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우리대학 수리과학과 김재경 교수가 생명과학 분야 ‘노벨상 펀드’로 불리는 '2026 휴먼프론티어 사이언스 프로그램'(HFSP) 연구자로 선정됐다. HFSP 펀드는 1989년 주요 선진국들이 설립한 세계적 연구지원 프로그램으로, 펀드 수혜자 가운데 노벨상 수상자가 31명 배출돼 일명 '노벨상 펀드'로도 불린다. 김재경 교수는 액셀러레이터 트랙에 선정되어 향후 2년간 매년 약 10만 달러를 지원받게 된다. 김재경 교수는 ‘기후변화 하에서 진드기-바이러스 생태역학의 인과추론 및 비마코프 전파모형 개발’을 주제로, 남아공, 터키 등과 공동연구를 수행할 예정이다. 김재경 교수는 최종 선정된 10팀에 포함되었다. 올해 연구비 지원 프로그램에는 총 1180개의 연구 제안이 접수되었으며, 휴먼프론티어사이언스프로그램(HFSP) 역사상 가장 많은 지원을 기록했다. 휴먼프론티어사이언스프로그램(HFSP)은 설립 이래로 73개국, 8,500명 이상의 연

500여 년 전, 미켈란젤로는 시스티나 성당 천장에 ‘천지창조’를 그리는 4년 동안 얼굴로 쏟아지는 물감과 싸우며 ‘그림이 아니라 고문에 가깝다’고 표현했다. 우리 대학 연구진이 이제 그 ‘떨어지는 물감’을 붙잡는 기술을 개발했다. 이 원리는 천장 그림을 넘어, 기울어진 표면에서 액체막이 무너지는 문제를 해결해 정밀 코팅, 전자회로 인쇄, 3D 프린팅, 우주 환경에서 유체 제어 등 다양한 산업 분야에 적용될 수 있다. 우리 대학은 기계공학과 김형수 교수 연구팀이 중력에 의해 아래로 쏟아지는 현상의 근본 원인인 ‘중력 불안정성’을 계면유체역학*적으로 재해석하고, 거꾸로 매달린 액체에 소량의 휘발성 액체를 혼합해 이를 제어하는 방법을 제시했다고 12일 밝혔다. *계면유체역학: 액체 표면에서 작용하는 미세한 힘의 균형과 관련된 역학 왜 미켈란젤로는 그림을 쉽게 그리지 못했을까? 천장에 물감을 바

생명과학 분야의 ‘노벨상 펀드’로 불리며, 지금까지 31명의 노벨상 수상자를 배출한 ‘휴먼 프론티어 사이언스 프로그램(HFSP)’에서 우리 대학 연구진이 2025년 수상자로 선정됐다. 이번 수상은 KAIST의 학제 간 융합연구와 혁신적 연구 역량이 다시 한 번 전 세계적으로 인정받았다는 점에서 큰 의미를 가진다. 우리 대학 전기및전자공학부 윤영규 교수와 바이오및뇌공학과 신우정 교수가 2025년 휴먼 프론티어 사이언스 프로그램(HFSP) 상을 받게 됐다고 1일 밝혔다. 두 교수는 올해 첫 선정자를 배출한 액셀러레이터 트랙에 선정되어 향후 2년간 약 10만 달러를 지원받게 된다. 휴먼 프론티어 사이언스 프로그램(HFSP)은 생명과학 분야 세계 최고 권위의 국제 연구 지원 프로그램으로, 독창적인 학제 간 융합 국제공동연구를 수행할 역량이 있는 연구자를 선별, 새로운 접근법으로 생명 기전을 밝히는 연구를 지원하자는 취지로 1997년 G7

우리 대학 뇌인지과학과 백세범 교수가 세계적 권위의 과학 학술지인 사이언스 어드밴시스 (Science Advances)의 신경과학 (Neuroscience) 분과 부편집장(Associate Editor)으로 임명됐다고 14일 밝혔다. 이는 계산 신경과학 기반의 뇌 연구를 선도하고 있는 연구자인 백세범 교수의 탁월한 학문적 영향력과 학술적 소통 역량이 세계적으로 인정받은 성과다. 백세범 교수는 신경과학의 난제 중 하나였던 시각피질 뇌 지도 발생의 원리*를 세계 최초로 밝힌 이래, 지난 10여 년간의 연구를 통해 독창적인 이론 연구의 전문성을 인정받고 있다. *시각피질 뇌 지도 발생의 원리: 포유류의 시각피질에서는 서로 다른 시각 정보(예: 색상, 방향 등)에 선택적으로 반응하는 신경세포들이 일정한 패턴을 이루며 배치되어 있는데 이를 기능성 뇌 지도(functional map)라고 함. 이 연구에서는 수학적 모델에 기반한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 망막에 있는 신경세포들이

최근 건강에 관한 관심이 점차 커지면서 일상생활에서 스마트 워치, 스마트 링 등을 통해 자기 신체 변화를 살펴보는 일이 보편화되었다. 그런데 기존 헬스케어 앱에서는 걷기에서 뛰기로 갑자기 변화를 줄 경우는 잘 측정이 되지만 천천히 속도를 높이는 경우는 측정이 안 되는 현상이 발생했다. 우리 연구진이 완만한 변화에도 동작을 정확하게 파악하는 기술을 개발했다. 우리 대학 전산학부 이재길 교수 연구팀이 다양한 착용 기기 센서 데이터에서 사용자 상태 변화를 정확하게 검출하는 새로운 인공지능 기술을 개발했다고 12일 밝혔다. 보통 헬스케어 앱에서는 센서 데이터를 통해 사용자의 상태 변화를 탐지하여 현재 동작을 정확히 인식하는 기능이 필수이다. 이를 변화점 탐지라 부르며 다양한 인공지능 기술이 변화점 탐지 품질을 향상하기 위해 적용되고 있다. 이재길 교수팀은 사용자의 상태가 급진적으로 변하거나 점진적으로 변하는지에 관계없이 정확하게 잘 동작하는 변화점 탐지 방법론을 개발했다.