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AI로 오랜 난제인 유전자 기능 규명 전략 제시
“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.
2026.01.12
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화면 밝기 2배 향상된 OLED 기술 개발
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.
2026.01.12
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조천식 모빌리티 대학원 김인희 교수, 국토교통부 장관 표창 수상
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.
2026.01.09
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반도체 성능 망치는 ‘숨은 결함’ 1,000배 더 찾아낸다
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.
2026.01.08
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전기및전자공학부 정명수교수, ‘대한민국 과학기술인상’ 1월 수상
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.
2026.01.07
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비싼 금속 없이 전고체 배터리 성능 한계 돌파
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.
2026.01.07
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문수복 교수, 한국정보과학회 41대 회장 취임
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.
2026.01.06
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광컴퓨팅·양자 보안 핵심 ‘빛 반도체’ 직접 찍어낸다
거대 인공지능(AI)을 위한 초고속 광컴퓨팅, 양자 암호 통신, 초고해상도 증강현실(AR) 디스플레이 등 미래 첨단 산업에서는 빛으로 정보를 처리하는 나노 레이저가 차세대 반도체의 핵심 소자로 주목받고 있다. 우리 대학 연구진이 머리카락보다 얇은 공간에서 빛으로 정보를 처리하는 나노 레이저를 반도체 칩 위에 고밀도로 배치할 수 있는 새로운 제작 기술을 제시했다.
우리 대학은 기계공학과 김지태 교수 연구팀이 POSTECH(총장 김성근) 노준석 교수 연구팀과의 공동 연구를 통해, 초고밀도 광집적회로의 핵심 소자인 ‘수직형 나노 레이저’를 만들 수 있는 초미세 3차원 프린팅 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
기존 반도체 제조 방식인 리소그래피 공정은 같은 구조를 대량 생산하는 데는 효과적이지만, 공정이 복잡하고 비용이 많이 들어 소자의 형태나 위치를 자유롭게 바꾸기 어렵다는 한계가 있었다. 또한 대부분의 기존 레이저는 기판 위에 눕혀진 수평 구조로 만들어져 공간을 많이 차지하고, 빛이 아래로 새어 나가 효율이 떨어지는 문제가 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 빛을 효율적으로 만들어내는 차세대 반도체 소재인 ‘페로브스카이트’를 수직으로 쌓아 올리는 새로운 3D 프린팅 방식을 개발했다. 이 기술은 전압을 이용해 눈에 보이지 않을 만큼 작은 잉크 방울(아토리터, 10⁻¹⁸ L)을 정밀하게 제어하는 ‘초미세 전기유체 3D 프린팅’ 기술이다.
이를 통해 재료를 깎아내는 복잡한 공정 없이, 원하는 위치에 머리카락보다 훨씬 가는 기둥 모양의 나노 구조물을 수직으로 직접 인쇄하는 데 성공했다.
기술의 핵심은 이렇게 인쇄된 페로브스카이트 나노 구조물의 표면을 매우 매끄럽게 만들어 레이저 효율을 크게 높였다는 점이다. 연구팀은 프린팅 과정에 기체상 결정화 제어 기술을 결합해, 결정이 거의 하나로 정렬된 고품질 구조를 구현했다. 그 결과 빛의 손실이 적고 안정적으로 작동하는 ‘고효율 수직형 나노 레이저’를 구현할 수 있었다.
또한 나노 구조물의 높이를 조절해 레이저가 내는 빛의 색을 정밀하게 바꿀 수 있음을 입증했다. 이를 활용해 육안으로는 보이지 않지만 특수 장비로만 확인할 수 있는 레이저 보안 패턴을 제작했으며, 위조 방지 기술로서의 상용화 가능성도 확인했다.
김지태 교수는 “이번 기술은 복잡한 공정 없이 빛으로 계산하는 반도체를 칩 위에 직접 고밀도로 구현할 수 있게 한다”며, “초고속 광컴퓨팅과 차세대 보안 기술의 상용화를 앞당길 것”이라고 말했다.
이번 연구 결과는 기계공학과 스치 후(Shiqi Hu) 박사가 제 1 저자로 나노과학 분야 국제 권위 학술지 ACS Nano에 2025년 12월 6일 온라인 판으로 게재됐다.
※논문명: Nanoprinting with Crystal Engineering for Perovskite Lasers
DOI: https://doi.org/10.1021/acsnano.5c16906
이번 연구는 과학기술정보통신부 우수신진연구(RS−2025-00556379), 중견연구자지원사업 (RS-2024-00356928), 이노코어(InnoCORE) AI 기반 지능형 설계-제조 통합 연구단(N10250154)의 지원으로 수행되었다.
