최재식

기타=대한민국공학한림원 준회원 (2025) 공식 표기 = Jaesik Choi **최재식**(Jaesik Choi)은 대한민국의 인공지능 연구자이자 기업인이다.언어=en 한국과학기술원 김재철AI대학원 정교수(2024년 9월–)이며, 2025년 3월부터 KAIST 지정석좌교수로 임명되었다. 2017년부터 과학기술정보통신부 지정 설명가능인공지능(Explainable AI) 연구센터를 이끌고 있으며, 2019년 예측형 AI 솔루션 기업 INEEJI를 설립하여 대표이사로 재직하고 있다. 연구 분야는 설명가능 인공지능, 시계열 데이터 해석, 생성 모델의 결함 보정과 대규모 딥러닝 응용에 걸쳐 있다.
# 생애
최재식은 2004년 서울대학교에서 컴퓨터공학 학사 학위를 우등(magna cum laude)으로 취득하고, 2012년 일리노이 대학교 어배너-섐페인에서 전산학 박사 학위를 받았다. 2013년 로렌스버클리국립연구소에서 박사후연구원으로 근무한 뒤, 2013년부터 2019년까지 울산과학기술원 전기·전자·컴퓨터공학부에서 조교수·부교수로 재직했다. 2019년 한국과학기술원 김재철AI대학원으로 옮겨 2024년 9월 정교수로 승진했고, 2025년 3월 KAIST 지정석좌교수가 되었다. 2025년 1월에는 대한민국공학한림원 준회원으로 선임되었다.
# 학력
* 2004년: 서울대학교 컴퓨터공학 학사 (magna cum laude) * 2012년: 일리노이 대학교 어배너-섐페인 전산학 박사
# 경력
* 2013년 1월–7월: 로렌스버클리국립연구소 박사후연구원 * 2013년 7월–2017년 8월: 울산과학기술원 조교수 (전기·전자·컴퓨터공학부) * 2017년 9월–2019년 8월: 울산과학기술원 부교수 (전기·전자·컴퓨터공학부) * 2017년 7월–현재: 설명가능인공지능 연구센터 센터장 (KAIST/UNIST, 과학기술정보통신부) * 2019년 1월–현재: INEEJI 설립자·대표이사(CEO) * 2019년 9월–2024년 8월: 한국과학기술원 김재철AI대학원 부교수 * 2020년 1월–현재: KAIST 김재철AI대학원 성남연구센터 센터장 * 2024년 9월–현재: 한국과학기술원 김재철AI대학원 정교수 * 2025년 3월–현재: KAIST 지정석좌교수 * 2025년: KDD 2025 연구트랙 프로그램 위원(에리어 체어)언어=en
# 연구 분야와 학문적 관점
최재식의 연구는 설명가능 인공지능(XAI)과 시계열 분석을 접목해 모델의 예측 과정을 구조적으로 해설하는 데 초점을 둔다. 생성 모델 내부의 결함 단위를 찾아 보정하는 프레임워크를 제안하여 이미지 생성 과정의 결함을 줄이고 품질을 안정화하였다.언어=en 또한 XAI의 역할과 원칙을 요약한 논문을 통해 인간이 이해할 수 있는 설명을 제공하는 시스템 설계 원칙을 정리하였다.저자=David Gunning; Mark Stefik; Jaesik Choi; Timothy Miller; Simone Stumpf; Guang-Zhong Yang
# 기업 활동
2019년 INEEJI를 설립하여 제조·에너지 등 산업 현장의 예측 문제를 대상으로 한 AI 솔루션을 상용화하였다. 대표 제품군은 시계열 예측과 이상 탐지에 기반한 운영 인텔리전스를 지향하며, 연구실의 알고리즘을 산업용 소프트웨어로 이전하는 데 중점을 둔다. 경영에서는 연구·개발과 현장 적용의 피드백 루프를 강조하는 전략을 취한다.
