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AI 에이전트의 ‘숨은 전력 비용’ 세계 최초 규명
AI가 스스로 생각하고 행동하는 ‘AI 에이전트' 시대가 열리면서 데이터센터의 전력 소비가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 우리 대학 연구진이 세계 최초로 AI 에이전트의 계산 비용과 에너지 소비를 분석한 결과, 기존 생성형 AI보다 질문 한 건당 최대 136.5배 많은 에너지를 사용하는 것으로 나타났다. 이번 연구는 AI 시대의 경쟁력이 모델 성능을 넘어 데이터센터와 전력 인프라의 효율성으로 확대되고 있음을 보여준다.
우리 대학은 전기및전자공학부 유민수 석좌교수 연구팀은 AI 에이전트가 실제 서비스 환경에서 얼마나 많은 계산 자원과 전력을 사용하는지를 세계 최초로 체계적으로 분석했다고 5일 밝혔다.
최근 챗GPT(ChatGPT)와 같은 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model·사람의 언어를 이해하고 글을 생성하는 인공지능 모델) 기반 어플리케이션은 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 스스로 계획을 세우고, 인터넷 검색이나 계산기, 코드 실행 등 다양한 외부 도구를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 AI 에이전트(AI Agent·여러 도구를 스스로 활용해 목표를 수행하는 차세대 인공지능) 로 빠르게 발전하고 있다.
이러한 AI 에이전트는 소프트웨어 개발, 연구, 업무 자동화 등 다양한 분야에서 활용이 확대되고 있지만, 이를 실제 운영하기 위해 얼마나 많은 전력과 비용이 필요한지는 거의 알려져 있지 않았다.
연구팀은 AI 에이전트를 단순한 프로그램이 아니라 데이터센터의 서버와 GPU(Graphics Processing Unit·대규모 AI 계산을 수행하는 고성능 반도체) 가 지속적으로 처리해야 하는 새로운 형태의 작업인 워크로드(Workload·컴퓨터가 수행해야 하는 전체 계산 작업) 로 정의하고, 실제 실행 과정에서 발생하는 계산량과 에너지 소비를 분석했다.
분석 결과, AI 에이전트는 기존의 단계별 추론(Chain-of-Thought, CoT·AI가 사람처럼 생각 과정을 하나씩 전개하며 답을 찾는 방식)과 달리 반복적으로 여러 차례 대형 언어 모델 호출(LLM Invocation·AI가 언어 모델에 새로운 판단이나 답변 생성을 요청하는 계산 과정)을 수행하는 것으로 나타났다.
이처럼 언어 모델을 반복적으로 호출하면서 응답 시간도 크게 증가했다. AI 에이전트의 답변 시간은 최대 153.7배 늘어났으며, 외부 도구가 작업을 수행하는 동안 GPU는 전체 실행 시간의 최대 54.5% 를 아무 계산도 하지 못한 채 대기하는 것으로 분석됐다. 즉, AI가 더 복잡한 일을 수행할수록 고가의 GPU를 충분히 활용하지 못하는 새로운 비효율이 발생하는 것이다.
연구팀은 AI 에이전트가 사용하는 전력도 데이터센터 규모에서 분석했다. 현재 상용 AI 서비스 수준인 700억 개의 매개변수(파라미터, Parameter·AI가 학습한 지식과 능력을 저장하는 값) 를 가진 대형 언어 모델을 사용하는 AI 에이전트는 질문 한 건을 처리하는 데 평균 348.41와트시(Wh·전기를 얼마나 사용했는지를 나타내는 에너지 단위) 의 전력을 소비했다. 이는 기존 생성형 AI의 단순 질의응답 방식보다 136.5배 높은 수준이다.
또한 하루 137억 건의 AI 에이전트 요청이 발생하는 미래 환경을 가정해 분석한 결과, 데이터센터 전력 수요는 약 198.9기가와트(GW·국가 단위 전력망에서 사용하는 매우 큰 규모의 전력 용량) 에 이를 것으로 추정됐다. 이는 현재 세계 각국이 추진 중인 수 기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 크게 뛰어넘는 수준이며, 미국 전체 평균 전력 소비량의 약 절반에 해당하는 규모다.
이번 연구는 AI 시대의 경쟁력이 '더 똑똑한 AI'에서 '더 효율적인 AI'로 옮겨가고 있음을 보여준다. 앞으로는 AI 모델만 발전시키는 것이 아니라 AI 반도체, 데이터센터, 전력 인프라를 함께 최적화하는 '공동 설계(Co-design)'가 필수 전략이 될 것으로 기대된다. 이는 AI 서비스의 운영 비용을 낮추고, 지속가능한 AI 인프라를 구축하는 핵심 기술이 될 전망이다.
유민수 석좌교수는 “이번 연구는 단순히 AI가 더 똑똑해지는 것을 넘어, 그 지능을 구현하고 유지하기 위해 얼마나 많은 전력과 비용이 필요한지를 정량적으로 제시한 첫 사례”라며, “향후 AI 에이전트가 보편화되는 시대에는 AI 데이터센터 인프라 뿐만 아니라 AI 에이전트 모델과 전력 인프라까지 통합적으로 공동 설계(co-design)하여 최적화하는 접근이 더욱 중요해질 것”이라고 밝혔다. 이어 “이를 통해 최종 사용자가 AI 서비스를 활용하는 데 소요되는 비용을 획기적으로 절감하고, 동시에 지속가능한 AI 인프라를 구축하기 위한 연구와 투자가 필수적”이라고 강조했다.
이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 김지인 박사과정 학생이 제1저자로 수행했으며, 컴퓨터 시스템 설계 분야 최고 권위 국제학회인 32회 IEEE HPCA(International Symposium on High-Performance Computer Architecture)에서 지난 2월 발표됐다. 연구팀은 논문에서 활용한 AI 에이전트 구현 기술과 벤치마크(Benchmark·AI 성능을 객관적으로 비교·평가하기 위한 표준 시험 환경)를 오픈소스로 공개해 전 세계 연구자들이 후속 연구에 활용할 수 있도록 했다.
※ 논문명 : The Cost of Dynamic Reasoning: Demystifying AI Agents and Test-Time Scaling from an AI Infrastructure Perspective
※ 오픈소스 : https://github.com/VIA-Research/AgentBench
※ 논문 링크: https://doi.org/10.1109/HPCA68181.2026.11408569
본 연구는 정보통신기획평가원(IITP)의 SW스타랩(Starlab), AI 반도체를 활용한 K-클라우드기술개발사업, AI 반도체 기반 데이터센터 고도화 선도기술개발사업 및 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
2026.07.06
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BIO USA 2026서 첫 단독관 운영...바이오 딥테크 기업 선보여
우리 대학은 오는 6월 22일(월)부터 미국 샌디에이고에서 개최되는 세계 최대 규모의 바이오산업 컨벤션 행사인 ‘BIO International Convention 2026(이하 BIO USA 2026)’에 참가해 ‘KAIST 전시관’을 처음으로 운영하고 바이오 딥테크 기술 경쟁력을 글로벌 시장에 알린다고 19일 밝혔다.
