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1억 1천만 뉴스 댓글서 ‘외국발 여론 흔들기’ 찾는 AI 기술 개발
선거철마다 반복되는 온라인 갈등 뒤에 조직적인 여론 개입이 숨어 있다면 어떨까. 우리 대학 연구진이 20년간 축적된 1억 1,000만 건의 뉴스 댓글을 AI로 분석해, 외국 연계 영향력 활동으로 의심되는 흔적과 그 판단 근거까지 찾아내는 기술을 개발했다.
우리 대학은 문화기술대학원 이원재 교수, 전산학부 차미영 교수(독일 막스플랑크 연구소 단장 겸임), 오혜연 교수 공동연구팀이 막스플랑크 연구소 토르스텐 홀츠 교수와 국제 공동연구를 통해 온라인 뉴스 댓글에서 외국 연계 영향력 활동으로 의심되는 패턴을 자동으로 탐지하고, 그 판단 근거까지 제시하는 ‘설명 가능한 AI 기술’을 개발했다고 12일 밝혔다.
특정 세력이 댓글이나 게시물을 조직적으로 확산해 사람들의 인식이나 여론에 영향을 미치려는 활동을 ‘온라인 영향력 공작’이라고 한다. 기존 AI 탐지 기술은 특정 계정을 의심 계정으로 분류하더라도 “왜 이 계정을 의심하는가”에 대한 구체적인 근거를 제시하기 어렵다는 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 국가안보전략연구원이 앞서 식별한 외국 연계 계정 70개를 출발점으로 삼았다. 이 계정들과 연관되거나 같은 기사에 반복적으로 댓글을 작성한 계정들을 추적해 2006년부터 2025년까지 20년간 네이버 뉴스에 작성된 약 1억 1,000만 건의 댓글을 분석했다.
연구팀이 개발한 AI는 댓글을 단계적으로 분석한다. 먼저 작성자가 외국과 연계됐다고 의심할 만한 표현이나 맥락이 있는지를 살피고, 이어 도덕적 비난이나 맹목적 찬양처럼 사회적 양극화를 키울 수 있는 감정이 나타나는지를 분석한다. 마지막으로 이러한 감정이 어느 국가나 대상을 향하는지 파악한다.
특히 이번 기술의 핵심은 AI가 단순히 ‘의심스럽다’는 결과만 내놓지 않는다는 점이다. AI가 판단을 내리는 데 근거가 된 댓글 속 표현을 함께 제시해 사람이 그 이유를 확인할 수 있도록 했다. 여기에 계정의 활동 빈도와 활동 기간, 다른 의심 계정과의 활동 연관성 등 다양한 행동 패턴을 함께 분석했다.
연구팀은 이를 통해 네이버 뉴스 이용자 약 400만 명 가운데 외국 연계 영향력 활동이 의심되는 계정 2만 3,998개를 식별했다. 분석 과정에서는 이들 의심 계정의 활동에서 주목할 만한 특징도 발견됐다. 특정 정치 진영을 일방적으로 지지하기보다는 한국 사회 내부의 갈등과 대립을 증폭시키는 방향의 메시지가 두드러진 것이다.
실제로 대중의 호응을 많이 얻은 상위 10개 표적 가운데 7개가 국내 유명 정치인으로 나타났다. 특정 정당이나 이념에 집중되지 않고 진보와 보수 양 진영의 전·현직 대통령과 대선 후보, 정당 등이 폭넓게 대상이 됐다.
연구팀은 이러한 결과가 외국 연계 영향력 활동을 단순히 ‘어느 정치 세력을 지지하는가’의 관점만으로 바라봐서는 안 된다는 점을 보여준다고 설명했다. 특정 진영을 직접 지원하기보다 기존의 정치적 갈등을 자극해 사회적 불신과 양극화를 확대하는 방식으로 영향력을 행사할 가능성도 살펴야 한다는 것이다.
이번 연구는 온라인 영향력 활동을 계정 단위의 단순 분류에서 한 단계 더 나아가, 어떤 메시지가 어떤 방식으로 사회적 갈등을 증폭시키는지를 AI가 찾아내고 그 판단 근거까지 제시했다는 데 의미가 있다.
향후 이 기술은 선거 또는 국가적 위기처럼 사회적 관심과 갈등이 급격히 높아지는 시기에 활용될 수 있다. 포털과 모니터링 기관이 대규모 댓글 가운데 우선적으로 살펴봐야 할 계정이나 메시지를 AI로 선별하고, 전문가가 AI가 제시한 근거를 검토해 최종적으로 판단하는 방식이다. 다만 연구팀은 AI가 의심 계정을 자동으로 차단하거나 제재하는 방식보다 전문가의 판단을 지원하는 ‘설명 가능한 콘텐츠 관리 도구’로 활용하는 것이 중요하다고 강조했다.
이원재 교수는 “20년간의 데이터를 분석한 결과, 의심 계정들은 외국을 직접 찬양하기보다 한국과 국내 정치인을 비난하며 갈등을 키우는 패턴을 보였다”며 “선거 등 사회적 갈등이 높아지는 시기에 우선 검토해야 할 메시지를 가려내는 기준이 될 것”이라고 설명했다.
