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정치 이슈가 뜨거울수록 공장 오염은 늘어난다?… 숨은 메커니즘 규명
정치권에서 이민이나 난민 문제가 뜨거운 쟁점으로 떠오를 때, 우리 주변 공장에서는 독성물질이 더 많이 배출될 수도 있다. 얼핏 관련 없어 보이는 두 현상이 사실은 정부의 한정된 행정력과 예산을 통해 연결되어 있다는 사실이 우리 대학과 국제 연구진에 의해 밝혀졌다.
우리 대학은 기술경영학부 이나래 교수와 싱가포르경영대학교(SMU) 헬리 왕(Heli Wang) 교수 공동 연구팀이 미국 전역의 이민 관련 입법과 환경 데이터를 분석한 결과, 정치적으로 이민 이슈가 핵심 의제로 부상할수록 정부의 환경감독이 약화되고 기업의 독성물질 배출이 증가하는 현상을 규명했다고 10일 밝혔다.
연구팀은 이러한 현상을 '제도적 혼잡(Institutional Crowding)'이라고 설명했다.
정부의 행정력과 예산은 무한하지 않다. 새로운 정치적 현안이 등장하면 정부의 관심과 자원이 그 분야에 집중되고, 그 과정에서 환경 감독처럼 상대적으로 덜 주목받는 정책 분야의 집행력이 약화될 수 있다는 것이다. 연구팀은 이민 이슈를 사례로 분석했지만, 이러한 현상은 특정 이슈에 국한되지 않고 정부의 한정된 자원을 둘러싼 정치적 의제 경쟁에서 나타날 수 있는 일반적인 메커니즘이라고 설명했다.
연구팀은 미국 환경보호청(EPA)의 독성물질배출목록(Toxics Release Inventory, TRI)과 미국 각 주의 이민 관련 입법 데이터를 결합해 분석했다. 2010년부터 2018년까지 미국 전역 1만4,390개 제조시설에서 수집된 총 8만2,377건의 데이터를 분석한 결과, 이민 관련 법안이 한 건 증가할 때마다 제조시설 한 곳의 독성물질 배출량은 평균 약 1% 증가하는 것으로 나타났다. 이는 공장당 약 25kg(56파운드)의 독성물질이 추가 배출되는 수준이다.
연구팀은 이러한 증가가 환경 규제 기준이 완화됐기 때문이 아니라, 정부의 환경감독이 상대적으로 느슨해지면서 기업들이 비용이 많이 드는 오염 저감과 독성 폐기물 처리 노력을 줄였기 때문이라고 분석했다.
특히 이러한 현상은 지방정부의 재정이 어려울수록 더욱 두드러졌다. 부채가 많거나 재정 부담이 큰 주에서는 정치적 관심이 새로운 이슈로 쏠릴수록 환경감독이 더욱 약화됐다. 정부 예산이 부족할수록 정치적으로 시급한 현안에 자원이 먼저 투입되고, 환경감시는 후순위로 밀릴 가능성이 높다는 의미다.
이나래 교수는 "이번 연구는 이민이 환경오염을 유발한다는 것이 아니라, 정치적 의제의 변화가 환경감독을 약화시켜 기업의 오염을 늘릴 수 있음을 보여준다"며 "정부의 한정된 자원이 특정 이슈에 집중되더라도 환경감독은 흔들리지 않도록 제도적으로 보호할 필요가 있다"고 말했다.
이번 연구는 정치적 의제 경쟁이 기업의 환경오염 관리에 미치는 영향을 실증적으로 규명하고, 환경오염의 부담이 사회적 약자에게 집중되지 않도록 하는 '환경 정의(Environmental Justice)' 실현과 공공정책 수립에 새로운 시사점을 제시했다는 점에서 의미가 있다.
연구 결과는 이나래 교수가 제 1저자로 경영학 분야 세계적 권위 학술지인 '저널 오브 매니지먼트(Journal of Management)'에 5월 29일 온라인 게재됐다.
한편 이번 연구는 포스코(POSCO) 기업시민연구상, 미국경영학회(Academy of Management) 로버트 릿처트상(Robert J. Litschert Award), 전략경영학회(Strategic Management Society) 우수논문상 등을 수상하며 연구의 우수성을 인정받았다.
