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아이처럼 세상의 원리 스스로 배우는 AI 월드모델 개발..ICML 2026 최우수논문상
AI에게 변화 전과 변화 후만 보여줬더니, 다음을 예측하는 것을 넘어 왜 그렇게 변했는지 스스로 원리를 찾아 이해하는 AI가 등장했다. 우리 대학 연구진이 관측만으로 세계의 작동 원리를 스스로 이론화하는 차세대 월드모델(World Model, AI가 세상을 이해하고 예측하기 위해 내부적으로 만드는 세계 모델) 기술을 개발했다.
우리 대학은 전산학부 안성진 교수 연구팀이 AI가 관측한 정보만으로 세계의 작동 원리를 스스로 이론화하도록 하는 새로운 학습 패러다임‘이론화 학습(L2T, Learning-to-Theorize)’을 제안하고, 이를 구현한 신경망 기반 이론 생성 모델 ‘NEO(Neural Theorizer, 네오)’를 개발했다고 27일 밝혔다.
이번 연구는 지난 7월 9일 서울에서 열린 세계 최고 권위의 인공지능 학회 제43회 국제기계학습학회(ICML 2026, International Conference on Machine Learning)에서 구두발표(Oral) 논문으로 선정됐다. 이는 전체 투고 논문 23,918편 가운데 상위 0.7%(168편)에 해당하는 성과다. 또한 구성적 학습 워크숍(Compositional Learning Workshop)에서는 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다.
인공지능의 월드모델(World Model)은 로봇 제어와 자율주행, 생성형 AI, 자율 에이전트(스스로 판단하고 행동하는 AI) 등 다양한 분야의 핵심 기반기술이다. 지금까지의 월드모델은 주로‘다음에 무엇이 일어날지'를 예측하는 데 초점을 맞춰 왔다. 하지만 다음 장면을 잘 예측하더라도 왜 그런 변화가 일어났는지, 즉 세상의 작동 원리까지 이해하지는 못한다는 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 한계를 인간의 학습 방식에서 해결책을 찾았다. 사람은 말을 배우기 전 어린 시절부터 세상이 어떻게 움직이는지에 대한 내부 이론을 스스로 만들며 세상을 이해한다. 연구팀은 이러한 발달인지과학의 관점을 인공지능에 적용해, 미래를 예측하는 AI가 아니라 세상의 원리를 스스로 이해하는 AI를 구현했다.
연구팀이 제안한 L2T(Learning-to-Theorize)는 정답이나 규칙을 미리 알려주지 않는다. 오직‘변화 전'과‘변화 후'의 관측 결과만 제시하면 AI가 그 사이에서 어떤 규칙이 작동했는지를 스스로 찾아낸다. 즉, 기존 AI가‘다음을 맞히는 것'에 집중했다면, 이번 AI는‘왜 그런 변화가 일어났는지'를 이해하도록 만든 것이 핵심이다.
이를 구현하기 위해 연구팀은 NEO(Neural Theorizer, 신경망 기반 이론 생성 모델)도 함께 개발했다. NEO는 관측된 변화 속에 숨어 있는 규칙을 스스로 찾아 이를 실행 가능한 형태의 규칙으로 정리한다. 이렇게 만들어진 규칙은 새로운 상황에서도 자유롭게 조합해 활용할 수 있다.
예를 들어 NEO는 회전(Rotate), 이동(Left·Down), 색칠(Paint)과 같은 기본 규칙을 각각 독립적으로 스스로 학습한다. 이후 학습 과정에서 한 번도 보지 못했던 새로운 조합인‘아래로 이동한 뒤 색을 칠하고 회전하는' 작업이 주어져도, 이미 익힌 기본 규칙들을 조합해 새로운 상황을 설명하고 해결할 수 있다.
반면 기존 AI는 여러 규칙이 섞인 패턴 자체를 통째로 외우는 방식이어서 처음 보는 새로운 조합이 등장하면 성능이 크게 떨어졌다. 연구팀은 다양한 실험을 통해 이번 기술이 구성적 일반화(Compositional Generalization, 기존에 배운 기본 규칙을 조합해 처음 보는 문제까지 해결하는 능력)에서 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보였음을 입증했다.
