%EA%B3%B5%EA%B3%BC%EB%8C%80%ED%95%99
-
최정우 교수팀, 세계 최고 음향 AI 챌린지 세계 1위 쾌거
‘음향 분리 및 분류 기술’은 드론, 공장 배관, 국경 감시 시스템 등에서 이상 음향을 조기에 탐지하거나, AR/VR 콘텐츠 제작 시 공간 음향(Spatial Audio)을 음원별로 분리해 편집할 수 있도록 하는 차세대 인공지능(AI) 핵심 기술이다.
우리 대학 전기및전자공학부 최정우 교수 연구팀이 세계 최고 권위의 음향 탐지 및 분석 대회인 ‘IEEE DCASE 챌린지 2025’에서 ‘공간 의미 기반 음향 장면 분할(Spatial Semantic Segmentation of Sound Scenes)’ 분야에서 우승을 차지했다고 11일 밝혔다.
이번 대회에서 연구팀은 전 세계 86개 참가팀과 총 6개 분야에서 경쟁 끝에 최초 참가임에도 세계 1위 성과를 거두었다. KAIST 최정우 교수 연구팀은 이동헌 박사, 권영후 석박통합과정생, 김도환 석사과정생으로 구성되었다.
연구팀이 참가한 ‘공간 의미 기반 음향 장면 분할’의 ‘태스크(Task) 4’분야는 여러 음원이 혼합된 다채널 신호의 공간 정보를 분석해 개별 소리를 분리하고 18종으로의 분류를 수행해야 하는 기술 난이도가 매우 높은 분야이다. 연구팀은 오는 10월, 바르셀로나에서 열리는 DCASE 워크숍에서 기술을 발표할 예정이다.
연구팀의 이동헌 박사는 올해 초 트랜스포머(Transformer)와 맘바(Mamba) 아키텍처를 결합한 세계 최고 성능의 음원 분리 인공지능을 개발했으며, 챌린지 기간 동안 권영후 연구원을 중심으로 1차로 분리된 음원의 파형과 종류를 단서로 해 다시 음원 분리와 분류를 수행하는‘단계적 추론 방식’의 AI 모델을 완성했다.
이는 사람이 복잡한 소리를 들을 때 소리의 종류나 리듬, 방향 등 특정 단서에 기반해 개별 소리를 분리해 듣는 방식을 AI가 모방한 모델이다.
이를 통해, 순위를 결정하는 척도인 AI가 소리를 얼마나 잘 분리하고 분류했는지 평가하는‘음원의 신호대 왜곡비 향상도(CA-SDRi)*’에서 참가팀 중 유일하게 두 자릿수 대의 성능(11 dB)을 보여, 기술적인 우수성을 입증하였다.
*음원의 신호대 왜곡비 향상도(CA-SDRi): 기존의 오디오와 비교해 얼마나 더 선명하게(덜 왜곡되게) 원하는 소리를 분리했는지를 dB(데시벨) 단위로 측정하고 숫자가 클수록 더 정확하고 깔끔하게 소리를 분리했다는 뜻임
최정우 교수는 "연구팀은 최근 3년간 세계 최고의 음향 분리 AI 모델을 선보여 왔으며, 그 결과를 공식적으로 인정받는 계기가 되어 기쁘다”면서 “난이도가 대폭 향상되고, 타 학회 일정과 기말고사로 불과 몇 주간만 개발이 가능했음에도 집중력 있는 연구를 통해 1위를 차지한 연구팀 개개인이 자랑스럽다”고 소감을 밝혔다.
‘IEEE DCASE 챌린지 2025’는 온라인으로 진행됐으며, 4월 1일부터 시작해 6월 15일 인공지능 모델 투고를 마감했고 지난 6월 30일 결과가 발표됐다. 각종 음향 관련 탐지 및 분류 기술을 평가하는 IEEE 신호처리학회(Signal Processing Society) 산하 국제대회인 본 챌린지는 2013년 개최된 이래 음향 분야 인공지능 모델의 세계적인 경연의 장으로 자리매김해 왔다.
https://dcase.community/challenge2025/task-spatial-semantic-segmentation-of-sound-scenes
한편, 해당 연구는 교육과학기술부의 재원으로 한국연구재단 중견연구자지원사업, STEAM 연구사업 지원 및 방위사업청 및 국방과학연구소 재원으로 미래국방연구센터 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.11 조회수 242 -
항암제 내성 없앤다! 당뇨병 등 난치성 질환 치료도 기대
암 치료의 큰 걸림돌 중 하나는 항암제에 대한 암세포의 내성이다. 기존에는 내성 암세포를 제거할 수 있는 새로운 표적을 찾는 방식이 주를 이뤘지만, 오히려 더 강한 내성을 유도할 수 있다는 한계가 있었다. 이에 우리 연구진이 내성 암세포를 다시 약물에 반응하게 만들 수 있는 핵심 유전자를 자동으로 예측하는 컴퓨터 기반 방법론을 개발했다. 이 기술은 다양한 암 치료뿐 아니라 당뇨병 등 난치성 대사 질환에도 활용될 수 있어 주목된다.
우리 대학 생명화학공학과 김현욱 교수와 김유식 교수 연구팀이 인체 대사를 시뮬레이션할 수 있는 컴퓨터 모델인 대사 네트워크 모델을 활용해, 항암제에 내성을 가진 유방암 세포를 약물에 민감화시킬 수 있는 새로운 약물 표적을 예측하는 컴퓨터 기반 방법론을 개발했다고 7일 밝혔다.
연구진은 암세포의 대사 변형이 약물 내성 형성에 관여하는 주요한 특징으로 주목하고, 항암제 내성 유방암 세포의 대사를 조절해 약물 반응성을 높일 유전자 표적을 예측하는 대사 네트워크 모델 기반 방법론을 개발했다.
연구진은 먼저 독소루비신(doxorubicin)과 파클리탁셀(paclitaxel)에 각각 내성을 지닌 MCF7 유방암 세포주에서 얻은 단백체 데이터를 통합해 세포별 대사 네트워크 모델을 구축했다. 이어 모든 대사 유전자에 대해서 유전자 낙아웃(결실) 시뮬레이션*을 수행하고, 그 결과를 분석했다.
*유전자 낙아웃 시뮬레이션: 특정 유전자를 가상으로 제거한 상태에서 생물학적 네트워크의 변화를 계산적으로 예측하는 방법
그 결과, 특정 유전자의 단백질을 억제하면, 항암제에 잘 듣지 않던 내성 암세포가 다시 항암제에 반응하도록 만들 수 있다는 것을 알아냈다. 독소루비신 내성 세포에서는 GOT1 유전자를, 파클리탁셀 내성 세포에서는 GPI 유전자를 선별했으며, 두 약물 공통으로는 SLC1A5 유전자를 표적으로 선별했다.
예측하여 선별한 유전자를 실제로 억제해 본 결과, 내성 암세포가 항암제에 다시 반응하게 됨을 실험적으로 검증했다.
나아가 같은 항암제에 내성을 갖는 다른 종류의 유방암 세포에서도 같은 유전자를 억제했을 때 항암제에 다시 민감해지는 효과가 일관되게 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
김유식 교수는 “세포 대사는 감염병, 퇴행성 질환 등 다양한 난치성 질환에서 중요한 역할을 한다”며, “이번에 개발된 대사 조절 스위치 예측 기술은 약물 내성 유방암 치료를 넘어, 치료제가 없는 다양한 대사 질환에도 적용될 수 있는 기반 기술이 될 것”이라고 말했다.
