POSTECH - graduate school of artificial intelligence

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[소식] 조은경 교수 부임 조은경 교수가 7월 16일 POSTECH 인공지능대학원에 부임한다.조은경 교수는 인간-컴퓨터 상호작용(Human-Computer Interaction)을 중점으로, 컴퓨터 지원 협업 작업(Computer-Supported Cooperative Work), 건강정보학(Health Informatics)을 연구하고 있다.교수님의 부임을 환영합니다🎉👏 2025-07-15

생성형 AI의 다음 단계인 에이전틱 AI, 신뢰성 확보가 관건(인공지능 김형훈 교수) [산업일보] 생성형 AI의 활용 영역이 넓어지면서 이제 LLM을 이용한 기술의 다음 단계인 에이전틱(Agentic) AI에 대한 논의도 빠르게 진행되고 있다. 그러나, 생성형 AI와는 달리 에이전틱 AI는 스스로 사고하고 선택을 할 수도 있기 때문에 이 과정에서 문제가 발생할 경우 이에 대한 책임소재를 구분하기 어렵고 결과에 대한 신뢰도 역시 낮아질 수밖에 없다. 포스텍 컴퓨터공학과 김형훈 교수는 1일 국회에서 열린 ‘고영향 AI 및 Agentic AI 시대의 신뢰 확보를 위한 정책적 논의’세미나의 발제자로 참가해 생성형 AI 이후의 시대에 대한 대비책을 공유했다. ‘LLM and Agentic AI’라는 주제로 발표를 진행한 김 교수는 “LLM 기반으로 만들어진 생성형 AI는 한계가 있기 때문에 이를 해소하기 위해 외부의 툴과 다른 에이전트 들과의 협업을 통해 문제 해결능력이 향상된 것이 ‘에이전틱 AI'”라고 소개해하면서 “이를 통해 복잡한 문제 해결 및 추론 능력이 향상되고 다양한 입력과 출력의 처리 역량이 강화된다”고 말했다. 김 교수의 설명에 따르면, 에이전틱 AI를 사용하는데 있어서 가장 문제가 되는 것은 ‘권한의 문제’이다. “생성형 AI에게 뭔가를 물어보면 엉뚱한 대답을 하는 경우가 있는 것처럼, LLM은 완벽하지가 않기 때문에 AI에게 뭔가를 물어보거나 권한을 이양했을 때 그것이 제대로 작동할 것인가?에 대한 문제가 있다”고 말한 뒤 “더 큰 문제는 외부 환경과 직접적으로 연결될 수 있는 피지컬 AI에게 권한을 줬을 때 이들이 잘못된 행동을 한다면 어떻게 방어하고 복구할 것인가 하는 점”이라고 지적했다. 더 나아가 권한을 이양받은 에이전틱 AI가 잘못된 행동을 했을 경우, 그에 대한 책임 소재 역시 정의되지 않아 향후 큰 문제가 될 수 있으며, 민감한 사안들도 AI끼리 주고받을 수 있다고 김 교수는 경고했다. 발제를 마무리하면서 김 교수는 “페이스북의 경우 최근에는 집단 사이의 혐오를 증폭시키고 있다는 비판을 받고 있지만 처음 페이스북을 만들었을 때의 의도가 혐오조장은 아니었을 것”이라며 “AI역시 의도에 맞게 사용할 수 있도록 굉장히 많은 검증의 단계를 거치는 것이 필요하다”고 강조했다. 출처: 산업일보(https://kidd.co.kr/news/242237) 2025-07-07

인공지능대학원 안희갑 교수, 알고리즘 분야 세계 최고 권위 학술대회 SoCG 2026 프로그램 한국인 최초 위원장 선임 인공지능대학원 안희갑 교수가 알고리즘 분야 최우수 국제학술대회인 *International Symposium on Computational Geometry (SoCG 2026)*의 프로그램 위원장으로 선임됐다.2026년 7월 미국 러트거스대학교에서 개최 예정인 SoCG 2026은, 42회를 맞는 국제학술대회다. 안희갑 교수는 Amir Nayyri (Orengon State Univ.)와 함께 SoCG 2026의 논문 심사를 총괄할 예정이다. SoCG는 40년 이상의 역사를 가진 알고리즘 분야 최우수 국제학술대회로, 안희갑 교수는 이 대회의 프로그램 위원장으로 선임된 첫 한국인 학자로 기록됐다. 2025-06-27

