UNIST 기계공학과·인공지능대학원 정임두 교수 연구팀이 AI 기술로 산업 현장의 ‘소음 문제’를 해결하는 혁신적 기술을 선보이며 전국 규모 경진대회에서 우수한 성과를 거뒀다. UNIST의 ‘세이프엔젤(SafeAngel)’ 팀은 11월 5일 서울 용산 드래곤시티 호텔에서 열린 과학기술정보통신부 주관 ‘2025년도 AI 챔피언 대회’ 본선에서 최종 3위를 차지하며 과기정통부 장관상(AI 챌린저상)을 수상했다. 전국 630개 팀이 참가한 이번 대회는 올해 처음 열린 전국 단위 AI 기술 경연으로, 치열한 경쟁 끝에 단 5개 팀만이 본선에서 수상의 영예를 안았다. 이번 대회는 예선을 거쳐 100팀, 20팀, 최종 결선 8팀으로 압축됐으며 세이프엔젤 팀은 실용성과 기술 완성도, 사회적 파급력 측면에서 높은 평가를 받았다. 연구팀에는 정임두 교수를 비롯해 김태경·김경환·김도현·공병훈·이윤수 연구원이 참여했으며, 포항산업과학연구원(RIST) 서준영·방진아·문영민 연구원이 공동으로 참여했다. 이들이 선보인 연구 과제는 ‘산업 맞춤형 능동 청력 보호 및 소통 장치를 위한 온디바이스 물리 기반 AI(On-Device Physical AI) 기술’로, 산업 현장의 소음성 난청
신소재 개발의 핵심 단계인 ‘물성 규명’은 그동안 방대한 실험 데이터와 고가 장비에 의존해야 해 연구 효율이 낮다는 한계가 있었다. KAIST 연구진은 재료와 에너지의 변형과 상호작용을 지배하는 물리법칙을 AI와 결합한 새로운 기법을 통해, 데이터가 부족한 상황에서도 신소재를 신속히 탐색하고 재료·기계·에너지·전자 등 다양한 공학 분야의 설계와 검증까지 빠르게 수행할 수 있는 기반을 마련했다. KAIST는 기계공학과 유승화 교수 연구팀이 경희대 임재혁 교수 연구팀, 한국전기연구원(KERI) 류병기 박사와 공동 연구를 통해, 물리 법칙을 인공지능 학습 과정에 직접 반영하는 물리 기반 머신러닝(Physics-Informed Machine Learning, PIML) 기법을 활용해 적은 양의 데이터만으로도 소재 물성을 정확히 규명할 수 있는 새로운 방법을 제시했다고 2일 밝혔다. 첫 번째 연구에서는 고무와 같은 초탄성(hyperelastic) 소재를 대상으로, 단 한번의 실험에서 얻은 적은 데이터만으로도 재료의 변형 양상과 성질을 동시에 규명할 수 있는 물리 기반 인공신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN) 기법을 제시했다. 기
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UPDATE: 2025년 11월 16일 17시 27분