연구를 총괄한 김현욱 교수는 “이번 연구의 가장 큰 의의는 컴퓨터 시뮬레이션만과 최소한의 실험 데이터만으로 내성 암세포를 다시 약물에 반응하게 만들 수 있는 핵심 유전자를 정밀하게 예측할 수 있다는 점”이라며, “이 방법론은 다양한 암종과 대사 관련 난치성 질환의 새로운 치료 표적 발굴에도 폭넓게 활용될 수 있을 것”이라고 강조했다.
우리 대학 생명화학공학과 임진아 박사과정생과 정해덕 박사과정생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 생명과학·물리·공학·사회과학 등 다양한 분야의 최고 수준 연구를 다루는 다학제 국제 학술지인 미국국립과학원회보(PNAS) 6월 25일 자 온라인에 게재됐다.
※ 논문명 : Genome-scale knockout simulation and clustering analysis of drug-resistant breast cancer cells reveal drug sensitization targets
※ 저자 정보 : 임진아(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 정해덕(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 유한석(서울대학교병원, 교신저자), 김유식(한국과학기술원, 교신저자), 김현욱(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 10명
※ DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2425384122
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.07 조회수 640 -
마이크로 OLED로 난치성 뇌질환 치료 '게임 체인저' 기술 제시
광유전학 기술은 빛에 반응하는 광 단백질이 발현된 뉴런에 특정 파장의 빛 자극을 통해 뉴런의 활성을 조절하는 기술로 다양한 뇌질환의 원인을 규명하며 난치성 뇌질환의 새로운 치료 방법을 개발할 가능성을 열고 있다. 이 기술은 인체의 뇌에 삽입하여 자극을 주는 의료 기기인 ‘뉴럴 프로브’를 통해 정확하게 자극하고 무른 뇌 조직의 손상을 최소화해야 한다. 이에 우리 연구진이 마이크로 OLED를 활용해 얇고 유연한 인체 삽입형 의료기기로 구현함으로써 뉴럴 프로브의 새로운 패러다임을 제시했다.
우리 대학 전기및전자공학부 최경철 교수와 이현주 연구팀이 공동 연구를 통해, 유연한 마이크로 OLED가 집적된 광유전학용 뉴럴 프로브 개발에 성공했다고 6일 밝혔다.
광유전학 연구에서 주요 기술은 광원의 빛을 뇌로 전달하는 방식으로 외부 광원으로부터의 깊은 뇌 영역까지 빛을 전달하기 위해 수십 년간 광섬유를 사용해 왔다. 하지만 단일 뉴런을 자극하기 위한 유연 광섬유, 초미세 광원 집적 뉴럴 프로브 등 관련 연구가 이뤄지고 있다.
연구팀은 마이크로 OLED는 높은 공간적 해상도와 유연성을 가져, 매우 작은 영역의 뉴런에서도 정확하게 빛을 조사할 수 있어 세밀한 뇌 회로 분석이 가능하고 동물의 움직임에 불편함을 주지 않으면서 부작용을 최소화하는 장점에 주목했다. 그뿐만 아니라, 미세한 파장 조절을 통해 정밀한 빛 조절이 가능하며 다중 자극을 통한 복잡한 뇌 기능 연구가 가능하다.
하지만, 체내 수분이나 물에 의해 전기적 특성이 쉽게 열화되기 때문에 생체 삽입형 전자장치로 활용되는데 한계가 있었고, 얇고 유연한 탐침 위 고해상도 집적 공정에 대한 세부적인 최적화도 필요했다.
공동연구팀은 수분과 산소가 많은 생체 내 환경에서 OLED의 구동 신뢰성을 높이며 생체 삽입 시 조직 손상을 최소화하고자, 산화알루미늄/파릴렌-C(Al2O3/parylene-C)로 구성된 초박막 유연 봉지막*을 얇은 탐침 형태인 260~600마이크로미터(μm) 너비로 패터닝해 생체친화성을 유지했다.
* 봉지막: 소자를 외부 환경요인인 산소와 물 분자로부터 완전히 차단하는 막 기술로 소자의 수명을 유지시키고 신뢰성을 줌
또한, 고해상도 마이크로 OLED를 집적함에 있어 전체 소자의 유연성과 생체친화성을 유지하기 위해, 봉지막과 동일한 생체친화 재료인 파릴렌-C(parylene-C)를 활용하였다. 아울러, 인접한 OLED 픽셀 간 전기적 간섭 현상을 제거하고 각 픽셀을 공간적으로 분리하기 위해 구조적 레이어인 ‘화소 정의막(pixel define layer)’을 도입함으로써, 8개의 마이크로 OLED를 독립적으로 개별 구동할 수 있도록 구현했다.
마지막으로, 소자 내 다중 박막층의 잔류 응력과 두께를 정밀하게 조절함으로써, 생체 내 환경에서도 소자의 유연성을 유지할 수 있도록 하였다. 이를 통해 외부 셔틀이나 바늘과 같은 보조 장치 없이도 단일 탐침만으로 휘어짐 없이 삽입이 가능하도록, 소자의 기계적 스트레스를 최적화해 설계했다.
결론적으로 연구팀은 채널로돕신2의 활성화에 적합한 470나노미터(nm) 파장에서 1밀리와트/제곱밀리미터(mW/mm2)이상의 광 파워 밀도를 가지는 즉, 광유전학 및 생체조직 자극 응용에서 상당히 높은 수준의 광출력을 가진 마이크로 OLED 집적 유연 뉴럴 프로브를 개발했다.
또한, 초박막 유연 봉지막은 2.66×10⁻⁵ g/m²/day의 낮은 수분 투습률을 보이며 소자 수명은 10년 이상 유지할 수 있고, 패릴렌-C(parylene-C)를 기반으로 생체 내 높은 봉지막 성능을 발휘하며, 전기적 간섭과 휨 이슈 없이 집적된 OLED의 개별 구동을 성공적으로 시연했다.
이번 연구를 주도한 최경철 교수 연구팀의 이소민 박사는 “고유연·고해상도의 마이크로 OLED를 얇은 유연 탐침 위에 집적하는 세부 공정 및 생체 적용성, 친화성 향상에 집중했다”며 “이번 연구는 기존 연구를 넘어 유연 프로브 형태에 최초로 개발해 보고된 사례로, 유연 OLED가 인체 삽입형 측정 및 치료 의료기기로서의 새로운 패러다임을 제시할 것으로 기대된다”고 말했다.
이번 연구는 전기및전자공학부 이소민 박사가 제1 저자로 나노 분야의 권위 있는 국제 학술지 `어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced Functional Materials, IF 18.5)'에 지난 3월 26일 字로 온라인 게재됐으며, 전면 표지 논문으로 이번 7월에 선정됐다.
