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같은 뇌종양에 같은 항암제를 써도 환자마다 효과는 다를 수 있다. 앞으로는 환자에게 항암제를 투여하기 전, 환자의 종양 환경을 재현한 ‘칩’에서 먼저 약효를 확인해보는 시대​가 열릴 수 있다. 국내 연구진이 환자의 종양세포와 뇌혈관 환경을 칩에 구현해 환자별 치료 반응을 미리 예측할 수 있는 기술을 개발했다. 향후 환자 맞춤형 뇌종양 치료와 신약 개발에 활용될 것으로 기대된다. 우리 대학은 기계공학과 안송이 교수팀이 성균관대학교(총장 유지범) 안중호 교수팀, 분당차병원(원장 윤상욱) 임재준 교수, 차의과학대학교(총장 차원태) 강윤정 교수팀과 함께 교모세포종 환자의 치료 반응을 예측할 수 있는 환자 맞춤형 혈액-뇌종양 장벽(Blood-Brain Tumor Barrier, BBTB) 칩을 개발했다고 18일 밝혔다. 교모세포종은 가장 치명적인 악성 뇌종양 중 하나다. 암세포가 정상 뇌조직으로 빠르게 퍼지는 데다 종양의 특성도 환자마다 달라 치료가 어렵다. 특히 뇌에는 혈액 속 해로운 물질이 뇌로 들어오는 것을 막는 ‘혈액-뇌 장벽’이 있다. 하지만 이 장벽은 치료에 필요한 항암제가 뇌종양까지 충분히 도달하는 것도 방해한다. 교모세포종이 생기면 종양 주변의 혈관장벽 역시 변하는데, 그 정도와 특성이 환자마다 다르다. 같은 치료제를 사용해도 환자마다 효과가 달라질 수 있는 이유 중 하나다. 기존에는 교모세포종 환자의 치료 반응을 예측하기 위해 종양의 유전자나 바이오마커를 주로 활용해왔다. 그러나 이러한 정보만으로는 환자마다 다른 종양 주변 혈관 환경과 실제 약물 반응까지 충분히 파악하기 어렵다는 한계가 있었다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 환자의 종양뿐 아니라 항암제가 종양까지 도달하는 ‘길’인 혈관장벽까지 함께 칩 위에 구현​했다. 환자에게서 얻은 교모세포종 세포와 뇌혈관 내피세포, 별아교세포를 작은 미세유체 칩 안에서 함께 배양해 실제 종양과 정상 뇌조직이 맞닿는 경계 부위와 유사한 환경을 만들었다. 혈관 주변 세포와 면역세포도 추가할 수 있도록 설계해 실제 사람의 뇌종양 주변 혈관 환경을 보다 정밀하게 재현할 수 있도록 했다. 연구팀은 서로 다른 교모세포종 환자 3명의 종양세포로 각각의 환자를 모사한 혈액-뇌종양 장벽 칩을 제작했다. 이어 교모세포종 치료에 사용되는 테모졸로마이드(TMZ)와 베바시주맙(BEV)을 적용해 환자별 치료 반응을 비교했다. 테모졸로마이드는 암세포 자체를 공격하는 항암제인 반면, 베바시주맙은 암이 성장하는 데 필요한 혈관 생성을 억제하는 표적치료제다. 그 결과, 기존 유전자 검사에서는 비슷한 치료 반응이 예상됐던 환자들도 칩에서 나타난 혈관장벽의 특성과 치료제 반응은 서로 달랐다. 특히 칩에서 확인한 환자별 치료 반응은 실제 환자의 치료 경과와도 높은 수준으로 일치했다. 이는 유전자 정보가 비슷하더라도 환자의 종양 주변 혈관장벽 상태에 따라 치료 반응이 달라질 수 있으며, 이를 환자 맞춤형 칩을 통해 확인할 가능성을 보여준 결과다. 이번 연구의 핵심은 ‘암세포가 이 약에 반응하는가’를 넘어 ‘이 환자의 종양 환경에서 이 치료가 실제로 어떻게 작용하는가’를 함께 평가할 수 있다는 것​이다. 향후 더 많은 환자를 대상으로 예측 성능과 재현성이 검증된다면, 환자의 종양세포로 만든 칩에 여러 치료제를 먼저 적용해보고 효과가 높은 치료 전략을 선별하는 데 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 환자가 여러 치료법을 직접 경험한 뒤 효과를 확인하는 방식에서 나아가, 환자 대신 칩에서 치료 반응을 먼저 살펴보고 치료 방향을 결정하는 맞춤형 치료의 기반이 될 수 있다는 의미다. 신약 개발에도 활용 가능성이 있다. 뇌종양 치료제는 암세포에 대한 효과뿐 아니라 뇌종양 주변의 혈관장벽 환경에서 제대로 작용하는지를 확인하는 것이 중요하다. 이번 플랫폼을 활용하면 실제 환자의 종양과 혈관장벽을 모사한 환경에서 신약 후보물질의 효과를 평가하고, 어떤 환자에게 효과가 나타날 가능성이 높은지 탐색하는 전임상 평가에도 활용할 수 있다. 안송이 교수는 “이번 연구는 환자 유래 종양세포와 혈액-뇌종양 장벽을 함께 재현함으로써 환자마다 다른 치료 반응을 실제와 가깝게 평가할 수 있는 플랫폼을 제시했다는 점에서 의미가 있다”며 “향후 보다 많은 환자를 대상으로 검증해 교모세포종 환자의 맞춤형 치료 전략 수립과 신약 개발을 위한 전임상 평가 플랫폼으로 발전시키기를 기대한다”고 말했다. 이번 연구에는 KAIST 기계공학과 류민수 박사과정과 성균관대학교 이가은 박사과정 학생이 제1저자로 참여했다. 연구 결과는 재료·나노 분야 국제학술지 ‘Small’​에 2026년 6월 27일 게재됐으며, 연구의 우수성과 학술적 가치를 인정받아 해당 학술지의 Front Cover로 선정됐다. ※ 논문명: Human Blood-Brain Tumor Barrier on a Chip to Investigate Personalized Treatment for Glioblastoma Patients, DOI: 10.1002/smll.202506712 한편, 이번 연구는 보스턴코리아혁신연구지원(보건복지부·한국보건산업진흥원, RS-2024 -00468873)과 신진연구지원사업(과학기술정보통신부·한국연구재단, RS-2026-25487930)의 지원을 받아 수행됐다.

