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휴대폰 사진 단 몇 장으로 구현한 생생한 3D 가상 환경 속으로
기존의 3D 시뮬레이션은 실제 공간을 라이다(LiDAR)나 3D 스캐너로 정밀하게 측정하고, 수천 장의 사진을 카메라 위치 정보와 함께 보정해야 하는 번거로운 과정을 거쳐야 했다. 우리 대학 연구진은 이러한 한계를 극복하고 단 2~3장의 일반 사진만으로도 실험실이나 도심을 고정밀 3D 공간으로 복원해 시뮬레이션 환경을 구축할 수 있는 기술을 선보였다. 이로써 ‘현실을 찍으면 곧바로 가상 환경이 되는’새로운 패러다임을 제시했다.
우리 대학은 전산학부 윤성의 교수 연구팀이 정밀한 카메라 위치 정보 없이도 일반 영상만으로 고품질의 3차원 장면을 복원할 수 있는 새로운 기술 ‘SHARE(Shape-Ray Estimation)’를 개발했다고 6일 밝혔다.
기존의 3D 복원 기술은 소수의 영상으로 3차원 장면을 재현하기 위해 촬영 당시의 정밀한 카메라 위치와 방향 정보가 필수적으로 요구되어, 고가의 특수 장비나 복잡한 보정 과정이 필요하다는 한계가 있었다. 이러한 제약 때문에 실제 환경에서의 적용이 어렵고, 대중적 활용에도 제동이 걸려왔다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 단 2~3장의 일반 사진만으로도 3차원 장면과 카메라의 방향을 동시에 추정해 정확한 3D 모델을 구축하는 기술을 개발했다. 별도의 추가 학습이나 정밀한 보정 과정 없이도 실제 환경에서 신속하고 정밀한 복원이 가능해 효율성과 범용성이 매우 높은 기술로 평가받고 있다.
핵심 기술인 SHARE는 영상 속에서 사물의 형태(Shape)와 카메라의 시선 방향(Ray)을 동시에 추정하는 새로운 방식을 도입했다.
기존 방식이 카메라 위치를 미리 알아야 3D 구조를 계산할 수 있었다면, SHARE는 영상 자체에서 공간 정보를 스스로 찾아내어 카메라와 구조를 추론한다. 이를 통해 서로 다른 위치에서 촬영된 다중 영상을 하나의 공통된 공간으로 정렬하고, 형상 왜곡 없이 안정적인 3D 복원을 실현했다.
윤성의 교수는 “SHARE 기술은 3D 복원의 진입 장벽을 획기적으로 낮춘 기술로, 건설·미디어·게임 등 다양한 산업에서 스마트폰 카메라만으로도 고품질 콘텐츠 제작을 가능하게 할 것”이라며 “로봇과 자율주행 분야에서도 저비용 시뮬레이션 환경 구축 등 다양한 응용 가능성이 있다”고 밝혔다.
이번 연구는 나영주 박사과정, 김태연 석사과정 학생이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 이미지 처리 학회(IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2025)에서 9월 17일 발표되어 ‘최고 학생논문상(Best Student Paper Award)’을 수상했다.
이 상은 올해 채택된 643편의 논문 중 단 한 편에게만 수여되는 영예(수상률 0.16%)로, KAIST 연구진의 우수한 연구역량을 다시 한 번 입증했다.
*논문명 : Pose-free 3D Gaussian Splatting via Shape-Ray Estimation, DOI https://arxiv.org/abs/2505.22978
*수상정보: https://www.linkedin.com/posts/ieeeicip_congratulations-to-the-icip-2025-best-activity-7374146976449335297-6hXz
이번 성과는 과학기술정보통신부 SW스타랩 사업 ‘오픈 월드 로봇 서비스를 위한 불특정 환경 인지·행동·상호작용 알고리즘 개발’ 과제지원으로 수행되었다.
2025.11.06
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주상현 학생, 2025 IEEE CASE 최고 학생 논문상 수상
산업및시스템공학과 주상현 박사과정(지도교수: 김현정)이 2025년 8월 17일부터 21일까지 열린 제 21회 IEEE CASE (International Conference on Automation Science and Engineering)에서 Best Student Paper Award를 수상했다. IEEE CASE는 자동화 분야 최대 규모의 국제학회로, 해당 학회에서 한국 기관 소속 연구자가 수상한 첫 사례로 의미가 크다.
수상 논문 제목은 “K-Wafer Cyclic Sequence for Scheduling of Dual-Armed Cluster Tool with Purge Operation”으로, 반도체 및 디스플레이 제조 공정에서 핵심적으로 사용되는 Cluster Tool 장비의 로봇 시퀀스 최적화를 다루고 있다.
특히, 품질에 직접적인 영향을 주는 챔버 클리닝 작업을 포함한 공정에서 기존 방법론들이 최적해를 보장하지 못하는 한계를 극복하고, 생산성을 최대화할 수 있는 새로운 로봇 동작 순서와 수리적 분석 방법을 제시했다. 이번 연구는 반도체·디스플레이 제조 현장의 효율성 향상에 실질적 기여를 할 수 있는 학문적 성과로 평가받으며, IEEE CASE 국제 학회에서도 높은 주목을 받았다.
2025.08.25
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신기정 교수 연구팀, PAKDD 최우수 서베이 논문상 수상
우리 대학 김재철AI대학원 소속 김경호 석사과정, 김선우 박사과정, 이건 석박통합과정(지도교수 신기정)이 지난 6월 호주 시드니에서 열린 제29회 Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD)에서 최우수 서베이 논문상(Best Survey Paper Award)을 수상했다.
