연구
< (왼쪽부터) 생명화학공학과 김지한 교수, 강영훈 박사과정, 박현수 박사과정 >
다공성 소재는 넓은 공극과 표면 면적을 지니고 있어, 가스 흡착, 분리, 촉매 등 다양한 에너지 및 환경 분야에서 적용된다. 다공성 소재 중 한 종류인 금속 유기 골격체(MOF)는 무한대에 가까운 경우의 수를 갖는 넓은 물질 공간(materials space) 안에 존재하기에, 인공지능을 사용해 최적의 물질을 추출하고 특성을 예측하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이러한 모델들은 대부분 특정한 물성 한 종류만 학습할 수 있으며, 모든 재료 특성에 보편적으로 적용할 수 없다는 단점이 존재한다.
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 세계 최초로 멀티모달 트랜스포머를 적용한 인공지능(AI)을 통해 다공성 소재의 다양한 물성을 예측하는 기술을 개발했다고 5일 밝혔다. 멀티모달 트랜스포머는 비디오 프레임과 오디오 트랙, 웹 이미지와 캡션, 교육용 비디오와 음성 대본과 같이 서로 다른 형태의 정보를 효과적이고 효율적으로 결합하도록 설계된 신경망 모델의 일종이다.
김지한 교수 연구팀은 챗GPT(ChatGPT)에서 사용된 모델인 트랜스포머를 다공성 소재에 도입해 모든 성능을 예측할 수 있는 멀티모달 인공 신경망을 개발했다. 멀티모달은 사진(이미지)과 설명(자연어)같이 서로 다른 형태의 데이터를 함께 학습하며, 이는 인간과 비슷하게 입체적이고 종합적인 사고를 할 수 있도록 도와준다. 연구팀이 개발한 멀티모달 트랜스포머 (MOFTransformer)는 원자 단위의 정보를 그래프로 표현하고, 결정성 단위의 정보를 3차원 그림으로 전환 후 함께 학습하는 방식으로 개발했다. 이는 다공성 소재의 물성 예측의 한계점이었던 다양한 물성에 대한 전이 학습을 극복하고 모든 물성에서 높은 성능으로 물성을 예측할 수 있게 했다.
< 그림 1. 멀티모달 트랜스포머를 이용한 범용적 물성 예측 개요 >
김지한 교수 연구팀은 다공성 소재를 위한 트랜스포머를 개발해 1백만 개의 다공성 소재로 사전학습을 진행했으며, 다공성 소재의 가스 흡착, 기체 확산, 전기적 특성 등의 다양한 소재의 물성을 기존의 발표된 머신러닝 모델들보다 모두 더 높은 성능으로 (최대 28% 상승) 예측하는 데 성공했고, 또한 논문으로부터 추출된 텍스트 데이터에서도 역시 높은 성능으로 예측하는 데 성공했다.
연구팀이 개발한 기술은 물질의 특성을 계산 및 예측하는 새로운 방법론을 제시했으며, 이를 통해 소재 분야에서 새로운 소재의 설계와 개발에 도움이 될 뿐만 아니라, 기존의 소재에 대한 깊은 이해를 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 더불어, 멀티모달 트랜스포머는 다공성 소재뿐만 아니라 다른 종류의 소재에도 확장 가능한 범용적인 모델이므로, 인공지능을 통한 소재 과학의 발전에 크게 이바지할 수 있을 것이다.
< 그림 2. 멀티모달 트랜스포머의 모델 구조 및 입력 데이터 개요 >
생명화학공학과 강영훈, 박현수 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)'에 지난 3월 13일에 게재됐다. (논문명: A multi-modal pre-training transformer for universal transfer learning in metal–organic frameworks)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원으로 국가 소재 연구 데이터 사업단, 그리고 한국연구재단 (NRF) 중견 연구자 지원 사업의 지원을 받아 수행됐다.
