2018 KAIST TECH DAY

  • 일 정

    2018년 11월 1일(목), 13:30~

    • ISK FORUM-Sillicon Valley

            14:10~14:50

    • TECH DEMO

            15:00~16:30

  • 장 소

    KAIST 학술문화관 5층 정근모홀 & 스카이 라운지

  • 문의사항

    • (전화) 031-739-7171,7173
    • (메일) KAIST 창업원 alissa@kaist.ac.krstartup_pangyo@kaist.ac.kr

6/27 Startup People at Pangyo “일본의 스타트업 기업문화” 후기

“당신의 고객은 한 번만 행복해도 되나요?” 주제로 6월 Startup People at Pangyo 행사를 에우레카의 홍석영 VP님께서 열띤 강연과 토론을 해주셨습니다.

홍석영VP님은 국내외 기업들에서 인정받으며 싸이월드, 골프존, 피코마 등의 개발을 거쳐 지금의 에우레카에서 페어즈를 개발하고 담당합니다. 미국의 매치그룹에 속해 있는 에우레카에서 페어즈와 글로벌 팀의 리더로서 해외사업,마케팅 전략 등을 맡고 있습니다.


  • 일본 스타트업의 특징은 정보공유, 성공의 재현, 직원의 성장입니다.

한국의 어느 스타트업과 마찬가지겠지만 성공의 재현은 일본에서 조금 더 쉽게 성취할 수 있는 것으로 보입니다. 일본의 기업들도 위성, 인력, 로봇, 중고 매매, 금융, AI 등 사업영역에 있어서도 다른 국가와 큰 차이가 나지 않습니다. 각각 다른 특색을 지니고 있습니다. 일본에서 잘 나가는 기업들의 공통점은 투자금 유치나 M&A, 기업 상장인데 이는 기업 확장을 위한 수단일 뿐입니다. 일본 기업에서 가장 중요한 것은 기업의 비전이 최우선으로 여겨지는데 기업의 비전은 즉 고객의 가치와 연결됩니다. 일본의 벤처기업은 아래와 같이 성장해왔습니다.

제1세대: 인프라사업 투자형 모델-소프트뱅크 그룹

제2세대: 플랫폼형 웹서비스 모델, 메가 벤처-Yahoo Japan, 사이버 에이전트, DeNA 등

제3세대: Vertical 영역에 특화된 모바일 서비스- 스타트업(에우레카, ZOZOTOWN)

최근 일본 스타트업은 장인정신과 IT서비스가 결합되어 있습니다. 이는 업데이트가 느리고 기업 가치에 힘쓰는 IT서비스를 뜻합니다. 과거 일본 제조사에 대한 반성으로부터 시작되었습니다. 과거 일본의 제품은 편리하지만 구매의 이유가 약했습니다. 이제는 그것을 넘어서서 소비자가 선택하는 시장에서 소비자의 니즈를 충족시키고자 합니다.

결국, 일본 스타트업이 지향하는 것은 고객의 문제점을 해결해주거나 니즈를 충족시키는 서비스입니다. 비전이나 미션은 스타트업의 각 단계에 따라 다르지만 기업의 비전이 고객의 가치로 이어지는 기업이 성장하는 모습을 나타냅니다.

그래서 니즈 X 구매고객수= 시장성이라 할 수 있습니다.

당신의 고객은 한 번만 행복해도 되나요?”


규모보다는 로얄고객을 잡는 것이 중요합니다. 니즈 X 재구매 고객수= 시장 성장성

앞에서 일본 스타트업의 특징 중 한 가지인 성공의 재현이 여기에서 부각될 수 있습니다. 싸게 많이 팔자가 아니라 지속적으로 비싸게 팔기 위한 고민을 하며 니즈의 절대 모수보다 고객의 문제점에 대한 지속적인 해결에 초점을 둡니다.

고 부가가치의 지속이 시장의 크기를 결정하여 일본에서는 한 방보다도 한 번 만든 서비스가 얼마나 오래갈 것이냐가 더 중요합니다. 몇 명의 사람에게 High Value, High Price로 여러 번 팔 수 있다면 시장성이 있다고 판단합니다. 에우레카도 개발한 서비스들을 고객들이 얼마나 오래 사용할 수 있을까를 늘 고민하며 나아가고 있습니다. 여기서 말하는 High Value란 단지 높은 브랜드 가치나 최고의 서비스를 의미하는 것이 아닙니다. 그 서비스가 정말로 필요한 사람한테 주어졌을 때, 고객은 서비스가 높은 가치가 있다고 판단하고 High Price를 지급할 용의가 있게 되는 것을 뜻합니다. 한 분야에서만 성공해도 가치 창출이 가능한 일본 내수 시장에서 한 방을 노리기보다는 장기적인 고객 가치 창출에 힘쓰는 모습을 모입니다.

