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세계 최초 카이럴자성 양자점 개발- 빛 구동 AI용 소자 구현
기존 양자점(quantum dots)에는 카이랄 방향성, 광학적 또는 자기적 특성을 복합적으로 구현하는 것이 매우 어려운 기술이었다. KAIST 연구진이 이런 한계를 극복하고, 세계 최초로 광학적 카이랄성과 자성의 융합 특성을 동시에 갖춘 ‘카이럴 자성 양자점’을 개발하고, 이를 활용하여 사람의 뇌처럼 정보를 보고, 판단하고, 저장하며 초기화할 수 있는 기능을 단일 소자에 집약해, 고성능 AI 하드웨어의 새로운 패러다임을 제시했다.
우리 대학 신소재공학과 염지현 교수 연구팀이 빛에 의해 비대칭 반응하는 카이랄성과 자성을 동시에 갖는 특수 나노입자인 양자점(CFQD)을 세계 최초로 개발하고, 저전력 인간 뇌 구조와 작동 방식을 모방한 인공지능 뉴로모픽 소자(ChiropS)까지 성공적으로 구현했다.
신소재공학과 염지현 교수 연구팀이 개발한 카이랄 양자점을 활용한 광 시냅스 트랜지스터는 편광 구분, 멀티 파장 인식, 전기 소거 등 다양한 기능을 단일 소자에 집약한 고속·고지능·저전력 AI 시스템 구현의 핵심 기술로 향후 광 암호화, 보안 통신, 양자 정보처리에도 활용될 수 있다.
이번에 개발된 카이랄 자성 양자점은 은황화물(Ag2S) 기반의 무기 나노입자에 카이랄 유기물인 L-또는 D-시스테인을 도입해 합성한 것으로 빛의 편광 방향(원형 편광)에 따라 서로 다르게 반응하는 특성을 지닌다. 특히, 405, 488, 532 nm 등 가시광 전 영역에서 각각의 편광(LCP, RCP)에 따라 상이한 반응을 보여, 다채널 인식이 가능한 신경 시냅스 소자 플랫폼으로 활용할 수 있다. 또한, 물을 기반으로하여 친환경적으로 합성하고 그 안정성이 높다는 것에 상업적으로 큰 차별점이 있다.
연구팀은 실리콘 위에 카이랄 자성 양자점을 활용한 은황화물층과 유기 반도체 펜타신을 적층한 시냅스 트랜지스터 구조를 제작했다. 해당 소자는 빛을 가하면 장기기억 특성(LTP)을 보이고 전기 펄스를 인가하면 초기화 되는 전기 소거 기능도 구현하여 뇌처럼 학습하고 적응할 수 있는 기능을 빛을 이용해서 인공적으로 만드는데 성공했다.
또한, 반복하여 아주 짧은 시간동안 광 펄스(레이저 빛)을 비추게 되면 점진적으로 전류가 누적되며 단계적으로 증가하는 멀티 레벨 상태를 형성하였고, 이는 뇌처럼 인공지능이 학습하게 하는 시냅스 가중치 조절이 되고 다중 학습도 가능함을 의미한다.
연구팀은 2×3 소자 어레이를 제작해 서로 다른 편광과 파장의 빛을 각각 비추었을때, 각 소자의 응답 전류가 뚜렷이 구분되는 것을 확인했다. 6개의 채널을 통해 총 9개의 정보를 병렬로 감지하고 처리할 수 있어, 기존 대비 최소 9배 이상의 정보량 처리가 가능함을 밝혔다.
더 나아가, 이 소자는 빛(광)을 일정하게 받아도 복잡한 판단을 해주는 스마트 센서처럼 반응을 했다. 예를 들어, 이는 잡음(노이즈)을 걸러내고 신호를 증폭할 수 있는 기능을 소자 자체에 내장하고 있는 것처럼 자동 필터하는 역할을 한다. 실제로 손글씨(MNIST) 데이터에 잡음과 같은 가우시안 노이즈를 추가하고 소자에 통과시킬 경우, 고주파 잡음이 줄고 핵심 정보만 살아남는 효과가 확인되었다. 이를 통해 기존 컴퓨팅 기술 대비 최대 30% 적은 전력으로 구동이 가능했다고 밝혔다.
이번 연구는 광학적 카이랄성과 자기적 스핀 특성을 하나의 나노소재에 융합함으로써, 기존에 구현되지 않았던 편광 구분 기능과 장기 기억 성능을 동시에 확보할 수 있다. 단일 소자에 감지(보기), 처리(판단), 기억(저장), 초기화(지우기) 기능 기능이 통합되어 있어 향후 고성능 인공지능 하드웨어를 더 작고 효율적으로 만들 가능성도 높다고 평가된다.
염지현 교수는“기존 양자점의 한계를 극복하기 위해 광학적 카이랄성과 자기적 스핀 특성을 융합한 새로운 개념의 양자점을 설계했다”며 “단일 소자가 다중 편광과 다중 파장을 처리할 수 있고, 전기 신호로 초기화할 수 있는 기능까지 통합한 만큼 저전력·고정밀 AI 시스템 구현을 위한 혁신적 플랫폼이 될 수 있다”고 강조했다.
이번 연구는 국립부경대학교 나노융합공학전공 권준영 교수(전. KAIST 박사후연구원)와 KAIST 신소재공학과 김경민 교수 연구팀의 전재범 박사가 제1 저자로 참여했으며, 해당 논문은 국제 학술지 어드밴스드 머티리어스(Advanced Materials)에 4월 7일자 온라인 게재되었다.
※ 논문명 : Chiroferromagnetic Quantum Dots for Chiroptical Synapse
※ DOI : https://doi.org/10.1002/adma.202415366
이번 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 우수신진연구지원사업과 삼성전자 등의 지원을 받아 수행되었다.
2025.04.25
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세계 최대 자율드론 챔피언쉽 대회 세계 3위 쾌거
우리 대학 전기및전자공학부 심현철 교수 연구팀이 2025년 4월 12일 아랍에미리트(UAE) 정부 후원으로 개최된 아부다비 자율 레이싱 대회(Abu Dhabi Autonomous Racing League, 이하 A2RL)의 드론 챔피언십 리그( Drone Championship League, 이하 DCL)에서 세계 3위를 차지하였다.