2026.01.06
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작은 칩으로 약물 부작용·급성 신장 손상 예측 가능성 제시
횡문근융해증은 약물 복용 등으로 근육이 손상되면서, 그 영향이 신장 기능 저하와 급성 신부전으로 이어질 수 있는 질환이다. 그러나 근육과 신장이 인체 내에서 어떻게 서로 영향을 주며 동시에 손상되는지를 직접 관찰하는 데에는 한계가 있었다. 우리 대학 연구진이 이러한 장기 간 상호작용을 실험실 환경에서 정밀하게 재현할 수 있는 새로운 장치를 개발했다.
우리 대학은 기계공학과 전성윤 교수 연구팀이 기계공학과 심기동 교수팀, 분당서울대학교병원 김세중 교수와의 공동 연구를 통해, 약물로 인한 근육 손상이 신장 손상으로 이어지는 과정을 실험실에서 재현할 수 있는 ‘바이오 미세유체시스템(Biomicrofluidic system)’을 개발했다고 5일 밝혔다.
*미세유체시스템: 아주 작은 칩 위에서 인체 장기 환경을 구현한 장치
이번 연구는 근육과 신장을 동시에 연결·분리할 수 있는 모듈형(조립형) 장기칩을 활용해, 약물 유발 근육 손상이 신장 손상으로 이어지는 인체 장기 간 연쇄 반응을 실험실에서 처음으로 정밀하게 재현했다는 점에서 의미가 크다.
연구팀은 실제 인체 환경과 유사한 조건을 구현하기 위해, 입체적으로 구현한 근육 조직과 근위세뇨관 상피세포(신장에서 핵심 역할을 하는 세포)를 하나의 작은 칩 위에서 연결할 수 있는 구조를 개발했다.
해당 시스템은 필요에 따라 장기 조직을 연결하거나 다시 분리할 수 있는 플러그-앤-소켓 방식의 모듈형 미세유체 칩이다. 작은 칩 위에서 실제 사람의 장기처럼 세포와 조직을 배양하고, 서로 영향을 주고받도록 설계됐다.
이 장치에서는 근육과 신장 조직을 각각 가장 적합한 조건에서 따로 배양한 뒤, 실험이 필요한 시점에만 연결해 장기 간 상호작용을 유도할 수 있다. 실험이 끝난 후에는 두 조직을 다시 분리해 각각의 변화를 독립적으로 분석할 수 있으며, 손상된 근육에서 나온 독성 물질이 신장에 미치는 영향을 수치로 확인할 수 있다는 점이 특징이다.
연구팀은 해당 플랫폼을 활용해 실제 임상에서 근육 손상을 유발하는 것으로 알려진 아토르바스타틴(고지혈증 치료제)과 페노피브레이트(중성지방 치료제)를 실험에 적용했다.
그 결과, 칩 위의 근육 조직에서는 근육이 힘을 내는 능력이 떨어지고 구조가 망가졌으며, 마이오글로빈*과 CK-MM** 등 근육 손상 정도를 보여주는 물질의 수치가 증가하는 등 횡문근융해증의 전형적인 변화가 관찰됐다.
*마이오글로빈(Myoglobin): 근육 세포 안에 있는 단백질로 산소를 저장하는 역할을 하며, 근육이 손상되면 혈액이나 배양액으로 유출됨
**CK-MM (Creatine Kinase-MM): 근육에 많이 존재하는 효소로, 근육 세포가 파괴될수록 많이 검출됨
동시에 신장 조직에서는 정상적으로 살아 있는 세포 수가 감소하고 세포 사멸이 증가했으며, 급성 신손상이 발생할 때 증가하는 지표인 NGAL*과 KIM-1**의 발현도 유의미하게 증가했다. 특히 손상된 근육에서 나온 독성 물질이 신장 손상을 단계적으로 더욱 악화시키는 연쇄적인 손상 과정까지 함께 확인할 수 있었다.
*NGAL: 신장 세포가 손상될 때 빠르게 증가하는 단백질
**KIM-1: 신장 세포, 특히 근위세뇨관이 손상될수록 많이 나타나는 단백질
전성윤 교수는 “이번 연구는 근육과 신장 사이에서 발생하는 상호작용과 독성 반응을 실제 인체와 유사하게 분석할 수 있는 기반을 마련했다”며, “이를 통해 앞으로 약물 부작용을 사전에 예측하고, 급성 신손상*이 발생하는 원인을 규명하며, 개인별 맞춤형 약물 안전성 평가로까지 확장할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
* 급성 신손상: 신장이 짧은 시간 안에 갑자기 제 기능을 제대로 하지 못하게 되는 상태
김재상 박사가 제1저자로 참여한 이번 연구 성과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리어스(Advanced Functional Materials)’에 25년 11월 12일 자로 게재됐다.
