인물
< 김기응 교수 >
우리 대학 AI대학원 김기응 교수 연구팀(이정관, 함동훈 석사과정, 장영수 박사과정)은 인공지능 대화 시스템 분야 대표적 국제 경진대회인 제8회 대화시스템기술챌린지(The Eighth Dialogue System Technology Challenge; DSTC8)의 다중 도메인 태스크 완수(Multi-Domain Task Completion) 부문에서 우승을 차지했다.
마이크로소프트 리서치, IBM 리서치, 아마존 알렉사 AI가 공동주최한 대화시스템기술챌린지는 2019년 6월 데이터셋 공개 이후 약 3개월에 걸쳐 진행됐다. 연구팀은 사람이 직접 평가하는 인적 평가에서 68.32%의 성공률로 1위를 차지했고, 언어 이해 점수와 응답 적절성 점수에서 큰 차이를 보였다(결과 안내 : https://convlab.github.io/ ).
이 대회에서는 호텔, 식당, 명소 등 다양한 주제가 등장할 수 있는 여행 정보 안내 상황에서 사용자와의 대화를 통해 ▲ 사용자 요구사항 이해 ▲ 데이터베이스에서 요청한 정보 검색 ▲ 예약 시스템과의 연동 등의 수 있는 목적지향 대화 챗봇(chat-bot)을 만드는 것을 목표로 한다.
이러한 업무를 위한 기존 대화 시스템은 사용자 발화 이해(Natural Language Understanding; NLU), 대화 상태 추적(Dialogue State Tracking; DST), 대화 정책 결정(Dialogue Policy), 시스템 발화 생성(Natural Language Generation; NLG)의 총 네 단계를 수행하는 특화된 모듈로 구성돼 독립적으로 개발하고 통합한다.
김 교수 연구팀은 언어생성 모델인 GPT-2를 기반으로 위의 네 단계를 모두 수행하는 하나의 심층 신경망 모델을 제안했다. 연구팀이 개발한 대화 시스템은 언어생성 모델의 강력한 성능을 활용하는 창의적인 훈련 기법을 선보임으로써 기존의 방법론에 비해 훈련 과정을 대폭 단순화했다.
김기응 교수는 “최근 딥러닝 언어모델들이 다양한 자연어처리 태스크에 활용되는 추세인데, 복잡한 목적지향 대화처리에도 간결한 훈련 방법을 통해 우월한 성능을 보일 수 있음을 공식적으로 인정받은 것에 의의가 있다”라며, “아직 해결해야 할 연구 이슈가 많지만, 이 연구를 출발점으로 삼은 새로운 개발방법론들이 많이 등장할 것으로 기대한다”라고 말했다.
이번 연구는 2020년도 AAAI 학술대회의 대화시스템기술챌린지 워크숍에서 발표될 예정이다. 이 연구 결과는 산업통상자원부의 산업기술혁신사업 지원의 실내용 음성대화 로봇을 위한 원거리 음성인식 기술 및 멀티 태스크 대화처리 기술 개발 과제 수행을 통해 이뤄졌다.
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연구 파네시아·메타 ‘하나의 칩처럼 움직이는 AI 데이터센터 (AI DC)’ 구조 제시
우리 대학에서 축적된 반도체·컴퓨터 시스템 연구가 교원 창업을 거쳐 글로벌 빅테크 메타(Meta)와의 협력으로 확장되며 차세대 AI 데이터센터(AI DC)의 새로운 설계 방향을 제시했다. CPU·AI 가속기·메모리를 하나로 묶어 데이터센터 전체가 마치 ‘하나의 거대한 칩’처럼 움직이도록 하는 구조다. 우리 대학은 전기및전자공학부 정명수 교수와 교원창업기업인 팹리스(fabless, 반도체 설계 전문기업) 파네시아 연구진이 메타 연구진과 함께 차세대 AI 데이터센터 구조를 제시한 리뷰 논문을 네이처(Nature)가 발행하는 국제 학술지 ‘네이처 리뷰 일렉트리컬 엔지니어링(Nature Reviews Electrical Engineering, NREE)’에 게재했다고 9일 밝혔다. 이번 성과는 KAIST에서 시작된 연구가 교원 창업을 통해 실제 반도체 기술로 발전하고, 글로벌 기업과의 공동 연구로 이어져
2026-09-09 -
연구 AI 업무비서 실수해도 ‘처음부터 다시’ 없다…틀린 곳만 고친다
