마이크로소프트연구소는 7일 한국마이크로소프트 광화문 사옥에서 한국과 일본 석학들의 혁신 기술 교류 행사인 '한·일 아카데믹 데이 2015'를 개최했다고 밝혔다.
마이크로소프트연구소(Microsoft Research)는 컴퓨터공학을 포함 다양한 융·복합 분야에 대해 기초 및 응용 연구를 진행하는 연구기관으로, '인간 중심의 이공계 인재 육성'이라는 철학을 바탕으로 전세계 여러 학술 기관 및 연구소들과 활발하게 협력해오고 있다.
▲ 한·일 아카데믹 데이 2015에서 한국마이크로소프트 김 제임스 사장이 환영사를 하고 있다.
마이크로소프트연구소의 글로벌 산학연 프로그램의 일환으로 국내 석사 및 박사급 우수 IT 인재를 육성하고자 그간 '코리아 데이'로 진행됐던 본 행사는 올해 처음 '한·일 아카데믹 데이'로 학술 교류의 폭을 대폭 넓혀 진행됐다. 이날 행사에서는 각국 분야별 가장 혁신적인 연구 프로젝트를 수행하고 있는 석학들이 대거 참석해 빅데이터, IoT, 머신러닝과 같은 다양한 기술을 의료, 스포츠, 엔터테인먼트 분야 등에 적용한 연구 성과가 발표됐다.
국내에서는 서울대학교, 연세대학교, 포항공대, 카이스트, 아주대학교 등의 연구 프로젝트 25건, 일본에서는 동경대학교, 츠쿠바대학교, 카가와대학교 등에서 진행하고 있는 프로젝트 10건이 소개됐다.
▲ 마이크로소프트연구소 아시아 소장인 샤오우엔 혼 박사가 발표를 하고 있다.
행사에 앞서 진행된 기자 간담회에서는 마이크로소프트연구소 아시아 소장인 샤오우엔 혼(Dr. Hsiao-Wuen Hon) 박사가 현재 연구소에서 진행되고 있는 프로젝트들 중 선별한 세 가지 혁신 기술 '이미지 인식 기술'(Image Recognition), '영상 오브젝트 분할'(Object Segmentation in Video), '공기 질 예측 기술'(Air Quality Prediction)을 국내에 처음으로 공개했다.
이미지 인식 기술은 '나선형 신경 네트워크'(Convolutional Neural Networks) 관련 머신 러닝 기술을 기반으로 하며, 비주얼 인식 부문에서 사람 이상의 성능을 보인 기술이다. 세계적인 이미지 인식 경진대회인 “이미지넷(ImageNet)”의 1000 챌린지에서 우수한 평가를 받은 바 있다. 영상 오브젝트 분할기술은 영상에서 사람, 차, 하늘 등 각 이미지가 무엇인지 파악하는 기술로 이미지 분류 관련 머신 러닝 기술이 활용되었다. 영상 감시, 스마트카, 증강현실, 자동 사진 편집 등 다양한 산업 분야에 활용이 가능한 기술이다. 공기 질 예측 기술은 기존 대기 오염 데이터 및 실시간 데이터는 물론 날씨, 교통량, 사람들의 이동 패턴, 위치(POI), 도로망 구조 등 다양한 소스의 빅데이터를 분석하고 머신러닝 기술을 통해 공기 질 분석 및 예측에 활용할 수 있다.
▲ 한·일 아카데믹 데이 2015 행사장 전경
▲ 고려대학교 산학협력단 이성환 교수가 데모를 시연하고 있다.
더불어 국내 인재 육성 및 산학 협력 활동의 일환으로 진행되고 있는 고려대학교 산학협력단 이성환 교수의 연구 프로젝트 '사용자 의도 인식형 하지 외골격 로봇 제어를 위한 딥러닝 기반의 뇌전도 신호 처리 알고리즘 개발' 내용도 함께 소개됐다. 이 프로젝트는 뇌신호 유형을 기반으로 뇌와 기계사이의 인터페이스(Bran-Machine Interface, BMI)를 개발하고 사용자 의지를 신호로 즉각적으로 변환할 수 있는 기술에 대한 연구로 정상 상태 시각 유발 전위(Steady State Visual Evoked Potential, 이하 SSVEP) 기반 재활 치료 시스템을 향상시키고자 진행됐다.
마이크로소프트연구소 아시아의 샤오우엔 혼 연구소장은 "이 자리에서 발표된 연구 내용들은 모두 새로운 세계로의 전환을 이끌 미래 기술들이다. 한국을 포함해 전세계 석학들과의 활발한 공동연구의 성과이기 때문에 더욱 뜻 깊다"라며, "마이크로소프트연구소는 한국 주요 석학들과 함께 공동 연구, 지원, 네트워크 구축 등 지원에 나서 왔다. 앞으로도 ‘사람 중심의 인재 육성’을 지원해나가며 세상을 변화시킬 기술 발전을 위해 노력해나가겠다"라고 밝혔다.
김종렬 기자 obtain07@noteforum.co.kr
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