KAIST 전산학부 류석영 교수, 과기정통부 ‘리더연구’ 선정

< (왼쪽부터) 주영석 교수, 허원도 교수, 제민규 교수, 류석영 교수 > 세계적 수준 연구자 대상 최대 9년 장기 지원 사업 컴퓨터 소프트웨어 분야 연구 역량 인정받아 유형A 선정 KAIST 교원 4명 동시 선정…기초연구 경쟁력 입증 KAIST 전산학부 류석영 교수가 과학기술정보통신부가 추진하는 2026년도 기초연구사업 ‘리더연구’ 유형A에 선정됐다. 과학기술정보통신부는 5월 27일 올해 기초연구사업 리더연구자로 총 18명을 선정했다고 밝혔다. 리더연구는 세계적 수준의 이공 분야 연구자를 선정해 장기간 안정적으로 연구에 몰입할 수 있도록 지원하는 대표 기초연구사업이다. 선정 연구자에게는 최대 9년간 연구비가 지원된다. 유형A에는 연 8억 원, 올해 신설된 유형B(Top-Tier)에는 연 16억 원 규모의 연구비가 지원된다. 류석영 교수는 컴퓨터 소프트웨어 분야에서 세계적 수준의 연구 역량을 인정받아 유형A 연구자로 선정됐다. 이번 선정은 전산학부가 소프트웨어 분야 핵심 원천기술 연구에서 축적해 온 경쟁력을 보여주는 성과다. KAIST에서는 류석영 교수를 포함해 총 4명의 교원이 올해 리더연구에 선정됐다. 의과학대학원 주영석 교수는 유형B(Top-Tier)에 선정됐으며, 생명과학과 허원도 교수, AI시스템학과 제민규 교수, 전산학부 류석영 교수가 유형A에 이름을 올렸다. 이번 선정은 KAIST가 의과학, 생명과학, 인공지능, 반도체, 소프트웨어 등 다양한 분야에서 세계적 수준의 기초연구 역량을 확보하고 있음을 보여준다. 특히 전산학부의 이번 성과는 소프트웨어 연구의 장기적 가치와 학문적 파급력을 다시 확인한 사례로 평가된다. 이광형 KAIST 총장은 “장기적이고 도전적인 기초연구를 수행할 수 있는 환경은 세계적 연구 성과 창출의 핵심 기반”이라며 “KAIST는 앞으로도 연구자들이 창의적이고 혁신적인 연구에 몰입할 수 있도록 적극 지원해 글로벌 기초연구 경쟁력을 강화해 나가겠다”고 말했다. 연구 지원은 2026년 6월 1일부터 시작된다. 기사원문 https://news.kaist.ac.kr/news/html/news/?mode=V&mng_no=62251 https://www.chosun.com/economy/science/2026/05/27/3VEDUPTUNNH3VE6TIHLJCPHBPI/

묵직한 공룡 발소리까지 계산한다…AI, 영상 맞춤형 효과음 만든다

<파바스 기술 개념도> 물체 무게·속도 등 물리 정보 반영해 현실감 높여 KAIST·포스텍·소니AI 공동 개발…CVPR 2026 구두 발표 논문 채택 영상 속 물체의 무게와 움직임을 분석해 장면에 맞는 효과음을 생성하는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. KAIST는 오태현 전산학부 교수 연구팀이 포스텍, 일본 소니AI와 공동으로 영상의 물리적 상황을 이해하고 현실적인 소리를 만드는 AI 기술 ‘파바스(PAVAS)’를 개발했다고 26일 밝혔다. 이 기술은 거대한 공룡이 걸어오는 장면에서 땅을 울리는 낮고 묵직한 소리처럼, 관객이 실제 상황에서 기대할 법한 음향을 자동으로 구현하는 데 초점을 맞췄다. 연구 결과는 컴퓨터 비전 분야 주요 학술대회인 ‘CVPR 2026’에서 상위 1％ 이내 구두 발표 논문으로 채택됐다. 발표는 6월 6일 이뤄질 예정이다. 최근 구글의 ‘비오(Veo) 3’, 바이트댄스의 ‘시댄스(Seedance) 2.0’ 등 영상과 소리를 함께 생성하는 AI 기술이 빠르게 발전하고 있다. 다만 실제 콘텐츠 제작 현장에서는 영상이 완성된 뒤 장면에 맞는 효과음을 넣거나 음향을 다시 다듬는 후반 작업 수요가 여전히 크다. 기존 영상 기반 음향 생성 AI는 주로 화면에 보이는 사물의 형태나 장면 정보를 바탕으로 소리를 만들었다. 이 방식은 물체의 질량, 속도, 충돌 강도 같은 물리적 요인을 충분히 반영하지 못했다. 같은 물체가 움직이더라도 얼마나 무겁고 빠르게 움직이는지에 따라 소리의 크기와 음색이 달라져야 하지만, 기존 기술은 이런 인과관계를 정밀하게 따지지 못했다. 연구팀이 개발한 파바스는 영상 속 환경과 움직임의 맥락을 분석한다. 이후 물체의 무게와 속도를 추론하고, 이를 소리 생성 과정에 반영한다. 화면의 시각 정보만 따라가는 데 그치지 않고, 왜 그런 소리가 나야 하는지를 물리적으로 계산하는 방식이다. 실험 결과 파바스는 물체가 부딪히거나 타격이 발생하는 장면에서 실제 환경과 가까운 효과음을 생성했다. 물체의 질량과 속도가 바뀌면 소리의 세기와 음색도 자연스럽게 달라졌다. 연구팀은 이를 통해 영상의 몰입감을 높이는 효과를 확인했다고 설명했다. 이번 연구는 콘텐츠 음향 제작 자동화에 직접 활용될 수 있다. 증강현실(AR), 가상현실(VR), 메타버스, 로보틱스 시뮬레이션 등에서도 장면과 상호작용에 맞는 음향을 실시간으로 구현하는 기반 기술이 될 수 있다. 연구팀은 “현실 세계의 물리 법칙과 인과관계까지 이해하는 AI의 가능성을 보여준 연구”라며 “더 몰입감 있는 사용자 경험을 제공하는 데 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다. 오태현 교수는 “기존 생성 AI가 데이터와 모델 규모를 키우는 방향으로 발전했다면, 이번 연구는 AI가 물리량과 인과관계를 직접 이해하도록 설계했다는 점에서 의미가 있다”며 “앞으로 텍스트, 영상, 음성 등 여러 정보를 동시에 이해하고 처리하는 차세대 멀티모달 AI의 핵심 기반 기술로 확장될 수 있다”고 말했다. 기사원문: https://n.news.naver.com/article/584/0000037759?sid=105 <참고 자료> - (사전 공개 논문) arxiv.org/abs/2512.08282 - (프로젝트 웹사이트) physics-aware-video-to-audio-synthesis.github.io 왼쪽부터 오현빈 포스텍 석박통합과정생, 타키다 유타 소니AI 연구원, 우에사카 토시미츠 연구원, 오태현 KAIST 전산학부 교수, 미츠후지 유키 소니 AI 부사장 및 뉴욕대 방문 연구교수

최호진 KAIST 교수 컨소시엄, 국방 AI 인재양성 사업 선정

KAIST·KISTI·건양대 등 5개 기관 참여 2026년 50억 원 등 6년간 총 225억 원 투입 우리 대학 전산학부 최호진 KAIST 교수(인공지능연구센터장)가 이끄는 5개 기관 컨소시엄이 국방부의 ‘2026년 국방 AI 인재양성’ 사업에 선정됐다. ‘2026년 국방 AI 인재양성’ 사업은 군 장병의 AI 역량을 강화하고, 전 장병이 학습에 참여할 수 있는 교육환경을 조성하기 위해 추진된다. AI 기반 군 특화 온라인 플랫폼 구축이 핵심이다. 국방부는 2026년 50억 원을 시작으로 이후 5년간 매년 35억 원 등 6년간 총 225억 원 규모의 예산을 투입할 계획이다. 이번에 선정된 KAIST 컨소시엄은 주관기관인 KAIST를 비롯해 한국과학기술정보연구원(KISTI), 건양대학교, ㈜에듀니티랩, ㈜데이원컴퍼니 등 5개 기관으로 구성됐다. 각 기관은 보유 역량을 결집해 사업을 추진한다. 컨소시엄에는 국내 최고 수준의 AI 교육·연구 인프라를 갖춘 KAIST의 기술력과 국방 특화 보안 인프라를 갖춘 KISTI의 고성능컴퓨팅 환경이 결합된다. 국방 분야 글로컬대학에 선정된 건양대학교의 군 특화 교육 콘텐츠 개발 역량도 더해진다. 여기에 이노베이션 아카데미의 PBL 콘텐츠 개발 전문기관인 ㈜에듀니티랩과 국내 최고 수준의 온라인 AI 교육 플랫폼인 패스트캠퍼스를 운영하는 글로벌 에듀테크 기업 ㈜데이원컴퍼니가 참여해 시너지가 기대된다. 사업 총괄책임을 맡은 최호진 전산학부 교수는 “사업에서 요구하는 초개인화, 동료학습 PBL 콘텐츠 개발을 통해 본 온라인 교육 플랫폼이 45만 장병의 AI 역량을 향상시키는 데 많은 도움을 줄 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

