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KAIST, 국내 최초 범용인공지능(AGI) 연구소 출범
학습한 문제를 잘 푸는 현재의 인공지능을 넘어, 처음 접하는 문제와 환경에서도 스스로 판단하고 적응할 수 있는 범용인공지능(Artificial General Intelligence, AGI) 원천기술 개발을 위해 우리 대학이 AGI 전담 연구소를 출범했다.
우리 대학은 지난 18일 내부 승인 절차를 마치고 AI연구원 산하에 AGI 연구소(AGI Research Institute)를 공식 출범했다고 밝혔다.
전산학부, AI컴퓨팅학과, 김재철AI대학원, 전기및전자공학부 소속 교수 11명이 참여하며, 김태균 전산학부 교수가 초대 소장을 맡았다. 연구진은 향후 참여 범위를 점차 확대할 계획이다.
AGI 연구소는 기초연구를 통해 범용인공지능의 과학과 공학을 발전시키고 그 성과와 혜택을 사회에 환원하는 것을 목표로 한다. 특히 기존에 접하지 않은 과제와 환경, 데이터에서도 학습한 지식을 활용할 수 있는 AI의 ‘일반화(Generalization)’ 능력을 핵심 연구과제로 삼는다.
현재 AI는 방대한 데이터와 연산 자원을 활용하면서 빠르게 발전해 왔지만, 학습한 것과 비슷한 문제에는 강한 반면 조건이나 환경이 달라지면 성능이 떨어지는 한계가 있다.
AGI 연구소는 단순히 데이터와 연산 자원의 규모를 늘리는 방식에서 벗어나, 제한된 자원에서도 기존에 학습하지 않은 문제를 추론하고 새로운 환경에 적응할 수 있는 AI의 원천기술을 개발할 계획이다.
이를 위해 새롭고 효율적인 신경망 구조와 학습 원리, 현실 세계에 대한 이해와 지능의 구현 등 AI의 근본적인 작동 원리를 연구하고, 관련 분야를 이끌 차세대 연구자도 함께 양성한다.
연구소의 주요 연구 분야는 ▲적은 연산으로도 높은 성능을 구현하는 고효율 신경망 ▲스스로 가설을 세우고 새로운 지식을 발견하는 AI 메타과학자 ▲현실 세계의 구조와 변화를 이해하고 미래를 예측하는 월드 모델 ▲로봇과 같이 실제 환경을 인지하고 행동하는 피지컬 AI ▲AI가 인간의 의도에서 벗어나지 않도록 하는 AI 안전성 등이다.
이 가운데 고효율 신경망 분야에서는 기존 트랜스포머(Transformer)를 넘어서는 새로운 신경망 구조와 학습 방식을 개발해 자원이 제한된 환경에서도 AGI를 구현하는 기술을 연구한다. AI 메타과학자 분야에서는 AI가 지식을 탐색하는 수준을 넘어 스스로 가설을 만들고 과학 연구를 수행하며 새로운 지식을 발견할 수 있도록 하는 기술을 개발한다.
연구소는 이처럼 서로 연결된 연구 분야를 하나의 연구 체계로 결집해 KAIST를 세계적인 AGI 연구 거점으로 발전시키는 것을 목표로 한다.
김태균 AGI 연구소장은 “AI 데이터센터를 계속 늘리는 방식만으로는 AI 발전에 한계가 있다”며 “자원이 제한된 환경에서도 새로운 문제에 적응할 수 있는 AI 원천기술을 꾸준히 개발하는 것이 차세대 AI 경쟁에서 중요하다”고 말했다.
연구소는 과학기술정보통신부가 지원하는 국책과제를 기반으로 본격적인 연구에 나선다. 경량·저전력 차세대 신경망 개발에는 5년간 총 100억 원, AI 메타과학자 연구에는 5년간 총 187억5,000만 원이 투입된다. 또한 LG전자가 주관하는 월드 모델·로봇 기반 피지컬 AI 기술개발 사업에도 참여하며, 해당 사업은 2년간 총 340억 원 규모로 추진된다. 이 밖에도 물리적 세계에 기반한 지능 구현을 위한 연구과제를 수행하고 있다.
최성율 연구부총장은 “KAIST의 우수한 AI 연구팀들이 인류의 지속가능한 발전을 선도하는 차세대 AGI 핵심 기술을 개발하는 데 크게 기여할 것으로 기대한다”고 말했다.
정보통신기획평가원(IITP) 홍진배 원장은 “창의적인 아이디어와 도전적인 연구가 AI 기술 혁신의 원동력인 만큼, 새로운 AGI 연구소가 미래 인공지능의 새로운 가능성을 열어가는 혁신의 중심이 되기를 기대한다”고 말했다.
2026.09.22 조회수 5257 -
“신약 설계해줘”... 소버린 바이오 AI 'K-Fold' 공개
“이 단백질에 잘 결합하는 신약 후보를 설계해줘.”
연구자가 AI에게 이렇게 요청하면 AI가 단백질의 3차원 구조를 예측하고, 어떤 물질이 잘 결합할지 분석해 유망한 신약 후보를 설계한다. 우리 대학 연구진이 세계에서 가장 빠르게 단백질 구조 예측을 수행하는 바이오 AI 모델 ‘K-Fold(케이폴드)’를 국내 독자 기술로 개발했다.
우리 대학은 과학기술정보통신부 ‘AI 특화 파운데이션 모델 프로젝트’의 주관기관으로 ‘팀 KAIST’를 구성하고, 차세대 바이오 AI 모델 ‘K-Fold’를 공개했다고 28일 밝혔다.
‘팀 KAIST’는 화학과 김우연 교수가 연구를 총괄하고, 김우연 교수 그룹과 김재철AI대학원 황성주·안성수 교수 그룹 연구원들이 AI 모델 개발을, 생명과학과 오병하·김호민·이규리 교수가 단백질 데이터 구축과 검증을 담당한다. KAIST 교원창업기업 히츠(HITS)는 K-Fold를 연구자가 실제 활용할 수 있도록 웹 기반 AI 연구 플랫폼 ‘하이퍼랩(HyperLab)’과 연계해 서비스로 구현했다. K-Fold의 성과 확산과 산업계 활용 촉진은 한국제약바이오협회와 한국바이오협회가 맡는다.
K-Fold의 가장 큰 특징은 신약 개발에 필요한 단백질과 약물의 ‘결합’을 AI로 예측한다는 것이다.
신약을 개발하려면 먼저 질병과 관련된 단백질이 어떤 모양인지 파악하고, 수많은 물질 가운데 어떤 것이 그 단백질에 잘 붙어 원하는 작용을 하는지 찾아야 한다. K-Fold는 단백질의 3차원 구조를 예측하는 것은 물론 약물 후보가 단백질의 어디에, 어떤 모습으로 결합할지까지 미리 계산해 유망한 후보를 빠르게 찾도록 돕는다.