아부다비 국립 전시 센터 마리나(ADNEC Marina) 대회장에서 개최된 본 선 대회에서는 2024년 가을 예선을 통해 선발된 14개 팀들이 참가해 실력을 겨뤘다. 참가팀들은 ▲최단 비행시간 경연(AI Grand Challenge), ▲4대동시 자율비행, ▲양쪽에서 마주 보면서 고속으로 비행하는 드래그 레이싱, ▲AI 대 인간 조정사 대결 등 총 4개 부문에서 경합을 벌였다.
그 중 8개 팀이 최단 비행시간 경연 준결승에 진출했고, 이 중 KAIST는 네덜란드 델프트공대(TU Delft), UAE 기술혁신연구소(TII), 체코 공과대학(Czech Technical University, CTU)와 함께 결승에 올랐다.
결승에서는 델프트 공대가 1위를 차지했으며, UAE 기술혁신연구소가 2위, KAIST는 그 뒤를 이어 세계 종합 3위의 성과를 거두었다.
또한, 심현철 교수팀은 세계 최초로 개최된 자율비행 드론의 동시 자율비행에서 2위를, 양쪽에서 동시에 마주 보며 출발하는 드래그 레이싱(drag racing)에서도 2위를 차지하며 뛰어난 성과를 거두었다.
심 교수팀은 팀장인 한동훈 박사과정을 비롯해 마울라나 아자리(Maulana Azhari) 박사과정, 유제인 석사과정, 박성준 석사과정 등 총 4명으로 구성되어 있으며, 자체 개발한 영상기반 측위 기술과 고기동 비행 제어 기술을 바탕으로 우수한 기량을 선보여 총 10만 5천 달러의 상금을 수상하게 되었다.
이번 대회는 외부 카메라나 라이다(LiDAR) 없이 단안 카메라만을 활용하여 자율 비행 드론에 적용한 최초의 국제 대회로, 총 12개의 게이트가 설치된 실내 경연장에서 진행되었다. 상금 총액은 100만 달러에 달하며, 드론 기술의 미래를 선도하는 경쟁의 장이 되었다.
A2RL DCL 자율비행 대회는 2017년 세계적인 로봇 기술 경연대회인 MBZIRC(Mohamed Bin Zayed International Robotics Competition) 이후 UAE 정부 지원으로 개최된 5번째 대규모 로보틱스 경진대회이다.
특히 이번 대회와 같은 카메라 기반 자율비행 드론 레이싱은 단순한 E-sports를 넘어서 현대전에 게임 체인저로 등장한 1인칭 시점(FPV) 드론에 직접적으로 적용될 수 있는 중요한 기술로서, 세계적으로 주목받고 있다.
심현철 교수는 “코로나로 인한 대회 중단과 연구팀 재편 등 연구 공백과 고속 비행을 제대로 실험할 환경을 구하기 어려운 여건 속에서도, 독자적인 측위 및 제어 기술을 완성해 결국 세계 유수의 연구팀들을 제치고 값진 성과를 거둘 수 있었다”고 밝혔다.
이어 “이번 결과에 만족하지 않고, 더욱더 경쟁력 있는 연구 역량 및 환경을 갖출 수 있다면 앞으로 열릴 국제 대회에서는 압도적인 기술력으로 세계 최고 수준의 성과를 만들어 내겠다”고 각오를 전했다.
심 교수는 2016년 세계적인 로봇 학회 IROS에서 세계 최초로 자율드론 레이싱을 개최한 자율 드론 레이싱 분야의 선구자이며, 같은 대회에서 2016년, 2018년 각각 우승 및 준우승을 차지했다.
또한, 2019년 미국 록히드 마틴(Lockheed Martin)사가 주최한 AlphaPilot 자율 드론 AI 경진대회에서는 3위를, 2019년, 2020년 과기정통부가 개최한 AI 그랜드 챌린지 드론 실내비행 부분에서 2회 연속 우승을 거두며 총 24억원의 후속 연구비를 지원받는 등 꾸준히 우수한 성과를 거두었다.
더불어 2024년 해양 환경에서 자율 로봇(무인 보트, 드론 등)의 기술 능력을 겨루는 국제 대회인 MBZIRC 해양 챌린지(Maritime Challenge)에서 KAIST 기계공학부 김진환 교수팀과 공동으로 참여하여 2등을 차지한 바 있다.
2025.04.18
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AI 기반 효소 발굴하여 새로운 미생물 설계 가능
효소는 세포 내에서 일어나는 생화학적 반응을 촉매하는 단백질로, 세포의 대사 과정에서 핵심적인 역할을 수행한다. 이에 따라 새로운 효소의 기능을 규명하는 것은 미생물 세포공장 구축에서 핵심적인 과제다.
KAIST 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 자연에 존재하지 않는 새로운 효소를 설계함으로써, 미생물 세포공장 구축을 가속화하고 신약·바이오 연료 등 차세대 바이오산업의 개발 가능성을 크게 높였다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 AI를 활용한 효소 기능 예측 기술의 발전 과정과 최신 동향을 정리하고, AI가 새로운 효소를 찾고 설계하는데 어떤 역할을 해왔는지 분석하여 ‘인공지능을 이용한 효소 기능 분류’를 발표했다.
이상엽 특훈교수 연구팀은 이번 연구에서 머신러닝(Machine learning)과 딥러닝(Deep learning)을 활용한 효소 기능 예측 기술의 발전 과정을 체계적으로 정리·분석하여 제공했다.
초기의 서열 유사성 기반 예측 기법에서부터 합성곱 신경망, 순환 신경망, 그래프 신경망, 그리고 트랜스포머(Transformer) 기반 대규모 언어 모델까지 다양한 AI 기법이 효소 기능 예측 연구에 접목된 사례를 다루며, 이들 기술이 단백질 서열에서 의미 있는 정보를 어떻게 추출하고, 예측 성능을 극대화하는지를 분석했다.
특히, 딥러닝 기술을 활용한 효소 기능 예측은 단순한 서열 유사성 분석을 넘어, 구조적·진화적 정보 등 아미노산 서열에 내재된 효소의 촉매 기능과 관련된 중요한 특성을 자동으로 추출함으로써 보다 정밀한 예측이 가능하다는 점이 강조됐다.
이는 기존의 생명정보학적 접근법과 비교해 인공지능 모델이 가지는 차별성과 장점을 부각하는 중요한 부분이다.
