
우리 대학이 인공지능 기술의 윤리적 활용을 주제로 한 국제 세미나 ‘인공지능 길들이기 : 공학, 윤리, 정책’을 21일(목) 오전 11시 서울 웨스틴 조선호텔에서 개최한다.
이번 세미나는 급속도로 발전하는 인공지능을 책임 있게 개발해 윤리적으로 활용하기 위한 공학적, 정책적 방안을 논의하는 자리로 과학기술정보통신부의 지능정보기술 플래그쉽 감성 디지털 동반자 과제 연구단(연구책임자 : 이수영 교수)이 주최하고 우리 대학 인공지능연구소와 4차 산업혁명 지능정보센터가 공동 후원한다.
알파고-이세돌 대국을 기점으로 인공지능에 대한 관심이 고조되며 사회 전 분야에 고도로 학습된 알고리즘이 도입될 미래에 대한 여러 전망이 나오고 있다.
인공지능의 적극적 도입을 통한 효율성 증대가 새로운 경제적 기회가 될 것이라는 희망적인 전망이 제시되는 한편 알고리즘에 의한 사회적 차별, 자동화에 따른 노동 대체, 자율적 로봇으로 인한 생명과 안전의 위협 등 새 위험요소가 등장하고 위기가 심화될 것이라는 우려 또한 존재한다.
이번 세미나에선 인공지능이 보여줄 새로운 기회와 위험 사이에서 파괴적 혁신의 속도와 방향을 조절하기 위한 방안을 모색한다. 영국, 일본, 호주 등에서 인공지능의 윤리에 관한 선도적 활동을 벌여온 학자들을 초청해 기술의 책임 있는 개발과 활용을 위한 공학적, 정책적, 윤리적 의견을 들을 예정이다.
이를 통해 위협이 될 수 있는 인공지능의 기술을 인간의 가치에 맞춰 길들이기 위해 학계, 산업계, 정부의 각 주체들이 실천할 수 있는 다양한 방안에 대해 토론한다.
호주 뉴사우스웨일즈 대학의 토비 왈시(Toby Walsh) 교수는 ‘자율적 살상 무기 : 인공지능 연구자는 무엇을 해야 하는가?’를 주제로 인공지능의 군사적 활용 사례 및 이에 대한 UN의 선제적 대처 등을 소개한다. 이어 연구 현장의 공학자들이 가져야 할 윤리적 실천에 대해 토론한다.
영국 노팅엄 대학의 안스가 쿠너(Ansgar Koene) 교수는 ‘자율 및 지능 시스템의 윤리에 관한 IEEE의 국제 이니셔티브’라는 제목으로 세계 최대 전기전자공학자 단체인 IEEE가 인공지능의 윤리적 개발을 위해 추진하는 산업 표준 제정 사례에 대해 발표한다. 공학자가 활용할 수 있는 디자인 가이드라인 개발에 대해서도 토론한다.
일본 동경대 에마 아리사(江間 有沙) 교수는 ‘일본의 인공지능 윤리 및 정책 : 일본 인공지능 학회가 주는 교훈’이라는 제목으로 발표한다. 로봇 및 인공지능 분야를 국제적으로 선도하고 있는 일본의 학계 및 대학의 윤리 관련 활동과 교훈을 소개한다.
마지막으로 이수영 교수는 ‘어떤 인공지능 윤리를 어떻게 가르칠 것인가?’라는 제목으로 발표하며 사용자의 감정을 인식하는 대화형 인공지능을 직접 개발하는 과정에서 마주친 윤리적 문제를 사례로 들 예정이다.
각 연사의 발표 이후 국내 인공지능 연구자 및 정책 연구자의 논평과 종합토론을 통해 인공지능의 책임 있는 개발을 위한 국내 학계의 실천 가능 정책과 국제 윤리 담론에 기여할 수 있는 방안을 심도 있게 논의할 예정이다.
신성철 총장은 “인공지능 기술이 가져올 파괴적 혁신은 경제적 기회뿐만 아니라 다양한 사회적 위험을 불러일으킬 수 있다. 변화하는 기술 및 사회 패러다임에 신속하게 대응하기 위한 선제적 전략이 시급하다”며 “KAIST는 첨단 인공지능의 개발은 물론 기술의 윤리적 사용에 대해서 역시 국제적 선도 연구를 꾸준히 수행하겠다”고 말했다.
이번 세미나의 참가는 사전 등록(링크: https://goo.gl/forms/vvvcYV7TzjpVFgB53 )를 통해 신청할 수 있다.
