연구
우리 대학 전산학부 여경민 학부과정 학생과 김재훈 박사과정 학생이 성민혁 교수(Visual AI Group) 지도를 받아 공동으로 개발한 새로운 이미지 생성 기술 ‘StochSync’가 세계 최고 수준의 인공지능(AI) 국제 학술대회 ‘ICLR 2025(International Conference on Learning Representations)’에서 채택돼 발표됐다.
< 전산학부 박사과정 김재훈(왼쪽), 전산학부 학사과정 여경민(오른쪽) >
ICLR은 딥러닝 및 인공지능 분야에서 가장 영향력 있는 학술대회 중 하나로, 전 세계 AI 연구자들이 최신 기술과 성과를 공유하는 대표 행사다. 특히 학부생이 제1저자로 주요 학회에 논문을 발표하는 것은 드문 사례로, 이번 성과는 KAIST의 우수한 연구 역량과 인재 양성 시스템을 다시 한번 입증했다.
StochSync는 사전 훈련된 AI 모델을 활용해 기존 평면 이미지를 넘어, 360도 파노라마나 3D 물체 표면의 텍스처처럼 복잡한 형태의 이미지를 별도의 추가 학습 없이도 간편하게 생성할 수 있는 기술이다. 기존에는 이러한 복잡한 이미지 생성을 위해 많은 훈련 데이터나 복잡한 전처리 과정이 필요했으나, StochSync는 이를 대폭 간소화하고 동시에 고품질 결과를 구현했다.
예를 들어 자동차 내부 디자인이나 가구 표면 텍스처 등을 실제 제작에 앞서 사실감 있게 시뮬레이션할 수 있어, 제품 설계 초기 단계에서 빠르고 효율적인 디자인 검토가 가능하다. 해당 기술은 VR, 게임, 산업 디자인 등 다양한 분야에 폭넓게 응용될 수 있다.
StochSync의 가장 큰 특징은 정교한 이미지 디테일과 시점 간 일관성을 동시에 확보할 수 있다는 점이다. 기존 이미지 생성 모델들은 고해상도 디테일과 여러 시점 간의 일관성을 동시에 만족시키기 어려웠으나, StochSync는 서로 다른 원리에 기반한 두 기법을 융합한 새로운 방법론을 제시함으로써 이 문제를 해결했다.
이번 연구의 제1저자인 여경민 학생은 2023년 겨울부터 KAIST Visual AI Group 인턴으로 연구에 참여해 왔으며, 김재훈 박사과정 학생과 협업해 실험 설계, 분석, 논문 작성 전반을 주도했다. 여 학생은 “연구 과정에서 여러 기술적 난관을 극복하며 AI 기술의 실제 활용 가능성을 확인할 수 있었다”며 “앞으로 다양한 산업 분야에 적용될 수 있기를 기대한다”고 소감을 밝혔다.
여경민 학생은 이번 ICLR 2025 발표 외에도 2024년 열린 국제 머신러닝 학술대회 NeurIPS 2024에서 논문 두 편의 공저자로 참여하고, 포스터 발표를 진행하는 등 학부생으로서는 드문 연구 성과를 이어가고 있다.
ICLR 2025 컨퍼런스는 지난 4월 싱가포르에서 개최되었으며, 여경민 학생은 포스터 및 워크숍 세션을 통해 세계 각국 연구자들과 활발한 학술 교류를 진행했고, 많은 호응을 얻었다.
전산학부 관계자는 “학부생이 세계 최고 수준의 학회에서 주요 성과를 발표한 것은 매우 고무적인 일”이라며 “앞으로도 세계를 선도하는 AI 인재 양성과 연구 역량 강화에 최선을 다할 것”이라고 밝혔다.
해당 논문과 프로젝트에 대한 자세한 정보는 아래 링크에서 확인할 수 있다.
