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최문정 교수, 유엔 AI 국제회의 자문위원 선임...한국인 유일
우리 대학 과학기술정책대학원 최문정 교수가 유엔(UN) 산하 국제전기통신연합(ITU, International Telecommunication Union)*에서 주관하는 『AI 포 굿 글로벌 서밋(AI for Good Global Summit)』의 ‘사회적 가치를 위한 혁신(Innovate for Impact)’ 자문위원으로 선임되었다고 8일 밝혔다.
*ITU(International Telecommunication Union): 정보통신기술(ICT) 분야에서 가장 오랜 역사를 가진 유엔(UN) 전문기구로, 전 세계 ICT 정책과 표준을 조율하는 핵심 기관이다.
이번 위원회는 인공지능(AI)의 사회적 가치 실현과 지속가능한 발전을 위한 글로벌 협력 방안을 모색하기 위해 구성되었으며, 전 세계 각지의 전문가들이 위원으로 참여한다. 한국인으로는 최문정 교수가 유일하게 이름을 올렸다.
AI 포 굿 글로벌 서밋은 7월 8일부터 11일까지 스위스 제네바에서 열리며, ITU가 주관하고 약 40여 개의 유엔 산하 기관들이 공동으로 참여한다. 본 서밋은 AI 기술을 활용해 인류가 직면한 글로벌 과제를 해결하는 것을 목표로, ▲AI 활용 사례 발굴 ▲국제적 정책 및 기술 표준 논의 ▲글로벌 파트너십 강화 등을 핵심 의제로 다룰 예정이다.
최문정 교수는 이번 서밋에서 ‘사회적 가치를 위한 혁신(Innovate for Impact)’ 자문위원으로서 세계 각국의 AI 활용 사례를 평가하고 공공성과 사회적 영향을 중심으로 사례 분석에 참여한다.
이번 서밋에서 기술 성능 경쟁을 넘어 AI가 공익에 어떻게 기여할 수 있는지 논의하고 세계 각국의 다양한 사례를 모아 함께 토론한다. 특히 서밋 내 정책 패널 토론에서는‘책임있는 AI 개발(Responsible AI Development)’을 주제로 AI의 투명성, 포용성, 공정성을 위한 정책적 프레임워크에 대해 논의할 예정이다.
최 교수는 “기술의 사회적 영향은 각국의 가치관과 시스템을 반영하는 거울과 같다고 생각한다. 각 사회의 핵심 가치가 기술에 스며들어, 국가마다 AI가 개발되고 사용되는 방식이 매우 다르게 나타나는데, 이러한 차이는 AI가 사회에 미치는 영향에서도 다른 양상으로 나타난다”라고 말했다.
이어 “한국이 지향하는 ‘AI 강국’의 모습은 단순히 기술력에서 앞서는 것이 아니라, 사람 중심의 AI를 통해 사회자본을 증진하고, 함께 살아가는 공동체적 가치를 실현하는 방향이어야 한다고 생각한다”고 강조했다.
최문정 교수는 현재 과학기술정책대학원장으로 재직 중이며, 한국지능정보사회진흥원 비상임이사(2023년~), 한·OECD 디지털사회 이니셔티브 의장(2024년~)을 맡고 있다.
AI 포 굿 글로벌 서밋에 대한 자세한 정보는 웹사이트(https://aiforgood.itu.int)에서 확인할 수 있다.
2025.07.08
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60% 이상 챗GPT 추론 성능 향상할 NPU 핵심기술 개발
오픈AI 챗GPT4, 구글 Gemnini 2.5 등 최신 생성형AI 모델들은 높은 메모리 대역폭(Bandwidth) 뿐만 아니라 많은 메모리 용량(Capacity)를 필요로 한다. 마이크로소프트, 구글 등 생성형AI 클라우드 운영 기업들이 엔비디아 GPU를 수십만 장씩 구매하는 이유다. 이런 고성능 AI 인프라 구축의 핵심 난제를 해소할 방안으로, 한국 연구진이 최신 GPU 대비 약 44% 낮은 전력 소모에도 평균 60% 이상 생성형 AI 모델의 추론 성능을 향상할 NPU(신경망처리장치)* 핵심 기술을 개발하는데 성공했다.
*NPU(Neural Processing Unit): 인공신경망(Neural Network)을 빠르게 처리하기 위해 만든 AI 전용 반도체 칩
우리 대학 전산학부 박종세 교수 연구팀과 (주)하이퍼엑셀(전기및전자공학부 김주영 교수 창업기업)이 연구 협력을 통해, 챗GPT와 같은 생성형AI 클라우드에 특화된 고성능·저전력의 NPU(신경망처리장치) 핵심기술을 개발했다고 4일 밝혔다.
연구팀이 제안한 기술은 컴퓨터 아키텍처 분야에서 최고 권위를 자랑하는 국제 학회인 ‘2025 국제 컴퓨터구조 심포지엄(International Symposium on Computer Architecture, ISCA 2025)’에 채택됐다.
이번 연구의 핵심은 추론 과정에서 경량화를 통해 정확도 손실을 최소화하면서도 메모리 병목 문제를 해결해 대규모 생성형AI 서비스의 성능을 개선하는 것이다. 이번 연구는 AI인프라의 핵심 구성요소인 AI반도체와 AI시스템SW를 통합 설계했다는 점에서 그 가치를 높게 인정받았다.
기존 GPU 기반 AI 인프라는 높은 메모리 대역폭과 메모리 용량 요구를 충족하기 위해 다수의 GPU 디바이스가 필요한 반면, 이번 기술은 메모리 사용의 대부분을 차지하는 KV 캐시의 양자화*를 통해 적은 수의 NPU 디바이스만으로 동일 수준의 AI 인프라를 구성할 수 있어, 생성형 AI 클라우드 구축 비용을 크게 절감할 수 있다.
*KV 캐시(Key-Value Cache)의 양자화: 생성형 AI 모델을 작동할 때 성능을 높이기 위해 사용하는 일종의 임시 저장 공간에 데이터 크기를 줄이는 것을 의미(32비트로 저장된 수를 4비트로 바꾸면, 데이터 크기는 1/8로 줄어듬)
연구팀은 기존 NPU 아키텍처의 연산 로직을 변경하지 않으면서 메모리 인터페이스와 통합될 수 있도록 설계했다. 이번 하드웨어 아키텍처 기술은 제안된 양자화 알고리즘을 구현할 뿐만 아니라, 제한된 메모리 대역폭 및 용량을 효율적으로 활용하기 위한 페이지 단위 메모리 관리 기법*과 양자화된 KV 캐시에 최적화된 새로운 인코딩 기법 등을 개발했다.
*페이지 단위 메모리 관리 기법: CPU처럼 메모리 주소를 가상화하여 NPU 내부에서 일관된 방식으로 접근할 수 있게 함
또한, 최신 GPU 대비 비용·전력 효율성이 우수한 NPU 기반 AI 클라우드를 구성할 경우, NPU의 고성능, 저전력 특성을 활용해 운영 비용 역시 크게 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
박종세 교수는 “이 연구는 (주)하이퍼엑셀과의 공동연구를 통해 생성형AI 추론 경량화 알고리즘에서 그 해법을 찾았고 ‘메모리 문제’를 해결할 수 있는 NPU 핵심기술 개발에 성공했다. 이 기술을 통해 추론의 정확도를 유지하면서 메모리 요구량을 줄이는 경량화 기법과, 이에 최적화된 하드웨어 설계를 결합해 최신 GPU 대비 평균 60% 이상 성능이 향상된 NPU를 구현했다” 고 말했다.
