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2025년 건국대 대학원생 모집…일반대학원 5계열 50여 개 학과

건국대학교 일반·전문·특수대학원이 2025학년도 후기 석박사 과정 신입생을 모집한다. 건국대학교 대학원(원장 주범)은 22일까지 2025학년도 후기 석·박사 신입생을 접수한다고 밝혔다. 서울캠퍼스 일반대학원은 석사과정 ▲5계열 54개 학과 ▲10개 학과 간 협동과정 ▲4개 학연산 협동과정, 박사과정 ▲5계열 50개 학과 ▲9개 학과 간 협동과정 ▲4개 학연산 협동과정에서 신입생을 선발한다. 학연산 협동과정은 농촌진흥청·한국생명공학연구원·한국식품연구원·한국에너지기술연구원에서 기관별 축산학·축산식품생명공학·식량자원과학·화학공학 전공을 모집하며 각 연구원(청)장의 입학 추천서를 받은 경우에만 지원 가능하다. 지원 자격은 석사학위 과정 신입학의 경우 국내외 정규대학 학사학위 취득자이며, 박사학위 과정 신입학은 국내외 정규대학원 석사학위 취득자다. 2025학년도 8월 학위취득 예정자도 지원 가능하다. 석박사 통합과정은 국내외 정규대학 학사학위 취득(예정)자이면서, 학부 성적 평점 평균 3.5 이상을 충족하고 지도(예정)교수의 추천을 받아야 한다. 또 후기 모집에서는 글로컬캠퍼스 일반대학원을 비롯해 ▲건축전문대학원 ▲법학전문대학원 ▲경영전문대학원(MBA) 총 3개 전문대학원과 ▲행정대학원 ▲산업대학원 ▲농축대학원 ▲교육대학원 ▲언론홍보대학원 ▲수의방역대학원 ▲정보통신대학원 ▲예술디자인대학원 ▲부동산대학원 ▲창의융합대학원(글로컬) 총 10개 특수대학원이 석·박사 과정 신입생을 모집한다. 제출 서류 및 평가항목, 지원학과의 문의 전화번호 등은 대학원 홈페이지에서 모집 요강을 확인하면 된다. 학과의 교육과정이나 활동 내용 등은 각 학과나 대학원 홈페이지에서 확인할 수 있다.

2025.04.07 16:28주문정

"AI 연산 획기적 향상"…슈퍼마이크로, 엔비디아 블랙웰 울트라 플랫폼 기반 솔루션 공개

슈퍼마이크로가 인공지능(AI) 연산 성능을 향상할 수 있는 차세대 AI 솔루션을 선보인다. 슈퍼마이크로는 엔비디아 블랙웰 울트라 플랫폼을 탑재한 새로운 서버·랙제품군을 공개했다고 27일 밝혔다. 슈퍼마이크로의 새로운 AI 제품군은 엔비디아 'HGX B300 NVL16'와 'GB300 NVL72' 플랫폼을 탑재해 AI 추론, 에이전틱 AI, 비디오 추론 등 고성능 연산 AI 워크로드에서 높은 성능을 제공한다. 엔비디아 블랙웰 울트라 플랫폼은 GPU 메모리 용량과 네트워크 대역폭 제약으로 발생하는 병목현상을 해소하고 대규모 클러스터 환경에서 요구되는 AI 워크로드를 안정적으로 처리할 수 있도록 설계됐다. GPU당 288GB의 HBM3e 고대역폭 메모리가 탑재돼 초대규모 AI 모델의 학습·추론에서 향상된 AI 플롭스(FLOPS)를 구현한다. 또 네트워킹 플랫폼에 엔비디아 퀀텀-X800 인피니밴드와 스펙트럼-X 이더넷을 통합해 최대 800Gb/s의 컴퓨팅 패브릭 대역폭을 제공한다. 슈퍼마이크로와 엔비디아는 이번 공개한 차세대 AI 솔루션을 통해 AI 분야에서의 리더십을 더욱 공고히 한다는 목표다. 찰스 리앙 슈퍼마이크로 최고경영자(CEO)는 "자사의 데이터센터 빌딩 블록 솔루션을 활용해 엔비디아 HGX B300 NVL16 GB300 NVL72의 열 관리 및 내부 토폴로지(topology)에 최적화된 새로운 공냉식·수냉식 냉각 시스템을 구현했다"며 "이 시스템은 수자원을 절약하면서 전력 소비도 최대 40%까지 줄여 엔터프라이즈 데이터센터의 환경적·운영적 측면에서 상당한 이점을 제공한다"고 설명했다. 이어 "자사는 엔비디아와 오랜 파트너십을 지속하며 엔비디아 블랙웰 울트라 플랫폼을 기반으로 한 최신 AI 기술을공개하게 돼 기쁘다"고 덧붙였다.

