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한국조폐공사와 지역 ESG 창업 지원 업무협약 체결
우리 대학 녹색성장지속가능대학원(엄지용 대학원장)과 한국조폐공사(성창훈 사장)는 5월 14일 ESG 분야 지역 창업기업 발굴 및 성장 기반 조성을 통한 창업 및 지역경제 활성화를 위해 업무협약을 체결했다.
이번 협약을 통해 양 기관은 ▲ESG 분야 기술테크 창업기업 발굴 및 성장지원, ▲지역 창업기업의 ESG경영 역량 강화를 위한 교육 및 컨설팅 제공, ▲ESG·ICT·신사업 분야 기술교류 및 공동연구개발 협력, ▲보유 자산과 역량을 활용한 창업 및 지역경제 활성화 사업 등을 공동으로 추진할 계획이다.
녹색성장지속가능대학원은 탄소중립을 선도할 융합 인재를 양성하고 글로벌 기후위기에 대응하며 녹색성장에 기여하기 위해 설립되었다. 현재 16개 학과 50명의 KAIST 교수진이 참여하고 있으며, 탄소중립 기술 솔루션 도출, 교육, 연구를 통해 실질적인 임팩트를 창출하고 있다.
한국조폐공사(KOMSCO)는 화폐와 신분증 등 공공 보안제품을 제조하는 기관으로, 위변조 방지 기술과 디지털 전환을 통해 신뢰 기반의 서비스를 제공하고 있다. 또한, 친환경 에너지 확대, 중소기업 상생, 지역사회 공헌 등 ESG 실천을 통해 지속가능한 가치 실현에 앞장서고 있다.
업무협약식은 KAIST 본원에서 열렸으며, 녹색성장지속가능대학원의 엄지용 대학원장, 손정락 교수, 장병일 교수와 한국조폐공사의 이한빈 부사장, 고은영 성과관리처장, 김지은 ESG경영부장 등 양 기관 임직원이 참석했다.
이한빈 부사장도 “KAIST 녹색성장지속가능대학원의 전문성과 네트워크를 바탕으로 ESG 분야 신사업과 창업지원이 더욱 내실 있게 추진될 것으로 기대하며, 지역상생과 혁신성장을 위한 산학협력의 모범사례로 발전시키겠다”고 말했다.
엄지용 대학원장은 “한국조폐공사와의 협력은 ESG 기술 기반 지역 창업기업의 성장을 가속화하는 중요한 전환점이 될 것이며, 지속가능한 지역경제 발전에 실질적으로 기여를 할 것으로 기대한다”고 밝혔다.
2025.05.14 조회수 199 -
기계공학과 김성용 교수, 기상기술심의위원회 회장으로 선출
우리 대학 기계공학과 김성용 교수가 기상청 기상기술심의위원회 회장에 선출됐다. 김성용 교수는 대기-해양 상호작용 연구를 수행하며 해양 관측 분야의 전문가로 기상관련 분야 국가기술표준(Korean Industrial Standars, 이하 KS)의 제정, 개정, 폐지 및 적부확인에 대한 조사 및 심의를 수행하고 이를 종합하여 최종결정하는 역할을 수행할 예정이다.(임기:2년, 2025.05.01.~).
또한, 김 교수는 타 산업분야와 기상분야 표준간 중복성 검토 및 표준업무의 범위를 확대하기 위해 국가표준 관련 최고회의인 산업표준심의회의 위원(1분과 International Organization for Standardization(ISO) 분야 표준 심의)으로 활동할 예정이다. (임기:3년, 2025.05.01.~)
산업표준심의회는 적정하고 합리적인 KS를 제정, 보급하여 제품 및 서비스의 품질, 생산효율, 생산기술을 향상시키고 거래를 단순화, 공정화하며 소비를 합리화함으로써 산업경쟁력 제고 및 국가경제를 발전시키는데 기여하고 있는 위원회다. 우리나라 국제표준화 활동의 지속적인 리더십 확보와 국가표준과 국제표준의 정책 일관성 확보를 위하여 현재 국제표준화기구(ISO)이사회 및 정책위원 등으로 활동하시는 분들을 산업표준심의회 최고 의결 조직인 표준회의 분과위원회 위원으로 위촉해오고 있다.
김성용 교수는 2019년부터 북태평양 해양과학기구(PICES) 관측 커미티 의장으로 활동하며 해양 관측 설계, 연안 관측 프로그램, 대기-해양 관측 센서에 관한 전문가로서 그 전문성을 인정받아 기상 기술 심의위원으로 선출됐다.
김 교수는 "대기-해양 상호작용에 관한 관측 경험을 바탕으로 기상분야의 기술표준화에 기여할 수 있게되어 대기과학 커뮤니티를 도울 수 있어 감사하고, 국가 표준에 관한 산업표준심의회에 참여할 수 있어 과학 뿐만 아니라 산업계에 기여할 수 있을 예정으로 기대가 크다ˮ고 소감을 전했다.
본 위원회 활동은 한국연구재단 중견연구자 지원과제, 해양경찰청/해양수산과학기술진흥원의 AI 기반 해양 수색구조 의사결정 지원 시스템 연구과제 및 해양수산부의 지원을 받을 예정이다.
2025.05.14 조회수 228 -
바이러스 면역반응‘켰다 껐다’단백질 스위치 발견
팬데믹 이후에도 다양한 신종 감염병이 출현하며 우리는 여전히 강력하고 지속적인 면역 방어를 요구하는 바이러스 위협에 직면해 있다. 동시에 과잉으로 면역 체계가 반응하면 오히려 몸의 조직을 해치는 부작용이 생기기도 한다. KAIST·국제 연구진이 이런 바이러스에 면역 반응을 조절하는 스위치 역할의 단백질을 찾아내는데 성공했다. 향후 감염병 대응과 자가면역질환 치료의 새로운 기반을 마련할 것으로 기대된다.