이어 “이 기술은 생성형AI에 특화된 고성능·저전력 인프라 구현 가능성을 입증했으며, AI클라우드 데이터센터뿐 아니라 능동적인 실행형 AI인 ‘에이전틱 AI ’등으로 대표되는 AI 대전환(AX) 환경에서도 핵심 역할이 기대된다”고 강조했다.
이 연구는 김민수 박사과정 학생과 ㈜하이퍼엑셀 홍성민 박사가 공동 제1 저자로 지난 6월 21일부터 6월 25일까지 일본 도쿄에서 열린 ‘2025 국제 컴퓨터구조 심포지엄(ISCA)’에 발표됐다. 국제적 저명학회인 ISCA는 올해는 570편의 논문이 제출됐으며 그중 127편 만이 채택됐다. (채택률 22.7%).
※논문 제목: Oaken: Fast and Efficient LLM Serving with Online-Offline Hybrid KV Cache Quantization
※DOI: https://doi.org/10.1145/3695053.3731019
한편 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP), 인공지능반도체대학원지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.04
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KAIST-사우디 킹사우드대, AI 공동 연구 협력 추진
우리 대학과 사우디아라비아 킹사우드대학교(King Saud University, 총장 압둘라 알살만)는 7월 3일 서울 도곡캠퍼스에서 회의를 갖고, 인공지능(AI) 및 디지털 플랫폼 구축을 위한 전략적 협력을 추진하기로 했다고 4일 밝혔다.
글로벌 AI 생태계는 사용자나 개발자의 활용이 제한된 미국의 클로즈드(폐쇄형) 모델(OpenAI, Google 등)과 중국의 자국 중심 기술 체계를 중심으로 양분화되는 추세다. 이러한 미·중 양강 구도 속에서, 한국을 비롯한 여러 국가들은 기술적 다양성과 접근성을 보장할 수 있는 제3의 협력 모델 구축 필요성을 꾸준히 제기해 왔다. 이에 대해 이광형 총장은 오픈소스 기반의 국제 협력체 구상을 바탕으로, 기존의 양극적 디지털 질서를 넘어 상호협력·공존하는 AI 신질서인 ‘삼분지계(三分之計)’ 전략을 제안한 바 있다.
이번 KAIST-킹사우드대 협력은 기술적 다양성과 접근성을 확보하기 위한 새로운 AI 모델을 공동으로 모색하려는 시도다. 이러한 흐름은 앞서 언급한 국제적 논의와도 맞닿아 있다. 특히 오픈 AI 모델을 기반으로 한 협력 체제를 통해 중동과 동남아시아 지역에서 혁신적인 다자 협력 기반을 마련하고자 하는 취지다.
양 기관은 각기 다른 강점을 바탕으로 상호 보완적인 협력 구도를 기대하고 있다. 사우디아라비아는 대규모 자본력과 디지털 인프라를 기반으로 전략적 투자가 가능한 국가이며, 한국은 AI 원천기술과 응용 역량, 그리고 우수한 인재 생태계에서 경쟁력을 갖추고 있다.
양국은 이러한 역량을 결합해 '투자-기술-인재'가 선순환하는 지속 가능한 협력 모델을 구현할 방침이다. 이를 통해 기존의 AI 기술 패권 구조와는 차별화된 개방형 플랫폼을 구축하고, 글로벌 AI 생태계의 다양성 증진에 기여할 것으로 기대된다.
이번 면담에서 양 기관은 향후 협력의 구체적 방향에 대해 의견을 모았다. 주요 협력 사항으로는 ▲오픈소스 기반 AI 기술 및 디지털 플랫폼 공동 개발 ▲KAIST-KSU 공동 학위 과정의 개설 및 운영 ▲양교 간 학생·교수·연구 인력 교류 프로그램의 확대 ▲기초과학 및 STEM(과학·기술·공학·수학) 분야의 공동연구 활성화 등이 논의됐다.
특히 AI 분야에서는 공동 연구소 설립을 통해 오픈 AI 모델 개발과 실제 산업 적용을 위한 프로젝트를 추진하기로 했다. 이는 기술의 접근성 확대를 통해 더 많은 국가와 기관이 AI 혁신에 참여할 수 있는 환경을 조성하는 것을 목표로 한다.
압둘라 알살만 총장은 "사우디아라비아는 비전 2030 하에 개방 정책과 전략적 투자를 통해 과학기술 혁신을 추진하고 있다"며, "KAIST와의 협력은 중동 지역의 AI 생태계 구축과 디지털 경쟁력 확보에 실질적인 기반이 될 것"이라고 밝혔다.
이광형 총장은 "사우디의 투자 역량과 KAIST의 기술 혁신력, 그리고 양국의 우수한 인재 자원을 결합하면 글로벌 AI 생태계의 다양성 증진에 크게 기여할 수 있다"라고 강조했다.
이어 이총장은 “ 양교가 AI 공동연구를 통해 독자적인 AI 모델을 개발한다면 미국-중국 중심의 디지털 질서에 새로운 영역을 창출하는 ‘삼분지계(三分之計)’의 구도를 실현함으로써 중동·북아프리카(MENA) 및 아세안(ASEAN) 지역을 넘어 세계 시장으로 나아갈 수 있을 것”이라는 미래 비전을 제시했다.
양 기관은 이번 논의 내용을 바탕으로 조만간 공식 업무협약(MOU)을 체결할 예정이다. 이후 구체적 협력 방안을 마련하고, 공동 연구소 설립과 글로벌 인재 양성 프로그램 추진에 본격 착수할 계획이다.
이번 협력은 외교부 산하 한국국제교류재단(KF)의 '해외 유력 인사 초청사업'을 통해 시작되었으며, KF의 지속적 지원 하에 장기적이고 전략적인 파트너십으로 발전할 것으로 기대된다.
2025.07.04
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24시간 말하는 AI비서 가능성 여는 '스피치SSM' 개발
최근 음성 언어 모델(Spoken Language Model, SLM)은 텍스트 없이 인간의 음성을 학습해 음성의 언어적, 비언어적 정보를 이해 및 생성하는 기술로 텍스트 기반 언어 모델의 한계를 넘어서는 차세대 기술로 각광받고 있다. 하지만 기존 모델은 장시간 콘텐츠 생성이 요구되는 팟캐스트, 오디오북, 음성비서 등에서 한계가 두드러졌는데, 우리 연구진이 이런 한계를 뛰어넘어, 시간 제약 없이 일관되고 자연스러운 음성 생성을 실현한 ‘스피치SSM’을 개발하는데 성공했다.
우리 대학 전기및전자공학부 노용만 교수 연구팀의 박세진 연구원(박사과정)이 장시간 음성 생성이 가능한 음성 언어 모델 ‘스피치SSM(SpeechSSM)’을 개발했다고 3일 밝혔다.
이번 연구는 국제 최고 권위 머신러닝 학회인 ICML(International Conference on Machine Learning) 2025에 전체 제출된 논문 중 약 1%만이 선정되는 구두 논문 발표에 확정돼 뛰어난 연구 역량을 입증할 뿐만 아니라 우리 대학의 인공지능 연구 능력이 세계 최고 수준임을 다시 한번 보여주는 계기가 될 전망이다.
음성 언어 모델(SLM)은 중간에 텍스트로 변환하지 않고 음성을 직접 처리함으로써, 인간 화자 고유의 음향적 특성을 활용할 수 있어 대규모 모델에서도 고품질의 음성을 빠르게 생성할 수 있다는 점이 큰 강점이다.
