
〈18일 오전 열린 KAIST 융합기초학부 설치 기념식에 참석한 내빈들이 테이프 커팅을 하고 있다. (왼쪽에서 다섯번째가 신성철 총장)〉
우리 대학이 18일 오전 11시부터 대전 본원 행정 분관(N2)과 대강당(E15) 건물에서 각각 ‘융합기초학부’설치를 기념하는 행사를 가졌다.
‘융합기초학부’는 KAIST가 전문적인 역량뿐만 아니라 초학문적인 사고력을 갖춘 지식창조형 인재 양성을 목표로 설치한 새로운 학부 교육 과정이다.
특히 학생 스스로가 자신이 원하는 진로·관심 분야에 따라 개인맞춤형으로 전공 교과목을 직접 설계해서 공부한다는 게‘융합기초학부’의 가장 큰 특징이다.
KAIST는 내년 3월부터 ‘융합기초학부’를 본격 운영할 방침인데 이를 위해 오는 11월에 1학년인 새내기과정 학생들을 대상으로 학생 모집에 나설 계획이다.
이날 기념행사에는 신성철 총장을 비롯해 이광형 교학부총장·박현욱 연구부총장·채수찬 대외부총장·김종득 융합기초학부 설립추진단장 등 주요 보직 교수와 학생·교직원 등 200여 명이 참석했다.
행사는 ‘융합기초학부’가 설치된 행정 분관(N2)에서 현판식 및 테이프 커팅식, 기념사진 촬영 등의 순으로 진행됐다.
대강당(E15)으로 자리를 옮겨 치러진 2부 행사에서는 신성철 총장의 ‘21C 미래사회에서 KAIST 새로운 역할과 준비’를 주제로 한 기념 강연에 이어 전기및전자공학부 이용훈 교수와 글로벌산학협력연구센터 배종성 교수가 각각 ‘최신교육은 현장(Co-op)에 있다’와 ‘이제 쌍방향 실시간 교육이다’라는 주제로 발표를 했다.
이와 함께 박현욱 연구부총장은 ‘융합연구, 미래의 먹거리를 만든다’라는 발표를 통해 4차 산업혁명 시대의 미래 융합연구에 대한 중요성과 새로운 흐름을 소개했다.
마지막으로 김종득 융합기초학부 설립추진단장이 ‘융합기초학부는 이런 일을 한다’라는 주제의 특강을 통해 융합기초학부의 설립 배경과 추진 경과, 학사운영 및 교육 방향 등에 관해 자세히 소개하는 시간을 가졌다.
‘융합기초학부’ 설치를 계기로 KAIST 학사조직은 기존 5개 단과대학, 6개 학부, 27개 학과에서 5개 단과대학, 7개 학부, 27개 학과체계로 1개 학부가 늘어나게 됐다.
KAIST는 최근 ‘융합기초학부’학생에게 기초교육과 현장학습을 기반으로 사회와 대학원에서 융합적 연구 주제를 소화하고 다양하고 복잡한 문제를 창의적으로 해결하는 역량을 길러주기 위해 융합기초 교과목 6개, 중점분야별 전문 교과목군 8개와 인공지능(AI) 교육을 바탕으로 구성한 교과과정 설계를 마쳤다.
학문 사이의 경계를 허물 6개 융합기초 교과목은 ▲융합학문을 위한 기초 현대 물리 ▲유기화학 반응의 기초 ▲분자생물학과 유전체의 이해 ▲응용수리모델링 ▲초학제 간 데이터 구성 ▲경영자를 위한 경제학 등이다.
또 중점 교과목군은 ▲데이터 및 AI ▲기계 및 정밀 ▲헬스케어 ▲에너지 및 환경 ▲소재 및 물질 ▲스마트시티·라이프 ▲문화·미디어 ▲경영 ·창업 등 모두 8개로 이뤄졌다.
이들 교과과정은 학생의 관심 주제와 연계해 개인맞춤형 교과목 형태로 운영되며 멘토 교수로부터 교과목 설계와 진로 상담에 관한 조언을 받을 수 있다.
1학년 과정을 포함해 총 136학점 이상을 이수한 학생은 자신이 선택한 교과과정에 따라 ▲공학사 ▲이학사 ▲융합공학사 ▲융합이학사 등 4개의 학위 가운데 하나를 선택해 받을 수 있다.
한편 신성철 총장은 이날 기념 강연에서 “KAIST는 연구중심대학으로서 그동안 학문적 깊이와 다양성을 지향해왔고 또 국가가 필요한 우수 이공계 인재 양성의 선도적 역할을 수행해왔다”며 “4차 산업혁명 시대의 핵심기술인 IoT·클라우드·빅데이터·5G·AI 등 신산업과 혁신 창업을 주도하는 미래 융합형 인재 양성을 통해 국가경제발전과 인류사회 번영에 기여할 것”이라고 강조했다.
