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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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적은 메모리로도 휴머노이드 로봇의 눈 밝힌다
스마트폰의 안면 인식부터 휴머노이드 로봇까지, 인공지능(AI)의 눈 역할을 하는 컴퓨터 비전 기술은 우리 일상에 널리 활용되고 있다. 우리 대학과 국제 공동연구진은 적은 메모리만으로도 AI가 세상을 더욱 선명하게 볼 수 있는 기술을 개발해 GPU(그래픽처리장치) 메모리 효율을 최대 16배 높였다. 이번 성과는 휴머노이드 로봇과 온디바이스 AI 시대를 앞당길 핵심 기술로 평가된다.
우리 대학은 전기및전자공학부 김창익 교수 연구팀이 미국 MIT 및 마이크로소프트 연구진과의 공동 연구를 통해, 제한된 GPU 메모리만으로도 AI의 시각 성능을 높일 수 있는 범용 기술 ‘업샘플 애니띵(Upsample Anything)’을 개발했다고 17일 밝혔다.
이번 성과는 인공지능 및 컴퓨터 비전 분야 세계 최고 권위 학회인 ‘CVPR 2026’ 논문 채택에 이어, 계산 자원의 효율적 활용을 인정받아 전체 1위인‘CVPR 컴퓨트 골드 스타(CVPR Compute Gold Star)’를 수상하고, 연구 과정의 투명성과 재현 가능성 부문 ‘트랜스패런시 챔피언(Transparency Champion)’에 선정됐다. 이는 연구 성능은 물론 사용된 계산 자원, 코드 공개, 실험 재현 가능성 등 책임 있는 인공지능 연구의 핵심 요소를 두루 인정받은 성과다.
최근 휴머노이드 로봇과 자율주행 시스템, 세계모델(World Model·현실 세계의 물리적 환경과 변화를 학습·예측하는 AI 모델) 기반 인공지능은 연산 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄이기 위해 입력 영상을 저해상도 특징 정보(Feature·AI가 이미지에서 추출한 핵심 정보)로 압축해 활용하고 있다.
그러나 압축 과정에서 작은 물체나 얇은 구조물, 미세한 결함과 같은 중요한 시각 정보가 손실되는 문제가 발생한다. 반대로 모든 영상을 처음부터 고해상도로 처리하면 막대한 GPU 메모리와 연산 자원이 필요해 실시간 처리가 어려워진다. 이는 스마트폰과 같은 소형 기기나 기동성이 중요한 로봇이 주변 환경을 정밀하게 인식해야 하는 상황에서 오랫동안 해결되지 않은 과제로 남아 있었다.
연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 입력 이미지의 경계와 구조 정보를 활용해 저해상도 특징 정보를 고해상도로 복원하는 학습 없는(Training-free·추가 데이터 학습이 필요 없는) 업샘플링 기술을 개발했다.
기존 기술은 새로운 환경이나 데이터에 적용하기 위해 별도의 재학습이나 복잡한 최적화 과정을 거쳐야 했다. 반면 연구팀이 개발한 ‘업샘플 애니띵’은 입력 이미지 한 장만으로 최적의 복원 방식을 찾아낼 수 있어 다양한 환경에 즉시 적용할 수 있다.
또한 모든 시각 정보를 고해상도로 저장·처리하지 않고 핵심 정보만 압축해 활용함으로써 GPU 메모리 사용량을 크게 줄였다. 연구팀은 AI 연구에서 널리 활용되는 224×224 크기 이미지(약 5만 개 픽셀) 기준 약 0.4초의 짧은 계산만으로 원본에 가까운 시각 정보를 복원했으며, GPU 메모리 효율을 최대 16배까지 향상시키는 성과를 거뒀다.
이는 제한된 연산 자원만으로도 인공지능이 주변 환경을 더욱 정밀하게 인식할 수 있음을 의미한다. 따라서 이번 기술은 스마트폰과 같은 소형 기기는 물론, 작은 물체를 정확하게 식별하고 조작해야 하는 휴머노이드 로봇, 자율주행 시스템, 온디바이스 AI 등 다양한 차세대 인공지능 분야에 폭넓게 활용될 것으로 기대된다.
김창익 교수는 “이번 기술은 적은 자원으로도 인공지능의 시각 정밀도를 크게 높일 수 있는 알고리즘으로, 휴머노이드 로봇과 온디바이스 AI의 실용화를 앞당길 것으로 기대한다”며 “CVPR에서 성능뿐 아니라 계산 효율성과 연구 투명성까지 인정받았다는 점에서 더욱 의미가 크다”고 말했다.
