
< (왼쪽부터) 화학과 김현우 교수, 김동훈 석박사통합과정, 최경선 석박사통합과정 >
임산부의 입덧 완화 목적으로 사용됐던 약물인 탈리도마이드(Thalidomide)는 생체 내에서는 광학 이성질체*의 특성으로 한쪽 이성질체는 진정 효과를 나타내지만, 다른 쪽은 기형 유발이라는 심각한 부작용을 일으킨다. 이런 예처럼, 신약 개발에서는 원하는 광학 이성질체만을 선택적으로 합성하는 정밀 유기합성 기술이 중요하다. 하지만, 여러 반응물을 동시에 분석하는 것 자체가 어려웠던 기존 방식을 극복하고, 우리 연구진이 세계 최초로 21종의 반응물을 동시에 정밀 분석하는 기술을 개발해, AI와 로봇을 활용하는 신약 개발에 획기적인 기여가 기대된다.
*광학 이성질체: 동일한 화학식을 가지며 거울상 관계에 있으면서 서로 겹칠 수 없는 비대칭 구조로 존재하는 분자 쌍을 말한다. 이는 왼손과 오른손처럼 형태는 유사하지만 포개어지지 않는 관계와 유사하다.
우리 대학 화학과 김현우 교수 연구팀이 인공지능 기반 자율합성* 시대에 적합한 혁신적인 광학이성질체 분석 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 이번 연구는 다수의 반응물을 동시에 투입해 진행하는 비대칭 촉매 반응을 고해상도 불소 핵자기공명분광기(19F NMR)를 활용해 정밀 분석한 세계 최초의 기술로, 신약 개발 및 촉매 최적화 등 다양한 분야에 획기적인 기여가 기대된다.
* 인공지능 기반 자율합성: 인공지능(AI)을 활용해 화학 물질 합성 과정을 자동화하고 최적화하는 첨단 기술로, 미래 실험실의 자동화 및 지능형 연구 환경을 구현할 핵심 요소로 주목받고 있다. AI가 실험 조건을 예측·조절하고 결과를 해석해 후속 실험을 스스로 설계함으로써 반복 실험 수행 시 인간 개입을 최소화해 연구 효율성과 혁신성을 크게 높인다.
현재 자율합성 시스템은 반응 설계부터 수행까지는 자동화가 가능하지만, 반응 결과 분석은 전통적 장비를 활용한 개별 처리 방식에 의존하고 있어 속도 저하와 병목 현상이 발생하며 고속 반복 실험에는 적합하지 않다는 문제점이 제기돼 왔다.
또한, 1990년대에 제안된 다기질 동시 스크리닝 기법은 반응 분석의 효율을 극대화할 전략으로 주목받았지만, 기존 크로마토그래피 기반 분석법의 한계로 인해 적용 가능한 기질 수가 제한적이었다. 특히 원하는 광학 이성질체만 선택하여 합성하는 비대칭 합성 반응에서는 10종 이상의 기질을 동시에 분석하는 것이 불가능에 가까웠다.

< 그림 1. 기존의 유기 반응 평가법은 단일 기질을 사용해 최적 반응 조건을 도출한 뒤, 해당 조건에서의 기질 범위를 하나씩 확장해나가는 방식을 따르기에 잠재적인 반응 가능 영역이 미처 탐색되지 않은 채로 남는다. 이를 극복하기 위해 고효율 스크리닝을 도입하여 기질에 대한 촉매의 반응성을 넓게 탐색하며, 특히 다기질 스크리닝과 함께 결합할 경우 반응의 범위와 경향성을 훨씬 더 넓고 체계적으로 파악할 수 있다. >
이러한 한계를 극복하기 위해, 연구팀은 다수의 반응물을 하나의 반응 용기에 투입하여 동시에 비대칭 촉매 반응을 수행한 뒤 불소 작용기를 생성물에 도입하고, 자체 개발한 카이랄 코발트 시약을 적용해 모든 광학 이성질체를 명확하게 정량 분석할 수 있는 불소 핵자기공명분광기(19F NMR) 기반 다기질 동시 스크리닝 기술을 구현했다.