2025.03.27 12:05한정호

국가 슈퍼컴 6호기 GPU 8천개로 가닥…AI 분야에 연산자원 30% 할당키로

정부가 예산을 대폭 늘려 이달 입찰을 재개할 국가 슈퍼컴퓨터 6호기 GPU 갯수가 8천 개 이상으로 정해졌다. 대신 CPU 갯수는 5호기 대비 절반가량인 4천 개로 확정됐다.또 그동안 계산공학 중심으로 운용하던 슈퍼컴의 연산자원도 인공지능 기반 핵심 기술 개발 및 활용에 30%를 할당하기로 했다. 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 4일 국가초고성능컴퓨팅위원회(위원장 : 과기정통부장관)를 열어 국가 초고성능컴퓨터 6호기 구축계획을 변경했다. 골자는 핵심부품 시장가격 상승 등의 대외 환경변화를 반영해 슈퍼컴 6호기 사업비를 종전 2천929억 원에서 4천483억 원으로 53%, 1천553억 원 증액하는 내용이다. 당초 슈퍼컴 6호기는 2025년 서비스를 개시할 예정이었다. 그러나 지난해 본격화된 생성형 AI 열풍으로 초고성능컴퓨터의 핵심부품인 GPU 수요가 폭발적으로 증가하면서 시장 가격이 급등해 사업이 4차례 유찰됐다. 당시 슈퍼컴에 쓰일 GPU 개당 가격은 4만달러로 알려졌다. 과기정통부는 세계 10위권 수준의 슈퍼컴 6호기 구축을 위해 이달 내 입찰 공고 절차에 들어가기로 했다. 시스템 성능 600PF(펩타플롭스), 저장공간 200PB(펩타바이트), 네트워크 대역폭 400Gbps 이상의 초고성능컴퓨팅 시스템을 구축할 예정이다. 특히, 6호기 스펙에서 GPU 구입 갯수를 8천개 이상으로 정해놔 눈길을 끌었다. 대신 CPU는 4천 개 이상으로 정했다. 5호기는 CPU만 8천569개(57만코어) 기반 시스템이다. 현재 세계1~3위 슈퍼컴퓨터 속도는 미국이 모두 보유했다. 세계 1위인 오로라는 속도가 1,714PF다. 슈퍼컴 6호기가 공식 서비스 개시 목표는 2026년이다. 정부는 6호기가 가동하면 인공지능 혁신 등의 글로벌 산업‧연구 환경변화에 능동적으로 대응하고, 대규모 과학‧공학 계산과 초거대 AI 분야의 연구개발을 보다 폭넓게 지원할 것으로 예상했다. 슈퍼컴 6호기는 슈퍼컴 5호기('18.12~) 대비 활용 연산자원은 23배 이상 빨라지고, 저장공간도 10배 이상 넓어져 연구자들과 기업들이 연구에 마음껏 활용할 수 있는 보다 안정적인 연구환경 인프라가 갖추어질 것으로 기대된다. 기초원천 연구뿐만 아니라, 공공사회 현안, 산업 활용 등을 위해서도 연산자원을 지원할 예정이다. 특히 인공지능 기반 핵심기술 개발‧활용에 30%, 기존에 지원이 미비했던 산업 분야에도 자원의 20%를 우선 배분할 계획이다. 6호기 지원 분야는 생명보건 AI와 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 자율 주행(이상 신규 추가된 분야)과 기존에 수행하던 소재나노, 바이오 및 신약, 기계항공, 기후 에너지 등 모두 8개다. 한국과학기술정보연구원 국가슈퍼컴퓨팅본부 홍태영 센터장은 "고성능 GPU 8천개 이상을 도입할 계획"이라며 "정부 방침이, 평가를 거쳐 우수한 연구계획을 선정해서 인프라를 무상으로 제공할 계획"이라고 덧붙었다. 국가적으로 중요하거나 시급한 현안 해결 과제에 대해서는 패스트 트랙 제도를 운영, 보다 신속하게 자원을 지원할 계획이다. 유상임 과기정통부 장관은 “인공지능 등의 우리나라 글로벌 과학기술 경쟁력 강화를 위해 초고성능컴퓨팅 인프라 수요가 급상승하고 있다”며, “핵심 인프라인 슈퍼컴 6호기를 신속하게 도입, 새로운 과학기술 발견과 연구개발 혁신 그리고 산업경쟁력 강화에 기여하도록 할 것"이라고 밝혔다.

