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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.
2025.11.14 조회수 3729 -
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.
2025.08.13 조회수 8530 -
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.
2024.12.02 조회수 6576 -
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
2023.06.09 조회수 10831 -
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.
2023.05.15 조회수 9506 -
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.
2022.12.19 조회수 11651 -
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.
2022.10.21 조회수 14777 -
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.
2021.12.24 조회수 9203 -
90세 법무사, 김재철AI대학원 발전기금 20억 원 쾌척
경기도 성남시에 거주하는 김동명(90) 법무사가 지난 10월 말 3억 원의 현금과 17억 원 상당의 부동산 등 총 20억 원을 김재철AI대학원의 발전기금으로 기부했다.
우리 대학과 기부자의 인연은 올해 9월 도착한 우편물 한 통으로 시작됐다. '증여 청약 의향서'라는 제목의 서류에는 "위 본인이 현금과 별지 부동산을 귀 재단에 '사인증여등기'에 의거 증여하고자 하는 바 다음 제안을 동의·수용할 수 있는지요"라고 친필로 작성한 제안이 담겨 있었다. 사인증여는 사망과 동시에 효력이 발생하는 생전 증여 계약이다. 김 씨는 KAIST가 증여에 동의한다면 서류 절차를 마무리한 뒤 등기필증과 기부금을 가지고 학교에 방문하겠다고 덧붙였다. 발전재단은 즉시 계약서와 위임장 등 증여에 필요한 문서를 준비해 기부자에게 회신했다. 현직 법무사인 김 씨는 부동산의 등기 이전 등 기부에 필요한 실무적인 절차를 직접 진행해 기부를 완료했다.
김 씨는 최근 들어 KAIST에 고액 기부가 잇따른다는 언론 보도를 눈여겨봤다고 한다. "잘되는 집에는 다 이유가 있는 것처럼 고액 기부자가 몰리는 학교라면 분명히 특별한 이유가 있을 것으로 생각했다"라고 기부를 결심한 계기를 설명했다.
80년대부터 미래학을 공부하며 새로운 기술 변화에 관심이 많았던 김 씨는 최근의 기술 동향을 지켜보며 대한민국을 이끌어갈 미래산업은 인공지능(AI) 분야라는 확신을 가지고 기부금의 사용처를 김재철AI대학원 발전기금으로 지정했다.
발전재단 관계자는 "기부자를 처음 뵙는 자리에서 학교의 성과를 설명해드렸는데 주요 내용은 이미 파악하고 계셨다"라고 전했다. 이어 "기부를 준비하는 과정에서 학교 홈페이지를 탐독하며 어떤 연구를 하고 있는지 꼼꼼하게 찾아보셨다고 한다"라고 설명했다.
우리 대학은 지난달 17일 대전 본원 총장실에서 발전기금 감사패 전달식을 열었다. 이광형 총장, 이승섭 교학부총장, 이상엽 연구부총장, 김보원 대외부총장, 정송 김재철AI대학원장, 신진우 김재철AI대학원 교수 등 주요 보직자가 참석해 김동명 법무사를 환대했다.
김 씨는 "KAIST가 세상을 바꾸는 과학기술로 국가와 사회발전에 공헌할 수 있으리라 믿는다"라고 말했다. 이어, "받는 기쁨보다 주는 기쁨이 훨씬 크다는 것은 해본 사람만 알 수 있는 것인데, 대한민국의 미래 발전을 이끌어갈 KAIST 인공지능 연구에 힘을 보탤 수 있다면 내게는 더할 나위 없다"라고 소감을 밝혔다. 이광형 총장은 "김동명 법무사님의 편지를 받았을 때부터 참 귀하고 감사한 가치를 KAIST에 보내주셨다는 점에서 큰 감동을 받았다"라고 말했다. 이어 이 총장은 "세계의 인공지능 기술을 선도하는 대학이 되어 보내주신 기대에 부응할 수 있도록 학교 구성원 모두가 최선을 다하겠다"라고 전했다.
2021.12.06 조회수 10202 -
서민준 교수 연구팀, VALUE Challenge 2021 영상검색 트랙 부문 우승
우리 대학 김재철AI대학원 서민준 교수 연구팀(오한석 석사과정)이 마이크로소프트가 주최한 AI 영상 인식 대회(VALUE Challenge 2021, 이하 밸류 챌린지) 영상 검색 트랙(Video Retrieval Track)에서 텐센트, 카카오, 컬럼비아 대학 등 우수한 팀들을 제치고 우승했다. 이 대회에는 영상 AI 분야 스타트업 트웰브랩스(대표 이재성) 이승준 CTO와 함께 참여했다.
이번 밸류 챌린지는 컴퓨터 비전 분야 권위의 학회인 ICCV(International Conference on Computer Vision)의 행사 중 일환으로 진행된 대회로 영상에 대한 인공지능의 이해능력을 평가하는 세계 최초의 비교·평가 대회로, 올해 6월부터 9월까지 진행되었다. 밸류 챌린지에서는 3개의 트랙으로 나뉘어 진행됐다. 이 중 영상 검색 트랙에서는 7만4천 개의 특정 분야에 치우치지 않은 다양한 동영상에 담긴 시각 및 음성 정보를 분석하여, 주어진 문장에 해당되는 영상 내 구간을 정확하게 빨리 찾는 것이 평가 기준이었다.
