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수소 저장·운송 한계 극복한다...KAIST, 차세대 암모니아 연료전지 개발
수소 저장·운송의 한계를 극복할 차세대 에너지원으로 암모니아가 주목받는 가운데, 우리 대학과 공동 연구팀이 암모니아를 직접 연료로 사용하면서도 세계 최고 수준의 성능과 안정성을 구현한 연료전지 기술을 개발했다. 이번 성과는 차세대 수소경제와 무탄소 발전 상용화를 앞당길 핵심 기술로 평가된다.
우리 대학은 기계공학과 이강택 교수, 배중면 교수는 한국세라믹기술원(KICET, 원장 윤종석) 신태호 박사, 한국지질자원연구원(KIGAM, 원장 권이균) 노기민 박사 공동 연구팀과 함께, 암모니아 기반 프로토닉 세라믹 연료전지(PCFC, Protonic Ceramic Fuel Cell·수소 이온을 이동시켜 전기를 생산하는 차세대 고효율 연료전지)의 성능과 내구성을 획기적으로 향상시키는 촉매 기술을 개발했다고 20일 밝혔다.
암모니아는 액체 형태로 저장과 운송이 쉬워 차세대 수소 운반체(Energy Carrier·수소를 저장·운반하는 매개체)로 주목받고 있다. 또한 질소(N)와 수소(H)로만 구성돼 있어 발전 과정에서 이산화탄소(CO₂)를 거의 배출하지 않는 대표적인 무탄소 연료로 평가받는다. 하지만 연료전지 내부에서 니켈 기반 소재를 손상시키고 반응 속도를 떨어뜨려 성능 저하와 수명 단축을 유발하는 문제가 있었다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 여러 원소를 혼합해 구조 안정성을 높이는 ‘고엔트로피(High-Entropy·여러 원소를 섞어 소재의 안정성과 성능을 높이는 설계 방식)’ 산화물 촉매와, 구동 과정에서 표면에 자발적으로 형성되는 금속 나노입자(Nano Particle·나노미터 크기의 초미세 금속 입자)를 결합한 새로운 촉매 구조를 설계했다.
이 촉매는 암모니아 환경에서도 구조가 쉽게 무너지지 않을 뿐 아니라, 암모니아를 수소로 분해하는 반응을 효과적으로 촉진하는 것으로 나타났다. 연구팀은 밀도범함수이론(DFT, Density Functional Theory·원자 수준에서 반응 메커니즘을 계산하는 시뮬레이션 기법) 분석을 통해 고엔트로피 산화물 구조가 암모니아 분해 반응에 필요한 에너지 장벽을 낮추고 금속 입자 형성을 촉진한다는 사실을 규명했다.
특히 촉매 표면에 스스로 형성된 금속 합금 나노입자는 단일 금속 촉매보다 훨씬 높은 촉매 활성을 보였다. 이를 적용한 연료전지는 700℃에서 단위면적(1㎠)당 2.04W의 최대 출력밀도를 기록했다. 이는 손톱 크기 면적에서 높은 전력을 생산할 수 있다는 의미로, 수소 이온(Proton·양성자)을 이동시켜 전기를 생산하는 암모니아 기반 프로토닉 세라믹 연료전지 분야 세계 최고 수준의 성능이다.
또한 600℃의 가혹한 환경에서도 255시간 이상 안정적으로 작동하며 기존 촉매에서 나타나던 성능 열화(시간이 지날수록 성능이 떨어지는 현상) 문제도 크게 개선했다.
이강택 교수는 “고엔트로피 산화물과 합금 나노입자의 시너지 구조를 통해 암모니아 연료전지의 성능과 내구성을 동시에 향상시켰다”며 “이번 연구는 암모니아 기반 무탄소 발전 기술과 차세대 수소 에너지 시스템 상용화를 앞당기는 계기가 될 것”이라고 말했다.
KAIST 기계공학과 김동연 박사, 한국세라믹기술원 박동재 연구원, 한국지질자원연구원 정인철 박사가 공동 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 에너지·재료 분야 국제학술지 Nano-Micro Letters(IF: 36.3)에 4월 17일 게재됐다.
※ 논문명 : Entropy-Modulated Oxide–Metal Catalyst Architectures for Direct Ammonia Protonic Ceramic Fuel Cells, DOI : https://link.springer.com/article/10.1007/s40820-026-02194-9
※ 논문명 : Entropy-Modulated Oxide–Metal Catalyst Architectures for Direct Ammonia Protonic Ceramic Fuel Cells, DOI : https://link.springer.com/article/10.1007/s40820-026-02194-9
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 중견연구자지원사업, 글로벌 기초연구실 지원사업, 과학기술원 InnoCORE 사업, 한국지질자원연구원 기본사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.05.20
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KAIST-한화솔루션, 석유 유래 나프타 대체할 ‘친환경 바이오 플랫폼’ 구축
우리 대학은 KAIST-한화솔루션 미래기술연구소가 한화솔루션과 손잡고 폐자원을 활용해 플라스틱과 섬유용 친환경 원료를 대량 생산할 수 있는 바이오 기술을 확보했다고 19일 밝혔다.
최근 석유화학 산업의 필수 원료인 나프타의 가격 급등과 공급 불안으로 대체 원료에 대한 필요성이 높아지고 있다. 이번 성과는 자원 공급 안정성과 친환경성을 동시에 확보한 미래형 핵심 기술로 평가받는다.
이 기술은 바이오디젤 생산 공정에서 버려지는 부산물인 ‘글리세롤’을 원료로 삼는다. 버려지는 폐자원을 고부가가치 소재로 전환하기 위해 플라스틱과 화장품의 핵심 소재인 ‘1,3-프로판디올(1,3-PDO)’을 생산하는 고효율 미생물을 개발하고 발효 공정을 최적화했다.
이번 연구는 실제 산업 현장에 적용 가능한 수준에 도달했다. 연구팀은 실험실 규모를 넘어 대형 공장 설비 적용에 앞서 시험 생산이 되는 300L 규모의 파일럿 공정에서도 높은 생산성을 유지하는 데 성공했다.
이는 연구실의 성과가 실제 공장에서도 똑같이 재현될 수 있음을 증명한 것으로 기술의 완성도를 보여준다.
또한, 컴퓨터 시뮬레이션으로 미생물의 대사 과정을 사전에 설계하는 ‘디지털 설계 기술’과 항생제 없이도 안정적으로 원료를 뽑아내는 ‘무항생제 공정’을 도입했다. 이를 통해 생산 비용은 낮추고 환경 규제 리스크를 줄이며 친환경 가치를 극대화했다.
