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원유를 끓이지 않고 상온에서 분리한다 KAIST, 에너지 사용 31.6% 줄이는 차세대 정유 공정 기술 개발
우리 대학과 국제 연구진이 100여 년간 정유 산업의 주류 공정으로 자리 잡아 온 증류 중심 분리 방식의 한계를 극복할 수 있는 차세대 분리막 기술을 개발했다.
우리 대학은 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 조지아텍 Ryan Lively 교수팀과 원유를 끓이지 않고 상온에서 정밀하게 분리할 수 있는 고분자 기반 분리막 기술을 개발했다고 밝혔다.
최근 국제 정세 변화에 따른 유가 변동이 장바구니 물가 전반을 위협하는 핵심 요인으로 꼽히는 가운데, 그 바탕에는 지난 한 세기 동안 원유를 350℃ 이상으로 가열해 분리해 온 고에너지 소비형 정유 공정이 자리 잡고 있다.
실제로 전 세계 정유 공장이 원유를 끓였다가 식히는 증류(distillation) 방식에 의존하며 소비하는 에너지는 연간 1,100TWh(테라와트시)*에 달한다. 국내 정유·석유화학 산업 역시 국가 온실가스 배출의 상당 부분을 차지하고 있어 공정 혁신의 필요성이 꾸준히 제기돼 왔다.
*TWh(테라와트시): 전력량의 단위로, 1TWh는 10억 kWh에 해당한다. 1,100TWh는 1GW급 대형 원자력발전소 약 130기가 1년 내내 생산해야 하는 규모의 에너지이다.
더욱이 최근 글로벌 석유화학 시장의 공급 과잉과 원가 경쟁 심화까지 겹치면서 기존의 고에너지 소비형 공정 구조를 개선하지 않고서는 경쟁력 확보가 쉽지 않은 상황이다.
이러한 가운데 학계는 원유를 끓이지 않고 분리막으로 분리하는 기술에 주목해 왔다. 그러나 기존에는 분자 수준의 정밀 분리를 구현하기 위해 분리막 표면에 초박막 선택층(Selective Layer, 실제 분리가 일어나는 기능층)을 형성해야 한다고 여겨져 왔다. 선택층을 도입하면 소재 개발과 코팅 공정이 추가돼 제조 비용이 증가하고, 대면적화 과정에서 결함 발생 가능성이 높아 산업적 확장에 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 통념과 달리 별도의 선택층을 코팅하지 않은 다공성 고분자(PAN, Polyacrylonitrile·폴리아크릴로니트릴) 분리막에 원유를 직접 통과시키는 새로운 접근법을 제안했다. PAN은 화학적 안정성과 내구성이 우수해 산업용 분리막 소재로 널리 사용되는 고분자 물질이다.
그 결과 원유 속 중질 성분(분자량이 크고 무거운 탄화수소 성분)이 분리막 내부 기공(pore, 물질이 통과하는 미세한 구멍) 벽에 선택적으로 흡착(adsorption, 물질이 표면에 달라붙는 현상)되면서 기공 크기가 자연스럽게 수축했고, 머리카락 굵기의 약 5만 분의 1 수준인 2나노미터(nm, 10억 분의 1미터) 이하의 정교한 분리 통로가 자발적으로 형성되는 현상을 발견했다.
이는 복합 혼합물인 원유가 분리막과 상호작용하며 스스로 맞춤형 분리 구조를 형성한 것으로 볼 수 있다.
이를 통해 가벼운 나프타, 휘발유, 등유 성분은 빠르게 통과하고 무거운 성분은 효과적으로 차단됐다. 일반적으로 분리막 표면에 기름 성분이 축적되는 현상은 파울링(fouling, 오염물질이 표면에 쌓여 분리 성능을 저하시키는 현상)으로 간주돼 왔지만, 연구팀은 이를 오히려 정밀 분리를 위한 기능적 구조 형성에 활용했다.
이 방식은 기존에 보고된 최고 수준의 원유 분리막 대비 약 23배 빠른 분리 속도를 기록했으며, 28일간 연속 운전에서도 성능 저하 없이 안정적으로 작동함을 확인했다.
특히 이 기술은 기존 정유 공장의 배관 시스템에 필터 모듈 형태로 적용할 수 있어 대규모 설비 교체 없이 도입 가능하다는 장점이 있다.
공정 시뮬레이션 결과, 원유를 먼저 분리막으로 처리한 뒤 잔여 성분만 증류할 경우 기존 증류 공정 대비 에너지 소비는 31.6%, 이산화탄소 배출량은 37.6%, 운영비는 36% 감소하는 것으로 분석됐다.
연구팀은 해당 기술을 국내 정유·석유화학 산업 전반에 적용할 경우 연간 약 1,000만 톤 규모의 온실가스 감축 효과를 기대할 수 있다고 설명했다. 이는 승용차 약 400만 대의 연간 탄소 배출량에 해당하는 수준이다.
또한 원유 분리뿐 아니라 폐플라스틱 열분해유(폐플라스틱을 고온에서 분해해 얻는 액체 연료 원료) 정제, 배터리 용매 회수, 의약품 정제 등 다양한 정밀 화학 공정에도 활용 가능해 국산 분리 공정 플랫폼 기술로의 확장 가능성을 제시했다.
KAIST 고동연 교수는 “이번 연구는 분리막이 복합 혼합물과 상호작용하며 스스로 분리 통로를 형성한다는 새로운 과학적 원리를 규명한 성과”라며 “HD현대오일뱅크와의 협력을 통해 실제 원유를 활용한 검증까지 수행함으로써 산업 적용 가능성을 확인할 수 있었다”고 말했다.
공동 교신저자인 KAIST 이재우 교수는 “향후 대면적 모듈화 기술과 장기 운전 기술을 고도화해 정유·석유화학 산업에서 분리막 공정의 적용 범위를 확대하는 데 기여하겠다”고 밝혔다.
공동 제1저자인 KAIST 최지훈 박사와 서혁준 박사는 “이번에 발견한 자발적 기공 수축 현상을 정밀하게 제어해 정유 공정 전반에 활용 가능한 분리막 플랫폼 기술로 발전시키는 것이 목표”라며 “폐플라스틱 재활용과 바이오연료 정제 등 다양한 분야로 기술을 확장해 탄소중립 실현에 기여하겠다”고 말했다.
한편 이번 연구는 KAIST 최지훈 박사와 서혁준 박사가 공동 제1저자로 참여했으며, 세계적 학술지 「네이처(Nature)」에 6월 25일자 온라인판으로 게재됐다.
※논문명: Crude Oil Fractionation by Means of Mesoporous Polyacrylonitrile Membranes
DOI 10.1038/s41586-026-10677-3
https://www.nature.com/articles/s41586-026-10677-3
이번 연구는 과학기술정보통신부 지원을 받아 개인기초연구(우수신진연구)와 선도연구센터(ERC, Engineering Research Center) 사업을 통해 수행됐다.
2026.06.25
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“뇌로 로봇 움직이고 느끼는”세계 최초 Brain-to-Robot 기술 개발 나서
우리 대학 연구진이 사람의 뇌 신호로 외골격 로봇을 실시간 제어하고, 로봇이 감지한 촉각·힘 정보를 다시 뇌에 전달하는 차세대 뇌-로봇 인터페이스 플랫폼 개발을 시작했다.
우리 대학은 기계공학과 공경철·김정 교수 연구팀이 ㈜엔젤로보틱스와 함께 범부처 첨단 의료기기 연구개발사업 플래그십 과제로 세계 최초 양방향 ‘Brain-to-Robot’ 시스템 개발에 착수했다고 25일 밝혔다. 이 과제는 2026년 04월부터 2032년 12월까지다.
공경철 교수는 보행 보조 외골격 로봇 기업 엔젤로보틱스를 창업하고 국제 사이배슬론(Cybathlon·장애인 보조기술 국제대회)에서 2회 연속 금메달을 이끈 웨어러블 로봇 분야의 세계적 연구자다. 김정 교수는 로봇 피부 기술 연구로 ‘이달의 과학기술인상’을 수상한 세계적 연구자로, 두 연구팀은 컨소시엄을 구성해 뇌신경 인터페이스와 외골격 로봇을 결합한 Brain-to-Robot 플랫폼 연구를 본격 추진하고 있다.
