
< 유회준 교수 >
우리 대학 전기및전자공학부 유회준 석좌교수가 반도체 올림픽이라 불리는 국제고체회로학회(ISSCC)에서 아시아 교수로서는 최초로 기조연설자로 선정돼 개막 연설을 진행했다.
유 교수는 2월 18일(현지시간) 미국 샌프란시스코 메리어트 호텔에서 열린 제62회 ISSCC에서 세계 각국의 반도체 기술자 3천여 명을 대상으로 ‘지능을 실리콘 상에(Intelligence on Silicon), 부제 : 심층 신경망 가속기부터 뇌 모방 인공지능 시스템 온 칩까지(From Deep-Neural-Network Accelerators to Brain Mimicking AI-SoCs)’ 라는 주제로 인공지능 칩의 현황과 미래에 대한 기조연설을 했다.
유 교수는 실생활에서 인공지능 적용을 가능하게 하는 인공지능 칩 분야에서 세계의 기술을 주도하고 있다는 공을 인정받아 이번 기조연설자로 선정됐다.
유 교수는 학회 개최에 앞서 2월 17일에 열린 전기전자엔지니어협회(IEEE) 국제고체회로학회 운영회의에서 ISSCC의 자매 학회인 아시아고체회로학회(ASSCC)의 차기 학회장으로 선출되기도 했다. 유 교수 연구실의 최성필, 이진묵 박사과정은 2개의 ISSCC 최우수 시연상을 수상하기도 했다.
유 교수는 기조연설을 통해 세계적으로 경쟁이 치열한 인공지능 반도체 칩 연구 중 최첨단을 달리는 우리나라의 새 기술들을 소개하고 세계 기술이 나아가야 할 미래 방향을 제시했다.
먼저 우리 대학에서 연이어 발표하고 있는 가변형 인공지능 컴퓨팅(Reconfigurable AI Computing)을 소개했다. 이 기술은 칩의 구조를 실시간으로 변화하고 연산에 사용되는 데이터 범위를 바꿀 수 있어 한 개의 칩으로 다양한 인공지능 알고리즘을 가속할 수 있다. 이를 통해 여러 상황에서 저전력의 고속처리가 가능하다.
둘째로 그동안 불가능했던 모바일용 인공지능 칩에서의 학습 (Training)이 가능함을 보였다. 기존 인식(Inference)용 가속기는 원격 서버에서 학습을 진행한 후 완료된 모델을 내려받아 칩에서 인식만 수행해 진정한 인공지능을 구현할 수는 없었다.
유 교수는 모바일용 칩에서도 개인정보보호 및 보안 등의 이유로 기기에서의 학습이 필수적이라 예측하며 저전력 및 고속처리가 가능한 학습용 칩을 공개했다. 이를 통해 시시각각으로 변하는 상황을 스스로 감지하고 학습해 최적의 행동을 할 수 있는 로봇이나 자동차 등의 예시를 제시했다.
유회준 교수는 학습용 칩을 통해 로봇 또는 자동차가 마치 반려동물처럼 사용자의 감정을 알아차리고 이에 맞춰 행동하는 ‘휴머니스틱 인텔리전스(Humanistic Intelligence)’라는 새 개념을 주창했고, 이는 미래 인공지능 응용에 핵심적일 요소가 될 것이라 주장했다.
인공지능 칩의 미래는 크게 2가지 방향으로 예측했다. 첫째는 미시적 뇌 신경의 동작을 모방하는 뉴로모픽(Neuromorphic) 칩이며 둘째는 거시적인 뇌인지 기능을 모방한 칩이다.
뉴로모픽 칩은 RRAM, PRAM 및 MRAM과 같은 비휘발성 메모리(Nonvolatile Memory)를 시냅스 및 뉴런으로 구현하는 방식이 주류를 이룰 것으로 주장했다.
거시적 인지 기능 모방 칩은 뇌의 기능을 모방한 연산 블록들이 커넥톰(Connectome)과 같은 형태의 회로로 연결되는 방식으로 발전하리라 예측했다. 특히 시각 인지 모델을 활용한 인공지능 칩 개발 사례들을 제시하며 이러한 접근이 저전력화 및 고속화에 유리함을 주장했다.
유회준 교수는 “뇌의 해부학적 및 기능적 연구의 진보에서 힌트를 얻어 인공지능 알고리즘 및 인공지능 칩의 발전도 계속될 것이다”고 말했다.
한편 기조연설자로 페이스북의 인공지능 총괄과 뉴욕 대학의 교수를 역임하며 인공지능의 개척자로 불리는 얀 러쿤(Yann LeCun)교수도 이번에 개막연설자로 초청돼 인공지능의 알고리즘 발전에 대해 발표했다. 알고리즘 분야에서는 해외 기업들이 강세를 보이지만 인공지능 칩에 대해서는 반도체 기술이 앞선 대한민국의 유회준 교수가 세계 기술발전을 주도하고 있다는 의견이 주를 이루었다.
유 교수는 창립 기념일인 2월 18일에 인공지능 칩 연구 성과에 대한 우수성을 인정받아 KAIST 학술대상을 수상하기도 했다.
