국가 AI 연구거점, 차세대 AI 모델 구현 위한 핵심 기술 성과 발표: 확장성과 실용성 입증

핵심 기술: 국가 AI 연구거점은 거대 AI 모델의 구조적 한계 극복, 로봇의 행동 지능 강화, 초고차원 멀티모달 데이터 처리를 위한 혁신적인 연구 성과를 발표하며 기술 확장성과 실용 가능성을 입증했습니다.

기술적 세부사항:
* 거대 AI 모델의 한계 극복 (1세부):
* '오토리그레시브' 기반 이미지 생성 속도 병목 현상 개선을 통한 고해상도 이미지 생성 효율 향상 (양은호 교수, 카이스트).
* 생성형 AI를 활용한 3D 모델 품질 자동 향상 기술 (텍스처 오류, 기하 구조 오류 수정)로 산업용 시뮬레이션 및 디지털 트윈 적용 용이성 증대 (조성현 교수, 포항공대).
* 강화학습 기반 실시간 최적화 전략 도입으로 모델 학습 시 자원 소모 및 에너지 사용량 절감 (이병준 교수, 고려대).
* 디퓨전 모델의 기하학적 특성을 활용한 과적합(메모라이제이션) 조기 감지 평가 지표 제안으로 생성 결과물의 신뢰도 및 안정성 확보 (노알버트 교수, 연세대).
* 언어·비전 기반 행동 지능 강화 (2세부):
* 오픈셋 환경에서 객체 인식과 행동 유도성 추론을 결합한 언어-비전-행동 통합 로봇 에이전트 기술 (조민수 교수, 포항공대).
* '애니 6D' 프레임워크를 활용한 외부 3D 모델 없이 낯선 물체의 위치 및 회전 실시간 예측 및 로봇 조작 시연 (윤국진 교수, 카이스트).
* 시뮬레이션 기반 학습 시스템을 통한 로봇의 시도-실패 학습으로 행동 지능 강화 및 자체 계획/실행 능력 구현 (임재환 교수, 카이스트).
* 실패 행동 시연 데이터를 의도적으로 학습에 활용하여 예외 상황에서의 로봇 복원력 향상 (최성준 교수, 고려대).
* 초고차원 멀티모달 데이터 생성 및 예측 (3세부):
* 현실 세계 물리적 제약을 반영하는 고차원 파운데이션 모델 구축 목표, 다양한 데이터 형태에 대응하는 생성/예측 모델 개발 (예종철 교수, 카이스트).
* 비디오 생성 및 이해를 위한 '모션' 기술에 집중, 개별 프레임 포인트의 시공간적 움직임 정밀 추적 및 단기/장기 연속성 학습 모델 제안 (김승룡 교수, 카이스트).
* 도메인 특성에 맞는 다변량 시계열 구조를 반영하는 시계열 데이터용 파운데이션 모델 구축 방향 제시 (이창희 교수, 고려대).

개발 임팩트: 이번 연구 성과는 기존 AI 모델의 효율성 및 실용성 문제를 해결하고, 로봇의 자율성과 조작 능력을 향상시키며, 현실 세계를 더 정밀하게 예측하고 재현하는 AI 모델 개발의 가능성을 보여줍니다. 이는 AI 기술의 실질적인 확장과 산업 적용 가속화에 기여할 것으로 기대됩니다.

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