AI가 공감 능력도 끌어올린다(인공지능 옥정슬 교수) 같은 상황을 겪더라도 사람마다 느끼는 감정이 전혀 다를 수 있다. 성장 배경 및 경험, 기질, 성격, 가치관 등의 차이가 큰 사람들끼리는 ‘공감’이 이뤄지기 어렵다. 국내 연구팀이 성격과 가치관 분석을 기반으로 상대방의 감정을 좀 더 잘 이해할 수 있도록 돕는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 포스텍은 황인석 컴퓨터공학과 교수와 옥정슬 교수 연구팀이 개인 정보를 기반으로 감정을 생성하는 AI 에이전트 ‘이모싱크(EmoSync)’를 개발했다고 17일 밝혔다. 이모싱크는 국제컴퓨터학회 인간·컴퓨터 상호작용 학술대회(ACM CHI 2025)에서 시연됐으며 시연된 연구 중 상위 5%에 드는 성과로 이어졌다. 이모싱크는 사용자의 심리적 특성과 감정 반응 패턴을 꼼꼼하게 분석한 뒤 사용자의 경험 세계를 기반으로 타인의 감정을 이해할 수 있도록 돕는 상황을 제시한다. 예를 들면 사용자가 직장에서 은근히 차별을 받거나 배제되는 상황에 잘 공감하지 못한다면 이모싱크는 사용자의 과거 경험을 분석해 학창 시절 소외감을 느꼈던 순간과 연결고리를 만든다. 사용자에게 익숙한 경험이라는 '렌즈'를 통해 타인의 감정을 들여다보도록 돕는 것이다. 연구팀이 다양한 배경을 가진 100명 이상의 실험 참여자들에게 이모싱크를 적용하자 타인의 경험에 대한 감정 이해도와 공감 수준이 통계적으로 유의미하게 향상됐다. 개인 맞춤형 경험 비유가 공감 능력을 끌어올리는 데 효과가 있다는 것을 입증한 것이다. 논문 1저자인 주효진 포스텍 컴퓨터공학과 통합과정생은 “이번 연구는 AI가 사람들 간 이해와 공감을 돕는 데 활용될 수 있음을 보였다”며 “앞으로도 실생활에서 사람들 간의 진정한 이해와 공감을 돕는 AI 기술 개발에 계속 힘쓸 것"이라고 말했다. 황인석 교수는 "이번 연구는 생성형 AI가 사용자 개개인의 감정 구조를 파악하고 나아가 특정 감정을 유도하는 개인 맞춤형 경험을 생성할 수 있다는 기술적 잠재성을 성공적으로 입증한 사례"라며 "기존에 없던 방식으로 공감을 유도하는 새로운 접근이라는 점에서 학문적, 사회적으로 의미가 크다"고 설명했다. 출처: 동아사이언스(https://www.dongascience.com/news.php?idx=72263) 2025-06-19

