서울대학교, ‘AI 스타펠로우십지원’ 최종 선정...110억 원 확보해 최고급 AI 인재 키운다

서울대학교, ‘AI 스타펠로우십지원’ 최종 선정...110억 원 확보해 최고급 AI 인재 키운다 ▲ 서울대학교 공과대학 전경 서울대학교는 공과대학 협동과정 인공지능 전공이 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 주관하는 ‘AI 스타펠로우십지원’ 사업에 최종 선정됐다고 밝혔다.이번 사업은 정부가 최고 수준의 석·박사급 인공지능(AI) 인재를 양성하기 위해 2019년 신설한 ‘AI대학원지원사업’에 이어, 새롭게 추진하는 최고급 AI 신진 연구자 양성 지원 사업이다. 서울대는 이번 사업 선정으로 올 하반기부터 2030년 12월까지 약 6년간 총 110억 원의 대규모 지원을 받게 됐다.서울대 공과대학 협동과정 인공지능 전공이 이끄는 연구팀은 시공간 데이터(4D), 다감각 정보(5S), 6대 로봇 기술(6R) 기반의 초지능형 AI 에이전트 핵심 기술을 선도적으로 확보할 예정이다. 아울러 AI 최고급 신진 연구자 양성을 목표로 복잡한 물리적·사회적 시공간에서 자율성과 상호작용 능력을 갖춘 AI 에이전트 기술 개발, 다감각 정보 통합 및 추론을 통한 상황 인지 AI 기술 고도화, 로봇 기술과 결합된 실세계 적용형 AI 에이전트 구현 등을 중점적으로 추진한다. 또한 크래프톤, 네이버클라우드, 원익로보틱스 등 산업체와의 산학협력을 통해 산업 현장의 수요를 반영한 실질적인 공동 연구, 데이터 공유, 인재 교류의 시너지 효과도 노린다. 나아가 연구 결과를 현실 문제에 신속하게 적용할 수 있는 선도적인 최우수 연구 인재 양성을 위해 산업체와 긴밀히 협력할 계획이다.최근 AI 전환을 이끌 ‘한국형 천인계획’을 발표한 김영오 서울대 공과대학 학장은 “AI 시대에는 단순히 문제를 잘 푸는 능력을 지닌 인재보다, 창의적으로 문제를 정의하고 도전할 수 있는 인재가 중요하다”고 강조하며 “본 사업에도 다양한 지원을 아끼지 않을 예정”이라고 전했다.서울공대의 전폭적 지원을 받아 본 사업을 이끌 연구책임자 강유 주임교수는 “이번 사업을 통해 서울대가 초지능형 AI 에이전트 분야에서 세계적 경쟁력을 확보하고, 산업계와 긴밀히 협력해 사회적 가치를 창출하는 동시에, 실질적인 AI 기술 혁신을 이끌어갈 최고급 인재를 양성하겠다”고 밝혔다.[문의]서울대학교 공과대학 협동과정 인공지능 전공 강유 교수 / 02-880-7254 / ukang@snu.ac.kr

