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KAIST, AI '전문가 혼합' 구조 보안 취약점 세계 최초 규명… ACSAC 2025 최우수논문상 [이코노믹데일리] KAIST(총장 이광형) 전기및전자공학부 신승원 교수와 전산학부 손수엘 교수 공동연구팀이 거대언어모델(LLM)의 핵심 효율화 기술인 '전문가 혼합(MoE)' 구조의 치명적인 보안 취약성을 세계 최초로 규명해 국제 학술대회에서 최고 상을 받았다. KAIST는 26일 연구팀이 정보보안 분야 권위 있는 국제 학술대회인 ‘ACSAC(Annual Computer Security Applications Conference) 2025’에서 최우수논문상(Distinguished Paper Award)을 수상했다고 밝혔다. ACSAC는 보안 분야에서 가장 영향력 있는 학회 중 하나로 올해 전체 논문 중 단 2편만이 최우수논문으로 선정됐다. 전문가 혼합(MoE)은 구글 제미나이 등 최신 상용 LLM들이 연산 효율성을 높이기 위해 채택하는 구조로 복수의 작은 AI 모델(전문가)을 상황에 따라 선택적으로 활용하는 방식이다. 연구팀은 이 효율적인 구조가 오히려 심각한 보안 위협이 될 수 있음을 입증했다. 공격자가 LLM 내부 구조에 접근하지 않더라도 악의적으로 조작된 전문가 모델 하나만 오픈소스로 유통하면 이를 가져다 쓴 전체 모델이 오염될 수 있다는 사실을 밝혀낸 것이다. 연구 결과 정상적인 AI 전문가들 사이에 단 하나의 악성 전문가 모델만 포함되어 있어도 특정 상황에서 해당 전문가가 반복적으로 호출되며 전체 AI의 안전장치를 무력화시켰다. 실험에서 연구팀의 공격 기법을 적용하자 유해 응답 발생률은 기존 0%에서 최대 80%까지 치솟았다. 더욱 심각한 문제는 이 과정에서 모델의 전반적인 성능 저하가 거의 나타나지 않는다는 점이다. 개발자나 관리자가 사전에 문제를 인지하기 어려워 악성 모델이 그대로 상용 서비스에 배포될 위험이 크다. 이는 전 세계적으로 확산하는 오픈소스 기반 LLM 생태계에서 모델의 출처와 안전성 검증이 필수적임을 시사한다. 신승원·손수엘 교수는 “효율성을 위해 빠르게 확산하는 전문가 혼합 구조가 되레 보안 취약점이 될 수 있다는 사실을 실증적으로 확인했다”며 “이번 수상은 AI 모델 보안의 중요성을 국제적으로 인정받은 의미 있는 성과”라고 강조했다. 이번 연구는 KAIST 김재한·송민규 박사과정과 나승호 박사(현 삼성전자) 등이 참여했으며 결과는 지난 12일 미국 하와이에서 열린 ACSAC에서 발표됐다.2025-12-26 09:38:59
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신인식 KAIST 교수, 한국인 최초 IEEE RTSS '가장 영향력 있는 논문상' 수상 [이코노믹데일리] KAIST(총장 이광형) 전산학부 신인식 교수가 실시간 시스템 분야 세계 최고 권위 학술대회인 ‘IEEE 실시간 시스템 심포지엄(RTSS)’에서 한국인 최초로 ‘가장 영향력 있는 논문상’을 수상했다. 20년 전 발표한 이론이 현재까지도 학계와 산업계의 표준으로 쓰이는 공로를 인정받은 결과다. KAIST는 신인식 교수가 지난 4일(현지시간) 미국 보스턴에서 열린 IEEE RTSS 2025에서 이 상을 받았다고 21일 밝혔다. 이 상은 발표 후 10년 이상 지난 논문 중 학문적·산업적 파급력이 입증된 연구에 수여되는 일명 ‘세월의 검증을 거친 상(Test-of-Time Award)’이다. 