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“유전자는 알지만 기능은 모른다”는 미생물 연구의 오랜 난제를 해결하기 위해, 공동연구진이 인공지능(AI) 기반 미생물 유전자 기능 발견의 속도를 크게 높일 수 있는 최신 연구 전략을 제시했다. 우리 대학은 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 UCSD 생명공학과 버나드 폴슨(Bernhard Palsson) 교수와 함께 AI를 활용해 미생물 유전자 기능 발견을 획기적으로 가속할 수 있는 최신 연구 접근법을 체계적으로 정리·분석한 리뷰논문을 발표했다고 12일 밝혔다. 2000년대 초 전장 유전체 해독 기술이 본격화되며 생명체의 유전자 구성을 완전히 규명할 수 있을 것이라는 기대가 컸다. 그러나 20년이 지난 지금도 미생물 유전체 내 상당수 유전자는 어떤 역할을 하는지 밝혀지지 않은 상태다. 유전자 결실 실험, 발현량 조절, 시험관 내 활성 측정 등 다양한 실험이 시도돼 왔지만 ▲ 대규모 실험의 한계 ▲ 복잡한 생물학적 상호작용 ▲ 실험실 결과와 실제 생체 내 반응 간 불일치 등으로 인해 유전자 기능 규명에는 여전히 많은 시간과 비용이 소요돼 왔다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 전산생물학과 실험생물학을 결합한 AI 기반 접근이 필수적이라고 강조했다. 이번 논문에서는 기존의 서열 유사성 분석 기법부터 최신 심층학습 기반 AI 모델에 이르기까지, 유전자 기능 발견을 촉진해 온 다양한 전산생물학적 접근법을 종합적으로 정리했다. 특히 AlphaFold(구글 딥마인드가 개발한 단백질 구조 예측 AI), RoseTTAFold(미국 워싱턴대에서 개발한 또 다른 고성능 단백질 구조 예측 AI)와 같은 단백질 3차원 구조 예측 기술은 단순한 기능 추정을 넘어, 유전자 기능이 어떻게 작동하는지 이해할 수 있는 가능성을 제시했다. 더 나아가 생성형 인공지능은 원하는 기능을 가진 단백질을 설계하는 단계로까지 연구를 확장하고 있다. 연구팀은 전사인자(유전자를 켜고 끄는 스위치 역할을 하는 단백질)와 효소(생체 내 화학 반응을 촉진하는 단백질)를 중심으로, 유전자 서열 정보, 단백질 구조 예측, 다양한 메타유전체 분석을 결합한 다양한 응용 사례와 향후 연구 방향을 제시했다. 연구팀은 유전자 기능 발견의 편향과 한계를 극복하기 위해 AI가 실험을 안내하는 ‘능동적 학습(Active Learning)’ 기반 연구 프레임워크가 필요하다고 밝혔다. 능동적 학습은 AI 모델이 불확실성이 높은 예측을 스스로 선별해 실험을 제안하고, 그 결과를 다시 학습에 반영하는 방식이다. 이를 통해 연구자는 중요한 유전자 기능부터 효율적으로 검증할 수 있다. 이를 위해 연구팀은 자동화된 실험 플랫폼과 바이오파운드리 등 공유 연구 인프라와의 긴밀한 통합이 필수적이라고 강조했다. 또한 실험적으로 검증되지 못한 ‘실패 데이터’ 역시 향후 연구를 위한 중요한 학습 자산으로 공유돼야 한다고 덧붙였다. 공동저자인 김기배 KAIST 박사는 “딥러닝 기반 예측 성능은 크게 향상됐지만, 예측 결과의 근거를 생물학적으로 설명할 수 있는 해석 가능한 인공지능 모델 개발은 여전히 중요한 과제”라고 말했다. 이상엽 특훈교수는 “유전자 기능 발견의 한계를 넘어서기 위해서는 연구자의 지휘하에 AI가 안내하는 체계적 실험 프레임워크와 자동화 연구 인프라의 결합이 핵심”이라며, “예측과 검증이 반복적으로 연결되는 연구 생태계 구축이 중요하다”고 강조했다. 해당 논문은 네이처(Nature) 誌가 발행하는 생명공학 분야 권위 저널인 `네이처 마이크로볼로지(Nature Microbiology)'에 01월 07일 자 게재됐다. ※ 논문명: Approaches for accelerating microbial gene function discovery using artificial intelligence, DOI: 10.1038/s41564-025-02214-1 ※ 저자 정보 : Bernhard O. Palsson (UCSD, 제1 저자), 이상엽(KAIST 제2 저자, 교신저자), 김기배(KAIST, 제3 저자) 포함 총 3명 한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제의 지원, 그리고 합성생물학핵심기술개발 사업의 ‘바이오제조 산업 선도를 위한 첨단 합성생물학 원천기술 개발’과제의 지원을 받아 수행됐다.

