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전산학부 허기홍 교수 연구팀, 세계 최고 소프트웨어공학 학술대회 FSE 2025에서 최우수 논문상 수상
우리 대학 전산학부 허기홍 교수 연구팀이 지난 6월 노르웨이 트론헤임에서 열린 ACM FSE 2025 (ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering)에서 최우수 논문상(Distinguished Paper Award)을 수상했다.
FSE는 ACM(Association for Computing Machinery) 주최로 매년 개최되며, 소프트웨어공학 분야에서 세계적으로 가장 높은 권위를 지닌 국제 학술대회 중 하나다. 최신 연구 성과 발표와 전 세계 연구자 간 교류의 장이며, 제출된 논문 중 극소수만이 본 상을 수상할 만큼 경쟁이 치열하다. 최우수 논문상은 독창성, 기술적 완성도, 학술적 기여도, 실용적 영향력 등을 종합적으로 평가해 가장 우수한 논문에만 수여된다.
수상 논문은 박사과정 장수진, 류연희 연구원과 학부생 이희원 연구원이 공동 저자로 참여했으며, 기존보다 훨씬 효과적으로 소프트웨어 오류를 검출할 수 있는 ‘목표 지향 단위 테스트 자동 생성 시스템’을 새롭게 제안했다. 이 시스템은 소프트웨어 내부의 기능상 핵심 지점 또는 오류 가능성이 높은 지점을 집중적으로 테스트하는 프로그램을 자동 생성한다. 이를 통해 테스트 시간을 줄이면서도 오류 검출률을 높일 수 있으며, 특히 대규모 소프트웨어를 여러 개발자가 협업하는 환경에서 높은 실용성을 보인다.
연구팀은 실제로 이 시스템을 적용해 세계적으로 널리 사용되는 다양한 오픈소스 소프트웨어에서 수십 건의 미확인 오류를 새롭게 발견하며 기술의 실효성과 확장 가능성을 입증했다. 발표 당시 현장에서도 논문의 내용은 큰 관심을 끌며 주목을 받았다.
허기홍 교수는 “학생들의 열정과 협업이 만들어낸 값진 성과”라며 “이번 연구를 바탕으로 기술을 더욱 고도화해 세계적인 수준으로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다.
연구 소개 페이지: https://prosys.kaist.ac.kr/unitcon/
연구 논문: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3729362
2025.06.30
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기계공학과 윤국진 교수 연구팀, 세계 최고 권위 컴퓨터비전 국제학술대회 ICCV 2025에 논문 12편 채택
우리 대학 기계공학과 윤국진 교수 연구팀의 논문 12편이 세계 최고 권위 컴퓨터비전 국제 학술 대회 중 하나인 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision 2025(ICCV 2025)에 채택되어, 연구팀의 독보적인 연구 역량을 다시 한번 국제적으로 인정받았다.
ICCV는 CVPR, ECCV와 함께 컴퓨터비전 및 인공지능 분야에서 가장 영향력 있는 국제 학술대회 중 하나로, 1987년부터 격년으로 개최되어 왔다. 이번 ICCV 2025에는 총 11,152편의 논문이 제출되었고, 이 중 2,698편이 채택되어 약 24.19%의 낮은 채택률을 기록하였다. 학술대회에 제출할 수 있는 논문 편수에 대한 제한이 있음에도 불구하고 단일 연구실에서 12편의 논문이 동시 채택되는 것은 매우 드문 성과다.
윤국진 교수 연구팀은 학습 기반의 시각 지능 구현을 목표로 연구를 진행하고 있으며, 이번에 발표된 12편의 논문들은 3D 객체 탐지 및 재구성, 동작 예측 및 계획, 악천후나 모션 블러와 같은 극한 환경에서의 영상 인식 및 개선, 테스트 시점 적응 및 멀티태스크 학습, 4D 맵을 활용한 재구성과 같은 컴퓨터비전 분야의 핵심 주제들에 대한 논문들이다.
특히 연구팀은 지난해 CVPR 2024와 ECCV 2024에서도 각각 9편과 12편의 논문을 발표하여 학계의 주목을 받은 바 있는데, 이번 ICCV 2025에서의 성과를 통해 전 세계 컴퓨터 비전 분야의 선두 연구실로서 입지를 더욱 확고히 했다. 연구팀은 앞으로도 도전적인 연구를 이어가며 학문적·기술적 한계를 확장해 나갈 계획이다.
