< 김재철AI대학원 정송 원장이 개회사를 실시하고 있다. >
우리 대학 김재철AI대학원(원장 정송)은 지난 5월 2일(목) 서울 COEX에서 ‘KAIST 김재철AI대학원 AI기술설명회 2024’(공동주최: 성남산업진흥원, 서울특별시)를 열었다. 본 행사는 KAIST 김재철AI대학원에서 연구개발 중인 최신 AI기술을 일반 참관객 및 산업계 종사자에게 홍보하여 AI기술 확산에 기여하기 위해 마련됐다. 이번 설명회에는 약 650여명이 참석하여 KAIST에서 연구 중인 AI기술에 대한 큰 관심을 확인할 수 있었다.
오전 프로그램으로는 최근 관심이 높은 AI기술 분야에 대한 초청 강연을 진행했다. 최근 산업계의 주요 관심사인 ‘기업용 대형언어모델(LLM) 도입과 활용 전략’을 주제로 장동인 교수(KAIST 김재철AI대학원)가 강연했고, ‘AI와 로봇의 만남: 로봇러닝의 현재와 미래’라는 제목으로 임재환 교수(KAIST 김재철AI대학원)가 로봇러닝 분야의 연구동향과 성과를 설명했다. 이어서 문성은 리더(네이버 클라우드)가 헬스케어AI 기술동향에 대해 발표했으며, 해당 강연에는 카이스트-네이버 초창의 AI 연구센터(Hyper-Creative AI Research Center)에서 수행한 헬스케어AI 관련 공동연구 내용도 소개됐다.
< 김재철AI대학원 임재환 교수가 강연하고 있다. >
오후 세션에서는 김재철AI대학원의 각 연구실이 보유한 다양한 AI 분야 기술과 최신 연구성과 발표가 이어졌다. 보유기술 소개 1부에서는 LLM, 딥러닝 알고리즘, 로봇 분야에 대한 기술발표가 있었다. ▲생성형 AI 평가 기술(서민준 교수, KAIST 김재철AI대학원, 이하 발표자 소속 동일) ▲데이터/자원 효율적 언어모델 선호 최적화 알고리즘(홍지우 연구원, James Thorne 교수) ▲생성형 언어모델을 사용한 정형 데이터 오버샘플링 기법(양준용 연구원, 양은호 교수) ▲대규모 딥러닝 모델을 위한 베이지안 딥러닝 기법(김현수 연구원, 이주호 교수) ▲로봇에게 물체 조작과 인지 능력 부여하기(김범준 교수) ▲병렬 디코딩을 활용한 자기회귀 언어모델의 빠르고 강건한 조기 추론 프레임워크(배상민 연구원, 윤세영 교수) 등이 소개되었다.
보유기술 소개 2부에서는 ▲실제 환경에서 사실적인 가상 착용을 위한 디퓨전 모델 개선(최이솔 연구원, 신진우 교수) ▲컴퓨터 비전 분야 영상 합성 및 변환 기술(황성원 연구원, 주재걸 교수) ▲전자건강기록 및 흉부 엑스레이 데이터베이스에 대한 멀티모달 질의응답 기술(배성수 연구원, 최윤재 교수) ▲딥러닝 모델이 학습한 특징 이해를 통한 AI 의사결정 설명기술(권다희 연구원, 최재식 교수) ▲안드로이드 모바일 기기 제어 에이전트의 다양한 기기 환경에서의 벤치마킹 연구(이주용 연구원, 이기민 교수) 등 컴퓨터 비전, 헬스케어 AI, 설명가능 인공지능(XAI) 및 에이전트 분야에 대한 최신 기술 소개 및 시연이 있었다.
본 기술설명회를 주관한 김재철AI대학원 정송 원장은 “AI엑스포에 참가한 일반대중과 산업계 종사자들에게 우리 대학원이 보유한 글로벌 수준의 최신 AI기술을 널리 알려 국내 기업들이 AI 기반 혁신을 추진하는 데에 앞장서겠다.”고 밝혔다.
행사 종료 후 김재철AI대학원이 보유한 기술에 대한 기술이전이나 공동연구에 관심이 있는 기업들은 KAIST 성남연구센터를 통해 기술상담 신청을 할 수 있다.
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
2025-07-02우리 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
2025-06-30기후 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
2025-06-30우리 대학과 다임리서치는 2025년 6월 25일 KAIST 본원 기계공학동(N7, 1601호)에서 “피지컬 AI와 SDx가 창조하는 제조와 자동화산업의 미래”라는 주제로 국내 최초 피지컬 AI 기반 제조 혁신 포럼을 개최하였다. 최근 인공지능(AI)은 단순한 언어 처리나 데이터 분석을 넘어 현실 공간에서 직접 작동하는 ‘피지컬 AI (Physical AI)’ 시대로 진입하고 있다. 챗GPT와 같은 언어 모델이 인간의 사고를 모사하는 ‘언어형 AI’였다면, 피지컬 AI는 공간과 시간의 맥락을 인식하고 물리적 행동을 수행하는 “움직이는 지능”으로서 제조, 물류, 건설, 농업 등 산업 전반을 혁신하는 새로운 산업의 기회로 떠오르고 있다. 포럼은 크게 두 개 세션으로 구성되며, 첫 번째 세션에서는 현대자동차의 민정국 상무가 세계 최초로 현대차가 도입한 Software-Defined Factory (
2025-06-25새 정부 출범과 함께 AI 및 과학기술 분야에 대한 사회적 관심이 크게 높아진 가운데, 우리 대학은 과학기술을 기반으로 국가 혁신을 주도하고 인류의 문제 해결에 앞장서는‘AI 중심 가치 창출형 과학기술특성화대학’으로 거듭날 계획임을 24일 밝혔다. 대한민국이 기술 주도형 사회로 대전환을 맞이하는 시점에서 KAIST는 지난 반세기 동안 국가 발전사의 '스타터킷(Starter Kit)' 역할을 수행해온 경험을 토대로, 단순한 교육·연구기관을 넘어 새로운 사회적 가치를 창출하는 글로벌 혁신 허브로의 도약을 준비하고 있다. 특히 우리 대학은 대한민국이 인공지능 주요 3개국(G3)에 도약할 수 있도록 전 국민이 소외 없이 AI를 활용할 수 있는 'AI 기본사회' 실현을 비전으로 제시했다. 이를 위해 KAIST가 주관하는 대한민국을 대표하는 ‘국가AI연구거점’사업(책임자 김기응)을 통해 AI 기술을 기반으로 산업 경쟁력을 제고하고 사회
2025-06-24