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미래 전기차 핵심 '공기 흐름 제어' 기술 세계 최고 학회 인정
미래 자동차는 엔진이나 모터뿐 아니라 ‘공기'의 흐름까지 제어한다. 우리 대학 연구진이 주행 상황에 맞춰 공기의 흐름을 실시간으로 조절해 고성능 전기차의 주행 성능과 안전성을 높이는 능동 공력(주행 상황에 맞춰 공기의 흐름을 자동으로 조절하는 기술)을 개발했다.
우리 대학은 전기및전자공학부 심현철 교수 연구실이 현대자동차의 지원을 통해 고성능 전기차에 적용 가능한 다중 능동 공력(Multi-Surface Active Aerodynamic) 시스템(차량 앞뒤의 여러 공력 장치를 하나의 시스템으로 통합 제어하는 기술)을 개발하고 이를 실제 차량에 적용해 서킷 환경에서 검증했다고 3일 밝혔다.
나성원 박사과정학생이 제1저자로 수행한 이번 연구는 2026년 6월 미국 미시간주 디트로이트에서 열린 세계 최고 권위의 지능형 차량 분야 국제학술대회인 IEEE Intelligent Vehicles Symposium(IV 2026)에서 최우수 학생논문상 1위(First Prize Best Student Paper Award)를 수상했다.
이번 상은 전 세계 학생 논문 가운데 가장 우수한 연구에 수여되는 최고상이다. 특히 이번 연구는 전체 채택 논문 가운데 약 8.5%만 선정되는 구두 발표(Oral Presentation·학회가 우수 논문을 선정해 현장에서 직접 발표하도록 하는 세션)에 선정된 데 이어, 발표 논문을 대상으로 한 최종 심사를 거쳐 최우수 학생논문상을 수상하며 연구의 독창성과 기술적 완성도를 동시에 인정받았다.
IEEE Intelligent Vehicles Symposium(IV)은 IEEE Intelligent Transportation Systems Society(ITSS)가 주관하는 지능형 차량 분야 최고 권위의 국제학술대회로, 자율주행, 차량 제어, 인공지능(AI), 미래 모빌리티 기술 등을 주제로 세계 각국의 대학과 연구기관, 자동차 제조사들이 최신 연구 성과를 발표하는 학술대회이다.
연구팀은 차량 전면과 후면에 장착된 4개의 능동 공력 장치를 하나의 시스템으로 통합 제어하기 위해 풍동 실험(강한 바람을 만들어 실제 주행과 같은 공기 흐름을 재현하는 시험) 기반 공력 모델을 구축했다.
또한 차량의 속도와 조향 상태 등 주행 상황을 실시간으로 분석해 최적의 공력 모드를 선택하는 제어 프레임워크를 개발했으며, 이를 고정밀 차량 시뮬레이션(실제 차량의 움직임을 컴퓨터에서 정밀하게 구현한 가상 시험)과 실제 차량 실험을 통해 검증했다.
기존 연구들이 시뮬레이션 중심으로 수행됐던 것과 달리, 연구팀은 FIA Grade 1 규격(포뮬러원(F1) 경기를 개최할 수 있는 국제 최고 수준의 서킷 규격)의 영암 국제자동차경주장(Korea International Circuit)에서 실제 차량 주행 시험을 수행해 기술의 실효성을 입증했다.
실험 결과 제안한 능동 공력 시스템은 고성능 전기차의 랩타임(서킷 한 바퀴를 도는 데 걸리는 시간) 단축, 제동 성능 향상, 코너링 성능 향상, 차량 안정성 확보에 효과적인 것으로 나타났다. 또한 시뮬레이션과 실제 차량 실험에서 일관된 성능 향상을 확인함으로써 향후 고성능 전기차는 물론 자율주행차와 소프트웨어 정의 자동차(SDV·소프트웨어 업데이트를 통해 기능을 지속적으로 개선하는 미래형 자동차) 등 미래 모빌리티에 적용 가능한 핵심 기술의 가능성을 제시했다.
나성원 박사과정학생은 심현철 교수 연구실이 2021년부터 참가해 지속적으로 우수한 성과를 거두고 있는 인디 자율주행 챌린지(IAC, Indy Autonomous Challenge)에서 KAIST 유레카(EURECAR) 팀장을 맡아 최고 시속 290km의 자율주행을 성공적으로 수행했다. 이를 통해 초고속 자율주행 차량 제어 분야에서 세계적 수준의 연구개발 역량을 축적했으며, 이번 연구에도 그 경험을 적용했다.
심현철 교수는 "그간 우리 연구실이 인디 자율주행 챌린지 등 고속 자율주행 레이싱에 참가하여 얻은 다양한 경험을 바탕으로 실제 차량 기반의 능동 공력 제어 기술이 세계 최고 수준의 학술대회에서 최우수 학생논문으로 선정돼 매우 뜻깊게 생각한다"며 "이번 연구가 향후 고성능 전기차뿐 아니라 미래 자동차의 주행 성능과 안전성을 동시에 높이는 핵심 기술로 이어질 것으로 기대한다"고 말했다.
이번 연구의 제1저자는 나성원 박사과정이며, 양승진, 황영준, 왕정하 석사과정 학생이 공동저자로 참여했다. 또한 현대자동차 최장한 책임연구원, 이정수 책임연구원, 손정기 책임연구원이 공동 연구자로 참여했다.
※ 논문명: Development of an Active Aerodynamic System for Improving Circuit Driving Performance of High-Performance Electric Vehicles, 논문 링크:https://drive.google.com/file/d/1H68vDCwL9LJT-aONUHOOTmePxC14phC8/view
2026.07.03 조회수 491 -
항공우주공학과 선기영 박사, RTCA ‘윌리엄 잭슨상’ 수상 아시아 기관 연구자 최초
우리 대학 항공우주공학과 선기영 박사(지도교수 이지윤)가 지난 6월 23일(현지시간) 미국 워싱턴 D.C.에서 열린 시상식에서 항공전자·통신 분야 우수 대학원생에게 수여되는 RTCA(Radio Technical Commission for Aeronautics)의 ‘윌리엄 잭슨상(William E. Jackson Award)’을 수상했다.
