KAIST

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

국내 1인 가구가 800만 세대를 넘어 전체의 36%를 차지하며 역대 최고치를 기록했다. 서울시 조사에 따르면 1인 가구의 62%가 ‘외로움’을 느끼는 등 고립감과 정신건강 문제가 심화되고 있다. 우리 대학 연구진은 스마트폰·웨어러블의 한계를 넘어, 가정 내 IoT 데이터를 통해 일상 리듬이 흐트러질수록 정신건강이 악화되는 핵심 신호임을 밝혀냈다. 이번 연구는 개인 맞춤형 정신건강 관리 시스템 개발의 기반이 될 것으로 기대된다. 우리 대학은 전산학부 이의진 교수 연구팀이 가정 내 사물인터넷(IoT) 센서 데이터를 활용해 개인의 정신건강 상태를 정밀하게 추적할 수 있는 가능성을 입증했다고 21일 밝혔다. 정신건강 관리를 위해선 자신의 상태를 꾸준히 파악하는 것이 중요하지만, 기존의 스마트폰이나 웨어러블 기반 추적 방식은 사용자가 기기를 착용하거나 소지하지 않는 집 안에서는 데이터가 누락되는 한계가 있었다. 이에 연구팀은 가정 내 환경 데이터에

우리 대학 도시 인공지능 연구소(소장: 윤윤진 교수)가 과학기술정보통신부 Brain Pool(BP) 기관유치형 과제에 선정되었습니다. 이번 성과는 연구소장 윤윤진 교수와 건설 및 환경공학과 인소영, 전기및전자공학부 한수진 교수과 함께 기획한 공동 제안이 결실을 맺은 것으로, 연구소의 도시 인공지능 분야 연구 역량과 국제적 협력 잠재력을 높이 평가받은 결과입니다. 이번 BP 과제는 총 28개월간 21억 원 규모로 추진되며, 해외 저명 석학을 초빙해 Geospatial AI, Climate AI, Physical AI 등 세 가지 핵심 분야를 중심으로 도시 문제 해결형 인공지능 연구를 본격적으로 수행할 예정입니다. 이를 통해 산·학·연·관 협력 체계를 기반으로 인공지능 핵심 기술을 개발하여 도시의 지속 가능한 성장과 ‘인지 도시’로의 전환을 선도하고, 시민이 체감하는 다양한 문제를 사전에 진단·대응하는 연구를

혈액 검사 대신 땀만으로도 우리 몸의 건강 상태를 정밀하게 진단할 수 있는 시대가 열리고 있다. 달리기, 마라톤, 헬스 등 운동 중 신체가 어떻게 반응하는지도 이제는 피부에 부착한 패치 하나로 분석할 수 있게 됐다. 우리 연구진이 땀만으로 체내 변화를 정밀하게 측정할 수 있는 ‘스마트 패치’를 개발해, 만성질환 관리와 개인 맞춤형 헬스케어 기술 발전에 크게 기여할 것으로 기대된다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀이 땀 속 여러 대사산물을 동시에, 실시간으로 분석할 수 있는 웨어러블 센서를 개발했다고 7일 밝혔다. 최근 땀 속 대사산물을 분석하여 인체의 정밀한 생리학적 상태를 모니터링하려는 웨어러블 센서 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 형광 표지나 염색을 거치는 ‘표지(label)’ 기반 센서나 ‘비표지(label-free)’ 방식은 효과적인 땀 수집과 제어에 어려움이 있었다. 이로

최근 스마트팩토리의 제조 현장에서는 인공지능(AI) 센서 데이터를 활용한 불량 탐지 시스템 도입이 활발히 이뤄지고 있다. 그러나 기계 교체나 온도·압력·속도 변화 등으로 제조 공정이 바뀌면 기존 AI 모델은 새로운 상황을 제대로 이해하지 못해 성능이 급격히 저하되었다. 우리 연구진이 이런 상황에서도 재학습 없이 불량을 정확히 탐지하고, 최대 9.42% 성능 향상을 이끌어낸 AI 기술을 개발했다. 이번 성과는 스마트팩토리를 비롯해 헬스케어 기기와 스마트시티 등 다양한 분야에서 AI 운영 비용 절감과 활용성 확대에 기여할 것으로 기대된다. 우리 대학 전산학부 이재길 교수 연구팀이 제조 공정이나 설비가 바뀌어도 기존 AI 모델을 추가적인 불량 레이블링 없이 활용할 수 있는 새로운 ‘시계열 도메인 적응’기술을 개발했다고 26일 밝혔다. ‘시계열 도메인 적응(Time-series Domain Adaptation)’