
< (왼쪽부터) 김수예, 우상현, 이해범 학생 >
우리 대학 전기및전자공학부 박사과정 김수예 학생(지도교수 김문철)과 우상현 학생(지도교수 권인소), 그리고, 김재철 AI대학원 박사과정 이해범 학생(지도교수 황성주)이 ‘2021 구글 PhD 펠로우’에 선정됐다.
구글 PhD 펠로우십은 컴퓨터과학과 관련된 유망 연구 분야에서 우수한 성과를 낸 대학원생을 지원하는 장학 프로그램으로 올해는 전 세계에서 75명이 선발됐다. 선정된 펠로우에게는 1만 달러의 장학금과 구글 각 분야 전문가 멘토와의 일대일 연구 토의, 피드백 등의 혜택이 주어진다.
김수예, 우상현 학생은 “기계 지각, 음성기술 및 컴퓨터 비전(Machine Perception, Speech Technology and Computer Vision)” 분야에서 펠로우로 선정됐다. 김수예 학생은 딥러닝 기반 이미지 및 영상 화질 개선, 우상현 학생은 컴퓨터비전 분야의 탁월한 연구 성과를 인정받아 선정됐다. 이해범 학생은 머신러닝(Machine Learning) 분야에서 메타학습 분야의 탁월한 연구 성과들을 인정받아 선정됐다.
김수예 학생은 딥러닝 기반 이미지 및 영상 화질 개선에 대한 탁월한 연구 성과를 인정받았다. 특히 초해상화와 HDR 영상 복원, 그리고, 초해상화와 프레임 보간을 동시에 처리하는 딥러닝 기반 방법을 각각 최초로 제안하는 등, 관련 연구 성과를 CVPR, ICCV, AAAI 등의 유수 컴퓨터 비전 및 인공지능(AI) 분야 국제학술대회에 발표했다. 또한 연구 인턴십을 통해 구글 리서치 및 어도비 리서치의 연구진과 협력하며 다양한 고품질 영상 변환 연구를 수행하고 있다.

< 김수예 박사과정 연구성과도: 딥러닝 기반 초해상화 및 HDR 영상 복원 동시 처리 모델 >
우상현 학생은 시각적 인식 및 추론 분야의 탁월한 연구 성과를 인정받았다. 그가 제안한 인간의 주의 집중 매커니즘(Attention Mechanism)에 기반한 효과적인 딥러닝 모델 디자인, 자기 지도 및 시뮬레이터를 활용한 효율적인 학습 방법론들이 주목을 받았다. 모델과 학습 방법론에 대한 다양한 연구 성과들은 CVPR, ECCV, NeurIPS 등 유수의 컴퓨터비전 및 인공지능 분야 최고 국제학술대회에서 발표됐다. 특히, 2018년도 ECCV에서 발표되었던 논문 Convolutional Block Attention Module (CBAM)은 여러 컴퓨터비전 응용들에 활용되면서 현재 구글 스칼라기준 피 인용수 2700회를 넘었다. 그는 2020년 마이크로소프트 펠로우십 (Microsoft Reserach Asia PhD Fellowship)에도 선발된 바 있다.

< 우상현 박사과정 연구성과도: 주의 집중 메커니즘 기반 딥러닝 모델 >
이해범 학생은 메타학습 분야의 탁월한 연구 성과, 특히 기존의 메타학습 프레임워크의 여러 가지 한계점들을 다양한 측면에서 효과적으로 극복한 것으로 평가받는다. 구체적으로는 기존의 인위적인 태스크 분포에서 벗어나 불균형이 심한 현실적인 태스크 분포를 다뤘고, 메타지식의 실용성을 높였으며, 대규모의 태스크 상황에서도 메타학습이 가능하도록 했다. 이러한 다양한 연구들은 NeurIPS, ICML, ICLR 등 기계학습 및 딥러닝 분야의 최고 학회에 다수 선정됐으며, 특히 ICLR 2020에 구두발표 및 NeurIPS 2020에 스포트라이트 발표로 선정됐다.