RTCA는 1935년 설립된 미국의 민간 비영리 표준개발기구로, 항공업계와 각국 민간항공당국이 참여하는 협의체를 통해 항공 분야 기술 표준을 제정해 온 대표적인 공공·민간 협력 기구다.
윌리엄 잭슨상은 미국 항공 산업 발전에 크게 기여한 항공전자공학자 윌리엄 E. 잭슨을 기려 제정된 상이다. RTCA는 매년 항공전자·통신 분야에서 가장 우수한 박사학위논문 한 편을 선정해 이 상을 수여하고 있다.
선 박사는 이번 수상으로 역대 50번째 수상자에 이름을 올렸다. 1975년 상 제정 이후 미국 외 지역 소속 연구자가 수상한 것은 이번이 네 번째이며, 아시아 소재 기관 소속 연구자로는 최초다.
수상 논문은 우주환경 변화로 지구 전리권이 불안정해지면서 GPS 신호가 교란되는 ‘전리권 신틸레이션’ 현상이 항공기 정밀 착륙 시스템의 안전성에 미치는 영향을 규명한 연구다. 특히 GPS 기반 항공기 정밀 착륙 지원 시스템인 지상기반보강시스템(GBAS, Ground-Based Augmentation System)을 대상으로 신틸레이션의 영향을 세계 최초로 종합적으로 분석했다.
선 박사는 GPS 관측 데이터를 분석하고 다양한 전리권 환경을 가정한 시뮬레이션을 활용해 신틸레이션으로 인한 오차를 정량적으로 추정했다. 이를 바탕으로 항공 안전 기준을 충족할 수 있는 오차 모델링과 시스템 설계 방안을 제시했다.
※논문 제목: GBAS Integrity under Ionospheric Scintillation: Error Characterization, Modeling, and Performance Evaluation
이번 연구 성과는 국제민간항공기구(ICAO)에 공유돼 차세대 GBAS 국제 표준 수립 논의에 반영되고 있으며, 향후 항공기 정밀접근 인프라의 세계적 확대에도 기여할 것으로 기대된다. GPS 등 위성항법 기술이 항공 분야를 넘어 도심항공모빌리티(UAM), 자율주행 등 미래 모빌리티 산업으로 확장되는 만큼, 다양한 환경에서 항법 안전을 보장하는 무결성 기술의 중요성도 더욱 커질 전망이다.
RTCA 캐롤 휴겔(Carol Huegel) CEO는 "선 박사의 논문은 놀라운 수준의 완성도를 갖췄으며, 그의 연구가 만들어낼 성과에 큰 기대를 걸고 있다"며 "GPS 신호 교란 문제가 항공업계의 중대한 안전·보안 현안으로 본격 대두되기 훨씬 전부터 이 문제를 깊이 있게 다뤄왔다는 점을 높게 평가한다"고 말했다.
선 박사의 지도교수인 이지윤 교수는 "이번 수상은 실제 항공 산업 현장에서 시급히 해결해야 할 문제를 다룬 연구로서 해당 분야 최고 전문가들로부터 그 기술적 가치를 인정받았다는 점에서 큰 의의가 있다"고 설명했다.
선 박사(현재 미국 콜로라도 볼더 대학[Univ. of Colorado Boulder] 박사후연구원)는 "KAIST의 일원으로 큰 상을 수상하여 영광으로 생각한다"며, "앞으로 우주과학과 위성항법 분야를 아우르는 전문성을 갖춰 국제적으로 기여할 수 있는 연구자로 성장해 나가고 싶다"고 밝혔다.
2026.07.03 조회수 537 -
유지환 교수팀, 세계 최고 권위 로봇저널 2년 연속 최우수 논문상 수상
세계 로봇공학 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 IEEE Robotics and Automation Letters(RA-L)의 최우수 논문상(Best Paper Award)을 우리 대학 연구팀이 2년 연속 수상하며 세계 최고 수준의 소프트 로봇 연구 경쟁력을 입증했다.
우리 대학은 건설및환경공학과 유지환 교수 연구팀이 지난 6월 1일 오스트리아 빈에서 열린 세계 최대 규모의 로봇 학술대회인 ‘2026 IEEE 국제 로봇 및 자동화 학회(ICRA 2026)’에서 2025년에 이어 올해도 RA-L 최우수 논문상을 수상했다고 22일 밝혔다.
RA-L 최우수 논문상은 한 해 동안 출판된 로봇공학 논문 가운데 학문적 기여도, 기술적 독창성, 실험적 완성도, 향후 응용 가능성 등을 종합적으로 평가해 극소수의 우수 논문에만 수여되는 상이다. 올해는 2025년 IEEE RA-L에 게재된 1,700여 편의 논문 가운데 최우수 논문 5편이 선정됐다.
동일 연구팀의 RA-L 최우수 논문상 2년 연속 수상은 매우 이례적인 성과로, KAIST 소프트 로봇 연구의 세계적 경쟁력과 지속적인 연구 영향력을 보여주는 사례로 평가된다.
연구팀은 소프트 로봇 기술을 활용해 의복이 사용자의 신체 위로 스스로 펼쳐지며 착용을 보조하는 자가 착용 적응형 의복 기술을 제안했다.
기존 의복 착용 보조 기술은 외부 로봇 장치에 의한 복잡한 구동 및 제어에 의존하거나 사용자의 움직임과 자세를 제한하는 경우가 많았다. 반면 연구팀은 소프트 그로잉 로봇(공기압 등을 이용해 구조물이 스스로 펼쳐지며 성장하듯 이동하는 유연 로봇)의 핵심 원리인 공압 기반 전개 메커니즘을 의복 구조에 적용해 외부 로봇 없이도 의복 자체가 사용자의 신체를 따라 부드럽게 펼쳐지도록 구현했다.
