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중점 연구 분야

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4 AI 스타펠로우십 윤성환 교수님 2025. 07. 01 ~ 2030. 12. 31   |   5년 6개월

 

과제: 차세대 제조 혁신을 위한 강건한 VLA 통합지능 온디바이스 제조 AI 개발

 

 

  • (최종 목표) 강건한 VLA 통합지능 온디바이스 제조 AI 원천 기술을 개발하고 현장, 실험실 융합형 T자형 우수 신진 연구자를 양성
  • (차별화) 제조 AI 원천 기술을 3개 협력 기업과의 협력을 통해 개발한다는 차별성이 있으며, 신진 교원의 성장을 지원한다는 점에서 차별점을 갖음
  • (연구 주제) LG AI연구원, 노타 AI, SK에너지와 “제조 AI 원천 기술 개발”의 목표 하에 아래와 같은 연구 주제들로 개발을 진행함
    1) 멀티모달/환경 이해 기반의 VLA 추론 모델 개발
    2) 최적 온디바이스 제조 AI 원천 기술 개발
    3) 강건하고 신뢰 가능한 AI 연속 최적화 원천 기술 개발
  • (올해의 핵심 성과) PROJECT 참여 3개 사와 현장 이해 바탕의 협력 연구 주제 도출 작업 개시함 (예: PROJECT3의 SK에너지와 석유화학 공정 최적화를 위한 3개의 후보 과제를 정의함)
3 생성형 AI 과제 – 산업융합형 멀티모달 생성 인공지능 인재양성 심재영 원장님 2024. 04. 01 ~ 2027. 12. 31   |   3년 9개월

과제3: 산업융합형 멀티모달 생성 인공지능 인재양성

  • (최종 목표) 의료교통·물류 등 산업 분야에서 멀티모달 생성AI 기반의 서비스 고도화와 상용화를 주도할 수 있는 ‘산업융합형 멀티모달 생성AI 실무 인재’를 양성
  • (차별화) 기업의 생성AI 상용화 경험(LLM42, RAG42)과 4개 AI대학원의 특성화 분야 연구역량을 결합하여, 생성AI+X 공동연구 프로젝트 수행을 통해 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 실전형 선도 인재를 양성하는 차별성을 가짐
  • (연구 주제) 포티투마루, 성균관대학교, 부산대학교, 인하대학교와 “생성AI+X 분야 프레임워크 및 모델 개발과 상용 수준 고도화”의 목표 하에 아래와 같은 연구 주제들로 개발을 진행함
    1) 멀티모달 기반 M-sLLM42, M-RAG42 개발 및 고도화
    2) 생성AI+기반기술의료·교통·물류 분야별 모델 개발 및 융합 연구
    3) 교통 상황 분석을 위한 AI 프레임워크 기반 설명 가능한 멀티모달 챗봇 기술 개발

 

 

2 생성형 AI 과제 – 멀티모달 AI 에이전트 시대에 적합한 실무형 AI 인재 양성 프로그램 나승훈 교수님 2025. 07. 01 ~ 2028. 12. 31   |   3년6개월

과제2 : 멀티모달 AI 에이전트 시대에 적합한 실무형 AI 인재 양성 프로그램

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그림 14. 멀티모달 AI 에이전트 시대에 적합한 실무형 AI 인재 양성 프로그램 대표 도식도

 

  • (최종 목표) 다양한 산업에서 생성 AI 기반의 업무 효율화와 서비스 혁신을 주도할 수 있는 ‘멀티모달 AI 에이전트 시대의 실무형 인재’를 양성
  • (차별화) 게임 산업의 멀티모달 환경을 통합적으로 경험하고, Agentic AI를 직접 기획제작하여 현장 전 주기 실무 역량을 갖추도록 하는 차별점을 갖음
  • (연구 주제) NC AI, 서강대학교, KAIST와 “컨텐츠 생성을 위한 App 제어 Agent 및 생성 멀티 Agent 협업 기술 개발”의 목표 하에 아래와 같은 연구 주제들로 개발을 진행함
    1) 복합 App 제어 고도화를 위한 적응형 World 모델 학습 – Agent 결과를 기반으로 실제 App 상호작용을 시뮬레이션하는 월드 모델 개발
    2) 컨텐츠 생성 에이전트 그룹 개발을 위한 다중 에이전트 강화학습 기법 연구다양한 생성 Agent가 협업하여 고품질 Contents 생성
  • (올해의 핵심 성과) NC AI와 Agentic AI 분야 생성형 인재양성을 위한 공동연구 개시 및 정기미팅 체제 수립
1 생성형 AI 과제 – Physical AI 분야의 거대 생성모델 기술 선도를 위한 LG AI STAR 인재양성 유재준 교수님 2025. 07. 01 ~ 2028. 12. 31   |   3년 6개월

과제1: Physical AI 분야의 거대 생성모델 기술 선도를 위한 LG AI STAR 인재양성

 

그림 13. Physical AI 분야의 거대 생성모델 기술 선도를 위한 LG AI STAR 인재양성 대표 도식도

 

  • (최종 목표) 산업계가 요구하는 실전형 AI 인재를 조기에 배출하고, 국내 AI 기술의 자립과 초격차 확보를 위한 기반을 마련하는 것임
  • (차별화) 물리 법칙과 동적 상호작용을 이해하는 생성 모델 개발을 통해 높은 물리적 정합성을 보장하는 차세대 생성 모델 설계 및 기술 확보를 핵심 차별화함
  • (연구 주제) LG AI, KAIST, 서울대학교, DGIST와 “물리적 이해가 있는 생성 모델 개발 및 실환경에서의 적용”의 목표 하에 아래와 같은 연구 주제들로 개발을 진행
    1) 다양한 과학 현상에 대해 생성형 추론, 예측이 가능한 과학적 지식 기반 생성 AI 기술 개발
    2) 신약 개발 및 합성생물학을 위한 단백질 구조 예측 및 생성 기술 개발
    3) 멀티 모달 센서 융합 기반 3D 모션 생성 및 행동 인식 알고리즘 개발
  • (올해의 핵심 성과) LG AI와 Physical AI 분야 공동연구 개시 및 정기미팅 체제를 수립함. LG AI 대학원과 공동 교과목 개설 등 학점교류안 추진 중