
< 장관표창을 수상한 USRG팀 심현철 교수 >
우리 대학 전기및전자공학부 심현철 교수 연구팀(Unmanned System Research Group, 이하 USRG)이 9일(목) 「인공지능 그랜드 챌린지 간담회 」에서 과학기술정보통신부 장관 표창을받았다. 심현철 교수와 김보성, 이승욱 박사과정 학생(전기및전자공학부)이 수상하는 이번 장관상은‘국내 인공지능 기술 고도화 및 산업 발전’에 크게 공헌함을 인정받아 선정됐다.
먼저 USRG팀은 2019년과 2020년 「인공지능 자율주행 챌린지 대회」에서 2년 연속 우승을 달성했다. 이 대회는 드론에 탑재된 센서로 벽, 창문, 기둥 등의 장애물을 인식하고 피하며 목적지까지 안전하게 비행하는 대회이다.
USRG팀은 2019년 대회에서 자체 개발한 미션 플래너와 위치 추정·장애물 회피·제어 알고리즘으로 터널 구간까지 통과하여 1위를 차지했다. 2020년에는 보다 복잡해진 동적 장애물 회피와 박스에 물병을 투하하는 미션을 유일하게 모두 완료했고, 3차 비행 동안 계속 기록을 단축하며 최종 우승했다.

< 2021년 USRG 연구진이 참여한 Team CoSTAR 사진 >
이어, 2021년 NASA JPL과 협업하여 ‘DARPA Subterranean Challenge Final Event’에 Team CoSTAR의 일원으로 참가했다. NASA JPL 및 MIT, Caltech, LTU 등 해외 유수 대학들로 구성된 이 연구팀은 3차원 항법과 경로 계획, AI 기반의 객체 인식·위치 추정 알고리즘을 탑재한 지상 로봇과 드론을 개발했다. 그 결과 본선 최종연습에서 1, 2위를 기록하고 3일차 대회에서 5위를 달성했다.
연구팀은 이 대회에서 동굴 환경 내 위치 오차 5cm 이내의 3차원 위치 추정 알고리즘과 3차원 장애물 회피 경로 계획 알고리즘을 개발했다. 아울러 동굴 환경에서 60회 이상의 자율 비행 테스트를 진행하며 본 알고리즘 시스템의 안정성을 검증했다.
또한, 동 연구진은 2021년 10월 세계 최초 Indy Car 기반 자율주행 레이싱 대회인 Indy Autonomous Challenge(IAC)에 참가했다. 이에 고속 자율주행에 적합한 모델 예측 제어 기반의 시스템과 Head-to-head 레이싱을 위한 장애물 회피 및 추월 전략 알고리즘을 개발했다. 해당 연구 논문은 2021 ICRA 워크샵에서 Best Paper Award Winner에 선정되기도 하였다.

< (좌측부터) 장관표창을 수상한 USRG팀 김보성, 이승욱 박사과정 학생 >
USRG 팀의 심현철 교수는 “박사과정 중 복잡한 실내를 자유롭게 비행하는 드론을 만들고 싶었으나 당시 기술로는 불가능했다. 그리하여 기술이 발전함에 따라 이 같은 드론을 남들보다 먼저 연구했다. 최신 인공지능 기술을 적용하며 예전에는 상상할 수 없었던 우수한 성능의 드론을 만들 수 있게 되어 매우 뜻깊다”라고 소감을 전했다.
이어, “선뜻 시작하기 어려운 주제를 맡아 그간 열심히 수행한 학생들과 같이 공을 나눌 수 있어 더욱 기쁘다. 앞으로 이런 도전적인 연구를 적극적으로 수행하는 학생들이 더 많아졌으면 좋겠다”라고 강조했다.
우리 대학 인공지능반도체대학원은 4월 8일(수) 오전 대전 오노마 호텔에서 '제5회 한국인공지능시스템포럼(KAISF)' 조찬 강연회를 성공적으로 개최하였다. 이번 강연회는 인공지능이 물리 세계와 직접 맞닿으며 산업 현장에 빠르게 스며드는 'Physical AI' 시대를 주제로, 총 63명의 산학 전문가가 참석한 가운데 활발한 논의가 이루어졌다. 초청 강연은 ㈜NC AI 이연수 대표이사와 김민재 CTO가 '물리 내재화 기반의 차세대 피지컬 AI와 전주기 통합 플랫폼 개발 현황'을 주제로 공동 진행하였다. 강연에서는 AI 기술의 발전으로 물리 법칙을 스스로 이해하는 피지컬 AI가 로봇 산업의 판도를 바꾸고 있는 현황을 소개하며, 다음 세 가지 핵심 내용을 중심으로 전개되었다. ▲질량·마찰·탄성 등 역학적 관계를 내재화한 WFM(월드 파운데이션 모델) 핵심 기술 및 로봇 파운데이션 모델(RFM) 기반 작업 지능 최적화 ▲Sim-to-Real 간극을 최소화
2026-04-10우리 몸의 단백질은 스위치처럼 작동한다. 약물이 단백질에 결합하면 결합 부위 구조가 변하고, 그 변화가 단백질 전체로 전달돼 기능이 켜지거나 꺼진다. 구글 딥마인드의 알파폴드3는 약물-단백질 결합 여부와 결합 부위의 3차원 구조를 예측하는 데 성공했지만, 약물이 결합한 뒤 단백질 내부에서 어떻게 신호를 전달하고 단백질 전체 구조를 바꿔서 실제로 단백질의 기능을 활성화하거나 억제하는지까지는 예측하지 못했다. 우리 대학 연구진이 약물이 ‘붙는지’가 아니라 ‘실제로 작동하는지’까지 예측하는 AI를 개발했다. 우리 대학은 바이오및뇌공학과 이관수 교수 연구팀이 대표적인 신약 표적인 G-단백질 결합 수용체(GPCR)에 대해, 후보 물질이 단순히 결합하는지를 넘어 실제로 단백질을 활성화하는지까지 예측하는 인공지능 모델 ‘GPCRact(지피씨알액트)’를 개발했다고 8일 밝혔다. GPCR(G-Protein Coupled Rece
2026-03-09우리 대학 기계공학과 윤국진 교수 연구팀이 세계적인 컴퓨터 비전 학술대회인 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2026(CVPR 2026)에서 주저자로 총 10편의 논문을 채택시키며, 연구팀의 압도적인 학술적 역량을 다시금 증명했다. CVPR은 인공지능과 시각 지능 분야에서 가장 큰 영향력을 가진 국제 학술 대회로, 1983년 시작된 이래 매년 엄격한 심사를 거쳐 우수 논문을 선정한다. 올해 CVPR 2026에는 전 세계에서 총 16,092편의 논문이 제출되었으며, 그중 4,090편이 채택되어 약 25.42%의 낮은 채택률을 기록하였다. 단일 연구실에서 주저자/교신저자로 10편의 논문이 동시에 채택되는 것은 국제적으로 매우 독보적인 성과로 평가받는다. 윤국진 교수 연구팀은 인간 수준의 시각 지능 구현을 목표로 폭넓은 연구를 수행하고 있다. 이번에 채택된 논문들은 이벤트 카메라 기반 기술, 자율주행 인
2026-03-06“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 6
2026-03-06우리 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
2026-02-27