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- 첨단컴퓨팅학부 인공지능시스템학과 2026학년도 정원 순증 쾌거
- 연세대학교 첨단컴퓨팅학부가 2026학년도 교육부 첨단분야 정원 조정에서 인공지능시스템학과 정원 16명 순증을 승인받았다. 올해 초 신청한 35명 중 16명이 최종 반영된 것으로, 인공지능시스템학과는 2025학년도에 이어 2년 연속 정원 순증을 달성했다. 이에 따라, 인공지능시스템학과는 지난해 확보한 25명에 이어 2026학년도부터 총 41명의 정원을 운영하게 되며, 명실상부한 규모 있는 학과로 자리매김하게 되었다. 첨단컴퓨팅학부는 최근 3년간(2024~2026학년도) 총 65명의 정원을 순증받으며, 2026년부터 총 정원 165명의 학부 체계를 갖추게 된다. 이는 2022학년도 2개 학과 86명 규모로 출범한 이후 약 2배의 성장을 이룬 결과이다. 특히 이번 정원 증원은 신촌캠퍼스 내 학부 정원의 유의미한 증가로, 연세대학교의 중장기 경쟁력 강화에 핵심적인 자산이 될 것으로 기대된다. 한편, 2022학년도 2개 학과 86명으로 시작한 인공지능융합대학은 2026학년도 기준 2개 학부, 6개 학과/전공으로 확대 운영되며, 총 정원 245명을 확보하게 된다. 이는 학부 신입생 정원 기준으로 연세대학교 18개 단과대학 중 6번째 규모에 해당한다.
- 첨단컴퓨팅학부 2025.04.24
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- 시험 기간 속 작은 쉼표 - 인공지능융합대학 학생회 커피차 이벤트 성료! (2025-04-16)
- 안녕하세요, 인공지능융합대학 행정팀입니다. 학우들의 큰 관심과 참여 속에, 인공지능융합대학 학생회의 커피차 이벤트가 성공적으로 진행되었습니다. 이번 행사는 중간고사 기간 동안 학우들의 학업 스트레스를 완화하고, 신설된 인공지능융합대학 소속 학생들 간의 소속감 형성과 자율적인 학습 분위기 조성을 목표로 하였습니다. 준비해 주시고 참여해 주신 모든 분들께 감사드리며, 다음 행사도 많은 기대 바랍니다! ▲ 신촌캠퍼스 ▲ 국제캠퍼스 ✅주최: 인공지능융합대학 학생회 ✅후원: 인공지능융합대학
- 첨단컴퓨팅학부 2025.04.17
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- 첨단컴퓨팅학부생들, 관내 고교 AIㆍSW 동아리 직접 멘토링
- ▲ 연세대 AI 멘토링 활동./사진=김포시청 김포시(시장 김병수)가 연세대학교(SW중심대학사업단)와 공동으로 추진 중인 AI‧SW 동아리 멘토링 프로그램이 본격 운영에 들어간 가운데, 프로그램이 시작되자마자 학생들이 높은 호응을 보이고 있다. 시는 연세대 학부생들이 김포시 고등학생들의 멘토가 되어 고등학생들과 함께 성과물을 만들어가는 과정에서, 실질적인 역량 증진이 이루어질 것으로 기대하고 있다. 4월 11일부터 7월까지 김포고등학교와 김포제일고등학교를 시작으로 연세대 인공지능융합대학 학부생 멘토단이 고교 동아리 수업에 직접 참여해, AI‧SW 프로젝트 수업 및 멘토링을 진행한다. 이번 프로그램은 지난해 김포시와 연세대학교가 체결한 교육발전특구 및 AI‧SW 가치 확산을 위한 협약의 일환으로 추진됐다. 연세대 전공 분야 학생과 관내 고교생들이 서로 협력해 팀 프로젝트를 경험하며 문제 해결 능력을 높이는 것을 목표로 하고 있다. 