단백질 하나의 구조만 예측하는 데 그치지 않는다. 단백질과 단백질, 단백질과 약물 후보 물질, DNA·RNA 등 여러 생체분자가 서로 만났을 때 어떤 구조를 만드는지까지 예측할 수 있다.
성능도 세계적인 수준이다. 지난 3월 과제 단계평가에서 K-Fold의 분자 복합체 구조 예측 정확도는 구글 딥마인드의 AlphaFold3(알파폴드3)에 근접한 수준으로 평가됐다. 연구팀이 8월 자체 수행한 성능평가에서는 일부 평가 항목에서 기존 글로벌 모델보다 높은 성능도 확인했다.
특히 암을 비롯한 여러 질환의 주요 신약 표적인 G-단백질 연결 수용체(GPCR)와 인산화효소(Kinase), 질병을 일으키는 단백질을 직접 제거하는 새로운 신약 기술인 표적단백질분해(TPD) 분야에서 약물이 표적 단백질에 어떻게 결합하고 작용하는지를 예측하는 데 높은 성능을 보였다.
구조 예측 속도도 크게 높였다.
기존 단백질 구조 예측 AI는 구조를 계산하기 전에 비슷한 단백질의 서열 정보를 대량으로 찾아 비교하는 복잡한 사전 작업이 필요했다. K-Fold는 이러한 과정에 의존하지 않는 새로운 방식을 적용해 사전 계산 단계를 없애고, 기존 모델 대비 구조 예측 속도를 최대 25배 높였다.
이는 같은 시간에 더 많은 신약 후보를 살펴볼 수 있다는 의미다. 구조 예측에 필요한 시간과 컴퓨팅 자원을 줄이면서 수많은 후보 가운데 가능성이 높은 물질을 빠르게 골라내 연구자가 실제 실험할 대상을 좁히는 데 도움을 줄 수 있다.
배충식 KAIST 총장은 “AI 시대의 국가 경쟁력은 핵심 기술을 우리 스스로 개발하고 활용할 수 있는 ‘소버린 AI’ 역량에 달려 있다”며 “K-Fold는 국내 독자 AI 기술을 바이오와 결합해 세계 수준의 기술에 도전하고, 실제 신약 연구에 활용할 수 있는 서비스로 연결했다는 데 의미가 크다. KAIST는 앞으로도 AI 원천기술과 과학기술의 융합을 통해 대한민국의 AI 기술 주권과 미래 경쟁력을 높여가겠다”고 말했다.
연구팀은 K-Fold를 개발하는 데서 그치지 않고 연구자가 웹에서 대화하듯 사용할 수 있는 AI 연구 서비스로 구현했다.
KAIST 교원창업기업 히츠의 멀티에이전트 플랫폼 ‘하이퍼랩(HyperLab)’에 K-Fold를 탑재해 별도의 고성능 컴퓨터를 직접 구축하거나 복잡한 AI 프로그램을 다루지 않아도 사용할 수 있도록 했다.
예를 들어 연구자가 “이 단백질에 강하게 결합하는 항체를 설계해줘”라고 요청하면 AI가 단백질 구조를 예측하고, 결합 가능성이 높은 후보를 설계한 뒤 계산을 통해 결과를 평가하는 과정을 단계적으로 지원한다. “이 암 표적 단백질에 적합한 펩타이드 후보를 찾아줘”라고 요청하는 것도 가능하다. 쉽게 말해 연구자가 직접 여러 프로그램을 옮겨 다니며 구조를 계산하고 결과를 분석하는 대신, AI에게 연구 목표를 말하면 필요한 분석과 설계를 차례로 수행하도록 한 것이다.
하이퍼랩은 이를 위해 구조 예측과 약물 설계, 유전체·단백질 등 생명과학 데이터 분석에 활용할 수 있는 120여 개의 계산 도구와 160여 개의 전문 기능을 갖췄다. 또한 100여 개의 전문 데이터베이스와 대규모 지식그래프를 연결해 필요한 연구 정보를 찾아 분석에 활용할 수 있도록 했다.
연구 질문을 이해하고 필요한 도구를 선택해 구조를 예측하고, 결과를 분석한 뒤 다시 설계를 개선하는 일련의 과정을 지원한다는 점에서 연구자를 돕는 ‘AI 공동연구자(Co-Scientist)’를 지향한다.
바이오 AI는 신약 개발의 시간과 비용을 줄일 수 있는 핵심 기술로 떠오르면서 미국·영국·중국의 글로벌 빅테크와 주요 연구기관들이 치열한 개발 경쟁을 벌이고 있다. 이번 K-Fold 개발은 바이오 AI 핵심 기술을 해외 모델에만 의존하지 않고 국내 기술로 확보해 실제 연구에 활용할 수 있는 ‘소버린 바이오 AI’ 기반을 마련했다는 데 의미가 있다.
이번 성과는 지난 6월 23일 열린 ‘2026 한국생체분자과학연합학술대회’에서 김우연 교수가 ‘에이전틱 AI 기반 생성형 신약 설계(Generative Drug Design Powered by Agentic AI)’를 주제로 한 기조강연을 통해 처음 공개했다.
김우연 KAIST 화학과 교수는 “K-Fold는 기존 모델을 따라가는 것이 아니라 새로운 AI 구조를 적용해 기존 방식의 한계를 뛰어넘기 위해 개발했다”며 “세계 최고 수준의 바이오 AI를 연구자 누구나 활용할 수 있는 과학 AI 플랫폼으로 발전시키겠다”고 말했다.
‘팀 KAIST’ 컨소시엄은 K-Fold를 무료로 배포할 예정이며, 하이퍼랩은 국내외 연구자를 대상으로 베타 서비스를 제공한 뒤 올해 안에 단계적으로 상용 서비스를 확대할 계획이다.
한편 K-Fold의 산업 현장 확산을 위한 교육도 본격화됐다. 8월 27일 한국바이오협회 온라인 교육에는 85명이 참여했으며, 9월 1일 한국제약바이오협회와 진행하는 온·오프라인 교육에는 현재 118명이 신청했다. 교육에서는 제약·바이오 기업 실무자를 대상으로 K-Fold 활용법과 신약 설계 적용 사례를 소개해 소버린 바이오 AI의 산업 현장 도입을 지원한다.
※ 관련 사이트: HyperLab Co-Scientist: https://hyperlab.ai/features-co-scientist
K Fold-하이퍼랩 3.0 소개영상: https://drive.google.com/file/d/1MxhZr-C3pQdIVn1EP44hQICj8G70is3_/view
한편, 이번 연구는 과기정통부 ‘차세대 바이오 파운데이션 모델 K-Fold 개발’ 과제(PJT-25-100009) 의 지원을 받아 수행됐다.
