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미래 전기차 핵심 '공기 흐름 제어' 기술 세계 최고 학회 인정
미래 자동차는 엔진이나 모터뿐 아니라 ‘공기'의 흐름까지 제어한다. 우리 대학 연구진이 주행 상황에 맞춰 공기의 흐름을 실시간으로 조절해 고성능 전기차의 주행 성능과 안전성을 높이는 능동 공력(주행 상황에 맞춰 공기의 흐름을 자동으로 조절하는 기술)을 개발했다.
우리 대학은 전기및전자공학부 심현철 교수 연구실이 현대자동차의 지원을 통해 고성능 전기차에 적용 가능한 다중 능동 공력(Multi-Surface Active Aerodynamic) 시스템(차량 앞뒤의 여러 공력 장치를 하나의 시스템으로 통합 제어하는 기술)을 개발하고 이를 실제 차량에 적용해 서킷 환경에서 검증했다고 3일 밝혔다.
나성원 박사과정학생이 제1저자로 수행한 이번 연구는 2026년 6월 미국 미시간주 디트로이트에서 열린 세계 최고 권위의 지능형 차량 분야 국제학술대회인 IEEE Intelligent Vehicles Symposium(IV 2026)에서 최우수 학생논문상 1위(First Prize Best Student Paper Award)를 수상했다.
이번 상은 전 세계 학생 논문 가운데 가장 우수한 연구에 수여되는 최고상이다. 특히 이번 연구는 전체 채택 논문 가운데 약 8.5%만 선정되는 구두 발표(Oral Presentation·학회가 우수 논문을 선정해 현장에서 직접 발표하도록 하는 세션)에 선정된 데 이어, 발표 논문을 대상으로 한 최종 심사를 거쳐 최우수 학생논문상을 수상하며 연구의 독창성과 기술적 완성도를 동시에 인정받았다.
IEEE Intelligent Vehicles Symposium(IV)은 IEEE Intelligent Transportation Systems Society(ITSS)가 주관하는 지능형 차량 분야 최고 권위의 국제학술대회로, 자율주행, 차량 제어, 인공지능(AI), 미래 모빌리티 기술 등을 주제로 세계 각국의 대학과 연구기관, 자동차 제조사들이 최신 연구 성과를 발표하는 학술대회이다.
연구팀은 차량 전면과 후면에 장착된 4개의 능동 공력 장치를 하나의 시스템으로 통합 제어하기 위해 풍동 실험(강한 바람을 만들어 실제 주행과 같은 공기 흐름을 재현하는 시험) 기반 공력 모델을 구축했다.
또한 차량의 속도와 조향 상태 등 주행 상황을 실시간으로 분석해 최적의 공력 모드를 선택하는 제어 프레임워크를 개발했으며, 이를 고정밀 차량 시뮬레이션(실제 차량의 움직임을 컴퓨터에서 정밀하게 구현한 가상 시험)과 실제 차량 실험을 통해 검증했다.
기존 연구들이 시뮬레이션 중심으로 수행됐던 것과 달리, 연구팀은 FIA Grade 1 규격(포뮬러원(F1) 경기를 개최할 수 있는 국제 최고 수준의 서킷 규격)의 영암 국제자동차경주장(Korea International Circuit)에서 실제 차량 주행 시험을 수행해 기술의 실효성을 입증했다.
실험 결과 제안한 능동 공력 시스템은 고성능 전기차의 랩타임(서킷 한 바퀴를 도는 데 걸리는 시간) 단축, 제동 성능 향상, 코너링 성능 향상, 차량 안정성 확보에 효과적인 것으로 나타났다. 또한 시뮬레이션과 실제 차량 실험에서 일관된 성능 향상을 확인함으로써 향후 고성능 전기차는 물론 자율주행차와 소프트웨어 정의 자동차(SDV·소프트웨어 업데이트를 통해 기능을 지속적으로 개선하는 미래형 자동차) 등 미래 모빌리티에 적용 가능한 핵심 기술의 가능성을 제시했다.
나성원 박사과정학생은 심현철 교수 연구실이 2021년부터 참가해 지속적으로 우수한 성과를 거두고 있는 인디 자율주행 챌린지(IAC, Indy Autonomous Challenge)에서 KAIST 유레카(EURECAR) 팀장을 맡아 최고 시속 290km의 자율주행을 성공적으로 수행했다. 이를 통해 초고속 자율주행 차량 제어 분야에서 세계적 수준의 연구개발 역량을 축적했으며, 이번 연구에도 그 경험을 적용했다.
심현철 교수는 "그간 우리 연구실이 인디 자율주행 챌린지 등 고속 자율주행 레이싱에 참가하여 얻은 다양한 경험을 바탕으로 실제 차량 기반의 능동 공력 제어 기술이 세계 최고 수준의 학술대회에서 최우수 학생논문으로 선정돼 매우 뜻깊게 생각한다"며 "이번 연구가 향후 고성능 전기차뿐 아니라 미래 자동차의 주행 성능과 안전성을 동시에 높이는 핵심 기술로 이어질 것으로 기대한다"고 말했다.
이번 연구의 제1저자는 나성원 박사과정이며, 양승진, 황영준, 왕정하 석사과정 학생이 공동저자로 참여했다. 또한 현대자동차 최장한 책임연구원, 이정수 책임연구원, 손정기 책임연구원이 공동 연구자로 참여했다.
※ 논문명: Development of an Active Aerodynamic System for Improving Circuit Driving Performance of High-Performance Electric Vehicles, 논문 링크:https://drive.google.com/file/d/1H68vDCwL9LJT-aONUHOOTmePxC14phC8/view
2026.07.03
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항공우주공학과 선기영 박사, RTCA ‘윌리엄 잭슨상’ 수상 아시아 기관 연구자 최초
우리 대학 항공우주공학과 선기영 박사(지도교수 이지윤)가 지난 6월 23일(현지시간) 미국 워싱턴 D.C.에서 열린 시상식에서 항공전자·통신 분야 우수 대학원생에게 수여되는 RTCA(Radio Technical Commission for Aeronautics)의 ‘윌리엄 잭슨상(William E. Jackson Award)’을 수상했다.
RTCA는 1935년 설립된 미국의 민간 비영리 표준개발기구로, 항공업계와 각국 민간항공당국이 참여하는 협의체를 통해 항공 분야 기술 표준을 제정해 온 대표적인 공공·민간 협력 기구다.
윌리엄 잭슨상은 미국 항공 산업 발전에 크게 기여한 항공전자공학자 윌리엄 E. 잭슨을 기려 제정된 상이다. RTCA는 매년 항공전자·통신 분야에서 가장 우수한 박사학위논문 한 편을 선정해 이 상을 수여하고 있다.
선 박사는 이번 수상으로 역대 50번째 수상자에 이름을 올렸다. 1975년 상 제정 이후 미국 외 지역 소속 연구자가 수상한 것은 이번이 네 번째이며, 아시아 소재 기관 소속 연구자로는 최초다.
