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전파망원경은 우주에서 오는 미세한 전파 신호를 포착해 이를 천체 이미지로 바꾸는 장비다. 아주 먼 블랙홀을 선명하게 관측하려면 여러 대의 전파망원경이 하나처럼 정확히 같은 시각에 우주 신호를 포착해야 한다. 우리 대학 연구진은 레이저 빛을 이용해 이들의 관측 시점과 위상을 정밀하게 맞추는 새로운 기준 신호 기술을 개발했다. 우리 대학은 기계공학과 김정원 교수 연구팀이 한국천문연구원(KASI, 원장 박장현), 한국표준과학연구원(KRISS, 원장 이호성), 독일 막스플랑크 전파천문연구소(MPIfR)와 공동으로, 광주파수빗(optical frequency comb) 레이저를 전파망원경 수신기에 직접 적용하는 기술을 세계 최초로 구현했다고 15일 밝혔다. 일반적인 레이저는 한 가지 색(주파수)만 내지만, 광주파수빗 레이저는 수만 개 이상의 매우 정확한 색들이 일정한 간격으로 줄지어 배열돼 있다. 이 모습이 마치 빗처럼 보여 ‘주파수 빗(frequency comb)’이라는 이름이 붙었다. 광주파수빗 레이저는 각 빗살 하나하나의 주파수를 정확히 알 수 있고 그 간격 또한 원자시계 수준으로 정밀하게 맞출 수 있어 과학자들 사이에서는 ‘빛으로 만든 초정밀 자’로 불린다. 여러 전파망원경이 동시에 관측하는 초장기선 전파간섭계(VLBI) 기술의 핵심은 각 망원경이 수신한 전파 신호를 마치 하나의 정밀한 자에 맞춰 정렬하듯 위상(phase)을 일치시키는 것이다. 하지만 기존 전자식 기준 신호 방식은 관측 주파수가 높아질수록 기준이 되는 신호 자체가 미세하게 흔들려, 이를 바탕으로 한 정밀한 위상 보정을 수행하는 데 한계가 있었다. 이에 KAIST 연구진은 ‘기준 신호의 생성 단계부터 빛(레이저)을 활용해 위상 정렬의 근본적인 정밀도를 높이자’는 발상으로, 광주파수빗 레이저를 전파망원경 내부로 직접 전달하는 방식을 개발했다. 이를 통해 기준 신호 생성과 위상 보정 문제를 하나의 광학 시스템으로 동시에 해결하는 데 성공했다. 기존 방식이 관측 주파수가 올라갈수록 ‘눈금이 미세하게 떨려 위상을 맞추기 어려운 자’와 같았다면, 이번 기술은 ‘극도로 안정적인 빛으로 위상을 고정하는 초정밀 자’로 기준을 세운 것에 비유할 수 있다. 그 결과 멀리 떨어진 전파망원경들이 하나의 거대한 망원경처럼 정교하게 연동될 수 있는 기반을 마련했다. 이 기술은 한국우주전파관측망(KVN) 연세 전파망원경에서 시험 관측을 통해 검증됐다. 연구팀은 전파망원경 간 신호의 안정적인 간섭무늬(fringe)를 검출하는 데 성공했으며, 정밀한 위상 보정이 가능함을 실제 관측으로 입증했다. 최근 이 시스템은 KVN 서울대 평창 전파망원경에도 추가 설치돼, 여러 관측소를 동시에 사용하는 확장 실험으로 이어지고 있다. 연구팀은 이를 통해 블랙홀 이미지를 더욱 선명하게 관측할 수 있을 뿐 아니라, VLBI 관측에서 오랫동안 문제로 지적돼 온 장비 간 위상 지연 오차를 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이번 기술은 천문 관측에만 국한되지 않는다. 연구팀은 향후 이 기술이 ▲ 대륙 간 초정밀 시계 비교 ▲ 우주측지 ▲ 심우주 탐사선 추적 등 정밀한 시공간 측정이 필요한 다양한 첨단 분야로 확장 활용될 수 있을 것으로 보고 있다. 김정원 KAIST 교수는 “이번 연구는 광주파수빗 레이저를 전파망원경에 직접 적용해 기존 전자식 신호 생성 기술의 한계를 뛰어넘은 사례”라며, “차세대 블랙홀 관측의 정밀도를 높이고, 주파수 계측과 시간 표준 분야 발전에 크게 기여할 것”이라고 말했다. 이번 연구에는 KAIST의 현민지 박사(現 한국표준과학연구원)와 안창민 박사가 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 성과는 국제 학술지 Light: Science & Applications (IF=23.4) 1월 4일 字에 게재됐다. ※논문명: Optical frequency comb integration in radio telescopes: advancing signal generation and phase calibration, DOI: 10.1038/s41377-025-02056-w 주저자: 현민지 박사(KAIST, 現 KRISS), 안창민 박사(KAIST), 김정원(KAIST) 이번 연구는 국가과학기술연구회(NST) 창의융합연구사업, 한국연구재단(NRF) 및 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 수행됐다.