뇌 신호로 커서를 움직이거나 스마트폰을 제어하는 뇌 인터페이스 기술은 이미 인체 임상 단계에 진입해 있다. 미국 뉴럴링크(Neuralink), 싱크론(Synchron) 등 글로벌 기업들도 관련 기술 개발에 속도를 내고 있다. 그러나 기존 기술은 실제 움직임과 감각을 동시에 연결하는 데에는 한계가 있었다. 대상 목표, 즉 뇌 신호가 실제로 무엇을 제어하고 어떤 감각을 되돌려 받는지가 명확하게 정의되지 않은 채 신호 해독 기술 자체의 발전에 집중되어 왔다는 점이다.
이 한계를 정면으로 돌파하는 접근인 Brain-to-Robot은 외골격 로봇을 직접 제어 대상으로 삼아 사용자의 행동 의도를 뇌 신호로 읽어 로봇을 움직이고, 동시에 로봇이 감지한 지면 반력(바닥이 발을 밀어내는 힘)·관절 토크(관절 회전력)·촉각 정보를 다시 뇌에 전달하는 완전한 양방향 인터페이스 구현을 목표로 한다.
연구팀에 따르면 외골격 로봇 제어와 감각 피드백(되돌려 전달되는 감각 정보)을 모두 포함한 완전한 양방향 Brain-to-Robot 시스템은 아직 세계적으로 구현 사례가 보고되지 않았다. 이번 연구는 뇌 인터페이스 기술의 새로운 전환점이 될 것으로 기대된다.
이 시스템에서 우리 대학 연구팀은 핵심 기술 개발을 담당한다. 공경철 교수 연구팀은 웨어러블 로봇 제어와 AI 기반 동작 의도 해석 기술을 개발하며, 로봇이 감지한 감각 정보를 Brain Chip(뇌 신호 처리 반도체)으로 정확하게 전달하기 위한 체성감각 인터페이스(신체 감각 전달 시스템) 설계를 수행한다. 김정 교수 연구팀은 장애인을 대신해 감각을 느낄 수 있는 로봇 피부와 AI 기반 체성감각 해석 기술 개발을 맡는다.
또한 연구팀은 뇌 신호를 로봇 제어 명령으로 변환하고, 로봇이 감지한 감각 정보를 다시 뇌에 전달하는 AI 기반 인코딩·디코딩(신호 변환·해석) 알고리즘 개발도 추진한다. 수백 개 채널에 달하는 피질 신호(대뇌피질에서 발생하는 신경신호)를 실시간으로 처리하고 극도로 짧은 지연시간의 폐루프(closed-loop·신호를 실시간으로 주고받는 순환 제어 구조)를 안정적으로 유지하는 것이 핵심 기술 과제다.
본 플래그십 과제의 사업화는 공경철 교수가 창업한 엔젤로보틱스(KOSDAQ:455900)가 맡는다. 연구팀은 식품의약품안전처 인허가부터 실제 보급까지 전주기 상용화를 추진할 계획이다.
공경철 교수는 “이번 기술이 성공하면 사지마비 장애인이 병원을 넘어 실제 일상생활에서 스스로 걷고 물건을 집으며 손끝의 감촉까지 느낄 수 있는 새로운 재활 패러다임이 열릴 것”이라고 말했다.
연구팀은 이번 기술이 국내외를 통틀어 시도된 적 없는 세계 최고난도 수준의 융합기술인 만큼, 장기 안전성 확보와 임상 검증, 인허가 체계 마련이 기술 개발과 병행돼야 한다고 강조했다. 또한 글로벌 시장 진입을 위해서 안전성·유효성 검증, 임상 근거 축적, 위험관리 체계 구축, 뇌신호 데이터 보호 및 사이버보안, 윤리적 수용성 검토도 유기적으로 설계되어야 한다는 점도 덧붙였다.
한편 우리 대학에는 뇌 인터페이스 분야의 다양한 원천기술 연구가 진행되고 있다. 기계공학과 박형순 교수 연구팀은 뇌신경계 질환의 효과적 치료를 위해 뇌신경계 의도인식 인터페이스(사용자의 움직임 의도를 뇌신호로 파악하는 기술) 기반 웨어러블 재활 로봇 기술을 연구하고 있으며, 전산학부 조성호 교수 연구팀은 AI 기반 뇌신호 해석 기술을 개발 중이다.
뇌인지과학과 이지훈 교수 연구팀은 초저전력 바이오·뉴럴 인터페이스 회로(생체·신경신호를 저전력으로 연결·처리하는 반도체 회로), 무선 신경 신호 계측(전선 없이 신경신호를 측정하는 기술), 온디바이스 AI 기반 폐루프(closed-loop·신호를 실시간으로 주고받는 순환 제어 구조) 신경조절 기술을 중심으로 차세대 뇌-기계 인터페이스 연구를 수행하고 있다.
또한 전기및전자공학부 이현주 교수 연구팀은 초소형 멀티모달 신경 전극(여러 종류의 신경신호를 동시에 측정·자극할 수 있는 초소형 전극) 기반의 고해상도 신경신호 측정 기술과 정밀 뇌자극 연구를, AI시스템학과 제민규 교수 연구팀은 차세대 신경인터페이스를 위한 AI 기반 반도체 집적회로(IC·Integrated Circuit) 및 시스템 기술을 연구하고 있다. 전기및전자공학부 정재웅 교수 연구팀은 고정밀 뇌신호 계측(뇌에서 발생하는 신경신호를 정밀하게 측정하는 기술)과 신경자극 기반 뉴로엔지니어링(neuroengineering·신경공학) 연구를 수행 중이다.
이광형 KAIST 총장은 “이번 Brain-to-Robot 플래그십 과제는 공경철·김정 교수 연구팀이 중심이 되어 추진하는 세계 최고난도 융합연구”라며 “KAIST에는 뇌 인터페이스, AI, 반도체, 로봇 분야의 다양한 연구진이 관련 원천기술을 연구하고 있는 만큼, 이를 바탕으로 차세대 Brain-to-Robot 기술 혁신을 선도해 나갈 것”이라고 밝혔다.
2026.06.25
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적은 데이터로도 정밀 동작 구현하는 로봇 AI 개발
좁은 틈에 부품을 끼우고 작은 버튼을 누르는 사람의 손재주를 로봇이 적은 데이터만으로도 배울 수 있게 됐다. 우리 대학 연구진이 작업 상황에 따라 스스로 움직임의 정밀도를 조절하는 로봇 인공지능 기술을 개발했다. 기존 최고 성능 모델보다 작업 성공률을 최대 81% 높인 이번 기술은 정밀 제조와 의료 분야 로봇의 활용 범위를 크게 넓힐 것으로 기대된다.
우리 대학은 전산학부 박대형 교수 연구팀이 적은 양의 동작 데이터만으로도 사용자가 원하는 정밀도에 맞춰 움직임을 세밀하게 생성하는 다중 정밀도 조작 모델 ‘디스포(DiSPo)'를 개발했다고 24일 밝혔다.
기존의 로봇 인공지능은 사람이 움직이는 모습을 매우 짧은 시간 간격으로 기록한 방대한 양의 데이터를 학습해야 정밀한 작업을 수행할 수 있었다. 예를 들어 나사를 조이거나 좁은 틈에 부품을 끼워 넣는 작업을 배우려면 수많은 동작 데이터를 세밀하게 수집해야 했기 때문에 시간과 비용이 많이 들었다.
연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 로봇이 움직임의 변화를 스스로 예측하면서 다양한 행동을 학습할 수 있는 인공지능 기술을 개발했다. 특히 작업 상황에 따라 동작을 더 세밀하게 나누거나 크게 조절할 수 있는 기능을 새롭게 도입했다.
연구팀은 시간에 따른 변화를 효율적으로 학습하는 상태공간모델 '맘바(Mamba)'와 다양한 행동을 생성하는 확산모델(Diffusion Model)을 결합해 이러한 기능을 구현했다.
이를 통해 로봇은 적은 양의 데이터로 학습하더라도 실제 작업을 수행할 때는 움직임을 더 작은 단위로 나눠 정교하게 동작할 수 있다. 즉, 사람이 비교적 간단하게 시범을 보여줘도 로봇이 필요에 따라 스스로 동작을 세분화해 정밀한 작업을 수행할 수 있게 된 것이다.
연구팀이 개발한 디스포는 시뮬레이션 환경에서 기존 최고 성능 모델 대비 최대 81% 높은 작업 성공률을 기록했다. 또한 실제 협동로봇을 이용한 실험에서는 반경 2.5mm에 불과한 좁은 틈에 부품을 끼워 넣고 스마트폰의 작은 셔터 버튼을 정확히 누르는 고난도 작업을 안정적으로 수행했다. 이는 기존 인공지능 모델보다 최대 4배 높은 성공률이다.