우리 대학 생명화학공학과 김유식 교수와 미국 플로리다주립대 차승희 교수 공동 연구팀이 세포 내 미토콘드리아에서 유래한 이중나선 RNA가 면역반응을 증폭시키는 메커니즘을 규명하고, 이를 조절하는 단백질 슬러프(SLIRP)가 바이러스 감염과 자가면역질환 양쪽에서 ‘면역 스위치’ 역할을 수행하는 것을 밝혀냈다.
자가면역질환은 면역 체계가 외부 침입자와 자기 조직을 구분하지 못하고 스스로를 공격하는 질환으로, 쉐그렌 증후군, 전신홍반루푸스 등으로 아직 명확한 발병 원인도 밝혀지지 않고, 효과적인 치료제도 드물다.
따라서 면역 과활성화를 유도하는 분자적 기전을 규명하고, 이를 조절할 수 있는 인자를 찾아내고자 생명화학공학과 김유식 교수 연구팀은 세포 내 기관에서 만들어지는 유전물질인 미토콘드리아 이중나선 RNA (mitochondrial double-stranded RNA, 이하 mt-dsRNA)에 주목했다.
엠티 디에스알엔에이(mt-dsRNA)는 바이러스 RNA와 유사하여 감염 바이러스가 없어도 우리 몸에서는 바이러스로 착각하고 면역반응을 유도할 수 있다는 점에 착안했다.
연구진은 면역 반응을 증폭시키는 단백질 슬러프를 발견하였고 실제로 다양한 자가면역질환 환자의 조직과 바이러스 자극을 모사한 실험 모델에서 슬러프 발현이 증가하는 것으로 확인했고, 반대로 슬러프를 억제했을 때는 면역반응이 현저히 감소되는것을 확인했다.
실험 결과, 슬러프가 면역 증폭의 핵심 인자임을 입증했고, 슬러프 단백질이 mt-dsRNA를 안정화시키고 축적시키는 역할을 하여, 이로 인해 면역반응이 증폭된다는 사실을 알아냈다.
이번 연구는 슬러프 단백질의 기능을 바이러스 감염 및 자가면역질환이라는 상반된 환경에서도 검증했다. 인간 베타 코로나바이러스 OC43과 뇌심근염 바이러스 EMCV에 감염된 세포에서 슬러프를 억제했을 때 항바이러스 반응이 감소하고, 바이러스 복제가 증가함을 확인했다.
반면, 대표적인 자가면역질환인 쉐그렌 증후군 환자의 혈액과 침샘 세포에서는 슬러프와 엠티 디에스알엔에이의 발현이 높게 나타났고, 슬러프를 억제했을 때 비정상적인 면역반응이 완화되는 경향도 관찰되었다.
이는 슬러프가 감염과 자가면역질환 모두에서 면역반응을 조절하는 중요한 분자 스위치라는 사실음 뒷받침한다.
생명화학공학과 김유식 교수는 "이번 연구를 통해 슬러프 단백질이 엠티 디에스알엔에이(mt-dsRNA)를 기반으로 면역반응의 증폭을 유도하는 핵심 인자임을 규명했다ˮ면서 "특히, 슬러프가 자가면역질환과 바이러스 감염에서 공통적으로 작동하는 면역 조절자라는 점에서, 슬러프를 타깃으로 한 면역 균형 조절 전략이 다양한 질환에 적용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ라고 말했다.
생명화학공학과 박사과정 구도영(제1저자), 석사과정 양예원 학생(제2저자)이 참여한 이번 연구는 국제학술지 `셀 리포츠 (Cell Reports)'에 지난 4월 19일 온라인 게재됐다.
※ 논문명 : SLIRP amplifies antiviral signaling via positive feedback regulation and contributes to autoimmune diseases https://doi.org/10.1016/j.celrep.2025.115588
※ 주저자: 구도영(KAIST, 제1저자), 양예원(KAIST, 제2저자), 차승희(플로리다 주립대, 교신저자), 김유식(KAIST, 교신저자)
이번 연구는 보건복지부의 공익적 의료기술연구사업과 미국 국립보건연구원 (NIH)의 연구과제(R01) 지원을 받아 수행됐다.
2025.05.14 조회수 495 -
제21회 조정훈 학술상, 국방과학연구소 이연관 박사 선정
우리 대학은 항공우주공학과에서 ‘제21회 KAIST 조정훈 학술상’ 수상자로 국방과학연구소 이연관 박사(‘13 항공우주공학과 석·박사 졸업)를 선정했다고 13일 밝혔다. 그 외에도 우리 대학 항공우주공학과 이동우 박사과정, 고려대 기계공학과 박선우 석사과정, 공주사대부고 김강민 학생 3명을 장학생으로 선발하였고 이들에게 13일 오전 본원에서 장학금을 전달했다.
국방과학연구소 이연관 박사는 국방 분야에서 유도탄과 관련된 연구와 원천기술 확보를 통해 국방 기술의 발전에 기여해 왔다. 국방 기술의 공개 제약이라는 특수한 상황 속에서도 허가된 범위의 총 23여 편의 SCI급 논문 등재, 26건의 국내외 특허 출원 및 등록하였고, 방위사업청 잠수함 발사유도탄 개발 유공상(`23), 다수의 국방과학상, 방위사업청장 표창(`18), KAIST 연구 우수상 수상(`12) 등 잠재된 우수한 연구 역량을 입증했다.
특히, 이 박사는 고체연료 발사체 복합재 구조물의 설계 및 제작 기술을 개발했고 잠수함 발사 유도탄에 적용되는 핵심기술을 성공적으로 확보하는 성과를 이뤘다.
이연관 박사는 “매년 항공우주 분야에서 탁월한 연구 실적을 이룬 젊은 과학자에게 주어지는 뜻깊은 상을 수상하게 되어 매우 영광스럽게 생각한다. 조정훈 박사의 숭고한 학문정신을 기리며, 이 상의 의미를 마음 깊이 새기고 앞으로도 국가와 국민을 위한 과학기술 발전에 기여할 수 있도록 끊임없이 정진하겠다”라고 전했다.