연구팀은 얇고 유연한 소재로 구성된 공압식 반전 메커니즘(공기를 주입하면 접힌 구조가 뒤집히며 자연스럽게 펼쳐지는 구조)을 의복 내부에 통합하고, 공압을 이용해 의복이 사용자의 신체를 따라 전개되도록 설계했다.
이를 통해 의복은 높은 순응성(사용자의 신체 형태와 움직임에 자연스럽게 맞춰지는 특성)과 안전성을 유지하면서도 빠르고 안정적인 착용 보조 기능을 수행할 수 있다. 특히 소프트 로봇 특유의 유연한 구조는 인체와 직접 접촉하는 환경에서 안전성을 확보하는 데 유리하며, 복잡한 제어 시스템 없이도 실제 착용 동작을 지원할 수 있다는 장점을 갖는다.
연구팀은 소매, 재킷, 바지 등 다양한 의복 형태의 프로토타입을 제작하고 실험을 통해 자가 착용 성능을 검증했다. 실험 결과, 의복은 사용자의 신체를 따라 안정적으로 전개됐으며 착용 과정에서 사용자의 움직임 부담과 신체에 가해지는 힘을 줄여 안전한 착용 보조가 가능함을 확인했다.
이번 연구는 소프트 그로잉 로봇 기술이 이동·탐사 중심의 기존 응용을 넘어 인간의 일상생활을 직접 지원하는 기술로 확장될 수 있음을 보여준다. 특히 고령자, 장애인, 재활 환자 등 의복 착용에 어려움을 겪는 사용자를 위한 보조공학 기술로 발전할 가능성이 있으며, 향후 웨어러블 로봇(몸에 착용해 사용자의 움직임이나 신체 기능을 보조하는 로봇), 재활공학, 인간-로봇 상호작용(Human-Robot Interaction, 인간과 로봇이 효과적으로 소통하고 협력하는 기술) 분야에서 폭넓은 활용이 기대된다.
유지환 교수는 “이번 2년 연속 수상은 KAIST 로봇 연구의 지속적인 세계 경쟁력을 보여주는 뜻깊은 성과”라며 “특히 소프트 그로잉 로봇의 핵심 원리를 인간의 일상생활을 지원하는 의복 착용 보조 기술로 확장했다는 점에서 의미가 크다. 앞으로도 안전하고 유연한 소프트 로봇 기술을 바탕으로 인간 친화적인 로봇 연구를 지속해 나가겠다”고 말했다.
본 연구는 KAIST 김남균 박사가 주도적으로 수행했으며, KAIST와 미국 스탠퍼드대학교의 앨리슨 오카무라(Allison M. Okamura) 교수 연구그룹이 공동으로 참여했다. 해당 논문은 2025년 11월 19일 IEEE Robotics and Automation Letters에 게재됐다.
※ 논문 제목: Self-Wearing Adaptive Garments via Soft Robotic Unfurling, DOI: 10.1109/LRA.2025.3634909
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구과제와 산업통상자원부 재원 한국산업기술진흥원 산업혁신인재성장지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.22 조회수 1223 -
인간형 조종사 로봇 ‘파이봇’, 세계 최고 권위 로봇 학술지 최우수논문상 수상
우리 대학은 전기및전자공학부 심현철 교수 연구팀의 인간형 조종사 로봇 ‘파이봇(PIBOT)’ 기반 항공기 자율조종 프레임워크를 제안한 논문이 2026년 IEEE 로보틱스 및 자동화 매거진(IEEE RAM)에 2025년 게재된 논문 가운데 최우수 논문(Best Paper Award)으로 선정됐다고 5일 밝혔다.
이번 수상은 국내 독자 기반의 풀뿌리 연구가 세계 최고 수준의 로봇 연구 성과로 인정받았다는 점에서 의미가 크다. 시상식은 오스트리아 비엔나에서 2026년 6월 4일(현지시간) 국제로봇자동화학회(ICRA, International Conference on Robotics and Automation) 기간 중 진행되었다.
IEEE 로보틱스 및 자동화 매거진(IEEE RAM)은 세계 최대 기술 학회인 IEEE 산하 로보틱스 및 자동화 학회(RAS)가 발행하는 권위 있는 학술 매거진이다. 로봇공학 및 자동화 분야의 최신 연구 성과와 산업 동향, 튜토리얼 등을 다루며, 실제 산업 현장에서 활용 가능한 로봇 기술을 업계와 학계 연구자들에게 널리 전달하는 것으로 잘 알려져 있다.
IEEE RAM은 2025년 기준 Impact Factor(IF) 7.1을 기록하며 IEEE 로봇 분야 간행물 가운데 두 번째로 높은 영향력을 보유하고 있다. 특히 엄격한 동료심사(peer review)를 거쳐 게재된 논문 가운데 학문적·산업적 파급력이 큰 연구에 대해 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수여한다.
이번 연구는 2021년 국방과학연구소(ADD) 미래도전국방기술 연구개발과제로 선정돼 약 57억 원 규모(5년)의 지원을 받아 수행된 순수 국내 기술 기반 연구다. 연구팀은 인간형 로봇이 단순 보행이나 물품 운반을 넘어, 항공기 조종과 같은 복잡한 작업을 인공지능 기반으로 체계적이고 적응적으로 수행 가능한 피지컬 AI기술을 매우 높은 수준으로 구현했다는 점에서 높은 평가를 받았다.
최근 인간형 로봇 기술은 덤블링이나 복잡한 동작 구현 등 운동 성능 측면에서 빠르게 발전하고 있다. 그러나 산업계에서는 실제 산업 현장에서의 활용 가능성이 더욱 중요한 요소로 주목받고 있다.
