연구단 수를 큰 폭으로 늘렸기에 눈길을 끈다. KAIST와 포스텍이 2단계 당시에도 9개와 8개로 이미 역량이 뛰어난 모습을 보였던 것과 달리 단기간 내 연구력 성장을 일궈냈다는 점에서다. 본교인 한양대(서울)과 더불어 분교이면서도 10위 내에 안착한 한양대(ERICA)도 ‘성장’의 측면에서 볼 때 4단계 사업에서 좋은 성과를 냈다. 2단계에서는 선정된 연구단이 없었지만, 3단계에서 2개 연구단이 선정된 데 이어 4단계에서는 7개로 연구단 수를 크게 늘렸다. 인하대도 3단계에서 4개였던 연구단이 4단계에서는 8개로 2배나 늘어났지만, 2단계에서 6개 연구단이 선정됐던 것을 고려하면, 다소 아쉬움이 남는다. 인하대와 더불어 수도권에서 ‘이공계열 강자’로 손꼽히는 아주대는 3단계 대비 1개 늘어난 4개 연구단이 선정되는 데 만족해야 했다. 모든 대학들이 이처럼 ‘성장세’를 보인 것만은 아니었다. 이화여대는 3단계 사업에서 6개 연구단을 따냈던 것이 4단계에서는 3개로 ‘반토막’이 났다. 경희대도 7개에서 6개로 연구단 수가 줄어드는 모습을 보였다. 과기특성화대의 일원인 GIST도 2단계 4개, 3단계 3개였던 연구단이 4단계에서는 찾아볼 수 없는 상황을 맞이하게 됐다. ■대학별 연간 지원금은? 서울대 최대 720억여 원, 성대·연대 500억원 이상 ‘가능’ = 이번에 발표된 4단계 BK21사업 결과는 어디까지나 ‘예비’ 결과다. 이의신청 절차와 현장점검을 통한 허위자료 제출 여부 확인 등의 절차를 거쳐 9월 중에 최종 결과가 확정될 예정이다. 아직 남은 절차가 있다 보니 대학별 지원금도 공개되지 않았다. 교육연구단과 연구팀의 최종 선정 여부에 더해 예산 배분액도 9월 중에 확정될 예정이기 때문이다. 다만, 대학들이 받을 수 있는 ‘최대 지원금’을 계산하는 것은 가능하다. 4단계 BK21사업 기본계획을 통해 분야별 1년 지원금 상한액이 공개돼있기 때문이다. 예비선정을 통해 드러난 대학별 연구단·연구팀을 분야별로 분류하는 방식으로 대학들이 받게 될 지원금 상한액을 추정해볼 수 있다. 본지가 별도 분석한 바에 따르면, 연구단 수에서 다른 대학들을 압도하는 서울대가 단연 지원금 상한액도 컸다. 서울대가 42개 연구단과 4개 연구팀을 받을 수 있는 연간 최대 지원금은 723억 5000만원이나 됐다. 다음으로 사업단이 많이 선정된 성균관대와 연세대의 최대 지원금은 500억원 이상이었다. 성균관대는 512억원, 연세대는 511억 5000만원까지 지원금이 주어질 수 있다. 두 대학의 예비선정 연구단이 28개와 27개로 1개 차이이며, 연구팀이 동일한 3개이기에 지원금 상한액도 엇비슷하게 나온 것으로 보인다. 다만, 연세대와 연구단이 2개 차이에 불과하고, 연구팀은 5개로 오히려 2개 더 많은 고려대의 최대 지원금은 성균관대·연세대와 다소 차이가 큰 편이었다. 고려대가 받을 수 있는 연간 지원금 상한액은 463억원으로 연세대와 50억원 가까이 차이가 났다. 상대적으로 연간 지원금 상한액이 적은 분야인 중점응용1 분야에 이름을 올린 반면, 지원금이 큰 기계 분야 등에 선정되지 못한 것이 영향을 미친 결과물로 보인다. 이어 KAIST와 포스텍이 각각 334억원과 303억원으로 300억원 이상의 지원금을 받을 수 있는 상황이다. 한양대의 연간 지원금 상한액은 236억 7500만원이며, 중앙대는 157억원이다. 이들은 모두 기존 BK21사업의 명맥을 잇는 전국단위 미래인재양성사업 가운데 과학기술분야에 선정된 연구단을 보유한 대학들이다. 다만, 최대 지원금은 말 그대로 ‘상한선’일뿐이다. 실제 대학들이 받게 될 연간 지원금은 이보다 적을 수밖에 없다. 중앙대가 자체적으로 파악한 연간 지원금은 105억여 원으로 최대 지원금의 67% 수준이었다.               http://news.unn.net/news/articleView.html?idxno=233427    