안성진 교수는 "이번 연구는 인공지능(AI)의 세계 이해를 단순한 미래 예측에서 세상의 작동 원리를 스스로 설명하는 단계로 확장한 첫걸음”이라며 “예측 중심의 월드모델을 넘어‘월드 시어리 모델(World Theory Model)'이라는 새로운 방향을 제시했다. 앞으로 지능형 로봇과 자율 에이전트는 물론 과학적 발견을 지원하는 AI 등 다양한 분야의 핵심 기술로 발전할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 전산학부 백두진 석사과정과 이규빈 석사과정이 공동 제1저자로 참여하였다.
※ 논문명: Learning to Theorize the World from Observation, 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2605.03413
※ 저자: Doojin Baek*, Gyubin Lee*, Junyeob Baek, Hosung Lee, Sungjin Ahn (*공동 제1저자) 한편, 해외우수과학자유치사업과 해외우수연구기관 협력허브 구축사업(과기부, 한국연구재단)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.07.27
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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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난임 치료 성공률 높일 난자·배아 분석 원천기술 세계 최고 학회 인정
난임 치료를 위한 체외수정(IVF, In Vitro Fertilization)의 성공률을 높이려면 발달 가능성이 높은 난자와 배아를 정확하게 선별하는 것이 중요하다. 우리 대 연구진은 살아있는 난자와 배아를 손상시키지 않고 시간에 따른 변화를 연속 관찰하는 타임랩스(Time-lapse)와 3차원 정량 분석을 결합해 발달 가능성을 조기에 예측하는 원천기술을 개발했다.
우리 대학 물리학과 박용근 교수 연구팀의 이정하 박사후연구원은 이 연구 성과를 인정받아 지난 7월 영국 런던에서 열린 세계 최대 규모의 생식의학 학회인 유럽인간생식배아학회(ESHRE, European Society of Human Reproduction and Embryology) 2026 연례학술대회에서 기초과학상-포스터 발표 부문(Basic Science Award for Poster Presentation)을 수상했다고 21일 밝혔다.
기초과학상-포스터 발표 부문(Basic Science Award for Poster Presentation)은 매년 1만 명 이상이 참가하는 ESHRE 연례학술대회에서 발표된 기초과학 분야 포스터 연구 가운데 가장 우수한 연구 1편에 수여되는 상이다. 학회는 제출된 초록을 심사해 후보 연구 5편을 선정한 뒤, 현장 포스터 발표와 질의응답을 종합 평가해 최종 수상작을 결정한다.
이번 수상은 홀로토모그래피(Holotomography, 빛의 굴절 정보를 이용해 살아있는 세포 내부를 손상 없이 3차원으로 영상화하는 기술)를 난임 치료 분야에 적용해 살아있는 난자와 배아를 손상시키지 않고 시간에 따른 변화를 3차원으로 정량 분석하고, 발달 가능성을 조기에 예측할 수 있는 차세대 평가기술의 가능성을 제시한 연구의 독창성과 학술적 가치를 국제적으로 인정받았다는 점에서 의미가 있다. 연구팀은 기존에 전문가의 경험에 크게 의존했던 2차원 난자·배아 평가를 객관적이고 정량적인 3차원 평가 방식으로 발전시킬 가능성을 제시했다.
체외수정 시술에서는 어떤 난자와 배아를 선택하느냐가 임신 성공률을 좌우하는 핵심 요소다. 그러나 난자와 배아는 실제 환자에게 이식되는 세포이기 때문에 세포에 영향을 줄 수 있는 염색이나 형광물질을 이용한 분석법을 적용하기 어렵다.
현재 임상에서는 세포를 염색하지 않고 빛의 명암과 위상 차이를 이용해 형태를 관찰하는 호프만 변조 대비 현미경(Hoffman Modulation Contrast Microscopy)과 위상차 현미경(Phase-contrast Microscopy)을 주로 사용한다. 배아연구원(Embryologist, 체외수정 과정에서 난자와 배아를 배양하고 평가하는 전문 의료인력)은 이러한 현미경 영상에서 난자와 배아의 모양, 크기, 세포 분할 상태 및 발달 시기 등을 종합적으로 판단해 이식할 배아를 선택한다.