유기발광다이오드(OLED)는 색 표현이 뛰어나며, 얇고 잘 휘어지는 평면 구조 덕분에 스마트폰과 TV에 널리 쓰이지만, 내부 빛 손실로 밝기를 높이는 데 한계가 있었다. 우리 대학 연구진이 OLED 디스플레이의 장점인 평면 구조를 유지하면서도 OLED 발광 효율을 2배 이상 높이는 기술을 개발했다. 우리 대학은 전기및전자공학부 유승협 교수 연구팀이 OLED 내부에서 발생하는 빛 손실을 크게 줄일 수 있는 새로운 ‘준평면 광추출 구조’*와 OLED 설계 방법을 개발했다고 11일 밝혔다. *준평면 광추출 구조: OLED 표면을 거의 평평하게 유지하면서, 안에서 만들어진 빛을 밖으로 더 많이 꺼내 주는 얇은 구조 OLED는 여러 층의 매우 얇은 유기물 박막이 겹겹이 쌓여 만들어진다. 이 과정에서 빛이 층과 층 사이를 지나며 반사되거나 흡수돼, OLED 내부에서 생성된 빛의 80% 이상이 밖으로 나오지 못하고 열로 사라진다. 이를 해결하기 위해 OLED 위에 렌즈 구조를 붙여 빛을 밖으로 꺼내는 방식인 반구형 렌즈나 마이크로렌즈 어레이(MLA) 같은 광추출 구조가 사용돼 왔다. 그러나 반구형 렌즈 방식은 큰 렌즈가 돌출되어 평면형태를 유지하기 어렵고, 마이크로렌즈어레이의 경우는 충분한 광추출 효과를 보려면 픽셀 크기 보다 훨씬 커야 해서 주변 픽셀과의 간섭 없이 높은 효율 향상을 도출하는데 한계가 있었다. 연구팀은 OLED를 더 밝게 만들면서도 평면 구조를 유지하기 위해, 각 픽셀 크기 안에서 빛을 최대한 효율적으로 밖으로 내보내는 새로운 OLED 설계 방법을 제안했다. 기존 설계가 OLED가 끝없이 넓다고 가정한 것과 달리, 실제 디스플레이에서 사용되는 제한된 픽셀 크기를 고려한 것이 특징이다. 이를 통해 같은 크기의 픽셀에서도 더 많은 빛을 외부로 방출할 수 있었다. 또한 연구팀은 빛이 옆으로 퍼지지 않고 화면 정면으로 잘 나오도록 돕는 새로운 ‘준평면 광추출 구조’를 개발했다. 이 구조는 매우 얇아 기존 마이크로렌즈 어레이와 비슷한 두께를 가지면서도, 반구형 렌즈에 가까운 높은 광추출 효율을 구현할 수 있다. 덕분에 휘어지는 플렉서블 OLED에도 쉽게 적용할 수 있다. 이 새로운 OLED 설계와 준평면 광추출 구조를 함께 적용한 결과, 작은 픽셀에서도 빛을 내는 효율을 2배 이상 향상시키는 데 성공했다. 이번 기술은 OLED의 평평한 구조를 유지하면서도 같은 전력으로 더 밝은 화면을 구현할 수 있어, 스마트폰·태블릿 PC 등 모바일 기기의 배터리 사용 시간을 늘리고 발열을 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다. 또한 디스플레이 수명 향상 효과도 함께 기대된다. 이번 연구의 제 1저자인 김민재 학생은 “수업 중 떠올린 작은 아이디어가 KAIST 학부생 연구 프로그램(URP)을 통해 실제 연구 성과로 이어졌다”고 설명했다. 