※ 논문명: There's More Than Meets the Eye: Assessing the Impact of Immigrants on Firm Environmental Performance, DOI: https://doi.org/10.1177/01492063261442451
2026.07.10
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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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‘꿈의 반도체’ 2차원 반도체 찾는 일 사람 대신 자동화한다
차세대 AI 반도체로 주목받는 2차원 반도체를 사람이 일일이 찾던 시대가 끝난다. 우리 대학 연구진이 반도체 선별과 소자 제작을 자동화해 수천 개의 소자를 분석하고, 그동안 규명하기 어려웠던 두께와 성능의 관계를 밝혀냈다. 이번 성과는 차세대 반도체 연구를 데이터 기반으로 전환하고, AI 반도체와 초저전력 반도체의 상용화를 앞당길 것으로 기대된다.
우리 대학은 전기및전자공학부·AI시스템학과 권지민 교수 연구팀이 UNIST, 국립한밭대, 한양대, 미국 워싱턴대 세인트루이스(Washington University in St. Louis)와 공동 연구를 통해 광학 현미경 이미지만으로 2차원 반도체를 자동 선별하고 트랜지스터 제작까지 연결하는 기술을 개발했다고 9일 밝혔다.
2차원 반도체는 원자 몇 개 층 두께에 불과한 초박막 반도체로, 기존 실리콘 반도체보다 더 작고 전기를 적게 쓰는 반도체를 구현할 수 있어 '꿈의 반도체'로 불린다. 현재 실리콘 반도체는 회로를 계속 작게 만들수록 전력 손실과 발열이 커지는 물리적 한계에 가까워지고 있다. 이를 극복할 차세대 소재로 주목받는 2차원 반도체는 앞으로 AI 반도체와 스마트폰, 데이터센터, 웨어러블 기기, 접거나 늘어나는 전자기기, 초소형 의료센서 등 다양한 미래 기술에 활용될 것으로 기대된다.
하지만 용액공정으로 만든 2차원 반도체는 작은 반도체 조각(flake)의 위치와 크기, 두께가 모두 달라 연구자가 현미경으로 원하는 시료를 하나씩 찾아야 했다. 이후 찾은 위치에 맞춰 전극을 직접 설계해야 했기 때문에 많은 시간과 노력이 필요했고, 수천 개 이상의 소자를 한꺼번에 분석하는 것도 사실상 어려웠다.
연구팀은 대표적인 2차원 반도체 소재인 이황화몰리브덴(MoS₂)을 이용했다. 현미경에서 보이는 RGB(적·녹·청) 밝기 값이 두께에 따라 달라지는 특성을 활용해 컴퓨터가 원하는 반도체를 자동으로 찾아내고, 전극까지 자동 설계하도록 했다. 원자힘현미경(AFM)으로 검증한 결과, 3~8층의 미세한 두께 차이까지 정확히 구분할 수 있었다.
이를 통해 연구팀은 12만 개 이상의 반도체 조각 가운데 적합한 시료를 자동 선별해 1,615개의 트랜지스터를 제작·분석하는 데 성공했다.
대규모 분석 결과도 의미가 컸다. 반도체가 두꺼워질수록 전류는 더 잘 흐르지만, 전기를 켜고 끄는 성능은 오히려 떨어진다는 사실을 통계적으로 처음 명확히 규명했다. 기존에는 소수의 시료만 분석해야 했기 때문에 확인하기 어려웠던 특성을 대규모 데이터로 밝혀낸 것이다.
이번 연구의 가장 큰 의미는 단순히 제작 과정을 자동화한 것이 아니라, 사람의 경험에 의존하던 2차원 반도체 연구를 데이터 기반 연구로 바꿨다는 점이다. 앞으로는 더 많은 반도체를 더 빠르게 제작·분석해 성능이 뛰어난 소재를 찾고, 나아가 AI가 새로운 반도체를 설계하는 연구로까지 이어질 것으로 기대된다.
