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KAIST 교원 7명, 2026년도 한국차세대과학기술한림원 회원 선출
우리 대학 교원 7명이 한국과학기술한림원이 발표한 2026년도 한국차세대과학기술한림원회원으로 선출됐다. 이번 선정으로 KAIST 젊은 연구자들의 연구 역량과 차세대 과학기술 리더로서의 성장 가능성이 다시 한번 인정받았다.
이번에 선출된 우리 교원은 이학부에서 김유식 생명화학공학과 교수, 이윤미 화학과 교수, 공학부에서 강기범 신소재공학과 교수, 김주영 전기및전자공학부 교수, 심기동 기계공학과 교수, 황보제민 기계공학과 교수, 의약학부에서 감태인 뇌인지과학과 교수 등 총 7명이다.
한국차세대과학기술한림원은 2017년 출범한 국내 유일의 영아카데미로, 만 45세 이하의 우수한 과학자를 선발해 과학기술 정책 제언과 국내외 학술 교류 활동을 수행하고 있다. 회원 선발은 학문적 우수성과 더불어 박사학위 이후 국내에서 독립 연구자로 이룬 성과를 중점적으로 평가한다.
2026년도 한국차세대과학기술한림원 회원은 만 43세 이하 연구자 가운데 학문적 성과가 뛰어난 과학자를 선발했으며, 우리나라 과학기술의 미래 경쟁력을 이끌 차세대 리더로서의 성장 가능성을 중점적으로 고려해 최종 선정됐다.
2025.12.17
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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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제5회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회 성료
우리 대학 제조AI빅데이터센터는 중소 제조기업의 현장 애로사항을 인공지능(AI) 기반 분석으로 해결한 ‘제5회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회’ 시상식을 성공적으로 개최했다고 16일 밝혔다.
중소벤처기업부가 주관하고 스마트제조혁신추진단과 KAIST 제조AI빅데이터센터가 공동으로 주최한 이번 시상식은 제조데이터를 활용한 인공지능 분석 성과를 공유하고, 우수한 연구 결과를 도출한 참가팀의 노력을 격려하기 위해 마련됐다. 특히 실제 제조 현장 문제를 데이터와 AI로 해결하고자 한 참가자들의 성과를 조명하고, 제조AI 분야의 미래 인재들이 서로의 경험을 나누는 의미 있는 자리로 진행됐다.
이번 시상식에는 제조데이터 기반 인공지능 분석을 통해 우수한 성과를 거둔 참가팀들이 참석해 그동안의 연구 과정과 성과를 공유했으며, 산업 현장 적용 가능성과 확장성을 갖춘 제조AI 사례들이 소개됐다. 이를 통해 제조AI가 연구 수준을 넘어 실제 산업 현장에서 활용될 수 있는 기술로 자리 잡고 있음을 확인하는 계기가 됐다.
시상식에 앞서 진행된 특별강연에는 제1회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회 최우수상 수상자인 국립경상대학교 컴퓨터공학과 부석준 교수가 연사로 나섰다. 부 교수는 대학원생 시절 본 경진대회에 참가해 연구 성과를 축적했던 경험을 바탕으로, 제조데이터 기반 인공지능 연구의 중요성과 연구자로서의 성장 과정, 그리고 제조AI 분야에서 지속적으로 도전해 온 자신의 경험을 진솔하게 전달했다. 특히 과거 경진대회 수상자가 현재는 연구자이자 교육자로서 무대에 올라 후배들에게 경험을 전한 이번 강연은, 본 경진대회가 단발성 행사가 아닌 인재 성장의 선순환 구조를 형성하고 있음을 상징적으로 보여주는 시간이었다.
이번 경진대회 결과, 대상(중소벤처기업부 장관상)은 채민즈 팀(울산과학기술원, 무소속) 이종민, 송채원이 수상했다. 채민즈 팀은 물리식 기반 시계열 회귀모델을 활용해 열처리 공정의 불량률을 예측하는 제조AI 분석 모델을 제안했으며, 아이디어의 독창성과 기술적 완성도는 물론 향후 다양한 제조 공정으로 확장 가능한 점에서 높은 평가를 받았다.
