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면역분자 STING, 세포 스트레스 반응 조절자
세포는 다양한 스트레스에 노출되면 이를 견디기 위해 일시적으로 단백질과 RNA를 모아 ‘스트레스 과립(stress granule)’을 형성한다. 이 구조는 세포가 위기 상황을 넘기는 데 도움을 주며 세포 사멸을 억제하지만, 비정상적으로 조절될 경우 신경퇴행성 질환의 병변과도 연결될 수 있다. 그러나 이러한 스트레스 과립이 세포 내 소기관과 어떤 방식으로 연결되어 형성되는지는 아직 충분히 밝혀지지 않았다.
우리 대학 생명과학과 강석조 교수 연구팀이 세균이나 바이러스의 침입을 알리는 ‘면역 파수꾼’으로 잘 알려진 STING(stimulator of interferon genes, 이하 STING) 단백질이 세포 내 소포체(endoplasmic reticulum)에서 스트레스 과립 형성을 미리 준비시키는 새로운 조절자라는 사실을 규명했다고 27일 밝혔다. 이번 연구는 STING이 기존에 알려진 면역 기능과는 완전히 다른 ‘비정형적(non-canonical)’ 기능을 수행한다는 점을 제시했다는 점에서 학술적 의미가 매우 크다.
연구팀은 세포가 실제 스트레스를 받기 전부터 STING이 스트레스 과립의 핵심 성분인 G3BP1, UBAP2L 단백질과 결합해 소포체 위에서 일종의 ‘전응집체(pre-condensate)’를 형성한다는 사실을 확인했다. 이 전응집체는 나중에 닥칠 위기 상황에서 스트레스 과립이 더 빠르고 탄탄하게 만들어지도록 돕는 일종의 발판 역할을 한다. 실제로 STING이 부족한 세포는 스트레스 상황에서 보호소인 과립을 제대로 만들지 못해 세포 사멸이 크게 늘어나는 현상이 관찰되었다. 이전 연구에서는 세포질에 존재하는 스트레스 과립 형성을 조절하는 소포체 내 분자가 밝혀지지 않았는데 이번 연구에서 소포체에 위치한 STING이 스트레스 과립 형성의 스캐폴드(scaffold)로 작용함을 증명하여, 스트레스 과립의 소포체 위에서의 생성에 대한 분자적 기전을 규명했다.
이 발견은 일명 루게릭병으로 불리는 근위축성 측삭경화증(ALS, Amyotrophic Lateral Sclerosis) 치료에도 중요한 실마리를 제공한다. 루게릭병의 주요 원인 중 하나는 ALS 환자에서 발견되는 돌연변이 TDP-43 단백질이 세포질 내에서 비정상적으로 뭉쳐 세포독성을 일으키는 것인데, 이번 연구를 통해 STING이 이 단백질의 병리적인 응집에 기여할 수 있음이 밝혀졌다. 즉, STING은 세포의 조건에 따라 세포를 살리는 방어 기전뿐만 아니라 신경 퇴행성 질환을 악화시키는 통로가 될 수도 있음을 시사한다.
강석조 교수는 “본 연구는 STING의 면역 단백질로서의 기능을 넘어 세포의 항상성을 유지하는 중요한 세포생물학적 기능을 새롭게 밝히고, 막성 소기관인 소포체와 막이 없는 응축체인 스트레스 과립 사이의 연결 원리를 분자적 수준에서 최초로 제시했다는 점에서 학문적 중요성을 갖는다”라고 언급하면서 “본 연구는 또한 세포 사멸과 ALS 관련 병리 현상을 이해하는 새로운 관점을 제공함으로써, 향후 비정상적 스트레스 과립 조립이 관여하는 질환의 치료 표적 발굴에도 중요한 단서를 제공할 것으로 기대한다”고 전했다.
