행사
우리대학 공과대학(학장 김종환)이 세계 최초로 개최하는 인공지능 축구대회인 ‘AI 월드컵 2017’의 결선 대회가 12월 1일 오후 1시 30분부터 KI빌딩 1층 퓨전홀에서 열린다. ‘AI 월드컵 2017’ 결선 대회는 ▲AI 축구 ▲AI 경기해설 ▲AI 기자 등 3개 종목으로 나눠 진행된다.
Q-Learning 등 AI 기술을 기반으로 각 팀당 5대의 로봇선수가 사람의 조작 없이 상대팀 골대에 골을 넣어 득점하는 AI 축구는 내달 1일 열리는 본선 경기에서 4강 토너먼트를 통해 우승팀과 준우승 팀을 가른다. 결승전에 오르지 못한 나머지 2개 팀은 따로 3, 4위전을 치르지 않기 때문에 공동 3위로 처리된다.
이밖에 인공지능 축구 경기영상을 분석하고 해설하는 AI 경기해설과 인공지능 축구 경기결과를 기사로 작성하는 AI 기자 종목은 전문 평가단이 지정해 준 예선경기 영상들을 대상으로 참가팀의 경기해설과 기사작성 능력을 평가한 전문 평가단의 점수를 종합해 우승팀을 뽑아 1일 시상할 예정이다.
우리대학은 29일 세계 최초로 치러지는 이번 ‘AI 월드컵 2017’ 대회운영을 위해 지난 11월 초까지 참가신청서 접수를 받은 결과, ▲AI 축구 ▲AI 경기해설 ▲AI 기자 등 3개 종목에 걸쳐 국내 대학·연구기관·기업 등에서 모두 26개 팀이 대회참가를 신청했다고 밝혔다. 종목별로 신청 팀 수는 ▲AI 축구가 총 18개 팀으로 가장 많은데, 이 중 8개 팀이 우리대학 소속이다(KAIST+서울대 합동 1개 팀 포함). 이밖에 목포대에서 2개 팀을 비롯해 경북대·한양대·전북대·영남대·성균관대·경희대·계명대·모두의연구소에서 각 1개 팀씩 모두 10개 팀이 신청했다.
▲AI 경기해설에는 우리대학과 목포대·모두의연구소·얄리주식회사 등 4개 기관에서 각 1개 팀씩 모두 4개 팀이, 그리고 ▲AI 기자 종목에도 우리대학과 경북대·모두의연구소·목포대 등 총 4개 팀이 대회참가를 신청했다. 가장 많은 관심을 끌 것으로 예상되는 ▲AI 축구는 30일까지 치러지는 예선을 통과한 4개 팀이 1일 결승 토너먼트 방식으로 우승·준우승 팀과 공동 3위 팀을 가르는데 대회 조직위원회는 인공지능 기술 구현방법 발표평가를 시행한 후 경기성적과 발표평가를 합산해 최종 우승팀을 선정할 계획이다. 최종 우승팀에게는 상장과 1,000만원의 상금을, 준우승 팀에는 500만원의 상금이 각각 수여된다. 공동 3위를 차지한 2개 팀에는 각각 150만원의 상금이 지급된다.
▲AI 경기해설은 해설의 내용에 오류가 없는지 확인하는 • 해설의 정확성, 중요한 이벤트를 놓치지 않고 잘 포함했는지를 측정하는 • 해설의 충실성, 그리고 곧 골이 터질 것 같다거나 공격이 막힐 것 같다는 예측을 수행할 수 있는지를 확인하는 • 해설의 예측력을 위주로 심사한다. 전반적으로 해설이 재미있고 자연스러운지 확인하는 • 해설의 유창성 또한 중점적으로 고려하는데 우승팀에게는 200만원의 상금이 주어진다.
우승팀에 상금 100만원을 수여하는 ▲AI 기자는 구조적으로 얼마나 잘 짜여 진 기사인지를 따지는 • 기사의 구조성과 또 얼마나 쉽고 즐겁게 읽히는 기사인지를 판단하는 • 읽기 가독성 위주로 평가한다. 이와 함께 기사내용의 사실관계를 평가하는 • 진실성을 포함해 간단한 통계자료 외에 깊이 있는 정보를 얼마나 다루고 있는지에 관한 • 정보성, 그리고 인간이 작성한 기사와 얼마나 유사한지를 평가하는 • 인간 기자와의 유사성도 핵심 심사항목이다.
대회조직위원장인 김종환 공과대학장은 “앞으로 대전시 등 여러 기관들과의 협력과 후원을 통해 해외의 대학 및 관련 기업에게도 문호를 적극 개방하고, 이번 국내대회를 개최한 경험을 바탕으로 내년 7월에는 AI 월드컵 행사를 국제대회로 대회규모를 대폭 확대해서 치를 계획”이라고 밝혔다.
한편 ‘AI 월드컵 2017’은 최근 세계적으로 관심이 높아지고 있는 4차 산업혁명을 국가성장 엔진창출의 기회로 보고, 인공지능 관련기술 활용 및 연구 개발에 대한 대학(원)생과 연구원은 물론 범국민적인 관심을 높이고 또 이를 적극 홍보하기 위해 우리대학이 세계 최초로 개최하는 행사다.
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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