이어 522 팀과 PhysicsAI 팀이 최우수상(KAIST 총장상)을 수상했으며, 브로콜리단 팀과 음파음파 팀은 우수상(스마트제조혁신추진단장상), SynAIgy, 크림모카빵, Deathtiny 팀은 장려상(KAIST 제조AI빅데이터센터 본부장상)을 각각 수상했다. 수상팀들은 제조데이터를 기반으로 한 문제 정의 능력과 인공지능 분석 모델 설계 역량을 인정받았다.
KAIST 제조AI빅데이터센터장 김일중 교수는 “제조 도메인 특화 AI는 중소·중견 제조기업의 경쟁력 향상을 위한 핵심기술이다”라며, “KAIST 제조AI빅데이터센터는 KAMP 운영기관으로서 차세대 제조AI를 기반으로 대한민국 제조업이 세계를 선도할 수 있도록 지속해서 노력하겠다”라고 말했다.
KAIST 제조AI빅데이터센터 김흥남 교수는 “이번 시상식은 실제 제조데이터를 바탕으로 현장 문제를 정의하고, 이를 인공지능 기술로 해결한 성과를 공유하는 자리였다”며, “특히 제1회 대회 수상자가 연사로 참여해 후배들에게 자신의 경험을 전한 것은 제조AI 인재 양성과 확산이라는 본 경진대회의 취지를 잘 보여주는 사례”라고 밝혔다.
한편, 대상 수상팀에는 상장과 함께 상금 1,000만 원이 수여됐으며, 최우수상 수상 2개 팀에는 각 500만 원, 우수상 2개 팀에는 각 300만 원, 장려상 3개 팀에는 각 100만 원의 상금이 각각 지급됐다.
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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2026학년도 학사과정 합격자 발표 “입학해 마음껏 놀아라” ...이광형 총장 “All A 학점이 목표라면 KAIST 아냐”
우리 대학은 2026학년도 학사과정 수시 입학전형 합격생을 대상으로 축하 메시지를 전하며, 도전과 실패를 장려하는 KAIST만의 교육 철학과 글로벌 인재 양성 비전을 전했다고 15일 밝혔다.
2026학년도 KAIST 학사과정 입시에서는 창의·도전·배려라는 KAIST 핵심가치와 인재상을 바탕으로 미래 과학기술 인재를 선발했으며, 학문 간 경계를 넘는 융합형 인재 양성에 초점을 맞춘 교육을 강화할 계획이다. 최근 KAIST 수시 지원 증가세는 AI·반도체·우주·바이오 등 첨단 기술 경쟁 속에서 국가 경쟁력을 이끌 과학기술 인재의 중요성이 커지고 있음을 보여준다.
이광형 총장은 축하 메시지를 통해 “KAIST는 친구들과 함께 마음껏 놀고 공부하며, 창업도 해보고 실패도 해볼 수 있는 곳”이라며, “KAIST는 ‘괴짜들의 놀이터’로, 어떤 일이든 시도해 볼 수 있는 학교”라고 강조했다.
특히 “실패를 두려워하지 말고, 실패의 경험을 잘 정리해 공유하면 ‘실패상’을 받을 수도 있다”며 도전 중심의 학문 문화를 소개했다.
이 총장은 “KAIST는 창의와 탐구 정신으로 새로운 길을 개척하고 세상을 바꾸고 도전하고 싶은 학생에게 딱 맞는 학교다. 모든 과목에서 A 학점을 받거나 안정된 직장 취업을 목표로 하는 학생은 안 오셔도 된다”라며, “남이 시키는 일보다 스스로 문제를 정의하고 정해진 틀을 넘어 도전하고 싶은 학생이라면 KAIST에 꼭 와야 한다”고 강조했다.
