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빛이 약을 자동 조절하는 OLED 패치 개발..치료 속도 2배↑
연고를 바르고 반창고를 붙이는 대신, 이제는 ‘붙이기만 하면 스스로 치료 강도를 조절하는 스마트 패치’가 등장했다. 우리 대학 연구진이 빛과 약물을 결합해 상처 회복 속도를 약 2배까지 끌어올린 ‘자가조절형 OLED 상처 치료 패치’를 개발했다. 향후 환자 상태에 따라 빛이 약물 방출을 조절하는 지능형 치료 기술로 발전할 전망이다.
우리 대학은 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 한국세라믹기술원(원장 윤종석) 성대경 박사, 충북대학교(총장직무대리 박유식) 박찬수 교수팀과 함께 유기발광다이오드(OLED)와 약물전달시스템(Drug Delivery System)을 결합한 ‘자가조절형 상처 치료 패치’기술을 개발했다고 13일 밝혔다.
연고는 과다 사용 시 부작용이 발생할 수 있고, 빛을 이용해 세포 재생을 돕는 광생물변조(Photobiomodulation, PBM)* 치료 역시 적정량을 넘기면 효과가 떨어지는 한계가 있었다.
*PBM(Photobiomodulation): 저강도 빛을 이용해 세포와 조직의 회복을 촉진하는 비침습 치료 방식
연구팀은 이처럼 치료 강도를 적절히 조절하기 어려운 기존 치료법의 한계를 해결하는 데 주목했다. 이번 연구의 핵심은 ‘빛이 약을 조절한다’는 점이다. 빛을 쬐면 몸에서 활성산소종(Reactive Oxygen Species, ROS, 흔히 ‘활성산소’로 불리는 물질)이 생성되는데, 이 물질이 나노입자를 자극해 약물이 방출되도록 하는 역할을 한다.
즉, 빛의 세기에 따라 생성되는 활성산소의 양이 달라지고, 이에 맞춰 약물 방출량도 자연스럽게 조절되는 구조다. 빛을 쬐면 세포 재생이 촉진되는 동시에, 이때 생성되는 ROS가 ‘스위치’ 역할을 해 약물이 필요한 만큼만 자동으로 방출된다. 사람이 따로 조절하지 않아도 치료가 스스로 최적 수준을 유지하는 ‘지능형 치료 방식’이다. 쉽게 말해, 빛을 비추면 그 강도에 맞춰 약이 자동으로 적당한 양만 나오는 ‘스스로 조절되는 치료 패치’다.
연구팀은 피부에 밀착되는 630나노미터(nm) 파장의 OLED 패치를 제작했다. 이 패치는 빛을 고르게 전달해 세포 재생을 유도하는 동시에, 피부 재생 효과로 잘 알려진 식물 유래 성분인 병풀 추출물(Centella asiatica, 일명 호랑이풀)과 같은 항산화 약물을 적정량만 방출하도록 설계됐다.
또한 피부 곡면에 완전히 밀착되는 웨어러블 형태로 제작돼 빛 에너지 손실을 줄였으며, 장시간 사용 시에도 온도를 약 31도 수준으로 유지해 저온 화상 위험 없이 안전하게 사용할 수 있다. 400시간 이상 성능을 유지하는 안정성도 확인돼 실제 의료기기 적용 가능성도 확보했다.
효과는 실험을 통해 확인됐다. 피부 세포 실험에서는 빛과 약물을 함께 사용하는 ‘복합 치료’가 단일 치료보다 더 빠른 회복을 보였다. 생쥐 실험에서는 치료 14일 차 기준 상처 회복률이 67%로 나타나, 대조군(35%) 대비 약 2배 빠른 치유 속도를 기록했다. 피부 두께와 장벽 단백질 형성도 정상 수준으로 회복되는 등 치유의 질 역시 크게 향상됐다.
최경철 교수는 “이번 연구는 OLED 기반 빛 치료를 단순히 쬐는 수준을 넘어 치료를 조절하는 역할까지 수행하며, 상처 상태에 따라 약물 방출이 자동으로 조절되는 복합 치료 플랫폼으로 확장한 사례”라며 “향후 다양한 상처와 질환에 적용 가능한, 환자의 몸 상태에 따라 스스로 반응하는 지능형 치료 기술로 발전시킬 계획”이라고 밝혔다.
이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 연혜정 박사과정이 제1저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘머티리얼즈 호라이즌스(Materials Horizons)’에 지난 1월 온라인 게재된 데 이어 3월 표지논문(Front Cover Paper)으로 선정됐다.
※ 논문명: A self-regulating wearable OLED patch for accelerated wound healing via photobiomodulation-triggered drug delivery, DOI: https://doi.org/10.1039/D5MH02129D
본 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단(NRF)을 통해 수행된 미래개척 융합과학기술개발사업(2021M3C1C3097646)의 지원을 받아 수행되었다.
2026.04.13
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이진준 교수 옥스퍼드 만점 10m 한지 두루마리 논문…세계 최고(最古) 박물관 품으로
대중에게 ‘박사논문’은 보통 딱딱한 책자를 떠올리게 한다. 그러나 길이 10미터에 달하는 한지 두루마리 형태의 논문이 전 세계 예술계와 학계의 주목을 받고 있다.