이광형 총장은 “조정훈 학술상은 단순한 시상이 아니라, 학문을 향한 열정과 도전정신을 기억하고 계승하는 데 큰 의미가 있다. 올해 수상자와 장학생들 모두가 조 박사의 정신을 이어받아 우리나라 항공우주기술과 과학기술의 미래를 이끌어갈 인재로 성장하길 기대한다”고 말했다.
KAIST 조정훈 학술상은 2003년 5월 KAIST 로켓실험실에서 연구를 수행하던 중 불의의 사고로 숨진 故 조정훈 명예박사를 기리기 위해 제정됐다.
이 상은 故 조 박사의 부친인 조동길 교수가 유족보상금과 사재를 합쳐 KAIST에 학술 기금으로 기부한 4억 7천800만 원을 재원으로 만들어졌으며, 2005년부터 매년 항공우주공학 분야에서 뛰어난 연구 업적을 이룬 젊은 과학자를 발굴해 시상하고 있다.
우리 대학은 또 이 기금으로 조 박사가 재학했던 KAIST와 고려대, 공주사대부고에서 매년 각 1명씩 장학생을 선발해 장학금을 수여하고 있다. 학술상 수상자에게는 2천500만 원의 상금, 대학(원)생은 400만 원, 고등학생은 300만 원의 장학금이 지급된다.
2025.05.13 조회수 236 -
백금 효율 100배 높인 신개념 촉매 개발
플라스틱, 섬유, 자동차 부품, 전자제품 등 다양한 제품의 생산에 꼭 들어가는 프로필렌(propylene)은 석유화학 산업의 핵심 원료다. KAIST 연구진이 이 프로필렌을 저렴하고 효율적으로 생산할 수 있는 신개념 촉매를 개발했다. 기존보다 100배 이상 효율이 높은 백금 기반 촉매다.
우리 대학 생명화학공학과 최민기 교수 연구팀이 값싼 금속 갈륨(Ga)과 알루미나(Al2O3)를 기반으로, 백금은 극소량(100ppm, 0.01%)만 사용한 촉매를 개발했다. 이 촉매는 기존 고농도 백금(10,000ppm)을 사용한 상용 촉매보다 더 뛰어난 성능을 보였다.
프로필렌은 프로판(propane)에서 수소를 떼어내는 ‘프로판 탈수소화(PDH, propane dehydrogenation)’ 공정을 통해 생산할 수 있다. 이 공정에는 백금 촉매가 널리 사용되어 왔다. 백금은 탄소와 수소 사이의 결합을 끊고 수소를 제거하는 데 매우 효과적이다. 그러나 백금은 가격이 높고 반복 사용 시 성능이 저하되는 단점이 있었다.
연구팀은 갈륨과 알루미나를 기반으로 백금을 꼭 필요한 만큼만 넣은 촉매를 설계해 이러한 문제를 해결했다.
새로운 촉매의 핵심 원리는 다음과 같다. 갈륨은 프로판의 탄소-수소 결합을 활성화해 수소를 떼어내고 프로필렌을 생성하며, 백금은 표면에 남은 수소 원자들을 결합시켜 수소 기체(H2)로 전환, 촉매 표면에서 제거한다. 두 금속이 역할을 분담함으로써 백금 사용량을 줄이면서도 성능을 유지할 수 있게 했다.
특히 백금과 갈륨의 비율이 적절할 때 최적의 성능을 나타냈으며, 연구팀은 이 이상적인 조성 비율을 과학적으로 설명하고, 예측할 수 있는 정량적 지표도 제시했다.
또한, 기존 백금 촉매의 주요 약점이었던 반복 사용할수록 백금 입자가 뭉쳐 성능이 급격히 떨어지는‘소결(sintering)’현상 문제도 해결했다. 연구팀은 세륨(Ce)을 소량 첨가해 백금 입자의 뭉침을 억제하는 데 성공했다. 그 결과, 20회 이상 반응과 재생을 반복한 뒤에도 촉매 성능이 안정적으로 유지됐다.
최민기 교수는 “이번 연구는 백금 사용량을 기존 대비 1/100 수준으로 줄이면서도 성능을 유지하거나 오히려 향상시킬 수 있다는 가능성을 제시했다”며 “촉매 비용 절감, 교체 주기 감소, 폐촉매 감소 등 경제적·환경적 효과를 동시에 기대할 수 있다”고 설명했다.
이어 “향후 대규모 공정 실증과 상업화 가능성도 검토할 예정이며, 산업 현장에 적용될 경우 프로필렌 생산의 경제성과 효율성이 크게 향상될 것”이라고 덧붙였다.
이번 연구는 최민기 교수가 교신저자로, 박사과정 이수성 학생이 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 화학 및 화학공학 분야 최고 권위 학술지인 미국화학회지(Journal of the American Chemical Society, JACS) 2월 13일 자로 게재됐다.
※ 논문명: Ideal Bifunctional Catalysis for Propane Dehydrogenation over Pt-Promoted Gallia-Alumina and Minimized Use of Precious Elements
※ https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jacs.4c13787.
본 연구는 한국연구재단과 한화솔루션㈜의 지원을 받아 수행됐다.
2025.05.12 조회수 393 -
KAIST-고려대, 심혈관 진단 정밀도 높이는 영상기술 개발 및 임상 성공
우리 대학 기계공학과 유홍기 교수팀이 고려대학교 구로병원 심혈관센터 김진원 교수팀과 협력해, 관상동맥 질환의 진단 정밀도를 혁신적으로 높일 수 있는 영상기술을 개발하고, 이를 세계 최초로 사람을 대상으로 한 임상시험에 성공했다.