※ 논문명: Advanced Micro-OLED Integration on Thin and Flexible Polymer Neural Probes for Targeted Optogenetic Stimulation
※ DOI: https://doi.org/10.1002/adfm.202420758
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 전자약 기술개발사업(연구 과제명: 뇌인지-정서 향상 빛 자극 전자약의 핵심원천기술 개발 및 생체 적용가능성 검증)의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.07 조회수 508 -
60% 이상 챗GPT 추론 성능 향상할 NPU 핵심기술 개발
오픈AI 챗GPT4, 구글 Gemnini 2.5 등 최신 생성형AI 모델들은 높은 메모리 대역폭(Bandwidth) 뿐만 아니라 많은 메모리 용량(Capacity)를 필요로 한다. 마이크로소프트, 구글 등 생성형AI 클라우드 운영 기업들이 엔비디아 GPU를 수십만 장씩 구매하는 이유다. 이런 고성능 AI 인프라 구축의 핵심 난제를 해소할 방안으로, 한국 연구진이 최신 GPU 대비 약 44% 낮은 전력 소모에도 평균 60% 이상 생성형 AI 모델의 추론 성능을 향상할 NPU(신경망처리장치)* 핵심 기술을 개발하는데 성공했다.
*NPU(Neural Processing Unit): 인공신경망(Neural Network)을 빠르게 처리하기 위해 만든 AI 전용 반도체 칩
우리 대학 전산학부 박종세 교수 연구팀과 (주)하이퍼엑셀(전기및전자공학부 김주영 교수 창업기업)이 연구 협력을 통해, 챗GPT와 같은 생성형AI 클라우드에 특화된 고성능·저전력의 NPU(신경망처리장치) 핵심기술을 개발했다고 4일 밝혔다.
연구팀이 제안한 기술은 컴퓨터 아키텍처 분야에서 최고 권위를 자랑하는 국제 학회인 ‘2025 국제 컴퓨터구조 심포지엄(International Symposium on Computer Architecture, ISCA 2025)’에 채택됐다.
이번 연구의 핵심은 추론 과정에서 경량화를 통해 정확도 손실을 최소화하면서도 메모리 병목 문제를 해결해 대규모 생성형AI 서비스의 성능을 개선하는 것이다. 이번 연구는 AI인프라의 핵심 구성요소인 AI반도체와 AI시스템SW를 통합 설계했다는 점에서 그 가치를 높게 인정받았다.
기존 GPU 기반 AI 인프라는 높은 메모리 대역폭과 메모리 용량 요구를 충족하기 위해 다수의 GPU 디바이스가 필요한 반면, 이번 기술은 메모리 사용의 대부분을 차지하는 KV 캐시의 양자화*를 통해 적은 수의 NPU 디바이스만으로 동일 수준의 AI 인프라를 구성할 수 있어, 생성형 AI 클라우드 구축 비용을 크게 절감할 수 있다.
*KV 캐시(Key-Value Cache)의 양자화: 생성형 AI 모델을 작동할 때 성능을 높이기 위해 사용하는 일종의 임시 저장 공간에 데이터 크기를 줄이는 것을 의미(32비트로 저장된 수를 4비트로 바꾸면, 데이터 크기는 1/8로 줄어듬)
연구팀은 기존 NPU 아키텍처의 연산 로직을 변경하지 않으면서 메모리 인터페이스와 통합될 수 있도록 설계했다. 이번 하드웨어 아키텍처 기술은 제안된 양자화 알고리즘을 구현할 뿐만 아니라, 제한된 메모리 대역폭 및 용량을 효율적으로 활용하기 위한 페이지 단위 메모리 관리 기법*과 양자화된 KV 캐시에 최적화된 새로운 인코딩 기법 등을 개발했다.
*페이지 단위 메모리 관리 기법: CPU처럼 메모리 주소를 가상화하여 NPU 내부에서 일관된 방식으로 접근할 수 있게 함
또한, 최신 GPU 대비 비용·전력 효율성이 우수한 NPU 기반 AI 클라우드를 구성할 경우, NPU의 고성능, 저전력 특성을 활용해 운영 비용 역시 크게 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
박종세 교수는 “이 연구는 (주)하이퍼엑셀과의 공동연구를 통해 생성형AI 추론 경량화 알고리즘에서 그 해법을 찾았고 ‘메모리 문제’를 해결할 수 있는 NPU 핵심기술 개발에 성공했다. 이 기술을 통해 추론의 정확도를 유지하면서 메모리 요구량을 줄이는 경량화 기법과, 이에 최적화된 하드웨어 설계를 결합해 최신 GPU 대비 평균 60% 이상 성능이 향상된 NPU를 구현했다” 고 말했다.
이어 “이 기술은 생성형AI에 특화된 고성능·저전력 인프라 구현 가능성을 입증했으며, AI클라우드 데이터센터뿐 아니라 능동적인 실행형 AI인 ‘에이전틱 AI ’등으로 대표되는 AI 대전환(AX) 환경에서도 핵심 역할이 기대된다”고 강조했다.
이 연구는 김민수 박사과정 학생과 ㈜하이퍼엑셀 홍성민 박사가 공동 제1 저자로 지난 6월 21일부터 6월 25일까지 일본 도쿄에서 열린 ‘2025 국제 컴퓨터구조 심포지엄(ISCA)’에 발표됐다. 국제적 저명학회인 ISCA는 올해는 570편의 논문이 제출됐으며 그중 127편 만이 채택됐다. (채택률 22.7%).
※논문 제목: Oaken: Fast and Efficient LLM Serving with Online-Offline Hybrid KV Cache Quantization
※DOI: https://doi.org/10.1145/3695053.3731019
한편 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP), 인공지능반도체대학원지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.04 조회수 908 -
24시간 말하는 AI비서 가능성 여는 '스피치SSM' 개발
최근 음성 언어 모델(Spoken Language Model, SLM)은 텍스트 없이 인간의 음성을 학습해 음성의 언어적, 비언어적 정보를 이해 및 생성하는 기술로 텍스트 기반 언어 모델의 한계를 넘어서는 차세대 기술로 각광받고 있다. 하지만 기존 모델은 장시간 콘텐츠 생성이 요구되는 팟캐스트, 오디오북, 음성비서 등에서 한계가 두드러졌는데, 우리 연구진이 이런 한계를 뛰어넘어, 시간 제약 없이 일관되고 자연스러운 음성 생성을 실현한 ‘스피치SSM’을 개발하는데 성공했다.
우리 대학 전기및전자공학부 노용만 교수 연구팀의 박세진 연구원(박사과정)이 장시간 음성 생성이 가능한 음성 언어 모델 ‘스피치SSM(SpeechSSM)’을 개발했다고 3일 밝혔다.
이번 연구는 국제 최고 권위 머신러닝 학회인 ICML(International Conference on Machine Learning) 2025에 전체 제출된 논문 중 약 1%만이 선정되는 구두 논문 발표에 확정돼 뛰어난 연구 역량을 입증할 뿐만 아니라 우리 대학의 인공지능 연구 능력이 세계 최고 수준임을 다시 한번 보여주는 계기가 될 전망이다.
음성 언어 모델(SLM)은 중간에 텍스트로 변환하지 않고 음성을 직접 처리함으로써, 인간 화자 고유의 음향적 특성을 활용할 수 있어 대규모 모델에서도 고품질의 음성을 빠르게 생성할 수 있다는 점이 큰 강점이다.
