엠아이앤뉴스는 2024년 10월07일부로 아래와 같이 대표, 기자, 전문위원을 임용 및 위촉함을 알려 드립니다.◇ 임용△대표 : 최치환△기획팀 선임기자 김백건 △기획팀 주임기자 민서연 △기획팀 기자 민한서 △기획팀 객원기자 김봉석◇ 전문위원 위촉△의학 전문위원 이상구   현 태평서울병원 원장, 복지국가소사이어티 공동대표, 호남발전연구원장   서울대 석사 및 박사△에너지 전문위원 전영환   현 홍익대 전자전기공학부 교수, 에너지전환포럼 상임공동대표   서울대 석사 및 도쿄대 박사△환경 전문위원 김강우   현 인천대 화학과 교수   서울대 석사, 미국 미시간주립대 박사△도시계획 전문위원 배웅규    현 중앙대 도시공학과 교수, (사)한국경관학회장    서울대 석사 및 박사△재난안전 전문위원 정 상   현 중앙대 ICT융합안전 교수   서울시립대 석사 및 한세대 박사△지식재산 전문위원 권용남   현 특허법인 이상 변리사   서울대학교 전자공학과△통신 전문위원 신윤상   현 서울대 전기정보공학부 박사과정△AI 전문위원 김효준   경희대 소프트웨어융합학과 AI전공 위 사람을 2024년 10월 07일부로 임용을 명함.▲ 엠아이앤뉴스 로고

▲ 일본 통신사인 KDDI 빌딩 [출처=홈페이지]일본 통신사인 KDDI에 따르면 2024년 4월1일부로 인공지능(AI) 스타트업인 ELYZA를 연결 자회사로 편입할 계획이다. ELYZA의 주식은 현재 KDDI가 43.4%, KDDI Digital Divergence가 10.0%를 각각 보유하고 있다.ELYZA는 AI 업계의 권위자인 도쿄대 마츠오 토요 교수의 연구실 멤버가 시작한 벤처 기업이다. 대형 언어 모델 (Large language model, LLM)의 연구개발과 사회현상을 다룬다.2024년 3월1일 새로운 일본어 LLM인 'ELYZA-japanese-Llama-2-70b'를 발표했다. 이 프로그램은 일본어 처리능력을 비교하면 미국 오픈AI(OpenAI)의 GPT-4, 미국 구글의 Gemini 1.0에 버금가는 성능을 가진 것으로 평가받았다.KDDI는 ELYZA가 개발한 AI를 기반으로 기업과 지방자치단체에 생성 AI 관련 서비스를 제공할 방침이다. 서비스는 '오픈 모델 활용형의 일본어 범용 LLM 개발', '영역 특화형의 LLM 개발', '생성 AI를 활용한 DX지원·AI SaaS' 등이다.생성 AI는 업무 효율화나 생산성 향상에 큰 도움이 되지만 미국 등 글로벌 기업의 모델만으로 이용에 한계가 있다고 판단했다.  일본어나 일본 기업에 특화된 LLM 개발이 필요하므로 자체적으로 개발을 하려는 것이다.

일본 도쿄대(東京大學)에 따르면 미국의 글로벌 기술기업인 아이비엠(IBM)과 공동으로 최초의 상용 양자 컴퓨터의 가동을 시작했다.아이비엠이 개발한 차세대 시스템(IBM Quantum System One)을 사용할 수 있는 독점적인 액세스 권한이 도쿄대에 부여됐다.시스템은 도쿄 남서부 가나가와현(神奈川?)에 위치한 가와사키 비즈니스 인큐베이션 센터(川崎 ビジネスインキュベ?ションセンタ?)에 설치됐다. 독일에 이어 미국 이외의 지역에서 두번째로 구축된 것이다.도요타자동차(トヨタ自動車), 소니그룹(ソニ?グル?プ), 미츠비시화학홀딩스(三菱ケミカルホ?ルディングス)가 산한 컨소시엄의 회원으로 참여했다.컨소시엄은 양자 컴퓨팅의 실용화를 모색하고 인적자원을 육성하기 위한 목적으로 2020년 출범했다. 양자컴퓨터는 슈퍼컴퓨터보다 빠른 속도로 복잡한 문제를 해결할 수 있다.이를 통해 신약 및 물질 개발, 금융 모델 생성, 물류 최적화 및 인터넷과 디지털 화폐의 암호화 분야에 사용될 것으로 기대된다. 양자컴퓨터가 본격화되기까지 아직 많은 기술적 과제가 남아 있기 때문에 미국과 중국을 중심으로 전 세계적으로 양자컴퓨터 개발 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 전망된다.▲ 아이비엠(IBM)의 양자 컴퓨터 홍보자료(출처 : 홈페이지)

