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1억 1천만 뉴스 댓글서 ‘외국발 여론 흔들기’ 찾는 AI 기술 개발
선거철마다 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”에 대한 구체적인 근거를 제시하기 어렵다는 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 국가안보전략연구원이 앞서 식별한 외국 연계 계정 70개를 출발점으로 삼았다. 이 계정들과 연관되거나 같은 기사에 반복적으로 댓글을 작성한 계정들을 추적해 2006년부터 2025년까지 20년간 네이버 뉴스에 작성된 약 1억 1,000만 건의 댓글을 분석했다.
연구팀이 개발한 AI는 댓글을 단계적으로 분석한다. 먼저 작성자가 외국과 연계됐다고 의심할 만한 표현이나 맥락이 있는지를 살피고, 이어 도덕적 비난이나 맹목적 찬양처럼 사회적 양극화를 키울 수 있는 감정이 나타나는지를 분석한다. 마지막으로 이러한 감정이 어느 국가나 대상을 향하는지 파악한다.
특히 이번 기술의 핵심은 AI가 단순히 ‘의심스럽다’는 결과만 내놓지 않는다는 점이다. AI가 판단을 내리는 데 근거가 된 댓글 속 표현을 함께 제시해 사람이 그 이유를 확인할 수 있도록 했다. 여기에 계정의 활동 빈도와 활동 기간, 다른 의심 계정과의 활동 연관성 등 다양한 행동 패턴을 함께 분석했다.
연구팀은 이를 통해 네이버 뉴스 이용자 약 400만 명 가운데 외국 연계 영향력 활동이 의심되는 계정 2만 3,998개를 식별했다. 분석 과정에서는 이들 의심 계정의 활동에서 주목할 만한 특징도 발견됐다. 특정 정치 진영을 일방적으로 지지하기보다는 한국 사회 내부의 갈등과 대립을 증폭시키는 방향의 메시지가 두드러진 것이다.
실제로 대중의 호응을 많이 얻은 상위 10개 표적 가운데 7개가 국내 유명 정치인으로 나타났다. 특정 정당이나 이념에 집중되지 않고 진보와 보수 양 진영의 전·현직 대통령과 대선 후보, 정당 등이 폭넓게 대상이 됐다.
연구팀은 이러한 결과가 외국 연계 영향력 활동을 단순히 ‘어느 정치 세력을 지지하는가’의 관점만으로 바라봐서는 안 된다는 점을 보여준다고 설명했다. 특정 진영을 직접 지원하기보다 기존의 정치적 갈등을 자극해 사회적 불신과 양극화를 확대하는 방식으로 영향력을 행사할 가능성도 살펴야 한다는 것이다.
이번 연구는 온라인 영향력 활동을 계정 단위의 단순 분류에서 한 단계 더 나아가, 어떤 메시지가 어떤 방식으로 사회적 갈등을 증폭시키는지를 AI가 찾아내고 그 판단 근거까지 제시했다는 데 의미가 있다.
향후 이 기술은 선거 또는 국가적 위기처럼 사회적 관심과 갈등이 급격히 높아지는 시기에 활용될 수 있다. 포털과 모니터링 기관이 대규모 댓글 가운데 우선적으로 살펴봐야 할 계정이나 메시지를 AI로 선별하고, 전문가가 AI가 제시한 근거를 검토해 최종적으로 판단하는 방식이다. 다만 연구팀은 AI가 의심 계정을 자동으로 차단하거나 제재하는 방식보다 전문가의 판단을 지원하는 ‘설명 가능한 콘텐츠 관리 도구’로 활용하는 것이 중요하다고 강조했다.
이원재 교수는 “20년간의 데이터를 분석한 결과, 의심 계정들은 외국을 직접 찬양하기보다 한국과 국내 정치인을 비난하며 갈등을 키우는 패턴을 보였다”며 “선거 등 사회적 갈등이 높아지는 시기에 우선 검토해야 할 메시지를 가려내는 기준이 될 것”이라고 설명했다.
오혜연 교수는 “AI가 댓글의 표면적인 의미를 넘어 갈등을 유발하는 감정과 계정의 조직적인 행동 패턴까지 함께 분석했다”며 “갈수록 교묘해지는 온라인 영향력 활동을 탐지하는 데 활용될 것으로 기대한다”고 말했다.
차미영 교수는 “이번 연구는 데이터 과학을 실제 사회 문제 해결로 연결한 ‘액셔너블 데이터 과학(Actionable Data Science)’의 사례”라며 “디지털 공론장의 투명성과 신뢰를 높이는 실질적인 도구가 되길 기대한다”고 밝혔다.
공동 제1저자인 KAIST 김재홍 박사과정과 김현승 석사과정이 주도한 이번 연구는 컴퓨터 보안 분야 최고 권위 국제학술대회인 ‘USENIX Security Symposium 2026(유즈닉스 시큐리티 심포지엄 2026)’에서 8월 13일 발표될 예정이다.
※ 논문명: Cross-National Information Attacks: A Two-Decade Analysis of Troll Behavior in Korea, DOI: 10.48550/arXiv.2606.22785
이번 연구는 현대차 정몽구 재단과 글로벌 정보보호 고급 인력 양성과제(과학기술정보통신부·정보통신기획평가원, RS-2024-00441762), 중견연구자지원사업(과학기술정보통신부·한국연구재단, RS-2022-00165347), 첨단데이터컴퓨팅연구실 (KAIST, N11250080)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.08.12
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국내 유일 Microsoft AI 안전성 연구 프로그램 선정
생성형 AI가 산업과 사회 전반으로 빠르게 확산되면서 AI의 안전성과 보안성을 확보하는 기술이 새로운 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. 우리 대학이 국내에서는 유일하게 Microsoft(마이크로소프트)의 글로벌 AI 안전성 연구 프로그램에 선정돼 차세대 AI 보안·신뢰성 기술 개발에 나선다.
우리 대학은 전산학부 손수엘 교수가 국내에서는 유일하게 Microsoft AI Red Team(마이크로소프트 AI 레드팀)이 운영하는 글로벌 AI 안전성 연구 프로그램 ‘EXTRA(External Red Team Alliance, 외부 레드팀 연합)'의 연구지원 대상자로 선정됐다고 28일 밝혔다.
EXTRA는 Microsoft AI Red Team이 올해 새롭게 출범한 글로벌 연구지원 프로그램으로, AI 시스템의 안전성과 보안 취약점을 다양한 관점에서 검증하고 독립적인 AI 안전성 연구 생태계를 확대하기 위해 마련됐다. AI 안전성 평가를 기업 내부에만 맡기지 않고 전 세계 대학과 연구기관으로 확대했다는 점에서 의미가 크다.
Microsoft는 AI 시스템이 고도화될수록 사이버보안(Cybersecurity), 다국어 환경(Multilingual Environment), 지역·문화적 맥락, AI 정렬(Alignment, 인공지능이 인간의 의도와 가치에 맞게 동작하도록 만드는 기술), 악용 가능성 등 다양한 분야의 전문성을 종합적으로 검증해야 하지만, 하나의 조직만으로는 이러한 위험을 충분히 평가하기 어렵다고 판단해 EXTRA를 출범시켰다.
이번 선정에 따라 KAIST는 Microsoft로부터 AI 안전성, 보안, AI 정렬(Alignment) 및 책임 있는 AI(Responsible AI) 개발 연구를 위한 미화 2만5천 달러(한화 약 3,700만 원) 규모의 연구지원금을 받는다. 이번 지원은 연구과제 수행 기간을 별도로 정하지 않는‘기프트 어워드(Gifted Award)' 형태로 제공되며, 해당 연구비는 손수엘 교수 연구팀의 AI 보안 및 안전성 연구에 활용될 예정이다.
EXTRA에는 KAIST를 비롯해 전 세계 6개 대륙 10여개가 넘는 대학이 참여하며, 국내에서는 KAIST가 유일하다. Microsoft는 이번 프로그램을 통해 독립적인 AI 안전성 연구 생태계를 확대하고 학계와 산업계 간 협력을 강화해 나갈 계획이다.
손수엘 교수 연구팀은 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM, Large Language Model) 기반 AI 시스템의 보안과 개인정보 보호 기술을 연구하고 있다. 특히 모델 탈취(Model Stealing), 멤버십 추론(Membership Inference), 개인정보 추출(Information Extraction), 모델 전도(Model Inversion), 탈학습(Unlearning), 프롬프트 주입(Prompt Injection) 등 심층신경망과 언어모델을 대상으로 한 다양한 적대적 공격 기법을 분석해 AI 시스템의 취약점을 평가하고, 이를 방어하는 기술을 개발하고 있다.