로얄 고객을 잡고 High Value, High Price를 향해 나아나는 일본의 떠오르는 기업은 바로 에우레카입니다.

에우레카-대만, 일본의 NO.1 데이팅 서비스 앱


“누구나 인생의 동반자를 찾을 수 있도록, 데이팅 서비스를 아시아의 문화로”

To help people find their life partner and make dating services a social norm in Asia. 사람들이 그들의 삶의 동반자를 찾고 데이트 서비스를 아시아의 사회적 규범으로 만들 수 있도록 돕는 것이 에우레카의 모토입니다.

현재, 미국의 경우 해외 온라인 데이팅 시장은 3쌍 중 1쌍이 온라인을 통해 만나고 있습니다. 일본의 온라인 데이팅 시장도 처음에는 소극적이었다가 최근 들어서는 21쌍 중 1쌍이 온라인을 통해 만남을 가집니다. 미국 규모로 충분히 성장할 수 있다고 생각합니다.

에우레카의 “페어즈” 서비스는 아시아 TOP3 Market인 일본, 대만, 대한민국을 공략 중에 있습니다. 현재 대만과 일본에서는 페어즈가 데이팅 서비스 앱으로 1위를 차지하고 있고, 한국에서는 서비스를 시행한 지 얼마 되지 않았습니다. 검색, 프리미엄 서비스, 추천화면, 빅데이터 기반으로 AI가 추천하고 관심사 기능이 탑재되어 있어 관심사 기반으로 서로를 찾을 수 있습니다. 성인인증을 기본으로 안전을 담보해오고 있습니다. 다른 앱과 달리 24시간동안 불량유저 감시, 에우레카는 감시팀이 내부에 있어 24시간 감시 가능(in house)합니다. 특히 AI로 불량유저 감시하고 있습니다. 탈퇴 시에는 앙케이트 조사, 트랙킹 조사를 시행하여 탈퇴 원인을 파악하여 결과를 분석합니다. 결과를 보면, 보통 긍정적인 결과로 인해 탈퇴하는 경우가 많다고 합니다.

18500명. 이 숫자가 무엇인지 아시겠나요?

바로 2017년에 페어즈를 통해 결혼한 커플 18500 쌍(앞으로 결혼할 사람 포함)입니다.

이어지는 자유로운 토론 시간에는 페어즈에 대한 궁금증부터 일본 스타트업계에 대한 질문들이 많았습니다.

대한민국의 페어즈 유저를 늘리기 위해서는 한국사회에 뿌리 깊게 자리 잡고 있는 온라인 만남에 대한 불신을 바로잡아야 한다는 의견이 많았습니다. 또한 개인정보의 유출에 대한 두려움과 불신으로 온라인 데이팅 앱에 대한 신뢰도가 낮은 것도 극복해야 할 문제라고 이야기할 수 있었습니다. 일본과 페어즈에 대해 알 수 있는 유익한 시간이었습니다. 끝까지 열정적으로 강연해주신 홍석영 VP님께 감사합니다.

페어즈가 한국에서 데이팅 서비스 앱 NO.1이 되는 날까지. 응원하겠습니다.

[6/27] Startup People at pangyo “일본 스타트업 기업문화”

  • 일 정

    2018년 6월 27일(수), 오후 5:40~8:00

    • 일본의 스타트업 기업문화 ” 당신의 고객은 한 번만 행복해도 되나요”
  • 장 소

    KAIST 창업원 판교센터 & 대전 KAIST W8동 3층

          * 판교→대전 이원생중계 진행 예정

  • 참석자

    일본 스타트업에 관심있는 모든 분들

  • 문의사항

    • (전화) 031-739-7171,7173
    • (메일) startup_pangyo@kaist.ac.kr

KAIST Startup Alliance-Healthcare & Blockchain Startup Summit in Pangyo

본 행사는 Invitation Only 로 진행됩니다.

꼭 참석을 원하시는 학생은 참가동기와 함께 신청해주시면 확인 후 초대해드리겠습니다.