서울대-도쿄대, 첫 ‘상호교환 집중강좌’ 개설...반도체 교육 분야 국제 협력의 새로운 장 열어

서울대-도쿄대, 첫 ‘상호교환 집중강좌’ 개설...반도체 교육 분야 국제 협력의 새로운 장 열어 - 반도체 회로 권위자 유담·마코토 이케다 교수 강좌 진행 - 양교 간 상호강좌 정례화해 글로벌 교육 기회 제공 계획 ▲ 서울대학교 전기정보공학부 유담 교수(왼쪽), 도쿄대학교 전자정보공학과 마코토 이케다 교수(오른쪽)  서울대학교 공과대학(이하 서울공대)과 도쿄대학교 공과대학이 처음으로 상호교환 집중강좌(Reciprocal Intensive Lectures)를 시행했다. 이번 프로그램은 양교 교수진이 동일 학기에 서로 상대 대학을 방문해 4일 간 집중 강의를 진행하는 형식으로 이뤄졌으며, 한·일 공학 교육 협력에 있어 새 이정표를 세웠다는 평가를 받고 있다. 지난 2018년 체결한 단기집중강좌 협약(MOU)에 따라 양교는 매년 방학 기간에 교수진을 상호 파견하며 학문적 교류를 이어온 바 있다. 각 교수들이 단방향으로 파견됐던 기존 집중강좌에서 한 걸음 더 나아가, 올해는 그 협력 방식이 한 단계 더 진화했다. 일대일로 짝을 이룬 양교 교수진이 서로 상대 대학에서 강의를 진행하는 집중강좌 방식을 처음 도입한 것이다.    특히 올해 강의는 오랜 기간 학문적 교류를 이어온 양교의 반도체 회로 권위자가 함께 참여해 주목을 받았다. 마코토 이케다(Makoto Ikeda) 도쿄대 전자정보공학과 교수는 지난 7월 21일부터 24일까지 서울대에서 디지털 집적회로 설계 중심의 ‘VLSI Architecture & Design’ 강좌를 진행했으며, 유담(Jerald Yoo) 서울대 전기정보공학부 교수는 7월 28일부터 31일까지 도쿄대에서 이어진 ‘Analysis and Design of Analog Integrated Circuit’ 강좌에서 학생들과 최신 회로 설계기술을 공유했다. 국제고체회로학회(IEEE ISSCC)에서 인연을 맺은 두 교수는 2009년부터 꾸준히 학술 교류를 이어온 바 있다. 이케다 교수는 ISSCC에서 기술위원장(2021년), 아시아 지역위원장(2013년)을 역임했으며, 2008년부터 집행위원으로 활약하고 있다. 유담 교수도 같은 학회에서 분과위원(2022~2024년)을 역임했고, 현재까지 집행위원 및 학생연구시사(Student Research Preview) 위원장으로 활동 중이다. 두  교수는 IEEE 초고집적 회로 심포지엄(IEEE VLSI Symposium), IEEE 아시아고체회로학회(IEEE Asian Solid-State Circuits Conference) 등 주요 국제학술대회에서도 함께 활동하고 있다.강좌를 마친 유담 교수는 “이번 프로그램은 서울대와 도쿄대가 긴밀히 협력해 ‘반도체 회로 설계’라는 핵심 주제를 중심으로 학생들을 교육했다는 점에서 큰 의미가 있다”면서 “내년에는 각 대학에서 2~3명의 교수가 추가로 참여할 뿐 아니라, 공동 강의 주제도 확대되기 때문에 더 많은 학생들이 상호교환 집중강좌의 혜택을 누릴 것으로 기대한다”고 밝혔다.이케다 교수 역시 “금번 강의를 계기로 연구와 더불어 교육에서도 서울대와 도쿄대 간 더욱 활발한 교류가 이뤄지길 바란다”며 “나아가 이러한 공동 강의가 한일 양국이 서로를 잘 이해하는 시발점이 되었으면 한다”고 전했다.서울공대 관계자는 “올해 처음 시작한 상호교환 집중강좌는 단순한 한일 간 교육 교류를 넘어, 양교의 상호 보완적 전문성에 기반한 글로벌 교육 협력의 성공적 모델”이라며 “앞으로 양교 간 상호교환 강의를 정례화해 학생들에게 더욱 폭넓은 글로벌 교육 기회를 제공할 계획”이라고 밝혔다.[문의]서울대학교 공과대학 글로벌공학교육센터 이지영 팀장 / easy0@snu.ac.kr