연구팀은 19F NMR의 우수한 분해능과 민감도를 활용해, 21종 기질의 비대칭 합성 반응을 단일 반응 용기에서 동시에 수행하고 생성물의 수율과 광학 이성질체 비율을 별도의 분리 과정 없이 정량 측정하는 데 성공했다.
김현우 교수는 “여러 기질을 한 반응기에 넣고 비대칭 합성 반응을 동시에 수행하는 것은 누구나 할 수 있지만, 생성물 전체를 정확하게 분석하는 것은 지금까지 풀기 어려운 과제였다”며, “세계 최고 수준의 다기질 스크리닝 분석 기술을 구현함으로써 AI 기반 자율합성 플랫폼의 분석 역량 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.

< 그림 2. 서로 다른 기질들을 하나의 반응기 안에서 동시에 반응시키는 다기질 비대칭 촉매 반응을 불소 핵자기공명을 활용해 분석하는 방법을 구현했다. 배경신호가 깨끗하고 화학적 이동 범위가 넓은 불소 핵자기공명의 특성 활용하여 각 기질의 반응성을 정량적으로 분석할 수 있으며, 코발트 금속 착물을 이용하여 모든 반응물의 광학활성까지 동시에 측정할 수 있음을 알 수 있다. >
이어 “이번 연구는 신약 개발에 필수적인 비대칭 촉매 반응의 효율성과 선택성을 신속히 검증할 수 있는 기술로, AI 기반 자율화 연구의 핵심 분석 도구로 활용될 전망이다”라고 밝혔다.

< 그림 3. 총 21가지의 기질을 사용한 다기질 환원아민화 반응에서 불소 핵자기공명 기반의 분석 플랫폼을 이용해 촉매 시스템에 따른 반응물의 수율과 광학활성을 동시에 측정한 것을 알 수 있다. 각 반응물의 수율은 색의 채도로, 광학활성도는 숫자로 표시하였다. >
이번 연구에는 우리 대학 화학과 김동훈 석박통합과정 학생(제1 저자), 최경선 석박통합과정 학생(제2 저자) 가 참여했으며, 화학 분야 세계적 권위의 국제 학술지 미국화학회지(Journal of the American Chemical Society) 에 2025년 5월 27일 자 온라인 게재됐다.
※ 논문명: One-pot Multisubstrate Screening for Asymmetric Catalysis Enabled by 19F NMR-based Simultaneous Chiral Analysis
※ DOI: 10.1021/jacs.5c03446
이번 연구는 한국연구재단 중견연구자 지원사업, 비대칭 촉매반응 디자인센터, KAIST KC30 프로젝트의 지원을 받아 수행됐다.

< 그림 4. 다기질 스크리닝 반응 수행과 불소 핵자기공명분광기를 활용하는 개념도 >
우리 대학 건설및환경공학과 조계춘 교수가 구글(Google)의 ‘기초 과학 연구 지원 프로그램(Foundational Science Grant)’ 대상자로 최종 선정되어 USD140,000(2억원) 규모의 연구비를 지원받게 된다. 이번 선정은 국내 기초 과학 기술 발전을 지원하려는 구글의 의지가 담긴 결과로, 조계춘 교수팀은 서울대 민기복 교수팀과 함께 독창적인 연구 역량을 인정받았다. 이번 연구는 “물리 기반 인공지능(Physics-informed AI)”을 활용해 지열 에너지 개발의 불확실성을 해소하는데 초점을 맞추고 있다. 연구팀은 단순 데이터 학습 방식의 기존 AI를 넘어 실제 물리 법칙을 알고리즘에 결합함으로써 지하 심부의 온도, 압력, 유체 흐름 등을 정밀하게 예측하는 하이브리드 기술을 개발하고 있다. 특히 지열 발전 과정에서 발생할 수 있는 유발 지진(Induced Seismicity) 위험을 사전에 평가하고, 에너지