2024.11.05 12:01박희범

"오감 인지 로봇 탄생, 결국 AI가 해결할 것"

사람은 오감을 써서 물건을 집고 반응할 수 있잖아요. 오감을 써서 축적한 것들이 뇌에 기억되고, 어떤 작업을 할 때 굉장히 빠른 찰나에 끄집어내는 거죠. 로봇도 이런 기능을 복합적으로 수행할 수 있어야 해요. 이걸 할 수 있는 게 결국 인공지능(AI)이죠. 로봇 개발은 크게 하드웨어(HW)와 소프트웨어(SW) 두 가지 영역으로 나뉜다. 물리적 공간에서 자유롭게 움직일 수 있는 기계 장치를 만드는 일이 중요하지만, 그만큼 이를 똑똑하게 제어하는 학문도 간과할 수 없다. 지디넷코리아는 로봇 하드웨어 분야 석학인 오준호 카이스트 석좌교수에 이어, 두 번째 기획으로 로봇 소프트웨어의 대가로 꼽히는 서일홍 한양대학교 명예교수를 만나 로봇 산업의 미래에 대해 이야기를 나눴다. ■ "40년 로봇연구 기틀로 제품 개발 나서" 서일홍 코가로보틱스 대표 겸 한양대 명예교수는 오랜동안 로봇 제어 분야에 몰두해 온 석학이다. 1955년생인 그는 서울대 전자공학과를 졸업하고 카이스트에서 석·박사를 받았다. 이후 대우중공업에서 약 5년을 근무한 뒤 한양대학교에서 약 34년동안 교수로 지냈다. 인생에서 40여년이 넘도록 로봇을 연구하고 제자를 길러낸 그는 2017년경 “제대로 한 번 로봇을 만들어보자”는 열정을 갖고 학생들과 함께 회사를 차렸다. 당시 자율주행 관련 솔루션을 제공하기 위해 코가플렉스라는 이름으로 사업을 시작했고, 이후 우리로봇과 합병하면서 사명을 코가로보틱스로 변경했다. 코가로보틱스는 자율주행 솔루션 '코나(CoNA)'와 자체 개발한 로봇 OS '코가(COGA)'를 기반으로 제품을 선보였다. 2020년부터 서빙로봇 '서빙고' 제품 개발에 착수해 이듬해 양산에 나서며 주력 제품으로 내세우고 있다. 서 대표는 “대학원에서 로봇을 공부하던 시절에는 일본이 굉장한 기술력을 가지고 있었는데, 어느 순간 중국이 무시할 수 없는 실력을 쌓고 있는 걸 보며 이 일을 해야겠다는 결심을 하게 됐다”고 말했다. 그는 “처음에는 자율주행 소프트웨어를 먼저 개발했고 이를 기반으로 자율주행 서비스 로봇을 만들기 시작했다”며 “지금은 외산 로봇과 경쟁했을 때 가격이나 성능적인 측면에서 충분히 경쟁력 있는 제품을 보유하게 됐다”고 설명했다. ■ "로봇 핵심 될 인공지능 연구 박차" 서 대표는 최근까지 로봇 제어와 관련한 활발한 연구 활동을 이어오고 있다. 