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학생·교수·교직원 ‘원팀’으로 학교 보안 시스템 만들다…과기부 공모전 최우수상
학생이 수업에서 만든 프로그램이 과제 제출로 끝나지 않고 실제 우리 대학의 보안 시스템이 됐다. 학생과 교수, 교직원이 한 팀이 되어 학교가 겪고 있는 문제를 해결했고, 그 성과는 과학기술정보통신부 공모전 최우수상으로 이어졌다.
우리 대학 전산학부 김요한 학생과 학술정보처 정보보안팀은 차상길·강민석 교수가 운영하는 〈전산학 프로젝트〉 수업에서 교내 웹사이트의 보안 인증서를 자동으로 관리해 주는 시스템을 공동 개발했다. 수업에서 시작된 결과물은 실제 운영 환경에 맞게 보완돼 현재 ‘SSL Manager’라는 이름으로 교내 웹 서비스에 적용되고 있다.
정보보안팀은 이를 다른 기관에서도 활용할 수 있는 「기존 인프라를 활용한 SSL 인증서 자동갱신 체계 구축 및 기관 공통 확산 방안」으로 발전시켰다. 이 제안은 과학기술정보통신부 「2026년 정보보호 아이디어 공모전」에서 최우수상에 선정됐다. 과기정통부 본부와 소속·산하기관에서 총 114건이 접수된 가운데 최우수상은 1건이다.
〈전산학 프로젝트〉는 멘토 1명이 학생 1~2명과 팀을 이뤄 실제 문제를 해결하는 전산학부 실습 교과목이다. KAIST 정보보호대학원이 수행 중인 「정보보호특성화대학」 사업의 일환으로 스패로우, 퀴드마이너, 파이랩 등 기업 전문가와 KAIST 사이버보안연구센터 연구진 등이 멘토로 참여해 왔다.
차상길 교수는 학생들이 교실 밖의 실제 문제를 경험할 수 있도록 교내 정보보안부서까지 멘토 참여 범위를 넓혔다. 이에 따라 지난 학기 학술정보처 정보보안팀이 멘토로 참여해 김요한 학생과 함께 프로젝트를 진행했다.
차상길 교수는 “학생들이 수업에서 배운 지식을 실제 문제에 적용하고, 그 결과가 현장에서 쓰이는 경험까지 해보는 것이 중요하다”며 “학생과 교직원이 함께 캠퍼스의 문제를 해결하는 기회가 더 많아지길 기대한다”고 말했다.
김요한 학생과 정보보안팀이 주목한 것은 웹사이트의 보안 인증서 갱신 문제였다. SSL 인증서는 이용자가 웹사이트에 안전하게 접속할 수 있도록 해주는 일종의 ‘안전증명서’다. 인터넷 주소 앞의 ‘https’가 이 인증서가 적용됐다는 표시다.
이 인증서에는 유효기간이 있어 기간이 끝나기 전에 새로 갱신해야 한다. 이를 놓치면 화면에 보안 경고가 뜨거나 웹사이트 접속에 문제가 생길 수 있다. KAIST에는 학과와 연구실, 동아리 등이 운영하는 많은 웹사이트가 있어 담당자가 바뀌거나 갱신 시기를 놓치는 경우에 대비할 필요가 있었다.
사람이 인증서 만료 날짜를 일일이 확인해 새것으로 바꾸는 일을 컴퓨터가 알아서 처리하도록 만든 것이 이번 프로젝트의 핵심이다.
정보보안팀은 실제 운영에 필요한 기능과 보안 기준을 제시하고, 김요한 학생은 이를 바탕으로 인증서 관리 프로그램과 자동 설치 기능을 개발했다.
김요한 학생은 “수업에서 만든 프로그램이 실제 학교 시스템에 적용된다는 점이 가장 뜻깊었다”며 “배운 지식으로 학교의 실제 문제를 해결하는 과정을 직접 경험할 수 있었다”고 말했다.
이 시스템을 이용하면 웹사이트 담당자가 처음 한 번 설치한 뒤에는 인증서 발급과 적용, 이후 갱신까지 자동으로 처리된다. 담당자가 만료일을 일일이 기억하고 직접 교체해야 하는 부담을 줄인 것이다.
별도의 상용 프로그램이나 추가 예산도 필요하지 않다. 기존 서버와 공개된 인증서 자동관리 기술을 활용했으며, 중요한 보안정보가 외부로 나가지 않도록 설계했다. 현재 ‘SSL Manager’는 교내 여러 웹 서비스에 적용되고 있으며 적용 대상도 확대하고 있다.
학술정보처 정보보안팀 이현재 기술원은 “담당자가 바뀌거나 갱신 시기를 놓쳐 생길 수 있는 문제를 줄일 수 있게 됐다”며 “교내 웹사이트가 안정적으로 운영될 수 있도록 적용 범위를 계속 확대하겠다”고 말했다.
학술정보처 권영진 처장은 “학생의 전공 역량과 교직원의 현장 경험을 연결해 캠퍼스의 실제 문제를 해결한 사례”라며 “앞으로도 교내 구성원이 함께 참여하는 정보보안 협업을 확대해 나가겠다”고 말했다.
2026.10.08
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뇌세포에도 ‘RNA 택배’ 있다…새로운 배송 원리 밝혔다
택배가 주소를 보고 목적지를 찾아가듯, 우리 뇌의 신경세포도 필요한 RNA를 정확한 곳까지 보낸다. 우리 대학 연구진이 RNA에 붙은 작은 ‘배송 표지’를 알아보고 신경세포 끝까지 운반하는 원리를 밝혀냈다. 앞으로 뇌질환에서 RNA가 정상적으로 만들어지고도 필요한 곳까지 제대로 전달되지 않는 ‘배송 오류’를 이해하고, 새로운 치료 전략을 연구하는 데 기초가 될 것으로 기대된다.