ICCV 2025는 오는 10월 19일부터 23일까지 미국 하와이 호놀룰루에서 개최될 예정이다.
2025.06.30
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KAIST-(주)아리텍바이오 ‘맞손’ 자원순환형 친환경 ESG 캠퍼스 구축 협력
우리 대학 ㈜아리텍바이오(대표 주윤상·김리아)와 6월 30일 대전 본원에서 업무협약을 체결하고, 지속 가능한 스마트 자원순환 캠퍼스 실현을 위한 협력에 나선다고 30일 밝혔다.
이번 협약은 음식물쓰레기 수거·활용의 자동화 및 고도화를 통해, KAIST의 ESG(환경·사회·지배구조) 경영 실천을 구체화하려는 취지에서 출발했으며, 1단계로 올해 하반기에 외국인 교수 아파트에서 실증 사업을 시작해 향후 전체 캠퍼스로 확대할 계획이다.
우리 대학 캠퍼스 내에서 발생하는 음식물쓰레기를 자체적으로 처리하고 이를 비료 등으로 재활용하는 자원 순환형 친환경 모델을 단계적으로 구축할 방침이다. 이를 통해 자원 낭비 최소화, 운영 비용 절감, 탄소 배출 저감 등 지속 가능한 캠퍼스 운영 체계를 실현할 계획이다.
특히 이번 사업의 핵심 중 하나는 자율주행 기술을 활용한 음식물쓰레기 수거 시스템으로 올해 하반기에 도입할 예정이다. 자율주행 차량이 학생 식당 등에서 발생한 음식물쓰레기를 자동 수거하고 처리장으로 운반하는 방식으로, 자동화된 자원순환 시스템을 구현함으로써 기술 기반 ESG 실천의 대표 사례가 될 것으로 기대된다.
이번 실증 사업은 KAIST 시설부의 창의적이고 도전적인 문제의식에서 비롯됐다. 윤여갑 시설팀장은 “음식물쓰레기를 단순 폐기물이 아닌 자원으로 인식하고, 이를 효과적으로 재활용할 수 있는 방안을 마련하고 있다”며, “KAIST의 지속 가능한 캠퍼스 정착을 위한 행정적 노력도 병행하고 있다”고 밝혔다.
우리 대학은 자원순환 기술의 실증을 통해 음식물쓰레기 처리 비용을 절감함은 물론, 이를 비료화하여 교내 수목과 스쿨팜 등에 활용하는 자원 선순환 모델을 구축할 예정이다. 이번 기술 융합형 스마트 자원순환 캠퍼스 모델은 지역 사회와 연계하여 향후 스마트 도시 생태계 조성에도 긍정적인 파급 효과를 가져올 것으로 기대된다.
김경수 KAIST 대외부총장은 “KAIST는 기술로 가치를 창출하고 사회적 책임을 실천하는 글로벌 선도대학으로서, 미래 기술과 지속 가능성의 조화를 모색하고 있다”며 “기술 기반 ESG 실천을 바탕으로 캠퍼스 혁신을 이끌고, 이를 지역 및 국가 차원의 환경 혁신으로 확산해 나갈 것”이라고 말했다.
2025.06.30
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‘슝’ 스스로 움직이는 생명체 세포로봇 개발
현재 전 세계적으로 마이크로 및 나노급의 작은 입자 기반의 비생명체 자가 추진 로봇 기술은 활발하게 연구되고 있는 반면에, 세포와 같은 생명체 구성 요소를 직접 활용한 세포로봇 연구는 아직 초기 단계에 머물러 있다. 우리 연구진이 세포 기반 시스템의 자율적으로 이동하는 세포로봇을 개발하는데 성공했다. 향후 정밀 약물 전달이나 차세대 세포 기반 치료법의 원천기술로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 화학과 최인성 교수 연구팀이 외부 동력 장치나 복잡한 기계 구조 없이, 생체 부산물인 ‘요소(urea)’*를 연료로 사용하는 자가 추진 세포로봇을 개발했다고 30일 밝혔다.