KAIST 생명과학과 엄은총 박사가 제 1저자로 연구를 주도하였고, 생명과학과 김재훈 교수와 김지현 박사 (現 오름테라퓨틱)가 함께 참여하였다. 이번 연구 결과는 세포사멸 분야의 권위 있는 학술지인 ‘셀 데쓰 앤 디퍼런시에이션(Cell Death and Differentiation)’에 4월 1일 자 온라인판으로 게재되었다.
※ 논문명 : STING is the scaffold protein for stress granule pre-condensation at the ER, DOI: https://doi.org/10.1038/s41418-026-01734-5
이번 연구는 한국연구재단의 개인기초연구사업(중견연구)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.04.27
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전산학부 한준 교수, ACM MobiSys’27 General Chair 선임
우리원 전산학부 한준 교수가 모바일 컴퓨팅 분야의 최상위 국제학술대회인 ACM International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services(MobiSys) 2027의 General Chair로 선임됐다.
MobiSys는 모바일 시스템, 무선 네트워크, IoT, 사이버-물리 시스템 분야를 대표하는 세계적 권위의 학술대회로, 해당 분야의 주요 연구 성과가 발표되고 학문적 흐름을 이끄는 대표 학술무대로 평가받는다. 매년 전 세계 연구자들이 참여해 최신 연구 성과를 공유하며, 2027년 학회는 MobiSys 25주년을 기념하는 행사로 개최돼 더욱 뜻깊은 학회가 될 것으로 기대된다.
베트남 호치민시에서 개최되는 MobiSys 2027에서 한준 교수는 General Co-Chair를 맡아 학회의 전반적인 기획과 운영을 이끌 예정이다.
2026.03.26
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‘스마트 출입문’ 반도체로 저장공간 크게 늘린다
스마트폰부터 대규모 인공지능(AI) 서버에 이르기까지 현대 사회의 디지털 정보는 대부분 낸드플래시(NAND Flash) 메모리*에 저장된다. 우리 대학 연구진이 더 많은 정보를 더 작은 공간에 담아야 하는 차세대 반도체의 한계를 넘어설 수 있는 혁신 기술을 개발했다. 이번 기술은 초고용량 메모리 구현을 앞당길 핵심 원천기술로 기대된다.
*낸드플래시 메모리: 스마트폰 사진·영상·앱 등을 저장하는 스마트폰·SSD 등의 저장장치에 사용되는 반도체로, 전원이 꺼져도 데이터가 사라지지 않는 비휘발성 메모리
우리 대학은 전기및전자공학부 조병진 교수 연구팀이 머리카락보다 얇은 반도체 층에 새로운 소재를 적용해, 전자의 이동을 상황에 따라 선택적으로 제어하는 ‘스마트 출입문’ 구조를 구현함으로써 3차원 V-낸드(3D V-NAND) 메모리*의 고집적화 한계를 극복했다고 20일 밝혔다.
*3차원 V-낸드: 기존 메모리 셀을 평면(2차원) 배열한 데 비해, 데이터를 저장하는 반도체 셀을 위로 층층이 쌓아 더 많은 정보를 저장할 수 있도록 만든 메모리 기술
이번 연구는 데이터를 쓰고 지우는 과정에서 발생하는 고질적인 속도 저하와 신뢰성 문제를 신소재인 ‘붕소 산질화물(Boron Oxynitride, 이하 BON)’을 통해 해결했다는 점에서 큰 의미가 있다.
반도체 메모리에서 데이터가 드나드는 통로인 터널링층(Tunneling Layer)은 그동안 성능과 안정성이라는 두 마리 토끼를 잡는 데 어려움을 겪어왔다. 터널링층은 메모리 셀 내부에서 전자가 이동하는 매우 얇은 통로 역할을 하는 절연층이다.
하지만 기존 소재에서는 성능과 안정성을 동시에 확보하기 어려운 구조적 한계가 있었다. 기존 소재인 실리콘 산질화물(SiON)은 데이터를 지우기 위해 통로를 넓히면 저장된 데이터가 밖으로 새 나가고, 반대로 입구를 좁히면 데이터 삭제 속도가 너무 느려지는 ‘트레이드오프(Trade-off)’현상이 발생했기 때문이다.
