‘AI 기술설명회 2026’ 개최...최신 AI 성과 공개
우리 대학은 김재철AI대학원이 7일(목) 오전 10시, 서울 코엑스(COEX)에서 ‘KAIST AI 기술설명회 2026’를 개최한다고 6일 밝혔다.
이번 행사는 KAIST 김재철AI대학원과 성남산업진흥원, 서울특별시가 공동 주최하며, 우리 대학이 수행 중인 주요 AI 연구 성과와 산업 현장으로 확산되고 있는 최신 인공지능 기술을 산업계와 일반 대중에게 소개함으로써 AI 기술 확산과 산학협력 활성화를 도모한다는 계획이다.
설명회에서는 로봇 파운데이션 모델(다양한 로봇 작업에 범용적으로 활용 가능한 대규모 사전학습 모델), 개인 맞춤형 AI, 멀티모달 AI(텍스트·이미지·음성 등 다양한 데이터를 함께 이해하는 인공지능), 신뢰가능한 AI, Physical AI(물리적 환경에서 직접 행동하고 상호작용하는 인공지능) 등 다양한 분야의 최신 연구 성과가 소개된다.
오전 초청강연에서는 KAIST 김재철AI대학원 신진우 교수와 오성준 교수, ㈜카카오 노병석 리더가 각각 로봇 파운데이션 모델, 개인화 AI, 멀티모달 AI를 주제로 초청 강연을 진행하며, 최신 기술 동향을 공유할 예정이다.
오후 세션에서는 KAIST 김재철AI대학원 교수진과 연구원들이 보유한 다양한 AI 분야의 최신 연구 성과 발표가 예정되어 있다. 기술세션 1부에서는 신뢰가능한 AI, 모델 해석성, 의료AI, 데이터 합성 분야를 중심으로 ▲신뢰가능한 AI(오성준 교수) ▲모델 뉴런의 해석: 컨셉 이해부터 컨셉 회로 분석까지(이세현 연구원, 최재식 교수) ▲PatientSim(페이션트심, 환자 시뮬레이션 시스템): 현실적인 의사-환자 상호작용을 위한 페르소나 기반 환자 시뮬레이터(경다은 연구원, 최윤재 교수) ▲대형언어모델의 도메인 특화를 위한 합성 데이터 생성 기술(이승유 연구원, 이주호 교수)이 소개될 예정이다.
기술세션 2부에서는 ▲월드 모델 기반 행동 생성(이경민 연구원, 신진우 교수) ▲효율적 3차원/4차원 표현 기법(안홍규 연구원, 김승룡 교수) ▲효율적인 조건부 디퓨전 샘플링을 통한 이미지 복원 및 편집(김정솔 연구원, 예종철 교수) ▲최신 영상 합성 및 Physical AI 기술 소개(박민호 연구원, 주재걸 교수) 등 컴퓨터비전과 피지컬AI 분야의 최신 기술이 소개된다.
정송 김재철AI대학원장은“AI 기술 경쟁이 전세계적으로 격화되는 상황에서, 국내 산업계와 연구기관이 기술 동향을 공유하고 협업 기회를 모색할 수 있도록 매년 본 행사를 개최하고 있다”며, 이번 설명회를 통해 KAIST가 보유한 AI 연구 역량과 산업적 확장 가능성을 널리 알리고, 국내 AI 생태계 발전에 기여하겠다”고 밝혔다.
이번 설명회는 AI 연구 및 산업 동향에 관심 있는 기업 관계자, 공공기관 관계자, 연구자, 학생 및 일반인 누구나 참석할 수 있다. 사전 신청은 온라인폼을 통해 가능하며, 현장 신청도 가능하다.
행사 종료 후에 KAIST 김재철AI대학원이 보유한 기술에 대한 기술이전이나 공동 연구에 관심 있는 기업은 KAIST 성남연구센터 (센터장 최재식 교수, 031-8022-7530 | aramseo@kaist.ac.kr)를 통해 기술 상담을 신청할 수 있다.
김재철 동원그룹 명예회장, KAIST에 총 603억원 기부
“AI 시대에는 데이터의 바다 속에 새로운 미래가 있다. KAIST가 세계 1위 AI 연구 집단으로 도약해 달라.”(김재철 동원그룹 명예회장)
우리 대학은 김재철 동원그룹 명예회장이 인공지능(AI) 인재 양성과 연구 인프라 강화를 위해 59억 원의 발전기금을 추가로 약정해 총 603억원을 기부했다고 16일 밝혔다. 이번 기부는 2020년 이후 두 번째 추가 기부로, 김재철 명예회장은 대한민국 AI 분야의 국가 경쟁력 강화를 위한 지원을 이어오고 있다.
김재철 명예회장은 2020년 기부를 통해 ‘KAIST 김재철 AI대학원’을 설립하며 KAIST가 AI 분야에서 세계 최고 수준의 역량을 갖출 것을 당부해왔다. KAIST가 최근 5년간(20~24년) AI 연구 수준이 세계 대학 중 5위라는 소식을 접한 김 명예회장은 이를 세계 1위 수준으로 도약시켜 달라고 요청했다.
이에 이광형 총장은 “현재 세계 최고 수준으로 평가받는 카네기멜론대(CMU)의 AI 분야 교수진 규모는 약 45명으로 이를 뛰어넘기 위해 KAIST AI대학원 역시 교수진을 50명 이상으로 확대하고, 연구에 전념할 수 있는 연구동 신축이 필요하다”고 설명했다. 이에 김 명예회장은 “건물은 내가 지어주겠다”고 화답했으며, 이번 추가 기부는 이러한 약속을 실천하기 위한 결정이다.
이번 3차 약정은 현재 추진 중인 AI 교육연구동 건물의 설계가 본격화됨에 따라, 건립 과정에서 예상되는 부족 재원을 보완하기 위해 59억 원을 추가로 지원하기로 결정한 것이다.
우리 대학이 건립하는 AI 교육 연구동은 지상 8층·지하 1층, 연면적 18,182㎡(약 5,500평) 규모로 조성되며, 2028년 2월 완공될 예정이다. 완공 이후에는 교수진 50명과 학생 1,000명이 상주하는 세계 최고 수준의 AI 연구 거점으로 활용될 전망이다.
우리 대학은 2021학년도부터 10년간 정규 정원 외로 매년 석사과정 60명, 박사과정 10명을 ‘동원장학생’으로 추가 선발해 운영하고 있다. 이 가운데 초기 3년간의 학비와 연구장려금은 기부금으로 지원됐으며, 2024학년도부터는 KAIST가 자체 예산을 투입해 장학생들이 연구에만 몰두할 수 있는 환경을 조성하고 있다.
앞으로 우리 대학은 김재철AI대학원에 세계 최고 수준의 교수진을 구축하고, 체계적인 석·박사과정 운영을 통해 글로벌 AI 핵심 인재를 양성하는 한편, 기술 역량뿐 아니라 인성과 전인적 소양을 갖춘 교육 프로그램도 함께 운영할 계획이다. 이를 통해 교육과 연구 전반에서 대한민국 AI 경쟁력 강화를 선도해 나간다는 방침이다.