TV, 스마트폰, 조명처럼 빛을 내는 반도체는 우리 일상 곳곳에 쓰이고 있다. 하지만 친환경 반도체를 만들기 위해서는 아직 넘어야 할 기술적 장벽이 많다. 특히 머리카락 굵기(약 10만 나노미터)보다 수만 배 작은 크기의 나노 반도체는 이론적으로는 밝은 빛을 낼 수 있지만, 실제로는 빛이 거의 나지 않는 문제가 있었다. 우리 대학 연구진이 이 한계를 해결할 수 있는 새로운 표면 제어 기술을 개발했다. 우리 대학은 신소재공학과 조힘찬 교수 연구팀이 차세대 친환경 반도체 소재로 주목받는 나노 반도체 입자인 인듐 포스파이드(InP)* 매직 사이즈 나노결정(Magic-Sized Clusters, MSC)의 표면을 원자 수준에서 제어하는 원천 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. *인듐 포스파이드(InP): 인듐(In)과 인(P)으로 만든 화합물 반도체 물질로 카드뮴 같은 환경 유해 물질을 쓰지 않은 친환경 반도체 소재 연구팀이 주목한 소재는 ‘매직 사이즈 나노결정’이라 불리는 수십 개의 원자로 이루어진 초소형 반도체 입자다. 이 물질은 모든 입자가 똑같은 크기와 구조를 가져 이론적으로는 매우 선명한 빛을 낼 수 있다. 하지만 크기가 1~2나노미터에 불과해, 겉면에 생기는 미세한 결함 때문에 빛이 대부분 사라지는 한계를 안고 있었다. 실제로 지금까지는 빛의 효율이 1%에도 미치지 못했다. 기존에는 이 문제를 해결하기 위해 강한 화학 물질인 불산(HF)으로 표면을 깎아내는 방법이 쓰였지만, 너무 강한 반응 탓에 반도체 자체가 망가지는 경우가 많았다. 조힘찬 교수 연구팀은 접근 방식을 바꿨다. 반도체를 한 번에 깎아내는 대신, 화학 반응이 아주 조금씩 일어나도록 정밀하게 조절하는 에칭 전략을 고안했다. 이를 통해 반도체의 형태는 그대로 유지하면서, 빛을 방해하던 표면의 문제 부분만 선택적으로 제거하는 데 성공했다. 그리고 결함 제거 과정에서 생성된 불소와 반응 용액 내 아연 성분은 염화아연 형태로 결합해, 노출된 나노결정 표면을 안정적으로 감싸게 되었다. 이 기술을 적용한 결과, 연구팀은 기존 1% 미만이던 반도체의 빛 효율을 18.1%까지 끌어올렸다. 이는 현재까지 보고된 인듐 포스파이드 기반 초소형 나노 반도체 가운데 세계 최고 수준의 성과로, 기존보다 18배 이상 밝아진 것이다. 이번 연구는 그동안 제어가 거의 불가능하다고 여겨졌던 초소형 반도체의 표면을 원자 수준에서 정밀하게 다룰 수 있음을 처음으로 입증했다는 점에서 의미가 크다. 해당 기술은 차세대 디스플레이는 물론, 양자 통신, 적외선 센서 등 다양한 첨단 기술 분야로의 활용이 기대된다. 조힘찬 교수는 “이번 연구는 단순히 더 밝은 반도체를 만든 것이 아니라, 원하는 성능을 얻기 위해 원자 수준에서 표면을 다루는 기술이 얼마나 중요한지를 보여준 사례”라고 말했다. 이번 연구는 KAIST 신소재공학과 주창현 박사과정과 연성범 석·박사통합과정 학생이 공동 제1저자로 참여하였으며, 조힘찬 교수와 스페인 바스크 소재·응용 및 나노구조 연구센터 (BCMaterials) 이반 인판테 (Ivan Infante) 교수가 공동 교신저자로 참여하였다. 해당 연구는 화학 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 미국화학회지 (JACS, Journal of the American Chemical Society)에 12월 16일 온라인으로 게재됐다. ※ 논문명 : Overcoming the Luminescence Efficiency Limitations of InP Magic-Sized Clusters, DOI: 10.1021/jacs.5c13963 한편, 이번 연구는 한국연구재단이 지원하는 나노소재기술개발사업, 차세대지능형반도체기술개발사업, 양자정보과학 인적기반 조성사업, 그리고 한국기초과학지원연구원이 지원하는 신진연구자 인프라지원사업의 지원을 받아 수행됐다.