2026-05-08우리 대학은 김재철AI대학원이 7일(목) 오전 10시, 서울 코엑스(COEX)에서 ‘KAIST AI 기술설명회 2026’를 개최한다고 6일 밝혔다. 이번 행사는 KAIST 김재철AI대학원과 성남산업진흥원, 서울특별시가 공동 주최하며, 우리 대학이 수행 중인 주요 AI 연구 성과와 산업 현장으로 확산되고 있는 최신 인공지능 기술을 산업계와 일반 대중에게 소개함으로써 AI 기술 확산과 산학협력 활성화를 도모한다는 계획이다. 설명회에서는 로봇 파운데이션 모델(다양한 로봇 작업에 범용적으로 활용 가능한 대규모 사전학습 모델), 개인 맞춤형 AI, 멀티모달 AI(텍스트·이미지·음성 등 다양한 데이터를 함께 이해하는 인공지능), 신뢰가능한 AI, Physical AI(물리적 환경에서 직접 행동하고 상호작용하는 인공지능) 등 다양한 분야의 최신 연구 성과가 소개된다. 오전 초청강연에서는 KAIST 김재철AI대학원 신진우 교수와 오성준 교수,
2026-05-06“AI도 스스로‘모른다’고 말할 수 있어야 한다.” 자율주행과 의료 진단 등에서 인공지능(AI)의 가장 큰 위험으로 지적돼 온‘과도한 확신(overconfidence·틀린 예측에 대하여 높은 확신을 보이는 현상)’문제를 해결할 새로운 접근법이 제시됐다. 우리 대학 연구진은 AI가 스스로 모르는 상황을 인식하도록 하는 학습 방법을 개발해, 과신을 줄이고 신뢰성을 높일 수 있는 기반을 마련했다. 우리 대학은 뇌인지과학과 백세범 석좌교수 연구팀이 딥러닝(deep learning·인공신경망을 활용해 데이터를 학습하는 인공지능 기술)에서 널리 사용돼 온 무작위 가중치 초기화(random initialization·신경망 학습 시작 시 가중치를 확률 분포에 따라 무작위로 설정하는 방식)가 인공지능의 과신을 유발하는 근본적인 원인일 수 있음을 규명했다고 27일 밝혔다. 연구팀은 이를 해
2026-04-27살아있는 뇌 깊숙한 곳을 선명하게 관찰하려면 고가의 장비가 필수라는 한계가 있었다. 우리 대학 연구진이 물리 기반으로 한 AI 계산 알고리즘을 활용해 추가적인 광학 측정 장비 없이도 흐릿한 이미지를 또렷하게 복원하는 기술을 개발하며, 뇌과학 연구의 새로운 전환점을 제시했다. 우리 대학은 전기및전자공학부 강익성 교수가 UC 버클리 나지(Na Ji) 교수 연구팀과 공동연구를 통해, 신경장 모델(neural fields, 3차원 공간의 구조를 연속적으로 표현해 이미지와 형태를 동시에 복원하는 신경망 기반 기술)을 활용해 생체 내부를 관찰하는 현미경의 이미지 왜곡을 정밀하게 보정하는 기술을 개발했다고 21일 밝혔다. 연구팀이 활용한 ‘이광자 형광 현미경(two-photon fluorescence microscopy, 두 개의 약한 빛을 동시에 사용해 생체 깊은 곳 특정 지점만 선택적으로 빛나게 하는 기술)’은 살아있는 생체 조직 깊은 곳을 관찰할 수 있는 핵심
2026-04-21우리 대학이 4월 과학의 달을 맞아 국내 최대 규모의 과학 축제인 ‘2026 대한민국 과학기술축제’에 참여해, AI와 로봇 공학의 정점을 선보이는 참여형 전시관 ‘KAIST Play World’를 운영한다고 10일 밝혔다. 올해 축제는 ‘2026 대한민국 과학축제 인(in) 대전(4월 17일~19일)’과 ‘2026 대한민국 과학축제 인(in) 경기(4월 24일~26일)’로 나뉘어 개최된다. KAIST는 대전 DCC(제2전시장)와 일산 킨텍스에서 순차적으로 전시를 진행하며, ‘Play World’ 콘셉트를 적용해 세대 특성에 맞춘 차별화된 체험형 콘텐츠를 선보일 예정이다. 특히 KAIST 캐릭터 ‘넙죽이’를 활용한 현장 이벤트와 기념품도 함께 제공해 관람객의 참여도를 높일 계획이다. □ [대전] 휴머노이드 로봇부터 우주 로버, AI 반도체 친구 &ls
2026-04-10