보도일시	2020. 4. 22.(수) 조간(온라인 4. 21. 12:00)부터 보도해 주시기 바랍니다.
배포일시	2020. 4. 21.(화) 09:00	담당부서	소프트웨어정책과
담당과장	홍성완(044-202-6320)	담 당 자	윤용수 사무관(044-202-6323))
관련기관	정보통신기획평가원 이영욱 팀장(042-202-8410), 박현아 수석(8415)

과기정통부, 2020년도 소프트웨어 스타랩 7개 신규 선정

- 소프트웨어 핵심기술 분야 우수 연구실에 최장 8년 지원 -

□ 과학기술정보통신부(장관 최기영, 이하 ‘과기정통부’)는 ‘2020년도 소프트웨어 스타랩‘에 최종 선정된 소프트웨어 연구실을 발표했다.

ㅇ 올해에는 소프트웨어 스타랩 선정에 총 42개 연구실이 신청하여 전년(4.5:1)보다 높은 6:1의 경쟁률을 기록했으며, 고려대, 서울대, 숭실대, 한국과학기술원(카이스트) 등 4개 대학 총 7개 연구실이 최종 선정되었다.

□ 소프트웨어 스타랩은 5대 소프트웨어 핵심기술 분야*의 기초‧원천기술 확보와 함께 소프트웨어 혁신을 주도할 석‧박사급 소프트웨어 인재양성을 지원하는 사업이다.

* 인공지능, 빅데이터, 클라우드, 응용SW, 알고리즘

ㅇ 2015년부터 총 9개 대학 29개 연구실이 선정‧운영 중이며, 연구실 당 연평균 3억원씩 지원된다. 올해는 7개 연구실이 신규 선정*되어 총 36개 소프트웨어 스타랩이 운영된다.

* 첫 해의 경우 사업기간을 감안하여 2.15억원 내외 지원

ㅇ 소프트웨어 스타랩은 연구 성과에 따라 최장 8년(4+4년)동안 장기지원함으로써 안정적인 연구환경을 조성하고 연구 성과의 수준을 높였으며, 교수, 참여연구원, 학생 등 연구실 중심의 내실 있는 연구 활동을 위해 모든 구성원의 참여율을 40%이상으로 의무화 하고 있다.

ㅇ 또한, 연구결과물을 일반에게 공개하여, 사용‧복제‧수정할 수 있도록 함으로써 결과물의 활용도를 높이고 공개 소프트웨어 활성화에도 기여하고 있다.

□ 2015년부터 시작된 소프트웨어 스타랩은 4차산업혁명의 핵심인 인공지능, 빅데이터 분야 등에서 세계적인 수준의 성과를 도출하고 있으며, 5년간 석사 141명, 박사 69명 등 총 234명의 최고급 인력을 배출하는 등 소프트웨어 산업 경쟁력 강화에 기여하고 있다.

		주요 성과
◆ (서울대 전병곤 교수연구팀) 다양한 분석을 쉽고 빠르게 수행할 수 있는 빅데이터 시스템을 개발하여 세계에서 6번째로 구글 클라우드 공식 빅데이터 시스템으로 선정(‘19.1)됨 - 오픈소스 소프트웨어를 지원하는 세계 최대 비영리단체인 아파치(Apache) 재단의 공식 커미터*를 10명 배출하는 등 국내 최고 수준의 공개SW 전문인력을 양성 * 오픈소스 프로젝트에서 코드 수정 권한을 갖고 있는 가장 핵심이 되는 개발자 ◆ (서울대 이창건 교수연구팀) 실시간 자율주행 자동차 플랫폼 원천기술을 개발하여 서울대 시흥캠퍼스, 배곧신도시 자율주행 버스의 공통 표준 SW플랫폼으로 채택되는 성과를 냄 ◆ (고려대 이성환 교수연구팀) 이동환경에서 뇌-컴퓨팅 인터페이스를 위한 지능형 패턴인식 소프트웨어를 개발하여, 세계적 과학잡지 '사이언티픽 리포츠(Scientific Reports)'에 게재되는 등 우수성을 알림

□ 과기정통부 송경희 소프트웨어정책관은 “소프트웨어의 중요성이 강조되는 디지털 대전환의 시기에 소프트웨어 분야 기초·원천기술의 확보가 융합과 혁신을 이끄는 기반이 될 것”이라며 ”소프트웨어 스타랩이 세계적인 성과를 내고 뛰어난 연구개발 인재를 양성하는 핵심적인 역할을 할 수 있도록 정부가 적극 지원하겠다.”라고 밝혔다.