이번 기술은 정밀 부품 조립, 케이블 연결, 의료 수술, 정밀 가공 등 높은 정확성이 요구되는 다양한 산업 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다. 특히 적은 데이터만으로도 고정밀 로봇을 학습시킬 수 있어 로봇 개발 비용을 크게 낮추고 제조·의료·서비스 산업의 자동화를 앞당기는 데 기여할 전망이다.
박대형 교수는 "이번 연구는 로봇이 적은 양의 데이터만으로도 정교한 동작을 학습하고 작업 상황에 따라 스스로 정밀도를 조절할 수 있음을 보여준 사례"라며 "앞으로 데이터 수집 비용을 획기적으로 줄이면서도 정밀 제조와 의료 등 다양한 산업 현장에서 활용할 수 있는 범용 로봇 학습 기술로 발전시켜 나가겠다"고 말했다.
이번 연구는 김재철 AI대학원 오나영 석사과정생이 제1 저자로 주도하였으며, 6월 1일 오스트리아 비엔나에서 열리는 로봇공학 세계 최고 권위 학술대회인 ‘국제 로봇 및 자동화 학술대회(ICRA 2026)’에서 발표되었다.
※ 논문명: DiSPo: Diffusion-SSM based Policy Learning for Coarse-to-Fine Action Discretization, DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2409.14719
※ 저자 정보: 오나영 (KAIST 김재철AI대학원, 제1 저자), 장재형 (KAIST 전산학부, 공저자), 정문경 (KAIST 로봇공학학제전공, 공저자), 박대형 (KAIST 전산학부, 교신저자)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 ‘복합지능 자율행동체 SW 핵심기술 개발 사업’의 일환으로 ‘자율행동체의 복합작업 자율 수행을 위한 임무 수행 절차 생성 기술 개발’ 과제를 통해 수행되었다. 이 외에도 정보통신기획평가원의 ‘글로벌 AI 프론티어랩 사업’과 산업통상자원부의 기술혁신프로그램의 지원을 받았다.
2026.06.24
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AI 데이터센터 전력문제 해결한다...차세대 광변조기 개발
인공지능(AI) 서비스의 폭발적인 성장으로 데이터센터의 전력 소모와 데이터 전송 병목 문제가 급증하는 가운데, 한국 연구진이 이를 해결할 수 있는 차세대 광통신 핵심 소자인 광변조기(전기 신호를 빛 신호로 바꿔 데이터를 전송하는 장치) 기술을 개발했다. 이번 성과는 더 적은 전력으로 더 많은 데이터를 전송할 수 있게 해 미래 AI 데이터센터의 핵심 기반 기술이 될 것으로 기대된다.
우리 대학은 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록) 한재훈 박사, 한국나노기술원(KANC, 원장 변대석) 김종민 박사 및 삼성전자 패키징사업부와의 협업을 통해 서로 다른 반도체 소재의 장점을 결합한 차세대 광변조기를 개발했다고 23일 밝혔다.
AI 데이터센터에서는 수많은 서버와 반도체 칩이 대용량 데이터를 실시간으로 주고받는다. 이 과정에서 광변조기의 성능은 데이터 전송 속도와 전력 효율을 결정하는 핵심 요소다. 그러나 기존 실리콘 기반 광변조기는 높은 발열과 온도 변화에 취약했고, 효율을 높이면 속도가 떨어지고 속도를 높이면 효율이 감소하는 한계를 안고 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 온도 변화에 강한 마하-젠더(Mach-Zehnder) 구조(빛의 경로 차이를 이용해 신호를 제어하는 광소자 구조)를 유지하면서도, 실리콘 도파로(빛이 지나가는 통로) 위에 전기·광학적 반응성이 뛰어난 인화물계 반도체(InGaAsP·빛과 전기에 민감하게 반응하는 화합물 반도체) 박막을 결합했다. 이는 기존 실리콘 위에 빛을 더 민감하게 제어할 수 있는 특수 반도체 소재를 덧붙인 것으로, 소자 크기는 줄이면서도 빛 신호를 더욱 효율적으로 제어할 수 있게 했다.
그동안 학계에서는 이 구조를 사용할 경우 효율을 높이면 전하가 쌓여 구동 속도가 느려지는 상충 관계가 있었다. 연구팀은 소자 내부의 충전 용량을 줄여 속도를 높이는 공핍(Depletion) 모드 구동(소자 내부 전하를 줄여 동작 속도를 높이는 방식)과, 전압이 가해질 때 물질의 빛 흡수 특성이 변하는 프란츠-켈디시(Franz-Keldysh) 효과(전기장을 가하면 빛 흡수 특성이 변하는 현상)를 결합해 이러한 한계를 극복했다.
그 결과 머리카락 굵기보다 수십 배 작은 500 마이크로미터(μm) 길이의 초소형 소자에서 세계 최고 수준의 변조 효율(적은 전력으로 빛 신호를 얼마나 효과적으로 제어할 수 있는지를 나타내는 지표, 0.146 V·cm)과 고속 구동 대역폭(데이터를 얼마나 빠르게 처리할 수 있는지를 나타내는 지표, 26.3 GHz)을 동시에 달성하는 데 성공했다. 이는 더 적은 전력으로 더 많은 데이터를 빠르게 전송할 수 있음을 의미하며, AI 데이터센터의 에너지 효율과 데이터 처리 성능을 동시에 높일 수 있는 수준의 성과다.
이번 연구는 AI 데이터센터가 직면한 전력 소비 증가와 데이터 전송 병목 문제를 해결할 수 있는 현실적인 기술을 제시했다는 점에서 의미가 크다. 특히 소형화와 저전력 특성을 바탕으로 차세대 데이터센터용 광통신 칩과 공동 패키지 광학(Co-Packaged Optics, CPO·반도체 칩과 광통신 부품을 하나의 패키지에 통합하는 기술)의 핵심 부품으로 활용될 것으로 기대된다.
또한 광변조기의 효율과 속도 사이의 한계를 극복해 두 성능을 동시에 향상시킨 성과로, 차세대 AI 데이터센터와 초고속 광통신 시스템 구현에 중요한 전환점이 될 것으로 평가된다.
김상현 교수는 “인공지능 시대의 핵심 인프라인 데이터센터의 전력 소모와 데이터 전송 병목 현상을 해결하기 위해 실리콘 포토닉스(Si Photonics·반도체 칩 위에 광회로를 구현하는 기술), 마이크로 발광다이오드(Micro-LED·초소형 고효율 광원) 등 다양한 광소자 기술을 개발해 왔다. 이번 성과는 광변조기의 효율과 속도를 동시에 높인 것으로, 차세대 AI 데이터센터와 초고속 광통신 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
본 연구는 KAIST 전기및전자공학부 강동길 박사과정이 제1저자로 연구를 주도했으며, 연구 성과는 반도체 소자 분야 세계 최고 권위 학회 중 하나인 'VLSI 심포지엄(VLSI Symposium on Technology and Circuits)'에서 지난 6월 17일 발표됐다.
※ 논문명 : Depletion-Mode III-V/Si SISCAP Mach-Zehnder Modulator Breaking the Efficiency-Bandwidth Trade-Off for Co-Packaged Optics,
Abstract Link: https://vlsi26.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=202
※ 저자 정보 : 강동길(제1저자, KAIST), 이신형(KAIST), 한재훈(KIST), 김종민(KANC), 안석근(삼성전자), 정민혁(삼성전자), 정현철(삼성전자), 김상현(KAIST)
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업, 박사과정생연구장려금지원사업 및 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.23
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유지환 교수팀, 세계 최고 권위 로봇저널 2년 연속 최우수 논문상 수상
세계 로봇공학 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 IEEE Robotics and Automation Letters(RA-L)의 최우수 논문상(Best Paper Award)을 우리 대학 연구팀이 2년 연속 수상하며 세계 최고 수준의 소프트 로봇 연구 경쟁력을 입증했다.
우리 대학은 건설및환경공학과 유지환 교수 연구팀이 지난 6월 1일 오스트리아 빈에서 열린 세계 최대 규모의 로봇 학술대회인 ‘2026 IEEE 국제 로봇 및 자동화 학회(ICRA 2026)’에서 2025년에 이어 올해도 RA-L 최우수 논문상을 수상했다고 22일 밝혔다.