그러나 기존 모델은 음성을 아주 세밀하게 잘게 쪼개서 아주 자세한 정보까지 담는 경우, ‘음성 토큰 해상도’가 높아지고 사용하는 메모리 소비도 증가하는 문제로 인해 장시간 음성의 의미적, 화자적 일관성을 유지하기 어려웠다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 하이브리드 상태공간 모델(Hybrid State-Space Model)을 사용한 음성 언어 모델인‘스피치SSM’를 개발해 긴 음성 시퀀스를 효율적으로 처리하고 생성할 수 있게 설계했다.
이 모델은 최근 정보에 집중하는 ‘어텐션 레이어(attention layer)’와 전체 이야기 흐름(장기적인 맥락)을 오래 기억하는 ‘순환 레이어(recurrent layer)’를 교차 배치한 ‘하이브리드 구조’를 통해 긴 시간 동안 음성을 생성해도 흐름을 잃지 않고 이야기를 잘 이어간다. 또한, 메모리 사용량과 연산량이 입력 길이에 따라 급격히 증가하지 않아, 장시간의 음성을 안정적이고 효율적으로 학습하고 생성할 수 있다.
스피치SSM은 음성 데이터를 짧은 고정된 단위(윈도우)로 나눠 각 단위별로 독립적으로 처리하고, 전체 긴 음성을 만들 경우에는 다시 붙이는 방식을 활용해 쉽게 긴 음성을 만들 수 있어 무한한 길이의 음성 시퀀스(unbounded speech sequence)를 효과적으로 처리할 수 있게 했다.
또한 음성 생성 단계에서는 한 글자, 한 단어 차례대로 천천히 만들어내지 않고, 여러 부분을 한꺼번에 빠르게 만들어내는 ‘비자기회귀(Non-Autoregressive)’방식의 오디오 합성 모델(SoundStorm)을 사용해, 고품질의 음성을 빠르게 생성할 수 있게 했다.
기존은 10초 정도 짧은 음성 모델을 평가했지만, 연구팀은 16분까지 생성할 수 있도록 자체 구축한 새로운 벤치마크 데이터셋인 ‘LibriSpeech-Long'을 기반으로 음성을 생성하는 평가 태스크를 새롭게 만들었다.
기존 음성 모델 평가 지표인 말이 문법적으로 맞는지 정도만 알려주는 PPL(Perplexity)에 비해, 연구팀은 시간이 지나면서도 내용이 잘 이어지는지 보는 'SC-L(semantic coherence over time)', 자연스럽게 들리는 정도를 시간 따라 보는 'N-MOS-T(naturalness mean opinion score over time)' 등 새로운 평가 지표들을 제안해 보다 효과적이고 정밀하게 평가했다.
새로운 평가를 통해 스피치SSM 음성 언어 모델로 생성된 음성은 긴 시간 생성에도 불구하고 초기 프롬프트에서 언급된 특정 인물이 지속적으로 등장하며, 맥락적으로 일관된 새로운 인물과 사건들이 자연스럽게 전개되는 모습을 확인했다. 이는 기존 모델들이 장시간 생성 시 쉽게 주제를 잃고 반복되는 현상을 보였던 것과 크게 대조적이다.
박세진 박사과정생은 “기존 음성 언어 모델은 장시간 생성에 한계가 있어, 실제 인간이 사용하도록 장시간 음성 생성이 가능한 음성 언어 모델을 개발하는 것이 목표였다”며 “이번 연구 성과를 통해 긴 문맥에서도 일관된 내용을 유지하면서, 기존 방식보다 더 효율적이고 빠르게 실시간으로 응답할 수 있어, 다양한 음성 콘텐츠 제작과 음성비서 등 음성 AI 분야에 크게 기여할 것으로 기대한다”라고 밝혔다.
이 연구는 제1 저자인 우리 대학 박세진 박사과정 학생이 구글 딥마인드(Google DeepMind)와 협력해, ICML(국제 머신러닝 학회) 2025에서 7월 16일 구두 발표로 소개될 예정이다.
※ 논문제목: Long-Form Speech Generation with Spoken Language Models
※ DOI: 10.48550/arXiv.2412.18603
한편, 박세진 박사과정생은 비전, 음성, 언어를 통합하는 연구를 수행하며 CVPR(컴퓨터 비전 분야 최고 학회) 2024 하이라이트 논문 발표, 2024년 ACL(자연어 처리 분야 최고 학회)에서 우수논문상(Outstanding Paper Award) 수상 등을 통해 우수한 연구 역량을 입증한 바 있다.
[데모 페이지 링크]
https://google.github.io/tacotron/publications/speechssm/
2025.07.03
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국내 첫 피지컬 AI 기반 제조 혁신 포럼 개최
우리 대학과 다임리서치는 2025년 6월 25일 KAIST 본원 기계공학동(N7, 1601호)에서 “피지컬 AI와 SDx가 창조하는 제조와 자동화산업의 미래”라는 주제로 국내 최초 피지컬 AI 기반 제조 혁신 포럼을 개최하였다.
최근 인공지능(AI)은 단순한 언어 처리나 데이터 분석을 넘어 현실 공간에서 직접 작동하는 ‘피지컬 AI (Physical AI)’ 시대로 진입하고 있다. 챗GPT와 같은 언어 모델이 인간의 사고를 모사하는 ‘언어형 AI’였다면, 피지컬 AI는 공간과 시간의 맥락을 인식하고 물리적 행동을 수행하는 “움직이는 지능”으로서 제조, 물류, 건설, 농업 등 산업 전반을 혁신하는 새로운 산업의 기회로 떠오르고 있다.
포럼은 크게 두 개 세션으로 구성되며, 첫 번째 세션에서는 현대자동차의 민정국 상무가 세계 최초로 현대차가 도입한 Software-Defined Factory (SDF) 개념을 발표하였으며, KAIST 장영재 교수는 피지컬 AI 기술이 적용된 SDx 구현 사례를 공유하였다. 이어 네이버 김필수 본부장이 AI 에이전트가 미래 제조 현장에서 맡을 역할과 국내 제조산업 확산 전략을 소개하였다.
두 번째 세션은 산업계, 정부, 연구기관이 참여하는 기술 세션으로, 유니티코리아, KEIT, NIPA, 다임리서치 관계자들이 각각 디지털 트윈, 정부 정책, 기술 트렌드, 자율 제조 기획에 대한 최신 인사이트를 공유하였다.
특히 이번 포럼은 단순한 기술 공유를 넘어, 국내 중소기업의 자동화 도입에 실질적인 도움을 주기 위한 전략이 발표되었다는 점에서 주목된다.
장영재 교수와 다임리서치는 중소기업이 무료로 사용할 수 있는 피지컬 AI 기반 자동 설계 및 분석 솔루션을 개발 중이며, 이를 통해 고가 외산 소프트웨어와 전문가 없이도 로봇 및 자동화 설계 시뮬레이션이 가능해져 중소기업의 자동화 실패를 줄이고 생산성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
피지컬 AI는 로봇, 제어, 반도체, 센서, 통신 등 복합 기술이 통합된 영역으로, 대한민국이 강점을 가진 기반 기술과 높은 시너지를 낼 수 있다. 이번 포럼은 대한민국이 AI 패권 경쟁에서 주도권을 회복할 새로운 전략 방향을 제시하였으며, 특히 제조·물류 등 핵심 산업 분야에서 글로벌 AI 산업을 선도할 기회를 마련하는 출발점이 될 것으로 기대한다.