하지만 현재의 평가 방식은 주로 2차원 영상과 배아연구원의 경험에 의존하는 정성적 평가라는 한계가 있다. 보다 객관적이고 정량적인 평가기술 개발이 꾸준히 요구되는 이유다.
연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 홀로토모그래피를 적용했다. 이 기술은 세포를 염색하거나 형광물질을 붙이지 않는 비표지(Label-free) 방식으로, 빛이 세포를 통과하면서 굴절되는 정도를 측정해 살아있는 세포의 내부 구조를 손상 없이 3차원으로 영상화한다. 또한 세포 내부 물질의 밀도와 성분에 따라 달라지는 굴절률(Refractive Index)을 정량적으로 측정할 수 있어 세포의 미세한 구조 변화까지 분석할 수 있다.
연구팀은 홀로토모그래피를 이용해 난자와 배아의 내부 구조를 살아있는 상태 그대로 3차원으로 분석했다. 또한 마우스(Mouse) 모델 실험을 통해 분석 과정에서 얻은 다양한 생물물리학적 정보를 바탕으로 발달 가능성을 조기에 예측할 수 있음을 확인했다. 나아가 세포의 모양과 크기 등 외형을 중심으로 평가하는 기존 형태학적 평가(Morphological Assessment)를 넘어, 객관적인 정량 데이터와 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 분석을 결합한 새로운 난자·배아 평가 기술로 발전할 가능성을 제시했다. 관련 연구는 현재 국제학술지에 투고돼 심사가 진행 중이다.
※ 논문 사전 공개 (Preprint) 링크: 마우스 배아 발달 관련 연구 https://doi.org/10.1101/2024.05.07.592317, 마우스 난자 노화 관련 연구 https://doi.org/10.64898/2026.06.18.733271
이번 연구는 KAIST 물리학과, 분당차병원 난임센터(김지향 교수), 영국 어베뉴 클리닉(Avenue Clinic), 토모큐브(Tomocube)가 참여한 산·학·병 공동연구로 수행됐다. 기초 물리학에서 개발된 첨단 광학 원천기술을 난임 치료라는 임상 분야에 접목한 대표적인 융합연구 사례다.
박용근 교수는 “이번 수상은 살아있는 난자와 배아를 손상시키지 않고 3차원으로 정량 분석하는 새로운 접근법이 생식의학 분야에서 학술적 가치를 인정받았다는 점에서 의미가 있다”며 “현재 사람 세포를 이용한 검증을 진행하고 있으며, 앞으로 객관적이고 정확한 난자·배아 평가 기술로 발전시켜 난임 치료 성공률 향상에 기여할 수 있도록 연구를 이어가겠다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 글로벌 리더연구사업과 한국보건산업진흥원 연구중심병원 육성 R&D 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.07.21
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산업및시스템공학과 안정연 교수, 2026 한국갤럽학술상 수상
2026년 7월 개최된 한국통계학회 하계학술대회에서 우리 대학 산업및시스템공학과 안정연 교수가 고차원 데이터 분석 등 통계학 분야의 탁월한 연구 업적을 인정받아 ‘한국갤럽학술상’을 수상했다. 특히 안 교수는 2006년 이 상이 제정된 이래 역대 최초의 여성 수상자로 선정되며 학계의 큰 주목을 받았다.
한국갤럽학술상은 통계학 및 통계의 발전과 관련 분야 연구 활동을 장려하기 위해 한국갤럽이 2006년부터 지원하고 있는 권위 있는 상이다. 한국통계학회는 엄정한 심사를 거쳐 매년 단 1명의 수상자를 선정하고 있으며, 탁월한 연구업적으로 학계 발전에 크게 공헌한 연구자를 발굴하기 위해 저명 통계학 학술지에 게재된 논문의 수, 대표 업적의 JCR 인용 현황 등을 종합적으로 고려하여 평가하고 있다.
