
< (앞 줄 오른쪽부터)KAIST 이의진 교수, 강남세브란스병원 김은주 교수, KAIST 이탁연 교수, (뒷줄 오른쪽부터)KAIST 나경민 석사과정, KAIST 정유경 박사과정, 강남세브란스병원 오향경 연구원, KAIST 최재영 석사과정, KAIST 문현승 박사 >
흔히 ‘정신과 문턱이 높다’고 말한다. 환자는 자신의 아픈 마음을 처음 꺼내놓는 과정에 부담을 느끼고, 의료진은 제한된 진료 시간 안에 환자의 방대한 과거력과 증상을 정확히 파악해야 한다. 국내 연구진이 정신과 진료의 첫 단계인 초진 면담 과정을 지원하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다.
우리 대학은 전산학부 이의진 교수, 산업디자인학과 이탁연 교수 연구팀과 강남세브란스병원(원장 김용욱) 정신건강의학과 김은주 교수 연구팀이 공동으로 거대언어모델(Large Language Model, LLM) 기반의 정신과 초진 면담 지원 기술을 개발했다고 24일 밝혔다.
이번 연구는 환자가 의사를 만나기 전 AI와 먼저 대화하며 자신의 증상과 상태를 구조화하는 방식으로 진행됐다.

< AI 인터뷰어 시스템 개요도 >
연구팀은 AI가 환자 응답에 따라 대화의 흐름을 조정할 수 있도록 시스템을 설계했다. AI는 환자의 답변을 정신건강의학 분야의 전문 의료 지식과 대조해 실시간으로 분석하고, 다음에 물어봐야 할 핵심 질문을 생성하는 방식이다. 특히 이 시스템은 단순한 문답을 넘어 공감 표현, 환자의 말을 다시 정리해주는 재진술, 모호한 내용을 짚어주는 명확화와 같은 실제 상담 기법을 적용했다. 환자가 보다 편안하게 자신의 상태를 이야기할 수 있도록 하기 위해서다.
성능 검증을 위해 진행한 1,440명의 가상 환자 실험 결과, 대부분 사례에서 단 30분 이내에 진료에 필요한 핵심 임상 정보를 효과적으로 확보하는 결과를 확인했다.

< Ask-Evaluate-Check-Plan 대화 흐름도 >
AI는 수집된 대화 내용을 바탕으로 증상과 잠재적 질환을 한눈에 보여주는 임상 대시보드(Clinical Dashboard)를 생성해 의료진에게 제공한다. 이를 통해 의사는 환자가 진료실에 들어오기 전 환자의 상태를 보다 체계적으로 파악할 수 있어, 실제 진료 시간에는 환자와의 심층 상담에 더욱 집중할 수 있게 됐다.
이번 연구의 핵심은 AI를 의사의 대체재가 아닌 ‘똑똑한 보조자’로 정의했다는 점이다. AI는 반복적이고 구조적인 정보 수집 과정을 담당하고, 의사는 이를 바탕으로 최종적인 진단과 처방을 내리는 협력 모델이다.
연구팀은 AI가 감정의 미묘한 변화를 파악하거나 민감한 주제를 다루는 데는 여전히 한계가 있다는 점을 분명히 하며, 최종 판단은 반드시 숙련된 전문 의료진이 수행해야 한다고 강조했다.