*요소(urea): 사람을 포함한 대부분의 동물 체내에서 단백질을 분해하면서 생기는 노폐물로 생명체 안에서는 단백질 대사 과정에서 암모니아를 독성이 낮은 형태로 전환하여 배출하는 중요한 역할을 함
연구팀이 구현한 세포로봇은 방향성을 갖고 스스로 이동할 수 있으며, 원하는 물질을 운반하거나 주변 환경 제어 기능을 탑재할 수 있는 다기능성 플랫폼으로 설계됐다.
연구팀은 쉽고 안정적으로 얻을 수 있는 생명체이면서 부산물로 생성된 에탄올 활용 가능성이 있고, 인공적인 복잡한 외부 장치 없이 생명체 스스로 만들어내는 물질을 활용할 수 있는 ‘효모’에 주목했다.
제빵과 막걸리 발효에 사용되는 효모(이스트, yeast)는 포도당을 분해해 에너지를 얻는 대사 과정에서 알코올(에탄올)을 부산물로 생성하는데, 연구팀은 이때 생성된 에탄올을 활용해 효모 표면에 생체친화적인 방식으로 나노 껍질을 형성할 수 있는 원천기술을 개발했다.
이를 위해, 알코올산화효소(AOx)와 겨자무과산화효소(HRP)로 구성된 효소 시스템을 도입했다. 이 효소 시스템은 효모의 포도당 분해 반응과 연계된 연쇄적 효소 반응을 유도하며, 그 결과로 멜라닌 계열의 나노껍질이 효모 표면에 형성된다.
특히, 이번에 개발된 화학적 방법론은 효모가 성장하고 분열하는 동안에도 나노껍질 형성이 지속적으로 일어나도록 설계돼 있어서, 세포의 형태 변화에 따라 비대칭적인 세포-껍질 구조가 자연스럽게 생성된다.
예를 들어, 분열 중인 세포 전체를 감싸는 껍질이 형성되기도 하지만, 모세포 부분에는 껍질이 생성되고 딸세포 부분에는 형성되지 않는 구조도 만들어진다.
연구팀은 세포를 감싸는 나노껍질에 우레아제(urease)*를 부착하고 세포로봇의 움직임을 관찰했다. 우레아제는 요소를 분해하는 촉매 역할을 하며 세포로봇이 스스로 움직일 수 있도록 구동력을 만들어내는 핵심 역할을 수행하며 비대칭 구조를 가진 세포로봇이 보다 명확한 방향성을 갖고 자가 추진하는 현상을 확인했다.
*우레아제(urease): 요소를 분해해 암모니아와 이산화탄소를 만드는 효소
이번에 개발된 세포로봇은 세포 주위에 존재하는 물질만으로 자가 추진이 가능하고, 자석이나 레이저 등 복잡한 외부 제어 장치에 의존하지 않아 구동 메커니즘이 훨씬 간단하고 생체친화적이다. 또한, 나노껍질에 다양한 효소를 화학적으로 접합할 수 있어, 다양한 생체 물질을 연료로 활용하는 세포로봇의 확장 개발도 가능하다.
이번 연구의 제1 저자인 화학과 김나영 박사과정은 “자가 추진 세포로봇은 스스로 환경을 감지하고 반응하며 움직이는 능력을 지닌 새로운 개념의 플랫폼으로, 향후 암세포 표적 치료나 정밀 약물전달시스템 등에서 중요한 역할을 할 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 지난 6월 25일 오후 2시(미국 동부시각) 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명 : Autonomous Chemo-Metabolic Construction of Anisotropic Cell-in-Shell Nanobiohybrids in Enzyme-Powered Cell Microrobots; 국문 번역 : 효소 구동 세포 마이크로로봇 구축에서의 자율적인 화학-대사 반응을 통해 형성된 비등방성 세포내껍질 나노바이오하이브리드
※ DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.adu5451
한편, 이번 연구는 한국연구재단 기초연구사업 중견연구과제(제목: 세포대사 연계형 단일세포나노피포화)의 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.30
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이산화탄소만 잡아내는 유망 소재를 AI로 쉽게 찾는다
기후 위기를 막기 위해 이미 배출된 이산화탄소를 적극적으로 줄이는 것이 필수적이며, 이를 위해 공기 중 이산화탄소만 직접 포집하는 기술(Direct Air Capture, 이하 DAC)이 주목받고 있다. 하지만 공기 중에 존재하는 수증기(H₂O)로 인해 이산화탄소만 효과적으로 포집하는 것이 쉽지 않다. 이 기술의 핵심 소재로 연구되는 금속–유기 구조체(Metal-Organic Frameworks, 이하 MOF)를 활용해 우리 연구진이 AI 기반 기계학습 기술을 적용, MOF 중에서 가장 유망한 탄소 포집 후보 소재들을 찾아내는 데 성공했다.
