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투명한 유리도 보고 미래도 예측하는 ‘피지컬 AI’ 핵심기술 개발
인공지능(AI)이 화면 속 정보를 분석하는 기술을 넘어, 현실 세계의 물리적 특성을 이해하고 스스로 판단·행동하는 단계로 진화하고 있다. 우리 대학 연구진은 빛과 물질의 상호작용, 공간 인식, 미래 상황 예측, 행동 계획을 아우르는 피지컬 AI(Physical AI·물리 기반 인공지능) 핵심 기술을 개발했다. 이번 성과는 자율주행차와 휴머노이드 로봇, 산업용 로봇, 디지털 트윈 등 실제 환경에서 작동하는 차세대 자율 시스템 구현을 앞당길 것으로 기대된다.
우리 대학은 전산학부 윤성의 교수 연구팀이 ▲유리나 물처럼 투명한 물체를 정확히 인식하는 기술 ▲빛과 물질의 상호작용을 분석해 주변 환경을 이해하는 기술 ▲사진 한 장만으로 로봇이 목적지를 찾아가는 기술 ▲미래 상황을 예측해 행동을 계획하는 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
이번 연구는 시각 인식부터 물리적 이해, 미래 예측, 행동 계획까지 하나의 기술 흐름으로 연결했다는 점에서 의미가 크다. 이를 통해 AI가 '보고(인식) → 이해하고(물리 이해) → 예측하고(미래 예측) → 행동하는(계획)' 전 과정을 수행하는 기반을 제시했으며, 다양한 자율 시스템의 성능과 활용 범위를 한층 넓힐 것으로 기대된다.
이번 연구 성과는 세계 최고 권위의 AI 학회인 ICLR 2026(International Conference on Learning Representations)과 CVPR 2026(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)에서 구두 발표 2편과 하이라이트 논문 2편 등 총 4편의 논문으로 발표됐다. 특히 ICLR과 CVPR의 구두 발표는 각각 약 1.13%, 0.8%만 선정되는 최상위 발표 형식으로, 연구의 독창성과 우수성을 국제적으로 인정받았다.
▲ 유리까지 이해하는 AI… 투명한 물체도 정확히 인식
연구팀은 글린트(GLINT, 투명 환경 시각 인식 기술)를 개발해 AI가 유리와 같은 투명한 물체도 정확하게 인식할 수 있도록 했다.
사람은 유리창을 볼 때 유리에 비친 모습과 유리 너머의 풍경을 자연스럽게 구분한다. 하지만 기존 AI는 두 정보를 하나의 영상으로 인식해 투명한 물체를 제대로 이해하지 못하는 경우가 많았다.
연구팀은 유리에 반사된 모습과 유리 뒤의 물체를 각각 분리해 분석하는 새로운 기술을 개발함으로써 AI가 투명한 환경에서도 장면을 정확하게 이해할 수 있도록 했다.
※ 논문 정보 : GLINT: Modeling Scene-Scale Transparency via Gaussian Radiance Transport, 논문 원본: https://arxiv.org/abs/2603.26181 (CVPR 2026 Oral, 6월 5일 구두 발표, Award Candidate(4천여 편 발표 논문 가운데 74편 선정)
▲ 빛의 움직임까지 이해하는 AI
연구팀은 라디오GS(RadioGS, 빛과 재질을 이해하는 장면 복원 기술)를 개발해 빛이 물체에 닿아 반사되고 퍼지는 과정까지 AI가 이해하도록 했다.
같은 물체라도 햇빛 아래와 실내 조명 아래에서는 다르게 보인다. 기존 AI는 이러한 조명 변화에 영향을 받기 쉬웠다. 연구팀은 빛과 물체의 상호작용을 AI가 학습하도록 만들어 조명이 달라져도 물체의 재질과 주변 환경을 더욱 정확하게 이해할 수 있도록 했다.
※ 논문 정보 : Radiometrically Consistent Gaussian Surfels for Inverse Rendering, 논문 원본: https://arxiv.org/abs/2603.01491 (ICLR 2026 Oral, 4월 23일 구두 발표)
▲ 사진 한 장만 보고 목적지를 찾아가는 로봇
연구팀은 비주얼-RRT(Visual-RRT, 이미지 기반 로봇 경로 계획 기술)를 개발해 시각 정보를 실제 행동으로 연결했다. 기존 로봇은 목적지의 좌표 정보가 필요했지만, 이번 기술은 현재 로봇이 보는 장면과 목표 사진을 비교하며 스스로 이동 경로를 찾아간다.
실제 로봇 실험에서도 사진 한 장만으로 목적지에 성공적으로 도달해 서비스 로봇과 자율주행 로봇 등 다양한 분야에 활용될 가능성을 확인했다.
※ 논문 정보: Visual-RRT: Finding Paths toward Visual-Goals via Differentiable Rendering, 논문원본: https://arxiv.org/abs/2604.16388 (CVPR 2026 Highlight) ３월 27일 하이라이트 논문 선정
※ 동영상: https://www.youtube.com/watch?v=nAPk27vHwEE
▲ 미래를 예측하고 스스로 행동을 계획하는 AI
연구팀은 클래드(CLaD, 미래 예측 기반 행동 계획 기술)를 개발해 AI가 행동하기 전에 미래 상황을 예측하고 가장 적절한 행동을 계획하도록 했다.
사람은 행동하기 전에 "이렇게 움직이면 다음에는 어떤 일이 생길까?"를 먼저 생각한다. 클래드는 AI도 이처럼 행동의 결과를 미리 예측한 뒤 가장 효과적인 행동을 선택하도록 만든 기술이다. 이를 통해 복잡한 환경에서도 높은 성공률로 작업을 수행할 수 있어 차세대 자율 로봇의 핵심 기술로 활용될 것으로 기대된다.