수상 논문은 우주환경 변화로 지구 전리권이 불안정해지면서 GPS 신호가 교란되는 ‘전리권 신틸레이션’ 현상이 항공기 정밀 착륙 시스템의 안전성에 미치는 영향을 규명한 연구다. 특히 GPS 기반 항공기 정밀 착륙 지원 시스템인 지상기반보강시스템(GBAS, Ground-Based Augmentation System)을 대상으로 신틸레이션의 영향을 세계 최초로 종합적으로 분석했다.
선 박사는 GPS 관측 데이터를 분석하고 다양한 전리권 환경을 가정한 시뮬레이션을 활용해 신틸레이션으로 인한 오차를 정량적으로 추정했다. 이를 바탕으로 항공 안전 기준을 충족할 수 있는 오차 모델링과 시스템 설계 방안을 제시했다.
※논문 제목: GBAS Integrity under Ionospheric Scintillation: Error Characterization, Modeling, and Performance Evaluation
이번 연구 성과는 국제민간항공기구(ICAO)에 공유돼 차세대 GBAS 국제 표준 수립 논의에 반영되고 있으며, 향후 항공기 정밀접근 인프라의 세계적 확대에도 기여할 것으로 기대된다. GPS 등 위성항법 기술이 항공 분야를 넘어 도심항공모빌리티(UAM), 자율주행 등 미래 모빌리티 산업으로 확장되는 만큼, 다양한 환경에서 항법 안전을 보장하는 무결성 기술의 중요성도 더욱 커질 전망이다.
RTCA 캐롤 휴겔(Carol Huegel) CEO는 "선 박사의 논문은 놀라운 수준의 완성도를 갖췄으며, 그의 연구가 만들어낼 성과에 큰 기대를 걸고 있다"며 "GPS 신호 교란 문제가 항공업계의 중대한 안전·보안 현안으로 본격 대두되기 훨씬 전부터 이 문제를 깊이 있게 다뤄왔다는 점을 높게 평가한다"고 말했다.
선 박사의 지도교수인 이지윤 교수는 "이번 수상은 실제 항공 산업 현장에서 시급히 해결해야 할 문제를 다룬 연구로서 해당 분야 최고 전문가들로부터 그 기술적 가치를 인정받았다는 점에서 큰 의의가 있다"고 설명했다.
선 박사(현재 미국 콜로라도 볼더 대학[Univ. of Colorado Boulder] 박사후연구원)는 "KAIST의 일원으로 큰 상을 수상하여 영광으로 생각한다"며, "앞으로 우주과학과 위성항법 분야를 아우르는 전문성을 갖춰 국제적으로 기여할 수 있는 연구자로 성장해 나가고 싶다"고 밝혔다.
2026.07.03
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유지환 교수팀, 세계 최고 권위 로봇저널 2년 연속 최우수 논문상 수상
세계 로봇공학 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 IEEE Robotics and Automation Letters(RA-L)의 최우수 논문상(Best Paper Award)을 우리 대학 연구팀이 2년 연속 수상하며 세계 최고 수준의 소프트 로봇 연구 경쟁력을 입증했다.
우리 대학은 건설및환경공학과 유지환 교수 연구팀이 지난 6월 1일 오스트리아 빈에서 열린 세계 최대 규모의 로봇 학술대회인 ‘2026 IEEE 국제 로봇 및 자동화 학회(ICRA 2026)’에서 2025년에 이어 올해도 RA-L 최우수 논문상을 수상했다고 22일 밝혔다.
RA-L 최우수 논문상은 한 해 동안 출판된 로봇공학 논문 가운데 학문적 기여도, 기술적 독창성, 실험적 완성도, 향후 응용 가능성 등을 종합적으로 평가해 극소수의 우수 논문에만 수여되는 상이다. 올해는 2025년 IEEE RA-L에 게재된 1,700여 편의 논문 가운데 최우수 논문 5편이 선정됐다.
동일 연구팀의 RA-L 최우수 논문상 2년 연속 수상은 매우 이례적인 성과로, KAIST 소프트 로봇 연구의 세계적 경쟁력과 지속적인 연구 영향력을 보여주는 사례로 평가된다.
연구팀은 소프트 로봇 기술을 활용해 의복이 사용자의 신체 위로 스스로 펼쳐지며 착용을 보조하는 자가 착용 적응형 의복 기술을 제안했다.
기존 의복 착용 보조 기술은 외부 로봇 장치에 의한 복잡한 구동 및 제어에 의존하거나 사용자의 움직임과 자세를 제한하는 경우가 많았다. 반면 연구팀은 소프트 그로잉 로봇(공기압 등을 이용해 구조물이 스스로 펼쳐지며 성장하듯 이동하는 유연 로봇)의 핵심 원리인 공압 기반 전개 메커니즘을 의복 구조에 적용해 외부 로봇 없이도 의복 자체가 사용자의 신체를 따라 부드럽게 펼쳐지도록 구현했다.
연구팀은 얇고 유연한 소재로 구성된 공압식 반전 메커니즘(공기를 주입하면 접힌 구조가 뒤집히며 자연스럽게 펼쳐지는 구조)을 의복 내부에 통합하고, 공압을 이용해 의복이 사용자의 신체를 따라 전개되도록 설계했다.
이를 통해 의복은 높은 순응성(사용자의 신체 형태와 움직임에 자연스럽게 맞춰지는 특성)과 안전성을 유지하면서도 빠르고 안정적인 착용 보조 기능을 수행할 수 있다. 특히 소프트 로봇 특유의 유연한 구조는 인체와 직접 접촉하는 환경에서 안전성을 확보하는 데 유리하며, 복잡한 제어 시스템 없이도 실제 착용 동작을 지원할 수 있다는 장점을 갖는다.
연구팀은 소매, 재킷, 바지 등 다양한 의복 형태의 프로토타입을 제작하고 실험을 통해 자가 착용 성능을 검증했다. 실험 결과, 의복은 사용자의 신체를 따라 안정적으로 전개됐으며 착용 과정에서 사용자의 움직임 부담과 신체에 가해지는 힘을 줄여 안전한 착용 보조가 가능함을 확인했다.
이번 연구는 소프트 그로잉 로봇 기술이 이동·탐사 중심의 기존 응용을 넘어 인간의 일상생활을 직접 지원하는 기술로 확장될 수 있음을 보여준다. 특히 고령자, 장애인, 재활 환자 등 의복 착용에 어려움을 겪는 사용자를 위한 보조공학 기술로 발전할 가능성이 있으며, 향후 웨어러블 로봇(몸에 착용해 사용자의 움직임이나 신체 기능을 보조하는 로봇), 재활공학, 인간-로봇 상호작용(Human-Robot Interaction, 인간과 로봇이 효과적으로 소통하고 협력하는 기술) 분야에서 폭넓은 활용이 기대된다.
유지환 교수는 “이번 2년 연속 수상은 KAIST 로봇 연구의 지속적인 세계 경쟁력을 보여주는 뜻깊은 성과”라며 “특히 소프트 그로잉 로봇의 핵심 원리를 인간의 일상생활을 지원하는 의복 착용 보조 기술로 확장했다는 점에서 의미가 크다. 앞으로도 안전하고 유연한 소프트 로봇 기술을 바탕으로 인간 친화적인 로봇 연구를 지속해 나가겠다”고 말했다.