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London) 연구팀과 공동 연구를 통해 대기 중 이산화탄소 포집에 적합한 MOF를 빠르고 정확하게 선별할 수 있는 기계학습 기반 시뮬레이션 기법을 개발했다고 29일 밝혔다.
복잡한 구조와 분자 간 상호작용의 예측 한계로 인해 고성능 소재를 찾는 데 큰 제약을 극복하기 위해, 연구팀은 MOF와 이산화탄소(CO2), 물(H2O) 사이의 상호작용을 정밀하게 예측할 수 있는 기계학습(머신러닝) 기반 역장(Machine Learning Force Field, MLFF)을 개발하고, 이를 통해 양자역학 수준의 예측 정확도를 유지하면서도 기존보다 월등히 빠른 속도로 MOF 소재들의 흡착 물성을 계산할 수 있도록 했다.
연구팀은 개발된 시스템을 활용해 8,000여 개의 실험적으로 합성된 MOF 구조를 대규모 스크리닝한 결과, 100개 이상의 유망한 탄소 포집 후보 소재를 발굴했다. 특히 기존의 고전 역장 기반 시뮬레이션으로는 확인되지 않았던 새로운 후보 소재들을 제시했으며, MOF의 화학 구조와 흡착 성능 간의 상관관계를 분석해 DAC용 소재 설계에 유용한 7가지 핵심 화학적 특징도 함께 제안했다.
이번 연구는 MOF–CO2 및 MOF-H2O 간 상호작용을 정밀하게 예측함으로써, DAC 분야의 소재 설계 및 시뮬레이션 기술을 크게 향상한 사례로 평가된다.
우리 대학 생명화학공학과 임윤성 박사과정과 박현수 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `매터 (Matter)'에 지난 6월 12일 게재됐다.
※논문명: Accelerating CO2 direct air capture screening for metal-organic frameworks with a transferable machine learning force field
※DOI: 10.1016/j.matt.2025.102203
한편, 이번 연구는 Saudi Aramco-KAIST CO2 Management Center와 과학기술정보통신부의 글로벌 C.L.E.A.N. 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.30
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세계 석학 3인 초빙, 글로벌 연구 역량 강화
우리 대학이 세계적인 석학인 미국 노스웨스턴대 존 로저스(John A. Rogers) 교수를 비롯해 3명의 석학을 신소재공학과 등 주요 학과의 초빙석학교수(Invited Distinguished Professor)로 임용했다고 27일 밝혔다.
존 로저스 교수(미국 노스웨스턴대)는 신소재공학과에서 2025년 7월부터 2028년 6월까지 재직할 예정이며, 그레그 로서멜 교수(Gregg Rothermel, 미국 노스캐롤라이나 주립대)는 전산학부에서 2025년 8월부터 2026년 7월까지, 최상혁 박사(Sang H. Choi, 미국 NASA 랭글리 리서치센터)는 항공우주공학과에서 2025년 5월부터 2028년 4월까지 근무하게 된다.
생체 통합 전자소자(bio-integrated electronics) 분야 세계적 권위자인 존 로저스 교수는 유연 전자소자, 스마트 피부, 이식형 센서 등 첨단 융합기술을 선도해 왔으며, Science, Nature, Cell 등 세계 최고 학술지에 900편 이상의 논문을 발표하고 H-index 240*을 기록하는 등 학계와 산업계 전반에 지대한 영향을 미치고 있다.
