산업체 세션

배순민소장
(DIGICO KT, AI2XL연구소)

Biography
현) KT AI2XL 연구소장
전) 네이버 클로바 AI 리더
전) 한화테크윈 로봇사업부 AI개발팀장
전) 삼성테크윈 로봇사업부 수석연구원

DIGICO KT가 그리는 AI 세상 (45분)

DIGICO로 도약 중인 KT는 AI, BigData, Cloud (ABC) 역량을 기반으로 고객의 삶의 변화와 다른 산업의 혁신을 리딩하는 디지털플랫폼 기업을 지향하고 있습니다. 본 강연에서는 KT가 R&D 및 협업 생태계를 통해 만들어가고 있는 차별화된 AI 기술이 고객의 다양한 생활 공간, 업무 공간, 산업 현장을 어떻게 변화시키고 있는지 대표 사례들을 소개합니다.

이현아CO장
(SK텔레콤, AI&CO)

Biography
현) SK텔레콤 AI&CO장
전) SK플래닛 컨버세이셔널 커머스 본부장
전) 네이버 수석 부장
전) 한국전자통신연구원

AI NUGU가 만들어가는 현재 그리고 미래 (45분)

SK텔레콤은 대한민국 무선 산업의 혁신을 이끌어 왔으며, 원활한 소통이 이루어질 수 있는 커뮤니케이션 기술을 선도해 왔습니다. AI 스피커로 시작된 NUGU는 현재 국내 최다의 접점을 통해 다양한 영역에서 고객들과 만나고 소통하는 중입니다. 본 강연에서는 한국을 대표하는 SK텔레콤 AI NUGU가 걸어온 과거와 현재, 그리고 미래에 대해 소개합니다.

김동환대표
((주)포티투마루)

Biography
현) (주)포티투마루 대표이사
전) SK Communications 검색사업본부 본부장
전) 엠파스 검색개발실/검색기획실 실장

Natural Language in Business (45분)

딥러닝 기반의 자연어 처리(NLP) 및 텍스트 분석(TA) 기술이 전문 산업 분야별로 어떻게 4차 산업 혁명을 이끌어 가고 있는지 살펴보고, 인공지능 언어처리 기술의 향후 발전 방향에 대해서도 고찰해 보고자 합니다.​

강유대표
(서울대학교/딥트레이드)

Biography

U Kang is an Associate Professor in the Department of Computer Science and Engineering of Seoul National University. He received Ph.D. in Computer Science at Carnegie Mellon University, after receiving B.S. in Computer Science and Engineering at Seoul National University.He won 2013 SIGKDD Doctoral Dissertation Award, 2013 New Faculty Award from Microsoft Research Asia, 2016 Korean Young Information Scientist Award, and six "best paper" awards including 2018 ICDM 10-year best paper award and 2021 KDD best research paper award. He has published over 100 refereed articles in major data mining, database, and machine learning venues. He holds seven U.S. patents. His research interests include big data mining, deep learning, and machine learning.

인공지능 투자 플랫폼 (20분)

주식 가격 예측은 데이터에 노이즈가 많고 수많은 요인에 의존하기 때문에 인공지능에서 가장 어려운 문제중 하나다. 하지만 주식 가격은 완전히 무작위로 움직이는 것이 아니며, 주식 가격의 움직임을 정확하게 예측하는 것은 일반인들의 자산 관리를 혁신할수 있는 중요한 기술이다. 본 발표에서는 인공지능을 이용한 주식 투자에 대한 개요와, 스타트업 딥트레이드를 소개한다.

송현오대표
(서울대학교/DeepMetrics)

Biography

He is an associate professor in the Department of Computer Science and Engineering at Seoul National University. Previously, he was a research scientist at Google Research, in Mountain View, where he worked on machine learning research in Kevin Murphy's team. Before Google, he was a postdoctoral fellow in SAIL in the Computer Science Department at Stanford University. He received his Ph.D. in Computer Science at UC Berkeley in late 2014, where he worked with Trevor Darrell and Stefanie Jegelka. His graduate study was fully supported by Samsung Lee Kun Hee Scholarship Foundation for five years. In summer 2013, he spent time at LEAR, INRIA as a visiting student researcher. He did his B.S. at Hanyang University. His research interests are in machine learning, combinatorial optimization, and algorithms. Broadly, he is interested in solving challenging problems in artificial intelligence.