이는 메모리 셀 하나에 5비트 정보를 저장하는 차세대 펜타 레벨 셀(Penta-Level Cell, PLC) 기술 구현의 가장 큰 걸림돌이었다. PLC는 하나의 메모리 셀에서 32단계의 전압 상태를 구분해 데이터를 저장하는 방식으로, 같은 크기의 메모리에서도 더 많은 정보를 저장할 수 있게 한다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 실리콘 기반 소재에서 벗어나 완전히 새로운 소재인 BON을 터널링층에 적용했다. 이 소재는 전하의 종류에 따라 문턱 높이가 달라지는 독특한 물리적 특성을 가지고 있다.
연구팀은 이를 활용해 데이터를 지울 때 필요한 전하(정공, hole)는 쉽게 통과시키고, 저장된 데이터를 의미하는 전자(electron)는 밖으로 새어나가지 못하도록 막는‘비대칭 에너지 장벽’구조를 설계했다.
비대칭 에너지 장벽은 전하가 이동할 때 넘어야 하는 에너지 장벽의 높이가 전하의 종류에 따라 서로 다르게 형성되는 구조를 의미한다. 이를 통해 데이터를 지울 때는 전하가 쉽게 이동하도록 하면서도, 저장된 데이터인 전자가 외부로 누설되는 것을 효과적으로 막을 수 있다. 이는 마치 들어올 때는 잘 열리고 나갈 때는 굳게 닫히는 ‘스마트 출입문’을 반도체 안에 구현한 것과 같은 원리다.
실제 실험 결과, BON 터널링층을 적용한 소자는 기존 대비 데이터 삭제 속도가 최대 23배나 향상되었으며, 수만 번의 반복 사용 후에도 성능 저하가 거의 없는 탁월한 내구성을 보였다. 특히 32개의 미세한 전압 상태를 구분해야 하는 초고난도 펜타 레벨 셀 동작에서도 소자 간 데이터 분포를 3배 이상 정밀하게 제어하는 데 성공했다.
이는 논문 수준의 연구를 넘어 실제 반도체 양산 공정에 즉시 적용 가능한 수준이라는 학계와 산업계의 평가다.
조병진 교수는 “이번 연구는 차세대 초고용량 메모리 제조에 바로 적용할 수 있는 독창적인 기술”이라며 “반도체 강국인 대한민국의 기술 초격차를 유지하는 데 크게 기여할 것”이라고 말했다.
기및전자공학부 강대현 석박사통합과정생이 제1저자로 주도한 이번 연구는 반도체 분야 최고 권위 학술대회인 지난 12월 9일 ‘국제전자소자학회(IEDM)’에서 발표되어 세계적인 주목을 받았으며, 삼성전자가 주최한 제32회 삼성휴먼테크논문대상에서 대학 부문 전체 1위인 ‘대상’을 수상하며 AI 분야가 강세였던 역대 수상 기조 속에서 전통 반도체 소자 분야 연구로 대상을 거머쥐는 쾌거를 이루었다.
※ 논문명: Bandgap-Engineered Boron Oxynitride Tunneling Layer for Reliable PLC operation of 3D V-NAND Flash Memory Devices, DOI : https://doi.org/10.1109/IEDM50572.2025.11353681
한편, 이번 연구는 과기정통부의 국가반도체연구실지원 핵심기술개발사업의 지원을 받아 수행되었다.
2026.03.20
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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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‘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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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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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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공과대학, NI와 상호 업무 협력을 위한 MOU체결
우리 대학 공과대학은 2025년 9월 16일 대전 문지캠퍼스에서 소프트웨어 기반의 계측 및 테스트 솔루션을 제공하는 National Instruments (이하, NI) 와 함께 상호 협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다.