※ 논문 정보 : CLaD: Planning with Grounded Foresight via Cross-Modal Latent Dynamics, 논문원본: https://arxiv.org/abs/2603.29409(CVPR 2026 Highlight)
윤성의 교수는 "이번 연구는 AI가 단순히 눈으로 보는 것을 넘어 현실 세계를 이해하고 앞으로 일어날 상황까지 예측해 스스로 행동을 결정하는 방향으로 발전하고 있음을 보여준다"며 "이번 성과가 자율주행차와 휴머노이드 로봇 등 실제 환경에서 작동하는 다양한 피지컬 AI 기술의 발전에 기여하기를 기대한다"고 말했다.
윤성의 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구들은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP), 한국연구재단(NRF)의 지원을 받아 수행 중인 피지컬 AI 및 지능형 로봇 연구과제의 일환으로 수행됐다.
2026.07.06
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KAIST 인공지능반도체대학원, 제6회 한국인공지능시스템포럼 조찬 강연회 개최
우리 대학 인공지능반도체대학원은 2026년 7월 2일 호텔 오노마 대전 5층 그랜드볼룸홀에서 「제6회 한국인공지능시스템포럼 조찬 강연회」를 개최했다.
이번 강연회는 한국인공지능시스템포럼(KAISF)이 주관하고, 정보통신기획평가원(IITP), 한국전자통신연구원(ETRI), PIM반도체설계연구센터, 우리 대학 인공지능반도체대학원이 공동 주최했다. 행사에는 관련 산학연 연구자 및 종사자, 정부부처와 공공기관 관계자 등이 참석해 인공지능과 모빌리티 산업의 기술 변화 및 발전 방향을 공유했다.
이날 강연은 카카오모빌리티 김진규 부사장이 맡아 Physical AI 시대의 모빌리티 혁신과 자율주행 상용화 방향을 중심으로 진행했다. 김 부사장은 서울 강남구 심야 자율주행 택시 ‘서울자율차’ 운영 사례를 바탕으로, 카카오 T 플랫폼이 시민의 이동 경험을 혁신하고 있는 방식과 자율주행 상용화를 위한 기술적·산업적 과제를 소개했다.
또한 자율주행 상용화가 단일 기업의 기술력만으로 완성되기 어렵다는 점을 강조하며, 이동 데이터, 정밀지도, 실시간 안전관리 시스템 등 첨단 인프라 개방형 생태계의 중요성을 설명했다. 아울러 카카오모빌리티가 한국형 자율주행 상용화를 위해 추진하고 있는 전략과 향후 모빌리티 산업의 발전 가능성을 공유했다.
개회사에서 유회준 한국인공지능시스템포럼 의장 겸 우리 대학 인공지능반도체대학원장은 “AI와 다양한 산업 분야의 융합을 논의하기 위해 이번 강연회를 마련했다”며, “최근 정부 주도의 반도체 산업 육성 논의에서 대전이 다소 소외되고 있다는 우려가 있는 만큼, 산·학·연 협력 기반이 잘 마련된 대전이 이번 조찬 강연회와 같은 포럼을 통해 지속적으로 의견을 모으고 제안해야 한다”고 말했다.
이어 “앞으로도 이러한 포럼을 통해 대전이 AI 기반 산업 혁신을 주도적으로 이끌어갈 수 있도록 적극적으로 의견을 내고 협력해 나가자”고 강조했다.
홍진배 정보통신기획평가원장은 “유회준 원장님과 반도체 K-CLOUD 등 협의체를 만들어보자는 취지에서 시작한 한국인공지능시스템포럼 조찬 강연회가 성황리에 진행되고 있어 기쁘다”고 밝혔다. 또한 “현재 한국은 미국과 중국에 비해 자율주행 기술 경쟁력 측면에서 더 많은 도전이 필요한 상황”이라며, “오늘 강연을 통해 참석자 모두가 의미 있는 논의를 나누고, AI+X 구현을 위한 협력의 계기가 되기를 바란다”고 말했다.
한국인공지능시스템포럼 조찬 강연회는 인공지능 시스템, 반도체, 모빌리티 등 첨단 기술 분야의 산학연 전문가들이 교류하며 주요 산업 현안을 논의하는 자리로 운영되고 있다. KAIST 인공지능반도체대학원은 앞으로도 AI 반도체와 인공지능 시스템 분야의 기술 혁신, 산학연 협력 활성화, 지역 기반 첨단산업 생태계 조성을 위한 소통의 장을 지속적으로 마련할 계획이다.
2026.07.06
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서선옥 교수, 2026 프런티어 과학상 수상
우리 대학은 물리학과 서선옥 교수의 공동연구 논문이 국제기초과학학회(ICBS, International Congress of Basic Science)가 수여하는 '2026 프런티어 과학상(Frontiers of Science Award)' 수상 논문으로 선정되었다고 12일 밝혔다. 서 교수는 2025년에 이어 2년 연속 이 상을 수상하게 됐다.
프런티어 과학상은 수학·물리·정보과학 분야에서 최근 10년 이내 발표된 연구 가운데 학문적 독창성과 영향력이 뛰어난 성과를 이룬 논문에 수여된다. 시상식은 2026년 8월 중국 베이징에서 열리는 국제기초과학학회(ICBS) 행사 기간 중 진행될 예정이다.
이번 수상 논문은 알렉세이 키타예프(Alexei Kitaev) 캘리포니아공과대학교(Caltech) 교수와 서선옥 교수의 공동연구인‘Sachdev-Ye-Kitaev 모델의 소프트 모드와 대응하는 중력 이론’이다.