유승협 교수는 “그간 수많은 광추출 구조가 제시되었지만, 많은 경우 면적이 넓은 조명용이 대부분이었고, 수 많은 작은 픽셀로 이루어진 디스플레이에는 적용하기 어렵거나 적용해도 그 효과가 크지 못한 경우가 많았다”며, “이번에 제시된 준평면 광추출 구조는 픽셀 내 광원 대비 크기에 제약을 두어 인접 픽셀 사이에서 빛이 서로 간섭하는 현상도 줄이면서 효율도 극대화할 수 있도록 구현되었다”고 강조하면서, “OLED 뿐 아니라 페로브스카이트·양자점 등 차세대 소재 기반의 디스플레이에도 적용할 수 있다”고 말했다. 신소재공학과 김민재 학사과정(현재 스탠포드대 재료공학과 박사과정)과 전기및전자공학부 김준호 박사(현재 독일 쾰른대 박사후연구원)가 공동 제1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 온라인판에 2025년 12월 29일 공개됐다. ※논문명: Near-planar light outcoupling structures with finite lateral dimensions for ultra-efficient and optical crosstalk-free OLED displays, DOI: 10.1038/s41467-025-66538-6 이번 연구는 KAIST URP 프로그램, 한국연구재단 중견연구자 지원사업, 미래디스플레이 전략연구사업, 산업통상자원부 산업혁신인재성장지원사업, 전자부품산업기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.

특정 유전자(IDH)에 이상이 생겨 발생하는 IDH-돌연변이 신경교종은 50세 이하 젊은 성인에게 가장 흔한 악성 뇌종양으로, 재발률이 높아 치료가 어려운 난치성 뇌암이다. 그동안 치료는 눈에 보이는 종양 덩어리를 제거하는 데 집중돼 왔다. 그러나 국내 연구진이 이 종양이 덩어리가 보이기 훨씬 이전부터 정상 뇌 속 세포에서 이미 시작되고 있었다는 사실을 세계 최초로 밝혀내며, 조기 진단과 재발 억제 치료의 새로운 길을 열었다. 우리 대학은 의과학대학원 이정호 교수와 연세대학교(총장 윤동섭) 세브란스병원 신경외과 강석구 교수 공동연구팀이 IDH-돌연변이 신경교종이 정상 뇌조직에 존재하는 교세포전구세포(Glial Progenitor Cell, GPC)에서 기원한다는 사실을 세계 최초로 규명했다고 9일 밝혔다. * 교세포전구세포(GPC): 정상 뇌에도 존재하는 세포로, 유전자 변이가 생기면 악성 뇌종양의 출발점이 될 수 있는 세포 연구팀은 광범위 절제 수술을 통해 확보한 종양 조직과 종양 주변의 정상 대뇌피질을 정밀 분석한 결과, 겉보기에는 정상인 뇌조직 안에 이미 IDH-돌연변이를 가진 ‘기원세포(cell of origin)’가 존재한다는 사실을 밝혀냈다. 이는 악성 뇌종양이 특정 시점에 갑자기 생겨나는 것이 아니라, 정상 뇌 속에서 이미 시작돼 오랜 시간에 걸쳐 서서히 진행되고 있었다는 점을 처음으로 입증한 결과다. 