
< 김재철AI대학원 정송 원장이 개회사를 실시하고 있다. >
우리 대학 김재철AI대학원(원장 정송)은 지난 5월 2일(목) 서울 COEX에서 ‘KAIST 김재철AI대학원 AI기술설명회 2024’(공동주최: 성남산업진흥원, 서울특별시)를 열었다. 본 행사는 KAIST 김재철AI대학원에서 연구개발 중인 최신 AI기술을 일반 참관객 및 산업계 종사자에게 홍보하여 AI기술 확산에 기여하기 위해 마련됐다. 이번 설명회에는 약 650여명이 참석하여 KAIST에서 연구 중인 AI기술에 대한 큰 관심을 확인할 수 있었다.
오전 프로그램으로는 최근 관심이 높은 AI기술 분야에 대한 초청 강연을 진행했다. 최근 산업계의 주요 관심사인 ‘기업용 대형언어모델(LLM) 도입과 활용 전략’을 주제로 장동인 교수(KAIST 김재철AI대학원)가 강연했고, ‘AI와 로봇의 만남: 로봇러닝의 현재와 미래’라는 제목으로 임재환 교수(KAIST 김재철AI대학원)가 로봇러닝 분야의 연구동향과 성과를 설명했다. 이어서 문성은 리더(네이버 클라우드)가 헬스케어AI 기술동향에 대해 발표했으며, 해당 강연에는 카이스트-네이버 초창의 AI 연구센터(Hyper-Creative AI Research Center)에서 수행한 헬스케어AI 관련 공동연구 내용도 소개됐다.

< 김재철AI대학원 임재환 교수가 강연하고 있다. >
오후 세션에서는 김재철AI대학원의 각 연구실이 보유한 다양한 AI 분야 기술과 최신 연구성과 발표가 이어졌다. 보유기술 소개 1부에서는 LLM, 딥러닝 알고리즘, 로봇 분야에 대한 기술발표가 있었다. ▲생성형 AI 평가 기술(서민준 교수, KAIST 김재철AI대학원, 이하 발표자 소속 동일) ▲데이터/자원 효율적 언어모델 선호 최적화 알고리즘(홍지우 연구원, James Thorne 교수) ▲생성형 언어모델을 사용한 정형 데이터 오버샘플링 기법(양준용 연구원, 양은호 교수) ▲대규모 딥러닝 모델을 위한 베이지안 딥러닝 기법(김현수 연구원, 이주호 교수) ▲로봇에게 물체 조작과 인지 능력 부여하기(김범준 교수) ▲병렬 디코딩을 활용한 자기회귀 언어모델의 빠르고 강건한 조기 추론 프레임워크(배상민 연구원, 윤세영 교수) 등이 소개되었다.
보유기술 소개 2부에서는 ▲실제 환경에서 사실적인 가상 착용을 위한 디퓨전 모델 개선(최이솔 연구원, 신진우 교수) ▲컴퓨터 비전 분야 영상 합성 및 변환 기술(황성원 연구원, 주재걸 교수) ▲전자건강기록 및 흉부 엑스레이 데이터베이스에 대한 멀티모달 질의응답 기술(배성수 연구원, 최윤재 교수) ▲딥러닝 모델이 학습한 특징 이해를 통한 AI 의사결정 설명기술(권다희 연구원, 최재식 교수) ▲안드로이드 모바일 기기 제어 에이전트의 다양한 기기 환경에서의 벤치마킹 연구(이주용 연구원, 이기민 교수) 등 컴퓨터 비전, 헬스케어 AI, 설명가능 인공지능(XAI) 및 에이전트 분야에 대한 최신 기술 소개 및 시연이 있었다.
본 기술설명회를 주관한 김재철AI대학원 정송 원장은 “AI엑스포에 참가한 일반대중과 산업계 종사자들에게 우리 대학원이 보유한 글로벌 수준의 최신 AI기술을 널리 알려 국내 기업들이 AI 기반 혁신을 추진하는 데에 앞장서겠다.”고 밝혔다.
행사 종료 후 김재철AI대학원이 보유한 기술에 대한 기술이전이나 공동연구에 관심이 있는 기업들은 KAIST 성남연구센터를 통해 기술상담 신청을 할 수 있다.
