2026.07.14 화요일
검색
'ICML' 검색결과
기간검색
-
~
검색영역
검색어
-
팀네이버, AI 취약점 찾는 기술로 ICML 상위 2.2%…'서울 월드모델'도 공개 [경제일보] 네이버가 인공지능(AI) 모델을 공격자의 시각에서 검증하는 레드티밍 기술로 세계 3대 AI 학회에서 상위권 평가를 받았다. 여러 AI의 협업 순서를 자동 설계하는 기술부터 서울을 가상공간에 재현한 월드모델까지 공개하며 검색을 넘어 피지컬 AI로 연구 범위를 넓혔다. 팀네이버는 지난 6일부터 11일까지 서울 코엑스에서 열린 국제머신러닝학회 ‘ICML 2026’에 참가해 논문 6편과 실서비스 적용 사례를 발표했다고 13일 밝혔다. ICML은 신경정보처리시스템학회(NeurIPS), 국제표현학습학회(ICLR)와 함께 세계 3대 AI·머신러닝 학회로 꼽힌다. 올해 처음 한국에서 개최됐다. ◆ AI가 위험한 답을 하도록 공격…배포 전 취약점 찾는다 가장 높은 평가를 받은 연구는 ‘스테이블 지플로우넷’이다. 대형언어모델(LLM)이 유해하거나 위험한 답변을 내놓도록 유도하는 공격 문장을 자동으로 생성해 취약점을 찾는 레드티밍 기술이다. 네이버에 따르면 해당 논문은 전체 채택 논문 중 상위 약 2.2%에 해당하는 ‘스포트라이트’에 선정됐다. 기존 생성흐름네트워크(GFlowNet) 기반 레드티밍은 학습이 불안정하거나 비슷한 공격 패턴만 반복하는 ‘모드 붕괴’ 문제가 있었다. 연구팀은 공격 문장끼리의 비교 학습과 불안정한 평가값을 걸러내는 방식을 적용해 공격 성공률과 다양성을 함께 높였다. 이 기술은 AI 서비스 출시 전 정상적인 성능만 시험하는 대신 악의적인 이용자가 안전장치를 우회하는 상황까지 점검하는 데 활용할 수 있다. 다만 실험에서 높은 공격 성능을 보였다는 사실이 모든 실제 서비스의 취약점을 찾아낼 수 있다는 의미는 아니다. 모델과 운영 환경에 따른 추가 검증이 필요하다. AI 모델의 개발·운영 비용을 줄이기 위한 연구도 발표됐다. ‘시머지’는 서로 다른 업무에 특화된 모델을 하나로 합칠 때 전체 구조를 다시 학습하지 않고 단일 레이어만 조정하는 병합 기술이다. 연구진은 비전과 자연어처리 벤치마크에서 기존 모델 병합 방식보다 경쟁력 있는 성능을 확인했다고 설명했다. ‘플로우봇’은 여러 AI 에이전트가 문제를 해결할 때 필요한 작업 순서를 자동으로 탐색한다. 사람이 도구 호출 순서와 업무 흐름을 일일이 설계하는 부담을 줄여 에이전트 개발 속도와 운영 효율을 높이는 기술이다. 수백∼수천개 데이터셋을 특성별로 나눠 학습한 뒤 한 차례 병합하는 연구도 공개됐다. 성격이 다른 데이터를 한꺼번에 학습할 때 발생하는 성능 충돌을 줄이면서 LLM 후공정 비용을 낮추는 데 초점을 맞췄다. ◆ 서울을 로봇 훈련장으로…피지컬 AI 연결 현실 공간을 이해하는 연구도 주요 축이었다. 네이버는 흔들리거나 초점이 흐린 단일 카메라 영상에서 물체의 이동 궤적과 형태를 분리해 움직이는 3차원 장면을 복원하는 기술을 발표했다. 자율주행과 로봇이 동적인 환경을 파악하는 데 활용할 수 있다. 네이버·네이버랩스와 KAIST, 서울대가 공동 개발한 ‘서울 월드모델’도 소개했다. 서울 전역의 공간 데이터를 가상 환경으로 구현해 로봇이 실제 도시에 투입되기 전 이동 경로와 행동을 반복 학습하도록 하는 플랫폼이다. 팀네이버가 이번 학회에서 강조한 것은 개별 논문 수보다 연구의 연결 구조다. AI 모델을 개발한 뒤 안전성을 검증하고 여러 모델과 에이전트를 효율적으로 운영한 다음 로봇이 움직이는 현실 공간까지 적용하겠다는 것이다. 향후 연구 성과가 검색과 지도, 쇼핑, 로봇 등 실제 서비스의 성능과 비용 개선으로 이어지는지가 ‘AI 풀스택’ 전략을 평가할 기준이 될 전망이다.2026-07-13 11:51:59