우리 대학은 생명과학과 윤기준 교수 연구팀이 RNA에 붙는 화학적 표지인 엠식스에이(m6A)가 특정 RNA를 신경세포의 긴 ‘전선’과 같은 축삭(axon)의 끝까지 운반하는 데 관여하는 원리를 규명했다고 14일 밝혔다.
신경세포는 다른 세포와 달리 나뭇가지처럼 길게 뻗어 있다. ‘축삭’은 다른 신경세포로 신호를 보내는 긴 통로이고, ‘수상돌기(dendrite)’는 다른 신경세포의 신호를 받아들이는 가지다. 뇌가 정상적으로 발달하고 기능하려면 이 구조들이 제대로 자라고 서로 연결돼야 한다.
문제는 신경세포가 매우 길다는 점이다. 세포 중심에서 만들어진 RNA가 실제로 필요한 곳은 멀리 떨어진 신경세포의 끝일 수 있다. 따라서 수많은 RNA 가운데 필요한 것을 골라 정확한 위치까지 보내는 과정이 중요하다.
택배 물건이 만들어졌다고 배송이 끝나는 것이 아니라 정확한 주소로 배달돼야 하는 것과 같다. RNA 역시 제대로 만들어지는 것만큼 필요한 장소에 제때 도착하는 것이 중요하다. 하지만 신경세포가 어떤 RNA를 골라 어떻게 멀리 떨어진 곳까지 보내는지는 충분히 밝혀지지 않았다.
연구팀은 그 열쇠가 RNA에 붙는 작은 화학적 표지인 ‘m6A’에 있다는 사실을 확인했다. m6A는 RNA를 구성하는 염기에 붙어 RNA의 기능과 수명 등에 영향을 주는 화학적 변형이다. 이번 연구에서는 특정 RNA가 필요한 곳으로 이동하도록 돕는 일종의 ‘배송 표지’ 역할을 한다는 사실이 밝혀졌다.
연구팀은 먼저 RNA에 m6A라는 표지를 붙여주는 ‘메틸화 효소’가 작동하지 않도록 만든 실험용 생쥐를 분석했다. 쉽게 말해 RNA에 ‘배송 표지’가 제대로 붙지 않도록 한 것이다. 그 결과 신경세포에서 길게 뻗어나가는 신경돌기(neurite)가 제대로 성장하지 못했다. 이를 통해 m6A가 신경세포의 초기 성장에 중요한 역할을 한다는 사실을 확인했다.
이어 연구팀은 정밀 분석기술인 ‘m6A-SAC-seq’을 이용해 생쥐 뇌의 수많은 RNA 가운데 어떤 RNA의 어느 위치에 m6A가 붙어 있는지를 RNA를 이루는 한 글자(염기) 단위까지 확인할 수 있는 정밀 지도를 만들었다. 이를 통해 축삭 성장에 필요한 특정 RNA에도 m6A가 붙어 있다는 사실을 확인했다.
연구팀은 이 ‘배송 표지’를 알아보고 RNA를 실제로 이동시키는 과정도 밝혀냈다. ‘YTHDF2’라는 단백질이 m6A가 붙은 RNA를 알아보고, ‘FMRP’와 ‘KIF5C’라는 다른 단백질들과 함께 RNA가 신경세포 끝까지 이동하도록 돕는다는 사실을 확인했다. 택배에 비유하면 m6A가 RNA에 붙은 ‘배송 표지’라면 YTHDF2는 이를 알아보는 역할을 하고, FMRP와 KIF5C는 RNA가 목적지까지 이동하도록 돕는 ‘운반 시스템’인 셈이다.
특히 YTHDF2는 그동안 주로 필요 없어진 RNA의 분해를 돕는 단백질로 알려져 있었다. 이번 연구를 통해 RNA의 분해뿐 아니라 필요한 RNA가 제 위치로 이동하는 데에도 관여한다는 새로운 역할이 밝혀졌다.
이번 연구는 뇌질환을 바라보는 새로운 관점도 제시한다. 지금까지는 RNA가 제대로 만들어지고 유지되는지가 중요했다면, 앞으로는 정상적으로 만들어진 RNA가 필요한 신경세포의 위치까지 제대로 전달되는지도 살펴볼 수 있게 됐다.
즉, RNA 자체에는 문제가 없더라도 ‘배송 표지’나 운반 과정에 이상이 생겨 필요한 곳에 도착하지 못하는 현상이 뇌질환과 관련돼 있는지를 연구할 수 있는 새로운 길이 열린 것이다.
향후 신경발달질환이나 퇴행성 뇌질환에서 이러한 ‘RNA 배송 오류’가 실제로 나타나는지, 또 이것이 신경세포의 기능 저하나 질환 발생과 어떤 관련이 있는지를 밝히는 후속 연구로 이어질 수 있다. 나아가 이러한 연관성이 확인된다면 장기적으로는 RNA가 필요한 위치에 제대로 전달되도록 이동 과정을 조절하는 새로운 치료 전략을 연구하는 데에도 활용될 가능성이 있다.
또한 연구팀이 구축한 신경계의 고해상도 m6A 지도는 앞으로 뇌 노화와 퇴행성 뇌질환에서 RNA의 화학적 표지와 이동 과정이 어떻게 달라지는지를 연구하는 기초자료로 활용될 수 있다.
