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'수학 모델'통합검색 결과 입니다. (4건)

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KAIST·DGIST·서울대, AI로 과학 난제 해결 나선다

과학 난제를 해결할 AI+S&T 사업단 4개가 선정돼, 본격적인 연구 개발에 착수했다. 과학기술정보통신부는 24일 '차세대 인공지능(AI)+과학기술(S&T) 기반기술 개발사업' 착수보고회를 개최하고, 신규 선정된 KAIST 2곳과 DGIST, 서울대 각 1개팀이 기술 개발에 착수했다고 밝혔다. 선정 사업단은 ▲물리·수학 기반 AI 해석·예측 모델 분야 2개 기관 ▲차세대 AI 구조 연구 분야 2개 기관 등 총 4개 기관이다. 사업기간은 올해 7월부터 노는 2031년 6월까지 5년이다. 예산은 사업단별 평균 50억원씩 총 200억원이 지원된다. 물리·수학 기반 AI 해석·예측 모델 분야에서는 조건이 달라져도 안정적으로 작동하는 AI 모델 개발이 목표다. 하우석 KAIST 교수팀이 조건과 환경이 달라져도 데이터에 내재된 인과 구조와 지배방정식을 추론하는 수학·물리 기반 인과 AI 모델을 개발한다. 또 유재석 DGIST 교수팀은 다양한 현상에서 어떤 물리 법칙이 지배적으로 작용하는지 가시화를 기반으로 AI가 스스로 판단하고 해석 전략을 선택하는 AI 역학자를 개발한다. 형상·조건이 바뀔 때마다 반복해야 했던 시뮬레이션 비용을 줄이고, 배터리·열교환기 등 다양한 분야의 설계·개발 속도가 향상될 것으로 예상했다. 차세대 AI 구조 연구 분야에서는 오민환 서울대학교 교수팀은 문맥이 길어질수록 연산량이 급격히 늘어나는 구조적 한계를 수학적으로 규명하고, 이를 극복해 긴 문맥에도 효율적으로 처리할 수 있는 새로운 AI 구조와 학습법을 개발하는 것이 목표다. 긴 문맥을 처리하는 계산·메모리늬 효율·학습 안정성 향상이 기대됐다. 윤철희 KAIST 교수팀은 생성형 AI 모델이 학습하며 성능을 높여가는 원리를 수학적으로 규명하고 구조 설계부터 학습, 신뢰성 검증까지 전 과정에 적용할 차세대 AI 개발 방법론을 확보할 계획이다. 시행착오에 의존했던 기존 AI 모델 개발 방식에서 벗어나, 원리에 기반한 예측 가능하고 신뢰할 수 있는 AI 설계·개발 기반을 마련한다. 윤경숙 과기정통부 기초원천연구정책관은 “물리와 수학 법칙에 기반한 AI 모델을 확보하면 과학 연구의 엄밀성과 정확성이 높아져 연구 현장은 물론 반도체·배터리 등 산업 분야에도 실질적인 도움이 될 것”이라고 말했다.

2026.08.24 15:03박희범 기자

SKT 독자 AI 모델 'A.X K2' 수학도 잘한다..."올림피아드 금메달 수준"