반도체에서 ‘잡음’은 신호를 방해해 없애야 할 골칫거리로 여겨져 왔다. 우리 대학 연구진이 이 잡음을 없애는 대신 뇌처럼 정보를 처리하는 데 활용하는 기술을 개발했다. 잡음을 조절해 사람의 움직임부터 음성까지 서로 다른 신호의 특징을 골라 처리할 수 있는 인공 뉴런을 구현한 것이다. 향후 하나의 반도체로 다양한 신호를 처리하는 저전력 두뇌모사 반도체 개발에 활용될 것으로 기대된다. 우리 대학은 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 반도체에서 자연스럽게 발생하는 잡음을 활용해 사람의 뇌처럼 정보를 처리하는 새로운 뉴로모픽 뉴런* 반도체 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 이 기술은 원하는 주파수의 신호를 골라내 뇌의 뉴런과 유사한 전기 신호로 바꿔 처리할 수 있다. * 뉴로모픽 뉴런: 뇌 신경세포의 작동 방식을 본떠 만든 인공 신경세포(반도체 소자) 전자기기에서 잡음은 라디오의 ‘지지직’ 소리처럼 신호에 불규칙하게 섞여 정보를 정확히 읽는 것을 방해하기 때문에 주로 없애야 할 대상으로 여겨져 왔다. 반면 인간의 뇌에서는 신경세포인 뉴런이 같은 자극에도 매번 똑같이 반응하지 않으며, 이러한 불규칙성은 다양한 자극과 변화에 유연하게 대응하는 데 도움을 준다. 연구팀은 여기에서 아이디어를 얻었다. “반도체의 잡음을 없애지 않고, 오히려 뇌의 뉴런처럼 활용할 수 없을까?”​라는 발상의 전환이다. 이를 위해 연구팀은 ‘멤리스터(Memristor)’라는 반도체 소자를 이용했다. 멤리스터는 전기 자극을 가하면 저항이 달라지고, 전원을 끈 뒤에도 그 상태를 기억할 수 있는 소자다. 쉽게 말해 전기가 얼마나 잘 흐르는지를 기억하는 작은 전자 메모리라고 할 수 있다. 연구팀은 멤리스터의 저항 상태를 바꾸면 전류 잡음의 크기와 변동 특성도 함께 달라진다는 점에 주목했다. 즉, 멤리스터의 저항 상태를 조절함으로써 잡음의 특성도 함께 조절할 수 있다는 점을 활용한 것이다. 연구팀은 이렇게 조절한 잡음을 증폭해 뇌의 뉴런이 정보를 전달할 때 발생시키는 것과 유사한 불규칙한 전기 신호인 ‘스파이크’를 만들었다. 이를 통해 잡음을 이용해 뇌의 신경세포처럼 확률적으로 반응하는 ‘프로그래밍 가능한 확률 뉴런(Programmable Probabilistic Neuron, PPN)’​을 구현했다. 사람의 뉴런이 같은 자극에도 항상 똑같이 반응하지 않는 것처럼, 이 인공 뉴런도 입력 신호와 설정된 잡음 특성에 따라 스파이크를 발생시키는 확률이 달라진다. 즉, 기존에는 방해 요소였던 잡음이 인공 뉴런의 반응을 만들어내는 정보처리 자원으로 활용되는 것이다. 특히 연구팀은 멤리스터의 상태를 조절하는 것만으로 이 인공 뉴런이 어떤 속도의 신호에 잘 반응할지를 바꿀 수 있도록 했다. 예를 들어 사람이 걷거나 팔을 움직일 때 생기는 신호는 비교적 천천히 변하는 반면, 음성 신호는 훨씬 빠르게 변한다. 이번 기술은 하나의 뉴런 회로를 그대로 두고 멤리스터의 상태만 바꿔 느린 움직임 신호에 잘 반응하도록 했다가, 필요할 때는 빠른 음성 신호에 잘 반응하도록 바꿀 수 있다. 하나의 라디오에서 주파수를 바꿔 원하는 방송을 골라 듣는 것과 비슷하다. 연구팀은 이러한 인공 뉴런을 이용해 수 Hz 수준의 신체 활동 신호와 수 kHz 영역의 음성 신호를 각각 스파이크 신호로 인코딩한 뒤 인식 성능을 검증했다. 그 결과 동작 인식에서는 94.8%, 음성 인식에서는 95.0%의 정확도​를 확인했다. ※ Hz(헤르츠): 신호가 1초 동안 반복되는 횟수를 나타내는 단위로, 1kHz는 1초에 1,000번 반복되는 것을 뜻함 이번 연구는 잡음을 이용해 인공 뉴런을 구현하는 데 그치지 않고, 하나의 반도체 뉴런을 필요에 따라 서로 다른 속도의 신호에 맞춰 바꿔 쓸 수 있다는 가능성을 보여줬다. 향후 웨어러블 기기의 움직임 감지부터 음성 인식까지 다양한 시계열 신호를 효율적으로 처리하는 두뇌모사 인공지능 반도체 기술로 활용될 수 있으며, 저전력 뉴로모픽 시스템 구현에도 기여할 것으로 기대된다. 김경민 교수는 “멤리스터에서 발생하는 잡음을 단순한 오차나 불안정성으로 보지 않고 정보처리 자원으로 활용했다는 데 의미가 있다”며 “우리가 만든 뉴런 소자는 단일 하드웨어로 다양한 속도와 주파수의 신호에 맞춰 바꿔 사용할 수 있는 두뇌모사 기술로, 향후 저전력 뉴로모픽 시스템의 신호처리 기술로 활용될 수 있을 것”이라고 말했다. 이번 연구에는 신소재공학과 김도훈 박사가 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 재료 분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials, IF: 29.1)’에 8월 5일 게재됐다. ※ 논문명: Noise-Tunable Memristor Enabling Programmable Probabilistic Neurons for Frequency-Selective Time-Series Signal Encoding, DOI: 10.1002/adma.74529 한편, 이번 연구는 이공분야기초연구사업과 PIM인공지능반도체핵심기술개발사업(과학기술정보통신부, 한국연구재단)의 지원을 받아 수행됐다.