    2020-08-18

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  • [전자신문]서울대 데이터사이언스대학원 가보니…한달만에 마스크 판별 서비스 내놔

    서울대 데이터사이언스대학원생이 개발한 마스크 착용 여부 확인 서비스. '93% Mask(마스크)' 서울 낙성대동 서울대 데이터사이언스 대학원 건물 안으로 마스크 쓴 학생이 들어서자 스마트폰 화면에 마스크를 착용했다는 숫자가 떴다. 마스크 착용 확률이 93%에 달한다는 뜻이다. 이번에는 마스크를 쓰지 않은 학생이 들어왔다. 화면에 '70% No Mask'란 글자가 떴다. 수학과, 통계학과, 경영학과, 물리학과 출신 대학원생 6명이 3주에 걸쳐 인공지능(AI) 기반으로 대중의 마스크 착용 여부를 실시간으로 인지하는 서비스를 개발했다. 교수는 코로나19 시대와 관련된 AI 서비스를 개발하라는 큰 주제만을 제시했다. 다양한 출신의 학생들이 고민하면서 스스로 문제를 찾고, AI를 통한 해결책을 제시했다. 코로나19확산을 막기 위해 마스크 착용을 확산시킬수 있는 서비스를 개발하기로 뜻을 모았다. 학생들은 현재 3~4명의 마스크 착용 여부만 확인할 수 있는 서비스를 여름방학 동안 개선할 계획이다. 수백명 대중의 마스크 착용 여부를 실시간으로 파악할 수 있도록 한다. 마스크를 안 쓴 사람에게는 마스크 착용을 요구하는 음성 서비스도 추진 중이다. 실제로 서비스를 원하는 단과대에 2학기부터 서비스를 제공할 계획이다.   차상균 서울대 데이터사이언스 대학원장(맨왼쪽)과 학생들이 빅데이터, 인공지능에 대해 토론하고 있다. 올해 초 개원한 서울대 데이터사이언스대학원은 AI로 학생들이 스스로 현실 속 문제를 해결할수 있는 교육에 방점을 둔다. AI 기술만을 위한 학습이 아니라 AI가 창업 등 산업전반으로 퍼져나갈수 있도록 교과과정을 구성했다. 이를 위해 교수가 일방적으로 지식을 제공하기 보다 다양한 학부 출신 학생이 팀프로젝트를 통해 협력하면서 나아가는 것을 목표로 한다. 장창섭 대학원생은 “처음에는 어려웠지만 직접 데이터를 찾고 문제를 해결하는 자율적인 방식을 통해 많이 성장할 수 있었다”고 말했다. 차상균 서울대 데이터사이언스 대학원장은 “자기가 스스로 문제를 만들고 해결한뒤 발표하는 방식을 지향한다”고 설명했다. 스스로 문제의식을 갖는 게 빅데이터·AI 기술을 단순히 배우는 것보다 더 중요하다고 판단했다. 차 원장은 “이른바 모범생을 교육하는 것이 아니라 다양한 출신의 학생이 스스로 학습하고, 팀 프로젝트를 통해 문제를 해결하도록 유도한다”며 “우리 대학원에는 문과생도 있고, 직장 생활을 하다 온 사람도 많은데 이들이 한 학기 동안 팀프로젝트를 통해 스스로 성장하는 모습을 보였다”고 말했다. 전지연기자 now21@etnews.com https://n.news.naver.com/article/030/0002897618

    2020-08-12

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  • [연합뉴스] NH투자-서울대 데이터대학원, 마이데이터 활용 업무협약