2026.08.28 조회수 8677 -
‘실리콘밸리 전설’ 제프 딘 초청 특별강연 ·연구 교류
우리 대학은 KAIST와 국가AI연구거점이 공동으로 제프 딘(Jeff Dean) 디스커버리 루프(Discovery Loop) 공동 창업자 겸 CEO를 초청해 13일 서울 AI 허브에서 특별강연을 개최했다고 18일 밝혔다.
제프 딘은 1999년 구글 초기 멤버로 합류해 27년간 검색 인프라의 근간인 맵리듀스(MapReduce)와 빅테이블(Bigtable), AI 시대의 핵심 기반인 텐서플로우(TensorFlow)와 TPU 개발을 이끌었고, 구글 브레인을 공동 설립한 뒤 수석과학자로서 제미나이(Gemini) 개발을 총괄해 '구글의 전설'로 불리는 인물이다.
그는 최근 산제이 게마왓(Sanjay Ghemawat), 쿽 레(Quoc Le), 오리올 비냘스(Oriol Vinyals)와 함께 디스커버리 루프를 창업했다. 가설 수립부터 실험 실행과 결과 분석에 이르는 연구의 반복 과정을 AI로 자동화해, 과학·공학 발견의 속도 자체를 끌어올리겠다는 구상이다.
우리 대학은 이번 행사를 세계적 AI 석학의 연구 경험과 미래 비전을 국내 연구자들과 공유하는 데 그치지 않고, 실질적인 연구 교류로 이어지는 자리로 마련했다. 강연 후 제프 딘은 KAIST 김재철AI대학원 교수 및 석박사급 연구자들과 별도로 만나 대규모 분산학습과 AI 인프라 등 각 연구실의 연구 과제를 논의하고, 연구 방향과 기술적 과제에 대해 직접 조언했다.
제프 딘 디스커버리 루프 CEO는 "인간과 AI가 함께 일할 때, 어느 한쪽만으로 일할 때보다 더 나은 결과에 도달할 수 있다”고 말했다.
배충식 KAIST 총장은 “AI 대전환은 과학과 공학의 연구 방식 자체를 근본적으로 변화시키고 있으며, 이제는 AI를 활용하는 것을 넘어 새로운 연구의 가능성을 주도적으로 만들어 가야 할 때”라며, “KAIST가 세계 최고 연구자들과 새로운 아이디어를 나누고 함께 도전하는 글로벌 연구 협력의 중심이 되어 대한민국의 AI 연구 경쟁력을 한 단계 높이는 데 기여하겠다”고 말했다.
이번 강연은 데이터마이닝·머신러닝 분야의 세계적 권위 국제학술대회인 KDD(Knowledge Discovery and Data Mining) 2026 기조연설을 위해 방한한 것을 계기로 마련됐다. 창업 발표 이후 그의 첫 공개 강연으로, ‘머신러닝의 주요 흐름(Exciting Trends in Machine Learning)'을 주제로 진행됐다.
제프 딘은 지난 15년간 AI가 걸어온 길을 자신이 직접 참여한 연구를 중심으로 짚었다. 1990년대 학부 시절 여러 대의 컴퓨터로 신경망을 학습시키는 연구를 했지만 당시 컴퓨팅 성능의 한계로 성과를 내지 못했고, 20여 년이 지나 충분한 컴퓨팅 자원이 갖춰지자 같은 아이디어가 비로소 작동하기 시작했다는 것이다. 그는 더 많은 연산과 더 많은 데이터, 더 큰 모델이 곧 더 나은 성능으로 이어져 온 것이 지난 15년의 일관된 흐름이었다고 설명했다.
하드웨어의 역할도 강조했다. 음성인식 성능이 크게 개선되던 무렵, 사용자들이 이 기능을 실제로 쓰기 시작하면 기존 방식으로는 데이터센터를 두 배로 늘려야 한다는 계산이 나왔고, 이것이 AI 연산에 특화된 전용 칩인 TPU 개발로 이어졌다는 설명이다. 제프 딘은 이러한 하드웨어와 알고리즘의 발전이 함께 쌓인 결과로 오늘날의 AI 모델이 국제수학올림피아드(IMO)와 국제대학생프로그래밍대회(ICPC)에서 금메달 수준의 성적을 거두게 됐다고 소개했다.
강연에는 KAIST를 비롯해 고려대, 연세대, POSTECH 등 국가AI연구거점 컨소시엄 대학의 교수와 학생, 파트너 기업 관계자 등 150여 명이 현장을 찾았고, 온라인 중계로도 220여 명이 참여했다. 이어진 질의응답에서는 코딩 에이전트 확산에 따른 일자리 변화, 자율적 실험 시스템의 안전성 확보 방안, AI 활용 역량의 형평성 등 학생과 연구자들의 질문이 이어졌다.
김기응 국가AI연구거점 센터장은 "지난 15년간 AI 인프라와 모델 발전을 최전선에서 이끌어 온 전설적 석학 연구자의 시각을 국내 연구자들이 직접 접할 수 있는 자리였다”며 "국가AI연구거점은 앞으로도 세계 최고 수준의 연구자들과의 교류를 확대해 국내 AI 연구 생태계를 세계와 연결하는 역할을 이어가겠다”고 말했다.
디스커버리 루프(Discovery Loop)는 2026년 설립된 AI 스타트업으로, 프론티어 AI 모델과 대규모 연산 인프라를 활용해 수천 건의 실험을 병렬 수행하는 시스템을 개발하고 있다. 머신러닝 연구·개발 자동화를 시작으로 신약 개발과 청정에너지 등 인류적 난제로 영역을 넓혀간다는 목표다.
국가AI연구거점은 KAIST가 주관하고 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 2024년 10월 설립된 국내 최대 규모의 AI 산·학·연 협력 연구 플랫폼이다. KAIST를 비롯해 고려대학교, POSTECH, 연세대학교 등 4개 대학과 국내외 기업, 연구기관이 참여하고 있으며, 해외 주요 기관과의 협력을 통해 글로벌 AI 연구 네트워크를 확대하고 있다.
KAIST 김재철AI대학원은 2019년 설립되어 국내 최초로 인공지능 분야 석·박사 학위를 수여하는 AI 전문 대학원으로, 구글 브레인, IBM 왓슨연구소, 마이크로소프트 연구소, 엔비디아 연구소 등 세계 유수 연구기관 출신 교수진을 갖추고 있다.
2026.08.18 조회수 3938 -
KAIST-엔비디아, 아시아 최초 AI 공동연구소 설립…대한민국 AI 혁신 가속
우리 대학과 엔비디아(NVIDIA)가 한국어와 국내 산업에 특화된 차세대 에이전틱 AI(Agentic AI) 연구를 위해 전략적 공동연구 체계를 구축한다.