또한, 생성형 인공지능 모델의 발전에 기반하여, 기존 효소 기능 예측을 넘어 자연계에 존재하지 않는 새로운 기능을 가진 효소를 생성하는 기술이 미래 연구 방향이 될 것으로 제시했다. 이러한 AI 기반 효소 예측 및 설계 기술의 지속적인 발전은 향후 바이오 산업과 생명공학 연구의 방향성에 큰 변화를 가져올 것으로 전망했다.
공동 제 1저자인 생명화학공학과 김하림 박사과정생은 “AI 기반 효소 기능 예측 및 효소 설계는 대사공학, 합성 생물학 및 헬스케어 등 다양한 분야에서 매우 중요”하다고 말했다.
이상엽 특훈교수는“AI 활용 효소 기능 예측은 다양한 생물학적 문제 해결에 효과적으로 적용될 수 있는 가능성을 보여주며 바이오 분야 전반의 연구를 가속화하는 데 크게 기여할 것.”이라고 밝혔다.
해당 논문은 셀(Cell) 誌가 발행하는 생명공학 분야 권위 저널인 `생명공학 동향(Trends in Biotechnology)'에 3월 28일자 게재됐다.
※ 논문명 : Enzyme Functional Classification Using Artificial Intelligence doi.org/10.1016/j.tibtech.2025.03.003
※ 저자 정보 : 김하림(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 지홍근(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 김기배(한국과학기술원, 제3 저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 4명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유 대체 친환경 화학기술 개발 사업의‘바이오 제조 산업 선도를 위한 첨단 합성 생물학 원천기술 개발’, 그리고 과기정통부와 보건복지부가 지원하는 ‘딥러닝 기반 합성 생물학을 이용한 혁신구조 항생제 개발’ 과제의 지원을 받아 수행됐다.
2025.04.17
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뇌처럼 생각·반응하는 반도체 나왔다
뉴랜지스터(Neuransistor)는 ‘뉴런(Neuron) + 트랜지스터(Transistor)’의 합성어로 뇌의 뉴런 특성을 구현하는 트랜지스터라는 의미로 만들어진 새로운 용어이다. 이는 뇌 속 신경세포(뉴런)의 흥분과 억제 반응을 모방하여 시간에 따라 달라지는 정보를 스스로 처리하고 학습할 수 있는 차세대 인공지능 하드웨어의 핵심 반도체 소자다. KAIST 연구진이 뉴랜지스터의 개념을 제시하고 최초로 뉴랜지스터를 개발하는데 성공했다.
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 시간에 따라 변화하는 정보를 효과적으로 처리할 수 있는 액체 상태 기계(Liquid State Machine, 이하 LSM)*의 하드웨어 구현을 가능케 하는 뉴랜지스터 소자 개발에 성공했다.
* 액체상태 기계(LSM): 생물학적 신경망의 동적 특성을 모사해, 시간에 따라 변화하는 입력 데이터를 처리하는 스파이킹 뉴럴 네트워크 모델
현재의 컴퓨터는 동영상과 같이 시간 흐름에 따라 변하는 데이터인 시계열 데이터를 분석하는데 복잡한 알고리즘을 사용하며, 이는 매우 많은 시간과 전력 소모를 필요로 했다.
김경민 교수 연구팀은 이러한 난제를 해결하며 뇌 속 뉴런처럼 흥분하거나 억제되는 반응을 전기 신호만으로 동시에 구현하여 시계열 데이터의 정보 처리에 특화된 단일 반도체 소자를 새롭게 설계했다.
해당 소자는 산화 티타늄(TiO2)과 산화 알루미늄(Al2O3)이라는 두 산화물층을 쌓아 만든 구조로, 두 층이 맞닿는 계면에서는 전자가 자유롭게 빠르게 이동하는 이차원 전자가스(2DEG)** 층이 형성된다. 그리고, 이 층의 양 끝에는 흥분성 및 억제성 신호에 모두 반응하는 뉴런형 소자가 연결되어 있다.
**2DEG(Two-Dimensional Electron Gas): 계면에서 전도성이 우수한 전자 층이 형성되는 현상으로, 높은 이동도와 빠른 응답속도를 제공함
이러한 독특한 구조 덕분에 뉴랜지스터는 게이트 전압의 극성에 따라 소스와 드레인 간에 흥분성(EPSP) 또는 억제성(IPSP) 반응을 선택적으로 구현할 수 있다.
이 소자는 또한 기존 LSM 구현에서 필수적이었던 복잡한 입력 신호 전처리 과정(마스킹)도 간단히 해결했다. 기존에는 '마스킹' 기능 구현이 매우 복잡했으나, 뉴랜지스터는 소스 전극에 가해지는 전압을 조절함으로써 간단하게 마스킹 기능을 구현하고, 시계열 입력 신호를 다차원의 출력 정보로 정확하게 변환하였다. 또한, 높은 내구성과 소자 간의 균일성도 확보해 실용성도 역시 뛰어났다.
연구팀은 뉴랜지스터를 기반으로 복잡한 시계열 데이터를 처리하는 ‘두뇌형 정보처리 시스템’인 LSM을 구현하였다. 실험 결과, 뉴랜지스터를 활용하는 경우 기존의 방식보다 10배 이상 낮은 오차율과 높은 예측 정확도를 기록했고, 학습 속도도 더 빨라졌다.
김경민 교수는 “이번 연구는 인간 뇌의 신호 처리 방식과 유사한 구조를 실제 반도체 소자로 구현했다는 데 큰 의의가 있다”며 “이 기술은 향후 뇌신경 모사형 AI, 예측 시스템, 혼돈 신호 제어 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다”고 전했다.
이번 연구는 신소재공학과 정운형 박사, 김근영 박사가 공동 제1 저자로 참여했으며, 재료 분야 세계적 권위의 국제 학술지 ‘어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials, IF: 27.4)’에 2025년 4월 8일 字 게재됐다.
(논문명: A Neuransistor with Excitatory and Inhibitory Neuronal Behaviors for Liquid State Machine, DOI: 10.1002/adma.202419122)
한편, 이번 연구는 나노종합기술원, 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2025.04.16
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‘구멍 개수가 자연수가 아닌 도넛’과 같은 ‘비양자화된 Zak 위상을 갖는 메타물질’ 개발
수학에서는 도형을 분류할 때 구멍(genus)의 개수를 기준으로 삼기도 한다. 예를 들어, 구멍이 하나 있는 도넛(torus)은 구멍이 없는 구(sphere)와는 구분되지만, 머그컵과는 같은 부류에 속한다. 구멍의 개수처럼 도형을 구부리거나 늘이는 연속적인 변형에도 변하지 않는 성질을 위상적 성질이라 하며, 위상수학에서는 이러한 성질을 기준으로 도형을 구분한다.