    (서울=연합뉴스) 이지헌 기자 = NH투자증권[005940]은 31일 서울대학교 데이터사이언스 대학원과 마이데이터를 활용한 자산관리 핵심기술 공동연구협력 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 마이데이터 사업은 각 금융회사와 공공기관 등에 흩어진 각종 금융정보를 일괄 수집해 금융소비자가 한눈에 볼 수 있도록 제공하고, 기업은 이를 활용해 소비자에게 적합한 상품 및 서비스를 추천하는 모델이다. 이번 협약으로 NH투자증권은 마이데이터를 활용해 금융 분야 정보를 다각도로 연구하고, 이를 통해 데이터 기반의 자산관리 시스템을 개발할 계획이다. https://www.yna.co.kr/view/AKR20200731114500002

    2020-08-06

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  • [매일경제] 서울대·MS `데이터 사이언스` 강연 교류

    서울대 데이터사이언스대학원이 마이크로소프트연구소(Microsoft Research·MSR)와 온라인으로 서로 강연을 주고받기로 했다. 이번 교류는 세계 최고 정보기술(IT) 기업의 브레인 역할을 하는 연구소가 서울대에 머리를 맞대길 제안하면서 이뤄졌다. 서울대와 MSR 측은 강연 교류를 시작으로 향후 공동 연구에 대한 논의도 이어가기로 했다. 27일 서울대 데이터사이언스대학원은 9월 23일 MSR 본사의 연구소장이자 대표 설계자(Architect)인 요하네스 케르케가 서울대 데이터사이언스 세미나에 연사로 나선다고 밝혔다. 서울대 데이터사이언스대학원 측도 차상균 원장을 필두로 MSR에서 강연을 하기로 했다. 차 원장은 "케르케 대표에게서 서울대 측과 연구 논의를 제안받았고, 강연부터 교류하기로 했다"고 밝혔다. 이 같은 강연 교류는 서울대 데이터사이언스대학원이 올해 1학기부터 원격으로 운영한 `데이터사이언스 세미나` 프로그램이 기점이 됐다. 해외 유수 대학의 교수와 주요 기업 관계자에게서 인공지능(AI) 등 관련 강의를 듣는 프로그램이다. 1학기에는 실리콘밸리 스톰벤처스 남태희 대표, 한킴 알토스벤처스 대표, `AI계 대가`로 꼽히는 조경현 뉴욕대 교수 등이 원격으로 세미나를 진행했다. 2학기에는 한국계 AI 과학자 중 가장 뛰어난 인물로 꼽히는 최예진 워싱턴대 교수가 첫 강연자로 예정돼 있다. 최 교수에 이어 주한별 페이스북 AI연구원 연구과학자, 휴머노이드 전문가인 김주형 일리노이 어바나샴페인대(UIUC) 부교수, 내년에 매사추세츠공대(MIT)에 NLP(Natural Language Processing·자연어 처리) 조교수로 임용될 예정인 김윤 박사 등이 서울대 강연대에 오른다. [박윤균 기자] [원문링크]

    2020-07-28

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  • [매일경제] 서울대 데이터사이언스대학원, 구글과 산학협력…`코랄 AI` 테스트베드로