서울공대 전기정보공학부 이정우 교수팀, 거대언어모델 정합성 높이는 AI 학습 기술로 ICML 2025 ‘스포트라이트’ 선정

서울공대 전기정보공학부 이정우 교수팀, 거대언어모델 정합성 높이는 AI 학습 기술로 ICML 2025 ‘스포트라이트’ 선정 - 세계 최고 AI 학회서 상위 2.6% 논문 선정돼 국내 AI 기술력 입증 - 더 사람답게 응답하는 AI로...거대언어모델 실용성·안전성 향상 기대돼▲ (좌측부터) 서울대학교 전기정보공학부 이정우 교수, 조태현 연구원, 주석훈 연구원, 한승엽 연구원서울대학교 공과대학(이하 서울공대)은 전기정보공학부 이정우 교수 연구팀이 챗지피티(ChatGPT)와 같은 거대언어모델에 적용 가능한 강화학습 신기술을 개발했다고 밝혔다. 해당 기술을 제안한 논문은 인공지능(AI) 이론 분야의 국제학술대회 ‘ICML 2025’에서 전체 제출작 중 상위 2.6%에 해당하는 '스포트라이트(Spotlight)' 논문에 선정됐다. 이정우 교수가 창업한 AI 자동학습 플랫폼 기업 ‘호두에이아이(HodooAI)’는 지난 7월 13일부터 20일까지 캐나다 밴쿠버에서 열린 ‘ICML 2025(International Conference on Machine Learning, 국제 기계학습학회)’에서 ‘Policy-labeled Preference Learning: Is Preference Enough for RLHF’ 제하의 논문을 발표한 바 있다. 이번 논문이 AI 분야 최고 권위 학회에서 상위 2.6%의 스포트라이트 논문으로 채택된 쾌거는 서울대 CML(Cognitive Machine Learning Lab) 연구실 및 호두에이아이의 자연어 처리 관련 AI 첨단 기술력을 국제적으로 입증했다는 점에서 의미가 깊다는 평가를 받고 있다. ■ 연구 배경ChatGPT 같은 거대언어모델(Large Language Models)이 사용자와 소통할 때 인간 가치에 정합하는 문장, 즉 실제 사람이 쓰는 수준 높은 문장을 쓰도록 유도하기 위해 ‘인간 피드백 기반 강화학습(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)’이라는 훈련법이 사용되고 있다. RLHF는 ‘보상함수를 단순히 최대화’하는 방식으로 AI를 훈련시켜, 사람이 선호하는 답변을 우선적으로 생성하도록 유도하는 AI 정합성 기술이다. 특히 최근에는 대부분의 언어모델에서 편향을 제거하거나 위법·위험한 정보의 제공을 방지하기 위해 RLHF가 기본적으로 활용된다. 그러나 이 방식은 보상함수 중심의 단순한 학습 구조로 인해, 사용자가 선호하지 않는 두 문장의 우열을 억지로 비교해야 하는 상황이 학습에 반영될 수 있고, 이는 언어모델의 성능에 악영향을 미친다는 문제점을 지닌다.■ 연구 성과이에 이정우 교수 연구팀은 AI 모델이 답변을 생성할 때 정합성 수준과 무관하게 단순히 선호도만을 반영하는 기존 RLHF와 달리, 충분히 신뢰할 수 있을 만큼 잘 훈련된 AI 모델이 생성한 결과에만 선호도를 반영하는 새로운 강화학습 기술인 ‘정책 레이블 기반 선호 학습(Policy-labeled Preference Learning, PPL)’을 제안했다.연구팀은 PPL 개발 과정에서 RLHF의 치명적 한계, 즉 정합성이 낮아 바람직하지 않은 두 문장을 의미 없이 비교하는 비효율적인 AI 학습 구조를 개선하는 방향으로 접근했다. 그 결과, 두 문장이 각각 어떤 수준의 AI 모델에서 생성되었는지를 고려해 그 정보를 학습 과정에 반영함으로써, 보다 정교한 최적화를 수행하는 PPL을 개발하는 성과를 거뒀다. ■ 기대 효과이 기술이 보편화될 경우, 거대언어모델의 정합성 학습 성공률을 2배 이상 향상시켜 일반 사용자들이 보다 안심하고 실무에 활용할 수 있는 기반이 마련될 것으로 기대된다. 학계 연구자들 역시 PPL을 토대로 AI 정합성에 관한 후속 연구를 한층 발전시켜 나갈 수 있으리라는 전망이다. 아울러 이 특허 기술은 향후 호두에이아이의 AI 플랫폼에서 ‘정합성 개선 거대언어모델’을 생성하는 핵심 기술로 사용될 예정이다. ■ 연구진 의견 논문의 제1저자인 서울대 전기정보공학부 조태현 연구원은 “이번에 선보인 기술이 앞으로 AI 정합성관련 국내 기술력을 세계적 수준으로 끌어올리는 데 큰 역할을 할 뿐 아니라 앞으로 거대언어모델의 실용성과 안전성도 높일 수 있으리라 기대한다”면서 “앞으로 강화학습의 자연어처리 연구에 집중할 계획”이라고 밝혔다. 연구를 지도한 이정우 교수는 “최고 권위의 AI 학회인 ICML 2025에서 상위 2.6% 논문에 채택되어 기쁘게 생각한다”고 소감을 밝히며 “더욱 혁신적인 기술을 개발해 한국 AI 스타트업의 기술 수준을 높이는 데 기여할 것”이라고 포부를 전했다. ■  연구진 진로한국의 대표적인 ‘신뢰 가능한 AI(Trustworthy AI)’ 기술 전문가로 꼽히는 서울대 전기정보공학부 이정우 교수는 연구실 제자 5명과 함께 AI 플랫폼 기업 ‘호두에이아이(HodooAI)’를 설립한 바 있다. 이정우 교수가 발표한 이번 논문에 공저자로 참여한 서울대 전기정보공학부 조태현, 주석훈, 한승엽 연구원은 현재 거대언어모델 및 AI 정합성 개선 연구에 매진하고 있으며, 향후 학계에서 후속 연구를 수행하거나 글로벌 기업 연구소에서 근무할 예정이다. ▲ 기존 RLHF의 한계를 개선한 PPL의 개념도: 바람직하지 않은 두 문장을 무의미하게 비교하던 기존 방식과 달리, 각 문장이 어떤 수준의 AI 모델에서 생성되었는지를 고려해 보다 정교한 최적화를 수행한다.▲ 제안 기술(PPL)의 로봇 시뮬레이션 응용 사례[참고자료]- 논문명/학회 : “Policy-labeled Preference Learning: Is Preference Enough for RLHF”, International Conference on Machine Learning (ICML 2025)- 논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/2505.06273[문의] 서울대학교 전기정보공학부 이정우 교수 / 02-880-1754 / junglee@snu.ac.kr