이와 유사하게, 음향 양자 결정(phononic crystal)도 파동 특성이 갖는 위상적 성질에 따라 분류가 가능하다. 예를 들어, 1차원 음향 양자 결정은 Zak 위상이 0인 구조와 π인 구조로 구분할 수 있다.
우리 대학 기계공학과 전원주 교수 연구팀이 메타물질의 파동적 특성 관점에서 “도넛 구멍의 개수가 꼭 자연수여야만 할까?"라는 질문을 바탕으로, 위상적 성질이 0이나 π로 양자화된 기존 분류 체계를 넘어, 0과 π 사이의 비양자화된 성질을 갖는 메타물질을 개발하였다.
이러한 비양자화된 위상적 성질의 도입은, 그동안 학계의 난제로 꼽히던 파장 대비 매우 작은 크기의 음향 양자 결정으로 파동 에너지를 제어하는 문제를 해결하는 데 중요한 실마리가 되었다.
더 나아가, 비양자화된 Zak 위상을 원하는 값으로 자유자재로 조정함으로써, 메타물질 내 집속되는 파동의 주파수를 조절할 수 있다. 이를 통해 목표 주파수의 파동을 제어하거나, rainbow trapping과 같이 파동 에너지를 주파수별로 원하는 위치에 집속할 수 있게 되었다 (그림 1(b) 참고). 전원주 교수 연구팀은 연구실 핵심 기술 중 하나인 ‘음향 블랙홀 기반의 포노닉 빔 설계 기술’을 위상 절연체(topologial insulator) 분야에 활용하여 연구 성과를 이끌어냈다.
전원주 교수는 “양자화된 Zak 위상 개념 위주로 연구되던 기존 메타물질 설계 방식을 넘어, 비양자화된 Zak 위상을 갖는 구조를 개발함으로써 주파수와 집속 위치 관점에서 파동에너지를 정밀하게 제어할 수 있게 되었다”며, “이번 연구에서 제시한 비양자화된 Zak 위상을 활용한 새로운 개념의 파동 집속 기술은 향후 초미세 진동 감지 센서, 고효율 에너지 하베스팅 장치 등 파동 집속이 필요한 다양한 공학적 응용으로 이어질 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구는 박성민 박사과정(현, KAIST 기계기술연구소 연수연구원)이 제1저자로 참여했으며, 기계공학 분야 국제 학술지인 Mechanical Systems and Signal Processing (JCI 기준 상위 2.5%(5/183))에 4월 1일 게재되었다.
※ 논문명: Phononic crystals with non-quantized Zak phases for controlling interface state frequencies
한편, 본 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행되었다.
2025.04.14
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건설재료의 성능 평가를 위한 실험 자동화 시스템 개발
빅데이터와 인공지능 기반의 건설재료 품질관리 혁신 기술 제시
우리 대학 건설및환경공학과 김재홍 교수 연구팀은 시멘트 분산제의 성능을 정밀하게 평가할 수 있는 자동화 실험 시스템을 개발했다. 이 시스템은 기존 수작업 실험의 한계를 극복하고, 데이터 사이언스와 머신러닝 기법을 활용해 시멘트 기반 재료의 품질 관리를 혁신적으로 개선할 수 있는 길을 열었다.
건설재료 품질관리의 도전과제
콘크리트는 전 세계에서 가장 많이 생산되는 공학 재료지만, 시멘트와 골재 같은 원재료가 지역마다 성질이 달라 품질과 성능의 변동성이 크다. 따라서 콘크리트 재료의 성능 시험에는 많은 수의 샘플이 필요하며, 이는 노동 집약적인 작업으로 이어진다.
김재홍 교수는 "건설재료는 다른 공학 재료에 비해 변동성이 매우 크기 때문에, 재료의 성능평가 신뢰성을 높이려면 충분한 양의 데이터가 필요합니다. 이를 위해서는 많은 수의 샘플을 제조하고 테스트해야 하는데, 기존의 수작업 방식으로는 단순히 품질 검증을 위한 작은 수의 샘플을 사용하여 현장에서 불량 레미콘 등의 문제가 종종 발생하고 있습니다"라고 설명했다.
혁신적인 자동화 실험 시스템
연구팀이 개발한 자동화 실험 시스템은 230mL 모르타르 샘플의 레올로지 특성을 정밀하게 측정할 수 있다. 이 시스템은 시료 준비, 재료 혼합, 레올로지 측정 등의 과정을 모두 자동화하여 인력 투입 없이도 정확하고 일관된 데이터를 생산할 수 있다.
연구팀은 이 시스템을 사용해 130개의 모르타르 샘플을 분석하여 시멘트 분산제의 효과를 포괄적으로 특성화했다. 주성분 분석(PCA)을 통해 토크 측정값의 뚜렷한 패턴을 발견했으며, 이를 통해 패턴의 분산을 설명하고 분산제 성능 차이를 효과적으로 포착할 수 있었다.
특히 이 자동화 시스템은 7%의 변동 계수로 우수한 재현성을 달성했으며, 이는 재료의 고유한 변동성으로 간주될 수 있다. 또한 관찰 기반 학습을 통해 시스템의 유용성을 확장하여 유동성과 블리딩 속도를 성공적으로 예측할 수 있었다. 이 내용은 건설공학 분야에서 권위 있는 학술지인 Cement and Concrete Research에 "Automated experimentation for evaluating cement dispersant performance"라는 제목으로 게재되었다.
(https://doi.org/10.1016/j.cemconres.2025.107895)
연구 결과 및 향후 계획
연구 결과는 3세대 시멘트 분산제의 우수한 성능을 확인하는 동시에, 분산제 사용량-레올로지 관계에 대한 통합적인 분석을 제시하였다. 이러한 자동화 실험 방식은 시멘트 기반 재료의 더 효율적이고 포괄적인 평가를 위한 프레임워크를 확립했다는 데 의의가 있다. 김재홍 교수는 "이번 연구에서 개발한 자동화 실험 시스템은 단순히 실험 과정을 자동화하는 것을 넘어, 데이터 사이언스와 머신러닝을 통합하여 건설재료의 품질관리 패러다임을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다"라고 강조했다.
