행사
우리대학 산업및시스템공학과(지식서비스공학대학원)는 국내 굴지의 글로벌 IT서비스 전문기업인 LG CNS(대표 김영섭)과 임직원 대상 인공지능 교육 프로그램인 'KAIST AI 아카데미'과정을 개설하고 본격적인 AI 인재육성에 들어갔다.
우선 지난 8월 24일부터 9월 1일까지 약 2주간에 걸쳐 시행된 제1차 KAIST AI 아카데미과정에는 100여 명의 LG CNS 임직원이 참여했다. LG CNS는 이번 교육을 통해 올 연말까지 AI 빅데이터사업담당 직원 200명과 사업부 직원 300여명 등 총 500여 명에 달하는 전문가를 양성할 예정이다.
KAIST AI 아카데미과정은 인공지능이 전 세계적으로 여러 산업에 중요한 기술로 주목 받게 됨에 따라 LG CNS 임직원의 AI 기술 및 사업역량 강화, 그리고 기업의 신기술을 적용한 비즈니스 개발을 선도하기 위해 신설된 교육프로그램으로 주요 교육내용은 ▲AI 기술의 발전과 산업에 미치는 영향, 향후 변화에 대한 토론 ▲머신러닝, 딥러닝 등 AI 기술의 이해와 비즈니스에 적용하는 주요 기술의 습득 ▲AI를 적용한 산업별 비즈니스 사례 소개 및 딥러닝 실습과정 등으로 구성돼 있다.
이 과정에는 우리대학 산업및시스템공학과(지식서비스공학대학원)의 인공지능 딥러닝 전문가인 이재길 교수와 박진규 교수 등 7명이 직접 강의를 담당하며 AI를 접목할 수 있는 업무영역과 AI 최신 기술을 중심으로 실습까지 연계한 교육프로그램으로 설계해 진행된다.
LG CNS는 그동안 각 산업분야별로 축적된 비즈니스 경험에 AI 최신 기술을 결합해 디지털 혁신을 준비하는 기업을 대상으로 하는 신사업 기회 발굴을 위해 노력 중인데 KAIST AI 아카데미과정 개설을 임직원 AI 역량 강화를 위한 기반으로 삼고, 이 과정을 지속적으로 고도화해나간다는 방침이다. 이와 함께 내부 임직원 교육에 그치지 않고, 제조 경쟁력 강화, 디지털 마케팅 혁신 등을 추진하는 기업고객을 대상으로 AI 교육을 확대해 분야별 인재 육성도 함께 지원한다는 계획이다.
이성욱 LG CNS AI빅데이터사업담당 상무는 “인공지능이 기업의 서비스 내 필수적으로 자리잡게 됨에 따라 LG CNS가 수행한 다양한 인공지능 기반 비즈니스 사례에 KAIST의 앞선 지식을 접목해서 고객에게 보다 나은 가치를 제공키 위해 KAIST AI 아카데미과정을 개설했다"고 밝혔다.
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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