UNIST가 조선업의 AI 전환(AX, AI Transformation)을 이끌 초거대 산업 AI 개발 연구에 본격 착수한다. 이번 연구는 인공지능대학원, 산업공학과, 컴퓨터공학과, 기계공학과, 경영과학부 등 다양한 학과 교수진이 참여하는 대규모 융합 연구로 추진된다. 과학기술정보통신부 ‘초거대산업 AI연구지원사업’에 조선 분야로 도전하여 최종 선정된 이번 연구는 총 403억원(국비 285억원, 시비 25억원, 기업부담금 93억원) 규모로 추진되며, 조선소에서 생성되는 데이터를 기반으로 산업 특화 초거대 AI를 개발하고 실제 현장에 적용하는 것을 목표로 한다. 이번 프로젝트는 총 6개 세부과제로 구성되며, 각 분야별 UNIST 교수진이 참여해 조선 산업 전반의 AI 혁신을 이끌 계획이다. 먼저 ‘산업 도메인 특화 멀티모달 초거대 AI 모델 개발’ 과제에는 반도체 소재·부품 대학원의 김성엽 교수를 비롯해 인공지능대학원 나승훈, 장영수, 백승렬, 김태환 교수와 기계공학과 정하영 교수가 참여해 조선업 특화 멀티모달 AI 파운데이션 모델 개발을 담당한다. 이 파운데이션 모델은 조선소에서 생성되는 다양한 데이터를 통합 학습하는 핵심 엔진으로, 이후 데이터셋 구축, 플랫폼 개발, 공정 최적화 및 현장 실증 등 전 세부과제의 기반 기술로 활용된다. ‘지능형 AI 처리·학습 플랫폼 기술 개발’ 과제에는 인공지능대학원 윤성환, 심재영, 이연창 교수와 산업공학과 박새롬 교수, 컴퓨터공학과 위성일 교수가 참여해 대규모 산업 데이터를 효율적으로 처리·학습할 수 있는 산업 데이터 학습 플랫폼 구축에 나선다. 또한 ‘산업 도메인 특화 데이터셋·합성 기술 개발’ 과제에는 인공지능대학원 양승준, 김지수, 이연창 교수가 참여해 효율적이고 범용적인 AI 모델 학습을 위한 실제 데이터의 한계를 보완하고 다양한 상황을 포괄할 수 있는 합성데이터 생성 연구를 진행한다. ‘제조·예지보전 및 공정 최적화 기술 개발’ 과제에는 산업공학과 김영대, 김성일, 나형호, 임동영, 임치현 교수와 컴퓨터공학과 김정훈 교수, 인공지능대학원 최진영 교수, 기계공학과 하준형 교수가 참여해 조선업 특화 파운데이션 모델을 기반으로 설계-중일정 계획 공정을 연계한 자동화·최적화 기술을 개발한다. 또한 협동로봇의 예지보전과 지능화된 운용체계 구축도 함께 추진할 계획이다. 이와 함께 ‘산업 도메인 특화 온디바이스 AI 기술 개발’ 과제는 컴퓨터공학과 공태식 교수, 이종은, 황랑기 교수가 맡아 조선 도메인 특화 적응·경량·최적화된 온디바이스 AI 기술을 개발하며, ‘산업 도메인 특화 멀티모달 초거대 AI 서비스 실증’ 분야에는 경영과학부 서병기 교수와 기계공학과 김남훈 교수가 참여해 개발된 기술의 산업 현장 적용과 확산을 담당한다. 이번 연구는 학과 간 경계를 넘는 융합 연구 체계를 기반으로 추진된다는 점에서 의미가 크다. 인공지능 기술 개발뿐 아니라 산업공학 기반의 최적화, 컴퓨터공학 기반 시스템 구현, 기계공학 기반 현장 적용, 경영과학 기반 실증 및 확산까지 전주기를 아우르는 연구 구조가 특징이다. 또 HD현대중공업, HD한국조선해양, 크라우드웍스와의 협력을 통해 산업 현장의 실제 데이터를 기반으로 연구가 진행되며, 개발된 기술은 현장에 적용·검증되는 실증 중심 연구로 추진된다. 대규모 언어모델(LLM) 전문가로서 이번 세부 과제 간 조율을 맡은 나승훈 교수는 “이번 사업은 산업 특화 AI 파운데이션 모델과 응용기술을 개발하는 데 의미가 있다”며 “앞으로 생산계획, 공정, 품질 관리 등 피지컬 AI를 포함한 조선 산업 전반의 AI 전환을 이끄는 중요한 기반이 될 것”이라고 밝혔다. 이어 “이를 통해 제조 산업 AI 분야에서 UNIST의 연구 수월성을 입증해 나가겠다”고 덧붙였다. 한편, UNIST 연구처는 이번 사업을 연구몰입환경 구축을 위한 '연구행정 Pre-Award 시범사업'으로 선정하여 과제 기획, 예산 편성, 자료 작성 및 취합 등 연구자가 대형과제를 수주하는 데 필요한 행정 지원을 수행하였다. 앞으로도 연구 수월성 제고를 위한 UNIST만의 R&D매니지먼트 모델을 정립하고 연구행정 선진화를 선도해 나갈 계획이다.