Digital health care for vital sign analysis and medical intervention (20분)

딥메트릭스는 의료 데이터에 존재하는 패턴을 학습하여 AI 의료 소프트웨어를 제공하는 회사이다. 본 강연에서는 강화학습과 생성모델 같은 최신 머신러닝 알고리즘 연구와 의료 AI 연구의 교집합에 있는 문제들을 같이 살펴보고 나아가 스타트업 딥메트릭스를 소개한다.

김건희대표
(서울대학교/리플에이아이)

Biography
2019-현재	부교수, 서울대학교 컴퓨터공학부
2015-2019	조교수, 서울대학교 컴퓨터공학부
2013-2014	Disney Research, Postdoctoral Researcher
2013	카네기멜론대학교 Computer Science Department 박사
2011	Visiting Student, Computer Science Department, Stanford University
2009	Visiting Student, CSAIL, MIT
2008-2009	Research Intern, Honda Research Institute
2008	Intel/CMU Summer Fellow, Intel Research
2008	카네기멜론대학교 The Robotics Institute 석사
2005-2006	Visiting Researcher, The Robotics Institute, Carnegie Mellon University
2001-2006	연구원, 한국과학기술연구원 지능로봇연구센터
2001	한국과학기술원 기계공학 석사
1999	한국과학기술원 기계공학 학사

인공지능 라이브방송 분석 플랫폼 (20분)

리플에이아이(RippleAI)는 1인 미디어와 인터넷 방송에 특화된 AI기반 영상 · 음성 · 텍스트 분석 솔루션을 제공하는 회사입니다. 서울대학교 컴퓨터공학부의 김건희 교수가 이끄는 시각 및 학습 연구실 (SNUVL)에서 스핀오프된 스타트업으로써, SNUVL은 인공지능, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등에서 세계적 연구성과를 내고 있습니다. 리플에이아이는 동영상 · 음성 · 텍스트 이해에 특화된 인공지능 기술로 1인 미디어 산업의 참여 주체에게 콘텐츠 생산 및 소비의 새로운 경험을 부여하고자 하며, 1인 미디어 콘텐츠의 분석과 가공의 글로벌 1위 기업을 지향하고 있습니다. 본 강연에서는 리플에이아이의 최근의 프로젝트와 솔루션, 기술에 대해 간단히 소개합니다.

조근식교수
(인하대학교/Augmented Knowledge)

Biography
1991-현재	인하대학교 컴퓨터정보공학과 교수
2017-2019	인공지능소사이어티/인공지능연구회 운영위원장
2017-현재	전자 정부 민관 협력포럼위원 (인공 지능 분과)
2017-현재	인공지능 콘텐츠 창작 연구센터 (과학기술정보통신부 지정 대학ICT 센터) 센터장
2014-2016	한국연구재단 ICTㆍ융합연구단 정보기술융합분야 책임전문위원(CRB)
2013-2016	BK21 플러스 TV 방송과 빅 데이터의 융합 서비스 사업팀 사업팀장
2007-2011	인하대학교 컴퓨터정보공학부장
2006-2010	BK21 지능형 유비쿼터스 물류 기술 연구 사업단장
2008-2009	WCU 집단 지성을 활용한 온톨로지 기반의 협업적 디지털 스토리텔링 플랫폼 사업단장
2008	한국 지능정보시스템학회 회장
2006-2007	한국 정보 처리 학회 이사
2005-2006	한국 대학정보화 협의회 부회장
2004-2006	인하대학교 전산정보원장
2002-2004	인하대학교 공과대학 컴퓨터 공학부장
1998-2001	인하대학교 정보통신 창업지원 센터 소장
1997-1998	인하대학교 전자계산공학과 학과장
1988-1991	Logic Based Systems Lab. 연구원
1991	City University of New York, Ph.D., Computer Science

