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인공지능(AI)이 화면 속 정보를 분석하는 기술을 넘어, 현실 세계의 물리적 특성을 이해하고 스스로 판단·행동하는 단계로 진화하고 있다. 우리 대학 연구진은 빛과 물질의 상호작용, 공간 인식, 미래 상황 예측, 행동 계획을 아우르는 피지컬 AI(Physical AI·물리 기반 인공지능) 핵심 기술을 개발했다. 이번 성과는 자율주행차와 휴머노이드 로봇, 산업용 로봇, 디지털 트윈 등 실제 환경에서 작동하는 차세대 자율 시스템 구현을 앞당길 것으로 기대된다. 우리 대학은 전산학부 윤성의 교수 연구팀이 ▲유리나 물처럼 투명한 물체를 정확히 인식하는 기술 ▲빛과 물질의 상호작용을 분석해 주변 환경을 이해하는 기술 ▲사진 한 장만으로 로봇이 목적지를 찾아가는 기술 ▲미래 상황을 예측해 행동을 계획하는 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 이번 연구는 시각 인식부터 물리적 이해, 미래 예측, 행동 계획까지 하나의 기술 흐름으로 연결했다는 점에서 의미가 크다. 이를 통해 AI가 '보고(인식) → 이해하고(물리 이해) → 예측하고(미래 예측) → 행동하는(계획)' 전 과정을 수행하는 기반을 제시했으며, 다양한 자율 시스템의 성능과 활용 범위를 한층 넓힐 것으로 기대된다. 이번 연구 성과는 세계 최고 권위의 AI 학회인 ICLR 2026(International Conference on Learning Representations)과 CVPR 2026(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)에서 구두 발표 2편과 하이라이트 논문 2편 등 총 4편의 논문으로 발표됐다. 특히 ICLR과 CVPR의 구두 발표는 각각 약 1.13%, 0.8%만 선정되는 최상위 발표 형식으로, 연구의 독창성과 우수성을 국제적으로 인정받았다. ▲ 유리까지 이해하는 AI… 투명한 물체도 정확히 인식 연구팀은 글린트(GLINT, 투명 환경 시각 인식 기술)를 개발해 AI가 유리와 같은 투명한 물체도 정확하게 인식할 수 있도록 했다. 사람은 유리창을 볼 때 유리에 비친 모습과 유리 너머의 풍경을 자연스럽게 구분한다. 하지만 기존 AI는 두 정보를 하나의 영상으로 인식해 투명한 물체를 제대로 이해하지 못하는 경우가 많았다. 연구팀은 유리에 반사된 모습과 유리 뒤의 물체를 각각 분리해 분석하는 새로운 기술을 개발함으로써 AI가 투명한 환경에서도 장면을 정확하게 이해할 수 있도록 했다. ※ 논문 정보 : GLINT: Modeling Scene-Scale Transparency via Gaussian Radiance Transport, 논문 원본: https://arxiv.org/abs/2603.26181 (CVPR 2026 Oral, 6월 5일 구두 발표, Award Candidate(4천여 편 발표 논문 가운데 74편 선정) ▲ 빛의 움직임까지 이해하는 AI 연구팀은 라디오GS(RadioGS, 빛과 재질을 이해하는 장면 복원 기술)를 개발해 빛이 물체에 닿아 반사되고 퍼지는 과정까지 AI가 이해하도록 했다. 같은 물체라도 햇빛 아래와 실내 조명 아래에서는 다르게 보인다. 기존 AI는 이러한 조명 변화에 영향을 받기 쉬웠다. 연구팀은 빛과 물체의 상호작용을 AI가 학습하도록 만들어 조명이 달라져도 물체의 재질과 주변 환경을 더욱 정확하게 이해할 수 있도록 했다. ※ 논문 정보 : Radiometrically Consistent Gaussian Surfels for Inverse Rendering, 논문 원본: https://arxiv.org/abs/2603.01491 (ICLR 2026 Oral, 4월 23일 구두 발표) ▲ 사진 한 장만 보고 목적지를 찾아가는 로봇 연구팀은 비주얼-RRT(Visual-RRT, 이미지 기반 로봇 경로 계획 기술)를 개발해 시각 정보를 실제 행동으로 연결했다. 기존 로봇은 목적지의 좌표 정보가 필요했지만, 이번 기술은 현재 로봇이 보는 장면과 목표 사진을 비교하며 스스로 이동 경로를 찾아간다. 실제 로봇 실험에서도 사진 한 장만으로 목적지에 성공적으로 도달해 서비스 로봇과 자율주행 로봇 등 다양한 분야에 활용될 가능성을 확인했다. ※ 논문 정보: Visual-RRT: Finding Paths toward Visual-Goals via Differentiable Rendering, 논문원본: https://arxiv.org/abs/2604.16388 (CVPR 2026 Highlight) ３월 27일 하이라이트 논문 선정 ※ 동영상: https://www.youtube.com/watch?v=nAPk27vHwEE ▲ 미래를 예측하고 스스로 행동을 계획하는 AI 연구팀은 클래드(CLaD, 미래 예측 기반 행동 계획 기술)를 개발해 AI가 행동하기 전에 미래 상황을 예측하고 가장 적절한 행동을 계획하도록 했다. 사람은 행동하기 전에 "이렇게 움직이면 다음에는 어떤 일이 생길까?"를 먼저 생각한다. 클래드는 AI도 이처럼 행동의 결과를 미리 예측한 뒤 가장 효과적인 행동을 선택하도록 만든 기술이다. 이를 통해 복잡한 환경에서도 높은 성공률로 작업을 수행할 수 있어 차세대 자율 로봇의 핵심 기술로 활용될 것으로 기대된다. ※ 논문 정보 : CLaD: Planning with Grounded Foresight via Cross-Modal Latent Dynamics, 논문원본: https://arxiv.org/abs/2603.29409(CVPR 2026 Highlight) 윤성의 교수는 "이번 연구는 AI가 단순히 눈으로 보는 것을 넘어 현실 세계를 이해하고 앞으로 일어날 상황까지 예측해 스스로 행동을 결정하는 방향으로 발전하고 있음을 보여준다"며 "이번 성과가 자율주행차와 휴머노이드 로봇 등 실제 환경에서 작동하는 다양한 피지컬 AI 기술의 발전에 기여하기를 기대한다"고 말했다. 윤성의 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구들은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP), 한국연구재단(NRF)의 지원을 받아 수행 중인 피지컬 AI 및 지능형 로봇 연구과제의 일환으로 수행됐다.