안정연 교수는 전통적인 통계 이론이 주로 대표본(large sample)에 의존해 온 한계를 넘어, 최근 대두되고 있는 '고차원 데이터 분석' 분야를 개척한 선구자적인 학자로 꼽힌다. 특히 안 교수는 객체 지향적 데이터 분석, 데이터 프라이버시, 빅데이터 분석 분야 등에서 통계학 이론 및 응용 분야의 최상위권 SCI급 학술지에 다수의 논문을 출판하며 세계적 수준의 연구 역량을 입증했다.
학회 추천위원회는 “안 교수의 연구는 이론적 깊이를 갖추었을 뿐만 아니라 응용 분야의 파급력 또한 매우 높은 분야”라며, “최근 연구 결과의 활용 범위를 더욱 넓혀가고 있어 향후 다양한 학문 및 산업 분야에 공헌할 가능성이 매우 높아 본 학술상의 취지에 가장 부합하는 학자”라고 추천 및 선정 사유를 밝혔다.
안 교수는 “학회와 동료 연구자분들께 깊이 감사드린다”며, “앞으로도 고차원 데이터 분석의 지평을 넓히고, 통계학이 다양한 응용 분야의 난제들을 해결하는 데 기여할 수 있도록 연구에 매진하겠다”고 수상 소감을 전했다.
2026.07.10
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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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서선옥 교수, 2026 프런티어 과학상 수상
우리 대학은 물리학과 서선옥 교수의 공동연구 논문이 국제기초과학학회(ICBS, International Congress of Basic Science)가 수여하는 '2026 프런티어 과학상(Frontiers of Science Award)' 수상 논문으로 선정되었다고 12일 밝혔다. 서 교수는 2025년에 이어 2년 연속 이 상을 수상하게 됐다.
프런티어 과학상은 수학·물리·정보과학 분야에서 최근 10년 이내 발표된 연구 가운데 학문적 독창성과 영향력이 뛰어난 성과를 이룬 논문에 수여된다. 시상식은 2026년 8월 중국 베이징에서 열리는 국제기초과학학회(ICBS) 행사 기간 중 진행될 예정이다.
이번 수상 논문은 알렉세이 키타예프(Alexei Kitaev) 캘리포니아공과대학교(Caltech) 교수와 서선옥 교수의 공동연구인‘Sachdev-Ye-Kitaev 모델의 소프트 모드와 대응하는 중력 이론’이다.
※논문제목:The soft mode in the Sachdev-Ye-Kitaev model and its gravity dual, DOI: https://doi.org/10.1007/JHEP05(2018)183)
SYK(Sachdev-Ye-Kitaev) 모델은 많은 수의 마요라나 페르미온(Majorana fermion·입자와 반입자가 동일한 특성을 갖는 특수한 양자 입자)이 무작위로 강하게 상호작용하는 양자 물리 모형이다. 이 모델은 매우 복잡한 양자 다체계(많은 입자가 동시에 얽혀 상호작용하는 계)임에도 수학적으로 정확한 분석이 가능하며, 양자 카오스(양자계에서 나타나는 혼돈 현상)의 특성이 블랙홀과 매우 유사해 블랙홀의 미시 구조(블랙홀을 이루는 미세한 양자 상태)를 이해하는 핵심 이론으로 주목받아 왔다.
이번 수상 논문은 SYK 모델이 낮은 에너지 상태에서 보이는 물리적 성질이 2차원 중력 이론(공간과 시간을 각각 한 차원씩만 남겨 단순화한 중력 모형)과 정확히 연결된다는 사실을 밝혀냈다. 이 연구는 이후 블랙홀과 양자중력 연구의 핵심 이론적 기반이 되었으며, 관련 분야에서 가장 널리 인용되는 대표 논문 중 하나로 자리 잡았다.
또한 SYK 모델은 블랙홀 내부에서 정보가 어떻게 저장되고 사라지는지를 설명하는 데 활용되는 대표적 이론 모형으로, 현대 물리학의 난제를 푸는 핵심 연구 주제로 주목받고 있다.
‘프런티어 과학상' 은 국제기초과학학회(ICBS)가 2023년부터 수여하고 있는 국제 학술상으로, 전 세계 전문가 추천과 심사를 거쳐 국제위원회(Global Committee)가 최종 수상작을 선정한다.
