POSTECH - graduate school of artificial intelligence

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[`25 국세행정포럼-토론] 국세행정의 AI 대전환…사실은 ‘사람’이 중요하다 올해 국세행정포럼에서 AI를 주제로 발표가 진행되면서 토론자들은 AI보다 ‘인력’의 중요성을 잊지 말아야 한다는 점을 강조했다.국세행정개혁위원회(위원장 최종원)와 한국조세재정연구원(원장 이영)이 공동주최하고 국세청이 후원하는 ‘2025년 국세행정포럼’이 ‘국세행정의 새로운 길을 찾다, AI 시대 국세행정의 역할과 과제’라는 주제로 서울 명동 은행회관에서 올해 열다섯 번째로 개최됐다.토론자로 나선 서영주 포항공과대 인공지능대학원장은 인력 양성에 포커스를 두었다. 서 원장은 “인공지능대학원에서는 석박사급 학위 과정을 가르치고 인공지능연구원에서는 비학위 전공자들을 다양한 교육을 해봤다”면서 “삼성 등 내로라하는 다섯 개 그룹사를 `17년부터 전문가과정으로 포항공대에서 3~4개월 붙잡아두고 기숙학원처럼 교육했는데 상당히 많은 진전이 있었다”고 회상했다.윤성로 서울대 전기·정보공학부 교수는 “AI 시대라하고 하지만 그것보다 AX의 시대가 됐다”면서 “다양한 면에서 인공지능이 우리 삶에 너무 많이 파고들었고, 수행 중인 과제만 보더라도 AI 자체를 개발하는 것보다 이를 어떻게 활용하는 것이 좋은지의 수요가 훨씬 많다”고 말문을 열었다.윤 교수는 “AI가 제2의 전기라는 말도 나오는데, 전기를 만드는 것보다 전기를 어떻게 쓰느냐가 더 중요하다”면서 “특히 국세청은 인공지능 공부하는 사람에게 정말 아이디얼하고 우리나라 모든 국민의 양질의 소중한 데이터가 있다. AI의 기회와 도전을 체험할 수 있는 곳”이라고 말했다.윤 교수는 “향후 법적인 대비가 필요할 것이고 투명성, 성장 가능성을 반드시 고려해야 하고 좋을 땐 필요 없겠지만 문제가 생기면 든든한 방패가 될 수 있는 그런 기술도 필요할 것”이라고 덧붙였다.이진 LBox(AI 법률 판례 검색서비스) 대표는 “국세행정에 생성형 AI를 적용하기 위해서는 데이터 준비 단계가 가장 중요한 기반 작업이 된다”며 “단순한 모델 도입이나 기존 시스템 연계만으로는 높은 정확도의 세무 특화된 것을 구현하기는 매우 어렵다”고 강조했다.김영순 인하대 법학전문대학원 교수는 “AI 거버넌스 측면에서 최근 새로운 AI 규제 패러다임 핵심은 역량 평가 제도다. EU는 AI 법에서 고위험성 AI를 관리하고 기본권에 얼마나 영향을 미치느냐에 따라 역량평가 제도를 의무화 중이다”라고 말했다.김 교수는 “세무 행정에서 보면 AI를 활용하는데 분야별로 위험도가 다 다를 것”이라며 “위험도에 따라 차등화된 관리체계가 필요하고, 위험도가 높은 분야는 반드시 인간의 개입이 이루어져야 하고 최종 업무도 인간이 수행해야 한다”고 강조했다.두 번째로는 참여형 거버넌스 구축이 필요하다고 언급했다. 김 교수는 “내, 외부적으로 전문가 참여를 보장해 시스템 구축을 해야 한다”며 “AI 시스템도 일종의 자동화된 의사결정시스템으로, 여기서 야기될 수 있는 문제는 절차적 공정성이다”라고 말했다.이어 “캐나다는 임시 체류 비자 발급을 공무원이 결정하기 위해 엑셀 기반 프로그램을 사용하는데 지난해 캐나다 법원은 프로그램 사용한 임시체류비자 발급 자체는 위헌성이 없지만 절차 및 공정성을 위반할 소지는 있다고 봤다”며 ”AI는 엑셀보다 훨씬 고도화돼 있어서 담당공무원 재량을 배제할 가능성이 있어 AI는 철저히 구조적인 시스템으로만 이용해야 하고, 인간이 했다는 증빙을 남겨야 할 필요도 있다”고 강조했다.또 “빅데이터센터와 AI 센터를 구분해서 조직을 설계하지만 디지털 전환이 가속화되며 AI는 하나의 생태계로 발전할 수 없어서 이 둘은 통합해 운영하는 것이 효율성 측면에서 바람직하다”고 덧붙였다.이 외에도 AI 의인화에 대한 우려도 표했다. 김 교수는 “세무는 일반인이 잘 모르는 분야라 AI 의인화가 더 높아진다면 여러 측면에서 문제 될 소지가 있다. 사소한 예로는 AI 챗봇과 수다를 떠는 것을 방지할 필요가 있다. AI와 함께 조세회피 전략을 세울 때 책임소재를 어디로 할 것인지, 의인화가 강력해지면 납세자는 자기 책임이라고 두지 않을 것”이라고 경고했다.마지막으로 이준목 국세청 정보화관리단 홈택스1담당관은 “임광현 청장님이 오시고 AI를 국세행정의 체질을 개선하는 것으로 계획하고 있다”며 “인공지능을 이용해 실제로 얼마나 택스갭을 줄일 수 있느냐 등 근본적인 체질을 개선할 계획이다”라고 말했다.또 “국세청은 AI 대전환 추진단을 운영하고 있으며 `27년 구축을 목표로 내달 말까지 ISP 사업이 진행 중”이라며 “국세청 업무 프로세스가 1만2000개가 되는데 현재 100여개의 과제를 선정한 상태”라고 설명했다. 출처: 세정일보 유일지 기자(https://www.sejungilbo.com/news/articleView.html?idxno=56102) 2025-12-05

