

2025년, 한양대학교 ERICA 인공지능융합혁신인재양성사업은 그 마지막 해를 맞이하게 됩니다. 본 사업은 AI 관련 분야의 전문가 양성과 인공지능 기술을 융합한 연구 개발을 통해 산업 발전에 기여하며, 그동안이루어진 성과를 바탕으로 한층 더 발전된 비전과 자립화 계획을 수립할 예정입니다. 본 기사는 2025년의 추진 방향과 사업 종료 후 자립화를 위한 구체적인 계획에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 2025년 추진 방향 혁신적 인재 양성과 산업화의 완성 2025년은 인공지능융합 혁신 인재 양성의 완성도를 높이는 중요한 해입니다. 그동안의 성과를 바탕으로 AI 전공 능력 기반의 교과과정을 마무리하고, 인공지능 분야의 창의적이고 실용적인 융합 기술 개발을 목표로 한 문제 해결형 혁신 인재 양성을 본격적으로 추진할 것입니다. 이 과정은 AI 산업에 특화된 솔루션을 통해 산학 간의 긴밀한 상호작용을 강화하며, 실용적인 교육을 제공하여 교육 효과를 극대화하는 데 중점을 두게 됩니다. 2025년의 구체적인 사업 추진 계획은 다음과 같습니다 [자립화방안 기본개념] 1. 산학협력의 고도화 : 산업체와의 협력을 통해 기업의 역량을 강화하고, 융복합 기술의 상용화로 사업을 완성하는 목표를 달성할 것입니다. 이를 통해 AI와 관련된 다양한 산업 분야에 맞춤형 솔루션을 제공하며, 지속적인 기술 혁신을 추구할 것입니다. 2. 산업체와의 기술 교류 확대 :AI 기술을 활용하여 기업과의 협업을 강화하고, 산업 현장에서 실질적으로 요구되는 기술을 개발 및 상용화하는 데 집중할 것입니다. 이러한 협력은 산학협력의 가치를 증대시키며, 인공지능 융합 분야의 선도적인 역할을 할 것입니다. 3. AI융합 연구기관의 발전 : 2025년을 기점으로 특성화연구원인 한양AI융합연구원을 설립하여 지역 특화 AI 기술 허브로서 지속적으로 성장할 계획입니다. 이를 통해 연구개발 성과를 사업화하고, 지역 산업에 기여하며, 연구와 교육의 상호작용을 강화할 것입니다. 자립화 계획: 지속 가능한 AI 교육 및 연구 시스템 구축 사업 종료 후, 한양대학교 ERICA의 인공지능융합혁신인재양성사업은 자립화를 통해 지속 가능한 사업을 전개할 계획입니다. 자립화를 위한 주요 전략은 크게 국책사업 지원, 특성화 연구원 설립, 산학협력 강화 세 가지로 나누어 볼 수 있습니다. 1. 국책사업 지원 강화자립화의 첫 번째 단계는 대형 국책사업에의 참여를 통해 지속 가능한 재정적 기반을 마련하는 것입니다. 2025년에는 이공분야대학중점연구소지원사업, 대학ICT연구센터(ITRC), 생성형AI선도지원사업 등을 통해 국책사업에 적극적으로 참여할 예정입니다. 이러한 사업들은 향후 수년간 수십억원의 R&D 예산을 확보할 수 있는 기회를 제공하며, AI 융합 연구의 성과를 사업화로 이어갈 수 있는 중요한 발판이 될 것입니다. 2. AI융합 연구강화를 위한 특성화연구원 설립사업 종료 후에도 지속 가능한 연구와 교육을 가능하게 하기 위해, 학교 본부는 AI융합연구 강화를 위한 특성화연구원인 ‘한양AI융합연구원’을 설립할 예정입니다. 이를 통해 자체 기금으로 운영할 수 있는 체제를 갖추고, 지속적인 연구개발과 인재 양성을 이어갈 수 있도록 할 것입니다. 또한, 한양대학교의 AI 관련 연구소 및 센터는 향후 다양한 연구 기관들과의 협업을 통해 국제적인 경쟁력을 갖추고, 산업계와의 협력을 강화해 나갈 것입니다.3. 산학협력의 지속적 강화한양대학교는 인공지능 분야의 기업들과의 협력을 지속적으로 강화할 것입니다. 특히, HAI 멤버십 제도를 통해 47개 기업과의 협력 네트워크를 더욱 확대하고, 기업과의 공동 연구 및 산학 과제를 통해 현장 지식을 축적할 것입니다. 또한, 매년 2회 개최되는 IAB(Industry Advisory Board) 회의와 협약을 통해 인공지능 산업 트렌드를 빠르게 반영하고, 최신 기술과 연구 성과를 기업에 이전할 예정입니다. [AI적용 기업사례 공유] AI 융합 교육: K-Digital Training과 지역사회 연계 한양대학교는 금년에 AI 분야의 교육을 더욱 고도화하여, 현장 실무에 필요한 핵심 인재를 양성하는 데 주력할 것입니다. K-Digital Training 사업을 통해 기업과 협력하여 AI 융합 및 정보보안 분야의 혁신적인 훈련 방식을 도입하고, 실제 기업 프로젝트 중심의 교육을 통해 현장 경험을 쌓을 수 있는 기회를 제공할 것입니다. 