그러나 기존 모델은 음성을 아주 세밀하게 잘게 쪼개서 아주 자세한 정보까지 담는 경우, ‘음성 토큰 해상도’가 높아지고 사용하는 메모리 소비도 증가하는 문제로 인해 장시간 음성의 의미적, 화자적 일관성을 유지하기 어려웠다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 하이브리드 상태공간 모델(Hybrid State-Space Model)을 사용한 음성 언어 모델인‘스피치SSM’를 개발해 긴 음성 시퀀스를 효율적으로 처리하고 생성할 수 있게 설계했다.
이 모델은 최근 정보에 집중하는 ‘어텐션 레이어(attention layer)’와 전체 이야기 흐름(장기적인 맥락)을 오래 기억하는 ‘순환 레이어(recurrent layer)’를 교차 배치한 ‘하이브리드 구조’를 통해 긴 시간 동안 음성을 생성해도 흐름을 잃지 않고 이야기를 잘 이어간다. 또한, 메모리 사용량과 연산량이 입력 길이에 따라 급격히 증가하지 않아, 장시간의 음성을 안정적이고 효율적으로 학습하고 생성할 수 있다.
스피치SSM은 음성 데이터를 짧은 고정된 단위(윈도우)로 나눠 각 단위별로 독립적으로 처리하고, 전체 긴 음성을 만들 경우에는 다시 붙이는 방식을 활용해 쉽게 긴 음성을 만들 수 있어 무한한 길이의 음성 시퀀스(unbounded speech sequence)를 효과적으로 처리할 수 있게 했다.
또한 음성 생성 단계에서는 한 글자, 한 단어 차례대로 천천히 만들어내지 않고, 여러 부분을 한꺼번에 빠르게 만들어내는 ‘비자기회귀(Non-Autoregressive)’방식의 오디오 합성 모델(SoundStorm)을 사용해, 고품질의 음성을 빠르게 생성할 수 있게 했다.
기존은 10초 정도 짧은 음성 모델을 평가했지만, 연구팀은 16분까지 생성할 수 있도록 자체 구축한 새로운 벤치마크 데이터셋인 ‘LibriSpeech-Long'을 기반으로 음성을 생성하는 평가 태스크를 새롭게 만들었다.
기존 음성 모델 평가 지표인 말이 문법적으로 맞는지 정도만 알려주는 PPL(Perplexity)에 비해, 연구팀은 시간이 지나면서도 내용이 잘 이어지는지 보는 'SC-L(semantic coherence over time)', 자연스럽게 들리는 정도를 시간 따라 보는 'N-MOS-T(naturalness mean opinion score over time)' 등 새로운 평가 지표들을 제안해 보다 효과적이고 정밀하게 평가했다.
새로운 평가를 통해 스피치SSM 음성 언어 모델로 생성된 음성은 긴 시간 생성에도 불구하고 초기 프롬프트에서 언급된 특정 인물이 지속적으로 등장하며, 맥락적으로 일관된 새로운 인물과 사건들이 자연스럽게 전개되는 모습을 확인했다. 이는 기존 모델들이 장시간 생성 시 쉽게 주제를 잃고 반복되는 현상을 보였던 것과 크게 대조적이다.
박세진 박사과정생은 “기존 음성 언어 모델은 장시간 생성에 한계가 있어, 실제 인간이 사용하도록 장시간 음성 생성이 가능한 음성 언어 모델을 개발하는 것이 목표였다”며 “이번 연구 성과를 통해 긴 문맥에서도 일관된 내용을 유지하면서, 기존 방식보다 더 효율적이고 빠르게 실시간으로 응답할 수 있어, 다양한 음성 콘텐츠 제작과 음성비서 등 음성 AI 분야에 크게 기여할 것으로 기대한다”라고 밝혔다.
이 연구는 제1 저자인 우리 대학 박세진 박사과정 학생이 구글 딥마인드(Google DeepMind)와 협력해, ICML(국제 머신러닝 학회) 2025에서 7월 16일 구두 발표로 소개될 예정이다.
※ 논문제목: Long-Form Speech Generation with Spoken Language Models
※ DOI: 10.48550/arXiv.2412.18603
한편, 박세진 박사과정생은 비전, 음성, 언어를 통합하는 연구를 수행하며 CVPR(컴퓨터 비전 분야 최고 학회) 2024 하이라이트 논문 발표, 2024년 ACL(자연어 처리 분야 최고 학회)에서 우수논문상(Outstanding Paper Award) 수상 등을 통해 우수한 연구 역량을 입증한 바 있다.
[데모 페이지 링크]
https://google.github.io/tacotron/publications/speechssm/
2025.07.03 조회수 995 -
AI로 방사성 오염 '아이오딘' 제거용 최적 신소재 발굴
원자력 에너지 활용에 있어 방사성 폐기물 관리는 핵심적인 과제 중 하나다. 특히 방사성 ‘아이오딘(요오드)’는 반감기가 길고(I-129의 경우 1,570만 년), 이동성 및 생체 유독성이 높아 환경 및 인체에 심각한 위험을 초래할 수 있다. 한국 연구진이 인공지능을 활용해 아이오딘을 제거할 원자력 환경 정화용 신소재 발굴에 성공했다. 연구팀은 향후 방사성 오염 흡착용 분말부터 오염수 처리 필터까지 다양한 산학협력을 통해 상용화를 추진할 예정이다.
우리 대학 원자력및양자공학과 류호진 교수 연구팀이 한국화학연구원 디지털화학연구센터 노주환 박사가 협력하여, 인공지능을 활용해 방사성 오염 물질이 될 수 있는 아이오딘을 효과적으로 제거하는 신소재를 발굴하는 기술을 개발했다고 2일 밝혔다.
최근 보고에 따르면 방사능 오염 물질인 아이오딘이 수용액 환경에서 아이오딘산염(IO3-) 형태로 존재하는 것으로 밝혀졌으나, 기존의 은 기반 흡착제는 이에 대해 낮은 화학적 흡착력을 가져 비효율적이었다. 따라서 아이오딘산염을 효과적으로 제거할 수 있는 새로운 흡착제 신소재 개발이 시급한 실정이다.
류호진 교수 연구팀은 기계학습을 활용한 실험 전략을 통해 다양한 금속원소를 함유한 ‘이중층 수산화물(Layered Double Hydroxide, 이하 LDH)’이라는 화합물 중 최적의 아이오딘산염 흡착제를 발굴했다.
이번 연구에서 개발된 구리-크롬-철-알루미늄 기반의 다중금속 이중층 수산화물 Cu3(CrFeAl)은 아이오딘산염에 대해 90% 이상의 뛰어난 흡착 성능을 보였다. 이는 기존의 시행착오 실험 방식으로는 탐색이 어려운 방대한 물질 조성 공간을 인공지능 기반의 능동학습법을 통해 효율적으로 탐색해 얻어낸 성과다.
연구팀은 이중층 수산화물(이하 LDH)이 고엔트로피 재료와 같이 다양한 금속 조성을 가질 수 있고 음이온 흡착에 유리한 구조를 지녔다는 점에 주목했다. 그러나 다중금속 LDH의 경우 가능한 금속 조합이 너무 많아 기존의 실험 방식으로는 최적의 조합을 찾기 어려웠다.
이를 해결하기 위해 연구팀은 인공지능(기계학습)을 도입했다. 초기 24개의 2원계 및 96개의 3원계 LDH 실험 데이터로 학습을 시작해, 4원계 및 5원계 후보 물질로 탐색을 확장했다. 이 결과 전체 후보 물질 중 단 16%에 대해서만 실험을 수행하고도 아이오딘산염 제거에 최적인 신소재 물질을 찾아낼 수 있었다.