지난해 미국 보스턴에서 열린 BIO USA 2025에 참가해 대학 보유 바이오 혁신기술을 선보인 데 이어, 올해는 대학 보유 유망 바이오 기술과 교원창업기업의 혁신 기술을 대거 소개할 예정이다. 특히 KAIST는 BIO USA 참가 이래 처음으로 대학 단독 전시관인 ‘KAIST 전시관’을 운영하며, 우리 대학의 우수한 바이오 원천기술과 사업화 성과를 글로벌 시장에 직접 선보인다.
최근 글로벌 바이오 투자 환경이 선별 투자 중심으로 재편되는 가운데, KAIST 교원창업기업들의 기술 사업화가 본격화되면서 글로벌 시장 진출에 대한 기대도 높아지고 있다. 우리 대학은 이번 전시관 운영을 통해 대학이 보유한 원천기술과 교원창업기업의 혁신 기술을 글로벌 제약사와 투자자들에게 적극 알리고, 실질적인 사업화 및 파트너십 기회를 확대할 계획이다.
이번 KAIST 전시관에는 KAIST 교원이 창업한 바이오·딥테크 분야 유망 기업 5개사가 참여한다. 이들은 신약개발 초기 단계의 성공 가능성을 높이고 비용과 기간을 혁신적으로 단축할 수 있는 AI 플랫폼, 시스템생물학 기반 분석 기술, 차세대 RNA 플랫폼 등 차세대 바이오 산업을 이끌 핵심 기술을 선보일 예정이다.
참가 기업은 ▲나노이지스(대표 임성갑) ▲토르 테라퓨틱스(대표 송민호) ▲히츠(대표 김우연) ▲바이오리버트(대표 조광현) ▲라이보텍(대표 김윤기) 등 총 5개사다.
나노이지스는 세계 최초 가시아메바 멸균 코팅 기술을 기반으로 안전성과 편의성을 높인 콘택트렌즈 플랫폼을 개발하고 있다. 가시아메바는 심각한 각막염을 유발할 수 있는 미생물로, 나노이지스는 이를 효과적으로 제거할 수 있는 독자적인 코팅 기술을 보유하고 있다.
토르 테라퓨틱스는 암 악액질 환자의 생존율 향상을 목표로 GFRAL 표적 세계 최초 계열(First-in-Class) 항체 치료제를 개발 중이다. 악액질은 암 환자에게 나타나는 심각한 체중 감소와 근육 손실 증상으로, 토르 테라퓨틱스는 이를 유발하는 신호전달 경로를 차단하는 혁신 치료제를 개발하고 있다.
히츠는 AI 기반 신약개발 플랫폼 ‘하이퍼랩(HyperLab)’을 통해 가상탐색부터 후보물질 최적화까지 신약개발 전 과정을 지원하고 있다. 연구자가 실험실에서 수행하던 신약 후보물질 탐색 과정을 인공지능으로 자동화해 개발 기간과 비용을 크게 줄일 수 있는 것이 특징이다.
바이오리버트는 시스템생물학과 인공지능을 결합한 디지털 트윈(Digital Twin) 플랫폼을 기반으로 신약 타깃과 바이오마커를 탐색하는 기술을 선보인다. 디지털 트윈은 실제 인체의 질병 상태를 컴퓨터상에 구현한 가상 모델로, 신약 개발 과정의 효율성과 정확성을 높일 수 있다.
라이보텍은 선형 메신저 리보핵산(linear mRNA), 원형 리보핵산(circular RNA), 자기증폭 리보핵산(self-amplifying RNA, saRNA)을 아우르는 차세대 RNA 백신·치료제 플랫폼을 개발하고 있다. RNA는 체내에서 특정 단백질을 만들도록 지시하는 유전정보 전달 물질로, 라이보텍은 기존 mRNA 기술을 넘어 효능과 지속성을 높인 차세대 RNA 기술을 기반으로 백신과 치료제를 개발하고 있다.
우리 대학의 5개 창업기업은 행사 기간 동안 KAIST 전시관을 거점으로 글로벌 시장 진출을 위한 파트너링 활동에 나선다. 특히 일부 기업은 머크(Merck), 일라이 릴리(Eli Lilly), 다이이찌산쿄(Daiichi Sankyo) 등 글로벌 빅파마를 비롯해 해외 주요 벤처캐피탈(VC)과의 1:1 비즈니스 미팅을 사전에 확정하며 실질적인 협력 성과에 대한 기대를 높이고 있다.
이건재 KAIST 기술가치창출원장은 “BIO USA는 글로벌 제약사와 투자기관, 연구기관이 한자리에 모이는 세계 최대 바이오 비즈니스 행사”라며 “올해 처음 운영하는 KAIST 전시관과 KAIST NIGHT를 통해 KAIST의 우수한 플랫폼 기반 바이오 기술과 교원창업 성과를 세계 시장에 알리고, 실질적인 기술사업화와 글로벌 파트너십 성과로 이어질 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.
우리 대학은 전시회 기간 중인 6월 22일(월) 글로벌 네트워크 확대와 협력 기반 마련을 위한 ‘KAIST NIGHT’ 행사도 현지에서 개최한다. KAIST NIGHT는 글로벌 제약사, 투자기관, 연구자 및 산업계 관계자들을 초청해 KAIST의 우수 기술과 교원창업기업을 소개하고 후속 협력 및 사업화 논의를 촉진하기 위한 네트워킹 행사다.
이번 행사에는 KASBP(재미한인제약인협회), KDDF(국가신약개발재단), KSEA(재미한인과학기술자협회), 한국제약바이오협회, 오송바이오진흥재단 등 국내외 바이오·제약 분야 주요 기관 관계자들이 참석할 예정이다. KAIST는 이를 통해 글로벌 산학연 협력 네트워크를 강화하고 참가 기업들의 성공적인 해외 시장 진출을 적극 지원할 계획이다.
한편 우리 대학은 바이오·헬스케어 분야를 미래 성장동력으로 육성하며 연구성과의 기술사업화와 교원창업을 적극 지원하고 있다. 이번 BIO USA 2026 참가를 통해 대학의 우수 연구성과가 글로벌 기술사업화와 투자 유치, 공동연구 등 실질적인 성과로 이어질 수 있도록 지원을 확대해 나갈 계획이다.