이번 성과는 2015년 11월 첫 발을 뗀 양측의 협력이 10년이라는 긴 시간 동안 흔들림 없이 이어져 온 값진 결실이다. 이는 KAIST의 독보적인 학술적 역량과 한화솔루션의 탄탄한 사업화 역량이 유기적으로 맞물려 일궈낸 산학 협력의 대표적 성공 모델로 평가받는다. 또한 본 연구는 KAIST와 한화솔루션 연구진의 긴밀한 협력을 통해 수행됐다.
이번 친환경 바이오 플랫폼 연구를 통해 총 6건의 특허를 출원하고, 13편의 논문을 게재하는 성과를 거뒀다. 특히 연구 결과를 담은 논문은 세계적 학술지 네이처 케미컬 엔지니어링(Nature Chemical Engineering) 5월 12일 자에 게재됐으며, 5월호 표지논문으로 선정될 예정이다. 표지논문은 해당 호를 대표하는 연구 성과에만 선정되는 만큼, 이번 연구의 학문적 중요성과 파급력을 인정받았다는 점에서 의미가 크다.
※ 논문명: High-titer, antibiotic-free, pilot-scale production of 1,3-propanediol by engineered Corynebacterium, DOI: 10.1038/s44286-026-00389-w
※ 저자: 조재성(KAIST, 제1저자), 신디 프리시리아 수르야 프라보워 박사(Cindy Pricilia Surya Prabowo)(KAIST, 제1저자), 한태희 박사(KAIST), 문천우(KAIST), 고유성(KAIST), 조창희 박사(한화솔루션), 김제웅(KAIST), 김원준 박사(한화솔루션), 방현배 박사(한화솔루션), 이재은(KAIST), 기민정(KAIST), 장남진 박사(한화솔루션), 이상엽(KAIST, 교신저자)
한화솔루션 김정대 연구소장은 “이번 연구는 바이오 기반 원료를 활용해 기존 석유화학 공정을 대체할 수 있는 가능성을 확인했다는 점에서 의미가 크다”며 “향후 지속가능한 화학소재 생산과 산업 적용에 중요한 기반이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
KAIST 이상엽 생명화학공학과 특훈교수는 “이번 연구는 미생물 기반의 화학물질 생산이 실험실을 넘어 실제 산업 규모로 충분히 확장될 수 있음을 보여준 사례이다”라며, “앞으로 다양한 화학소재를 더욱 친환경적으로 생산하는 데 기여할 것이다”라고 밝혔다.
2026.05.19
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‘AI 기술설명회 2026’ 개최...최신 AI 성과 공개
우리 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, ㈜카카오 노병석 리더가 각각 로봇 파운데이션 모델, 개인화 AI, 멀티모달 AI를 주제로 초청 강연을 진행하며, 최신 기술 동향을 공유할 예정이다.
오후 세션에서는 KAIST 김재철AI대학원 교수진과 연구원들이 보유한 다양한 AI 분야의 최신 연구 성과 발표가 예정되어 있다. 기술세션 1부에서는 신뢰가능한 AI, 모델 해석성, 의료AI, 데이터 합성 분야를 중심으로 ▲신뢰가능한 AI(오성준 교수) ▲모델 뉴런의 해석: 컨셉 이해부터 컨셉 회로 분석까지(이세현 연구원, 최재식 교수) ▲PatientSim(페이션트심, 환자 시뮬레이션 시스템): 현실적인 의사-환자 상호작용을 위한 페르소나 기반 환자 시뮬레이터(경다은 연구원, 최윤재 교수) ▲대형언어모델의 도메인 특화를 위한 합성 데이터 생성 기술(이승유 연구원, 이주호 교수)이 소개될 예정이다.
기술세션 2부에서는 ▲월드 모델 기반 행동 생성(이경민 연구원, 신진우 교수) ▲효율적 3차원/4차원 표현 기법(안홍규 연구원, 김승룡 교수) ▲효율적인 조건부 디퓨전 샘플링을 통한 이미지 복원 및 편집(김정솔 연구원, 예종철 교수) ▲최신 영상 합성 및 Physical AI 기술 소개(박민호 연구원, 주재걸 교수) 등 컴퓨터비전과 피지컬AI 분야의 최신 기술이 소개된다.
정송 김재철AI대학원장은“AI 기술 경쟁이 전세계적으로 격화되는 상황에서, 국내 산업계와 연구기관이 기술 동향을 공유하고 협업 기회를 모색할 수 있도록 매년 본 행사를 개최하고 있다”며, 이번 설명회를 통해 KAIST가 보유한 AI 연구 역량과 산업적 확장 가능성을 널리 알리고, 국내 AI 생태계 발전에 기여하겠다”고 밝혔다.
이번 설명회는 AI 연구 및 산업 동향에 관심 있는 기업 관계자, 공공기관 관계자, 연구자, 학생 및 일반인 누구나 참석할 수 있다. 사전 신청은 온라인폼을 통해 가능하며, 현장 신청도 가능하다.
행사 종료 후에 KAIST 김재철AI대학원이 보유한 기술에 대한 기술이전이나 공동 연구에 관심 있는 기업은 KAIST 성남연구센터 (센터장 최재식 교수, 031-8022-7530 | aramseo@kaist.ac.kr)를 통해 기술 상담을 신청할 수 있다.
2026.05.06
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‘빛이 곧 열쇠가 된다’ 신개념 홀로그램 기술 개발...복제 어려운 보안 구현
빛의 움직임을 ‘열쇠’처럼 활용해, 특정 조건에서만 정보가 드러나는 신개념 홀로그램(빛의 정보를 이용해 물체가 실제로 있는 것처럼 입체적으로 보이게 만드는 기술)이 개발됐다. 기존 광통신과 보안 기술의 한계를 동시에 극복할 수 있는 새로운 접근으로 주목된다.
신소재공학과 신종화 교수 연구팀이 빛의 ‘총 각운동량(Total Angular Momentum, TAM)*’을 정보 선택의 핵심 열쇠로 활용해, 입사하는 빛의 상태에 따라 서로 다른 입체 영상을 구현하는 차세대 벡터 홀로그램 메타표면을 개발했다고 4일 밝혔다.
*총 각운동량(TAM): 빛의 진동 방향(편광)과 회전(꼬임) 성질을 함께 나타내는 물리량으로, 이를 통해 빛의 상태에 따라 세기와 편광 분포가 달라지는 정밀한 입체 영상을 구현할 수 있음
기존에는 빛의 진동 방향을 의미하는 ‘편광’이나, 빛이 나선형으로 꼬이며 진행하는 성질인 ‘궤도 각운동량(Orbital Angular Momentum, OAM)’을 각각 활용하는 연구는 활발히 진행돼 왔다. 그러나 이 두 가지 성질을 하나의 소자에서 서로 독립적으로 제어하는 것은 광학 분야에서 오랫동안 해결되지 않은 난제로 여겨져 왔다.
