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전 세계 슬럼가 찾아내는 AI 개발..AAAI 2026 최우수논문상
“슬럼(Slum, 빈곤지역)이 어디에 있는지조차 모르는 도시들”
한국 연구진이 위성사진만으로 슬럼 지역을 스스로 찾아내는 인공지능(AI)을 개발했다. 사람이 미리 위치를 표시해 주지 않아도 새로운 도시에서 자동으로 적응해 정확도를 높이는 기술로, 데이터가 부족한 개발도상국의 도시정책 수립과 공공 자원 배분 방식을 근본적으로 바꿀 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학은 전산학부 차미영 교수와 기술경영학부 김지희 교수 공동 연구팀이 전남대학교(총장 이근배) 지리학과 양재석 교수와 함께한 학제 간 융합 연구를 통해 위성사진 기반 범용 슬럼 탐지 AI 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
이번 연구는 세계 최고 권위의 인공지능 학술대회 ‘국제인공지능학회(AAAI) 2026’에서 ‘사회적 임팩트 AI(AI for Social Impact)’ 부문 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다. 해당 부문에 제출된 693편 중 단 2편만이 선정된 최고 영예로, 한국 연구팀의 혁신적인 AI 기술력이 단순한 기술 진보를 넘어 실질적인 사회적 가치 창출 측면에서도 세계 최정상 수준임을 확인시켜 준 쾌거다.
그동안 위성사진을 활용한 슬럼 탐지 연구는 있었지만, 도시마다 건물 형태와 밀집도가 크게 달라 새로운 지역에서는 정확도가 급격히 떨어지는 한계가 있었다. 특히 많은 개발도상국에서는 슬럼 위치를 일일이 표시한 데이터가 부족해 AI 학습 자체가 어려웠다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 여러 개의 AI 모델이 서로 다른 지역 특성을 학습하고, 새로운 도시가 입력되면 가장 적합한 모델을 자동으로 선택하는 ‘전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE)’ 구조를 도입했다.
이번 연구의 핵심은 ‘테스트 시점 적응(Test-Time Adaptation, TTA)’ 기술이다. 새로운 도시에서 슬럼 위치를 사람이 미리 표시하지 않아도, AI가 여러 모델의 예측 결과를 비교·검증해 공통적으로 일치하는 영역만을 신뢰함으로써 스스로 오류를 줄인다. 이를 통해 데이터가 부족한 지역에서도 안정적인 성능을 확보했다.
연구팀은 해당 기술을 아프리카 캄팔라(Kampala), 마푸토(Maputo) 등 주요 도시에 적용한 결과, 기존 최신 기술보다 더욱 정교하게 슬럼 지역을 구분하는 성과를 확인했다.
이 기술은 △ 개발도상국 도시 인프라 확충 계획 수립 △ 재난·감염병 취약지역 사전 파악 △ 주거환경 개선 사업 대상 선정 △ UN 지속가능발전목표(SDGs) 이행 점검 등 다양한 정책 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
차미영 교수는 “AI가 단순 분석 도구를 넘어, 데이터가 부족한 지역에서도 실질적인 사회 문제 해결에 기여할 수 있음을 보여준 연구”라고 말했다. 김지희 교수는 “막대한 비용이 드는 현장조사를 보완해, 한정된 자원을 가장 필요한 지역에 효과적으로 배분하는 데 도움이 될 것”이라고 밝혔다.
이번 연구에는 KAIST 전산학부 이수민, 박성원 석박사연구원이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 1월 25일 싱가포르에서 열린 AAAI 2026에서 발표됐다.
※ 논문명: Generalizable Slum Detection from Satellite Imagery with Mixture-of-Experts, 논문링크 : https://aaai.org/about-aaai/aaai-awards/aaai-conference-paper-awards-and-recognition/
또한, 한국연구재단의 중견연구자지원사업 및 데이터사이언스 융합인재양성사업의 지원을 받아 수행되었다.
2026.03.06
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스마트워치 병원급 혈압 도전..심혈관 질환 조기 진단 성큼
혈액의 흐름은 생명의 신호다. 이 흐름이 느려지거나 불안정해지면 심혈관 질환과 쇼크로 이어질 수 있다. 그러나 혈류를 정확히 측정하려면 병원 장비에 의존해야 했다. 우리 대학 연구진이 피부에 붙이기만 하면 혈류를 실시간으로 측정할 수 있는 무선 전자패치를 개발했다.
우리 대학은 전기및전자공학부 권경하 교수 연구팀이 딥러닝(AI)과 다층 열 센싱 기술을 결합한 무선 웨어러블 혈류 측정 시스템을 개발했다고 5일 밝혔다. 이 장치는 혈관을 직접 건드리지 않고도(비침습 방식) 혈류 속도와 혈관 깊이를 동시에 측정할 수 있다. 혈관이 피부 속 얼마나 깊이 위치하느냐에 따라 센서 신호가 달라지기 때문에, 깊이 정보는 혈류를 정확히 계산하는 핵심 변수다.
기존에는 초음파나 광학 방식이 주로 사용됐지만, 장비가 크거나 혈관 깊이에 따라 정확도가 떨어지는 한계가 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 ‘혈액이 흐르면 주변에 미세한 열 이동이 발생한다’는 점에 주목했다.
연구팀은 서로 다른 깊이에 온도 센서를 배치해 열의 이동 경로를 입체적으로 분석하는 ‘다층 열 센싱’ 기술을 개발했다. 여기에 AI 알고리즘을 적용해 복잡한 체온 분포 속에서 혈관의 깊이와 실제 혈류 속도를 실시간으로 분리·추출하는 데 성공했다. 여기에 AI를 적용해 복잡한 체온 분포 속에서 혈관의 깊이와 실제 혈류 속도를 정확히 구분해 냈다.
