Scientist 트랙
홈 / Scientist 트랙Scientist 트랙 소개
Scientist 트랙은 최신 AI 기술을 사용하여 다양한 우주과학기술 분야의
연구가 수행될 수 있도록 지원합니다.
먼저, 중요한 연구 주제 발굴을 위해서 본 프로그램의 목적에 부합하는
창의적이고 도전적인 연구제안서를 접수 받고 있습니다. 접수 마감 후
SpaceAI 과학 조직 위원회에서 크게 3가지 측면(주제의 과학적 적절성, AI 모델
개발 측면에서 적절한 데이터세트 생성 가능성, 연구결과물의 중요성과
파급효과)에서 심사를 거쳐 올해 본 트랙에서 수행될 연구과제를 선정할
예정입니다.
선정된 각 연구과제에 참여하여 공동연구개발을 수행하고
싶은 관련 전문가들의 참가신청을 접수 받아 각 과제별로 팀을 구성, 팀별
맞춤형 컨설팅을 실시, 다양한 빅데이터와 AI 모델 개발을 위한 플랫폼을
제공, 워크숍/집중협업캠프/컨퍼런스 등을 개최하여 효율적으로 업무를
수행할 수 있도록 지원할 것입니다.
트랙 참가 신청 안내
심사를 통해 선정된 연구과제에 팀 구성원으로 참여하여 공동연구개발을 주도적으로 수행할 전문가들의 참가신청 접수를 받고 있습니다. 연구주제 제안자와 팀을 구성하여 워크숍, 팀별 온라인 업무미팅, 집중협업캠프 등에 참여함으로써 관련 국제학술지에 논문 게재, 국내외 컨퍼런스에서 학술활동, 산출된 기술의 특허 출원, 그리고 다양한 서비스를 제공할 수 있는 API를 개발할 수 있도록 지원할 것입니다. 다양한 분야(우주과학, 우주기술개발, 빅데이터 사이언스, 머신러닝, 영상처리, 통계분석, GPU 등 하드웨어) 전문가들의 참여를 기다립니다. 참가 관련 문의 사항은 이메일(spaceai_loc@kasi.re.kr)로 연락주시기 바랍니다.
- 접수 기간 : 2026년 4월 13일(월) ~ 5월 15일(금)
- 문의 : spaceai_soc@kasi.re.kr
연구 제안서 제출 안내
천문우주과학기술 분야에서 인공지능을 활용하여 시도해 볼 수 있는 다양한 주제와 방법을 기술한 연구제안서를 접수 받고 있습니다. 접수 마감일은 5월 10일이며, 마감일 이후 과학조직위원회에서 모든 제안서에 대해서 심사를 거쳐 평가결과와 선정여부를 개별 연락을 통해 전달하도록 하겠습니다. 연구제안서 작성 및 심사 관련하여 궁금하신 사항은 이메일(spaceai_soc@kasi.re.kr)로 문의주시기 바랍니다.
- 접수 기간 : 2026년 4월 13일(월) ~ 5월 15일(금)
- 문의 : spaceai_soc@kasi.re.kr
* 연구 제안서 제출은 선택사항입니다.
SpaceAI 2026 컨퍼런스 참가 안내
- - 시간: 2026년 2월 3일(화) 오후 1시 30분 ~ 오후 5시
- - 장소: 한국천문연구원 은하수홀 소극장
- - 안내사항: 등록비 없음
- 접수 기간 : 2026년 1월 16일(금)~2월 02일(월)까지
- 문의 : spaceai_soc@kasi.re.kr
컨퍼런스 일정
연구과제 목록
우주과학 분야
2023
- • 지구 정지궤도에서 관측되는 태양 고에너지(10 MeV 이상) 양성자 플럭스 값의 시계열 예측 모델 개발 (이강우 외, 경희대)
- • 태양활동영역 자기장 변화 예측 모델 개발 (이하림 외, 경희대)
- • 딥러닝 기술을 활용한 차기 태양 자전 시놉틱 자기장 지도 예측 모델 개발 (정현진 외, 경희대)
- • 태양풍 관측으로부터 자기구름의 검출 및 목록화 (김록순 외, 천문연)
- • 태양플레어 연X선 플럭스에 기반한 극자외선 플럭스 모델링 (박성홍 외, 천문연)
- • 딥러닝 기술을 활용한 태양플레어 발생 시 연X선 및 극자외선 플럭스 예측모델 개발 (김정헌 외, 천문연)
- • 딥러닝 이미지 클러스터링을 활용한 지자기 파동 자동 검출 기법 개발 연구 (곽재영 외, 천문연)
- • 딥러닝 기술을 활용한 시선방향 태양자기장 지도에서 3차원 SHARP 파라미터 산출 (손지현, 경희대)
2024
- • 위성 영상을 사용한 오로라 식별과 오로라 타원체 경계 예측 모델 개발 (전세린 외, 충남대)
- • 오로라 전천 이미지를 활용한 딥러닝 기반 오로라 검출 방법 개발 (조유진 외, 극지연)
- • 인공위성 in situ 데이터를 활용한 태양풍 중이온 이온화 비율 예측 연구 (서정준 외, 천문연)
2025
- • 태양 고에너지 입자(Solar Energetic Particle) 이벤트 예측을 위한 딥러닝 모델 개발 (이승현 외, 천문연)
- • 딥러닝 기반 지구 중위도 지역의 자기장 교란 지수(Kp) 예측 모델 개발 (손지현 외, 천문연)
천문학 분야
2024
- • 인공지능을 활용한 광학 은하 서베이로부터 외부은하 전파 하늘 예측 연구 (양민경 외, 천문연)
2025
- • 딥러닝 기반 멀리 모달리티 은하 이미지 분석을 통한 은하 충돌 및 병합 사건의 탐지 및 시계열적 진화 연구 (지웅배 외, 세종대)
천문우주기술 분야
2023
- • 우주천문관측용 반사경 연마 입출력 상관성 분석을 통한 연마공정 최적화 (한정열 외 , 천문연)
- • 위성 데이터와 지자기 모델 간 자력계의 머신러닝 검교정 연구 (송호섭, 천문연)
- • 큐브위성 OBC에서 학습된 AI 모델을 이용한 영상 분석 (조병경 외, 아이트릭스)
2024
- • 파면오차 정보와 AI를 이용한 광학계 정렬 방법 개발 (김윤종 외, 천문연)
- • 위성 온보드 AI기반 기술 연구(황수빈 외, 경희대)
- • L4 미션을 위한 극자외선 파장 선택 (김대일, 경희대)
- • 슬릿 위에 위치한 대상의 중심을 사용한 자동 추적 가이드 구현 (이혜인, 우주소프트랩)
- • 딥러닝을 이용한 조각거울 정렬 모델 개발 (한승호, 천문연)