한편, 연구팀은 건설재료의 성능 평가를 위한 자동화 실험 시스템 개발에 앞서, 건설재료의 특성에 적합한 머신러닝 알고리즘을 개발하였다. KAIST 건설및환경공학과/데이터사이언스대학원 강인국 박사과정이 제1저자로 참여한 관찰 기반 학습(observation-based learning), 도메인 적응(domain adaptation) 학습 알고리즘 등에 관한 연구는, 건설공학 분야에서 권위 있는 학술지인 Cement & Concrete Composites 등에 게재되었다.
(https://doi.org/10.1016/j.cemconcomp.2025.105943, https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2023.133811).
연구팀은 앞으로 이 자동화 시스템을 확장하여 시멘트 분산제 성능 평가뿐만 아니라 강도 발현, 수화열, 내구성 등 다양한 콘크리트 성능 지표에 대한 자동화 실험을 수행할 계획이다. 또한 해외건설 및 국내건설 현장의 건설재료 변동성으로 인한 시공실패를 사전에 예측하고 방지하기 위한 성능평가 실험 자동화 및 로봇 플랫폼을 확장 구축할 예정이다.
김 교수는 "궁극적으로 우리의 목표는 건설산업에서 전문 테크니션 부족 문제, 기능인력 노령화 문제, 주52시간제 시행 등에 대응하기 위한 건설재료 품질관리 및 성능평가의 완전한 자동화 시스템을 구축하는 것입니다. 이를 통해 데이터 기반의 의사결정이 가능한 스마트 건설 환경을 조성하고자 합니다"라고 밝혔다.
이 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었다.
2025.04.14
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갤럭시코퍼레이션과 ‘AI 엔터테크 연구센터’ 현판식 개최
우리 대학은 인공지능(AI) 엔터테크 기업 갤럭시코퍼레이션(대표 최용호)과 함께 ‘AI 엔터테크 연구센터’ 설립을 위한 현판식을 KAIST 본원에서 개최한다.
이번 협력은 KAIST가 추진해 온 예술 융합 연구 전략의 일환으로, 과학기술을 기반으로 한 창의적 문화 콘텐츠 개발을 통해 미래형 K-Culture를 주도하려는 노력의 연장선에 있다. KAIST는 단순한 기술 개발을 넘어, 감성 기술과 문화적 상상력의 융합을 통해 콘텐츠 산업의 지평을 넓히는 ‘테크-아트(Tech-Art)’ 융합 모델을 지속적으로 실현해 오고 있다.
앞서 KAIST는 세계적인 소프라노 조수미 초빙석학교수와의 협력으로 ‘조수미 아트&테크 연구센터’를 설립하고, AI 기반의 인터랙티브 공연 기술, 몰입형 콘텐츠 등 예술과 공학의 융합 연구를 선도해왔다. 이번 ‘AI 엔터테크 연구센터’ 설립은 K-콘텐츠 산업의 기술적 확장을 위한 새로운 도전으로 평가받고 있다.
또한, 갤럭시코퍼레이션 소속 아티스트이자 KAIST 기계공학과 초빙교수로 활동 중인 가수 지드래곤(본명 권지용)의 역할도 큰 계기가 됐다. 권 교수는 작년 KAIST에 임명된 이후, 엔터테인먼트와 첨단기술을 융합하는 ‘AI 엔터테크’ 분야의 발전을 위해 소속사를 통해 KAIST 연구과제를 공모하고 연구센터 설립을 적극 추진해 왔다.
AI 엔터테크 연구센터는 올해 3분기 정식 출범을 앞두고 있으며, 이번 현판식은 권지용 교수의 KAIST 방문 일정에 맞춰 진행됐다. 갤럭시코퍼레이션은 최근 마이크로소프트(MS) 나델라 CEO와 유일하게 엔터테크 기업 자격으로 비공개 간담회를 가지며, AI 엔터테크의 글로벌화를 본격 추진하고 있다. 또한 지난해부터 KAIST와 협력 관계를 구축, 연구센터 설립을 통해 시공간을 초월하는 엔터와 테크의 융합을 적극적으로 모색한다는 방침이다.
권지용 교수는 이날 오후 KAIST 류근철 스포츠컴플렉스에서 열리는 KAIST와 헤럴드미디어그룹, 국가과학기술연구회가 공동 주최하는 ‘이노베이트 코리아 2025’ 행사에 참석해, ‘AI 엔터테크의 미래’를 주제로 스페셜 토크에 나선다. 이번 토크쇼에는 권 교수 외에도 KAIST 기계공학과 이승섭 교수, 경희대학교 김상균 교수, 갤럭시코퍼레이션 최용호 대표가 함께 참여한다.
양 기관은 지난해 K-팝 글로벌 확산을 위한 과학기술 공동연구를 골자로 MOU를 체결한 바 있으며, 이번 연구센터 설립은 그 실질적인 첫 결실이다. 연구센터가 본격적으로 가동되면, AI 기반 엔터테크 플랫폼 개발, 글로벌 콘텐츠 기술 공동연구 등 다양한 프로젝트가 추진될 예정이다.
최용호 갤럭시코퍼레이션 CHO(Chief Happiness Officer)는 “이번 협력은 KAIST AI 및 최첨단 기술을 팬덤 플랫폼에 접목시켜 전 세계 팬들에게 완전히 새로운 엔터테인먼트 경험을 제공하는 출발점”이라며 “AI 엔터테크의 융합은 단순한 기술적 진보를 넘어 인류의 삶을 더욱 풍요롭게 변화시키는 혁신의 원동력”이라고 전했다.
이광형 총장은 “KAIST의 과학기술 역량이 권지용 교수의 글로벌 감각과 결합해, K-컬처의 기술적 진화를 이끌 것이라 확신한다”며, “KAIST의 도전정신과 연구 DNA가 엔터테크 시장에 새로운 물결을 일으키길 기대한다”고 밝혔다.
한편, 지드래곤 권지용 교수의 소속사인 갤럭시코퍼레이션은 IP, 미디어, 테크, 엔터테인먼트 융합 기술을 기반으로 새로운 패러다임을 제시하고 있는 AI 엔터테크 기업이다.