또한 이러한 연구를 기반으로 웹 에이전트(Web Agent)와 에이전틱 브라우저(Agentic Browser) 등 실제 서비스 환경에서 운영되는 AI 에이전트가 안전하고 신뢰성 있게 동작할 수 있도록 하는 시스템 수준의 방어 기술도 연구하고 있다.
손수엘 교수는 "AI 시스템이 사회 전반에 빠르게 확산되면서 성능뿐 아니라 안전성과 신뢰성을 확보하는 것이 무엇보다 중요해지고 있다”며 "이번 Microsoft AI Red Team의 EXTRA 참여를 계기로 실제 AI 서비스 환경에서 발생할 수 있는 다양한 보안 위협을 체계적으로 분석하고, 누구나 안심하고 활용할 수 있는 AI 기술 개발에 기여하겠다”고 말했다.
Microsoft AI Red Team을 이끄는 램 샹카르 시바 쿠마르(Ram Shankar Siva Kumar)는 "AI 안전성 연구는 그 어느 때보다 중요해졌으며 대학은 이 분야를 발전시키는 데 핵심적인 역할을 하고 있다”며 "EXTRA를 통해 점점 더 강력해지는 AI 시스템을 어떻게 평가하고 보호하며 책임감 있게 관리할 수 있는지에 대한 이해를 높이는 연구자들을 지원하고자 한다”고 밝혔다.
배충식 KAIST 총장은 "AI 기술 경쟁은 이제 성능을 넘어 안전성과 신뢰성을 확보하는 경쟁으로 확대되고 있다"며 "KAIST가 국내 유일의 연구기관으로 Microsoft의 글로벌 AI 안전성 연구 네트워크에 참여하게 된 것은 우리나라 AI 연구 경쟁력을 보여주는 의미 있는 성과"라고 말했다. 이어 "앞으로도 세계 최고 수준의 AI 보안 및 안전성 연구를 통해 누구나 신뢰하고 활용할 수 있는 책임 있는 AI 기술 발전을 선도해 나가겠다”고 밝혔다.
2026.07.28
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150℃ 낮은 온도에서 차세대 반도체 ‘결 맞춰’ 쌓는 새 제조기술 개발
미래 반도체는 서로 다른 기능을 가진 소재를 한 칩에 층층이 쌓아 만든다. 그러나 소재를 쌓는 데 필요한 높은 열로 아래층이 손상되는 것이 큰 걸림돌이었다. 우리 대학을 비롯한 국내외 공동연구진이 150℃의 낮은 온도에서도 반데르발스 소재(원자층을 종이처럼 얇게 겹친 차세대 2차원 반도체 소재) 위에 새로운 반도체를 손상 없이 정밀하게 쌓는 기술을 개발했다. 차세대 AI·저전력 반도체와 광전자소자 개발의 새로운 길을 연 성과로 평가된다.
우리 대학은 생명화학공학과 서준기 교수 연구팀이 한양대학교(총장 이기정) 송봉근 교수 연구팀, 미국 라이스대학교(Rice University) 이모 한(Yimo Han) 교수 연구팀과 공동으로 원자층증착법(ALD, 반도체 원료를 차례로 공급하여 두께를 원자 수준으로 조절하면서 균일한 박막을 쌓는 기술)을 이용한 새로운 반도체 제조기술을 개발했다고 27일 밝혔다.
연구팀이 주목한 것은 반데르발스 소재다. 반데르발스 소재는 원자층이 여러 장 겹쳐 있지만 층과 층 사이가 약하게 붙어 있어 종이처럼 얇게 떼어낼 수 있는 2차원 반도체 소재다. 서로 다른 소재를 자유롭게 겹칠 수 있어 차세대 AI 반도체와 초저전력 반도체의 핵심 소재로 주목받고 있다.
하지만 표면이 매우 안정적이어서 새로운 반도체를 원하는 방향으로 가지런히 성장시키기 어려웠다. 특히 온도를 낮추면 원자들이 여기저기 흩어져 자라기 때문에 성능이 좋은 반도체를 만들기 쉽지 않았다.
연구팀은 차세대 반도체 소재로 주목받는 텔루륨(Te)을 포함한 전구체(Precursor, 반도체를 만드는 원료 분자)가 표면을 자유롭게 이동하며 가장 안정한 위치를 스스로 찾아 박막을 이루도록 하는 새로운 방법을 개발했다. 텔루륨은 전기를 한 방향으로 잘 전달하는 특성과 빛을 효과적으로 제어하는 광전자 특성을 함께 갖춰 차세대 반도체와 광검출기, LED 등 광전자 소자의 핵심 소재로 주목받고 있다.
이를 통해 연구팀은 150℃의 낮은 온도에서도 원자층증착법(ALD)를 통해 텔루륨을 반데르발스 소재(원자층이 종이처럼 여러 장 겹쳐 있는 차세대 2차원 반도체 소재) 위에 아래층 결정의 원자 배열을 따라 질서 있게 성장하는 에피택시(Epitaxial Growth)를 구현하는 데 성공했다. 에피택시 성장은 아래층 결정 구조를 따라 새로운 반도체가 원자 단위로 정밀하게 자라는 고품질 반도체 제조 기술이다. 이는 벽돌을 아무렇게나 쌓는 것이 아니라 모든 벽돌을 같은 방향으로 반듯하게 쌓는 것과 같아, 전기가 더 잘 흐르고 반도체 성능도 높일 수 있다.
또한 이 기술을 이셀레늄화 텅스텐(WSe₂), 이황화 몰리브덴(MoS₂), 이셀레늄화 레늄(ReSe₂), 운모(Mica) 등 다양한 반데르발스 소재에도 적용할 수 있음을 확인했다. 즉, 특정 소재 하나에만 적용되는 기술이 아니라 여러 종류의 차세대 반도체 소재에도 폭넓게 활용할 수 있음을 보여줬다.
연구팀은 이렇게 만든 반도체로 트랜지스터(전류의 흐름을 제어하는 반도체의 핵심 소자)와 광전자소자(빛을 감지하거나 빛을 내는 반도체 소자)도 직접 제작했다. 즉, 새로운 제조기술이 연구실 수준에 머무르지 않고 실제 반도체 소자 제작에도 활용될 수 있음을 입증한 것이다.
서준기 교수는 "이번 연구는 낮은 온도에서도 반데르발스 소재 위에 고품질 반도체를 손상 없이 성장시킬 수 있다는 것을 처음 보여준 성과”라며 "앞으로 다양한 차세대 반도체를 하나의 칩 위에 자유롭게 집적하는 핵심 제조기술로 활용될 것으로 기대한다”고 말했다.
KAIST 김창환 박사과정생이 제1저자로, 서준기 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’7월 24일 자에 게재됐다.
※ 논문명: Van der Waals template-encoded soft epitaxy of tellurium enabled by atomic layer deposition, DOI: 10.1126/sciadv.aef1430
※ 저자 정보: 김창환(KAIST·UNIST, 제1저자), 서준기(KAIST, 교신저자)
이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 한국연구재단의 우수신진연구사업, PIM 인공지능반도체 핵심기술개발(소자)사업, 개척연구사업 및 박사과정생 연구장려금의 지원을 받아 수행됐다.
2026.07.27
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KAIST-엔비디아, 아시아 최초 AI 공동연구소 설립…대한민국 AI 혁신 가속
우리 대학과 엔비디아(NVIDIA)가 한국어와 국내 산업에 특화된 차세대 에이전틱 AI(Agentic AI) 연구를 위해 전략적 공동연구 체계를 구축한다.
우리 대학은 글로벌 AI 컴퓨팅 기업 엔비디아와 김재철AI대학원에 ‘NVIDIA-KAIST AI 공동연구소(NVIDIA-KAIST Joint AI Research Lab)'를 아시아 최초로 설립하고 차세대 인공지능 핵심기술 공동연구를 본격화한다고 24일 밝혔다.
배충식 KAIST 총장은 "이번 협력은 세계 최고 수준의 AI 연구역량과 최첨단 AI 인프라를 결합하는 전략적 파트너십의 출발점”이라며 "대한민국을 대표하는 글로벌 AI 연구거점을 구축하고 차세대 AI 원천기술 확보와 세계적 AI 인재 양성에 앞장서겠다”고 말했다.
