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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 조회수 325 -
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 조회수 857 -
새벽에도 답해주는 ‘인공지능 조교’ 강의 첫 도입·성공
“처음에는 인공지능 조교(VTA)에 대한 기대가 크지 않았지만, 밤늦게 갑자기 궁금해진 개념을 질문했을 때도 즉각적으로 답을 받을 수 있어서 매우 유용했다”며 “특히 인간 조교에게 질문하기 망설여졌던 부분들도 부담 없이 물어볼 수 있었고, 오히려 더 많이 질문하면서 수업 이해도가 높아졌다”(수강생 양지원 박사과정 학생)
우리 대학 김재철AI대학원 최윤재 교수와 산업디자인학과 홍화정 교수 공동 연구팀이 대형 강의에서도 학생 개개인에게 맞춤형 피드백을 제공할 수 있는 ‘인공지능 조교(Virtual Teaching Assistant, 이하 VTA)’를 개발해 실제 강의에 성공적으로 적용했다고 5일 밝혔다.
이번 연구는 2024년 가을학기 석·박사과정 학생 477명이 수강한 김재철AI대학원의 ‘인공지능을 위한 프로그래밍’ 교과목에 VTA를 도입해, 그 효과와 실용 가능성을 실제 교육 현장에서 대규모로 검증한 국내 최초 수준의 사례다.
이번 연구에서 개발된 인공지능 조교는 일반적인 챗GPT나 기존 챗봇과는 다른, 수업에 특화된 에이전트다. 연구팀은 강의 슬라이드, 코딩 실습 자료, 강의 영상 등 방대한 수업 자료를 자동으로 벡터화하고, 이를 기반으로 질의응답이 이뤄지는 검색증강생성(RAG: Retrieval Augmented Generation) 구조를 구현했다.
학생이 질문을 하면, 시스템은 질문의 맥락을 바탕으로 가장 관련된 수업 자료를 실시간으로 검색한 뒤, 응답을 생성한다. 이 과정은 단순한 대형언어모델(LLM)을 호출하는 것이 아니라, 수업 내용에 대응하는 자료 기반 질의응답으로 설계되어, 학습 신뢰도와 정확도를 모두 확보한 지능형 시스템이라 할 수 있다.
이번 연구의 제1 저자이자 해당 수업의 책임 조교였던 권순준 박사과정은 “기존에는 수업 때 이미 설명된 내용이나 간단한 개념 정의처럼 반복적이고 기본적인 질문이 상당히 많아, 조교들이 핵심적인 질문에 집중하기 어려운 상황이었다”며 “VTA 도입 이후에는 학생들이 반복 질문을 줄이고 꼭 필요한 질문에 집중하면서, 조교로서의 부담이 눈에 띄게 줄었고 보다 고차원적인 학습 지원에 집중할 수 있었다”고 전했다.
실제로 작년 수업 대비 조교가 직접 응답해야 하는 질문량은 약 40%가량 감소한 것으로 나타났다.
14주간 운영된 VTA는 전체 수강생의 절반 이상이 실제로 활용했으며, 총 3,869건에 달하는 질의응답이 기록됐다. 특히 인공지능 비전공자나 사전 지식이 부족한 학생일수록 VTA 사용 빈도가 높게 나타났으며, 이는 VTA가 학습 보조 수단으로 실질적인 도움을 주었음을 시사한다.
또한 분석 결과, 학생들은 인간 조교보다 VTA에게 이론적 개념에 대한 질문을 더 자주 하는 경향을 보였다. 이는 학생이 평가받거나 불편함을 느끼지 않고 자유롭게 질문할 수 있는 환경을 인공지능 조교가 제공함으로써, 학습 참여를 보다 적극적으로 유도한 것으로 해석된다.
수업 전·중·후 3회에 걸친 설문조사 결과, 학생들은 VTA에 대해 초기보다 높은 신뢰도와 응답 적절성, 편안함을 보고했다. 특히 인간 조교에게 질문을 주저한 경험이 있는 학생들일수록 인공지능 조교와의 상호작용에서 더 높은 만족도를 나타냈다.
해당 수업의 담당 교수이자 연구를 이끈 최윤재 교수는 “인공지능 기술이 수강생과 강사진 모두에게 실질적 도움을 줄 수 있다는 것을 확인했다는 데 연구의 의의가 있다. 앞으로 더욱 다양한 수업으로 해당 기술이 확대되기를 기대한다”고 말했다.
연구팀은 시스템의 소스코드를 개발자들의 플랫폼 깃허브(GitHub)에 공개해 다른 교육기관과 연구자들이 이를 바탕으로 맞춤형 학습 보조 시스템을 개발하고 교육 현장에 적용할 수 있도록 지원하고 있다.
관련 논문은 자연어처리(NLP) 분야 최고 권위의 국제 학회 중 하나인 ‘ACL 2025 인더스트리 트랙(Industry Track)’에 2025년 5월 9일 자로 채택되며 연구의 우수성을 인정받았다.
