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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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기계공학과 윤국진 교수 연구팀, 세계 최고 권위 컴퓨터비전 국제학술대회 ICCV 2025에 논문 12편 채택
우리 대학 기계공학과 윤국진 교수 연구팀의 논문 12편이 세계 최고 권위 컴퓨터비전 국제 학술 대회 중 하나인 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision 2025(ICCV 2025)에 채택되어, 연구팀의 독보적인 연구 역량을 다시 한번 국제적으로 인정받았다.
ICCV는 CVPR, ECCV와 함께 컴퓨터비전 및 인공지능 분야에서 가장 영향력 있는 국제 학술대회 중 하나로, 1987년부터 격년으로 개최되어 왔다. 이번 ICCV 2025에는 총 11,152편의 논문이 제출되었고, 이 중 2,698편이 채택되어 약 24.19%의 낮은 채택률을 기록하였다. 학술대회에 제출할 수 있는 논문 편수에 대한 제한이 있음에도 불구하고 단일 연구실에서 12편의 논문이 동시 채택되는 것은 매우 드문 성과다.
윤국진 교수 연구팀은 학습 기반의 시각 지능 구현을 목표로 연구를 진행하고 있으며, 이번에 발표된 12편의 논문들은 3D 객체 탐지 및 재구성, 동작 예측 및 계획, 악천후나 모션 블러와 같은 극한 환경에서의 영상 인식 및 개선, 테스트 시점 적응 및 멀티태스크 학습, 4D 맵을 활용한 재구성과 같은 컴퓨터비전 분야의 핵심 주제들에 대한 논문들이다.
특히 연구팀은 지난해 CVPR 2024와 ECCV 2024에서도 각각 9편과 12편의 논문을 발표하여 학계의 주목을 받은 바 있는데, 이번 ICCV 2025에서의 성과를 통해 전 세계 컴퓨터 비전 분야의 선두 연구실로서 입지를 더욱 확고히 했다. 연구팀은 앞으로도 도전적인 연구를 이어가며 학문적·기술적 한계를 확장해 나갈 계획이다.
ICCV 2025는 오는 10월 19일부터 23일까지 미국 하와이 호놀룰루에서 개최될 예정이다.
2025.06.30
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AI가 여론 조작? 한국어 'AI 생성 댓글' 탐지 기술 개발
생성형 AI 기술이 발전하면서 이를 악용한 온라인 여론 조작 우려가 커지고 있다. 이에 따른 AI 생성글 탐지 기술도 개발되었는데 대부분 영어로 된 장문의 정형화된 글을 기반으로 개발돼, 짧고(평균 51자), 구어체 표현이 많은 한국어 뉴스 댓글에는 적용이 어려웠다. 우리 연구진이 한국어 AI 생성 댓글을 탐지하는 기술을 개발해서 화제다.
우리 대학 전기및전자공학부 김용대 교수 연구팀이 국가보안기술연구소(국보연)와 협력해, 한국어 AI 생성 댓글을 탐지하는 기술 'XDAC'를 세계 최초로 개발했다고 23일 밝혔다.
최근 생성형 AI는 뉴스 기사 맥락에 맞춰 감정과 논조까지 조절할 수 있으며, 몇 시간 만에 수십만 개의 댓글을 자동 생성할 수 있어 여론 조작에 악용될 수 있다. OpenAI의 GPT-4o API를 기준으로 하면 댓글 1개 생성 비용은 약 1원 수준이며, 국내 주요 뉴스 플랫폼의 하루 평균 댓글 수인 20만 개를 생성하는 데 단 20만 원이면 가능할 정도다. 공개 LLM은 자체 GPU 인프라만 갖추면 사실상 무상으로도 대량의 댓글 생성을 수행할 수 있다.
연구팀은 AI 생성 댓글과 사람 작성 댓글을 사람이 구별할 수 있는지 실험했다. 총 210개의 댓글을 평가한 결과, AI 생성 댓글의 67%를 사람이 작성한 것으로 착각했고, 실제 사람 작성 댓글도 73%만 정확히 구분해냈다. 즉, 사람조차 AI 생성 댓글을 정확히 구별하기 어려운 수준에 이르렀다는 의미다. AI 생성 댓글은 오히려 기사 맥락 관련성(95% vs 87%), 문장 유창성(71% vs 45%), 편향성 인식(33% vs 50%)에서 사람 작성 댓글보다 높은 평가를 받았다.
그동안 AI 생성글 탐지 기술은 대부분 영어로 된 장문의 정형화된 글을 기반으로 개발되어 한국어의 짧은 댓글에는 적용이 어려웠다. 짧은 댓글은 통계적 특징이 불충분하고, 이모지·비속어·반복 문자 등 비정형 구어 표현이 많아 기존 탐지 모델이 효과적으로 작동하지 않는다. 또한, 현실적인 한국어 AI 생성 댓글 데이터셋이 부족하고, 기존의 단순한 프롬프팅 방식으로는 다양하고 실제적인 댓글을 생성하는 데 한계가 있었다.
이에 연구팀은 ▲14종의 다양한 LLM 활용 ▲자연스러움 강화 ▲세밀한 감정 제어 ▲참조자료를 통한 증강 생성의 네 가지 전략을 적용한 AI 댓글 생성 프레임워크를 개발해, 실제 이용자 스타일을 모방한 한국어 AI 생성 댓글 데이터셋을 구축하고 이 중 일부를 벤치마크 데이터셋으로 공개했다. 또 설명 가능한 AI(XAI) 기법을 적용해 언어 표현을 정밀 분석한 결과, AI 생성 댓글에는 사람과 다른 고유한 말투 패턴이 있음을 확인했다.
