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'이 생선 어디서 왔지?'...세계가 인정한 수산물 이력추적 기술 확보
우리가 마트에서 수산물을 살 때, 이 생선이 어디서 잡혔고 어떤 과정을 거쳐 내 식탁에 올랐는지 궁금했던 적이 있을 것이다. 하지만 복잡한 유통 과정으로 그 경로를 투명하게 확인하기 어려웠다. 우리 대학 연구진이 이러한 문제를 해결하고, 전 세계 어디서나 통용되는 국제 기준으로 수산물의 이동 경로를 한눈에 확인할 수 있는 디지털 기술을 개발했다.
우리 대학은 KAIST 오토아이디랩 부산혁신연구소 김대영 소장(전산학부 교수)이 개발한 GS1 국제표준 기반 디지털전환 솔루션 ‘올리오패스(OLIOPASS)’가 글로벌 수산물 이력추적 협의체인 GDST(Global Dialogue on Seafood Traceability)의 까다로운 성능 검증을 통과해, 국내 최초로 ‘GDST 호환 솔루션(Capable Solution)’ 인증을 획득했다고 19일 밝혔다.
이번 GDST 인증을 받은 기술은 전 세계에서 단 13개에 불과하다. 이 가운데 생산–가공–유통–판매에 이르는 전 과정을 빠짐없이 관리하는 ‘전 구간(Full Chain)’ 이력추적 기술을 지원하는 곳은 KAIST를 포함해 전 세계 7곳뿐이다.
GDST는 2015년 세계경제포럼(WEF)의 제안으로 설립된 국제 기구로, 수산물이 이동하는 모든 과정의 정보를 전 세계가 합의한 국제표준(GS1)에 따라 디지털로 기록하고 공유하도록 돕는다. 이는 전 세계가 함께 사용하는 ‘공급망 공통 언어’를 만드는 작업에 비유할 수 있다.
GDST는 수산물 이동 과정에서 반드시 기록해야 할 핵심 데이터(KDEs)와 언제·어디서·무엇이 이동했는지를 정의한 중요 사건(CTEs)을 국제 기준으로 정해, 수산물 이력 정보의 신뢰성을 높이는 글로벌 표준 체계다.
최근 미국과 유럽의 주요 식품유통 기업들이 GDST 기준 충족을 요구면서, 해당 기준은 글로벌 시장 진출을 위한 사실상의 필수 요건으로 자리 잡고 있다. KAIST는 2019년부터 GDST 창립 멤버로 참여해 수산물 이력추적 모델과 시스템 간 정보 연동(Interoperability) 설계에 핵심적인 역할을 해왔다.
특히 미국 식품의약국(FDA)이 2028년 7월부터 식품 이력추적 의무화(FSMA 204)를 예고한 상황에서, 이번 인증은 국내 기업들이 미국 등 글로벌 시장 규제를 충족할 수 있는 기술적 해법을 확보했다는 점에서 의미가 크다.
지난 11월 5일 인증을 받은 OLIOPASS는 KAIST의 IoT 기술과 국제표준(GS1 EPCIS 2.0, GS1 Digital Link)을 결합한 디지털 이력추적 플랫폼으로, 다양한 제품과 자산의 이동 정보를 표준화된 언어로 기록·공유하고 블록체인 기술로 위·변조를 원천 차단한다. 기업 간 시스템이 달라도 이력 데이터는 원활하게 연동된다.
또한 OLIOPASS는 AI 활용이 가능한 ‘AI-ready 데이터’ 인프라로 설계돼 대형 멀티모달 모델, AI 에이전트, 지식그래프, 온톨로지 등 차세대 AI 기술을 손쉽게 적용할 수 있다. 이를 통해 단순 이력관리를 넘어 디지털·AI 전환을 동시에 지원하는 플랫폼으로 활용된다.
김대영 KAIST 오토아이디랩 부산혁신연구소장은 “이번 인증은 글로벌 공급망 전반에서 신뢰 가능한 데이터 기술 역량을 국제적으로 인정받은 것”이라며 “OLIOPASS를 수산·식품을 넘어 의약품, 물류, 국방, 스마트시티 등 다양한 분야로 확산시켜 KAIST 기술이 세계가 함께 쓰는 플랫폼으로 성장하도록 하겠다”고 말했다.
※관련 링크: https://thegdst.org/verified-gdst-capable-solutions/
2025.12.19
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세계 최초 ‘전개형 에어리스 휠’ 개발, 달 탐사의 새 길 연다
달 탐사에서 지하 공동 붕괴로 형성된 피트와 용암동굴은 극심한 온도 변화와 우주 방사선으로부터 보호받을 수 있는 천연 은신처로 주목받아 왔다. 그러나 급경사·암반·낙하 위험이 겹친 가혹한 지형 탓에 지금까지 어떤 국가도 제대로 접근하지 못했다. 하지만 한국 연구진이 복잡한 기계 없이, 종이접기 구조만으로 이 난제를 처음으로 돌파했다.
우리 대학은 우주연구원·항공우주공학과 이대영 교수 연구팀이 (주)무인탐사연구소(대표 조남석), 한국천문연구원(원장 박장현), 한국항공우주연구원(원장 이상철), 한양대학교(총장 이기정)와 함께 달 탐사의 최대 난제로 꼽히는 피트(Pit)와 용암동굴(Lava Tube)에 진입할 수 있는 전개형 에어리스(airless) 휠을 세계 최초로 개발했다고 18일 밝혔다.
달 피트는 장기적인 달 거주지 후보지로 주목받는 동시에, 태양계 초기 지질 기록을 보존한 과학적으로 매우 중요한 지역으로 평가된다.
NASA, ESA(유럽우주국) 등 주요 우주기관은 대형 로버에서 소형 로버를 사출해 탐사하는 방식을 제안해 왔으나, 소형 로버의 구조적 한계로 인해 기동성이 충분히 확보되지 않았다. 기존에 제시된 가변형 휠 역시 혹독한 달 환경에서 발생하는 냉간 용접(cold welding), 불균일 열팽창, 연마성이 강한 달 먼지 등으로 인해 실용화에 어려움이 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 복잡한 기계 구조 대신 종이접기(오리가미) 구조와 소프트 로봇 기술을 결합한 새로운 전개식 바퀴를 제안했다.