류호진 교수는 “인공지능을 활용하면 방대한 신소재 후보 물질 군에서 방사성 오염 제거용 물질을 효율적으로 찾아낼 가능성을 보여, 원자력 환경 정화용 신소재 개발에 필요한 연구를 가속화하는데 기여할 것으로 기대된다”고 말했다.
류 교수 연구팀은 개발된 분말 기술에 대한 국내 특허를 출원했으며 이를 기반으로 해외 특허 출원을 진행 중이다. 연구팀은 향후 방사성 오염 흡착용 분말의 다양한 사용 환경에서의 성능을 고도화하고, 오염수 처리 필터 개발 분야에서 산학 협력을 통한 상용화 방안을 추진할 예정이다.
우리 대학 신소재공학과를 졸업한 이수정 박사와 한국화학연구원 디지털화학연구센터 노주환 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 이번 연구 결과는 환경 분야 국제 저명 학술지인 ‘위험물질 저널(Journal of Hazardous Materials)'에 5월 26일 온라인 게재됐다.
※논문명: Discovery of multi-metal-layered double hydroxides for decontamination of iodate by machine learning-assisted experiments
※DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2025.138735
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 원자력기초연구지원사업과 나노·소재기술개발사업의 지원으로 수행됐다.
2025.07.02 조회수 852 -
기계공학과 윤국진 교수 연구팀, 세계 최고 권위 컴퓨터비전 국제학술대회 ICCV 2025에 논문 12편 채택
우리 대학 기계공학과 윤국진 교수 연구팀의 논문 12편이 세계 최고 권위 컴퓨터비전 국제 학술 대회 중 하나인 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision 2025(ICCV 2025)에 채택되어, 연구팀의 독보적인 연구 역량을 다시 한번 국제적으로 인정받았다.
ICCV는 CVPR, ECCV와 함께 컴퓨터비전 및 인공지능 분야에서 가장 영향력 있는 국제 학술대회 중 하나로, 1987년부터 격년으로 개최되어 왔다. 이번 ICCV 2025에는 총 11,152편의 논문이 제출되었고, 이 중 2,698편이 채택되어 약 24.19%의 낮은 채택률을 기록하였다. 학술대회에 제출할 수 있는 논문 편수에 대한 제한이 있음에도 불구하고 단일 연구실에서 12편의 논문이 동시 채택되는 것은 매우 드문 성과다.
윤국진 교수 연구팀은 학습 기반의 시각 지능 구현을 목표로 연구를 진행하고 있으며, 이번에 발표된 12편의 논문들은 3D 객체 탐지 및 재구성, 동작 예측 및 계획, 악천후나 모션 블러와 같은 극한 환경에서의 영상 인식 및 개선, 테스트 시점 적응 및 멀티태스크 학습, 4D 맵을 활용한 재구성과 같은 컴퓨터비전 분야의 핵심 주제들에 대한 논문들이다.
특히 연구팀은 지난해 CVPR 2024와 ECCV 2024에서도 각각 9편과 12편의 논문을 발표하여 학계의 주목을 받은 바 있는데, 이번 ICCV 2025에서의 성과를 통해 전 세계 컴퓨터 비전 분야의 선두 연구실로서 입지를 더욱 확고히 했다. 연구팀은 앞으로도 도전적인 연구를 이어가며 학문적·기술적 한계를 확장해 나갈 계획이다.
ICCV 2025는 오는 10월 19일부터 23일까지 미국 하와이 호놀룰루에서 개최될 예정이다.
2025.06.30 조회수 801 -
이산화탄소만 잡아내는 유망 소재를 AI로 쉽게 찾는다
기후 위기를 막기 위해 이미 배출된 이산화탄소를 적극적으로 줄이는 것이 필수적이며, 이를 위해 공기 중 이산화탄소만 직접 포집하는 기술(Direct Air Capture, 이하 DAC)이 주목받고 있다. 하지만 공기 중에 존재하는 수증기(H₂O)로 인해 이산화탄소만 효과적으로 포집하는 것이 쉽지 않다. 이 기술의 핵심 소재로 연구되는 금속–유기 구조체(Metal-Organic Frameworks, 이하 MOF)를 활용해 우리 연구진이 AI 기반 기계학습 기술을 적용, MOF 중에서 가장 유망한 탄소 포집 후보 소재들을 찾아내는 데 성공했다.
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London) 연구팀과 공동 연구를 통해 대기 중 이산화탄소 포집에 적합한 MOF를 빠르고 정확하게 선별할 수 있는 기계학습 기반 시뮬레이션 기법을 개발했다고 29일 밝혔다.
복잡한 구조와 분자 간 상호작용의 예측 한계로 인해 고성능 소재를 찾는 데 큰 제약을 극복하기 위해, 연구팀은 MOF와 이산화탄소(CO2), 물(H2O) 사이의 상호작용을 정밀하게 예측할 수 있는 기계학습(머신러닝) 기반 역장(Machine Learning Force Field, MLFF)을 개발하고, 이를 통해 양자역학 수준의 예측 정확도를 유지하면서도 기존보다 월등히 빠른 속도로 MOF 소재들의 흡착 물성을 계산할 수 있도록 했다.
연구팀은 개발된 시스템을 활용해 8,000여 개의 실험적으로 합성된 MOF 구조를 대규모 스크리닝한 결과, 100개 이상의 유망한 탄소 포집 후보 소재를 발굴했다. 특히 기존의 고전 역장 기반 시뮬레이션으로는 확인되지 않았던 새로운 후보 소재들을 제시했으며, MOF의 화학 구조와 흡착 성능 간의 상관관계를 분석해 DAC용 소재 설계에 유용한 7가지 핵심 화학적 특징도 함께 제안했다.
이번 연구는 MOF–CO2 및 MOF-H2O 간 상호작용을 정밀하게 예측함으로써, DAC 분야의 소재 설계 및 시뮬레이션 기술을 크게 향상한 사례로 평가된다.
우리 대학 생명화학공학과 임윤성 박사과정과 박현수 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `매터 (Matter)'에 지난 6월 12일 게재됐다.
※논문명: Accelerating CO2 direct air capture screening for metal-organic frameworks with a transferable machine learning force field
※DOI: 10.1016/j.matt.2025.102203
한편, 이번 연구는 Saudi Aramco-KAIST CO2 Management Center와 과학기술정보통신부의 글로벌 C.L.E.A.N. 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.30 조회수 806 -
軍 전투원, 신소재 입고 개인 맞춤형 훈련시대 연다
기존 군 훈련은 정형화된 방식에 의존하는 경우가 많아 전투원 개인의 특성이나 전투 상황에 맞춘 최적화된 훈련 제공에 한계가 있었다. 이에 우리 연구진이 전자섬유 플랫폼을 개발해 전투원 개개인의 특성과 전투 국면을 반영할 수 있는 원천기술을 확보했다. 이 기술은 전장에서 활용할 수 있을 만큼 튼튼함이 입증됐고, 많은 병력에게 보급할 수 있을 정도의 경제성도 갖췄다.