권지민 교수는 "기존에는 연구자가 현미경으로 원하는 반도체를 직접 찾아야 했지만, 이번 연구를 통해 이러한 과정을 자동화할 수 있게 됐다"며 "앞으로는 현미경 사진만으로도 반도체의 전기적 성능을 예측하고, 더 우수한 차세대 반도체를 훨씬 빠르게 개발할 수 있는 기반이 마련될 것"이라고 말했다.
이번 연구는 KAIST 권지민 교수, 정학순 박사, 이용우 박사가 공동 교신저자로 참여했으며, UNIST 이상현 연구원이 제1저자를 맡았다. 연구 결과는 재료과학 분야의 권위 있는 국제학술지 어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)에 4월 3일 게재됐으며, 2차원 소재 및 전자소자(2D Materials & Electronics) 분야 인사이드 백 커버(Inside Back Cover) 논문으로도 선정됐다.
※ 논문명 : Statistically Resolbing Thickness-Dependent Electrical Characteristics in Multilayer-MoS2 Transistors,DOI : 10.1002/adfm.202532204
※ 저자 정보 : 권지민 교수 (KAIST, 교신저자), 정학순 박사 (KAIST, 교신저자), 이용우 박사 (KAIST, 교신저자), 이상현 연구원 (UNIST, 1저자), 공동연구기관 참여연구자 (UNIST 홍수민 연구원, UNIST 박민호 연구원, 한밭대 김성주 교수, 한양대 백상훈 교수, KAIST 서준기 교수, KAIST 양성욱 연구원, 미국 워싱턴대 배상훈 교수, TDS 이창수 박사)
한편 과학기술정보통신부 한국연구재단 개인기초연구사업과 산업통상자원부 산업기술기획평가원의 첨단전략산업초격차기술개발사업의 지원을 받아 수행되었다.
2026.07.09
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늘려도 고화질 그대로...이미지 왜곡 없는 신축 디스플레이 핵심기술 개발
휘어지고 접히는 디스플레이를 넘어, 이제는 화면 자체가 고무처럼 자유롭게 늘어나는 스트레처블(Stretchable) 디스플레이 시대가 열리고 있다. 우리 대학 연구진이 화면을 늘려도 글자와 그림 등 화면 정보가 원래 형태를 유지하는 핵심 기술을 개발하는 데 성공했다. 이번 성과는 이미지 왜곡 문제를 해결해 차세대 고화질 스트레처블 디스플레이 상용화를 앞당길 것으로 기대된다.
우리 대학은 전기및전자공학부 유승협 교수 연구팀이 동아대학교(총장 이해우) 문한얼 교수 연구팀과 공동으로, 잡아당겨도 화면 속 이미지가 왜곡되지 않고 모든 방향으로 같은 비율로 균일하게 늘어나는 오그제틱(auxetic·잡아당길수록 가로와 세로가 함께 넓어지는 구조) 기반의 스트레처블 디스플레이 플랫폼을 구현하는 데 성공했다고 8일 밝혔다.
기존 스트레처블 디스플레이는 신축성 기판(디스플레이를 구성하는 바닥층) 위에 발광 소자를 구현하는 방식이 일반적이다. 그러나 신축성 기판은 한 방향으로 늘어나면 반대 방향으로 폭이 줄어드는 특성이 있어 화면 속 글자와 그림이 납작하게 찌그러지는 한계가 있었다. 이를 해결하기 위해 오그제틱 구조가 적용돼 왔지만, 대부분 화면의 가로·세로 비율을 유지하는 데 그쳐 화면 내부의 글자와 그림은 여전히 왜곡되는 문제가 남아 있었다.
연구팀은 오그제틱 구조와 신축성 기판을 전체 면적으로 붙이는 기존 방식 대신, 정교한 계산을 통해 필요한 위치에만 선택적으로 연결하는 새로운 설계 방식을 제안했다.
기존 방식에서는 오그제틱 구조가 늘어나는 과정에서 발생하는 비틀림 변형이 그대로 기판에 전달돼 화면 내부 이미지가 찌그러지는 문제가 있었다. 반면 연구팀이 개발한 플랫폼에서는 각 영역이 제자리를 기준으로 바깥쪽으로 고르게 이동하도록 설계해 화면 전체 비율뿐 아니라 글자와 그림 등 작은 영역까지 원래 형태를 유지한 채 함께 확장되도록 구현했다.