신 교수의 수상 논문은 2003년 펜실베이니아대학교 이인섭 교수와 공동 발표한 ‘주기적 자원 모델’에 관한 연구다. 복잡한 시스템 전체를 한 번에 검증하는 기존 방식의 한계를 극복하고 레고 블록처럼 작은 부품 단위로 시간 제약 준수 여부를 확인한 뒤 조립해도 전체 안전성이 보장됨을 수학적으로 증명했다. 이 이론은 찰나의 지연도 허용되지 않는 자율주행차와 항공기 및 산업용 로봇 등 첨단 실시간 시스템 설계의 핵심 토대가 됐다. IEEE 기술위원회는 해당 모델이 지난 20년간 현대 실시간 시스템 설계의 핵심 언어로 자리 잡았다고 평가했다. 실제 이 논문은 미국과 유럽 주요 대학 교과서에 수록될 정도로 해당 분야의 표준 이론으로 통한다. 발표 당시인 2003년에도 RTSS 최우수 논문상을 받았던 이 연구는 20년이 지난 현재 다시 한번 그 가치를 공인받게 됐다. 신 교수는 “학자로서 평생 가장 받고 싶었던 상”이라며 “20년 전 연구가 실제 세상에 큰 영향을 미쳤다는 점을 인정받아 영광”이라고 소감을 밝혔다. 한편 신 교수는 실시간 시스템 연구를 넘어 인공지능(AI) 분야로 영역을 확장하고 있다. 교원 창업 기업 플루이즈(Fluiz)를 설립해 자연어로 스마트폰 앱을 제어하는 모바일 AI 에이전트 기술 ‘FluidGPT’를 개발했으며 최근 과기정통부 주최 ‘AI 챔피언 경진대회’에서 우승을 차지하는 등 기초 이론과 상용 기술을 아우르는 성과를 내고 있다.2025-12-21 13:28:32
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LG CNS, 미래 인재 직접 키운다…산학협력·채용으로 AX 주도권 확보 [이코노믹데일리] AX(인공지능 전환) 전문기업 LG CNS가 미래 기술 주도권 확보를 위해 산학협력과 신입사원 채용이라는 ‘투트랙’ 전략으로 차세대 인재 확보에 속도를 내고 있다. 단순히 시장에 나온 인력을 채용하는 것을 넘어 산업 현장에 필요한 핵심 인재를 대학과 함께 직접 육성하는 장기적인 파이프라인 구축에 나선 것이다. LG CNS는 지난 24일 KAIST 전산학부와 산학협력 협약을 체결했다. 이번 협약을 통해 LG CNS는 전산학부 석사과정 산학장학생을 선발, 2년간 학비 전액과 생활 보조금을 지원한다. 학위를 취득한 학생들에게는 LG CNS 입사가 보장된다. 특히 KAIST 전산학부는 AI와 로보틱스 분야 연구를 선도하고 있어 LG CNS의 신성장동력 확보에 핵심적인 역할을 할 융합형 인재 양성이 가능할 전망이다. 이번 협약은 LG CNS의 체계적인 인재 육성 전략의 연장선에 있다. LG CNS는 이미 KAIST 산업공학과를 비롯해 연세대, 고려대, 중앙대, 서울대 등 국내 주요 대학과 채용 연계형 계약학과 및 산학장학생 프로그램을 운영하며 기술 인재의 선순환 구조를 강화해왔다. 다른 한 축인 직접 채용도 공격적으로 이어가고 있다. 상반기 세 자릿수 규모의 신입사원을 채용한 데 이어 하반기에도 AI, 로보틱스, 클라우드, 스마트 팩토리 등 총 9개 핵심 분야에서 신규 채용을 진행했다. 이는 급변하는 기술 환경에 민첩하게 대응하고 시장 주도권을 놓치지 않겠다는 의지로 풀이된다. LG CNS 관계자는 “KAIST와의 이번 산학협력은 미래 인재를 조기에 발굴, 육성할 수 있는 기반을 더욱 넓혔다는 점에서 의미가 크다”며 “앞으로도 산학협력과 채용을 두 축으로 AX 분야를 이끌 핵심 인재를 지속 육성·확보해 나갈 것”이라고 밝혔다.2025-09-25 10:00:00