※논문제목:The soft mode in the Sachdev-Ye-Kitaev model and its gravity dual, DOI: https://doi.org/10.1007/JHEP05(2018)183)
SYK(Sachdev-Ye-Kitaev) 모델은 많은 수의 마요라나 페르미온(Majorana fermion·입자와 반입자가 동일한 특성을 갖는 특수한 양자 입자)이 무작위로 강하게 상호작용하는 양자 물리 모형이다. 이 모델은 매우 복잡한 양자 다체계(많은 입자가 동시에 얽혀 상호작용하는 계)임에도 수학적으로 정확한 분석이 가능하며, 양자 카오스(양자계에서 나타나는 혼돈 현상)의 특성이 블랙홀과 매우 유사해 블랙홀의 미시 구조(블랙홀을 이루는 미세한 양자 상태)를 이해하는 핵심 이론으로 주목받아 왔다.
이번 수상 논문은 SYK 모델이 낮은 에너지 상태에서 보이는 물리적 성질이 2차원 중력 이론(공간과 시간을 각각 한 차원씩만 남겨 단순화한 중력 모형)과 정확히 연결된다는 사실을 밝혀냈다. 이 연구는 이후 블랙홀과 양자중력 연구의 핵심 이론적 기반이 되었으며, 관련 분야에서 가장 널리 인용되는 대표 논문 중 하나로 자리 잡았다.
또한 SYK 모델은 블랙홀 내부에서 정보가 어떻게 저장되고 사라지는지를 설명하는 데 활용되는 대표적 이론 모형으로, 현대 물리학의 난제를 푸는 핵심 연구 주제로 주목받고 있다.
‘프런티어 과학상' 은 국제기초과학학회(ICBS)가 2023년부터 수여하고 있는 국제 학술상으로, 전 세계 전문가 추천과 심사를 거쳐 국제위원회(Global Committee)가 최종 수상작을 선정한다.
ICBS 측은 공식 선정 통지문에서 "서 교수의 연구는 형식적 양자장론(Formal Quantum Field Theory)* 분야에 탁월한 기여를 했다"며 "인류 지식의 경계를 확장하려는 연구자의 헌신은 과학계에 큰 영감을 주고 있다”고 밝혔다.
*형식적 양자장론: 우주의 기본 입자와 힘을 설명하는 양자장론의 수학적 원리와 구조를 탐구하는 이론물리학 분야임
서선옥 교수는 "이 논문의 연구는 특정 양자 다체계와 중력 이론이 미시적 수준에서 어떻게 대응되는지를 보여주는 작업이었다"며 "지금 진행하고 있는 연구는 이 대응성을 바탕으로 시공간이 양자 다체계에서 어떻게 생성되는지에 대한 물리적 이해를 구하는 내용"이라고 말했다.
이 상의 상금 총액은 2만5천 달러(한화 약 3천3백만 원)이며, 수상 논문의 저자들이 이를 공동으로 나누어 받는다.
·참고: Frontiers of Science Award 공식 홈페이지: https://www.icbs.cn
2026.06.15
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로봇이 사람처럼 판단하는 시대, KAIST가 피지컬 AI 핵심 난제 해결
“사람처럼 판단하는 로봇, 생각보다 빨리 온다.”
로봇이 인간의 의도를 이해하고 스스로 올바른 행동을 선택하는 시대를 앞당길 핵심 기술이 국내에서 나왔다. KAIST 연구진이 단 몇 개의 영상만으로 AI가 인간의 판단 기준을 스스로 학습하는 기술을 개발하며 피지컬 AI 상용화의 핵심 난제를 해결했다.
우리 대학은 전기및전자공학부 유창동 교수 연구팀이 수천~수만 건의 인간 평가 데이터 대신 단 몇 개의 선호 영상만으로도 AI가 인간의 의도와 판단 기준을 학습할 수 있는 새로운 기술인 ‘VOTP(Video-based Optimal TransPort Preference)’를 세계 최초로 개발했다고 10일 밝혔다.
연구팀의 논문은 오는 7월 서울 코엑스에서 개최되는 세계 최고 권위의 AI학회인 ICML(International Conference on Machine Learning) 2026에 채택됐으며, 전체 제출 논문(23,918편) 가운데 상위 0.7%(168편)에만 주어지는 구두(Oral) 발표로 선정되며 연구의 우수성을 인정받았다. ICML은 AI 및 머신러닝 분야에서 가장 영향력 있는 국제학회 가운데 하나로 꼽힌다.
최근 AI 기술은 글을 쓰고 그림을 그리는 생성형 AI를 넘어 실제 기계를 움직이고 현실 세계에서 행동하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 시대로 빠르게 진화하고 있다. 공장에서 위험한 작업을 대신 수행하는 로봇, 스스로 도로 상황을 판단하는 자율주행차, 정교한 수술을 수행하는 의료 로봇 등이 대표적인 사례다.
하지만 피지컬 AI의 실용화를 위해서는 반드시 넘어야 할 장벽이 있었다. 바로 기계가 수행한 행동이 인간의 의도에 맞는지, 어떤 행동이 더 바람직한지를 판단하는 인간 수준의 평가 기준을 학습하는 문제다.
예를 들어 수술 로봇이 봉합을 하거나 자율주행차가 복잡한 교차로를 통과할 때 AI는 수많은 선택지 가운데 가장 적절한 행동을 골라야 한다. 이를 위해서는 인간의 선호와 판단 기준이 반영된 ‘보상함수(Reward Function)'가 필요하다. 그러나 지금까지는 이를 구축하기 위해 사람이 수천~수만 개의 행동 데이터를 직접 평가해야 했고, 막대한 시간과 비용이 소요됐다.
연구팀은 사람이 몇 번의 시범만 보고도 새로운 일을 배우는 방식에 주목했다. 연구팀이 개발한 VOTP는 몇 개의 좋은 사례와 나쁜 사례 영상만으로도 AI가 인간이 선호하는 행동 패턴을 스스로 파악하도록 돕는다. 기존처럼 방대한 양의 데이터를 사람이 일일이 평가하지 않아도 AI가 인간의 판단 기준을 이해하고 다양한 상황으로 확장해 학습할 수 있는 것이다.