[TAS 2025] 서영주 포항공대 인공지능연구원장 “AI, 제조 현장 적용될 때 비로소 꽃 핀다” AI, 인더스트리 4.0부터 4차 산업혁명까지 핵심 기술“제조 현장서 공정 효율·안전 두 마리 토끼 잡는다” ▲ 서영주 포항공과대학교 인공지능연구원장은 AI 기술이 제조업 현장에서 장점이 더욱 두드러진다고 말했다. /유덕규 기자 “인공지능 기술 그 자체로는 아무 의미가 없다고 생각합니다. 그것이 실제 현장에 적용될 때 비로소 기술이 꽃을 피운다고 생각합니다.” 서영주 포항공과대학교 인공지능연구원장의 말이다. 그는 AI 기술이 제조업 현장에 적용될 때 비로소 장점이 빛을 발한다고 강조했다. 이날 서 원장에 따르면 인공지능 기술은 원래 제조업의 스마트팩토리 고도화를 위한 최적의 기술이다. 그는 “인더스트리 4.0부터 시작해서 4차 산업혁명으로 이어졌고, 그 핵심 기술이 바로 인공지능”이라며 “AI 기술이 정말로 필요하고 많이 활용되어야 할 분야가 바로 제조업”이라고 강조했다. 서 원장은 AI 기술의 현장 적용 사례로 지난해 노벨상 수상자들을 언급했다. 그는 “작년 노벨 물리학상은 딥러닝의 아버지라고 불리는 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수가 수상했고, 화학상은 알파고를 만들었던 딥마인드의 CEO와 연구책임자 두 명이 공동 수상했다”고 소개했다. 이어 “알파고 기술을 알파폴드라는 단백질 구조 예측 분야에 활용해 인류가 수년 동안 해야 할 연구를 단기간에 해냈다는 평가를 받았다”고 덧붙였다. AI 기술이 현장에 적용되면서 높은 성장 가능성을 내포했다는 뜻이다. 한국 AI 기술의 현황과 전망에 대해서는 “우리나라 인공지능 기술은 현재 세계 6위 정도로 평가되고 있으며, 현 정부는 3위까지 올라가겠다는 목표를 세우고 있다”며 “이는 충분히 가능한 목표”라고 말했다. 서 원장은 포항공대 인공지능연구원이 이 컨퍼런스를 주최하게 된 배경도 설명했다. 그는 “인공지능연구원은 몇 년 전 연구재단 중점연구소 사업 10년 과제를 수주했는데, 그 주제가 바로 제조 안전에 인공지능을 적용하는 것”이라며 “제조업에서 공정 효율을 높이는 것뿐만 아니라 작업자들이 다치지 않게, 목숨을 잃지 않게 만드는 데에도 노력하고 있다”고 강조했다. 아울러 서 원장은 AI 기술이 제조업 현장서 잘 적용될 수 있도록 노력하겠다고 강조했다. 그는 “인공지능 기술 그 자체로는 아무 의미가 없고, 실제 현장에 적용될 때 기술이 꽃을 피운다”며 “우리의 기술이 정말로 인류를 위한 기술이 되기를 목표로 하고 있다”고 말했다. 이어 “제조업 강국인 우리나라가 인공지능 기술로 더욱 선진국에 다가갈 수 있기를 바란다”고 덧붙였다. 출처: 디지틀조선일보 유덕규 기자(https://digitalchosun.dizzo.com/site/data/html_dir/2025/12/03/2025120380203.html) 2025-12-04