실험 결과, 초당 1~10mm 범위의 혈류 속도를 오차 0.12mm/s 이내로, 1~2mm 범위의 혈관 깊이를 오차 0.07mm 이내로 측정하는 데 성공했다. 이는 머리카락 굵기보다 작은 수준의 오차로, 일반적인 웨어러블 기기로는 구현하기 어려운 정밀도다.
특히 이 기술을 스마트워치에 사용되는 광혈류(PPG) 센서와 결합하면 혈압 측정 오차를 최대 72.6%까지 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 이는 스마트워치 혈압 측정값이 병원 장비에 한층 가까워질 수 있음을 의미한다. 즉, 웨어러블 기기의 신뢰도를 크게 높일 수 있는 성과다.
이 전자패치는 응급 의료 현장에서 환자의 상태 변화를 실시간으로 감지하는 데 활용될 수 있다. 고혈압·당뇨 환자의 맞춤형 건강관리, 쇼크와 같은 급성 위험 신호의 조기 감지에도 적용 가능하다.
권경하 교수는 “이번 기술은 혈류와 혈압을 더 정확하게 측정할 수 있는 원천 플랫폼”이라며 “스마트워치와 결합해 일상 속 건강 모니터링 수준을 한 단계 끌어올릴 것”이라고 말했다.
본 연구는 심영민 석박통합과정이 1저자로 연구를 주도했으며 해당 연구 결과는 세계적 학술지 '사이언스 어드밴시스(Science Advances)'에 2월 6일 게재되었다.
※ 논문명: Deep learning–integrated multilayer thermal gradient sensing platform for real-time blood flow monitoring, DOI: 10.1126/sciadv.aea8902
한편, 이번 연구는 삼성전자 종합기술원(SAIT) 및 한국연구재단(NRF) 우수신진연구(2022R1C1C1010555), 지역혁신 선도연구센터(2020R1A5A8018367), BK21 FOUR 프로그램, 정보통신기획평가원(IITP) 인공지능반도체대학원의 지원을 받아 수행됐다.
2026.03.05
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봄날 캠퍼스 ‘느슨한 시간(Oblique Time) ’展 개최
우리 대학이 단순히 작품을 ‘보는’ 전시를 넘어, 관람객이 직접 공간을 거닐며 ‘느슨한 시간’을 경험하는 자리로 초대한다. ‘느슨한 시간’은 직선적으로 흘러가는 일상의 시간에서 벗어나, 공간을 거닐며 감각과 사유가 천천히 교차하는 또 다른 시간의 결을 의미한다.
우리 대학은 그래픽 디자이너 김영나 작가의 설치 미술 작품 기획전 ‘느슨한 시간(Oblique Time)’을 대전 본원 KAIST 미술관에서 3일 개최한다고 밝혔다.
이번 전시는 새롭게 공개되는 미술관 옥상 공간에서 펼쳐진다. 옥상에 설치된 세 점의 작품은 바람과 빛, 시선과 움직임을 매개로 공간의 감각을 새롭게 일깨운다. 옥상에 들어서면 높이 솟은 기둥들이 관람객을 맞이하고, 기둥 사이를 천천히 걸을수록 바람이 스치고 지나간 흔적이 몸으로 읽힌다.
계단을 오르내리면 같은 공간도 전혀 다른 장면으로 펼쳐지고, 바닥에 놓인 원형 거울은 하늘과 구름, 그리고 그 앞에 선 자신을 동시에 비춘다. 관람객은 작품을 감상하는 존재에서 어느새 작품 속 풍경의 일부로 스며든다. 공간은 더 이상 고정된 구조물이 아니라, 유동하는 시간의 장(場)으로 변모한다.
세 작품 모두 관람객의 참여와 이동을 전제로 한 체험형 설치다. 작가는 고정된 시점이 아닌 ‘흔들리는 시선’을 통해 우리가 당연하게 여겨온 공간과 시간의 감각을 비틀어 놓는다. 설명보다 경험을, 정답보다 사유를 남기는 전시다.
김영나 작가는 KAIST 산업디자인학과를 졸업한 뒤 홍익대학교와 네덜란드 아른험 미술대학에서 수학한 그래픽 디자이너이자 시각 예술가다. 디자인을 기반으로 미술의 영역을 넘나들며 독자적인 작업 세계를 구축해 왔다. 사물과 이미지, 텍스트에 얽힌 기억과 맥락을 추출해 재구성함으로써 관람자가 스스로를 되돌아보고 각자의 자화상을 떠올리도록 유도한다. 한국디자인진흥원 ‘차세대 디자인 리더’, 두산 연강예술상, 문화체육관광부 ‘오늘의 젊은 예술가상’을 수상했으며, 현재 국제갤러리 소속으로 독일 베를린에서 프로젝트 스페이스 ‘LOOM(룸)’을 운영하고 있다.
김 작가는 “KAIST 캠퍼스 안에 미술관이 조성된 점이 매우 의미 있게 다가왔다”며 “새롭게 공개되는 옥상 공간의 첫 전시에 참여하게 되어 뜻깊다. 이번 전시가 재학생들에게 예술을 경험하며 스스로를 돌아볼 수 있는 계기가 되길 바란다”고 전했다.
2024년 12월 개관한 KAIST 미술관은 그동안 1~2층 3개 전시실을 운영해왔으며, 최근 3층 내부 공사를 마무리해 총 7개(실내 5, 실외 2)의 전시실을 갖춘 규모 있는 미술관으로 거듭났다. 이번 전시는 개관 이후 처음 공개되는 옥상 공간(제6~7전시실)에서 열리는 첫 전시로, 미술관의 공간적 확장을 상징하는 자리다. 실내에서 실외로, 고정된 전시실에서 열린 하늘 아래로 확장된 이번 무대는 미술관이 지향하는 새로운 실험의 출발점이기도 하다.