  • 일 정

    2018년 5월 9일(수), 오후 3~7시

    • Session 1 : “블록체인 비즈니스 동향“- 황성재 대표(파운데이션X)
    • Session 2 : “헬스케어 블록체인 혁명“- 고우균 대표(메디블록)
  • 장 소

    KAIST 창업원 판교센터

  • 참석자

    교수 및 학생, 스타트업 관계자

    본 행사는 Invitation Only 로 진행됩니다.

    꼭 참석을 원하시는 학생은 참가동기와 함께 신청해주시면 확인 후 초대해드리겠습니다.

  • 문의사항

    • (전화) 031-739-7171,7173
    • (메일) startup_pangyo@kaist.ac.kr

KAIST창업원 판교센터 STARTUP WEEK with Sky Labs 후기

Can you feel my heartbeat?

여러분의 심장은 어떠십니까

이번에 새롭게 시작한 KAIST창업원 판교센터 STARTUP Week의 첫 주자는 심방세동 질환을 진단할 수 있는 반지형 심방세동 탐지기 카트(CART)를 개발한 스카이랩스입니다. 스카이랩스와 함께 한 2일의 런치타임과 저녁시간에 스카이랩스에 대해 상세히 알 수 있던 시간이었습니다.


About Sky Labs(창업,과거와 현재)& CART-이병환 대표님


Atrial Fibrillation(AF)-심방세동. 심장이 규칙적으로 뛰지 않고 빠르게 뛰는 경우를 말합니다. 40대 이상 인구 4명 중 1명이 앓고 있는 만성질환입니다. 부정맥 환자가 많고 위험한 것은 잠재적인 뇌졸중 환자로 간주됩니다. 보통 일반인보다 심방세동을 가진 사람들은 뇌질환 환자로 발전될 경향이 5배는 높다고 합니다.


그러나 이러한 심방세동은 진단하기가 어렵습니다. 현재 시행되고 있는 홀터모니터 등의 방법은 정확성도 떨어지고 지속적인 관찰하기가 쉽지 않습니다. 그래서 글로벌 헬스케어 기업인 스카이랩스 심방세동의 정확한 진단과 맞춤 관리를 위한 초소형 반지형 탐지기기 ‘카트(CART, Cardio Tracker)’를 개발했습니다.

스카이랩스의 카트는 손가락에 착용하는 것만으로도 사용자의 지속적인 심방세동 탐지 및 맞춤 관리 가이드를 제공합니다. 일상생활 자가진단 데이터를 통해 심방세동 위험을 감지, 병원에서 관리를 받도록 하려고 합니다.

이를 위해 끊임없이 임상실험과 연구 등이 진행되고 있습니다. 서울대병원과 함께 공동연구를 하기도 하며 임상실험을 통해 다른 진단보다 정확성이 97%나 높음을 결과를 통해서 알 수 있습니다.

스카이랩스는 스파크랩 IOT 엑셀러레이터 1기에 선정되기도 하고 바이엘과 KOTRA가 진행하는 ‘그랜츠포앱스 코리아(Grants4Apps Korea)’ 프로그램 참여 스타트업으로 최종 선정되었습니다. 바이엘과 파트너십을 이루며 지금도 진행중입니다. 2017년 있었던 슬러쉬에서도 데모데이를 진행하며 스카이랩스는 글로벌 기업으로 성장 중에 있습니다.


Healthcare Business & Sky Labs in Europe-홍진겸PD


스카이랩스에 대한 소개와 함께 유럽 헬스케어 동향에 대해서도 전해주셨습니다. 전세계는 크게 4가지의 만성질환과 싸우고 있습니다. WTO가 발표한 만성질환 4가지는 크게 심혈관 질환, 호흡기 질환, 당뇨병, 암으로 구분하였습니다. 이에 유럽은 RPM(Remote Patient Monitoring)원격의료가 해결방안이라고 여기고 있고 시행 중에 있는 곳들도 있습니다. 대표적인 예가 영국의 NHS의 Telecare, 독일의 Vitaphone 등이 있습니다. 그러나 RPM에는 한계가 있습니다. 연속적이지 못하고 정확하지 않다는 단점들이 있습니다.

요즘에는 모바일 헬스케어를 비롯헤 웨어러블 기기들도 등장하고 있습니다. 제니코어, 템프트랙, 카디아밴드, 코알라 라이프 등이 있습니다. 다양한 글로벌 제약회사들도 웨어러블 헬스케어 기기에 관심이 많으며 적극적으로 뛰어들고 있으며 새로운 신약을 개발하고 있습니다.