연세대 인공지능융합대학 학부생 멘토단은 고교 AI‧SW 동아리와 학생들과 본인의 경험을 살린 주제별 프로젝트를 함께 기획하고 수행한다. 프로젝트를 시작한 김포고 학생들은 “직접 프로그램을 이용해 게임을 제작해보고, 진로진학 상담까지 받을 수 있어 매우 유익한 시간이었다”며 멘토링 수업시간을 늘려달라고 입을 모았다. 김포고 전담 연세대 멘토단은 “요즘 AI 분야가 많은 학생들의 진로로 떠오르고 있고, 멘토링을 통해 아이들의 진로 선택 범위를 넓혀주고 쉽게 다가갈 수 있도록 도와주고 싶다. 멘토링은 서로에게 배움이 되는 좋은 기회라 생각된다. 더욱 열심히 할 것”이라며 앞으로의 각오도 밝혔다. 김포시와 연세대는 이번 프로그램을 시작으로 아이디어 공모전을 통한 교육과정 개발, 연세대학교 탐방 프로그램, 진로진학 멘토링 등 다양한 형태의 협력 사업을 연중 진행할 예정이다. [기사 원문 보러가기] 출처 : 김포뉴스25(http://www.gimponews25.com)
- 첨단컴퓨팅학부 2025.04.15
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- 이원석 교수, AI 시대 원유 '데이터' 확충 위해 '익명 정보' 활용해야
- ▲ 이원석 연세대 컴퓨터과학과 교수가 2일 국회에서 국민의힘 최보윤·김장겸 의원 공동 주최로 열린 'AI 강국을 위한 개인정보 활용 방안 세미나'에서 발표하고 있다. [사진=현대인 기자] “원본데이터를 활용할 수 없는 우리나라에 맞는 데이터 확충 전략은 익명정보 활용입니다.” 이원석 연세대 컴퓨터과학과 교수는 2일 국회에서 국민의힘 최보윤·김장겸 의원 공동 주최로 열린 'AI 강국을 위한 개인정보 활용 방안 세미나'에서 AI 시대 핵심 자원인 산업적 목적 데이터 확충을 위한 방안을 제시하며 이같이 말했다. 이 교수는 “우리나라가 2020년 시행한 데이터3법의 핵심 중 하나인 '가명정보'는 제대로 활용되고 있지 않다”고 지적했다. 가명정보는 원본 정보 확인을 위한 추가 정보가 없으면 특정 개인을 알아볼 수 없도록 처리한 정보다. 개인정보 침해 없이 데이터 공개·활용을 활성화하기 위한 방안으로 기대를 모았다. 그러나 가명정보를 활용한 결합 절차가 복잡하고, 비용이 많이 드는 등의 이유로 인해 활용도가 저조하다는 게 이 교수의 설명이다. 이 교수는 이러한 가명정보의 한계를 극복하면서 우리나라에 맞는 데이터 확충 방안으로 '익명정보'를 제안했다. 익명정보는 가명정보와 달리 추가 정보가 있어도 특정 개인을 알아볼 수 없도록 처리한 정보다. 추가 정보 대신 무작위 노이즈 값을 부여하는 등의 기술로 데이터 활용 가치를 높일 수 있다는 게 그의 설명이다. 이 교수는 “미국, 중국은 원본 데이터를 이용할 수 있지만, 우리나라에선 개인정보 보호법 위반사항”이라며 “익명정보는 가명정보의 한계를 극복하고 우리나라 개인정보 보호법을 위반하지 않는 최적의 방안”고 강조했다. 그는 이어 “국가 익명성 검·인증 체계 마련을 위한 '국가 익명정보 인증센터' 설립을 통해 산업적 목적 데이터를 서둘러 확충해야 한다”고 부연했다. 이날 세미나에 토론자로 참가한 양첨삼 개인정보보호위원회 개인정보정책국 국장은 익명정보의 중요성에 공감했다. 양 국장은 “익명정보 판단을 받은 데이터는 정보주체 권리 침해 제약 없이 자유롭게 유통 활용될 수 있기 때문에 익명정보에 대한 요구가 점점 커지고 있다”며 “이에 대한 공론화와 입법 과정이 필요하다고 생각한다”고 말했다. 그러면서 “익명정보뿐만 아니라 가명정보 활성화와 원본 데이터 활용 방안 강구가 함께 이뤄져야 한다”며 “지난 2월 국가AI위원회가 발표한 'AI 데이터 확충 및 개방 확대방안'을 획기적으로 업그레이드한 범정부 합동 가명정보 활용 종합대책이 올 상반기 내 발표될 것”이라고 덧붙였다. [기사 원문 보러가기] 출처: 전자신문 (현대인 기자 modernman@etnews.com)
