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AI ‘시간 오류’ 잡았다...의료·법률 분야 신뢰성 높인다
“지난달 취임한 장관이 누구냐”는 질문에 챗GPT가 1년 전 인물을 답한다면 어떨까. 최신 정보를 제대로 반영하지 못하는 AI의 한계를 보여주는 사례다. 우리 대학 연구진이 변화하는 현실 정보를 자동으로 반영하면서도, 겉으로는 맞아 보이는 ‘시간 오류’까지 잡아내는 새로운 평가 기술을 개발했다. AI 신뢰성을 획기적으로 높일 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학은 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 마이크로소프트연구소(Microsoft Research)와 공동연구를 통해, 시간 데이터베이스 기술을 활용해 거대언어모델(LLM)의 시간 추론 능력을 자동으로 평가·진단하는 시스템을 개발했다고 14일 밝혔다.
인공지능이 사용자의 신뢰를 얻기 위해서는 시시각각 변화하는 현실 정보를 정확히 이해하는 능력이 필수적이다. 그러나 기존 평가 방식은 정답 일치 여부만을 확인하거나 복잡한 시간 관계를 충분히 반영하지 못해, 실제 환경에서 발생하는 다양한 질문 상황을 제대로 평가하기 어렵다는 한계가 있었다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 지난 40여 년간 검증되어 온 ‘시간 데이터베이스(Temporal Database)’ 설계 이론을 인공지능 평가에 최초로 도입했다. 데이터의 시간적 흐름과 관계 구조를 활용해, 사람이 평가용 문제를 일일이 작성하지 않아도 데이터베이스만으로 13가지 유형의 복잡한 시간 기반 문제가 자동으로 생성되도록 했다는 점이 핵심이다.
특히 이번 기술은 사람이 문제를 직접 만들던 기존 방식에서 벗어나, 데이터를 기반으로 평가 문제가 자동 생성되는 방식으로 전환했다는 점에서 가장 큰 혁신으로 평가된다. 또한 데이터베이스를 기준으로 문제 생성부터 정답 도출, 검증까지 전 과정을 자동화해, 기존처럼 문제를 일일이 수정할 필요 없이 유지보수 부담을 획기적으로 줄일 수 있다.
현실 정보가 변경될 경우에는 해당 내용을 데이터베이스에 업데이트하면 평가 문제와 정답, 검증 기준이 자동으로 반영된다. 다만 최신 정보의 입력 자체는 외부 데이터나 관리자를 통해 이루어지며, 본 기술은 이러한 데이터가 갱신된 이후 평가 전반을 자동으로 수행하는 구조다.
또한 연구팀은 단순히 최종 답이 맞는지 틀리는지 여부를 판단하는 기존 방식에서 나아가, 답변 과정에서 제시된 날짜나 기간의 논리적 타당성까지 검증하는 지표를 새롭게 도입했다. 이를 통해 겉보기에는 정답처럼 보이지만 시간적 근거가 잘못된 ‘시간 환각(Temporal Hallucination)’ 현상을 기존 대비 평균 21.7% 더 정확하게 탐지하는 성과를 보였다.
이 기술을 적용하면 정보 변경 시 데이터베이스만 갱신하면 되기 때문에 평가 유지 비용을 크게 절감할 수 있으며, 입력 데이터량 역시 기존 대비 평균 51% 줄어드는 효과를 보였다.
황의종 교수는 “이번 연구는 고전적인 데이터베이스 설계 이론이 최신 인공지능의 신뢰성 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 보여준 사례”라며, “방대한 전문 데이터를 평가 자원으로 전환함으로써 향후 의료·법률 등 다양한 분야의 인공지능 성능 검증에 실질적인 기반이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 KAIST 김소연 박사과정이 제1저자로 참여했으며, 마이크로소프트연구소의 진동 왕(Jindong Wang, 現 윌리엄 앤 메리 대학교)과 싱 시에(Xing Xie) 연구원이 공동 저자로 참여했다. 연구 결과는 오는 4월 인공지능 분야 최고 권위 학술대회인 ‘ICLR 2026’에서 발표될 예정이다.
※ 논문명: Harnessing Temporal Databases for Systematic Evaluation of Factual Time-Sensitive Question-Answering in Large Language Models, 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2508.02045
한편, 이번 연구는 마이크로소프트연구소, 한국연구재단, 정보통신기획평가원(IITP) 글로벌 AI 프론티어랩 과제(RS-2024-00469482, RS-2024-00509258)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.04.14
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이노코어 연구단, 노벨화학상 데이비드 베이커와 ‘AI 단백질 설계’ 성공
과학기술정보통신부 이노코어(InnoCORE) 사업을 통해 구축된 연구 협력 기반 아래, KAIST 이노코어 연구진이 의미 있는 연구 성과를 도출했다. 우리 대학은 2024년 노벨 화학상 수상자인 David Baker 교수(데이비드 베이커, 미국 워싱턴대학교)의 방문을 계기로, 공동연구를 통해 AI로 원하는 화합물을 정확히 인식하는 단백질 설계 연구 결과를 공개했다.
우리 대학은 생명과학과 이규리 교수가 AI-CRED 혁신신약 이노코어(InnoCORE) 연구단에 참여 중인 연구진으로서, David Baker 교수와의 공동 연구를 통해 특정 화합물을 선택적으로 인식하는 인공 단백질을 AI로 설계하는 데 성공했다고 9일 밝혔다.
이번 연구는 AI를 활용해 특정 화합물을 인식하는 단백질을 처음부터 설계(de novo)하고, 이를 실제로 작동하는 바이오 센서로 구현한 것이 특징이다. 기존에는 자연 단백질을 탐색하거나 일부 기능을 수정하는 방식이 주를 이뤘다면, 이번 연구는 AI 기반 설계를 통해 원하는 기능을 갖는 단백질을 ‘맞춤 제작’하고 실험적으로 검증까지 완료했다는 점에서 의미가 크다.
특히 연구진은 스트레스 호르몬인 코티솔(cortisol)을 선택적으로 인식하는 단백질을 설계하고, 이를 기반으로 AI가 설계한 바이오 센서를 구현하는 데 성공했다. 이는 단백질 설계에 그치지 않고 실제 측정 가능한 센서 기술로 확장한 것으로, 단백질 설계 분야의 오랜 난제였던 저분자 화합물 인식 문제를 해결한 사례로 평가된다.
