조민수 교수, “그림책만 보던 AI 현실로 나온 격”…피지컬 AI '월드 모델' 경쟁 본격화

조민수 교수, “그림책만 보던 AI 현실로 나온 격”…피지컬 AI '월드 모델' 경쟁 본격화 컴퓨터공학과 조민수 교수가 최근 세계일보 인터뷰를 통해 피지컬 AI(Physical AI) 시대의 핵심 기술로 주목 받는 ‘월드 모델(World Model)’ 연구와 AI 기술의 미래 방향성을 소개했다. 조 교수는 피지컬 AI를 “동화책과 그림책으로만 세상을 배우던 AI가 실제 현실 세계로 나온 단계”라고 설명하며, 인간처럼 공간과 환경을 이해하고 직접 행동할 수 있는 AI 기술의 중요성을 강조했다. 특히 로봇이 단순 반복 작업을 넘어 인간과 자연스럽게 상호작용하는 방향으로 발전하고 있으며, 이를 위해 현실 세계를 이해하고 예측하는 월드 모델 기술이 핵심 역할을 할 것이라고 전망했다. 또한, 조 교수는 최근 세계 최고 권위 컴퓨터비전 학회인 CVPR 2026에 총 5편의 논문이 채택되는 등 관련 연구 성과를 이어가고 있으며, 피지컬 AI 구현을 위한 연산 효율 향상과 실제 환경 적용 연구를 활발히 수행하고 있다. 아울러 국내 AI 연구 경쟁력 강화를 위해 글로벌 협력과 장기적 연구 생태계 조성의 중요성을 강조하며, 세계 무대에서 영향력 있는 연구를 지속적으로 확대해 나가야 한다고 밝혔다. [출처: 세계일보(클릭) 김나인·이동수 기자 ]

한욱신 교수 연구팀, 그래프 데이터 분석 속도 184배 높인 ‘TurboLynx’ 개발

한욱신 교수 연구팀, 그래프 데이터 분석 속도 184배 높인 ‘TurboLynx’ 개발 한욱신 교수 연구팀이 복잡한 그래프 데이터를 기존 대비 최대 184배 빠르게 분석할 수 있는 차세대 그래프 분석 엔진 ‘TurboLynx’를 개발했다. 이번 연구 성과는 데이터베이스 분야 국제학술대회인 'VLDB 2026'에서 발표될 예정이다. 이번 연구에는 컴퓨터공학과 이태성 대학원생(통합 '17)과 인공지능대학원 하재현 대학원생(통합 '22)이 참여했으며, 연구팀은 데이터 구조가 계속 변화하는 ‘스키마 없는(Schemaless)’ 그래프 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 새로운 분석 엔진을 제안했다. 그래프 데이터는 사람과 사람, 상품과 거래, 단어와 개념처럼 복잡한 연결 관계를 표현하는 데이터 구조로, 추천 시스템·금융 보안·생성형 AI·바이오 데이터 분석 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 기존 시스템은 데이터 형식이 일정하지 않은 환경에서 분석 속도가 크게 저하되는 한계가 있었다. 연구팀이 개발한 ‘TurboLynx’는 유사한 형태의 데이터를 자동으로 그룹화하고, 분석에 최적화된 구조로 저장해 데이터 해석 과정과 메모리 사용을 최소화했다. 또한 복잡한 탐색 과정에서 발생하는 중간 연산 비용을 줄여 분석 효율을 크게 향상시켰다. 국제 표준 벤치마크 평가 결과, TurboLynx는 기존 그래프 데이터베이스 대비 최대 약 184배, 관계형 데이터베이스 방식 대비 최대 약 41배 빠른 성능을 기록했다. 특히, 위키피디아 기반 대규모 지식그래프 데이터에서도 경쟁 시스템 대비 약 19배 높은 성능을 보이며 실제 산업 환경에서의 활용 가능성을 입증했다. 한욱신 교수는 “기업들이 보유한 복잡한 그래프 데이터를 실제 분석과 서비스 환경에서 더욱 효과적으로 활용하는 데 기여할 것으로 기대한다”며 “향후 실시간 트랜잭션 처리와 AI 에이전트용 장기 메모리 분야까지 연구를 확장해 나갈 계획”이라고 밝혔다. 한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원(IITP) 및 한국연구재단(NRF) 지원을 받아 수행됐다.