백종문 교수, 한국정보과학회 소프트웨어공학 소사이어티 제20대 회장 취임

2026년 5월 1일부터 2년 임기 시작 국내 소프트웨어공학 학술·산업 발전과 국제 경쟁력 강화 추진 전산학부 백종문 교수가 2026년 5월 1일 한국정보과학회 소프트웨어공학 소사이어티 제20대 회장으로 취임해 2028년 4월까지 2년간 소사이어티를 이끈다. 백 교수는 임기 동안 국내 소프트웨어공학 분야의 학술·산업 발전과 국제 경쟁력 강화를 위해 다양한 활동을 추진할 예정이다. 1987년 설립된 소프트웨어공학 소사이어티는 국내 대표 소프트웨어공학 분야 학술단체다. 소프트웨어공학 관련 학문적·교육적·기술적 발전을 통해 국가 산업 발전에 기여해 왔다. 소사이어티에는 대학, 연구기관, 기업체, 정부기관 등 다양한 분야의 전문가들이 참여하고 있다. 이들은 이론과 경험, 최신 기술을 공유하며 활발한 학술 교류를 이어오고 있다. 소프트웨어공학 소사이어티는 매년 한국소프트웨어공학학술대회(KCSE)를 개최하고 있다. 여름 단기강좌, 초청 세미나, 소프트웨어공학인의 밤 등 다양한 프로그램도 운영하며 국내 소프트웨어공학 커뮤니티 활성화에 중요한 역할을 하고 있다. 정기 소식지를 통해 최신 연구 동향과 산업 정보도 지속적으로 공유하고 있다. 백 교수는 앞으로의 임기 동안 소프트웨어공학 소사이어티의 국제화, 회원 교류 확대, 산학연 협력 강화에 중점을 두고 조직 발전을 이끌 계획이다. 특히 빠르게 변화하는 글로벌 소프트웨어 산업 환경 속에서 국내 연구자와 산업계가 세계적 경쟁력을 확보할 수 있도록 국제 협력과 학술 교류를 확대해 나갈 방침이다.

KAIST 허기홍 교수 연구팀, “믿을 수 있는 바이브 코딩 시대” 실현할 핵심 기술, ..

사용자의 의도를 컴퓨터가 자동으로 검사할 수 있는 엄밀한 명세로 자동 변환 AI 코딩 시대의 핵심 문제인 “정말 의도대로 동작하는가?”를 자동 검증하는 돌파구 제시 복잡한 명세를 실시간으로 쪼개며 생성하고, 중간중간 오류를 검사해 신뢰할 수 있는 명세 생성 기술 고안 KAIST 전산학부 허기홍 교수팀이 AI가 만든 프로그램의 올바름을 보장하는 핵심 기술을 개발했다. 해당 기술을 담은 논문 “Expecto: Extracting Formal Specifications from Natural Language Description for Trustworthy Oracles”는 프로그래밍 언어 분야 최우수 학회인 PLDI 2026에 채택되어 올 6월 발표될 예정이다. 최근 자연어 지시만으로 AI가 코드를 작성해 주는 이른바 “바이브 코딩”이 빠르게 확산되고 있다. 개발자는 “이런 기능을 만들어줘”라고 설명하기만 하면 AI로부터 곧바로 코드를 얻을 수 있지만, 문제는 그 코드가 실제로 사용자의 의도를 정확히 반영했는지 확인하기 어렵다는 데 있다. AI가 생성한 코드를 사람이 일일이 검토하는 데에는 한계가 있으며, 최근에는 그 검토 과정마저 AI에 의존하는 경우가 늘어나면서 코드의 신뢰성을 어떻게 보장할 것인지가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 연구팀이 개발한 Expecto는 인간의 요구사항을 컴퓨터가 이해할 수 있는 엄밀한 명세 (formal specification)으로 자동 변환함으로써, AI가 생성한 코드가 사용자의 의도를 실제로 만족하는지 검증할 수 있게 하는 기술이다. 엄밀한 명세는 논리식으로 작성되어 모호함이 없고 컴퓨터가 이해할 수 있지만, 사람이 직접 작성하기는 매우 어렵다. Expecto는 이러한 엄밀 명세 작성을 자동화하고, 작성된 엄밀 명세는 프로그램 검증 기술을 이용하여 자동 생성된 코드의 올바름을 확인하는 데 활용된다. 연구팀은 언어모델과 논리 검증을 결합한, 논리-직관 AI (neurosymbolic AI) 기술을 이용하여 Expecto 를 설계했다. 복잡한 요구사항을 한 번에 처리하지 않고, 여러 논리 계층으로 나누어 각각 엄밀한 명세로 변환하는 방식이다. 기존 기술이 언어모델에게 모든 것을 맡기고, 긴 요구사항 전체를 한 번에 엄밀한 명세로 작성하도록 지시하는 것과 대조적이다. 이는 복잡한 문제의 풀이 과정을 한 번에 모두 쓰게 하는 것과 같아 중간에 작은 실수가 발생하기 쉽기 때문이다. 또한 Expecto는 명세가 올바르게 작성되고 있는지 프로그래밍언어 분야의 기술을 활용하여 지속적으로 점검한다. 아직 완성되지 않은 부분이 있더라도 현재까지 만들어진 규칙이 문법적으로 올바른지, 타입이 맞는지, 논리적 모순은 없는지를 확인한다. 이를 통해 명세가 잘못된 방향으로 생성되고 있을 때 오류를 조기에 발견하고 즉시 수정할 수 있다. Expecto는 AI 코딩 도구가 코드를 생성하는 단계를 넘어, 생성된 코드의 올바름까지 자동으로 검증하는 “검증형 AI”로 나아가기 위한 기반 기술이다. 연구팀의 이동재씨(전산학부 박사과정)는 “앞으로의 개발 환경에서는 단순히 코드를 빠르게 생성하는 것만으로는 충분하지 않다”며, “AI가 만든 코드가 사용자의 의도를 정확히 만족하는지 자동으로 확인할 수 있어야 한다”고 설명했다. 특히 금융, 보안, 의료, 인프라 소프트웨어처럼 작은 오류도 큰 피해로 이어질 수 있는 분야에서 AI 기반 SW 개발의 신뢰성을 높이는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대했다. 허기홍 교수는 “바람직한 AI 기술은 증명의 부담까지 AI가 지는 형태여야 한다”며, “생성한 코드의 올바름까지 스스로 책임지는 AI 에이전트 기술을 실현하겠다”는 포부를 밝혔다.

전산학부 문수복·차미영 교수, 2026년 과학·정보통신의 날 정부포상 수상

<사진상 왼쪽 문수복 교수, 오른족 차미영 교수> 문수복 교수, 과학기술포장 수상 차미영 교수, 과학기술훈장 혁신장 받아 KAIST 전산학부 문수복 교수와 차미영 교수가 과학기술정보통신부 주관 ‘2026년 과학·정보통신의 날 기념식’에서 각각 정부포상을 받았다. 기념식은 4월 21일 한국과학기술회관 국제회의실에서 열렸으며, 과학기술·정보통신 진흥 유공자 164명에게 훈장·포장·표창이 수여됐다. 문수복 교수는 컴퓨터 네트워크 분야의 연구 성과와 양성평등 증진에 기여한 공로로 과학기술포장을 받았다. 문 교수는 서울대 컴퓨터공학과와 미국 매사추세츠대 애머스트에서 학위를 받은 뒤 2003년부터 KAIST 전산학부 교수로 재직해 왔다. 네트워크 성능 측정·분석, 온라인 소셜 네트워크 분석, 초고성능 네트워크 시스템 연구를 이어왔다. 차미영 교수는 빅데이터 기반 사회문제 해결 연구 공로로 과학기술훈장 혁신장(2등급)을 받았다. 차 교수는 KAIST 전산학부 출신으로 독일 막스플랑크 연구소 박사후연구원을 거쳐 2010년부터 교수로 재직 중이다. 인공지능을 활용한 가짜뉴스 탐지, 온라인 혐오표현 분류, 빈곤 지역 탐지 등 계산사회과학 연구를 이끌어 왔으며, 2024년에는 한국인 최초로 막스플랑크 연구소 단장에 선임됐다. 전산학부장은 “문수복 교수와 차미영 교수의 이번 수상은 전산학부의 연구 역량과 사회적 기여를 함께 보여준 뜻깊은 성과”라며 “앞으로도 세계적 수준의 연구와 공공적 가치 창출에 힘쓰겠다”고 밝혔다. 기사원문: https://news.kaist.ac.kr/news/html/news/?mode=V&mng_no=60870

KAIST 한준 교수 연구팀, NDSS 2026 Distinguished Paper Awa..

