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주간 DNA 소식지 #1

  • date_range 04/09/2020 16:00 perm_identity 허재혁 info
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    2020-09

삶이 그대를 속일지라도

문학을 얘기하자면 빠질 수 없는 대문호 푸쉬킨의 시 ‘삶이 그대를 속일지라도’, 누구나 한 번 쯤 봤을법한 시이다. 이미지는 쓰레기인데 갑자기 푸시킨?이라고 생각이 들겠지만 갑자기가 맞다.

지금 이 순간에도 수많은 기사가 쏟아져나오고 그 모든 정보를 받아들이기에는 너무나 고통스럽고 검색조차 두려워지는 것이 이 시대이다. 그러나 정보없는 싸움은 이길 수 없는 싸움이 되기 마련이다. 쓰레기들을 분별하며 스스로 필터링하는 과정을 거치면 그에 맞는 시각이 생기고 이후 더 나은 정보를 빠르게 캐치하거나 나 스스로 고급 정보를 공유하는 날이 올지 모른다.

하지만 꼭 이렇게 고통스럽게 쓰레기들을 분류하는 과정을 거쳐야한 하는 것일까. 얼마 전 들었던 강연 중 인상깊었던 내용이 있었다. ‘정보의 시대는 끝났다. 현재는 내 주변에 어떤 사람이 있는지가 중요한 시대이다.’ 이게 무슨말인지 생각해보자.

정보의 바다도 이제는 옛 말이 되었다. 정보의 우주 또는 미지의 세계라고 무방할 정도로 믿을 수 없는 기사들이 넘쳐나고 너도나도 사리사욕에 눈이 뒤집혀 쓰레기 정보들을 배설한다. 그러나 내 주변에 이런 정보들을 필터링 해줄 수 있는 유의미한 정보를 가진 사람들이 많다면 더이상 쓰레기 속에서 헤엄치지 않아도 된다. Tensorflow KR와 비슷한 분야를 중심으로 모인 커뮤니티 속에서 궁금한 내용만 물어봐도 대답을 알고 있는 수 많은 사람들이 필요한 정보를 공유해준다.

우리 또한 쓰레기 속으로 뛰어들기 두려워 찾아보기를 망설인다. 그래서 Tensorflow KR이나 공식 블로그 또는 신문들 속에서 서로에게 도움이 되는 글을 가져오게 되었다. 쓰레기 속에서라도 혼자보다는 둘이 덜 외로운 것. 서울에서 김서방 찾기도 하나 보다는 열이 더 빨리 찾을 것이다. 더군다나 각자의 의견을 숨기기 급급한 요즘 누군가의 의견도 함께 들어있다면 나의 견문을 넓히고 개척할 수 있는 새로운 기회이지 않은가 싶다.

이번주 소식

이번주 소식은 섹션을 3가지로 나누어 봤다. 첫 번째로는 이제는 더이상 학원에 가야지만 새로운 것을 배우는 시대가 아니다. 인터넷 세상에는 다양한 교육자료들이 있고 내가 보았던 자료들만 봐도 학원보다 더 퀄리티 좋고 값진 자료들이 많았다. 물론 공부는 본인의 의지가 가장 중요하다는거! 두 번째는 새롭게 알게된 프로젝트와 기능들이다. 하루가 멀다하고 새롭고 재밌는것들이 계속 올라온다. 또한 새로운 것 뿐만 아니라 원래 있었지만 그동안 몰랐던 꿀팁같은 기능들고 많다. 마지막은 생활 속 인공지능이다. 인공지능이 빅데이터 다음으로 여기저기 투척하기 좋은 단어가 된만큼 정부에서 어떻게든 투자를 많이 하고자 하는게 보인다. 꼭 안좋은 것만은 아니고 좋은 점도 상당히 많다. 인공지능이 실제도 잘하는 일들이 많기 때문에 긍정적이라 생각이 된다. 그러나 한편으로는 걱정되는게 부정할 수 없는 현실,, 이럴 수록 멍하니 바라만 보기보다 관심을 가지고 지켜봐야한다.