한편 우리 대학은 현재 35개의 바이오 분야 교원창업기업을 배출했으며, 최근 3년간 24건의 바이오 기술이전계약(총 계약금액: 33억)을 성사시키는 등 연구성과의 사업화를 적극 추진하고 있다. 대표적 세계적 수준의 기술사업화 성과로는 이정호 KAIST 의과학대학원 교수가 창업한 소바젠은 최근 이탈리아 안젤리니 파마와 총 5억 5,000만 달러 규모의 기술이전 계약을 체결하며 국내 바이오 연구의 글로벌 경쟁력을 입증한 바 있다.
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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리튬 금속 배터리 ‘망가지는 순간’ 첫 포착...전기차 주행거리 늘릴 핵심 단서
전기차 주행거리와 배터리 수명을 동시에 늘릴 수 있는 핵심 단서가 나왔다. 우리 대학 연구진이 리튬 금속 배터리의 열화가 시작되는 순간을 나노 수준(머리카락 굵기의 약 10만 분의 1)에서 직접 관찰하며, 성능 저하의 근본 원인을 밝혀냈다. 차세대 배터리 상용화를 앞당길 중요한 전환점으로 평가된다.
우리 대학은 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 차세대 배터리 핵심 부품인 리튬 금속 음극(Lithium Metal Anode)의 열화 메커니즘을 규명했다고 10일 밝혔다.
리튬 금속은 기존 배터리보다 에너지 밀도가 월등히 높아 ‘꿈의 배터리 소재’로 불리지만, 충·방전을 반복할수록 성능이 급격히 떨어지는 문제가 상용화의 가장 큰 걸림돌로 꼽혀왔다. 특히 리튬이 불규칙하게 쌓이거나 떨어져 나가며 전기적으로 단절된 ‘죽은 리튬(dead lithium)’이 형성되면 배터리 성능 저하는 물론 안전성 문제까지 초래할 수 있다.
연구팀은 배터리 내부를 실시간으로 관찰할 수 있는 실시간 전기화학 원자힘현미경(in situ EC-AFM)을 활용해 리튬이 쌓이고(도금) 사라지는(탈리) 전 과정을 직접 추적했다. 그 결과, 리튬 반응이 표면 전체에서 균일하게 일어나는 것이 아니라 특정 위치에서 선택적으로 발생한다는 사실을 확인했다.
특히 표면이 거칠거나 구멍이 많은 다공성(porous) 영역에서는 리튬이 떨어져 나갈 때 빈 공간이 쉽게 형성됐고, 이로 인해 리튬이 전기적으로 고립되는 ‘죽은 리튬’이 만들어지는 것으로 나타났다. 이러한 현상은 배터리 성능을 급격히 저하시키는 직접적인 원인으로 작용한다.
이번 연구는 리튬 금속 배터리가 어디에서, 어떻게 손상되는지를 실험적으로 규명했다는 데 의미가 있다. 더 나아가 리튬이 처음 형성되는 ‘초기 표면 형상(initial morphology)’이 배터리의 장기 수명을 좌우하는 핵심 변수임을 입증했다.
이에 따라 향후 리튬이 형성되는 표면을 균일하고 정밀하게 제어할 경우, 배터리 수명과 안정성을 획기적으로 개선할 수 있을 것으로 기대된다. 전기차 주행거리 증가와 장수명 배터리 개발을 동시에 실현할 수 있는 설계 방향을 제시한 셈이다.
홍승범 교수는 “이번 연구는 배터리 성능 저하의 원인을 나노 수준에서 직접 확인했다는 점에서 의미가 크다”며 “보다 오래가고 안전한 차세대 배터리 개발을 위한 중요한 기반이 될 것”이라고 밝혔다.
이번 연구는 신소재공학과 김성현 박사과정 연구원이 제1저자로 참여했으며, 신소재·화학·화학공학 분야의 국제적 권위 학술지인 ‘에이시에스 에너지 레터스(ACS Energy Letters)’에 2026년 2월 24일자로 게재되었고, 표지논문으로 선정되었다.
※ 논문 제목: Spatially Selective Lithium Plating and Stripping in Lithium Metal Anodes, DOI: https://doi.org/10.1021/acsenergylett.6c00122
한편, 본 연구는 LG에너지솔루션과 과학기술정보통신부 재원으로 한국연구재단의 미래개척융합과학기술개발사업(RS-2023-00247245) 지원을 받아 수행됐다.
2026.05.11
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모터 없이 1초 이내 굽혀지는 로봇손 구동기술 나왔다
우주 구조물과 로봇 팔에는 가볍고 반복적으로 움직일 수 있는 구동 장치가 필요하지만, 기존 모터 기반 시스템은 무겁고 구조가 복잡해 한계가 있다. 우리 대학 연구진은 1초 이내에 빠르게 작동하면서도 모터 없이 스스로 움직이는 스마트 소재 기반 구동 기술을 개발해, 로봇 팔과 우주 구조물 등 차세대 로봇·우주 장비 구현 가능성을 제시했다.
우리 대학은 기계공학과 김성수 교수 연구팀이 별도의 복잡한 기계장치 없이도 열과 같은 외부 자극에 반응해 스스로 형태를 바꾸고 다시 원래 상태로 돌아올 수 있는 ‘가역적 자가 변형(Self-shape change)’이 가능한 ‘양방향(Two-way) 형상 기억물질 기반 하이브리드 스마트 액추에이터’를 개발했다고 22일 밝혔다.
연구팀은 형상기억합금(Shape Memory Alloy, SMA)과 형상기억고분자(Shape Memory Polymer, SMP)를 결합해 두 소재의 장점을 동시에 활용할 수 있는 하이브리드 복합재 액추에이터를 설계했다. 형상기억합금은 열을 가하면 원래 형태로 돌아가는 금속 소재이며, 형상기억고분자는 열이나 외부 자극에 따라 형태가 변하는 고분자 소재다.
기존 형상기억 소재는 한 번 변형되면 원래 상태로 돌아오지 못하거나(단방향, One-way), 회복 속도가 매우 느리다는 한계가 있었다. 또한 금속 합금과 고분자 소재는 강도가 달라 반복적으로 사용할 경우 원래 형태로 정확히 복원되지 않는 문제도 있었다.
이를 해결하기 위해 연구팀은 소재와 구조를 함께 개선했다. 먼저 형상기억고분자의 화학 조성을 조절하고 탄소섬유로 보강해 소재를 더 단단하게 만들었다. 또한 액추에이터에 줄자처럼 휘어지는 ‘테이프 스프링(Tape spring)’ 형태의 구조를 적용했다. 이 구조는 변형 과정에서 에너지를 저장했다가 순간적으로 방출하는 ‘스냅-스루(Snap-through)’ 현상을 만들어 움직임의 속도와 정확도를 높여준다.