주요 우울 장애 등 정신건강 질환은 주관적 설문과 면담으로 진단한다. 복합적이고 모호한 ‘우울감’은 우울증 진단의 가장 큰 한계로 꼽혀왔다. 국내 연구진이 AI로 일상행동을 분석해 우울증을 객관적으로 진단하고 치료 효과를 평가하는 기술을 개발하며, 정신질환 진단과 치료의 새로운 해법을 제시했다. 우리 대학은 생명과학과 허원도 석좌교수 연구팀이 동물 모델의 일상적인 행동 패턴을 분석할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발하고, 이를 통해 일상행동 속에서 성별과 중증도에 따른 우울증 증상을 탐지할 수 있음을 입증했다고 13일 밝혔다. 연구팀은 우울증 환자의 팔다리 움직임, 자세, 표정 등 신체 운동 양상이 일반인과 다르다는 점에 주목했다. 감정과 정서 상태가 운동 능력으로 드러나는 현상인 ‘정신운동(psychomotor)’을 정밀하게 파악하기 위해, 연구팀은 실험동물의 자세와 움직임을 3차원으로 분석해 우울 상태에 따른 미세한 행동 변화를 자동으로 포착할 수 있는 AI 플랫폼‘클로저(CLOSER, Contrastive Learning-based Observer-free analysis of Spontaneous behavior for Ethogram Representation)’를 개발했다. 클로저는 인공지능 기법인 (contrastive learning) 알고리즘을 활용해 행동을 아주 작은 단위로 나눠 분석한다. 이를 통해 사람의 눈으로는 알아차리기 어려운 미세한 행동 변화까지 정확하게 구분해냈다. 연구팀은 이 기술을 활용해 우울증과 가장 유사한 만성 예측 불가능 스트레스(CUS, Chronic Unpredictable Stress) 마우스 모델을 만들고, 행동만으로 일상 속 우울 상태를 구별할 수 있는지를 검증했다. 그 결과, 클로저는 성별과 증상의 심한 정도에 따라 달라지는 우울 상태를 정확히 구분하는 데 성공했다. 사후 분석 결과, 스트레스는 운동 능력 자체보다는 행동의 빈도와 행동 흐름을 바꾸는 데 더 큰 영향을 미친다는 사실이 밝혀졌다. 특히 우울증 모델에서 스트레스에 의해 변화한 행동 음절은 성별에 따라 뚜렷한 차이를 보였다. 예를 들어, 수컷 생쥐에서는 주변을 탐색하거나 회전하는 행동이 감소한 반면, 암컷 생쥐에서는 이러한 행동이 오히려 증가했다. 이러한 일상행동 변화는 스트레스 노출 기간이 길어질수록 더욱 두드러졌다. 또한 연구팀은 우울증의 발생 원인이 행동 패턴에 반영되는지를 확인하기 위해 염증 기반 우울증 모델과 스트레스 호르몬 기반 우울증 모델을 추가로 분석했다. 그 결과, 지속적인 스트레스나 염증으로 우울 상태를 만든 경우에는 일상 행동이 눈에 띄게 달라졌지만, 스트레스 호르몬(콜티코스테론)만 투여한 경우에는 행동 변화가 거의 나타나지 않았다. 이는 일상적인 행동 관찰만으로도 우울증의 원인이나 성별에 따라 서로 다른 상태를 구분할 수 있음을 보여준다. 