2025.04.09
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면역항암 막는 핵심인자‘최초 발견’폐암 치료 새 길 열어
우리 몸의 면역세포가 암세포를 더 잘 공격할 수 있게 도와주는 면역관문억제제(면역항암치료)의 개발은 암 치료의 획기적인 도약을 불러왔다. 반면 실제로는 전체 환자의 20% 미만만이 반응하므로 면역항암치료에 반응하거나 비반응 환자를 위한 새로운 치료전략이 절실한 상황이다.
우리 대학 연구진은 면역항암치료를 방해하는 핵심인자(DDX54)를 최초로 발굴하여 폐암 치료의 새 길을 열었다. 이 기술은 교원창업기업 바이오리버트(주)로 기술이전되어 면역항암치료제의 실제 동반치료제로 개발 중이며 2028년 임상진행 예정이다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 폐암세포의 면역회피능력을 결정짓는 핵심인자(DDX54)를 발굴하는데 성공하였고, 이를 억제할 경우 암 조직으로의 면역세포 침투가 증가해 면역항암치료 효과가 크게 개선된다는 사실을 입증했다.
면역항암치료(Immunotherapy)는 면역세포의 공격을 도와주는 항PD-1(anti-PD-1) 또는 항PD-L1(anti-PD-L1) 항체를 이용한 뛰어난 치료법이다. 하지만 면역항암치료의 반응률이 낮아 실제 치료 혜택을 받는 환자군이 극히 제한적이었다.
이에 반응할 가능성이 높은 환자를 선별하기 위한 바이오마커 연구로 최근 종양돌연변이부담(Tumor Mutational Burden, TMB)이 FDA에서 면역항암치료의 주요 바이오마커로 승인되었다. 즉, 유전자 돌연변이가 많이 생긴 암일수록 면역항암치료에 반응할 가능성이 높다는 것이다.
그러나 TMB가 높아도 면역세포의 침윤이 극도로 제한되는 소위 ‘면역사막(Immune-desert)' 형태의 암이 여전히 다수 존재한다는 것이 밝혀졌으며 이 경우 면역항암치료 반응 또한 매우 낮은 것으로 보고되고 있다.
이번 연구성과는 특히 면역세포 침윤이 매우 낮은 폐암 조직을 대상으로, 발굴한 핵심인자를 억제함으로써 면역관문억제제를 활용한 면역항암치료의 내성을 극복할 수 있음을 확인한 것이다.
조광현 교수 연구팀은 면역회피가 발생된 폐암 환자 유래 전사체 및 유전체 데이터로부터 시스템생물학 연구를 통해 유전자 조절네트워크를 추론하고 이를 분석해 폐암세포가 면역회피능을 획득하는 핵심 조절인자를 찾아냈다.
그리고 이 핵심인자를 동종(Syngeneic) 폐암 마우스 모델에서 억제한 뒤 면역항암치료 반응성을 조사한 결과, T 세포, NK세포 등 항암 면역세포의 조직 내 침윤이 크게 증가함과 동시에 면역항암치료 반응성도 현저히 높아진다는 것을 확인하였다.
아울러 세포 수준에서 유전자 발현을 분석하는 기술인 단일세포 전사체 분석 및 공간전사체 분석 결과, 발굴된 핵심인자를 제어하는 동반치료가 면역항암치료를 통해 암을 억제하는 효과를 가지는 T 세포와 기억 T 세포의 분화를 촉진하였다. 동시에, 암세포 성장을 돕는 조절 T 세포와 탈진된 T 세포의 침윤을 억제하는 효과가 있음이 확인되었다.
이는 발굴된 핵심인자의 억제가 폐암세포의 신호 전달 경로인 JAK-STAT, MYC, NF-κB 경로를 불활성화해 면역회피에 도움을 주는 단백질들 CD38과 CD47 발현을 억제하고, 이들 분자의 억제가 암 발달을 촉진하는 순환 단핵구(Circulating monocyte)의 침윤을 억제하는 한편 항암 기능을 수행하는 M1 대식세포(M1 macrophage)의 분화를 유도하기 때문인 것으로 분석되었다.
조광현 교수는 "폐암세포가 면역회피능력을 획득하게 하는 핵심조절인자를 처음으로 찾아내 이를 제어함으로써 면역회피능을 되돌려 면역항암치료에 반응하지 않던 암의 반응을 유도해 낼 수 있는 새로운 치료전략을 개발한 것이 주요 성과”라며 말했다.
이에 "암세포내 복잡한 분자네트워크에 숨겨진 핵심인자인 DDX54를 시스템생물학이라는 IT와 BT의 융합연구를 통해 체계적으로 발굴하고 실험검증할 수 있었다”고 그 의의를 강조했다.
이번 연구에는 KAIST 공정렬 박사(제1저자), 이정은 연구원(공동 제1저자), 한영현 박사가 참여했으며, 미국 국립과학원(National Academy of Sciences, NAS)에서 출간하는 국제 저널 ‘미국국립과학원회보 (PNAS, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America)'에 4월 2일자로 게재되었다.
(논문 제목: DDX54 downregulation enhances anti-PD1 therapy in immune-desert lung tumors with high tumor mutational burden, DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2412310122)
본 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구사업 및 기초연구실사업의 지원을 받아 수행되었다.
2025.04.08
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235종 화학물질 친환경 생산 ‘세포공장 설계도’ 완성
기후 위기와 화석 연료 고갈은 전 세계적으로 지속 가능한 화학물질 생산의 필요성을 높이고 있다. 미국의 BioMADE (바이오메이드) 사업 등 바이오 제조 경쟁력 강화는 전 세계 중요한 국가 과제로 인식되고 있다. 우리 대학 연구진이 미생물 5종을 컴퓨터 시뮬레이션하여 산업에 가장 많이 쓰이는 바이오 연료, 플라스틱 등 원료가 되는 235가지 화학물질을 친환경적으로 생산하는데 성공하였고 상용화 가능성을 제시하여 주목받고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 다양한 산업용 미생물 세포공장의 생산 능력을 가상 세포를 이용해 종합적으로 평가하고, 이를 토대로 특정 화학물질 생산에 가장 적합한 미생물 균주를 선정하고 최적의 대사 공학 전략을 제시했다.
미생물 세포 공장은 재생 가능한 자원을 활용하여 친환경적인 화학물질 생산 플랫폼으로 각광받고 있으며, 미생물을 개량하기 위한 대사공학 기술은 이러한 세포공장 생산 효율을 극대화하는 핵심 도구로 자리 잡고 있다.