ICBS 측은 공식 선정 통지문에서 "서 교수의 연구는 형식적 양자장론(Formal Quantum Field Theory)* 분야에 탁월한 기여를 했다"며 "인류 지식의 경계를 확장하려는 연구자의 헌신은 과학계에 큰 영감을 주고 있다”고 밝혔다.
*형식적 양자장론: 우주의 기본 입자와 힘을 설명하는 양자장론의 수학적 원리와 구조를 탐구하는 이론물리학 분야임
서선옥 교수는 "이 논문의 연구는 특정 양자 다체계와 중력 이론이 미시적 수준에서 어떻게 대응되는지를 보여주는 작업이었다"며 "지금 진행하고 있는 연구는 이 대응성을 바탕으로 시공간이 양자 다체계에서 어떻게 생성되는지에 대한 물리적 이해를 구하는 내용"이라고 말했다.
이 상의 상금 총액은 2만5천 달러(한화 약 3천3백만 원)이며, 수상 논문의 저자들이 이를 공동으로 나누어 받는다.
·참고: Frontiers of Science Award 공식 홈페이지: https://www.icbs.cn
2026.06.15
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건설및환경공학과 최신형 박사, 2026 미국화학회 CAS Future Leader 선정
우리 대학 건설및환경공학과 최신형 박사(지도교수: 명재욱)가 화학 분야 세계 최대 학술단체인 미국화학회(American Chemical Society, ACS) 산하 CAS(Chemical Abstracts Service)가 선정하는 2026 CAS Future Leader에 선정되었다.
CAS Future Leaders는 화학 및 관련 융합 연구 분야에서 두각을 나타내고 있는 박사과정생과 박사후연구원을 대상으로, 차세대 과학 리더로서의 잠재력을 갖춘 인재를 선발하는 국제 프로그램이다. 선발된 연구자들에게는 오는 8월 미국 오하이오 콜롬버스에서 열리는 글로벌 네트워킹과 리더십 개발 프로그램과 미국 시카고에서 열리는 미국화학회에서 연구 성과를 발표할 기회가 제공된다.
올해 선정된 연구자들은 화학정보학, 합성생물학, 소재과학 등 다양한 분야에서 활약하고 있으며, 전 세계 지원자 가운데 최종 31명이 선발됐다. 이 가운데 한국 기관 소속 연구자는 우리 대학 최신형 박사가 유일하다.
최신형 박사는 유엔환경계획(UNEP) 인턴, 수처리 기업 ㈜부강테크, 그리고 우리 대학 건설및환경공학과 석사 및 박사과정을 거치며 환경 분야에서 연구 실적을 쌓아왔다. 전 세계적인 환경 현안으로 부상한 플라스틱 오염 문제에 대응하기 위한 생분해성 플라스틱의 설계와 환경 내 분해 거동 연구을 연구해왔으며, 환경 공학, 고분자학, 미생물학, 생물정보학을 융합하는 연구를 수행하고 있다.
대표 연구성과로는 ▲미세플라스틱 발생을 줄일 수 있는 해양 생분해성 종이 코팅제 개발 ▲세계 최초 완전 생분해형 전자활성 필름 개발 ▲생분해성 플라스틱의 매립지 환경에서의 분해 특성 규명 등이 있다. 이러한 연구 성과를 바탕으로, 2024년 대전광역시 환경상, 대한민국 인재상을 수상하였고, 2025년 미국화학회 환경화학분과 대학원생 우수상을 받았다. 올해 하반기에는 스위스 연방 수생과학기술연구소(Eawag)에 박사후연구원으로 수용성 고분자의 생분해 연구를 수행할 예정이다.
최 박사는 “연구자로서 주도적으로 성장할 수 있도록 지도해주신 명재욱 교수님께 깊이 감사드린다”며 “지속가능한 사회 구현에 기여할 수 있는 연구를 꾸준히 이어가겠다”고 소감을 밝혔다.
※보도자료: https://en.yna.co.kr/view/RPR20260319009600353
https://cen.acs.org/acs-news/CAS-announces-2026-Future-Leaders/104/web/2026/03
2026.04.06
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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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문수복 교수, 한국정보과학회 41대 회장 취임
우리대학 전산학부 문수복 교수가 한국정보과학회 제41대 회장에 선출되어, 2026년 1월 1일에 취임하여, 앞으로 1년간 학회를 이끌게 되었다.