이에 스카이랩스는 유럽을 타겟시장으로 잡고 글로벌 헬스케어 기업으로의 도약을 하고 있습니다. 크게 헬스케어 사업은 B2C/B2B/B2G로 나뉩니다. B2C는 병원과 사업을 전개하고, B2B는 바이엘같은 제약회사와 전개합니다. B2G는 각국의 정부와 협약을 맺고 만성질환자들을 위한 시스템들을 구축하고자 합니다. 핀란드와 스웨덴 같은 북유럽 쪽이 유망한 것으로 여겨집니다. 이들 국가는 개방적인 마인드로 의료기기에 대한 지출이 높은 편입니다. 영국은 NHS로 시장접근이 가능한 상황으로 혁신적인 파트너십을 구축하고 있습니다.


Atrial Fibrillation Detection Technology & Clinical Trials in Sky Labs-조성미 PD


현재 심장관련 질환들은 ECG(Electrocardiogram) Sensor를 사용합니다. 이것은 간편하긴 하지만 정확하지 않고 소형화할 수 없는 단점이 있습니다. 스카이랩스의 CART는 PPG(Photoplelethysmography) Sensor를 사용하여 LED(Lighy Emitting Diode)와 PD(Photodiode)를 사용합니다. 이 기술들은 스마트폰이나 스마트워치에 쓰이는 기술들입니다. 스카이랩스의 CART는 이 기술들을 이용하여 PPG를 받아 심방세동 및 심방조동을 탐지하는데 잡음 제거가 제일 중요합니다. 잡음제거를 하는 데 있어서 머신러닝을 기반으로 필터링을 해서 바이탈 신호를 체크하게 됩니다. 그랬을 때 기존의 스마트 밴드 같은 의료기기보다 정확성이 높음을 도출할 수 있었습니다.

스카이랩스는 임상실험을 AF환자들을 대상으로 실시하고 임상데이터를 가지고 심방세동탐지 알고리즘을 만들고 있습니다. 이를 바탕으로 심장질환으로 고통받는 환자들을 도와주고 후에 발전될 수 있는 뇌질환 등을 막기 위해 달려가고 있습니다.


중간 중간 많은 질문들도 이어졌습니다. 스카이랩스 디바이스만의 특징을 비롯하여 스카이랩스의 향후 방향성 등을 묻기도 하고 CART에 대한 질문도 쏟아졌습니다. CART가 대표님의 바람대로 심장이상 환자들에게 희망이 되어 더 큰 병을 예방하는 글로벌 헬스케어 기업으로 우뚝 설 수 있기를 바랍니다.

KAIST-엘리스 데이터 사이언티스트 에듀 챌린지 후기


KAIST와 엘리스가 야심차게 준비한 프로젝트

데이터 사이언티스트 에듀 챌린지가 지난 주 워크숍을 끝으로 무사히 마칠 수 있었습니다.

2017년 12월부터 시작해서 약 1개월정도 온라인상으로 지속되었던 이번 챌린지에는 데이터 구조를 처음 배운 대학생부터 현업에서 종사하고 있는 데이터 사이언티스트 전문가까지 참여해서 챌린지의 의미가 있었습니다. 한국의 캐글과 같이 경쟁만이 아닌 누구나 함께 공부하는 데이터사이언스 축제가 되었으면 하는 소망으로 시작되었습니다.


1라운드 12월 4일 주를 시작으로 12월 26일 주까지 4라운드에 걸쳐 챌린지가 진행되었고 1월 13일 워크숍에서는 시상식과 함께 네트워킹 시간이 있었습니다. 상금이 걸려있는 대회였기 때문에 보다 많은 사람들이 참가해 경쟁하였습니다. 대회 전체의 1~4라운드별 합산 대상 1명, 최우수상 2명, 우수상 4명을 정하였습니다. 그리고 챌린지에 열심히 참여한 분에게는 노력상이 돌아갔습니다.

이번 대회는 기초적인 알고리즘만을 사용해서도 문제를 풀 수 있고, 복잡한 모델을 사용하면 높은 점수를 받을 수 있도록 설계했습니다. 가상 데이터가 아닌 Real World에서 만들어진 데이터를 바탕으로 진행했습니다. 평소에도 흥미 있을 만한 주제를 선정하여 파트별로 전개하였습니다. 아래는 라운드별 출제의도와 풀이 방법을 소개합니다. 라운드별 출제의도는 문제를 낸 엘리스에서 발표를 하였고 라운드별 우수자들이 문제해결방법에 대해 발표하였습니다.