    서울대 데이터사이언스 대학원이 구글과 인공지능(AI) 협력에 나섰다. 양측은 이르면 7월 중 협약을 맺고 구글이 `코랄(Coral) AI`와 관련된 로드맵 등 관련 정보 일체를 서울대 측에 제공할 방침이다. 서울대는 구글의 AI 기기를 활용해 연구개발 성과를 끌어올리고, 구글은 서울대를 `제품 테스트베드`로 활용하려는 취지로 풀이된다. 개당 가격이 150달러(약 18만원)인 코랄 AI는 구글이 2019년 3월 AI 프로그램 개발이 가능하도록 내놓은 소형 기기다. 코랄 AI에는 구글이 자체 개발한 인공지능 전문 칩(TPU)인 AI 반도체가 내장돼 있다. AI 반도체가 내장돼 있는 코랄 AI를 활용하면 클라우드나 데이터센터처럼 중앙서버에서 데이터를 처리하지 않고도 AI 기반 프로그램을 만들 수 있다. 차상균 서울대 데이터사이언스 대학원장은 30일 "구글과의 이번 계약을 통해 코랄 AI의 현재 모델을 포함해 향후 버전에 대한 로드맵과 관련 정보를 일체 제공받게 되면, 향후 구글과 함께하는 `코랄 AI 교육과정` 등 커리큘럼을 만들 수 있다. 구글로부터 관련 정보를 제공받는 것은 대학으로서는 처음"이라며 "서울대가 에지(Edge) AI 허브로 자리매김할 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다. 구글의 코랄 AI 로드맵은 △AI 반도체의 다음 버전이 언제 탑재될지 △카메라 모듈 등을 장착할 때 어떤 방식으로 코딩하는 게 좋을지 △코랄 AI 다음 버전은 언제 출시될지 등을 말한다. 이 같은 정보들은 사전에 노출된 적이 없다. 구글과의 계약이 완료되면 외부에 노출되지 않았던 정보를 서울대는 모두 파악할 수 있게 된다. 데이터사이언스 대학원은 코랄 AI 교육과정이 포함된 커리큘럼을 토대로 한 트레이닝센터 개소 문제를 과학기술정보통신부 등 관계 부처와 논의하기 시작했다. 구글과의 계약이 완료되면 서울대는 코랄 AI를 가장 먼저 테스트해보는 등 관련 기술 활용의 최전방에 설 수 있게 된다. 구글이 지난해 3월 베타 버전으로 처음 내놓은 에지 AI 애플리케이션(앱) 디바이스인 `코랄`은 지난해 10월 전 세계로 확대 출시됐다. 가트너가 2018년 가장 주목해야 할 신기술 중 하나로 꼽은 것이 바로 에지 AI다. AI가 구동되기 위해서는 클라우드나 데이터센터처럼 중앙서버에서 모든 데이터를 확보해 처리해야 한다. 속도와 데이터 처리 능력이 빨라야 하기 때문이다. 그러나 모든 데이터를 클라우드에서 처리하는 데 한계가 있다는 점에서 `네트워크 가장자리(에지)에 분산돼 있다`는 의미의 에지 AI를 활용해 소형 단말기에서 데이터를 처리하는 기술이 점차 주목받고 있다. 이번 계약은 데이터사이언스 대학원생들의 프로젝트를 통해 구체화됐다. 데이터사이언스 대학원 웬샨 리(Wen Syan Li) 교수팀에는 컴퓨터 관련 전공자가 없음에도, 코랄 AI를 활용해 마스크 착용 여부를 분간해내는 프로그램을 만들었다. 코랄 AI 안에 세 가지 신경망(CNN)을 모델링하는 방식으로 프로젝트를 수행했다. 변리사 출신인 채규욱 씨는 "코랄에 넣는 인공지능 신경망이 세 개였다"며 "사진 속에서 사람의 얼굴을 분간해내고, 마스크를 쓰고 있는지 벗고 있는지를 활용한 뒤, 안 쓴 사람이 누구인지 분간해내는 신경망"이라고 밝혔다.   특히 코랄 AI에서 해당 프로그램이 100% 구동될 수 있도록 이전에 샘플이 없던 `코랄 AI 프로그래밍`을 선보인 점에서 의미가 있다. 이우철 씨는 "코랄 AI는 오픈소스로 제공돼 있지만, 관련 예시와 샘플이 적어 `마스크 착용 프로그램`이라는 모듈을 만들고 코랄 AI 안에서 구동하도록 만드는 것이 쉽지 않았다"며 "금융감독원 출신, GS칼텍스 등 대기업 출신 등 팀원 모두가 컴퓨터 관련 전공자가 아님에도 2~3주 만에 코로나19 시대에 기여할 수 있는 프로그램을 만들어내 뿌듯하다"고 말했다. 차 원장은 "데이터사이언스 대학원은 AI, 빅데이터, 컴퓨팅 등 일명 ABC 능력을 키우는 데 하드 트레이닝을 하고 있다"며 "구글과 서울대 사이에 산학 협력이 제대로 이뤄지면 코랄 AI 강의를 중소·중견기업들에 제공해 에지 AI 능력을 키울 수 있고, 코랄 AI 관련 솔루션 등을 개발하면서 창업의 기회를 넓힐 수 있을 것"이라고 내다봤다. [홍성용 기자] 원문링크

    2020-06-30

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  • [연합뉴스] SK네트웍스, 서울대와 손잡고 빅데이터·AI 공동 연구