또한, 안산 지역사회와의 연계를 통해 AI 인재 양성을 위한 교육 프로그램을 개발하고 실행할 것입니다. 지역 특성화 고등학교 및 취업을 준비하는 취준생들을 대상으로 AI 융합 역량을 강화하는 교육 프로그램을 제공하며, 이를 통해 지역 산업의 경쟁력을 높이고, AI 첨단 산업 분야로의 취업 지원 활동을 전개할 계획입니다.결론: 지속 가능한 AI 혁신의 주춧돌 한양대학교 ERICA의 인공지능융합혁신인재양성사업은 2025년을 마지막으로 중요한 전환점을 맞이하게 됩니다. 사업 종료 후에도 지속 가능한 교육 및 연구 생태계를 구축하여, 국내외 AI 연구와 산업을 선도하는 중심적인 역할을 할 것입니다. 또한, AI 기술을 융합한 혁신적 교육 모델과 자립화 계획을 통해, 후속 사업과 연구개발을 이어가며 산업과 학문이 융합된 지속 가능한 AI 혁신 생태계를 만들어 갈 것입니다. (작성 : AI융합연구소 산학협력중점교수 안병룡)

한양대학교 ERICA 융합보안대학원사업, 2차년도 사업 본격 가동을 위한 오리엔테이션 진행 2025년 융합보안대학원사업 추진을 위해 3월 7일 금요일, 산학과제에 참여하는 교수님과 연구원 약 25명을 대상으로 2차년도 사업 본격 가동을 위한 오리엔테이션을 비대면 회의 형식으로 진행하였습니다. 이날 오리엔테이션에서는 연구활동에 참여하는 교수와 연구원들에게 산학과제 관리지침, 정량적 성과 목표, 성과보고서 제출 안내, 연구비 지침 등의 내용이 소개되었습니다. 특히 올해는 융합보안대학원 사업이 본격적인 2차년도에 접어들며, 각 과제에서 필수적으로 제출해야 할 성과 항목들이 정해졌습니다. 구체적으로, 각 과제는 SCI 논문 1건, 비SCI 논문 1건, 특허 또는 소프트웨어 등록 1건, 결과보고서 1건, 인턴십 학생 2명 이상 등을 반드시 추진해야 합니다. 또한, 우수한 SCI 논문에 대해선 추가 연구비 및 연구수당을 제공하는 지원책이 마련되어 있어, 연구자들의 적극적인 참여를 유도하고 있습니다.이날 행사에서는 산학과제 추진 상황을 수시로 공유하고, 중간 점검을 통해 우수한 성과가 도출될 수 있도록 자발적으로 노력하자는 다짐도 있었습니다. 융합보안 기업연계 산학협력활동 강화 이와 함께, 융합보안대학원사업은 2024년 디지털 혁신 인재 심포지엄에 적극 참여할 계획입니다. 이 심포지엄은 2025년부터 별도로 진행되는 융합보안대학원 사업과 관련해, 국내외 트렌드에 대한 역량 강화를 도울 중요한 행사로 기대됩니다. 또한, 2024년 10월 말에 열린 ERICA AI 심포지엄은 정보보호학과와 관련 기업들이 최신 AI 트렌드를 공유하며 큰 성과를 얻었고, 2025년에도 계속해서 진행될 예정입니다.융합보안대학원사업은 금년에도 기업의 최신 AI 트렌드를 공유하는 활동을 지속적으로 추진할 뿐만 아니라, 융합보안 분야의 사례 발굴에 적극적으로 참여할 계획입니다. 또한, 대학원 정보보호학과 산학연계자문위원회(IAB)는 1학기 동안 AI 관련 기업의 CEO 및 임원들을 초청하여 자문을 받고, 2학기에는 전문위원들과의 포커스 그룹 인터뷰(FGI)를 통해 교육과정 개선을 위한 전문가 의견을 충분히 반영할 예정입니다.한양대학교 ERICA 융합보안대학원사업은 국내 최고의 AI 및 융합보안 생태계를 조성하기 위한 산학협력 활동을 강화할 계획입니다. 이를 위해, AI융합연구소와 함께 우수 AI 관련 기업들과 융합보안 분야의 기술협력 및 인재육성 활동을 업무협약(MOU)을 통해 발전시켜 나갈 예정입니다. 또한, 연말 즈음에는 인공지능대학원과의 협력을 통해 공동 성과 공유 워크숍도 추진할 예정입니다. <융합보안대학원사업단 연간 주요행사 계획> 2차년도 사업, 소통을 통한 성공적인 출발 오리엔테이션에서는 사업참여 교수님과 연구원들의 활발한 질문과 답변이 이어지며, 소통의 장이 마련되었습니다. 이러한 과정을 통해 융합보안대학원사업단의 2차년도 사업이 본격적으로 시작되었으며, 한양대학교 ERICA 융합보안대학원사업은 앞으로도 융합보안 분야에서의 기업과 협업을 통해 핵심 인재를 육성하고, 2025년에도 학교와 지역 사회의 성장을 견인할 것으로 기대됩니다. (작성 : AI융합연구소 산학협력중점교수 안병룡)