KAIST 전산학부 센싱 지능 및 사이버-물리 보안(CyPhy) 연구실 한준 교수팀이 전자기파를 이용해 인공지능(AI) 모델의 내부 구조를 원거리에서 탈취하는 기술을 개발, 그 혁신성을 인정받아 세계적 권위의 보안 학술대회인 NDSS(Network and Distributed System Security Symposium) 2026에서 Distinguished Paper Award를 수상했다. 한준 교수팀의 논문 “Peering Inside the Black-Box: Long-Range and Scalable Model Architecture Snooping via GPU Electromagnetic Side-Channel”은 AI 모델이 GPU에서 연산될 때 발생하는 미세한 전자기파 신호를 분석해 별도의 해킹이나 물리적 침입 없이도 모델 구조를 추정하는 새로운 공격 기법 ‘ModelSpy(모델스파이)’를 제시했다. 해당 기술은 스마트폰이나 가방에 숨길 수 있는 소형 안테나만으로도 동작 가능하며, 벽 너머나 수 미터 거리에서도 AI 모델 정보를 탈취할 수 있다는 점에서 기존 보안 가정을 뒤흔드는 결과로 평가된다. 또한 연구팀은 전자기파 교란, 연산 난독화 등 현실적인 방어 기법을 함께 제안함으로써, 단순한 공격 시연을 넘어 실제 보안 대응까지 고려한 책임 있는 연구로 주목받고 있다. 이번 연구는 싱가포르국립대학교와 저장대학교와의 국제 공동연구를 통해 수행되었다. 한준 교수는 “이번 연구는 AI 시스템이 물리적 환경에서도 새로운 공격에 노출될 수 있음을 보여준 사례로, 향후 AI 인프라 전반에서 사이버-물리 보안의 중요성이 더욱 커질 것”이라며, “앞으로도 실세계 환경을 고려한 보안 연구를 지속적으로 이어갈 계획”이라고 밝혔다. [관련기사] https://news.kbs.co.kr/news/pc/view/view.do?ncd=8522831&ref=A https://www.dongascience.com/ko/news/77115 https://www.etnews.com/20260331000201

한준 교수, ACM MobiSys’27 General Chair 선임

전산학부 한준 교수가 모바일 컴퓨팅 분야의 최상위 국제학술대회인 ACM International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services(MobiSys) 2027의 General Chair로 선임됐다. MobiSys는 모바일 시스템, 무선 네트워크, IoT, 사이버-물리 시스템 분야를 대표하는 세계적 권위의 학술대회로, 해당 분야의 주요 연구 성과가 발표되고 학문적 흐름을 이끄는 대표 학술무대로 평가받는다. 매년 전 세계 연구자들이 참여해 최신 연구 성과를 공유하며, 2027년 학회는 MobiSys 25주년을 기념하는 행사로 개최돼 더욱 뜻깊은 학회가 될 것으로 기대된다. 베트남 호치민시에서 개최되는 MobiSys 2027에서 한준 교수는 General Co-Chair를 맡아 학회의 전반적인 기획과 운영을 이끌 예정이다.

[연구과제 선정] 물리 지능 기반 차세대 AI 연구 수행

KAIST 전산학부 윤성의 교수(연구책임자) 연구팀이 최근 정보통신기획평가원(IITP) 연구과제에 선정됐다. 연구팀은 앞으로 3년간 연간 약 10억 원 규모의 지원을 받아 물리 지능(Physical Intelligence) 기반 차세대 인공지능 연구를 수행한다. 이번 과제에는 전산학부 김태균 교수, 성민혁 교수, 오태현 교수와 전기및전자공학부 명현 교수가 공동연구자로 참여한다. 산업체 협력기관으로는 홀리데이로보틱스가 함께한다. 연구팀은 물리 환경과의 상호작용을 통해 스스로 학습하고 진화하는 Physical Intelligence 기반 AI 시스템 개발을 목표로 한다. 특히 로봇과 자율 시스템이 실제 환경에서 자율적으로 학습하고 적응할 수 있는 차세대 인공지능 기술 구현에 주력할 예정이다. 이번 연구는 기존의 데이터 중심 AI를 넘어, 인지·판단·행동이 유기적으로 통합된 실세계 지능, 즉 Embodied AI의 구현을 지향한다. 연구 성과는 향후 로보틱스, 자율주행, 산업 자동화 등 다양한 분야에 폭넓게 활용될 것으로 기대된다.

KAIST 전산학부, 개교 55주년 우수교원 포상 3명 수상

시어링 조셉 교수 연구 부문, 박진아 교수 국제협력 부문 수상 김은정 교수 ‘글로벌멘토상’…외국인 교원 정착·연구 지원 공로 KAIST 전산학부 김은정·시어링 조셉·박진아 교수가 KAIST 개교 55주년을 맞아 시행된 우수교원 포상 및 특별포상 수상자로 선정돼 시상식을 통해 상을 받았다. 학술·연구·국제협력 등 각 분야에서 학교 발전에 기여하고 KAIST 핵심 가치를 실천한 공로를 인정받았다. 박진아 교수는 우수교원 포상 ‘국제협력 부문’ 수상자로 선정됐다. 국제협력 부문은 국제교육·연구 프로그램 운영 실적, 국제학술회의 및 심포지엄 주관, 국제자문교수 활동, 외국인 지도학생 수 등을 종합 평가해 수여된다. 박 교수는 다양한 국제화 과제를 추진해 학내외 파급효과를 만들고 KAIST의 글로벌 역량 강화에 기여한 점이 높게 평가됐다. 시어링 조셉 교수는 우수교원 포상 ‘연구 부문’을 수상했다. 연구 부문 포상은 탁월한 연구개발 성과로 대학 발전에 기여하고, 그 우수성을 국내외에서 인정받아 학교를 대표할 연구 활동을 수행한 교원에게 주어진다. 이번 수상을 통해 시어링 조셉 교수의 전산학 분야 연구 성과와 연구 경쟁력 강화 기여가 공식적으로 확인됐다. 김은정 교수는 개교 55주년 기념 특별포상 부문인 ‘글로벌멘토상’을 받았다. 글로벌멘토상은 외국인 교원이 교육과 연구에서 성과를 내고 KAIST 및 한국 사회에 원활히 정착하도록 지원한 교원에게 수여된다. 김 교수는 공동연구과제 수행을 비롯해 연구·강의 멘토링, 국제 공동 네트워크 형성, 행정 절차 안내와 생활 정보 제공 등에서 협력 기반을 구축한 공로를 인정받았다. 전산학부는 “세 교수의 수상은 전산학부가 교육·연구·국제협력 전 분야에서 성과를 축적해 온 결과”라며 “구성원의 도전과 성장을 뒷받침하는 학부 차원의 지원을 이어가겠다”고 밝혔다.

KAIST 김대영 교수팀 논문 ICLR 2026 채택… 비전-언어 모델 ‘암기 편향’과 반..

왼쪽부터 Dang Thi Tuong Vy 석사과정, An Vo 석사과정[주저자], 김대영 교수 KAIST 김대영 교수 연구팀, 비전-언어 모델의 ‘암기 편향’과 반사실적 추론 한계 규명… Google DeepMind·ByteDance도 최신모델 평가에 벤치마크 활용 KAIST 전산학부 김대영 교수팀 논문 ‘Vision Language Models are Biased’, ICLR 2026 채택 반사실 이미지에서 최신 VLM 평균 정답률 17％… “보는가, 기억하는가” 질문 던져 KAIST 전산학부 김대영 교수(AI2 연구실, Automatic Identification and Artificial Intelligence Laboratory) 연구팀의 논문 “Vision Language Models are Biased”가 인공지능 분야 국제학회 ICLR 2026(The Fourteenth International Conference on Learning Representations)에 채택됐다. ICLR 2026은 2026년 4월 23–27일 브라질 리우데자네이루에서 열린다. “VLM은 실제로 ‘보는’가, 아니면 ‘기억하는’가?” 이번 연구는 비전-언어 모델(VLM)이 이미지와 텍스트를 함께 이해·추론하는 과정에서, 실제로 이미지를 “보며” 분석하기보다 학습 과정에서 암기한 상식/패턴(기억된 지식)에 과도하게 의존할 수 있음을 실험적으로 보였다. 특히 연구팀은 반사실적(counterfactual) 이미지(현실의 통념을 일부러 깨도록 조작된 이미지)에 대한 추론에서 최신 VLM들이 현저히 취약해진다는 점을 확인했다. 연구팀이 제안한 벤치마크 ‘VLMsAreBiased’는 이러한 취약성을 체계적으로 측정하도록 설계됐다. 예를 들어, 모델이 “아디다스 로고는 줄이 3개”, “닭은 다리가 2개”처럼 흔히 접하는 대상에 대해서는 높은 정확도로 답하더라도, 줄이 4개인 ‘아디다스 유사 로고’나 다리가 3개인 ‘반사실 닭 이미지’처럼 통념과 다른 이미지 입력에서는 제대로 세지 못하고, 기존 지식에 편향돼 오답을 내는 현상이 두드러졌다. 실험 결과, Gemini, OpenAI o3/o4-mini, Claude Sonnet 등 최상위 VLM들이 일반 이미지에서는 높은 정확도를 보였지만, 반사실적 이미지에서는 평균 약 17％ 수준의 낮은 정확도를 기록했다. 이는 모델이 “보이는 것을 근거로 추론”하기보다, 익숙한 대상에 대해 확증 편향(confirmation bias)적으로 ‘정답처럼 보이는 상식’을 우선하는 문제를 시사한다. 본 연구는 KAIST를 중심으로 College of William & Mary(미국), University of Alberta(캐나다), Auburn University(미국)와의 국제 공동연구로 수행됐다. 또한 연구팀이 제안한 벤치마크는 Google DeepMind가 Gemini 3 Pro 평가에 활용했으며, ByteDance가 Seed1.8/2.0 평가에 활용하는 등 실제 프론티어 모델 평가에 적용되고 있다. AI 연구 커뮤니티 전반에서도 큰 주목을 받았으며, Hacker News 메인 페이지에 소개되고 X(구 트위터)와 LinkedIn에서 저명한 전문가들에 의해 널리 공유되는 등 반향을 일으켰다. 아울러 해당 벤치마크는 오픈소스 VLM 평가 프레임워크인 lmms-eval에서 공식 지원돼, 연구 커뮤니티가 다양한 모델을 대상으로 표준화된 방식으로 평가를 수행할 수 있도록 확장되고 있다. 연구팀은 향후 VLM의 신뢰 가능한 비전 추론을 위해, 암기 편향을 줄이고 시각적 근거에 기반한 추론을 강화하는 방향의 평가·학습 방법론을 지속적으로 연구할 계획이다. 관련 링크 프로젝트 홈페이지: https://vlmsarebiased.github.io/ 구글 블로그: https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemini-3-pro-vision/ 바이트댄스 블로그(Seed1.8): https://seed.bytedance.com/en/seed1_8 바이트댄스 블로그(Seed2): https://seed.bytedance.com/en/seed2