우리 대학은 글로벌 AI 컴퓨팅 기업 엔비디아와 김재철AI대학원에 ‘NVIDIA-KAIST AI 공동연구소(NVIDIA-KAIST Joint AI Research Lab)'를 아시아 최초로 설립하고 차세대 인공지능 핵심기술 공동연구를 본격화한다고 24일 밝혔다.
배충식 KAIST 총장은 "이번 협력은 세계 최고 수준의 AI 연구역량과 최첨단 AI 인프라를 결합하는 전략적 파트너십의 출발점”이라며 "대한민국을 대표하는 글로벌 AI 연구거점을 구축하고 차세대 AI 원천기술 확보와 세계적 AI 인재 양성에 앞장서겠다”고 말했다.
이번 협력을 통해 KAIST와 엔비디아는 한국어와 국내 산업에 특화된 에이전틱 AI 모델과 AI 에이전트 시스템을 공동 개발하고, 대한민국 AI 원천기술 확보와 글로벌 인재 양성, 산업 경쟁력 강화를 위한 장기적인 연구협력 체계를 구축할 계획이다.
김재철AI대학원에 설립되는 NVIDIA-KAIST AI 공동연구소는 대한민국의 산업과 언어 환경에 특화된 에이전틱 AI(Agentic AI) 모델과 AI 에이전트 시스템을 개발하는 세계적 연구거점으로 운영된다.
양 기관은 엔비디아의 풀스택 AI 기술과 엔비디아 네모트론(NVIDIA Nemotron) 오픈 모델, 국내 엔비디아 클라우드 파트너(NVIDIA Cloud Partner)의 컴퓨팅 인프라를 KAIST의 세계적연구인력과 결합할 계획이다.
이번 협력은 초기 5년간 총 3억 달러 규모로 추진되며, 매년 5천만 달러 상당의 AI 컴퓨팅 자원이 제공된다. 공동연구소 참여 연구자들은 국내 엔비디아 클라우드 파트너를 통해 최신 엔비디아 AI 컴퓨팅 인프라를 활용할 수 있게 된다.
공동연구소는 매년 최소 10명의 KAIST 연구자를 지원하고, 지원 대상 연구자 각각에게 엔비디아 인턴십 기회를 제공한다. 또한 엔비디아는 우수한 한국 AI 연구자를 정규 연구직으로 채용할 계획이다. 이를 통해 한국의 우수 AI 인재들이 도전적인 연구를 수행하고 장기적인 연구 경력을 쌓으며, 학계와 산업계 간 글로벌 협력을 더욱 강화할 수 있는 기반을 마련할 계획이다.
공동연구소는 다음 달 KAIST 김재철AI대학원에 부임하는 엔비디아 김현우 박사가 공동연구소장을 맡을 예정이다. 김 교수는 공동연구소의 연구 방향을 설정하고, KAIST 연구진과 엔비디아 글로벌 연구조직 간 공동연구를 총괄한다.
빌 달리(Bill Dally) 엔비디아 수석과학자 겸 연구부문 수석부사장은 "한국은 세계적인 AI 연구자들과 세계에서 가장 발전된 기술 생태계 중 하나를 보유하고 있다”며 "NVIDIA-KAIST 공동연구소는 한국의 산업과 언어, 미래를 위한 AI 모델과 에이전트 시스템 개발을 가속하고 차세대 AI 연구를 개척하는 기반이 될 것”이라고 말했다.
공동연구소장을 맡게 될 김현우 KAIST 김재철AI대학원 부임 예정 교수는 "AI 연구는 세계적 인재와 대규모 인프라, 학계와 산업계의 긴밀한 협력이 필요한 새로운 시대로 접어들고 있다”며 “한국이 세계적인 AI 과학자를 유치하고 장기적으로 정착시킬 수 있도록 엔비디아와 함께 도전적인 연구를 추진하고 글로벌 연구조직과 지속적인 협력 관계를 구축하겠다”고 말했다.
정송 KAIST 김재철AI대학원장은 "이번 공동연구소는 세계적 연구인재와 AI 인프라, 글로벌 기업의 연구역량을 결합한 새로운 산학협력 모델”이라며 "한국어와 국내 산업에 특화된 에이전틱 AI 원천기술을 개발하고 우수 연구자가 국내에서 세계적인 연구를 수행할 수 있는 생태계를 만들겠다”고 말했다.
2026.07.24 조회수 10528 -
‘AI 기술설명회 2026’ 개최...최신 AI 성과 공개
우리 대학은 김재철AI대학원이 7일(목) 오전 10시, 서울 코엑스(COEX)에서 ‘KAIST AI 기술설명회 2026’를 개최한다고 6일 밝혔다.
이번 행사는 KAIST 김재철AI대학원과 성남산업진흥원, 서울특별시가 공동 주최하며, 우리 대학이 수행 중인 주요 AI 연구 성과와 산업 현장으로 확산되고 있는 최신 인공지능 기술을 산업계와 일반 대중에게 소개함으로써 AI 기술 확산과 산학협력 활성화를 도모한다는 계획이다.
설명회에서는 로봇 파운데이션 모델(다양한 로봇 작업에 범용적으로 활용 가능한 대규모 사전학습 모델), 개인 맞춤형 AI, 멀티모달 AI(텍스트·이미지·음성 등 다양한 데이터를 함께 이해하는 인공지능), 신뢰가능한 AI, Physical AI(물리적 환경에서 직접 행동하고 상호작용하는 인공지능) 등 다양한 분야의 최신 연구 성과가 소개된다.
오전 초청강연에서는 KAIST 김재철AI대학원 신진우 교수와 오성준 교수, ㈜카카오 노병석 리더가 각각 로봇 파운데이션 모델, 개인화 AI, 멀티모달 AI를 주제로 초청 강연을 진행하며, 최신 기술 동향을 공유할 예정이다.
오후 세션에서는 KAIST 김재철AI대학원 교수진과 연구원들이 보유한 다양한 AI 분야의 최신 연구 성과 발표가 예정되어 있다. 기술세션 1부에서는 신뢰가능한 AI, 모델 해석성, 의료AI, 데이터 합성 분야를 중심으로 ▲신뢰가능한 AI(오성준 교수) ▲모델 뉴런의 해석: 컨셉 이해부터 컨셉 회로 분석까지(이세현 연구원, 최재식 교수) ▲PatientSim(페이션트심, 환자 시뮬레이션 시스템): 현실적인 의사-환자 상호작용을 위한 페르소나 기반 환자 시뮬레이터(경다은 연구원, 최윤재 교수) ▲대형언어모델의 도메인 특화를 위한 합성 데이터 생성 기술(이승유 연구원, 이주호 교수)이 소개될 예정이다.