이번 연구 성과는 향후 질병 진단, 신약 개발, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 혈액 속 바이오마커를 정밀하게 감지해 질병을 조기에 진단할 수 있으며, 특정 분자를 선택적으로 인식하는 단백질 설계를 통해 표적 치료제 개발에도 기여할 수 있다. 또한 환경 오염 물질을 감지하는 센서 개발로 공기와 수질을 실시간으로 모니터링하는 등 맞춤형 바이오 센서 기술 구현이 가능해질 전망이다.
화합물을 인식하는 신규 단백질(de novo protein) 설계는 원자 단위의 정밀한 계산이 필요해 오랜 기간 단백질 설계 분야의 난제로 꼽혀왔다. 연구진은 단백질-리간드 상호작용을 정밀하게 반영하는 AI 모델을 개발하고, 이를 활용해 결합 단백질 설계에 성공했다.
그 결과, 대사물질과 저분자 약물을 포함한 6종의 화합물 각각에 대해 인공 결합 단백질을 설계하고, 실험을 통해 기능을 검증했다. 특히 코티솔과 결합하는 신규 단백질을 기반으로 화학 유도 이합체(chemical-induced dimer)를 설계해 코티솔 바이오 센서를 개발했다. 해당 설계 기술은 미국에서 임시 특허를 출원한 상태다.
이규리 교수는 “이번 연구는 AI를 활용해 특정 화합물을 정밀하게 인식하는 단백질을 설계할 수 있음을 실험적으로 입증한 것”이라며 “앞으로 질병 진단, 신약 개발, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 단백질 설계 기술로 확장해 나갈 계획”이라고 밝혔다.
이번 연구는 KAIST 생명과학과 이규리 교수가 제1저자로, David Baker 교수가 교신저자로 참여했으며, 2026년 3월 28일 국제 학술지 Nature Communications에 게재됐다.
※논문명: Small-molecule binding and sensing with a designed protein family
DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-70953-8
이규리 교수는 2025년 2월 KAIST에 부임한 신임 교수로, 단백질 디자인 연구실을 이끌고 있다. 원자 단위의 정밀한 단백질 복합체 설계 분야에서 세계적인 전문성을 보유하고 있으며, AI 기반 단백질 설계, 인공 효소 설계, RNA 인식 단백질 개발 등 다양한 연구를 수행하고 있다. 또한 InnoCORE 사업의 AI-CRED 혁신신약 연구단 소속 멘토 교수로 참여해 효소 및 펩타이드 신약 설계 연구를 진행 중이다.
이 교수는 2018년부터 2024년까지 David Baker 교수 연구실(미국 워싱턴대학교, Howard Hughes Medical Institute)에서 박사후연구원 및 Staff Scientist로 연구를 수행했다. David Baker 교수는 단백질 구조 예측과 설계 분야의 세계적 석학으로, 2024년 노벨 화학상을 수상했다.
AI-CRED 혁신신약 연구단 멘토 교수인 이도헌 처장은 “이번 성과는 이노코어 연구진과 글로벌 석학 간 협력을 통해 도출된 의미 있는 결과”라며, “앞으로도 이노코어 사업을 통해 유치한 박사후연구원들과의 적극적인 연구 협업을 기반으로 연구 역량을 더욱 강화해 AI 신약 개발과 바이오 분야에서 지속적인 혁신 성과를 창출해 나갈 것”이라고 밝혔다.
한편 KAIST는 David Baker 교수의 방한을 계기로, 4월 9일(목) 오후 4시 KI 빌딩 퓨전홀에서 Hannele Ruohola-Baker 교수(한넬레 루오홀라-베이커, 미국 워싱턴대학교)와 함께 ‘Advances in AI-powered protein design and biomedical science(인공지능 기반 단백질 설계 및 생의학 연구의 최신 동향)’를 주제로 강연을 개최할 예정이다. 본 행사는 KAIST 해외 석학 초빙 교수 지원 사업, KAI-X, InnoCORE AI-CRED 혁신신약단, 그리고 과학기술정보통신부 해외우수연구기관협력허브구축 사업의 지원으로 진행된다.
이광형 KAIST 총장은 “노벨 화학상 수상자 David Baker 교수와의 협력을 통해 AI 기반 단백질 설계라는 의미 있는 성과를 도출했다”며 “이번 연구는 KAIST가 세계적인 연구기관과 어깨를 나란히 하며 혁신 연구를 선도하고 있음을 보여주는 사례”라고 밝혔다.
한편, KAIST 이노코어(InnoCORE) 연구단은 국내·외 최상위 박사후연구원이 첨단 집단연구 환경에서 AI 융합기술 개발에 매진하도록 지원함으로써 글로벌 공동연구를 촉진하고, AI 기반 과학기술 혁신을 가속화하는 것을 목표로 한다. KAIST는 주관기관으로서 ▲초거대언어모델 혁신 연구단 ▲AI 기반 지능형 설계–제조 통합 연구단 ▲AI-CRED 혁신신약 연구단 ▲AI-Transformed Aerospace 연구단을 운영하고 있다.
2026.04.09
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유럽 최대 연구 기관 CNRS와 MOU 체결...양자·AI 협력 강화
우리 대학은 제9차 한국-프랑스 과학기술공동위원회 회의에서 유럽 최대 연구기관인 프랑스 국립과학연구센터(CNRS, 총재 앙투안 프티)와 업무협약(MOU)을 체결하고, 국제공동연구소(IRL) 설립을 추진하는 등 전략적 협력을 강화하기로 했다고 3일 밝혔다. 또한 KAIST를 포함한 5대 과학기술특성화대학은 프랑스 INSA 그룹과 학생교류 공동사무국 설치 추진을 통해 협력을 강화할 계획이다.
이번 협약은 한-불 정상회담과 수교 140주년, 과학기술협력협정을 계기로 추진된 것으로, 양국을 대표하는 연구·교육 기관 간 협력을 한층 강화하기 위해 마련됐다. KAIST는 CNRS와의 협력을 통해 글로벌 연구 네트워크를 확대하고, 공동 연구 및 인력 교류를 기반으로 세계 수준의 과학기술 성과 창출에 나설 계획이다.
양 기관은 이번 협약을 통해 CNRS의 협력 모델인 국제연구네트워크(International Research Network, IRN) 및 국제공동연구 프로젝트(International Research Project, IRP)를 기반으로 KAIST 내 ‘국제공동연구소(International Research Laboratory, IRL)’ 설립을 추진한다.