논문 링크: https://arxiv.org/abs/2501.15445 프로젝트 웹사이트: https://stochsync.github.io
-
정책 12년이 증명한 학부 연구(URP)의 힘...세계적 인재 양성
우리 대학 학부 연구가 10여 년 만에 세계 대학 교수와 글로벌 산업계 전문가를 길러냈다. 2014년 학부 연구생으로 소개됐던 학생들이 12년 뒤 미국 유수 대학 교수와 글로벌 제약기업의 오픈이노베이션 전문가로 성장하며, KAIST 학부생 연구참여 프로그램(URP)의 장기적인 인재 양성 효과를 보여주고 있다. 우리 대학은 학부생이 실제 연구 현장에서 스스로 질문을 발굴하고 연구 전 과정을 경험하도록 지원하는 학부생 연구참여 프로그램(URP, Undergraduate Research Participation Program)이 세계 수준의 연구자와 과학기술 산업 전문가를 배출하는 인재 양성의 기반으로 자리 잡았다고 9일 밝혔다. URP는 학부생이 교수 연구실에서 실제 연구 프로젝트를 수행하며 연구 아이디어 도출부터 실험, 데이터 분석, 논문 작성까지 연구 전 과정을 직접 경험하도록 지원하는 KAIST의 대표적인 연구교육 프로그램이다. 과학기술정보통신부의 지원을 바탕으로 운영되고
2026-08-09 -
연구 투명한 유리도 보고 미래도 예측하는 ‘피지컬 AI’ 핵심기술 개발
인공지능(AI)이 화면 속 정보를 분석하는 기술을 넘어, 현실 세계의 물리적 특성을 이해하고 스스로 판단·행동하는 단계로 진화하고 있다. 우리 대학 연구진은 빛과 물질의 상호작용, 공간 인식, 미래 상황 예측, 행동 계획을 아우르는 피지컬 AI(Physical AI·물리 기반 인공지능) 핵심 기술을 개발했다. 이번 성과는 자율주행차와 휴머노이드 로봇, 산업용 로봇, 디지털 트윈 등 실제 환경에서 작동하는 차세대 자율 시스템 구현을 앞당길 것으로 기대된다. 우리 대학은 전산학부 윤성의 교수 연구팀이 ▲유리나 물처럼 투명한 물체를 정확히 인식하는 기술 ▲빛과 물질의 상호작용을 분석해 주변 환경을 이해하는 기술 ▲사진 한 장만으로 로봇이 목적지를 찾아가는 기술 ▲미래 상황을 예측해 행동을 계획하는 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 이번 연구는 시각 인식부터 물리적 이해, 미래 예측, 행동 계획까지 하나의 기술 흐름으로 연결했다는 점에서 의미가 크다. 이를 통
2026-07-06 -
연구 화면 밝기 2배 향상된 OLED 기술 개발
유기발광다이오드(OLED)는 색 표현이 뛰어나며, 얇고 잘 휘어지는 평면 구조 덕분에 스마트폰과 TV에 널리 쓰이지만, 내부 빛 손실로 밝기를 높이는 데 한계가 있었다. 우리 대학 연구진이 OLED 디스플레이의 장점인 평면 구조를 유지하면서도 OLED 발광 효율을 2배 이상 높이는 기술을 개발했다. 우리 대학은 전기및전자공학부 유승협 교수 연구팀이 OLED 내부에서 발생하는 빛 손실을 크게 줄일 수 있는 새로운 ‘준평면 광추출 구조’*와 OLED 설계 방법을 개발했다고 11일 밝혔다. *준평면 광추출 구조: OLED 표면을 거의 평평하게 유지하면서, 안에서 만들어진 빛을 밖으로 더 많이 꺼내 주는 얇은 구조 OLED는 여러 층의 매우 얇은 유기물 박막이 겹겹이 쌓여 만들어진다. 이 과정에서 빛이 층과 층 사이를 지나며 반사되거나 흡수돼, OLED 내부에서 생성된 빛의 80% 이상이 밖으로 나오지 못하고 열로 사라진다. 이를 해결하기 위해 OLED 위에
2026-01-12 -
행사 KAIST·POSTECH 창업팀 ‘스냅스케일’, 정주영 창업경진대회 대상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 서재영 학생이 포함된 (주)스냅스케일팀이 우리나라 민간 최대 규모의 창업 경진대회인 정주영 창업경진대회에서 최고상인 대상을 수상했다. 지난달 29일, KAIST 전기및전자공학부 서재영 학생과 POSTECH 컴퓨터공학과 김상윤·송동기 학생이 함께 창업한 기업 ㈜스냅스케일(SnapScale)은 아산나눔재단이 주최한 ‘2025 정주영 창업경진대회’ 예비창업 트랙에서 최종 대상을 차지했다. 스냅스케일이 개발한 ‘Simula.ai’는 플랜트(공장 설비)나 건설 프로젝트의 복잡한 설계 과정을 인공지능이 대신해주는 기술이다. 지금까지는 사람이 일일이 해야 했던 설계 문서 작성과 절차 검토를 AI가 자동으로 처리할 수 있도록 해, 시간과 비용을 크게 줄일 수 있다는 점에서 높은 평가를 받았다. 특히 이번 프로젝트에서 서재영 학생의 역할이 컸다. 그는 AI가 산업 데이터를 이해할 수 있도록 데이터 구조를 설
2025-11-11 -
행사 논문 경험 없는 학부 1·2학년 4인 팀, ICLR 2025 금융 AI 워크숍에 논문 채택
학부 1, 2학년으로만 구성된 4인 학생 팀의 논문이 인공지능 분야 국제 학술대회인 ‘International Conference on Learning Representations (ICLR) 2025’의 ‘Advances in Financial AI Workshop’에 채택됐다. 이번에 채택된 논문 “Optimizing Retrieval Strategies for Financial Question Answering Documents in Retrieval-Augmented Generation Systems”은 김현준, 김세종, 송현서, 서현우 학생(모두 공동 1저자)이 함께 작성했으며, 김현준 학생이 교신저자를 겸했다. 특히 모든 팀원이 논문 작성 경험이 전혀 없는 학부 저학년 학생들로만 구성되어 그 의미가 더욱 크다. 이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)이 금융 질의응답 시스템에서 활용될 때 필요한 정보를
2025-04-01