AI 리서치

    AI 시스템을 만드는 엔지니어와 연구자를 위한 자료

    연구자와 학생을 위한 자료: 수학 기초, 대학 강의, 아키텍처, 학습 방법, 논문 피드, 한국 학계를 포함한 연구소.

    한국 AI 학계

    한국에서 누가 프론티어 AI 연구를 하고, 각 연구실이 무엇을 연구하며, 톱 학회에서 어떤 성과를 내는지 정리했습니다.

    누가 무엇을 연구하나

    중심에 연구 주제, 그 둘레에 연구자 23명, 바깥 고리에 연구실 구성원 425명. 연구실이 클수록 부채꼴이 넓어집니다.

    Jinheon Baek — 황성주Jaehyeong Jo — 황성주Bedionita Soro — 황성주Taewook Nam — 황성주Youngwan Lee — 황성주Dongki Kim — 황성주Jenny Yang — 황성주Heejun Lee — 황성주Sangwoo Park — 황성주Junhyun Park — 황성주Dongchan Min — 황성주Jaewoong Lee — 황성주Junmo Cho — 황성주Yukyeong Lee — 황성주Minki Kang — 황성주Beomyoung Kim — 황성주Soyeong Jeong — 황성주Sangwon Jang — 황성주Taekyung Ki — 황성주Dongbok Lee — 황성주Geon Park — 황성주Jin Jiongdao — 황성주Kangsan Kim — 황성주Jun Hyeong Kim — 황성주Yumin Choi — 황성주ByeongHun Bang — 황성주Daegyu Sung — 황성주Aoxuan Silvia Zhang — 황성주Sehee Kim — 황성주Woongyeong Yeo — 황성주Hyunbin Kwak — 황성주Hanna Lee — 황성주Hyomin Lee — 황성주Dohyeon Kim — 황성주Changyeon Kim — 신진우Woomin Song — 신진우Kyuyoung Kim — 신진우Huiwon Jang — 신진우June Suk Choi — 신진우Dongjun Lee — 신진우Daewon Choi — 신진우Myungkyu Koo — 신진우Hyunseok Lee — 신진우Dongyoung Kim — 신진우Taeyoung Kim — 신진우Jeonghoon Kim — 신진우Byungwoo Jeon — 신진우Suhyeok Jang — 신진우Byungjun Yoon — 신진우Junbeom Kim — 신진우Hojin Jeon — 신진우John Won — 신진우Seungjun Moon — 신진우Jimin Lee — 신진우Beomjun Kim — 신진우Hyunjun Jeon — 신진우Yonghoon 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    연구자를 선택하면 연구 주제, 같은 주제의 연구자, 연구실 구성원이 표시됩니다. 주제를 선택하면 해당 분야의 모든 연구자가 보입니다. 연결선은 공유 연구 주제를 뜻하며(공동 저술 아님), 바깥 고리 점은 각 연구실 홈페이지 기준 현재 대학원생입니다.

    학계는 넥스트 웨이브에 맞물려 있나?

    각 연구자의 연구를 AI 가치 창출의 다섯 웨이브에 대응시켰습니다 — 프레임워크는 넥스트 웨이브 참조.

    W1 컴퓨트·메모리
    해당 없음
    W2 프론티어 모델
    19명
    W3 에이전트 노동
    6명
    W4 과학을 위한 AI
    5명
    W5 임보디먼트
    4명

    무게중심은 명확합니다. 연구자 23명 중 19명이 웨이브 2 — 프론티어 모델과 그 평가·경제성 — 를 연구합니다. 한국이 상업적으로 이미 놓쳤고 중국 오픈웨이트가 가치를 범용화하고 있는 바로 그 웨이브입니다. 하지만 자세히 보면 이 W2 연구의 상당수는 모델을 싸게 만드는 연구입니다 — 증류(DistiLLM-2), KV 캐시 압축(KVzip), 적응형 재귀 — 제한된 컴퓨트로 돌아가는 소버린 AI에 정확히 필요한 연구입니다.

    산업이 지금 통과 중인 웨이브 3(에이전트 노동)은 얇지만 실재합니다(6명): 도메인 밖에서도 동작하는 웹 에이전트, 검색 추론 에이전트, 추론 모델의 사고방식을 조종하는 분류 체계, RLHF·정렬. 웨이브 4에는 진짜 씨앗이 있습니다(5명): 최우수논문상을 받은 가상 환자·병원 워크플로 시뮬레이션, 핵융합 플라즈마 예측, 뇌 영상. 그리고 한국의 구조적 기회인 웨이브 5는 학계 인력이 산업 논리와 가장 잘 맞물리는 곳입니다(4개 연구실): 휴머노이드 이동·조작 VLA, 언어 기반 정교 파지, 3D 어포던스 — 해당 연구실 대학원생만 약 130명입니다.

