행사
〈18일 오전 열린 KAIST 융합기초학부 설치 기념식에 참석한 내빈들이 테이프 커팅을 하고 있다. (왼쪽에서 다섯번째가 신성철 총장)〉
우리 대학이 18일 오전 11시부터 대전 본원 행정 분관(N2)과 대강당(E15) 건물에서 각각 ‘융합기초학부’설치를 기념하는 행사를 가졌다.
‘융합기초학부’는 KAIST가 전문적인 역량뿐만 아니라 초학문적인 사고력을 갖춘 지식창조형 인재 양성을 목표로 설치한 새로운 학부 교육 과정이다.
특히 학생 스스로가 자신이 원하는 진로·관심 분야에 따라 개인맞춤형으로 전공 교과목을 직접 설계해서 공부한다는 게‘융합기초학부’의 가장 큰 특징이다.
KAIST는 내년 3월부터 ‘융합기초학부’를 본격 운영할 방침인데 이를 위해 오는 11월에 1학년인 새내기과정 학생들을 대상으로 학생 모집에 나설 계획이다.
이날 기념행사에는 신성철 총장을 비롯해 이광형 교학부총장·박현욱 연구부총장·채수찬 대외부총장·김종득 융합기초학부 설립추진단장 등 주요 보직 교수와 학생·교직원 등 200여 명이 참석했다.
행사는 ‘융합기초학부’가 설치된 행정 분관(N2)에서 현판식 및 테이프 커팅식, 기념사진 촬영 등의 순으로 진행됐다.
대강당(E15)으로 자리를 옮겨 치러진 2부 행사에서는 신성철 총장의 ‘21C 미래사회에서 KAIST 새로운 역할과 준비’를 주제로 한 기념 강연에 이어 전기및전자공학부 이용훈 교수와 글로벌산학협력연구센터 배종성 교수가 각각 ‘최신교육은 현장(Co-op)에 있다’와 ‘이제 쌍방향 실시간 교육이다’라는 주제로 발표를 했다.
이와 함께 박현욱 연구부총장은 ‘융합연구, 미래의 먹거리를 만든다’라는 발표를 통해 4차 산업혁명 시대의 미래 융합연구에 대한 중요성과 새로운 흐름을 소개했다.
마지막으로 김종득 융합기초학부 설립추진단장이 ‘융합기초학부는 이런 일을 한다’라는 주제의 특강을 통해 융합기초학부의 설립 배경과 추진 경과, 학사운영 및 교육 방향 등에 관해 자세히 소개하는 시간을 가졌다.
‘융합기초학부’ 설치를 계기로 KAIST 학사조직은 기존 5개 단과대학, 6개 학부, 27개 학과에서 5개 단과대학, 7개 학부, 27개 학과체계로 1개 학부가 늘어나게 됐다.
KAIST는 최근 ‘융합기초학부’학생에게 기초교육과 현장학습을 기반으로 사회와 대학원에서 융합적 연구 주제를 소화하고 다양하고 복잡한 문제를 창의적으로 해결하는 역량을 길러주기 위해 융합기초 교과목 6개, 중점분야별 전문 교과목군 8개와 인공지능(AI) 교육을 바탕으로 구성한 교과과정 설계를 마쳤다.
학문 사이의 경계를 허물 6개 융합기초 교과목은 ▲융합학문을 위한 기초 현대 물리 ▲유기화학 반응의 기초 ▲분자생물학과 유전체의 이해 ▲응용수리모델링 ▲초학제 간 데이터 구성 ▲경영자를 위한 경제학 등이다.
또 중점 교과목군은 ▲데이터 및 AI ▲기계 및 정밀 ▲헬스케어 ▲에너지 및 환경 ▲소재 및 물질 ▲스마트시티·라이프 ▲문화·미디어 ▲경영 ·창업 등 모두 8개로 이뤄졌다.
이들 교과과정은 학생의 관심 주제와 연계해 개인맞춤형 교과목 형태로 운영되며 멘토 교수로부터 교과목 설계와 진로 상담에 관한 조언을 받을 수 있다.
1학년 과정을 포함해 총 136학점 이상을 이수한 학생은 자신이 선택한 교과과정에 따라 ▲공학사 ▲이학사 ▲융합공학사 ▲융합이학사 등 4개의 학위 가운데 하나를 선택해 받을 수 있다.
한편 신성철 총장은 이날 기념 강연에서 “KAIST는 연구중심대학으로서 그동안 학문적 깊이와 다양성을 지향해왔고 또 국가가 필요한 우수 이공계 인재 양성의 선도적 역할을 수행해왔다”며 “4차 산업혁명 시대의 핵심기술인 IoT·클라우드·빅데이터·5G·AI 등 신산업과 혁신 창업을 주도하는 미래 융합형 인재 양성을 통해 국가경제발전과 인류사회 번영에 기여할 것”이라고 강조했다.
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행사 인간 중심 AI 국제 워크숍 주최, 글로벌 AI 윤리논의 이끈다.
