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브랜드 수익으로 학생이 이끄는 ESG 연구 플랫폼 출범
우리 대학은 브랜드 수익을 학생들에게 환원해 사회문제 해결형 연구로 이어가는 실천형 ESG 프로그램 ‘PDSP(Problem Definition to Solution Program)’을 새롭게 시작한다고 19일 밝혔다. 브랜드 수익은 넙죽이 등 브랜드 상품 판매 수익을 말하며 우리 대학은 교내 오리 연못 근처에서 브랜드샵을 운영하고 있다.
이번 사업은 KAIST 브랜드 가치와 사회적 책임을 학생 중심으로 구체화한 첫 모델로, ‘연구–창업–사회공헌’을 연결하는 혁신적 출발점이 되고 있다.
사업은 KAIST 홀딩스(대표 배현민)의 자회사 브랜드카이스트(공동대표 석현정·복병준, KAI 특허법률법인 대표, KAIST 산업디자인학과 동문)가 배당한 수익을 재원으로 추진된다.
우리 대학은 브랜드 수익을 학생 연구 활동에 재투자함으로써 ‘브랜드 → 수익 → 학생 → 사회환원’이라는 KAIST형 선순환 ESG 구조를 구현하고자 한다.
‘PDSP’는 KAIST 학부생들이 자율적으로 팀을 꾸려 사회적·기술적 문제를 탐구하고 해법을 제시하는 연구 프로그램이다. 프로그램명 ‘Problem Definition to Solution Program’은 학생이 직접 문제(Problem)를 정의(Definition)하고 해법(Solution)을 설계한다는 의미로, 배운 지식을 사회문제 해결로 연결하는 실천적 연구 플랫폼을 지향한다.
우리 대학은 이번 PDSP를 통해 ESG의 개념을 환경(Environment), 사회(Society), 지배구조(Governance)를 넘어, ‘교육(Education)과 연구(Science)를 통한 사회적 책임 실천’으로 확장하고 있다.
학생들이 주도적으로 사회문제를 정의하고 해결책을 제시하는 과정 자체가 ESG 가치 실현의 한 형태이며, 우리 대학은 이를 통해 과학기술 기반의 실천형 ESG 모델을 구축하고자 한다.
PDSP는 Deep Tech과 ESG, 두 개의 연구 트랙으로 운영된다.‘Deep Tech 트랙’은 인공지능(AI), 반도체, 로보틱스, 바이오테크, 신소재, 에너지 등 KAIST의 첨단 과학기술 역량을 바탕으로 미래 산업을 선도할 원천기술 연구를 지원한다. ‘ESG 트랙’은 기후 변화, 탄소중립, 고령화 등 사회적 이슈를 주제로 연구를 수행하며, 과학기술을 통한 지속가능한 사회 구현에 초점을 맞춘다.
이번 프로그램은 단순한 아이디어 공모전이 아니라 연구실에서 출발하는 실질적 기술 혁신을 촉진하는 ‘학생 주도형 딥테크 인큐베이션 프로그램’으로 평가된다.
참여 대상은 학부생 3~5명으로 구성된 약 20개 팀이며, 각 팀은 Deep Tech 트랙 또는 ESG 트랙 중 하나를 선택해 지원할 수 있다. 팀별 최대 150만 원의 연구활동비가 3개월간 지원되며, 연구비는 KAIST 자체 연구사업 기준에 따라 집행된다. 신청은 9월 29일부터 11월 5일 자정까지 KAIST 포털사이트를 통해 접수하며, 평가위원회의 심사를 거쳐 선정된 팀은 오리엔테이션–중간 점검–성과 발표회 등 단계별 과정을 거치게 된다.
KAIST 홀딩스 배현민 대표(전기및전자공학부 교수)는 “PDSP는 학생이 스스로 문제를 정의하고 해결책을 설계하는 KAIST형 자율 연구문화의 출발점이 될 것”이라며 “우수 연구팀은 창업 아이디어로 발전할 수 있도록 초기 투자 및 사업화 지원도 적극 검토할 계획”이라고 밝혔다.
석현정 브랜드카이스트 대표(산업디자인학과 교수)는 “브랜드카이스트의 수익이 학생들의 연구로 다시 이어지는 이번 프로그램은, KAIST 브랜드가 단순한 상징을 넘어 사회적 가치 창출의 플랫폼으로 진화하고 있음을 보여준다”며 “학생들이 창의적 연구를 통해 기술과 사회를 잇는 새로운 변화를 만들어가는 것이야말로 KAIST 브랜드의 진정한 힘이라고 생각한다”고 말했다.
프로그램에 지원서를 제출한 한 학생은 “환경 문제나 기술 불평등 등 사회적 주제를 연구로 탐구해 보고 싶었는데, 이번 프로그램이 그런 기회를 제공해 기대된다”며 “배운 지식을 사회에 돌려줄 수 있다는 점에서 KAIST 학생으로서 자부심을 느낀다”고 말했다.
이광형 KAIST 총장은 “KAIST 브랜드가 만들어 낸 가치를 학생들에게 되돌려주는 상생형 혁신 모델을 만든 것도 KAIST의 힘”이라며 “학생들이 직접 정의한 문제를 통해 인류 발전에 기여하고, 창의적 연구가 사회 변화를 이끄는 원동력이 되길 바란다”고 강조했다.
1971년 설립 이후 대한민국의 과학기술 발전과 산업 혁신을 선도해온 KAIST는 이번 PDSP를 통해 ‘브랜드 가치의 선순환’을 현실화하며, 학생 주도형 사회공헌과 기술 혁신을 결합한 새로운 ESG 패러다임을 제시하고 있다.
2025.10.20
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트랜스포머의 지능과 맘바의 효율 합한 AI 반도체 두뇌 개발
최근 인공지능(AI) 모델이 길고 복잡한 문장을 이해하고 처리하는 능력이 커지면서, 연산 속도와 메모리 효율을 동시에 높일 수 있는 새로운 반도체 기술의 필요성이 커지고 있다. 이런 가운데 우리 대학 ·국제연구진이 거대언어모델(LLM)의 추론 속도는 4배 높이면서 전력 소비는 2.2배 줄인 트랜스포머(Transformer)와 맘바(Mamba) 하이브리드 구조 기반의 AI 반도체 핵심 두뇌 기술을 세계 최초로 메모리 내부에서 직접 연산이 가능한 형태로 구현하는 데 성공했다.
우리 대학은 박종세 교수 연구팀이 미국 조지아 공과대학교(Georgia Institute of Technology) 및 스웨덴 웁살라 대학교(Uppsala University)와 공동연구를 통해, 차세대 인공지능 모델의 두뇌 역할을 하는 ‘AI 메모리 반도체(PIM, Processing-in-Memory)’ 기반 기술 ‘PIMBA’를 개발했다고 17일 밝혔다.