PAKDD는 데이터 마이닝 분야의 권위 있는 국제 학술대회 중 하나로, 올해는 총 168편의 논문이 발표되었으며, 그 중 김경호, 김선우, 이건 학생이 참여한 논문을 포함한 세 편이 최우수 논문으로 선정되었다.
수상 논문의 제목은 “다중 행동 추천 시스템: 서베이” (Multi-Behavior Recommender Systems: A Survey)이다. 본 서베이 논문은 클릭, 장바구니 담기, 관심 목록 추가, 구매 등 다양한 사용자 행동을 활용해 추천 시스템을 고도화하는 다중 행동 추천 시스템에 대해 체계적으로 정리하고 비교 분석하였다. 또한, 기존 연구의 한계와 향후 개선 방향을 도출함으로써 관련 연구의 발전 가능성을 제시하였다.
신기정 교수는“복합적인 사용자 행동을 통합적으로 이해하고 모델링하는 것이 추천 시스템의 정확도 고도화에 중요한 열쇠가 된다”고 설명했다. 또한 “다중 행동 추천 시스템은 여전히 해결해야 할 기술적 과제가 많고 역동적인 분야”라며, “본 논문이 해당 분야의 기초를 다지고, 이후 연구들이 더욱 창의적이고 실용적인 방향으로 나아가는 데 디딤돌 역할을 하기를 기대한다”고 덧붙였다.
이 연구에는 KAIST 연구팀 이외에도 숭실대학교 정진홍 교수가 참여하였으며, 정보통신기획평가원의 지원을 받은 “EntireDB2AI: 전체 관계형 데이터베이스를 종합적으로 활용하는 심층 표현 학습 및 예측 원천기술과 소프트웨어 개발”과제와 한국연구재단의 지원을 받은 “그래프 파운데이션 모델: 다양한 모달리티 및 도메인에 적용 가능한 그래프 기반 기계 학습”과제의 성과다.
2025.07.02
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전산학부 허기홍 교수 연구팀, 세계 최고 소프트웨어공학 학술대회 FSE 2025에서 최우수 논문상 수상
우리 대학 전산학부 허기홍 교수 연구팀이 지난 6월 노르웨이 트론헤임에서 열린 ACM FSE 2025 (ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering)에서 최우수 논문상(Distinguished Paper Award)을 수상했다.
FSE는 ACM(Association for Computing Machinery) 주최로 매년 개최되며, 소프트웨어공학 분야에서 세계적으로 가장 높은 권위를 지닌 국제 학술대회 중 하나다. 최신 연구 성과 발표와 전 세계 연구자 간 교류의 장이며, 제출된 논문 중 극소수만이 본 상을 수상할 만큼 경쟁이 치열하다. 최우수 논문상은 독창성, 기술적 완성도, 학술적 기여도, 실용적 영향력 등을 종합적으로 평가해 가장 우수한 논문에만 수여된다.
수상 논문은 박사과정 장수진, 류연희 연구원과 학부생 이희원 연구원이 공동 저자로 참여했으며, 기존보다 훨씬 효과적으로 소프트웨어 오류를 검출할 수 있는 ‘목표 지향 단위 테스트 자동 생성 시스템’을 새롭게 제안했다. 이 시스템은 소프트웨어 내부의 기능상 핵심 지점 또는 오류 가능성이 높은 지점을 집중적으로 테스트하는 프로그램을 자동 생성한다. 이를 통해 테스트 시간을 줄이면서도 오류 검출률을 높일 수 있으며, 특히 대규모 소프트웨어를 여러 개발자가 협업하는 환경에서 높은 실용성을 보인다.
연구팀은 실제로 이 시스템을 적용해 세계적으로 널리 사용되는 다양한 오픈소스 소프트웨어에서 수십 건의 미확인 오류를 새롭게 발견하며 기술의 실효성과 확장 가능성을 입증했다. 발표 당시 현장에서도 논문의 내용은 큰 관심을 끌며 주목을 받았다.
허기홍 교수는 “학생들의 열정과 협업이 만들어낸 값진 성과”라며 “이번 연구를 바탕으로 기술을 더욱 고도화해 세계적인 수준으로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다.
연구 소개 페이지: https://prosys.kaist.ac.kr/unitcon/
연구 논문: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3729362
2025.06.30
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유지환 교수, 세계적인 IEEE 로봇저널 최우수 논문상 수상
우리 대학 건설및환경공학과 유지환 교수가 5월 22일 미국 애틀랜타에서 열린 세계적인 로봇 학회인 ‘2025 IEEE 국제 로봇 및 자동화 학회(ICRA)’에서, 미국전기전자학회(IEEE) 산하 로봇 프리미어 저널 ‘로봇 및 자동화 레터(Robotics and Automation Letters, RA-L)’의 2024 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상했다.
이번 최우수 논문상은 2024년도에 출판된 약 1,500편의 논문 중 상위 5편에만 수여되는 영예로운 상으로, 국제적으로도 높은 경쟁률과 권위를 자랑한다.
유 교수가 수상한 논문은, 식물의 뿌리처럼 자라나는 동작(growing motion)을 통해 이동하거나 작업을 수행하는 연성재료(soft material) 기반의 ‘소프트 그로잉 로봇(Soft Growing Robot)’의 실용성과 응용 가능성을 획기적으로 확장할 수 있는 새로운 작업 채널 확보 기술을 제안했다.