석현정 미술관장(산업디자인학과장)은 “학과 후배이기도 한 김영나 작가를 KAIST에 소개하게 되어 매우 기쁘다”며 “디자인 언어를 바탕으로 한 독창적인 작품 세계가 미술관 전시를 한층 다채롭게 확장시킬 것”이라고 밝혔다.
이광형 총장은 “KAIST 졸업생이 세계적으로 활동하는 예술인으로 성장해 모교로 돌아온 것이 자랑스럽다”며 “이번 전시를 계기로 KAIST 미술관과 작가 모두가 한 단계 더 도약하는 계기가 되길 기대한다”고 말했다.
우리 대학은 故 정문술 회장의 미술관 건립 기금 및 작품 기증을 시작으로 사회 각계 인사와 예술가 및 유가족 등으로부터 꾸준히 작품을 기증받아왔다. 이번 김영나 작가의 설치 작품 또한 전시 종료 후 KAIST 미술관에 귀속되어 캠퍼스의 예술적 자산으로 남게 된다.
전시 ‘느슨한 시간(Oblique Time)’은 3일 오후 3시 개막해 8월 28일까지 일반에 무료로 공개된다. 관람 시간은 평일 오전 10시부터 오후 5시까지다.
2026.03.03
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'뇌를 닮은 AI’ 개발.. 예측이 틀려도 한번 더 생각한다
인공지능은 이제 바둑을 두고, 그림을 그리고, 사람처럼 대화까지 한다. 하지만 결정적인 차이가 있다. AI는 인간의 뇌보다 훨씬 많은 전기를 써야 작동한다는 점이다. 과학자들이 오랫동안 던져온 질문은 이것이다. “뇌는 어떻게 이렇게 적은 에너지로도 똑똑하게 학습할 수 있을까?”우리 대학 연구진이 그 답에 한 걸음 다가섰다.
우리 대학은 뇌인지과학과 이상완 교수 연구팀이 인간 뇌의 학습 원리를 딥러닝에 적용해, 깊은 인공지능 모델도 안정적으로 학습시키는 새로운 기술을 개발했다고 1일 밝혔다.
우리 뇌는 세상을 수동적으로 받아들이지 않는다. 현재 벌어지는 일을 단순히 인식하는데서 그치지 않고‘다음에 무슨 일이 일어날까?’를 먼저 예측하고, 실제 결과가 다르면 그 차이(오차)를 줄이는 방향으로 스스로를 수정한다. 바둑에서 상대의 다음 수를 예상했다가 빗나가면 전략을 바꾸는 것과 비슷하다. 이 같은 정보처리 방식을 ‘예측 부호화(Predictive Coding)’라고 한다.
과학자들은 이 원리를 AI에 적용하려 했지만, 난관이 있었다. 신경망이 깊어질수록 오차가 특정 부위에 몰리거나 아예 사라져 성능이 떨어지는 문제가 반복됐기 때문이다.
연구팀은 그 원인을 수학적으로 규명하고 새로운 해법을 제시했다. 핵심은 단순하다. AI가 결과만 예측하는 것이 아니라, ‘예측 오차가 앞으로 어떻게 변할지’까지 다시 예측하도록 만든 것이다. 연구팀은 이를 ‘메타 예측(Meta Prediction)’이라 설명한다. 쉽게 말해, ‘틀림을 한 번 더 생각하는 AI’다. 이 방식을 적용하자, 깊은 신경망에서도 학습이 멈추지 않고 안정적으로 진행됐다.
실험 결과도 인상적이다. 총 30가지 실험 중 29개에서, 현재 AI의 표준 학습법인 ‘역전파(Backpropagation)’보다 높은 정확도를 기록했다. 역전파는 AI가 ‘틀린 만큼 거꾸로 되돌아가며 고치는’ 현재의 대표적 학습 방법이다.
기존 AI 학습방식(역전파)는 모든 층이 서로 긴밀하게 연결돼 있어, 전체 네트워크를 한 번에 계산하고 한 번에 수정해야 하지만 이 방법은 이 방식은 뇌처럼 분산적·부분적으로 학습해도 큰 AI 모델을 잘 학습시킬 수 있음을 입증한 것이다.
이번 기술은 전력 효율이 중요한 뉴로모픽 컴퓨팅, 환경에 적응해야 하는 로봇 AI, 기기 내부에서 작동하는 엣지 AI 등 다양한 분야로 확장될 것으로 기대된다.
이상완 석좌교수는 “뇌의 구조를 단순히 모방한 것이 아니라, 뇌의 학습 원리 자체를 AI가 따르도록 만든 것이 이번 연구의 핵심”이라며 “뇌처럼 효율적으로 배우는 인공지능의 가능성을 열었다”고 말했다.
이번 연구는 하명훈 박사가 제1저자, 이상완 교수가 교신저자로 참여했으며, 인공지능 국제학회 ICLR 2026(International Conference on Learning Representations)에 채택돼 1월 26일 온라인 게재됐다.
※ 논문명: Stable and Scalable Deep Predictive Coding Networks with Meta Prediction Errors, 논문 원본: https://openreview.net/forum?id=kE5jJUHl9i¬eId=e6T5T9cYqO
본 연구는 과학기술정보통신부·정보통신기획평가원 디지털분야글로벌연구지원사업(마이크로소프트연구소 공동연구), 삼성전자 SAIT NPRC 사업, SW스타랩 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.03.03
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'딥테크 스케일업 밸리’ 본격 가동...피지컬 AI 실행 전략 공개
우리 대학은 26일 대전 본원에서 ‘딥테크 스케일업 밸리사업 추진 보고회’를 개최하고, 로봇 중심으로 추진 중인 피지컬AI 전략과 실행 구조를 공개했다고 27일 밝혔다.
