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인공지능(AI) 고도화로 센서·연산·메모리를 하나로 통합하는 초저전력 반도체 기술의 중요성이 커지고 있다. 그러나 기존 구조는 데이터 이동에 따른 전력 손실과 지연, 메모리 신뢰성 한계를 안고 있다. 이러한 문제를 해결할 ‘센서–연산–저장’ 통합 AI 반도체 핵심 기술을 국내 연구진이 제시해 국제 학계의 주목을 받았다. 우리 대학은 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 지난 12월 8일부터 10일까지 미국 샌프란시스코에서 열린 세계 최고 권위의 반도체 학회 ‘국제전자소자학회(IEEE IEDM 2025)’에서 총 6편의 논문을 발표했으며, 이 가운데 하이라이트 논문과 최우수 학생 논문(Top Ranked Student Paper)으로도 동시에 선정되었다고 31일 밝혔다. ※하이라이트 논문: Monolithically Integrated Photodiode–Spiking Circuit for Neuromorphic Vision with In-Sensor Feature Extraction, 논문 링크: https://iedm25.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=255 ※최우수 학생 논문: A Highly Reliable Ferroelectric NAND Cell with Ultra-thin IGZO Charge Trap Layer; Trap Profile Engineering for Endurance and Retention Improvement, 논문링크: https://iedm25.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=124 하이라이트 논문으로 선정된 M3D 집적 신경모방 시각 센서 연구는 사람의 눈과 뇌를 하나의 칩 안에 쌓아 올린 반도체다. 쉽게 말해, 빛을 감지하는 센서와 뇌처럼 신호를 처리하는 회로를 아주 얇은 층으로 만들어 위아래로 겹쳐 한 칩에 넣었고, 이 덕분에 보고–판단하는 과정이 동시에 이뤄지는 구조를 구현했다. 이를 통해 연구팀은 카메라 센서 안에서 바로 ‘보고 동시에 판단하는’ AI 연산 기술이 동시에 이뤄지는 ‘세계 최초의 인-센서 스파이킹 컨볼루션(In-Sensor Spiking Convolution)’ 플랫폼을 완성했다. 이 기술은 기존에는 이미지를 찍고(센서), 숫자로 바꾼 뒤(ADC), 메모리에 저장하고(DRAM), 다시 연산하는(CNN) 여러 단계를 거쳐야 했지만, 이번 기술은 센서 안에서 바로 연산이 이뤄져 불필요한 데이터 이동을 없앴다. 그 결과 전력 소모는 크게 줄이고, 반응 속도는 획기적으로 높인 실시간·초저전력 엣지 AI 구현이 가능해졌다. 연구팀은 이번 학회에서 이러한 접근을 바탕으로 AI 반도체의 입력부터 저장까지 전 계층을 아우르는 6가지 핵심 기술을 제시했다. 기존 반도체 공정을 그대로 쓰면서도 전기를 훨씬 덜 쓰는 뇌처럼 작동하는 뉴로모픽 반도체와 AI에 최적화된 차세대 메모리를 동시에 만든 것이다. 먼저 센서 쪽에서는, 이미지를 찍는 부품과 계산하는 부품을 따로 두지 않고 센서 단계에서 바로 판단이 이뤄지도록 설계했다. 덕분에 사진을 찍어 다른 칩으로 보내 계산하던 기존 방식보다 전력 소모는 줄고 반응 속도는 빨라졌다. 또한 메모리 분야에서는, 같은 재료를 활용해 더 낮은 전압으로 동작하면서도 오래 쓰고, 전원이 꺼져도 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 차세대 낸드 플래시를 구현했다. 이를 통해 AI에 필요한 대용량·고신뢰성·저전력 메모리를 한꺼번에 만족하는 기반 기술을 제시했다. 연구를 이끈 전상훈 교수는 “이번 연구는 센서·연산·저장을 각각 따로 설계하던 기존 AI 반도체 구조에서 벗어나, 전 계층을 하나의 재료와 공정 체계로 통합할 수 있음을 실증했다는 점에서 큰 의의가 있다”며, “앞으로 초저전력 엣지 AI부터 대규모 AI 메모리까지 아우르는 차세대 AI 반도체 플랫폼으로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다. 한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 등 기초연구 사업과 극한스케일 극한물성 이종집적 한계극복 반도체기술 연구센터(CH³IPS)를 통해서 지원 받아 수행되었다. 삼성전자, 경북대, 한양대와 협업으로 수행되었다.