기존 소프트 그로잉 로봇은 내부 압력을 높이거나 낮추어 몸체를 부풀리거나 수축시키는 방식으로 움직이기 때문에 내부통로가 압력에 의해 막히는 현상이 발생한다. 반면, 이번에 개발된 소프트 그로잉 로봇은 내부통로의 압력을 외부 대기압과 동일하게 유지한 채로 자라나는 기능을 구현함으로써, 로봇의 유연하고 부드러운 특성을 그대로 유지한채 내부통로를 확보하는 데 성공했다.
이러한 구조는 로봇 내부에 위치한 통로(작업 채널)를 통해 다양한 재료나 도구를 자유롭게 전달할 수 있게 하며, 작업 환경에 따라 장비를 유연하게 교체함으로써 다목적 작업 수행이 가능하다는 장점을 가진다.
연구팀은 본 기술의 효과를 입증하기 위해 프로토타입을 제작하고, 다양한 실험을 통해 성능을 검증했다. 특히, 슬라이드 플레이트 실험에서는 로봇 내부 채널에 재료나 장비가 방해 없이 통과할 수 있는지, 파이프 당기기 실험에서는 긴 파이프 형태의 도구를 내부 채널을 통해 끌어낼 수 있는지 확인했다.
실험 결과, 로봇이 자라나는 도중에도 내부 채널이 안정적으로 유지되는 것이 입증되었으며, 이는 기술의 실용성과 확장성을 뒷받침하는 핵심 근거로 작용한다.
유지환 교수는 “이번 수상은 국내 로봇공학 기술력과 학문적 성과가 세계적으로 인정받았다는 점에서 매우 뜻깊다”며, “특히, 소프트 그로잉 로봇의 실용성과 응용 분야를 크게 확장할 수 있는 기술적 진전을 이뤘다는 데 큰 의의가 있다. 연구팀의 헌신과 협력이 있었기에 가능했던 성과이며, 앞으로도 혁신적인 연구를 통해 로봇 기술의 발전에 기여하겠다”고 소감을 밝혔다.
본 연구는 건설및환경공학과 서동오 박사과정 학생과 로봇학제전공 김남균 박사과정 학생이 공동저자로 참여했고 로봇 및 자동화 레터저널에 2024년 9월 1일자로 게재했다.
(논문 제목: Inflatable-Structure-Based Working-Channel Securing Mechanism for Soft Growing Robots, DOI: 10.1109/LRA.2024.3426322)
한편 이번 과제는 한국연구재단의 미래유망융합기술파이오니어 연구과제및 중견연구과제를 동시에 지원받았다.
2025.06.09
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한순규 교수팀, 한국 최초 신렛(Synlett) 최우수논문상 수상
우리 대학 화학과 한순규 교수 연구팀이 독일의 유서 깊은 학술 출판사 티메(Thieme)가 수여하는 2024 신렛(Synlett) 최우수 논문상(Synlett Best Paper Award 2024)을 수상했다고 30일 밝혔다. 티메는 매해 유기화학 분야 SCI 저널인 신렛에 출판된 논문 중 최우수 논문 1편을 선정해 최우수 논문상을 수여해왔다.
한순규 교수 연구팀은 지난 10여 년간 천연물 합성 연구에 집중하며 다양한 생리활성을 가지는 이차대사물의 효율적이고 독창적인 합성법을 개발했다. 특히 광대싸리나무에서 유래하는 초복잡 세큐리네가 천연물 합성분야에서는 세계적인 선도그룹으로 괄목할 만한 연구성과를 성취했다.
수상 논문에서 한순규 교수 연구팀은 세계 최초로 자연에서 극소량만 얻을 수 있는 희귀한 천연물인 4α-하이드록시알로세큐리닌과 세큐린진 F를 시중에 쉽게 구할 수 있는 시작 물질로부터 인공적으로 처음부터 끝까지 만들어내는 데 성공했다. 세큐리네가 천연물은 뇌의 구조와 기능을 변화시키는 신경가소성을 유도해 알츠하이머, 우울증, 파킨슨병 같은 뇌 질환 치료제 후보로 주목받고 있다.
한 교수 연구팀은 식물에서의 추출을 통해서는 극히 소량만 확보할 수 있는 해당 천연물을 효율적으로 합성할 수 있는 원천기술을 개발하는데 성공했다.
신렛(Synlett) 편집장 데바브라타 마이티 교수(Debabrata Maiti, 봄베이 인도공대, IIT Bombay)는 ”이 논문은 뇌질환 치료 후보물질로 주목받는 천연물인 4α-하이드록시알로세큐리닌과 시큐리닌 F의 세계 최초 인공적으로 합성한 연구로 그 중요성을 높이 평가해 ‘최우수 논문’으로 선정했다”고 밝혔다.
이어 “이번 연구는 천연 세큐리네가 화합물이 향후 어떤 생체 표적과 작용하는지를 규명하는데 기여하거나, 차세대 정밀 치료제 개발에도 활용될 것으로 기대된다”고 전했다.
한순규 교수는 “본 상의 이전 수상자인 세계 유기합성화학 분야의 슈퍼스타인 필 바란(Phil Baran, 2019)이나 일본 나고야 대학 나노카본 및 분자기반 재료화학분야의 개척자 이타미 켄이치로(Kenichiro Itami, 2016) 등은 현재 유기화학 학계를 이끌고 있는 세계적인 석학이다”라며, “본 수상이 매우 영광이며 앞으로 더욱 막중한 학자적 책임감을 가지고 인류에 도움이 되는 연구를 진행하겠다”고 수상 소감을 밝혔다.