-
![[정보운의 강철부대] 챗봇 경쟁 끝…AI 승부처는 산업 현장](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/10/20260710170321743067.png)
챗봇 경쟁 끝…AI 승부처는 '산업 현장' [경제일보] 인공지능(AI) 경쟁의 무게중심이 거대언어모델(LLM) 성능 중심에서 산업 적용 중심으로 이동하고 있다. 생성형 AI가 기술 경쟁을 이끌었다면 이제는 신소재 개발과 제조 혁신, 금융 분석 등 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 '산업 AI'가 새로운 승부처로 떠오르고 있다는 분석이다. 12일 업계에 따르면 LG AI연구원은 최근 서울에서 열린 세계 최고 권위의 머신러닝 학회 'ICML 2026'에서 엑사원(EXAONE)의 산업 적용 사례를 대거 공개했다. 학회에서 발표한 14편의 논문보다 시장의 관심을 끈 것은 AI가 실제 산업 현장에서 만들어내고 있는 성과였다. AI가 연구개발을 돕는 수준을 넘어 기업의 제품 개발과 의사결정, 데이터 생산 방식을 바꾸는 단계에 들어섰다는 점을 보여줬기 때문이다. 대표적인 사례가 신소재 발굴 플랫폼 '엑사원 디스커버리'다. LG AI연구원은 AI를 활용해 42만개가 넘는 후보 물질 가운데 탈모 관리 신소재 '람시딜'을 하루 만에 찾아냈고, 현재 제품화를 추진하고 있다. AI 데이터센터 핵심 인프라로 떠오른 액침 냉각유 소재 역시 GS칼텍스와 공동 개발하며 신소재 발굴 범위를 확대하고 있다. 금융 분야에서도 AI의 역할은 커지고 있다. 금융 특화 AI 에이전트 '엑사원 BI'는 한국과 미국 증시에 상장된 약 8000개 종목을 매일 분석해 투자 판단에 필요한 예측 정보와 분석 리포트를 제공한다. 영국 런던증권거래소그룹(LSEG)에 이어 최근 코스콤과도 협력을 시작하면서 산업 AI의 적용 범위를 글로벌 금융시장과 국내 자본시장으로 넓히고 있다. 데이터 생산 방식 역시 달라지고 있다. '엑사원 데이터 파운드리'는 AI가 고품질 데이터를 자동 생성하고 전문 분야별 AI 모델 구축을 지원하는 플랫폼이다. 국민연금공단 시범 사업에서는 하루 1만건 이상의 전문 데이터를 자동 구축하는 시스템을 구현했다. 사람이 일일이 데이터를 구축하던 방식에서 AI가 데이터 생산 공장 역할을 수행하기 시작한 것이다. 반도체 업계에서는 AI가 공정 최적화와 수율 개선에 활용되고 있으며 배터리 업계에서는 차세대 소재 개발과 품질 관리에 적용 범위가 확대되고 있다. 제조 현장에서는 설비 이상을 예측하고 생산 계획을 최적화하는 AI 솔루션 도입이 늘고 있고 금융권 역시 투자 분석과 리스크 관리 분야에서 AI 활용을 확대하고 있다. AI가 더 이상 하나의 서비스가 아니라 산업 전반을 움직이는 핵심 인프라로 자리 잡고 있는 셈이다. LG의 차별점은 AI 기술을 곧바로 적용할 수 있는 산업 기반을 갖추고 있다는 점이다. LG전자와 LG생활건강, LG에너지솔루션, LG디스플레이 등 다양한 제조 계열사를 통해 AI 연구 성과를 실제 제품과 사업으로 연결할 수 있다. AI를 연구하는 조직과 이를 활용할 산업 현장이 하나의 생태계 안에 있다는 점이 경쟁력으로 꼽힌다. 물론 해결해야 할 과제도 적지 않다. 산업 AI가 확대될수록 AI가 내린 판단의 신뢰성과 책임 문제, 기업 데이터 보호, 산업별 규제 체계 등 새로운 숙제가 함께 등장하고 있다. 산업마다 필요한 데이터의 특성과 정확도가 다른 만큼 범용 AI보다 높은 수준의 전문성과 검증 체계도 요구된다. 그럼에도 산업계가 AI에 주목하는 이유는 분명하다. 