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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행사 휴머노이드 넘어 ‘피지컬 AI’ 새 판 짠다
육상 등 올림픽 종목의 로봇 경기에서 인간의 기록을 넘어서는 휴머노이드가 등장하고, 일부 제조 현장에서도 시범 적용이 시작됐다. 피지컬 AI에 대한 기대가 커지고 있지만, 우리 대학이 바라보는 무대는 경기장이나 일부 공장에 머물지 않는다. 우리 대학은 피지컬 AI를 다양한 산업과 일상에서 쓰이는 기술로 확장해 대한민국의 미래 산업으로 키우겠다는 비전을 선포했다. 우리 대학은 10월 13일 대전 본원 KI빌딩에서 ‘Physical AI KOREA 2026’을 개최했다. 이 자리에서 제조업은 물론 의료·국방·물류·일상에 적용할 수 있고, 다양한 기업이 활용할 수 있는 피지컬 AI 플랫폼 기술과 연구·교육·창업 전략을 발표했다. 배충식 총장은 “피지컬 AI의 승부는 로봇이 사람을 얼마나 닮았느냐가 아니라, 현실 세계를 이해하고 움직이는 AI를 얼마나 다양한 현장에서 구현하느냐에 달려 있다
2026-10-13 -
행사 “소음 잡고, 로봇 일 시킨다”…KAIST, 산업 바꿀 기술 선보인다
얇고 가벼운 구조로 소음을 줄이고, 무선충전 장치의 무게를 낮추며, 로봇이 스스로 이동하면서 작업하도록 돕는 기술. 우리 대학 연구실에서 개발한 기술을 만나고, 기업의 제품과 공정에 어떻게 활용할지 연구진과 직접 이야기할 수 있는 자리가 열린다. 우리 대학은 서울 코엑스(COEX)에서 열리는 KES 2026(한국전자전)과 연계해 10월 13일 ‘2026 KAIST 테크 페어(Tech Fair)’를 개최한다고 12일 밝혔다. 이번 행사에서는 6개 사업화 유망기술과 교원창업기업 4개사의 제품·서비스를 소개하고, 기술이전과 공동연구를 위한 상담을 진행한다. 배충식 총장은 “KAIST가 지향하는 ‘Beyond Laboratory’는 우수한 연구성과가 연구실에 머물지 않고 산업과 사회의 실질적인 가치로 이어지도록 하는 것”이라며, “이번 Tech Fair가 KAIST의 혁신적인 기술과 산업계의 수요
2026-10-12 -
연구 정보는 있는데 AI가 못 찾는다?...데이터 바뀌어도 최신 정보 놓치지 않는다
회사 규정이 바뀌어 새 문서가 올라왔는데도 사내 AI가 예전 규정을 찾아 답한다면 어떨까. 새로운 정보가 계속 추가되고 오래된 정보가 사라지면, AI는 정답이 되는 자료가 있어도 이를 제대로 찾지 못할 수 있다. 우리 대학 연구진이 데이터가 계속 바뀌어도 필요한 정보까지 찾아가는 ‘검색 길’을 유지해, AI가 최신 정보를 더 정확하고 빠르게 찾는 기술을 개발했다. 우리 대학은 전산학부 김민수 교수 연구팀이 데이터가 지속적으로 추가되고 삭제되는 환경에서도 높은 검색 정확도를 안정적으로 유지하는 동적 벡터 검색 기술인 ‘콘다(CONDA, Connectivity-Aware Dynamic Index)’를 개발했다고 5일 밝혔다. 생성형 AI는 학습이 끝난 뒤 새롭게 등장한 정보를 스스로 알지 못한다. 이를 보완하기 위해 최신 뉴스나 기업 내부 문서 등을 검색해 답변에 활용하는 ‘검색증강생성(RAG·Retrieval-A
2026-10-06 -
연구 움직임의 흐름 읽는 AI 반도체 개발…웨어러블 기기 활용 기대
몸에 착용하는 기기가 걷는 동작과 잠깐 팔을 흔드는 동작을 구별하려면 움직임의 흐름을 읽어야 한다. 한국 연구진은 반응 속도가 다른 반도체를 층층이 쌓아 방금 일어난 변화와 앞선 변화를 함께 읽는 기술을 개발했다. 향후 몸에 붙이거나 착용하는 작은 기기가 움직임과 몸의 신호를 분석하는 데 활용될 수 있다. 우리 대학은 AI시스템학과 권지민 교수 연구팀이 UNIST(총장 박종래), POSTECH(총장 김성근) 연구진과 함께 이온을 담은 소재를 단단한 얇은 막으로 만들고, 이를 이용해 반응 속도가 다른 반도체 소자를 여러 층으로 쌓는 데 성공했다고 29일 밝혔다. 이 반도체는 전기를 가하면 소재 안의 ‘이온’이 움직이면서 전류의 흐름이 바뀐다. 전기를 끊어도 이온이 원래 상태로 돌아오는 데는 시간이 걸린다. 종을 친 뒤 소리가 잠깐 남듯, 반도체에도 앞서 들어온 신호의 흔적이 잠시 남는 것이다. 연구팀은 그동안 단점으로 여겨졌던 이온의 느린 움직임을 지난
2026-09-29 -
행사 KAIST, 국내 최초 범용인공지능(AGI) 연구소 출범
학습한 문제를 잘 푸는 현재의 인공지능을 넘어, 처음 접하는 문제와 환경에서도 스스로 판단하고 적응할 수 있는 범용인공지능(Artificial General Intelligence, AGI) 원천기술 개발을 위해 우리 대학이 AGI 전담 연구소를 출범했다. 우리 대학은 지난 18일 내부 승인 절차를 마치고 AI연구원 산하에 AGI 연구소(AGI Research Institute)를 공식 출범했다고 밝혔다. 전산학부, AI컴퓨팅학과, 김재철AI대학원, 전기및전자공학부 소속 교수 11명이 참여하며, 김태균 전산학부 교수가 초대 소장을 맡았다. 연구진은 향후 참여 범위를 점차 확대할 계획이다. AGI 연구소는 기초연구를 통해 범용인공지능의 과학과 공학을 발전시키고 그 성과와 혜택을 사회에 환원하는 것을 목표로 한다. 특히 기존에 접하지 않은 과제와 환경, 데이터에서도 학습한 지식을 활용할 수 있는 AI의 ‘일반화(Generalization)’ 능력을 핵심
2026-09-22