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저희 연구실에서는 현재 저를 포함하여 박사후연구원 1명, 대학원생 11명, 학부연구생 8명이 인공지능 원천 기술 연구를 수행하고 있습니다. 미래를 짊어질 인재들이 걸림돌 없이 원하는 연구를 수행할 수 있도록 적극적인 지원을 부탁드립니다. 후원을 희망하시는 분은 김선동 교수(sundong@gist.ac.kr)에게 연락을 주시거나, 아래 링크를 활용해 주시면 감사하겠습니다.

후원금은 아래와 같이 활용하려고 합니다.

우수 인재 장학금 지원

지스트의 학사과정 학생들은 졸업을 하기 위해서 1년간의 연구실 생활을 의무적으로 수행해야 하고, 우수한 학생의 경우 석박사 과정에 준하는 연구를 수행하고 있습니다. 일례로 저희 연구실에서 졸업 연구를 수행하는 학사과정 학생이 1저자로 ACM Transaction 저널 및 최우수 학술대회에 논문을 투고하기도 하였습니다(2024년 기준 총 4편). 하지만 주어진 연구비의 규모가 턱없이 부족하기에, 우수한 학생임에도 불구하고 연구에 참여할 기회를 주는 데 어려움이 있습니다. 탁월한 연구 능력을 가지고 있지만 현실적인 이유 때문에 대학원 진학 및 연구자로서의 커리어를 이어나가기 주저하는 학생들도 있습니다. 후원되는 금액은 전액 학사 과정 학생들의 졸업 논문연구 수행을 위한 지원을 하려 합니다.

연구 활동을 위한 인프라 지원

최근 딥 러닝 기반 인공지능 연구를 수행하기 위해서는 상당한 연산량을 필요로 합니다. 이를 위한 GPU 머신은 이제는 연구실 단위에서 구매하기 어려울 정도의 가격대를 형성하고 있습니다. 가능한 모든 수단을 동원하여 GPU를 대여하여 사용하고 있지만, 제안서의 경쟁률이 높아지면서 GPU를 수급하지 못하는 상황이 발생하여 학생들이 제때 실험을 수행하지 못하는 어려운 상황입니다. 보유하고 계신 GPU 컴퓨팅 리소스를 접근하여 사용할 수 있게 도움을 주신다면 진행하는 연구에 큰 도움이 될 것이라 생각합니다.

연구 내용

AI 기술의 급속한 발전에도 불구하고, 현재의 AI 시스템은 복잡한 문제를 해결할 때 설명 불가능하거나 인간의 직관과 거리가 먼 결과를 도출하는 경향이 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 인간의 사고방식을 모방한 새로운 생성형 X-AI 기술의 개발이 필요합니다. 저희 연구실은 빅데이터에만 의존해서 학습하고 이를 기반으로 단순히 결과를 추론하는 생성형 AI가 아니라, 인간의 사고/두뇌 방식과 같은 개념이 포함되어 설명적으로 이해되고 추론될 수 있는 새로운 형태의 생성형 X(eXplainable)-AI의 원천기술을 개발하는 연구를 수행하고 있습니다.

  • 적은 숫자의 데이터를 바탕으로 개념을 배우고, 이를 활용해 스스로 추론하는 인공지능 모델 개발
    • 오프라인 및 온라인 강화학습 기법의 통합을 통한 인공 일반 지능 연구의 심화
    • 지식 그래프 및 메타러닝 기법을 활용한 적은 데이터로의 빠른 학습 방법론 개발
    • 지속 가능한 학습 및 자발적 추론 능력 개선을 위한 Continual Learning 및 Curriculum learning 방법론 개발
    • NAS 및 유전 알고리즘을 통한 최적화된 AI 모델 구축 연구
    • Diffusor, GFlowNet을 활용한 사고 모델 연구
    • 뉴로 심볼릭 러닝을 기반으로 의미론적 임베딩을 통한 효율적 문제 해결 방법 연구
    • 다양한 AI 기법(예: Spiking NN, 외부 메모리 네트워크)의 연구 및 개발
    • 난제로 알려진 두뇌 회전 벤치마크를 통한 성능 확인
  • 인간과 같은 추론 능력을 가진 AI 시스템 구축
    • 인간의 문제 해결 능력을 분석하기 위한 인터페이스 구축
    • 인간의 문제 해결 능력을 모사하는 강화학습 모델 학습을 위한 환경 구축
    • 미지의 문제를 대응할 수 있도록 개발 환경 이식 및 지식 증류 기법 마련
    • 구축한 환경 위에서 인간의 논리적 사고 과정을 모방하여 설명 가능하고, 신뢰할 수 있는 AI 모델 개발을 목표
    • 설명 가능한 AI 시스템 구축을 통해 의사 결정 과정의 투명성을 높이고 다양한 문제를 해결함을 목표

이러한 기술을 통해, 아직 풀리지 않은 복잡하고 다양한 문제를 해결하고, 인류 삶의 질 향상에 기여하고자 합니다.