마스크는 COVID-19 확산을 막는 중요한 도구이며, 방역 마스크를 착용했을 때 가장 효과적이라는 것이 입증되었다.인공지능(AI) 솔루션은 마스크 착용 지침을 위반하는 사람을 자동으로 감지함으로써 직원의 시간을 절약하고 더 안전한 환경을 보장할 수 있다.플리어(FLIR)는 ‘플리어 파이어플라이 딥러닝(FLIR Firefly DL)’ 카메라를 사용하여 방역 마스크 착용 및 준수 상태를 감지하고 PPE(개인 보호 장비) 지침을 위반하는 출입 및 사용자를 기록하는 시스템을 개발했다.특히, 다양한 환경에서 안면 마스크를 착용, 미착용,
최근, 인공지능(AI) 기술을 적용해 스마트폰 카메라에 적용되어 오토포커싱, 얼굴인식, 100배 줌 등의 기능을 제공하면서 일상생활의 편의성을 획기적으로 높여주는 한편, 신소재 연구개발 과정에도 활발하게 적용되고 있다.또한 UCLA(University of California Los Angeles) 오즈칸 연구실(Ozcan Research Lab)은 딥러닝으로 스마트폰을 이용, 현미경 수준의 실험실 디바이스로 촬영한 사진의 이미지로 향상시킬 수 있음을 증명하기도 했다.포항공과대학교(총장 김무환. 이하, POSTECH) 이승철 교수
전남대학교, 뉴욕주립대, 서울대학교 공동연구팀이 딥러닝 기법을 통해 다양한 기후현상의 예측 성능을 비약적으로 향상시킬 수 있음을 확인해 주목되고 있다.전남대 지구환경과학부 함유근 교수와 주용식 박사과정 연구팀은 미국 뉴욕주립대 김혜미 교수, 서울대 손석우 교수 연구팀과의 공동연구에서, 인공지능(AI)을 활용해 기존 기후예측모형의 열대 계절내 진동현상 예측 성능을 비약적으로 향상시킬 수 있음을 확인했다.연구팀은 딥러닝 기법 중 장단기 메모리(Long Short-Term Memory)기법을 응용해 기존 기후예측모형의 오차를 감쇄시키는
KAIST(총장 이광형)는 생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 심층 학습(딥러닝)을 통해 고활성 백금 와이어의 수소 발생 메커니즘을 규명하는 데 성공했다고 29일 밝혔다.백금은 전기차 등에 사용되는 연료 전지에 쓰이거나, 물의 전기 분해를 통해 수소를 얻는 데 사용되는 중요한 촉매이지만 가격이 비싸 기술 보급에 걸림돌이 되고 있다.이를 해결하는 방법의 하나로 최근 백금을 톱니 와이어 모양으로 합성해 백금의 양을 10배 정도 절약하는 연구들이 발표돼 큰 파장을 불러일으켰지만, 아직 그 메커니즘이 규명되지 않았다.KAIST 정유성 교수
멜라닌(melanin)이라는 색소의 영향으로 인간의 피부색이 결정된다. 정상적으로 존재하는 멜라닌 세포에 생긴 검은색의 악성 종양을 흑색종(Malignant Melanoma)이라고 한다.흑색종은 신체의 모든 부위, 특히 햇빛에 노출 된 피부 부위에서 발생할 수 있으며, 전 세계 피부암 관련 사망의 70% 이상을 차지하는 일종의 악성 종양으로 수년 동안 의사들은 피부암의 징후일 수 있는 의심스러운 색소 병변(Suspicious Pigmented Lesions. 이하, SPL)을 식별하기 위해 육안 검사에 의존해 왔다.문제는 잠재적인
지스트(광주과학기술원, 총장 김기선) 헬스케어로봇센터의 김문상 교수(융합기술학제학부) 연구팀은 인공지능(AI) 기반 보행분석 시스템을 개발하는데 성공했다.연구팀의 보행분석 시스템은 적외선 빔을 송출한 후 반사되어 돌아오는 시간을 통해 대상의 깊이 정보를 획득할 수 있는 RGB-D 센서를 이용하여 기존의 신발센서나 바닥압력센서 혹은 모션캡쳐 시스템의 단점인 가격과 정확도 등을 획기적으로 보완한 실용적인 시스템이다.특히, 질병원인의 분류 및 장기적 질병의 변화상황을 개발된 인공지능 기술을 통해 정확하게 예측할 수 있으며, 특히 노약자들
음식의 맛 뿐만 아니라 건강과 직결되는 식품의 신선도는 소비자가 구매를 결정하는데 있어 가장 중요한 요소이다. 국내 연구진이 인공지능(AI) 광기술을 활용하여 육류의 신선도를 측정하는 새로운 방법을 제시했다.지스트(광주과학기술원, 총장 김기선) 융합기술원 이규빈 교수와 의생명공학과 김재관 교수 공동연구팀은 쇠고기에서 스펙트럼을 획득한 후 미오글로빈(myoglobin) 정보를 추출하여 쇠고기의 신선도를 빠르고 손상없이 측정할 수 있는 딥러닝 기반의 기술을 개발했다.여기서, 미오글로빈은 포유류의 근육 조직에서 발견되는 단백질로 산소와