우리 몸의 종양 안에는 암과 싸울 수 있는 면역세포(대식세포)가 있지만, 암에 의해 제 역할을 하지 못해왔다. 우리 대학 연구진은 이러한 한계를 넘어, 종양 내부에서 면역세포를 직접 항암 세포치료제로 바꾸는 새로운 치료법을 개발했다. 우리 대학은 바이오및뇌공학과 박지호 교수 연구팀이 종양 내부에 약물을 주입하면, 체내에 존재하던 대식세포가 이를 흡수해 스스로 CAR(암을 인식하는 장치) 단백질을 만들고 항암 면역세포인 ‘CAR-대식세포’로 전환되는 치료법을 개발했다고 30일 밝혔다. 고형암은 위암·폐암·간암처럼 단단한 덩어리 형태로 자라는 암으로, 면역세포가 종양 안으로 침투하거나 기능을 유지하기 어려워 기존 면역세포치료의 효과가 제한적이었다. 최근 차세대 면역치료로 주목받는 CAR-대식세포는 암세포를 직접 잡아먹는 동시에 주변 면역세포를 활성화해 항암 반응을 확산시키는 장점을 갖는다. 하지만 지금까지의 CAR-대식세포 치료는 환자 혈액에서 면역세포를 채취한 뒤 배양과 유전자 조작을 거쳐야 해 시간과 비용 부담이 크고 실제 환자 적용에도 한계가 있었다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 종양 주변에 이미 모여 있는 ‘종양 연관 대식세포’에 주목했다. 대식세포에 잘 흡수되도록 설계된 지질나노입자에 암을 인식하는 정보를 담은 mRNA와 면역 반응을 깨우는 면역자극제를 함께 실어, 체내에서 면역세포를 직접 재프로그래밍하는 전략이다. 즉, CAR-대식세포는 원래 몸에 있던 대식세포를 이번 연구에서는 ‘몸 안에서 바로 항암 세포치료제로 바꾼 것’이다. 이 치료제를 종양 내부에 주입하자 대식세포가 이를 빠르게 흡수해 암세포를 인식하는 단백질을 만들었고, 동시에 면역 신호가 활성화됐다. 그 결과 생성된 ‘강화된 CAR-대식세포’는 암세포 제거 능력이 크게 향상되고, 주변 면역세포까지 활성화되면서 강력한 항암 효과를 보였다. 실제로 흑색종(피부에 생기는 가장 위험한 암) 동물 모델 실험에서 종양 성장이 뚜렷하게 억제됐으며, 치료 효과가 국소 부위를 넘어 전신 면역 반응으로 확장될 가능성도 확인됐다. 박지호 교수는 “이번 연구는 환자 몸 안에서 바로 항암 면역세포를 만들어내는 새로운 개념의 면역세포치료 전략”이라며 “기존 CAR-대식세포 치료의 가장 큰 한계였던 전달 효율 문제와 면역억제 환경 문제를 동시에 극복했다는 점에서 의미가 크다”고 말했다. 이번 연구에는 KAIST 바이오및뇌공학과 한준희 박사가 제1 저자로 참여했으며, 연구 결과는 나노기술 분야 국제학술지 ‘ACS 나노(ACS Nano)’에 지난 11월 18일 게재됐다. ※ 논문명: In Situ Chimeric Antigen Receptor Macrophage Therapy via Co-Delivery of mRNA and Immunostimulant, 저자: 한준희(제1저자), Erinn Fagan, 염경환, 박지호(교신저자), DOI: 10.1021/acsnano.5c09138 본 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.