기술세션 2부에서는 ▲월드 모델 기반 행동 생성(이경민 연구원, 신진우 교수) ▲효율적 3차원/4차원 표현 기법(안홍규 연구원, 김승룡 교수) ▲효율적인 조건부 디퓨전 샘플링을 통한 이미지 복원 및 편집(김정솔 연구원, 예종철 교수) ▲최신 영상 합성 및 Physical AI 기술 소개(박민호 연구원, 주재걸 교수) 등 컴퓨터비전과 피지컬AI 분야의 최신 기술이 소개된다.
정송 김재철AI대학원장은“AI 기술 경쟁이 전세계적으로 격화되는 상황에서, 국내 산업계와 연구기관이 기술 동향을 공유하고 협업 기회를 모색할 수 있도록 매년 본 행사를 개최하고 있다”며, 이번 설명회를 통해 KAIST가 보유한 AI 연구 역량과 산업적 확장 가능성을 널리 알리고, 국내 AI 생태계 발전에 기여하겠다”고 밝혔다.
이번 설명회는 AI 연구 및 산업 동향에 관심 있는 기업 관계자, 공공기관 관계자, 연구자, 학생 및 일반인 누구나 참석할 수 있다. 사전 신청은 온라인폼을 통해 가능하며, 현장 신청도 가능하다.
행사 종료 후에 KAIST 김재철AI대학원이 보유한 기술에 대한 기술이전이나 공동 연구에 관심 있는 기업은 KAIST 성남연구센터 (센터장 최재식 교수, 031-8022-7530 | aramseo@kaist.ac.kr)를 통해 기술 상담을 신청할 수 있다.
2026.05.06 조회수 4269 -
김재철 동원그룹 명예회장, KAIST에 총 603억원 기부
“AI 시대에는 데이터의 바다 속에 새로운 미래가 있다. KAIST가 세계 1위 AI 연구 집단으로 도약해 달라.”(김재철 동원그룹 명예회장)
우리 대학은 김재철 동원그룹 명예회장이 인공지능(AI) 인재 양성과 연구 인프라 강화를 위해 59억 원의 발전기금을 추가로 약정해 총 603억원을 기부했다고 16일 밝혔다. 이번 기부는 2020년 이후 두 번째 추가 기부로, 김재철 명예회장은 대한민국 AI 분야의 국가 경쟁력 강화를 위한 지원을 이어오고 있다.
김재철 명예회장은 2020년 기부를 통해 ‘KAIST 김재철 AI대학원’을 설립하며 KAIST가 AI 분야에서 세계 최고 수준의 역량을 갖출 것을 당부해왔다. KAIST가 최근 5년간(20~24년) AI 연구 수준이 세계 대학 중 5위라는 소식을 접한 김 명예회장은 이를 세계 1위 수준으로 도약시켜 달라고 요청했다.
이에 이광형 총장은 “현재 세계 최고 수준으로 평가받는 카네기멜론대(CMU)의 AI 분야 교수진 규모는 약 45명으로 이를 뛰어넘기 위해 KAIST AI대학원 역시 교수진을 50명 이상으로 확대하고, 연구에 전념할 수 있는 연구동 신축이 필요하다”고 설명했다. 이에 김 명예회장은 “건물은 내가 지어주겠다”고 화답했으며, 이번 추가 기부는 이러한 약속을 실천하기 위한 결정이다.
이번 3차 약정은 현재 추진 중인 AI 교육연구동 건물의 설계가 본격화됨에 따라, 건립 과정에서 예상되는 부족 재원을 보완하기 위해 59억 원을 추가로 지원하기로 결정한 것이다.
우리 대학이 건립하는 AI 교육 연구동은 지상 8층·지하 1층, 연면적 18,182㎡(약 5,500평) 규모로 조성되며, 2028년 2월 완공될 예정이다. 완공 이후에는 교수진 50명과 학생 1,000명이 상주하는 세계 최고 수준의 AI 연구 거점으로 활용될 전망이다.
우리 대학은 2021학년도부터 10년간 정규 정원 외로 매년 석사과정 60명, 박사과정 10명을 ‘동원장학생’으로 추가 선발해 운영하고 있다. 이 가운데 초기 3년간의 학비와 연구장려금은 기부금으로 지원됐으며, 2024학년도부터는 KAIST가 자체 예산을 투입해 장학생들이 연구에만 몰두할 수 있는 환경을 조성하고 있다.
앞으로 우리 대학은 김재철AI대학원에 세계 최고 수준의 교수진을 구축하고, 체계적인 석·박사과정 운영을 통해 글로벌 AI 핵심 인재를 양성하는 한편, 기술 역량뿐 아니라 인성과 전인적 소양을 갖춘 교육 프로그램도 함께 운영할 계획이다. 이를 통해 교육과 연구 전반에서 대한민국 AI 경쟁력 강화를 선도해 나간다는 방침이다.
김재철 명예회장은 "대한민국이 AI 선진국으로 도약하는 길에 이번 기부가 작은 마중물이 되기를 바란다. 앞으로 글로벌 핵심 인재들이 이곳에서 성장해 국가 경쟁력 강화에 기여할 수 있기를 기대한다”고 말했다.>
이광형 총장은 “김재철 명예회장님의 끊임없는 지원은 KAIST가 글로벌 AI 주권을 확보하는 데 가장 큰 원동력”이라며 “김재철AI대학원을 세계 최고의 AI 인재들이 모여 혁신을 만들어내는 메카로 성장시켜 명예회장님의 기대에 반드시 보답하겠다”고 감사의 뜻을 전했다.
2026.01.16 조회수 3227 -
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 조회수 10775 -
KAIST, 생성 AI 국가 R&D 사업서 핵심기술 개발 주도
KAIST는 산업체의 실질적 기술 수요에 기반한 연구 주제 도출, 고급 AI 인재 양성, 연구 성과의 산업 현장 실증을 통해 AI 기술의 산업 적용(AX, AI Transformation) 전환을 주도하고 있다. 이러한 가운데, KAIST가 과학기술정보통신부 주관 생성AI 국가R&D 사업에서 AI 핵심기술 개발에 나서며, 국내 AI 기술 경쟁력 강화에 앞장서고 있다고 13일 밝혔다.
우리 대학은 이번 ‘생성AI 선도인재양성사업’에서 산업체 주관 2개 과제와 기관 주관 1개 과제 등 총 3개 과제 모두의 공동연구기관으로 선정됨으로써, 생성형 AI의 핵심 기술 개발과 산학협력 기반 실무형 핵심 인재 양성이라는 이중 과제를 함께 수행하게 됐다.
또한 ‘독자 AI 파운데이션 모델 개발’사업에서는 총 5개 컨소시엄 중 4개에 우리 교수진이 핵심 연구진으로 참여해, 명실상부한 국내 생성 AI 연구의 중심 축 역할을 하고 있다.
생성AI 선도인재양성사업에서 각 과제당 67억 원, 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업에서 각 컨소시엄은 GPU 인프라 등 총 2,000억 원 규모의 정부 지원을 받는다.