본 연구는 KAIST 김남균 박사가 주도적으로 수행했으며, KAIST와 미국 스탠퍼드대학교의 앨리슨 오카무라(Allison M. Okamura) 교수 연구그룹이 공동으로 참여했다. 해당 논문은 2025년 11월 19일 IEEE Robotics and Automation Letters에 게재됐다.
※ 논문 제목: Self-Wearing Adaptive Garments via Soft Robotic Unfurling, DOI: 10.1109/LRA.2025.3634909
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구과제와 산업통상자원부 재원 한국산업기술진흥원 산업혁신인재성장지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.22
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인간형 조종사 로봇 ‘파이봇’, 세계 최고 권위 로봇 학술지 최우수논문상 수상
우리 대학은 전기및전자공학부 심현철 교수 연구팀의 인간형 조종사 로봇 ‘파이봇(PIBOT)’ 기반 항공기 자율조종 프레임워크를 제안한 논문이 2026년 IEEE 로보틱스 및 자동화 매거진(IEEE RAM)에 2025년 게재된 논문 가운데 최우수 논문(Best Paper Award)으로 선정됐다고 5일 밝혔다.
이번 수상은 국내 독자 기반의 풀뿌리 연구가 세계 최고 수준의 로봇 연구 성과로 인정받았다는 점에서 의미가 크다. 시상식은 오스트리아 비엔나에서 2026년 6월 4일(현지시간) 국제로봇자동화학회(ICRA, International Conference on Robotics and Automation) 기간 중 진행되었다.
IEEE 로보틱스 및 자동화 매거진(IEEE RAM)은 세계 최대 기술 학회인 IEEE 산하 로보틱스 및 자동화 학회(RAS)가 발행하는 권위 있는 학술 매거진이다. 로봇공학 및 자동화 분야의 최신 연구 성과와 산업 동향, 튜토리얼 등을 다루며, 실제 산업 현장에서 활용 가능한 로봇 기술을 업계와 학계 연구자들에게 널리 전달하는 것으로 잘 알려져 있다.
IEEE RAM은 2025년 기준 Impact Factor(IF) 7.1을 기록하며 IEEE 로봇 분야 간행물 가운데 두 번째로 높은 영향력을 보유하고 있다. 특히 엄격한 동료심사(peer review)를 거쳐 게재된 논문 가운데 학문적·산업적 파급력이 큰 연구에 대해 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수여한다.
이번 연구는 2021년 국방과학연구소(ADD) 미래도전국방기술 연구개발과제로 선정돼 약 57억 원 규모(5년)의 지원을 받아 수행된 순수 국내 기술 기반 연구다. 연구팀은 인간형 로봇이 단순 보행이나 물품 운반을 넘어, 항공기 조종과 같은 복잡한 작업을 인공지능 기반으로 체계적이고 적응적으로 수행 가능한 피지컬 AI기술을 매우 높은 수준으로 구현했다는 점에서 높은 평가를 받았다.
최근 인간형 로봇 기술은 덤블링이나 복잡한 동작 구현 등 운동 성능 측면에서 빠르게 발전하고 있다. 그러나 산업계에서는 실제 산업 현장에서의 활용 가능성이 더욱 중요한 요소로 주목받고 있다.
심현철 교수 연구팀이 개발 중인 조종사 로봇 ‘파이봇(PIBOT)’은 단순 반복 작업이나 물류 처리 수준을 넘어, 항공기 조작에 필요한 전문 지식을 습득하고 실제 비행 상황을 실시간으로 인식하고 대응할 수있도록 설계됐다. 이에 따라 전문가 피지컬 AI(Expert Physical AI)라는 인간형 로봇 기술의 새로운 활용 방향을 제시했다는 평가를 받고 있다.
연구팀은 2021년 과제 착수 이후 1단계 연구를 성공적으로 마쳤으며, 2024년부터는 실제 항공기 조종에 적합하도록 인간과 유사한 체격 및 관절 구조를 갖춘 2단계 조종사 로봇 개발을 진행하고 있다. 또한 해당 기술을 항공기뿐 아니라 지상 차량과 선박 등 다양한 이동체 조종 분야로 확대 적용하기 위해 관련 기관들과 협력 연구를 추진 중이다.
심현철 교수는 “국내 연구진이 세계 최초로 제안한 조종사 로봇 기술이 국내 대형과제의 지원에 힘입어 세계 최고 수준의 연구성과로 인정받게 되어 매우 뜻깊다”며 “인간형 로봇이 실제 환경에서 사람을 돕고 복잡한 시스템을 안전하게 운용할 수 있는 방향으로 연구를 더욱 발전시켜 나가겠다”고 말했다.
이번 연구에는 민성재·강규리·김형주 박사과정생이 공동 제1저자로 참여했으며, 심현철 교수가 교신저자를 맡았다. 논문은 IEEE Xplore를 통해 확인할 수 있다.
※ 논문명: “Toward Fully Autonomous Aviation: PIBOT, a Humanoid Robot Pilot for Human-Centric Aircraft Cockpits”,
논문 링크: https://doi.org/10.1109/MRA.2024.3505774, https://ieeexplore.ieee.org/document/10798973/
한편, 이번 연구는 국방과학연구소 미래도전국방기술 연구개발사업 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.05
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거대한 AI서버 구축 전 성능 검증 가능한 ‘가상 AI 실험장’ 개발
챗GPT와 같은 거대언어모델(LLM·Large Language Model) 서비스를 운영하려면 수만 대 규모의 서버 인프라가 필요하다. 하지만 새로운 AI 반도체나 시스템 구조를 검증할 때마다 실제 장비를 구축하는 데에는 막대한 비용과 시간이 소요된다. 우리 대학 연구진은 실제 대규모 AI 서버를 구축하기 전에 컴퓨터 안에서 성능과 효율을 미리 검증할 수 있는 ‘가상 실험장’을 개발했다.
우리 대학은 전산학부 박종세 교수 연구팀이 개발한 거대언어모델(LLM) 서비스 인프라 시뮬레이터(simulator·가상 실험 소프트웨어) 연구가 컴퓨터 시스템 성능 분석 분야의 세계적 권위 학회인 ‘ISPASS 2026(IEEE International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software)’에서 최우수 논문상을 수상했다고 29일 밝혔다.
연구팀이 개발한 ‘LLMServingSim 2.0’은 복잡한 AI 서비스 환경에서 다양한 하드웨어와 소프트웨어 조합을 가상으로 분석할 수 있는 시뮬레이션 플랫폼이다. 연구자와 개발자들은 값비싼 대규모 서버 인프라를 직접 구축하지 않고도 다양한 설계안을 자유롭게 실험하고 성능을 검증할 수 있다.
특히 이번 기술은 기존 그래픽처리장치(GPU·Graphics Processing Unit) 중심 환경을 넘어 차세대 AI 반도체로 주목받는 신경망처리장치(NPU·Neural Processing Unit)와 프로세싱 인 메모리(PIM·Processing-In-Memory, 메모리 내부에서 연산을 수행하는 반도체 기술) 등 다양한 하드웨어 환경을 지원한다는 점에서 주목된다.