인공지능이 더 이상 논문과 연구 성과에 머무르는 기술이 아니라 실제 산업 현장에서 비용을 줄이고 연구개발 기간을 단축하며 새로운 제품과 서비스를 만들어 낼 수 있기 때문이다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 생태계 역시 더 이상 모델 성능이나 논문 편수만으로 경쟁력을 평가받기 어려운 단계에 진입하고 있다. 생성형 AI 열풍을 넘어 실제 산업 난제를 해결하고 사업화 성과를 입증하는 기업이 새로운 승자가 될 가능성이 커지고 있다. 기술 경쟁의 무게중심도 AI 모델의 성능 경쟁에서 산업 현장의 활용 가치와 사업화 역량으로 이동하는 흐름이다. AI의 다음 킬러 애플리케이션 역시 새로운 챗봇보다 공장과 연구소, 데이터센터, 금융시장 등 산업 현장에서 먼저 등장할 가능성이 크다.2026-07-12 08:00:00
-
크래프톤, 세계 최고 AI학회 ICML 메인트랙 10편 '역대 최대' [경제일보] 크래프톤이 세계 최고 수준의 AI 학회에서 역대 최대 연구 성과를 냈다. 게임에 AI 기능을 붙이는 수준을 넘어 자체 파운데이션 모델과 AI 에이전트를 개발할 수 있는 기초 연구 역량을 쌓고 있다는 평가다. 크래프톤(대표 김창한)은 서울 강남구 코엑스에서 열리고 있는 ‘국제머신러닝학회(ICML) 2026’에서 메인트랙 10편과 워크숍 트랙 10편 등 총 20편의 논문을 발표한다고 10일 밝혔다. ICML은 신경정보처리시스템학회(NeurIPS), 국제표현학습학회(ICLR)와 함께 세계 3대 AI 학회로 평가받는다. 올해로 43회를 맞았으며 지난 6일 개막해 11일까지 열린다. 메인 콘퍼런스는 7~9일 진행됐고 10~11일에는 워크숍이 이어진다. 메인트랙 논문은 연구의 독창성과 학술적 엄밀성, 머신러닝 분야에 미치는 중요성을 중심으로 이중맹검 심사를 거친다. 실험 재현성과 이론적 근거도 요구된다. 크래프톤이 단일 3대 AI 학회에서 메인트랙 10편을 채택받은 것은 이번이 처음이다. 논문 주제는 △월드모델 △멀티모달 거대언어모델(LLM) △선호 학습 △추론 △최적화 등이다. 확산형 언어모델의 생성 정확도를 높이는 기술과 인간 선호를 반영하는 RLHF·DPO 비교, 멀티모달 LLM 평가 과정의 인지 편향 완화, 월드모델 내부 토큰의 대응 관계, LLM 추론 과정 분석 등이 포함됐다. 특히 월드모델과 AI 에이전트는 크래프톤의 게임 사업과 직접 맞닿아 있다. 월드모델은 AI가 가상환경의 구조와 규칙을 학습해 다음 상황을 예측하도록 하는 기술이다. 이를 고도화하면 게임 환경을 실시간으로 생성하거나 이용자 행동에 맞춰 반응하는 NPC, 플레이어와 협력·경쟁하는 에이전트 개발에 활용할 수 있다. 크래프톤이 논문 발표를 늘리는 배경에는 자체 AI 파운데이션 모델 확보 전략이 있다. 외부 범용 모델만 사용할 경우 게임에 필요한 실시간성·제어 가능성·비용 효율을 확보하기 어렵다. 자체 연구를 통해 게임 제작과 플레이 경험에 특화된 모델을 만들고 개발도구와 품질검증, 콘텐츠 제작 자동화까지 확장하려는 구상이다. 크래프톤은 ICML 기간 생성형 비디오 기업 오디세이와 ‘AI 포 게임즈’ 행사도 열었다. 약 500명이 참석한 가운데 게임 AI 에이전트와 실시간 제어형 생성 월드모델, 콘텐츠 제작·품질검증 자동화 등을 논의했다. 소니AI와 마이크로소프트리서치, 엔씨AI, 엔비디아 연구자들도 발표와 토론에 참여했다. 크래프톤이 ICML·NeurIPS·ICLR에서 채택받은 AI 논문은 이번 학회를 포함해 총 85편이다. 메인트랙 발표는 2023년 5편에서 2024년 8편, 지난해 15편으로 증가했다. 올해는 ICML 한 곳에서만 10편을 기록했다. 크래프톤 관계자는 “실제 게임에 기여할 수 있는 기술 경쟁력을 확보하고 국내 게임산업과 AI 생태계 확장의 마중물 역할을 하겠다”고 말했다. 한편 논문 수가 곧바로 게임 경쟁력을 뜻하는 것은 아니다. 이번 연구가 개발 기간과 비용을 줄이고 이용자가 체감할 수 있는 AI 캐릭터와 새로운 게임 방식으로 이어질 때 크래프톤의 ‘AI 퍼스트’ 전략도 사업적 가치를 증명할 수 있다.2026-07-10 16:17:34
