KAIST는 전기및전자공학부 김준모 교수 연구팀이 변환 레이블(transformational labels) 없이도 스스로 변환 민감 특징을 학습할 수 있는 새로운 시각 인공지능 모델 ‘STL(Self-supervised Transformation Learning)’을 개발했다고 13일 밝혔다. 연구팀이 개발한 시각 인공지능 모델 STL은 스스로 이미지의 변환을 학습, 이미지 변환의 종류를 인간이 직접 알려주면서 학습하는 기존 방법들보다 높은 시각 정보 이해 능력을 보였다. 특히 기존 방법론들을 통해 학습한 모델이 이해할 수 없는 세부적인 특징까지도 학습하여 기존 방법 대비 최대 42% 우수한 성능을 보였다. 컴퓨터 비전에서 이미지 변환을 통한 데이터 증강을 활용해 강건한 시각 표현을 학습하는 방식은 일반화 능력을 갖추는 데 효과적이지만, 변환에 따른 시각적 세부 사항을 무시하는 경향이 있어 범용 시각 인공지능 모델로서 한계가 있다. 연구팀이 제안한 STL은 변환 라벨 없이 변환 정보를 학습할 수 있도록 설계된 새로운 학습 기법으로, 라벨 없이 변환 민감 특징을 학습할 수 있다. 또한 기존 학습 방법 대비 학습 복잡도를 유지한 채로 효율적인 최적화할 수 있는
헬로티 이동재 기자 | 한국전기연구원(이하 KERI)이 차세대 전력전송 기술로 손꼽히는 ‘초고압 직류송전(High Voltage Direct Current, 이하 HVDC)’ 분야 전력기기를 시험·인증하는 초대형 인프라를 국내 최초로 경남 창원지역에 구축한다. HVDC는 발전소에서 생산된 대용량의 전력을 고압 직류로 변환해 원거리까지 전송하는 기술이다. 직류송전은 장거리 전력 공급 과정에서 지중과 가공 모두 교류 대비 선로 손실이 매우 작아 에너지 효율을 극대화 할 수 있고, 위상과 주파수 등을 고려하지 않아도 되기에 국가 및 이종 계통 간의 전력전송이 용이하다. 특히 비상상황 시 이웃 계통과의 연계로 블랙아웃의 위험성을 낮출 수 있고, 시간에 따른 전류의 변화가 없기 때문에 전자파의 발생이 매우 작아 사회적 수용성을 높일 수 있다는 장점도 있다. 이러한 이유로 현재 전 세계에선 HVDC 기술 선점을 위한 노력이 지속되고 있으며, 우리나라에서도 제8차, 9차 전력수급 기본계획에 HVDC 전력망 확대를 계획하는 등 2025년까지 11개 사업에 약 17조 원 규모의 투자가 이루어질 것으로 전망된다. HVDC는 아주 높은 전압을 멀리 보내야 해서 관련 전력기기 및
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