이번 연구는 KAIST 서민석 박사과정 학생이 제1 저자로 참여했으며, 이번 성과는 인공지능 및 컴퓨터 비전 분야 세계 최고 권위 학회인 ‘CVPR 2026’에서 6월 7일 발표됐다.
※ 논문명: Upsample Anything: A Simple and Hard to Beat Baseline for Feature Upsampling, DOI:10.48550/arXiv.2511.16301
※ 저자 정보: 서민석 (KAIST, 제1 저자), 마크 헤밀턴 (MIT, 마이크로소프트, 제2 저자), 김창익(KAIST, 교신저자)
※ 관련 데모 동영상: https://drive.google.com/file/d/17f9j4tcD0JJfA4xeN4b5qvaOjUxFVS_U/view?usp=sharing
2026.06.17
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딥테크 스타트업의 ‘죽음의 계곡’ 극복을 위한 혁신금융 해법 모색
우리 대학은 서울대학교, 중앙일보와 공동으로 ‘2026 혁신창업국가 대한민국 국제포럼(STARTUP NATION KOREA 2026)’을 오는 6월 17일부터 18일까지 서울대학교 관악캠퍼스 해동첨단공학관에서 개최한다고 16일 밝혔다.
올해로 5회째를 맞는 이번 포럼은 우수한 연구개발 성과가 창업과 산업으로 충분히 연결되지 못하는 이른바 ‘R&D 패러독스’를 극복하고, 과학기술 기반 혁신창업국가 실현을 위한 해법을 모색하는 자리다. 대학과 정부, 연구기관, 투자기관, 대기업, 창업기업 및 언론이 참여해 기술의 가능성을 시장과 산업의 가치로 연결하기 위한 협력 방안을 논의한다.
특히 올해 포럼은 ‘딥테크, 죽음의 계곡을 넘어서(Deep Tech: Beyond the Valley of Death)’를 주제로 딥테크 스타트업 성장의 핵심 과제인 인내자본(Patient Capital)과 혁신금융의 역할에 주목한다.
딥테크 스타트업은 연구개발부터 기술 검증, 실증, 시장 진입까지 장기간의 투자와 대규모 자금이 필요하지만 국내 벤처투자 시장은 상대적으로 단기 회수 중심 구조가 강해 사업화 과정에서 어려움을 겪는 경우가 많다. 이에 이번 포럼에서는 기술의 장기적인 성장 가능성을 보고 투자하는 ‘인내자본’과 기술사업화 전 과정에 필요한 투자·보증·정책금융이 유기적으로 연계되는 혁신금융 생태계 조성 방안을 집중 논의할 예정이다.
이광형 KAIST 총장은 “대한민국은 세계적 수준의 연구개발 역량을 갖추고 있지만 연구성과가 창업과 신산업으로 이어지는 과정에는 여전히 큰 장벽이 존재한다”며 “이번 포럼이 딥테크 창업이 죽음의 계곡을 넘어 세계 시장으로 성장할 수 있도록 인내자본과 혁신금융, 지속가능한 창업 생태계의 해법을 함께 모색하는 자리가 되기를 기대한다”고 말했다.
배현민 KAIST 창업원장은 “딥테크 창업의 성공은 기술만으로 완성되지 않는다”며 “이번 포럼을 통해 연구실의 기술이 시장과 투자, 글로벌 진출로 이어질 수 있는 성장 사다리와 협력 방안을 함께 논의하고 대한민국 딥테크 창업 생태계의 새로운 방향을 찾아가길 기대한다”고 말했다.
포럼 첫째 날에는 ‘축적의 길’과 ‘최초의 질문’의 저자인 이정동 서울대학교 공과대학 교수가 기조연설을 맡아 기술혁신을 촉진하는 금융의 역할과 인내자본의 중요성을 제시한다. 이어 국내외 전문가들이 참여하는 라운드테이블을 통해 장기투자 사례와 혁신금융 정책 방향을 논의할 예정이다.
또한 ‘2026 대한민국 혁신창업대상 공모전’ 시상식도 함께 열린다. 올해는 혁신창업대상, 혁신창업도전상, 혁신창업생태계 공로상 등 총 3개 부문 13점이 시상된다.
혁신창업대상 수상기업으로는 소바젠, 엔도로보틱스, 위로보틱스, 엑소시스템즈, 해양드론기술, 도터, 머스트바이오, 아임뉴런, 나니아랩스가 선정됐다. 이들 기업은 AI, 로봇, 바이오·의료, 드론, 모빌리티 등 국가 전략산업 분야에서 기술 혁신성과 성장 가능성을 인정받은 유망 딥테크 기업들이다.