‘다빈치 다리’의 서로 맞물리는 구조를 응용하고, 우주에서도 잘 버티는 탄성이 좋은 금속판을 종이접기 방식으로 접어 바퀴 모양을 만든 것이다.
개발된 전개형 에어리스 휠(바퀴)은 일반 바퀴처럼 힌지(경첩) 같은 부품이 없어도 접힐 때는 지름 23cm, 펼치면 50cm까지 커져서, 탐사를 위한 소형 로버(small rover)도 큰 장애물을 넘을 수 있는 뛰어난 기동성을 확보한다.
시험 환경에서도 뛰어난 성능을 보였는데, 인공 월면토(달 흙을 흉내 낸 땅)에서도 우수한 주행 성능을 보였으며, 달 중력 기준 100m 높이에서 떨어뜨려도 모양과 기능이 그대로 유지될 만큼 내충격성이 뛰어난 것으로 확인됐다.
이대영 KAIST 교수는 “이번 전개형 바퀴는 그동안 누구도 해결하지 못한 달 피트·용암동굴 진입 문제에 세계 최초로 해답을 제시한 기술”이라며 “우리나라가 앞으로 독자 달 탐사 시대를 선도하는 전환점이 될 것”이라고 강조했다.
이어 “통신·항법·전력 등 남은 과제가 있지만, 이 기술을 돌파구 삼아 하나씩 해결해 나간다면 한국의 달 탐사는 더 이상 꿈이 아니라 실행의 단계로 들어간다”고 말했다.
한국천문연구원 심채경 센터장은 “달 피트와 용암동굴은 과학·탐사 가치가 매우 높은 지역이다. 이번 성과는 그곳으로 들어가기 위한 기술적 장벽을 낮춘 의미 있는 진전”이라고 말했다.
한국항공우주연구원 장종태 책임연구원은 “달은 낮·밤 온도 차가 300도에 이르는 극한 환경이다. 이번 바퀴는 이런 환경에서도 견딜 수 있도록 정교하게 설계된 기술”이라며 “앞으로 실제 달 환경에서의 검증이 더욱 중요하다”고 강조했다.
이번 연구에는 KAIST 이성빈 박사과정과 무인탐사연구소 조남석 대표가 공동 제1저자로 참여했으며, 우주 극한 환경 극복을 위한 차세대 이동 기술을 제시한 성과로서 세계적인 로봇 전문 학술지 ‘사이언스 로보틱스 (Science Robotics)’ 12월 호에 게재됐다. KAIST 김세권 교수, 김준서 석사과정, 무인탐사연구소 이건호·이승주 연구원, 한국항공우주연구원 장종태 책임연구원·심규진 연구원, 한국천문연구원 심채경 센터장, 한양대학교 서태원 교수가 공저자로 참여했다.
※논문제목: Soft Deployable Airless Wheel for Lunar Lava Tube In-tact Exploration, DOI: 10.1126/scirobotics.adx2549
한편 연구는 과학기술정보통신부 혁신연구센터사업(IRC), 이공분야기초연구사업, 우주항공청 탐색연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.12.18
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KAIST–캄보디아 파스퇴르 연구소, 뎅기바이러스 진단 연구협력 MOU 체결
우리 대학은 최근 캄보디아 파스퇴르 연구소(Institut Pasteur du Cambodge, IPC)와 뎅기바이러스(DENV) 현장진단 기술 개발을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다. 뎅기바이러스는 동남아시아를 중심으로 꾸준히 유행하며 지카(ZIKV), 치쿤군니야(CHIKV) 등 다른 아보바이러스 감염과 임상 증상이 유사해 혼동되기 쉽기 때문에, 감염 초기 단계에서 정확한 구분 진단이 매우 중요하다. 특히 혈청형이 네 가지로 나뉘는 뎅기바이러스는 감염 이력에 따라 증상 중증도가 달라질 수 있어, 감염된 바이러스의 혈청형까지 빠르게 파악하는 기술이 필수적이다.
이번 협약의 파트너인 캄보디아 파스퇴르 연구소는 동남아 지역의 대표적인 공중보건·바이러스 감시 연구기관으로, 장기간 축적된 뎅기바이러스 임상 샘플과 감시 네트워크를 보유하고 있어 진단기술의 현장 검증에 최적의 환경을 제공한다. 우리 대학에서는 바이오및뇌공학과 손성민 교수 연구팀이 참여해, CRISPR 기반 차세대 분자진단 기술을 실제 환자 샘플에 적용하여 그 성능과 활용성을 검증할 예정이다.
손성민 교수는 이번 협력을 “현장에서 실제로 사용 가능한 CRISPR 기반 진단 기술을 완성하는 데 매우 중요한 전환점”이라고 설명했다. 그는 “동남아 지역에서는 신속하고 정확한 뎅기 진단이 곧 치료 결정과 감염 차단으로 이어진다. KAIST에서 개발한 기술을 가장 필요한 지역에서 시험하고 개선할 수 있다는 점에서 이번 협력의 의미가 크다”고 강조했다.
한편, 이번 연구는 한국보건산업진흥원의 보건의료기술 연구개발사업(과제고유번호: RS-2025-02263583)의 지원을 받아 수행된다.
2025.12.18
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AI에 가정교사 생겼다...사람의 선호를 더 정확히 배운다
아무리 많은 데이터를 학습해도, 인공지능(AI)은 왜 사람의 의도를 자주 빗나갈까? 사람의 선호를 이해시키기 위한 비교 학습은 오히려 AI를 혼란스럽게 만드는 경우도 적지 않았다. KAIST 연구진은 AI에게 ‘가정교사’를 붙이는 방식으로, 적은 데이터에서도 사람의 선호를 정확히 배우는 새로운 학습 해법을 제시했다.
