인물
< 사진 1. 연구팀 현지 사진. (왼쪽부터) 항공우주공학과 나형호 박사과정, 산업및시스템공학과 권도윤 석사과정, 강미나 석사과정, 이광현 석사과정, 나병후 박사과정 >
우리 대학 산업및시스템공학과 문일철 교수 연구팀이 세계 최고 수준의 기계학습 학회인 ‘국제머신러닝학회(ICML, International Conference on Machine Learning) 2024’에서 개최된 ‘멀티모달 작업계획 생성 경진대회(EgoPlan)’에서 다수의 세계 연구팀을 모두 제치고 1위로 우승을 했다고 30일 밝혔다.
본 대회는 7월 21일부터 27일까지 오스트리아 비엔나에서 개최됐으며, 참가자는 북경대(中), 북경 AGI연구소(中) 및 임페리얼칼리지 런던(Imperial College London, 英) 등의 6개국 13개 기관이 참여해 경쟁했다. 우리 연구팀은 국내 유일의 참가 기관으로 7월 26일 우승상 및 혁신상을 수상했다.
이번 대회는 인공지능이 주방에서 요리하는 과정을 비디오 및 지문으로 학습한 이후, 경험하지 못한 요리 과정에서 상식적으로 합당한 의사결정을 내려 조리할 수 있는지를 경쟁하는 시합이었다. 이는 시각 정보와 지문 정보 등의 멀티모달 정보를 조합하며, 학습에 반영되지 않은 상식까지 반영해 의사결정을 내리는 시험이다. 이 기술은 최소한의 학습만으로도 로봇이 다양한 멀티모달 정보 및 기초 상식을 활용해 자율 제조 및 서비스를 수행할 수 있도록 개발하는 것이 핵심이다.
< 그림 1. ICML EGOPLAN CHALLENGE의 문제 상황. 지문 및 비디오 입력이 주어진 상태에서 다음 조리과정의 멀티모달 의사결정 수행 >
< 그림 2. KAIST AAILAB팀의 멀티모달 대규모 모델의 학습 전략 개요도 >
산업및시스템공학과 이광현(석사과정), 강미나(석사과정) 등 총 11명의 팀으로 참가한 응용인공지능 연구실(이하 AAILab) 팀은 상식 기반 추론을 통한 작업계획 생성의 정확도 1위 성능으로 우승상(Outstanding Champion Award) 및 기술의 우수성을 인정받아 혁신상(Innovation Award)을 수상해, 2개 상을 동시에 수상했다. 이번 대회를 위해 AAILab 팀은 멀티모달 대규모 모델의 파인튜닝 학습에 대한 연구 개발 결과를 적용해 우승을 차지했다.
< 사진 2. 우승상 시상식 사진 (좌) 2위 중국 하얼빈공대 대표, (가운데) KAIST 대표 이광현 석사과정 (우) ICML 주최 인사 >
문일철 교수는 “중국팀들이 대회를 위해 위챗(WeChat) 대화방까지 마련해 서로 협력한다는 얘기를 전해 듣고는 경쟁이 치열하다고 느꼈다. 하지만 KAIST 팀도 각고의 노력으로 우승할 수 있었다. 학생들이 두 달 동안 거의 잠을 자지 못했다”고 우승 소회를 밝혔다. 그리고 문 교수는 “이번 대회의 출제 문제는 요리하는 인공지능이지만, 사실 테슬라에서 시험하고 있는 휴머노이드 제조 로봇에 활용될 수 있는 상식을 가진 인공지능을 만드는 기술이 본질이다. 많은 중국 참가자가 보여주듯이 중국의 로봇 및 인공지능 기술 선점 노력을 엿볼 수 있다”라고 분석했다.
이번 연구는 정보통신기획평가원(IITP)에서 지원한 사람중심인공지능 핵심원천기술개발사업 중 ‘이종데이터기반 상식 추출, 이해, 추론을 위한 인공지능 기술개발(연구책임자 문일철)’을 통해 이뤄졌다.