“AI, 제조 분야 전략적 파트너로”(서영주 인공지능대학원장) 한때 ‘기계’와 ‘노동’으로 대표되던 제조업은 이제 인공지능(AI)이라는 혁신적인 두뇌를 장착하고 거대한 진화를 시작하고 있다. 과거의 제조업이 반복 작업과 대량 생산 중심의 효율성에 초점을 맞췄다면, 오늘날의 제조업은 ‘지능형 공장(Smart Factory)’ 개념을 바탕으로 스스로 사고하고 판단하는 시스템을 도입하며 새로운 패러다임을 맞이하고 있다. 로봇 팔이나 자동 제어 시스템을 통한 자동화는 오래전부터 이어져 왔지만, AI는 차원이 다른 혁신을 제공한다. 제조 공정에서 발생하는 방대한 데이터를 학습하고, 상황을 예측하며, 최적의 판단을 내리는 ‘두뇌’의 역할을 맡게 된 것이다. 이는 제조업의 생산 방식과 경쟁 구조를 근본적으로 변화시키고 있다. AI는 이미 제조업의 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있으며, 대표적인 사례로 ‘예측 유지보수’를 들 수 있다. 이 기술은 센서를 통해 수집된 데이터를 실시간으로 분석하여 고장을 사전에 예측하고 대응함으로 생산 중단 시간과 유지보수 비용을 획기적으로 줄일 수 있다. 포드(Ford), 지멘스(Siemens) 등 글로벌 제조 기업들은 이 기술을 적극 도입해 가시적인 성과를 내고 있다. 또 다른 핵심 기술은 ‘디지털 트윈’이다. 실제 공장을 디지털로 복제한 가상 모델을 기반으로, AI를 활용한 시뮬레이션을 통해 생산 효율을 극대화하고 이상 상황을 조기에 감지할 수 있다. BMW는 디지털 트윈을 활용해 조립 라인의 병목 현상을 해소하고 있으며, GE는 발전소 데이터를 실시간 분석하여 안정성과 에너지 효율을 높이고 있다. 국내 기업들 역시 빠르게 변화에 동참하고 있다. 삼성전자는 스마트팩토리 고도화의 일환으로 AI 설비 분석 시스템을 도입해 반도체 및 디스플레이 라인의 이상 징후를 조기에 감지하고 있다. 포스코는 AI 기반의 공정 제어 시스템으로 용광로 상태를 실시간 예측·제어하고 있으며, 광양제철소의 경우 이 기술을 통해 제품 불량률이 20% 이상 감소하는 성과를 거두었다. LS일렉트릭은 중소 제조업체와 협력하여 AI 품질 검사 시스템을 보급하고 있다. 이 시스템은 PCB 회로나 사출 부품의 미세 불량(0.1mm 이하)까지 자동으로 감지할 수 있어, 검사 시간은 80% 단축되고 제품 품질은 대폭 향상되었다. 이처럼 AI는 대기업에서는 이미 생산성을 높이는 핵심 도구로 자리 잡고 있으며, 중소·중견기업에서도 점차 도입이 확대되면서 제조업 전반의 디지털 전환을 가속화하고 있다. 요약하자면, 제조업에 AI를 도입하면 반복 작업을 자동화하여 생산 속도를 높이고, 불량률을 낮추어 전반적인 효율을 개선할 수 있다. 또한 예측 유지보수, 자원 최적화 등을 통해 불필요한 낭비를 줄여 비용 절감 효과를 누릴 수 있다. 실시간 데이터 분석과 예측을 기반으로 제품의 일관성과 신뢰성을 확보할 수 있어 품질 관리도 정밀해진다. 무엇보다도 AI는 사람이 놓칠 수 있는 부분을 보완하며, 빠르게 변화하는 시장 수요에 유연하게 대응할 수 있는 능력을 제조업에 부여한다. 결국 AI는 단순한 자동화 기술을 넘어, 제조업의 전략적 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소가 되고 있다. 그러나 이러한 AI 도입 과정이 항상 순탄한 것은 아니다. 가장 큰 걸림돌은 데이터 품질 문제와 인적 자원의 부족이다. AI는 데이터에 기반한 기술이지만, 많은 제조 현장에서는 아직 체계적인 데이터 수집이 이뤄지지 않거나, 노후 설비에는 센서조차 설치되어 있지 않은 경우가 많다. 설비가 있다 하더라도 장비 간 호환이 어렵거나, 데이터가 단절되고 표준화되지 않아 활용이 불가능한 경우도 적지 않다. 