본문 바로가기 주메뉴 바로가기
총 게시글 21 RSS
  • 한국과학기술정보연구원 KISTI 창립 60주년 히스토리 영상 썸네일
    No. 21 View. 251 한국과학기술정보연구원 KISTI 창립 60주년 히스토리 영상 2022. 06. 09 한국과학기술정보연구원 Korea Institute of Science and Technology Information
  • 한국과학기술정보연구원 KISTI 창립 60주년 기념영상 - 20초 썸네일
    No. 20 View. 401 한국과학기술정보연구원 KISTI 창립 60주년 기념영상 - 20초 2022. 05. 26 (자막) 창립 60주년 Since 1962 과학기술 발전과 함께한 데이터로 수 놓은 60년 한국과학기술정보연구원 이제 우리는 데이터로 세계로 미래로 향하여! 세상을 바꿉니다. KISTI
  • 한국과학기술정보연구원 KISTI 홍보영상 - 30초(2022) 썸네일
    No. 19 View. 2596 한국과학기술정보연구원 KISTI 홍보영상 - 30초(2022) 2022. 02. 03 (자막) SCIENCE TECHNOLOGY DATA 우리의 과학기술은 데이터로 발전해 왔습니다 데이터 기술  Data Technology 난제 해결 연구 Problem Solving Research 오픈 사이언스 Open Science 글로벌 융합 Global Convergence 한국과학기술정보연구원 원장 김재수 (음성/자막) 데이터는 모든 분야에 없어서는 안될 가장 중요한 전략 자산입니다. (음성) KISTI는 과학기술인프라 (자막) 초고성능컴퓨팅 인프라 지능형 정보분석 체제 데이터 (음성) 데이터로 (자막) 디지털 융합 (음성/자막) 새로운 미래를 만듭니다 (자막) 과학기술인프라 데이터로 세상을 바꾸다
  • 한국과학기술정보연구원 KISTI 홍보영상 - 국문(2022) 썸네일
    No. 18 View. 2146 한국과학기술정보연구원 KISTI 홍보영상 - 국문(2022) 2022. 01. 06 (음성)  시간과 공간의 제약이 사라진   (음성/자막) 디지털 혁명의 시대!   (음성)  발전의 밑거름이자 시대를 주도하는 경쟁력이 되는 것!  (자막) 시대를 주도하는 경쟁력! (음성)  바로 과학기술 데이터입니다! (자막) 과학기술 데이터   (음성) 우리는 과학기술 데이터로 새로운 가치를 창출하고 (자막) 새로운 가치 창출 (음성)  새로운 성장을 선도하여 (자막) 새로운 성장 선도 (음성/자막) 새로운 미래를 만듭니다 (음성) 우리는 한국과학기술정보연구원 KISTI입니다 (자막) KISTI는 데이터로 세상을 바꿉니다 (음성/자막) 우리는 세상을 변화시켜왔습니다.  (음성) 1962년 출범 이래 (자막) 과학기술 산업의 태동기 1962 한국과학기술정보센터 출범 (음성) 우리나라 과학기술 연구와   산업 발전의 토대를 다지고 (자막) 과학기술 연구 산업발전의 토대 국가와 국민 행복을 위한 태동 (음성) KISTI는 과학기술 정보의 수집과 유통 (자막) 우리나라 산업발전을 이룬 성장기 (음성) 정보분석을 통한 미래 예측 등으로 (자막) 기간산업 성장동력 발굴   국가 경제발전에 기여 (음성) 국가 기간산업의 성장동력을 발굴하며  국가의 성장을 뒷받침했습니다.   (자막) 디지털 혁신의 시작 정보화 시대 (음성) 정보와 기술의 중요성이 더욱 커지던 때 (자막) 첨단 인프라 성장 (음성) KISTI는 과학기술 첨단인프라와 (자막) 슈퍼컴퓨팅 활용 체계 구축 (음성) 슈퍼컴퓨팅 활용 체계를 구축하여  첨단 R&D의 발전을 이끌어 (자막) 초융합 디지털 전환 시대 국가 과학기술 혁신 선도 (음성)   국가 과학기술 산업을 혁신했습니다. 그리고 오늘,  데이터가 경쟁력인 데이터 경제 시대  우리는 데이터로 사회현안 해결에 앞장섭니다.  (자막) 우리는 데이터로 더 나은 오늘을 이끕니다 과학기술 데이터 기반   오픈 사이어스 선도 데이터 기반 국가 오픈사이언스 체계 마련 (음성)  오픈사이언스를 토대로 과학기술 데이터 공유활용 체계를 마련하고 지능형 통합 플랫폼 ScienceON과  다양한 분야별 과학기술 데이터 플랫폼을 서비스하여 (자막)  과학·기술 정보의 종합적인 수집·분석  오픈사이언스 기반 디지털 전환 지원 (음성) 국가 과학기술 연구 패러다임을 혁신하고 있습니다.    (자막) 초고성능컴퓨팅  첨간 연구 및 생태계 선도 (음성) KISTI는 국가초고성능컴퓨팅센터로서  초고성능컴퓨팅 인프라와 글로벌 대용량 데이터 센터를 운용하고 있습니다  (자막) 국가 초고성능컴퓨팅 인프라 구축·운영  초고성능컴퓨팅 국가 생태계 선도 국가초고성능컴퓨터 5호기 누리온    미래 대응 국가 초고성능컴퓨팅 환경 구축  (음성) 이를 통해 초고성능 인프라의 공동활용과  첨단과학기술 연구  글로벌 협력을 증진하여   세계 속 국가 경쟁력을 강화합니다. (자막) GSDC 글로벌대용량 데이터 허브센터 서울,강원도,대전,포항,부산 대한민국,쓰쿠바시,제네바,시카고,캘리포니아   산·학·연·정 디지털 혁신 과학·기술 및 이와 관련된 산업정보의 종합적인 수집·분석·서비스 (음성) 과학기술 연구계의 디지털 전환을 지원하고 (자막) ASTI 5.0 본격 DX-ASTI  디지털전환 중소기업 대응안 찾는다  산학연정 협력 네트워크 ‘ASTI’ 회장단 포럼 (음성)   산업체, 지역사회 등 우리 사회 혁신주체와 협력하여 사회경제적 가치를 창출하고 (자막) 데이터 분석으로   R&D 패러다임 변화 추구한다  R&D PIE, OECD도 인정한 투자플랫폼 (음성)   산·학·연·정의 힘을 키워나갑니다.  (자막) KISTI의 기술사업화 플랫폼 확산세  기술거래사회와 협력 논의 데이터 기반 기술사업화 지원 플랫폼   ODA 사업, 경쟁정보분석서비스 'COMPAS' 구축  과학기술 지식인프라 구축을 지원   D.N.A기반  디지털 융합 중심 (음성) 나아가 데이터-네트워크-AI의   D.N.A의 역량을 결집하고 강화하여 (자막) 과학기술 기계학습데이터 구축사업 사이버 보안관제(S&T CSC)  국가기관 보유 정보시스템과 전산망 보호 KISTI  4대분야 문제해결솔루션 (음성) 과학기술 데이터 댐 구축, 사이버 보안관제, 국민생활문제 솔루션 개발 (자막) 침수  침수해결 방지하기 위한 모니터링 해결 미세먼지  인천광역시에서 운영하고 있는 대기오염 측정 및 분석    대중교통  새로운 노선 대안에 대한 성능 지표,경제성 분석    지진피해  내진보강 우선 대상선정하여   예방 및 대응력 강화 (음성) 과학기술연구망 운용 미래 인재 양성 교육 등   융합의 힘을토대로 사회현안 해결에 기여해오고 있습니다. (자막) 대전,도쿄,홍콩,싱가포르,시드니,시카고,오타와,로스엔젤레스,마이애미,하와이,상파울루,암스테르담,제나바,코펜하겐,모스크바     KREONET국가과학기술연구망 GLORIAD 글로벌 과학기술 협업 연구망  과학데이터교육센터   국가,사회 현안 해결 기여  데이터로 새로운 미래를 만들겠습니다 (음성) 우리는 데이터로   새로운 미래를 만들겠습니다 과학기술 정보자원을   모두가 함께 나누는   데이터 공유, 활용 생태계를 확장하여   데이터를 중심으로 한 눈부신 혁신이 가득한 세상을 꿈꾸고  차세대 과학기술 인프라를   개발하고 확산함과 더불어  지능형 기술을 창조, 고도화하여  우리나라의 과학기술   경쟁력 향상을 그립니다.  (자막) 산업, 학교, 연구소, 정부 (음성) 또한 산·학·연·정 거버넌스 기반으로  더욱 튼튼하고 신뢰받는 디지털 지원 체계를 운용하여  연구공동체가 더불어   함께 성장함은 물론,   새로운 발견이 꽃피우도록  인류의 고민을 앞서들여다보아  우리의 삶이 아름답게 지속되도록  KISTI는 미래로 나아갑니다.  (음성/자막) 데이터로  세계로  미래로  세계 최고 수준의   과학기술 강국을 만듭니다. (자막) 한국과학기술정보연구원 원장 김재수 (음성/자막) 디지털 대전환 시대에 있어서 데이터는   모든 분야에 없어서는 안될 필수적인 요소이며 가장 중요한 전략 자산입니다.  KISTI는 국내외 과학기술 정보뿐만아니라   데이터와 플랫폼을 구축하고 활용·확산을 통해서  국가 과학기술 경쟁력 향상과   미래 성장동력을 견인하고있습니다.  KISTI는 ‘데이터로 세상을 바꾼다’라는 비전 아래 데이터와   과학기술 인프라 서비스를 통해   연구개발 혁신을 선도하고 있으며,   국가와 국민 행복에 기여할 수 있도록   국가 아젠다와 사회현안 해결에 앞장서겠습니다. (음성) 한국과학기술정보연구원 KISTI는   과학기술 데이터 최고 책임기관으로서  미래를 향한 도전을 지속합니다. (자막) KISTI는 미래를 향한 도전을 지속합니다  (음성/자막)  데이터  초고성능컴퓨팅 인프라  지능형 정보분석 체제  (자막) 디지털 융합 (음성) 디지털 융합으로   (음성/자막) KISTI가 향하는 곳!   세상의 희망이 향하는 곳!   (음성)  그곳은 새로움과   행복이 있는 미래입니다
  • 초고성능컴퓨터법 제정 10주년 썸네일
    No. 17 View. 8122 초고성능컴퓨터법 제정 10주년 2021. 06. 08 (자막) 1988년 슈퍼컴퓨터 1호기 도입 2011년 초고성능컴퓨터법 제정 2021년 국가초고성능컴퓨팅 혁신전략 수립 . . . 2030년 엑사급 슈퍼컴 개발 (자막) 건물 모양이 특이한데요 특별한 이유가 있나요? (자막) 이식/KISTI 국가슈퍼컴퓨팅본부장 (음성/자막) 1988년도에 국내에서 처음으로 슈퍼컴퓨터가 도입됐습니다 그걸 기념해서 그 슈퍼컴퓨터 모양으로 지은 건물입니다 슈퍼컴퓨터는 5년 정도 사용하게 되면 은퇴합니다 그래서 저 안에는 그때 슈퍼컴퓨터는 당연히 없고요 따로 건물을 또 지었습니다. 요쪽에 있는 건물인데요 저희가 3년 전에 5호기 도입하면서 새로 건물을 지었습니다 이 건물에는 5호기 뿐만 아니라 그 다음에 들어올 6호기 7호기도 이 건물에 들어오게 됩니다 (자막) 초고성능컴퓨터법 제정 10주년의 의미는? (자막) 2004 국회 정무위 국정감사 "국가 슈퍼컴퓨터 활성화를 위한 법적 제도적 방안 강구" 촉구 2005 국회 과정위 국정감사 "국내 슈퍼컴퓨터의 효율적 활용 방안 강구" 촉구 2006 제262회 정기국회 정책자료로 "국가슈퍼컴퓨팅 육성 전략" 제출 2008 국회 과정위 국정감사 "슈퍼컴퓨팅 육성 관련 법적·제조적 기반 전무 지적. 