예를 들어, AI는 "것 같다", "에 대해" 등 형식적 표현과 높은 접속어 사용률을 보였고, 사람은 반복 문자(ㅋㅋㅋㅋ), 감정 표현, 줄바꿈, 특수기호 등 자유로운 구어체 표현을 즐겨 사용했다.
특수문자 사용에서도 AI는 전 세계적으로 통용되는 표준화된 이모지를 주로 사용하는 반면, 사람은 한국어 자음(ㅋ, ㅠ, ㅜ 등)이나 특수 기호(ㆍ, ♡, ★, • 등) 등 문화적 특수성이 담긴 다양한 문자를 활용했다.
특히, 서식 문자(줄바꿈, 여러 칸 띄어쓰기 등) 사용에서 사람 작성 댓글의 26%는 이런 서식 문자를 포함했지만, AI 생성 댓글은 단 1%만 사용했다. 반복 문자(예: ㅋㅋㅋㅋ, ㅎㅎㅎㅎ 등) 사용 비율도 사람 작성 댓글이 52%로, AI 생성 댓글(12%)보다 훨씬 높았다.
XDAC는 이러한 차이를 정교하게 반영해 탐지 성능을 높였다. 줄바꿈, 공백 등 서식 문자를 변환하고, 반복 문자 패턴을 기계가 이해할 수 있도록 변환하는 방식이 적용됐다. 또 각 LLM의 고유 말투 특징을 파악해 어떤 AI 모델이 댓글을 생성했는지도 식별 가능하게 설계됐다.
이러한 최적화로 XDAC는 AI 생성 댓글 탐지에서 98.5% F1 점수로 기존 연구 대비 68% 성능을 향상시켰으며, 댓글 생성 LLM 식별에서도 84.3% F1 성능을 기록했다.
고우영 선임연구원은 "이번 연구는 생성형 AI가 작성한 짧은 댓글을 높은 정확도로 탐지하고, 생성 모델까지 식별할 수 있는 세계 최초 기술"이라며 "AI 기반 여론 조작 대응의 기술적 기반을 마련한 데 큰 의의가 있다"고 강조했다.
연구팀은 XDAC의 탐지 기술이 단순 판별을 넘어 심리적 억제 장치로도 작용할 수 있다고 설명했다. 마치 음주단속, 마약 검사, CCTV 설치 등이 범죄 억제 효과를 가지듯, 정밀 탐지 기술의 존재 자체가 AI 악용 시도를 줄일 수 있다는 것이다.
XDAC는 플랫폼 사업자가 의심스러운 계정이나 조직적 여론 조작 시도를 정밀 감시·대응하는 데 활용될 수 있으며, 향후 실시간 감시 시스템이나 자동 대응 알고리즘으로 확장 가능성이 크다.
이번 연구는 설명가능 인공지능(XAI) 기반 탐지 프레임워크를 제안한 것이 핵심이며, 인공지능 자연어처리 분야 최고 권위 학술대회인 7월 27일부터 개최되는 'ACL 2025' 메인 콘퍼런스에 채택되며 기술력을 인정받았다.
※논문 제목: XDAC: XAI-Driven Detection and Attribution of LLM-Generated News Comments in Korean
※논문원본: https://github.com/airobotlab/XDAC/blob/main/paper/250611_XDAC_ACL2025_camera_ready.pdf
이번 연구는 우리 대학 김용대 교수의 지도 아래 국보연 소속이자 우리 대학 박사과정인 고우영 선임연구원이 제1 저자로 참여했으며, 성균관대학교 김형식 교수와 우리 대학 오혜연 교수가 공동 연구자로 참여했다.
2025.06.24
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이상엽 특훈교수, 2025 세계적 대사공학상 수상
우리 대학 연구부총장이자 특훈교수인 이상엽 교수가 국제대사공학회(IMES, International Metabolic Engineering Society)의 ‘2025 그레고리 N. 스테파노폴로스 대사공학상’을 수상했다고 20일 밝혔다. 이 교수는 6월 15일부터 19일까지 덴마크 코펜하겐에서 개최되는 제16회 대사공학학회(ME16)에서 수상 기념 강연을 진행했다.
이 상은 대사공학의 창시자 중 한 명으로 널리 알려진 그레고리 스테파노폴로스 박사의 업적을 기리기 위해 미국화학공학회(AIChE, American Institute of Chemical Engineers) 재단과 동료 및 지인들의 기부로 제정됐으며, 대사공학 분야의 기초연구를 성공적으로 사업화하거나, 대사 경로의 정량적 분석 및 설계, 모델링에 탁월한 공헌을 한 과학자에게 2년마다 수여된다.
이상엽 교수는 770편 이상의 저널 논문과 860건 이상의 특허를 보유하고 있으며, 그의 대사공학 및 생명화학공학 분야에서의 선도적인 연구는 전 세계적으로 높은 평가를 받고 있다.
이 교수는 31년간 KAIST 교수로 재직하면서, 대사공학 기반의 다양한 기술과 전략을 개발했고, 이를 활용해 벌크 화학물질, 고분자, 천연물, 의약품, 건강기능식품 등을 생산하는 기술들을 산업체에 기술 이전했다. 직접 창업도 했고, 다양한 기업들과의 자문 활동도 활발히 진행 중이다.
국제대사공학회(IMES)에서는 대사공학에 대해 미생물이나 세포의 대사경로를 조작해 유용한 물질(의약품, 바이오연료, 화학제품 등)을 생산하고, 시스템 생물학, 합성생물학, 컴퓨터 모델링 등의 도구를 활용하며 생물 기반 공정의 경제성 및 지속가능성 향상을 목표로 하고 있다.