나아가 연구팀은 실제로 우울증 환자 치료에 사용되거나 임상시험 중인 항우울제가 행동으로 나타나는 우울증 증상에 미치는 영향을 분석했다. 우울증 모델에 항우울제를 투여한 결과, 스트레스로 인해 변화했던 행동 음절(기본적인 행동 단위)과 행동 문법(행동의 흐름과 패턴)이 부분적으로 회복되는 것을 확인했다. 특히 항우울제마다 사람의 행동을 회복시키는 방식이 서로 다르다는 것을 발견했다. 연구진은 행동만 살펴봐도 어떤 약이 더 잘 듣는지 구분할 수 있는 ‘행동 지문(behavioral fingerprint)’을 찾아냈다. 이는 앞으로 사람마다 행동 변화를 분석해 가장 잘 맞는 항우울제를 골라주는 맞춤 치료로 이어질 수 있음을 뜻한다. 허원도 석좌교수는 “이번 연구는 인공지능 기반 일상행동 분석 플랫폼을 우울증 진단에 접목해, 우울장애의 맞춤형 진단과 치료 평가를 가능하게 하는 전임상 프레임워크를 세계 최초로 구현한 성과”라며, “향후 정신질환 환자 맞춤형 치료제 개발과 정밀의료로 이어질 중요한 토대를 마련했다”고 말했다. KAIST 생명과학과 오현식 박사과정이 제 1저자로 주도한 이번 연구는 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 온라인판에 2025년 12월 30일 게재됐다. ※논문명: AI-driven decoding of naturalistic behaviors enables tailored detection of depressive-like behavior in mice, DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-67559-x 한편, 본 연구는 과학기술정보통신부 한계도전 R&D프로젝트, 한국연구재단 기초연구사업 (중견연구), 보건복지부·한국보건산업진흥원, 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다.

“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.

“KAIST-MIT 양자 정보 겨울학교를 통해 연구를 더 큰 틀에서 바라볼 수 있었고, 다양한 학교와 전공의 학생들이 협력해 프로젝트를 완성한 경험이 매우 신선했다” (조준형 KAIST 전기및전자공학부 학생) 우리 대학은 양자대학원이 미국 매사추세츠공과대학(MIT)과 공동으로 1월 5일부터 16일까지 대전 KAIST 본원에서 개최한 ‘KAIST-MIT 양자정보 겨울학교’를 성공적으로 마쳤다고 16일 밝혔다. 이번 겨울학교에는 국내외 학부 3~4학년생 50명이 선발돼 차세대 양자 인재로의 성장을 위한 집중 교육을 받았다. 프로그램에는 KAIST와 MIT의 양자 분야 석학 8인이 참여해 이론 강의부터 최첨단 양자 실험 소개, 출연연 연구현장 방문, 수강생 포스터 발표까지 이론과 실무를 아우르는 입체적 교육 과정을 제공했다. 2024년 첫 개최 이후 올해로 3회차를 맞은 이번 겨울학교는 국내 최고 수준의 양자 정보 교육 프로그램으로 자리매김했다는 평가를 받고 있다. KAIST 교수진과 함께 MIT 소속 세계적 석학들이 직접 강의와 현장 교육에 참여하며, 양자 정보 과학 전반을 아우르는 집중 교육 과정이 운영됐다. 