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환자 진료기록이나 금융 데이터처럼 개인정보를 한곳에 모으기 어려운 문제를 해결하기 위해 ‘연합학습(Federated Learning)’이 고안됐다. 하지만 공동으로 학습한 AI를 각 기관이 자신의 환경에 맞게 최적화하는 과정에서, AI가 특정 기관 데이터에만 과도하게 적응해 새로운 데이터에는 취약해지는 한계가 있었다. 우리 대학 연구진은 이를 해결할 방법을 제시했으며, 병원·은행 같은 보안 분야는 물론, 소셜미디어·온라인 쇼핑처럼 변화가 잦은 환경에서도 안정적인 성능을 확인했다. 우리 대학은 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 연합학습의 고질적인 성능 저하 문제를 해결하고, AI 모델의 일반화(Generalization) 성능을 크게 향상시키는 새로운 학습 방법을 개발했다고 15일 밝혔다. 연합학습은 여러 기관이 데이터를 직접 주고받지 않고도 공동으로 AI를 학습할 수 있는 방식이다. 그러나 이렇게 완성된 공동 AI 모델을 각

우리 대학 전산학부 학사과정 오현우 학생이 Apple社에서 주관하는 WWDC25 Swift Student Challenge에서 입상했다고 10일 밝혔다. Swift Student Challenge는 Apple社에서 매년 개최하는 세계 개발자 콘퍼런스(WWDC)의 일환으로, 전 세계 학생들이 Swift 언어와 관련 도구를 사용해 직접 만든 창의적인 앱이나 플레이그라운드 프로젝트를 출품하는 대회다. 선정된 우수 수상자들은 WWDC 기간 중 미국 샌프란시스코에 위치한 Apple Park 방문 및 다양한 특별 프로그램에 참여할 수 있는 기회를 얻게 된다. 오현우 학생은 'SwiftData Assistant'라는 프로젝트를 출품하여 전 세계 상위 50명에게만 주어지는 Distinguished Winner로 선정되어 미국 샌프란시스코 Apple Park에서 열리는 이번 WWDC25 행사에 초청받았으며, CEO 팀 쿡과의 만남을 가졌다. 수상 프로젝트인 'SwiftData As

양자컴퓨터는 양자역학의 원리를 활용해 기존의 컴퓨터로는 풀기 어려운 계산을 할 수 있는 컴퓨터다. 양자컴퓨터는 암호 해독, 배터리 소재 개발, 신약 개발 등 다양한 분야에서 그동안 풀지 못한 난제들을 해결할 미래 기술로 주목받고 있다. 우리 대학 물리학과 안재욱 교수 연구팀이 100큐비트급 양자컴퓨터로 조합 최적화 문제를 계산해 계산 결과 데이터베이스와 계산 프로그램을 공개했다고 13일 밝혔다. 조합 최적화 문제 중 하나인 최대 독립집합 문제(Maximum independent set problem)는 SNS상에서 가장 영향력 있는 인물을 찾는 문제, 전력망을 가장 효율적으로 분배하는 법을 찾는 문제 등 다양한 응용이 가능한 문제다. 지난 2023년 KAIST 연구진은 20큐비트급 리드버그 양자컴퓨터를 이용해 최대 독립집합 문제의 풀이를 시연한 바 있다. 일반적으로 100큐비트급 양자컴퓨터의 데이터를 얻기 위해서는 직접 양자컴퓨터를 제작하거나 클라우드 서비스 업체를 이

우리 대학이 13일부터 이틀간 2022 스타트업 페스티벌을 개최했다. 올해로 9회째를 맞는 이번 행사는 KAIST 창업원의 연간 성과를 공유하고 앞으로의 방향성을 모색하기 위해 마련된 자리다. 행사 첫날인 13일에는 한 해 동안의 창업 성과를 소개하는 행사들로 꾸려졌다. 오전에는 교원창업 워크숍을 열어 창업원 초빙교수인 최호숙 변호사가 창업을 시작하는 기업의 주요 법률상담 사례를 공유했다. 이와 함께, 창업을 희망하는 교원들을 위한 기술 실시 계약서 작성 요령을 알아보고 창업에 앞서 개인별 역량과 준비 상태를 점검하고 초기 창업자가 직면하는 위험에 대처할 수 있도록 돕는 '창업역량 자가 진단 프로그램 개발' 내용 발표도 이어졌다. 오후에는 2022년을 대표하는 KAIST의 창업기업과 '룬샷(Loonshots)' 프로그램을 통한 학생창업 성과를 소개하는 시간이 마련됐다. 올해는 ▴나니아랩스(제조 분야 인공지능 솔루션) ▴임팩트 AI(인공지능·빅데이터 솔루션) ▴Plum

우리 대학이 지난 수년간 획기적으로 발전한 기계학습, 인공지능, 빅데이터 등의 기술을 일상에서 체감할 수 있는 교육과 연구를 수행하고자 ‘데이터사이언스 대학원(Graduate School of Data Science, GSDS)’ 을 설립했다. 데이터사이언스 대학원은 구체적으로 제조, 금융, 의료, 사회서비스(복지) 4개 분야에 특화된 연구를 수행한다. 데이터 분석을 통해 다음날 시청할만한 유튜브 콘텐츠를 사용자에게 알려주거나, 학대받고 있는 아동을 미리 파악해 더 심각한 상황으로 이어지는 것을 방지하는 기술 등이 그 예다. ‘수요중심 디지털 혁신 리더 양성’이라는 비전을 바탕으로 기술과 현실 두 축을 모두 이해할 뿐 아니라 광범위한 지식과 전문성을 함께 보유한 T자형 인재 양성하는 것이 목표다. 이에 입학 전 부트캠프를 통해 수학·통계·프로그래밍 등의 기본 지식을 교육하고, 본 교육과정에서 데이터사이언스