NI는 미국 텍사스주 오스틴에 본사를 둔 글로벌 계측 기업으로, 소프트웨어 (LabVIEW) 중심의 유연한 통합과 모듈형 하드웨어 기반의 확장성, 그리고 전 세계 엔지니어와 과학자들로부터 검증된 신뢰성을 바탕으로 다양한 산업 및 연구 분야의 혁신을 지원하고 있다.
협약식은 문지캠퍼스 슈펙스홀에서 열렸으며, 국내외 전문가 및 연구진 100여 명이 참석한 가운데 진행됐다. 행사에서는 환영사 및 SW 기증식(소프트웨어 600카피, 27억 상당)에 이어 오전에는 ▲고속공기역학 분야 측정·계측 사례(박기수 교수, 항공우주공학과), ▲6G 저궤도 위성통신 핵심기술(최지환교수, 항공우주공학과) ,오후에는 ▲전산유도제어를 활용한 재사용 발사체 착륙 유도 기술 소개(이창훈교수, 항공우주공학과) 발표 등이 이어졌다. 또한, NI본사 및 국내 전문 엔지니어들이 참여하여 다양한 데모와 함께 기술 상담도 진행되었다.
KAIST 항공우주공학과 이정률 학과장은 환영사를 통해 항공우주와 국방분야에서 NI의 확대된 역할과 위상을 소개하며 "NI와 KAIST 공과대학 뿐만아니라 오늘 참석하신 다양한 기관에도 NI가 SW 기증을 통해 교육 및 연구에서 지속적 협업을 할 수 있으면 좋겠다"는 기대를 말했다.
NI 한국지사를 총괄하는 정구환 상무 또한 ”오늘 행사는 국내외 산·학·연 전문가들이 모여 기술 교류와 협력 방안을 논의하는 뜻깊은 자리로써, 항공우주·국방·통신을 포함한 다양한 분야에서 협력과 발전에 기여할 수 있도록 지속적으로 노력하겠다”고 소감을 전했다.
이번 행사를 계기로 KAIST와 NI는 양 기관의 산학협력, 공동연구개발 및 전문인력 양성 등을 통해 긴밀한 협력관계를 구축해 나갈 예정이다.
2025.09.18
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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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스마트 패치 붙였더니..피검사 대신 땀으로 검진 가능
혈액 검사 대신 땀만으로도 우리 몸의 건강 상태를 정밀하게 진단할 수 있는 시대가 열리고 있다. 달리기, 마라톤, 헬스 등 운동 중 신체가 어떻게 반응하는지도 이제는 피부에 부착한 패치 하나로 분석할 수 있게 됐다. 우리 연구진이 땀만으로 체내 변화를 정밀하게 측정할 수 있는 ‘스마트 패치’를 개발해, 만성질환 관리와 개인 맞춤형 헬스케어 기술 발전에 크게 기여할 것으로 기대된다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀이 땀 속 여러 대사산물을 동시에, 실시간으로 분석할 수 있는 웨어러블 센서를 개발했다고 7일 밝혔다.
최근 땀 속 대사산물을 분석하여 인체의 정밀한 생리학적 상태를 모니터링하려는 웨어러블 센서 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 형광 표지나 염색을 거치는 ‘표지(label)’ 기반 센서나 ‘비표지(label-free)’ 방식은 효과적인 땀 수집과 제어에 어려움이 있었다. 이로 인해 실제 인체에서 시간에 따른 대사산물 변화를 정밀하게 관찰하는 데 제약이 있었다.
이런 제약을 극복하고자 연구팀이 개발한 센서는 피부에 직접 부착하는 얇고 유연한 웨어러블 땀 패치다. 이 패치에는 땀을 모으고 미세한 통로와, 빛을 이용해 땀 속 성분을 정밀하게 분석하는 초미세 ‘나노플라즈모닉 구조*’가 함께 탑재돼 있다. 덕분에 한 번의 패치 착용으로 땀 속 여러 대사 성분을 동시에 분석할 수 있다.