이번 협력을 통해 KAIST와 엔비디아는 한국어와 국내 산업에 특화된 에이전틱 AI 모델과 AI 에이전트 시스템을 공동 개발하고, 대한민국 AI 원천기술 확보와 글로벌 인재 양성, 산업 경쟁력 강화를 위한 장기적인 연구협력 체계를 구축할 계획이다.
김재철AI대학원에 설립되는 NVIDIA-KAIST AI 공동연구소는 대한민국의 산업과 언어 환경에 특화된 에이전틱 AI(Agentic AI) 모델과 AI 에이전트 시스템을 개발하는 세계적 연구거점으로 운영된다.
양 기관은 엔비디아의 풀스택 AI 기술과 엔비디아 네모트론(NVIDIA Nemotron) 오픈 모델, 국내 엔비디아 클라우드 파트너(NVIDIA Cloud Partner)의 컴퓨팅 인프라를 KAIST의 세계적연구인력과 결합할 계획이다.
이번 협력은 초기 5년간 총 3억 달러 규모로 추진되며, 매년 5천만 달러 상당의 AI 컴퓨팅 자원이 제공된다. 공동연구소 참여 연구자들은 국내 엔비디아 클라우드 파트너를 통해 최신 엔비디아 AI 컴퓨팅 인프라를 활용할 수 있게 된다.
공동연구소는 매년 최소 10명의 KAIST 연구자를 지원하고, 지원 대상 연구자 각각에게 엔비디아 인턴십 기회를 제공한다. 또한 엔비디아는 우수한 한국 AI 연구자를 정규 연구직으로 채용할 계획이다. 이를 통해 한국의 우수 AI 인재들이 도전적인 연구를 수행하고 장기적인 연구 경력을 쌓으며, 학계와 산업계 간 글로벌 협력을 더욱 강화할 수 있는 기반을 마련할 계획이다.
공동연구소는 다음 달 KAIST 김재철AI대학원에 부임하는 엔비디아 김현우 박사가 공동연구소장을 맡을 예정이다. 김 교수는 공동연구소의 연구 방향을 설정하고, KAIST 연구진과 엔비디아 글로벌 연구조직 간 공동연구를 총괄한다.
빌 달리(Bill Dally) 엔비디아 수석과학자 겸 연구부문 수석부사장은 "한국은 세계적인 AI 연구자들과 세계에서 가장 발전된 기술 생태계 중 하나를 보유하고 있다”며 "NVIDIA-KAIST 공동연구소는 한국의 산업과 언어, 미래를 위한 AI 모델과 에이전트 시스템 개발을 가속하고 차세대 AI 연구를 개척하는 기반이 될 것”이라고 말했다.
공동연구소장을 맡게 될 김현우 KAIST 김재철AI대학원 부임 예정 교수는 "AI 연구는 세계적 인재와 대규모 인프라, 학계와 산업계의 긴밀한 협력이 필요한 새로운 시대로 접어들고 있다”며 “한국이 세계적인 AI 과학자를 유치하고 장기적으로 정착시킬 수 있도록 엔비디아와 함께 도전적인 연구를 추진하고 글로벌 연구조직과 지속적인 협력 관계를 구축하겠다”고 말했다.
정송 KAIST 김재철AI대학원장은 "이번 공동연구소는 세계적 연구인재와 AI 인프라, 글로벌 기업의 연구역량을 결합한 새로운 산학협력 모델”이라며 "한국어와 국내 산업에 특화된 에이전틱 AI 원천기술을 개발하고 우수 연구자가 국내에서 세계적인 연구를 수행할 수 있는 생태계를 만들겠다”고 말했다.
2026.07.24
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전기차 배터리 화재 막는 초정밀 검사기술 개발
전기차 배터리 화재를 예방하고 안전성을 높일 초정밀 검사기술이 개발됐다. 우리 대학 연구진이 열폭주의 원인이 될 수 있는 배터리 전극의 미세한 두께 불균일을 배터리를 뜯거나 손상시키지 않고도 머리카락 굵기의 약 1만분의 1 수준까지 구분하는 기술을 개발했다. 생산 단계에서 눈에 보이지 않는 불량을 미리 찾아내 배터리의 안전성과 품질을 높일 것으로 기대된다.
우리 대학은 기계공학과 김영진 교수 연구팀이 빛과 전파의 중간 영역에 있는 전자기파인 테라헤르츠파(THz, Terahertz Wave)로 배터리 전극 내부의 정보를 얻고, 광주파수빗(Optical Frequency Comb, 빛의 주파수를 자의 눈금처럼 일정하게 나눠 초정밀 측정의 기준으로 활용하는 기술)으로 이를 정밀하게 읽어내는 기술을 결합해, 리튬이온배터리 전극의 두께를 비접촉·비파괴 방식으로 머리카락 굵기의 약 1만분의 1에 해당하는 미세한 두께 차이까지 측정할 수 있는 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.
전기차에 많이 쓰이는 리튬이온배터리의 전극은 전기가 흐르는 핵심 부품이다. 전극의 두께가 아주 조금만 달라도 충·방전 과정에서 전류가 특정 부분에 집중돼 열이 발생할 수 있다. 이 열이 계속 쌓이면 열폭주(Thermal Runaway, 배터리 내부 온도가 급격히 상승하면서 화재나 폭발로 이어지는 현상)가 일어날 수 있어, 배터리 제조 과정에서는 전극의 두께를 균일하게 관리하는 것이 매우 중요하다.
하지만 기존 검사 기술은 생산현장에서 활용하는 데 한계가 있었다. X선 컴퓨터단층촬영(CT)은 내부를 자세히 확인할 수 있지만 검사 시간이 오래 걸려 빠른 생산라인에 적용하기 어렵다. 초음파 기반 음향현미경은 시료에 액체를 접촉시켜야 하고, 레이저 변위센서는 빠르게 측정할 수 있지만 전극 내부까지 정밀하게 분석하기 어려웠다.
연구팀은 이러한 문제를 광주파수빗과 테라헤르츠파를 결합해 해결했다. 먼저 테라헤르츠파를 배터리 전극에 쏘아 내부에서 여러 번 반사되며 생기는 신호를 얻고, 광주파수빗을 기준으로 이 신호를 초정밀하게 분석해 전극의 두께를 계산했다. 이를 통해 배터리를 손상시키지 않고도 내부를 나노미터 수준까지 정밀하게 측정할 수 있었다.
이번 기술의 핵심은 테라헤르츠파가 전극의 앞면과 뒷면 사이를 여러 번 왕복하며 만들어내는 일정한 간격의 간섭무늬인 파브리-페로(Fabry-Pérot) 간섭을 이용한 것이다. 마치 자의 눈금을 읽어 길이를 재듯, 연구팀은 이 간섭무늬를 광주파수빗을 기준으로 정밀하게 분석해 전극의 두께를 계산했다.
그 결과 별도의 보정(Calibration, 측정 오차를 줄이기 위해 기준값을 맞추는 과정) 없이도 전극의 두께는 물론 복소 굴절률(Complex Refractive Index, 빛이 물질을 얼마나 잘 통과하고 얼마나 흡수되는지를 나타내는 소재의 광학적 특성)까지 한 번에 측정하는 데 성공했다.
연구팀은 사람 머리카락 한 올과 비슷한 두께인 50~150마이크로미터(㎛)의 배터리 전극을 대상으로 기술을 검증했다. 단 0.2초의 짧은 측정만으로도 머리카락 굵기의 약 1,400분의 1에 해당하는 미세한 두께 차이(음극 70.1나노미터, 양극 465.5나노미터)까지 측정했으며, 이는 빠르게 움직이는 배터리 생산라인에서도 활용할 수 있는 수준이다.
측정 시간을 25.6초로 늘리자 정밀도는 더욱 높아졌다. 음극은 머리카락 굵기의 약 1만분의 1에 해당하는 7.8나노미터(nm)까지 구분할 수 있었고, 양극도 25.2나노미터까지 측정했다. 이는 기존 시간영역 분석 방식보다 최대 100배 높은 정밀도로, 눈으로는 전혀 확인할 수 없는 미세한 두께 차이까지 찾아낼 수 있는 수준이다.