KAIST 전산학부 김주호 교수, 유엔 ‘세계 최초’ 독립 국제 AI 과학패널 위원 선정

전 세계 2,600여 명 지원 중 40인 최종 선정…한국 국적자 유일 AI의 경제·사회 영향 과학 평가하는 유엔 공식 독립기구 합류 요슈아 벤지오·마리아 레사 등 세계 석학들과 3년 임기 활동 2026년 2월 13일 KAIST(총장 이광형)는 전산학부 김주호 교수가 유엔(UN)이 출범시킨 ‘독립 국제 인공지능 과학패널(Independent International Scientific Panel on Artificial Intelligence)’ 위원으로 선정됐다고 밝혔다. 이번 선발은 전 세계 2,600여 명이 지원한 공개 경쟁을 거쳐 진행됐으며, 안토니오 구테레스 유엔 사무총장이 최종 40명을 확정했다. 김 교수는 대한민국 국적자로는 유일하게 명단에 포함됐다. 해당 패널은 인공지능이 경제·사회 전반에 미치는 기회와 위험, 영향을 과학적으로 분석·평가해 국제사회의 정책 수립을 지원하는 유엔 공식 독립기구다. 위원들은 정부·기업·기관을 대표하지 않는 개인 자격으로 활동하며 임기는 3년이다. 김 교수는 인간-컴퓨터 상호작용(HCI), 인간-AI 상호작용(HAI) 분야를 선도해 왔고, 2022년 NeurIPS 기조강연을 맡았다. ACM CHI 최우수논문상을 포함해 국제학술대회에서 20회 이상 논문상을 받았으며, 2024년에는 기업의 AI 도입 효과 측정과 업무 재설계를 지원하는 플랫폼 ‘스킬벤치(SkillBench)’를 공동 창업했다. KAIST는 이번 선정을 책임 있는 AI 연구 역량이 국제사회에서 공식적으로 인정받은 성과로 평가했다. 이광형 총장은 “김주호 교수의 위원 선정은 KAIST를 넘어 대한민국 AI 연구의 위상을 보여주는 성과”라며 “KAIST는 국제사회와 함께 AI의 사회·경제적 파급효과를 과학적으로 분석하고 책임 있는 AI 발전을 위한 정책 방향 제시에 기여하겠다”고 밝혔다. [관련 링크] UN 패널 공식 페이지: 바로가기 위원 명단: 바로가기 [관련 기사] 조선일보: 김주호 KAIST 교수, 유엔 신설 AI 과학 평가기구 위원 선정 아시아경제: KAIST 김주호 교수, AI 과학패널 한국인 유일 위원 선정

한민기 교수, KAIST 전산학부 조교수로 2월 1일부 임용

양자 알고리즘·양자·포스트양자 암호 연구…양자 시대 보안 한계 규명 UT Austin·KIAS서 연구 수행, 국제 학회 프로그램위원 활동도 이어가 2026년 2월 1일부로 한민기(Minki Hhan) 교수가 KAIST 전산학부 조교수로 임용됐다. 한 교수의 연구는 암호학과 양자 컴퓨팅을 핵심 축으로 하며, 특히 양자 암호와 포스트양자 암호를 중심으로 양자 환경에서의 안전성 기준과 계산 한계를 이론적으로 규명하는 데 초점을 둔다. 양자 알고리즘과 계산복잡도 관점을 결합해, 어떤 가정이 실제로 무엇을 보장하는지, 또 어떤 조건에서 보안 모델의 한계가 드러나는지를 정교하게 분석한다. 한 교수는 KAIST 부임 전 미국 텍사스오스틴대학교(UT Austin)와 한국고등과학원(KIAS)에서 연구를 수행했다. 2022년 서울대학교에서 수학 박사학위를 받았으며, Eurocrypt, Asiacrypt, QCrypt 등 암호학·양자정보 분야 주요 국제 학술대회의 프로그램위원으로 참여하며 연구 커뮤니티에도 기여해 왔다. 한민기 교수의 개인 웹사이트는 https://hhanmk.github.io/ 에서 확인할 수 있다. 교수연구실은 KAIST N1 802호에 위치해 있다.

김현우 교수팀, 재학습 없이 AI 지식 옮기는 ‘TransMiter’ 개발

모델 구조·크기 달라도 ‘적응 경험’ 이식…업그레이드 때마다 반복되던 후학습 부담 낮춰 AAAI 2026 구두 발표 채택…초거대 모델 전환 비용·시간 줄일 실마리 제시 ‘지식 패치’로 도메인 전문성 빠르게 추가 기대…안전·검증 체계 고도화도 과제 KAIST 전산학부 김현우 교수 연구팀이 고려대학교 연구진과 공동으로, 서로 다른 인공지능(AI) 모델 사이에서 학습된 지식을 재학습 없이 전달하는 기술 ‘TransMiter’를 개발했다. 새로운 모델이 등장할 때마다 반복되던 대규모 후학습(post-training) 부담을 줄일 수 있는 접근으로, AI 모델 교체·업그레이드 과정의 비용과 시간을 크게 낮출 잠재력이 있다는 평가가 나온다. 그동안은 ‘선배 AI’가 특정 데이터와 과제를 통해 쌓은 경험을 ‘후배 AI’로 옮기려면, 유사한 학습 과정을 다시 거치는 방식이 일반적이었다. 모델 구조가 조금만 달라도 기존에 축적한 경험을 그대로 재사용하기 어려웠기 때문이다. 이 과정에서 데이터 확보와 컴퓨팅 자원, 운영 인력이 함께 늘며 비용 부담이 커지는 문제가 반복돼 왔다. 연구팀은 해법을 ‘지식 이식’에 뒀다. TransMiter는 한 모델이 질문을 받았을 때 어떤 정보에 주목하고 어떤 표현을 선택해 결론을 내렸는지, 그 과정에서 축적된 ‘적응 경험’을 다른 모델이 활용하도록 전달하는 데 초점을 맞춘다. 스마트폰을 바꿀 때 연락처와 사진을 옮기듯, 모델을 교체해도 핵심 지식과 판단 요령을 이전하는 방식이다. KAIST는 이 기술이 서로 다른 구조와 크기의 모델 간에도 적용 가능하다고 설명했다. 방대한 데이터로 모델을 다시 학습시키는 대신, 선배 모델의 경험이 반영된 신경망 일부를 이식하듯 전달하거나 출력 기반 정렬을 활용해 지식을 옮기는 접근을 제시했다. 연구팀은 이를 통해 재학습 절차를 줄이면서도 성능 저하를 최소화할 수 있다고 봤다. 이번 연구는 인공지능 분야 국제 학술대회 AAAI 2026에서 구두 발표 논문으로 채택돼 1월 25일 발표됐다. 초거대 언어모델을 포함한 대규모 모델의 후학습 부담이 커지는 상황에서, 모델 전환이 잦은 산업·공공 현장에 즉시성 있는 대안이 될 수 있다는 점이 주목받았다. 김현우 교수는 “이 연구를 확장하면 새로운 초거대언어모델이 등장할 때마다 반복해 수행해야 했던 후학습 비용을 크게 줄일 수 있다”며 “특정 분야의 전문 지식을 손쉽게 추가하는 ‘지식 패치’도 가능해질 것”이라고 밝혔다. 의료·법률·제조 등 도메인별 전문성을 필요할 때 빠르게 보강하고, 모델 전체를 다시 돌리는 부담을 낮추는 방향으로 발전할 수 있다는 뜻이다. 다만 지식 이전이 곧바로 검증된 지식의 보장을 의미하진 않는다. 어떤 경험을 무엇으로 간주해 옮길지, 이전 이후 모델의 안전성과 편향이 어떻게 변하는지에 대한 정량 평가와 표준화가 뒤따라야 한다. 업데이트 속도가 빨라질수록 오류나 편향도 빠르게 확산될 수 있는 만큼, 패치의 출처·버전·검증 결과를 기록하는 이력 관리와 적용 전후 안전성 점검 체계를 함께 갖추는 것이 중요하다. 이번 연구는 국방기술진흥연구소와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 수행됐다. KAIST 전산학부는 이번 성과를 바탕으로 AI 모델 운용 효율을 높이는 한편, 현장 적용을 위한 책임 있는 검증 체계까지 함께 발전시키는 후속 연구를 이어갈 계획이다. 기사 원문 https://www.chosun.com/economy/science/2026/01/27/7ILNPIDBNJC37AZQAWZN5F6S5U/ https://www.donga.com/news/It/article/all/20260127/133240298/1 https://v.daum.net/v/20260127170725077

