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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

구글 Gemini 등 대부분의 주요 상용 거대언어모델(LLM)은 효율성을 높이기 위해 여러 개의 ‘작은 AI 모델(전문가 AI)’를 상황에 따라 선택해 사용하는 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 구조를 활용하고 있다. 그러나 이 구조가 오히려 새로운 보안 위협이 될 수 있다는 사실이 KAIST 연구진에 의해 세계 최초로 밝혀졌다. 우리 대학 전기및전자공학부 신승원 교수와 전산학부 손수엘 교수 공동연구팀이 전문가 혼합 구조를 악용해 거대언어모델의 안전성을 심각하게 훼손할 수 있는 공격 기법을 세계 최초로 규명하고, 해당 연구로 정보보안 분야 최고 권위 국제 학회인 ACSAC 2025에서 최우수논문상(Distinguished Paper Award)을 수상했다고 26일 밝혔다. ACSAC(Annual Computer Security Applications Conference)는 정보보안 분야에서 가장 영향력 있는 국제 학술대회 중 하나로

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. 연

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 걸림돌

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