AI가 스스로 생각하고 행동하는 ‘AI 에이전트' 시대가 열리면서 데이터센터의 전력 소비가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 우리 대학 연구진이 세계 최초로 AI 에이전트의 계산 비용과 에너지 소비를 분석한 결과, 기존 생성형 AI보다 질문 한 건당 최대 136.5배 많은 에너지를 사용하는 것으로 나타났다. 이번 연구는 AI 시대의 경쟁력이 모델 성능을 넘어 데이터센터와 전력 인프라의 효율성으로 확대되고 있음을 보여준다. 우리 대학은 전기및전자공학부 유민수 석좌교수 연구팀은 AI 에이전트가 실제 서비스 환경에서 얼마나 많은 계산 자원과 전력을 사용하는지를 세계 최초로 체계적으로 분석했다고 5일 밝혔다. 최근 챗GPT(ChatGPT)와 같은 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model·사람의 언어를 이해하고 글을 생성하는 인공지능 모델) 기반 어플리케이션은 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 스스로 계획을 세우고, 인터넷 검색이나 계산기, 코드 실행 등 다양한 외부 도구를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 AI 에이전트(AI Agent·여러 도구를 스스로 활용해 목표를 수행하는 차세대 인공지능) 로 빠르게 발전하고 있다. 이러한 AI 에이전트는 소프트웨어 개발, 연구, 업무 자동화 등 다양한 분야에서 활용이 확대되고 있지만, 이를 실제 운영하기 위해 얼마나 많은 전력과 비용이 필요한지는 거의 알려져 있지 않았다. 연구팀은 AI 에이전트를 단순한 프로그램이 아니라 데이터센터의 서버와 GPU(Graphics Processing Unit·대규모 AI 계산을 수행하는 고성능 반도체) 가 지속적으로 처리해야 하는 새로운 형태의 작업인 워크로드(Workload·컴퓨터가 수행해야 하는 전체 계산 작업) 로 정의하고, 실제 실행 과정에서 발생하는 계산량과 에너지 소비를 분석했다. 분석 결과, AI 에이전트는 기존의 단계별 추론(Chain-of-Thought, CoT·AI가 사람처럼 생각 과정을 하나씩 전개하며 답을 찾는 방식)과 달리 반복적으로 여러 차례 대형 언어 모델 호출(LLM Invocation·AI가 언어 모델에 새로운 판단이나 답변 생성을 요청하는 계산 과정)을 수행하는 것으로 나타났다. 이처럼 언어 모델을 반복적으로 호출하면서 응답 시간도 크게 증가했다. AI 에이전트의 답변 시간은 최대 153.7배 늘어났으며, 외부 도구가 작업을 수행하는 동안 GPU는 전체 실행 시간의 최대 54.5% 를 아무 계산도 하지 못한 채 대기하는 것으로 분석됐다. 즉, AI가 더 복잡한 일을 수행할수록 고가의 GPU를 충분히 활용하지 못하는 새로운 비효율이 발생하는 것이다. 연구팀은 AI 에이전트가 사용하는 전력도 데이터센터 규모에서 분석했다. 현재 상용 AI 서비스 수준인 700억 개의 매개변수(파라미터, Parameter·AI가 학습한 지식과 능력을 저장하는 값) 를 가진 대형 언어 모델을 사용하는 AI 에이전트는 질문 한 건을 처리하는 데 평균 348.41와트시(Wh·전기를 얼마나 사용했는지를 나타내는 에너지 단위) 의 전력을 소비했다. 이는 기존 생성형 AI의 단순 질의응답 방식보다 136.5배 높은 수준이다. 또한 하루 137억 건의 AI 에이전트 요청이 발생하는 미래 환경을 가정해 분석한 결과, 데이터센터 전력 수요는 약 198.9기가와트(GW·국가 단위 전력망에서 사용하는 매우 큰 규모의 전력 용량) 에 이를 것으로 추정됐다. 이는 현재 세계 각국이 추진 중인 수 기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 크게 뛰어넘는 수준이며, 미국 전체 평균 전력 소비량의 약 절반에 해당하는 규모다. 이번 연구는 AI 시대의 경쟁력이 '더 똑똑한 AI'에서 '더 효율적인 AI'로 옮겨가고 있음을 보여준다. 앞으로는 AI 모델만 발전시키는 것이 아니라 AI 반도체, 데이터센터, 전력 인프라를 함께 최적화하는 '공동 설계(Co-design)'가 필수 전략이 될 것으로 기대된다. 이는 AI 서비스의 운영 비용을 낮추고, 지속가능한 AI 인프라를 구축하는 핵심 기술이 될 전망이다. 유민수 석좌교수는 “이번 연구는 단순히 AI가 더 똑똑해지는 것을 넘어, 그 지능을 구현하고 유지하기 위해 얼마나 많은 전력과 비용이 필요한지를 정량적으로 제시한 첫 사례”라며, “향후 AI 에이전트가 보편화되는 시대에는 AI 데이터센터 인프라 뿐만 아니라 AI 에이전트 모델과 전력 인프라까지 통합적으로 공동 설계(co-design)하여 최적화하는 접근이 더욱 중요해질 것”이라고 밝혔다. 