*나노플라즈모닉 구조: 나노 크기의 금속 패턴이 빛과 상호작용하여, 땀 속 분자의 존재나 농도 변화를 고감도로 감지할 수 있도록 설계된 광학 센서 구조
이 패치는 빛을 나노미터(머리카락 굵기의 10만 분의 1 크기) 수준에서 조작해 분자의 성질을 읽어내는 ‘나노광학 기술’과, 머리카락보다 가느다란 채널 속에서 땀을 정밀하게 제어하는 ‘미세 유체 기술’을 접목해 구현됐다.
즉, 하나의 땀 패치 안에 시간 순서대로 땀을 채집할 수 있는 미세유체 기술을 접목하여, 다양한 대사물질의 체내 변화를 쉽게 측정할 수 있다. 패치 내부에는 6개~17개까지 챔버(저장 공간)가 있으며, 운동 중 분비되는 땀이 순차적으로 각 챔버에 채워지는 미세유체 구조로 설계되어 있다.
연구팀은 실제 사람에게 적용해, 운동할 때 나오는 땀 속에서 시간이 지나며 달라지는 성분 변화를 연속적으로 추적하는 데 성공했다. 기존에 동시에 두 가지 정도 성분만 확인 가능했지만, 이번 연구에서는 요산, 젖산, 티로신 등 대사·운동·질환과 관련된 중요한 바이오마커인 세 가지 대사 물질이 운동과 식단에 따라 어떻게 변화되고 동시에, 정량적으로 분석할 수 있음을 세계 최초로 입증했다.
이에 따라 달리기, 마라톤, 헬스 등 운동 중에 발생하는 지구력과 근육량 변화를 파악할 수 있을 뿐 아니라, 수치 변화를 통해 통풍·간기능 이상·신장질환 등 잠재적 위험도 확인할 수 있다. 특히 연구팀은 인공지능(AI) 분석 기법을 적용해, 땀 속에 혼합된 복잡한 성분들 가운데서도 원하는 대사산물의 신호를 정확하게 분리해 내는 데 성공했다.
정기훈 교수는 “이번 연구는 혈액을 채취하지 않고도 땀 패치만으로 체내 대사 변화를 시간에 따라 정밀하게 모니터링할 수 있는 기반을 마련했다”며, “이를 통해 일상적인 건강 모니터링은 물론, 운동을 즐기는 사람들의 근육 변화와 질환 감지까지 가능해졌다. 앞으로는 만성질환 관리, 약물 반응 추적, 환경 노출 모니터링, 대사성 질환의 차세대 바이오마커 발굴 등 다양한 분야로 확장될 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구는 전재훈 박사과정생이 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 8월 27일자 온라인판에 게재됐다.
※논문명: All-Flexible Chronoepifluidic Nanoplasmonic Patch for Label-Free Metabolite Profiling in Sweat
※ DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-63510-2
이번 성과는 한국연구재단, 과학기술정보통신부, 보건복지부, 산업통상자원부의 지원으로 이뤄졌다.
2025.09.08
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전력없이 빛 만으로 20배 더 민감한 세계 최고 광센서 개발
기존 광센서에 사용되는 실리콘 반도체는 빛에 대한 반응성이 낮고, 2차원 반도체 MoS₂(이황화 몰리브덴)는 너무 얇아 전기적 특성을 조절하는 도핑 공정이 어려워 고성능 광센서 구현에 한계가 있었다. 우리 대학 연구팀은 이 기술적 한계를 극복하고, 광원이 존재하는 환경에서 전력 없이 작동하는 세계 최고 성능의 무전력 광센서를 개발했다. 향후 웨어러블 기기, 생체 신호 모니터링, IoT 기기, 자율주행 자동차, 로봇 등에 광원만 있으면 배터리 필요없이 정밀한 센싱이 가능한 시대를 앞당겼다.