Intelligent XR in Metaverse (45분)

Platforms and contents for VR for Metaverse are introduced mostly for gaming and entertainment such as Zepeto, Horizon and Roblox. Metaverse in B2B is very challenging and demanding with the digital transformation in many different organizations. On the other hand, applying for XR in industry is still in the early stages although people frequently claim we are already in the 4th stage of digital revolution. To practically use XR in industry, there are many problems to be resolved. One of them is how to unify the legacy systems such as Manuals, SCM and ERP with XR technology. The data in th traditional systems such as Manuals, ERP and SCM are passive, whereas XR data we are dealing with is proactive. In other word, as we start with the visual first in XR, then we need the information related to the legacy need to be searched. The way we used to do the information search with keywords would generate the gap between immediate visual information and manual search on information.

Augmented Knowledge, is an AI-based XR contents and platform provider for education and industry in aviation and smart factory. By unifying AI and XR together, I have successfully invented the next generation manual so called ‘XR-based manuals supported by AI’. The right content for executing one instruction after another can be provided proactively by the support of artificial intelligence. Within our own platform, we have the knowledge manager which can converts the manuals into structured forms such as knowledge graphs. We also have our own XR contents creator for unification of the resources for the visual and textual informations. For the POC, we have worked on the digital twin of Boeing 737 with the knowledge elicited from the manuals for education/training and on-site maintenance since 2008. Digital Twin (DT) of B737 is available for sale with several use cases in aviation colleges and MRO companies. Using the knowledge manager of our platform, the instructional-level command with an Illustrative Part Catalog (IPC) and AMM(Aircraft Maintenance Manuals) can be proactively provided with a voice command along with the 3D virtual appearance of B737 DT with the smart glasses. The 3D virtual part of DT with the proactive manual is also being used in on-site AR maintenance.

From the perspective of the B2B Metaverse, interacting with XR with the voice commands or gestures is a must. Metaverse in the mixed reality as well as the virtual reality world opens the new avenues for the B2B service providers in many different ways. AI with the computing resources such as computer graphics with IoT data can be proactively responded for B2B Metaverse. The technological issues such as predictive maintenance and remote maintenance can be well addressed with intelligent XR.

Traditionally, XR was considered to be the subject of computer graphics. However, the computer graphics is just one resource for the visualization. With the smart glasses, from the B2B Metaverse perspective, how to create, manage and re-use all the content resources such as 3D, 2D engineering drawing, video data and massive textual data combined in the real time is the very challenging problem. Up to dated and unified information should be provided seamlessly in the digital twin of the world. In order to provide the visual and textual information within the contextual knowledge, AI should take over the essential role for the digital transfomation. For the benchmark of a specific digital transformation, we have worked on the digital twin of Boeing 737. To interact with the virtual objects of the digital twin with the gestures and natural language in the smart glasses environment, many dicipline of AI such as computer vision, natural language understanding, knowledge graph, neural networks. context-awareness and neuro-symbolic reasoning should be exploited. To be more specific in our context, the human communication channels with the virtual Boeing 737 can be naturally established with the combination of the different paradigm of AI. The contextual knowledge within the virtual aircrafts is also well understood by the machine with the manual knowledge. We are working on the more general scheme of industry 4.0 with our platform and framework we have invented.

한남식교수
(University of Cambridge/KURE.ai)

Biography

He is a computational drug discovery scientist and a research group leader, coming from a background in machine learning, computational biology, cancer genomics and cancer epigenomics. The main aim of his lab is to develop dedicated and bespoke Artificial Intelligence technologies that deal with the uncertainty and complexity of biological datasets to reveal novel disease pathways and mechanisms. His research contributes to the inter-disciplinary environment of the Milner, allowing dynamic translation and validation of findings from in silico to in vitro models, and from one therapeutic area to another. He also co-founded KURE.ai, an AI-powered cell therapy company to develop NK cell immune-oncology drugs.