이를 해결하기 위해 연구팀은 머리카락 굵기보다 훨씬 작은 나노 구조물을 정밀하게 설계해 두 층으로 쌓은 ‘이중층(Bi-layer) 메타표면’을 구현했다. 메타표면은 빛의 진행 방향과 성질을 자유롭게 조절할 수 있도록 설계된 초미세 인공 구조 기반의 광학 소자다.
이 소자는 빛의 편광과 꼬임 정도가 결합된 ‘총 각운동량(TAM)’을 마치 복잡한 암호 열쇠처럼 활용한다. 즉, 특정한 방식으로 진동하고 특정한 횟수만큼 꼬인 빛이 들어올 때만 소자가 반응해 숨겨진 정보를 재현하는 방식이다. 이 기술을 적용하면 겉으로는 동일해 보이는 빛이라도, 정해진 ‘빛의 열쇠’가 없으면 정보를 읽을 수 없어 높은 보안성을 확보할 수 있다.
또한 빛의 꼬임 상태(OAM)는 이론적으로 매우 다양한 값을 가질 수 있어, 하나의 빛에 실을 수 있는 정보량을 크게 늘릴 수 있다. 이를 통해 기존보다 훨씬 많은 데이터를 동시에 전송하는 초고용량 광통신 기술로의 확장도 가능하다.
특히 이번 연구는 단순한 입체 영상 구현을 넘어, 영상의 각 지점마다 빛의 진동 방향(편광)까지 정밀하게 제어하는 ‘벡터 홀로그램’을 구현했다는 점에서 의미가 크다. 벡터 홀로그램은 빛의 세기뿐 아니라 방향 정보까지 포함해 표현하는 고차원 홀로그램 기술이다.
이번 성과는 그동안 물리적으로 분리하기 어려웠던 빛의 두 가지 핵심 성질(편광과 꼬임)을 하나의 소자에서 독립적으로 제어할 수 있음을 처음으로 입증한 것이다. 이를 통해 실감형 홀로그램, 스마트 글래스, 증강현실(AR) 및 가상현실(VR) 기기 등 차세대 디스플레이 기술뿐 아니라, 복제가 어려운 보안 라벨과 초고속 광통신 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대된다.
신종화 교수는 “이번 연구는 빛의 핵심 성질인 편광과 꼬임을 하나의 독립적인 정보 키로 결합해 자유자재로 활용할 수 있음을 입증한 사례”라며 “복제 어려운 보안 시스템과 초고속·초고용량 광학 통신 기술의 핵심 플랫폼으로 발전할 것”이라고 말했다.
이번 연구는 정준교 박사가 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials)에 3월 12일 온라인 게재됐다.
※ 논문명: Arbitrary Total Angular Momentum Vectorial Holography Using Bi-Layer Metasurfaces, DOI: 10.1002/adma.202519106
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 ‘나노소재기술개발사업’ 및 ‘집단연구지원사업’, 산업통상자원부 ‘전자부품산업기술개발사업’의 지원을 받아 수행됐다.
2026.05.06
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‘핸드폰 충전부터 수소 생산까지’...에너지 반응 ‘핵심 비밀’ 풀렸다
핸드폰 충전부터 수소 생산까지, 에너지 기술의 핵심 원리가 밝혀졌다. 한국 연구진이 전기화학 반응이 일어나는 초미세 공간 ‘전기 이중층(전극·전해질이 맞닿는 얇은 경계면, 전극은 전기가 흐르는 물질이고 전해질은 이온이 이동하는 액체)’에서 분자 구조가 바뀌는 과정을 최초로 규명했다. 이 연구는 에너지 손실을 줄이고 원하는 반응만 선택적으로 유도해, 배터리·수소·탄소중립 기술의 효율과 성능을 동시에 끌어올릴 수 있는 새로운 길을 열었다.
우리 대학 화학과 김형준 교수 연구팀은 POSTECH(총장 김성근) 화학과 최창혁 교수, UNIST(총장 박종래) 신승재 교수와 공동으로, 전기 이중층 내부에서 나타나는 구조적 ‘상전이(물질의 상태나 배열이 바뀌는 현상)’를 규명했다고 3일 밝혔다. 특히 전해질 농도에 따라 전기 저장 능력(전기용량)의 패턴이 ‘낙타 모양’에서 ‘종 모양’으로 바뀌는 현상의 원인을 분자 수준에서 밝혀냈다.
전기화학 반응은 전극과 전해질이 맞닿는 초미세 공간 ‘전기 이중층’에서 일어난다. 전기화학 분야에서는 전해질 농도가 높아질수록 전기용량 곡선이 두 개의 봉우리를 가진 ‘낙타 모양’에서 하나의 봉우리인 ‘종 모양’으로 바뀌는 현상이 오래전부터 알려져 있었지만, 그 원인은 분자 수준에서 설명되지 못한 채 남아 있었다.
연구팀은 원자 수준의 정밀 시뮬레이션과 실험을 통해 전극에 걸리는 전압에 따라 두 가지 핵심 변화가 발생한다는 사실을 밝혀냈다.
음극에서는 물 분자들이 일정한 방향으로 일제히 재배열되고, 양극에서는 음이온(음전하를 띤 입자)들이 표면에 밀집해 2차원 구조를 형성하는 ‘응축’ 현상이 나타났다. 이 두 과정은 각각 전기용량 곡선의 봉우리를 만들며, 전해질 농도가 높아질수록 하나로 합쳐지면서 곡선 형태가 ‘낙타’에서 ‘종’으로 변화하게 된다.
쉽게 말해, 한쪽에서는 물 분자들이 줄을 맞춰 정렬되고 다른 쪽에서는 이온들이 빽빽하게 모이는데, 농도가 높아지면 이 두 현상이 하나로 합쳐지면서 그래프도 두 봉우리에서 하나로 바뀐다.
특히 연구팀은 전극 전위(전극에 걸리는 전압)와 전해질 농도에 따라 전기 이중층 구조가 어떻게 달라지는지를 한눈에 보여주는 ‘상도표(phase diagram, 조건에 따른 상태 변화를 정리한 지도)’를 세계 최초로 제시했다. 또한 이러한 이론적 예측을 실시간 적외선 분광법(ATR-SEIRAS, 분자의 움직임을 실시간으로 관찰하는 실험 기법)을 통해 실제로 입증했다.
