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AI컴퓨팅학과, SK인텔릭스와 AI 기반 웰니스 로보틱스 산학협력 업무협약 체결
우리 대학 AI컴퓨팅학과는 SK인텔릭스와 AI 기반 웰니스 로보틱스 연구 및 교육 협력을 위한 상호 교류·협력 업무협약(MOU)을 20일 체결했다고 밝혔다.
최근 생성형 AI 기술의 발전과 함께 AI를 실제 생활환경에서 활용하기 위한 서비스 로봇 및 웰니스 디바이스 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 AI 모델을 실제 하드웨어 플랫폼과 연계해 검증하고 실증하는 연구의 중요성이 커지면서, 대학의 연구 역량과 기업의 제품 및 개발 환경을 연계한 산학협력이 차세대 AI 기술 개발과 인재 양성을 위한 핵심 요소로 주목받고 있다. 이번 협약은 실제 웰니스 로보틱스 플랫폼을 연구와 교육 현장에 활용할 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의미가 있다.
이번 업무협약을 통해 양 기관은 ▲스마트홈 웰니스 로보틱스 연구를 위한 NAMUHX(나무엑스) 제품 및 API·개발 환경 지원 ▲AI 기반 공동 연구 및 기술 실증 ▲해커톤 등 산학협력 프로그램 공동 운영 ▲AI 분야 인재 양성 및 교육 협력 ▲기타 AI 분야 공동 연구 및 산학협력 등 다양한 분야에서 협력할 예정이다.
SK인텔릭스는 AI 기반 웰니스 로보틱스 플랫폼인 'NAMUHX(나무엑스)'를 개발하고 있으며, 연구개발을 위한 제품과 API 등 개발 환경을 제공하는 등 대학과의 공동 연구 및 산학협력을 지속적으로 확대하고 있다. 이번 협약을 계기로 양 기관은 실제 로보틱스 플랫폼을 활용한 연구와 교육을 활성화하고, AI 기술의 실용성과 산업적 활용 가능성을 높이기 위한 협력을 이어나갈 계획이다.
이의진 교수는 "이번 업무협약은 AI 연구를 실제 웰니스 로보틱스 플랫폼과 연계할 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의미가 크다"며 "실제 제품과 개발 환경을 활용한 공동 연구를 통해 AI 기술의 실용성을 높이고, 학생들이 산업 현장과 연계된 연구 경험을 쌓을 수 있는 기회가 확대되기를 기대한다"고 밝혔다.
김형진 SK인텔릭스 나무엑스사업본부장은 "카이스트와 공동 연구를 통해 AI와 로보틱스를 활용한 웰니스 서비스 경쟁력을 강화하고, 연구 성과를 서비스에 빠르게 적용할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.
이날 협약식에는 KAIST AI컴퓨팅학과 이의진 교수와 정아인 교수를 비롯한 관계자와 SK인텔릭스 김형진 사업본부장, 류기철 AX Tech실장 등 양 기관 관계자 10여 명이 참석했다.
2026.07.24
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'물리 세계 이해하는 AI' 세계 최고…ICML 2026 국제 AI 챌린지 우승
그림과 글을 함께 이해해 물리 법칙을 적용하고 스스로 추론하는 인공지능(AI)이 항공기와 로봇 등 실제 물리 세계를 설계하는 시대가 한 걸음 가까워졌다. 우리 대학 연구팀이 세계 최고 권위의 인공지능(AI)·기계학습(Machine Learning, 기계학습) 학회인 국제머신러닝학회(ICML) 국제 챌린지에서 세계 정상에 오르며 이 같은 기술력을 입증했다.
우리 대학은 AX학과 문일철 교수 연구팀이 국제머신러닝학회(ICML, International Conference on Machine Learning, 국제머신러닝학회) 2026의 공식 워크숍인 ‘AI4Math Workshop(AI for Mathematics Workshop, AI 기반 수학·과학 추론 워크숍)’이 개최한 ‘시각적으로 정의된 물리 문제 풀기(Visual Grounded Physics Problem Solving)’ 국제 챌린지에서 우승했다고 23일 밝혔다.
이번 챌린지는 지난 5월 1일부터 6월 16일까지 진행됐으며, ETH 취리히(ETH Zurich), 푸단대(Fudan University), 상하이 이노베이션 연구소(Shanghai Innovation Institute) 등 세계 유수 연구기관을 포함한 139개 참가팀이 경쟁했다. 연구팀은 최종 평가에서 가장 높은 성적을 거두며 우승을 차지했으며, 7월 11일 서울에서 열린 ICML 공식 시상식에서 1등상을 수상했다.