문수복 교수는 서울대학교 컴퓨터공학부(학사 및 석사), 미국 UMass Amherst(전산학 박사)를 졸업하고, 2003년부터 우리대학 전산학부 교수로 재직중이다.
문수복 교수는 “한국정보과학회가 걸어온 50년이 넘는 빛나는 역사 위에서, 이 학회의 첫 여성 회장으로 취임하게 된 것을 큰 영광으로 생각하며, 동시에 막중한 책임을 맡게 되었음을 깊이 새기고 있다. 지난 반세기 동안 한국 정보과학의 토대를 세워 오신 선배 연구자 여러분의 헌신 위에서, 학회가 다음 세대 연구자들과 함께 더 넓은 세계로 나아갈 수 있도록 최선을 다하겠다. 또한, 국내 연구진들의 해외 학술 활동이 크게 증가하고 있는 현실 속에서, 학문적 경쟁력을 더 잘 뒷받침하는 학회가 될 수 있도록, 그 역할과 기능에 집중하겠다."라고 밝혔다.
한국정보과학회는 1973년도에 창립된 국내 ‘컴퓨터 및 소프트웨어 분야’를 대표하는 학술단체로서, 총 회원 수는 4만 7백여 명에 이른다.
2026.01.06
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보고 즉시 판단하는 ‘뇌 닮은’ 차세대 AI 반도체 제시
인공지능(AI) 고도화로 센서·연산·메모리를 하나로 통합하는 초저전력 반도체 기술의 중요성이 커지고 있다. 그러나 기존 구조는 데이터 이동에 따른 전력 손실과 지연, 메모리 신뢰성 한계를 안고 있다. 이러한 문제를 해결할 ‘센서–연산–저장’ 통합 AI 반도체 핵심 기술을 국내 연구진이 제시해 국제 학계의 주목을 받았다.
우리 대학은 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 지난 12월 8일부터 10일까지 미국 샌프란시스코에서 열린 세계 최고 권위의 반도체 학회 ‘국제전자소자학회(IEEE IEDM 2025)’에서 총 6편의 논문을 발표했으며, 이 가운데 하이라이트 논문과 최우수 학생 논문(Top Ranked Student Paper)으로도 동시에 선정되었다고 31일 밝혔다.
※하이라이트 논문: Monolithically Integrated Photodiode–Spiking Circuit for Neuromorphic Vision with In-Sensor Feature Extraction, 논문 링크: https://iedm25.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=255
※최우수 학생 논문: A Highly Reliable Ferroelectric NAND Cell with Ultra-thin IGZO Charge Trap Layer; Trap Profile Engineering for Endurance and Retention Improvement, 논문링크: https://iedm25.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=124
하이라이트 논문으로 선정된 M3D 집적 신경모방 시각 센서 연구는 사람의 눈과 뇌를 하나의 칩 안에 쌓아 올린 반도체다. 쉽게 말해, 빛을 감지하는 센서와 뇌처럼 신호를 처리하는 회로를 아주 얇은 층으로 만들어 위아래로 겹쳐 한 칩에 넣었고, 이 덕분에 보고–판단하는 과정이 동시에 이뤄지는 구조를 구현했다.
이를 통해 연구팀은 카메라 센서 안에서 바로 ‘보고 동시에 판단하는’ AI 연산 기술이 동시에 이뤄지는 ‘세계 최초의 인-센서 스파이킹 컨볼루션(In-Sensor Spiking Convolution)’ 플랫폼을 완성했다.
이 기술은 기존에는 이미지를 찍고(센서), 숫자로 바꾼 뒤(ADC), 메모리에 저장하고(DRAM), 다시 연산하는(CNN) 여러 단계를 거쳐야 했지만, 이번 기술은 센서 안에서 바로 연산이 이뤄져 불필요한 데이터 이동을 없앴다. 그 결과 전력 소모는 크게 줄이고, 반응 속도는 획기적으로 높인 실시간·초저전력 엣지 AI 구현이 가능해졌다.