또한 “KAISTian에게 도전의 한계는 상상력뿐”이라며, “총장으로 재임하는 동안 학생들이 제안한 아이디어를 단 한 번도 거절한 적이 없다”고 밝혀, 학생 주도의 자유로운 도전 환경을 강조했다.
글로벌 교육 환경에 대해서도 언급했다. 이 총장은 “KAIST는 더 이상 국내 대학이 아니라, 세계를 무대로 공부하고 연구하며 활동할 수 있는 플랫폼”이라며, “미국 뉴욕대학교(NYU)와의 조인트 캠퍼스 운영, 실리콘밸리 캠퍼스 확보, 100여 개 해외 대학과의 교환학생 프로그램을 통해 학생들의 글로벌 경험을 적극 지원하고 있다”고 설명했다.
한편 KAIST는 AI 시대를 선도할 핵심 인재 양성을 위해 최근 국내 최초로 AI대학을 설립하고, 인공지능 전 분야를 아우르는 교육·연구 체계를 본격적으로 구축하고 있다. AI대학은 학사부터 대학원까지 연계된 교육과정을 통해 차세대 AI 리더를 체계적으로 육성할 예정이다.
아울러 KAIST는 과학기술 교육과 더불어 인문·문화·예술 분야 소양 교육도 강화하고 있다. 디지털인문사회, 경제학, 문화기술, 지식재산, 과학기술정책, 기업가정신, 미래전략 등 7개 인문사회 부전공 과정을 운영하고 있으며, 교내 미술관과 다수의 갤러리, 정기적인 공연·문화 행사를 통해 학생들의 상상력과 창의성을 넓히고 있다.
또한 KAIST는 ‘등산(登山)장학금’을 통해 성적·소득과 무관하게 지정 코스를 완주한 학생에게 연간 최대 70만 원을 지원, 도전과 균형 있는 성장을 장려하고 있다.
이광형 총장은 “여러분과 함께 21세기 미래를 개척할 것을 생각하니 벌써부터 가슴이 뛴다”며, “KAIST에서 각자 고유한 빛깔을 지닌 ‘별’로 성장해 세계 무대에서 활약하길 기대한다”고 합격생들에게 응원의 메시지를 전했다.
2025.12.15
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문지캠퍼스에 글로벌 바이오 허브 ‘첨단의과학 동물실험동’ 준공
우리 대학은 의과학연구센터가 15일 오후 대전 문지캠퍼스에서 ‘첨단의과학 동물실험동’ 준공식을 열어, 문지캠퍼스를 세계적 바이오메디컬 연구 허브로 육성하기 위한 본격적인 행보에 나설 예정이라고 15일 밝혔다.
이번 준공식에는 이광형 총장을 비롯해 교직원·학생·공사 관계자 등 100여 명이 참석해 KAIST 의과학 연구의 새로운 도약을 축하할 예정이다. 행사는 경과보고를 시작으로 총장 축사, 테이프 커팅, 수목 식재, 최신 연구시설 투어 순으로 진행될 예정이다.
총사업비 300억 원이 투입된 ‘첨단의과학 동물실험동’은 문지캠퍼스 내에 연면적 6,585.36㎡(1,992.07평) 규모로 건립돼 축구장 1개 면적과 맞먹는 국내 최대급 동물 연구 인프라를 갖췄다. 지상 1~4층으로 구성된 이 시설은 국제 기준을 충족하는 최고 수준의 연구 환경을 구현했다.
실험동의 핵심은 완전한 청정 환경이다. 건물 전반에 SPF(Specific Pathogen Free) 등급을 적용해 청정 상태를 유지하며, 층별로 용도를 세분화했다. ▲1층 행동·대사·영상 분석 구역 ▲2층 일반 실험 구역 ▲3층 계통 보존 구역 ▲4층 감염 동물 실험이 가능한 생물안전 2등급(ABSL-2) 구역 등으로 꾸며져 연구 효율을 극대화했다.