암, 신경질환, 자가면역질환처럼 발병 경로가 복잡하게 얽힌 병은 검사 하나만으로는 속을 들여다보기 어렵다. UNIST가 동아대학교병원과 손잡고 이 난제를 정밀의학으로 풀어내는 공동연구에 착수했다. 유전자와 단백질, 대사물질 정보를 한데 묶어 질환의 뿌리를 추적하고, 조기 진단과 환자 맞춤형 치료법으로 연결하겠다는 구상이다. 양 기관은 10일, UNIST 110동 해동홀에서 ‘동남권 중개 오믹스 컨소시엄(STOC·Southeastern Korea Translational Omics Consortium)’을 결성했다. STOC 연구단에는 UNIST 생명과학과 교수 5명과 동아대병원 임상의 10명 등 15명이 참여한다. 기초 생명과학 연구와 임상 데이터를 결합해 실험실 분석 결과를 진료 현장으로 잇는 중개연구 체계를 꾸렸다. 이번 공동연구의 핵심은 멀티오믹스다. 유전체, 전사체, 단백체, 대사체 정보를 통합 분석해 질환을 입체적으로 읽어내는 방식이다. 단일 오믹스 분석으로는 놓치기 쉬운 분자 수준의 변화를 포착해 발병 기전 규명, 진단 지표 발굴, 예후 예측, 치료 표적 탐색, 맞춤형 전략 수립까지 연구 범위를 넓힌다. UNIST는 생명과학 연구 인프라와 오믹스 분석 기술을 맡고, 동아대병원은 환자 데이터와 임상 기반을 제공한다. 동아대병원에서는 혈액종양내과, 신경과, 류마티스내과, 진단검사의학과, 병리과가 참여한다. 최장현 생명과학장은 “멀티오믹스 기반 융합 연구를 통해 복합 질환의 이해를 높이고, 향후 진단·치료 기술 개발에 기여할 것으로 기대된다”고 말했다.