    정직한 공백: 이 AI 교수진 중 웨이브 1을 연구하는 사람은 없습니다 — 한국이 실제로 이긴 컴퓨트·메모리 웨이브는 AI대학원이 아니라 전자공학과와 산업 팹에 있습니다. 그리고 가장 아픈 공백은 W3입니다. 산업의 현재 웨이브는 제품으로 출시되는 에이전트인데, 한국 학계에는 모델 효율화 클러스터만 한 규모의 에이전트 시스템 연구 클러스터가 없습니다. 결론: 학계는 '엇나간' 것이 아니라 산업 전선보다 한 웨이브 뒤에 있습니다 — 모델을 싸게 만드는 데는 깊고, 임보디먼트에는 잘 포지셔닝됐지만, 올해 돈이 움직이는 곳에서는 얇습니다.

    KAIST 김재철AI대학원

    대학

    한국 최대의 AI 전문 대학원. 교수 연구실이 LLM·생성 모델, ML 이론, NLP, 헬스케어 AI를 아우르며 한국 AI 스타트업의 상당수가 여기서 시작됩니다.

    방문

    학회 성과

    NAIRL 네트워크의 ICML 2026 성과에서 단일 기관 최다 — 7명의 PI가 13편 — 이며, KAIST 연구실들은 매 시즌 NeurIPS·ICML·ICLR에 논문을 냅니다.

    황성주 (Sung Ju Hwang)MLAI Lab효율적 장문맥 생성 모델, LLM, 자기 진화 AI
    신진우 (Jinwoo Shin)ALIN Lab머신러닝의 알고리즘적 기초, 강건성, 자기지도 학습
    오혜연 (Alice Oh)NLP·CSS group다국어·다문화 LLM 평가, AI 윤리와 안전
    서민준 (Minjoon Seo)LK LabLLM의 검색과 지식 표현; Config Intelligence 공동창업자·CEO
    최윤재 (Edward Choi)전자의무기록 표현 학습, 의료 AI
    윤세영 (Se-Young Yun)OSI Lab분산·연합 학습, LLM 효율화와 추론
    주재걸 (Jaegul Choo)DAVIAN Lab생성 모델, 비주얼 컴퓨팅, 인간-AI 상호작용
    이기민 (Kimin Lee)강화학습, 생성 모델을 위한 RLHF·정렬
    이주호 (Juho Lee)SIML Lab베이지안 딥러닝, 확률·생성 모델링
    황의종 (Steven Euijong Whang)Data Intelligence Lab데이터 중심 AI, 책임 있고 강건한 머신러닝

    서울대학교 AI연구원(AIIS)

    대학

    공학·자연과학·의학의 연구실을 연결하는 서울대의 융합 AI 연구원. 컴퓨터 비전, 딥러닝 시스템, 바이오인텔리전스가 특히 강합니다.

    방문

    학회 성과

    서울대 비전·ML 연구실들은 매 시즌 NeurIPS·ICML·CVPR에 논문을 올립니다. Vision & Learning Lab 한 곳만 해도 NeurIPS 2025와 ICML 2025 채택을 발표했습니다.

    이경무 (Kyoung Mu Lee)Computer Vision Lab컴퓨터 비전, 영상 복원, 3D 이해
    윤성로 (Sungroh Yoon)Data Science & AI Lab딥러닝, 온디바이스 AI, 바이오인포매틱스
    장병탁 (Byoung-Tak Zhang)Biointelligence Lab체화·인지 AI, 인간 수준 학습
    김건희 (Gunhee Kim)Vision & Learning Lab멀티모달 학습, 비전-언어 모델
    송현오 (Hyun Oh Song)Machine Learning Lab효율적 딥러닝, 이산 최적화, 강화학습
    오성회 (Songhwai Oh)Robot Learning Lab로봇 학습, 모션 플래닝, 안전한 자율성
    곽노준 (Nojun Kwak)MIPAL컴퓨터 비전, 객체 탐지, 효율적 온디바이스 모델

    NAIRL — 국가 AI 연구실 네트워크

    연구 네트워크

    KAIST·연세대·고려대·POSTECH의 AI 연구실을 잇는 기관 간 네트워크로, 참여 대학의 프론티어 연구를 결집합니다.