보행자의 경로를 파악하는 것은 자율주행과 서비스 로보틱스 기술을 위한 필수요소 중 하나이다. 이를 위해 관측된 비디오 영상을 이용해 보행자의 보행가능 경로와 최종 도착위치를 추정하는 연구가 최근 컴퓨터 비전과 기계학습 분야에서 큰 각광을 받고 있다.지스트(광주과학기술원, 총장 김기선) AI대학원의 전해곤 교수와 전기전자컴퓨터공학부 석사과정의 배인환 학생은 인공지능 기법을 이용한 정확한 보행자 경로 예측 알고리즘을 개발했다.이를 통해 보행자의 움직임이 중요하게 사용되는 자율주행의 회피 기술과 서비스 로보틱스 분야에 접목될 것으로 기대
나노 기술은 의료, 바이오, 항공 등 여러 분야에서 적용 사례가 늘어나고 있다. 특히, 재료과학 분야에서 나노입자는 디스플레이, 바이오 영상, 촉매제 등 다양한 역할을 하고 있으며, 특히 뛰어난 물리 화학적 성질을 지닌 양자점(Quantum Dot, QD)을 이해하기 위해서는 나노스케일 단위의 시각화가 필수적이다.에너지 분산형 X-선 분광법(Energy dispersive X-ray spectroscopy. 이하, EDX)을 투과전자현미경(Scanning transmission electron microscopy, STEM)과 결합
KAIST(총장 신성철)는 물리학과 박용근, 생명과학과 김찬혁 교수 공동연구팀이 면역항암 세포의 활동을 정밀하게 측정하고 분석할 수 있는 새로운 3차원 인공지능 분석 기술을 개발했다.체내에서 면역세포를 추출한 후, 외부에서 면역 능력을 강화시키고 다시 환자에게 주입해 암을 치료하는 방식을 `입양전달 면역세포 치료(adoptive immune cell therapy)'라고 한다.면역세포 치료 방법 중 특히 주목받는 기술로 `키메릭 항원 수용체' 또는 `CAR(Chimeric Antigen Receptor)'라고 불리는 이 기술은 유전
국내 대표 인공지능 데이터 플랫폼 기업 슈퍼브에이아이(대표 김현수)가 자사의 인공지능 머신러닝 데이터 플랫폼 ‘스위트(Suite)’의 자동화 기술을 고도화한 ‘커스텀 오토라벨링’을 새롭게 개발했다고 26일 밝혔다.‘전이 학습(Transfer Learning)’을 적용해 개발된 ‘커스텀 오토라벨링’은 일반적이지 않은 데이터나 제품, 물체의 라벨링 작업을 고객이 직접 스위트를 통해서 자동화할 수 있도록 지원하는 기능이다. 인공지능 지식은 물론, 개발 지식이 없어도 고객사 맞춤의 라벨링 자동화 인공지능을 '노코딩'으로 생성할 수 있다.기
한국뇌연구원(KBRI, 원장 서판길)은 주재열 박사 연구팀이 변이체-인공지능(Splice-AI)를 이용해 치매 모델의 특정 유전자에서 숨겨진 새로운 변이체 최초로 발견했다.스플라이스 변이체(alternative splicing)는 유전자의 발현을 조절할 뿐만 아니라 다양한 표현형에 영향을 준다. 특히, RNA 가공작업 중 하나인 RNA 이어 맞추기(스플라이싱)은 다양한 염기의 변화에 의해 영향을 받으며 특히 퇴행성 뇌질환에서 다양하게 발견되고 있다.이에 연구팀은 인간 전사체의 숨겨진 스플라이싱의 다양한 현상을 딥러닝 기반 변이체-인
2018년 6월 설립된 일본 AI 스타트업 긱길드(Geek Guild)는 독립 실행형 딥러닝 라이브러리로 텐서플로우(TensorFlow) 및 파이토치(PyTorch) 용 래퍼(wrapper)로 높은 정확도와 성능을 제공하는 사용자 친화적인 딥러닝 모델을 생성하는 오픈 소스 소프트웨어(OSS) '스몰트레인(SmallTrain)'을 오픈 소스로 공개했다. 누구나 상업적으로 사용할 수 있다. SmallTrain은 다양한 데이터로 사전 학습된 전이학습(Transfer Learning) 모델을 개발할 수 있다. 대규모 학습 데