이번 연구에서는 광간섭단층촬영(OCT)과 형광수명영상(FLIm)을 결합한 차세대 다중 모달 영상 기술을 실제 환자에게 적용해, 심장 혈관 속 동맥경화반*의 구조뿐만 아니라 그 내부의 생화학적 조성까지 실시간으로 정밀하게 파악할 수 있음을 입증했다.
*동맥경화반: 콜레스테롤과 염증 세포 등이 동맥 벽에 쌓여 혈관이 좁아지게 만드는 병변.
기존 영상기술로는 경화반 내부의 복잡한 병변을 정확히 구분하거나 정량화하기 어려웠지만, OCT-FLIm 기술을 통해 염증, 치유반(손상 회복 흔적), 칼슘 침착 등 다양한 병리 정보를 정밀하게 구분할 수 있다. 특히, FLIm의 형광 수명 정보를 활용함으로써, 이러한 생화학적 특성이 환자의 임상 상태와 밀접하게 연관되어 있음을 확인했다.
연구진은 급성 심근경색과 같은 급성 관상동맥 증후군 환자에서는 염증 지표가 높게 나타났으며, 급속히 진행되는 병변에서는 반복된 경화반 파열과 치유로 인해 치유반이 높은 빈도로 뚜렷하게 분포하는 특징을 발견했다. 이는 심혈관 질환의 진행 정도나 개별 경화반의 상태를 보다 정밀하게 파악할 수 있는 단서를 제공한다.
이번 임상에서는 OCT와 FLIm을 완전히 통합한 융합 영상 카테터(Catheter)가 사용되었다. 연구진은 국내 환자 40명을 대상으로 실제 혈관 재개통 시술 중 해당 카테터를 삽입하여 병변을 분석했고, 모든 환자에서 시술이 안전하게 완료되었다. 이는 세계 최초로 융합 영상 카테터를 임상에 성공적으로 적용한 사례다.
*영상카테터: 관상동맥 내부에 삽입되어, 끝단에 부착된 렌즈를 통해 영상을 촬영하는 가느다란 관 모양의 의료기기
동맥경화반의 병태생리는 매우 복잡하며, 단순한 해부학적 정보만으로는 향후 심혈관 질환 발생 여부나 치료 예후를 예측하기 어렵다는 사실이 여러 연구를 통해 밝혀지고 있다. 이번 연구는 실제 환자의 혈관에서 병리학적 위험 요소를 실시간으로 시각화하고 정량화한 세계 최초로 임상 사례로, 심혈관 질환의 정밀 진단과 개인 맞춤형 치료 전략 개발에 있어 중요한 전환점이 될 것으로 기대된다.
유홍기 교수가 공동 교신저자, 남형수 연구교수가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 심장학 분야 최고 권위 학술지인 미국의학회 심장학 저널, 자마 카디오로지(JAMA Cardiology, Journal of the American Medical Association)에 2025년 5월 7일 자로 게재되었다.
※ 논문명: Intracoronary Structural-Molecular Imaging for Multitargeted Characterization of High-Risk Plaque
DOI: 10.1001/jamacardio.2025.0928
이번 연구는 삼성미래기술육성사업 및 범부처전주기의료기기연구개발사업의 지원으로 수행되었다.
2025.05.08 조회수 594 -
음악 창작 돕는 작곡 AI 동료 ‘어뮤즈’ 공개
음악 창작자가 초기 아이디어를 생각하거나 창작 중간 막힐 때, 이를 같이 해결해 주고 다양한 음악적 방향 탐색에 실질적인 도움을 주는 동료가 있다면 얼마나 좋을까? KAIST 연구진이 이런 음악 창작을 돕는 동료 작가와 같은 AI 기술을 개발했다.
KAIST(총장 이광형)는 전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 AI 기반 음악 창작 지원 시스템 어뮤즈(Amuse)를 개발하였다. 이 연구 결과는 4월 26일부터 5월 1일까지 일본 요코하마에서 열린 인간-컴퓨터 상호작용 분야 세계 최고 권위의 국제학술대회인 CHI(ACM Conference on Human Factors in Computing Systems)에서 전체 논문 중 상위 1%에게만 수여되는 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 7일 밝혔다.
이성주 교수 연구팀이 개발한 어뮤즈(Amuse) 시스템은 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 다양한 형식의 영감을 입력하면 이를 화성 구조(코드 진행)로 변환해 작곡을 지원해 주는 AI 기반 시스템이다.
예를 들어, 사용자가 ‘따뜻한 여름 해변의 기억’과 같은 문구나 이미지, 사운드 클립을 입력하면, 어뮤즈는 해당 영감에 어울리는 코드 진행을 자동으로 생성해 제안한다.
기존의 생성 AI와 달리, 어뮤즈는 사용자의 창작 흐름을 존중하고, AI의 제안을 유연하게 통합·수정할 수 있는 상호작용 방식을 통해 창의적 탐색을 자연스럽게 유도한다는 점에서 차별성을 갖는다.
어뮤즈 시스템의 핵심 기술은 대형 언어 모델의 이용해 사용자의 영감으로 프롬프트에 입력한 글자 따라 이에 어울리는 음악 코드를 생성하고, 실제 음악 데이터를 학습한 AI 모델이 부자연스럽거나 어색한 결과는 걸러내는(리젝션 샘플링) 과정을 거쳐 결합한 두 가지 방법을 자연스럽게 이어 재현하는 하이브리드 생성 방식이다.
연구팀은 실제 뮤지션들을 대상으로 한 사용자 연구를 수행하여, 어뮤즈가 단순한 음악 생성 AI가 아닌, 사람과 AI가 협업하는 창작 동반자(Co-Creative AI)로서의 가능성이 높다는 평가를 받았다.
KAIST 전기 및 전자공학부 박사과정 김예원, 이성주 교수, 카네기 멜런 대학의 크리스 도너휴(Chris Donahue) 교수가 참여한 해당 논문은 학계 및 산업계 모두의 창의적 AI 시스템 설계의 가능성을 보여주었다.