김재철 명예회장은 "대한민국이 AI 선진국으로 도약하는 길에 이번 기부가 작은 마중물이 되기를 바란다. 앞으로 글로벌 핵심 인재들이 이곳에서 성장해 국가 경쟁력 강화에 기여할 수 있기를 기대한다”고 말했다.>
이광형 총장은 “김재철 명예회장님의 끊임없는 지원은 KAIST가 글로벌 AI 주권을 확보하는 데 가장 큰 원동력”이라며 “김재철AI대학원을 세계 최고의 AI 인재들이 모여 혁신을 만들어내는 메카로 성장시켜 명예회장님의 기대에 반드시 보답하겠다”고 감사의 뜻을 전했다.
AI로 의과학·바이오 분야 새 시대 연다
우리 대학은 과학기술정보통신부가 주관하는‘AI 특화 파운데이션 모델 개발 사업’의 ‘루닛 컨소시움’ 주요 참여기관으로 선정되어, 의과학·바이오 분야 AI 파운데이션 모델 개발에 본격 착수했다고 14일 밝혔다.
이번 사업을 통해 KAIST는 바이오·의료 데이터 전주기를 아우르는‘의과학 특화 AI 파운데이션 모델’을 개발하며, AI 기반 생명과학 혁신 생태계 조성을 주도할 계획이다.
‘루닛 컨소시움’에는 루닛을 중심으로 트릴리온랩스, 카카오헬스케어, 아이젠사이언스, SK바이오팜, 리벨리온 등 7개 기업과, KAIST, 서울대, NYU, 국민건강보험공단 일산병원, 용인세브란스병원 등 9개 의료기관 및 연구기관이 함께 참여한다.
본 컨소시엄은 최신 B200 GPU 256장을 지원받아, 의료 데이터를 처음부터 끝까지 연결해 분석하는 AI 시스템인‘증거사슬(Chain of Evidence) 기반 전주기 의과학 AI 모델’과 여러 AI가 협력해 진단·예측을 수행하는 시스템인 ‘멀티 에이전트(Multi-Agent) 서비스’를 구축·실증할 예정이다.
우리 대학은 이번 사업에서 전산학부 및 김재철AI대학원 교수진들이 공동 연구팀을 이루어 참여한다. 최윤재, 김태균, 예종철, 김현우, 홍승훈 교수가 연구팀으로 활동하며, 이상엽 연구부총장은 자문 역할을 맡고 있다.
연구진은 데이터를 단순히 수집하는데 그치지 않고, AI가 실제로 학습하고 활용할 수 있도록 의료와 생명과학 데이터를 정교하게 가공하고 체계적으로 관리하는 전략(L1~L7 단계)을 세운다. 이를 통해 의료 정보, 유전자·단백질 데이터, 신약 후보 물질 등 다양한 생명과학 데이터를 연결해 분석하는 AI 모델을 개발·검증할 예정이다.
연구팀이 통합하려는 데이터는 언어에서부터 실제 환자 진료 정보까지 폭넓게 포함된다. 구체적으로는 L1은 언어 데이터, L2는 분자의 구조, L3은 단백질과 항체, L4는 유전자와 단백질 정보를 아우르는 오믹스 데이터, L5는 의약품 정보, L6은 의과학 연구와 임상 데이터, 그리고 L7은 실제 병원에서 얻는 진료 데이터(실세계 임상 데이터) 를 의미한다. 즉, AI가 다루는 데이터는 말과 글에서 시작해, 분자와 단백질, 약물, 임상 연구, 그리고 실제 환자 진료 정보까지 모두 연결된다.
이상엽 부총장은 합성생물학과 시스템 대사공학 분야의 세계적 석학으로, 생명과학·공학·AI 융합을 통한 바이오 제조 플랫폼 구축과 정책 자문을 이끌고 있다. 그는 유전자와 단백질 등 생명정보(오믹스) 분석을 자문하고, 실험 결과를 검증하는 피드백 시스템을 설계해 한국이 개발하는 의료 AI 모델이 국제적 신뢰성과 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원하고 있다.
이 부총장은 “AI 기술이 생명과학과 공학의 경계를 허물며 새로운 지식 창출의 패러다임을 만들어가고 있다”며, “KAIST는 의과학 전주기 데이터를 활용해 AI가 질병의 원인을 밝히고 치료를 예측하는 시대를 앞당길 것”이라고 말했다.
이광형 KAIST 총장은 “KAIST는 AI 기반 생명과학 혁신 생태계 조성에 기여하고, 세계 최고 수준의 AI·바이오 융합 연구를 통해 국가 전략산업의 혁신을 선도하며 인류 건강과 과학기술의 진보를 이끌어가겠다”고 밝혔다.
루닛 컨소시움에서 개발되는 모델은 상업적 활용이 가능한 오픈 라이선스(Open License) 형태로 공개되어, 국민건강 챗봇 등 다양한 의료·헬스케어 서비스로 확장될 예정이다.
우리 대학은 이번 참여를 계기로 AI 기반 생명과학 데이터 인프라 구축, 의료 AI 표준화, AI 윤리 및 정책 자문 연구 등을 강화해 국가 바이오·의과학 연구의 AI 전환을 선도할 계획이다.
KAIST, 생성 AI 국가 R&D 사업서 핵심기술 개발 주도
KAIST는 산업체의 실질적 기술 수요에 기반한 연구 주제 도출, 고급 AI 인재 양성, 연구 성과의 산업 현장 실증을 통해 AI 기술의 산업 적용(AX, AI Transformation) 전환을 주도하고 있다. 이러한 가운데, KAIST가 과학기술정보통신부 주관 생성AI 국가R&D 사업에서 AI 핵심기술 개발에 나서며, 국내 AI 기술 경쟁력 강화에 앞장서고 있다고 13일 밝혔다.
우리 대학은 이번 ‘생성AI 선도인재양성사업’에서 산업체 주관 2개 과제와 기관 주관 1개 과제 등 총 3개 과제 모두의 공동연구기관으로 선정됨으로써, 생성형 AI의 핵심 기술 개발과 산학협력 기반 실무형 핵심 인재 양성이라는 이중 과제를 함께 수행하게 됐다.
또한 ‘독자 AI 파운데이션 모델 개발’사업에서는 총 5개 컨소시엄 중 4개에 우리 교수진이 핵심 연구진으로 참여해, 명실상부한 국내 생성 AI 연구의 중심 축 역할을 하고 있다.
생성AI 선도인재양성사업에서 각 과제당 67억 원, 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업에서 각 컨소시엄은 GPU 인프라 등 총 2,000억 원 규모의 정부 지원을 받는다.
2028년 말까지 진행되는 ‘생성AI 선도인재양성사업’의 일환으로, 우리 대학은 LG AI연구원과 협력, 전산학부 박노성 교수가 KAIST 책임연구자로 참여해 피지컬(Physical) AI 분야 연구를 수행한다. 이 사업은 물리 법칙에 기반한 이미지·비디오 생성 기술과 세계 모델(World Model) 개발에 집중한다.
특히 AI가 물리 세계의 실제 규칙을 더 정밀하게 학습하도록 설계된 모델 구조를 제안한 연구를 박노성 교수팀과 윤성의 교수팀이 진행하고 있고, 이는 물리 기반 생성형 AI(피지컬 AI)의 핵심 기술로 평가받고 있다.