복잡한 신소재를 새로 만들지 않고도, 분자의 집단적인 배열을 제어해 빛의 회전 방향을 결정할 수 있는 새로운 길이 열렸다. 원편광은 빛이 왼쪽 또는 오른쪽으로 바람개비처럼 회전하며 나아가는 특수한 빛으로, 회전 방향에 따라 서로 다른 정보를 담을 수 있어 차세대 디스플레이와 광통신, 보안기술의 핵심 광원으로 주목받고 있다. 우리 대학 연구진은 비카이랄 분자를 ‘초미세 바람개비'처럼 배열시키는 원천기술을 개발해 원하는 방향의 원편광을 구현했다. 우리 대학은 화학과 윤동기 교수 연구팀이 충남대학교(총장 김정겸), 아주대학교(총장 최기주), 연세대학교(총장 윤동섭) 및 일본 이화학연구소(RIKEN) 연구진과 공동으로, 대칭적인 비카이랄(Achiral) 액정 분자를 공간적으로 제한한 상태에서 전기장을 가해 마이크로미터 크기의 카이랄(Chiral) 바람개비 구조를 형성하고, 이를 고분자 나노섬유로 영구적으로 복제하는 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 우리의 왼손과 오른손처럼 거울에 비친 모습과 같지만 서로 완전히 겹쳐지지 않는 성질을 카이랄성(Chirality)이라고 한다. 이러한 카이랄성은 단백질과 DNA 같은 생체분자는 물론, 차세대 디스플레이와 광센서, 광통신 등에 사용되는 광학 소재의 핵심 특성이다. 그러나 지금까지는 카이랄 광학 소재를 만들기 위해 분자 자체를 비대칭 구조로 복잡하게 합성하거나 많은 양의 카이랄 물질을 첨가해야 했다. 이 때문에 제작 과정이 복잡하고 소재 선택의 폭이 제한되며, 넓은 영역에서 하나의 회전 방향을 구현하기 어렵다는 한계가 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘집단적인 배열이 카이랄성을 만든다'는 새로운 접근법을 제시했다. 연구팀은 같은 종이라도 접는 방향에 따라 시계 방향 또는 반시계 방향의 바람개비가 만들어지는 원리를 분자에 적용했다. 개별 분자 자체에는 왼쪽과 오른쪽의 구분이 없더라도 여러 분자가 특정한 방식으로 집단적으로 배열되면 전체 구조에는 서로 반대되는 카이랄성이 나타날 수 있다는 점에 착안한 것이다. 연구팀은 막대 모양의 분자들이 스스로 초미세 바람개비처럼 모이도록 만든 뒤, 여기에 전체 물질의 1%도 되지 않는 극소량의 카이랄 첨가제를 넣어 모든 바람개비가 같은 방향을 향하도록 유도했다. 이어 이 구조를 고분자 나노섬유 위에 그대로 복제하는 데 성공했다. 제작된 구조에 일반적인 발광 물질을 도입하자, 구조의 회전 방향에 따라 서로 반대 부호의 원편광(Circularly Polarized Light) 발광 신호가 나타났다. 이는 발광 분자 자체에 카이랄성을 새롭게 도입하지 않고도 주변 구조의 배열만으로 방출되는 빛의 편광 특성을 제어할 수 있음을 보여준다. 즉, 빛을 내는 분자의 화학구조 자체를 바꾸지 않고도, 그 주변에 형성된 구조의 배열을 제어해 빛의 성질을 변화시킬 수 있음을 보여준 것이다. 쉽게 말해, 같은 레고 블록도 조립하는 방식에 따라 전혀 다른 모양이 되듯, 같은 분자도 배열 방식에 따라 서로 다른 카이랄 구조와 광학적 특성을 나타낼 수 있음을 입증한 연구다. 윤동기 교수는 "이번 연구는 복잡한 카이랄 분자의 화학구조가 아닌‘배열 방식'만으로 빛의 회전 방향을 제어한 것이 핵심”이라며 "복잡한 신소재를 새로 만들지 않고도 차세대 디스플레이와 AR·VR 광학소자, 편광 센서, 광통신 등에 활용할 수 있는 새로운 광학 소재 설계 원리를 제시했다”고 말했다. 제1저자인 한정연 박사과정은 "기존에는 왼손과 오른손 구조가 함께 생겨 카이랄 특성이 사라졌지만, 이번에는 극소량의 첨가제가 회전 방향만 선택하도록 설계해 넓은 영역에서 하나의 방향으로 정렬시키는 데 성공했다”고 설명했다. 이번 연구는 한정연 박사과정 학생이 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제학술지 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)에 게재됐다. ※ 논문 제목: Microchiral pinwheel arrays based on achiral molecules, 10.1038/s41467-026-76089-z ※ 저자: 한정연(제1저자), 박원경, 노병일, 후미토 아라오카(Fumito Araoka), 정성욱, 전병학, 유영민, 박윤수, 이경진*, 허정무*, 윤동기* (*교신저자) 이번 연구는 산업통상자원부 기술혁신사업, 과학기술정보통신부 이노코어(InnoCORE) 사업 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.

여러 기체가 뒤섞인 혼합가스에서 수소만 쏙 골라낼 수 있는 ‘원자 크기 그물망’​을 만드는 새로운 방법이 제시됐다. 우리 대학 연구진이 고분자 안에 작은 수소 분자만 선택적으로 통과할 수 있는 초미세 통로를 촘촘하게 연결하는 데 성공해, 향후 수소를 보다 효율적으로 분리·정제할 수 있는 길을 열었다. 우리 대학은 생명화학공학과 배태현 교수 연구팀이 고분자 분리막 내부에 원자나 분자 크기인 옹스트롬(Å) 수준의 초미세 수소 이동통로​를 만들고, 이 통로가 얼마나 완전하게 연결돼 있는지를 나타내는 ‘네트워크 완결성(Network Completeness)’을 통해 수소 분리 성능을 규명했다고 13일 밝혔다. 1Å은 100억 분의 1미터로, 머리카락 굵기의 약 100만 분의 1 수준이다. 수소는 사용할 때 이산화탄소를 배출하지 않아 미래 친환경 에너지원으로 주목받고 있다. 하지만 생산 과정에서는 이산화탄소, 질소 등 다른 기체와 섞여 나오는 경우가 많아 수소만 높은 순도로 골라내는 분리·정제 기술이 필요하다. 이를 위한 방법 중 하나가 수소만 선택적으로 통과시키는 ‘분리막’이다. 분리막은 크기가 다른 모래알을 체로 걸러내듯 작은 수소는 통과시키고, 상대적으로 큰 다른 기체는 걸러내는 ‘아주 촘촘한 체’와 같은 역할을 한다. 