RA-L 최우수 논문상은 한 해 동안 출판된 로봇공학 논문 가운데 학문적 기여도, 기술적 독창성, 실험적 완성도, 향후 응용 가능성 등을 종합적으로 평가해 극소수의 우수 논문에만 수여되는 상이다. 올해는 2025년 IEEE RA-L에 게재된 1,700여 편의 논문 가운데 최우수 논문 5편이 선정됐다.
동일 연구팀의 RA-L 최우수 논문상 2년 연속 수상은 매우 이례적인 성과로, KAIST 소프트 로봇 연구의 세계적 경쟁력과 지속적인 연구 영향력을 보여주는 사례로 평가된다.
연구팀은 소프트 로봇 기술을 활용해 의복이 사용자의 신체 위로 스스로 펼쳐지며 착용을 보조하는 자가 착용 적응형 의복 기술을 제안했다.
기존 의복 착용 보조 기술은 외부 로봇 장치에 의한 복잡한 구동 및 제어에 의존하거나 사용자의 움직임과 자세를 제한하는 경우가 많았다. 반면 연구팀은 소프트 그로잉 로봇(공기압 등을 이용해 구조물이 스스로 펼쳐지며 성장하듯 이동하는 유연 로봇)의 핵심 원리인 공압 기반 전개 메커니즘을 의복 구조에 적용해 외부 로봇 없이도 의복 자체가 사용자의 신체를 따라 부드럽게 펼쳐지도록 구현했다.
연구팀은 얇고 유연한 소재로 구성된 공압식 반전 메커니즘(공기를 주입하면 접힌 구조가 뒤집히며 자연스럽게 펼쳐지는 구조)을 의복 내부에 통합하고, 공압을 이용해 의복이 사용자의 신체를 따라 전개되도록 설계했다.
이를 통해 의복은 높은 순응성(사용자의 신체 형태와 움직임에 자연스럽게 맞춰지는 특성)과 안전성을 유지하면서도 빠르고 안정적인 착용 보조 기능을 수행할 수 있다. 특히 소프트 로봇 특유의 유연한 구조는 인체와 직접 접촉하는 환경에서 안전성을 확보하는 데 유리하며, 복잡한 제어 시스템 없이도 실제 착용 동작을 지원할 수 있다는 장점을 갖는다.
연구팀은 소매, 재킷, 바지 등 다양한 의복 형태의 프로토타입을 제작하고 실험을 통해 자가 착용 성능을 검증했다. 실험 결과, 의복은 사용자의 신체를 따라 안정적으로 전개됐으며 착용 과정에서 사용자의 움직임 부담과 신체에 가해지는 힘을 줄여 안전한 착용 보조가 가능함을 확인했다.
이번 연구는 소프트 그로잉 로봇 기술이 이동·탐사 중심의 기존 응용을 넘어 인간의 일상생활을 직접 지원하는 기술로 확장될 수 있음을 보여준다. 특히 고령자, 장애인, 재활 환자 등 의복 착용에 어려움을 겪는 사용자를 위한 보조공학 기술로 발전할 가능성이 있으며, 향후 웨어러블 로봇(몸에 착용해 사용자의 움직임이나 신체 기능을 보조하는 로봇), 재활공학, 인간-로봇 상호작용(Human-Robot Interaction, 인간과 로봇이 효과적으로 소통하고 협력하는 기술) 분야에서 폭넓은 활용이 기대된다.
유지환 교수는 “이번 2년 연속 수상은 KAIST 로봇 연구의 지속적인 세계 경쟁력을 보여주는 뜻깊은 성과”라며 “특히 소프트 그로잉 로봇의 핵심 원리를 인간의 일상생활을 지원하는 의복 착용 보조 기술로 확장했다는 점에서 의미가 크다. 앞으로도 안전하고 유연한 소프트 로봇 기술을 바탕으로 인간 친화적인 로봇 연구를 지속해 나가겠다”고 말했다.
본 연구는 KAIST 김남균 박사가 주도적으로 수행했으며, KAIST와 미국 스탠퍼드대학교의 앨리슨 오카무라(Allison M. Okamura) 교수 연구그룹이 공동으로 참여했다. 해당 논문은 2025년 11월 19일 IEEE Robotics and Automation Letters에 게재됐다.
※ 논문 제목: Self-Wearing Adaptive Garments via Soft Robotic Unfurling, DOI: 10.1109/LRA.2025.3634909
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구과제와 산업통상자원부 재원 한국산업기술진흥원 산업혁신인재성장지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.22
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BIO USA 2026서 첫 단독관 운영...바이오 딥테크 기업 선보여
우리 대학은 오는 6월 22일(월)부터 미국 샌디에이고에서 개최되는 세계 최대 규모의 바이오산업 컨벤션 행사인 ‘BIO International Convention 2026(이하 BIO USA 2026)’에 참가해 ‘KAIST 전시관’을 처음으로 운영하고 바이오 딥테크 기술 경쟁력을 글로벌 시장에 알린다고 19일 밝혔다.
지난해 미국 보스턴에서 열린 BIO USA 2025에 참가해 대학 보유 바이오 혁신기술을 선보인 데 이어, 올해는 대학 보유 유망 바이오 기술과 교원창업기업의 혁신 기술을 대거 소개할 예정이다. 특히 KAIST는 BIO USA 참가 이래 처음으로 대학 단독 전시관인 ‘KAIST 전시관’을 운영하며, 우리 대학의 우수한 바이오 원천기술과 사업화 성과를 글로벌 시장에 직접 선보인다.
최근 글로벌 바이오 투자 환경이 선별 투자 중심으로 재편되는 가운데, KAIST 교원창업기업들의 기술 사업화가 본격화되면서 글로벌 시장 진출에 대한 기대도 높아지고 있다. 우리 대학은 이번 전시관 운영을 통해 대학이 보유한 원천기술과 교원창업기업의 혁신 기술을 글로벌 제약사와 투자자들에게 적극 알리고, 실질적인 사업화 및 파트너십 기회를 확대할 계획이다.
이번 KAIST 전시관에는 KAIST 교원이 창업한 바이오·딥테크 분야 유망 기업 5개사가 참여한다. 이들은 신약개발 초기 단계의 성공 가능성을 높이고 비용과 기간을 혁신적으로 단축할 수 있는 AI 플랫폼, 시스템생물학 기반 분석 기술, 차세대 RNA 플랫폼 등 차세대 바이오 산업을 이끌 핵심 기술을 선보일 예정이다.
참가 기업은 ▲나노이지스(대표 임성갑) ▲토르 테라퓨틱스(대표 송민호) ▲히츠(대표 김우연) ▲바이오리버트(대표 조광현) ▲라이보텍(대표 김윤기) 등 총 5개사다.
나노이지스는 세계 최초 가시아메바 멸균 코팅 기술을 기반으로 안전성과 편의성을 높인 콘택트렌즈 플랫폼을 개발하고 있다. 가시아메바는 심각한 각막염을 유발할 수 있는 미생물로, 나노이지스는 이를 효과적으로 제거할 수 있는 독자적인 코팅 기술을 보유하고 있다.
토르 테라퓨틱스는 암 악액질 환자의 생존율 향상을 목표로 GFRAL 표적 세계 최초 계열(First-in-Class) 항체 치료제를 개발 중이다. 악액질은 암 환자에게 나타나는 심각한 체중 감소와 근육 손실 증상으로, 토르 테라퓨틱스는 이를 유발하는 신호전달 경로를 차단하는 혁신 치료제를 개발하고 있다.
히츠는 AI 기반 신약개발 플랫폼 ‘하이퍼랩(HyperLab)’을 통해 가상탐색부터 후보물질 최적화까지 신약개발 전 과정을 지원하고 있다. 연구자가 실험실에서 수행하던 신약 후보물질 탐색 과정을 인공지능으로 자동화해 개발 기간과 비용을 크게 줄일 수 있는 것이 특징이다.
바이오리버트는 시스템생물학과 인공지능을 결합한 디지털 트윈(Digital Twin) 플랫폼을 기반으로 신약 타깃과 바이오마커를 탐색하는 기술을 선보인다. 디지털 트윈은 실제 인체의 질병 상태를 컴퓨터상에 구현한 가상 모델로, 신약 개발 과정의 효율성과 정확성을 높일 수 있다.