      (서울=연합뉴스) 조재영 기자 = SK네트웍스[001740]가 비즈니스와 디지털 기술 접목을 위해 서울대 연구기관과 손잡았다. SK네트웍스와 서울대학교 데이터사이언스대학원은 21일 SK네트웍스 명동 사옥에서 '빅데이터 및 인공지능(AI) 분야 산학협력 양해각서(MOU)'를 체결했다. 협약에 따라 두 기관은 ▲ 빅데이터 및 인공지능 분야 공동연구 ▲ 연구 정보 및 인프라 교류 ▲ 심포지엄, 워크숍 등 학술 교류 ▲ 인턴십, 현장 프로젝트를 통한 연구 인력 교류를 진행하게 된다. SK네트웍스는 비즈니스와 디지털 기술 접목을 위해 2017년부터 전담조직을 만들었다. 아울러 사물인터넷 기술을 접목한 자동차 종합관리 솔루션 '스마트 링크'를 개발·운영하고 있으며, 차량번호만으로 타이어 사이즈를 조회할 수 있는 서비스를 선보이기도 했다. SK네트웍스 관계자는 "이번 MOU로 정보통신과 렌털을 비롯한 보유 사업 전 영역에서 AI와 사물인터넷을 활용한 상품과 서비스 개발 기회가 많아져 고객 편의와 만족도를 높일 수 있을 것"이라고 말했다. fusionjc@yna.co.kr (원문링크)

    2020-05-25

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  • [전자신문] 한국자동차연구원, 서울대와 미래차 인공지능·빅데이터 공동연구

    한국자동차연구원(KATECH)은 16일 서울대 데이터사이언스대학원과 '미래차 관련 데이터 사이언스 및 인공지능 분야 연구'를 위한 상호 업무 협약(MOU)을 맺었다고 밝혔다. 양 기관은 미래차 관련 데이터 사이언스·인공지능(AI) 분야의 공동연구를 목적으로 관련 정보 교류 및 시설과 장비 등 상호 이용에 협력하고, 인턴쉽·현장 프로젝트를 통한 연구 인력 교류를 추진한다. 허남용 한국자동차연구원 원장은 “미래차 시험 환경, 데이터 구축을 위한 인프라 등 양기관의 연구원들 간의 긴밀한 네트워크를 구축하게 됐다”며 “이번 협력을 통해 우리나라 미래차의 발전과 AI-빅데이터 기반 혁신 제품·서비스가 나오길 기대한다”고 말했다. 차상균 서울대 데이터사이언스대학원 원장은 “한국자동차연구원의 인프라와 연구 경험 노하우 등을 우리 학생들이 실전 경험할 수 있는 기회가 마련됐다”며 “미래차 기술선점을 위해 양기관이 협업 공간을 만들어 갈 것”이라고 말했다. 박태준기자 gaius@etnews.com (원문링크)

    2020-04-16

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  • [매일경제] 교수·벤처대표까지…서울대 AI대학원 `접속`

