우리 대학 전산학부 최호진 KAIST교수(인공지능연구센터장)가 이끄는 5개 기관 컨소시엄이 국방부가 추진하는 2026년 국방 AI 인재양성 사업에 선정되었다.
「2026년 국방 AI 인재양성」 사업은 군 장병의 AI 역량을 강화하고, 전 장병이 학습에 참여할 수 있는 교육환경 조성을 위한 AI 기반 군 특화 온라인플랫폼 구축을 목적으로, 사업비는 2026년 50억원 및 이후 5년간 년간 35억원 등 6년간 총 225억원 규모의 예산을 투입하는 계획이다.

< 국방AI인재양성_협약준비워크샵 >
금번에 선정된 KAIST 컨소시엄은 주관기관인 KAIST를 비롯하여 한국과학기술정보연구원(KISTI), 건양대학교, ㈜에듀니티랩, ㈜데이원컴퍼니 등 총 5개 기관으로 구성되어 각 기관의 역량을 결집하게 된다. 특히, 국내 최고의 AI 교육 및 연구 인프라를 갖춘 우리 대학의 기술력과, 국방특화 보안 인프라를 갖춘 한국과학기술정보연구원의 고성능컴퓨팅 환경, 그리고 국방분야 글로컬대학에 선정된 건양대학교의 군 특화 교육컨텐츠 개발 역량이 합쳐지게 되었고, 여기에 이노베이션 아카데미의 PBL 컨텐츠개발 전문기관인 ㈜에듀니티랩과, 국내최고 수준의 온라인 AI 교육플랫폼인 패스트캠퍼스를 운영중인 글로벌 에듀테크 기업 ㈜데이원컴퍼니가 가세하여 시너지가 기대된다.
본 사업 총괄책임을 맡은 전산학부 최호진 교수는 “사업에서 요구하는 초개인화, 동료학습 PBL 콘텐츠 개발을 통해 본 온라인 교육 플랫폼이 45만 장병의 AI 역량을 향상시키는데 많은 도움을 주도록 최선을 다하겠다”고 포부를 밝혔다.
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“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
2026-09-04우리 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“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
2026-08-28AI가 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