한양대학교 ERICA AI융합연구소(연구소장 강경태)는 3월 25일, 카카오데이터센터 2층 산학연실2에서 한국전자기술연구원(KETI) 융합시스템연구본부(본부장 고재진)와 인공지능 분야 연구개발 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 한국전자기술연구원(KETI)는 1991년에 설립된 전자, IT 산업 분야의 전문 생산연구기관으로, 전자산업의 글로벌 경쟁력 강화를 목표로 연구개발과 사업화 지원 활동을 활발히 펼쳐왔으며 융합시스템연구본부는 첨단 융합기술 기반의 시스템 혁신연구로 미래 시스템 개발을 선도하고 있다. 이번 협약을 통해 한양대학교 ERICA AI융합연구소와 한국전자기술연구원 융합시스템연구본부는 다음과 같은 목적과 내용으로 상호 협력하기로 하였다. 1. 목적 : 인공지능분야 연구개발 협력을 위한 양 측간의 협력강화, 정책적 지원2. 업무협력분야 : 인공지능분야 연구개발 협력에 필요한 행정, 기술, 인력, 교육지원과 인공지능 분야 발전에 필요하다고 판단되는 사항이며 한양대학교 ERICA AI융합연구소와 한국전자기술연구원 융합시스템연구본부는 연구과제에 참여하면서 학연협동 학위과정에 상호 적극적으로 참여하는 등 다양한 협력을 진행할 계획이다. 고재진본부장(한국전자기술연구원 융합시스템연구본부)은 "첨단 연구 시스템을 지원하는 실용적인 AI 융합 분야 기술 개발과 핵심 인재 육성이 한양대학교 ERICA AI융합연구소와의 협력을 통해 가능해질 것"이라고 기대감을 표명했다. 강경태 한양대학교 ERICA AI융합연구소장은 "이번 협약을 통해 한국전자기술연구원 융합시스템연구본부와의 협력이 더욱 강화되어, 전자와 IT 산업의 차세대 신기술 선제적 개발 및 효율적인 연구개발 노하우를 공유할 수 있게 되어 기쁘다"며, "지속적인 협력과 교류를 통해 로봇 관련 인공지능 분야의 실제 사업을 추진하고, 우수 인재를 양성하는 최적의 시스템을 구축하기 위해 상호 노력하겠다"고 밝혔다. 한편, 한양대학교 ERICA는 2024년 상반기, 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원 주관의 융합보안대학원 사업에 최종 선정되었으며, 이 사업과 인공지능사업을 통해 매년 60명 이상의 석박사급 인재를 양성하고 있으며 인공지능 분야의 다양한 공공기관 및 첨단기업과 산학 프로젝트를 추진하고 있다. [사진자료1] 3월25일 카카오데이터센터 2층 한양대학교 AI융합연구소에서 진행된 업무협약식에서 고재진 한국전자기술연구원 융합시스템연구본부장(우측)과 강경태 한양대학교 ERICA AI융합연구소장(좌측)이 함께 촬영한 기념사진 [사진자료2] 3월25일 카카오데이터센터 2층 한양대학교 AI융합연구소에서 진행된 업무협약식에서 좌로부터(두번째) 강경태(AI융합연구소장), 한재권(한양대학교 로봇공학과 교수), 고민삼(AI융합연구소 부소장), 고재진(KETI 본부장), 이상신(KETI 센터장), 권영민(KETI 책임연구원) 등이 함께 촬영한 기념사진
![[Research] ERICA AI연구실 소개 – AI융합으로 미래를 열어가는 김영훈교수 편](http://aic.hanyang.ac.kr/admin/bbs/skin/letterBasic/image/blank_img2.png)
이번 뉴스레터의 연구실 소개는 김영훈교수편으로 인터뷰를 통하여 연구실에서 추구하는 운영방향과 연구 분위기를 생생하게 리뷰해 보았습니다. 김영훈교수님은서울대학교 전기·정보공학과에서 박사학위를 받으신 후, 현 한양대ERICA 인공지능학과 교수로 부임하셨습니다. 현재 산업통상자원부와 중소벤처기업부 등에서 많은 AI융합 연구개발과제를 수행하고 있습니다. AI융합으로 미래를 열어가는 김영훈교수 연구실이 창의적인 연구실로 거듭나기 위한 도전적인 활동에 대하여 알아보겠습니다. Q1. 현재 진행 중인 산학 과제에 대한 소개 부탁드립니다. 현재 저희 연구실에서는 두 가지 주요 산학 협력 과제를 활발히 진행하고 있습니다. 