※ 논문 제목: A Large-Scale Real-World Evaluation of an LLM-Based Virtual Teaching Assistant
한편 이번 연구는 KAIST 교수학습혁신센터와 한국연구재단, 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.05 조회수 1522 -
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 조회수 824 -
엔비디아 쿠다 통합메모리 없이 세계 최고 그래프 연산 혁신
인공지능 분야에서 지식 체계나 데이터베이스를 그래프로 저장하고 활용하는 사례가 급증하지만, 일반적으로 복잡도가 높은 그래프 연산은 GPU 메모리의 제한으로 인해 매우 작은 규모의 그래프 등 비교적 단순한 연산만 처리할 수 있다는 한계가 있다. 우리 연구진이 25대의 컴퓨터로 2,000초가 걸리던 연산을 한 대의 GPU 컴퓨터로 처리할 수 있는 세계 최고 성능의 연산 프레임워크를 개발하는데 성공했다.
우리 대학 전산학부 김민수 교수 연구팀이 한정된 크기의 메모리를 지닌 GPU를 이용해 1조 간선 규모의 초대규모 그래프에 대해 다양한 연산을 고속으로 처리할 수 있는 스케줄러 및 메모리 관리 기술들을 갖춘 일반 연산 프레임워크(일명 GFlux, 지플럭스)를 개발했다고 27일 밝혔다.
연구팀이 개발한 지플럭스 프레임워크는 그래프 연산을 GPU에 최적화된 단위 작업인 ‘지테스크(GTask)’로 나누고, 이를 효율적으로 GPU에 배분 및 처리하는 특수한 스케줄링 기법을 핵심 기술로 한다. 그래프를 GPU 처리에 최적화된 자체 개발 압축 포맷인 HGF로 변환해 SSD와 같은 저장장치에 저장 및 관리한다.
기존 표준 포맷인 CSR로 저장할 경우, 1조 간선 규모의 그래프 크기가 9테라바이트(TB)에 이르지만, HGF 포맷을 활용하면 이 크기를 4.6테라바이트(TB)로 절반 가까이 줄일 수 있다. 또한 GPU에서는 메모리 정렬 문제로 그간 사용되지 않았던 3바이트의 주소 체계를 최초로 활용, GPU 메모리 사용량을 약 25% 절감했다.
또한, 엔비디아(NVIDIA) 쿠다(CUDA)의 통합 메모리(Unified Memory)에 전혀 의존하지 않고, 메모리 부족으로 인한 연산 실패를 방지할 수 있도록 메인 메모리와 GPU 메모리를 통합적으로 관리하는 GTask 전용 메모리 관리 기술을 주요 핵심 기술로 포함하고 있다.
김민수 교수 연구팀은 삼각형 개수 세기*와 같은 고난도 그래프 연산을 통해 지플럭스 기술의 성능을 검증했다.
*삼각형 개수 세기: 그래프에서 서로 연결된 세 개의 정점이 이루는 삼각형 형태의 관계를 모두 찾고 개수를 세는 연산으로 데이터 분석 및 인공지능에서 널리 활용됨
약 700억 간선 규모의 그래프를 대상으로 한 실험에서, 기존의 최고 성능 기술은 고속 네트워크로 연결된 컴퓨터 25대를 이용해 약 2,000초가 걸리던 삼각형 개수 세기 연산을 지플럭스는 GPU가 장착된 단일 컴퓨터만으로 약 두배 빠른 1,184초 만에 처리하는 데 성공했다.
이는 단일 컴퓨터로 삼각형 개수 세기 연산을 성공적으로 처리한 현재까지 알려진 최대 규모의 그래프다.
김민수 교수는 “최근 그래프 RAG(검색증강생성), 지식 그래프, 그래프 벡터 색인 등 대규모 그래프에 대한 고속 연산 처리 기술의 중요성이 점점 커지고 있다”며, “지플럭스 기술이 이러한 문제를 효과적으로 해결할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구에는 전산학부 오세연, 윤희용 박사과정이 각각 제 1, 2 저자로, 김 교수가 창업한 그래프 딥테크 기업인 (주)그래파이 소속 한동형 연구원이 제3 저자로, 김 교수가 교신저자로 참여했고. 연구 결과는 IEEE 주최 국제데이터공학학술대회(ICDE, International Conference on Data Engineering)에서 지난 5월 22일에 발표됐다.
※ 논문제목: GFlux: A fast GPU-based out-of-memory multi-hop query processing framework for trillion-edge graphs
※ DOI: https://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/ICDE65448.2025.00075
한편, 이번 연구는 과기정통부 IITP SW스타랩과 한국연구재단 중견과제의 지원을 받아 수행됐다.
2025.05.27 조회수 1414 -
음악 창작 돕는 작곡 AI 동료 ‘어뮤즈’ 공개
음악 창작자가 초기 아이디어를 생각하거나 창작 중간 막힐 때, 이를 같이 해결해 주고 다양한 음악적 방향 탐색에 실질적인 도움을 주는 동료가 있다면 얼마나 좋을까? KAIST 연구진이 이런 음악 창작을 돕는 동료 작가와 같은 AI 기술을 개발했다.