KAIST 고인영 교수, 과기정통부 장관 표창…엣지-클라우드 기반 AI 인재양성 공로

인공지능·정보서비스 연구·교육 성과 인정…2025년 12월 31일 표창 수여 BECS ITRC 센터장으로 분산 시스템 연구 고도화…자율주행 핵심기술 축적 우리 대학 전산학부 고인영 교수(빅데이터 엣지 클라우드 서비스 연구센터장)가 인공지능·정보서비스 분야 연구 수행과 교육·지도를 통해 미래 ICT 분야를 선도할 창의·도전적 고급인재 양성에 기여한 공로를 인정받아 지난 2025년 12월 31일 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관 표창을 받았다. 고 교수는 자율주행 모빌리티 실용화에 필수적인 엣지-클라우드 분산 컴퓨팅 환경에서 빅데이터 기반 AI 소프트웨어 구축기술 분야 국내 대표 전문가로 평가받는다. 최근에는 웹·엣지 클라우드·사물인터넷(IoT) 등 대규모 분산 시스템 환경에서 서비스 지향 소프트웨어 개발 연구를 수행하며, 모바일 기기·IoT 기기·웹 자원 등 다양한 컴퓨팅 자원을 연계해 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는 프레임워크 모델링과 설계에 집중해 왔다. 이번 표창은 연구 성과를 바탕으로 한 교육·지도 활동이 함께 인정받았다는 점에서 의미가 크다. 고 교수는 센터 운영과 연구 수행을 병행하며 미래 ICT 핵심 분야에서 요구되는 실무형·창의형 인재를 양성하는 데 주력해 왔고, 산학 및 국제 협력과 연계한 연구 기반도 꾸준히 확장해 왔다. 고인영 교수는 “학생들이 도전적 연구를 통해 성장하고, 연구 성과가 현장 문제 해결로 이어지도록 연구와 교육을 더 탄탄히 연결하겠다”고 밝혔다

전산학부 김광조 명예교수, 정년 퇴임후에도 왕성한 연구 및 학술 활동

전산학부 김광조 명예교수는 세계 3대 암호학 국제학회 중 하나인 ASIACRYPT 2028의 개최지 선정을 둘러싼 한국·UAE·중국·파키스탄 간의 치열한 경쟁에서, 국내(대전) 유치를 이끌며 최다 득표를 얻는 데 주도적인 역할을 수행하였다. 이를 통해 한국 암호학 연구의 국제적 위상을 한층 강화하고, 차세대 연구자 양성 및 학문적 교류 확대에 크게 기여하였다. https://m.boannews.com/html/detail.html?idx=140971&page=1&kind=3 https://cm.asiae.co.kr/en/article/2025121710490060925 또한, 김광조 명예교수는 지난 5년간 세계적인 암호학 석학들과의 국제 공동연구를 통해 개발한 차세대 양자내성 전자서명 알고리즘 ‘SOLMAE’를 LG유플러스와 공동으로 한국정보통신기술협회(TTA) 표준으로 제정하는 데 핵심적인 역할을 수행하였다. SOLMAE는 양자 컴퓨터의 공격에도 안전한 전자서명 방식으로, 미국 NIST 보안 기준 최소 1등급부터 최고 5등급까지를 모두 충족한다. 특히, 미국 NIST가 양자내성 전자서명 표준으로 채택한 FALCON과 비교해 연산 효율성과 처리 속도 면에서 우수한 성능을 제공하며, 연산 자원이 제한된 IoT 및 임베디드 기기 환경에서도 적용 가능한 실용적인 전자서명 기술로 평가받고 있다. https://solmae-sign.info https://www.yna.co.kr/view/RPR20251230001300353 https://www.hankyung.com/article/202512301885g

KAIST 전산학부 오태현 교수 연구팀, Qualcomm Innovation Fellows..

KAIST 전산학부 오태현 교수 연구팀의 논문 2편이 2025년 11월 27일 열린 Qualcomm Innovation Fellowship Korea(QIFK) 2025에서 최종 Winner로 선정됐다. Qualcomm Innovation Fellowship은 2009년 미국에서 시작된 글로벌 산학 협력 프로그램으로, 유럽·인도·한국 등으로 확대되며 혁신 연구를 수행하는 대학원생에게 연구비와 장학금을 지원한다. 국내에서 운영되는 QIFK는 AI 분야를 중심으로 우수한 대학원생 연구를 발굴·지원하는 프로그램이다. 올해 QIFK 2025에서는 30편의 논문이 Finalist로 선정됐고, 이 가운데 15편만 최종 Winner로 뽑혔다. KAIST 전산학부 오태현 교수 연구팀은 이 중 2편이 Winner로 선정되는 성과를 거뒀다. 선정 논문은 다음과 같다. “Dr.Splat: Directly Referring 3D Gaussian Splatting via Direct Language Embedding Registration” “Zero-shot Depth Completion via Test-time Alignment with Affine-invariant Depth Prior” 김준성 학생의 논문 “Dr.Splat: Directly Referring 3D Gaussian Splatting via Direct Language Embedding Registration”은 2D 렌더링을 거쳐 언어 정보를 전달하던 기존 3D 장면 이해 방식의 구조적 한계를 분석하고, 이를 극복하기 위해 언어 임베딩을 3D 공간에 직접 결합하는 새로운 프레임워크를 제안했다. 제안 방법은 기존 대비 5~7배 빠른 언어 정보 등록 속도와 기존 언어 표현의 6.25％ 수준의 저장 메모리만 사용하는 높은 효율성을 동시에 달성했다. 또 언어 기반 3D 객체 검색·선택·분할 등 다양한 3D 인지 작업에서 높은 정확도를 보였다. 이 논문은 ‘IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR) 2025’에서 상위 3.7％에 해당하는 Spotlight 논문으로 선정돼 연구적 우수성을 인정받았다. 이효석 학생의 논문 “Zero-shot Depth Completion via Test-time Alignment with Affine-invariant Depth Prior”는 학습에 사용되지 않은 새로운 센서 환경이나 도메인에서도 추가 학습 없이 깊이 완성(depth completion)을 가능하게 하는 테스트 타임 정렬(test-time alignment) 방법을 제안했다. 특정 센서나 데이터 분포에 의존해 일반화에 한계를 보이던 기존 방법의 문제를 짚고, 아핀 변환에 불변적인 깊이 사전지식(affine-invariant depth prior)을 활용해 희소한 깊이 측정값을 안정적으로 보완함으로써 우수한 일반화 성능을 달성했다. 제안 방법은 실제 환경을 포함한 다양한 설정에서 일관된 성능 향상과 안정적인 복원 품질을 보였으며, 해당 논문은 AAAI 2025에 채택돼 연구 성과를 인정받았다. 두 연구는 포스터 세션과 논문 발표를 통해 기술적 완성도와 혁신성, 향후 연구 확장 가능성을 종합적으로 평가받아 최종 Winner로 선정됐다.

KAIST 전산학부 오태현 교수 연구팀, ‘2025 ICT 전자신문 논문공모 대제전’ 최우..

<사진 설명: (왼쪽부터) KAIST 전산학부 오태현 교수, 숙명여자대학교 차은주 교수, KAIST 전산학부 이효석 연구원, KAIST 전기및전자공학부 임소휘 연구원> 역대 최다 298편 접수…최종 9편 수상작 중 최우수상은 3편에만 수여 숙명여대 차은주 교수와 공동연구…잠재 확산 모델 기반 역문제 해결 안정화 성과 측정값 일관성 유지·왜곡 최소화 확률적 보정으로 안정성·신뢰성 동시 개선 검증 KAIST(총장 이광형) 전산학부 오태현 교수가 이끄는 연구팀이 ‘2025 ICT 전자신문 논문공모 대제전’에서 최우수상(Best Excellence Award)을 수상했다. ICT 전자신문 논문공모 대제전은 정보통신기술(ICT) 분야의 우수 연구 성과를 발굴·시상하기 위해 열리는 학술 공모전이다. 제17회 대회에는 총 298편의 논문이 접수돼 역대 최다를 기록했고, 이 가운데 9편만 최종 수상작으로 선정됐다. 최우수상은 최종 3편에만 수여된다. 이번 수상은 KAIST 전산학부 오태현 교수 연구팀이 숙명여자대학교 전자공학부 차은주 교수와 공동으로 수행한 연구 성과다. KAIST 전산학부 이효석 학생(박사과정), 전기및전자공학부 임소휘 학생(석사과정)이 연구팀으로 참여했다. 수상 논문 제목은 「Measurement-Consistent Langevin Corrector를 이용한 확산 기반 역문제 해결 안정화」다. 최근 생성형 AI는 단순한 콘텐츠 생성 기술을 넘어 불완전하거나 손상된 데이터를 복원하고 실제 문제를 해결하는 핵심 기술로 빠르게 확장되고 있다. 특히 의료·과학·산업 현장에서는 제한된 측정값으로부터 원래의 신호나 영상을 복원해야 하는 역문제(Inverse Problem)가 빈번하게 발생한다. 이런 문제를 얼마나 안정적이고 신뢰성 있게 해결할 수 있는지가 실제 활용 가능성을 좌우하는 핵심 요소로 떠오르고 있다. 생성형 AI 기법 가운데 잠재 확산 모델(latent diffusion model)은 학습한 데이터 분포 특성을 바탕으로 관측이 불완전한 정보를 복원하는 역문제 해결에 널리 활용된다. 영상 복원, 의료 영상, 위성·천문 영상 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 다만 기존 잠재 확산 모델 기반 역문제 해결 방법은 복원 과정에서 측정값과의 일관성을 유지하려는 목표와, 생성형 AI가 학습한 데이터 특성을 반영하는 과정 사이의 균형을 맞추기 어렵다는 한계가 있었다. 이로 인해 복원 과정이 불안정해지거나 실제 문제에서 의미 있는 해를 안정적으로 찾기 어려운 문제가 발생해 왔다. 이에 연구팀은 결과를 생성하는 과정에서 실제 측정값과의 일관성을 지속적으로 유지하면서도 결과가 과도하게 왜곡되지 않도록 확률적으로 보정하는 새로운 방법을 제안했다. 이론적 분석과 실험을 통해 잠재 확산 모델 기반 생성형 AI를 이용한 역문제 해결에서 안정성과 신뢰성을 동시에 높일 수 있음을 검증했다. 이번 연구는 KAIST와 숙명여자대학교 간 공동 연구로 수행됐다. KAIST 졸업생 출신인 차은주 교수가 참여한 대학 간 협력 성과라는 점에서도 의미가 있다. 관련 기사: https://www.etnews.com/20251114000166

KAIST, 구글 Gemini 등 ‘전문가 혼합(MoE)’ 구조 악용한 ‘악성 전문가 AI..