발전계획 수립" 요구 2009.4~9 입법 수요 및 필요성 검토와 국회사무처 법안발의 사전검토 2009.09.16 국가 슈퍼컴퓨터 육성법 발의 2010.02.18 국가슈퍼컴퓨팅 육성 토론회 개최 2010.6.17 국가경쟁력과 슈퍼컴퓨팅 강연회 (미)국가경쟁력위원회 Rovert Graybill 위원 초청 2010.08.25 법안 상정 2010.11.22 국가슈퍼컴퓨팅육성법 제정법률안에 대한 공청회 개최 2011.03.11 법안심사소위 수정 가결 법률명을 한글화하고 법안의 취지를 명확히 살릴 수 있도록 '슈퍼컴퓨터'를 '초고성능컴퓨터'로 변경 2011.04.29 제299회 제8차 본회의 수정가결 (재작 190명 중 188명 찬성) 2011.06.07 국가초고성능컴퓨터 활용 및 육성에 관한 법률 공표 (약칭 : 초고성능컴퓨터법) 미국에 이어 세계에서 두번째 KISTI를 '국가초고성능컴퓨팅센터'로 지정 2011.12.08 국가초고성능컴퓨터 활용 및 육성에 관한 법률 시행령 제정 및 법률 발효 2012.12.16 제1차 기본계획(2013~2017) 세계 10위 수준의 초고성능컴퓨팅 인프라 구축 교육, 연구 분야에 컴퓨팅 활용 저변 확대 세계적 과학 발견에 기여 국내 초고성능 컴퓨팅 활성화 기반 마련 2018.02.23 제2차 기본계획 수립(2018~2022) 4차 산업혁명 대응하는 초고성능컴퓨팅 역량 확보 2018년 KISTI에 국가슈퍼컴퓨터 5호기 누리온 도입 (음성) 3, 2, 1 눌러주세요 (자막) 국가슈퍼컴퓨터 5호기 누리온 개통식 2018.11.8 누리온은 이론 성능 25.7 페타플롭스(PFlops) 4호기 대비 70배 향상된 성능 당시 세계 11위의 성능 전체 시스템의 1/4에 해당되는 2,500개의 노드(7.5 PFlops)를 활용한 초거대계산을 수행 (음성/자막) 5호기가 들어와서는 굉장히 큰 계산들을 많이 했어요 예를 들면은 CPU 기준으로 8천, 9천 코어의 굉장히 큰 계산을 했습니다. 다양한 용도로 했어요 아주 조그만 레벨에서는 원자가 움직임을 연구한 것도 있었고요 바이오 신약 개발에도 썼었고요 그 다음에 공학적인 디자인 측면에서도 썼고요 그 다음에 AI연구는 물론이고 우주가 어떻게 만들어 졌느냐 하는 큰 연구까지 다 다양한 연구들이 저희 5호기에서 수행이 됐습니다 (자막) 국가슈퍼컴퓨터 5호기 누리온의 대표 성과 '원자 반도체'의 가능성 발견 - UNIST 에너지화학공학과 이준희 교수 (음성/자막) 최 교수팀은 KISTI의 슈퍼컴퓨터를 사용해서 거대 규모의 3차원 난류 자연대류 현상을 시뮬레이션 할 수 있는 프로그램을 개발했습니다 데이터를 저장하려면 수십나노미터 크기의 도메인이 필요하다는 업계 통념을 뒤집은 발견입니다 물론 이 발견에는 슈퍼컴퓨터가 큰 역할을 했습니다 (자막) 국가슈퍼컴퓨터 5호기 누리온의 대표 성과 간암세포의 성장을 막는 새로운 암 치료법 제시 -이화여자대학교 약학과 최선 교수 (음성/자막) 3차원 구조를 가지고 있는 단백질 특히 막단백질 같은 경우는 실험적으로 구조를 규명하는 것이 상당히 어렵습니다 하지만 슈퍼컴퓨터를 이용하면 3차원 구조를 예상할 수 있고 단백질의 다이나믹한 움직임까지 예측 가능합니다 (자막) 국가슈퍼컴퓨터 5호기 누리온의 대표 성과 세계 최대 규모 우주 시뮬레이션 -연세대학교 천문우주학과 이석영 교수 (음성/자막) 이 교수팀은 4천 8백 개의 코어를 병렬로 연결해서 계산을 진행했습니다 시뮬레이션 결과 이전보다 20배 이상 공간해상도가 높아진 결과물이 나와 이전에 알 수 없던 은하형성 과정이 뚜렷하게 드러났습니다. (자막) 현재 누리온의 활용율은 90% 이상! 연구자들은 더 빠르고 더 큰 시스템 도입을 기대하고 있다 <국가초고성능컴퓨팅 혁신전략> 발표 2021.5.28 각국의 기술안보 강화, 국내 수요 급증 등 국내외 패러다임의 변화에 맞춰 선도국과의 격차를 극복하고 새로운 성장기회로 만들기 위한 10년간의 중장기 실행전략 수립 세계 5위권 국가센터 초고성능텀퓨터 6호기('23) 7호기('28) 구축 2030년 자체 CPU 기반 엑사(100경(1018))급 초고성능컴퓨터 독자적 완성 분야별 전문센터를 지정하고 국가초고성능컴퓨팅 자원 간의 연동체계 구축 국가초고성능컴퓨팅 자원을 10대 전략 분야와 기업에 우선 제공, 초고성능컴퓨팅 활용사업의 확대 (자막) 이식/KISTI 국가슈퍼컴퓨팅본부장 (음성/자막) 현재 슈퍼컴퓨터를 제대로 만들 수 있는 나라는 미국, 일본, 중국밖에 없어요 한국이 많이 뒤처진 건 사실입니다 그렇지만 저희가 나름 강점이 많아요 특히 반도체 쪽으로 강점이 많이 있기 때문에 이번에 계획한 10년 동안 정부에서 연구소와 산업체, 대학 등 종합적으로 개발이 투입이 될 겁니다. 잘 협력해서 진행한다면 10년이라는 시간이 있기 때문에 충분히 가능하다고 보고 있습니다 (자막) 오랜 노력의 결과로 꽃피운 '국가초고성능컴퓨팅 혁신전략' 이제 앞으로의 10년을 잘 준비해서 초고성능슈퍼컴퓨팅 강국으로 도약할 때다