그러나 미생물 세포 공장을 구축하기 위해 필요한 균주 선정의 어려움과 복잡한 대사 경로 최적화 등의 문제점은 실질적인 공정 적용에 큰 장애물로 작용하고 있다.
기존 연구에서는 방대한 생물 실험과 정교한 검증 과정을 통해 수많은 미생물 균주 중 최적의 균주와 효율적인 대사공학 전략을 도출하려 했으나, 이 과정은 막대한 시간과 비용이 소요되는 문제점이 있었다.
최근에는 미생물 전체 유전체 정보를 바탕으로 유기체 내 대사 네트워크를 재구성한 유전체 수준의 대사 모델을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션으로 대사 흐름을 체계적으로 분석할 수 있게 됨에 따라, 기존의 생물 실험 한계를 극복하고 최적의 균주 선정 및 대사 경로 설계 문제를 혁신적으로 접근할 수 있는 새로운 가능성이 제시되고 있다.
이에 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀은 대장균 (Escherichia coli), 효모 (Saccharomyces cerevisiae), 고초균 (Bacillus subtilis), 코리네박테리움 글루타미쿰 (Corynebacterium glutamicum), 슈도모나스 푸티다 (Pseudomonas putida) 이상 5종의 대표적인 산업 미생물의 화학물질 생산 능력을 235가지 유용 물질을 대상으로 종합적으로 평가했다.
연구팀은 유전체 수준의 대사 모델을 이용하여 이들 미생물이 생산할 수 있는 화학물질의 최대 이론 수율과 실제 공정에서 달성 가능한 최대 수율을 계산하여 각 화학물질 생산에 가장 적합한 균주를 선정할 수 있는 기준을 마련하였다.
연구팀은 특히 타 생물에서 유래한 효소 반응을 미생물에 도입하거나, 미생물이 사용하는 보조인자를 교환하여 대사 경로를 확장하는 전략을 제안했다.
이러한 전략을 통해 기존 미생물의 선천적 대사능력을 초과하는 수율 향상이 가능함을 확인했으며, 메발론산, 프로판올, 지방산, 아이소프레노이드와 같은 산업적으로 중요한 다양한 화학물질의 생산 수율이 증가했다.
또한 연구팀은 가상세포 내 대사흐름 분석 기법을 사용하여 각 화학물질 생산을 극대화 시키기 위해 필요한 균주 개량 전략을 제시하였다. 특정 효소 반응과 목표 화학물질 생산의 상관관계 및 효소 반응과 대사물질 간 관계를 정량적으로 분석하여 상향 및 하향 조절해야할 효소 반응을 도출하였다.
이를 통해 연구팀은 단순히 높은 이론적 수율뿐 아니라 실제 생산능을 극대화할 수 있는 구체적인 전략을 제시했다.
이번 논문의 제 1저자인 김기배 박사는 “타 생물에서 유래한 대사 경로의 도입과 보조인자 교환 전략을 활용하면 기존 한계를 뛰어넘는 새로운 미생물 세포공장을 설계할 수 있다.”며, “본 연구에서 제공하는 전략은 미생물 기반 생산 공정을 더욱 경제적이고 효율적으로 발전시키는데 핵심적인 역할을 할 것”이라고 설명했다.
또한, 이상엽 특훈교수는 “이번 연구는 시스템 대사공학 분야에서 미생물 균주 선정과 대사경로 설계 단계에서 어려움을 줄이고, 보다 효율적인 미생물 세포공장 개발을 위한 핵심 참고자료가 될 것”이라며, “향후 바이오 연료, 바이오플라스틱, 기능성 식품 소재 등 다양한 친환경 화학물질 생산 기술 개발에 크게 기여할 것으로 기대된다.” 고 밝혔다.
생물공정연구센터 김기배 박사가 참여한 이번 논문은 국제 학술지 네이처(Nature) 誌가 발행하는 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 동료 심사를 거쳐 3월 24일 字 게재됐다.
※ 논문명 : 미생물 세포 공장의 역량에 대한 종합적 평가 (Comprehensive evaluation of the capacities of microbial cell factories)
※ 저자 정보 : 김기배 (한국과학기술원, 제1 저자), 김하림 (한국과학기술원, 제2 저자) 및 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 3 명
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.
2025.04.07
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LG이노텍과 미래 먹거리 위한 차세대 기술 키운다
우리 대학은 신사업 분야 기술 공동 개발과 우수인재 확보를 위해 LG이노텍(대표 문혁수)과 산학협력을 체결했다.
2일 대전 본원에서 열린 체결식에는 이광형 총장, 이상엽 연구부총장과 LG이노텍 문혁수 대표, 노승원 전무(CTO), 이동훈 상무(CHO) 등 주요 경영진이 참석했다.
이번 협약을 통해 KAIST와 LG이노텍는 향후 3년간 광학, 반도체, 모빌리티, 로봇 등 분야의 미래 기술을 공동 개발하게 된다. 주요 협력 과제로는 ▶자율주행, 로보틱스, 바이오 센싱용 차세대 이미징 소자 개발 ▶로봇 핸드 제어 기술 강화 ▶유리 기판 미세 결함 방지 ▶자율주행 센서 성능 향상 등이 포함된다.
LG이노텍은 센싱, 기판, 제어 등 분야에서 독보적인 원천 기술력과 글로벌 1위의 광학, 기판 사업 경험을 보유하고 있고, KAIST는 센싱, 소재, AI 등 분야에서 세계적으로 인정받는 연구 성과와 전문성을 갖추고 있다. 양 기관의 협력을 통해 미래 기술 개발 속도를 높일 것으로 기대된다.
앞으로 양 기관은 추가 과제를 지속적으로 발굴할 예정이며, 메디컬 디바이스 분야로도 협력을 확대한다는 계획이다.
또한, LG이노텍은 산학 과제에 참가한 KAIST 우수 인재를 산학장학생으로 선발해 장학금을 지원하고, 채용 연계를 통해 우수 인재를 적극적으로 확보할 방침이다.
문혁수 LG이노텍 대표는 “이번 협력은 LG이노텍이 모바일에서 반도체, 모빌리티, 로봇 분야로 사업 포트폴리오를 확대해 나가는데 중요한 원동력이 될 것”이라며, “글로벌 최고 수준의 연구 기관인 KAIST와 함께 차별적 고객 가치를 제공할 수 있는 미래 기술을 선보이겠다”고 말했다.