이어 “이를 통해 최종 사용자가 AI 서비스를 활용하는 데 소요되는 비용을 획기적으로 절감하고, 동시에 지속가능한 AI 인프라를 구축하기 위한 연구와 투자가 필수적”이라고 강조했다. 이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 김지인 박사과정 학생이 제1저자로 수행했으며, 컴퓨터 시스템 설계 분야 최고 권위 국제학회인 32회 IEEE HPCA(International Symposium on High-Performance Computer Architecture)에서 지난 2월 발표됐다. 연구팀은 논문에서 활용한 AI 에이전트 구현 기술과 벤치마크(Benchmark·AI 성능을 객관적으로 비교·평가하기 위한 표준 시험 환경)를 오픈소스로 공개해 전 세계 연구자들이 후속 연구에 활용할 수 있도록 했다. ※ 논문명 : The Cost of Dynamic Reasoning: Demystifying AI Agents and Test-Time Scaling from an AI Infrastructure Perspective ※ 오픈소스 : https://github.com/VIA-Research/AgentBench ※ 논문 링크: https://doi.org/10.1109/HPCA68181.2026.11408569 본 연구는 정보통신기획평가원(IITP)의 SW스타랩(Starlab), AI 반도체를 활용한 K-클라우드기술개발사업, AI 반도체 기반 데이터센터 고도화 선도기술개발사업 및 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.

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

치매를 악화시키는 물질이 치료를 시작하는 ‘스위치’가 됐다. 우리 대학 연구진이 알츠하이머병 환자의 뇌에서 증가하는 과산화수소(H₂O₂, 세포를 손상시키는 활성산소종)를 이용해 병든 뇌에서만 약물이 활성화되는 새로운 치료 기술을 개발했다. 동물실험에서도 인지 기능 개선 효과를 확인하며 차세대 치매 치료의 새로운 가능성을 제시했다. 우리 대학은 화학과 임미희 교수 연구팀이 전남대학교(총장 이근배) 김민근 교수, 한국생명공학연구원(KRIBB, 원장 권석윤) 이철호·김경심 박사, 한국기초과학지원연구원(KBSI, 원장 직무대행 황금숙) 이영호 박사 연구팀과 공동으로 알츠하이머병의 병든 뇌에서만 활성화되는 전구약물(Prodrug)을 개발하고, 동물실험을 통해 치료 효과를 확인했다고 2일 밝혔다. 전구약물은 처음에는 약효가 없지만 몸속 특정 환경에서만 활성형 치료제로 바뀌는 약물이다. 이번 연구에서는 알츠하이머병 환자의 뇌에서 증가하는 과산화수소를 만나야만 활성화되도록 설계돼 병든 뇌에서만 선택적으로 작동하는 '스마트 치료제' 역할을 한다. 알츠하이머병 환자의 뇌에서는 세포를 손상시키는 과산화수소가 정상보다 많이 생성된다. 지금까지는 이를 제거해야 할 유해물질로만 여겨졌지만, 연구팀은 오히려 이를 약을 작동시키는 신호로 활용하는 방법을 고안했다. 연구팀이 개발한 전구약물(BE-1, BE-2)은 건강한 뇌에서는 거의 반응하지 않는다. 하지만 치매가 진행되는 뇌에서 과산화수소를 만나면 활성형 치료 물질(AP-1, AP-2)로 바뀐다. 이 과정에서 과산화수소 포함 활성산소종들을 줄이는 동시에 치매의 주요 원인으로 알려진 아밀로이드 베타 단백질(뇌 속에 쌓여 신경세포를 손상시키는 단백질)이 서로 뭉쳐 독성이 강한 응집체(단백질 덩어리)를 만드는 것도 막아준다. 연구팀은 첨단 분석기술을 이용해 활성화된 약물이 아밀로이드 베타 단백질의 구조를 변화시켜 큰 덩어리로 자라는 것을 억제한다는 사실을 확인했다. 이 같은 효과는 알츠하이머병 생쥐 모델에서도 확인됐다. 약물은 혈액-뇌 장벽(BBB, 혈액 속 물질이 뇌로 들어가는지를 조절하는 보호막)을 통과해 실제 뇌 안에서 치료 물질로 바뀌었다. 장기간 약물을 투여한 생쥐에서는 기억을 담당하는 해마의 산화 스트레스가 감소했고, 뇌 속 아밀로이드 베타 축적도 줄어들었다. 또한 새로운 물체를 기억하거나 길을 찾는 행동 실험에서도 인지 기능이 개선된 것으로 나타났다. 이번 연구는 특정 단백질 하나만 표적으로 하는 기존 치매 치료제와 달리, 병든 뇌의 환경 자체를 이용해 약이 필요한 곳에서만 작동하도록 설계했다는 점에서 의미가 크다. 