우리 대학 전기및전자공학부 이가영 교수 연구팀이 외부 전원 공급 없이 작동하는 무전력 광센서를 개발했다고 14일 밝혔다. 이 센서는 기존 제품보다 민감도가 최대 20배 향상돼, 현재까지 공개된 동급 기술 가운데 최상위 수준의 성능을 보였다.
이가영 교수 연구팀은 전기 에너지를 공급하지 않아도 빛이 있는 환경이라면 스스로 전기 신호를 만들어 낼 수 있는 ‘PN 접합 구조’ 광센서를 ‘도핑’없이 반도체를 전기 신호에 매우 민감하게 하는 ‘반데르발스 하부 전극’을 도입하여 만들어 냈다.
먼저 ‘PN 접합’은 반도체에서 P형(정공이 많은)과 N형(전자가 많은) 재료를 접합한 구조로 이 구조는 빛을 받았을 때 전류를 한 방향으로 흐르게 만들기 때문에, 광센서나 태양전지의 핵심 요소로 알려져 있다.
PN 접합을 제대로 만들려면 보통 ‘도핑’이라는 공정이 필요한데 이것은 반도체에 일부러 불순물을 넣어서 전기적 특성을 바꾸는 작업이다. 하지만 MoS₂(이황화 몰리브덴) 같은 2차원 반도체는 원자 몇 겹 두께밖에 안 되기 때문에, 기존 반도체처럼 도핑을 하면 오히려 구조가 망가지거나 성능이 떨어질 수 있어 이상적인 PN 접합을 만들기 힘들다는 한계가 있다.
연구팀은 기존의 한계를 극복하고 소자의 성능을 극대화하기 위해 ‘반데르발스 전극’과 ‘부분 게이트(Partial Gate)’라는 두 가지 핵심 기술을 도입한 새로운 소자 구조를 고안했다.
‘부분 게이트(Partial Gate)’구조는 2차원 반도체의 일부 영역에만 전기 신호를 걸어서, 한쪽은 P형처럼, 다른 쪽은 N형처럼 작동하게 제어하는 방식이다. 이렇게 하면 도핑 없이도 전기적으로 PN 접합처럼 작동하게 만들 수 있다.
그리고 기존 금속 전극은 반도체와 강하게 화학적으로 결합해 반도체 고유의 격자 구조를 손상시킬 수 있다는 점을 고려하여, 반데르발스 힘으로‘반데르발스 하부 전극(Van der Waals Bottom Electrode)’에 부드럽게 붙게 하여, 2차원 반도체의 본래 구조를 유지하면서도 전기 신호를 잘 전달해 주었다.
이는 소자의 구조적 안정성과 전기적 성능을 동시에 확보할 수 있는 혁신적 접근으로 얇은 2차원 반도체에서도 구조를 망치지 않고 전기적으로 잘 작동하는 PN 접합을 구현한 것이다.
이 기술의 혁신을 통해, 연구팀은 도핑 없이도 고성능 PN 접합 구현에 성공하여 외부 전원이 없어도, 빛을 받기만 하면 아주 민감하게 전기 신호를 생성할 수 있어 빛을 감지하는 민감도(응답도)는 21 A/W 이상이고, 이는 전원이 필요한 기존 센서보다 20배 이상이고, 실리콘 기반 무전력 센서보다 10배, 기존 MoS₂센서보다 2배 이상 높은 수준이다. 이 정도의 민감도는 생체 신호 탐지나 어두운 환경에서도 작동 가능한 고정밀 센서로 바로 응용될 수 있다는 의미다.
이가영 교수는 “실리콘 센서에서는 상상도 못 했던 민감도를 달성했고 2차원 반도체는 너무 얇아서 기존처럼 도핑 공정을 적용하기가 어려웠지만 그런 도핑 공정 없이도 전기 흐름을 제어하는 PN 접합을 구현하는데 성공했다.”고 말했다. 이어 “이 기술은 센서뿐만 아니라 스마트폰이나 전자기기 내부에서 전기를 조절하는 핵심 부품에도 활용이 가능하여, 미래형 전자기기의 소형화·무전력화를 앞당길 수 있는 기반이 될 것”이라고 강조했다.