  • 인공지능 아직도 돈주고 배우니!
  • 새롭게 알게된 플젝&기능
  • 생활 속 인공지능

인공지능 아직도 돈주고 배우니!

스탠포드 대학의 2019년 그래프 머신러닝 강의!

  • 날짜: 2020/08/16
  • 출처: http://snap.stanford.edu/
  • 퍼온이: 허재혁

최근 가장 핫한 연구분야를 하나 꼽자면 ‘Graph’를 꼽지 아니할 수 가 없을 수 가 없지 않을까 싶다. 일반인공지능(AGI)로 나아가기 위한 첫 단계는 “과연 인공지능이 스스로 추론(inference)를 할 수 있는가?” 라고 생각된다.

모델에게 관계를 학습하기 위해서 가장 많이 사용되는 방법은 네트워크 또는 그래프라는 방법이다. 추천 시스템에서도 종종 쓰이는 방법으로 최근에는 딥러닝을 활용한 많은 연구가 이루어지고 있다.

그 강의를! 스탠포드에서 공개했다. 어느덧 너도나도 스탠포드 학생으로 빙의 되어 버리게 만든 딥러닝 바이블 강의인 cs231n에 뒤이서 cs224w에서는 그래프 방법에 대한 강의가 있고 자막은 없다. 영어는 공부해서 듣도록 하자.

고려대학교 강필성 교수님이 추천하는 논문 리스트

  • 날짜: 2020/08/17
  • 출처: https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/
  • 퍼온이: 허재혁

고려대학교 산업경영공학부 Data Science & Business Analytics 연구실의 강필성 교수님께서 Tensorflow KR를 통해 연구실 신입생에게 추천하는 논문 리스트를 공유해주셨다. 논문은 무려 131개! 논문 리스트를 살펴보니 통계학과 전공 수업을 통해 배우는 여러 이론들에 대한 연구 논문들도 많이 있었다.

131개의 논문만 읽어도 연구에 크게 문제없을 만한 역량이 생기리라 생각된다. 최신 논문만 좇는 요즘, 어찌보면 정말 기본이 되는 논문은 무시하게 되어버린건 아닐까 싶다. 기본을 충실히하자! 라고 침대에 누워있는 나에게 외쳐본다.

논문 추천 리스트

마인드맵

2020 AI 페스티벌

  • 날짜: 2020/09/03
  • 출처: http://aifesta.theblueeye.com/
  • 퍼온이: 허재혁

작년까지만 해도 이맘때쯤만 되면 여기저기 열리던 컨퍼런스들이 이제는 인터넷 세상에 모이게 되었다. 한편으로는 내 방 침대 위에서 편하게 들어볼 수 있다는 것에 좋다고 할 수도 있겠다.

2020 AI 페스티벌은 AI프렌즈와 대덕넷에서 주관하는 행사이다. 발표영상은 이후 녹화되어 업로드 된다고 하니 관심이 있다면 찾아볼 수 있겠다.

나 또한 이 모든 프로그램을 전부 듣진 않았지만 가장 재밌게 들었던 것은 ‘실용 AI학회’라고 할 수 있겠다.

데이터 분석 또는 인공기능 관련 오픈 카카오톡채팅방에 들어가있다면 아마 한번쯤은 들어볼만한 이름 ‘폐가(라고 읽고 이제현님이라 부른다)’님을 알지 않을까 싶다. 대부분 질문에도 정말 친철하게 대답해주시고 하시는 질문들 또한 호기심을 불러일으키는 것이 많다.

이 분이 실용 AI학회에 나오신 결정적인 이유. 높으신 분들이 바라고 실행한 ‘그 빅데이터’의 현실을 폭로하고자 나오셨다. 3분이라는 짦은 시간 동안 링위에서 샌드백을 후들겨패는 짦고도 긴 긴장감있는 발표라고 생각된다.

흔히 말하는 데이터 구축 사업, 수 많은 돈을 투자해서 구축한 데이터 플렛폼. 과연 좋기만 할까? 단순히 덩치만 키우는 것이 아닌 정확한 목적성을 가지도 필요한 사업을 펼쳐야 하는게 아닌가 싶다. 의미 없는 데이터 수집은 쓰레기를 모아 만든 이쁜 쓰레기라 생각된다.