적도 태평양의 해수 온도가 크게 바뀌는 해에는 이듬해 겨울 추위 예측이 더 정확해질 수 있다는 연구 결과가 나왔다. UNIST 지구환경도시건설공학과 이명인 교수팀은 영국 기상청 해들리센터와의 공동 연구를 통해 엘니뇨와 라니냐가 서로 전환되는 시기에 겨울 날씨를 좌우하는 북대서양진동(NAO)의 예측 정확도가 크게 높아지는 현상을 규명했다고 26일 밝혔다. 북대서양진동은 북극의 찬 공기를 가두는 제트기류의 강도를 좌우하는 대기 순환 패턴이다. 북반구 한파와 폭설에 큰 영향을 미치지만 해마다 변동 폭이 커 한 달 뒤 상황조차 예측하기 어렵다. 연구에 따르면, 엘니뇨에서 라니냐로, 또는 라니냐에서 엘니뇨로 바뀌는 해에는 다음 해 겨울 기후 모델의 북대서양진동 예측 성능을 나타내는 상관계수가 0.60까지 높아지는 것으로 나타났다. 반면 엘니뇨나 라니냐 상태가 계속 유지되는 해에는 상관계수가 0.03 수준에 머물렀다. 엘니뇨는 적도 태평양의 해수면 온도가 평년보다 높아지는 현상이고, 라니냐는 반대로 해수면 온도가 낮아지는 현상이다. 연구진은 해수 온도 변화로 시작된 강한 대기 변화가 북쪽으로 서서히 전달되면서 북대서양진동에 영향을 주기 때문에 모델의 예측 정확도가 높아지는 것으로 분석했다. 해수 온도 변화로 유발된 대기 각운동량이 약 1년 뒤 북반구 대기 순환에 영향을 주는 ‘지연 효과’와, 로스비 파동을 통해 대기 신호가 바로 전달되는 ‘동시 효과’가 겹치면서 북대서양진동 패턴이 강화되는 것이다. 로스비 파동은 지구 자전의 영향으로 대기 흐름이 물결처럼 굽이치며 이동하는 현상이다. 제1저자인 김기욱 연구원은 “평소 겨울 대기는 여러 자연 변동이 뒤섞여 있어 신호보다 잡음이 더 큰 상황이지만, 엘니뇨와 라니냐가 서로 뒤바뀌는 시기에는 열대에서 시작된 변화가 신호를 구조적으로 강화하기 때문에 역학적 시그널이 강해져 1년 후 예측 성능을 증가시키는 원리”라고 설명했다. 연구팀이 제시한 이론은 최근 북반구 겨울 기후 사례와도 잘 맞아떨어진다. 재작년 겨울(2024년~2025년)은 직전 해 엘니뇨에서 라니냐로 전환된 시기로, 기후예측 모델들이 북대서양진동(북극진동)을 비교적 정확하게 예측한 사례로 꼽힌다. 반면 지난겨울(2025년~2026년)은 라니냐 상태가 계속 유지되면서 이러한 전환 신호가 나타나지 않았고, 북극 상공 성층권 온난화 등 다른 요인이 작용하면서 한파 예측이 쉽지 않았던 것으로 풀이된다. 이명인 교수는 “적도 태평양에서는 해마다 해수 온도와 대기 순환이 함께 바뀌는 엘니뇨 남방진동(ENSO) 현상이 나타나는데, 이러한 변화가 1년 뒤 북반구 대기 순환으로 이어지는 과정을 역학적으로 규명한 것”이라고 설명했다. 이 교수는 이어 “겨울 기후 변동성을 고려한 장기적 농업 생산이나 에너지 수요 관리 대응 전략과 향후 개발될 한국형 기후예측모델의 정확도를 높이는 데 기여할 수 있을 것”이라고 말했다. 이번 연구 결과는 세계적 권위지 네이처(Nature)의 자매지인 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 3월 25일(런던 현지 시각) 공개됐다. 연구 수행은 기상청과 국립기상과학원의 ‘기후예측 현업시스템 운영 및 개발’과 ‘기후위기 대응 국가기후예측시스템 개발’ 사업의 지원을 받아 이뤄졌다.