이를 개선하기 위해 정부는 스마트팩토리 보급 정책을 통해 자동화 장비 및 센서 설치를 지원하고 있으며, KAMP AI 제조 플랫폼과 ‘마이 제조데이터’ 사업을 통해 클라우드 기반 데이터 활용 환경을 조성하고 있다. 그러나 정작 현장에서는 이를 실제로 운용할 인력과 역량이 부족해, 데이터는 있어도 AI 분석으로 이어지지 못하는 경우가 많다. 결국 문제는 기술 자체보다는 이를 이해하고 운용할 사람의 부재다. AI 개발 인력은 증가하고 있지만, 공정과 데이터를 동시에 이해하는 ‘현장형 AI 인재’는 여전히 부족하다. 현장 작업자나 관리자 역시 AI 시스템을 충분히 활용하지 못하는 경우가 많아, 도입 이후에도 시스템 운영에 문제가 발생한다. 분석 결과를 제대로 해석하지 못하거나, 시스템 장애 발생 시 신속히 대응하지 못하는 일이 반복된다. 일부 대기업은 자체 교육 프로그램이나 외부 전문가 협업을 통해 이러한 간극을 해소하고 있지만, 중소·중견기업에는 여전히 높은 진입 장벽이다. 정부와 민간에서 다양한 인재 양성 프로그램을 운영 중이지만, 상당수가 이론 중심 교육에 치우쳐 제조 현장의 실질적인 문제를 해결하기에는 한계가 있다. 지금 제조업이 필요로 하는 것은 단순한 AI 전문가가 아니라, 기술과 공정을 동시에 이해하며 현장에서 실질적으로 활용할 수 있는 융합형 실무 인재다. 이를 위해서는 이론과 실습을 겸비한 실천 중심의 교육 체계가 절실하다. AI는 결국 생태계 속에서 작동하는 기술이다. 데이터를 안정적으로 수집하고, 이를 해석할 수 있는 인재가 존재하며, 현장에 맞게 기술이 운용될 수 있는 기반이 갖춰질 때 비로소 진정한 변화가 가능하다. 따라서 우리 제조업은 단기적 자동화 설비 투자에서 벗어나, 데이터 기반 인프라를 정비하고 기술과 현장을 잇는 인재 양성을 목표로 하는 장기 전략으로의 전환이 필요하다. 특히 중소·중견기업을 위한 클라우드 기반 분석 도구, 표준화된 데이터 모델, 현장 중심 AI 실습 교육 등은 공공 차원의 정책적 뒷받침이 반드시 필요하다. 기계가 스스로 판단할 수 있는 시대가 되었지만, 그 판단이 유효하려면 사람의 손으로 데이터를 정제하는 과정이 먼저 수반되어야 한다. 제조업의 AI 혁신은 기술만으로 완성되지 않는다. 사람과 데이터, 이 두 축이 함께 준비되어야 진정한 디지털 전환이 이루어질 수 있다. 우리나라는 그동안 인재를 키우고 선진 기술을 빠르게 흡수해 비약적인 성장을 이뤄냈다. 값싼 원자재를 수입해 기술자의 뛰어난 기술력으로 고부가가치 제품을 만들어 판매하며 세계 5위 제조업 국가로 자리매김했다. AI 시대에도 마찬가지다. 인재를 키우고, 새로운 기술에 아낌없이 투자하며, 양질의 데이터를 확보하기 위한 노력을 지속한다면, 우리나라 제조업의 경쟁력은 더욱 강화될 것이다. 이는 곧 대한민국이 경제 대국으로 도약하는 가장 확실한 길이 될 것이다. 서영주 교수는 포항공대에서 전자컴퓨터융합학부 학장, 인공지능연구원장, 인공지능대학장, 정보통신대학장을 맡고 있다. 다수의 연구센터를 유치했다. 현재 경상북도 인공지능거점센터, 포항 빅데이터AI혁신센터, 대학중점연구소 산업안전 인공지능연구센터, SK하이닉스-포스텍 인공지능협력센터, 포스코홀딩스-포스텍 그린인텔리전스센터 등 연구센터장으로 AI 연구개발 및 산학협력을 주도하고 있다. 정부 및 지자체 위원회에서 이사 및 자문위원 등의 다양한 활동을 하고 있다. AI 분야 인재양성, 연구개발, 산학협력 등을 위해 노력하고 있으며, 이러한 노력을 인정받아 대한민국 비전 리더 대상을 수상한 바 있다. 출처: 디지틀조선일보 (https://digitalchosun.dizzo.com/site/data/html_dir/2025/06/12/2025061280109.html) 2025-06-13