먼저, "전략기술형(글로벌수요연계형) 인공지능 데이터분석 및 모니터링 시스템 기반 휴먼케어 솔루션" 과제는 고령화 사회에 필요한 맞춤형 휴먼케어 서비스를 개발하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이 과제는 한국산업기술진흥원에서 주관하는전략기술형 국제공동기술개발사업의 일환으로, 해외 우수 연구개발 기관과의 협력을 통해 첨단 기술을 확보하는 것이 사업의 목적입니다. 저희 연구실은 이러한 사업 목표에 발맞춰, 고령화 사회의 주요 과제인 맞춤형 건강 관리 및 생활 지원에 인공지능 기술을 접목하여 혁신적인 휴먼케어 솔루션을 개발하고자 합니다. 두 번째로 진행 중인 과제는 중소벤처기업부의 중소기업기술개발 지원사업TIPS(Tech Incubator Program for Startup) 과제인"2D/3D Hybrid Virtual Try-on 엔진 개발을 통한, 글로벌 가상피팅 커뮤니티 플랫폼 구축"입니다6. TIPS는 중소벤처기업부가 선정한 운영사가 민간의 전문성과 역량을 활용하여 창업기업을 발굴하고 정부가 기술개발(R&D) 및 창업사업화 자금 등을 연계 지원하는 대표적인 창업 지원 프로그램입니다6. 저희 연구실은 이TIPS 과제를 통해2D 가상 피팅룸을 기반으로 한 새로운 형태의 커뮤니티 기반 패션 쇼핑 플랫폼을 세계 최초로 구축하고, 이를 스타일박스를 통해 상용화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 플랫폼은 단순한 가상 피팅 기능을 넘어, 사용자 간의 소통과 정보 공유를 촉진하여 더욱 풍부하고 즐거운 쇼핑 경험을 제공할 것으로 기대됩니다. [김영훈교수 인공지능연구실 연구원소개] Q2. 인공지능 연구실 멤버를 소개해 주신다면? 우리 연구실에는 뛰어난 연구 역량을 갖춘 여러 박사과정 학생들이 활발하게 연구를 수행하고 있습니다. 그중에서도 주목할 만한 연구성과를 낸 연구원들을 소개해 드리겠습니다. 이재영: 이미지 생성 모델을 연구하고 있으며, 패션사진의‘좋아요’ 데이터를 활용한 인스타그램 사용자 임베딩, 이미지 컨텍스트가 포즈 추정 성능에 미치는 영향 분석, 그리고 의료 영상의 장기 분할을 위한 최소한의 라벨링 기법 등을 다룬 연구를 발표했습니다. 최근에는 가상 피팅 기술을 고도화하기 위한"MT-VTON: Multilevel Transformation-Based Virtual Try-On for Enhancing Realism of Clothing" 연구를 진행하고 있습니다. 이문현: 이미지 및 비디오 생성 모델의 이상점 수정에 관한 연구를 수행 중입니다. 특히, 텍스트 기반3D 모델 생성에서 복합적 속성 프롬프트 조합을 최적화하는 연구와 의료 영상에서 그라운드 트루스 없이 상호작용적으로 세그멘테이션을 수행하는"Pixel Diffuser" 모델을 발표하며 주목받고 있습니다. 지준영: 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 향상시키는 연구를 진행하고 있습니다. in-context learning, RAG(Retrieval-Augmented Generation), CoT(Chain-of-Thought) 추론 등 다양한 기법을 탐색하며, 설문 데이터의 결측치를 보완하기 위한"Predicting Missing Values in Survey Data Using Prompt Engineering for Addressing Item Non-Response" 연구를 발표했습니다. 윤승한: 의료 영상에서의 세그멘테이션 기술을 연구하며, 전이 학습을 이용한 근육량 추정 모델을 개발했습니다. 특히, "Accelerated Muscle Mass Estimation fr|om CT Images through Transfer Learning" 연구를 통해 의료AI 분야에서 실질적인 성과를 창출하고 있습니다. 이처럼 우리 연구실은 다양한 분야에서 인공지능의 발전을 선도하는 연구를 수행하고 있으며, 각 연구원들이 각자의 전문성을 살려 의미 있는 성과를 내고 있습니다. [인공지능연구실의 활발한 소통과 활동] Q3. 효과적인 연구성과를 위한 연구실 분위기 및 연구 방법이 있다면? 우리 연구실은 연구원들에게 주제 선정의 자율성을 최대한 보장하는 것이 특징입니다. 