* 본 보도자료는 한국원자력연구원 주관으로 작성되었습니다. (보도자료 바로가기) □ 원자력 시설에서는 방사성 물질을 다루기 때문에 건물, 장비 등의 표면에 흡착된 방사성 핵종을 신속하게 제거하는 기술이 필요하다. 기존의 화학 세정, 고압 세척 등의 방식은 오염물질 확산과 다량의 오염수 문제가 있어 오염된 표면에 코팅제 도포로 제염하는 방식이 주목받고 있다. 최근 국내 연구진이 기존 코팅제보다 월등한 성능을 가진 제염 코팅 기술을 개발했다고 한다. □ 한국원자력연구원(이하 연구원)은 울산과학기술원(이하 UNIST)과 공동으로 강력한 접착력을 가진 카테콜(catechol) 물질을 합성한 폴리우레탄(polyurethane) 기반 박리형 제염 코팅 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. ㅇ 카테콜은 홍합의 접착 단백질에서 유래한 화학 물질로 벤젠(C6H6) 고리에 알코올기(OH)가 두 개 붙어있는 페놀 종류이며, 다양한 표면에 강하게 부착할 수 있는 특성을 가진다. ㅇ 이에 연구원 원자력시설청정기술개발부 양희만 박사 연구팀과 UNIST 이동욱 교수팀은 카테콜 물질을 폴리우레탄 고분자 사슬 말단에 합성해 강력한 접착력을 갖는 제염 코팅제를 개발했다. ㅇ 코팅제를 방사성 오염 표면에 도포 후 건조해 코팅층을 만들고, 이를 테이프처럼 벗겨내는 방식으로 방사성 물질을 신속하게 제거할 수 있다. □ 연구팀이 개발한 제염 코팅제는 기존 상용 코팅제보다 방사성 오염물질 제거 효율이 높고, 소요 시간을 획기적으로 단축해 월등한 성능을 입증했다. ㅇ 제염 코팅제에 대한 방사성 동위원소 실험을 진행한 결과, 스테인리스강 표면의 방사성 세슘 이온 제거 효율은 약 94.9%로 상용 제품의 93.8%에 비해 높았다. 특히, 상용 제품은 작업에 약 24시간이 필요하지만, 연구팀의 코팅제는 3시간이면 충분해 작업 효율을 획기적으로 높일 수 있다. ㅇ 또한, 작은 구멍이 많은 시멘트 표면에 대한 실험에서는 코팅제 도포, 1시간 건조 및 박리 과정을 2회 반복한 결과, 짧은 시간에도 불구하고 제거 효율이 13.1%로 상용 코팅제(8.4%)보다 1.5배 높은 성능을 확인했다. ㅇ 이러한 성능 향상은 카테콜 물질이 가진 강한 접착력과 코팅 내부 결합력 덕분에 오염된 입자와 표면을 효과적으로 포집할 수 있어 가능했다. □ 한편, 연구팀은 사용 후 코팅 폐기물을 아세톤 용매에 다시 용해할 수 있음을 확인했다. 이를 통해 방사성 오염물을 분리하고, 흡착제를 이용해 방사성 핵종을 제거함으로써 폐기물 저감 및 소재 재활용 가능성도 제시했다. □ 이번 연구는 국방과학연구소 민군협력진흥원 민군겸용기술개발사업의 지원으로 수행되었으며, 연구 결과는 재료과학 분야 권위적 학술지인 머터리얼즈 호라이즌스(Materials Horizons)에 2026년 3월 온라인 게재되었다. ※ 논문명: 대면적 방사성 세슘 제염을 위한 박리 가능한 카테콜 종결 폴리우레탄 코팅 (Strippable catechol-terminated polyurethane coating for large-area radioactive cesium decontamination) □ 이번 연구를 주도한 양희만 박사는 “이번 기술은 기존 제염 코팅 대비 빠른 제염 속도와 높은 제거 효율, 코팅 폐기물의 처리 및 재활용 가능성까지 제시했다는 점에서 의미가 크다”며, “향후 원전 해체 및 방사능 사고 대응 등 원자력 안전 분야에서 다양하게 활용될 것”이라고 밝혔다.