[TAS 2025] 제조 AI 컨퍼런스 개최... “韓 제조업, 세계를 리드할 때” 3일 여의도 FKI 타워서 제조 AI 경쟁력 강화 논의포스코DX·구글클라우드 등 기조… 제조 혁신 제시다쏘시스템·지멘스DISW·어드밴텍 등 해외 기업 참여마키나락스·인텔리빅스·포티투마루 등 혁신 공유 ▲ 3일 서울 여의도 FKI타워에서 진행된 TAS 2025: 제조 AI 컨퍼런스에서 (왼쪽부터)황민수 THE AI 대표, 서영주 포항공과대학교 인공지능연구원장, 윤일용 포스코DX AI기술개발센터장, 정운성 다쏘시스템 코리아 대표가 기념 사진을 촬영하고 있다. /유덕규 기자 국내외 주요기업들이 한국 제조업의 패러다임 전환을 논의하는 ‘THE AI SHOW 2025(TAS 2025)’의 제조 AI 컨퍼런스가 열렸다. 인공지능전문매체 THE AI는 포항공과대학교 인공지능연구원과 함께 3일, 서울 여의도 FKI타워 컨퍼런스센터에서는 ‘한국, AI 제조 강국으로 대전환: 한국 제조업이 세계를 다시 리드하는 방안은?’이라는 주제로 TAS 2025 제조 AI 컨퍼런스를 진행한다. 이날 행사에는 글로벌 테크 기업과 제조 혁신을 이끄는 주요 기업 관계자들이 대거 참여해 AI 기반 제조 경쟁력 강화 전략을 공유한다. 행사는 서영주 포항공과대학교 인공지능연구원장의 개회사를 시작으로 윤일용 포스코DX AI기술개발센터장과 강민재 구글 클라우드 AI 인프라 총괄 테크 스페셜리스트가 기조연설에 나서 AI 인프라·산업 DX 전환의 방향성을 제시한다. 오후 세션에서는 다쏘시스템 코리아, 마키나락스, 인텔리빅스, 어드밴텍케이알, 지멘스DISW(디지털인더스트리소프트웨어), 포티투마루 등 제조 AI 시장을 이끄는 국내외 기업들의 전략이 연이어 발표됐다. 제조 현장의 지능화, 자율화, 데이터 기반 공정 최적화 등 AI가 현장에서 실제로 구현되고 있는 사례들을 공유한다. ▲ 3일 TAS 2025: 제조 AI 컨퍼런스 전경. /유덕규 기자 실제로 글로벌 제조사들은 AI를 공정 최적화의 핵심으로 두고 있다. 예컨대 기조로 나선 포스코DX는 ‘피지컬 AI’ 개념을 바탕으로 정보기술(IT)과 운영기술(OT)을 융합해 제조 현장의 자율화·무인화를 가속하고 있다. 영상인식 AI와 LiDAR 센서를 활용해 최대 8t(톤)의 선재 코일을 오차 20mm 이내 탐지·이송하는 크레인 자동화 기술을 개발했으며, AWS와 협업해 엔지니어링 설계부터 PLC 코드 생성까지 자동으로 지원하는 ‘AI 에이전트’ 시스템을 제조 현장에 도입하여 업무 생산성을 30% 이상 향상시키고 있다. 구글 클라우드는 최근 제조업 전반에 생성형 AI와 산업 데이터 플랫폼을 결합한 해법을 제시하며 경쟁사와의 격차를 빠르게 좁히고 있다. 공정 데이터를 통합·정제하는 ‘업타임 인텔리전스(Uptime Intelligence)’와 생산라인 시뮬레이션을 자동화하는 ‘디지털 트윈’ 기능을 강화해 불량률 예측, 에너지 최적화, 설비 고장 사전 감지 등 현장 운영을 뒷받침하는 기술을 선보였다. 여기에 기업 전용 모델 구축을 지원하는 ‘제미나이(Gemini) for Manufacturing’을 도입해, 작업 지침 자동 생성과 품질 검사 자동화 같은 실사용 사례도 확대하고 있다. 구글은 데이터 표준화와 AI 모델을 생산 환경에 즉시 적용할 수 있는 ‘도구 중심’ 전략을 앞세워, 제조업의 생산성 향상과 비용 절감이라는 두 가지 과제를 동시에 풀어낸다는 평가를 받고 있다. 다쏘시스템은 AI를 설계와 제조 전 과정에 통합해 생산성과 혁신 속도를 높이고 있다. 자사의 플랫폼 ‘3DEXPERIENCE’를 기반으로 AI가 설계 데이터를 분석해 최적의 구조를 제안하고, 시뮬레이션을 통해 생산 단계의 오류를 미리 예측·보완한다. 또한 디지털트윈 기술과 결합해 실제 공정을 가상 환경에서 반복 검증함으로써 개발 기간과 비용을 줄이고, 에너지 효율과 품질을 동시에 향상시킨다. 이를 통해 다쏘시스템은 데이터 기반의 의사결정이 가능한 ‘지능형 제조 생태계’를 구현하고 있다. 지멘스DISW(디지털인더스트리소프트웨어)는 최근 AI 기반 설계 솔루션인 ‘디자인센터 솔리드 엣지 2026(Designcenter Solid Edge 2026)’을 공개했다. 이 제품은 ‘Magnetic Snap Assembly’ 기능을 통해 부품을 자동으로 인식·배치하며, AI 기반 도면 생성 기능으로 도면의 최대 80%를 자동 완성한다. 또한 설계 환경 내에 대화형 AI 챗봇 ‘디자인 코파일럿(Design Copilot)’을 도입해 실시간 설계 지원을 제공한다. 이러한 기술은 단순한 설계 효율 향상을 넘어, 설계와 제조, 문서화, 협업까지 통합된 ‘스마트 제조 생태계’를 가능하게 한다. 어드밴텍은 산업용 사물인터넷 기술(IoT)와 엣지 AI 기술을 결합해 제조 현장의 데이터 수집과 분석을 자동화하고 있다. 공장 설비에 설치된 센서와 게이트웨이를 통해 온도, 진동, 전력 사용량 등 다양한 데이터를 실시간으로 수집하고, 엣지 단에서 AI 알고리즘을 적용해 설비 이상을 즉시 감지하거나 유지보수 시점을 예측한다. 이를 통해 중앙 서버에 부담을 주지 않으면서도 빠른 의사결정이 가능해지고, 생산 중단 시간을 최소화한다. AI를 활용하는 흐름은 국내 기업에서도 활발하다. 마키나락스는 반도체·배터리·자동차 제조 현장에 최적화된 AI 모델을 통해 장비 이상 징후를 사전에 탐지하고 공정 품질을 실시간으로 관리하는 솔루션을 제공한다. 인텔리빅스는 제조 데이터를 분석하고 산업 안전과 생산 최적화를 돕는 AI 비전 기술을 개발하고 있으며, 포티투마루는 생성형 AI를 기반으로 제조 현장의 기술 문서를 요약·추천하는 시스템을 구축해, 엔지니어의 지식 검색 효율을 높이고 있다. 출처: 디지틀조선일보 유덕규 기자(https://digitalchosun.dizzo.com/site/data/html_dir/2025/12/03/2025120380195.html) 2025-12-04