이번 연구의 핵심 아이디어는 로봇이나 자율주행차와 같은 지능형 기계가 소수의 인간 선호(preference)를 담은 비디오만으로도 사람의 의도(intent)를 빠르게 파악할 수 있다는 것이다. 이를 위해 개발한 알고리즘은 다양한 환경과 작업에 걸친 광범위한 실험을 통해 그 효과와 일반화 성능이 입증되었다.
이러한 방식은 피지컬 AI 개발에 필요한 인간 피드백과 데이터 구축 비용을 크게 줄일 수 있다. 적은 수의 사례만으로도 로봇과 자율주행차, 산업용 기계가 사람의 기대에 부합하는 행동을 학습할 수 있어 개발 기간과 비용을 획기적으로 단축할 수 있을 것으로 기대된다.
해당 기술은 로봇 팔 제어, 휴머노이드 로봇, 자율주행차, 스마트팩토리, 드론, 수술 로봇뿐 아니라 컴퓨터를 직접 조작하는 AI 에이전트까지 폭넓게 적용 가능하다. 특히 인간의 의도와 만족도를 학습해야 하는 모든 피지컬 AI 시스템의 핵심 기반 기술로 활용될 수 있을 것으로 전망된다.
유창동 교수는 “피지컬 AI의 핵심은 기계가 인간의 의도를 이해하고 올바른 행동을 선택하도록 만드는 것”이라며 “VOTP는 소수의 영상만으로 인간의 판단 기준을 학습할 수 있어, 로봇이 사람처럼 판단하는 시대를 앞당길 핵심 기술”이라고 말했다.
전기및전자공학부 Luu Minh Tung(루 민 퉁) 박사과정 학생이 제1저자로 참여한 이번 연구는 세계 최고 권위의 AI 학술대회인 ICML(International Conference on Machine Learning) 2026에 오랄(Oral) 발표 논문으로 선정됐다.
※ 논문명: Video-Based Optimal Transport for Feedback-Efficient Offline Preference-Based Reinforcement Learning, 논문 파일: https://sanctusfactory.com/data/file/publications/202606091714078906.pdf
이번 연구는 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원(IITP) 및 한국연구재단(NRF) 등의 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.10
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제5회 한국인공지능시스템포럼 조찬 강연회 성료
우리 대학 인공지능반도체대학원은 4월 8일(수) 오전 대전 오노마 호텔에서 '제5회 한국인공지능시스템포럼(KAISF)' 조찬 강연회를 성공적으로 개최하였다.
이번 강연회는 인공지능이 물리 세계와 직접 맞닿으며 산업 현장에 빠르게 스며드는 'Physical AI' 시대를 주제로, 총 63명의 산학 전문가가 참석한 가운데 활발한 논의가 이루어졌다.
초청 강연은 ㈜NC AI 이연수 대표이사와 김민재 CTO가 '물리 내재화 기반의 차세대 피지컬 AI와 전주기 통합 플랫폼 개발 현황'을 주제로 공동 진행하였다. 강연에서는 AI 기술의 발전으로 물리 법칙을 스스로 이해하는 피지컬 AI가 로봇 산업의 판도를 바꾸고 있는 현황을 소개하며, 다음 세 가지 핵심 내용을 중심으로 전개되었다.
▲질량·마찰·탄성 등 역학적 관계를 내재화한 WFM(월드 파운데이션 모델) 핵심 기술 및 로봇 파운데이션 모델(RFM) 기반 작업 지능 최적화 ▲Sim-to-Real 간극을 최소화하는 고정밀 3D 시뮬레이션 및 디지털트윈 기술 ▲모델 학습부터 시뮬레이션 검증, 현장 실증에 이르는 E2E 전주기 피지컬 AI 플랫폼 구조
한국인공지능시스템포럼 유희준 의장(KAIST 인공지능반도체대학원장)은 개회사에서 대전이 피지컬 AI 및 인공지능 분야에서 협업할 수 있는 인프라를 구축하여 해당 분야의 거점으로 발전해 나가길 바란다는 뜻을 밝혔다.
2026.04.10
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건설및환경공학과 최신형 박사, 2026 미국화학회 CAS Future Leader 선정
우리 대학 건설및환경공학과 최신형 박사(지도교수: 명재욱)가 화학 분야 세계 최대 학술단체인 미국화학회(American Chemical Society, ACS) 산하 CAS(Chemical Abstracts Service)가 선정하는 2026 CAS Future Leader에 선정되었다.
CAS Future Leaders는 화학 및 관련 융합 연구 분야에서 두각을 나타내고 있는 박사과정생과 박사후연구원을 대상으로, 차세대 과학 리더로서의 잠재력을 갖춘 인재를 선발하는 국제 프로그램이다. 선발된 연구자들에게는 오는 8월 미국 오하이오 콜롬버스에서 열리는 글로벌 네트워킹과 리더십 개발 프로그램과 미국 시카고에서 열리는 미국화학회에서 연구 성과를 발표할 기회가 제공된다.
올해 선정된 연구자들은 화학정보학, 합성생물학, 소재과학 등 다양한 분야에서 활약하고 있으며, 전 세계 지원자 가운데 최종 31명이 선발됐다. 이 가운데 한국 기관 소속 연구자는 우리 대학 최신형 박사가 유일하다.
최신형 박사는 유엔환경계획(UNEP) 인턴, 수처리 기업 ㈜부강테크, 그리고 우리 대학 건설및환경공학과 석사 및 박사과정을 거치며 환경 분야에서 연구 실적을 쌓아왔다. 전 세계적인 환경 현안으로 부상한 플라스틱 오염 문제에 대응하기 위한 생분해성 플라스틱의 설계와 환경 내 분해 거동 연구을 연구해왔으며, 환경 공학, 고분자학, 미생물학, 생물정보학을 융합하는 연구를 수행하고 있다.