예를 들어, 대규모 언어 모델(LLM) 연구를 수행하는 경우, in-context learning이나PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning) 등의 연구 방향만 제시하고, 세부적인 연구 주제와 문제 설정은 연구원들이 스스로 탐색할 수 있도록 합니다. 이와 같은 방식은 연구원들의 창의성과 독립성을 증진하는 데 큰 도움이 됩니다. 연구실 운영 방식도 자유로운 편입니다. 연구 활동 외적인 부분에서는 지도교수가 간섭하지 않으며, 연구원들이 자율적으로 연구실 생활을 꾸려갑니다. 다만, 랩장이 솔선수범하여 출퇴근 시간을 관리하고, 연구실 청결 유지에 대한 잔소리는 가끔 하기도 합니다. 별도의 노하우라기보다는, 연구실 멤버들이 매우 성실하고 적극적으로 연구와 과제 수행, 그리고 연구 제안서 작업에 참여하는 것이 연구 성과의 비결입니다. 그럼에도 불구하고 연구실 분위기는 수직적인 위계질서 없이 서로를 존중하는 협력적인 환경을 유지하고 있습니다. Q4. 2025년 인공지능 연구실 발전을 위한 제언이 있다면? 현재 인공지능 기술의 발전 속도는 그야말로 급격합니다. 최신 기술을 따라잡기만 해도 방대한 학습이 요구되기 때문에, 연구원들에게는 선택과 집중이 무엇보다 중요합니다. 단순히 최신 트렌드를 좇기보다는, 연구실이 강점을 가질 수 있는 특정 분야를 전략적으로 선정하고 심도 있는 연구를 지속하는 것이 필요합니다. AI융합연구센터에서도 지나치게 광범위한 목표를 설정하기보다는, 연구실의 특성과 강점을 고려하여 특성화된 방향성을 제시해 주신다면 보다 현실적이고 실질적인 연구 성과를 도출할 수 있을 것이라 생각합니다. 앞으로도 연구실이 지속적으로 발전할 수 있도록 연구 환경 조성 및 지원이 이루어지기를 기대합니다. 이상으로 인터뷰에 응해주신 김영훈교수님께 감사드리며, 자율성을 중심으로 연구원이 스스로 탐색하고 이를 통해 창의성과 독립성을 증진하는 데 집중하여 큰 성과를 창출하고 있는 인공지능연구실이 우수한 연구성과를 바탕으로 더욱 큰 성장하시길 기원하겠습니다. (작성편집 : AI융합연구소 산학협력중점교수 안병룡)
![[Industry] HAI 멤버십회사 ㈜NGL, 글로벌 물류 혁신을 이끄는 AI 기반 최적화 솔루션의 선두주자 – 노상일대표 편](http://aic.hanyang.ac.kr/admin/bbs/skin/letterBasic/image/blank_img2.png)
이번 뉴스레터에서는 ㈜NGL을 소개하며, 이 회사가 어떻게 첨단 AI 기술을 물류 분야에 도입하여 효율적인 운송과 물류 운영 최적화를 이루어내고 있는지에 대해 심층적으로 다뤄보았다. 특히, ㈜NGL의 노상일 대표와의 서면 인터뷰를 통해, 물류 산업의 혁신을 이끌어가는 성공 요인과 향후 비전 등을 생생하게 들을 수 있었다. Q1. ㈜NGL은 어떤 회사인가요? 전반적인 소개 부탁드립니다. ㈜NGL은 글로벌 물류 플랫폼 기업으로, 물류의 핵심 영역에서 효율적인 운송과 창고 운영을 지원하는 혁신적인 기업입니다. 우리는 Compassionate Driver, Customer Focus, Creative Thinker, Growth Mindset이라는 핵심 가치를 바탕으로, 고객 중심의 물류 서비스를 제공합니다.현재 NGL은 미국 내 주요 6개 지역—캘리포니아, 애리조나, 텍사스, 조지아, 앨라배마, 한국에서 운영되고 있으며, 약 300명의 직원이 근무하고 있습니다. 한 달 평균 3,000~4,000개의 컨테이너를 운송하며, 연 매출은 약 8,000만 달러에 달합니다.NGL은 단순한 물류 서비스를 넘어, 지능형 TMS(Transportation Management System) 플랫폼을 개발하여 스마트 물류 생태계를 선도하고 있습니다. 2년 전부터 한양대학교와 산학 협력을 통해 AI 기반 물류 최적화 기술을 연구하고 있으며, 이를 실제 물류 운영에 적용하여, 자동 배차, 실시간 위치 추적, 운송 최적화 솔루션 등으로 기존 물류의 비효율성을 해결하고 있습니다. [NGL brochure] Q2. 물류 사업과 인공지능을 결합한 지능형 TMS 플랫폼 사업으로 성공적으로 확장할 수 있었던 핵심 요인은 무엇이라고 생각하십니까? NGL이 물류와 AI를 결합하여 지능형 TMS 플랫폼으로 확장할 수 있었던 핵심 요인은, 단순히 AI 기술을 도입한 것이 아니라, 물류 현장의 복잡한 문제를 깊이 이해하고 이를 해결하는 방식으로 기술을 설계했기 때문입니다.