라이보텍은 선형 메신저 리보핵산(linear mRNA), 원형 리보핵산(circular RNA), 자기증폭 리보핵산(self-amplifying RNA, saRNA)을 아우르는 차세대 RNA 백신·치료제 플랫폼을 개발하고 있다. RNA는 체내에서 특정 단백질을 만들도록 지시하는 유전정보 전달 물질로, 라이보텍은 기존 mRNA 기술을 넘어 효능과 지속성을 높인 차세대 RNA 기술을 기반으로 백신과 치료제를 개발하고 있다.
우리 대학의 5개 창업기업은 행사 기간 동안 KAIST 전시관을 거점으로 글로벌 시장 진출을 위한 파트너링 활동에 나선다. 특히 일부 기업은 머크(Merck), 일라이 릴리(Eli Lilly), 다이이찌산쿄(Daiichi Sankyo) 등 글로벌 빅파마를 비롯해 해외 주요 벤처캐피탈(VC)과의 1:1 비즈니스 미팅을 사전에 확정하며 실질적인 협력 성과에 대한 기대를 높이고 있다.
이건재 KAIST 기술가치창출원장은 “BIO USA는 글로벌 제약사와 투자기관, 연구기관이 한자리에 모이는 세계 최대 바이오 비즈니스 행사”라며 “올해 처음 운영하는 KAIST 전시관과 KAIST NIGHT를 통해 KAIST의 우수한 플랫폼 기반 바이오 기술과 교원창업 성과를 세계 시장에 알리고, 실질적인 기술사업화와 글로벌 파트너십 성과로 이어질 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.
우리 대학은 전시회 기간 중인 6월 22일(월) 글로벌 네트워크 확대와 협력 기반 마련을 위한 ‘KAIST NIGHT’ 행사도 현지에서 개최한다. KAIST NIGHT는 글로벌 제약사, 투자기관, 연구자 및 산업계 관계자들을 초청해 KAIST의 우수 기술과 교원창업기업을 소개하고 후속 협력 및 사업화 논의를 촉진하기 위한 네트워킹 행사다.
이번 행사에는 KASBP(재미한인제약인협회), KDDF(국가신약개발재단), KSEA(재미한인과학기술자협회), 한국제약바이오협회, 오송바이오진흥재단 등 국내외 바이오·제약 분야 주요 기관 관계자들이 참석할 예정이다. KAIST는 이를 통해 글로벌 산학연 협력 네트워크를 강화하고 참가 기업들의 성공적인 해외 시장 진출을 적극 지원할 계획이다.
한편 우리 대학은 바이오·헬스케어 분야를 미래 성장동력으로 육성하며 연구성과의 기술사업화와 교원창업을 적극 지원하고 있다. 이번 BIO USA 2026 참가를 통해 대학의 우수 연구성과가 글로벌 기술사업화와 투자 유치, 공동연구 등 실질적인 성과로 이어질 수 있도록 지원을 확대해 나갈 계획이다.
한편 우리 대학은 현재 35개의 바이오 분야 교원창업기업을 배출했으며, 최근 3년간 24건의 바이오 기술이전계약(총 계약금액: 33억)을 성사시키는 등 연구성과의 사업화를 적극 추진하고 있다. 대표적 세계적 수준의 기술사업화 성과로는 이정호 KAIST 의과학대학원 교수가 창업한 소바젠은 최근 이탈리아 안젤리니 파마와 총 5억 5,000만 달러 규모의 기술이전 계약을 체결하며 국내 바이오 연구의 글로벌 경쟁력을 입증한 바 있다.
2026.06.22
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KAIST 클리닉, 박광진 갤러리 조성
KAIST 클리닉은 미술관의 협조로 1층 로비에 <박광진 갤러리>를 조성하고 이달 17일 개막식을 가졌다. 이 자리에는 91세의 박광진 화백이 서울에서 대전까지 직접 내려와 참석하여 한 층 그 의미를 더했다.
자연주의 구상 회화에 평생을 정진해 온 박광진(1935~) 화백은 홍익대학교 미술대학을 졸업하고 서울교육대학교 미술대학 교수로서 후진을 양성하며 1,200여 점의 작품을 제작해 온 풍경화의 대가이다. 한국미술협회 이사장, 예술의전당 이사 등 다양한 공직을 역임하여 국가 미술 정책, 행정 발전에 큰 역할을 하였고, 유네스코 산하 국제조형예술협회(IAA) 수석 부회장, 스페인 아르코(ARCO) 주빈국 조직위원장을 역임하며 한국 미술의 세계적 전파에 기여해 왔다. 대한민국예술원 회원이기도 한 그는 회화 작품 99점(판화 포함 109점)을 2025년 3월 우리 대학에 기증하였다.
KAIST 미술관 전시실에서 4개월간의 특별전을 거친 그의 기증 작품들은 이제 클리닉에서 늘 함께할 수 있게 되었다. 과거 폐기물 하치장 부지였던 이곳은 故 닐 파팔라도 메디텍 회장의 기부금에 힘입어 원내 구성원을 위한 부속의원으로 거듭날 수 있었다. 박광진 화백 또한 베니스 비엔날레 한국관 건립 필요성에 대한 국제적 여론을 형성하여, 한 때 공중 화장실이던 곳을 어엿한 한국관으로 변모케 한 바 있다. 의료산업계와 예술계 두 거장의 이러한 숭고한 뜻은 여기 클리닉 로비에 마련된 박광진 갤러리에서 조화를 이루어, KAIST 클리닉을 드나드는 많은 환자들에게 심신의 위안을 선사할 것이다.
<박광진 갤러리>에서는 <억새> 등 기증 작품 6점을 감상할 수 있고, 작품을 활용하여 미술관에서 제작한 달력, 연하장, 스카프, 포스터 등도 함께 전시되어 있어, 예술이 일상 속 다양한 방식으로 확장되고 향유될 수 있음을 보여준다. 치료와 회복의 공간인 클리닉에 예술을 통한 위안을 더하는 특별한 쉼의 공간이 될 것으로 기대된다.
갤러리를 유치한 KAIST 클리닉 김하일 원장은 “대한민국 풍경화 대가인 박광진 화백님의 대표작들을 전시한 갤러리 오픈을 통해, 클리닉을 방문하는 학생들 및 환자들이 보다 편안한 분위기에서 진료를 받을 수 있을 것으로 기대한다”며 “거듭 화백님의 배려와 미술관의 노고에 감사드린다”는 감회를 밝혔다.
2026.06.19
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명현 교수팀, 세계 최고 권위 로보틱스·컴퓨터비전 국제챌린지 나란히 우승
세계 최고 권위의 로보틱스와 컴퓨터비전 학술대회에서 열린 국제 챌린지에서 우리 대학 연구팀이 잇달아 정상에 올랐다.
우리 대학은 전기및전자공학부 명현 교수 연구실 소속 ACDC-K팀과 Curaytor팀이 세계 최고 권위의 국제 로봇 및 자동화 학술대회(ICRA 2026, IEEE International Conference on Robotics and Automation)와 컴퓨터비전 및 패턴 인식 학술대회(CVPR 2026, IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)의 워크숍 국제 챌린지에서 각각 1위를 차지했다고 19일 밝혔다.
같은 연구실 소속 두 연구팀이 서로 다른 분야의 세계적 챌린지에서 연이어 우승하며 KAIST의 공간인지(주변 환경을 인식하고 위치를 파악하는 기술) 기술 경쟁력을 입증했다.
ACDC-K팀은 지난 6월 1일부터 5일까지 오스트리아 비엔나에서 열린 ICRA 2026의 OCRAIM 워크숍(Open Challenges in Robotics for Asset Inspection Workshop)에서 개최된 ‘힐티×트림블 SLAM 챌린지 2026(Hilti×Trimble SLAM Challenge 2026)’의 동시 위치추정 및 지도작성(SLAM, Simultaneous Localization and Mapping) 부문에서 60여 개 출전팀 가운데 1위를 차지했다.
힐티(Hilti), 트림블(Trimble), 영국 옥스퍼드대학교가 공동 주관한 이번 챌린지는 실제 건설 현장에서 수집된 센서 데이터를 활용해 로봇의 위치를 추정하고 주변 환경 지도를 생성하는 성능을 평가하는 국제 대회로 올해 4회째다. 특히 시야가 겹치지 않는 전방·후방 어안 카메라 구성, 질감 정보가 부족한 저텍스처(low-texture) 실내 환경, 급격한 카메라 움직임 등 실제 건설 현장에서 발생하는 다양한 문제를 해결하는 것이 주요 과제로 제시됐다.