	이 자료에 대하여 더욱 자세한 내용을 원하시면 과학기술정보통신부 윤용수 사무관(☎ 044-202-6323) 연락 주시기 바랍니다.

붙임		2020년 신규 선정「SW스타랩」과제 현황

분야	연구실명	연구내용 요약
빅데이터	KAIST 이재길 교수 연구실	딥러닝 지원 고사용성 및 고성능 분산 인메모리 DBMS 개발 - 딥러닝을 지원하는 고사용성 및 고성능(초당 1만 샘플 학습/8 워커) 분산 DBMS(데이터베이스 관리 시스템) 기술 개발 - 딥러닝 용 DBMS 고사용성 지원 데이터 준비(가공) 알고리즘(SW) 개발 - 딥러닝 용 DBMS 고성능 지원 분산 학습 알고리즘(SW) 개발
인공지능	서울대 송현오 교수 연구실	독립적으로 지속가능하고 신뢰할 수 있는 머신러닝 기술에 기반한 학습 지능 개발 - 머신러닝 기술의 실제 작동 상황에서 일어나는 왜곡, 악의적 공격, 정보 편향 등에 대처 가능하고, 사용자와 능동적으로 상호작용하며 사용자 최적화를 이루는 실제 적용 가능 학습지능 개발 입력값의 왜곡, 외부로부터의 악의적 공격, 정보 및 결과값의 편향성 등에 대한 대처와 능동적인 사용자 맞춤형 서비스를 통해 자율주행, 보안, 교육, 모바일 AI 등에 적용 가능한 인공지능 소프트웨어(SW) 등
	서울대 강유 교수 연구실	다양한 응용과 환경을 지원하는 유연하고 효율적인 모델 압축 기술 개발 - 경량 딥 러닝 모델 학습 기술 및 압축 기술 개발 - 경량 딥 러닝 모델 학습 알고리즘 개발 - 기학습 모델 압축 알고리즘 개발
	카이스트 김기응 교수 연구실	안전한 강화학습 원천 기술 개발 및 자연어 처리에의 응용 기술 개발 - 사전수집 데이터에 기반한 배치 강화학습(Batch reinforcement learning) 기법 및 이를 자연어 처리를 포함한 다양한 산업 응용 분야에 적용하는 핵심 원천 기술을 개발 - 안전한 배치 강화학습 알고리즘 개발 - 배치 강화학습 에이전트를 위한 전이학습 알고리즘 개발 - 다중 태스크 기반 배치 강화학습 알고리즘 개발
클라우드	숭실대 김영한 교수 연구실	하이브리드 클라우드 환경에서의 고속, 자동 서비스 복구 및 이전 소프트웨어 개발 - Hybrid-Cloud 환경에서의 지능형 고속 자동 서비스 장애 탐지, 복구 및 서비스 이전 SW개발 - 멀티 클라우드 및 이기종 클라우드 환경에서의 고속 장애 대응 및 서비스 이전 HyFast SW개발
알고리즘	고려대 오학주 교수 연구실	실용화 수준의 고성능 소프트웨어 오류 자동 수정 기술 개발 - 전자동, 일반성, 정확성, 신뢰성, 확장성을 모두 갖춘 소프트웨어 오류 자동 수정 알고리즘 개발 - 개발한 알고리즘을 구현한 오류 자동 수정 도구(서버탑재형 공개SW) 개발 - 개발한 소프트웨어를 구동하는 공개 웹서비스(서버탑재형 공개SW)
응용SW	고려대 한정현 교수 연구실	실제 환경과 가상 물체 간 양방향 상호작용을 지원하는 혼합현실(AR) 기술 개발 - 가상 객체에 의한 실제 객체의 움직임을 표현하는 기술 개발 - RGB 영상으로부터 빛, 바람 추출 및 이를 이용한 가상 객체 시뮬레이션 - 실제 객체의 물성 추출 및 기하 모델 inpainting - 실제 환경 요소에 의한 가상 객체의 움직임 표현 및 3차원 공간 편집을 위한 기술 개발