수상 논문은 연구수행 시점 기준으로 제1 저자 박상빈 석박사통합과정 대학원생과 제2, 3 저자 김도영, 양우일 학부생이 함께 진행하였고 신렛(Synlett)에 2023년 6월 23일에 게재됐다.
※ 논문명: Total Synthesis of 4α-Hydroxyallosecurinine and Securingine F, Securinega Alkaloids with a C4-Hydroxyl Handle for Biofunctional Derivatizations
※ DOI: 10.1055/a-2047-9680
신렛 최우수 논문상 수상자에게는 3,000유로의 상금이 주어지며, 한순규 교수는 6월 12일 티메 사의 화학세미나인 티메 케미나(Thieme Cheminar)를 통해 온라인으로 수상 기념 강연을 진행할 예정이다.
2025.05.30
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산업디자인학과, 인간-컴퓨터 분야 세계최고 학술대회 최우수·우수논문상 4편 수상
산업디자인학과가 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야 최고 권위의 국제학술대회인 ACM CHI 2024에서 최우수 논문상(Best Paper) 1편과 우수 논문상(Honorable Mention) 3편을 수상했다. 최우수 논문상은 전체 게재 논문 중 상위 1%, 우수 논문상은 상위 5%에 해당되는 논문에 수여되는 명예로운 성과로, 기술과 디자인 융합 연구의 우수성을 세계적으로 입증한 결과다.
올해 CHI(ACM Conference on Human Factors in Computing Systems) 2025에는 5,014편의 논문이 접수되어 1,249편이 채택되었다. KAIST 산업디자인학과는 이 중 15편의 논문을 게재하는 성과를 거뒀고 그 중 4편이 수상작으로 선정되었다. 특히 ‘인간과 AI 간 상호작용(Human-AI Interaction)’에 대한 관심이 높아진 가운데, 5,000명 이상의 연구자가 참석해 역대 최대 규모로 대회가 개최되었다.
최우수 논문상- AI기반 자폐 아동 소통 도구 ‘AAcessTalk’
홍화정 교수팀은 네이버, 도닥임 아동발달센터와의 공동 연구를 통해 AI 기반 도구 액세스톡(AACessTalk)을 개발했다. 이 시스템은 발화를 하지 않는 자폐 아동에게는 개인화된 어휘를, 부모에게는 문맥 기반 대화 가이드를 제공한다. 연구 결과, 아동은 자신의 의사를 보다 분명히 표현할 수 있었고, 부모는 기능적 언어 교육보다 본질적인 소통에 집중할 수 있게 되면서 양육 효능감이 높아지는 효과가 관찰되었다. 해당 연구를 주도한 최다솜 박사과정은 신경다양인을 포용하는 AI 기술을 꾸준히 탐구해 왔으며, 이번 논문은 네이버 인턴십에서 수행한 연구 결과를 바탕으로 출판한 것이다.
우수 논문상- 인간과 AI 상호작용 탐색
남택진 교수팀(주저자 조형준 박사)의 ‘ShamAIn’은 한국 무속 신앙에서 영감을 받은 AI 신당으로, 인간보다 더 뛰어난 초지능 존재로 기능하는 AI와 인간의 상호작용을 탐구했다. 다수의 사용자들은 처음엔 호기심에서 시작했지만, 점차 개인적인 고민을 털어놓으며 심리적 위안을 얻는 경험을 보고했다. AI가 단순한 정보 제공자를 넘어 감정적 지지와 권위적 판단까지 수행할 수 있는 존재로 인식될 수 있음을 보여주는 연구다.
임윤경 교수팀(주저자 박수빈 박사과정)은 걸음 수, 감정 기록 등 다양한 개인 데이터를 생성형 AI를 활용해 시각 이미지로 변환하는 프로토타입을 개발하여 21일간 사용자 경험을 탐색했다. 참가자들은 자신의 개인 데이터를 이미지 생성 모델 DALL-E 3로 만든 시각 자료로 다시 돌아보며 새로운 자기 인식을 경험했다. 이는 AI가 자기 성찰의 도구로 활용될 수 있음을 제시하는 연구다.
안드레아 비앙키 교수팀은 시드니대학과 협력하여 가상현실(VR) 환경에서의 '가상 팔' 제어 실험을 진행했다. 사용자들은 반복적이고 중요도가 낮은 작업은 가상의 팔에 맡기고, 중요한 작업은 직접 제어하는 방식을 선호했다. 본 연구는 가상 신체 제어가 필요한 로봇, 게임, 재활, 보조공학 디자인에 실질적 시사점을 제공한다.
이번 수상 논문들은 디자인이 기술을 사람 중심으로 연결하고, AI의 사회적·심리적 영향을 설계하는 역할로 확장될 수 있음을 실증적으로 보여주었다는 점에서 의의가 크다.
석현정 산업디자인학과 학과장은 “이번 수상은 기술 중심의 AI 연구를 인간 중심의 디자인 관점에서 새롭게 해석하고, 이를 실생활 문제 해결로 연결 시킨 우리 학과 연구진들의 역량을 세계적으로 인정받은 결과”라며, “디자인이 기술 혁신의 파트너로서 어떤 역할을 할 수 있는지를 보여준 좋은 사례”라고 전했다.