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'이태원 참사' 막는다…KAIST, 인파 '흐름'까지 읽는 AI로 재난 예측 혁신 [이코노믹데일리] 이태원 참사와 같은 다중 밀집 사고를 사전에 예측하고 예방할 수 있는 획기적인 인공지능(AI) 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 기존 기술보다 예측 정확도를 최대 76% 이상 높여, 대형 행사나 도심 밀집 지역의 안전 관리에 새로운 지평을 열 것으로 기대된다. KAIST는 전산학부 이재길 교수 연구팀이 군중 밀집 상황을 더 정확하게 예측할 수 있는 새로운 AI 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 이번 연구 성과는 데이터마이닝 분야 최고 권위의 국제학술대회인 ‘KDD 2025’에서 지난 8월 발표되며 세계적인 주목을 받았다. 기존의 군중 밀집 예측 기술은 대부분 특정 지역에 ‘몇 명이 모여있는지’라는 단편적인 정보에 의존해왔다. 하지만 같은 인원이라도 어디서 유입되고 어느 방향으로 이동하는지에 따라 위험 수준은 천차만별이다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 특정 지역의 인구수(정점 정보)와 지역 간 인구의 흐름(간선 정보)을 동시에 분석하는 새로운 접근법을 제시했다. 예를 들어 특정 골목 A의 밀집도가 현재는 낮더라도 인근 지역 B에서 A 방향으로 거대한 인파가 몰려오는 흐름을 함께 파악하면 곧 A 지역이 위험해질 수 있음을 미리 예측할 수 있다는 것이다. 이를 위해 연구팀은 두 가지 다른 형태의 데이터를 동시에 학습하는 ‘바이모달 학습(bi-modal learning)’ 방식을 개발했다. 여기에 공간 정보와 시간 정보를 함께 학습하는 ‘3차원 대조 학습(3D contrastive learning)’ 기법을 도입해 AI가 단순히 인구 증감 여부를 넘어 시간에 따른 밀집 패턴과 방향성까지 입체적으로 파악하도록 했다. 연구팀은 서울, 부산, 뉴욕 등의 실제 교통 데이터와 코로나19 확진자 데이터 등을 활용해 AI 모델을 검증한 결과 기존 최신 기술 대비 예측 정확도가 최대 76.1% 더 높은 세계 최고 수준의 성능을 입증했다. 이재길 교수는 “사회적 파급력을 낼 수 있는 기술 개발이 중요하다”며 “이번 기술이 대형 행사 인파 관리, 도심 교통 혼잡 완화, 감염병 확산 억제 등 일상 속 안전을 지키는 데 크게 기여하길 바란다”고 말했다. 이번 연구는 비극적인 사회 재난을 막기 위해 과학기술이 어떤 역할을 할 수 있는지를 보여주는 의미 있는 성과다. 향후 지방자치단체나 경찰, 소방 등 재난 관리 기관의 의사결정 시스템에 적용될 경우 보다 과학적이고 선제적인 안전 관리가 가능해질 전망이다.2025-09-17 11:06:35
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KAIST, 그래프-관계형 통합 DB '키마이라' 개발…성능 최대 280배 향상 [이코노믹데일리] 인공지능(AI) 시대의 핵심인 복잡한 데이터 관계를 기존보다 최대 280배 빠르게 처리할 수 있는 차세대 데이터베이스(DB) 시스템이 국내 연구진에 의해 개발됐다. KAIST는 전산학부 김민수 교수 연구팀이 기존의 관계형 DB와 그래프 DB를 완벽하게 통합한 새로운 DB 시스템 ‘키마이라(Chimera)’를 개발했다고 8일 밝혔다. 이 시스템은 AI 에이전트, 소셜네트워크서비스(SNS), 금융 사기 탐지 등 복잡하게 얽힌 정보를 분석하고 추론하는 데 획기적인 성능 향상을 가져올 것으로 기대된다. 