전기및전자공학부 황재하, 송준기 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 재료과학 분야의 세계적인 학술지‘어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced Functional Materials, IF 19)’에 지난 7월 26일 자로 온라인 게재됐다.
※논문 제목: Gated PN Junction in Ambipolar MoS2 for Superior Self-Powered Photodetection
※DOI: https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202510113
한편, 이번 연구는 한국연구재단, 한국기초과학지원연구원, 삼성전자, 한국산업기술진흥원의 지원을 받아 수행됐다.
2025.08.14
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윤인수 교수 연구팀이 참여한 '팀 애틀랜타' 미국 DARPA AI 사이버챌린지 우승 쾌거..상금 55억 원
우리 대학은 삼성리서치 김태수 상무가 이끄는 전기및전자공학부 윤인수 교수 연구팀이 POSTECH, 조지아공과대학교(Georgia Tech) 연구진과 함께 구성한 연합팀 ‘팀 애틀랜타(Team Atlanta)’가 8월 8일(현지 시각) 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 해킹 콘퍼런스‘DEF CON 33’에서, 미국 국방고등연구계획국(DARPA) 주관‘AI 사이버 챌린지(AIxCC)’에서 최종 우승을 차지했다고 9일 밝혔다.
이번 성과로 팀은 미화 400만 달러(약 55억 원)의 상금을 수상하며, 인공지능 기반 자율 사이버 방어 기술의 우수성을 세계 무대에서 입증했다.
AI 사이버 챌린지(AIxCC)는 DARPA와 미국 보건첨단연구계획국(ARPA-H)이 공동 주관하는 2년간의 글로벌 경연으로, 인공지능 기반 CRS를 활용해 소프트웨어의 취약점을 자동 분석·탐지·수정하는 능력을 겨룬다. 대회 총상금은 2,950만 달러이며, 최종 우승팀에는 400만 달러가 수여된다.
대회 결선에서 팀 애틀랜타는 총점 392.76점을 기록해, 2위 Trail of Bits를 170점 이상 차이로 따돌리며 압도적인 성적으로 정상에 올랐다.
팀 애틀랜타가 이번 대회를 통해서 개발한 사이버 추론 시스템(CRS, Cyber Reasoning System)은 대회에서 투입된 다양한 유형의 취약점을 자동으로 탐지하고 상당수를 실시간 패치하는데 성공했다.
결선에 진출한 7개 팀은 총 70개의 인위적(injected) 취약점 중 평균 77%를 발견하고, 그 중 61%를 패치했다. 또한 실제 소프트웨어에서 알려지지 않은 취약점 18건을 추가로 찾아내 AI 보안 기술의 잠재력을 입증했다.
우승팀을 포함한 모든 CRS 기술은 오픈소스로 제공될 예정이며, 병원·수도·전력 등 핵심 인프라 보안 강화에 활용될 전망이다.
팀 애틀랜타의 우리 대학 전기및전자공학부 윤인수 교수는 “엄청난 성과를 이루게 되어 매우 기쁘다. 이번 성과는 한국의 사이버 보안 연구가 세계 최고 수준에 도달했음을 보여주는 쾌거이며, 한국 연구진의 역량을 세계 무대에 보여주게 되어 뜻깊었다”라며, “앞으로도 AI와 보안 기술의 융합을 통해 국가와 글로벌 사회의 디지털 안전을 지키는 연구를 지속하겠다”고 밝혔다.
이광형 우리 대학 총장은 “이번 우승은 KAIST가 미래 사이버 보안과 인공지능 융합 분야에서 세계적인 선도 기관임을 다시 한번 입증한 사례”라며, “우리 연구진이 세계 무대에서 당당히 경쟁하고 성과를 창출할 수 있도록 전폭적인 지원을 이어가겠다”고 말했다.
2025.08.10
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