ACDC-K팀은 전방·후방 어안 카메라와 관성 센서(IMU, 가속도·각속도 등을 측정하는 센서) 데이터를 융합하고, 영상 속 특징점(feature point)과 특징선(feature line) 정보를 활용한 독자적인 비전-관성 SLAM(카메라 영상과 관성 센서 정보를 함께 활용하는 위치추정 기술)을 개발했다. 또한 환경 변화에 따라 적응적으로 제약 및 보정 모델을 적용해 복잡한 건설 환경에서도 안정적인 위치 추정과 지도 작성 성능을 구현하며 최고 성적을 거뒀다.
이어 Curaytor팀은 6월 3일부터 7일까지 미국 덴버에서 열린 CVPR 2026의 CV4AEC 워크숍(Computer Vision for the Built World Workshop)에서 개최된 ‘NSS 챌린지 2026(Nothing Stands Still Challenge 2026)’에서 8개 출전팀 가운데 1위를 차지했다.
미국 스탠퍼드대학교, 스위스 취리히 연방공과대학교(ETH Zurich), 미국 오리건주립대학교가 공동 주관한 NSS 챌린지는 시간에 따라 변화하는 건설·산업 환경에서의 3차원 포인트 클라우드(Point Cloud, 공간을 점들의 집합으로 표현한 3차원 데이터) 정합(registration, 서로 다른 시점에서 획득한 데이터를 동일한 좌표계로 맞추는 과정) 기술을 평가하는 국제 챌린지로 올해 3회째다.
Curaytor팀은 서로 다른 시간과 공간에서 수집된 다수의 라이다(LiDAR, 레이저를 이용해 주변 환경의 거리와 형상을 측정하는 센서) 스캔 데이터를 정합하는 독자적인 다중 정합 기술을 개발했다. 특징점 요약 및 대응점 추정, 이상치(outlier)에 강인한 전역 정합, 정합 신뢰도 판단, 변화 감지 기반 결과 정제 기술을 통합해 구조 변화와 동적 객체가 존재하는 환경에서도 안정적인 정합 성능을 달성하며 최고 성능을 입증했다.
명현 교수는 “이번 성과는 실제 건설·산업 환경과 같이 복잡하고 변화가 많은 상황에서도 우리 연구실의 비전·관성 기반 SLAM 기술과 3차원 라이다 정합 기술의 우수성을 입증한 결과”라며 “학생들이 세계적 연구진과 경쟁하는 국제 챌린지에서 최고 성능을 기록했다는 점에서 의미가 크다”고 말했다.
한편 명현 교수 연구실은 힐티 SLAM 챌린지에서 2023년 라이다 부문 전체 1위와 비전 부문 학계 1위를 기록한 바 있으며, NSS 챌린지에서는 2025년에 이어 2026년에도 우승을 차지해 2년 연속 정상에 올랐다. 이를 통해 로보틱스와 컴퓨터비전 분야를 아우르는 공간인지 기술 연구 역량을 국제적으로 인정받고 있다.
2026.06.19
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AI 환각 줄이고 정확도 78% 높였다... 차세대 데이터베이스 기술 개발
기업의 방대한 데이터를 읽고 이해하는 AI 에이전트의 가장 큰 약점은 ‘환각(Hallucination·사실과 다른 정보를 그럴듯하게 생성하는 현상)'이다. 우리 대학 연구진이 문서와 데이터, 개체 간 관계를 한 번에 이해할 수 있는 차세대 데이터베이스 기술을 개발해 AI 답변 정확도를 최대 78% 높이고 처리 속도는 최대 20배 향상시키며 기업용 AI 상용화의 핵심 난제 해결에 나섰다.
우리 대학은 전산학부 김민수 교수 연구팀이 교원창업기업인 (주)그래파이와 협력하여 벡터 DB, 그래프 DB, 관계형 DB 기능을 하나의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 통합한 차세대 데이터베이스 기술 '아카식DB(AkasicDB)'와 이를 기반으로 한 새로운 검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기법 '옴니RAG(Omni RAG)'를 개발했다고 19일 밝혔다.
아카식DB는 벡터 DB(문서나 이미지의 의미를 숫자 벡터로 변환해 유사한 정보를 찾는 DB), 그래프 DB(사람·기업·제품 등 개체 간 관계를 저장·분석하는 DB), 관계형 DB(표 형태의 데이터를 체계적으로 관리하는 전통적인 DB)의 기능을 하나의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS, Database Management System·데이터를 저장·관리·검색하는 소프트웨어)에서 통합 실행할 수 있도록 설계됐으며, 이를 기반으로 개발된 옴니RAG는 문서의 의미 정보와 개체 간 관계, 구조화된 데이터를 동시에 활용해 생성형 AI의 답변 정확도를 높인다.
최근 AI 에이전트는 기업이 보유한 방대한 문서와 전문 지식을 검색한 뒤 이를 바탕으로 답변을 생성하는 RAG 기술을 기반으로 빠르게 확산되고 있다. 그러나 실제 기업 데이터는 문서, 표, 개체 간 관계 등 다양한 형태로 분산돼 있어 AI가 이를 종합적으로 이해하고 활용하기 어렵다. 이 때문에 AI가 충분한 근거 없이 사실과 다른 답변을 생성하는 환각 문제가 발생하며, 이는 기업용 AI 확산을 가로막는 핵심 과제로 꼽혀 왔다.
기존 RAG는 사용자의 질문과 문서를 벡터로 변환한 뒤 의미적으로 유사한 문서를 검색해 대규모언어모델(LLM, Large Language Model·방대한 데이터를 학습해 인간과 유사한 언어를 생성하는 AI 모델)에 제공하는 방식이 일반적이다. 이러한 방식은 비정형 문서 검색에는 효과적이지만, 문서 속 개체 간 관계나 특정 기간·유형·범위와 같은 구조화된 조건을 함께 고려해야 하는 복합 질의에는 한계가 있었다.
예를 들어 "작년에 체결된 계약서 중 A사와 관련된 조항을 찾고, 해당 조항이 어떤 제품 공급 이슈와 연결되는지 설명해 달라"는 질의는 문서 의미를 찾는 벡터 검색, 개체 간 관계를 탐색하는 그래프 검색, 날짜와 유형을 필터링하는 관계형 질의가 동시에 필요하다. 기존 시스템에서는 이를 위해 여러 종류의 데이터베이스를 별도로 구축하고 응용프로그램 계층에서 결과를 결합해야 했기 때문에 관리 복잡성과 응답 지연이 발생했다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 벡터 유사도 검색, 그래프 탐색, 관계형 필터링을 하나의 질의와 실행 계획 안에서 통합 수행하는 옴니RAG를 제안했다. 옴니RAG는 문서의 의미 정보, 지식 그래프의 관계 정보, 표 형태 데이터의 구조적 조건을 동시에 활용해 보다 정확한 근거를 찾아내고 AI의 환각 현상을 크게 줄인다.
이를 지원하기 위해 개발된 아카식DB는 그래프 DB, 벡터 DB, 관계형 DB를 하나의 엔진으로 통합한 새로운 구조를 채택했다. 사용자는 벡터 검색, 그래프 탐색, 관계형 필터링이 결합된 복합 RAG 질의를 하나의 SQL/GQL* 질의문으로 표현할 수 있으며, 아카식DB는 이를 단일 실행 계획으로 최적화해 처리한다.
*SQL/GQL(구조화 질의어/그래프 질의어) : 데이터베이스에 저장된 정보를 검색하거나 수정하기 위한 명령 언어다. SQL은 표 형태의 데이터를 다루는 전통적인 언어이며, GQL은 사람·기업·제품 등 개체 간 연결 관계를 분석하기 위해 사용되는 그래프 데이터 전용 언어다.
이러한 통합 구조를 통해 아카식DB는 불필요한 중간 결과 생성과 데이터 이동을 최소화해 LLM의 토큰 사용량을 크게 줄이고 응답 지연시간도 단축한다. 실험 결과 기존 시스템에서 최대 21.3초가 소요되던 복합 검색 질의를 1초 이내로 처리해 최대 20배 이상의 성능 향상을 달성했다. 또한 옴니RAG는 기존 RAG 대비 답변 정확도를 최대 78% 향상시키는 것으로 나타났다. 이는 기업용 AI 에이전트의 핵심 과제인 환각 문제를 크게 완화할 수 있음을 보여준다.