2028년 말까지 진행되는 ‘생성AI 선도인재양성사업’의 일환으로, 우리 대학은 LG AI연구원과 협력, 전산학부 박노성 교수가 KAIST 책임연구자로 참여해 피지컬(Physical) AI 분야 연구를 수행한다. 이 사업은 물리 법칙에 기반한 이미지·비디오 생성 기술과 세계 모델(World Model) 개발에 집중한다.
특히 AI가 물리 세계의 실제 규칙을 더 정밀하게 학습하도록 설계된 모델 구조를 제안한 연구를 박노성 교수팀과 윤성의 교수팀이 진행하고 있고, 이는 물리 기반 생성형 AI(피지컬 AI)의 핵심 기술로 평가받고 있다.
또한 이 과제에는 AI 분야에서 세계적으로 주목받는 성과를 내고 있는 전산학부 박노성, 이재길, 황지영, 윤성의, 김현우 교수가 공동 참여한다. 이들은 올해 AI 분야 최고 학회인 ICLR, ICRA, ICCV, ICML에서 ▲물리 법칙 기반 올리비에-리치 플로우(Ollivier-Ricci Flow) 연구(ICLR 2025, 박노성 교수) ▲사족보행 로봇의 내비게이션 효율성 향상 기술(ICRA 2025, 윤성의 교수) ▲텍스트-비디오 검색을 위한 멀티모달 대형언어모델(ICCV 2025, 김현우 교수) ▲지식 생성을 위한 구조적 표현 학습(ICML 2025, 황지영 교수) 등을 발표했다.
NC AI와의 협력 사업에서는 전산학부 김태균 교수가 책임연구자로 참여해 멀티모달 AI 에이전트 기술을 개발한다. 3D 모델링, 애니메이션, 아바타 표정 생성, 캐릭터 AI 등 게임 산업 전반에 적용 가능한 기술을 연구한다. 게임 제작 파이프라인을 효율화하여 산업 현장을 경험함으로써 실무형 AI 인재를 육성하는 데 기여할 전망이다.
가상세계와 게임 산업에서 몰입감 있는 아바타 구현의 핵심 기술을 개발하고 있는 책임연구자인 김태균 교수는 3차원 컴퓨터 비전, 생성 AI의 석학으로, 이번 메타와 공동 연구를 통해 개발한 1인칭 시점 전신 동작 확산 모델을 VR·AR 환경에 적용할 것이다.
NC와의 사업에는 전산학부 김태균, 성민혁, 오태현 교수와 문화기술대학원 이성희, 우운택, 노준용, 임경태 교수가 참여한다. 이들은 CVPR 2025와 ICLR 2025에서 ▲ 1인칭 시점 전신 동작 확산 모델(CVPR 2025, 김태균 교수) ▲ 이미지 생성을 위한 확률적 확산 동기화 기술(ICLR 2025, 성민혁 교수) ▲ 대규모 3차원 얼굴 메시 비디오 데이터셋 구축(ICLR 2025, 오태현 교수) ▲ 사물 적응적 에이전트 동작 생성 기술 InterFaceRays (Eurographics 2025, 이성희 교수) ▲ 3차원 뉴럴 얼굴 편집 기술 (CVPR2025, 노준용 교수) ▲ 다국어 시각-언어 모델의 선택적 검색 증강 기술 연구(COLING2025, 임경태 교수) 등 세계적인 성과를 발표한 바 있다.
한국전자기술연구원(KETI) 주관 사업에는 김재철AI대학원 김승룡 교수가 생성AI 기술 개발 등에 참여한다. 김 교수팀은 최근에 어도비 리서치(Adobe Research), 구글 딥마인드(Google DeepMind) 등과 함께 비디오 데이터에서 강인한 점추적 정보를 추출하는 기술을 개발하여 비디오를 명확히 이해하고 생성하는 핵심 기술을 제시했다.
각 산업체 파트너는 우리 대학과 공동 강의를 개설하고 보유한 생성AI 파운데이션 모델을 교육·연구용으로 제공한다. 선발된 우수 학생들은 산업체에 파견되어 실무 중심의 연구를 수행하며, 우리 교수진은 LG AI연구원이 설립한 자체 AI 대학원에서 겸임교수로도 활동할 예정이다.
한편 과기정통부 '독자 AI 파운데이션 모델 개발' 사업에 우리 대학은 4개 컨소시엄에 참여해 독보적인 존재감을 보였다.
NC AI 컨소시엄에서는 전산학부 김태균, 윤성의, 박노성, 황지영, 성민혁 교수가 참여해, 멀티모달 파운데이션 모델(LMM) 및 로봇 기반 모델 개발에 집중한다. 특히 공간·물리·시간 상식을 학습하는 방식의 LMM 개발에 주력한다. 즉, 글·그림·영상·소리 등 다양한 정보를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 '만능 AI 두뇌'를 가지고 물리 세계를 이해하고 상호작용할 수 있는 차세대 멀티모달 AI 모델 개발에 최적화된 연구팀을 구성했다.
업스테이지 컨소시엄에는 데이터 AI, NLP(자연언어) 각 분야 석학인 전산학부 이재길, 오혜연 교수와 LLM 전문가인 문화기술대학원 임경태 교수가 참여해 금융, 법률, 제조 등 산업별 버티컬 모델 개발을 담당한다. 우리 대학 연구진은 산업 현장에서 바로 적용 가능하고 각 산업에 맞는 실용적 AI 모델 개발에 집중한다.
네이버 컨소시엄에는 멀티모달 학습, 조합적 언어시각 모델에 핵심기술을 가진 전산학부 오태현 교수, 언어 모델을 사용하여 비디오 추론, 생성 방법론을 제시한 김현우 교수와, 김재철AI대학원 및 전자과 교수진이 공동 참여한다.
SKT 컨소시엄에는 텍스트-이미지 생성, 인간 선호도 모델링, 시각적 로봇 조작 기술 개발에서 탁월한 성과를 보이는 김재철AI대학원 이기민 교수가 참여한다. 이 기술은 통신사의 개인화 서비스와 맞춤형 AI 솔루션 개발에 핵심적 역할을 할 것으로 전망된다.
이번 성과는 KAIST가 추진해 온 산업 수요 기반 연구와 현장 실증 중심의 AI 기술 개발 전략이 결실을 맺은 것으로 평가된다.
우리 대학 이광형 총장은 "AI 기술이 학문적 성과를 넘어 산업과 연결되고 실용화되기 위해서는 정부의 지속적 지원과 산학협력 중심의 연구·교육이 핵심”이라며 "KAIST는 앞으로도 산업 현장의 문제를 해결하고 AI 생태계 경쟁력을 높이는 실질적 기여에 힘쓸 것”이라고 밝혔다.