또한 이 과제에는 AI 분야에서 세계적으로 주목받는 성과를 내고 있는 전산학부 박노성, 이재길, 황지영, 윤성의, 김현우 교수가 공동 참여한다. 이들은 올해 AI 분야 최고 학회인 ICLR, ICRA, ICCV, ICML에서 ▲물리 법칙 기반 올리비에-리치 플로우(Ollivier-Ricci Flow) 연구(ICLR 2025, 박노성 교수) ▲사족보행 로봇의 내비게이션 효율성 향상 기술(ICRA 2025, 윤성의 교수) ▲텍스트-비디오 검색을 위한 멀티모달 대형언어모델(ICCV 2025, 김현우 교수) ▲지식 생성을 위한 구조적 표현 학습(ICML 2025, 황지영 교수) 등을 발표했다.
NC AI와의 협력 사업에서는 전산학부 김태균 교수가 책임연구자로 참여해 멀티모달 AI 에이전트 기술을 개발한다. 3D 모델링, 애니메이션, 아바타 표정 생성, 캐릭터 AI 등 게임 산업 전반에 적용 가능한 기술을 연구한다. 게임 제작 파이프라인을 효율화하여 산업 현장을 경험함으로써 실무형 AI 인재를 육성하는 데 기여할 전망이다.
가상세계와 게임 산업에서 몰입감 있는 아바타 구현의 핵심 기술을 개발하고 있는 책임연구자인 김태균 교수는 3차원 컴퓨터 비전, 생성 AI의 석학으로, 이번 메타와 공동 연구를 통해 개발한 1인칭 시점 전신 동작 확산 모델을 VR·AR 환경에 적용할 것이다.
NC와의 사업에는 전산학부 김태균, 성민혁, 오태현 교수와 문화기술대학원 이성희, 우운택, 노준용, 임경태 교수가 참여한다. 이들은 CVPR 2025와 ICLR 2025에서 ▲ 1인칭 시점 전신 동작 확산 모델(CVPR 2025, 김태균 교수) ▲ 이미지 생성을 위한 확률적 확산 동기화 기술(ICLR 2025, 성민혁 교수) ▲ 대규모 3차원 얼굴 메시 비디오 데이터셋 구축(ICLR 2025, 오태현 교수) ▲ 사물 적응적 에이전트 동작 생성 기술 InterFaceRays (Eurographics 2025, 이성희 교수) ▲ 3차원 뉴럴 얼굴 편집 기술 (CVPR2025, 노준용 교수) ▲ 다국어 시각-언어 모델의 선택적 검색 증강 기술 연구(COLING2025, 임경태 교수) 등 세계적인 성과를 발표한 바 있다.
한국전자기술연구원(KETI) 주관 사업에는 김재철AI대학원 김승룡 교수가 생성AI 기술 개발 등에 참여한다. 김 교수팀은 최근에 어도비 리서치(Adobe Research), 구글 딥마인드(Google DeepMind) 등과 함께 비디오 데이터에서 강인한 점추적 정보를 추출하는 기술을 개발하여 비디오를 명확히 이해하고 생성하는 핵심 기술을 제시했다.
각 산업체 파트너는 우리 대학과 공동 강의를 개설하고 보유한 생성AI 파운데이션 모델을 교육·연구용으로 제공한다. 선발된 우수 학생들은 산업체에 파견되어 실무 중심의 연구를 수행하며, 우리 교수진은 LG AI연구원이 설립한 자체 AI 대학원에서 겸임교수로도 활동할 예정이다.
한편 과기정통부 '독자 AI 파운데이션 모델 개발' 사업에 우리 대학은 4개 컨소시엄에 참여해 독보적인 존재감을 보였다.
NC AI 컨소시엄에서는 전산학부 김태균, 윤성의, 박노성, 황지영, 성민혁 교수가 참여해, 멀티모달 파운데이션 모델(LMM) 및 로봇 기반 모델 개발에 집중한다. 특히 공간·물리·시간 상식을 학습하는 방식의 LMM 개발에 주력한다. 즉, 글·그림·영상·소리 등 다양한 정보를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 '만능 AI 두뇌'를 가지고 물리 세계를 이해하고 상호작용할 수 있는 차세대 멀티모달 AI 모델 개발에 최적화된 연구팀을 구성했다.
업스테이지 컨소시엄에는 데이터 AI, NLP(자연언어) 각 분야 석학인 전산학부 이재길, 오혜연 교수와 LLM 전문가인 문화기술대학원 임경태 교수가 참여해 금융, 법률, 제조 등 산업별 버티컬 모델 개발을 담당한다. 우리 대학 연구진은 산업 현장에서 바로 적용 가능하고 각 산업에 맞는 실용적 AI 모델 개발에 집중한다.
네이버 컨소시엄에는 멀티모달 학습, 조합적 언어시각 모델에 핵심기술을 가진 전산학부 오태현 교수, 언어 모델을 사용하여 비디오 추론, 생성 방법론을 제시한 김현우 교수와, 김재철AI대학원 및 전자과 교수진이 공동 참여한다.
SKT 컨소시엄에는 텍스트-이미지 생성, 인간 선호도 모델링, 시각적 로봇 조작 기술 개발에서 탁월한 성과를 보이는 김재철AI대학원 이기민 교수가 참여한다. 이 기술은 통신사의 개인화 서비스와 맞춤형 AI 솔루션 개발에 핵심적 역할을 할 것으로 전망된다.
이번 성과는 KAIST가 추진해 온 산업 수요 기반 연구와 현장 실증 중심의 AI 기술 개발 전략이 결실을 맺은 것으로 평가된다.
우리 대학 이광형 총장은 "AI 기술이 학문적 성과를 넘어 산업과 연결되고 실용화되기 위해서는 정부의 지속적 지원과 산학협력 중심의 연구·교육이 핵심”이라며 "KAIST는 앞으로도 산업 현장의 문제를 해결하고 AI 생태계 경쟁력을 높이는 실질적 기여에 힘쓸 것”이라고 밝혔다.
또한 이번 독자 파운데이션 모델 개발 사업에서 KAIST 주관기관으로 지원됐던 김재철AI대학원 황성주 교수 주도의 프로젝트는 아쉽게도 최종 선정에는 이르지 못했지만, 독창적인 접근과 과감한 시도가 돋보인 의미 있는 도전으로 평가받고 있다. 이 총장은 “선정 여부와 관계없이 이러한 시도가 축적되며 대한민국 AI 생태계를 더욱 풍요롭게 만들 것”이라고 덧붙였다.
김재철 동원그룹 명예회장 총544억원 기부
우리 대학은 김재철 동원그룹 명예회장이 AI 교육 및 연구 인프라 강화를 위하여 44억 원의 추가 발전기금을 약정했다고 6일 밝혔다. 이는 지난 2020년 500억 원에 이은 두 번째 기부로, 이로써 김재철 회장은 우리 대학에 총 544억원을 기부했다.
김 회장은 2020년 기부금으로 ‘KAIST 김재철 AI대학원’을 설립하여 AI 분야에서 최고 수준의 역량을 갖춰달라고 당부한 바 있다. 최근 우리 대학의 AI 연구 수준이 세계 5위라는 소식을 접한 김 회장은 이를 1위로 끌어올려달라고 요청했다.