또한, 이 교수는 2008년도에 대사공학 분야 국제적 대표 상인 머크 대사공학상(Merck Metabolic Engineering Award), 2018년에는 에너지 분야 노벨상으로 불리우는 에니상(Eni Award)를 이태리 대통령으로부터 수상한 바 있다.
이상엽 교수는 “대사공학은 현재와 미래의 생명공학을 선도하는 학문이다. 바이오 기반 경제로의 전환이 가속화되고 있는 시점에 이 뜻깊은 상을 받게 되어 매우 영광이다. 학생들과 동료 연구자들과 함께 수많은 특허를 창출하고 산업계로 기술을 이전하였으며, 바이오연료 및 상처 치유, 화장품 분야의 창업도 이뤄졌다. 앞으로도 기초연구와 기술 상용화를 모두 아우르는 연구를 지속해 나가겠다”라고 소감을 밝혔다.
한편, ‘국제대사공학회(IMES)’는 미국화학공학회 산하의 전문 학회로 대사공학을 통해 의약품, 식품첨가물, 화학물질, 연료 등 다양한 바이오 기반 제품의 생산을 가능하게 하는 것을 목표로 하는 학회로, 2년마다 열리는 대사공학학회(Metabolic Engineering Conference)를 통해 연구자들이 지식을 교류하고 협력할 기회를 제공하고 있다.
2025.06.20
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세계 최고 권위 컴퓨터학회서 연구 역량과 위상 입증
우리 대학은 6월 18일부터 20일까지 서울에서 개최되는 세계 최대 컴퓨터학회인 ACM(Association for Computing Machinery)이 주관하는 프로그래밍 언어 분야 최고 권위의 국제 학술대회인 ‘PLDI (Programming Language Design and Implementation) 2025’에서 기조 강연과 탁월한 연구 성과를 발표하며 KAIST의 세계적 위상을 다시 한 번 입증했다고 18일 밝혔다.
학술대회 첫날 기조강연자로 초대된 전산학부 류석영 교수는 “기술 및 사회적 공익을 위한 프로그래밍 언어 연구: 프로그래밍 언어는 공익을 위해 무엇을 할 수 있을까요?(Programming Language Research for Technical and Social Good: What PL Can Do for Good?)”라는 제목으로 강연을 진행한다.
이번 강연에서 류 교수는 자바스크립트와 같은 언어의 정형화(formalization)를 통한 소프트웨어 안전성 향상뿐 아니라, 프로그래밍 언어 연구가 사회적으로도 다양성(Diversity), 형평성(Equity), 포용성(Inclusion) 확산에 기여할 수 있는 방식을 사례를 통해 제시할 예정이다.
류석영 교수는 “프로그래밍 언어는 기술을 넘어서 공익을 실현하는 수단이 될 수 있다”며 “KAIST 연구진의 이러한 노력이 국내외 연구자들에게도 영감을 줄 수 있기를 기대한다”고 말했다.
PLDI는 지난 46년간 전산학 전체에 깊은 영향을 미치는 중요한 논문이 다수 발표된 유서 깊은 학술대회다. 프로그래밍 언어와 컴파일러 등 소프트웨어 전반의 기초가 되는 핵심 기술을 발표하고 있다.
전산학부의 강지훈 교수, 양홍석 교수, 허기홍 교수 연구팀은 이번 PLDI 2025에서 총 5편의 논문을 발표하며, 전체 채택 논문 89편 중 6.7%에 해당하는 비중을 차지했다. 이는 한국 내 대학 중 가장 높은 수치로, 포항공대가 2편을 발표했다.
특히 강지훈 교수는 지난해에 이어 올해도 단독으로 3편의 논문을 발표하며 국내 연구자의 지속적인 두각을 나타냈다. 강 교수는 “학생들이 수년간 공들여 연구한 결과가 세계 최고 학회에서 인정받아 기쁘다”며, “현실 문제 해결에 밀착된 연구를 통해 산업계의 난제를 풀어나가고 있다”고 밝혔다.
다섯 편의 논문은 멀티코어 컴퓨팅 시스템에서의 병렬 자료구조 성능 향상 및 검증, 컴파일러의 신뢰성 확보, 프로그래밍 언어 의미론 연구 등을 중심으로, 운영체제·데이터베이스 등 고성능 시스템 소프트웨어의 품질 향상에 기여할 것으로 기대된다.
이번 학회에 발표되는 5개의 논문은 아래와 같다:
1. 멀티코어 컴퓨팅 시스템에서 동작하는 고성능 병렬 자료구조의 효율 향상(강지훈 교수) 2. 읽기-복사-쓰기(RCU) 방식의 올바름을 현실적인 조건에서 처음으로 검증(강지훈 교수) 3. 고성능 병렬 자료구조인 순회 자료구조의 올바름을 쉽게 증명할 수 있는 방법론 개발(강지훈 교수) 4. 컴파일러의 올바름을 저비용, 고효율로 검사하는 새로운 기술 제시(허기홍 교수) 5. 특이 함수(singular function)를 지원하는 프로그래밍 언어의 첫 번째 의미론 제시(양홍석 교수)
류석영 학부장은 “KAIST 전산학부는 학문적 깊이와 사회적 책임을 동시에 지향하는 연구를 꾸준히 이어가고 있으며, 이번 PLDI 2025에서 그 성과를 세계와 공유할 수 있어 매우 뜻깊다”라고 밝혔다.