이번 기술은 단순히 한 지점의 두께만 측정하는 데 그치지 않고 전극 전체의 두께를 3차원으로 확인할 수 있다. 또한 생산 과정에서 두께가 조금씩 변하는 모습도 실시간으로 추적할 수 있으며, 전극이 약 45도 기울어진 상태에서도 정확하게 측정할 수 있어 빠르게 움직이는 실제 배터리 생산라인에도 적용할 수 있음을 확인했다.
이번 연구는 배터리를 분해하거나 손상시키지 않고도 생산 과정에서 눈에 보이지 않는 미세한 불량을 찾아낼 수 있는 새로운 검사기술을 제시했다는 점에서 의미가 크다. 앞으로 리튬이온배터리는 물론, 액체 전해질 대신 고체 전해질을 사용하는 차세대 배터리인 전고체 배터리(All-solid-state Battery) 생산공정에서도 불량을 조기에 찾아내 배터리의 안전성과 품질을 높이고 더욱 안정적인 생산을 가능하게 하는 핵심 기술로 활용될 것으로 기대된다.
김영진 교수는 “이번 기술은 전극의 두께와 소재 특성을 별도의 보정 없이 동시에 측정할 수 있는 통합형 계측 플랫폼”이라며 "차세대 리튬이온배터리뿐 아니라 전고체 배터리 생산라인의 실시간 품질관리를 위한 핵심 기술로 활용될 것으로 기대한다”고 말했다.
한편 이번 연구는 KAIST 기계공학과 강구선 박사(現 한국생산기술연구원)이 제1저자로, 김영진 교수가 교신저자로 참여했으며, 연구 성과는 국제학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 6월 10일 게재됐다.
※ 논문명: Nanometre-precision terahertz interferometry for battery electrode metrology, DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-74193-8
이번 연구는 한국연구재단(NRF)의 RS-2024-00401786, RS-2025-00523273, RS-2025-25455397 및 NRF-2022M1A3C2069728 과제, 과학기술정보통신부(MSIT) 재원으로 과학기술사업화진흥원의 지원(2710107298), 그리고 대한민국 방위사업청(DAPA)의 지원(KRIT-CT-22-040)을 받아 수행되었다.
2026.07.23
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난임 치료 성공률 높일 난자·배아 분석 원천기술 세계 최고 학회 인정
난임 치료를 위한 체외수정(IVF, In Vitro Fertilization)의 성공률을 높이려면 발달 가능성이 높은 난자와 배아를 정확하게 선별하는 것이 중요하다. 우리 대 연구진은 살아있는 난자와 배아를 손상시키지 않고 시간에 따른 변화를 연속 관찰하는 타임랩스(Time-lapse)와 3차원 정량 분석을 결합해 발달 가능성을 조기에 예측하는 원천기술을 개발했다.
우리 대학 물리학과 박용근 교수 연구팀의 이정하 박사후연구원은 이 연구 성과를 인정받아 지난 7월 영국 런던에서 열린 세계 최대 규모의 생식의학 학회인 유럽인간생식배아학회(ESHRE, European Society of Human Reproduction and Embryology) 2026 연례학술대회에서 기초과학상-포스터 발표 부문(Basic Science Award for Poster Presentation)을 수상했다고 21일 밝혔다.
기초과학상-포스터 발표 부문(Basic Science Award for Poster Presentation)은 매년 1만 명 이상이 참가하는 ESHRE 연례학술대회에서 발표된 기초과학 분야 포스터 연구 가운데 가장 우수한 연구 1편에 수여되는 상이다. 학회는 제출된 초록을 심사해 후보 연구 5편을 선정한 뒤, 현장 포스터 발표와 질의응답을 종합 평가해 최종 수상작을 결정한다.
이번 수상은 홀로토모그래피(Holotomography, 빛의 굴절 정보를 이용해 살아있는 세포 내부를 손상 없이 3차원으로 영상화하는 기술)를 난임 치료 분야에 적용해 살아있는 난자와 배아를 손상시키지 않고 시간에 따른 변화를 3차원으로 정량 분석하고, 발달 가능성을 조기에 예측할 수 있는 차세대 평가기술의 가능성을 제시한 연구의 독창성과 학술적 가치를 국제적으로 인정받았다는 점에서 의미가 있다. 연구팀은 기존에 전문가의 경험에 크게 의존했던 2차원 난자·배아 평가를 객관적이고 정량적인 3차원 평가 방식으로 발전시킬 가능성을 제시했다.
체외수정 시술에서는 어떤 난자와 배아를 선택하느냐가 임신 성공률을 좌우하는 핵심 요소다. 그러나 난자와 배아는 실제 환자에게 이식되는 세포이기 때문에 세포에 영향을 줄 수 있는 염색이나 형광물질을 이용한 분석법을 적용하기 어렵다.
현재 임상에서는 세포를 염색하지 않고 빛의 명암과 위상 차이를 이용해 형태를 관찰하는 호프만 변조 대비 현미경(Hoffman Modulation Contrast Microscopy)과 위상차 현미경(Phase-contrast Microscopy)을 주로 사용한다. 배아연구원(Embryologist, 체외수정 과정에서 난자와 배아를 배양하고 평가하는 전문 의료인력)은 이러한 현미경 영상에서 난자와 배아의 모양, 크기, 세포 분할 상태 및 발달 시기 등을 종합적으로 판단해 이식할 배아를 선택한다.
하지만 현재의 평가 방식은 주로 2차원 영상과 배아연구원의 경험에 의존하는 정성적 평가라는 한계가 있다. 보다 객관적이고 정량적인 평가기술 개발이 꾸준히 요구되는 이유다.
연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 홀로토모그래피를 적용했다. 이 기술은 세포를 염색하거나 형광물질을 붙이지 않는 비표지(Label-free) 방식으로, 빛이 세포를 통과하면서 굴절되는 정도를 측정해 살아있는 세포의 내부 구조를 손상 없이 3차원으로 영상화한다. 또한 세포 내부 물질의 밀도와 성분에 따라 달라지는 굴절률(Refractive Index)을 정량적으로 측정할 수 있어 세포의 미세한 구조 변화까지 분석할 수 있다.
연구팀은 홀로토모그래피를 이용해 난자와 배아의 내부 구조를 살아있는 상태 그대로 3차원으로 분석했다. 또한 마우스(Mouse) 모델 실험을 통해 분석 과정에서 얻은 다양한 생물물리학적 정보를 바탕으로 발달 가능성을 조기에 예측할 수 있음을 확인했다. 나아가 세포의 모양과 크기 등 외형을 중심으로 평가하는 기존 형태학적 평가(Morphological Assessment)를 넘어, 객관적인 정량 데이터와 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 분석을 결합한 새로운 난자·배아 평가 기술로 발전할 가능성을 제시했다. 관련 연구는 현재 국제학술지에 투고돼 심사가 진행 중이다.
※ 논문 사전 공개 (Preprint) 링크: 마우스 배아 발달 관련 연구 https://doi.org/10.1101/2024.05.07.592317, 마우스 난자 노화 관련 연구 https://doi.org/10.64898/2026.06.18.733271
이번 연구는 KAIST 물리학과, 분당차병원 난임센터(김지향 교수), 영국 어베뉴 클리닉(Avenue Clinic), 토모큐브(Tomocube)가 참여한 산·학·병 공동연구로 수행됐다. 기초 물리학에서 개발된 첨단 광학 원천기술을 난임 치료라는 임상 분야에 접목한 대표적인 융합연구 사례다.
박용근 교수는 “이번 수상은 살아있는 난자와 배아를 손상시키지 않고 3차원으로 정량 분석하는 새로운 접근법이 생식의학 분야에서 학술적 가치를 인정받았다는 점에서 의미가 있다”며 “현재 사람 세포를 이용한 검증을 진행하고 있으며, 앞으로 객관적이고 정확한 난자·배아 평가 기술로 발전시켜 난임 치료 성공률 향상에 기여할 수 있도록 연구를 이어가겠다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 글로벌 리더연구사업과 한국보건산업진흥원 연구중심병원 육성 R&D 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.07.21
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화학 시약 대신 ‘온도’만으로 DNA 합성 가능하다
“DNA를 만들려면 복잡한 화학 공정이 필수다.”
바이오 분야에서 수십 년간 당연하게 여겨졌던 상식을 국내 연구진이 뒤집었다. 한국 연구진이 세계 최초로 온도만으로 원하는 DNA를 합성하는 원천기술을 개발했다. 연구팀은 이 기술을 활용해 배송 과정의 온도 변화를 전력 없이 기록하는 ‘DNA 온도 블랙박스’도 구현했다.
