2025.12.11 목요일
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KAIST,"AI가 인간 관계망 꿰뚫는다"…집단행동 예측 기술로 세계 제패 [이코노믹데일리] KAIST(총장 이광형)가 인공지능(AI)으로 복잡한 인간 사회의 집단행동을 정밀하게 예측하는 기술을 개발해 세계 최고 권위의 학회에서 인정받았다. KAIST는 김재철AI대학원 신기정 교수 연구팀이 개발한 차세대 집단행동 예측 AI 기술이 미국전기전자학회(IEEE) 주관 국제 데이터마이닝 학술대회 ‘IEEE ICDM’에서 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 9일 밝혔다. 이번 수상은 전 세계에서 제출된 785편의 논문 가운데 단 1편에만 주어지는 최고 영예로 한국 대학 연구팀이 이 상을 받은 것은 23년 만에 처음이다. KAIST가 글로벌 AI 연구 무대에서 독보적인 기술 리더십을 입증한 성과로 평가받는다. 오늘날 온라인 커뮤니티와 단체 채팅 및 연구 협업 등 다수가 동시에 참여하는 집단 상호작용은 사회 전반에서 폭발적으로 증가하는 추세다. 하지만 기존 기술로는 이러한 집단행동이 어떤 구조로 형성되는지 파악하거나 개인의 특성이 전체 집단에 미치는 영향을 정밀하게 분석하는 데 한계가 있었다. 신기정 교수 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 개인의 특성과 집단 구조를 실제와 흡사하게 맞물려 재현하는 AI 모델 ‘NoAH(Node Attribute-based Hypergraph Generator)’를 개발했다. NoAH는 개개인이 가진 관심사나 역할 등의 정보가 모여 어떤 형태의 그룹 행동을 만들어내는지 분석하고 이를 흉내 내는 기술이다. 이 AI 모델은 사람의 성향과 관계를 동시에 반영해 ‘현실 같은 집단행동’을 시뮬레이션한다. 연구팀은 실험을 통해 NoAH가 전자상거래에서의 물품 구매 조합이나 온라인 토론의 확산 과정 및 연구자들의 논문 공저 네트워크 등 다양한 실제 집단행동을 기존 모델보다 월등히 사실적으로 재현함을 확인했다. 신기정 교수는 “이번 연구는 집단의 구조뿐 아니라 개인의 특성까지 함께 고려해 복잡한 상호작용을 입체적으로 이해할 수 있는 새로운 AI 패러다임을 열었다”며 “향후 온라인 커뮤니티나 메신저 및 소셜 네트워크 분석 등의 정밀도가 획기적으로 높아질 것”이라고 설명했다. 이번 연구에는 신기정 교수를 필두로 KAIST 김재철AI대학원 전재완·윤석범 석사과정과 최민영·이건 박사과정 연구원이 참여했다. 신 교수 팀은 이번 수상 논문을 포함해 올해 IEEE ICDM에서만 총 4편의 논문을 발표하는 저력을 과시했으며 2023년에도 같은 학회에서 ‘Best Student Paper Runner-up’을 수상한 바 있다.2025-12-09 08:25:55
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KAIST, 안갯속도 꿰뚫어 본다…'시간' 개념 도입한 AI 영상 복원 기술 개발 [이코노믹데일리] 한국과학기술원(KAIST) 연구팀이 안개나 연기처럼 빛이 흐트러지는 환경에서 촬영된 흐릿한 영상을 선명하게 되살리는 인공지능(AI) 기술을 세계 최초로 개발했다. KAIST는 바이오및뇌공학과 장무석 교수와 김재철AI대학원 예종철 교수 공동 연구팀이 ‘비디오 디퓨전 기반 영상 복원 기술’을 개발했다고 31일 밝혔다. 이 기술은 시간에 따라 변화하는 연속된 영상 정보(비디오)를 분석해 왜곡된 이미지를 원본에 가깝게 복원하는 것이 특징이다. 기존 AI 복원 기술은 학습된 특정 데이터 범위 내에서만 성능을 내는 한계가 있었다. 하지만 연구팀은 광학 모델에 비디오 디퓨전 모델을 결합, 영상의 ‘시간적 상관관계’를 학습시켜 이러한 한계를 극복했다. 그 결과 시간에 따라 안개의 농도가 변하거나 불투명한 매질이 움직이는 역동적인 상황에서도 안정적으로 선명한 영상을 복원하는 데 성공했다. 연구팀은 이 기술을 활용해 움직이는 산란 매질 너머에서 정자의 움직임 패턴을 관찰하는 데 성공하며 기술의 우수성을 입증했다. 또한 별도의 추가 학습 없이도 안개 제거, 화질 개선, 흐린 영상 선명화 등 다양한 영상 복원 작업에 범용적으로 적용할 수 있는 가능성도 확인했다. 이번 연구 성과는 혈액이나 피부 속을 들여다보는 비침습적 의료 진단, 화재 현장 연기 속 인명 구조, 자율주행차의 시야 확보 등 다양한 산업 분야에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 권태성 KAIST 박사과정은 "시간 상관관계를 학습한 디퓨전 모델이 '움직이는 산란 매질 너머의 보이지 않는 데이터'를 복원하는 광학 역문제를 해결하는 데 효과적이라는 것이 이번 연구를 통해 확인됐다”며 “빛의 시간적 변화를 역추적해야 하는 각종 광학 역문제로 연구 영역을 확장할 계획"이라고 말했다. 이번 연구 결과는 AI 분야 국제 학술지 ‘IEEE TPAMI(국제전기전자공학회 패턴분석 및 기계지능)’에 게재됐다.2025-08-31 13:39:15
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