딥테크 스케일업 밸리 육성사업은 과학기술정보통신부, 대전광역시, KAIST가 공동으로 추진하는 사업으로, KAIST는 2025년부터 3년 6개월간 총 136억 5천만 원 규모의 사업비를 확보했다. 본 사업은 KAIST의 로봇 분야 딥테크 기술을 사업화해 로봇 혁신 생태계를 구축하는 것을 목표로 한다. 주관기관인 KAIST(총괄 김정 교수)를 중심으로 카이스트홀딩스, 대전테크노파크, 대전창조경제혁신센터, 엔젤로보틱스, 유로보틱스 등이 참여하는 로봇 얼라이언스를 구성했다.
본 사업은 기술사업화, 딥테크 R&D, 상용화 스케일업의 3축 체계를 기반으로 선순환 생태계를 조성하고 미래 유니콘 기업을 육성하는 것을 목표로 한다. 1차년도(2025년)에는 Physical AI 강연, 스타트업 피칭, 투자 네트워킹 등을 추진해 기술이전 및 투자 유치 230억 원의 성과를 거뒀다.
피지컬AI는 로봇과 인공지능을 결합해 현실 세계에서 스스로 판단하고 행동하는 기술로, 차세대 산업의 핵심 분야로 주목받고 있다. 정부 R&D와 대기업 투자, 스타트업 창업이 빠르게 늘고 있지만, 실제 산업 현장에서 실행 가능한 사업 모델로 이어진 사례는 제한적이라는 지적이 제기돼 왔다.
이번 보고회는 피지컬AI를 단순한 AI 기술 경쟁이 아닌 ‘산업 구조의 문제’로 재정의했다는 점에서 의미가 있다. 연구개발, 산업 현장, 투자 생태계가 유기적으로 연결되지 않으면 상용화가 어렵다는 점을 강조했다.
특히 피지컬AI가 산업 현장에 적용되기 위해서는 가상 환경을 넘어 실제 산업 현장에서 생성된 ‘의미 있는 데이터’가 필요하다고 밝혔다. 제조 공정 등에서 숙련된 전문가와 협력해 신체 감각과 판단이 반영된 데이터를 축적하고, 로봇이 전문가의 작업을 방해하지 않는 구조 속에서 지속적으로 상호 협력할 수 있는 실행 체계를 구축해야 한다는 설명이다.
공경철 KAIST 기계공학과 교수는 “이제는 Physical AI의 혼재된 개념을 정리하고, 누구나 활용할 수 있는 구체적인 플랫폼을 만드는 것이 중요하다”고 말했다. 이어 “가상환경에서 학습한 인공지능이 실제 로봇과 현실 환경에서도 그대로 잘 작동하려면, 가상세계의 기술 정확도가 높아져야 할 뿐 아니라 현실 세계의 물리적 변수도 예측 가능하고 안정적으로 관리돼야 한다”고 설명했다. 쉽게 말해, 가상에서 배운 로봇이 현실에서도 그대로 실력을 발휘하게 만드는 기술이 필요하다는 뜻이다.
명현 KAIST 전기및전자공학부 교수는 “AI 분야에서도 물리 법칙을 학습 과정에 반영하는 물리정보신경망(Physics-Informed Neural Network) 연구가 활발히 진행되고 있다”며 “피지컬AI의 완성은 실제 물리 시스템을 이해하는 하드웨어 연구자와 이를 학습 구조에 구현하는 AI 연구자가 유기적으로 결합할 때 가능하다”고 강조했다. 이어 “단순히 데이터를 많이 학습하는 것을 넘어, 현실 세계의 물리 원리를 이해하는 AI가 필요하다”고 덧붙였다.
우리 대학은 이러한 실행 구조를 기반으로 연구자, 산업 현장 전문가, 기업을 연결하는 명확한 가치사슬(Value Chain)을 구축할 계획이다. 이를 통해 피지컬AI를 연구실 데모 수준을 넘어 실제 산업 문제를 해결하는 기술로 확장한다는 전략이다. 즉, 피지컬 AI를 실험실 시연을 넘어 실제 산업 현장에 적용하는 것이 목표다.
김정 KAIST 기계공학과 학부장은 “이제는 데이터의 양으로 경쟁하는 시대를 넘어 실제 물리 세계에서 AI를 어떻게 실행할 것인지 고민해야 할 때”라며 “KAIST의 구체적인 준비와 실행 전략을 바탕으로 스타트업과 기업이 피지컬AI 사업화에 성공하도록 지원하겠다”고 밝혔다.
한편, 딥테크 스케일업 밸리사업은 향후 피지컬AI 플랫폼 구축, 스타트업 발굴 및 투자 확대, 실증 테스트베드 구축, 글로벌 로봇 기업과의 협력 네트워크 확대 등을 단계적으로 추진할 계획이다.
2026.02.27
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3대 이어진 ‘기부 DNA’가 ‘KAIST DNA’를 만나다
우리 대학은 한 가문의 숭고한 나눔 정신이 담긴 50억 6천만 원의 발전기금을 전달받았다고 26일 밝혔다. 이번 기부는 할머니의 유산을 바탕으로 아버지가 기부를 결심하고, 그 뜻을 딸이 실행에 옮기며 3대에 걸쳐 완성된 사례로 더욱 의미를 더한다.
기부자는 “기부자의 이름보다 KAIST 젊은 과학자의 연구 성과가 빛나기를 바란다”고 밝히며, 자신의 이름이 드러나는 약정식이나 예우 행사 등을 모두 사양했다. 기부자의 뜻에 따라 모든 절차는 간소하게 진행됐으며, 신원 역시 공개하지 않기로 했다.