심현철 교수 연구팀이 개발 중인 조종사 로봇 ‘파이봇(PIBOT)’은 단순 반복 작업이나 물류 처리 수준을 넘어, 항공기 조작에 필요한 전문 지식을 습득하고 실제 비행 상황을 실시간으로 인식하고 대응할 수있도록 설계됐다. 이에 따라 전문가 피지컬 AI(Expert Physical AI)라는 인간형 로봇 기술의 새로운 활용 방향을 제시했다는 평가를 받고 있다.
연구팀은 2021년 과제 착수 이후 1단계 연구를 성공적으로 마쳤으며, 2024년부터는 실제 항공기 조종에 적합하도록 인간과 유사한 체격 및 관절 구조를 갖춘 2단계 조종사 로봇 개발을 진행하고 있다. 또한 해당 기술을 항공기뿐 아니라 지상 차량과 선박 등 다양한 이동체 조종 분야로 확대 적용하기 위해 관련 기관들과 협력 연구를 추진 중이다.
심현철 교수는 “국내 연구진이 세계 최초로 제안한 조종사 로봇 기술이 국내 대형과제의 지원에 힘입어 세계 최고 수준의 연구성과로 인정받게 되어 매우 뜻깊다”며 “인간형 로봇이 실제 환경에서 사람을 돕고 복잡한 시스템을 안전하게 운용할 수 있는 방향으로 연구를 더욱 발전시켜 나가겠다”고 말했다.
이번 연구에는 민성재·강규리·김형주 박사과정생이 공동 제1저자로 참여했으며, 심현철 교수가 교신저자를 맡았다. 논문은 IEEE Xplore를 통해 확인할 수 있다.
※ 논문명: “Toward Fully Autonomous Aviation: PIBOT, a Humanoid Robot Pilot for Human-Centric Aircraft Cockpits”,
논문 링크: https://doi.org/10.1109/MRA.2024.3505774, https://ieeexplore.ieee.org/document/10798973/
한편, 이번 연구는 국방과학연구소 미래도전국방기술 연구개발사업 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.05 조회수 1523 -
거대한 AI서버 구축 전 성능 검증 가능한 ‘가상 AI 실험장’ 개발
챗GPT와 같은 거대언어모델(LLM·Large Language Model) 서비스를 운영하려면 수만 대 규모의 서버 인프라가 필요하다. 하지만 새로운 AI 반도체나 시스템 구조를 검증할 때마다 실제 장비를 구축하는 데에는 막대한 비용과 시간이 소요된다. 우리 대학 연구진은 실제 대규모 AI 서버를 구축하기 전에 컴퓨터 안에서 성능과 효율을 미리 검증할 수 있는 ‘가상 실험장’을 개발했다.
우리 대학은 전산학부 박종세 교수 연구팀이 개발한 거대언어모델(LLM) 서비스 인프라 시뮬레이터(simulator·가상 실험 소프트웨어) 연구가 컴퓨터 시스템 성능 분석 분야의 세계적 권위 학회인 ‘ISPASS 2026(IEEE International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software)’에서 최우수 논문상을 수상했다고 29일 밝혔다.
연구팀이 개발한 ‘LLMServingSim 2.0’은 복잡한 AI 서비스 환경에서 다양한 하드웨어와 소프트웨어 조합을 가상으로 분석할 수 있는 시뮬레이션 플랫폼이다. 연구자와 개발자들은 값비싼 대규모 서버 인프라를 직접 구축하지 않고도 다양한 설계안을 자유롭게 실험하고 성능을 검증할 수 있다.
특히 이번 기술은 기존 그래픽처리장치(GPU·Graphics Processing Unit) 중심 환경을 넘어 차세대 AI 반도체로 주목받는 신경망처리장치(NPU·Neural Processing Unit)와 프로세싱 인 메모리(PIM·Processing-In-Memory, 메모리 내부에서 연산을 수행하는 반도체 기술) 등 다양한 하드웨어 환경을 지원한다는 점에서 주목된다.
즉 아직 상용화되지 않은 미래형 AI 반도체를 가상의 데이터센터 환경에서 미리 시험해볼 수 있는 기술이다. 이를 통해 특정 반도체를 적용했을 때 서비스 속도가 얼마나 향상되는지, 전력 소모는 얼마나 줄어드는지, 수만 대 규모의 서버 환경에서도 안정적으로 동작하는지 등을 컴퓨터 안에서 재현하고 분석할 수 있다.
또한 실제 AI 서비스 운영 과정에서 발생하는 데이터 처리, 요청 분배, 메모리 활용 등 복잡한 동작을 시스템 수준에서 재현해 현실에 가까운 성능 평가가 가능하다. 특히 여러 서버 자원을 분리·연결해 사용하는 분산형(disaggregated) 인프라 환경까지 분석할 수 있어 차세대 AI 데이터센터 연구에도 활용 가능성이 크다.
이번 시뮬레이터는 연구자뿐 아니라 LLM 서비스 기업과 AI 반도체 스타트업 등이 차세대 AI 인프라를 설계하고 최적화하는 데 폭넓게 활용될 것으로 기대된다. 새로운 AI 반도체나 서비스 구조를 실제 구축 전에 빠르게 검증할 수 있어 AI 인프라 개발 비용과 시간을 크게 줄일 수 있기 때문이다.
박종세 교수는 “AI 서비스 경쟁력은 모델 자체뿐 아니라 이를 안정적이고 효율적으로 운영하는 인프라 기술에서 결정된다”며 “이번 시뮬레이터가 연구자와 산업계가 차세대 AI 인프라를 더욱 빠르고 효율적으로 개발하는 데 중요한 기반이 되길 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 전산학부 조재홍 석사과정, 최현민 석사과정 학생이 공동 1저자로 연구를 주도했으며, 연구팀은 지난 2024년 IISWC(IEEE International Symposium on Workload Characterization)에 이어 이번 ISPASS 2026에서도 최우수 논문상을 수상하며 AI 인프라 분야 연구 경쟁력을 다시 한번 입증했다.