그 결과, 개발된 액추에이터는 열을 가하면 굽혀지고 온도가 내려가면 다시 펴지는 완전한 양방향 구동을 구현했다. 또한 기존 기술보다 변형 범위가 크게 늘어나 거의 100%에 가까운 초기 형상 복원률을 보였으며, 원래 형태로 돌아오는 속도도 크게 향상돼 복잡한 제어 없이도 반복적으로 작동할 수 있음을 확인했다.
이번 연구에서 개발한 형상기억 액추에이터는 양방향 변형이 가능하면서도 1초 이내의 빠른 변형 속도(Sub-second actuation)와 높은 전개 정확도를 동시에 구현했다는 점에서 의미가 크다. 이는 형상기억 소재 기반 구동 기술의 실용 가능성을 크게 높인 성과로 평가된다.
김성수 교수는 “이번 연구는 소재의 물성적 한계를 독창적인 구조 설계를 통해 극복하고, 형상기억 액추에이터의 성능을 한 단계 끌어올린 결과”라며 “향후 반복적인 그리핑 동작이 필요한 로봇 손(Gripper)이나 우주용 전개 구조물(Deployable structure) 등 다양한 응용 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
강다정 박사과정이 제 1저자로 참여한 이번 논문은 국제 학술지 와일리(Wiley)사가 발행하는 ‘어드벤스드 펑셔널 머티리얼스(Advanced functional materials)’에 2026년 1월 19일자 온라인 게재되었으며, 그 우수성을 인정받아 2026년 3월 'Advanced Functional Materials'의 Front Cover로 채택되었다.
※ 논문명 : Two-Way Shape Memory Alloy and Polymer Composite Hybrid Smart Actuator With High Speed, Accuracy, and Reversible Deformation, DOI: https://doi.org/10.1002/adfm.202528863
※ 저자 정보 : 강다정 (KAIST, 제1 저자), 박성연 (KAIST, 공저자), Yitro Samuel Aditya (KAIST, 공저자), 이하은 (KAIST, 공저자), 김원빈(KAIST, 공저자), 배상윤 (KAIST, 공저자), 김성수 (KAIST, 교신저자)
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 한국연구재단-나노 및 소재기술개발사업의 지원 (과제번호 RS-2024-00450477), 한국연구재단-국가반도체연구실지원핵심기술개발사업(과제번호 RS-2023-00260461)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.03.23
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학생 창업가 정인서,‘포용적 AI’인재 양성에 10억 원 기부
우리 대학은 융합인재학부 재학생(학사과정)이자 글로벌 뮤직테크 스타트업 ㈜엠피에이지(MPAG)의 대표인 정인서(28) 학생이‘포용적 AI’인재 양성을 위해 10일 발전기금 10억 원을 기탁했다고 11일 밝혔다. 포용적 AI 인재는 장애인과 기술 취약계층 등 사회적 약자까지 AI 기술의 혜택을 누릴 수 있도록 연구·개발하는 전문가를 의미한다.
정인서 학생은 재학 중 창업과 연구 활동을 병행하며 ‘기술을 통한 사회 문제 해결’에 매진해 온 학생 창업가다. 그는 융합인재학부 가현욱 지도교수와 함께 기술이 소외된 이들을 어떻게 보듬을 수 있을지에 대해 꾸준히 연구해 왔다.
청각장애인을 위한 소프트웨어 연구, 미디어에서 언어적 지원이 필요한 사용자를 위한 연구, 시청각 장애인을 위한 양방향 소통 보조공학 기기 연구 등은 국내외 학회에서 주목을 받았으며, KAIST 명의로 여러건의 특허 출원이라는 값진 결실로 이어졌다.
그는 글로벌 뮤직테크 스타트업 (주)엠피에이지(MPAG)를 창업해 글로벌 400만 명 이상의 회원을 보유한 악보 판매 플랫폼 및 AI 음악 교육서비스를 운영하며, 시각장애인을 위한 점자 악보 제공 기능도 개발하고 있다.
이번 기부금은 이번에 신설된 KAIST AI 대학 내에 장애인 및 기술·사회 취약계층을 위한 ‘AI 활용 재활보조공학(Assistive Technology)’ 석·박사 교육연구 프로그램 설립에 사용될 예정이다.
해당 프로그램은 장애인 및 기술 취약계층을 위한 AI 기반 재활보조기술 연구를 수행하고 관련 분야 석·박사 인재 양성하며 포용적 기술 생태계 구축 등을 목표로 한다. 해당 학위 프로그램에서는 이 분야 전문가인 가현욱 교수가 운영 및 지도를 맡아 연구의 연속성과 전문성을 높일 계획이다.
정인서 학생은 “AI 기술이 비약적으로 발전하는 지금, 그 혜택이 장애인과 기술 취약계층까지 닿는 ‘포용적 AI’로의 확장이 반드시 필요하다”며 “정규 대학원 과정을 통해 이 분야의 인재들이 늘어나고, KAIST의 전문적인 AI 연구 역량이 그 마중물이 될 것이라고 확신한다”고 강조했다.
정인서 학생의 기부는 이번이 처음이 아니다. 그는 2024년과 2025년 발전재단을 통해 기부했으며, 올해 10억 원을 추가로 기탁했다. 2024년 기부금은 융합인재학부 후배들의 창의적 아이디어 구현을 위한 ‘창의공작실’ 조성에 사용됐으며, 2025년 기부금은 전산학부에 활용됐다.
이광형 총장은 “학생 신분으로 창업의 결실을 모교의 미래와 사회적 가치 실현을 위해 기부한 정인서 학생의 결단은 KAIST 구성원 모두에게 큰 귀감이 된다”며 “기부자의 뜻을 살려 기술의 혜택이 사회 전반으로 확산될 수 있도록 포용적 AI 인재 양성에 최선을 다하겠다”고 말했다.
2026.03.11
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세계 최고 DB 통합기술로 진짜 똑똑한 AI 에이전트 현실로
기업들은 오랫동안 데이터를 관리하는 데 관계형 데이터베이스(DB)를 써왔다. 하지만 거대 AI 모델 활용이 늘면서, 이제는 그래프 DB와의 통합 운영이 요구된다. 그러나 이 과정에서 비용 부담, 데이터 불일치, 복합 질의 처리의 어려움 같은 한계가 드러난다. 우리 연구진은 이 같은 문제를 단번에 해결할 수 있는 차세대 그래프-관계형 DB 시스템 개발에 성공했으며, 곧바로 산업 현장에 적용될 것으로 기대된다. 이 기술이 적용되면 AI는 단순 검색을 넘어 복잡한 연결 관계까지 실시간으로 추론할 수 있어, 한층 똑똑한 AI 서비스 구현이 가능해질 것이다.
우리 대학 전산학부 김민수 교수 연구팀이 관계형 DB와 그래프 DB를 완전 통합하여 그래프-관계형 질의를 한층 효율적으로 실행할 수 있는 새로운 DB 시스템 ‘키마이라(이하 Chimera)’를 개발했다고 8일 밝혔다. Chimera는 국제 성능 표준 벤치마크에서 기존 시스템 대비 최소 4배에서 최대 280배 빠른 질의 처리 성능을 입증하며 세계 최고 수준을 기록했다.