연구팀은 이번 학회에서 이러한 접근을 바탕으로 AI 반도체의 입력부터 저장까지 전 계층을 아우르는 6가지 핵심 기술을 제시했다. 기존 반도체 공정을 그대로 쓰면서도 전기를 훨씬 덜 쓰는 뇌처럼 작동하는 뉴로모픽 반도체와 AI에 최적화된 차세대 메모리를 동시에 만든 것이다.
먼저 센서 쪽에서는, 이미지를 찍는 부품과 계산하는 부품을 따로 두지 않고 센서 단계에서 바로 판단이 이뤄지도록 설계했다. 덕분에 사진을 찍어 다른 칩으로 보내 계산하던 기존 방식보다 전력 소모는 줄고 반응 속도는 빨라졌다.
또한 메모리 분야에서는, 같은 재료를 활용해 더 낮은 전압으로 동작하면서도 오래 쓰고, 전원이 꺼져도 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 차세대 낸드 플래시를 구현했다. 이를 통해 AI에 필요한 대용량·고신뢰성·저전력 메모리를 한꺼번에 만족하는 기반 기술을 제시했다.
연구를 이끈 전상훈 교수는 “이번 연구는 센서·연산·저장을 각각 따로 설계하던 기존 AI 반도체 구조에서 벗어나, 전 계층을 하나의 재료와 공정 체계로 통합할 수 있음을 실증했다는 점에서 큰 의의가 있다”며, “앞으로 초저전력 엣지 AI부터 대규모 AI 메모리까지 아우르는 차세대 AI 반도체 플랫폼으로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 등 기초연구 사업과 극한스케일 극한물성 이종집적 한계극복 반도체기술 연구센터(CH³IPS)를 통해서 지원 받아 수행되었다. 삼성전자, 경북대, 한양대와 협업으로 수행되었다.
2025.12.31
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구글 Gemini 구조 악용한 ‘악성 전문가 AI’ 보안 위협 세계 최초 규명
구글 Gemini 등 대부분의 주요 상용 거대언어모델(LLM)은 효율성을 높이기 위해 여러 개의 ‘작은 AI 모델(전문가 AI)’를 상황에 따라 선택해 사용하는 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 구조를 활용하고 있다. 그러나 이 구조가 오히려 새로운 보안 위협이 될 수 있다는 사실이 KAIST 연구진에 의해 세계 최초로 밝혀졌다.
우리 대학 전기및전자공학부 신승원 교수와 전산학부 손수엘 교수 공동연구팀이 전문가 혼합 구조를 악용해 거대언어모델의 안전성을 심각하게 훼손할 수 있는 공격 기법을 세계 최초로 규명하고, 해당 연구로 정보보안 분야 최고 권위 국제 학회인 ACSAC 2025에서 최우수논문상(Distinguished Paper Award)을 수상했다고 26일 밝혔다.
ACSAC(Annual Computer Security Applications Conference)는 정보보안 분야에서 가장 영향력 있는 국제 학술대회 중 하나로, 올해 전체 논문 가운데 단 2편만이 최우수논문으로 선정됐다. 국내 연구진이 인공지능 보안 분야에서 이 같은 성과를 거둔 것은 매우 이례적이다.
연구팀은 이번 연구에서 전문가 혼합 구조의 근본적인 보안 취약성을 체계적으로 분석했다. 특히 공격자가 상용 거대언어모델의 내부 구조에 직접 접근하지 않더라도, 악의적으로 조작된 ‘전문가 모델’ 하나만 오픈소스로 유통될 경우, 이를 활용한 전체 거대언어모델이 위험한 응답을 생성하도록 유도될 수 있음을 입증했다.
쉽게 말해, 정상적인 AI 전문가들 사이에 단 하나의 ‘악성 전문가’만 섞여 있어도, 특정 상황에서 그 전문가가 반복적으로 선택되며 전체 AI의 안전성이 무너질 수 있다는 것이다. 이 과정에서도 모델의 성능 저하는 거의 나타나지 않아, 문제를 사전에 발견하기 어렵다는 점이 특히 위험한 요소로 지적됐다.