이어 연구팀은 ‘어떤 유전자가 어디에서 작동하는지’를 한 번에 보여주는 최신 분석 기술인 ‘공간 전사체 기술(spatial transcriptomics)’을 활용해, 이러한 변이를 가진 기원세포가 대뇌피질에 존재하는 교세포전구세포(GPC)임을 확인했다. 더 나아가, 환자에게서 발견된 것과 동일한 유전적 변이(driver mutation)를 마우스의 교세포전구세포에 도입해 실제 뇌종양이 발생하는 과정을 동물모델에서 재현하는 데 성공했다. 이번 연구는 뇌종양의 ‘기원’을 규명한 기존 연구를 한 단계 확장한 성과다. 공동연구팀은 앞서 2018년, 대표적인 악성 뇌종양인 ‘교모세포종(glioblastoma)’이 종양 본체가 아닌, 성인 뇌에서도 새로운 뇌세포를 만들어낼 수 있는 뇌 속의 원천 세포인 뇌실하영역(subventricular zone)의 신경줄기세포(neural stem cell)에서 시작된다는 사실을 밝혀 (Lee et al., Nature, 2018), 뇌종양 연구의 패러다임 전환을 이끈 바 있다. 이번 연구는 ‘교모세포종’과 ‘IDH-돌연변이 신경교종’이 같은 뇌암이라 하더라도, 출발 세포와 시작 위치가 전혀 다르다는 사실을 밝혀내며, 뇌종양은 종류마다 발생 과정이 근본적으로 다르다는 점을 분명히 했다. 강석구 교수(공동 교신저자)는 “뇌종양은 종양 덩어리가 보이는 자리에서 바로 시작되지 않을 수 있다”며, “뇌종양의 아형에 따라 기원세포와 기원 부위를 직접 공략하는 접근은 조기 진단과 재발 억제 치료의 패러다임을 바꿀 수 있는 중요한 단서가 될 것”이라고 말했다. 이번 연구 성과를 바탕으로 KAIST 교원창업기업 소바젠㈜(대표이사 박철원)은 IDH-돌연변이 악성 뇌종양의 진화와 재발을 억제하는 RNA 기반 혁신 신약 개발을 진행 중이다. 또한 세브란스병원(병원장 이강영)은 연구중심병원 한미혁신성과창출 R&D 사업을 통해 난치성 뇌종양의 초기 변이 세포 탐지 및 제어 기술 개발을 추진하고 있다. 이번 연구의 단독 제1저자이자 신경외과 전문의인 박정원 박사(KAIST 의과학대학원 박사후 연구원)는 “KAIST의 세계적 기초과학 연구 역량과 연세대 세브란스병원의 임상 역량이 결합해 이룬 성과”라며, “환자를 진료하며 품어왔던 ‘이 종양은 어디서 시작되는가’라는 질문이 이번 연구의 출발점이었다”고 말했다. 이번 연구 결과는 세계적인 학술지 ‘사이언스(Science)’에 1월 9일 자로 게재됐다. ※ 논문명: IDH-mutant gliomas arise from glial progenitor cells harboring the initial driver mutation, DOI: 10.1126/science.adt0559 ※ 저자 정보: 박정원(KAIST 의과학대학원, 제1 저자), 강석구(연세대학교 세브란스병원, 교신저자), 이정호(KAIST 의과학대학원, 소바젠, 교신저자) 한편, 이번 연구는 서경배 과학재단, 한국연구재단, 과학기술정보통신부, 보건복지부, 한국보건산업진흥원(의사과학자 양성사업)의 지원을 받아 수행됐다.