김원화 주무교수 연구실, 2025년 글로벌 기초연구실 사업 선정 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 주관하는 ‘2025년 글로벌 기초연구실 사업’에 인공지능대학원 김원화 교수와 공동 연구진이 선정돼 총 15억원의 연구비를 지원받게 됐다. ‘글로벌 기초연구실 사업’은 특정 연구주제를 중심으로 한 소규모 기초연구 그룹을 지원해 국가 기초연구 역량을 강화하고, 실질적인 공동연구 활성화를 도모하는 공동연구 지원 사업으로, 글로벌 R&D 협력을 통해 세계를 선도하는 과학기술 경쟁력 확보를 주요 목표로 한다. 김원화 교수가 이끄는 MIP (Medical Information Processing) 연구실은 류일우 교수(POSTECH), 이승용 교수(POSTECH), 안성수 교수(KAIST)와 함께 향후 3년간 ‘비정형 뇌영상 데이터 분석을 위한 기하학적 딥러닝 연구’를 수행할 예정이다. 2025-06-12

고성능 GPU 무상제공… AI 연구자의 유토피아로 [과학기술특성화대학 혁신과제로 ‘AI’ 주목] 인공지능(AI)이 단순한 기술을 넘어 미래 세대가 살아갈 세상의 언어이자 핵심 도구로 자리 잡고 있으면서 대학의 역할도 변화하고 있다. 단지 AI를 연구하는 방법을 가르치는 것을 넘어 학생들이 AI와 함께 살아가고, 일하며, 창조할 수 있는 실질적인 환경을 제공해야 한다는 인식이다. 이 같은 흐름 속에서 포항공과대학교(POSTECH·포스텍)는 AI 연구 인프라를 신속하게 강력하게 구축하며 미래형 대학, AI 캠퍼스로 진화하고 있다.■기술제약 없는 연구 인프라 제공지난 2023년 AI 연구 거점으로 선정된 포스텍은 A100-80G 그래픽처리장치(GPU) 등 약 700개의 고성능 GPU, 총 133대의 서버랙을 갖춘 대규모 클러스터 센터를 운영 중이다. 이는 국내 대학 중 최고 수준의 컴퓨팅 파워를 보유한 것으로 평가받는다. 현재 대학 내 25개 연구실의 연구자들에게 전면 무료로 개방돼 있으며, 지금까지 누적 사용시간은 250만시간을 돌파했다. 상용 클라우드 서비스 기준으로 환산하면 무려 160억원에 달하는 자원이다. 모두 무상으로 제공된 셈이다. 이렇게 고성능 GPU 자원을 개방하는 사례는 국내외에서 매우 드물다. 포스텍은 국내 AI 생태계 내에서 독보적인 입지를 다지고 있다는 설명이다. 포스텍 관계자는 "AI 연구의 핵심인 '연산 자원'을 선제적으로 확보해 연구자들이 기술적 제약 없이 연구에 몰입할 수 있는 최적의 환경을 제공하고 있다"며 "단순히 좋은 장비를 갖춘 수준을 넘어 AI 연구자에게 가장 이상적인 조건을 갖춘 캠퍼스로 평가받는 이유"라고 말했다.실제 포스텍은 기존의 교수별 독립실험실 체제에서 벗어나 AI 분야의 연구자들이 자유롭게 아이디어와 공간을 공유할 수 있는 '공동연구실' 모델을 도입했다. 이를 통해 자연어처리, 컴퓨터비전, 의료 AI, 기계학습 등 여러 분야 간 융합과 협업이 활발히 이뤄지고 있다. 창의성과 유연성이 중요한 AI 분야에서 이 모델은 매우 강력한 장점으로 작용, 학생들에게 다양한 교수들의 지도 아래 실질적인 프로젝트 경험을 쌓고 연구역량을 더욱 강화할 수 있는 기회를 제공한다. 특히 오는 7월에는 미국 반도체기업 엔비디아의 최신 GPU인 H200을 탑재한 서버 도입이 예정돼 있어 포스텍의 AI 연구 경쟁력은 한층 더 강화될 전망이다.■캠퍼스 디지털 자동화 전환 속도포스텍은 여기서 한 걸음 더 나아가 캠퍼스 전반을 AI 기반으로 재구성하고 있다. 향후 글로벌 AI 기업과 협력을 확대하고, 이 대학만의 AI 기반 시스템을 구축해 행정업무의 자동화까지 추진 중이다. 이러한 변화를 보다 체계적이고 지속가능하게 추진하기 위해 교내에 'AI 위원회' 신설도 계획하고 있다. 이 위원회는 AI 캠퍼스 구현을 위한 전략 수립과 운영 전반의 디지털 전환을 총괄하며, 관련 정책 및 기술 도입에 대한 컨트롤타워 역할을 하게 된다. 이는 단순한 기술도입을 넘어 대학 운영 전반의 패러다임을 변화시키는 혁신적인 시도다. 반복적이고 비효율적인 업무를 줄이고 교수와 학생, 직원 모두가 창의적이고 본질적인 활동에 집중할 수 있는 환경을 마련하고자 하는 것이다.이러한 노력 속에 포스텍은 '2025 QS 세계대학평가' AI 분야에서 2년 연속 세계 50위권에 이름을 올렸다. 국내에서는 포스텍과 함께 서울대, 고려대만 50위권에 진입했다. 학계와 산업계 평판 및 연구실적을 종합적으로 평가한 지표에서 높은 점수를 받으며 포스텍의 AI 연구가 국제적으로도 인정받고 있다는 평가다. 출처: 파이낸셜뉴스 연지안 기자(https://www.fnnews.com/news/202505141828468001) 2025-05-16