연구팀은 문자와 그림을 새긴 기판을 가로·세로 방향으로 반복적으로 늘리는 실험을 통해 성능을 검증했다. 기존 방식에서는 패턴이 부분적으로 변형된 반면, 새 플랫폼에서는 글자와 그림의 형태가 안정적으로 유지됐다. 이는 화면 외곽뿐 아니라 내부의 미세한 이미지까지 왜곡 없이 균일하게 확장할 수 있음을 입증한 결과다.
또한 연구팀은 이 플랫폼 위에 LED 어레이(여러 개의 LED를 일정한 간격으로 배열한 구조)를 집적해 실제 스트레처블 디스플레이로서의 성능도 검증했다. 가로·세로 방향으로 각각 15%까지 늘어나더라도 전기가 안정적으로 흐르고 화면 밝기가 유지됐으며, 15%까지 늘리는 동작을 반복한 뒤에도 밝기 감소가 2% 미만에 그쳐 실제 디스플레이 적용 가능성을 확인했다.
이번 기술은 향후 웨어러블 전자기기와 전자피부(e-skin·피부처럼 늘어나며 감지와 정보 표시가 가능한 전자소자), 의료용 바이오센서, 소프트 로봇, 자동차 및 항공기용 곡면 디스플레이 등 형태가 자유롭게 변하는 차세대 전자기기의 핵심 플랫폼 기술로 활용될 것으로 기대된다.
KAIST 유승협 교수는 "스트레처블 디스플레이가 실제 정보 표시 장치로 활용되기 위해서는 단순히 잘 늘어나는 것뿐 아니라 늘어나는 과정에서도 화면 속 정보가 정확하게 유지돼야 한다"며 "이번 플랫폼은 화면의 작은 영역부터 전체 화면까지 균일한 확장을 구현해 고해상도 스트레처블 디스플레이 상용화를 앞당길 핵심 기반 기술이 될 것"이라고 말했다.
KAIST 김수본 박사와 김준호 박사가 공동 제1저자로 연구를 주도했으며, 동아대학교 문한얼 교수와 KAIST 유승협 교수가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 6월 10일 자에 게재됐다.
※ 논문명: Hybrid auxetic metamaterial platforms enabling multiscale isotropic expansion for distortion-free stretchable displays, DOI: 10.1038/s41467-026-74141-6 (시연 영상 링크: https://bit.ly/4gSRf8W )
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자 지원사업, 미래 디스플레이 전략연구실 지원사업, 한국산업기술기획평가원의 미래핵심기술개발사업, 한국산업기술진흥원의 교육훈련 지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.07.08
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화학 시약 대신 ‘온도’만으로 DNA 합성 가능하다
“DNA를 만들려면 복잡한 화학 공정이 필수다.”
바이오 분야에서 수십 년간 당연하게 여겨졌던 상식을 국내 연구진이 뒤집었다. 한국 연구진이 세계 최초로 온도만으로 원하는 DNA를 합성하는 원천기술을 개발했다. 연구팀은 이 기술을 활용해 배송 과정의 온도 변화를 전력 없이 기록하는 ‘DNA 온도 블랙박스’도 구현했다.
우리 대학은 공학생물학대학원 최영재 교수 연구팀이 ㈜에이티지라이프텍(대표 류태훈), 이화여자대학교(총장 이향숙) 생명과학과 최한솔 교수 연구팀과 공동으로 온도만 조절해 원하는 DNA 서열을 합성하는 원천 플랫폼 기술을 개발했다고 7일 밝혔다.
DNA는 사람을 비롯한 모든 생명체의 유전정보를 담고 있는 ‘설계도’다. 과학자들은 원하는 DNA를 만들어 질병을 진단하고 신약을 개발하거나, 새로운 기능을 가진 미생물을 만드는 등 다양한 바이오 기술에 활용한다. 하지만 지금까지는 DNA를 구성하는 네 가지 염기(A·T·G·C)를 하나씩 연결할 때마다 화학 시약을 넣고 씻어내는 과정을 반복해야 했다. 이 때문에 수억 원대의 자동 DNA 합성 장비와 전문 연구시설이 반드시 필요했다.
