이강우 동국대 교수 "LINC+는 산학협력, SW 중심대학사업은 기술교육 역할"
LINC+ 사업, '대학과 지역사회의 상생발전' 비전으로 진행
김원남 탑엔지니어링 대표 "고도 AI 기술 기업만으로는 어려워…동국대 지원 큰 도움"
"LINC+ 사업과 SW 중심대학 사업은 동국대 산학협력의 양 날개"
이강우 동국대학교 컴퓨터공학과 교수는 "LINC+ 사업은 학교 전체의 산학협력을 맡으며, 소프트웨어(SW) 중심대학 사업은 이를 위한 ICT 교육기반의 프로젝트 중심 산학협력 역할을 한다"며 "동국대가 지역사회에서 산학협력 성과를 낼 수 있었던 것에는 두 사업이 유기적으로 맞물려 돌아갔기 때문"이라고 말했다.
동국대학교(총장 윤성이)는 사회맞춤형 산학협력선도대학(LINC+) 육성사업을 통해 지난 몇 년간 지역사회·기업과의 산학협력을 추진했으며 가시적인 성과를 보였다.
LINC+ 사업은 교육부·한국연구재단·산학협력중개센터의 지원으로 2017년부터 올해까지 전국 4년제 대학에서 수행하는 사업이다.
'대학과 지역사회의 상생발전'이라는 비전 아래 '산업선도형 대학 육성을 통한 청년 취·창업 확대와 중소기업 혁신 지원 등 국가경쟁력 강화'를 목표로 지난 2017년부터 올해까지 진행돼 왔다.
동국대는 LINC+ 사업의 비전과 목표를 구현하기 위해 ICC(Industrial Cooperation Center)를 구축했다.
이강우 교수는 "다양한 기업들이 올 수 있게 하는 통로를 만들어주고 연계시켜주는 작업을 하는 것이 LINC+"라며 "이를 실제 구현하는 인프라를 구축해 기업들이 인프라를 통해 들어온다"고 설명했다.
동국대는 ▲지능형 문화콘텐츠 ICC ▲지능형 의료 ICC ▲지능형 소재·부품·장비(소부장) ICC 등 세 가지 분야에서 기업협업 산학협력의 중추적 역할을 담당한다.
대표적으로 ▲산학공동기술개발 ▲재직자교육 ▲기술이전·사업화 등의 성과를 창출하고자 하는 목적을 가진다.
동국대에 따르면 ICC는 ▲대학별 강점과 여건에 맞는 산학협력 특화센터 발굴과 대학 간(권역 간) 협업 모델 개발 유도 ▲대학별 강점 산학협력 분야를 강화하고 대학 간(권역 간) 유관 기술 분야 협업을 통해 시너지 효과 창출과 성과 공유 확산이라는 두 가지 역할을 한다.
구체적으로 대학과 기업 간 가족회사 협약 체결을 유도하고, 기술개발과 이전 등 국내 정착을 지원한다. 대학원 신성장·산업 분야 인재 육성을 촉진과 산업계 선도형 연구역량을 강화한다. 마지막으로 특화 산업분야 전문인력 양성, 기술개발·이전 등 기업지원 상호협력 강화 등을 진행한다.
이를 바탕으로 동국대는 지난해 산학협력 고도화형 우수성과 사례로 소개되기도 했다. 특히 지능형 도심캠퍼스 테스트베드는 LINC+ 지능형 문화콘텐츠 ICC와 유기적인 연결로 사람들의 주목을 받았다.
독거노인과 같이 케어가 필요한 30만 가구에 단말 태블릿과 센서를 공급해 화재, 낙상 등 위급 상황을 감지하는 응급안전안심서비스와 스마트 케어로봇 ‘효돌’·‘효순’, 동국대 신공학관에 구축한 에너지 세이빙 장치가 대표적인 예다.
◆ 동국대가 AI를 위한 데이터를 얻는 방법은?
동국대 신공학관 2층에 방문하면 응급안전안심서비스를 위해 구축한 '실증 샘플'이 있다. 독거노인과 취약계층의 실제 공간을 본떠 만든 공간으로 학생과 기업들이 집안 화재나 낙상(넘어짐 사고) 등의 응급상황을 시뮬레이션한다.
온도, 습도, 조도, 이산화탄소, 유해가스를 감지하는 통합 감지센서와 사람의 활동량, 심박, 호흡, 자세추정 등의 데이터를 통해 생활패턴, 이상징후, 응급상황을 파악하는 레이더 센서가 설치됐다. 실제 응급안전안심서비스에서 쓰이는 장비와 최대한 비슷하게 설치한 것이다.
낙상의 경우, 실험을 위해 누군가가 넘어지면 해당 자료는 테스트베드 서버로 바로 전송된다. 이렇게 생성된 데이터를 바탕으로 학생들과 기업들은 산학협력으로 인공지능(AI) 모델과 알고리즘을 연구한다.
참여 기업 중 하나인 탑엔지니어링의 김원남 대표는 레이더 센서에 AI 기술 적용을 위한 인프라를 대학이 지원을 해주기 때문에 연구를 할 수 있었다고 전했다.
실제로 동국대학교는 16개 강의실에 레이더 센서 50개를 설치했다. 센서를 통해 학생들의 활동량, 모션, 자세추정 등 AI와 IoT 연구에 활용될 데이터를 수집해 공동 연구를 진행한다.
김원남 대표는 "AI기술을 현장에 적용하기 위해 센서로부터 취득한 데이터를 분석하고 의미를 부여해 구조화하는 단계(태깅)와 AI의 판단 결과를 신뢰할 수 있도록 하는 것이 중요하다"며 "AI의 판단 근거를 기술적으로 분석해 이유를 파악해야 하고 알고리즘의 지속적인 유지, 개선을 위한 일관된 개발 플랫폼 확보도 중요하다"고 설명했다.
김 대표는 "이런 과정의 일들은 기술적 난이도가 높고 고급 인력이 필요해 기업이 감당하기 어려운 수준"이라며 동국대 테스트베드로 성과를 낼 수 있다고 말했다.
그는 "레이더 센서는 현재 빠른 속도로 기술이 발전을 하고 있으며, 비접촉식 생체 정보의 취득과 근거리 물체 검출에 적합해 고령화 사회에서 생활패턴, 이상징후 감지를 통한 어르신의 건강한 삶을 관리하는 분야에 효과적으로 응용할 수 있다"며 "레이더 센서는 전파신호 특성상 AI 학습기반의 신호처리가 매우 효과적"이라고 설명했다.
AI타임스 양대규 기자 yangdae@aitimes.com
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