경제토크쇼픽 비하인드- 이유 있는 딥시크의 성공, 판교에서 가능할까?(서영주 인공지능대학원장) ▣ 편집자주 = 매일경제TV <경제토크쇼픽>의 촬영 뒷이야기가 공개됐습니다. 매일경제TV의 프리미엄 콘텐츠 플랫폼『CEO인사이트』에서 <경제토크쇼픽> 제작진은 직접 프로그램 기획 의도를 설명했습니다. <경제토크쇼픽>의 박은수 PD는 “딥시크는 OpenAI의 ChatGPT를 뛰어넘는 성능을 보여주며 미·중 기술 패권 전쟁의 중요한 이정표”라며 “이번 회차에서는 딥시크가 어떤 방식으로 기존의 한계를 극복했는지, 그리고 우리나라에서도 딥시크 같은 혁신 기업이 나올 수 있을지 전문가들과 함께 살펴봤다”고 밝혔습니다. 그래픽으로 쉽게 만나는 경제, <경제토크쇼픽>은 매주 금요일 저녁 6시 30분 매일경제TV와 홈페이지, 유튜브를 통해 만나볼 수 있습니다. 아래는 <경제토크쇼픽> 47회 비하인드 전문.최근 가장 화제였던 기업을 하나 뽑자면 아마 중국의 ‘딥시크’가 아닐까 싶습니다.딥시크는 OpenAI의 ChatGPT를 뛰어넘는 성능을 보여주며 미·중 기술 패권 전쟁의 중요한 이정표가 되었는데요.딥시크가 점차 세간에 알려지자, 업계에선 이른바 AI 산업의 지각변동이라는 평이 이어지고 있습니다.딥시크가 AI를 개발하기 위해선 천문학적인 개발 비용이 반드시 필요하다는 통념을 부쉈기 때문인데요.그들이 어떤 방식으로 기존의 한계를 극복했는지, 그리고 우리나라에서도 딥시크 같은 혁신 기업이 나올 수 있을지 전문가들과 함께 살펴봤습니다.이른바 ‘딥시크 쇼크’의 핵심은 저비용 고성능 AI 모델 개발에 있습니다.빅테크가 AI 모델 하나를 개발하는 데 보통 1억 달러 이상 드는 것으로 알려진 반면, 딥시크 연구개발 비용은 총 557만 6천 달러로 약 18배 저렴하게 AI를 만들어낸 건데요.미국의 제재로 구매에 제한적이었던 최고성능의 값비싼 GPU 대신 중사양의 GPU를 사용한 것이 비용 절감의 주요 요인으로 알려졌습니다.서영주 원장(포항공과대학교 인공지능대학원)은 딥시크가 GPU 성능의 한계를 극복하기 위해서 ‘오픈소스’를 많이 활용한 것으로 분석했는데요.효율적이라고 알려진 최적화 기법들을 대거 적용해 GPU의 한계를 극복한 것이죠.더욱 놀라운 점은 그렇게 개발된 딥시크의 소스코드를 다시 오픈소스로 공개했다는 것입니다.실리콘밸리가 첨단산업 생태계를 스스로 발전시킨 것처럼 단순한 기술 개발을 넘어 개발 능력 자체에 강한 자신감을 보여주었다는 측면에서 AI 산업에 엄청난 파급효과를 일으키고 있습니다.물론 오픈소스의 활용만으로 저비용 고효율의 AI가 가능했던 것은 아닙니다.딥시크 탄생의 진짜 비결은 오픈소스를 활용하는‘인재’들에 있는데요.딥시크의 창업자 양원펑을 비롯한 구성원 대다수가 중국에서 공부한 국내파 출신으로, 약 92%가 중국 현지 대학에서 학위를 마친 것으로 알려졌습니다.박희덕 대표(트랜스링크인베스트먼트)는 중국 AI 인재 양성 비결에 중국 특유의 정부와 민간의 하이브리드 투자 환경이 있다고 설명했는데요.2000년대 초반부터 정부와 민간의 외화 자본을 바탕으로 성장한 스타트업 생태계가 거대 테크 기업들의 기반을 만들었고 이러한 성공 경험을 바탕으로 중국 스타트업 생태계 내부에선 실패에 굴하지 않는 창업가 정신이 싹트게 됐다는 것이죠.중국의 스타트업·인재 생태계가 딥시크의 탄생에 큰 몫을 했다면 우리나라의 AI 산업 환경 수준은 어느 정도일까요?AI 플랫폼 기업 AIPRM에서 14개 국가를 대상으로 스타트업 환경에 대해 조사한 자료에 따르면 우리나라는 14개국 중 13위로 최하위권을 차지했는데요.박희덕 대표는 한국의 기술 인력 수준이 결코 뒤지지않음에도 불구하고 투자금융 생태계가 고급 인력들을 엮어주는 역할을 못하고 있다고 지적하기도 했습니다.중국의 AI 굴기에는 2000년대 초반부터 글로벌 수준의 산업 생태계를 위해 노력해 온 정부와 민간의 노력이 있었는데요.전문가들은 한국 역시 스타트업에 많은 투자를 했다는 점에선 비슷했으나 그러한 노력이 기업 문화 변화, 실무 중심의 인재 육성 등 생태계의 질적 제고로 이어지지 못했다는 점에 아쉬움을 표했습니다.경제토크쇼 픽 47회 ‘딥시크의 성공, 판교에서 가능할까?’에서는 딥시크의 성공 요인을 알아보고 K-딥시크가 탄생하기 위해서는 어떤 노력이 필요할지 방법을 모색해 봤습니다.유튜브에서 경제토크쇼픽 47회를 검색하시면 영상에서 확인하실 수 있습니다. 그래픽으로 보는 경제 이야기 <경제토크쇼픽>. 다음 레터에서 또 찾아뵙겠습니다. 출처: 매일경제TV(https://mbnmoney.mbn.co.kr/news/view?news_no=MM1005504133) 2025-03-25