-
"AI로 해킹 잡는다"…SK쉴더스, ICML서 보안 AI 기술 공개 [경제일보] SK쉴더스가 글로벌 3대 인공지능(AI) 학회로 꼽히는 ICML 2026에 연구 논문을 올리며 AI 기반 사이버보안 기술 경쟁력 강화에 나섰다. 생성형 AI 확산 이후 사이버 공격 방식이 복잡해지면서 보안업계 역시 단순 관제 중심을 넘어 AI 원천기술 확보 경쟁에 뛰어드는 것으로 풀이된다. 22일 SK쉴더스는 자사 사이버보안 AI 연구 조직 '사이버보안AI랩스' 소속 임정훈 선임의 연구 논문이 글로벌 AI 학회 'ICML 2026'에 채택됐다고 밝혔다. ICML은 'NeurIPS', 'ICLR'과 함께 세계 3대 AI 학회로 꼽히는 대표적인 AI 학술 행사로 오는 7월 6일부터 서울 코엑스에서 열리는 'ICML 2026'에서 전 세계 AI 연구자들을 대상으로 발표될 예정이다. 이번 연구는 실제 사이버 공격 환경에서 발생하는 '불규칙 시계열 데이터' 문제를 새로운 방식으로 분석한 것으로 알려졌다. 기존 보안 탐지 시스템은 공격이 일정한 흐름과 패턴으로 이어진다는 가정 아래 데이터를 분석하는 방식이 일반적이었다. 다만 실제 해킹과 침투 공격은 발생 시점과 간격이 일정하지 않고 단시간 집중 공격이나 장기 잠복형 공격 등 다양한 형태로 나타나는 경우가 많은 것으로 나타났다. 이에 기존 방식으로는 불규칙하게 이어지는 공격 흐름을 충분히 반영하지 못해 이상 징후를 놓치거나 탐지 정확도가 떨어지는 한계가 있다는 지적이 이어져왔다. 최근 생성형 AI 기반 공격과 자동화된 해킹 기법이 확산되면서 기존 보안 체계의 대응 한계 역시 업계 주요 과제로 떠오르고 있다. SK쉴더스는 이번 연구를 통해 불규칙한 공격 흐름 자체를 AI가 학습할 수 있도록 설계한 기술 'QuITE(쿼리 기반 불규칙 시계열 임베딩)'를 제시했다. 시간 간격이 서로 다른 데이터를 효과적으로 분석해 실제 공격 흐름을 보다 자연스럽게 반영할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 특히 해당 기술은 기존 AI 모델과 유연하게 결합할 수 있도록 다양한 보안 탐지 시스템에 적용 가능한 확장성을 가진 것으로 평가된다. 글로벌 공개 벤치마크 데이터셋 기반 성능 검증에서는 기존 시계열 분석 방식 대비 최대 45.9% 수준의 성능 개선 효과를 기록했다. AI 기반 사이버보안 경쟁이 단순 탐지 자동화를 넘어 실제 공격 패턴을 얼마나 정밀하게 분석하고 대응할 수 있는지로 빠르게 이동하고 있는 것으로 분석된다. 글로벌 보안기업들 역시 AI 기반 자율형 보안운영센터(SOC)와 실시간 위협 탐지 기술 개발에 투자를 확대하고 있다. SK쉴더스 역시 이번 연구 성과를 실제 보안 서비스에 적용하는 방안을 검토 중이다. 회사는 자사 보안 관제센터 '시큐디움'과 MDR(관리형 탐색 & 응답) 서비스 등에 해당 기술을 연계해 위협 탐지와 분석·대응 정밀도를 높인다는 계획이다. 기존 방식으로 탐지하기 어려웠던 이상 징후 식별 역량 역시 강화될 것으로 전망된다. 또한 SK쉴더스는 사이버보안 특화 소형언어모델(sLLM)과 자율형 보안운영센터 등 차세대 AI 보안 기술 연구도 확대하고 있다. AI와 자동화 기반 실시간 탐지·대응 체계를 강화해 신·변종 사이버 공격 대응 역량을 끌어올린다는 전략이다. 김병무 SK쉴더스 사이버보안부문 부사장은 "이번 ICML 논문 채택으로 SK쉴더스의 AI 연구 역량이 글로벌 학계에서도 경쟁력을 인정받았다"며 "연구 성과를 자사 서비스에 연계해 탐지·분석 역량을 한 단계 끌어올리고, 사이버보안 특화 AI 기술에 대한 투자와 연구를 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-05-22 15:46:25