혁신창업도전상에는 사이오닉에이아이, 알엑스, 티디에스이노베이션이 선정됐으며, 혁신창업생태계 공로상에는 과학기술사업화진흥원이 선정됐다.
김경환 심사위원장(성균관대학교 글로벌창업대학원장)은 “AI·로봇·반도체·바이오 등 미래 산업을 이끌 유망 딥테크 기업들이 두각을 나타냈다”며 “대한민국 혁신창업 생태계의 성장 가능성을 확인한 뜻깊은 공모전이었다”고 말했다.
행사 기간에는 혁신 스타트업 전시회와 정부 부처 연계 프로그램도 함께 운영된다. 참가 기업들은 AI, 로봇, 바이오·의료, 첨단소재, 에너지, 모빌리티 등 다양한 분야의 혁신기술을 선보이며 투자기관 및 산업계와 협력 기회를 모색한다. 특히 위로보틱스는 CES 2026에서 선보인 휴머노이드 로봇 ‘알렉스(ALLEX)’를 전시할 예정이다.
이번 포럼은 KAIST, 서울대학교, 중앙일보가 공동 주최하며 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 중소벤처기업부 등 주요 기관이 후원한다. 행사는 혁신창업국가 대한민국 국제포럼 공식 유튜브 채널과 홈페이지를 통해 생중계된다.
2026.06.16
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AI 데이터센터 냉각 전력 10분의 1로 줄인다
‘전력 먹는 하마'로 불리는 AI 데이터센터의 냉각 전력을 10분의 1 수준으로 줄일 수 있는 기술이 나왔다. 우리 대학 연구진은 반도체 칩 내부에 머리카락보다 가는 물길을 새겨 넣는 초고효율 액체 냉각 기술을 개발해 AI 반도체의 최대 난제로 꼽히는 발열 문제 해결 가능성을 제시했다.
우리 대학은 기계공학과 김성진 교수팀과 AX학과 이익진 교수팀이 공동연구를 통해 기존 매니폴드 마이크로채널(MMC, Manifold MicroChannel) 냉각 기술의 한계를 극복하고, 반도체 칩 내부에 매니폴드(manifold·냉각수를 여러 경로로 나누어 공급·회수하는 구조)와 마이크로채널(microchannel·머리카락보다 가는 미세 물길)을 결합한 초고효율 액체 냉각 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.
AI 반도체의 성능이 높아질수록 칩에서 발생하는 열량도 빠르게 증가하고 있다. 그러나 기존 공랭 방식만으로는 차세대 AI 반도체에서 발생하는 열을 효과적으로 제거하기 어려워지고 있다. 이에 따라 반도체 칩 내부에 냉각수를 직접 흘려 열을 제거하는 액체 냉각 기술이 주목받고 있다.
특히 매니폴드 마이크로채널(MMC)은 머리카락보다 가는 미세 물길인 마이크로채널(microchannel)에 냉각수를 흘려 열을 제거하는 기술이다. 여기에 매니폴드를 적용하면 냉각수를 여러 지점에 동시에 공급할 수 있어 냉각 효율을 높일 수 있다.
이를 택배 배송에 비유하면 전국 물량을 서울 한 곳에서 보내는 대신 여러 지역 물류센터에서 나누어 배송하는 것과 같다. 물건이 이동하는 거리가 짧아지듯 냉각수의 이동 거리도 줄어들어 에너지 소모를 줄일 수 있다.
하지만 기존 MMC 연구에서는 냉각수가 일부 채널에 집중되고 다른 채널에는 충분히 공급되지 않는 문제가 있었다. 연구팀은 냉각수가 모든 채널에 고르게 흐르도록 구조를 최적화했다. 이를 위해 간단한 계산 모델과 정밀한 시뮬레이션을 함께 활용해 수많은 설계안을 분석했고, 냉각 성능은 높이면서도 에너지 손실은 줄일 수 있는 최적 구조를 찾아냈다.
연구팀은 최적화된 구조를 실제 실리콘 웨이퍼에 제작해 성능을 검증했다. 그 결과 냉각 효율을 나타내는 성능계수(COP, Coefficient of Performance·투입한 에너지 대비 제거한 열의 양을 나타내는 지표)는 106,000을 기록했다. 이는 냉각에 사용하는 에너지 1만큼으로 10만6천 배에 해당하는 열을 제거할 수 있다는 의미다.