강의에는 양자컴퓨팅, 양자 소자, 양자 기계 학습, 양자 시뮬레이션 분야의 세계적 권위자인 파블로 하릴로-헤레로(Pablo Jarillo-Herrero), 세스 로이드(Seth Lloyd), 케빈 오브라이언(Kevin P. O’Brien), 윌리엄 올리버(William D. Oliver) 교수 등 MIT 교수진과 안재욱, 배준우, 조길영, 최재윤 교수 등 KAIST 양자 과학 분야 석학들이 참여했다. 참가 학생들은 이론 강의에 그치지 않고, 양자 컴퓨팅·통신·센싱·시뮬레이션 등 핵심 분야의 실험 교육을 통해 최첨단 양자 기술의 연구 동향과 기술적 한계, 향후 발전 방향을 폭넓게 이해하는 시간을 가졌다. 또한 한국표준과학연구원(KRISS)과 한국전자통신연구원(ETRI)을 방문해 실제 연구 현장을 체험하며, 양자 이론과 실무를 연결하는 현장 중심 교육을 경험했다. 참가 학생들이 자신의 연구 아이디어를 공유한 포스터 발표 세션은 MIT 교수진으로부터 직접 피드백을 받는 심층 학문 교류의 장으로 큰 호응을 얻었다. 부산대학교 김태희 학생은 “MIT 교수진의 열정과 학생들의 높은 질문 수준에 큰 자극을 받았다”며 “스스로 더 깊이 공부하게 되는 계기가 됐다”고 말했다. 연세대학교 황병진 학생은 “세계적 석학의 강의라 어려울 줄 알았지만, 학부생 눈높이에 맞춘 설명이 인상 깊었다”며 “특히 논문 포스터 발표 세션이 가장 기억에 남는다”고 전했다. 김은성 KAIST 양자대학원장은 “KAIST–MIT 양자정보 겨울학교는 세계적인 양자 연구자들에게 직접 배우고 최첨단 연구를 체험할 수 있는 특별한 교육 프로그램”이라며 “앞으로도 미래 양자 산업을 이끌 인재들이 적극적으로 참여하길 기대한다”고 말했다. 이번 겨울학교는 서류 평가를 통해 학생을 선발했으며, 참가비는 전액 무료로 운영됐다. KAIST는 교육 과정에 필요한 비용 전액과 함께 기숙사 및 중식을 지원했다. 행사에 대한 자세한 내용은 KAIST 양자대학원 홈페이지(https://quantumschool.kaist.ac.kr/)에서 확인할 수 있다.

우리 대학은 총동문회(회장 이윤태)가 ‘KAIST 자랑스러운 동문상’수상자를 선정했다고 16일 밝혔다. ‘KAIST 자랑스러운 동문상’은 올해부터 혁신창업, 산업기여, 학술연구, 공공혁신, 사회봉사, 젊은동문 등 6개 부문으로 확대·개편돼, 각계에서 활약 중인 동문들의 성과를 폭넓게 조명한다. 시상식은 16일 오후 5시 서울 엘타워에서 열리는 ‘2026년 KAIST 신년교례회’에서 진행된다. 혁신창업 부문 수상자로는 유동근 ㈜루닛 최고인공지능책임자(CAIO)(전기및전자공학부 학사 2011, 석사 2013, 박사 2019 졸업)가 선정됐다. 유 CAIO는 2013년 국내 1세대 딥러닝 AI 스타트업 루닛을 공동 창업해 암 진단·치료 분야의 AI 기술을 선도했으며, 최근에는 ‘AI 특화 파운데이션 모델 프로젝트’를 이끌며 의료 AI 산업의 국가 경쟁력 강화에 기여했다. 산업기여 부문에는 송은강 캡스톤파트너스㈜ 대표이사(전산학부 석사 1988 졸업)가 이름을 올렸다. 송 대표는 초기 투자 중심 전략을 국내 벤처투자 업계에 정착시킨 인물로, 지난 28년간 200건 이상의 투자를 통해 유니콘으로 성장시키며 벤처 생태계 발전을 이끌었다. 학술연구 부문 수상자인 김상욱 KAIST 신소재공학과 교수(생명화학공학과 학사 1994, 석사 1996, 박사 2000 졸업)는 세계 최초로 산화그래핀의 액정성을 규명해 신소재 연구의 새 지평을 열었다. 해당 연구는 고순도 그래핀 대량 생산을 가능하게 한 핵심 원천기술로, 기초 연구의 산업적 확장 사례로 평가받고 있다. 