서울에 거주하는 70대 기부자는 생전 나눔을 실천해 온 어머니의 유산을 바탕으로 사업을 일궈 성공을 거두었다. 최근 그는 어머니의 유산 일부를 사회에 환원하기로 결심했다.
평생 베풂을 실천한 어머니의 모습을 보고 자란 그에게 기부는 자연스러운 선택이었다. 그리고 그 결심은 딸이 구체적인 실행으로 완성했다. 기부자의 딸은 기부 진행 전 과정에 주도적으로 참여하며 가문의 나눔 정신을 다음 세대로 잇는 역할을 했다.
기부자는 “어머니께서 평생 실천하신 나눔이 우리 가문의 가장 큰 자산이었다”며 “이제는 제 딸과 함께 그 소중한 가치를 대한민국 과학의 주역들에게 전달하고자 한다”고 밝혔다. 이어 “이 기금이 젊은 석학들에게 실질적인 도움이 된다면 그것만으로 충분히 보람된 일”이라고 소회를 전했다.
우리 대학은 기부자의 어머니 이름을 딴 ‘조기엽 차세대 연구리더 펠로우십’을 조성하기로 했다. ‘조기엽 펠로우십’은 원금 50억 원을 보전하고, 운용 수익으로 사업을 운영하는 원금 보전형 기금으로 설계됐다. 또한 기부자는 “하루라도 빨리 젊은 과학자들을 지원하고 싶다”는 뜻을 담아 첫해 사업 시행을 위해 6천만 원을 추가로 기탁했다.
이에 따라 올해부터 매년 3명의 ‘조기엽 펠로우’를 선정해 연간 2천만 원씩 3년간 학술활동비를 지원할 예정이다.
펠로우십 지원 대상은 정년보장 전 조교수 및 부교수급 신진 교원이다. 이 시기는 연구 역량이 폭발적으로 성장하고 혁신적 성과가 집중적으로 창출되는 ‘골든타임’이지만, 동시에 안정적 연구비 확보가 절실한 시기이기도 하다.
지원금은 도전적 연구 기획, 국제 학술 활동, 연구 인프라 확충 등 연구 자율성과 확장성을 높이는 데 활용될 예정이다. KAIST는 이번 펠로우십이 젊은 연구자의 세계적 도약을 뒷받침하는 실질적 기반이 될 것으로 기대하고 있다.
2026.02.26
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김재철AI대학원, 제조 AI 실무 인재 양성·산학 협력 본격화
우리 대학 김재철AI대학원은 국내 제조 산업의 인공지능(AI) 확산을 이끌 실무 인재 양성과 산학 네트워킹 활성화에 나서고 있다.
김재철AI대학원 성남연구센터는 제조 기업의 AI 도입 장벽을 낮추고 실질적인 기술 확산을 도모하기 위해 ▲실무자 양성 교육과 ▲기술 네트워킹 행사를 연계한 통합 지원 프로그램을 운영하고 있다.
우선, 지난 1월 27일부터 시작된 AI 팩토리 전환 실무자 양성과정은 제조 현장에 즉시 투입 가능한 AI 전문 인력을 길러내는 것을 목표로 한다. 현재 진행 중인 1단계 기초 AI 과정은 향후 제조 AI로 확장 가능한 핵심 이론과 실습 역량을 체계적으로 다지는 단계로, 실무 적용을 위한 기반 역량을 집중적으로 강화하며 높은 호응을 얻고 있다.
주관 측은 이번 기초 과정을 시작으로, 올해 상반기 중 ▲제조 AI 주요 태스크를 다루는 2단계 제조 AI 응용 과정과 ▲기업 실제 데이터를 기반으로 문제를 해결하는 3단계 기업 맞춤형 프로젝트 과정을 순차적으로 개설할 예정이다. 이를 통해 단발성 교육이 아닌, 기초 역량 확보부터 현장 적용형 심화 프로젝트까지 이어지는 단계별 로드맵을 제공한다는 계획이다.
이와 더불어, KAIST는 제조 AI 분야의 최신 기술 트렌드를 공유하고 현장의 애로사항을 해결하기 위한 ‘AI팩토리 커넥트 데이 2026’를 2월 25일(수) 서울 한국과학기술회관에서 성황리에 개최하였다.
AI팩토리 커넥트 데이 2026는 제조 기업 실무자와 AI 전문가를 연결해 지속적인 기술 협업을 도모하는 네트워킹 행사로 기획되었다. 이번 행사에서는 ▲크라우드웍스 양수열 CTO의 ‘Agentic AI로 가는 길: 산업형 AI 에이전트 전략’ ▲KAIST 이종석 교수의 ‘제조 AI 모델 학습에서의 데이터 한계와 대응 방법’ ▲(주)인이지 유보선 기술이사의 ‘인공지능의 제조 공정 적용’ 등 업계 전문가들의 초청 강연이 진행되었으며, 제조 현장에서의 AI 적용 전략과 단계적 도입 방안에 대한 논의가 이루어졌다.
특히 기술 세미나에 이어 진행된 ‘1:1 기술 상담’ 프로그램에서는 제조 AI 솔루션 개발 지원센터 자문단이 참여해, AI 도입을 고민하는 기업들의 현재 수준을 진단하고 향후 추진 방향과 준비 과제를 함께 모색하는 자리를 마련했다. 이를 통해 참가 기업들이 자사 여건에 맞는 AI 도입 로드맵을 구체화하는 계기를 제공했다.