김 회장의 주문에 대해 이광형 총장은 “현재 세계 1위인 카네기멜론 대학(CMU)의 AI 분야 교수 규모가 45명이다. 이를 넘어서려면 KAIST AI 대학원의 교수진도 현재의 20명에서 50명으로 확대하고, 연구에 매진할 수 있도록 연구동을 신축해야 한다.”고 설명했다. 김 회장이 ”건물은 내가 지어줄테니 걱정말라.”고 화답하며 추가 기부가 이루어졌다.
우리 대학은 1차 기부액의 사용 잔액(439억원)과, 2차 기부금(44억원)을 합한 483억원을 투입하여 교육연구동을 지상 8층·지하 1층에 연면적 18,182㎡ (5,500평) 규모로 건설한다. 2028년 2월 완공될 신축 건물은 교수 50명, 학생 1,000명이 상주하는 세계 최고 수준의 교육 연구 시설이 될 전망이다.
김재철 회장은 “젊은 시절엔 세계의 푸른 바다에서 대한민국의 미래를 찾았지만, AI 시대에는 데이터의 바다에 새로운 미래가 있을 것”이라며 “대한민국이 데이터 대항해시대 리더로 도약할 수 있는 글로벌 핵심 인재를 양성해 4차 산업 혁명 시대를 주도할 수 있게 되기를 바란다”라고 기부의 취지를 밝혔다.
이광형 총장은 “세계를 선도할 차세대 과학 인재 양성을 위해 새로운 지평을 연 김재철 회장님의 결단에 존경의 말씀을 드린다. 우리 대학은 김재철AI대학원을 김 회장님이 원하시는 것처럼, 세계 1위 AI 연구집단으로 성장시키겠다.”고 말했다.
한편, 이번 기부로 이광형 총장은 재임(1,400일) 동안 2,612억원의 기부금을 모아, 하루 평균 1.86억원을 모금했다.
KAIST 소프트웨어 산업발전 유공 ‘대통령 표창’ 수상 쾌거
“우리 대학은 전산학 전문지식이 부족한 개발자의 역량 개발부터 전문 고급 인력양성까지 다양한 교육 기회를 제공하며, 대한민국 AI 인재 100만 명 양성을 위한 원대한 목표 달성을 위해 앞장서 왔습니다. 대통령 표창이라는 쾌거를 이룬 데에 힘써주신 모든 구성원께 감사드립니다.” (이광형 총장)
우리 대학이 2일(월) 서울 양재 엘타워에서 열린 ‘2024년 소프트웨어 산업인의 날’ 기념식에서 소프트웨어 산업발전 유공 단체 부문에 선정되어 대통령 표창을 수상했다고 3일 밝혔다.
과학기술정보통신부가 주최하고 정보통신산업진흥원과 한국소프트웨어산업협회가 주관하는 ‘소프트웨어 산업인의 날’은 우리나라 소프트웨어 산업인의 위상을 고취하고 그 공로를 치하하고자 마련된 행사다.
매년 산업 활성화를 위한 정책 개발, 인력양성, 수출 증대 등에 공헌이 큰 유공자를 선발해 ‘소프트웨어 산업발전 유공 포상’을 수여하고 있다.
우리 대학은 소프트웨어 가치 확산과 우수 인력양성을 목표로 수요 기반의 산업현장 중심 교육, 비전공자 개발자와 융합 인재 양성 중심의 교육과정 개발에 공헌을 인정받았다.
구체적으로는 먼저 ‘SW 사관학교 정글’ 과정을 개설해 개발과 협업 능력을 겸비한 융합형 개발자를 육성했다. 이는 전산학 사전 지식이 없는 졸업생과 지식인을 대상으로 5개월간 집중 학습과 과제를 진행하는 비학위과정이다.
김재철AI대학원에서는 국내 최초로 인공지능 분야의 석·박사 프로그램 학위과정을 개설해 운영했다. 그리고 ‘머신러닝 엔지니어 부트캠프’를 기획해 딥러닝 기초부터 거대언어모델 등 최신 AI 기술에 대해 총 16주간 강의와 실습을 진행했다. 스타트업·창업 기업의 실무 역량을 강화하는 동시에 기업의 AI 기술 도입 문턱을 낮추고자 함이다.
또한, 2016년부터 소프트웨어 중심대학 사업 1, 2단계에 선정되어 참여했다. 이를 통해 신기술 기반의 교과과정과 학생들이 융합 교육을 직접 선택하는 자율형 시스템, 인턴십 확대 등을 추진한 점 역시 높게 평가받았다.
이날 시상식에서는 서민준 김재철AI대학원 교수도 소프트웨어 산업발전 유공으로 국무총리 표창을 받았다. 서 교수는 지난 4년간 AI 최상위 국제학회에 28편의 논문을 발표하며 AI 및 자연어처리 분야에서 선도적 연구 성과를 달성한 점을 인정받았다.
동시에 △지식 인코딩 △지식 접근 및 활용 △고차원 추론 수행 등 언어 모델 연구의 독창성 및 혁신성을 제고하고 국제 학술 커뮤니티에서 리더십을 발휘한 공로에도 주목했다.
이광형 총장은 “우리 대학은 앞으로도 지속적인 최신 교육과정 개발과 혁신적인 학위 제도 등을 통해, 글로벌 경쟁력을 갖춘 소프트웨어 인재 양성에 최선을 다할 것”이라고 밝혔다.
유민수, 김범준 교수, 구글 리서치 학술상(Google Research Scholar Award) 수상
우리 대학 전기및전자공학부 유민수 교수와 김재철AI대학원 김범준 교수가 구글(Google) 본사에서 수여하는 구글 리서치 학술상(Google Research Scholar Award) 올해 수상자로 선정됐다고 9일 밝혔다.
이 상은 전 세계 대학들을 대상으로 컴퓨터 과학 및 관련 분야를 연구하고 있는 신진 연구자들과 구글과의 협업을 촉진하고 장기적 협력 관계를 도모하기 위해 구글 본사에서 2021년에 신설한 프로그램이다. 유민수 교수와 김범준 교수는 학계에서 7년 미만으로 활동한 신진 연구자 자격으로 전 세계에서 선정된 총 78명의 신진 교원 수상자 명단에 포함됐다. 국내 소재 대학에 재직 중인 교수는 3명이 선정됐으며, 이 중 유민수 교수와 김범준 교수를 포함하여 2명이 KAIST 소속이다.