윤기준 교수는 “이번 연구는 RNA에 붙는 작은 화학적 표지가 RNA의 수명만 조절하는 것이 아니라, 필요한 RNA가 신경세포 안에서 제 위치로 이동하는 데에도 중요한 역할을 한다는 사실을 밝혔다”며 “향후 뇌질환에서 RNA가 필요한 곳까지 제대로 전달되지 않는 원인을 이해하고 새로운 치료 가능성을 연구하는 데 기초가 될 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 생명과학과 구본상·황희선 학생과 아지트 쿠마르(Ajeet Kumar) 박사가 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 7월 30일 게재됐다.
※ 논문명:The m⁶A reader YTHDF2 regulates mRNA transport and axon outgrowth in developing neurons, DOI: 10.1038/s41467-026-76161-8
※ 저자 정보: 공동 제1저자(구본상, 아지트 쿠마르(Ajeet Kumar), 황희선), 참여저자( 박민영, 이성민, 이기헌, 문지훈, 양재원, 박찬우, 이새봄, 조희정, 김우일, 조은지, 이하경, 이창원, 우재성, 윤종혁, 김윤기), 교신저자(윤기준)
이번 연구는 과학기술정보통신부의 한국연구재단(NRF) 신진연구사업과 포스코청암재단, 서경배과학재단의 지원을 받아 수행됐다.
2026.09.14
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아이처럼 세상의 원리 스스로 배우는 AI 월드모델 개발..ICML 2026 최우수논문상
AI에게 변화 전과 변화 후만 보여줬더니, 다음을 예측하는 것을 넘어 왜 그렇게 변했는지 스스로 원리를 찾아 이해하는 AI가 등장했다. 우리 대학 연구진이 관측만으로 세계의 작동 원리를 스스로 이론화하는 차세대 월드모델(World Model, AI가 세상을 이해하고 예측하기 위해 내부적으로 만드는 세계 모델) 기술을 개발했다.
우리 대학은 전산학부 안성진 교수 연구팀이 AI가 관측한 정보만으로 세계의 작동 원리를 스스로 이론화하도록 하는 새로운 학습 패러다임‘이론화 학습(L2T, Learning-to-Theorize)’을 제안하고, 이를 구현한 신경망 기반 이론 생성 모델 ‘NEO(Neural Theorizer, 네오)’를 개발했다고 27일 밝혔다.
이번 연구는 지난 7월 9일 서울에서 열린 세계 최고 권위의 인공지능 학회 제43회 국제기계학습학회(ICML 2026, International Conference on Machine Learning)에서 구두발표(Oral) 논문으로 선정됐다. 이는 전체 투고 논문 23,918편 가운데 상위 0.7%(168편)에 해당하는 성과다. 또한 구성적 학습 워크숍(Compositional Learning Workshop)에서는 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다.
인공지능의 월드모델(World Model)은 로봇 제어와 자율주행, 생성형 AI, 자율 에이전트(스스로 판단하고 행동하는 AI) 등 다양한 분야의 핵심 기반기술이다. 지금까지의 월드모델은 주로‘다음에 무엇이 일어날지'를 예측하는 데 초점을 맞춰 왔다. 하지만 다음 장면을 잘 예측하더라도 왜 그런 변화가 일어났는지, 즉 세상의 작동 원리까지 이해하지는 못한다는 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 한계를 인간의 학습 방식에서 해결책을 찾았다. 사람은 말을 배우기 전 어린 시절부터 세상이 어떻게 움직이는지에 대한 내부 이론을 스스로 만들며 세상을 이해한다. 연구팀은 이러한 발달인지과학의 관점을 인공지능에 적용해, 미래를 예측하는 AI가 아니라 세상의 원리를 스스로 이해하는 AI를 구현했다.
연구팀이 제안한 L2T(Learning-to-Theorize)는 정답이나 규칙을 미리 알려주지 않는다. 오직‘변화 전'과‘변화 후'의 관측 결과만 제시하면 AI가 그 사이에서 어떤 규칙이 작동했는지를 스스로 찾아낸다. 즉, 기존 AI가‘다음을 맞히는 것'에 집중했다면, 이번 AI는‘왜 그런 변화가 일어났는지'를 이해하도록 만든 것이 핵심이다.
이를 구현하기 위해 연구팀은 NEO(Neural Theorizer, 신경망 기반 이론 생성 모델)도 함께 개발했다. NEO는 관측된 변화 속에 숨어 있는 규칙을 스스로 찾아 이를 실행 가능한 형태의 규칙으로 정리한다. 이렇게 만들어진 규칙은 새로운 상황에서도 자유롭게 조합해 활용할 수 있다.
예를 들어 NEO는 회전(Rotate), 이동(Left·Down), 색칠(Paint)과 같은 기본 규칙을 각각 독립적으로 스스로 학습한다. 이후 학습 과정에서 한 번도 보지 못했던 새로운 조합인‘아래로 이동한 뒤 색을 칠하고 회전하는' 작업이 주어져도, 이미 익힌 기본 규칙들을 조합해 새로운 상황을 설명하고 해결할 수 있다.
반면 기존 AI는 여러 규칙이 섞인 패턴 자체를 통째로 외우는 방식이어서 처음 보는 새로운 조합이 등장하면 성능이 크게 떨어졌다. 연구팀은 다양한 실험을 통해 이번 기술이 구성적 일반화(Compositional Generalization, 기존에 배운 기본 규칙을 조합해 처음 보는 문제까지 해결하는 능력)에서 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보였음을 입증했다.