KAIST(총장 이광형)는 전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 AI 기반 음악 창작 지원 시스템 어뮤즈(Amuse)를 개발하였다. 이 연구 결과는 4월 26일부터 5월 1일까지 일본 요코하마에서 열린 인간-컴퓨터 상호작용 분야 세계 최고 권위의 국제학술대회인 CHI(ACM Conference on Human Factors in Computing Systems)에서 전체 논문 중 상위 1%에게만 수여되는 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 7일 밝혔다.
이성주 교수 연구팀이 개발한 어뮤즈(Amuse) 시스템은 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 다양한 형식의 영감을 입력하면 이를 화성 구조(코드 진행)로 변환해 작곡을 지원해 주는 AI 기반 시스템이다.
예를 들어, 사용자가 ‘따뜻한 여름 해변의 기억’과 같은 문구나 이미지, 사운드 클립을 입력하면, 어뮤즈는 해당 영감에 어울리는 코드 진행을 자동으로 생성해 제안한다.
기존의 생성 AI와 달리, 어뮤즈는 사용자의 창작 흐름을 존중하고, AI의 제안을 유연하게 통합·수정할 수 있는 상호작용 방식을 통해 창의적 탐색을 자연스럽게 유도한다는 점에서 차별성을 갖는다.
어뮤즈 시스템의 핵심 기술은 대형 언어 모델의 이용해 사용자의 영감으로 프롬프트에 입력한 글자 따라 이에 어울리는 음악 코드를 생성하고, 실제 음악 데이터를 학습한 AI 모델이 부자연스럽거나 어색한 결과는 걸러내는(리젝션 샘플링) 과정을 거쳐 결합한 두 가지 방법을 자연스럽게 이어 재현하는 하이브리드 생성 방식이다.
연구팀은 실제 뮤지션들을 대상으로 한 사용자 연구를 수행하여, 어뮤즈가 단순한 음악 생성 AI가 아닌, 사람과 AI가 협업하는 창작 동반자(Co-Creative AI)로서의 가능성이 높다는 평가를 받았다.
KAIST 전기 및 전자공학부 박사과정 김예원, 이성주 교수, 카네기 멜런 대학의 크리스 도너휴(Chris Donahue) 교수가 참여한 해당 논문은 학계 및 산업계 모두의 창의적 AI 시스템 설계의 가능성을 보여주었다.
※ 논문명 : Amuse: Human-AI Collaborative Songwriting with Multimodal Inspirations DOI : https://doi.org/10.1145/3706598.3713818
※ 연구 데모 영상: https://youtu.be/udilkRSnftI?si=FNXccC9EjxHOCrm1
※ 연구 홈페이지: https://nmsl.kaist.ac.kr/projects/amuse/
이성주 교수는 “ 최근 생성형 AI 기술은 저작권이 있는 콘텐츠를 그대로 모방하여 창작자의 저작권을 침해하거나, 창작자의 의도와는 무관하게 일방향으로 결과물을 생성한다는 점에서 우려를 낳고 있다. 이에 연구팀은 이러한 흐름에 문제 의식을 가지고, 창작자가 실제로 필요로 하는 것이 무엇인지에 주목하며 창작자 중심의 AI 시스템 설계에 주안점을 두었다.”라고 말했다.
이어 ”어뮤즈는 창작자의 주도권을 유지한 채, 인공지능과의 협업 가능성을 탐색하는 시도로, 향후 음악 창작 도구와 생성형 AI 시스템의 개발에 있어 보다 창작자 친화적인 방향을 제시하는 출발점이 될 것으로 기대된다.“라고 설명했다.
이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었다.(RS-2024-00337007)
2025.05.07 조회수 2958 -
세계 최대 자율드론 챔피언쉽 대회 세계 3위 쾌거
우리 대학 전기및전자공학부 심현철 교수 연구팀이 2025년 4월 12일 아랍에미리트(UAE) 정부 후원으로 개최된 아부다비 자율 레이싱 대회(Abu Dhabi Autonomous Racing League, 이하 A2RL)의 드론 챔피언십 리그( Drone Championship League, 이하 DCL)에서 세계 3위를 차지하였다.
아부다비 국립 전시 센터 마리나(ADNEC Marina) 대회장에서 개최된 본 선 대회에서는 2024년 가을 예선을 통해 선발된 14개 팀들이 참가해 실력을 겨뤘다. 참가팀들은 ▲최단 비행시간 경연(AI Grand Challenge), ▲4대동시 자율비행, ▲양쪽에서 마주 보면서 고속으로 비행하는 드래그 레이싱, ▲AI 대 인간 조정사 대결 등 총 4개 부문에서 경합을 벌였다.
그 중 8개 팀이 최단 비행시간 경연 준결승에 진출했고, 이 중 KAIST는 네덜란드 델프트공대(TU Delft), UAE 기술혁신연구소(TII), 체코 공과대학(Czech Technical University, CTU)와 함께 결승에 올랐다.