우리 대학은 미디어 아티스트 이진준 문화기술대학원 교수의 옥스퍼드대학교 박사논문 『빈정원 – 어디에나 있는, 어디에도 없는 곳으로의 리미노이드 여행(Empty Garden – A Liminoid Journey to Nowhere in Somewhere)』(2020)이 영국 애쉬몰린 박물관(Ashmolean Museum)에 한국 현대 작가 최초로 정식 구입돼 영구 소장 및 전시된다고 26일 밝혔다.
애쉬몰린 박물관은 1683년 설립된 세계 최초의 대학 박물관으로, 루브르보다 110년, 대영박물관보다 76년 앞선 서양 지성사의 출발점으로 평가된다. 다 빈치와 미켈란젤로 등 거장들의 작품을 소장한 이 기관이 생존 작가의 박사논문을 정식 구입해 영구 컬렉션에 포함한 것은 매우 이례적인 사례다.
이번 성과는 한국에서 출발한 예술·학문적 연구가 서구의 공적 지식 체계 안에서 장기적으로 보존·연구·전시되는 가치로 인정받았다는 점에서 의미가 크다. 특히 AI 이후 시대에 예술과 인문학의 역할을 새롭게 묻는 한국의 연구가 국제 공공지식의 장에서 지속적으로 해석될 수 있게 됐다는 점에서도 상징성이 있다.
이진준 교수의 논문 『Empty Garden』은 조선시대 문인들이 마음속에 그리던 ‘의원(意園, 실제가 아닌 마음속에서 상상으로 가꾸는 정원)’ 개념을 현대 디지털 기술로 재해석한 작품이자 연구다. 인공지능(AI)과 데이터가 넘쳐나는 시대에 기술을 넘어 인간의 감각과 기억을 어떻게 되살릴 수 있을지를 탐구한다.
※ 논문 링크: https://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:844c3fc4-2a47-46c6-a0ff-30fcff172e2d
특히 이 논문은 ‘데이터 가드닝(data gardening)’이라는 개념을 제안한다. 이는 데이터를 빠르게 처리하는 대신 정원을 가꾸듯 천천히 다루고 경험하는 방식으로, 효율과 속도를 중시하는 디지털 환경에서 벗어나 인간의 감각과 사유를 회복하려는 새로운 접근이다.
길이 10미터에 달하는 한지 두루마리 형식 또한 이 논문의 중요한 특징이다. 독자는 논문을 읽으며 자연스럽게 이동하게 되고, 동아시아 정원의 ‘거닐기’를 몸으로 경험하게 된다. 즉, 단순히 읽는 것을 넘어 움직이며 느끼고 사유하는 방식으로 설계됐다. 특히 이 논문은 총 9개의 한지 두루마리로 제작됐으며, 이 가운데 하나가 애쉬몰린 박물관에 정식 구입돼 영구 소장·전시될 예정이다..
이 논문은 2020년 옥스퍼드대학교 순수미술 철학박사(DPhil) 심사에서 만장일치로 ‘수정 없음(No Corrections)’ 판정을 받으며 학문적 완결성을 인정받았다. 더구나 2년 반만에 마치고 얻은 성취로 900년 역사의 옥스퍼드에서도 극히 드문 사례로 당시에 주목을 받았다.
일반적으로 옥스퍼드대학교 박사논문은 보들리언 도서관(Bodleian Library)에 학술 자료로 등록되지만, 이번 사례는 이와 별개로 박물관이 학위 수여 이후 5년간의 독립적 심의를 거쳐 예술·학술적 가치를 인정하고 구입한 것이다. 생존 작가의 학위 논문이 세계 최고(最古) 대학 박물관의 영구 컬렉션에 포함된 것은 극히 이례적이다.
애쉬몰린 박물관의 엘리스 킹 중국·한국 미술 담당 큐레이터인 셸라 베인커(Shelagh Vainker) 옥스퍼드 교수는 “이진준 박사의 『Empty Garden』을 영구 컬렉션으로 소장하게 되어 매우 기쁘다”며 “이 긴 사색적 두루마리는 재료와 기법, 그 안에 담긴 문화적·지적 지식의 폭과 깊이, 그리고 다양한 공간을 제시하는 복합적 구성에 이르기까지 여러 측면에서 새로운 지평을 연다”고 평가했다.
이어 “『Empty Garden』은 애쉬몰린 박물관에 소장된 첫 번째 한국 현대 작가의 작품으로, 전시되지 않을 때에도 사전 예약을 통해 관람할 수 있다”고 덧붙였다.
이진준 교수는 옥스퍼드에서 논문을 집필하던 당시 다리 부상으로 휠체어 생활을 하며 ‘움직임과 멈춤’에 대해 깊이 고민했다고 밝혔다. 그는 “AI 시대에도 예술은 비물질적 이미지에만 머물 수 없다. 디지털 기술이 발전할수록 인간의 감각과 경험은 오히려 약화될 수 있다”며 “데이터를 넘어 인간이 몸으로 경험하고 사유하는 새로운 감각 체계를 제안하고자 했다”고 설명했다.