데이터 사이언티스트 문제풀이 전에는 현업 데이터사이언티스트 전문가의 PT가 있었습니다. 원래는 데이터 사이언티스트가 아니었지만 엘리스의 교육을 받고 이직을 해서 현재는 쎄트렉아이 현 서버 개발자 및 데이터 사이언티스트입니다.발표자가 전에 엘리스에서 받은 교육은 16주 과정으로 국회의원처럼 말하는 챗봇을 만드는 프로젝트였습니다.

2012.07.02.~2016.05.19.일까지의 국회 회의록을 dataset을 했습니다. Proposed Models로는 토픽별로 분류한 모델, 진보/보수 정당모델, 전체 문장 + 추가 정보를 활용한 모델을 개설하였습니다. 그 결과, LSM을 이용하여 간단히 구현할 수 있었고 Web으로 UI제공하였습니다. 카카오 플러스 친구로 제공하기도 하였습니다. 이 교육과정을 통해서 데이터 조작능력을 함양할 수 있었으며 어디에 있는 데이터를 어떻게 가져올 수 있는지-크롤링 에 대해 배울 수 있었습니다. 동시에 어떤모델을 쓰면 좋을 지에 대한 문제 해결도 기를 수 있었습니다. 또한 시스템 구성 및 구현 능력을 갖출 수 있었습니다. 엘리스 교육 후 발표자는 리쿠르팅 데이를 통해 각종 기업들과 컨택한 후 데이터 사이언티스트로서 지금의 자리에 있게 된 것이라고 했습니다.

이번 에듀 챌린지도 참가자들에게 하나의 도전이 되어 데이터 사이언티스트로 거듭날 수 있는 시간이 되었으면 좋겠습니다.


P1. 네이버 영화평 감정분석

네이버 영화 서비스에서 가져온 140자 한줄 평 안에 들어있는 감정을 맞추는 것이었습니다. 한줄 평에 있는 별점을 성능측정(accuracy)을 합니다. 문제의 의도는 다음과 같았습니다.

“Classic NLP”

Seed word expansion, Naive Bayes. WordNet, BOW+SVM. pLSI/Topic Modeling, x-level Word Embdding.

발표자의 문제풀이는 아래와 같습니다.

먼저, 네이버 영화평 감정분석한 것을 설명하며 baseline model에서 Scikit-learn을 사용하며 Naive Bayes, Random Forest,SVM을 하였으며 약 60점이었습니다. 그 다음에는 Baseline deep learning model에서 PyTorch를 사용하였으며 RNN-Bidirectional GRU를 약 70점이었습니다. Tuning에서는 CRNN-RNN 모델의 앞단에 Conv layer를 붙여 비슷한 성능을 나타내었습니다. Attention에서는 약 71점으로 BiLSTM에서는 GRU가 더 좋았음을 발견할 수 있었습니다. 더 많은 데이터에서는 네이버 영화평을 직접 크롤링하여 약 300만건 데이터 사용으로 BiGRU 86점과 BiGRU + Attention 88점을 하였습니다.


P2. 리그 오브 레전드 프로게이머 대전 승패 예측

팀별 정보와 선수별 정보를 가지고 38,679 EU Master 대전 데이터(2016)을 가지고 시작했습니다. 아무래도 인기 있는 게임이다 보니 이번 챌린지에서 가장 참가자가 많은 항목이었습니다. 성능측정은 어떤 팀이 승리할지 Accuracy로 하였습니다. 문제의도는 다음과 같습니다.

“Feature Engineering”

Normalization, Linear/Logistic Regression, Decision tree/Regression tree SVC/SVR, Factor Analysis, Probabilistic Model, DNN.

이에 우수자의 문제풀이방식은 처음에 챔피언 정보만을 사용하여 RF,XGB,DNN 약 85점이었습니다. 두 번째는 소환사 정보만을 사용하여 Data augmention 약 85점이었습니다. 그 다음 소환사 정보와 챔피언 정보를 통합하여 85점이 나왔습니다. 두 정보를 같이 하면 성능 개선이 일어날 수 있을 거라 기대했지만 성능 개선은 없었습니다.


P3. 뉴스 기사 텍스트로 언론사 추론

요즘 가짜뉴스가 많고 뉴스별로 논조가 조금씩 차이가 있습니다. 기사의 논조를 보고 어떤 언론사인지 맞추는 것이 아니라 특정 데이터를 분석하여 언론사를 맞추는 항목이었습니다. 가장 확률이 높은 언론사부터 낮은 언론사까지 분석하였습니다. 성능측정은 MRR(Mean Reciprocal Rank)로 하였습니다.