- 첨단컴퓨팅학부 2025.04.03
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- 첨단컴퓨팅학부 교수 5인, 우수강의교수상 수상
- ▲ 왼쪽부터 한요섭 학부장(시상), 황성재 교수, 김선주 교수, 김영석 교수 연세대학교 첨단컴퓨팅학부의 이수경 교수님, 김선주 교수님, 정진규 교수님, 김영석 교수님, 황성재 교수님께서 ‘우수강의교수상’을 수상하셨습니다. 총 5명의 교수님께서 이 뜻깊은 상을 받게 된 것은 교육의 중요성을 실천하며, 학생들에게 수준 높은 강의를 제공하기 위해 끊임없이 노력하신 결과입니다. 이 상은 매 학기 학생들의 강의 평가를 기반으로 선정되며, 강의의 질적 향상을 도모하고 교육의 가치를 더욱 강조하기 위한 의미 있는 상입니다. 교수님들의 열정과 헌신에 깊이 감사드리며, 수상을 진심으로 축하드립니다. 첨단컴퓨팅학부는 앞으로도 학생들에게 최고의 교육 경험을 제공하기 위해 지속적으로 노력할 것이며, 보다 혁신적이고 효과적인 강의 환경을 조성하여 학생들이 만족할 수 있도록 최선을 다하겠습니다.
- 첨단컴퓨팅학부 2025.04.01
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- 전력 못 끌어와 AI칩 있어도 쓰지 못해…연구 인프라 확충 절실 - 조성배 교수
- ◆조성배 국가인공지능위원회 기술분과위원장(연세대 특훈교수 / 첨단컴퓨팅학부 교수) 韓 GPU 보유량 美빅테크 1곳보다 적어, 물적 기반 부족 美 대비 10% 미만 투자로 ‘딥시크’ 개발한 中 전략 주목 기술 판도 1% 인재가 좌우, 선도 기술 엘리트 육성해야 데이터 규제 풀고 샌드박스 넓혀 기술 상용화 길 터줘야 조성배 국가인공지능위원회 기술분과위원장이 31일 서울경제신문과의 인터뷰에서 “우리나라가 양질의 데이터와 인프라를 갖춘 제조업·의료 분야 등에 특화된 인공지능(AI) 기술 개발에 집중하면 세계시장을 선도할 수 있다”고 말하고 있다. 조태형 기자 인공지능(AI) 기술을 둘러싼 패러다임이 급변하고 있다. 미국의 오픈AI가 2022년 11월 생성형 AI 기술을 활용한 ‘챗GPT’를 공개해 전 세계에 충격을 안겨주더니 올해 1월에는 중국의 AI 스타트업이 그에 버금가는 성능의 ‘딥시크 R1’을 출시했다. 대통령 직속 국가인공지능위원회 기술분과위원장을 맡고 있는 조성배 연세대 컴퓨터과학과 특훈교수는 31일 서울경제신문과의 인터뷰에서 “한국의 AI 연구 인프라와 인재는 미국·중국에 비해 양적으로 매우 부족하다”며 “우리나라가 보유한 AI용 반도체칩 총량이 미국 빅테크 한 곳에도 미치지 못하므로 이를 극복하기 위한 차별화된 전략이 필요하다”고 진단했다. 그는 “AI 칩으로 쓰이는 그래픽처리장치(GPU)는 전력 소모량이 매우 크므로 데이터센터에 전력 공급 시설을 함께 지어야 하는데 아직 미흡하다”고 전했다. 