최근 거대언어모델(LLM)을 활용한 AI 서비스가 확산되면서 사람, 사건, 장소 등 데이터 간의 복잡한 연결 관계를 효율적으로 분석하는 ‘그래프 DB’의 중요성이 커지고 있다. 하지만 기존 시스템은 표(테이블) 형태의 데이터를 다루는 ‘관계형 DB’와 그래프 DB가 분리돼 있어 ‘A의 친구 B가 다니는 회사의 동료 C가 구매한 제품은?’과 같은 복합적인 질문을 처리하는 데 한계가 있었다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 데이터 저장부터 처리까지 전 과정을 하나로 통합한 ‘키마이라’를 설계했다. 그래프 전용 저장소와 관계형 데이터 저장소를 함께 운영하는 ‘듀얼 스토어 구조’를 도입하고 그래프 탐색과 관계형 연산을 동시에 처리하는 새로운 ‘탐색-조인 연산자’를 개발했다. 그 결과 ‘키마이라’는 국제 성능 표준 벤치마크(LDBC SNB)에서 기존 시스템 대비 최소 4배에서 최대 280배 빠른 압도적인 질의 처리 성능을 기록하며 세계 최고 수준의 기술력을 입증했다. 또한 데이터 규모가 커져도 메모리 부족으로 인한 실패가 없고 데이터 최신성도 보장하는 등 기존 기술의 한계를 완벽하게 극복했다. 김민수 KAIST 교수는 “데이터 간 연결 관계가 갈수록 복잡해지는 만큼 그래프와 관계형 DB를 아우르는 통합 기술의 필요성이 커지고 있다”며 “Chimera는 이 문제를 근본적으로 해결한 기술로 앞으로 AI 에이전트, 금융, 전자상거래 등 다양한 산업에서 널리 쓰일 것으로 기대한다”고 밝혔다. 이번 연구 성과는 세계 최고 권위의 데이터베이스 분야 국제학술대회 ‘VLDB’에서 발표됐으며 개발된 기술은 스타트업 ‘그래파이’의 차세대 DB 시스템 ‘AkasicDB’에 즉시 적용돼 산업 현장에 빠르게 확산될 전망이다.2025-09-08 12:45:13
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장병규 크래프톤 의장, 동문·교수 등 63명 뜻 모아 장학기금 20억 조성 [이코노믹데일리] KAIST 전산학부 동문과 교수, 학생들이 후배들을 위해 십시일반 힘을 모아 20억원 규모의 장학기금을 조성했다. 재정적 어려움으로 꿈을 펼치기 어려운 후배들에게 든든한 발판을 마련해주기 위한 선순환 기부 문화가 결실을 맺었다. 이번 장학기금은 2023년 5월 류석영 전산학부장이 주도해 시작됐다. 코로나19 당시 조성됐던 1억원의 장학기금이 소진되자 꾸준한 지원이 필요하다는 공감대가 형성된 것이다. 모금 과정에는 따뜻한 사연이 가득했다. 김정택·안소연 동문 부부가 2억원을 쾌척했고 건물 증축에 이어 장학금 4000만 원을 보탠 서하연·한동훈 동문 부부, 구글 크롬 브라우저의 취약점을 제보해 받은 포상금 3억원 전액을 기부한 이승현 동문 등 62명의 정성이 모여 10억원이 마련됐다. 여기에 전산학부 동문인 장병규 크래프톤 의장이 “경제적 이유로 진로를 고민하는 학생들을 지원하겠다는 취지에 깊이 공감한다”며 동일한 금액 10억을 매칭 기부하면서 기금은 총 20억원으로 두 배가 됐다. 장병규 의장은 “이를 계기로 학교 차원의 장학금 체계가 재구조화되길 바란다”고 전했다. 류석영 전산학부장은 “재정적 이유로 원치 않는 길을 선택해야 했던 학생들이 이 장학금을 통해 한 학기 혹은 1년이라도 온전히 원하는 도전을 해볼 수 있는 시간을 갖게 되길 바란다”고 말했다. 이광형 KAIST 총장은 “KAIST의 가장 큰 자산은 미래를 이끌어 갈 학생들”이라며 “이번 장학기금이 든든한 발판이 되어 학생들의 꿈을 지켜주길 바란다”고 강조했다. 조성된 장학기금은 오는 가을 학기부터 지급을 시작하며, 경제적 어려움을 겪는 전산학부 학생들을 위해 사용될 예정이다.2025-09-01 11:38:04