새롭게 알게된 플젝&기능!

Opening Up the Black Box: Model Understanding with Captum and PyTorch

  • 날짜: 2020/07/01
  • 출처: https://developer.nvidia.com/
  • 퍼온이: 허재혁

올 해 GTC 2020에서 Facebook AI가 설명가능한 인공지능을 위한 모듈 ‘Captum’을 올해 열린 GTC에서 최고 공개 했다. GTC(GPU Technology Conference)는 매년 그래픽카드 회사 NVIDIA에서 여는 컨퍼런스이다.

Captum은 전세계적으로 사랑받는 딥러닝 프레임워크 중 하나인 ‘파이토치(pytorch)’로 구현되어있고 기존에 연구된 많은 방법들이 들어있다. 대중에게 공식적으로 공개가 되긴 했지만 아직 계속 개발이 진행 중이라고 한다.

단순히 구현 후 결과만 산출하는 것이 아닌 시각화 툴로 간단한 대시보드 형식으로도 결과를 볼 수 있게 만들었다. 내가 만든 tootorch는 조용히 묻어 가야겠다는 생각이 든다.

코드

GTC 발표 영상

Mini Raspberry Pi Boston Dynamics–inspired robot

  • 날짜: 2020/08/13
  • 출처: https://www.raspberrypi.org/blog
  • 퍼온이: 허재혁

로봇하면 떠오르는 회사로 대표적인 곳은 ‘보스턴 다이나믹스(boston dynamics)’이다. 아마 이름은 처음들었어도 로봇을 보면 한 번 쯤 봤을 수도 있는 곳이다.

보스턴 다이나믹스에서 만든 유명한 로봇 중 하나인 스팟을 아주 저렴한 가격에 아주 간단한 방법으로 만들어 볼 수 있는 방법이 공개되었다. 저렴한 가격으로 많은 사람들이 애용하고 있는 ‘라즈베리파이(Raspberry Pi)’를 사용해서 한화 약 50만원으로 보스턴 다이나믹스의 스팟과 유사한 로봇을 만들어볼 수 있다는 소식이다.

자유도 또한 생각보다 퀄리티가 좋아서 새롭고 로봇을 만드는데 부담스러운 가격 또한 아니기에 로봇에 관심이 있다면 시도해 볼 만한 재미있는 프로젝트라 생각된다.

스팟 소개 영상

기사 내용 리뷰

GPT의 귀요미 버전 minGPT

  • 날짜: 2020/08/16
  • 출처: https://github.com/karpathy/
  • 퍼온이: 허재혁

인공지능 역사에 큼직한 도약이 있다면 그 중 하나로 꼽을 때 ‘GPT’ 이지 않을까싶다. GPT는 일론 머스크가 세운 ‘Open AI’ 에서 발표한 모델이다. 이번에 발표된 내용은 GPT의 시리즈 중 가장 핫한 이슈로 많은 사람들에 의해 정말 다양한 애플리케이션까지 나오게된 ‘GPT-3’이다. 구글의 BERT가 인코더(encoder)에 엄청난 영향력을 보였다면 GPT는 디코더(decoder)의 끝판왕이라 할 수 있다.

그러나 GPT3는 만들기 위해서 엄청만 자원이 필요하다는 점! 개인이 하기에도 심지어 회사에서도 시도하기 쉽지않은 자원이다. 그러나 이러한 GPT3 간단하게 만들어줄 minGPT라는 코드를 안드레아 카르파티 (Andrej Karpathy) 님께서 공개주셨다. 딥러닝 프레임워크는 pytorch로 구현되어있다. (pytorch 만세!)

NLP 분야에서 최근에 정말 많은 발전이 이뤄지고 있는데 영화 ‘HER’에서처럼 사랑에 빠질 일도 불가능한 현실이 아닌 것처럼 느껴진다. 모태솔로가 사라지는 그날이 오기 멀지 않았다.