  • 사이버 공격 실시간 추적 가시화 시스템 썸네일
    No. 16 View. 5391 사이버 공격 실시간 추적 가시화 시스템 2021. 01. 28 과학기술사이버안전센터 송중석 박사 인터뷰 안녕하세요, 과학기술사이버안전센터 송중석입니다.  저는 인공지능과 네트워크 보안, 보안관제 등을 연구하고 있고 이번에 소개할 사이버공격 실시간 추적 가시화 시스템을 개발했습니다. ■ 사이버 공격 실시간 추적 가시화 시스템이란 (영상2 0:02:13~17) 사이버 공격 실시간 추적 가시화 시스템이란 대규모 사이버위협 정보를 가시화함으로써 보안관제 전문 인력에게 직관적인 정보를 제공하는 시스템입니다. (인터뷰 화면) 이 시스템은 특히 국가 안보를 위해 사용되는데요 국가 사이버 보안장비인 TMS(침해위협관리시스템) IDS·IPS(침입탐지 방지시스템) 등이 탐지한 보안 로그를 실시간 처리합니다. 이를 토대로 공격을 의심하게 하는 이상 행위를 탐지하고, 이상 행위와 공격자 간 상관관계 등을 자동으로 가시화해 사이버 공격 근원지와 유발지를 실시간으로 탐지하고 역추적할 수 있습니다.  ■ 증가하는 사이버 공격과 기존 시스템의 한계 (인터뷰 화면) 일평균 수만 건의 보안이벤트가 발생합니다. 저희 과학기술사이버안전센터가 추적하기로는 일일 약 1-2천 만 건의 보안이벤트가 발생하고 있고요, 사이버 공격은 가히 폭발적으로 증가하고 있다고 말할 수 있습니다. (보안관제요원 근무화면) 그런데 기존의 사이버 공격 추적 시스템은 이렇게 대량의 이벤트를 다루기 어렵습니다. 게다가 추적 정보를 통계값이나 표·그래프 등으로 제시하기 때문에 보안관제 요원들이 단편적인 텍스트 정보만을 다뤄야 해서 보안 업무가 비효율적인 측면이 있었습니다. 해킹과 같은 침해위협은 우발적이고 다양한 형태로 발생하는 점을 고려하면 실용적이지 않은 거죠. (인터뷰 화면) 즉, 기존의 시스템은 비교적 출현 빈도가 높은 특정 보안 이슈만을 다루거나 보안관제 신속성을 떨어뜨리는 문제가 컸습니다. ■ 본 시스템의 필요성과 활용가치 (박사님 설명하시는 모습 등) 그러나 본 사이버 공격 실시간 추적 가시화 시스템은 텍스트 정보 분석환경에서는 불가능한 종합적이고 직관적인 분석환경을 제공합니다. 이로써 기존의 시스템으로는 탐지 불가능한 신・변종 사이버위협을 탐지할 것으로 기대하고 있습니다. (영상3 00:25~) 또 이상 행위를 3차원 그래픽으로 가시화한 정보로 제공하고 축적되어 있는 보안 분석 정보들과의 상관관계를 분석해 제공함으로써 (센터 근무하는 모습 등) 보안관제 인력이 보다 높은 수준으로 사이버위협 탐지업무를 수행하도록 지원합니다. (영상2 0:02:18~25) 나아가 궁극적으로는 국가 공공 보안관제 체계에 대한 침해시도를 신속하게 탐지하고 대응하는 데 활용되어 국가 사이버안보를 강화할 것으로 기대하고 있습니다. ■ 시스템의 주요 구성 원리 본 시스템은 공격받는 주요 IP를 중심으로 정보를 가시화하는 “내・외부 공격자 가시화 시스템”과 전체 IP의 관계성을 중심으로 가시화하는 “공격자 상관정보 가시화 시스템”의 기술로 구성됩니다. 내・외부 공격자 가시화 시스템은 24시간으로 실시간으로 추적분석해 공격 행위를 시각화하는 기술이며 공격자 상관정보 가시화 시스템은 공격 이벤트별 추이, 공격자별 상관관계를 분석한 후 약 100만 개의 IP 정보를 3차원으로 가시화하는 기술입니다. (인터뷰화면) 최신 사이버 공격에 신속하게 대응하기 위해서는 정보를 종합적으로 이해할 수 있는 수단 마련이 필요하다고 생각했습니다.  이 시스템은 위험도가 높은 IP 선별, IP별 행위 정보의 정의, 정의된 행위정보의 장기간 표현 등의 아이디어가 적용돼 신유형의 위협에 신속히 대응하고 종합적인 분석 정보를 제공합니다. ■ 시스템 활용 현황과 계획 (영상1 00:22~ → 파란네모박스들 크게 동그라미 치고 ‘61개 공공·연구기관’ 이라 표기)  KISTI 과학기술사이버안전센터는 본 시스템을 활용해 61개 공공・연구기관으로부터 수집되는 정보를 가시화하고 있으며,  보안관제 전문인력들이 발견된 특이점에 대해 상세히 분석하고 있습니다.  또 정보보안 전문업체가 본 시스템을 기술이전 받아 자체 솔루션 개발에 활용하고 있습니다.  (수상 현수막) 지금도 여러 기관으로부터 문의를 받고 있고 실용성을 기대하는 답변을 많이 들어요. 그래서 보람을 많이 느끼고 있습니다. (인터뷰화면) 앞으로는 보다 많은 신・변종 사이버위협 탐지를 목표로 내부 알고리즘을 개선하고 추가 방법론을 적용할 예정이며, 기술이전 등 기술 확산을 적극적으로 해나갈 계획입니다.  ■ 앞으로의 목표 (센터 현판) 과학기술사이버안전센터는 보안관제 서비스와 연구개발을 동시에 수행하는 국내 유일의 연구센터입니다. (인터뷰화면) 이러한 과학기술사이버안전센터만의 특성과 역량을 잘 활용해 국내를 넘어 세계 최고의 정보보호 기술을 개발하고 싶고요, 이를 산업계와 국가정보 보호 체계에 적용·활용함으로써 안전한 연구 환경, 안전한 사이버 환경 구축에 기여하겠습니다.
