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전류가 손실 없이 흐르는 초전도 현상을 비롯한 물질 내부 양자현상의 비밀은 전자들이 언제 함께 움직이고, 언제 흩어지는지에 있다. 우리 대학 연구진이 전자들이 질서를 만들고 깨뜨리는 순간을 직접 ‘눈으로’ 확인하는 데 성공했다. 우리 대학은 물리학과 양용수·이성빈·양희준·김용관 교수팀이 미국 스탠퍼드대학교와 국제 공동연구를 통해, 양자물질 내부에서 전하밀도파(Charge Density Wave)*가 형성되고 사라지는 과정을 공간적으로 시각화하는 데 세계 최초로 성공했다고 20일 밝혔다. *전하밀도파: 특별한 양자물질을 매우 낮은 온도로 식혔을 때 전자들이 마치 군무를 추듯 일정한 간격으로 늘어서며 이루는 줄무늬 또는 그물 무늬 같은 패턴 초전도 상태는 에너지 손실 없이 전류가 100% 흐르는 상태로, 아주 낮은 온도에서 특정한 물질에서만 나타난다. (-)전하를 띠는 전자들은 일반적인 환경에서 서로 밀어내지만, 초전도

“AI 시대에는 데이터의 바다 속에 새로운 미래가 있다. KAIST가 세계 1위 AI 연구 집단으로 도약해 달라.”(김재철 동원그룹 명예회장) 우리 대학은 김재철 동원그룹 명예회장이 인공지능(AI) 인재 양성과 연구 인프라 강화를 위해 59억 원의 발전기금을 추가로 약정해 총 603억원을 기부했다고 16일 밝혔다. 이번 기부는 2020년 이후 두 번째 추가 기부로, 김재철 명예회장은 대한민국 AI 분야의 국가 경쟁력 강화를 위한 지원을 이어오고 있다. 김재철 명예회장은 2020년 기부를 통해 ‘KAIST 김재철 AI대학원’을 설립하며 KAIST가 AI 분야에서 세계 최고 수준의 역량을 갖출 것을 당부해왔다. KAIST가 최근 5년간(20~24년) AI 연구 수준이 세계 대학 중 5위라는 소식을 접한 김 명예회장은 이를 세계 1위 수준으로 도약시켜 달라고 요청했다. 이에 이광형 총장은 “현재 세계 최고 수준으로 평가받는 카

우리 대학이 주관하는 국가 AI 연구거점(센터장 김기응)은 캐나다의 AI 연구 컨소시엄인 IVADO(Institute for Data Valorization)와 AI 분야의 전략적 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 23일 밝혔다. 이번 협약식은 23일 일본 도쿄에 위치한 주일본 퀘벡정부대표부에서 진행됐다. 행사에는 김기응 국가 AI 연구거점 센터장(KAIST 김재철AI대학원 석좌교수)과 뤽 비네(Luc Vinet) IVADO 대표를 비롯해 KAIST·고려대·연세대·POSTECH 등 거점 참여연구진이 참석했다. IVADO는 캐나다 몬트리올대학교(Université de Montréal)가 주도하고 몬트리올 공과대학(Polytechnique Montréal), HEC 몬트리올(HEC Montréal), 맥길대학교(McGill University), 라발대학교(Universit&ea

우리 대학은 정부가 최근 발표한 ‘다시 과학기술인을 꿈꾸는 대한민국, 과학기술 강국 도약 방안(11. 7)’에서 KAIST 등 4대 과학기술원이 AX(AI 전환) 혁신 허브이자 지역 혁신 선도 핵심 기관으로 명시됨에 따라, 세계 최고 수준의 과학 인재 양성 및 지역 균형 발전을 가속화하겠다고 9일 밝혔다. 이러한 행보는 이재명 대통령의 정책 기조와 궤를 같이한다. 이재명 대통령은 지난 11월 4일 국무회의에서 “이공계 인재가 국가 경쟁력의 핵심”이라며 “4대 과학기술원의 수시모집 지원자 증가가 나라의 미래를 위해 매우 바람직한 현상”이라고 말했다. 특히 대통령은 “과기원은 지역균형 발전에도 크게 기여할 수 있기 때문에 이공계 전과 허용 확대, 예산 지원 확대, 우수교원 확충, 연구교육 인프라 첨단화 등 실질적인 정책을 적극 모색하라”고 당부한 바 있다. 이광형 KAIST 총장은 “

우리 대학은 한국폴리텍대학과 AI 기반 제조혁신 시대를 대비한 새로운 인재양성 모델을 구축하기 위해 전략적 협력을 체결했다. 이번 협력은 국내 최고의 AI 연구기관과 전국 40개 캠퍼스를 기반으로 현장 실무 중심 교육을 담당해 온 기술대학 간의 첫 공식 협력 사례로, 대한민국 공학 및 직업교육 체계에 중요한 전환점이 될 것으로 기대된다. 양 기관은 기존의 ‘연구 중심 대학’과 ‘현장 중심 기술대학’이라는 이원적 구조만으로는 AI 기반 제조현장의 급격한 변화에 대응하기 어렵다는 문제의식을 공유했다. 이에 따라 제조 분야의 피지컬 AI(Physical AI) 연구·교육을 중심으로 한 공동 프로그램 개발, 현장 실증 기반 교육 연계, 산학협력 강화 등 다양한 협력 과제를 추진할 계획이다. 우리 대학은 최근 <제조 피지컬 AI 연구소> 를 신설하여 글로벌 제조혁신을 위한 차세대 AI·로보틱스 연구를 본격화