AI 만난 과학기술, 신약 개발 앞당기고 산업재해 막는다(서영주 인공지능대학원장) 정부 'AI 강국' 과제 발굴 한창과학계도 실생활 기술실현 연구차세대 바이오 모델 K폴드 추진뇌질환 조기진단 연구단도 출범산업안전시스템은 실증시연 마쳐 POSTECH(포항공과대학교) 인공지능연구원(왼쪽 첫번째)이 지난 14일 대구정밀 제조 현장에서 화재를 감지하는 AI 기반 산업안전플랫폼 실증 시연을 하고 있다. 정부가 '인공지능(AI) 강국' 도약을 추진 중인 가운데 과학기술 분야 AI 활용이 현실화되고 있다. AI 신약 개발과 산업안전시스템 구축과 같은 실생활 속 기술 실현 방안이 연구중인 가운데, 내년에는 AI 기본사회 구축을 위한 핵심 과제가 본격 선정돼 실생활 속에서 AI 기술이 구축될 전망이다.■AI 기술 진화, 실생활 바꾼다인공지능전환(AX) 허브로서 역할이 강화되는 과학기술원들을 중심으로 한 AI 관련 연구도 현실에서 진전을 이루고 있다. 이달 POSTECH(포항공과대학교) 인공지능연구원은 대구정밀 제조 현장에서 AI 기반 산업안전플랫폼 실증 시연을 성공적으로 마쳤다. POSTECH 산업안전플랫폼은 실시간 영상 분석과 시계열 AI를 활용해 위험 요소를 자동 감지하고, 경보를 발생시키는 시스템이다. 스마트팩토리, 물류창고, 화학공장, 건설 현장 등 다양한 산업 분야에 적용될 수 있다. 이달까지 기술 보완을 완료한 후 실제 산업 현장에 적용한다는 계획이다.서영주 포항공대 교수(PIAI인공지능연구원장)는 "산업안전을 위한 법과 제도가 꾸준히 강화되고 있지만, 현장의 복잡성과 즉시 대응의 한계로 인해 제도만으로는 사고를 완전히 막기 어렵다”며, “AI와 IoT 융합 기술은 사람이 놓치기 쉬운 위험 신호를 실시간으로 감지해 제도의 빈틈을 보완하는 ‘제2의 안전망’ 역할을 할 수 있다고 강조했다.이번 시연회를 통해 대구 정밀에서는 시스템 고도화를 진행하고, 건우금속에서는 테스트 베드로서 이번 기술을 활용하는 방안을구상중중이다. 이후 다른 기업 현장에서 폭넓게 활용하는 방안을 모색하고 있다. 출처: 파이낸셜뉴스 연지안 기자(https://www.fnnews.com/news/202511241808288174) 2025-11-25