또한 그는“서구 지성사의 대표적 박물관에 보관되면서 한국을 비롯한 동양적 사유가 AI 시대의 새로운 감각 체계를 잇는 하나의 기준점으로 지속적으로 읽히고 논의 되길 바란다”고 말했다.
KAIST에서 예술가로서는 처음으로 전임교수에 임용된 이진준 교수는 현재 옥스퍼드대학교 엑시터 칼리지 방문교수, 뉴욕대학교 겸임교수로 활동하며 예술·기술·인문학의 융합 연구를 이어가고 있다. 최근에는 케이팝 아티스트 지드래곤의 홍채 데이터 기반 우주 예술 프로젝트 〈Good Morning, Mr.G-Dragon〉, 분당중앙공원 AI 기반 미디어 심포니 〈시네 포레스트: 동화〉 등의 작업으로 국내외 예술계의 주목을 받았다.
이번 성과는 인공지능 이후 시대에 예술과 인문학의 방향성을 제시한 한국의 다학제 연구가 서구 지성사의 공적 문화유산으로 인정받았다는 점에서 의미가 크다.
※ 이진준 교수 홈페이지: https://leejinjoon.com/
2026.03.26
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‘스마트 출입문’ 반도체로 저장공간 크게 늘린다
스마트폰부터 대규모 인공지능(AI) 서버에 이르기까지 현대 사회의 디지털 정보는 대부분 낸드플래시(NAND Flash) 메모리*에 저장된다. 우리 대학 연구진이 더 많은 정보를 더 작은 공간에 담아야 하는 차세대 반도체의 한계를 넘어설 수 있는 혁신 기술을 개발했다. 이번 기술은 초고용량 메모리 구현을 앞당길 핵심 원천기술로 기대된다.
*낸드플래시 메모리: 스마트폰 사진·영상·앱 등을 저장하는 스마트폰·SSD 등의 저장장치에 사용되는 반도체로, 전원이 꺼져도 데이터가 사라지지 않는 비휘발성 메모리
우리 대학은 전기및전자공학부 조병진 교수 연구팀이 머리카락보다 얇은 반도체 층에 새로운 소재를 적용해, 전자의 이동을 상황에 따라 선택적으로 제어하는 ‘스마트 출입문’ 구조를 구현함으로써 3차원 V-낸드(3D V-NAND) 메모리*의 고집적화 한계를 극복했다고 20일 밝혔다.
*3차원 V-낸드: 기존 메모리 셀을 평면(2차원) 배열한 데 비해, 데이터를 저장하는 반도체 셀을 위로 층층이 쌓아 더 많은 정보를 저장할 수 있도록 만든 메모리 기술
이번 연구는 데이터를 쓰고 지우는 과정에서 발생하는 고질적인 속도 저하와 신뢰성 문제를 신소재인 ‘붕소 산질화물(Boron Oxynitride, 이하 BON)’을 통해 해결했다는 점에서 큰 의미가 있다.
반도체 메모리에서 데이터가 드나드는 통로인 터널링층(Tunneling Layer)은 그동안 성능과 안정성이라는 두 마리 토끼를 잡는 데 어려움을 겪어왔다. 터널링층은 메모리 셀 내부에서 전자가 이동하는 매우 얇은 통로 역할을 하는 절연층이다.
하지만 기존 소재에서는 성능과 안정성을 동시에 확보하기 어려운 구조적 한계가 있었다. 기존 소재인 실리콘 산질화물(SiON)은 데이터를 지우기 위해 통로를 넓히면 저장된 데이터가 밖으로 새 나가고, 반대로 입구를 좁히면 데이터 삭제 속도가 너무 느려지는 ‘트레이드오프(Trade-off)’현상이 발생했기 때문이다.
이는 메모리 셀 하나에 5비트 정보를 저장하는 차세대 펜타 레벨 셀(Penta-Level Cell, PLC) 기술 구현의 가장 큰 걸림돌이었다. PLC는 하나의 메모리 셀에서 32단계의 전압 상태를 구분해 데이터를 저장하는 방식으로, 같은 크기의 메모리에서도 더 많은 정보를 저장할 수 있게 한다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 실리콘 기반 소재에서 벗어나 완전히 새로운 소재인 BON을 터널링층에 적용했다. 이 소재는 전하의 종류에 따라 문턱 높이가 달라지는 독특한 물리적 특성을 가지고 있다.
연구팀은 이를 활용해 데이터를 지울 때 필요한 전하(정공, hole)는 쉽게 통과시키고, 저장된 데이터를 의미하는 전자(electron)는 밖으로 새어나가지 못하도록 막는‘비대칭 에너지 장벽’구조를 설계했다.
비대칭 에너지 장벽은 전하가 이동할 때 넘어야 하는 에너지 장벽의 높이가 전하의 종류에 따라 서로 다르게 형성되는 구조를 의미한다. 이를 통해 데이터를 지울 때는 전하가 쉽게 이동하도록 하면서도, 저장된 데이터인 전자가 외부로 누설되는 것을 효과적으로 막을 수 있다. 이는 마치 들어올 때는 잘 열리고 나갈 때는 굳게 닫히는 ‘스마트 출입문’을 반도체 안에 구현한 것과 같은 원리다.