전쟁에서 부상으로 인해 목숨을 잃게 되는 원인은 과다출혈이다. 육군 소령이 참여한 우리 대학 연구진이 이 문제를 정면으로 돌파했다. 뿌리기만 하면 1초 후에 출혈을 멈추는 차세대 파우더 지혈제를 개발하며, 전투원 생존성의 패러다임을 바꿀 혁신 기술을 선보인 것이다. 우리 대학은 신소재공학과 스티브 박 교수와 생명과학과 전상용 교수 공동연구팀이 상처 부위에 뿌리기만 하면 약 1초 이내에 강력한 하이드로겔 장벽을 형성하는 파우더형 지혈제를 개발했다고 29일 밝혔다. 이 기술은 육군 소령 연구진이 직접 참여해 실제 전투 환경을 고려한 실전형 기술로 완성도를 높였다. 높은 사용성과 저장성으로 전투, 재난현장 등 극한 조건에서도 즉각 경화되는 특성을 구현해, 응급처치가 즉시 가능하다. 그동안 의료 현장에서 널리 사용되는 패치형 지혈제는 평면 구조로 인해 깊고 복잡한 상처에는 적용이 어렵고, 온도와 습도에 민감해 보관과 운용에도 한계가 있었다. 이에 연구팀은 깊고 큰 불규칙 상처에도 자유롭게 적용할 수 있는 파우더 형태의 차세대 지혈제를 개발했다. 하나의 파우더만으로 다양한 상처 유형에 대응할 수 있는 범용성을 확보한 것이다. 기존 파우더 지혈제는 혈액을 물리적으로 흡수하여 장벽을 형성하는 방식이어서 지혈 능력에 한계가 있었다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 혈액 속 이온 반응에 주목했다. 이번에 개발한 ‘AGCL 파우더’는 알지네이트·겔란검(칼슘과 반응해 초고속 겔화·물리적 밀봉), 키토산(혈액 성분과 결합해 화학적·생물학적 지혈 강화) 등 생체적합 천연 소재를 결합한 구조로, 혈액 속에 칼슘 등 양이온과 반응해 1초 만에 겔 상태로 변하여 상처를 즉각 밀봉한다. 또한 파우더 내부에 3차원 구조를 형성해 자체 무게의 7배 이상(725%)에 달하는 혈액을 흡수할 수 있다. 이로 인해 고압·과다출혈 상황에서도 혈류를 빠르게 차단하며, 손으로 강하게 눌러도 버틸 수 있는 압력 수준인 ‘40kPa’이상의 높은 접착력으로 상용 지혈제보다 훨씬 뛰어난 밀폐 성능을 보였다. AGCL 파우더는 모두 자연 유래 물질로 구성돼, 혈액과 접촉해도 안전한 용혈률 3% 미만, 세포 생존율 99% 이상, 항균 효과 99.9%를 나타냈다. 동물실험에서도 빠른 상처 회복과 혈관·콜라겐 재생 촉진 등 우수한 조직 재생 효과가 확인됐다. 외과적 간 손상 수술 실험에서는 출혈량과 지혈 시간이 상용 지혈제 대비 크게 감소했으며, 수술 2주 후 간 기능도 정상 수준으로 회복됐다. 전신 독성 평가에서도 이상 소견은 나타나지 않았다. 특히 이 지혈제는 실온·고습 환경에서도 2년간 성능이 유지돼, 군 작전 현장이나 재난 지역 등 열악한 환경에서도 즉시 사용할 수 있다는 장점을 갖췄다. 이번 연구는 국방 목적을 염두에 두고 개발된 첨단 신소재 기술이지만, 재난 현장, 개발도상국, 의료 취약 지역 등 응급의료 전반으로의 활용 가능성도 매우 크다. 전투현장에서의 응급처치부터 체내 수술 지혈까지 가능하다는 점에서 국방과학기술이 민간으로 확장된 대표적 스핀오프 사례*로 평가된다. *스핀오프(Spin-off) 사례: 국방과학기술을 민간 영역에서 활용하기 위하여 확장, 이전하는 것. 예시로는 컴퓨터, GPS, 전자레인지 등이 있다. 본 연구는 2025 KAIST Q-Day 총장상과 2024 KAIST–KNDU 국방 학술대회 국방부 장관상을 수상하며, 과학적 혁신성과 국방 활용성을 동시에 인정받았다. 연구에 참여한 박규순 KAIST 박사과정생(육군 소령)은 “현대전의 핵심은 인명 손실 최소화”라며, “군인을 한 명이라도 더 살리겠다는 사명감으로 연구를 시작했다”고 밝혔다. 이어 “이번 기술이 국방과 민간 의료 현장에서 생명을 살리는 기술로 쓰이길 기대한다”고 덧붙였다. KAIST 박규순 박사과정, 손영주 석박통합과정 학생이 제1 저자로 참여하고 스티브 박 교수, 전상용 교수가 지도한 이번 연구는 화학/재료공학 분야 국제 학술지인 `어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈 Advanced Functional Materials (IF 19.0)' 에 2025년 10월 28일 자로 온라인 출판됐다. ※논문명: An Ionic Gelation Powder for Ultrafast Hemostasis and Accelerated Wound Healing, DOI: 10.1002/adfm.202523910 한편, 본 연구는 한국연구재단(NRF)의 지원을 받아 수행됐다.