이를 통해 치료 효과는 높이고 부작용은 줄일 수 있는 새로운 치매 치료 전략을 제시했으며, 앞으로 파킨슨병 등 다른 퇴행성 뇌질환 치료에도 활용될 가능성이 기대된다. 임미희 KAIST 화학과 교수는 “이번 연구는 그동안 제거해야 할 대상으로만 여겨졌던 과산화수소를 약을 작동시키는 신호로 활용했다는 점에서 의미가 있다”며 “병든 조직에서만 약이 활성화되는 이번 기술은 알츠하이머병과 같은 복합 질환을 보다 안전하고 효과적으로 치료하는 새로운 플랫폼이 될 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구는 KAIST 화학과 이지민·홍은서 석박통합과정생이 공동 제1저자로 참여했으며, 국제 학술지 Small(IF 12.1, 화학 분야 상위 10%)에 2026년 5월 31일 온라인 게재됐다. ※ 논문명: A Prodrug Approach for Activity-Based Chemical Modulation toward Multiple Pathological Targets in Alzheimer's Disease, DOI: 10.1002/smll.74013 한편, 이번 연구는 한국연구재단 리더연구, 글로벌 선도연구센터, 세종과학펠로우십, 박사과정생연구장려금지원사업, KRIBB 및 KBSI 기관고유사업의 지원을 받아 수행됐다.

생쥐의 몸짓을 단어처럼 읽고 의미를 이해하는 인공지능이 등장했다. 우리 대학 연구진은 행동 데이터를 언어처럼 학습해 자폐 모델 생쥐의 사회적 행동 결함을 스스로 찾아내는 AI 모델 ‘비헤이버트(BehaVERT)’를 개발하며 해석 가능한 뇌과학의 새로운 패러다임을 제시했다. 우리 대학 뇌인지과학과 김대수 교수 연구팀이 동물의 움직임을 언어처럼 읽고 해석하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 1일 밝혔다. 연구팀은 생쥐의 골격 움직임을 자연어의 단어에 해당하는 ‘토큰(token)’으로 변환해 학습시키는 방식으로 행동의 의미를 이해하는 AI 모델 ‘비헤이버트'를 구현했다. 이 모델은 별도의 사전 지식 없이도 자폐 모델 생쥐의 핵심 사회행동 결함을 스스로 발견할 수 있음을 확인했다. 이번 연구는 동물 행동을 언어처럼 분석하는 새로운 인공지능 접근법을 제시한 것으로 평가된다. 특히 AI가 단순한 행동 분류를 넘어 행동의 의미를 이해하고 생물학적으로 중요한 단서를 찾아낼 수 있음을 보여줌으로써, 향후 신약 개발과 정신질환 연구, 행동유전학 분야를 위한 차세대 '행동 파운데이션 모델(Behavior Foundation Model)'의 가능성을 열었다. 연구팀은 생쥐의 코, 귀, 척추, 사지, 꼬리 등 신체 부위의 골격 좌표를 토큰으로 변환한 뒤 자연어 처리에 널리 사용되는 BERT 기반 트랜스포머 모델에 입력해 학습시켰다. 그 결과 비헤이버트는 단순히 행동을 분류하는 데 그치지 않고, 시간의 흐름 속에서 행동의 의미를 스스로 학습하는 것으로 나타났다. 개발된 모델은 사회적 상호작용, 다개체 행동, 3차원 움직임 분석, 자폐 행동 분석 등 다양한 분야의 국제 표준 벤치마크 5종에서 기존 최고 수준의 성능을 뛰어넘었다. 비헤이버트는 자신이 어떤 행동에 주목해 판단을 내렸는지 연구자에게 알려주는 해석 가능성(interpretability)도 갖추고 있다. 실험 결과, 모델은 자폐 모델 생쥐(Shank3B 유전자 결손)와 정상 생쥐를 구분하는 과정에서 ‘입과 입을 맞대는 접촉(oral-oral contact)’에 집중하는 것으로 나타났다. 이는 자폐 모델 생쥐가 접근 행동은 정상적으로 수행하지만 실제 사회적 상호작용에는 결함을 보인다는 기존 연구 결과와 정확히 일치한다. 즉, AI가 사전에 생물학적 지식을 학습하지 않았음에도 행동 관찰만으로 자폐 행동의 핵심 특징을 스스로 발견한 것이다. 연구팀은 AI가 행동을 단순히 분류하는 것을 넘어 행동의 의미까지 이해하고 있다는 사실도 확인했다. AI 내부에서는 움직임과 주의, 사회성 같은 행동 특성이 체계적으로 정리돼 있었으며, 이는 동물 행동에도 언어와 유사한 의미 구조가 존재할 수 있음을 시사한다. 이번 연구에는 또 하나의 의미 있는 도전이 담겨 있다. 제1저자인 신승재 박사를 비롯한 연구진은 모두 생명과학을 전공한 연구자들로, 인공지능을 직접 익혀 행동 분석에 특화된 모델과 학습 전략을 설계했다. 김대수 교수 연구실은 그동안 동물 행동 데이터를 활용한 AI 연구를 수행해 왔으며, 쥐의 행동을 가상공간에 구현하는 ‘아바타(AVATAR)’ 기술을 개발해 ㈜액트노바를 창업한 바 있다. 