실제 실험 결과, BON 터널링층을 적용한 소자는 기존 대비 데이터 삭제 속도가 최대 23배나 향상되었으며, 수만 번의 반복 사용 후에도 성능 저하가 거의 없는 탁월한 내구성을 보였다. 특히 32개의 미세한 전압 상태를 구분해야 하는 초고난도 펜타 레벨 셀 동작에서도 소자 간 데이터 분포를 3배 이상 정밀하게 제어하는 데 성공했다.
이는 논문 수준의 연구를 넘어 실제 반도체 양산 공정에 즉시 적용 가능한 수준이라는 학계와 산업계의 평가다.
조병진 교수는 “이번 연구는 차세대 초고용량 메모리 제조에 바로 적용할 수 있는 독창적인 기술”이라며 “반도체 강국인 대한민국의 기술 초격차를 유지하는 데 크게 기여할 것”이라고 말했다.
기및전자공학부 강대현 석박사통합과정생이 제1저자로 주도한 이번 연구는 반도체 분야 최고 권위 학술대회인 지난 12월 9일 ‘국제전자소자학회(IEDM)’에서 발표되어 세계적인 주목을 받았으며, 삼성전자가 주최한 제32회 삼성휴먼테크논문대상에서 대학 부문 전체 1위인 ‘대상’을 수상하며 AI 분야가 강세였던 역대 수상 기조 속에서 전통 반도체 소자 분야 연구로 대상을 거머쥐는 쾌거를 이루었다.
※ 논문명: Bandgap-Engineered Boron Oxynitride Tunneling Layer for Reliable PLC operation of 3D V-NAND Flash Memory Devices, DOI : https://doi.org/10.1109/IEDM50572.2025.11353681
한편, 이번 연구는 과기정통부의 국가반도체연구실지원 핵심기술개발사업의 지원을 받아 수행되었다.
2026.03.20
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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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제32회 삼성휴먼테크논문대상 대학부문 대상 포함 14명 수상
삼성전자가 신진 연구자를 발굴하고 육성하기 위해 진행한 삼성휴먼테크논문대상에서 대상을 수상한 우리대학 강대현 학생을 비롯해, 우리 대학 학생 14명이 수상하는 쾌거를 이루었다.
11일 서울 서초구 삼성전자 서초사옥에서 시상식이 열린 제32회 삼성휴먼테크논문대상 삼성휴먼테크논문대상은 국내에서 유일하게 대학 및 대학원생뿐 아니라 고교생까지 참여할 수 있는 논문 경진 대회다.
대학 부문에서는 우리대학 전기및전자공학부 강대현 석박사 통합과정생(지도교수 조병진)이 기존 낸드플래시 한계를 보완할 수 있는 새로운 소재를 제안한 연구로 대상을 수상했다.
강대현 학생은 ‘플래시 메모리 터널링층 내 적용된 붕소 옥시나이트라이드(BON) 소재의 밴드갭 엔지니어링 연구’로 수상했다. 낸드플래시 메모리는 전자를 저장층에 보관하며 데이터를 저장하는데, 이때 전자가 드나드는 출입문이 터널링층이다.
그는 “BON은 비대칭적으로 설계된 출입문”이라고 설명했다. 데이터를 지울 때는 전하가 잘 들어올 수 있게 해주고, 데이터를 저장할 때는 새어나가지 않게 잘 막히는 방향성을 갖는 것이 BON이 가진 가장 큰 특징이다. 이러한 비대칭적인 에너지 장벽 덕분에, 속도와 신뢰성이 서로 충돌하던 기존의 한계를 한 번에 완화할 수 있게 된다. 기존 공정이나 셀 구조의 큰 변화 없이 새로운 소재와 밴드 구조 설계를 통해 플래시 메모리 성능과 신뢰성을 개선했다는 점에서 의미를 갖는다.
금상은 전기및전자공학부 박유성, 인공지능반도체대학원 윤지언, 기계공학과 고주희, 신소재공학과 박창현 학생 등 4명이 수상의 영예를 안았다.
은상에는 AI대학원 김제민, 인공지능반도체대학원 홍성연, 기계공학과 김성재, 전기및전자공학부 이상호, 바이오및뇌공학과 차영길 학생이 수상했다.
또한, 동상은 항공우주공학과 김경수, 전기및전자공학부 김동혁, 생명과학과 고대력 학생이 수상했고 장려상은 전기및전자공학부 김민석 학생이 수상했다.
대회는 올해로 32주년을 맞는 권위있는 시상식이며, 역대 제출된 논문 수는 총 4만4171편이다. 시상 받은 논문은 3192편에 달한다. 올해 초록 접수는 총 3172건으로, 이 중 511편이 초록 심사를 통과했다. 치열한 경쟁 속에서 엄격한 심사를 거쳐 최종 120편이 수상작으로 이름을 올렸다.
2026.02.20
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기계공학과 고주희 박사과정, 제32회 삼성휴먼테크논문대상에서 금상 수상
우리대학 기계공학과 고주희 박사과정(지도교수: 이정철)이 최근 삼성전자 주최로 열린 ‘제32회 삼성휴먼테크논문대상’ Mechanical Engineering 분과에서 2월 11일 금상을 수상하였다.