(왼쪽부터) KAIST 송민규 박사과정, 김재한 박사과정, 손수엘 교수 (우측상단) 신승원 교수, 나승호 책임연구원 MoE 구조에 ‘악성 전문가’ 1개만 섞여도 LLM 안전성 급락…유해 응답 최대 80％까지 증가 ACSAC 2025 최우수논문상 수상…오픈소스 LLM 생태계의 새로운 보안 검증 과제 제시 2025년 12월 29일(월) KAIST 연구진이 구글 Gemini 등 주요 상용 거대언어모델(LLM)에 널리 쓰이는 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 구조가 새로운 보안 위협이 될 수 있음을 세계 최초로 규명했다. MoE는 여러 개의 ‘작은 AI(전문가 모델)’를 상황에 따라 선택해 효율을 높이는 방식으로, 최근 대형 모델에서 빠르게 확산 중인 구조다. 전기및전자공학부 신승원 교수와 전산학부 손수엘 교수 공동연구팀은 MoE 구조를 악용해 LLM의 안전성을 심각하게 훼손할 수 있는 공격 기법을 제시했다. 이 연구는 정보보안 분야 권위 학회인 ACSAC 2025(Annual Computer Security Applications Conference)에서 최우수논문상(Distinguished Paper Award) 을 수상했다. 올해 전체 채택 논문 가운데 최우수논문으로 선정된 연구는 단 2편이다. 연구팀은 특히 공격자가 상용 LLM의 내부 구조에 직접 접근하지 않더라도, 오픈소스로 유통되는 전문가 모델 가운데 단 하나가 악성으로 오염될 경우 전체 LLM이 위험한 응답을 생성하도록 유도될 수 있음을 실험으로 입증했다. 정상적인 전문가들 사이에 ‘악성 전문가’가 섞이면, 특정 조건에서 그 전문가가 반복 선택되며 안전장치가 무력화될 수 있다는 뜻이다. 더 큰 문제는 모델 성능 저하가 거의 나타나지 않아 사전 탐지가 어렵다는 점이다. 실험 결과, 연구팀이 제안한 공격 기법은 유해 응답 발생률을 기존 0％에서 최대 80％까지 끌어올릴 수 있었다. 다수의 전문가 중 단 1개만 감염돼도 전체 모델 안전성이 크게 떨어지는 현상도 확인했다. 연구팀은 이번 결과가 오픈소스 기반 LLM 개발이 확산되는 현실에서, 앞으로는 성능만큼이나 전문가 모델의 출처·무결성·안전성 검증이 필수라는 점을 보여준다고 강조했다. 신승원·손수엘 교수는 “효율성을 위해 빠르게 확산 중인 MoE 구조가 새로운 보안 위협이 될 수 있음을 실증적으로 확인했다”며 “이번 수상은 인공지능 보안의 중요성을 국제적으로 인정받은 성과”라고 밝혔다. 이번 연구에는 전기및전자공학부 김재한·송민규 박사과정, 나승호 박사(현 삼성전자), 전기및전자공학부 신승원 교수, 전산학부 손수엘 교수가 참여했다. 연구 결과는 2025년 12월 12일 미국 하와이에서 열린 ACSAC 2025에서 발표됐다. 논문/코드 논문: MoEvil: Poisoning Experts to Compromise the Safety of Mixture-of-Experts LLMs https://jaehanwork.github.io/files/moevil.pdf GitHub(기술 오픈소스): https://github.com/jaehanwork/MoEvil ※ 본 연구는 과학기술정보통신부의 한국인터넷진흥원(KISA) 및 정보통신기획평가원(IITP) 지원을 받았다. 기사원문 https://news.kaist.ac.kr/news/html/news/?mode=V&mng_no=56591

전산학부 유신 교수, 한국공학한림원 2026년 신입 일반회원 선정

인공지능 기반 테스팅·디버깅 연구 성과로 공학기술 석학 단체에서 역량 인정 우리 대학 교원 12명 선발…유 교수 포함 일반회원 8명·정회원 4명 이름 올려 2025년 12월 23일 KAIST 전산학부 유신 교수가 한국공학한림원 2026년 신입 일반회원으로 선정됐다. 한국공학한림원은 학계·산업계·국가 연구기관에서 혁신 기술 개발과 탁월한 연구 성과로 국가 발전에 기여한 공학기술 전문가를 발굴하는 국내 대표 공학기술 단체다. 한림원은 이번 신입 회원을 약 10개월간의 다단계 심사를 거쳐 최종 선발했으며, 정회원 49명과 일반회원 84명이 새로 이름을 올렸다. 유신 교수는 전산학부에서 인공지능형 소프트웨어공학 연구실(COINSE)을 이끌고 있다. 연구실은 유전알고리즘과 딥러닝 등 인공지능 기법을 활용해 코드에 존재하는 결함의 위치를 자동으로 찾고 수정하는 테스팅·디버깅 기술을 연구한다. 기계학습 모델이 소프트웨어 개발의 핵심 요소로 확산되는 흐름에 맞춰, 기계학습 모델 자체의 결함을 탐지·수정하는 문제까지 연구 범위를 넓히고 있다. 이번 선임과 함께 우리 대학에서는 총 12명의 교원이 2026년 신입 회원으로 선정됐다. 정회원에는 손훈(건설및환경공학부), 박현규(생명화학공학과), 배중면(기계공학과), 원유집(전기및전자공학부) 교수가 포함됐다. 신입 일반회원에는 배현민(전기및전자공학부), 박인규(기계공학과), 한재흥(항공우주공학과), 김형준(문술미래전략대학원 석좌교수), 이진우(생명화학공학과), 이건재(신소재공학과 지정석좌교수), 유신(전산학부), 남윤성(생명과학과) 교수가 선정됐다. 전산학부는 “소프트웨어 신뢰성과 안전성은 AI 확산 시대의 핵심 과제”라며 “이번 선정은 전산학부의 소프트웨어 품질·신뢰성 분야 연구 역량을 대외적으로 확인한 성과”라고 밝혔다. 이어 “학부는 앞으로도 세계 수준의 연구가 지속될 수 있도록 지원을 강화하겠다”고 덧붙였다. 관련기사: KAIST 뉴스(원문)

류석영 교수 연구, 과기정통부 ‘2025 국가연구개발 우수성과 100선’ 선정

< (윗줄 왼쪽부터) 김경민 교수, 류석영 교수, 최신현 교수 / (아랫줄 왼쪽부터) 한명준 교수, 허원도 교수 > 자바스크립트 구현체 결함 탐지 원천기술로 구글 브라우저 등에서 다수 결함 검출 ‘우수성과 100선’, 2006년부터 매년 100건 선정… 부처 추천·전문가 평가·대국민 공개검증 거쳐 인증·포상 선정 성과에 장관 인증서·현판, 사례집 발간·홍보, 과제·사업·기관 평가 가점 등 인센티브 2025년 12월 22일 우리 전산학부 류석영 교수 연구가 과학기술정보통신부가 선정하는 ‘2025년 국가연구개발 우수성과 100선’에 이름을 올렸다. 국가연구개발 우수성과 100선은 정부 지원 R&D 과제에서 창출된 성과 가운데 대표 우수성과 100건을 매년 선정해 인증·포상하는 제도다. 과학기술에 대한 국민의 이해와 관심을 높이고 연구자 자긍심을 고취하는 취지로 2006년부터 운영돼 왔다. 선정 절차는 부·처·청 추천을 바탕으로 산·학·연 전문가로 구성된 선정평가위원회 심사와 대국민 공개검증을 거쳐 최종 확정된다. 연구개발 효과와 경제·사회적 파급효과 등이 주요 평가 기준으로 반영된다. 2025년 선정도 잠정목록 공개 및 공개검증 (2025.11.28.~12.11.) 우수성과 100선으로 선정되면 과학기술정보통신부 장관 인증서와 현판이 수여되며, 사례집 발간과 홍보영상 제작 등 확산 사업이 뒤따른다. 또한 정부포상 추천, 과제·사업·기관 평가 가점 등 제도적 인센티브가 제공된다. 이번 2025년 우수성과 100선 우리 대학 선정 과제 프로그래밍언어 구현체 결함 탐지 원천기술 개발 및 구글 브라우저 등 자바스크립트 구현체 다수 결함 검출 (전산학부 류석영 교수) 모트전이 멤리스터의 열적 동역학 활용 고차원 인공 뉴런 및 시공간적 컴퓨팅 시스템 개발 (신소재공학과 김경민 교수) 나노 필라멘트 기반 초저전력 상변화 메모리 소자 구현을 통한 차세대 반도체 원천기술 확보 (전기및전자공학부 최신현 교수) 제일원리 기반 계산 방법론 개발과 특이 양자 물성의 이해 (물리학과 한명준 교수) 시냅스 형성과 변화를 살아있는 동물 뇌에서 실시간 관찰·분석하는 영상기술 개발 (생명과학과 허원도 교수) 이 가운데 김경민 교수와 허원도 교수는 각각 기계·소재 분야와 생명·해양 분야 최우수 성과로도 선정됐다. 관련 기사 https://news.kaist.ac.kr/news/html/news/?mode=V&mng_no=56350

신인식 KAIST 교수, IEEE RTSS 2025 ‘가장 영향력 있는 논문상’…한국인 최..

