< (왼쪽부터) 생명화학공학과 김지한 교수, 강영훈 박사과정, 박현수 박사과정 >
다공성 소재는 넓은 공극과 표면 면적을 지니고 있어, 가스 흡착, 분리, 촉매 등 다양한 에너지 및 환경 분야에서 적용된다. 다공성 소재 중 한 종류인 금속 유기 골격체(MOF)는 무한대에 가까운 경우의 수를 갖는 넓은 물질 공간(materials space) 안에 존재하기에, 인공지능을 사용해 최적의 물질을 추출하고 특성을 예측하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이러한 모델들은 대부분 특정한 물성 한 종류만 학습할 수 있으며, 모든 재료 특성에 보편적으로 적용할 수 없다는 단점이 존재한다.
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 세계 최초로 멀티모달 트랜스포머를 적용한 인공지능(AI)을 통해 다공성 소재의 다양한 물성을 예측하는 기술을 개발했다고 5일 밝혔다. 멀티모달 트랜스포머는 비디오 프레임과 오디오 트랙, 웹 이미지와 캡션, 교육용 비디오와 음성 대본과 같이 서로 다른 형태의 정보를 효과적이고 효율적으로 결합하도록 설계된 신경망 모델의 일종이다.
김지한 교수 연구팀은 챗GPT(ChatGPT)에서 사용된 모델인 트랜스포머를 다공성 소재에 도입해 모든 성능을 예측할 수 있는 멀티모달 인공 신경망을 개발했다. 멀티모달은 사진(이미지)과 설명(자연어)같이 서로 다른 형태의 데이터를 함께 학습하며, 이는 인간과 비슷하게 입체적이고 종합적인 사고를 할 수 있도록 도와준다. 연구팀이 개발한 멀티모달 트랜스포머 (MOFTransformer)는 원자 단위의 정보를 그래프로 표현하고, 결정성 단위의 정보를 3차원 그림으로 전환 후 함께 학습하는 방식으로 개발했다. 이는 다공성 소재의 물성 예측의 한계점이었던 다양한 물성에 대한 전이 학습을 극복하고 모든 물성에서 높은 성능으로 물성을 예측할 수 있게 했다.
< 그림 1. 멀티모달 트랜스포머를 이용한 범용적 물성 예측 개요 >
김지한 교수 연구팀은 다공성 소재를 위한 트랜스포머를 개발해 1백만 개의 다공성 소재로 사전학습을 진행했으며, 다공성 소재의 가스 흡착, 기체 확산, 전기적 특성 등의 다양한 소재의 물성을 기존의 발표된 머신러닝 모델들보다 모두 더 높은 성능으로 (최대 28% 상승) 예측하는 데 성공했고, 또한 논문으로부터 추출된 텍스트 데이터에서도 역시 높은 성능으로 예측하는 데 성공했다.
연구팀이 개발한 기술은 물질의 특성을 계산 및 예측하는 새로운 방법론을 제시했으며, 이를 통해 소재 분야에서 새로운 소재의 설계와 개발에 도움이 될 뿐만 아니라, 기존의 소재에 대한 깊은 이해를 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 더불어, 멀티모달 트랜스포머는 다공성 소재뿐만 아니라 다른 종류의 소재에도 확장 가능한 범용적인 모델이므로, 인공지능을 통한 소재 과학의 발전에 크게 이바지할 수 있을 것이다.
< 그림 2. 멀티모달 트랜스포머의 모델 구조 및 입력 데이터 개요 >
생명화학공학과 강영훈, 박현수 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)'에 지난 3월 13일에 게재됐다. (논문명: A multi-modal pre-training transformer for universal transfer learning in metal–organic frameworks)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원으로 국가 소재 연구 데이터 사업단, 그리고 한국연구재단 (NRF) 중견 연구자 지원 사업의 지원을 받아 수행됐다.