유민수 교수는 ‘차등 프라이버시 기술 기반 기계학습을 위한 하드웨어/소프트웨어 설계(Co-Designing Hardware/Software Systems for Differentially Private Machine Learning)'이라는 연구 주제로 수상을 하게 되었다. 최근 들어 챗GPT(ChatGPT)로 각광받고 있는 초거대형 언어 모델(LLM, Large Language Model) 기반의 생성형 AI(Generative AI) 기술은 AI 서비스 품질 향상을 위해 대량의 사용자 데이터를 수집 및 활용하여 AI 모델의 정확도를 개선하고 있다. 하지만 사용자의 민감한 개인정보가 데이터센터로 전송 및 저장되는 와중에 유출되거나, 이를 기반으로 학습된 모델이 추론 과정에서 서비스될 때 학습에 사용된 개인정보가 유출되는 등 사용자 개인정보보호가 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 이번 수상의 기반이 된 '프라이버시가 보호되는 기계학습을 위한 컴퓨터 시스템 연구'는 대량의 데이터 사용이 필수적인 AI 모델 학습 과정에서, 개인정보나 민감한 사용자 데이터가 AI 모델의 학습이나 추론 과정에서 유출되지 않는 솔루션 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
김범준 교수는 ‘동작 계획 및 작업 계획을 접목시킨 초거대 언어모델(Integrating large language models with geometric task and motion planning)' 이라는 주제로 기계학습 및 데이터마이닝 분야에서 수상했다. 현존하는 로봇들이 동작 계획이나 작업계획 중 한 가지만 달성할 수 있는 반면 작업 및 동작 계획 문제는 이 두 가지를 동시다발적으로 푸는 문제인데, 현재 이 분야 알고리즘들을 사용하기 위해서는 수많은 수작업이 들어간다. 최근 이런 수작업들을 초거대형 언어 모델로 대체할 수 있다는 가능성을 보여주는 연구 결과들이 나오기 시작했는데, 아직까지 이 방식들은 견실성(soundness)이나 정확성(correctness)를 보여주진 못하고 있다. 현 주제에서는 이런 연구 결과들과 기존에 쓰이던 작업 및 동작 계획법들을 효과적으로 결합하여 정확성(correctness)도 보장하고 수작업도 불필요한 알고리즘을 개발하는 것이 목표다.ᅠ
한편, 유민수 교수는 텍사스대학교 오스틴캠퍼스(University of Texas at Austin)에서 박사 학위를 받고 미국 엔비디아(NVIDIA) 본사 연구소 (2014-2017) 및 메타 인공지능 (Meta AI) 연구소 (2022-2023)에서 AI 컴퓨팅 가속을 위한 AI 반도체 및 AI 소프트웨어 시스템 연구를 주도해왔다. 지난 2018년부터는 우리 대학 전기및전자공학부에 교수로 재직 중이다. 김범준 교수는 메사추세츠공과대학(MIT)에서 2020년 박사 학위를 받고 같은 해부터 우리 대학 김재철AI대학원 교수로 재직중이다.
해당 수상에 관한 자세한 소식은 아래 웹사이트에서 확인할 수 있다.
https://research.google/outreach/research-scholar-program/recipients/?category=2023
김재철AI대학원, AI EXPO KOREA 2023에서 'KAIST AI 기술설명회 2023' 개최
우리 대학 김재철AI대학원(원장 정송)과 기술가치창출원(원장 최성율)이 공동 주관하여 ‘KAIST AI기술설명회 2023’을 5월 12일(금) 서울 COEX에서 개최했다.
오전 세션에서는 최근 사회에 큰 파장을 일으키고 있는 생성 AI분야의 양대 주제인 영상생성 모델 (Diffusion Model)과 대형 언어생성 모델 (ChatGPT 등)에 대해 우리 대학 김재철AI대학원 예종철 교수, 서민준 교수가 각각 튜토리얼을 진행했다. 또한 인공지능 기술을 사용하여 산업설비의 에너지 비용을 절감한 사례에 대해 최재식 교수가 발표했다. 이어서 KAIST 기술이전 절차(지식재산 및 기술이전센터 김권 센터장)와 KAIST 장기 기업자문 특화 플랫폼인 ILP 프로그램(산학협력센터 김성완 센터장)에 대해서 일반에 소개하는 자리를 가졌다.
기술소개 세션 1부에서는 ▲자기 피드백을 활용한 고성능 챗봇 개발 기술(서민준 교수) ▲대형 언어모델 교사를 활용한 소형 추론 모델 학습(허남규 연구원, 윤세영 교수) ▲대규모 문서 이해를 위한 설명 가능한 방법론(홍지우 연구원, James Thorne 교수) ▲가상 휴먼 3D 영상 합성 기술(주재걸 교수) ▲객체 분할 기술의 개발 속도 향상(이승호 연구원, 심현정 교수) ▲시간적으로 일관된 얼굴 비디오 수정(김경만 연구원, 양은호 교수) ▲멀티뷰 흉부엑스레이 생성 모델(이현경 연구원, 최윤재 교수)이 소개되었다.
기술소개 세션 2부에서는 ▲잡을 수 없는 물체의 조작을 위한 강화학습(김재형 연구원, 김범준 교수) ▲베이지안 딥 러닝(이주호 교수) ▲AI의 이론과 실제를 잇는 수학적 성능 분석(윤철희 교수) ▲생성 네트워크 하이퍼 표현 학습(Soro Bedionita 연구원, 정송 교수) ▲행렬 및 텐서 압축 기술(권태형 연구원, 신기정 교수) ▲Tabular 데이터 처리를 위한 딥러닝 기술(남재현 연구원, 신진우 교수) ▲시계열 딥러닝 의사결정 설명기술(장원준 연구원, 최재식 교수) 등 KAIST 김재철AI대학원의 각 연구실이 보유한 다양한 AI 분야 기술과 최근 연구성과를 발표했다. 본 기술설명회를 통해 참가자들은 인공지능 분야의 최고 전문가들이 설명하는 최신 AI 기술 동향을 습득하고 현재 AI기술 발전의 방향성을 파악할 수 있을 것으로 기대된다.
본 행사를 주관한 우리 대학 김재철AI대학원 정송 원장은 “KAIST 김재철AI대학원에서 연구개발 중인 최신 AI기술을 소개함으로써 행사에 참여한 여러 산업분야 기업들이 필요로 하는 기술의 이전과 공동연구를 활성화하고, 국내 기업의 인공지능 기반 비즈니스 경쟁력을 강화하는 데에 우리 대학원이 기여하고자 한다”고 말했다.
행사 종료 후 KAIST 김재철AI대학원이 보유한 기술에 대한 기술이전이나 공동연구에 관심이 있는 기업들은 개별상담 신청이 가능하다.
김준모·주재걸 교수, 한국인공지능학회 학술상·학회공로상 수상
우리 대학 유창동 전기및전자공학부 교수가 회장을 맡은 한국인공지능학회 지난 11일 2022 송년회를 개최하고 인공지능의 학술적 발전에 기여한 기업과 연구자에게 시상했다.
최근 5년 간 영향력이 큰 논문을 쓴 연구자에게 주는 학술상은 김준모 KAIST 전기및전자공학부 교수, 주재걸 KAIST 김재철AI대학원 교수에게 수여됐다. 서민준 KAIST 김재철AI대학원 교수는 신진연구자상을 받았다. 또한, 인공지능 및 학회 발전에 세운 공로로 김광수·장동의 KAIST 전기및전자공학부 교수, 석흥일 고려대 인공지능학과 교수, 백승렬 유니스트 AI 대학원 교수, 주재걸 KAIST 김재철AI대학원 교수에게 학회공로상이 부상과 함께 주어졌다.
이번 시상식에서는 학술분야의 높은 성과와 함께 인공지능 개발과 응용에 앞장서 국내·외 협력 사업을 활성화고 학회와의 협력을 위해서 노력한 기업인들의 공로도 치하돼 배경훈 LG AI 연구원장, 하정우 네이버 AI 연구소장, 배순민 KT AI2XL 소장에게 기업인상이 주여졌다.
배경훈 원장은 LG AI 연구원의 초대원장으로 LG 그룹의 인공지능 연구를 발전에 일조하고 최근에는 인력양성과 초거대 AI에 큰 힘을 쏟고 있다.
하정우 네이버 AI 연구소장은 네이버의 인공지능 연구를 세계적 수준으로 올리는데 크게 기여하고 있으며, 최근에는 NeurIPS 2022 의 Social Chair와 디지털플랫폼정부위원회 데이터-인공지능 분과 위원장을 역임하고 있다.