암 치료가 성공적으로 끝났는데도 재발하거나, 강력한 항생제를 써도 일부 세균이 살아남는 이유는 무엇일까. 그 핵심 원인 중 하나로 세포 내부에서 무작위로 발생하는 ‘생물학적 잡음(Biological Noise)’이 지목된다. 유전자가 같은 세포라도 단백질 양이 저마다 달라 약물 치료를 피해 살아남는 ‘아웃라이어(Outlier, 튀는 세포)’가 생겨나기 때문이다. 그간 과학자들은 세포 집단의 평균값만 조절할 수 있었을 뿐, 개별 세포의 불규칙한 변동성을 제어하는 일은 오랜 숙제로 남아 있었다. 우리 대학 수리과학과 김재경 교수와 POSTECH 수학과 김진수 교수, 우리 대학 공학생물학대학원 조병관 교수 공동연구팀은 수학적 모델링을 통해 세포 내부의 생물학적 잡음을 제거하고 세포의 운명을 정밀하게 제어할 수 있는 ‘잡음 제어 원리’를 이론적으로 확립했다. 이는  단일 세포 수준의 정밀 제어 기술을 확보한 쾌거로, 암 치료 및 합성생물학 분야의 난제를 해결할 새로운 이정표가 될 전망이다. 우리 몸의 세포들은 생존을 위해 항상성을 유지하려 하지만, 실제 세포 내부 환경은 끊임없이 변화한다. 기존 유전자 회로 기술은 세포 집단의 평균 단백질 양은 맞출 수 있었으나, 개별 세포 간의 편차인 잡음은 오히려 증폭시키는 한계가 있었다. 연구팀은 이를 ‘냉온탕을 오가는 샤워기’에 비유했다. 샤워기 물 온도의 평균을 40도로 맞췄더라도, 실제로는 펄펄 끓는 물과 얼음물이 번갈아 나온다면 정상적인 샤워가 불가능한 것과 같은 이치다. 이처럼 ‘평균의 함정’에 빠져 통제를 벗어난 소수의 세포들은 암 재발이나 항생제 내성을 일으키는 주범이 된다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 ‘잡음 제어기(Noise Controller, NC)’라는 새로운 수학적 모델을 고안했다. 연구진은 먼저 시스템의 최종산출물이 서로 결합해 짝을 이루는 ‘이합체(dimer) 반응’을 이용해 세포마다 달라지는 산출물의 분산을 조절할 수 있을지 검토했다. 그 과정에서 이합체 반응이 세포 상태의 흔들림, 즉 잡음을 감지하는 센서 역할을 할 수 있음을 확인했다. 하지만 초기 시도에서는 이 방법만으로 세포 간 차이를 줄이는 데는 한계가 있었다. 이에 따라 특정 물질이 필요 이상으로 많이 만들어질 경우 이를 바로 줄여주는 장치가 함께 필요하다고 판단했고, 단백질이 과도하게 많아지면 즉각적으로 분해하는 ‘분해 기반 작동(degradation-based actuation)’ 원리를 결합했다. 그 결과, 외부 환경 변화에도 세포 내 잡음 수준을 일정하게 유지하는 ‘잡음 견고 완전 적응(Noise Robust Perfect Adaptation, Noise RPA)’을 이론적으로 구현해냈다. 이를 통해 세포 간 편차를 보편적인 생물학적 시스템이 도달할 수 있는 최소 수준 파노인자(Fano factor)가 1인 수준까지 억제하는 데 성공했다. 연구팀은 이 모델을 대장균의 DNA 복구 시스템에 가상으로 적용해 성능을 입증했다. 기존 시스템에서는 DNA 손상을 복구하는 단백질의 양이 세포마다 크게 달라 약 20%의 세포가 복구에 실패해 사멸했다. 하지만, 잡음 제어기(NC)를 적용해 모든 세포의 단백질 양을 균일하게 조절하자 사멸률을 7%까지 낮출 수 있었다. 정교한 수학적 원리만으로 세포의 생존율을 획기적으로 끌어올린 것이다. 이는 기존의‘평균 제어’ 패러다임을 넘어, 개별 세포 하나하나를 정밀하게 다루는‘단일 세포 제어’를 실현했다는 점에서 의미가 크다. 연구를 이끈 김재경 교수는 "생명 현상에서 운이나 우연으로 치부되던 세포 간 잡음을 수학적 설계를 통해 제어 가능한 영역으로 가져왔다는 데 의의가 있다”며, "앞으로 암 치료 내성 극복, 고효율 스마트 미생물 개발 등 정밀한 세포 제어가 필수적인 분야에서 핵심적인 역할을 할 것”이라고 밝혔다. 공동 교신저자인 김진수 POSTECH 교수는 "반응 네트워크 이론을 이용한 세포 내 잡음의 이론적 수식에서 출발해 실제 생물학적 기전을 설계했다는 점에서, 수학 모형의 힘을 잘 보여주는 연구”라고 강조했다. 이번 연구 결과는 12월 24일 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications, IF=15.7)’에 실렸다.

