우리 대학 디지털바이오헬스AI연구센터(센터장: KAIST 김재철AI대학원 예종철 교수)에서 과학기술정보통신부의 ‘AI 최고급 신진연구자 지원사업(AI 스타펠로우십)’에 선정되어, 2025년 5월부터 2030년 12월까지 총 115억 원을 투입해 질병을 스스로 추론하고 판단하고 신약을 발굴하는 AI 기술과 플랫폼을 본격적으로 개발한다.
![5월 20일 KAIST AI대학원 양재산학캠퍼스에서 KAIST 연구팀들이 참여기관인 삼성서울병원, 네이버클라우드, 히츠와 같이 AI 스타펠로우 과제 시작을 알리는 kick-off 미팅 개최함. [앞줄왼쪽부터] 주재걸 교수 (KAIST), 최윤재 교수 (KAIST), 김우연 교수 (KAIST/히츠), 예종철 교수 (KAIST), 안성수 교수 (KAIST), 유한주 박사 (네이버클라우드), 이윤호 (KAIST), 문혜윤 (삼성서울병원), 김수민 박사 (삼성서울병원) 5월 20일 KAIST AI대학원 양재산학캠퍼스에서 KAIST 연구팀들이 참여기관인 삼성서울병원, 네이버클라우드, 히츠와 같이 AI 스타펠로우 과제 시작을 알리는 kick-off 미팅 개최함. [앞줄왼쪽부터] 주재걸 교수 (KAIST), 최윤재 교수 (KAIST), 김우연 교수 (KAIST/히츠), 예종철 교수 (KAIST), 안성수 교수 (KAIST), 유한주 박사 (네이버클라우드), 이윤호 (KAIST), 문혜윤 (삼성서울병원), 김수민 박사 (삼성서울병원)](/_prog/download/?editor_image=/images/000097/photo1.jpg)
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본 과제는 신진 연구자 중심의 혁신적 AI 연구 생태계를 조성하고 바이오·의료 분야의 전문 지식체계를 활용하고 이를 자동으로 확장할 수 있는 추론형 AI 에이전트 개발을 목표로 한다.
김재철 AI대학원 예종철 교수를 책임연구자로 하여, KAIST의 최윤재, 이기민, 안성수, 박찬영 교수 등 신진연구자들과, 주재걸, 김우연 교수 등 중견 연구자들이 공동으로 프로젝트를 수행한다. 이들은 KAIST 내 다양한 연구실과 협력해 AI 추론의 이론적 기초부터 실용화까지 아우르는 전 주기적 연구를 수행할 예정이다.
구체적으로는 ▲다양한 의료 지식체계를 통합해 진단 및 치료의 정밀성과 신뢰성을 높이는 고성능 추론 모델 구축, ▲기호 기반 추론과 신경망 모델을 효율적으로 결합한 융합형 추론 플랫폼 개발, ▲‘셀 온톨로지(cell ontology)’ 기반의 신약 개발 및 바이오마커 발굴 AI 기술 확보 등을 주요 목표로 삼고 있다.
또한, 삼성서울병원, 네이버클라우드, ㈜히츠 등 산업계와 의료기관과의 긴밀한 협력을 통해, ▲의료 지식체계를 활용한 임상 진단 AI, ▲신약 개발을 위한 AI 기반 분자 타겟 탐색, ▲지식 확장이 가능한 AI 추론 플랫폼의 상용화까지 실현하는 것을 목표로 한다.
KAIST 디지털바이오헬스AI연구센터장 예종철 교수는 “AI 추론 모델 개발 경쟁이 본격화되는 시점에서, KAIST가 세계 최고 수준의 신진 연구자들과 함께 바이오·의료 분야에 특화된 AI 기술 개발을 이끌게 되어 매우 영광스럽게 생각한다”며 “2025년부터 6년간 진행될 과제 종료 이후에는 참여 신진연구자들이 연구 성과 면에서 세계 1위 수준에 도달할 수 있도록 최선을 다할 것”이라고 포부를 밝혔다.
한편, AI 스타펠로우십은 박사후연구자 및 임용 7년 이내 교원이 프로젝트 리더(PL)로 참여해 주도적으로 연구를 이끄는 신설 사업으로, 대학내의 다수의 연구실과 수요기업이 컨소시엄을 구성해 운영된다.
KAIST는 이번 사업을 통해 삼성서울병원, 네이버클라우드, 히츠 등과 함께 바이오·의료 융합형 AI 인재를 육성하고, 핵심 기술의 상용화를 동시에 추진해 나갈 계획이다.