우리는 십여 년간 축적한 북미 물류 시장의 데이터와 경험을 바탕으로, AI 모델을 물류 현장의 실시간 데이터를 학습하고 이를 반영할 수 있도록 개발했습니다. 물류 산업은 단순한 경로 최적화만으로 해결되지 않으며, 운전자 행동, 창고 가용성, 실시간 수요 변화 등 다양한 요소가 운영 효율성에 영향을 미칩니다. NGL은 이러한 복합적인 요소를 잘 이해하고 이를 해결하기 위한 기술을 개발했습니다.AI 기술을 활용한 NGL의 성공은 크게 네 가지 요소에서 찾을 수 있습니다:1. 현실 데이터를 기반으로 한 AI 모델 개발:이론적인 모델이 아닌, 실제 물류 현장에서 발생하는 데이터를 반영하여 AI 모델을 최적화했습니다.2. AI와 현장 운영의 유기적 결합: 물류 전문가와 AI 엔지니어 간 협업을 강화하여, 현장에서 검증된 AI 기술만을 실제 물류 프로세스에 반영했습니다.3. SaaS 기반 TMS 플랫폼 구축: 대형 운송사뿐만 아니라 중소 물류 업체도 쉽게 사용할 수 있도록, 클라우드 기반으로 접근성을 높였습니다.4. 실시간 최적화 및 자동화 기능:AI가 실시간으로 데이터를 분석하고 배차 자동화 및 경로 최적화를 통해 최적의 솔루션을 제공하게 했습니다. [2025 CES 참가사진] Q3. NGL만의 향후 비전 달성을 위한 구체적인 목표는 무엇인가요? NGL의 비전은 "Worldwide Boundless Logistics Platform"으로, AI 기반의 지능형 물류 플랫폼을 통해 물류 시장을 혁신하는 것입니다. 이를 위해 다음과 같은 목표를 설정하고 있습니다.1. AI 기반 물류 최적화 기술의 고도화: 현재의 자동 배차, 실시간 경로 최적화, 창고 운영 효율화 등을 발전시켜, 수요 예측, 운송 리스크 분석, 지능형 비용 절감 솔루션으로 확장할 예정입니다.2. SaaS 기반 TMS 플랫폼 확장: 대형 운송사뿐만 아니라 중소 물류 업체들이 AI를 손쉽게 활용할 수 있도록 플랫폼의 접근성을 높여, 고객에게 보다 효율적인 운영을 지원할 것입니다.3. AI와 자동화를 통한 물류 프로세스 혁신:물류 운영 전반을 실시간으로 분석하고 자동으로 조정할 수 있는 체계를 구축하여, 운영자가 개입하지 않고도 최적의 의사결정을 할 수 있도록 지원할 계획입니다.4. 글로벌 시장 진출: 현재는 북미 시장을 중심으로 운영되고 있지만, AI 기반 물류 최적화 기술을 유럽과 아시아 시장으로 확대하여 글로벌 물류 네트워크를 구축할 계획입니다. Q4. AI 기반 물류 사업을 전개함에 있어 NGL만의 업무 수행 방식이나 소통 방식 분위기 등 특별한 내용을 소개해 주신다면? NGL은 소프트웨어 공학 기반의 체계적인 프로젝트 관리와 물류 실무자 및 개발자의 긴밀한 협업을 통해 AI 기반 물류 플랫폼을 개발하고 운영합니다. 물류 현장의 문제를 해결하는 실용적인 접근을 중요시하며, 개발팀과 물류 실무자가 자연스럽게 협력할 수 있는 환경을 조성하고 있습니다.매일 진행되는 데일리 스크럼을 통해 빠른 피드백과 업무 조율을 실현하며, 엔지니어들이 미국 현지 물류 현장을 직접 경험하여 실제 데이터를 기반으로 최적의 솔루션을 설계합니다. 이처럼 NGL은 개방적이고 수평적인 소통 문화를 통해 문제 해결에 집중하며, 빠른 실행, 유연한 피드백, 지속적인 개선의 원칙을 바탕으로 새로운 기능과 모델을 빠르게 테스트하고 개선하고 있습니다. [회사내 소통 현장 – 데일리 스크럼] Q5. HAI 멤버십에 참여하시면서 한양대 ERICA AI융합연구소에 대한 기대사항은? NGL은 한양대학교 ERICA AI융합연구소와의 협력을 통해 AI 기반 지능형 물류 기술을 한 단계 더 발전시키고, 이를 실제 물류 운영에 효과적으로 적용하기를 기대합니다.첫째, 산학 협력을 통한 AI 연구 강화입니다. 물류 산업에서 AI가 제대로 작동하려면 이론적 모델이 아닌, 실제 운송 및 창고 데이터를 기반으로 해야 합니다. 연구소와 함께 물류 최적화, 수요 예측, 리스크 분석 등 핵심 기술을 정교하게 발전시켜 나가고자 합니다.둘째, 우수 인재와의 실무 중심 프로젝트 진행입니다. NGL은 혁신적인 AI 기반 물류 솔루션을 함께 개발할 인재를 찾고 있으며, 연구소와 협력하여 실무 프로젝트를 통해 AI 전문가들이 실제 문제 해결 경험을 쌓도록 지원할 계획입니다.