우리 대학 전기및전자공학부 김준모 교수 연구팀이 인간의 선호를 효과적으로 반영하면서도 데이터 효율성과 학습 안정성을 크게 향상시킨 강화학습 프레임워크 ‘TVKD(Teacher Value-based Knowledge Distillation)’를 개발했다고 17일 밝혔다.
기존 인공지능 학습 방식은 “A가 B보다 낫다”는 식의 단순 비교(preference comparison) 데이터를 대량으로 수집해 학습하는 구조였다. 이 방식은 많은 데이터가 필요하고, 판단이 애매한 상황에서는 AI가 혼란에 빠지기 쉽다는 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 사람의 선호를 먼저 깊이 이해한 ‘교사(Teacher) 모델’이 그 핵심 정보만을 ‘학생(Student) 모델’에게 전달하는 방식을 제안했다.
이는 복잡한 내용을 정리해 가르치는 가정교사에 비유할 수 있으며, 연구팀은 이를 ‘선호 증류(Preference Distillation)’라고 명명했다.
이번 기술의 가장 큰 특징은 단순히 ‘좋다·나쁘다’를 흉내 내는 것이 아니라, 각 상황이 얼마나 가치 있는지를 수치적으로 판단하는 ‘가치 함수(Value Function)’를 교사 모델이 학습한 뒤 이를 학생 모델에 전달하도록 설계했다는 점이다.
이를 통해 AI는 애매한 상황에서도 단편적인 비교가 아닌, ‘이 선택이 왜 더 나은지’를 종합적으로 판단하며 학습할 수 있다.
이번 기술의 핵심은 크게 두 가지다. 첫째, 문맥 전체를 고려한 가치 판단을 학생 모델에 반영함으로써, 단편적인 답변이 아닌 전체 흐름을 이해하는 학습이 가능해졌다. 둘째, 선호 데이터의 신뢰도에 따라 학습 중요도를 조절하는 기법을 도입했다.
명확한 데이터는 학습에 크게 반영하고, 모호하거나 잡음이 섞인 데이터는 영향력을 줄여 현실적인 환경에서도 AI가 안정적으로 학습할 수 있도록 했다.
연구팀이 이 기술을 여러 AI 모델에 적용해 실험한 결과, 기존에 가장 성능이 좋다고 알려진 방법들보다 더 정확하고 안정적인 성능을 보였다. 특히 엠티-벤치(MT-Bench), 알파카-이밸(AlpacaEval) 등 주요 평가 지표에서 기존 최고 기술을 안정적으로 앞서는 성과를 기록했다.
김준모 교수는 “현실에서는 사람의 선호 데이터가 항상 충분하거나 완벽하지 않다”며 “이번 기술은 그런 제약 속에서도 AI가 일관되게 학습할 수 있게 해, 다양한 분야에서 실용성이 매우 높을 것”이라고 말했다.
우리 대학 전기및전자공학부 권민찬 박사과정이 제1 저자로 참여했으며, 연구 성과는 국제 인공지능 분야 최고 권위 학회인 ‘신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2025’에 채택됐다. 해당 연구는 2025년 12월 3일(미국 태평양시간) 포스터 세션에서 발표됐다.
※ 논문명: Preference Distillation via Value based Reinforcement Learning), DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.16965
한편 이번 연구는 2024년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구 성과물(No.RS-2024-00439020, 지속가능한 실시간 멀티모달 인터렉티브 생성 AI 개발, SW스타랩)을 지원을 받아 수행했다.
2025.12.17
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해리 포터의 ‘움직이는 투명 망토’ 기술 나왔다
영화 해리 포터의 투명 망토와 레이더에 잡히지 않는 스텔스 전투기의 공통점은 무엇일까? 바로 물체가 있어도 보이지 않는다는 점이다. 우리 연구진은 이러한 개념을 한 걸음 더 나아가, 늘어나고 움직일수록 전파를 더 잘 숨길 수 있는 ‘똑똑한 투명 망토’와 같은 기술을 개발했다. 이 기술은 움직이는 로봇과 몸에 붙이는 웨어러블 기기, 차세대 스텔스 기술의 새로운 가능성을 열 것으로 기대된다.
우리 대학 기계공학과 김형수 교수와 원자력및양자공학과 박상후 교수 연구팀이 액체금속 복합 잉크(LMCP, Liquid Metal Composite Ink)를 기반으로, 전자기파를 흡수·조절·차폐할 수 있는 차세대 신축성 클로킹(cloaking)* 기술의 핵심 원천기술을 개발했다고 16일 밝혔다.
* 클로킹: 물체가 있어도 레이더나 센서 같은 탐지 장비에는 없는 것처럼 보이게 만드는 기술
클로킹 기술을 구현하려면 물체의 표면에서 빛이나 전파를 자유롭게 조절할 수 있어야 한다. 그러나 기존 금속 재료는 딱딱하고 잘 늘어나지 않아, 억지로 늘리면 쉽게 끊어지는 한계가 있었다. 이 때문에 몸에 밀착되는 전자기기나 자유롭게 형태가 변하는 로봇에 적용하는 데 어려움이 컸다.
연구팀이 개발한 액체금속 복합 잉크는 원래 길이의 최대 12배(1200%)까지 늘려도 전기가 끊어지지 않으며, 공기 중에 1년 가까이 두어도 녹슬거나 성능이 거의 떨어지지 않는 높은 안정성을 보였다. 기존 금속과 달리, 이 잉크는 고무처럼 말랑하면서도 금속의 기능을 그대로 유지한다.
이러한 특성은 잉크가 마르는 과정에서 내부의 액체금속 입자들이 서로 연결돼 그물망 같은 금속 네트워크 구조를 스스로 형성하기 때문에 가능하다. 이 구조는 ‘메타물질’로, 잉크로 아주 작은 무늬를 반복해 인쇄함으로써 전파가 해당 구조를 만났을 때 설계된 방식대로 반응하도록 만든 인공 구조물이다. 그 결과 액체처럼 유연하면서도 금속처럼 튼튼한 성질을 동시에 갖게 된다.