무기(無機) 소재의 합성 가능성을 예측하는 것은 최근 가속화된 소재 설계 연구를 실체화하기 위해 가장 중요하다.신소재 설계의 궁극적인 목표는 소재를 설계하고 그것을 실험적으로 합성하는 것이지만 현실적으로는 새롭게 설계된 대부분의 소재가 실제 합성 단계에서 성공하지 못하고 버려지는 경우가 많다. 이는 불필요한 시간과 자원의 낭비를 초래한다. 소재의 합성 여부는 반응 조건, 열역학, 반응 속도, 소재 구조 등 다양한 요인에 의해서 결정되기 때문에, 소재의 합성 가능성을 예측하는 것은 매우 도전적인 과제로 여겨져 왔다.이런 문제 해결을
수백만 달러짜리 위성이 시속 수천 킬로미터로 우주를 날고 있다. 우리는 그것이 순조롭게 작동하고 있는지 확인하고 싶을 것이다. 그리고 시계열은 그것을 확인하는 데 도움이 될 수 있다.시계열은 단순히 시간이 지남에 따라 반복적으로 취한 측정의 기록일 뿐이다. 그것은 시스템의 장기적인 경향과 단기적인 변화를 추적할 수 있다. 빅데이터 시대에는 시계열은 위성에서 터빈에 이르기까지 전 세계에서 수집되며, 모든 기계에는 이러한 시계열의 작동 방식을 수집하는 센서가 있다.그러나 위성에서 그러한 시계열을 분석하고, 그 안에 있는 변칙적인 데이터
서울대학교 공과대학(학장 차국헌) 컴퓨터공학부 전병곤 교수 연구팀이 그래픽 처리 장치(GPU)를 활용하여 인공지능(AI) 학습과 추론 수행시 기존 시스템 대비 최대 22배 빠른 님블(Nimble) 시스템을 개발했다고 30일 밝혔다. 해당 시스템을 통해 응용 서비스에서 인공지능 모델을 곧바로 고속 수행하는 것이 가능해져, 다양한 분야에서 인공지능 모델의 효율적 사용이 가능할 것으로 기대된다. 현재 수많은 기업과 연구소에서 인공지능 계산의 편의성을 위해 파이토치(PyTorch), 텐서플로우(TensorFlow) 등의 딥러닝 오픈 소스
인공지능은 검색 엔진에서부터 자율주행 자동차에 이르기까지 우리의 일상생활을 도모하고 있다. 이것은 최근 몇 년 동안 이용할 수 있게 된 엄청난 컴퓨팅 파워와 관련이 있다. 그러나 AI 연구의 새로운 결과는 이제 어떤 일을 전보다 훨씬 더 잘하고 더 효율적으로, 그리고 더 안정적으로 해결하기 위해 더 단순하고 작은 신경망을 사용할 수 있다는 것을 보여준 사례가 있어 소개해 본다.오스트리아 과학기술연구소(IST Austria), 오스트리아 빈 공과대학(Technische Universität Wien. 이하 TU Wien), MIT 컴
국내 연구진이 사물들이 알아서 필요한 행동을 결정해 주어진 일을 하게 만드는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 연구진의 기술은 사물 자율 지능을 구현하며 다양한 산업 분야의 지능화를 이루는데 도움이 될 전망이다.한국전자통신연구원(ETRI)은 13일, 임무수행에 필요한 단독 및 협업 행동을 사물들이 스스로 결정, 시너지를 발휘하는 핵심 기술을 개발했다고 13일 밝혔다. 이 기술은 행동을 똑똑하게 실행한다는 의미로 이른바 ‘액션브레인(ActionBrain)’이라 부른다.그동안 사물인터넷(IoT)에서 지능 대응 기술은 주로 개발자가 미리
최근 이미지에서 불필요한 부분을 제거하여 자연스럽게 해소하는 인페인팅 기술은 다방면에서 연구되고 있으며, 이 기술은 이미지에서 특정 객체 제거와 손상된 이미지 복구와 같은 기본적인 이미지 편집 작업에 영향을 미치고 있다.화웨이 캐나다(Huawei Technologies Canada) 연구팀이 8K 고해상도 이미지에서 불필요한 개체를 자연스럽게 지우는 머신러닝 기반 '인페인팅(Inpainting)' 기술을 개발했다.이 기술은 '초고해상도 이미지 인페인팅을 위한 상황 별 잔여 집단화(Contextual Residu
DNA 메틸화(DNA methylation)는 일반적인 유기체적 진화와 세포적 변이를 위해 결정적 부분이다. DNA 메틸화는 안정적으로 세포에서 유전자 표현형을 변화 시킨다.DNA 메틸화는 많은 주요 세포 과정에 관여하며 유전자 발현의 중요한 구성 요소로 메틸화의 오류는 다양한 인간 질병과 관련이 깊다.이에 뉴저지공과대학(New Jersey Institute of Technology. NJIT)과 필라델피아 아동병원(Children's Hospital of Philadelphia, CHOP)의 연구원들은 DNA 메틸화 부위를