Text classification

Feature Engineering(text), Word Count Bag of Words, SVC, Topic Models Ideal Point Model(in Politics), x-level Word Embedding.

3라운드 우수자의 문제풀이방식은 다음과 같습니다. 뉴스 기사 텍스트로 언론사를 추론하기 위해 논조,스타일,단어나 포맷을 분석하였고 인터뷰 형식과 기사 업로드 시 사용하는 텍스트 레이아웃이 다름에서 접근하였습니다. 문제해결책으로 먼저 음절단위의 학습을 시작으로 음절의 위치, 순서를 반영한 학습. 마지막으로는 특수기호를 보존해서 학습에 이용하였습니다. 음절기반을 CNN or RNN 이용하였습니다. 데이터 셋에 있는 가각의 음절들을 정수로 매핑해 음절 사전을 제작하였습니다. 학습 데이터의 문장 길이는 900으로 설정하고 짧은 경우 padding으로 채워주었습니다. 그 이후 모델을 설계하여 예측하는 결과를 도출했습니다. 최종 결과 94점이 나왔고 음절 임베딩과 Dripout과 CNN을 결합한 구조가 유효했던 것 같다고 말했습니다. 문장의 길이를 500을 했을 때보다 성능이 높아짐을 확인할 수 있었습니다.


P4. 그래프로 미래의 주식 가격 예측하기

주식그래프가 참가자들에게 주어지고 참가자들은 기업의 이름도, 가치도, 좋업원 수도, 사업분야를 모릅니다. 단지 그래프만 보고 내일 주식가격을 예측하는 항목이었습니다. 2010.01.30.~2016.12.30.일까지의 주식그래프를 분석하여 2016.12.31.일의 종가를 예측하는 것이었습니다. 성능측정은 종가의 방향(오른다/내린다): 50점, 실제 주식 종가(MSE): 50점이었습니다.

Just print the last price, Moving average, Momentum, Black-Scholes ,Thousand of Heuristics and Theories, Bayesian Probabilistic Models , RNN.

마지막으로 주식가격 예측하기 문제풀이에서는 training data형식을 사용하였고 성능 측정을 하였습니다. 성능은 MSE(Mean squared error)로 측정됩니다. Data Processing에서는 volume 값 transformation, close_diff  변수 추가:종가/ 최대, 최저 변동폭을 설정하였습니다.

X:high,low,open,close,volume,close_diff(6 vars)

Y(target): X에 대해 다음 날의 close

data, symbol은 구분하지 않는다. train:data<=’2016-12-29’

test:date==’2016-12-29’

시도했던 알고리즘은 Random/ForestRegressor/Extra Tree Regressor/Gradient Boosting Regressor 최종선택에서는 2 hidden layers, 1 final output 이 나왔습니다. 최종결과는 82점이 나왔습니다. 이번 과제를 통해 어떻게 더 공부해야 하고 시계열 분석 알고리즘을 적용해봐야겠다고 느꼈다고 합니다.

이번 에듀 챌린지는 KAIST와 엘리스가 함께 처음으로 준비한 프로젝트였습니다. 한국의 캐글과 같은 경연을 만들려고 하였지만 서버의 문제 등 개선해야 할 점도 발견하였던 대회였습니다. 그럼에도 대학생부터 현업 데이터 사이언티스트까지, 다양한 연령대 직업군을 망라한 참가로 이번 대회의 의미를 살릴 수 있었습니다. 참가자들의 후기처럼 이러한 형태의 챌린지를 더 발전시키고 더 연구하고 심화해서 다음을 준비하겠습니다.

상을 받으신 분들 축하드리고 상의 유무를 떠나 열정적으로 챌린지에 참가한 모든 참가자분들께 감사드립니다. 다음 번 챌린지를 기대해주세요.

KAIST X 엘리스 데이터 사이언티스트 에듀 챌린지 참가자 모집(~11/30)

  • 일정

    2017124~ 2018114

    (워크숍: 2018113, 오후 1~6)

  • 장소

    • 워크숍:  KAIST 창업원 판교센터

    ※ 워크숍에서는 이전 챌린지를 합산하여 최종 우승자를 선발하고 수상

         문제별 강의(교육), 관련 기업과 네트워킹 진행

  • 참가자

    • 기본 프로그래밍 언어를 숙지한 학생/예비창업자/개발자
    • 기초 인공지능과 데이터 사이언스 과정 수강 희망자, 현업 데이터 사이언티스트
  • 문의사항

    (전화) 031-739-7171,7173

    (메일)  startup_pangyo@kaist.ac.kr

2017 Tech Day

Autonomous Driving Tech Meetup 개최 후기

Tech meetup 7.