즉 아직 상용화되지 않은 미래형 AI 반도체를 가상의 데이터센터 환경에서 미리 시험해볼 수 있는 기술이다. 이를 통해 특정 반도체를 적용했을 때 서비스 속도가 얼마나 향상되는지, 전력 소모는 얼마나 줄어드는지, 수만 대 규모의 서버 환경에서도 안정적으로 동작하는지 등을 컴퓨터 안에서 재현하고 분석할 수 있다.
또한 실제 AI 서비스 운영 과정에서 발생하는 데이터 처리, 요청 분배, 메모리 활용 등 복잡한 동작을 시스템 수준에서 재현해 현실에 가까운 성능 평가가 가능하다. 특히 여러 서버 자원을 분리·연결해 사용하는 분산형(disaggregated) 인프라 환경까지 분석할 수 있어 차세대 AI 데이터센터 연구에도 활용 가능성이 크다.
이번 시뮬레이터는 연구자뿐 아니라 LLM 서비스 기업과 AI 반도체 스타트업 등이 차세대 AI 인프라를 설계하고 최적화하는 데 폭넓게 활용될 것으로 기대된다. 새로운 AI 반도체나 서비스 구조를 실제 구축 전에 빠르게 검증할 수 있어 AI 인프라 개발 비용과 시간을 크게 줄일 수 있기 때문이다.
박종세 교수는 “AI 서비스 경쟁력은 모델 자체뿐 아니라 이를 안정적이고 효율적으로 운영하는 인프라 기술에서 결정된다”며 “이번 시뮬레이터가 연구자와 산업계가 차세대 AI 인프라를 더욱 빠르고 효율적으로 개발하는 데 중요한 기반이 되길 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 전산학부 조재홍 석사과정, 최현민 석사과정 학생이 공동 1저자로 연구를 주도했으며, 연구팀은 지난 2024년 IISWC(IEEE International Symposium on Workload Characterization)에 이어 이번 ISPASS 2026에서도 최우수 논문상을 수상하며 AI 인프라 분야 연구 경쟁력을 다시 한번 입증했다.
※ 논문 제목: LLMServingSim 2.0: A Unified Simulator for Heterogeneous and Disaggregated LLM Serving Infrastructure, DOI: 10.1109/ISPASS69572.2026.00012
※ 오픈소스 링크: https://llmservingsim.ai/
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부(MSIT), 정보통신기획평가원(IITP, No. RS-2024-00396013), 한국전자통신연구원(ETRI, No. RS-2025-02305453), SK하이닉스의 지원을 받아 수행됐다.
2026.05.29
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‘쥬라기 공원’ 공룡이 실제 걸어오는 듯한 소리 자동 구현 AI 기술 개발
영화 ‘쥬라기 공원’에서 거대한 공룡이 걸어오는 장면을 보면 사람들은 자연스럽게 땅이 울리는 듯한 묵직한 저주파음을 떠올린다. 이는 인간이 단순히 사물의 형태뿐 아니라 크기와 무게, 움직임의 속도 같은 물리적 특성까지 함께 고려해 소리를 예측하기 때문이다. 하지만 기존 영상-음향 생성 AI는 화면 속 사물의 형태나 장면 정보에 주로 의존해 소리를 생성해, 무게나 속도에 따라 달라지는 물리적 특성까지는 충분히 반영하지 못했다.
우리 대학은 전산학부 오태현 교수 연구팀이 POSTECH(총장 김성근), 소니 AI(Sony AI) 공동 연구진과 함께 영상 속 물리적 상황을 이해해 보다 현실감 있는 소리를 생성하는 인공지능(AI) 기술 ‘파바스(PAVAS·Physics-Aware Video-to-Audio Synthesis)’를 개발했다고 26일 밝혔다.
이번 기술의 핵심은 영상 속 물체의 질량과 속도 등 눈에 보이지 않는 물리 정보를 AI가 스스로 추론하도록 설계됐다는 점이다. 일반적인 영상에는 물체의 정확한 무게나 속도가 숫자로 제시되지 않지만, 연구팀은 AI가 주변 환경과 움직임의 맥락을 분석해 이를 추정하고, 그 결과를 소리 생성 과정에 반영하도록 했다.
즉, 단순히 ‘무엇이 보이는지’를 인식하는 수준을 넘어, ‘왜 이런 소리가 발생해야 하는지’에 대한 물리적 원인까지 AI가 이해하도록 만든 것이다.
기술 검증 결과, 연구팀의 AI는 물체 간 충돌이나 타격 등 물리적 상호작용이 발생하는 장면에서 실제 환경과 매우 유사한 소리를 생성했다. 특히 물체의 질량과 속도가 달라질 때 소리의 크기와 음색도 자연스럽게 변화하는 등 보다 현실감 있는 음향을 구현했다.
최근에는 영상과 오디오를 동시에 생성하는 생성형 AI 기술이 빠르게 발전하고 있다. 대표적으로 구글의 ‘비오(Veo) 3’, 바이트댄스의 ‘시댄스(Seedance) 2.0’ 등이 있다. 그러나 실제 영화·광고·게임 제작 현장에서는 새로운 영상을 생성하는 것보다 기존 영상에 장면에 맞는 효과음을 추가하거나 음향을 보완하는 후반 작업 수요가 훨씬 크다.
기존 상용 AI 모델들이 영상과 오디오를 함께 생성하는 데 집중했다면, 파바스는 영상 속 객체의 움직임과 충돌 특성을 분석해 장면과 정밀하게 맞아떨어지는 현실적인 효과음을 생성한다는 점에서 차별성을 가진다.
연구팀은 이번 기술이 ‘물리적으로 일관된 생성 AI(Physical AI)’ 분야의 새로운 가능성을 제시했다고 설명했다. 물리적으로 일관된 생성 AI는 단순히 그럴듯한 결과를 만드는 수준을 넘어, 현실 세계의 물리 법칙과 인과관계까지 이해하는 AI를 의미한다.
향후 이 기술은 콘텐츠 음향 제작 자동화는 물론, 증강현실(AR)·가상현실(VR) 콘텐츠, 메타버스, 로보틱스 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 더욱 몰입감 있는 사용자 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
오태현 교수는 “기존 생성 AI가 데이터와 모델 규모를 키우는 방식으로 발전해 왔다면, 이번 연구는 AI가 물리량과 인과관계를 직접 이해하도록 설계했다는 점에서 의미가 있다”며 “향후 텍스트·영상·음성 등 다양한 정보를 동시에 이해하고 처리하는 차세대 멀티모달 AI의 핵심 기반 기술로 확장될 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구에는 POSTECH 오현빈 통합과정 학생이 제1저자로 참여했으며, KAIST 오태현 교수와 소니 AI의 타키다 유타(Yuta Takida), 토시미츠 우에사카(Toshimitsu Uesaka), 미츠후지 유키(Yuki Mitsufuji) 연구원이 공동 저자로 참여했다. 이번 연구는 컴퓨터 비전(영상 기반 인공지능 기술) 분야 세계 최고 권위 학술대회인 ‘CVPR 2026(Computer Vision and Pattern Recognition 2026)’에서 전체 논문 중 상위 1% 이내만 선정되는 오랄(Oral) 발표 논문으로 채택돼 연구의 우수성을 인정받았다. 발표는 오는 6월 6일 진행될 예정이다.