이광형 총장은 “LG이노텍과의 협력은 광학, 반도체 분야 등 미래 핵심기술을 개발하는 중요한 발판이 될 것”이라며, “LG이노텍의 풍부한 글로벌 사업 경험과 KAIST의 세계적인 연구 역량이 결합하여, 미래 산업을 선도할 실질적이고 획기적 연구 성과를 만들 수 있을 것으로 기대한다” 고 말했다.
2025.04.03
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기계공학과 김승우 명예교수, 삼성호암상 공학상 수상
초정밀 광계측 기술 개발로 산업 및 우주 항공분야에 새로운 패러다임을 연 기계공학과 김승우 명예교수가 2025 삼성호암상 공학상 수상자로 선정됐다.
김 교수는 1985년부터 기계공학과 교수로 재임하며 KAIST 광화학기술연구소 소장과 한국정밀공학회 회장을 역임했고 2012년부터 10년간 국가과학자로 선정되며 연구와 교육에 헌신해 왔다.
특히, 김 교수는 펨토초 레이저를 이용해 정밀도와 안정적인 제어를 획기적으로 향상시킨 초정밀 광계측 기술을 개척한 세계적인 권위자로 평가받는다. 해당 기술은 반도체·디스플레이 생산 공정의 결함 제거와 인공위성 간 거리 측정 등에서 활용되고 있다.
*펨토초: 1,000조분의 1초
호암상 수상자는 노벨상 수상자를 포함한 국내외 각 분야의 최고 전문가 46명으로 구성된 심사위원회와 전원 해외석학으로 이루어진 63명의 자문위원회가 참여하는 4개월에 걸친 심사를 거쳐 선정된다.
학술 부문에서는 혁신적인 연구와 헌신으로 과학과 기술의 한계를 넘어서며 인류 문명의 발전에 기여한 연구자들이 수상자로 선정된다. 부문별 수상자에게는 상장과 메달, 상금 3억원이 수여되며, 시상식은 오는 5월 30일에 열린다.
2025.04.02
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논문 경험 없는 학부 1·2학년 4인 팀, ICLR 2025 금융 AI 워크숍에 논문 채택
학부 1, 2학년으로만 구성된 4인 학생 팀의 논문이 인공지능 분야 국제 학술대회인 ‘International Conference on Learning Representations (ICLR) 2025’의 ‘Advances in Financial AI Workshop’에 채택됐다.
이번에 채택된 논문 “Optimizing Retrieval Strategies for Financial Question Answering Documents in Retrieval-Augmented Generation Systems”은 김현준, 김세종, 송현서, 서현우 학생(모두 공동 1저자)이 함께 작성했으며, 김현준 학생이 교신저자를 겸했다. 특히 모든 팀원이 논문 작성 경험이 전혀 없는 학부 저학년 학생들로만 구성되어 그 의미가 더욱 크다.
이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)이 금융 질의응답 시스템에서 활용될 때 필요한 정보를 더 정확하게 검색하고 활용하는 방법을 개선했다. 연구팀은 기존 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 시스템의 한계를 극복하기 위해 ‘사전 검색(pre-retrieval)’, ‘검색(retrieval)’, ‘사후 검색(post-retrieval)’ 3단계 접근법을 도입했다.
사전 검색 단계에서는 질의어와 문서 데이터를 효과적으로 전처리하는 기술을 개발했고, 검색 단계에서는 금융 도메인에 특화된 임베딩 모델을 미세 조정하여 검색 정확도를 높였다. 특히 의미 기반 검색과 키워드 기반 검색을 결합한 하이브리드 접근법을 통해 검색 성능을 크게 향상시켰다. 사후 검색 단계에서는 검색된 문서의 순위를 재조정하고 최적의 문서만을 선별하는 기술을 적용했다.
이 연구 결과는 7개의 금융 질의응답 데이터셋에서 평가되었으며, 기존 방법 대비 눈에 띄는 성능 향상을 보였다.
연구팀은 교내에서 진행된 “KB증권과 함께하는 제4회 UNIST – KAIST - POSTECH AI & 데이터사이언스 경진대회”에서 금상(상금 200만 원)을 수상한 프로젝트를 더욱 발전시켜 논문으로 완성했다.
김현준 학생은 “2024 가을학기 내내 팀원들과 밤부터 새벽까지 대회 작업을 했고, 수상 후에도 겨울 방학 동안 교양 분관 스터디룸에서 밤을 새가며 논문을 작성했다”라며 “전혀 경험이 없는 상태에서 시작했지만, 팀원들과 함께 끊임없이 토론하고 연구한 결과 국제 학술대회 워크숍에 논문이 채택되는 값진 성과를 얻을 수 있었다”라고 소감을 밝혔다.
이번 연구의 의의는 대규모 언어 모델이 금융 정보를 더 정확하게 처리할 수 있게 함으로써, 복잡한 금융 문서에서 필요한 정보를 빠르고 정확하게 찾아내는 데 기여한다는 점이다.
송현서 학생은 “투자자들이 기업 재무제표나 공시 자료를 분석할 때 더 정확한 정보를 얻을 수 있게 돕고, 금융 기관들의 의사결정 과정에서 중요한 도구로 활용될 수 있다.”라며 연구의 활용성을 강조했다.
김세종 학생은 “우리 연구가 실제 금융 환경에서 투자자들과 애널리스트들이 더 정확한 정보에 기반한 의사결정을 내리는 데 도움이 되길 바란다”라며 “학부생으로서 국제 학술대회에 논문을 발표하게 되어 매우 기쁘고, 앞으로도 계속해서 AI와 금융의 융합 연구에 매진하겠다”라고 말했다.
서현우 학생은 “학교의 지원으로 학회 참가비 및 여행 경비 부담을 덜었다”라며 학회 참가비 및 여행 경비를 지원해준 KAIST에 감사한 마음을 전했다.
관계자는 "학부 저학년 학생들이 국제 학술대회급 연구 성과를 낸 것은 매우 의미 있는 일"이라며 "앞으로도 KAIST는 학생들의 창의적인 연구와 도전을 적극 지원할 것"이라고 밝혔다.
<논문 정보>
- 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2503.15191
- 프로젝트 웹사이트: https://github.com/seohyunwoo-0407/GAR
2025.04.01
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