이번 프로그램은 정부와 민간이 함께 ‘2030 제조 AI 최강’ 도약을 목표로 출범한 AI 팩토리 M.AX 얼라이언스의 생태계 확산을 뒷받침하기 위해 추진되었다. KAIST는 M.AX 얼라이언스의 주요 참여 기관으로서, 체계적인 AI 교육을 통해 산업 수요에 부합하는 전문 인력을 양성하고 이를 현장에 연계·확산하는 역할을 수행하고 있다. 아울러 AI팩토리 커넥트 데이 2026를 통해 AI 도입을 희망하는 수요기업과 기술 역량을 보유한 공급기업 간의 교류를 활성화하며, 제조 AI 확산을 위한 핵심 가교로 자리매김해 나갈 계획이다.
본 성과는 '제조AI 솔루션 개발 지원센터'를 통해 산업통상자원부 및 경기도, 성남시의 지원을 받아 추진되었다.
2026.02.26
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‘AI 시대의 대학교육 재설계 워크숍 ’개최
우리 대학은 생성형 AI 확산이 가져온 대학 교육의 근본적 변화에 대응하기 위해 23일 대전 KAIST 본원 학술문화관(E9) 2층 양승택 오디토리움에서 ‘AI 시대, 대학교육의 재설계 워크숍’을 개최한다고 밝혔다.
이광형 총장은 이번 워크숍의 취지에 대해 “생성형 AI 시대에 대학은 무엇을 가르쳐야 하는지 다시 답해야 할 때”라며, “이제는 ‘무엇을 아는가(What to know)’가 아니라 ‘어떻게 생각하는가(How to think)’를 기르는 교육으로 전환해야 한다”고 강조했다. 또한 “문제를 정의하고 스스로 판단하는 역량이 대학 교육의 핵심이 되어야 한다”고 밝혔다.
이번 행사는 KAIST 국가미래전략기술 정책연구소(소장 김용희)가 주관하며, AI 시대 대학의 역할과 책임을 재정립하기 위해 마련됐다.
워크숍에서는 KAIST 교무처장과 교수진이 AI 시대 교육 변화 방향을 발표하고, UNIST 교수가 참여하는 패널 토론을 진행한다. 또한 학생과 시민이 자유롭게 참여하는 ‘럼프 세션(Rump Session)’을 통해 AI 전환(AX) 시대에 개인이 무엇을 배우고 어떻게 준비해야 하는지 폭넓게 논의할 예정이다.
홍승범 KAIST 교무처장은 지식 검색과 요약, 정형 문제 해결 등 기존 학습 활동의 상당 부분이 AI로 대체되고 있다고 진단하며, 앞으로는 문제 정의 능력, 비판적 사고, 공감과 소통, 윤리적 책임, 창의적 통합 역량이 더욱 중요해질 것이라고 강조한다. 특히 AI를 활용하되 과도한 의존을 경계하는 ‘인지적 주체성’과 변화에 빠르게 적응하는 ‘학습 민첩성’을 미래 인재의 핵심 역량으로 제시한다.
백형렬 수리과학과 교수는 AI가 인간의 사고를 대체하는 방식과 확장하는 방식을 구분하고, ‘문제 정의–도구 개발–결론 도출’의 균형이 중요하다고 설명한다. 하버드대와 옥스퍼드대 등 해외 대학 사례도 함께 소개할 예정이다.
김주호 전산학부 교수는 AI 활용이 효율성을 높이지만 반드시 학습으로 이어지지는 않는다는 점을 짚으며, ‘AI 네이티브 세대’를 위한 세 가지 학습 조건 ― 도전(Challenge), 인지적 복잡성(Complexity), 맥락적 연결(Connection) ― 을 제안한다.
성민혁 전산학부 교수는 스탠퍼드대의 사례를 통해 대학 교육이 빠르게 AI 활용 중심으로 전환되고 있음을 소개하면서도, 기초 사고 역량 약화에 대한 우려를 함께 제기한다.
이광형 총장은 “AI 시대 대학의 역할은 지식 전달이 아니라 인간만의 사고와 판단을 기르는 것”이라며, “KAIST는 인간 사고의 지속가능성을 중심에 둔 교육 모델을 선도하겠다”고 밝혔다.
김용희 소장은 “이번 워크숍은 AI 시대 대학이 어떤 인재를 길러야 하는지 묻는 자리”라고 강조했다.
이번 행사는 KAIST 구성원뿐 아니라 일반 시민도 참여할 수 있으며, 별도의 사전 등록 없이 온·오프라인으로 참석 가능하다. 행사는 KAIST 공식 유튜브 채널을 통해 중계될 예정이다.
※ KAIST 유튜브 채널: https://www.youtube.com/@KAISTofficial/streams
※ 온라인(Zoom) 참석: https://kaist.zoom.us/j/81427470346
2026.02.23
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KAIST 클리닉, 故 파팔라도 전 MEDITECH 회장 추모식… 고인의 병원설립 뜻 기려
KAIST 클리닉은 이달 19일 파팔라도 센터(KAIST Clinic Pappalardo Center)에서 병원 설립에 기초를 다진 파팔라도 전 MEDITECH 회장 추모식을 가졌다.
이번 추모식에는 이광형 총장과 제2대 유욱준 원장을 비롯 현 병원 임원진, 의료진, 간호진 및 클리닉 설립에 공헌한 임직원이 참여해 고인의 숭고한 뜻을 기렸다.
1942년 뉴욕에서 태어난 고인은 MIT 수학 후 세계 최초의 전자 건강기록 시스템 개발 및 의료정보시스템 표준화에 기여한 MEDITECH을 설립, 현재 전 세계 2,000개 이상의 병원에 의료정보시스템을 제공하고 있으며, 미국 내 Outstanding Patient Excellence Award 등 다수의 수상 경력을 보유하고 있다.
고인은 KAIST 총장자문위원회 활동을 통해 대학의 중장기 발전 방향에 대한 혜안과 조언을 아끼지 않으셨으며, 특히 미화 250만불 기부를 통해 지금의 KAIST Clinic 설립이 가능하도록 하는데 중심 역할을 하셨다.
