AI & Machine Learning - KAIST 전기 및 전자공학부

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인공지능 및 머신 러닝

AI & Machine Learning

연구 목표 및 비전

KAIST 전기 및 전자공학부의 인공지능 및 기계 학습 연구는 인공지능을 활용하여 다양한 분야에서 복잡한 문제를 해결하는 첨단 알고리즘과 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다. 이 연구는 AI 아키텍처와 알고리즘, 멀티미디어 신호 처리, 통신, 제어 및 로봇 시스템, AI 이론, 디바이스와 시스템, 컴퓨팅을 포괄합니다.

주요 연구 분야

멀티미디어 신호 처리에서의 AI

AI in Multimedia Signal Processing

이미지 및 비디오 처리 : 이미지와 비디오 분석을 개선하기 위한 AI 기술을 연구하며, 여기에는 품질 향상, 정보 이해, 데이터 생성 등이 포함됩니다.
오디오 및 음성 처리 : 음성 인식, 합성 및 오디오 신호 향상을 위한 기계 학습을 연구합니다.

관련교수

FACULTIES

통신에서의 AI

AI in Communication

네트워크 최적화 : AI를 활용하여 통신 네트워크의 성능, 신뢰성 및 보안을 최적화합니다.
신호 처리 : 데이터 전송 및 수신을 개선하기 위해 AI를 활용한 신호 처리 기술을 강화합니다.

관련교수

FACULTIES

제어 및 로봇 시스템에서의 AI

AI in Control & Robotic Systems

자율 로봇 : 동적 환경에서 조향, 조작 및 상호작용이 가능한 AI 기반 자율 로봇을 개발합니다.
제어 시스템 : 다양한 산업 응용 분야를 위한 적응형 및 지능형 제어 시스템을 설계하는 데 AI를 적용합니다.

관련교수

FACULTIES

AI 이론

AI Theory

기초 연구 : 학습 이론, 최적화 및 통계 모델을 포함한 AI의 이론적 기초를 탐구합니다.
윤리와 공정성 : AI 기반 의사 결정 과정에서 윤리적 문제를 고려하고 공정성을 보장합니다.

관련교수

FACULTIES

디바이스 및 시스템에서의 AI

AI in Devices and Systems

스마트 디바이스 : 스마트 디바이스에 AI를 통합하여 기능성과 사용자 경험을 향상시킵니다.
임베디드 AI 시스템 : 실시간 처리 및 의사 결정을 위한 임베디드 시스템을 개발합니다.

관련교수

FACULTIES

인공지능 프로세서

AI processor

차세대 인공지능 가속기 설계 : 대규모 언어 모델과 트랜스포머 등 최신 인공지능 모델의 훈련 및 추론을 가속하기 위한 회로 및 시스템을 개발합니다.
에지 AI 시스템 설계 : IoT 기기 등 에지 디바이스에서 실시간 인공지능 처리를 가능하게 하는 저전력 고효율 프로세서와 가속기를 개발합니다.
Processing-in-memory (PIM) : 데이터 이동을 최소화하여 에너지 효율을 높이기 위해 메모리와 연산을 통합한 새로운 메모리 반도체 구조 및 주변 회로를 개발합니다.

관련교수

FACULTIES

인공지능 및 머신 러닝의 최근 관련 활동

KAIST EE의 인공지능 및 머신 러닝에 관련된 자세한 연구 성과는 아래를 참조하세요.

조성환 교수 연구실, 삼성미래기술육성사업 2025 하반기 과제 선정

2025.10.22
484

우리 학부 조성환 교수 연구실의 ‘초거대 AI 모델을 위한 초광대역 메모리 IC 기술’이 삼성 미래기술 육성사업의 2025 하반기 과제로 선정됐다. 폭발적으로 증가하는 AI 모델의 요구를 감당할 수 있는 차세대 AI 메모리 시스템의 근본적 혁신을 목표로 하는 연구다. ...

성영철 교수 연구실 김정혜 · 이소정 학생, 거대언어모델 에이전트 최고 성능 달성

2025.09.08
2796

2022년 말 OpenAI의 ChatGPT의 출현과 더불어 생성형 거대언어모델 (Large Language Models-LLM)은 인...

유창동 교수팀, Physical AI를 위한 차세대 강화학습 프레임워크 ‘ERL-VLM’ 및 ‘PLARE’ 개발

2025.08.01
1042

〈 (왼쪽부터) Luu Minh Tung 박사과정, 이영환 석사과정, 이동훈 석사과정, 유창동 교수 〉 최근 인공지능이 언어와 시각 정...

김용대 교수팀, 단 하나의 패킷으로 스마트폰 마비시키는 보안 취약점 발견

2025.07.30
575

< (왼쪽부터) 김용대 교수, 두안 딘 호앙 박사과정, 오택경 박사과정, 경희대 박철준 교수, 윤인수 교수 > 스마트폰은 언제 어디서나...

노용만 교수 연구실 박세진 박사과정 학생 ‘스피치SSM’ 개발, 24시간 말하는 AI 비서 가능성 열어

2025.07.04
1043

< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 노용만 교수, 박세진 박사과정 > 최근 음성 언어 모델(Spoken Language Model, SLM...