※ 논문명 : PAVAS: Physics-Aware Video-to-Audio Synthesis, DOI: https://arxiv.org/abs/2512.08282
또한 이번 연구는 과학기술정보통신부 기초연구사업 중견연구, 미래창조과학부 미래유망융합기술 파이오니어사업, 과학기술정보통신부 AGI 사업, KAIST 이노코어(InnoCORE) 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.05.27
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‘식물이 플레이하는 게임’ 연구로 HCI 최고학회 최우수논문상 수상
식물이 스스로 게임 속 캐릭터를 변화시키고 인간은 이를 관찰하며 교감하는 새로운 형태의 디지털 게임이 등장했다.
우리 대학은 산업디자인학과 이창희 교수 연구팀이 식물을 단순한 장식이나 센서가 아닌 ‘상호작용의 주체’로 활용한 연구로 인간-컴퓨터 상호작용(Human-Computer Interaction, HCI) 분야 최고 권위 학회인 ACM CHI 2026에서 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 15일 밝혔다.
ACM(Association for Computing Machinery, 컴퓨팅 기계 협회) CHI(Conference on Human Factors in Computing Systems) 2026은 지난 4월 13일부터 17일까지 스페인 바르셀로나에서 개최됐다. CHI는 인간-컴퓨터 상호작용(Human-Computer Interaction, HCI) 분야에서 세계 최고 권위를 인정받는 국제 학술대회 중 하나다.
최우수논문상(Best Paper Award)은 전체 제출 논문 가운데 상위 약 1%에만 수여되는 최고 권위의 상이다. 특히 올해 학회에는 총 6,730편의 논문이 제출돼 역대 최대 규모를 기록했으며, 이번 수상은 KAIST 연구진의 세계적 연구 경쟁력을 보여주는 성과로 평가된다.
이창희 교수팀은 ‘식물이 게임을 한다면(When Plants Play: Rethinking Plant Materiality in Digital Games)’이라는 논문을 통해 식물이 디지털 게임에 직접 참여하는 새로운 형태의 상호작용 방식을 제안했다.
이번 연구는 식물을 단순한 센서나 장식 요소로 활용하는 기존 방식을 넘어, 식물의 상태 변화가 게임 진행에 직접 영향을 주도록 설계한 것이 특징이다. 연구팀은 식물의 생체 신호와 환경 데이터, 일주기 리듬(낮과 밤에 따라 반복되는 생체 변화) 등을 게임에 반영해 식물 상태에 따라 게임 속 캐릭터가 변화하도록 구현했다. 이용자는 게임을 직접 조작하기보다 식물의 변화와 반응을 관찰하고 해석하는 방식으로 게임에 참여한다.
식물은 성장 과정에 따라 서로 다른 형태의 캐릭터와 변화를 만들어내며, 이러한 변화는 식물 고유의 성장 방식과 변화 속도를 반영한다.
연구팀은 실제 전시 환경에서 사용자 연구를 수행한 결과, 참가자들이 식물의 느리고 예측하기 어려운 변화를 하나의 ‘놀이’로 받아들이는 모습을 확인했다. 특히 식물과 게임 속 가상 캐릭터에 정서적으로 몰입하고 공감하는 경향도 나타났다. 이는 식물을 단순한 관찰 대상이 아니라 함께 상호작용하는 존재로 인식하게 만드는 계기로 이어졌다.
이번 연구는 인간 중심의 디지털 상호작용에서 벗어나, 식물과 같은 비인간 존재와의 새로운 상호작용 가능성을 제시했다는 점에서 높은 평가를 받았다.
이창희 교수는 “이번 연구는 식물과 같은 비인간 존재를 하나의 행위 주체로 보고 새로운 상호작용 방식을 탐색한 시도”라며 “우리 사회는 정서적 유대와 공감을 중시하는 ‘어태치먼트 이코노미(attachment economy)’로 확장되고 있으며, 앞으로는 인간뿐 아니라 AI, 로봇, 동물, 식물 등 다양한 비인간 존재와의 교감이 중요해질 것”이라고 말했다. 이어 “이번 연구는 이러한 새로운 상호작용 가능성을 보여주는 사례”라고 설명했다.
이윤지 박사과정생이 제1저자로, 이창희 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구는 ACM 디지털 자료관(ACM Digital Library)에서 확인할 수 있다.
※ 논문명: When Plants Play: Rethinking Plant Materiality in Digital Games
※ DOI: https://doi.org/10.1145/3772318.3791373
한편, 본 연구는 브레인코리아(BK21)의 지원을 받아 수행되었다.
2026.05.15
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빛이 약을 자동 조절하는 OLED 패치 개발..치료 속도 2배↑
연고를 바르고 반창고를 붙이는 대신, 이제는 ‘붙이기만 하면 스스로 치료 강도를 조절하는 스마트 패치’가 등장했다. 우리 대학 연구진이 빛과 약물을 결합해 상처 회복 속도를 약 2배까지 끌어올린 ‘자가조절형 OLED 상처 치료 패치’를 개발했다. 향후 환자 상태에 따라 빛이 약물 방출을 조절하는 지능형 치료 기술로 발전할 전망이다.
우리 대학은 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 한국세라믹기술원(원장 윤종석) 성대경 박사, 충북대학교(총장직무대리 박유식) 박찬수 교수팀과 함께 유기발광다이오드(OLED)와 약물전달시스템(Drug Delivery System)을 결합한 ‘자가조절형 상처 치료 패치’기술을 개발했다고 13일 밝혔다.
연고는 과다 사용 시 부작용이 발생할 수 있고, 빛을 이용해 세포 재생을 돕는 광생물변조(Photobiomodulation, PBM)* 치료 역시 적정량을 넘기면 효과가 떨어지는 한계가 있었다.
*PBM(Photobiomodulation): 저강도 빛을 이용해 세포와 조직의 회복을 촉진하는 비침습 치료 방식
연구팀은 이처럼 치료 강도를 적절히 조절하기 어려운 기존 치료법의 한계를 해결하는 데 주목했다. 이번 연구의 핵심은 ‘빛이 약을 조절한다’는 점이다. 빛을 쬐면 몸에서 활성산소종(Reactive Oxygen Species, ROS, 흔히 ‘활성산소’로 불리는 물질)이 생성되는데, 이 물질이 나노입자를 자극해 약물이 방출되도록 하는 역할을 한다.
즉, 빛의 세기에 따라 생성되는 활성산소의 양이 달라지고, 이에 맞춰 약물 방출량도 자연스럽게 조절되는 구조다. 빛을 쬐면 세포 재생이 촉진되는 동시에, 이때 생성되는 ROS가 ‘스위치’ 역할을 해 약물이 필요한 만큼만 자동으로 방출된다. 사람이 따로 조절하지 않아도 치료가 스스로 최적 수준을 유지하는 ‘지능형 치료 방식’이다. 쉽게 말해, 빛을 비추면 그 강도에 맞춰 약이 자동으로 적당한 양만 나오는 ‘스스로 조절되는 치료 패치’다.