그동안 기체 분리에는 분자가 지나가는 미세한 구멍을 정밀하게 설계할 수 있는 금속유기골격체(MOF)와 공유결합유기골격체(COF) 같은 다공성 소재가 주목받아 왔다. 하지만 결함 없이 넓은 면적으로 만들기 어렵다는 한계가 있었다. 반면 고분자 분리막은 얇고 넓게 만들기 쉽고 가공이 편해 산업적으로 활용하기 유리하지만, 기체가 지나가는 아주 작은 공간을 원하는 크기로 정밀하게 만드는 것이 쉽지 않았다. 연구팀은 ‘정밀한 구멍을 만들 수 있는 소재’와 ‘가공하기 쉬운 고분자’의 장점을 결합하는 방법​을 찾았다. 이를 위해 고분자 사슬을 서로 이어주는 연결 물질인 ‘가교제’를 이용해 촘촘한 그물망 구조를 만들었다. 고분자를 실이라고 한다면 가교제는 실과 실을 이어주는 매듭과 같다. 이 매듭을 이용해 작은 수소가 지나갈 수 있는 초미세 통로를 고분자 내부에 만든 것이다. 연구팀은 여기서 연결의 ‘개수’보다 ‘완성도’가 중요하다​는 점에 주목했다. 통로가 아무리 많더라도 중간중간 끊겨 있으면 수소가 제대로 지나갈 수 없기 때문이다. 이에 연구팀은 고분자 내부의 연결이 얼마나 완전하게 이뤄졌는지를 나타내는 ‘가교 연결 완성도(Bridge Connectivity Degree, BCD)’​라는 새로운 지표를 제안했다. 쉽게 말해 기존에는 ‘매듭이 얼마나 많은가’​를 주로 살펴봤다면, 이번에는 ‘매듭들이 제대로 이어져 하나의 온전한 그물을 만들었는가’​를 평가한 것이다. 연구팀이 개발한 분리막(ms-oDMB-DB50)은 가교 연결 완성도가 73%에 달했다. 그 결과 수소가 분리막을 통과하는 성능과 질소가 섞인 기체에서 수소만 골라내는 성능이 원재료(DB50)보다 동시에 크게 향상됐다. 즉, 수소는 잘 통과시키면서 다른 기체는 효과적으로 걸러내는 ‘빠르고 정교한 체’를 구현한 셈이다. 연구팀은 실제로 분리막 내부에 3Å 이하의 초미세 공간이 다수 만들어진 것도 확인했다. 이 공간은 상대적으로 큰 기체는 들어가기 어렵고 작은 수소가 이동할 수 있을 정도로 매우 작다. 눈으로 확인하기 어려울 정도로 작은 공간이 실제 존재하는지를 알아보기 위해서는 수소보다도 작은 헬륨 분자를 활용했다. 아주 작은 구멍에 그보다 더 작은 구슬을 넣어보는 것처럼, 헬륨이 접근할 수 있는 공간을 확인해 초미세 구멍의 존재를 실험적으로 규명했다. 산업 현장에서 활용하기 위해 필요한 안정성과 내구성도 확인했다. 새로 개발한 분리막은 100시간 동안 연속으로 운전해도 수소 분리 성능이 떨어지지 않고 안정적으로 유지됐다. 또한 잡아당기는 힘에 견디는 정도도 기존 최고 성능 수준의 고분자 분리막보다 약 2배 높았다. 수소를 잘 골라내는 성능뿐 아니라 실제 공정에서 필요한 튼튼함까지 갖춘 것이다. 이번 연구의 의미는 단순히 성능이 뛰어난 수소 분리막을 개발한 데 그치지 않는다. 연구팀은 고분자 내부에 작은 공간을 많이 만드는 것보다 이 공간들을 서로 잘 연결해 수소가 지나갈 수 있는 온전한 길을 만드는 것이 중요하다는 사실을 밝혀냈다. 즉, 도로가 아무리 많아도 중간중간 끊겨 있으면 목적지까지 갈 수 없는 것과 같은 원리다. 이번 연구는 수소가 지나가는 ‘길의 완성도’를 측정하고 이를 바탕으로 분리막을 설계할 수 있는 새로운 기준​을 제시했다. 앞으로는 이 같은 원리를 이용해 분리하려는 기체의 크기와 특성에 맞춰 초미세 통로를 만드는 ‘맞춤형 분리막’ 개발로 이어질 수 있을 것으로 기대된다. 향후 이 기술이 다양한 고분자 분리막으로 확장되면 수소 정제뿐 아니라 이산화탄소 포집, 천연가스 정제 등 특정 기체만 선택적으로 골라내야 하는 다양한 산업 분야에도 활용될 수 있다. 이홍주 박사는 “이번 연구는 고분자 내부의 작은 통로가 얼마나 완전하게 연결돼 있는지가 수소 분리 성능을 좌우한다는 사실을 밝힌 것”이라며 “이를 바탕으로 더 정교한 고성능 분리막을 설계할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 배태현 교수는 “레고 블록을 맞추듯 고분자를 촘촘하게 연결해 수소만 빠져나갈 수 있는 초미세 그물망을 만들었다”며 “향후 수소를 보다 효율적으로 분리·정제하는 기술로 발전할 수 있을 것”이라고 말했다. 이번 연구에는 이홍주 박사(현 KIST 박사후연구원)가 제 1저자로, 최수현 연구원이 제 2저자로 참여했으며 배태현 교수가 교신저자로 참여했다. 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 7월 23일 게재됐다. ※ 논문명: Network completeness enables angstrom-scale transport pathways in polymer membranes, DOI: 10.1038/s41467-026-73860-0 ※ 저자 정보: 이홍주((전) KAIST, (현) KIST(한국과학기술연구원), 제1저자), 최수현(KAIST, 제2저자), 배태현(KAIST, 교신저자) 한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 2025년도 글로벌 C.L.E.A.N 사업과 기초연구사업의 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.

선거철마다 반복되는 온라인 갈등 뒤에 조직적인 여론 개입이 숨어 있다면 어떨까. 우리 대학 연구진이 20년간 축적된 1억 1,000만 건의 뉴스 댓글을 AI로 분석해, 외국 연계 영향력 활동으로 의심되는 흔적과 그 판단 근거까지 찾아내는 기술을 개발했다. 우리 대학은 문화기술대학원 이원재 교수, 전산학부 차미영 교수(독일 막스플랑크 연구소 단장 겸임), 오혜연 교수 공동연구팀이 막스플랑크 연구소 토르스텐 홀츠 교수와 국제 공동연구를 통해 온라인 뉴스 댓글에서 외국 연계 영향력 활동으로 의심되는 패턴을 자동으로 탐지하고, 그 판단 근거까지 제시하는 ‘설명 가능한 AI 기술’을 개발했다고 12일 밝혔다. 특정 세력이 댓글이나 게시물을 조직적으로 확산해 사람들의 인식이나 여론에 영향을 미치려는 활동을 ‘온라인 영향력 공작’이라고 한다. 