20년간 학계·산업계에 영향 준 ‘주기적 자원 모델’…실시간 시스템 설계 표준 이론으로 평가 2003년 RTSS 최우수 논문상 이어 ‘세월의 검증’까지…12월 4일 보스턴서 시상 KAIST 전산학부 신인식 교수가 실시간 시스템 분야 최고 권위 학술대회인 IEEE 실시간 시스템 심포지엄(RTSS)에서 ‘가장 영향력 있는 논문상(Influential Paper Award) 2025’을 수상했다. KAIST는 2025년 12월 21일 이 같은 수상 소식을 밝혔다. 한국 연구자가 이 상을 받은 것은 이번이 처음이다. 수상 논문은 신인식 교수와 미국 펜실베이니아대(UPenn) 이인섭(Insup Lee) 교수가 2003년 공동 발표한 “Periodic Resource Model for Compositional Real-Time Guarantees”(DOI: 10.1109/REAL.2003.1253249)다. RTSS의 ‘가장 영향력 있는 논문상’은 발표 후 10년 이상 학계와 산업계 전반에 지속적인 영향을 미친 연구를 선정하는 ‘Test-of-Time’ 성격의 상으로 알려져 있다. 해당 연구는 복잡한 실시간 시스템을 한 번에 검증하던 방식에서 벗어나, 시스템을 모듈 단위로 나눠 각 모듈의 시간 제약 충족 여부를 먼저 검증한 뒤 이를 결합해도 전체 안전성이 유지됨을 보장하는 방법을 제시했다. 이 접근은 자율주행차, 항공·우주, 산업 자동화 등 지연 허용 폭이 극히 작은 고신뢰 실시간 시스템 설계에서 핵심 분석 도구로 활용돼 왔다는 평가를 받는다. 시상식은 RTSS 2025가 열린 미국 보스턴(2025년 12월 2~5일) 현지에서 진행됐다. 신 교수의 논문은 2003년 당시에도 RTSS ‘최우수 논문상(Best Paper Award)’을 받은 바 있어, 20여 년의 시간차를 두고 학문적·산업적 영향력을 다시 공식 인정받았다는 의미가 크다. 신인식 교수는 2008년 KAIST 전산학과에 부임해 현재 교수로 재직 중이다. 고려대 전산학과 학사, 스탠퍼드대 석사, 펜실베이니아주립대 박사를 받았으며, 모바일 컴퓨팅·시스템 보안·실시간 임베디드 시스템을 연구한다. 신인식 교수는 “20년 전의 연구가 실제로 의미 있는 영향을 미쳤다는 점을 인정받아 영광”이라는 취지로 소감을 밝혔다고 KAIST는 전했다. 논문링크: https://ieeexplore.ieee.org/document/1253249 관련기사 https://www.dongascience.com/news.php?idx=75639 https://v.daum.net/v/20251221120123130 https://www.sedaily.com/NewsView/2H1TGGUP1X

윤성의 교수, 2025 ACM Distinguished Member 선정

우리 전산학부 윤성의 교수가 미국 컴퓨터학회(ACM, Association for Computing Machinery)의 ‘ACM Distinguished Member(특훈회원)’로 선정됐다. ACM Distinguished Member는 컴퓨터 및 정보기술 분야에서 탁월한 연구 업적과 공동체 기여를 이루어낸 연구자에게 수여되는 명예로운 지위로, 전 세계 110,000여 명의 ACM 회원 중 상위 10％ 이내, 매년 약 50~60명만 선정되는 매우 선별적인 인정이다. 윤 교수는 대용량 3D 모델을 빠르고 효율적으로 처리하는 스케일러블 렌더링(scalable rendering), 물리 기반 시뮬레이션 및 데이터 생성(physics-based data generation), 그리고 AI·컴퓨터 비전에서 활용되는 다양한 학습 기법(learning techniques) 분야에서 꾸준히 연구 성과를 축적해 왔다. 이러한 기술들은 3D 그래픽스, 로보틱스, 자율주행, 시뮬레이션 기반 AI 등 다양한 응용 분야의 핵심 기반 기술로 활용되고 있다. 윤 교수는 서울대학교에서 전산학 학사, 석사 학위를 취득하고, 미국 노스캐롤라이나 대학교 채플힐(UNC–Chapel Hill)에서 전산학 박사학위를 받았다. 이후 미국 로렌스 리버모어 국립연구소(Lawrence Livermore National Laboratory)에서 박사후연구원으로 근무하며 컴퓨터 그래픽스 및 대규모 데이터 처리 기술을 연구했다. 2007년 KAIST 전산학부에 부임한 이후에는Physical AI 기술과 관련하여: 물리 기반 렌더링, 로봇 경로 계획 및 강화학습, 컴퓨터 비전 및 대규모 검색 기술 등 다양한 주제에서 활발한 연구를 이어오고 있다. 그의 연구는 ACM SIGGRAPH, IEEE CVPR, ICRA 등 세계적 학회에서 다양한 강연으로 소개되었으며, Test-of-Time Award, Best Paper Award, 저널 초청 논문 등 다수의 국제적 연구 성과로도 인정받고 있다. 이번 ACM Distinguished Member 선정은 윤성의 교수가 쌓아온 연구적 성취는 물론, KAIST 전산학부의 국제적 연구 역량과 위상을 다시 한번 입증하는 성과로 평가된다. https://www.acm.org/media-center/2025/december/distinguished-members-2025

상품 주문부터 기차 예매까지 터치 대신 말 한마디면 다 되는 AI ｜ KAIST 신인식 교..

상품 주문부터 기차 예매까지 터치 대신 말 한마디면 다 되는 AI ｜ KAIST 전산학부 신인식 교수, 임영민, 위재영 연구원

KAIST 전산학부, 세계적 권위 ＇ASE 2025＇ 성공 주도 및 ACM SIGSOFT ..

역대 최대 규모 국제학술대회 ASE 2025, 서울서 성황리 개최 기조강연·논문 발표·산학 교류 통해 자동화 소프트웨어 공학의 미래 제시 KAIST 전산학부는 지난 11월 16일(일)부터 20일(목)까지 서울 그랜드 워커힐 호텔에서 열린 제40회 IEEE/ACM 자동화 소프트웨어 공학 국제 학술대회(ASE 2025) 에서 총 5편의 논문을 발표했으며, 이 중 2편이 소프트웨어 공학 분야 최고의 영예인 ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award를 수상하는 성과를 거뒀다. ASE는 소프트웨어 분석, 설계, 구현, 테스트, 유지보수 등 자동화된 소프트웨어 공학 전반을 다루는 세계 최고 권위 학술대회 중 하나다. 이번 서울 대회는 약 1,000여 명의 전 세계 연구자와 산업 전문가들이 참석하여 역대 최대 규모로 개최되었으며, AI 시대의 소프트웨어 공학에 대한 깊이 있는 논의를 이끌었다. 이번 대회의 대회장(General Chair)은 KAIST 전산학부 유신 교수가 맡아 성공적인 행사 운영을 주도했다. ASE 2025는 IEEE, ACM, 한국정보과학회 소프트웨어공학 소사이어티가 공동 주최했으며 , KAIST를 비롯해 LG전자, 슈어소프트테크, 그리고 해외의 Google, Huawei, JetBrains 등 학계와 산업계의 주요 기관 및 기업이 후원사로 참여하며 글로벌 협력의 장을 마련했다. 기조강연에는 프로그램 분석 분야의 세계적 권위자인 University of Wisconsin–Madison의 Thomas Reps 명예교수, 산업 규모의 취약점 분석 기술을 선도해 온 Oracle의 Cristina Cifuentes 부사장, 그리고 삼성전자 상무이자 Georgia Tech 교수인 김태수 박사가 연사로 참여했다. 이들은 자동화된 소프트웨어 공학의 진화, AI와 보안의 융합, 산업 현장의 혁신 사례 등을 주제로 최신 연구 성과와 미래 비전을 제시했다 대회 기간 동안 연구논문 발표 외에도 산업 전시, 도구 시연, 워크숍, 학생 연구 경진대회, 신임교수 심포지엄 등 다양한 프로그램이 진행됐다. 모든 논문은 구두 및 포스터 발표를 병행해 발표자와 참석자 간의 심도 있는 논의가 가능하도록 구성됐다. KAIST 전산학부의 발표 논문 5편은 아래 링크에서 확인할 수 있다. KAIST 전산학부 수상 및 발표 논문 목록 ASE 2025 발표 논문 목록 보기 ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award 수상 논문 (2편) LOSVER: Line-Level Modifiability Signal-Guided Vulnerability Detection and Classification 저자: Doha Nam, Jongmoon Baik WEST: Specification-Based Test Generation for WebAssembly 저자: Dongjun Youn, Shin Wonho, Sukyoung Ryu 일반 발표 논문 (3편) Exact Inference for Quantum Circuits: A Testing Oracle for Quantum Software Stacks 저자: Kanguk Lee, Jaemin Hong, Sukyoung Ryu Execution-Aware Program Reduction for WebAssembly via Record and Replay 저자: Doehyun Baek, Daniel Lehmann, Ben L. Titzer, Sukyoung Ryu, Michael Pradel Forcrat: Automatic I/O API Translation from C to Rust via Origin and Capability Analysis 저자: Jaemin Hong, Sukyoung Ryu ASE 2025는 인공지능, 클라우드, 보안 등 첨단 기술과 소프트웨어 공학의 융합이 가속화되는 흐름 속에서 자동화 소프트웨어 공학의 미래를 조망하고, 한국의 정보기술 역량을 세계에 각인시키는 중요한 계기가 됐다. KAIST 전산학부는 앞으로도 혁신적인 연구를 통해 글로벌 소프트웨어 공학 분야를 선도해 나갈 예정이다. 관련 보도자료 원문 보기 (네이트 뉴스)