우리 대학은 공학생물학대학원 최영재 교수 연구팀이 ㈜에이티지라이프텍(대표 류태훈), 이화여자대학교(총장 이향숙) 생명과학과 최한솔 교수 연구팀과 공동으로 온도만 조절해 원하는 DNA 서열을 합성하는 원천 플랫폼 기술을 개발했다고 7일 밝혔다.
DNA는 사람을 비롯한 모든 생명체의 유전정보를 담고 있는 ‘설계도’다. 과학자들은 원하는 DNA를 만들어 질병을 진단하고 신약을 개발하거나, 새로운 기능을 가진 미생물을 만드는 등 다양한 바이오 기술에 활용한다. 하지만 지금까지는 DNA를 구성하는 네 가지 염기(A·T·G·C)를 하나씩 연결할 때마다 화학 시약을 넣고 씻어내는 과정을 반복해야 했다. 이 때문에 수억 원대의 자동 DNA 합성 장비와 전문 연구시설이 반드시 필요했다.
연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 ‘특정 온도에서만 반응하는 헤어핀 DNA’를 개발했다. 위 헤어핀 DNA는 머리핀처럼 접혀 있다가 일정한 온도에서만 펼쳐지는 특수한 DNA 구조다. 연구팀은 서로 다른 온도에서 작동하는 여러 종류의 헤어핀 DNA를 하나의 시험관에 넣고, 온도만 순서대로 바꾸는 방식으로 원하는 DNA를 차례대로 합성하는 데 성공했다.
기존에는 DNA를 만들기 위해 화학 시약을 계속 교체해야 했다면, 이번에는 처음부터 필요한 재료를 하나의 시험관에 넣어두고 온도만 바꾸면 DNA가 순서대로 만들어지는 새로운 방식을 구현한 것이다. 복잡한 시약 교체나 대형 장비 없이도 일반적인 온도 조절 장치만으로 DNA를 합성할 수 있는 길을 연 셈이다.
이번 연구의 가장 큰 의미는 DNA를 만드는 ‘방법’ 자체를 바꿨다는 점이다. 지금까지는 화학 시약이 DNA 합성 과정을 하나하나 제어했다면, 이번에는 누구나 쉽게 조절할 수 있는 ‘온도’가 그 역할을 대신하도록 만든 것이다. 이 기술이 발전하면 DNA를 만드는 비용과 시간을 크게 줄여 합성생물학과 유전자 연구는 물론, 신약 개발과 정밀의료 등 다양한 바이오 산업의 진입 장벽도 크게 낮출 것으로 기대된다.
연구팀은 개발한 기술이 실제로 활용될 수 있음을 보여주기 위해 무전원 ‘DNA 온도 블랙박스’도 구현했다. 이 장치는 평소에는 동결건조 상태로 보관하다가 사용 직전 물 한 방울만 떨어뜨리면 작동을 시작한다. 이후 배송 과정에서 언제, 얼마나, 어떤 순서로 온도가 변했는지를 DNA 서열에 자동으로 기록한다. 또한 일정 온도 이상에 노출되면 색이 변해 이상 여부를 눈으로 바로 확인할 수 있어 백신과 바이오의약품, 세포치료제, 신선식품 등 저온 유통이 중요한 제품의 품질 관리에 활용될 것으로 기대된다.
최영재 교수는 “이번 연구는 화학 시약 대신 온도만으로 DNA를 합성할 수 있다는 새로운 원리를 제시한 세계 최초의 원천기술”이라며 “DNA 합성을 더욱 쉽고 경제적으로 만들어 바이오 기초 연구의 진입 장벽을 낮추고, 무전원 DNA 온도 블랙박스와 같은 새로운 산업 응용으로도 이어질 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 최장호 연구원과 GIST 김진호 박사과정생이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 7월 2일 자 게재됐다.
※ 논문명 : Programmable one-pot polymerase-mediated DNA synthesis via temperature control
※ DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-74890-4
※ 관련동영상I: https://drive.google.com/file/d/1bUtzC83qIm1k-hNFKTb09yFPhfsD4iU-/view?usp=drive_link
※ 저자 : 최장호(KAIST, 공동 제1저자), 김진호(GIST, 공동 제1저자), 최한솔(이화여자대학교, 교신저자), 최영재(KAIST, 교신저자)
이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 미래유망 융합기술 파이오니아사업, 바이오파운드리기반기술개발사업, 신진연구자지원사업, 글로벌기초연구실지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.07.07
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세계 최고 AI 석학·기업 한자리에...'글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026' 개최
우리 대학은 과학기술정보통신부(부총리 겸 장관 배경훈)와 정보통신기획평가원(원장 홍진배)이 주최하고, 국가AI연구거점(센터장 김기응)이 글로벌AI프론티어랩(공동소장 얀 르쿤·조경현)과 공동 주관한 '글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026(Global AI Frontiers Symposium 2026)'이 3일 더 웨스틴 서울 파르나스에서 개최됐다고 밝혔다.
지난해에 이어 두 번째로 열린 이번 심포지엄은 '지능을 넘어 현실 세계로 나아가는 AI(AI Beyond Intelligence: Into the Real World)'를 주제로, 인공지능이 연구 실과 이론적 가능성을 넘어 산업과 과학, 로봇, 일상생활 등 실제 세계에서 어떻게 구현되고 있는지를 조망하는 자리로 마련됐다.
이날 행사에는 류제명 과기정통부 제2차관을 비롯해 국내외 산·학·연 전문가와 정부 관계자 등 1천여 명이 참석했다. 세계적 연구자들과 글로벌 AI 기업 리더들이 연단에 올랐으며, 류 차관이 개회사를 맡았다. 이어 홍진배 정보통신기획평가원(IITP) 원장과 배충식 KAIST 총장이 환영사를 전했다. 이후 김동원 고려대학교 총장, 김성근 포항공과대학교(POSTECH) 총장, 윤동섭 연세대학교 총장은 축사를 통해 국내 AI 연구 생태계의 결집과 글로벌 협력의 의미를 더했다.
특히 이번 심포지엄에는 세계 AI 산업을 선도하는 오픈AI(OpenAI), 앤트로픽(Anthropic), 퍼플렉시티(Perplexity)를 비롯해 프랑스 프레리 연구소(PR[AI]RIE Institute), 캐나다 벡터 연구소(Vector Institute) 등 세계 최고 수준의 AI 연구기관 소속 석학들이 대거 참여했다.
학계 기조연설에서는 레슬리 팩 캘블링(Leslie Pack Kaelbling) 미국 매사추세츠공과대학교(MIT) 파나소닉 석좌교수가 '합리적 로봇(Rational Robots)'을 주제로 AI 연구의 미래 비전을 제시했다. 산업계 기조연설에서는 노엄 브라운(Noam Brown) 오픈AI(OpenAI) 리서치 부문 부사장이 '대규모 추론 단계 연산의 의미와 영향(Implications of Large-Scale Test-Time Compute)'을 주제로 발표했다.
이어진 심층 패널토론에서는 '글로벌 AI 리더십 확보를 위한 산·학·관 협력(Global AI Leadership: Academia-Industry-Government Collaboration)'을 주제로 김기응 국가AI연구거점 센터장이 좌장을 맡았다. 캘블링 교수와 브라운 부사장, 조경현 글로벌AI프론티어랩 공동소장, 에밀리 블랙 뉴욕대학교 교수가 패널로 참여해 글로벌 AI 경쟁력 확보를 위한 국제 공동연구와 산학협력 방안을 논의했다.
오후에는 ▲거대언어모델 및 에이전틱 AI(좌장 옥정슬 POSTECH 교수) ▲멀티모달 AI(좌장 이창희 고려대 교수) ▲과학을 위한 AI(좌장 예종철 KAIST 교수) ▲피지컬 AI 및 체화형 지능(좌장 심현정 KAIST 교수) ▲삶을 위한 AI(좌장 여진영 연세대 교수) ▲신뢰·안전·거버넌스 AI(좌장 노 알버트 연세대 교수) 등 6개 전문 세션이 병렬 운영됐다.
각 세션에는 임우형 LG AI연구원 원장, 멍예 런 뉴욕대 교수, 황성주 KAIST 교수, 조민수 POSTECH 교수, 모리타 준 퍼플렉시티 아시아 대표, 김명주 인공지능안전연구소 소장을 비롯해 앤트로픽, 네이버클라우드, 트웰브랩스, 루닛, LG전자, 포스코홀딩스 등 국내외 AI 연구자와 산업계 리더들이 발표자로 참여해 최신 연구 동향과 산업 적용 사례를 공유했다.