기존 관계형 DB와 달리, 그래프 DB는 데이터를 정점(노드)과 간선(연결선)으로 표현하는 구조를 가지고 있어 사람·사건·장소·시간처럼 복잡하게 얽힌 정보를 분석하고 추론하는 데 강점을 지닌다. 이러한 특징 덕분에 최근에는 AI 에이전트, SNS, 금융, 전자상거래 등 다양한 분야에서 활용이 빠르게 확산되고 있다.
이와 함께 관계형 DB와 그래프 DB 간의 복합 질의 처리 수요가 커지면서, 관계형 질의 언어(SQL)에 그래프 질의 기능을 확장한 신규 표준 언어 ‘SQL/PGQ’도 제안됐다.
SQL/PGQ는 기존 데이터베이스 언어(SQL)에 그래프 탐색 기능을 추가한 새로운 표준 언어로, 표(테이블) 형태의 데이터와 사람·사건·장소 등 연결 관계 정보를 한 번에 질의(검색)할 수 있도록 설계됐다. 이를 활용하면 ‘이 사람의 친구의 친구가 어느 회사에 다니는가’와 같은 복잡한 관계도 기존보다 훨씬 간단하게 검색할 수 있다.
문제는 지금까지의 접근 방식이 그래프 탐색을 억지로 조인 연산으로 흉내 내거나, 메모리에 그래프 뷰(view)를 미리 구성해 처리하는 방법에 의존했다는 점이다. 전자의 경우 탐색 단계가 깊어질수록 성능이 급격히 떨어지고, 후자의 경우 데이터 규모가 조금만 커져도 메모리 부족으로 실행이 실패한다. 또 원본 데이터 변경이 뷰에 즉시 반영되지 않아 데이터 최신성이 떨어지고, 관계형 결과와 그래프 결과를 따로 결합해야 하는 비효율이 뒤따랐다.
우리 대학 연구팀이 개발한 ‘Chimera(키마이라)’는 이러한 한계를 근본적으로 해결했다. 연구팀은 데이터베이스의 저장 계층과 질의 처리 계층을 모두 새롭게 설계했다.
연구팀은 우선 그래프 전용 저장소와 관계형 데이터 저장소를 함께 운영하는 ‘듀얼 스토어 구조’를 도입했다. 여기에 그래프 탐색과 관계형 연산을 동시에 처리하는 ‘탐색-조인 연산자’를 적용해, 복잡한 연산을 단일 체계에서 효율적으로 실행할 수 있도록 했다. 덕분에 Chimera는 데이터 저장부터 질의 처리까지 전 과정을 하나로 통합한 세계 최초의 그래프-관계형 DB 시스템으로 자리매김했다.
그 결과, 국제 성능 표준 벤치마크인 ‘LDBC Social Network Benchmark(SNB)’에서 기존 시스템 대비 최소 4배에서 최대 280배 빠른 성능을 기록하며 세계 최고 수준을 입증했다.
그래프 데이터의 규모가 아무리 커져도 메모리 부족으로 인한 질의 실패가 발생하지 않으며, 뷰를 사용하지 않기 때문에 데이터 최신성 측면에서도 지연 문제가 없다.
김민수 교수는 “데이터 간 연결 관계가 갈수록 복잡해지는 만큼, 그래프와 관계형 DB를 아우르는 통합 기술의 필요성이 커지고 있다”며 “Chimera는 이 문제를 근본적으로 해결한 기술로, 앞으로 AI 에이전트, 금융, 전자상거래 등 다양한 산업에서 널리 쓰일 것으로 기대한다”고 밝혔다.
이번 연구에는 전산학부 이건호 박사과정이 제1저자로, 김민수 교수의 창업기업 ㈜그래파이의 박정호 엔지니어가 제2저자로 참여했으며, 김 교수가 교신저자를 맡았다.
연구 성과는 지난 9월 1일, 세계적 권위의 데이터베이스 분야 국제학술대회 VLDB에서 발표됐다. 특히 새롭게 개발된 Chimera 기술은 ㈜그래파이가 출시 예정인 벡터-그래프-관계형 DB 시스템 ‘AkasicDB’에 적용돼, ‘RAG 기반 고성능 AI 에이전트(검색 능력을 갖춘 똑똑한 AI 비서)’ 구현을 위한 핵심 기술로 즉각적인 산업적 파급력이 기대된다.
※ 논문제목: Chimera: A System Design of Dual Storage and Traversal-Join Unified Query Processing for SQL/PGQ
※ DOI: https://dl.acm.org/doi/10.14778/3705829.3705845
한편, 이번 연구는 과기정통부 IITP SW스타랩과 한국연구재단 중견과제의 지원을 받아 수행됐다.
2025.09.08
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융합인재학부, 한국 융합교육 혁신..글로벌 성과로 확산
우리 대학 융합인재학부가 교육 혁신을 향한 실험과 실천의 성과를 국내·외에 잇따라 보여주고 있다고 24일 밝혔다.
정재승 융합인재학부장은 지난 6월 27일 홍콩침례대학(Hong Kong Baptist University)에서 열린 ‘태평양 아시아 초학제 교육 정상회의 2025(Pacific Asia Summit on Transdisciplinary Education, PASTE 2025)’에 연사로 초청되어 한국형 융합 교육 모델인 ‘KAIST 융합인재학부의 철학과 성과’를 소개했다.
이번 발표에서 정 교수는 정답 중심 평가, 완벽주의, 경쟁주의에 기반한 기존 교육 시스템은 창의성과 융합적 사고력을 길러내는 데 한계가 있음을 지적하며, KAIST가 이를 극복하고자 2019년 설립한 ‘융합인재학부(School of Transdisciplinary Studies)’의 철학과 운영 사례를 소개했다.
정 교수는 융합인재학부의 교육 철학을 ①폭넓고 통합적인 학문 기반, ②학생 주도 맞춤형 교육, ③창의성과 실행력, ④사회적 책임 의식과 글로벌 시민성, ⑤내적 동기와 호기심 기반 학습 등 다섯 가지로 요약하며, 학생들은 전공 없이 입학해 스스로 학습 계획을 설계하고, 전 학년 P/NR 제도*를 적용해 경쟁보다 성장에 집중할 수 있음을 설명했다.