결승에서는 델프트 공대가 1위를 차지했으며, UAE 기술혁신연구소가 2위, KAIST는 그 뒤를 이어 세계 종합 3위의 성과를 거두었다.
또한, 심현철 교수팀은 세계 최초로 개최된 자율비행 드론의 동시 자율비행에서 2위를, 양쪽에서 동시에 마주 보며 출발하는 드래그 레이싱(drag racing)에서도 2위를 차지하며 뛰어난 성과를 거두었다.
심 교수팀은 팀장인 한동훈 박사과정을 비롯해 마울라나 아자리(Maulana Azhari) 박사과정, 유제인 석사과정, 박성준 석사과정 등 총 4명으로 구성되어 있으며, 자체 개발한 영상기반 측위 기술과 고기동 비행 제어 기술을 바탕으로 우수한 기량을 선보여 총 10만 5천 달러의 상금을 수상하게 되었다.
이번 대회는 외부 카메라나 라이다(LiDAR) 없이 단안 카메라만을 활용하여 자율 비행 드론에 적용한 최초의 국제 대회로, 총 12개의 게이트가 설치된 실내 경연장에서 진행되었다. 상금 총액은 100만 달러에 달하며, 드론 기술의 미래를 선도하는 경쟁의 장이 되었다.
A2RL DCL 자율비행 대회는 2017년 세계적인 로봇 기술 경연대회인 MBZIRC(Mohamed Bin Zayed International Robotics Competition) 이후 UAE 정부 지원으로 개최된 5번째 대규모 로보틱스 경진대회이다.
특히 이번 대회와 같은 카메라 기반 자율비행 드론 레이싱은 단순한 E-sports를 넘어서 현대전에 게임 체인저로 등장한 1인칭 시점(FPV) 드론에 직접적으로 적용될 수 있는 중요한 기술로서, 세계적으로 주목받고 있다.
심현철 교수는 “코로나로 인한 대회 중단과 연구팀 재편 등 연구 공백과 고속 비행을 제대로 실험할 환경을 구하기 어려운 여건 속에서도, 독자적인 측위 및 제어 기술을 완성해 결국 세계 유수의 연구팀들을 제치고 값진 성과를 거둘 수 있었다”고 밝혔다.
이어 “이번 결과에 만족하지 않고, 더욱더 경쟁력 있는 연구 역량 및 환경을 갖출 수 있다면 앞으로 열릴 국제 대회에서는 압도적인 기술력으로 세계 최고 수준의 성과를 만들어 내겠다”고 각오를 전했다.
심 교수는 2016년 세계적인 로봇 학회 IROS에서 세계 최초로 자율드론 레이싱을 개최한 자율 드론 레이싱 분야의 선구자이며, 같은 대회에서 2016년, 2018년 각각 우승 및 준우승을 차지했다.
또한, 2019년 미국 록히드 마틴(Lockheed Martin)사가 주최한 AlphaPilot 자율 드론 AI 경진대회에서는 3위를, 2019년, 2020년 과기정통부가 개최한 AI 그랜드 챌린지 드론 실내비행 부분에서 2회 연속 우승을 거두며 총 24억원의 후속 연구비를 지원받는 등 꾸준히 우수한 성과를 거두었다.
더불어 2024년 해양 환경에서 자율 로봇(무인 보트, 드론 등)의 기술 능력을 겨루는 국제 대회인 MBZIRC 해양 챌린지(Maritime Challenge)에서 KAIST 기계공학부 김진환 교수팀과 공동으로 참여하여 2등을 차지한 바 있다.
2025.04.18 조회수 1503 -
AI 기반 효소 발굴하여 새로운 미생물 설계 가능
효소는 세포 내에서 일어나는 생화학적 반응을 촉매하는 단백질로, 세포의 대사 과정에서 핵심적인 역할을 수행한다. 이에 따라 새로운 효소의 기능을 규명하는 것은 미생물 세포공장 구축에서 핵심적인 과제다.
KAIST 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 자연에 존재하지 않는 새로운 효소를 설계함으로써, 미생물 세포공장 구축을 가속화하고 신약·바이오 연료 등 차세대 바이오산업의 개발 가능성을 크게 높였다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 AI를 활용한 효소 기능 예측 기술의 발전 과정과 최신 동향을 정리하고, AI가 새로운 효소를 찾고 설계하는데 어떤 역할을 해왔는지 분석하여 ‘인공지능을 이용한 효소 기능 분류’를 발표했다.
이상엽 특훈교수 연구팀은 이번 연구에서 머신러닝(Machine learning)과 딥러닝(Deep learning)을 활용한 효소 기능 예측 기술의 발전 과정을 체계적으로 정리·분석하여 제공했다.
초기의 서열 유사성 기반 예측 기법에서부터 합성곱 신경망, 순환 신경망, 그래프 신경망, 그리고 트랜스포머(Transformer) 기반 대규모 언어 모델까지 다양한 AI 기법이 효소 기능 예측 연구에 접목된 사례를 다루며, 이들 기술이 단백질 서열에서 의미 있는 정보를 어떻게 추출하고, 예측 성능을 극대화하는지를 분석했다.