현재 ChatGPT, GPT-4, Claude, Gemini, Llama 등 LLM은 모든 단어를 동시에 보는 ‘트랜스포머(Transformer)’ 두뇌 구조를 기반으로 작동한다. 이에 따라, AI 모델이 커지고 처리 문장이 길어질수록 연산량과 메모리 요구량이 급증해, 속도 저하와 에너지 소모가 주요 문제로 지적돼 왔다.
이런 트랜스포머 문제점을 보완하기 위해 최근 제시된 순차형 기억형 두뇌인 ‘맘바(Mamba)’ 구조는 시간의 흐름에 따라 정보를 처리하는 방식을 도입해 효율을 높였지만, 여전히 메모리 병목 현상(memory bottleneck)과 전력 소모 한계가 남아 있었다.
박종세 교수 연구팀은 트랜스포머와 맘바의 장점을 결합한 ‘트랜스포머–맘바 하이브리드 모델’의 성능을 극대화하기 위해, 연산을 메모리 내부에서 직접 수행하는 새로운 반도체 구조 ‘PIMBA’를 설계했다.
기존 GPU 기반 시스템은 데이터를 메모리 밖으로 옮겨 연산을 수행하지만, PIMBA는 데이터를 옮기지 않고 저장장치 내부에서 바로 계산을 수행한다. 이로써 데이터 이동 시간을 최소화하고 전력 소모를 크게 줄일 수 있다.
그 결과, 실제 실험에서 PIMBA는 기존 GPU 시스템 대비 처리 성능이 최대 4.1배 향상되었고, 에너지 소비는 평균 2.2배 감소하는 성과를 보였다.
연구 성과는 오는 10월 20일 서울에서 열리는 세계적 컴퓨터 구조 학술대회 ‘제58회 국제 마이크로아키텍처 심포지엄(MICRO 2025)’에서 발표될 예정이며, 앞서 ‘제31회 삼성휴먼테크 논문대상’ 금상을 수상해 우수성을 인정받았다.
※논문명: Pimba: A Processing-in-Memory Acceleration for Post-Transformer Large Language Model Serving, DOI: 10.1145/3725843.3756121
이번 연구는 정보통신기획평가원(IITP), 인공지능반도체대학원 지원사업, 그리고 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 ICT R&D 프로그램의 일환으로 한국전자통신연구원(ETRI)의 지원을 받아 수행되었으며, EDA 툴은 반도체설계교육센터(IDEC)의 지원을 받았다.
2025.10.17
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환경 규제 강한 나라일수록 전기차 잘 나간다
우리 대학·국제 연구진이 전통적으로 기업이 환경 규제가 느슨한 국가로 생산 거점을 이전한다는 가설‘오염 피난처(pollution haven)’를 뒤집고 기업이 이제는 ‘녹색 피난처(green haven)’를 찾아간다는 새로운 전략을 제시하여 주목을 받고 있다.
우리 대학은 기술경영학부 이나래 교수 연구팀이 미국 조지타운대 헤더 베리(Heather Berry)·재스미나 쇼빈(Jasmina Chauvin) 교수, 텍사스대 랜스 청(Lance Cheng) 교수와의 국제 공동연구를 통해 ‘환경 규제가 엄격한 국가일수록 전기차 등 녹색 제품의 경쟁력이 높아진다’는 사실을 밝혀냈다고 17일 밝혔다.
‘녹색제품’은 환경을 덜 오염시키는 친환경 제품으로 전기를 적게 쓰는 에너지 효율 높은 가전제품, 오염을 줄이는 친환경 자동차(전기차, 하이브리드차) 등을 말한다.
오랫동안 다국적 기업이 환경 규제가 약한 나라에서 주로 생산과 수출을 집중한다는 설명이 주류였다. 그러나 최근에는 기후변화 대응과 ESG(환경, 사회, 지배구조) 경영이 강화되면서, 전 세계적으로 녹색 제품의 교역이 빠르게 확대되고 있다. 이에 따라 기존 이론만으로는 설명하기 어려운 새로운 패턴이 나타나고 있다.
공동연구팀은 2002년부터 2019년까지 92개 수입국, 70개 수출국, 약 5천여 개 제품에 대한 유엔(UN)이 운영하는 세계무역 데이터베이스인 ‘UN Comtrade’ 데이터를 분석해 교역 패턴을 정밀 검증했다.
그 결과, 환경 규제가 강화되면 전체 교역량은 줄어드는 전형적인 오염 피난처 효과가 나타났지만, 녹색 제품에 한해서는 오히려 교역이 증가하는 현상이 확인됐다. 즉, 환경 규제가 엄격할수록 녹색 제품의 수출과 조달이 활발해지는 것이다.
이는 단순히 생산비 절감을 위해 규제가 느슨한 지역으로 이동하는 것이 아니라, 친환경 제품의 생산과 거래 과정에서 투명성과 정당성을 확보하기 위해 규제가 강한 국가를 선호한다는 점을 보여준다.
이러한 효과는 특히 소비자와 직접 맞닿는 최종 소비재 분야, 즉 우리가 매일 쓰는 스마트폰, 의류, 음식, 화장품, 가전제품, 자동차 등에서 두드러졌으며, 환경운동이나 NGO 활동이 활발한 국가로 수출되는 제품일수록 그 경향이 더욱 강하게 나타났다.
이나래 교수는 “이번 연구는 글로벌 공급망이 더 이상 비용 효율성만으로 설명되지 않으며, 기업의 환경적 정당성이 전략적 선택을 좌우한다는 사실을 보여준다”며, “강력한 환경정책은 기업 활동을 제약하는 것이 아니라, 녹색 제품 경쟁력을 높이는 기반이 될 수 있다”고 강조했다.
이번 연구 결과는 국제경영 분야의 최상위 학술지인 저널 오브 인터내셔널 비즈니스 스터디스(Journal of International Business Studies, JIBS)에 9일 1일자 게재되었다.
※ 논문명: The global sourcing of green products. https://doi.org/10.1057/s41267-025-00801-2
한편, 이번 연구는 KAIST의 오픈 액세스(Open Access) 출판 지원을 통해 논문 전체를 누구나 무료로 열람할 수 있도록 하였으며, 이에 따라 연구 결과가 학계와 정책 현장에서 더욱 폭넓게 활용될 것으로 기대된다.
2025.10.17
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개인정보 공유 없이 병원·은행에서도 통하는 연합학습 AI 개발
환자 진료기록이나 금융 데이터처럼 개인정보를 한곳에 모으기 어려운 문제를 해결하기 위해 ‘연합학습(Federated Learning)’이 고안됐다. 하지만 공동으로 학습한 AI를 각 기관이 자신의 환경에 맞게 최적화하는 과정에서, AI가 특정 기관 데이터에만 과도하게 적응해 새로운 데이터에는 취약해지는 한계가 있었다. 우리 대학 연구진은 이를 해결할 방법을 제시했으며, 병원·은행 같은 보안 분야는 물론, 소셜미디어·온라인 쇼핑처럼 변화가 잦은 환경에서도 안정적인 성능을 확인했다.