오혜연 교수는 “AI가 댓글의 표면적인 의미를 넘어 갈등을 유발하는 감정과 계정의 조직적인 행동 패턴까지 함께 분석했다”며 “갈수록 교묘해지는 온라인 영향력 활동을 탐지하는 데 활용될 것으로 기대한다”고 말했다.
차미영 교수는 “이번 연구는 데이터 과학을 실제 사회 문제 해결로 연결한 ‘액셔너블 데이터 과학(Actionable Data Science)’의 사례”라며 “디지털 공론장의 투명성과 신뢰를 높이는 실질적인 도구가 되길 기대한다”고 밝혔다.
공동 제1저자인 KAIST 김재홍 박사과정과 김현승 석사과정이 주도한 이번 연구는 컴퓨터 보안 분야 최고 권위 국제학술대회인 ‘USENIX Security Symposium 2026(유즈닉스 시큐리티 심포지엄 2026)’에서 8월 13일 발표될 예정이다.
※ 논문명: Cross-National Information Attacks: A Two-Decade Analysis of Troll Behavior in Korea, DOI: 10.48550/arXiv.2606.22785
이번 연구는 현대차 정몽구 재단과 글로벌 정보보호 고급 인력 양성과제(과학기술정보통신부·정보통신기획평가원, RS-2024-00441762), 중견연구자지원사업(과학기술정보통신부·한국연구재단, RS-2022-00165347), 첨단데이터컴퓨팅연구실 (KAIST, N11250080)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.08.12
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반도체는 어디까지 작아질 수 있을까? 원자 수준 예측 기술 개발
삼성전자와 TSMC가‘2nm(나노미터·10억분의 1미터) 공정’경쟁에 나서고 있지만, 실제 반도체 칩의 핵심 소자인 트랜지스터의 크기는 아직 10nm 이상이다. 그렇다면 트랜지스터는 실제로 어디까지 더 작아질 수 있을까? 우리 대학 연구진이 원자 수준의 계산을 통해 그 한계를 예측하는 기술을 개발했다.
우리 대학은 전기및전자공학부 김용훈 교수 연구팀이 컴퓨터 시뮬레이션을 활용해 차세대 반도체 소자 개발의 핵심적 난관인 트랜지스터 미세화의 한계를 분석, 예측할 수 있는 전산 설계 기술을 개발했다고 14일 밝혔다.
트랜지스터는 전류를 켜고 끄는 초소형 스위치로, 스마트폰, 인공지능 컴퓨터 등을 구동하는 반도체 칩의 성능과 전력 효율을 결정하는 핵심 부품이다. 반도체 업계는 더 높은 성능과 낮은 전력 소모를 구현하기 위해 트랜지스터를 지속적으로 작게 만들어 왔다. 그러나 크기가 지나치게 작아지면 양자터널링(전자가 원래 통과할 수 없는 에너지 장벽을 뚫고 지나가는 양자역학적 현상)이 발생해 전류 제어가 어려워진다. 이 때문에 차세대 반도체 개발에서는 양자터널링의 한계 내에서 트랜지스터를 얼마나 더 작게 만들 수 있는지를 파악하는 것이 중요한 과제이다.
하지만 실험적으로 트랜지스터의 미세화 한계를 직접 확인하기는 사실상 불가능하다. 현재의 기술로는 금속 전극과 반도체가 만나는 접촉부를 원자 수준에서 정밀하게 조절하고 정량적으로 분석하기 어렵기 때문이다.
연구팀은 원자와 전자의 움직임을 기본 물리 법칙만으로 계산하는 제1원리 계산(실험 데이터 없이 물질의 성질을 계산하는 방법)을 활용해 이 문제를 해결했다. 연구팀은 금속 전극과 반도체가 만나는 부분에서 발생하는 복잡한 양자 현상을 정밀하게 분석할 수 있는 다공간 밀도범함구론이라는 새로운 이론-계산 체계를 직접 개발하여 보고한 바 있다.
이번 연구에서는 이를 기반으로 접촉저항(금속 전극과 반도체가 만나는 부분에서 발생하는 전류 흐름의 저항)과 양자터널링 한계(전자가 새어 들어가 전류 제어가 어려워지는 최소 길이)를 원자 수준에서 예측할 수 있는 전산 설계 플랫폼을 구축했다. 이는 실제 반도체를 제작하기 전에 컴퓨터 시뮬레이션만으로 소자의 성능과 한계를 미리 예측할 수 있다는 의미다.
연구팀은 이 기술을 차세대 반도체 후보 물질인 단일층 MoS₂(이황화몰리브덴, 원자층 수준까지 얇게 만들 수 있는 대표적인 2차원 반도체 소재) 소자에 적용했다. 그 결과 금속 전극의 종류와 접촉 구조에 따라 전자가 채널(트랜지스터 내부에서 전류가 흐르는 통로) 안으로 얼마나 깊이 침투하는지, 또 이로 인해 전류 흐름 제어가 얼마나 방해받는지를 정량적으로 분석할 수 있었다. 다시 말해 어떤 금속과 접촉 구조를 선택하느냐에 따라 트랜지스터를 더 작게 만들 수 있는 한계가 달라진다는 사실을 확인한 것이다.