이번 대회는 그림과 텍스트로 제시된 물리 문제를 이해한 뒤, 물리 법칙을 적용해 정답뿐 아니라 풀이 과정까지 생성하는 AI의 추론 능력을 평가하는 국제 챌린지다.
참가 AI는 멀티모달(Multimodal, 텍스트·이미지 등 서로 다른 형태의 정보를 동시에 이해하는 기술) 정보를 통합하고, 뉴턴 역학 등 물리 법칙을 적용해 논리적으로 문제를 해결해야 한다. 단순 계산 능력이 아니라 복잡한 물리 현상을 이해하고 추론하는 능력을 평가하는 것이 특징이다.
이는 AI가 시험 문제를 푸는 수준을 넘어 실제 물리 환경을 이해하고 설계·운용을 최적화할 수 있는 가능성을 보여주는 성과다. 향후 항공기와 로봇, 자율주행, 우주 시스템 등 다양한 분야에서 실제 물리 환경을 고려한 설계와 의사결정을 수행하는 차세대 AI 기술로 활용될 것으로 기대된다.
이번 연구에는 산업및시스템공학과 곽지석 박사과정 학생을 비롯한 총 5명의 KAIST 응용인공지능연구실(AAILab) 연구진이 참가했다. 연구팀은 여러 AI 파운데이션 모델(Foundation Model, 대규모 데이터를 학습해 다양한 작업에 활용할 수 있는 범용 AI 모델)을 각각 독립적인 에이전틱 AI(Agentic AI, 스스로 계획을 세우고 여러 단계를 수행하며 문제를 해결하는 AI)로 구성한 뒤, 서로 답을 검증하고 토론하는 멀티에이전트 AI(Multi-Agent AI, 여러 AI 에이전트가 협업하며 문제를 해결하는 방식) 구조를 개발했다.
이를 통해 개별 AI의 오류를 줄이고 추론의 신뢰성을 높여 세계 최고 성능을 달성했으며, 복잡한 물리 현상에 대한 AI 추론과 에이전틱 AI 모델의 새로운 가능성을 제시했다.
문일철 교수는 “AI 파운데이션 모델을 에이전트로 변환시키며, 다양한 에이전트가 토론과 검증을 통해 올바른 답을 찾아내는 과정을 보고, 하나의 AI 파운데이션 모델이 미래를 독점할 수 없다는 점을 깨달았다.”고 우승 소회를 밝혔다. 이어 “이번 대회는 물리 문제를 푸는 시험문제와 같았지만, 사실 보잉(Boeing, 미국 항공우주기업) 등에서 시험하고 있는 AI 기반 항공기 설계 및 운용과 같이 물리적 상황의 최적 설계 및 운용에 쓰이는 인공지능을 만드는 기술이 본질이다.”라고 분석했다.
배충식 총장은 “문일철 교수 연구팀의 ICML 국제 챌린지 우승을 진심으로 축하한다”며 “이번 성과는 AI가 단순히 정보를 생성하는 수준을 넘어 실제 물리 세계를 이해하고 산업과 사회의 난제를 해결하는 기술로 발전하고 있음을 보여준 쾌거”라고 말했다. 이어 “KAIST는 미래 산업을 이끌 차세대 AI 원천기술 개발과 글로벌 AI 인재 양성에 더욱 매진하겠다”고 밝혔다.
이번 연구는 정보통신기획평가원(IITP, 정보통신기획평가원)의 사람중심 인공지능 핵심원천기술개발사업인 '이종 데이터 기반 상식 추출·이해·추론을 위한 인공지능 기술개발'(연구책임자 문일철)과 ITRC 국방군집체계연구센터의 지원을 받아 수행됐다.
2026.07.23
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농사지을 사람이 없다면? 미래 식량안보의 숨은 위험 밝혀
“미래 식량 부족의 원인은 농지 부족이 아니라 농업 인력 부족일 수 있다."
저출산과 농촌소멸이 현실화되고 있는 가운데, KAIST·국제 공동연구진이 농업 노동력 감소를 미래 식량안보(Food Security, 국민이 필요로 하는 식량을 안정적으로 생산·공급할 수 있는 능력) 분석에 반영한 새로운 데이터 기반 모델을 개발했다. 연구 결과, 미래에는 세계 대부분 지역에서 농업 인력 부족이 농지 활용의 핵심 제약 요인으로 작용할 수 있는 것으로 나타났다.