삼성휴먼테크논문대상은 과학기술 분야의 주역이 될 젊고 우수한 과학자를 발굴하기 위해 1994년부터 시행 중이며 과학기술정보통신부와 중앙일보가 후원하고 있다. 이번 제32회 대회에는 에너지 및 환경, 회로설계, 신호처리, 네트워크, 기계공학, 재료과학, 기초과학, 생명과학 등 10개 분야 총 3172 편의 논문이 접수됐다.
고주희 박사과정은 하나의 센서 플랫폼에서 액체의 밀도·점도·열물성 등을 동시에 정밀 측정할 수 있는 멀티모달 계측 기술을 제안해 연구 성과를 인정받았다.(논문 제목: 가열전극 통합된 마이크로채널 공진기 기반 액상 시료 특성화를 위한 하이퍼 멀티모달 계측)
본 연구는 소량 액체의 물성을 보다 정확하고 효율적으로 분석할 수 있는 기술로, 바이오·화학 센서 및 정밀 계측 분야 등 다양한 응용 가능성이 기대된다.
2026.02.19
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경기욱 교수 연구팀, 한국로봇종합학술대회 최우수·우수 논문상 동시 수상
우리대학 기계공학과 경기욱 교수 연구실에서 2026 한국로봇종합학술대회 최우수논문상과 우수논문상을 동시에 수상하였다. 2026년 2월 4일부터 나흘간 개최된 제 21회 한국로봇종합학술대회(KRoC)는 한국의 로봇관련 연구자가 모두 참석하는 로봇분야 최대규모의 학술대회로, 약 2100명이 참석하였으며 500여편의 논문이 발표되었다.
이낙형 석사과정 학생은 ‘정전기 클러치를 이용한 독립 3-DOF 굽힘 역감 제시 햅틱 장갑 개발’ 연구 논문으로 최우수논문상을 수상하였으며, 모터가 아닌 얇은 필름형 구조를 이용하여 역감을 재현하는 새로운 방법을 제시하였다. 임세인 박사과정 학생은 ‘양방향 전기유압식 유연 굽힘 구동기를 이용한 무선 어류형 로봇의 개발 및 유동장 분석’ 연구 논문으로 우수상을 수상하였으며, 기계공학과 김형수 교수연구실과 협력을 통해 융연구동기를 물고기의 움직임에 맞추어 제어하는 방법을 제안하였다.
아울러 이번 학술대회에서 경기욱 교수는 ‘소프트 액추에이터는 인공근육이 될 수 있는가’라는 제목으로, 인공근육으로 활용될 수 있는 다양한 구동기들의 개발 사례를 소개하고 다양한 가능성과 해결난제를 제기하는 내용의 초청강연을 하였다.
2026.02.10
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보고 즉시 판단하는 ‘뇌 닮은’ 차세대 AI 반도체 제시
인공지능(AI) 고도화로 센서·연산·메모리를 하나로 통합하는 초저전력 반도체 기술의 중요성이 커지고 있다. 그러나 기존 구조는 데이터 이동에 따른 전력 손실과 지연, 메모리 신뢰성 한계를 안고 있다. 이러한 문제를 해결할 ‘센서–연산–저장’ 통합 AI 반도체 핵심 기술을 국내 연구진이 제시해 국제 학계의 주목을 받았다.
우리 대학은 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 지난 12월 8일부터 10일까지 미국 샌프란시스코에서 열린 세계 최고 권위의 반도체 학회 ‘국제전자소자학회(IEEE IEDM 2025)’에서 총 6편의 논문을 발표했으며, 이 가운데 하이라이트 논문과 최우수 학생 논문(Top Ranked Student Paper)으로도 동시에 선정되었다고 31일 밝혔다.
※하이라이트 논문: Monolithically Integrated Photodiode–Spiking Circuit for Neuromorphic Vision with In-Sensor Feature Extraction, 논문 링크: https://iedm25.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=255
※최우수 학생 논문: A Highly Reliable Ferroelectric NAND Cell with Ultra-thin IGZO Charge Trap Layer; Trap Profile Engineering for Endurance and Retention Improvement, 논문링크: https://iedm25.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=124
하이라이트 논문으로 선정된 M3D 집적 신경모방 시각 센서 연구는 사람의 눈과 뇌를 하나의 칩 안에 쌓아 올린 반도체다. 쉽게 말해, 빛을 감지하는 센서와 뇌처럼 신호를 처리하는 회로를 아주 얇은 층으로 만들어 위아래로 겹쳐 한 칩에 넣었고, 이 덕분에 보고–판단하는 과정이 동시에 이뤄지는 구조를 구현했다.
이를 통해 연구팀은 카메라 센서 안에서 바로 ‘보고 동시에 판단하는’ AI 연산 기술이 동시에 이뤄지는 ‘세계 최초의 인-센서 스파이킹 컨볼루션(In-Sensor Spiking Convolution)’ 플랫폼을 완성했다.