제1저자인 신승재 박사는 “동물의 움직임에도 언어와 같은 구조가 존재할 수 있다는 질문에서 연구가 시작됐다”고 말했다. 연구팀은 사람이 정답을 알려주지 않아도 AI가 행동 데이터만으로 스스로 학습하는 방식을 도입했으며, 쥐의 행동으로 학습한 모델이 생쥐의 행동 분석에도 성공적으로 활용되는 것을 확인했다. 이는 향후 여러 동물 종에 적용 가능한 '행동 파운데이션 모델' 개발 가능성을 보여준다. 김대수 교수는 “비헤이버트는 단순히 행동을 분류하는 것을 넘어 행동의 의미까지 이해할 수 있는 새로운 인공지능 모델”이라며 “향후 신약 개발과 정신질환 연구, 행동유전학 등 다양한 생명과학 분야에서 새로운 발견을 이끄는 핵심 연구 도구가 될 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구 결과는 뇌인지과학과 신승재 박사가 제1저자로 참여했으며, 컴퓨터비전 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 International Journal of Computer Vision(IJCV)에 2026년 3월 24일 게재됐다. ※ 논문명: BehaVERT: A Transformer-Based Motion Language Model for Decoding Behavioral Semantics in Mice, DOI: 10.1007/s11263-026-02834-y ※ 관련 동영상: ● BehaVERT — 사회적 행동 분석 시각화 (Investigation & Mount), https://youtu.be/JshCr-ZBQR0 ● BehaVERT — 사회적 행동 분석 시각화 (Investigation & Attack), https://youtu.be/p9RPhZM__Js ● BehaVERT — 자폐 모델 생쥐의 핵심 사회행동을 AI가 스스로 발견하다, https://youtu.be/D6zUyDu3t9I 한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하고 한국연구재단이 주관하는 중견연구자지원사업 및 뇌과학선도융합기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.

우리 대학 국제협력처 글로벌사업기획센터가 주관한 ‘2026 글로벌 기업가정신 써머스쿨(2026 GESS: Global Entrepreneurship Summer School)’이 성공적으로 마무리되었다. 올해로 5회째를 맞은 GESS는 KAIST 학생들이 세계적인 창업 중심지인 미국 실리콘밸리를 직접 경험하며 글로벌 창업 역량을 키울 수 있도록 운영되어 온 대표 글로벌 창업 교육 프로그램이다. 이번 2026 KAIST GESS에는 서류 심사와 면접, 팀 발표 및 동료평가 등을 통해 선발된 학부 및 대학원생들이 참가하였다. 선발된 학생들은 실리콘밸리 현지 프로그램에 앞서 약 4개월간 진행된 사전 프로그램을 통해 팀 빌딩, 고객 발굴(Customer Discovery), 비즈니스 모델 개발 및 피치 준비 과정을 수행했으며, 창업가와 투자자, 분야별 전문가들의 멘토링을 통해 사업 아이디어를 구체화하고 글로벌 시장 진출 가능성을 점검하였다. 지난 6월 말부터 진행된 실리콘밸리 현지 프로그램은 코트라 실리콘밸리 무역관, IBK창공 실리콘밸리, 플러그앤플레이 등 현지 주요 창업 지원 기관과의 협력을 바탕으로 운영되었다. 학생들은 창업가와 벤처투자자, 글로벌 기업 관계자들과 교류하며 실리콘밸리 스타트업 생태계를 직접 경험하고 글로벌 시장에 대한 이해를 넓혔다. 또한 4년째 KAIST 경영대학 Impact MBA 학생들이 현지 프로그램에 함께 참여하며 다양한 전공과 경험을 가진 학생들이 교류하고 협업하는 기회를 제공하고 있다. 특히 올해는 스탠퍼드대학교 교육자들과 함께 창업 스토리텔링 워크숍을 진행하였다. 학생들은 자신의 아이디어를 설득력 있게 전달하는 방법을 배우며 글로벌 창업가로서 필요한 커뮤니케이션 역량을 강화하였다. 또한 실리콘밸리에서 활동 중인 KAIST 동문들과의 협력을 통해 Meta, NVIDIA, Moloco 등 글로벌 기술 기업과 유니콘 기업을 방문하고, 현지 전문가 및 동문들과의 네트워킹 행사에 참여하였다. 현지 프로그램에 참여한 학생들은 글로벌 기술 기업의 혁신 문화와 성장 전략을 직접 체험하고, 실리콘밸리 현장에서 활동하는 선배들과의 교류를 통해 글로벌 진로와 창업에 대한 시야를 넓혔다. GESS 학생들은 실리콘밸리에서 배운 기업가 정신의 핵심 가치인 사회적 기여를 실천하고자 써니베일(Sunnyvale) 지역의 저소득층 초등학생들을 대상으로 ‘Let’s Play AI+Tech’ 봉사활동을 진행하였다. KAIST 학생들은 본래 강점인 인공지능(AI) 기술에 대한 기초적이고 핵심적인 지식을 지역 초등학생과 학부모에게 쉽고 흥미롭게 전달하고자 AI·테크 체험 교육을 직접 기획하고 운영했으며, 이를 통해 지역사회와 소통하는 뜻깊은 시간을 가졌다. 