쉽게 말해, 어떤 조건에서 구조가 어떻게 바뀌는지를 한눈에 보이는 지도로 만들고, 그게 실제로 맞는지도 실험으로 확인한 것이다.
김형준 교수는 “이번 연구는 보이지 않게 미세한 전기화학 반응 환경을 처음으로 이해하고, 이를 설계할 수 있는 길을 연 것”이라며 “전기 이중층의 상전이를 정밀하게 제어할 수 있다면 배터리 충전 속도를 높이거나 수소 생산 효율을 극대화하는 등 에너지 기술의 성능을 정밀하게 향상시킬 수 있을 것”이라고 말했다.
KAIST 화학과 김민호 박사과정 학생과 POSTECH 화학과 김동현, 조준식 박사과정 학생이 공동 제일저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 지난 3월 7일 게재됐다.
※ 논문명 : Electric double layer structure in concentrated aqueous solution, DOI : 10.1038/s41467-026-70322-5
해당 연구는 삼성전자 미래기술육성사업과 UNIST 하이드로 스튜디오(Hydro*Studio)의 이노코어(InnoCore) 프로그램 및 한국연구재단(NRF)의 탑-티어 연구기관 간 협력 플랫폼 구축 및 공동연구 지원사업과 나노 및 소재 기술개발사업의 지원을 받아 수행되었다.
2026.05.03
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재생의료 패러다임 바꿀 3차원 줄기세포 배양 기술 제시
줄기세포를 많이 넣어도 몸속에서 오래 살아남지 못하는 한계를 넘어설 수 있는 기술이 나왔다. 줄기세포는 몸의 다양한 조직으로 자라거나 손상된 부위를 회복시키는 데 활용되는 세포로, 우리 대학 연구진이 세포 주변 환경을 정밀하게 설계한 3차원 배양 기술을 개발해 이 줄기세포의 생존력과 치료 효과를 동시에 크게 끌어올리는 데 성공했다. 이번 성과는 줄기세포 치료의 한계를 넘어, 재생의료의 판도를 바꿀 것으로 기대된다.
우리 대학은 생명과학과 전상용 교수 연구팀이 줄기세포를 더 건강하게 키울 수 있는 새로운 배양 기술을 개발했다고 29일 밝혔다. 연구팀은 세포가 실제 몸속처럼 자랄 수 있도록 돕는 ‘인공 바닥(배양 기판)’에 고분자 매트릭스(배양 기판 표면을 코팅하는 인공 구조체)를 적용하고, 그 위에서 인간 지방유래 줄기세포(hADSCs, 지방 조직에서 얻는 줄기세포)를 입체적으로 배양하는 3차원 플랫폼을 구현했다. 그 결과, 기존보다 세포의 기능과 치료 효과가 획기적으로 향상된 것을 확인했다.
인간 지방유래 줄기세포는 채취가 쉽고 잘 증식하며 면역 거부 반응이 적어 치료용 세포로 주목받아 왔다. 그러나 기존 2차원(2D, 평면) 배양 방식에서는 시간이 지나면서 세포가 늙고 기능이 떨어지는 문제가 있었다. 이를 개선하기 위해 세포를 덩어리 형태로 키우는 3차원(3D, 입체) 배양 기술이 연구돼 왔지만, 세포가 몸속에서 오래 살아남거나 기능을 유지하는 데에는 여전히 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 실록산(실리콘과 산소로 이루어진 생체친화적 고분자 물질)이 촘촘히 가교화된(그물처럼 단단히 연결된 구조) 합성 고분자 물질을 개발하고, 이를 ‘폴리-지(poly-Z)’로 명명했다.
이 물질은 배양 기판 표면의 물리화학적 특성을 바꾸어서 세포 배양 배지(세포를 키우는 영양 용액)에 함유되어 있는 알부민 단백질의 흡착을 촉진하고, 그 결과로 세포들이 바닥에 부착되지 않고 자기조립을 통해 3차원의 스페로이드(세포 덩어리) 구조체를 형성하도록 한다.
폴리-지를 활용한 3차원 배양 환경에서 형성된 줄기세포 스페로이드는 세포외기질(세포 주변을 둘러싸며 지지하는 구조물)의 생성이 증가되어 실제 몸속과 유사한 환경이 조성되었고, 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보였다.
실험 결과, 폴리-지 기반 3차원 배양 줄기세포는 다른 세포로 변할 수 있는 분화능력(필요한 조직으로 바뀌는 능력)과 면역 반응을 조절하는 능력이 향상됐으며, 체내에서 살아남는 시간도 크게 증가한 것으로 나타났다.
특히 급성 대장염과 급성 간손상 동물 모델에서도 기존 방식보다 더 우수한 치료 효과를 보였다. 이는 같은 양의 줄기세포를 투여하더라도 더 오래 살아남고 더 활발하게 작용해 치료 효과를 높일 수 있음을 의미한다.
연구팀은 이번 기술이 단순히 세포를 덩어리로 만드는 것을 넘어, 세포 주변의 미세환경(세포가 실제 몸속에서 접하는 환경과 유사한 조건)을 풍부하게 조성한다는 점을 확인했다. 즉, 세포를 단순히 모아놓는 것이 아니라, 몸속과 비슷한 ‘살기 좋은 환경’을 만들어 준 것이다.
이 과정에서 인테그린(integrin, 세포가 주변 환경을 인식하는 단백질)과 FAK 신호전달(세포가 외부 신호를 받아 내부 반응으로 바꾸는 과정)이 활성화되면서 줄기세포의 기능이 강화되는 것으로 나타났다. 이는 세포가 주변 환경을 더 잘 감지하고 활발하게 반응하면서 스스로의 기능을 더 잘 발휘하게 된다는 의미다. 그 결과, 체내 이식 후 세포의 생존율이 높아지고 치료 효과도 함께 향상됐다.
전상용 교수는 “이번 연구는 합성 고분자 기반의 정밀한 3차원 배양 환경을 통해 줄기세포의 기능과 치료 효능을 동시에 향상시킬 수 있음을 보여준 성과”라며 “염증성 질환을 비롯한 다양한 난치성 질환 치료를 위한 차세대 줄기세포 치료제 개발에 폭넓게 활용될 것으로 기대한다”고 밝혔다.
KAIST 이노코어(InnoCORE) AI-혁신신약연구단 서창진 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science, Impact Factor: 14.1)' 3월 31일 字 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명: Polymer Matrix-Based 3D Culture Significantly Enhances the Differentiation and Immunomodulatory Functions of Human Adipose-Derived Stem Cells
※ https://doi.org/10.1002/advs.202518704.