*P/NR제도: KAIST 융합인재학부를 중심으로 운영되는 비경쟁 기반의 학점 평가 방식으로, 전통적인 A/B/C/Fail 식의 상대평가 대신, P(Pass)/NR(No Record)식으로 성적표에 Fail이 아닌 '기록 없음(NR)'으로 처리되어, GPA에도 반영되지 않음
정 교수는 “KAIST의 이 실험은 ‘지식보다 질문, 구조보다 문화, 경쟁보다 탐구’를 추구하는 새로운 교육 패러다임이며, 학생들이 사회 문제를 기술로 해결하며 학문과 실천을 연결하고 있고, 이는 전 세계 고등교육의 근본적인 방향 전환을 제안하는 모델이 될 수 있다”고 강조했다.
이번 정 교수의 발표는 ‘전통적 교육 체계의 한계를 넘어서는 KAIST의 융합형 인재 양성 실험이 국내를 넘어 세계 교육계에 던지는 새로운 방향성을 조명’하는 계기가 됐다.
KAIST의 융합형 인재 양성을 위한 교육의 성과는 학생들의 학술적 실적으로도 이어지고 있다. 융합인재학부 장형준 학생은 멘토교수인 수리과학과 김재경 교수 연구팀에 속해, 충남대와 기초과학연구원과의 공동연구를 통해 단 하나의 저해제 농도만으로 저해상수를 정확히 추정할 수 있는 획기적인 분석법을 제안하며, 세계적인 학술지인 네이처 커뮤니케이션(Nature Communications)에 공동 제1 저자로 논문을 지난 6월 게재했다.
장형준 학생은 논문에서 제안하는 효율적인 실험 방법론을 개발하고, 이를 잘 활용하도록 도울 수 있는 패키지를 개발하는 등 논문 초안 작성과 동료 평가 과정까지 주도적으로 참여했다. 특히, 수학 및 통계 기반의 분석 모델을 약학 전문가들과 효과적으로 소통하기 위해 발표 방식, 시각적 설명 기법 등을 습득하며, 학제 간 융합 연구의 모범적인 협업 사례를 만들어냈다.
장형준 학생은 “융합인재학부의 멘토교수 제도 덕분에 정기적인 연구 피드백을 받을 수 있었고, 생화학, 계산신경과학 등 중점분야 교과목을 통해 필요한 지식과 분석 방법을 체계적으로 익힐 수 있었다”고 전했다.
이는 학부생이 다학제적 융합 연구에 주도적으로 참여한 성과로, 융합인재학부의 교육이 연구 현장에서도 실질적인 기여를 하고 있음을 보여주는 사례다.
한편, 융합인재학부의 교육 철학은 학생들의 실천적 행보로도 이어지고 있다. 재학 중 창업과 연구 활동을 병행해 온 (주)엠피에이지 창업자인 정인서 학생은 학부 창의공작실 설립을 위해 의미 있는 기부를 실천했다.
학부로부터 받은 배움과 교수진의 지도 등에 대한 감사를 표현하고자 기부를 결정한 정인서 학생은 “기술을 통해 문제를 해결하는 방식과 동시에 사회를 어떻게 바라봐야 하는지를 융합인재학부에서 배웠고, 이러한 배움 덕분에 성장할 수 있었다”며 기부의 배경을 설명했다. 이어 “정재승 학부장님께서 강조하시는 인간과 세상에 대한 깊은 이해는 창업가뿐만 아니라 다양한 진로를 걷는 모든 후배에게도 큰 자산이 될 것”이라며 후배들의 성장을 응원했다.
정인서 학생은 융합인재학부 가현욱 교수와 함께 청각장애인을 위한 소프트웨어 연구를 2년 넘게 수행했다. 기술의 사회적 확장 가능성을 고민하며 수많은 알고리즘 설계와 반복 실험을 거친 이 연구는, 세계적인 재활공학회 ‘캘리포니아 주립대학교 노스리지 캠퍼스 보조기술 컨퍼런스(CSUN Assistive Technology Conference)’에서 발표됐고 KAIST 명의로 특허 출원되는 성과로 이어졌다.
※ 발표 제목: Evidence-Based Adaptive Transcription for Sign Language Users
현재 융합인재학부는 이번 기부를 바탕으로 여름 중 행정분관(N2) 3층 314호에 약 10평(33㎡) 규모의 창의공작실 완공을 목표로 공간 조성과 운영 준비에 속도를 내고 있다. 창의공작실은 다양한 아이디어가 실현되고 구현될 수 있는 실습 중심의 융합 공간으로, 학생들의 창의적 문제 해결 능력과 융합적 사고력을 키우는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다.
이광형 총장은 “KAIST 융합인재학부는 기존 교육의 한계를 뛰어넘어 미래 사회가 요구하는 창의적 문제 해결력과 통합적 사고력을 갖춘 글로벌 인재를 양성하기 위한 혁신의 실험장이자 실천의 현장”이라며, “앞으로도 KAIST는 질문하고 탐구하는 융합형 인재를 키우기 위해 끊임없이 노력하고 교육과 연구의 새로운 패러다임을 제시하는데 앞장설 것”이라고 강조했다.
2025.07.24
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산업디자인학과 '루시' 팀, 'AI 크리에이티브 챌린지' 대상 수상
우리 대학 산업디자인학과 여남규, 오세준, 주하진, 한승희 학생으로 구성된 '루시' 팀이 지난 7월 11일~12일 대전 디자인진흥원 'AI 크리에이티브 챌린지'에서 대상을 수상했다.
산업통상자원부의 지역디자인산업진흥사업 일환으로 진행된 이번 행사에는 대전 지역 6개 대학(목원대·배재대·충남대·한남대·한밭대·KAIST)에서 총 17개 팀 60여 명이 참가하여, ‘바이오헬스’, '첨단반도체', ‘지능형 모빌리티’ 등 지역 특화 기술을 접목한 디자인 솔루션을 완성했다.
참가자들은 아이디어 구상에서 프로토타입 제작, 최종 발표까지 전 과정을 직접 수행하며 실전 경험을 쌓았으며, 삼성전자 고성찬 디자이너· 우리 대학 산업디자인학과 박현준 교수·김은영 홍익대학교 교수가 실무 관점의 조언과 피드백을, 송봉규 BKID 대표·김기현 한국예술종합학교 교수 등 학계·산업계 전문가들이 심사위원으로 참여해 디자인 완성도와 사업화 가능성을 심층 평가했다.
'루시' 팀은 AI 융합 바이오헬스 및 모빌리티 기술을 적용해 화재 시 유독성 연기로 인한 질식 방지를 위해 유리를 흡착 ·절단하는 '인명 구조 드론' 콘셉트를 제안해 심사위원들로부터 기술 이해도 및 사용자 경험 설계 역량을 높이 평가받았다.
이번 챌린지에서 수상한 팀에게는 상장과 함께 국제 디자인 어워드 출품 지원, 지식재산권 출원 및 사업화 연계 등의 후속 지원이 제공될 예정이다.
