행사
< (왼쪽부터) 린다 밀스 뉴욕대학교 총장과 이광형 총장 >
우리 대학이 뉴욕대학교(New York University, 총장 린다 밀스, Linda G. Mills)와 인공지능 분야 공동학위제(Joint Degree) 도입을 위한 업무협약을 9일 오후 체결했다.
이번 협약은 인공지능 분야의 역량 강화하고 글로벌 인재를 양성하는 것은 단순한 기술 교육을 넘어 미래 사회 전반에 큰 발전을 도모할 수 있는 필수 요소라는 양교의 공감대를 바탕으로 추진됐다.
양교는 그간 인공지능 및 이와 융합한 다양한 산업 분야의 공동연구 그룹을 운영해 왔으며, 이번 협약을 바탕으로 인공지능 관련 분야 대학원 과정의 공동학위제를 설계하기 위한 운영위원회를 올해 안에 설치할 예정이다.
우리 대학 관계자는 "인공지능 공동학위제가 시행되면 KAIST가 뉴욕대와 힘을 합쳐 ‘하나의 인공지능 학위’를 창조하는 사상 초유의 혁신적 실험이 될 것으로 기대한다"라고 전했다.
위원회는 양교 교수진을 동수로 포함해 구성하며, ▴교육과정 구조 및 교과 구성 ▴교과 이수 로드맵 ▴교수진 및 학생 규모 산출 ▴예산 규모 산출 ▴운영시설 규모 및 내역 산출 ▴인증에 관한 법률적 사항 등이 포함된 공동학위제의 총괄 전략 기획을 본격적으로 논의할 예정이다. 또한, 우리 대학과 뉴욕대의 인공지능 공동학위를 상징하는 신규 로고의 개발도 진행된다.
양교는 이번에 추진하는 공동학위제가 인공지능 분야 교육 및 연구 역량을 고도화하고 현재 세계적으로 부족한 관련 분야 인재를 공동 발굴하고 양성하는데 이바지하는 것은 물론 글로벌 교육 및 연구 협력의 모범적인 사례로 자리 잡을 것이라 기대하고 있다.
우수한 역량을 보유한 양교 교수진은 인공지능 관련 분야의 혁신적이고 창의적인 교육을 제공할 예정이다. 학생들은 양교 교수진이 추진하는 다양한 국제 공동 연구 사업에 참여해 최고 수준의 연구 경험을 쌓을 수 있는 지원을 받게 된다. 이를 통해, 미래 글로벌 사회를 이끌어갈 우수 인적자원을 꾸준히 양성하는 것이 양교가 추진하는 이번 공동학위제의 핵심이다.
우리 대학과 뉴욕대학교는 2022년 6월 공동캠퍼스 구축을 위한 협력 협정을 체결한 이후, 캠퍼스 공유, 공동연구, 공동학사 사업 등을 추진해 왔다. 이를 포함하여, 혁신적인 조인트 캠퍼스 모델을 발전시켜 나가고 있으며, 활발한 국제협력 모델을 구축하고 있다.
특히, 2023학년도 2학기부터 학사과정 학생들의 교환학생 제도를 시행하고 있다. 선발 경쟁을 통해 우리 대학에서 30명, 뉴욕대에서 11명의 학생이 선발돼 참여 중이다. 우리 대학 학생들의 경우 뉴욕대학교에서 6개의 부전공 프로그램 중 하나를 이수하게 되면, 졸업 시 해당 부전공의 이수가 명시된 학위를 받게 된다.
양교는 학사과정 교환학생 운영 성과를 바탕으로 석·박사 과정 학생을 위한 복수학위(Dual Degree) 제도 도입에도 합의해 현재 구체적인 절차가 진행되고 있다. 이 밖에도, 2023년부터 현재까지 인공지능과 융합한 15개 분야에서 미래 공동연구 기획 사업을 수행하고 있으며, 올해 4분기부터는 본격적으로 인공지능과 바이오 분야를 중심으로 하는 10개 분야 국제 공동연구를 착수할 계획이다.
린다 밀스 뉴욕대 총장은 "인공지능 기술은 기후 변화, 헬스케어, 교육 격차 등 여러 사회적 문제를 해결하는 데 큰 역할을 할 수 있다"라며, "양교가 양성할 글로벌 인재는 이러한 사회적 문제를 해결하는 데도 혁신적인 기여를 하게 될 것이다"고 말했다.
이광형 총장은 "글로벌 기술 패권 경쟁 시대에 인공지능 기술의 개발은 국가와 기업이 경쟁력을 확보하는 데 필수적인 요소":라며 "뉴욕대학교와의 장기적 협력을 통해 인공지능을 다양한 분야에 혁신적으로 적용하고 발전시킬 수 있는 세계적 수준의 고급 인재 양성에 앞장서겠다"라고 밝혔다.
서울 포시즌스 호텔에서 열린 이날 체결식에는 이광형 총장, 여현덕 G-School 원장 등 우리 대학 관계자와 린다 밀스 총장, 조경현 컴퓨터과학과 교수, 캐린 퍼베제 박사(Karin Pavese, Executive Director of NYU-KAIST Innovation Research Institute) 등 뉴욕대 관계자 및 국내 기업 주요 인사들이 참석했다.