GPT3 examples

handcalcs: Python calculations in Jupyter, as though you wrote them by hand.

  • 날짜: 2020/08/20
  • 출처: https://github.com/connorferster/
  • 퍼온이: 허재혁

Tensorflow KR 관리자인 박찬성님을 통해 좋은 프로젝트 ‘handcalcs’를 소개 받았다. 아래 이미지를 통해 알 수 있듯이 코드의 수식을 LaTex 형식으로 변환해주는 모듈이다.

그동안 논문을 구현한 코드들을 보면서 논문에 있는 수식과 코드가 일치하는지 일일이 보는 것도 불편하고 내가 짠 코드가 생각한 수식대로 잘 짜였는지 확인하는 것도 눈 아픈 일이었는데 이 모듈을 통해서 손쉽게 확인 할 수 있을 것 같다. 또한, 다른 이에게 코드를 설명할 때 좋은 모듈이라 생각된다.

Matplotlib의 zoom region 기능

  • 날짜: 2020/08/23
  • 출처: https://matplotlib.org/
  • 퍼온이: 허재혁

Matplotlib에는 알게모르게 꿀기능들이 들어있다. 그러나 그게 있었는지는 남들이 알려주기 전까지는 알기 힘들다. 간혹 설마 있을까하는 기능도 있는데 지금 말하려는 것이 그 중 하나이다.

가끔 막대 그래프나 라인 그래프를 그릴 때 차이가 있는 곳을 강조하고 싶을 때가 있는데, 그럴 때마다 하던 짓이 원하는 부분만 보기 위해 x,y축을 제한하고 그래프를 그린 뒤 파워 포인트로 확대되는 듯한 이미지를 그려서 붙이는 일을 하고 있었다.

그러나 이제는 아래 그림과 같이 파이썬에서 코드로 간단하게 만들 수 있게 되었다. 개꿀.

컴퓨터 비전과 기계학습으로 샌드위치에 깔 바나나 슬라이스 최적화하기

  • 날짜: 2020/08/25
  • 출처: https://www.ethanrosenthal.com/
  • 퍼온이: 원가연

컴퓨터 비전학습을 이용해 샌드위치에 깔 바나나 슬라이스를 최적화한 포스팅인데

실습 코드도 올라와있고 한번 따라해보기에 재밌어 보여 가져왔다.

EDA를 도와주는 편리한 패키지 모음!

  • 날짜: 2020/08/27
  • 출처: https://github.com/mstaniak/
  • 퍼온이: 허재혁

EDA를 직접 코딩하기 위해 수많은 피쳐를 반복해서 같은 시각화와 여러 통계를 직접 코딩하는건 굉장히 귀찮은 일이다.

그런 이들을 편리하게 도와줄 여러 EDA 패키지 또는 모듈들이 이미 등장해있는데 그걸 한 군데 정리해준 고마운 레포가 있어서 소개한다!

이 레포에는 R와 Python 모두 정리가 되어있고 이 중에 하나 골라 사용하면 된다. 처음 듣는것도 생각보다 꽤 있었다.

Jupyter Lab 언제까지 안쓸거니!

  • 날짜: 2020/09/05
  • 출처: https://github.com/jupytercalpoly/
  • 퍼온이: 허재혁

Jupyter lab은 이전부터 알고 있었지만 그동안 jupyter notebook의 extension 때문에 굳이 jupyter lab은 사용하지 않았다. 그러나 이쯤되니 이제는 생각이 바뀌게 되고 있다. 그림을 가져와서 드래그로 만드는 대시보드라니?!

생활 속 인공지능

기상청 오보

  • 날짜: 2020/08/05
  • 출처: https://www.chosun.com/s
  • 퍼온이: 고가연

기상청의 예보가 “인디언 기우제식 예보”라는 오명을 씻기 위해서는 한국형수치예보모델(KIM)을 하루빨리 보완하고, 예측 성공률을 높이기 위해 지금보다 더 나은 인력을 써야할 것으로 보인다. 10년간 1000억이나 들여 구축했다는데 역대급 오보라니.. KIM을 내년 이후에나 도입할 예정이라고 하니 그동안 대한민국의 날씨에 대해 오보율이 높은 영국형수치예보모델(UM)은 과감히 버리고 예측율이 높은 노르웨이 기상청이 쓰는 수치모델을 갖다 써야하지 않나…

올해 기상예보는 이름처럼 “예보”가 아니라 하루에도 몇 번씩 바뀌는 날씨에 따라 바뀌는 기상 “관측 후 통보”였어서 더 해당 기사에 눈길이 갔다.