컴퓨터공학과 조민수 교수, ‘과학·정보통신의 날’ 대통령표창 수상

컴퓨터공학과 조민수 교수, ‘과학·정보통신의 날’ 대통령표창 수상 컴퓨터공학과 조민수 교수가 4월 21일 열린 ‘2026 과학·정보통신의 날’ 기념식에서 시각지능 분야 연구 공로를 인정받아 대통령표창을 수상했다. 시각지능은 영상 이해와 분석을 기반으로 다양한 산업에 활용되는 인공지능의 핵심 기술이다. 조 교수는 영상정합, 물체인식, 비디오 해석, 형태 조립 등 컴퓨터비전 전반에 걸쳐 독창적인 연구를 수행하며, 특히 물체 간 관계를 학습하고 추론하는 연구 분야 발전에 기여해 왔다. 또한 컴퓨터비전랩을 공동으로 이끌며 CVPR, ECCV, ICCV, ICML, NeurIPS 등 세계 최고 수준의 국제학술대회에 지속적으로 연구성과를 발표하고 있으며, 영상의 구조적 이해와 객체 간 관계를 기반으로 한 의미론적 영상 합성, 비디오 행동 예측, 물체 조립 생성 등에서 선도적인 연구를 수행하고 있다. 이러한 성과를 바탕으로 조 교수는 2025년 포스텍 무은재 석좌교수로 임명되었으며, 2024년 KCCV 이상욱 학술상을 수상하는 등 국내외에서 연구 우수성을 인정받고 있다. 조 교수는 “과학의 날을 맞아 뜻깊은 상을 받게 되어 기쁘다”며 “앞으로도 데이터와 스케일링만으로 해결하기 어려운 인공지능의 난제 해결에 기여하고, 국내 연구자들이 세계 학계를 선도할 수 있도록 힘을 보태겠다”고 밝혔다. 한편, ‘과학·정보통신의 날’은 과학기술정보통신부가 주관하는 국가 기념행사로, 과학기술 및 정보통신 분야 발전에 기여한 유공자를 발굴·포상하기 위해 매년 개최된다.

이승용·김원화 교수, 과기정통부 ‘2026년 개인기초연구사업 핵심연구(도약형)’ 과제 선정

이승용·김원화 교수, 과기정통부 ‘2026년 개인기초연구사업 핵심연구(도약형)’ 과제 선정 컴퓨터공학과 이승용 교수와 김원화 교수가 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 주관하는 ‘2026년도 개인기초연구사업 핵심연구(도약형)’ 과제에 최종 선정됐다. ‘개인기초연구사업’은 창의적이고 도전적인 기초연구를 지원하여 세계적 수준의 연구성과 창출과 차세대 연구자 양성을 목표로 하는 국가 기초연구 지원사업이다. 2026년도 1차 신규과제 선정 결과에 따르면, 핵심연구(도약형)는 총 89개 과제가 선정되었다. 이번 선정으로 이승용 교수는 「다중도메인 캐릭터를 위한 범용 얼굴 모델」 과제를, 김원화 교수는 「물리기반 고차 그래프 기초 모델 구축과 퇴행성 뇌질환에 대한 반사실적 학습 연구」 과제를 각각 3년간 수행하게 되며, 과제당 약 10억 원 규모의 연구비를 지원받는다. 이승용 교수의 연구는 다양한 도메인에서 활용 가능한 범용 얼굴 모델을 개발하여, 그래픽스 및 AI 기반 디지털 캐릭터 생성 기술의 확장성과 활용도를 높이는 데 기여할 것으로 기대된다. 김원화 교수의 연구는 물리 기반의 고차 그래프 머신러닝 기법 개발을 통해 데이터가 제한적인 상황에서도 효과적으로 학습 가능한 그래프 분석 모델을 개발하고, 이를 통해, 퇴행성 뇌질환의 정밀한 분석과 반사실적 예측을 가능하게 하여 개인 맞춤형 노화 및 퇴행성 뇌질환 분석을 가능하게 할 것으로 기대된다. 한편, 김원화 교수는 지난 2025년 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 주관하는 ‘글로벌 기초연구실 지원사업(개척형)’에 이승용·류일우 교수와 공동 연구팀으로 참여해 선정되는 등, 중대형 국가연구과제를 지속적으로 수행하고 있다.