우리 대학은 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 연합학습의 고질적인 성능 저하 문제를 해결하고, AI 모델의 일반화(Generalization) 성능을 크게 향상시키는 새로운 학습 방법을 개발했다고 15일 밝혔다.
연합학습은 여러 기관이 데이터를 직접 주고받지 않고도 공동으로 AI를 학습할 수 있는 방식이다. 그러나 이렇게 완성된 공동 AI 모델을 각 기관이 현장에 맞춰 최적화(파인 튜닝)하는 과정에서 문제가 발생한다. 기존의 폭넓은 지식이 희석되며, AI가 특정 기관의 데이터 특성에만 과도하게 적응하는‘지역 과적합(Local Overfitting)’문제가 생기기 때문이다.
예를 들어 여러 은행이 함께 ‘공동 대출 심사 AI’를 구축한 뒤, 특정 은행이 대기업 고객 데이터를 중심으로 파인튜닝을 진행하면 해당 은행의 AI는 대기업 심사에는 강점을 보이지만 개인이나 스타트업 고객 심사에서는 성능이 떨어지는 지역 과적합 문제가 생긴다.
박 교수 연구팀은 이를 해결하기 위해 ‘합성 데이터(Synthetic Data)’ 방식을 도입했다. 각 기관의 데이터에서 핵심적이고 대표적인 특징만을 추출해 개인정보를 포함하지 않는 가상 데이터를 생성하고, 이를 파인튜닝 과정에 적용한 것이다. 이로써 각 기관의 AI는 개인정보 공유없이 자신의 데이터에 맞춰 전문성을 강화하면서도, 공동학습으로 얻은 폭넓은 시야(일반화 성능)를 잃기 않게 되었다.
연구 결과, 해당 방법은 의료·금융 등 데이터 보안이 중요한 분야에서 특히 효과적일 뿐 아니라, 소셜미디어나 전자상거래처럼 새로운 사용자와 상품이 지속적으로 추가되는 환경에서도 안정적인 성능을 발휘했다. 새로운 기관이 협력에 참여하거나 데이터 특성이 급격히 변하더라도 AI가 혼란스러워하지 않고 안정적으로 성능을 유지할 수 있음을 보여줬다.
박찬영 산업및시스템공학과 교수는 “이번 연구는 데이터 프라이버시를 지키면서도, 각 기관의 AI가 전문성과 범용성을 동시에 보장하는 새로운 길을 열었다”라며, “의료 AI, 금융 사기 탐지 AI처럼 데이터 협업이 필수적이지만 보안이 중요한 분야에서 큰 도움이 될 것”이라고 말했다.
이번 연구는 데이터사이언스대학원 김성원 학생이 제1 저자, 박찬영 교수가 교신저자로 참여했으며, 지난 4월 싱가포르에서 열린 인공지능 분야 최고 권위 학술대회인 ‘국제표현학습학회(International Conference on Learning Representations, ICLR) 2025’에서 상위 1.8%의 우수 논문에만 선정되는 구두 발표(Oral Presentation) 대상으로 채택되어 그 우수성을 입증받았다.
※ 논문명: Subgraph Federated Learning for Local Generalization, https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.03995
한편, 이번 연구는 정보통신기획평가원의 지원을 받은 ‘강건하고 공정하며 확장 가능한 데이터 중심의 연속 학습’과제와 한국연구재단의 지원을 받은 ‘그래프 파운데이션 모델: 다양한 모달리티 및 도메인에 적용 가능한 그래프 기반 기계 학습’과제와 ‘데이터사이언스융합인재양성 사업’의 성과다.
2025.10.15
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MICCAI 국제학회 주관 뇌혈관 구획화 대회 MRI 및 CT 부문 1위
우리 대학 바이오및뇌공학과 박성홍 교수 연구실(연구실명: 자기공명영상 연구실, Magnetic Resonance Imaging Laboratory)이 MICCAI 국제학회의 TopBrain 뇌 혈관 Segmentation Challenge에서 1등상을 수상했다.
MICCAI의 TopBrain Challenge는 뇌혈관을 가장 정확히 구획화(Segmentation)하는 딥러닝 네트워크 개발을 놓고 매년 전세계적으로 경쟁하는 대회로서 올해로 3회째를 맞고 있다. 이전 두 대회는 TopCoW라는 이름으로 대뇌동맥고리(circle of willis) 영역 구획화로만 치러졌고, 올해 처음 TopBrain이라는 이름으로 뇌 전체 혈관 구획화로 확장되었다. MICCAI (Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention)는 매년 전세계 의료영상연구자들의 모임으로써 올해는 대전 convention center (DCC)에서 전세계 3천명 내외의 연구자가 참여했다.
TopBrain Challenge는 MICCAI에서 개최하는 50개 Challenge중 하나로서, MRI 뇌혈관영상과 CT 뇌혈관영상에 대해 따로 경쟁을 치른다. 지난 8월 대회가 시작되었고 9월 21일 최종 딥러닝 네트워크 제출마감, 9월 23일 MICCAI 학회에서 수상자 발표의 순으로 진행되었다.
MRI 뇌혈관영상 분야와 CT 뇌혈관영상 분야 모두 1등상은 박성홍 교수 연구실의 김우승, Naparasa Asawalertsak, 김민재, 신동호 네 학생이 KPopDemonHunters라는 팀명으로 참여하여 수상하였다.
구체적으로, OpenMind pre-trained network를 활용하여, self-supervised learning을 이용하여 fine tuning을 진행하고, binary segmentation을 이용하여 false positive 값들을 줄이고, 공개된 TopCoW 데이터를 추가로 활용하여 pseudo-label을 만들어서 네트워크 정확도를 개선하였다. 개발된 네트워크는 MRI 뇌혈관영상의 경우 단순한 1등이 아니라 대회를 주관한 challenge organizer 팀들보다도 더 높은 성능을 보였다.
2025.10.13
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‘희귀병과 치매가 닯았다’KAIST, 헌팅턴병 원인 단백질 새 기능 규명
전 NBC 뉴스 기자 찰스 서빈(Charles Sabine)과 미국의 전설적 포크 가수 우디 거스리(Woody Guthrie)의 공통점은 희귀 유전성 질환인 헌팅턴병을 앓았다는 점이다. 헌팅턴병은 근육 조정 능력 상실, 인지 기능 저하, 정신적 문제를 동반하는 대표적인 신경계 퇴행성 질환이다. 국내외 연구진은 이 병의 원인 단백질인 헌팅틴 단백질이 변형될 뿐 아니라, 세포 골격을 유지하는 중요한 기능을 수행한다는 사실을 새롭게 규명했다. 이번 발견은 헌팅턴병의 발병 원인 이해를 넓히고, 세포 골격 이상이 관여하는 알츠하이머병, 파킨슨병, 근위축증 등 다른 퇴행성 질환 연구에도 기여할 것으로 기대된다.