대규모 언어모델(LLM) 기반 AI 서비스는 지금까지 대부분 고가의 데이터센터 GPU에 의존해 왔다. 이로 인해 서비스 운영 비용이 높고, AI 기술 활용의 진입장벽도 컸다. 우리 대학 연구진이 비싼 데이터센터 GPU를 덜 쓰고, 주변에 있는 저렴한 GPU를 활용해 AI 서비스를 더 싸게 제공할 수 있는 기술을 개발했다. 우리 대학은 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 데이터센터 밖에 널리 보급된 저렴한 소비자급 GPU를 활용해 LLM 인프라 비용을 크게 낮출 수 있는 새로운 기술 ‘스펙엣지(SpecEdge)’를 개발했다고 28일 밝혔다. SpecEdge는 데이터센터 GPU와 개인 PC나 소형 서버 등에 탑재된 ‘엣지 GPU’가 역할을 나눠 LLM 추론 인프라를 함께 구성하는 방식이다. 이 기술을 적용한 결과, 기존 데이터센터 GPU만 사용하는 방식에 비해 토큰(AI가 문장을 만들어내는 최소 단위)당 비용을 약 67.6% 절감할 수 있었다. 연구팀은 이를 위해 ‘추측적 디코딩(Speculative Decoding)’이라는 방법을 활용했다. 엣지 GPU에 배치된 소형 언어모델이 확률이 높은 토큰 시퀀스(단어 또는 단어 일부가 순서대로 이어진 형태)를 빠르게 생성하면, 데이터센터의 대규모 언어모델이 이를 일괄 검증하는 방식이다. 이 과정에서 엣지 GPU는 서버의 응답을 기다리지 않고 계속 단어를 만들어, LLM 추론 속도와 인프라 효율을 동시에 높였다. 데이터센터 GPU에서만 추측적 디코딩을 수행하는 방식과 비교해 비용 효율성은 1.91배, 서버 처리량은 2.22배 향상됐다. 특히 일반적인 인터넷 속도에서도 문제없이 작동해, 별도의 특수한 네트워크 환경 없이도 실제 서비스에 바로 적용할 수 있는 기술임을 확인했다. 또한 서버는 여러 엣지 GPU의 검증 요청을 효율적으로 처리하도록 설계돼, GPU 유휴 시간 없이 더 많은 요청을 동시에 처리할 수 있다. 이를 통해 데이터센터 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있는 LLM 서빙 인프라 구조를 구현했다. 이번 연구는 데이터센터에 집중돼 있던 LLM 연산을 엣지로 분산시켜, AI 서비스의 기반이 되는 인프라 비용은 줄이고 접근성은 높일 수 있는 새로운 가능성을 제시했다. 향후 스마트폰, 개인용 컴퓨터, 신경망 처리장치(NPU) 등 다양한 엣지 기기로 확장될 경우, 고품질 AI 서비스가 보다 많은 사용자에게 제공될 수 있을 것으로 기대된다. 연구를 이끈 한동수 교수는 “데이터센터를 넘어 사용자의 주변에 있는 엣지 자원까지 LLM 인프라로 활용하는 것이 목표”라며 “이를 통해 AI 서비스 제공 비용을 낮추고, 누구나 고품질 AI를 활용할 수 있는 환경을 만들고자 한다”고 말했다. 이번 연구에는 KAIST 박진우 박사와 조승근 석사과정이 참여했으며, 연구 결과는 12월 2일부터 7일까지 미국 샌디에이고에서 열린 인공지능 분야 최고 권위 국제 학회인 신경정보처리시스템 학회(NeurIPS)에서 스포트라이트(Spotlight)로 (상위 3.2% 논문, 채택률 24.52%) 발표됐다. ※논문명: SpecEdge: Scalable Edge-Assisted Serving Framework for Interactive LLMs, 논문링크: https://neurips.cc/virtual/2025/loc/san-diego/poster/119940, https://arxiv.org/pdf/2505.17052 한편, 이 연구는 정보통신기획평가원 (IITP) ‘AI-Native 응용 서비스 지원 6G 시스템 기술개발’ 과제의 지원을 받아 수행됐다.