한편, 얀 르쿤 글로벌AI프론티어랩 공동소장, 최예진 스탠퍼드대학교 교수, 푸시미트 콜리 구글 딥마인드 부사장은 영상 축전을 통해 행사를 축하했다.
심포지엄과 함께 'AI 가치사슬의 완성: 연구에서 일상으로 – 대한민국 국가 AI 혁신 연합(Completing the AI Value Chain: From Research to Life – Korea's National AI Innovation Alliance)' 특별 전시도 마련됐다.
이번 전시는 AI 연구 성과가 산업과 일상으로 확산되는 전 과정을 소개하기 위해 The Core(연구), The Backbone(인프라), The Engine(산업), The Experience(일상) 등 4개 존으로 구성됐다. 주관기관인 국가AI연구거점과 글로벌AI프론티어랩을 비롯해 13개 AI 선도기업이 참여했다.
특히 전시의 한편에는 퍼플렉시티(Perplexity)와 함께하는 'AI ART' 특별 섹션이 마련돼 인간의 상상력과 인공지능이 함께 만들어내는 새로운 시각 언어를 선보였으며, AI가 새로운 창작 도구이자 협업 파트너로 활용되는 가능성을 제시했다.
김기응 국가AI연구거점 센터장은 "이번 심포지엄은 AI 연구를 넘어 산업과 일상으로 확산되는 생태계를 함께 만들어가는 국제 협력의 장이 됐다"며 "세계 최고 연구기관과 기업 간 연구 교류와 공동연구를 확대해 글로벌 AI 혁신의 선순환을 이끌어가겠다"고 말했다.
배충식 총장은 "국가AI연구거점은 대한민국 AI 연구역량을 세계와 연결하는 핵심 허브"라며 "KAIST는 앞으로도 국제 공동연구와 인재 교류를 확대해 대한민국이 글로벌 AI 혁신과 거버넌스 논의를 선도하는 데 기여하겠다"고 말했다.
국가AI연구거점(KAIST 주관)은 2024년 10월 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원으로 설립된 국내 최대 규모의 AI 산·학·연 협력 연구 플랫폼이다. KAIST를 비롯해 고려대학교, POSTECH, 연세대학교 등 4개 대학과 국내외 기업, 연구기관, 지자체가 참여하고 있으며, 일본 이화학연구소(RIKEN), 캐나다 이바도(IVADO)·벡터 연구소(Vector Institute), 프랑스 프레리 연구소(PR[AI]RIE Institute) 등 해외 주요 기관과의 협력을 통해 글로벌 AI 연구 네트워크를 확대하고 있다.
2026.07.03
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원유를 끓이지 않고 상온에서 분리한다 KAIST, 에너지 사용 31.6% 줄이는 차세대 정유 공정 기술 개발
우리 대학과 국제 연구진이 100여 년간 정유 산업의 주류 공정으로 자리 잡아 온 증류 중심 분리 방식의 한계를 극복할 수 있는 차세대 분리막 기술을 개발했다.
우리 대학은 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 조지아텍 Ryan Lively 교수팀과 원유를 끓이지 않고 상온에서 정밀하게 분리할 수 있는 고분자 기반 분리막 기술을 개발했다고 밝혔다.
최근 국제 정세 변화에 따른 유가 변동이 장바구니 물가 전반을 위협하는 핵심 요인으로 꼽히는 가운데, 그 바탕에는 지난 한 세기 동안 원유를 350℃ 이상으로 가열해 분리해 온 고에너지 소비형 정유 공정이 자리 잡고 있다.
실제로 전 세계 정유 공장이 원유를 끓였다가 식히는 증류(distillation) 방식에 의존하며 소비하는 에너지는 연간 1,100TWh(테라와트시)*에 달한다. 국내 정유·석유화학 산업 역시 국가 온실가스 배출의 상당 부분을 차지하고 있어 공정 혁신의 필요성이 꾸준히 제기돼 왔다.
*TWh(테라와트시): 전력량의 단위로, 1TWh는 10억 kWh에 해당한다. 1,100TWh는 1GW급 대형 원자력발전소 약 130기가 1년 내내 생산해야 하는 규모의 에너지이다.
더욱이 최근 글로벌 석유화학 시장의 공급 과잉과 원가 경쟁 심화까지 겹치면서 기존의 고에너지 소비형 공정 구조를 개선하지 않고서는 경쟁력 확보가 쉽지 않은 상황이다.
이러한 가운데 학계는 원유를 끓이지 않고 분리막으로 분리하는 기술에 주목해 왔다. 그러나 기존에는 분자 수준의 정밀 분리를 구현하기 위해 분리막 표면에 초박막 선택층(Selective Layer, 실제 분리가 일어나는 기능층)을 형성해야 한다고 여겨져 왔다. 선택층을 도입하면 소재 개발과 코팅 공정이 추가돼 제조 비용이 증가하고, 대면적화 과정에서 결함 발생 가능성이 높아 산업적 확장에 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 통념과 달리 별도의 선택층을 코팅하지 않은 다공성 고분자(PAN, Polyacrylonitrile·폴리아크릴로니트릴) 분리막에 원유를 직접 통과시키는 새로운 접근법을 제안했다. PAN은 화학적 안정성과 내구성이 우수해 산업용 분리막 소재로 널리 사용되는 고분자 물질이다.
그 결과 원유 속 중질 성분(분자량이 크고 무거운 탄화수소 성분)이 분리막 내부 기공(pore, 물질이 통과하는 미세한 구멍) 벽에 선택적으로 흡착(adsorption, 물질이 표면에 달라붙는 현상)되면서 기공 크기가 자연스럽게 수축했고, 머리카락 굵기의 약 5만 분의 1 수준인 2나노미터(nm, 10억 분의 1미터) 이하의 정교한 분리 통로가 자발적으로 형성되는 현상을 발견했다.
이는 복합 혼합물인 원유가 분리막과 상호작용하며 스스로 맞춤형 분리 구조를 형성한 것으로 볼 수 있다.
이를 통해 가벼운 나프타, 휘발유, 등유 성분은 빠르게 통과하고 무거운 성분은 효과적으로 차단됐다. 일반적으로 분리막 표면에 기름 성분이 축적되는 현상은 파울링(fouling, 오염물질이 표면에 쌓여 분리 성능을 저하시키는 현상)으로 간주돼 왔지만, 연구팀은 이를 오히려 정밀 분리를 위한 기능적 구조 형성에 활용했다.
이 방식은 기존에 보고된 최고 수준의 원유 분리막 대비 약 23배 빠른 분리 속도를 기록했으며, 28일간 연속 운전에서도 성능 저하 없이 안정적으로 작동함을 확인했다.
특히 이 기술은 기존 정유 공장의 배관 시스템에 필터 모듈 형태로 적용할 수 있어 대규모 설비 교체 없이 도입 가능하다는 장점이 있다.
공정 시뮬레이션 결과, 원유를 먼저 분리막으로 처리한 뒤 잔여 성분만 증류할 경우 기존 증류 공정 대비 에너지 소비는 31.6%, 이산화탄소 배출량은 37.6%, 운영비는 36% 감소하는 것으로 분석됐다.
연구팀은 해당 기술을 국내 정유·석유화학 산업 전반에 적용할 경우 연간 약 1,000만 톤 규모의 온실가스 감축 효과를 기대할 수 있다고 설명했다. 이는 승용차 약 400만 대의 연간 탄소 배출량에 해당하는 수준이다.
또한 원유 분리뿐 아니라 폐플라스틱 열분해유(폐플라스틱을 고온에서 분해해 얻는 액체 연료 원료) 정제, 배터리 용매 회수, 의약품 정제 등 다양한 정밀 화학 공정에도 활용 가능해 국산 분리 공정 플랫폼 기술로의 확장 가능성을 제시했다.
KAIST 고동연 교수는 “이번 연구는 분리막이 복합 혼합물과 상호작용하며 스스로 분리 통로를 형성한다는 새로운 과학적 원리를 규명한 성과”라며 “HD현대오일뱅크와의 협력을 통해 실제 원유를 활용한 검증까지 수행함으로써 산업 적용 가능성을 확인할 수 있었다”고 말했다.
공동 교신저자인 KAIST 이재우 교수는 “향후 대면적 모듈화 기술과 장기 운전 기술을 고도화해 정유·석유화학 산업에서 분리막 공정의 적용 범위를 확대하는 데 기여하겠다”고 밝혔다.