이 수치는 2020년 국제학술지 ‘네이처(Nature)’에 보고된 기존 세계 최고 수준보다 10배 이상 높은 수준이다. 쉽게 말해 같은 양의 열을 식히는 데 필요한 에너지가 기존 기술의 10분의 1 수준으로 줄어든 것이다.
특히 이번 성과는 액체가 끓으며 열을 제거하는 복잡한 냉각 방식이나 나노 표면 처리, 다이아몬드 같은 고가 소재 없이 상온의 물만으로 구현됐다. 또한 현재 반도체 생산라인에서 추가 설비 투자 없이 적용할 수 있어 상용화 가능성도 높다.
이번 연구는 5mm×5mm 크기의 실험용 칩에서 검증됐으나, 연구팀은 동일한 설계 원리를 현재 AI 데이터센터에 쓰이는 GPU·TPU 등 대형 AI 반도체(최대 7.5cm×7.5cm)에도 적용할 수 있다고 밝혔다. 실제로 이를 데이터센터의 콜드 플레이트(냉각수를 흘려 열을 제거하는 금속 냉각판)에 적용한 결과, 기존 대비 30% 이상 향상된 냉각 성능을 확인했다. 연구팀은 향후 엔비디아(NVIDIA)의 차세대 AI 플랫폼인 '베라 루빈(Vera Rubin)'급 초고성능 칩에도 이 기술이 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.
연구팀은 이번 기술이 AI 반도체를 비롯해 고성능 컴퓨팅(HPC), 3차원 반도체 패키징, 전력반도체, 국방 전자장비 등 발열이 큰 다양한 전자장치의 열관리 문제 해결에 활용될 것으로 전망했다. 특히 AI 데이터센터의 경우 냉각에 많은 전력이 사용되는 만큼, 이번 기술이 데이터센터의 전력 소비와 운영 비용을 줄이는 핵심 기술이 될 것으로 기대된다.
김성진 교수는 "AI 시대에는 반도체 성능보다 열을 얼마나 효과적으로 제어하느냐가 경쟁력"이라며 "이번 기술이 AI 데이터센터의 전력 소비를 줄이는 핵심 기술로 활용되기를 기대한다"고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 기계공학과 이영진, 황철현, 이한솔 연구원이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 학술지 ‘Energy Conversion and Management’에 6월 15일 게재됐다.
※ 논문명: Highly energy-efficient manifold microchannel for cooling electronics with a coefficient of performance over 100,000, DOI: https://doi.org/10.1016/j.enconman.2026.121422
한편 본 연구는 과학기술정보통신부 재원 한국연구재단(NRF) 중견연구자지원사업(2021R1A2C3011944)과 방위사업청 재원 국방기술진흥연구소(KRIT) 초고열유속 냉각시스템 특화연구실 사업(KRIT-CT-22-022)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.16
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눈을 감고도 터치스크린·로봇손 원격제어… 시각 보조, 가상현실 활용 기대
가상현실과 로봇 원격제어, 의료·재활 보조기기 분야가 빠르게 성장하면서, 손에 착용해 촉각만으로 방향과 움직임 정보를 전달하는 '웨어러블 햅틱(착용형 촉각 인터페이스)' 기술이 주목받고 있다. 그러나 기존 장치는 대부분 장치 자체의 위치와 방향을 기준으로 촉각 신호를 보내기 때문에, 손이나 손가락 자세가 바뀌면 "위·아래·좌·우"의 의미가 흔들려 사용자가 방향을 일관되게 해석하기 어려웠다. 예컨대 "위쪽"으로 느꼈던 신호가 손을 90도 돌리면 더 이상 같은 방향을 가리키지 않는 식이다.
우리 대학 기계공학과 오일권 교수 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 손가락 관절을 기준으로 방향성 촉각 신호를 전달해 손 자세가 변해도 방향 정보가 일관되게 유지되는 착용형 소프트 햅틱 링 'PIHR(Pose-Independent Haptic Ring)'을 개발했다고 10일 밝혔다. PIHR은 손가락 첫 마디 관절(손등과 손가락이 만나는 MCP 관절)을 원점으로 삼아 촉각 신호를 매핑하는 장치다. 신호의 의미를 '장치 기준'이 아니라 '사용자의 손가락 관절 기준'으로 고정해, 손을 어떻게 돌리든 같은 자극이 같은 해부학적 방향을 뜻하도록 설계한 것이 핵심이다.