특히 14,000개의 사육 케이지(IVC)를 갖춰 최대 약 7만 마리의 실험 동물을 동시에 사육할 수 있는 국내 단일 시설 최대 규모를 자랑한다. 개별 환기 시스템(IVC)과 자동급수시스템 등 ‘스마트 사육 시스템’을 구축해 연구 데이터의 신뢰성을 높이고 동물 복지도 강화했다.
이번 실험동 준공은 문지캠퍼스가 KAIST의 바이오메디컬 특화 캠퍼스로 본격 전환됐음을 알리는 신호탄이다. KAIST는 본원에 있던 의과학대학원과 의과학연구센터를 문지캠퍼스로 올해 초 이전했고, 이곳을 의사과학자 양성의 중심지이자 혁신 신약과 첨단 의료기술 개발의 전진기지로 키울 계획이다.
문지캠퍼스는 이미 ‘준비된 바이오 클러스터’로 평가된다. 주변에 알테오젠, 리가켐바이오, 펩트론 등 국내 대표 바이오 기업이 밀집해 있고, 대전시가 추진 중인 ‘원천동 첨단바이오메디컬 혁신지구’와도 인접해 산·학·연·병이 자연스럽게 연결되는 생태계를 갖추고 있다.
우리 대학은 새 인프라를 교내 연구진뿐 아니라 바이오 벤처에도 개방해 기초 연구 → 창업 → 신약 개발 → 기술사업화로 이어지는 선순환을 구축한다는 목표다. 실제로 KAIST는 난치성 뇌전증 치료제를 7,500억 원 규모로 기술 이전한 소바젠을 비롯해 이노크라스, 아이빔테크놀로지, 토모큐브, 엔젤로보틱스 등 여러 교원 창업 사례를 보유하고 있다.
새 실험동에서는 유전자 변형 마우스 제작, 인간 질환 모델링, 신약 후보 효능 평가 등 고난도 연구가 가능해져 뇌과학·면역학·암 등 다양한 분야에서 세계적 성과 창출이 기대된다.
김필한 의과학연구센터장은 “공간 한계를 해결하고 글로벌 기준의 첨단 바이오 연구 환경을 갖추게 됐다”며 “데이터 신뢰도와 경쟁력이 대폭 강화돼 대형 연구 수행에 큰 도움이 될 것”이라고 말했다.
이광형 KAIST 총장은 “이번 준공은 KAIST가 바이오 헬스 글로벌 리더로 도약하는 전환점”이라며 “문지캠퍼스를 세계적 바이오메디컬 클러스터로 키우겠다”고 강조했다.
2025.12.15
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콧속에 뿌렸더니 호흡기 바이러스 잡았다
독감이나 코로나19처럼 종류가 다양하고 변이가 빠른 호흡기 바이러스는 백신만으로 완벽히 막기 어렵다. 우리 대학 연구팀이 이 문제를 해결하기 위해 기존 인터페론-람다 치료제가 지녔던 ‘열에 약하고 코 점막에서 금방 사라지는’ 한계를 AI 기술로 극복한 비강(콧속) 투여형 항바이러스 플랫폼을 개발하는데 성공했다.
우리 대학은 생명과학과 김호민 교수, 정현정 교수, 의과학대학원 오지은 교수 공동 연구팀이 AI로 인터페론-람다 단백질을 안정적으로 재설계하고, 이를 비강 점막에 잘 확산하고, 오래 머물게 하는 전달 기술과 결합해 다양한 호흡기 바이러스를 범용적으로 예방할 수 있는 기술을 구현했다고 15일 밝혔다.
인터페론-람다(IFN-λ)는 우리 몸이 바이러스 감염을 막기 위해 스스로 만드는 선천면역 단백질로, 감기·독감·코로나19와 같은 호흡기 바이러스 차단에서 중요한 역할을 한다. 하지만 이를 치료제로 만들어 비강에 투여할 경우 열·분해효소·점액·섬모운동에 취약해 실제 효능이 제한되는 문제가 있었다.