이 기술은 기존에는 이미지를 찍고(센서), 숫자로 바꾼 뒤(ADC), 메모리에 저장하고(DRAM), 다시 연산하는(CNN) 여러 단계를 거쳐야 했지만, 이번 기술은 센서 안에서 바로 연산이 이뤄져 불필요한 데이터 이동을 없앴다. 그 결과 전력 소모는 크게 줄이고, 반응 속도는 획기적으로 높인 실시간·초저전력 엣지 AI 구현이 가능해졌다.
연구팀은 이번 학회에서 이러한 접근을 바탕으로 AI 반도체의 입력부터 저장까지 전 계층을 아우르는 6가지 핵심 기술을 제시했다. 기존 반도체 공정을 그대로 쓰면서도 전기를 훨씬 덜 쓰는 뇌처럼 작동하는 뉴로모픽 반도체와 AI에 최적화된 차세대 메모리를 동시에 만든 것이다.
먼저 센서 쪽에서는, 이미지를 찍는 부품과 계산하는 부품을 따로 두지 않고 센서 단계에서 바로 판단이 이뤄지도록 설계했다. 덕분에 사진을 찍어 다른 칩으로 보내 계산하던 기존 방식보다 전력 소모는 줄고 반응 속도는 빨라졌다.
또한 메모리 분야에서는, 같은 재료를 활용해 더 낮은 전압으로 동작하면서도 오래 쓰고, 전원이 꺼져도 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 차세대 낸드 플래시를 구현했다. 이를 통해 AI에 필요한 대용량·고신뢰성·저전력 메모리를 한꺼번에 만족하는 기반 기술을 제시했다.
연구를 이끈 전상훈 교수는 “이번 연구는 센서·연산·저장을 각각 따로 설계하던 기존 AI 반도체 구조에서 벗어나, 전 계층을 하나의 재료와 공정 체계로 통합할 수 있음을 실증했다는 점에서 큰 의의가 있다”며, “앞으로 초저전력 엣지 AI부터 대규모 AI 메모리까지 아우르는 차세대 AI 반도체 플랫폼으로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 등 기초연구 사업과 극한스케일 극한물성 이종집적 한계극복 반도체기술 연구센터(CH³IPS)를 통해서 지원 받아 수행되었다. 삼성전자, 경북대, 한양대와 협업으로 수행되었다.
2025.12.31
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구글 Gemini 구조 악용한 ‘악성 전문가 AI’ 보안 위협 세계 최초 규명
구글 Gemini 등 대부분의 주요 상용 거대언어모델(LLM)은 효율성을 높이기 위해 여러 개의 ‘작은 AI 모델(전문가 AI)’를 상황에 따라 선택해 사용하는 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 구조를 활용하고 있다. 그러나 이 구조가 오히려 새로운 보안 위협이 될 수 있다는 사실이 KAIST 연구진에 의해 세계 최초로 밝혀졌다.
우리 대학 전기및전자공학부 신승원 교수와 전산학부 손수엘 교수 공동연구팀이 전문가 혼합 구조를 악용해 거대언어모델의 안전성을 심각하게 훼손할 수 있는 공격 기법을 세계 최초로 규명하고, 해당 연구로 정보보안 분야 최고 권위 국제 학회인 ACSAC 2025에서 최우수논문상(Distinguished Paper Award)을 수상했다고 26일 밝혔다.
ACSAC(Annual Computer Security Applications Conference)는 정보보안 분야에서 가장 영향력 있는 국제 학술대회 중 하나로, 올해 전체 논문 가운데 단 2편만이 최우수논문으로 선정됐다. 국내 연구진이 인공지능 보안 분야에서 이 같은 성과를 거둔 것은 매우 이례적이다.
연구팀은 이번 연구에서 전문가 혼합 구조의 근본적인 보안 취약성을 체계적으로 분석했다. 특히 공격자가 상용 거대언어모델의 내부 구조에 직접 접근하지 않더라도, 악의적으로 조작된 ‘전문가 모델’ 하나만 오픈소스로 유통될 경우, 이를 활용한 전체 거대언어모델이 위험한 응답을 생성하도록 유도될 수 있음을 입증했다.
쉽게 말해, 정상적인 AI 전문가들 사이에 단 하나의 ‘악성 전문가’만 섞여 있어도, 특정 상황에서 그 전문가가 반복적으로 선택되며 전체 AI의 안전성이 무너질 수 있다는 것이다. 이 과정에서도 모델의 성능 저하는 거의 나타나지 않아, 문제를 사전에 발견하기 어렵다는 점이 특히 위험한 요소로 지적됐다.
실험 결과, 연구팀이 제안한 공격 기법은 유해 응답 발생률을 기존 0%에서 최대 80%까지 증가시킬 수 있었으며, 다수의 전문가 중 단 하나만 감염돼도 전체 모델의 안전성이 크게 저하됨을 확인했다.
이번 연구는 전 세계적으로 확산되고 있는 오픈소스 기반 거대언어모델 개발 환경에서 발생할 수 있는 새로운 보안 위협을 최초로 제시했다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 동시에, 앞으로 AI 모델 개발 과정에서 성능뿐 아니라 ‘전문가 모델의 출처와 안전성 검증’이 필수적임을 시사한다.