2025.06.25
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G3 AI 강국 위한 인재 양성과 과학기술 혁신 나선다
새 정부 출범과 함께 AI 및 과학기술 분야에 대한 사회적 관심이 크게 높아진 가운데, 우리 대학은 과학기술을 기반으로 국가 혁신을 주도하고 인류의 문제 해결에 앞장서는‘AI 중심 가치 창출형 과학기술특성화대학’으로 거듭날 계획임을 24일 밝혔다.
대한민국이 기술 주도형 사회로 대전환을 맞이하는 시점에서 KAIST는 지난 반세기 동안 국가 발전사의 '스타터킷(Starter Kit)' 역할을 수행해온 경험을 토대로, 단순한 교육·연구기관을 넘어 새로운 사회적 가치를 창출하는 글로벌 혁신 허브로의 도약을 준비하고 있다.
특히 우리 대학은 대한민국이 인공지능 주요 3개국(G3)에 도약할 수 있도록 전 국민이 소외 없이 AI를 활용할 수 있는 'AI 기본사회' 실현을 비전으로 제시했다. 이를 위해 KAIST가 주관하는 대한민국을 대표하는 ‘국가AI연구거점’사업(책임자 김기응)을 통해 AI 기술을 기반으로 산업 경쟁력을 제고하고 사회 문제를 실질적으로 해결하는 데 매진하고 있다.
우리 대학 AI 분야 연구 성과는 국제적으로도 주목받는다. 머신러닝 분야 최고 3대 학회(ICML, NeurIPS, ICLR)에서 최근 5년간(2020~2024) 세계 5위, 아시아 1위를 기록하고 있으며, 같은 기간동안 머신러닝, 자연어처리, 컴퓨터비전 Top 학회(ICML, NeurIPS, ICLR, ACL, EMNLP, NAACL, CVPR, ICCV, ECCV)의 논문 수 기준으로 세계 5위, 아시아 4위를 차지했다. 또한, 세계 최고 권위의 반도체 집적회로 학술대회인 ISSCC(International Solid-State Circuits Conference)에서 19년간(2006~2024) 평균 논문 채택 수 세계 1위를 차지하며 독보적인 연구력을 입증했다.
우리 대학은 초거대 AI 모델(한국형 LLM), 뉴로모픽 반도체, 저전력 AI 프로세서 등 핵심 AI 기술 개발을 비롯해 자율주행, 도심항공교통(UAM), 정밀의료, 설명 가능한 AI(XAI) 등 다양한 응용 분야에서도 연구를 지속 확대 중이다.
제조업 분야에서도 KAIST의 AI 기술은 현장 혁신을 주도한다. 장영재 교수팀은 제조 현장 데이터를 활용한 디지털 트윈과 AI 기반 예측 기술로 반도체 및 디스플레이 등 첨단 제조 분야의 생산성을 높였으며, 김성민 교수팀은 센티미터 이하의 정밀도로 위치 추적이 가능한 초저전력 무선 태그 기술을 개발해 스마트 팩토리 구현을 앞당기고 있다. 최재식 교수가 창업한 ㈜인이지의 산업 공정 최적화, 설비 고장 예측과 같은 기술은 실제 산업 현장에 빠르게 적용되어 성과를 내고 있다. 한편, ㈜인이지는 지난 3월 정부가 추진하는 '설명가능한 AI(XAI)' 분야 국가전략기술로 지정되기도 했다.
AI와 밀접한 연관을 지닌 로봇 분야에서도 실용화 사례가 잇따른다. 기계공학과 황보제민 교수팀은 재난 구조, 험지 탐사, 등 고위험 환경에서 활용 가능한 사족보행 로봇 '라이보(RAIBO) 2'를 새롭게 개발해 주목을 받았다. 공경철 교수팀과 ㈜엔젤로보틱스는 외골격 로봇 '워크온 슈트'를 개발해 하반신 완전마비 또는 보행 장애인의 삶의 질을 획기적으로 개선하는 데 기여한다.
이외에도 AI 반도체, 양자암호통신, 초소형 위성, 수소연료전지, 차세대 배터리, 생체모사 센서 등 미래 핵심 기술 분야에서도 괄목할 만한 연구가 이어지고 있다. 특히 소형 위성을 기반으로 한 우주탐사 기술과 소행성 탐사 프로젝트, 에너지 하베스팅 및 고속 충전 기술 등이 주목받는다.
특히 첨단 바이오 및 생명과학 분야에서도 KAIST는 독일 머크(Merck)사와 협력하여 합성생물학, mRNA 등 다양한 연구를 진행 중이며, 대전에 4,300억 원 규모의 머크 바이오센터 건립에 기여하며 지역 경제 활성화와 일자리 창출에도 기여한다.
이런 첨단 연구 역량을 바탕으로 KAIST는 산업계는 물론 글로벌 무대에서도 영향력을 지속 확대하고 있다. MIT, 스탠퍼드대, 뉴욕대(NYU) 등 세계 유수 대학들과 전략적 파트너십을 구축했으며, 특히 NYU와는 뉴욕에 공동캠퍼스를 설립하여 인적 교류, 공동연구 등을 강화하고 있다. 구글, 인텔, TSMC 등 글로벌 기업들과의 산학협력도 활발히 이어가며 미래 기술 개발과 혁신생태계 조성에 중추적인 역할을 한다.
이러한 활동은 대한민국 산업을 이끄는 강력한 창업 생태계로도 이어진다.큐닉스컴퓨터, 넥슨, 네이버 등으로 이어진 창업 흐름은 지금까지 총 1,914개 기업으로 확산됐으며, 이들의 누적 자산은 94조 원, 매출 36조 원, 고용 6만 명에 이른다. 이 중 90% 이상이 교수 및 학생 연구실 기반의 기술창업이라는 점에서 과학기술에 기반하여 실질적으로 경제에 기여하는 모델을 제시하고 있다.
이처럼 다양한 성과를 지속적으로 창출해 온 KAIST는 도전과 실패를 통해 혁신을 만들어 온 카이스티안(KAISTian) 약 8만 명을 이미 사회로 배출했으며, 지금도 새로운 인재를 영입해 대한민국과 세계를 변화시키는 혁신을 이어가는 중이다.
이광형 총장은 "KAIST는 대한민국과 인류의 미래를 설계하고 실질적인 가치를 만들어내는 글로벌 과학기술 리더로 자리매김할 것“이라며 ”새 정부의 국정과제인 G3 AI 강국 실현을 위하여 인재 양성과 연구개발에 주력할 예정“이라고 강조했다.
그는 이어 ”KAIST가 특히 역점을 두는 AI 분야에 대한 비전은 모든 사람이 AI를 자유롭게 활용할 수 있는 사회를 실현하기 위해 노력할 것"이라며 "AI를 통해 제조업 경쟁력을 회복하고, 피지컬 AI, AI 로봇, AI 모빌리티 기술을 산업 현장에 적극 보급하여 생산성을 획기적으로 끌어올리는 데 기여하겠다"고 밝혔다.
2025.06.24
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AI가 여론 조작? 한국어 'AI 생성 댓글' 탐지 기술 개발
생성형 AI 기술이 발전하면서 이를 악용한 온라인 여론 조작 우려가 커지고 있다. 이에 따른 AI 생성글 탐지 기술도 개발되었는데 대부분 영어로 된 장문의 정형화된 글을 기반으로 개발돼, 짧고(평균 51자), 구어체 표현이 많은 한국어 뉴스 댓글에는 적용이 어려웠다. 우리 연구진이 한국어 AI 생성 댓글을 탐지하는 기술을 개발해서 화제다.