우리 대학은 생명과학과 송지준 교수 연구팀이 오스트리아 과학기술원(ISTA), 프랑스 소르본느대/파리 뇌연구원(Paris Brain Institute), 스위스 연방공대(EPFL) 등과 국제 공동연구를 통해, 초저온 전자현미경(cryo-EM)과 세포생물학적 기법을 통해 헌팅틴 단백질이 세포골격 미세섬유(F-actin)를 다발 형태로 배열하는 구조적 원리를 규명했다고 16일 밝혔다.
그동안 헌팅틴 단백질은 소포 운반이나 미세소관 기반 수송에 관여하는 등 세포골격을 ‘쓰는’ 역할만 한다고 알려져 있었으나, 연구팀이 헌팅틴 단백질이 세포골격 자체를 물리적으로 조직한다는 사실을 밝혀냈다. 이번 연구는 헌팅틴 단백질의 새로운 역할을 분자 수준에서 세계 최초로 증명한 것으로 평가된다.
연구팀은 헌팅틴 단백질이 세포골격 미세섬유(F-actin)에 직접 결합하고, 두 개의 헌팅틴 단백질이 짝을 이루면서 약 20나노미터 간격으로 세포골격을 다발 형태로 가지런히 묶어준다는 것을 확인했다.
이렇게 형성된 세포골격 다발은 신경세포 간 연결망 발달에 핵심적 역할을 한다. 실제로 헌팅틴 단백질이 결핍된 신경세포에서는 신경세포의 구조적 발달이 저해되는 현상이 관찰됐다.
제1 저자인 KAIST 김재성 박사과정생은 “이번 연구를 통해, 그동안 베일에 싸여 있던 불치병인 헌팅턴병 원인 단백질의 작용 기전을 이해하는 새로운 관점을 제시했다”라고 말했다.
KAIST 생명과학과 송지준 교수는 “이번 성과는 헌팅턴병 발병 메커니즘을 이해하는 데 중요한 단서를 제공할 뿐 아니라, 세포골격 관련 질환 연구에도 파급 효과가 클 것으로 기대한다”며, “세포 분열, 이동, 기계적 신호 전달 등 다양한 생명 현상에서 헌팅틴 단백질의 역할을 새롭게 조명할 수 있는 길을 열었다”고 말했다.
이번 연구는 KAIST 김재성 박사과정생·김형주 박사(현 하버드대), 파리 뇌연구원 헤미 카펜티어(Remi Carpentier) 연구원, 마리아 크리스티나 가피치(Mariacristina Capizzi) 연구원 등이 제1 저자로 참여하여 국제 학술지 ‘사이언스(Science)’ 자매지인 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 9월 19일 자에 출판됐다.
※논문명: Structure of the Huntingtin F-actin complex reveals its role in cytoskeleton organization,
DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.adw4124
※공동 교신저자: KAIST 송지준 교수를 비롯해 오스트리아 ISTA 플로리안 슈어(Florian Schur) 교수, 프랑스 소르본대/파리 뇌연구원 산드린 훔베르(Sandrine Humbert) 교수
한편 이번 연구는 보건복지부 글로벌연구협력지원사업(한-스위스 바이오헬스 국제공동연구) 및 한-오스트리아 협력기반조성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.10.01
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'MICCAI 2025' 전야제 'KAIST Day' 성황리에 개최
우리 대학은 9월 22일 KAIST 학술문화관 정근모 콘퍼런스홀에서 열린 ‘MICCAI 2025’의 전야제 ‘KAIST Day’특별 심포지움을 30여 명의 해외 석학과 200여 명의 국내 연구자 및 학생이 참석한 가운데 성공적으로 개최했다고 23일 밝혔다.
이번 행사는 세계 최대 규모의 의료영상 학회인 MICCAI 2025(The 28th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, 대회장: KAIST 전산학부 박진아 교수) 개최를 기념해 마련된 특별 프로그램으로, KAIST 공대와 대전시가 후원했으며 “통찰에서 중재까지: 바이오메디컬 영상지능(From Insight to Intervention: Intelligent Imaging in Biomedicine)”을 주제로 진행되었다.
KAIST와 세계 석학들이 한자리에 모여 의료영상과 인공지능을 접목한 최신 연구 성과를 공유하고, 진단과 치료를 아우르는 차세대 의료기술 발전 방향을 심도 있게 논의했다.
미주, 유럽, 아시아 지역에서 온 세계적 석학 7명이 최신 연구를 소개했으며, 해외 석학 30여 명은 KAIST의 첨단 의료영상 인프라를 둘러보고 국내 연구진과 교류하며 협력 가능성을 모색했다. 또한 참석한 국내 연구자와 학생들은 네트워킹 세션을 통해 협업과 국제 공동연구의 기회를 가졌다.
이번 행사는 MICCAI 2025 개막을 앞두고 국내 연구자들에게 세계 석학을 만날 기회를 제공하며, KAIST와 대전시가 한국을 글로벌 의료 AI 연구의 거점으로 키워가는 출발점이자 상징적 자리로 마련되었다.
행사는 조승룡 교수와 이현주 교무부처장의 기획·사회로 진행되었으며, 4개 세션으로 구성되었다. 먼저 박현욱 교수가 KAIST 의료영상 연구의 역사와 발전을 소개했다. 이어 진단 및 질병 이해를 위한 인공지능(AI for Diagnosis & Disease Understanding)세션에서는 앤 마텔, 켄지 수즈키, 헤이잇 그린스판, 디미트리스 메탁사스 교수가 암 진단, 조기 탐지, 희귀 질환 분석, 다중모달 융합 등 AI 기반 의료영상의 최신 연구를 발표했다.
다음 치료 중재를 위한 영상 지능(Imaging Intelligence for Intervention) 세션에서는 나시르 나밥, 박용근, 제임스 지, 레오 요스코위츠, 배현민 교수가 AR·VR 수술 보조, 초고해상도 영상, 아틀라스 기반 분석, 수술 계획 지원, 뇌신경 영상 맞춤치료 등 임상 적용 사례를 공유했다.
각 발표는 진단을 넘어 치료와 맞춤형 의료로 확장되는 미래 의료영상의 가능성을 보여주었으며, 토론과 질의응답을 통해 활발한 교류가 이어졌다. 강연 후 해외 연구자들은 KAIST의 첨단 인프라를 둘러보고 국내 연구진과 심도 있는 논의를 진행했다.