일본 도쿄대(東京大學)에 따르면 가나가와현(神奈川県) 히라츠카(平塚) 항구에서 파력발전기를 테스트하기 시작했다. 이 테스트는 도쿄대 산업과학연구소 및 다른 기관과 협업으로 진행되고 있다.파력발전기는 들어오는 파도뿐만 아니라 방파제에 부딪혀 튀어 나오는 파도를 사용해 효율적으로 전력을 생산할 수 있다. 즉 파력발전기는 방향타를 통해 파도의 힘을 사용해 유압 실린더를 밀고 전기를 생성한다.방향타는 경량 알루미늄과 유연한 고무로 만들어진다. 방향타는 너무 큰 파도를 무시하면서 작은 파도로부터 발전기가 에너지를 효율적으로 추출할 수 있도록 지원한다.파력발전기 1대당 100~200 킬로와트를 생산할 수 있을 것으로 예측된다. 발전기를 실용화하기에 충분한 발전량으로 분석된다.연구팀은 향후 30년 내에 1개의 원자로와 맞먹는 100만킬로와트의 전기를 생산할 수 있기를 희망하고 있다. 참고로 일본 정부는 해양자원을 활용할 수 있는 기술개발에 대규모 투자를 단행하고 있다. ▲ Japan-TokyoUniversity-View▲ 도쿄대(東京大學) 전경(출처 : 위키피디아)

일본 게이오대(Keio University)에 따르면 도쿄대(University of Tokyo)와 협업해 'Mochibot'이라고 불리는 32개의 다리를 가진 로봇을 개발했다.연구 프로젝트는 미국 나사(NASA)의 Innovative Advanced Concepts 프로그램의 보조금을 지원받아 진행했다.로봇의 외견은 구형이지만 실제로는 마름모 - 삼각형 교차체 프레임 워크를 기반으로 제작됐다.Mochibot의 무게는 10kg이며 크기는 최대 확장시 약 1미터, 축소시 약 0.5미터이다. 32개 다리는 아메바가 움직이는 방식과 비슷하게 움직일 수 있다.로봇의 다리에 선형 액추에이터를 끼워 넣었기 때문이다. 이 이동 방법을 사용하면 로봇이 방향을 바꾸지 않고도 지정된 방향으로 이동할 수 있다. Mochibot은 외계 탐사에 사용될 수 있을 것으로 기대된다. 나사의 슈퍼볼 봇(Super Ball Bot)이라고 불리는 tensegrity 디자인에 비해 다음과 같은 장점을 갖고 있기 때문이다.첫째, Mochibot은 간단한 프로그래밍 또는 경로를 손가락으로 추적하는 방식을 통해 모든 방향으로 이동할 수 있다. 슈퍼볼 봇의 이동 방법은 매우 복잡하며 가장 단순한 경로에서도 정교한 기계 학습 알고리즘을 필요로 한다.둘째, Mochibot은 한쪽 다리가 부러지더라도 나머지 31개의 다리를 통해 이동할 수 있다. 수퍼볼 봇의 경우에는 하나의 액추에이터 또는 탄성 케이블이 고장나면 수리할 때까지 움직일 수 없다.셋째, Mochibot은 모래 또는 느슨한 바위와 같은 불안정한 지형에 매우 적합하다. 안정된 상태를 유지하기 위해 필요에 따라 다리를 확장하거나 축소할 수 있기 때문이다. 향후 연구팀은 고르지 않은 지형에서 로봇이 어떻게 임무를 수행되는지와 로봇이 오르막길, 암석 및 횡으로 빠져 나갈 수 있는지 여부를 연구할 계획이다.▲ Japan-Mochibot-robot-32legs-homepage▲게이오대의 Mochibot(출처 : 홈페이지)