우리 대학 전기및전자공학부 김용대 교수 연구팀이 국가보안기술연구소(국보연)와 협력해, 한국어 AI 생성 댓글을 탐지하는 기술 'XDAC'를 세계 최초로 개발했다고 23일 밝혔다.
최근 생성형 AI는 뉴스 기사 맥락에 맞춰 감정과 논조까지 조절할 수 있으며, 몇 시간 만에 수십만 개의 댓글을 자동 생성할 수 있어 여론 조작에 악용될 수 있다. OpenAI의 GPT-4o API를 기준으로 하면 댓글 1개 생성 비용은 약 1원 수준이며, 국내 주요 뉴스 플랫폼의 하루 평균 댓글 수인 20만 개를 생성하는 데 단 20만 원이면 가능할 정도다. 공개 LLM은 자체 GPU 인프라만 갖추면 사실상 무상으로도 대량의 댓글 생성을 수행할 수 있다.
연구팀은 AI 생성 댓글과 사람 작성 댓글을 사람이 구별할 수 있는지 실험했다. 총 210개의 댓글을 평가한 결과, AI 생성 댓글의 67%를 사람이 작성한 것으로 착각했고, 실제 사람 작성 댓글도 73%만 정확히 구분해냈다. 즉, 사람조차 AI 생성 댓글을 정확히 구별하기 어려운 수준에 이르렀다는 의미다. AI 생성 댓글은 오히려 기사 맥락 관련성(95% vs 87%), 문장 유창성(71% vs 45%), 편향성 인식(33% vs 50%)에서 사람 작성 댓글보다 높은 평가를 받았다.
그동안 AI 생성글 탐지 기술은 대부분 영어로 된 장문의 정형화된 글을 기반으로 개발되어 한국어의 짧은 댓글에는 적용이 어려웠다. 짧은 댓글은 통계적 특징이 불충분하고, 이모지·비속어·반복 문자 등 비정형 구어 표현이 많아 기존 탐지 모델이 효과적으로 작동하지 않는다. 또한, 현실적인 한국어 AI 생성 댓글 데이터셋이 부족하고, 기존의 단순한 프롬프팅 방식으로는 다양하고 실제적인 댓글을 생성하는 데 한계가 있었다.
이에 연구팀은 ▲14종의 다양한 LLM 활용 ▲자연스러움 강화 ▲세밀한 감정 제어 ▲참조자료를 통한 증강 생성의 네 가지 전략을 적용한 AI 댓글 생성 프레임워크를 개발해, 실제 이용자 스타일을 모방한 한국어 AI 생성 댓글 데이터셋을 구축하고 이 중 일부를 벤치마크 데이터셋으로 공개했다. 또 설명 가능한 AI(XAI) 기법을 적용해 언어 표현을 정밀 분석한 결과, AI 생성 댓글에는 사람과 다른 고유한 말투 패턴이 있음을 확인했다.
예를 들어, AI는 "것 같다", "에 대해" 등 형식적 표현과 높은 접속어 사용률을 보였고, 사람은 반복 문자(ㅋㅋㅋㅋ), 감정 표현, 줄바꿈, 특수기호 등 자유로운 구어체 표현을 즐겨 사용했다.
특수문자 사용에서도 AI는 전 세계적으로 통용되는 표준화된 이모지를 주로 사용하는 반면, 사람은 한국어 자음(ㅋ, ㅠ, ㅜ 등)이나 특수 기호(ㆍ, ♡, ★, • 등) 등 문화적 특수성이 담긴 다양한 문자를 활용했다.
특히, 서식 문자(줄바꿈, 여러 칸 띄어쓰기 등) 사용에서 사람 작성 댓글의 26%는 이런 서식 문자를 포함했지만, AI 생성 댓글은 단 1%만 사용했다. 반복 문자(예: ㅋㅋㅋㅋ, ㅎㅎㅎㅎ 등) 사용 비율도 사람 작성 댓글이 52%로, AI 생성 댓글(12%)보다 훨씬 높았다.
XDAC는 이러한 차이를 정교하게 반영해 탐지 성능을 높였다. 줄바꿈, 공백 등 서식 문자를 변환하고, 반복 문자 패턴을 기계가 이해할 수 있도록 변환하는 방식이 적용됐다. 또 각 LLM의 고유 말투 특징을 파악해 어떤 AI 모델이 댓글을 생성했는지도 식별 가능하게 설계됐다.
이러한 최적화로 XDAC는 AI 생성 댓글 탐지에서 98.5% F1 점수로 기존 연구 대비 68% 성능을 향상시켰으며, 댓글 생성 LLM 식별에서도 84.3% F1 성능을 기록했다.
고우영 선임연구원은 "이번 연구는 생성형 AI가 작성한 짧은 댓글을 높은 정확도로 탐지하고, 생성 모델까지 식별할 수 있는 세계 최초 기술"이라며 "AI 기반 여론 조작 대응의 기술적 기반을 마련한 데 큰 의의가 있다"고 강조했다.
연구팀은 XDAC의 탐지 기술이 단순 판별을 넘어 심리적 억제 장치로도 작용할 수 있다고 설명했다. 마치 음주단속, 마약 검사, CCTV 설치 등이 범죄 억제 효과를 가지듯, 정밀 탐지 기술의 존재 자체가 AI 악용 시도를 줄일 수 있다는 것이다.
XDAC는 플랫폼 사업자가 의심스러운 계정이나 조직적 여론 조작 시도를 정밀 감시·대응하는 데 활용될 수 있으며, 향후 실시간 감시 시스템이나 자동 대응 알고리즘으로 확장 가능성이 크다.
이번 연구는 설명가능 인공지능(XAI) 기반 탐지 프레임워크를 제안한 것이 핵심이며, 인공지능 자연어처리 분야 최고 권위 학술대회인 7월 27일부터 개최되는 'ACL 2025' 메인 콘퍼런스에 채택되며 기술력을 인정받았다.
※논문 제목: XDAC: XAI-Driven Detection and Attribution of LLM-Generated News Comments in Korean
※논문원본: https://github.com/airobotlab/XDAC/blob/main/paper/250611_XDAC_ACL2025_camera_ready.pdf
이번 연구는 우리 대학 김용대 교수의 지도 아래 국보연 소속이자 우리 대학 박사과정인 고우영 선임연구원이 제1 저자로 참여했으며, 성균관대학교 김형식 교수와 우리 대학 오혜연 교수가 공동 연구자로 참여했다.
2025.06.24
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‘뻔하지 않은 창의적인 의자’그리는 AI 기술 개발
최근 텍스트 기반 이미지 생성 모델은 자연어로 제공된 설명만으로도 고해상도·고품질 이미지를 자동 생성할 수 있다. 하지만, 대표적인 예인 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 모델에서 ‘창의적인’이라는 텍스트를 입력했을 경우, 창의적인 이미지 생성은 아직은 제한적인 수준이다. KAIST 연구진이 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 등 텍스트 기반 이미지 생성 모델에 별도 학습 없이 창의성을 강화할 수 있는 기술을 개발해, 예컨대 뻔하지 않은 창의적인 의자 디자인도 인공지능이 스스로 그려낼 수 있게 됐다.