2025.05.19
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VR 정밀포인팅·안무 창작 기술, 세계 최고 CHI 학회 2관왕
가상공간에서는 정확하게 포인팅이 되지 않으면 원하는 대상을 정확히 선택하기 어렵고, 몰입이 깨지는 어색한 경험을 하게 된다. KAIST 연구진이 가상공간에서 생생하게 실제 체험하는 느낌을 주는 기술을 개발했으며 또한 안무가들의 안무 동작을 쉽게 만들고 창작을 돕도록 하는 기술도 개발했다.
우리 대학 문화기술대학원 윤상호 교수 연구팀이 미국 UCLA(University of California, Los Angeles)의 양장(YangZhang) 교수와 공동연구를 진행한 ‘티투아이레이(T2IRay)’ 기술과 가상현실에서 안무가들이 창작 작업을 보다 자유롭고 창의적으로 진행할 수 있도록 돕는 ‘코레오크래프트(ChoreoCraft)’ 기술을 개발했다. 이 기술들은 인간-컴퓨터 상호작용 분야 최우수 국제학술대회인(CHI) 2025*에서 상위 5%에 주어지는 우수 논문상(Honorable Mention)을 동시 2개 수상했다.
*인간-컴퓨터 상호작용 분야 최우수 국제학회(CHI): 4월 25일부터 5월 1일까지 열린 세계 컴퓨터 연합회(ACM) 주최 인간-컴퓨터 상호작용 학술대회(Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI 2025)
티투아이레이(T2IRay)는 기존의 단편적인 엄지와 검지(Thumb to Index) 제스처를 확장하여, 가상공간 안의 물체를 자유롭고 정밀하게 조작이 가능하게 하는 새로운 입력 방식을 제안한다.
기존에는 손의 위치나 방향이 달라져도 입력이 끊기거나 정확도가 떨어지는 문제가 있었으나, 티투아이레이에서는 손의 위치나 방향과 관계없이 정밀한 포인팅이 가능하도록 하여 사용자가 훨씬 자연스럽고 끊김없이 조작할 수 있도록 했다.
특히, 손가락 관계성을 바탕으로 로컬 좌표계를 활용하여 손 위치 및 방향에 관계없이 연속적인 입력이 가능하도록 하였다. 엄지의 섬세한 움직임을 좌표계 안에서 매핑하여 정밀하게 인식하고, 고개를 움직이는 자연스러운 동작까지 입력에 반영하여 넓은 범위에서도 자유로운 조작이 가능하다.
윤상호 교수는 “티투아이레이는 손이 고정되지 않은 다양한 상황에서도 부드럽고 안정적인 조작을 가능하게 함으로써 증강·가상현실(AR/VR)에서도 사용자 경험을 획기적으로 향상시킬 수 있다”라고 설명했다.
KAIST 김진아 박사과정이 제 1저자인 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 주관하는 우수신진연구지원사업과 정보통신기획평가원(IITP)에서 지원하는 대학ICT연구센터(ITRC) 육성지원사업의 지원을 받았다.
▴ 논문명 : T2IRay: Design of Thumb-to-Index based Indirect Pointing for Continuous and Robust AR/VR Input
▴ 논문 링크: https://doi.org/10.1145/3706598.3713442
▴ T2IRay: https://youtu.be/ElJlcJbkJPY
또한, 윤상호 교수 연구팀은 가상현실에서 안무가들이 창작 작업을 보다 자유롭고 창의적으로 진행할 수 있도록 돕는 ‘코레오크래프트(ChoreoCraft)' 기술을 개발했다.
전문 안무가 대상의 경험 조사를 통해 창작 과정 내 안무가들이 직면하는 동작을 일일이 기억해야 하거나 아이디어가 막히는 경우, 그리고 명확하지 않은 피드백으로 인한 어려움을 개선하고자 했다.
이 기술은 가상현실(VR) 공간에서 춤 동작을 모션 캡쳐 기반의 아바타와 상호작용을 통해 직접 동작을 저장하고 수정할 수 있도록 하여 기억 의존을 줄였으며 음악 및 이전 동작과의 자연스러운 연결을 고려하여 새로운 안무를 추천해 창작을 도왔다. 또한 균형감, 안정성, 활성도 등 운동학적 요소를 분석하여 수치 기반 안무 피드백을 제공함으로써 창작 과정의 객관성도 높였다.
윤상호 교수는 “코레오크래프트는 안무가들이 직면하는 주요 어려움을 해결하고 창의성과 효율성을 향상시킬 수 있는 도구로 실제 안무가를 대상으로 한 사용자 실험에서도 창의적 아이디어 발굴과 정량적 피드백 제공 측면에서 높은 만족도를 얻었다. ”라 설명하며, “앞으로도 공간 컴퓨팅을 넘어 피지컬 인공지능(Physical AI)과 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 기술을 융합해, 실세계와 가상세계에서 인간의 능력을 확장하는 인간 중심 인터랙션 연구를 이어갈 것”이라고 밝혔다.
정경은 박사과정과 한현영 석사과정 연구원이 공동 제1 저자인 해당 연구는 문화체육관광부에서 시행한 문화예술실감서비스개발사업인 실시간 실가상 융합 기반 공연예술 교육 플랫폼 기술개발의 지원 아래 한국전자통신연구원(ETRI) 및 ㈜원밀리언(대표 김혜랑)과 협업을 통해 진행됐다.