역대 최대 ‘MICCAI 2025’...포항공대 김원화 교수 연구실 ‘연구성과’ 공개(인공지능 조현아 동문(통합 20'), 통합과정 백승훈, 석사과정 안하영) 포항공과대학교(POSTECH, 총장 김성근) 김원화 교수 연구실은 지난달 23일부터 27일까지 대전광역시 대덕연구단지 일원에서 열린 제28차 의료영상 컴퓨팅 및 컴퓨터 보조 중재 국제학술대회(MICCAI 2025)에 참여했다고 12일 밝혔다. 대한민국에서 처음으로 열린 제28차 의료영상 컴퓨팅 및 컴퓨터 보조 중재 국제학술대회(MICCAI 2025)는 대한의학영상정보학회(KSIIM, 회장 박진아) 등에 의해 지난 9월 23일부터 27일까지 “개념에서 임상으로(From Concept to Clinical)”, “범아시아 연결(Pan-Asian Connection)”이라는 주제로 개최됐으며 전 세계적으로 의료영상 처리와 컴퓨터 보조 수술 분야에서 최고 수준의 학술대회이다. 올해는 69개국 약 3,300여 명이 참가한 가운데 역대 최대 규모의 학술대회가 됐으며 참가국 측면에서는 대한민국, 중국, 미국, 독일, 영국, 프랑스 등이 상위권을 차지했다. 특히 최다 참가국인 대한민국의 활동 속에서 포항공과대학교 김원화 교수 연구실은 한국과학기술원(KAIST, 총장 이광형)의 개막 전 환영행사부터 MICCAI 2025의 마지막 날까지 홍보위원장(Communication Chair) 및 지역위원회(Local Committee) 담당자 역할과 함께 연구성과 소개까지 다양한 활동을 펼쳤다. 그동안 포항공과대학교 김원화 교수의 의료정보처리 연구실(Medical Information Processing)은 인공지능(AI)과 딥러닝 기술을 기반으로 의료영상 및 임상 데이터를 분석하는 첨단 연구를 수행해 왔고 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 주관하는 ‘2025년 글로벌 기초연구실 사업’에 선정돼 총 15억원의 연구비를 지원을 받고 있다. 이러한 연구를 바탕으로 올해 MICCAI 2025에서는 박사후연구원(조현아), 석박사통합과정 학생(백승훈, 박준혁), 석사 졸업생(정성윤) 등이 참가해 알츠하이머병(Alzheimer’s Disease), 뇌영상 및 멀티모달 의료영상 연구와 관련한 연구과정 및 결과를 소개했다. 또한 MICCAI 2025의 마지막 날 열린 ▲그래프와 생체의학 이미지 분석 ▲토폴로지와 이미지 정보학 ▲하이퍼그래프 등을 다룬 제7회 생의학 영상 분석 그래프 기반 모델 연구(GRaphs in biomedicAl Image anaLysis, GRAIL) 워크숍에서 김원화 교수가 기조연설(keynote speech)를 하고 안하영 학생이 관련분야 연구를 발표해 우수 논문상(Best Paper Award)을 수상했다. 다음은 제28차 의료영상 컴퓨팅 및 컴퓨터 보조 중재 국제학술대회(MICCAI 2025)에서 포항공과대학교 김원화 교수 의료정보처리 연구실(Medical Information Processing)의 연구발표 현황이다. ▲ 알츠하이머병 진행 예측을 위한 적응형, 적대적 데이터 증강 및 질병 진행 경로 제약 기법(Adaptive Adversarial Data Augmentation with Trajectory Constraint for Alzheimer’s Disease Conversion Prediction) - 저자: 조현아(Hyuna Cho) 외 Hayoung Ahn, Guorong Wu, Won Hwa Kim - 내용: 본 연구는 데이터 수가 적은 경도인지장애 환자의 뇌 데이터를 증강할 수 있는 인공지능 모델을 제시하여 알츠하이머병 연구에서 데이터 부족 문제를 완화하고 질병 진행 예측의 정밀도 향상에 기여했다. 특히 안정형과 진행형 경도인지장애 환자의 뇌 데이터 특징을 그룹별·환자별·뇌의 국소 영역별로 구분하고, 적대적 공격 기법을 활용한 데이터 증강 방법론을 고안했다. 또한 증강된 데이터가 실제 질병 진행 경로상에 존재하도록 유도하는 경로 기반 제약 기법을 도입함으로써 관측되지 않은 시점의 뇌 데이터를 생물학적으로 타당하게 생성할 수 있었다. 이 연구는 희귀하고 불균형한 의료 데이터를 보완하고 이를 기반으로 알츠하이머병 진행 예측을 수행할 수 있는 인공지능 모델을 제시해 조기 진단 및 예후 예측 연구에 활용 가능성을 보여줬다. ▲ 뇌–텍스트의 쌍곡 표현을 통한 다층 뇌영상 메타분석(Multi-level Neuroimaging Meta-analysis with Hyperbolic Brain-Text Representations) - 저자: 백승훈(Seunghun Baek) 외 Jaejin Lee, Jaeyoon Sim, Minjae Jeong, Won Hwa Kim - 내용: 개별 뇌영상 연구는 표본 수가 적어 신뢰성이 낮다는 한계를 지닌다. 이를 보완하기 위해 여러 연구 결과를 종합하는 메타분석의 중요성이 커지고 있다. 이 연구는 뇌의 계층적 구조를 반영하는 쌍곡(하이퍼볼릭) 공간 기반의 새로운 메타분석 방법(MNM)을 제안한다. 이 방법은 논문 텍스트와 뇌 활성화 지도를 동일한 하이퍼볼릭 공간에 임베딩해 의미적 유사성과 계층적 관계를 동시에 학습하도록 설계됐다. 그 결과로 논문 텍스트로부터 뇌 활성 부위를 예측하거나 반대로 뇌 활성에서 관련 논문을 찾는 성능과 해석력이 모두 향상됐다. 이를 통해 방대한 신경과학 문헌을 보다 체계적이고 다층적으로 통합할 수 있는 가능성을 열었다. 출처: 에이티엔뉴스 이기종 기자(https://www.atnnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=106382) 2025-10-23

