[과기원NOW] KAIST, AI '시간 환각' 자동 진단 기술 개발…의료·법률 분야 신뢰성 높인다 外 작성일 04-14 27 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="yjLxJr9UUm"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="29b3351ee1e8a3c3da215bae0b4eca5b6e1db26b77cd77d31f536a7039214547" dmcf-pid="WIwakyRfUr" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="왼쪽부터 김소연 KAIST 박사과정생, 진동 왕 마이크로소프트 연구원, 싱 시에 연구원, 황의종 KAIST 교수. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/14/dongascience/20260414173545831kcue.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="xoV7KJ5Tps" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/14/dongascience/20260414173545831kcue.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 왼쪽부터 김소연 KAIST 박사과정생, 진동 왕 마이크로소프트 연구원, 싱 시에 연구원, 황의종 KAIST 교수. KAIST 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="fd7d1a5db57ac1e5e09044cdcc867cc677b94a6b91d18ef92a7852d3c430bfc0" dmcf-pid="YCrNEWe4uw" dmcf-ptype="general">■ KAIST는 황의종 전기및전자공학부 교수 연구팀이 마이크로소프트연구소와 공동으로 시간 데이터베이스 기술을 활용해 거대언어모델(LLM)의 시간 추론 능력을 자동으로 평가·진단하는 시스템을 개발했다고 14일 밝혔다. 연구 결과는 AI 분야 국제학술대회 'ICLR 2026'에서 발표될 예정이다. 기존 평가 방식은 정답 일치 여부만 확인하거나 복잡한 시간 관계를 충분히 반영하지 못해 한계가 있었다. 연구팀은 40여 년간 검증된 시간 데이터베이스 설계 이론을 AI 평가에 최초로 도입해, 사람이 문제를 일일이 작성하지 않아도 13가지 유형의 복잡한 시간 기반 문제가 자동 생성되도록 했다. 또한 답변 과정에서 제시된 날짜나 기간의 논리적 타당성까지 검증하는 지표를 도입해, 겉보기에는 정답처럼 보이지만 시간적 근거가 잘못된 '시간 환각' 현상을 기존 대비 평균 21.7% 더 정확하게 탐지하는 성과를 보였다. 입력 데이터량도 기존 대비 평균 51% 줄었다.</p> <p contents-hash="00fdc8cf22a031b84d3753024a39e29b0acf3254fd45dbe2c20e0c2bee053ac9" dmcf-pid="GhmjDYd83D" dmcf-ptype="general">■ 한국재료연구원(재료연)은 양주찬 책임연구원 연구팀과 울산과학기술원(UNIST) 장지욱·임한권·이호식 에너지화학공학과 교수 연구팀이 바이오디젤 산업 부산물인 글리세롤을 활용해 수소와 고부가가치 화학물질을 동시에 생산하는 고효율 전기화학 시스템을 개발했다고 14일 밝혔다. 연구 결과는 에너지 분야 국제 학술지 '줄'에 지난달 18일 게재됐다. 기존 수전해 방식은 양극에서 동반되는 산소 발생 반응이 에너지를 많이 요구하고 반응 속도도 느려 효율과 경제성이 낮았다. 연구팀은 글리세롤 산화 반응을 양극에 적용한 음이온 교환막 수전해 시스템을 개발하고 구리-코발트 기반 비귀금속 촉매를 적용해 1.31V의 낮은 전압에서도 110전류밀도(mA/㎠, 제곱센티미터당 밀리암페어)의 높은 전류밀도를 구현했다. 생성 물질의 약 96%를 포름산염으로 전환하는 데 성공했으며 79㎠ 규모 대면적 전해셀에서도 안정적 성능을 확인해 산업 공정 적용 가능성을 입증했다.</p> <p contents-hash="1b39b15dd1cc984693b8d618fb7f2942c9364450de371cc45f9d85e2d2c4c248" dmcf-pid="HlsAwGJ6zE" dmcf-ptype="general">■ 광주과학기술원(GIST)은 14일 라이다 센서 선도기업 에스오에스랩(SOSLAB)과 모바일 로봇 서비스 운영 및 기술 실증을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 협약에 따라 광주과학기술원(GIST)은 로봇 보관·통행 장소와 자원을 제공하고 에스오에스랩은 공간지능 플랫폼 '스패디(SPADI)'를 탑재한 모바일 로봇을 캠퍼스에서 실증할 예정이다. 에스오에스랩은 정지성 대표가 2016년 광주과학기술원(GIST) 기계공학부 박사과정 재학 중 창업해 코스닥 상장까지 성공한 동문 기업으로 세계 최고 수준의 소형·고정밀 라이다 센서를 개발하며 자율주행차와 스마트시티 분야 핵심 부품 기업으로 자리매김했다. 이번 협약은 대학에서 출발한 기술이 산업 현장에서 성장한 뒤 다시 연구 현장으로 돌아와 실증과 확장을 추진하는 선순환 모델을 보여준다.</p> <p contents-hash="cab1f358637de40179c98c8aecc9ed50f6bbe89d693d61fa5ade707ab2ab445e" dmcf-pid="XSOcrHiP7k" dmcf-ptype="general">■ 대구경북과학기술원(DGIST)은 윤진효 ABB연구부 책임연구원 연구팀이 개방형 혁신 동학을 인공지능(AI)에 접목해 '개인형 AI' 기술의 이론적 토대를 마련했다고 14일 밝혔다. 연구 결과는 국제 학술지 '유러피안 저널 오브 이노베이션 매니지먼트'에 게재됐다. 현재 주류인 일반형 AI는 특이점 발생 가능성, 막대한 에너지 소비, 개인 프라이버시 침해 등 문제가 있다. 연구팀은 개방형 혁신 동학을 AI의 '2차 지식' 학습 메커니즘에 적용해 기업이나 조직이 수행해 온 학습 메커니즘을 개인 수준에서 시뮬레이션함으로써 인간의 '제한된 합리성'을 보완하는 새로운 접근법을 제시했다. 개인형 AI는 지적 욕망 확장, 감성적 고독감 완화, 인지 노화 지연 등 포스트 자본주의 시대 개인의 삶의 질 문제 해결에 기여할 것으로 기대된다.</p> <p contents-hash="0a454d26d35bcf5cafa2023929e5be05dc3a84de314cd3644dc5b7ce2d236db1" dmcf-pid="ZvIkmXnQ3c" dmcf-ptype="general"><참고><br> doi: 10.1016/j.joule.2025.102303</p> <p contents-hash="b87f2106a0ee844e4f5d9cb19716483bdb141f2b85c7dc63da92ee4e0577613b" dmcf-pid="5TCEsZLx7A" dmcf-ptype="general">[임정우 기자 jjwl@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 "기업용 시장서 앤트로픽과 경쟁?…오픈AI 방향성·기업가치에 의문" 04-14 다음 양조위, 이정재 앞 뉴진스 인연 밝혔다…"MV 출연 노개런티로" [엑's 이슈] 04-14 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