또한 NVIDIA의 후원으로 NVIDIA Isaac for Healthcare Hands-on Lab(엔비디아 아이작 포 헬스케어 핸즈온 랩)이 열려 연구자와 학생들이 최신 AI 의료 플랫폼을 직접 체험할 수 있었다.
박진아 KAIST 전산학부 교수이자 MICCAI 2025 대회장은 “MICCAI는 임상 적용에 중점을 둔 세계 최고 수준의 의료 AI 학회”라며, “KAIST의 도전적 연구를 국제사회에 소개하고 학문적 교류를 통해 새로운 시너지를 만들고자 이번 행사를 마련했다. 23일부터 27일까지 대전컨벤션센터에서 열리는 MICCAI 2025에는 3,200여 명이 등록해 대전을 대표하는 국제학술행사가 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 “MICCAI 2025 개최는 한국 과학기술의 국제적 위상을 보여주는 성과”라며, “특히 KAIST에서 열린 이번 전야제 성격의 심포지엄은 세계 석학들이 모여 의료영상과 AI의 미래를 논의한 뜻깊은 자리였으며, KAIST의 위상을 다시 한번 확인하는 계기가 되었다. KAIST는 앞으로도 글로벌 협력을 확대해 인류 건강 증진에 기여하는 연구와 교육에 앞장서겠다”고 밝혔다.
※ MICCAI 2025 웹사이트: https://conferences.miccai.org/2025/en/
2025.09.23
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AI와 뇌신호 빛 제어로 파킨슨병 조기진단·치료법 제시
모하마드 알리, 마이클 J. 폭스 등 세계적으로 잘 알려진 인물들이 파킨슨병으로 오랜 시간 투병해 왔다. 이 병은 떨림, 강직, 서동, 자세 불안정 등 복합적인 운동 증상이 나타나지만, 기존 검사법으로는 발병 초기 변화를 민감하게 포착하기 어렵고, 뇌 신호 조절을 겨냥한 약물 역시 임상에서 효과가 제한적이었다. 최근 한국 연구진이 AI와 광유전학을 융합한 기술을 통해 파킨슨병의 정밀 진단과 치료 평가 도구로 활용 가능성을 입증하고, 차세대 맞춤형 치료제 개발 전략을 제시하는 데 성공했다.
우리 대학 생명과학과 허원도 석좌교수 연구팀이 뇌인지과학과 김대수 교수(생명과학기술대학 학장) 연구팀, 기초과학연구원(IBS 원장 노도영) 이창준 단장(인지 및 사회성 연구단) 연구팀과 함께 인공지능(AI) 분석과 광유전학(optogenetics)을 결합해 파킨슨병 동물 모델에서 조기·정밀 진단과 치료 가능성을 동시에 입증하는 전임상 연구 성과를 거두었다고 22일 밝혔다.
연구팀은 두 단계의 중증도를 가진 파킨슨병 생쥐 모델(알파-시누클레인 단백질 이상으로 파킨슨병을 유발한 실험용 수컷 생쥐로, 사람의 파킨슨병을 모사하여 진단·치료 연구에 활용되는 표준 모델)을 구축하고, 뇌인지과학과 김대수 교수 연구팀과의 공동 연구를 통해 인공지능 기반 3D 자세 추정 기술을 행동 분석에 도입했다.
연구팀은 파킨슨병 생쥐의 걸음걸이, 손발 움직임, 떨림 같은 340여 가지 행동 신호를 인공지능으로 분석해 하나의 점수(파킨슨 행동지수)로 만들었습니다. 이 지수를 통해 파킨슨병을 발병 초기부터 기존 검사보다 더 정확하게 구분할 수 있음을 확인했습니다.
분석 결과, 파킨슨 행동지수는 질환 유도 2주 시점부터 대조군 대비 유의한 차이를 보였으며, 기존 운동능력 검사보다 더 민감하게 질환 정도를 판별했다. 예를 들어 보폭 변화, 손발 움직임 비대칭, 흉부 떨림 같은 행동이 파킨슨병 진단의 핵심 요인임을 밝혔다. 따라서 상위 20개 행동 표지에는 손·발 비대칭, 보폭·자세 변화, 흉부 고빈도 성분 증가 등이 포함됐다.
이러한 행동 지표가 단순히 운동 기능 저하를 나타 내는 것인지, 파킨슨병에만 나타나는 특이한 변화인지 확인하기 위해, 연구팀은 IBS 이창준 단장팀과 함께 루게릭병 생쥐 모델에도 같은 분석을 적용했다. 파킨슨병과 루게릭병(ALS) 모두 운동 기능에 문제가 생기는 질환이기에 단순히 운동이 나빠진 것 때문이라면 두 질환 모두에서 높은 파킨슨 행동지수가 나와야 한다.
분석 결과, 루게릭병(ALS) 동물 모델은 운동 기능이 떨어졌음에도 파킨슨병에서 보였던 높은 파킨슨 행동지수는 나타나지 않았다. 오히려 낮은 수준을 유지했으며, 행동 변화 양상도 파킨슨병과는 확연히 달랐다. 이는 이번에 개발한 파킨슨 행동지수가 단순한 운동 장애가 아니라 파킨슨병에만 나타나는 특징적인 변화와 직접적으로 관련됨을 보여준다.
연구팀은 파킨슨병 치료를 위해서 뇌 신경 세포기능을 빛으로 정밀하게 조절하는 광유전학 기술 ‘옵토렛(optoRET)’을 활용했다.
그 결과, 파킨슨병 동물 모델에서 걷기와 팔다리 움직임이 더 매끄러워지고 떨림 증상이 줄어드는 효과가 확인됐다. 특히 하루 걸러 한 번 빛을 쏘는 방식(격일 주기)이 가장 효과적이었으며, 뇌 속 도파민 신경세포도 보호되는 경향을 보였다.
허원도 석좌교수는 “이번 연구는 인공지능 기반 행동 분석과 광유전학을 결합해 파킨슨병의 조기진단–치료평가–기전검증을 하나로 잇는 전임상 프레임을 세계 최초로 구현했다”라며, “향후 환자 맞춤형 치료제와 정밀의료로 이어질 중요한 토대를 마련했다”고 밝혔다.
우리 대학 생명과학연구소 현보배 박사후연구원이 제 1저자인 이번 연구 결과는 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 온라인판에 8월 21일에 게재됐다. 또한, 현 박사는 보건산업진흥원의 ‘글로벌 의사과학자 양성사업’ 지원으로 하버드 의과대학 맥린병원에서 이번 성과를 기반으로 한 파킨슨병 세포 치료제 고도화 연구를 이어가고 있다.
※논문명: Integrating artificial intelligence and optogenetics for Parkinson's disease diagnosis and therapeutics in male mice
※DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-63025-w
한편, 이번 연구는 KAIST 글로벌 특이점사업, 과학기술정보통신부·한국연구재단, IBS 인지 및 사회성 연구단, 보건복지부·한국보건산업진흥원 지원으로 수행됐다.