대표 연구성과로는 ▲미세플라스틱 발생을 줄일 수 있는 해양 생분해성 종이 코팅제 개발 ▲세계 최초 완전 생분해형 전자활성 필름 개발 ▲생분해성 플라스틱의 매립지 환경에서의 분해 특성 규명 등이 있다. 이러한 연구 성과를 바탕으로, 2024년 대전광역시 환경상, 대한민국 인재상을 수상하였고, 2025년 미국화학회 환경화학분과 대학원생 우수상을 받았다. 올해 하반기에는 스위스 연방 수생과학기술연구소(Eawag)에 박사후연구원으로 수용성 고분자의 생분해 연구를 수행할 예정이다.
최 박사는 “연구자로서 주도적으로 성장할 수 있도록 지도해주신 명재욱 교수님께 깊이 감사드린다”며 “지속가능한 사회 구현에 기여할 수 있는 연구를 꾸준히 이어가겠다”고 소감을 밝혔다.
※보도자료: https://en.yna.co.kr/view/RPR20260319009600353
https://cen.acs.org/acs-news/CAS-announces-2026-Future-Leaders/104/web/2026/03
2026.04.06
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학부생 로버팀(MR2), 세계 최대 화성탐사 대회 ‘URC 2026’ 본선 진출
우리 대학 학부생들이 직접 만든 탐사 로버(사람 대신 이동하며 탐사하는 로봇 차량)로 세계 무대에 도전한다. 세계 최대 화성탐사 대회 본선 진출이 확정되며 KAIST 최초 성과를 달성했다.
우리 대학은 학부 로봇 동아리 MR(Microrobot Research) 소속 로버팀 ‘MR2’(지도교수 기계공학과 박용화)가 세계 최대 대학생 화성탐사 로버 경진대회인 ‘2026 유니버시티 로버 챌린지(University Rover Challenge, URC)’ 본선 진출권을 획득했다고 3일 밝혔다.
URC는 미국 화성 탐사 연구소(The Mars Society)가 주관하는 국제 대회로, 유타주 사막의 화성과 유사한 환경(MDRS)에서 열린다. 참가팀들은 직접 제작한 탐사 로버를 활용해 ▲생명 탐사 ▲물품 운송 ▲장비 조작 ▲자율 주행 등 4개 미션을 수행하며 기술력을 겨룬다.
이번 대회에는 전 세계 18개국 116개 대학 팀이 참가해 치열한 예선을 치렀다. KAIST MR2 팀은 100점 만점에 95.38점을 기록하며 상위 38개 팀에 선정돼 본선 진출의 영예를 안았다. 이는 KAIST 팀 최초의 본선 진출 성과로, 글로벌 무대에서 KAIST 학부생들의 로봇 설계 및 제어 역량을 입증한 결과다.
MR2 팀이 독자 개발한 차세대 탐사 로버‘GAP-1000’은 극한 환경에서도 안정적인 운용이 가능하도록 설계된 모듈형 로버다. 5kg 이상의 물체를 정밀하게 제어할 수 있는 6자유도(6-DOF, 사람의 팔처럼 여러 방향으로 자유롭게 움직이는 구조) 로봇 팔을 탑재해 복잡한 장비 조작 임무를 수행할 수 있다.
자율 주행 기능도 강점이다. 위성을 활용한 정밀 위치 측정 기술(RTK-GNSS)과 로봇의 움직임을 감지하는 관성 센서(IMU), 바퀴 회전을 기반으로 이동 거리를 계산하는 기술을 결합해 복잡한 지형에서도 스스로 최적의 경로를 찾아 이동한다. 여기에 드론 중계 시스템을 더해 통신이 닿지 않는 구간에서도 안정적인 탐사가 가능하다.
또한 화성 과학 탐사 임무를 위해 지면 10cm 아래 토양을 채취한 뒤 원심분리로 불순물을 제거하고, 단백질 검출 시약인 뷰렛(Biuret)과 브래드퍼드(Bradford)를 활용해 생명체 흔적을 분석한다. 여기에 빛의 파장을 분석해 물질의 성분을 파악하는 분광 분석 기술을 결합해, 생명체의 흔적을 실시간으로 탐지할 수 있는 통합 시스템을 구축했다.
MR2 총괄팀장 정명우 학생(기계공학과)은 “설계부터 제작까지 모든 과정을 직접 수행하며 많은 시행착오를 겪었지만, KAIST 최초 본선 진출이라는 성과를 거둬 기쁘다”며“남은 기간 철저히 준비해 현지에서 좋은 결과를 내겠다”고 말했다.
박용화 지도교수는 “학생들이 독자적으로 극한 환경용 로버를 구현해낸 점이 인상적”이라며 “이번 대회가 KAIST의 기술력을 세계에 알리는 계기가 될 것”이라고 밝혔다.
이광형 총장은 “학부생들이 직접 설계하고 제작한 로버로 세계 최대 규모의 대회 본선에 진출한 것은 매우 의미 있는 성과”라며 “이번 경험이 학생들이 글로벌 무대에서 도전하고 성장하는 계기가 되길 기대한다”고 말했다.
MR2 팀은 기계공학과, 전기및전자공학부, 산업디자인학과 등 다양한 전공의 학부생 13명으로 구성돼 있으며, 현재 실제 야외 환경에서 장거리 운용 테스트를 마치고 본선을 위한 최종 점검을 진행 중이다. 본선 대회는 오는 5월 27일부터 30일까지 미국 유타주 MDRS에서 열린다.
※ 관련 링크
MR2 공식 홈페이지: https://urc-kaist.github.io/, MR2 인스타그램: https://www.instagram.com/urc_mr2/, MR2 유튜브: https://www.youtube.com/@MR2KAISTRoverTeam
2026.04.03
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세포 속 ‘유전자 지도’ 한번에 해독...치매·암 연구 게임체인저
질병의 시작점은 단 한 개의 세포다. 그러나 지금까지는 개별 세포의 변화를 정밀하게 들여다보는 데 한계가 있어, 수천~수만 개 세포의 평균값을 분석하다 보니 질병의 ‘초기 신호’를 정확히 포착하기 어려웠다. 우리 대학 연구진이 마치 구글어스로 지구를 확대하듯, 그 세포 속 유전 설계도를 입체적으로 동시에 해독하는 기술을 세계 최초로 구현했다. 암과 치매, 파킨슨병 등 복잡 질환 연구의 판을 바꿀 성과다.