메모리와 태양전지 등은 모두 반도체로 만들어지며, 반도체 내부에는 전기 흐름을 방해하는 보이지 않는 결함이 숨어 있을 수 있다. 공동연구진이 이러한 ‘숨은 결함(전자 트랩)’을 기존보다 약 1,000배 더 민감하게 찾아낼 수 있는 새로운 분석 방법을 개발했다. 이 기술은 반도체 성능과 수명을 높이고, 불량 원인을 정확히 찾아 개발 비용과 시간을 크게 줄일 것으로 기대된다. 우리 대학은 신소재공학과 신병하 교수와 IBM T. J. Watson 연구소의 오키 구나완(Oki Gunawan) 박사 공동 연구팀이 반도체 내부에서 전기를 방해하는 결함(전자 트랩)과 전자의 이동 특성을 동시에 분석할 수 있는 새로운 측정 기법을 개발했다고 8일 밝혔다. 반도체 안에는 전자를 먼저 붙잡아 이동을 막는 전자 트랩이 존재할 수 있다. 전자가 여기에 걸리면 전기가 원활히 흐르지 못해 누설 전류가 생기거나 성능이 저하된다. 따라서 반도체 성능을 정확히 평가하려면 전자 트랩이 얼마나 많고, 전자를 얼마나 강하게 붙잡는지를 알아내는 것이 중요하다. 연구팀은 오래전부터 반도체 분석에 사용돼 온 Hall 측정에 주목했다. Hall 측정은 전기와 자기장을 이용해 전자의 움직임을 분석하는 방법이다. 연구팀은 여기에 빛을 비추고 온도를 바꿔가며 측정하는 방식을 더해, 기존 방법으로는 확인하기 어려웠던 정보를 얻는 데 성공했다. 빛을 약하게 비추면 새로 생긴 전자들이 먼저 전자 트랩에 붙잡힌다. 반대로 빛의 세기를 점점 높이면 트랩이 채워지고, 이후 생성된 전자들은 자유롭게 이동하기 시작한다. 연구팀은 이 변화 과정을 분석해 전자 트랩의 양과 특성을 정밀하게 계산할 수 있었다. 이 방법의 가장 큰 장점은 한 번의 측정으로 여러 정보를 동시에 얻을 수 있다는 점이다. 전자가 얼마나 빠르게 움직이는지, 얼마나 오래 살아남는지, 얼마나 멀리 이동하는지 뿐아니라, 전자의 이동을 방해하는 트랩의 특성까지 함께 파악할 수 있다. 연구팀은 이 기법을 먼저 실리콘 반도체에 적용해 정확성을 검증한 뒤, 차세대 태양전지 소재로 주목 받는 페로브스카이트에 적용했다. 그 결과, 기존 방법으로는 검출하기 어려웠던 아주 적은 양의 전자 트랩까지 정밀하게 찾아내는 데 성공했다. 이는 기존 기술보다 약 1,000배 더 민감한 측정 능력을 확보했다는 의미다. 신병하 교수는 “이번 연구는 반도체 안에서 전기의 흐름과 이를 방해하는 요인을 하나의 측정으로 동시에 분석할 수 있는 새로운 방법을 제시했다”며, “메모리 반도체와 태양전지 등 다양한 반도체 소자의 성능과 신뢰성을 높이는 데 중요한 도구가 될 것”이라고 말했다. 이번 연구 결과는 신소재공학과 박사과정 김채연 학생이 제 1저자로 국제 학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances)에 1월 1일 자로 게재됐다. ※논문명: Electronic trap detection with carrier-resolved photo-Hall effect DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.adz0460 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.

