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“0.1초 만에 초전도체 분석” 국립부경대, 물리 기반 AI 기술 개발

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Tuesday, July 29, 2025, 10:07:16

기존 분석 수일 걸리던 작업 0.1초로 단축
물리학 기반 학습전략으로 정확도와 효율 향상

 

인더뉴스 제해영 기자ㅣ국립부경대학교 물리학과 이승훈 교수 연구팀이 초전도체의 특성을 0.1초 만에 빠르고 정확하게 분석할 수 있는 인공지능(AI) 기반 기술을 개발했다고 29일 밝혔습니다.

 

이번 연구는 물리학 기반 학습 전략을 통해 모델의 학습 효율을 극대화했으며, 응용물리 분야 세계적 학술지인 ‘Materials Today Physics’(IF 9.7)에 게재됐습니다.

 

초전도체는 전기 저항이 0이 되는 물질로, 에너지 손실 없는 전력 전송, 고자기장 의료장비, 양자컴퓨터의 핵심 소재 등으로 활용됩니다.

 

최근에는 고온초전도체와 위상초전도체가 주목받으며, 분석 기술의 중요성이 커지고 있습니다. 이 교수팀은 기존에 수 시간에서 수일까지 걸리던 점접촉분광법 분석에 머신러닝 기법을 적용해 분석 시간을 0.1초로 획기적으로 단축했습니다.

 

특히 학습 효율 향상을 위해 물리학적 특성을 반영한 이론 스펙트럼 데이터를 대량 생성하고, 중요한 특징을 강조한 왜곡 데이터를 활용해 모델의 성능을 높였습니다.

 

이승훈 교수는 “AI 학습 과정은 아기에게 돼지를 가르치는 것과 같다”며 “돼지코처럼 중요한 특징을 반복해 보여주면 판단 기준이 된다”고 설명했습니다.

 

이어 “이번 연구는 분석 시간 단축을 넘어 학습 전략 측면에서도 중요한 의미가 있다”며 “재료과학, 의공학, 센서 분야 등에서도 널리 활용될 수 있을 것”이라고 밝혔습니다.

 

한편 해당 논문의 DOI는 https://doi.org/10.1016/j.mtphys.2025.101792이며, 연구 이미지도 함께 공개됐습니다.

 

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제해영 기자 tony@inthenews.co.kr

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SKT, A.X 기반 멀티모달·범용 문서 해석 기술 공개

SKT, A.X 기반 멀티모달·범용 문서 해석 기술 공개

2025.07.29 15:04:04

인더뉴스 이종현 기자ㅣSK텔레콤[017670]은 LLM(거대언어모델)인 A.X(에이닷 엑스)를 기반으로 한 시각-언어모델(VLM)과 LLM 학습을 위한 범용 문서 해석 기술을 선보였다고 29일 밝혔습니다. SKT가 이날 오픈소스 커뮤니티 허깅페이스에 공개한 모델은 'A.X Encoder(인코더)'와 'A.X 4.0 VL Light(비전 랭귀지 라이트)' 2종입니다. 해당 모델들은 학술 연구나 상업 이용 등에 자유롭게 활용 가능합니다. SKT는 7월 한 달 동안 대규모 학습(CPT)에 기반한 A.X 4.0 모델 2종(표준, 경량)에 이어 프롬 스크래치 방식의 A.X 3.1 모델 2종(표준, 경량)을 순차적으로 선보였습니다. 이번에 LLM을 산업 영역에 보다 폭넓게 활용하기 위한 기술 2종을 추가하면서 총 6개의 모델을 발표했습니다. SKT는 프롬 스크래치 방식의 LLM 개발을 꾸준히 이어가는 한편, 향후 발표할 A.X 4.0 추론형 모델 등 지속적으로 개발중인 LLM의 활용도와 성능을 높여갈 계획입니다. 자연어처리 기술에서 인코더란 입력된 문장을 문맥으로 변환하고 이를 바탕으로 다양한 자연어 처리 작업을 수행하도록 돕는 핵심 구성요소입니다. 문장의 모든 단어들의 상호 관계를 파악, 전체 의미와 맥락을 이해하는 역할을 합니다. SKT는 A.X 모델에 필요한 데이터의 전 과정 처리 프로세스에 적용하기 위해 'A.X 인코더'를 개발했습니다. 'A.X인코더'는 긴 문서도 빠르고 효율적으로 처리 가능해 대규모 LLM 학습에 적합합니다. 'A.X 인코더'는 1억 4900만개(149M)의 매개변수를 바탕으로 작동하며 자연어 이해 성능지표 평균 85.47점을 달성해 글로벌 최고수준(SOTA)급 성능을 확인했습니다. 기존 글로벌 오픈소스 모델을 기반으로 KLUE 팀에서 공개한 'RoBerTa-base'의 성능지표(80.19점)를 상회하는 수준입니다. 'A.X 인코더'는 1만6384개의 토큰까지 처리가 가능해 기존 모델들보다 최대 3배의 추론속도와 2배의 학습속도를 구현할 수 있습니다. 'A.X 4.0 VL Light'는 대규모 멀티모달 한국어 데이터셋이 학습된 시각-언어모델(VLM)입니다. 한국어와 관련된 시각정보 및 언어 이해뿐만 아니라 표·그래프 이해, 제조 도면 이해와 같은 기업용 애플리케이션에서 높은 성능을 보입니다. 70억개(7B) 매개변수의 A.X 4.0 Light 모델을 기반으로 개발되어 사용자 시스템에 쉽게 적용 가능하면서도 중형 모델 수준의 성능이 특징입니다. 'A.X 4.0 VL Light'는 한국어 시각 벤치마크에서 평균 79.4점을 기록하며 Qwen2.5-VL32B(73.4점)보다 작은 모델 크기에도 불구하고 우수한 성능을 보였습니다. 또한, 한국어 텍스트 벤치마크에서는 평균 60.2점을 기록, 경량모델임에도 국내 모델 중에서 최상위권에 포진했습니다. 한국어 문화 및 맥락적 이해를 평가하기 위해 설계된 멀티모달 벤치마크인 K-Viscuit에서 80.2점을 기록했고 복잡한 문서 구조와 차트·표를 이해하는데 중점을 둔 KoBizDoc 벤치마크에서는 89.8점을 달성했습니다. 각각 Qwen2.5-VL32B 모델보다 뛰어나거나(72.3점) 비슷한(88.8점) 수준입니다. 이러한 성능에도 높은 효율을 자랑하는 'A.X 4.0 VL Light'는 동일한 한국어 데이터입력 시 Qwen2.5-VL32B 대비 약 41% 적은 텍스트 토큰을 사용하여 사용하는 기업들의 비용을 낮추는데 기여할 수 있습니다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 “독자적인 기술력 확보가 소버린 AI의 핵심인 만큼, 자체 역량을 높이고 컨소시엄 기업들과의 협업에도 박차를 가해 글로벌 최고 수준의 AI 경쟁력을 확보할 것”이라고 말했습니다.


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