▴ 논문명 : ChoreoCraft: In-situ Crafting of Choreography in Virtual Reality through Creativity Support Tool
▴ 논문 링크: https://doi.org/10.1145/3706598.3714220
▴ Choreocraft: https://youtu.be/Ms1fwiSBjjw
2025.05.13
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음악 창작 돕는 작곡 AI 동료 ‘어뮤즈’ 공개
음악 창작자가 초기 아이디어를 생각하거나 창작 중간 막힐 때, 이를 같이 해결해 주고 다양한 음악적 방향 탐색에 실질적인 도움을 주는 동료가 있다면 얼마나 좋을까? KAIST 연구진이 이런 음악 창작을 돕는 동료 작가와 같은 AI 기술을 개발했다.
KAIST(총장 이광형)는 전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 AI 기반 음악 창작 지원 시스템 어뮤즈(Amuse)를 개발하였다. 이 연구 결과는 4월 26일부터 5월 1일까지 일본 요코하마에서 열린 인간-컴퓨터 상호작용 분야 세계 최고 권위의 국제학술대회인 CHI(ACM Conference on Human Factors in Computing Systems)에서 전체 논문 중 상위 1%에게만 수여되는 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 7일 밝혔다.
이성주 교수 연구팀이 개발한 어뮤즈(Amuse) 시스템은 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 다양한 형식의 영감을 입력하면 이를 화성 구조(코드 진행)로 변환해 작곡을 지원해 주는 AI 기반 시스템이다.
예를 들어, 사용자가 ‘따뜻한 여름 해변의 기억’과 같은 문구나 이미지, 사운드 클립을 입력하면, 어뮤즈는 해당 영감에 어울리는 코드 진행을 자동으로 생성해 제안한다.
기존의 생성 AI와 달리, 어뮤즈는 사용자의 창작 흐름을 존중하고, AI의 제안을 유연하게 통합·수정할 수 있는 상호작용 방식을 통해 창의적 탐색을 자연스럽게 유도한다는 점에서 차별성을 갖는다.
어뮤즈 시스템의 핵심 기술은 대형 언어 모델의 이용해 사용자의 영감으로 프롬프트에 입력한 글자 따라 이에 어울리는 음악 코드를 생성하고, 실제 음악 데이터를 학습한 AI 모델이 부자연스럽거나 어색한 결과는 걸러내는(리젝션 샘플링) 과정을 거쳐 결합한 두 가지 방법을 자연스럽게 이어 재현하는 하이브리드 생성 방식이다.
연구팀은 실제 뮤지션들을 대상으로 한 사용자 연구를 수행하여, 어뮤즈가 단순한 음악 생성 AI가 아닌, 사람과 AI가 협업하는 창작 동반자(Co-Creative AI)로서의 가능성이 높다는 평가를 받았다.
KAIST 전기 및 전자공학부 박사과정 김예원, 이성주 교수, 카네기 멜런 대학의 크리스 도너휴(Chris Donahue) 교수가 참여한 해당 논문은 학계 및 산업계 모두의 창의적 AI 시스템 설계의 가능성을 보여주었다.
※ 논문명 : Amuse: Human-AI Collaborative Songwriting with Multimodal Inspirations DOI : https://doi.org/10.1145/3706598.3713818
※ 연구 데모 영상: https://youtu.be/udilkRSnftI?si=FNXccC9EjxHOCrm1
※ 연구 홈페이지: https://nmsl.kaist.ac.kr/projects/amuse/
이성주 교수는 “ 최근 생성형 AI 기술은 저작권이 있는 콘텐츠를 그대로 모방하여 창작자의 저작권을 침해하거나, 창작자의 의도와는 무관하게 일방향으로 결과물을 생성한다는 점에서 우려를 낳고 있다. 이에 연구팀은 이러한 흐름에 문제 의식을 가지고, 창작자가 실제로 필요로 하는 것이 무엇인지에 주목하며 창작자 중심의 AI 시스템 설계에 주안점을 두었다.”라고 말했다.
이어 ”어뮤즈는 창작자의 주도권을 유지한 채, 인공지능과의 협업 가능성을 탐색하는 시도로, 향후 음악 창작 도구와 생성형 AI 시스템의 개발에 있어 보다 창작자 친화적인 방향을 제시하는 출발점이 될 것으로 기대된다.“라고 설명했다.
이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었다.(RS-2024-00337007)
2025.05.07
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전기및전자공학부 신태인 박사, DesignCon 2025 국제학회서 ‘최우수논문상’ 선정
우리 대학 반도체 설계 분야에서 세계적인 권위를 지닌 국제학회 ‘디자인콘(DesignCon) 2025’에서 전기및전자공학부 김정호 교수 연구실(KAIST TERA Lab) 신태인 박사(28세)가 ‘최우수 논문상’ 수상자로 선정됐다고 28일 밝혔다.
신태인 박사는 3년 전 ‘DesignCon 2022’에서도 최우수 논문상 수상자로 선정된 바 있다. 당시 김정호 교수 연구실(KAIST TERA Lab)은 전체 논문 제출자 가운데 오직 8명에게만 주어지는 최우수 논문상의 영예를 신태인 박사를 포함해 김성국·최성욱·김혜연 씨 등 4명의 학생이 동시에 수상해 산·학·연 관계자들로부터 많은 관심을 받았다.
‘디자인콘(DesignCon)’은 반도체 및 패키지 설계 분야에서 권위를 인정받는 국제학회다. 인텔, 엔비디아, 구글, 마이크론, 램버스, 텍사스인스트루먼트(TI), AMD, IBM, 앤시스(ANSYS) 등 글로벌 빅테크 기업 소속 연구원과 엔지니어, 전 세계 유명 대학(원) 학생들이 해마다 미국 실리콘밸리에서 열리는 학술대회를 겸한 학회에 참가한다.