* H-index 240 : 240편 이상 논문이 각각 240회 이상 인용될만큼 중요한 영향을 주었다는 의미로서 세계 정상급 석학으로 평가됨
신소재공학과는 로저스 교수 초빙을 통해 차세대 생체이식형 소재 및 웨어러블 디바이스 연구 역량을 한층 강화하고 글로벌 경쟁력을 높일 계획이다. 특히, 이건재 교수가 주관하는 선도연구센터(ERC, 7년간 총연구비 135억 원)의 핵심 과제인 생체융합 인터페이스 소재 개발과 연계하여 강력한 연구 시너지를 창출할 계획이다.
소프트웨어공학 분야의 세계적 석학인 그레그 로서멜 교수는 Communications of the ACM이 발표한 세계 최고 연구자 50인 중 2위로 선정된 바 있으며, 30여 년간 소프트웨어 신뢰성과 품질 향상을 위한 실용적 연구를 수행해왔다. 보잉, 마이크로소프트, 록히드마틴 등 글로벌 기업들과 협력해 영향력 있는 연구 성과를 거둬왔다.
전산학부는 그레그 로서멜 교수 초빙으로 소프트웨어공학 분야의 연구 역량을 강화하고, AI 기반 소프트웨어 시스템의 신뢰성과 안전성 향상을 위한 소프트웨어 설계 및 테스팅 관련 협력 연구를 수행할 계획이다.
특히 전산학부 고인영 교수가 주관하는 빅데이터 엣지-클라우드 서비스 연구센터(ITRC, 8년간 총연구비 67억)와 복합모빌리티 안전성 향상 연구(SafetyOps, 디지털콜롬버스사업, 8년간 총연구비 35억)에 참여해 기계학습 기반 AI 소프트웨어의 불확실성을 해소하고 기술 발전에 기여할 것으로 기대된다.
우주탐사 및 에너지 하베스팅 분야의 세계적 전문가인 최상혁 박사는 NASA 랭글리 리서치센터에서 40년 이상 재직하며 200편 이상의 논문 및 보고서, 45개의 특허를 보유하고 NASA로부터 71회의 수상 경력을 기록했다.
2022년에는 NASA의 기술전수 프로그램의 일환(Technology Transfer Program)인 ‘발명가 명예의 전당(Inventors Hall of Fame)’에 헌정됐다. 이는 우주탐사 기술의 민간 확산에 기여됐한 연구자를 선정하는 것으로 현재까지 전 세계적으로 단 35명만 선정된 매우 드문 영예다.
최 박사는 2024년 9월 항공우주공학과에 부임한 김현정 부교수(전 NASA 연구과학자, 2009-2024)와 협력하여 달 탐사 핵심 기술(에너지원, 센싱, 현지 자원 활용 ISRU) 개발을 주도할 계획이다.
이광형 총장은 “세계 최고 수준의 석학 세 분을 초빙하게 되어 매우 뜻깊게 생각한다”며 “이번 임용을 통해 KAIST는 생체 융합 전자, AI 소프트웨어공학, 우주탐사 등 첨단 융합기술 분야에서 세계적 연구 경쟁력을 한층 강화하고, 글로벌 혁신을 주도하는 대학으로 자리매김할 것”이라고 말했다.
2025.06.27
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폐타이어를 고무·나일론 원료로 전환 성공
전 세계적으로 매년 수십억 개의 타이어가 폐기되며, 이는 심각한 환경오염의 주요 원인 중 하나로 지목되고 있다. 우리 연구진이 폐타이어를 고무나 나일론 섬유 원료로 쓰이는 고부가가치 화학 원료인 고순도의 고리형 알켄으로 선택적 전환하는 데 성공했다. 이는 폐타이어 재활용 분야의 새로운 전환점으로 평가된다.
우리 대학 화학과 홍순혁 교수 연구팀이 이중 촉매 기반 연속 반응 시스템을 개발해 폐타이어 문제를 효과적으로 해결했다고 26일 밝혔다.
폐타이어는 합성고무와 천연고무의 복합체로 구성되며, 실리카, 카본블랙, 산화방지제 등의 첨가제를 포함해 물리적 강도와 내구성이 극대화되어 있다. 특히 가황 공정을 통해 고무 사슬 간의 가교가 형성돼 열과 압력에 강한 구조를 갖게 되는데, 이는 폐타이어의 화학적 재활용을 어렵게 만드는 주요 원인 중 하나다.