기존 AI 탐지 기술은 특정 계정을 의심 계정으로 분류하더라도 “왜 이 계정을 의심하는가”에 대한 구체적인 근거를 제시하기 어렵다는 한계가 있었다. 연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 국가안보전략연구원이 앞서 식별한 외국 연계 계정 70개를 출발점으로 삼았다. 이 계정들과 연관되거나 같은 기사에 반복적으로 댓글을 작성한 계정들을 추적해 2006년부터 2025년까지 20년간 네이버 뉴스에 작성된 약 1억 1,000만 건의 댓글을 분석했다. 연구팀이 개발한 AI는 댓글을 단계적으로 분석한다. 먼저 작성자가 외국과 연계됐다고 의심할 만한 표현이나 맥락이 있는지를 살피고, 이어 도덕적 비난이나 맹목적 찬양처럼 사회적 양극화를 키울 수 있는 감정이 나타나는지를 분석한다. 마지막으로 이러한 감정이 어느 국가나 대상을 향하는지 파악한다. 특히 이번 기술의 핵심은 AI가 단순히 ‘의심스럽다’는 결과만 내놓지 않는다는 점이다. AI가 판단을 내리는 데 근거가 된 댓글 속 표현을 함께 제시해 사람이 그 이유를 확인할 수 있도록 했다. 여기에 계정의 활동 빈도와 활동 기간, 다른 의심 계정과의 활동 연관성 등 다양한 행동 패턴을 함께 분석했다. 연구팀은 이를 통해 네이버 뉴스 이용자 약 400만 명 가운데 외국 연계 영향력 활동이 의심되는 계정 2만 3,998개를 식별했다. 분석 과정에서는 이들 의심 계정의 활동에서 주목할 만한 특징도 발견됐다. 특정 정치 진영을 일방적으로 지지하기보다는 한국 사회 내부의 갈등과 대립을 증폭시키는 방향의 메시지가 두드러진 것이다. 실제로 대중의 호응을 많이 얻은 상위 10개 표적 가운데 7개가 국내 유명 정치인으로 나타났다. 특정 정당이나 이념에 집중되지 않고 진보와 보수 양 진영의 전·현직 대통령과 대선 후보, 정당 등이 폭넓게 대상이 됐다. 연구팀은 이러한 결과가 외국 연계 영향력 활동을 단순히 ‘어느 정치 세력을 지지하는가’의 관점만으로 바라봐서는 안 된다는 점을 보여준다고 설명했다. 특정 진영을 직접 지원하기보다 기존의 정치적 갈등을 자극해 사회적 불신과 양극화를 확대하는 방식으로 영향력을 행사할 가능성도 살펴야 한다는 것이다. 이번 연구는 온라인 영향력 활동을 계정 단위의 단순 분류에서 한 단계 더 나아가, 어떤 메시지가 어떤 방식으로 사회적 갈등을 증폭시키는지를 AI가 찾아내고 그 판단 근거까지 제시했다는 데 의미가 있다. 향후 이 기술은 선거 또는 국가적 위기처럼 사회적 관심과 갈등이 급격히 높아지는 시기에 활용될 수 있다. 포털과 모니터링 기관이 대규모 댓글 가운데 우선적으로 살펴봐야 할 계정이나 메시지를 AI로 선별하고, 전문가가 AI가 제시한 근거를 검토해 최종적으로 판단하는 방식이다. 다만 연구팀은 AI가 의심 계정을 자동으로 차단하거나 제재하는 방식보다 전문가의 판단을 지원하는 ‘설명 가능한 콘텐츠 관리 도구’로 활용하는 것이 중요하다고 강조했다. 이원재 교수는 “20년간의 데이터를 분석한 결과, 의심 계정들은 외국을 직접 찬양하기보다 한국과 국내 정치인을 비난하며 갈등을 키우는 패턴을 보였다”며 “선거 등 사회적 갈등이 높아지는 시기에 우선 검토해야 할 메시지를 가려내는 기준이 될 것”이라고 설명했다. 오혜연 교수는 “AI가 댓글의 표면적인 의미를 넘어 갈등을 유발하는 감정과 계정의 조직적인 행동 패턴까지 함께 분석했다”며 “갈수록 교묘해지는 온라인 영향력 활동을 탐지하는 데 활용될 것으로 기대한다”고 말했다. 차미영 교수는 “이번 연구는 데이터 과학을 실제 사회 문제 해결로 연결한 ‘액셔너블 데이터 과학(Actionable Data Science)’의 사례”라며 “디지털 공론장의 투명성과 신뢰를 높이는 실질적인 도구가 되길 기대한다”고 밝혔다. 공동 제1저자인 KAIST 김재홍 박사과정과 김현승 석사과정이 주도한 이번 연구는 컴퓨터 보안 분야 최고 권위 국제학술대회인 ‘USENIX Security Symposium 2026(유즈닉스 시큐리티 심포지엄 2026)’에서 8월 13일 발표될 예정이다. ※ 논문명: Cross-National Information Attacks: A Two-Decade Analysis of Troll Behavior in Korea, DOI: 10.48550/arXiv.2606.22785 이번 연구는 현대차 정몽구 재단과 글로벌 정보보호 고급 인력 양성과제(과학기술정보통신부·정보통신기획평가원, RS-2024-00441762), 중견연구자지원사업(과학기술정보통신부·한국연구재단, RS-2022-00165347), 첨단데이터컴퓨팅연구실 (KAIST, N11250080)의 지원을 받아 수행됐다.

우리 대학은 KAIST와 국가AI연구거점이 공동으로 제프 딘(Jeff Dean) 디스커버리 루프(Discovery Loop) 공동 창업자 겸 CEO를 초청해 13일 서울 AI 허브에서 특별강연을 개최했다고 18일 밝혔다. 제프 딘은 1999년 구글 초기 멤버로 합류해 27년간 검색 인프라의 근간인 맵리듀스(MapReduce)와 빅테이블(Bigtable), AI 시대의 핵심 기반인 텐서플로우(TensorFlow)와 TPU 개발을 이끌었고, 구글 브레인을 공동 설립한 뒤 수석과학자로서 제미나이(Gemini) 개발을 총괄해 '구글의 전설'로 불리는 인물이다. 그는 최근 산제이 게마왓(Sanjay Ghemawat), 쿽 레(Quoc Le), 오리올 비냘스(Oriol Vinyals)와 함께 디스커버리 루프를 창업했다. 가설 수립부터 실험 실행과 결과 분석에 이르는 연구의 반복 과정을 AI로 자동화해, 과학·공학 발견의 속도 자체를 끌어올리겠다는 구상이다. 우리 대학은 이번 행사를 세계적 AI 석학의 연구 경험과 미래 비전을 국내 연구자들과 공유하는 데 그치지 않고, 실질적인 연구 교류로 이어지는 자리로 마련했다. 강연 후 제프 딘은 KAIST 김재철AI대학원 교수 및 석박사급 연구자들과 별도로 만나 대규모 분산학습과 AI 인프라 등 각 연구실의 연구 과제를 논의하고, 연구 방향과 기술적 과제에 대해 직접 조언했다. 