제작 방법도 간단하다. 고온으로 굽거나 레이저로 가공하는 복잡한 공정 없이, 프린터로 인쇄하거나 붓으로 칠한 뒤 말리기만 하면 된다. 또한 액체를 말릴 때 흔히 발생하는 얼룩이나 갈라짐 현상이 없어, 매끄럽고 균일한 금속 패턴을 구현할 수 있다.
연구팀은 이 잉크의 성능을 입증하기 위해, 늘어나는 정도에 따라 전파를 흡수하는 성질이 달라지는 ‘신축성 메타물질 흡수체’를 세계 최초로 제작했다.
잉크로 무늬를 찍은 뒤 고무줄처럼 늘리기만 하면, 흡수하는 전파의 종류(주파수 대역)가 달라진다. 이는 상황에 따라 레이더나 통신 신호로부터 물체를 더 잘 숨길 수 있는 클로킹 기술로 이어질 수 있음을 보여준다.
이번 기술은 신축성, 전도성, 장기 안정성, 공정 단순성, 전자기파 제어 기능을 동시에 만족하는 획기적인 전자소재 기술로 평가된다.
김형수 교수는 “복잡한 장비 없이 프린팅 공정만으로도 전자기파 기능을 구현할 수 있게 됐다”며 “이 기술은 앞으로 로봇의 피부, 몸에 붙이는 웨어러블 기기, 국방 분야의 레이더 스텔스 기술 등 다양한 미래 기술에 활용될 것으로 기대된다”고 말했다.
이번 연구는 차세대 전자소재 분야에서 중요한 원천기술로 인정받아 윌리(Wiley) 국제 학술지‘스몰(Small)’에 2025년 10월호에 10월 16일자로 게재됐으며, 표지논문으로 선정되는 성과를 거두었다.
※ 논문명: J. Pyeon H. Lee, W. Choe, S. Park, H. Kim, "Versatile Liquid Metal Composite Inks for Printable, Durable, and Ultra-Stretchable Electronics," Small 2501829 (2025)
DOI: https://doi.org/10.1002/smll.202501829
※ 주저자 정보: 제1저자 편정수 박사, 공동저자 이현승 박사과정, 최원호 교수, 교신저자 김형수 교수, 박상후 교수
이 성과는 한국연구재단 개인기초 중견 연구 (MSIT: 2021R1A2C2007835)와 KAIST UP Program의 받아 수행되었다.
2025.12.16
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전산학부 윤성의 교수, 미국 컴퓨터학회(ACM) 특훈회원 선정
우리 대학 전산학부 윤성의 교수가 세계 최대 컴퓨터 과학 분야 학술 단체인 미국 컴퓨터학회(ACM, Association for Computing Machinery)의 ‘특훈회원(Distinguished Member)’으로 선정됐다.
ACM 특훈회원은 컴퓨터 및 정보기술 분야에서 15년 이상의 경력을 보유하고, 탁월한 연구 업적과 기술적 리더십을 통해 해당 분야 발전에 크게 기여한 연구자에게 주어지는 고위 회원 등급이다.
전 세계 약 11만 명의 ACM 회원 중 상위 10% 이내에 해당하는 인원만이 이 자격을 얻을 수 있으며, 매년 약 50~60명만이 엄선되는 매우 영예로운 자리다.
윤성의 교수는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 분야의 권위자로, ▲대용량 3D 모델을 초고속으로 처리하는 스케일러블 렌더링(Scalable Rendering) ▲물리 기반 시뮬레이션 및 데이터 생성 ▲AI·컴퓨터 비전 학습 기법 등에서 독창적인 연구 성과를 인정받아 이번 영예를 안았다.
윤 교수가 개발한 기술들은 현재 3D 그래픽스를 넘어 로보틱스, 자율주행, 시뮬레이션 기반 AI 등 미래 산업 전반의 핵심 기반 기술로 폭넓게 활용되고 있다.
윤 교수는 2007년 KAIST 부임 이후, 로봇 경로 계획 및 강화학습, 대규모 검색 기술 등 다양한 융합 연구를 주도해왔다. 이러한 연구 결과는 ACM SIGGRAPH, IEEE CVPR, ICRA 등 세계 최고 수준의 학회에서 꾸준히 발표되었으며, ‘Test-of-Time Award’와 ‘Best Paper Award’ 수상, 다수의 저널 초청 논문 선정 등을 통해 국제적 영향력을 입증해왔다.
윤 교수는 서울대학교에서 전산학 학·석사를 마치고 미국 노스캐롤라이나 대학교 채플힐(UNC–Chapel Hill)에서 박사학위를 받았다. 이후 미국 로렌스 리버모어 국립연구소(LLNL)에서 박사후연구원으로 재직하며 대규모 데이터 처리 기술을 연구한 바 있다.
2025.12.12
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명재욱 교수, 한국인 최초 ‘40세 미만 차세대 환경공학 리더’ 선정
우리 대학은 건설및환경공학과 명재욱 교수가 미국 환경공학 및 과학 아카데미(AAEES, American Academy of Environmental Engineers and Scientists)가 주관하는 ‘40세 미만 차세대 환경공학 리더(40 Under 40 Recognition Program)’의 한국인 최초 수상자로 선정됐다고 12일 밝혔다.
이 상은 AAEES가 매년 혁신적인 연구성과와 사회적 기여, 교육적 리더십을 갖춘 차세대 환경공학 연구자를 선정해 수여하는 상으로, 명 교수는 프로그램 출범 이후 처음으로 선정된 한국인이라는 점에서 수상 의미가 더욱 크다. 시상식은 2026년 4월 워싱턴 D.C.에서 열릴 예정이다.
AAEES는 공인 환경전문가 인증(PEE) 제도 운영과 정책 자문, 국제 학술 교류 등을 통해 글로벌 환경공학 분야를 선도하는 세계 최고 권위의 전문기관으로, 이번 수상은 국내 환경공학 및 지속가능성 연구의 국제적 위상을 크게 높인 것으로 평가된다.