배터리는 스마트폰과 전기차 등 현대 사회의 필수 기술이지만, 화재·폭발 위험과 높은 비용이라는 한계를 안고 있다. 이를 해결할 대안으로 전고체 배터리가 주목받아 왔지만, 안전성·성능·가격을 동시에 만족시키기는 쉽지 않았다. 한국 연구진이 비싼 금속을 추가하지 않고도 구조 설계만으로 전고체 배터리 성능을 단번에 수 배 끌어올리는 데 성공했다. 우리 대학은 소재공학과 서동화 교수 연구팀이 서울대학교(총장 유홍림) 정성균 교수, 연세대학교(총장 윤동섭) 정윤석 교수, 동국대학교(총장 윤재웅) 남경완 교수 연구팀과의 공동 연구를 통해, 저비용 원료를 사용하면서도 폭발과 화재 위험이 낮고 성능이 우수한 전고체 배터리 핵심 소재 설계 방법을 개발했다고 7일 밝혔다. 일반 배터리는 액체 전해질 안에서 리튬 이온이 이동하는 반면, 전고체 배터리는 액체 대신 고체 전해질을 사용한다. 이 때문에 전고체 배터리는 더 안전하지만, 고체 안에서 리튬 이온이 빠르게 이동하도록 만들기 위해서는 값비싼 금속을 쓰거나 복잡한 제조 공정이 필요하다는 문제가 있었다. 연구팀은 전고체 전해질 내부에 리튬 이온이 원활하게 이동할 수 있는 통로를 만들기 위해 산소(O²⁻)와 황(S²⁻)과 같은 ‘이가 음이온’에 주목했다. 이가 음이온은 전해질 내부 구조의 기본 틀에 들어가 결정 구조를 변화시키는 역할을 한다. 연구팀은 저렴한 지르코늄(Zr) 기반 할라이드 전고체 전해질에 이가 음이온을 도입해 내부 구조를 정밀하게 조절하는 기술을 개발했다. 이 설계 원리는 ‘프레임워크 조절 메커니즘’으로, 전해질 내부에서 리튬 이온이 이동하는 통로를 넓히고 이동 과정에서 마주치는 장벽을 낮추는 방식이다. 이를 통해 리튬 이온 주변의 결합 환경과 결정 구조를 조절해, 이온이 더 빠르고 쉽게 이동하도록 했다. 연구팀은 이러한 구조 변화를 확인하기 위해 초고해상도 X-선 산란 분석, 상관거리함수(PDF) 분석, X선 흡수분광(XAS), 컴퓨터 기반 전자 구조 및 확산 모델링(DFT) 등 다양한 정밀 분석 기법을 활용해 원자 수준에서의 변화를 규명했다. 그 결과, 산소나 황을 도입한 전해질에서는 리튬 이온의 이동 성능이 기존 지르코늄 기반 전해질보다 2~4배 이상 향상된 것으로 나타났다. 이는 값싼 재료를 사용하고도 실제 전고체 배터리에 적용할 수 있는 수준의 성능을 구현했음을 의미한다. 구체적으로, 산소(O²⁻)를 도입한 전해질의 상온 이온전도도는 약 1.78 mS/cm, 황(S²⁻)을 도입한 전해질은 약 1.01 mS/cm로 측정됐다. 이온전도도는 전해질 안에서 리튬 이온이 얼마나 빠르고 원활하게 이동하는지를 나타내는 지표로, 수치가 클수록 배터리 성능이 우수함을 뜻하며, 1 mS/cm 이상이면 상온에서 실제 배터리에 적용하기에 충분한 수준으로 평가된다. 서동화 교수는 “이번 연구를 통해 값싼 원료로도 전고체 배터리의 비용과 성능 문제를 동시에 개선할 수 있는 설계 원리를 제시했다”며, “산업적 활용 가능성이 매우 크다”고 말했다. 제1저자인 김재승 연구원은 이번 연구가 전고체 배터리 소재 개발에서 ‘어떤 소재를 쓸 것인가’를 넘어 ‘어떻게 설계해야 하는가’에 대한 방향을 제시한 연구라고 말했다. 이번 연구는 KAIST 김재승 연구원과 동국대학교 한다슬 연구원이 공동 제1저자로 참여했으며, 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 2025년 11월 27일 자로 게재됐다. ※논문명: Divalent anion-driven framework regulation in Zr-based halide solid electrolytes for all-solid-state batteries, DOI: https://www.nature.com/articles/s41467-025-65702-2 이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터, 한국연구재단, 국가슈퍼컴퓨팅센터의 지원을 받아 수행됐다.