특히 생성형 AI를 활용해 직접 이야기를 만들고 영상을 제작하는 체험 프로그램을 운영하며 미래 세대가 AI 기술을 창의적으로 활용할 수 있도록 교육과 멘토링을 제공하였다. 프로그램 마지막에는 현지 투자자들이 참석한 가운데 최종 피칭 행사가 열렸다. 각 팀은 수개월간 발전시켜 온 비즈니스 모델을 발표하고 전문가들의 피드백을 받으며 글로벌 시장에서의 가능성을 검증받았다. 치열한 경쟁 끝에 최종 우승은 CUPID팀이 차지했다. CUPID 팀은 코딩 작업별로 가장 비용 효율적인 AI 모델을 자동으로 연결해 개발자의 AI 사용 비용을 획기적으로 절감하는 AI 기반 개발 플랫폼을 제안하여 심사위원들로부터 문제 정의의 명확성, 시장성, 그리고 글로벌 확장 가능성 측면에서 높은 평가를 받았다. 최종 우승팀의 김지혁 학생(경영공학부)은 “GESS는 단순한 해외 연수 프로그램이 아니라 글로벌 창업가의 시각으로 문제를 바라보고 해결책을 검증해 볼 수 있었던 소중한 경험이었다”며 “실리콘밸리 현지 투자자들로부터 직접 피드백을 받은 경험을 바탕으로 앞으로도 글로벌 시장을 목표로 도전을 이어가고 싶다”고 소감을 밝혔다. ‘2026 KAIST GESS’는 국제협력처 글로벌전략사업추진단이 5년째 운영을 맡아 추진하고 있으며, 경영대학 Impact MBA 및 창업원과의 협력을 통해 운영되었다. KAIST는 앞으로도 실리콘밸리를 비롯한 글로벌 혁신 허브와의 협력을 확대하여 미래 산업을 선도할 글로벌 창업 인재 양성에 힘쓸 계획이다.

우리 대학 인공지능반도체대학원은 2026년 7월 2일 호텔 오노마 대전 5층 그랜드볼룸홀에서 「제6회 한국인공지능시스템포럼 조찬 강연회」를 개최했다. 이번 강연회는 한국인공지능시스템포럼(KAISF)이 주관하고, 정보통신기획평가원(IITP), 한국전자통신연구원(ETRI), PIM반도체설계연구센터, 우리 대학 인공지능반도체대학원이 공동 주최했다. 행사에는 관련 산학연 연구자 및 종사자, 정부부처와 공공기관 관계자 등이 참석해 인공지능과 모빌리티 산업의 기술 변화 및 발전 방향을 공유했다. 이날 강연은 카카오모빌리티 김진규 부사장이 맡아 Physical AI 시대의 모빌리티 혁신과 자율주행 상용화 방향을 중심으로 진행했다. 김 부사장은 서울 강남구 심야 자율주행 택시 ‘서울자율차’ 운영 사례를 바탕으로, 카카오 T 플랫폼이 시민의 이동 경험을 혁신하고 있는 방식과 자율주행 상용화를 위한 기술적·산업적 과제를 소개했다. 또한 자율주행 상용화가 단일 기업의 기술력만으로 완성되기 어렵다는 점을 강조하며, 이동 데이터, 정밀지도, 실시간 안전관리 시스템 등 첨단 인프라 개방형 생태계의 중요성을 설명했다. 아울러 카카오모빌리티가 한국형 자율주행 상용화를 위해 추진하고 있는 전략과 향후 모빌리티 산업의 발전 가능성을 공유했다. 개회사에서 유회준 한국인공지능시스템포럼 의장 겸 우리 대학 인공지능반도체대학원장은 “AI와 다양한 산업 분야의 융합을 논의하기 위해 이번 강연회를 마련했다”며, “최근 정부 주도의 반도체 산업 육성 논의에서 대전이 다소 소외되고 있다는 우려가 있는 만큼, 산·학·연 협력 기반이 잘 마련된 대전이 이번 조찬 강연회와 같은 포럼을 통해 지속적으로 의견을 모으고 제안해야 한다”고 말했다. 이어 “앞으로도 이러한 포럼을 통해 대전이 AI 기반 산업 혁신을 주도적으로 이끌어갈 수 있도록 적극적으로 의견을 내고 협력해 나가자”고 강조했다. 홍진배 정보통신기획평가원장은 “유회준 원장님과 반도체 K-CLOUD 등 협의체를 만들어보자는 취지에서 시작한 한국인공지능시스템포럼 조찬 강연회가 성황리에 진행되고 있어 기쁘다”고 밝혔다. 또한 “현재 한국은 미국과 중국에 비해 자율주행 기술 경쟁력 측면에서 더 많은 도전이 필요한 상황”이라며, “오늘 강연을 통해 참석자 모두가 의미 있는 논의를 나누고, AI+X 구현을 위한 협력의 계기가 되기를 바란다”고 말했다. 한국인공지능시스템포럼 조찬 강연회는 인공지능 시스템, 반도체, 모빌리티 등 첨단 기술 분야의 산학연 전문가들이 교류하며 주요 산업 현안을 논의하는 자리로 운영되고 있다. KAIST 인공지능반도체대학원은 앞으로도 AI 반도체와 인공지능 시스템 분야의 기술 혁신, 산학연 협력 활성화, 지역 기반 첨단산업 생태계 조성을 위한 소통의 장을 지속적으로 마련할 계획이다.