혈당 변화 예측하고 저혈당 잡는 '스마트 AI'(인공지능대학원 황민주 동문(석사 23')) 당뇨병 환자는 매일 채혈침으로 수차례 손가락을 찔러 혈당 수치를 확인한다. 손가락을 찌르지 않고 인공지능(AI)으로 혈당을 예측할 수 있는 기술이 개발됐다. 포스텍은 박성민 IT융합공학과·기계공학과·전자전기공학과·융합대학원 교수 연구팀이 혈당을 관리할 수 있는 AI 모델 ‘DA-CMTL(Domain-Agnostic Continual Multi-Task Learning)’을 개발하고 연구결과를 국제학술지 ‘npj 디지털 메디슨’에 16일 게재했다고 21일 밝혔다. 혈당 수치는 식사나 운동 등의 영향으로 끊임없이 변한다. 건강한 사람은 췌장에서 인슐린이 분비돼 혈당이 일정하게 유지되지만 제1형 당뇨병 환자는 손상된 췌장 세포 때문에 인슐린이 거의 분비되지 않는다. 혈당이 과도하게 떨어지는 ‘저혈당’이 발생하면 의식을 잃거나 심정지가 발생할 수 있어 당뇨병 환자는 지속적인 혈당 체크 및 관리가 필요하다. AI를 활용한 기존 혈당 관리 기술은 특정 환자 데이터를 기반으로 하기 때문에 다양한 환자에게 적용하기 어렵다. 혈당 예측과 저혈당 감지를 별도로 처리해야 한다는 불편도 따른다. 연구팀의 모델은 팔에 붙이는 ‘연속혈당측정기(CGM)’에 5분마다 기록되는 혈당 수치와 인슐린 주입 데이터를 학습한다. 축적된 데이터를 바탕으로 혈당 변화를 예측하고 저혈당 발생 가능성을 계산한다. 연구팀은 세 가지 기술을 결합해 혈당 관리 성능을 높였다. 환자마다 다른 데이터를 학습해도 안정적인 성능을 유지할 수 있는 ‘지속 학습(Continual Learning)’, 혈당 예측과 저혈당 감지를 동시에 수행하는 ‘다중 작업 학습(Multi-Task Learning)’, 가상 환경에서 학습한 지식이 실제 환자 데이터에서 효과를 내도록 만드는 ‘가상-현실 전이(Sim2Real Transfer)’ 기술 등이 적용됐다. 연구팀의 모델은 혈당 예측 정확도를 나타내는 평균제곱근오차(RMSE)에서 14.01mg/dL를 기록해 기존 모델(5.12mg/dL)보다 높은 성능을 보였다. 전임상 실험과 실시간 인공췌장 시스템에서 뚜렷한 개선 효과를 보여 의료 현장 적용 가능성을 보여줬다. 연구팀은 특정 환자에 국한되지 않고 다양한 환자군에 폭넓게 적용할 수 있다는 점이 개발된 AI 모델의 강점이라고 설명했다. 박성민 교수는 “이번 연구는 차세대 인공췌장 기술로 발전할 수 있는 토대”라며 “당뇨 환자의 치료 방식과 삶의 질이 획기적으로 개선될 수 있기를 바란다”라고 말했다. 출처: 동아사이언스(https://www.dongascience.com/news.php?idx=74652) 2025-10-23