플라스틱 쓰레기 증가와 온실가스 배출이 심화되는 가운데 기존 기술만으로는 이를 해결하는 데 한계가 드러나고 있는 상황에서, 명재욱 교수는 메탄(CH₄)과 이산화탄소(CO₂) 등 온실가스를 생분해성 플라스틱으로 전환하는 기술을 개발하며 학계와 산업계의 큰 주목을 받아왔다.
그의 연구는 환경미생물학과 재료과학을 융합해 온실가스를 고부가가치 바이오소재로 전환하는 새로운 산업 패러다임을 제시했다는 점에서 높은 평가를 받고 있다.
명 교수 연구팀은 온실가스를 소재로 바꾸는 미생물 대사 제어 기술과 플라스틱의 합성·분해 효율을 동시에 향상시키는 촉진 공정, 그리고 산업 현장에서 적용 가능한 파일럿 공정 설계 및 엔지니어링 기술을 확보해 온실가스 감축과 플라스틱 오염 문제를 동시에 해결할 수 있는 지속가능 순환기술 모델을 구축했다.
또한 연구팀은 이러한 기반기술을 확장해 해양에서 자연스럽게 분해되는 생분해성 코팅 소재, 생체적합성을 갖춘 바이오 기반 전자 소재, 산업용 3D 프린팅 필라멘트 등 다양한 응용 제품을 개발하며 기초 연구에서 응용·산업화까지 이어지는 전 주기 혁신을 실현했다.
이 같은 성과는 플라스틱 다운사이클링 문제와 온실가스 활용 기술의 경제성 한계를 동시에 극복할 수 있는 세계적 수준의 지속가능 기술 대안으로 평가되고 있다.
명 교수는 인재 양성에서도 뛰어난 성과를 보이고 있다. 그가 지도한 학생들은 미국화학회(ACS) 환경화학 우수 대학원생상, 대통령과학장학금, 머크 이노베이션 컵 프라이즈, 대한민국 인재상 등 국내외 주요 상을 수상하며 차세대 환경·지속가능성 연구자로 성장하고 있다.
또한 산업체와의 기술 협력, 특허, 공공기관 자문 등 다양한 활동을 통해 연구 성과를 사회 및 산업 생태계로 확장하며 지속가능 기술사업화의 선도 연구자로 자리매김하고 있다.
AAEES 선정위원회는 “명재욱 교수는 기술적 탁월성과 사회적 책임, 교육 리더십을 고루 갖춘 연구자이자 환경공학의 새로운 영역을 개척한 혁신자”라고 평가했다.
명 교수는 “이 수상은 함께 연구하고 도전해 온 학생들과 KAIST의 협력적 연구 문화가 있었기에 가능한 성과”라며, “지속가능한 자원순환 기술로 인류와 지구의 미래를 밝히는 데 기여하겠다”고 소감을 밝혔다.
2025.12.12
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KAIST-카카오뱅크, '설명 가능한 AI' 속도 11배 높였다. "금융 AI 신뢰도↑"
우리 대학 김재철AI대학원 최재식 교수 연구팀이 ㈜카카오뱅크(대표 윤호영)와 공동으로 인공지능(AI) 모델의 판단 근거를 실시간으로 설명할 수 있는 가속화 설명 기술을 개발했다고 밝혔다.
이번 연구 성과는 AI 모델의 예측 결과에 대한 기존 설명 알고리즘 대비 평균 8.5배, 최대 11배 이상 빠른 처리 속도를 달성해, 금융 서비스 등 실시간 의사결정이 필요한 분야에서 설명가능 인공지능(Explainable Artificial Intelligence, 이하 XAI) 기술의 실용화 가능성을 크게 높였다.
금융 분야에서는 AI 시스템이 내린 결정에 대한 명확한 설명이 필수적이다. 특히 대출 심사나 이상거래 탐지와 같이 고객의 권익과 직결된 서비스에서는 AI 모델의 판단 근거를 투명하게 제시해야 하는 규제 요구가 점차 강화되고 있다. 하지만 기존의 설명가능 인공지능(XAI) 기술은 정확한 설명을 생성하기 위해 수백에서 수천 개의 기준점(Baseline)을 반복 계산해야 하므로 막대한 연산 비용이 발생했다. 이는 실시간 서비스 환경에서 설명가능 인공지능 (XAI) 기술의 적용을 제약하는 주요 요인이었다.
최재식 교수 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 'ABSQR(Amortized Baseline Selection via Rank-Revealing QR)'이라는 설명 알고리즘 가속화 프레임워크를 개발했다. ABSQR은 AI 모델 설명 과정에서 생성되는 가치 함수 행렬(value function matrix)이 저차원 구조를 가진다는 점에 착안해, 수백 개의 기준점 중에서 핵심적인 소수만을 선별하는 방식을 도입했다. 기준점 개수에 비례하던 연산량을 선별된 중요 기준점 개수에만 비례하도록 획기적으로 줄여, 설명 정확도는 유지하면서도 계산 효율성을 극대화했다.
구체적으로 ABSQR은 두 단계로 작동한다. 첫 번째 단계에서는 특이값 분해(SVD)와 랭크 판별형 QR 분해(Rank-Revealing QR decomposition) 기법을 활용해 중요한 기준점들을 체계적으로 선별한다. 이는 기존의 무작위 샘플링 방식과 달 정보력 복원 유지를 목적으로 한 결정론적 선택 방법으로, 설명의 정확도를 보장하면서도 계산량을 획기적으로 줄일 수 있다. 두 번째 단계에서는 사전에 계산해둔 기준점의 가중치들을 클러스터 기반 검색을 통해 재사용하는 가속화 추론(amortized inference) 메커니즘을 도입해, 실시간 서비스 환경에서 모델 평가를 반복하지 않고도 모델의 예측 결과에 대한 설명을 제공할 수 있게 했다.