우리 대학 김재철AI대학원 최재식 교수 연구팀이 네이버(NAVER) AI Lab과 공동 연구를 통해, 추가적 학습 없이 인공지능(AI) 생성 모델의 창의적 생성을 강화하는 기술을 개발했다.
최 교수 연구팀은 텍스트 기반 이미지 생성 모델의 내부 특징 맵을 증폭해 창의적 생성을 강화하는 기술을 개발했다. 또한, 모델 내부의 얕은 블록들이 창의적 생성에 중요한 역할을 한다는 것을 발견하고, 특징 맵을 주파수 영역으로 변환 후, 높은 주파수 영역에 해당하는 부분의 값을 증폭하면 노이즈나 작게 조각난 색깔 패턴의 형태를 유발하는 것을 확인했다. 이에 따라, 연구팀은 얕은 블록의 낮은 주파수 영역을 증폭함으로써 효과적으로 창의적 생성을 강화할 수 있음을 보였다.
연구팀은 창의성을 정의하는 두 가지 핵심 요소인 독창성과 유용성을 모두 고려해, 생성 모델 내부의 각 블록 별로 최적의 증폭 값을 자동으로 선택하는 알고리즘을 제시했다.
개발된 알고리즘을 통해 사전 학습된 스테이블 디퓨전 모델의 내부 특징 맵을 적절히 증폭해 추가적인 분류 데이터나 학습 없이 창의적 생성을 강화할 수 있었다.
연구팀은 개발된 알고리즘을 사용하면 기존 모델 대비 더욱 참신하면서도 유용성이 크게 저하되지 않은 이미지를 생성할 수 있음을 다양한 측정치를 활용해 정량적으로 입증했다.
특히, 스테이블 디퓨전 XL(SDXL) 모델의 이미지 생성 속도를 대폭 향상하기 위해 개발된 SDXL-Turbo 모델에서 발생하는 모드 붕괴 문제를 완화함으로써 이미지 다양성이 증가한 것을 확인했다. 나아가, 사용자 연구를 통해 사람이 직접 평가했을 때도 기존 방법에 비해 유용성 대비 참신성이 크게 향상됨을 입증했다.
공동 제1 저자인 KAIST 한지연, 권다희 박사과정은 "생성 모델을 새로 학습하거나 미세조정 학습하지 않고 생성 모델의 창의적인 생성을 강화하는 최초의 방법론ˮ이라며 "학습된 인공지능 생성 모델 내부에 잠재된 창의성을 특징 맵 조작을 통해 강화할 수 있음을 보였다ˮ 라고 말했다.
이어 “이번 연구는 기존 학습된 모델에서도 텍스트만으로 창의적 이미지를 손쉽게 생성할 수 있게 됐으며, 이를 통해 창의적인 상품 디자인 등 다양한 분야에서 새로운 영감을 제공하고, 인공지능 모델이 창의적 생태계에서 실질적으로 유용하게 활용될 수 있도록 기여할 것으로 기대된다”라고 밝혔다.
KAIST 김재철AI대학원 한지연 박사과정과 권다희 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `국제 컴퓨터 비전 및 패턴인식 학술대회 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR)’에서 6월 15일 발표됐다.
※논문명 : Enhancing Creative Generation on Stable Diffusion-based Models
※DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.23538
한편 이번 연구는 KAIST-네이버 초창의적 AI 연구센터, 과학기술정보통신부의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받은 혁신성장동력프로젝트 설명가능인공지능, AI 연구거점 프로젝트, 점차 강화되고 있는 윤리 정책에 발맞춰 유연하게 진화하는 인공지능 기술 개발 연구 및 KAIST 인공지능 대학원 프로그램과제의 지원을 받았고 방위사업청과 국방과학연구소의 지원으로 KAIST 미래 국방 인공지능 특화연구센터에서 수행됐다.
2025.06.19
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AI 융합 혁신 주도할 ‘이노코어(InnoCORE) 연구단’ 본격 출범
우리 대학은 과학기술정보통신부(장관 유상임, 이하 과기정통부) 및 DGIST, GIST, UNIST*와 협력하여, AI 융합(AI+S&T) 첨단 전략 연구를 이끌 ‘이노코어(InnoCORE) 연구단’을 출범하고, 이를 통해 세계 최고 수준 박사후연구원(Postdoctoral researcher) 최대 200명 채용을 본격 추진한다고 16일 밝혔다.
* DGIST(대구경북과학기술원),, GIST(광주과학기술원), UNIST(울산과학기술원)
‘이노코어(InnoCORE) 연구단’은 AI 융합 분야의 혁신(Innovation)을 이끌 핵심(Core) 연구인력 육성을 목표로, AI+과학기술 분야의 고급 연구인재를 집중 양성·유치한다. 이는 글로벌 AI 인재 확보 경쟁이 가속화되는 가운데 국내 인재의 두뇌유출 방지 및 해외 우수 인재 유치의 전략적 대응책이다.
우리 대학은 이번 사업을 통해 국내·외 최상위 박사후연구원이 첨단 집단연구 환경에서 AI 융합기술 개발에 매진하도록 지원함으로써, AI 기반 과학기술 혁신을 가속화하고 연구 성과를 산업·경제 전반으로 확산시킬 계획이다.
AI+S&T 첨단 융합 연구와 글로벌 인재 유치를 위한 이노코어 사업은 KAIST를 포함하여 4개 과학기술원이 공동으로 추진하며, AI 핵심기술(초거대언어모델, AI 반도체 등) 및 AI 융합기술(바이오, 제조, 에너지, 항공우주 등)을 중심으로 구성된다.
우리 대학은 주관기관으로서 다음과 같은 4개 연구단을 운영한다.
▲ 초거대언어모델 혁신 연구단: LLM 기술 고도화 및 생성AI·멀티모달·신뢰성 확보 연구
▲ AI 기반 지능형 설계–제조 통합 연구단: 제조 산업 전주기 AI 플랫폼 구축 및 설계·공정 혁신
▲ AI-혁신신약 연구단: AI 기반 신약 개발 전주기 기술 확보 및 난치질환 극복
▲ AI-Transformed Aerospace 연구단: 항공우주 시스템 전주기 AI 전환 및 자율비행·우주통신 등 신기술 개발
이 외에도 DGIST, GIST, UNIST가 각각 주관하는 ▲바이오 체화형 피지컬 AI ▲뇌질환 조기진단 AI+나노융합 ▲지능형 수소기술 혁신 ▲AI-우주 태양광 연구단 등 총 8개 연구단이 구성되어 글로벌 협업형 융합 연구를 추진한다.
KAIST를 비롯한 4개 과학기술원은 2025년부터 AI+S&T 분야 박사후연구원 400명 채용을 본격화한다. 선발된 박사후연구원에게는 연 9천만원 이상의 고급 처우를 보장하며, 기업·연구과제와 매칭을 통한 추가 지원도 추진할 예정이다.
특히, 해외 우수 인재 유치 확대를 위해 미국 주요 지역에서 글로벌 채용설명회를 개최한다. 6월 중 보스턴(하버드, MIT), 뉴욕(NYU), 실리콘밸리(스탠퍼드) 등에서 현지 채용 설명회를 열고, 네이처(Nature), 사이언스(Science) 등 글로벌 학술지와 링크드인(LinkedIn) 등을 통한 홍보도 병행한다.
우리 대학은 연구단 내에서 박사후연구원이 다양한 학문·산업 분야의 전문가들과 협업할 수 있도록 복수 멘토 프로그램, 글로벌 공동연구 기회, 우수 인프라(슈퍼컴퓨터, 반도체 펩, AI 연구 플랫폼 등)를 제공할 계획이다.