※ 논문 제목: LLMServingSim 2.0: A Unified Simulator for Heterogeneous and Disaggregated LLM Serving Infrastructure, DOI: 10.1109/ISPASS69572.2026.00012
※ 오픈소스 링크: https://llmservingsim.ai/
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부(MSIT), 정보통신기획평가원(IITP, No. RS-2024-00396013), 한국전자통신연구원(ETRI, No. RS-2025-02305453), SK하이닉스의 지원을 받아 수행됐다.
2026.05.29 조회수 1517 -
‘식물이 플레이하는 게임’ 연구로 HCI 최고학회 최우수논문상 수상
식물이 스스로 게임 속 캐릭터를 변화시키고 인간은 이를 관찰하며 교감하는 새로운 형태의 디지털 게임이 등장했다.
우리 대학은 산업디자인학과 이창희 교수 연구팀이 식물을 단순한 장식이나 센서가 아닌 ‘상호작용의 주체’로 활용한 연구로 인간-컴퓨터 상호작용(Human-Computer Interaction, HCI) 분야 최고 권위 학회인 ACM CHI 2026에서 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 15일 밝혔다.
ACM(Association for Computing Machinery, 컴퓨팅 기계 협회) CHI(Conference on Human Factors in Computing Systems) 2026은 지난 4월 13일부터 17일까지 스페인 바르셀로나에서 개최됐다. CHI는 인간-컴퓨터 상호작용(Human-Computer Interaction, HCI) 분야에서 세계 최고 권위를 인정받는 국제 학술대회 중 하나다.
최우수논문상(Best Paper Award)은 전체 제출 논문 가운데 상위 약 1%에만 수여되는 최고 권위의 상이다. 특히 올해 학회에는 총 6,730편의 논문이 제출돼 역대 최대 규모를 기록했으며, 이번 수상은 KAIST 연구진의 세계적 연구 경쟁력을 보여주는 성과로 평가된다.
이창희 교수팀은 ‘식물이 게임을 한다면(When Plants Play: Rethinking Plant Materiality in Digital Games)’이라는 논문을 통해 식물이 디지털 게임에 직접 참여하는 새로운 형태의 상호작용 방식을 제안했다.
이번 연구는 식물을 단순한 센서나 장식 요소로 활용하는 기존 방식을 넘어, 식물의 상태 변화가 게임 진행에 직접 영향을 주도록 설계한 것이 특징이다. 연구팀은 식물의 생체 신호와 환경 데이터, 일주기 리듬(낮과 밤에 따라 반복되는 생체 변화) 등을 게임에 반영해 식물 상태에 따라 게임 속 캐릭터가 변화하도록 구현했다. 이용자는 게임을 직접 조작하기보다 식물의 변화와 반응을 관찰하고 해석하는 방식으로 게임에 참여한다.
식물은 성장 과정에 따라 서로 다른 형태의 캐릭터와 변화를 만들어내며, 이러한 변화는 식물 고유의 성장 방식과 변화 속도를 반영한다.
연구팀은 실제 전시 환경에서 사용자 연구를 수행한 결과, 참가자들이 식물의 느리고 예측하기 어려운 변화를 하나의 ‘놀이’로 받아들이는 모습을 확인했다. 특히 식물과 게임 속 가상 캐릭터에 정서적으로 몰입하고 공감하는 경향도 나타났다. 이는 식물을 단순한 관찰 대상이 아니라 함께 상호작용하는 존재로 인식하게 만드는 계기로 이어졌다.
이번 연구는 인간 중심의 디지털 상호작용에서 벗어나, 식물과 같은 비인간 존재와의 새로운 상호작용 가능성을 제시했다는 점에서 높은 평가를 받았다.
이창희 교수는 “이번 연구는 식물과 같은 비인간 존재를 하나의 행위 주체로 보고 새로운 상호작용 방식을 탐색한 시도”라며 “우리 사회는 정서적 유대와 공감을 중시하는 ‘어태치먼트 이코노미(attachment economy)’로 확장되고 있으며, 앞으로는 인간뿐 아니라 AI, 로봇, 동물, 식물 등 다양한 비인간 존재와의 교감이 중요해질 것”이라고 말했다. 이어 “이번 연구는 이러한 새로운 상호작용 가능성을 보여주는 사례”라고 설명했다.
이윤지 박사과정생이 제1저자로, 이창희 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구는 ACM 디지털 자료관(ACM Digital Library)에서 확인할 수 있다.
※ 논문명: When Plants Play: Rethinking Plant Materiality in Digital Games
※ DOI: https://doi.org/10.1145/3772318.3791373
한편, 본 연구는 브레인코리아(BK21)의 지원을 받아 수행되었다.
2026.05.15 조회수 1714 -
전 세계 슬럼가 찾아내는 AI 개발..AAAI 2026 최우수논문상
“슬럼(Slum, 빈곤지역)이 어디에 있는지조차 모르는 도시들”
한국 연구진이 위성사진만으로 슬럼 지역을 스스로 찾아내는 인공지능(AI)을 개발했다. 사람이 미리 위치를 표시해 주지 않아도 새로운 도시에서 자동으로 적응해 정확도를 높이는 기술로, 데이터가 부족한 개발도상국의 도시정책 수립과 공공 자원 배분 방식을 근본적으로 바꿀 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학은 전산학부 차미영 교수와 기술경영학부 김지희 교수 공동 연구팀이 전남대학교(총장 이근배) 지리학과 양재석 교수와 함께한 학제 간 융합 연구를 통해 위성사진 기반 범용 슬럼 탐지 AI 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
이번 연구는 세계 최고 권위의 인공지능 학술대회 ‘국제인공지능학회(AAAI) 2026’에서 ‘사회적 임팩트 AI(AI for Social Impact)’ 부문 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다. 해당 부문에 제출된 693편 중 단 2편만이 선정된 최고 영예로, 한국 연구팀의 혁신적인 AI 기술력이 단순한 기술 진보를 넘어 실질적인 사회적 가치 창출 측면에서도 세계 최정상 수준임을 확인시켜 준 쾌거다.