안성진 교수는 "이번 연구는 인공지능(AI)의 세계 이해를 단순한 미래 예측에서 세상의 작동 원리를 스스로 설명하는 단계로 확장한 첫걸음”이라며 “예측 중심의 월드모델을 넘어‘월드 시어리 모델(World Theory Model)'이라는 새로운 방향을 제시했다. 앞으로 지능형 로봇과 자율 에이전트는 물론 과학적 발견을 지원하는 AI 등 다양한 분야의 핵심 기술로 발전할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 전산학부 백두진 석사과정과 이규빈 석사과정이 공동 제1저자로 참여하였다.
※ 논문명: Learning to Theorize the World from Observation, 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2605.03413
※ 저자: Doojin Baek*, Gyubin Lee*, Junyeob Baek, Hosung Lee, Sungjin Ahn (*공동 제1저자) 한편, 해외우수과학자유치사업과 해외우수연구기관 협력허브 구축사업(과기부, 한국연구재단)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.07.27
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미래 전기차 핵심 '공기 흐름 제어' 기술 세계 최고 학회 인정
미래 자동차는 엔진이나 모터뿐 아니라 ‘공기'의 흐름까지 제어한다. 우리 대학 연구진이 주행 상황에 맞춰 공기의 흐름을 실시간으로 조절해 고성능 전기차의 주행 성능과 안전성을 높이는 능동 공력(주행 상황에 맞춰 공기의 흐름을 자동으로 조절하는 기술)을 개발했다.
우리 대학은 전기및전자공학부 심현철 교수 연구실이 현대자동차의 지원을 통해 고성능 전기차에 적용 가능한 다중 능동 공력(Multi-Surface Active Aerodynamic) 시스템(차량 앞뒤의 여러 공력 장치를 하나의 시스템으로 통합 제어하는 기술)을 개발하고 이를 실제 차량에 적용해 서킷 환경에서 검증했다고 3일 밝혔다.
나성원 박사과정학생이 제1저자로 수행한 이번 연구는 2026년 6월 미국 미시간주 디트로이트에서 열린 세계 최고 권위의 지능형 차량 분야 국제학술대회인 IEEE Intelligent Vehicles Symposium(IV 2026)에서 최우수 학생논문상 1위(First Prize Best Student Paper Award)를 수상했다.
이번 상은 전 세계 학생 논문 가운데 가장 우수한 연구에 수여되는 최고상이다. 특히 이번 연구는 전체 채택 논문 가운데 약 8.5%만 선정되는 구두 발표(Oral Presentation·학회가 우수 논문을 선정해 현장에서 직접 발표하도록 하는 세션)에 선정된 데 이어, 발표 논문을 대상으로 한 최종 심사를 거쳐 최우수 학생논문상을 수상하며 연구의 독창성과 기술적 완성도를 동시에 인정받았다.
IEEE Intelligent Vehicles Symposium(IV)은 IEEE Intelligent Transportation Systems Society(ITSS)가 주관하는 지능형 차량 분야 최고 권위의 국제학술대회로, 자율주행, 차량 제어, 인공지능(AI), 미래 모빌리티 기술 등을 주제로 세계 각국의 대학과 연구기관, 자동차 제조사들이 최신 연구 성과를 발표하는 학술대회이다.
연구팀은 차량 전면과 후면에 장착된 4개의 능동 공력 장치를 하나의 시스템으로 통합 제어하기 위해 풍동 실험(강한 바람을 만들어 실제 주행과 같은 공기 흐름을 재현하는 시험) 기반 공력 모델을 구축했다.
또한 차량의 속도와 조향 상태 등 주행 상황을 실시간으로 분석해 최적의 공력 모드를 선택하는 제어 프레임워크를 개발했으며, 이를 고정밀 차량 시뮬레이션(실제 차량의 움직임을 컴퓨터에서 정밀하게 구현한 가상 시험)과 실제 차량 실험을 통해 검증했다.
기존 연구들이 시뮬레이션 중심으로 수행됐던 것과 달리, 연구팀은 FIA Grade 1 규격(포뮬러원(F1) 경기를 개최할 수 있는 국제 최고 수준의 서킷 규격)의 영암 국제자동차경주장(Korea International Circuit)에서 실제 차량 주행 시험을 수행해 기술의 실효성을 입증했다.
실험 결과 제안한 능동 공력 시스템은 고성능 전기차의 랩타임(서킷 한 바퀴를 도는 데 걸리는 시간) 단축, 제동 성능 향상, 코너링 성능 향상, 차량 안정성 확보에 효과적인 것으로 나타났다. 또한 시뮬레이션과 실제 차량 실험에서 일관된 성능 향상을 확인함으로써 향후 고성능 전기차는 물론 자율주행차와 소프트웨어 정의 자동차(SDV·소프트웨어 업데이트를 통해 기능을 지속적으로 개선하는 미래형 자동차) 등 미래 모빌리티에 적용 가능한 핵심 기술의 가능성을 제시했다.
나성원 박사과정학생은 심현철 교수 연구실이 2021년부터 참가해 지속적으로 우수한 성과를 거두고 있는 인디 자율주행 챌린지(IAC, Indy Autonomous Challenge)에서 KAIST 유레카(EURECAR) 팀장을 맡아 최고 시속 290km의 자율주행을 성공적으로 수행했다. 이를 통해 초고속 자율주행 차량 제어 분야에서 세계적 수준의 연구개발 역량을 축적했으며, 이번 연구에도 그 경험을 적용했다.