특히 최근 세계 최대 로봇학회인 '국제 로봇자동화 학술대회(ICRA)'에서 새로운 인공지능 학습법에 대한 개념을 소개하며 관심을 모으기도 했다. 서 대표를 포함한 12명의 연구진은 '인간 두뇌에서 영감을 얻은 초차원 컴퓨팅: 바퀴 달린 로봇의 감각 운동 제어를 위한 경량 기호 학습'이라는 논문에서 '초차원 연산(HDC)'을 활용한 인공지능 학습법을 제시했다. 그는 “기존 딥러닝 기반 인공지능 알고리즘 모델 크기가 기하급수적으로 커지고 있어 이를 훈련하는 데 비용 부담이 늘어나고 있다”며 “경량 인공지능 기술을 활용해 온디바이스 로봇 환경에서 훈련·추론 과정을 모두 수행하는 기술을 개발했다는 데 의의가 있다”고 말했다. 논문에서는 HDC 학습 방법을 실내자율주행 로봇에 실제 적용한 결과 딥러닝 대비 30분의 1 가격의 컴퓨터를 써서 동일한 학습·추론 결과를 도출했다. 속도는 15배 빨라졌고, 전력 소모도 20분의 1로 줄어든 효과를 보였다는 설명이다. 서 대표는 “AI 기술이 폭발적으로 성장하고 있다”며 “로봇은 결국 AI와 만나게 될 텐데 이를 어떻게 접목해야 할지가 지금의 연구 동향이라고 볼 수 있다”고 설명했다. ■ "원천 기술로 회사 키울 것…프로의식 가져야" 서 대표는 코가로보틱스에서 지금까지 갖춰온 '넓고 깊은' 기술적 성과를 강조했다. AI의 뿌리 기술부터 연구하고 로봇에 응용하고자 하는 넓은 분야의 기술을 토대로 앞으로 재무적 성과로 이어질 수 있는 길이 마련됐다는 것이다. 그는 “단기적인 목표는 약 1년 내에 회사가 자생할 수 있는 토양을 갖추는 것”이라며 “궁극적으로는 결국 인공지능을 기반으로 움직이는 휴머노이드 로봇까지 지향하며 원천 기술을 키우고 있다”고 강조했다. 서 대표는 마지막으로 업계가 성장하기 위해 '프로 의식'이 필요하다고 조언했다. 그는 “프로와 아마추어의 차이는 돈을 받느냐 받지 않느냐라는 것에서 출발한다. 프로는 잘하면 그만큼 자기의 철학을 공유하면서 대가를 받는다”며 “회사가 가진 목표와 부합하면서 명예와 부를 얻고 이게 선순환 된다면 좋은 결과를 얻게 될 것”이라고 말했다. 서일홍 대표 프로필- 1955년, 출생- 1977년, 서울대학교 전자공학과 학사- 1979년, KAIST 전자공학과 석사- 1982년, KAIST 전자공학과 박사- 1982~1986년, 대우중공업- 1987~2020년, 한양대학교 공과대학 교수- 2008년, 한국로봇학회 회장- 2015~2017년, 한국뇌공학회 회장- 2017년~현재, 코가로보틱스 대표- 2020년~현재, 공학한림원 원로 회원