공동 제1저자인 KAIST 최지훈 박사와 서혁준 박사는 “이번에 발견한 자발적 기공 수축 현상을 정밀하게 제어해 정유 공정 전반에 활용 가능한 분리막 플랫폼 기술로 발전시키는 것이 목표”라며 “폐플라스틱 재활용과 바이오연료 정제 등 다양한 분야로 기술을 확장해 탄소중립 실현에 기여하겠다”고 말했다.
한편 이번 연구는 KAIST 최지훈 박사와 서혁준 박사가 공동 제1저자로 참여했으며, 세계적 학술지 「네이처(Nature)」에 6월 25일자 온라인판으로 게재됐다.
※논문명: Crude Oil Fractionation by Means of Mesoporous Polyacrylonitrile Membranes
DOI 10.1038/s41586-026-10677-3
https://www.nature.com/articles/s41586-026-10677-3
이번 연구는 과학기술정보통신부 지원을 받아 개인기초연구(우수신진연구)와 선도연구센터(ERC, Engineering Research Center) 사업을 통해 수행됐다.
2026.06.25
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유지환 교수팀, 세계 최고 권위 로봇저널 2년 연속 최우수 논문상 수상
세계 로봇공학 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 IEEE Robotics and Automation Letters(RA-L)의 최우수 논문상(Best Paper Award)을 우리 대학 연구팀이 2년 연속 수상하며 세계 최고 수준의 소프트 로봇 연구 경쟁력을 입증했다.
우리 대학은 건설및환경공학과 유지환 교수 연구팀이 지난 6월 1일 오스트리아 빈에서 열린 세계 최대 규모의 로봇 학술대회인 ‘2026 IEEE 국제 로봇 및 자동화 학회(ICRA 2026)’에서 2025년에 이어 올해도 RA-L 최우수 논문상을 수상했다고 22일 밝혔다.
RA-L 최우수 논문상은 한 해 동안 출판된 로봇공학 논문 가운데 학문적 기여도, 기술적 독창성, 실험적 완성도, 향후 응용 가능성 등을 종합적으로 평가해 극소수의 우수 논문에만 수여되는 상이다. 올해는 2025년 IEEE RA-L에 게재된 1,700여 편의 논문 가운데 최우수 논문 5편이 선정됐다.
동일 연구팀의 RA-L 최우수 논문상 2년 연속 수상은 매우 이례적인 성과로, KAIST 소프트 로봇 연구의 세계적 경쟁력과 지속적인 연구 영향력을 보여주는 사례로 평가된다.
연구팀은 소프트 로봇 기술을 활용해 의복이 사용자의 신체 위로 스스로 펼쳐지며 착용을 보조하는 자가 착용 적응형 의복 기술을 제안했다.
기존 의복 착용 보조 기술은 외부 로봇 장치에 의한 복잡한 구동 및 제어에 의존하거나 사용자의 움직임과 자세를 제한하는 경우가 많았다. 반면 연구팀은 소프트 그로잉 로봇(공기압 등을 이용해 구조물이 스스로 펼쳐지며 성장하듯 이동하는 유연 로봇)의 핵심 원리인 공압 기반 전개 메커니즘을 의복 구조에 적용해 외부 로봇 없이도 의복 자체가 사용자의 신체를 따라 부드럽게 펼쳐지도록 구현했다.
연구팀은 얇고 유연한 소재로 구성된 공압식 반전 메커니즘(공기를 주입하면 접힌 구조가 뒤집히며 자연스럽게 펼쳐지는 구조)을 의복 내부에 통합하고, 공압을 이용해 의복이 사용자의 신체를 따라 전개되도록 설계했다.
이를 통해 의복은 높은 순응성(사용자의 신체 형태와 움직임에 자연스럽게 맞춰지는 특성)과 안전성을 유지하면서도 빠르고 안정적인 착용 보조 기능을 수행할 수 있다. 특히 소프트 로봇 특유의 유연한 구조는 인체와 직접 접촉하는 환경에서 안전성을 확보하는 데 유리하며, 복잡한 제어 시스템 없이도 실제 착용 동작을 지원할 수 있다는 장점을 갖는다.
연구팀은 소매, 재킷, 바지 등 다양한 의복 형태의 프로토타입을 제작하고 실험을 통해 자가 착용 성능을 검증했다. 실험 결과, 의복은 사용자의 신체를 따라 안정적으로 전개됐으며 착용 과정에서 사용자의 움직임 부담과 신체에 가해지는 힘을 줄여 안전한 착용 보조가 가능함을 확인했다.
이번 연구는 소프트 그로잉 로봇 기술이 이동·탐사 중심의 기존 응용을 넘어 인간의 일상생활을 직접 지원하는 기술로 확장될 수 있음을 보여준다. 특히 고령자, 장애인, 재활 환자 등 의복 착용에 어려움을 겪는 사용자를 위한 보조공학 기술로 발전할 가능성이 있으며, 향후 웨어러블 로봇(몸에 착용해 사용자의 움직임이나 신체 기능을 보조하는 로봇), 재활공학, 인간-로봇 상호작용(Human-Robot Interaction, 인간과 로봇이 효과적으로 소통하고 협력하는 기술) 분야에서 폭넓은 활용이 기대된다.
유지환 교수는 “이번 2년 연속 수상은 KAIST 로봇 연구의 지속적인 세계 경쟁력을 보여주는 뜻깊은 성과”라며 “특히 소프트 그로잉 로봇의 핵심 원리를 인간의 일상생활을 지원하는 의복 착용 보조 기술로 확장했다는 점에서 의미가 크다. 앞으로도 안전하고 유연한 소프트 로봇 기술을 바탕으로 인간 친화적인 로봇 연구를 지속해 나가겠다”고 말했다.
본 연구는 KAIST 김남균 박사가 주도적으로 수행했으며, KAIST와 미국 스탠퍼드대학교의 앨리슨 오카무라(Allison M. Okamura) 교수 연구그룹이 공동으로 참여했다. 해당 논문은 2025년 11월 19일 IEEE Robotics and Automation Letters에 게재됐다.
※ 논문 제목: Self-Wearing Adaptive Garments via Soft Robotic Unfurling, DOI: 10.1109/LRA.2025.3634909
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구과제와 산업통상자원부 재원 한국산업기술진흥원 산업혁신인재성장지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.22
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AI 환각 줄이고 정확도 78% 높였다... 차세대 데이터베이스 기술 개발
기업의 방대한 데이터를 읽고 이해하는 AI 에이전트의 가장 큰 약점은 ‘환각(Hallucination·사실과 다른 정보를 그럴듯하게 생성하는 현상)'이다. 우리 대학 연구진이 문서와 데이터, 개체 간 관계를 한 번에 이해할 수 있는 차세대 데이터베이스 기술을 개발해 AI 답변 정확도를 최대 78% 높이고 처리 속도는 최대 20배 향상시키며 기업용 AI 상용화의 핵심 난제 해결에 나섰다.
우리 대학은 전산학부 김민수 교수 연구팀이 교원창업기업인 (주)그래파이와 협력하여 벡터 DB, 그래프 DB, 관계형 DB 기능을 하나의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 통합한 차세대 데이터베이스 기술 '아카식DB(AkasicDB)'와 이를 기반으로 한 새로운 검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기법 '옴니RAG(Omni RAG)'를 개발했다고 19일 밝혔다.
아카식DB는 벡터 DB(문서나 이미지의 의미를 숫자 벡터로 변환해 유사한 정보를 찾는 DB), 그래프 DB(사람·기업·제품 등 개체 간 관계를 저장·분석하는 DB), 관계형 DB(표 형태의 데이터를 체계적으로 관리하는 전통적인 DB)의 기능을 하나의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS, Database Management System·데이터를 저장·관리·검색하는 소프트웨어)에서 통합 실행할 수 있도록 설계됐으며, 이를 기반으로 개발된 옴니RAG는 문서의 의미 정보와 개체 간 관계, 구조화된 데이터를 동시에 활용해 생성형 AI의 답변 정확도를 높인다.