또한 이번 독자 파운데이션 모델 개발 사업에서 KAIST 주관기관으로 지원됐던 김재철AI대학원 황성주 교수 주도의 프로젝트는 아쉽게도 최종 선정에는 이르지 못했지만, 독창적인 접근과 과감한 시도가 돋보인 의미 있는 도전으로 평가받고 있다. 이 총장은 “선정 여부와 관계없이 이러한 시도가 축적되며 대한민국 AI 생태계를 더욱 풍요롭게 만들 것”이라고 덧붙였다.
2025.08.13 조회수 15443 -
김재철 AI대학원, ‘AI 기술 설명회 2025’ 개최
우리 대학 김재철AI대학원(원장 정송)에서 오는 5월 16일(금), 서울 코엑스에서 ‘KAIST 김재철AI대학원, AI 기술설명회 2025’를 개최한다.
이번 기술설명회는 KAIST가 연구 중인 핵심 원천 AI 기술을 산업계와 일반 대중에 소개함으로써 AI 기술의 확산과 산학협력 활성화를 목표로 기획되었다. 선별된 기술은 멀티모달 AI, 로보틱스, 대규모 언어모델(LLM), 생성형 AI(이미지 및 비디오의 이해와 생성) 등 폭넓은 분야에 걸친 최신 연구 성과가 발표될 예정이다.
오전 세션에서는 김재철AI대학원 최윤재 교수, 서민준 교수, 그리고 (주)크라우드웍스 양수열 CTO 등 국내 AI 분야 전문가들이 의료 인공지능, 로보틱스, 기업 내 데이터 학습을 위한 비전-언어 모델 등 최신 기술 동향을 주제로 초청 강연을 진행한다.
이어, 오후 세션에서는 김승룡 교수, 예종철 교수, 최재식 교수, 주재걸 교수, 신진우 교수 등 현재 진행 중인 최신 AI 연구 기술을 소개할 예정이다.
정송 김재철 AI대학원장은“AI 기술 경쟁이 전 세계적으로 격화되는 상황에서, 국내 산업계와 연구기관이 기술 동향을 공유하고 협업 기회를 모색할 수 있도록 매년 본 행사를 개최하고 있다. KAIST 인공지능 기술 이전이나 공동연구에 관심있는 기업들이 많이 참여하여 산학협력 기회가 확대되기를 바란다”고 밝혔다.
본 행사는 2025 국제인공지능대전(AI EXPO KOREA)의 일환으로 개최되며 KAIST 김재철AI대학원과 성남산업진흥원, 서울특별시가 공동 주최한다.
이번 설명회는 기업 관계자, 공공기관 관계자, 연구자, 학생 및 일반인 누구나 무료로 참석할 수 있으며, 사전 신청은 5월 12일까지 아래 링크를 통해 할 수 있다. 단, 접수 상황에 따라 조기 마감될 수 있다.
행사 종료 후, KAIST 김재철AI대학원이 보유한 기술에 대한 기술이전이나 공동 연구에 관심 있는 기업은 KAIST 성남연구센터(031-8022-7529)를 통해 기술 상담을 신청할 수 있다.
* 신청방법 : 온라인폼을 통해 신청 https://bit.ly/kaistai2025
2025.05.09 조회수 7119 -
김재철 동원그룹 명예회장 총544억원 기부
우리 대학은 김재철 동원그룹 명예회장이 AI 교육 및 연구 인프라 강화를 위하여 44억 원의 추가 발전기금을 약정했다고 6일 밝혔다. 이는 지난 2020년 500억 원에 이은 두 번째 기부로, 이로써 김재철 회장은 우리 대학에 총 544억원을 기부했다.
김 회장은 2020년 기부금으로 ‘KAIST 김재철 AI대학원’을 설립하여 AI 분야에서 최고 수준의 역량을 갖춰달라고 당부한 바 있다. 최근 우리 대학의 AI 연구 수준이 세계 5위라는 소식을 접한 김 회장은 이를 1위로 끌어올려달라고 요청했다.
김 회장의 주문에 대해 이광형 총장은 “현재 세계 1위인 카네기멜론 대학(CMU)의 AI 분야 교수 규모가 45명이다. 이를 넘어서려면 KAIST AI 대학원의 교수진도 현재의 20명에서 50명으로 확대하고, 연구에 매진할 수 있도록 연구동을 신축해야 한다.”고 설명했다. 김 회장이 ”건물은 내가 지어줄테니 걱정말라.”고 화답하며 추가 기부가 이루어졌다.
우리 대학은 1차 기부액의 사용 잔액(439억원)과, 2차 기부금(44억원)을 합한 483억원을 투입하여 교육연구동을 지상 8층·지하 1층에 연면적 18,182㎡ (5,500평) 규모로 건설한다. 2028년 2월 완공될 신축 건물은 교수 50명, 학생 1,000명이 상주하는 세계 최고 수준의 교육 연구 시설이 될 전망이다.
김재철 회장은 “젊은 시절엔 세계의 푸른 바다에서 대한민국의 미래를 찾았지만, AI 시대에는 데이터의 바다에 새로운 미래가 있을 것”이라며 “대한민국이 데이터 대항해시대 리더로 도약할 수 있는 글로벌 핵심 인재를 양성해 4차 산업 혁명 시대를 주도할 수 있게 되기를 바란다”라고 기부의 취지를 밝혔다.
이광형 총장은 “세계를 선도할 차세대 과학 인재 양성을 위해 새로운 지평을 연 김재철 회장님의 결단에 존경의 말씀을 드린다. 우리 대학은 김재철AI대학원을 김 회장님이 원하시는 것처럼, 세계 1위 AI 연구집단으로 성장시키겠다.”고 말했다.
한편, 이번 기부로 이광형 총장은 재임(1,400일) 동안 2,612억원의 기부금을 모아, 하루 평균 1.86억원을 모금했다.
2025.01.06 조회수 9140 -
KAIST 소프트웨어 산업발전 유공 ‘대통령 표창’ 수상 쾌거
“우리 대학은 전산학 전문지식이 부족한 개발자의 역량 개발부터 전문 고급 인력양성까지 다양한 교육 기회를 제공하며, 대한민국 AI 인재 100만 명 양성을 위한 원대한 목표 달성을 위해 앞장서 왔습니다. 대통령 표창이라는 쾌거를 이룬 데에 힘써주신 모든 구성원께 감사드립니다.” (이광형 총장)
우리 대학이 2일(월) 서울 양재 엘타워에서 열린 ‘2024년 소프트웨어 산업인의 날’ 기념식에서 소프트웨어 산업발전 유공 단체 부문에 선정되어 대통령 표창을 수상했다고 3일 밝혔다.
과학기술정보통신부가 주최하고 정보통신산업진흥원과 한국소프트웨어산업협회가 주관하는 ‘소프트웨어 산업인의 날’은 우리나라 소프트웨어 산업인의 위상을 고취하고 그 공로를 치하하고자 마련된 행사다.