그동안 폐타이어의 재활용은 주로 열분해 방식이나 물리적 분쇄 재활용에 의존해 왔다. 열분해 방식은 350~800°C의 고온 환경에서 고분자 사슬을 분해해 연료유로 전환하는 기술이나, 높은 에너지 소비, 낮은 선택성, 그리고 저품질의 탄화수소 혼합물 생성이라는 한계가 명확히 존재한다.
연구팀은 이런 문제를 해결하고자 두 가지 촉매를 활용해 폐고무를 유용한 화학물질로 바꾸는 방법을 개발하였다. 첫 번째 촉매는 고무 분자 안의 결합 구조를 바꿔 분해가 잘 되도록 돕고, 두 번째 촉매는 고리를 닫는 반응을 통해 고리 모양의 화합물을 만들어낸다.
이 과정은 최대 92%의 높은 선택성과 82%의 수율을 보여준다. 만들어진 고리형 펜텐은 다시 고무로 재활용할 수 있고, 고리형 헥센은 나일론 섬유의 원료로 쓰이는 등 산업적으로 매우 가치가 높다.
연구팀은 개발한 시스템을 실제 폐기물로 버려진 폐타이어에 적용해, 고순도의 고리형 알켄으로 선택적 전환하는 데 성공했다. 이는 기존 열분해 방식과 달리 저온의 정밀 촉매 반응을 통해 고부가가치 화학 원료를 생산할 수 있다는 점에서 폐타이어 재활용 분야의 새로운 전환점으로 평가된다.
또한, 이번 기술은 다양한 종류의 합성고무와 폐고무에 폭넓게 적용될 수 있어, 자원 순환형 경제 실현에 기여할 수 있는 핵심 원천기술로 주목받고 있다.
홍순혁 교수는 “이번 연구는 폐타이어의 화학적 재활용에 대한 혁신적인 해법을 제시한 것이며, 경제성을 높이기 위해 차세대 고효율 촉매 개발, 상용화를 위한 기반을 마련해 나갈 예정이다”며, “기초화학을 통해 폐플라스틱 문제 해결에 기여하는 것이 목표”라고 밝혔다.
우리 대학 화학과 박범순, 조경일, 최경민 연구원이 참여한 이번 연구는 한국연구재단의 지원으로 수행됐으며, 국제 저명 학술지 ‘Chem’에 6월 18일 자로 온라인 게재됐다.
※논문명: Catalytic and Selective Chemical Recycling of Post-Consumer Rubbers into Cycloalkenes
※DOI: 10.1016/j.chempr.2025.102625
2025.06.26
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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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軍 전투원, 신소재 입고 개인 맞춤형 훈련시대 연다
기존 군 훈련은 정형화된 방식에 의존하는 경우가 많아 전투원 개인의 특성이나 전투 상황에 맞춘 최적화된 훈련 제공에 한계가 있었다. 이에 우리 연구진이 전자섬유 플랫폼을 개발해 전투원 개개인의 특성과 전투 국면을 반영할 수 있는 원천기술을 확보했다. 이 기술은 전장에서 활용할 수 있을 만큼 튼튼함이 입증됐고, 많은 병력에게 보급할 수 있을 정도의 경제성도 갖췄다.
우리 대학 신소재공학과 스티브 박 교수 연구팀이 섬유 위에 전자회로를 `그려 넣는' 혁신적인 기술을 통해 유연하고 착용 가능한 전자 섬유(E-textile) 플랫폼을 개발했다고 25일 밝혔다.
연구팀이 개발한 웨어러블 전자 섬유 플랫폼은 3D 프린팅 기술과 신소재공학적 설계를 결합해 유연하면서도 내구성이 뛰어난 센서와 전극을 섬유에 직접 인쇄했다. 이를 통해 전투원 개개인의 정밀한 움직임 및 인체 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 맞춤형 훈련 모델을 제시할 수 있게 됐다.
기존 전자 섬유 제작 방식은 복잡하거나 개인별 맞춤형 제작에 한계가 있었다. 연구팀은 이를 극복하고자 `직접 잉크 쓰기(Direct Ink Writing, DIW)' 3D 프린팅이라는 적층 방식 기술을 도입했다.