이어 “일부 대학 연구소는 AI 연구를 위해 GPU를 구해놓고도 전력선을 끌어오지 못해 해당 AI 칩을 쓰지 못하는 경우도 가끔씩 발생하고 있다”며 관련 기반 시설 확충이 절실하다고 강조했다. 구글의 AI 알파고 등장 쇼크 이후 10년째에 접어들었다. 그간 AI 기술은 어떻게 진화했는가. △알파고가 2016년 바둑계의 인간 최고수인 이세돌 9단을 이기면서 AI에 대한 일반인들의 관심이 커졌다. 컴퓨터가 스스로 데이터에서 패턴을 찾아 학습하고 이를 바탕으로 예측하는 머신러닝(기계학습) 기술이 알파고 개발 과정에서 핵심 역할을 했다. 정확히 말하면 머신러닝의 일종인 딥러닝(심층 기계학습)과 강화 학습을 바탕으로 삼았다. 이 기술은 ‘언어모델’ 방식의 AI 개발에도 적용되기 시작했다. 언어모델이란 어떤 단어들이 순차적으로 나열됐을 때 그다음에 무슨 단어가 나와야 가장 자연스러운 문장이 될지 추정하는 것이다. 언어모델 알고리즘에서 파라미터(매개변수)들을 엄청나게 늘려주면 AI가 더 복잡하고 정교한 작업을 할 수 있다. 이를 통해 사람과 대화하면서 복잡한 작업을 수행할 수 있는 챗봇과 같은 대규모언어모델(LLM) AI가 탄생했다. 근래에는 LLM을 바탕으로 자율적으로 계획을 세워 작업하고 다른 AI들과도 정보를 교류할 수 있는 ‘에이전트 AI’를 개발하는 데 연구자들의 관심이 집중되고 있다. 최근에는 딥시크 쇼크가 또 다른 기술 트렌드의 물꼬를 트는 것 같다. △그동안 기술 개발의 기본 추세는 AI가 더 복잡한 작업을 할 수 있도록 학습용 데이터 투입량을 확대하고 알고리즘의 파라미터를 늘려가는 방식이었다. 이를 위해 방대한 데이터를 병렬 연산할 수 있는 고성능 컴퓨터가 필요했다. 엔비디아의 GPU가 각광받았던 것은 병렬 연산 방식으로 많은 데이터를 고속 처리할 수 있었기 때문이다. 그런데 중국의 딥시크는 미국 빅테크들이 사용했던 고성능 칩보다 성능이 낮은 저사양 칩을 사용해 고성능을 낸 것이어서 놀랍다. 개발사 측은 딥시크 개발에 불과 약 560만 달러만 들어갔다고 했다. 오픈AI가 챗GPT 등을 개발하는 데 1억 달러 이상을 들인 것을 감안할 때 딥시크는 미국 빅테크의 10%도 안 되는 비용으로 비슷한 성능의 AI를 개발한 셈이다. 딥시크 개발은 우리에게 어떤 시사점을 주는가. △딥시크는 미국 빅테크들의 대용량인 AI와 달리 경량으로 설계됐다. 알고리즘 크기와 데이터양이 적기 때문에 성능이 낮은 반도체칩으로도 빠르게 연산할 수 있는 가성비 좋은 AI를 만들어낸 것이다. AI 개발의 물적·인적 인프라가 미국에 비해 매우 부족한 우리나라도 고성능 AI 개발을 할 수 있다는 자신감을 가질 수 있게 됐다. 한국의 AI 기술 수준은 어느 정도인가. △단순 비교는 쉽지 않지만 미국 스탠퍼드대가 발표하는 글로벌 AI 인덱스에서는 우리나라가 7위 정도 했다. 이 정도면 그런대로 잘하는 수준으로 보일 수도 있다. 그런데 1위 미국, 2위 중국을 제외한 나머지 주요국들의 기술은 올망졸망 수준이다. 영국·프랑스·캐나다·싱가포르에 이어 우리나라가 비슷한 수준에서 뒤따라가고 있다. 우리가 조금 더 AI 연구개발(R&D)에 집중하면 기술 순위를 지금보다 더 올릴 수는 있다. 그러나 단순히 평가지표의 순위를 높이려고 ‘우리나라에는 이런 기술도 있고 저런 기술도 있다’면서 백화점식 연구개발을 하는 것은 바람직하지 않다. 순위를 떠나서 실질적으로 사회적·산업적으로 파급효과를 낼 수 있는 기술에 집중해 선도해야 한다. 