“자신의 연구분야에 AI를 적용하고 싶으시다고요?”
그래서 준비했습니다! KIRD는 인공지능(AI)을 본인 연구 분야에 적용하고자 하는 연구자를 대상으로 10월부터 「연구 분야별 머신러닝/딥러닝 적용 과정」을 제공합니다. 특히, 이번 교육은 머신러닝과 딥러닝 대한 기초 지식은 있으나 연구에 어떻게 적용해야 할지 몰라 어려움을 겪는 과학기술인을 위해 기획되었다고 합니다. 그러나 기초지식이 없더라도 배움의 열정만 있다면 KIRD에서 제공하는 사전교육을 듣고 본 교육에 참여할 수 있다고 하니 걱정은 넣어두셔도 됩니다!
KIRD 대전센터에서 진행되는 이번 교육은 화학(10월 14일~15일), 제조(11월 11일~12일), 의과학(11월 16일~17일) 총 3개 분야로 구성되어 다양한 분야의 연구자들에게 AI 적용에 관한 교육을 제공합니다.
그럼 어떠한 교육이 제공되었는지 「화학분야 머신러닝/딥러닝 적용과정」 의 교육현장 속으로 들어가 보겠습니다.
1일차
「화학 분야 머신러닝/딥러닝 적용 과정」은 사전 설문 결과를 기반으로 수요가 높았던 ‘소재’ 분야를 중점으로 살펴보았는데요. 첫째 날에는 손기선 교수님(세종대학교)과 정유성 교수님(KAIST)이 AI가 화학분야에 적용되는 트렌드와 구체적인 사례에 대해 강의해주셨고 이후 실습을 통해 머신러닝과 딥러닝을 익혀보았습니다.
2일차
다음날 진행된 수업에서는 버츄얼랩의 박민규 부사장님이 산업계에서 데이터가 어떻게 활용되고 있는지, 머신러닝의 이론과 CGCNN모듈*을 이용한 튜토리얼을 소개해주셨습니다. 이후 수업은 서호건 박사님(한국원자력연구원)과 김태영 대표님(AI Factory)이 머신러닝/딥러닝을 적용한 조사양식의 예시를 보여주신 뒤, 교육생들이 직접 작성해보고 피드백을 받는 시간을 가졌는데요. 특히, 강사님들께서 교육생들의 연구에 조금이라도 더 도움을 주려고 진심을 다해 의견을 주시는 모습이 인상적이었다는 후문!
* Crystal Graph Convolutional Neural Network (CGCNN): 재료과학 분야의 대표적인 예측모델. 결정 구조가 그래프로 표현될 수 있다는 점을 바탕으로 그래프의 형태로 입력되는 결정의 속성을 예측하기 위해 제안된 인공신경망
수강신청을 해야할지 아직도 고민 중이시라고요? 교육에 참여한 한국화학연구원 박재성 책임연구원님의 생생한 교육후기를 들어보시죠!
Q1. 자기소개 부탁드립니다.
저는 한국화학연구원 화학소재솔루션센터 박재성 책임연구원입니다. 주 연구 분야는 화학소재 데이터 수집 및 응용에 관한 연구를 주로 하고 있습니다.
Q2. 화학분야 머신러닝/딥러닝 적용 과정을 수강하게 된 배경이 있으신가요?
최근 머신러닝/딥러닝 기술의 급속한 발전으로 화학소재 분야에서도 그 활용 분야가 넓어지고 있습니다. 그래서 최신 연구 동향을 습득해 저의 연구에 활용하고자 수강하게 되었습니다.
Q3. 교육 중 가장 유익했던 점은 무엇인가요?
다양한 교육 프로그램이 있었고 저에게는 전부 유익했습니다. 그 중 화학분야 AI 적용 사례를 이론과 실습 중심으로 교육하신 정유성 교수님 프로그램과 한국원자력연구원 서호건 박사님과 AI Factory 김태영 대표님 등 전문가를 통해 AI를 현업에 적용하기 위한 문제 정의와 피드백은 매우 유익했습니다.
Q4. 이 과정이 앞으로의 연구에 AI를 적용할 방안을 찾으시는 데 도움이 되었나요? 특히, 어떤 점이 도움이 되었는지도 궁금합니다.
화학분야 AI를 적용한 연구동향과 기업의 AI 활용현황 및 시사점을 공유함으로써 앞으로 AI 연구 방향에 대한 통찰력과 함께 현재 진행하고 있는 연구에 새롭게 적용할 수 있는 아이디어를 얻을 수 있었던 것이 큰 도움이 되었습니다.
Q5. 이번 화학분야 머신러닝/딥러닝 적용과정 교육과 관련된 후기 한 말씀 부탁드립니다. (좋았던 점/개선되었으면 하는 점)
짧은 기간(2일) 동안 많은 내용을 교육받을 수 있어 좋았지만, 실제 현업들에 도움이 되기 위해서는 긴 장기 프로그램을 개발하여 이론부터 실습까지 교육받을 수 있으면 더 좋을 것 같습니다.
Q6. 나에게 머신러닝/딥러닝이란? 한마디로 표현해주신다면 무엇일까요?
머신러닝/딥러닝은 무한한 가능성이라 표현하고 싶습니다.
이제는 컴퓨터공학 비전공자도 AI 기술을 융합하여 자신의 연구에 적용하는 것이 하나의 트렌드가 되었습니다. 이에 발맞춰, KIRD도 교육을 통해 연구자들의 융·복합 연구를 촉진하고 AI 적용 연구 저변을 확대하기 위해 노력할 것입니다. 지금 바로 교육신청하세요!
제조분야 머신러닝/딥러닝 적용과정 ☞교육신청
의과학분야 머신러닝/딥러닝 적용과정 ☞교육신청