“AI도 스스로‘모른다’고 말할 수 있어야 한다.” 자율주행과 의료 진단 등에서 인공지능(AI)의 가장 큰 위험으로 지적돼 온‘과도한 확신(overconfidence·틀린 예측에 대하여 높은 확신을 보이는 현상)’문제를 해결할 새로운 접근법이 제시됐다. 우리 대학 연구진은 AI가 스스로 모르는 상황을 인식하도록 하는 학습 방법을 개발해, 과신을 줄이고 신뢰성을 높일 수 있는 기반을 마련했다. 우리 대학은 뇌인지과학과 백세범 석좌교수 연구팀이 딥러닝(deep learning·인공신경망을 활용해 데이터를 학습하는 인공지능 기술)에서 널리 사용돼 온 무작위 가중치 초기화(random initialization·신경망 학습 시작 시 가중치를 확률 분포에 따라 무작위로 설정하는 방식)가 인공지능의 과신을 유발하는 근본적인 원인일 수 있음을 규명했다고 27일 밝혔다. 연구팀은 이를 해
2026-04-27우리 대학 인공지능반도체대학원은 4월 8일(수) 오전 대전 오노마 호텔에서 '제5회 한국인공지능시스템포럼(KAISF)' 조찬 강연회를 성공적으로 개최하였다. 이번 강연회는 인공지능이 물리 세계와 직접 맞닿으며 산업 현장에 빠르게 스며드는 'Physical AI' 시대를 주제로, 총 63명의 산학 전문가가 참석한 가운데 활발한 논의가 이루어졌다. 초청 강연은 ㈜NC AI 이연수 대표이사와 김민재 CTO가 '물리 내재화 기반의 차세대 피지컬 AI와 전주기 통합 플랫폼 개발 현황'을 주제로 공동 진행하였다. 강연에서는 AI 기술의 발전으로 물리 법칙을 스스로 이해하는 피지컬 AI가 로봇 산업의 판도를 바꾸고 있는 현황을 소개하며, 다음 세 가지 핵심 내용을 중심으로 전개되었다. ▲질량·마찰·탄성 등 역학적 관계를 내재화한 WFM(월드 파운데이션 모델) 핵심 기술 및 로봇 파운데이션 모델(RFM) 기반 작업 지능 최적화 ▲Sim-to-Real 간극을 최소화
2026-04-10우리 몸의 단백질은 스위치처럼 작동한다. 약물이 단백질에 결합하면 결합 부위 구조가 변하고, 그 변화가 단백질 전체로 전달돼 기능이 켜지거나 꺼진다. 구글 딥마인드의 알파폴드3는 약물-단백질 결합 여부와 결합 부위의 3차원 구조를 예측하는 데 성공했지만, 약물이 결합한 뒤 단백질 내부에서 어떻게 신호를 전달하고 단백질 전체 구조를 바꿔서 실제로 단백질의 기능을 활성화하거나 억제하는지까지는 예측하지 못했다. 우리 대학 연구진이 약물이 ‘붙는지’가 아니라 ‘실제로 작동하는지’까지 예측하는 AI를 개발했다. 우리 대학은 바이오및뇌공학과 이관수 교수 연구팀이 대표적인 신약 표적인 G-단백질 결합 수용체(GPCR)에 대해, 후보 물질이 단순히 결합하는지를 넘어 실제로 단백질을 활성화하는지까지 예측하는 인공지능 모델 ‘GPCRact(지피씨알액트)’를 개발했다고 8일 밝혔다. GPCR(G-Protein Coupled Rece
2026-03-09우리 대학 기계공학과 윤국진 교수 연구팀이 세계적인 컴퓨터 비전 학술대회인 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2026(CVPR 2026)에서 주저자로 총 10편의 논문을 채택시키며, 연구팀의 압도적인 학술적 역량을 다시금 증명했다. CVPR은 인공지능과 시각 지능 분야에서 가장 큰 영향력을 가진 국제 학술 대회로, 1983년 시작된 이래 매년 엄격한 심사를 거쳐 우수 논문을 선정한다. 올해 CVPR 2026에는 전 세계에서 총 16,092편의 논문이 제출되었으며, 그중 4,090편이 채택되어 약 25.42%의 낮은 채택률을 기록하였다. 단일 연구실에서 주저자/교신저자로 10편의 논문이 동시에 채택되는 것은 국제적으로 매우 독보적인 성과로 평가받는다. 윤국진 교수 연구팀은 인간 수준의 시각 지능 구현을 목표로 폭넓은 연구를 수행하고 있다. 이번에 채택된 논문들은 이벤트 카메라 기반 기술, 자율주행 인
2026-03-06“슬럼(Slum, 빈곤지역)이 어디에 있는지조차 모르는 도시들” 한국 연구진이 위성사진만으로 슬럼 지역을 스스로 찾아내는 인공지능(AI)을 개발했다. 사람이 미리 위치를 표시해 주지 않아도 새로운 도시에서 자동으로 적응해 정확도를 높이는 기술로, 데이터가 부족한 개발도상국의 도시정책 수립과 공공 자원 배분 방식을 근본적으로 바꿀 수 있을 것으로 기대된다. 우리 대학은 전산학부 차미영 교수와 기술경영학부 김지희 교수 공동 연구팀이 전남대학교(총장 이근배) 지리학과 양재석 교수와 함께한 학제 간 융합 연구를 통해 위성사진 기반 범용 슬럼 탐지 AI 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 이번 연구는 세계 최고 권위의 인공지능 학술대회 ‘국제인공지능학회(AAAI) 2026’에서 ‘사회적 임팩트 AI(AI for Social Impact)’ 부문 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다. 해당 부문에 제출된 6
2026-03-06