연구팀은 피부에 밀착되는 630나노미터(nm) 파장의 OLED 패치를 제작했다. 이 패치는 빛을 고르게 전달해 세포 재생을 유도하는 동시에, 피부 재생 효과로 잘 알려진 식물 유래 성분인 병풀 추출물(Centella asiatica, 일명 호랑이풀)과 같은 항산화 약물을 적정량만 방출하도록 설계됐다.
또한 피부 곡면에 완전히 밀착되는 웨어러블 형태로 제작돼 빛 에너지 손실을 줄였으며, 장시간 사용 시에도 온도를 약 31도 수준으로 유지해 저온 화상 위험 없이 안전하게 사용할 수 있다. 400시간 이상 성능을 유지하는 안정성도 확인돼 실제 의료기기 적용 가능성도 확보했다.
효과는 실험을 통해 확인됐다. 피부 세포 실험에서는 빛과 약물을 함께 사용하는 ‘복합 치료’가 단일 치료보다 더 빠른 회복을 보였다. 생쥐 실험에서는 치료 14일 차 기준 상처 회복률이 67%로 나타나, 대조군(35%) 대비 약 2배 빠른 치유 속도를 기록했다. 피부 두께와 장벽 단백질 형성도 정상 수준으로 회복되는 등 치유의 질 역시 크게 향상됐다.
최경철 교수는 “이번 연구는 OLED 기반 빛 치료를 단순히 쬐는 수준을 넘어 치료를 조절하는 역할까지 수행하며, 상처 상태에 따라 약물 방출이 자동으로 조절되는 복합 치료 플랫폼으로 확장한 사례”라며 “향후 다양한 상처와 질환에 적용 가능한, 환자의 몸 상태에 따라 스스로 반응하는 지능형 치료 기술로 발전시킬 계획”이라고 밝혔다.
이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 연혜정 박사과정이 제1저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘머티리얼즈 호라이즌스(Materials Horizons)’에 지난 1월 온라인 게재된 데 이어 3월 표지논문(Front Cover Paper)으로 선정됐다.
※ 논문명: A self-regulating wearable OLED patch for accelerated wound healing via photobiomodulation-triggered drug delivery, DOI: https://doi.org/10.1039/D5MH02129D
본 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단(NRF)을 통해 수행된 미래개척 융합과학기술개발사업(2021M3C1C3097646)의 지원을 받아 수행되었다.
2026.04.13
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이진준 교수 옥스퍼드 만점 10m 한지 두루마리 논문…세계 최고(最古) 박물관 품으로
대중에게 ‘박사논문’은 보통 딱딱한 책자를 떠올리게 한다. 그러나 길이 10미터에 달하는 한지 두루마리 형태의 논문이 전 세계 예술계와 학계의 주목을 받고 있다.
우리 대학은 미디어 아티스트 이진준 문화기술대학원 교수의 옥스퍼드대학교 박사논문 『빈정원 – 어디에나 있는, 어디에도 없는 곳으로의 리미노이드 여행(Empty Garden – A Liminoid Journey to Nowhere in Somewhere)』(2020)이 영국 애쉬몰린 박물관(Ashmolean Museum)에 한국 현대 작가 최초로 정식 구입돼 영구 소장 및 전시된다고 26일 밝혔다.
애쉬몰린 박물관은 1683년 설립된 세계 최초의 대학 박물관으로, 루브르보다 110년, 대영박물관보다 76년 앞선 서양 지성사의 출발점으로 평가된다. 다 빈치와 미켈란젤로 등 거장들의 작품을 소장한 이 기관이 생존 작가의 박사논문을 정식 구입해 영구 컬렉션에 포함한 것은 매우 이례적인 사례다.
이번 성과는 한국에서 출발한 예술·학문적 연구가 서구의 공적 지식 체계 안에서 장기적으로 보존·연구·전시되는 가치로 인정받았다는 점에서 의미가 크다. 특히 AI 이후 시대에 예술과 인문학의 역할을 새롭게 묻는 한국의 연구가 국제 공공지식의 장에서 지속적으로 해석될 수 있게 됐다는 점에서도 상징성이 있다.
이진준 교수의 논문 『Empty Garden』은 조선시대 문인들이 마음속에 그리던 ‘의원(意園, 실제가 아닌 마음속에서 상상으로 가꾸는 정원)’ 개념을 현대 디지털 기술로 재해석한 작품이자 연구다. 인공지능(AI)과 데이터가 넘쳐나는 시대에 기술을 넘어 인간의 감각과 기억을 어떻게 되살릴 수 있을지를 탐구한다.
※ 논문 링크: https://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:844c3fc4-2a47-46c6-a0ff-30fcff172e2d
특히 이 논문은 ‘데이터 가드닝(data gardening)’이라는 개념을 제안한다. 이는 데이터를 빠르게 처리하는 대신 정원을 가꾸듯 천천히 다루고 경험하는 방식으로, 효율과 속도를 중시하는 디지털 환경에서 벗어나 인간의 감각과 사유를 회복하려는 새로운 접근이다.
길이 10미터에 달하는 한지 두루마리 형식 또한 이 논문의 중요한 특징이다. 독자는 논문을 읽으며 자연스럽게 이동하게 되고, 동아시아 정원의 ‘거닐기’를 몸으로 경험하게 된다. 즉, 단순히 읽는 것을 넘어 움직이며 느끼고 사유하는 방식으로 설계됐다. 특히 이 논문은 총 9개의 한지 두루마리로 제작됐으며, 이 가운데 하나가 애쉬몰린 박물관에 정식 구입돼 영구 소장·전시될 예정이다..
이 논문은 2020년 옥스퍼드대학교 순수미술 철학박사(DPhil) 심사에서 만장일치로 ‘수정 없음(No Corrections)’ 판정을 받으며 학문적 완결성을 인정받았다. 더구나 2년 반만에 마치고 얻은 성취로 900년 역사의 옥스퍼드에서도 극히 드문 사례로 당시에 주목을 받았다.
일반적으로 옥스퍼드대학교 박사논문은 보들리언 도서관(Bodleian Library)에 학술 자료로 등록되지만, 이번 사례는 이와 별개로 박물관이 학위 수여 이후 5년간의 독립적 심의를 거쳐 예술·학술적 가치를 인정하고 구입한 것이다. 생존 작가의 학위 논문이 세계 최고(最古) 대학 박물관의 영구 컬렉션에 포함된 것은 극히 이례적이다.
애쉬몰린 박물관의 엘리스 킹 중국·한국 미술 담당 큐레이터인 셸라 베인커(Shelagh Vainker) 옥스퍼드 교수는 “이진준 박사의 『Empty Garden』을 영구 컬렉션으로 소장하게 되어 매우 기쁘다”며 “이 긴 사색적 두루마리는 재료와 기법, 그 안에 담긴 문화적·지적 지식의 폭과 깊이, 그리고 다양한 공간을 제시하는 복합적 구성에 이르기까지 여러 측면에서 새로운 지평을 연다”고 평가했다.
이어 “『Empty Garden』은 애쉬몰린 박물관에 소장된 첫 번째 한국 현대 작가의 작품으로, 전시되지 않을 때에도 사전 예약을 통해 관람할 수 있다”고 덧붙였다.