특히, 딥러닝 기술을 활용한 효소 기능 예측은 단순한 서열 유사성 분석을 넘어, 구조적·진화적 정보 등 아미노산 서열에 내재된 효소의 촉매 기능과 관련된 중요한 특성을 자동으로 추출함으로써 보다 정밀한 예측이 가능하다는 점이 강조됐다.
이는 기존의 생명정보학적 접근법과 비교해 인공지능 모델이 가지는 차별성과 장점을 부각하는 중요한 부분이다.
또한, 생성형 인공지능 모델의 발전에 기반하여, 기존 효소 기능 예측을 넘어 자연계에 존재하지 않는 새로운 기능을 가진 효소를 생성하는 기술이 미래 연구 방향이 될 것으로 제시했다. 이러한 AI 기반 효소 예측 및 설계 기술의 지속적인 발전은 향후 바이오 산업과 생명공학 연구의 방향성에 큰 변화를 가져올 것으로 전망했다.
공동 제 1저자인 생명화학공학과 김하림 박사과정생은 “AI 기반 효소 기능 예측 및 효소 설계는 대사공학, 합성 생물학 및 헬스케어 등 다양한 분야에서 매우 중요”하다고 말했다.
이상엽 특훈교수는“AI 활용 효소 기능 예측은 다양한 생물학적 문제 해결에 효과적으로 적용될 수 있는 가능성을 보여주며 바이오 분야 전반의 연구를 가속화하는 데 크게 기여할 것.”이라고 밝혔다.
해당 논문은 셀(Cell) 誌가 발행하는 생명공학 분야 권위 저널인 `생명공학 동향(Trends in Biotechnology)'에 3월 28일자 게재됐다.
※ 논문명 : Enzyme Functional Classification Using Artificial Intelligence doi.org/10.1016/j.tibtech.2025.03.003
※ 저자 정보 : 김하림(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 지홍근(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 김기배(한국과학기술원, 제3 저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 4명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유 대체 친환경 화학기술 개발 사업의‘바이오 제조 산업 선도를 위한 첨단 합성 생물학 원천기술 개발’, 그리고 과기정통부와 보건복지부가 지원하는 ‘딥러닝 기반 합성 생물학을 이용한 혁신구조 항생제 개발’ 과제의 지원을 받아 수행됐다.
2025.04.17 조회수 4198 -
건설재료의 성능 평가를 위한 실험 자동화 시스템 개발
빅데이터와 인공지능 기반의 건설재료 품질관리 혁신 기술 제시
우리 대학 건설및환경공학과 김재홍 교수 연구팀은 시멘트 분산제의 성능을 정밀하게 평가할 수 있는 자동화 실험 시스템을 개발했다. 이 시스템은 기존 수작업 실험의 한계를 극복하고, 데이터 사이언스와 머신러닝 기법을 활용해 시멘트 기반 재료의 품질 관리를 혁신적으로 개선할 수 있는 길을 열었다.
건설재료 품질관리의 도전과제
콘크리트는 전 세계에서 가장 많이 생산되는 공학 재료지만, 시멘트와 골재 같은 원재료가 지역마다 성질이 달라 품질과 성능의 변동성이 크다. 따라서 콘크리트 재료의 성능 시험에는 많은 수의 샘플이 필요하며, 이는 노동 집약적인 작업으로 이어진다.
김재홍 교수는 "건설재료는 다른 공학 재료에 비해 변동성이 매우 크기 때문에, 재료의 성능평가 신뢰성을 높이려면 충분한 양의 데이터가 필요합니다. 이를 위해서는 많은 수의 샘플을 제조하고 테스트해야 하는데, 기존의 수작업 방식으로는 단순히 품질 검증을 위한 작은 수의 샘플을 사용하여 현장에서 불량 레미콘 등의 문제가 종종 발생하고 있습니다"라고 설명했다.
혁신적인 자동화 실험 시스템
연구팀이 개발한 자동화 실험 시스템은 230mL 모르타르 샘플의 레올로지 특성을 정밀하게 측정할 수 있다. 이 시스템은 시료 준비, 재료 혼합, 레올로지 측정 등의 과정을 모두 자동화하여 인력 투입 없이도 정확하고 일관된 데이터를 생산할 수 있다.
연구팀은 이 시스템을 사용해 130개의 모르타르 샘플을 분석하여 시멘트 분산제의 효과를 포괄적으로 특성화했다. 주성분 분석(PCA)을 통해 토크 측정값의 뚜렷한 패턴을 발견했으며, 이를 통해 패턴의 분산을 설명하고 분산제 성능 차이를 효과적으로 포착할 수 있었다.