한편 이번 연구는 범부처재생의료기술개발 사업단의 범부처재생의료기술개발사업, KAIST InnoCORE 프로그램, 한국연구재단의 리더연구사업(종양/염증 미세환경 표적 및 감응형 정밀 바이오-나노메디신 연구단)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.04.29
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배터리 기술로 공기 중 탄소 제거...‘지구 청소’ 기술 세계서 인정
우리가 숨 쉬는 공기에서 이산화탄소를 직접 빨아들이는 ‘공기 청소 기술’이 현실로 다가왔다. 우리 대학 연구진이 전기차 배터리 제조 방식에서 착안한 고효율 ‘직접공기포집(Direct Air Capture, DAC)’기술로, 세계 최고 권위의 탄소 제거 대회에서 최종 선정되는 성과를 거뒀다. 이번 기술은 높은 비용과 낮은 효율이라는 한계를 넘어, 탄소 제거 기술의 상용화 가능성을 크게 앞당길 것으로 기대된다.
우리 대학은 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 개발한 직접공기포집(DAC) 기술이 탄소 제거 기술 확산을 지원하는 글로벌 비영리 단체 오픈에어(OpenAir)가 주최하는 ‘2026 탄소 제거 챌린지(Carbon Removal Challenge)’에서 전 세계 상위 4개 팀에 선정됐다고 24일 밝혔다.
이 대회는 차세대 탄소 제거 기술의 실용성과 확장성을 평가하는 세계적인 경연으로, 단순한 연구 성과를 넘어 실제 공정에 적용 가능한지와 대규모 확산 가능성을 중점적으로 평가한다. 올해는 전 세계 30여 개 대학에서 40여 개 팀이 참가했으며, KAIST를 포함해 단 4개 팀(KAIST, 미시간대학교, 러트거스대학교(Rutgers), 코넬-프린스턴-컬럼비아 연합팀)만이 최종 선정됐다.
직접공기포집 기술은 대기 중 이산화탄소를 줄일 수 있는 혁신적 방법으로 평가받아 왔지만, 낮은 효율과 높은 비용이 상용화의 가장 큰 걸림돌이었다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 ‘전기차 배터리’제조 방식에서 해답을 찾았다.
연구팀은 배터리 전극 제조에 사용되는 ‘건식 공정(Dry process)’을 DAC 기술에 적용했다. 즉, 액체를 쓰지 않고 분말을 그대로 눌러 단단한 필름으로 만드는 방식이다. 이 방법은 탄소를 흡수하는 물질을 빈틈없이 촘촘하게 채울 수 있어, 더 많은 이산화탄소를 한 번에 붙잡을 수 있게 해준다.
이를 통해 탄소 흡착 소재의 함량을 최대 97 wt%*까지 끌어올리며, 기존보다 훨씬 많은 이산화탄소를 포집할 수 있는 구조를 구현했다. 이는 스펀지를 더 촘촘하게 만들어 더 많은 물을 흡수하게 하는 것과 같은 원리다. 전기차 배터리의 효율을 높이는 기술이 지구를 청소하는 기술로 변신한 셈이다.
*wt%(Weight percent): 전체 무게 중 특정 성분이 차지하는 비율
포집된 탄소를 다시 분리해내는 재생 과정에서도 성능을 획기적으로 개선했다. 연구팀은 ‘전기 저항 가열(Joule heating)’ 방식을 도입해 전기를 흘려 내부에서 즉시 열을 발생시키는 구조를 구현했다. 이는 전기를 넣으면 바로 뜨거워지는 토스터기처럼, 내부에서 빠르게 열을 만드는 방식이다. 이로 인해 단 1분 만에 이산화탄소를 빠르게 방출하고 재사용이 가능해졌으며, 전기차 냉각 시스템을 접목해 열을 식히는 시간까지 약 60% 단축했다. 그 결과 전체 공정 속도와 생산성이 크게 향상됐다.
고동연 교수는 “이번 성과는 탄소포집 기술의 혁신성과 실제 적용 가능성을 동시에 인정받은 결과”라며 “향후 글로벌 협력을 통해 기술 상용화와 확산을 적극 추진할 계획”이라고 밝혔다.
연구팀은 오는 5월 20일 미국 뉴욕에서 열리는 글로벌 컨퍼런스 ‘2026 카본 언바운드(Carbon Unbound 2026)’에 초청돼 수상을 진행하고, 전 세계 전문가와 투자자들을 대상으로 기술을 소개할 예정이다.
이번 연구는 KAIST 박인준 박사과정생이 주도했으며, 김시은, 김준성, 박인환, 이민형, 강주연 학생과 카롤리네 헤비쉬(Karoline L. Hebisch), 천무진 박사가 참여했다.
한편, 본 연구는 Saudi Aramco-KAIST 이산화탄소연구센터의 지원을 받아 수행됐다.
2026.04.27
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AI·휴머노이드 로봇·우주 로버 총출동..과학축제서 미래 기술 체험
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 ‘브로카’까지
4월 17일부터 19일까지 대전 DCC에서 열리는 전시는 첨단 로봇, 우주 기술, AI반도체 기술을 중심으로, KAIST의 핵심 연구 성과를 직접 체험할 수 있는 ‘미래 기술 체험형 콘텐츠’로 구성된다.
먼저 전기및전자공학부 명현 교수 연구팀의 창업기업 유로보틱스(주)가 개발한 제어 기술을 탑재한 휴머노이드 로봇은 17일 공개된다. 해당 로봇은 산업 현장은 물론 도심 환경에서도 자연스럽게 보행이 가능하며, 차세대 로봇 플랫폼으로 주목받고 있다. 또한 19일에는 기계공학과 박해원 교수팀이 개발한 휴머노이드 로봇이 오리걸음, 문워크(Moonwalk) 등 사람의 고난도 동작을 구현해 실제 산업 현장에서의 활용 가능성을 보여준다.
항공우주공학과 이대영 교수팀은 종이접기 기술을 활용한 세계 최초의 전개형 달 탐사 로버 바퀴를 선보인다. 관람객은 모양이 변하는 바퀴 모형을 직접 만져볼 수 있으며, 공동 개발 기관인 ㈜ 무인탐사연구소의 우주 로버 전시 및 시연을 관람할 수 있다. 또한 종이접기를 활용한 다양한 우주 시스템을 직접 접어보는 체험도 할 수 있다.
이와 함께 AI반도체대학원 유회준 교수팀이 개발한 단순한 질의응답을 넘어 사용자와 관계를 형성하는 모바일 소셜 AI 에이전트 ‘브로카’, 음성 대화가 가능한 안내 로봇 ‘온뉴로’ 등을 통해 한층 진화된 인간-기계 상호작용을 경험할 수 있다.