IRL은 양국 연구진이 한 공간에 상주하며 공동 연구를 수행하는 협력 모델로, ▲양자기술과 인공지능(AI) 등 첨단 분야 공동 연구를 비롯해 ▲교수·연구원·학생 교류 확대, ▲공동 세미나 및 학술 정보 공유 등 지속 가능한 연구 협력 플랫폼 구축을 목표로 한다.
양 기관은 또한 기존 협력 과제를 국가 전략기술 수준으로 확장해 기술 주권 확보에도 나선다.
전기및전자공학부 손영익 교수는 프랑스 양자 컴퓨팅 기업 콴델라(Quandela)와 협력해 빛(광자)을 이용해 양자 정보를 전달하고 거리 제한을 극복하는 핵심 장치인 ‘전광 양자중계기’를 개발 중이며, 향후 KAIST 내 ‘콴델라 허브(Quandela Hub)’를 구축하고 2027년 완공 예정인 KAIST 양자팹과 연계해 연구 협력을 심화할 계획이다.
한편 수리과학과 임보해 교수는 한-불 수학 국제연구네트워크인 FKmath(French-Korean Mathematics Network)를 통해 정수론과 기하학 분야 등 기초 수학 분야 협력을 이어오고 있다. 해당 네트워크에는 KAIST, 고등과학원, 포항공대, 성균관대, 서울대 등 국내 주요 기관과 프랑스 주요 연구기관이 참여하고 있으며, CNRS의 지원을 바탕으로 2027년 서울에서 국제 공동학회를 개최하는 등 연구자 교류를 확대할 예정이다.
이와 함께 KAIST는 최근 출범한 AI 단과대를 중심으로 양국의 우수 연구 인력을 결집해 글로벌 AI 경쟁력 확보에도 박차를 가할 계획이다.
이번 회의에서는 국내 5대 과학기술특성화대학(KAIST, GIST, DGIST, UNIST, POSTECH)과 프랑스 INSA 그룹 간 협력 확대도 논의됐다. 양대학 협의체는 2018년 이후 약 580명의 학생 교류를 이어오고 있으며, 향후 한국 학생의 프랑스 파견을 체계적으로 지원하기 위해 ‘한-불 학생교류 공동사무국’ 설치를 추진하기로 했다.
이광형 총장은 “유럽 최대 연구기관 CNRS 및 INSA 그룹과의 협력은 KAIST의 연구 역량을 세계로 확장하는 중요한 전환점이 될 것”이라며, “국제공동연구소 설립과 인재 교류를 통해 한-불 간 전략적 협력을 한층 심화하고, 첨단 기술 경쟁 시대에 글로벌 난제 해결을 선도하겠다”고 밝혔다.
한편, 이광형 총장은 2025년 프랑스 정부로부터 한-불 과학기술 협력에 기여한 공로를 인정받아 최고 권위 훈장인 ‘레지옹 도뇌르’를 수훈한 바 있다.
2026.04.03
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AI 메모리 병목 뚫었다... KAIST 참여 ‘터보퀀트’, 최대 6배 압축
AI 성능을 좌우해온 ‘메모리 병목’이 뚫렸다. 우리 대학이 참여한 국제 공동연구팀이 최대 6배까지 메모리를 줄이면서도 성능은 유지하는 차세대 알고리즘을 공개하며, AI 산업은 물론 반도체 수요 구조까지 바꿀 기술적 전환점을 제시했다. 고용량 중심에서 고효율 중심으로 전환되면서, AI는 더 저렴해지고 빠르게 확산되는 동시에 반도체 수요 역시 질적으로 고도화될 전망이다.
우리 대전기및전자공학부 한인수 교수가 참여한 구글 리서치(Google Research), 딥마인드(DeepMind), 뉴욕대(New York University) 공동 연구팀이 인공지능(AI) 모델의 고질적인 한계로 꼽혀온 메모리 과부하 문제를 해결할 차세대 양자화 알고리즘 ‘터보퀀트(TurboQuant)’를 공개했다고 27일 밝혔다.
AI 모델은 입력 데이터를 벡터 형태로 바꾼 뒤, 벡터 간 유사도를 계산해 작동한다. 이 과정에서 고정밀(high-precision) 데이터를 사용하기 때문에 막대한 메모리 자원이 필요한 점이 주요 한계로 지적돼 왔다.
터보퀀트는 이러한 고정밀 데이터를 더 적은 비트로 압축해 표현하는 ‘양자화(quantization)’ 기술을 활용한다. 쉽게 말해, 소수점 데이터를 정수로 근사하는 방식으로, 핵심 정보는 유지하면서도 저장 용량과 연산 부담을 크게 줄이는 기술이다.
이번 연구에서 터보퀀트는 AI 모델 내부 정보를 효율적으로 압축해 정확도 저하를 거의 없이 최대 6배까지 메모리를 절감하는 데 성공했다. 특히 AI 추론 과정에서 가장 큰 장애물로 꼽히는 메모리 병목 문제를 효과적으로 해소한 점이 핵심 성과다.
터보퀀트의 핵심은 두 단계로 나누어진 양자화 구조다. 먼저 1단계에서는 입력 데이터를 무작위로 회전(Random Rotation)시킨 뒤 각 요소를 개별적으로 양자화한다. 이 과정은 데이터 내 극단값(outlier)을 줄여 압축 효율을 높이는 역할을 한다. 해당 방식은 한인수 교수가 참여한 기존 연구 ‘폴라퀀트(PolarQuant)’에서도 활용된 바 있다.
이어 2단계에서는 1단계에서 발생한 오차(residual)를 다시 한 번 양자화한다. 이때 적용되는 QJL(Quantized Johnson-Lindenstrauss) 기법은 데이터를 {-1, 1} 값만으로 표현하는 초경량(1비트) 방식으로, 정보 손실을 최소화하면서도 연산 효율을 극대화할 수 있다.
이러한 기술적 발전은 반도체 메모리 시장에도 중장기적인 활력을 불어넣을 것으로 기대된다. 단기적으로는 동일한 AI 모델을 구동하는 데 필요한 메모리 용량이 줄어들어 수요 성장이 둔화되는 것처럼 보일 수 있으나, 전문가들은 오히려 이를 'AI 대중화의 기폭제'로 보고 있다. 낮아진 메모리 문턱은 스마트폰이나 가전 등 온디바이스 AI 기기부터 대규모 데이터센터에 이르기까지 AI 적용 범위를 비약적으로 넓힐 수 있고, 결국 AI 서비스가 일상으로 확산되어 훨씬 더 큰 규모의 서비스에서 새로운 메모리 수요가 창출되는 ‘수요의 질적 고도화’와 ‘양적 팽창’이 동시에 일어날 것으로 기대한다.