배순민 소장은 디지털플랫폼정부위원회 데이터-인공지능 분과에 참여하고 있으며, KT내 인공지능 연구와 국제협력 사업에 큰 힘을 기울이고 있다.
유창동 회장은 “2022년 한국인공지능 발전을 이끌어주신 모든 수상자들에게 축하와 감사의 인사를 전하며, 2023년에는 더 크게 도약하는 한 해가 되길 기원한다”라고 전했다.
이성주, 신진우 교수팀, 스스로 새로운 환경 적응하는 인공지능 기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 이성주 교수와 AI대학원 신진우 교수 연구팀이 공동연구를 통해 스스로 환경변화에 적응하는 테스트타임 적응 인공지능 기술을 개발했다고 밝혔다.
해당 연구는 “NOTE: Robust Continual Test-time Adaptation Against Temporal Correlation”라는 제목으로 인공지능 분야 최고권위 국제학술대회 ‘신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2022'에서12월 발표될 예정이다.
이성주 교수와 신진우 교수 공동 연구팀이 스스로 새로운 환경에 적응하는 “테스트타임 적응 (Test-Time Adaptation)” 인공지능 기술을 개발하였다. 연구팀이 제안한 알고리즘은 기존의 최고 성능 알고리즘보다 평균 11% 향상된 정확도를 보였다.
기계학습 모델들의 한계점은 학습했던 데이터와 다른 분포의 데이터에 적용되면 성능이 급격히 하락한다는 것이다. 이를 푸는 여러 방법 중에서 데이터를 미리 수집할 필요없이 모델이 스스로 테스트 데이터를 분석하여 변하는 환경에 적응하고 성능을 향상시키는 기술인 테스트타임 도메인 적응 (Test-Time Adaptation) 방법이 최근 산학계에서 크게 각광을 받고 있었다.
연구팀은 기존의 테스트타임 도메인 적응 기술들이 모두 데이터가 이상적인 균일분포를 따른다는 가정을 한다는 문제점에 착안했다. 실제 데이터는 환경 변화나 시간 변화에 따라 데이터 분포가 변하거나 비균일분포의 데이터에 대해서는 기존 기술을 동작하지 않는다. 하지만 연구팀이 제시한 “NOTE” 기술은 비균일분포의 데이터에서도 기존 최대 성능 알고리즘 보다 평균 11%만큼 향상된 정확도를 보였다.
이성주 교수 연구팀과 신진우 교수 연구팀의 공동연구로, 공태식 박사과정이 제1저자로 연구를 이끌었고, 정종헌 박사과정, 김태원 학사과정, 김예원 석사과정이 공동 저자로 기여하였다.
이성주 교수와 신진우 교수는 ”테스트타임 도메인 적응은 인공지능이 스스로 환경 변화에 적응하여 성능을 향상시키는 기술로, 활용도가 무궁무진하다. 이번에 발표될 NOTE 기술은 실제 데이터 분포에서 성능향상을 보인 최초의 기술이고 자율주행, 인공지능 의료, 모바일 헬스케어 등 다양한 분야에 적용이 가능할 것으로 기대된다.” 라고 밝혔다.
이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원 (No. NRF-2020R1A2C1004062)과 방위사업청과 국방과학연구소의 지원(UD190031RD)으로 한국과학기술원 미래 국방 인공지능 특화연구센터에서 수행된 연구이다.
2022년도 학위수여식 개최
KAIST(총장 이광형)가 18일(금) 오후 2시 대전 본원 대강당에서 2022년도 학위수여식을 개최한다.
이번 학위수여식에서는 박사 663명, 석사 1천383명, 학사 695명 등 총 2천741명이 학위를 받는다. 이로써 KAIST는 지난 1971년 설립 이래 박사 1만5천81명을 포함해 석사 3만6천896명, 학사 2만152명 등 총 7만2천129명의 고급 과학기술 인력을 배출하게 된다.
코로나19 확산 방지를 위해 3년 연속으로 온라인 중심의 학위수여식을 개최한다. 수상자와 연설자를 포함한 학생 대표 86명과 보직자 20명 등 최소한의 인원만 입장해 방역 수칙을 준수하며 행사를 진행했다.
학사과정 수석 졸업의 영광은 이지영(24세·물리학과) 씨가 차지해 과학기술정보통신부 장관상을 받는다. 이사장상은 방유진(23세·기술경영학부) 씨, 총장상은 이정환(25세·수리과학과) 씨, 동문회장상과 발전재단 이사장상은 각각 김예원(24세·전기및전자공학부) 씨와 최지민(23세·항공우주공학과) 씨가 수상한다. KAIST는 재학생들이 전공지식은 물론 인성과 리더십까지 고루 갖춘 인재로 성장하도록 독려하기 위해 올해부터 학위수여식 포상 명칭을 ‘KAIST 전인상’으로 명명했다.18일 학위수여식에는 임혜숙 과학기술정보통신부 장관이 참여해 우수 졸업자에게 시상하고 축사를 통해 “인공지능과 메타버스를 중심으로 한 디지털 대전환의 시대에 미래를 개척하기 위한 청년연구자의 역할이 중요하다고” 강조하고 “실패를 두려워하지 말고 거침없이 도전하면서도 가슴이 따뜻한 사람이 되어 달라”라고 졸업생들에게 당부했다.
한편, 올해 학위수여식에서는 휠체어 위에서 남들과 다른 시각으로 세상과 부딪히며 살아온 박혜린(24세, 전산학부) 씨가 학사모를 쓴다. “제 멋진 휠체어와 함께 여행하는 삶을 산 지 24년이 되었다”라고 말하는 혜린 씨는 중증 뇌성마비 장애를 가지고 태어났다. 몸이 불편해서 하기 어려운 몇 가지 일들을 누군가 도와준다면, 학업을 이어가는 데는 전혀 문제가 없었기 때문에 특수학교가 아닌 일반 학교에 진학했다. 친구들이나 학교에 배정된 ‘보조 선생님(특수교육보조원)’의 도움 속에서 어려움을 해결해나가며 공부할 수 있었다. 수학자의 꿈을 키웠던 혜린 씨는 각고의 노력 끝에 2017년 KAIST에 입학했다. 하지만, 대학에서 생활하려면 자주 이동해야 했다. 혜린 씨가 가장 취약한 부분이었다. 수업 시간마다 강의실이 바뀌었고 때로는 다른 건물을 찾아가야 했다. 엘리베이터는 늘 사람을 가득 태운 채 내려와 휠체어가 들어갈 만한 기회를 얻을 때까지 한참을 기다려야 했다. 때로는 겨우 두세 개의 계단 때문에 눈앞에 보이는 입구를 포기하고 멀리 돌아가는 진입로를 찾아야 했다. 어렵게 찾은 진입로가 자동문이 아닐 때는 혼자 힘으로 열고 들어가는 것이 거의 불가능했다. 어머니의 도움을 받으며 학교생활을 이어갔지만, 첫 학기가 끝났을 때 몸무게가 10kg이나 빠져있을 정도였다. 힘든 적응기를 보내는 중에도 혜린 씨는 포기하지 않았다. 삶에는 언제나 장애물이 등장했기 때문에, 곤란한 점부터 헤아리기보다는 ‘나만이 해낼 수 있는 일’을 찾아 후회가 남지 않게 최선을 다해보기로 마음을 먹은 것이다. 그 후 혜린 씨는 KAIST를 변화시키기 시작했다. 개선이 필요한 점들을 적극적으로 학교에 건의했고 KAIST는 혜린 씨의 민원을 빠르게 처리했다. 매 학기 열리는 ‘장애학생 간담회’에서 만나는 보직 교수와 담당 직원도 불편한 점이 있으면 언제든지 학교에 알려달라고 당부했다. 혜린 씨의 건의로 장애인 주차구역의 위치와 크기를 바로 잡혔고, 계단 몇 개 때문에 휠체어가 접근하지 못하는 구역에는 경사로를 설치됐다. 졸업 필수 요건에 포함되어 있던 체육 교과목 이수 항목에도 예외 규정이 만들었다.
