KAIST

우리 대학은 미래 첨단 디지털 바이오 시대를 대비하여 연구 투자 및 산학협력을 확대하고자 1월 9일 서울 도곡캠퍼스에서 (주)에이티앤씨(AT&C, 대표 이종원)와 포괄적인 상호협력 협약을 체결한다고 9일 밝혔다. 노인성 치매는 빠르게 증가하는 뇌질환으로써 65세 노인 인구의 10%를 차지하며 85세 이상의 경우 약 38%가 치매를 앓고 있다. 알츠하이머병은 가장 많은 노인성 치매 질환이며 최근에는 40세 이상 인구에서 유병율이 빠르게 증가하고 있으나 효과적인 치료제가 없는 실정이다. 정부는 2020년부터 2029년까지 총 1조 1,054억 원을 치매 연구개발사업에 투자하여 치매 환자 증가 속도를 50% 감소시키는 것을 목표로 하고 있다. 치매치료제를 개발하는 데에는 많은 시간과 비용이 들기 때문에 보다 빠르게 치매 치료에 적용할 수 있는 디지털 치료제의 개발이 절실하다. 디지털헬스케어기업인 (주)에이티앤씨는 자기장을 이용한 경두개 자기자극술(TMS) 기반의 이미

우리 대학은 대전 본원 창의학습관에서 ‘KAIST 명상과학연구소(소장 김완두)’의 증축 개관식을 1월 3일(금)에 개최한다고 2일 밝혔다. 명상과학연구소는 2018년 ‘인류의 행복과 번영을 위한 명상과 과학의 융복합 연구’라는 미션을 기반으로 설립한 연구소로, 2022년 신설된 뇌인지과학과와 연구 협력을 통해 명상의 신경과학적 연구를 확대하고 명상과학을 이끌어나갈 공감형 교육자를 양성하는데 주력하고 있다. 재단법인 플라톤 아카데미에서 지원하여 설립된 명상과학연구소는 (주)SK디스커버리에서 연구소 공간 위해 기부금을 출현하여 증축하게 되었다. 보다 심화된 연구와 교육 프로그램 구축을 위해 창의학습관 5층에 확장된 형태의 연구소를 완공하고, ▲최첨단 연구 장비 ▲명상과학 실험실 ▲VR/XR 기반 명상 체험실 ▲대형 디지털 아트 명상홀 ▲개인 명상홀 등을 구축했다. 특히 ▲뇌-컴퓨터 인터페이스 기술 ▲명상 웨어러블 디바이스

두뇌가 수행해야 하는 여러 가지 기능 중에는 감각 정보 처리와 같이 순간적인 것에서부터 기억과 같이 상대적으로 긴 시간 동안 그 내용이 보존되어야 하는 것도 있다. 한미 공동 연구진은 이런 뇌 신경 활동이 이루어지는 다양한 시간적 스케일에 대한 보편적 패턴을 파악하여 뇌의 다양한 기능을 가능하게 하는 신경망 회로 구조를 이해하는 길을 열었다. 우리 대학 뇌인지과학과 백세범 교수와 생명과학과 정민환 교수, 존스홉킨스대학교 이대열 교수 연구팀이 다양한 포유류 종의 뇌에서 공통적으로 나타나는 영역별 신경 활동의 시간적 스케일 패턴을 확인함으로써 뇌가 정보를 표상하는 원리를 이해하는 데에 한 걸음 더 나아갔다고 24일 밝혔다. 인간의 뇌에서 가장 두드러지는 영역인 대뇌피질은 시각피질과 같이 감각 정보를 담당하는 영역부터 전전두엽 피질과 같이 고등 인지를 담당하는 영역까지 순차적인 위계 구조로 되어있다. 연구팀은 신경 활동의 시간적 스케일이 위계가 낮은 영역에서부터 위계가 높은

우리 대학 전기및전자공학부의 이현주 교수가 2024년 대한치료초음파학회에서 ‘젊은 연구자상’을 수상했다. 이 상은 치료 초음파 분야에서 우수한 연구 성과를 이룬 젊은 연구자를 격려하기 위해 제정된 상으로, 만 43세 이하 연구자 중 한 명에게 수여된다. 대한치료초음파학회는 치료 초음파 기술의 학문적 발전과 기술 혁신을 목표로 설립된 학술 단체다. 초음파를 활용한 진단 및 치료 기술의 연구와 임상 적용을 활성화하고, 관련 학문 분야 간의 융합과 교류를 촉진하기 위해 다양한 활동을 펼치고 있다. 특히, 치료 초음파는 초음파 에너지를 이용해 조직을 자극하거나 병변을 치료하는 기술로, 암 치료, 신경 자극, 혈전 용해 등 다양한 의학적 분야에서 혁신적인 해결책을 제시하며 주목받고 있다. 학회는 이러한 치료 초음파 기술의 학문적 기반을 강화하고, 연구자와 의료진 간의 협력을 지원함으로써 의료 기술의 발전과 환자 삶의 질 향상에 기여하고자 한다. 이현주 교수

일기예보처럼 내일의 기분을 간단히 예측할 수 있게 됐다. 우리 대학 수리과학과 김재경 교수(기초과학연구원 수리 및 계산 과학 연구단 의생명 수학 그룹 CI) 연구팀은 이헌정 고려대 의대 교수팀과 공동으로 오늘의 수면 패턴을 기반으로 내일의 기분 삽화를 높은 정확도로 예측하는 기술을 개발했다. 기분 장애는 수면과 밀접한 관련이 있다. 가령, 장거리 비행으로 인한 시차, 계절에 따른 일출 시간 변화는 기분 장애 환자들의 기분 삽화 재발을 유도하는 대표적 요인이다. 그간 수면 데이터를 기반으로 기분 삽화를 예측하려는 시도가 다수 이뤄졌다. 하지만 기존 방법은 수면 패턴뿐만 아니라 걸음 수, 심박수, 전화사용 여부, GPS를 활용한 이동성 등 다양한 종류의 데이터가 필요해 수집 비용이 높고, 일상적 활용이 어렵다는 한계가 있었다. 연구진은 수면-각성 패턴 데이터만으로 기분 삽화를 예측할 수 있는 새로운 모델을 개발해 기존 한계를 극복했다. 수면-각성 패턴 데이터는 잠을 잔 시간과 깨