-
SKT, ICLR서 추천 알고리즘 공개…'취향 왜곡' 줄인다 [경제일보] SK텔레콤이 인공지능(AI) 추천 서비스가 이용자의 실제 취향과 다른 결과를 제시하는 문제를 개선해 이용자의 '진짜 선호'를 구분하는 추천 모델을 공개했다. 반복적으로 나타난 행동과 일시적 반응을 구분해 추천 정확도를 높이는 방식이다. 28일 SK텔레콤은 AI 분야 국제학회 'ICLR 2026'에서 고객 선호를 정교하게 분석하는 추천 모델 관련 논문을 발표했다고 밝혔다. ICLR은 'NeurIPS', 'ICML'과 함께 주요 AI 학회로 꼽히는 학술 행사다. 이번 연구의 핵심은 '충돌 선호 최적화(C-APO)'로 이용자의 행동 데이터를 분석해 장기적으로 반복된 패턴과 일시적인 반응을 구분하는 데 초점을 맞춰 설계됐다. 이용자가 특정 콘텐츠나 서비스를 지속적으로 이용한 경우 이를 '일관된 선호'로 판단하고 한두 차례 발생한 클릭이나 조회는 '표면적 선호'로 분류하는 구조다. 두 유형의 선호가 일치할 경우 추천 모델의 학습 가중치를 높이고, 상충할 경우에는 노이즈로 간주해 반영 비중을 낮추는 방식으로 설계됐다. SK텔레콤은 이를 통해 추천 모델이 이용자의 장기적인 취향에 기반해 결과를 제시하도록 유도해 이용자의 '진짜 선호'를 구분할 수 있다고 설명했다. 기존 추천 시스템은 단기적인 행동도 동일한 수준의 선호 신호로 반영하는 경우가 많았고 이로 인해 이용자가 특정 장르를 일시적으로 소비했을 때 이후 추천이 해당 영역으로 치우치는 현상이 나타났다. 이번 SK텔레콤의 새 모델은 반복성과 맥락을 함께 고려해 이러한 편향을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 추천 결과의 설명 가능성을 강화한 점도 특징이다. 단순히 결과를 제시하는 데 그치지 않고 어떤 이용 패턴을 근거로 해당 추천이 이뤄졌는지를 구조적으로 설명할 수 있도록 설계됐다. 개인화 추천 서비스에서 요구되는 신뢰성과 투명성을 높이는 요소로 작용할 전망이다. SK텔레콤은 이번 기술을 이용자의 맥락을 해석하고 추천 후보를 생성한 뒤 결과를 검증·조정하는 3단계 구조의 추천 시스템에 적용할 계획이다. 각 단계가 유기적으로 작동하는 에이전트 방식으로, 개인화 추천의 정밀도를 높이는 데 초점을 맞췄다. AI 추천 기술은 콘텐츠와 커머스, 플랫폼 전반에서 핵심 경쟁 요소로 자리 잡고 있다. 이용자의 체류 시간과 소비 전환율이 추천 정확도에 영향을 받는 구조가 확대되면서 기업들은 데이터 해석 방식과 알고리즘 고도화에 투자를 늘리고 있다. 이번 연구는 AI 모델 성능 경쟁과 함께 추천 품질을 구성하는 데이터 해석 방식 변화에 초점이 맞춰져 있다. 이용자 행동 데이터를 어떻게 구분하고 해석하느냐에 따라 추천 결과가 달라지는 만큼 선호 판단 기준 자체를 정교화하려는 시도가 이어지고 있는 것으로 분석된다. 석지환 SK텔레콤 AI/DT데이터담당은 "이번 기술은 고객의 실제 취향을 더 정확히 이해해, 더 신뢰도 높은 개인화 추천 경험을 제공하기 위한 기반 기술"이라며 "이번 ICLR 2026 논문 발표는 고객 경험을 AI로 고도화하는 SK텔레콤의 AI 전환에 의미 있는 이정표로, 앞으로도 고객이 체감할 수 있는 AI 기술을 지속적으로 발전시켜 나가겠다"고 말했다.2026-04-28 10:50:03
-