우리 대학 인공지능반도체대학원은 4월 8일(수) 오전 대전 오노마 호텔에서 '제5회 한국인공지능시스템포럼(KAISF)' 조찬 강연회를 성공적으로 개최하였다. 이번 강연회는 인공지능이 물리 세계와 직접 맞닿으며 산업 현장에 빠르게 스며드는 'Physical AI' 시대를 주제로, 총 63명의 산학 전문가가 참석한 가운데 활발한 논의가 이루어졌다. 초청 강연은 ㈜NC AI 이연수 대표이사와 김민재 CTO가 '물리 내재화 기반의 차세대 피지컬 AI와 전주기 통합 플랫폼 개발 현황'을 주제로 공동 진행하였다. 강연에서는 AI 기술의 발전으로 물리 법칙을 스스로 이해하는 피지컬 AI가 로봇 산업의 판도를 바꾸고 있는 현황을 소개하며, 다음 세 가지 핵심 내용을 중심으로 전개되었다. ▲질량·마찰·탄성 등 역학적 관계를 내재화한 WFM(월드 파운데이션 모델) 핵심 기술 및 로봇 파운데이션 모델(RFM) 기반 작업 지능 최적화 ▲Sim-to-Real 간극을 최소화
2026-04-10우리 몸의 단백질은 스위치처럼 작동한다. 약물이 단백질에 결합하면 결합 부위 구조가 변하고, 그 변화가 단백질 전체로 전달돼 기능이 켜지거나 꺼진다. 구글 딥마인드의 알파폴드3는 약물-단백질 결합 여부와 결합 부위의 3차원 구조를 예측하는 데 성공했지만, 약물이 결합한 뒤 단백질 내부에서 어떻게 신호를 전달하고 단백질 전체 구조를 바꿔서 실제로 단백질의 기능을 활성화하거나 억제하는지까지는 예측하지 못했다. 우리 대학 연구진이 약물이 ‘붙는지’가 아니라 ‘실제로 작동하는지’까지 예측하는 AI를 개발했다. 우리 대학은 바이오및뇌공학과 이관수 교수 연구팀이 대표적인 신약 표적인 G-단백질 결합 수용체(GPCR)에 대해, 후보 물질이 단순히 결합하는지를 넘어 실제로 단백질을 활성화하는지까지 예측하는 인공지능 모델 ‘GPCRact(지피씨알액트)’를 개발했다고 8일 밝혔다. GPCR(G-Protein Coupled Rece
2026-03-09우리 대학 기계공학과 윤국진 교수 연구팀이 세계적인 컴퓨터 비전 학술대회인 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2026(CVPR 2026)에서 주저자로 총 10편의 논문을 채택시키며, 연구팀의 압도적인 학술적 역량을 다시금 증명했다. CVPR은 인공지능과 시각 지능 분야에서 가장 큰 영향력을 가진 국제 학술 대회로, 1983년 시작된 이래 매년 엄격한 심사를 거쳐 우수 논문을 선정한다. 올해 CVPR 2026에는 전 세계에서 총 16,092편의 논문이 제출되었으며, 그중 4,090편이 채택되어 약 25.42%의 낮은 채택률을 기록하였다. 단일 연구실에서 주저자/교신저자로 10편의 논문이 동시에 채택되는 것은 국제적으로 매우 독보적인 성과로 평가받는다. 윤국진 교수 연구팀은 인간 수준의 시각 지능 구현을 목표로 폭넓은 연구를 수행하고 있다. 이번에 채택된 논문들은 이벤트 카메라 기반 기술, 자율주행 인
2026-03-06“슬럼(Slum, 빈곤지역)이 어디에 있는지조차 모르는 도시들” 한국 연구진이 위성사진만으로 슬럼 지역을 스스로 찾아내는 인공지능(AI)을 개발했다. 사람이 미리 위치를 표시해 주지 않아도 새로운 도시에서 자동으로 적응해 정확도를 높이는 기술로, 데이터가 부족한 개발도상국의 도시정책 수립과 공공 자원 배분 방식을 근본적으로 바꿀 수 있을 것으로 기대된다. 우리 대학은 전산학부 차미영 교수와 기술경영학부 김지희 교수 공동 연구팀이 전남대학교(총장 이근배) 지리학과 양재석 교수와 함께한 학제 간 융합 연구를 통해 위성사진 기반 범용 슬럼 탐지 AI 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 이번 연구는 세계 최고 권위의 인공지능 학술대회 ‘국제인공지능학회(AAAI) 2026’에서 ‘사회적 임팩트 AI(AI for Social Impact)’ 부문 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다. 해당 부문에 제출된 6
2026-03-06만약 영화 다크나잇을 보면서 화면 속 조커를 바라보는 것이 아니라, 내가 조커가 되어 고담시를 직접 바라본다면 어떨까. 관객의 시선이 아닌 등장인물의 눈으로 세상을 경험하는 영상 기술이 현실이 되고 있다. 우리 대학 연구진이 일반 영상만으로도 사용자가 직접 보는 시점의 영상을 생성하는 새로운 인공지능 모델을 개발했다. 으리 대학은 김재철AI대학원 주재걸 석좌교수 연구팀이 관찰자 시점의 영상만을 활용해 영상 속 인물이 실제로 보고 있었을 장면을 정밀하게 생성하는 인공지능 모델 ‘에고엑스(EgoX)’를 개발했다고 23일 밝혔다. 최근 증강현실(AR), 가상현실(VR), AI 로봇 기술이 빠르게 발전하면서 ‘내가 직접 보는 장면’을 그대로 담은 1인칭 시점 영상(Egocentric video)의 중요성이 커지고 있다. 그러나 고품질의 1인칭 영상을 얻기 위해서는 사용자가 고가의 액션캠이나 스마트 글래스를 직접 착용해야 하는 한계가 있었다.
2026-02-23