행사
< (왼쪽부터) 장영재 산업및시스템공학과 교수, 김대식 전기및전자공학부 교수(신세계아이앤씨-KAIST 연구센터장), 강준혁 전기및전자공학부장, 손정현 신세계아이앤씨 대표이사, 양윤지 신세계아이앤씨 전략IT사업담당 상무, 이환기 신세계아이앤씨 AI Lab 팀장 >
우리 대학이 신세계아이앤씨(대표 손정현)와 손잡고 리테일 특화 인공지능(AI) 기술을 연구하는 ‘신세계아이앤씨-KAIST AI연구센터’를 개소했다.
30일 우리 대학 IT융합빌딩에서 ‘신세계아이앤씨-KAIST AI 연구센터’ 개소식을 진행했다. 이날 개소식에는 손정현 신세계아이앤씨 대표이사, 양윤지 신세계아이앤씨 전략IT사업담당 상무, 강준혁 전기및전자공학부 학부장, 김대식 신세계아이앤씨-KAIST AI연구센터장 등이 참석했다.
‘신세계아이앤씨-KAIST AI연구센터’는 일회성 단순 연구용역 계약이 아닌 리테일 산업에 필요한 AI기술을 발굴하고 공동 연구해 실제 리테일 산업에 적용하는 산학협력 리테일테크 전문 연구 센터다.
신세계아이앤씨는 △정형/비정형 빅데이터 수집/처리 플랫폼(Data Plant) △신상품 개인화 추천 및 수요 예측(Cold Start Mentor) △수요에 따른 가격 최적화(Price Optimization) △셀프서비스 스토어에 필요한 이미지 기술(Vision) 분야를 우선 연구주제로 선정하고, 리테일 산업을 혁신할 수 있는 다양한 AI 핵심기술에 대한 연구 과제를 추가 발굴할 예정이다. ‘신세계아이앤씨-KAIST AI연구센터’의 연구 결과는 실제 리테일 산업 현장에 빠르게 적용할 계획이다.
특히 AI 기술로 동작을 인식하는 셀프서비스 스토어의 핵심 기술인 AI비전(AI Vision) 기술 고도화를 통해 현재 소형 유통매장으로 한정된 셀프서비스 스토어를 패션, 식품, 가구 등 다양한 업태에 적용하는 것은 물론 대형 유통 매장으로 확대할 수 있도록 연구를 진행할 계획이다. AI 딥러닝을 활용한 상품 이미지 패턴 분석, 자연어 처리 기술 등을 기반으로 한 수요예측 플랫폼의 고도화는 물론이고 공개 API 형태로 제공하는 다양한 데이터를 실시간으로 수집해 상품 수요예측, 개인화추천 등 리테일 트렌드에 민감한 AI 서비스에 즉시 반영할 계획이다.
손정현 신세계아이앤씨(신세계I&C) 대표이사는 “’신세계아이앤씨-KAIST AI연구센터’를 통해 AI 기술 기반의 빅데이터 플랫폼, 개인화 추천, 수요예측 등 리테일 산업에 꼭 필요한 혁신적인 AI 기술을 확보하고 실제 산업 현장에 빠르게 적용해 급변하는 리테일 시장에서 차별화된 경쟁력을 확보할 것이다”라며 “다양한 리테일테크 기술과 비즈니스 노하우를 가진 신세계아이앤씨의 강점과 최신 트렌드 기술 발굴과 AI 알고리즘 연구에 탁월한 KAIST의 경쟁력이 더해져 리테일테크 분야의 새로운 시너지를 만들어 국내를 넘어 글로벌 시장을 혁신하는 새로운 기술을 선보일 것이다”라고 말했다.
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연구 고온 실험 없이 AI로 '최적 합금' 예측 시대 연다
자동차와 기계 부품 등에 사용되는 강철 합금은 일반적으로 고온에서 녹이는(융해) 공정을 거쳐 제조된다. 이때 성분이 변하지 않고 그대로 녹는 현상을 ‘합치 융해(congruent melting)’라고 한다. 우리 연구진은 이처럼 고온 실험을 통해서만 가능했던 합금의 융해 특성을 인공지능(AI)으로 해결했다. 이번 연구는 고질적인 난제였던 합금이 녹을 때 서로 얼마나 잘 섞이는지를 미리 예측함으로써, 미래 합금 개발의 방향성을 제시한다는 점에서 주목받고 있다. 우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 미국 노스웨스턴대 크리스 울버튼(Chris Wolverton) 교수팀과 국제 공동연구를 통해, 밀도범함수이론(DFT)* 기반의 형성에너지(합금이 얼마나 안정적인지를 나타내는 값) 데이터를 활용해 합금이 녹을 때 성분이 유지되는지를 예측하는 고정확도 머신러닝 모델을 개발했다고 14일 밝혔다. *밀도범함수이론(Density Functional Theory,
2025-07-14 -
연구 최정우 교수팀, 세계 최고 음향 AI 챌린지 세계 1위 쾌거
‘음향 분리 및 분류 기술’은 드론, 공장 배관, 국경 감시 시스템 등에서 이상 음향을 조기에 탐지하거나, AR/VR 콘텐츠 제작 시 공간 음향(Spatial Audio)을 음원별로 분리해 편집할 수 있도록 하는 차세대 인공지능(AI) 핵심 기술이다. 우리 대학 전기및전자공학부 최정우 교수 연구팀이 세계 최고 권위의 음향 탐지 및 분석 대회인 ‘IEEE DCASE 챌린지 2025’에서 ‘공간 의미 기반 음향 장면 분할(Spatial Semantic Segmentation of Sound Scenes)’ 분야에서 우승을 차지했다고 11일 밝혔다. 이번 대회에서 연구팀은 전 세계 86개 참가팀과 총 6개 분야에서 경쟁 끝에 최초 참가임에도 세계 1위 성과를 거두었다. KAIST 최정우 교수 연구팀은 이동헌 박사, 권영후 석박통합과정생, 김도환 석사과정생으로 구성되었다. 연구팀이 참가한 ‘공간 의미 기
2025-07-11 -
연구 AI로 방사성 오염 '아이오딘' 제거용 최적 신소재 발굴
원자력 에너지 활용에 있어 방사성 폐기물 관리는 핵심적인 과제 중 하나다. 특히 방사성 ‘아이오딘(요오드)’는 반감기가 길고(I-129의 경우 1,570만 년), 이동성 및 생체 유독성이 높아 환경 및 인체에 심각한 위험을 초래할 수 있다. 한국 연구진이 인공지능을 활용해 아이오딘을 제거할 원자력 환경 정화용 신소재 발굴에 성공했다. 연구팀은 향후 방사성 오염 흡착용 분말부터 오염수 처리 필터까지 다양한 산학협력을 통해 상용화를 추진할 예정이다. 우리 대학 원자력및양자공학과 류호진 교수 연구팀이 한국화학연구원 디지털화학연구센터 노주환 박사가 협력하여, 인공지능을 활용해 방사성 오염 물질이 될 수 있는 아이오딘을 효과적으로 제거하는 신소재를 발굴하는 기술을 개발했다고 2일 밝혔다. 최근 보고에 따르면 방사능 오염 물질인 아이오딘이 수용액 환경에서 아이오딘산염(IO3-) 형태로 존재하는 것으로 밝혀졌으나, 기존의 은 기반 흡착제는 이에 대해 낮은 화학적
2025-07-02 -
연구 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
2025-06-30 -
연구 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
2025-06-30