학생 창업기업 ‘라이어게임즈’는 AI와 1:1로 대결하는 추상 전략 보드게임 ‘듀얼 포커스(Dual Focus)’ 체험존을 운영한다. 이는 체스나 장기처럼 심오한 수 싸움을 즐길 수 있으면서도, 규칙이 직관적이어서 누구나 5분이면 배워 바로 게임에 몰입할 수 있어 관람객의 도전 욕구를 자극할 예정이다.
□ [경기] 험지 주행 로봇 ‘라이보’와 AI 기반 미래 체험
4월 24일부터 26일까지 킨텍스에서 열리는 경기 전시는 AI와 일상 기술을 중심으로 한 ‘생활밀착형 체험 콘텐츠’를 선보인다.
기계공학과 황보제민 교수팀이 개발한 사족보행 로봇 ‘라이보(Raibo)’는 모래사장, 계단, 잔해 등 복잡한 지형에서도 고속 이동이 가능하며, 재난 구조 및 탐색 임무에 활용될 것으로 기대된다. 현장에서는 라이보의 주행 기술을 직접 체험할 수 있다.
산업디자인학과 남택진 교수팀의 ‘미래추억 스튜디오’는 AI를 활용해 10년 후 자신의 모습과 목소리를 구현하고, 미래의 자신과 직접 만나 대화하는 새로운 경험을 제공한다. 관람객은 현재의 나에게는 미래이지만, 미래의 나에게는 추억이 되는 순간을 담은 네 컷 사진을 기념품으로 받는다.
KAIST 도시인공지능연구소 윤윤진 교수팀은 ‘AI로 보고 듣는 폭염의 소비 지수 기술’을 통해 기후 변화가 소상공인 매출에 미치는 영향을 분석하고, 시계열 AI기반 매출 예측 기술과, 이를 시각·청각적으로 표현하는 생성형 AI 기술을 선보인다. 또한 윤교수의 ‘인공지능의 도시 산책: Urban AI와 도시의 미래’ 강연이 4월 24일(금) 15시, 킨텍스 회의실 206호에서 진행된다.
이외에도 AI반도체대학원 유회준 교수팀이 대전에 이어 AI 반도체 기반 다양한 모바일 AI 에이전트 체험장을 운영한다. 그리고 학생 창업기업 래빗홀컴퍼니는 게임인 게임 속 AI 캐릭터(AI NPC)들이 서로 대화하고 협력해 주어진 문제를 해결해 나가는 새로운 형태의 게임을 선보인다. 관람객은 캐릭터를 직접 조종하는 대신 상황이나 목표를 제시하고, AI들이 스스로 이야기를 만들어가는 과정을 관찰하며 참여할 수 있다.
우리 대학은 두 지역 전시를 통해 과학기술을 쉽고 재미있게 접할 수 있는 다양한 참여형 프로그램을 운영하며, 연구실 속 기술이 우리의 삶을 어떻게 변화시키는지를 생생하게 전달할 계획이다.
이광형 KAIST 총장은 “올해 과학축제는 대전과 경기를 잇는 대규모 행사로, 더 많은 시민이 KAIST의 혁신적인 연구 성과를 직접 체험할 수 있을 것”이라며 “로봇과 AI가 만들어갈 미래를 미리 경험하며 과학에 대한 꿈과 호기심을 키우는 소중한 시간이 되길 바란다”고 밝혔다.
2026.04.10
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안테나 하나로 AI ‘설계도’ 훔쳐본다... 대응 기술도 제시
스마트폰 얼굴 인식부터 자율주행차까지, 인공지능(AI)은 ‘블랙박스’로 보호돼 왔다. 하지만 KAIST·국제 연구진이 벽 너머에서 AI의 ‘설계도’를 훔쳐볼 수 있는 새로운 보안 위협을 밝혀냈다. 대응 기술도 함께 제시했다. 향후 자율주행·의료·금융 등 다양한 분야에서 AI 보안을 강화하는 데 활용될 것으로 기대된다.
우리 대학 전산학부 한준 교수 연구팀은 싱가포르국립대(NUS), 중국 저장대(Zhejiang University)와의 공동 연구를 통해 소형 안테나만으로 원거리에서 인공지능(AI) 모델 구조를 탈취할 수 있는 공격 시스템 ‘모델스파이(ModelSpy)’를 개발했다고 31일 밝혔다.
이 기술은 마치 도청 장치처럼 인공지능이 작동할 때 발생하는 미세한 신호를 포착해 내부 구조를 분석하는 방식이다. 연구팀은 인공지능 연산을 담당하는 그래픽 처리 장치(GPU)에서 발생하는 전자기파에 주목했다.
AI가 복잡한 연산을 수행할 때 GPU에서는 미세한 전자기 신호가 발생하는데, 연구팀은 이 신호의 패턴을 분석해 모델의 층 구성과 세부 설정값을 복원하는 데 성공했다.
실험 결과, 최신 GPU 5종을 대상으로 벽 너머나 최대 6m 거리에서도 인공지능 모델 구조를 높은 정확도로 파악할 수 있었다. 특히 딥러닝 모델의 핵심 구조인 레이어를 최대 97.6%의 정확도로 추정했다.
이번 기술은 기존 해킹처럼 서버에 직접 침투하거나 악성코드를 설치할 필요 없이, 가방에 넣을 수 있는 소형 안테나만으로도 공격이 가능하다는 점에서 큰 보안 위협으로 평가된다.
연구팀은 이러한 기술이 악용될 경우 기업의 핵심 AI 자산이 외부로 유출될 수 있다고 보고, 전자기파 교란이나 연산 난독화 등 대응 기술도 함께 제시했다. 단순한 공격 시연을 넘어 현실적인 방어 방안을 제안했다는 점에서 책임 있는 보안 연구 사례로 평가된다.
한준 교수는 “이번 연구는 AI 시스템이 물리적 환경에서도 새로운 공격에 노출될 수 있음을 입증한 사례”라며 “자율주행이나 국가 기반 시설과 같은 중요한 AI 인프라를 보호하기 위해 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는‘사이버-물리 보안’체계 구축이 중요하다”고 밝혔다.
이번 연구는 KAIST 전산학부 한준 교수가 공동 교신저자로 참여했으며, 컴퓨터 보안 분야 최고 권위 학술대회인 ‘NDSS(Network and Distributed System Security Symposium) 2026’에서 발표됐다. 또한 연구의 혁신성을 인정받아 최우수 논문상을 수상했다.