    `300명 열공` 데이터사이언스대학원 웹 특강 들어보니 `줌` 활용한 특강 일반에 공개 국내외 AI 전문가 연사로 모셔 전공·공간 한계 넘는 융합수업 수준 높은 질문·토론의 장으로   원본보기 지난 7일 서울대 데이터사이언스대학원 세미나실에서 차상균 원장(왼쪽)이 청강생 300명과 함께 특강을 듣고 있다.   지난달 개원한 이 대학원은 말끔하게 단장됐지만, 온라인 개강으로 아직 학생들이 캠퍼스 시설을 이용하지는 못하고 있다. [김호영 기자]"강의 들어오신 분들, 제 목소리 잘 들리시지요? 얼굴도 잘 보이시나요? 오늘은 정준선 박사를 모시고 강의를 진행하겠습니다." 지난 7일 오후 5시 서울대 데이터사이언스대학원 대형 세미나에는 시작 무렵부터 청강생 200여 명이 자리를 메웠다. 30분이 지나지 않아 정원인 300명이 꽉 찼다. 그러나 대학원이 새로 들어선 서울대 LG전자 서울대 연구소 3층 세미나실에는 3~4명만이 멀찍이 떨어져 앉아 이어폰을 끼고 있을 뿐이었다. 대학원이 영상회의 솔루션 '줌(Zoom)'을 이용해 온라인 세미나인 이른바 '웨비나(웹 세미나)'를 진행했기 때문이다. 올 3월 개원을 앞두고 우수 인재가 몰리면서 화제가 됐던 이 대학원의 정원은 55명(석사 40명, 박사 15명)이지만, 이날 특강에는 300명이 참석했다. 전공자뿐 아니라 서울대 교수와 학부생, 스타트업 대표, 관련 연구자 등 다양한 인재가 최신 데이터 사이언스 연구 동향을 듣기 위해 모였다. 코로나19로 피치 못하게 온라인 개강을 하게 됐지만, 공간과 전공의 경계를 넘어 진정한 학문 융합의 장이 만들어지고 있는 것이다. 전대미문의 '위기'를 '절호의 기회'로 만들고 있는 웨비나를 현장에서 직접 들어봤다. 이날 청강생들은 집이나 사무실 등 가장 편한 공간에서 줌을 통해 링크 클릭 한 번으로 강의에 접속했다. 차상균 서울대 데이터사이언스대학원장은 목소리와 화면 상태가 고른지 확인했다. 접속이 안정되자 화면은 이날 강사인 정준선 네이버 R&D센터 연구원에게 넘어갔다. 강의를 시작하자 스피커 너머로 학생들의 박수 소리가 텅 빈 강의실을 가득 메웠다. 정 연구원은 영국 옥스퍼드대에서 인공지능(AI) 연구로 박사를 받았고, 현재 네이버에서 음성인식 분야를 연구하고 있다. 정 연구원은 '시각과 청각 정보를 이용한 인공지능의 자기학습'이라는 주제로 강의했다. 음성인식만으로 말한 사람(발화자)을 구별해내는 AI의 구동 방식에 관한 내용으로, 수준 높은 질문과 답변이 오갔다. 웹 세미나임에도 교수자와 청강생 사이의 소통은 전혀 문제가 없었다. 오히려 오프라인 강의 때보다 질의응답이 훨씬 더 활발해진 느낌이었다. 청강생들은 강의 도중 직접 질문을 하거나 채팅을 활용해 궁금한 점을 물었다. 채팅을 이용할 수 있으니 장문의 질문도 쉽게 가능했고, 간단한 질문은 연사가 대답해주기 전에 또 다른 청강생이 채팅으로 답해주는 등 질문과 응답, 토론이 자연스럽게 어우러졌다. 이날 특강을 흐뭇한 표정으로 지켜보던 차 원장은 "올해 신입생 선발 때 정원의 두 배를 뽑고 싶을 정도로 우수한 인재가 많이 왔는데, 그 친구들에게도 공부할 기회를 주고 싶었다. 의과대학을 비롯해 서울대 교수들도 '청강' 신청이 많았는데 오프라인 수업은 제약이 많아 아쉽던 차에 온라인 특강을 기획하게 됐다"고 말했다. 차 원장은 데이터사이언스대학원이 교육의 '디지털 전환'에 앞서나가야 하지 않겠느냐는 생각에 서울대에서 가장 먼저 줌을 적극 활용해 보자고 제안했다. 전공수업은 온라인으로도 아무런 불편함 없이 진행되고 있다. 특히 지난 3월 24일부터 매주 열고 있는 웨비나는 의과대학 교수와 스타트업 대표, 체육교육과 학생까지 참여해 정원을 꽉 채우는 등 반응이 뜨겁다.차 원장은 "웹 세미나는 매주 최대 인원을 경신할 정도로 반응이 좋다. 특히 서울대 학생들에게 기본적으로 공개되고, 줌 공개 링크만 누르면 일반인도 접속해서 고급 세미나를 들을 수 있다"며 "미국에 있는 전문가, 업계 전문가, 의학 등 타 분야 전문가까지 시공간 제약 없이 만날 수 있다는 게 가장 큰 장점"이라고 설명했다. 이 같은 차 원장의 기획은 최근 오세정 서울대 총장이 보낸 메시지와도 통한다. 오 총장은 7일 서울대 구성원에게 메일을 보내 "이번 학기 동안 이론 위주 수업은 비대면 강의를 유지하기로 했다. 비대면 강의가 장기화됨에 따라 내실 있는 원격 수업을 위해 교수와 학생에 대한 지원을 강화할 것"이라고 격려했다. 온라인 개학 초창기에 영상회의 툴에 익숙하지 않았던 학생들도 점차 '언택트 강의'의 매력에 빠지고 있다. 데이터사이언스대학원생 A씨는 "처음에는 익숙지 않아 이용자 모두 버벅거렸던 게 사실이다. 하지만 지금은 다른 사람의 방해 없이 내 공간에서 집중할 수 있어 좋다"며 "강의 영상이 녹화돼서 업로드 되고 나중에 복습할 수 있다는 것도 큰 장점"이라고 말했다. 웹 세미나 특성상 국내외 연사를 섭외하기도 상대적으로 수월한 편이다. 14일에는 황희 분당서울대병원 교수, 28일에는 김명환 메쉬코리아 데이터 사이언스 센터장, 다음달 13일에는 남태희 스톰벤처스 대표 등이 강의를 준비 중이다. 차 원장은 "웹 세미나는 '교육의 공공성'을 높이는 공공재화 형태라고 보면 된다"며 "코로나19로 새로운 시대가 도래했다. 디지털 전환을 선도해 누구보다 빠르게 미래를 준비해야 한다"고 밝혔다. [홍성용 기자] (원문링크)  

