국내 인공지능 연구가 세계적 수준으로 도약하고 있습니다.
서울대학교 AIDAS(AI for Design and Analysis of Systems) 연구실이 세계 최고 권위의 AI 학회인 NeurIPS 2025에 논문 3편을 동시 채택·발표했습니다.
주제는 각각 디퓨전 모델(Diffusion Model), 옴니모달(Omnimodal) 학습, 피지컬 AI(Physical AI) 로,
AI의 창의성·적응력·물리적 확장성을 다루는 차세대 연구입니다.
AIDAS 연구실은 서울대 전기정보공학부 산하로, **“AI 모델의 실세계 적응을 위한 설계 이론화”**를 목표로 하고 있습니다.
이번 성과는 국내 연구진이 기초 AI 모델 연구의 선두 그룹에 진입했음을 상징하는 사례로 평가됩니다.
생활 · 업무 변화 요약
- 생활: 디퓨전 모델은 이미지 생성·영상 편집·음성 합성 등 실생활 콘텐츠 생산 도구에 빠르게 적용됩니다.
- 업무: 옴니모달 학습은 텍스트·영상·센서 데이터를 동시에 처리해 산업용 AI, 로보틱스, 자율주행 등의 정확도와 적응성을 끌어올립니다.
- 산업: 피지컬 AI는 제조·의료·에너지 분야에서 AI가 현실 환경을 물리적으로 이해하고 조작할 수 있는 기반 기술로 주목받습니다.
쉽게 알아보는 IT 용어
- 디퓨전 모델(Diffusion Model): 이미지를 노이즈에서 점차 복원하며 생성하는 확률적 AI 모델.
예) Stable Diffusion, DALL·E 등이 대표적. - 옴니모달(Omnimodal): 텍스트·음성·이미지·센서 등 다양한 데이터를 통합 학습하는 모델 구조.
- 피지컬 AI(Physical AI): 물리적 환경과 상호작용하는 지능형 시스템. 로봇 팔, 자율주행, AI 제어기술이 포함됩니다.
핵심 포인트
[1] NeurIPS, AI 연구의 월드컵
NeurIPS(Conference on Neural Information Processing Systems)는 매년 1만 편 이상의 논문이 제출되는 세계 최대 AI 학회입니다.
서울대 AIDAS 연구실은 3편의 논문이 모두 메인 세션에 선정되며, 심사 경쟁률 약 8%의 벽을 뚫었습니다.
이는 MIT, 스탠퍼드, 구글 딥마인드 등과 어깨를 나란히 하는 성과로 평가됩니다.
[2] 디퓨전 모델의 구조적 해석 - “AI 창의성의 기계적 원리”
첫 번째 논문은 “Latent Structure Diffusion” 으로, 기존 생성형 AI가 직관적으로 이미지를 만드는 과정을
물리적 확산(디퓨전) 현상으로 수학적 모델링 한 연구입니다.
이 모델은 이미지 품질뿐 아니라, 생성의 ‘이유’를 해석할 수 있는 기반을 제시합니다.
즉, “AI가 왜 그렇게 그렸는가?”를 설명할 수 있는 해석 가능한 생성형 AI의 가능성을 연 것입니다.
[3] 옴니모달 학습 -인간 감각의 통합을 모방
두 번째 논문은 “Omnimodal Contrastive Alignment”로, 시각·청각·언어 데이터를 동시에 학습하는 구조를 제안했습니다.
기존 멀티모달 모델(CLIP 등)은 텍스트-이미지에 한정되었지만,
AIDAS 연구는 여기에 **‘피지컬 센서 입력’(온도·가속도·위치)**까지 결합했습니다.
이는 향후 AI 로봇이 실제 공간에서 ‘보고, 듣고, 느끼는’ 행동 학습으로 확장될 가능성을 엽니다.
[4] 피지컬 AI - “가상과 현실의 간극을 줄이다”
세 번째 논문 “Physically-Grounded AI through Dynamic Constraints”는
AI가 시뮬레이션과 실제 환경 간의 차이를 학습하도록 하는 새로운 알고리즘을 제안했습니다.
이는 자율주행, 드론 제어, 산업용 로봇 등에서 ‘시뮬레이션-리얼 갭(Sim2Real)’ 문제를 해소하는 기술로 주목받고 있습니다.
실제로 논문에서는 단순 강화학습 기반 로봇보다 적응 속도가 37% 빨라졌음이 실험적으로 확인됐습니다.
[5] 국내 AI 연구 생태계의 변화
서울대의 이번 성과는 국내 대학의 AI 연구가 응용 중심에서 이론·모델 중심 연구로 전환되고 있음을 보여줍니다.
특히 카이스트, 포항공대, 고려대 등도 **‘AI 이론연구 전담랩’**을 잇달아 신설하며,
AI를 “응용 기술”에서 “기초과학”으로 확장하려는 움직임이 본격화되고 있습니다.
Mini Q&A
Q1. NeurIPS에 논문이 실린다는 건 어느 정도 수준인가요?
A. 세계 AI 연구의 톱티어 성과로, 대부분의 빅테크 연구원도 이 학회를 목표로 합니다.
Q2. 디퓨전 모델이 왜 주목받나요?
A. GAN 대비 학습 안정성이 높고, 예측 가능성이 커서 예술·디자인 분야까지 확장 가능합니다.
Q3. 피지컬 AI는 어디에 쓰이나요?
A. 로봇 제어, 자동 운송, 기후 시뮬레이션 등 물리적 환경 제어형 AI의 핵심입니다.
Q4. 한국 AI 연구의 글로벌 경쟁력은 어느 정도인가요?
A. NeurIPS·ICLR·CVPR 같은 상위 학회에서 매년 수십 편 이상 채택될 정도로 빠르게 성장 중입니다.
“AI는 이제 데이터를 보는 눈을 넘어, 세계를 이해하는 감각을 갖기 시작했다.” — AIDAS 연구진
결론
서울대 AIDAS 연구실의 NeurIPS 발표는 AI 연구의 질적 전환점입니다.
AI가 단순히 데이터를 분류·생성하는 단계를 넘어, **‘물리적 환경과 감각을 해석하는 존재’**로 진화하고 있음을 보여줍니다.
디퓨전·옴니모달·피지컬 AI의 결합은 향후 인간-기계 상호작용, 로보틱스, 자율지능 분야의 패러다임을 뒤흔들 것입니다.
이제 한국의 AI 연구는 논문 수보다 ‘탐구의 깊이’로 평가받는 단계에 들어섰습니다.
3분 정리
- 서울대 AIDAS 연구실, NeurIPS 2025에 논문 3편 발표
- 주제: 디퓨전, 옴니모달, 피지컬 AI
- 세계 8% 이내 채택률 돌파, 기초 AI 모델 연구 주도
- 생성형 AI의 ‘해석 가능성’과 ‘실세계 적응성’ 향상
- 한국, 응용 중심에서 이론 기반 AI 연구로 전환 중
출처