‘디자인콘(DesignCon)’은 매년 6월 말 논문 초안을 모집하고 12월 말까지 접수된 전체 논문을 심사한다. ‘디자인콘(DesignCon)’에 접수되는 논문은 대부분 실무와 밀접한 관련이 있거나 곧바로 제품에 적용할 수 있는 실용적인 기술에 관한 내용을 담고 있다.
접수된 전체 논문 가운데 20편 이내 논문이 최우수 논문상 후보로 뽑힌다. 이후 열리는 학술대회에 해당 논문의 저자가 직접 참석해서 45분간의 구두 발표를 포함해, 엄중한 심사 절차를 거친 후 8편의 논문이 최우수 논문상으로 선정된다.
신태인 박사도 최우수 논문상 후보로 뽑힌 같은 연구실 소속 김혜연 박사과정 학생, 안현준 석사과정 학생과 함께 올 1월 28일부터 사흘간 미국 실리콘밸리 산호세에서 열린 ‘DesignCon 2025’ 국제학회에 참석해 구두 발표하는 과정을 거쳤다.
테라랩 관계자는 “신태인 박사는 2024년 말 접수, 채택된 전체 100여 편의 논문 중 해당 분야의 기술혁신에 기여한 점을 인정받아 심사위원들로부터 좋은 평가를 받았다”고 설명했다.
신 박사의 논문 주제는 ‘강화학습을 활용한 전력 잡음 지터 기반 HBM 통합 전력 무결성 설계(PSIJ Based Integrated Power Integrity Design for HBM Using Reinforcement Learning: Beyond the Target Impedance)’.
이 논문에서 신 박사는 고대역폭 메모리(HBM) 패키지의 전력 무결성 설계를 위해 시간 정보가 포함된 전력 잡음 지터(Power supply noise induced jitter)를 기준으로, 지터에 영향을 주는 설계 요소를 인공지능(AI)을 활용, 설계를 최적화할 수 있다는 방법론을 제시해, 주목을 받았다.
특히 신 박사의 논문은 “기존 임피던스 기반의 전력 분배망 설계의 한계를, 인공지능 강화학습과 전력 잡음 지터를 활용해 효과적으로 전력 무결성을 향상, 설계할 수 있음을 검증한 점과 인공지능(AI)을 활용한 연구의 독창성 측면에서 심사위원들로부터 높은 평가를 받았다”고 테라랩 관계자는 강조했다.
신태인 박사는 “대규모 인공지능(AI) 구현을 위해 점점 더 고속화돼 가는 차세대 HBM 기반 패키지 시스템 설계에 있어, 제안한 방법론을 기반으로 반도체 신호 및 전력 무결성 설계의 토대를 마련하겠다”고 포부를 밝혔다.
한편, 김정호 교수 연구실은 올 3월 현재 석사과정 17명, 박사과정 10명 등 모두 27명의 학생이 반도체 전·후공정에 들어가는 다양한 패키지와 인터커넥션 설계를 강화·모방 학습과 같은 인공지능(AI) 머신러닝(ML)을 활용해 최적화하는 연구를 수행 중이다. 이 밖에 대규모 인공지능(AI) 구현을 위한 HBM 기반 컴퓨팅 아키텍트와 관련한 연구도 함께 진행 중이다.
2025.02.28
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조천식모빌리티대학원 박현철 석사과정, 제104회 TRB Annual Meeting 최우수논문상 수상
우리 대학 조천식모빌리티대학원 김인희 교수 연구실의 박현철 학생, 오태호 박사, 임재혁 학생이 제104회 미국교통위원회(Transportation Research Board, 이하 TRB) 연례 학술행사에서 2025년도 최우수논문상(2025 Outstanding Paper Award)을 수상했다. 이번 수상은 TRB 자전거 교통 위원회(Committee on Bicycle Transportation)가 선정한 것으로, 10점 만점중 10점을 받아 수상하게 되었다.
올해로 104년의 역사를 가진 TRB는 미국 국립과학·공학·의학 아카데미(The National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, 이하 NASEM)에 소속된 권위 있는 기관으로, 매년 6천 편 이상의 논문이 제출되는 교통 분야 최대·최고 수준의 학술행사를 개최하며, 소수의 뛰어난 논문만이 철저한 심사를 거쳐 수상자로 선정된다.
특히 매우 극소수의 저자에게만 주어지는 Outstanding Paper Award는 TRB의 다양한 세션과 워크숍에서 발표된 연구 논문 중에서 엄격한 심사과정을 거쳐 연구가 독창적이며 학문적 기여가 크고 특히 문제 해결을 위한 실용적 접근을 주요 평가항목으로 한다. 연구의 방법론, 데이터 분석, 결과의 신뢰성 또한 모두 중요한 평가 기준이다. 특히 연구주제가 현 시점에서 교통분야의 중요한 문제점을 다루어야 한다.
이번 최우수논문상 수상은 마이크로모빌리티 분야에서 최근 각광받고 있는 공유 자전거, 전동킥보드 등 개인형 이동수단의 안전 문제를 다루어 더욱 주목받고 있다. 박현철 학생의 논문은 운전자와 자전거·전동킥보드 이용자 간 충돌 위험을 시뮬레이터 기반으로 분석하고, 안전한 도로 환경을 구축하기 위한 인프라 개선 및 정책적 방향을 제시했다는 점에서 높은 평가를 받았다.