연구 결과, 임계 터널링 길이(전자가 채널 안으로 침투해 트랜지스터 동작에 영향을 주기 시작하는 최소 길이)는 하나의 고정된 값이 아니라는 사실이 밝혀졌다. 이 길이는 금속의 일함수(금속에서 전자를 꺼내는 데 필요한 최소 에너지)와 금속과 반도체가 만나는 경계면의 접촉 구조 등에 따라 달라지는 설계 변수로 나타났다. 즉 트랜지스터를 어디까지 작게 만들 수 있는지는 소재 조합과 구조 설계에 따라 달라질 수 있다는 의미다.
특히 연구팀은 고려한 후보 금속의 종류와 접촉 구조 중에서는 전자가 새어 나가기 시작하는 한계 지점을 4nm(나노미터·10억분의 1미터) 미만까지 줄일 수 있음을 확인했다. 이는 트랜지스터를 현재 달성한 수준보다 더 작게 만들 수 있는 가능성을 보여주는 결과다.
연구팀은 나아가 서로 다른 특성의 2차원 반도체를 조합해 전력 소모를 줄이는 차세대 반도체 소자의 설계 방향도 함께 제안했다.
이번 연구는 실제 반도체 소자를 제작하기 전에 미세화 한계와 최적 설계 조건을 예측할 수 있는 플랫폼을 마련했다는 점에서 의미가 크다. 이를 통해 차세대 초미세 AI 반도체 소자 개발 과정의 시행착오를 줄이고 개발 기간을 단축할 수 있을 것으로 기대된다.
김용훈 교수는 “이번 연구는 차세대 트랜지스터가 어디까지 작아질 수 있는지를 규정할 새로운 물리적 기준을 제시했다는 점에서 의미가 크다”며 “실험적으로 확인하기 어려운 10nm 이하 영역의 양자역학적 현상을 계산으로 분석하여 차세대 트랜지스터 설계에 활용할 수 있는 길을 열었다”고 말했다.
김태형 박사가 제1저자로 참여한 이번 연구는 계산 분야의 권위 있는 학술지 '네이처 파트너 저널 npj Computational Materials'에 5월 28일 字 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명: Ab initio transfer length method simulations of tunneling limits in 2D semiconductors, DOI: https://doi.org/10.1038/s41524-026-02101-1
※ 공저자: 김태형 박사(KAIST 제1저자), 이주호 박사(KAIST 제1저자), 김용훈 교수(KAIST 교신저자)
이번 연구는 한국연구재단 중견연구자 지원사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.15
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AI로 기후위기 미래 예측한다
기후 변화는 기온 상승뿐 아니라 경제·에너지·산업 전반에 영향을 미치는 복합 문제로, 미래를 정확히 예측하기 어렵다. KAIST·국제 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 기후 변화와 사회·경제적 영향을 동시에 분석할 수 있는 차세대 기후 연구 모델을 제시했다.
우리 대학은 녹색성장지속가능대학원 전해원 교수, 카르틱 무카빌리(Karthik Mukkavilli) 겸직교수, 전산학부 오혜연 교수 연구팀이 중국 북경대학교, 영국 임페리얼 칼리지 런던, 이탈리아 밀라노 폴리테크닉대학교, 미국 메릴랜드대학교, 오스트리아 국제응용시스템분석연구소(IIASA) 등 세계 유수 연구기관과의 국제 공동 연구를 통해 AI 기반 기후 연구 통합 프레임워크를 제시했다고 13일 밝혔다.
현재 기후 변화 연구는 물리적 기후 예측, 사회·경제 영향 분석, 에너지 정책 평가 등이 분야별로 분리돼 수행되는 경우가 많다. 서로 다른 데이터와 분석 체계를 사용하기 때문에 이를 종합적으로 연결해 정책 결정에 활용하는 데 시간이 오래 걸린다는 한계가 있었다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 ‘AI 기반 기후 연구 파운데이션 모델(AI-Based Climate Research Foundation Model)’을 제안했다. 이 모델은 지구 관측 데이터, 에너지·경제 시나리오, 정책 지표 등 성격이 서로 다른 대규모 데이터를 AI가 공통된 방식으로 이해·분석할 수 있는 가상 분석 공간(shared latent space)에서 함께 처리한다.
이를 통해 기후 변화의 물리적 현상뿐 아니라 경제·사회적 영향까지 동시에 고려한 빠르고 정교한 예측이 가능해진다.
특히 연구팀은 ‘혼합 전문가(MoE, Mixture of Experts)’ 구조를 적용해 서로 다른 역할을 하는 AI 모델이 분야별 전문가처럼 협력하도록 설계했다. 물리 법칙 기반 계산 모듈과 통계 학습 기반 AI 모듈을 결합해 예측의 정확성과 신뢰성을 높였으며, 온실가스 감축 목표 도입이나 신재생에너지 확대 정책이 산업·경제에 미치는 영향을 빠르게 분석할 수 있도록 했다.