우리가 선도할 수 있는 분야가 있다면. △원천 기술을 응용해 상용화 서비스로 개발하는 것도 우리가 잘할 수 있는 분야다. 그런 차별화된 분야에서 한국이 연구개발에 집중할 필요가 있다. 가령 우리나라는 의료 분야에서 의료보험을 통해 양질의 데이터를 갖고 있다. 제조업 분야에서도 많은 경험과 데이터, 물적 기반을 갖췄다. 이런 분야들에 특화된 AI를 개발해 세계시장을 겨냥한다면 충분히 기술을 선도할 수 있을 것이다. AI 연구 인력 부족이 심각한데 해외 인재 영입을 위한 여건이 갖춰져 있는가. △전 세계적으로 AI 연구 인력의 몸값이 많이 높아져서 쓸 만한 사람을 채용하는 게 굉장히 어렵다. 미국 실리콘밸리에서 AI 분야 연구자에게 주는 연봉이 우리 대기업들의 평균 3~4배가량 된다. 우리가 그런 고액을 주고 외국인들을 데려온다고 해도 실제로 그가 몸값에 걸맞은 성과를 낼 수 있을지도 불확실하다. 우리 연구기관들이 미국뿐 아니라 인도에서도 공대 출신들을 데려오기 힘들어서 파키스탄 등에서 AI 전공자들을 수소문하기도 한다는데. △제3세계에서 2~3류 인재들을 데려와 머릿수를 늘린다고 인재 육성이 될지에 대해 고민해봐야 한다는 목소리도 있다. 그렇다고 1류 인재들을 데려오기에는 우리의 정주 여건이 부족하다. 언어 장벽, 비자 문제 등 사회 여건을 전반적으로 개선해야 한다. 시간이 많이 걸릴 것이다. 우리가 고급 인재를 육성하기 위한 방법이 있다면. △중국은 딥시크를 외국인 투입 없이 순수 자국 인력만으로 개발했다. 투입된 인력 규모는 미국의 어지간한 빅테크 대비 9분의 1 수준에 불과한 것으로 알려져 있다. 우리도 국내에서 전문 인력들을 잘 육성하면 중국처럼 미국 기술을 따라갈 수 있다. 지난 몇 년간 국내 주요 대학들이 정부 지원을 받아 인공지능대학원 10곳을 설립했다. 젊은 과학자를 키우는 ‘스타펠로우십’ 사업과 인공지능센터 건립 사업도 추진되고 있다. 다만 무조건 AI 분야 인력을 양적으로 늘린다고 경쟁력을 확보할 수 있는 게 아니다. 현재 AI 기술 판도는 상위 1% 이내의 인재들에 의해 좌우되고 있다. 우리도 이런 점을 감안해 인재 육성 정책을 투트랙으로 짜야 한다. 핵심 선도 기술을 연구하는 소수 정예 엘리트를 길러내는 트랙, 그리고 AI 기술을 응용해 이용자 저변을 넓힐 수 있는 역량을 갖춘 인력을 양성하는 트랙으로 나누어 교육과 평가체계를 개선할 필요가 있다. 물적 인프라 여건이 어떤지 궁금하다. △미국의 상위 빅테크들이 보유한 GPU 칩은 회사별로 최대 수십만 장에서 수만 장에 달한다. 우리 정부도 매년 국내 기업·기관들의 GPU 보유 현황을 조사하는데 보유량이 미국 빅테크 1개 회사만큼도 안 된다고 한다. 그나마 네이버·카카오·삼성전자 등이 많이 보유한 편인데도 각각 수천 장 수준에 불과하다. 국내 주요 대학이나 정부 출연 연구기관들은 각각 10여 장 정도 보유하고 있다. 물량으로 보면 미국에 비해 중과부적이다. 전력망 공급도 아직 미흡하다. GPU 한 장당 가격이 보통 4만 달러 이상인데 점차 가격이 내려가고 있어 앞으로는 다소 사정이 나아질 수는 있겠다. 엔비디아의 비싼 GPU 외에 국산 칩이나 다른 반도체를 AI 칩으로 쓸 수 없는가. △엔비디아 이외에도 AI 칩을 개발·제조하는 회사들이 있지만 아직은 운용 안정성 측면에서 신뢰도가 상대적으로 떨어진다. 그래도 국내 기업 중에서는 리벨리온 등 스타트업을 중심으로 GPU를 대체할 신경망처리장치(NPU) 등을 개발하고 있다. 