이 기술은 센서와 전극의 기능을 하는 특수 잉크를 섬유 기판 위에 원하는 패턴으로 직접 분사해 인쇄하는 방식이다. 이를 통해 복잡한 마스크 제작 과정 없이도 다양한 디자인을 유연하게 구현할 수 있게 됐다. 이는 수십만 명에 달하는 군 병력에 손쉽게 보급할 수 있는 효과적인 기술로 기대된다.
해당 기술의 핵심은 신소재공학적 설계에 기반한 고성능 기능성 잉크 개발이다. 연구팀은 유연성을 가진 스티렌-부타디엔-스티렌(Styrene-butadiene-styrene, SBS) 고분자와 전도성을 부여하는 다중 벽 탄소나노튜브(Multi-walled carbon nanotube,MWCNT)를 조합해, 최대 102% 늘어나면서도, 10,000번의 반복적인 테스트에서도 안정적인 성능을 유지하는 인장/굽힘 센서 잉크를 개발했다. 이는 전투원의 격렬한 움직임 속에서도 정확한 데이터를 꾸준히 얻을 수 있음을 의미한다.
또한, 섬유의 위아래 층을 전기적으로 연결하는 `상호연결 전극(Interconnect electrode)' 구현에도 신소재 기술이 적용됐다. 은(Ag) 플레이크와 단단한 폴리스티렌(Polystyrene) 고분자를 조합한 전극 잉크를 개발, 섬유 속으로 잉크가 스며드는 정도(Impregnation level)를 정밀하게 제어해 섬유의 양면 또는 다층 구조를 효과적으로 연결하는 기술을 확보했다. 이를 통해 센서와 전극이 집적된 다층 구조의 웨어러블 전자 시스템 제작이 가능하다.
연구팀은 실제 인체 움직임 모니터링 실험을 통해 개발된 플랫폼의 성능을 입증했다. 연구팀은 개발된 전자 섬유를 옷의 주요 관절 부위(어깨, 팔꿈치, 무릎)에 프린팅하여 달리기, 팔 벌려 높이뛰기, 팔굽혀 펴기 등 다양한 운동 시의 움직임과 자세 변화를 실시간으로 측정했다.
또한, 스마트 마스크를 활용해 호흡 패턴을 모니터링하거나, 장갑에 여러 센서 및 전극을 프린팅해 기계학습을 통한 물체 인식 및 복합적인 촉감 정보를 인지하는 응용 가능성도 시연했다. 이러한 결과는 개발된 전자 섬유 플랫폼이 전투원의 움직임 역학을 정밀하게 파악하는 데 효과적임을 보여준다.
이번 연구는 최첨단 신소재 기술이 국방 분야 첨단화에 기여할 수 있음을 보여주는 중요한 사례다. 이번 연구에 참여한 박규순 육군 소령은 군사적 활용이나 실 보급을 위한 경제성 등의 요구되는 목표들을 연구설계 시부터 고려했다.
박 소령은 "현재 우리 군은 인구절벽으로 인한 병력자원의 감소와 과학기술의 발전으로 위기이자 기회를 마주하고 있다. 또한, 전장에서의 생명 존중이 큰 이슈로 떠오르고 있다. 해당 연구는 병과/직책별, 전투의 유형에 따른 맞춤식 훈련을 제공할 수 있는 원천기술을 확보해 우리 장병들의 전투력을 향상하고 생존성을 보장하기 위한 것이다ˮ 라고 전했다.
이어, “이번 연구가 과학적인 기여와 군 활용성의 두 마리 토끼를 모두 잡은 사례로 평가받길 기대한다”라고 밝혔다.
우리 대학 신소재공학과 박규순 박사과정(육군 소령)이 제1 저자로 참여하고 스티브 박 교수가 지도한 이번 연구는 전기·전자/재료공학 분야 국제 학술지인 `npj Flexible Electronics (JCR 분야 상위 1.8%)' 에 2025년 5월 27일 자로 출판됐다.