우리 대학은 과학기술정보통신부(부총리 겸 장관 배경훈)와 정보통신기획평가원(원장 홍진배)이 주최하고, 국가AI연구거점(센터장 김기응)이 글로벌AI프론티어랩(공동소장 얀 르쿤·조경현)과 공동 주관한 '글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026(Global AI Frontiers Symposium 2026)'이 3일 더 웨스틴 서울 파르나스에서 개최됐다고 밝혔다. 지난해에 이어 두 번째로 열린 이번 심포지엄은 '지능을 넘어 현실 세계로 나아가는 AI(AI Beyond Intelligence: Into the Real World)'를 주제로, 인공지능이 연구 실과 이론적 가능성을 넘어 산업과 과학, 로봇, 일상생활 등 실제 세계에서 어떻게 구현되고 있는지를 조망하는 자리로 마련됐다. 이날 행사에는 류제명 과기정통부 제2차관을 비롯해 국내외 산·학·연 전문가와 정부 관계자 등 1천여 명이 참석했다. 세계적 연구자들과 글로벌 AI 기업 리더들이 연단에 올랐으며, 류 차관이 개회사를 맡았다. 이어 홍진배 정보통신기획평가원(IITP) 원장과 배충식 KAIST 총장이 환영사를 전했다. 이후 김동원 고려대학교 총장, 김성근 포항공과대학교(POSTECH) 총장, 윤동섭 연세대학교 총장은 축사를 통해 국내 AI 연구 생태계의 결집과 글로벌 협력의 의미를 더했다. 특히 이번 심포지엄에는 세계 AI 산업을 선도하는 오픈AI(OpenAI), 앤트로픽(Anthropic), 퍼플렉시티(Perplexity)를 비롯해 프랑스 프레리 연구소(PR[AI]RIE Institute), 캐나다 벡터 연구소(Vector Institute) 등 세계 최고 수준의 AI 연구기관 소속 석학들이 대거 참여했다. 학계 기조연설에서는 레슬리 팩 캘블링(Leslie Pack Kaelbling) 미국 매사추세츠공과대학교(MIT) 파나소닉 석좌교수가 '합리적 로봇(Rational Robots)'을 주제로 AI 연구의 미래 비전을 제시했다. 산업계 기조연설에서는 노엄 브라운(Noam Brown) 오픈AI(OpenAI) 리서치 부문 부사장이 '대규모 추론 단계 연산의 의미와 영향(Implications of Large-Scale Test-Time Compute)'을 주제로 발표했다. 이어진 심층 패널토론에서는 '글로벌 AI 리더십 확보를 위한 산·학·관 협력(Global AI Leadership: Academia-Industry-Government Collaboration)'을 주제로 김기응 국가AI연구거점 센터장이 좌장을 맡았다. 캘블링 교수와 브라운 부사장, 조경현 글로벌AI프론티어랩 공동소장, 에밀리 블랙 뉴욕대학교 교수가 패널로 참여해 글로벌 AI 경쟁력 확보를 위한 국제 공동연구와 산학협력 방안을 논의했다. 오후에는 ▲거대언어모델 및 에이전틱 AI(좌장 옥정슬 POSTECH 교수) ▲멀티모달 AI(좌장 이창희 고려대 교수) ▲과학을 위한 AI(좌장 예종철 KAIST 교수) ▲피지컬 AI 및 체화형 지능(좌장 심현정 KAIST 교수) ▲삶을 위한 AI(좌장 여진영 연세대 교수) ▲신뢰·안전·거버넌스 AI(좌장 노 알버트 연세대 교수) 등 6개 전문 세션이 병렬 운영됐다. 각 세션에는 임우형 LG AI연구원 원장, 멍예 런 뉴욕대 교수, 황성주 KAIST 교수, 조민수 POSTECH 교수, 모리타 준 퍼플렉시티 아시아 대표, 김명주 인공지능안전연구소 소장을 비롯해 앤트로픽, 네이버클라우드, 트웰브랩스, 루닛, LG전자, 포스코홀딩스 등 국내외 AI 연구자와 산업계 리더들이 발표자로 참여해 최신 연구 동향과 산업 적용 사례를 공유했다. 한편, 얀 르쿤 글로벌AI프론티어랩 공동소장, 최예진 스탠퍼드대학교 교수, 푸시미트 콜리 구글 딥마인드 부사장은 영상 축전을 통해 행사를 축하했다. 심포지엄과 함께 'AI 가치사슬의 완성: 연구에서 일상으로 – 대한민국 국가 AI 혁신 연합(Completing the AI Value Chain: From Research to Life – Korea's National AI Innovation Alliance)' 특별 전시도 마련됐다. 