실험 결과, 연구팀이 제안한 공격 기법은 유해 응답 발생률을 기존 0%에서 최대 80%까지 증가시킬 수 있었으며, 다수의 전문가 중 단 하나만 감염돼도 전체 모델의 안전성이 크게 저하됨을 확인했다.
이번 연구는 전 세계적으로 확산되고 있는 오픈소스 기반 거대언어모델 개발 환경에서 발생할 수 있는 새로운 보안 위협을 최초로 제시했다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 동시에, 앞으로 AI 모델 개발 과정에서 성능뿐 아니라 ‘전문가 모델의 출처와 안전성 검증’이 필수적임을 시사한다.
신승원·손수엘 교수는 “효율성을 위해 빠르게 확산 중인 전문가 혼합 구조가 새로운 보안 위협이 될 수 있음을 이번 연구를 통해 실증적으로 확인했다”며, “이번 수상은 인공지능 보안의 중요성을 국제적으로 인정받은 의미 있는 성과”라고 말했다.
이번 연구에는 전기및전자공학부 김재한·송민규 박사과정, 나승호 박사 (현 삼성전자), 전기및전자공학부 신승원 교수, 전산학부 손수엘 교수가 참여했으며, 연구 결과는 2025년 12월 12일 미국 하와이에서 열린 ACSAC에서 발표됐다.
※ 논문명: MoEvil: Poisoning Experts to Compromise the Safety of Mixture-of-Experts LLMs, 논문 파일: https://jaehanwork.github.io/files/moevil.pdf, GitHub(기술 오픈소스): https://github.com/jaehanwork/MoEvil
한편 이 연구는 과학기술정보통신부의 한국인터넷진흥원(KISA) 및 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받았다.
2025.12.26
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전산학부 윤성의 교수, 미국 컴퓨터학회(ACM) 특훈회원 선정
우리 대학 전산학부 윤성의 교수가 세계 최대 컴퓨터 과학 분야 학술 단체인 미국 컴퓨터학회(ACM, Association for Computing Machinery)의 ‘특훈회원(Distinguished Member)’으로 선정됐다.
ACM 특훈회원은 컴퓨터 및 정보기술 분야에서 15년 이상의 경력을 보유하고, 탁월한 연구 업적과 기술적 리더십을 통해 해당 분야 발전에 크게 기여한 연구자에게 주어지는 고위 회원 등급이다.
전 세계 약 11만 명의 ACM 회원 중 상위 10% 이내에 해당하는 인원만이 이 자격을 얻을 수 있으며, 매년 약 50~60명만이 엄선되는 매우 영예로운 자리다.
윤성의 교수는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 분야의 권위자로, ▲대용량 3D 모델을 초고속으로 처리하는 스케일러블 렌더링(Scalable Rendering) ▲물리 기반 시뮬레이션 및 데이터 생성 ▲AI·컴퓨터 비전 학습 기법 등에서 독창적인 연구 성과를 인정받아 이번 영예를 안았다.
윤 교수가 개발한 기술들은 현재 3D 그래픽스를 넘어 로보틱스, 자율주행, 시뮬레이션 기반 AI 등 미래 산업 전반의 핵심 기반 기술로 폭넓게 활용되고 있다.
윤 교수는 2007년 KAIST 부임 이후, 로봇 경로 계획 및 강화학습, 대규모 검색 기술 등 다양한 융합 연구를 주도해왔다. 이러한 연구 결과는 ACM SIGGRAPH, IEEE CVPR, ICRA 등 세계 최고 수준의 학회에서 꾸준히 발표되었으며, ‘Test-of-Time Award’와 ‘Best Paper Award’ 수상, 다수의 저널 초청 논문 선정 등을 통해 국제적 영향력을 입증해왔다.
윤 교수는 서울대학교에서 전산학 학·석사를 마치고 미국 노스캐롤라이나 대학교 채플힐(UNC–Chapel Hill)에서 박사학위를 받았다. 이후 미국 로렌스 리버모어 국립연구소(LLNL)에서 박사후연구원으로 재직하며 대규모 데이터 처리 기술을 연구한 바 있다.
2025.12.12
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