제프 딘 디스커버리 루프 CEO는 "인간과 AI가 함께 일할 때, 어느 한쪽만으로 일할 때보다 더 나은 결과에 도달할 수 있다”고 말했다. 배충식 KAIST 총장은 “AI 대전환은 과학과 공학의 연구 방식 자체를 근본적으로 변화시키고 있으며, 이제는 AI를 활용하는 것을 넘어 새로운 연구의 가능성을 주도적으로 만들어 가야 할 때”라며, “KAIST가 세계 최고 연구자들과 새로운 아이디어를 나누고 함께 도전하는 글로벌 연구 협력의 중심이 되어 대한민국의 AI 연구 경쟁력을 한 단계 높이는 데 기여하겠다”고 말했다. 이번 강연은 데이터마이닝·머신러닝 분야의 세계적 권위 국제학술대회인 KDD(Knowledge Discovery and Data Mining) 2026 기조연설을 위해 방한한 것을 계기로 마련됐다. 창업 발표 이후 그의 첫 공개 강연으로, ‘머신러닝의 주요 흐름(Exciting Trends in Machine Learning)'을 주제로 진행됐다. 제프 딘은 지난 15년간 AI가 걸어온 길을 자신이 직접 참여한 연구를 중심으로 짚었다. 1990년대 학부 시절 여러 대의 컴퓨터로 신경망을 학습시키는 연구를 했지만 당시 컴퓨팅 성능의 한계로 성과를 내지 못했고, 20여 년이 지나 충분한 컴퓨팅 자원이 갖춰지자 같은 아이디어가 비로소 작동하기 시작했다는 것이다. 그는 더 많은 연산과 더 많은 데이터, 더 큰 모델이 곧 더 나은 성능으로 이어져 온 것이 지난 15년의 일관된 흐름이었다고 설명했다. 하드웨어의 역할도 강조했다. 음성인식 성능이 크게 개선되던 무렵, 사용자들이 이 기능을 실제로 쓰기 시작하면 기존 방식으로는 데이터센터를 두 배로 늘려야 한다는 계산이 나왔고, 이것이 AI 연산에 특화된 전용 칩인 TPU 개발로 이어졌다는 설명이다. 제프 딘은 이러한 하드웨어와 알고리즘의 발전이 함께 쌓인 결과로 오늘날의 AI 모델이 국제수학올림피아드(IMO)와 국제대학생프로그래밍대회(ICPC)에서 금메달 수준의 성적을 거두게 됐다고 소개했다. 강연에는 KAIST를 비롯해 고려대, 연세대, POSTECH 등 국가AI연구거점 컨소시엄 대학의 교수와 학생, 파트너 기업 관계자 등 150여 명이 현장을 찾았고, 온라인 중계로도 220여 명이 참여했다. 이어진 질의응답에서는 코딩 에이전트 확산에 따른 일자리 변화, 자율적 실험 시스템의 안전성 확보 방안, AI 활용 역량의 형평성 등 학생과 연구자들의 질문이 이어졌다. 김기응 국가AI연구거점 센터장은 "지난 15년간 AI 인프라와 모델 발전을 최전선에서 이끌어 온 전설적 석학 연구자의 시각을 국내 연구자들이 직접 접할 수 있는 자리였다”며 "국가AI연구거점은 앞으로도 세계 최고 수준의 연구자들과의 교류를 확대해 국내 AI 연구 생태계를 세계와 연결하는 역할을 이어가겠다”고 말했다. 디스커버리 루프(Discovery Loop)는 2026년 설립된 AI 스타트업으로, 프론티어 AI 모델과 대규모 연산 인프라를 활용해 수천 건의 실험을 병렬 수행하는 시스템을 개발하고 있다. 머신러닝 연구·개발 자동화를 시작으로 신약 개발과 청정에너지 등 인류적 난제로 영역을 넓혀간다는 목표다. 국가AI연구거점은 KAIST가 주관하고 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 2024년 10월 설립된 국내 최대 규모의 AI 산·학·연 협력 연구 플랫폼이다. KAIST를 비롯해 고려대학교, POSTECH, 연세대학교 등 4개 대학과 국내외 기업, 연구기관이 참여하고 있으며, 해외 주요 기관과의 협력을 통해 글로벌 AI 연구 네트워크를 확대하고 있다. KAIST 김재철AI대학원은 2019년 설립되어 국내 최초로 인공지능 분야 석·박사 학위를 수여하는 AI 전문 대학원으로, 구글 브레인, IBM 왓슨연구소, 마이크로소프트 연구소, 엔비디아 연구소 등 세계 유수 연구기관 출신 교수진을 갖추고 있다.

우리 대학이 우주항공청이 추진하는 ‘2026년도 우주기술실용화촉진지원사업(R&D)’의 주관연구개발기관으로 선정되었다.  KAIST는 이번 선정에 따라 2026년부터 2030년까지 향후 5년간 96억원의 정부지원 사업비를 지원받아 사업 수행을 위해 설립하는 ‘KAIST 우주기술 실용화센터’를 개소한다.  센터는 사업기간 동안 총 16개의 우주실용화팀을 선정·지원하며, 유망 우주기술 발굴과 비즈니스모델 수립을 시작으로 기술 고도화, 시제품 제작, 실증, 기술이전, 창업 및 투자유치까지 사업화 전 과정을 지원할 예정이다.  지원 대상은 위성·발사체·우주환경 등 전통적인 우주기술뿐 아니라 전기전자, 기계, 소재, 인공지능, 로봇, 반도체, 바이오 등 우주 분야로 전환 가능한 기술까지 포함하며 외부 대학과 정부출연연구기관, 기업이 보유한 기술도 개방형 발굴체계를 통해 지원할 계획이다. 사업 1차년도에는 ‘발사체 및 위성 진단 AI, 군집위성 임무 스케줄링 AI, X-band SAR 영상처리·표적탐지 소프트웨어, 초소형위성 전기추진 시스템, 위성 탑재 온보드 AI, 비협조 우주물체 포획 그리퍼’등 총 6개 분야의 우주실용화팀이 선정되었다. 선정된 각 팀들은 비즈니스모델 수립과 시장 검증을 거쳐 기술 고도화, 시제품 제작 및 사업화를 추진할 예정이다. KAIST는 창업원, 기술가치창출원, 기술창업혁신단의 사업화 역량과 항공우주공학과, 우주연구원, 인공위성연구소가 보유한 연구·시험 인프라를 연계한다. 이를 통해 실용화팀별 기술과 사업화 단계에 맞춘 교육, 전문가 멘토링, 시제품 제작, 우주환경 시험, IR 피칭 및 후속사업 연계를 제공할 예정이다.  항공우주공학과 교수 이정률 센터장은 “우수한 우주기술이 연구성과에 머무르지 않고 제품과 서비스로 연결되기 위해서는 기술개발과 시장검증, 실증, 투자유치가 유기적으로 연계돼야 한다”며 “KAIST의 우주 연구 인프라와 창업·기술사업화 역량을 결집해 경쟁력 있는 우주 딥테크 기업을 육성하겠다”고 말했다. KAIST는 이번 사업을 통해 우주기술 기반 창업을 활성화하고, 국내 우주 핵심기술의 자립과 고급 일자리 창출, 글로벌 우주시장 진출에 기여할 것으로 기대하고 있다.