이번 연구는 단순히 기후를 예측하는 수준을 넘어, 정책 변화에 따른 사회·경제적 영향을 함께 분석할 수 있는 새로운 AI 기반 기후 연구 방향을 제시했다는 점에서 의미가 크다. 국제 학술지 네이처 클라이밋 체인지(Nature Climate Change)에 4월 28일 게재되었으며, AI기반 기후-인간 상호영향 차세대 통합평가모델 개발(과학기술정보통신부, 한국연구재단)과제의 지원으로 수행됐다.
※ 기고문 : Artificial Intelligence to Support Cross-Disciplinary Climate Change Research, https://doi.org/10.1038/s41558-026-02624-x
한편 KAIST 연구팀은 이러한 프레임워크를 실제로 구현한 AI 기반 예측 모델도 함께 공개했다.
연구팀은 ‘에너지-온실가스 예측 고속 에뮬레이터(emulator)’를 시범 구현 모델(prototype) 형태로 개발했다. 이 모델은 기존의 복잡한 에너지·탄소배출 통합평가모델(IAM, Integrated Assessment Model) 계산 과정을 AI가 빠르게 대신 수행하도록 만든 기술이다.
기존 통합평가모델은 하나의 정책 시나리오를 분석하는 데 많은 시간과 계산 자원이 필요했지만, 연구팀이 개발한 AI 모델은 수천 개의 정책 시나리오를 단시간에 분석할 수 있다. 이를 통해 탄소중립 정책이나 에너지 전환 정책의 효과를 보다 빠르게 예측하고 정책 결정에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
쉽게 말해, 미래 기후와 경제 변화를 예측하는 ‘가상 정책 실험실’을 AI로 구현한 셈이다. 예를 들어 탄소세를 높이거나 재생에너지를 확대했을 때 온실가스 배출량과 경제 변화가 어떻게 달라지는지를 훨씬 빠르게 시뮬레이션할 수 있다.
신예은(Yen Shin) 석사과정 학생이 제1저자로 참여하고 오혜연 교수와 전해원 교수가 공동 교신저자로 참여한 해당 연구는 지구과학 모형 개발 전문 학술지 지오사이언티픽 모델 디벨롭먼트(Geoscientific Model Development)'에 1월 9일 심사전 공개 논문(preprint)으로 발표됐다.
※ 논문명: ML-IAM v1.0: Emulating Integrated Assessment Models With Machine Learning, https://doi.org/10.5194/egusphere-2025-5305
해당 연구 성과는 세계 최대 AI 학회인 뉴립스(NeurIPS) 2025 ‘기후변화 대응 머신러닝’ 워크숍에 초청되어 발표됐으며, 기후학계와 AI산업계의 큰 관심을 받고 있다. 이 연구는 환경부의 재원으로 한국환경산업기술원의 관측 기반 공간정보지도 구축 기술개발사업 (RS-2023-00232066)의 지원으로 수행됐다.
전해원 교수와 오혜연 교수는 ‘KAIST AI4Good*’ 연구 네트워크 창립 멤버로 활동하며 AI를 기후 위기 등 사회문제 해결에 활용하는 연구를 이어가고 있다.
*KAIST AI4Good: AI를 활용해 공공의 이익을 추구하는 연구 플랫폼(https://ai4good.kaist.ac.kr/)
전해원 교수는 “이번 기후-AI 모델은 기후 과학자와 정책 입안자 사이의 간극을 줄여줄 효과적인 가교 역할을 할 것으로 기대한다”며 “함께 공개한 고속 AI 에뮬레이터는 실시간에 가까운 정책 분석을 가능하게 해 실질적인 기후 대응 솔루션을 제공하는 핵심 기술이 될 것”이라고 말했다.
오혜연 교수는 “AI 기술은 단순한 상업적 도구를 넘어 인류 생존을 위협하는 기후 위기 해결에 기여해야 한다”며 “이번 국제 공동 연구는 AI가 사회적 난제 해결을 위한 글로벌 공공재 역할을 할 수 있음을 보여주는 사례가 될 것”이라고 강조했다.
2026.05.13
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자연 시각 원리로 초슬림·고해상도 카메라 시대 연다
스마트 기기가 얇아질수록 한계로 지적돼 온 ‘카메라 두께 문제’를 근본적으로 해결할 기술이 등장했다. 우리 대학 연구진이 렌즈 돌출 없이도 140도의 넓은 시야를 구현하는 초박형 카메라를 개발했으며, 이는 의료용 내시경부터 웨어러블 기기, 초소형 로봇까지 다양한 분야에 적용될 것으로 기대된다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈 교수와 전산학부 김민혁 교수 공동연구팀이 곤충의 시각 원리를 적용해, 아주 얇으면서도 넓은 화각을 자랑하는‘광시야 생체모사 카메라’를 개발했다고 7일 밝혔다. 연구팀은 머리카락 굵기 수준에 가까운 1mm 이하의 초박형 구조에서, 사람의 시야를 뛰어넘는 140도의 대각 시야각을 확보하는 데 성공했다.