2007년 병원설립 제안서를 입안했던 유욱준 전 원장은 “파팔라도 회장님이 아니셨다면 대한민국 최초의 교육기관 부속의원이자 10개 분야 연간 6만명 이상의 진료를 제공하고 있는 KAIST Clinic 설립은 불가능 했을 것으로, 앞으로 클리닉이 최상의 의료서비스를 통해 신뢰받는 병원으로 계속 성장할 수 있도록 의료진 외 임직원 모두 최선의 노력을 다해줄 것”을 당부했다.
2026.02.20
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김주호 교수, 유엔 ‘세계 최초’ AI 과학패널 한국인 유일 위원 선정
우리 대학은 전산학부 김주호 교수가 유엔(UN)이 출범시킨 세계 최초의 전 지구적 AI 과학 평가기구인 ‘독립 국제 인공지능 과학패널(Independent International Scientific Panel on Artificial Intelligence)’ 위원으로 선정됐다고 13일 밝혔다.
이번 선발은 전 세계 2,600명 이상이 지원한 가운데 AI 분야 전문성, 다학제적 시각, 지역·성별 균형 등을 종합적으로 고려해 안토니오 구테레스(Antonio Guterres) 유엔 사무총장이 직접 최종 40명을 확정했다. 김 교수는 대한민국 국적자로는 유일하게 이름을 올렸다.
구테레스 사무총장은 해당 패널을 AI에 특화된 “세계 최초의, 전 지구적이고 독립적인 과학 평가기구”(제79차 유엔 총회에서 공식 채택된 결의안 번호 325번 79/325)라고 강조했다. 이 패널은 인공지능이 경제·사회 전반에 미치는 영향을 과학적으로 분석·평가하고, 국가 간 AI 격차 해소와 국제사회의 공동 대응을 지원하는 핵심 자문기구 역할을 수행할 예정이다.
김 교수는 튜링상 수상자인 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio), 노벨평화상 수상자인 마리아 레사(Maria Ressa) 등 세계적 석학들과 함께 활동하게 된다.
인간-컴퓨터 상호작용(HCI)과 인간-AI 상호작용(HAI) 분야를 선도해 온 김 교수는 2022년 세계 최고 권위의 AI 학술대회 ‘신경정보처리시스템학회(NeurIPS)’ 기조강연자로 초청됐으며, ‘ACM CHI’ 최우수논문상을 포함해 주요 국제학술대회에서 20회 이상 논문상을 수상했다.
또한 2024년에는 기업의 AI 도입 효과를 측정하고 업무 구조를 재설계하는 플랫폼 ‘스킬벤치(SkillBench)’를 공동 창업하며 연구 성과의 산업 확산에도 앞장서고 있다.
우리 대학은 이번 선정을 책임 있는 AI 연구 역량이 국제사회로부터 공인받은 상징적 성과로 평가했다. 특히 AI 서울 정상회의, APEC AI 이니셔티브 등 글로벌 AI 거버넌스 논의에서 한국이 지속적으로 기여해 온 점 역시 긍정적으로 반영된 것으로 보고 있다.
이광형 총장은 “김주호 교수의 유엔 독립 국제 인공지능 과학패널 위원 선정은 KAIST를 넘어 대한민국 AI 연구의 위상을 보여주는 쾌거”라며 “KAIST는 국제사회와 함께 AI의 사회적·경제적 파급효과를 과학적으로 분석하고, 책임 있는 AI 발전을 위한 정책 방향 제시에 적극 기여하겠다”고 밝혔다.
2026.02.19
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김갑진 교수,‘제 6회 현우 KAIST 학술상’수상
우리 대학은 물리학과 김갑진 교수가 양자역학 분야에서의 탁월한 연구 성과를 인정받아 현우문화재단(이사장 곽수일)이 후원하는‘제6회 현우 KAIST 학술상’ 수상자로 선정됐다고 12일 밝혔다.
김갑진 교수는 양자컴퓨터를 만드는 새로운 방법을 제시한 연구 성과로 이번 학술상을 받았다. 기존 양자컴퓨터는 초전도체나 이온, 빛과 같은 복잡한 방식에 주로 의존해 왔으며, 극저온 환경이 필요해 비용과 기술적 부담이 크다는 한계가 있었다.
김 교수는 이러한 한계를 넘어, 자석처럼 우리가 비교적 쉽게 접할 수 있는 자기 성질을 가진 ‘자성 물질’을 활용해 양자컴퓨터를 구현할 수 있다는 가능성을 제시했다는 점에서 주목을 받았다.
김 교수는 자석 물질 내부의 스핀 움직임(마그논)과 빛 신호를 하나의 칩에서 결합한 ‘광자–마그논 하이브리드 칩’을 개발했다. 이를 통해 자성체 내에서 여러 양자 신호가 동시에 작동하고 서로 영향을 주고받는 현상인 다중 펄스 간섭 현상을 세계 최초로 구현하는 데 성공했다.
이번 성과는 양자컴퓨터가 반드시 특별하고 제한적인 재료로만 만들어져야 한다는 기존 인식을 깨고, 보다 현실적이고 확장 가능한 양자컴퓨팅 기술로 나아갈 수 있는 새로운 방향을 제시했다는 평가를 받고 있다.
관련 연구 성과는 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)와 npj 스핀트로닉스(npj Spintronics) 등 국제 저명 학술지에 연이어 게재되며 세계적인 주목을 받았다.
또한 김 교수는 공동 연구를 통해 상온에서도 양자 효과가 나타날 수 있음을 실험적으로 보여주는 ‘상온 양자 스핀 펌핑 현상’ 연구를 통해, 양자 기술이 실험실을 넘어 실제 환경에서도 활용될 수 있음을 제시했다.