연구팀은 AI 단백질 설계 기술을 이용해 인터페론-람다의 구조적 약점을 정밀하게 보완했다.
먼저, 단백질의 헐거운 루프(loop) 구조로 흔들리던 부분을 단단한 스프링처럼 고정되는 나선형(helix) 구조로 바꿔 안정성을 크게 높였다.
또한 단백질끼리 서로 달라붙어 덩어리(뭉침)가 생기는 문제를 막기 위해 표면을 물과 잘 섞이도록 설계하는‘표면 엔지니어링’을 적용했고, 단백질 표면의 당사슬(glycan) 구조를 추가하는‘글라이코엔지니어링(glycoengineering)’을 도입해 단백질을 한층 튼튼하고 안정하게 재설계했다.
그 결과 새롭게 제작된 인터페론-람다는 50℃에서 2주를 버틸 만큼 안정성이 대폭 향상되었으며, 끈적한 비강 점막에서도 빠르게 확산 되는 특성을 보였다.
연구팀은 여기에 단백질을 ‘나노리포좀(nanoliposome)’이라는 미세 캡슐에 담아 보호하고, 그 표면을 ‘저분자 키토산(chitosan)’으로 코팅해 코 점막에 오래 붙어 있도록 점막 부착력(mucoadhesion)을 크게 강화했다.
이 전달 플랫폼을 인플루엔자 감염 동물 모델에 적용한 결과, 콧속 바이러스가 85% 이상 감소하는 강력한 억제 효과가 확인됐다.
이 기술은 간단히 코에 뿌리는 것만으로 바이러스 감염을 초기에 차단할 수 있는 점막 면역 플랫폼으로, 계절성 독감은 물론 예기치 못한 신·변종 바이러스에도 신속히 대응할 새로운 치료 전략으로 기대된다.
김호민 교수는 “AI 기반 단백질 설계와 점막 전달기술로 기존 인터페론-람다 치료제의 안정성과 체류 시간 한계를 동시에 극복했다”며 “고온에서도 안정적이고 점막에 오래 머무르는 이번 플랫폼은 엄격한 냉장 유통시스템(콜드체인) 인프라가 부족한 개발도상국에서도 활용 가능한 혁신 기술로, 다양한 치료제·백신 개발로의 확장성이 크다. 또한 AI 단백질 설계부터 약물 전달 최적화, 감염 모델을 통한 면역 평가까지 다학제 융합 연구가 만들어낸 의미 있는 성과”라고 밝혔다.
이번 연구에는 KAIST 이노코어(InnoCORE) AI-혁신신약연구단 윤정원 박사, 생명과학과 양승주 박사, 의과학대학원 권재혁 박사과정 학생이 공동 제 1저자로 참여했으며, 연구 결과는 저명 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science, 11월 20일)'와‘바이오머터리얼즈 리서치(Biomaterials Research, 11월 21일)’에 연달아 게재됐다.
※ 논문명 : Computational Design and Glycoengineering of Interferon-Lambda for Nasal Prophylaxis against Respiratory Viruses, Advanced Science, DOI: 10.1002/advs.202506764
※ 논문명 : Intranasal Nanoliposomes Delivering Interferon Lambda with Enhanced Mucosal Retention as an Antiviral, Biomaterials Research, DOI: 10.34133/bmr.0287
한편 이번 연구는 KAIST 이노코어 프로그램(InnoCORE, AI-혁신신약연구단), 한국연구재단(NRF) 중견연구자지원사업 및 바이오의료기술개발사업, 한국 보건 산업진흥원(KHIDI) 보건의료기술연구개발사업, KAIST 대규모 융합연구소 운영사업, 기초과학연구원(IBS)의 지원을 받아 수행되었다.