인공지능대학원 김원화 교수, SK하이닉스 산학연구과제 우수발명포상 시상식 우수상 수상 SK하이닉스가 지난 10월 1일, 이천캠퍼스에서 제13회 ‘산학연구과제 우수발명 포상 시상식’을 개최했다. ‘산학연구과제 우수발명 포상 시상식’은 학계와 기업이 함께 축적한 연구 성과 가운데 산업적 파급력이 큰 발명을 선별해 격려하는 자리로, 산학 과제 수행 연구자들의 사기를 높이고 창의적인 특허 개발을 장려하기 위해 2013년부터 매년 이어져 오고 있다. 올해는 2024년 한 해 동안 출원된 산학 특허 27건을 대상으로 엄격한 심사가 진행됐으며, 포항공과대학교 김원화 교수가 발명한 신경망 기반 납땜 검사 장치 및 방법 관련 특허가 우수상에 선정됐다.해당 특허는 신경망 알고리즘을 활용해 납땜 불량 여부를 자동 판별하는 기술에 관한 발명으로, 검사 시간을 크게 줄이고 작업자 숙련도에 따른 품질 편차를 줄일 수 있다는 점에서 높은 평가를 받았다. 2025-10-02

인공지능대학원 박사과정 조승혁, 대통령 과학장학생 선발 인공지능대학원 박사과정 조승혁(지도교수 김동우)이 대학원 대통령 과학장학금에 선발됐다. 대학원 대통령 장학금은 전국 박사과정생 40명 내외를 선발해 지원하는 것으로, 조승혁 학생은 박사과정 최대 지원 기간인 8학기에서 기 이수 학기를 제외한 기간 동안 성적과 연구실적 평가를 거쳐 계속 지원을 받는다. 지원 금액은 월 200만원(최대 9,600만원)이며, 타 장학금 및 R&D 과제 인건비 등 정부·민간 지원과의 중복수혜도 가능하다. 조승혁 학생의 선발을 진심으로 축하드립니다.🎉 2025-09-03

인공지능대학원 통합과정 신수현, NRF 한국연구재단 박사과정생 연구장려금 지원 사업에 선정 인공지능대학원 통합과정 신수현 학생(지도교수 백승환)이 NRF 한국연구재단 박사과정생 연구장려금 지원 사업에 선정되었습니다. 이번에 선정된 연구과제는 ‘근적외선 및 가시광선 고속·고성능 초분광 이미징 기술 개발’이며, 지원 기간은 2025년 9월 1일부터 2026년 8월 31일까지 1년간, 총 지원금액은 25,000,000원입니다. 신수현 학생의 선정을 진심으로 축하드립니다. 2025-09-02