연구팀은 다양한 실제 데이터셋을 대상으로 한 실험을 통해 ABSQR의 우수성을 검증했다. 금융, 마케팅, 인구통계 등 5개 분야의 표준 데이터셋에 대한 테스트 결과, ABSQR은 모든 기준점을 사용하는 기존 설명 알고리즘 대비 평균 8.5배 빠른 처리 속도를 달성했으며, 최대 11배 이상의 속도 향상을 기록했다. 또한, 속도 향상에 따른 설명 정확도 저하를 최소화하여 기준 알고리즘 대비 최대 93.5%의 설명 정확도를 유지했다. 이는 실무 환경에서 요구되는 설명 품질을 충분히 만족하는 수준이다.
카카오뱅크 관계자는 "앞으로도 끊임없는 연구개발을 통해 금융 서비스의 신뢰도와 편의성을 높이고, 고객이 체감할 수 있는 혁신적인 금융 기술을 선보이겠다"고 밝혔다.
공동 제1 저자인 KAIST 이찬우, 박영진 연구원은 "금융 분야에서 실시간 적용을 위해 가장 중요한 과제인 가속화 문제를 해결한 방법론으로, 사용자에게 학습 모델에 대한 의사결정 원인을 실시간으로 제공할 수 있음을 입증했다"라고 연구의 의의를 설명했다. 이어 "이번 연구는 설명 알고리즘에서 불필요한 연산과 중요한 기준점 선택이 무엇인지에 대한 새로운 통찰을 제공하며, 설명 기술의 효율성 향상에 실질적으로 기여할 것"이라고 덧붙였다.
KAIST 김재철AI대학원 이찬우, 박영진 박사 과정 연구원과 카카오뱅크 금융기술연구소 이현근, 유예은 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 정보 및 지식 관리 분야의 세계 최고 권위 학술대회인 'CIKM 2025(ACM International Conference on Information and Knowledge Management)'에서 11월 12일에 발표되었다.
※ 논문명: Amortized Baseline Selection via Rank-Revealing QR for Efficient Model Explanation
※ 저자 정보:
- 공동 제1저자: 이찬우(KAIST 김재철AI대학원), 박영진(KAIST 김재철AI대학원), 이현근(카카오뱅크), 유예은(카카오뱅크)
- 공저자: 한대희(카카오뱅크), 최준호(KAIST 김재철AI대학원), 김건형(KAIST 김재철AI대학원)
- 교신저자: 김나리(KAIST 김재철AI대학원), 최재식(KAIST 김재철AI대학원)
※ DOI: https://doi.org/10.1145/3746252.3761036
한편, 이번 연구성과는 카카오뱅크의 산학 연구과제 ‘금융분야 설명가능 인공지능 알고리즘 고도화 연구’와 과기정통부·정보통신기획평가원(IITP)의 지원 과제 ‘플러그앤플레이 방식으로 설명가능성을 제공하는 인공지능 기술 개발 및 인공지능 시스템에 대한 설명 제공 검증'를 통해 수행됐다.
2025.12.11
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문어 다리처럼 감싸는 3D 마이크로 LED로 췌장암만 정밀 타격
진단이 어렵고 치료가 까다로워 ‘암 중의 암’으로 불리는 췌장암은 5년 생존율이 10%대에 불과한 대표적 난치암이다. 이런 가운데 한국 연구진이 췌장을 감싸 빛으로 암세포를 제거하는 새로운 초소형 LED 장치를 개발해 췌장암 치료에 성공했다.
우리 대학은 신소재공학과 이건재 교수 연구팀이 UNIST 권태혁 교수 연구팀과 공동 연구를 통해, 췌장 전체를 둘러싸며 빛을 직접 전달하는 ‘3차원 마이크로 LED’ 장치 개발에 성공했다고 11일 밝혔다.
췌장암은 2기부터 종양 주변에 단단한 방어막(종양 미세환경)이 생겨 수술이 어렵고, 항암제·면역세포도 침투하기 힘들어 치료 성공률이 극히 낮다.
최근 이를 극복할 대안으로 광역동치료(Photodynamic Therapy)가 주목되고 있다. 암세포에만 붙는 약물(광감각제)에 빛을 쏘아 암 조직을 파괴하는 방식이다. 그러나 기존 레이저로는 췌장처럼 깊은 장기까지 빛을 전달하기 어려웠고, 강한 빛은 정상 조직을 손상시키는 문제가 있었다.
연구팀은 이 한계를 해결하기 위해 문어 다리처럼 자유롭게 휘어지고 췌장 표면에 밀착되는 3차원 마이크로 LED 장치를 고안했다. 이 장치는 췌장 모양에 맞춰 스스로 감싸며 약한 빛을 오래·고르게 전달해 정상 조직은 보호하고 암세포만 정밀하게 제거한다.
실제 살아있는 쥐에 적용한 결과, 3일 만에 종양 섬유조직이 64% 감소했고, 손상됐던 췌장 조직이 정상 구조로 회복되는 효과가 확인됐다.
UNIST 권태혁 교수는 “이번 연구는 기존 광치료의 ‘깊은 조직 전달’ 한계를 뛰어넘었다”며 “난치암을 대상으로 한 면역 기반 치료 전략 확장에 중요한 발판이 될 것”이라고 말했다.
KAIST 이건재 교수는 “췌장암 치료의 가장 큰 장벽인 종양 미세환경을 직접 제거하는 새로운 광치료 패러다임을 제시했다는 점에서 큰 의의가 있다”며 “연구팀은 본 기술의 완성도는 확인하였고 AI 기반으로 췌장암 종양 상태를 실시간 분석해 맞춤형 치료가 가능한 플랫폼으로 발전시키고 임상 적용을 위한 파트너를 찾아 상용화하고 싶다”고 밝혔다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 메터리얼즈(Advanced Materials)’ 12월 10일 자 표지논문으로 게재되었다.