김민수 교수는 "AI 에이전트가 기업의 방대한 데이터를 정확하게 이해하고 활용하기 위해서는 벡터, 그래프, 관계형 데이터를 하나의 시스템에서 통합 처리할 수 있는 데이터 인프라가 필수적"이라며 "아카식DB는 AI 에이전트 시대를 위한 차세대 데이터베이스 기술로, 국방·제조·금융·법률·과학기술 등 고도의 신뢰성이 요구되는 분야에서 핵심 데이터 인프라로 활용될 것으로 기대한다"고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 전산학부 이건호 박사과정생이 제1저자로 참여하였으며, 연구 성과는 지난 6월 2일, 데이터베이스 분야 최고 권위 국제학술대회인 ACM SIGMOD 2026에서 데모 논문으로 발표되어, 학회 현장에서 글로벌 기업 및 연구자들로부터 뜨거운 관심을 받았다.
※ 논문명 : AkasicDB: Demonstrating Omni RAG with a Unified Vector-Graph-Relational DBMS, DOI: https://doi.org/10.1145/3788853.3801609
※ 저자 정보 : 이건호 (KAIST, 제1 저자), 박정호, 한동형 ((주)그래파이, 공동 저자) 김민수 교수 (KAIST, 교신저자)
※ 시연 동영상: https://www.youtube.com/watch?v=KD6MznZ61P4
2026.06.19
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KAIST-예술의전당, AI를 예술가의 동반자로
우리 대학은 예술의전당(사장 장한나)과 18일 오전 9시 서울 예술의전당 오페라하우스에서 문화예술과 AI의 창의적 융합을 통한 미래 문화예술 생태계 조성을 위해 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다.
이번 협약은 최고의 과학기술 역량을 보유한 우리 대학과 대한민국 대표 문화예술기관인 예술의전당이 만나, AI 기술의 급속한 발전 속에서 문화예술의 새로운 역할과 가능성을 모색하기 위해 추진됐다. 양 기관은 예술과 기술이 서로의 영역을 확장하며 새로운 창작 방식과 관람 경험, 교육 모델을 만들어가는 ‘예술 AI 융합시대’를 함께 열어가기로 했다.
양 기관은 AI를 예술가와 경쟁하는 대체 수단이 아닌, 예술가의 창의성과 표현 가능성을 확장하는 기술로 인식한다는 데 뜻을 모았다. 이를 바탕으로 작곡·시각예술·연주·연기 등 다양한 분야에서 청년 예술가의 새로운 창작 패러다임을 함께 모색하고, 국민 누구나 문화예술을 쉽고 창의적으로 접할 수 있는 기반 조성에 협력하기로 했다.
또한 예술 AI 융합 기술을 통해 문화예술 향유의 문턱을 낮추고, 보다 많은 국민이 쉽고 창의적으로 문화예술을 경험할 수 있는 새로운 콘텐츠와 관람 경험 개발에도 협력한다. 이를 통해 AI가 예술 창작뿐 아니라 관객과 시민의 문화예술 경험을 확장하는 데 기여할 수 있도록 다양한 실험과 시연을 추진할 예정이다.
미래세대를 위한 교육 분야 협력도 강화한다. 양 기관은 AI와 함께 즐기고, 배우고, 창작하며 성장하는 새로운 세대를 위해 예술의전당 교육 프로그램과 연계한 예술 AI 융합 교육 콘텐츠를 공동 개발하고, 시민이 AI 기반 예술 창작을 직접 경험할 수 있는 교육 프로그램을 마련할 계획이다.
우리 대학은 세계적 수준의 AI 연구 역량과 융합 연구 경험을 바탕으로 예술 분야에 AI 기술을 접목해 새로운 창작 가능성을 제시하고, 예술의전당은 대한민국 대표 문화예술기관으로서 축적해 온 공연·전시 역량과 네트워크를 바탕으로 예술 AI 융합의 실험과 확산을 위한 플랫폼 역할을 수행할 예정이다.
장한나 예술의전당 사장은 “예술의전당과 KAIST가 함께 예술 AI 융합이라는 새로운 영역을 개척하게 되어 매우 뜻깊게 생각한다”며 “예술과 인공지능의 만남은 단순한 기술협력을 넘어 인간의 상상력과 창의성이 확장되는 새로운 가능성의 영역을 여는 일”이라고 말했다.
이어 “이번 협력이 ‘K-컬처 AI’ 시대를 선도하는 출발점이 되어, 대한민국 문화예술이 기술과 함께 진화하는 새로운 모델을 제시하고 세계 문화예술계에 의미 있는 영감을 전하는 계기가 되기를 기대한다”고 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 “이번 협약을 계기로 과학기술과 예술이 서로의 경계를 넘어 새로운 가치를 창출하고, 문화예술과 AI 융합 시대의 새로운 미래를 열어가기 위해 적극 협력해 나가겠다”며, “KAIST는 이번 협력을 통해 AI가 예술가의 상상력과 시민의 문화예술 경험을 확장하는 든든한 동반자가 될 수 있도록 지속적으로 노력하겠다”고 밝혔다.
2026.06.18
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668% 늘어나도 끄떡없는 차세대 자가발전 웨어러블 센서 개발
심박과 호흡, 관절 움직임 등을 배터리 걱정 없이 장기간 측정하는 웨어러블 의료기기와 사람의 피부처럼 외부 자극을 감지하는 전자 피부(Electronic Skin), 부드러운 소재로 만들어 자유롭게 움직이는 소프트 로봇이 한층 현실에 가까워졌다. 우리 대학 연구진이 최대 668%까지 늘어나면서도 안정적인 전기 신호를 생성하는 자가발전 센서(배터리 없이 스스로 전기를 만드는 센서)를 개발했다.
우리 대학은 기계공학과 김미소 교수 연구팀이 기존 압전 섬유 센서(압력이나 움직임을 전기 신호로 바꾸는 섬유형 센서)의 내구성 한계를 극복하고 반복적인 변형에도 안정적으로 작동하는 고신축성 압전 섬유 센서를 개발했다고 18일 밝혔다.
센서의 핵심 소재인 압전 고분자(Piezoelectric Polymer)는 힘을 받으면 전기를 생성하는 특성을 가진 고분자 소재다. 가볍고 유연해 몸에 부착하는 웨어러블 센서에 적합하지만, 기존 압전 섬유 센서는 반복적으로 늘어나거나 구부러질 경우 전기 신호를 수집하는 전극층과 전기를 생성하는 압전층이 손상돼 신호가 약해지는 문제가 있었다. 또한 신축성을 높이기 위해 섬유를 코일 형태로 만들면 더 크게 늘어날 수 있지만, 전기적 안정성을 유지하기 어려웠다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 센서를 이루는 소재부터 전극, 전체 구조까지 여러 단계에서 변형에 강하도록 설계하는 '계층적 복원 설계(Hierarchical Resilient Design)' 전략을 개발했다. 쉽게 말해 고무줄이 반복해서 늘어나도 원래 형태로 돌아오듯, 센서도 반복적인 변형 후 스스로 성능을 유지할 수 있도록 설계한 것이다.
먼저 연구팀은 압전 나노섬유 내부에 탄성 고분자 미세 입자를 넣어 서로 촘촘하게 맞물리는 구조를 만들었다. 이는 벨크로(찍찍이)처럼 구조들이 서로 지지해주는 효과를 내며, 센서가 반복적으로 늘어나더라도 원래 형태로 회복할 수 있게 돕는다.
또한 전기를 모으는 전극과 전기를 생성하는 압전층이 자연스럽게 연결되도록 설계했다. 서로 다른 재질을 강하게 이어 붙여 충격이나 변형에도 쉽게 떨어지지 않도록 한 것으로, 센서가 크게 늘어나거나 구부러져도 안정적인 전기 신호를 유지할 수 있었다.
이 설계를 코일 형태에 적용한 결과 연구팀은 센서를 원래 길이의 약 6.7배인 최대 668%까지 늘리면서도 안정적인 출력을 유지하는 데 성공했다. 개발된 센서는 늘어남, 구부러짐, 눌림 등 다양한 움직임에서도 일정한 전기 신호를 생성했다.
연구팀은 나아가 센서를 코일뿐 아니라 매듭 형태로도 제작해 반복적으로 힘이 가해지거나 갑작스러운 충격이 발생하는 상황에서도 안정적으로 작동함을 확인했다. 또한 인공지능(AI)을 활용해 센서 신호를 분석한 결과, 눌림·구부러짐·늘어남 등 서로 다른 움직임을 정확하게 구분할 수 있었다.