2025.07.16
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미생물 이용한 플라스틱 환경오염 문제 해결 다가가
여러 친환경 고분자 중에서도 폴리하이드록시알카노에이트(이하 PHA)는 생분해성과 생체 적합성이 뛰어나 토양이나 해양 환경에서도 생분해되며, 식품 포장재나 의료용품 등에 사용되고 있다. 하지만 지금까지 생산된 천연 PHA(natural PHA)는 내구성, 열적 안정성 등 다양한 물성을 충족시키기 어렵고, 생산 농도가 낮아 상업적으로 활용하는 데 한계가 있었다. 우리 대학 연구진이 플라스틱으로 인한 환경오염 문제 해결에 중요한 기술을 개발해 화제다.
우리 대학 생명화학공학과 이영준 박사와 강민주 석사과정생을 포함한 이상엽 특훈교수 연구팀이 시스템 대사공학을 이용해 `방향족 폴리에스터*를 고효율로 생산하는 미생물 균주 개발'에 성공했다고 26일 밝혔다.
*방향족 폴리에스터: 방향족 화합물(벤젠과 같은 특별한 형태의 탄소 고리 구조)을 포함하고 에스터 결합을 가지고 있는 고분자
이번 연구에서는 대사공학을 이용해 대장균 내 방향족 단량체인 페닐 젖산(phenyllactate, PhLA) 생합성 회로의 대사 흐름을 강화하고 대사 회로를 조작해 세포 내부에 축적된 고분자의 분율을 높였으며, 컴퓨터 시뮬레이션을 이용해 PHA 합성 효소의 구조를 예측하고 구조와 기능의 상관관계를 바탕으로 효소를 개량했다.
연구팀은 이후 발효 최적화를 통해 세계 최고 농도(12.3±0.1 g/L)로 폴리(PhLA)를 고효율로 생산하고 30L 규모의 유가식 발효로 성공적으로 폴리에스터를 생산해 산업화 수준 생산의 가능성도 보였다. 생산된 방향족 폴리에스터들은 추후 약물 전달체로서의 가능성과 더불어 향상된 열적 물성, 상업화되고 개선된 기계적 물성을 보여주었다.
연구팀은 비천연 PHA 생산에서 외래 파신(phasin) 단백질*이 경제성, 효율성과 직결되는 세포 내 고분자 축적분율 증가에 중요한 역할을 한다는 것을 입증하고 PHA 합성 효소를 합리적 효소 설계 방법으로 개량했다. 효소의 삼차원 입체 구조를 호몰로지 모델링(비슷한 단백질의 구조를 바탕으로 새로운 단백질의 삼차원 입체 구조를 예측하는 방법)을 통해 예측하고, 이를 분자 도킹 시뮬레이션(단량체가 효소에 잘 결합할 수 있는지 예측하는 시뮬레이션)과 분자 동역학 시뮬레이션(분자들이 시간에 따라 어떻게 움직이고 상호작용하는지 예측하는 시뮬레이션)을 이용해 단량체의 중합 효율이 향상된 변이 효소로 개량했다.
*외래 파신 단백질: 파신은 PHA 생산과 관련된 단백질로 작은 입자(granule) 형태의 PHA 표면에서 세포질 환경과 상호작용하며 고분자 축적, granule 수 및 크기 조절 등에 관여한다. 본 연구에서는 다양한 천연 PHA 생산 미생물로부터 유래된 파신 단백질 암호화 유전자를 선별해 도입하였다.
이번 논문의 공동 제1 저자인 이영준 박사는 “친환경적인 원료와 방법으로 미생물 기반의 방향족 폴리에스터를 세계 최고 농도로 생산했다는 점에 의의가 있다”며 “이 기술이 플라스틱으로 인한 환경 오염 문제 해결에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다”고 밝혔다. 또한 이상엽 특훈교수는 “시스템 대사공학을 이용해 유용한 고분자를 고효율로 생산하기 위해 다양한 전략을 제시한 이번 연구가 기후 변화 문제와 특히 최근 플라스틱 문제의 해결에 크게 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
해당 연구 결과는 국제 학술지인 셀(Cell) 誌가 발행하는 `생물공학 동향(Trends in Biotechnology)'에 8월 21일에 게재됐다.
※ 논문명 : Microbial production of an aromatic homopolyester
※ 저자 정보 : 이영준(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 강민주 (한국과학기술원, 공동 제1 저자), 장우대(한국과학기술원, 제2 저자), 최소영(한국과학기술원, 제3 저자), 양정은(한국과학기술원, 제4 저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 6명
한편 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유 대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제 (과제 책임자 KAIST 이상엽 특훈교수)와 ‘미생물 세포공장 기반 신규 방향족 바이오플라스틱의 원스텝-원팟 생산 원천기술 개발 과제 (과제 책임자 이화여대 박시재 교수)’의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.26
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2024 제3회 실리콘밸리 글로벌 기업가정신 써머스쿨(GESS) 성료
우리 대학 국제협력처 글로벌전략사업추진단(단장 임만성)이 올해 세 번째로 개최한 '2024 글로벌 기업가정신 써머스쿨(GESS; Global Entrepreneurship Summer School, 이하 2024 KAIST GESS)'가 성료됐다. KAIST GESS는 학생들이 세계적인 창업 허브인 실리콘밸리 지역을 방문해 창업 생태계를 직접 경험하고, 글로벌 진출을 위한 역량을 함양할 수 있도록 기획된 프로그램이다. 서류, 면접 및 발표 심사, 멘토링 및 동료 평가를 거쳐 선발된 20명과 우리 대학 경영대학 소속 임팩트(Impact) MBA 교육과정생 17명 등 총 37명이 참가했다. 참가자들은 지난 5월부터 약 2개월간 우리 대학에 재학 중인 선배 창업가로부터 비즈니스 모델 개발 및 투자발표에 대한 멘토링을 받은 후 대전 본원 캠퍼스에서 팀별 사업 아이템을 발전시켰다.
이후 지난달 23일부터 7일간 미국 현지 코트라 실리콘밸리 무역관, 제이피 모건(JP Morgan), 플러그앤플레이 테크센터(Plug and play Tech Center)에서 ▴글로벌기업가정신 ▴실패를 통한 배움 ▴자본과 네트워크 ▴스타트업 문화 등을 주제로 진행된 글로벌 창업 교육을 이수했다.
또한, 베어로보틱스(Bear Robotics, 대표 하정우), 사운더블헬스(Soundable Health, 대표 송지영), 임프리메드(ImpriMed, 대표 임성원), 팬텀 에이아이(Phantom AI, 대표 조형기), 비가라지(B Garage, 대표 김영준), 심플스텝스(Simple Steps, 대표 김도연)사 등 현지 기업을 방문해 글로벌 기술 창업의 현장을 경험하고 실리콘밸리 대표들의 생생한 경험담을 공유하는 강연도 진행됐다.