2025.09.22
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유전자 가위로 유전자 켜고 끄기 동시에 가능하다
유전자를 켜고 끈다는 것은 마치 전등 스위치를 올리고 내리듯, 세포 속 유전자의 작동 여부를 조절하여 켜면 단백질이나 물질 생산이 활발해지고, 끄면 생산이 억제된다. 한국 연구진이 기존에 ‘끄는 기능’에 치중됐던 한계를 넘어, 유전자를 켜고 끄는 것을 동시에 구현할 수 있는 혁신적 시스템을 세계 최초로 개발하며 합성생물학 기반 바이오산업의 새로운 패러다임을 열었다.
우리 대학 공학생물학대학원(생명과학과 겸임) 이주영 교수와 국가과학기술연구회(이사장 김영식) 산하 한국화학연구원(원장 이영국) 노명현 박사 공동연구팀이 대장균에서 원하는 유전자를 동시에 켜고 끄는 것이 가능한 새로운 이중모드 크리스퍼(CRISPR) 유전자 가위 시스템을 개발했다고 21일 밝혔다.
대장균은 실험이 쉽고 산업적 활용으로 바로 이어질 수 있는 대표적인 미생물이다. 한편, 유전자 가위(CRISPR) 기술은 21세기 생명공학의 가장 혁신적인 도구로 평가받고 있다.
특히 합성생물학의 기반이 되는 박테리아는 구조가 단순하고 빠르게 증식하면서도 다양한 유용 물질을 생산할 수 있다. 따라서 박테리아에서의 유전자 활성화는 ‘미생물 공장’을 설계하는 핵심 기술로, 산업적 가치가 매우 크다.
합성생물학의 핵심은 생명체의 유전자 회로를 프로그래밍하듯 설계해 원하는 기능을 수행하도록 만드는 것이다. 마치 전자회로에서 스위치를 켜고 끄듯, 특정 유전자는 활성화하고 다른 유전자는 억제해 대사경로를 최적화하는 기술이 필요하다. 연구팀이 개발한 이중모드 유전자 가위는 바로 이러한 정밀한 유전자 조절을 가능하게 하는 핵심 도구다.
기존 유전자 가위(CRISPR)는 주로 ‘끄기(억제)’ 기능에 특화되어 유전자 발현을 막는 데는 뛰어났지만, 반대로 유전자를 켜는 기능은 매우 제한적이었다.
또한 CRISPR가 작동하려면 특정 DNA 인식 서열(PAM, protospacer adjacent motif)이 필요한데, 기존 시스템은 PAM 인식 범위가 좁아 조절할 수 있는 유전자의 폭이 제한적이었다.
게다가 진핵세포(사람·식물·동물 세포)에서는 CRISPR 기반 활성화(CRISPRa)가 어느 정도 발전했지만, 박테리아에서는 내부 전사조절 메커니즘 차이로 유전자 ‘켜기’가 제대로 되지 않는 한계가 있었다.
연구팀은 이 한계를 극복하고자 표적을 확장하여 더 많은 유전자에 접근 가능하도록 하고 대장균 단백질을 활용하여 유전자 활성화 성능을 대폭 향상하였다.
그 결과, 기존에는 “끄는 것 위주”였던 유전자 가위가, 이번에는 켜기와 끄기를 동시에 제어할 수 있는 시스템으로 발전하게 된 것이다.
개발된 시스템의 성능 검증 결과는 매우 인상적이었다. 유전자를 켜는 실험에서는 최대 4.9배까지 발현량이 증가했고, 끄는 실험에서는 83%까지 억제할 수 있었다.
더욱 놀라운 것은 두 개의 서로 다른 유전자를 동시에 조절할 수 있다는 점이었다. 실제로 한 유전자는 8.6배 활성화하면서 동시에 다른 유전자는 90% 억제하는 데 성공했다.
연구팀은 이 기술의 실용성을 입증하기 위해 항암효과가 있는 보라색 색소인 ‘바이올라세인’ 생산량 늘리기에 도전했다. 대장균의 모든 유전자를 대상으로 하는 대규모 실험을 통해 바이올라세인 생산에 도움이 되는 유전자들을 찾아냈다.
그 결과, 단백질 생산을 도와주는 ‘rluC’ 유전자를 켜면 2.9배, 세포를 분열하고 나누어지도록 하는 ‘ftsA’ 유전자를 끄면 3.0배 생산량이 늘어났다. 두 유전자를 동시에 조절했을 때는 더욱 큰 시너지 효과가 나타나 무려 3.7배의 생산량 증가를 달성했다.
한국화학연구원 노명현 박사는 “박테리아에서도 정밀한 유전자 활성화가 가능해졌다”며 “합성생물학 기반 바이오산업 발전에 크게 기여할 것”이라고 말했다.
이주영 교수는 “이번 연구는 유전자 가위와 합성생물학을 결합해 미생물 생산 플랫폼의 효율을 크게 높인 성과”라며 “하나의 시스템으로 복잡한 유전자 네트워크를 제어할 수 있어 새로운 연구 패러다임을 제시했다”고 밝혔다. 또한 “이번 기술은 다른 박테리아 종에서도 작동이 확인돼, 바이오 의약품·화학물질·연료 생산 등 다양한 분야에 활용될 수 있다”고 덧붙였다.
우리 대학 생명과학연구소 문수영 박사후 연구원이 제1 저자인 이번 연구 결과는 분자생물학 분야 최고 권위지인 ‘Nucleic Acids Research'에 지난 8월 21일 온라인 게재됐다.
※ 논문명: Dual-mode CRISPRa/i for genome-scale metabolic rewiring in Escherichia coli
(저자 정보 : 문수영(KAIST, 제1 저자), 김미리(한국화학연구원), 안난영(KAIST), 노명현(한국화학연구원, 교신저자), 이주영(KAIST, 교신저자) 총 5명)
※DOI: 10.1093/nar/gkaf818
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단과 보스턴코리아 공동연구개발 사업의 지원으로 수행됐다.
2025.09.22
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문워크 추는 차세대 휴머노이드 로봇 개발
우리 연구진이 독자 개발한 휴머노이드 로봇은 시속 12km에 달하는 세계적 수준의 주행 성능과 함께, 눈을 감은 상태나 험지에서도 균형을 잃지 않는 탁월한 안정성을 자랑한다. 더 나아가 오리걸음, 문워크(Moonwalk) 등 사람 특유의 고난도 동작까지 소화하며, 실제 산업 현장에서 활용될 수 있는 차세대 로봇 플랫폼으로 주목받고 있다.