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KAIST, 기존 AI가 풀지 못한 '초대형 미로' 100% 해결…AI 추론 패러다임 바꿨다 [이코노믹데일리] 국내 연구진이 세계적인 딥러닝 석학과의 공동 연구를 통해 인공지능(AI)의 추론 속도를 최대 100배까지 끌어올리는 혁신 기술을 개발했다. 특히 기존 AI가 단 한 번도 성공하지 못한 고난도 문제 해결에 100% 성공하며 기술의 우수성을 입증, 향후 지능형 로봇이나 실시간 생성형 AI 개발의 핵심 동력이 될 것으로 기대된다. KAIST는 전산학부 안성진 교수 연구팀이 딥러닝의 아버지로 불리는 몬트리올대학교 요수아 벤지오 교수팀과 공동으로 AI 확산 모델의 ‘추론-시간 확장성’을 획기적으로 개선한 신기술을 개발했다고 20일 밝혔다. 이번 연구 성과는 세계 최고 권위의 국제기계학습학회(ICML 2025)에서 상위 2.6% 논문에만 주어지는 '스포트라이트' 발표로 선정되며 학계의 큰 주목을 받았다. 확산 모델은 현재 이미지 생성 등 다양한 분야에서 탁월한 성능을 보이며 생성형 AI의 주류 기술로 자리 잡았다. 하지만 치명적인 단점이 존재했는데 바로 추론 과정의 비효율성이다. AI가 주어진 계산 자원의 양에 따라 성능을 유연하게 조절하는 ‘추론-시간 확장성’이 부족해 실시간 응답이나 복잡한 문제 해결에 활용하기 어려웠다. 단순히 데이터나 모델 크기를 키우는 것만으로는 풀 수 없는 근본적인 한계였다. 연구팀은 이 한계를 극복하기 위해 바둑 AI 알파고의 핵심 기술로 잘 알려진 ‘몬테카를로 트리 탐색(MCTS)’ 기법을 확산 모델에 접목했다. 몬테카를로 트리 탐색은 수많은 선택지를 트리 구조로 구성한 뒤 시뮬레이션을 통해 최적의 경로를 찾아내는 알고리즘이다. 연구팀은 확산 모델이 결과물을 생성하는 과정에서 발생 가능한 다양한 경로를 트리 구조로 탐색하게 함으로써 제한된 계산 자원 내에서도 가장 효율적으로 고품질의 결과물을 도출하는 새로운 추론 방법을 고안했다. 이 기술의 성능은 ‘초대형 미로 찾기’라는 고난도 과제에서 극명하게 증명됐다. 수천 개의 갈림길로 구성된 복잡한 미로의 출구를 찾는 이 문제에서 기존 확산 모델의 성공률은 0%였다. 하지만 연구팀이 개발한 신기술은 100%의 완벽한 성공률을 기록하며 문제 해결 능력의 차원이 다름을 보여주었다. 나아가 연구팀은 후속 연구를 통해 MCTS의 단점으로 지적되던 느린 속도 문제까지 해결했다. 트리 탐색 구조를 효율적으로 병렬화하는 최적화 기법을 개발, 기존 방식보다 최대 100배 빠른 속도를 달성하면서도 결과물의 품질은 동등하거나 더 높게 유지하는 데 성공했다. 이는 기술이 고성능을 요구하는 특정 환경뿐만 아니라 실시간성이 중요한 다양한 상용 서비스에도 적용될 수 있음을 의미한다. 안성진 교수는 "이번 연구는 고비용 계산이 요구되던 기존 확산 모델의 한계를 근본적으로 극복한 기술”이라며 “지능형 로봇, 시뮬레이션 기반 의사결정, 실시간 생성 AI 등 다양한 분야에서 핵심 기술로 활용될 수 있을 것”이라고 밝혔다.2025-07-20 12:44:35
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