해당 논문들은 ACM 공식 저널 형식의 PACMPL(Proceedings of the ACM on Programming Languages)에 게재됐으며, PLDI 2025 학술대회 현장에서 발표될 예정이다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 선도연구센터, 우수신진연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP) 정보통신·방송 기술개발사업, 인공지능반도체 고급인재 양성사업, 대학ICT연구센터, 삼성전자 미래기술육성센터, Amazon의 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.18
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6만 편 논문 대신할 ‘한번의 실험’으로 약물 저해효과 정확 예측
기존 신약 개발에서는 수많은 농도 조건에서 반복 실험을 거쳐 약물 간 상호작용을 분석하고, 저해상수를 추정하는 방식이 사용돼 왔다. 이 방법은 지금까지 6만 편 이상의 논문에 활용될 만큼 널리 쓰였다. 그런데 최근, 학부생이 제 1저자로 참여한 국내 연구진이 단 하나의 저해제 농도만으로 저해상수를 정확히 추정할 수 있는 획기적인 분석법을 제안해 주목을 받고 있다.
우리 대학 수리과학과 김재경 교수 연구팀(IBS 의생명 수학 그룹 CI)이 충남대(총장 김정겸) 약대 김상겸 교수팀과 기초과학연구원(원장 노도영, IBS) 의생명수학그룹과 공동연구를 통해, 단 하나의 실험으로 약물 저해 효과*를 예측할 수 있다고 26일 밝혔다.
*약물 저해 효과: 한 약물이 특정 효소의 작용을 억제함으로써 다른 약물의 대사(분해 및 처리 과정) 또는 생리학적 효과에 영향을 주는 현상
공동 연구팀은 수학적 모델링과 오차 지형 분석을 통해 정확도 향상에 기여하지 않는 저해제 농도를 제거하고, 단 하나의 농도만으로도 저해상수를 정확하게 추정할 수 있는 새로운 분석법 ‘50-BOA’를 제안했다. 이 기법을 실제 실험 데이터에 적용한 결과, 기존보다 75% 이상 실험 효율이 향상됐으며, 정확도 역시 개선됐다.
이번 연구는 반복 실험에 따른 자원 소모를 줄이고 해석의 편차를 최소화함으로써, 신약 개발 과정의 효율성을 높일 수 있는 새로운 접근법을 제시했다는 점에서 큰 의의가 있다. 또한, 수학적 접근이 생명과학 실험 설계를 어떻게 혁신할 수 있는지를 보여주는 대표적인 성과로 평가된다.
저해상수는 약물 효과뿐 아니라, 병용 투여 시 발생할 수 있는 약물상호작용을 예측하고 방지하는 데 핵심적인 지표로 활용된다. 실제로 미국 식품의약국(FDA)은 신약 개발 과정에서 약물상호작용의 가능성을 예측하기 위해 저해상수를 포함한 효소의 저해 특성을 사전에 평가할 것을 권고하고 있다.
전통적으로 저해상수는 다양한 기질 및 저해제 농도에서 측정된 대사 속도 데이터에 수학 모델을 적합해 추정해왔다. 그러나 이러한 방식에도 불구하고, 동일한 기질-저해제 조합에 대해 연구마다 추정값이 10배 이상 차이나는 사례들이 보고돼, 신약 개발 과정에서 약물의 효과와 부작용을 정확히 예측하는 데 어려움이 있었다.
연구팀은 저해상수 추정 과정을 수학적으로 분석한 결과, 기존 방식에서 활용되는 데이터의 절반 이상이 실제 추정에 불필요하거나, 오히려 왜곡을 초래할 수 있음을 밝혀냈다.
즉, 저해제 농도를 다양하게 사용하는 기존 방식보다, 충분히 높은 저해제 농도 하나에서 추정한 결과가 더 정확하고 효율적일 수 있다는 점을 규명한 것이다. 나아가 저해제 농도와 저해상수 간의 관계를 나타내는 식을 정칙화로 추가해, 정확도를 더욱 높인 새로운 분석법, ‘50-BOA’를 개발했다.
50-BOA는 단 하나의 저해제 농도만으로도 저해상수를 정확하게 추정할 수 있어, 실험 횟수를 크게 줄이면서도 오히려 정확도를 높인 획기적인 기법이다. 연구팀은 이 방법을 실제 약물 데이터에 적용해, 기존보다 75% 이상 적은 데이터만으로도 저해상수를 정확하게 추정해냈다.
또한, 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 엑셀 기반의 사용자 친화적인 분석 소프트웨어도 개발자 플랫폼인 깃허브(https://github.com/Mathbiomed/50-BOA)에 함께 공개했다.
충남대 김상겸 교수는 “이번 연구는 수십 년간 정형화된 약물 실험 설계를 근본적으로 재검토하게 만들었다”며, “단순한 실험 효율 향상을 넘어, 약효와 부작용 예측의 정확도를 높일 수 있는 새로운 표준이 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.
또한, 우리 대학 김재경 교수는 “수학이 실험 설계를 바꾸고, 생명과학 분야의 연구 효율성과 재현성을 근본적으로 높일 수 있음을 보여주는 대표적 사례다”고 밝혔다.
이번 연구 논문은 우리 대학 융합인재학부 장형준 학사과정과 수리과학과 송윤민 박사가 공동 제1 저자로 참여하였고 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 2025년 6월 5일 자에 게재됐다.
※ 논문명 : Optimizing enzyme inhibition analysis: precise estimation with a single inhibitor concentration
※ 저자 정보 : 장형준 (KAIST 융합인재학부, 공동 제1 저자), 송윤민 (IBS 의생명수학그룹 (전 KAIST 수리과학과 소속), 공동 제1저자), 전장수(충남대 약대, 연구교수, 공동저자), 윤휘열(충남대 약대, 교수, 공동저자), 김상겸(충남대 약대, 교수, 교신저자), 김재경 (KAIST 수리과학과, 교신저자)
※ DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-60468-z
한편 이번 연구는 한국연구재단, 기초과학연구원, KAIST의 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.16
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전산학부 김현준 학부생, AI 보안분야 최고 권위 학술대회 ACL 2025 논문채택
우리 대학 전산학부 김현준 학부생이 자연어처리(NLP) 분야 세계 최고 권위 학술대회인 'ACL 2025' 메인 컨퍼런스에 제1저자 논문이 채택되는 쾌거를 달성했다고 26일 밝혔다.