심현철 교수는 "그간 우리 연구실이 인디 자율주행 챌린지 등 고속 자율주행 레이싱에 참가하여 얻은 다양한 경험을 바탕으로 실제 차량 기반의 능동 공력 제어 기술이 세계 최고 수준의 학술대회에서 최우수 학생논문으로 선정돼 매우 뜻깊게 생각한다"며 "이번 연구가 향후 고성능 전기차뿐 아니라 미래 자동차의 주행 성능과 안전성을 동시에 높이는 핵심 기술로 이어질 것으로 기대한다"고 말했다.
이번 연구의 제1저자는 나성원 박사과정이며, 양승진, 황영준, 왕정하 석사과정 학생이 공동저자로 참여했다. 또한 현대자동차 최장한 책임연구원, 이정수 책임연구원, 손정기 책임연구원이 공동 연구자로 참여했다.
※ 논문명: Development of an Active Aerodynamic System for Improving Circuit Driving Performance of High-Performance Electric Vehicles, 논문 링크:https://drive.google.com/file/d/1H68vDCwL9LJT-aONUHOOTmePxC14phC8/view
2026.07.03
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전치형 교수 공동 연출 ‘탄소를 세는 사람들’, 서울국제환경영화제 수상
우리 대학 전치형 교수(과학기술정책대학원)가 공동 연출한 다큐멘터리 영화 <탄소를 세는 사람들>이 제23회 서울국제환경영화제에서 관객심사단상을 수상했다.
제23회 서울국제환경영화제는 2026년 6월 5일부터 30일까지 열렸으며, 이번 수상은 기후위기 시대에 탄소를 측정하는 과학 활동을 영상으로 기록한 작품의 사회적 의미와 완성도를 인정받은 결과이다.
<탄소를 세는 사람들>은 서울 고층빌딩, 서해안 새만금 갯벌, 일본 홋카이도 숲, 강원도 평창 축사 등 다양한 현장에서 탄소 배출량과 흡수량을 측정하는 과학자들의 활동을 따라가는 다큐멘터리다. 작품은 대기화학자, 생태학자, 산림학자들이 타워에 오르고, 땅을 파고, 실험 챔버를 설치하며 탄소를 숫자로 번역해 나가는 과정을 생생하게 담아냈다.
이 영화는 탄소 수치가 단순한 과학적 데이터가 아니라 과학적·정치적·문화적 맥락 속에서 형성되는 사회적 지식임을 보여준다. 이를 통해 기후 정책의 근거가 되는 탄소 지식의 신뢰성에 대해 근본적인 질문을 던진다.
<탄소를 세는 사람들>은 한국연구재단 학제간 융합연구 사업의 지원을 받아 제작됐으며, 학계 연구자와 전문 영상감독이 협업한 독창적인 시도로 완성됐다. 사회와 밀접하게 연결된 과학 연구를 대중과 소통하는 새로운 방식을 모색했다는 점에서 학술과 예술을 잇는 의미 있는 성과로 평가된다.
한편, 이 다큐멘터리의 학술 버전은 사회학 전문학술지 <환경사회학연구 ECO>에 「탄소를 세는 과학: 기후위기 시대의 지식 인프라와 정량화의 정치」라는 제목으로 게재됐다.
[작품 정보]
제목: 탄소를 세는 사람들
기획: 김성은(고려대 국제학부 교수, KAIST 과학기술정책대학원 박사 졸업), 전치형(과학기술정책대학원 교수)
연출: 김성은, 전치형, 백윤석, 김정각
조연출: 이슬기(과학기술정책대학원 박사과정)
상영시간: 64분
자막: 한국어 및 영어
제작지원: 한국연구재단, KAIST 인류세연구센터, 고려대학교
※ 영화 예고편: https://sieff.kr/shop/1776659373, 감독 인터뷰: https://www.hani.co.kr/arti/science/science_general/1264086.html
상영 문의: lsg523@kaist.ac.kr
2026.06.30
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건설및환경공학과 손훈 교수, ‘대한민국 과학기술인상’ 6월 수상자 선정
우리 대학 건설및환경공학과 손훈 교수가 ‘대한민국 과학기술인상’ 6월 수상자로 선정됐다.
대한민국 과학기술인상은 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 최근 3년간 독창적인 연구 성과를 내고 과학기술 발전에 기여한 연구자를 매월 1명 선정해 과기정통부 부총리상과 상금 1000만원을 수여하는 상이다.
손훈 교수는 중소형 사회기반시설물의 재난·재해 위험을 실시간으로 감지할 수 있는 보급형 고정밀 변위 센서 기술을 개발한 공로를 인정받았다.
최근 교량, 건물 등 사회기반시설물의 노후화가 빠르게 진행되면서 구조물의 안전 상태를 지속적으로 확인하는 기술의 중요성이 커지고 있다. 그러나 전 세계 시설물의 대부분을 차지하는 중소형 구조물은 움직임이 밀리미터 단위로 매우 작아 정밀한 측정이 필요하고, 기존 장비는 가격이 비싸 널리 적용하기 어려웠다.
손 교수는 이러한 한계를 해결하기 위해 밀리미터파 레이더와 미세전자기계시스템(MEMS) 가속도계를 결합하고, 신호처리 알고리즘을 적용해 하나의 센서로 구조물의 흔들림, 기울기, 변위를 동시에 측정할 수 있는 기술을 개발했다.
해당 센서는 제작 비용이 100만 원 이하로 기존 장비 대비 약 40분의 1 수준이면서도 0.026㎜의 높은 정밀도를 갖췄다. 전력 소모도 기존 대비 100분의 1 수준으로 줄였으며, 주변에서 버려지는 에너지를 활용하는 에너지 수확 기술을 접목해 무선으로 운용할 수 있도록 했다.