기존 햅틱 장치가 장치 중심 좌표계에 기반해 단순한 상·하·좌·우 신호를 보냈다면, PIHR은 MCP 관절을 중심으로 한 구면 좌표계 기반 촉각 매핑을 적용했다. 이를 통해 굽힘(flexion·손가락을 안으로 굽힘), 폄(extension·펴기), 벌림(abduction·옆으로 벌림), 모음(adduction·다시 모음)이라는 네 가지 해부학적 방향을 손 자세 변화와 관계없이 일관되게 전달한다. 기존 방식으로 이런 일관성을 유지하려면 별도의 자세 센서와 실시간 좌표 변환이 필요해 시스템이 복잡해지는데, PIHR은 신호의 기준 자체를 관절에 고정함으로써 이 문제를 해소했다.
좁은 링 안에서 충분한 촉각 출력을 얻는 것도 관건이었다. 연구팀은 구불구불한 격자 형태의 형상기억합금(SMA·Shape Memory Alloy, 열을 가하면 원래 형태로 돌아가는 금속) 액추에이터 구조를 최적화하고, 면적 밀도(AD)와 단위 밀도(UD)를 기준으로 설계를 비교했다. 그 결과 'AD61–UD4' 형상이 힘 출력·변위·응답 속도 사이에서 가장 균형 잡힌 성능을 보였다. 최종 액추에이터는 독립적으로 구동되는 4개 채널로 구성되며, 전기적 가열로 각 채널이 선택적으로 수축하면서 손가락 피부에 국소적인 수직 압입 자극을 전달한다. 이렇게 만든 액추에이터는 1.0암페어 전류에서 약 0.44초 만에 최대 1.3뉴턴의 힘을 내, 실시간 촉각 상호작용에 적합한 응답 속도를 보였다. 자체 무게 대비 힘 출력(질량당 84.2N/g)도 기존에 보고된 SMA 웨어러블 햅틱 장치보다 크게 높았으며, 반복 구동 시에도 피부 접촉 온도가 생체 적합 범위에 머물러 착용 안전성을 확보했다.
방향 인식 성능 검증을 위한 사용자 평가도 진행됐다. 10명의 참가자를 대상으로 별도의 사전 훈련 없이 손 자세가 계속 바뀌는 조건에서 실험한 결과, 네 방향 촉각 신호에 대해 전체 79.2%의 인식 정확도를 기록했다. 이는 무작위로 찍었을 때의 확률(25%)보다 통계적으로 유의하게 높은 수치로, 관절 중심 햅틱 매핑이 자세가 바뀌는 상황에서도 직관적인 방향 인식을 제공할 수 있음을 보여준다. 실제 응용 가능성도 두 가지 시연으로 확인했다. 눈을 가린 사용자가 손가락에서 전달되는 관절 중심 방향 신호만으로 터치스크린의 피아노 애플리케이션을 연주하고 화면을 넘겼으며, 로봇 손을 원격제어해 주사기로 액체 양을 단계적으로 조절하는 정밀 작업도 수행했다. 이는 PIHR이 단순한 접촉 알림을 넘어, 사용자의 손가락 움직임을 단계적으로 안내하는 착용형 햅틱 인터페이스로 활용될 수 있음을 보여준다.
오일권 교수는 "PIHR은 신호의 기준을 장치가 아니라 사용자의 손가락 관절에 두었다는 점에서 기존 착용형 햅틱과 차별화된다"라며 "시각 보조, 가상현실, 로봇 원격제어 등 시각 정보가 제한된 다양한 환경에서 직관적인 방향 안내 기술로 폭넓게 활용될 수 있을 것"이라고 밝혔다.
이번 연구는 우리 대학 기계공학과 김현수 석사과정이 제1저자로, 오일권 교수가 교신저자로 참여했다. 연구 성과는 국제 학술지 '스몰 스트럭처스(Small Structures)' 2026년 6월 발행 제7권 6호에 게재됐으며, 연구의 우수성을 인정받아 해당 호의 표지 논문(Front Cover)으로 선정됐다.
※ 논문명: Pose-Independent Soft Haptic Ring for Joint-Centered Directional Guidance via Multichannel Shape Memory Alloy Actuators
※ DOI: https://doi.org/10.1002/sstr.202600017
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 재원으로 한국연구재단 중견연구지원사업(RS-2024-00345241), 미래개척융합과학기술개발사업(RS-2023-00302525), 나노·소재기술개발사업(RS-2025-25441263), 그리고 과학기술정보통신부 InnoCORE 프로그램(N10260002)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.15
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