이번 전시는 AI 연구 성과가 산업과 일상으로 확산되는 전 과정을 소개하기 위해 The Core(연구), The Backbone(인프라), The Engine(산업), The Experience(일상) 등 4개 존으로 구성됐다. 주관기관인 국가AI연구거점과 글로벌AI프론티어랩을 비롯해 13개 AI 선도기업이 참여했다. 특히 전시의 한편에는 퍼플렉시티(Perplexity)와 함께하는 'AI ART' 특별 섹션이 마련돼 인간의 상상력과 인공지능이 함께 만들어내는 새로운 시각 언어를 선보였으며, AI가 새로운 창작 도구이자 협업 파트너로 활용되는 가능성을 제시했다. 김기응 국가AI연구거점 센터장은 "이번 심포지엄은 AI 연구를 넘어 산업과 일상으로 확산되는 생태계를 함께 만들어가는 국제 협력의 장이 됐다"며 "세계 최고 연구기관과 기업 간 연구 교류와 공동연구를 확대해 글로벌 AI 혁신의 선순환을 이끌어가겠다"고 말했다. 배충식 총장은 "국가AI연구거점은 대한민국 AI 연구역량을 세계와 연결하는 핵심 허브"라며 "KAIST는 앞으로도 국제 공동연구와 인재 교류를 확대해 대한민국이 글로벌 AI 혁신과 거버넌스 논의를 선도하는 데 기여하겠다"고 말했다. 국가AI연구거점(KAIST 주관)은 2024년 10월 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원으로 설립된 국내 최대 규모의 AI 산·학·연 협력 연구 플랫폼이다. KAIST를 비롯해 고려대학교, POSTECH, 연세대학교 등 4개 대학과 국내외 기업, 연구기관, 지자체가 참여하고 있으며, 일본 이화학연구소(RIKEN), 캐나다 이바도(IVADO)·벡터 연구소(Vector Institute), 프랑스 프레리 연구소(PR[AI]RIE Institute) 등 해외 주요 기관과의 협력을 통해 글로벌 AI 연구 네트워크를 확대하고 있다.

우리 대학 과학기술정책대학원(STP) 최문정 석좌교수가 유엔 아시아태평양경제사회위원회(UN ESCAP) 자문위원(consultant)으로 위촉됐다. 또한 유엔의 대표적 인공지능 국제행사인 ‘AI for Good Global Summit’ 기조강연자로도 선정돼 고령사회와 AI 거버넌스에 관한 국제 논의에 참여한다. ESCAP은 아시아·태평양 지역의 경제·사회 협력과 지속가능한 발전을 지원하는 유엔 경제사회이사회(ECOSOC) 산하 지역위원회다. 최 교수는 노년학과 기술정책 전문가로서 아시아·태평양 지역의 ‘인구 고령화, 디지털 기술, 인공지능의 교차점’을 다루는 보고서 개발에 자문위원으로 참여한다. 해당 보고서는 제5차 아시아·태평양 마드리드 고령화 국제행동계획(MIPAA) 이행 검토 및 평가와 2027년 발간 예정인 아시아·태평양 인구 고령화 보고서의 주요 분석·정책 자료로 활용될 예정이다. 보고서는 연령에 따른 디지털 격차, 고령사회에서의 AI 활용, 윤리와 데이터 거버넌스, 국가별 정책 방향 등을 아시아·태평양 지역의 맥락에서 다룬다. 한편 최 교수는 오는 7월 9일 스위스 제네바에서 열리는 유엔의 ‘AI for Good Global Summit’에서 ‘포용을 위한 AI: 고령자 역량 강화(AI for Inclusion: Empowering Older Adults)’를 주제로 기조강연을 한다. 이번 강연에서는 지난 30년간 고령자를 위한 컴퓨팅 기술이 어떻게 개발·활용되어 왔는지 살펴보고, AI 시대에 고령자를 위한 기술 선택, 개발, 활용과 거버넌스 방향을 논의할 예정이다. ※ 강연 세부: https://aiforgood.itu.int/event/ai-for-inclusion-empowering-older-adults/ 최 교수는 “제한된 기조강연 기회 가운데 하나에 선정되어 매우 영광스럽게 생각한다”며 “인공지능이 고령자를 소외시키는 기술이 아니라 삶의 선택권과 존엄, 사회참여를 확장하는 기술이 되도록 고령사회와 AI 거버넌스에 관한 관점을 국제적 논의에 기여하고 싶다”고 밝혔다.

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.

AI가 해킹하는 시대가 온다면? 화이트 해커가 말하는 보안의 미래 | KAIST 윤인수 교수

KAIST에도 디자인학과가 있다?! 1회 졸업생 교수가 말하는 좋은 디자인이란 | KAIST 남택진 교수

KAIST 학생들에게 이 정도는 기본? 자존심을 건 두뇌퀴즈 대결 | 문제, 적, 학생