※논문명: Implementation of Drug-Induced Rhabdomyolysis and Acute Kidney Injury in Microphysiological System, DOI: 10.1002/adfm.202513519
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단 등의 지원을 받아 수행됐다.
2026.01.05
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차세대 무음극 리튬 전지 상용화 난제 풀었다
전기차와 드론, 차세대 고성능 배터리 후보로 주목받아 온 무음극 리튬 금속 전지는 기존 리튬이온전지보다 에너지 밀도가 훨씬 높지만, 짧은 수명 문제로 상용화에 어려움을 겪어 왔다. 우리 대학 연구진이 전해질을 반복적으로 바꿔야 했던 기존 접근에서 벗어나, 전극 표면 설계만으로 배터리 수명을 획기적으로 늘리는 데 성공했다.
우리 대학은 생명화학공학과 이진우·임성갑 교수 연구팀이 전극 표면에 두께 15나노미터(nm)의 초극박 인공 고분자층을 도입해, 무음극 금속 전지의 최대 약점인 계면 불안정성 문제를 근본적으로 해결했다고 4일 밝혔다.
무음극 금속 전지는 음극에 흑연이나 리튬 금속 대신 구리 집전체만 사용하는 단순 구조를 갖는다. 이로 인해 기존 리튬이온전지 대비 30~50% 높은 에너지 밀도, 낮은 제조 비용, 공정 단순화라는 장점이 있지만, 초기 충전 과정에서 리튬이 구리 표면에 직접 쌓이며 전해질이 빠르게 소모되고 불안정한 보호막(SEI)이 형성돼 수명이 급격히 줄어드는 문제가 있었다.
연구팀은 전해질 조성을 바꾸는 대신, 문제가 시작되는 전극 표면 자체를 설계하는 전략을 선택했다. iCVD(개시제 기반 화학증착) 공정을 이용해 구리 집전체 위에 균일한 초박막 고분자층을 형성한 결과, 이 층이 전해질과의 상호작용을 조절해 리튬 이온 이동과 전해질 분해 경로를 정밀하게 제어하는 것으로 나타났다.
기존 전지에서는 전해질 용매가 분해되며 부드럽고 불안정한 유기물 보호막이 형성돼 리튬이 고르게 쌓이지 않고 가시처럼 뾰족한 수지상이 쉽게 자랐다. 반면 이번 연구에서 개발된 고분자층은 전해질 용매와 잘 섞이지 않아, 용매 대신 염 성분의 분해를 유도했다. 그 결과 단단하고 안정적인 무기물 보호막(SEI)이 형성되며 전해질 소모와 과도한 보호막 성장이 동시에 억제됐다.
연구진은 오페란도(operando) 라만 분석과 분자동역학(MD) 시뮬레이션을 통해 전지 작동 중 전극 표면에 음이온이 풍부한 환경이 형성되고, 이것이 안정적인 무기물 보호막 생성으로 이어진다는 메커니즘을 규명했다.
이번 기술은 전해질 조성 변경 없이 전극 표면에 얇은 층만 추가하는 방식으로, 기존 공정과의 호환성이 높고 비용 부담도 적다. 특히 iCVD 공정은 롤투롤 방식의 대면적 연속 생산이 가능해, 연구실 수준을 넘어 산업적 대량 생산에 적합하다.
이진우 교수는 “이번 연구는 새로운 소재 개발을 넘어, 전극 표면 설계를 통해 전해질 반응과 계면 안정성을 제어할 수 있다는 설계 원리를 제시했다는 점에서 의미가 크다”며, “전기차와 에너지저장장치(ESS) 등 차세대 고에너지 배터리 시장에서 무음극 리튬 금속 전지 상용화를 앞당길 수 있는 기술”이라고 밝혔다.
이번 연구에는 KAIST 생명화학공학과 이주현 박사과정생과 김진욱 박사후 연구원이 공동 제1 저자로 참여했으며, 연구 결과는 에너지 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 ‘줄(Joule)’에 2025년 12월 10일 게재됐다.
