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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 2570 -
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 1397 -
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 3132 -
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 1181 -
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 756 -
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 2995 -
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 조회수 2752 -
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 조회수 2539 -
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 조회수 3304 -
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 조회수 3246 -
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 조회수 4502 -
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 조회수 3762