물론 지구 온난화가 기상청의 오보에 어느 정도 영향을 미쳤겠지만, 지구 온난화가 본격화 된 게 하루이틀도 아닌데 그에 대응을 하지 못한 것에 대해서 실망이 컸다. (사실 기대한 게 없었기에 실망이랄 것도 없긴 했다.) → 이에 대해서 YTN 뉴스는 AI는 오랜 기간 축적된 데이터로 판단을 하는 것이기 때문에 최근 기후 변화를 소화하지 못하고 오보를 내는 것이라고 했다. 하긴 인간도 급변한 날씨에 적응하지 못하고 있는데, 기계가 먼저 적응할 리 없겠다고 생각하면서도..

몇 년 전부터는 그냥 우산을 가방이랑 세트로 들고 다니고 있다. 하루 빨리 기상청의 오보가 종결되면 좋겠다.

우산을 언제까지 가방과 세트로 들고 다녀야 할까.

참고로 부산일보에서 언급한 AccuWeather을 사용중인데, 이것도 기상 중계 정도가 한국 기상청에 버금간다. AccuWeather에 기상 예보는 없..다…

Reference

네티즌이 좋아하는 아이돌 이상형은 누구?…AI가 만든 가상 아이돌로 경연

  • 날짜: 2020/08/13
  • 출처: http://www.thepublic.kr/
  • 퍼온이: 조하늘

매우 흥미롭고 재밌게 봤던 사례이다 !

다들 누구나 마음속에 자신의 아이돌이 한명쯤은 있을 것이다.

이제는 인공지능(AI)이 가상의 아이돌 캐릭터로 네티즌이 선호하는 자신만의 아이돌을 만든다.

펄스 나인 AI 이미징 연구소는 20년간 활동한 국내 아이돌 이미지 데이터를 수집해 딥러닝 기술로

가상 아이돌 멤버를 만들었다. 또한 딥러닝 기술을 활용한 제작 방식은 시간과 인적 노동을 줄여준다는 장점이 있다고 밝혔다.

이렇듯 인공지능은 우리 생활에서 흔히 경험할 수 있는 것들을 통해서도 많은 즐거움을 준다.

AI는 다가가기 힘들고 어렵다는 인식이 많이 바뀔 수 있을만한 좋은 사례인 것 같다.

Reference

  • http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=131539

국립국어원, 인공지능 학습용 한국어 자료 대규모 공개… ‘13종 18억 어절’

  • 날짜: 2020/08/25
  • 출처: http://www.aitimes.kr/
  • 퍼온이: 이재헌

국립국어원(원장 소강춘)은 인공지능의 한국어 처리 능력 향상에 필수적인 한국어 학습 자료 13종 18억 어절 분량을 25일(화) 국립국어원 홈페이지 ‘모두의 말뭉치’에서 공개했다.

이번에 구축한 자료에서는 지난 ‘21세기 세종계획’에 비해 일상 대화, 메신저, 웹 문서 등 구어체 자료의 비중을 높였다. 이는 최근 인공지능 스피커, 챗봇 등의 대화형 서비스가 늘어나면서 구어체 대화에 대한 관심과 요구가 높아지고 있는 추세를 반영한 것이다. 특히 일상 대화 자료의 경우 표준어 위주의 수집에서 한 단계 더 나아가 지역별, 연령별로 다양한 대화 자료를 수집하여 인공지능 기술에서 지역별 방언도 처리할 수 있는 발판을 마련하였다. <이하 기사="" 내용="">

이 기사를 읽고 가장 눈에 띈 것은 일상 대화, 메신저, 웹 문서 등 구어체 자료의 비중을 높였다는 것이었다. 과거 팀 프로젝트를 통해 화장품 리뷰 데이터를 통해 분석을 해본 적이 있다. 이때 앞서 말한 구어체를 처리하는 데 상당히 애를 먹었었다. 그렇기 때문에 이를 반영한 새로운 말뭉치는 반가운 소식이었다.