DARPA AI Cyber Challenge(AIxCC) 우승(인공지능 박상돈 교수, 인공지능 통합과정 이민재) POSTECH 인공지능대학원 박상돈 교수, 이민재(인공지능 통합과정), 권민재(컴공 석사과정) 으로 구성된 팀이 속해있는 Team Atlanta가 미국 국방고등연구계획국(DARPA)에서 주최하는 AI Cyber Challenge(AIxCC)에서 우승을 차지하는 쾌거를 이루고 우승상금 55억원($4M) 및 트로피를 획득하였다. DARPA AIxCC는 AI를 이용해서 국가 핵심 소프트웨어의 취약점을 사람의 개입 없이 탐지하고 수정하는 목적을 가지고 있는 대회로 2024년 준결승에서 42개의 팀 중에 7팀이 선정되었고 2025년인 올해 7개 팀이 결승전을 치루었다. 2위 및 3위인 Trail of Bits과 Theori가 외국인으로 구성된 반면 Team Atlanta는 한국인이 주축으로 이루어진 팀으로 한국의 보안 및 AI 응용 기술의 우수성을 보인 대회였다. 박상돈 교수가 참여하고 있는 Team Atlanta는 한미 연합팀으로 삼성, 조지아공대, KAIST와 POSTECH이 주축으로 구성되어 있고 김태수 교수(조지아공대, 삼성)가 총괄하고 있다. AI 전문가로 POSTECH 팀을 이끈 박상돈 교수는 “환상적인 팀에 속해 취약점 탐지 및 수정을 하는 최초의 실용적 에이전틱 AI 개발에 참여하게 되어 기쁘다”는 말과 함께 “신뢰할 수 있는 패치 및 코드 생성 문제를 계속 풀어나갈 것 이다”라는 말을 전했다. POSTECH 인공지능대학원은 AIxCC 대회를 위해서 2년간 GPU를 제공하였다. 공식 기사: https://www.darpa.mil/news/2025/aixcc-results, https://news.samsung.com/global/samsung-electronics-claims-first-place-in-u-s-government-sponsored-ai-cyber-challenge 2025-08-13

SEMINAR

Chat GPT와 유튜브에 아직 없는 양자컴퓨터와 AI

2025.11.12(Wed), 13:30

인공지능연구원 221호(PIAI #221)

임지순 석좌교수(울산대학교)

Cardiac Intelligence: AI-Powered Shape Modelling, Motion Estimation, and Data Generation

2025.9.10(Wed), 16:00~

PIAI #133(인공지능연구원 133호)

Qingjie Meng(University of Birmingham)

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)

notice

25 25.07 [입시] 2025 하반기 대학원 온라인 입시설명회 및 자대생 오프라인 입시설명회 신청 안내

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)

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랩큐멘터리

포스텍 인공지능 대학원
연구실을 소개합니다.

RESEARCH HIGHLIGHTS

최신연구

[이남훈 교수] MemEIC: A Step Toward Continual and Compositional Knowledge Editing 2025.10.28

[이남훈 교수] An Analysis of Concept Bottleneck Models: Measuring, Understanding, and Mitigating the Impact of Noisy Annotations 2025.10.28

[류일우 교수] Spherical Diffusion Process for Score-Guided Cortical Correspondence via Spectral Attention 2025.09.16

[김형훈 교수] Revealing the Inherent Instructability of Pre-Trained Language Models 2025.09.16

[이근배, 김형훈 교수] KOBLEX: Open Legal Question Answering with Multi-hop Reasoning 2025.09.04

[이근배, 김형훈 교수] PanicToCalm: A Proactive Counseling Agent for Panic Attacks 2025.09.04

[이근배, 옥정슬 교수] MiLQ: Benchmarking IR Models for Bilingual Web Search with Mixed Language Queries 2025.09.04

[이근배, 김형훈 교수] Progressive Facial Granularity Aggregation with Bilateral Attribute-based Enhancement for Face-to-Speech.. 2025.09.04

[이근배 교수] Leveraging What's Overfixed: Post-Correction via LLM Grammatical Error Overcorrection 2025.09.04

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갤러리

AI깐부 치킨파티 2025.11.25

2025 하반기 인공지능대학원 자대생 오프라인 입시설명회 2025.09.04

2025-2학기 신입생 오리엔테이션 및 환영회 2025.09.04

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