특히 터보퀀트의 핵심 기술인 QJL과 폴라퀀트 연구에 KAIST 한인수 교수가 공동 연구자로 참여함으로써, 국내 연구진이 글로벌 빅테크의 핵심 AI 알고리즘 개발에 직접 기여했다는 점에서 의미가 크다.
한인수 교수는 “AI 모델의 성능이 커질수록 메모리 사용량이 급격히 증가하는 것이 가장 큰 한계로 지적되어 왔다”며, “이번 연구는 이러한 병목을 효과적으로 줄이면서도 정확도를 유지할 수 있는 새로운 방향을 제시했다”고 설명했다.
이어 “앞으로 대규모 AI 모델을 보다 효율적으로 운영할 수 있는 핵심 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다”고 덧붙였다.
한편, 폴라퀀트 연구는 5월에 개최하는 AI와 통계(머신러닝 이론 포함)를 다루는 국제 최상위 학회인 AISTATS (Artificial Intelligence and Statistics) 2026에서 발표될 예정이며, 한국연구재단의 “기초연구실” 사업 지원 (No. RS-2024-00406715)을 받아 수행되었다.
2026.03.28
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우주연구원, ‘KAIST 스페이스 바이오 워크숍’ 개최
우리 대학 우주연구원은 오는 27일(금) KAIST 본원 양분순빌딩에서 ‘KAIST Space Bio Workshop’을 개최한다고 25일 밝혔다. 이번 워크숍은 우주 생명과학 및 우주 제조(In-Space Service & Manufacturing) 분야의 최신 연구 동향을 공유하고, 글로벌 협력 네트워크 구축과 공동연구 기반 마련을 위해 기획됐다.
이번 행사는 ‘우주 내 바이오 실험(In-Space Bio Experiment)’를 주제로, 미세중력 환경에서의 세포·소동물·인간 대상 연구부터 우주 바이오 제조까지 폭넓은 연구 영역을 다룬다. 특히 KAIST가 주도하는 우주 생명과학 및 공학 연구 방향을 공유하고, 향후 우주 실험 플랫폼 구축을 위한 핵심 기술과 운영 조건을 논의하는 자리가 될 예정이다.
워크숍에는 미국, 일본 등 해외 주요 기관의 전문가들이 참여해 우주 환경에서의 생명과학 연구와 산업화 가능성에 대해 심도 있는 발표를 진행한다.
행사는 한재흥 KAIST 우주연구원장의 개회사를 시작으로 해외 연사들의 기조강연(Keynote)과 국내 연구진의 플래시 토크로 구성된다. 스테파니 컨트리먼(Stefanie Countryman, 미국 콜로라도대학교 볼더 캠퍼스), 무라타니 마사후미(Masafumi Muratani, 일본 쓰쿠바대학교), 토비아스 니더비저(Tobias Niederwieser, 미국 콜로라도대학교 볼더 캠퍼스), 그리고 와카타 고이치(Koichi Wakata CTO, 미국 액시엄 스페이스 / 前 JAXA, 일본우주항공연구개발기구 우주비행사) 등이 참여해 미세중력 기반 실험, 우주 바이오 제조, 상업 우주비행 환경에서의 인간 건강 등 다양한 주제를 다룰 예정이다.
이어지는 플래시 토크에서는 윤학순(스페이스린텍 대표), 박지호(KAIST 교수), 김현우(KAIST 교수), 정기훈(KAIST 교수), 박성홍(KAIST 교수) 등이 참여해 저궤도(LEO) 기반 우주 제약 산업, 미세중력을 활용한 약물 전달 기술, 근골격계 변화 및 신경계 진단 기술 등 실제 응용 가능성이 높은 연구들을 소개할 예정이다.
특히 KAIST 우주연구원과 글로벌 민간 우주기업 Axiom Space(액시엄 스페이스) 간의 업무협약(MOU) 체결식이 예정되어 있으며, 이를 통해 아시아 최초의 우주 생명과학 협력 네트워크 구축과 함께 향후 공동 연구 및 상업화 협력이 본격화될 것으로 기대된다.
또한 ‘우주 바이오 실험 플랫폼의 요구조건 도출’을 주제로 한 패널 토론에서는 기조강연 연사들과 발표자들이 함께 참여해, 우주 환경에서의 실험 수행을 위한 환경·장비·운영 조건 등 핵심 요소를 중심으로 심층 논의를 진행할 예정이다.
이광형 KAIST 총장은 “우주 생명과학은 미래 우주 탐사와 인류의 삶의 질 향상을 동시에 이끌 핵심 분야”라며 “KAIST는 글로벌 연구기관 및 산업체와의 협력을 통해 우주 바이오 연구와 기술 혁신을 선도해 나갈 것”이라고 밝혔다.
한재흥 KAIST 우주연구원장은 “이번 워크숍은 우주 생명과학 분야에서 KAIST가 보유한 연구 역량을 국제적으로 확장하고, 글로벌 협력 기반을 강화하는 중요한 계기가 될 것”이라며 “앞으로도 우주 환경을 활용한 혁신적 연구와 산업화를 선도해 나가겠다”고 말했다.
KAIST 우주연구원은 이번 워크숍을 통해 우주 생명과학 분야의 연구 경쟁력을 강화하고, 글로벌 산학연 협력 기반을 확대하는 한편, 우주 바이오 산업으로의 확장 가능성을 모색해 나갈 계획이다.
이번 워크숍은 우주 생명과학 분야에 관심 있는 연구자, 학생 및 일반인 누구나 참여할 수 있으며, 해당 링크(https://forms.gle/qHMewJoqZ56RMfix8)에서 사전등록을 신청할 수 있다. 또한, 온라인으로 생중계될 예정이며, 유튜브 (https://youtube.com/live/2vjz2ekwjYE)를 통해 시청할 수 있다.
