행사
우리 학교 학생들이 출품한 작품이 최근 미국컴퓨터협회(ACM) 주최로 열린 제27회 UIST(User Interface Software and Technology, 사용자환경 소프트웨어와 기술) 학생혁신콘테스트에서 ‘학회 참가자가 선정한 최우수상’을 수상했다.
이 대회는 주최 측에서 제공하는 최신 기술을 활용해 창의적인 인터랙션(interaction) 기기를 만들어 작품의 우열을 가리는 방식으로 진행된다. 올해 대회는 사물인터넷(internet of things) 구축기기인 ‘키노마 크레이트(Kinoma Create)를 활용한 가정용 인터페이스 개발’을 주제로 진행됐다.
KAIST 산업디자인학과 차세진·김한종 석사과정(지도교수 남택진)과 전산학과 김선준 박사과정(지도교수 이기혁)으로 구성된 ‘데이드림(Daydream)’팀은 바닥청소를 즐거우면서도 보다 효율적으로 할 수 있는 밀대걸레를 개발했다.
이 제품은 청소 중인 위치와 방향을 인식해 사용자에게 밀대걸레 윗부분의 디스플레이를 통해 바닥의 어느 부분이 청소가 부족한지를 알려준다. 또 청소를 하면서 바닥 곳곳에 숨겨진 목표물을 찾아다니는 게임을 즐길 수 있다.
KAIST팀은 지루한 집안일을 쉽고 재미있는 활동으로 탈바꿈시키는 아이디어와 높은 완성도로 시연장에서 참가자와 심사위원에게 큰 호응을 얻었다.
ACM UIST는 인간과 컴퓨터 간 상호작용(HCI, Human Computer Interaction) 분야의 세계적인 권위를 자랑하는 국제학회다. 이전에도 KAIST팀이 학생 혁신 콘테스트 부문에서 수상한 바 있으나 최우수상은 이번이 처음이다.
대회 출전을 지도한 남택진 교수는 “이번 대회에 카네기멜론대, 조지아 공대, 동경대 등 24개 세계 유수 대학이 본선에 참가했다”며 “이들과 경쟁해 좋은 성적을 거둬 KAIST 교육과 연구의 세계적인 우수성을 보여준 성과“라고 수상의의를 밝혔다.
▣ 키노마 크레이트(Kinoma Create)
키노마 크리에이트는 자바 스크립트(JavaScript) 기반의 사물 인터넷 구축 보조 기기이다. 다양한 센서 및 기기의 연결을 지원하여 다양한 프로토타입을 빠르고 쉽게 제작할 수 있도록 도와준다.
좌측 김선준, 차세진, 김한종 학생
그림1. KAIST 연합팀이 제작한 밀대걸레.
그림2. KAIST 연합팀이 제작한 밀대걸레 세부사진. 밀대걸레에 키노마크리에이트(Kinoma Create)와 센서가 장착되어 있다.
그림3. 청소 모드(좌)는 사용자에게 바닥의 청소 상태를 보여주어 효율적인 청소를 가능케 한다. 게임 모드(우)를 시작하게 되면 바닥의 곳곳에 가상의 타겟이 배치되며, 사용자가 타겟이 있는 위치를 디스플레이를 통해서 안내를 받고, 해당 위치를 밀대걸레로 청소하게 되면 점수를 획득할 수 있다.
