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.
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
2025-07-02우리 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
2025-06-30기후 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
2025-06-30새 정부 출범과 함께 AI 및 과학기술 분야에 대한 사회적 관심이 크게 높아진 가운데, 우리 대학은 과학기술을 기반으로 국가 혁신을 주도하고 인류의 문제 해결에 앞장서는‘AI 중심 가치 창출형 과학기술특성화대학’으로 거듭날 계획임을 24일 밝혔다. 대한민국이 기술 주도형 사회로 대전환을 맞이하는 시점에서 KAIST는 지난 반세기 동안 국가 발전사의 '스타터킷(Starter Kit)' 역할을 수행해온 경험을 토대로, 단순한 교육·연구기관을 넘어 새로운 사회적 가치를 창출하는 글로벌 혁신 허브로의 도약을 준비하고 있다. 특히 우리 대학은 대한민국이 인공지능 주요 3개국(G3)에 도약할 수 있도록 전 국민이 소외 없이 AI를 활용할 수 있는 'AI 기본사회' 실현을 비전으로 제시했다. 이를 위해 KAIST가 주관하는 대한민국을 대표하는 ‘국가AI연구거점’사업(책임자 김기응)을 통해 AI 기술을 기반으로 산업 경쟁력을 제고하고 사회
2025-06-24임산부의 입덧 완화 목적으로 사용됐던 약물인 탈리도마이드(Thalidomide)는 생체 내에서는 광학 이성질체*의 특성으로 한쪽 이성질체는 진정 효과를 나타내지만, 다른 쪽은 기형 유발이라는 심각한 부작용을 일으킨다. 이런 예처럼, 신약 개발에서는 원하는 광학 이성질체만을 선택적으로 합성하는 정밀 유기합성 기술이 중요하다. 하지만, 여러 반응물을 동시에 분석하는 것 자체가 어려웠던 기존 방식을 극복하고, 우리 연구진이 세계 최초로 21종의 반응물을 동시에 정밀 분석하는 기술을 개발해, AI와 로봇을 활용하는 신약 개발에 획기적인 기여가 기대된다. *광학 이성질체: 동일한 화학식을 가지며 거울상 관계에 있으면서 서로 겹칠 수 없는 비대칭 구조로 존재하는 분자 쌍을 말한다. 이는 왼손과 오른손처럼 형태는 유사하지만 포개어지지 않는 관계와 유사하다. 우리 대학 화학과 김현우 교수 연구팀이 인공지능 기반 자율합성* 시대에 적합한 혁신적인 광학이성질체 분석 기술을 개발했다고 16일
2025-06-16