2026.03.25
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김재경 교수,‘노벨상 펀드’휴먼프론티어사이언스프로그램 연구자 선정
우리대학 수리과학과 김재경 교수가 생명과학 분야 ‘노벨상 펀드’로 불리는 '2026 휴먼프론티어 사이언스 프로그램'(HFSP) 연구자로 선정됐다. HFSP 펀드는 1989년 주요 선진국들이 설립한 세계적 연구지원 프로그램으로, 펀드 수혜자 가운데 노벨상 수상자가 31명 배출돼 일명 '노벨상 펀드'로도 불린다.
김재경 교수는 액셀러레이터 트랙에 선정되어 향후 2년간 매년 약 10만 달러를 지원받게 된다. 김재경 교수는 ‘기후변화 하에서 진드기-바이러스 생태역학의 인과추론 및 비마코프 전파모형 개발’을 주제로, 남아공, 터키 등과 공동연구를 수행할 예정이다. 김재경 교수는 최종 선정된 10팀에 포함되었다.
올해 연구비 지원 프로그램에는 총 1180개의 연구 제안이 접수되었으며, 휴먼프론티어사이언스프로그램(HFSP) 역사상 가장 많은 지원을 기록했다.
휴먼프론티어사이언스프로그램(HFSP)은 설립 이래로 73개국, 8,500명 이상의 연구자를 지원했으며, 우리나라는 2025년 지원대상자를 포함해 총 91명이 휴먼프론티어사이언스프로그램(HFSP)의 지원을 받았다.
김재경 교수는 2017년에 이어서 한국 연구자 최초로 두번째 지원을 받게 되는 쾌거를 이루었다.
2026.03.23
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세계은행·아프리카 연합과 아프리카 청년 일자리 해법 모색
우리 대학은 케냐 정부가 주최하고 세계은행(World Bank Group), 아프리카연합(African Union), KAIST 과학기술과 글로벌발전연구센터(KAIST Global Center for Development and Strategy, G-CODEs)가 공동 주관한 ‘아프리카 청년 일자리 정책 지식교류 플랫폼(Jobs for Youth in Africa Knowledge Exchange)’가 3월 3일부터 5일까지(현지 시각) 케냐 나이로비에서 개최됐다고 6일 밝혔다.
이번 행사는 아프리카 청년 고용 문제 해결을 위한 고위급 정책 실행 플랫폼으로, 아프리카 20여 개국 정부 관계자와 국제기구, 민간 부문, 학계, 개발협력 파트너 등 약 200명이 참석했다. KAIST는 디지털·인공지능(AI) 기반 고용 시스템 혁신 모델을 제시하며 기술과 정책을 연결하는 글로벌 협력의 핵심 파트너로 참여했다.
아프리카는 2050년까지 청년 인구가 두 배로 증가할 것으로 전망되는 가운데, 높은 실업률과 비공식 고용 문제에 직면해 있다. 이번 행사는 2025년 르완다 키갈리에서 출범한 ‘아프리카 청년 일자리 실천공동체(Jobs for Youth in Africa Community of Practice, CoP)’의 두 번째 대면 회의로, 회원국 간 정책 경험을 공유하고 확산 가능한 실행 모델을 구체화하는 데 목적을 두었다. 살림 음부리아 (Salim Mvurya) 케냐 청소년·창조경제·스포츠부 장관은 개회식에 참석해 청년 일자리 창출을 국가 및 대륙 차원의 핵심 과제로 강조했다.
행사는 △ 근거 기반 청년 고용 전략 △ 디지털·AI 기반 고용 시스템 혁신 △ 선행학습 인정(RPL)을 통한 노동시장 성과 개선 △ 기업 환경 개혁 및 가치사슬 연계 강화 등을 주제로 진행됐다.
특히 KAIST 박경렬 교수는 ‘디지털·AI 기반 고용 시스템 혁신’ 세션에서 한국의 디지털 전환 경험과 인공지능 활용 사례를 공유하며 데이터 기반 정책 설계와 기술 기반 고용 플랫폼 발전 방향을 제시했다. 또한 KAIST 박가영 교수는 ‘글로벌 카페 세션’을 통해 국가 간 확산 가능한 청년 고용 프로젝트 사례를 연결하고 상호 학습을 촉진했다.
행사 참가자들은 케냐 정부와 세계은행이 추진 중인 ‘국가 청년 역량강화 기회 확대 사업 (National Youth Opportunities Towards Advancement, NYOTA)’프로젝트 현장을 방문해 직업훈련, 일자리 매칭, 창업 지원을 통합한 청년 고용 모델을 직접 확인했다. 이는 정책 설계와 실행 과정을 공유하는 실천적 학습의 장으로 운영됐다.
우리 대학은 지난해부터 한–세계은행 협력기금을 통해 동아프리카 청년 고용을 위한 디지털 혁신 사업에 참여해 왔으며, 이번 행사를 통해 기술 기반 정책 혁신을 선도하는 글로벌 협력 허브로서의 위상을 재확인했다.
박경렬 교수는 “청년 고용 문제는 디지털 전환, 산업 전략, 교육 개혁이 결합된 구조적 과제”라며 “KAIST는 데이터와 기술을 기반으로 실행 가능한 정책 모델을 제시하고 국제 협력을 강화해 나가겠다”고 밝혔다.
이번 지식 교환 플랫폼(Knowledge Exchange)은 아프리카 청년 고용 의제를 국제 협력의 핵심 아젠다로 재확인하고, 정책 실행 역량 강화를 위한 협력 기반을 공고히 한 자리로 평가된다. 내년 초에는 KAIST를 모델로 한 나이로비 콘자시 소재 케냐과학기술원 캠퍼스에서 후속 워크숍이 개최될 예정이다.
2026.03.06
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“지구 안전선 이미 넘었다”...탄소 배출 한계 두 배 초과
지구는 무한하지 않다. 일정 수준을 넘는 오염은 기후와 생태계를 위협한다. 과학자들은 이를 막기 위해 ‘플래니터리 바운더리(Planetary Boundaries)’라는 지구 안전선을 제시해 왔다. 우리 대학 연구진이 기후변화와 질소 오염을 같은 기준으로 다시 계산한 결과, 현재 탄소 배출은 지구가 감당할 수 있는 한계를 두 배 이상 넘은 상태로 나타났다.
우리 대학은 녹색성장지속가능대학원 전해원 교수가 미국 에너지부 산하 태평양북서부국립연구소(PNNL)의 폴 울프람(Paul Wolfram) 박사팀과 공동 연구를 통해, 이산화탄소 배출 한계를 기존의 ‘탄소 총량(저량, stock)’ 기준에서 질소·인 오염과 같은 ‘연간 배출량(유량, flow)’ 기준으로 재산정했다고 6일 밝혔다.
