데일리연합(월간, 한국뉴스신문) 김재욱 기자 | DGIST 로봇및기계전자공학과 박상현 교수팀이 미국 스탠퍼드 대학팀과 협력해 개인정보 및 데이터 공유 없이도 대규모 모델 학습이 가능한 연합학습 AI 기술을 개발했다. 이 기술은 여러 기관이 함께 사용할 수 있는 모델을 효율적으로 학습할 수 있어 의료 영상 분석 분야에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다. 의료 분야에서 딥러닝 모델을 학습할 경우 데이터에 환자의 개인정보가 포함되어 있어 개인정보 침해에 대한 우려가 많았다. 이 때문에 각 병원의 데이터를 중앙 서버로 모으는 것이 힘들었고, 나아가 여러 병원에서 공동으로 사용할 수 있는 대규모 모델을 개발하기도 어려웠다. 이 문제를 해결하기 위해 연합학습은 데이터를 중앙서버에 수집하지 않고 각 병원이나 기관에서 학습한 모델만을 수집해 중앙서버로 전송하여 학습한다. 그러나 중앙 서버로 모델을 여러 번 전송해야하는 어려움이 있다. 특히 환자 데이터를 안전하게 보관해야 하는 병원에서는 모델을 중앙 서버로 반복 전송하는 데 비용과 시간이 많이 들기 때문에, 모델 전송 횟수를 최소화해야할 필요가 있다. 이에 따라 박상현 교수 연구팀은 이미지 생성과 지식증류 기술을 활용
데일리연합(월간, 한국뉴스신문) 김재욱 기자 | DGIST 로봇및기계전자공학과 윤동원 교수 연구팀의 사람 손과 같이 정교하고 유연한 '로봇 손(Robot Hand)' 핵심 기술 연구 성과가 로봇 분야 세계적인 국제 학술지 'Soft Robotics'의 10주년 기념판의 표지를 장식했다. 표지 논문은 영향력이 큰 연구 성과를 선정하는 것으로, 연구 결과의 우수성을 공식적으로 인정받는 척도이기도 하다. 특히, 이번 발간호는 Soft Robotics의 10주년 출판물로, 10주년 기념판의 표지로 국내 연구결과가 선택됐다는 점에서 더욱 의미가 크다. DGIST 로봇및기계전자공학과 윤동원 교수 연구팀은 지난 2021년 인간의 손과 같이 정교한 ‘로봇 손(Robot Hand)’에 대한 연구를 진행한 바 있다. ‘로봇 손’은 여러 산업현장에서 다양한 형태와 강성의 물체를 움켜쥐거나 조립하는 등 고도의 작업을 위해 주로 사용된다. 이러한 정밀한 로봇핸드 구동을 위해 구름베어링(rolling bearing) 기반의 볼베어링 회전 조인트가 주로 사용되지만 가격이 비싸거나 조립이 까다로우며, 외부 충격에 고장이 나거나 물체에 손상을 주기도 해 이를 대체하기 위한 다양한 유연조인