전산학부 동문, 세계 최대 AI 보안 경진대회 우승 및 발전기금 기부

<사진상 왼쪽부터 윤인수 교수. 한형석 박사> AI 보안 기술의 미래를 선도하는 전산학부 동문들의 쾌거 전산학부 동문 한형석(학사 2017, 박사 2023), 윤인수(학사 2015) 연구원이 주축이 된 '팀 애틀란타(Team ATLAS)'가 미국 국방고등연구계획국(DARPA)이 주관한 세계 최대 AI 보안 기술 경진대회 'AI 사이버 챌린지(AIxCC)'에서 최종 우승을 차지했다. 결선은 2024년 8월 미국 라스베이거스에서 개최됐다. 전산학부는 이번 성과가 우리 학부 동문들의 기술력과 협업 능력을 세계적으로 입증한 쾌거라 판단한다. '팀 애틀란타'는 삼성리서치, KAIST, 포스텍, 조지아공대 연구진이 협력해 AI 기반 취약점 자동 탐지 및 패치 시스템을 개발했으며, 총 91개 팀 중 7개 팀이 본선에 진출한 가운데 경쟁팀을 압도하며 우승했다. 총상금 400만 달러(약 58억 원)를 수상하며, 2·3위 점수를 합친 것에 필적하는 높은 점수로 기술적 우수성을 입증했다. 특히 '가장 많은 취약점 탐지', '최고 점수 획득' 등 주요 타이틀도 동시에 수상하며 전산학부 동문들의 뛰어난 기술력을 재차 증명했다. 한형석 동문은 시스템 통합 및 인프라 구축을 총괄하는 팀 리더로 활약했고, 윤인수 동문(현 KAIST 전기및전자공학부 교수)은 패치 개발팀 리더로서 시스템 완성도를 높이는 데 핵심 역할을 수행했다. 전산학부는 두 동문이 우승 상금 중 1억 5천만 원을 전산학부와 전기및전자공학부에 기부하기로 결정한 사실을 전하며, 깊은 감사를 표한다. 해당 기부금은 전산학부 장학기금으로 활용될 예정이며, 우수 인재 양성 및 연구 경쟁력 제고에 기여할 것으로 기대된다. 한형석 동문은 "AI가 스스로 취약점을 찾아내고 패치를 완성하는 시스템을 만드는 것은 오랜 꿈이자 보안 기술의 중요한 이정표이다. 모교와 함께 의미 있는 성과를 낼 수 있어 기쁘다"고 밝혔다. 윤인수 교수는 "팀을 이끈 김태수 교수와 연구실 학생들, 그리고 함께 기부에 동참한 한형석 박사에게 감사한다"고 전했다. 전산학부는 앞으로도 동문들과 함께 AI 및 보안 기술 분야에서 세계를 선도하는 인재 양성과 연구 성과 창출에 최선을 다할 것이다. 관련 보도 링크: https://n.news.naver.com/article/016/0002561644?sid=105

KAIST 김주호 교수팀, EMNLP 2025서 LLM 리뷰 평가 프레임워크로 주목

거대 언어 모델이 놓치는 논문 평가의 맹점 정량적으로 밝혀 인간-인공지능 협업 위한 리뷰 체계 구축에 기초 마련 KAIST 전산학부 김주호 교수 연구팀이 논문을 평가할 때 거대 언어 모델(LLM)이 어떤 부분에 집중하고 어떤 요소를 간과하는지를 정량적으로 분석할 수 있는 ‘포커스 레벨 평가(Focus-Level Evaluation)’ 프레임워크를 개발했다. 이 연구는 세계적 자연어처리 학회인 EMNLP 2025에서 SAC Highlights 논문으로 선정되었다. 최근 학회 논문 제출이 급증하면서 LLM을 활용한 자동화된 논문 리뷰가 주목받고 있다. 하지만 기존 리뷰 품질 평가 지표는 주로 문장 유사도나 사실성에 집중돼 있어, LLM이 실제로 전문가들이 중시하는 문제 정의, 방법론, 실험 설계, 독창성 등을 고려하고 있는지를 판단하기 어려운 한계가 존재했다. 연구팀은 이 같은 문제를 해결하기 위해, 논문 리뷰에서 언급된 강점과 약점이 어떤 평가 대상(Target)과 어떤 평가 항목(Aspect)을 중심으로 논의되는지를 자동 분석하는 기법을 고안했다. 이 분석을 통해 인간 전문가와 LLM이 실제로 어디에 집중하고 있는지를 체계적으로 비교할 수 있도록 했다. 다양한 LLM을 대상으로 실험한 결과, LLM 리뷰는 기술적 타당성(Validity)에는 집중했지만, 학술 평가의 핵심 요소 중 하나인 독창성(Novelty)에는 거의 주목하지 않는 경향이 나타났다. 모델 규모가 커지거나 파인튜닝이 적용된 경우에도 이러한 편향은 유지됐다. 인간 리뷰어와 유사한 양상을 보이기는 했으나 전문가 수준에 도달하지는 못했다. 이번 연구는 LLM이 생성한 논문 리뷰의 품질을 해석 가능하고 정량적으로 평가할 수 있는 첫 번째 체계적 방법론을 제시했다는 점에서 학문적 의미가 크다. LLM의 구조적 한계를 명확히 밝힘으로써 향후 AI 리뷰어의 성능 개선에 기여할 수 있으며, 인간과 LLM이 협업해 고품질 리뷰를 생성하는 체계 구축에도 활용될 수 있다. 이 논문은 전산학부 박사과정 신현규 학생이 제1저자로 참여했으며, 산업디자인학과 홍화정 교수 연구팀, LG AI연구원의 조지영 연구원, 이문태 랩장이 공동 저자로 참여했다. 본 연구는 LG AI연구원의 지원을 받아 진행되었다. 해당 논문은 ‘Mind the Blind Spots: A Focus-Level Evaluation Framework for LLM Reviews’라는 제목으로 발표됐으며, arXiv에 게재돼 있다. 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2502.17086

“CPU 없이도 동시성 버그 잡는다” KAIST 권영진 교수팀, 구글 리서치 어워드 수상

ARM 기반 서버 환경에서 소프트웨어만으로 버그 자동 탐지 기술 개발 세계적 산업계 지원 프로그램 ‘구글 리서치 스칼라 어워드’ 국내 드문 수상 사례 KAIST 전산학부 권영진 교수 연구팀이 구글이 수여하는 ‘Research Scholar Award’ 시스템 분야 수상자로 선정됐다. 이 상은 인공지능, 시스템, 보안, 데이터 관리 등 첨단 컴퓨팅 분야에서 혁신적 연구를 수행하는 전 세계 신진 교수들을 대상으로 구글이 직접 심사해 지원하는 글로벌 연구 프로그램이다. → 수상자 명단 공식 링크: Google Research Scholar Award Recipients 이 상은 2020년부터 시작된 이래, 세계적으로 가장 권위 있는 산업계 주도의 시스템 연구 지원 프로그램 중 하나로 평가받고 있다. 특히 수백 명의 후보 중 소수만 선정되는 높은 경쟁률을 자랑하며, 국내 수상 사례는 매우 드물다. 이번 수상의 핵심 성과는 실제 CPU 없이도 칩 내부의 동작을 가상 환경에서 정밀하게 재현함으로써, 기존 방식으로는 탐지하기 어려웠던 ‘동시성 버그(concurrency bug)’를 자동으로 찾아내는 기술이다. 동시성 버그는 최신 ARM 기반의 고성능 서버 CPU가 여러 작업을 병렬로 처리할 때 작업 순서가 꼬이며 발생하는 오류로, 시스템 다운이나 보안 취약점을 유발할 수 있는 심각한 문제다. 권 교수팀은 Apple M3와 같은 최신 ARM 서버 아키텍처에서 해당 버그를 정밀 분석할 수 있는 가상화 기술을 구현했다. 이 기술은 실제 하드웨어 없이도 소프트웨어만으로 명령 실행 순서를 추적하고, 오류 발생 지점을 자동으로 식별할 수 있도록 한다. 이를 통해 최신 리눅스 커널 상에서 신규 버그 11건을 발견했고, 해당 내용은 개발자 커뮤니티에 보고돼 즉시 수정됐다. 리눅스 커널은 글로벌 서버, 슈퍼컴퓨터, 안드로이드 기기 등 수많은 시스템의 핵심 엔진 역할을 수행하며, 이 기술의 안정성 확보는 전 세계 인프라 보안에도 직결되는 중요한 성과다. 구글은 본 연구 성과를 “자사 인프라에도 매우 중요한 기술”로 평가하며 권 교수팀에 Award를 수여했다. 이번 기술은 리눅스뿐 아니라 안드로이드, 윈도우 등 다양한 운영체제에 적용 가능한 범용성을 갖추고 있으며, 권 교수팀은 해당 시스템을 오픈소스로 공개해 학계와 산업계 누구나 활용할 수 있도록 했다. 권영진 교수는 “이번 수상은 KAIST 시스템 연구가 세계 최고 수준의 기술력을 보유하고 있음을 입증한 것”이라며 “앞으로도 안전하고 신뢰성 높은 컴퓨팅 환경을 구축하기 위한 선도적 연구를 지속하겠다”고 밝혔다. 논문정보 https://dl.acm.org/doi/10.1145/3694715.3695944 관련기사 https://v.daum.net/v/20251121090824560 https://biz.heraldcorp.com/article/10620700