셋째, 연구소의 인공지능 심포지아는 물류 외 AI 산업 동향을 파악할 수 있는 유익한 기회로, 앞으로도 다양한 산업과 AI 기술 융합을 접할 수 있는 프로그램이 확대되기를 바랍니다.NGL은 한양대학교 ERICA AI융합연구소와의 지속적인 협력을 통해 AI 물류 혁신을 선도하고, 최신 기술을 물류 운영에 접목하는 연구를 이어가며, 산업과 학문이 함께 발전할 수 있도록 노력할 것입니다.[회사 정문 전경] 이번 인터뷰를 통해 NGL이 AI를 활용해 물류 혁신을 주도하고, 글로벌 시장에서 성장해 나갈 가능성을 엿볼 수 있었다. 한양대학교 ERICA AI융합연구소와의 협력은 NGL의 경쟁력을 한층 높여줄 것으로 기대된다. (작성편집 : AI융합연구소 산학협력중점교수 안병룡)
![[Performance] 2025년 1/4분기 우수논문 Review – ERICA AI융합연구소](http://aic.hanyang.ac.kr/admin/bbs/skin/letterBasic/image/blank_img2.png)
한양대학교 AI융합연구소는 2025년 우수 논문성과 도출에 집중하며 다양한 동기부여 방안을 마련하고 있다. 현재 운영 중인 인공지능융합혁신인재양성사업과 융합보안대학원사업에서는 연차별 정량적 목표에 따라 SCI 및 비SCI 논문 수뿐 아니라, JCR 상위 10% 및 분야 상위 10% 학술지 논문 수도 성과지표로 관리하고 있다. 특히 작년부터는 논문의 질적 수준을 강화하기 위해 고급 AI 연구역량지수(SCI mrnIF)를 새롭게 도입하여 SCI급 논문의 순위보정 영향력지수를 기준으로 목표 점수를 설정하고 성과를 체계적으로 관리 중이다. 이러한 질적 관리의 결과로 2025년에는 고급 AI 연구역량지수 기준에 부합하는 우수 논문들이 빠르게 도출되고 있으며, 이미 1분기 내에 우수논문 3편이 조기에 확정되었다. 이는 연구소의 전략적 관리와 연구자들의 노력에 힘입은 성과로 평가된다. 조기에 발표된 우수 논문을 소개한다. [표] AI융합연구소 우수성과논문 3편 주요내용 (2025. 3월말 기준) No 교수 논문제목 학술지(대회)명 논문게제일 우수지표 1 최원일교수 AnyKey: A Key-Value SSD for All Workload Types ASPLOS ’25, Rotterdam, Netherlands 2025/3 BK인정 우수학술 대회논문 (4점) 주요내용 논문우수성 키-값 기반 솔리드 스테이트 드라이브(KV-SSD)는 대규모 키-값 저장소(KV 저장소) 응용 프로그램을 위한 잠재적인 저장 솔루션으로 간주된다. 그러나 기존의 KV-SSD 설계는 값(value)의 크기가 키(key)의 크기보다 훨씬 큰 특정 유형의 워크로드에 최적화되어 있다. 흥미롭게도, 실무에서는 키의 크기가 상대적으로 큰 또 다른 유형의 워크로드도 존재한다. 우리는 이러한 탐색되지 않은 워크로드를 사용하여 현재의 KV-SSD 설계를 재평가하였고, 그 성능이 상당히 저하된다는 것을 확인하였다. 성능 문제는 메타데이터의 크기 증가에서 비롯된다는 점에 착안하여, 우리는 키의 크기가 다양하더라도 메타데이터 크기가 증가하지 않도록 하는 새로운 KV-SSD 설계인 AnyKey를 제안한다. 다양한 실제 워크로드를 사용한 상세한 평가 결과, AnyKey는 키와 값의 크기가 다양한 여러 유형의 워크로드에서 최신 KV-SSD 설계보다 뛰어난 성능을 보였다. CCS 개념어: 정보 시스템 → 저장소 관리; 플래시 메모리; 키-값 저장소 키워드: 키-값 SSD, 로그 구조 병합 트리, 저장소 관리 소프트웨어, 지연 시간 편차 ACM 참고 문헌 형식: Chanyoung Park, Jungho Lee, Chun-Yi Liu, Kyungtae Kang, Mahmut Taylan Kandemir, and Wonil Choi. 2025. AnyKey: 모든 워크로드 유형을 위한 키-값 SSD. 