당시 학생생활처장이었던 류석영 교수(현 전산학부장)는 “장애인 편의시설을 확충해야 한다는 사실을 머리로 아는 것과 그 필요성을 실제로 체감하는 일이 정말 다르다는 것을 혜린이를 통해 배우게 되었다”라고 전했다. 혜린 씨는 KAIST에 입학한 최초의 중증 장애 학생이다. 학내에 장애인 편의시설을 갖추고는 있었지만, 내부 구성원이 일상적으로 사용한 선례가 없었기 때문에 미진한 부분을 누구도 알지 못했던 것이다. 크고 작은 장애물들이 조금씩 사라져가면서 학교생활에 익숙해진 혜린 씨는 2017년 12월 대통령 장학생으로 선발돼 청와대를 방문해 문재인 대통령으로부터 장학증서를 받기도 했다. 수학자의 꿈을 찾아 수리과학과에 진학했지만, 학부 1학년 때 접했던 프로그래밍에 흥미를 느껴 전산학부 과목을 자유롭게 수강했던 2학년 가을학기에 학과 딘즈리스트(성적우수학생)에 이름을 올린 뒤 이듬해 전산학으로 과감하게 전공을 바꿨다. 장애인 편의시설의 유무가 아닌 전공 적합성을 최우선으로 고려해 결정을 내렸다는 혜린 씨는 올해 3월 KAIST 전산학부 석사 과정에 진학해 프로그래밍 언어를 연구할 계획이다. “소수 중에서도 소수인 삶을 살다 보니 보편적인 학생들과는 다른 관점을 갖게 되었다”라고 말하는 혜린 씨는 “다른 사람이 착안하지 못하는, 내 눈에만 보이는 무언가를 발견해 우리 사회에 좋은 방향으로 변화시키는 연구를 해보고 싶다”라고 포부를 밝혔다.
혜린 씨는 18일 열릴 학위수여식에서 졸업생을 대표연설을 맡는다. “제 앞길을 방해하는 장애물들이 끊임없이 나타나겠지만, 저는 KAIST가 더 굳게 심어준 ‘할 수 있다’는 믿음을 바탕으로 꾸준하게 그 장애물들을 넘어설 것임을 의심치 않는다”라는 메시지를 전했다.
이뿐만이 아니라, 학위과정 6년간 두 번의 출산을 포함해 세 아이를 양육하며, 암(癌)을 연구해 세계적인 학술지에 논문을 게재한 최새롬(34세, 바이오및뇌공학과) 씨도 박사 졸업의 영예를 안았다.
어릴 때부터 과학자가 되고 싶다는 막연한 꿈을 키웠던 새롬 씨는 중학교 1학년 여름방학에 가족과 함께 미국으로 이주했다. 가까운 친척들이 암으로 세상을 떠나는 모습을 지켜보며, 암을 공부하고 싶다는 결심을 굳히고 빌게이츠 장학재단(Bill & Melinda Gates Foundation)의 지원을 받으며 UC버클리(University of California, Berkeley)에 입학해 분자생물학을 전공했다. 이후, 서던 캘리포니아 대학교(University of Southern California)에서 과학교육학 및 줄기세포학 석사학위를 각각 취득한 뒤 2016년 2월 KAIST 바이오및뇌공학과에 입학했다. 새롬 씨는 “다들 미국으로 나가서 배우려고 하는데 왜 한국에 다시 돌아왔느냐는 질문을 많이 받았다”라고 전했다. 대답은 간단했다. 그곳에 하고 싶은 연구가 있었기 때문이다. 새롬 씨가 진학한 ‘시스템생물학 및 바이오영감공학 연구실’은 복잡한 생명 현상의 본질적인 원리를 시스템 차원에서 규명하는 기초 연구와 이를 원하는 방향으로 제어하기 위해 수학모델링이나 컴퓨터시뮬레이션 분석, 생물학 실험 등의 방법과 융합하는 시스템생물학(Systems Biology) 연구가 창시된 곳이다. 새롬씨는 “실험 논문을 보면 ‘이 유전자는 이러한 특성을 가진다고 알려졌기 때문에 실험 후보군으로 선정하였다’라고만 나와 있는 경우가 대부분이어서, 도대체 왜 해당 유전자를 실험하게 되었는지 명확한 이유가 늘 궁금했다”라고 말했다. “기초 연구로 암의 치료 방법을 알아가는 것과 동시에 수학적 모델링으로 그 방법의 메커니즘을 연구를 할 수 있는 곳이었기 때문에 KAIST 진학을 망설일 이유가 없었다”라고 덧붙였다. 미국에서 결혼하고 가정을 꾸린 새롬 씨는 박사 과정에 진학할 무렵에 첫아이를 낳았다. 출산 후 열흘 만에 비행기를 타고 한국으로 건너와 입학 면접을 치렀다. 아내의 학업을 적극적으로 지지해 준 편은 귀국 후 2년간 KAIST가 있는 대전에서 서울에 있는 직장으로 매일 출퇴근을 했다. 연구실 생활이 본격적으로 시작되면서 새롬 씨는 9시에 출근해 5시에 퇴근했다. 밤늦게까지 연구해도 모자란 박사 과정 학생이었지만 교내 어린이집으로 아이를 데리러 가야 했기 때문이다. 새롬 씨의 등장은 연구실에도 작지 않은 파장을 일으켰다. 연구실이 생긴 뒤 아이를 키우며 학위과정을 이수하는 첫 번째 학생이었기 때문이다. 새롬 씨는 연구에 쓸 수 있는 시간이 동료들에 비해 짧은 만큼 주어진 시간 동안에는 최대한의 집중력을 발휘해 효율을 높였다. 연구와 육아를 병행하는 일에 익숙해져 갈 무렵 둘째 아이가 생겼다. 임신 소식을 들은 조광현 교수는 “아무 걱정하지 말고 출산하고 오라”는 축하를 건넸다. 임신 기간은 물론 출산 이후에도 여러 배려를 아끼지 않았다. 새롬 씨는 “조광현 교수님은 아이 셋을 키우는 여성 과학자의 신분을 약점이 아닌 강점으로 만들어주신 분”이라고 강조했다.아이돌보미와 교내 KAIST어린이집의 도움을 받으며 연구를 이어갔다. 5시가 되면 어김없이 퇴근해 하원 한 큰아이와 집으로 돌아갔다. 그 무렵 남편은 직장이 있는 서울로 거처를 옮겼고 평일에 아이를 돌보는 일은 새롬 씨가 전담하게 되었다. 연구에 집중할 시간이 모자랄 때면, 아이를 집에 데려다 놓은 뒤 다시 연구실로 복귀하거나 아이들이 잠든 새벽 시간에 남은 일을 처리하기도 했다. 