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연구 AI보다 정확한 C→러스트 자동 변환 원천 기술로 전 세계 주목
운영체제 등 전 세계 핵심 소프트웨어의 기반인 C 언어가 보안 한계에 직면한 가운데, 우리 대학 연구진이 이를 대체할 러스트(Rust)로의 정확한 자동 변환을 위한 핵심 원천 기술 연구를 선도적으로 이끌고 있다. 기존 인공지능(LLM) 방식의 한계였던 ‘변환의 수학적 정확성’을 증명하고, C 언어의 보안 문제를 러스트로 자동 변환하여 해결하여, 향후 소프트웨어 보안 연구의 새로운 방향과 비전을 제시함으로써, 세계 최고 권위 학술지 CACM 표지 논문으로 선정되고, KAIST는 컴퓨터 과학 분야에서 세계적 연구 리더십을 입증했다. 우리 대학은 전산학부 류석영 교수 연구팀(프로그래밍 언어 연구실)의 논문이 세계 최대 컴퓨터학회인 ACM(Association for Computing Machinery)이 발행하는 최고 권위 학술지 CACM(Communications of the ACM) 11월호 표지 논문으로 선정되었다고 9일 밝혔다. 이번 논문은 류석영
2025-11-10 -
연구 인증 절차없는 메세지로 통신을 원격 마비시킬수 있다
최근 발생한 SKT 해킹 사고와 KT 소액 결제 사건은 이동통신 보안의 중요성을 더욱 강조하고 있다. 휴대폰이나 IoT 기기가 기지국(무선)과 연결되면, 그 신호를 받아서 사용자의 정체 확인, 인터넷 연결, 전화·문자·요금 처리, 다른 사용자와의 데이터 전달 등을 담당하는 것이 ‘LTE 코어 네트워크’다. KAIST 연구진이 LTE 코어 네트워크에 인증되지 않은 공격자가 원격으로 정상 사용자의 내부 정보를 조작할 수 있는 새로운 보안 취약점을 세계 최초로 규명했다. 우리 대학 전기및전자공학부 김용대 교수 연구팀이 LTE 코어 네트워크에서 인증되지 않은 공격자가 원격으로 다른 사용자의 내부 상태 정보를 조작할 수 있는 심각한 보안 취약점을 발견했다고 2일 밝혔다. 김용대 교수 연구팀은 LTE 코어 네트워크에서 ‘컨텍스트 무결성 침해(Context Integrity Violation, CIV)’라는 새로운 취약점
2025-11-03 -
연구 스마트팩토리 제조 공정 변해도 알아서 불량 잡는 AI 나왔다
최근 스마트팩토리의 제조 현장에서는 인공지능(AI) 센서 데이터를 활용한 불량 탐지 시스템 도입이 활발히 이뤄지고 있다. 그러나 기계 교체나 온도·압력·속도 변화 등으로 제조 공정이 바뀌면 기존 AI 모델은 새로운 상황을 제대로 이해하지 못해 성능이 급격히 저하되었다. 우리 연구진이 이런 상황에서도 재학습 없이 불량을 정확히 탐지하고, 최대 9.42% 성능 향상을 이끌어낸 AI 기술을 개발했다. 이번 성과는 스마트팩토리를 비롯해 헬스케어 기기와 스마트시티 등 다양한 분야에서 AI 운영 비용 절감과 활용성 확대에 기여할 것으로 기대된다. 우리 대학 전산학부 이재길 교수 연구팀이 제조 공정이나 설비가 바뀌어도 기존 AI 모델을 추가적인 불량 레이블링 없이 활용할 수 있는 새로운 ‘시계열 도메인 적응’기술을 개발했다고 26일 밝혔다. ‘시계열 도메인 적응(Time-series Domain Adaptation)’
2025-08-26 -
연구 GPU 한 대로 95배 빠르게 그래프 분석 AI 'FlexGNN' 개발
텍스트 기반 대규모 언어 모델(LLM)인 ChatGPT 등과 함께, 산업 현장에서는 금융 거래, 주식, SNS, 환자기록, 등 비정형 데이터를 그래프 형태로 분석하는 GNN(Graph Neural Network) 기반의 그래프 AI 모델이 적극 활용되고 있다. 하지만 전체 그래프를 한 번에 학습(풀 그래프 학습)하는데 막대한 메모리와 GPU 서버가 필요하다는 한계점이 있다. KAIST 연구진이 단 한 대의 GPU 서버만으로도 대규모 GNN 모델을 최고속 학습할 수 있는 세계 최고 성능의 소프트웨어 기술 개발에 성공했다. 우리 대학 전산학부 김민수 교수 연구팀이 여러 대의 GPU 서버를 활용하는 기존 방식과 달리 한 대의 GPU 서버에서 대규모 풀(full) 그래프 AI 모델을 빠르게 학습하고 추론할 수 있는 GNN 시스템 ‘FlexGNN(플렉스지엔엔)’을 개발했다고 13일 밝혔다. FlexGNN은 기존 기술 대비 학습 속도를 최대 95배 향상한다. 최
2025-08-13 -
인물 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 오
2025-06-30