    2020-04-14

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  • 서울대 이재진 교수 연구팀, FPGA칩 핵심 소프트웨어 개발…“인텔, 자일링스 뛰어넘는 원천 기술”

    서울대 이재진 교수 연구팀, FPGA칩 핵심 소프트웨어 개발…“인텔, 자일링스 뛰어넘는 원천 기술” - 쉽게, 고성능, 저전력으로 실행 가능하도록 하는 프로그래밍 원천 기술 개발 - 회로 구조 바꾸는 RPGA칩…재구성 시간 등 활용 한계극복   ▲ 사진: 좌측부터 이재진 교수(서울대), 조강원 박사, 김희훈 연구원, 이지수 연구원 인공지능(AI)과 빅데이터 처리를 위한 저전력, 고성능 시스템 반도체 칩에 대한 수요가 커지는 가운데, 국내 연구진이 Intel 기술을 능가하는 FPGA 칩의 핵심 시스템 소프트웨어 기술을 개발했다. 서울대 공대(학장 차국헌)는 컴퓨터공학부 이재진 교수팀이 국제 표준인 OpenCL 언어로 작성된 소프트웨어를 FPGA에서 쉽게, 고성능, 저전력으로 실행할 수 있는 프로그래밍 환경의 원천 기술을 개발했다고 20일 밝혔다. FPGA 칩은 다른 반도체 칩과 달리 필요할 때마다 프로그래밍을 통해 회로 구조를 바꿀 수 있어, 기존의 범용 CPU보다 더 높은 성능과 전력 효율을 얻을 수 있는 게 장점이다. 반면에 FPGA의 회로 구조를 매번 프로그래밍을 통해 재구성할 때 시간이 오래 걸리고, 소수의 전문 인력만 이 작업을 수행할 수 있다는 한계가 있었다. 이에 이재진 교수팀은 소프트웨어의 소스 코드를 자동으로 분석하고 최적의 FPGA 회로 구조를 만들어내는 기술을 개발함으로써 이러한 한계를 극복했다. 소프트웨어를 실행시키기 위해 CPU 프로그래밍 환경이 자동으로 기계어 코드를 만들어내듯이, FPGA 프로그래밍 환경이 자동으로 회로 구조를 만들어내는 것이다. 그 결과, 사용자는 FPGA를 범용 CPU와 마찬가지로 별 어려움 없이 프로그래밍하여 사용할 수 있다. 연구팀은 SPEC 벤치마크를 사용해 기술을 테스트한 결과, 연구팀이 개발한 OpenCL 프로그래밍 환경이 Intel과 Xilinx 같은 FPGA 세계 선도 기업들의 상용 OpenCL 프로그래밍 환경이 가지고 있던 오류를 모두 해결했음을 확인했다. 나아가 Intel과 Xilinx의 제품 대비 성능과 전력 효율도 더 뛰어난 것으로 나타났다. 이 연구에 주된 기여를 한 서울대 조강원 박사는 “기존에 인공지능을 처리하기 위해 사용한 NVIDIA GPU나 구글의 TPU와 같은 반도체 칩은 회로의 역할이 고정되어 있어 새로운 인공지능 알고리즘에 빠르게 대응하기가 어려웠다”며, “이번 연구를 통해 FPGA를 사용해 새로운 인공지능 알고리즘이 나올 때마다 빠르게 받아들이면서 고성능, 저전력을 달성할 수 있게 됐다”고 설명했다. 서울대 이재진 교수는 “본 연구는 고성능을 요하는 계산 작업에 쉽게 FPGA를 사용할 수 있으며 성능도 뛰어난 FPGA용 OpenCL 프로그래밍 환경을 세계 최초로 개발한 데 의의가 있다”며, “현재 미국 기업이 개발한 시스템 반도체용 소프트웨어 기술이 상용화되어 있는 가운데, 다음 세대의 시스템 반도체 소프트웨어 기술은 우리가 주도할 수 있다는 것을 보여준 중요한 사례”라고 강조했다. 연구 결과는 세계적으로도 주목받아 올해 6월 개최 예정인 컴퓨터 구조 분야 국제 학술대회인 ISCA(International Symposium Computer Architecture)에서 논문으로 채택해 발표될 예정이다. 한편 이 연구는 한국연구재단의 차세대정보·컴퓨팅기술개발사업의 일환인 초고성능컴퓨팅연구단(단장 한환수)의 지원을 받아 수행됐다. [뉴스웍스=문병도 기자] 출처 : 뉴스웍스(http://www.newsworks.co.kr)