특히 이 자동화 시스템은 7%의 변동 계수로 우수한 재현성을 달성했으며, 이는 재료의 고유한 변동성으로 간주될 수 있다. 또한 관찰 기반 학습을 통해 시스템의 유용성을 확장하여 유동성과 블리딩 속도를 성공적으로 예측할 수 있었다. 이 내용은 건설공학 분야에서 권위 있는 학술지인 Cement and Concrete Research에 "Automated experimentation for evaluating cement dispersant performance"라는 제목으로 게재되었다.
(https://doi.org/10.1016/j.cemconres.2025.107895)
연구 결과 및 향후 계획
연구 결과는 3세대 시멘트 분산제의 우수한 성능을 확인하는 동시에, 분산제 사용량-레올로지 관계에 대한 통합적인 분석을 제시하였다. 이러한 자동화 실험 방식은 시멘트 기반 재료의 더 효율적이고 포괄적인 평가를 위한 프레임워크를 확립했다는 데 의의가 있다. 김재홍 교수는 "이번 연구에서 개발한 자동화 실험 시스템은 단순히 실험 과정을 자동화하는 것을 넘어, 데이터 사이언스와 머신러닝을 통합하여 건설재료의 품질관리 패러다임을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다"라고 강조했다.
한편, 연구팀은 건설재료의 성능 평가를 위한 자동화 실험 시스템 개발에 앞서, 건설재료의 특성에 적합한 머신러닝 알고리즘을 개발하였다. KAIST 건설및환경공학과/데이터사이언스대학원 강인국 박사과정이 제1저자로 참여한 관찰 기반 학습(observation-based learning), 도메인 적응(domain adaptation) 학습 알고리즘 등에 관한 연구는, 건설공학 분야에서 권위 있는 학술지인 Cement & Concrete Composites 등에 게재되었다.
(https://doi.org/10.1016/j.cemconcomp.2025.105943, https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2023.133811).
연구팀은 앞으로 이 자동화 시스템을 확장하여 시멘트 분산제 성능 평가뿐만 아니라 강도 발현, 수화열, 내구성 등 다양한 콘크리트 성능 지표에 대한 자동화 실험을 수행할 계획이다. 또한 해외건설 및 국내건설 현장의 건설재료 변동성으로 인한 시공실패를 사전에 예측하고 방지하기 위한 성능평가 실험 자동화 및 로봇 플랫폼을 확장 구축할 예정이다.
김 교수는 "궁극적으로 우리의 목표는 건설산업에서 전문 테크니션 부족 문제, 기능인력 노령화 문제, 주52시간제 시행 등에 대응하기 위한 건설재료 품질관리 및 성능평가의 완전한 자동화 시스템을 구축하는 것입니다. 이를 통해 데이터 기반의 의사결정이 가능한 스마트 건설 환경을 조성하고자 합니다"라고 밝혔다.
이 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었다.
2025.04.14 조회수 1995 -
지드래곤(권지용 초빙교수)·이진준 교수·우주연구원 세계 최초 우주음원 송출 실험 성공
우리 대학은 세계적인 미디어 아티스트인 문화기술대학원 이진준 교수와 글로벌 아티스트 지드래곤(G-DRAGON)과의 협업을 통해, 지난 4월 9일 KAIST 우주연구원에서 실시한 세계 최초로 미디어아트를 기반으로 한 '우주 음원 송출 프로젝트'를 성공적으로 추진했다.
이번 프로젝트는 KAIST와 갤럭시코퍼레이션과 추진 중인‘AI 엔터테크 연구센터’의 일환으로 제안된 것이다. 갤럭시코퍼레이션 소속 아티스트이자 KAIST 기계공학과 초빙교수로 활동 중인 가수 지드래곤(본명 권지용)의 메세지와 음원을 세계 최초로 우주로 송출하는 프로젝트이다.
과학기술, 예술, 대중음악이 결합된 융복합 프로젝트로, KAIST의 첨단 우주 기술과 이진준 교수의 미디어아트 작품, 그리고 지드래곤의 음성과 음원(홈스윗홈, HOME SWEET HOME)이 하나로 연결된 새로운 형태의 ‘우주 문화 콘텐츠’ 실험이다.
이번 협업은 ‘인간 내면의 우주를 외부 우주로 확장하는 감성적 신호’를 주제로 기획되었다. 지드래곤의 홍채 이미지는 그 고유성과 정체성을 상징하는 내면의 창으로 AI를 통해 증강되었고, 신곡 〈홈스윗홈〉은 그 감성의 진동을 담은 오디오 메시지로 결합되었다.
이는 KAIST 우주연구원이 개발한 차세대 소형위성과 우주로 실제 송출되며, 개인의 내면의 우주가 지구 밖의 우주를 향해 전파되는 상징적 퍼포먼스를 완성했다.
현장에서 이진준 교수의 시네마틱 미디어아트 작품 〈Iris(아이리스)〉가 공개되었다. 이 작품은 세계 최초 KAIST 우주연구원의 13m 우주 안테나에 프로젝션 매핑 방식*으로 상영되었다. 지드래곤의 홍채 이미지를 기반으로 생성형 인공지능(AI) 기술을 활용해 제작된 영상으로, 천년의 시간을 품은 에밀레종의 종소리 데이터를 활용한 사운드와 결합해 시간과 공간을 초월하는 감성적 예술 경험을 선사했다.