그동안 위성사진을 활용한 슬럼 탐지 연구는 있었지만, 도시마다 건물 형태와 밀집도가 크게 달라 새로운 지역에서는 정확도가 급격히 떨어지는 한계가 있었다. 특히 많은 개발도상국에서는 슬럼 위치를 일일이 표시한 데이터가 부족해 AI 학습 자체가 어려웠다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 여러 개의 AI 모델이 서로 다른 지역 특성을 학습하고, 새로운 도시가 입력되면 가장 적합한 모델을 자동으로 선택하는 ‘전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE)’ 구조를 도입했다.
이번 연구의 핵심은 ‘테스트 시점 적응(Test-Time Adaptation, TTA)’ 기술이다. 새로운 도시에서 슬럼 위치를 사람이 미리 표시하지 않아도, AI가 여러 모델의 예측 결과를 비교·검증해 공통적으로 일치하는 영역만을 신뢰함으로써 스스로 오류를 줄인다. 이를 통해 데이터가 부족한 지역에서도 안정적인 성능을 확보했다.
연구팀은 해당 기술을 아프리카 캄팔라(Kampala), 마푸토(Maputo) 등 주요 도시에 적용한 결과, 기존 최신 기술보다 더욱 정교하게 슬럼 지역을 구분하는 성과를 확인했다.
이 기술은 △ 개발도상국 도시 인프라 확충 계획 수립 △ 재난·감염병 취약지역 사전 파악 △ 주거환경 개선 사업 대상 선정 △ UN 지속가능발전목표(SDGs) 이행 점검 등 다양한 정책 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
차미영 교수는 “AI가 단순 분석 도구를 넘어, 데이터가 부족한 지역에서도 실질적인 사회 문제 해결에 기여할 수 있음을 보여준 연구”라고 말했다. 김지희 교수는 “막대한 비용이 드는 현장조사를 보완해, 한정된 자원을 가장 필요한 지역에 효과적으로 배분하는 데 도움이 될 것”이라고 밝혔다.
이번 연구에는 KAIST 전산학부 이수민, 박성원 석박사연구원이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 1월 25일 싱가포르에서 열린 AAAI 2026에서 발표됐다.
※ 논문명: Generalizable Slum Detection from Satellite Imagery with Mixture-of-Experts, 논문링크 : https://aaai.org/about-aaai/aaai-awards/aaai-conference-paper-awards-and-recognition/
또한, 한국연구재단의 중견연구자지원사업 및 데이터사이언스 융합인재양성사업의 지원을 받아 수행되었다.
2026.03.06 조회수 4371 -
경기욱 교수 연구팀, 한국로봇종합학술대회 최우수·우수 논문상 동시 수상
우리대학 기계공학과 경기욱 교수 연구실에서 2026 한국로봇종합학술대회 최우수논문상과 우수논문상을 동시에 수상하였다. 2026년 2월 4일부터 나흘간 개최된 제 21회 한국로봇종합학술대회(KRoC)는 한국의 로봇관련 연구자가 모두 참석하는 로봇분야 최대규모의 학술대회로, 약 2100명이 참석하였으며 500여편의 논문이 발표되었다.
이낙형 석사과정 학생은 ‘정전기 클러치를 이용한 독립 3-DOF 굽힘 역감 제시 햅틱 장갑 개발’ 연구 논문으로 최우수논문상을 수상하였으며, 모터가 아닌 얇은 필름형 구조를 이용하여 역감을 재현하는 새로운 방법을 제시하였다. 임세인 박사과정 학생은 ‘양방향 전기유압식 유연 굽힘 구동기를 이용한 무선 어류형 로봇의 개발 및 유동장 분석’ 연구 논문으로 우수상을 수상하였으며, 기계공학과 김형수 교수연구실과 협력을 통해 융연구동기를 물고기의 움직임에 맞추어 제어하는 방법을 제안하였다.
아울러 이번 학술대회에서 경기욱 교수는 ‘소프트 액추에이터는 인공근육이 될 수 있는가’라는 제목으로, 인공근육으로 활용될 수 있는 다양한 구동기들의 개발 사례를 소개하고 다양한 가능성과 해결난제를 제기하는 내용의 초청강연을 하였다.
2026.02.10 조회수 2494 -
구글 Gemini 구조 악용한 ‘악성 전문가 AI’ 보안 위협 세계 최초 규명
구글 Gemini 등 대부분의 주요 상용 거대언어모델(LLM)은 효율성을 높이기 위해 여러 개의 ‘작은 AI 모델(전문가 AI)’를 상황에 따라 선택해 사용하는 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 구조를 활용하고 있다. 그러나 이 구조가 오히려 새로운 보안 위협이 될 수 있다는 사실이 KAIST 연구진에 의해 세계 최초로 밝혀졌다.
우리 대학 전기및전자공학부 신승원 교수와 전산학부 손수엘 교수 공동연구팀이 전문가 혼합 구조를 악용해 거대언어모델의 안전성을 심각하게 훼손할 수 있는 공격 기법을 세계 최초로 규명하고, 해당 연구로 정보보안 분야 최고 권위 국제 학회인 ACSAC 2025에서 최우수논문상(Distinguished Paper Award)을 수상했다고 26일 밝혔다.
ACSAC(Annual Computer Security Applications Conference)는 정보보안 분야에서 가장 영향력 있는 국제 학술대회 중 하나로, 올해 전체 논문 가운데 단 2편만이 최우수논문으로 선정됐다. 국내 연구진이 인공지능 보안 분야에서 이 같은 성과를 거둔 것은 매우 이례적이다.