육상 등 올림픽 종목의 로봇 경기에서 인간의 기록을 넘어서는 휴머노이드가 등장하고, 일부 제조 현장에서도 시범 적용이 시작됐다. 피지컬 AI에 대한 기대가 커지고 있지만, 우리 대학이 바라보는 무대는 경기장이나 일부 공장에 머물지 않는다. 우리 대학은 피지컬 AI를 다양한 산업과 일상에서 쓰이는 기술로 확장해 대한민국의 미래 산업으로 키우겠다는 비전을 선포했다. 우리 대학은 10월 13일 대전 본원 KI빌딩에서 ‘Physical AI KOREA 2026’을 개최했다. 이 자리에서 제조업은 물론 의료·국방·물류·일상에 적용할 수 있고, 다양한 기업이 활용할 수 있는 피지컬 AI 플랫폼 기술과 연구·교육·창업 전략을 발표했다. 배충식 총장은 “피지컬 AI의 승부는 로봇이 사람을 얼마나 닮았느냐가 아니라, 현실 세계를 이해하고 움직이는 AI를 얼마나 다양한 현장에서 구현하느냐에 달려 있다
2026-10-13얇고 가벼운 구조로 소음을 줄이고, 무선충전 장치의 무게를 낮추며, 로봇이 스스로 이동하면서 작업하도록 돕는 기술. 우리 대학 연구실에서 개발한 기술을 만나고, 기업의 제품과 공정에 어떻게 활용할지 연구진과 직접 이야기할 수 있는 자리가 열린다. 우리 대학은 서울 코엑스(COEX)에서 열리는 KES 2026(한국전자전)과 연계해 10월 13일 ‘2026 KAIST 테크 페어(Tech Fair)’를 개최한다고 12일 밝혔다. 이번 행사에서는 6개 사업화 유망기술과 교원창업기업 4개사의 제품·서비스를 소개하고, 기술이전과 공동연구를 위한 상담을 진행한다. 배충식 총장은 “KAIST가 지향하는 ‘Beyond Laboratory’는 우수한 연구성과가 연구실에 머물지 않고 산업과 사회의 실질적인 가치로 이어지도록 하는 것”이라며, “이번 Tech Fair가 KAIST의 혁신적인 기술과 산업계의 수요
2026-10-12회사 규정이 바뀌어 새 문서가 올라왔는데도 사내 AI가 예전 규정을 찾아 답한다면 어떨까. 새로운 정보가 계속 추가되고 오래된 정보가 사라지면, AI는 정답이 되는 자료가 있어도 이를 제대로 찾지 못할 수 있다. 우리 대학 연구진이 데이터가 계속 바뀌어도 필요한 정보까지 찾아가는 ‘검색 길’을 유지해, AI가 최신 정보를 더 정확하고 빠르게 찾는 기술을 개발했다. 우리 대학은 전산학부 김민수 교수 연구팀이 데이터가 지속적으로 추가되고 삭제되는 환경에서도 높은 검색 정확도를 안정적으로 유지하는 동적 벡터 검색 기술인 ‘콘다(CONDA, Connectivity-Aware Dynamic Index)’를 개발했다고 5일 밝혔다. 생성형 AI는 학습이 끝난 뒤 새롭게 등장한 정보를 스스로 알지 못한다. 이를 보완하기 위해 최신 뉴스나 기업 내부 문서 등을 검색해 답변에 활용하는 ‘검색증강생성(RAG·Retrieval-A
2026-10-06몸에 착용하는 기기가 걷는 동작과 잠깐 팔을 흔드는 동작을 구별하려면 움직임의 흐름을 읽어야 한다. 한국 연구진은 반응 속도가 다른 반도체를 층층이 쌓아 방금 일어난 변화와 앞선 변화를 함께 읽는 기술을 개발했다. 향후 몸에 붙이거나 착용하는 작은 기기가 움직임과 몸의 신호를 분석하는 데 활용될 수 있다. 우리 대학은 AI시스템학과 권지민 교수 연구팀이 UNIST(총장 박종래), POSTECH(총장 김성근) 연구진과 함께 이온을 담은 소재를 단단한 얇은 막으로 만들고, 이를 이용해 반응 속도가 다른 반도체 소자를 여러 층으로 쌓는 데 성공했다고 29일 밝혔다. 이 반도체는 전기를 가하면 소재 안의 ‘이온’이 움직이면서 전류의 흐름이 바뀐다. 전기를 끊어도 이온이 원래 상태로 돌아오는 데는 시간이 걸린다. 종을 친 뒤 소리가 잠깐 남듯, 반도체에도 앞서 들어온 신호의 흔적이 잠시 남는 것이다. 연구팀은 그동안 단점으로 여겨졌던 이온의 느린 움직임을 지난
2026-09-29학습한 문제를 잘 푸는 현재의 인공지능을 넘어, 처음 접하는 문제와 환경에서도 스스로 판단하고 적응할 수 있는 범용인공지능(Artificial General Intelligence, AGI) 원천기술 개발을 위해 우리 대학이 AGI 전담 연구소를 출범했다. 우리 대학은 지난 18일 내부 승인 절차를 마치고 AI연구원 산하에 AGI 연구소(AGI Research Institute)를 공식 출범했다고 밝혔다. 전산학부, AI컴퓨팅학과, 김재철AI대학원, 전기및전자공학부 소속 교수 11명이 참여하며, 김태균 전산학부 교수가 초대 소장을 맡았다. 연구진은 향후 참여 범위를 점차 확대할 계획이다. AGI 연구소는 기초연구를 통해 범용인공지능의 과학과 공학을 발전시키고 그 성과와 혜택을 사회에 환원하는 것을 목표로 한다. 특히 기존에 접하지 않은 과제와 환경, 데이터에서도 학습한 지식을 활용할 수 있는 AI의 ‘일반화(Generalization)’ 능력을 핵심
2026-09-22