그동안 기후변화는 대기 중에 얼마나 CO₂가 쌓였는지(저량)를 기준으로 평가해 왔다. 반면 질소·인 오염은 1년에 얼마나 배출되는지(유량)를 기준으로 계산했다. 서로 다른 잣대를 사용하다 보니 어떤 문제가 더 심각한지 공정하게 비교하기 어려웠다. 연구팀은 탄소 역시 질소와 동일한 ‘연간 배출량’ 기준으로 다시 계산했다.
지구 평균 온도 상승을 1.5°C 이내로 제한하는 조건에 맞춰 분석한 결과, 지구가 감당할 수 있는 연간 CO₂ 배출 한계는 약 ‘4~17기가톤(Gt CO₂/년)’으로 나타났다. 그러나 현재 인류의 연간 배출량은 약 ‘37기가톤(Gt CO₂/년)’에 달한다. 이는 지구의 안전 작동 범위를 두 배 이상 초과한 수준이다.
전해원 교수는 “탄소 배출을 질소 오염과 같은 기준으로 비교하면 기후변화의 심각성이 훨씬 더 분명하게 드러난다”며 “이번 연구는 서로 다른 환경 문제를 동일한 기준에서 바라볼 수 있게 해 정책 우선순위를 보다 명확히 정하는 데 기여할 것”이라고 말했다.
이어 “탄소와 질소·인 오염을 함께 고려한 통합적 전략 수립의 필요성도 더욱 커지고 있다”며 “전 세계적인 탈탄소화 노력을 한층 더 가속해야 한다”고 강조했다.
이번 연구는 전해원 교수와 폴 울프람(Paul Wolfram) 박사가 공동 교신으로 총괄하였으며, 미국 PNNL 연구원 하싼 니아지(Hassan Niazi)와 페이지 카일(Page Kyle) 등이 공동연구에 참여했다. 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 서스테인어빌리티(Nature Sustainability)’에 2월 16일 자 게재되었다.
※ 논문명: Ensuring consistency between biogeochemical planetary boundaries, DOI: https://doi.org/10.1038/s41893-026-01770-6
이 연구는 AI기반 기후-인간 상호영향 차세대 통합평가모델 개발(과학기술정보통신부, 한국연구재단)과제의 지원을 받아 수행됐다.
한편, 전 교수는 3월 5일 자 사이언스(Science) 기고문 ‘지구 기후의 안정화를 위한 36가지 방법’에서 지난 20년간의 기후테크 발전을 재조명했다. 인류가 필요한 기술을 상당 부분 보유하고 있었음에도 충분히 빠르게 적용하지 못해 기후위기가 심화됐다고 지적했다. 또한 탄소중립 달성을 위해 탈탄소화 속도를 더욱 높여야 한다고 강조했다.
※ 기고문: Thirty-six solutions to stabilize Earth’s climate, 기고문 링크: https://doi.org/10.1126/science.aed5212
2026.03.06
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이상엽 연구부총장, 합성생물학 산학연 협력 이끈다
우리 대학은 이상엽 특훈교수(연구부총장)가 한국합성생물학발전협의회(이하 발전협의회, Korea Synthetic Biology Association)의 초대 회장으로 선임됐다고 27일 밝혔다. 이번 선임은 발전협의회가 23일 개최한 2026년 제5회 정기총회에서 최종 인준됐다.
발전협의회는 합성생물학 분야의 정책·산업·연구 협력을 촉진하기 위해 설립된 전문 협의체로, 산·학·연·관을 아우르는 네트워크를 기반으로 국가 전략기술로서의 합성생물학 생태계 조성과 산업 경쟁력 강화를 지원하고 있다. 정책 제안, 국제 협력, 인력양성, 산업 활성화 등 다각적 활동을 통해 국내 합성생물학 기반 확산에 기여해 왔다.
이번 초대회장 선임을 통해 발전협의회는 단일 리더십 체제를 확립하고, ‘합성생물학육성법’시행에 발맞춘 실행 기반을 본격화하게 됐다.
이날 총회에서는 2025년도 사업성과 보고와 함께 차기 회장 인준 및 임원 선임 안건이 의결됐으며, 과학기술정보통신부 관계자도 참석해 협의회의 정책적 역할과 향후 추진 방향에 대한 기대를 밝혔다.
총회에서는 정관에 따라 이사회에서 선출된 이상엽 회장에 대한 인준이 최종 승인됐다. 이상엽 회장은 합성생물학 및 바이오 공학 분야를 선도해 온 세계적 연구자로, KAIST 연구부총장으로서 연구 혁신과 글로벌 협력 확대를 이끌어왔다. 이번 인준을 계기로 발전협의회는 중장기 전략 수립, 산업–연구 연계 강화, 글로벌 네트워크 확대를 아우르는 통합 리더십 체제를 본격 가동하게 됐다.
이상엽 회장은 “합성생물학은 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 전략기술”이라며 “법과 제도의 취지가 연구와 산업 현장에서 실질적인 혁신으로 이어질 수 있도록 산·학·연·관이 긴밀히 협력하겠다”고 밝혔다.
아울러 이사회에서는 운영위원회 간사 이승구(한국생명공학연구원)를 비롯해 박한오(바이오니아), 김장성(한국생명공학연구원), 김동명(충남대학교), 오민규(고려대학교), 조병관(KAIST), 윤혜선(한양대학교), 이도헌(KAIST) 등 이사 및 외부 감사 선임을 함께 승인해 조직 운영의 책임성과 투명성을 강화했다.
이번 총회에서는 4월 23일 시행 예정인 ‘합성생물학육성법’과 이에 따른 시행령 입법예고 주요 내용도 공유됐다. 과학기술정보통신부는 법 시행에 앞서 위임사항을 구체화한 시행령을 마련하고 2월 23일부터 40일간 입법예고를 진행 중이다. 시행령에는 ▲합성생물학 육성 기본계획 및 연도별 시행계획 수립 절차 명확화 ▲연구거점 및 바이오파운드리 지정·운영 기준 마련 ▲안전관리 체계 및 점검 절차 구체화 등이 담겼다.
발전협의회는 시행령의 입법 취지가 산업·연구 현장에 실질적으로 구현될 수 있도록 분과별 실행 전략을 본격 추진할 계획이다.
