POSTECH 인공지능대학원, 글로벌 AI 연구거점 도약의 신호탄

ai.postech.ac.kr 보도 POSTECH 인공지능대학원, 글로벌 AI 연구거점 도약의 신호탄

국내 AI 석·박사 교육의 메카로 자리매김한 POSTECH(포스텍) 인공지능대학원이 최근 연구·인재 양성의 양 축에서 잇따른 성과를 쏟아내며 한국 AI 학계의 위상을 한 단계 끌어올리고 있다. 특히 김원화 교수의 '2026년도 AI최고급신진연구자지원 사업' 선정, PR-MaGIC 이미지 분할 기술 개발, 환각(hallucination) 진단 신기술 공개, 삼성중공업과의 산업 연계 등은 대학원이 '연구실 밖의 현장'까지 영향력을 확장하고 있음을 여실히 보여준다.

가장 눈에 띄는 성과는 김원화 교수가 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 'AI최고급신진연구자지원 사업'에 선정된 사실이다. 이 사업은 국내 AI 분야 연구 역량이 탁월한 신진 연구자를 발굴·지원해 글로벌 수준의 연구 성장을 유도하는 정부 핵심 과제다. 김 교수가 사업에 이름을 올렸다는 것은 단순한 개인 영예가 아니라, POSTECH 인공지능대학원의 연구 인프라와 학문적 저력이 국가 차원에서 공식 인정받았다는 점에서 의미가 크다. 대학원은 박상돈 교수의 1억 2천여만 원 기부, 김재창 학생의 PIURI 박사후연구원 펠로우십 선정 등으로 이어지는 호재와 결부되며 '선순환 연구 생태계'를 구축해가고 있다.

연구 측면에서도 대학원은 두 가지 독보적인 기술을 잇따라 공개했다. 첫 번째는 김원화 교수팀이 개발한 'PR-MaGIC'다. 이 기술은 추가 학습 없이도 AI가 스스로 입력 단서를 점검하고 오류를 수정해나가는 자기 교정형 이미지 분할(self-correcting image segmentation) 방식으로, 라벨링 비용 절감과 의료·자율주행 등 고신뢰성 분야 적용 가능성을 동시에 확보했다. 별도 파인튜닝 없이 성능을 끌어올렸다는 점에서 운영 효율성 측면에서도 차별화된 접근으로 평가된다. 두 번째는 이남훈 교수팀이 개발한 LLM(대규모 언어모델) 불확실성 측정 기술이다. 연구진은 인컨텍스트 러닝(in-context learning) 환경에서 발생하는 우연적 불확실성(aleatoric uncertainty)을 정량적으로 분리·측출하는 데 성공했다. 이는 챗GPT 등 생성형 AI가 그럴듯한 틀린 답을 내놓는 '환각' 현상을 진단하고 신뢰도를 가늠할 수 있는 기반 기술로, 생성형 AI를 실제 산업 현장에 안착시키기 위한 필수 요소다.

산업 연계도 본격화 조짐을 보이고 있다. POSTECH 인공지능대학원은 지난 6월 삼성중공업 거제조선소를 방문해 AI 기술교류회를 개최했다. 조선·해양 분야의 수율 최적화, 예지 정비, 설계 자동화 등 전통 제조업의 고질적 과제에 AI를 접목하려는 시도로, 학연·산연 경계가 희미해지는 흐름을 반영한다. 아울러 7월 말 코엑스에서 열린 '2026 대한민국 AI 혁신인재 커넥트' 행사에서 대학원생을 직접 만나 채용·협업 기회를 제공함으로써 산업계와 학술계의 연결 통로 역할을 자임했다. 교육 측면에서는 하반기 자대생 입시설명회와 일반전형 2차 모집을 통해 석·박사 인재를 계속해서 흡수하고 있으며, AI 대학원 최초의 'LabCumentary' 시리즈와 'Preparing Future Faculty Program' 등 대학원생의 연구 정체성과 교수로서의 진로까지 아우르는 체계적 양성 프로그램을 운영 중이다.

POSTECH 인공지능대학원의 이번 연이은 성과들은 단순한 소식의 나열이 아니다. 이 대학원이 보여주는 움직임은 한국 AI 인재양성 모델이 '논문 수' 중심의 정량 경쟁에서 '연구-인재-산업 선순환'이라는 질적 경쟁으로 이행하고 있음을 시사한다. 특히 추가 학습 없이 성능을 개선하는 PR-MaGIC, 환각을 진단하는 불확실성 측정 기술은 글로벌 AI 학계가 직면한 핵심 난제를 정조준한 결과물이라는 점에서, 국내 대학원이 더 이상 기술을 수용하는 데 머무르지 않고 표준을 제시하는 주체로 나아가고 있음을 방증한다. 다만 이런 연구 성과가 실제 산업 현장에서 수익성과 공공성으로 연결되기까지는 검증 기간과 규제 정비가 필수적이다. 또 삼성중공업 같은 전통 산업과의 협업이 단발성 행사에 그치지 않고 공동 프로젝트, 위탁연구, 겸임 교수제 등 구체적 제도로 착지해야 실질적 성과를 거둘 수 있다. 대학원이 차세대 AI 신진연구자 지원사업, 글로벌 펠로우십, 대형 산업체 기술교류까지 다층적 동력을 확보한 만큼, 향후 1~2년간 어떤 스타트업과 연구 성과가 이 생태계에서 탄생하는지 귀추가 주목된다.