연구팀은 이번 연구에서 전문가 혼합 구조의 근본적인 보안 취약성을 체계적으로 분석했다. 특히 공격자가 상용 거대언어모델의 내부 구조에 직접 접근하지 않더라도, 악의적으로 조작된 ‘전문가 모델’ 하나만 오픈소스로 유통될 경우, 이를 활용한 전체 거대언어모델이 위험한 응답을 생성하도록 유도될 수 있음을 입증했다.
쉽게 말해, 정상적인 AI 전문가들 사이에 단 하나의 ‘악성 전문가’만 섞여 있어도, 특정 상황에서 그 전문가가 반복적으로 선택되며 전체 AI의 안전성이 무너질 수 있다는 것이다. 이 과정에서도 모델의 성능 저하는 거의 나타나지 않아, 문제를 사전에 발견하기 어렵다는 점이 특히 위험한 요소로 지적됐다.
실험 결과, 연구팀이 제안한 공격 기법은 유해 응답 발생률을 기존 0%에서 최대 80%까지 증가시킬 수 있었으며, 다수의 전문가 중 단 하나만 감염돼도 전체 모델의 안전성이 크게 저하됨을 확인했다.
이번 연구는 전 세계적으로 확산되고 있는 오픈소스 기반 거대언어모델 개발 환경에서 발생할 수 있는 새로운 보안 위협을 최초로 제시했다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 동시에, 앞으로 AI 모델 개발 과정에서 성능뿐 아니라 ‘전문가 모델의 출처와 안전성 검증’이 필수적임을 시사한다.
신승원·손수엘 교수는 “효율성을 위해 빠르게 확산 중인 전문가 혼합 구조가 새로운 보안 위협이 될 수 있음을 이번 연구를 통해 실증적으로 확인했다”며, “이번 수상은 인공지능 보안의 중요성을 국제적으로 인정받은 의미 있는 성과”라고 말했다.
이번 연구에는 전기및전자공학부 김재한·송민규 박사과정, 나승호 박사 (현 삼성전자), 전기및전자공학부 신승원 교수, 전산학부 손수엘 교수가 참여했으며, 연구 결과는 2025년 12월 12일 미국 하와이에서 열린 ACSAC에서 발표됐다.
※ 논문명: MoEvil: Poisoning Experts to Compromise the Safety of Mixture-of-Experts LLMs, 논문 파일: https://jaehanwork.github.io/files/moevil.pdf, GitHub(기술 오픈소스): https://github.com/jaehanwork/MoEvil
한편 이 연구는 과학기술정보통신부의 한국인터넷진흥원(KISA) 및 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받았다.
2025.12.26 조회수 4511 -
에쓰-오일 과학상 수상, 김갑진·한동수 교수 및 김동규·노찬·김광민 박사
우리 대학 교원과 연구자가 제7회 에쓰-오일 차세대과학자상과 제15회 에쓰-오일 우수학위 논문상을 수상하는 영예를 안았다.
차세대과학자상에는 물리학 분야 김갑진 물리학과 교수와 IT 분야 한동수 전기및전자공학부 교수가 선정돼, 각 분야를 선도할 연구자로서의 탁월한 연구 역량과 성장 가능성을 높이 평가받았다.
또한 우수학위 논문상에는 수학 분야 김동규 박사(지도교수 엄상일 교수), 물리학 분야 노찬 박사(지도교수 라영식 교수), 화학공학/재료공학 분야 김광민 박사(지도교수 김경민 교수)가 선정돼, 우수한 박사학위 논문 성과를 인정받았으며 연구자와 지도교수에게 함께 시상이 이루어졌다.
이번 시상식은 지난 11월 26일 서울 마포구 공덕동 에쓰-오일 본사에서 열렸으며, 우수학위 논문상 수상자 12명과 지도교수 12명, 차세대과학자상 수상자 5명 등 총 29명이 시상을 받고 총 3억 6,800만 원의 연구지원금을 전달받았다.
한편, 에쓰-오일은 2011년 순수과학 분야 지원을 위해 에쓰-오일과학문화재단을 설립한 이후, 다양한 프로그램을 통해 과학기술 발전과 인재 양성에 기여해 오고 있다.
2025.12.22 조회수 1879 -
신인식 교수, 한국인 최초 RTSS 최고 논문상 수상
우리 대학은 전산학부 신인식 교수가 실시간 시스템 분야에서 세계 최고 권위를 지닌 국제 학술대회 IEEE 실시간 시스템 심포지엄(RTSS, Real-Time Systems Symposium)에서 ‘가장 영향력 있는 논문상(Influential Paper Award) 2025’을 수상했다고 21일 밝혔다.
이 상은 발표 후 10년 이상 학계와 산업계 전반에 지속적인 영향을 미친 논문에 수여되는 세월의 검증을 거친 상(Test-of-Time Award)으로, 한국 연구자가 이 상을 받은 것은 이번이 처음이다. 시상식은 지난 4일(현지시간) 미국 보스턴에서 열린 IEEE RTSS 2025에서 진행됐다.
신 교수의 수상 논문은 2003년 미국 펜실베이니아대학교 이인섭 교수와 공동 발표한 ‘주기적 자원 모델(Periodic Resource Model)’에 관한 연구다. 이 연구는 복잡한 기계나 시스템을 한꺼번에 검증하려 하지 않고, 레고 블록처럼 작은 부품 하나하나가 정해진 시간 약속을 잘 지키는지만 먼저 개별적으로 확인한 뒤, 이들을 다시 조립해도 전체가 안전하게 작동함을 보장하는 방법을 만든 것이다.
※논문명: Periodic Resource Model for Compositional Real-Time Guarantees, DOI: 10.1109/REAL.2003.1253249
이 덕분에 자율주행차나 항공기, 산업용 로봇 처럼 순간의 지연도 허용되지 않는 실시간 시스템을 더 정확하고 안전하게 설계할 수 있게 됐다. 특히 복잡성이 급격히 증가하는 현대 실시간 시스템에서, 시스템 전체를 한 번에 분석해야 했던 기존의 한계를 극복했다.