SK텔레콤이 개발한 독자 AI 모델 'A.X K2'가 국제수학올림피아드(IMO) 문제 평가에서 금메달 기준에 해당하는 성적을 거둬 이목을 끈다. 아울러 글로벌 수학 추론 벤치마크에서도 공동 최고점을 기록하며 수리 추론 성능을 입증했다. 11일 SK텔레콤 뉴스룸에 따르면, A.X K2가 IMO 2026 6개 문제 평가에서 42점 만점에 29점을 기록했다. 올해 IMO 금메달 기준선인 29점과 같은 점수다. A.X K2 각종 수학 평가 선두권 휩쓸었다 A.X K2는 미국과 중국 이외 지역에서 개발된 AI 모델 가운데 현재까지 IMO 2026 금메달 기준을 충족했다. 중국 샤오홍슈(레드노트)의 'dots-note-3.0'은 이번 평가에서 42점 만점을 기록한 가운데, A.X K2는 그 뒤를 잇는 유일한 국내 AI 모델이다. 아울러 A.X K2는 IMO 2025 기출문제 평가에서도 42점 만점에 35점을 받아 당시 금메달 기준을 충족했다. 한국수학올림피아드(KMO) 2026 2차 평가에서는 만점을 기록했다. 앞서 이전 모델인 A.X K1도 KMO 1차 시험에서 국내 독자 모델 가운데 가장 높은 점수를 받았다. A.X K2는 오픈소스 AI 플랫폼 허깅페이스의 'MathArena AIME 2026' 리더보드에서도 정상에 올랐다. 고난도 수학적 추론과 문제 해결 능력을 평가하는 지표로 97.1%의 정확도를 기록하면서, 오픈AI 최고기술책임자 출신 미라 무라티가 설립한 싱킹 머신스 랩의 '잉클링(Inkling)'과 공동 최고점을 기록했다. 이 평가에서 중국 스텝펀의 'Step-3.5-Flash'는 96.67%, 문샷AI의 'Kimi-K2.6'은 96.4%를 기록했다. AIME는 미국수학올림피아드 선발 과정에 활용되는 수학 시험인데, MathArena AIME 2026은 올해 AIME 문제를 기반으로 30개 문항을 공개해 AI 모델의 최종 답변 정확도를 평가한다. AI 모델에서 수학 능력이 왜 중요할까 AI 모델에서 수학 능력을 주요 성능 지표로 보는 이유는 복잡한 문제를 여러 단계로 나눠 논리적으로 추론하고 일관된 결론을 도출하는 능력을 평가할 수 있다는 점이다. 단순히 계산을 얼마나 잘하는지 따지는 게 아니라는 설명이다. 특히 수학은 정답과 오답을 명확하게 판별할 수 있다는 점에서 AI의 추론 능력을 객관적으로 검증할 수 있다. 자연어 평가에서는 그럴듯한 답변과 정확한 답변을 구분하기 어려운 경우가 있으나 수학 문제는 결과의 정확성을 비교적 명확하게 확인할 수 있다. 이 때문에 높은 수학 추론 능력은 금융·회계뿐 아니라 제조 공정 최적화, 물류, 과학 연구 등 복잡한 계산과 다단계 판단이 필요한 산업 분야에서 AI의 활용 가능성을 가늠하는 지표로도 활용된다. 계산이나 추론 과정에서 발생한 작은 오류가 비용 증가나 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있는 만큼 AI 모델은 정확한 추론 능력이 중요하다는 뜻이다. 국제 AI 안전 보고서도 수학 추론 능력의 향상이 안전 필수 소프트웨어 검증과 복잡한 과학 문제 해결, AI 연구 등 다른 영역의 성능 향상으로 이어질 가능성에 주목하고 있다. 글로벌 AI 기업들이 수학 분야 인재 확보에 나서는 것도 같은 맥락이다. 올해 필즈상 수상자인 제이콥 치머만 토론토대 교수는 최근 AI 안전 연구를 위해 오픈AI에 합류한다고 밝혔다. AI 모델의 성능 경쟁이 단순한 언어 생성 능력을 넘어 정밀한 추론과 검증 능력으로 확대되면서 수학 역량의 중요성도 커진 셈이다. SK텔레콤이 지난달 공개한 A.X K2는 6880억 개 매개변수로 개발된 AI 모델로 수학과 과학 추론 능력, 한국 지식과 장문 추론 능력을 강화된 점이 특징이다.