고성능 광각 카메라일수록 다수의 렌즈를 겹쳐 써야 하기에 두께가 두꺼워질 수밖에 없는 구조를 갖는다. 이러한 한계를 극복하기 위해 연구팀은 기생 곤충인 제노스 페키(Xenos peckii)의 시각 구조에 주목했다.
일반적인 곤충의 겹눈은 넓게 볼 수는 있지만 해상도가 낮다는 단점이 있고, 단일 렌즈 기반 카메라는 해상도는 높지만 시야가 제한된다. 반면 제노스 페키는 여러 개의 눈이 장면을 부분 이미지 단위로 나누어 촬영한 뒤 이를 뇌에서 하나로 결합해 고해상도 영상을 완성하는 독특한 방식을 갖는다. 연구팀은 이 ‘분할 촬영 및 통합’ 원리를 카메라 구조에 도입해 얇은 두께와 고화질이라는 두 마리 토끼를 동시에 잡았다. 이는 기존 겹눈 기반 카메라의 낮은 해상도 문제와 단일 렌즈 기반 카메라의 좁은 시야 한계를 동시에 극복한 것이다.
연구팀은 여러 개의 작은 렌즈가 각각 다른 방향을 동시에 촬영한 뒤, 이를 하나의 영상으로 합쳐 선명한 장면을 만드는 방식을 구현했다. 특히 렌즈 모양과 빛이 들어오는 위치를 정교하게 조정해, 화면 가장자리까지 흐려지지 않도록 했다. 그 결과 중심뿐 아니라 주변부까지 고르게 선명한 영상을 얻을 수 있으며, 아주 가까운 거리에서도 안정적인 촬영이 가능하다.
두께 0.94mm의 초박형 구조를 갖춘 이 카메라는 공간 제약이 큰 다양한 분야에 혁신을 가져올 전망이다. 좁은 부위를 정밀하게 관찰해야 하는 의료용 내시경은 물론, 미세 로봇이나 웨어러블 헬스케어 장비의 영상 획득 효율을 크게 높일 수 있다. 이는 카메라 성능 향상을 위해 장치 크기를 키워야 했던 기존 설계 패러다임을 바꾸는 기술로, 초소형 기기에서도 고성능 영상 획득을 가능하게 한다.
또한 연구팀은 광학 영상 전문 기업인 ㈜마이크로픽스에 기술이전을 완료했으며, 내년 본격적인 상용화를 목표로 하고 있다.
정기훈 교수는 “기존 광각 카메라는 크기를 줄이면 해상도가 떨어지고, 해상도를 높이면 장치가 커지는 한계가 있었다”며 “자연계의 시각 원리를 적용해 초소형 구조에서도 넓은 시야와 안정적인 영상 품질을 동시에 확보했다”고 설명했다. 이어 “공간 제약 환경에서도 활용 가능한 새로운 영상 획득 방식”이라고 덧붙였다.
이번 연구는 KAIST 권재명 박사과정생이 제1 저자로 참여했으며, 세계적인 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 3월 23일 게재되었다.
※ 논문명 : Biologically inspired microlens array camera for high-resolution wide field-of-view imaging, DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-70967-2
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 중견연구 사업과 보건복지부 한국보건산업진흥원의 한국형 ARPA-H 프로젝트 사업, 산업통상자원부 한국산업기술기획평가원의 소재부품기술개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.04.07
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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
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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
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박기현·이찬규·황정섭 대학원생, ‘대한민국 인재상’ 수상
우리 대학 박기현·이찬규·황정섭 학생이 '2025 대한민국 인재상'을 수상했다.
이들은 24일 오후 정부세종컨벤션센터에서 열린 ‘2025 대한민국 인재상 시상식’에서 대학생·청년일반 분과 4명, 고등학생 분과 2명으로 나뉘어 전국 최종 100인에 포함됐다.
대한민국 인재상은 창의성과 도전정신을 갖추고 사회 발전에 기여한 인재를 발굴·격려하기 위해 2008년부터 시행 중인 전국 단위 시상 제도다.
대학생·청년일반 분과 수상자 박기현 신소재공학과 대학원생은 탄소 중립 사회를 앞당길 신소재 기반 촉매 개발 등 활발한 연구활동을 바탕으로 특허를 출원하고 국제 SCI 저널에 다수 논문을 게재하며 전문성과 실용성을 갖춘 차세대 인재로서 두드러진 성취를 이루고 있다.
전산학부 대학원 이찬규 학생은은 뇌과학과 인공지능 등 관심 분야 지식을 대형 산불의 예방·진화 등 사회적 문제 해결에 창의적으로 적용 가능한 인재라는 평가를 받았으며, 올해 2월에는 과학기술정보통신부 장관상(창의 부문)을 단독 수상한 바 있다.
기술경영학부 황정섭 대학원생은 전기자동차 확산 과정에서 이루어지는 인지적·사회적 요인 규명을 통하여 세계적 학술지에 논문을 게재하는 등 전문성을 갖춘 학술활동과 지방자치단체, 중앙부처 등 다수 정부 연구과제에 첨단기술을 접목하여 남다른 성과를 거둔 이력이 주목을 받았다.