AI approaches for identifying novel therapeutic targets and drug repositioning opportunities (45분)

The challenges in drug discovery, including high attrition rates in late development stage, are well documented. This has led to an increased interest and need for applying machine learning and artificial intelligence across the drug discovery pipeline from target identification to chemical lead selection and optimisation. It has also been demonstrated that drugs with human genetic validation data are more likely to succeed in the clinic. To address this, it is essential to unravel genetic networks to identify new or better targets for which the underlying mechanism is clear. Despite the significant advances in next generation sequencing technologies and evolving databases of patient cohorts, the sheer complexity of these datasets makes their integration and interrogation a daunting task. Through the development and application of cutting-edge computational approaches, such as artificial intelligence, machine learning and mathematical modelling, to pharmacogenomics and drug discovery, we identify novel therapeutic targets, biomarkers and drug repositioning opportunities.

In this talk I will focus on (1) systematic integration and harmonisation of biomedical big data (2) multi-omics disease association study and (3) network theory-based analysis of targetable pathway which have significant potential to provide unprecedented insights into vital biological processes and the control hubs that underpin disease. As an example of our research projects, I will present our data-driven computational analysis and simulation approaches that allowed us to identify drug repurposing opportunities for COVID-19. It is a timely research of general interest, which uses Computational Biology, Network-based algorithms and Artificial Neural Network to predict the repositioning of 200 already approved drugs against SARS-CoV-2. We are confident our approach has identified potential targets, since 20% of these drugs are currently in COVID-19 clinical trials. We present the mechanism of action of the 200 drugs and demonstrate the efficacy of two of these (Proguanil and Sulfasalazine) in cellular assays. This huge dataset of SARS-CoV-2 induced pathways, already approved drugs to target them, along with their mechanism of action, defines a resource for repurposing of drugs against COVID-19, either in monotherapies or in combination therapy. At the end of my talk, I will also introduce our new AI-powered cell therapy company, KURE.ai, where we conduct AI research to develop immune oncology drugs.

김현준대표
(Vuno)

Biography

He graduated from undergraduate and master’s course in computer engineering department of Inha University and completed doctoral course. He has been studying intelligent software technology at Samsung Advanced Institute of Technology for about 10 years and participated in the development and commercialization of voice recognition engine based on AI technology. By the end of 2014, he co-founded VUNO Inc. which develops diagnostic assistive technology based on artificial intelligence in the medical field. He is currently the CEO of the company and has been contributing to the development of AI medical devices including obtaining approval for the first AI medical device in Korea. He is also currently serves as a director of the Korea Venture Business Association, the Korea Digital Healthcare Association, and the Korea Medical Device Industry Association.

인공지능을 통한 의료혁신 (45분)

AI기술 발달에 따라 의료분야에도 다양한 기술이 적용 확산되기 시작하였고, 이에 따라 AI의료기기소프트웨어라는 하나의 시장이 만들어지게 되었다. 뷰노는 해당 분야에서 오랜 기간 AI를 현장에 적용하고 서비스를 개발해 왔으며 점차 그 영역을 넓혀가고 있다. 일견 보수성을 갖고 있는 규제산업이기도 한 의료분야에서 AI가 어떻게 적용되고 활용되는지, 해당 산업의 발달은 어떤 형태를 보이게 될 것인지에 대해 전반적 소개를 할 예정이다.

권택순수석
(이스트소프트)

Biography
현) 이스트소프트 A.I. PLUS Lab 수석 연구원
전) 네오위즈게임즈 개발 팀장
전) 비씨큐어 암호기술 선임 연구원

딥러닝 서비스 개발기 (45분)

다수의 딥러닝 제품과 서비스를 상용화하며 겪은 여러가지 문제점들과 해결 방안등을 사례 중심으로 살펴봅니다. 딥러닝 서비스 및 제품을 만들기 위한 효과적인 업무 프로세스에 대해 알아봅니다.

