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암에 영양분과 산소를 공급하는 새로운 혈관의 생성을 막는 항암치료인 '항혈관신생 치료'의 한계를 극복할 전략이 제시됐다. 한국 연구진은 종양이 정상 혈관을 만드는 '설계도'를 훔쳐 새로운 혈관을 만든다는 사실을 밝혀내고, 이를 조절하는 핵심 단백질인 인테그린(Integrin)을 새로운 치료 표적으로 제시했다. 우리 대학은 생명과학과 정인경 교수, 의과학대학원 이지민 교수, 기초과학연구원(IBS, 원장 장석복) 혈관 연구단 고규영 교수 공동 연구팀이 종양이 정상 혈관 발달 과정에서만 일시적으로 사용되는 유전자 프로그램을 다시 활성화해 혈관신생(종양에 필요한 새로운 혈관을 만드는 과정)을 유도한다는 사실을 규명했다고 29일 밝혔다. 종양은 성장에 필요한 산소와 영양분을 얻고, 나아가 다른 조직으로 퍼지기 위해 주변에 새로운 혈관이 자라도록 유도한다. 이를 막기 위해 혈관신생 억제 치료제가 사용되고 있지만, 장기적인 치료 효과가 제한적인 경우가 많다. 이는 종양 혈관 세포가 주변

우리 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

달 탐사에서 지하 공동 붕괴로 형성된 피트와 용암동굴은 극심한 온도 변화와 우주 방사선으로부터 보호받을 수 있는 천연 은신처로 주목받아 왔다. 그러나 급경사·암반·낙하 위험이 겹친 가혹한 지형 탓에 지금까지 어떤 국가도 제대로 접근하지 못했다. 하지만 한국 연구진이 복잡한 기계 없이, 종이접기 구조만으로 이 난제를 처음으로 돌파했다. 우리 대학은 우주연구원·항공우주공학과 이대영 교수 연구팀이 (주)무인탐사연구소(대표 조남석), 한국천문연구원(원장 박장현), 한국항공우주연구원(원장 이상철), 한양대학교(총장 이기정)와 함께 달 탐사의 최대 난제로 꼽히는 피트(Pit)와 용암동굴(Lava Tube)에 진입할 수 있는 전개형 에어리스(airless) 휠을 세계 최초로 개발했다고 18일 밝혔다. 달 피트는 장기적인 달 거주지 후보지로 주목받는 동시에, 태양계 초기 지질 기록을 보존한 과학적으로 매우 중요한 지역으로 평가된다. NASA, ES

보통 그림과 글자가 함께 있을 때 사람의 시선이 그림에 먼저 가는 것처럼, 여러 감각을 동시에 활용하는 ‘멀티모달 인공지능’도 특정 데이터에 더 크게 의존하는 경향이 있다. 우리 대학 연구진은 이러한 상황에서도 그림과 글자를 모두 고르게 인식하여 훨씬 더 정확한 예측을 가능케 하는 멀티모달 인공지능 학습 기술을 개발했다. 우리 대학은 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 다양한 데이터 유형을 한 번에 처리해야 하는 멀티모달 인공지능이 모든 데이터를 고르게 활용할 수 있도록 돕는 새로운 학습 데이터 증강 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 멀티모달 인공지능은 텍스트, 영상 등 여러 데이터를 동시에 활용해 판단하고 있다. 하지만 인공지능은 여러 정보를 받아들일 때, 한쪽 데이터에 치우쳐 판단하는 경향을 보여 예측 성능이 떨어지는 문제가 있었다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해, 일부러 서로 어울리지 않는 데이터를 섞어서 학습에 사용했다. 그러면 인공지능은

이태원 참사와 같은 다중밀집사고를 예방하려면 단순 인원수 파악을 넘어 인파의 유입·이동 경로를 실시간으로 감지하는 기술이 필요하다. 우리 대학 연구진이 군중 밀집 예측 신기술을 개발하는 데 성공했다. 이제 대규모 인파가 모이는 축제·행사, 도심 교통 혼잡 완화뿐 아니라 감염병 확산 대응 등에도 활용될 수 있다. 우리 대학 전산학부 이재길 교수 연구팀이 군중 밀집 상황을 더 정확하게 예측할 수 있는 새로운 인공지능 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 군중이 모이는 양상은 단순히 인원수 증감으로만 설명되지 않는다. 같은 인원이라도 어디서 유입되고 어느 방향으로 빠져나가는지에 따라 위험 수준이 달라진다. 이재길 교수팀은 이러한 움직임을 ‘시간에 따라 변하는 그래프(time-varying graph)’라는 개념으로 표현했다. 즉, 특정 지역에 몇 명이 있는지(정점 정보)와 지역 간 인구 흐름이 어떤지(간선 정보)를 동시에 분석해야만 정