올해 대한민국 인재상 수상자는 소속 기관장 및 학교장 추천자의 지역 심사, 대국민 공개 검증, 중앙심사위원회의 심사를 거쳐 결정되었으며, 수상자에게는 부총리 겸 교육부장관상이 상금(200만원)과 함께 수여되었다.
대전시는 "이번 수상은 지역 청년들이 다양한 분야에서 국가적 경쟁력을 인정받은 뜻깊은 성과"라며 "앞으로도 청년들이 대전에서 꿈을 키우고 훌륭한 인재로 성장할 수 있도록 다양한 정책과 프로그램으로 뒷받침해 가겠다"고 말했다.
2025.12.26
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AIxCC 재패한 KAIST 교수·동문, 우승상금 중 1.5억 원 모교에 기부
우리 대학은 전산학부 한형석 동문(박사 졸업)과 윤인수 동문(학사 졸업, 현 전기및전자공학부 부교수)이 미국 국방고등연구계획국(DARPA)이 주관한 세계 최대 AI 보안 기술 경진대회 ‘AI 사이버 챌린지(AIxCC)’에서 최종 우승한 ‘팀 애틀란타’의 우승상금 중 1억 5천만 원을 모교 KAIST에 기부했다고 23일 밝혔다.
AIxCC 결선은 올해 8월 미국 라스베이거스에서 개최됐으며, 삼성리서치와 KAIST·포스텍·조지아공대 연구진으로 구성된 ‘팀 애틀란타’가 최종 1위를 차지했다. AIxCC는 총상금 2,950만 달러(약 410억 원)가 걸린 세계 최대 규모의 AI 보안 경진대회로, 지난 2년 동안 전 세계 보안 기업과 연구팀이 AI 기반 보안 기술을 겨루며 최고의 기술력을 선보여 왔다.
이번 대회에는 총 91개 팀이 등록했고, 이 중 31개 팀이 예선에 참가했으며 7개 팀이 본선에 진출했다. ‘팀 애틀란타’는 400만 달러(약 58억)의 1위 상금을 획득했으며, 2·3위 팀의 점수를 합친 것에 필적하는 압도적 성적으로 승리를 확정했다. 또한 ‘가장 많은 취약점을 탐지한 팀’, ‘최고 점수 획득 팀’ 등 주요 타이틀을 동시에 석권하며 기술적 우수성을 인정받았다.
한형석 동문은 KAIST 전산학부에서 2017년 학사, 2023년 박사학위를 취득한 뒤 조지아공대 박사후연구원을 거쳐 현재 Samsung Research America에서 근무하고 있다. 그는 대회에서 취약점 자동 탐지 시스템 개발과 전체 시스템 통합·인프라 구축을 이끄는 팀 리더 역할을 맡아 큰 기여를 했다.
윤인수 동문은 KAIST 전산학과에서 2015년 학사, 조지아공대에서 2020년 박사학위를 받은 뒤, 2021년부터 KAIST 전기및전자공학부 교수로 재직하고 있다. 그는 이번 대회에서 패치 개발팀 리더를 맡아 시스템 완성도를 높이는 데 핵심적 역할을 담당했다.
두 연구자는 우승 상금 중 1억 5천만 원을 전산학부와 전기및전자공학부에 기부하기로 했으며, 전산학부는 이를 장학기금으로, 전기및전자공학부는 학생 교육 및 연구 지원에 사용해 기부 취지를 반영할 예정이다.
한형석 동문은 “AI가 스스로 취약점을 찾아내고 패치까지 완성하는 시스템을 만드는 것은 오랜 꿈이자 보안 분야의 중요한 이정표이다. KAIST 동문들과 함께 의미 있는 결과를 낼 수 있어 기쁘며, 모교가 세계적인 기술 발전에 계속해서 선한 영향력을 발휘하길 기대한다”라고 밝혔다.
윤인수 교수는 “Team Atlanta 팀원 모두에게 정말 고맙다. 특히 전체 팀 리더이자 지도교수이신 김태수 교수님, 함께 고생한 연구실 학생들, 그리고 이번 뜻깊은 기부에 동참한 한형석 박사에게 특별히 고맙다는 말을 전하고 싶다”고 말했다.
이광형 KAIST 총장은 “KAIST 동문들이 세계적인 기술 경쟁의 무대에서 탁월한 성과를 거두고, 모교 발전을 위해 귀중한 기부까지 실천해 준 데 깊이 감사드린다. 이번 성과는 KAIST의 교육·연구 역량을 보여주는 동시에, 우리나라 AI·보안 기술의 글로벌 경쟁력을 입증한 뜻깊은 사례다. KAIST는 앞으로도 첨단 AI·보안 기술을 선도하며 인류와 사회에 기여하는 창의적 인재 양성에 최선을 다하겠다.”라고 말했다.
한편 KAIST 동문 기부 확산을 위해 KAIST 발전재단은 팀카이스트(https://giving.kaist.ac.kr/ko/sub01/sub0103_1.php) 캠페인을 운영하며 동문 참여를 독려하고 있다.