우리 대학 신소재공학과 스티브 박 교수 연구팀이 섬유 위에 전자회로를 `그려 넣는' 혁신적인 기술을 통해 유연하고 착용 가능한 전자 섬유(E-textile) 플랫폼을 개발했다고 25일 밝혔다.
연구팀이 개발한 웨어러블 전자 섬유 플랫폼은 3D 프린팅 기술과 신소재공학적 설계를 결합해 유연하면서도 내구성이 뛰어난 센서와 전극을 섬유에 직접 인쇄했다. 이를 통해 전투원 개개인의 정밀한 움직임 및 인체 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 맞춤형 훈련 모델을 제시할 수 있게 됐다.
기존 전자 섬유 제작 방식은 복잡하거나 개인별 맞춤형 제작에 한계가 있었다. 연구팀은 이를 극복하고자 `직접 잉크 쓰기(Direct Ink Writing, DIW)' 3D 프린팅이라는 적층 방식 기술을 도입했다.
이 기술은 센서와 전극의 기능을 하는 특수 잉크를 섬유 기판 위에 원하는 패턴으로 직접 분사해 인쇄하는 방식이다. 이를 통해 복잡한 마스크 제작 과정 없이도 다양한 디자인을 유연하게 구현할 수 있게 됐다. 이는 수십만 명에 달하는 군 병력에 손쉽게 보급할 수 있는 효과적인 기술로 기대된다.
해당 기술의 핵심은 신소재공학적 설계에 기반한 고성능 기능성 잉크 개발이다. 연구팀은 유연성을 가진 스티렌-부타디엔-스티렌(Styrene-butadiene-styrene, SBS) 고분자와 전도성을 부여하는 다중 벽 탄소나노튜브(Multi-walled carbon nanotube,MWCNT)를 조합해, 최대 102% 늘어나면서도, 10,000번의 반복적인 테스트에서도 안정적인 성능을 유지하는 인장/굽힘 센서 잉크를 개발했다. 이는 전투원의 격렬한 움직임 속에서도 정확한 데이터를 꾸준히 얻을 수 있음을 의미한다.
또한, 섬유의 위아래 층을 전기적으로 연결하는 `상호연결 전극(Interconnect electrode)' 구현에도 신소재 기술이 적용됐다. 은(Ag) 플레이크와 단단한 폴리스티렌(Polystyrene) 고분자를 조합한 전극 잉크를 개발, 섬유 속으로 잉크가 스며드는 정도(Impregnation level)를 정밀하게 제어해 섬유의 양면 또는 다층 구조를 효과적으로 연결하는 기술을 확보했다. 이를 통해 센서와 전극이 집적된 다층 구조의 웨어러블 전자 시스템 제작이 가능하다.
연구팀은 실제 인체 움직임 모니터링 실험을 통해 개발된 플랫폼의 성능을 입증했다. 연구팀은 개발된 전자 섬유를 옷의 주요 관절 부위(어깨, 팔꿈치, 무릎)에 프린팅하여 달리기, 팔 벌려 높이뛰기, 팔굽혀 펴기 등 다양한 운동 시의 움직임과 자세 변화를 실시간으로 측정했다.
또한, 스마트 마스크를 활용해 호흡 패턴을 모니터링하거나, 장갑에 여러 센서 및 전극을 프린팅해 기계학습을 통한 물체 인식 및 복합적인 촉감 정보를 인지하는 응용 가능성도 시연했다. 이러한 결과는 개발된 전자 섬유 플랫폼이 전투원의 움직임 역학을 정밀하게 파악하는 데 효과적임을 보여준다.
이번 연구는 최첨단 신소재 기술이 국방 분야 첨단화에 기여할 수 있음을 보여주는 중요한 사례다. 이번 연구에 참여한 박규순 육군 소령은 군사적 활용이나 실 보급을 위한 경제성 등의 요구되는 목표들을 연구설계 시부터 고려했다.
박 소령은 "현재 우리 군은 인구절벽으로 인한 병력자원의 감소와 과학기술의 발전으로 위기이자 기회를 마주하고 있다. 또한, 전장에서의 생명 존중이 큰 이슈로 떠오르고 있다. 해당 연구는 병과/직책별, 전투의 유형에 따른 맞춤식 훈련을 제공할 수 있는 원천기술을 확보해 우리 장병들의 전투력을 향상하고 생존성을 보장하기 위한 것이다ˮ 라고 전했다.
이어, “이번 연구가 과학적인 기여와 군 활용성의 두 마리 토끼를 모두 잡은 사례로 평가받길 기대한다”라고 밝혔다.
우리 대학 신소재공학과 박규순 박사과정(육군 소령)이 제1 저자로 참여하고 스티브 박 교수가 지도한 이번 연구는 전기·전자/재료공학 분야 국제 학술지인 `npj Flexible Electronics (JCR 분야 상위 1.8%)' 에 2025년 5월 27일 자로 출판됐다.
※논문명 : Fabrication of Multifunctional Wearable Interconnect E-textile Platform Using Direct Ink Writing (DIW) 3D Printing
※DOI: https://doi.org/10.1038/s41528-025-00414-7
한편 이번 연구는 산업통상자원부 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.25 조회수 1424 -
와이파이보다 100배 빠른‘라이파이’속도·보안 다 잡았다
라이파이(Li-Fi)는 LED 불빛처럼 눈에 보이는 빛인 가시광선 대역(400~800 THz)을 활용한 무선통신 기술로, 기존 와이파이(Wi-Fi)보다 최대 100배 빠른 속도(최대 224Gbps)를 제공한다. 사용할 수 있는 주파수 할당의 제약이 없고 전파 혼신 문제도 적지만, 누구나 접근이 가능해서 보안에는 상대적으로 취약하다. 한국 연구진이 기존 광통신 소자의 한계를 뛰어넘어 송신 속도와 보안을 동시에 향상시킬 수 있는 라이파이의 새로운 플랫폼을 제시했다.
우리 대학 신소재공학과 조힘찬 교수 연구팀이 국가과학기술연구회(NST, 이사장 김영식) 산하 한국표준과학연구원(KRISS, 원장 이호성) 임경근 박사와 협력해, 차세대 초고속 데이터 통신으로 주목받는 ‘라이파이(Li-Fi)’ 활용을 위한 ‘온-디바이스 암호화 광통신 소자’ 기술을 개발했다고 24일 밝혔다.
조힘찬 교수팀은 친환경 양자점(독성이 적고 지속 가능한 소재)을 이용해 고효율 발광 트라이오드 소자를 만들었다. 연구팀이 개발한 소자는 전기장을 이용해 빛을 발생시키는 장치이다. 특히, ‘투과 전극에 존재하는 아주 작은 구멍(핀홀)’ 영역에 전기장이 집중되고 전극 너머로 투과되는데, 이 소자는 이를 이용하여 두 가지 입력 데이터를 동시에 처리할 수 있다.
이 원리를 이용해 연구팀은 ‘온-디바이스 암호화 광송신 소자’라는 기술을 개발했다. 이 기술의 핵심은 기기 자체에서 정보를 빛으로 바꾸면서 동시에 암호화까지 한다는 점이다. 즉, 복잡한 별도의 장비 없이도 보안이 강화된 데이터 전송이 가능하다.