크래프톤, 초대 CAIO에 이강욱 선임…'게임·피지컬 AI' 투트랙 전략 가속 [이코노믹데일리] 크래프톤(대표 김창한)이 인공지능(AI) 기술 경쟁력 강화를 위해 최고인공지능책임자(CAIO) 직책을 신설하고 이강욱 AI 본부장을 초대 CAIO로 선임했다. 위스콘신-매디슨대 종신교수직까지 내려놓고 합류한 이 신임 CAIO는 크래프톤의 AI R&D(연구개발)와 중장기 기술 전략을 총괄하는 중책을 맡게 됐다. 이 CAIO는 2016년 UC버클리에서 전기컴퓨터공학과 박사 학위를 취득하고 2019년부터 위스콘신대 전기컴퓨터공학부 교수로 재직해 온 딥러닝·머신러닝 전문가다. 2022년부터 크래프톤 AI 본부장을 겸직하며 NeurIPS, ICML 등 세계적 AI 학회에 총 57편의 논문을 등재시키는 등 학계와 산업계를 아우르는 성과를 냈다. 특히 지난해 엔비디아(NVIDIA)와 협업해 유저와 실시간으로 상호작용하는 'CPC(Co-Playable Character)'를 공개하며 기술력을 입증한 바 있다. 크래프톤은 이번 인사를 기점으로 △이용자 경험 혁신 △제작 및 운영 효율화 △중장기 신성장 동력 확보 등 3대 AI 전략을 본격 추진한다. 게임 내 AI 기술을 고도화해 CPC와 같은 상호작용 콘텐츠의 완성도를 높이고 제작 단계에서는 반복 업무를 줄여 개발자가 창의적 기획에 집중할 수 있는 환경을 구축한다는 구상이다. 특히 주목할 점은 '피지컬 AI'와 로보틱스 연구로의 확장이다. 크래프톤은 별도 법인 '루도 로보틱스(Ludo Robotics)'를 설립해 AI 원천 기술을 로봇 분야에 접목한다. 게임 개발과 운영 과정에서 축적한 방대한 상호작용 데이터와 가상 시뮬레이션 노하우를 로봇의 지능을 담당하는 소프트웨어 개발에 활용한다는 전략이다. 한국 법인은 이 CAIO가 직접 이끌 예정이다. 이강욱 CAIO는 "크래프톤은 AI를 인간과 창작을 대체하는 기술이 아니라 상상력과 창의성을 넓히는 도구로 여긴다"며 "게임이라는 핵심 사업을 중심으로 AI 기술과 데이터 기반의 장기적인 확장 가능성도 함께 검토해 나가겠다"고 밝혔다. □ 이강욱 신임 CAIO 프로필 경력 - 2022.04~2026.02 크래프톤 AI 본부장 (현재) - 2025.07~2026.01 University of Wisconsin-Madison 전기컴퓨터공학과 부교수 - 2019.07~2025.06 University of Wisconsin-Madison 전기컴퓨터공학과 조교수 - 2018.10~2019.06 KAIST 연구조교수 - 2016.06~2018.09 KAIST 박사후연구원 학력 - 2010.08~2016.5 UC Berkeley 전자컴퓨터공학과 박사 졸업 - 2010.08~2012.12 UC Berkeley 전자컴퓨터공학과 석사 졸업 - 2006.03~2010.05 KAIST 전자공학과 졸업 - 2004.03~2006.02 서울과학고 졸업 수상 - 2024년 NSF CAREER Award - 2024년 Amazon Research Awards - 2022년 Young Investigator Grants Award, KSEA - 2020년 The Joint Communications Society/Information Theory Society Paper Award, IEEE - 2009년 Korea Talent Award (대한민국 인재상), Korea Foundation for Advancement of Science & Creativity (KOFAC)2026-02-23 17:32:28
많이 본 뉴스
영상
Youtube 바로가기
![[사설] 환율 안정에 안주할 때 아니다…외환 방어력 키울 골든 타임이다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/07/13/20260713092838404021_518_323.jpg)