2025.11.25
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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
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전산학부 기부 줄이어..장병규 동문 매칭 기부로 20억 원 장학기금 조성
우리 대학 전산학부는 긴급한 재정 지원이 필요한 학생들을 꾸준히 도울 수 있는‘전산학부 장학기금’(20억 원 규모)을 조성했다고 1일 밝혔다.
이번 장학기금 모금을 주도한 류석영 전산학부장은 “2021년 KAIST 장학위원회 시작부터 위원으로 참여하며, ‘긴급구호장학금’으로 불린‘인서정공장학금’이 재정적으로 어려운 학생들에게 큰 도움이 되었으나, 원금 소진 후 장학금 지급을 이어가지 못해 안타까웠다”며 “이번 전산학부 장학금 조성을 시작으로 2025년 가을학기부터 지원을 시작할 예정이며, 앞으로는 KAIST 전체로 확산되기를 기대한다”고 말했다.
전산학부는 2023년 5월부터 본격적인 모금에 나서 총 63명의 기부자로부터 10억 원을 마련했으며, 동문 장병규 크래프톤 의장은 이 장학금 취지에 동감하며 동일 금액을 기부하는 1:1 매칭 그랜트 방식으로 기금 규모를 20억 원으로 확대하게 되었다.
모금에는 전산학부 재학생, 동문, 교직원, 전·현직 교수 등이 동참했다. 학부 92학번 김정택·안소연 부부는 경제적 어려움으로 학업 또는 취업 준비가 어려운 학생들을 위해 2억 원을 기부했다. 95학번 서하연·96학번 한동훈 부부는 전산학부 증축 건물 기부에 이어 장학기금에 4,000만 원을 기부했다.
황규영 명예교수와 조경현 NYU 교수는 각각 황규영 장학기금(구 오디세우스 장학기금)과 임미숙 장학기금에 이어, 전산학부 장학기금에 기부했다. 이승현 동문은 크롬 브라우저의 심각한 취약점을 제보하여 받은 포상금 22만 달러 전액을 기부했다.
이범규 동문은 전산학부 비학위과정 ‘SW사관학교 정글’을 함께 운영하면서 개인과 회사가 성장하는 데 도움을 준 전산학부에 감사함을 전하고자 “10억 원 중 나머지 금액을 채워도 될지” 문의하여, 마지막 기부자가 되었다.
류석영 전산학부장은 “이 장학금을 통해, 창업이나 대학원 진학 등 다양한 진로를 자유롭게 고민해야 함에도 재정적 이유로 원치 않는 길을 선택해야 했던 학생들이, 한 학기 또는 1년이라도 온전히 원하는 도전을 해볼 수 있는 시간을 갖게 되길 바란다”고 말했다.
KAIST 전산학부 동문인 장병규 의장은 “경제적 이유로 진로를 고민하는 학생들에게 최우선으로 지원하겠다는 전산학부 장학기금의 취지에 깊이 공감하고, 그 실현을 앞당기고자 그동안의 모금액과 동일한 금액을 매칭 기부하게 됐다”며 “이를 계기로 학교 차원의 장학금 체계가 재구조화되길 바란다”고 강조했다.
이광형 총장은 “KAIST의 가장 큰 자산은 미래를 이끌 인재이며, 학생들이 경제적 이유로 학업·창업·꿈을 포기하는 일은 없어야 한다”며 “이번 전산학부 장학기금이 학생들의 미래 설계와 도전에 든든한 발판이 되길 바란다. 뜻을 모아주신 모든 기부자께 감사드리며, 장 의장의 제안을 적극 검토해 실현되도록 노력하겠다”고 말했다.
한편, KAIST 발전재단은 더 많은 KAIST 키다리 아저씨를 만나기 위해 일반인이나 KAIST 동문들을 위한 팀카이스트(TeamKAIST) 캠페인을 적극적으로 추진하고 있다.
※기부 웹사이트: https://giving.kaist.ac.kr/ko/sub01/sub0103_1.php
2025.09.01
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세계 석학 3인 초빙, 글로벌 연구 역량 강화
우리 대학이 세계적인 석학인 미국 노스웨스턴대 존 로저스(John A. Rogers) 교수를 비롯해 3명의 석학을 신소재공학과 등 주요 학과의 초빙석학교수(Invited Distinguished Professor)로 임용했다고 27일 밝혔다.
존 로저스 교수(미국 노스웨스턴대)는 신소재공학과에서 2025년 7월부터 2028년 6월까지 재직할 예정이며, 그레그 로서멜 교수(Gregg Rothermel, 미국 노스캐롤라이나 주립대)는 전산학부에서 2025년 8월부터 2026년 7월까지, 최상혁 박사(Sang H. Choi, 미국 NASA 랭글리 리서치센터)는 항공우주공학과에서 2025년 5월부터 2028년 4월까지 근무하게 된다.