※ 논문명 : Amuse: Human-AI Collaborative Songwriting with Multimodal Inspirations DOI : https://doi.org/10.1145/3706598.3713818
※ 연구 데모 영상: https://youtu.be/udilkRSnftI?si=FNXccC9EjxHOCrm1
※ 연구 홈페이지: https://nmsl.kaist.ac.kr/projects/amuse/
이성주 교수는 “ 최근 생성형 AI 기술은 저작권이 있는 콘텐츠를 그대로 모방하여 창작자의 저작권을 침해하거나, 창작자의 의도와는 무관하게 일방향으로 결과물을 생성한다는 점에서 우려를 낳고 있다. 이에 연구팀은 이러한 흐름에 문제 의식을 가지고, 창작자가 실제로 필요로 하는 것이 무엇인지에 주목하며 창작자 중심의 AI 시스템 설계에 주안점을 두었다.”라고 말했다.
이어 ”어뮤즈는 창작자의 주도권을 유지한 채, 인공지능과의 협업 가능성을 탐색하는 시도로, 향후 음악 창작 도구와 생성형 AI 시스템의 개발에 있어 보다 창작자 친화적인 방향을 제시하는 출발점이 될 것으로 기대된다.“라고 설명했다.
이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었다.(RS-2024-00337007)
2025.05.07 조회수 1333 -
KAIST, INFORMS 세계대회서 AI 자율제조로 혁신상- 포드에 이어 2위
우리 대학 산업및시스템공학과 장영재 교수 연구팀이 KAIST 창업기업 ‘다임리서치’와 공동연구를 통해, 세계 최대 규모의 산업공학 및 경영과학 학회(INFORMS)*가 주최한 인폼스 애널리틱스 컨퍼런스(INFORMS Analytics Conference)에서 우수 혁신사례상(Innovative Applications in Analytics Award, IAAA)을 수상하고, 2위를 차지했다.
* 산업공학 및 경영과학 학회(INFORMS): The Institute for Operations Research and the Management Sciences
장영재 교수-다임리서치 공동연구팀은 아마존, 카이저 퍼머넌트, 스코티아 은행 등 세계 유수의 기업들과 경합을 벌였다. 그 결과, 포드 자동차그룹이 1위를 차지했으며 KAIST-다임리서치팀이 2위의 성과를 거두었고 MIT-암스텔담 대학 연합팀이 3위를 차지했다.
공동연구팀이 발표한 수상작은 ‘디지털 트윈과 강화학습을 활용한 자율제조(The Autonomous Factory with Digital Twin and Reinforcement Learning for Intelligent Operations and Efficiency)’로, 디지털 트윈 및 AI 기반 자율 운영 기술의 산업적 실현 가능성과 우수성을 높이 평가받았다.
인폼스(INFORMS)는 산업공학 및 경영과학 분야에서 세계 최대 규모의 학술 조직으로, 매년 실제 산업 현장에서 성공적으로 적용된 분석 및 혁신 기술을 조명하는 인폼스 애널리틱스 컨퍼런스를 개최하고 있다. 이번 컨퍼런스는 4월 6일부터 9일까지 미국 인디애나폴리스에서 열렸으며, 올해는 전 세계에서 약 40개 팀이 참여해 경합을 벌였으며, 그 중 최종 6개 팀만이 본선 발표에 초청되었다.
장영재 대표는“이번 수상은 KAIST가 주도하는 AI 자율제조 기술이 세계 무대에서도 그 기술력과 혁신성을 인정받았다는 점에서 의미를 크다. 특히, 디지털 트윈과 시뮬레이션 기반의 공장 설계 및 자율운영 기술이 큰 관심을 끌었다”고 말했다.
이어“글로벌 공급망이 재편되는 현시점에서 제조의 중요성이 다시금 부각되고 있다. AI를 제조 산업에 융합해 새로운 패러다임을 제시하는‘AI 자율제조’ 기술이 국제적으로 인정받게 되어 기쁘다”라고 수상 소감을 전했다.
한편, (주)다임리서치는 2020년 장영재 교수가 그의 박사과정 졸업생들과 공동 창업한 딥테크 스타트업으로, AI 자율 제조 기술을 전문적으로 개발하고 있다. 최근 첨단 제조 현장에서는 수십 대에서 수천 대에 이르는 로봇을 효율적으로 운영하기 위해 AI 기반 통합 운영 시스템의 수요가 증가하고 있으며, 다임리서치는 이를 선도적으로 지원하고 있다.
주요 기술로는, 자체 개발한 강화학습 기반 시뮬레이션 엔진과 로봇 통합 운영 플랫폼인 xMS 솔루션을 통해 대규모 공장 및 물류창고의 로봇을 최적화된 방식으로 제어하고 있다. 또한, 로봇 오케스트레이션 플랫폼을 통해 공장 자동화 설계부터 시뮬레이션, 구축까지의 전 엔지니어링 과정을 지원하며, 기존에 수주일에서 수개월이 소요되던 자동화 설계 작업을 수 시간 내에 완료할 수 있는 기술력을 보유하고 있다.
2025.05.02 조회수 629 -
최신현 교수, 올해의 현우 KAIST 학술상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수가 차세대 AI 하드웨어 개발 및 혁신적인 반도체 관련 연구 성과로, KAIST가 주관하고 현우문화재단(이사장 곽수일)이 후원하는 `현우 KAIST 학술상' 수상자로 선정됐다.
수상자로 선정된 최신현 교수의 중점 연구 분야는 미래형 메모리와 컴퓨터 장치 개발에 집중한 ▶저항 스위칭 소자(resistive switching device)를 이용해 기본 방식보다 더 빠르고 효율적인 차세대 메모리·컴퓨팅 장치 개발, ▶엣지 컴퓨팅(edge computing)과 뉴로모픽 컴퓨팅(neuromorphic computing)의 스마트한 컴퓨터 메모리 기능 등 통합 시스템 응용, ▶기존 3단자 트랜지스터(3-terminal transistor) 방식과 다른 더 효율적이고 창의적인 컴퓨팅·메모리 소자 작동 방식 개발이다.