우리 대학은 물리학과 김갑진 교수가 양자역학 분야에서의 탁월한 연구 성과를 인정받아 현우문화재단(이사장 곽수일)이 후원하는‘제6회 현우 KAIST 학술상’ 수상자로 선정됐다고 12일 밝혔다. 김갑진 교수는 양자컴퓨터를 만드는 새로운 방법을 제시한 연구 성과로 이번 학술상을 받았다. 기존 양자컴퓨터는 초전도체나 이온, 빛과 같은 복잡한 방식에 주로 의존해 왔으며, 극저온 환경이 필요해 비용과 기술적 부담이 크다는 한계가 있었다. 김 교수는 이러한 한계를 넘어, 자석처럼 우리가 비교적 쉽게 접할 수 있는 자기 성질을 가진 ‘자성 물질’을 활용해 양자컴퓨터를 구현할 수 있다는 가능성을 제시했다는 점에서 주목을 받았다. 김 교수는 자석 물질 내부의 스핀 움직임(마그논)과 빛 신호를 하나의 칩에서 결합한 ‘광자–마그논 하이브리드 칩’을 개발했다. 이를 통해 자성체 내에서 여러 양자 신호가 동시에 작동하고 서로
2026-02-12우리 대학은 개교 55주년을 맞아 ‘올해의 KAIST인상’ 수상자로 이경진 물리학과 교수를 선정했다고 12일 밝혔다. ‘올해의 KAIST인상’은 탁월한 학술 및 연구 성과를 통해 국내외에서 KAIST의 발전과 위상 제고에 기여한 구성원에게 수여하는 상으로, 2001년 제정됐다. 제25회 수상자로 선정된 이경진 물리학과 교수는 30여 년간 당연하게 여겨져 온 스핀 전달 이론의 기존 가정을 뒤집고, ‘양자 스핀펌핑(Quantum Spin Pumping)’ 현상을 세계 최초로 규명한 공로를 인정받았다. 기존 이론이 스핀을 단순한 고전적 물리량으로 취급해 온 것과 달리, 이 교수는 실제 물질 속 스핀 역시 전자처럼 본질적인 양자적 성질을 지닌다는 점에 주목했다. 이를 검증하기 위해 이 교수는 스핀의 크기가 특정 조건에서 갑자기 변하는 독특한 성질을 지닌 철-로듐(FeRh) 자성 물질을 연구 대상으로 선택했다. 이 물
2026-02-12스마트폰 배터리가 얼마나 오래 가는지, 난치병을 치료할 신약이 나올 수 있을지는 모두 재료 물질을 구성하는 원자들이 얼마나 안정적으로 결합하느냐에 달려 있다. 이 수많은 원자를 어떻게 배치해야 가장 안정적인 분자가 되는지를 찾는 과정이 ‘분자 설계’의 핵심 과정인데, 그동안은 거대한 산에서 가장 낮은 골짜기를 찾는 것처럼 어려워 막대한 시간과 비용이 필요했다. 우리 대학 연구진이 인공지능으로 이 과정을 빠르고 정확하게 해결하는 신기술을 개발했다. 우리 대학은 화학과 김우연 교수 연구팀이 분자의 안정성을 좌우하는 물리 법칙을 스스로 이해해 구조를 예측하는 인공지능 모델 ‘리만 확산 모델(R-DM)’을 개발했다고 10일 밝혔다. 이 모델의 가장 큰 특징은 분자의 ‘에너지’를 직접 고려한다는 점이다. 기존 인공지능이 분자의 모양을 단순히 흉내 냈다면, R-DM은 분자 내부에서 어떤 힘이 작용하는지를 고려하여 구조를 스
2026-02-10우리 대학은 생명화학공학과 이상엽 특훈교수(연구부총장)가 호주 브리즈번에 위치한 퀸즈랜드대학교(University of Queensland, UQ) 산하 호주생명공학나노기술연구소(Australian Institute of Bioengineering and Nanotechnology, AIBN)로부터 2월 3일(현지시간) 중개연구상인 AIBN 메달(AIBN Translational Research Award)을 수상했다고 9일 밝혔다. AIBN 메달은 생명공학 분야에서 연구 성과를 산업과 사회적 가치로 확장한 중개연구 성과를 인정해 수여되는 상으로, 흔히 ‘연구를 연구로 끝내지 않은 성과’를 평가하는 상으로 불린다. 논문 수나 인용도보다 산업 적용성, 기술 확산, 국제 협력, 사회적 영향력을 중시하며, 합성생물학·대사공학·바이오제조 분야의 세계적 연구 허브인 AIBN이 수여하는 글로벌 중개연구 분야의 상징적 상이다. 이번 시상은 퀸즈
2026-02-09우리 대학은 뉴욕대학교(New York University, NYU)와 공동 주최한 ‘KAIST-NYU AI 및 디지털 거버넌스 서밋(KAIST-NYU AI and Digital Governance Summit)’이 지난 2월 6일부터 7일까지(현지 시각) 미국 뉴욕 NYU에서 개최됐다고 9일 밝혔다. 이번 서밋은 인공지능(AI)이 사회 전반에 미치는 영향이 급격히 확대되는 가운데, 기술 혁신과 안전·윤리적 책임이 조화를 이루는 실질적인 AI 거버넌스 해법을 모색하기 위해 비공개 합의 회의와 공개 토론을 결합한 방식으로 기획됐다. 서밋에는 매튜 리아오, 데이비드 차머스 NYU 교수, 비키 내쉬 옥스퍼드 인터넷 연구소 소장, 빈센트 코니쳐 카네기멜론대 교수, 이아손 가브리엘 구글 딥마인드 수석과학자, 필립 골드버그 전 주한미국대사 등 학계·산업계·시민사회를 대표하는 글로벌 AI 거버넌스 리더 60명이 참여했다. 특히 둘
2026-02-09