UNIST 총무팀은 지난달 31일부터 4월 2일까지 사흘간 봄맞이 벚꽃 행사 ‘제2회 UNI-BLOSSOM WEEK’을 열고, 청렴을 주제로 한 참여형 프로그램을 마련했다. 이번 행사는 자칫 무겁게 느껴질 수 있는 청렴을 축제 형식으로 풀어내, 대학 구성원과 방문객이 부담 없이 참여하며 그 의미를 나눌 수 있도록 기획됐다. 벚꽃이 절정을 이룬 캠퍼스 곳곳에서는 다양한 체험이 이어졌다. 참가자들은 청렴 상식을 문제로 만든 ‘청렴 OX 퀴즈’에 참여한 뒤 토스트를 받아 갔고, 잔디밭에서는 ‘청렴 보물찾기’가 진행됐다. 한편에서는 ‘청렴 룰렛’과 뽑기 프로그램도 운영됐다. 대학 방문객들도 발걸음을 멈추고 자연스럽게 프로그램에 참여했다. 학생 방송국 ‘유니스테이션(UNISTATION)’은 실시간 ‘보이는 라디오’로 현장을 채웠다. 학생들의 사연을 소개하며 벚꽃이 핀 캠퍼스의 풍경과 행사장의 열기를 함께 전했다. 이번 프로그램은 봄 축제에 청렴의 가치를 담아냈다는 점에서 눈길을 끌었다. 별도의 교육이나 구호에 머물지 않고, 퀴즈와 게임, 현장 방송에 녹여 구성원들이 생활 속 기준으로 받아들이게 했기 때문이다. 대학이 중요하게 여기는 투명성과 공정의 원칙을 안팎에 알리는 계기가 되기도 했다. 행사에 참여한 한 학생은 “벚꽃을 보며 학우들과 즐겁게 게임에 참여하다 보니, 멀게만 느껴졌던 청렴이라는 단어가 일상의 소중한 가치로 다가왔다”고 말했다. 김령은 행정처장은 “흐드러진 벚꽃 아래에서 대학 구성원들이 모여 청렴의 의미를 되새긴 뜻깊은 시간이었다”며 “앞으로도 캠퍼스 문화 속에서 이런 가치가 자연스럽게 이어질 수 있도록 관련 캠페인을 꾸준히 펼쳐가겠다”고 밝혔다. 행정처는 이번 ‘UNI-BLOSSOM’을 시작으로 계절별 소통 프로그램을 확대해 신뢰를 주고받는 대학 문화를 만들어갈 계획이다.

비만은 당뇨와 같은 대사질환을 악화시킬 수 있다. 엔도트로핀은 비만과 대사질환 간 연결고리 역할의 신호 물질로 알려져 있는데, 천연물로 이 엔도트로핀의 생성 자체를 차단할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 비만으로 촉발되는 대사질환을 근본적으로 해결할 수 있는 치료 전략으로 주목받고 있다. UNIST 생명과학과 박지영 교수팀은 천연물 유래 약물인 니제리신이 비만 지방조직에서 배출되는 엔도트로핀의 생성을 억제해 섬유염증과 인슐린 저항성을 동시에 개선한다는 사실을 확인했다고 24일 밝혔다. 비만한 지방조직은 저산소 상태에 놓이면서 섬유화와 만성 염증이 유발되고, 이 과정에서 엔도트로핀이 과도하게 생성된다. 엔도트로핀은 지방세포를 둘러싼 콜라겐 단백질이 잘려나온 조각으로, 지방조직 기능을 저하시켜 당뇨와 같은 대사질환을 악화시키는 신호 물질로 알려져 있다. 연구팀이 밝혀낸 바에 따르면, 니제리신은 콜라겐(COL6A3)의 특정 부위에 결합해, 절단 효소의 접근을 차단하는 방식으로 엔도트로핀 생성을 막아낸다. 콜라겐이 잘려지기 위해서는 가위 역할의 단백질 분해 효소가 달라붙어야 하는데, 니제리신이 그 자리를 먼저 차지해 버리는 것이다. 연구팀은 “이러한 작용 방식은 기존의 대사질환 치료제가 간접적으로 염증을 줄이거나 유전자 발현을 조절하는 방식과 달리, 병리적 신호의 ‘출발점’을 직접 차단하는 전략이라는 점에서 큰 의미가 있다”라고 설명했다. 실제 고지방식을 먹여 비만해진 쥐에 니제리신을 투여한 결과, 간이나 신장 기능 지표 이상 없이 지방조직의 섬유화와 염증 반응이 줄어들었다. 또 공복 혈당이 약 30% 감소하고 인슐린 감수성이 뚜렷하게 개선됐다. 한편, 연구팀은 1,000여 종의 천연 화합물을 단계적으로 스크리닝해 지방조직의 저산소 환경에서 엔도트로핀 생성을 안정적으로 억제하면서도 단백질 분해 효소에는 직접 작용하지 않는 물질인 니게리신을 최종 후보로 낙점했다. 니제리신은 미생물인 방선균이 만드는 천연 물질이다. 박지영 교수는 “엔도트로핀 생성을 직접 억제하는 새로운 분자 기전이 밝혀진 만큼 비만과 당뇨뿐 아니라 지방조직 섬유화가 동반되는 다양한 대사질환 치료로 확장될 수 있을 것”이라고 기대했다. 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 지원을 받아 이뤄졌으며, 그 결과는 관련분야 최상위 저널인 ‘실험과 분자의학(Experimental & Molecular Medicine)’에 3월 5일 온라인 게재됐다.