※ 논문명: Deeply Implantable, Shape-Morphing, 3D MicroLEDs for Pancreatic Cancer Therapy
DOI: https://doi.org/10.1002/adma.202411494
저자정보: 김민서 석-박사 통합과정(공동1저자, KAIST), 이재희 박사(공동1저자, KAIST), 이채규 박사 (공동1저자, UNIST), 권태혁 교수 (교신저자, UNIST), 이건재 교수(교신저자, KAIST)
이번 연구는 글로벌 생체융합 인터페이싱 소재 센터(선도연구센터)와 국립암센터의 지원을 받아 수행되었다.
2025.12.11
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‘10년 후의 나를 만났다’...산업디자인 전시 개최
우리 대학은 산업디자인학과가 오는 12월 13일부터 20일까지 8일간 서울 노들섬 갤러리에서 ‘전환 속의 프로그램 가능한 디자인(In Transition: Programmable Design)’ 전시를 개최한다고 10일 밝혔다.
이번 전시는 디자인과 공학의 융합을 기반으로 한 17점의 실험적 연구 작품을 선보이며, 미래 산업과 생활에 대한 새로운 가능성을 탐색한다.
전시 작품은 KAIST 산업디자인학과 교수진과 학부생이 직접 디자인·개발한 결과물로, 프로그램 가능한 디자인(programmable design)을 핵심 주제로 디자인·기술·공학·사용자 경험이 결합된 다양한 형태의 작업을 관람객이 직접 보고 체험할 수 있도록 구성됐다.
특히 관람객 참여형 프로젝트가 다수 포함돼 눈길을 끈다.
남택진 교수 연구팀은 LG CX Center와 협력해 ‘미래 추억 스튜디오(RoF, Reminiscences of Futures Studio)’를 선보인다. 이 작품은 AI 기술을 활용해 10년 후의 나를 시각적으로 재현하고, 그 미래의 나와 대화를 나누는 인터랙티브 경험을 제공한다. 관람객은 기술이 확장하는 개인의 미래 경험을 감각적으로 체감하고, 시간·기억·정체성에 대한 새로운 관점을 탐색할 수 있다.
이와 함께 양혜원 학생의 맞춤형 공동 주거 매칭 서비스 앱 ‘집합’, 김희진 학생의 ADHD인을 위한 실시간 상호작용 AI 수행 코치 앱‘두두(doodo)’ 등 미래 삶의 변화와 산업·환경의 재해석을 담은 다양한 연구 기반 디자인 작품도 함께 전시된다.
전시 오프닝은 12월 13일 오후 4시에 열리며, 이어 KAIST 강이룬 교수와 국립싱가포르대학교(NUS) 문공평 교수의 토크 세션이 마련된다. 두 전문가는 디자인과 기술이 만들어 낼 미래 변화와 가능성에 대해 심도 있는 대화를 나눌 예정이다.
전시를 총괄 기획한 이창희 산업디자인학과 교수는 “이번 전시는 디자인이 기술과 만날 때 상상하고 구현할 수 있는 미래를 실험하는 장”이라며 “프로그램 가능한 디자인(programmable design)이라는 키워드를 통해 변화하는 환경 속에서 디자인의 새로운 역할을 함께 고민하고자 했다”고 설명했다.
또한 석현정 산업디자인학과 학과장은 “KAIST의 디자인·과학기술 융합 교육 성과를 집약한 전시다. 기술적 창의성과 사회적 감수성을 함께 탐구한 과정을 담았으며, 미래 디자인의 방향을 함께 상상하는 계기가 되길 바란다.”고 말했다.
이번 전시는 오전 10시부터 오후 7시까지, 모든 시민에게 무료로 공개된다. 기술·디자인 융합에 관심 있는 연구자, 학생, 기업 관계자는 물론 일반 관람객도 미래 디자인과 기술이 만들어 낼 변화 가능성을 직접 체험할 수 있다. 일상에서 한발 앞서 미래를 상상해보고 싶은 사람이라면 누구나 부담 없이 찾을 수 있는 전시다.
2025.12.10
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AI로 인간 집단행동 예측! 세계 최고 학회에서 1위.. 23년 만의 쾌거
우리 대학은 김재철AI대학원 신기정 교수 연구팀이 개인의 나이, 역할 등 특성이 집단 관계에 미치는 영향을 분석해 복잡한 사회 집단행동을 예측하는 획기적인 AI 기술을 개발했다고 9일 밝혔다.
연구팀은 이 기술로 미국전기전자학회(IEEE) 주관 세계적 데이터마이닝 학술대회 'IEEE ICDM'에서 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상하는 쾌거를 이루었다. 이는 전 세계 785편 중 단 1편에게만 주어지는 최고 권위의 상으로, 한국 대학 연구팀으로서는 23년 만의 수상으로 KAIST가 다시 한 번 세계 연구 무대에서 기술 리더십을 입증했다.
오늘날 온라인 커뮤니티·연구 협업·단체 채팅 등 다수가 동시에 참여하는 집단 상호작용은 사회 곳곳에서 폭발적으로 늘고 있다. 그러나 이러한 집단 행동이 어떤 구조로 형성되고, 개인의 특성이 어떻게 영향을 미치는지를 동시에 정밀하게 설명해 내는 기술은 부족했다.
신기정 교수 연구팀은 이 한계를 뛰어넘기 위해 개인 특성과 집단 구조를 실제처럼 맞물리게 재현하는 AI 모델 ‘NoAH(Node Attribute-based Hypergraph Generator)’를 개발했다.
NoAH는 사람들의 특징이 모이면 어떤 그룹 행동이 만들어지는지를 설명하고 흉내내는 인공지능이다. 예를 들어, 어떤 사람이 어떤 관심사를 갖고 있는지, 어떤 역할을 하는지 등의 정보들이 실제로 어떻게 모여서 그룹 행동을 만들어 내는지를 분석해 그대로 재현할 수 있다.
그래서 NoAH는 사람의 성향과 관계를 동시에 반영해 ‘현실 같은 집단 행동’을 만들어 내는 AI로, 전자상거래에서의 구매 조합, 온라인 토론의 확산 과정, 연구자들의 논문 공저 네트워크 등 다양한 실제 집단 행동을 기존 모델보다 훨씬 더 사실적으로 재현하는 것으로 나타났다.