실험을 주로 하는 생물학 분야를 전공한 새롬 씨는 수학리모델링과 컴퓨터시뮬레이션 분야의 기초 지식이 전혀 없는 상태로 박사 과정을 시작했지만, 네트워크 모델링과 시뮬레이션 분석을 하여 논문을 완성할 만큼 뛰어난 실력을 갖추게 됐다. 일과 가정을 모두 돌봐야 하는 상황 속에서 계속 나아가게 해준 힘은 다름 아닌 성취감이었다. 새롬 씨는 “배우는 동안에는 힘들었지만, 그 과정을 넘어선 뒤부터는 제가 만들어낸 성과를 직접 확인하는 즐거움이 있었다”라며, “마찬가지로 하루가 다르게 자라는 아이들 모습을 확인하는 것도 큰 원동력으로 작용해서 하루하루를 더 열심히 살아낼 수 있었다”라고 전했다. 연구에 속도가 붙어 졸업을 준비할 즈음 세 번째 생명이 찾아왔다. 덕분에 논문의 초안은 산후조리원에서 작성됐다. 항암제 외에는 뚜렷한 치료 방법이 없는 것으로 알려진 악성 유방암 세포를 호르몬 치료가 가능할 정도의 완화된 상태로 되돌릴 수 있다는 사실을 규명해낸 졸업 논문은 국제적 권위의 학술지인 ‘암연구(Cancer Research)’지에 게재됐다. 최새롬 씨는 “저는 이 연구실에서 출산과 연구를 병행한 첫 번째 학생이자 심지어 최초의 다산(多産) 학생이라는 기록까지 갖게 됐는데, 이 중요하고 커다란 두 가지 일을 동시에 해도 좋은 성과를 낼 수 있다는 선례를 남기고 가는 것 같아 영광이다”라고 말했다. 이어, “평일에는 직장에서 주말에는 집에서 최선을 다해 가정을 떠받치는 남편과 엄마가 제일 멋있다며 항상 용기를 주는 아이들, 어린이집과 아이돌보미 선생님, 가까이는 교수님과 연구실 동료들까지 주변에서 많은 도움을 주신 덕분에 연구에 집중하고 좋은 성과를 거두며 학업을 마칠 수 있게 되었다”라고 감사 인사를 전했다. 새롬 씨는 졸업 후 창업을 할 계획이다. 기초 연구에서 얻은 소중한 결과를 활용해 환자들에게 실제로 도움이 될 수 있는 약물이나 치료법을 개발하는 바이오 테크놀로지 회사다. 스승인 조광현 교수가 공동 창업을 제안했다. 새롬 씨를 지도한 조광현 교수는 “출산과 육아의 과정에서 많은 어려움이 있었는데도 불구하고 완전히 새롭고 도전적인 연구 주제에 망설임 없이 뛰어들어 훌륭한 성과를 거둔 자랑스러운 졸업생”이라고 높이 평가했다.
한편, 이날 학위수여식에서는 김재철 동원그룹 명예회장과 장성환 삼성브러쉬 회장이 KAIST 명예박사학위를 받는다. 명예과학기술학박사 학위를 받는 김재철 동원그룹 명예회장은 AI대학원 발전기금을 쾌척해 KAIST가 세계를 이끌어 나갈 차세대 과학 인재를 양성할 수 있는 기반과 미래 신성장 동력을 창출할 초석을 제공한 공로를 인정받았다. 김 명예회장은 이날 명예박사학위 수락 연설문을 통해 “인간의 도전은 개인의 인생과 세계를 바꿔왔다”라고 강조하며, “모두 자신을 갖고 행복하고 성공적 삶을 위한 도전을 하라”고 졸업생들을 격려했다. 장성환 삼성브러쉬 회장도 같은 날 KAIST의 동문이 된다. 장 회장은 평생을 일궈온 재산을 기부해 의사 과학자 인재 양성과 의과학·의공학 분야 연구 사업을 지원하고 KAIST가 융·복합 학문 중심의 초일류 대학으로서 경쟁력을 키워갈 수 있도록 기여한 공적을 인정받아 명예경영학박사 학위를 받는다. 장성환 회장은 명예박사 수락 연설을 통해 “대학의 승리이자 교육의 승리는 아마도 학생들이 각자의 꿈을 실현하게 되는 것”이라고 강조하며, “아무리 변화가 격심한 시대라도 지역사회와 국제사회에 올바른 나침반을 소유한 인재들이 속속 튀어나와 과감히 키를 잡는다면 극복하지 못할 리 없다”라고 젊은 인재들을 응원했다. 한편, 이광형 총장은 18일 학위수여식장에 자신의 아바타를 등장시킬 계획이다. 메타버스 아바타기업 갤럭시코퍼레이션의 기술 기부로 제작된 아바타는 디에이징 기술로 이 총장이 대학을 졸업하던 40년 전의 모습을 재현해냈다. 불확실한 미래에 큰 두려움을 느끼며 고민하던 자신의 경험담을 아바타에 담아 졸업생들과 공유하며 “꿈을 이루기 위해 남들이 보지 않는 곳에서 이를 악물고 노력했지만 안타깝게도, 노벨상을 받는 과학자가 되지는 못했다”라고 고백하고, “그러나 대한민국의 기업문화를 바꾼 제자들을 길러냈고 지금은 대한민국의 자랑인 KAIST를 세계 일류대학으로 만드는 꿈을 꾸고 있다”라며 큰 꿈을 품고 두려움 없이 미래를 향해 전진할 것을 당부했다.
김재철AI대학원 · 기상청 AI기상예측 연구센터 개소
우리 대학 김재철AI대학원과 기상청 국립기상과학원이 ‘AI기상예측 연구센터 (센터장: 윤세영 교수)'를 개소했다.
KAIST AI기상예측 연구센터는 KAIST 김재철AI대학원이 국립기상과학원의 알파웨더 개발 연구 프로젝트의 최종 계약자로 선정돼 설립됐다.
알파웨더는 시간당 약 15만 개의 기상정보를 활용·분석, 예보관이 신속·정확한 예보 정보를 생산할 수 있도록 지원하는 AI 시스템이다.
본 연구센터는 ▲AI-초단기 강수예측기술 개발, ▲수치모델의 물리과정 대체기술 개발, ▲AI-예보지원기술 개발의 3개 연구팀으로 구성되며 기상과학원 AI기상연구팀 15명과 KAIST 김재철AI대학원 61명이 참여한다.
AI-초단기 강수예측 기술에 대한 연구를 통해 위성·레이더·지상 관측자료를 활용해 6시간까지 8개의 강수 구간에 대한 강수확률을 예측하고 여러 수치모델의 예측결과 보정과 최적 결과를 제안하는 기법을 개발하고 있다.
AI-예보지원기술 개발은 예보관이 반복적으로 수행하는 수작업을 정형화해 자동화 과정으로 수행하도록 AI 기반 소프트웨어를 연구개발하는 과제다. 연구결과는 예보국의 검증을 통해 차기 예특보시스템 지능형 엔진으로 2026년부터 현업 운영할 예정이다.