※ 논문명 : A Strategic Tuning of Interfacial Li+ Solvation with Ultrathin Polymer Layers for Anode-Free Lithium Metal Batteries 저자 정보 : 이주현 (KAIST, 공동 제1 저자), 김진욱 (KAIST, 공동 제1 저자) 및 이진우 (KAIST, 교신저자), 임성갑 (KAIST, 교신저자) 포함 총 18 명, DOI : 10.1016/j.joule.2025.102226
한편, 이번 연구는 KAIST와 LG에너지솔루션이 공동 설립한 ‘프론티어 리서치 랩 (Frontier Research Laboratory)’에서 수행되었으며, 또한 한국연구재단(NRF) 중견연구사업, 산림청(한국임업진흥원) 목재자원의 고부가가치 첨단화 기술개발사업, KAIST 장영실 Fellowship 프로그램의 지원을 받아 수행되었다.
2026.01.05
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B 세포 기반 ‘암을 기억하는’ 개인맞춤형 항암백신 길 열다
신생항원은 암세포만을 구별하는 고유한 표식이다. B 세포 반응성을 더하면 항암백신은 일회성 공격과 단기 기억을 넘어 장기적으로 암을 기억하는 면역이 되어 암의 재발도 효과적으로 방지할 수 있게 된다. 우리 대학 연구진은 이를 가능하게 하고, 개인별로 항암 효과를 최적화하는 AI 기반 맞춤형 항암백신 설계 기술을 개발했다.
우리 대학은 바이오및뇌공학과 최정균 교수 연구팀이 ㈜네오젠로직과의 공동연구를 통해 개인맞춤형 항암백신 개발의 핵심 요소인 신생항원을 예측하는 새로운 AI 모델을 개발하고, 이를 통해 면역항암치료에서 B 세포의 중요성을 규명했다고 2일 밝혔다.
연구팀은 기존 신생항원 발굴이 주로 T 세포 반응성 예측에 의존하던 한계를 극복하고, T 세포와 더불어 B 세포 반응성까지 통합적으로 고려한 AI 기반 신생항원 예측 기술을 개발했다.
해당 기술은 대규모 암 유전체 데이터, 동물실험, 항암백신 임상시험 자료 등을 통해 검증되었으며, 신생항원에 대한 B 세포 반응성을 정량적으로 예측할 수 있는 최초의 AI 기술로 평가된다.
신생항원은 암세포 돌연변이에서 유래된 단백질 조각으로 이루어진 항원으로, 암세포 특이성을 갖기 때문에 차세대 항암 백신의 핵심 타깃으로 주목받아 왔다. 모더나와 바이오엔텍은 신생항원 기반 항암백신 기술을 발전시키는 과정에서 확보한 mRNA 플랫폼을 활용해 COVID-19 백신을 개발한 바 있으며, 글로벌 제약사들과 함께 항암백신 임상시험을 활발히 진행 중이다.
그러나 현재 항암백신 기술은 대부분 T 세포 중심의 면역반응에 집중되어 있어 B 세포가 매개하는 면역반응을 충분히 반영하지 못한다는 한계가 존재했다.
실제로 존스홉킨스대학교 마크 야소안(Mark Yarchoan)·엘리자베스 재피(Elizabeth Jaffee) 교수 연구팀도 2025년 5월 네이처 리뷰 캔서(Nature Review Cancer)에서 “B 세포의 종양 면역 역할에 대한 근거가 축적되고 있음에도 불구하고 대부분의 항암백신 임상시험이 여전히 T 세포 반응에만 초점을 맞추고 있다”고 지적한 바 있다.
연구팀의 새로운 AI 모델은 돌연변이 단백질과 B 세포 수용체(BCR) 간 구조적 결합 특성을 학습해 B 세포 반응성을 예측하는 방식으로 기존 한계를 극복했다. 특히 항암백신 임상시험 데이터를 분석한 결과, B 세포 반응까지 통합적으로 고려함으로써 실제 임상에서 항종양 면역 효과를 크게 높일 수 있음을 확인했다.
최정균 교수는 “현재 신생항원 AI 기술을 사업화하고 있는 ㈜네오젠로직과 함께 개인맞춤형 항암백신 플랫폼의 전임상 개발을 진행하고 있으며, 2027년 임상 진입을 목표로 FDA IND* 제출을 준비 중”이라며 “독자적인 AI 기술을 기반으로 항암백신 개발의 과학적 완성도를 높이고 임상 단계로의 전환을 단계적으로 추진하겠다”고 밝혔다.
*FDA IND: 사람에게 처음으로 신약을 투여하기 전에, 미국 식품의약국(FDA)에 임상시험을 해도 되는지 허가를 받는 절차
이번 연구에는 김정연 박사와 안진현 박사가 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances)에 12월 3일에 게재되었다.