이광형 총장은 2026년 신년사를 통해 “KAIST는 질문하고 도전하는 ‘QAIST 신문화전략’을 바탕으로 AI 중심의 교육·연구 혁신을 가속화하며 세계 일류 대학으로 도약하겠다”고 31일 밝혔다. 이 총장은 지난 한 해 성과로 ▲질문하는 인재 양성을 위한 교육 혁신 ▲AI 단과대학 설립을 통한 교육·연구 체계 고도화 ▲AI 국가대표 양성 이노코어(InnoCORE) 사업을 통한 포닥 중심 연구 생태계 구축 ▲연구비 수주액 약 20% 증가 ▲글로벌 기업·대학과의 연구 협력 확대 등을 꼽았다. 특히 교육 부문에서는 학생이 직접 문제를 출제하는 시험, 학생이 스스로 문제를 정의하고 해결하는 ‘문제정의–해결 프로그램(PDSP·Problem Definition to Solution Program)’, ‘실패 주간’ 운영 등을 통해 실패를 도전의 출발점으로 삼는 문화를 확산해 왔다고 설명했다. 이러한 변화는 최근 3년간 학부 수시 지원자 1.9배, 대학원 지원자 1.3배 증가라는 성과로 이어졌다고 강조했다. 이와 함께 학생들의 학습과 생활 환경 개선에도 힘써 왔다. KAIST는 모든 기숙사에 대한 보수·리모델링을 추진하고, 학생식당 환경 개선과 메뉴 확대를 통해 학생들이 보다 쾌적한 캠퍼스 생활을 누릴 수 있도록 했다. 이광형 총장은 “KAIST에서 가장 소중한 존재는 학생이며, 학생들이 마음껏 질문하고 도전할 수 있는 환경을 만드는 것이 대학의 역할”이라고 강조했다. 연구 분야에서는 독일 머크(Merck), 대만 포모사(Formosa) 그룹 등과의 공동연구를 통해 연간 수십억 원 규모의 연구비를 확보했으며, KAIST–IDIS 실리콘밸리 캠퍼스를 통해 글로벌 창업 생태계와의 연결 거점도 마련했다. 또한 최근 5년간 26개 건물을 신·증축했으며, 현재 24개 건물이 공사 중이거나 착공을 앞두고 있어 교육·연구 인프라 확충이 지속되고 있다. 기술사업화 측면에서는 2025년 기준 59개의 딥테크 창업과 82억 원 규모의 기술이전 성과를 냈고, 교원 창업기업 소바젠은 7,500억 원 규모의 기술 수출을 성사시켰다. 이광형 총장은 2026년 중점 과제로 ▲AI 대학의 세계 최고 수준 도약 ▲평택·오송·세종 캠퍼스 조성 ▲글로벌 협력 확대 ▲24개 대형 건설 사업의 안전한 추진을 제시했다. 이 총장은 “KAIST는 이제 대한민국을 대표하는 대학으로 자리매김했으며, 국제화 노력으로 세계적 인지도도 빠르게 높아지고 있다”며 “2026년에도 우리가 함께 도전하면 KAIST는 명실상부한 세계 일류 대학으로 우뚝 설 것”이라고 밝혔다.

우리 대학 박기현·이찬규·황정섭 학생이 '2025 대한민국 인재상'을 수상했다. 이들은 24일 오후 정부세종컨벤션센터에서 열린 ‘2025 대한민국 인재상 시상식’에서 대학생·청년일반 분과 4명, 고등학생 분과 2명으로 나뉘어 전국 최종 100인에 포함됐다. 대한민국 인재상은 창의성과 도전정신을 갖추고 사회 발전에 기여한 인재를 발굴·격려하기 위해 2008년부터 시행 중인 전국 단위 시상 제도다. 대학생·청년일반 분과 수상자 박기현 신소재공학과 대학원생은 탄소 중립 사회를 앞당길 신소재 기반 촉매 개발 등 활발한 연구활동을 바탕으로 특허를 출원하고 국제 SCI 저널에 다수 논문을 게재하며  전문성과 실용성을 갖춘 차세대 인재로서 두드러진 성취를 이루고 있다. 전산학부 대학원 이찬규 학생은은 뇌과학과 인공지능 등 관심 분야 지식을 대형 산불의 예방·진화 등 사회적 문제 해결에 창의적으로 적용 가능한 인재라는 평가를 받았으며, 올해 2월에는 과학기술정보통신부 장관상(창의 부문)을 단독 수상한 바 있다.  기술경영학부 황정섭 대학원생은 전기자동차 확산 과정에서 이루어지는 인지적·사회적 요인 규명을 통하여 세계적 학술지에 논문을 게재하는 등 전문성을 갖춘 학술활동과 지방자치단체, 중앙부처 등 다수 정부 연구과제에 첨단기술을 접목하여 남다른 성과를 거둔 이력이 주목을 받았다. 올해 대한민국 인재상 수상자는 소속 기관장 및 학교장 추천자의 지역 심사, 대국민 공개 검증, 중앙심사위원회의 심사를 거쳐 결정되었으며, 수상자에게는 부총리 겸 교육부장관상이 상금(200만원)과 함께 수여되었다. 대전시는 "이번 수상은 지역 청년들이 다양한 분야에서 국가적 경쟁력을 인정받은 뜻깊은 성과"라며 "앞으로도 청년들이 대전에서 꿈을 키우고 훌륭한 인재로 성장할 수 있도록 다양한 정책과 프로그램으로 뒷받침해 가겠다"고 말했다.