이남훈 교수, 과기부 ‘2026년도 신진연구자 인프라 지원사업’ 첨단 인프라 트랙 선정

이남훈 교수, 과기부 ‘2026년도 신진연구자 인프라 지원사업’ 첨단 인프라 트랙 선정 컴퓨터공학과 이남훈 교수가 과학기술정보통신부가 주관하고, 한국연구재단이 지원하는 ‘2026년도 신진연구자 인프라 지원사업’ 첨단 인프라 트랙에 최종 선정되었다. ‘신진연구자 인프라 지원사업’은 연구실 핵심 인프라를 구축하여 도전적 연구에 전념할 수 있도록 지원하는 사업으로, 창의 인프라와 첨단 인프라 두 개 트랙으로 운영된다. 이 중 첨단 인프라 트랙은 글로벌 수준 연구 수행을 위한 첨단 연구환경 구축을 지원하는 상위 지원 프로그램으로, 5억원 규모의 연구비를 지원해 첨단 연구장비 구축을 지원받게 된다. 이번 사업을 통해 수행되는 과제는 <초거대 인공지능 기반 모델의 극한 압축(Extreme Compression of Hyperscale AI Foundation Models)>으로, 초거대 인공지능 기반 모델의 연산 가속과 메모리 요구량 절감을 목표로 한다. 이에 이남훈 교수의 최적화연구실은 H200 GPU 8대를 포함한 고성능 연산 인프라를 구축할 예정이며, 초거대 언어모델(LLM) 및 멀티모달·전문가 혼합(MoE) 모델을 대상으로 고희소도(Extreme Sparsity) 압축 및 양자화(Quantization) 기법을 결합한 극한 압축 기술을 개발할 계획이다. 이를 통해 모델 성능 저하를 최소화하면서도 추론 속도를 대폭 향상시키고, 초거대 AI 모델의 실질적 활용 가능성을 높일 것으로 기대된다.

조은경 교수, ‘2026 ACM SIGCHI Outstanding Dissertation Award’ 수상

조은경 교수, ‘2026 ACM SIGCHI Outstanding Dissertation Award’ 수상 컴퓨터공학과 조은경 교수가 2월 25일(수), 세계적 권위를 지닌 ACM SIGCHI 의 Outstanding Dissertation Award 수상자로 선정됐다. ACM SIGCHI Outstanding Dissertation Award는 최근 1년 이내 전 세계 박사학위 취득자 가운데 인간-컴퓨터 상호작용(Human-Computer Interaction, HCI) 분야에서 가장 탁월한 학문적 기여를 한 연구자에게 수여되는 상으로, 2026년에는 총 5명만이 선정되었다. 이번 수상은 HCI 분야에서 이론적·방법론적 기여와 실제 의료 현장에 대한 적용 가능성을 동시에 인정받은 성과다. 조은경 교수는 2025년 7월 16일 우리 대학 컴퓨터공학과 및 인공지능대학원에 부임했으며, 인간-컴퓨터 상호작용(HCI), 컴퓨터지원협업(CSCW), 헬스 분야를 중심으로 연구를 수행하고 있다. 특히 의료 시스템의 인프라적 복잡성을 고려한 건강 모니터링 기술 설계와 발전 방향을 모색하고 있다. 조은경 교수의 연구는 ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, ACM Conference on Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing, Journal of Medical Internet Research 등 HCI 및 건강정보학 분야의 주요 학술 무대에 발표되었으며, 2023년 CHI Best Paper Award 수상과 2023–2025년 Google PhD Fellowship Program 선정 등을 통해 연구 우수성을 인정받았다. 한편, 시상식과 수상자 강연(Award Talk)은 2026년 4월 13일(월)부터 17일(금)까지 스페인 바르셀로나에서 개최되는 'ACM CHI 2026' 학회에서 진행될 예정이다.

컴퓨터공학과 손병호 대학원생·배경민 교수, VMCAI 2026 Distinguished Paper Award 수상

컴퓨터공학과 손병호 대학원생·배경민 교수, VMCAI 2026 Distinguished Paper Award 수상 컴퓨터공학과 손병호 대학원생(통합 ’22)과 배경민 교수가 1월 12일(월) 프랑스 렌(Rennes)에서 개최된 ‘27th International Conference on Verification, Model Checking, and Abstract Interpretation (VMCAI 2026)’에서 ‘Distinguished Paper Award’를 수상했다. VMCAI는 소프트웨어 및 시스템의 정형검증(Formal Verification), 모델체킹(Model Checking), 요약해석(Abstract Interpretation) 분야의 권위 있는 국제 학술대회로, 이론적 기반과 실제 시스템 검증 기술을 연결하는 연구 성과를 중점적으로 다루고 있다. 이번 학회에는 총 54편의 논문이 제출되어 이 중 18편이 채택되었으며, 상위 2편의 논문에만 ‘Distinguished Paper Award’가 수여됐다. 수상 논문의 제목은 ‘A Formal Executable Semantics of PROMELA’로, 분산 및 동시성 시스템의 정형 명세에 널리 활용되는 PROMELA 언어의 수학적 의미 구조를 기계적으로 실행 가능한 수준까지 정립한 연구이다. 특히, PROMELA 언어가 지니는 비결정성(nondeterminism)이나 원자성(atomicity) 등 고수준 선언적 특성을기계적 실행 모델에서 정교하고 일관되게 표현할 수 있는 의미론적 패턴 ‘Load-and-Fire’를 제안하였다. 이를 통해 기존에는 SPIN 모델체킹에 의존하여 제한된 범위에서만 분석이 가능했던 PROMELA 프로그램에 대한 코드 수준의 연역적 검증 가능성을 열었으며, 정형검증 연구의 이론적·방법론적 확장에 기여한 성과로 평가받았다. 이번 성과는 분산·동시성 시스템의 신뢰성 확보를 위한 정형기법 연구의 새로운 가능성을 제시한 것으로 평가되며, 우리 학과의 국제적 연구 경쟁력을 다시 한번 입증하는 계기가 됐다.