이광형 총장은 “이번 이노코어 사업을 통해 KAIST가 AI+S&T 융합 연구의 글로벌 허브(Global Hub)로 도약하고, 전 세계에서 유치한 젊은 연구자들이 KAIST에서 도전하고 성장하며, 우리나라가 글로벌 AI 융합 연구·산업의 선도국으로 자리매김하는 데 중추적 역할을 하겠다. 이를 위해 최고의 연구 환경과 적극적인 지원을 아끼지 않겠다”고 강조했다.
우리 대학은 AI 융합 연구의 글로벌 경쟁력을 확보하고 첨단산업 발전에 기여하기 위해 이노코어 사업을 적극 추진해 나갈 계획이다. 선정된 8개 연구단은 6월 말까지 세부 연구계획을 확정하고, 7월부터 본격 연구에 착수한다.
2025.06.17
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21개 화학반응 동시 분석..AI 신약 개발 판 바꾼다
임산부의 입덧 완화 목적으로 사용됐던 약물인 탈리도마이드(Thalidomide)는 생체 내에서는 광학 이성질체*의 특성으로 한쪽 이성질체는 진정 효과를 나타내지만, 다른 쪽은 기형 유발이라는 심각한 부작용을 일으킨다. 이런 예처럼, 신약 개발에서는 원하는 광학 이성질체만을 선택적으로 합성하는 정밀 유기합성 기술이 중요하다. 하지만, 여러 반응물을 동시에 분석하는 것 자체가 어려웠던 기존 방식을 극복하고, 우리 연구진이 세계 최초로 21종의 반응물을 동시에 정밀 분석하는 기술을 개발해, AI와 로봇을 활용하는 신약 개발에 획기적인 기여가 기대된다.
*광학 이성질체: 동일한 화학식을 가지며 거울상 관계에 있으면서 서로 겹칠 수 없는 비대칭 구조로 존재하는 분자 쌍을 말한다. 이는 왼손과 오른손처럼 형태는 유사하지만 포개어지지 않는 관계와 유사하다.
우리 대학 화학과 김현우 교수 연구팀이 인공지능 기반 자율합성* 시대에 적합한 혁신적인 광학이성질체 분석 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 이번 연구는 다수의 반응물을 동시에 투입해 진행하는 비대칭 촉매 반응을 고해상도 불소 핵자기공명분광기(19F NMR)를 활용해 정밀 분석한 세계 최초의 기술로, 신약 개발 및 촉매 최적화 등 다양한 분야에 획기적인 기여가 기대된다.
* 인공지능 기반 자율합성: 인공지능(AI)을 활용해 화학 물질 합성 과정을 자동화하고 최적화하는 첨단 기술로, 미래 실험실의 자동화 및 지능형 연구 환경을 구현할 핵심 요소로 주목받고 있다. AI가 실험 조건을 예측·조절하고 결과를 해석해 후속 실험을 스스로 설계함으로써 반복 실험 수행 시 인간 개입을 최소화해 연구 효율성과 혁신성을 크게 높인다.
현재 자율합성 시스템은 반응 설계부터 수행까지는 자동화가 가능하지만, 반응 결과 분석은 전통적 장비를 활용한 개별 처리 방식에 의존하고 있어 속도 저하와 병목 현상이 발생하며 고속 반복 실험에는 적합하지 않다는 문제점이 제기돼 왔다.
또한, 1990년대에 제안된 다기질 동시 스크리닝 기법은 반응 분석의 효율을 극대화할 전략으로 주목받았지만, 기존 크로마토그래피 기반 분석법의 한계로 인해 적용 가능한 기질 수가 제한적이었다. 특히 원하는 광학 이성질체만 선택하여 합성하는 비대칭 합성 반응에서는 10종 이상의 기질을 동시에 분석하는 것이 불가능에 가까웠다.
이러한 한계를 극복하기 위해, 연구팀은 다수의 반응물을 하나의 반응 용기에 투입하여 동시에 비대칭 촉매 반응을 수행한 뒤 불소 작용기를 생성물에 도입하고, 자체 개발한 카이랄 코발트 시약을 적용해 모든 광학 이성질체를 명확하게 정량 분석할 수 있는 불소 핵자기공명분광기(19F NMR) 기반 다기질 동시 스크리닝 기술을 구현했다.
연구팀은 19F NMR의 우수한 분해능과 민감도를 활용해, 21종 기질의 비대칭 합성 반응을 단일 반응 용기에서 동시에 수행하고 생성물의 수율과 광학 이성질체 비율을 별도의 분리 과정 없이 정량 측정하는 데 성공했다.
김현우 교수는 “여러 기질을 한 반응기에 넣고 비대칭 합성 반응을 동시에 수행하는 것은 누구나 할 수 있지만, 생성물 전체를 정확하게 분석하는 것은 지금까지 풀기 어려운 과제였다”며, “세계 최고 수준의 다기질 스크리닝 분석 기술을 구현함으로써 AI 기반 자율합성 플랫폼의 분석 역량 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.
이어 “이번 연구는 신약 개발에 필수적인 비대칭 촉매 반응의 효율성과 선택성을 신속히 검증할 수 있는 기술로, AI 기반 자율화 연구의 핵심 분석 도구로 활용될 전망이다”라고 밝혔다.
이번 연구에는 우리 대학 화학과 김동훈 석박통합과정 학생(제1 저자), 최경선 석박통합과정 학생(제2 저자) 가 참여했으며, 화학 분야 세계적 권위의 국제 학술지 미국화학회지(Journal of the American Chemical Society) 에 2025년 5월 27일 자 온라인 게재됐다.
※ 논문명: One-pot Multisubstrate Screening for Asymmetric Catalysis Enabled by 19F NMR-based Simultaneous Chiral Analysis
※ DOI: 10.1021/jacs.5c03446
이번 연구는 한국연구재단 중견연구자 지원사업, 비대칭 촉매반응 디자인센터, KAIST KC30 프로젝트의 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.16
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제3회 한국인공지능시스템포럼 조찬 강연회, 인간과 로봇의 공존을 논하다.
우리 대학 인공지능반도체대학원은 27일(화) 오전 대전 오노마 호텔에서 ‘제3회 한국인공지능시스템포럼(KAISF)’ 조찬 강연회를 성공적으로 개최하였다.
이번 강연회는 ‘휴머노이드 로봇의 혁명: 인간과 로봇의 공존 시대’를 주제로, 인공지능(AI)과 로봇 기술의 융합이라는 최신 이슈에 대한 깊이 있는 통찰을 제공하는 자리로 마련되었다.
총 60명의 산학 전문가가 참석한 가운데, LG전자 백승민 소장의 초청 강연은 현장 참석자들의 높은 관심과 호응을 이끌어냈다.
백승민 LG전자 소장은 이날 강연에서 AI 기술을 활용한 생활형 로봇의 진화, 생성형 AI를 접목한 자율지능 향상 사례, 그리고 로봇 플랫폼의 통합 가속화 전략 등을 중심으로 발표했다. 특히 인간과 자연스럽게 상호작용하는 휴머노이드 로봇의 서비스화 실증사례는 산업계 리더들에게 실질적인 인사이트를 제공하였다.