ACL(Association for Computational Linguistics)은 자연어처리 및 전산언어학 분야에서 가장 권위 있는 국제 학술대회로, 전 세계 AI 연구자들이 가장 주목하는 학술 행사 중 하나다. 학부생이 메인 컨퍼런스에서 제1 저자로 논문을 발표하는 것은 매우 이례적인 성과로 평가된다.
혁신적인 'M2S 프레임워크'로 AI 보안의 새로운 지평을 열다
김현준 학부생이 에임인텔리전스(대표 유상윤)에서 연구 인턴으로 활동하며 개발한 연구 성과는 'One-Shot is Enough: Consolidating Multi-Turn Attacks into Efficient Single-Turn Prompts for LLMs(한 번이면 충분하다: 다중 턴 공격을 효율적인 단일 턴 프롬프트로 통합하기)'라는 제목의 논문이다.
이 연구에서 제시한 핵심 기술인 'M2S(Multi-turn-to-Single-turn) 프레임워크'는 기존에 여러 번의 대화를 통해 수행되던 AI 공격을 단 한 번의 입력으로 압축하는 혁신적인 방법론이다. 마치 복잡한 요리 레시피를 간단한 원스톱 조리법으로 바꾸는 것처럼, 번거로운 다단계 과정을 효율적인 단일 과정으로 변환한 것이다.
복잡한 다중 턴 대화를 하이픈화, 숫자화, 파이썬화 전략을 통해 효율적인 단일 턴 프롬프트로 변환하는 과정을 보여준다.
95.9% 성공률 달성, 기존 방식보다 토큰 사용량 80% 절약
연구팀이 개발한 M2S 프레임워크는 '하이픈화(Hyphenize)', '숫자화(Numberize)', '파이썬화(Pythonize)'라는 세 가지 전략을 활용한다. 이는 복잡한 대화 형태의 공격을 체계적으로 정리된 단일 입력으로 변환하는 방법론이다.
실험 결과는 놀라웠다. 미스트랄-7B 모델에서 최대 95.9%의 공격 성공률을 달성했으며, GPT-4o에서는 기존 다중 턴 공격 방식보다 17.5% 더 높은 효과를 보였다. 특히 주목할 점은 토큰 사용량을 70-80% 절약하면서도 더 높은 성능을 기록했다는 것이다.
이는 마치 동일한 목적지에 도달하면서도 연료 소비는 5분의 1로 줄인 것과 같은 효과다. 연구팀은 "이번 발견을 통해 현재 대화형 AI의 보안 시스템이 예상보다 취약할 수 있음을 확인했다"고 설명했다.
6개월 만에 AI 안전성 분야 전문가로 성장
김현준 학부생은 "6개월 전만 해도 AI 안전성 분야에 대해 전혀 몰랐지만, 에임인텔리전스에서의 연구 인턴십을 통해 세계적 수준의 연구 성과를 달성할 수 있었다"며 소감을 밝혔다.
그는 또한 "주 5-6시간의 대전-강남 통학에도 불구하고 실제 연구에 기여할 수 있는 기회를 놓칠 수 없었다"며 "아이디어 구상부터 실험, 논문 심사 과정에서의 추가 실험과 반박까지 전 과정을 공동 제1 저자인 하준우와 함께 수행했다"고 연구 과정을 설명했다.
AI 안전성 강화를 위한 중요한 이정표
이번 연구는 현재 대화형 AI 시스템의 보안 취약점을 명확히 드러내며, 더 안전한 AI 개발을 위한 중요한 기초 자료를 제공한다. 연구 결과는 AI 개발자들이 보안 시스템을 강화하고, 안전장치를 더욱 정교하게 설계하는 데 중요한 지침이 될 것으로 기대된다.
에임인텔리전스의 하준우 연구원은 "이번 연구는 현재 LLM 방어 시스템의 취약점을 명확히 보여주며, 레드팀과 안전장치 설계에 중요한 시사점을 제공한다"고 연구의 의의를 평가했다.
국제적 연구 역량 인정받으며 KAIST 위상 제고
이번 성과는 KAIST 전산학부의 세계적 수준의 교육과 연구 환경을 보여주는 사례로 평가된다. 학부생이 국제 최고 권위 학술대회에서 제1 저자로 논문을 발표하는 것은 KAIST의 우수한 인재 양성 시스템과 연구 역량을 국제적으로 인정받는 계기가 되고 있다.
김현준 학부생은 현재 우리 대학 AI 대학원에서도 연구 인턴으로 활동하며 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 AI 신약 개발 연구를 진행하고 있어, 향후 AI 안전성과 응용 분야에서의 지속적인 연구 성과가 기대된다.
paper: https://arxiv.org/abs/2503.04856
GitHub：https://github.com/Junuha/M2S_DATA
2025.05.27
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기후 위기 대응, 농경지 12.8% 줄여 식량 위기 경고
산업화 이전 대비 지구 평균 온도 상승을 1.5도 이내로 제한하겠다는 파리협정의 1.5도 목표를 달성하기 위해서는 전 세계적인 협력과 강력한 기후변화 감축 목표 설정이 필수적이다. 하지만 국제 공동연구진이 1.5도 목표 달성을 위한 정책이 실제로는 전 세계 농경지 면적을 약 12.8% 줄여 식량 위기안보에 부정적인 영향을 줄 수 있다는 연구 결과를 발표했다.