우리 대학은 생명과학과 정인경 교수 연구팀이 미국 듀크대학교 야루이 디아오(Yarui Diao) 교수팀과 공동연구를 통해, 단일 세포에서 ▲유전자 발현(전사체) ▲후성유전체 ▲게놈 3차 구조를 동시에 분석하는 세계 최초의 초정밀 분자지도 해독 기술 ‘scHiCAR(에스씨하이카, single-cell Hi-C with assay for transposase-accessible chromatin and RNA sequencing)’를 개발했다고 4일 밝혔다.
세포의 상태를 결정하는 핵심은 결국 유전자의 작동 방식이다. 유전자는 단순히 켜지고 꺼지는 스위치가 아니다. 어떤 유전자가 실제로 작동하는지(전사체), 왜 작동하는지(후성유전체), 어떤 공간 구조 속에서 작동하는지(게놈 3차 구조)가 함께 맞물려 세포의 운명을 결정한다. 기존 기술은 이 정보를 각각 다른 세포에서 따로 얻은 뒤 사후에 맞춰야 했기 때문에, 미세한 변화가 왜곡되거나 누락될 수 있었다.
연구팀은 전사체, 후성유전체, 3차 게놈 구조 등 이 세 가지 유전 정보를 단일 세포에서 동시에 분석하는 통합 정밀 분석 기술인 ‘트라이모달 멀티오믹스(trimodal Trimodal Multi-omics)’ 기술을 구현했다. 여기에 인공지능(AI) 분석을 접목해 정확도와 재현성을 크게 높였다. 그 결과, 세포 내부의 유전 정보를 ‘한 장의 입체 지도’처럼 읽어내는 통합 분석 플랫폼을 완성했다.
특히 세포 하나당 분석 비용을 약 0.04달러(한화 약 50원) 수준으로 낮추는 데 성공했다. 이를 통해 생쥐 뇌 조직 내 160만 개 세포에 대한 고해상도 분자지도를 구축했다. 이는 질병 유전자가 언제, 어디서, 어떤 구조 속에서 켜지고 꺼지는지를 세포 단위에서 정밀하게 규명할 수 있음을 의미한다.
연구팀은 해당 기술을 뇌 조직과 근육 재생 과정에 적용해 22개 주요 세포 유형의 서로 다른 유전자 작동 원리를 밝혀냈다. 특히 근육 줄기세포가 재생되는 과정에서 유전자의 입체 구조가 동적으로 변화하며 세포 운명을 결정하는 과정을 단일 세포 수준에서 실시간으로 추적하는 데 성공했다. 이는 노화 및 난치 질환 치료 전략 개발의 핵심 기반이 될 것으로 기대된다.
정인경 교수는 “이번 연구는 세포를 관찰하는 수준을 넘어, 세포 내부 유전체 설계도를 정밀하게 읽고 제어할 수 있는 가능성을 제시했다”며 “파킨슨병과 암 등 복잡 질환의 발생 기전을 밝히고 환자 맞춤형 신약 타깃을 발굴하는 데 중요한 전환점이 될 것”이라고 말했다.
이번 연구는 KAIST 양동찬 박사가 공동 제1저자로 그리고 KAIST 김규광 박사가 주요 연구진으로 참여했으며, 국제 학술지 ‘네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology, IF=46.9)’에 2월 19일 자로 게재됐다.
※ 논문명: Trimodal single-cell profiling of transcriptome, epigenome and 3D genome in complex tissues with scHiCAR, DOI: 10.1038/s41587-026-03013-7
한편, 이번 연구는 서경배과학재단과 삼성미래기술연구소, 과학기술정보통신부 한국연구재단의 기초연구사업 및 바이오의료기술개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.03.04
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수학자들, 생물학의 난제 '세포 잡음' 잡았다
암 치료가 성공적으로 끝났는데도 재발하거나, 강력한 항생제를 써도 일부 세균이 살아남는 이유는 무엇일까. 그 핵심 원인 중 하나로 세포 내부에서 무작위로 발생하는 ‘생물학적 잡음(Biological Noise)’이 지목된다. 유전자가 같은 세포라도 단백질 양이 저마다 달라 약물 치료를 피해 살아남는 ‘아웃라이어(Outlier, 튀는 세포)’가 생겨나기 때문이다. 그간 과학자들은 세포 집단의 평균값만 조절할 수 있었을 뿐, 개별 세포의 불규칙한 변동성을 제어하는 일은 오랜 숙제로 남아 있었다.
우리 대학 수리과학과 김재경 교수와 POSTECH 수학과 김진수 교수, 우리 대학 공학생물학대학원 조병관 교수 공동연구팀은 수학적 모델링을 통해 세포 내부의 생물학적 잡음을 제거하고 세포의 운명을 정밀하게 제어할 수 있는 ‘잡음 제어 원리’를 이론적으로 확립했다. 이는 단일 세포 수준의 정밀 제어 기술을 확보한 쾌거로, 암 치료 및 합성생물학 분야의 난제를 해결할 새로운 이정표가 될 전망이다.