정책제도분과는 기본계획 및 연도별 시행계획 수립 과정에 현장 의견이 반영될 수 있도록 정책 자문 기능을 강화하고, ‘KSBA Policy Insight 2026’보고서를 통해 합성생물학 발전 방향과 사회적 기반 구축 전략을 지속 제시할 예정이다.
융합분과는 데이터·AI·자동화 기반 연구체계를 고도화해 연구 신뢰성과 효율성을 동시에 확보하고, 융합기술 동향 보고서 발간과 워크숍 운영을 통해 기술 표준화 및 안전관리 역량 강화를 지원한다.
기술산업분과는 바이오파운드리 등 연구 인프라 지정·운영 기준에 부합하는 산업–연구 연계 모델을 구체화하고, 기업 협력 네트워크를 확대해 제도 시행이 기술 사업화와 제조 혁신으로 이어지도록 지원할 계획이다.
교육네트워크분과는 차세대 인재 발굴을 위한 경진대회(IDEA-B)를 준비하고, 안전·윤리 교육을 강화해 합성생물학 연구의 책임성과 전문성을 높일 예정이다. 또한 국제 협력을 확대해 국내 제도가 글로벌 규범과 조화를 이루도록 지원할 방침이다.
발전협의회는 이번 총회를 계기로 조직 운영의 안정성을 한층 강화하고, 정책·산업·연구를 연결하는 허브 기관으로서의 역할을 확대해 나갈 계획이다. 특히 이상엽 회장을 중심으로 한 단일 리더십 체제 아래 ‘합성생물학육성법’ 시행의 취지가 현장에 실질적으로 구현될 수 있도록 민관 협력의 가교 역할을 수행할 방침이다.
2026.02.27
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3대 이어진 ‘기부 DNA’가 ‘KAIST DNA’를 만나다
우리 대학은 한 가문의 숭고한 나눔 정신이 담긴 50억 6천만 원의 발전기금을 전달받았다고 26일 밝혔다. 이번 기부는 할머니의 유산을 바탕으로 아버지가 기부를 결심하고, 그 뜻을 딸이 실행에 옮기며 3대에 걸쳐 완성된 사례로 더욱 의미를 더한다.
기부자는 “기부자의 이름보다 KAIST 젊은 과학자의 연구 성과가 빛나기를 바란다”고 밝히며, 자신의 이름이 드러나는 약정식이나 예우 행사 등을 모두 사양했다. 기부자의 뜻에 따라 모든 절차는 간소하게 진행됐으며, 신원 역시 공개하지 않기로 했다.
서울에 거주하는 70대 기부자는 생전 나눔을 실천해 온 어머니의 유산을 바탕으로 사업을 일궈 성공을 거두었다. 최근 그는 어머니의 유산 일부를 사회에 환원하기로 결심했다.
평생 베풂을 실천한 어머니의 모습을 보고 자란 그에게 기부는 자연스러운 선택이었다. 그리고 그 결심은 딸이 구체적인 실행으로 완성했다. 기부자의 딸은 기부 진행 전 과정에 주도적으로 참여하며 가문의 나눔 정신을 다음 세대로 잇는 역할을 했다.
기부자는 “어머니께서 평생 실천하신 나눔이 우리 가문의 가장 큰 자산이었다”며 “이제는 제 딸과 함께 그 소중한 가치를 대한민국 과학의 주역들에게 전달하고자 한다”고 밝혔다. 이어 “이 기금이 젊은 석학들에게 실질적인 도움이 된다면 그것만으로 충분히 보람된 일”이라고 소회를 전했다.
우리 대학은 기부자의 어머니 이름을 딴 ‘조기엽 차세대 연구리더 펠로우십’을 조성하기로 했다. ‘조기엽 펠로우십’은 원금 50억 원을 보전하고, 운용 수익으로 사업을 운영하는 원금 보전형 기금으로 설계됐다. 또한 기부자는 “하루라도 빨리 젊은 과학자들을 지원하고 싶다”는 뜻을 담아 첫해 사업 시행을 위해 6천만 원을 추가로 기탁했다.
이에 따라 올해부터 매년 3명의 ‘조기엽 펠로우’를 선정해 연간 2천만 원씩 3년간 학술활동비를 지원할 예정이다.
펠로우십 지원 대상은 정년보장 전 조교수 및 부교수급 신진 교원이다. 이 시기는 연구 역량이 폭발적으로 성장하고 혁신적 성과가 집중적으로 창출되는 ‘골든타임’이지만, 동시에 안정적 연구비 확보가 절실한 시기이기도 하다.
지원금은 도전적 연구 기획, 국제 학술 활동, 연구 인프라 확충 등 연구 자율성과 확장성을 높이는 데 활용될 예정이다. KAIST는 이번 펠로우십이 젊은 연구자의 세계적 도약을 뒷받침하는 실질적 기반이 될 것으로 기대하고 있다.
2026.02.26
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김재철AI대학원, 제조 AI 실무 인재 양성·산학 협력 본격화
우리 대학 김재철AI대학원은 국내 제조 산업의 인공지능(AI) 확산을 이끌 실무 인재 양성과 산학 네트워킹 활성화에 나서고 있다.
김재철AI대학원 성남연구센터는 제조 기업의 AI 도입 장벽을 낮추고 실질적인 기술 확산을 도모하기 위해 ▲실무자 양성 교육과 ▲기술 네트워킹 행사를 연계한 통합 지원 프로그램을 운영하고 있다.
우선, 지난 1월 27일부터 시작된 AI 팩토리 전환 실무자 양성과정은 제조 현장에 즉시 투입 가능한 AI 전문 인력을 길러내는 것을 목표로 한다. 현재 진행 중인 1단계 기초 AI 과정은 향후 제조 AI로 확장 가능한 핵심 이론과 실습 역량을 체계적으로 다지는 단계로, 실무 적용을 위한 기반 역량을 집중적으로 강화하며 높은 호응을 얻고 있다.
주관 측은 이번 기초 과정을 시작으로, 올해 상반기 중 ▲제조 AI 주요 태스크를 다루는 2단계 제조 AI 응용 과정과 ▲기업 실제 데이터를 기반으로 문제를 해결하는 3단계 기업 맞춤형 프로젝트 과정을 순차적으로 개설할 예정이다. 이를 통해 단발성 교육이 아닌, 기초 역량 확보부터 현장 적용형 심화 프로젝트까지 이어지는 단계별 로드맵을 제공한다는 계획이다.