2026.08.11 10:38박수형 기자

수학자들 뭉쳐 암재발 해결…생물학적 난제 풀어

수학자들이 생물학 난제를 수학적 모델로 해결했다. 이를 이용하면, 암재발도 제어할 수 있을 전망이다. 기초과학연구원(IBS)은 의생명 수학 그룹 김재경 CI(KAIST 수리과학과 교수)와 POSTECH 수학과 김진수 교수, KAIST 공학생물학대학원 조병관 교수 공동연구팀이 수학적 모델링을 통해 세포 내부에서 발생하는 생물학적 잡음을 제거하고 세포의 운명을 정밀하게 제어할 수 있는 '잡음 제어 원리'를 이론적으로 확립했다고 29일 밝혔다. IBS 측은 이번 이론 확립으로 단일 세포 정밀 제어 뿐만 아니라, 향후 암 치료 및 합성생물학 분야 난제를 해결할 새로운 이정표가 될 것으로 기대했다. 연구의 시작은 암 치료가 성공적으로 끝났는데도 재발하거나, 강력한 항생제를 써도 일부 세균이 살아남는 이유에서 비롯됐다. 이 같은 핵심 원인 중 하나가 세포 내부에서 무작위로 발생하는 '생물학적 잡음(Biological Noise)'이 지목됐다. 유전자가 같은 세포라도 단백질 양이 저마다 달라 약물 치료를 피해 살아남는 '아웃라이어(Outlier, 튀는 세포)'가 생겨나기 때문. 그간 과학자들은 세포 집단 평균값만 조절할 수 있었을 뿐, 개별 세포에서 일어나는 불규칙한 변동성을 제어하는 일은 오랜 숙제였다. 기존 유전자 회로 기술은 세포 집단의 평균 단백질 양은 맞출 수 있었으나, 개별 세포 간 편차인 잡음은 오히려 증폭시키는 한계가 있었다는 것이다. 연구팀은 이를 '냉온탕을 오가는 샤워기'에 비유했다. 샤워기 물 온도를 평균 40도에 맞췄더라도, 펄펄 끓는 물과 얼음물이 번갈아 나온다면 정상적인 샤워가 불가능한 것과 같다는 것이다. 즉 '평균의 함정'에 빠져 통제를 벗어난 소수 세포들이 암 재발이나 항생제 내성을 일으키는 주범이 된다. 연구팀은 이 문제 해결을 위해 '잡음 제어기(Noise Controller, NC)'라는 새로운 수학적 모델을 고안했다. 먼저 시스템 최종산출물이 서로 결합해 짝을 이루는 '이합체(dimer) 반응'을 이용해 세포마다 달라지는 산출물 분산을 조절할 수 있을지를 검토했다. 그 과정에서 이합체 반응이 세포 상태 흔들림, 즉 잡음을 감지하는 센서 역할을 할 수 있음을 확인했다. 하지만 초기 시도에서는 이 방법만으로 세포 간 차이를 줄이는 데 한계가 있었다. 이에 따라 특정 물질이 필요 이상으로 많이 만들어질 경우 이를 바로 줄여주는 장치가 함께 필요하다고 판단했고, 단백질이 과도하게 많아지면 즉각적으로 분해하는 '분해 기반 작동(degradation-based actuation)' 원리를 결합했다. 그 결과, 외부 환경 변화에도 세포 내 잡음 수준을 일정하게 유지하는 '잡음 견고 완전 적응(Noise RPA)'을 이론적으로 구현해냈다. 이를 통해 세포 간 편차를 보편적인 생물학적 시스템이 도달할 수 있는 최소 수준 파노인자(Fano factor)를 1인 수준까지 억제하는 데 성공했다. 연구팀은 이 모델을 대장균 DNA 복구 시스템에 가상으로 적용해 성능도 입증했다. 기존 시스템에서는 DNA 손상을 복구하는 단백질의 양이 세포마다 크게 달라 약 20% 세포가 복구에 실패해 사멸했다. 하지만, 잡음 제어기(NC)를 적용해 모든 세포 단백질 양을 균일하게 조절하자 사멸률을 7%까지 낮출 수 있었다. 정교한 수학적 원리만으로 세포 생존율을 획기적으로 끌어올린 것이다. 이는 기존의'평균 제어' 패러다임을 넘어, 개별 세포 하나하나를 정밀하게 다루는 '단일 세포 제어'를 실현했다는 점에서 의미가 크다. 연구를 이끈 김재경 CI는 "생명 현상에서 운이나 우연으로 치부되던 세포 간 잡음을 수학적 설계를 통해 제어 가능한 영역으로 가져왔다는 데 의의가 있다”며, "앞으로 암 치료 내성 극복, 고효율 스마트 미생물 개발 등 정밀한 세포 제어가 필수적인 분야에서 핵심적인 역할을 할 것”이라고 밝혔다. 공동 교신저자인 김진수 POSTECH 교수는 "반응 네트워크 이론을 이용한 세포 내 잡음의 이론적 수식에서 출발해 실제 생물학적 기전을 설계했다는 점에서, 수학 모형의 힘을 잘 보여주는 연구”라고 강조했다. 연구 결과는 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications, IF=15.7)'에 최근 실렸다.