이진준 교수는 옥스퍼드에서 논문을 집필하던 당시 다리 부상으로 휠체어 생활을 하며 ‘움직임과 멈춤’에 대해 깊이 고민했다고 밝혔다. 그는 “AI 시대에도 예술은 비물질적 이미지에만 머물 수 없다. 디지털 기술이 발전할수록 인간의 감각과 경험은 오히려 약화될 수 있다”며 “데이터를 넘어 인간이 몸으로 경험하고 사유하는 새로운 감각 체계를 제안하고자 했다”고 설명했다.
또한 그는“서구 지성사의 대표적 박물관에 보관되면서 한국을 비롯한 동양적 사유가 AI 시대의 새로운 감각 체계를 잇는 하나의 기준점으로 지속적으로 읽히고 논의 되길 바란다”고 말했다.
KAIST에서 예술가로서는 처음으로 전임교수에 임용된 이진준 교수는 현재 옥스퍼드대학교 엑시터 칼리지 방문교수, 뉴욕대학교 겸임교수로 활동하며 예술·기술·인문학의 융합 연구를 이어가고 있다. 최근에는 케이팝 아티스트 지드래곤의 홍채 데이터 기반 우주 예술 프로젝트 〈Good Morning, Mr.G-Dragon〉, 분당중앙공원 AI 기반 미디어 심포니 〈시네 포레스트: 동화〉 등의 작업으로 국내외 예술계의 주목을 받았다.
이번 성과는 인공지능 이후 시대에 예술과 인문학의 방향성을 제시한 한국의 다학제 연구가 서구 지성사의 공적 문화유산으로 인정받았다는 점에서 의미가 크다.
※ 이진준 교수 홈페이지: https://leejinjoon.com/
2026.03.26
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‘스마트 출입문’ 반도체로 저장공간 크게 늘린다
스마트폰부터 대규모 인공지능(AI) 서버에 이르기까지 현대 사회의 디지털 정보는 대부분 낸드플래시(NAND Flash) 메모리*에 저장된다. 우리 대학 연구진이 더 많은 정보를 더 작은 공간에 담아야 하는 차세대 반도체의 한계를 넘어설 수 있는 혁신 기술을 개발했다. 이번 기술은 초고용량 메모리 구현을 앞당길 핵심 원천기술로 기대된다.
*낸드플래시 메모리: 스마트폰 사진·영상·앱 등을 저장하는 스마트폰·SSD 등의 저장장치에 사용되는 반도체로, 전원이 꺼져도 데이터가 사라지지 않는 비휘발성 메모리
우리 대학은 전기및전자공학부 조병진 교수 연구팀이 머리카락보다 얇은 반도체 층에 새로운 소재를 적용해, 전자의 이동을 상황에 따라 선택적으로 제어하는 ‘스마트 출입문’ 구조를 구현함으로써 3차원 V-낸드(3D V-NAND) 메모리*의 고집적화 한계를 극복했다고 20일 밝혔다.
*3차원 V-낸드: 기존 메모리 셀을 평면(2차원) 배열한 데 비해, 데이터를 저장하는 반도체 셀을 위로 층층이 쌓아 더 많은 정보를 저장할 수 있도록 만든 메모리 기술
이번 연구는 데이터를 쓰고 지우는 과정에서 발생하는 고질적인 속도 저하와 신뢰성 문제를 신소재인 ‘붕소 산질화물(Boron Oxynitride, 이하 BON)’을 통해 해결했다는 점에서 큰 의미가 있다.
반도체 메모리에서 데이터가 드나드는 통로인 터널링층(Tunneling Layer)은 그동안 성능과 안정성이라는 두 마리 토끼를 잡는 데 어려움을 겪어왔다. 터널링층은 메모리 셀 내부에서 전자가 이동하는 매우 얇은 통로 역할을 하는 절연층이다.
하지만 기존 소재에서는 성능과 안정성을 동시에 확보하기 어려운 구조적 한계가 있었다. 기존 소재인 실리콘 산질화물(SiON)은 데이터를 지우기 위해 통로를 넓히면 저장된 데이터가 밖으로 새 나가고, 반대로 입구를 좁히면 데이터 삭제 속도가 너무 느려지는 ‘트레이드오프(Trade-off)’현상이 발생했기 때문이다.
이는 메모리 셀 하나에 5비트 정보를 저장하는 차세대 펜타 레벨 셀(Penta-Level Cell, PLC) 기술 구현의 가장 큰 걸림돌이었다. PLC는 하나의 메모리 셀에서 32단계의 전압 상태를 구분해 데이터를 저장하는 방식으로, 같은 크기의 메모리에서도 더 많은 정보를 저장할 수 있게 한다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 실리콘 기반 소재에서 벗어나 완전히 새로운 소재인 BON을 터널링층에 적용했다. 이 소재는 전하의 종류에 따라 문턱 높이가 달라지는 독특한 물리적 특성을 가지고 있다.
연구팀은 이를 활용해 데이터를 지울 때 필요한 전하(정공, hole)는 쉽게 통과시키고, 저장된 데이터를 의미하는 전자(electron)는 밖으로 새어나가지 못하도록 막는‘비대칭 에너지 장벽’구조를 설계했다.
비대칭 에너지 장벽은 전하가 이동할 때 넘어야 하는 에너지 장벽의 높이가 전하의 종류에 따라 서로 다르게 형성되는 구조를 의미한다. 이를 통해 데이터를 지울 때는 전하가 쉽게 이동하도록 하면서도, 저장된 데이터인 전자가 외부로 누설되는 것을 효과적으로 막을 수 있다. 이는 마치 들어올 때는 잘 열리고 나갈 때는 굳게 닫히는 ‘스마트 출입문’을 반도체 안에 구현한 것과 같은 원리다.
실제 실험 결과, BON 터널링층을 적용한 소자는 기존 대비 데이터 삭제 속도가 최대 23배나 향상되었으며, 수만 번의 반복 사용 후에도 성능 저하가 거의 없는 탁월한 내구성을 보였다. 특히 32개의 미세한 전압 상태를 구분해야 하는 초고난도 펜타 레벨 셀 동작에서도 소자 간 데이터 분포를 3배 이상 정밀하게 제어하는 데 성공했다.
이는 논문 수준의 연구를 넘어 실제 반도체 양산 공정에 즉시 적용 가능한 수준이라는 학계와 산업계의 평가다.
조병진 교수는 “이번 연구는 차세대 초고용량 메모리 제조에 바로 적용할 수 있는 독창적인 기술”이라며 “반도체 강국인 대한민국의 기술 초격차를 유지하는 데 크게 기여할 것”이라고 말했다.
기및전자공학부 강대현 석박사통합과정생이 제1저자로 주도한 이번 연구는 반도체 분야 최고 권위 학술대회인 지난 12월 9일 ‘국제전자소자학회(IEDM)’에서 발표되어 세계적인 주목을 받았으며, 삼성전자가 주최한 제32회 삼성휴먼테크논문대상에서 대학 부문 전체 1위인 ‘대상’을 수상하며 AI 분야가 강세였던 역대 수상 기조 속에서 전통 반도체 소자 분야 연구로 대상을 거머쥐는 쾌거를 이루었다.