신승원·손수엘 교수는 “효율성을 위해 빠르게 확산 중인 전문가 혼합 구조가 새로운 보안 위협이 될 수 있음을 이번 연구를 통해 실증적으로 확인했다”며, “이번 수상은 인공지능 보안의 중요성을 국제적으로 인정받은 의미 있는 성과”라고 말했다.
이번 연구에는 전기및전자공학부 김재한·송민규 박사과정, 나승호 박사 (현 삼성전자), 전기및전자공학부 신승원 교수, 전산학부 손수엘 교수가 참여했으며, 연구 결과는 2025년 12월 12일 미국 하와이에서 열린 ACSAC에서 발표됐다.
※ 논문명: MoEvil: Poisoning Experts to Compromise the Safety of Mixture-of-Experts LLMs, 논문 파일: https://jaehanwork.github.io/files/moevil.pdf, GitHub(기술 오픈소스): https://github.com/jaehanwork/MoEvil
한편 이 연구는 과학기술정보통신부의 한국인터넷진흥원(KISA) 및 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받았다.
2025.12.26
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에쓰-오일 과학상 수상, 김갑진·한동수 교수 및 김동규·노찬·김광민 박사
우리 대학 교원과 연구자가 제7회 에쓰-오일 차세대과학자상과 제15회 에쓰-오일 우수학위 논문상을 수상하는 영예를 안았다.
차세대과학자상에는 물리학 분야 김갑진 물리학과 교수와 IT 분야 한동수 전기및전자공학부 교수가 선정돼, 각 분야를 선도할 연구자로서의 탁월한 연구 역량과 성장 가능성을 높이 평가받았다.
또한 우수학위 논문상에는 수학 분야 김동규 박사(지도교수 엄상일 교수), 물리학 분야 노찬 박사(지도교수 라영식 교수), 화학공학/재료공학 분야 김광민 박사(지도교수 김경민 교수)가 선정돼, 우수한 박사학위 논문 성과를 인정받았으며 연구자와 지도교수에게 함께 시상이 이루어졌다.
이번 시상식은 지난 11월 26일 서울 마포구 공덕동 에쓰-오일 본사에서 열렸으며, 우수학위 논문상 수상자 12명과 지도교수 12명, 차세대과학자상 수상자 5명 등 총 29명이 시상을 받고 총 3억 6,800만 원의 연구지원금을 전달받았다.
한편, 에쓰-오일은 2011년 순수과학 분야 지원을 위해 에쓰-오일과학문화재단을 설립한 이후, 다양한 프로그램을 통해 과학기술 발전과 인재 양성에 기여해 오고 있다.
2025.12.22
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신인식 교수, 한국인 최초 RTSS 최고 논문상 수상
우리 대학은 전산학부 신인식 교수가 실시간 시스템 분야에서 세계 최고 권위를 지닌 국제 학술대회 IEEE 실시간 시스템 심포지엄(RTSS, Real-Time Systems Symposium)에서 ‘가장 영향력 있는 논문상(Influential Paper Award) 2025’을 수상했다고 21일 밝혔다.
이 상은 발표 후 10년 이상 학계와 산업계 전반에 지속적인 영향을 미친 논문에 수여되는 세월의 검증을 거친 상(Test-of-Time Award)으로, 한국 연구자가 이 상을 받은 것은 이번이 처음이다. 시상식은 지난 4일(현지시간) 미국 보스턴에서 열린 IEEE RTSS 2025에서 진행됐다.
신 교수의 수상 논문은 2003년 미국 펜실베이니아대학교 이인섭 교수와 공동 발표한 ‘주기적 자원 모델(Periodic Resource Model)’에 관한 연구다. 이 연구는 복잡한 기계나 시스템을 한꺼번에 검증하려 하지 않고, 레고 블록처럼 작은 부품 하나하나가 정해진 시간 약속을 잘 지키는지만 먼저 개별적으로 확인한 뒤, 이들을 다시 조립해도 전체가 안전하게 작동함을 보장하는 방법을 만든 것이다.
※논문명: Periodic Resource Model for Compositional Real-Time Guarantees, DOI: 10.1109/REAL.2003.1253249
이 덕분에 자율주행차나 항공기, 산업용 로봇 처럼 순간의 지연도 허용되지 않는 실시간 시스템을 더 정확하고 안전하게 설계할 수 있게 됐다. 특히 복잡성이 급격히 증가하는 현대 실시간 시스템에서, 시스템 전체를 한 번에 분석해야 했던 기존의 한계를 극복했다.
신 교수는 시스템을 작은 모듈(부품) 단위로 나누어 각 모듈이 시간 제약을 만족하는지를 검증하고, 이를 다시 결합하더라도 전체 시스템의 안전성이 보장됨을 수학적으로 증명하는 방법을 제시했다. 이로써 현대 실시간 스케줄링 이론의 기초를 정립한 연구로 평가받고 있다.
해당 논문은 발표 당시인 2003년에도 RTSS에서 한국인 최초로 ‘최우수 논문상(Best Paper Award)’을 수상했으며, 20년이 지난 지금 다시 한 번 그 학문적·산업적 가치를 공식적으로 인정받게 됐다.