※ 논문명: Peering Inside the Black-Box: Long-Range and Scalable Model Architecture Snooping via GPU Electromagnetic Side-Channel,
논문 링크: https://www.ndss-symposium.org/ndss-paper/peering-inside-the-black-box-long-range-and-scalable-model-architecture-snooping-via-gpu-electromagnetic-side-channel/
2026.03.31
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전 세계 슬럼가 찾아내는 AI 개발..AAAI 2026 최우수논문상
“슬럼(Slum, 빈곤지역)이 어디에 있는지조차 모르는 도시들”
한국 연구진이 위성사진만으로 슬럼 지역을 스스로 찾아내는 인공지능(AI)을 개발했다. 사람이 미리 위치를 표시해 주지 않아도 새로운 도시에서 자동으로 적응해 정확도를 높이는 기술로, 데이터가 부족한 개발도상국의 도시정책 수립과 공공 자원 배분 방식을 근본적으로 바꿀 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학은 전산학부 차미영 교수와 기술경영학부 김지희 교수 공동 연구팀이 전남대학교(총장 이근배) 지리학과 양재석 교수와 함께한 학제 간 융합 연구를 통해 위성사진 기반 범용 슬럼 탐지 AI 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
이번 연구는 세계 최고 권위의 인공지능 학술대회 ‘국제인공지능학회(AAAI) 2026’에서 ‘사회적 임팩트 AI(AI for Social Impact)’ 부문 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다. 해당 부문에 제출된 693편 중 단 2편만이 선정된 최고 영예로, 한국 연구팀의 혁신적인 AI 기술력이 단순한 기술 진보를 넘어 실질적인 사회적 가치 창출 측면에서도 세계 최정상 수준임을 확인시켜 준 쾌거다.
그동안 위성사진을 활용한 슬럼 탐지 연구는 있었지만, 도시마다 건물 형태와 밀집도가 크게 달라 새로운 지역에서는 정확도가 급격히 떨어지는 한계가 있었다. 특히 많은 개발도상국에서는 슬럼 위치를 일일이 표시한 데이터가 부족해 AI 학습 자체가 어려웠다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 여러 개의 AI 모델이 서로 다른 지역 특성을 학습하고, 새로운 도시가 입력되면 가장 적합한 모델을 자동으로 선택하는 ‘전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE)’ 구조를 도입했다.
이번 연구의 핵심은 ‘테스트 시점 적응(Test-Time Adaptation, TTA)’ 기술이다. 새로운 도시에서 슬럼 위치를 사람이 미리 표시하지 않아도, AI가 여러 모델의 예측 결과를 비교·검증해 공통적으로 일치하는 영역만을 신뢰함으로써 스스로 오류를 줄인다. 이를 통해 데이터가 부족한 지역에서도 안정적인 성능을 확보했다.
연구팀은 해당 기술을 아프리카 캄팔라(Kampala), 마푸토(Maputo) 등 주요 도시에 적용한 결과, 기존 최신 기술보다 더욱 정교하게 슬럼 지역을 구분하는 성과를 확인했다.
이 기술은 △ 개발도상국 도시 인프라 확충 계획 수립 △ 재난·감염병 취약지역 사전 파악 △ 주거환경 개선 사업 대상 선정 △ UN 지속가능발전목표(SDGs) 이행 점검 등 다양한 정책 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
차미영 교수는 “AI가 단순 분석 도구를 넘어, 데이터가 부족한 지역에서도 실질적인 사회 문제 해결에 기여할 수 있음을 보여준 연구”라고 말했다. 김지희 교수는 “막대한 비용이 드는 현장조사를 보완해, 한정된 자원을 가장 필요한 지역에 효과적으로 배분하는 데 도움이 될 것”이라고 밝혔다.
이번 연구에는 KAIST 전산학부 이수민, 박성원 석박사연구원이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 1월 25일 싱가포르에서 열린 AAAI 2026에서 발표됐다.
※ 논문명: Generalizable Slum Detection from Satellite Imagery with Mixture-of-Experts, 논문링크 : https://aaai.org/about-aaai/aaai-awards/aaai-conference-paper-awards-and-recognition/
또한, 한국연구재단의 중견연구자지원사업 및 데이터사이언스 융합인재양성사업의 지원을 받아 수행되었다.
2026.03.06
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'딥테크 스케일업 밸리’ 본격 가동...피지컬 AI 실행 전략 공개
우리 대학은 26일 대전 본원에서 ‘딥테크 스케일업 밸리사업 추진 보고회’를 개최하고, 로봇 중심으로 추진 중인 피지컬AI 전략과 실행 구조를 공개했다고 27일 밝혔다.
딥테크 스케일업 밸리 육성사업은 과학기술정보통신부, 대전광역시, KAIST가 공동으로 추진하는 사업으로, KAIST는 2025년부터 3년 6개월간 총 136억 5천만 원 규모의 사업비를 확보했다. 본 사업은 KAIST의 로봇 분야 딥테크 기술을 사업화해 로봇 혁신 생태계를 구축하는 것을 목표로 한다. 주관기관인 KAIST(총괄 김정 교수)를 중심으로 카이스트홀딩스, 대전테크노파크, 대전창조경제혁신센터, 엔젤로보틱스, 유로보틱스 등이 참여하는 로봇 얼라이언스를 구성했다.
본 사업은 기술사업화, 딥테크 R&D, 상용화 스케일업의 3축 체계를 기반으로 선순환 생태계를 조성하고 미래 유니콘 기업을 육성하는 것을 목표로 한다. 1차년도(2025년)에는 Physical AI 강연, 스타트업 피칭, 투자 네트워킹 등을 추진해 기술이전 및 투자 유치 230억 원의 성과를 거뒀다.
피지컬AI는 로봇과 인공지능을 결합해 현실 세계에서 스스로 판단하고 행동하는 기술로, 차세대 산업의 핵심 분야로 주목받고 있다. 정부 R&D와 대기업 투자, 스타트업 창업이 빠르게 늘고 있지만, 실제 산업 현장에서 실행 가능한 사업 모델로 이어진 사례는 제한적이라는 지적이 제기돼 왔다.
이번 보고회는 피지컬AI를 단순한 AI 기술 경쟁이 아닌 ‘산업 구조의 문제’로 재정의했다는 점에서 의미가 있다. 연구개발, 산업 현장, 투자 생태계가 유기적으로 연결되지 않으면 상용화가 어렵다는 점을 강조했다.
특히 피지컬AI가 산업 현장에 적용되기 위해서는 가상 환경을 넘어 실제 산업 현장에서 생성된 ‘의미 있는 데이터’가 필요하다고 밝혔다. 제조 공정 등에서 숙련된 전문가와 협력해 신체 감각과 판단이 반영된 데이터를 축적하고, 로봇이 전문가의 작업을 방해하지 않는 구조 속에서 지속적으로 상호 협력할 수 있는 실행 체계를 구축해야 한다는 설명이다.