※논문명 : Fabrication of Multifunctional Wearable Interconnect E-textile Platform Using Direct Ink Writing (DIW) 3D Printing
※DOI: https://doi.org/10.1038/s41528-025-00414-7
한편 이번 연구는 산업통상자원부 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.25
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와이파이보다 100배 빠른‘라이파이’속도·보안 다 잡았다
라이파이(Li-Fi)는 LED 불빛처럼 눈에 보이는 빛인 가시광선 대역(400~800 THz)을 활용한 무선통신 기술로, 기존 와이파이(Wi-Fi)보다 최대 100배 빠른 속도(최대 224Gbps)를 제공한다. 사용할 수 있는 주파수 할당의 제약이 없고 전파 혼신 문제도 적지만, 누구나 접근이 가능해서 보안에는 상대적으로 취약하다. 한국 연구진이 기존 광통신 소자의 한계를 뛰어넘어 송신 속도와 보안을 동시에 향상시킬 수 있는 라이파이의 새로운 플랫폼을 제시했다.
우리 대학 신소재공학과 조힘찬 교수 연구팀이 국가과학기술연구회(NST, 이사장 김영식) 산하 한국표준과학연구원(KRISS, 원장 이호성) 임경근 박사와 협력해, 차세대 초고속 데이터 통신으로 주목받는 ‘라이파이(Li-Fi)’ 활용을 위한 ‘온-디바이스 암호화 광통신 소자’ 기술을 개발했다고 24일 밝혔다.
조힘찬 교수팀은 친환경 양자점(독성이 적고 지속 가능한 소재)을 이용해 고효율 발광 트라이오드 소자를 만들었다. 연구팀이 개발한 소자는 전기장을 이용해 빛을 발생시키는 장치이다. 특히, ‘투과 전극에 존재하는 아주 작은 구멍(핀홀)’ 영역에 전기장이 집중되고 전극 너머로 투과되는데, 이 소자는 이를 이용하여 두 가지 입력 데이터를 동시에 처리할 수 있다.
이 원리를 이용해 연구팀은 ‘온-디바이스 암호화 광송신 소자’라는 기술을 개발했다. 이 기술의 핵심은 기기 자체에서 정보를 빛으로 바꾸면서 동시에 암호화까지 한다는 점이다. 즉, 복잡한 별도의 장비 없이도 보안이 강화된 데이터 전송이 가능하다.
외부양자효율(EQE)은 전기를 얼마나 효율적으로 빛으로 변환하는지를 나타내는 지표로, 상용화를 위한 기준은 일반적으로 약 20% 수준이다. 이번에 개발된 소자는 17.4%의 EQE를 기록했으며, 휘도(luminance) 또한 스마트폰 OLED 화면의 최대 밝기인 2,000nit를 크게 웃도는 29,000nit로, 10배 이상의 높은 밝기를 구현했다.
또한, 연구팀은 이 소자가 어떻게 정보를 빛으로 바꾸는지를 더 정확히 이해하기 위해, ‘과도 전계 발광 분석’이라는 방법을 사용하여, 아주 짧은 시간(수백 나노초 = 10억 분의 1초 단위) 동안 전압을 순간적으로 인가했을 때, 소자에서 발생하는 발광 특성을 분석했다. 이 분석을 통해 수백 나노초 단위에서 소자 내 전하들의 이동을 분석해 단일 소자 내에서 구현되는 이중채널 광변조의 작동 메커니즘을 규명했다.
KAIST 조힘찬 교수는 “이번 연구는 기존의 광통신 소자의 한계를 뛰어넘어 송신 속도를 높이면서도 보안능력을 향상할 수 있는 새로운 통신 플랫폼을 제시했다”라고 언급했다.
이어 “추가 장비 없이도 보안을 강화하면서, 암호화와 송신을 동시에 구현하는 이번 기술은 향후 보안이 중요한 다양한 분야에서 폭넓게 응용될 수 있을 것”이라고 덧붙였다.
KAIST 신소재공학과 신승민 박사과정이 제1 저자로 참여하고, 조힘찬 교수, KRISS 임경근 박사가 공동 교신 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)'에 5월 30일 자 출판됐으며, inside front cover 논문으로 선정됐다.
※ 논문명: High-Efficiency Quantum Dot Permeable electrode Light-Emitting Triodes for Visible-Light Communications and On-Device Data Encryption
※ DOI: https://doi.org/10.1002/adma.202503189
한편, 이번 연구는 한국연구재단, 국가과학기술연구회(NST) 및 한국산업기술진흥원의 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.24
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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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