서민준 교수 연구팀과 트웰브랩스는 시각 정보에 특화된 기존의 영상검색 기술에서 진일보하여 음성과 시간의 흐름 등의 다양한 정보까지 종합적으로 인식할 수 있도록 AI 모델을 학습하여 인식률을 극대화하였다. 또한 다양한 유형의 콘텐츠를 이해할 수 있는 하나의 AI 모델을 독자적으로 개발하여 기술의 범용성을 입증하였다. 특히 마이크로소프트가 기록한 역대 최고 정확도를 앞질렀을 뿐만 아니라, 세계적인 기술 기업인 텐센트 및 카카오브레인과 미국 컬럼비아 대학 연구팀 등을 제치고 전 세계 1위를 차지했다.
위 상을 수상한 서민준 교수는 “자연어 처리 및 문서검색 분야에서 활용되는 최신 기술을 비디오 검색에 응용하고, 클라우드 컴퓨팅을 통한 대규모 실험으로 정확성과 속도를 극대로 끌어 올릴 수 있었다”며, “미디어의 홍수 속에서 유저가 원하는 비디오를 정확하게 찾아주는 제품을 만드는데 기여하길 바란다”고 밝혔다.
2021.10.20 조회수 12005 -
김수예, 우상현, 이해범 박사과정, '2021 구글 PhD 펠로우' 선정
우리 대학 전기및전자공학부 박사과정 김수예 학생(지도교수 김문철)과 우상현 학생(지도교수 권인소), 그리고, 김재철 AI대학원 박사과정 이해범 학생(지도교수 황성주)이 ‘2021 구글 PhD 펠로우’에 선정됐다.
구글 PhD 펠로우십은 컴퓨터과학과 관련된 유망 연구 분야에서 우수한 성과를 낸 대학원생을 지원하는 장학 프로그램으로 올해는 전 세계에서 75명이 선발됐다. 선정된 펠로우에게는 1만 달러의 장학금과 구글 각 분야 전문가 멘토와의 일대일 연구 토의, 피드백 등의 혜택이 주어진다.
김수예, 우상현 학생은 “기계 지각, 음성기술 및 컴퓨터 비전(Machine Perception, Speech Technology and Computer Vision)” 분야에서 펠로우로 선정됐다. 김수예 학생은 딥러닝 기반 이미지 및 영상 화질 개선, 우상현 학생은 컴퓨터비전 분야의 탁월한 연구 성과를 인정받아 선정됐다. 이해범 학생은 머신러닝(Machine Learning) 분야에서 메타학습 분야의 탁월한 연구 성과들을 인정받아 선정됐다.
김수예 학생은 딥러닝 기반 이미지 및 영상 화질 개선에 대한 탁월한 연구 성과를 인정받았다. 특히 초해상화와 HDR 영상 복원, 그리고, 초해상화와 프레임 보간을 동시에 처리하는 딥러닝 기반 방법을 각각 최초로 제안하는 등, 관련 연구 성과를 CVPR, ICCV, AAAI 등의 유수 컴퓨터 비전 및 인공지능(AI) 분야 국제학술대회에 발표했다. 또한 연구 인턴십을 통해 구글 리서치 및 어도비 리서치의 연구진과 협력하며 다양한 고품질 영상 변환 연구를 수행하고 있다.
우상현 학생은 시각적 인식 및 추론 분야의 탁월한 연구 성과를 인정받았다. 그가 제안한 인간의 주의 집중 매커니즘(Attention Mechanism)에 기반한 효과적인 딥러닝 모델 디자인, 자기 지도 및 시뮬레이터를 활용한 효율적인 학습 방법론들이 주목을 받았다. 모델과 학습 방법론에 대한 다양한 연구 성과들은 CVPR, ECCV, NeurIPS 등 유수의 컴퓨터비전 및 인공지능 분야 최고 국제학술대회에서 발표됐다. 특히, 2018년도 ECCV에서 발표되었던 논문 Convolutional Block Attention Module (CBAM)은 여러 컴퓨터비전 응용들에 활용되면서 현재 구글 스칼라기준 피 인용수 2700회를 넘었다. 그는 2020년 마이크로소프트 펠로우십 (Microsoft Reserach Asia PhD Fellowship)에도 선발된 바 있다.
이해범 학생은 메타학습 분야의 탁월한 연구 성과, 특히 기존의 메타학습 프레임워크의 여러 가지 한계점들을 다양한 측면에서 효과적으로 극복한 것으로 평가받는다. 구체적으로는 기존의 인위적인 태스크 분포에서 벗어나 불균형이 심한 현실적인 태스크 분포를 다뤘고, 메타지식의 실용성을 높였으며, 대규모의 태스크 상황에서도 메타학습이 가능하도록 했다. 이러한 다양한 연구들은 NeurIPS, ICML, ICLR 등 기계학습 및 딥러닝 분야의 최고 학회에 다수 선정됐으며, 특히 ICLR 2020에 구두발표 및 NeurIPS 2020에 스포트라이트 발표로 선정됐다.
시상식은 COVID-19 상황으로 인해, 8월 31일부터 9월 1일 양일간 가상으로 열린 구글 PhD 펠로우십 서밋(Google PhD Fellowship Summit)에서 진행됐으며, 수상자 리스트는 구글 홈페이지에 게시돼 있다.
(홈페이지 주소 : https://research.google/outreach/phd-fellowship/recipients)
2021.10.18 조회수 13622