공공혁신 부문은 김성수 연세대학교 공과대학 특임교수(전 과학기술인공제회 이사장)(화학과 박사 1988 졸업)가 수상했다. 김 교수는 과학기술혁신본부장 재임 시절 일본 수출규제에 대응한 범정부 소재·부품·장비 기술 자립 체계를 구축하고, 국가 R&D 거버넌스 혁신을 주도했다. 사회봉사 부문에는 조병진 KAIST 전기및전자공학부 교수(전기및전자공학부 석사 1987, 박사 1991 졸업)가 선정됐다. 조 교수는 2010년 교내 동아리를 설립한 이후 15년간 외국인 유학생들의 학업과 정착을 지원하며 지속적인 멘토링과 나눔을 실천해 왔다. 만 40세 이하 인재에게 수여하는 젊은동문 부문 수상자인 김준기 래블업㈜ 최고기술책임자(CTO) 겸 공동창업자(전산학부 학사 2010, 석사 2012, 박사 2016 졸업)는 오픈소스 기반 AI 인프라 관리 플랫폼을 개발하고, GPU 분할 가상화 핵심 기술을 한·미·일 특허로 등록해 글로벌 시장에서 기술 경쟁력을 입증했다. 이광형 KAIST 총장은 “올해 수상자들은 탁월한 성취로 사회와 국가 발전에 기여해 온 KAIST인의 모범”이라며, “이와 같은 선배들의 도전과 성과가 후배들에게 영감을 주고 KAIST 혁신 가치를 확산하는데 기여할 것이다”라고 말했다. 이윤태 KAIST 제27대 총동문회장은 “수상자 여섯 분은 학문과 산업, 공공과 사회 전반에서 KAIST인의 가치를 실천해 온 주역들”이라며, “총동문회는 앞으로도 동문들의 성취가 사회로 확산되는 연결고리 역할을 해 나가겠다”고 밝혔다. 한편, 제28대 총동문회장으로 선출된 김후식 신임 회장은 2026년 2월부터 임기를 시작할 예정이다.

“AI 시대에는 데이터의 바다 속에 새로운 미래가 있다. KAIST가 세계 1위 AI 연구 집단으로 도약해 달라.”(김재철 동원그룹 명예회장) 우리 대학은 김재철 동원그룹 명예회장이 인공지능(AI) 인재 양성과 연구 인프라 강화를 위해 59억 원의 발전기금을 추가로 약정해 총 603억원을 기부했다고 16일 밝혔다. 이번 기부는 2020년 이후 두 번째 추가 기부로, 김재철 명예회장은 대한민국 AI 분야의 국가 경쟁력 강화를 위한 지원을 이어오고 있다. 김재철 명예회장은 2020년 기부를 통해 ‘KAIST 김재철 AI대학원’을 설립하며 KAIST가 AI 분야에서 세계 최고 수준의 역량을 갖출 것을 당부해왔다. KAIST가 최근 5년간(20~24년) AI 연구 수준이 세계 대학 중 5위라는 소식을 접한 김 명예회장은 이를 세계 1위 수준으로 도약시켜 달라고 요청했다. 이에 이광형 총장은 “현재 세계 최고 수준으로 평가받는 카네기멜론대(CMU)의 AI 분야 교수진 규모는 약 45명으로 이를 뛰어넘기 위해 KAIST AI대학원 역시 교수진을 50명 이상으로 확대하고, 연구에 전념할 수 있는 연구동 신축이 필요하다”고 설명했다. 이에 김 명예회장은 “건물은 내가 지어주겠다”고 화답했으며, 이번 추가 기부는 이러한 약속을 실천하기 위한 결정이다. 이번 3차 약정은 현재 추진 중인 AI 교육연구동 건물의 설계가 본격화됨에 따라, 건립 과정에서 예상되는 부족 재원을 보완하기 위해 59억 원을 추가로 지원하기로 결정한 것이다. 우리 대학이 건립하는 AI 교육 연구동은 지상 8층·지하 1층, 연면적 18,182㎡(약 5,500평) 규모로 조성되며, 2028년 2월 완공될 예정이다. 완공 이후에는 교수진 50명과 학생 1,000명이 상주하는 세계 최고 수준의 AI 연구 거점으로 활용될 전망이다. 