이번 연구는 배터리 없이 작동하면서도 높은 신축성과 장기 안정성을 동시에 갖춘 자가발전 센서 플랫폼을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 특히 반복적인 변형 환경에서도 안정적인 신호 측정이 가능해 심박, 호흡, 관절 움직임, 근육 활동 등 다양한 생체신호를 장기간 모니터링하는 차세대 웨어러블 의료기기 개발에 활용될 것으로 기대된다. 또한 기기의 경량화와 사용 편의성을 높여 디지털 헬스케어 기기와 전자 피부(Electronic Skin), 소프트 로봇용 감각 센서 등으로 적용 범위가 확대될 전망이다.
김미소 교수는 “이번 연구는 섬유 구조 설계와 전극 계면 공학(서로 다른 소재가 만나는 경계를 제어하는 기술)을 결합해 기계적 복원성과 전기적 신뢰성을 동시에 확보한 것이 핵심 성과”라며 “향후 장기간 착용이 필요한 웨어러블 의료기기와 전자 피부, 소프트 로봇용 감각 센서 등에 적용돼 보다 정확하고 지속적인 생체신호 모니터링을 가능하게 할 것으로 기대한다”고 말했다.
최용준 연구원이 제1저자로 참여한 이번연구 결과는 나노공학 및 재료과학 분야 세계적 권위 학술지 ACS Nano(Impact Factor 16.1)에 2026년 3월 10일 자 게재되었다.
※ 논문명 Mechanically and Functionally Resilient Piezoelectric Fiber Coils and Knots for Reliable Self-Powered Sensing, DOI: doi/10.1021/acsnano.5c19628
※ 저자 정보: 최용준 연구원(KAIST 제1저자), 박정훈 박사과정(KAIST, 공동저자), 남지수 박사과정(KAIST, 공동저자), 심기동 교수(KAIST, 공동저자), 김명길 교수(성균관대, 공동저자), 김미소 교수(KAIST, 교신저자)
이 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단 BRIDGE 융합연구개발사업 (RS-2023-00254689), 나노∙소재기술개발사업(RS-2024-00468995) 및 차세대 반도체 대응 미세기판 기술개발사업 (RS-2024-00433654)의 지원으로 수행됐다.
2026.06.18
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KAIST-포모사 바이오 연구센터 공식 개소 … 포모사그룹 왕뤠이위 회장단 방한
인공지능(AI)과 첨단 바이오 기술을 결합해 신약개발의 난제로 꼽히던 비임상 단계의 ‘죽음의 계곡(Death Valley)’을 극복하고, 동물을 대체해 인체 반응을 정확히 예측하는 차세대 의료 혁신 플랫폼 구축이 본격화된다.
우리 대학은 6월 16일 KAIST 메타융합관에서 세계적인 기업 대만 포모사(Formosa)그룹과 공동으로 ‘KAIST-포모사 바이오 연구센터’ 개소식을 개최하고 본격적인 연구 사업에 착수했다고 17일 밝혔다.
이번 연구센터는 지난해 체결한 KAIST-포모사 바이오메디컬 협력 협약의 후속 사업으로, ‘The FORM-K’ 프로젝트를 중심으로 운영된다. 포모사그룹은 향후 5년간 약 170억 원 규모의 연구비를 지원하며, 양 기관은 이를 바탕으로 오가노이드 기반 차세대 동물대체시험법(NAMS, New Approach Methodologies) 플랫폼 개발과 글로벌 사업화를 추진한다. NAMS는 인간 세포와 조직, 인공지능 등을 활용해 동물실험을 대체하는 차세대 신약개발 평가기술로 주목받고 있다.
이날 개소식에는 포모사그룹 왕뤠이위(Wang Rui-Yu, Sandy Wang) 회장과 주요 임직원을 비롯해 장경대학교(Chang Gung University), 장경기념병원(Chang Gung Memorial Hospital) 교수진이 참석해 연구센터 출범을 축하하고 향후 협력 확대 방안을 논의했다. 양 기관은 인류 건강 증진이라는 공동의 목표 아래 첨단 바이오메디컬 분야의 협력 체계를 더욱 공고히 했다.
연구센터의 핵심 목표는 신약개발 과정에서 발생하는 ‘죽음의 계곡(Death Valley)’ 문제를 해결하는 것이다. 현재 신약 후보물질은 동물실험 단계에서 우수한 결과를 보여도 실제 인간 임상시험에서는 약 90%가량 실패하는 것으로 알려져 있다. 이는 인간과 동물 간 생물학적 차이에서 비롯되는 한계 때문이다.
연구센터는 환자 유래 세포를 활용해 제작한 3차원 인체 장기 유사체인 ‘오가노이드’를 기반으로 이러한 문제를 해결할 계획이다. 특히 미국 FDA와 유럽 규제기관이 도입을 추진하고 있는 차세대 동물대체시험법(NAMS)을 적극 개발해 인간의 생체 반응을 보다 정확하게 예측하는 신약개발 플랫폼을 구축한다. 이를 통해 희귀 난치성 질환에 대한 신약개발의 시간과 비용을 획기적으로 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
이번 협력의 가장 큰 강점은 대만 최대 의료기관인 장경기념병원이 보유한 방대한 환자 조직 및 임상 데이터와 KAIST의 세계적 수준의 오가노이드, 인공지능(AI), 광학 기술이 결합된다는 점이다.
장경기념병원은 1만 2천 병상 규모의 의료 인프라를 기반으로 축적된 대규모 환자 데이터를 보유하고 있으며, 연구센터는 이를 활용해 질환별 오가노이드 모델을 구축하고 AI 기반 분석을 통해 질병 기전을 규명하고 신약 후보물질을 발굴할 예정이다.
또한 연구센터는 오가노이드와 AI를 활용한 차세대 바이오 연구개발 플랫폼을 구축함으로써 신약개발의 효율성을 높이고 관련 기술의 사업화와 글로벌 시장 진출을 추진할 계획이다. 이를 통해 바이오 협력 생태계를 강화하고 새로운 산업과 일자리 창출에도 기여할 것으로 기대된다.
김대수 KAIST 뇌인지학과 교수는 “KAIST-포모사 바이오 연구센터는 세계적 수준의 임상 데이터와 첨단 바이오 기술이 결합하는 새로운 국제 공동연구 모델”이라며 “동물실험 의존도를 낮추고 환자 맞춤형 정밀의료와 신약개발을 앞당기는 글로벌 연구 거점으로 발전시켜 나가겠다”고 말했다.
왕뤠이위 포모사그룹 회장은 “직접 KAIST를 방문해 KAIST-포모사 바이오 연구센터의 개소를 함께하게 되어 매우 뜻깊게 생각한다”며 “이번 협력의 기반을 마련하고 연구센터 설립을 위해 각별한 관심과 리더십을 보여주신 이광형 총장님과 KAIST 연구진, 구성원 여러분께 깊이 감사드린다. 이번 연구센터가 미래 바이오 혁신을 함께 이끌어가는 상징적 협력 플랫폼으로 자리매김하길 기대한다”고 말했다.
이어 “포모사그룹은 연구 성과가 실제 환자 치료와 산업 혁신으로 이어질 수 있도록 적극 지원할 것이며, KAIST와 함께 글로벌 바이오메디컬 혁신을 선도해 나가겠다”고 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 “이번 연구센터 개소는 KAIST 바이오 기술의 글로벌 확장을 보여주는 대표적인 사례”라며 “바쁜 일정에도 직접 KAIST를 방문해 연구센터 개소를 함께해 주신 왕뤠이위 회장님과 포모사그룹 관계자 여러분께 깊이 감사드린다. 이번 협력을 통해 KAIST의 첨단 바이오 기술과 포모사그룹 및 장경기념병원의 풍부한 임상 역량이 결합함으로써 미래 바이오산업의 새로운 성장동력을 창출하는 계기가 되기를 기대한다”고 말했다.
한편, 포모사그룹은 석유화학, 바이오, 반도체 소재, 에너지 등 다양한 산업 분야에서 사업을 운영하는 세계적 기업이다. 장경기념병원은 대만 최대 규모 의료기관 중 하나로, 풍부한 임상 데이터와 연구 인프라를 바탕으로 글로벌 바이오 연구를 선도하고 있다.
2026.06.17
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