우리 대학은 AI미래학과 김형준 교수(문술미래전략대학원 겸임) 연구팀이 KI 기후-환경-에너지 연구소 전해원 교수(녹색성장지속가능대학원), 니클라스 포셀(Nicklas Forsell) 교수, 일본 동경대학교 타이칸 오키(Taikan Oki) 교수와 공동연구를 통해 농업 인력 감소가 미래 식량 생산에 미치는 영향을 분석했다고 12일 밝혔다.
지금까지 식량안보와 기후변화 연구는 주로 "얼마나 많은 농지를 확보할 수 있는가"에 초점을 맞춰 왔다. 기후와 토양이 농사에 적합한지, 앞으로 식량 수요가 얼마나 늘어날지를 계산해 미래를 예측하는 방식이었다.
하지만 연구팀은 다른 질문을 던졌다. "농지가 있어도 농사지을 사람이 없다면 어떻게 될까?"
실제로 많은 나라에서 저출산과 도시 집중 현상이 나타나면서 농촌 인구가 줄고 있다. 경제가 발전할수록 사람들이 농업보다 제조업이나 서비스업으로 이동하는 경향도 강해지고 있다. 연구팀은 이러한 변화가 미래 식량 생산에 큰 영향을 미칠 수 있다고 판단했다.
연구팀은 미래 사회와 기후변화가 어떻게 전개될지를 예측하는 대표적인 국제 시나리오 체계인 SSP(Shared Socioeconomic Pathways, 공통 사회경제 경로)와 RCP(Representative Concentration Pathways, 대표 농도경로)를 결합한 5개 미래 시나리오를 활용해 분석을 수행했다. SSP는 인구 증가, 경제 성장, 기술 발전 등 사회 변화의 방향을 가정한 시나리오이고, RCP는 온실가스 배출량에 따라 미래 기후가 어떻게 달라질지를 보여주는 시나리오다.
연구팀은 이러한 미래 전망에 농업 노동력 변수를 새롭게 반영했다. 지금까지는 주로 농사를 지을 수 있는 땅과 식량 수요를 기준으로 미래를 예측했다면, 이번 연구는 실제 농사를 지을 사람의 수까지 함께 고려했다. 즉, 농지와 기후 조건이 충분하더라도 농업 인력이 부족하면 식량 생산이 제한될 수 있다는 현실을 모델에 반영한 것이다.
분석 결과는 예상보다 더 뚜렷했다. 미래에는 세계 대부분 지역에서 농업 인력 부족 때문에 실제로 활용할 수 있는 농지 면적이 줄어들 것으로 나타났다. 일부 지역에서는 기후나 토양보다 농업 인력 부족이 더 큰 제약 요인으로 작용하는 것으로 분석됐다.
연구팀은 특히 기술 발전이 빠르게 이루어지는 미래에도 농업 인력 문제는 쉽게 해결되지 않을 수 있다고 설명했다. 기술 발전은 1인당 경작 가능 면적을 증가시킨다.하지만 산업이 성장할수록 더 많은 사람이 제조업과 서비스업으로 이동하고 오히려 농촌 인구 감소는 가속화돼 노동력이 줄고 농지 활용이 더 제한되는 현상이 나타났다. 이와 같은 결과는 지속가능한 발전 모델의 중요성을 시사한다.
또한 국가 간 이동이 제한될 경우 선진국에서는 농업 인력이 부족해지고, 반대로 일부 저소득 국가에서는 농업 인구가 과도하게 늘어날 가능성도 확인됐다. 이는 이주 정책 역시 식량안보와 밀접하게 연결돼 있음을 보여준다.
김형준 교수는 "이번 연구는 기후와 토지뿐 아니라 사람의 변화까지 함께 고려해 미래 식량 문제를 분석했다"며 "저출산과 농촌 기피같은 현실적인 사회 문제가 미래 식량안보와 기후변화 대응에 중요한 영향을 줄 수 있음을 보여준 연구"라고 설명했다.
문술미래전략대학원 이홍탁 박사과정생이 제1저자로 참여하고 AI미래학과 김형준 교수가 교신저자로 수행한 이번 연구는 국제학술지 ‘네이처 서스테이너빌리티(Nature Sustainability)’에 6월 1일자 게재되었다. 아울러 이 연구는 학술적 중요성을 인정받아 동일 학술지의 'News & Views' 논평("Farming needs more hands"; https://doi.org/10.1038/s41893-026-01841-8)에서 별도로 비중 있게 다뤄졌다. 해당 논평은 이 연구를 "얼마나 많은 땅이 있는가"라는 기존 질문을 "그 땅을 경작할 사람과 노동자당 생산성이 충분한가로 전환한 첫걸음”으로 평가했다.