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연구 KAIST-카카오뱅크, '설명 가능한 AI' 속도 11배 높였다. "금융 AI 신뢰도↑"
우리 대학 김재철AI대학원 최재식 교수 연구팀이 ㈜카카오뱅크(대표 윤호영)와 공동으로 인공지능(AI) 모델의 판단 근거를 실시간으로 설명할 수 있는 가속화 설명 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구 성과는 AI 모델의 예측 결과에 대한 기존 설명 알고리즘 대비 평균 8.5배, 최대 11배 이상 빠른 처리 속도를 달성해, 금융 서비스 등 실시간 의사결정이 필요한 분야에서 설명가능 인공지능(Explainable Artificial Intelligence, 이하 XAI) 기술의 실용화 가능성을 크게 높였다. 금융 분야에서는 AI 시스템이 내린 결정에 대한 명확한 설명이 필수적이다. 특히 대출 심사나 이상거래 탐지와 같이 고객의 권익과 직결된 서비스에서는 AI 모델의 판단 근거를 투명하게 제시해야 하는 규제 요구가 점차 강화되고 있다. 하지만 기존의 설명가능 인공지능(XAI) 기술은 정확한 설명을 생성하기 위해 수백에서 수천 개의 기준점(Baseline)을 반복 계산해야 하므로 막
2025-12-11 -
행사 인간 중심 AI 국제 워크숍 주최, 글로벌 AI 윤리논의 이끈다.
우리 대학은 11월 14일, 컴퓨터 과학 분야 세계적 권위의 학술대회인 ‘정보 및 지식관리 학회(The 34th International Conference on Information and Knowledge Management, CIKM 2025)’에서‘인간 중심 AI: 설명가능성과 신뢰성에서 실행 가능한 윤리까지(Human-Centric AI: From Explainability and Trustworthiness to Actionable Ethics)’를 주제로 국제 워크숍(워크샵 조직위원장: KAIST 김재철AI대학원 최재식 교수)을 개최할 예정이다. 이번 행사는 KAIST 김재철AI대학원이 주도하고 서울대, 서강대, 성균관대, 한국전자통신연구원(ETRI), 독일 TU Berlin 등 국내외 유수 기관이 공동으로 참여하는 자리다. AI 기술의 잠재적 위험을 줄이고 책임 있는 활용을 위한 ‘인간 중심 AI&rsquo
2025-11-07 -
연구 ‘2025 AI 챔피언’등극.. AI가 이제 택시도 스스로 부른다
이제는 단순히 대화만 하는 음성비서를 넘어, AI가 직접 화면을 보고 판단해 택시를 호출하고 SRT 티켓을 예매하는 시대가 열렸다. 우리 대학은 전산학부 신인식 교수(㈜플루이즈 대표)가 이끄는 AutoPhone 팀(플루이즈·KAIST·고려대·성균관대)이 과학기술정보통신부가 주최한 ‘2025 인공지능 챔피언(AI Champion) 경진대회’에서 초대 AI 챔피언(1위)에 선정됐다고 6일 밝혔다. 이번 대회는 AI 기술의 혁신성, 사회적 파급력, 사업화 가능성을 종합 평가하는 국내 최대 규모의 AI 기술 경진대회로, 전국 630개 팀이 참가한 가운데 AutoPhone 팀이 최고 영예를 차지하며 연구개발비 30억 원을 지원받는다. AutoPhone 팀이 개발한 ‘FluidGPT’는 사용자의 음성 명령을 이해해 스마트폰이 스스로 앱을 실행하고 클릭·입력·결제까지 완료하는 완전
2025-11-06 -
행사 IEEE 회장 크레이머 교수, 전기및전자공학부서 인공지능 특별 강연 개최
세계 최대 전기·전자 기술 학회인 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)의 캐슬린 크레이머(Kathleen A. Kramer) 회장이 30일 우리 대학을 방문해 ‘인공지능의 미래를 함께 그리다’라는 주제로 특별 강연을 진행했다. 전기및전자공학부(학부장 유승협)의 초청으로 콜로퀴엄 연단에 선 크레이머 회장은 IEEE의 핵심 비전인 ‘인류를 위한 기술 발전(Advancing Technology for Humanity)’을 바탕으로 “인공지능(AI)은 더 이상 먼 미래의 개념이 아니라, 혁신의 중심에서 인류의 삶을 변화시키는 기술이 되었다”라고 강조했다. 이어 “기술은 인간의 가치를 중심으로 발전해야 하며, 윤리와 포용성을 기반으로 한 인공지능이 진정한 혁신을 이끌 수 있다”라고 덧붙이며, 인공지능의 발전 방향과 기술
2025-11-03 -
연구 AI로 기후리스크에 강한 도시 상권 찾아낸다
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2025-10-29