※ 논문명: Bandgap-Engineered Boron Oxynitride Tunneling Layer for Reliable PLC operation of 3D V-NAND Flash Memory Devices, DOI : https://doi.org/10.1109/IEDM50572.2025.11353681
한편, 이번 연구는 과기정통부의 국가반도체연구실지원 핵심기술개발사업의 지원을 받아 수행되었다.
2026.03.20
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전 세계 슬럼가 찾아내는 AI 개발..AAAI 2026 최우수논문상
“슬럼(Slum, 빈곤지역)이 어디에 있는지조차 모르는 도시들”
한국 연구진이 위성사진만으로 슬럼 지역을 스스로 찾아내는 인공지능(AI)을 개발했다. 사람이 미리 위치를 표시해 주지 않아도 새로운 도시에서 자동으로 적응해 정확도를 높이는 기술로, 데이터가 부족한 개발도상국의 도시정책 수립과 공공 자원 배분 방식을 근본적으로 바꿀 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학은 전산학부 차미영 교수와 기술경영학부 김지희 교수 공동 연구팀이 전남대학교(총장 이근배) 지리학과 양재석 교수와 함께한 학제 간 융합 연구를 통해 위성사진 기반 범용 슬럼 탐지 AI 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
이번 연구는 세계 최고 권위의 인공지능 학술대회 ‘국제인공지능학회(AAAI) 2026’에서 ‘사회적 임팩트 AI(AI for Social Impact)’ 부문 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다. 해당 부문에 제출된 693편 중 단 2편만이 선정된 최고 영예로, 한국 연구팀의 혁신적인 AI 기술력이 단순한 기술 진보를 넘어 실질적인 사회적 가치 창출 측면에서도 세계 최정상 수준임을 확인시켜 준 쾌거다.
그동안 위성사진을 활용한 슬럼 탐지 연구는 있었지만, 도시마다 건물 형태와 밀집도가 크게 달라 새로운 지역에서는 정확도가 급격히 떨어지는 한계가 있었다. 특히 많은 개발도상국에서는 슬럼 위치를 일일이 표시한 데이터가 부족해 AI 학습 자체가 어려웠다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 여러 개의 AI 모델이 서로 다른 지역 특성을 학습하고, 새로운 도시가 입력되면 가장 적합한 모델을 자동으로 선택하는 ‘전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE)’ 구조를 도입했다.
이번 연구의 핵심은 ‘테스트 시점 적응(Test-Time Adaptation, TTA)’ 기술이다. 새로운 도시에서 슬럼 위치를 사람이 미리 표시하지 않아도, AI가 여러 모델의 예측 결과를 비교·검증해 공통적으로 일치하는 영역만을 신뢰함으로써 스스로 오류를 줄인다. 이를 통해 데이터가 부족한 지역에서도 안정적인 성능을 확보했다.
연구팀은 해당 기술을 아프리카 캄팔라(Kampala), 마푸토(Maputo) 등 주요 도시에 적용한 결과, 기존 최신 기술보다 더욱 정교하게 슬럼 지역을 구분하는 성과를 확인했다.
이 기술은 △ 개발도상국 도시 인프라 확충 계획 수립 △ 재난·감염병 취약지역 사전 파악 △ 주거환경 개선 사업 대상 선정 △ UN 지속가능발전목표(SDGs) 이행 점검 등 다양한 정책 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
차미영 교수는 “AI가 단순 분석 도구를 넘어, 데이터가 부족한 지역에서도 실질적인 사회 문제 해결에 기여할 수 있음을 보여준 연구”라고 말했다. 김지희 교수는 “막대한 비용이 드는 현장조사를 보완해, 한정된 자원을 가장 필요한 지역에 효과적으로 배분하는 데 도움이 될 것”이라고 밝혔다.
이번 연구에는 KAIST 전산학부 이수민, 박성원 석박사연구원이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 1월 25일 싱가포르에서 열린 AAAI 2026에서 발표됐다.
※ 논문명: Generalizable Slum Detection from Satellite Imagery with Mixture-of-Experts, 논문링크 : https://aaai.org/about-aaai/aaai-awards/aaai-conference-paper-awards-and-recognition/
또한, 한국연구재단의 중견연구자지원사업 및 데이터사이언스 융합인재양성사업의 지원을 받아 수행되었다.
2026.03.06
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제32회 삼성휴먼테크논문대상 대학부문 대상 포함 14명 수상
삼성전자가 신진 연구자를 발굴하고 육성하기 위해 진행한 삼성휴먼테크논문대상에서 대상을 수상한 우리대학 강대현 학생을 비롯해, 우리 대학 학생 14명이 수상하는 쾌거를 이루었다.
11일 서울 서초구 삼성전자 서초사옥에서 시상식이 열린 제32회 삼성휴먼테크논문대상 삼성휴먼테크논문대상은 국내에서 유일하게 대학 및 대학원생뿐 아니라 고교생까지 참여할 수 있는 논문 경진 대회다.
대학 부문에서는 우리대학 전기및전자공학부 강대현 석박사 통합과정생(지도교수 조병진)이 기존 낸드플래시 한계를 보완할 수 있는 새로운 소재를 제안한 연구로 대상을 수상했다.
강대현 학생은 ‘플래시 메모리 터널링층 내 적용된 붕소 옥시나이트라이드(BON) 소재의 밴드갭 엔지니어링 연구’로 수상했다. 낸드플래시 메모리는 전자를 저장층에 보관하며 데이터를 저장하는데, 이때 전자가 드나드는 출입문이 터널링층이다.
그는 “BON은 비대칭적으로 설계된 출입문”이라고 설명했다. 데이터를 지울 때는 전하가 잘 들어올 수 있게 해주고, 데이터를 저장할 때는 새어나가지 않게 잘 막히는 방향성을 갖는 것이 BON이 가진 가장 큰 특징이다. 이러한 비대칭적인 에너지 장벽 덕분에, 속도와 신뢰성이 서로 충돌하던 기존의 한계를 한 번에 완화할 수 있게 된다. 기존 공정이나 셀 구조의 큰 변화 없이 새로운 소재와 밴드 구조 설계를 통해 플래시 메모리 성능과 신뢰성을 개선했다는 점에서 의미를 갖는다.
금상은 전기및전자공학부 박유성, 인공지능반도체대학원 윤지언, 기계공학과 고주희, 신소재공학과 박창현 학생 등 4명이 수상의 영예를 안았다.
은상에는 AI대학원 김제민, 인공지능반도체대학원 홍성연, 기계공학과 김성재, 전기및전자공학부 이상호, 바이오및뇌공학과 차영길 학생이 수상했다.
또한, 동상은 항공우주공학과 김경수, 전기및전자공학부 김동혁, 생명과학과 고대력 학생이 수상했고 장려상은 전기및전자공학부 김민석 학생이 수상했다.
대회는 올해로 32주년을 맞는 권위있는 시상식이며, 역대 제출된 논문 수는 총 4만4171편이다. 시상 받은 논문은 3192편에 달한다. 올해 초록 접수는 총 3172건으로, 이 중 511편이 초록 심사를 통과했다. 치열한 경쟁 속에서 엄격한 심사를 거쳐 최종 120편이 수상작으로 이름을 올렸다.
2026.02.20
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