페로브스카이트–유기 탠덤 태양전지의 효율과 안정성을 동시에 높일 수 있는 새로운 계면 제어 기술이 개발됐다. 태양전지뿐 아니라 태양에너지를 이용해 수소를 생산하는 광전극 장치에도 적용할 수 있는 차세대 태양에너지 활용 기술이다. UNIST 탄소중립대학원 김진영·김동석 교수와 에너지화학공학과 신승재 교수 연구팀은 자가조립 분자층(Self-Assembled Monolayer, SAM)의 화학 상태를 제어해 페로브스카이트–유기 탠덤 태양전지의 성능과 수명을 향상시키는 기술을 개발했다고 밝혔다. 페로브스카이트–유기 탠덤 태양전지는 서로 다른 파장의 빛을 흡수하는 두 종류의 태양전지를 위아래로 쌓아 태양광을 보다 효율적으로 전기로 변환하는 차세대 태양전지다. 하지만 탠덤 구조에서 투명전극과 페로브스카이트 층 사이의 계면이 불안정하면 전하 이동이 방해되고 장기 안정성이 떨어지는 문제가 있었다. 연구팀은 이 계면에 형성되는 자가조립 물질인 2PACz의 화학 상태를 조절하는 방법을 제시했다. 탄산칼륨(K2CO3)을 이용해 2PACz 분자의 인산기에서 수소 이온이 부분적으로 떨어져 나가도록 유도(탈양성자화)하면, 분자가 음전하를 띠면서 ITO 투명전극과 더 강하게 결합한다. 이 과정에서 형성된 탈양성자화된 2PACz(2PACz-K)는 전극 표면에 더욱 안정적으로 부착되어 태양전지 제작 과정에서 용매에 의해 씻겨 나가지 않고 균일한 계면을 형성한다. 이 기술을 적용한 페로브스카이트 태양전지는 더 높은 전압과 향상된 전하 전달 특성을 보였다. 이를 기반으로 제작된 페로브스카이트–유기 탠덤 태양전지는 최대 25.1%의 전력 변환 효율과 2.23V의 높은 개방전압을 기록했다. 또한 최대출력점 추적(MPPT) 조건에서 220시간 연속 구동 후에도 초기 성능의 80% 이상을 유지하는 안정성을 보였다. 연구팀은 이 계면 기술을 태양광을 이용해 물을 분해해 수소를 생산하는 광전극 장치에도 적용했다. 개발된 기술을 적용한 탠덤 광전극은 외부 전압 없이도 물 분해 반응을 유도할 수 있는 높은 광전압을 나타냈으며, 태양에너지를 수소로 전환하는 효율은 최대 7.7%에 달했다. 김진영 교수는 “분자 수준에서 계면의 화학 상태를 제어하는 전략을 통해 태양전지의 성능과 안정성을 획기적으로 개선했다”며, “태양광 발전과 그린수소 생산을 통합한 차세대 에너지 시스템 개발에 활용될 수 있을 것”이라고 밝혔다. 이번 연구는 손중건 박사, 구하은 석·박사 통합과정 연구원, 이우진 박사가 제 1저자로 참여했다. 연구 결과는 에너지화학분야 권위지인 에너지와 환경과학(Energy & Environmental Science)에 2월 5일 게재됐다. 연구 수행은 과학기술정보통신부 한국연구재단 (NRF)의 지원을 받아 이루어졌다.