< 이해범 박사과정 연구성과도: 균형있는 학습의 메타학습 및 연속적 학습경로 이동법 >
시상식은 COVID-19 상황으로 인해, 8월 31일부터 9월 1일 양일간 가상으로 열린 구글 PhD 펠로우십 서밋(Google PhD Fellowship Summit)에서 진행됐으며, 수상자 리스트는 구글 홈페이지에 게시돼 있다.
(홈페이지 주소 : https://research.google/outreach/phd-fellowship/recipients)
우리 대학과 엔비디아(NVIDIA)가 한국어와 국내 산업에 특화된 차세대 에이전틱 AI(Agentic AI) 연구를 위해 전략적 공동연구 체계를 구축한다. 우리 대학은 글로벌 AI 컴퓨팅 기업 엔비디아와 김재철AI대학원에 ‘NVIDIA-KAIST AI 공동연구소(NVIDIA-KAIST Joint AI Research Lab)'를 아시아 최초로 설립하고 차세대 인공지능 핵심기술 공동연구를 본격화한다고 24일 밝혔다. 배충식 KAIST 총장은 "이번 협력은 세계 최고 수준의 AI 연구역량과 최첨단 AI 인프라를 결합하는 전략적 파트너십의 출발점”이라며 "대한민국을 대표하는 글로벌 AI 연구거점을 구축하고 차세대 AI 원천기술 확보와 세계적 AI 인재 양성에 앞장서겠다”고 말했다. 이번 협력을 통해 KAIST와 엔비디아는 한국어와 국내 산업에 특화된 에이전틱 AI 모델과 AI 에이전트 시스템을 공동 개발하고, 대한민국 AI 원천기술 확보와 글로벌
2026-07-24우리 대학은 김재철AI대학원이 7일(목) 오전 10시, 서울 코엑스(COEX)에서 ‘KAIST AI 기술설명회 2026’를 개최한다고 6일 밝혔다. 이번 행사는 KAIST 김재철AI대학원과 성남산업진흥원, 서울특별시가 공동 주최하며, 우리 대학이 수행 중인 주요 AI 연구 성과와 산업 현장으로 확산되고 있는 최신 인공지능 기술을 산업계와 일반 대중에게 소개함으로써 AI 기술 확산과 산학협력 활성화를 도모한다는 계획이다. 설명회에서는 로봇 파운데이션 모델(다양한 로봇 작업에 범용적으로 활용 가능한 대규모 사전학습 모델), 개인 맞춤형 AI, 멀티모달 AI(텍스트·이미지·음성 등 다양한 데이터를 함께 이해하는 인공지능), 신뢰가능한 AI, Physical AI(물리적 환경에서 직접 행동하고 상호작용하는 인공지능) 등 다양한 분야의 최신 연구 성과가 소개된다. 오전 초청강연에서는 KAIST 김재철AI대학원 신진우 교수와 오성준 교수,
2026-05-06딥러닝 기반 이미지 인식 기술이 빠르게 고도화되고 있지만, AI가 내부에서 어떤 기준으로 이미지를 보고 판단하는지는 여전히 명확히 설명하기 어려운 영역으로 남아 있다. 특히 대규모 모델이 어떤 개념(예: 고양이 귀, 자동차 바퀴 등)을 어떻게 조합해 결론을 내리는지 분석하는 기술은 오랫동안 해결해야 할 과제로 제기돼 왔다. 우리 대학은 김재철AI대학원 최재식 교수 연구팀이 AI가 어떤 근거로 판단하는지를 인간이 이해할 수 있도록 보여주는‘설명가능성(XAI, Explainable AI)’분야에서, 모델 내부의 개념 형성 과정을 회로(circuit) 단위로 시각화하는 새로운 XAI 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 이번 연구는 ‘AI가 어떻게 생각하는지’를 구조적으로 들여다볼 수 있도록 한 중요한 진전으로 평가된다. 딥러닝 모델 내부에는 인간의 뇌처럼 ‘뉴런(Neuron)’이라는 기본 계산 단위가 존재한다. 뉴런은
2025-11-26우리 대학은 과학기술정보통신부가 주관하는‘AI 특화 파운데이션 모델 개발 사업’의 ‘루닛 컨소시움’ 주요 참여기관으로 선정되어, 의과학·바이오 분야 AI 파운데이션 모델 개발에 본격 착수했다고 14일 밝혔다. 이번 사업을 통해 KAIST는 바이오·의료 데이터 전주기를 아우르는‘의과학 특화 AI 파운데이션 모델’을 개발하며, AI 기반 생명과학 혁신 생태계 조성을 주도할 계획이다. ‘루닛 컨소시움’에는 루닛을 중심으로 트릴리온랩스, 카카오헬스케어, 아이젠사이언스, SK바이오팜, 리벨리온 등 7개 기업과, KAIST, 서울대, NYU, 국민건강보험공단 일산병원, 용인세브란스병원 등 9개 의료기관 및 연구기관이 함께 참여한다. 본 컨소시엄은 최신 B200 GPU 256장을 지원받아, 의료 데이터를 처음부터 끝까지 연결해 분석하는 AI 시스템인‘증거사슬(Chai
2025-11-14KAIST는 산업체의 실질적 기술 수요에 기반한 연구 주제 도출, 고급 AI 인재 양성, 연구 성과의 산업 현장 실증을 통해 AI 기술의 산업 적용(AX, AI Transformation) 전환을 주도하고 있다. 이러한 가운데, KAIST가 과학기술정보통신부 주관 생성AI 국가R&D 사업에서 AI 핵심기술 개발에 나서며, 국내 AI 기술 경쟁력 강화에 앞장서고 있다고 13일 밝혔다. 우리 대학은 이번 ‘생성AI 선도인재양성사업’에서 산업체 주관 2개 과제와 기관 주관 1개 과제 등 총 3개 과제 모두의 공동연구기관으로 선정됨으로써, 생성형 AI의 핵심 기술 개발과 산학협력 기반 실무형 핵심 인재 양성이라는 이중 과제를 함께 수행하게 됐다. 또한 ‘독자 AI 파운데이션 모델 개발’사업에서는 총 5개 컨소시엄 중 4개에 우리 교수진이 핵심 연구진으로 참여해, 명실상부한 국내 생성 AI 연구의 중심 축 역할을 하고 있다. 생
2025-08-13