2025.12.29 16:39박희범 기자

편미분 방정식으로 지워진 지문 복원 성공

수학 방정식으로 지워진 지문을 완벽하게 복원하는 기술이 개발됐다. 지문 포렌식에 새로운 지명을 열었다는 평가다. 고려대학교는 수학과 김준석 교수 연구팀이 기초과학연구원 연구진 등과 순수 수학적 모델만으로 훼손된 지문을 복원하는 혁신적 기술을 개발했다고 4일 밝혔다. 김준석 교수는 "인공지능이나 고성능 연산장치도 필요없다"며 "실제 실험에서 손상된 지문을 정밀하게 추정·복원하는 데 성공, 포렌식과 법과학 분야에서 관심이 크다'고 말했다. 연구 성과는 국제 학술지 (Pattern Recognition(IF=7.6))에 온라인으로 게재됐다. 기존 지문 복원은 이미지 보정, 신호 처리 또는 대규모 학습 기반 인공지능 모델로 구현했다. 그러나 이는 대량의 데이터와 GPU 장비가 필요한데다, 패턴 인식의 한계로 인해 실제 수사 현장에서는 활용에 제약이 따랐다. 연구팀은 손상된 지문의 주변부(경계 데이터)만을 활용해 내부의 끊긴 융선(ridge) 구조를 채워 넣는 새로운 수학적 복원 모델을 설계했다. 손상된 지문의 가장자리에서 중심부 방향으로 편미분 방정식(PDE)을 적용해 남아 있는 패턴의 흐름을 자연스럽게 확장하는 방식의 복원 기법을 개발한 것. 이를 통해 쪽지문(지문의 일부만 남은 경우)에서도 훼손된 내부 구조를 수학적으로 추정하는데 성공했다. 편미분방정식(PDE)은 여러 변수로 이뤄진 함수와 그 변수들의 변화율(미분)을 함께 포함한 방정식이다. 시간과 공간에 따라 변하는 온도, 압력, 유체 흐름, 전자기장 등 다양한 물리 현상을 수학적으로 표현할 수 있다. 연구팀은 또 물리·재료과학 분야에서 구조 형성을 설명하는 블록 공중합체 수학 모형을 지문 복원에 응용했다. 블록 공중합체는 서로 다른 종류의 고분자 블록들이 화학적으로 연결된 고분자를 말한다. 각 블록의 특성에 따라 다양한 나노구조를 형성할 수 있다. 김준석 교수는 "이를 통해 단순한 이미지 보정이 아니라 지문의 구조적 본질을 재구성하는 수준의 복원이 가능했다"며 "이는 기존 복원 알고리즘과 대비되는 중요한 차별적 요소"라고 강조했다. 김 교수는 또 "이번 기술은 대규모 학습 데이터나 고가의 GPU 없이도 경량 모델로 빠르게 구동된다는 점에서 실용성이 높다"며 "연구팀은 부분적으로 지워지거나 끊긴 지문을 대상으로 한 복원 실험에서 선명한 융선 구조와 일관된 패턴을 확보하며 기술의 유효성을 확인했다"고 설명했다. 연구팀은 지문 내부 구조를 PDE 기반으로 지엽적으로 추정·복원하는 방식에 대해 관련 특허를 등록했다.

2025.12.04 15:34박희범 기자

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