매년 산업 활성화를 위한 정책 개발, 인력양성, 수출 증대 등에 공헌이 큰 유공자를 선발해 ‘소프트웨어 산업발전 유공 포상’을 수여하고 있다.
우리 대학은 소프트웨어 가치 확산과 우수 인력양성을 목표로 수요 기반의 산업현장 중심 교육, 비전공자 개발자와 융합 인재 양성 중심의 교육과정 개발에 공헌을 인정받았다.
구체적으로는 먼저 ‘SW 사관학교 정글’ 과정을 개설해 개발과 협업 능력을 겸비한 융합형 개발자를 육성했다. 이는 전산학 사전 지식이 없는 졸업생과 지식인을 대상으로 5개월간 집중 학습과 과제를 진행하는 비학위과정이다.
김재철AI대학원에서는 국내 최초로 인공지능 분야의 석·박사 프로그램 학위과정을 개설해 운영했다. 그리고 ‘머신러닝 엔지니어 부트캠프’를 기획해 딥러닝 기초부터 거대언어모델 등 최신 AI 기술에 대해 총 16주간 강의와 실습을 진행했다. 스타트업·창업 기업의 실무 역량을 강화하는 동시에 기업의 AI 기술 도입 문턱을 낮추고자 함이다.
또한, 2016년부터 소프트웨어 중심대학 사업 1, 2단계에 선정되어 참여했다. 이를 통해 신기술 기반의 교과과정과 학생들이 융합 교육을 직접 선택하는 자율형 시스템, 인턴십 확대 등을 추진한 점 역시 높게 평가받았다.
이날 시상식에서는 서민준 김재철AI대학원 교수도 소프트웨어 산업발전 유공으로 국무총리 표창을 받았다. 서 교수는 지난 4년간 AI 최상위 국제학회에 28편의 논문을 발표하며 AI 및 자연어처리 분야에서 선도적 연구 성과를 달성한 점을 인정받았다.
동시에 △지식 인코딩 △지식 접근 및 활용 △고차원 추론 수행 등 언어 모델 연구의 독창성 및 혁신성을 제고하고 국제 학술 커뮤니티에서 리더십을 발휘한 공로에도 주목했다.
이광형 총장은 “우리 대학은 앞으로도 지속적인 최신 교육과정 개발과 혁신적인 학위 제도 등을 통해, 글로벌 경쟁력을 갖춘 소프트웨어 인재 양성에 최선을 다할 것”이라고 밝혔다.
2024.12.02 조회수 9058 -
유민수, 김범준 교수, 구글 리서치 학술상(Google Research Scholar Award) 수상
우리 대학 전기및전자공학부 유민수 교수와 김재철AI대학원 김범준 교수가 구글(Google) 본사에서 수여하는 구글 리서치 학술상(Google Research Scholar Award) 올해 수상자로 선정됐다고 9일 밝혔다.
이 상은 전 세계 대학들을 대상으로 컴퓨터 과학 및 관련 분야를 연구하고 있는 신진 연구자들과 구글과의 협업을 촉진하고 장기적 협력 관계를 도모하기 위해 구글 본사에서 2021년에 신설한 프로그램이다. 유민수 교수와 김범준 교수는 학계에서 7년 미만으로 활동한 신진 연구자 자격으로 전 세계에서 선정된 총 78명의 신진 교원 수상자 명단에 포함됐다. 국내 소재 대학에 재직 중인 교수는 3명이 선정됐으며, 이 중 유민수 교수와 김범준 교수를 포함하여 2명이 KAIST 소속이다.
유민수 교수는 ‘차등 프라이버시 기술 기반 기계학습을 위한 하드웨어/소프트웨어 설계(Co-Designing Hardware/Software Systems for Differentially Private Machine Learning)'이라는 연구 주제로 수상을 하게 되었다. 최근 들어 챗GPT(ChatGPT)로 각광받고 있는 초거대형 언어 모델(LLM, Large Language Model) 기반의 생성형 AI(Generative AI) 기술은 AI 서비스 품질 향상을 위해 대량의 사용자 데이터를 수집 및 활용하여 AI 모델의 정확도를 개선하고 있다. 하지만 사용자의 민감한 개인정보가 데이터센터로 전송 및 저장되는 와중에 유출되거나, 이를 기반으로 학습된 모델이 추론 과정에서 서비스될 때 학습에 사용된 개인정보가 유출되는 등 사용자 개인정보보호가 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 이번 수상의 기반이 된 '프라이버시가 보호되는 기계학습을 위한 컴퓨터 시스템 연구'는 대량의 데이터 사용이 필수적인 AI 모델 학습 과정에서, 개인정보나 민감한 사용자 데이터가 AI 모델의 학습이나 추론 과정에서 유출되지 않는 솔루션 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
김범준 교수는 ‘동작 계획 및 작업 계획을 접목시킨 초거대 언어모델(Integrating large language models with geometric task and motion planning)' 이라는 주제로 기계학습 및 데이터마이닝 분야에서 수상했다. 현존하는 로봇들이 동작 계획이나 작업계획 중 한 가지만 달성할 수 있는 반면 작업 및 동작 계획 문제는 이 두 가지를 동시다발적으로 푸는 문제인데, 현재 이 분야 알고리즘들을 사용하기 위해서는 수많은 수작업이 들어간다. 최근 이런 수작업들을 초거대형 언어 모델로 대체할 수 있다는 가능성을 보여주는 연구 결과들이 나오기 시작했는데, 아직까지 이 방식들은 견실성(soundness)이나 정확성(correctness)를 보여주진 못하고 있다. 현 주제에서는 이런 연구 결과들과 기존에 쓰이던 작업 및 동작 계획법들을 효과적으로 결합하여 정확성(correctness)도 보장하고 수작업도 불필요한 알고리즘을 개발하는 것이 목표다.ﾠ
한편, 유민수 교수는 텍사스대학교 오스틴캠퍼스(University of Texas at Austin)에서 박사 학위를 받고 미국 엔비디아(NVIDIA) 본사 연구소 (2014-2017) 및 메타 인공지능 (Meta AI) 연구소 (2022-2023)에서 AI 컴퓨팅 가속을 위한 AI 반도체 및 AI 소프트웨어 시스템 연구를 주도해왔다. 지난 2018년부터는 우리 대학 전기및전자공학부에 교수로 재직 중이다. 김범준 교수는 메사추세츠공과대학(MIT)에서 2020년 박사 학위를 받고 같은 해부터 우리 대학 김재철AI대학원 교수로 재직중이다.
해당 수상에 관한 자세한 소식은 아래 웹사이트에서 확인할 수 있다.
https://research.google/outreach/research-scholar-program/recipients/?category=2023
2023.06.09 조회수 13151