이와 더불어, KAIST는 제조 AI 분야의 최신 기술 트렌드를 공유하고 현장의 애로사항을 해결하기 위한 ‘AI팩토리 커넥트 데이 2026’를 2월 25일(수) 서울 한국과학기술회관에서 성황리에 개최하였다.
AI팩토리 커넥트 데이 2026는 제조 기업 실무자와 AI 전문가를 연결해 지속적인 기술 협업을 도모하는 네트워킹 행사로 기획되었다. 이번 행사에서는 ▲크라우드웍스 양수열 CTO의 ‘Agentic AI로 가는 길: 산업형 AI 에이전트 전략’ ▲KAIST 이종석 교수의 ‘제조 AI 모델 학습에서의 데이터 한계와 대응 방법’ ▲(주)인이지 유보선 기술이사의 ‘인공지능의 제조 공정 적용’ 등 업계 전문가들의 초청 강연이 진행되었으며, 제조 현장에서의 AI 적용 전략과 단계적 도입 방안에 대한 논의가 이루어졌다.
특히 기술 세미나에 이어 진행된 ‘1:1 기술 상담’ 프로그램에서는 제조 AI 솔루션 개발 지원센터 자문단이 참여해, AI 도입을 고민하는 기업들의 현재 수준을 진단하고 향후 추진 방향과 준비 과제를 함께 모색하는 자리를 마련했다. 이를 통해 참가 기업들이 자사 여건에 맞는 AI 도입 로드맵을 구체화하는 계기를 제공했다.
이번 프로그램은 정부와 민간이 함께 ‘2030 제조 AI 최강’ 도약을 목표로 출범한 AI 팩토리 M.AX 얼라이언스의 생태계 확산을 뒷받침하기 위해 추진되었다. KAIST는 M.AX 얼라이언스의 주요 참여 기관으로서, 체계적인 AI 교육을 통해 산업 수요에 부합하는 전문 인력을 양성하고 이를 현장에 연계·확산하는 역할을 수행하고 있다. 아울러 AI팩토리 커넥트 데이 2026를 통해 AI 도입을 희망하는 수요기업과 기술 역량을 보유한 공급기업 간의 교류를 활성화하며, 제조 AI 확산을 위한 핵심 가교로 자리매김해 나갈 계획이다.
본 성과는 '제조AI 솔루션 개발 지원센터'를 통해 산업통상자원부 및 경기도, 성남시의 지원을 받아 추진되었다.
2026.02.26
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‘AI 시대의 대학교육 재설계 워크숍 ’개최
우리 대학은 생성형 AI 확산이 가져온 대학 교육의 근본적 변화에 대응하기 위해 23일 대전 KAIST 본원 학술문화관(E9) 2층 양승택 오디토리움에서 ‘AI 시대, 대학교육의 재설계 워크숍’을 개최한다고 밝혔다.
이광형 총장은 이번 워크숍의 취지에 대해 “생성형 AI 시대에 대학은 무엇을 가르쳐야 하는지 다시 답해야 할 때”라며, “이제는 ‘무엇을 아는가(What to know)’가 아니라 ‘어떻게 생각하는가(How to think)’를 기르는 교육으로 전환해야 한다”고 강조했다. 또한 “문제를 정의하고 스스로 판단하는 역량이 대학 교육의 핵심이 되어야 한다”고 밝혔다.
이번 행사는 KAIST 국가미래전략기술 정책연구소(소장 김용희)가 주관하며, AI 시대 대학의 역할과 책임을 재정립하기 위해 마련됐다.
워크숍에서는 KAIST 교무처장과 교수진이 AI 시대 교육 변화 방향을 발표하고, UNIST 교수가 참여하는 패널 토론을 진행한다. 또한 학생과 시민이 자유롭게 참여하는 ‘럼프 세션(Rump Session)’을 통해 AI 전환(AX) 시대에 개인이 무엇을 배우고 어떻게 준비해야 하는지 폭넓게 논의할 예정이다.
홍승범 KAIST 교무처장은 지식 검색과 요약, 정형 문제 해결 등 기존 학습 활동의 상당 부분이 AI로 대체되고 있다고 진단하며, 앞으로는 문제 정의 능력, 비판적 사고, 공감과 소통, 윤리적 책임, 창의적 통합 역량이 더욱 중요해질 것이라고 강조한다. 특히 AI를 활용하되 과도한 의존을 경계하는 ‘인지적 주체성’과 변화에 빠르게 적응하는 ‘학습 민첩성’을 미래 인재의 핵심 역량으로 제시한다.
백형렬 수리과학과 교수는 AI가 인간의 사고를 대체하는 방식과 확장하는 방식을 구분하고, ‘문제 정의–도구 개발–결론 도출’의 균형이 중요하다고 설명한다. 하버드대와 옥스퍼드대 등 해외 대학 사례도 함께 소개할 예정이다.
김주호 전산학부 교수는 AI 활용이 효율성을 높이지만 반드시 학습으로 이어지지는 않는다는 점을 짚으며, ‘AI 네이티브 세대’를 위한 세 가지 학습 조건 ― 도전(Challenge), 인지적 복잡성(Complexity), 맥락적 연결(Connection) ― 을 제안한다.
성민혁 전산학부 교수는 스탠퍼드대의 사례를 통해 대학 교육이 빠르게 AI 활용 중심으로 전환되고 있음을 소개하면서도, 기초 사고 역량 약화에 대한 우려를 함께 제기한다.
이광형 총장은 “AI 시대 대학의 역할은 지식 전달이 아니라 인간만의 사고와 판단을 기르는 것”이라며, “KAIST는 인간 사고의 지속가능성을 중심에 둔 교육 모델을 선도하겠다”고 밝혔다.
김용희 소장은 “이번 워크숍은 AI 시대 대학이 어떤 인재를 길러야 하는지 묻는 자리”라고 강조했다.
이번 행사는 KAIST 구성원뿐 아니라 일반 시민도 참여할 수 있으며, 별도의 사전 등록 없이 온·오프라인으로 참석 가능하다. 행사는 KAIST 공식 유튜브 채널을 통해 중계될 예정이다.
※ KAIST 유튜브 채널: https://www.youtube.com/@KAISTofficial/streams
※ 온라인(Zoom) 참석: https://kaist.zoom.us/j/81427470346
2026.02.23
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