공경철 KAIST 기계공학과 교수는 “이제는 Physical AI의 혼재된 개념을 정리하고, 누구나 활용할 수 있는 구체적인 플랫폼을 만드는 것이 중요하다”고 말했다. 이어 “가상환경에서 학습한 인공지능이 실제 로봇과 현실 환경에서도 그대로 잘 작동하려면, 가상세계의 기술 정확도가 높아져야 할 뿐 아니라 현실 세계의 물리적 변수도 예측 가능하고 안정적으로 관리돼야 한다”고 설명했다. 쉽게 말해, 가상에서 배운 로봇이 현실에서도 그대로 실력을 발휘하게 만드는 기술이 필요하다는 뜻이다.
명현 KAIST 전기및전자공학부 교수는 “AI 분야에서도 물리 법칙을 학습 과정에 반영하는 물리정보신경망(Physics-Informed Neural Network) 연구가 활발히 진행되고 있다”며 “피지컬AI의 완성은 실제 물리 시스템을 이해하는 하드웨어 연구자와 이를 학습 구조에 구현하는 AI 연구자가 유기적으로 결합할 때 가능하다”고 강조했다. 이어 “단순히 데이터를 많이 학습하는 것을 넘어, 현실 세계의 물리 원리를 이해하는 AI가 필요하다”고 덧붙였다.
우리 대학은 이러한 실행 구조를 기반으로 연구자, 산업 현장 전문가, 기업을 연결하는 명확한 가치사슬(Value Chain)을 구축할 계획이다. 이를 통해 피지컬AI를 연구실 데모 수준을 넘어 실제 산업 문제를 해결하는 기술로 확장한다는 전략이다. 즉, 피지컬 AI를 실험실 시연을 넘어 실제 산업 현장에 적용하는 것이 목표다.
김정 KAIST 기계공학과 학부장은 “이제는 데이터의 양으로 경쟁하는 시대를 넘어 실제 물리 세계에서 AI를 어떻게 실행할 것인지 고민해야 할 때”라며 “KAIST의 구체적인 준비와 실행 전략을 바탕으로 스타트업과 기업이 피지컬AI 사업화에 성공하도록 지원하겠다”고 밝혔다.
한편, 딥테크 스케일업 밸리사업은 향후 피지컬AI 플랫폼 구축, 스타트업 발굴 및 투자 확대, 실증 테스트베드 구축, 글로벌 로봇 기업과의 협력 네트워크 확대 등을 단계적으로 추진할 계획이다.
2026.02.27
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김재철AI대학원, 제조 AI 실무 인재 양성·산학 협력 본격화
우리 대학 김재철AI대학원은 국내 제조 산업의 인공지능(AI) 확산을 이끌 실무 인재 양성과 산학 네트워킹 활성화에 나서고 있다.
김재철AI대학원 성남연구센터는 제조 기업의 AI 도입 장벽을 낮추고 실질적인 기술 확산을 도모하기 위해 ▲실무자 양성 교육과 ▲기술 네트워킹 행사를 연계한 통합 지원 프로그램을 운영하고 있다.
우선, 지난 1월 27일부터 시작된 AI 팩토리 전환 실무자 양성과정은 제조 현장에 즉시 투입 가능한 AI 전문 인력을 길러내는 것을 목표로 한다. 현재 진행 중인 1단계 기초 AI 과정은 향후 제조 AI로 확장 가능한 핵심 이론과 실습 역량을 체계적으로 다지는 단계로, 실무 적용을 위한 기반 역량을 집중적으로 강화하며 높은 호응을 얻고 있다.
주관 측은 이번 기초 과정을 시작으로, 올해 상반기 중 ▲제조 AI 주요 태스크를 다루는 2단계 제조 AI 응용 과정과 ▲기업 실제 데이터를 기반으로 문제를 해결하는 3단계 기업 맞춤형 프로젝트 과정을 순차적으로 개설할 예정이다. 이를 통해 단발성 교육이 아닌, 기초 역량 확보부터 현장 적용형 심화 프로젝트까지 이어지는 단계별 로드맵을 제공한다는 계획이다.
이와 더불어, KAIST는 제조 AI 분야의 최신 기술 트렌드를 공유하고 현장의 애로사항을 해결하기 위한 ‘AI팩토리 커넥트 데이 2026’를 2월 25일(수) 서울 한국과학기술회관에서 성황리에 개최하였다.
AI팩토리 커넥트 데이 2026는 제조 기업 실무자와 AI 전문가를 연결해 지속적인 기술 협업을 도모하는 네트워킹 행사로 기획되었다. 이번 행사에서는 ▲크라우드웍스 양수열 CTO의 ‘Agentic AI로 가는 길: 산업형 AI 에이전트 전략’ ▲KAIST 이종석 교수의 ‘제조 AI 모델 학습에서의 데이터 한계와 대응 방법’ ▲(주)인이지 유보선 기술이사의 ‘인공지능의 제조 공정 적용’ 등 업계 전문가들의 초청 강연이 진행되었으며, 제조 현장에서의 AI 적용 전략과 단계적 도입 방안에 대한 논의가 이루어졌다.
특히 기술 세미나에 이어 진행된 ‘1:1 기술 상담’ 프로그램에서는 제조 AI 솔루션 개발 지원센터 자문단이 참여해, AI 도입을 고민하는 기업들의 현재 수준을 진단하고 향후 추진 방향과 준비 과제를 함께 모색하는 자리를 마련했다. 이를 통해 참가 기업들이 자사 여건에 맞는 AI 도입 로드맵을 구체화하는 계기를 제공했다.
이번 프로그램은 정부와 민간이 함께 ‘2030 제조 AI 최강’ 도약을 목표로 출범한 AI 팩토리 M.AX 얼라이언스의 생태계 확산을 뒷받침하기 위해 추진되었다. KAIST는 M.AX 얼라이언스의 주요 참여 기관으로서, 체계적인 AI 교육을 통해 산업 수요에 부합하는 전문 인력을 양성하고 이를 현장에 연계·확산하는 역할을 수행하고 있다. 아울러 AI팩토리 커넥트 데이 2026를 통해 AI 도입을 희망하는 수요기업과 기술 역량을 보유한 공급기업 간의 교류를 활성화하며, 제조 AI 확산을 위한 핵심 가교로 자리매김해 나갈 계획이다.
본 성과는 '제조AI 솔루션 개발 지원센터'를 통해 산업통상자원부 및 경기도, 성남시의 지원을 받아 추진되었다.
2026.02.26
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