우리 대학은 지난 10일(토) 대전 본원 메타융합관에서 대교와 공동으로 조성한 ‘KAIST–대교 인지 향상 연구센터 라운지’ 개소식을 가졌다. 이번 라운지는 대교가 연구 협력의 일환으로 공간 조성을 현물 기부하며 마련된 것으로, KAIST와 대교가 공동으로 추진해 온 뇌 발달 및 인지기능 향상 연구를 보다 체계적으로 운영하고, 연구 성과를 사회와 공유하기 위한 거점 공간으로 조성됐다. KAIST는 본 행사를 통해 그간의 연구 협력 성과를 소개하고, 미래 교육과 뇌과학의 방향성을 함께 모색하는 자리를 가졌다. 이날 행사에는 이균민 교학부총장, 김대수 생명과학기술대학장을 비롯한 KAIST 주요 보직자와 강호준 대교 대표이사 등 양 기관 관계자들이 참석해 라운지 개소를 축하했다. 우리 대학은 지난 2023년 대교와 산학협력 연구 업무협약(MOU)을 체결한 이후, 뇌인지과학을 기반으로 영유아부터 성인, 시니어에 이르는 전 생애주기 인지기능 향상과 정신 건강 연구를 공동으로 수행하고 있으며, 연구 결과를 교육 콘텐츠와 솔루션으로 확장하는 협력을 이어오고 있다. 대교 관계자는 “인지 향상 연구센터 라운지는 양 기관이 함께 축적해 온 연구 협력의 상징적 공간으로, 이 곳에서 고객과 직접 소통하며 연구 성과를 공유할 수 있어 의미가 크다”며, “앞으로도 대교는 카이스트와의 협력을 지속적으로 확대해 과학적이고 체계적인 교육의 가치를 입증해 나가겠다”고 밝혔다. 이균민 교학부총장은 “이번 라운지 개소는 대교의 기부를 통해 산학 협력 연구를 위한 공간이 조성됐다는 점에서 의미가 크다”며“KAIST는 이 공간을 기반으로 뇌인지과학 연구 성과를 사회와 공유하고, 교육 현장에 기여할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.

우리 대학 조천식 모빌리티 대학원 김인희 부교수가 한-아세안 교통 분야 협력 및 디지털화에 기여한 공로를 인정받아 지난 12월 31일 국토교통부 장관 표창을 수상했다. 김 교수는 지난 2024년부터 국토교통부 국제협력통상담당관실의 핵심 자문 역을 맡아, 대한민국과 아세안(ASEAN) 국가 간의 교통망 선진화를 위한 주요 국제 협력 사업을 성공적으로 이끌어왔다. 주요 업적수행 과제로는 ▲아세안 지역 내 공공교통 및 물류 디지털화 격차 분석 연구 ▲2026-2030 한-아세안 교통협력 로드맵 수립 등 두 가지가 꼽힌다. 김 교수는 이를 통해 아세안 국가들의 교통 디지털화 현황을 진단하고, 향후 5년간 한국과 아세안이 나아갈 전략적 협력 방향을 제시했다는 평을 받는다. 특히 김 교수는 지난 2년 동안 국토교통부 실무진과 함께 다수의 아세안 회원국을 직접 방문해 현지 교통 인프라를 점검하고, 각국 정부 관계자들과의 긴밀한 소통을 통해 국가 간 이해관계를 조정하는 등 실질적인 파트너십 구축에 앞장서 왔다. 김인희 교수는 "2026년에도 아세안 국가들의 교통 인프라 및 기술 고도화를 위한 선도적인 역할을 이어갈 예정"이라며, "앞으로도 한국의 선진 교통 기술이 아세안 지역에 성공적으로 뿌리내릴 수 있도록 연구와 협력에 매진하겠다"고 밝혔다.