외부양자효율(EQE)은 전기를 얼마나 효율적으로 빛으로 변환하는지를 나타내는 지표로, 상용화를 위한 기준은 일반적으로 약 20% 수준이다. 이번에 개발된 소자는 17.4%의 EQE를 기록했으며, 휘도(luminance) 또한 스마트폰 OLED 화면의 최대 밝기인 2,000nit를 크게 웃도는 29,000nit로, 10배 이상의 높은 밝기를 구현했다.
또한, 연구팀은 이 소자가 어떻게 정보를 빛으로 바꾸는지를 더 정확히 이해하기 위해, ‘과도 전계 발광 분석’이라는 방법을 사용하여, 아주 짧은 시간(수백 나노초 = 10억 분의 1초 단위) 동안 전압을 순간적으로 인가했을 때, 소자에서 발생하는 발광 특성을 분석했다. 이 분석을 통해 수백 나노초 단위에서 소자 내 전하들의 이동을 분석해 단일 소자 내에서 구현되는 이중채널 광변조의 작동 메커니즘을 규명했다.
KAIST 조힘찬 교수는 “이번 연구는 기존의 광통신 소자의 한계를 뛰어넘어 송신 속도를 높이면서도 보안능력을 향상할 수 있는 새로운 통신 플랫폼을 제시했다”라고 언급했다.
이어 “추가 장비 없이도 보안을 강화하면서, 암호화와 송신을 동시에 구현하는 이번 기술은 향후 보안이 중요한 다양한 분야에서 폭넓게 응용될 수 있을 것”이라고 덧붙였다.
KAIST 신소재공학과 신승민 박사과정이 제1 저자로 참여하고, 조힘찬 교수, KRISS 임경근 박사가 공동 교신 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)'에 5월 30일 자 출판됐으며, inside front cover 논문으로 선정됐다.
※ 논문명: High-Efficiency Quantum Dot Permeable electrode Light-Emitting Triodes for Visible-Light Communications and On-Device Data Encryption
※ DOI: https://doi.org/10.1002/adma.202503189
한편, 이번 연구는 한국연구재단, 국가과학기술연구회(NST) 및 한국산업기술진흥원의 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.24 조회수 1379 -
AI가 여론 조작? 한국어 'AI 생성 댓글' 탐지 기술 개발
생성형 AI 기술이 발전하면서 이를 악용한 온라인 여론 조작 우려가 커지고 있다. 이에 따른 AI 생성글 탐지 기술도 개발되었는데 대부분 영어로 된 장문의 정형화된 글을 기반으로 개발돼, 짧고(평균 51자), 구어체 표현이 많은 한국어 뉴스 댓글에는 적용이 어려웠다. 우리 연구진이 한국어 AI 생성 댓글을 탐지하는 기술을 개발해서 화제다.
우리 대학 전기및전자공학부 김용대 교수 연구팀이 국가보안기술연구소(국보연)와 협력해, 한국어 AI 생성 댓글을 탐지하는 기술 'XDAC'를 세계 최초로 개발했다고 23일 밝혔다.
최근 생성형 AI는 뉴스 기사 맥락에 맞춰 감정과 논조까지 조절할 수 있으며, 몇 시간 만에 수십만 개의 댓글을 자동 생성할 수 있어 여론 조작에 악용될 수 있다. OpenAI의 GPT-4o API를 기준으로 하면 댓글 1개 생성 비용은 약 1원 수준이며, 국내 주요 뉴스 플랫폼의 하루 평균 댓글 수인 20만 개를 생성하는 데 단 20만 원이면 가능할 정도다. 공개 LLM은 자체 GPU 인프라만 갖추면 사실상 무상으로도 대량의 댓글 생성을 수행할 수 있다.
연구팀은 AI 생성 댓글과 사람 작성 댓글을 사람이 구별할 수 있는지 실험했다. 총 210개의 댓글을 평가한 결과, AI 생성 댓글의 67%를 사람이 작성한 것으로 착각했고, 실제 사람 작성 댓글도 73%만 정확히 구분해냈다. 즉, 사람조차 AI 생성 댓글을 정확히 구별하기 어려운 수준에 이르렀다는 의미다. AI 생성 댓글은 오히려 기사 맥락 관련성(95% vs 87%), 문장 유창성(71% vs 45%), 편향성 인식(33% vs 50%)에서 사람 작성 댓글보다 높은 평가를 받았다.
그동안 AI 생성글 탐지 기술은 대부분 영어로 된 장문의 정형화된 글을 기반으로 개발되어 한국어의 짧은 댓글에는 적용이 어려웠다. 짧은 댓글은 통계적 특징이 불충분하고, 이모지·비속어·반복 문자 등 비정형 구어 표현이 많아 기존 탐지 모델이 효과적으로 작동하지 않는다. 또한, 현실적인 한국어 AI 생성 댓글 데이터셋이 부족하고, 기존의 단순한 프롬프팅 방식으로는 다양하고 실제적인 댓글을 생성하는 데 한계가 있었다.
이에 연구팀은 ▲14종의 다양한 LLM 활용 ▲자연스러움 강화 ▲세밀한 감정 제어 ▲참조자료를 통한 증강 생성의 네 가지 전략을 적용한 AI 댓글 생성 프레임워크를 개발해, 실제 이용자 스타일을 모방한 한국어 AI 생성 댓글 데이터셋을 구축하고 이 중 일부를 벤치마크 데이터셋으로 공개했다. 또 설명 가능한 AI(XAI) 기법을 적용해 언어 표현을 정밀 분석한 결과, AI 생성 댓글에는 사람과 다른 고유한 말투 패턴이 있음을 확인했다.
예를 들어, AI는 "것 같다", "에 대해" 등 형식적 표현과 높은 접속어 사용률을 보였고, 사람은 반복 문자(ㅋㅋㅋㅋ), 감정 표현, 줄바꿈, 특수기호 등 자유로운 구어체 표현을 즐겨 사용했다.
특수문자 사용에서도 AI는 전 세계적으로 통용되는 표준화된 이모지를 주로 사용하는 반면, 사람은 한국어 자음(ㅋ, ㅠ, ㅜ 등)이나 특수 기호(ㆍ, ♡, ★, • 등) 등 문화적 특수성이 담긴 다양한 문자를 활용했다.
특히, 서식 문자(줄바꿈, 여러 칸 띄어쓰기 등) 사용에서 사람 작성 댓글의 26%는 이런 서식 문자를 포함했지만, AI 생성 댓글은 단 1%만 사용했다. 반복 문자(예: ㅋㅋㅋㅋ, ㅎㅎㅎㅎ 등) 사용 비율도 사람 작성 댓글이 52%로, AI 생성 댓글(12%)보다 훨씬 높았다.
XDAC는 이러한 차이를 정교하게 반영해 탐지 성능을 높였다. 줄바꿈, 공백 등 서식 문자를 변환하고, 반복 문자 패턴을 기계가 이해할 수 있도록 변환하는 방식이 적용됐다. 또 각 LLM의 고유 말투 특징을 파악해 어떤 AI 모델이 댓글을 생성했는지도 식별 가능하게 설계됐다.
이러한 최적화로 XDAC는 AI 생성 댓글 탐지에서 98.5% F1 점수로 기존 연구 대비 68% 성능을 향상시켰으며, 댓글 생성 LLM 식별에서도 84.3% F1 성능을 기록했다.