제30회 ACM 국제 프로그래밍 언어 및 운영체제 아키텍처 지원 컨퍼런스 논문집 (ASPLOS ’25), 1권, 2025년 3월 30일–4월 3일, 네덜란드 로테르담. ACM, 뉴욕, 미국. 2 박태준교수 Recent advancement and design in supercapacitor hybrid electrode materials: Bridging the gap between energy and power density ELSEVIER (Chemical Engineering Journal Advances) 2025/3 JCR상위 18.2%이상 주요내용 논문우수성 이 논문은 슈퍼커패시터(SC: Supercapacitor)의 원리와 종류, 전극 재료, 응용 가능성에 대해 종합적으로 다룬다. 전통적인 화석 연료 사용이 환경오염과 자원 고갈 문제를 야기하면서, 친환경 에너지 저장장치에 대한 관심이 높아졌다. 그 중 슈퍼커패시터는 높은 출력밀도, 긴 수명, 빠른 충방전 특성 등으로 주목받고 있다. 슈퍼커패시터는 저장 방식에 따라 전기이중층 커패시터(EDLC), 의사커패시터(pseudocapacitor), 하이브리드 커패시터로 나뉘며, 각각의 저장 메커니즘과 장단점이 다르다. EDLC는 탄소 기반 전극으로 물리적 전하 저장을 하며, 의사커패시터는 금속산화물이나 전도성 고분자를 이용한 전기화학적 반응으로 에너지를 저장한다. 하이브리드 커패시터는 두 방식을 혼합해 에너지 밀도와 출력 밀도의 균형을 도모한다. 전극 재료는 성능에 결정적 영향을 미치며, 활성탄, 탄소나노튜브, 그래핀, 전도성 고분자, 금속산화물 및 칼코겐화물 등이 사용된다. 각각은 고유한 장점(예: 높은 비표면적, 우수한 전도성)을 지니며, 복합화나 도핑을 통해 성능을 개선할 수 있다. 슈퍼커패시터는 재생 가능 에너지 저장, 전기차, 휴대기기, 전력망 안정화 등 다양한 분야에서 응용되며, 기존 배터리의 한계를 보완하는 보조 에너지원으로 활용 가능하다. 향후 연구는 에너지 밀도 향상, 저비용·고내구성 소재 개발, 대량생산 기술 확보에 집중될 것으로 전망된다. 3 강경태교수 Paralfetch: Fast Application Launch on Personal Computing/Communication Devices IEEE COMPUTER SOC 2025/3/26 JCR상위 11.1%이상 주요내용 논문우수성 Paralfetch는 개인용 컴퓨팅 및 통신 장치에서 애플리케이션 실행 시간을 단축하기 위해 개발된 고성능 앱 프리페처이다. 기존 프리페처들은 캐시 무효화의 불완전성과 낮은 추적 정확도, 비효율적인 I/O 스케줄링으로 인해 실행 성능 개선에 한계가 있었다. Paralfetch는 이를 해결하기 위해 세 가지 핵심 기술을 도입한다. 첫째, 파일 시스템 수준에서 메타데이터 의존성을 분석하고, 페이지 폴트 모니터링을 통해 누락된 블록을 정밀하게 추적한다. 둘째, SSD에서는 메타데이터 시프트와 범위 병합을 통해 병렬 I/O 성능을 극대화하고, HDD에서는 LBA 정렬로 디스크 헤드 이동을 최소화한다. 셋째, 앱 실행과 프리페치 스레드를 병렬로 수행하며, 프리페치 병목 발생 시 동적으로 최적화 수준을 조정해 성능을 유지한다. 실험 결과, Paralfetch는 기존 GSoC Prefetcher 및 FAST 대비 PC에서 최대 48%, Raspberry Pi 3에서 31%, 안드로이드 스마트폰에서 11%의 실행 시간 단축 효과를 보였다. 또한 SSD 기준 672KB 수준의 낮은 저장소 오버헤드와 최소한의 CPU 및 메모리 사용으로 경량성과 효율성을 동시에 확보했다. EXT4 외 다양한 파일 시스템과 리눅스 커널에서도 적용 가능해 확장성도 뛰어나다. Paralfetch는 정확한 추적, 지능형 I/O 스케줄링, 병렬 실행 최적화를 통해 앱 실행 성능을 실질적으로 개선하는 혁신적인 솔루션이다. AI융합연구소가 주관하는 인공지능융합혁신인재양성사업과 융합보안대학원사업의 산학협력 연구를 통해 도출된 우수 논문을 지속적으로 발굴하고, 뉴스레터 등 다양한 매체를 활용해 논문의 핵심 내용과 성과를 널리 알릴 예정이다. 이러한 활동을 통해 연구성과의 외부 확산과 기관 홍보를 강화하고, 연구자의 자긍심과 만족도를 높여 논문의 질적 향상을 지속적으로 추진할 계획이다. ※ 본 내용중 논문내용/우수성 요약에 있어 ChatGPT4.0을 활용하였음을 고지합니다. (작성 : AI융합연구소 산학협력중점교수 안병룡)





Copyright© 한양대학교 ERICA 한양AI융합연구원/AI융합연구소. All Right Reserved.Site by THREEWAY



