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일시 : 5월 13일(금)~5월 14일(토)

오혜연 KAIST 교수
Recent topics in AI/ML Research
AI 연구분야 중 기계학습은 데이터가 중심이 되는 방법론이다. 지난 몇 년 동안 매우 큰 데이터셋으로 초거대 모델을 학습하는 방향으로 발전을 많이 해 왔지만 단순히 데이터셋과 모델의 크기를 늘리는 연구만으로는 한계가 있다. 특히 범용적인 영역이 아닌 전문 영역, 자연언어처리의 경우 큰 데이터셋을 얻지 못하는 언어, 얼굴 인식의 경우 소수의 민족이나 연령 등에 대해서는 빅데이터/빅모델로 정확도를 올리기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안된 data augmentation, transfer learning, crowdsourcing data 등 최신 기계학습 연구 동향을 알아본다.
네이버 하정우 소장
HyperCLOVA: toward Hyperscale AI Transformation(50분)
최근 2-3년간 대규모 AI기술의 발전은 컴퓨터비전, 자연어처리, 음성처리 등의 분야에서 기존 AI로는 상상하기 어려웠던 놀라운 성능을 보여주고 있다. 특히 작년 OpenAI의 GPT-3가 공개된 이후로 구글, 페이스북 등과 같은 글로벌 테크기업은 물론 바이두, 알리바바와 같은 중국의 글로벌 기업들도 경쟁적으로 초대규모(hyperscale) AI를 개발 및 공개하고 있는 상황이다. 국내에서는 네이버가 작년 5월 단일 모델로서는 세계 최대 규모인 한국어 중심의 초대규모 AI ‘하이퍼클로바’를 공개하고 검색, 쇼핑 등에 상용화를 시작했다. 본 강연에서는 최근 데이터 중심의 초대규모 AI 연구 동향을 설명하고 ‘하이퍼클로바’를 중심으로 한 네이버 초대규모 AI 전략과 향후 방향에 대해서 공유한다.
서울대학교 김주한 교수
탈중앙화 환경의 의료 디지털 트윈과 암호인공지능(50분)
헬스아바타는 한 개인의 모든 건강 데이터의 총합을 개인의 스마트폰에 표준화된 데이터 구조로 구현하고 읽기-쓰기의 P2P 인터페이스를 제공한다. 건강관리를 위한 의료인 - 환자 - 분산에이전트 사이의 모든 정보교류는 헬스아바타 플랫폼을 통해 데이터 프라이버시를 보호하는 탈중앙화 P2P 망에서 안전하게 수행된다. 모든 메시지는 각 데이터엘리먼트 수준의 이더리움 해시값으로 저장되어 교신 데이터의 진본성이 보장된다. 망 내에서는 에이전트 공간의 암호인공지능이 환자와 의사를 돕고, 망 밖에서 제공되는 마이데이터 건강 서비스를 받는다.
경북대학교 한동석 교수
딥러닝 기반 인간 표정 및 행동인지(50분)
사람의 얼굴표정을 인지하여 기분을 파악할 수 있다면 인간 활동과 관련된 다양한 응용에 활용 가능하다.
예를 들어, 사람의 기분 파악을 통하여 특정 업무를 위한 적합한 감정 상태인지를 판단할 수 있다.
그리고 걷고, 뛰고, 넘어짐, 취침 등의 행동 상황인지와 연계하여 그 사람의 심리상태를 유추할 수 있다.
본 강연에서는 얼굴 표정 인식과 인간 행동인지를 위한 딥러닝 기법을 제시한다. 그리고 이를 위한 최근 딥러닝 구조에 대한 비교도 함께 다루게 된다
숙명여자대학교 강지우 교수
디지털트윈: 현실의 가상으로의 복제(50분)
디지털트윈은 실제 장소 또는 물체의 디지털 재현이자 복사본이다.
디지털트윈 플랫폼의 핵심 기반이 되는 3차원 스캐닝 기술의 종류, 방법, 최신 동향을 통해, 3차원 복제 기술의 현주소를 알아본다.
또한 한걸음 더 나아가 가상현실, 메타버스, 인공지능의 응용 사례를 통해 그 관계와 나아갈 방향을 분석한다.
신구대학교 조현재 교수
HMD기반의 3D Metaverse 플랫폼을 위한 UI/UX디자인
UI/UX디자인 분야는 사용자의 경험의 편리성, 재미 요소, 심미성 등을 만족시키며 발전해가고 있다. 1980년대 시작된 도널드 노먼의 UX디자인 이론부터 2000년대 주류를 이룬 제이콥 닐슨의 Web기반의 Usability 이론, 2010년대에 발전한 iPhone와 안드로이드 모바일 폰 기반의 UI/UX디자인 원칙을 거쳐, 오늘날의 HMD기반의 3D Metaverse 플랫폼을 위한 UIUX디자인 기법들과 원칙들을 살펴보며 향후 HMD기반의 3D Metaverse 플랫폼 환경에서의 UIUX디자이너가 갖추어야할 기본 지식에 대해 다룬다.