우리 대학 이경진 석좌교수가 제67회 3·1문화상 수상자로 선정됐다. 학술상 자연과학부문 수상자인 이경진 석좌교수는 지난 20여년간 스핀트로닉스 연구에 매진하며 기존 학계의 통념을 넘어서는 거대 양자 스핀 펌핑 현상을 세계 최초로 발견했다. 그의 연구는 물리학 분야의 오랜 난제를 해결함과 동시에 차세대 반도체 기술 개발을 위한 새로운 이론적 토대를 제시한 성과로 평가받고 있으며, 세계적 석학으로서 물리학 발전에 기여한 점을 인정받았다. 3·1문화상은 숭고한 3·1운동 정신을 계승해 우리나라의 문화 향상과 학술·산업 발전에 기여한 인사를 포상하기 위해 1959년 창설됐으며, 1960년 3월1일 제1회 시상식을 거행했다. 이후 1966년 8월 재단법인 3·1문화재단 설립으로 이어진 공익 포상 제도다. 수상자에게는 상패와 메달, 상금 1억원을 수여되며, 시상식은 3월 1일 오전 10시 서울 중구 웨스틴 조선 호텔에서 열린다.

우리 대학 전기·전자공학부 석좌교수이자 파네시아 대표인 정명수 교수가 대한민국 과학기술인상 1월 수상자로 선정됐다.  대한민국 과학기술인상은 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 최근 3년간 독창적인 연구 성과를 창출해 과학기술 발전에 크게 기여한 연구자를 매월 1명 선정해 과기정통부 장관상과 상금 1천만 원을 수여하는 상으로, 올해부터 기존 ‘이달의 과학기술인상’에서 명칭이 격상됐다. 정명수 교수는 모듈형 인공지능(AI) 데이터센터 아키텍처 설계 기술을 통해 AI 인프라 비용을 절감하고 효율을 높인 공로를 인정받았다. 기존 데이터센터는 CPU, GPU, AI 가속기, 메모리 비율이 고정돼 있어 활용에 한계가 있었으나, 정 교수는 필요에 따라 서로 다른 장치를 자유롭게 조합할 수 있는 구조를 제시했다. 또한 차세대 연결 표준인 컴퓨트익스프레스링크(CXL)를 기반으로 장치들을 분리·관리하는 저전력·고효율 링크 기술을 개발하고, 가속기 중심의 링크 기술과 고대역폭 메모리(HBM) 반도체 기술을 모듈형 AI 데이터센터 구조에 통합하는 방향을 제시했다. 정명수 교수는 “각 장치의 개별 성능뿐 아니라 이를 효율적으로 연결·활용할 수 있는 링크 기술의 지속적인 연구를 통해 AI 인프라 분야 국가 경쟁력 확보에 기여하고 싶다”고 말했다.

우리대학 전산학부 문수복 교수가 한국정보과학회 제41대 회장에 선출되어, 2026년 1월 1일에 취임하여, 앞으로 1년간 학회를 이끌게 되었다. 문수복 교수는 서울대학교 컴퓨터공학부(학사 및 석사), 미국 UMass Amherst(전산학 박사)를 졸업하고, 2003년부터 우리대학 전산학부 교수로 재직중이다. 문수복 교수는 “한국정보과학회가 걸어온 50년이 넘는 빛나는 역사 위에서, 이 학회의 첫 여성 회장으로 취임하게 된 것을 큰 영광으로 생각하며, 동시에 막중한 책임을 맡게 되었음을 깊이 새기고 있다. 지난 반세기 동안 한국 정보과학의 토대를 세워 오신 선배 연구자 여러분의 헌신 위에서, 학회가 다음 세대 연구자들과 함께 더 넓은 세계로 나아갈 수 있도록 최선을 다하겠다. 또한, 국내 연구진들의 해외 학술 활동이 크게 증가하고 있는 현실 속에서, 학문적 경쟁력을 더 잘 뒷받침하는 학회가 될 수 있도록, 그 역할과 기능에 집중하겠다."라고 밝혔다. 한국정보과학회는 1973년도에 창립된 국내 ‘컴퓨터 및 소프트웨어 분야’를 대표하는 학술단체로서, 총 회원 수는 4만 7백여 명에 이른다.

종이접기에서 영감을 얻은 달 탐사 바퀴, 대한민국 달 탐사는 이제 시작입니다 | KAIST 이대영 교수, 이성빈 연구원

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