이어 “AI 기술은 이제 실제 로봇의 형태로 현실 공간 속에 들어오고 있으며, 사람과 공존 가능한 방향으로 급속히 진화하고 있다”며, “LG전자는 생성형 AI, 로봇 OS, AI 반도체 등 최신 기술을 결합해 실용적이고 지속 가능한 로봇 플랫폼 구축에 박차를 가하고 있으며 대전의 대학과 연구소 및 회사들과 적극 협력하겠다”고 밝혔다.
이번 강연회에서는 AI와 로봇의 융합을 넘어서, 최근 빠르게 부상 중인 AI-X와 Physical AI의 비전, 그리고 알고리즘 + AI 반도체 + 시스템 통합형 AI 연구의 전략적 방향성에 대한 논의도 활발히 이어졌다.
특히 온디바이스 AI, 초저전력 추론, AI 로봇 내장 SoC, 그리고 멀티모달 VLA (Video-Language-Action) 통합 처리 플랫폼등, 차세대 로봇 지능 구현을 위한 하드웨어·소프트웨어 통합 설계 전략의 필요성이 강조되었다.
홍진배 정보통신기획평가원 원장은 “피지컬 AI가 산업 질서를 바꾸는 지금이 인공지능과 미래를 설계할 전환점”이라며, “AI 인프라, 융합 서비스, 인재 양성, 기술사업화는 물론 AI 모델·반도체·피지컬 AI 등 핵심 기술 확보를 위한 로드맵을 마련해 AI 강국 도약을 지원하겠다”고 밝혔다.
한국인공지능시스템포럼 유회준 의장(KAIST 교수)은 “AI 기술의 발전 속도가 그 어느 때보다 빠른 지금, 단순한 알고리즘 경쟁을 넘어선 시스템 통합적 사고와 기술 융합이 절실한 시점”이라며,“KAISF가 단순한 정보 교류를 넘어, 알고리즘, AI반도체 및 시스템의 전분야에서 실제 산업계와 학계의 공동연구와 생태계 연결을 촉진하는 플랫폼이 되기를 바란다”고 밝혔다.
한국인공지능시스템포럼(KAISF)는 AI-X 시대를 대비해 인공지능, 시스템 반도체, 로보틱스 융합을 중심으로 전략적 비전, Physical AI의 실증 기반 확산, 통합 플랫폼 연구를 지속할 예정이다. KAISF는 AI 기술을 실제 세계로 연결하는 다리이자, 한국형 AI 생태계의 전략적 허브로 자리매김하는 것을 목표로 하고 있다.
2025.05.27
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전산학부 김현준 학부생, AI 보안분야 최고 권위 학술대회 ACL 2025 논문채택
우리 대학 전산학부 김현준 학부생이 자연어처리(NLP) 분야 세계 최고 권위 학술대회인 'ACL 2025' 메인 컨퍼런스에 제1저자 논문이 채택되는 쾌거를 달성했다고 26일 밝혔다.
ACL(Association for Computational Linguistics)은 자연어처리 및 전산언어학 분야에서 가장 권위 있는 국제 학술대회로, 전 세계 AI 연구자들이 가장 주목하는 학술 행사 중 하나다. 학부생이 메인 컨퍼런스에서 제1 저자로 논문을 발표하는 것은 매우 이례적인 성과로 평가된다.
혁신적인 'M2S 프레임워크'로 AI 보안의 새로운 지평을 열다
김현준 학부생이 에임인텔리전스(대표 유상윤)에서 연구 인턴으로 활동하며 개발한 연구 성과는 'One-Shot is Enough: Consolidating Multi-Turn Attacks into Efficient Single-Turn Prompts for LLMs(한 번이면 충분하다: 다중 턴 공격을 효율적인 단일 턴 프롬프트로 통합하기)'라는 제목의 논문이다.
이 연구에서 제시한 핵심 기술인 'M2S(Multi-turn-to-Single-turn) 프레임워크'는 기존에 여러 번의 대화를 통해 수행되던 AI 공격을 단 한 번의 입력으로 압축하는 혁신적인 방법론이다. 마치 복잡한 요리 레시피를 간단한 원스톱 조리법으로 바꾸는 것처럼, 번거로운 다단계 과정을 효율적인 단일 과정으로 변환한 것이다.
복잡한 다중 턴 대화를 하이픈화, 숫자화, 파이썬화 전략을 통해 효율적인 단일 턴 프롬프트로 변환하는 과정을 보여준다.
95.9% 성공률 달성, 기존 방식보다 토큰 사용량 80% 절약
연구팀이 개발한 M2S 프레임워크는 '하이픈화(Hyphenize)', '숫자화(Numberize)', '파이썬화(Pythonize)'라는 세 가지 전략을 활용한다. 이는 복잡한 대화 형태의 공격을 체계적으로 정리된 단일 입력으로 변환하는 방법론이다.
실험 결과는 놀라웠다. 미스트랄-7B 모델에서 최대 95.9%의 공격 성공률을 달성했으며, GPT-4o에서는 기존 다중 턴 공격 방식보다 17.5% 더 높은 효과를 보였다. 특히 주목할 점은 토큰 사용량을 70-80% 절약하면서도 더 높은 성능을 기록했다는 것이다.
이는 마치 동일한 목적지에 도달하면서도 연료 소비는 5분의 1로 줄인 것과 같은 효과다. 연구팀은 "이번 발견을 통해 현재 대화형 AI의 보안 시스템이 예상보다 취약할 수 있음을 확인했다"고 설명했다.
6개월 만에 AI 안전성 분야 전문가로 성장
김현준 학부생은 "6개월 전만 해도 AI 안전성 분야에 대해 전혀 몰랐지만, 에임인텔리전스에서의 연구 인턴십을 통해 세계적 수준의 연구 성과를 달성할 수 있었다"며 소감을 밝혔다.
그는 또한 "주 5-6시간의 대전-강남 통학에도 불구하고 실제 연구에 기여할 수 있는 기회를 놓칠 수 없었다"며 "아이디어 구상부터 실험, 논문 심사 과정에서의 추가 실험과 반박까지 전 과정을 공동 제1 저자인 하준우와 함께 수행했다"고 연구 과정을 설명했다.
AI 안전성 강화를 위한 중요한 이정표
이번 연구는 현재 대화형 AI 시스템의 보안 취약점을 명확히 드러내며, 더 안전한 AI 개발을 위한 중요한 기초 자료를 제공한다. 연구 결과는 AI 개발자들이 보안 시스템을 강화하고, 안전장치를 더욱 정교하게 설계하는 데 중요한 지침이 될 것으로 기대된다.
에임인텔리전스의 하준우 연구원은 "이번 연구는 현재 LLM 방어 시스템의 취약점을 명확히 보여주며, 레드팀과 안전장치 설계에 중요한 시사점을 제공한다"고 연구의 의의를 평가했다.
국제적 연구 역량 인정받으며 KAIST 위상 제고
이번 성과는 KAIST 전산학부의 세계적 수준의 교육과 연구 환경을 보여주는 사례로 평가된다. 학부생이 국제 최고 권위 학술대회에서 제1 저자로 논문을 발표하는 것은 KAIST의 우수한 인재 양성 시스템과 연구 역량을 국제적으로 인정받는 계기가 되고 있다.
김현준 학부생은 현재 우리 대학 AI 대학원에서도 연구 인턴으로 활동하며 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 AI 신약 개발 연구를 진행하고 있어, 향후 AI 안전성과 응용 분야에서의 지속적인 연구 성과가 기대된다.
paper: https://arxiv.org/abs/2503.04856
GitHub：https://github.com/Junuha/M2S_DATA
2025.05.27
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