2024.07.05 08:45신영빈

"딥러닝보다 빠른 꿈의 AI…초차원연산 세계 최초 실용화"

국내 연구진이 딥러닝 방식 대신 '초차원 연산(HDC)'을 활용한 새로운 인공지능(AI) 학습법을 선보였다. 코가로보틱스는 이 같은 내용의 논문을 세계 최대 로봇학회인 '국제 로봇자동화 학술대회(ICRA)' 검증을 거쳐 일본 요코하마에서 열리는 ICRA 연례 컨퍼런스에서 이날 공식 발표한다고 14일 밝혔다. 논문 제목은 '인간 두뇌에서 영감을 얻은 초차원 컴퓨팅: 바퀴 달린 로봇의 감각 운동 제어를 위한 경량 기호 학습'이다. 한양대 명예교수인 서일홍 대표 등 4명의 코가로보틱스 연구진과 대구경북과학기술원(DGIST) 김예성 교수 등 총 12명의 연구진이 공동 집필했다. 코가로보틱스 측은 "초차원 연산은 그동안 해외에서도 이론적으로는 차세대 AI 학습 방식으로 각광받으면서 일부 연구가 진행되고 있다"며 "이를 실용화해 로봇 자율주행에 적용하고 세계적인 학술대회에서 논문 발표까지 한 사례는 이번이 세계 최초"라고 설명했다. HDC는 인간 뇌의 연산 방식을 모방하는 것이 특징이다. 초차원 벡터에 모든 사물과 개념 등을 대응시키고, 이 벡터들을 서로 결합해 원하는 추론 결과를 도출하는 방식이다. 두뇌가 정보를 특정 뉴런에 저장하지 않고 다수 뉴런에 분산해 저장하는 방식과 유사하게 설계됐다. 딥러닝 방식에서는 인공신경망에 입력된 값들이 다층 구조 노드들 간 수많은 시냅스를 거쳐가면서 연산된다. 여기에는 매우 많은 행렬 연산이 수반된다. AI 성능 향상을 위해 신경망 규모를 키울수록 연산량도 기하급수적으로 증가하기 때문에 고가의 GPU 등 AI 시스템 구축 비용이 증가하고 전력 소모량도 많아진다. 반면 HDC를 통한 인공지능 학습 방법을 활용하면 딥러닝과는 달리 적은 메모리와 계산만을 필요로 한다. 경량 AI나 온디바이스 AI를 구현하는 데 있어 핵심적인 학습방법으로 꼽히는 이유다. 연구진은 360도 방향 거리를 측정하는 라이다 데이터를 읽어 모터를 제어하는 지각-행동 관계를 HDC로 모방해 모델을 학습하는 기술과, 학습 과정 중 보상을 하는 강화 학습 기술을 개발했다. 논문에서는 HDC 학습 방법을 실내자율주행 로봇에 실제 적용한 결과, 딥러닝 대비 30분의 1 가격의 컴퓨터를 써서 동일한 학습·추론 결과를 도출했다고 밝혔다. 속도는 15배 빨라졌고, 전력 소모도 20분의 1로 줄었다. 최현택 로봇학회회장은 "대한민국 과학기술계의 AI·로봇 기술 수준을 알릴 수 있는 쾌거이자, HDC 기술이 앞으로 현장 학습이 필요한 다양한 분야에 적용이 가능하다는 점을 보여주는 시금석"이라고 말했다. 서일홍 교수는 "기존 딥러닝 기반의 인공지능 알고리즘 모델의 크기가 기하급수적으로 커지고 있어 이를 훈련하는 데에는 고가의 GPU가 필수적으로 활용되는 등 비용 부담이 높아지고 있다"며 "경량 인공지능 기술을 활용하여 온디바이스 로봇 환경에서 훈련 및 추론 과정을 모두 수행하는 기술을 개발했다는 의의가 있다"고 밝혔다. 한편 코가로보틱스는 이 새로운 학습 방식을 자율주행 로봇 뿐만 아니라 현관문 자동 개폐 등 다양한 분야로 확대 적용하고 있다고 밝혔다. 코가로보틱스는 지난달 현대산업개발에서 건설하는 아이파크 아파트의 도어 개폐 시스템에 HDC 기반 인식 기술을 공급하는 계약을 체결했다. 스마트폰 앱에 주민들이 자신만의 동작이나 음성 명령을 등록해 놓고, 해당 동작이나 음성 명령을 통하여 현관문·대문을 개폐할 수 있게 하는 방식이다. 사전에 스마트폰 앱에 동작 및 음성 명령을 학습시키고 실사용 시에 스마트폰이 동작 및 음성 명령을 인식하는 등 연산이 HDC에 기반해 처리된다. 글로벌 로봇 석학인 마코토 가네코 박사는 "초차원 컴퓨팅(HDC)이라는 경량 AI 기술을 적용한 AI 로봇의 상용화 가능성을 보여주는 중요한 논문"이라고 평가했다.