※논문제목: B cell–reactive neoantigens boost antitumor immunity, DOI: 10.1126/sciadv.adx8303
2026.01.02
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보고 즉시 판단하는 ‘뇌 닮은’ 차세대 AI 반도체 제시
인공지능(AI) 고도화로 센서·연산·메모리를 하나로 통합하는 초저전력 반도체 기술의 중요성이 커지고 있다. 그러나 기존 구조는 데이터 이동에 따른 전력 손실과 지연, 메모리 신뢰성 한계를 안고 있다. 이러한 문제를 해결할 ‘센서–연산–저장’ 통합 AI 반도체 핵심 기술을 국내 연구진이 제시해 국제 학계의 주목을 받았다.
우리 대학은 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 지난 12월 8일부터 10일까지 미국 샌프란시스코에서 열린 세계 최고 권위의 반도체 학회 ‘국제전자소자학회(IEEE IEDM 2025)’에서 총 6편의 논문을 발표했으며, 이 가운데 하이라이트 논문과 최우수 학생 논문(Top Ranked Student Paper)으로도 동시에 선정되었다고 31일 밝혔다.
※하이라이트 논문: Monolithically Integrated Photodiode–Spiking Circuit for Neuromorphic Vision with In-Sensor Feature Extraction, 논문 링크: https://iedm25.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=255
※최우수 학생 논문: A Highly Reliable Ferroelectric NAND Cell with Ultra-thin IGZO Charge Trap Layer; Trap Profile Engineering for Endurance and Retention Improvement, 논문링크: https://iedm25.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=124
하이라이트 논문으로 선정된 M3D 집적 신경모방 시각 센서 연구는 사람의 눈과 뇌를 하나의 칩 안에 쌓아 올린 반도체다. 쉽게 말해, 빛을 감지하는 센서와 뇌처럼 신호를 처리하는 회로를 아주 얇은 층으로 만들어 위아래로 겹쳐 한 칩에 넣었고, 이 덕분에 보고–판단하는 과정이 동시에 이뤄지는 구조를 구현했다.
이를 통해 연구팀은 카메라 센서 안에서 바로 ‘보고 동시에 판단하는’ AI 연산 기술이 동시에 이뤄지는 ‘세계 최초의 인-센서 스파이킹 컨볼루션(In-Sensor Spiking Convolution)’ 플랫폼을 완성했다.
이 기술은 기존에는 이미지를 찍고(센서), 숫자로 바꾼 뒤(ADC), 메모리에 저장하고(DRAM), 다시 연산하는(CNN) 여러 단계를 거쳐야 했지만, 이번 기술은 센서 안에서 바로 연산이 이뤄져 불필요한 데이터 이동을 없앴다. 그 결과 전력 소모는 크게 줄이고, 반응 속도는 획기적으로 높인 실시간·초저전력 엣지 AI 구현이 가능해졌다.
연구팀은 이번 학회에서 이러한 접근을 바탕으로 AI 반도체의 입력부터 저장까지 전 계층을 아우르는 6가지 핵심 기술을 제시했다. 기존 반도체 공정을 그대로 쓰면서도 전기를 훨씬 덜 쓰는 뇌처럼 작동하는 뉴로모픽 반도체와 AI에 최적화된 차세대 메모리를 동시에 만든 것이다.
먼저 센서 쪽에서는, 이미지를 찍는 부품과 계산하는 부품을 따로 두지 않고 센서 단계에서 바로 판단이 이뤄지도록 설계했다. 덕분에 사진을 찍어 다른 칩으로 보내 계산하던 기존 방식보다 전력 소모는 줄고 반응 속도는 빨라졌다.
또한 메모리 분야에서는, 같은 재료를 활용해 더 낮은 전압으로 동작하면서도 오래 쓰고, 전원이 꺼져도 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 차세대 낸드 플래시를 구현했다. 이를 통해 AI에 필요한 대용량·고신뢰성·저전력 메모리를 한꺼번에 만족하는 기반 기술을 제시했다.
연구를 이끈 전상훈 교수는 “이번 연구는 센서·연산·저장을 각각 따로 설계하던 기존 AI 반도체 구조에서 벗어나, 전 계층을 하나의 재료와 공정 체계로 통합할 수 있음을 실증했다는 점에서 큰 의의가 있다”며, “앞으로 초저전력 엣지 AI부터 대규모 AI 메모리까지 아우르는 차세대 AI 반도체 플랫폼으로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 등 기초연구 사업과 극한스케일 극한물성 이종집적 한계극복 반도체기술 연구센터(CH³IPS)를 통해서 지원 받아 수행되었다. 삼성전자, 경북대, 한양대와 협업으로 수행되었다.
2025.12.31
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