UNIST 학부생 4명으로 이뤄진 ‘울세이너(ULSANER)’ 팀이 국제 의료 인공지능 경진대회 ‘AI in Healthcare Hackathon 2026’에서 최종 3위를 차지했다. 울세이너는 지난달 27~28일 우즈베키스탄에서 열린 결선에서 1차 모델 성능 평가 1위를 기록한 뒤, 최종 발표 심사까지 통과해 시상대에 올랐다. 팀은 산업공학과 이정재·김민성, 컴퓨터공학과 전민국, 바이오메디컬공학과 조혜리 학생으로 구성됐다. 대회는 우즈베키스탄 Central Asian University(CAU)가 주관한 ‘CAU Tech Hackathon 2026’ 의료 AI 부문으로, 17개국에서 1200여 명, 300여 팀이 참가했다. 팀 리더 이정재 학생은 “산업공학과에서 쌓은 지식과 프로젝트 경험이 이번 해커톤의 밑바탕이 됐다”며 “전공이 다른 팀원들과 역할을 나눠 끝까지 완성도를 끌어올린 과정이 뜻깊었다”고 말했다. 예선은 국내에서 지원서와 소개 영상 심사로 진행됐고, 이를 통과한 58개 팀이 현지 결선에 진출했다. 파이널 라운드는 두 단계로 치러졌다. 1차에서는 모델 성능으로 상위 10개 팀을 추렸고, 2차에서는 발표와 질의응답, UI 구현 능력까지 합산해 최종 순위를 가렸다. 점수만 높다고 통하는 무대가 아니라, 결과를 어떻게 설명하고 실제 활용 장면까지 얼마나 설득력 있게 구현하느냐가 최종 순위를 갈랐다. 참가팀에 주어진 과제는 실제 의료 바이옵시 이미지 데이터를 바탕으로 피부 병변을 읽어내는 일이었다. 질환명이 공개되지 않은 12종의 병변 이미지를 분류하고, 병변 부위를 정확히 짚어내는 분할 과제를 함께 풀어야 했다. 울세이너는 피부 병변 이미지를 분석해 질환을 가려내고 병변 영역을 찾아내는 AI 모델을 구축했다. 이 과정에서 오토리서치(Autoresearch) 프레임워크를 활용해 모델 구조와 하이퍼파라미터 조합을 반복적으로 시험했다. 여러 후보 모델을 동일한 조건에서 비교한 뒤 성능 변곡점을 기준으로 우수 모델군을 추렸고, 마지막에는 예측 확률을 평균내는 앙상블 기법을 적용해 새로운 데이터에서도 안정적인 성능을 확보했다. 교차검증으로 결과의 신뢰도를 끌어올린 점도 눈에 띄었다. 특히 초점 손실(Focal Loss)을 적용한 클래스 불균형 보정과 다양한 데이터 증강 기법을 더해 성능을 한층 높였다. 그 결과 상위 2개 모델을 결합한 앙상블은 분할 성능 지표인 IoU를 0.8474에서 0.8528로 키웠다. 결선 1차 1위는 여러 조건에서 성능을 검증하고 다듬은 끝에 얻은 결과였다. 최종 심사에서는 모델 점수만으로 판가름 나지 않았다. 울세이너는 ‘스킨스캐너(SkinScanner)’ 웹사이트를 구현해 이미지 업로드부터 질환 분류 결과, 병변 분할 시각화까지 한눈에 확인할 수 있도록 했다. 여기에 피부 병변 진단 기준인 ‘ABCD rule’도 반영했다. 비대칭성(Asymmetry), 경계(Border), 색상(Color), 직경(Diameter) 정보를 함께 제시해 사용자가 결과를 직관적으로 읽을 수 있게 했다. 높은 정확도를 실제 사용 경험으로 풀어낸 점이 발표 심사에서도 강점으로 작용한 것이다. 김민성 학생은 “병변 분류와 분할은 결국 복잡한 데이터 속에서 비정상 신호를 포착하는 일”이라며 “의료를 넘어 제조와 금융 현장에서도 신뢰할 수 있는 이상 탐지 모델을 연구하고 싶다”고 소감을 전했다. 전민국 학생은 “오토리서치 기반 접근으로 모델 개발 과정을 자동화하고 효율화하는 경험을 할 수 있었다”며 “이번 경험을 바탕으로 앞으로는 에이전트 기반 연구를 더 발전시키고 싶다”고 덧붙였다. 조혜리 학생은 “AI의 경쟁력은 단순한 정확도에만 있지 않고, 결과에 대한 신뢰를 어떻게 쌓느냐에 달려 있다는 점을 이번 대회를 통해 실감했다”고 밝혔다.