Bird deaths down 70 percent after painting wind turbine blades

  • 날짜: 2020/08/26
  • 출처: https://arstechnica.com/
  • 퍼온이: 원가연

SNS에서 떠돌아다니던 기사이다. 풍력발전기의 터빈 날개 중 하나에 검정칠을 하니 새가 날개에 치여 죽는 확률을 71.9%나 낮췄다고 한다.

그러나 의아한 것은 이 사실을 의사결정권자들이 모를리가 없는데 그럼에도 검은색으로 바꾸지 않은 이유가 있다거나, 바꿀만한 유의미한 이유가 없었기에 바꾸지 않은 것 아닐까하는 생각이 들었다.

역시나 원글이 올라온 곳에 이와 연관된 논문 또한 누군가 붙여두었기에 읽어봤다.

검은 색 페인트 : 풍력 터빈 로터 블레이드 가시성을 높여 조류 사망률을 줄이는 효과

풍력발전기 68기 중 4개에 디자인을 적용하고 이웃한 4개를 대조군으로 11년간 관찰한 결과이다.

새 종류별로 보면 이전 관찰(7.5년)에서 1마리가 죽은게 발견되었는데 이후 관찰(3.5년)에 0마리가 된 경우도 더러 보인다. 색칠한 터번에서 새가 덜 죽었다는 주장은 타당성이 떨어짐을 알 수 있다.

결론은 통계에서 표본크기가 작으면 극단적인 결론이 나오기도 한다는 것이다. 그러니 퍼센테이지만 보지말고 다른 수치도 같이 봐야한다.

3분만 기다려봐요’ 로봇 셰프가 만드는 파스타

  • 날짜: 2020/08/27
  • 출처: http://www.aitimes.kr/
  • 퍼온이: 이재헌

26일 독일 로보틱스 회사인 다비치 키친은 홈페이지를 통해 자동 로봇 파스타 키오스크 출시를 예고했다. 24시간 작동 가능한 로봇이다.

로봇이 요리를 하기 때문에 일정한 시간, 일정한 맛을 낸다고 한다.

또한 모바일 앱을 통해 주문을 하고 원하는 시간에 음식을 가져올 수 있는 시스템이라고 한다. 로봇당 가격은 한화로 약 2억 1000만 원이라고 한다.

다빈치 키친은 올해 12월 로봇 키오스크를 상용화한다고 전했다.

이것이 상용화가 된다면 로봇이 인간의 직업을 대체하는 사례가 되지않을까?

그렇게 된다면 요식계 산업의 큰 변화가 있지 않을까 생각해본다.

회의부터 스포츠까지 VR-AR로 한다 실감 콘첸트 확장현실(XR)

  • 날짜: http://www.aitimes.com/
  • 출처: 2020/08/28
  • 퍼온이: 조하늘

코로나 19가 일상 생활을 바꿔놨다. 여가, 교육등은 대면중심에서 비대면 중심으로 변화했다.

이 흐름에 맞춰 확장현실 “(XR)기술” 이 주목을 받고있다. 사람들은 VR기기를 이용해 가상공간에 접속하여 카레이싱 대회를 열고, 이 콘텐츠는 매주 90만명의 시청자를 확보했다.

어려운 시기인만큼 사람들에게 풍부한 소통방식과 공감대를 형성시키는 XR에 대하여 자세히 알아보자!

인공지능은 지진이… 그리고 산사태가 언제 발생할지 미리 안다

  • 날짜: 2020/08/29
  • 출처: http://www.aitimes.kr/
  • 퍼온이: 이재헌

딥러닝을 통해 지진을 예측하는 연구가 시행 중이라는 기사이다.