대표적인 연구 업적으로 차세대 메모리 기술 분야에서 기존의 값비싼 초미세 노광공정*을 사용하는 방식보다 전기를 15배 이상 절감하고, 수직 적층 구조에 최적화된 초저전력 차세대 상변화 메모리(phase-change memory) 소자 개발에 성공하였다.
* 노광공정: 반도체 칩 위에 미세한 회로 패턴을 실리콘 웨이퍼 위에 새기는 공정으로 고급기술이고 비용이 많이 드는 단점이 있음
나아가, 최 교수는 차세대 메모리·컴퓨팅 소자를 기반으로, 기존의 CPU, GPU와 같이 많은 전력을 쓰는 칩을 대체할 수 있는 AI 알고리즘을 효율적으로 구동하는 차세대 컴퓨팅 하드웨어(칩)를 개발하였다. 이를 통해 데이터를 더 빠르고 효율적으로 작동시키며 스마트폰, 자율주행 등 다양한 응용하여 실생활에 활용 가능한 주목할 만한 성과를 거두었다.
또한 메모리 소자의 동작 원리를 기초 물리법칙에 기반한 원자단위까지 분석함으로써 이를 통해 메모리 성능을 더 빠르고 안정적으로 향상시킬 방법을 제시하는데 크게 기여하였다.
최 교수의 연구는 재료 분석부터 반도체 소자, 통합 시스템 개발 등 반도체 기술 전 과정에 대한 연구 분야를 아우르며, 그 성과는 네이처(Nature), 네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics), 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications), 사이언스 어드밴시스(Science Advances) 등 최상위 저널에 게재되는 등 특출한 성과를 보여주었다.
최신현 교수는 “최근 큰 사회적 변화를 주도하고 있는 IT와 인공지능 관련 하드웨어 연구로 뜻깊은 상을 받게 되어서 영광이고, 이번 연구를 통해 학계와 기업에 새로운 시각을 제공할 수 있어 감회가 깊다.”며, “앞으로도 후속 연구자들에게 영감을 주며 실제로 사회에 기여할 수 있는 연구 성과가 나올 수 있도록 끊임없이 노력하겠다”고 향후 포부를 밝혔다.
한편, 올해로 5회째 시행되는 `현우 KAIST 학술상'은 KAIST에서 우수한 학술적 업적을 남긴 학자들을 매년 포상하고자 현우문화재단 곽수일 이사장이 기부한 재원을 바탕으로 제정된 상이다.
현우재단 선정위원과 KAIST 교원 포상 추천위원회의 엄격한 심사를 거쳐, 탁월한 학술 업적을 이룬 교원 1명을 매년 선정해 상패와 함께 1천만 원의 포상금을 수여하고 있다. 올해 시상식은 30일 오전 10시 KAIST 학술문화관 정근모 홀에서 개최되었다.
2025.05.02 조회수 640 -
세계 최초 카이럴자성 양자점 개발- 빛 구동 AI용 소자 구현
기존 양자점(quantum dots)에는 카이랄 방향성, 광학적 또는 자기적 특성을 복합적으로 구현하는 것이 매우 어려운 기술이었다. KAIST 연구진이 이런 한계를 극복하고, 세계 최초로 광학적 카이랄성과 자성의 융합 특성을 동시에 갖춘 ‘카이럴 자성 양자점’을 개발하고, 이를 활용하여 사람의 뇌처럼 정보를 보고, 판단하고, 저장하며 초기화할 수 있는 기능을 단일 소자에 집약해, 고성능 AI 하드웨어의 새로운 패러다임을 제시했다.
우리 대학 신소재공학과 염지현 교수 연구팀이 빛에 의해 비대칭 반응하는 카이랄성과 자성을 동시에 갖는 특수 나노입자인 양자점(CFQD)을 세계 최초로 개발하고, 저전력 인간 뇌 구조와 작동 방식을 모방한 인공지능 뉴로모픽 소자(ChiropS)까지 성공적으로 구현했다.
신소재공학과 염지현 교수 연구팀이 개발한 카이랄 양자점을 활용한 광 시냅스 트랜지스터는 편광 구분, 멀티 파장 인식, 전기 소거 등 다양한 기능을 단일 소자에 집약한 고속·고지능·저전력 AI 시스템 구현의 핵심 기술로 향후 광 암호화, 보안 통신, 양자 정보처리에도 활용될 수 있다.
이번에 개발된 카이랄 자성 양자점은 은황화물(Ag2S) 기반의 무기 나노입자에 카이랄 유기물인 L-또는 D-시스테인을 도입해 합성한 것으로 빛의 편광 방향(원형 편광)에 따라 서로 다르게 반응하는 특성을 지닌다. 특히, 405, 488, 532 nm 등 가시광 전 영역에서 각각의 편광(LCP, RCP)에 따라 상이한 반응을 보여, 다채널 인식이 가능한 신경 시냅스 소자 플랫폼으로 활용할 수 있다. 또한, 물을 기반으로하여 친환경적으로 합성하고 그 안정성이 높다는 것에 상업적으로 큰 차별점이 있다.
연구팀은 실리콘 위에 카이랄 자성 양자점을 활용한 은황화물층과 유기 반도체 펜타신을 적층한 시냅스 트랜지스터 구조를 제작했다. 해당 소자는 빛을 가하면 장기기억 특성(LTP)을 보이고 전기 펄스를 인가하면 초기화 되는 전기 소거 기능도 구현하여 뇌처럼 학습하고 적응할 수 있는 기능을 빛을 이용해서 인공적으로 만드는데 성공했다.