# 수상
* 2019년: 국무총리 표창 (신규 AI 기술 창출 공로) * 2018–2021년: 포스코 스마트 이노베이션 어워드 등 산업·학술상 수상 * 2024년: KAIST Q-Day Award 수상
# 주요 논문
* 데이비드 거닝; 마크 스테픽; **최재식**; 티모시 밀러; 시모네 스툄프; 광중 양, 〈XAI—설명가능 인공지능 (XAI—Explainable Artificial Intelligence)〉, *Science Robotics*, 4(37), eaay7120 (2019), https://doi.org/10.1126/scirobotics.aay7120. : 사람에게 이해 가능한 설명을 제공해야 AI 시스템을 신뢰하고 관리할 수 있다는 점을 정리한다. 설명이 갖춰야 할 원칙을 제시하고 사례를 통해 설명 가능성의 범위를 구분한다. 모형의 현재 행위와 다음 행동을 설명하고 핵심 근거를 드러내야 한다고 주장한다. 기술적·윤리적 요구를 균형 있게 다룬다. 다양한 응용 분야에서의 적용 가능성을 개괄한다. * 알리 투시; 정해동; 한지연; 최환일; **최재식**, 〈생성 신경망 내부 단위의 자동 보정 (Automatic Correction of Internal Units in Generative Neural Networks)〉, *Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)* (2021), 7932–7940, https://doi.org/10.1109/CVPR46437.2021.00784. : 결함 이미지를 만드는 내부 유닛을 자동으로 식별하고 순차적으로 보정하는 방법을 제안한다. 결함 영역과 유닛 활성 지도를 비교해 결함 유닛을 찾는다. 보정은 학습 재진행 없이 생성 흐름을 변경해 수행된다. 지표(FID)와 사람 평가에서 품질 향상을 보인다. 생성 품질을 해치지 않고 결함만 줄이는 점이 핵심이다. * 안 통; 탄 응우옌탕; 이동은; 트란 또안; **최재식**, 〈시그포머: 시그니처 트랜스포머를 이용한 딥 헤징 (SigFormer: Signature Transformers for Deep Hedging)〉, *Proceedings of the ACM International Conference on AI in Finance (ICAIF)* (2023), 124–132, https://doi.org/10.1145/3604237.3626841. : 경로 시그니처와 트랜스포머를 결합해 불규칙한 금융 시계열에서 헤징 전략을 학습한다. 시그니처는 복잡한 경로 정보를 요약하고 트랜스포머는 주의 메커니즘으로 의존성을 학습한다. 합성 데이터와 실증 백테스트로 기존 방법보다 견고성과 학습 속도에서 이점을 보인다. 과적합을 줄이기 위한 설계가 포함된다. 실제 지수 헤징 사례로 효용을 검증한다. * **최재식**; 왕즈위; 이상철; 전원제, 〈동영상 검색을 위한 시공간 피라미드 매칭 (A Spatio-Temporal Pyramid Matching for Video Retrieval)〉, *Computer Vision and Image Understanding* 117(6): 660–669 (2013), https://doi.org/10.1016/j.cviu.2013.02.003. : 동영상 클립을 시공간 피라미드로 분할해 특징을 비교하는 검색 방법을 제안한다. 공간·시간 축 모두에서 다중 해상도로 정보를 포착한다. 표준 데이터셋에서 기존 방법 대비 검색 성능이 향상된다. 계산 복잡도를 관리하는 구조를 도입한다. 이후 시계열 설명가능성 연구의 전단계로 활용될 수 있음을 시사한다.
# 학술 및 대외 활동
* 설명가능인공지능 연구센터 센터장 (KAIST/UNIST, 2017– ) * KAIST 김재철AI대학원 성남연구센터 센터장 (2020– ) * KDD 2025 연구트랙 프로그램 위원(에리어 체어)언어=en * 대한민국공학한림원 준회원 (2025– )
# 평가
연구와 산업 적용을 연계해 설명가능 인공지능의 실제 활용도를 높였다는 평가가 있다. 생성 모델의 결함 보정, 문서 지식의 메모리화와 같은 주제를 통해 모델 내부 작동을 실험적으로 추적·검증하는 접근법을 지속해 왔다.
# 연표
너비=100% {| class="wikitable sortable" ! 연도 !! 사건 !! 출처 |- | 2004 || 서울대학교 컴퓨터공학 학사 (magna cum laude) 취득 || |- | 2012 || 일리노이 대학교 어배너-섐페인 전산학 박사 취득 || |} 글 숨김 끝