이 기술은 미국 스탠퍼드대 주차빌딩, 산호세 고속도로, 중국 웨이팡 교량, 세종 금강보행교 등 국내외 13곳 이상의 현장 실증을 통해 신뢰성을 입증했다.
손 교수는 “상시 관측에서 소외됐던 중소형 시설물을 정밀하게 관리할 수 있는 기술 기반을 마련했다는 데 의의가 있다”며 “앞으로 AI 기반 디지털 트윈 연구를 지속해 안전 진단 시장의 자동화·무인화·지능화를 이끌고, 국민 안전과 재난 예방에 기여하겠다”고 밝혔다.
2026.06.04
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융합인재학부 정윤재 학생, 애플 '앱개발 올림픽' 우승
우리 대학 융합인재학부 정윤재 학생이 애플(Apple)이 주최하는 글로벌 학생 개발자 경진대회 ‘Swift Student Challenge’에서 우수 수상자로 선정됐다. 전 세계 학생 개발자들이 참여하는 이번 대회는 창의성과 기술력을 겨루는 대표적인 국제 앱 개발 프로그램으로, 올해는 37개 국가 및 지역에서 선발된 350명의 수상자 가운데 단 50명만이 우수 수상자로 이름을 올렸다.
정윤재 학생은 비올라 학습을 돕는 앱 플레이그라운드 ‘LeViola’를 개발해 높은 평가를 받았다. LeViola는 실제 악기 없이도 사용자가 비올라 연주를 연습할 수 있도록 설계된 교육용 애플리케이션으로, 카메라 기반 자세 인식과 온디바이스 머신러닝 기술을 활용해 실제 연주에 가까운 경험을 제공한다.
정윤재 학생은 현재 융합인재학부에 재학 중이며 뇌인지과학과와 전산학부를 복수전공하고 있다. 그는 2026년 3월 KAIST-NYU 부전공 프로그램을 준비하던 중 아이디어를 얻었다. 그는 “KAIST 오케스트라에서 비올라를 배우고 연주하기 시작했지만, 뉴욕으로 가져가기 어려운 상황이었다”며, “뉴욕 필하모닉 공연을 관람한 뒤 다시 연주하고 싶은 마음이 커졌고, 누구나 쉽고 친근하게 현악기를 배울 수 있는 플랫폼을 만들고 싶었다”고 개발 배경을 설명했다.
특히 그는 Swift 언어가 처음이었음에도 불구하고 짧은 기간 안에 앱을 완성해 주목받았다. 그는 OpenAI Codex, Claude, Gemini 등 최신 AI 도구를 활용해 Swift와 애플 개발 환경을 학습했으며, 이후 Apple의 Create ML과 Core ML 프레임워크를 이용해 직접 머신러닝 모델을 학습·탑재했다.
LeViola는 사용자의 왼손 관절 움직임을 분석해 운지(fingering) 위치를 판별하고, 오른팔 각도를 추적해 활의 움직임까지 안내한다. 이를 통해 실제 악기 연주 경험을 디지털 환경에서 구현했다.
그는 중·고등학생 시절부터 자율주행자동차 알고리즘이나 교실 전자기기 제어 타이머를 개발하는 등 다양한 기술 프로젝트를 진행해왔다. 최근에는 미술관 관람객을 위한 AI 오디오 가이드 앱과 독거노인을 위한 AI 컴패니언 기기를 제작하는 등 기술을 기반으로 한 사회적 문제 해결에도 관심을 이어가고 있다. 이번 수상 역시 기술을 사회적 연결과 접근성 향상에 활용하고자 하는 그의 관심이 반영된 결과로 평가된다.
정윤재 학생은 “악기를 배우는 과정에는 비용과 공간 등 다양한 진입 장벽이 존재한다”며 “기술을 사람들을 이어주는 도구로 활용하고 싶고 다른 악기를 위한 앱도 만들 수 있다. 악기가 없어도 클래식 음악을 접할 수 있고, 더 많은 사람들이 악기를 배우며 오케스트라를 즐길 기회를 갖길 바란다”고 덧붙였다.
또한 “당분간 LeViola에 집중하겠지만, 예술과 기술에 대한 열정을 융합한 또 다른 앱 아이디어도 구상 중”이라며, “앞으로도 예술과 기술을 결합해 현실 세계에서 사람들을 연결할 수 있는 디지털 플랫폼을 만들고 싶다”고 포부를 밝혔다.
비올라 학습을 돕는 ‘LeViola’ 앱은 iPhone에서만 사용할 수 있으며 일반 대상 출시는 올해 하반기를 목표로 준비 중이다.
한편, Swift Student Challenge 우수 수상자들은 오는 6월 미국 캘리포니아 애플파크(Apple Park)에서 열리는 세계개발자회의(WWDC)에 초청돼 애플 엔지니어 및 개발자들과 교류하고 다양한 기술 세션에 참여할 예정이다.
※ 영어기사: 애플 뉴스룸 AI meets accessibility in this year’s Swift Student Challenge - Apple
2026.05.11
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차미영 교수 혁신장 수상 KAIST 교수 11인, 과학·정보통신의 날 정부포상
과학·정보통신의 날을 맞아 과학기술정보통신부가 주관한 ‘2026년 과학·정보통신의 날 기념식’에서 우리 대학 교수진 11명이 정부포상을 수상했다.