실리콘밸리에 이주한 한국 이민 여성의 경력단절을 막고 유능한 이민 여성들이 사회에서 능력을 발휘할 수 있도록 지원하는 심플스텝스 김도연 대표는 "KAIST 동문 기업인으로서 글로벌창업을 꿈꾸는 후배들과 미국에서 사회적 기업을 운영하게 된 경험을 공유할 수 있어 뜻깊었다"라고 전했다.
올해는 특별히 반도체 및 인프라 소프트웨어 기술 분야에서 세계적으로 손꼽히는 기업인 브로드컴(Broadcom)이 참가자들을 초청해 혹탄(Hock Tan) 회장의 강연을 듣고 질의응답을 진행하는 프로그램이 마련됐다. 지난 2월 우리 대학에서 명예 공학박사 학위를 받은 혹탄 회장은 "글로벌기업가로 성장하기 위해서는 실패를 경험하는 것과 오랜 기간 꾸준히 노력하는 것이 무엇보다 중요하며, 글로벌 시장에 영향을 미치는 기술은 세대를 거쳐 진화하고 있다"라고 역설했다.
또한, 실리콘밸리 써니베일 지역사회 및 풋힐 칼리지(Foothill College)와 함께 '인공지능 기술아 놀자 (Let’s play with AI+ Tech)'라는 봉사활동 프로그램을 진행했다. 우리 대학 학생들이 주도하는 챗봇(Chatbot) 교육에 써니베일 지역의 저소득층 초등학생과 학부모가 함께 참여해 미국 지역사회와 소통하는 시간을 가졌다.
2024 KAIST GESS 하이라이트인 최종 피칭에서는 실리콘밸리 전문 엑셀러레이터로부터 지속적인 대면 멘토링으로 조언을 받으며 각자의 비즈니스 모델을 발전시킨 참가자들이 실리콘밸리 현지 벤처 투자자로 구성된 심사단의 평가를 받았다.
최종 피칭에서 우승한 케이 브릿지(K-Bridge)팀의 한수민(전산학부 박사과정) 학생은 "2024 KAIST GESS는 제가 학사 과정에 입학했을 때부터 꿈꿔왔던 글로벌창업가로서의 길을 안내해 준 프로그램이다"라고 소감을 밝혔다.
2위를 차지한 KAIST 인에이블러스(KAIST Enablers)팀의 강승욱(화학과 학사과정) 학생은 "이번 경험을 잊지 않고 글로벌 창업가로 성장해 향후 GESS 프로그램에 연사로 초청받고 싶다"라는 포부를 밝히기도 했다.
임팩트 MBA 최종피칭 세션에서 우승한 캥스터즈 주식회사(대표 김강)는 GESS 최종피칭을 통해 현지 투자사와의 미팅이 성사되는 성과를 거뒀다.
행사를 주관한 임만성 글로벌전략사업추진단장은 "KAIST 학생들이 글로벌 영향력을 갖춘 리더로 성장하고, 글로벌 가치를 창출해 국제 사회에 기여하고 동시에 우리 대학의 국제적 위상을 높이길 기대한다”고 말했다.
또한, 17명의 임팩트 MBA 교육과정생을 이끈 박상찬 교수는 “글로벌시장을 선도하고 있는 기업가들과의 만남과 실리콘밸리 현지에서 바라보는 창업 문화는 글로벌 창업을 목표로 하는 학생들에게 소중한 배움의 시간이 되었다"라고 의의를 강조했다.2024 KAIST GESS는 우리 대학 국제협력처, 경영대학, 창업원의 협력으로 추진되었으며, 글로벌창업교육 프로그램을 앞으로도 지속적으로 추진해 글로벌 리더의 덕목을 갖춘 창업가를 양성할 계획이다.
2024.07.05
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기술가치창출원, 창업지원 벤처 투자자 정기미팅(DCM) 개최
우리 대학이 창업과 기술사업화 확대를 위한 벤처캐피탈(이하 VC) 대표들과의 미팅을 5월 2일부터 이틀간 대전 롯데시티호텔대전에서 진행했다.
기술가치창출원이 주관하는 이번 행사는 우리 대학 교수진과 VC 대표들이 정기적인 만남(Department Capital Meeting, 이하, DCM)을 통해 상호 네트워크를 구축하는 자리다. 창업과 기술사업화에 관심 있는 교수들의 도전 정신을 장려하고 역량을 강화하는 취지로 21년 11월에 시작했다.
6회째를 맞은 올해 행사에는 미래과학기술지주, 블루포인트파트너스, 선보엔젤파트너스, 에이티넘인베스트먼트, 카이스트청년창업투자지주, 카이트창업가재단, 컴퍼니케이파트너스, 포스코기술투자, 프라이머사제파트너스, DSC인베스트먼트까지 총 10개의 중대형 투자 회사와 창업 초기 투자 VC 기관의 대표이사가 참여했다.
우리 대학에서는 김동규 교수(물리학과), 김민혁 교수(전산학부), 김세종 교수(경영공학부), 김윤기 교수(생명과학과), 김진우 교수(생명과학과), 임성갑 교수(생명화학공학과), 전상용 교수(생명과학과), 하동수 교수(조천식모빌리티대학원)까지 총 8명의 교원이 자리를 함께했다.
2일 진행된 'KAIST DCM 워크숍'에서는 김요한 DSC인베스트먼트 전무가 '바이오 산업 투자 현황 및 방향성' 주제로 발표했고, 오종훈 선보엔젤파트너스 대표의 '투자유치의 준비와 사업위기의 대비' 주제 발표가 이어졌다. 이후, VC 대표 · 우리 대학 교수진 · 기술가치창출원 관계자 · 창업원 관계자 간 토론이 진행됐다.
3일 열린 본 행사에서는 참석한 교수진들의 창업 경험 여부 및 창업 시기에 따라 두 개의 그룹으로 나누어 각각 초기 기술사업화에 적합한 자문과 중대형 투자에 적합한 자문을 진행했다.
이들은 연구 중인 첨단기술에 대한 사업화 아이디어를 공유했으며, 기술창업·신산업 발굴·기술이전·전략투자 파트너십·비즈니스 시뮬레이션 등에 대한 기술사업화 방안과 투자 방안도 함께 논의했다.
행사를 총괄한 이건재 기술가치창출원장은 "DCM 행사를 통해 VC 대표들과 교수들이 네트워크를 형성하고, 나아가 많은 교원창업기업이 우수한 기술사업화성과를 거두길 바란다"라고 전했다.또한, 산학협력센터 김성완 센터장은 "향후 DCM을 통해 창업 단계별 기업 현황에 따른 체계적 투자(Pre-seed/Angel, Seed, Series A,B,C) 지원 플랫폼을 강화하고 더 나아가 글로벌 투자를 받을 수 있는 프로그램으로 확장하고자 한다"라고 전했다.
2024.05.10
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