제81회 식목일을 맞은 UNIST 캠퍼스가 봄기운 위에 초여름 색을 입었다. 안전시설관리본부는 가막못 둘레길 일원에서 수국 식재 행사를 열고, 여름이면 화사하게 피어날 수국 550주를 심었다. 구성원들이 즐겨 찾는 산책로에 새로운 계절 풍경이 더해지며, 캠퍼스의 또 다른 명소가 모습을 갖추게 됐다. 이날 행사에는 박종래 총장을 비롯한 주요 보직자와 교직원, 학생들이 참여했다. 참석자들은 가막못 조형물 주변에 모여 삽을 들고 흙을 다지며 손수 수국을 심었다. 평소 많은 이들이 오가는 둘레길인 만큼, 직접 가꾼 공간이 앞으로 어떤 모습으로 자라날지에 대한 기대감도 자연스럽게 번졌다. 이번에 뿌리를 내린 수국은 모두 550주다. UNIST가 450주를, 운영사 S&I가 약 100주를 마련했다. 둘레길을 따라 하나의 수국 경관축이 만들어지면서 가막못 주변 풍경도 한층 풍성해질 전망이다. S&I는 식재 작업과 지원에도 참여하며 캠퍼스 환경 정비에 힘을 보탰다. 가막못 일원에 자리 잡은 수국은 ‘엔들레스 썸머 오리지널’, ‘라임라이트’, ‘핑키 프로미스’, ‘스트롱 아나벨’ 등 여러 품종이다. 저마다 색감과 형태가 달라 꽃이 피는 시기에는 같은 길에서도 색다른 분위기를 느낄 수 있을 것으로 보인다. 수국은 6~7월 사이 화사하게 꽃을 올리는 대표적인 여름꽃이다. 특히 물가와 잘 어우러져 가막못 일대 전경과도 조화를 이룬다. ‘감사’와 ‘화합’이라는 꽃말도 이날 모습과 자연스럽게 포개졌다. 박종래 총장은 구성원들과 수국을 심으며 “오늘 식재는 UNIST 구성원 모두의 정성을 담아 우리 캠퍼스를 직접 가꾼다는 데 큰 의미가 있다”며 “우리 대학이 학생들을 좋은 환경에서 교육해 사회에 공헌하는 인재로 키워내는 것처럼, 오늘 심는 나무에도 그 뜻을 함께 담아 정성스럽게 심고 가꾸어 달라”고 당부했다. 이재천 안전시설관리본부장은 “구성원이 캠퍼스를 가꾸고 미래의 경관을 만들어가는 시간이었다”며 “수국이 피어나는 계절이 되면 가막못 둘레길이 UNIST를 대표하는 또 하나의 아름다운 산책 공간이 되기를 바란다”고 말했다. 이날 오후에는 UNIST 어린이집 원아 53명이 참여한 초화 식재 체험 행사도 이어졌다. 아이들은 작은 손으로 꽃을 심으며 식목일의 즐거움을 나눴다. 교수·직원·학생, 운영 인력에 어린이들까지 힘을 모아 이날 행사는 구성원 모든 세대가 아름다운 캠퍼스의 풍광을 가꾼 자리로 의미를 남겼다.