*프로젝션 매핑(Projection Mapping): 실제 구조물에 빛과 영상을 투사해 시각적 변화를 만들어내는 기술로, 공간을 예술적으로 재해석하는 표현 방식임
본 작업은 홍채, 심박, 뇌파 등 생체데이터 기반의 뉴미디어 기술을 바탕으로 한 KAIST TX랩과 이 교수의 주요 연구 성과 중 하나다.
이진준 교수는 “홍채는 ‘영혼의 거·울’로 불릴 만큼 내면의 감정과 정체성을 비추는 상징으로, 이번 작품은 지드래곤의 시선을 따라 ‘인류의 내면으로 바라본 무한한 우주’를 표현하고자 했다”고 말했다.
이어“우주는 기술의 영역인 동시에 상상력과 감성의 무대이며, AI를 비롯한 과학의 언어로 예술을 말하고 예술의 형식으로 과학을 상상한 새로운 시도로 미지와의 조우를 기대한다”라고 밝혔다.
최용호 갤럭시코퍼레이션 CHO(Chief Happiness Officer)는 “지드래곤의 목소리와 음악이 이제 우주를 향한 항해를 시작했다. 이번 프로젝트는 음악을 인류의 유산으로 남기는 행위인 동시에 우주와 소통을 시도하는 중요한 의미”라며 “이는 인류 문화를 우주에 알리는 선구자적 행보이자, 비틀스와 비견될 음악 역사의 새 장을 여는 기념비적인 퍼포먼스로 남을 것”이라고 전했다.
갤럭시코퍼레이션은 KAIST와의 협력을 통해 미래 엔터테크 산업을 선도하고 있으며, 최근 MS 나델라 CEO와의 비공개 간담회에서 유일한 엔터테크 기업으로 선정된 바 있다. 특히 AI 망자 콘텐츠를 포함한 새로운 형태의 AI 엔터테크 콘텐츠에 대해 "상상의 선구자"라는 평가를 받으며 AI 엔터테크의 글로벌화를 추진하고 있다.
KAIST 우주연구원은 본 프로젝트를 통해 위성 기술의 새로운 활용 가능성을 제시하며, 과학이 보다 대중적인 방식으로 사회와 연결될 수 있는 모델을 보여주었다.
이광형 총장은 “KAIST는 언제나 새로운 상상력과 도전이 가능하도록 지원하는 곳”이라며, “과학기술과 예술이 융합된 이번 프로젝트처럼 앞으로도 누구도 생각지 못한 창의적인 연구가 이어질 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다.
한편, 지드래곤 권지용 교수의 소속사인 갤럭시코퍼레이션은 IP, 미디어, 테크, 엔터테인먼트 융합 기술을 기반으로 새로운 패러다임을 제시하고 있는 AI 엔터테크 기업이다.
2025.04.10 조회수 4070 -
갤럭시코퍼레이션과 ‘AI 엔터테크 연구센터’ 현판식 개최
우리 대학은 인공지능(AI) 엔터테크 기업 갤럭시코퍼레이션(대표 최용호)과 함께 ‘AI 엔터테크 연구센터’ 설립을 위한 현판식을 KAIST 본원에서 개최한다.
이번 협력은 KAIST가 추진해 온 예술 융합 연구 전략의 일환으로, 과학기술을 기반으로 한 창의적 문화 콘텐츠 개발을 통해 미래형 K-Culture를 주도하려는 노력의 연장선에 있다. KAIST는 단순한 기술 개발을 넘어, 감성 기술과 문화적 상상력의 융합을 통해 콘텐츠 산업의 지평을 넓히는 ‘테크-아트(Tech-Art)’ 융합 모델을 지속적으로 실현해 오고 있다.
앞서 KAIST는 세계적인 소프라노 조수미 초빙석학교수와의 협력으로 ‘조수미 아트&테크 연구센터’를 설립하고, AI 기반의 인터랙티브 공연 기술, 몰입형 콘텐츠 등 예술과 공학의 융합 연구를 선도해왔다. 이번 ‘AI 엔터테크 연구센터’ 설립은 K-콘텐츠 산업의 기술적 확장을 위한 새로운 도전으로 평가받고 있다.
또한, 갤럭시코퍼레이션 소속 아티스트이자 KAIST 기계공학과 초빙교수로 활동 중인 가수 지드래곤(본명 권지용)의 역할도 큰 계기가 됐다. 권 교수는 작년 KAIST에 임명된 이후, 엔터테인먼트와 첨단기술을 융합하는 ‘AI 엔터테크’ 분야의 발전을 위해 소속사를 통해 KAIST 연구과제를 공모하고 연구센터 설립을 적극 추진해 왔다.