< 연구이미지(AI 생성이미지) >
이의진 교수는 “AI가 초진 단계의 부담을 줄이면, 의료진은 환자와 더 깊이 있는 상담에 더욱 집중할 수 있다”며 “의료 현장에서 인간과 AI가 협력하는 새로운 진료 방식으로 발전할 가능성을 보여준다”고 밝혔다.
이번 연구에는 정유경 박사과정 학생이 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 인간-컴퓨터 상호작용 분야 최고 권위 학회인 ACM CHI 2026 (ACM Conference on Human Factors in Computing Systems)에 4월 13일 발표됐다.
※ 논문명: Toward Flexible Psychiatric History-Taking and Visualization: Exploring Clinician Perspectives with Large Language Models,DOI: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3772318.3790970
※ 저자 정보: 정유경(KAIST, 1저자), Thu Hoang Anh Vo(KAIST, 2저자), 문현승(KAIST, 3저자), 최재영 (KAIST, 4저자), 오향경(강남세브란스병원, 5저자), 이어진(강남세브란스병원, 6저자), 김은주(강남세브란스병원, 7저자), 이탁연(KAIST, 교신저자), 이의진(KAIST, 교신저자)
이번 연구는 정보통신기획평가원 디지털 콜럼버스 프로젝트 사업 (과제명: 복합질병 사전 예측과 비대면 진료 확대 해결을 위한 디지털 혁신요소기술 개발) 의 지원을 받았다.
우리 대학은 KAIST와 국가AI연구거점이 공동으로 제프 딘(Jeff Dean) 디스커버리 루프(Discovery Loop) 공동 창업자 겸 CEO를 초청해 13일 서울 AI 허브에서 특별강연을 개최했다고 18일 밝혔다. 제프 딘은 1999년 구글 초기 멤버로 합류해 27년간 검색 인프라의 근간인 맵리듀스(MapReduce)와 빅테이블(Bigtable), AI 시대의 핵심 기반인 텐서플로우(TensorFlow)와 TPU 개발을 이끌었고, 구글 브레인을 공동 설립한 뒤 수석과학자로서 제미나이(Gemini) 개발을 총괄해 '구글의 전설'로 불리는 인물이다. 그는 최근 산제이 게마왓(Sanjay Ghemawat), 쿽 레(Quoc Le), 오리올 비냘스(Oriol Vinyals)와 함께 디스커버리 루프를 창업했다. 가설 수립부터 실험 실행과 결과 분석에 이르는 연구의 반복 과정을 AI로 자동화해, 과학·공학 발견의 속도 자체를 끌어올리겠다는 구상이다. 우리 대학은 이
2026-08-18우리 대학은 삼성중공업(대표이사 최성안)과 13일 대전 본원 학술문화관 존해너홀에서 ‘SHI-KAIST 차세대선박연구센터(AMRC, Advanced Maritime Research Center)’ 개소식을 개최했다고 밝혔다. 이번 연구센터 출범은 1995년부터 32년째 이어지고 있는 양 기관 산학협력의 결실이다. 우리 대학과 삼성중공업은 지난 30여 년간 축적한 공동연구 경험과 신뢰를 바탕으로 기존 산학협력 체계를 미래 조선해양 핵심기술 개발을 위한 공동연구 거점으로 확대한다. 양 기관은 연구센터를 중심으로 AI·로보틱스·친환경 기술 등 산업 현장의 수요와 연계한 미래 핵심기술을 공동 개발하고, 연구성과의 산업적 활용과 전문인재 양성을 함께 추진할 계획이다. 배충식 KAIST 총장은 “앞으로는 실제 산업 현장을 혁신하는 Physical AI가 제조 경쟁력을 좌우하는 시대가 될 것”이라며, “조선해
2026-08-13우리 대학은 오는 8월 18일(화) 오전 9시 30분부터 오후 6시까지 대전 본원 정근모콘퍼런스홀(E9)에서 ‘AI 시대 외로움 글로벌 컨퍼런스: AI 기반 외로움 측정 지표 AI-LOVI 출범(Global Conference on Loneliness in the Age of AI: Launching the AI Loneliness Vital Index)’을 개최한다고 12일 밝혔다. 이번 컨퍼런스에는 OECD와 WHO를 비롯해 영국·일본·태국·독일 등 국내외 정책·연구 전문가들이 참여해 AI 시대에 심화되는 외로움과 사회적 고립 문제를 과학적으로 측정하고 대응하기 위한 국제협력 방안을 논의한다. 우리 대학은 인공지능(AI), 음성·텍스트 분석, 바이오센싱, 웨어러블 기술 등 교내 연구 역량을 결집한 차세대 외로움 측정 체계 ‘AI 기반 외로움 측정 지표(AI-LOVI, AI Lon
2026-08-12선거철마다 반복되는 온라인 갈등 뒤에 조직적인 여론 개입이 숨어 있다면 어떨까. 우리 대학 연구진이 20년간 축적된 1억 1,000만 건의 뉴스 댓글을 AI로 분석해, 외국 연계 영향력 활동으로 의심되는 흔적과 그 판단 근거까지 찾아내는 기술을 개발했다. 우리 대학은 문화기술대학원 이원재 교수, 전산학부 차미영 교수(독일 막스플랑크 연구소 단장 겸임), 오혜연 교수 공동연구팀이 막스플랑크 연구소 토르스텐 홀츠 교수와 국제 공동연구를 통해 온라인 뉴스 댓글에서 외국 연계 영향력 활동으로 의심되는 패턴을 자동으로 탐지하고, 그 판단 근거까지 제시하는 ‘설명 가능한 AI 기술’을 개발했다고 12일 밝혔다. 특정 세력이 댓글이나 게시물을 조직적으로 확산해 사람들의 인식이나 여론에 영향을 미치려는 활동을 ‘온라인 영향력 공작’이라고 한다. 기존 AI 탐지 기술은 특정 계정을 의심 계정으로 분류하더라도 “왜 이 계정을 의심하는가&
2026-08-12AI 반도체도 이제‘눈치'를 본다. 기존 AI 반도체는 입력 신호에 반응하는 속도와 정보를 기억하는 시간이 한 번 정해지면 바꿀 수 없는‘고정된 반응 특성'을 가졌지만, 이제는 데이터의 변화 속도에 맞춰 스스로 반응하는 시대가 열렸다. 우리 대학 연구진은 이 기술로 시간에 따라 변하는 데이터의 예측 오류를 기존보다 최대 40배 줄였다. 자율주행차와 로봇, 웨어러블 기기의 실시간 AI 성능을 높일 핵심 원천기술로 기대된다. 우리 대학은 전기및전자공학부·반도체공학대학원 최신현 석좌교수 연구팀이 입력되는 데이터의 변화 속도에 따라 반응 특성을 자유롭게 바꿀 수 있는 새로운 AI 반도체 소자‘프로그래머블 동적 멤트랜지스터(Programmable Dynamic Memtransistor, PDM)'와 이를 집적한 어레이를 개발했다고 7일 밝혔다. 멤트랜지스터(Memtransistor)는 정보를 저장하는 메모리(Memory)와 계산을 수행하
2026-08-07