우리 대학은 2021학년도부터 10년간 정규 정원 외로 매년 석사과정 60명, 박사과정 10명을 ‘동원장학생’으로 추가 선발해 운영하고 있다. 이 가운데 초기 3년간의 학비와 연구장려금은 기부금으로 지원됐으며, 2024학년도부터는 KAIST가 자체 예산을 투입해 장학생들이 연구에만 몰두할 수 있는 환경을 조성하고 있다. 앞으로 우리 대학은 김재철AI대학원에 세계 최고 수준의 교수진을 구축하고, 체계적인 석·박사과정 운영을 통해 글로벌 AI 핵심 인재를 양성하는 한편, 기술 역량뿐 아니라 인성과 전인적 소양을 갖춘 교육 프로그램도 함께 운영할 계획이다. 이를 통해 교육과 연구 전반에서 대한민국 AI 경쟁력 강화를 선도해 나간다는 방침이다. 김재철 명예회장은 "대한민국이 AI 선진국으로 도약하는 길에 이번 기부가 작은 마중물이 되기를 바란다. 앞으로 글로벌 핵심 인재들이 이곳에서 성장해 국가 경쟁력 강화에 기여할 수 있기를 기대한다”고 말했다.> 이광형 총장은 “김재철 명예회장님의 끊임없는 지원은 KAIST가 글로벌 AI 주권을 확보하는 데 가장 큰 원동력”이라며 “김재철AI대학원을 세계 최고의 AI 인재들이 모여 혁신을 만들어내는 메카로 성장시켜 명예회장님의 기대에 반드시 보답하겠다”고 감사의 뜻을 전했다.

우리 대학 MBA 이은상, 김유리, 차재영, 박아름 학생으로 구성된 ‘404 Found’팀이 ‘2025 대한민국 MBA 경영사례분석대회’ 교육부장관상(대상)을 수상했다. ‘대한민국 MBA 경영사례분석대회’는 전국 MBA 및 경영대학원생을 대상으로 머니투데이방송과 연세대학교 경영전문대학원이 공동 주최하는 MBA 경진대회로, 올해로 17회를 맞았다. 올해 대회는 현대자동차가 주제 제시 기업으로 참여해 글로벌 시장에서의 경쟁력 강화와 디지털 전환이라는 화두를 다뤘다. 치열한 예선을 거쳐 본선에 진출한 9개 팀 중 우리 대학의 3개 팀(404 Found, F2M2, K-E Fusion)이 포함돼, ‘404 Found’팀이 대상, 나머지 두 팀이 우수상을 차지하는 쾌거를 거두었다.  대상을 수상한 ‘404 Found’ 팀은 ‘현대자동차 Next Transformation: 데이터∙조직∙운영을 연결하는 SDV 혁신 프레임’이라는 주제로 사례 분석을 수행했다. 팀은 SDV(Software Defined Vehicle) 전환이 본격화하는 현 시점에서 현대자동차가 취해야 하는 전략에 주목해, 차량 운영체제(OS) 중심의 소프트웨어 플랫폼 역량을 기준으로 핵심 성공 요인을 도출하고 글로벌 경쟁사와 현대자동차의 전략적 차이점을 비교 분석했다. 이를 바탕으로 우선 추진과제와 구체적인 실행 방안을 제안해 높은 평가를 받았다.  ‘404 Found’ 팀은 “기말고사 기간과 대회 준비가 겹쳐 쉽지 않은 과정이었지만, 팀원 모두가 끝까지 최선을 다한 결과 좋은 성과를 얻을 수 있었다”라며 “준비 과정에서 많은 조언과 응원을 보내주신 교수님들과 선배님들께 이번 수상을 통해 작은 보답을 드릴 수 있어 더욱 뜻깊다”라고 소감을 밝혔다.

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.

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

공대생이 크리스마스 보내는 방법 (KAIST에 루돌프 출몰)

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