우리 대학 인공지능반도체대학원은 2026년 7월 2일 호텔 오노마 대전 5층 그랜드볼룸홀에서 「제6회 한국인공지능시스템포럼 조찬 강연회」를 개최했다. 이번 강연회는 한국인공지능시스템포럼(KAISF)이 주관하고, 정보통신기획평가원(IITP), 한국전자통신연구원(ETRI), PIM반도체설계연구센터, 우리 대학 인공지능반도체대학원이 공동 주최했다. 행사에는 관련 산학연 연구자 및 종사자, 정부부처와 공공기관 관계자 등이 참석해 인공지능과 모빌리티 산업의 기술 변화 및 발전 방향을 공유했다. 이날 강연은 카카오모빌리티 김진규 부사장이 맡아 Physical AI 시대의 모빌리티 혁신과 자율주행 상용화 방향을 중심으로 진행했다. 김 부사장은 서울 강남구 심야 자율주행 택시 ‘서울자율차’ 운영 사례를 바탕으로, 카카오 T 플랫폼이 시민의 이동 경험을 혁신하고 있는 방식과 자율주행 상용화를 위한 기술적·산업적 과제를 소개했다. 또한 자율주행 상용화가 단일
2026-07-06생쥐의 몸짓을 단어처럼 읽고 의미를 이해하는 인공지능이 등장했다. 우리 대학 연구진은 행동 데이터를 언어처럼 학습해 자폐 모델 생쥐의 사회적 행동 결함을 스스로 찾아내는 AI 모델 ‘비헤이버트(BehaVERT)’를 개발하며 해석 가능한 뇌과학의 새로운 패러다임을 제시했다. 우리 대학 뇌인지과학과 김대수 교수 연구팀이 동물의 움직임을 언어처럼 읽고 해석하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 1일 밝혔다. 연구팀은 생쥐의 골격 움직임을 자연어의 단어에 해당하는 ‘토큰(token)’으로 변환해 학습시키는 방식으로 행동의 의미를 이해하는 AI 모델 ‘비헤이버트'를 구현했다. 이 모델은 별도의 사전 지식 없이도 자폐 모델 생쥐의 핵심 사회행동 결함을 스스로 발견할 수 있음을 확인했다. 이번 연구는 동물 행동을 언어처럼 분석하는 새로운 인공지능 접근법을 제시한 것으로 평가된다. 특히 AI가 단순한 행동 분류를 넘어 행동의 의
2026-07-01챗GPT와 같은 생성형 인공지능의 답변에는 사회적 편견이 반영되어 있을까? 우리 대학 연구진이 생성형 인공지능의 답변에 내재된 연령 관련 고정관념을 정량적으로 분석해 규명했다. 이번 연구는 인공지능의 은밀한 편향이 사회적 인식에 미칠 영향을 조명하고, 향후 포용적 인공지능 개발을 위한 방향성을 제시했다. 우리 대학은 과학기술정책대학원 최문정 교수 연구팀이 생성형 인공지능 모델인 오픈AI(OpenAI)의 챗GPT-4o가 생성하는 문장 속에 노인에 대한 미묘한 고정관념이 내재되어 있음을 정량적으로 분석했다고 28일 밝혔다. 생성형 인공지능은 일상 속 정보 탐색과 의사결정 과정에 폭넓게 활용되고 있지만, 학습 데이터에 포함된 사회적 편견을 재생산할 수 있다는 우려도 제기돼 왔다. 기존 연구들이 주로 성별이나 인종 관련 편향에 집중해 온 반면, 홍완 박사과정 연구원이 제1저자로 수행한 이번 연구는 전 세계적인 인구 고령화 속에서 중요성이 커지고 있는 연령차별(Ageism, 나이를
2026-07-01인공지능(AI)이 디지털 혁신을 이끌었다면, 자율 로보틱스는 그 혁신을 현실 세계로 확장하는 핵심 기술로 주목받고 있다. 이러한 흐름 속에서 자율 로봇의 미래를 조망하는 세계적 학술행사가 우리 대학에서 열린다. 우리 대학은 세계적 학술지 네이처(Nature)와 공동으로 오는 10월 13일부터 15일까지 대전 본원에서 ‘2026 네이처 컨퍼런스: 자율 로보틱스(2026 Nature Conference: Autonomous Robotics)’를 개최한다고 26일 밝혔다. 네이처가 로보틱스를 단독 주제로 컨퍼런스를 개최하는 것은 이번이 처음이다. 그동안 네이처는 프린스턴대, 칭화대 등 세계 유수 연구기관과 함께 인공지능, 바이오, 에너지 등을 주제로 50여 차례 학술행사를 개최해 왔다. 우리 대학은 국내 최초의 로봇 팔 ‘카이젬(KAISEM)’과 초기 지능형 서비스 로봇 ‘아미(AMI)’, 대한민국 휴머노이드 로봇의
2026-06-26스마트폰의 안면 인식부터 휴머노이드 로봇까지, 인공지능(AI)의 눈 역할을 하는 컴퓨터 비전 기술은 우리 일상에 널리 활용되고 있다. 우리 대학과 국제 공동연구진은 적은 메모리만으로도 AI가 세상을 더욱 선명하게 볼 수 있는 기술을 개발해 GPU(그래픽처리장치) 메모리 효율을 최대 16배 높였다. 이번 성과는 휴머노이드 로봇과 온디바이스 AI 시대를 앞당길 핵심 기술로 평가된다. 우리 대학은 전기및전자공학부 김창익 교수 연구팀이 미국 MIT 및 마이크로소프트 연구진과의 공동 연구를 통해, 제한된 GPU 메모리만으로도 AI의 시각 성능을 높일 수 있는 범용 기술 ‘업샘플 애니띵(Upsample Anything)’을 개발했다고 17일 밝혔다. 이번 성과는 인공지능 및 컴퓨터 비전 분야 세계 최고 권위 학회인 ‘CVPR 2026’ 논문 채택에 이어, 계산 자원의 효율적 활용을 인정받아 전체 1위인‘CVPR 컴퓨트 골드 스타(
2026-06-17