    2020-04-13

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  • [아주경제] 차상균 교수, 서울대 초대 데이터사이언스 대학원장 임명

    2020. 01. 20 내년 3월 개교... 데이터 분석과 AI 관련 융합 인재 육성에 초점 내년 3월 개교하는 서울대 데이터사이언스 대학원 초대원장으로 차상균 서울대 공과대학 전기 정보공학부 교수가 임명됐다. 19일 업계에 따르면, 서울대가 차 교수를 데이터사이언스 대학원장으로 임명한다고 지난 17일 밝혔다. 서울대 데이터사이언스 대학원은 4차산업혁명의 핵심 기술인 데이터 분석(빅데이터), 인공지능(AI), 기계학습과 인공신경망, 자율주행, 스마트시티 관련 인재 양성이 목표다. 지난해 오세정 서울대 총장을 포함해 서울대 교수진은 스탠퍼드대 등 미국 대학의 IT 인재 양성을 참고해 데이터사이언스 대학원을 설립할 방침이라고 밝힌 바 있다. 서울대 데이터사이언스 대학원은 전문대학원 형태로 매년 석사과정 40명과 박사과정 15명을 모집한다. 2020년 모집에서 경쟁률이 6대 1이 넘었고, 변리사, 스타트업 대표, 외국 명문대 재학생 등 다양한 인재가 몰렸다. 데이터 3법 통과로 국내 데이터 산업이 발전하고 관련 인재 수요가 늘어날 것으로 전망됨에 따라 유관 학부인 서울대 데이터사이언스 대학원 입학 수요도 향후 크게 늘어날 것으로 기대된다. 차상균 서울대 데이터사이언스 대학원 초대원장.[사진=아주경제DB] 당시 데이터사이언스 대학원 준비단장이었던 차 교수는 "다양한 전문성을 갖춘 양손잡이 인재를 키워 국내 산업 전반에 혁신을 가져오는 데 주안점을 두고 학생을 선발했다"며 "서로 다른 전공의 학생들이 한 강의실에서 배우면서 파편화된 교육에서 벗어나 '데이터 사이언스'라는 공통의 언어로 협력하는 대학교육 변화의 첫걸음이 될 것"이라고 말했다. 차 교수는 데이터사이언스 대학원장에 임명됨에 따라 서울대 평의원 자리에선 물러난다. 차 교수는 페이스북을 통해 "20일부터 지난 몇 년간 준비해온 서울대학교 데이터사이언스 대학원장 임무를 수행하게 되었다. 이제 막 시작하는 갓난쟁이 대학원이라 많은 분들의 도움이 필요하다. 서울대학교와 우리나라에서 창의와 혁신의 모범 사례를 만들도록 노력하겠다. 부족한 점은 지적해 주시고 지혜와 성원으로 메꿔주길 바란다"고 말했다. 이어 "서울대 법인 이사, 재경위원, 평의원, 빅데이터연구원장, 지식재산관리본부장 등의 학내 경험과 실리콘밸리창업, 글로벌 M&A, SAP HANA 개발 경험을 잘 살려 새로 창업하는 마음으로 시작하겠다"고 데이터 사이언스 대학원장에 임하는 각오를 밝혔다.   원문링크

    2020-01-20

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