박현철 학생은 “동료들이 있었기에 더욱 의미 있는 상”이라며, “본인도 좋은 동료 연구자로서 함께 교통 안전 분야에서 흥미로운 연구를 지속하겠다”고 소감을 밝혔다. 그는 석사 재학 기간 중 ▲Q1급 국제 저널 논문 2편 게재(각각 제1저자, 제2저자), ▲한국연구재단 석사과정생 연구장려금 지원사업 선정, ▲KAIST 대학원생 우수논문상 등 다양한 성과를 거두었으며, 다가오는 봄학기부터 박사과정을 시작할 예정이다.
한편, 김인희 교수 연구실(TUPA Lab)은 이번 TRB 학술행사에서 총 9편의 논문을 발표하며, 메타버스 기반 자율주행 성능 검증, 교통 시뮬레이션 개발 등 미래 교통기술 전반을 아우르는 연구 역량을 선보였다. 교통 분야 세계 최고의 권위를 자랑하는 TRB에서 성과를 인정받음으로써, 연구실의 우수성과 향후 연구 방향에 대한 기대가 더욱 높아지고 있다.
2025.02.19
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삼성휴먼테크논문대상 대학부문 17명 대거 수상
삼성전자가 주최하고 과학기술정보통신부와 중앙일보가 후원하는 제31회 삼성휴먼테크논문대상에서 우리 대학 학생 17명이 대거 수상하는 쾌거를 이루었다.
금상(상금 2천만원)은 전산학부 김원웅, 기계공학과 강석경, 바이오및뇌공학과 김현경, 화학과 허성록 학생 등 4명이 수상했다. 은상은 바이오및뇌공학과 정형진, 전기및전자공학부 오재원, 홍천산, 기계공학과 김동근 학생 등 4명이 수상의 영예를 안았다.
또한, 동상은 전기및전자공학부 허지완, 윤동현, 이병관, AI대학원 김현승, 바이오및뇌공학과 이윤흠, 신소재공학과 우준희, 박기현, 뇌인지공학프로그램 손연주 학생 등 8명이, 장려상에는 전기및전자공학부 신훈범 학생이 수상했다.
특히, 우리 대학은 대학부문에서 개인에게 시상되는 10개 분과 중 4개 분과의 금상을 석권하였고, 컴퓨터과학 및 공학 분과에서는 김원웅, 홍천산, 이병관, 김현승 학생이 절반의 상을 차지하며 두각을 나타냈다.
금상 수상자인 김원웅(지도교수 박종세)는 포스트-트랜스포머 모델의 연산을 분석하고, 기존 PIM 한계를 극복하기 위해 양자화 기반 모델 경량화 기법과 새로운 PIM 구조를 접속한 GPU+PIM 융합 가속 시스템 논문으로 컴퓨터과학 및 공학 분야에서 가장 높은 평가를 받았다.
또한, 기계공학 분과의 강석경(지도교수 김산하)학생은 탄소나노튜브(VACNT)를 활용한 나노 사포를 개발해 연마 입자의 안정성을 높여 기존 사포보다 정밀한 가공을 가능케 하는 논문으로 금상 수상의 영예를 안았다.
오재원(지도교수 조성환)학생은 60GHz 대역에서 1ns 이내의 빠른 주파수 스위칭과 우수한 잡음 성능을 구현한 mm-wave 대역 통신 및 레이다 회로를 위한 주파수 합성기 개발에 관한 논문으로 은상을 수상하였다.
홍천산(지도교수 오태현, 성민혁)학생은 이미지 생성형 모델에서 초상권 및 저작권 침해 완화하도록 MCMC 기법을 활용하여 암기된 이미지를 유발하는 프롬프트를 효율적으로 찾아 벤치마크를 찾는 연구로 우수성을 입증받았고, 김동근(지도교수 김산하) 학생은 AM-FGS 패드의 광중합 적층 제조로 경도차이를 활용해 CMP 공정에서 성과를 인정받아 은상을 수상하였다.
그뿐만 아니라, 동상을 차지한 박기현(지도교수 정성윤)학생은 이리듐 옥사이드 내부 새로운 구조의 복합 이리듐 산화물을 사용해 기존보다 더 많은 다른 원소를 치환하는데 성공한 우수성을 인정받았고, 허지완(지도교수 김준모)학생은 StableDiffusion 확산모델보다 10배 빠르고 더 선명한 이미지를 생성하는 새로운 방법을 개발한 점을 높이 평가받았다.
우준희(지도교수 스티브 박)학생은 리튬 금속 배터리 성능을 조기에 예측하는 새로운 방법으로 주목을 받았고, 윤동현(지도교수 제민규)학생은 넓은 입력 범위와 빠른 디지털 변환기 관련 연구로, 이윤흠(지도교수 김철)학생은 TDP 공정을 통해 기존 섬유형 스트레인 센서의 민감도와 작동범위간 상충 문제를 해결한 연구로 논문의 우수성을 인정받았다.
삼성휴먼테크논문대상은 국내 최대 규모의 학술논문대회로 과학기술 분야 우수인력을 발굴·육성하기 위해 1994년부터 매년 수상자를 선정하고 있다. 제31회 삼성휴먼테크논문대상에서는 대학부문 2,750편, 고교부문 402을 포함해 총 3,152편이 논문 초록이 접수되었고 그 중 대학부문에서는 80편의 우수논문이 선정되었다.
2025.02.13
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