우리 대학 녹색성장지속가능대학원 전해원 교수와 베이징 사범대 페이차오 가오 교수가 이끄는 공동 연구팀이 파리협정의 1.5도 목표 달성이 전 세계 농경지와 식량 안보에 미치는 영향을 분석한 연구결과를 2일 밝혔다.
연구팀은 1.5도 목표 달성을 위한 기후 정책이 전 세계 농경지에 미치는 영향을 상세히 분석했다. 5제곱킬로미터(㎢) 단위로 전 세계 토지 변화를 예측했고 정밀하게 분석하였다.
기존 연구들에서는 1.5도 시나리오에서 농경지가 오히려 늘어날 것으로 예측했으나, 연구팀은 기후 정책이 분야 간에 미치는 영향과 토지 이용 강도를 함께 고려하면 전 세계 농경지가 12.8%가량 줄어들 것으로 분석했다. 특히 남미는 24%나 감소해 가장 큰 타격을 받을 것으로 예상됐고, 전체 농경지 감소의 81%가 개발도상국에 몰릴 것으로 분석됐다.
더 큰 문제는 주요 식량 수출국의 수출 능력이 12.6% 줄어들어 식량 수입에 의존하는 국가들의 식량 안보에 영향을 미친다는 것이다. 식량 생산 대국인 미국, 브라질, 아르헨티나의 농산물 수출 능력이 각각 10%, 25%, 4% 감소할 것으로 예측됐다.
전해원 교수는 “전 세계적 탈탄소화 전략을 세울 때는 여러 분야의 지속가능성을 두루 고려해야 한다”며 “온실가스 감축에만 집중한 나머지 지구생태계의 지속가능성이라는 더 큰 맥락을 보지 못하면 의도치 않은 부작용이 생길 수 있다”고 설명했다.
이어 “특히 개발도상국은 농경지가 줄어들고 수입 의존도는 높아지는 이중고를 겪을 수 있어, 탄소중립을 이루면서도 식량 안보를 지키기 위한 국제 협력이 꼭 필요하다”고 강조했다.
이 연구 결과는 우리 대학 전해원 교수와 베이징 사범대 송창칭 교수가 공동 교신저자로 국제 학술지 ‘네이처 클라이밋 체인지(Nature Climate Change)'에 3월 24일자로 게재되었고 4월호 표지 논문으로 선정되었다. (논문명: Meeting the global 1.5-degree goal could result in large-scale heterogeneous loss in croplandsHeterogeneous pressure on croplands from land-based strategies to meet the 1.5 °C target, DOI. https://doi.org/10.1038/s41558-025-02294-1)
이번 연구는 카이스트와 중국 베이징사범대학교, 북경대학교, 미국 메릴랜드대학교 연구진들과 공동으로 수행됐다.
참고로, 본 연구팀은 2021년 사이언스(Science)지에 발표된 첫 연구를 통해 현재 감축안으로는 지구 온도 상승을 1.5도 아래로 유지할 확률이 11%에 그친다는 사실을 밝혔고 각국의 온실가스 감축목표를 이행하는 경우에도 2도 이상 기온이 오를 확률을 예측했다.
※ Ou et al. 2021. Can updated climate pledges limit warming well below 2 degrees C? Science, 374(6568)
이어 2022년 네이처 클라이밋 체인지(Nature Climate Change)에 발표된 두 번째 연구에서 연구팀은 1.5도 목표 달성을 위한 구체적인 방안으로 제시한 세 가지 핵심 전략은 첫째, 2030년까지 각국의 단기 감축목표를 상향하고, 둘째, 2030년 이후 탈탄소화 속도를 기존 연평균 2%에서 최대 8%까지 높이며, 셋째, 각국의 탄소중립 달성 시점을 최대 10년까지 앞당겨야 한다는 것이다.
특히 2030년 이후로 목표 상향을 미루면 1.5도 달성이 가능하더라도 수십 년간 지구 온도가 크게 오르는‘오버슈트’현상이 발생할 수 있다고 경고했다.
※ Iyer et al. 2022. Ratcheting of climate pledges needed to limit peak global warming. Nature Climate Change, 12(12).
2025.04.02
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논문 경험 없는 학부 1·2학년 4인 팀, ICLR 2025 금융 AI 워크숍에 논문 채택
학부 1, 2학년으로만 구성된 4인 학생 팀의 논문이 인공지능 분야 국제 학술대회인 ‘International Conference on Learning Representations (ICLR) 2025’의 ‘Advances in Financial AI Workshop’에 채택됐다.
이번에 채택된 논문 “Optimizing Retrieval Strategies for Financial Question Answering Documents in Retrieval-Augmented Generation Systems”은 김현준, 김세종, 송현서, 서현우 학생(모두 공동 1저자)이 함께 작성했으며, 김현준 학생이 교신저자를 겸했다. 특히 모든 팀원이 논문 작성 경험이 전혀 없는 학부 저학년 학생들로만 구성되어 그 의미가 더욱 크다.
이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)이 금융 질의응답 시스템에서 활용될 때 필요한 정보를 더 정확하게 검색하고 활용하는 방법을 개선했다. 연구팀은 기존 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 시스템의 한계를 극복하기 위해 ‘사전 검색(pre-retrieval)’, ‘검색(retrieval)’, ‘사후 검색(post-retrieval)’ 3단계 접근법을 도입했다.
사전 검색 단계에서는 질의어와 문서 데이터를 효과적으로 전처리하는 기술을 개발했고, 검색 단계에서는 금융 도메인에 특화된 임베딩 모델을 미세 조정하여 검색 정확도를 높였다. 특히 의미 기반 검색과 키워드 기반 검색을 결합한 하이브리드 접근법을 통해 검색 성능을 크게 향상시켰다. 사후 검색 단계에서는 검색된 문서의 순위를 재조정하고 최적의 문서만을 선별하는 기술을 적용했다.