연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 ‘특정 온도에서만 반응하는 헤어핀 DNA’를 개발했다. 위 헤어핀 DNA는 머리핀처럼 접혀 있다가 일정한 온도에서만 펼쳐지는 특수한 DNA 구조다. 연구팀은 서로 다른 온도에서 작동하는 여러 종류의 헤어핀 DNA를 하나의 시험관에 넣고, 온도만 순서대로 바꾸는 방식으로 원하는 DNA를 차례대로 합성하는 데 성공했다.
기존에는 DNA를 만들기 위해 화학 시약을 계속 교체해야 했다면, 이번에는 처음부터 필요한 재료를 하나의 시험관에 넣어두고 온도만 바꾸면 DNA가 순서대로 만들어지는 새로운 방식을 구현한 것이다. 복잡한 시약 교체나 대형 장비 없이도 일반적인 온도 조절 장치만으로 DNA를 합성할 수 있는 길을 연 셈이다.
이번 연구의 가장 큰 의미는 DNA를 만드는 ‘방법’ 자체를 바꿨다는 점이다. 지금까지는 화학 시약이 DNA 합성 과정을 하나하나 제어했다면, 이번에는 누구나 쉽게 조절할 수 있는 ‘온도’가 그 역할을 대신하도록 만든 것이다. 이 기술이 발전하면 DNA를 만드는 비용과 시간을 크게 줄여 합성생물학과 유전자 연구는 물론, 신약 개발과 정밀의료 등 다양한 바이오 산업의 진입 장벽도 크게 낮출 것으로 기대된다.
연구팀은 개발한 기술이 실제로 활용될 수 있음을 보여주기 위해 무전원 ‘DNA 온도 블랙박스’도 구현했다. 이 장치는 평소에는 동결건조 상태로 보관하다가 사용 직전 물 한 방울만 떨어뜨리면 작동을 시작한다. 이후 배송 과정에서 언제, 얼마나, 어떤 순서로 온도가 변했는지를 DNA 서열에 자동으로 기록한다. 또한 일정 온도 이상에 노출되면 색이 변해 이상 여부를 눈으로 바로 확인할 수 있어 백신과 바이오의약품, 세포치료제, 신선식품 등 저온 유통이 중요한 제품의 품질 관리에 활용될 것으로 기대된다.
최영재 교수는 “이번 연구는 화학 시약 대신 온도만으로 DNA를 합성할 수 있다는 새로운 원리를 제시한 세계 최초의 원천기술”이라며 “DNA 합성을 더욱 쉽고 경제적으로 만들어 바이오 기초 연구의 진입 장벽을 낮추고, 무전원 DNA 온도 블랙박스와 같은 새로운 산업 응용으로도 이어질 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 최장호 연구원과 GIST 김진호 박사과정생이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 7월 2일 자 게재됐다.
※ 논문명 : Programmable one-pot polymerase-mediated DNA synthesis via temperature control
※ DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-74890-4
※ 관련동영상I: https://drive.google.com/file/d/1bUtzC83qIm1k-hNFKTb09yFPhfsD4iU-/view?usp=drive_link
※ 저자 : 최장호(KAIST, 공동 제1저자), 김진호(GIST, 공동 제1저자), 최한솔(이화여자대학교, 교신저자), 최영재(KAIST, 교신저자)
이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 미래유망 융합기술 파이오니아사업, 바이오파운드리기반기술개발사업, 신진연구자지원사업, 글로벌기초연구실지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.07.07
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윤국진 교수 연구팀, 세계 최고 권위 컴퓨터비전 학술대회 ECCV 2026에 논문 13편 채택
우리 대학 기계공학과 윤국진 교수 연구팀이 세계적인 컴퓨터 비전 국제학술대회인 ECCV 2026(European Conference on Computer Vision)에서 총 13편의 논문을 채택시키며, 국제적으로 높은 연구 역량을 다시 한번 입증했다.