    방문

    학회 성과

    네트워크 전체로 ICML 2026에 31편 채택을 발표 — 한국 대학 AI 연구의 톱 학회 성과를 보여주는 가장 명확한 단일 수치입니다.

    유영재 (Youngjae Yu)Yonsei멀티모달 학습, 상식 추론, 로봇 학습
    조민수 (Minsu Cho)POSTECH · Computer Vision Lab시각적 대응, 객체 발견, 최소 지도 학습
    이성환 (Seong-Whan Lee)Korea Univ패턴 인식, 뇌-컴퓨터 인터페이스; AI학과 학과장
    임희석 (Heuiseok Lim)Korea Univ · NLP & AI Lab한국어 NLP, 거대 언어모델, 대화 시스템

    네이버 AI Lab (TEAM NAVER)

    기업 연구소

    HyperCLOVA X를 만든 네이버의 연구 조직. 제품 개발과 함께 대규모 AI 효율화, 생성 AI 안전성, 로보틱스·피지컬 AI를 연구합니다. 전 리더 하정우는 2025년 초대 대통령실 AI수석이 되었습니다.

    방문

    학회 성과

    NeurIPS 2025에 10편 채택 — 그해 한국 기업 연구소가 공개한 톱 학회 성과 중 최고 기록입니다.

    윤상두 (Sangdoo Yun)NAVER AI Lab비전·멀티모달 파운데이션 모델, 데이터 중심 학습 기법

    LG AI연구원

    기업 연구소

    한국의 기업 프론티어 연구소: EXAONE 모델 패밀리(오픈웨이트 포함), 과학·소재 발견 AI, 과기정통부 소버린 AI 5대 컨소시엄의 한 축. 전 원장 배경훈은 과기정통부 장관이 되었습니다.

    방문

    학회 성과

    Hugging Face 오픈웨이트 릴리스와 함께 EXAONE 기술 보고서와 톱 학회 논문을 발표합니다.

    이홍락 (Honglak Lee)LG AI Research심층 표현·생성 학습; 최고과학자 (미시간대 겸직)

    주요 학회

    AI 연구의 성과가 평가되는 학회들 — 한국 연구실이 성과를 내는 무대입니다.

    NeurIPS
    머신러닝
    매년 12월

    Neural Information Processing Systems

    분야 최고 권위 학회. 2025년 TEAM NAVER가 10편 채택 — 한국 기업 연구소 최고 기록.

    ICML
    머신러닝
    매년 7월

    International Conference on Machine Learning

    ML 3대 학회. 2026년 한국 NAIRL 네트워크가 31편 채택을 발표, KAIST가 단일 기관 최다인 13편.

    ICLR
    머신러닝
    매년 4–5월

    International Conference on Learning Representations

    딥러닝의 오픈 리뷰 학회 — 리뷰와 반박이 OpenReview에 공개됩니다.

    CVPR
    컴퓨터 비전
    매년 6월

    Computer Vision and Pattern Recognition

    최대 규모의 컴퓨터 비전 학회. 서울대·KAIST·네이버 비전 연구실의 단골 무대.

    ICCV
    컴퓨터 비전
    홀수 해 10월

    International Conference on Computer Vision

    CVPR과 함께하는 홀수 해 학회. ECCV와 격년 교대.

    ECCV
    컴퓨터 비전
    짝수 해 가을

    European Conference on Computer Vision

    유럽 최고 비전 학회. ICCV와 격년 교대.

    ACL
    자연어처리
    매년 7월

    Association for Computational Linguistics

    NLP 최고 권위 학회 — 한국어 벤치마크와 LLM 평가 연구가 발표되는 곳.

    EMNLP
    자연어처리
    매년 11월

    Empirical Methods in Natural Language Processing

    ACL의 실증 연구 자매 학회. 검색·평가 트랙에서 한국 연구실 활동이 활발합니다.

    AAAI
    종합 AI
    매년 1–2월

    AAAI Conference on Artificial Intelligence

    ML, 추론, 응용을 아우르는 가장 폭넓은 종합 AI 학회.

    KDD
    데이터 마이닝
    매년 8월

    Knowledge Discovery and Data Mining

    데이터 마이닝과 응용 ML 시스템의 최고 학회.

    CoRL
    로보틱스
    매년 가을

    Conference on Robot Learning

    학습과 로보틱스가 만나는 곳 — 한국이 체화 AI를 미는 지금 주목할 학회.

    ICRA
    로보틱스
    매년 5–6월

    IEEE International Conference on Robotics and Automation

    로보틱스 최대 학회. 한국의 로봇 밀도·임보디먼트 스토리와 직결됩니다.