현재 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 ‘감독 되지 않은 딥러닝을 통한 연속 지진 데이터에서 지진 신호 및 배경 소음 클러스터링(Clustering earthquake signals and background noises in continuous seismic data with unsupervised deep learning)’이란 제목의 논문을 통해 제시했다.

현재 지진의 데이터는 상당히 많이 모이고 있다고 한다. 이를 딥러닝을 통해 빠르게 처리하고 알람이 가능하다는 것을 보여주었다고 한다.

중요한 것은 예측 정확성과 상용화시 초반 이미지 아닐까 싶다. 기상청의 경우 많은 기상 예측 실패로 실제로 믿지 못하는 경우도 많다. 실제로 얼마 전 해외 기상청이 실시간 검색어에 오를 만큼 예측에 대한 인식이 좋지 않다. 그러므로 초반에 지진에 대한 예측이 자주 틀린다면 기상청처럼 믿지 못하여 무시하고 실제로 예측이 맞을 때 피해를 줄이지 못할 수 있다.

지진은 아니지만 최근 폭우로 인해 큰 피해를 본 사람들이 많다. 필자도 폭우 기간 동안 자연재해에 대한 공포심이 느껴졌었다. 그래서 이러한 자연재해에 대한 대비가 필요하다고 생각했었다. 그러므로 이런 새로운 연구는 긍정적으로 보인다.

나중에 상용화가 된다면 좋은 예측력을 보여 사람들에게 큰 도움이 됐으면 한다.

스마트팩토리의 핵심기술: 설비예지보전

  • 날짜: 2020/09/01
  • 출처: http://www.iusm.co.kr/
  • 퍼온이: 박상민

한국의 코로나 19 사망률이 타국가와 비교하여 낮은 이유는 신속한 광역검사를 통한 사전 조기대응에 성공했기 때문이다. 이것은 사람뿐 아니라 산업 설비에도 적용이 가능하다.

아이티공간은 제조 공정에서 발생하는 결함을 예측하는 유예지(UYeG)솔루션을 이용하여 스마트팩토리의 설비가동관리, 사고 고장 예지보전 관리 솔루션을 제공하는 세계 1위의 글로벌 스타트업 기업이다.

서울대학교 수리과학부 AI팀과 아이티공간은 해외 산업현장 전반에 적용 가능한 인공지능 솔루션엔진을 개발하고, 특정 현장에 대해서는 일반 솔루션 선적용 후, 실제 운영 중 데이터를 추가 수집하여 알고리즘을 재학습 및 강화학습 등의 고도화 AI엔진 개발 사업을 계획하고 있다.

이러한 산학 협력을 통해 설비의 결함을 더 ‘빠르고 정확하게’ 탐지할 수 있는 알고리즘을 개발할 수 있을지 기대된다.

Reference

  • https://www.dailysecu.com/news/articleView.html?idxno=107211

‘데이터 댐’ 7대 핵심 사업

  • 날짜: 2020/09/02
  • 출처: http://m.boannews.com/
  • 퍼온이: 박예진

‘데이터 댐’ 7대 핵심 사업

Al과 클라우드 서비스, 빅데이터를 이용하여 프로젝트를 만들었다는 것에 데이터관련 활동들이 중요하다는 것을 느꼈다.

대한민국이 혁신적으로 ‘데이터 댐’ 프로젝트를 시행하므로써 기존 산업의 혁신을 가져와 미래를 위한 투자이기를 바란다.

AI(인공지능)와 빅데이터, 클라우드 서비스을 통해 ‘데이터 댐’이 성공적으로 이루어져서 일자리 창출과 경기부양같은 긍정적인 결과를 내길 바란다.


데이터 댐 7개 사업의 연계 구성도[자료=과기정통부]

분당서울대병원 김택균 교수팀, 뇌동맥류 위험 예측 인공지능 모델 개발

  • 날짜: 2020/09/02
  • 출처: http://www.aitimes.kr/
  • 퍼온이: 허재혁

따끈따끈한 기사이다.

이번 소식지를 편집하는 나는 지난 약 1년 간 분당서울대병원에서 김택균 교수님을 지도 교수님으로 뇌신경질환에 관련해서 인공지능을 활용해 문제들을 풀어가는 연구를 했었다.