또한, 반복하여 아주 짧은 시간동안 광 펄스(레이저 빛)을 비추게 되면 점진적으로 전류가 누적되며 단계적으로 증가하는 멀티 레벨 상태를 형성하였고, 이는 뇌처럼 인공지능이 학습하게 하는 시냅스 가중치 조절이 되고 다중 학습도 가능함을 의미한다.
연구팀은 2×3 소자 어레이를 제작해 서로 다른 편광과 파장의 빛을 각각 비추었을때, 각 소자의 응답 전류가 뚜렷이 구분되는 것을 확인했다. 6개의 채널을 통해 총 9개의 정보를 병렬로 감지하고 처리할 수 있어, 기존 대비 최소 9배 이상의 정보량 처리가 가능함을 밝혔다.
더 나아가, 이 소자는 빛(광)을 일정하게 받아도 복잡한 판단을 해주는 스마트 센서처럼 반응을 했다. 예를 들어, 이는 잡음(노이즈)을 걸러내고 신호를 증폭할 수 있는 기능을 소자 자체에 내장하고 있는 것처럼 자동 필터하는 역할을 한다. 실제로 손글씨(MNIST) 데이터에 잡음과 같은 가우시안 노이즈를 추가하고 소자에 통과시킬 경우, 고주파 잡음이 줄고 핵심 정보만 살아남는 효과가 확인되었다. 이를 통해 기존 컴퓨팅 기술 대비 최대 30% 적은 전력으로 구동이 가능했다고 밝혔다.
이번 연구는 광학적 카이랄성과 자기적 스핀 특성을 하나의 나노소재에 융합함으로써, 기존에 구현되지 않았던 편광 구분 기능과 장기 기억 성능을 동시에 확보할 수 있다. 단일 소자에 감지(보기), 처리(판단), 기억(저장), 초기화(지우기) 기능 기능이 통합되어 있어 향후 고성능 인공지능 하드웨어를 더 작고 효율적으로 만들 가능성도 높다고 평가된다.
염지현 교수는“기존 양자점의 한계를 극복하기 위해 광학적 카이랄성과 자기적 스핀 특성을 융합한 새로운 개념의 양자점을 설계했다”며 “단일 소자가 다중 편광과 다중 파장을 처리할 수 있고, 전기 신호로 초기화할 수 있는 기능까지 통합한 만큼 저전력·고정밀 AI 시스템 구현을 위한 혁신적 플랫폼이 될 수 있다”고 강조했다.
이번 연구는 국립부경대학교 나노융합공학전공 권준영 교수(전. KAIST 박사후연구원)와 KAIST 신소재공학과 김경민 교수 연구팀의 전재범 박사가 제1 저자로 참여했으며, 해당 논문은 국제 학술지 어드밴스드 머티리어스(Advanced Materials)에 4월 7일자 온라인 게재되었다.
※ 논문명 : Chiroferromagnetic Quantum Dots for Chiroptical Synapse
※ DOI : https://doi.org/10.1002/adma.202415366
이번 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 우수신진연구지원사업과 삼성전자 등의 지원을 받아 수행되었다.
2025.04.25 조회수 1783 -
세계 최대 자율드론 챔피언쉽 대회 세계 3위 쾌거
우리 대학 전기및전자공학부 심현철 교수 연구팀이 2025년 4월 12일 아랍에미리트(UAE) 정부 후원으로 개최된 아부다비 자율 레이싱 대회(Abu Dhabi Autonomous Racing League, 이하 A2RL)의 드론 챔피언십 리그( Drone Championship League, 이하 DCL)에서 세계 3위를 차지하였다.
아부다비 국립 전시 센터 마리나(ADNEC Marina) 대회장에서 개최된 본 선 대회에서는 2024년 가을 예선을 통해 선발된 14개 팀들이 참가해 실력을 겨뤘다. 참가팀들은 ▲최단 비행시간 경연(AI Grand Challenge), ▲4대동시 자율비행, ▲양쪽에서 마주 보면서 고속으로 비행하는 드래그 레이싱, ▲AI 대 인간 조정사 대결 등 총 4개 부문에서 경합을 벌였다.
그 중 8개 팀이 최단 비행시간 경연 준결승에 진출했고, 이 중 KAIST는 네덜란드 델프트공대(TU Delft), UAE 기술혁신연구소(TII), 체코 공과대학(Czech Technical University, CTU)와 함께 결승에 올랐다.
결승에서는 델프트 공대가 1위를 차지했으며, UAE 기술혁신연구소가 2위, KAIST는 그 뒤를 이어 세계 종합 3위의 성과를 거두었다.
또한, 심현철 교수팀은 세계 최초로 개최된 자율비행 드론의 동시 자율비행에서 2위를, 양쪽에서 동시에 마주 보며 출발하는 드래그 레이싱(drag racing)에서도 2위를 차지하며 뛰어난 성과를 거두었다.
심 교수팀은 팀장인 한동훈 박사과정을 비롯해 마울라나 아자리(Maulana Azhari) 박사과정, 유제인 석사과정, 박성준 석사과정 등 총 4명으로 구성되어 있으며, 자체 개발한 영상기반 측위 기술과 고기동 비행 제어 기술을 바탕으로 우수한 기량을 선보여 총 10만 5천 달러의 상금을 수상하게 되었다.
이번 대회는 외부 카메라나 라이다(LiDAR) 없이 단안 카메라만을 활용하여 자율 비행 드론에 적용한 최초의 국제 대회로, 총 12개의 게이트가 설치된 실내 경연장에서 진행되었다. 상금 총액은 100만 달러에 달하며, 드론 기술의 미래를 선도하는 경쟁의 장이 되었다.
A2RL DCL 자율비행 대회는 2017년 세계적인 로봇 기술 경연대회인 MBZIRC(Mohamed Bin Zayed International Robotics Competition) 이후 UAE 정부 지원으로 개최된 5번째 대규모 로보틱스 경진대회이다.