차미영 전산학부 교수는 과학기술훈장 혁신장, 허원도 생명과학과 교수는 과학기술훈장 웅비장, 신병하 신소재공학과 교수는 과학기술훈장 도약장을 각각 수상했다. 신진우 김재철AI대학원 교수, 장영재 산업및시스템공학과 교수, 정송 김재철AI대학원 교수는 정보통신 유공 홍조근정훈장을 수상했다.
또한, 김경민 신소재공학과 교수와 문수복 전산학부 교수는 과학기술포장을, 김주영 전기및전자공학부 교수는 ㈜하이퍼엑셀 대표로 정보통신 유공 산업포장을 수상했다. 박인규 기계공학과 교수는 대통령표창을, 김택수 기계공학과 교수는 국무총리표창을 각각 수상했다.
과학기술 진흥 부문에서는 차미영 교수가 과학기술훈장 혁신장(2등급)을 수상했다. 차 교수는 빅데이터 기반으로 빈곤 탐지 등 사회문제 해결 연구를 선도해 왔으며, 막스플랑크 연구소 최초의 한국인 단장으로서 학문적·사회적 가치 창출에 기여한 공로를 인정받았다.
국가연구개발 성과평가 부문에서는 생명과학 분야의 세계적 연구를 이끌어온 허원도 교수가 과학기술훈장 웅비장을 수상했다. 허 교수는 분자광유전학 분야를 국내 연구로 개척하고, 뇌졸중·파킨슨병·우울증 등 뇌 질환 치료 기술 개발에 기여해왔다. 신병하 교수는 태양전지 및 광전자 소재·소자 분야에서 20년 이상 축적된 연구 성과와 고효율 소자 개발 공로로 과학기술훈장 도약장을 수상했다.
신진우 교수는 세계적 수준의 AI 및 전산학 연구 성과와 더불어 로봇 기업과의 협력을 통해 국내 피지컬 AI 산업 활성화에 기여한 공로로 홍조근정훈장을 받았다. 장영재 교수는 지역·대학·연구기관 협력을 기반으로 한 제조 피지컬 AI 실증 체계를 구축하고, 세계 최초 로봇운영 플랫폼인 ‘카이로스’ 개발을 통해 제조 혁신 및 지역 균형발전에 기여한 성과를 인정받아 홍조근정훈장을 수상했다. 정송 교수는 국내 최초로 설립된 AI대학원의 원장으로서, 인공지능 분야 고급 인재 양성과 학문적 기반 확립에 기여한 공로로 홍조근정훈장을 수상했다.
또한 김경민 교수는 열과 전기를 동시에 활용하는 고차원 두뇌모사 컴퓨팅 기술을 세계 최초로 개발하여 차세대 반도체 원천기술 확보 및 국제적 학술 성과에 기여하여 과학기술포장을 수상했다. 문수복 교수는 컴퓨터 네트워크 성능 측정, 온라인 소셜 네트워크 분석, 초고성능 네트워크 시스템 분야에서 탁월한 연구 성과와 함께 양성평등 증진에 기여한 공로로 과학기술포장을 수상하였다. 김주영 교수는 창업기업인 ㈜하이퍼엑셀 대표이사로서 LLM 추론 특화 AI 반도체 ‘LPU’를 개발해 GPU 중심 AI 인프라의 한계를 극복하고, 고효율·저전력 AI 시스템 구현에 기여한 공로로 정보통신 유공 산업포장을 수상했다.
박인규 교수는 초저전력 가스센서 및 스마트 헬스케어용 의료 다중센서 원천기술을 세계 최초로 개발하고 실용화를 선도한 공로로 대통령표창을 수상했고, 김택수 교수는 최첨단 박막소재의 기계적 물성 측정 및 향상 기술을 세계적으로 선도하며 반도체 및 디스플레이 산업 발전에 기여한 공로로 국무총리표창을 수상했다.
이번 기념식은 21일 한국과학기술회관 국제회의실에서 개최됐으며, 과학기술·정보통신 진흥에 기여한 유공자 164명을 대상으로 포상이 수여됐다. 이 가운데 148명에게 현장 시상이 이뤄졌으며, 수상 규모는 훈장 36명, 포장 22명, 대통령표창 47명, 국무총리표창 59명이다.
2026.04.22
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조수미 초빙석학교수, 삼성호암상 예술상 수상
우리 대학 문화기술대학원 조수미 초빙석학교수가 ‘2026 삼성호암상 예술상’ 수상자로 선정됐다.
세계적인 소프라노 조수미 교수는 40여 년간 세계 최정상 무대에서 활동하며 한국 성악의 위상을 높이고, 음악을 통한 국제 교류와 평화 메시지 확산에 기여한 공로를 인정받았다. 뉴욕 메트로폴리탄 오페라, 빈 국립오페라 등 세계 유수의 오페라 극장에서 주역으로 활약했으며, ‘조수미 국제 성악 콩쿠르’ 창설과 유네스코 평화예술인 활동 등으로도 잘 알려져 있다.
2021년에 우리 대학 문화기술대학원에 임용된 조수미 교수는 2024년 명예과학기술학 박사 학위를 받았다. ‘조수미 공연예술연구센터’를 설립해 인공지능(AI) 기반 음악 연구를 자문하며, AI 피아니스트 반주, 자동 가사 추적, 가창 합성 등 첨단 기술이 접목된 새로운 공연을 선보였다.