ECCV는 CVPR, ICCV와 함께 컴퓨터 비전 분야의 3대 학술대회로 꼽히며, 1990년부터 격년으로 개최되어 온 대표적인 국제학술대회이다. 이번 ECCV 2026에는 전 세계에서 총 10,473편의 논문이 제출되었고, 이 가운데 2,883편만이 채택되어 약 27.5%의 채택률을 기록하였다. 이처럼 치열한 경쟁 속에서 단일 연구실이 13편의 논문을 채택시킨 것은 매우 주목할 만한 성과이다.
이번에 채택된 논문들은 자율주행, 공간지능, 생성형 비전, 이벤트 카메라, 비전-언어 학습, 데이터셋 증류 등 컴퓨터 비전 분야의 주요 연구 흐름을 폭넓게 아우르고 있다. 특히 자율주행 분야에서는 차량이 주변 환경을 이해하고, 인프라와 협력하며, 예측과 계획을 통합해 보다 안전하고 지능적인 주행을 수행하기 위한 연구들이 포함되었다. 또한 악천후, 센서 불확실성, 데이터 부족 등 실제 도로 환경에서 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위한 센서 융합 및 주행 장면 생성 연구도 함께 발표되었다.
공간지능과 생성형 비전 분야에서는 영상으로부터 3차원 및 4차원 장면을 이해하고 복원하며, 새로운 시점을 생성하거나 장면의 움직임과 외형을 편집하는 연구들이 포함되었다. 이는 자율주행, 로보틱스, 가상환경 생성 등 다양한 실제 응용 분야로 확장될 수 있는 핵심 기술이다.
이와 함께 이벤트 카메라 기반 고속 시각 인식, 대규모 언어 모델을 활용한 인간 움직임 예측, 비전-언어 모델 기반 의미 이해, 데이터셋 증류와 지속적 테스트 시간 적응 등 차세대 비전 AI 모델의 성능과 활용성을 높이기 위한 연구들도 함께 다루었다. 이번 성과는 윤국진 교수 연구팀이 자율주행과 로보틱스에 필요한 실제 지능 시스템부터 3차원 공간지능, 생성형 비전, 비전-언어 모델에 이르기까지 폭넓은 연구를 활발히 수행하고 있음을 보여준다.
윤국진 교수 연구팀은 지난해 ICCV 2025에서 12편, 올해 CVPR 2026에서 10편의 논문을 발표한 데 이어, 이번 ECCV 2026에서도 13편의 논문을 채택시키며 컴퓨터 비전 분야에서 세계적으로도 보기 드문 연구 성과를 이어가고 있다. CVPR, ICCV, ECCV는 컴퓨터 비전 분야를 대표하는 최상위 국제학술대회로, 이들 학회에서 매년 두 자릿수 논문을 연속적으로 발표하는 것은 국제적으로도 매우 이례적인 성과이다. 이번 결과는 윤국진 교수 연구팀이 자율주행, 로보틱스, 공간지능, 생성형 비전, 비전-언어 모델 등 주요 연구 분야에서 세계적 수준의 경쟁력을 갖추고 있음을 보여준다. 연구팀은 앞으로도 실제 환경에서 활용 가능한 시각지능 기술과 차세대 인공지능 모델을 중심으로 기존 기술의 한계를 넓히는 도전적인 연구를 지속할 계획이다.
한편, ECCV 2026은 오는 9월 8일부터 12일까지 스웨덴 말뫼에서 개최될 예정이다.
2026.07.07
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투명한 유리도 보고 미래도 예측하는 ‘피지컬 AI’ 핵심기술 개발
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.
2026.07.06
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글로벌 기업가정신 써머스쿨, 5년 연속 실리콘밸리에서 미래 창업가 양성
우리 대학 국제협력처 글로벌전략사업추진단이 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(기술경영학부)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.
2026.07.06
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KAIST 인공지능반도체대학원, 제6회 한국인공지능시스템포럼 조찬 강연회 개최
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.
2026.07.06
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AI 에이전트의 ‘숨은 전력 비용’ 세계 최초 규명
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.
2026.07.06
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세계 최고 AI 석학·기업 한자리에...'글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026' 개최
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.
2026.07.03
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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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