■ 대구가톨릭대, 개교 111주년 기념 콘서트 '동행' 성황리 개최
■ DGIST, 스탠퍼드대와 개인정보 보호·효율성 갖춘 원샷 연합학습 AI 기법 개발
■ 경북대 오지민 교수팀, 차세대 배터리 성능 저하 원인 규명
[프라임경제] 대구가톨릭대학교(총장 성한기)는 1일 교내 대강당에서 개교 111주년을 기념하는 콘서트 '동행'을 성황리에 개최했다.
공연에는 재학생과 교직원, 지역민 등 1500여 명이 함께하며, 111년의 역사와 전통을 기념하고, '지역사회와 함께 미래를 열어가겠다'는 메시지를 나눴다.
이번 행사는 대구가톨릭대 음악공연예술대학 실용음악과가 주관하고 총동창회가 후원했으며, 교수진과 재학생, 이은미 석좌교수가 출연해 약 120분간 다채로운 무대를 펼쳤다.
제1부 무대에서는 광복 80주년을 기념해 안중근 의사와 독립운동가들의 희생정신을 기린 뮤지컬 '영웅' 갈라 쇼가 공연됐으며, 출정식·사랑하는 내 아들, 도마·대한이 살았다 등 대표곡들이 무대에 올려졌다.
제2부 무대는 중국 유학생들의 첨밀밀·Solo 무대와 함께, 재학생 창작곡 '겉절이', 케이팝데몬헌터스 OST, K-pop 무대가 이어졌다.
제3부 이은미 석좌교수 무대에서는 ‘녹턴’‧‘애인 있어요’‧‘상록수’ 등 대중에게 사랑받는 곡들을 선보였다. 특히 마지막 곡 상록수는 전 출연자가 함께 무대에 올라 합창하며, 관객들에게 감동을 전했다.
지역 주민 홍인기(66) 씨는 "대학이 시민과 함께하는 자리를 마련해 고맙다. 대학에서 지역민들을 위한 다채로운 행사를 많이 했으면 좋겠다"고 전했다.
언어청각치료학과 1학년 박민지 학생은 "남녀노소 누구나 즐길 수 있는 무대였다, 학생으로서 자부심이 생겼다"고 말했다.
성한기 총장은 "111년의 발자취는 대학과 지역이 함께 만들어 온 길"이라며 "앞으로도 지역을 위해 시민들과 함께 동행하겠다"고 전했다.
■ DGIST, 스탠퍼드대와 개인정보 보호·효율성 갖춘 원샷 연합학습 AI 기법 개발
기존 한계였던 계산 비용·오버피팅 문제 해결…의료영상 분석 분야 활용 기대
DGIST(총장 이건우) 로봇및기계전자공학과 박상현 교수팀이 미국 스탠퍼드대학교 연구진과 공동으로 개인정보를 공유하지 않고도 대규모 모델을 효율적으로 학습할 수 있는 새로운 원샷 연합학습 인공지능 기법을 개발했다.
이번 연구 성과는 의료영상 분석 분야에서 개인정보 보호와 학습 효율성, 성능을 동시에 확보할 수 있음을 보여 의미가 크다.
의료영상 데이터는 환자의 민감한 개인정보를 포함하고 있어 병원 간 공유가 제한적이며, 이로 인해 대규모 데이터를 활용한 인공지능 모델 개발에는 어려움이 있었다.
이를 극복하기 위해 제안된 연합학습은 환자 데이터 대신 학습된 모델만을 공유해 공동 학습을 수행하지만, 반복적인 전송으로 인해 시간과 비용 소모가 크다는 한계가 있었다. 이에 대한 대안으로 원샷 연합학습이 연구돼 왔으나, 기존 방법은 여전히 높은 계산 비용과 오버피팅(Overfitting) 문제가 있었다.
박상현 교수 연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 합성 이미지에 구조적 노이즈를 추가하고 믹스업 기법을 활용해 가상의 중간 샘플을 생성하는 방식을 제안했다. 이를 통해 학습 데이터 다양성을 확보해 오버피팅을 줄이고, 합성 이미지를 재활용함으로써 불필요한 연산을 줄여 계산 효율성을 크게 개선했다.
연구팀은 해당 기법을 방사선영상, 병리영상, 피부경영상, 안저영상 등 다양한 의료영상 데이터셋에 적용한 결과, 기존 원샷 연합학습 방법보다 더 적은 계산으로 더 높은 정확도를 달성했다.
박상현 교수는 "개인정보 보호와 통신 제약이라는 현실적 조건 속에서도 의료영상 분야에서 범용적으로 활용 가능한 모델을 학습할 수 있다는 점에서 의미가 크다"며 "앞으로도 이 기법을 발전시켜 개인정보 보호를 보장하면서 다양한 환자군을 아우르는 인공지능 모델을 개발해, 정확하고 신뢰성 높은 진단 보조 시스템 구축에 기여하겠다"고 말했다.
한편, 이번 연구는 DGIST 일반사업, 한국연구재단 우수신진과제, 과학기술정보통신부 AI 스타펠로우십 지원사업의 일환으로 수행됐으며, 연구 결과는 의료영상 분석 분야 최상위 국제 학술지 Medical Image Analysis에 10월 게재됐다.
■ 경북대 오지민 교수팀, 차세대 배터리 성능 저하 원인 규명
전해질 최적화로 전기차·드론·로봇 배터리 수명 연장 기대
경북대학교 스마트모빌리티공학과 오지민 교수팀은 광운대 김민경 교수팀과 공동으로 차세대 배터리의 성능 저하 원인인 열화 현상을 규명하고, 이를 억제할 수 있는 새로운 전해질 최적화 기술을 제시했다.
차세대 리튬이온 배터리의 핵심 소재로 꼽히는 '단결정-니켈 층상 구조 산화물'은 높은 안정성과 에너지 밀도로 전기차·드론·로봇용 배터리에 활용 가능성이 크지만, 사용 과정에서 전극 계면이 불안정해지고 입자가 부서지면서 성능이 빠르게 떨어지는 열화 문제가 있다.
공동연구팀은 전해질 첨가제의 조성을 최적화해 단결정 양극의 열화 문제를 해결할 수 있음을 입증했다. 전해질에 인산리튬(LiPO2F2)과 플루오로에틸렌 카보네이트(FEC)라는 첨가제를 함께 투입하면, 충·방전 초기 전극 표면에 불화리튬(LiF) 보호막이 형성돼 전극 열화를 효과적으로 억제한다는 사실을 밝혀냈다.
반면 첨가제가 없는 전해질에서는 전극 표면에 두껍고 갈라진 층이 생겨 반응이 불균일하게 진행되고, 이로 인해 전극 내부에 균열과 구조 붕괴가 나타나 결과적으로 배터리 용량이 빠르게 줄어드는 현상으로 이어졌다.
오지민 교수는 "이번 연구는 단결정 양극에서 발생하는 열화 메커니즘을 규명하고, 이를 전해질 최적화로 억제할 수 있음을 실험적으로 입증했다는 데 의미가 있다. 전기차와 드론, 로봇 등 고에너지밀도 배터리가 필요한 분야에서 장기 수명 확보에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다"고 밝혔다.
이번 연구는 경북대의 우수신임교원 정착연구비, 한국연구재단의 글로벌기초연구실지원사업과 산업통상자원부의 주력산업IT융합사업 지원으로 수행됐다. 제1저자는 광운대 최수연 석사과정생, 교신저자는 경북대 오지민 교수와 광운대 김민경 교수다.