또한 KAIST 구성원을 대상으로 특별 강연과 토크 콘서트를 통해 세계 무대 경험을 공유하고, 예술과 과학기술의 융합 가능성에 대한 통찰을 전달해왔다. 2022년에는 KAIST 교가를 직접 편곡한 ‘I’m a KAIST’를 발표하며 학교에 대한 남다른 애정을 표현하기도 했다.
호암재단은 4월 1일 조수미 교수를 포함한 총 6명의 삼성호암상 수상자를 발표했다. 삼성호암상은 1991년 제정된 이후 학술·예술·사회 각 분야에서 탁월한 업적을 통해 인류 발전과 삶의 질 향상에 기여한 인물에게 수여되는 권위 있는 상으로, 국내외 석학들로 구성된 심사 및 자문위원단의 엄격한 심사를 거쳐 수상자를 선정한다. 시상식은 오는 6월 1일 개최되며, 수상자에게는 상장과 메달, 상금 3억 원이 수여된다.
2026.04.01
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조예현·조석주 박사과정, ‘제4회 원익 차세대 공학도상’ 우수상 수상
한국공학한림원이 주관하는 제4회 원익 차세대 공학도상에서 우리 대학 조예현 전기및전자공학과 박사과정(전기및전자공학과 이현주 지도교수)과 조석주 기계공학과 박사과정(기계공학과 박인규 지도교수)학생이 우수상을 수상하였다.
전기및전자공학과 조예현 학생은 초음파 뇌 자극 기술에 MEMS 및 바이오 신호측정 기술을 융합해 뇌 기능을 정밀하게 조절하고 관찰할 수 있는 시스템을 개발한 공로를 인정받았다. 국내 초음파 뇌 자극 연구의 선두 주자로서 SCI(E)급 학술지에 제1저자로 논문 6편을 게재하는 등 차세대 뇌 공학 발전에 크게 기여하고 있다.
조예현 학생은 “지도교수님과 동료들, 그리고 늘 지지해 주신 가족 덕분에 얻은 결과”라며 “공학적 혁신이 임상과 산업 현장에 직접 닿을 수 있도록 기본에 충실한 연구를 지속하겠다”라고 소감을 밝혔다.
함께 우수상을 받은 기계공학과 조석주 학생은 만성 상처 및 대사 질환 관리를 위한 나노·마이크로 공정 기반 무선 다종 센싱 시스템을 개발해 주목받았다. 현재까지 관련 기술로 25편의 SCI(E)급 논문을 게재하며, 차세대 헬스케어 센서 플랫폼 분야의 기술 혁신을 주도하고 있다는 평가를 받는다.
조석주 학생은 무선 다중 센싱 시스템 개발로 헬스케어 분야의 혁신을 이끌고 있다. 조석주 학생은 “연구자로서 꿈꿔왔던 상을 받게 되어 보람과 책임감을 동시에 느낀다”라며 “사회에 의미 있는 가치를 창출하는 연구자로 성장하기 위해 초심을 잃지 않고 노력하겠다”라고 전했다.
‘원익 차세대 공학도상’은 소재·부품·장비 분야에서 창의적이고 도전적인 공학도를 발굴하여, 사회 문제 해결에 기여하는 엔지니어로 육성하기 위해 수여되는 상이다. 시상식은 지난 3월 10일 서울 그랜드 워커힐 호텔에서 개최되었다.
2026.03.31
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전기및전자공학과 이동원 학생팀, 제2회 글로벌 퀀텀 AI 경진대회 대상 수상
우리 대학 전기및전자공학과 석사과정 이동원, 김경준, 양자대학원 석박통합과정 한재훈 학생으로 구성된 ‘양자조림팀’이 양자 컴퓨팅 전문 기업 노르마(NORMA)가 주최·주관한 ‘2026 제2회 글로벌 퀀텀 AI 경진대회’에서 대상의 영예를 안았다.
이번 대회는 양자 클라우드 서비스 활용 경험을 확대하고 차세대 양자 인공지능 인재를 발굴하기 위해 마련된 글로벌 규모의 경진대회다. 대회는 지난해 12월 17일 고려대학교 하나스퀘어에서 열린 예선 개회식을 시작으로 약 70여 일간 진행됐으며, 지난달 27일 노르마 본사에서 열린 시상식을 통해 최종 수상팀이 발표됐다.
이번 경진대회에는 전 세계 대학생, 개발자, 연구자 등 양자 기술 분야 인재들이 참가해 높은 관심을 보였다. 예선에는 총 137개 팀이 참가했으며, 이 가운데 상위 10개 팀이 본선에 진출해 약 13.7대 1의 경쟁률을 기록했다.
본선에서는 QCBM(Quantum Circuit Born Machine) 모형을 활용한 생성형 문제 4개가 출제됐다. 참가자들은 양자 머신러닝의 한계를 보완하기 위해 고전적 기법을 결합한 양자·고전 하이브리드 생성형 AI 모델을 설계하고 성능을 검증하는 과제를 수행했다. 특히 마지막 문제에서는 글로벌 양자 컴퓨팅 기업 리게티 컴퓨팅(Rigetti Computing)의 실제 양자 처리 장치(QPU)를 활용해 제안한 방법을 검증하는 기회도 제공됐다.
평가자와 참가자가 서로 공개되지 않는 더블 블라인드 방식으로 심사가 이뤄져 공정성과 신뢰성을 높였다.
대상을 수상한 KAIST 양자조림팀은 “이번 대회를 통해 양자 AI 분야의 연구 가능성을 더욱 깊이 탐구할 수 있었다”며 “앞으로도 지속적인 연구와 도전을 통해 양자 기술 발전에 기여하고 싶다”고 수상 소감을 밝혔다.
2026.03.09
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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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