
< KAIST 전기및전자공학부 배현민 교수(창업원장) >
우리 대학이 추진 중인 ‘K-글로벌 딥테크 창업 전략’이 구체적인 성과로 이어지고 있다.
우리 대학은 창업원이 육성한 의료 AI 솔루션 기업 ㈜배럴아이(대표 배현민)가 글로벌 헬스케어 선도기업으로부터 약 140억 원(미화 1,000만 달러) 규모의 전략적 시리즈 A 투자를 유치하며, KAIST 딥테크 창업 생태계의 대표 성공 사례로 자리매김했다고 14일 밝혔다.
■ KAIST, 연구기반 딥테크 창업 전주기 지원체계 강화
KAIST 창업원은 과학기술 기반 창업을 통한 혁신 생태계 조성을 목표로 기술사업화·창업보육·투자연계·글로벌 진출 등 전주기 지원체계를 운영하고 있다. ‘K-글로벌 딥테크 창업 전략’을 중심으로 연구성과의 시장 진입과 글로벌 투자 유치를 촉진하며, 대한민국을 대표하는 딥테크 창업 허브로 성장하고 있다.
KAIST는 특히 AI, 바이오헬스, 반도체, 미래모빌리티 등 첨단 산업 분야를 중심으로 매년 수십 개의 딥테크 스타트업을 배출하며 국가 혁신성장형 창업의 모델 기관으로 주목받고 있다.
■ 성과: AI 중심 딥테크 창업 생태계 확산… 누적투자 3.5조 원 유치
KAIST는 AI 분야를 중심으로 한 딥테크 창업의 중심지로 자리매김하고 있다. 대표적인 AI 창업기업들이 KAIST 연구성과를 기반으로 글로벌 시장에서 빠르게 성장 중이다.
리벨리온(Rebellions)은 2020년 설립된 AI 반도체 스타트업으로, 인공지능 딥러닝에 최적화된 AI 칩을 설계·개발해 기업가치 1조 원을 돌파한 유니콘 기업으로 성장했다.
파네시아(Panacea)는 2022년 창업한 반도체·디스플레이 분야의 AI 인프라 링크솔루션 기업으로, 제조 공정 최적화에 특화된 AI 기반 링크 솔루션을 제공하며 기업가치 3,500억 원 규모로 성장했다.
배럴아이(BarrelEye)는 초음파 영상 기반 AI 진단 기술로 글로벌 헬스케어 시장 진출 및 140억 원 규모의 전략적 투자 유치에 성공하며, KAIST의 AI·의료 융합 창업 역량을 입증했다.
이처럼 KAIST는 AI를 선도하는 기술력을 기반으로 연구자 창업이 실질적인 산업 성과로 이어지는 딥테크 창업 생태계를 구축하고 있다.
최근 5년간 투자 유치에 성공한 KAIST 창업기업의 누적 국내외 투자 유치 규모는 3.5조 원에 달한다.
KAIST 이광형 총장은 “KAIST의 K-글로벌 딥테크 창업 전략은 연구성과가 산업혁신으로 이어지는 대한민국형 딥테크 창업 모델로 자리잡고 있다”며, “배럴아이의 글로벌 투자 유치는 KAIST 연구자 창업이 세계 시장에서 기술 경쟁력을 입증한 상징적인 사례다. 앞으로도 KAIST는 과학기술 기반 창업을 통해 국가 혁신성장을 선도하겠다”고 밝혔다.
■ 의료 AI 스타트업 ‘배럴아이’, 글로벌 헬스케어 기업과 전략적 협력 구축
이번 투자는 배럴아이의 초음파 영상 기반 AI 진단 기술이 글로벌 임상 및 산업 현장에서 상용화 가능한 수준의 기술력으로 인정받은 결과로 평가된다.
투자에 참여한 기업은 의료영상 및 진단 분야의 글로벌 선도 기업으로, 양사는 향후 기술 공동개발 및 해외 시장 진출을 위한 전략적 협력 관계를 구축할 예정이다.
배럴아이는 딥러닝 및 RF(무선주파수) 신호 기반 정량 초음파 분석 기술을 바탕으로, 인체 내부의 미세한 조직 변화를 고해상도로 탐지하는 AI 진단 솔루션을 개발하고 있다. 현재 유방암, 갑상선 질환, 간 질환, 심혈관 질환 등 다양한 임상 분야로 적용 영역을 확장 중이다.
KAIST 창업원장이자 배럴아이 대표 배현민 교수는 “이번 투자는 KAIST에서 연구개발로 다져온 기술이 글로벌 시장에서도 경쟁력을 인정받았다는 의미가 있다”며, “창업원은 연구자 중심의 기술창업이 실제 산업으로 연결될 수 있도록 딥테크 창업 전주기 지원체계를 더욱 강화해 나가겠다”고 밝혔다.
참고로 ㈜배럴아이는 2021년 설립되었고 AI 기반 정량 초음파 분석 기술을 통해 기존 MRI로만 가능했던 조직 정량 정보를 초음파 영상에서 추출할 수 있도록 하는 혁신적 진단 솔루션을 개발하고 있다. 현재 글로벌 의료기기 기업 및 병원들과 협력하며 의료영상 AI 분야의 상용화를 선도하고 있다.