2025.12.15
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‘뇌처럼 배우는 AI’ 가능성 열렸다...인간 전두엽의 학습 비밀 규명
사람은 갑작스러운 변화가 닥쳐도 금세 계획을 새로 세우고 목표를 조정하는 안정성과 유연성을 동시에 갖추고 있다. 그러나 이세돌 기사와 대국을 펼친 알파고를 비롯해 로봇 분야에 널리 사용되는 모델 프리 AI는 이러한 두 능력을 함께 구현하지 못한다. 우리 대 연구팀은 그 이유가 전두엽의 독특한 정보 처리 방식에 있으며, 이 원리가 ‘뇌처럼 유연하고 안정적인 AI’를 만들 핵심 열쇠가 될 수 있음을 규명했다.
우리 대학은 뇌인지과학과 이상완 교수 연구팀이 IBM AI 연구소와 함께 인간의 뇌가 목표 변화와 불확실한 상황을 처리하는 방식을 규명하고, 차세대 AI 강화학습이 나아가야 할 방향을 제시했다고 14일 밝혔다.
연구팀은 기존 강화학습 모델들이 목표가 바뀌는 상황에서는 안정성이 떨어지고, 환경이 불확실하면 유연성이 부족해지는 한계가 있지만 인간은 두 요소를 동시에 달성한다는 점을 집중했다. 연구팀은 이 차이가 전두엽이 정보를 표현하는 방식 자체에서 비롯된다고 보았다.
뇌 기능 MRI(fMRI) 실험, 강화학습 모델, AI 분석 기법을 활용한 결과, 인간 전두엽은 ‘목표 정보’와 ‘불확실성 정보’를 서로 간섭하지 않도록 분리해 저장하는 특별한 구조를 가지고 있음이 밝혀졌다. 이런 구조가 뚜렷할수록 사람은 목표가 바뀌면 빠르게 전략을 바꾸고, 환경이 불확실해도 안정적인 판단을 유지했다. 연구팀은 이를 통신 기술의 멀티플렉싱(multiplexing)처럼 서로 다른 정보를 한 번에 처리하는 특징을 갖는다는 점도 확인했다.
이렇게 인간의 전두엽은 목표가 바뀔 때마다 그 변화를 민감하게 추적해 의사결정의 유동성을 확보하는 ‘채널’이 있고, 동시에 또 다른 채널을 통해 환경의 불확실성을 분리해 안정적인 판단을 유지한다.
흥미로운 점은 전두엽이 첫 번째 채널을 통해 단순히 학습을 실행하는 수준을 넘어서, 두 번째 채널을 활용하여 상황에 따라 어떤 학습 전략을 쓸지 스스로 고르는 역할까지 한다는 것이다.
연구팀은 전두엽이 단순히 학습을 실행하는 수준을 넘어, 상황에 따라 어떤 학습 전략을 사용할지 스스로 선택하는 ‘메타학습 능력’을 갖고 있다는 점을 보여줬다.
즉, 전두엽은 무엇을 배울지뿐 아니라 어떻게 배울지도 학습하는 구조를 가지고 있으며, 이것이 인간이 끊임없이 바뀌는 상황에서도 흔들리지 않는 이유다.
이 연구는 개인의 강화학습·메타학습 능력 분석, 맞춤형 교육 설계, 인지 능력 진단, 인간-컴퓨터 상호작용 등 다양한 분야에 활용될 수 있으며, 뇌 기반 표현 구조를 활용하면 ‘뇌처럼 생각하는 AI’기술로서 AI가 인간의 의도와 가치를 더 잘 이해해 위험한 판단을 줄이고 사람과 더 안전하게 협력하는 기술로 이어질 수 있다.
연구 책임자인 이상완 교수는 “이번 연구는 변화하는 목표를 유연하게 따라가면서도 안정적으로 계획을 세우는 뇌의 작동 원리를 AI 관점에서 규명한 성과이며, 이러한 원리가 앞으로 AI가 사람처럼 변화에 적응하고 더 안전하고 똑똑하게 학습하는 차세대 AI의 핵심 기반이 될 것”이라고 말했다.