※ 논문명: Agricultural Workforce as a Potential Bottleneck of Future Cropland Availability, DOI: https://doi.org/10.1038/s41893-026-01824-9
※ 주저자: 이홍탁(KAIST, 제1저자), Nicklas Forsell(KAIST), Taikan Oki(동경대학교), 전해원(KAIST), 김형준(KAIST, 교신저자)
이번 연구는 한국연구재단의 AI기반미래기후기술개발원천연구사업, 해외우수과학자유치사업, Plus 사업(과학기술정보통신부)의 지원의 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.15
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기후적응의 역설 규명...“또 다른 불평등 부를 수도”
도시공원 조성, 습지 복원 등 녹지와 수공간을 활용하는 ‘그린-블루 적응(Green-Blue Adaptation·녹지·수공간 기반 기후적응)’은 기후 위기 시대 도시의 홍수·폭염 피해를 줄이는 대표적 기후적응 전략으로 꼽힌다. 그러나 우리 대학과 국제연구진이 이러한 기후적응 정책이 역설적으로 집값 상승과 인구 유입을 촉진해 기존 저소득층 주민의 거주 불안을 심화시킬 수 있다는 사실을 대륙 규모 데이터로 처음 입증했다.
우리 대학은 AI미래학과 김승겸 교수 연구팀이 북경대, 뉴욕상하이대 연구진과 함께, 아프리카 32개국 도시를 분석해 기후적응 정책이 도시 회복력을 높이는 동시에 사회적 배제 압력을 유발할 수 있는 ‘젠트리피케이션 역설(Gentrification Paradox·환경 개선이 오히려 원주민 밀려남으로 이어지는 현상)’을 실증적으로 규명했다고 18일 밝혔다.
연구팀은 아프리카 32개국 221개 도시권 내 5,503개 행정단위를 대상으로 2005년부터 2024년까지의 변화를 추적했다. 위성영상 분석과 사회·경제 데이터를 결합해 그린-블루 적응이 실제 도시와 주민 삶에 미친 영향을 정밀하게 분석했다.
특히 연구팀은 기후적응 정책이 환경 개선 효과뿐 아니라 주택가격 상승과 인구 이동 등 사회·경제적 변화에도 영향을 미친다는 점에 주목했다.
이를 위해 정책 효과의 인과관계를 분석하는 이중차분법(Difference-in-Differences·정책 시행 전후 변화를 비교해 정책 효과를 검증하는 통계 기법)을 적용해 그린-블루 적응이 도시 변화에 미친 영향을 검증했다. 이번 연구는 아프리카 전역에서 기후적응과 젠트리피케이션 간 인과관계를 규명한 첫 대륙 규모 분석이라는 점에서 의미가 크다.
분석 결과, 기후적응 시설이 조성된 지역은 그렇지 않은 지역보다 종합 젠트리피케이션 지수(Composite Gentrification Index·주택가격·인구 유입·지역 변화 등을 종합적으로 반영한 지표)가 평균 약 41% 상승한 것으로 나타났다. 주택가격은 약 13% 상승했으며, 외부 인구 유입 역시 유의미하게 증가한 것으로 분석됐다. 이는 기후 위기로부터 시민을 보호하기 위해 조성된 시설이 역설적으로 경제적 취약계층의 주거 불안을 심화시키고 기존 공동체를 약화시키는 요인으로 작용할 수 있음을 보여준다.
이번 연구는 기후적응을 단순한 인프라 구축의 문제가 아니라, 혜택과 부담을 어떻게 배분할 것인가의 ‘분배 문제’로 바라봐야 함을 시사한다. 연구팀은 앞으로의 기후 정책이 녹지와 수공간 확충에 그치지 않고, 토지 소유권 보호와 공공주택 공급, 개발이익 환수 등 주거 안정 대책과 함께 추진돼야 한다고 제언했다.
김승겸 교수는 “기후적응 정책은 도시를 더 안전하게 만들 수 있지만, 동시에 집값 상승과 인구 이동을 불러와 기존 주민들의 주거 불안을 키울 수 있다”며 “앞으로의 기후 정책은 환경 개선뿐 아니라 취약계층 보호와 주거 안정까지 함께 고려해야 한다”고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 녹색성장지속가능대학원 조혜민 박사과정생, 북경대 우롱펑(Longfeng Wu) 교수, 뉴욕상하이대학 관청허(ChengHe Guan) 교수가 참여했으며, 연구 결과는 국제학술지 네이처 시티즈(Nature Cities)에 4월 13일 게재됐다.