생체 통합 전자소자(bio-integrated electronics) 분야 세계적 권위자인 존 로저스 교수는 유연 전자소자, 스마트 피부, 이식형 센서 등 첨단 융합기술을 선도해 왔으며, Science, Nature, Cell 등 세계 최고 학술지에 900편 이상의 논문을 발표하고 H-index 240*을 기록하는 등 학계와 산업계 전반에 지대한 영향을 미치고 있다.
* H-index 240 : 240편 이상 논문이 각각 240회 이상 인용될만큼 중요한 영향을 주었다는 의미로서 세계 정상급 석학으로 평가됨
신소재공학과는 로저스 교수 초빙을 통해 차세대 생체이식형 소재 및 웨어러블 디바이스 연구 역량을 한층 강화하고 글로벌 경쟁력을 높일 계획이다. 특히, 이건재 교수가 주관하는 선도연구센터(ERC, 7년간 총연구비 135억 원)의 핵심 과제인 생체융합 인터페이스 소재 개발과 연계하여 강력한 연구 시너지를 창출할 계획이다.
소프트웨어공학 분야의 세계적 석학인 그레그 로서멜 교수는 Communications of the ACM이 발표한 세계 최고 연구자 50인 중 2위로 선정된 바 있으며, 30여 년간 소프트웨어 신뢰성과 품질 향상을 위한 실용적 연구를 수행해왔다. 보잉, 마이크로소프트, 록히드마틴 등 글로벌 기업들과 협력해 영향력 있는 연구 성과를 거둬왔다.
전산학부는 그레그 로서멜 교수 초빙으로 소프트웨어공학 분야의 연구 역량을 강화하고, AI 기반 소프트웨어 시스템의 신뢰성과 안전성 향상을 위한 소프트웨어 설계 및 테스팅 관련 협력 연구를 수행할 계획이다.
특히 전산학부 고인영 교수가 주관하는 빅데이터 엣지-클라우드 서비스 연구센터(ITRC, 8년간 총연구비 67억)와 복합모빌리티 안전성 향상 연구(SafetyOps, 디지털콜롬버스사업, 8년간 총연구비 35억)에 참여해 기계학습 기반 AI 소프트웨어의 불확실성을 해소하고 기술 발전에 기여할 것으로 기대된다.
우주탐사 및 에너지 하베스팅 분야의 세계적 전문가인 최상혁 박사는 NASA 랭글리 리서치센터에서 40년 이상 재직하며 200편 이상의 논문 및 보고서, 45개의 특허를 보유하고 NASA로부터 71회의 수상 경력을 기록했다.
2022년에는 NASA의 기술전수 프로그램의 일환(Technology Transfer Program)인 ‘발명가 명예의 전당(Inventors Hall of Fame)’에 헌정됐다. 이는 우주탐사 기술의 민간 확산에 기여됐한 연구자를 선정하는 것으로 현재까지 전 세계적으로 단 35명만 선정된 매우 드문 영예다.
최 박사는 2024년 9월 항공우주공학과에 부임한 김현정 부교수(전 NASA 연구과학자, 2009-2024)와 협력하여 달 탐사 핵심 기술(에너지원, 센싱, 현지 자원 활용 ISRU) 개발을 주도할 계획이다.
이광형 총장은 “세계 최고 수준의 석학 세 분을 초빙하게 되어 매우 뜻깊게 생각한다”며 “이번 임용을 통해 KAIST는 생체 융합 전자, AI 소프트웨어공학, 우주탐사 등 첨단 융합기술 분야에서 세계적 연구 경쟁력을 한층 강화하고, 글로벌 혁신을 주도하는 대학으로 자리매김할 것”이라고 말했다.
2025.06.27
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김정택·안소연 동문 부부, 전산학부에 장학기금 2억 원 기부
우리 대학 전산학부 92학번 동문인 김정택·안소연 부부가 후배들을 위한 장학기금으로 2억 원을 기부했다.
두 사람은 경제적 어려움으로 학업을 지속하거나 취업을 준비하기 힘든 학생들을 돕기 위해 이번 기부를 결정했다. 최근 전산학부 장학기금 기부가 이어지는 가운데, 이에 동참하고자 뜻을 모았다.
전산학부는 2023년부터 재정 지원이 절실한 학생들을 돕기 위해 장학기금 조성을 추진해왔다. 이번 기부로 현재까지 약 8억 원의 기금이 마련됐다. 전산학부 구성원과 동문을 비롯해 뜻을 함께하는 많은 이들의 관심과 참여가 이어지고 있다.
류석영 전산학부장은 "김정택·안소연 동문 부부의 따뜻한 나눔에 깊이 감사드린다"며 "더 많은 학생이 경제적 부담 없이 학업과 진로를 준비할 수 있도록 장학기금 확대를 위해 지속적으로 노력하겠다"고 말했다.
이어 "전산학부 장학기금은 학생들이 학업과 연구에 온전히 집중할 수 있도록 돕는 든든한 버팀목이 될 것"이라며 "더 많은 분들이 이 뜻깊은 움직임에 함께해주시길 바란다"고 덧붙였다.
한편, KAIST 전산학부는 앞으로도 지속적인 기부 캠페인을 통해 학생 지원을 강화할 계획이다.
2025.02.13
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