Autonomous Driving

“자율주행 어디까지 왔나”

  • 일 정

    2017년 9월 27일(목), 오후 5~9시

    (5시 등록/저녁식사 후,  6시부터 본 강연 및 패널토론 진행)

    • Session 1 : “An Overview of NVIDIA’s Autonomous Vehicles Platform”- 변경원 이사(NVIDIA)
    • Session 2 : “자율주행을 선도하는 반도체 기술”- 서동수 부사장(NXP Korea)
    • session 3 : “자율주행자동차 기술수준 비교와 향후 전망”- 정정주 교수(한양대 전기생체공학부)
    • Panel Discussion : Moderator: 기석철(충북대학교 스마트카 연구센터장)
  • 장 소

    KAIST 창업원 판교센터 & 대전 KAIST W8동 3층 Startup KAIST Studio

          * 판교→대전 이원생중계 진행 예정

  • 참석자

    VC, 스타트업 관계자, 기업인, 투자자, 학생, 예비창업자 등

  • 문의사항

    • (전화) 031-739-7171,7173
    • (메일) startup_pangyo@kaist.ac.kr

핸즈프리. 사람이 운전을 하지 않아도 운전할 수 있는 세상. 영화 속에서만 나타나는 모습들이 현실 속에서 실현되고 있었습니다.

4차 산업혁명의 핵심요소인 자율주행. 기업들과 대학들은 함께 손을 잡고 자율주행차 기술 개발에 앞장서고 있습니다.

그래서 이번 강의는 세계적인 두 곳의 기업과 대학교 교수님이 직접 설명해주는 자율주행 강연을 마련했습니다.

자율주행은 크게 5단계로 나뉜다는 사실 알고 있었나요?  현재 우리나라는 2,3단계에 머물러 있다고 합니다.

Session 1. An Overview of NVIDIA’s Autonomous Vehicles Platform- 변경원 이사(NVIDIA)

글로벌 반도체 기업인 NVIDIA는 자율주행 시장에서 앞서 나가고 있습니다.  전반적인 자율주행 시장에 대한 설명과 ASIL(Automotive Safety Integrity Level)등급에 따라 자율차 등급이 매겨지며 ASIL- D 등급이 되는 순간 모든 걸 차가 통제하는 완벽한 자율주행이 이루어진다고 설명하셨습니다.

ASIL에서도 단계가 나뉘며 현재는 국내의 H기업과 글로벌 T기업은 ASIL-D의 2단계에 있다고 합니다. 또한 클라우드 기반의 V2X를 활용해서 자율주행의 완성도를 높일 수 있음을 알 수 있었습니다.

이에 엔비디아는 하드웨어 뿐 아니라 소프트웨어의 모듈, AI 알고리즘 최적화에 힘쓰고 있다고 밝혔습니다. 엔비디아에서 하고 있는 Work Flow에 대해서도 설명을 해 주었습니다.

* Development Flow- Self Driving Vehicle Development

Data Acquisition → Data Curation,Labeling → Application Development → Simulate, drive,Test

Session 2. 자율주행을 선도하는 반도체 기술- 서동수 부사장(NXP Korea)

반도체 전문기업인 NXP는 자율주행 기술에 있어서 필요한 일부 반도체 기술들을 보유하고 있는 곳입니다. 현재, Auto의 메가 트렌드는 enjoying life/saving lives/reducing CO2라고 하면서 이것들을 고려한 자율주행이 시행되어야 한다고 하였습니다.

그러기 위해서는 크게 3가지를 고려해야 한다고 하였는데 ⓵ Architecture ⓶ Security ⓷ V2X입니다.

먼저 Architecture가 기반이 되어야 자율주행이 이루어질 수 있다고 하며 도메인에서 centralized가 되어야 한다고 강조하였습니다. 그리고 두 번째로는 보안, 보안 분야는 어디에서든 중요한 부분입니다. 자율주행 역시 보안이 되어야 안전하게 믿을 수 있겠죠? 세 번째로는 V2X Vehicle to everything communication 으로 내 주변의 모든 차와 사물에 공유해서 위치, 속도, 방향 그리고 심지어는 운전자 의도까지도 파악하는 등 기존의 센서를 보완하여 높은 수준의 예측성과 결정성을 제공하는 기술입니다.