우리 대학이 주관하는 국가 AI 연구거점(센터장 김기응)은 캐나다의 AI 연구 컨소시엄인 IVADO(Institute for Data Valorization)와 AI 분야의 전략적 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 23일 밝혔다.  이번 협약식은 23일 일본 도쿄에 위치한 주일본 퀘벡정부대표부에서 진행됐다. 행사에는 김기응 국가 AI 연구거점 센터장(KAIST 김재철AI대학원 석좌교수)과 뤽 비네(Luc Vinet) IVADO 대표를 비롯해 KAIST·고려대·연세대·POSTECH 등 거점 참여연구진이 참석했다.  IVADO는 캐나다 몬트리올대학교(Université de Montréal)가 주도하고 몬트리올 공과대학(Polytechnique Montréal), HEC 몬트리올(HEC Montréal), 맥길대학교(McGill University), 라발대학교(Université Laval) 등 총 5개 대학이 협력하는 대규모 연구 컨소시엄이다. '견고하고, 추론 가능하며, 책임감 있는 AI(Robust, Reasoning, and Responsible AI)' 개발을 목표로 학계와 산업계를 연결하는 글로벌 AI 허브로 평가받는다.  국가 AI 연구거점은 대한민국 AI 3대강국(G3) 도약을 목표로 2024년 10월 공식 출범했다. KAIST(주관기관)·고려대·연세대·POSTECH 등 총 4개 대학으로 구성된 컨소시엄으로 글로벌 공동연구를 수행하고 있다.  양 기관은 이번 협약을 통해 △AI 원천 기술 및 응용 분야 공동 연구 △연구자 및 학생 인력 교류 △글로벌 네트워크 확대 등 전방위적인 협력을 추진하기로 합의했다.  이번 협약은 국가 AI 연구거점이 지향하는 글로벌 AI 개방형 연구생태계를 강화하는 차원에서 체결됐다. 거점은 지난 7월 일본 이화학연구소 혁신지능통합연구센터(RIKEN AIP)와의 협력을 시작으로, 이번 북미 거점인 IVADO와의 파트너십을 통해 아시아와 북미를 잇는 글로벌 AI 연구 생태계를 확장하고 있다.  뤽 비네 IVADO 대표는 "우리는 연구자들이 자유롭게 탐색할 수 있는 환경을 중시한다"며 "효율적인 연구 협력 파이프라인을 구축함으로써 (국가 AI 연구거점과의) 전략적 파트너십을 강화하겠다"고 강조했다.  김기응 국가 AI 연구거점 센터장은 "자율성과 다양성 보장이 곧 혁신적인 AI 기술 확보의 지름길"이라며 "(IVADO와) 센터 대 센터 차원의 견고한 글로벌 협력 모델을 만들겠다"고 말했다.

우리 대학 반도체설계교육센터(IDEC, 소장 박인철)가 주최한 ‘제1회 시스템반도체 설계 챌린지 대회’가 지난 23일 KAIST 학술문화관 정근모 홀에서 성황리에 개최됐다. 이번 대회는 IDEC이 전국 단위로 처음 개최한 반도체 설계 경진대회로, 전국 6개 지역 캠퍼스(경북대, 광운대, 부산대, 전남대, 충북대, 한양대)에서 진행된 예선을 통과한 17개 팀이 본선에 진출해 실력을 겨뤘다. IDEC은 그동안 지역 캠퍼스를 중심으로 시스템반도체 및 SoC(System on Chip) 설계 전문 인력 양성과 지역 교육 인프라 구축에 핵심적인 역할을 수행해 왔다. 이번 대회는 6개 지역 캠퍼스에서 개별적으로 운영되던 경진대회를 하나의 전국 대회로 통합 개최했다는 점에서 의미가 크다. 특히 지역 교육 활성화는 물론, 전국 단위의 잠재 인재 발굴을 위한 국가적 플랫폼으로서 IDEC의 역할을 강화하는 계기가 됐다. 올해 9월부터 11월까지 약 3개월간 진행된 예선 경진대회에는 전국 6개 지역 캠퍼스에서 총 84개 팀, 학부생 208명이 참가했으며, 캠퍼스별 상위 팀이 선발돼 총 17개 팀이 본선 무대에 올랐다. 이번 대회의 운영위원장은 고려대학교 전상근 교수가 맡았으며, KAIST를 포함한 전국 대학의 교수 10여 명이 평가위원으로 참여해 심사의 공정성과 전문성을 높였다. 