POSTECH - graduate school of artificial intelligence

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NEWS

이재호 교수 연구실, ‘국가대표AI’ 개발 네이버 컨소시엄 참여 과학기술정보통신부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 개발 사업에서 네이버 클라우드가 주관하는 컨소시엄이 최종 5개 정예팀 중 하나로 선정되었습니다. 네이버 클라우드팀은 네이버, 트웰브랩스, 서울대학교, KAIST, POSTECH, 고려대학교, 한양대학교로 구성되었으며, 우리 대학에서는 인공지능대학원 참여교수이신 이재호 교수님 연구실(Efficient Learning Lab.)이 참여합니다. 네이버 클라우드 정예팀의 목표는 범국민 AI 접근성 확대, 산업 확산을 위한 독자 옴니(Omni) 파운데이션 모델 구축과 함께 텍스트·음성·이미지·비디오 데이터를 통합 이해·생성하여 실시간 상호작용을 지원하는 국가 공통 기초지능을 확보하는 것으로, 이재호 교수님의 연구실(EFFL Lab.)에서는 범국민 AI 서비스의 효율화를 위한 모델 경량화와 효율적 학습 선행 기술을 개발할 예정입니다. ※ K-AI 파운데이션 모델 개발 사업이란? 과기정통부가 추진하는 국가 프로젝트로, 정부-민간이 함께 멀티모달 기반의 국산 파운데이션 모델을 개발하는 프로젝트입니다. 이재호 교수님 연구실이 포함된 네이버 클라우드팀을 비롯하여, 업스테이지팀, SKT팀, NC AI팀, LG경영개발원 AI연구원팀, 총 5개의 컨소시엄이 선정되었으며, 선정 팀에는 GPU·데이터·인재 지원이 제공됩니다. 2025-08-05

2025 하반기 PIURI 박사연구원 펠로우십, 통합과정 조현아 학생 선정 POSTECH 인공지능대학원 통합과정에 재학 중인 조현아 학생이 2025 하반기 ‘PIURI 박사연구원 펠로우십’에 최종 선정됐다. 이번 선발은 12.5:1의 높은 경쟁률을 기록했다.‘PIURI 박사연구원 펠로우십’은 첨단 기술혁신을 주도할 핵심인재를 양성하기 위해 마련된 박사후연구원 지원 사업이다. 우리 대학의 우수 인재를 선발해 연구 활동을 지원하고, 혁신성장을 선도할 고급연구인재로 육성하는 것을 목표로 한다. 박사학위 취득 후 7년 이내의 박사후연구원 및 연구교수를 대상으로 하며, 내·외국인 모두 지원할 수 있다.조현아 학생은 인공지능대학원 김원화 교수의 지도 아래 뛰어난 연구 역량과 성장 가능성을 인정받아 선발됐다. 지원 기간은 2025년 9월부터 2027년 8월까지 2년간이며, 교수·학과·대학에 총 7,350만 원의 연구비가 지원된다. 2025-08-05

포항 AI컴퓨팅센터, 수냉식 냉각으로 두토끼 잡나(인공지능 박은혁 교수) NHN클라우드, 텐서웨이브 등이 참여해 2027년 포항융합기술산업지구에 구축하는 글로벌 AI컴퓨팅센터에서 사용할 GPU(그래픽처리장치)가 현재 최첨단인 엔비디아(NVIDIA) B200(블랙웰 기반 아키텍처)으로 채택될 경우 발열 해소에 ‘직접 액체 냉각’ 방식을 사용할 것으로 보인다. AI컴퓨팅센터는 전기요금이 중요한 요소가 되는데, 공기 대신 액체로 열을 식히는 방식이 에너지·냉각 효율이 매우 높아 강점으로 작용할 전망이다. NHN클라우드의 수냉식 시스템은 GPU 위에 냉각판을 붙여 내부에 냉각수를 직접 흐르게 해 열을 빠르게 흡수한다. 과학기술정보통신부는 최근 GPU 확보 사업(1차 추경, 1조4600억 원) 참여자로 NHN클라우드와 카카오, 네이버클라우드를 선정해 첨단 GPU 1만3000장 확보에 나서기로 했다. 엔비디아(NVIDIA) B200 1만80장, H200(Hopper 기반 아키텍처) 3056장을 연내에 도입하는데, B200은 H200에 비해 연산성능이 2.25배 높다. 이번 국가사업에서 NHN클라우드는 정부가 활용하는 최신 GPU 엔비디아 B200의 75%(7656장)를 직접 구축하는데, 연산성능은 높지만 발열이 심해 강력한 냉각 시스템을 요구하는 B200의 과열을 잡는 수냉식 시스템을 제안한 것이 주효했다. 이처럼 1GW급 초고성능 AI 연산 인프라로 확장될 포항 AI컴퓨팅센터가 GPU를 B200으로 채택할 경우 높은 연산성능과 전기 효율로 강점을 지니게 된다. 미국 실리콘밸리에 본사를 둔 AI 인프라 전문 기업인 텐서웨이브(TensorWave)가 고성능 최신 GPU 기반의 클라우드 서버 구축과 데이터센터 운영을 맡을 예정이다. 포항시 관계자는 “텐서웨이브가 현재 시점에서 최고 성능인 B200을 탑재할 예정이어서 NHN클라우드의 수냉식 냉각 시스템이 빛을 발하게 될 것”이라고 설명했다. 포항시도 발 빠르게 지원하면서 힘을 보태고 있다. ‘분산에너지특별법’에 따른 전기요금 차등제 적용과 요금 인하 방안을 산업부에 적극 건의할 방침이다. 전력계통 영향평가도 5개월 안에 완료할 수 있도록 154kV급 40MW 전력설비 구축을 전제로 한전과 협조 체계를 구축할 계획이다. 친환경 전력공급 방안으로 에이치에너지와의 협의로 RE100 대응을 위한 저가 전력구매계약(PPA) 방식도 진행하는데, 장기계약 형태로 전기를 공급받는 동시에 초기 투자비 완화를 위한 맞춤형 요금제 적용을 실질적으로 활용할 수 있도록 관련 로드맵을 마련할 예정이다. 여기에다 실리콘밸리를 기반으로 하는 글로벌 벤처투자 기업으로 AI, 사이버 보안 등 첨단 분야에 대한 국내 스타트업의 글로벌 진출을 지원했던 트랜스링크캐피탈이 투자사로 참여한다. 박은혁 포스텍 인공지능대학원 교수는 “수냉식 시스템이 공랭식보다 관리가 어렵거나 누수 때 위험성이 있지만, 수냉식 시스템이 월등하게 유리하다”라면서 “글로벌 AI컴퓨팅센터의 큰 장점으로 자리잡을 것으로 보인다”고 말했다. 출처: 경북매일 배준수 기자(https://www.kbmaeil.com/article/20250731500356) 2025-08-04