우리 몸의 세포들은 생존을 위해 항상성을 유지하려 하지만, 실제 세포 내부 환경은 끊임없이 변화한다. 기존 유전자 회로 기술은 세포 집단의 평균 단백질 양은 맞출 수 있었으나, 개별 세포 간의 편차인 잡음은 오히려 증폭시키는 한계가 있었다. 연구팀은 이를 ‘냉온탕을 오가는 샤워기’에 비유했다. 샤워기 물 온도의 평균을 40도로 맞췄더라도, 실제로는 펄펄 끓는 물과 얼음물이 번갈아 나온다면 정상적인 샤워가 불가능한 것과 같은 이치다. 이처럼 ‘평균의 함정’에 빠져 통제를 벗어난 소수의 세포들은 암 재발이나 항생제 내성을 일으키는 주범이 된다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 ‘잡음 제어기(Noise Controller, NC)’라는 새로운 수학적 모델을 고안했다.
연구진은 먼저 시스템의 최종산출물이 서로 결합해 짝을 이루는 ‘이합체(dimer) 반응’을 이용해 세포마다 달라지는 산출물의 분산을 조절할 수 있을지 검토했다. 그 과정에서 이합체 반응이 세포 상태의 흔들림, 즉 잡음을 감지하는 센서 역할을 할 수 있음을 확인했다. 하지만 초기 시도에서는 이 방법만으로 세포 간 차이를 줄이는 데는 한계가 있었다. 이에 따라 특정 물질이 필요 이상으로 많이 만들어질 경우 이를 바로 줄여주는 장치가 함께 필요하다고 판단했고, 단백질이 과도하게 많아지면 즉각적으로 분해하는 ‘분해 기반 작동(degradation-based actuation)’ 원리를 결합했다. 그 결과, 외부 환경 변화에도 세포 내 잡음 수준을 일정하게 유지하는 ‘잡음 견고 완전 적응(Noise Robust Perfect Adaptation, Noise RPA)’을 이론적으로 구현해냈다. 이를 통해 세포 간 편차를 보편적인 생물학적 시스템이 도달할 수 있는 최소 수준 파노인자(Fano factor)가 1인 수준까지 억제하는 데 성공했다.
연구팀은 이 모델을 대장균의 DNA 복구 시스템에 가상으로 적용해 성능을 입증했다. 기존 시스템에서는 DNA 손상을 복구하는 단백질의 양이 세포마다 크게 달라 약 20%의 세포가 복구에 실패해 사멸했다. 하지만, 잡음 제어기(NC)를 적용해 모든 세포의 단백질 양을 균일하게 조절하자 사멸률을 7%까지 낮출 수 있었다. 정교한 수학적 원리만으로 세포의 생존율을 획기적으로 끌어올린 것이다. 이는 기존의‘평균 제어’ 패러다임을 넘어, 개별 세포 하나하나를 정밀하게 다루는‘단일 세포 제어’를 실현했다는 점에서 의미가 크다.
연구를 이끈 김재경 교수는 "생명 현상에서 운이나 우연으로 치부되던 세포 간 잡음을 수학적 설계를 통해 제어 가능한 영역으로 가져왔다는 데 의의가 있다”며, "앞으로 암 치료 내성 극복, 고효율 스마트 미생물 개발 등 정밀한 세포 제어가 필수적인 분야에서 핵심적인 역할을 할 것”이라고 밝혔다. 공동 교신저자인 김진수 POSTECH 교수는 "반응 네트워크 이론을 이용한 세포 내 잡음의 이론적 수식에서 출발해 실제 생물학적 기전을 설계했다는 점에서, 수학 모형의 힘을 잘 보여주는 연구”라고 강조했다.
이번 연구 결과는 12월 24일 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications, IF=15.7)’에 실렸다.
2025.12.29
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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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영상 속 1등이 어디죠? ‘딱 그 순간’을 찾아내는 AI 기술 세계 1위
‘카메라가 다른 곳을 비추는 사이 사라진 물체는 무엇 인가요?’라는 복잡한 질문이 나오면 AI는 많은 경우 영상 속 실제 상황을 보고 판단하는 것이 아니라, 언어 패턴에 의존해 ‘그럴듯한 답’을 추측하는 문제가 있다. 우리 대학 연구진은 이 한계를 해결하기 위해 영상 속 ‘딱 중요한 순간(Trigger moment)’을 AI가 스스로 찾아내도록 하는 기술을 개발했고, 이 기술로 국제 AI 대회에서 우수성을 입증했다.
우리 대학은 전산학부 윤성의 교수 연구팀이 이화여대 노준혁 교수 연구팀과 공동 연구를 통해, 세계적 권위의 컴퓨터 비전 학회 ICCV 2025에서 열린 Perception Test Challenge의 영상 근거 기반 질의응답(Grounded Video Question Answering) 트랙에서 1위를 차지했다고 28일 밝혔다.
이번 ICCV 2025에서 열린 인지 테스트 대회(Perception Test Challenge)는 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 주관하여 총 상금 50,000 유로(한화 약 8,300만원)가 걸린 대회로, 영상·음성·텍스트 등 다양한 데이터를 종합적으로 이해하는 멀티모달 AI의 인지 및 추론 능력을 평가한다. 특히 언어 중심 편향을 벗어나 실제 영상 근거를 바탕으로 판단하는 능력이 핵심 평가 요소다.
우리 대학 연구팀은 영상 전체를 무작정 분석하는 기존 방식과 달리, AI가 정답을 위해 꼭 필요한 핵심 장면(Trigger moment)을 먼저 찾아내도록 만드는 새로운 기술을 개발했다. 쉽게 말하면, “이 질문에 답하려면 이 장면이 결정적이야!”를 AI가 스스로 찾아내도록 설계한 기술이다.
이 프레임워크를 연구팀은 CORTEX(Chain-of-Reasoning for Trigger Moment Extraction)라고 부른다.
연구팀의 시스템은 서로 다른 기능을 수행하는 세 모델이 순차적으로 작동하는 3단계 구조로 구성된다. 먼저 추론 AI(Gemini 2.5 Pro)가 질문에 답하기 위해 어느 순간을 봐야 하는지 사고하고 딱 그 순간(Trigger moment) 후보를 찾는다. 다음으로 객체 위치 찾기 모델(Grounding 모델, Molmo-7B)이 해당 순간 화면 속 사람·차·사물의 정확한 위치(좌표)를 파악한다. 마지막으로 추적 모델(Tracking 모델, SAM2)이 선택된 한 장면을 기준으로 앞뒤 시간대의 객체 움직임을 정밀하게 추적해 오류를 줄인다.
