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국내학술대회
연사 및 초록 (5월 29일)
우홍욱 교수(성균관대학교)
Title: Agentic AI Overview
Abs
:
최근 AI 기술 동향 중 하나로 떠오른 Agentic AI는 목표를 설정하고 계획하며, 능동적으로 문제를 해결하는 자율성을 갖는 것이 특징입니다. 본 강의에서는 이러한 Agentic AI 구현의 중심이 되는 디자인 패턴인 자기 반영(reflection), 도구 활용(tool use), 계획(planning), 기억(memory), 협력(collaboration) 등을 소개합니다. 또한 다양한 산업 분야에서의 Agentic AI 기술 적용 사례를 살펴보고, 이러한 기술이 범용 인공지능(AGI)으로의 진화와 어떤 연관성을 갖는지도 함께 논의합니다.
Bio
:
. 박사 Computer Science, University of Texas at Austin
. 성균관대학교 소프트웨어학과, 지능형소프트웨어학과, 인공지능학과 부교수
. (전) 삼성전자 삼성리서치 상무
이종욱 교수(성균관대학교)
Title: Search and Reasoning for Agentic AI
Abs
:
본 강의에서는 최근 주목받고 있는 능동적 인공지능 방식의 Agentic AI의 구현에 핵심적으로 사용되는 기술인 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)의 활용 방법과 그 응용 가능성에 대해 다룹니다. 특히, 외부 지식 기반과의 연계를 통해 보다 정교한 응답 생성을 가능하게 하는 RAG 프레임워크의 구조적 특징과 구현 사례를 소개하고, 이를 기반으로 에이전트가 보다 능동적으로 문제를 해결할 수 있도록 돕는 다양한 추론 전략을 살펴봅니다. 구체적으로, 자기 반영(Self-reflection) 메커니즘을 통한 추론 개선, 도구 활용(Tool use)을 통한 복잡한 작업 수행의 최신 연구 동향을 중심으로 구성됩니다. 이를 통해 Agentic AI의 실현 가능성과 과제를 기술적 관점에서 조망하고, 향후 연구의 방향성을 제시하고자 합니다.
Bio
:
- 2016-현재: 성균관대학교 소프트웨어학과 부교수
- 2014-2016: 한국외국어대학교 컴퓨터공학 조교수
- 2012-2014: Pennsylvania State University, 박사후연구원
- 2006-2012: 포항공과대학교 컴퓨터공학, 석박사
- 1999-2006: 성균관대학교 컴퓨터공학, 학사
이기민 교수(KAIST)
Title: Safe Agentic AI
Abs
:
As foundation models evolve, they are being equipped with an increasing range of modalities and sophisticated tools. This evolution is leading to the creation of more autonomous systems through advanced agent architectures that incorporate elements of planning and memory. As these systems are made more agentic, this could unlock a wider range of beneficial use-cases, but also introduces new challenges in ensuring that such systems are trustworthy. This talk will explore the dual aspects of opportunity and risk presented by agentic systems. We will discuss the necessity for proactive strategies in assessing and mitigating risks associated with these technologies.
Bio
:
Kimin Lee is an assistant professor at the Graduate School of AI at KAIST. He is interested in building safe and capable AI agents. His recent research directions are (1) reinforcement learning from human feedback, (2) decision-making agents, (3) AI safety and (4) world models. Before joining KAIST, Kimin Lee was a research scientist at Google Research in Mountain View. He completed his postdoctoral training at UC Berkeley (advised by Prof. Pieter Abbeel) and received his Ph.D. from KAIST (advised by Prof. Jinwoo Shin). During his Ph.D., he also interned and collaborated closely with Honglak Lee at the University of Michigan.