이 연구 결과는 7개의 금융 질의응답 데이터셋에서 평가되었으며, 기존 방법 대비 눈에 띄는 성능 향상을 보였다.
연구팀은 교내에서 진행된 “KB증권과 함께하는 제4회 UNIST – KAIST - POSTECH AI & 데이터사이언스 경진대회”에서 금상(상금 200만 원)을 수상한 프로젝트를 더욱 발전시켜 논문으로 완성했다.
김현준 학생은 “2024 가을학기 내내 팀원들과 밤부터 새벽까지 대회 작업을 했고, 수상 후에도 겨울 방학 동안 교양 분관 스터디룸에서 밤을 새가며 논문을 작성했다”라며 “전혀 경험이 없는 상태에서 시작했지만, 팀원들과 함께 끊임없이 토론하고 연구한 결과 국제 학술대회 워크숍에 논문이 채택되는 값진 성과를 얻을 수 있었다”라고 소감을 밝혔다.
이번 연구의 의의는 대규모 언어 모델이 금융 정보를 더 정확하게 처리할 수 있게 함으로써, 복잡한 금융 문서에서 필요한 정보를 빠르고 정확하게 찾아내는 데 기여한다는 점이다.
송현서 학생은 “투자자들이 기업 재무제표나 공시 자료를 분석할 때 더 정확한 정보를 얻을 수 있게 돕고, 금융 기관들의 의사결정 과정에서 중요한 도구로 활용될 수 있다.”라며 연구의 활용성을 강조했다.
김세종 학생은 “우리 연구가 실제 금융 환경에서 투자자들과 애널리스트들이 더 정확한 정보에 기반한 의사결정을 내리는 데 도움이 되길 바란다”라며 “학부생으로서 국제 학술대회에 논문을 발표하게 되어 매우 기쁘고, 앞으로도 계속해서 AI와 금융의 융합 연구에 매진하겠다”라고 말했다.
서현우 학생은 “학교의 지원으로 학회 참가비 및 여행 경비 부담을 덜었다”라며 학회 참가비 및 여행 경비를 지원해준 KAIST에 감사한 마음을 전했다.
관계자는 "학부 저학년 학생들이 국제 학술대회급 연구 성과를 낸 것은 매우 의미 있는 일"이라며 "앞으로도 KAIST는 학생들의 창의적인 연구와 도전을 적극 지원할 것"이라고 밝혔다.
<논문 정보>
- 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2503.15191
- 프로젝트 웹사이트: https://github.com/seohyunwoo-0407/GAR
2025.04.01
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‘노벨상 펀드’, HFSP 2025, 윤영규·신우정 교수 선정
생명과학 분야의 ‘노벨상 펀드’로 불리며, 지금까지 31명의 노벨상 수상자를 배출한 ‘휴먼 프론티어 사이언스 프로그램(HFSP)’에서 우리 대학 연구진이 2025년 수상자로 선정됐다. 이번 수상은 KAIST의 학제 간 융합연구와 혁신적 연구 역량이 다시 한 번 전 세계적으로 인정받았다는 점에서 큰 의미를 가진다.
우리 대학 전기및전자공학부 윤영규 교수와 바이오및뇌공학과 신우정 교수가 2025년 휴먼 프론티어 사이언스 프로그램(HFSP) 상을 받게 됐다고 1일 밝혔다. 두 교수는 올해 첫 선정자를 배출한 액셀러레이터 트랙에 선정되어 향후 2년간 약 10만 달러를 지원받게 된다.
휴먼 프론티어 사이언스 프로그램(HFSP)은 생명과학 분야 세계 최고 권위의 국제 연구 지원 프로그램으로, 독창적인 학제 간 융합 국제공동연구를 수행할 역량이 있는 연구자를 선별, 새로운 접근법으로 생명 기전을 밝히는 연구를 지원하자는 취지로 1997년 G7 국과 유럽연합의 주도로 설립됐다. 대한민국은 2004년부터 이사국으로 참여하고 있다.
전기및전자공학부 윤영규 교수는 광학적 뇌 기능 영상 촬영 및 분석을 주제로 다수의 국제적 협력연구와 선도연구를 수행해 인정받았으며, ‘조류 신경계 확산광단층촬영 데이터 분석’연구를 주제로 미국 텍사스오스틴 대학교 보테로 교수, 미국 워싱턴 대학교 컬버 교수, 독일 보훔 루르 대학교 군투르쿤 교수와 한 팀을 구성하여 환경적, 진화적 요인이 신경계에 미치는 영향에 관해 연구할 예정이다.
윤 교수는 “뇌과학 기술을 연구하는 전자공학자로서 우수한 생명과학 연구자들에게 주어지는 HFSP 상을 받게 되어 영광이고 뇌과학 기술의 발전에 반드시 기여하겠다”고 소감을 밝혔다.
한편, 바이오및뇌공학과 신우정 교수는 ‘신경생리학에서 피부 마이크로바이옴, 면역계, 감각신경계의 상호작용 연구’를 주제로 영국 임페리얼 칼리지 런던의 시모네 드 지오바니 교수, 미국 예일 대학교 롱 판 교수, 이스라엘 와이즈만 과학 연구소의 이란 일리납 교수와 한 팀을 구성해 피부 마이크로바이옴-면역-신경계의 복잡한 상호작용에 대해 피부 환경을 모사하는 사람 ‘피부모사칩’을 활용해 연구를 진행할 예정이다.
