행사
< 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.
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연구 로봇이 사람처럼 판단하는 시대, KAIST가 피지컬 AI 핵심 난제 해결
“사람처럼 판단하는 로봇, 생각보다 빨리 온다.” 로봇이 인간의 의도를 이해하고 스스로 올바른 행동을 선택하는 시대를 앞당길 핵심 기술이 국내에서 나왔다. KAIST 연구진이 단 몇 개의 영상만으로 AI가 인간의 판단 기준을 스스로 학습하는 기술을 개발하며 피지컬 AI 상용화의 핵심 난제를 해결했다. 우리 대학은 전기및전자공학부 유창동 교수 연구팀이 수천~수만 건의 인간 평가 데이터 대신 단 몇 개의 선호 영상만으로도 AI가 인간의 의도와 판단 기준을 학습할 수 있는 새로운 기술인 ‘VOTP(Video-based Optimal TransPort Preference)’를 세계 최초로 개발했다고 10일 밝혔다. 연구팀의 논문은 오는 7월 서울 코엑스에서 개최되는 세계 최고 권위의 AI학회인 ICML(International Conference on Machine Learning) 2026에 채택됐으며, 전체 제출 논문(23,918편
2026-06-10 -
행사 메타버스대학원, KMF 2026 차세대 공간 AI·XR 핵심 기술 공개
우리 대학은 메타버스대학원이 오는 6월 10일부터 12일까지 서울 코엑스에서 열리는 ‘가상융합산업대전(KMF: Korea Metaverse Festival) 2026’에 참가해 현실 공간을 인식·이해하고 사람과 사물의 위치·움직임·상황을 분석해 상호작용할 수 있도록 하는 ‘차세대 공간 AI(Spatial AI)’와 XR(확장현실) 분야 핵심 연구 성과를 공개한다고 5일 밝혔다. 이번 성과는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 미래 핵심 산업 대응을 위해 추진해 온 정보통신방송혁신인재양성사업‘가상융합대학원 사업’의 대표적 성과로 평가된다. KAIST 메타버스대학원은 올해 열린 세계 최고 권위의 가상현실(VR) 학술대회인 ‘IEEE VR 2026’에서 세계 대학·연구기관 가운데 두 번째로 많은 12편의 구두 논문을 발표하며 글로벌
2026-06-04 -
행사 AI대학 비전선포식 개최..글로벌 AI 융합인재 양성 비전 제시
우리 대학은 1일 오전 10시 KAIST 학술문화관(E9) 5층 정근모컨퍼런스홀에서 ‘KAIST AI대학 비전선포식’을 개최했다. 이번 행사는 AI 시대를 선도할 핵심 인재 양성과 교육·연구 혁신, 산업 협력, 책임 있는 AI 생태계 구축을 위한 비전과 추진 방향을 대내외에 공유하기 위해 마련됐다. KAIST AI대학은 인공지능을 단순한 활용 도구가 아닌 과학기술, 산업, 교육, 사회 전반의 변화를 이끄는 새로운 지식 생산의 기반으로 보고 있다. 이에 따라 AI 핵심 기술을 선도할 연구 인재와 다양한 분야에서 AI를 창의적으로 활용할 융합 인재를 함께 양성하고, 모델·알고리즘·시스템·인프라·도메인 융합은 물론 미래 사회 설계와 책임 있는 AI까지 포괄하는 교육·연구 체계를 구축해 나갈 계획이다. 비전선포식은 이광형 KAIST 총장의 환영사로 시작됐다. 이어 배경훈 부총리 겸 과학
2026-06-01 -
연구 거대한 AI서버 구축 전 성능 검증 가능한 ‘가상 AI 실험장’ 개발
챗GPT와 같은 거대언어모델(LLM·Large Language Model) 서비스를 운영하려면 수만 대 규모의 서버 인프라가 필요하다. 하지만 새로운 AI 반도체나 시스템 구조를 검증할 때마다 실제 장비를 구축하는 데에는 막대한 비용과 시간이 소요된다. 우리 대학 연구진은 실제 대규모 AI 서버를 구축하기 전에 컴퓨터 안에서 성능과 효율을 미리 검증할 수 있는 ‘가상 실험장’을 개발했다. 우리 대학은 전산학부 박종세 교수 연구팀이 개발한 거대언어모델(LLM) 서비스 인프라 시뮬레이터(simulator·가상 실험 소프트웨어) 연구가 컴퓨터 시스템 성능 분석 분야의 세계적 권위 학회인 ‘ISPASS 2026(IEEE International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software)’에서 최우수 논문상을 수상했다고 29일 밝혔다. 연구팀이 개발한 &l
2026-05-29 -
연구 ‘쥬라기 공원’ 공룡이 실제 걸어오는 듯한 소리 자동 구현 AI 기술 개발
영화 ‘쥬라기 공원’에서 거대한 공룡이 걸어오는 장면을 보면 사람들은 자연스럽게 땅이 울리는 듯한 묵직한 저주파음을 떠올린다. 이는 인간이 단순히 사물의 형태뿐 아니라 크기와 무게, 움직임의 속도 같은 물리적 특성까지 함께 고려해 소리를 예측하기 때문이다. 하지만 기존 영상-음향 생성 AI는 화면 속 사물의 형태나 장면 정보에 주로 의존해 소리를 생성해, 무게나 속도에 따라 달라지는 물리적 특성까지는 충분히 반영하지 못했다. 우리 대학은 전산학부 오태현 교수 연구팀이 POSTECH(총장 김성근), 소니 AI(Sony AI) 공동 연구진과 함께 영상 속 물리적 상황을 이해해 보다 현실감 있는 소리를 생성하는 인공지능(AI) 기술 ‘파바스(PAVAS·Physics-Aware Video-to-Audio Synthesis)’를 개발했다고 26일 밝혔다. 이번 기술의 핵심은 영상 속 물체의 질량과 속도 등 눈에 보이지 않는 물
2026-05-27