  • 교통량 분석장치 및 교통량 분석방법 썸네일
    No. 15 View. 4598 교통량 분석장치 및 교통량 분석방법 2021. 01. 28 연구데이터공유센터 이용 박사 인터뷰 Q. 자기소개 : 학력/경력, 맡은 연구분야/과제, 관심 분야 등  안녕하십니까, KISTI 연구데이터공유센터의 이용입니다. 2013년부터 빅데이터 분석, IoT 사물데이터 수집·분석, 딥러닝 기반 시각지능 기술을 연구해오고 있습니다.  현재 책임연구원으로, 다양한 도시현안 해결에 필요한 영상 데이터 분석 및 시각지능 적용 연구를 수행하고 있습니다.  특히, 증가하는 다양한 도시 영상 데이터에 대한 모니터링 및 활용 요구에 부응하기  위해 학습데이터 제작부터, 인공지능 모델 생성, 활용 서비스 및 시스템에 관한 연구개발을 수행하고 있습니다. Q. ‘교통량 분석장치 및 교통량 분석방법’은 어떤 기술인가요? 본 기술은 기존의 도로 교통량 분석 방법을 개선하기 위한 개발한 기술입니다. 현재의 주된 교통량 측정 방식은, 현장에 인력을 파견하는 수동 계수 방식, 노면에 코일을 매장해 전자유도원리로 측정하는 루프센서 방식, CCTV로 영상을 직접 모니터링 방식이 있습니다. 이러한 방법들은 낮은 정확도, 막대한 인력과 인프라 관리 비용, 집계 소요시간 등의 한계점으로 지속적으로 증가하는 교통량 정보 생산 및 활용에 대한 니즈에 대응하기 어렵습니다. 본 기술은 이러한 한계점을 극복하고, 보다 경제적이며 효과적인 교통량 분석을 위한 새로운 방법을 제안합니다. 첫째, 기존에 설치되어 있는 교통 CCTV를 그대로 활용하여 이 장치들로부터 나오는 실시간 도로영상을 그대로 활용하여 새로운 장비 설치에 대한 부담이 없습니다. 둘째, 차선인식을 통해 차선별 교통상황을 모니터링하고, 차선별 교통량을 집계하여  보다 정밀하게 교통량을 분석하고, 차선별 노면관리에도 활용할 수 있는 정보를 제공합니다. 셋째, 차종인식을 통해 승용차, 버스, 트럭, 바이크를 구별하고, 지역별로 차종의 흐름을 정밀하게 분석할 수 있습니다. 특히, 트럭들이 많이 통행하는 지역을 관리하여 노면파손 관리를 보다 효과적으로 수행하기 위한 정보를 제공할 수 있습니다. 본 기술에서 제안하는 교통CCTV 기반의 차선별, 차종별 교통량 측정 기술은 딥러닝과 영상분석 기술에 기반하고 있으며, 다양한 차선영상의 형태에 자동적으로 적응할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 특히, 직선 또는 곡선 형의 차선에 상관없이 스스로 차선을 인식하고 교통량을 측정하는 스마트한 기능을 가지고 있어, 별도의 추가적 설정없이 기존의 도로CCTV영상에 적용하여 바로 차선별, 차종별 교통량 측정을 시작할 수 있습니다. Q. 본 기술의 기대효과는 무엇인가요? 일반적으로 교통량 측정을 위한 장치는 새로운 장비나 운영시스템을 요구하나, 이 방식은 기존에 설치되어 있는 CCTV인프라를 그대로 활용하여, 부가적인 정밀 교통정보를 제공할 수 있습니다. 또한, 차선의 형태에 자동으로 적응하기 때문에 어떠한 곳에 설치된 CCTV영상에도 적용할 수 있습니다. 따라서, 기존의 지자체별 도로관제센터 등에서 수집되는 영상에 적용하면 바로  실시간으로 더 정교한 교통량 정보를 생산하여, 차세대 도시 교통제어 및 도로노면 관리에 큰 도움을 줄 수 있습니다. Q. 어떤 동기(경험과 목적)로 본 기술을 개발하게 되었나요? 본 기술의 개발은 스마트 도시 구축과 관련한 연구 과정에서 지자체 교통 담당기관과의 논의 중에 정리한 요구사항으로부터 시작되었습니다. 지자체에서는 교량 및 노면관리를 위해 과적차량 통행 정보를 필요로 했으며 기존의 비정기적 측정 방식에 한계를 가지고 있었습니다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 본 기술 개발을 시작하였으며 내부에서 수행하던 인공지능 기술 개발과 접목하여 보다 지능적인 도로 교통량 분석기술을 개발하게 되었습니다. Q. 기술을 개발하시면서 어떤 점이 가장 보람차고 즐거우셨나요? (혹은) 어떤 난관이 있었고, 그를 어떻게 극복하셨나요? 본 기술 개발을 하면서 실제 공개된 데이터를 통해, 이 연구에서 제안한 방식이 제대로 교통량을 집계하는 모습을 보면서 정말 쓸만한 기술이 만들어졌구나 했으면 가장 기뻤습니다. 다만, 야간 영상 등 여전히 잘 인식되질 않는 상황에 대해 고려가 필요했습니다. 