신 교수는 “이번 연구를 통해 순수과학과 공학의 절묘한 만남을 구현해 보고 싶고, 공학적 접근법을 이용해 피부 마이크로바이옴을 세계적인 과학자들과 함께 연구할 수 있는 훌륭한 기회를 얻어 영광이다”라고 소감을 밝혔다.
한편, 휴먼 프론티어 사이언스 프로그램(HFSP)은 1989년 설립 이래로 73개국, 8,500명 이상의 연구자를 지원했으며, 우리나라는 2025년 지원 대상자를 포함해 총 83명이 지원을 받았다.
2025.04.01
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암세포 사멸과 연관된 대사를 관장하는 최상위인자 규명
우리 대학 생명과학과 강석조 교수 연구팀이 3차원 종양미세환경에서 성장한 암세포에서 유래한 케모카인(Chemokine) CXCL5가 암세포의 대사 리프로그래밍(reprogramming)을 조절하며 이를 통하여 지질 과산화물의 축적으로 인해 유도되는 세포 사멸인 페롭토시스(ferroptosis)에 대한 저항성을 획득한다고 7일 밝혔다.
CXCL5는 수용체인 CXCR2와의 결합을 통해 세포의 이동(migration) 및 침습(invasion)을 촉진하는 역할을 하는 케모카인으로, 종양미세환경에서 면역세포들의 침윤에 관여함이 알려져왔다. CXCL5는 여러 암종에서 발현이 증가되어 있음이 보고되었으나 실제 3차원 종양미세환경 내 암세포에서 유래한 CXCL5의 역할에 대해서는 밝혀진 바가 없다.
강 교수 연구팀은 세포외기질의 침착과 대식세포의 침투가 특징적인 암 미세환경을 모사하는 3차원 배양 시스템을 구축해 세포 간, 세포와 세포외기질 간 상호작용 뿐 아니라 종양미세환경 내 암세포의 위치에 따라 생장에 필요한 산소와 영양분의 접근성 차이로 인한 비세포적 요소가 형성될 수 있도록 유도하였다. 연구팀은 IFNγ자극을 받은 대식세포의 분비물이 3차원 환경 특이적으로 암세포의 CXCL5 발현을 증가시킴을 확인하였고, 야생형 암세포와 CXCL5 결손 암세포의 성장을 2차원, 3차원에서 비교한 결과 암세포의 CXCL5의 발현은 3차원 성장에만 필수적임을 확인하였다.
연구팀은 2차원 배양 암세포와 3차원 배양 암세포의 유전자 발현과 대사체를 비교하여 3차원에서 광범위한 대사 과정의 리프로그래밍이 일어남을 확인하였고, CXCL5가 이런 3차원 특이적 대사 리프로그래밍을 관장하는 핵심적 역할을 수행함을 보였다. 기전적으로 CXCL5는 전사인자 HIF-1a와 MYC의 발현을 유도하여 대사 리프로그래밍을 조절하며, 특히 여러 대사 과정 중 해당과정과 1-탄소 대사과정에 영향을 주는 것을 확인하였다.
또한, 연구팀은 저해된 해당과정과 1-탄소 대사과정이 산화-환원 항상성 조절에 중요한 역할을 한다는 이전 연구결과를 바탕으로, 세포 내 산화손상 정도를 측정한 결과 CXCL5 결손 시 미토콘드리아 활성산소와 철분에 의존하여 페롭토시스를 유발하는 지질 과산화물이 증가한 것을 확인하였다. 흥미롭게도 세포자멸사(apoptosis), 염증성 세포사멸인 파이롭토시스(pyroptosis), 그리고 구리 의존적 세포사멸인 큐프롭티시스(cuproptosis)는 CXCL5 결손에 의해 영향을 받지 않는 것을 밝혔다. 또한, HIF-1a와 MYC의 과발현은 CXCL5 결손 세포에서 보이는 활성산소와 지질 과산화물의 증가를 감소시키고 효과적으로 페롭토시스를 억제함을 확인하였다. CXCL5 수용체인 CXCR2를 결손시켰을 경우 동일하게 HIF-1a와 MYC의 발현이 저해되는 것을 확인함으로써, 암세포의 CXCL5-CXCR2 경로 억제를 통한 페롭토시스의 유도는 현재 개발 중인 세포자멸사 유도제의 한계를 극복할 새로운 전략이 될 수 있음을 시사하였다.
강석조 교수는 “본 연구는 3차원 종양미세환경 특이적인 암세포 대사를 보다 광범위하게 밝히고, 암세포에서 유래한 CXCL5가 HIF-1a와 MYC의 발현을 유도하여 3차원 성장을 위한 암대사 리프로그래밍을 총괄하는 지휘자적인 역할을 수행함을 새롭게 밝힌 연구”라고 언급하면서, “본 연구 성과는 암세포 대사 과정과 세포사멸 저항성 획득의 연결고리를 끊을 수 있는 차별적인 기전을 제시함으로써 혁신적인 치료 전략을 제공할 것으로 기대한다”고 전했다.
이번 연구 결과는 세포사멸의 권위있는 국제 학술지 `셀 데쓰 앤 디퍼런시에이션(Cell Death and Differentiation)’에 3월 7일 字 온라인판으로 게재됐다 (논문명: Cancer-intrinsic Cxcl5 orchestrates a global metabolic reprogramming for resistance to oxidative cell death in 3D). KAIST 생명과학과 서라민 박사가 제 1저자로 연구를 주도하였고, 서울대학교 Arvie Camille V. de Guzman 박사와 박성혁 교수, 그리고 한국표준과학연구원의 이지연 박사가 함께 연구에 참여하였다.
이번 연구는 한국연구재단의 바이오∙의료기술개발사업과 개인기초연구사업(중견연구) 지원을 받아 수행됐다.
2025.03.07
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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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