행사
< 서울의 첨단성과 기술적 모습을 보여주는 <서브웨이 시냅스> 장면 일부 >
우리 대학이 다음 달 1일부터 두 달간 광화문 광장 해치마당에서 인공지능을 활용한 시각 영상 작품을 전시한다.
산업디자인학과 이창희 교수팀(아트: 송유택, 오주원, 이정아, 김대욱. 보조: 이윤지, 조해나)이 제작한 '서브웨이 시냅스(Subway Synapse)'라는 제목의 작품은 서울시가 주최하는 '하이 에이아이(Hi, Ai)'의 일환으로 전시된다. 첨단 기술을 어려운 매체예술이 아닌 이해하기 쉬운 시민 친화적 미술 작품으로 전시하기 위해 기획된 행사다.
이 교수팀의 작품은 서울의 지하철이 단순한 이동 수단을 넘어 인간의 신경세포를 연결하는 시냅스(Synapse)처럼 우리의 일상을 밀접하게 연결한다는 영감을 바탕으로 만들어졌다. 서울의 여러 공간과 모습을 연결하는 하나의 완전한 시스템으로서의 지하철을 두 개의 영상을 합성하는 크로마키 기법으로 촬영한 후 다양한 생성 인공지능 기술로 상상력을 더해 시각화했다.
자연, 번잡한 거리, 현대적인 스카이라인, 우리나라의 특색있는 문화 예술 등을 담은 서울의 다양한 모습을 하나의 유기적인 흐름으로 재구성했으며, 이를 관람하는 시민들이 서울 여행을 하는 듯한 경험과 동시에 서울이라는 공간을 재발견하게 하려는 의도가 담겨있다.
작품을 총괄한 이창희 산업디자인학과 교수는 "서울시민들이 자신들이 살고 있는 도시의 진정한 가치와 아름다움을 다시 한번 느꼈으면 좋겠다는 마음으로 작업했다"라고 밝혔다. 이어, 이 교수는 "인공지능이 예술적 독창성을 파괴한다는 우려와는 다르게 인공지능이 어떻게 예술과 연결될 수 있는지를 보여주는 하나의 예시가 될 수 있길 바란다"라고 전했다.
이 교수팀의 작품은 광화문 광장 이순신 장군과 세종대왕 동상 사이에 설치된 길이 53m 높이 3.25m의 미디어월에서 매일 아침 8시부터 저녁 10시까지 송출된다.
-
연구 고온 실험 없이 AI로 '최적 합금' 예측 시대 연다
자동차와 기계 부품 등에 사용되는 강철 합금은 일반적으로 고온에서 녹이는(융해) 공정을 거쳐 제조된다. 이때 성분이 변하지 않고 그대로 녹는 현상을 ‘합치 융해(congruent melting)’라고 한다. 우리 연구진은 이처럼 고온 실험을 통해서만 가능했던 합금의 융해 특성을 인공지능(AI)으로 해결했다. 이번 연구는 고질적인 난제였던 합금이 녹을 때 서로 얼마나 잘 섞이는지를 미리 예측함으로써, 미래 합금 개발의 방향성을 제시한다는 점에서 주목받고 있다. 우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 미국 노스웨스턴대 크리스 울버튼(Chris Wolverton) 교수팀과 국제 공동연구를 통해, 밀도범함수이론(DFT)* 기반의 형성에너지(합금이 얼마나 안정적인지를 나타내는 값) 데이터를 활용해 합금이 녹을 때 성분이 유지되는지를 예측하는 고정확도 머신러닝 모델을 개발했다고 14일 밝혔다. *밀도범함수이론(Density Functional Theory,
2025-07-14 -
연구 최정우 교수팀, 세계 최고 음향 AI 챌린지 세계 1위 쾌거
‘음향 분리 및 분류 기술’은 드론, 공장 배관, 국경 감시 시스템 등에서 이상 음향을 조기에 탐지하거나, AR/VR 콘텐츠 제작 시 공간 음향(Spatial Audio)을 음원별로 분리해 편집할 수 있도록 하는 차세대 인공지능(AI) 핵심 기술이다. 우리 대학 전기및전자공학부 최정우 교수 연구팀이 세계 최고 권위의 음향 탐지 및 분석 대회인 ‘IEEE DCASE 챌린지 2025’에서 ‘공간 의미 기반 음향 장면 분할(Spatial Semantic Segmentation of Sound Scenes)’ 분야에서 우승을 차지했다고 11일 밝혔다. 이번 대회에서 연구팀은 전 세계 86개 참가팀과 총 6개 분야에서 경쟁 끝에 최초 참가임에도 세계 1위 성과를 거두었다. KAIST 최정우 교수 연구팀은 이동헌 박사, 권영후 석박통합과정생, 김도환 석사과정생으로 구성되었다. 연구팀이 참가한 ‘공간 의미 기