우리 대학은 KAIST와 국가AI연구거점이 공동으로 제프 딘(Jeff Dean) 디스커버리 루프(Discovery Loop) 공동 창업자 겸 CEO를 초청해 13일 서울 AI 허브에서 특별강연을 개최했다고 18일 밝혔다. 제프 딘은 1999년 구글 초기 멤버로 합류해 27년간 검색 인프라의 근간인 맵리듀스(MapReduce)와 빅테이블(Bigtable), AI 시대의 핵심 기반인 텐서플로우(TensorFlow)와 TPU 개발을 이끌었고, 구글 브레인을 공동 설립한 뒤 수석과학자로서 제미나이(Gemini) 개발을 총괄해 '구글의 전설'로 불리는 인물이다. 그는 최근 산제이 게마왓(Sanjay Ghemawat), 쿽 레(Quoc Le), 오리올 비냘스(Oriol Vinyals)와 함께 디스커버리 루프를 창업했다. 가설 수립부터 실험 실행과 결과 분석에 이르는 연구의 반복 과정을 AI로 자동화해, 과학·공학 발견의 속도 자체를 끌어올리겠다는 구상이다. 우리 대학은 이
2026-08-18우리 대학은 삼성중공업(대표이사 최성안)과 13일 대전 본원 학술문화관 존해너홀에서 ‘SHI-KAIST 차세대선박연구센터(AMRC, Advanced Maritime Research Center)’ 개소식을 개최했다고 밝혔다. 이번 연구센터 출범은 1995년부터 32년째 이어지고 있는 양 기관 산학협력의 결실이다. 우리 대학과 삼성중공업은 지난 30여 년간 축적한 공동연구 경험과 신뢰를 바탕으로 기존 산학협력 체계를 미래 조선해양 핵심기술 개발을 위한 공동연구 거점으로 확대한다. 양 기관은 연구센터를 중심으로 AI·로보틱스·친환경 기술 등 산업 현장의 수요와 연계한 미래 핵심기술을 공동 개발하고, 연구성과의 산업적 활용과 전문인재 양성을 함께 추진할 계획이다. 배충식 KAIST 총장은 “앞으로는 실제 산업 현장을 혁신하는 Physical AI가 제조 경쟁력을 좌우하는 시대가 될 것”이라며, “조선해
2026-08-13우리 대학은 오는 8월 18일(화) 오전 9시 30분부터 오후 6시까지 대전 본원 정근모콘퍼런스홀(E9)에서 ‘AI 시대 외로움 글로벌 컨퍼런스: AI 기반 외로움 측정 지표 AI-LOVI 출범(Global Conference on Loneliness in the Age of AI: Launching the AI Loneliness Vital Index)’을 개최한다고 12일 밝혔다. 이번 컨퍼런스에는 OECD와 WHO를 비롯해 영국·일본·태국·독일 등 국내외 정책·연구 전문가들이 참여해 AI 시대에 심화되는 외로움과 사회적 고립 문제를 과학적으로 측정하고 대응하기 위한 국제협력 방안을 논의한다. 우리 대학은 인공지능(AI), 음성·텍스트 분석, 바이오센싱, 웨어러블 기술 등 교내 연구 역량을 결집한 차세대 외로움 측정 체계 ‘AI 기반 외로움 측정 지표(AI-LOVI, AI Lon
2026-08-12선거철마다 반복되는 온라인 갈등 뒤에 조직적인 여론 개입이 숨어 있다면 어떨까. 우리 대학 연구진이 20년간 축적된 1억 1,000만 건의 뉴스 댓글을 AI로 분석해, 외국 연계 영향력 활동으로 의심되는 흔적과 그 판단 근거까지 찾아내는 기술을 개발했다. 우리 대학은 문화기술대학원 이원재 교수, 전산학부 차미영 교수(독일 막스플랑크 연구소 단장 겸임), 오혜연 교수 공동연구팀이 막스플랑크 연구소 토르스텐 홀츠 교수와 국제 공동연구를 통해 온라인 뉴스 댓글에서 외국 연계 영향력 활동으로 의심되는 패턴을 자동으로 탐지하고, 그 판단 근거까지 제시하는 ‘설명 가능한 AI 기술’을 개발했다고 12일 밝혔다. 특정 세력이 댓글이나 게시물을 조직적으로 확산해 사람들의 인식이나 여론에 영향을 미치려는 활동을 ‘온라인 영향력 공작’이라고 한다. 기존 AI 탐지 기술은 특정 계정을 의심 계정으로 분류하더라도 “왜 이 계정을 의심하는가&
2026-08-12AI 반도체도 이제‘눈치'를 본다. 기존 AI 반도체는 입력 신호에 반응하는 속도와 정보를 기억하는 시간이 한 번 정해지면 바꿀 수 없는‘고정된 반응 특성'을 가졌지만, 이제는 데이터의 변화 속도에 맞춰 스스로 반응하는 시대가 열렸다. 우리 대학 연구진은 이 기술로 시간에 따라 변하는 데이터의 예측 오류를 기존보다 최대 40배 줄였다. 자율주행차와 로봇, 웨어러블 기기의 실시간 AI 성능을 높일 핵심 원천기술로 기대된다. 우리 대학은 전기및전자공학부·반도체공학대학원 최신현 석좌교수 연구팀이 입력되는 데이터의 변화 속도에 따라 반응 특성을 자유롭게 바꿀 수 있는 새로운 AI 반도체 소자‘프로그래머블 동적 멤트랜지스터(Programmable Dynamic Memtransistor, PDM)'와 이를 집적한 어레이를 개발했다고 7일 밝혔다. 멤트랜지스터(Memtransistor)는 정보를 저장하는 메모리(Memory)와 계산을 수행하
2026-08-07