-
연구 고온 실험 없이 AI로 '최적 합금' 예측 시대 연다
자동차와 기계 부품 등에 사용되는 강철 합금은 일반적으로 고온에서 녹이는(융해) 공정을 거쳐 제조된다. 이때 성분이 변하지 않고 그대로 녹는 현상을 ‘합치 융해(congruent melting)’라고 한다. 우리 연구진은 이처럼 고온 실험을 통해서만 가능했던 합금의 융해 특성을 인공지능(AI)으로 해결했다. 이번 연구는 고질적인 난제였던 합금이 녹을 때 서로 얼마나 잘 섞이는지를 미리 예측함으로써, 미래 합금 개발의 방향성을 제시한다는 점에서 주목받고 있다. 우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 미국 노스웨스턴대 크리스 울버튼(Chris Wolverton) 교수팀과 국제 공동연구를 통해, 밀도범함수이론(DFT)* 기반의 형성에너지(합금이 얼마나 안정적인지를 나타내는 값) 데이터를 활용해 합금이 녹을 때 성분이 유지되는지를 예측하는 고정확도 머신러닝 모델을 개발했다고 14일 밝혔다. *밀도범함수이론(Density Functional Theory,
2025-07-14 -
연구 최정우 교수팀, 세계 최고 음향 AI 챌린지 세계 1위 쾌거
‘음향 분리 및 분류 기술’은 드론, 공장 배관, 국경 감시 시스템 등에서 이상 음향을 조기에 탐지하거나, AR/VR 콘텐츠 제작 시 공간 음향(Spatial Audio)을 음원별로 분리해 편집할 수 있도록 하는 차세대 인공지능(AI) 핵심 기술이다. 우리 대학 전기및전자공학부 최정우 교수 연구팀이 세계 최고 권위의 음향 탐지 및 분석 대회인 ‘IEEE DCASE 챌린지 2025’에서 ‘공간 의미 기반 음향 장면 분할(Spatial Semantic Segmentation of Sound Scenes)’ 분야에서 우승을 차지했다고 11일 밝혔다. 이번 대회에서 연구팀은 전 세계 86개 참가팀과 총 6개 분야에서 경쟁 끝에 최초 참가임에도 세계 1위 성과를 거두었다. KAIST 최정우 교수 연구팀은 이동헌 박사, 권영후 석박통합과정생, 김도환 석사과정생으로 구성되었다. 연구팀이 참가한 ‘공간 의미 기
2025-07-11 -
연구 AI로 방사성 오염 '아이오딘' 제거용 최적 신소재 발굴
원자력 에너지 활용에 있어 방사성 폐기물 관리는 핵심적인 과제 중 하나다. 특히 방사성 ‘아이오딘(요오드)’는 반감기가 길고(I-129의 경우 1,570만 년), 이동성 및 생체 유독성이 높아 환경 및 인체에 심각한 위험을 초래할 수 있다. 한국 연구진이 인공지능을 활용해 아이오딘을 제거할 원자력 환경 정화용 신소재 발굴에 성공했다. 연구팀은 향후 방사성 오염 흡착용 분말부터 오염수 처리 필터까지 다양한 산학협력을 통해 상용화를 추진할 예정이다. 우리 대학 원자력및양자공학과 류호진 교수 연구팀이 한국화학연구원 디지털화학연구센터 노주환 박사가 협력하여, 인공지능을 활용해 방사성 오염 물질이 될 수 있는 아이오딘을 효과적으로 제거하는 신소재를 발굴하는 기술을 개발했다고 2일 밝혔다. 최근 보고에 따르면 방사능 오염 물질인 아이오딘이 수용액 환경에서 아이오딘산염(IO3-) 형태로 존재하는 것으로 밝혀졌으나, 기존의 은 기반 흡착제는 이에 대해 낮은 화학적
2025-07-02 -
연구 기계공학과 윤국진 교수 연구팀, 세계 최고 권위 컴퓨터비전 국제학술대회 ICCV 2025에 논문 12편 채택
우리 대학 기계공학과 윤국진 교수 연구팀의 논문 12편이 세계 최고 권위 컴퓨터비전 국제 학술 대회 중 하나인 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision 2025(ICCV 2025)에 채택되어, 연구팀의 독보적인 연구 역량을 다시 한번 국제적으로 인정받았다. ICCV는 CVPR, ECCV와 함께 컴퓨터비전 및 인공지능 분야에서 가장 영향력 있는 국제 학술대회 중 하나로, 1987년부터 격년으로 개최되어 왔다. 이번 ICCV 2025에는 총 11,152편의 논문이 제출되었고, 이 중 2,698편이 채택되어 약 24.19%의 낮은 채택률을 기록하였다. 학술대회에 제출할 수 있는 논문 편수에 대한 제한이 있음에도 불구하고 단일 연구실에서 12편의 논문이 동시 채택되는 것은 매우 드문 성과다. 윤국진 교수 연구팀은 학습 기반의 시각 지능 구현을 목표로 연구를 진행하고 있으며, 이번에 발표된 12편의 논문들은 3D 객체 탐지 및
2025-06-30 -
연구 이산화탄소만 잡아내는 유망 소재를 AI로 쉽게 찾는다
기후 위기를 막기 위해 이미 배출된 이산화탄소를 적극적으로 줄이는 것이 필수적이며, 이를 위해 공기 중 이산화탄소만 직접 포집하는 기술(Direct Air Capture, 이하 DAC)이 주목받고 있다. 하지만 공기 중에 존재하는 수증기(H₂O)로 인해 이산화탄소만 효과적으로 포집하는 것이 쉽지 않다. 이 기술의 핵심 소재로 연구되는 금속–유기 구조체(Metal-Organic Frameworks, 이하 MOF)를 활용해 우리 연구진이 AI 기반 기계학습 기술을 적용, MOF 중에서 가장 유망한 탄소 포집 후보 소재들을 찾아내는 데 성공했다. 우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London) 연구팀과 공동 연구를 통해 대기 중 이산화탄소 포집에 적합한 MOF를 빠르고 정확하게 선별할 수 있는 기계학습 기반 시뮬레이션 기법을 개발했다고 29일 밝혔다. 복잡한 구조와 분자 간 상호작용의 예측 한계로 인해
2025-06-30