이는 이론에 그치지 않고, 지난 20년간 자율주행, 항공·우주 제어, 산업 자동화 등 안전이 필수적인 다양한 산업 현장에서 핵심 분석 도구로 활용돼 왔기 때문이다.
IEEE 기술위원회는 “이 모델은 현대 실시간 시스템 설계의 핵심 언어로 자리 잡았으며, 지난 20년간 연구와 산업의 방향을 이끌어왔다”고 평가했다. 수상 논문은 현재 미국과 유럽 주요 대학의 교과서에도 수록돼 해당 분야의 표준 이론으로 자리 잡았다.
신 교수는 “학자로서 평생 가장 받고 싶었던 상이 바로 이 상”이라며, “20년 전의 연구가 실제로 세상에 큰 영향을 미쳤다는 점을 인정받아 영광이며, 이 이론을 실제 시스템에 적용해 준 많은 연구자와 기업 덕분”이라고 소감을 밝혔다.
한편 신 교수는 실시간 시스템 연구에 이어 인공지능(AI) 분야로 연구 영역을 확장하고 있다. 교원 창업 기업 ‘플루이즈(Fluiz)’를 설립해, 사용자가 말로 스마트폰 앱을 실행할 수 있는 모바일 AI 에이전트 기술인 ‘FluidGPT’를 개발했으며, 해당 기술은 최근 과학기술정보통신부 주최 ‘AI 챔피언 경진대회’에서 우승을 차지했다. 전문가들은 신 교수가 기초 이론과 응용 기술을 아우르며 연구와 산업을 연결하는 드문 성과를 보여주고 있다고 평가하고 있다.
2025.12.22
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AI로 인간 집단행동 예측! 세계 최고 학회에서 1위.. 23년 만의 쾌거
우리 대학은 김재철AI대학원 신기정 교수 연구팀이 개인의 나이, 역할 등 특성이 집단 관계에 미치는 영향을 분석해 복잡한 사회 집단행동을 예측하는 획기적인 AI 기술을 개발했다고 9일 밝혔다.
연구팀은 이 기술로 미국전기전자학회(IEEE) 주관 세계적 데이터마이닝 학술대회 'IEEE ICDM'에서 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상하는 쾌거를 이루었다. 이는 전 세계 785편 중 단 1편에게만 주어지는 최고 권위의 상으로, 한국 대학 연구팀으로서는 23년 만의 수상으로 KAIST가 다시 한 번 세계 연구 무대에서 기술 리더십을 입증했다.
오늘날 온라인 커뮤니티·연구 협업·단체 채팅 등 다수가 동시에 참여하는 집단 상호작용은 사회 곳곳에서 폭발적으로 늘고 있다. 그러나 이러한 집단 행동이 어떤 구조로 형성되고, 개인의 특성이 어떻게 영향을 미치는지를 동시에 정밀하게 설명해 내는 기술은 부족했다.
신기정 교수 연구팀은 이 한계를 뛰어넘기 위해 개인 특성과 집단 구조를 실제처럼 맞물리게 재현하는 AI 모델 ‘NoAH(Node Attribute-based Hypergraph Generator)’를 개발했다.
NoAH는 사람들의 특징이 모이면 어떤 그룹 행동이 만들어지는지를 설명하고 흉내내는 인공지능이다. 예를 들어, 어떤 사람이 어떤 관심사를 갖고 있는지, 어떤 역할을 하는지 등의 정보들이 실제로 어떻게 모여서 그룹 행동을 만들어 내는지를 분석해 그대로 재현할 수 있다.
그래서 NoAH는 사람의 성향과 관계를 동시에 반영해 ‘현실 같은 집단 행동’을 만들어 내는 AI로, 전자상거래에서의 구매 조합, 온라인 토론의 확산 과정, 연구자들의 논문 공저 네트워크 등 다양한 실제 집단 행동을 기존 모델보다 훨씬 더 사실적으로 재현하는 것으로 나타났다.
신기정 교수는 “이번 연구는 집단의 구조뿐 아니라 개인의 특성까지 함께 고려해, 복잡한 상호작용을 입체적으로 이해할 수 있는 새로운 AI 패러다임을 열었다”며 “온라인 커뮤니티, 메신저, 소셜 네트워크 분석 등이 한층 정밀해질 것”이라고 말했다.
이번 연구는 신기정 교수와 KAIST 김재철AI대학원 소속 전재완·윤석범 석사과정, 최민영·이건 박사과정으로 구성된 연구팀이 수행하였으며, IEEE ICDM에서 11월 18일 자 발표하였다.
※논문명: Attributed Hypergraph Generation with Realistic Interplay Between Structure and Attributes
논문원본: https://arxiv.org/abs/2509.21838
한편, 신 교수 연구팀은 이번 수상 논문을 포함해 올해 IEEE ICDM에서 총 네 편의 논문을 발표했다. 또한 2023년에도 같은 학술대회에서 상위 4등인 Best Student Paper Runner-up을 수상한 바 있다.
이 성과는 정보통신기획평가원의 지원을 받은 AI 연구거점 프로젝트, 인공지능 대학원 지원(KAIST), 인공지능 에이전트 협업기반 신경망 변이 및 지능 강화 기술 개발 과제의 지원을 받았다.
2025.12.09
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