특히, 야간 영상은 화질 개선을 통해 성능을 개선할 수 있습니다. Q. (해당 시)본 기술은 현재 어떻게 활용되고 있나요? : 활용 현황, 활용 사례, 활용처, 기술이전 사례 등등 Q. 본 기술을 향후 어떻게 개선·활용할 계획이신가요? 현재 본 기술은 대내외 기술 전시회 등을 통해 소개하고 있습니다. 코로나로 인해 다소 홍보가 어려운 상황이나 지속적인 홍보를 통해 지자체 및 관련 기업들이 활용할 수 있는 방안을 찾도록 하겠습니다. Q. 박사님의 최종 목표는 무엇인가요? 앞으로 보다 다양한 분야에서 활용할 수 있는 영상 인식기술을 개발하고, 이를 실제 활용할 수 있는 서비스 형태로 제공하는 것을  목표로 하고 있습니다.
  • 바이오 시그널의 학습을 통한 질병예측 방법 및 가시화 기술 썸네일
    No. 14 View. 4182 바이오 시그널의 학습을 통한 질병예측 방법 및 가시화 기술 2021. 01. 28 R&D투자분석센터 김선호 박사 인터뷰 안녕하세요 저는 한국과학기술정보연구원 데이터분석본부 R&D투자분석센터에서 인공지능분과를 담당하고 있는 김선호라고 합니다 Q. 바이오시그널의 학습을 통한 질병예측 방법 및 가시화 기술이란. 바이오시그널의 학습을 통해 질병을 예측하고 가시화하는 기술을 말합니다. 바이오시그널이란 우리 몸에서 내보내는 전자신호 예를 들어서 뇌파와 심전도, 근전도 등 그러한 타임시리즈 시그널이 있는데 이것들을 기계학습 기법을 이용해서 학습하고 모델링해서 새로운 환자나 어떤 질병에 대해 진단하고 예측하고 더 나아가 모델링을 통해 유효한 패턴을 찾는 기술입니다 Q. 기술의 주요 기작은. 기술은 크게 두 가지로 설명드릴 수 있는데요 첫 번째 기술은 뇌파, 심전도, 근전도 등 다양한 바이오시그널을 기계학습을 통해 모델링하고 이를 통해 구축한 질병예측 모델을 이용하여 환자의 질병 여부를 빠르게 예측 진단하는 기술입니다 그리고 두 번째는 그로부터 바이오·제약산업 의료기기제조사 헬스케어 산업 등 관련 산업에 인사이트를 제공하며 정상인과 질병인이 가진 바이오시그널의 차이를 명확히 함으로써 질병 진단과 조기 예측에 필요한 유효 시그널 패턴을 확인하는 기술입니다 Q. 기술의 장점은. 이 기술의 장점은 크게 두 가지 측면에서 설명할 수 있는데요 첫 번째는 바로 빠른 진단 속도입니다 그리고 두 번째는 설명가능성인데요 이 두 가지 모두 휴대형 소형 의료 기기를 만드는 데에 필수적인 기술 요소입니다 Q. 빠른 질병 진단 속도란. 첫 번째로 빠른 질병 진단이란 것은  예를 들어 일반적으로 치매를 진단하기 위해서 뇌파를 분석해야 하는데 수면뇌파의 경우 9시간 정도의 방대한 분량의 뇌파를 분석해야 합니다 뇌파를 측정하고 분석하는 단계에서 많은 시간과 노력이 필요하게 되겠죠. 그만큼 많은 양의 컴퓨터 자원이 요구된다는 뜻이기도 하지요. 환자에게도 그리고 의료진에게도 힘이 들겠죠? 하지만 본 기술을 적용하게 되면 환자의 뇌파를 측정하면서 실시간으로 질병을 예측하거나 진단할 수 있게 됩니다 또한 가시화를 통해 유효 시그널 탐색이 가능하므로 전체 데이터를 모두 볼 필요 없이 질병 진단에 필요한 유효 패턴의 출현과 빈도만 분석하면 되기 때문에 분석에 필요한 시간을 획기적으로 줄일 수 있게 됩니다 일단 바이오 시그널 모델이 구축되면 실제 진단 단계에서는 간단한 센서와 간단한 통신 장비로만 만들어진 저사양 하드웨어로 실시간 진단이 가능하기 때문에 휴대형 소형 의료 진단 장비를 만들 수 있게 됩니다 (휴대형소형의료진단장비 이미지) 들고 다니거나 입고 다니거나 포터블한 하드웨어로 쉽게 만들 수 있다는 것을 의미합니다 그래서 우리가 쉽게 집에서 체중계로 체중을 재고 혈압계로 혈압을 재듯이 실시간으로 집에서 간단히 진단 예측할 수 있는 장비를 만들 수 있게 된다는 의미입니다 Q. 기계학습과 가시화를 통한 설명가능성이란. 두 번째 장점으로 기계학습과 가시화를 통한 설명가능성을 들었는데요 인공지능 기술은 어떤 결론을 도출하는 과정이 블랙박스화되면서 설명가능성이 부족하게 됩니다 그런데 의료기기와 같이 어떠한 결과에 대해서 설명을 해야 하는 장비에는 이러한 설명가능성이 필수적인데요 본 기술에서는 정상인과 질병인을 구분하는 유효 패턴을 추출해서 그 패턴의 출현 빈도와 상태를 분석해서 진단하게 되고 결과를 유추하는 단계에서도 그러한 설명가능성 문제를 해결했다고 볼 수 있습니다 Q. 기술을 개발하며 어려웠던 점은. 