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행사 제5회 한국인공지능시스템포럼 조찬 강연회 성료
우리 대학 인공지능반도체대학원은 4월 8일(수) 오전 대전 오노마 호텔에서 '제5회 한국인공지능시스템포럼(KAISF)' 조찬 강연회를 성공적으로 개최하였다. 이번 강연회는 인공지능이 물리 세계와 직접 맞닿으며 산업 현장에 빠르게 스며드는 'Physical AI' 시대를 주제로, 총 63명의 산학 전문가가 참석한 가운데 활발한 논의가 이루어졌다. 초청 강연은 ㈜NC AI 이연수 대표이사와 김민재 CTO가 '물리 내재화 기반의 차세대 피지컬 AI와 전주기 통합 플랫폼 개발 현황'을 주제로 공동 진행하였다. 강연에서는 AI 기술의 발전으로 물리 법칙을 스스로 이해하는 피지컬 AI가 로봇 산업의 판도를 바꾸고 있는 현황을 소개하며, 다음 세 가지 핵심 내용을 중심으로 전개되었다. ▲질량·마찰·탄성 등 역학적 관계를 내재화한 WFM(월드 파운데이션 모델) 핵심 기술 및 로봇 파운데이션 모델(RFM) 기반 작업 지능 최적화 ▲Sim-to-Real 간극을 최소화
2026-04-10 -
연구 ‘알파폴드 한계’ 넘었다…약물 작동까지 예측한다
우리 몸의 단백질은 스위치처럼 작동한다. 약물이 단백질에 결합하면 결합 부위 구조가 변하고, 그 변화가 단백질 전체로 전달돼 기능이 켜지거나 꺼진다. 구글 딥마인드의 알파폴드3는 약물-단백질 결합 여부와 결합 부위의 3차원 구조를 예측하는 데 성공했지만, 약물이 결합한 뒤 단백질 내부에서 어떻게 신호를 전달하고 단백질 전체 구조를 바꿔서 실제로 단백질의 기능을 활성화하거나 억제하는지까지는 예측하지 못했다. 우리 대학 연구진이 약물이 ‘붙는지’가 아니라 ‘실제로 작동하는지’까지 예측하는 AI를 개발했다. 우리 대학은 바이오및뇌공학과 이관수 교수 연구팀이 대표적인 신약 표적인 G-단백질 결합 수용체(GPCR)에 대해, 후보 물질이 단순히 결합하는지를 넘어 실제로 단백질을 활성화하는지까지 예측하는 인공지능 모델 ‘GPCRact(지피씨알액트)’를 개발했다고 8일 밝혔다. GPCR(G-Protein Coupled Rece
2026-03-09 -
연구 기계공학과 윤국진 교수 연구팀, 세계 최고 권위 ‘CVPR 2026’ 논문 10편 채택,글로벌 AI 연구 선도
우리 대학 기계공학과 윤국진 교수 연구팀이 세계적인 컴퓨터 비전 학술대회인 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2026(CVPR 2026)에서 주저자로 총 10편의 논문을 채택시키며, 연구팀의 압도적인 학술적 역량을 다시금 증명했다. CVPR은 인공지능과 시각 지능 분야에서 가장 큰 영향력을 가진 국제 학술 대회로, 1983년 시작된 이래 매년 엄격한 심사를 거쳐 우수 논문을 선정한다. 올해 CVPR 2026에는 전 세계에서 총 16,092편의 논문이 제출되었으며, 그중 4,090편이 채택되어 약 25.42%의 낮은 채택률을 기록하였다. 단일 연구실에서 주저자/교신저자로 10편의 논문이 동시에 채택되는 것은 국제적으로 매우 독보적인 성과로 평가받는다. 윤국진 교수 연구팀은 인간 수준의 시각 지능 구현을 목표로 폭넓은 연구를 수행하고 있다. 이번에 채택된 논문들은 이벤트 카메라 기반 기술, 자율주행 인
2026-03-06 -
연구 전 세계 슬럼가 찾아내는 AI 개발..AAAI 2026 최우수논문상
“슬럼(Slum, 빈곤지역)이 어디에 있는지조차 모르는 도시들” 한국 연구진이 위성사진만으로 슬럼 지역을 스스로 찾아내는 인공지능(AI)을 개발했다. 사람이 미리 위치를 표시해 주지 않아도 새로운 도시에서 자동으로 적응해 정확도를 높이는 기술로, 데이터가 부족한 개발도상국의 도시정책 수립과 공공 자원 배분 방식을 근본적으로 바꿀 수 있을 것으로 기대된다. 우리 대학은 전산학부 차미영 교수와 기술경영학부 김지희 교수 공동 연구팀이 전남대학교(총장 이근배) 지리학과 양재석 교수와 함께한 학제 간 융합 연구를 통해 위성사진 기반 범용 슬럼 탐지 AI 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 이번 연구는 세계 최고 권위의 인공지능 학술대회 ‘국제인공지능학회(AAAI) 2026’에서 ‘사회적 임팩트 AI(AI for Social Impact)’ 부문 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다. 해당 부문에 제출된 6
2026-03-06 -
연구 다크나잇 속 조커가 ‘내가 되는’ 기술 개발
만약 영화 다크나잇을 보면서 화면 속 조커를 바라보는 것이 아니라, 내가 조커가 되어 고담시를 직접 바라본다면 어떨까. 관객의 시선이 아닌 등장인물의 눈으로 세상을 경험하는 영상 기술이 현실이 되고 있다. 우리 대학 연구진이 일반 영상만으로도 사용자가 직접 보는 시점의 영상을 생성하는 새로운 인공지능 모델을 개발했다. 으리 대학은 김재철AI대학원 주재걸 석좌교수 연구팀이 관찰자 시점의 영상만을 활용해 영상 속 인물이 실제로 보고 있었을 장면을 정밀하게 생성하는 인공지능 모델 ‘에고엑스(EgoX)’를 개발했다고 23일 밝혔다. 최근 증강현실(AR), 가상현실(VR), AI 로봇 기술이 빠르게 발전하면서 ‘내가 직접 보는 장면’을 그대로 담은 1인칭 시점 영상(Egocentric video)의 중요성이 커지고 있다. 그러나 고품질의 1인칭 영상을 얻기 위해서는 사용자가 고가의 액션캠이나 스마트 글래스를 직접 착용해야 하는 한계가 있었다.
2026-02-23