우리 대학 기계공학과 휴머노이드로봇연구센터(휴보랩)의 박해원 교수 연구팀이 차세대 휴머노이드 로봇의 하체 플랫폼을 독자 개발했다고 19일 밝혔다. 이번에 개발된 휴머노이드는 사람과 유사한 신장(165cm)과 체중(75kg)을 목표로, 인간 중심 환경에 맞춰 설계된 것이 특징이다.
이번에 개발된 하체 플랫폼은 모터, 감속기, 모터 드라이버 등 모든 핵심 부품을 연구팀이 직접 설계·제작했다는 점에서 의의가 크다. 휴머노이드 로봇의 성능을 좌우하는 주요 부품을 자체 기술로 확보하며 하드웨어 측면에서 기술적 독립성을 달성했다.
또한, 연구팀은 가상환경 내에서 자체 개발한 강화학습 알고리즘을 통해 인공지능 제어기를 훈련하고 시뮬레이션-현실 간 격차(Sim-to-Real Gap)를 극복하여 실환경에 성공적으로 적용함으로써, 알고리즘 측면에서도 기술적 독립성을 확보했다.
현재 개발된 휴머노이드는 평지에서 최대 3.25m/s(시속 약 12km)의 속도로 주행할 수 있으며, 30cm 이상의 단차 극복 능력(얼마나 높은 턱이나 계단, 장애물 같은 높이 차이를 오르내릴 수 있는지를 나타내는 성능 지표)을 갖췄고 앞으로 4.0m/s(시속 약 14km) 주행 속도, 사다리 등반, 40cm 이상 단차 극복 능력을 목표로 성능을 고도화할 계획이다.
박해원 교수팀은 KAIST 기계공학과 황보제민 교수팀(팔), MIT 김상배 교수팀(손), KAIST 전기및전자공학부 명현 교수팀(측위 및 내비게이션), KAIST 김재철AI대학원 임재환 교수팀(시각 기반 조작 지능)과 협력해, 상체까지 갖춘 완전한 휴머노이드 하드웨어와 인공지능 구현을 추진 중이다.
이를 통해 로봇이 무거운 물체 운반, 밸브·크랭크·문고리 조작, 보행과 조작이 동시에 요구되는 카트 밀기·사다리 오르기 등 복합 작업을 수행할 수 있도록 기술을 개발하고 있다. 나아가 실제 산업 현장의 복잡한 요구에 대응할 수 있는 다재다능한 신체 능력을 확보하는 것이 목표다.
연구팀은 이번 과정에서 단일 다리 기반 ‘홉핑(Hopping)’ 로봇도 제작했다. 이 로봇은 한 발로 균형을 유지하며 반복적으로 뛰는 고난도의 동작을 구현했으며, 360도 공중제비와 같은 극한 운동 능력까지 선보였다.
특히 생물학적 참고 모델이 없어 모방학습이 불가능한 상황에서, 연구팀은 질량중심 속도를 최적화하면서 착지 충격을 줄이는 AI 제어기를 강화학습으로 구현해 의미 있는 성과를 거뒀다.
박해원 교수는 “이번 성과는 핵심 부품부터 인공지능 제어기까지 자체 기술로 확보함으로써 휴머노이드 연구의 하드웨어와 소프트웨어 양 측면에서 독립성을 달성한 중요한 이정표”라며, “향후 상체까지 포함된 완전한 형태의 휴머노이드로 발전시켜 실제 산업 현장의 복잡한 요구를 해결하고, 나아가 사람과 함께 일할 수 있는 차세대 로봇으로 성장시키겠다”고 말했다.
이번 연구 성과는 기계공학과 박사과정 최종훈 학생이 제1 저자로서 10월 1일 개최되는 국제 휴머노이드 로봇 전문 학회 ‘Humanoids 2025’에서 하드웨어 개발 결과를 발표하고, 기계공학과 박사과정 강동윤, 김기정, 최종훈 학생이 공동 1저자로서 9월 29일 열리는 로봇지능 분야 최고 학회 ‘CoRL 2025’에서 인공지능 알고리즘 성과를 발표할 예정이다.
※논문 제목 및 논문:
Learning Impact-Rich Rotational Maneuvers via Centroidal Velocity Rewards and Sim-to-Real Techniques: A One-Leg Hopper Flip Case Study, Conference on Robot Learning (CoRL), Seoul, Korea 2025, Dongyun Kang, Gijeong Kim, JongHun Choe, Hajun Kim, Hae-Won Park, arxiv 버전: https://arxiv.org/abs/2505.12222
Design of a 3-DOF Hopping Robot with an Optimized Gearbox: An Intermediate Platform Toward Bipedal Robots, IEEE-RAS, International Conference on Humanoid Robots, Seoul, Korea, 2025, JongHun Choe, Gijeong Kim, Hajun Kim, Dongyun Kang, Min-Su Kim, Hae-Won Park, arxiv 버전: https://arxiv.org/abs/2505.12231
본 연구는 산업통상자원부 및 한국산업기술기획평가원(KEIT) 연구비 지원(RS-2024-00427719)으로 수행됐다.
※ 관련 영상 : https://youtu.be/ytWO7lldN4c
2025.09.19
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수소전기차 연료전지 촉매 성능 저하 비밀 풀었다
수소전기차의 핵심인 연료전지 작동 중 촉매의 ‘열화 과정(어떻게 망가지고 성능이 떨어지는지)’을 우리 연구진이 국제연구진과 함께 세계 최초로 원자 단위에서 3차원으로 직접 추적하는 데 성공했다. 이번 성과는 고성능·고내구성 연료전지 개발을 앞당겨 미래 친환경 교통수단과 에너지 전환에 크게 기여할 것으로 기대된다.
우리 대학 물리학과 양용수 교수와 신소재공학과 조은애 교수 공동연구팀이 미국 스탠퍼드대학교, 로런스 버클리 국립연구소와의 국제 공동연구를 통해 연료전지 촉매 내부의 원자 하나하나가 수천 번의 작동 사이클 동안 어떻게 움직이고, 어떤 방식으로 성능이 저하되는지를 3차원으로 직접 추적하는 데 성공했다고 14일 밝혔다.
수소연료전지는 탄소배출이 없는 차세대 친환경 에너지 기술로 주목받고 있다. 그러나 촉매로 사용되는 백금(Pt) 기반 합금은 주행 과정에서 성능이 점차 저하되는 ‘열화 현상’이 발생해 상용화의 걸림돌이 되어 왔다. 열화의 근본 원인을 규명하지 못하면 연료전지 교체 주기가 짧아지고 수소차 가격 인하에도 한계가 있었다.
연구팀은 이 문제를 해결하기 위해, 원자 하나하나의 3차원 움직임을 직접 볼 수 있는 인공신경망 기반 원자 전자 단층촬영 기법을 개발했다.