전광성 교수 부임

전광성 교수 부임 전광성 교수가 2월 16일 컴퓨터공학과에 부임한다. 전광성 교수는 인공지능과 기계학습, 특히 상호적 기계학습과 기계학습 이론에 중점을 두고 연구한다. Meta(옛 Facebook)와 Krafton AI등 산업계와의 협업하는 등 이론의 실제 적용에도 많은 관심을 가지고 있으며, 최근에는 거대언어모델의 사후학습에 많은 관심을 갖고 알고리즘을 개발하고 있다. 전광성 교수는 위스콘신대학에서 컴퓨터과학 박사 학위를 취득한 뒤, 위스콘신대학과 보스턴대학교에서 박사후연구원을 거쳐, 애리조나대학교에서 약 6년간 조교수로 재직했으며, 이번에 우리 대학에 부임한다. 전광성 교수 홈페이지:https://kwangsungjun.github.io

박상현 교수 부임

박상현 교수 부임 박상현 교수가 2월 16일 컴퓨터공학과에 부임한다. 박상현 교수는 의료인공지능과 컴퓨터비전을 중심으로 연구를 수행하고 있으며, 의료 영상·병리 영상·멀티모달 의료 데이터 분석을 위한 인공지능 기술과 다기관 대규모 의료 데이터를 효율적으로 학습·활용하기 위한 알고리즘 개발을 통해 실제 임상 환경에서 활용 가능한 의료 AI 기술 구현에 주력하고 있다. 박상현 교수는 서울대학교 전기·컴퓨터공학부에서 박사학위를 취득하고, 노스캐롤라이나 대학과 SRI International에서 박사후연구원을 거쳐, DGIST에서 약 9년간 조교수·부교수로 재직했으며 이번에 우리 대학에 부임한다. 박상현 교수 홈페이지:MedicalAI@POSTECH

한욱신 교수, 한국공학한림원 2026년 신입회원 선정… 전국 84인에 포함

한욱신 교수, 한국공학한림원 2026년 신입회원 선정… 전국 84인에 포함 한욱신 교수는 국내 공학기술 분야 최고 권위를 지닌 한국공학한림원 2026년도 신입 일반회원 84명 중 한 명으로 선정됐다. 한국공학한림원은 대학, 기업, 연구기관 등에서 탁월한 성과를 거둔 공학기술 분야 전문가들로 구성된 단체로, 연구 성과와 혁신적인 기술 개발을 통해 국가 발전에 기여한 인사를 대상으로 추천을 받아 회원을 선발한다. 회원 선정은 약 10개월에 걸친 엄격한 단계별 심사를 통해 이뤄지며, 학문적 업적뿐만 아니라 세계 최초 기술 개발 성과, 특허, 인력 양성, 산업 발전 기여도 등을 종합적으로 평가한 뒤 전체 정회원의 서면 투표를 거쳐 최종 확정된다. 한욱신 교수는 데이터베이스 및 빅데이터 분야의 세계적 석학으로, 세계 최상위 학회에 다수의 논문을 발표하며 해당 분야의 학문적 발전을 선도해왔다. 특히 ‘병렬질의 최적화’ 연구는 기존 데이터베이스 최적화 방식에 근본적인 패러다임 전환을 이끈 성과로 인정받고 있다. 또한, SIGMOD 전·현직 의장, ACM TODS 편집장 등을 역임하며, 이론 연구를 넘어 실용적인 시스템 개발과 산업계 기여, 국제적 학술 리더십까지 아우르는 연구자로서 높은 평가를 받고 있다. 한국공학한림원 윤의준 회장은 “2025년은 한국공학한림원 창립 30주년을 맞이한 해로, 회원 선정을 그 어느 때보다 신중하게 진행했다”며, “대한민국 공학계를 이끌어갈 혁신적인 리더들을 모시기 위해 최선을 다했다”고 선정 배경을 밝혔다. 한편, 한욱신 교수는 포스텍 부임 이후 약 150억 원 규모의 연구비를 수주했으며, 2025년 포스텍이 국내 대학 최초로 도입한 ‘POSTECH 정년연장 석학교수’로 임명된 바 있다.