초대 찬혜(贊惠) 석좌교수 추대식 및 특별강연(서영주 인공지능대학원장) “초대 찬혜(贊惠) 석좌교수 추대식 및 특별강연”에 포스텍 구성원을 초대합니다. 컴퓨터공학과에서는, 포스텍 제4대 박찬모 총장님과 박혜정 사모님이 출연하여 조성된 찬혜기금으로 탁월한 연구업적을 쌓은 컴퓨터공학과 소속 전임교원을 선정하여 찬혜석좌교수로 임명하고 있습니다. 탁월한 학문적 성취와 헌신적인 학생 교육에 대한 열정, 그리고 학과 및 IT학부 공동체 발전을 위한 리더십을 높이 평가받아 초대 찬혜석좌교수로 추대되신 인공지능대학원 서영주 주임교수님의 특별강연에 여러분을 초대합니다. 2025-03-23

포스텍, 글로벌 연구중심대학 위상 강화…세계대학평가 대약진 POSTECH(포항공과대학교)이 ‘2025 QS 학문 분야별 세계대학평가’에서 괄목할 만한 성과를 거두며 글로벌 연구중심 대학으로서의 위상을 강화했다. 12일 발표된 평가 결과에 따르면, POSTECH은 QS가 분석한 55개 학문 분야 중 13개 분야에서 평가를 받았으며, 이 중 10개 분야가 세계 100위권에 진입했다. 이는 지난해 7개에서 3개 분야가 추가된 성과다. 특히 ‘재료과학’ 분야는 45위에서 24위, ‘물리·천문학’은 92위에서 37위로, ‘기계공학’은 79위에서 39위로 크게 상승하며 기초과학과 공학·기술 분야 전반적으로 눈에 띄는 성장을 보였다. 또한 세계 50위권에 포함된 분야도 작년 2개에서 올해 5개로 확대됐다. 이러한 성과는 교수진의 성공적인 세대교체를 통해 연구 역량이 강화된 것으로 평가된다. 대학의 연구비 수주 실적은 2010년대 중반 한때 주춤했으나 조사 결과 최근 POSTECH 교수 1인당 연간 연구비는 10.8억 원에 달했다. 이는 신진 교수진의 활발한 연구 활동의 결과로 POSTECH은 첨단 인프라 구축과 글로벌 협력 확대를 통해 세계적 수준의 연구 경쟁력을 지속적으로 강화할 계획이다. 한편 POSTECH은 AI 분야에서 지난해에 이어 올해에도 세계 50위권에 이름을 올렸다. 국내에서는 POSTECH과 함께 서울대, 고려대만이 50위권에 진입한 것으로, 대학이 연구자들에게 고성능 GPU 자원을 무상으로 제공하는 등 연구를 적극적으로 지원한 결과다. 이를 상용 클러스터 비용으로 환산하면 약 84억 원에 달한다. 또한 올해는 초고성능 H200 GPU 서버 도입도 예정되어 있어 연구 환경이 더욱 강화될 전망이다. 출처: 헤럴드경제 구본혁 기자(https://biz.heraldcorp.com/article/10440586) 2025-03-13