우리 대학 정보보호대학원은 오는 9월 10일(목) 대전 KAIST 본원 N13-1 장영신 학생회관에서 ‘2026 Security@KAIST Fair’를 개최한다. 정보보호대학원(GSIS)과 사이버보안연구센터(CSRC)가 공동 주관하는 본 행사는 “인공지능은 보안이다”라는 주제로 열린다. KAIST의 세계적인 보안 연구 성과와 최신 보안 기술을 직접 체험할 수 있는 다양한 프로그램이 마련된다. 특히 이번 행사는 AI가 코드를 작성하고 기술 환경을 급변시키는 시대 속에서, AI에 이끌려가지 않고 이를 주도적으로 활용하는 보안 전문가의 역할과 미래 비전을 조명할 예정이다. 행사 전반부에서는 ‘인공지능은 보안이다’라는 메인 주제 아래 KAIST 정보보호대학원 교수진의 발제와 패널토론이 진행된다. 차상길 교수의 ‘지능보호: AI 시대, 보안의 새로운 패러다임’를 시작으로, 한준 교수의 ‘피지컬 AI 보안의 미래’, 허기홍 교수의 ‘논리와 직관이 융합된 검증형 AI로 만들어갈 미래’에 대한 발제가 차례로 이어진다. 토론 세션에서는 ‘끌려가지 않고, AI를 부리는 사람이 되는 법’을 주제로 AI 시대를 주도할 보안 연구 및 인재 양성의 방향성에 대해 깊이 있는 논의가 펼쳐진다. 기술 세미나 세션에서는 세계적 수준의 보안 학회 등에서 입증된 KAIST 연구진의 최신 연구 성과들이 공개된다. 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 정형 명세합성(Expecto)부터 스마트폰을 활용한 고정밀 몰래카메라 탐지(Hide-and-Sweep), 모바일 메신저 앱의 개인정보 추적 위협, 자율주행(ADS) 및 위성·비지상 네트워크(NTN) 보안은 물론, 양자시대의 보안 대응 전략과 착용형 디스플레이(HMD)에서의 손동작 생체인증 기술에 이르기까지 AI·자율주행·양자보안·일상 프라이버시를 아우르는 혁신적 연구 결과가 다채롭게 발표된다. 행사장 내 전시 공간에서는 미공개 성과를 포함한 최신 보안 연구 포스터가 종일 전시되며, KAIST 연구 결과물을 직접 체험할 수 있는 데모 부스도 마련된다. 또한 현대자동차, 스패로우 등 국내 대표 기업들이 참여해 기술 교류 및 산학 협력 네트워킹을 진행함으로써, 참가자들은 연구진 및 산업계 실무자들과 직접 소통하며 진로와 연구 방향에 대한 실질적인 인사이트를 얻을 수 있다. KAIST 정보보호대학원 책임교수는 “AI가 기술 전반을 주도하는 시대일수록 이를 올바르고 안전하게 다루는 보안 전문가의 역할이 더욱 중요해지고 있다”며 “이번 Security@KAIST Fair는 연구자와 학생, 산업계가 함께 모여 AI 시대의 보안 방향성과 가능성을 탐색하는 뜻깊은 자리가 될 것”이라고 밝혔다. 행사 참여를 위한 등록 신청 및 세부 프로그램은 공식 홈페이지를 통해 확인할 수 있다. 한편 이번 행사는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국인터넷진흥원(KISA)의 지원을 받아 수행된다. - 행사 공식 홈페이지 : https://seckaist.github.io/2026/

우리 대학은 전기및전자공학부 윤인수 교수와 학생과 동문들이 대거 참여한 한국 해킹팀 ‘0x4b52’가 지난 8월 7일부터 9일까지 미국 라스베이거스에서 열린 ‘DEF CON CTF 2026(데프콘 캡처 더 플래그 2026)’에서 최종 2위를 차지했다고 14일 밝혔다. 약 30명의 한국인 해커로 구성된 0x4b52는 세계 정상급 다국적 연합팀들과 경쟁해 준우승을 거뒀다. 이는 2015년 한국팀 ‘DEFK0R’가 우승한 이후 순수 한국인 팀이 DEF CON CTF에서 거둔 가장 높은 성적이다. 특히 전 세계 686개 팀이 참가한 예선에서 상위 12개 팀만 본선 진출권을 얻은 가운데, 0x4b52는 예선 5위로 본선에 진출한 뒤 최종 2위까지 순위를 끌어올렸다. 학부생과 대학원생, 졸업생 등 서로 다른 세대의 KAIST 구성원들이 한 팀으로 참여해 세계 정상급 해커들과 경쟁하며 거둔 성과라는 점에서도 의미가 크다. 배충식 KAIST 총장은 “세계 최고 수준의 해커들이 경쟁하는 무대에서 우리 학생과 동문들이 뛰어난 역량을 보여준 것을 매우 뜻깊게 생각한다”며 “특히 학부생부터 대학원생, 졸업생까지 여러 세대의 KAIST 구성원들이 함께 도전해 이뤄낸 성과라는 점에서 더욱 의미가 크다”고 말했다. 이어 배 총장은 “AI 시대일수록 탄탄한 기본과 도메인 전문성이 더욱 중요하다”며, “KAIST는 학생들이 학부 때부터 관심 분야에 과감하게 도전하고 실전 경험과 연구를 통해 전문성을 쌓아, AI를 주도적으로 활용하며 새로운 길을 개척하는 글로벌 인재로 성장할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다. DEF CON CTF는 세계 최대 규모의 해커 콘퍼런스 중 하나인 ‘DEF CON(데프콘)’의 대표 행사로, 세계 각국의 정상급 해커들이 참가해 시스템 보안과 해킹 역량을 겨루는 국제 해킹대회다. 올해 본선은 미국 라스베이거스에서 열린 ‘DEF CON 34(데프콘 34)’의 메인 행사 중 하나로 진행됐으며, 다국적 연합팀 ‘Blue Water(블루 워터)’가 우승하고 한국팀 0x4b52가 준우승했다. CTF(Capture The Flag·캡처 더 플래그)는 참가팀이 주어진 시스템과 소프트웨어의 취약점을 분석하고 공격과 방어 등을 수행하며 점수를 획득하는 방식의 해킹대회다. 참가자들은 제한된 시간 안에 시스템과 소프트웨어를 분석해 취약점을 찾아내고 상대팀과 경쟁해야 해 고도의 기술력뿐 아니라 팀원 간 협업과 전략적 판단 능력이 요구된다. 올해 예선에서는 바이너리 익스플로잇(Binary Exploitation·프로그램 취약점 공격), 리버스 엔지니어링(Reverse Engineering·역공학), 크립토그래피(Cryptography·암호학), 웹 익스플로잇(Web Exploitation·웹 취약점 공격) 등 다양한 정보보안 분야의 문제가 출제됐다. 0x4b52는 국내 해킹팀 ‘HypeBoy(하이프보이)’와 KAIST 윤인수 교수 연구실 구성원들을 중심으로 결성된 한국팀이다. 전체 팀원 약 30명 가운데 3분의 1가량이 현재 윤 교수의 ‘Hacking Lab(해킹랩)’에 소속돼 있거나 연구실을 거쳐 간 구성원들이다. 이외에도 KAIST 학생과 동문들이 다수 참여했다. 상당수는 학부 재학 시절 정보보호 동아리 ‘GoN’ 활동을 비롯해 전기및전자공학부, 전산학부, 정보보호대학원 등에서 시스템 해킹과 보안 연구 경험을 쌓아 왔다. 특히 학부생과 석·박사과정 학생부터 졸업 후 산업계와 연구기관에서 활동하는 동문까지 서로 다른 세대의 KAIST 해커들이 한 팀에서 함께 경쟁했다. 0x4b52의 중심축 가운데 하나인 윤인수 교수 연구팀은 지난해에도 미국 라스베이거스에서 세계적인 사이버보안 경연대회 정상에 오른 바 있다. 윤 교수 연구팀은 삼성리서치, POSTECH, 미국 조지아공과대학교(Georgia Institute of Technology) 연구진과 구성한 연합팀 ‘Team Atlanta(팀 애틀랜타)’로 미국 국방고등연구계획국(DARPA)이 주관한 ‘AI Cyber Challenge(AI 사이버 챌린지·AIxCC)’에 참가해 2025년 8월 DEF CON 33에서 열린 결선에서 우승했다. AIxCC는 인공지능(AI)을 활용해 소프트웨어의 취약점을 자동으로 찾아내고 수정하는 기술을 겨루는 대회다. Team Atlanta는 결선 우승으로 400만 달러의 상금을 받았다. 윤 교수 연구팀은 지난해 AI를 활용한 자율 사이버 방어 기술 경연에서 세계 정상에 오른 데 이어 올해 DEF CON CTF에서도 학생·동문들과 함께 세계 정상급 팀들과 경쟁하며 시스템 보안 분야에서 연이어 성과를 냈다. 이번 성과는 KAIST에서 학부 단계의 실전 해킹 경험이 대학원의 전문 보안 연구로 이어지고, 졸업 후 관련 분야의 전문성으로 확장되는 정보보호 인재 성장 경로를 보여준다는 점에서도 의미가 있다. 학부생들은 교육과 동아리 활동 등을 통해 실제 시스템을 분석하고 취약점을 찾아내는 경험을 쌓고, 대학원에서는 이를 소프트웨어 취약점 분석, 프로그램 분석, 자동화된 취약점 탐지 등 전문적인 시스템 보안 연구로 발전시키고 있다. 우리 대학은 석·박사급 정보보호 전문인력을 양성하는 한편 정보보호특성화대학 사업에 참여하는 등 정보보호 분야의 교육·연구 기반을 확대하고 있다. 윤인수 교수는 “이번 성과는 특정 개인이 아니라 학생들이 오랜 시간 함께 공부하고 실전 경험을 쌓으며 성장해 온 결과라는 점에서 의미가 크다”며 “저 역시 KAIST 학부 시절 정보보호 동아리 GoN을 통해 정보보호 분야에 본격적으로 입문한 만큼, 학부생과 대학원생, 졸업생이 세대를 넘어 한 팀으로 세계 정상급 해커들과 경쟁해 성과를 냈다는 점이 특히 뜻깊다”고 말했다.