본 기술을 개발하면서 가장 어려웠던 점은 실제 치매 뇌파 데이터를 구하는 일이 가장 힘들었습니다 이러한 데이터는 만드는 것도 어려울 뿐만 아니라 의료 데이터기 때문에 수집하고 공유하는 데에 따른 법적인 문제도 있고 어렵게 구축한 데이터를 다른 연구원과 공유하려는 연구자들이 많지 않았기 때문에 새로운 데이터를 직접 구하는 게 상당히 어려웠습니다 하지만 이 기술은 단지 바이오시그널을 이용한 진단뿐만 아니라 이를 응용하면 환경, 보안, 금융, 의료 등 보다 많은 적용 가능 분야가 생깁니다 그래서 활용 가치를 확장해서 계속 연구할 계획입니다 Q. 현재 그리고 앞으로 저는. 저의 주요 연구 관심 분야는 인공지능 자연어처리 데이터마이닝 HCI 등이고요 현재는 치매예측 재난예측 미래유망기술 발굴 양자컴퓨터 등 다양한 분야의 연구를 수행하고 있습니다 앞으로 인공지능을 더 깊이 연구하고 싶습니다 이 기술을 더 발전시켜서 인공지능을 더 연구해서 우리들의 친구나 가족 반려기계가 되어 줄 인간다운 기술을 개발하는 것이 목표입니다
  • 기계학습 기반 치매예측 데이터 처리 기술 썸네일
    No. 13 View. 4277 기계학습 기반 치매예측 데이터 처리 기술 2021. 01. 28 미래기술분석센터 전홍우 박사 인터뷰 Q. 자기소개.  안녕하세요, 미래기술분석센터 전홍웁니다. KISTI 입사 10년차고요, 2015년부터 치매DTC융합연구단 활동을 하고 있습니다. 치매DTC융합연구단은 한국과학기술연구원 주관으로 3개 출연연이 모인 치매 전문 융합연구단입니다. *한국과학기술연구원(KISTI), 한국생명공학연구원(KRIBB), 한국화의학연구원(KIOM) 학사부터 박사학위까지 자연어처리를 전공했고, 대학원생일 때부터 지금까지 자연어처리를 생명공학 분야에 적용하는 연구를 해왔습니다.  특정 질병에 대한 논문을 분석해서 새로운 원인이나 치료법을 찾는 연구를 하면서, 위암, 전립선암, 유방암에 대해 연구했고, 현재는 치매예측연구를 진행하면서 ‘기계학습을 통한 치매예측 데이터 처리 기술’을 개발했습니다. Q. 기계학습 기반 치매예측 데이터 처리 기술은. 치매를 조기에 예측하고 선제적 치료를 돕기 위한 기술입니다. 현재 사용되는 치매 처방약은 치료제가 아니고 질환의 진행 속도를 늦추는 약입니다. 이런 현실에서 가장 중요한 것은 약을 복용하는 최적의 시기를 찾는 것입니다.  이 기술은 치매 환자의 진료내역, 생활패턴 변화, 기존 연구에서 밝혀낸 지식들을 분석해 진료나 약 복용에 대한 최적의 시기를 예측합니다. 기술은 크게 두 가지 연구로 접근하고 있습니다. 첫 번째는 진료 내역을 기반으로 한 치매예측입니다.  국민건강보험공단이 한국인의 의료기록이 담긴 다양한 주제의 코호트 데이터를 제공해 주고 있습니다. 이 중에서 노인 코호트 데이터를 활용해 한국인 환자의 치매를 유형별로 분석하고, 여기에 개인 병력을 대입함으로써 개인별 치매 패턴을 파악합니다. *코호트 데이터(cohort data): 연령 등 특정한 인구통계상의 인자를 공유하는 집단별 데이터 두 번째는 IoT 센서를 기반으로 한 생활능력정보 분석에 의한 치매예측입니다. 스마트폰과 스마트워치를 통해 어느 개인의 이동 동선 등 활동 정보를 감지하고, 집안에 각종 IoT 센서를 부착해 생활능력의 변화를 분석하는 등 치매질환에 관련된 정보를 분석합니다.   분석하는 항목은 요리, 집안일, 약 먹기, 문단속, 가전제품사용, 몸단장 항목으로 실제 의사가 진료할 때 사용하는 질의 항목과 동일합니다.  해당 연구로 의사가 환자를 진료할 때에 환자나 가족의 답변에만 의존하지 않고 실제 환자의 생활능력 변화를 확인할 수 있습니다. 최종적으로는 이 두 방법의 연구로 얻은 분석 결과를 융합해 치매 진행상황을 실시간으로 모니터링하고 질병이 악화되는 시점을 예측하여 최적의 시기에 최적의 치료가 가능하도록 합니다.  Q. 기술의 주요 특징은. 남성과 여성은 치매위험인자가 다릅니다. 심지어 정반대입니다. 남성은 저체중, 여성은 비만이 치매의 주원인이라고 합니다. 이와 같이 유형별로 치매위험인자가 다르므로, 그에 맞는 치매예측모델이 필요합니다.  그래서 현재 한국인의 성별, 연령대별, 소득별, 지역별 유형을 구분하여 치매조기예측모델을 개발하고 있습니다. 중요한 특징은 생물학적 실험을 하지 않고, 의료기록 데이터만을 이용했음에도 기존의 생물학적 실험이나 의료 이미지를 통한 결과와 대등한 결과를 제시했다는 것입니다. 또 이 기술로 유형별 치매위험인자를 파악함으로써 기존 연구들을 검증하고, 새로운 위험인자를 발견할 수도 있습니다. 