신 교수는 시스템을 작은 모듈(부품) 단위로 나누어 각 모듈이 시간 제약을 만족하는지를 검증하고, 이를 다시 결합하더라도 전체 시스템의 안전성이 보장됨을 수학적으로 증명하는 방법을 제시했다. 이로써 현대 실시간 스케줄링 이론의 기초를 정립한 연구로 평가받고 있다.
해당 논문은 발표 당시인 2003년에도 RTSS에서 한국인 최초로 ‘최우수 논문상(Best Paper Award)’을 수상했으며, 20년이 지난 지금 다시 한 번 그 학문적·산업적 가치를 공식적으로 인정받게 됐다.
이는 이론에 그치지 않고, 지난 20년간 자율주행, 항공·우주 제어, 산업 자동화 등 안전이 필수적인 다양한 산업 현장에서 핵심 분석 도구로 활용돼 왔기 때문이다.
IEEE 기술위원회는 “이 모델은 현대 실시간 시스템 설계의 핵심 언어로 자리 잡았으며, 지난 20년간 연구와 산업의 방향을 이끌어왔다”고 평가했다. 수상 논문은 현재 미국과 유럽 주요 대학의 교과서에도 수록돼 해당 분야의 표준 이론으로 자리 잡았다.
신 교수는 “학자로서 평생 가장 받고 싶었던 상이 바로 이 상”이라며, “20년 전의 연구가 실제로 세상에 큰 영향을 미쳤다는 점을 인정받아 영광이며, 이 이론을 실제 시스템에 적용해 준 많은 연구자와 기업 덕분”이라고 소감을 밝혔다.
한편 신 교수는 실시간 시스템 연구에 이어 인공지능(AI) 분야로 연구 영역을 확장하고 있다. 교원 창업 기업 ‘플루이즈(Fluiz)’를 설립해, 사용자가 말로 스마트폰 앱을 실행할 수 있는 모바일 AI 에이전트 기술인 ‘FluidGPT’를 개발했으며, 해당 기술은 최근 과학기술정보통신부 주최 ‘AI 챔피언 경진대회’에서 우승을 차지했다. 전문가들은 신 교수가 기초 이론과 응용 기술을 아우르며 연구와 산업을 연결하는 드문 성과를 보여주고 있다고 평가하고 있다.
2025.12.22 조회수 1288 -
AI로 인간 집단행동 예측! 세계 최고 학회에서 1위.. 23년 만의 쾌거
우리 대학은 김재철AI대학원 신기정 교수 연구팀이 개인의 나이, 역할 등 특성이 집단 관계에 미치는 영향을 분석해 복잡한 사회 집단행동을 예측하는 획기적인 AI 기술을 개발했다고 9일 밝혔다.
연구팀은 이 기술로 미국전기전자학회(IEEE) 주관 세계적 데이터마이닝 학술대회 'IEEE ICDM'에서 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상하는 쾌거를 이루었다. 이는 전 세계 785편 중 단 1편에게만 주어지는 최고 권위의 상으로, 한국 대학 연구팀으로서는 23년 만의 수상으로 KAIST가 다시 한 번 세계 연구 무대에서 기술 리더십을 입증했다.
오늘날 온라인 커뮤니티·연구 협업·단체 채팅 등 다수가 동시에 참여하는 집단 상호작용은 사회 곳곳에서 폭발적으로 늘고 있다. 그러나 이러한 집단 행동이 어떤 구조로 형성되고, 개인의 특성이 어떻게 영향을 미치는지를 동시에 정밀하게 설명해 내는 기술은 부족했다.
신기정 교수 연구팀은 이 한계를 뛰어넘기 위해 개인 특성과 집단 구조를 실제처럼 맞물리게 재현하는 AI 모델 ‘NoAH(Node Attribute-based Hypergraph Generator)’를 개발했다.
NoAH는 사람들의 특징이 모이면 어떤 그룹 행동이 만들어지는지를 설명하고 흉내내는 인공지능이다. 예를 들어, 어떤 사람이 어떤 관심사를 갖고 있는지, 어떤 역할을 하는지 등의 정보들이 실제로 어떻게 모여서 그룹 행동을 만들어 내는지를 분석해 그대로 재현할 수 있다.
그래서 NoAH는 사람의 성향과 관계를 동시에 반영해 ‘현실 같은 집단 행동’을 만들어 내는 AI로, 전자상거래에서의 구매 조합, 온라인 토론의 확산 과정, 연구자들의 논문 공저 네트워크 등 다양한 실제 집단 행동을 기존 모델보다 훨씬 더 사실적으로 재현하는 것으로 나타났다.
신기정 교수는 “이번 연구는 집단의 구조뿐 아니라 개인의 특성까지 함께 고려해, 복잡한 상호작용을 입체적으로 이해할 수 있는 새로운 AI 패러다임을 열었다”며 “온라인 커뮤니티, 메신저, 소셜 네트워크 분석 등이 한층 정밀해질 것”이라고 말했다.
이번 연구는 신기정 교수와 KAIST 김재철AI대학원 소속 전재완·윤석범 석사과정, 최민영·이건 박사과정으로 구성된 연구팀이 수행하였으며, IEEE ICDM에서 11월 18일 자 발표하였다.
※논문명: Attributed Hypergraph Generation with Realistic Interplay Between Structure and Attributes
논문원본: https://arxiv.org/abs/2509.21838
한편, 신 교수 연구팀은 이번 수상 논문을 포함해 올해 IEEE ICDM에서 총 네 편의 논문을 발표했다. 또한 2023년에도 같은 학술대회에서 상위 4등인 Best Student Paper Runner-up을 수상한 바 있다.
이 성과는 정보통신기획평가원의 지원을 받은 AI 연구거점 프로젝트, 인공지능 대학원 지원(KAIST), 인공지능 에이전트 협업기반 신경망 변이 및 지능 강화 기술 개발 과제의 지원을 받았다.
2025.12.09 조회수 4990