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우리 대학은 동문인 AI 교육기업 팀스파르타 이범규 대표가 생성형 AI 에이전트 기반 연구지원 프로그램 운영을 위해 전산학부에 1억 원을 기부했다고 16일 밝혔다. 우리 대학은 이번 기부를 바탕으로 약 2년간 전 학과 석·박사 연구자를 대상으로 생성형 AI 에이전트 활용 지원 프로그램을 운영할 계획이다. 연구자들은 ‘클로드 코드(Claude Code)',‘코덱스(Codex)' 등 최신 AI 개발 에이전트를 활용할 수 있으며, 관련 교육과 정기 세미나에도 참여하게 된다. 기부식은 지난 15일 대전 KAIST 본원에서 열렸으며, 이범규 대표와 이재길 KAIST 전산학부장, 류석영 KAIST 전산학부 교수가 참석했다. 이번 후원은 지난해 9월에 이은 이 대표의 두 번째 사재 출연이다. 프로그램은 6개월 단위로 운영되며 기수당 20명의 연구자를 선발할 예정이다. 제1기는 연내 선발을 목표로 하고 있으며, 장기적으로는 지원 범위와 참여 기부자를 확대

“우리 회사 문서만 학습한 AI 비서를 만들어줘.” 기업과 개인이 자신의 문서와 데이터를 AI에 학습시켜 ‘나만의 AI’를 만드는 시대가 열리고 있다. 하지만 AI를 맞춤형으로 학습시키면 업무 능력은 높아지는 반면 기존의 안전장치가 약해질 수 있다는 한계가 있었다. 국내 연구진이 맞춤형 성능은 그대로 유지하면서 안전성은 오히려 높이는 AI 핵심 기술을 개발했다. 우리 대학은 전기및전자공학부 김창익 교수 연구팀이 챗GPT와 같은 대형언어모델(LLM, Large Language Model)을 개인이나 기업의 데이터에 맞게 다시 학습시키는 파인튜닝(Fine-tuning, 기존 AI에 새로운 지식이나 업무를 추가로 학습시키는 과정)에서 안전성이 훼손되는 문제를 해결하는 ‘버퍼 앤드 리인포스(Buffer-and-Reinforce)’ 학습 프레임워크를 개발했다고 15일 밝혔다. 기존에는 AI를 맞춤형으로 학습시키면 새

석유 대신 미생물이 화학제품을 만드는 '바이오제조' 시대가 한 걸음 가까워졌다. 우리 대 연구진이 바이오제조 상용화를 가로막는 핵심 난제를 분석하고, AI를 활용한 산업화 전략을 제시했다. 우리 대학은 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 바이오제조 상용화의 핵심 병목을 종합적으로 분석하고, 이를 극복하기 위한 산업화 전략과 미래 발전 방향을 제시했다고 14일 밝혔다. 현재 플라스틱과 섬유, 의약품 원료 등 대부분의 화학제품은 석유에서 생산된다. 하지만 탄소배출과 환경오염 문제가 커지면서 미생물을 이용해 화학물질을 만드는 바이오제조(Biomanufacturing)가 차세대 제조기술로 주목받고 있다. 그러나 실험실에서 개발한 기술을 실제 공장에서 경제성 있게 대량 생산하는 것은 여전히 큰 과제로 남아 있다. 바이오제조의 핵심 기술인 시스템대사공학(Systems Metabolic Engineering)은 미생물의 대사 경로를 설계·최적화해 원하는 화학물질을 생산하

뇌혈관질환은 치료 시기를 놓치면 심각한 후유증으로 이어질 수 있지만, 증상이 나타나기 전에는 알아차리기 어렵다. 국내 연구진이 실제 고령자의 일상생활 데이터를 분석해 집에서 나타나는 작은 변화만으로 뇌혈관질환 위험을 조기에 감지하는 AI 기술을 개발했다. 우리 대학은 건설및환경공학과 임리사 교수 연구팀이 성균관대학교(총장 유지범) 전자전기공학부 정조운 교수, 고려대학교(총장 김동원) 안암병원 신경과 조경희 교수 연구팀과 공동으로 실제 고령자의 주거환경에서 장기간 수집된 라이프로그 데이터를 활용해 뇌혈관질환 진단 전 위험단계를 식별하고, 진단이 임박한 위험 상태까지 평가하는 AI 프레임워크를 개발했다고 12일 밝혔다. 이번 연구는 ㈜리본케어가 실제 주거환경에서 수집한 고령자 1,224명의 라이프로그 데이터를 기반으로 수행됐다. 연구팀은 14일 단위로 구성한 총 13,362개의 생활 데이터 표본을 분석해 질환이 발생한 뒤 병원에서 치료하는 기존 접근에서 벗어나, 일상생활 속

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