특히 이번 대회와 같은 카메라 기반 자율비행 드론 레이싱은 단순한 E-sports를 넘어서 현대전에 게임 체인저로 등장한 1인칭 시점(FPV) 드론에 직접적으로 적용될 수 있는 중요한 기술로서, 세계적으로 주목받고 있다.
심현철 교수는 “코로나로 인한 대회 중단과 연구팀 재편 등 연구 공백과 고속 비행을 제대로 실험할 환경을 구하기 어려운 여건 속에서도, 독자적인 측위 및 제어 기술을 완성해 결국 세계 유수의 연구팀들을 제치고 값진 성과를 거둘 수 있었다”고 밝혔다.
이어 “이번 결과에 만족하지 않고, 더욱더 경쟁력 있는 연구 역량 및 환경을 갖출 수 있다면 앞으로 열릴 국제 대회에서는 압도적인 기술력으로 세계 최고 수준의 성과를 만들어 내겠다”고 각오를 전했다.
심 교수는 2016년 세계적인 로봇 학회 IROS에서 세계 최초로 자율드론 레이싱을 개최한 자율 드론 레이싱 분야의 선구자이며, 같은 대회에서 2016년, 2018년 각각 우승 및 준우승을 차지했다.
또한, 2019년 미국 록히드 마틴(Lockheed Martin)사가 주최한 AlphaPilot 자율 드론 AI 경진대회에서는 3위를, 2019년, 2020년 과기정통부가 개최한 AI 그랜드 챌린지 드론 실내비행 부분에서 2회 연속 우승을 거두며 총 24억원의 후속 연구비를 지원받는 등 꾸준히 우수한 성과를 거두었다.
더불어 2024년 해양 환경에서 자율 로봇(무인 보트, 드론 등)의 기술 능력을 겨루는 국제 대회인 MBZIRC 해양 챌린지(Maritime Challenge)에서 KAIST 기계공학부 김진환 교수팀과 공동으로 참여하여 2등을 차지한 바 있다.
2025.04.18 조회수 829 -
AI 기반 효소 발굴하여 새로운 미생물 설계 가능
효소는 세포 내에서 일어나는 생화학적 반응을 촉매하는 단백질로, 세포의 대사 과정에서 핵심적인 역할을 수행한다. 이에 따라 새로운 효소의 기능을 규명하는 것은 미생물 세포공장 구축에서 핵심적인 과제다.
KAIST 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 자연에 존재하지 않는 새로운 효소를 설계함으로써, 미생물 세포공장 구축을 가속화하고 신약·바이오 연료 등 차세대 바이오산업의 개발 가능성을 크게 높였다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 AI를 활용한 효소 기능 예측 기술의 발전 과정과 최신 동향을 정리하고, AI가 새로운 효소를 찾고 설계하는데 어떤 역할을 해왔는지 분석하여 ‘인공지능을 이용한 효소 기능 분류’를 발표했다.
이상엽 특훈교수 연구팀은 이번 연구에서 머신러닝(Machine learning)과 딥러닝(Deep learning)을 활용한 효소 기능 예측 기술의 발전 과정을 체계적으로 정리·분석하여 제공했다.
초기의 서열 유사성 기반 예측 기법에서부터 합성곱 신경망, 순환 신경망, 그래프 신경망, 그리고 트랜스포머(Transformer) 기반 대규모 언어 모델까지 다양한 AI 기법이 효소 기능 예측 연구에 접목된 사례를 다루며, 이들 기술이 단백질 서열에서 의미 있는 정보를 어떻게 추출하고, 예측 성능을 극대화하는지를 분석했다.
특히, 딥러닝 기술을 활용한 효소 기능 예측은 단순한 서열 유사성 분석을 넘어, 구조적·진화적 정보 등 아미노산 서열에 내재된 효소의 촉매 기능과 관련된 중요한 특성을 자동으로 추출함으로써 보다 정밀한 예측이 가능하다는 점이 강조됐다.
이는 기존의 생명정보학적 접근법과 비교해 인공지능 모델이 가지는 차별성과 장점을 부각하는 중요한 부분이다.
또한, 생성형 인공지능 모델의 발전에 기반하여, 기존 효소 기능 예측을 넘어 자연계에 존재하지 않는 새로운 기능을 가진 효소를 생성하는 기술이 미래 연구 방향이 될 것으로 제시했다. 이러한 AI 기반 효소 예측 및 설계 기술의 지속적인 발전은 향후 바이오 산업과 생명공학 연구의 방향성에 큰 변화를 가져올 것으로 전망했다.
공동 제 1저자인 생명화학공학과 김하림 박사과정생은 “AI 기반 효소 기능 예측 및 효소 설계는 대사공학, 합성 생물학 및 헬스케어 등 다양한 분야에서 매우 중요”하다고 말했다.
이상엽 특훈교수는“AI 활용 효소 기능 예측은 다양한 생물학적 문제 해결에 효과적으로 적용될 수 있는 가능성을 보여주며 바이오 분야 전반의 연구를 가속화하는 데 크게 기여할 것.”이라고 밝혔다.
해당 논문은 셀(Cell) 誌가 발행하는 생명공학 분야 권위 저널인 `생명공학 동향(Trends in Biotechnology)'에 3월 28일자 게재됐다.
※ 논문명 : Enzyme Functional Classification Using Artificial Intelligence doi.org/10.1016/j.tibtech.2025.03.003
※ 저자 정보 : 김하림(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 지홍근(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 김기배(한국과학기술원, 제3 저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 4명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유 대체 친환경 화학기술 개발 사업의‘바이오 제조 산업 선도를 위한 첨단 합성 생물학 원천기술 개발’, 그리고 과기정통부와 보건복지부가 지원하는 ‘딥러닝 기반 합성 생물학을 이용한 혁신구조 항생제 개발’ 과제의 지원을 받아 수행됐다.
2025.04.17 조회수 1491