이 연구는 성윤도 박사과정 학생이 1 저자, IBM AI 연구소 마티아 리고티(Mattia Rigotti) 박사가 2저자로 참여했으며, 이상완 교수가 교신저자를 맡았다. 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스 (Nature Communications)‘ 11월 26일 자 게재됐다.
(논문명: Factorized embedding of goal and uncertainty in the lateral prefrontal cortex guides stably flexible learning) DOI: 10.1038/s41467-025-66677-w)
특히 이번 연구는 과학기술정보통신부 한계도전 R&D 프로젝트 사업 지원을 받아 수행됐다.
2025.12.15
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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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권준하 회장, 5억 펀드 기부...KAIST에 ‘등산하면 받는 장학금’ 생겼다
우리 대학은 권준하 신익산화물터미널 회장이 KAIST 학생 지원을 위해 ‘미산 등산장학금’ 조성을 목적으로 5억 원 규모의 원금 보존형 유언대용신탁 펀드를 기부했다고 12일 밝혔다.
이번 기부는 KAIST 최초의 ‘원금 보존형 펀드 기반 장학기금’으로, 연간 약 1억 원의 수익이 안정적으로 발생해 반영구적으로 장학금을 지급할 수 있는 지속가능한 모델이다.
유언대용신탁은 생전에 자산을 신탁사에 맡기면 사후 지정한 수익자에게 자동 이전되는 방식이며, 이번 기부는 원금(5억 원)을 절대 건드리지 않고 발생하는 수익만으로 운영되는 장학기금이라는 점에서 의미가 크다.
KAIST가 유언을 활용한 기부 사례는 있었지만, 펀드를 활용한 원금 보존형 장학기금은 이번이 최초다.
권 회장은 서울대학교 경제학과 졸업 후 30년 이상 장기 간접 투자로 안정적 자산을 일궈온 투자·경영 전문가로, 서울대·숙명여대·원광대병원·사회복지공동모금회 등에 누적 111억 원 이상을 기부해 온 국내 대표 기부자다.
특히 여러 기관이 초기에는 기부 방식의 생소함과 손실 걱정으로 도입을 꺼려했지만, 권 회장은 8~9년간 직접 제도를 알리고 설득하며 한국 최초의 ‘원금 보존형 펀드 기부 모델’을 정착시킨 주역으로 알려져 있다.
이번 ‘미산 등산장학금’은 성적·소득 기준 없이 ‘등산’만으로 선발되는 국내 최초의 이색 장학금이다.
권 회장의 제안으로 KAIST는 과학기술 특성상 학업·연구 강도가 높은 학생들이 규칙적인 신체활동을 통해 체력과 성취감을 기를 수 있도록 돕기 위해 이 프로그램을 마련했다.
장학금은 KAIST 지정 등산 인증 앱을 통해 코스를 완주하면 지급된다. 연간 7회 등산 시 70만 원, 4~6회 등산 시 30만 원을 지원하며 매년 약 150명 이내의 학생에게 장학금이 지급될 예정이다.
장학금 명칭 ‘미산(彌山)’은 권 회장 선친의 호(號)에서 따온 이름이다.
권 회장은 “원금을 보존하면서도 수익으로 장학금을 지속할 수 있다는 점에서 이 기부 방식은 매우 안정적이고 부담이 적다”며 “KAIST 학생들에게 선한 영향력이 널리 퍼지길 바란다. 제 인생에서 가장 잘한 세 가지는 펀드, 등산, 그리고 기부였다”라고 전했다.
이광형 총장은 “원금 보존형 펀드 기부라는 혁신적 모델로 KAIST 장학사업의 지속 가능한 기반을 마련해 주신 데 깊이 감사드린다”며 “이번 장학금은 학생들의 도전정신과 학업 성장을 돕는 것은 물론, 규칙적인 등산을 통해 건강까지 지켜주는 의미 있는 기회가 될 것”이라고 밝혔다.
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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