표철식CTO
(인투와이즈/ETRI KSB융합연구단)

Biography
현) 인투와이즈(in2wise) CTO
현) 국가과학기술연구회 KSB융합연구단 단장
현) 한국전자통신연구원 책임연구원

KSB융합연구단 개발기술의 사업화와 지능형 사회문제해결 (45분)

인투와이즈(In2wise)는 한국전자통신연구원으로부터 KSB 인공지능 플랫폼 기술을 출자 받아 설립된 연구소 기업으로서 초연결 인공지능 플랫폼과 인공지능 솔루션 기술을 사업화하여 사회와 산업의 지능화를 추구하고 있습니다. 본 강연에서는 KSB융합연구단에서 개발한 지식융합 인공지능 플랫폼과 IoT 엣지 디바이스 인공지능 추론 기술의 개발 현황을 발표하고 이러한 인공지능 기술을 기반으로 사회문제 해결을 위한 시범적용 사례들을 소개합니다.

박세진대표
(세원인텔리전스)

Biography

SE JIN PARK received the Ph.D. degree in industrial engineering from Korea University, in 1994. He is currently the Director of the Data Center for Korean Body Measurement, Korea Research Institute of Standards and Science (KRISS), supported by the Ministry of Trade, Industry and Energy, South Korea. Since joining KRISS, in 1988, he has served in various positions, including the Director of convergence technology, the Head of ergonomics research, and the Head of medical metrology. He is also the CEO of SEWON Intelligence, an AI-based healthcare company, Seoul, South Korea. He is also working as a Researcher with the Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI), South Korea. Besides, he is also a Professor with the Department of Medical Physics, University of Science and Technology (UST), South Korea. His research interests include human factors and ergonomics, biomechanics, emotion and sensibility, human vibration and seating comꠓfort, human–computer interaction (HCI), Internet of Everything (IoE), and gerontechnology. He served as the President of Korean Society of Emotion and Sensibility (KOSES) and the Ergonomics Society of Korea.

AI기반 실시간 건강모니터링 기술의 현재와 미래 (45분)

4차 산업혁명을 맞고 있는 현 세계는 인공지능의 빠른 전개와 신종 바이러스로 인한 뉴노멀(New normal) 시대에 직면하고 있다. 이에 따라 예상보다 빠르게 경험하게 된 비대면, 온라인 등을 생활의 일부로 받아들일 수밖에 없는 시대에 살게 되었다. 이에 걸 맞는 의료 분야의 변화도 획기적으로 이루어져야 한다는 점에 착안하여 비대면 진료의 사전 단계인 "지능형 실시간 건강 모니터링 시스템"을 통한 개인의 건강 상태를 알려주는 시스템을 개발하게 되었다.

"지능형 실시간 건강 모니터링 시스템"은 의사 대면 진료 시 의사들에게 일상생활 데이터를 제공하여 더 정확한 진단이 가능하도록 지원하는 플랫폼이다. 이 시스템은 다음과 같은 서비스가 제공 가능하다.

첫째, 실시간 예방 건강(Preventive Health) 모니터링 플랫폼을 통해 신체적으로 건강을 최적으로 유지할 수 있게 하고, 수면(뇌 자극을 통한 수면 유도 포함) 및 위급상황 시에도 인공지능이 탑재되어 있어서 의료시설에 신속하게 고지 조치가 가능하다.

둘째, 운전자 및 탑승객의 심전도, 심박수 등을 측정하여 심뇌혈관계 이상 상태 등을 사전에 감지하고 응급상황을 알려 주어 신속한 조치가 가능하다.

셋째, 심전도 측정용 목걸이 혹은 가슴 부위 스티커 부착, 인솔 안에 일체형으로 제작된 센서를 통해 심전도, 족압 등이 측정 가능하다. 이러한 헬스 어드바이스 기능으로 건강 상태 모니터링 및 인체 균형 상태 등 적정 운동량을 제안할 수도 있다.

즉, 일상생활 (운전/탑승, 보행, 수면) 중에 웨어러블/임베디드 센서로 생체신호를 상시 모니터링하여 인공지능 플랫폼을 통해 뇌졸중 발병 가능성 뿐만 아니라 일반적인 건강 이상 상태를 사전감지하여 신속 고지, 조치하며 관련 의학지식 및 예방할 수 있는 정보를 제공하는 플랫폼이다.