건국대 ‘AI 최고급 신진연구자’ 110억원 사업 선정

건국대학교(총장 원종필)가 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 ‘2026년도 AI 최고급 신진연구자 지원사업’에 제주대학교와 함께 선정돼 차세대 ‘조립형 인공지능(AI)’ 원천기술 개발에 나선다.

이번 사업은 제주대가 주관하고 건국대가 공동연구개발기관으로 참여한다. 양 대학 컨소시엄은 2026년부터 2031년까지 6년간 총 110억원(건국대 50억원)의 정부 연구개발비를 지원받는다. 건국대에서는 공동연구책임자인 김학수 교수를 비롯해 서재형·홍상우·오병국·지서원 교수 등 컴퓨터공학부 교수 5명이 참여한다.

연구진은 ‘AI Unit! Assemble!’이라는 구상 아래 AI 모델이 수행하는 지식·추론·안전성 등의 주요 기능을 각각 ‘AI 유닛(Unit)’이라는 단위로 나누고, 필요한 기능을 선택해 조립할 수 있는 기술을 개발한다. 이를 통해 AI 모델에 새로운 기능을 추가해야 할 때 전체 모델을 처음부터 다시 학습하는 대신, 필요한 기능과 관련한 유닛만 학습하거나 교체·결합할 수 있도록 하는 것이 핵심이다.

예를 들어 새로운 방식의 딥페이크 공격이 등장하면 AI 전체를 다시 학습하지 않고 탐지에 필요한 기능만 보완할 수 있다. 의료 분야에서도 각 병원의 환경과 필요에 맞춰 학습된 기능을 선택해 결합하는 방식으로 활용할 수 있다. 연구진은 각 유닛의 출처와 수정 이력, 검증 결과를 체계적으로 관리해 AI를 지속적으로 개선하면서 기존 기능의 성능과 안전성을 유지하는 기술을 구현할 계획이다.

건국대 연구진은 공통 원천기술 개발부터 보안·의료 등 산업 분야별 실제 적용 가능성을 검증하는 실증 연구까지 폭넓게 담당한다. 김학수 교수는 다양한 데이터와 AI 유닛을 일관된 방식으로 관리하기 위한 공통 규격 설계와 AI가 보유한 특정 지식을 선택적으로 수정하는 지식편집 기술을 연구한다. 서재형 교수는 세부과제 1의 책임자로 AI 유닛 기반 파운데이션 모델과 조립 기술 개발을 이끌며, 모델 내부의 기능을 분석하고 각 유닛을 학습·재결합하는 체계를 연구한다.

보안 분야에서는 홍상우 교수가 세부과제 2의 책임자로 인증·보안 AI 유닛의 안전성 검증과 복합 공격 대응 연구를 총괄한다. 오병국 교수는 사람과 AI 에이전트를 구분하고, AI 에이전트의 권한 오용을 탐지해 위험도에 따라 인증과 대응 수준을 조정하는 기술을 개발한다. 이를 바탕으로 영상통화 기반 인증 환경에서 딥페이크와 AI 에이전트 오용에 대응하는 기술을 검증할 예정이다.

의료 분야에서는 지서원 교수가 기관별 AI 유닛을 독립적으로 또는 공동으로 학습한 뒤 다시 결합하는 기술을 연구한다. 특히 새로운 지식을 학습하면서 기존에 습득한 능력이 저하되는 문제를 줄이고, 병원별로 학습한 기능을 안전하게 결합하는 데 초점을 맞춘다. 의료 실증은 원본 데이터를 외부로 반출하지 않고 개인정보보호 검증과 전문의 승인을 거친 AI 유닛을 결합하는 방식으로 추진한다.

산업체와의 협력도 병행한다. NC AI는 자체 파운데이션 모델과 학습·검증 환경을 제공하고, 메사쿠어컴퍼니는 영상통화 인증 환경과 공격 시나리오를 바탕으로 보안 기술의 현장 적용을 지원한다. AIVIS는 병리영상과 협력 병원망, 전문의 검증 환경을 제공해 의료 AI 기술 실증에 참여한다.

연구진은 최종적으로 외부 연구자와 기업이 자체 AI 유닛을 등록하고 검증·조립·학습·배포할 수 있는 개방형 ‘AI Assembly Platform(AI 조립 플랫폼)’을 구축할 계획이다. 필요한 기능만 선택적으로 갱신할 수 있는 구조를 통해 AI 모델의 개발과 유지·보수에 드는 비용을 줄이고, 국내 AI 기술의 자립성과 산업 활용도를 높이는 것이 목표다.

건국대는 이번 공동연구를 통해 AI 모델 설계와 학습, 신뢰성 검증, 산업 실증을 잇는 연구 기반을 강화할 계획이다. 또한, 학부생과 석·박사과정 연구자들이 교수진 및 기업과 함께 실제 산업 문제를 해결하는 연구에 참여하도록 지원해 원천기술 연구와 현장 적용 역량을 갖춘 차세대 AI 인재의 양성으로도 본 연구를 연계할 계획이다.

언론연락처: 건국대학교 커뮤니케이션본부 최지희 02-450-3131~2

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