< 그림 3. ICML 2024 EgoPlan Challenge 우승상 상장 >
< 그림 4. ICML 2024 EgoPlan Challenge 혁신상 상장 >
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인물 명현 교수팀, 세계적 권위 로봇 학술대회서 챌린지 우승
우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구실의 어반 로보틱스 랩(Team Urban Robotics Lab)이 5월 19일부터 23일까지 미국 애틀랜타에서 열린 세계 최고 귄위의 로봇 학술대회인 2025 IEEE 국제 로봇 및 자동화 학술대회(International Conference on Robotics and Automation, ICRA)에서 개최된 NSS 챌린지(Nothing Stands Still Challenge) 2025에서 종합 1위를 차지하는 쾌거를 달성했다. NSS 챌린지는 리히텐슈타인 국적의 글로벌 건설회사인 힐티(HILTI)사와 미국 스탠퍼드대 그래디언트 스페이스 그룹(Gradient Spaces Group)이 공동 주최하였고, 2021년도부터 개최되던 힐티 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)* 챌린지의 확장 버전으로 국제 로봇 및 자동화 학술대회(ICRA)에서 가장 저명한 챌린지 중 하나로 꼽힌다. *SLA
2025-05-30 -
행사 KAIST 임형규 동문, ‘I am a KAIST’잇는 챌린지에 1억원 기부
우리 대학 임형규 前 KAIST 동문회장이 교가·애국가 챌린지 경연대회의 시상금으로 1억 원을 기부했다. 이 기부금은 2026년 대회부터 시상금으로 사용될 예정으로, KAIST 교육문화 확산과 공동체 의식 함양에 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 교가·애국가 챌린지는 KAIST의 가치와 교육이념에 대한 공감대를 높이고, 애국심과 애교심을 고취하기 위해 2024년 이광형 총장의 제안으로 처음 기획된 행사다. 참가자들은 KAIST 교가, 애국가, 혹은 조수미 문화기술대학원 초빙석학교수가 새롭게 헌정한 ‘I’m a KAIST’를 부르며, KAIST에 대한 소속감과 자긍심을 표현하게 된다. 특히, 올해부터는 참가자가 직접 작곡한 ‘내가 만든 교가’를 가창하는 항목이 신설되어 무대 구성이 더욱 다채로워졌다. 대상 수상팀에는 총장상과 함께 상금 100만 원이 수여되며, 최우수상과 참가팀에게도 총 200만 원
2025-05-23 -
행사 과학영재교육연구원, 2024 KAIST 질문콘서트 개최
우리 대학 과학영재교육연구원(원장 홍승범)이 '2024 KAIST 질문콘서트'를 문지캠퍼스 슈펙스홀에서 7일 개최하고 초중생 질문왕에게 KAIST 총장상을 수여했다.이번 질문콘서트에는 지난 5월부터 8주간 진행된 'KAIST 하루질문 챌린지'를 완주한 120명을 포함해 전국에서 초청된 초·중·고 학생 및 학부모 200명이 참석했다. 'KAIST 하루질문 챌린지'에는 전국의 초·중학생들이 온라인 질문 플랫폼에 8주간 10,000개 이상의 다양한 질문을 남기며 활발히 참여한 바 있다. KAIST 총장상은 김정우(김포한가람중학교 2학년), 송연우(충주대소원중학교 2학년), 정다현(대원초등학교 6학년)학생에게 수여되었으며, 챌린지에 적극적으로 참여한 5명의 학생에게는 과학영재교육연구원장상이 수여되었다. 우리 대학 연구원과 교수들이 3단계 심사를 진행했으며, 이성혜 영재교육센터장은 "우수 질문뿐만 아니라 최다 질문, 최다 댓글 등 질문 활동에 활발히
2024-09-10 -
인물 윤인수 교수팀, DARPA ‘AI 사이버 챌린지’ 결승 진출
지난 8월 8일부터 11일(현지 시각) 미국 라스베이거스에서 사이버 보안 분야 최고 학회 중 하나인 데프콘(DEF CON)에서 미국 고등연구계획국(이하 DARPA)의 주도하에 AI 사이버챌린지(AI Cyber Challenge, AIxCC)의 예선 대회가 진행됐다. 이는 AI를 활용한 차세대 해킹 시스템 경연 대회다. 우리 대학 전기및전자공학부 윤인수 교수 연구실이 속한 연합팀, 팀 애틀랜타(Team Atlanta)가 국내 대학이 포함된 팀으로서는 유일하게 톱(TOP) 7에 포함돼 내년 8월 개최 예정인 AI 사이버 챌린지 결승 진출팀으로 선정됐다고 21일 밝혔다. 팀 애틀랜타는 KAIST, 삼성 리서치, POSTECH, 조지아 공대의 연합팀으로, 현재 삼성 리서치 상무로 재직 중인 조지아 공대 김태수 교수의 연구실 출신 인원들이 주축이 되어 구성된 팀이다. 팀 이름은 조지아 공대가 있는 미국의 도시, 애틀랜타에서 유래했다. 팀 애틀랜타의 윤인수 교수는 세계적인 화이
2024-08-21 -
연구 변화에 민감한 사용자도 맞춰주는 인공지능 기술 개발
인공지능 심층신경망 모델의 추천시스템에서 시간이 지남에 따라 사용자의 관심이 변하더라도 변화한 관심 또한 효과적으로 학습할 수 있는 인공지능 훈련 기술 개발이 요구되고 있다. 사용자의 관심이 급변하더라도 기존의 지식을 유지하며 새로운 지식을 축적하는 인공지능 연속 학습을 가능하게 하는 기술이 KAIST 연구진에 의해 개발됐다. 우리 대학 전산학부 이재길 교수 연구팀이 다양한 데이터 변화에 적응하며 새로운 지식을 학습함과 동시에 기존의 지식을 망각하지 않는 새로운 연속 학습(continual learning) 기술을 개발했다고 5일 밝혔다. 최근 연속 학습은 훈련 비용을 줄일 수 있도록 프롬프트(prompt) 기반 방식이 대세를 이루고 있다. 각 작업에 특화된 지식을 프롬프트에 저장하고, 적절한 프롬프트를 입력 데이터에 추가해 심층신경망에 전달함으로써 과거 지식을 효과적으로 활용한다. 이재길 교수팀은 기존 접근방식과 다르게 작업 간의 다양한 변화 정도에 적응할 수 있는
2024-08-06