우리 대학은 11월 14일, 컴퓨터 과학 분야 세계적 권위의 학술대회인 ‘정보 및 지식관리 학회(The 34th International Conference on Information and Knowledge Management, CIKM 2025)’에서‘인간 중심 AI: 설명가능성과 신뢰성에서 실행 가능한 윤리까지(Human-Centric AI: From Explainability and Trustworthiness to Actionable Ethics)’를 주제로 국제 워크숍(워크샵 조직위원장: KAIST 김재철AI대학원 최재식 교수)을 개최할 예정이다. 이번 행사는 KAIST 김재철AI대학원이 주도하고 서울대, 서강대, 성균관대, 한국전자통신연구원(ETRI), 독일 TU Berlin 등 국내외 유수 기관이 공동으로 참여하는 자리다. AI 기술의 잠재적 위험을 줄이고 책임 있는 활용을 위한 ‘인간 중심 AI&rsquo
2025-11-07 -
연구 ‘2025 AI 챔피언’등극.. AI가 이제 택시도 스스로 부른다
이제는 단순히 대화만 하는 음성비서를 넘어, AI가 직접 화면을 보고 판단해 택시를 호출하고 SRT 티켓을 예매하는 시대가 열렸다. 우리 대학은 전산학부 신인식 교수(㈜플루이즈 대표)가 이끄는 AutoPhone 팀(플루이즈·KAIST·고려대·성균관대)이 과학기술정보통신부가 주최한 ‘2025 인공지능 챔피언(AI Champion) 경진대회’에서 초대 AI 챔피언(1위)에 선정됐다고 6일 밝혔다. 이번 대회는 AI 기술의 혁신성, 사회적 파급력, 사업화 가능성을 종합 평가하는 국내 최대 규모의 AI 기술 경진대회로, 전국 630개 팀이 참가한 가운데 AutoPhone 팀이 최고 영예를 차지하며 연구개발비 30억 원을 지원받는다. AutoPhone 팀이 개발한 ‘FluidGPT’는 사용자의 음성 명령을 이해해 스마트폰이 스스로 앱을 실행하고 클릭·입력·결제까지 완료하는 완전
2025-11-06 -
행사 IEEE 회장 크레이머 교수, 전기및전자공학부서 인공지능 특별 강연 개최
세계 최대 전기·전자 기술 학회인 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)의 캐슬린 크레이머(Kathleen A. Kramer) 회장이 30일 우리 대학을 방문해 ‘인공지능의 미래를 함께 그리다’라는 주제로 특별 강연을 진행했다. 전기및전자공학부(학부장 유승협)의 초청으로 콜로퀴엄 연단에 선 크레이머 회장은 IEEE의 핵심 비전인 ‘인류를 위한 기술 발전(Advancing Technology for Humanity)’을 바탕으로 “인공지능(AI)은 더 이상 먼 미래의 개념이 아니라, 혁신의 중심에서 인류의 삶을 변화시키는 기술이 되었다”라고 강조했다. 이어 “기술은 인간의 가치를 중심으로 발전해야 하며, 윤리와 포용성을 기반으로 한 인공지능이 진정한 혁신을 이끌 수 있다”라고 덧붙이며, 인공지능의 발전 방향과 기술
2025-11-03 -
연구 AI로 기후리스크에 강한 도시 상권 찾아낸다
우리 대학은 도시인공지능연구소(소장 건설및 환경공학과 윤윤진 지정석좌교수)가 미국 MIT 센서블 시티 랩(Senseable City Lab, 소장 Carlo Ratti 교수)과 함께 ‘도시와 인공지능(Urban AI)’분야의 공동연구를 진행하고, 그 성과를 서울 코엑스에서 열린 9월 말 ‘스마트라이프위크 2025(Smart Life Week 2025)’ 전시를 통해 공개했다고 10월 29일 밝혔다. KAIST와 MIT는 도시의 주요 문제를 인공지능으로 해석하는‘Urban AI 공동연구 프로그램’을 추진해 왔으며, 이번 전시에서는 ▲도시 기후 변화 ▲녹지 환경 ▲데이터 포용성 등 세 가지 주제를 중심으로 연구 성과를 시민이 직접 체험할 수 있는 형태로 선보였다. 양 기관은 이번 협력을 통해 AI 기술이 도시의 문제를 계산하는 도구를 넘어, 사회적 이해와 공감을 이끄는 새로운 지능으로 확장될 수 있음을 보여주며 ▲도
2025-10-29 -
연구 사람처럼 텍스트·이미지 등 동시에 이해하는 멀티모달 AI 개발
보통 그림과 글자가 함께 있을 때 사람의 시선이 그림에 먼저 가는 것처럼, 여러 감각을 동시에 활용하는 ‘멀티모달 인공지능’도 특정 데이터에 더 크게 의존하는 경향이 있다. 우리 대학 연구진은 이러한 상황에서도 그림과 글자를 모두 고르게 인식하여 훨씬 더 정확한 예측을 가능케 하는 멀티모달 인공지능 학습 기술을 개발했다. 우리 대학은 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 다양한 데이터 유형을 한 번에 처리해야 하는 멀티모달 인공지능이 모든 데이터를 고르게 활용할 수 있도록 돕는 새로운 학습 데이터 증강 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 멀티모달 인공지능은 텍스트, 영상 등 여러 데이터를 동시에 활용해 판단하고 있다. 하지만 인공지능은 여러 정보를 받아들일 때, 한쪽 데이터에 치우쳐 판단하는 경향을 보여 예측 성능이 떨어지는 문제가 있었다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해, 일부러 서로 어울리지 않는 데이터를 섞어서 학습에 사용했다. 그러면 인공지능은
2025-10-14