고우영 선임연구원은 "이번 연구는 생성형 AI가 작성한 짧은 댓글을 높은 정확도로 탐지하고, 생성 모델까지 식별할 수 있는 세계 최초 기술"이라며 "AI 기반 여론 조작 대응의 기술적 기반을 마련한 데 큰 의의가 있다"고 강조했다.
연구팀은 XDAC의 탐지 기술이 단순 판별을 넘어 심리적 억제 장치로도 작용할 수 있다고 설명했다. 마치 음주단속, 마약 검사, CCTV 설치 등이 범죄 억제 효과를 가지듯, 정밀 탐지 기술의 존재 자체가 AI 악용 시도를 줄일 수 있다는 것이다.
XDAC는 플랫폼 사업자가 의심스러운 계정이나 조직적 여론 조작 시도를 정밀 감시·대응하는 데 활용될 수 있으며, 향후 실시간 감시 시스템이나 자동 대응 알고리즘으로 확장 가능성이 크다.
이번 연구는 설명가능 인공지능(XAI) 기반 탐지 프레임워크를 제안한 것이 핵심이며, 인공지능 자연어처리 분야 최고 권위 학술대회인 7월 27일부터 개최되는 'ACL 2025' 메인 콘퍼런스에 채택되며 기술력을 인정받았다.
※논문 제목: XDAC: XAI-Driven Detection and Attribution of LLM-Generated News Comments in Korean
※논문원본: https://github.com/airobotlab/XDAC/blob/main/paper/250611_XDAC_ACL2025_camera_ready.pdf
이번 연구는 우리 대학 김용대 교수의 지도 아래 국보연 소속이자 우리 대학 박사과정인 고우영 선임연구원이 제1 저자로 참여했으며, 성균관대학교 김형식 교수와 우리 대학 오혜연 교수가 공동 연구자로 참여했다.
2025.06.24 조회수 2472 -
가벼운 숨결·압력·소리까지 감지, 맞춤형 촉각 센서 개발
로봇이 물체를 잡을 때나, 의료기기가 몸의 맥박을 감지할 때 촉각 센서는 손끝처럼 ‘눌림’을 느끼는 기술이다. 기존 센서들은 반응이 느리거나 여러 번 쓰면 정확도가 떨어지는 단점이 있었는데, 한국 연구진이 가벼운 숨결, 압력, 소리까지 정확하고 빠르게 감지할 수 있어, 일상적인 움직임부터 의료용 진단까지 폭넓게 사용할 수 있는 센서를 개발하는데 성공했다.
우리 대학 기계공학과 박인규 교수 연구팀이 국가과학기술연구회(NST, 이사장 김영식) 산하 한국전자통신연구원(ETRI, 원장 방승찬)과의 공동연구를 통해 기존 촉각 센서 기술의 구조적 한계를 극복한 혁신적 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.
이번 공동연구의 핵심은 ‘열성형 기반 3차원 전자 구조(Thermoformed 3D Electronics, T3DE)’를 적용해 유연성과 정밀성, 반복 내구성을 동시에 확보한 맞춤형 촉각 센서를 구현한 것이다.
특히, 소프트 엘라스토머(고무, 실리콘 등 쭉 늘렸다가 놓으면 다시 원래 모양으로 돌아오는 재료) 기반 센서가 갖는 느린 응답속도, 높은 히스테리시스*, 크립(오랫동안 힘을 가했을 때 재료가 천천히 변형되는 현상) 오차 등 구조적 문제를 극복하면서도 다양한 환경에서 정밀하게 작동하는 플랫폼으로 주목받고 있다.
* 히스테리시스(Hysteresis): 한 번 받았던 힘이나 변화가 기억처럼 남아서, 똑같은 자극을 주더라도 항상 같은 결과가 나오지 않는 현상
T3DE 센서는 2차원 필름 위에 정밀하게 전극을 형성한 후, 열과 압력을 가해 3차원 구조로 성형하는 과정을 통해 제작된다. 특히 센서 상부의 전극과 지지 다리 구조는 목적에 따라 기계적 물성을 조절할 수 있도록 설계되어 있으며, 지지 다리의 두께, 길이, 개수 등 미세한 구조 매개변수를 조정함으로써 센서의 영률(Young’s modulus)*을 10Pa에서 1MPa까지 폭넓게 설정할 수 있다. 이 수치는 피부, 근육, 힘줄 등의 생체조직과 유사한 수준으로, 실제 생체 인터페이스용 센서로도 유용하다.
* 영률(Young’s modulus): 재료의 강성을 나타내는 지표로, 이번 연구에서는 다양한 생체조직과 일치하는 수준까지 조절 가능함
이번에 개발된 T3DE 센서는 공기를 유전체로 활용해 전력 소비를 줄이는 동시에, 민감도, 응답속도, 온도 안정성, 반복 정밀도 측면에서도 우수한 성능을 보였다.
실험 결과, 해당 센서는 △민감도 5,884 kPa⁻¹ △응답속도 0.1ms(1,000분의 1초보다 짧은 시간) △히스테리시스 0.5% 이하 △5,000회 반복 측정에서도 정밀도 99.9% 이상을 유지하는 내구성을 입증했다.
연구팀은 이 센서를 활용해 고해상도 40×70 배열하여, 총 2,800개의 센서를 촘촘히 구성, 운동 중 발바닥의 압력 분포를 실시간 시각화하고, 손목 맥박 측정을 통한 혈관 건강 상태 평가 가능성도 확인했다. 또한, 상용 음향 센서 수준의 소리 감지 실험에서도 성공적인 결과를 얻었다. 즉, 이 센서는 발바닥 압력, 맥박, 소리까지 매우 정확하고 빠르게 측정할 수 있어서 운동, 건강, 소리 감지 등 다양한 분야에 활용될 수 있다.
T3DE 기술은 증강현실(AR) 기반 외과 수술 훈련 시스템에도 적용됐다. 각 센서 요소마다 서로 다른 영률을 부여해 실제 생체조직과 유사한 강성을 구현했으며, 수술 절개 시 가해지는 압력 강도에 따라 시각·촉각 피드백을 동시에 제공하고, 너무 깊이 베거나, 위험한 부위를 건드리면 실시간 위험 경고 기능까지 갖춘 시스템이 구현되었다. 이는 의료 교육의 몰입도와 정확성을 획기적으로 향상할 수 있는 기술로 평가된다.
우리 대학 박인규 교수는 “이 센서는 설계 단계에서부터 정밀하게 조절할 수 있어 다양한 환경에서도 안정적으로 작동한다”며, “일상생활은 물론 의료, 재활, 가상현실 등 다양한 분야에서 쓸 수 있을 것”이라고 밝혔다.
본 연구는 ETRI 최중락 박사, KAIST 한찬규 석사, 이돈호 박사과정이 공동 제1저자로 참여했으며, 박인규 교수가 전체 연구를 총괄했다. 연구 결과는 세계적 권위의 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 2025년 5월호에 게재됐으며, 해당 논문은 사이언스 어드밴시스 공식 SNS 채널(Facebook, Twitter)을 통해 전 세계에 소개되기도 했다.
※ 논문명: Thermoforming 2D films into 3D electronics for high-performance, customizable tactile sensing
※ DOI: 10.1126/sciadv.adv0057
이번 연구는 산업통상자원부, 한국연구재단, 한국산업기술평가관리원의 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.23 조회수 1449