“지난해 가장 많이 팔린 상품을 찾아줘.” AI가 회사 자료를 찾는 과정에서 존재하지 않는 항목을 잘못 사용하면 검색이 실패할 수 있다. 지금까지는 작은 오류 하나에도 검색 명령 전체를 다시 만들어야 했지만, 우리 대학 연구진이 틀린 부분만 찾아 바로잡는 기술을 개발했다. AI의 데이터 검색을 더 빠르고 정확하게 만들어 기업의 ‘AI 업무비서’ 활용을 앞당길 것으로 기대된다. 우리 대학은 전산학부 김민수 교수 연구팀이 사람의 일상적인 질문을 데이터베이스에서 원하는 정보를 찾는 컴퓨터 명령어인 SQL(Structured Query Language)로 바꾸는 과정에서 발생하는 오류를 찾아 수정하는 기술 ‘세이프큐엘(SafeQL)’을 개발했다고 4일 밝혔다. 최근에는 “지난해 매출이 가장 많이 늘어난 상품은?”, “재고가 부족한 상품은?”처럼 일상적인 말로 질문하면 AI가
2026-09-04 -
행사 KAIST-Caltech, 연구 넘어 ‘인재도 함께 키운다’…글로벌 공동지도 모델 구축
우리 대학이 세계적인 연구기관인 미국 캘리포니아공과대학교(California Institute of Technology, 이하 ‘Caltech’)와 공동연구를 넘어 차세대 연구자까지 함께 키우는 새로운 글로벌 협력 모델을 구축한다. 우리 대학은 9월 1일부터 2일까지 Caltech과 ‘제1회 KAIST-Caltech 분자과학 및 화학혁신 공동 워크숍(1st KAIST-Caltech Joint Workshop on Molecular Science and Chemical Innovation)’을 개최한다고 2일 밝혔다. 이번 워크숍은 양 기관이 첨단 분자과학과 미래 화학기술 분야의 연구성과를 공유하는 데 그치지 않고, 공동연구와 인재양성, 연구시설 활용까지 연결하는 지속 가능한 협력체계를 구축하기 위해 마련됐다. 특히 KAIST와 Caltech 교수가 박사후연구원(Postdoctoral Researcher)을 함께 선발하고 지도하는
2026-09-02 -
연구 “신약 설계해줘”... 소버린 바이오 AI 'K-Fold' 공개
“이 단백질에 잘 결합하는 신약 후보를 설계해줘.” 연구자가 AI에게 이렇게 요청하면 AI가 단백질의 3차원 구조를 예측하고, 어떤 물질이 잘 결합할지 분석해 유망한 신약 후보를 설계한다. 우리 대학 연구진이 세계에서 가장 빠르게 단백질 구조 예측을 수행하는 바이오 AI 모델 ‘K-Fold(케이폴드)’를 국내 독자 기술로 개발했다. 우리 대학은 과학기술정보통신부 ‘AI 특화 파운데이션 모델 프로젝트’의 주관기관으로 ‘팀 KAIST’를 구성하고, 차세대 바이오 AI 모델 ‘K-Fold’를 공개했다고 28일 밝혔다. ‘팀 KAIST’는 화학과 김우연 교수가 연구를 총괄하고, 김우연 교수 그룹과 김재철AI대학원 황성주·안성수 교수 그룹 연구원들이 AI 모델 개발을, 생명과학과 오병하·김호민·이규리 교수가 단백질
2026-08-28 -
연구 산소 ‘전용 통로’로 3차원 메모리 난제 풀었다…AI 반도체 성능 높이고 전력 낮춘다
AI가 똑똑해질수록 더 많은 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 ‘고성능 메모리’가 필요하다. 하지만 기존처럼 반도체를 계속 작게 만드는 데는 한계가 있다. 우리 대학 연구진이 반도체를 위로 쌓는 3차원 구조의 약점까지 해결하면서, AI 반도체의 성능은 높이고 전력 소모는 낮출 새로운 길을 열었다. 우리 대학은 전기및전자공학부 권지민 교수 연구팀이 UNIST(총장 박종래), 연세대학교(총장 윤동섭) 등 국내 연구진과 공동으로 차세대 메모리 소자인 산화물 수직 채널 트랜지스터(Vertical Channel Transistor, VCT)의 결함을 줄이고 성능과 안정성을 크게 높일 수 있는 새로운 다층 층간 절연막 구조를 개발했다고 20일 밝혔다. 컴퓨터의 주기억장치로 사용되는 DRAM은 컴퓨터가 작업 중인 데이터를 임시로 저장해 빠르게 꺼내 쓸 수 있도록 하는 메모리다. 지난 수십 년간 DRAM은 반도체 소자의 크기를 줄여 같은 면적에 더 많은 데이터를 저장
2026-08-20