[소식] 손진희 교수 부임 손진희 교수가 8월 16일 POSTECH 인공지능대학원에 부임한다. 손진희 교수는 컴퓨터 비전과 비전-언어 멀티모달 분야를 중심으로, 적은 데이터나 최소한의 라벨로도 높은 성능을 달성할 수 있는 계산 효율적인 학습 방법에 대해 활발히 연구하고 있으며, 최근에는 멀티모달 AI의 신뢰성과 안전성을 높이기 위한 trustworthy AI 연구에도 주력하고 있다. 손진희 교수는 포스텍 컴퓨터공학과에서 박사 학위를 취득하고, 서울대학교에서 박사후연구원을 거쳐, GIST에서 약 4년간 조교수, 부교수로 재직했으며 이번에 우리 대학에 부임한다. 교수님의 부임을 환영합니다 2025-07-30

포항공대 ‘정년연장 조기결정’ 첫 시행… 70세까지 근무(인공지능 한욱신 교수) 포항공대(포스텍)가 국내 대학 최초로 ‘정년연장 조기결정제도’를 도입하고 첫 수혜자 4인을 17일 발표했다.이 제도는 만 50세 무렵의 우수 교원 정년을 70세까지 연장하는 것을 미리 확정짓는 제도다. 이전에도 우수 교원의 정년을 연장하는 제도는 마련돼 있었지만, 정년을 2~3년 앞두고 정년 여부를 알 수 있어 석박사 학생 등 연구 인력이나 연구비를 운용하는 데 어려움이 많았다. 학교는 정년 여부를 조기에 확정해 우수 교원들이 장기 연구 계획을 사전에 마련할 수 있도록 하겠다는 것이다.이번에 선정된 연구자는 이현우 물리학과 교수(55), 정운룡 신소재공학과 교수(53), 한욱신 인공지능대학원 교수(53), 민승기 환경공학부 교수(52) 등 4명이다. 모두 각 분야에서 세계 최상위 저널에 다수의 논문을 발표한 글로벌 수준의 석학이다. 이 제도는 세계적 연구 역량과 리더십을 갖춘 우수 교원을 대상으로 하며, 올해 3%로 시작해 최종적으로 정년 보장 교원의 30% 이내에서 선발해 운영할 계획이다. 학교는 조기결정제도를 통해 연구자들이 정년에 대한 불안감 없이 장기적인 연구 계획을 세우고 연구에 몰입할 수 있는 환경을 만들어줄 것이라고 설명했다.이종봉 포항공대 교무처장은 “연구자 중심 문화를 확산해 세계적인 연구 경쟁력을 공고히 다져 나가겠다”고 했다. 출처: 동아일보 최지원 기자(https://www.donga.com/news/Society/article/all/20250717/132022309/1) 2025-07-25

[소식] 조은경 교수 부임 조은경 교수가 7월 16일 POSTECH 인공지능대학원에 부임한다. 조은경 교수는 인간-컴퓨터 상호작용 (Human-Computer Interaction), 컴퓨터 지원 협업 작업 (Computer-Supported Cooperative Work), 건강정보학 (Health Informatics) 의 접점에서, 현장의 다양한 이해관계자의 요구를 바탕으로 건강과 웰빙을 지원하는 기술을 발전시키는 연구를 수행하고 있다. 조은경 교수는 미국 캘리포니아대학 얼바인에서 박사 학위를 취득하였다. 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

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

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)

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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GALLERY

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