신기정 교수는 “이번 연구는 집단의 구조뿐 아니라 개인의 특성까지 함께 고려해, 복잡한 상호작용을 입체적으로 이해할 수 있는 새로운 AI 패러다임을 열었다”며 “온라인 커뮤니티, 메신저, 소셜 네트워크 분석 등이 한층 정밀해질 것”이라고 말했다.
이번 연구는 신기정 교수와 KAIST 김재철AI대학원 소속 전재완·윤석범 석사과정, 최민영·이건 박사과정으로 구성된 연구팀이 수행하였으며, IEEE ICDM에서 11월 18일 자 발표하였다.
※논문명: Attributed Hypergraph Generation with Realistic Interplay Between Structure and Attributes
논문원본: https://arxiv.org/abs/2509.21838
한편, 신 교수 연구팀은 이번 수상 논문을 포함해 올해 IEEE ICDM에서 총 네 편의 논문을 발표했다. 또한 2023년에도 같은 학술대회에서 상위 4등인 Best Student Paper Runner-up을 수상한 바 있다.
이 성과는 정보통신기획평가원의 지원을 받은 AI 연구거점 프로젝트, 인공지능 대학원 지원(KAIST), 인공지능 에이전트 협업기반 신경망 변이 및 지능 강화 기술 개발 과제의 지원을 받았다.
2025.12.09
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'나노 물방울 기술'로 초미세먼지 99.9% 제거하다
우리 대학 연구진이 ‘나노 물방울이 먼지를 붙잡는 기술’과 ‘스스로 물을 끌어올리는 나노 스펀지 구조’를 결합해, 필터 없이도 나노 물방울로 먼지를 제거하고 스스로 물을 공급하며 오랫동안 조용하고 안전하게 작동하는 새로운 물 기반 공기청정기 기술을 개발해 화제다.
우리 대학은 신소재공학과 김일두 교수와 기계공학과 이승섭 교수 공동연구팀이 필터 없이 초미세먼지를 빠르게 제거하고, 오존이 발생하지 않으며 초저전력으로 구동되는 새로운 물 정전 분무 기반 공기정화 장치를 개발했다고 8일 밝혔다.
연구팀은 이번 장치가 기존 공기청정기의 한계를 넘어 필터 교체가 필요 없고 오존도 발생하지 않으면서, 머리카락 굵기의 약 1/200에 불과한 PM0.3(지름 0.3㎛) 이하 크기의 극초미세먼지까지 단시간에 제거할 수 있음을 확인했다. 또한 장시간 사용해도 성능 저하가 없는 높은 안정성과 내구성도 동시에 입증했다.
이 장치는 이승섭 교수의 ‘오존 없는 물 정전분무(electrospray)’ 기술과 김일두 교수의 ‘고흡습 나노섬유(hygroscopic nanofiber)’ 기술을 결합해 탄생했다.
장치 내부에는 고전압 전극, 물을 스스로 끌어올리는 나노섬유 흡수체, 모세관 현상으로 물을 이동시키는 폴리머 미세채널이 포함되어 있다. 이 구조 덕분에 펌프 없이도 물이 자동으로 공급되는 자기펌핑(self-pumped) 구조가 구현되며, 장시간 안정적인 물 정전분무가 가능하다.
연구팀이 0.1 m³실험 챔버에서 시험한 결과, 이 장치는 PM0.3~PM10 범위의 다양한 입자를 20분 내 99.9% 제거했다. 특히 기존 필터식 공기청정기로 제거가 어려운 PM0.3 극초미세먼지도 5분 내 97% 제거하는 뛰어난 성능을 보였다.
30회 연속 테스트와 50시간 연속 구동에서도 성능 저하 없이 안정적으로 작동했으며, 전력소모는 스마트폰 충전기보다도 적은 수준의 전력인 약 1.3W로 기존 헤파(HEPA,High Efficiency Particulate Air, 미세먼지를 매우 잘 걸러주는 고성능 공기필터) 기반 공기청정기의 약 1/20 수준에 불과했다.
또한 필터가 없어 공기 흐름의 압력손실이 없고 소음도 거의 발생하지 않는다.
이번 기술은 오존이 전혀 발생하지 않으면서도 고효율 정화 성능을 유지해, 차세대 친환경 공기정화 플랫폼으로의 가능성을 제시했다.
특히 필터 교체 비용 제거, 초저전력 구동, 장시간 안정성 확보 등의 장점을 통해 실내 환경뿐 아니라 차량용·클린룸·휴대형·웨어러블 공기정화 모듈 등 다양한 분야로의 확장이 기대된다.
이 기술은 이승섭 교수의 연구실 창업기업인 ㈜A2US를 통해 사업화가 진행 중이다.
㈜A2US는 CES 2025 혁신상을 수상했으며, 2026년 휴대용 공기청정기 제품을 출시할 예정이다. 해당 제품은 나노 물방울만으로 미세먼지 제거뿐 아니라 냄새 제거 및 병원균 살균 기능도 갖추고 있다.
이번 연구는 채지환 박사과정(KAIST 기계공학과), 조유장 박사(KAIST 신소재공학과)가 공동 제1저자로 참여했으며, 이승섭 교수(기계공학과)와 김일두 교수(신소재공학과)가 교신저자로 참여했다.
연구 결과는 재료과학 및 나노기술 분야에서 세계적 권위를 인정받는 와일리(Wiley)사의 국제 학술지 어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials, AFM)에 논문으로 11월 14일 자 게재되었다.
※ 논문명: Self-pumped Hygroscopic Nanofiber Emitter for Ozone-free Water Electrospray-based Air Purification, DOI: 10.1002/adfm.202523456
본 연구는 한국연구재단 과학기술정보통신부, KAIST-MIT 미래 에너지 선도연구센터 (AI-로보틱스 기반 에너지 소재 혁신) 사업의 지원을 받아 수행되었다.
2025.12.08
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