※ 논문명 : The gentrification paradox of green-blue adaptation in African cities, https://www.nature.com/articles/s44284-026-00432-0
※ 저자 정보 : 김승겸 (한국과학기술원, 제1 저자 및 교신저자), 조혜민 (한국과학기술원, 제2 저자), Longfeng Wu (북경대, 제 3저자), ChengHe Guan (뉴욕상하이대, 공동 교신)
이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 AI기반 미래기후기술개발 원천연구사업의 ‘AI기반 기후-인간 상호영향 차세대 통합평가모델 개발’ 과제 지원을 받아 수행됐다.
2026.05.18
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신기정 교수 연구팀, 정보검색 분야 최우수 학술대회 ACM CIKM 2022 튜토리얼 강연
우리 대학 김재철AI대학원 신기정 교수가 이끄는 연구팀이 지난 10월 17일부터 10월 21일까지 미국 애틀랜타에서 진행된 미 컴퓨터협회 정보 및 지식 관리 학술대회(이하 ACM CIKM 2022)에서 튜토리얼 강연을 진행했다고 1일 밝혔다.
올해 31회를 맞은 ACM CIKM은, 정보 검색(Information Retrieval) 분야 세계 최고 권위 학회 중 하나로, 전 세계에서 해당 분야 전문가들이 참석해 최신 연구 성과를 공유한다. ACM CIKM에서는 매년 강연자의 전문성 그리고 강연 주제의 깊이와 다양성 등을 고려해 강연자를 선정해 튜토리얼 강연을 열고 있다.
김재철AI대학원 이건 석박통합과정과 유재민 박사(미국 카네기멜론대학교 박사 후 연구원)로 구성된 신기정 교수 연구팀은 `Mining of Real-world Hypergraphs: Concepts, Patterns, and Generators'라는 제목으로 ACM CIKM 2022 학술대회에서 튜토리얼 강연을 진행했다.
사회, 뇌, 웹 등의 다양한 복잡계는 구성요소끼리 상호작용하는 특징이 있다. 이러한 상호작용 중 다수는 셋 이상의 구성요소가 참여하는 `그룹 상호작용'이나 분석의 용이성을 위해 두 개의 구성요소가 참여하는 `쌍 상호작용'을 가정하는 경우가 많았다. 하지만, 하이퍼그래프를 활용해 그룹 상호작용을 쉽고 효과적으로 모델링하고 분석할 수 있다는 사실이 최근 많은 주목을 받았다. 하이퍼그래프는 정점(Vertex)들과 초간선(Hyperedge)들로 구성되며, 하나의 초간선은 임의의 수의 정점을 포함하는 집합이다. 복잡계의 구성요소들을 표현하기 위해 정점이 사용되며, 그룹 상호작용들을 표현하기 초간선이 사용된다.
튜토리얼 강연에서 신기정 교수는 다양한 복잡계를 구성하는 요소들 사이의 그룹 상호작용으로 인해 발생하는 패턴을 발견하고 이에 대한 설명을 제공하기 위한 하이퍼그래프 기반 최신 인공지능 및 빅데이터 기술들을 소개했다. 강연은 정적인 패턴, 동적인 패턴, 그리고 패턴들에 대한 설명을 제공하기 위한 생성 모형 세 부분으로 나뉘어서 3시간 동안 진행됐다. 스탠퍼드 대학교, 코넬 대학교 등 세계 유수 대학의 연구 논문과 함께, 신기정 교수 연구팀의 연구 논문 7편도 소개됐다.
신기정 교수는 "하이퍼그래프에 대한 이론적인 연구는 많지만, 하이퍼그래프를 활용해 실제 복잡계를 분석하는 실증적인 연구는 걸음마 단계다ˮ라며, "튜토리얼을 통해 더 많은 사람이 이 주제에 관심을 갖기를 기대하며, 다양한 후속 연구를 통해 복잡계에 대한 인류의 이해를 크게 증진시킬 것을 기대한다ˮ라고 설명했다.
신기정 교수 연구팀은 올해 11월 28일부터 진행되는 전기전자공학자협회 데이터 마이닝 학술대회(IEEE ICDM 2022)에서도 튜토리얼 강연자로 선정됐다. 올해 22회를 맞는 IEEE ICDM은, 데이터 마이닝(Data Mining) 분야의 세계 최고 권위 학회 중 하나로, 올해 12월 1일까지 미국 올랜도에서 개최될 예정이다.
한편 이번 튜토리얼은 과학기술정보통신부 재원으로 한국연구재단의 지원을 받은 대용량 하이퍼그래프 마이닝: 패턴, 아웃라이어, 학습, 및 요약 과제와 정보통신기획평가원의 지원을 받은 강건하고 공정하며 확장 가능한 데이터 중심의 연속 학습 과제의 성과이다.
2022.11.01
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