김갑진 교수는 “자성체를 활용한 양자 연구는 아직 많은 연구자들이 시도하지 않은 분야로, 때로는 무모해 보일 수도 있다”며 “그러나 새로운 양자 기술을 개척하기 위해 반드시 필요한 도전이라고 믿어왔다”고 말했다. 이어 “이번 수상은 남들이 가지 않은 길을 향한 이러한 도전을 격려해 주는 뜻깊은 상이라 생각하며, 앞으로도 새로운 양자 기술을 개척하는 연구에 매진하겠다”고 밝혔다.
한편, 올해로 6회째를 맞은 ‘현우 KAIST 학술상’은 KAIST에서 우수한 학술 성과를 창출한 교원을 포상하기 위해 현우문화재단 곽수일 이사장의 기부로 제정된 상이다.
현우재단 선정위원과 KAIST 교원 포상 추천위원회의 엄정한 심사를 거쳐 매년 1명의 교원을 선정해 상패와 함께 1,000만 원의 포상금을 수여한다. 올해 시상식은 12일 오전 10시 대강당에서 열린 개교기념식 행사에서 개최됐다.
2026.02.12
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‘올해의 KAIST인상’에 물리학과 이경진 교수 선정
우리 대학은 개교 55주년을 맞아 ‘올해의 KAIST인상’ 수상자로 이경진 물리학과 교수를 선정했다고 12일 밝혔다.
‘올해의 KAIST인상’은 탁월한 학술 및 연구 성과를 통해 국내외에서 KAIST의 발전과 위상 제고에 기여한 구성원에게 수여하는 상으로, 2001년 제정됐다.
제25회 수상자로 선정된 이경진 물리학과 교수는 30여 년간 당연하게 여겨져 온 스핀 전달 이론의 기존 가정을 뒤집고, ‘양자 스핀펌핑(Quantum Spin Pumping)’ 현상을 세계 최초로 규명한 공로를 인정받았다.
기존 이론이 스핀을 단순한 고전적 물리량으로 취급해 온 것과 달리, 이 교수는 실제 물질 속 스핀 역시 전자처럼 본질적인 양자적 성질을 지닌다는 점에 주목했다.
이를 검증하기 위해 이 교수는 스핀의 크기가 특정 조건에서 갑자기 변하는 독특한 성질을 지닌 철-로듐(FeRh) 자성 물질을 연구 대상으로 선택했다. 이 물질에서 로듐(Rh) 원자의 스핀 크기가 점진적으로 변하는 것이 아니라 갑자기 증가하는 양자적 변화를 처음으로 관측했으며, 이러한 스핀 변화 자체가 전자의 움직임을 유도하는 새로운 메커니즘임을 밝혀 ‘양자 스핀펌핑’으로 이론화했다. 실험 결과, 해당 효과는 기존 이론이 예측한 값보다 10배 이상 큰 것으로 확인됐다.
이번 성과는 30년간 유지돼 온 스핀 전달 이론의 핵심 전제를 새롭게 정립한 연구로 평가받고 있으며, 차세대 초저전력 자성 메모리와 양자 정보 소자 개발의 이론적 토대를 제시했다. 해당 연구는 지난해 국제 학술지 ‘네이처(Nature)’에 게재돼 세계적인 주목을 받았다.
한편, 이날 기념식에서는 교육·학술·국제협력 분야에서 탁월한 성과를 거두거나 KAIST의 위상 제고에 크게 기여한 총 58명의 교원에 대한 포상도 함께 진행된다.
최원호 원자력및양자공학과 교수는 저온 대기압 플라즈마의 물리 현상을 세계 최초로 규명하고, 의료·우주 분야 원천기술 확보와 세계 최고 수준의 논문 실적 및 진단 역량을 통해 KAIST의 학술적 위상을 높인 공로로 ‘학술대상’을 수상한다.
‘창의강의대상’은 체험 기반 스포츠 유체역학 교과와 혁신적인 수업 모델을 개발해 유체역학 교육의 새로운 패러다임을 제시한 기계공학과 김형수 교수가 수상한다.
박범순 과학기술정책대학원 교수는 과학·예술·정책을 융합한 ‘인류세 인문학’ 등 혁신적인 융합 교과를 개설하고, 학문 간 경계를 넘나드는 창의적 교수법을 통해 학생들에게 사회를 바라보는 새로운 통찰을 제공한 공로로 ‘우수강의대상’을 받는다.
‘공적대상’은 배현민 전기및전자공학부 교수가 수상한다. 배 교수는 딥테크 시제품 제작 기간 단축과 창업 경진대회의 전국화를 추진하는 등 KAIST 인프라 기반 창업 생태계 확산에 기여했다. 또한 기후테크 육성과 산학 협력 기반 조인트 벤처 모델을 정립해 창업 선순환 구조 구축에 힘썼다.
생명화학공학과 김신현 교수는 ‘국제협력대상’을 수상한다. 김 교수는 교육부 캠퍼스 아시아 사업을 수주해 한·일·중·아세안 간 T2KN 컨소시엄을 구축하고, 총 129명의 학생 교류와 공동 연구를 성공적으로 운영하며 글로벌 교육·연구 네트워크 강화에 기여한 공로를 인정받았다.
이광형 총장은 “남들이 가지 않은 새로운 분야에 도전하고 기존의 한계를 뛰어넘기 위해 헌신하는 구성원들의 노력이야말로 KAIST의 정신”이라며, “오늘은 수상자를 비롯해 성과를 이루기 위해 힘쓴 모든 구성원이 함께 기쁨을 나누고 축하받는 날이 되길 바란다”고 말했다.
2026.02.12
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