우리 대학은 삼성중공업(대표이사 최성안)과 13일 대전 본원 학술문화관 존해너홀에서 ‘SHI-KAIST 차세대선박연구센터(AMRC, Advanced Maritime Research Center)’ 개소식을 개최했다고 밝혔다. 이번 연구센터 출범은 1995년부터 32년째 이어지고 있는 양 기관 산학협력의 결실이다. 우리 대학과 삼성중공업은 지난 30여 년간 축적한 공동연구 경험과 신뢰를 바탕으로 기존 산학협력 체계를 미래 조선해양 핵심기술 개발을 위한 공동연구 거점으로 확대한다. 양 기관은 연구센터를 중심으로 AI·로보틱스·친환경 기술 등 산업 현장의 수요와 연계한 미래 핵심기술을 공동 개발하고, 연구성과의 산업적 활용과 전문인재 양성을 함께 추진할 계획이다. 배충식 KAIST 총장은 “앞으로는 실제 산업 현장을 혁신하는 Physical AI가 제조 경쟁력을 좌우하는 시대가 될 것”이라며, “조선해양 산업은 기계공학과 AI, 로보틱스의 융합을 통해 새로운 가치를 창출할 수 있는 대표적인 분야다. 이번 연구센터가 산업 현장의 난제를 해결하고 미래 기술의 새로운 기준을 만들어 가는 연구 거점으로 성장하기를 기대한다”고 말했다. 최성안 삼성중공업 대표이사(부회장)는 “32년간 이어온 KAIST와의 협력이 차세대선박연구센터 설립으로 결실을 맺게 돼 뜻깊게 생각한다”며 “자율운항과 친환경 선박, 스마트 제조 등 미래 조선해양산업의 기술 경쟁력 확보와 인재 양성에 더욱 박차를 가하겠다”고 밝혔다. 연구센터는 미래 조선해양 산업의 핵심기술 확보를 위해 ▲자율운항·지능항해 AI 기술 ▲무탄소·저탄소 연료 추진 시스템 ▲스마트 조선소·디지털 트윈 제조혁신 ▲조선해양 특화 로보틱스 등 4대 분야를 중심으로 공동연구를 추진한다. 자율운항 분야에서는 선박의 상황 인식과 최적 항로 설정, 충돌 회피 등 자율운항시스템 고도화를 위한 AI 알고리즘을 개발한다. 무탄소·저탄소 연료 분야에서는 암모니아와 수소 등 친환경 연료를 적용한 선박의 핵심 기자재와 연료공급 기술을 연구해 국제사회의 탄소중립 기조와 해운·조선산업의 친환경 전환에 대응한다. 스마트 조선소 분야에서는 블록 탑재와 생산관리 등 복잡한 조선 제조공정을 AI와 디지털 트윈 기술로 최적화해 생산성과 품질을 높이고 원가와 에너지 사용을 절감하는 기술을 개발한다. 조선해양 특화 로보틱스 분야에서는 용접·도장·검사 등 고난도 현장 공정의 자동화를 위한 로봇 기술을 연구해 생산인구 감소에 대응하고 작업자의 안전성과 생산 효율을 동시에 높일 계획이다. 연구센터는 기술 개발뿐 아니라 미래 조선해양 산업을 이끌 전문인재 양성의 거점 역할도 맡는다. 양 기관은 산학협력기금 등을 활용한 학생 연구 지원과 장학사업을 추진하고, 산업 현장과 연구실을 연계한 인력교류 프로그램을 확대해 현장에서 요구되는 실전형 연구인재를 지속적으로 육성할 예정이다. 이번 연구센터의 출범은 양 기관이 30여 년간 구축해 온 산학협력의 성과를 토대로 이뤄졌다. 양 기관의 협력은 1995년 삼성중공업 조선해양연구소와 KAIST 기계공학과가 ‘SHI-KAIST 산학협력협의회’를 설치하면서 시작됐다. 이후 구조·유체·극저온·친환경·스마트십·자율항해 등 조선해양 전 분야에 걸쳐 공동연구를 수행하며 핵심 원천기술을 축적해 왔다. 특히 자문교수제도(Advisory Board), 산업체 맞춤형 강좌, 공동연구 시드(SEED) 과제 등을 운영하며 연구 현장과 산업 현장의 연계를 지속적으로 강화했다. 자문교수제를 기반으로 수행한 공동연구 프로젝트와 기술자문 등 협력 실적은 1,000여 건을 넘어섰으며, 연구원 단기 연수와 코업(Co-op) 프로그램 등을 통한 기술 인력 교류도 활발하게 이어져 왔다. 이날 개소식에는 배충식 KAIST 총장을 비롯한 기계공학과 교수 및 명예교수, 최성안 삼성중공업 대표이사(부회장)를 비롯한 임원과 관계자 등 50여 명이 참석해 연구센터의 출범을 기념했다.

장애물 앞에 멈춰 서서 '스스로' 살펴보는 로봇, K-로봇의 미래는? | KAIST 명현 교수, 유로보틱스 유병호 대표

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