일본 도쿄대학(東京大学)에 따르면 2017년 4월 토요전기제조, 닛폰정공 등과 공동으로 달리면서 충전할 수 있는 인휠 모터식 전기자동차(EV)를 개발했다.해당 EV는 타이어에 수전장치와 축전기 등을 탑재했기 때문에 달리는 도로 표면과 수전장치의 거리를 일정하게 유지시켰다.향후 고속도로, 교차로 등에 송전장치를 도입할 경우 EV의 배터리무게와 항속거리의 문제를 해결할 수 있을 것으로 전망된다.▲인휠 모터식 EV 이미지(출처 : 토요전기제조)

▲ 일본 베어링 제조업체인 닛폰정공(日本精工) 빌딩 [출처=홈페이지]일본 베어링 제조업체인 닛폰정공(日本精工)에 따르면 2017년 4월 주행 중인 전기자동차(EV)에 무선으로 전기를 전송하는 기술을 개발했다.도로에 무선 송전용 코일을 부설할 필요가 있지만 지금처럼 케이블을 연결해 충전하지 않아도 된다. 1회 충전으로 달리는 거리가 짧은 EV의 결점을 보완하는데 도움이 될 것으로 판단된다.이 기술은 전자기기업체인 도요전기제조 및 도쿄대학과 공동으로 개발했다. 도로의 송전용 코일에서 떨어져 있는 바퀴에 내장된 수전용 코일에 자기를 통해 전기를 보내는 방식이다.발진 및 가속에 많은 전기가 필요한 교차점이나 고속도로 등 일부에 송전 코일을 설치하면 주행하면서 충전이 가능하기 때문에 주행 거리를 대폭 연장할 수 있다.

일본 전자기기업체 소니(ソニー)에 따르면 2017년 2월 도쿄대학과 1/1000초 단위로 촬영하면서 영상처리할 수 있는 고속촬영연산 칩을 개발했다.해당칩의 초당 연산횟수는 1400억번으로 영상처리용 계산기가 필요 없고 휴대단말기에 탑재할 수 있는 것이 특징이다.자동운전에서는 고속인식, 드론에서는 충돌회피와 빠른 추적 등이 가능해 이동 중에 안전을 향상시킬 수 있는 고속영상처리가 비약적으로 높아질 것으로 판단된다.▲소니(좌)와 도쿄대학(우) 로고

일본 도쿄대학(東京大学)에 따르면 2017년 2월 약물부작용으로 경련을 일으키는지에 대해 판별할 수 있는 인공지능(AI)을 개발했다.14종류의 약을 실험용 쥐의 뇌 절편에 투여해 신경세포의 전위변화를 측정하여 기계학습으로 판별기준을 작성하는 것이다.향후 iPS세포에서 분화시킨 신경세포에 적응할 수 있도록 판별 정확도를 향상시킨다. 이에 부작용평가에 대한 기준을 확립시킬 계획이다.▲도쿄대학 로고

▲ 일본 도쿄대학(東京大学) 캠퍼스 전경 [출처=홈페이지]일본 도쿄대학(東京大学)에 따르면 2017년 2월 통신서비스업체인 NTT와 공동으로 통원을 중단한 당뇨병환자를 추정하는 인공지능(AI) 기반 시스템을 개발했다.어떤 종류의 이유로 치료를 중단한 사람을 AI로 추측해 병원을 방문할 수 있도록 유도한다. 치료를 촉진해 병세의 악화를 방지하기 위한 목적이다.시스템은 도쿄대학 병원이 보관한 당뇨병 환자 879명분의 진료기록 카드의 데이터 등을 활용했다. 진찰 받은 경력, 내원하는 요일, 자택에서 의료기관까지의 거리, 환자의 직종 등의 데이터를 익명화해 AI에 입력한 것이다.시스템에 환자의 연령, 치료내용 등을 입력하면 진찰 예약을 직전에 취소하기 쉬운 사람과 점점 치료 의욕을 잃어가는 사람을 추정할 수 있다. 과거의 데이터로 시스템의 완성도를 검증한 결과 모두 정답률이 70%에 달했다.임상 현장에서 사용하면 통원을 그만둘 가능성이 높은 환자를 대상으로 예약일의 전날에 연락하거나 내원 시간에 말을 자주 거는 일 등의 대책을 마련할 수 있을 것으로 판단된다. 향후 다른 대학이 보유한 데이터도 사용해 정밀도를 높여 실용화할 계획이다.