이러한 것들이 이루어진다면 자율주행의 꿈은 곧 실현될 것입니다.

그러나 우리가 아직 해결해야 할 문제도 많이 남아있습니다.

Session 3. 자율주행자동차를 위한 요소기술과 향후 전망-정정주 교수(한양대 전기생체공학부)

이번 세션의 강연자 분은 앞의 두 세션과 달리 학생들을 직접 교육하고 있으신 한양대 전자생체기술공학부의 정정주 교수님이십니다. 정정주 교수님께서는 제어하는 control를 오래 연구했으며 mobileye의 Shashua’s Keynote at Bosch connected World 2017를 소개해주시면서 참고하라고 말씀하셨습니다.

진정한 자율주행이 되기 위해서는 앞에 강연자 분들과 마찬가지로 차가 직접 판단해서 끼어들기 같은 행동도 가능해야 하며 아직까지는 미흡하다고 하였습니다.  대학 자율주행차를 연구하면서 실험 중에 최고 속도 자율주행 150km/h를 달성했다고도 덧붙이셨습니다. 여러 참고할 만한 영상들을 보여주시면서 자율주행의 현 모습과 나아가야 할 비전들을 제시하셨습니다.

Panel Discussion with Speakers.  Moderator- 기석철 교수(충북대 스마트카연구센터장)

충북대 스마트카연구센터장이신 기석철 교수님의 사회로 자유로운 토론이 진행되었습니다. 자율주행의 전문가들이 모여서 일까요. 그 어느 때보다 질문도 많고 토론이 활발하게 이루어졌습니다. 자율주행 시 도덕적 딜레마, L.4에 도달하기 위해서는? 상용화 시점은? 등등 다양한 질문들이 쏟아졌습니다. 한 개의 질문에 한 명의 전문가가 대답할 뿐만 아니라 3분의 강연자들의 의견을 모두 들을 수 있는 시간이었습니다.  질문자들은 만족할 만한 답을 얻을 수 있었을 것 같습니다.

자율주행의 현 주소를 정확히 알 수 있었던 시간이었습니다. 아직 해결해야 될 문제점들이 많이 남았으면서도 상용화가 된다면 많은 것들이 변화할 것이라고 생각했습니다.

알파고가 이세돌을 이겼듯이 AI의 인식률은 사람을 점점 뛰어넘고 있습니다. 자동차가 알아서 판단해서 움직인다면 편함과 동시에 운전자 부주의로 인한 사고률은 줄어들 것이라고 생각합니다.

자율주행 안에 V2X, 5G의 기술이 융합되어 상용화되고 현재 자율주행에 대한 문제점을 보완하여 L.5에 이르는 날까지 자율주행에 대한 연구는 계속될 것입니다.

Unity Day – ‘테크니컬 아티스트를 위한 차세대 유니티 개발 커뮤니티 데이’

테크니컬 아티스트를 위한

차세대 유니티 개발 커뮤니티 데이

참가자 모집 (~4/12)

  • 4월 13일 목요일, KAIST 창업원 판교센터에서 Unity Day가 개최됩니다.

    이번 Unity Day에서는 ‘테크니컬 아티스트를 위한 차세대 유니티 개발 커뮤니티 데이’ 라는 주제로

    Unity for Artist Part I – Current / Part II – Future 프로그램이 예정되어 있습니다.

    KAIST 재학생/졸업생 중, 유니티를 사용하고 계신 테크니컬 아티스트와 게임 디자이너,

    게임 개발에 관심이 있는 분들의 많은 관심과 참석 부탁 드립니다.

  • 행사 등록 안내

    이번 행사는 등록신청 후, 참석 가능여부에 대한 KAIST사전승인 절차가 있습니다.

    4/12까지 개별 순차 공지해드리오니, 메일/문자를 통해 확인해주시기 바랍니다.

  • 행사명: 테크니컬 아티스트를 위한 차세대 유니티 개발 커뮤니티 데이

  • 참석자: 현업 게임 개발사 재직 테크니컬 아티스트, 디자이너, 게임개발 종사자, KAIST 학생 등

  • 일시 : 2017년 4월 13일(목), 18:30~21:30

  • 장소 : KAIST창업원 판교센터

      (경기 성남시 분당구 대왕판교로 712번길 22, 판교글로벌알앤디센터 B동 지하1층)

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