행사
우리 대학이 인공지능 기술의 윤리적 활용을 주제로 한 국제 세미나 ‘인공지능 길들이기 : 공학, 윤리, 정책’을 21일(목) 오전 11시 서울 웨스틴 조선호텔에서 개최한다.
이번 세미나는 급속도로 발전하는 인공지능을 책임 있게 개발해 윤리적으로 활용하기 위한 공학적, 정책적 방안을 논의하는 자리로 과학기술정보통신부의 지능정보기술 플래그쉽 감성 디지털 동반자 과제 연구단(연구책임자 : 이수영 교수)이 주최하고 우리 대학 인공지능연구소와 4차 산업혁명 지능정보센터가 공동 후원한다.
알파고-이세돌 대국을 기점으로 인공지능에 대한 관심이 고조되며 사회 전 분야에 고도로 학습된 알고리즘이 도입될 미래에 대한 여러 전망이 나오고 있다.
인공지능의 적극적 도입을 통한 효율성 증대가 새로운 경제적 기회가 될 것이라는 희망적인 전망이 제시되는 한편 알고리즘에 의한 사회적 차별, 자동화에 따른 노동 대체, 자율적 로봇으로 인한 생명과 안전의 위협 등 새 위험요소가 등장하고 위기가 심화될 것이라는 우려 또한 존재한다.
이번 세미나에선 인공지능이 보여줄 새로운 기회와 위험 사이에서 파괴적 혁신의 속도와 방향을 조절하기 위한 방안을 모색한다. 영국, 일본, 호주 등에서 인공지능의 윤리에 관한 선도적 활동을 벌여온 학자들을 초청해 기술의 책임 있는 개발과 활용을 위한 공학적, 정책적, 윤리적 의견을 들을 예정이다.
이를 통해 위협이 될 수 있는 인공지능의 기술을 인간의 가치에 맞춰 길들이기 위해 학계, 산업계, 정부의 각 주체들이 실천할 수 있는 다양한 방안에 대해 토론한다.
호주 뉴사우스웨일즈 대학의 토비 왈시(Toby Walsh) 교수는 ‘자율적 살상 무기 : 인공지능 연구자는 무엇을 해야 하는가?’를 주제로 인공지능의 군사적 활용 사례 및 이에 대한 UN의 선제적 대처 등을 소개한다. 이어 연구 현장의 공학자들이 가져야 할 윤리적 실천에 대해 토론한다.
영국 노팅엄 대학의 안스가 쿠너(Ansgar Koene) 교수는 ‘자율 및 지능 시스템의 윤리에 관한 IEEE의 국제 이니셔티브’라는 제목으로 세계 최대 전기전자공학자 단체인 IEEE가 인공지능의 윤리적 개발을 위해 추진하는 산업 표준 제정 사례에 대해 발표한다. 공학자가 활용할 수 있는 디자인 가이드라인 개발에 대해서도 토론한다.
일본 동경대 에마 아리사(江間 有沙) 교수는 ‘일본의 인공지능 윤리 및 정책 : 일본 인공지능 학회가 주는 교훈’이라는 제목으로 발표한다. 로봇 및 인공지능 분야를 국제적으로 선도하고 있는 일본의 학계 및 대학의 윤리 관련 활동과 교훈을 소개한다.
마지막으로 이수영 교수는 ‘어떤 인공지능 윤리를 어떻게 가르칠 것인가?’라는 제목으로 발표하며 사용자의 감정을 인식하는 대화형 인공지능을 직접 개발하는 과정에서 마주친 윤리적 문제를 사례로 들 예정이다.
각 연사의 발표 이후 국내 인공지능 연구자 및 정책 연구자의 논평과 종합토론을 통해 인공지능의 책임 있는 개발을 위한 국내 학계의 실천 가능 정책과 국제 윤리 담론에 기여할 수 있는 방안을 심도 있게 논의할 예정이다.
신성철 총장은 “인공지능 기술이 가져올 파괴적 혁신은 경제적 기회뿐만 아니라 다양한 사회적 위험을 불러일으킬 수 있다. 변화하는 기술 및 사회 패러다임에 신속하게 대응하기 위한 선제적 전략이 시급하다”며 “KAIST는 첨단 인공지능의 개발은 물론 기술의 윤리적 사용에 대해서 역시 국제적 선도 연구를 꾸준히 수행하겠다”고 말했다.
이번 세미나의 참가는 사전 등록(링크: https://goo.gl/forms/vvvcYV7TzjpVFgB53 )를 통해 신청할 수 있다.