즉, ‘핵심 장면 한 컷을 정확히 찍고, 그 장면을 중심으로 정답 근거를 추적하는 방식’덕분에 영상 초반 오판이나 가려짐 같은 문제도 크게 줄었다.
총 23개 팀이 참여한 영상 근거 기반 질의응답(Grounded VideoQA) 트랙에서 KAIST팀 SGVR Lab(Scalable Graphics, Vision & Robotics Lab)은 ‘고차 추적 정확도(HOTA, Higher Order Tracking Accuracy)’지표에서 0.4968점을 기록하며 2등 미국 콜럼비아대의 0.4304점을 압도적인 점수 차로 상회하며 1위를 차지했다. 이는 전년도 우승 기록 0.2704점보다도 약 두 배에 가까운 성과다.
이 기술은 실생활에서도 넓게 쓰일 수 있다. 자율주행차는 사고 위험이 있는 순간을 정확히 보고, 로봇은 주변 상황을 더 똑똑하게 이해한다. 또 보안·감시 시스템은 중요한 장면을 빠르게 찾아내고, 미디어 분석에서는 사람이나 사물의 행동을 시간 순서대로 정확히 추적할 수 있다.
즉, AI가 “영상 속 실제 근거”를 보고 판단할 수 있도록 만드는 핵심 기술이다. 특히 영상 속 객체가 시간에 따라 어떻게 행동하는지 정확히 짚어내는 능력은 향후 AI의 실제 현장 적용을 크게 확장할 것으로 기대된다.
이번 연구는 ICCV 2025, the 3rd Perception Test Challenge 학회에서 10월 19일자 발표하였다.
이 성과는 과학기술정보통신부 기초연구사업 중견연구와 SW스타랩 사업 ‘오픈 월드 로봇 서비스를 위한 불특정 환경 인지·행동·상호작용 알고리즘 개발’ 및 AGI 사업 ‘체화형 AGI를 위한 현실 세계 구축과 인지 에이전트 기반 이원 역량 접근법’ 과제의 지원을 받아 수행되었다.
2025.11.28
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‘2025 AI 챔피언’등극.. AI가 이제 택시도 스스로 부른다
이제는 단순히 대화만 하는 음성비서를 넘어, AI가 직접 화면을 보고 판단해 택시를 호출하고 SRT 티켓을 예매하는 시대가 열렸다.
우리 대학은 전산학부 신인식 교수(㈜플루이즈 대표)가 이끄는 AutoPhone 팀(플루이즈·KAIST·고려대·성균관대)이 과학기술정보통신부가 주최한 ‘2025 인공지능 챔피언(AI Champion) 경진대회’에서 초대 AI 챔피언(1위)에 선정됐다고 6일 밝혔다.
이번 대회는 AI 기술의 혁신성, 사회적 파급력, 사업화 가능성을 종합 평가하는 국내 최대 규모의 AI 기술 경진대회로, 전국 630개 팀이 참가한 가운데 AutoPhone 팀이 최고 영예를 차지하며 연구개발비 30억 원을 지원받는다.
AutoPhone 팀이 개발한 ‘FluidGPT’는 사용자의 음성 명령을 이해해 스마트폰이 스스로 앱을 실행하고 클릭·입력·결제까지 완료하는 완전 자율형 AI 에이전트 기술이다.
예를 들어, 사용자가 “서울역에서 부산 가는 SRT 예매해줘” 또는 “택시 불러줘”라고 말하면, FluidGPT는 실제 앱을 열고 필요한 단계를 순차적으로 수행해 결과를 완성한다.
이 기술의 핵심은 ‘비침습형(API-Free)’ 구조다. 기존에는 택시 앱(API) 을 이용해 직접 호출 기능을 실행해서 앱 내부 시스템에 연결(API 통신) 해야 했다. 반면 이 기술은 기존 앱의 코드를 수정하거나 앱(API)을 연동하지 않고, AI가 화면(UI)을 직접 인식하고 조작함으로써 사람처럼 스마트폰을 다룰 수 있는 능력을 갖췄다.
이로써 FluidGPT는 “사람처럼 보고, 판단하고, 손을 대신 움직이는 AI”라는 새로운 패러다임을 제시하며, ‘AI폰 시대’를 여는 핵심 기술로 평가받고 있다.
FluidGPT는 기존의 단순 음성비서를 넘어, AI가 직접 화면을 보고 판단하여 행동하는 ‘Agentic AI’(행동형 인공지능) 개념을 구현했다. AI가 앱 버튼을 클릭하고 입력 필드를 채우며 데이터를 참조해 사용자의 목적을 스스로 달성하는 완전 행동형 시스템으로, 스마트폰 사용 방식의 혁신을 예고하고 있다.
전산학부 신인식 교수는 “AI가 이제 대화에서 행동으로 진화하고 있다. FluidGPT는 사용자의 말을 이해하고 실제 앱을 스스로 실행하는 기술로, ‘AI폰 시대’의 출발점이 될 것이다. AutoPhone 팀은 세계적 수준의 연구 역량을 갖추고 있으며, 앞으로 모두가 쉽게 사용할 수 있는 AI 서비스 확산에 기여하겠다”고 소감을 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 “이번 성과는 KAIST의 AI 융합 비전을 보여주는 대표적인 사례”라며 “AI 기술이 국민 생활 속으로 들어와 새로운 혁신의 변화를 이끌고 있다”고 말했다.
이어 “KAIST는 앞으로도 AI와 반도체 등 미래 핵심기술 연구를 선도해 국가 경쟁력에 힘을 보태겠다”고 덧붙였다.
2025.11.06
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