SEMINAR

Dual cone Gradient descent for multi-objective optimization and its applications

2025.05.28(Wed) 16:00~

PIAI #133(인공지능연구원 133호)

임동영 교수(UNIST)

Human Motion Generation: Toward Physical Realism

2025.05.23(Fri) 16:00~

PIAI #133(인공지능연구원 133호)

원정담 교수(서울대학교)

Towards Holistic Dialogue Systems

2025.05.21(Wed) 16:00~

PIAI #133(인공지능연구원 133호)

김형훈 교수(POSTECH)

Architecting Computer Systems in a World Overflowing with Data

2025.05.14(Wed) 16:00~

PIAI #133(인공지능연구원 133호)

이성진 교수(POSTECH)

FLEX: Expert-level False-Less EXecution Metric for Reliable Text-to-SQL Benchmark

2025.05.07(Wed) 16:00~

PIAI #133(인공지능연구원 133호)

조현석 교수(아주대학교)

notice

24 25.02 [입시]2025-26 POSTECH 일반대학원 1차 전형 모집(2025.02.24~04.04)

24 25.02 [입시] 2025 상반기 POSTECH 대학원 온라인 입시 설명회

27 24.11 [BK21]인공지능대학원2024학년도 참여대학원생 우수논문상 안내(접수마감일:~11/29(금)18:00까지)

01 24.07 [입시]2024-25 POSTECH 일반대학원 2차전형 모집(2024.07.01~09.24)

LabCumentary

랩큐멘터리

포스텍 인공지능 대학원
연구실을 소개합니다.

RESEARCH HIGHLIGHTS

최신연구

[류일우 교수] Extensive Spherical Region Enlargement with Isotropic Deformation for Sulcal Labeling 2025.07.11

[류일우 교수] SPHARM-Reg: Unsupervised Cortical Surface Registration using Spherical Harmonics 2025.07.11

[박은혁 교수] SEAL: Scaling to Emphasize Attention for Long-Context Retrieval 2025.07.10

[김동우/박상돈 교수] Holistic Unlearning Benchmark: A Multi-Faceted Evaluation for Text-to-Image Diffusion Model Unlearning 2025.07.09

[김동우/옥정슬 교수] Enhancing Ligand Validity and Affinity in Structure-Based Drug Design with Multi-Reward Optimization 2025.07.08

[이남훈 교수] SASSHA: Sharpness-aware Adaptive Second-order Optimization with Stable Hessian Approximation 2025.07.04

[이남훈 교수] SAFE: Finding Sparse and Flat Minima to Improve Pruning 2025.07.04

[이근배 교수] EnSToM: Enhancing Dialogue Systems with Entropy-Scaled Steering Vectors for Topic Maintenance 2025.06.13

[이근배 교수] Facilitating Personalized TTS for Dysarthric Speakers Using Knowledge Anchoring and Curriculum Learning 2025.06.13

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갤러리

2025 인공지능대학원 상반기 전공탐색과정 2025.05.12

*2025-1학기 신입생 오리엔테이션 및 개강파티 2025.02.24

2024 인공지능대학원 하반기 신입생 전공탐색과정 2024.10.23

2024-2학기 신입생 오리엔테이션 2024.09.09

2024 디지털혁신인재심포지엄 행사 2024.09.05

2024 GSAI 특별강연_용홍택 교수(한양대학교) 2024.04.17

2024 GSAI 특별강연_김춘식 교수(동신대학교) 2024.04.17

SPRING 2024 GSAI 특별강연 개최 2024.03.22

2023학년도 인공지능대학원 우수논문상 시상식 2024.02.23