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) >
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.
우리 대학 과학기술정책대학원 최문정 교수가 유엔(UN) 산하 국제전기통신연합(ITU, International Telecommunication Union)*에서 주관하는 『AI 포 굿 글로벌 서밋(AI for Good Global Summit)』의 ‘사회적 가치를 위한 혁신(Innovate for Impact)’ 자문위원으로 선임되었다고 8일 밝혔다. *ITU(International Telecommunication Union): 정보통신기술(ICT) 분야에서 가장 오랜 역사를 가진 유엔(UN) 전문기구로, 전 세계 ICT 정책과 표준을 조율하는 핵심 기관이다. 이번 위원회는 인공지능(AI)의 사회적 가치 실현과 지속가능한 발전을 위한 글로벌 협력 방안을 모색하기 위해 구성되었으며, 전 세계 각지의 전문가들이 위원으로 참여한다. 한국인으로는 최문정 교수가 유일하게 이름을 올렸다. AI 포 굿 글로벌 서밋은 7월 8일부터 11일까지 스위스 제네바에서
2025-07-08오픈AI 챗GPT4, 구글 Gemnini 2.5 등 최신 생성형AI 모델들은 높은 메모리 대역폭(Bandwidth) 뿐만 아니라 많은 메모리 용량(Capacity)를 필요로 한다. 마이크로소프트, 구글 등 생성형AI 클라우드 운영 기업들이 엔비디아 GPU를 수십만 장씩 구매하는 이유다. 이런 고성능 AI 인프라 구축의 핵심 난제를 해소할 방안으로, 한국 연구진이 최신 GPU 대비 약 44% 낮은 전력 소모에도 평균 60% 이상 생성형 AI 모델의 추론 성능을 향상할 NPU(신경망처리장치)* 핵심 기술을 개발하는데 성공했다. *NPU(Neural Processing Unit): 인공신경망(Neural Network)을 빠르게 처리하기 위해 만든 AI 전용 반도체 칩 우리 대학 전산학부 박종세 교수 연구팀과 (주)하이퍼엑셀(전기및전자공학부 김주영 교수 창업기업)이 연구 협력을 통해, 챗GPT와 같은 생성형AI 클라우드에 특화된 고성능·저전력의 NPU(신경망처리장치)
2025-07-04우리 대학과 사우디아라비아 킹사우드대학교(King Saud University, 총장 압둘라 알살만)는 7월 3일 서울 도곡캠퍼스에서 회의를 갖고, 인공지능(AI) 및 디지털 플랫폼 구축을 위한 전략적 협력을 추진하기로 했다고 4일 밝혔다. 글로벌 AI 생태계는 사용자나 개발자의 활용이 제한된 미국의 클로즈드(폐쇄형) 모델(OpenAI, Google 등)과 중국의 자국 중심 기술 체계를 중심으로 양분화되는 추세다. 이러한 미·중 양강 구도 속에서, 한국을 비롯한 여러 국가들은 기술적 다양성과 접근성을 보장할 수 있는 제3의 협력 모델 구축 필요성을 꾸준히 제기해 왔다. 이에 대해 이광형 총장은 오픈소스 기반의 국제 협력체 구상을 바탕으로, 기존의 양극적 디지털 질서를 넘어 상호협력·공존하는 AI 신질서인 ‘삼분지계(三分之計)’ 전략을 제안한 바 있다. 이번 KAIST-킹사우드대 협력은 기술적 다양성과 접근성을 확보하기 위한 새로
2025-07-04최근 음성 언어 모델(Spoken Language Model, SLM)은 텍스트 없이 인간의 음성을 학습해 음성의 언어적, 비언어적 정보를 이해 및 생성하는 기술로 텍스트 기반 언어 모델의 한계를 넘어서는 차세대 기술로 각광받고 있다. 하지만 기존 모델은 장시간 콘텐츠 생성이 요구되는 팟캐스트, 오디오북, 음성비서 등에서 한계가 두드러졌는데, 우리 연구진이 이런 한계를 뛰어넘어, 시간 제약 없이 일관되고 자연스러운 음성 생성을 실현한 ‘스피치SSM’을 개발하는데 성공했다. 우리 대학 전기및전자공학부 노용만 교수 연구팀의 박세진 연구원(박사과정)이 장시간 음성 생성이 가능한 음성 언어 모델 ‘스피치SSM(SpeechSSM)’을 개발했다고 3일 밝혔다. 이번 연구는 국제 최고 권위 머신러닝 학회인 ICML(International Conference on Machine Learning) 2025에 전체 제출된 논문 중 약 1%만이 선
2025-07-03우리 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 (
2025-06-25