2024.05.14 17:32신영빈

한국공대, 연산 기능 갖춘 지능형 메모리 반도체소자 개발

국내 대학 연구팀이 연산기능과 메모리 기능을 통합한 지능형 반도체소자 개발에 성공했다. 한국공학대학교(총장 황수성)는 안승언 교수(나노반도체공학과) 연구팀이 차세대 지능형 반도체에 활용 가능한 로직 연산과 메모리 기능을 통합한 강유전체 기반 프로세스-인-메모리(PIM) 소자 개발에 성공했다고 12일 밝혔다. 이번 연구 결과는 'Exploring Multi-Bit Logic In-Memory with Memristive HfO2-Based Ferroelectric Tunnel Junctions'라는 제목으로 전자 소자·재료과학 분야 저명 학술지 'Advanced Electronic Materials' 3월 8일자 표지논문으로 선정됐다. 연구에는 박사과정 고원우(제1저자), 황현주(공저자) 학생이 참여했다. 연구팀 관계자는 “최근 빅데이터를 기반으로 하는 인공지능(AI) 기술발전이 가속하면서 메모리와 프로세서가 분리돼 데이터를 처리하는 '폰노이만(Von Neumann)' 컴퓨팅 시스템 구조 데이터처리 속도에 한계가 나타나고 있다”며 “저전력·멀티레벨 스위칭·고속 동작이 가능한 프로세서와 메모리를 통합한 신개념 반도체소자 개발 필요성이 대두되고 있다”고 설명했다. 연구팀은 하프늄-지르코늄 산화물을 기반으로 강유전체 터널 접합(FTJ) 형태 멤리지스터(메모리+레지스터)를 구현해 멀티레벨 스위칭과 신뢰성을 확보하고 중간 레벨(inter-state) 간 스위칭을 구동하는 데 성공했다. 소자의 스위칭 특성을 조합해 NAND, NOR, OR 등 16가지 논리 연산 기능을 카르노 맵을 통해 제시해 PIM 응용 가능성도 검증했다. 안승언 교수는 “최근 새로운 개념의 컴퓨팅 시스템 구현을 위해 다양한 PIM 소자 연구 결과가 발표되고 있지만 비휘발성 멀티레벨 신뢰성과 중간 레벨 간 스위칭 구동 연구가 여전히 초기 단계에 있는 상황에서 이번 연구의 진일보한 결과는 차세대 지능형 반도체 분야의 기술적·학문적 도약에 기여할것으로 기대한다”고 밝혔다. 한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 중견연구자지원사업과 산업통상자원부가 지원하는 미래반도체개발사업의 지원으로 수행했다.

2024.03.12 21:34주문정

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