그 중 병원을 퇴사하기 전 처음 작성한 논문이 ‘머신러닝을 활용한 뇌동맥류 위험도 진단 예측’에 대한 논문이다.

뇌동맥류는 뇌혈관 벽에 미세한 균열이 생기면서 뇌동맥 일부가 혹처럼 비정상적으로 부풀어 오르는 질환이다. 이는 발견하기가 굉장히 까다로운 질환 중 하나이다. 그 이유는 딱히 발병한다 해도 증상이 없기 때문인데, 만약 방치한 상태로 굳으면 뇌경색 터지면 뇌출혈이 된다. 치사율 또한 굉장히 높기 때문에 조기 발견이 중요한 질환이라고 할 수 있다.

기존 진단 방법은 주로 CT, MRI 또는 뇌혈관조영술을 통한 이미지를 보고 확인한다. 그러나 이는 시간도 오래걸릴뿐만 아니라 비용 또한 많이 들고 신체에 미세하지만 부작용이 있을 수 있는 검사 방법이다. 현재로써는 가장 최선의 진단 방법이다.

그러나 우리가 접근했던 방식은 누구나 쉽게 접할 수 있는 데이터를 통해 인공지능을 활용하여 뇌동맥류 위험도 진단 모델을 만들고자 했다.

그 결과 검증 과정을 거쳐 올 해 4월에 네이처 자매지인 Scientific Reports 저널에 기재되었고 현재 진단 모델을 특허 출원 상태에 있다.

병원에서 일하며 좋았던 경험은 실제 어려운 문제를 인공지능을 통해 풀어볼 수 있는 기회가 있었다는 것이다. 단순 자동화 작업이나 똑같은 문제에 대해 모델 구조를 개선해서 약간의 성능만 높이며 SOTA라 주장하는 연구들이 아닌, 그동안 해결하지 못했던 문제를 고민하고 정의하여 인공지능을 통해 해결해보는 연구했다는 사실이 뜻깊은 경험이 였다고 생각된다.

감사합니다. 교수님!

로봇견 ‘스폿’, 코로나19 최전방서 의료진 도와 활약할까

  • 날짜: 2020/09/03
  • 출처: http://www.aitimes.com/
  • 퍼온이: 조하늘

MIT 연구진, 로봇 통해 코로나 19 의심환자 활력징후 비대면측정 컴퓨터 비전 기반 알고리즘 개발, 의료진 근무환경 개선 기여할것

매사추세츠공과대학교(MIT) 연구진과 미국 브리검여성병원(BWH)이 비대면으로 환자의 바이털 사인(활력징후)을측정할 수 있는 기술을 탑재한 ‘스폿’ 로봇을 의료 현장에 투입할 전망이라고 전했다.

스폿 로봇을통해 의사는 같은 방안에서 환자와 직접 대면할 필요 없이 휴대용 소형장치를 사용해 로봇을 조종하면서 환자가 있는 곳으로 찾아가 증상을 살피고 감염 여부를 진단한다.

어려운 시기이지만 스폿 로봇을 통해 최전방에서 일하는 의료진의 근무환경이 조금 더 나아질 수 있지않을까?

Reference

  • 스폿 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=0YvSdbwh41I&feature=emb_logo

맺음말

작성하다보니 혹시 모를 오해가 있을거같아 마지막에 언급하고자 한다. 수집해온 내용들은 최근 2주간 가져온 정보들이지 2주 동안 새로 올라온 내용은 아니다(이후 정리가 되면 1주마다 업데이트 할 예정이다.)

여러 친구들이 소식들을 접하는 방식이 각자가 가져온 소식들과 그에 대한 의견에서 느껴진다. 비슷한 기사에도 서로 다른 생각들이 있어서 좋은 기회였다. 이후 함께 얘기를 나눌 수 있는 시간이 있었으면 좋겠다는 생각이 들었다.

만약 새롭게 무언가 하고싶지만 생각이 나지 않는다면 소식지를 통해 영감을 얻는것도 좋은 방법이라 생각된다.

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