2025-07-11 -
연구 AI로 방사성 오염 '아이오딘' 제거용 최적 신소재 발굴
원자력 에너지 활용에 있어 방사성 폐기물 관리는 핵심적인 과제 중 하나다. 특히 방사성 ‘아이오딘(요오드)’는 반감기가 길고(I-129의 경우 1,570만 년), 이동성 및 생체 유독성이 높아 환경 및 인체에 심각한 위험을 초래할 수 있다. 한국 연구진이 인공지능을 활용해 아이오딘을 제거할 원자력 환경 정화용 신소재 발굴에 성공했다. 연구팀은 향후 방사성 오염 흡착용 분말부터 오염수 처리 필터까지 다양한 산학협력을 통해 상용화를 추진할 예정이다. 우리 대학 원자력및양자공학과 류호진 교수 연구팀이 한국화학연구원 디지털화학연구센터 노주환 박사가 협력하여, 인공지능을 활용해 방사성 오염 물질이 될 수 있는 아이오딘을 효과적으로 제거하는 신소재를 발굴하는 기술을 개발했다고 2일 밝혔다. 최근 보고에 따르면 방사능 오염 물질인 아이오딘이 수용액 환경에서 아이오딘산염(IO3-) 형태로 존재하는 것으로 밝혀졌으나, 기존의 은 기반 흡착제는 이에 대해 낮은 화학적
2025-07-02 -
연구 기계공학과 윤국진 교수 연구팀, 세계 최고 권위 컴퓨터비전 국제학술대회 ICCV 2025에 논문 12편 채택
우리 대학 기계공학과 윤국진 교수 연구팀의 논문 12편이 세계 최고 권위 컴퓨터비전 국제 학술 대회 중 하나인 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision 2025(ICCV 2025)에 채택되어, 연구팀의 독보적인 연구 역량을 다시 한번 국제적으로 인정받았다. ICCV는 CVPR, ECCV와 함께 컴퓨터비전 및 인공지능 분야에서 가장 영향력 있는 국제 학술대회 중 하나로, 1987년부터 격년으로 개최되어 왔다. 이번 ICCV 2025에는 총 11,152편의 논문이 제출되었고, 이 중 2,698편이 채택되어 약 24.19%의 낮은 채택률을 기록하였다. 학술대회에 제출할 수 있는 논문 편수에 대한 제한이 있음에도 불구하고 단일 연구실에서 12편의 논문이 동시 채택되는 것은 매우 드문 성과다. 윤국진 교수 연구팀은 학습 기반의 시각 지능 구현을 목표로 연구를 진행하고 있으며, 이번에 발표된 12편의 논문들은 3D 객체 탐지 및
2025-06-30 -
연구 이산화탄소만 잡아내는 유망 소재를 AI로 쉽게 찾는다
기후 위기를 막기 위해 이미 배출된 이산화탄소를 적극적으로 줄이는 것이 필수적이며, 이를 위해 공기 중 이산화탄소만 직접 포집하는 기술(Direct Air Capture, 이하 DAC)이 주목받고 있다. 하지만 공기 중에 존재하는 수증기(H₂O)로 인해 이산화탄소만 효과적으로 포집하는 것이 쉽지 않다. 이 기술의 핵심 소재로 연구되는 금속–유기 구조체(Metal-Organic Frameworks, 이하 MOF)를 활용해 우리 연구진이 AI 기반 기계학습 기술을 적용, MOF 중에서 가장 유망한 탄소 포집 후보 소재들을 찾아내는 데 성공했다. 우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London) 연구팀과 공동 연구를 통해 대기 중 이산화탄소 포집에 적합한 MOF를 빠르고 정확하게 선별할 수 있는 기계학습 기반 시뮬레이션 기법을 개발했다고 29일 밝혔다. 복잡한 구조와 분자 간 상호작용의 예측 한계로 인해
2025-06-30