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연구 고온 실험 없이 AI로 '최적 합금' 예측 시대 연다
자동차와 기계 부품 등에 사용되는 강철 합금은 일반적으로 고온에서 녹이는(융해) 공정을 거쳐 제조된다. 이때 성분이 변하지 않고 그대로 녹는 현상을 ‘합치 융해(congruent melting)’라고 한다. 우리 연구진은 이처럼 고온 실험을 통해서만 가능했던 합금의 융해 특성을 인공지능(AI)으로 해결했다. 이번 연구는 고질적인 난제였던 합금이 녹을 때 서로 얼마나 잘 섞이는지를 미리 예측함으로써, 미래 합금 개발의 방향성을 제시한다는 점에서 주목받고 있다. 우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 미국 노스웨스턴대 크리스 울버튼(Chris Wolverton) 교수팀과 국제 공동연구를 통해, 밀도범함수이론(DFT)* 기반의 형성에너지(합금이 얼마나 안정적인지를 나타내는 값) 데이터를 활용해 합금이 녹을 때 성분이 유지되는지를 예측하는 고정확도 머신러닝 모델을 개발했다고 14일 밝혔다. *밀도범함수이론(Density Functional Theory,
2025-07-14 -
연구 최정우 교수팀, 세계 최고 음향 AI 챌린지 세계 1위 쾌거
‘음향 분리 및 분류 기술’은 드론, 공장 배관, 국경 감시 시스템 등에서 이상 음향을 조기에 탐지하거나, AR/VR 콘텐츠 제작 시 공간 음향(Spatial Audio)을 음원별로 분리해 편집할 수 있도록 하는 차세대 인공지능(AI) 핵심 기술이다. 우리 대학 전기및전자공학부 최정우 교수 연구팀이 세계 최고 권위의 음향 탐지 및 분석 대회인 ‘IEEE DCASE 챌린지 2025’에서 ‘공간 의미 기반 음향 장면 분할(Spatial Semantic Segmentation of Sound Scenes)’ 분야에서 우승을 차지했다고 11일 밝혔다. 이번 대회에서 연구팀은 전 세계 86개 참가팀과 총 6개 분야에서 경쟁 끝에 최초 참가임에도 세계 1위 성과를 거두었다. KAIST 최정우 교수 연구팀은 이동헌 박사, 권영후 석박통합과정생, 김도환 석사과정생으로 구성되었다. 연구팀이 참가한 ‘공간 의미 기
2025-07-11 -
연구 AI로 방사성 오염 '아이오딘' 제거용 최적 신소재 발굴
원자력 에너지 활용에 있어 방사성 폐기물 관리는 핵심적인 과제 중 하나다. 특히 방사성 ‘아이오딘(요오드)’는 반감기가 길고(I-129의 경우 1,570만 년), 이동성 및 생체 유독성이 높아 환경 및 인체에 심각한 위험을 초래할 수 있다. 한국 연구진이 인공지능을 활용해 아이오딘을 제거할 원자력 환경 정화용 신소재 발굴에 성공했다. 연구팀은 향후 방사성 오염 흡착용 분말부터 오염수 처리 필터까지 다양한 산학협력을 통해 상용화를 추진할 예정이다. 우리 대학 원자력및양자공학과 류호진 교수 연구팀이 한국화학연구원 디지털화학연구센터 노주환 박사가 협력하여, 인공지능을 활용해 방사성 오염 물질이 될 수 있는 아이오딘을 효과적으로 제거하는 신소재를 발굴하는 기술을 개발했다고 2일 밝혔다. 최근 보고에 따르면 방사능 오염 물질인 아이오딘이 수용액 환경에서 아이오딘산염(IO3-) 형태로 존재하는 것으로 밝혀졌으나, 기존의 은 기반 흡착제는 이에 대해 낮은 화학적
2025-07-02 -
연구 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
2025-06-30 -
연구 이산화탄소만 잡아내는 유망 소재를 AI로 쉽게 찾는다
기후 위기를 막기 위해 이미 배출된 이산화탄소를 적극적으로 줄이는 것이 필수적이며, 이를 위해 공기 중 이산화탄소만 직접 포집하는 기술(Direct Air Capture, 이하 DAC)이 주목받고 있다. 하지만 공기 중에 존재하는 수증기(H₂O)로 인해 이산화탄소만 효과적으로 포집하는 것이 쉽지 않다. 이 기술의 핵심 소재로 연구되는 금속–유기 구조체(Metal-Organic Frameworks, 이하 MOF)를 활용해 우리 연구진이 AI 기반 기계학습 기술을 적용, MOF 중에서 가장 유망한 탄소 포집 후보 소재들을 찾아내는 데 성공했다. 우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London) 연구팀과 공동 연구를 통해 대기 중 이산화탄소 포집에 적합한 MOF를 빠르고 정확하게 선별할 수 있는 기계학습 기반 시뮬레이션 기법을 개발했다고 29일 밝혔다. 복잡한 구조와 분자 간 상호작용의 예측 한계로 인해
2025-06-30