박인철 KAIST IDEC 소장은 “이번 대회는 그동안 지역에 국한돼 있던 반도체 설계 경진대회를 전국 단위로 통합·확산했다는 점에서 큰 의미가 있다”며, “IDEC은 앞으로도 지역 거점 캠퍼스를 중심으로 한 교육 플랫폼 역할을 강화해, 반도체 산업을 이끌 잠재적 인재를 조기에 발굴하고 체계적으로 육성해 나가겠다”고 말했다. 본선에서 가장 우수한 성과를 거둔 대상 ‘Avant(아방)’팀과 금상 ‘부산의 인재’팀, 2개 팀에게는 산업통상부 장관상이 수여됐으며, 박인철 KAIST IDEC 소장이 직접 시상해 수상팀의 노력을 격려했다. 대상을 차지한 한양대 ERICA 이건호 학생은 “회로를 공부하며 진로에 대한 고민이 많았는데, 이번 수상을 통해 그간의 노력이 헛되지 않았다는 확신을 얻었다”며 “팀명인 ‘Avant(아방)’의 의미처럼 앞으로는 스스로를 믿고 학업에 더욱 정진해 나가겠다”고 소감을 전했다. KAIST 반도체설계교육센터(IDEC)는 1995년 설립 이후 국내 반도체 설계 인력 양성의 핵심 기관으로서 역할을 수행해 왔다.  한편 IDEC은 내년에도 제2회 시스템반도체 설계 챌린지 대회를 더욱 발전된 형태로 개최할 예정이며, 지역 거점 교육 플랫폼으로서의 역할을 지속 강화해 대한민국 반도체 산업의 미래를 이끌 우수 인재 발굴과 육성에 기여할 계획이다.

우리 대학이 평택에서 '연구가 산업 현장으로 직행하는' 국가급 실증 거점을 새롭게 구축한다. AI 반도체 기반의 자율주행·UAM·로봇·제조·에너지 기술을 한데 모아 실증하는 ‘AI 테스트베드형 혁신 융합캠퍼스’ 청사진을 공개하고, 본격적인 실시설계 단계에 착수한다. 우리 대학은 23일 평택시청에서 'KAIST 글로벌 AI반도체 혁신 융합캠퍼스 건립 간담회'를 열고 사업 추진 현황과 향후 일정, 실시설계 착수 계획을 공유했다. 또한 산학연이 공동으로 운영할 실증 인프라의 방향에 대해 논의하는 자리를 가졌다.  간담회에는 이광형 총장과 김경수 대외부총장, 홍기원 국회의원(평택갑), 정장선 평택시장, 강팔문 평택도시공사 사장, 김진형 브레인시티PFV 대표, 양순길 중흥건설 전무 등 주요 관계자가 참석했다. 이번 캠퍼스 조성 전략의 핵심은 “캠퍼스 자체가 AI 혁신기술의 테스트필드가 되는 구조”다. 브레인시티 내 약 46만㎡(약 14만 평) 부지에 2026년부터 2029년까지 단계적으로 구축되며, AI반도체 전문 교육·연구시설과 국가 AI 융합산업 육성을 위한 테스베드를 결합한 형태로 조성된다. KAIST는 이러한 모델을 통해 AI반도체 인재 양성과 원천기술이 실제 산업환경에서 곧바로 검증되고 현장 적용 및 사업화로 연결되는 ‘전주기 혁신 생태계’를 구현한다는 목표다. 연구와 산업 간의 연결 병목을 최소화해 국가 차원의 AI·반도체 기반 제조 경쟁력을 강화하는 ‘현장형 검증 인프라’를 KAIST가 설계·주도한다는 점에서 의미가 크다. 정장선 평택시장은 “KAIST 평택캠퍼스 실시설계 착수를 진심으로 환영한다”며 “반도체·AI 등 미래 전략산업을 선도하는 핵심 거점으로서 지역 산업 발전은 물론 국가 산업 혁신에도 중요한 디딤돌이 될 것”이라고 밝혔다. 그는 이어 “평택시는 캠퍼스 조성이 차질 없이 추진될 수 있도록 행정적·재정적 지원을 아끼지 않겠다”고 강조했다. 이광형 총장은 “평택캠퍼스는 AI 반도체 분야에서 세계 최고 수준의 연구 거점으로 도약할 것”이라며 “글로벌 인재 유치, 고덕 국제도시와의 연계, 수도권과 지방 거점대학을 연결하는 ‘브릿지 캠퍼스’ 역할까지 수행할 것”이라고 말했다. 또한 “나아가 글로벌 오픈 플랫폼 캠퍼스로 발전시키겠다”고 비전을 제시했다.

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상품 주문부터 기차 예매까지 터치 대신 말 한마디면 다 되는 AI | KAIST 신인식 교수, 임영민, 위재영 연구원

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