최근 AI 에이전트는 기업이 보유한 방대한 문서와 전문 지식을 검색한 뒤 이를 바탕으로 답변을 생성하는 RAG 기술을 기반으로 빠르게 확산되고 있다. 그러나 실제 기업 데이터는 문서, 표, 개체 간 관계 등 다양한 형태로 분산돼 있어 AI가 이를 종합적으로 이해하고 활용하기 어렵다. 이 때문에 AI가 충분한 근거 없이 사실과 다른 답변을 생성하는 환각 문제가 발생하며, 이는 기업용 AI 확산을 가로막는 핵심 과제로 꼽혀 왔다.
기존 RAG는 사용자의 질문과 문서를 벡터로 변환한 뒤 의미적으로 유사한 문서를 검색해 대규모언어모델(LLM, Large Language Model·방대한 데이터를 학습해 인간과 유사한 언어를 생성하는 AI 모델)에 제공하는 방식이 일반적이다. 이러한 방식은 비정형 문서 검색에는 효과적이지만, 문서 속 개체 간 관계나 특정 기간·유형·범위와 같은 구조화된 조건을 함께 고려해야 하는 복합 질의에는 한계가 있었다.
예를 들어 "작년에 체결된 계약서 중 A사와 관련된 조항을 찾고, 해당 조항이 어떤 제품 공급 이슈와 연결되는지 설명해 달라"는 질의는 문서 의미를 찾는 벡터 검색, 개체 간 관계를 탐색하는 그래프 검색, 날짜와 유형을 필터링하는 관계형 질의가 동시에 필요하다. 기존 시스템에서는 이를 위해 여러 종류의 데이터베이스를 별도로 구축하고 응용프로그램 계층에서 결과를 결합해야 했기 때문에 관리 복잡성과 응답 지연이 발생했다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 벡터 유사도 검색, 그래프 탐색, 관계형 필터링을 하나의 질의와 실행 계획 안에서 통합 수행하는 옴니RAG를 제안했다. 옴니RAG는 문서의 의미 정보, 지식 그래프의 관계 정보, 표 형태 데이터의 구조적 조건을 동시에 활용해 보다 정확한 근거를 찾아내고 AI의 환각 현상을 크게 줄인다.
이를 지원하기 위해 개발된 아카식DB는 그래프 DB, 벡터 DB, 관계형 DB를 하나의 엔진으로 통합한 새로운 구조를 채택했다. 사용자는 벡터 검색, 그래프 탐색, 관계형 필터링이 결합된 복합 RAG 질의를 하나의 SQL/GQL* 질의문으로 표현할 수 있으며, 아카식DB는 이를 단일 실행 계획으로 최적화해 처리한다.
*SQL/GQL(구조화 질의어/그래프 질의어) : 데이터베이스에 저장된 정보를 검색하거나 수정하기 위한 명령 언어다. SQL은 표 형태의 데이터를 다루는 전통적인 언어이며, GQL은 사람·기업·제품 등 개체 간 연결 관계를 분석하기 위해 사용되는 그래프 데이터 전용 언어다.
이러한 통합 구조를 통해 아카식DB는 불필요한 중간 결과 생성과 데이터 이동을 최소화해 LLM의 토큰 사용량을 크게 줄이고 응답 지연시간도 단축한다. 실험 결과 기존 시스템에서 최대 21.3초가 소요되던 복합 검색 질의를 1초 이내로 처리해 최대 20배 이상의 성능 향상을 달성했다. 또한 옴니RAG는 기존 RAG 대비 답변 정확도를 최대 78% 향상시키는 것으로 나타났다. 이는 기업용 AI 에이전트의 핵심 과제인 환각 문제를 크게 완화할 수 있음을 보여준다.
김민수 교수는 "AI 에이전트가 기업의 방대한 데이터를 정확하게 이해하고 활용하기 위해서는 벡터, 그래프, 관계형 데이터를 하나의 시스템에서 통합 처리할 수 있는 데이터 인프라가 필수적"이라며 "아카식DB는 AI 에이전트 시대를 위한 차세대 데이터베이스 기술로, 국방·제조·금융·법률·과학기술 등 고도의 신뢰성이 요구되는 분야에서 핵심 데이터 인프라로 활용될 것으로 기대한다"고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 전산학부 이건호 박사과정생이 제1저자로 참여하였으며, 연구 성과는 지난 6월 2일, 데이터베이스 분야 최고 권위 국제학술대회인 ACM SIGMOD 2026에서 데모 논문으로 발표되어, 학회 현장에서 글로벌 기업 및 연구자들로부터 뜨거운 관심을 받았다.
※ 논문명 : AkasicDB: Demonstrating Omni RAG with a Unified Vector-Graph-Relational DBMS, DOI: https://doi.org/10.1145/3788853.3801609
※ 저자 정보 : 이건호 (KAIST, 제1 저자), 박정호, 한동형 ((주)그래파이, 공동 저자) 김민수 교수 (KAIST, 교신저자)
※ 시연 동영상: https://www.youtube.com/watch?v=KD6MznZ61P4
2026.06.19
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KAIST-예술의전당, AI를 예술가의 동반자로
우리 대학은 예술의전당(사장 장한나)과 18일 오전 9시 서울 예술의전당 오페라하우스에서 문화예술과 AI의 창의적 융합을 통한 미래 문화예술 생태계 조성을 위해 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다.
이번 협약은 최고의 과학기술 역량을 보유한 우리 대학과 대한민국 대표 문화예술기관인 예술의전당이 만나, AI 기술의 급속한 발전 속에서 문화예술의 새로운 역할과 가능성을 모색하기 위해 추진됐다. 양 기관은 예술과 기술이 서로의 영역을 확장하며 새로운 창작 방식과 관람 경험, 교육 모델을 만들어가는 ‘예술 AI 융합시대’를 함께 열어가기로 했다.
양 기관은 AI를 예술가와 경쟁하는 대체 수단이 아닌, 예술가의 창의성과 표현 가능성을 확장하는 기술로 인식한다는 데 뜻을 모았다. 이를 바탕으로 작곡·시각예술·연주·연기 등 다양한 분야에서 청년 예술가의 새로운 창작 패러다임을 함께 모색하고, 국민 누구나 문화예술을 쉽고 창의적으로 접할 수 있는 기반 조성에 협력하기로 했다.
또한 예술 AI 융합 기술을 통해 문화예술 향유의 문턱을 낮추고, 보다 많은 국민이 쉽고 창의적으로 문화예술을 경험할 수 있는 새로운 콘텐츠와 관람 경험 개발에도 협력한다. 이를 통해 AI가 예술 창작뿐 아니라 관객과 시민의 문화예술 경험을 확장하는 데 기여할 수 있도록 다양한 실험과 시연을 추진할 예정이다.
미래세대를 위한 교육 분야 협력도 강화한다. 양 기관은 AI와 함께 즐기고, 배우고, 창작하며 성장하는 새로운 세대를 위해 예술의전당 교육 프로그램과 연계한 예술 AI 융합 교육 콘텐츠를 공동 개발하고, 시민이 AI 기반 예술 창작을 직접 경험할 수 있는 교육 프로그램을 마련할 계획이다.
우리 대학은 세계적 수준의 AI 연구 역량과 융합 연구 경험을 바탕으로 예술 분야에 AI 기술을 접목해 새로운 창작 가능성을 제시하고, 예술의전당은 대한민국 대표 문화예술기관으로서 축적해 온 공연·전시 역량과 네트워크를 바탕으로 예술 AI 융합의 실험과 확산을 위한 플랫폼 역할을 수행할 예정이다.
장한나 예술의전당 사장은 “예술의전당과 KAIST가 함께 예술 AI 융합이라는 새로운 영역을 개척하게 되어 매우 뜻깊게 생각한다”며 “예술과 인공지능의 만남은 단순한 기술협력을 넘어 인간의 상상력과 창의성이 확장되는 새로운 가능성의 영역을 여는 일”이라고 말했다.
이어 “이번 협력이 ‘K-컬처 AI’ 시대를 선도하는 출발점이 되어, 대한민국 문화예술이 기술과 함께 진화하는 새로운 모델을 제시하고 세계 문화예술계에 의미 있는 영감을 전하는 계기가 되기를 기대한다”고 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 “이번 협약을 계기로 과학기술과 예술이 서로의 경계를 넘어 새로운 가치를 창출하고, 문화예술과 AI 융합 시대의 새로운 미래를 열어가기 위해 적극 협력해 나가겠다”며, “KAIST는 이번 협력을 통해 AI가 예술가의 상상력과 시민의 문화예술 경험을 확장하는 든든한 동반자가 될 수 있도록 지속적으로 노력하겠다”고 밝혔다.
2026.06.18
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