물론 NPU는 주로 추론 기능에 특화돼 있다 보니 GPU 기능을 모두 대체할 수 있을지에 대해서는 의견이 엇갈린다. 그럼에도 앞으로 AI 개발에서 추론 기능이 점점 중요해지는 만큼 해당 분야에서만이라도 우리가 1등을 점유할 수 있는 칩을 개발해야 한다. AI 기술 연구 과정의 제도적 걸림돌을 제거하는 방안은. △고성능의 AI를 개발하려면 방대한 학습용 데이터가 필요하다. 그런데 우리나라의 개인정보 보호 규제는 미국보다 높아 연구자들에게 제약이 되고 있다. 최근 만들어진 인공지능기본법도 그렇고 우리나라의 AI 관련 제도는 주로 유럽의 법 체계를 참조했다. 유럽은 미국보다 규제 장벽이 높아 AI 기술이 뒤처져 있다. 정부가 신기술 개발과 사업화를 위해 법적 제한에 관한 특례를 주는 ‘규제 샌드박스’ 제도를 운영하고 있는데 AI에 대해서는 이 같은 특례를 좀 더 광범위하게 적용해야 한다. 이를 통해 기술 개발과 상용화, 기술 기반 창업의 길을 터줘야 한다. ◆He is… 1965년 서울에서 태어나 연세대 전산과학과를 졸업하고 한국과학기술원(KAIST) 전산학과에서 신경망 연구로 박사 학위를 받았다. 일본의 ATR 인간정보통신연구소 연구원과 캐나다의 브리티시컬럼비아대 방문교수를 지냈다. 연세대에서는 인지과학연구소장과 인공지능대학원장 등을 역임했다. 한국데이터마이닝학회 회장으로 활동했고 지난해 9월 출범한 대통령 직속 국가인공지능위원회에서 기술분과위원장을 맡았다. [기사 원문 보러가기] 출처: 서울경제
- 첨단컴퓨팅학부 2025.04.01
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- 정진규 교수님 연구실(S3 Lab) 안민우 박사과정 Google 인턴십 수행
- 연세대학교 컴퓨터과학과 정진규 교수님 연구실(S3 Lab) 안민우 박사과정 학생이 Google Student Researcher 인턴십에 합격하였다. 2025년 3월부터 3개월간 Google 실리콘밸리 캠퍼스에서 인턴십을 수행한다.
- 첨단컴퓨팅학부 2025.03.07
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- 강민석 조교수 부임
- 강민석 교수님께서 우리 학부에 오셨습니다. 교수님의 주 연구 분야는 데이터 시각화 및 분석, 책임 있는 인공지능, 인간-컴퓨터 상호작용 입니다. [강민석 교수님 연구실 바로가기]
- 첨단컴퓨팅학부 2025.03.07
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- 김대현 조교수 부임
- 김대현 교수님께서 우리 학부에 오셨습니다. 교수님의 주 연구 분야는 휴먼-컴퓨터 인터랙션, 휴먼-데이터 인터랙션, 휴먼-AI 인터랙션, 데이터 시각화, 멀티모달 인터랙션, 메타버스 입니다. [김대현 교수님 연구실 바로가기]
- 첨단컴퓨팅학부 2025.03.07
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- 박은병 조교수 부임
- 박은병 교수님께서 우리 학부에 오셨습니다. 교수님의 주 연구 분야는 컴퓨터 비전, 비주얼 컴퓨팅, 기계학습 입니다. [박은병 교수님 연구실 바로가기]
- 첨단컴퓨팅학부 2025.03.07
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