치매가 의심되는 환자나 고위험군에 속하는 연령대의 경우 치매를 조기에 발견하는 게 더욱 중요한데요, 이들 개개인의 병력 정보를 노인 코호트 데이터와 대입해서 유사한 유형을 찾고, 이에 따라 치매 패턴을 분석해서 개인별로 치매 발병 시기를 예측할 수 있습니다. Q. 치매를 연구하게 된 계기는. 치매 전단계로 경도인지장애라는 증상이 나타나는데, 경도인지장애는 일반적으로 의사가 환자의 인지능력, 신체능력, 생활능력을 MMSE, CERAD와 같은 문진 검사를 통해 진단합니다. *MMSE: Mini-Mental State Examination *CERAD: Consortium to Establish a Registry for Alzheimer’s Disease *경도인지장애: 치매 발병 이전에 나타나는 증상 이런 문진은 점수화된 지표는 따르더라도 결국 환자 본인이나 주변인들의 답변, 진술을 근거로 판단하게 되는 것이라 객관적이지 않기 때문에 많은 전문가들은 보완해야할 부분이 있다고 봅니다. 어떤 사람들은 건망증이 심해지면서 치매일 지도 모른다는 불안감에 사로잡혀서, 검진이 필요하지 않은 시점에도 병원을 자주 방문한다고 합니다. 저는 이런 불확실성을 줄이고 싶었고, 완치가 안 되는 치매를 완전 정복해서, 사람들이 보다 안심하고 사는 사회를 만드는 데 기여하고 싶었습니다. Q. 연구를 하면서. 사람들을 직접 만나가며 데이터를 수집하는 일이 처음입니다.  직접 독거노인 가정에 방문하여 데이터 수집 센서를 설치하고 데이터를 서버로 전송하여 분석하는데 시설에 거주하시는 어르신 분들이 장비 전원을 차단하시고 또 위치를 옮겨놓으시기도 해서 몇 번의 시행착오를 겪었습니다.  우여곡절 끝에 데이터를 수집하게 됐는데 또 다른 문제가 있었어요. 어르신들이 처음에는 연구에 도움이 되고자 참여하셨지만, 감시당하는 기분에 불쾌감을 호소하시는 분들이 늘어났습니다.  그래서 소통하고 친밀감을 높이는 것도 중요하겠다 싶어, 매일 전화로 안부인사도 드리고 음료수나 간식을 챙겨가서 이야기도 나누는 등 다양한 노력을 기울이고 있습니다. Q. 기술 활용을 위해. 말씀드렸듯이 아직까지 치매는 치료제가 없어 완치가 불가한 질환입니다. 그렇기 때문에 더욱, 치매를 조기에 예측하는 게 매우 중요하고, 그런 점에서 본 기술이 적극적으로 잘 활용되었으면 합니다. 기술 활용을 위해 다양한 준비가 필요한데 그중에서도 병원이나 치매안심센터 등 관련 파트너의 긴밀한 협조가 필수적입니다. 현재 러 하드웨어 업체, 소프트웨어 업체와 과제 상용화를 계획하고 있으며, 고려대학교 병원, 강북구 치매안심센터와 공동연구를 진행하고 있습니다. 그리고 생활능력정보를 분석하기 위해서는 1~2년 정도가 아니라 그보다 장기적인 추적관찰을 통해서 수집된 코호트 데이터가 필요합니다. 병원과 환자분들의 협조 아래 데이터가 지속적으로 수집·축적될 수 있다면, 그 데이터를 활용해 치매예측이 보다 수월해지고 안정될 것이라 생각합니다. Q. 박사님의 최종 목표는 무엇인가요? 저는 자연어처리 전공자로서 텍스트만으로도 어떤 지식이나 상황을 예측할 수 있는 내용은 무궁무진하다고 믿습니다. 다만, 텍스트 이외의 데이터를 활용하지 못하면서 자연어처리기술에 한계가 있다고 느낀 적이 있습니다. 그런데 이번 과제를 수행하면서  활용하는 데이터의 범위를 논문, 특허 등의 텍스트뿐만 아니라 생활능력 데이터, 영상, 음성 데이터까지 확대함으로써 각 데이터의 가치를 확인했고 각 데이터가 융합돼 시너지 효과를 내며 가치가 커지는 걸 경험했습니다.  향후 어떤 과제를 수행하든 지식의 굴레를 벗어나 다양한 데이터를 융합·활용하는 연구를 수행하고 싶습니다. 이런 게 바로 Data Scientist가 해야 할 일이라고 생각합니다. Q. 끝으로. 저를 비롯해서 이 과제에 참여하는 KISTI 연구원들 모두 의학 전공자가 아닙니다. 저희는 데이터만을 분석해서 미래를 예측하는 Data Scientist일 뿐입니다. 연구를 통해 저희가 할 수 있는 일은 모든 공공데이터와 각종 센서로부터 개인 생활습관에 관한 데이터를 수집하고, 이를 지식화해 보다 객관적인 예측모델을 만듦으로써 환자의 고통을 최소화할 최적의 시기를 찾는 것입니다.  우리에게 치매는 두려운 존잰데요, 이 기술로 조금이나마 두려움과 걱정을 덜고, 많은 사람들이 건강하게 살아갔으면 합니다.
이 페이지에서 정보에 대해 만족하십니까?
  • 담당부서대외협력실
  • 담당자최나은
  • 연락처042-869-0966
Back to Top