병원에서 사용하는 CT 단층촬영법이 여러 각도에서 X선 영상을 찍어 인체 내부를 3차원으로 보여주는 것과 마찬가지로, 연구팀은 전자현미경을 이용해 다양한 각도에서 고해상도 이미지를 촬영하고, 이를 인공지능 신경망과 결합해 나노 촉매 내부 원자들의 3차원 위치를 정밀하게 재구성했다.
그 결과, 수천 개에 달하는 원자들이 연료전지 작동 과정에서 어떻게 이동하고 변형되는지를 마치 눈으로 들여다보듯 생생하게 관찰할 수 있게 됐다.
연구팀은 백금-니켈(이하 PtNi) 합금 나노입자에 대해 수천 번의 전기화학적 작동을 가한 후, 각 단계에서 촉매 입자의 3차원 원자구조를 분석했다. 그 결과, 일반적인 PtNi 입자에서는 시간이 지남에 따라 입자 형태가 변형되고, 니켈이 빠져나가고, 제 기능을 점차 잃어버리는 현상이 나타났다.
반면 갈륨 원소를 조금 섞어준 촉매 입자에서는 이러한 변화가 거의 없어서 처음부터 성능도 더 뛰어나고, 오래 사용해도 성능을 잘 유지함을 입증했다. 이를 통해 연구팀은 촉매 안에 원자들이 시간이 지나면서 어떻게 변하는지 그리고 그 변화가 성능 저하와 어떤 관계가 있는지를 정량 데이터로 명확하게 규명했다.
양용수 교수는 “이번 연구는 실제 연료전지 촉매의 3차원 열화 과정을 원자 단위에서 정량적으로 추적한 세계 최초 사례로, 실험적으로 관측하기 어려웠던 실제 촉매 표면과 내부의 3차원 원자 구조 변화를 직접 측정했다는 점에서 이론 모델이나 시뮬레이션에 의존했던 기존 연구들과 차별점을 가진다”라고 강조했다.
이어 “고성능·고내구성 연료전지 촉매 설계의 핵심 기반이 될 것이며 또한 AI 기반 정밀 원자구조 분석 기술은 배터리 전극, 메모리 소자 등 다양한 나노소재 연구에도 폭넓게 활용될 것”이라고 전망했다.
이번 연구에는 물리학과 정채화 박사, 이주혁 박사, 조혜성 박사, 신소재공학과 이광호 연구원이 공동 제1저자로 참여했고, 연구 결과는 세계적 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 8월 28일자에 게재됐다.
※ 논문제목: Atomic-scale 3D structural dynamics and functional degradation of Pt alloy nanocatalysts during the oxygen reduction reaction
※DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-63448-5
한편, 이번 연구는 한국연구재단 개인기초연구지원사업 및 KAIST 특이점교수사업의 지원을 받았다.
2025.09.15
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단 2달러로 무너진 토르.. 토르 취약점 해결책 제시
우리 연구진이 세계 최대 익명 네트워크 ‘토르(Tor)’의 보안 취약점을 규명하고 해결책까지 제시함으로써, 국내 연구진으로서는 처음으로 글로벌 보안 연구의 새로운 이정표를 세웠다.
우리 대학 전산학부 강민석 교수 연구팀이 지난 8월 13일부터 15일까지 미국 시애틀에서 열린 유즈닉스 보안 학술대회(USENIX Security 2025)에서 우수논문상(Honorable Mention Award)을 수상했다고 12일 밝혔다.
유즈닉스 보안 학술대회는 정보보안 분야 세계 최고 권위 학회로, 구글 스칼라 h-5 인덱스 기준 보안·암호학 분야 전체 학술대회 및 저널 가운데 1위를 차지하고 있다. 우수논문상은 전체 논문 중 약 6%에만 주어지는 영예다.
이번 연구는 세계 최대 익명 네트워크인 ‘토르(Tor)’에서 발생할 수 있는 새로운 서비스 거부(DoS) 공격 취약점을 발견하고, 이를 해결하기 위한 방법을 제시한 것이 핵심이다. 토르 익명 웹사이트(Tor Onion Service)는 익명성을 기반으로 하는 다양한 서비스의 핵심 기술로, 전세계적으로 매일 수백만명의 사용자가 이용하는 대표적인 프라이버시 보호 수단이다.
연구팀은 토르의 혼잡도 인식 방식이 안전하지 않음을 밝혀냈으며, 실제 네트워크 실험을 통해 단 2달러의 비용으로 웹사이트를 마비시킬 수 있음을 입증했다. 이는 기존 공격 대비 0.2% 수준의 비용이다. 특히 기존 토르에 구현된 서비스 거부(DoS) 공격에 대한 보안 기법이 오히려 공격을 더욱 악화시킬 수 있음을 최초로 규명했다는 점에서 주목 받았다.
또한 연구팀은 수학적 모델링을 통해 해당 취약점이 발생하는 원리를 규명하고, 토르가 익명성과 이용가능성 사이에서 균형을 유지할 수 있는 가이드라인을 제시했다. 이 가이드라인은 토르 개발진에 전달되어 현재 점진적으로 패치를 적용 중이다.
앞서 지난 2월 토르 창립자 로저 딩글다인(Roger Dingledine)이 KAIST를 방문해 연구팀과 협력 논의를 진행했으며, 토르 운영진은 연구팀의 선제적 제보에 감사의 뜻으로 지난 6월 약 800달러 상당의 버그 현상금을 지급했다.
강민석 교수는 “토르 익명성 시스템 보안은 세계적으로 활발히 연구되고 있지만, 국내에서는 이번이 최초의 보안 취약점 연구 사례라는 점에서 큰 의미가 있다”며, “이번에 확인된 취약점은 위험도가 매우 높아 학회 현장에서 다수의 토르 보안 연구자들의 큰 주목을 받았다. 앞으로는 토르 시스템의 익명성 강화뿐 아니라 토르 기술을 활용한 범죄 수사 분야까지 아우르는 종합적 연구를 이어가겠다”고 덧붙였다.
이번 연구는 이진서 박사과정(제1저자), 김호빈 연구원(제2저자, KAIST 정보보호대학원 석사 졸업·現 미국 카네기멜런대 박사과정)가 진행했다.
※논문 제목: Onions Got Puzzled: On the Challenges of Mitigating Denial-of-Service Problems in Tor Onion Services
※논문 정보: https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity25/presentation/lee
이번 성과는 국내 최초의 선도적인 토르 보안 취약점 연구로 인정받아, 강 교수 연구실이 2025년 과학기술정보통신부 기초연구사업(글로벌 기초연구실)에 선정되는 데 결정적인 역할을 했다.
연구팀은 이 사업을 통해 이화여자대학교, 성신여자대학교와 국내 연구 협력체계를 구축하고, 미국·영국 연구자들과 국제 연구 협력을 확대해 향후 3년간 토르 취약점 및 익명성 관련 심화 연구를 수행할 계획이다.
2025.09.12
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