AI 엔터테크 연구센터는 올해 3분기 정식 출범을 앞두고 있으며, 이번 현판식은 권지용 교수의 KAIST 방문 일정에 맞춰 진행됐다. 갤럭시코퍼레이션은 최근 마이크로소프트(MS) 나델라 CEO와 유일하게 엔터테크 기업 자격으로 비공개 간담회를 가지며, AI 엔터테크의 글로벌화를 본격 추진하고 있다. 또한 지난해부터 KAIST와 협력 관계를 구축, 연구센터 설립을 통해 시공간을 초월하는 엔터와 테크의 융합을 적극적으로 모색한다는 방침이다.
권지용 교수는 이날 오후 KAIST 류근철 스포츠컴플렉스에서 열리는 KAIST와 헤럴드미디어그룹, 국가과학기술연구회가 공동 주최하는 ‘이노베이트 코리아 2025’ 행사에 참석해, ‘AI 엔터테크의 미래’를 주제로 스페셜 토크에 나선다. 이번 토크쇼에는 권 교수 외에도 KAIST 기계공학과 이승섭 교수, 경희대학교 김상균 교수, 갤럭시코퍼레이션 최용호 대표가 함께 참여한다.
양 기관은 지난해 K-팝 글로벌 확산을 위한 과학기술 공동연구를 골자로 MOU를 체결한 바 있으며, 이번 연구센터 설립은 그 실질적인 첫 결실이다. 연구센터가 본격적으로 가동되면, AI 기반 엔터테크 플랫폼 개발, 글로벌 콘텐츠 기술 공동연구 등 다양한 프로젝트가 추진될 예정이다.
최용호 갤럭시코퍼레이션 CHO(Chief Happiness Officer)는 “이번 협력은 KAIST AI 및 최첨단 기술을 팬덤 플랫폼에 접목시켜 전 세계 팬들에게 완전히 새로운 엔터테인먼트 경험을 제공하는 출발점”이라며 “AI 엔터테크의 융합은 단순한 기술적 진보를 넘어 인류의 삶을 더욱 풍요롭게 변화시키는 혁신의 원동력”이라고 전했다.
이광형 총장은 “KAIST의 과학기술 역량이 권지용 교수의 글로벌 감각과 결합해, K-컬처의 기술적 진화를 이끌 것이라 확신한다”며, “KAIST의 도전정신과 연구 DNA가 엔터테크 시장에 새로운 물결을 일으키길 기대한다”고 밝혔다.
한편, 지드래곤 권지용 교수의 소속사인 갤럭시코퍼레이션은 IP, 미디어, 테크, 엔터테인먼트 융합 기술을 기반으로 새로운 패러다임을 제시하고 있는 AI 엔터테크 기업이다.
2025.04.09 조회수 1962 -
인공지능반도체대학원, 제2회 한국인공지능시스템포럼 AI 산업혁신 논의
우리 대학 인공지능반도체대학원 주최로 20일(목) 오전 대전 오노마 호텔에서 ‘제2회 한국인공지능시스템포럼(KAISF) 조찬 강연회’가 성황리에 개최되었다.
본 행사는 인공지능(AI) 기술의 최신 동향과 혁신 및 응용, 특히 AI-X(AI-특정산업)에 대해 다양한 분야의 전문가들이 모여 심도 있는 논의를 진행하는 자리로 LG AI 연구원의 최정규 상무가 LLM(거대언어모델)에 대해 개발에 대해 발표한다.
조찬 회의에는 총 65명의 AI 전문가가 참석하였으며, LG AI 연구원에서 최근 개발하고 공개한 대규모 언어 모델인 ‘엑사원(EXAONE)에 대해 Driving the Future of AI Innovation’라는 주제로 발제 발표가 진행되었다.
최정규 LG AI 연구원 상무는 LG 엑사원의 현재 연구 현황과 향후 글로벌 AI 시장에서의 계획을 발표하였으며 특히 최근 AI 생태계를 뜨겁게 달구고 있는 ‘딥시크(Deepseek)’를 중심으로, 글로벌 AI 경쟁 속에서 한국 AI 기업이 나아가야 할 방향과 기회에 대해 논의하였다.
이번 강연회에서는 LLM 기술의 산업적 적용 가능성도 주요 의제로 다뤄졌다. 전문가들은 LLM 기술이 금융, 의료, 제조, 국방 및 교육 등 다양한 사업에서 어떻게 활용될 수 있는지를 논의하며, 실제 적응 사례도 공유했다.
유회준 인공지능반도체대학원장 겸 한국인공지능시스템포럼 의장은“이번 강연회를 통해 대전을 중심으로 AI에 의한 산업전환 (AI-X)이 주도되고 이들의 적용 사례가 전국적으로 공유되면 좋겠다”며 산학연 협력을 강화하는데 주력하자고 말했다.
한국인공지능시스템포럼은 앞으로도 지속적으로 포럼과 프로그램을 운영하며 AI-X을 통한 한국 산업 혁신을 선도하는 중심 허브로 자리매김할 계획임을 밝혔다. 또한, 대전을 중심으로 한국의 모든 연구자 및 산업 관계자들이 정보를 공유하고 협력할 수 있도록 지원할 예정이다.
2025.03.20 조회수 1861